JPH08331391A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像の特性に基づいて入力画像を正しく領域
分割し、分割した領域に、その特性に応じた符号化を施
すことができる画像処理装置およびその方法を提供す
る。 【構成】 下地判定部5は入力画像の下地の状態を判定
する。適応的量子化部6は、下地の状態に基づいて、入
力画像を二値化するとともに、エッジ強調した入力画像
を二値化して、二つの二値化結果を統合して下地の二値
画像を形成する。領域分割器7は、下地の二値画像に基
づいて、入力画像を領域分割する。分割された領域は、
その特性に応じて、多値画像符号化器9または二値画像
符号化器10により符号化される。

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およびその
方法に関し、例えば、画像を領域分割して符号化する画
像処理装置およびその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像符号化技術が急速に進歩する
とともに、国際的な標準化が進められ、多値カラー画像
の非可逆符号化としてJPEG方式が、白黒二値画像の可逆
符号化としてはJBIG方式が標準化された。さらに新しい
符号化方式の標準化も進められている。

【０００３】図1は画像符号化装置の構成例を示すブロ
ック図で、1001は画像を入力するスキャナ、1002はユー
ザの指示に従って入力画像の出力先を選択するセレク
タ、1003は入力画像をJPEG符号化するJPEG符号化器、10
04は入力画像を二値化する二値化器、1005は二値画像を
符号化するJBIG符号化器、1006はユーザの指示に従って
符号の入力先を選択するセレクタ、1007は通信インタフ
ェイス、1008は電話回線やLANなどの通信回線である。
なお、セレクタ1002とセレクタ1006は同期して作動し、
セレクタ1002を介して符号化された画像は、セレクタ10
06を介して通信インタフェイス1007へ送られる。

【０００４】このような構成において、ユーザは、カラ
ー画像を送信しようとするとき、まず、セレクタ1002の
出力先とセレクタ1006の入力先としてJPEG符号化器1003
を選択する。続いて、スキャナ1001を動作させて画像デ
ータを入力し、セレクタ1002を介してJPEG符号化器1003
に画像データを入力し、JPEG方式で符号化された符号デ
ータを得る。この符号データは、セレクタ1006を介して
通信インタフェイス1007へ入力さた後、通信インタフェ
イス1007により所定のプロトコルで通信回線1008へ送出
される。

【０００５】また、ユーザは、白黒二値画像を送信しよ
うとするとき、まず、セレクタ1002の出力先として二値
化器1004を選択するとともに、セレクタ1006の入力先と
してJBIG符号化器1005を選択する。続いて、スキャナ10
01を動作させて画像データを入力し、セレクタ1002を介
して二値化器1004へ入力する。二値化器1004は、予め設
定された閾値と入力された画像データとを比較して、画
像データを二値化する。二値化された画像データは、JB
IG符号化器1005へ入力され、JBIG方式で符号化された符
号データになる。この符号データは、セレクタ1006を介
して通信インタフェイス1007に入力された後、通信イン
タフェイス1007により所定のプロトコルで通信回線1008
へ送出される。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した技術
においては、次のような問題点がある。つまり、上記の
画像単位で符号化方式を切替える画像符号化装置におい
ては、画像に含まれる文字や線画部分もJPEG方式などで
多値符号化されるため、文字や線画の特徴であるエッジ
が鈍って、文字の品位を著しく低下させる欠点がある。
また、JBIG方式などで二値符号化した場合は、画像に含
まれる階調部分が二値化によってフラットになってしま
う欠点がある。

【０００７】また、改良型のJPEG方式として、符号化単
位（8×8画素）ごとに画像の特徴を判定して、量子化係
数を切替えたり、符号化テーブルを切替える手法も提案
されているが、この方式においても、画像の特徴を判定
するための参照画素が少なく、正しい判定結果が得られ
ないことがある。

【０００８】また、多値画像を二値化して文字・線画領
域と写真などの領域を分離する方法を用いて、画像領域
を大域的に判定して符号化方式を切替える方法も考えら
れるが、固定閾値や可変閾値を用いて所定濃度以上の画
像領域を抽出する方法では、低コントラストの文字・線
画や白抜き文字に対応できないという欠点がある。

【０００９】さらに、多値画像を二値化する際、文字や
線画などのエッジが元々鈍っていると、得られた二値画
像に太りが生じて、領域を分離する際の誤判定原因にな
る。とくに、文字間の空白がなくなって文字領域を階調
領域と誤判定してしまった場合は、文字・線画領域が多
値符号化されることになり、上記の画像単位で符号化方
式を切替える画像符号化装置と同様になってしまう。

【００１０】本発明は、上述の問題を解決するためのも
のであり、例えば、画像の特性に基づいて入力画像を正
しく領域分割し、分割した領域に、その特性に応じた符
号化を施すことができる画像処理装置およびその方法を
提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】および

【作用】本発明は、前記の目的を達成する一手段とし
て、以下の構成を備える。

【００１２】本発明にかかる画像処理装置は、入力画像
の下地の状態を判定する判定手段と、前記入力画像を補
正する補正手段と、前記判定手段の判定結果に基づい
て、前記入力画像を量子化するとともに前記補正手段に
より補正された画像を量子化して、二つの量子化結果を
統合する量子化手段と、統合された量子化結果に基づい
て前記入力画像を領域分割する分割手段と、分割された
各領域を、その領域の特性に応じて符号化する符号化手
段とを有することを特徴とする。

【００１３】また、入力画像の下地の状態を判定する判
定手段と、前記入力画像を補正する補正手段と、前記判
定手段の判定結果に基づいて前記入力画像を量子化する
第一の量子化手段と、前記判定結果に基づいて前記補正
手段により補正された画像を量子化する第二の量子化手
段と、前記判定結果と前記入力画像と前記補正手段によ
り補正された画像とに基づいて、前記入力画像を量子化
する第三の量子化手段と、前記第一から第三の量子化手
段により得られた各量子化結果を統合する統合手段と、
統合された量子化結果に基づいて前記入力画像を領域分
割する分割手段と、分割された各領域を、その領域の特
性に応じて符号化する符号化手段とを有することを特徴
とする。

【００１４】本発明にかかる画像処理方法は、入力画像
の下地の状態を判定する判定ステップと、前記入力画像
を補正する補正ステップと、前記判定ステップの判定結
果に基づいて前記入力画像を量子化する第一の量子化ス
テップと、前記判定結果に基づいて前記補正ステップで
補正した画像を量子化する第二の量子化ステップと、前
記第一および第二の量子化ステップで得た各量子化結果
を統合する統合ステップと、統合した量子化結果に基づ
いて前記入力画像を領域分割する分割ステップと、分割
した各領域を、その領域の特性に応じて符号化する符号
化ステップとを有することを特徴とする。

【００１５】また、入力画像の下地の状態を判定する判
定ステップと、前記入力画像を補正する補正ステップ
と、前記判定ステップの判定結果に基づいて前記入力画
像を量子化する第一の量子化ステップと、前記判定結果
に基づいて前記補正ステップで補正した画像を量子化す
る第二の量子化ステップと、前記判定結果と前記入力画
像と前記補正ステップで補正した画像とに基づいて、前
記入力画像を量子化する第三の量子化ステップと、前記
第一から第三の量子化ステップで得た各量子化結果を統
合する統合ステップと、統合された量子化結果に基づい
て前記入力画像を領域分割する分割ステップと、分割さ
れた各領域を、その領域の特性に応じて符号化する符号
化ステップとを有することを特徴とする。

【００１６】

【実施例】以下、本発明にかかる一実施例の画像処理装
置を図面を参照して詳細に説明する。

【００１７】

【第1実施例】 ［構成］図2は本発明にかかる一実施例の画像処理装置
を画像送信装置に適用した例を示すブロック図である。

【００１８】同図において、3はCPUで、内蔵するROMや
記憶装置2などに格納されたプログラムに従い、バス4を
介して装置全体を制御する。なお、バス4を介して画像
データや制御信号がやり取りされる。

【００１９】また、1は画像を入力するスキャナ、2は画
像データなどを記憶する記憶装置、5は入力画像の下地
の状態を判定して下地の情報を出力する下地判定部、6
は入力画像を好適に量子化する適応的量子化部、7は量
子化結果に基づいて画像の特性が似通った領域を分離す
る領域分割器、14は領域分割器7から出力された領域分
割結果を格納する領域分割メモリ、8は領域分割結果を
符号化する領域情報符号化器、9は入力画像に含まれる
写真などの多値画像を符号化する多値画像符号化器、10
は入力画像に含まれる文字や線画などの二値画像を二値
化して符号化する二値画像符号化器、11は各符号化器か
ら出力される符号データを合成して出力する合成器、12
は通信インタフェイス（通信I/F）、13は電話回線やLAN
などの通信回線である。

【００２０】以下では、入力画像を8ビット/画素の白黒
多値画像とし、多値画像符号化器9の符号化方式をJPEG
符号化方式とし、二値画像符号化器10の符号化方式をJB
IG符号化方式として説明するが、これらに限定されるも
のではない。

【００２１】［下地判定部］図3は下地判定部5の構成例
を示すブロック図である。

【００２２】同図において、21はフレームメモリで、入
力された画像データを一画面分蓄積する。22は平坦画素
抽出器で、フレームメモリ21から注目画素と周辺画素と
を順に読出して、注目画素が平坦を構成する画素である
場合に、その画素値を出力する。平坦画素抽出器22の平
坦画素判定としては、既知の手法、例えば最小最大値抽
出法や「二値画像と濃淡画像の混在する原稿の二値化処
理方法」（鉄谷、越知、電子通信学会論文誌 1984/7 Vo
l.J67-B No.7 pp.781-788）に開示されている手法を用
いればよい。

【００２３】23は256個のカウンタで構成される頻度カ
ウンタで、各カウンタは各入力値に対応していて、平坦
画素抽出器22から出力された画素値に対応するカウンタ
がカウントアップする。24は最大頻度抽出器で、頻度カ
ウンタ23の中で最大のカウント値（頻度）をもつカウン
タに対応する値(0〜255)を出力する。25は最大頻度濃度
幅抽出器で、頻度カウンタ23の各カウント値をhist[i]
(i=0〜255)、最大頻度抽出器24から出力された値をb
（以下で「下地候補値」と呼ぶ）とするとき、図4に一
例を示すように、下地候補値b近傍において、予め設定
された閾値Th1より小さい頻度で、かつ、下地候補値bに
最も近い、画素値bt1（下地候補上限値）とbt0（下地候
補下限値）を求める。なお、下地候補下限値bt0と下地
候補上限値bt1とは、下地候補値b近傍において、閾値Th
1の直線と頻度曲線の交点から求めることができる。

【００２４】また、37は差分器で、下地候補下限値bt0
と下地候補上限値bt1の差分w（下地濃度幅）を求める。
26は下地占有率算出器で、下地候補下限値bt0と下地候
補上限値bt1に挟まれた画素値に対応する頻度カウンタ2
3の各カウント値を加算した値を、画像全体の画素数で
除算して、下地の占有率を求める。27と28は比較器で、
比較器27は閾値Th2と下地濃度幅wとを比較し、比較器28
は閾値Th3と下地占有率とを比較して、入力値が閾値よ
り大きければ‘1’を、そうでなければ‘0’を出力す
る。29は比較器27の出力を反転するインバータ、30はイ
ンバータ29の出力と比較器28の出力とを論理積するAND
ゲートである。

【００２５】次に、下地判定部5の動作を説明する。

【００２６】処理開始に先立ち、CPU3は、フレームメモ
リ21および頻度カウンタ23をクリアする。続いて、CPU3
は、ユーザの指示に従って、スキャナ1または記憶装置2
から読込んだ白黒多値画像をフレームメモリ21に格納す
る。一画面分の画像がフレームメモリ21に格納される
と、平坦画素抽出器22は、フレームメモリ21から注目画
素とそれに隣接する八画素（参照画素）を順に読出し、
注目画素の値と各参照画素の値との最大の差分を求め、
その差分値が閾値Th4より小さい場合、平坦を構成する
画素として注目画素を出力する。頻度カウンタ23は、出
力された画素値に対応するカウンタをカウントアップす
る。

【００２７】そして、フレームメモリ21に格納された画
像のすべての画素について、平坦画素の抽出処理が終了
すると、最大頻度抽出器24は、頻度カウンタ23の中で最
大のカウント値をもつカウンタに対応する値、すなわち
下地候補値bを出力する。続いて、最大頻度濃度幅抽出
器25は、頻度カウンタ23のカウント内容から下地候補下
限値bt0と下地候補上限値bt1を求める。得られた下地候
補下限値bt0と下地候補上限値bt1から、差分器37は下地
濃度幅wを求め、下地濃度幅wは比較器27により閾値Th2
と比較される。

【００２８】一方、下地候補下限値bt0と下地候補上限
値bt1から、下地占有率算出器26は下地占有率を求め、
下地占有率は比較器28により閾値Th3と比較される。

【００２９】比較器27の出力はインバータ29により反転
されて、比較器28の出力とともにANDゲート30へ入力さ
れ、その論理積bg（下地判定フラグ）が出力される。

【００３０】すなわち、下地濃度幅wが閾値Th2より小さ
くて、かつ、下地占有率が閾値Th3より大きいとき、下
地判定フラグbgは‘1’になり「無地の下地」を表す。
また、この条件を満たさないときは、下地判定フラグbg
は‘0’になり「柄をもつ下地」を表す。

【００３１】［適応的量子化部］図5は適応的量子化部6
の構成例を示すブロック図である。

【００３２】41は入力画像を蓄えるフレームメモリ、42
は画像のエッジを補正するエッジ強調回路で、フレーム
メモリ41から読出した注目画素とその周辺画素に基づい
てエッジ強調を行う。注目画素Dにエッジ強調を施した
画素D'とすると、例えば、エッジ強調は次式で表され
る。 D' = D + (4・D - A1 - A2 - A3 - A4) …(1) ただし、 D = X(i,j) A1 = X(i-1,j-1) A2 = X(i+1,j-1) A3 = X(i-1,j+1) A4 = X(i+1,j+1) i,j: 座標値

【００３３】45〜48はそれぞれ比較器で、比較器45は、
フレームメモリ41から入力される注目画素Dと、下地判
定部5から入力される下地候補上限値bt1とを比較して、
bt1>Dであれば‘1’を、そうでなければ‘0’を出力す
る。比較器46は、注目画素Dと下地候補下限値bt0とを比
較して、D>bt0であれば‘1’を、そうでなければ‘0’
を出力する。比較器47は、エッジ強調回路42から入力さ
れる注目画素のエッジ強調結果D'と、下地候補上限値bt
1とを比較して、bt1>D'であれば‘1’を、そうでなけれ
ば‘0’を出力する。比較器48は、エッジ強調結果D'と
下地候補下限値bt0とを比較して、D'>bt0であれば‘1’
を、そうでなければ‘0’を出力する。

【００３４】また、49と50はそれぞれANDゲート、51はO
Rゲート、52はORゲート51の出力を格納するフレームメ
モリである。

【００３５】次に、適応的量子化部6の動作を説明す
る。

【００３６】CPU3は、下地判定部5の処理が終了する
と、下地判定部5のフレームメモリ21から順に読出した
画像データをフレームメモリ41に蓄積し、一画面分の画
像データを蓄積すると、注目画素を順に読出して、比較
器45と46に比較を行わせる。両比較器の比較結果は、AN
Dゲート49で論理積される。ANDゲート49の出力は、注目
画素Dが下地候補上限値bt1と下地候補下限値bt0の間に
あれば‘1’に、そうでなければ‘0’になる。

【００３７】一方、エッジ強調回路42は、入力された注
目画素Dとその周辺四画素A1〜A4に、式(1)に示した演算
を施し、エッジ強調結果D'を出力する。エッジ強調結果
D'は、比較器47と48に入力され、それぞれ下地候補上限
値bt1および下地候補下限値bt0と比較される。両比較器
の比較結果は、ANDゲート50で論理積される。ANDゲート
50の出力は、エッジ強調後の画素D'が下地候補上限値bt
1と下地候補下限値bt0の間にあれば‘1’に、そうでな
ければ‘0’になる。

【００３８】そして、ANDゲート49と50の出力はORゲー
ト51で論理積される。つまり、ORゲート51は、下地候補
下限値と上限値に挟まれた画素についてデータ‘1’を
出力し、この結果はフレームメモリ52に格納される。従
って、フレームメモリ52には、データ‘1’で表された
下地の二値画像が格納されたことになる。

【００３９】［領域分割器］適応的量子化部6によるフ
レームメモリ41に格納されたすべての画素の処理が終了
すると、CPU3は、下地判定フラグbgが‘1’（無地の下
地）のときは、領域分割器7を起動する。領域分割器7
は、フレームメモリ52に格納されたデータを読出して、
画像の特徴に基づいて「文字領域」「写真領域」「線画
領域」「セパレータ」などの矩形領域を抽出し、その領
域の位置座標（例えば左上のxy座標），矩形領域の大き
さ，領域の判定結果を表すコードを含む領域情報を出力
する。この領域情報は、領域分割メモリ14に格納され
る。

【００４０】また、CPU3は、下地判定フラグbgが‘0’
（柄をもつ下地）のときは、領域分割器7を動作させず
に、矩形領域の位置座標として(x,y)=(0,0)（原点）
を、矩形領域のサイズとして画像全体のサイズを、領域
の判定結果を表すコードとして「写真領域」のコードを
含む領域情報を領域分割メモリ14に格納する。つまり、
下地が柄をもつ画像については、領域分割を行わない。

【００４１】なお、画像の領域分割方法としては、特開
昭62-226770「像域分離装置」や特開平3-126181「文書
画像の領域分割方法」などに開示された、画像を閾値で
二値化し、画素の塊から文字領域や写真、表などの領域
を判定する方法や、特開平4-248766「像域分離方式」に
開示された、下地が白の領域として文字と絵柄領域を分
離する方法などがある。

【００４２】［画像データの送出］領域分割メモリ14に
領域情報を格納し終えると、CPU3は、下地判定部5から
出力された下地候補値bを、合成器11と通信I/F12を介し
て、通信回線13へ送出する。

【００４３】続いて、CPU3は、領域分割メモリ14から順
に領域情報を読出し、読出した領域情報を領域情報符号
化器8へ入力して、符号化された領域情報を合成器11へ
送る。次に、領域情報により表される矩形領域が「写真
領域」であれば、下地判定部5のフレームメモリ21から
読出したその領域の画像データを多値画像符号化器9へ
入力して、JPEG符号化された画像データを合成器11へ送
る。また、読出した領域情報が「文字領域」「線画領
域」「セパレータ」の何れかであれば、適応的量子化部
6のフレームメモリ52から読出したその領域の画像デー
タ（データ‘0’で表されている）を二値画像符号化器1
0へ入力して、JBIG符号化された画像データを合成器11
へ送る。

【００４４】合成器11は、符号化された領域情報と、そ
の領域情報により表される矩形領域の画像データを符号
化した符号データとを合成して、通信インタフェイス12
を介して通信回線13へ送出する。

【００４５】［まとめ］このように、本実施例は、符号
化する入力画像の画素値の頻度分布に基づいて下地の判
定して、下地を抽出するとともに「無地の下地」か「柄
をもつ下地」かを判定する。そして、入力画像の下地が
無地の場合は、抽出した下地の濃度に基づいて、入力画
像とエッジ強調を施した入力画像とから二値画像を形成
して、文字・線画領域と写真などの領域を分離し、分離
した領域に適した符号化方式でその領域の画像データを
符号化する。また、入力画像の下地が柄をもつ場合は、
領域分割を行わずに、画像全体を多値画像符号化方式で
符号化する。従って、本実施例によれば、次の効果を得
ることができる。

【００４６】(1)画素値の分布から下地を抽出するの
で、下地の濃度が低い場合に原稿の裏面が透ける裏写り
による影響を抑制することができる (2)抽出した下地の濃度に基づいて、入力画像とエッジ
補正した入力画像とから二値画像を形成して領域を分離
するので、低コントラストの文字・線画や白抜き文字も
正しく分離することができる上、文字や線画などのエッ
ジが元々鈍っていても、それらを二値化した画像には太
りが生じることがなく、領域を分離する際の誤判定を防
ぐことができる (3)領域に適した符号化方式でその領域の画像データを
符号化するので、文字や線画の特徴であるエッジが鈍っ
て、文字の品位を著しく低下させたり、階調部分が二値
化によってフラットになってしまうことがない (4)下地が柄をもつ場合は、画像全体を多値画像符号化
方式で符号化するので、下地の柄を含めた最適な符号化
を行うことができる なお、入力画像とエッジ補正した入力画像とをそれぞれ
二値化し、これらの二値化結果を統合した二値画像を利
用して領域を抽出する、本実施例の領域抽出方法は、高
い領域の判定精度が得られるとともに、ネガポジ反転さ
れたような画像についても適切に文字・線画領域を抽出
することができる。

【００４７】

【第2実施例】以下、本発明にかかる第2実施例の画像処
理装置を説明する。なお、第2実施例において、第1実施
例と略同様の構成については、同一符号を付して、その
詳細説明を省略する。

【００４８】［構成］図6は本発明にかかる第2実施例の
画像処理装置を画像送信装置に適用した例を示すブロッ
ク図で、図2に示した第1実施例と異なるのは、二値画像
符号化器10へ領域分割結果と二値画像が入力されるとと
もに、多値画像も入力されることである。

【００４９】なお、以下では、入力画像をRGB各色8ビッ
ト/画素のカラー多値画像とし、多値画像符号化器9の符
号化方式をDPCM符号化方式とし、二値画像符号化器10の
符号化方式をMMR符号化方式として説明するが、これら
に限定されるものではない。

【００５０】［下地判定部］図7は下地判定部5の構成例
を示すブロック図である。

【００５１】122は輝度生成器で、入力されたRGB画像デ
ータをCIE1976 L*a*b*均等色空間の輝度信号L*に変換す
る。123はフレームメモリで、一画面分のL*画像データ
を格納する。126は平滑化器で、フレームメモリ123から
画像データを読込んで3×3画素の平滑化を行う。124は
極小値算出器で、図8Aおよび図8Bに一例を示すように、
下地候補値bの近傍において、極小を示し、かつ、下地
候補値bに最も近い、画素値bv1（第二下地候補上限値）
とbv0（第二下地候補下限値）を求める。なお、以下で
は、最大頻度濃度幅抽出器25の出力bt0を第一下地候補
下限値、bt1を第一下地候補上限値と呼ぶ。

【００５２】次に、下地判定部5の動作について、第1実
施例と異なる部分を中心に説明する。

【００５３】処理開始に先立ち、CPU3は、フレームメモ
リ21および頻度カウンタ23をクリアする。続いて、CPU3
は、ユーザの指示に従って、スキャナ1または記憶装置2
から読込んだカラー多値画像をフレームメモリ21に格納
する。一画面分の画像がフレームメモリ21に格納される
と、輝度生成器122は、フレームメモリ21から順にRGB画
像データを読出して、変換したL*画像データをフレーム
メモリ123に書込む。

【００５４】一画面分のL*画像データがフレームメモリ
123に格納されると、平滑化器126は、フレームメモリ12
3から注目画素とその周囲画素（3×3画素）を読出し
て、注目画素を平滑化する。なお、本実施例の平坦画素
抽出器22は、平滑化された注目画素と、それに隣接する
八画素の参照画素とから、注目画素が平坦を構成する画
素か否かを判定する。

【００５５】そして、フレームメモリ123に格納された
すべての画素について、平滑化処理と平坦画素の抽出処
理が終了すると、最大頻度抽出器24は下地候補値bを出
力し、最大頻度濃度幅抽出器25は第一下地候補下限値bt
0と第一下地候補上限値bt1を、極小値算出器124は第二
下地候補下限値bv0と第二下地候補上限値bv1を出力す
る。

【００５６】［適応的量子化部］図9は適応的量子化部6
の構成例を示すブロック図である。

【００５７】147と148はそれぞれセレクタで、下地判定
フラグbgに従って入力を選択し出力する。セレクタ148
は、第一または第二の下地候補下限値を選択し、選択し
た下地候補下限値を比較器46と48へ入力する。セレクタ
147は、第一または第二の下地候補上限値を選択し、選
択した下地候補上限値を比較器45と47へ入力する。

【００５８】149〜152はそれぞれ比較器で、比較器149
は、下地候補値bとエッジ強調回路42から出力されたエ
ッジ強調後の画素値とを比較して、エッジ強調後の画素
値が下地候補値bよりも大きければ‘1’を、そうでなけ
れば‘0’を出力する。比較器150は、下地候補値bとフ
レームメモリ41から出力された画素値とを比較して、下
地候補地bが画素値よりも大きければ‘1’を、そうでな
ければ‘0’を出力する。比較器151は、下地候補値bと
フレームメモリ41から出力された画素値とを比較して、
画素値が下地候補値bよりも大きければ‘1’を、そうで
なければ‘0’を出力する。比較器152は、下地候補値b
とエッジ強調後の画素値とを比較して、下地候補値bが
エッジ強調後の画素値よりも大きければ‘1’を、そう
でなければ‘0’を出力する。

【００５９】153と154はそれぞれANDゲートで、ANDゲー
ト153は比較器149と150の出力を、ANDゲート154は比較
器151と152の出力を、それぞれ論理積してORゲート51へ
出力する。

【００６０】次に、適応的量子化部6の動作について、
第1実施例と異なる部分を中心に説明する。

【００６１】CPU3は、下地判定部5の処理が終了する
と、下地判定部5のフレームメモリ123から順に読出した
L*画像データをフレームメモリ41に蓄積し、一画面分の
画像データを蓄積すると、注目画素を順に読出して、比
較器45〜48および149〜152に比較を行わせる。これらの
比較器の比較結果は、ANDゲート49,50,153,154でそれぞ
れ論理積され、論理積された結果はORゲート51で論理和
されてフレームメモリ52へ書込まれる。

【００６２】ここで、下地判定フラグbgが‘1’（柄を
もつ下地）のとき、セレクタ147は第一下地候補上限値b
t1を選択し、セレクタ148は第一下地候補下限値bt0を選
択するので、比較器45〜48の動作は第1実施例と同様に
なる。つまり、ANDゲート49の出力は、注目画素Dが第一
下地候補上限値bt1と第一下地候補下限値bt0の間にあれ
ば‘1’に、そうでなければ‘0’になる。ANDゲート50
の出力は、エッジ強調後の画素D'が第一下地候補上限値
bt1と第一下地候補下限値bt0の間にあれば‘1’で、そ
うでなければ‘0’になる。

【００６３】また、下地判定フラグbgが‘0’（無地の
下地）のとき、セレクタ147は第二下地候補上限値bv1を
選択し、セレクタ148は第二下地候補下限値bv0を選択す
る。従って、ANDゲート49の出力は、注目画素Dが第二下
地候補上限値bv1と第二下地候補下限値bv0の間にあれば
‘1’に、そうでなければ‘0’になる。ANDゲート50の
出力は、エッジ強調後の画素D'が第二下地候補上限値bv
1と第二下地候補下限値bv0の間にあれば‘1’に、そう
でなければ‘0’になる。

【００６４】また、ANDゲート153と154の出力は、下地
候補値bが注目画素Dとエッジ強調後の画素D'との間にあ
れば‘1’に、そうでなければ‘0’になる。

【００６５】すなわち、下地候補下限値と上限値に挟ま
れた画素と、エッジ強調前と後の値が下地候補値bを挟
む画素について、ORゲート51はデータ‘1’を出力す
る。従って、フレームメモリ52には、データ‘1’で表
された下地の二値画像が格納されたことになる。ただ
し、下地が柄をもつ場合は、無地の場合に比べて、下地
候補値の範囲が広くなるので、柄を含めた下地が抽出さ
れる。

【００６６】［領域分割器］適応的量子化部6によるフ
レームメモリ41に格納されたすべての画素の処理が終了
すると、CPU3は、第1実施例と異なり下地判定フラグbg
に関係なく、領域分割器7を起動する。領域分割器7は、
フレームメモリ52に格納されたデータを読出して、画像
の特徴に基づいて「文字領域」「写真領域」「線画領
域」「セパレータ」などの矩形領域を抽出し、その領域
の位置座標（例えば左上のxy座標），矩形領域の大き
さ，領域の判定結果を表すコードを含む領域情報を出力
する。この領域情報は、領域分割メモリ14に格納され
る。

【００６７】［画像データの送出］適応的量子化部6に
よるフレームメモリ41に格納されたすべての画素の処理
し、さらに、領域分割メモリ14に領域情報を格納し終え
ると、CPU3は、下地判定部5から出力された下地候補値b
を、合成器11と通信I/F12を介して、通信回線13へ送出
する。

【００６８】続いて、CPU3は、領域分割メモリ14から順
に領域情報を読出し、読出した領域情報を領域情報符号
化器8へ入力して、符号化された領域情報を合成器11へ
送る。次に、領域情報により表される矩形領域が「写真
領域」であれば、下地判定部5のフレームメモリ21から
読出したその領域の画像データを多値画像符号化器9へ
入力して、DPCM符号化された画像データを合成器11へ送
る。また、読出した領域情報が「文字領域」「線画領
域」「セパレータ」の何れかであれば、適応的量子化部
6のフレームメモリ52から読出したその領域の画像デー
タ（データ‘0’で表されている）および下地判定部5の
フレームメモリ21から読出したその領域の画像データを
二値画像符号化器10へ入力して、MMR符号化された画像
データおよび前景色情報（詳細は後述する）を合成器11
へ送る。

【００６９】合成器11は、符号化された領域情報、その
領域情報により表される矩形領域の画像データを符号化
した符号データ、前景色情報などを合成して、通信イン
タフェイス12を介して通信回線13へ送出する。

【００７０】［二値画像符号化器］図10は二値画像符号
化器10の構成例を示すブロック図である。

【００７１】同図において、161はラッチで、下地判定
部5のフレームメモリ21から順次入力されたRGB画像デー
タをラッチし、RGB画像データに同期して適応的量子化
部6のフレームメモリ52から入力された二値画像データ
が‘0’（下地以外）のとき、ラッチしたデータを出力
する。

【００７２】162は頻度メモリで、RGB各成分色ごとのメ
モリから構成され、それらのアドレス端子にはラッチ16
1からR,G,Bデータがそれぞれ入力される。163は入力デ
ータに1を加えて出力する加算器である。つまり、頻度
メモリ162にRGB画像データが入力されると、そのR,G,B
値をそれぞれアドレスとして、それぞれメモリに記憶さ
れたデータが出力される。頻度メモリ162から出力され
たデータは、加算器163により1が加算された後、再び、
頻度メモリ162に記憶される。つまり、頻度メモリ162に
は、下地を除く画像データのR,G,Bデータそれぞれの分
布が格納されることになる。なお、頻度メモリ162は、
符号化に先立って、CPU3によりクリアされる。

【００７３】164は最大頻度抽出器で、頻度メモリ162に
記憶されたRGB各頻度が最大を示す各アドレスを、RGBデ
ータとして出力する。以下では、この頻度が最大を示す
RGBデータを入力画像の「前景色」と呼ぶ。165はMMR符
号化器で、適応的量子化部6のフレームメモリ52から入
力された二値画像データをMMR符号化する。

【００７４】さて、読出した領域情報が「文字領域」
「線画領域」「セパレータ」の何れかであれば、CPU3
は、適応的量子化部6のフレームメモリ52からその領域
の二値画像データ（データ‘0’で表されている）およ
び下地判定部5のフレームメモリ21からその領域のRGB多
値画像データを同期して読出し、二値画像符号化器10へ
入力する。

【００７５】そして、領域内のすべての画素について頻
度カウント処理が終了すると、最大頻度抽出器164は、
頻度メモリ162に記憶されたカウント結果から前景色を
抽出して、合成器11に出力する。続いて、CPU3は、フレ
ームメモリ52から領域内の二値画像データを読出して、
MMR符号化器165にMMR符号化させ、その符号データを合
成器11へ出力する。

【００７６】［まとめ］以上説明したように、本実施例
によれば、第1実施例と同様の効果を期待できるほか、
二組の下地濃度下限値と下地濃度上限値を設定するの
で、入力画像の下地が柄をもつ場合でも、精度良く領域
判定を行うことができ、分割した各領域に、その特性に
適した方式の符号化を施すことができる。

【００７７】さらに、エッジ強調処理により、下地候補
値（背景濃度）を挟んで画素値が補正される場合、例え
ば、入力画素値が下地候補上限値より大きく、エッジ強
調後の画素値が下地候補下限値より小さいような場合で
も、入力画像を適切に二値化することができる。

【００７８】なお、以上では、カラー画像から輝度信号
を生成して領域分割を行う例を説明したが、これに限定
されず、輝度信号の代わりにG信号を用いても構わない
し、RGB各色ごとに同様の操作をしても構わない。ま
た、均等色空間としてCIE1976 L*u*v*やYIQを用いても
構わない。さらに、プリスキャンにより領域判定を行
い、その後、カラー画像を読込むように構成しても構わ
ない。

【００７９】

【第3実施例】以下、本発明にかかる第3実施例の画像処
理装置を説明する。なお、第3実施例において、第1実施
例と略同様の構成については、同一符号を付して、その
詳細説明を省略する。

【００８０】［構成］図11は本発明にかかる第3実施例
の画像処理装置を画像送信装置に適用した例を示すブロ
ック図である。

【００８１】本実施例は、端末203から入力されたユー
ザの指示に基づいて、第1実施例および第2実施例で説明
した符号化処理を、プログラムメモリ202に格納された
ソフトウェアにより行う例である。なお、CPU3は、この
符号化処理に必要な充分なワークメモリを含んでいる。

【００８２】また、本実施例では、入力画像を8ビット/
画素の白黒多値画像とし、多値画像の符号化方式をJPEG
符号化方式とし、二値画像の符号化方式をJBIG符号化方
式として説明するが、これに限定されるものではない。

【００８３】［処理手順］図12から図15は符号化処理の
一例を示すフローチャートで、端末203から符号化が指
示された場合に、プログラムメモリ202に格納されたプ
ログラムに従って、CPU3が実行するものである。

【００８４】●初期化 ステップS1で記憶装置204から画像データを読込み、一
画面分の画像データの読込みが終了すると、ステップS2
で、領域数count=1をセットし、領域情報テーブルの一
番目のレコードとして、矩形領域の左上を表す「位置座
標」として(0,0)を、矩形領域のサイズを表す「領域サ
イズ」として画像サイズを、領域の判定結果を表す「コ
ード」として未分離に対応するコードを格納する。図16
AはステップS2の処理が終了したときの領域情報テーブ
ルの内容の一例を示し、「領域サイズ」として3,072×
4,096画素が格納された一例を示している。

【００８５】続いて、ステップS3でcountの値を判定し
て、count≠0であればステップS4へ進み、ヒストグラム
テーブルhist[i](i=0〜255)のすべてをクリアする。

【００８６】●平坦画素抽出 続いて、平坦画素の抽出処理を行うが、まず、ステップ
S5で領域テーブルのcount番目に記録された矩形領域の
すべての画素について、平坦画素抽出処理が済んだか否
かを判定する。そして、未処理の画素があればステップ
S6へ進み、領域情報テーブルのcount番目に記録された
矩形領域の画像データを順に読込み、注目画素pとその
周囲画素xiとの差分の絶対値が最大を示す値smを求め
る。次に、ステップS7で、最大差分値smと閾値Th7とを
比較して、sm≧Th7であればステップS9へ進み、sm<Th7
であれば注目画素pが平坦を構成する画素として、ステ
ップS8でヒストグラムテーブルのhist[p]をインクリメ
ントする。そして、ステップS9で注目画素を次の画素に
移動した後、ステップS5へ戻る。

【００８７】●下地抽出 count番目の領域のすべての画素についてステップS6〜S
9の処理が終了すると、ステップS10へ進み、ヒストグラ
ムテーブルの中で最大値（頻度）を示すhist[i](i=0〜2
55)を求め、そのパラメータiを下地候補値bとする（す
なわちhist[b]が最大値）。次に、ステップS11で、下地
候補下限値bt0と下地候補上限値bt1を求め、さらに、次
式により下地濃度幅wを求める。 w = bt1 - bt0 …(2)

【００８８】続いて、ステップS12で、下地候補下限値b
t0から下地候補上限値bt1の範囲に含まれるhist[i]をす
べて加算し、領域内の画素数mで割り、下地占有率sを求
める。 s = sum / m = Σhist[i] / m …(3) ただし、Σ演算はi=bt0〜bt1

【００８９】続いて、ステップS13で、下地占有率sと閾
値Th2、下地濃度幅wと閾値Th3を比較して、s>Th2かつw<
Th3であれば下地があると判定してステップS13へ進み、
下地下限値b0にbt0を、下地上限値b1にbt1を代入する。
また、下地占有率sと下地濃度幅wが上記の条件を満たさ
ない場合は、下地がないと判定してステップS014へ進
み、hist[i]の極小値から第二の下地候補下限値bv0と下
地候補上限値bv1とを求め、ステップS15で下地下限値b0
にbv0を、下地上限値b1にbv1を代入する。

【００９０】●量子化 続いて、適応的量子化処理を行うが、まず、ステップS1
7で領域テーブルのcount番目に記録された矩形領域のす
べての画素について、量子化処理が済んだか否かを判定
する。そして、未処理の画素があればステップS18へ進
み、領域情報テーブルのcount番目に記録された矩形領
域の画像データを順に読込み、注目画素p，下地下限値b
0および下地上限値b1を比較して、b0<p<b1であればステ
ップS20で二値化結果nを‘1’にし、そうでなければス
テップS19でnを‘0’にする。

【００９１】続いて、ステップS21で、注目画素とその
周囲画素から式(1)に基づいてエッジ強調を行い、エッ
ジ強調後の注目画素p'を求める。そして、ステップS22
で、エッジ強調後の注目画素p'，下地下限値b0および下
地上限値b1を比較して、b0<p'<b1であればステップS24
で二値化結果eを‘1’にし、そうでなければステップS2
3でeを‘0’にする。

【００９２】続いて、ステップS25で二値化結果nと二値
化結果eの論理和(n|e)を二値化結果qにした後、ステッ
プS26で注目画素を次の画素に移動した後、ステップS17
へ戻る。なお、得られた二値化結果qは二値画像として
メモリに記憶される。

【００９３】●領域分割 count番目の領域のすべての画素についてステップS18〜
S26の処理が終了すると、ステップS27へ進み、二値化結
果qにより得られた二値画像から、画像の特徴に基づい
て「文字領域」「写真領域」「線画領域」「セパレー
タ」などの矩形領域を抽出する。そして、ステップS28
で、変数j=1をセットし、新たに抽出したcount_org個の
領域情報を、i+1番目以降のレコードとして領域情報テ
ーブルへ書込む。図16BはステップS28の処理が終了した
ときの領域情報テーブルの内容の一例を示している。

【００９４】●符号化 続いて、符号化処理を行うが、まず、ステップS29で抽
出したcount_org個の領域の符号化が済んだかを判定す
る。そして、未処理の領域があればステップS30へ進
み、領域情報テーブルのcount+j番目の領域の判定結果
を表すコードが、「文字」「セパレータ」「線画」
「表」などの二値画像を表すコードであればステップS3
1へ進む。

【００９５】符号化する領域が二値画像の場合、ステッ
プS31で前景濃度抽出処理を行う。具体的には、ヒスト
グラムテーブルhistfg[i]のすべてをクリアして、その
領域の二値画像を読込み、二値画像の画素値が‘0’に
対応する多値画像の画素値pのヒストグラムテーブルデ
ータ（つまりhisthg[p]）をインクリメントして、ヒス
トグラムテーブルデータが最大値を示す濃度を前景濃度
fとする。

【００９６】続いて、ステップS32でcount+j番目の領域
情報と前景濃度fを符号化し、通信I/F12を介して通信回
線13へ送出する。次に、ステップS33でその領域の二値
画像をJBIG方式で符号化し、通信I/F12を介して通信回
線13へ送出した後、ステップS34へ進む。

【００９７】一方、符号化する領域が多値画像の場合
は、ステップS35で分離した領域の数count_orgが1か否
かを判定し、count_org≠1であればステップS38で、cou
nt+j番目の領域の「コード」を未分離を表すコードに変
更（図16Cのレコード4参照）した後、ステップS34へ進
む。

【００９８】また、count_org=1（つまり分離された領
域がない）であればステップS36へ進んで、count+1番目
の領域情報を符号化し、通信I/F12を介して通信回線13
へ送出する。次に、ステップS37でその領域の多値画像
をJPEG方式で符号化し、通信I/F12を介して通信回線13
へ送出した後、ステップS34へ進む。

【００９９】続いて、ステップS34で変数jをインクリメ
ントした後、ステップS29へ戻り、j>count_orgになった
ら、領域情報テーブルから、その一番目のレコードと、
「文字」「セパレータ」「線画」「表」を表すコードが
記録されたレコードとを削除し、削除した分を詰めて領
域情報テーブルを再構成（図16D参照）し、領域数count
を計数する（図16Dの場合はcount=1になる）。

【０１００】つまり、領域が分離された一番目のレコー
ド（領域）と、「未分離」以外のコードをもつレコード
（領域）を削除した後、ステップS3へ戻りcount=0（領
域分離すべき領域がない）になったら、すべての処理を
終了する。なお、図16Dの例では「未分離」の領域が残
っているので、再び、ステップS4以降の処理が実行され
る。

【０１０１】［まとめ］このように、本実施例によれ
ば、前述した実施例と同様の効果が期待できるほか、繰
返し領域を分割することにより、小領域内の平坦な領域
についても二値符号化するので、符号化効率を改善する
と同時に、文字や線画などを二値で再生できるため、文
字や線画などの劣化がなくなり、送信画像の画質向上を
図ることができる。

【０１０２】

【変形例】以上説明した各実施例においては、入力画像
を符号化して通信回線へ送出する画像送信装置に適用す
る例を説明したが、本発明はこれに限定されるものでは
なく、符号化した入力画像をハードディスク，光ディス
ク，光磁気ディスク，CD-ROMなどの記憶媒体に格納する
画像記憶装置にも適用することができる。

【０１０３】本発明が符号化対象とする画像の色空間と
ビット数は、上述した実施例に限定されるものではな
く、例えば、CIE1976 L*a*b*，YMCK，HSLなどの色空間
で、各4ビットや各5ビットなど任意のビット深さで構わ
ない。

【０１０４】また、適応的量子化は、二値化に限定され
ず、三値化であっても構わない。

【０１０５】また、符号化方式は、上述した実施例に限
定されるものではなく、二値画像のためにMH符号化など
を用いても構わないし、多値画像の符号化にもフラクタ
ルやベクトル量子化などを採用しても構わない。

【０１０６】また、エッジ強調処理として、3×3フィル
タによる方法を説明したが、フィルタの構成などはこれ
に限定されず、5×5でも、それ以上でもよく、さらに、
フィルタによらない方法、例えばパターンマッチングの
ような手法を用いてもよい。

【０１０７】上述した各実施例によれば、画像を入力
し、入力画像の下地の状態を判定し、入力画像から下地
の状態によって最適な量子化を行い、入力画像のエッジ
を補正し、エッジ強調画像から下地の状態によって最適
な量子化を行い、これらの量子化結果を統合することで
領域判定に最適な量子化結果を生成し、統合された量子
化結果に基づいて領域判定を行うことによって、画像の
特性に最適な符号化をする複数の符号化手段を領域判定
手段の結果に従って正確に切替えることで、高い符号化
効率の優れた画質の画像符号化を行うことができる。

【０１０８】また、エッジ強調することにより、エッジ
部を多く含む文字領域の判定の精度を簡単な構成で向上
させることができる。

【０１０９】また、画像から平坦を構成する画素を抽出
し、その頻度分布から画像の下地の状態を判定をするこ
とにより、下地が二値画像符号化によって効率よく符号
化できるかどうかを好適に判定することができる。

【０１１０】また、抽出された下地画素の頻度分布から
画像の下地を判定することにより、画像を大局的に見る
ことができ、二値画像符号化を行える領域を好適に判定
できると同時に、動的算術符号化では、その面積が大き
くなることで、よりよい収束率が得られる。

【０１１１】また、画像の下地の状態が無地である場
合、下地濃度を抽出し、領域判定を好適に行うために、
下地濃度を考慮してする量子化するので量子化結果で領
域判定を行うことで、像域分離に有用な情報を提供する
ことができる。

【０１１２】また、画像の下地が柄である場合、領域判
定が行えるように量子化することができるようになり、
画素値の分布が図8Aや図8Bに示したような場合でも、領
域判定が行えるようになる。

【０１１３】また、平滑化手段を用いることで、ノイズ
を除去して画像から平坦を構成する画素を効率よく抽出
することができる。

【０１１４】また、領域分割を繰返すことで領域を細分
化することができ、符号化効率をより一層高めることが
でき、画質の向上も図れる。

【０１１５】以上によって、文字や線画領域における高
周波域の劣化を抑制し、復号された画像の画質を向上さ
せることができるなどの効果がある。

【０１１６】なお、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、一つの機器からなる装置に適
用してもよい。

【０１１７】また、本発明は、システムあるいは装置に
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。

【０１１８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
例えば、画像を特性に基づいて入力画像を正しく領域分
割し、分割した領域に、その特性に応じた符号化を施す
画像処理装置およびその方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】画像符号化装置の構成例を示すブロック図、

【図２】本発明にかかる一実施例の画像処理装置を備え
た画像符号化装置の構成例を示すブロック図、

【図３】図2に示す下地判定部の構成例を示すブロック
図、

【図４】最大頻度濃度幅の抽出方法を説明する図、

【図５】図2に示す適応的量子化部の構成例を示すブロ
ック図、

【図６】本発明にかかる第2実施例の画像処理装置を備
えた画像符号化装置の構成例を示すブロック図、

【図７】図6に示す下地判定部の構成例を示すブロック
図、

【図８Ａ】最大頻度濃度幅の抽出方法を説明する図、

【図８Ｂ】最大頻度濃度幅の抽出方法を説明する図、

【図９】図6に示す適応的量子化部の構成例を示すブロ
ック図、

【図１０】図6に示す二値画像符号化器の構成例を示す
ブロック図、

【図１１】本発明にかかる第3実施例の画像処理装置を
備えた画像符号化装置の構成例を示すブロック図、

【図１２】第3実施例の符号化処理の一例を示すフロー
チャート、

【図１３】第3実施例の符号化処理の一例を示すフロー
チャート、

【図１４】第3実施例の符号化処理の一例を示すフロー
チャート、

【図１５】第3実施例の符号化処理の一例を示すフロー
チャート、

【図１６Ａ】領域情報テーブルの内容の一例を示す図、

【図１６Ｂ】領域情報テーブルの内容の一例を示す図、

【図１６Ｃ】領域情報テーブルの内容の一例を示す図、

【図１６Ｄ】領域情報テーブルの内容の一例を示す図で
ある。

【符号の説明】

1 スキャナ 2 記憶装置 3 CPU 5 下地判定部 6 適応的量子化部 7 領域分割器 8 領域情報符号化器 9 多値画像符号化器 10 二値画像符号化器 11 合成器 12 通信インタフェイス（通信I/F） 13 通信回線 14 領域分割メモリ

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像の下地の状態を判定する判定手
   段と、 前記入力画像を補正する補正手段と、 前記判定手段の判定結果に基づいて、前記入力画像を量
   子化するとともに前記補正手段により補正された画像を
   量子化して、二つの量子化結果を統合する量子化手段
   と、 統合された量子化結果に基づいて前記入力画像を領域分
   割する分割手段と、 分割された各領域を、その領域の特性に応じて符号化す
   る符号化手段とを有することを特徴とする画像処理装
   置。
2. 【請求項２】 入力画像の下地の状態を判定する判定手
   段と、 前記入力画像を補正する補正手段と、 前記判定手段の判定結果に基づいて前記入力画像を量子
   化する第一の量子化手段と、 前記判定結果に基づいて前記補正手段により補正された
   画像を量子化する第二の量子化手段と、 前記判定結果と前記入力画像と前記補正手段により補正
   された画像とに基づいて、前記入力画像を量子化する第
   三の量子化手段と、 前記第一から第三の量子化手段により得られた各量子化
   結果を統合する統合手段と、 統合された量子化結果に基づいて前記入力画像を領域分
   割する分割手段と、分割された各領域を、その領域の特
   性に応じて符号化する符号化手段とを有することを特徴
   とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記判定手段は、 入力画像から平坦を構成する画素を抽出する抽出手段
   と、 抽出された平坦画素の値ごとに、その頻度を計数する計
   数手段と、 前記計数手段により得られた頻度分布から前記入力画像
   の下地状態を検出する検出手段とを含むことを特徴とす
   る請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記判定手段は、 入力画像を平滑化する平滑化手段と、 平滑化された画像から平坦を構成する画素を抽出する抽
   出手段と、 抽出された平坦画素の値ごとに、その頻度を計数する計
   数手段と、 前記計数手段により得られた頻度分布から前記入力画像
   の下地状態を検出する検出手段とを含むことを特徴とす
   る請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記検出手段は、前記頻度分布から下地
   の第一の濃度幅を検出し、検出した第一の濃度幅に基づ
   いて下地が画像全体に占める占有率を算出し、前記第一
   の濃度幅と前記占有率に基づいて下地状態を検出するこ
   とを特徴とする請求項3または請求項4に記載された画像
   処理装置。
6. 【請求項６】 前記検出手段は、さらに、前記頻度分布
   から前記第一の濃度幅より狭い下地の第二の濃度幅を検
   出することを特徴とする請求項5に記載された画像処理
   装置。
7. 【請求項７】 前記補正手段は前記入力画像にエッジ強
   調処理を施すことを特徴とする請求項1または請求項2に
   記載された画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記量子化手段は、前記判定手段により
   判定された前記下地の濃度幅に基づいて、前記入力画像
   および前記補正された画像を量子化し前記下地の量子化
   画像を形成することを特徴とする請求項1に記載された
   画像処理装置。
9. 【請求項９】 前記第一および第二の量子化手段は、前
   記判定手段により判定された前記下地の濃度幅に基づい
   て、前記入力画像および前記補正された画像を量子化し
   前記下地の量子化画像を形成することを特徴とする請求
   項2に記載された画像処理装置。
10. 【請求項１０】 前記第一および第二の量子化手段は、
    前記下地状態に応じて前記第一の濃度幅または前記第二
    の濃度幅を選択し、選択した濃度幅に基づいて前記入力
    画像および前記補正された画像を量子化し前記下地の量
    子化画像を形成することを特徴とする請求項6に記載さ
    れた画像処理装置。
11. 【請求項１１】 前記第三の量子化手段は、前記判定手
    段により判定された前記下地の濃度と前記入力画像と前
    記補正された画像とに基づいて、前記入力画像を量子化
    し前記下地の量子化画像を形成することを特徴とする請
    求項2に記載された画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記第三の量子化手段は、前記入力画
    像の注目画素の値と、その注目画素を補正した補正画素
    の値とが前記下地の濃度を挟む場合、前記注目画素を前
    記下地を構成する画素として量子化することを特徴とす
    る請求項11に記載された画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記分割手段は、多値画像の特性をも
    つ領域に対して繰返し領域分割を行うことを特徴とする
    請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
14. 【請求項１４】 入力画像の下地の状態を判定する判定
    ステップと、 前記入力画像を補正する補正ステップと、 前記判定ステップの判定結果に基づいて前記入力画像を
    量子化する第一の量子化ステップと、 前記判定結果に基づいて前記補正ステップで補正した画
    像を量子化する第二の量子化ステップと、 前記第一および第二の量子化ステップで得た各量子化結
    果を統合する統合ステップと、 統合した量子化結果に基づいて前記入力画像を領域分割
    する分割ステップと、 分割した各領域を、その領域の特性に応じて符号化する
    符号化ステップとを有することを特徴とする画像処理方
    法。
15. 【請求項１５】 入力画像の下地の状態を判定する判定
    ステップと、 前記入力画像を補正する補正ステップと、 前記判定ステップの判定結果に基づいて前記入力画像を
    量子化する第一の量子化ステップと、 前記判定結果に基づいて前記補正ステップで補正した画
    像を量子化する第二の量子化ステップと、 前記判定結果と前記入力画像と前記補正ステップで補正
    した画像とに基づいて、前記入力画像を量子化する第三
    の量子化ステップと、 前記第一から第三の量子化ステップで得た各量子化結果
    を統合する統合ステップと、 統合された量子化結果に基づいて前記入力画像を領域分
    割する分割ステップと、 分割された各領域を、その領域の特性に応じて符号化す
    る符号化ステップとを有することを特徴とする画像処理
    方法。