JPH0683368B2 - 文字領域識別方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、文字領域識別方法に関するものであり、特
に、文字等の２値化画像領域（以下、文字領域と呼ぶ）
と写真等の中間画像領域（以下、中間調領域と呼ぶ）が
混在する原稿を読取った後に、文字領域と中間調領域を
識別し、それぞれの領域に適切な処理を施し、高画質の
出力画像を得るデジタル複写機、ファクシミリ等の文字
領域識別方法に関するものである。

（従来の技術） 一般の文書原稿中には、文字と写真とが混在しているも
のが多数ある。このような原稿を２値化して記録すると
文字は良好に記録されるが写真の画質が劣化する。また
逆にディザ等の中間調生成法により記録すると写真は良
好な記録となるが、文字が劣化する。

このため、文字は単純に２値化し、写真はディザ等の中
間調生成法等の処理を施すことにより、文字と写真とが
混在する原稿の記録画像を良好なものにしている。しか
しながら、このような処理を行なうには、異なった２種
の領域（文字と中間調）を識別することが必要になる。

このような領域識別に関する従来技術としては、文字パ
ターンに対応したテンプレートを多数用意し、画像との
照合（マッチング）により実現するものや、ブロック内
の濃度差等により識別するものがある。

（発明が解決しようとする問題点） しかし、上記の領域識別方法を実現しようとすると、ハ
ードウェア規模が大きくなると共に、処理が複雑になる
という問題があった。また、中間調領域が網点（印刷）
か写真かのいずれかでないと適用できないという問題が
あった。

本発明の目的は、このような従来技術の問題点を除去
し、簡易なハードウェア構成で効率的に領域識別を行な
い、文字と中間調領域が混在した原稿でも品質を損うこ
となく記録できるようにすることにある。

（問題点を解決するための手段および作用） 前記の問題点を解決するために、本発明は、２値化され
た文書画原稿画素信号に窓を適用し、該窓内に黒画素が
存在する場合には該黒画素の位置に依存する重み係数を
重ね合せることによって、窓内の黒画素の分布状態を求
め、文字領域と、中間調領域とを識別しようとするもの
である。

（実施例） まず、本発明の原理を簡単に説明する。

第２図に示されているように、同図（ａ）の文字領域11
aと中間調領域11bが混在する文書画原稿11をある閾値で
単純に２値化すると、同図（ｂ）に示すように殆んどの
場合、中間調領域11bはいくつかの大きなかたまり11b′
となり、文字領域は原稿と殆ど変化がない線画11a′と
なる。

第３図は、ｍ×ｍ＝５（画素）×５（画素）の窓で２他
値化された画像信号を観測した例である。同図（ａ）は
２値化された中間調領域Ａを５（画素）×５（画素）の
窓13a,13b,13cで観測した場合、同図（ｂ）は英大文字
「Ｃ」の一部を示す文字領域Ｂを上記と同様の５（画
素）×５（画素）の窓15a,15b,15cで観測した場合を示
す。

中間調領域のときは、同図（ａ）から明らかなように、
窓内に存在する黒画素の分布はある領域に片寄っている
か、窓内全域にわたっており、一方、文字領域のとき
は、同図（ｂ）に示されているように、窓内に存在する
黒画素の分布はある方向性をもった線パターンとなるこ
とが判る。

本発明は上記の点に着目したもので、濃淡信号として与
えられる文字・中間調混在画像を正方形のｍ（画素）×
ｍ（画素）の窓内のみで２値化して観測し、それが線パ
ターンであれば文字領域、そうでなければ中間調領域と
識別するものである。

線パターンの検出に関しては、閾値thを超える鋭いピー
クが点対称方向（180゜反対方向）にあるかどうかを見
ることによって確実に判定できる。

次に、本発明の一実施例を説明する。第４図は本実施例
に使用されるハード構成のブロック図を示す。このブロ
ック図を基にして、本実施例を具体的に説明する。

なお、この実施例ではｍ＝７（画素）の７×７の窓を用
いた場合について説明するが、読取り系の走査密度や対
象とする文字の大きさ等によってはｍを変えても良い。
しかし、本発明者の実験によれば、５ポイントから10ポ
イントの文字に対してはｍ＝７程度で十分な識別が可能
であった。

第４図において、文書画原稿は入力装置１で例えば16ビ
ット/mmのピッチで８ビットの濃淡信号として読み取ら
れる。入力装置１で読取られた文書画原稿信号は主走査
方向の１ラインずつ入力バッファメモリ２に転送され、
７ライン分の文書画原稿信号が一旦格納される。入力バ
ツファメモリ２に格納された該文書画原稿信号は、演算
処理回路３、プログラムROM9、RAM10、およびCPU8によ
り後述するアルゴリズムで文字領域および非文字領域す
なわち中間調領域の識別がなされる。

この識別によって、文字領域であると識別されると、そ
の結果選択回路６に返され、選択回路６によって２値化
回路4bが選択される。一方、非文字領域であると判定さ
れると、選択回路６によってディザ処理回路4aが選択さ
れる。ディザ処理回路4aおよび２値化回路4bは、それぞ
れ入力バッファメモリ２中の文書画原稿信号にディザ処
理および２値化処理を施して、出力バッファメモリ７に
にオン、オフ（または、0,1）の２値信号を出力する。
出力バッファメモリ７に一時蓄積された該２値信号は出
力装置５が要求する速さで読出され、出力装置５によっ
て記録が行なわれる。この出力装置５は、レーザビーム
プリンタ、インクジェットプリンタまたはサーマルプリ
ンタのどれであってもよい。

なお、プログラムROM9には演算処理回路３内の処理プロ
グラムと信号制御プログラムが格納されており、CPU8は
システム全体の制御を行なう。

次に、上記のアルゴリズムについて説明する。まず、入
力バッファメモリ２に格納されている文書原画稿信号
に、７（画素）×７（画素）の窓を適用し、該窓に含ま
れる文書画原稿信号に着目する。

一方、この窓には、該窓を構成する各画素に、第５図
（ａ）に示す画素信号を付しておく。この画素番号の付
け方は、同図（ｂ）を参照すれば明らかなように、中央
の存在する注目画素Ｘの右方向を０゜とし、反時計回り
に角度を取った時、小さな角度から大きな角度になるに
したがい大きな番号を付け、かつ、該注目画素からの方
向が同じ画素には同じ番号を付ける方法を採っている。

また、この窓を構成する各画素に、同図（ｃ）に示され
ているように、注目画素Ｘからの距離コード1,2,3を割
り付けておく。この距離コードは、注目画素に最も近い
グループに１を割り付け、次に近いグループに２を割り
付け、最も遠い位置にある画素のグループに３が割り付
けられている。

また、該窓内に黒の文書画原稿信号が存在した時、この
黒信号に該信号が存在する位置の距離コードに応じて第
６図のような重み係数を設定する。この重み係数の形状
は画像の方向性を出し易くするために、中心は高く、周
辺になるにつれてゆるやかに低くなるような形状、例え
ばガウス分布等が良好であるが、ここでは処理の簡易化
のために三角波を用いた。また、注目画素からの距離が
遠くなるにつれて、線の存在可能な範囲が狭くなり、該
距離が大きな所に黒ドットがあると線の存在確率が高く
なる。このため、該重み係数の高さを距離によって変え
たが、全体の存在確率は変化しないように正規化した。

第６図（ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ距離コード
1,2,3に対応する重み係数の形状の一例を示し、
（ａ），（ｂ），（ｃ）の全てにおいて重み係数の面積
は変らないように正規化されている。すなわち、高さｈ
と幅Ｗは反比例するように形成されている。

次に、入力バッファメモリ２に格納されている文書画原
稿信号に７×７の窓を適用したところ、この窓の中に含
まれる本書画原稿信号の２値化信号（以下、ドットと呼
ぶ）パターンが第７図（ａ）に示されるものであったと
して説明する。

先に、第５図（ａ）で説明したように、７×７の窓を構
成する画素には０〜31までの番号が付されているので、
RAM10（第４図参照）中に、この画素番号に対応する32
個のアドレス、すなわち、32個の記憶エリアを設けてお
く。本実施例では、便宜上、画素番号０〜31対応するア
ドレスに０〜31の番号を付すことにする。

次に、演算処理回路３は第７図（ａ）中の画素番号０に
対応する３つのドットの一つ一つが黒か白かを調べ、黒
があった場合には黒を表わす値、例えば１にその距離コ
ード応じた重み係数を掛けた後加算し、画素番号０に対
する前記RAM10中のアドレス０の記憶エリアに格納す
る。一方、白があった場合には、白を表わす値を例えば
０に定めておく。

図示の例では、画素番号０に対応する３つのドツトがす
べて黒であるので、それぞれのドットに重み係数h₁,h₂,
h₃が掛け合され、これを加算した値、例えば（h₁＋h₂＋
h₃）の重みデータが前記画素番号０に対応するRAM10中
のアドレス０の記憶エリアに格納される。また、RAM10
中のアドレス０に隣接するアドレス１と31に、重み係数
h₁とh₂の広がりの裾部分によって作られる重みデータが
記憶される。例えば、アドレス１と31に（h₁/2＋h₂/3）
の重みデータが記憶される。

次に、画素番号１に対応するドットが黒か白かを第７図
（ａ）で見ると黒であり、かつ該ドットが存在する位置
の距離コードは３であるので、黒を表わす値に重み係数
h₃が掛けられ、RAM10中のアドレス１にh₃の重データが
加算される。なお、重み係数h₃の裾部分の広がりは一番
小さく、前記アドレス１に隣接するアドレス０と２には
何の影響も与えられないので、これらのアドレスには重
みデータを加算しない。

以下、同様に、第７図（ａ）の画素番号２〜31までの各
ドットにつき、演算が行なわれ、その演算結果が前記RA
M10中の対応するアドレスの記憶エリアに格納される
る。また、隣接するアドレスの記憶エリアにも、影響を
受けた重みデータが記憶される。

上記の演算によって、得られた重みのデータを前記RAM1
0中の各アドレス０〜31の記憶エリアに格納した状態を
図式化したものが第７図（ｂ）である。この図からら、
あるアドレスの記憶エリアには、それ自身の重み係数と
両隣りのアドレスに適用された重み係数の裾部分との和
で、そのアドレスの重みデータが形成されていることが
理解されよう。

次いで、前記RAM10の各記憶エリアのデータを調べて、
閾値th以上の重みデータを有するアドレスを抽出する。
本例では、第７図（ｂ）から明らかなように、アレス0,
1,3,4,23,24,25,27,28,29,31の11個が前記閾値th以上の
重みデータを有するアドレスであることがわかる。

次に、これらのアドレスに対応する画素番号が前記７×
７の窓中で点対称又はこれに近い対を有しているか否か
の判断が行なわれる。そして、点対称又はこれに近い対
であると判断されると、文字領域と判定され、そうでな
いと判断されると文字領域ではないと判定される。第７
図の例では閾値th以上の重みデータを有する抽出画素番
号が点対称又はこれに近い対を有していないので、文字
領域ではないと判定される。

第８図は前記７×７の窓に含まれる２値化されたドット
の他のパターン例を示す。この場合について、前記と同
様の演算処理を行ない。閾値th以上の重みデータを有す
るアドレスを求めると、第８図（ｂ）から明らかなよう
に、アドレス3,4と20,21である。このアドレス対応する
画素番号3,4と20,21とは該窓の中心に対してほぼ180゜
反対の位置に存在するため、この方向に線パターンが存
在することが判る。この場合は文字領域として識別され
る。

第９図（ａ）は網点部の分布状態を示し、同図（ｂ）か
ら明らかなように、前記閾値th以上の重みデータを有す
るアドレスに対応する画素番号は窓の全方向にわたって
ほぼ一様な分布となり明らかに文字部ではないと判定で
きる。

窓内全域が黒画素である場合は、閾値thを超えるピーク
方向が多数存在するし、分布も一様となるため文字部で
はないと判定される。

以上の手順をまとめると、第１図のように表わすことが
できる。第１図は本実施例の処理手順を示すフローチャ
ートである。

ステップS1…CPU8は入力装置１から送られてくる信号に
より、文書画原稿の副走査方向の読取りが終了したかど
うかを判断する。そして、終了したと判断すると一連の
処理を終了し（エンド）、まだ終了していないと判断す
ると、次のステップに進む。

ステップS2…ｎ列、例えば７列の入力バッファメモリ２
に中間調で表現された画像データを１列ずつ入力する。

ステップS3…例えば、７（画素）×７（画素）の窓を前
記入力バッファメモリ２に適用し、該窓に含まれる画像
データを２値化し該２値化した画像データに、黒画素が
含まれているかどうか判断する。そして、黒画素がある
と判定されるとステップS4に進み、黒画素が含まれてい
ないと判定されるとステップS9に進む。

ステップS4…１つの黒画素が、第５図（ｃ）で示した距
離コード１〜３のいずれに存在するかを求める。

ステップS5…次に、前記黒画素に適用する重み係数（第
６図参照）を前記距離コードから決定する。このとき、
選ばれた該重み係数の幅W₁,W₂,W₃に応じて、隣接画素に
対する重み係数も決定する。

ステップS6…該黒画素の画素番号を第５図（ａ）で示し
た窓内の画素番号と照合して決定し、この画素番号をRA
M10のアドレスとする。

ステップS7…RAM10上の該アドレスの記憶エリアに、前
記重み係数と黒の２値化された値とを掛けることによっ
て得られた重みデータを加える。また、該アドレスに隣
接するアドレスの記憶エリアに前記隣接画素に対する重
みデータを加算する。

ステップS8…次に、重み付け処理が終了した黒画素を消
去する。ステップS8までの処理が終了すると再びステッ
プS3に戻って処理を繰返す。

以上のようにして、前記窓内にある黒画素の全てについ
て重み付け処理を行なう。そして、この処理が終ると、
ステップS3はノウとなり、ステップS9へ進む。

ステップS9…RAM10中の前記アドレスに格納された重み
みデータと閾値thとを比較し、該重みデータの中に該閾
値thを超えるデータがあるか否か判断される。そして、
ノウと判断されると、ステップS10に進み、イエスと判
断されると、ステップS12へ進む。

ステップS10…注目画素は網点または写真領域（すなわ
ち中間調領域）に属すると判定し、選択回路６にディザ
処理回路4aを選択する信号を出力する。

ステップS11…ディザ処理を施す。

ステップS12…閾値thを超えた重みデータに対応する画
素番号が点対称又はこれに近い対であるか否かの判断が
行なわれ、ノウと判断されると網点または写真領域と判
定され前記ステップS10へ進む。一方、イエスと判断さ
れると文字領域と判定される。

ステップS13…注目画素は文字領域に属すると判定し、
選択回路６に２値化回路4bを選択する信号を出力する。

ステップS14…２値化処理を施す。

ステップS15…主走査方向に窓を一画素分移動し、注目
画素を一画素主走査方向へへずらす。

ステップS16…該主走査方向の移動によって、窓が入力
バッファメモリ２に格納されている文書画原稿信号の主
走査方向の最後の信号からはみ出したかどうか判断され
る。そして、ノウであればステップS3に戻り、イエスで
あればステップS1に戻る。

以上のようにして、文書画原稿が中間調領域（網点また
は写真領域）か文字領域かの識別が行なわれ、それぞれ
に適した画像処理を行なうことができる。

（発明の効果） 以上の説明から明らかなように、本発明によれば、つぎ
のよう効果が達成される。

（１）中間調領域と文字領域の識別を簡単なハード構成
で実現することができる。

（２）従来は中間調領域に網点と写真が混在されている
場合には、これらに対して異なる処理をしないと、中間
調領域であることの判断ができなかったが、本発明では
網点と写真が混在していても、一つの逐次処理で中間調
領域と判断することができる。

（３）読取り系によって生じた雑音の影響を受けずに領
域識別を行なうことができるる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すフローチャート、第２
図は中間調領域と文字領域を含む文書画原稿を２値化処
理した時に得られる２値化画像の説明図、第３図は中間
調領域と文字領域の２値化画像に５（画素）×５（画
素）の窓を適用した時に得られる画素パターンの説明
図、第４図は本実施例に適用されるハード構成を示すブ
ロック図、第５図は本実施例の窓の説明図、第６図は距
離に依存する正規化された重み係数の説明図、第７図、
第８図、および第９図は、それぞれ写真部、文字部およ
び網点部の処理結果の説明図である。 ２……入力バッファメモリ、３……演算処理回路、4a…
…ディザ処理回路、4b……２値化回路、６……選択回
路、８……CPU、９……プログラムROM、10……RAM

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字領域と中間調領域とが混在する文書画
   原稿を読取って記録する文字領域識別方法であって、注
   目画素からの距離によって正規化された重み係数を有す
   る正方窓で２値化された文書画原稿画素信号を観察し、
   該窓内に存在する黒画素の前記２値化によって得られた
   値と、該黒画素の位置によって決定される前記重み係数
   との掛け合せによって、該窓内に含まれる画素に付され
   た画素番号に対応する重みデータを求め、予め定められ
   た閾値を超える重みデータを有する画素の分布状態よ
   り、文字領域か中間調領域かを識別するようにしたこと
   を特徴とする文字領域識別方法。
2. 【請求項２】前記正方窓内の重み係数の形状は注目画素
   から離れるにしたがって、幅が狭く、高さが高くなるよ
   うに正規化されていることを特徴とする前記特許請求の
   範囲第１項記載の文字領域識別方法。
3. 【請求項３】窓を構成する画素の番号は注目画素からの
   方向が同じものには同じ番号が付けられていることを特
   徴とする前記特許請求の範囲第１項記載の文字領域識別
   方法。