JPH08168004A

JPH08168004A - 画像処理装置及びその方法

Info

Publication number: JPH08168004A
Application number: JP6311995A
Authority: JP
Inventors: Mika Yamamoto; 美香山本; Masaya Kikuta; 昌哉菊田; Norio Shimura; 典男志村
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1994-12-15
Filing date: 1994-12-15
Publication date: 1996-06-25

Abstract

(57)【要約】【目的】ノイズ等の影響により劣化した画像に対して
適切にエッジを形成し、元画に近い高品位な画像を形成
可能な画像処理装置及びその方法を提供することにあ
る。【構成】画素２０１Ｒ〜２０９Ｒにおいて、隣接画素
との濃度差が５以上である画素２０３Ｒ〜２０７Ｒを有
傾画素として抽出し、該有傾画素の最大濃度値と最小濃
度値との平均を閾値として、有傾画素を２値化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置及びその方
法に関し、例えば高品位な画像を形成する画像処理装置
及びその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像処理装置においては、スキャ
ナ、ビデオ入力機器等の画像入力装置により画像信号を
アナログ信号として入力し、これをディジタル信号に変
換してから種々の画像処理を施した後、該イメージデー
タを画像入力装置の解像度及び濃度に応じて、メモリに
蓄積していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の画
像処理装置においては、画像入力装置から入力されるア
ナログ信号にはランダムノイズが重畳されているため
に、このままディジタル化を行うと、劣化した画像デー
タがメモリに蓄積されてしまう。すると、特に画素数の
少ない小さな画像を、Ａ４サイズ等の大きな画像に拡大
した場合、拡大画像は全体的にぼけてしまう。更に、画
像によっては被写体の区別がつかなくなってしまうこと
さえあった。

【０００４】従来の画像処理装置では、このような画像
のぼけを除去するために、空間フィルタを用いたエッジ
強調処理を行っているが、上述したような拡大画像等に
対しては、隣接画素間の濃度差が少ないためにエッジ強
調処理による効果はほとんど得られないという欠点があ
った。

【０００５】本発明は上述した従来技術の欠点を除去す
るためになされたものであり、その目的とするところ
は、ノイズ等の影響により劣化した画像に対して、適切
なエッジを形成し、原画に近い高品位な画像を形成可能
な画像処理装置及びその方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置で
は、上述した目的を達成するための一手段として以下の
構成を備える。

【０００７】即ち、隣接する画素と所定以上の濃度差が
ある画素を有傾画素として検出する検出手段と、所定数
以上連続している有傾画素を抽出する抽出手段と、前記
抽出手段により抽出された有傾画素の濃度値に基づいて
閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値に基づいて前
記抽出された有形画素の濃度値を２値化するデータ変換
手段とを有することを特徴とする。

【０００８】例えば、前記抽出手段は、少なくとも３画
素以上連続している有傾画素を抽出することを特徴とす
る。

【０００９】例えば、前記閾値決定手段は、前記抽出手
段により抽出された有傾画素の最大濃度値と最小濃度値
との平均を閾値とすることを特徴とする。

【００１０】例えば、前記データ変換手段は、濃度値が
前記閾値よりも大きい有傾画素を前記最大濃度値に、濃
度値が前記閾値よりも小さい有傾画素を前記最小濃度値
に変換することにより２値化することを特徴とする。

【００１１】または、前記データ変換手段は、濃度値が
前記閾値よりも大きい有傾画素を該濃度値に前記最大濃
度値との差分の所定の割合を加算した濃度値に変換し、
濃度値が前記閾値よりも小さい有傾画素を該濃度値から
最小濃度値との差分の所定の割合を減算した濃度値に変
換することにより２値化することを特徴とする。

【００１２】また、前記閾値決定手段は、前記抽出手段
により抽出された全有傾画素の平均濃度値を閾値とする
ことを特徴とする。

【００１３】また、前記閾値決定手段は、前記抽出手段
により抽出された有傾画素の並びにおいて中央に位置す
る画素の濃度値を閾値とすることを特徴とする。

【００１４】例えば、前記閾値決定手段は、前記抽出手
段により抽出された有傾画素数Ｎが奇数である場合には
（Ｎ＋１）／２番目に位置する画素の濃度値を閾値と
し、偶数である場合にはＮ／２番目と（Ｎ／２＋１）番
目に位置する画素の濃度値の平均を閾値とすることを特
徴とする。

【００１５】

【作用】以上の構成により、所定の傾きを有する画素の
所定数以上の並びについて、その傾きの範囲内で２値化
を行うことができる。従って、緩やかな濃度変化が連続
的に起こっているような部分においても適切にエッジを
形成することが可能となる。

【００１６】また、変換する濃度値を、原濃度値と有傾
画素の最大濃度値及び最小濃度値との比率により算出す
ることができ、従ってエッジが滑らかになり、より自然
な画像を形成することが可能となる。

【００１７】

【実施例】以下、本発明に係る一実施例について、図面
を参照して詳細に説明する。

【００１８】＜第１実施例＞図１は、本実施例における
画像処理装置のブロック構成を示す図である。図１にお
いて、１０１Ｒ，１０１Ｇ，１０１Ｂは画像入力部であ
り、ＲＧＢ信号が入力される。１０２Ｒ，１０２Ｇ，１
０２Ｂはアナログ信号であるＲＧＢ信号をそれぞれ８ビ
ットのディジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバータであ
る。１０３Ｒ，１０３Ｇ，１０３ＢはＡ／Ｄコンバータ
１０２Ｒ，１０２Ｇ，１０２Ｂにてそれぞれディジタル
データに変換されたＲＧＢ信号を１フレーム分格納する
フレームメモリである。尚、フレームメモリ１０３Ｒ，
１０３Ｇ，１０３Ｂは、書き込み及び読み出しが可能で
あり、サンプリング時間が高速なものであればどのよう
な種類のものであっても構わない。

【００１９】また、１０５はＣＰＵであり、詳細は後述
するが、ＲＯＭ１０６に格納されたプログラムに基づい
て本実施例におけるエッジ強調処理や各種画質向上のた
めの画像処理を行う。尚、ＣＰＵ１０５は後述する各バ
スラインを介してフレームメモリ１０３Ｒ，１０３Ｇ，
１０３Ｂにアドレス設定し、データを読みだす。１０４
はディジタルに変換されたイメージデータをフレームメ
モリ１０３Ｒ，１０３Ｇ，１０３Ｂに書き込むためのア
ドレスを発生するアドレス発生部である。１０６はＲＯ
Ｍであり、本実施例における画像処理プログラム等が格
納されている。１０７はＲＡＭであり、フレームメモリ
１０３Ｒ，１０３Ｇ，１０３Ｂのデータや画像処理中に
計算されたデータ等を一時記憶するためのワークメモリ
として使用される。１０８は本実施例装置の画像処理結
果を出力するための出力Ｉ／Ｆ部である。尚、本実施例
では出力部１０８はセントロニクス準拠であるとする
が、これに限定されるものではない。１０９はＣＰＵ１
０５からフレームメモリ１０３Ｒ，１０３Ｇ，１０３Ｂ
に格納されているデータをアクセスするためのアドレス
バスライン、１１０は上述したようにアドレスバスライ
ン１０９で指定したアドレスのデータを読み書きするた
めのデータバスライン、１１１は画像処理結果を出力す
るためのバスラインである。

【００２０】本実施例における画像処理は、ディジタル
データの変換処理にその特徴を有している。以下、本実
施例における変換処理について、詳細に説明する。

【００２１】本実施例では走査方向にデータを処理して
いくため、１ライン単位で処理を行う。従って、フレー
ムメモリ１０３Ｒ，１０３Ｇ，１０３Ｂに格納された縦
Ｎ×横Ｍ画素（Ｎ≧１、Ｍ≧３）のイメージデータをそ
れぞれ１ライン（Ｍ画素）毎にＲＡＭ１０７に読み込
む。そして、ＲＡＭ１０７に読み込んだデータに対し
て、隣り合う２画素の濃度差がα以上のものを傾き有り
として検出し、該傾きを持つ画素（以下、有傾画素と称
する）が同一方向にβ以上連続する場合に、その連続す
る画素を抽出する。以下、本実施例における濃度値は２
５６階調表現とし、各閾値α，βを、α＝５，β＝３と
して説明を行う。もちろん、α及びβはこの例に限定さ
れず、α≧１，β≧３であれば、本実施例の適用範囲内
である。

【００２２】有傾画素の抽出を行う際には、その最大濃
度値及び最小濃度値を更新しながらＲＡＭ１０７に格納
していく。そして、ＲＡＭ１０７に格納されている最大
濃度値及び最小濃度値の平均値を閾値Ｔｈ１とし、該閾
値Ｔｈ１以上の濃度を持つ画素は最大濃度値に、閾値Ｔ
ｈ１より小さい濃度を持つ画素は最小濃度値に変換する
ことにより、２値化する。

【００２３】上述した本実施例におけるデータ変換処理
を、図２を参照して更に説明する。

【００２４】図２において、２０１Ｒ〜２０９Ｒは走査
方向にサンプリングして得られたＲデータの一部であ
り、２０１Ｒ〜２０９Ｒの濃度値は、それぞれ「９
８」，「１００」，「１０５」，「９０」，「８０」，
「７２」，「６５」，「７０」，「７３」である。

【００２５】この各データに対して本実施例による変換
処理を実行した結果、濃度差が「５」以上である有傾画
素の並びとして、２０３Ｒ〜２０７Ｒの５画素が抽出さ
れる。この時、最大濃度値として「１０５」が、最小濃
度値として「６５」がそれぞれＲＡＭ１０７に格納さ
れ、２値化のための閾値Ｔｈ１が次式により算出され
る。

【００２６】Ｔｈ１＝（最大濃度値＋最小濃度値）／２
＝（１０５＋６５）／２＝８５従って、閾値Ｔｈ１は「８５」となる。

【００２７】その結果、画素２０３〜２０７Ｒは黒丸で
示される画素に置換される。例えば、画素２０３Ｒは最
大濃度値「１０５」に一致するため、濃度値は変化せず
「１０５」のままである。画素２０４Ｒは閾値Ｔｈ１よ
り大きいため、濃度値が「１０５」の２０４Ｒ′に置き
換えられる。また、画素２０５Ｒは閾値Ｔｈ１より小さ
いため、濃度値が「６５」の２０５Ｒ′に、画素２０６
Ｒも同じく濃度値が「６５」の２０６Ｒ′にそれぞれ置
き換えられる。画素２０７Ｒは最小濃度値「６５」に一
致するため、濃度値は変換せず「６５」のままである。

【００２８】従って、最終的に図中の斜線で示される画
素２０４Ｒ〜２０６Ｒは２０４Ｒ′〜２０６Ｒ′に置換
されることにより、消失する。

【００２９】このように、走査方向の１ライン分の全デ
ータについて以上の処理を繰り返し、１ライン分の処理
が終了すると、その変換結果を出力Ｉ／Ｆ部１０８、あ
るいはフレームメモリ１０３Ｒに出力し、次ラインの処
理に移る。そして、同様の処理をＮ（Ｎ≧１）ライン分
繰り返す。

【００３０】尚、以上の説明はＲデータを例として行っ
たが、もちろんＧデータ，Ｂデータのそれぞれに対して
も同様の処理を行う。そして、Ｒ，Ｇ，Ｂ共に処理が終
了した時点で、本実施例における全体の変換処理が終了
する。

【００３１】以上説明したように本実施例によれば、注
目画素が走査方向に対して隣り合う画素の濃度差がα
（α≧１）以上の場合に有傾画素として検出し、同一方
向の傾きがβ（β≧３）画素以上連続している画素を抽
出し、該抽出された有傾画素中の最大濃度値および最小
濃度値の平均を閾値として、濃度が閾値以上の画素は最
大濃度値で、閾値より小さい画素は最小濃度値で２値化
することによって、隣接画素間の濃度差が小さい拡大画
像等においても、エッジ部において画像ぼけを除去し
た、シャープな高品位画像を得ることが可能となる。

【００３２】＜第２実施例＞以下、本発明に係る第２実
施例について説明する。

【００３３】第２実施例における装置構成は、上述した
第１実施例の図１と同様であるため、説明を省略する。

【００３４】第２実施例では、閾値決定までの過程は上
述した第１実施例と同様であるため、説明を省略する。
第２実施例における変換処理では、各画素の濃度が閾値
より大きいものについては、最大濃度値との差分のｘ％
に相当する値を原画素の濃度値に加え、濃度値をその値
に置き換える。また、逆に閾値より小さいものについて
は、最小濃度値との差分のｘ％に相当する値を原画素の
濃度値から引き、濃度値をその値に置き換えることを特
徴とする。

【００３５】以下、第２実施例における変換処理につい
て図３を参照して詳細に説明するが、図３においては、
上述したｘを８０％として説明を行う。

【００３６】図３において、３０１Ｒ〜３０９Ｒは走査
方向にサンプリングして得られたＲデータの一部であ
り、３０１Ｒ〜３０９Ｒの濃度値は、それぞれ「９
８」，「１００」，「１０５」，「９０」，「８０」，
「７２」，「６５」，「７０」，「７３」である。

【００３７】この各データに対して第２実施例による変
換処理を実行した結果、濃度差が「５」以上の有傾画素
の並びとして、２０３Ｒ〜２０７Ｒの５画素が抽出され
る。この時、最大値として「１０５」が、最小値として
「６５」がそれぞれＲＡＭ１０７に格納され、２値化の
ための閾値Ｔｈ２が次式により算出される。

【００３８】Ｔｈ２＝（最大濃度値＋最小濃度値）／２
＝（１０５＋６５）／２＝８５従って、閾値Ｔｈ２は「８５」となる。

【００３９】従って、画素３０３Ｒは最大濃度値「１０
５」に一致するため、濃度値は変化せず「１０５」のま
まである。

【００４０】一方、画素３０４Ｒの濃度値は「９０」で
あり、閾値Ｔｈ２より大きいため、次式に従って変換す
る濃度値を算出する。

【００４１】（変換濃度値）＝（原濃度値）＋（最大濃度値−原濃度値）×（ｘ／１００）＝９０＋（１０５−９０）×（８０／１００）＝１０２従って、画素３０４Ｒは濃度値が「１０２」の３０４
Ｒ′に置き換えられる。また、画素３０５Ｒの濃度値は
「８０」であり、は閾値Ｔｈ２より小さいため、次式に
従って変換する濃度値を算出する。

【００４２】（変換濃度値）＝（原濃度値）−（原濃度値−最小濃度値）×（ｘ／１００）＝８０−（８０−６５）×（８０／１００）＝６８従って、画素３０５Ｒは濃度値が「６８」の３０５Ｒ′
に置き換えられる。同様に、画素３０６Ｒも同じく上式
に従って濃度値が「６７」の３０６Ｒ′に置き換えられ
る。また、画素３０７Ｒは最小濃度値「６５」に一致す
るため、濃度値は変換せず「６５」のままである。

【００４３】尚、第２実施例ではｘの値を「８０」とし
て説明をしたが、「０」から「１００」までの値であれ
ば、処理する画像の特徴や装置の特性等に応じて、適宜
設定すれば良い。例えば、ｘの値が大きいほどエッジは
強くなる傾向にあるため、画像の種類や濃度変化の大き
さ等によって、ｘの値を調整すれば良い。例えば、自然
画の場合にはｘとして「０」に近い値を使用すること
で、エッジ点における急激な濃度変化を緩和しつつ自然
にエッジを強調しすることができる。また、ＣＧ画の場
合にはｘとして「１００」に近い値を使用することで、
より鮮明な処理結果を得ることが可能となる。

【００４４】以上説明したように第２実施例によれば、
上述した第１実施例で得られる効果に加えて、処理対象
の画像の特徴に応じてパラメータを変更することによ
り、処理対象の画像に最適な画像処理を施すことが可能
となる。

【００４５】＜第３実施例＞以下、本発明に係る第３実
施例について説明する。

【００４６】第３実施例における装置構成は、上述した
第１実施例の図１と同様であるため、説明を省略する。

【００４７】第３実施例におけるデータ変換処理では、
その閾値決定の手法を特徴とする。上述した第１実施例
においては、抽出されたβ個以上の有傾画素の最大濃度
値及び最小濃度値の平均をもって閾値としたが、第３実
施例では、同様に抽出された全有傾画素の平均濃度値を
もって閾値とする。

【００４８】以下、第３実施例における変換処理につい
て図４を参照して詳細に説明する。図４において、４０
１Ｒ〜４０９Ｒは走査方向にサンプリングして得られた
Ｒデータの一部であり、４０１Ｒ〜４０９Ｒの濃度値
は、それぞれ「９８」，「１００」，「１０５」，「９
０」，「８０」，「７２」，「６５」，「７０」，「７
３」である。

【００４９】この各データに対して第３実施例による変
換処理を実行した結果、濃度差が「５」以上の有傾画素
の並びとして、４０３Ｒ〜４０７Ｒの５画素が抽出され
る。この時、最大値として「１０５」が、最小値として
「６５」がそれぞれＲＡＭ１０７に格納され、２値化の
ための閾値Ｔｈ３が次式により算出される。

【００５０】Ｔｈ３＝（４０３Ｒ〜４０７Ｒの濃度値の和）／抽出された有傾画素数＝（１０５＋９０＋８０＋７２＋６５）／５＝８２従って、閾値Ｔｈ３は「８２」となる。

【００５１】そして、閾値Ｔｈ３以上の濃度値を有する
画素を最大濃度値に、閾値Ｔｈ３より小さい濃度値を有
する画素を最小濃度値に置き換えるように、データ変換
を行う。即ち、画素４０３Ｒは最大濃度値「１０５」に
一致するため、濃度値は変化せず「１０５」のままであ
る。また、画素４０４Ｒは閾値Ｔｈ３より濃度値が大き
いため、濃度値が「１０５」の４０４Ｒ′に、画素４０
５Ｒは閾値Ｔｈ３より濃度値が小さいため、濃度値が
「６５」の４０５Ｒ′に、同様に画素４０６Ｒも濃度値
が「６５」の４０６Ｒ′にそれぞれ置き換えられる。ま
た、画素４０７Ｒは最小濃度値「６５」に一致するため
濃度値は変換せず「６５」のままである。

【００５２】以上説明したように第３実施例によれば、
抽出された全有傾画素の平均濃度を閾値として採用する
ため、抽出された有傾画素の値に応じて、閾値に柔軟性
が生じる。例えば、抽出された有傾画素内の最大濃度
値、最小濃度値及びその画素数が同じであっても、濃度
の変化量が異なれば、閾値は柔軟に変化するように対応
できる。従って、濃度の変化量に応じた柔軟な変換処理
が可能となり、より最適な画像処理が可能となる。

【００５３】＜第４実施例＞以下、本発明に係る第４実
施例について説明する。

【００５４】第４実施例における装置構成は、上述した
第１実施例の図１と同様であるため、説明を省略する。

【００５５】第４実施例におけるデータ変換処理では、
その閾値決定の手法を特徴とする。上述した第１実施例
においては、抽出されたβ個以上の有傾画素の最大濃度
値及び最小濃度値の平均をもって閾値としたが、第４実
施例では、同様に抽出された全有傾画素の並びの中央に
位置する画素の濃度値をもって閾値とする。例えば、抽
出された有傾画素数をＡとすると、Ａが奇数の場合には
（Ａ＋１）／２番目の画素の濃度値を、偶数の場合には
Ａ／２番目と（Ａ／２＋１）番目の画素の平均濃度値を
閾値とする。

【００５６】以下、第４実施例における変換処理につい
て図５を参照して詳細に説明する。図５において、５０
１Ｒ〜５０９Ｒは走査方向にサンプリングして得られた
Ｒデータの一部であり、５０１Ｒ〜５０９Ｒの濃度値
は、それぞれ「９８」，「１００」，「１０５」，「９
０」，「８０」，「７２」，「６５」，「７０」，「７
３」である。

【００５７】この各データに対して第４実施例による変
換処理を実行した結果、濃度差が「５」以上の有傾画素
の並びとして、５０３Ｒ〜５０７Ｒの５画素が抽出され
る。この時、最大値として「１０５」が、最小値として
「６５」がそれぞれＲＡＭ１０７に格納され、抽出され
た有傾画素数Ａが奇数であるため、２値化のための閾値
Ｔｈ４となる画素番号が次式により算出される。

【００５８】（中央画素番号）＝（Ａ＋１）／２＝（５
＋１）／２＝３従って、抽出された有傾画素中の３番目の画素の濃度
値、即ち画素５０５Ｒの濃度値「８０」が閾値Ｔｈ４と
なる。

【００５９】そして、閾値Ｔｈ４以上の濃度値を有する
画素を最大濃度値に、閾値Ｔｈ４より小さい濃度値を有
する画素を最小濃度値に置き換えるように、データ変換
を行う。即ち、画素５０３Ｒは最大濃度値「１０５」に
一致するため、濃度値は変化せず「１０５」のままであ
る。また、画素５０４Ｒは閾値Ｔｈ４より濃度値が大き
いため、濃度値が「１０５」の５０４Ｒ′に、画素５０
５Ｒは閾値Ｔｈ４以上であるため、濃度値が「１０５」
の５０５Ｒ′に、画素４０６Ｒは閾値Ｔｈ４より小さい
ため、濃度値が「６５」の５０６Ｒ′にそれぞれ置き換
えられる。また、画素５０７Ｒは最小濃度値「６５」に
一致するため濃度値は変換せず「６５」のままである。

【００６０】以上説明したように第４実施例によれば、
ほぼ一定の濃度変化が連続している様な画像に対してデ
ータ変換処理を行う場合に適切な閾値を決定することが
できる。

【００６１】＜その他の実施例＞以上説明した第１〜第
４実施例において、有傾画素を検出するための閾値α
を、α＝５と定義したが、入力画像の濃度分布に対応し
た値であればどんな値であっても構わない。例えば、濃
度変化の少ない画像であればαの値を小さくし、逆に濃
度変化の大きい画像であれば大きくすることが適切であ
る。

【００６２】また、同様に同方向の傾きが連続する画素
数の閾値β＝３としてβ画素以上連続する画素の抽出を
行ったが、３≦β≦Ｍ（Ｍ：画像の横幅サイズ）を越え
ない範囲であれば、閾値βは適当に設定可能である。

【００６３】更に、１フレーム分の画像データにおい
て、各ライン毎に上述した第１実施例と第２実施例とを
選択的に併用することも可能であり、また、上述した第
１〜第４実施例のうち、複数を組み合わせて実行するこ
とも可能である。例えば、第２実施例における閾値の設
定方法を、第３実施例の全抽出画素の平均濃度値とする
ように組み合わせても、良好な結果が得られる。

【００６４】尚、本発明の画像処理装置は、例えば複写
機やプリンタ、ファクシミリ等、画像データを入力して
出力するあらゆる装置に適用可能である。

【００６５】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることはいうまでもない。

【００６６】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、所
定の傾きを有する画素の所定数以上の並びについて、そ
の傾きの範囲内で２値化を行うことができる。従って、
従来エッジの形成が困難であった緩やかな濃度変化が連
続的に起こる部分においても、適切にエッジを形成する
ことが可能となる。

【００６７】また、変換する濃度値を、原濃度値と有傾
画素の最大濃度値及び最小濃度値との比率により算出す
ることができ、従ってエッジが滑らかになり、より自然
な画像を形成することが可能となる。更に、該比率を処
理対象の画像の種類や傾きの大きさ等によって調整する
ことによりエッジの強さを調整することができ、より柔
軟なエッジ形成が可能となる。

【００６８】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る一実施例における画像処理装置の
構成を示すブロック図である。

【図２】本実施例におけるデータ変換処理を説明するた
めの図である。

【図３】本発明に係る第２実施例におけるデータ変換処
理を説明するための図である。

【図４】本発明に係る第３実施例におけるデータ変換処
理を説明するための図である。

【図５】本発明に係る第４実施例におけるデータ変換処
理を説明するための図である。

【符号の説明】

１０１Ｒ、１０１Ｇ、１０１Ｂ画像入力部１０２Ｒ、１０２Ｇ、１０２ＢＡ／Ｄコンバータ１０３Ｒ、１０３Ｇ、１０３Ｂフレームメモリ１０４アドレス発生部１０５ＣＰＵ１０６ＲＯＭ１０７ＲＡＭ１０８出力Ｉ／Ｆ部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】隣接する画素と所定以上の濃度差がある
画素を有傾画素として検出する検出手段と、所定数以上連続している有傾画素を抽出する抽出手段
と、前記抽出手段により抽出された有傾画素の濃度値に基づ
いて閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値に基づいて前記抽出された有形画素の濃度値を
２値化するデータ変換手段とを有することを特徴とする
画像処理装置。
【請求項２】前記抽出手段は、少なくとも３画素以上
連続している有傾画素を抽出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３】前記閾値決定手段は、前記抽出手段によ
り抽出された有傾画素の最大濃度値と最小濃度値との平
均を閾値と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】前記データ変換手段は、濃度値が前記閾
値よりも大きい有傾画素を前記最大濃度値に、濃度値が
前記閾値よりも小さい有傾画素を前記最小濃度値に変換
することにより２値化することを特徴とする請求項３記
載の画像処理装置。
【請求項５】前記データ変換手段は、濃度値が前記閾
値よりも大きい有傾画素を該濃度値に前記最大濃度値と
の差分の所定の割合を加算した濃度値に変換し、濃度値
が前記閾値よりも小さい有傾画素を該濃度値から最小濃
度値との差分の所定の割合を減算した濃度値に変換する
ことにより２値化することを特徴とする請求項３記載の
画像処理装置。
【請求項６】前記閾値決定手段は、前記抽出手段によ
り抽出された全有傾画素の平均濃度値を閾値とすること
を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】前記閾値決定手段は、前記抽出手段によ
り抽出された有傾画素の並びにおいて中央に位置する画
素の濃度値を閾値と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８】前記閾値決定手段は、前記抽出手段によ
り抽出された有傾画素数Ｎが奇数である場合には（Ｎ＋
１）／２番目に位置する画素の濃度値を閾値とし、偶数
である場合にはＮ／２番目と（Ｎ／２＋１）番目に位置
する画素の濃度値の平均を閾値とすることを特徴とする
請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】隣接する画素と所定以上の濃度差がある
画素を有傾画素として検出し、所定数以上連続している有傾画素を抽出し、該抽出された有傾画素の濃度値に基づいて閾値を決定
し、前記抽出された有形画素の濃度値を前記閾値に基づいて
２値化することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】少なくとも３画素以上連続している有
傾画素を抽出することを特徴とする請求項９記載の画像
処理方法。
【請求項１１】前記抽出された有傾画素の最大濃度値
と最小濃度値との平均を閾値とすることを特徴とする請
求項９記載の画像処理方法。
【請求項１２】濃度値が前記閾値よりも大きい有傾画
素を前記最大濃度値に、濃度値が前記閾値よりも小さい
有傾画素を前記最小濃度値に変換することにより２値化
することを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１３】濃度値が前記閾値よりも大きい有傾画
素を該濃度値に前記最大濃度値との差分の所定の割合を
加算した濃度値に変換し、濃度値が前記閾値よりも小さ
い有傾画素を該濃度値から最小濃度値との差分の所定の
割合を減算した濃度値に変換することにより２値化する
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１４】前記抽出された全有傾画素の平均濃度
値を閾値とすることを特徴とする請求項９記載の画像処
理方法。
【請求項１５】前記抽出された有傾画素の並びにおい
て中央に位置する画素の濃度値を閾値とすることを特徴
とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１６】前記抽出された有傾画素数Ｎが奇数で
ある場合には（Ｎ＋１）／２番目に位置する画素の濃度
値を閾値とし、偶数である場合にはＮ／２番目と（Ｎ／
２＋１）番目に位置する画素の濃度値の平均を閾値とす
ることを特徴とする請求項１５記載の画像処理方法。