JP2008227732A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】エッジの局所的な凹凸に着目し、滑らかなエッジであるか否かを判定することにより、網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する。
【解決手段】画像属性判定手段２０は、エッジ部の滑らかさに基づいて、文字エッジ領域を抽出する。フィルタ処理手段１３は、エッジ量抽出手段３０によるエッジ量と、画像属性判定手段２０による文字エッジに応じて、網点部に対する平滑化処理、文字部に対するエッジ強調処理を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、スキャナで読み取った画像あるいはネットワークを介して取得した画像に対して、文字領域の識別を行い、識別結果に応じた最適な処理を施す画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

スキャナ読取画像から、白地上文字領域と絵柄領域（この場合は白地上文字領域以外の領域）を識別し、識別結果に応じてフィルタ、墨処理、擬似階調処理等の画像処理を切り換える装置がある。このような画像処理の切り換えは、文字を鮮鋭に再現し、絵柄はざらつきを抑えて再現するために行うものであり、本来であれば網点背景上の文字も白地上文字と同様に鮮鋭に再現したいが、網点上文字は網点絵柄中のエッジとの識別が困難であるため、絵柄部への影響を考慮して絵柄領域として処理している。

例えば、特許文献１、２では、白地上文字と網点上文字を区別することなく、文字領域と絵柄領域を識別している。どちらも画像を２値化し、２値信号の連続性により文字を識別する技術であるが、網点絵柄エッジが比較的急峻である場合は特に、網点上文字エッジを網点絵柄エッジと切り分けて識別できない。

図３１（ａ）は、閾値ｔｈ１で２値化処理した２値画像、図３１（ｂ）は、閾値ｔｈ１よりも高濃度側の閾値ｔｈ２で２値化処理した２値画像である。網点上文字エッジであっても、閾値を適切に設定することにより、図３１（ｂ）のように文字部を黒画素、網点背景を白画素として２値化することができる。網点背景が比較的高濃度である場合も、スキャナの特性上、網点のピーク濃度よりも線画の尾根濃度の方が、スキャナ読取値が高濃度になる傾向があり、殆どのケースにおいて閾値を適切に設定できれば図３１（ｂ）のような２値化結果が得られる。

図３１（ｂ）において、網点絵柄中のエッジと網点上の文字エッジの識別が課題になるが、両者の違いは網点絵柄中のエッジの方がエッジ部に局所的な凹凸があるのに対して、網点上の文字エッジは局所的に見ても本来の文字形状に沿った滑らかなエッジで構成されており、局所的な凹凸が非常に少ない、という点にある。横線あるいは縦線はスキャナ読取時のノイズにより比較的凹凸が出やすいが、それでも１ドット程度の凹凸である。

上記した特許文献１、２の場合、局所的な凹凸があっても文字エッジと判定してしまう。特許文献２は、２値化処理が特許文献１とは異なり、エッジ部だけ黒画素として抽出されるような２値化処理であるため、図３１（ｂ）のような２値画像から文字領域を識別するものではないが、エッジ部で黒画素が連なる比較的急峻な絵柄エッジの場合は、局所的な凹凸に関係なく文字領域として識別されてしまう。特許文献１、２が発明された当時、スキャナの解像度が今より格段に低く、網点形状が厳密に読み取られなかったためにエッジ部の局所的な形状で識別することが難しかったという事情もある。

特開平２−２９２９５７号公報 特開平１−２２７５７３号公報 特開２００２−１９９２１０号公報

ところが、近年のスキャナの高解像度化に伴い、網点上文字を意識的に抽出する技術が提案されている。例えば、特許文献３では、網点上の文字を抽出しているが、網点上の文字エッジと網点絵柄中のエッジとを切り分けて識別していない。

本発明の目的は、エッジの局所的な凹凸に着目し、滑らかなエッジであるか否かを判定することにより、網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

本発明は、画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定手段と、前記エッジ部の滑らかさに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別手段を有することを最も主要な特徴とする。

請求項１：エッジの滑らかさを判定し、エッジの滑らかさに基づき、網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別するため、識別結果を利用して画像処理を切り換えた場合に、絵柄画質を損なわずに効果的に文字エッジに対して最適な画像処理を施すことができる。

請求項２：エッジの局所的な凹凸の有無に基づきエッジの滑らかさを判定するため、網点上の文字エッジと網点絵柄中エッジとを効果的に切り分けて識別することができる。

請求項３：エッジの傾きに応じて判定基準を異ならせ、縦線エッジと横線エッジは斜め線よりも比較的滑らかなエッジとして検出されやすい判定基準を用いて判定するため、スキャナ読取時に縦線および横線エッジで発生しやすいノイズに対応でき、精度良く文字エッジを抽出することができる。

請求項４〜６：左右あるいは上下方向に連続する滑らかなエッジを連続エッジとして検出し、立上りエッジおよび立下りエッジが共に滑らかなエッジであるペアエッジを検出し、滑らかなエッジ同士が交わる交点エッジを検出し、連続エッジやペアエッジや交点エッジに基づき文字絵柄識別を行うため、網点絵柄中のエッジに局所的に存在する滑らかなエッジを排除するのに有効であり、識別精度を高めることができる。

以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。

実施例１：
図１は、本発明の実施例１の構成を示す。スキャナ１０は、原稿を読み取ることによりＲＧＢ信号からなる画像データを取得し、スキャナγ補正手段１１はスキャナのγ特性を補正し、反射率リニアの信号から濃度リニアの信号へ変換する。スキャナ色補正１２は、スキャナ特性に依存したＲＧＢ信号をスキャナに依存しないデバイス非依存のＲ’Ｇ’Ｂ’信号に変換する。

画像属性判定手段２０は、ＲＧＢ信号から文字エッジ領域を抽出する。文字エッジ領域には、白地上文字も網点上文字も含まれる。エッジ量抽出手段３０は、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号から画像中のエッジらしさを表す信号であるエッジ量を抽出する。フィルタ処理手段１３は、画像属性判定手段２０およびエッジ量抽出手段３０の結果に基づき、網点部の起伏を抑えてモアレを抑制する平滑化処理、および、文字部の鮮鋭性を高めるエッジ強調処理を行う。プリンタ色補正手段１４は、デバイス非依存のＲ’Ｇ’Ｂ’信号からプリンタ特性に依存したＣ’Ｍ’Ｙ’信号への変換を行う。

エッジ量抽出手段４０は、Ｃ’Ｍ’Ｙ’信号から画像中のエッジらしさを表す信号であるエッジ量を抽出する。ＵＣＲ／墨生成１５手段は、画像属性判定手段２０およびエッジ量抽出手段４０の結果に基づき、Ｃ’Ｍ’Ｙ’データに応じてＫ信号を発生させ（墨生成）、Ｃ’Ｍ’Ｙ’からＫに応じた量を減ずる（下色除去（ＵＣＲ））。ＣＭＹＫはプリンタの色材色に対応している。ＵＣＲ／墨生成後の信号に対して、プリンタγ補正手段１６、擬似階調処理手段１７による処理を施し、プリンタ１８で記録媒体上に画像を出力する。プリンタγ補正手段１６は、プリンタの濃度特性に合わせて濃度変換テーブルを用いた変換処理を行う。擬似階調処理手段１７では、ディザや誤差拡散等の擬似中間調処理を行う。

図２は、画像属性判定手段２０の構成を示す。ＲＧＢ→ＣＭＹ変換手段２０１は、原稿のプロセスカラーに対応したｃｍｙ信号に変換し、ｃｍｙ信号各々に対して２値化（２０２、２１２、２２２）、エッジの滑らかさ判定（２０３、２１３、２２３）、連続エッジ検出（２０４、２１４、２２４）／ペアエッジ検出（２０５、２１５、２２５）／交点エッジ検出（２０６、２１６、２２６）、文字絵柄識別（２０７、２１７、２２７）を行い、ＯＲ２０８において各ｃｍｙ信号から識別された文字エッジの論理和演算を行う。ｃｍｙいずれかの信号で文字エッジと識別されれば、画像属性判定手段２０の結果は文字エッジになる。

ＲＧＢ→ＣＭＹ変換手段２０１は、次式（１）によりＲ’Ｇ’Ｂ’信号から原稿のプロセスカラーに対応したｃｍｙ信号への変換を行う。

ｃ＝ａ０＋ａ１×Ｒ＋ａ２×Ｇ＋ａ３×Ｂ
ｍ＝ｂ０＋ｂ１×Ｒ＋ｂ２×Ｇ＋ｂ３×Ｂ
ｙ＝ｃ０＋ｃ１×Ｒ＋ｃ２×Ｇ＋ｃ３×Ｂ （式１）
ａ０〜ａ３、ｂ０〜ｂ３、ｃ０〜ｃ３は、プロセスカラーのカラーパッチをスキャナで読み込み、ＲＧＢ読取値とカラーパッチの色の関係に基づき予め設定されたパラメータである。

図３（ａ）は、２値化手段２０２、２１２、２２２の構成を示す。ピーク画素検出は、注目画素が濃度変化の山を示す極点であるかどうかを、周囲の画素との濃度関係から判定するものである。Ｍ×Ｍ画素からなるブロック内において、中心画素の濃度レベルが他のすべての濃度レベルよりも高いときに、式２あるいは式３のようにして極点かどうかを判定する。式２によりピーク画素を検出しているのがピーク画素検出手段（３×３）２３１、式３によりピーク画素を検出しているのがピーク画素検出手段（５×５）２３２である。
Ｍ＝３（図３（ｂ））の場合、
（２ｍ０−ｍ１−ｍ８）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ２−ｍ７）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ３−ｍ６）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ４−ｍ５）≧ΔｍＴＨ （式２）
Ｍ＝５（図３（ｃ））の場合、
（２ｍ０−ｍ１−ｍ２４）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ７−ｍ１８）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ３−ｍ２２）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ８−ｍ１７）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ５−ｍ２０）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ９−ｍ１６）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ１１−ｍ１４）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ１２−ｍ１３）≧ΔｍＴＨ （式３）
つまり、中心画素を挟んで対称の位置にある２つの画素レベルの平均値と中心画素の濃度差が、閾値ΔｍＴＨよりも大きいときに、中心画素をピークとして検出する。ＯＲ回路２３３において２つのピーク画素検出手段２３１と２３２のうちどちらか一方でもピーク画素として検出されればピーク画素と判定する。閾値設定手段２３４では、注目画素を中心として９×９画素内にあるピーク画素および画素値（ｃまたはｍまたはｙの値）からピーク画素の中から最も画素値が大きいもの（濃度が高いもの）を検出し、閾値＝ピーク画素最大値＋αとする。αは閾値に余裕を持たせるためのパラメータであり、ＣＭＹ信号が各８ｂｉｔの場合はα＝１０〜３０程度の値に設定しておく。白画素／黒画素判定手段２３５は、ｃ（またはｍまたはｙ）の値が設定した閾値以上であれば黒画素、設定した閾値未満であれば白画素と判定する。これにより、網点上文字の平網部分は白画素と判定され、文字部分は（網点上の白抜き文字のようなものは例外として）網点よりも濃度が高いので、黒画素と判定される。

図４（ａ）は、エッジの滑らかさ判定手段２０３、２１３、２２３の構成を示す。Ｐ１パターンマッチング２４１は図４（ｂ）のＰ１、Ｐ２パターンマッチング２４２は図４（ｂ）のＰ２、Ｐ３パターンマッチング２４３は図４（ｂ）のＰ３、Ｐ４パターンマッチング２４４は図４（ｂ）のＰ４の３×３サイズの２値画像パターンとのパターンマッチングを行い、一致すれば「１」、不一致ならば「０」を出力する。

次に、各出力値に対して、横方向または縦方向の画素数カウントを行い、注目画素から見た４方向の領域に対して縦エッジまたは横エッジの抽出を行う。ここで抽出されるのは、左上縦エッジ／左下縦エッジ／右上縦エッジ／右下縦エッジ／左上横エッジ／右上横エッジ／左下横エッジ／右下横エッジの８つの２値信号である。

図５（ａ）−２のように、注目画素を中心として参照領域を４等分し、左上領域に縦線の左側エッジ（立上りエッジ）があるとき左上縦エッジ、左下領域に縦線の左側エッジ（立上りエッジ）があるとき左下縦エッジとして抽出する。

図５（ａ）−１、（ａ）−３のように、４５°〜１３５°の傾きがある場合も、左上縦エッジおよび左下縦エッジの抽出対象とする。

縦線の右側エッジも同様に、図５（ｂ）−２のように、右上領域に縦線の右側エッジ（立下りエッジ）があるとき右上縦エッジ、右下領域に縦線の右側エッジ（立下りエッジ）があるとき右下縦エッジとして抽出し、４５°〜１３５°の傾きがある場合も抽出対象とする（図５（ｂ）−１、（ｂ）−３）。

図５（ｃ）−２のように、注目画素を中心として参照領域を４等分し、左上領域に横線の上側エッジ（立上りエッジ）があるとき左上横エッジ、右上領域に横線の上側エッジ（立上りエッジ）があるとき右上横エッジとして抽出する。図５（ｃ）−１、（ｃ）−３のように、−４５°〜４５°の傾きがある場合も左上横エッジおよび右上横エッジの抽出対象とする。

横線の下側エッジも同様に、図５（ｄ）−２のように、左下領域に横線の下側エッジ（立下りエッジ）があるとき左下横エッジ、右下領域に横線の下側エッジ（立下りエッジ）があるとき右下横エッジとして抽出し、−４５°〜４５°の傾きがある場合も抽出対象とする（図５（ｄ）−１、（ｄ）−３）。なお、図５（ａ）〜（ｄ）では、参照領域内に対となるエッジが存在する比較的細い線を例に図示したが、図５（ｅ）−１のように、対となるエッジが参照領域内には存在しない太い線のエッジに関しても同じく、左上縦エッジや左下縦エッジを抽出する。また、ここで抽出するのは直線だけでなく、図５（ｅ）−２のように、滑らかな曲線のエッジも含めて左上縦エッジや左下縦エッジを抽出する。

図６（ａ）は、横方向画素数カウント手段２４５および横方向画素数カウント手段２４６の処理を説明する図である。注目画素を挟んで横方向１３画素のパターンマッチング結果が（１）の場合を例に説明する。パターンマッチング結果に対して、画素位置に対応した（２）横方向画素数カウント用の重みを各々乗算する。重みは、注目画素位置でゼロ、離れるに従って絶対値が大きくなるものであり、左方向がマイナス、右方向がプラスである。つまり、（１）×（２）の結果はパターンにマッチした画素が注目画素から数えて左右どちらの方向に何画素離れた画素位置に存在するかを求めたものになっている。パターンにマッチした画素のうち注目画素に最も近い画素の位置（（１）×（２）の結果から、絶対値が最小になるものを選択する）を横方向画素数カウントの結果として出力する。ただし、（１）パターンマッチング結果が参照領域内で全てゼロの場合は、画素数カウントの結果は最大値「７」を出力する。

図６（ｂ）は、縦方向画素数カウント手段２４７および縦方向画素数カウント手段２４８の処理を説明する図である。注目画素を挟んで縦方向１３画素のパターンマッチング結果が（１）の場合を例に説明する。パターンマッチング結果に対して、画素位置に対応した（２）縦方向画素数カウント用の重みを各々乗算する。重みは、注目画素位置でゼロ、離れるに従って絶対値が大きくなるものであり、上方向がマイナス、下方向がプラスである。つまり、（１）×（２）の結果はパターンにマッチした画素が注目画素から数えて上下どちらの方向に何画素離れた画素位置に存在するかを求めたものになっている。パターンにマッチした画素のうち注目画素に最も近い画素の位置（（１）×（２）の結果から、絶対値が最小になるものを選択する）を縦方向画素数カウントの結果として出力する。ただし、（１）パターンマッチング結果が参照領域内で全てゼロの場合は、画素数カウントの結果は最大値「７」を出力する。

図７（ａ）は、左上縦エッジ抽出手段２４９および右上縦エッジ手段抽出手段２５１の参照領域と抽出条件を説明する図である。横方向画素数カウントの結果ｙ１〜ｙ７を縦方向に注目画素（ｙ７）を含む上７画素参照し、（１）縦線の抽出条件、（２）斜め線の抽出条件（滑らかな曲線も含む）のいずれかを満たせば、左上縦エッジまたは右上縦エッジとして「１」を出力、どちらも満たさなければ「０」を出力する。（１）縦線の抽出条件および（２）斜め線の抽出条件ともに、第１の条件は、７画素全ての横方向画素数カウントの結果が「７」より小さいこと、つまり、横方向に必ずパターンマッチングでマッチした画素が存在することである。（１）縦線の抽出条件の第２の条件は、横方向画素数カウントの最大値と最小値の差分が１以下であることである。（２）斜め線の抽出条件の第２の条件は、横方向画素数カウントの結果が上から下に向かって降順に並んでいることである。（１）縦線の抽出条件の方は、完全にノイズの無い縦線は勿論のこと、図３１（ｂ）の網点上文字画像の例のように、縦線に１ドットが突起状に付いている場合も縦線として抽出する条件になっており、斜め線よりも判定条件をやや緩くしている。

図７（ｂ）は、左下縦エッジ抽出手段２５０および右下縦エッジ抽出手段２５２の参照領域と抽出条件を説明する図である。横方向画素数カウントの結果ｙ７〜ｙ１３を縦方向に注目画素（ｙ７）を含む下７画素参照する。それ以外は図７（ａ）の左上縦エッジ抽出手段２４９および右上縦エッジ抽出手段２５１と同様である。

図８（ａ）は、左上横エッジ抽出手段２５３および左下横エッジ抽出手段２５５の参照領域と抽出条件を説明する図である。縦方向画素数カウントの結果ｔ１〜ｔ７を横方向に注目画素（ｙ７）を含む左７画素参照し、（１）横線の抽出条件、（２）斜め線の抽出条件（滑らかな曲線も含む）のいずれかを満たせば、左上横エッジまたは左下横エッジとして「１」を出力、どちらも満たさなければ「０」を出力する。（１）横線の抽出条件および（２）斜め線の抽出条件ともに、第１の条件は、７画素全ての縦方向画素数カウントの結果が「７」より小さいこと、つまり、縦方向に必ずパターンマッチングでマッチした画素が存在することである。（１）横線の抽出条件の第２の条件は、縦方向画素数カウントの最大値と最小値の差分が１以下であることである。（２）斜め線の抽出条件の第２の条件は、縦方向画素数カウントの結果が左から右に向かって降順に並んでいることである。（１）横線の抽出条件の方は、完全にノイズの無い横線は勿論のこと、横線に１ドットが突起状に付いている場合も縦線として抽出する条件になっており、斜め線よりも判定条件をやや緩くしている。

図８（ｂ）は、右上横エッジ抽出手段２５４および右下横エッジ抽出手段２５６の参照領域と抽出条件を説明する図である。縦方向画素数カウントの結果ｔ７〜ｔ１３を横方向に注目画素（ｔ７）を含む右７画素参照する。それ以外は図８（ａ）の左上横エッジ抽出手段２５３および左下横エッジ抽出手段２５５と同様である。

以上、説明した各エッジの抽出条件のうち、第２の条件として説明したものが、エッジの滑らかさを判定する条件に該当し、参照領域内における局所的な凹凸の有無を判定している。

図９は、連続エッジ検出手段２０４、２１４、２２４の構成を示す。図９に示すように、論理積演算（ＡＮＤ）２６１〜２６４および論理和演算（ＯＲ）２６５で構成される。例えば図１２（ａ）のように、注目画素が左上縦エッジかつ左下縦エッジの場合、連続エッジとして検出される。滑らかな線が連続する場合に連続エッジが検出され、主に太い文字や線のエッジが検出される。

図１０は、ペアエッジ検出手段２０５、２１５、２２５の構成を示す。図１０に示すように、論理積演算（ＡＮＤ）２７１〜２７４および論理和演算（ＯＲ）２７５で構成される。例えば図１２（ｂ）のように、注目画素が左上縦エッジかつ右上縦エッジ、または、左下縦エッジかつ右下縦エッジの場合、ペアエッジとして検出される。主に細い文字や線が検出される。また、図１２（ｃ）のように、端点付近のエッジもペアエッジとして検出される。

図１１は、交点エッジ検出手段２０６、２１６、２２６の構成を示す。図１１に示すように、論理積演算（ＡＮＤ）２８１〜２８８および論理和演算（ＯＲ）２８９で構成される。例えば図１２（ｄ）のように、注目画素が右上横エッジかつ左下縦エッジの場合、交点エッジとして検出される。主に文字を構成する線同士の交点、太文字の端点、折れ線の角付近が検出される。

図１３は、文字絵柄識別手段２０７、２１７、２２７の構成を示す。太文字（太線）エッジおよび細文字（細線）エッジをそれぞれ識別し、ＯＲ２９５で太文字エッジまたは細文字エッジであれば文字エッジとして識別する。太文字エッジの抽出は、補正手段２９１で補正を行い、その結果を膨張手段２９２で膨張する。太文字エッジでは、連続エッジ／ペアエッジ／交点エッジのうち、連続エッジと交点エッジが抽出されるはずである。補正手段２９１では、５×５の参照領域内の画素全てにおいて連続エッジまたは交点エッジが検出されていれば「１」を出力し、連続エッジでも交点エッジでもない画素が存在する場合は「０」を出力する。膨張手段２９２は、９×９画素の補正手段２９１の結果を参照し、「１」が存在すれば太文字エッジとして抽出する。細文字エッジの抽出は、補正手段２９３で補正を行い、その結果を膨張手段２９４で膨張する。細文字エッジでは、連続エッジ／ペアエッジ／交点エッジのうち、ペアエッジと交点エッジが抽出されるはずである。補正手段２９３では５×５の参照領域内の画素全てにおいてペアエッジまたは交点エッジが検出されていれば「１」を出力し、ペアエッジでも交点エッジでもない画素が存在する場合は「０」を出力する。膨張手段２９４は、９×９画素の補正手段２９３の結果を参照し、「１」が存在すれば細文字エッジとして抽出する。

エッジの滑らかさ判定から文字絵柄識別までの処理を、網点上文字エッジの場合、網点絵柄中エッジの場合の２つの具体例で説明する。
（エッジの滑らかさ判定の具体例１）
図１４は、網点上文字エッジの２値化後の画像である。図１５は、図１４の画像に対するＰ１パターンマッチング２４１の結果と横方向画素数カウント手段２４５の結果であり、左上縦エッジ、左下縦エッジともに、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので、抽出結果は「０」になる。

図１６は、図１４の画像に対するＰ２パターンマッチング２４２の結果と横方向画素数カウント手段２４６の結果であり、右上縦エッジ、右下縦エッジともに、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので、抽出結果は「０」になる。

図１７は、図１４の画像に対するＰ３パターンマッチング２４３の結果と縦方向画素数カウント手段２４７の結果であり、左上横エッジ、右上横エッジともに、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので、抽出結果は「１」になる。

図１８は、図１４の画像に対するＰ４パターンマッチング２４４の結果と縦方向画素数カウント手段２４８の結果であり、左下横エッジ、右下横エッジともに、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので、抽出結果は「１」になる。

以上の各抽出結果から、図１４の画像に対するエッジの滑らかさ判定の結果、滑らかなエッジであるとして抽出されるのは、左上横エッジ、右上横エッジ、左下横エッジ、右下横エッジ、ということになる。これは連続エッジおよびペアエッジとして検出され、（補正手段２９３で排除されなければ）最終的に文字エッジとして識別される。
（エッジの滑らかさ判定の具体例２）
図１９は、網点絵柄中エッジの２値化後の画像である。図２０は、図１９の画像に対するＰ１パターンマッチング２４１の結果と横方向画素数カウント手段２４５の結果である。左上縦エッジは、横方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、上から下に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」、左下縦エッジは、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので抽出結果は「０」になる。

図２１は、図１９の画像に対するＰ２パターンマッチング２４２の結果と横方向画素数カウント手段２４６の結果であり、右上縦エッジは、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので抽出結果は「０」、右下縦エッジは、横方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、上から下に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」になる。

図２２は、図１９の画像に対するＰ３パターンマッチング２４３の結果と縦方向画素数カウント手段２４７の結果であり、左上横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満であるが左から右に向かって降順に並んでいないため抽出結果は「０」、右上横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」になる。

図２３は、図１９の画像に対するＰ４パターンマッチング２４４の結果と縦方向画素数カウント手段２４８の結果であり、左下横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」、右下横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満であるが左から右に向かって降順に並んでいないため抽出結果は「０」になる。

以上の各抽出結果から、図１９の画像に対するエッジの滑らかさ判定の結果、滑らかなエッジであるとして抽出されるのは、左上縦エッジ、右下縦エッジ、右上横エッジ、左下横エッジ、ということになる。これは連続エッジ、ペアエッジ、交点エッジのいずれでもなく、最終結果は文字エッジでないということになる。注目すべきは、左上横エッジと右下横エッジが、参照領域に局所的な凹凸があるため滑らかなエッジでないと判定され、抽出されない点であり、これにより絵柄エッジを文字エッジとして誤って識別してしまうことを防いでいる。

図２４は、エッジ量抽出手段３０の構成を示す。信号合成手段３０１は、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号を合成（（Ｒ’＋２Ｇ’＋Ｂ’）／４）して１信号に変換し、エッジ量検出手段３０２においてエッジ量を検出する。

図２５（ａ）は、エッジ量検出手段３０２の構成を示す。エッジ量検出フィルタ３０３〜３０６（１〜４）では、それぞれ図２５（ｂ）〜（ｅ）に示した４種類の７×７フィルタを使用して、マスキング演算を行う。４つの出力のうち絶対値が最大のものを最大値選択手段３１１で選択し、出力する。

図２６は、フィルタ処理手段１３の構成を示す。平滑化手段１３１およびエッジ強調手段１３２のフィルタ処理を行い、２つのフィルタ処理の結果を合成手段１３３は、エッジ量および文字エッジに応じた割合で合成する。文字エッジである場合は、エッジ量に応じて、エッジ量最大のときに平滑化結果：エッジ強調結果を１：１０、エッジ量最小のときに１：０（平滑化結果のみ有効）、エッジ量が中間の値の場合は中間的な割合で合成する。文字エッジでない場合は常に１：０の割合で合成する。白地上文字エッジおよび網点上文字エッジを強調して鮮鋭に再現し、絵柄部は滑らかに粒状性良く再現するのに有効である。

図２７は、エッジ量抽出手段４０の構成を示す。Ｃ’Ｍ’Ｙ’各色毎にエッジ量検出手段４０１、４０２、４０３は多値のエッジ量を検出する。エッジ量検出手段の構成は、エッジ量抽出手段３０のものと同様である（図２５（ａ））。ただし、エッジ量検出フィルタは図２７（ｂ）〜（ｅ）の５×５サイズのものを使用する。フィルタ処理後の信号からのエッジ量検出であるため、解像度の違いを考慮して検出フィルタのサイズを変えている。最大値選択手段４０４は、検出した３色のエッジ量のうち最大のものを選択する。一方、信号合成手段４０５は、Ｃ’Ｍ’Ｙ’の３信号を所定の割合で足し合わせて１信号に変換する。例えば（Ｃ’×１／４＋Ｍ’×２／４＋Ｙ’×１／４）を合成信号として出力する。ラプラシアンフィルタ演算手段４０６は、合成信号に対して図２７（ｆ）のフィルタを使用してマスキング演算を行い、符号判定手段４０７は正の値か否かを判定する。正なら１、負なら０を出力する。内側エッジ量抽出手段４０８は、符号判定手段４０７の結果が「１」である場合に、最大値選択手段４０４の出力値をそのまま出力する。符号判定手段４０７の結果が「０」の場合は、エッジ量をキャンセルして０を出力する。ラプラシアンフィルタ演算手段４０６の出力値は、文字の内側エッジに相当するエッジの高濃度側では正の値、文字の外側エッジに相当するエッジの低濃度側では負の値を出力するため、これを利用し、ラプラシアンが正の内側エッジでのみエッジ量を有効にし、ラプラシアンが負の外側エッジではエッジ量を無効にしている。Ｎ値化手段４０９においてＮ値に量子化する。Ｎは、エッジ量抽出結果の適用先であるＵＣＲ／墨生成手段１５において、処理を何段階で制御するかに応じて決まるものであるが、ここでは説明を簡単にするため２段階で制御するものとし、０〜６３の値で抽出された内側エッジ量を０／１（Ｎ＝２）に量子化しておく。

ＵＣＲ／墨生成手段１５は、墨生成、ＵＣＲともに式で行う方法、ＬＵＴで行う方法等があるが、本実施例では墨生成をＬＵＴで行い、ＵＣＲを式で行う場合について説明する。図２８は、墨生成のＬＵＴである。墨生成では、Ｃ’、Ｍ’、Ｙ’（０が白、２５５が黒）の最小値Ｍｉｎ（Ｃ’、Ｍ’、Ｙ’）を算出し、これをＬＵＴへ入力して出力値を得る。ＵＣＲは次の式により行う。αはＵＣＲ調整パラメータである。
Ｃ＝Ｃ’−α×Ｋ
Ｍ＝Ｃ’−α×Ｋ
Ｙ＝Ｃ’−α×Ｋ （式４）
文字エッジかつエッジ量抽出手段４０の出力値が「１」の場合、墨生成テーブル−１を使用し、Ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ’Ｙ’）をそのままＫに置き換え、ＵＣＲ調整パラメータはα＝１とする。その他の場合は、墨生成テーブル−２を使用し、ハイライトではＫを発生させず中間から徐々にＫを発生させる。ＵＣＲ調整パラメータはα＝０．５とする。フィルタ処理のようにエッジ量を多値で求め、中間的な墨生成テーブルをいくつも準備して多段階制御しても良い。このように墨生成およびＵＣＲを切り換えることにより、文字（黒文字）を鮮鋭に色付きなく再現し、絵柄を高階調に再現することができる。

以上、本実施例によれば、エッジの局所的な凹凸に着目し、滑らかなエッジであるか否かを判定することで、網点上文字エッジを網点絵柄中エッジと切り分けて識別することができる。更に、識別結果をフィルタ処理、墨処理に適用することにより、網点上文字エッジと網点絵柄の高画質再生を両立できる。なお、本実施例では文字絵柄識別結果をフィルタ処理と墨処理に適用する例を示したが、色補正や擬似階調処理など、様々な高画質化処理に文字絵柄識別結果を使用する従来技術があり、それらに本発明の識別結果を適用しても勿論有効である。

実施例２：
実施例１では、本発明の文字絵柄識別結果を高画質化処理に適用する例を示した。実施例２では、高画質化ではなく画質加工的な処理であるトナーセーブ処理に適用する例を示す。トナーセーブ処理は、濃度を下げて出力することにより、トナー消費量を抑える処理である。なお、“トナーセーブ”のトナーとは、粉体トナーに限らない。液体トナー（インク）もこれに含まれる。

図２９は、本発明の実施例２の構成を示す。操作パネル５０では、ユーザーがトナーセーブモードで出力したい場合にトナーセーブモードを選択指定することができる。ユーザーがトナーセーブモードを指定した場合、トナーセーブ処理手段１９がトナーセーブ処理を行う。

トナーセーブ処理手段１９は、操作パネル５０からの信号、および、画像属性判定手段２０の結果（文字エッジであるか否か）、および、エッジ量抽出手段４０の出力値に応じて、トナーセーブ処理を切り換える。

トナーセーブ処理は、図３０のγ変換により行う。トナーセーブγ−１を使用した場合、入力値＝出力値になり、濃度がそのまま保存され、実質的にトナーセーブ処理が行われないことになる。トナーセーブγ−２を使用した場合、入力値に対して出力値が５０％程度になる処理が施される。操作パネル５０でトナーセーブモードが指定されない場合は、常にトナーセーブγ−１を使用する。操作パネル５０でトナーセーブモードが指定された場合は、文字エッジであり、かつ、エッジ量抽出の出力値が「１」である場合、トナーセーブγ−１を使用してトナーセーブ処理を行う（実質的に行わない）。その他の場合は、トナーセーブγ−２を使用する。

これにより、トナーセーブモード設定時、白地上文字エッジおよび網点上文字エッジの濃度を保存することで文字判読性を維持しつつ、絵柄部に対して効果的にトナーを節約し、かつ、網点絵柄中エッジが文字エッジのように濃度保存されてしまう画質上の不具合（文字絵柄識別の精度が悪いと頻繁に発生してしまう不具合）を抑えて絵柄部でも良好なトナーセーブ画像を生成することができる。

以上、実施例２によれば、実施例１の文字絵柄識別をトナーセーブ処理に適用することにより、文字判読性の維持、絵柄画質の不具合の抑制、トナーの節約効果の発揮を同時に達成することができる。このように、本発明の識別技術は高画質化のための画像処理に限定されるものではなく、適用範囲は極めて広い。ここで挙げたトナーセーブもその適用例の一つであり、この他に例えば文字絵柄を識別して圧縮方式を変えることで圧縮効率を高める技術等に適用しても効果的である。

また、本発明は、前述した実施例の処理手順や機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施例の処理手順や機能を実現することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の処理手順や機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の処理手順や機能が実現される場合も含まれる。さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の処理手順や機能が実現される場合も含まれる。

本発明の実施例１の構成を示す。 画像属性判定手段の構成を示す。 ２値化手段の構成を示す。 エッジの滑らかさ判定手段の構成を示す。 抽出対象となるエッジ例を示す。 横／縦方向画素数カウント手段の処理を説明する図である。 左上／右上縦エッジ抽出手段、左下／右下縦エッジ抽出手段の参照領域と抽出条件を説明する図である。 左上／左下横エッジ抽出手段、右上／右下横エッジ抽出手段の参照領域と抽出条件を説明する図である。 連続エッジ検出手段の構成を示す。 ペアエッジ検出手段の構成を示す。 交点エッジ検出手段の構成を示す。 連続エッジ、ペアエッジ、交点エッジの検出を説明する図である。 文字絵柄識別手段の構成を示す。 網点上文字エッジの２値化後の画像を示す。 図１４の画像に対するＰ１パターンマッチングの結果と横方向画素数カウント手段の結果を示す。 図１４の画像に対するＰ２パターンマッチングの結果と横方向画素数カウント手段の結果を示す。 図１４の画像に対するＰ３パターンマッチングの結果と縦方向画素数カウント手段の結果を示す。 図１４の画像に対するＰ４パターンマッチングの結果と縦方向画素数カウント手段の結果を示す。 網点絵柄中エッジの２値化後の画像を示す。 図１９の画像に対するＰ１パターンマッチングの結果と横方向画素数カウント手段の結果を示す。 図１９の画像に対するＰ２パターンマッチングの結果と横方向画素数カウント手段の結果を示す。 図１９の画像に対するＰ３パターンマッチングの結果と縦方向画素数カウント手段の結果を示す。 図１９の画像に対するＰ４パターンマッチングの結果と縦方向画素数カウント手段の結果を示す。 エッジ量抽出手段の構成を示す。 エッジ量検出手段の構成を示す。 フィルタ処理手段の構成を示す。 エッジ量抽出手段の構成を示す。 墨生成のＬＵＴを示す。 本発明の実施例２の構成を示す。 トナーセーブ処理を説明する図である。 従来の課題を説明する図である。

符号の説明

１０ スキャナ
１１ スキャナγ補正手段
１２ スキャナ色補正手段
１３ フィルタ処理手段
１４ プリンタ色補正手段
１５ ＵＣＲ／墨処理手段
１６ プリンタγ補正手段
１７ 擬似中間調処理手段
１８ プリンタ
２０ 画像属性判定手段
３０、４０ エッジ量抽出手段

Claims (14)

1. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定手段と、前記エッジ部の滑らかさに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別手段を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記滑らかさ判定手段は、前記画像の参照領域内におけるエッジの局所的な凹凸の有無に基づき滑らかなエッジであるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記滑らかさ判定手段は、前記エッジの傾きに応じて判定基準を異ならせ、水平方向あるいは垂直方向のエッジに対して、滑らかなエッジが検出されやすい判定基準を適用することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定手段と、左右あるいは上下方向に連続する滑らかなエッジを検出する連続エッジ検出手段と、前記連続エッジに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別手段を有することを特徴とする画像処理装置。
5. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定手段と、立上りエッジおよび立下りエッジが共に滑らかなエッジであるペアエッジを検出するペアエッジ検出手段と、前記ペアエッジに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別手段を有することを特徴とする画像処理装置。
6. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定手段、前記滑らかなエッジ同士が交わる交点エッジを検出する交点エッジ検出手段と、前記交点エッジに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別手段を有することを特徴とする画像処理装置。
7. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定工程と、前記エッジ部の滑らかさに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別工程を有することを特徴とする画像処理方法。
8. 前記滑らかさ判定工程は、前記画像の参照領域内におけるエッジの局所的な凹凸の有無に基づき滑らかなエッジであるか否かを判定することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
9. 前記滑らかさ判定工程は、前記エッジの傾きに応じて判定基準を異ならせ、水平方向あるいは垂直方向のエッジに対して、滑らかなエッジが検出されやすい判定基準を適用することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
10. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定工程と、左右あるいは上下方向に連続する滑らかなエッジを検出する連続エッジ検出工程と、前記連続エッジに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別工程を有することを特徴とする画像処理方法。
11. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定工程と、立上りエッジおよび立下りエッジが共に滑らかなエッジであるペアエッジを検出するペアエッジ検出工程と、前記ペアエッジに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別工程を有することを特徴とする画像処理方法。
12. 画像のエッジ部の滑らかさを判定する滑らかさ判定工程、前記滑らかなエッジ同士が交わる交点エッジを検出する交点エッジ検出工程と、前記交点エッジに基づき、網点上文字エッジを網点絵柄中のエッジと切り分けて識別する文字絵柄識別工程を有することを特徴とする画像処理方法。
13. 請求項７乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
14. 請求項７乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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