JPH0546749B2 - - Google Patents
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- JPH0546749B2 JPH0546749B2 JP58244162A JP24416283A JPH0546749B2 JP H0546749 B2 JPH0546749 B2 JP H0546749B2 JP 58244162 A JP58244162 A JP 58244162A JP 24416283 A JP24416283 A JP 24416283A JP H0546749 B2 JPH0546749 B2 JP H0546749B2
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔技術分野〕
本発明は、画像の識別機能を有する画像処理装
置に関する。
置に関する。
従来この種のデイジタル画像処理装置において
は、読取り画像の識別精度が十分でなく、誤つた
識別のまま一連の画像処理を原稿画像の全面に対
して行うために、写真，文字，網点画像の３者が
混在する原稿に対して、すべての部分像域を忠実
に再生することは困難であつた。とくに、網点像
域と文字域とを識別することが困難であるため、
網点像域に対して文字域用の処理を施こしてしま
い、網点画像の再生像劣化が大きいという欠点が
あつた。
は、読取り画像の識別精度が十分でなく、誤つた
識別のまま一連の画像処理を原稿画像の全面に対
して行うために、写真，文字，網点画像の３者が
混在する原稿に対して、すべての部分像域を忠実
に再生することは困難であつた。とくに、網点像
域と文字域とを識別することが困難であるため、
網点像域に対して文字域用の処理を施こしてしま
い、網点画像の再生像劣化が大きいという欠点が
あつた。
本発明は、上記のような問題点にかんがみてな
されたものであり、画素毎の２値画像データによ
つて表される画像について、複数の画素から構成
される所定サイズの２次元ブロツク内の２次元空
間周波数特性に応じたパラメータを抽出し、抽出
されたパラメータに基づき前記２次元ブロツク内
の画像の画調を識別する際に、簡単な構成でしか
も精度のよい識別が可能な画調識別方法を提供す
ることを目的とする。
されたものであり、画素毎の２値画像データによ
つて表される画像について、複数の画素から構成
される所定サイズの２次元ブロツク内の２次元空
間周波数特性に応じたパラメータを抽出し、抽出
されたパラメータに基づき前記２次元ブロツク内
の画像の画調を識別する際に、簡単な構成でしか
も精度のよい識別が可能な画調識別方法を提供す
ることを目的とする。
以下に本発明を図面に基づいて説明する。
まず、本発明による画調識別アルゴリズムを各
ステツプ順に記述する。
ステツプ順に記述する。
（ステツプ １）
原画像を例えばCCDから成るスキヤナで読取
り、読取つた画像をデイジタル化して、デイジタ
ル画像を得る。このデイジタル画像をＮ×Ｍ画素
のブロツクに分割する（ここでＮは主走査方向の
画素数、Ｍは副走査方向の画素数を示す。）。ここ
において、Ｎ，Ｍは、スキヤナが16画素／mmの走
査の場合、それぞれ８の値が最良である。すなわ
ちここでは画像を８×８画素のブロツク単位に分
割するものである。
り、読取つた画像をデイジタル化して、デイジタ
ル画像を得る。このデイジタル画像をＮ×Ｍ画素
のブロツクに分割する（ここでＮは主走査方向の
画素数、Ｍは副走査方向の画素数を示す。）。ここ
において、Ｎ，Ｍは、スキヤナが16画素／mmの走
査の場合、それぞれ８の値が最良である。すなわ
ちここでは画像を８×８画素のブロツク単位に分
割するものである。
（ステツプ ２）
分割された各ブロツク内における画素濃度を、
一定しきい値で２値化し、２値ブロツクパターン
を作成する。この２値ブロツクパターン上におい
て、隣接する画素（２値データ）の反転回数の総
和Ｓを求める。
一定しきい値で２値化し、２値ブロツクパターン
を作成する。この２値ブロツクパターン上におい
て、隣接する画素（２値データ）の反転回数の総
和Ｓを求める。
例えば、第１図に示すＮ×Ｍ＝８×８の画像ブ
ロツクにおいて、各画素濃度値は０（白）〜15
（黒）であるため、レベル７（固定しきい値７）に
よつて２値化して得られる２値ブロツクパターン
は、第２図に示すごとくなる。ここにおいて、第
１主走査線ｌ１（最上欄）における反転回数（例
えばパターンが０→１あるいは１→０となる回
数）を求めると、２回が得られる。
ロツクにおいて、各画素濃度値は０（白）〜15
（黒）であるため、レベル７（固定しきい値７）に
よつて２値化して得られる２値ブロツクパターン
は、第２図に示すごとくなる。ここにおいて、第
１主走査線ｌ１（最上欄）における反転回数（例
えばパターンが０→１あるいは１→０となる回
数）を求めると、２回が得られる。
以上のようにして、すべての副走査線、主走査
線上における反転回数の総和Ｓを求めると、同図
においてはＳ＝27が得られる。なお、Ｓのとり得
る値は０〜Ｍ（Ｎ−１）＋Ｎ（Ｍ−１）の範囲であ
る。
線上における反転回数の総和Ｓを求めると、同図
においてはＳ＝27が得られる。なお、Ｓのとり得
る値は０〜Ｍ（Ｎ−１）＋Ｎ（Ｍ−１）の範囲であ
る。
（ステツプ ３）
分割された各ブロツク内における画素濃度の平
均値を求める。第１図の例では、平均濃度値≒５
となる。
均値を求める。第１図の例では、平均濃度値≒５
となる。
（ステツプ ４）
あらかじめ設定された値P1，P2の値と、前記
各ブロツク内で得られた総和Ｓとを比較して、ブ
ロツク毎に下記の基準で画像の識別を行う。
各ブロツク内で得られた総和Ｓとを比較して、ブ
ロツク毎に下記の基準で画像の識別を行う。
(1) Ｓ≦P1 ……写真（中間調）像域
(2) P1＜Ｓ≦P2 ……文字（線画）像域
(3) Ｓ＞P2 ……網点像域
ここにおいて、P1＜P2とする。
なお、上記識別基準は、原稿の２次元的空間周
波数が、網点＞文字＞写真の順に低下する統計的
性質に基づくものであり、また、P1，P2は、本
実施例においては、それぞれP1＝８〜10，P2＝
20〜24程度が実用的である。なお、本例では１つ
の固定閾値を用いて各ブロツクから２値ブロツク
パターンを得、反転回数の総和Ｓを求めたが、例
えば固定しきい値を２つ用いて２種類の２値ブロ
ツクパターンをつくり、それぞれの反転回数の総
和を求めこれらの演算結果に応じて何の像域であ
るか識別する様にしても良い。いずれにせよ２次
元的に画像濃度の起伏状態が判別できる値を得る
ことができれば良い。
波数が、網点＞文字＞写真の順に低下する統計的
性質に基づくものであり、また、P1，P2は、本
実施例においては、それぞれP1＝８〜10，P2＝
20〜24程度が実用的である。なお、本例では１つ
の固定閾値を用いて各ブロツクから２値ブロツク
パターンを得、反転回数の総和Ｓを求めたが、例
えば固定しきい値を２つ用いて２種類の２値ブロ
ツクパターンをつくり、それぞれの反転回数の総
和を求めこれらの演算結果に応じて何の像域であ
るか識別する様にしても良い。いずれにせよ２次
元的に画像濃度の起伏状態が判別できる値を得る
ことができれば良い。
（ステツプ ５）
前記各ブロツクを、（ステツプ４）によつて識
別された結果に基づいて２値画像信号に変換す
る。
別された結果に基づいて２値画像信号に変換す
る。
（５−１）前記写真像域と判定された場合、ブロ
ツク内の各画素をデイザ処理する。ここでデ
イザ処理とは例えば８×８のしきい値マトリ
ツクスの各しきい値とブロツク内の各画素の
濃度データとを比較して２値信号“１”，
“０”を得るものを言う。
ツク内の各画素をデイザ処理する。ここでデ
イザ処理とは例えば８×８のしきい値マトリ
ツクスの各しきい値とブロツク内の各画素の
濃度データとを比較して２値信号“１”，
“０”を得るものを言う。
（５−２）前記文字域と判定された場合、第２図
に示した如き、２値ブロツクパターンをその
まま出力する。
に示した如き、２値ブロツクパターンをその
まま出力する。
（５−３）前記網点像域と判定された場合、ブロ
ツク内の各画素濃度を（ステツプ３）で得ら
れた平均濃度（本例では“５”である。）に
置換えてデイザ処理する。すなわち、網点像
域と判断された場合に実行される処理方法は
いわゆる濃度パターン法であり、ここで用い
られるデイザマトリツクスは、ドツト集中型
が好ましい。何故ならブロツク毎の濃度平均
値を算出し、この平均値に対してドツト集中
型のデイザをかけることにより、空間周波数
の高い網点像原稿と、２値化処理（デイザマ
トリツクスがもつ個有のパターン）とで生ず
る干渉（一般にモアレ縞として発生する。）
ノイズを抑圧することができる。
ツク内の各画素濃度を（ステツプ３）で得ら
れた平均濃度（本例では“５”である。）に
置換えてデイザ処理する。すなわち、網点像
域と判断された場合に実行される処理方法は
いわゆる濃度パターン法であり、ここで用い
られるデイザマトリツクスは、ドツト集中型
が好ましい。何故ならブロツク毎の濃度平均
値を算出し、この平均値に対してドツト集中
型のデイザをかけることにより、空間周波数
の高い網点像原稿と、２値化処理（デイザマ
トリツクスがもつ個有のパターン）とで生ず
る干渉（一般にモアレ縞として発生する。）
ノイズを抑圧することができる。
以上述べたアルゴリズムにより、順次ブロツク
単位での処理（ステツプ１〜５）を繰返し、一枚
のオリジナル原稿を準リアルタイムで２値化処理
し、例えばレーザビームプリンタ（LBP）のよ
うな２値プリンタで像再生を行うことができる。
単位での処理（ステツプ１〜５）を繰返し、一枚
のオリジナル原稿を準リアルタイムで２値化処理
し、例えばレーザビームプリンタ（LBP）のよ
うな２値プリンタで像再生を行うことができる。
つぎに、本発明による画像処理装置の１例につ
いて説明する。本実施例における画像処理装置
は、計算機処理、とくにマルチマイクロプロセツ
サ構造をもつ画像処理専用マイクロコンピユータ
によるソフトウエア処理により上述の画像処理を
行なう。この場合の構成例を第３図のブロツク図
で示す。原画像は、スキヤナSCによつて読取ら
れ、読取られた画像信号は不図示のＡ／Ｄ変換器
によりＡ／Ｄ変換され、画像メモリGMに一旦格
納される。そして画像メモリGM内の画像データ
は前述の画像処理アルゴリズムに従つて、画像処
理専用マイクロプロセツサGPによりソフトウエ
ア処理され、２値信号に変換され、その２値信号
は、レーザビームプリンタPRに出力される。SP
は、システム全体を制御するためのマイクロプロ
セツサであり、またSMは、その制御内容を格納
するプログラムメモリ、GMは、画像処理過程に
おいて用いられる画像メモリである。
いて説明する。本実施例における画像処理装置
は、計算機処理、とくにマルチマイクロプロセツ
サ構造をもつ画像処理専用マイクロコンピユータ
によるソフトウエア処理により上述の画像処理を
行なう。この場合の構成例を第３図のブロツク図
で示す。原画像は、スキヤナSCによつて読取ら
れ、読取られた画像信号は不図示のＡ／Ｄ変換器
によりＡ／Ｄ変換され、画像メモリGMに一旦格
納される。そして画像メモリGM内の画像データ
は前述の画像処理アルゴリズムに従つて、画像処
理専用マイクロプロセツサGPによりソフトウエ
ア処理され、２値信号に変換され、その２値信号
は、レーザビームプリンタPRに出力される。SP
は、システム全体を制御するためのマイクロプロ
セツサであり、またSMは、その制御内容を格納
するプログラムメモリ、GMは、画像処理過程に
おいて用いられる画像メモリである。
第４図は、第３図におけるマイクロプロセツサ
GPにより実行される画像処理の手順を示すフロ
ーチヤートについて示したものである。図につい
て説明すると、（ステツプ１〜ステツプ２）にお
いて画像メモリGMから画素データを取出し８×
８画素のブロツクを形成し、（ステツプ３）へ移
行する（ステツプ３）では前述した通りブロツク
内の各画素データを固定しきい値により２値化
し、反転回数の総和Ｓを求める。（ステツプ４，
５）においては求めた総和Ｓに基づいて画像の識
別を行なう。（ステツプ４）において“NO”，
（ステツプ５）において“NO”と判別されたと
きはそのブロツクは網点像域であると判断し、
（ステツプ６）でブロツクの平均濃度値を求める
とともにブロツク内の各画素データを平均濃度値
に置き換える。そして（ステツプ９）で濃度の平
滑化されたブロツクに対してデイザ処理を行な
う。（ステツプ４）において“NO”，（ステツプ
５）において“YES”と判別されたときは、そ
のブロツクは文字像域であると判断し、（ステツ
プ７）へ移行する。（ステツプ７）では、ステツ
プ３で求めた２値データをそのまま取出す。（ス
テツプ４）において“YES”と判別されたとき
は、そのブロツクは写真像域であると判断し、
（ステツプ８）でブロツクに対してデイザ処理を
行なう。（ステツプ10）では（ステツプ７〜９）
で得られたブロツク毎の２値データを画像メモリ
GMに格納する。
GPにより実行される画像処理の手順を示すフロ
ーチヤートについて示したものである。図につい
て説明すると、（ステツプ１〜ステツプ２）にお
いて画像メモリGMから画素データを取出し８×
８画素のブロツクを形成し、（ステツプ３）へ移
行する（ステツプ３）では前述した通りブロツク
内の各画素データを固定しきい値により２値化
し、反転回数の総和Ｓを求める。（ステツプ４，
５）においては求めた総和Ｓに基づいて画像の識
別を行なう。（ステツプ４）において“NO”，
（ステツプ５）において“NO”と判別されたと
きはそのブロツクは網点像域であると判断し、
（ステツプ６）でブロツクの平均濃度値を求める
とともにブロツク内の各画素データを平均濃度値
に置き換える。そして（ステツプ９）で濃度の平
滑化されたブロツクに対してデイザ処理を行な
う。（ステツプ４）において“NO”，（ステツプ
５）において“YES”と判別されたときは、そ
のブロツクは文字像域であると判断し、（ステツ
プ７）へ移行する。（ステツプ７）では、ステツ
プ３で求めた２値データをそのまま取出す。（ス
テツプ４）において“YES”と判別されたとき
は、そのブロツクは写真像域であると判断し、
（ステツプ８）でブロツクに対してデイザ処理を
行なう。（ステツプ10）では（ステツプ７〜９）
で得られたブロツク毎の２値データを画像メモリ
GMに格納する。
本例においては画像メモリGMは第５図に示す
如く少なくとも16ライン分の多値濃度レベル画素
データ及び16ライン分の２値データを格納できる
ものとする。なお、ここで言う１ラインとは例え
ばスキヤナによつて読取られる原稿の１主走査線
を示すものである。メモリエリアa1，a2は、スキ
ヤナSCによつて順次読取られた画素データを格
納し、これを８×８画素毎に取出すためのもので
ある。すなわち、例えばメモリエリアa1にはスキ
ヤナSCからの画素データがライン方向に順次書
込まれ、メモリエリアa2からはマイクロプロセツ
サGPにより８×８画素のブロツク毎に画素デー
タが取出されるものである。また例えばメモリエ
リアb1にはマイクロプロセツサGPにより８×８
画素のブロツク毎に２値データが書込まれ、メモ
リエリアb2からはすでに書込まれた画素データ
（２値データ）がライン方向に順次読出されるも
のである。そしてこの読出された２値データはプ
リンタPRにより再生画像として出力されるもの
である。この様に本例では複数個のマイクロコン
ピユータを用いて画素データの並列処理を行なう
ことにより多値濃度レベル画素データの書込みと
多値濃度レベル画素データのブロツク毎の読出し
が同時に行なえ、また２値データのブロツク毎の
書込みと２値データの読出しが同時に行なえ、ま
た、二次元的にパラメータＳを高速に演算出来る
ので読取つた画素データをほぼリアルタイムで処
理し、出力できるものである。なお、スキヤナ
SC及びプリンPRの制御はマイクロプロセツサ
SPによりマイクロプロセツサGPの動作と同期を
取つて行なわれる。
如く少なくとも16ライン分の多値濃度レベル画素
データ及び16ライン分の２値データを格納できる
ものとする。なお、ここで言う１ラインとは例え
ばスキヤナによつて読取られる原稿の１主走査線
を示すものである。メモリエリアa1，a2は、スキ
ヤナSCによつて順次読取られた画素データを格
納し、これを８×８画素毎に取出すためのもので
ある。すなわち、例えばメモリエリアa1にはスキ
ヤナSCからの画素データがライン方向に順次書
込まれ、メモリエリアa2からはマイクロプロセツ
サGPにより８×８画素のブロツク毎に画素デー
タが取出されるものである。また例えばメモリエ
リアb1にはマイクロプロセツサGPにより８×８
画素のブロツク毎に２値データが書込まれ、メモ
リエリアb2からはすでに書込まれた画素データ
（２値データ）がライン方向に順次読出されるも
のである。そしてこの読出された２値データはプ
リンタPRにより再生画像として出力されるもの
である。この様に本例では複数個のマイクロコン
ピユータを用いて画素データの並列処理を行なう
ことにより多値濃度レベル画素データの書込みと
多値濃度レベル画素データのブロツク毎の読出し
が同時に行なえ、また２値データのブロツク毎の
書込みと２値データの読出しが同時に行なえ、ま
た、二次元的にパラメータＳを高速に演算出来る
ので読取つた画素データをほぼリアルタイムで処
理し、出力できるものである。なお、スキヤナ
SC及びプリンPRの制御はマイクロプロセツサ
SPによりマイクロプロセツサGPの動作と同期を
取つて行なわれる。
前記実施例の変形例として、とくに（ステツプ
２）における２値化ブロツクパターン作成時の２
値化方法について述べる。前述実施例において
は、一定しきい値７による完全２値化であつた
が、写真像域の識別精度を向上させるために、主
走査方向（もしくは副走査方向）に濃度変化を見
ていき、隣接する画素の濃度差が所定値ΔLを越
えた場合に、反転２値化（例えば２値データを
“０”→“１”とする。）する方法を用いてもよ
い。すなわち、写真像域の濃度変化が、５→７→
６→６→８であるとき、ΔL＝７とすれば、２値
化パターンは０−０−０−０−０となり、反転回
数は０となる。通常、写真像域においては強い濃
度変化はほとんど見られないので、この方法を用
いることによりさらに正確な写真像域の識別が行
なえるものである。
２）における２値化ブロツクパターン作成時の２
値化方法について述べる。前述実施例において
は、一定しきい値７による完全２値化であつた
が、写真像域の識別精度を向上させるために、主
走査方向（もしくは副走査方向）に濃度変化を見
ていき、隣接する画素の濃度差が所定値ΔLを越
えた場合に、反転２値化（例えば２値データを
“０”→“１”とする。）する方法を用いてもよ
い。すなわち、写真像域の濃度変化が、５→７→
６→６→８であるとき、ΔL＝７とすれば、２値
化パターンは０−０−０−０−０となり、反転回
数は０となる。通常、写真像域においては強い濃
度変化はほとんど見られないので、この方法を用
いることによりさらに正確な写真像域の識別が行
なえるものである。
あるいはまた、２次元的に注目画素濃度と隣接
する８画素の濃度の平均値との差を求め、この差
がΔL以上であれば反転２値化する方法を用いる
ことも有効である。
する８画素の濃度の平均値との差を求め、この差
がΔL以上であれば反転２値化する方法を用いる
ことも有効である。
また、本実施例においては、画像データに対し
てその識別結果に応じて３種の２値化処理を切換
えて適用したが、同一画像データをあらかじめ前
述した３種類の処理方法によつて並列処理し、識
別結果に基づいて３種の２値化処理画像データの
内、いずれかを選択するように構成することでよ
り高速な処理を行なうことができる。
てその識別結果に応じて３種の２値化処理を切換
えて適用したが、同一画像データをあらかじめ前
述した３種類の処理方法によつて並列処理し、識
別結果に基づいて３種の２値化処理画像データの
内、いずれかを選択するように構成することでよ
り高速な処理を行なうことができる。
以上のように、本発明によれば、画素毎の２値
画像データによつて表される画像について、複数
の画素から構成される所定サイズの２次元ブロツ
ク内の２次元空間周波数特性に応じたパラメータ
を抽出し、抽出されたパラメータに基づき前記２
次元ブロツク内の画像の画調を識別する際に、２
値画像データの値が反転している回数から２次元
空間周波数特性に応じたパラメータを抽出するの
で、簡単な構成で画調を識別することができると
ともに、２次元ブロツク内において互いに異なる
複数の方向について、複数ライン分の反転回数を
求めるので、２次元空間周波数特性に応じた適切
なパラメータを抽出することができ、精度の良い
画像識別が可能となる。特に、例えば網点画像と
文字（線）画像の識別を正確に行うことができ
る。
画像データによつて表される画像について、複数
の画素から構成される所定サイズの２次元ブロツ
ク内の２次元空間周波数特性に応じたパラメータ
を抽出し、抽出されたパラメータに基づき前記２
次元ブロツク内の画像の画調を識別する際に、２
値画像データの値が反転している回数から２次元
空間周波数特性に応じたパラメータを抽出するの
で、簡単な構成で画調を識別することができると
ともに、２次元ブロツク内において互いに異なる
複数の方向について、複数ライン分の反転回数を
求めるので、２次元空間周波数特性に応じた適切
なパラメータを抽出することができ、精度の良い
画像識別が可能となる。特に、例えば網点画像と
文字（線）画像の識別を正確に行うことができ
る。
第１図は、本発明による原稿を８×８画像ブロ
ツクに分割したときの濃度分布図、第２図は、第
１図の２値化ブロツクパターンの一例を示す図、
第３図は、本発明による画像処理装置の一構成例
を示す図、第４図はマイクロプロセツサGPによ
り実行される画像処理の手順を示すフローチヤー
ト、第５図は画像メモリGMを示す図である。 Ｎ×Ｍ……原画像の主走査Ｘ副走査方向画素分
割数、Ｓ……反転回数総和、SC……スキヤナ、
GM……画像メモリ、GP，SP……マイクロプロ
セツサ、PR……LBPのプリンタ、SM……プロ
グラムメモリ。
ツクに分割したときの濃度分布図、第２図は、第
１図の２値化ブロツクパターンの一例を示す図、
第３図は、本発明による画像処理装置の一構成例
を示す図、第４図はマイクロプロセツサGPによ
り実行される画像処理の手順を示すフローチヤー
ト、第５図は画像メモリGMを示す図である。 Ｎ×Ｍ……原画像の主走査Ｘ副走査方向画素分
割数、Ｓ……反転回数総和、SC……スキヤナ、
GM……画像メモリ、GP，SP……マイクロプロ
セツサ、PR……LBPのプリンタ、SM……プロ
グラムメモリ。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 画素毎の２値画像データによつて表される画
像について、複数の画素から構成される所定サイ
ズの２次元ブロツク内の２次元空間周波数特性に
応じたパラメータを抽出し、抽出されたパラメー
タに基づき前記２次元ブロツク内の画像の画調を
識別する画調識別方法であつて、 前記２次元ブロツク内において、隣接する画素
の２値画像データの値が反転している回数を第１
の方向について複数ライン分求め、 前記２次元ブロツク内において、隣接する画素
の２値画像データの値が反転している回数を前記
第１の方向とは異なる第２の方向について複数ラ
イン分求め、 前記第１、第２の方向について求められた反転
回数から２次元空間周波数特性に応じたパラメー
タを抽出し、 抽出されたパラメータに基づき前記２次元ブロ
ツク内の２値画像データによつて表される画像の
画調を識別することを特徴とする画調識別方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58244162A JPS60136476A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 画像処理装置 |
| GB08432299A GB2153619B (en) | 1983-12-26 | 1984-12-20 | Image processing apparatus |
| DE19843446880 DE3446880A1 (de) | 1983-12-26 | 1984-12-21 | Bildverarbeitungseinrichtung |
| US07/437,310 US5018024A (en) | 1983-12-26 | 1989-11-17 | Image processing apparatus using two-dimensional space frequency to discriminate image type |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58244162A JPS60136476A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60136476A JPS60136476A (ja) | 1985-07-19 |
| JPH0546749B2 true JPH0546749B2 (ja) | 1993-07-14 |
Family
ID=17114687
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58244162A Granted JPS60136476A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60136476A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7262884B2 (en) | 2002-11-22 | 2007-08-28 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus and image processing method |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
1983
- 1983-12-26 JP JP58244162A patent/JPS60136476A/ja active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7262884B2 (en) | 2002-11-22 | 2007-08-28 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus and image processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60136476A (ja) | 1985-07-19 |
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