JPH06164928A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH06164928A JPH06164928A JP4318659A JP31865992A JPH06164928A JP H06164928 A JPH06164928 A JP H06164928A JP 4318659 A JP4318659 A JP 4318659A JP 31865992 A JP31865992 A JP 31865992A JP H06164928 A JPH06164928 A JP H06164928A
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- JP
- Japan
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- pixel
- circuit
- noise
- density
- data
- Prior art date
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 不正規な信号や読取装置の微細な光路障害に
より、出力データにより記録された記録画像が見苦しい
黒点で汚染されるのを防止した画像処理装置を提供す
る。 【構成】 判定用前処理回路６ａが所定の閾値に従って
３値化処理を行った画像データに基づいて、ノイズ判定
回路７が出力したノイズ判定信号ＮＪと、文字判定回路
６ｂが１画面を複数画素の画素ブロックに分割した注目
ブロックＷＢ毎に形状照合を行い、さらに、注目ブロッ
クＷＢ内のエッジと判定された画素の密度により文字判
定して出力した文字判定信号ＬＪの反転信号と、網点判
定回路８がピーク画素の有無の情報に基づいて、網点領
域と非網点領域に分離して出力した網点判定信号ＰＪの
反転信号の論理積がアンド回路９で取られ、出力された
ノイズ除去信号ＮＲハイをノイズ除去回路３が受信する
と、対応する画素の濃度データを地肌レベル検出回路で
検出された地肌レベルデータに置き換える。
より、出力データにより記録された記録画像が見苦しい
黒点で汚染されるのを防止した画像処理装置を提供す
る。 【構成】 判定用前処理回路６ａが所定の閾値に従って
３値化処理を行った画像データに基づいて、ノイズ判定
回路７が出力したノイズ判定信号ＮＪと、文字判定回路
６ｂが１画面を複数画素の画素ブロックに分割した注目
ブロックＷＢ毎に形状照合を行い、さらに、注目ブロッ
クＷＢ内のエッジと判定された画素の密度により文字判
定して出力した文字判定信号ＬＪの反転信号と、網点判
定回路８がピーク画素の有無の情報に基づいて、網点領
域と非網点領域に分離して出力した網点判定信号ＰＪの
反転信号の論理積がアンド回路９で取られ、出力された
ノイズ除去信号ＮＲハイをノイズ除去回路３が受信する
と、対応する画素の濃度データを地肌レベル検出回路で
検出された地肌レベルデータに置き換える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は文字領域判定手段および
網点領域判定手段の判定結果に基づいて、注目画素が属
する領域に適した画像処理を施す画像処理手段を備えた
画像処理装置に関する。
網点領域判定手段の判定結果に基づいて、注目画素が属
する領域に適した画像処理を施す画像処理手段を備えた
画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタル複写機においては、原稿の画像
をスキャナーと言われる走査手段によって走査し、光電
変換して得られた画像信号をデジタルデータに変換す
る。こうして得られたデジタルデータは種々の画像処理
が施された後、作像部に送られて電−光変換され、原稿
画像が感光体上に再現される。再現された画像は給送さ
れた転写紙に転写され、画像形成済の転写紙が機外に排
出される。また、ファクシミリ装置においても同様の過
程を経て読み取られ、画像処理が施されたデジタルデー
タが送信先に転送される。かかる画像処理の一つとし
て、原稿の画像が文字画像か絵柄画像かを判定し、それ
ぞれの画像に適した画像処理を施す像域分離処理と呼ば
れる方式が知られている。この方式においては、読み取
った画像データを調べて、画像のエッジを検出し、微小
領域内のエッジの数によって原稿の画像が文字画像か絵
柄画像かが判定される。しかし、この判定方法のみでは
絵柄領域である網点画像を文字画像と誤判定することが
あるので、画像のエッジを検出するだけでなく、読み取
った画像が網点領域のものか否かを判定し、網点領域で
ないエッジ領域にある画像を文字領域の画像と判定する
ようにしている。
をスキャナーと言われる走査手段によって走査し、光電
変換して得られた画像信号をデジタルデータに変換す
る。こうして得られたデジタルデータは種々の画像処理
が施された後、作像部に送られて電−光変換され、原稿
画像が感光体上に再現される。再現された画像は給送さ
れた転写紙に転写され、画像形成済の転写紙が機外に排
出される。また、ファクシミリ装置においても同様の過
程を経て読み取られ、画像処理が施されたデジタルデー
タが送信先に転送される。かかる画像処理の一つとし
て、原稿の画像が文字画像か絵柄画像かを判定し、それ
ぞれの画像に適した画像処理を施す像域分離処理と呼ば
れる方式が知られている。この方式においては、読み取
った画像データを調べて、画像のエッジを検出し、微小
領域内のエッジの数によって原稿の画像が文字画像か絵
柄画像かが判定される。しかし、この判定方法のみでは
絵柄領域である網点画像を文字画像と誤判定することが
あるので、画像のエッジを検出するだけでなく、読み取
った画像が網点領域のものか否かを判定し、網点領域で
ないエッジ領域にある画像を文字領域の画像と判定する
ようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、高性能のス
キャナーにおいても入力信号にノイズが混入したり、原
稿と固体撮像素子の間の光路内に紛れ込んだ塵によって
反射光の進路が妨げられ、黒点の画像のように読み取っ
てしまうことがある。何れにしてもかかる不具合が生じ
ると、排出されたコピーには見苦しい黒点の汚れが形成
されてしまう。さらに、このコピーを複写すると、黒点
の汚れが一層増えてしまう。本発明は従来技術における
かかる不具合を解消しようとするものであり、不正規な
信号や読取装置の微細な光路障害により、出力データに
より記録された記録画像が見苦しい黒点で汚染されるの
を防止した画像処理装置を提供することを目的とする。
キャナーにおいても入力信号にノイズが混入したり、原
稿と固体撮像素子の間の光路内に紛れ込んだ塵によって
反射光の進路が妨げられ、黒点の画像のように読み取っ
てしまうことがある。何れにしてもかかる不具合が生じ
ると、排出されたコピーには見苦しい黒点の汚れが形成
されてしまう。さらに、このコピーを複写すると、黒点
の汚れが一層増えてしまう。本発明は従来技術における
かかる不具合を解消しようとするものであり、不正規な
信号や読取装置の微細な光路障害により、出力データに
より記録された記録画像が見苦しい黒点で汚染されるの
を防止した画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するために、入力画像データの階調度を低下させる階調
処理を施した画像データの黒画素の密度を調べて、該密
度が所定の閾値以下であった時、注目画素を疑似ノイズ
画素と判定する疑似ノイズ判定手段と、該疑似ノイズ判
定手段が疑似ノイズ画素と判定し、入力画像データの階
調度を低下させる階調処理を施した画像データの注目画
素の周囲の黒画素、または白画素の微細な分布を調べ
て、注目画素が文字領域にあるか否かを判定する文字領
域判定手段が非文字領域と判定し、さらに、白地領域中
の注目画素と、その周囲の画素との濃度変化を調べて、
注目画素が網点領域にあるか否かを判定する網点領域判
定手段が非網点領域と判定した時、注目画素をノイズ画
素と判定するノイズ判定手段と、該ノイズ判定手段が注
目画素をノイズ画素と判定した時、注目画素の濃度デー
タの値を補正するノイズ補正手段を有したものである。
するために、入力画像データの階調度を低下させる階調
処理を施した画像データの黒画素の密度を調べて、該密
度が所定の閾値以下であった時、注目画素を疑似ノイズ
画素と判定する疑似ノイズ判定手段と、該疑似ノイズ判
定手段が疑似ノイズ画素と判定し、入力画像データの階
調度を低下させる階調処理を施した画像データの注目画
素の周囲の黒画素、または白画素の微細な分布を調べ
て、注目画素が文字領域にあるか否かを判定する文字領
域判定手段が非文字領域と判定し、さらに、白地領域中
の注目画素と、その周囲の画素との濃度変化を調べて、
注目画素が網点領域にあるか否かを判定する網点領域判
定手段が非網点領域と判定した時、注目画素をノイズ画
素と判定するノイズ判定手段と、該ノイズ判定手段が注
目画素をノイズ画素と判定した時、注目画素の濃度デー
タの値を補正するノイズ補正手段を有したものである。
【０００５】
【作用】疑似ノイズ判定手段は入力画像データの階調度
を低下させる階調処理を施した画像データの黒画素の密
度を調べて、該密度が所定の閾値以下であった時、注目
画素を疑似ノイズ画素と判定する。文字領域判定手段は
入力画像データの階調度を低下させる階調処理を施した
画像データの注目画素の周囲の黒画素、または白画素の
微細な分布を調べて、注目画素が文字領域にあるか否か
を判定する。網点領域判定手段は白地領域中の注目画素
と、その周囲の画素との濃度変化を調べて、注目画素が
網点領域にあるか否かを判定する。疑似ノイズ判定手段
が疑似ノイズ画素と判定し、文字領域判定手段が非文字
領域と判定し、さらに、網点領域判定手段が非網点領域
と判定した時、ノイズ判定手段は注目画素をノイズ画素
と判定し、ノイズ補正手段は注目画素の濃度データの値
を補正する。
を低下させる階調処理を施した画像データの黒画素の密
度を調べて、該密度が所定の閾値以下であった時、注目
画素を疑似ノイズ画素と判定する。文字領域判定手段は
入力画像データの階調度を低下させる階調処理を施した
画像データの注目画素の周囲の黒画素、または白画素の
微細な分布を調べて、注目画素が文字領域にあるか否か
を判定する。網点領域判定手段は白地領域中の注目画素
と、その周囲の画素との濃度変化を調べて、注目画素が
網点領域にあるか否かを判定する。疑似ノイズ判定手段
が疑似ノイズ画素と判定し、文字領域判定手段が非文字
領域と判定し、さらに、網点領域判定手段が非網点領域
と判定した時、ノイズ判定手段は注目画素をノイズ画素
と判定し、ノイズ補正手段は注目画素の濃度データの値
を補正する。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳
細に説明する。図１は本発明の一実施例に係る画像処理
回路の概略を示すブロック図である。図１に示すよう
に、スキャナー１で読み取られ、デジタルデータに変換
された原稿の画像データＶＤ0 は遅延回路２で所定の時
間だけ調整のための遅延が施され、画像データＶＤ1 と
して出力される。画像データＶＤ1 はノイズ除去回路３
に入力され、画像データＶＤ1 に含まれるノイズが除か
れる。ノイズ除去回路３から出力された画像データＶＤ
2 は階調処理回路４で原画像の性質に適した画像処理が
施され、画像処理済の画像データＶＤ3 としてプリンタ
ー５に出力される。一方、スキャナー１から出力された
画像データＶＤ0 は文字エッジ判定回路６、網点判定回
路８にも入力される。文字エッジ判定回路６に入力され
た画像データＶＤ0 は判定用前処理回路６ａでエッジ判
定のための前処理が施され、出力された画像データＶＤ
0 ’は文字判定回路６ｂに入力されると共に、ノイズ判
定回路７にも入力される。文字判定回路６ｂから出力さ
れた文字判定信号ＬＪはアンド回路１０に入力されると
共に、その反転信号がアンド回路９にも入力される。網
点判定回路８から出力された網点判定信号ＰＪの反転信
号はアンド回路９およびアンド回路１０に入力される。
アンド回路９のもう１つの入力端にはノイズ判定回路７
から出力されたノイズ判定信号ＮＪが入力され、アンド
回路９で３つの入力信号の論理積が取られて、ノイズ除
去回路３にノイズ除去信号ＮＲが出力される。アンド回
路１０からは階調処理回路４に文字領域信号ＬＡが出力
される。遅延回路２は先入れ先出し（ＦＩＦＯ）メモリ
で構成されていて、文字エッジ判定回路６、ノイズ判定
回路７および網点判定回路８でのデータの遅延量との調
整が図られる。階調処理回路４では文字領域と判定され
た画素に対しては解像度を重視した階調処理が施され、
絵柄領域と判定された画素に対しては階調性を重視した
階調処理が施される。判定用前処理回路６ａでは異なる
閾値に従って２系統の３値化処理が行われる。文字判定
回路６ｂでは１画面を複数画素の画素ブロックに分割し
た注目ブロックＷＢ毎に形状照合が行われ、さらに、注
目ブロックＷＢ内のエッジと判定された画素の密度によ
り文字判定される。アンド回路１０から出力される文字
領域信号ＬＡは注目画素ＷＰが画像のエッジであり、か
つ、網点領域の画素でない時だけハイになる。
細に説明する。図１は本発明の一実施例に係る画像処理
回路の概略を示すブロック図である。図１に示すよう
に、スキャナー１で読み取られ、デジタルデータに変換
された原稿の画像データＶＤ0 は遅延回路２で所定の時
間だけ調整のための遅延が施され、画像データＶＤ1 と
して出力される。画像データＶＤ1 はノイズ除去回路３
に入力され、画像データＶＤ1 に含まれるノイズが除か
れる。ノイズ除去回路３から出力された画像データＶＤ
2 は階調処理回路４で原画像の性質に適した画像処理が
施され、画像処理済の画像データＶＤ3 としてプリンタ
ー５に出力される。一方、スキャナー１から出力された
画像データＶＤ0 は文字エッジ判定回路６、網点判定回
路８にも入力される。文字エッジ判定回路６に入力され
た画像データＶＤ0 は判定用前処理回路６ａでエッジ判
定のための前処理が施され、出力された画像データＶＤ
0 ’は文字判定回路６ｂに入力されると共に、ノイズ判
定回路７にも入力される。文字判定回路６ｂから出力さ
れた文字判定信号ＬＪはアンド回路１０に入力されると
共に、その反転信号がアンド回路９にも入力される。網
点判定回路８から出力された網点判定信号ＰＪの反転信
号はアンド回路９およびアンド回路１０に入力される。
アンド回路９のもう１つの入力端にはノイズ判定回路７
から出力されたノイズ判定信号ＮＪが入力され、アンド
回路９で３つの入力信号の論理積が取られて、ノイズ除
去回路３にノイズ除去信号ＮＲが出力される。アンド回
路１０からは階調処理回路４に文字領域信号ＬＡが出力
される。遅延回路２は先入れ先出し（ＦＩＦＯ）メモリ
で構成されていて、文字エッジ判定回路６、ノイズ判定
回路７および網点判定回路８でのデータの遅延量との調
整が図られる。階調処理回路４では文字領域と判定され
た画素に対しては解像度を重視した階調処理が施され、
絵柄領域と判定された画素に対しては階調性を重視した
階調処理が施される。判定用前処理回路６ａでは異なる
閾値に従って２系統の３値化処理が行われる。文字判定
回路６ｂでは１画面を複数画素の画素ブロックに分割し
た注目ブロックＷＢ毎に形状照合が行われ、さらに、注
目ブロックＷＢ内のエッジと判定された画素の密度によ
り文字判定される。アンド回路１０から出力される文字
領域信号ＬＡは注目画素ＷＰが画像のエッジであり、か
つ、網点領域の画素でない時だけハイになる。
【０００７】図２は文字エッジ判定回路６の詳細回路図
である。図２を参照して文字エッジ判定回路６の動作を
説明する。スキャナー１から入力した画像データＶＤ0
はＭＴＦ補正回路６０でＭＴＦ補正が施され、３値化回
路６１で２系統の３値のデータＴＶＤ1 ，ＴＶＤ2 およ
びＴＶＤ3 ，ＴＶＤ4 に変換される。３値のデータＴＶ
Ｄ1 ，ＴＶＤ2 はそれぞれ２つの形状照合回路６３ａ，
６３ｂに入力され、形状照合された形状照合データＭＤ
1 ，ＭＤ2 が出力される。形状照合データＭＤ1 ，ＭＤ
2 はそれぞれ２つの密度判定回路６４ａ，６４ｂに入力
され、密度判定データＤＤ1 ，ＤＤ2 はアンド回路６６
に入力されて、それぞれの論理積が取られる。一方、他
の３値のデータＴＶＤ3 ，ＴＶＤ4 はそれぞれ２つの形
状照合回路６５ａ，６５ｂに入力され、形状照合された
形状照合データＭＤ3 ，ＭＤ4 が出力される。形状照合
データＭＤ3 ，ＭＤ4 はアンド回路６７に入力されて、
それぞれの論理積が取られる。アンド回路６６およびア
ンド回路６７の出力はオア回路６８で論理和が取られ、
その出力データは密度判定回路６９に入力されて、その
判定結果が文字判定信号ＬＪとして出力される。３値化
回路６１から出力される２系統の３値のデータＴＶ
Ｄ1 ，ＴＶＤ2 およびＴＶＤ3 ，ＴＶＤ4 は予め設定さ
れた４つの閾値ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ３，ｔｈ４に基づ
いて、次の関係に従って３値化される。即ち、 ＴＶＤ1 ＝白 ；ＶＤ0 ’≦ｔｈ１ ＴＶＤ2 ＝黒 ；ＶＤ0 ’≧ｔｈ２ ＴＶＤ3 ＝白 ；ＶＤ0 ’＜ｔｈ３ ＴＶＤ4 ＝黒 ；ＶＤ0 ’≧ｔｈ４ ただし、ｔｈ１＜ｔｈ３；ｔｈ２＜ｔｈ４： つまり、１系統の３値のデータＴＶＤ1 ，ＴＶＤ2 は黒
領域が広く、他の系統の３値のデータＴＶＤ3 ，ＴＶＤ
4 は白領域が広く取られている。形状照合回路６３ａ，
６３ｂでは注目画素ＷＰを中心とした３×３＝９画素の
画素マトリックス毎に、予め、登録された、例えば、
縦、横、斜めの線形状を表す形状データと照合され、２
つの密度判定回路６４ａ，６４ｂで、登録された形状デ
ータの黒画素と一致した黒画素の数が２つ以上あった
時、黒連続画素（ＤＤ1 ＝ハイ）と判定し、登録された
形状データの白画素と一致した白画素の数が１つ以上あ
った時、白連続画素（ＤＤ2 ＝ハイ）と判定する。一
方、形状照合回路６５ａ，６５ｂでは注目画素ＷＰを中
心とした３×５および５×３＝１５画素の２つの画素マ
トリックス毎に、予め、登録された形状データと照合さ
れ、登録された形状データの黒画素と一致した黒画素が
あった時、黒連続画素（ＭＤ3 ，ＭＤ4 ＝ハイ）と判定
し、両者の論理和を取る。このように、２つの系統で連
続画素判定するのは、前者の系統の３×３画素の狭い注
目ブロックＷＢで抽出し切れなかった薄い文字画像や、
細かい文字のため白画素が増大して抽出し損なった文字
画像を後者の系統で抽出し得るようにするためである。
両系統の連続画素判定データはオア回路６８で論理和が
取られた後、密度判定回路６９で５×５＝２５画素の画
素マトリックス毎に、連続画素判定データＣＰの値がＣ
Ｐ≧１か否かが判定され、その判定結果がＹｅｓなら
ば、上記画素マトリックス内の全ての画素の文字判定信
号ＬＪに対してハイ信号が出力される。ノイズ判定回路
７の内部回路の構成については図示していないが、５×
５＝２５画素の画素ブロック内の黒画素の数が所定の閾
値以下の時、ノイズ判定信号ＮＪ＝ハイを出力する密度
判定回路で構成される。
である。図２を参照して文字エッジ判定回路６の動作を
説明する。スキャナー１から入力した画像データＶＤ0
はＭＴＦ補正回路６０でＭＴＦ補正が施され、３値化回
路６１で２系統の３値のデータＴＶＤ1 ，ＴＶＤ2 およ
びＴＶＤ3 ，ＴＶＤ4 に変換される。３値のデータＴＶ
Ｄ1 ，ＴＶＤ2 はそれぞれ２つの形状照合回路６３ａ，
６３ｂに入力され、形状照合された形状照合データＭＤ
1 ，ＭＤ2 が出力される。形状照合データＭＤ1 ，ＭＤ
2 はそれぞれ２つの密度判定回路６４ａ，６４ｂに入力
され、密度判定データＤＤ1 ，ＤＤ2 はアンド回路６６
に入力されて、それぞれの論理積が取られる。一方、他
の３値のデータＴＶＤ3 ，ＴＶＤ4 はそれぞれ２つの形
状照合回路６５ａ，６５ｂに入力され、形状照合された
形状照合データＭＤ3 ，ＭＤ4 が出力される。形状照合
データＭＤ3 ，ＭＤ4 はアンド回路６７に入力されて、
それぞれの論理積が取られる。アンド回路６６およびア
ンド回路６７の出力はオア回路６８で論理和が取られ、
その出力データは密度判定回路６９に入力されて、その
判定結果が文字判定信号ＬＪとして出力される。３値化
回路６１から出力される２系統の３値のデータＴＶ
Ｄ1 ，ＴＶＤ2 およびＴＶＤ3 ，ＴＶＤ4 は予め設定さ
れた４つの閾値ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ３，ｔｈ４に基づ
いて、次の関係に従って３値化される。即ち、 ＴＶＤ1 ＝白 ；ＶＤ0 ’≦ｔｈ１ ＴＶＤ2 ＝黒 ；ＶＤ0 ’≧ｔｈ２ ＴＶＤ3 ＝白 ；ＶＤ0 ’＜ｔｈ３ ＴＶＤ4 ＝黒 ；ＶＤ0 ’≧ｔｈ４ ただし、ｔｈ１＜ｔｈ３；ｔｈ２＜ｔｈ４： つまり、１系統の３値のデータＴＶＤ1 ，ＴＶＤ2 は黒
領域が広く、他の系統の３値のデータＴＶＤ3 ，ＴＶＤ
4 は白領域が広く取られている。形状照合回路６３ａ，
６３ｂでは注目画素ＷＰを中心とした３×３＝９画素の
画素マトリックス毎に、予め、登録された、例えば、
縦、横、斜めの線形状を表す形状データと照合され、２
つの密度判定回路６４ａ，６４ｂで、登録された形状デ
ータの黒画素と一致した黒画素の数が２つ以上あった
時、黒連続画素（ＤＤ1 ＝ハイ）と判定し、登録された
形状データの白画素と一致した白画素の数が１つ以上あ
った時、白連続画素（ＤＤ2 ＝ハイ）と判定する。一
方、形状照合回路６５ａ，６５ｂでは注目画素ＷＰを中
心とした３×５および５×３＝１５画素の２つの画素マ
トリックス毎に、予め、登録された形状データと照合さ
れ、登録された形状データの黒画素と一致した黒画素が
あった時、黒連続画素（ＭＤ3 ，ＭＤ4 ＝ハイ）と判定
し、両者の論理和を取る。このように、２つの系統で連
続画素判定するのは、前者の系統の３×３画素の狭い注
目ブロックＷＢで抽出し切れなかった薄い文字画像や、
細かい文字のため白画素が増大して抽出し損なった文字
画像を後者の系統で抽出し得るようにするためである。
両系統の連続画素判定データはオア回路６８で論理和が
取られた後、密度判定回路６９で５×５＝２５画素の画
素マトリックス毎に、連続画素判定データＣＰの値がＣ
Ｐ≧１か否かが判定され、その判定結果がＹｅｓなら
ば、上記画素マトリックス内の全ての画素の文字判定信
号ＬＪに対してハイ信号が出力される。ノイズ判定回路
７の内部回路の構成については図示していないが、５×
５＝２５画素の画素ブロック内の黒画素の数が所定の閾
値以下の時、ノイズ判定信号ＮＪ＝ハイを出力する密度
判定回路で構成される。
【０００８】図３は網点判定回路８の内部回路を示した
ブロック図である。網点判定回路８ではピーク画素の有
無の情報に基づいて、網点領域と非網点領域に分離す
る。スキャナー１から入力した画像データＶＤ0 はＭＴ
Ｆ補正回路８０でＭＴＦ補正が施され、２値化回路８１
で２値化される。２値化データＤＶＤは白地画素検出回
路８２に入力されて白地画素が検出され、検出された白
地画素は白地膨張回路８３でその周辺画素に白地領域が
拡張される。白地膨張回路８３から出力された白地領域
データＷＡは画像データＶＤ0 と共にピーク画素検出回
路８４に入力されてピーク画素が検出され、網点判定信
号ＰＪとして出力される。ＭＴＦ補正回路８０では５×
３＝１５画素の空間フィルターによってＭＴＦ補正が施
され、２値化回路８１ではＭＴＦ補正されたデータＶ
Ｄ″と所定の閾値ｔｈ５が比較されて２値化される。白
地画素検出回路８２では７×７＝４９画素の検出ブロッ
ク毎に隣接する２ラインの全ての画素が白画素か否かが
判定され、その結果が１つでもＹｅｓならば、注目画素
ＷＰは白地領域画素と判定される。白地膨張回路８３で
は白地領域が３２×３＝９６画素の膨張ブロックに拡張
される。ピーク画素検出回路８４では３×３＝９画素の
検出画素ブロックで注目画素の４方向の濃度レベルラプ
ラシアン値が演算され、その演算結果Ｌと所定の閾値ｔ
ｈ６が比較されて、Ｌ≧ｔｈ６の時、注目画素はピーク
画素と判定される。なお、閾値ｔｈ６は白地領域と非白
地領域で異なる値が設定されていて、白地領域では閾値
ｔｈ６の値は非白地領域における値より高く設定されて
いる。このことにより、白地領域で文字画像の画素を網
点の画素と誤判定するのを防止し、非白地領域における
網点の画素を検出し易くしている。これは文字画像の周
辺に白地領域が検出される可能性が高く、絵柄画像の周
辺に非白地領域が検出される可能性が高いからである。
ブロック図である。網点判定回路８ではピーク画素の有
無の情報に基づいて、網点領域と非網点領域に分離す
る。スキャナー１から入力した画像データＶＤ0 はＭＴ
Ｆ補正回路８０でＭＴＦ補正が施され、２値化回路８１
で２値化される。２値化データＤＶＤは白地画素検出回
路８２に入力されて白地画素が検出され、検出された白
地画素は白地膨張回路８３でその周辺画素に白地領域が
拡張される。白地膨張回路８３から出力された白地領域
データＷＡは画像データＶＤ0 と共にピーク画素検出回
路８４に入力されてピーク画素が検出され、網点判定信
号ＰＪとして出力される。ＭＴＦ補正回路８０では５×
３＝１５画素の空間フィルターによってＭＴＦ補正が施
され、２値化回路８１ではＭＴＦ補正されたデータＶ
Ｄ″と所定の閾値ｔｈ５が比較されて２値化される。白
地画素検出回路８２では７×７＝４９画素の検出ブロッ
ク毎に隣接する２ラインの全ての画素が白画素か否かが
判定され、その結果が１つでもＹｅｓならば、注目画素
ＷＰは白地領域画素と判定される。白地膨張回路８３で
は白地領域が３２×３＝９６画素の膨張ブロックに拡張
される。ピーク画素検出回路８４では３×３＝９画素の
検出画素ブロックで注目画素の４方向の濃度レベルラプ
ラシアン値が演算され、その演算結果Ｌと所定の閾値ｔ
ｈ６が比較されて、Ｌ≧ｔｈ６の時、注目画素はピーク
画素と判定される。なお、閾値ｔｈ６は白地領域と非白
地領域で異なる値が設定されていて、白地領域では閾値
ｔｈ６の値は非白地領域における値より高く設定されて
いる。このことにより、白地領域で文字画像の画素を網
点の画素と誤判定するのを防止し、非白地領域における
網点の画素を検出し易くしている。これは文字画像の周
辺に白地領域が検出される可能性が高く、絵柄画像の周
辺に非白地領域が検出される可能性が高いからである。
【０００９】ノイズ除去回路３はノイズ除去信号ＮＲを
受信すると、対応する画素の濃度データを地肌レベル検
出回路で検出された地肌レベルデータに置き換える。図
４は地肌レベル検出回路を示すブロック図である。遅延
回路２から出力された画像データＶＤ1 は８画素最大値
算出回路７０および８画素最小値算出回路７１に入力
し、それぞれ注目画素ＷＰの主走査方向３画素前の画素
から４画素後の画素までの８画素中の最大値ＭＡＸおよ
び最小値ＭＩＮが算出される。最大値ＭＡＸデータおよ
び最小値ＭＩＮデータは判定回路Ｉ７２に、最小値ＭＩ
Ｎデータは判定回路II７３に入力される。判定回路Ｉ７
２では最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差が演算さ
れ、その値が予め設定された閾値ｔｈ７より大きい時、
差判定データＪＤＩＦハイを出力する。一方、判定回路
II７３では最小値ＭＩＮの値が予め設定された閾値ｔｈ
８より小さい時、最小値判定データＪＭＩＮとして最小
値ＭＩＮデータを出力する。これらの出力データは画像
データＶＤ1 と共に地肌レベル検出保存回路７４に入力
する。地肌レベル検出保存回路７４では差判定データＪ
ＤＩＦおよび最小値判定データＪＭＩＮに基づいて、地
肌レベルデータＢＧを更新または保存する。
受信すると、対応する画素の濃度データを地肌レベル検
出回路で検出された地肌レベルデータに置き換える。図
４は地肌レベル検出回路を示すブロック図である。遅延
回路２から出力された画像データＶＤ1 は８画素最大値
算出回路７０および８画素最小値算出回路７１に入力
し、それぞれ注目画素ＷＰの主走査方向３画素前の画素
から４画素後の画素までの８画素中の最大値ＭＡＸおよ
び最小値ＭＩＮが算出される。最大値ＭＡＸデータおよ
び最小値ＭＩＮデータは判定回路Ｉ７２に、最小値ＭＩ
Ｎデータは判定回路II７３に入力される。判定回路Ｉ７
２では最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差が演算さ
れ、その値が予め設定された閾値ｔｈ７より大きい時、
差判定データＪＤＩＦハイを出力する。一方、判定回路
II７３では最小値ＭＩＮの値が予め設定された閾値ｔｈ
８より小さい時、最小値判定データＪＭＩＮとして最小
値ＭＩＮデータを出力する。これらの出力データは画像
データＶＤ1 と共に地肌レベル検出保存回路７４に入力
する。地肌レベル検出保存回路７４では差判定データＪ
ＤＩＦおよび最小値判定データＪＭＩＮに基づいて、地
肌レベルデータＢＧを更新または保存する。
【００１０】次に、階調処理回路４の動作を説明する。
アンド回路１０から出力された文字領域信号ＬＡが文字
領域を表すものであった時は、階調処理回路４はノイズ
除去回路３から出力された画像データＶＤ2 をそのまま
出力する。一方、文字領域信号ＬＡが文字領域以外、即
ち、絵柄領域を表すものであった時は、主走査方向に隣
接する２つの画素の入力データをｘ０，ｘ１、出力デー
タをＸ０，Ｘ１とした時、次の変換規則に従ってデータ
変換する。 ｘ０＋ｘ１＞２５５ならば、 Ｘ０＝２５５； Ｘ１＝ｘ０＋ｘ１−２５５ ｘ０＋ｘ１≦２５５ならば、 Ｘ０＝ｘ０＋ｘ１； Ｘ１＝０ 本実施例ではノイズ除去回路３がノイズ除去信号ＮＲを
受信すると、対応する画素の濃度データを地肌レベル検
出回路で検出され、注目画素ＷＰの主走査方向３画素前
の画素から４画素後の画素までの８画素中の最大値ＭＡ
Ｘおよび最小値ＭＩＮに基づいて算出された地肌レベル
データに置き換えるようにしたが、地肌レベルデータＢ
Ｇとしてはスキャナー１で読み取った原稿の先端部が地
肌と判断して、主走査方向の画像先端から８〜１６画
素、および副走査方向の画像先端から８〜１６ライン分
の画像データＶＤ0 を平均化して地肌レベルデータとし
ても良い。あるいは、地肌レベルデータＢＧを単に濃度
０のデータとしても良い。
アンド回路１０から出力された文字領域信号ＬＡが文字
領域を表すものであった時は、階調処理回路４はノイズ
除去回路３から出力された画像データＶＤ2 をそのまま
出力する。一方、文字領域信号ＬＡが文字領域以外、即
ち、絵柄領域を表すものであった時は、主走査方向に隣
接する２つの画素の入力データをｘ０，ｘ１、出力デー
タをＸ０，Ｘ１とした時、次の変換規則に従ってデータ
変換する。 ｘ０＋ｘ１＞２５５ならば、 Ｘ０＝２５５； Ｘ１＝ｘ０＋ｘ１−２５５ ｘ０＋ｘ１≦２５５ならば、 Ｘ０＝ｘ０＋ｘ１； Ｘ１＝０ 本実施例ではノイズ除去回路３がノイズ除去信号ＮＲを
受信すると、対応する画素の濃度データを地肌レベル検
出回路で検出され、注目画素ＷＰの主走査方向３画素前
の画素から４画素後の画素までの８画素中の最大値ＭＡ
Ｘおよび最小値ＭＩＮに基づいて算出された地肌レベル
データに置き換えるようにしたが、地肌レベルデータＢ
Ｇとしてはスキャナー１で読み取った原稿の先端部が地
肌と判断して、主走査方向の画像先端から８〜１６画
素、および副走査方向の画像先端から８〜１６ライン分
の画像データＶＤ0 を平均化して地肌レベルデータとし
ても良い。あるいは、地肌レベルデータＢＧを単に濃度
０のデータとしても良い。
【００１１】
【発明の効果】以上説明したように請求項１記載の発明
によれば、入力画像データの階調度を低下させる階調処
理を施した画像データの黒画素の密度を調べて、該密度
が所定の閾値以下であった時、注目画素を疑似ノイズ画
素と判定し、注目画素が非文字領域にあり、さらに、非
網点領域にあると判定した時、注目画素をノイズ画素と
判定して、注目画素の濃度データの値を補正するように
したので、不正規な信号や読取装置の微細な光路障害に
より、出力データにより記録された記録画像が見苦しい
黒点で汚染されるのを防止することができる。請求項２
記載の発明によれば、文字領域判定は注目画素を中心と
する複数の画素で構成される画素ブロック毎に、予め設
定された形状パターンのデータと比較する形状照合処理
を行うようにしたので、複雑な操作によること無く、文
字領域判定を行うことができる。請求項３記載の発明に
よれば、網点領域判定は白地領域中の注目画素と、その
周囲の画素との濃度のラプラシアンを演算し、その演算
結果と、白地領域と非白地領域とで異なる閾値とを比較
して、注目画素が網点領域にあるか否かを判定するよう
にしたので、白地領域で文字画像の画素を網点の画素と
誤判定するのを防止し、非白地領域における網点の画素
を検出し易くすることができる。請求項４記載の発明に
よれば、注目画素をノイズ画素と判定した時、注目画素
の濃度データの値を入力画像データの原画像の下地の濃
度の値に補正するようにしたので、ノイズ画素の濃度の
値を最適な値に補正することができる。
によれば、入力画像データの階調度を低下させる階調処
理を施した画像データの黒画素の密度を調べて、該密度
が所定の閾値以下であった時、注目画素を疑似ノイズ画
素と判定し、注目画素が非文字領域にあり、さらに、非
網点領域にあると判定した時、注目画素をノイズ画素と
判定して、注目画素の濃度データの値を補正するように
したので、不正規な信号や読取装置の微細な光路障害に
より、出力データにより記録された記録画像が見苦しい
黒点で汚染されるのを防止することができる。請求項２
記載の発明によれば、文字領域判定は注目画素を中心と
する複数の画素で構成される画素ブロック毎に、予め設
定された形状パターンのデータと比較する形状照合処理
を行うようにしたので、複雑な操作によること無く、文
字領域判定を行うことができる。請求項３記載の発明に
よれば、網点領域判定は白地領域中の注目画素と、その
周囲の画素との濃度のラプラシアンを演算し、その演算
結果と、白地領域と非白地領域とで異なる閾値とを比較
して、注目画素が網点領域にあるか否かを判定するよう
にしたので、白地領域で文字画像の画素を網点の画素と
誤判定するのを防止し、非白地領域における網点の画素
を検出し易くすることができる。請求項４記載の発明に
よれば、注目画素をノイズ画素と判定した時、注目画素
の濃度データの値を入力画像データの原画像の下地の濃
度の値に補正するようにしたので、ノイズ画素の濃度の
値を最適な値に補正することができる。
【図１】本発明の一実施例に係る画像処理回路の概略を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】文字エッジ判定回路の詳細回路図である。
【図３】網点判定回路の内部回路を示したブロック図で
ある。
ある。
【図４】地肌レベル検出回路を示すブロック図である。
３ ノイズ除去回路 ４ 階調処理回路 ６ 文字エッジ判定回路 ６ａ 判定用前処理回路 ６ｂ 文字判定回路 ７ ノイズ判定回路 ８ 網点判定回路 ６１ ３値化回路 ６３ａ，６３ｂ，６５ａ，６５ｂ 形状照合回路 ６４ａ，６４ｂ，６９ 密度判定回路 ７４ 地肌レベル検出保存回路 ８４ ピーク画素検出回路
Claims (4)
- 【請求項１】 入力画像データの階調度を低下させる階
調処理を施した画像データの注目画素の周囲の黒画素、
または白画素の微細な分布を調べて、前記注目画素が文
字領域にあるか否かを判定する文字領域判定手段と、白
地領域中の注目画素と、その周囲の画素との濃度変化を
調べて、前記注目画素が網点領域にあるか否かを判定す
る網点領域判定手段と、前記文字領域判定手段および前
記網点領域判定手段の判定結果に基づいて、前記注目画
素が属する領域に適した画像処理を施す画像処理手段を
備えた画像処理装置において、入力画像データの階調度
を低下させる階調処理を施した画像データの黒画素の密
度を調べて、該密度が所定の閾値以下であった時、前記
注目画素を疑似ノイズ画素と判定する疑似ノイズ判定手
段と、該疑似ノイズ判定手段が疑似ノイズ画素と判定
し、前記文字領域判定手段が非文字領域と判定し、さら
に、前記網点領域判定手段が非網点領域と判定した時、
前記注目画素をノイズ画素と判定するノイズ判定手段
と、該ノイズ判定手段が前記注目画素をノイズ画素と判
定した時、前記注目画素の濃度データの値を補正するノ
イズ補正手段を有したことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 文字領域判定手段は注目画素を中心とす
る複数の画素で構成される画素ブロック毎に、予め設定
された形状パターンのデータと比較する形状照合処理を
行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 網点領域判定手段は白地領域中の注目画
素と、その周囲の画素との濃度のラプラシアンを演算
し、その演算結果と、白地領域と非白地領域とで異なる
閾値とを比較して、前記注目画素が網点領域にあるか否
かを判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理
装置。 - 【請求項４】 入力画像データの原画像の下地の濃度を
検出する下地濃度検出手段を有し、ノイズ補正手段はノ
イズ判定手段が注目画素をノイズ画素と判定した時、前
記注目画素の濃度データの値を前記下地濃度検出手段が
検出した入力画像データの原画像の下地の濃度の値に補
正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4318659A JPH06164928A (ja) | 1992-11-27 | 1992-11-27 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4318659A JPH06164928A (ja) | 1992-11-27 | 1992-11-27 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06164928A true JPH06164928A (ja) | 1994-06-10 |
Family
ID=18101607
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4318659A Pending JPH06164928A (ja) | 1992-11-27 | 1992-11-27 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06164928A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7860330B2 (en) | 2005-10-31 | 2010-12-28 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus and image processing method for removing a noise generated by scanning a foreign object from image data obtained by scanning an original document |
| US10423854B2 (en) | 2017-09-20 | 2019-09-24 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus that identifies character pixel in target image using first and second candidate character pixels |
-
1992
- 1992-11-27 JP JP4318659A patent/JPH06164928A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7860330B2 (en) | 2005-10-31 | 2010-12-28 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus and image processing method for removing a noise generated by scanning a foreign object from image data obtained by scanning an original document |
| US10423854B2 (en) | 2017-09-20 | 2019-09-24 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus that identifies character pixel in target image using first and second candidate character pixels |
| US10565465B2 (en) | 2017-09-20 | 2020-02-18 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus that identifies character pixel in target image using first and second candidate character pixels |
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