JPH10229497A - 画像処理方法、画像処理装置および記憶媒体 - Google Patents
画像処理方法、画像処理装置および記憶媒体Info
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- JPH10229497A JPH10229497A JP9028954A JP2895497A JPH10229497A JP H10229497 A JPH10229497 A JP H10229497A JP 9028954 A JP9028954 A JP 9028954A JP 2895497 A JP2895497 A JP 2895497A JP H10229497 A JPH10229497 A JP H10229497A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 大局的な画素情報を参照することにより低濃
度網点孤立点とノイズ孤立点を識別し、ノイズ孤立点の
みを孤立点として高精度に判定する。 【解決手段】 孤立点判定回路４は、２値画像データの
各着目画素が孤立点であるか否かを判定する。大局的特
徴量算出回路５は、着目画素周辺の白画素の連続量を算
出する。補正回路６は、白画素の連続量が所定値よりも
少ないとき、孤立点判定回路４の出力結果を非孤立点で
あると補正する。孤立点除去回路７は、補正回路６の出
力が孤立点であるとき、画像信号を０に変換して出力す
る。
度網点孤立点とノイズ孤立点を識別し、ノイズ孤立点の
みを孤立点として高精度に判定する。 【解決手段】 孤立点判定回路４は、２値画像データの
各着目画素が孤立点であるか否かを判定する。大局的特
徴量算出回路５は、着目画素周辺の白画素の連続量を算
出する。補正回路６は、白画素の連続量が所定値よりも
少ないとき、孤立点判定回路４の出力結果を非孤立点で
あると補正する。孤立点除去回路７は、補正回路６の出
力が孤立点であるとき、画像信号を０に変換して出力す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力原稿上のノイ
ズ（孤立点）を精度よく判定して除去する画像処理方
法、画像処理装置および記憶媒体に関する。
ズ（孤立点）を精度よく判定して除去する画像処理方
法、画像処理装置および記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】入力原稿上にあるノイズ（孤立点）を除
去する従来技術としては、例えば特開昭６１−２９０８
６７号公報に記載された画像入力装置がある。この装置
は、着目画素近傍領域の画素データを基に孤立点を判定
し、孤立点と判定された画素を不必要な情報として除去
するものである。
去する従来技術としては、例えば特開昭６１−２９０８
６７号公報に記載された画像入力装置がある。この装置
は、着目画素近傍領域の画素データを基に孤立点を判定
し、孤立点と判定された画素を不必要な情報として除去
するものである。
【０００３】しかしながら、上記した方法では、低濃度
領域における網点（以降、低濃度網点孤立点と呼ぶ）と
トナーの塵、ごみ、電気的なノイズにより発生するドッ
ト状のノイズ（以降、ノイズ孤立点と呼ぶ）との判別が
不可能となる場合がある。低濃度網点孤立点は画像を構
成する有用な情報であり本来、孤立点として判定される
ことは望ましくない。
領域における網点（以降、低濃度網点孤立点と呼ぶ）と
トナーの塵、ごみ、電気的なノイズにより発生するドッ
ト状のノイズ（以降、ノイズ孤立点と呼ぶ）との判別が
不可能となる場合がある。低濃度網点孤立点は画像を構
成する有用な情報であり本来、孤立点として判定される
ことは望ましくない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】低濃度網点孤立点とノ
イズ孤立点が判別不可能となる場合について、図を用い
て具体的に説明する。図７は、着目画素を中心とする５
×５画素サイズの参照範囲でノイズ孤立点を検出した場
合を示す。また、図８は、着目画素を中心とする５×５
画素サイズの参照範囲で低濃度網点孤立点を検出した場
合を示す。
イズ孤立点が判別不可能となる場合について、図を用い
て具体的に説明する。図７は、着目画素を中心とする５
×５画素サイズの参照範囲でノイズ孤立点を検出した場
合を示す。また、図８は、着目画素を中心とする５×５
画素サイズの参照範囲で低濃度網点孤立点を検出した場
合を示す。
【０００５】上記した画像データは、入力原稿を読み取
って得られた濃度データを所定の閾値で２値化した画像
濃度データであり、図の白色部は濃度データで白を表わ
し、黒色部は濃度データで黒を表している。孤立点を検
出するアルゴリズムに依存するが、例えば、中心画素と
外周の１６画素の合計１７画素を参照して孤立点を検出
するアルゴリズムの場合、図７、図８に示す孤立点はい
ずれも５×５画素サイズの参照範囲内では全く同一であ
り、識別が不可能であることがわかる。
って得られた濃度データを所定の閾値で２値化した画像
濃度データであり、図の白色部は濃度データで白を表わ
し、黒色部は濃度データで黒を表している。孤立点を検
出するアルゴリズムに依存するが、例えば、中心画素と
外周の１６画素の合計１７画素を参照して孤立点を検出
するアルゴリズムの場合、図７、図８に示す孤立点はい
ずれも５×５画素サイズの参照範囲内では全く同一であ
り、識別が不可能であることがわかる。
【０００６】このように従来技術では、低濃度網点孤立
点とノイズ孤立点との判別が不可能な場合があり、結果
的に低濃度網点孤立点を孤立点として誤判定することに
なる。一般的には、孤立点と判定された画素データは不
必要なノイズ情報として除去され、例えば、前掲した公
報のように白データに置換される。このため、孤立点と
誤判定された低濃度網点孤立点画像を含む絵柄領域で
は、低濃度網点孤立点が除去されることから情報が欠落
し、著しく画質が劣化することになる。
点とノイズ孤立点との判別が不可能な場合があり、結果
的に低濃度網点孤立点を孤立点として誤判定することに
なる。一般的には、孤立点と判定された画素データは不
必要なノイズ情報として除去され、例えば、前掲した公
報のように白データに置換される。このため、孤立点と
誤判定された低濃度網点孤立点画像を含む絵柄領域で
は、低濃度網点孤立点が除去されることから情報が欠落
し、著しく画質が劣化することになる。
【０００７】本発明の目的は、低濃度網点孤立点とノイ
ズ孤立点は大局的な画像特徴量に差異があるという性質
に着目し、大局的な画素情報を参照することにより従来
技術では不可能であった低濃度網点孤立点とノイズ孤立
点を識別し、ノイズ孤立点のみを孤立点として高精度に
判定する画像処理方法、画像処理装置および記憶媒体を
提供することにある。
ズ孤立点は大局的な画像特徴量に差異があるという性質
に着目し、大局的な画素情報を参照することにより従来
技術では不可能であった低濃度網点孤立点とノイズ孤立
点を識別し、ノイズ孤立点のみを孤立点として高精度に
判定する画像処理方法、画像処理装置および記憶媒体を
提供することにある。
【０００８】また、一般的には、ノイズ孤立点の周辺に
は白画素の領域が広範囲にあり、低濃度網点ドットの周
辺には白画素の領域が少ないという性質がある。そこ
で、本発明の他の目的は、大局的な情報として周辺の白
画素の情報を参照することにより、低濃度網点ドットと
ノイズ孤立点を識別する画像処理方法、画像処理装置お
よび記憶媒体を提供することにある。
は白画素の領域が広範囲にあり、低濃度網点ドットの周
辺には白画素の領域が少ないという性質がある。そこ
で、本発明の他の目的は、大局的な情報として周辺の白
画素の情報を参照することにより、低濃度網点ドットと
ノイズ孤立点を識別する画像処理方法、画像処理装置お
よび記憶媒体を提供することにある。
【０００９】さらに、上記した低濃度網点領域の場合と
同様に、入力原稿の絵柄領域や文字領域における有用な
情報を孤立点として誤判定し、画質が劣化する場合があ
る。一般には、ノイズ孤立点の周辺には孤立点画素、網
点画素、文字画素、ベタ画素の領域は少なく、絵柄領域
や文字領域の周辺には前述の画素が多いという性質があ
る。そこで、本発明の他の目的は、大局的な情報として
周辺の孤立点画素、網点画素、文字画素、ベタ画素の情
報を参照することにより、絵柄領域や文字領域における
孤立点（絵柄文字孤立点）とノイズ孤立点を識別する画
像処理方法、画像処理装置および記憶媒体を提供するこ
とにある。
同様に、入力原稿の絵柄領域や文字領域における有用な
情報を孤立点として誤判定し、画質が劣化する場合があ
る。一般には、ノイズ孤立点の周辺には孤立点画素、網
点画素、文字画素、ベタ画素の領域は少なく、絵柄領域
や文字領域の周辺には前述の画素が多いという性質があ
る。そこで、本発明の他の目的は、大局的な情報として
周辺の孤立点画素、網点画素、文字画素、ベタ画素の情
報を参照することにより、絵柄領域や文字領域における
孤立点（絵柄文字孤立点）とノイズ孤立点を識別する画
像処理方法、画像処理装置および記憶媒体を提供するこ
とにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、画像データを構成する各
画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判定し、孤立
点と判定された画素を除去する画像処理方法であって、
着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素情報を
基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判
定すると共に、前記着目画素に隣接する領域の画素情報
を基に所定の特徴量を算出し、該特徴量を基に前記判定
結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、画像データを構成する各
画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判定し、孤立
点と判定された画素を除去する画像処理方法であって、
着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素情報を
基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判
定すると共に、前記着目画素に隣接する領域の画素情報
を基に所定の特徴量を算出し、該特徴量を基に前記判定
結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
【００１１】請求項２記載の発明では、画像データを構
成する各画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判定
する手段と、孤立点と判定された画素を除去する手段を
備えた画像処理装置であって、着目画素の画素情報およ
び該着目画素近傍の画素情報を基に該着目画素が孤立点
であるか非孤立点であるかを判定する手段と、前記着目
画素に隣接する領域の画素情報を基に所定の特徴量を算
出する手段と、該算出された特徴量を基に前記判定手段
の判定結果を補正する手段とを備えたことを特徴として
いる。
成する各画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判定
する手段と、孤立点と判定された画素を除去する手段を
備えた画像処理装置であって、着目画素の画素情報およ
び該着目画素近傍の画素情報を基に該着目画素が孤立点
であるか非孤立点であるかを判定する手段と、前記着目
画素に隣接する領域の画素情報を基に所定の特徴量を算
出する手段と、該算出された特徴量を基に前記判定手段
の判定結果を補正する手段とを備えたことを特徴として
いる。
【００１２】請求項３記載の発明では、前記算出する特
徴量は、前記領域における白画素の連続量であり、該連
続量が所定値以下のとき、前記補正手段は前記判定手段
の判定結果を非孤立点に補正することを特徴としてい
る。
徴量は、前記領域における白画素の連続量であり、該連
続量が所定値以下のとき、前記補正手段は前記判定手段
の判定結果を非孤立点に補正することを特徴としてい
る。
【００１３】請求項４記載の発明では、前記算出する特
徴量は、前記領域における白画素の面積であり、該面積
が所定値以下のとき、前記補正手段は前記判定手段の判
定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
徴量は、前記領域における白画素の面積であり、該面積
が所定値以下のとき、前記補正手段は前記判定手段の判
定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
【００１４】請求項５記載の発明では、前記算出する特
徴量は、前記領域における孤立点画素の面積であり、該
面積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段
の判定結果を非孤立点に補正することを特徴としてい
る。
徴量は、前記領域における孤立点画素の面積であり、該
面積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段
の判定結果を非孤立点に補正することを特徴としてい
る。
【００１５】請求項６記載の発明では、前記算出する特
徴量は、前記領域における網点画素の面積であり、該面
積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段の
判定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
徴量は、前記領域における網点画素の面積であり、該面
積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段の
判定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
【００１６】請求項７記載の発明では、前記算出する特
徴量は、前記領域における文字画素の面積であり、該面
積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段の
判定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
徴量は、前記領域における文字画素の面積であり、該面
積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段の
判定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
【００１７】請求項８記載の発明では、前記算出する特
徴量は、前記領域におけるベタ画素の面積であり、該面
積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段の
判定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
徴量は、前記領域におけるベタ画素の面積であり、該面
積が所定値以上のとき、前記補正手段は前記判定手段の
判定結果を非孤立点に補正することを特徴としている。
【００１８】請求項９記載の発明では、画像を入力する
手段と、入力された画像データを構成する各画素につい
て、着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素情
報を基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点であるか
を判定する手段と、前記着目画素に隣接する領域の画素
情報を基に所定の特徴量を算出する手段と、該算出され
た特徴量を基に前記判定手段の判定結果を補正する手段
と、該補正手段が孤立点を出力したとき該孤立点を除去
する手段と、孤立点除去後の画像データに階調処理を施
して出力する手段を備えたことを特徴としている。
手段と、入力された画像データを構成する各画素につい
て、着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素情
報を基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点であるか
を判定する手段と、前記着目画素に隣接する領域の画素
情報を基に所定の特徴量を算出する手段と、該算出され
た特徴量を基に前記判定手段の判定結果を補正する手段
と、該補正手段が孤立点を出力したとき該孤立点を除去
する手段と、孤立点除去後の画像データに階調処理を施
して出力する手段を備えたことを特徴としている。
【００１９】請求項１０記載の発明では、画像データを
構成する各画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判
定し、孤立点と判定された画素を除去して出力するため
に、着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素情
報を基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点であるか
を判定する機能と、前記着目画素に隣接する領域の画素
情報を基に所定の特徴量を算出する機能と、該特徴量を
基に前記判定結果を非孤立点に補正する機能と、孤立点
と判定された画素を除去して出力する機能をコンピュー
タに実現させるためのプログラムを記憶したことを特徴
としている。
構成する各画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判
定し、孤立点と判定された画素を除去して出力するため
に、着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素情
報を基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点であるか
を判定する機能と、前記着目画素に隣接する領域の画素
情報を基に所定の特徴量を算出する機能と、該特徴量を
基に前記判定結果を非孤立点に補正する機能と、孤立点
と判定された画素を除去して出力する機能をコンピュー
タに実現させるためのプログラムを記憶したことを特徴
としている。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例の構成を示す。図
において、１は原稿を読み取るスキャナ入力装置、２は
反射率リニアな信号を濃度リニアな信号に変換するＬｏ
ｇ変換回路、３は２値化回路、４は着目画素が孤立点で
あるか否かを判定する孤立点判定回路、５は着目画素周
辺の白画素領域の連続量を算出する大局的特徴量算出回
路、６は大局的特徴量算出回路の出力を基に孤立点判定
回路の出力を補正する補正回路、７は補正回路の出力に
応じて２値化後の画像信号から孤立点を除去して出力す
る孤立点除去回路である。
用いて具体的に説明する。 〈実施例１〉図１は、本発明の実施例の構成を示す。図
において、１は原稿を読み取るスキャナ入力装置、２は
反射率リニアな信号を濃度リニアな信号に変換するＬｏ
ｇ変換回路、３は２値化回路、４は着目画素が孤立点で
あるか否かを判定する孤立点判定回路、５は着目画素周
辺の白画素領域の連続量を算出する大局的特徴量算出回
路、６は大局的特徴量算出回路の出力を基に孤立点判定
回路の出力を補正する補正回路、７は補正回路の出力に
応じて２値化後の画像信号から孤立点を除去して出力す
る孤立点除去回路である。
【００２１】スキャナ入力装置１から出力された反射率
に対しリニアな信号は、Ｌｏｇ変換回路２において対数
変換を行い、濃度に対しリニアな信号に変換される。本
実施例では、濃度リニアである各信号値は０〜２５５の
値を取るものとし、白に相当するとき０、黒に相当する
とき２５５の値をとる。
に対しリニアな信号は、Ｌｏｇ変換回路２において対数
変換を行い、濃度に対しリニアな信号に変換される。本
実施例では、濃度リニアである各信号値は０〜２５５の
値を取るものとし、白に相当するとき０、黒に相当する
とき２５５の値をとる。
【００２２】２値化回路３では、所定の閾値（例えば１
２６）により２値化処理を行う。２値化後の信号は白の
とき０、黒のとき１の値をとる。２値化後の信号は図１
に示すように、孤立点判定回路４、大局的特徴量算出回
路５、および孤立点除去回路７に入力される。孤立点判
定回路４の出力結果と大局的特徴量算出回路５の出力結
果は補正回路６に入力され、補正回路６の出力結果は孤
立点除去回路７に入力される。孤立点除去回路７は孤立
点を除去した後の２値画像データを出力する。以下、本
実施例を構成する各回路を詳述する。
２６）により２値化処理を行う。２値化後の信号は白の
とき０、黒のとき１の値をとる。２値化後の信号は図１
に示すように、孤立点判定回路４、大局的特徴量算出回
路５、および孤立点除去回路７に入力される。孤立点判
定回路４の出力結果と大局的特徴量算出回路５の出力結
果は補正回路６に入力され、補正回路６の出力結果は孤
立点除去回路７に入力される。孤立点除去回路７は孤立
点を除去した後の２値画像データを出力する。以下、本
実施例を構成する各回路を詳述する。
【００２３】孤立点判定回路４では、局所的な画素情報
を参照し、着目画素が孤立点であるか非孤立点であるか
を判定し、孤立点を１、非孤立点を０として補正回路６
に出力する。図２は、孤立点判定回路の詳細な構成を示
し、孤立点判定用ウィンドウ１０と、画素濃度判定回路
１１から構成される。孤立点判定用ウィンドウ１０で
は、２値化後の信号を主走査方向、副走査方向に５×５
画素サイズの参照範囲で合計２５画素の画素データを保
持する。中心にあるαは孤立点判定の対象となる着目画
素である。
を参照し、着目画素が孤立点であるか非孤立点であるか
を判定し、孤立点を１、非孤立点を０として補正回路６
に出力する。図２は、孤立点判定回路の詳細な構成を示
し、孤立点判定用ウィンドウ１０と、画素濃度判定回路
１１から構成される。孤立点判定用ウィンドウ１０で
は、２値化後の信号を主走査方向、副走査方向に５×５
画素サイズの参照範囲で合計２５画素の画素データを保
持する。中心にあるαは孤立点判定の対象となる着目画
素である。
【００２４】画素濃度判定回路１１において、着目画素
αが次の両条件を満足する場合に、孤立点であると判定
し、そうでないときに非孤立点であると判定する。すな
わち、 １．着目画素αが黒である。 ２．周辺画素Ａ〜Ｐが白である。
αが次の両条件を満足する場合に、孤立点であると判定
し、そうでないときに非孤立点であると判定する。すな
わち、 １．着目画素αが黒である。 ２．周辺画素Ａ〜Ｐが白である。
【００２５】大局的特徴量算出回路５では、着目画素の
周辺の白画素領域の連続量を算出する。図３は、スキャ
ナ入力装置によって原稿を読み取る様子を示す。複写機
などで一般的に用いられているスキャナ入力装置の動作
は、主走査方向に１ライン分を逐次読み取り、その動作
を副走査方向へと繰り返すことにより行われる。本発明
の孤立点判定装置はこの読み取り動作に同期して動作し
ている。そして、大局的特徴量算出回路５は、着目画素
を参照する時点で既に読み取りを完了している大局的な
領域（図３の斜線部）において白画素領域の連続量を算
出する。
周辺の白画素領域の連続量を算出する。図３は、スキャ
ナ入力装置によって原稿を読み取る様子を示す。複写機
などで一般的に用いられているスキャナ入力装置の動作
は、主走査方向に１ライン分を逐次読み取り、その動作
を副走査方向へと繰り返すことにより行われる。本発明
の孤立点判定装置はこの読み取り動作に同期して動作し
ている。そして、大局的特徴量算出回路５は、着目画素
を参照する時点で既に読み取りを完了している大局的な
領域（図３の斜線部）において白画素領域の連続量を算
出する。
【００２６】大局的特徴量算出回路５はカウントレジス
タで構成され、例えば最大２５６値までカウント可能な
レジスタを準備する。カウントレジスタの値は１画素処
理する毎に次の動作を行うことにより着目画素の周辺の
大局的な特徴量を算出する。すなわち、入力信号が０
（白画素）のときカウントレジスタの値を１増やし、入
力信号が１（黒画素）のとき、カウントレジスタを０に
リセットする。ただし、カウントレジスタの初期値は０
に設定し、更新時に最大値２５６を超える場合には値を
更新しない。
タで構成され、例えば最大２５６値までカウント可能な
レジスタを準備する。カウントレジスタの値は１画素処
理する毎に次の動作を行うことにより着目画素の周辺の
大局的な特徴量を算出する。すなわち、入力信号が０
（白画素）のときカウントレジスタの値を１増やし、入
力信号が１（黒画素）のとき、カウントレジスタを０に
リセットする。ただし、カウントレジスタの初期値は０
に設定し、更新時に最大値２５６を超える場合には値を
更新しない。
【００２７】この回路５で、上記したように着目画素に
至るまでの白画素の連続量を算出すれば、低濃度網点孤
立点が存在する領域では周期的に孤立点が現われるため
に連続量は小さい値となり、ノイズ孤立点が存在する領
域では白画素が占めるため連続量は大きい値となり両者
の識別が可能となる。
至るまでの白画素の連続量を算出すれば、低濃度網点孤
立点が存在する領域では周期的に孤立点が現われるため
に連続量は小さい値となり、ノイズ孤立点が存在する領
域では白画素が占めるため連続量は大きい値となり両者
の識別が可能となる。
【００２８】補正回路６では、大局的特徴量算出回路５
の出力結果を基に孤立点判定回路４の出力結果を補正す
る。すなわち、大局的特徴量算出回路５の出力結果を所
定の閾値で２値化した結果が１のとき、つまり、白画素
の連続量が所定値以上（白画素の連続量が所定の長さよ
りも長い）のとき、補正回路６は孤立点判定回路４の出
力結果をそのまま出力する。また、大局的特徴量算出回
路５の出力結果を所定の閾値で２値化した結果が０のと
き、つまり、白画素の連続量が所定値未満（白画素の連
続量が所定の長さよりも短い）のとき、補正回路６は０
（非孤立点）を出力する。これにより、大局的特徴量算
出回路５の出力結果を基に、孤立点判定回路４の判定を
補正することができ、低濃度網点孤立点とノイズ孤立点
の識別を精度よく行うことが可能となる。
の出力結果を基に孤立点判定回路４の出力結果を補正す
る。すなわち、大局的特徴量算出回路５の出力結果を所
定の閾値で２値化した結果が１のとき、つまり、白画素
の連続量が所定値以上（白画素の連続量が所定の長さよ
りも長い）のとき、補正回路６は孤立点判定回路４の出
力結果をそのまま出力する。また、大局的特徴量算出回
路５の出力結果を所定の閾値で２値化した結果が０のと
き、つまり、白画素の連続量が所定値未満（白画素の連
続量が所定の長さよりも短い）のとき、補正回路６は０
（非孤立点）を出力する。これにより、大局的特徴量算
出回路５の出力結果を基に、孤立点判定回路４の判定を
補正することができ、低濃度網点孤立点とノイズ孤立点
の識別を精度よく行うことが可能となる。
【００２９】２値化の閾値の値は、例えばスキャナ入力
装置の読み込み解像度が４００ｄｐｉの場合は３２に設
定する。これは白画素が２ｍｍ相当連続していることを
表す。閾値の値はスキャナ解像度、および要求仕様に応
じて適宜最適値に設定すればよく、前記の値は一例であ
り２００程度の値に設定してもよく、カウントレジスタ
の最大値が十分大きな回路を準備すればさらに大局的な
情報を参照することもできる。
装置の読み込み解像度が４００ｄｐｉの場合は３２に設
定する。これは白画素が２ｍｍ相当連続していることを
表す。閾値の値はスキャナ解像度、および要求仕様に応
じて適宜最適値に設定すればよく、前記の値は一例であ
り２００程度の値に設定してもよく、カウントレジスタ
の最大値が十分大きな回路を準備すればさらに大局的な
情報を参照することもできる。
【００３０】孤立点除去回路７では、補正回路６の出力
結果が孤立点（１）である場合は、２値化回路３から出
力される画像信号を０に変換して出力し、非孤立点
（０）である場合は、画像信号をそのまま出力する。以
上の回路により、ノイズ孤立点のみを孤立点として判定
して除去することができる。
結果が孤立点（１）である場合は、２値化回路３から出
力される画像信号を０に変換して出力し、非孤立点
（０）である場合は、画像信号をそのまま出力する。以
上の回路により、ノイズ孤立点のみを孤立点として判定
して除去することができる。
【００３１】〈実施例２〉実施例１の装置は、図４に示
すような構成のシステムにおいて、コンピュータ上で動
作するソフトウェアとして実現することも可能である。
図４のシステムにおいて、原稿を読み取るスキャナがコ
ンピュータに接続され、また、このコンピュータは汎用
の処理装置からなり、ＣＰＵ、メモリ、ハードディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＦＤドライブ、ディスプレ
イ、キーボード、モデムなどから構成されている。以
下、上記したソフトウェアを孤立点除去プログラムと呼
び、例えば、ハードディスクまたはＣＤ‐ＲＯＭなどの
記憶媒体に予め格納されている。
すような構成のシステムにおいて、コンピュータ上で動
作するソフトウェアとして実現することも可能である。
図４のシステムにおいて、原稿を読み取るスキャナがコ
ンピュータに接続され、また、このコンピュータは汎用
の処理装置からなり、ＣＰＵ、メモリ、ハードディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＦＤドライブ、ディスプレ
イ、キーボード、モデムなどから構成されている。以
下、上記したソフトウェアを孤立点除去プログラムと呼
び、例えば、ハードディスクまたはＣＤ‐ＲＯＭなどの
記憶媒体に予め格納されている。
【００３２】まず、コンピュータに孤立点除去プログラ
ムを読み込み起動する。コンピュータに接続されたスキ
ャナ入力装置によって原稿を読み取り、コンピュータの
記憶装置に一時保存する。孤立点除去プログラムは一時
保存された画像データを読み込み、図５に示すフローチ
ャートの手順に従って処理を実行する。
ムを読み込み起動する。コンピュータに接続されたスキ
ャナ入力装置によって原稿を読み取り、コンピュータの
記憶装置に一時保存する。孤立点除去プログラムは一時
保存された画像データを読み込み、図５に示すフローチ
ャートの手順に従って処理を実行する。
【００３３】記憶装置に保存された画像データは反射率
に対しリニアな信号である。ステップ１０１のＬｏｇ変
換処理では、対数変換を行い濃度リニアな信号を生成す
る。各信号値は０〜２５５の値を取るものとし、白に相
当するとき０、黒に相当するとき２５５の値をとる。
に対しリニアな信号である。ステップ１０１のＬｏｇ変
換処理では、対数変換を行い濃度リニアな信号を生成す
る。各信号値は０〜２５５の値を取るものとし、白に相
当するとき０、黒に相当するとき２５５の値をとる。
【００３４】ステップ１０２の２値化処理では、所定の
閾値（例えば１２６）により２値化処理を行い、２値化
後の信号は白のとき０、黒のとき１の値をとる。ステッ
プ１０３の孤立点判定処理では、局所的な画素情報を参
照し、着目画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判
定する。２値化後の信号を主走査方向、副走査方向に５
×５画素サイズの参照範囲で合計２５画素を準備する。
着目画素αが次の両条件を満足する場合に、孤立点
（１）であると判定し、そうでないときに非孤立点
（０）であると判定する。アルゴリズムは実施例１の孤
立点判定回路と同様である。 １．着目画素αが黒である。 ２．周辺画素Ａ〜Ｐが白である。
閾値（例えば１２６）により２値化処理を行い、２値化
後の信号は白のとき０、黒のとき１の値をとる。ステッ
プ１０３の孤立点判定処理では、局所的な画素情報を参
照し、着目画素が孤立点であるか非孤立点であるかを判
定する。２値化後の信号を主走査方向、副走査方向に５
×５画素サイズの参照範囲で合計２５画素を準備する。
着目画素αが次の両条件を満足する場合に、孤立点
（１）であると判定し、そうでないときに非孤立点
（０）であると判定する。アルゴリズムは実施例１の孤
立点判定回路と同様である。 １．着目画素αが黒である。 ２．周辺画素Ａ〜Ｐが白である。
【００３５】ステップ１０４の大局的特徴量算出処理で
は、大局的な画素情報を参照し、着目画素の周辺の所定
領域内における白画素の面積を算出する。例えば、着目
画素を中心とする３３×３３画素サイズの参照領域を準
備し、その内部で白画素の数を計数する。計数した白画
素の数は３３×３３の参照領域内の白画素の面積（全３
３×３３画素中の面積であるから密度という概念にも相
当する）に相当し、着目画素が低濃度網点孤立点の場合
は面積が小さくなり、ノイズ孤立点の場合は面積が大き
くなり両者の識別が可能となる。
は、大局的な画素情報を参照し、着目画素の周辺の所定
領域内における白画素の面積を算出する。例えば、着目
画素を中心とする３３×３３画素サイズの参照領域を準
備し、その内部で白画素の数を計数する。計数した白画
素の数は３３×３３の参照領域内の白画素の面積（全３
３×３３画素中の面積であるから密度という概念にも相
当する）に相当し、着目画素が低濃度網点孤立点の場合
は面積が小さくなり、ノイズ孤立点の場合は面積が大き
くなり両者の識別が可能となる。
【００３６】ステップ１０５の補正処理では、孤立点判
定処理の結果を大局的特徴量算出処理の結果を用いて次
のように補正する。大局的特徴量算出処理の結果を所定
の閾値で２値化した結果が１のときは孤立点判定処理の
結果をそのまま出力し、大局的特徴量算出処理の結果を
所定の閾値で２値化した結果が０のときは０（非孤立
点）を出力する。
定処理の結果を大局的特徴量算出処理の結果を用いて次
のように補正する。大局的特徴量算出処理の結果を所定
の閾値で２値化した結果が１のときは孤立点判定処理の
結果をそのまま出力し、大局的特徴量算出処理の結果を
所定の閾値で２値化した結果が０のときは０（非孤立
点）を出力する。
【００３７】２値化の閾値の値は、例えばスキャナ入力
装置の読み込み解像度が４００ｄｐｉの場合は２２０に
設定する。この値は網点率約２０％以下の絵柄領域での
白画素の面積に相当する。閾値の値はスキャナ解像度、
および要求仕様に応じて適宜最適値に設定すればよく、
前記の値は一例である。また参照領域も３３×３３画素
サイズではなく、さらに広い領域を参照してもよい。
装置の読み込み解像度が４００ｄｐｉの場合は２２０に
設定する。この値は網点率約２０％以下の絵柄領域での
白画素の面積に相当する。閾値の値はスキャナ解像度、
および要求仕様に応じて適宜最適値に設定すればよく、
前記の値は一例である。また参照領域も３３×３３画素
サイズではなく、さらに広い領域を参照してもよい。
【００３８】ステップ１０６の孤立点除去処理は、実施
例１の孤立点除去回路と同様のアルゴリズムにより孤立
点を除去する。そして得られた２値画像データ信号をコ
ンピュータのディスプレ画面上に出力する。以上の処理
を全画像データに対して処理する（ステップ１０７、１
０８）。
例１の孤立点除去回路と同様のアルゴリズムにより孤立
点を除去する。そして得られた２値画像データ信号をコ
ンピュータのディスプレ画面上に出力する。以上の処理
を全画像データに対して処理する（ステップ１０７、１
０８）。
【００３９】〈実施例３〉上記した実施例１、実施例２
における大局的特徴量算出回路、大局的特徴量算出処理
では、白画素に関する特徴量を算出しているが、他の特
徴量を算出することによって同様に高精度にノイズ孤立
点のみを検出することが可能である。例えば、大局的特
徴量算出処理において白画素の代わりに、着目画素に隣
接する領域における孤立点画素、網点画素、文字画素、
ベタ画素の面積を算出する。この面積が所定の面積より
も広いとき、孤立点判定回路の判定結果を非孤立点に補
正する。
における大局的特徴量算出回路、大局的特徴量算出処理
では、白画素に関する特徴量を算出しているが、他の特
徴量を算出することによって同様に高精度にノイズ孤立
点のみを検出することが可能である。例えば、大局的特
徴量算出処理において白画素の代わりに、着目画素に隣
接する領域における孤立点画素、網点画素、文字画素、
ベタ画素の面積を算出する。この面積が所定の面積より
も広いとき、孤立点判定回路の判定結果を非孤立点に補
正する。
【００４０】ここで、孤立点画素の検出方法は、実施例
１、実施例２の孤立点判定回路、孤立点判定処理と同様
の手法により検出が可能である。また、網点画素、文字
画素の検出方法は、例えば、文献「電子情報通信学会論
文誌Ｄ−２，Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ２ Ｎｏ．１ ｐｐ．
３９−４７：１９９２年１月」記載の網点領域検出方
法、エッジ領域検出方法に記載されている方式を用いて
検出することができる。ここでは、その説明を省略す
る。
１、実施例２の孤立点判定回路、孤立点判定処理と同様
の手法により検出が可能である。また、網点画素、文字
画素の検出方法は、例えば、文献「電子情報通信学会論
文誌Ｄ−２，Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ２ Ｎｏ．１ ｐｐ．
３９−４７：１９９２年１月」記載の網点領域検出方
法、エッジ領域検出方法に記載されている方式を用いて
検出することができる。ここでは、その説明を省略す
る。
【００４１】また、ベタ画素は、着目画素を中心とする
３×３画素サイズの参照範囲に２値化後の画素データを
保持し、９画素全てが黒画素のときにベタ画素であり、
それ以外のときは非ベタ画素と判定することにより検出
できる。
３×３画素サイズの参照範囲に２値化後の画素データを
保持し、９画素全てが黒画素のときにベタ画素であり、
それ以外のときは非ベタ画素と判定することにより検出
できる。
【００４２】補正処理では、孤立点判定処理の結果を、
大局的特徴量算出処理の結果を用いて次のように補正す
る。大局的特徴量算出処理の結果を所定の閾値で２値化
した結果が１のとき（つまり、面積が所定値以上広
い）、補正処理では０を出力する。すなわち、孤立点判
定処理の判定結果を、非孤立点に補正する。大局的特徴
量算出処理の結果を所定の閾値で２値化した結果が０の
とき、孤立点判定処理の結果をそのまま出力する。２値
化の閾値は特徴量に応じて最適値は異なるが２００程度
の値に設定する。その他の回路、処理手順、アルゴリズ
ムは実施例１、実施例２と同様に実現すればよいので説
明は省略する。
大局的特徴量算出処理の結果を用いて次のように補正す
る。大局的特徴量算出処理の結果を所定の閾値で２値化
した結果が１のとき（つまり、面積が所定値以上広
い）、補正処理では０を出力する。すなわち、孤立点判
定処理の判定結果を、非孤立点に補正する。大局的特徴
量算出処理の結果を所定の閾値で２値化した結果が０の
とき、孤立点判定処理の結果をそのまま出力する。２値
化の閾値は特徴量に応じて最適値は異なるが２００程度
の値に設定する。その他の回路、処理手順、アルゴリズ
ムは実施例１、実施例２と同様に実現すればよいので説
明は省略する。
【００４３】これにより、絵柄領域や文字領域における
孤立点（絵柄文字孤立点）とノイズ孤立点を精度よく識
別することができる。
孤立点（絵柄文字孤立点）とノイズ孤立点を精度よく識
別することができる。
【００４４】〈実施例４〉スキャナ入力装置により読み
取られた画像信号は、実施例１によってノイズ孤立点が
除去され、高画質な２値の画像信号に変換される。本発
明の孤立点判定装置を２値出力のモノクロ複写機に適用
する実施例を説明する。
取られた画像信号は、実施例１によってノイズ孤立点が
除去され、高画質な２値の画像信号に変換される。本発
明の孤立点判定装置を２値出力のモノクロ複写機に適用
する実施例を説明する。
【００４５】図６は、本発明をモノクロ２値出力の複写
機に適用した場合の構成例を示し、実施例１の構成にさ
らにディザ回路８とプリンタγ補正回路９が付加されて
いる。ディザ回路８ではディザ方式により疑似階調処理
を施す。またプリンタγ補正回路９ではプリンタの出力
特性に適した信号にテーブル変換により変換される。実
施例１で説明した孤立点除去回路７の出力信号値は、疑
似階調処理、プリンタγ補正処理を施した後、プリンタ
出力装置により紙に出力される。
機に適用した場合の構成例を示し、実施例１の構成にさ
らにディザ回路８とプリンタγ補正回路９が付加されて
いる。ディザ回路８ではディザ方式により疑似階調処理
を施す。またプリンタγ補正回路９ではプリンタの出力
特性に適した信号にテーブル変換により変換される。実
施例１で説明した孤立点除去回路７の出力信号値は、疑
似階調処理、プリンタγ補正処理を施した後、プリンタ
出力装置により紙に出力される。
【００４６】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１、２、
９、１０記載の発明によれば、局所的な画像情報と大局
的な画像情報の両方を参照することにより、低濃度網点
孤立点を除き、ノイズ孤立点のみを高精度に判別するこ
とが可能となる。従って、ノイズ孤立点のみを除去でき
るので、高画質な画像の再生が可能となる。
９、１０記載の発明によれば、局所的な画像情報と大局
的な画像情報の両方を参照することにより、低濃度網点
孤立点を除き、ノイズ孤立点のみを高精度に判別するこ
とが可能となる。従って、ノイズ孤立点のみを除去でき
るので、高画質な画像の再生が可能となる。
【００４７】請求項３、４記載の発明によれば、着目画
素に隣接する領域における白画素の連続性、もしくは面
積が低濃度網点孤立点とノイズ孤立点では異なることを
利用することにより、両者を容易に区別することが可能
となる。
素に隣接する領域における白画素の連続性、もしくは面
積が低濃度網点孤立点とノイズ孤立点では異なることを
利用することにより、両者を容易に区別することが可能
となる。
【００４８】請求項５、６、７、８記載の発明によれ
ば、着目画素に隣接する領域における孤立点画素、網点
画素、文字画素、ベタ画素の面積が絵柄文字孤立点とノ
イズ孤立点では異なることを利用することにより、両者
を容易に区別することが可能となる。
ば、着目画素に隣接する領域における孤立点画素、網点
画素、文字画素、ベタ画素の面積が絵柄文字孤立点とノ
イズ孤立点では異なることを利用することにより、両者
を容易に区別することが可能となる。
【図１】本発明の実施例の構成を示す。
【図２】孤立点判定回路の構成を示す。
【図３】スキャナ入力装置によって原稿を読み取る様子
を示す。
を示す。
【図４】本発明をソフトウェアによって実現する場合の
構成例を示す。
構成例を示す。
【図５】孤立点除去処理のフローチャートを示す。
【図６】本発明をモノクロ２値出力の複写機に適用した
場合の構成例を示す。
場合の構成例を示す。
【図７】５×５画素サイズの参照範囲におけるノイズ孤
立点を示す。
立点を示す。
【図８】５×５画素サイズの参照範囲における低濃度網
点孤立点を示す。
点孤立点を示す。
１ スキャナ入力装置 ２ Ｌｏｇ変換回路 ３ ２値化回路 ４ 孤立点判定回路 ５ 大局的特徴量算出回路 ６ 補正回路 ７ 孤立点除去回路
Claims (10)
- 【請求項１】 画像データを構成する各画素が孤立点で
あるか非孤立点であるかを判定し、孤立点と判定された
画素を除去する画像処理方法であって、着目画素の画素
情報および該着目画素近傍の画素情報を基に該着目画素
が孤立点であるか非孤立点であるかを判定すると共に、
前記着目画素に隣接する領域の画素情報を基に所定の特
徴量を算出し、該特徴量を基に前記判定結果を非孤立点
に補正することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 画像データを構成する各画素が孤立点で
あるか非孤立点であるかを判定する手段と、孤立点と判
定された画素を除去する手段を備えた画像処理装置であ
って、着目画素の画素情報および該着目画素近傍の画素
情報を基に該着目画素が孤立点であるか非孤立点である
かを判定する手段と、前記着目画素に隣接する領域の画
素情報を基に所定の特徴量を算出する手段と、該算出さ
れた特徴量を基に前記判定手段の判定結果を補正する手
段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項３】 前記算出する特徴量は、前記領域におけ
る白画素の連続量であり、該連続量が所定値以下のと
き、前記補正手段は前記判定手段の判定結果を非孤立点
に補正することを特徴とする請求項２記載の画像処理装
置。 - 【請求項４】 前記算出する特徴量は、前記領域におけ
る白画素の面積であり、該面積が所定値以下のとき、前
記補正手段は前記判定手段の判定結果を非孤立点に補正
することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記算出する特徴量は、前記領域におけ
る孤立点画素の面積であり、該面積が所定値以上のと
き、前記補正手段は前記判定手段の判定結果を非孤立点
に補正することを特徴とする請求項２記載の画像処理装
置。 - 【請求項６】 前記算出する特徴量は、前記領域におけ
る網点画素の面積であり、該面積が所定値以上のとき、
前記補正手段は前記判定手段の判定結果を非孤立点に補
正することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 - 【請求項７】 前記算出する特徴量は、前記領域におけ
る文字画素の面積であり、該面積が所定値以上のとき、
前記補正手段は前記判定手段の判定結果を非孤立点に補
正することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 - 【請求項８】 前記算出する特徴量は、前記領域におけ
るベタ画素の面積であり、該面積が所定値以上のとき、
前記補正手段は前記判定手段の判定結果を非孤立点に補
正することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 - 【請求項９】 画像を入力する手段と、入力された画像
データを構成する各画素について、着目画素の画素情報
および該着目画素近傍の画素情報を基に該着目画素が孤
立点であるか非孤立点であるかを判定する手段と、前記
着目画素に隣接する領域の画素情報を基に所定の特徴量
を算出する手段と、該算出された特徴量を基に前記判定
手段の判定結果を補正する手段と、該補正手段が孤立点
を出力したとき該孤立点を除去する手段と、孤立点除去
後の画像データに階調処理を施して出力する手段を備え
たことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１０】 画像データを構成する各画素が孤立点
であるか非孤立点であるかを判定し、孤立点と判定され
た画素を除去して出力するために、着目画素の画素情報
および該着目画素近傍の画素情報を基に該着目画素が孤
立点であるか非孤立点であるかを判定する機能と、前記
着目画素に隣接する領域の画素情報を基に所定の特徴量
を算出する機能と、該特徴量を基に前記判定結果を非孤
立点に補正する機能と、孤立点と判定された画素を除去
して出力する機能をコンピュータに実現させるためのプ
ログラムを記憶した記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02895497A JP3480887B2 (ja) | 1997-02-13 | 1997-02-13 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02895497A JP3480887B2 (ja) | 1997-02-13 | 1997-02-13 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10229497A true JPH10229497A (ja) | 1998-08-25 |
| JP3480887B2 JP3480887B2 (ja) | 2003-12-22 |
Family
ID=12262820
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02895497A Expired - Lifetime JP3480887B2 (ja) | 1997-02-13 | 1997-02-13 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3480887B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003008899A (ja) * | 2001-06-19 | 2003-01-10 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置 |
| JP2007279825A (ja) * | 2006-04-03 | 2007-10-25 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP2008078792A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Canon Electronics Inc | 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにプログラム |
| JP2008076445A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Ricoh Co Ltd | 投影型表示装置、投影型表示方法、該方法を実行させるプログラム及び該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2013090232A (ja) * | 2011-10-20 | 2013-05-13 | Canon Inc | ハーフトーン処理装置、ハーフトーン処理方法及びプログラム |
-
1997
- 1997-02-13 JP JP02895497A patent/JP3480887B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003008899A (ja) * | 2001-06-19 | 2003-01-10 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置 |
| JP2007279825A (ja) * | 2006-04-03 | 2007-10-25 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| US8009926B2 (en) | 2006-04-03 | 2011-08-30 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method, and medium storing program |
| JP2008078792A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Canon Electronics Inc | 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにプログラム |
| JP2008076445A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Ricoh Co Ltd | 投影型表示装置、投影型表示方法、該方法を実行させるプログラム及び該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2013090232A (ja) * | 2011-10-20 | 2013-05-13 | Canon Inc | ハーフトーン処理装置、ハーフトーン処理方法及びプログラム |
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