JPH10334241A - 画像属性判別方法および画像属性判別回路 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 簡単な方法で高精度な画像属性判別を行うた
めの画像属性判別方法および画像属性判別回路を提供す
ることを目的とする。 【解決手段】 画像入力信号ｖｉの輪郭を抽出して画像
輪郭信号ｖｃを生成する輪郭抽出ステップと、画像輪郭
信号の示す画像輪郭に基づいて画像属性の判別を行う画
像属性判別ステップとを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、イメージスキャナ
やデジタル複写機等で必要な文字、銀塩写真（以下単に
「写真」という）、印刷網点画（以下単に「網点画」と
いう）の画像属性を判別するための画像属性判別方法お
よび画像属性判別回路に関する。

【０００２】

【従来の技術】イメージスキャナやデジタル複写機等に
おいて、１つのページの原稿内に文字、写真、網点画と
いったような画像属性が互いに異なる画像領域が混在し
た場合、一様な処理で画像データの信号処理を行っても
好ましい読取り画像やコピーが得られない。この原因
は、文字領域においては強い鮮鋭度を回復する処理が必
要であるのに対し、写真領域においては文字領域ほど強
い鮮鋭度を回復する処理は必要とせず、また網点画領域
においては鮮鋭度を回復する処理を施すとモアレとよば
れる干渉縞が発生して画質劣化を引き起こす、というこ
とにある。

【０００３】これを改善するために、文字、写真、網点
画の画像属性を事前に判別して、それぞれの画像属性に
応じた適応処理を施す方法が一般的である。画像属性を
判別する方法として従来、画像を所定サイズのブロック
に分割し、ブロック内の画素を平均値などをしきい値と
して２値化した２値画像からブロックの画像属性を判別
する画像属性判別方法が知られている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像属性判別方法では、簡単な方法ではあるが、ブ
ロック内の画素を単純に２値化しただけなので、画像の
もつパターンを十分に検出できず、画像属性判別の精度
が不十分であった。

【０００５】この画像属性判別方法および画像属性判別
回路では、画像属性判別が高精度であることが要求され
ている。

【０００６】本発明は、簡単な方法で高精度な画像属性
判別を行うための画像属性判別方法および簡単な方法で
高精度な画像属性判別が可能な画像属性判別回路を提供
することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明の画像属性判別方法は、画像入力信号の輪郭を
抽出して画像輪郭信号を生成する輪郭抽出ステップと、
画像輪郭信号の示す画像輪郭に基づいて画像属性の判別
を行う画像属性判別ステップとを有する構成を備えてい
る。

【０００８】これにより、簡単な方法で高精度な画像属
性判別を行うための画像属性判別方法が得られる。

【０００９】この課題を解決するための本発明の画像属
性判別回路は、画像入力信号の輪郭を抽出して画像輪郭
信号を生成する輪郭抽出手段と、画像輪郭信号の示す画
像輪郭に基づいて画像属性の判別を行う画像属性判別手
段とを有する構成を備えている。

【００１０】これにより、簡単な方法で高精度な画像属
性判別が可能な画像属性判別方法が得られる。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、画像入力信号の輪郭を抽出して画像輪郭信号を生成
する輪郭抽出ステップと、画像輪郭信号の示す画像輪郭
に基づいて画像属性の判別を行う画像属性判別ステップ
とを有することとしたものであり、画像属性の判別が画
像輪郭に基づいて行われるという作用を有する。

【００１２】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
の発明において、画像属性判別ステップは、画像輪郭信
号の示す２値の画像輪郭に基づいて画像属性の判別を行
うこととしたものであり、２値の画像輪郭に基づくとい
う簡便な方法で画像属性の判別が行われるという作用を
有する。

【００１３】請求項３に記載の発明は、請求項１又は２
に記載の発明において、画像属性判別ステップは、画像
輪郭信号の示す画像輪郭のパターンと予め用意された輪
郭パターンとのパターンマッチングに基づいて画像属性
の判別を行うこととしたものであり、予め用意された輪
郭パターンを高精細なものにすることにより極めて高精
度な画像属性の判別が行われるという作用を有する。

【００１４】請求項４に記載の発明は、画像入力信号の
輪郭を抽出して画像輪郭信号を生成する輪郭抽出手段
と、画像輪郭信号の示す画像輪郭に基づいて画像属性の
判別を行う画像属性判別手段とを有することとしたもの
であり、画像属性の判別が画像輪郭に基づいて行われる
という作用を有する。

【００１５】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図８を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は一般的なデジタル複写機を示す
構成図である。図１において、１はイメージセンサ等を
備え、原稿走査により、その原稿に描かれた画像を読み
取ってデジタル画像信号として出力するスキャナ部、２
はスキャナ部１で読み取ったデジタル画像信号の画像属
性を判別して画像属性に応じた適応処理を施し、画像出
力用データを作成する画像処理部、３は画像処理部２で
作成した画像出力用データから電子写真等の記録プロセ
スによりハードコピー画像を出力するプリンタ部であ
る。

【００１６】図２は図１の画像処理部２を示すブロック
図である。図２において、４は本発明の実施の形態１に
よる画像属性判別方法が適用される画像属性判別回路、
５は文字、写真、網点画の画像属性に応じたフィルタ処
理を行う適応フィルタ処理回路、６は文字、写真、網点
画の画像属性に応じた階調処理を行う適応階調処理回路
である。画像属性判別回路４は文字、写真、網点画の画
像属性を判別し、画像属性判別信号ｖｄを出力する。適
応フィルタ処理回路５は、画像属性判別信号ｖｄに応じ
て、文字領域では鮮鋭度を上げて見やすくするために強
いハイパスフィルタ処理を、写真領域では光学系等によ
るコントラストの低下を回復する弱いハイパスフィルタ
処理を、網点画領域ではモアレを防止するためにローパ
スフィルタ処理を施す。また、適応階調処理回路６は、
画像判別信号ｖｄに応じて、文字領域では見やすくする
ために高γの階調処理を施し、写真領域と網点画領域で
は階調の忠実再現のためにγ＝１の階調処理を施す。

【００１７】図３は図２の画像属性判別回路４における
機能実現手段を示す機能ブロック図である。図３におい
て、７は画像入力信号ｖｉから画像の輪郭を抽出して画
像輪郭信号ｖｃを出力する輪郭抽出手段、８は画像輪郭
信号ｖｃから文字、写真、網点画の画像属性を判別し、
画像属性判別信号ｖｄを出力する画像属性判別手段、９
はウインドウ、１０は画像属性判別テーブルである。

【００１８】図４（ａ）は輪郭抽出手段７に入力される
画像入力信号ｖｉのウインドウ９内信号を示すデータ
図、図４（ｂ）は輪郭抽出手段７から出力される画像輪
郭信号ｖｃを示すデータ図である。図４に示すように、
画像入力信号ｖｉから５画素×５画素のウインドウ９を
設定し、ウインドウ９内の画素に対して以下に述べる演
算処理を施して図４（ｂ）に示すような輪郭パラメータ
とする。

【００１９】画像の輪郭は、隣接する画素との画素レベ
ルの差が大きいエッジ部を抽出することにより得られ
る。輪郭パラメータを求めるために、ウインドウ９内の
画素をＸｉｊ（ｉ＝１，……，５；ｊ＝１，……，５）
として、ウインドウ９内の互いに横方向と縦方向に隣接
する画素の差の絶対値の和としての輪郭パラメータＳｉ
ｊ（ｉ＝１，……，４；ｊ＝１，……，４）を次式
（１）により求める。

【００２０】 Ｓｉｊ＝｜Ｘｉｊ−Ｘｉ＋１ｊ｜＋｜Ｘｉｊ−Ｘｉｊ＋１｜……（１） この輪郭パラメータＳｉｊがしきい値Ｔ（例えば６０）
を越えた場合に輪郭画素Ｅｉｊを「１」とし、越えない
場合にはＥｉｊを「０」とする。この輪郭画素Ｅｉｊは
図４（ｂ）に示すようにウインドウ９内で４画素×４画
素が形成され、画像輪郭信号ｖｃとして画像属性判別手
段８に出力される。

【００２１】図５（ａ）は画像入力信号ｖｉの一例を示
すデータ図、図５（ｂ）は図５（ａ）の画像入力信号ｖ
ｉに対する画像輪郭信号ｖｃ（つまり輪郭パラメータ）
を示すデータ図である。画像属性判別手段８の画像属性
判別テーブル１０は輪郭抽出手段７からの画像輪郭信号
ｖｃを入力し、予め定められた輪郭パターンによるパタ
ーンマッチングに基づいて画像判別結果を示す画像属性
判別信号ｖｄを出力する。画像判別結果は、あらかじめ
文字、写真、網点画それぞれについて輪郭パターンの統
計処理を行い、出現頻度に基づいて輪郭パターンを設定
しておくことにより得られる。輪郭パターンを統計処理
することにより更に高精細な画像属性の判別が可能にな
る。図９（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は文字、写真、網点画
について統計処理した輪郭パターンの例を示すデータ図
である。

【００２２】次に、文字、写真、網点画の画像データが
どのように処理されて画像属性判別されるかを具体的に
示す。

【００２３】図６（ａ）、（ｂ）は写真における画像入
力信号ｖｉ、画像輪郭信号ｖｃを示すデータ図である。
図６（ａ）に示すようなウインドウ９内の５画素×５画
素から図６（ｂ）に示すような画像輪郭信号ｖｃが生成
される。４画素×４画素の画像輪郭信号ｖｃはすべて
「０」で輪郭が無いので、写真であると画像属性が判別
される。

【００２４】図７（ａ）、（ｂ）は文字における画像入
力信号ｖｉ、画像輪郭信号ｖｃを示すデータ図である。
図７（ａ）に示すようなウインドウ９内の５画素×５画
素から図７（ｂ）に示すような画像輪郭信号ｖｃが生成
される。図７（ａ）のウインドウ９内の５画素×５画素
は左右の両端の画素レベルが低くなっている。このよう
なブロック画素から図７（ｂ）に示すような左右の両端
に輪郭画素をもつ画像輪郭信号ｖｃが生成され、文字で
あると画像属性が判別される。

【００２５】図８（ａ）、（ｂ）は網点画における画像
入力信号ｖｉ、画像輪郭信号ｖｃを示すデータ図であ
る。図８（ａ）に示すようなウインドウ９内の５画素×
５画素から図８（ｂ）に示すような画像輪郭信号ｖｃが
生成される。図８（ａ）のウインドウ９内の５画素×５
画素としてレベルが低い画素が分散して存在している。

【００２６】このようなブロック画素から図８（ｂ）に
示すようなかなりの数の輪郭画素をもつ画像輪郭信号ｖ
ｃが生成され、網点画であると画像属性が判別される。

【００２７】なお、図３の画像属性判別回路はハードウ
ェア的構成で示したが、図３の各手段７、８、ウインド
ウ９、画像属性判別テーブル１０をソフトウェアで構成
するようにしてもよい。また、画像属性判別をウインド
ウ９の中心画素ごとに行った場合を示したが、さらに画
像ブロック単位で画像属性判別を行うことにより更に正
確な判別を行うことが可能になる。

【００２８】以上のように本実施の形態によれば、画像
入力信号ｖｉの輪郭を抽出して画像輪郭信号ｖｃを生成
し、画像輪郭信号ｖｃの示す画像輪郭に基づいて画像属
性の判別を行うようにすることにより、画像属性の判別
を画像輪郭に基づいて行うことができるので、ブロック
内の画素を単純に２値化する場合よりも遙かに高精度の
判別を行うことができる。また、画像輪郭信号ｖｃの示
す画像輪郭のパターンと予め用意された輪郭パターンと
のパターンマッチングに基づいて画像属性の判別を行う
ようにすることにより、更に高精度の画像属性の判別が
可能になる。

【００２９】

【発明の効果】以上のように本発明の画像属性判別方法
によれば、画像属性の判別を画像輪郭に基づいて行うこ
とができるので、ブロック内の画素を単純に２値化する
場合よりも遙かに高精度の判別を行うことができるとい
う有利な効果が得られる。

【００３０】また、画像輪郭信号の示す２値の画像輪郭
に基づいて画像属性の判別を行うことにより、簡便な方
法で画像属性の判別を行うことができるという有利な効
果が得られる。

【００３１】さらに、画像輪郭信号の示す画像輪郭のパ
ターンと予め用意された輪郭パターンとのパターンマッ
チングに基づいて画像属性の判別を行うことにより、予
め用意された輪郭パターンを統計処理により高精細なも
のにして、極めて高精度な画像属性の判別を行うことが
できるという有利な効果が得られる。

【００３２】さらに、画像入力信号の輪郭を抽出して画
像輪郭信号を生成する輪郭抽出手段と、画像輪郭信号の
示す画像輪郭に基づいて画像属性の判別を行う画像属性
判別手段とを有することにより、画像属性の判別を画像
輪郭に基づいて行うことができるので、ブロック内の画
素を単純に２値化する場合よりも遙かに高精度の判別を
行うことができるという有利な効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】一般的なデジタル複写機を示す構成図

【図２】図１の画像処理部を示すブロック図

【図３】図２の画像属性判別回路における機能実現手段
を示す機能ブロック図

【図４】（ａ）輪郭抽出手段に入力される画像入力信号
のウインドウ内信号を示すデータ図 （ｂ）輪郭抽出手段から出力される画像輪郭信号を示す
データ図

【図５】（ａ）画像入力信号の一例を示すデータ図 （ｂ）（ａ）の画像入力信号に対する画像輪郭信号を示
すデータ図

【図６】（ａ）写真における画像入力信号を示すデータ
図 （ｂ）写真における画像輪郭信号を示すデータ図

【図７】（ａ）文字における画像入力信号を示すデータ
図 （ｂ）文字における画像輪郭信号を示すデータ図

【図８】（ａ）網点画における画像入力信号を示すデー
タ図 （ｂ）網点画における画像輪郭信号を示すデータ図

【図９】（ａ）文字について統計処理した輪郭パターン
の例を示すデータ図 （ｂ）写真について統計処理した輪郭パターンの例を示
すデータ図 （ｃ）網点画について統計処理した輪郭パターンの例を
示すデータ図

【符号の説明】

１ スキャナ部 ２ 画像処理部 ３ プリンタ部 ４ 画像属性判別回路 ５ 適応フィルタ処理回路 ６ 適応階調処理回路 ７ 輪郭抽出手段 ８ 画像属性判別手段 ９ ウインドウ １０ 画像属性判別テーブル

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像入力信号の輪郭を抽出して画像輪郭信
   号を生成する輪郭抽出ステップと、前記画像輪郭信号の
   示す画像輪郭に基づいて画像属性の判別を行う画像属性
   判別ステップとを有することを特徴とする画像属性判別
   方法。
2. 【請求項２】前記画像属性判別ステップは、前記画像輪
   郭信号の示す２値の画像輪郭に基づいて画像属性の判別
   を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像属性判別
   方法。
3. 【請求項３】前記画像属性判別ステップは、前記画像輪
   郭信号の示す画像輪郭のパターンと予め用意された輪郭
   パターンとのパターンマッチングに基づいて画像属性の
   判別を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の画
   像属性判別方法。
4. 【請求項４】画像入力信号の輪郭を抽出して画像輪郭信
   号を生成する輪郭抽出手段と、前記画像輪郭信号の示す
   画像輪郭に基づいて画像属性の判別を行う画像属性判別
   手段とを有することを特徴とする画像属性判別回路。