JPH1084475A

JPH1084475A - 画像領域判別方法および画像処理装置

Info

Publication number: JPH1084475A
Application number: JP8238205A
Authority: JP
Inventors: Setsuya Kobayashi; 節也小林
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1996-09-09
Filing date: 1996-09-09
Publication date: 1998-03-31
Also published as: EP0828375B1; DE69728724T2; EP0828375A2; DE69728724D1; US6052484A; EP0828375A3

Abstract

(57)【要約】【課題】読取画像における各注目画素が、文字領域、
写真領域、網点領域の何れの領域に属しているかによっ
て、適切なフィルタ処理が行えるように、領域の種類を
判別する。【解決手段】領域の種類を判別すべく判別回路５に入
力される特徴量Ｘとして、繁雑度抽出回路３によって得
られる、特定領域内の主走査方向に隣接する画素間の濃
度レベル差の絶対値の総和と、副走査方向に隣接する画
素間の濃度レベル差の絶対値の総和との内、何れか小さ
い方の値である繁雑度ｂと、比較差分回路４によって得
られる、上記特定領域内の全画素中の濃度レベルの最大
値と最小値との比較差分値ｃを用いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル複写機
やスキャナなどにおいて、読み込んだ画像の信号に応じ
た適切な処理を選択させることにより、読み込んだ画像
を正しく再現するために、正確に画像領域を判定する画
像領域判別方法および上記方法を用いた画像処理装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、ディジタル複写機や、スキャ
ナなどにおいては、原稿をＣＣＤ等で読み取って得られ
た画像データ信号に対して、画質を向上させるための画
像処理が施されるようになっている。例えば読み取った
画像情報から特徴を抽出して、領域判別を行い、その結
果により高品質な画像処理を行う方法がある。例えば、
特開平４一１８８９４８号公報の「画像処理装置」で
は、特定領域内での全ての画素の濃度レベルの平均値を
閾値として、画素の濃度レベルの平均分散値と上記閾値
との差が大きい場合には、該特定領域を文字画像領域と
判定し、小さい場合には、該特定領域を中間調画像領域
と判定し、その判定結果に基づいて画像処理を行うよう
にしている。また、特開平４−２７０５６１号公報の
「画像処理装置」では、特定領域内の各画素の濃度レベ
ルに対して、大小２つの閾値ＴＨｂ、ＴＨｃを設定し、
濃度レベルがＴＨｂよりも大きく、また、ＴＨｃよりも
小さい部分を文字画像領域、濃度レベルがＴＨｂとＴＨ
ｃの間の範囲の部分を中間調領域と判定している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の構成では、特定領域内の画像データ信号によって、
特定領域全体における領域の種類を識別しているので、
特定領域の取り方によっては誤判定を生じやすく、ま
た、濃度レベルの平均値と平均分散の差や、予め設定さ
れた閾値のみをそれぞれ特徴量として用い、個々の画素
の濃度レベルとの大小を比較する上記従来例の構成で
は、画像領域の特徴を十分に識別できないので、領域の
種類の判別精度が低下してしまうという問題点があっ
た。

【０００４】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、その目的は、領域の種類の判別精度を
向上可能な画像領域判定方法と、判定された領域の種類
に基づいて適切な画像処理を行わせることにより、高画
質の画像読み取りが行える画像処理装置を提供すること
にある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る画
像領域判別方法は、上記の課題を解決するために、原稿
を走査して得られる多値画像データから、画像上におけ
る各画素が属している領域の特性を判別する画像領域判
別方法において、判別を行おうとする注目画素と、該注
目画素の周囲に位置する複数の近傍画素とを含む特定領
域内の全画像データに基づいて、注目画素が属している
領域の特性を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて
上記注目画素の領域判別を行うことを特徴としている。
上記構成により、領域の種類を判定しようとする個々の
注目画素に対して、注目画素を囲む近傍画素の画像デー
タをも利用して、該注目画素の属する領域の種類を判別
するので、判別の精度を向上させることができる。

【０００６】請求項２の発明に係る画像領域判別方法
は、上記の課題を解決するために、請求項１に記載の画
像領域判別方法において、領域判別を行おうとする注目
画素の前に領域判別がなされた近傍画素の判別結果と、
注目画素が属している領域の特性を示す特徴量とに基づ
いて上記注目画素の領域判別を行うことを特徴としてい
る。実際に、特定領域の大きさにも依存するが、隣接す
る画素ごとに領域の種類が変化する場合は少なく、例え
ば、注目画素がノイズやゴミなどにより、特徴量のみで
は、注目画素が本来の画像の領域の種類と異なる領域の
種類として判別されてしまうような場合があるが、上記
構成により、該注目画素の判別前に判別された近傍画素
の判別結果を利用して、注目画素の判別結果が正しいか
どうかの可能性が判断できるので、より精度高い領域の
種類の判別が行えるようになる。

【０００７】請求項３の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、原稿を走査して得られる多
値画像データから、画像上における各画素が属している
領域の特性を判別し、特性に応じたフィルタ処理を行わ
せる画像処理装置において、判別を行おうとする注目画
素と、該注目画素の周囲に位置する複数の近傍画素とを
含む特定領域内の全画像データに基づいて、注目画素が
属している領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
該特徴量に基づいて上記注目画素の領域判別情報を出力
する領域判別手段と、該領域判別情報に基づいて、複数
設定されたフィルタの中から、上記領域判別情報に応じ
て設定されたフィルタを選択してフィルタ処理を行なう
フィルタ処理手段を備えることを特徴としている。上記
構成により、読み取った原稿から得られる多値画像デー
タにおいて、注目画素がどの領域の種類に属するかを、
注目画素を含む上記特定領域の全データに基づいて判別
するとともに、フィルタ処理手段では、判別された領域
の種類に応じて設定されたフィルタ処理を行わせるよう
にしているので、画像に応じた最適な画像処理が可能と
なり、読み込まれる画像の画質を向上させることができ
る。

【０００８】請求項４の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、請求項３に記載の画像処理
装置の構成に加えて、上記特徴量抽出手段が、特定領域
内の主走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対
値の総和と、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル
差の絶対値の総和との内、何れか小さい方の値を繁雑度
として出力する繁雑度抽出手段と、上記特定領域内の全
画素中の濃度レベルの最大値と最小値との比較差分値を
出力する比較差分手段とを備え、特徴量として繁雑度と
比較差分値を出力することを特徴としている。上記構成
のように、隣接する画素の濃度レベルの変化の度合いを
意味する繁雑度と、特定領域全体の濃度レベルの最大値
である比較差分値という２つの特徴量によって、特定領
域における注目画素の領域の判別を行うことにより、読
み取った画像が属する領域の種類の判別精度を向上させ
ることができる。

【０００９】請求項５の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、請求項４に記載の画像処理
装置において、上記繁雑度抽出手段が、特定領域内の主
走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総
和と、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶
対値の総和との和を繁雑度として出力することを特徴と
している。上記構成のように、隣接する画素の濃度レベ
ルの変化の度合いを表す繁雑度として、特定領域内の主
走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総
和と、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶
対値の総和との和を用いており、繁雑度には、主走査方
向および副走査方向に隣接する画素間の関係が反映され
ることになるから、読み取った画像が属する領域の種類
の特徴をより明確にすることができ、判別精度をさらに
向上させることができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】

〔実施の形態１〕本発明の実施の一形態について、図１
ないし図１０に基づいて説明すれば以下の通りである。
本実施の形態の画像処理装置１には、図１に示すよう
に、入力された特定領域の画像データ信号ａ_Sをパラレ
ル化するためのラインメモリ２…と、パラレル化された
画像データ信号ａ_Pに基づいて後述する繁雑度ｂと比較
差分値ｃとをそれぞれ抽出する繁雑度抽出回路３および
比較差分回路４と、得られた繁雑度ｂおよび比較差分値
ｃとに基づいて、特定領域が属する領域の種類を判別す
る判別回路５と、領域の種類の判別結果ｄに基づいて、
複数用意されたフィルタリングモードｅの中から１つを
選択するモード選択回路６と、前記特定領域の画像に対
して選択されたフィルタリングモードｅに基づく係数マ
ップによるフィルタ処理を行うフィルタ処理回路７を備
えている。

【００１１】なお、以下では、図２（ａ）に示すよう
に、読取領域αに対して、特定領域βが、フィルタ処理
を行おうとする注目画素γとその近傍の２４個の画素か
らなる５×５の領域である場合を例として示す。また、
図２（ｂ）に示すように、各画素の濃度レベルを関数ｒ
で表すことにする。ただし、近傍画素との位置関係にお
いて注目画素γの濃度レベルを表すときには、注目画素
γの読取領域α上における座標位置をｉ、ｊとして、関
数r(i,j)と記す。そして、図１で画像処理装置１に入力
される画像データ信号ａ_Sは、例えば、ＣＣＤセンサ等
から得られる８ビットのシリアルデータ信号である。

【００１２】続けて、上記画像処理装置１における繁雑
度抽出回路３、比較差分回路４、判別回路５について簡
単に説明する。上記繁雑度抽出回路３には、図３に示す
ように、前記特定領域βにおける５ラインの画素データ
信号ａ_Pを一時的にラッチして、各画素の濃度レベルｒ
を出力するするフリップフロップ３ａと、ライン方向
（主走査方向）に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対
値ｇおよびラインと直行する方向（副走査方向）に隣接
する画素間の絶対値ｈを算出する差分絶対値算出回路３
ｂと、前記絶対値ｇを加算して加算結果ｐを出力する順
次加算回路３ｃと、前記絶対値ｈを加算して加算結果ｑ
を出力する順次加算回路３ｄと、順次加算回路３ｃ、３
ｄにおける加算結果ｐ、ｑを比較する比較回路３ｅが設
けられており、ラインメモリ２…から入力される画像デ
ータ信号ａ_pは、最終的に加算結果ｐ、ｑの何れか小さ
い方が１４ビットの繁雑度ｂとして出力されることにな
る。

【００１３】また、上記比較差分回路４には、図４に示
すように、前記特定領域βにおける入力された画像デー
タ信号ａ_pを一時的にラッチし、各画素の濃度レベルｒ
を出力するフリップフロップ４ａと、各画素の濃度レベ
ルｒを互いに比較して、特定領域β内の濃度レベルの最
大値ｓと最小値ｔとを出力する比較回路４ｂと、最大値
ｓと最小値ｔとの差を算出する差分回路４ｃが設けられ
ており、ラインメモリ２…から入力される画像データ信
号ａ_pから、最終的に、特定領域β内の２５個の画素の
濃度レベルｒにおける最大値ｓと最小値ｔとの差が８ビ
ットの比較差分値ｃとして出力されることになる。

【００１４】ここで、繁雑度ｂと比較差分値ｃとについ
て説明しておく。上記において、注目画素γは、該注目
画素γが属する領域に応じて特定領域β中の近傍画素と
の間に異なる関係を有しており、これを、注目画素γが
属する領域を判定するための特徴を示すという意味で特
徴量Ｘと称し、本実施の形態では、特徴量Ｘとして上記
繁雑度ｂと比較差分値ｃとを定義しているが、上記した
ように、数値的に言えば、繁雑度ｂは、特定領域β内に
おいて主走査方向に隣接する画素間の濃度レベルの差分
の絶対値の総和と、副走査方向に隣接する画素間の濃度
レベルの差分の絶対値の総和とをそれぞれ求めて、何れ
か小なる方の値であり、また、比較差分値ｃは、特定領
域β内における全ての画素の濃度レベルの最大値と最小
値との差分である。

【００１５】上記の特徴量Ｘを、領域の種類の判別に適
用するとした場合、例えば、文字領域（文字だけの領
域）であれば、文字の外縁部と背景との境界において、
通常、濃度レベルの差が大きいので、特定領域β内にお
ける濃度レベルの最大値と最小値との差分、すなわち比
較差分値ｃは大きくなると同時に、文字の色は同じ濃度
レベルの連続であることが多いため、繁雑度ｂは小さく
なる傾向にある。一方、写真領域であれば、５×５画素
という特定領域βにおいて、隣接する画素間の濃度レベ
ルは連続的に変化することが多いため、隣接する画素間
の差分が小さくなると同時に、特定領域内の各画素の濃
度レベルの最大値と最小値との差分も小さくなる傾向に
ある。もちろん、ここで言う写真領域は自然画的なもの
を意味しており、写真であっても、文字等が表示され
て、上記文字領域と判定される領域も存在する。

【００１６】また、網点領域は、少ない色数で中間調を
表現する手法であり写真領域の一種とも言えるが、形式
的な違いは、個々の網点の大きさが、特定領域βの各画
素に対して十分に小さくない場合といえ、網点のピッチ
と、画素のピッチとの関係によって、隣接する画素間の
濃度レベルが規則的に変化することなどもあるため、比
較差分値ｃが大きくなると同時に、上記の網点の領域が
全体的に分布するため、繁雑度ｂも大きくなる傾向にあ
る。逆に、網点領域であっても、個々の網点の大きさ
が、特定領域βの各画素に対して十分に小さい場合に
は、写真領域とみなしても構わないと言える。以上のよ
うに、特定領域βにおける画像の特徴を示す領域の種類
は、本実施の形態で定義した繁雑度ｂと比較差分値ｃと
によって表すことができる。

【００１７】なお、上記では、特定領域β内において主
走査方向に隣接する画素間の濃度レベルの差分の絶対値
の総和ｐと、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル
の差分の絶対値の総和ｑとのいずれか小さいほうを繁雑
度ｂとして使用したが、図３に示す比較回路３ｅを加算
回路（加算手段）に置き換え、総和ｐと総和ｑとの加算
値を繁雑度ｂとして使用してもよい。総和ｐと総和ｑの
いずれか一方のみを使用する場合に、稀ではあるが、主
走査方向もしくは副走査方向のいずれか一方における隣
接画素間に特徴的な関係を有する画像に対しては、謝っ
た判断がなされる可能性もありうる。そこで、総和ｐと
総和ｑとの加算値を繁雑度ｂとして使用すれば、隣接画
素間の主走査方向および副走査方向の関係の両者を反映
させることができるので、情報の精度が増し、さらなる
判別の精度向上が期待できる。

【００１８】次に、上記判別回路５であるが、判別回路
５は高速ＳＲＡＭにより構成されており、図５に示すよ
うに、１４ビットの繁雑度ｂと８ビットの比較差分値ｃ
とを併せた２２ビット分の入力側アドレス端子Ａ₀〜Ａ
₂₁と、判別結果ｄを出力するための８ビット分の出力側
アドレス端子Ｄ₀ 〜Ｄ₇ とを有している。そして、注目
画素γの特徴量Ｘが、図６に示す繁雑度ｂと比較差分値
ｃとに基づいて作成される領域判定マップのどの部分に
位置するかによって、注目画素γの属する領域の種類が
判別され、判別結果ｄとして出力される。図６では、判
別する領域の種類として、写真領域と、網点領域および
文字領域にそれぞれ３モードと、複数の領域が混合して
おり判定不能な混合領域の計８通りの領域の種類に分類
されているので、判別結果ｄは３ビット分の出力側アド
レス端子Ｄ₀〜Ｄ₂のみを使用している。

【００１９】上記構成に基づき、注目画素γに適用する
フィルタリングモードｅを求める迄の画像データ信号の
処理過程について説明する。まず、画像処理装置１にお
いて、直列に４個配置されたラインメモリ２の各出力側
から取り出される信号によって、ラインメモリ２…に入
力される画像データ信号ａ_Sは、前記５×５画素の特定
領域βにおける５ライン分をシステムクロックに同期さ
せたパラレルの画像データ信号ａ_Pに変換されて出力さ
れる。出力された５ライン・８ビットの画像データ信号
ａ_Pは、繁雑度抽出回路３および比較差分回路４に入力
され、前記特定領域βにおける繁雑度ｂと比較差分値ｃ
とが抽出される。

【００２０】判別回路５には、上記繁雑度ｂと比較差分
値ｃとが特徴量Ｘとして入力され、該特徴量Ｘに基づい
て、特定領域β内の注目画素γが領域判別マップ上の文
字領域、網点領域、写真領域の内の何れの領域の種類に
属するかの判別結果ｄを出力する。そして、モード選択
回路６においては、上記判別結果ｄ、すなわち、求めら
れた注目画素γの属する領域の種類に応じて、フィルタ
リングモードｅが選択され、フィルタ処理回路７に入力
される。上記フィルタ処理回路７では、選択されたフィ
ルタリングモードｅに従ってフィルタ処理の種類が選択
され、特定領域βに係る画像データ信号ａ_pに対して選
択されたフィルタ処理が行われた後、注目画素γの濃度
レベルｆが得られることになる。

【００２１】次に、このフィルタ処理の概要とフィルタ
処理回路７の詳細について説明する。上記で用いられる
フィルタは、５×５画素の特定領域βに対して、図７に
示すように一１６〜＋１６の範囲で設定可能とされた係
数Ｋ₁〜Ｋ₆ が配置され、モードに応じて、図８に示す
各係数Ｋ₁〜Ｋ₆の組み合わせが設定されている。

【００２２】例えば、ある特定領域における特徴量Ｘの
組み合わせが繁雑度ｂ＝５６０、比較差分値ｃ＝６４で
あれば、図６の領域判定マップにおいて参照符Ｐ₁で示
される位置になる。したがって、該特定領域の注目画素
における領域の種類は網点３と判別することができ、図
８から網点３に応じた係数Ｋn の組み合わせが選択さ
れ、図９（ａ）に示す係数マップによるフィルタ処理が
行われることになる。また、ｂ＝２４０、ｃ＝１００
（図６の参照符Ｐ₂）であれば、該注目画素における領
域の種類が文字２と判別でき、図９（ｂ）に示す係数マ
ップが得られ、さらに、ｂ＝８０、ｃ＝１２（図６の参
照符Ｐ₃）であれば、該注目画素における領域の種類が
写真と判別でき、図９（ｃ）に示す係数マップが得られ
ることになる。

【００２３】上記の各係数Ｋn の組み合わせは、基本的
に文字領域の場合には強調処理が行われ、網点領域の場
合には平滑処理が行われるように設定されている。ま
た、写真領域や、網点領域と文字領域の境界の混合領域
では、補正をしない方向でフィルタ処理が行われるよう
に設定されている。

【００２４】ここで、フィルタ処理回路７の構成と動作
について説明する。図１０に示すように、フィルタ処理
回路７には、画素データ信号ａ_Pを一時的にラッチし
て、濃度レベルｒを出力するフリップフロップ７ａと、
特定領域β内において、後述の各係数Ｋn 毎に、対応す
る各画素の濃度レベルｒを加算した加算結果Ｋn"を出力
する加算回路７ｂと、加算結果Ｋn"と係数Ｋn との乗算
を行う乗算回路７ｃと、乗算結果Ｋn'を計算し易くする
ためにシフトするシフタ回路７ｄを介して、各乗算結果
Ｋn'を加算して、総和ｆを出力する総加算回路７ｅとが
設けられている。そして、まず、加算回路７ｂにて、係
数マップ（図７）と特定領域β内の画素データに基づい
て、係数Ｋn 毎の各画素位置に対応する濃度レベルｒの
加算結果Ｋn"を算出する。すなわち、上記加算結果Ｋn"
は、図２および図７から、それぞれ次式で示されること
がわかる。

【００２５】Ｋ1"＝r(i,j) Ｋ2"＝r(i,j-1)+ r(i-1,j)+ r(i+1,j)+ r(i,j+1) Ｋ3"＝r(i-1,j-1)+ r(i+1,j-1)+ r(i-1,j+1)+ r(i+1,j+
1) Ｋ4"＝r(i,j-2)+ r(i-2,j)+ r(i+2,j)+ r(i,j+2) Ｋ5"＝r(i-1,j-2)+ r(i+1,j-2)+ r(i-2,j-1)+ r(i+2,j-
1)+ r(i-2,j+1)+ r(i+2,j+1)+ r(i-1,j+2)+ r(i+1,j+2) Ｋ6"＝r(i-2,j-2)+ r(i+2,j-2)+ r(i-2,j+2)+ r(i+2,j+
2) そして、乗算回路７ｃでは、乗算結果Ｋn'が求められ
る。上記乗算結果Ｋn'は次式で示される。Ｋn'＝Ｋn ×Ｋn" （ただし、n=１〜６）上記乗算結果Ｋn'の整数での計算を可能とするため、シ
フタ回路７ｄによって各係数Ｋn 毎の解をシフト量に応
じてシフトさせ（最大１／１２８・７ビット右シフ
ト）、総加算回路７ｅにて総和ｆを算出して出力する。ｆ＝Ｋ1'＋Ｋ2'＋Ｋ3'＋Ｋ4'＋Ｋ5'＋Ｋ6' 上記、総和ｆが特定領域β内の各画素の濃度レベルｒ
と、特定領域βの属する領域の種類に基づいて得られた
注目画素γにおけるフィルタ処理後の濃度レベルを示し
ている。

【００２６】以上のように、本実施の形態の画像処理装
置１においては、注目画素γに対して適切なフィルタ処
理を行わせるために、注目画素γを含む特定領域β内の
各画素の濃度レベルｒに対して、上記した繁雑度ｂと比
較差分値ｃという特徴量を算出し、該注目画素γが写
真、文字あるいは網点等の何れの領域に属しているかを
判別しており、また、判別された領域の種類に対して、
個別に用意したフィルタを用いてフィルタ処理を行わせ
ることによって、読み込んだ画像に含まれる領域の種類
に影響されることなく、読み込み画像における良好な画
質を維持することが可能となる。

【００２７】〔実施の形態２〕本発明の実施の他の形態
について図１１に基づいて説明すれば、以下の通りであ
る。なお、説明の便宜上、前記の実施の形態１の図面に
示した構成と同一の機能を有する構成には、同一の符号
を付記し、その説明を省略する。

【００２８】本実施の形態に係る画像処理装置１は、図
１１に示すように、繁雑度抽出回路３および比較差分回
路４と、判別回路５との間に変換部８が設けられてお
り、特定領域βにおける前記特徴量Ｘが変換部８におい
て、ビット数が削減された特徴量Ｘ′として変換された
後に判別回路５へ入力されている点で前記実施の形態１
と異なっている。上記特徴量Ｘが、繁雑度ｂと比較差分
値ｃとにより構成されていることは、前記した通りであ
るが、繁雑度ｂを１４ビットで表現した場合、ある程度
以上の大きな値になると、比較差分値ｃの値によらず、
網点の領域と判定できる領域がある一方、下位ビットに
おける多少の差は、判定にあまり影響を与えないので、
上位および下位ビットを省いた特徴量Ｘ′としても、特
徴量Ｘにおける情報量をあまり損なうことなく、データ
の縮小が可能となる。

【００２９】例えば、実施の形態１において、図６に示
されたＰ₁、Ｐ₂、Ｐ₃の各位置における特徴量Ｘをビ
ット表示、すなわち２進数で表した場合、次表のように
なる。

【００３０】

【表１】

【００３１】上記の各ビット表示において、繁雑度ｂの
１〜３ビット目および１１〜１４ビット目は、いずれも
０であるから、情報を有していないと見なせる。また、
また比較差分値ｃの１、２、８ビット目も、いずれも０
であるから、同様に情報を有していないと見なせる。し
たがって、繁雑度ｂを４〜１０ビット目までとし、比較
差分値ｃを３〜７ビット目までとしても、情報量として
は失われていないと考えることができる。上記におい
て、例えば、図６のＰ₁において繁雑度ｂが５６１であ
った場合を考えると、この繁雑度をビットで現せば（０
００１００１１０００１）であり、４ビット目から１０
ビット目までを抽出すると、繁雑度ｂが５６０の場合と
同じになってしまうが、繁雑度ｂが１だけ減ったとして
も、Ｐ₁が網点３の領域にあることにかわりはなく、実
質的に判定の大勢に影響を与えることはほとんどない。

【００３２】上記の結果、ほとんど領域情報を損なうこ
となく、本来２２ビットであった特徴量Ｘを１２ビット
に削減した特徴量Ｘ′とすることができ、また、その結
果、判別回路５のメモリ容量を削減できるので、低コス
ト化および、データ処理量の低減による高速化が可能と
なる。

【００３３】〔実施の形態３〕本発明の他の発明の実施
の形態を図１２に基づいて以下に説明する。なお、説明
の便宜上、前記の実施の形態に示した同一の機能を有す
る箇所については、同一の符号を付記し、その説明を省
略する。本実施の形態に係る画像処理装置１は、図１２
に示すように、図１１における画像処理装置１に加え
て、判別回路５で得られた特定領域β内の注目画素γが
文字、網点、写真領域に何れに属するかの判別結果ｄを
１画素分だけ記憶するフリップフロップ９が設けられて
おり、このフリップフロップ９の出力が、特徴量Ｘ′と
ともに判別回路５に入力されている。

【００３４】上記構成においては、直前の画素の判別結
果を考慮して、次の画素の領域判定を行うことができ
る。例えば、直前の画素が写真領域と判定されたのに、
後続する画素が大きく異なる判別結果を得た場合、読取
領域α上のゴミやノイズなどが影響している可能性もあ
る。そこで、直前の画素の判別結果をフィードバックさ
せて領域の種類を判別してやれば、領域の誤識別の発生
率を低減することが可能となり、高精度の領域判別が行
えるようになる。また、図１３に示すように、フリップ
フロップ９と並列にラインメモリ１０を設けて、フィー
ドバックさせる判別結果を、直前の画素だけなく直前の
ライン全体を対象としてやれば、領域の誤識別の発生率
がさらに低減し、より高精度の領域判別が可能となる。

【００３５】

【発明の効果】請求項１の発明に係る画像領域判別方法
は、以上のように、判別を行おうとする注目画素と、該
注目画素の周囲に位置する複数の近傍画素とを含む特定
領域内の全画像データに基づいて、注目画素が属してい
る領域の特性を示す特徴量を抽出し、該特徴量に基づい
て上記注目画素の領域判別を行っている。それゆえ、領
域の種類を判定しようとする個々の注目画素に対して、
注目画素を囲む近傍画素の画像データをも利用して、該
注目画素の属する領域の種類を判別することにより、判
別精度を向上させることができるので、例えば、判別結
果に応じて、適切な画像処理を行わせるようにすること
ができるという効果を奏する。

【００３６】請求項２の発明に係る画像領域判別方法
は、上記の課題を解決するために、請求項１に記載の画
像領域判別方法において、領域判別を行おうとする注目
画素の前に領域判別がなされた近傍画素の判別結果と、
注目画素が属している領域の特性を示す特徴量とに基づ
いて上記注目画素の領域判別を行っている。それゆえ、
実際には、特定領域の大きさにも依存するが、隣接する
画素ごとに領域の種類が変化する場合は少ないので、例
えば、注目画素がノイズやゴミなどにより、特徴量のみ
では、注目画素が本来の画像の領域の種類と異なる領域
の種類として判別されてしまうような場合でも、該注目
画素の近傍画素の判別結果に基づいて、注目画素の判別
結果が正しいかどうかを判断させてやれば、より精度高
い領域の種類の判別が行えるようになるという効果を奏
する。

【００３７】請求項３の発明に係る画像処理装置は、以
上のように、判別を行おうとする注目画素と、該注目画
素の周囲に位置する複数の近傍画素とを含む特定領域内
の全画像データに基づいて、注目画素が属している領域
の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量に基づ
いて上記注目画素の領域判別情報を出力する領域判別手
段と、該領域判別情報に基づいて、複数設定されたフィ
ルタの中から、上記領域判別情報に応じて設定されたフ
ィルタを選択してフィルタ処理を行なうフィルタ処理手
段を備える構成である。それゆえ、読み取った原稿から
得られる多値画像データにおいて、注目画素がどの領域
の種類に属するかを、注目画素を含む上記特定領域の全
データに基づいて判別するとともに、フィルタ処理手段
では、判別された領域の種類に応じて設定されたフィル
タ処理を行わせることにより、画像の状態に応じた最適
な画像処理を行わせることが可能となり、画像処理時の
画質を向上させることができるという効果を奏する。

【００３８】請求項４の発明に係る画像処理装置は、以
上のように、請求項３に記載の画像処理装置において、
上記特徴量抽出手段が、特定領域内の主走査方向に隣接
する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和と、副走査方
向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和との
内、何れか小さい方の値を繁雑度として出力する繁雑度
抽出手段と、上記特定領域内の全画素中の濃度レベルの
最大値と最小値との比較差分値を出力する比較差分手段
とを備え、特徴量として繁雑度と比較差分値を出力する
構成である。それゆえ、請求項３の構成による効果に加
えて、特徴量として、隣接する画素の濃度レベルの変化
の度合いを表す繁雑度と、特定領域全体の濃度レベルの
最大値である比較差分値という２つの特徴量によって、
注目画素の領域の判別を行うことにより、読み取った画
像が属する領域の種類の判別精度をさらに向上させるこ
とができるという効果を奏する。

【００３９】請求項５の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、請求項４に記載の画像処理
装置において、上記繁雑度抽出手段が、特定領域内の主
走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総
和と、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶
対値の総和との和を繁雑度として出力する構成である。
それゆえ、請求項３の構成による効果に加えて、繁雑度
として、隣接する画素の濃度レベルの変化の度合いを表
す繁雑度として、特定領域内の主走査方向に隣接する画
素間の濃度レベル差の絶対値の総和と、副走査方向に隣
接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和との和を用
いており、主走査方向および副走査方向に隣接する画素
間の関係が、判別結果に反映されることになり、判別精
度をさらに向上させることができるという効果を奏す
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の一形態に係る画像処理装置の概
略構成を示すブロック図である。

【図２】読取領域と、特定領域と、注目画素との関係を
示す説明図である。

【図３】図１に示した繁雑度抽出回路の概略構成を示す
ブロック図である。

【図４】図１に示した比較差分回路の概略構成を示すブ
ロック図である。

【図５】図１に示した判別回路の概略構成を示す説明図
である。

【図６】比較差分値と繁雑度によって決まる領域判定マ
ップを示す図である。

【図７】フィルタ処理における係数マップを示す説明図
である。

【図８】図７の係数マップに適用されるモード毎の係数
の組み合わせを示す表である。

【図９】図７に図８の具体的なモードにおける平滑処理
の係数の組み合わせを適用した係数マップを示すもの
で、同図（ａ）は、網点３の領域における係数マップ
で、同図（ｂ）は、文字２の領域における係数マップ
で、同図（ｃ）は、写真の領域における係数マップであ
る。

【図１０】フィルタ処理回路の概略構成を示すブロック
図である。

【図１１】本発明の他の実施の形態に係る画像処理装置
の概略構成を示すブロック図である。

【図１２】本発明のさらに他の実施の形態に係る画像処
理装置の概略構成を示すブロック図である。

【図１３】本発明のさらに他の実施の形態に係る画像処
理装置の概略構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１画像処理装置２ラインメモリ３繁雑度抽出回路（特徴量抽出手段・繁雑度抽出手
段）４比較差分回路（特徴量抽出手段・比較差分手段）５判別回路（領域判別手段）６モード選択回路７フィルタ処理回路（フィルタ処理手段）Ｘ特徴量ａ_S 画像データ信号（多値画像データ）ｂ繁雑度ｃ比較差分値ｄ判別結果（領域判別情報）ｅフィルタリングモードｒ濃度レベルｓ最大値ｔ最小値 β 特定領域 γ 注目画素

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】原稿を走査して得られる多値画像データか
ら、画像上における各画素が属している領域の特性を判
別する画像領域判別方法において、判別を行おうとする注目画素と、該注目画素の周囲に位
置する複数の近傍画素とを含む特定領域内の全画像デー
タに基づいて、注目画素が属している領域の特性を示す
特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて上記注目画素の領
域判別を行うことを特徴とする画像領域判別方法。
【請求項２】領域判別を行おうとする注目画素の前に領
域判別がなされた近傍画素の判別結果と、注目画素が属
している領域の特性を示す特徴量とに基づいて上記注目
画素の領域判別を行うことを特徴とする請求項１に記載
の画像領域判別方法。
【請求項３】原稿を走査して得られる多値画像データか
ら、画像上における各画素が属している領域の特性を判
別し、特性に応じたフィルタ処理を行わせる画像処理装
置において、判別を行おうとする注目画素と、該注目画素の周囲に位
置する複数の近傍画素とを含む特定領域内の全画像デー
タに基づいて、注目画素が属している領域の特徴量を抽
出する特徴量抽出手段と、該特徴量に基づいて上記注目
画素の領域判別情報を出力する領域判別手段と、該領域
判別情報に基づいて、複数設定されたフィルタの中か
ら、上記領域判別情報に応じて設定されたフィルタを選
択してフィルタ処理を行なうフィルタ処理手段を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】上記特徴量抽出手段が、特定領域内の主走
査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和
と、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対
値の総和との内、何れか小さい方の値を繁雑度として出
力する繁雑度抽出手段と、上記特定領域内の全画素中の
濃度レベルの最大値と最小値との比較差分値を出力する
比較差分手段とを備え、特徴量として繁雑度と比較差分
値を出力することを特徴とする請求項３に記載の画像処
理装置。
【請求項５】上記繁雑度抽出手段が、特定領域内の主走
査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和
と、副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対
値の総和との和を繁雑度として出力することを特徴とす
る請求項４に記載の画像処理装置。