JP2581049B2 - Image area determination device - Google Patents
Image area determination deviceInfo
- Publication number
- JP2581049B2 JP2581049B2 JP61275327A JP27532786A JP2581049B2 JP 2581049 B2 JP2581049 B2 JP 2581049B2 JP 61275327 A JP61275327 A JP 61275327A JP 27532786 A JP27532786 A JP 27532786A JP 2581049 B2 JP2581049 B2 JP 2581049B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- filter
- pixel
- halftone
- correction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、文字、線画等を表わした二値画像、印刷等
の網点画像、写真等の濃淡画像が混在した画像につい
て、画素単位にその属する画像の種類を判別する画像領
域判定装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to a binary image representing characters, line drawings, etc., a halftone image such as printing, and an image in which a gray image such as a photograph is mixed, on a pixel basis. The present invention relates to an image area determination device that determines the type of an image to which the image belongs.
［従来の技術］ 原稿に描かれた画像を読取って一般的な画像処理を行
なう場合、写真等の濃淡画像、文字、線画等の二値画
像、印刷等の網点画像について夫々処理が独自のものと
なる。従って、上記濃淡画像、二値画像、網点画像が混
在した原稿から読取られる画像情報について当該一般的
な画像処理を行なおうとすると、名画像領域（濃淡画
像、二値画像、網点画像）を領域判定が必要となる。[Prior Art] When performing general image processing by reading an image drawn on a document, each processing is performed independently for grayscale images such as photographs, binary images such as characters and line drawings, and halftone images such as printing. It will be. Therefore, if the general image processing is to be performed on image information read from a document in which the grayscale image, the binary image, and the halftone image are mixed, the name image area (the grayscale image, the binary image, the halftone image) Needs to be determined.
そこで、従来、この種の画像領域判定装置として、例
えば、特開昭58−205376号公報に開示される技術があ
る。これは、ｍ×ｎマトリクス内の濃度差を求めること
によって各画像領域を識別しようとするものである。Therefore, conventionally, as this type of image area determination apparatus, there is a technique disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 58-205376. This seeks to identify each image area by calculating the density difference in the mxn matrix.
また、特に網点画像を識別する技術としては、特開昭
56−132061号公報に開示されるように、二値化された画
信号に対して自己相関を施すことによって網点信号を識
別するものがある。In particular, as a technique for identifying a halftone image, Japanese Unexamined Patent Publication No.
As disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 56-132061, there is a method in which a halftone dot signal is identified by performing autocorrelation on a binarized image signal.
［発明が解決しようとする問題点］ 上記開示される技術を用いた従来の画像領域判定装置
では、的確な領域判定ができない。[Problems to be Solved by the Invention] With the conventional image region determination device using the technology disclosed above, accurate region determination cannot be performed.
具体的に、上記濃度差を用いた方式では、中間調画像
（濃淡画像、網点画像が対応）の内で網点画像のように
濃度差の激しい画像は文字線画等の二値画像として判別
する可能性が大きい。また、鉛筆書きのような濃度の低
い文字線画（二値画像）は中間調画像領域として判別し
易い。Specifically, in the method using the density difference, an image having a large density difference such as a halftone image among halftone images (corresponding to a grayscale image and a halftone image) is determined as a binary image such as a character line drawing. It is likely to be. Also, a character line drawing (binary image) having a low density, such as pencil drawing, is easily distinguished as a halftone image area.
一方、上記自己相関を用いた方式では、例えば、網点
画像をMTF（モジュレーション・トランスファ・ファン
クション）の悪い光学系で読取った場合、その読取り信
号は例えば第16図に示すように、網点部とそれ以外の部
分との濃度差が明確にならず二値化に際して適切なスラ
イスレベルが存在しない。これにより、二値化の段階で
網点の情報が欠落してしまい、結果として、的確な網点
画像の判定ができなくなる。On the other hand, in the method using the autocorrelation, for example, when a halftone image is read by an optical system having a bad MTF (Modulation Transfer Function), the read signal is, for example, as shown in FIG. The density difference between the image and the other parts is not clear, and there is no appropriate slice level for binarization. As a result, dot information is lost in the binarization stage, and as a result, an accurate dot image cannot be determined.
そこで、本発明の課題は、従来の装置における上記欠
点を除くことにある。Therefore, an object of the present invention is to eliminate the above-mentioned disadvantages of the conventional device.
［問題点を解決するための手段］ 本発明は、上記課題を解決するため、画像の周波数特
性が二値画像、網点画像、濃淡画像の夫々で異なること
に注目してなされたものである。具体的には、第17図に
示すように、写真等の濃淡画像は、DC（直流）近傍の周
波数成分を多く含むような特性（第17図（ａ）参照）、
印刷等の網点画像は、DC近傍の周波数成分の他、網点ピ
ッチに対応した所謂網点周波数fa近傍の成分を比較的多
く含むような特性（第17図（ｂ）参照）、更に、文字線
画等の二値画像は、DCから高い周波数成分まで含むよう
な特性（第17図（ｃ）参照）となっており、対象となる
画像に対して上記各特性を考慮した適当なフィルタ処理
を施した結果に基づいてその対象となる画像の属性を決
定しようとするものである。Means for Solving the Problems In order to solve the above-mentioned problems, the present invention has been made by paying attention to the fact that the frequency characteristics of an image are different among a binary image, a halftone image, and a grayscale image. . Specifically, as shown in FIG. 17, a grayscale image such as a photograph has a characteristic that includes many frequency components near DC (direct current) (see FIG. 17 (a)),
A halftone image such as a print has a characteristic (see FIG. 17 (b)) in which, in addition to a frequency component near DC, a relatively large number of components near a so-called halftone frequency fa corresponding to a halftone dot pitch are included. A binary image such as a character line drawing has a characteristic that includes DC to high frequency components (see FIG. 17C). Is intended to determine the attribute of the target image based on the result of the application.
そして、課題解決のための技術的手段は、第１図に示
すように、画素単位の濃淡情報にて構成される画像情報
について、注目画素C0とその周辺画素Ｅ（ｃ）を対象と
して予め判別すべき画像特有の周波数特性に関連させて
特定の周波数成分を減衰又は強調させて位相反転するよ
うに定めたフィルタ係数からなるフィルタ特性でのフィ
ルタ演算を行なうフィルタ演算手段１と、このフィルタ
演算手段１での演算結果を注目画素C0に対応づけて当該
演算結果に基づき注目画素C0が二値画像、網点画像、濃
淡画像のうち上記フィルタ特性に関連した一の画像に属
するか否かを判別する画像判別手段２とを備えたもので
ある。The technical means for solving the problems, as shown in FIG. 1, the image information formed by shading information for each pixel in advance the target pixel C 0 and its surrounding pixel E (c) as the target Filter operation means 1 for performing a filter operation with a filter characteristic composed of a filter coefficient determined to attenuate or enhance a specific frequency component in relation to a frequency characteristic peculiar to an image to be discriminated and to invert the phase, and this filter operation Whether the target pixel C 0 belongs to one of the binary image, the halftone image, and the grayscale image based on the calculation result of the means 1 associated with the target pixel C 0. And an image determining means 2 for determining whether or not the image data is correct.
［作用］ 第17図に示す各画像の周波数特性のいずれかに関連し
たフィルタ特性、例えば、一の画像（当該三種の画像の
いずれか）の周波数特性における特定の成分を減衰もし
くは位相反転させるか、あるいは、一の画像の周波数特
性における特定の成分を強調する等のフィルタ特性にて
フィルタ演算手段１が対象となる画像情報についてフィ
ルタ演算を行なう。このフィルタ演算は、注目画素C0と
その周辺画素Ｅ（ｃ）を対象として行なわれる。そし
て、対象となる画像情報について注目画素C0を順次ずら
し上記演算が同様になされる。上記フィルタ特性が二値
画像、網点画像、濃淡画像のうちのいずれかの一の画像
の周波数特性に関連づけられていることから、このフィ
ルタ演算手段１での演算結果は、注目画素C0を含む演算
の対象となる画素が当該一の画像に属するときに特徴的
なものとなる。[Operation] A filter characteristic associated with any of the frequency characteristics of each image shown in FIG. 17, for example, whether to attenuate or invert the phase of a specific component in the frequency characteristic of one image (any of the three types of images) Alternatively, the filter operation unit 1 performs a filter operation on the target image information using a filter characteristic such as emphasizing a specific component in the frequency characteristic of one image. The filter operation is performed on the target pixel C 0 and its surrounding pixel E (c) as a target. Then, sequentially shifting the operation of the pixel of interest C 0 for the image information of interest is performed in the same manner. The filter characteristic is the binary image, halftone image, since it is associated with the frequency characteristic of any one image among the gray-scale image, the calculation result of this filtering operation unit 1, the target pixel C 0 It becomes a characteristic when the pixel to be included in the calculation belongs to the one image.
そこで、フィルタ演算手段１での演算結果は、そのと
きの注目画素C0に対応づけられ、その演算結果に基づき
画像判別手段２が当該注目画素C0が二値画像、網点画
像、濃淡画像のうち上記フィルタ特性と関連した一の画
像に属するか否かを判別する。Therefore, the calculation result by the filter calculation means 1 is associated with the pixel of interest C 0 at that time, and based on the calculation result, the image discrimination means 2 determines that the pixel of interest C 0 is a binary image, a halftone image, a gray-scale image. It is determined whether or not the image belongs to one image related to the filter characteristic.
［実施例］ 以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。[Example] Hereinafter, an example of the present invention will be described with reference to the drawings.
第２図は本発明に係る画像領域判定装置の主要部の基
本構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a basic configuration example of a main part of the image area determination device according to the present invention.
同図において、11は画像メモリ（図示せず）内に画素
単位に格納された対象画像の濃淡情報（多階調）ＳDを
注目画素とその周辺画素について読み出して展開する二
次元メモリ、12は二次元メモリ11に展開された注目画素
とその周辺画素の濃淡情報ＳDについて予め判別すべき
画像特有の周波数特性に関連させて定めたフィルタ特性
でのフィルタ演算を行なうフィルタ演算回路、13はフィ
ルタ演算回路12での演算結果を注目画素に対応づけて当
該演算結果と基準値との比較により注目画素が所定の画
像（二値画像、網点画像、濃淡画像のいずれか）に属す
るか否かの判定信号ＳRを出力する比較判定回路であ
る。Referring to FIG. 1, reference numeral 11 denotes a two-dimensional memory which reads and develops density information (multi-gradation) SD of a target image stored in an image memory (not shown) for each pixel of interest and its peripheral pixels, and 12 A filter operation circuit for performing a filter operation with a filter characteristic determined in advance in relation to the image-specific frequency characteristic to be determined in advance with respect to the density information SD of the pixel of interest and its surrounding pixels developed in the two-dimensional memory 11; The calculation result in the circuit 12 is associated with the pixel of interest, and a comparison between the calculation result and the reference value indicates whether the pixel of interest belongs to a predetermined image (one of a binary image, a halftone image, and a grayscale image). This is a comparison determination circuit that outputs a determination signal SR.
いま、注目画素を中心に７×７マトリクスの範囲の周
辺画素を対象にした場合を想定すると、上記二次元メモ
リは７ラインの構成となる。そして、フィルタ特性とし
て、例えば第３図（ｂ）に示すように、DC近傍成分及び
網点周波数fa近傍成分を減衰させる特性を選定すると、
対象とする７×７マトリクスの画素に対して当該フィル
タ特性を実現するデジタルフィルタの構成は例えば第３
図（ａ）に示すように、中心の注目画素に対応したフィ
ルタ係数が“3"、７×７マトリクスの四隅の画素に対応
したフィルタ係数が“−1"、他の画素に対応したフィル
タ係数が全て“0"（図においては空欄）となる。このデ
ジタルフィルタの特徴は、上記フィルタ係数の総和が負
の値（−１）になることである。そして、このフィルタ
特性は、濃淡画像、網点画像、二値画像の周波数特性
（第17図参照）を考慮すると、濃淡画像、網点画像につ
いては大半の周波数成分が減衰されるのに対して、二値
画像についてのみある種の周波数成分が強調されるもの
となる。従って、当該特性によるフィルタ演算では、二
値画像について特徴的な結果を得ることになる。Now, assuming a case where peripheral pixels in a 7 × 7 matrix range around the target pixel are assumed, the two-dimensional memory has a configuration of seven lines. Then, as shown in FIG. 3 (b), for example, as shown in FIG. 3 (b), when a characteristic that attenuates a component near DC and a component near halftone frequency fa is selected,
The configuration of a digital filter that realizes the filter characteristic for a target 7 × 7 matrix pixel is, for example, a third filter.
As shown in FIG. 7A, the filter coefficient corresponding to the center pixel of interest is “3”, the filter coefficient corresponding to the four corner pixels of the 7 × 7 matrix is “−1”, and the filter coefficients corresponding to the other pixels. Are all "0" (blank in the figure). The feature of this digital filter is that the sum of the filter coefficients becomes a negative value (-1). Considering the frequency characteristics of the grayscale image, the halftone image, and the binary image (see FIG. 17), most of the frequency components of the grayscale image and the halftone image are attenuated. , Certain frequency components are emphasized only in the binary image. Therefore, in the filter operation based on the characteristic, a characteristic result is obtained for the binary image.
上記二次元メモリ11及びフィルタ演算回路12の一般的
な構成は、例えば第４図に示すようになる。The general configuration of the two-dimensional memory 11 and the filter operation circuit 12 is, for example, as shown in FIG.
まず、二次元メモリ11について着目すると、７ライン
分のラインメモリ21（１）,21（２），…,21（７）を備
えると共に、各ラインメモリの後段に７段構成のメモリ
シフト回路22（11）〜22（17），…，（22）71〜22（7
7）が設けられている。そして、二次元メモリ11の各メ
モリシフト回路はラインメモリを介した画素単位の濃淡
情報ＳDを順次次段にシフトしてゆき、そのシフト毎に
構成される７×７マトリクス状の画素単位の濃淡情報Ｓ
Dを後段におけるフィルタ演算の対象としている。First, focusing on the two-dimensional memory 11, there are seven line memories 21 (1), 21 (2),..., 21 (7), and a seven-stage memory shift circuit 22 (11)-22 (17), ..., (22) 71-22 (7
7) is provided. Then, each memory shift circuit of the two-dimensional memory 11 sequentially shifts the grayscale information SD of the pixel unit via the line memory to the next stage, and the grayscale information of the 7 × 7 matrix pixel unit formed for each shift. Information S
D is the target of the filter operation in the subsequent stage.
次いで、フィルタ演算回路12に着目すると、第３図
（ａ）に示すように７×７マトリクスのデジタルフィル
タにおける各フィルタ係数と７×７マトリクス状の上記
メモリシフト回路に展開された濃淡情報とについて対応
する位置どうしの乗算を行なうための49個（７×７）の
乗算器23（１）〜23（49）を備えている。即ち、各乗算
器23（１）〜23（49）は二次元メモリ11におけるメモリ
シフト回路の夫々と対応すると共に、７×７マトリクス
における当該メモリシフト回路の位置に対応したディジ
タルフィルタ内のフィルタ係数が設定されており、各乗
算器は対応するメモリシフト回路に格納された濃淡情報
と当該設定されたフィルタ係数との乗算を行なうように
なっている（実際には、フィルタ係数“0"に対応した乗
算器は意味をもたない。但し、フィルタ係数の設定が可
変に構成される）。また、フィルタ演算回路12は上記各
乗算器23（１）〜23（49）での演算結果を全て加算する
加算器24を有しており、この加算器24の出力が後段の比
較判定回路13にて注目画素に対応づけられた当該フィル
タ演算の結果として扱われる。Next, focusing on the filter operation circuit 12, as shown in FIG. 3 (a), each filter coefficient in the 7 × 7 matrix digital filter and the density information developed in the 7 × 7 matrix memory shift circuit are described. There are provided 49 (7 × 7) multipliers 23 (1) to 23 (49) for performing multiplication between corresponding positions. That is, each of the multipliers 23 (1) to 23 (49) corresponds to each of the memory shift circuits in the two-dimensional memory 11, and a filter coefficient in the digital filter corresponding to the position of the memory shift circuit in the 7.times.7 matrix. Is set, and each multiplier multiplies the grayscale information stored in the corresponding memory shift circuit by the set filter coefficient (actually, the multiplier corresponds to the filter coefficient “0”). The multiplier does not have any meaning, but the setting of the filter coefficient is variably configured). Further, the filter operation circuit 12 has an adder 24 for adding all the operation results of the multipliers 23 (1) to 23 (49). Is treated as the result of the filter operation associated with the pixel of interest.
比較演算回路13の具体的な機能は、上記のようにして
フィルタ演算回路12における加算器24から出力された演
算結果が所定の基準値以上となるとき判別信号ＳRがＨ
レベルとなって当該注目画素が文字、線画等の二値画像
であると判別するようになっている。上記判別基準値は
濃淡情報の最大階調数、設定されるフィルタ係数、対象
となる画像の性質、例えば、MTFの悪い光学系で読取っ
た画像を対象とにしている等に基づいて二値画像判別に
より適した値に決定される。The specific function of the comparison operation circuit 13 is as follows. When the operation result output from the adder 24 in the filter operation circuit 12 is equal to or more than a predetermined reference value, the determination signal SR becomes H
As a level, the pixel of interest is determined to be a binary image such as a character or a line drawing. The above-mentioned discrimination reference value is a binary image based on the maximum number of gradations of shading information, the filter coefficient to be set, the property of the target image, for example, an image read by an optical system having a bad MTF. A value more suitable for the determination is determined.
上記フィルタ演算回路12での演算結果の例を第５図乃
至第７図に示す。FIGS. 5 to 7 show examples of the calculation results in the filter calculation circuit 12. FIG.
第５図（ａ）は写真等の濃淡画像に対応した画像情報
であり、その特徴は各画素の濃淡情報（階調）に大きな
差がないことである（周波数特性がDC近傍成分に限られ
る）。このような画像について第３図（ａ）で示すよう
なフィルタ特性でのフィルタ演算を行なうと、第５図
（ｂ）に示すように、その演算結果は負の値となる。例
えば、同図（ａ）の破線で囲まれた７×７マトリクスの
画素を対象とした場合、階調“92"の中心画素を注目画
素として、その演算結果は 92×３＋83×（−１）＋87×（−１） ＋80×（−１）＋86×（−１）＝−60 “−60"（同図（ｂ）二点鎖線部分参照）となる。即
ち、同様の演算を注目画素を順次ずらす毎に行なった結
果が第５図（ｂ）に示すものとなる。FIG. 5A shows image information corresponding to a grayscale image such as a photograph, and the feature thereof is that there is no large difference in grayscale information (gradation) of each pixel (frequency characteristics are limited to components near DC. ). When a filter operation is performed on such an image with filter characteristics as shown in FIG. 3 (a), the operation result becomes a negative value as shown in FIG. 5 (b). For example, when a 7 × 7 matrix pixel surrounded by a broken line in FIG. 7A is targeted, the center pixel of the gradation “92” is set as a target pixel, and the calculation result is 92 × 3 + 83 × (−1). + 87 × (−1) + 80 × (−1) + 86 × (−1) = − 60 “−60” (see the two-dot chain line portion in FIG. 4B). That is, the result of performing the same operation each time the pixel of interest is sequentially shifted is as shown in FIG. 5 (b).
第６図（ａ）は印刷等の網点画像に対応した画像情報
であり、その特徴は濃淡の差はそれほど大きくないが、
濃度の凹凸がある（周波数特性がDC近傍成分と網点周波
数fa近傍となる）。このような画像について同様に第３
図（ａ）に示すようなフィルタ特性でのフィルア演算を
行なうと、この場合もまた第６図（ｂ）に示すように、
その演算結果は負の値となる。例えば、同図（ａ）の破
線で囲まれた７×７マトリクスの画素を対象とした場
合、階調“111"の中心画素を注目画素として、その演算
結果は、 111×３＋128×（−１）＋91×（−１） ＋77×（−１）＋95×（−１）＝−58 “−58"（同図（ｂ）二点鎖線部分参照）となる。即
ち、同様の演算を注目画素を順次ずらず毎に行なった結
果が第６図（ｂ）に示すものとなる。FIG. 6A shows image information corresponding to a halftone image such as a print image. The feature of the image information is that the difference in density is not so large.
There is unevenness in density (frequency characteristics are near DC component and near dot frequency fa). Similarly for such images, the third
When the filter operation is performed with the filter characteristics as shown in FIG. 6A, also in this case, as shown in FIG.
The result of the operation is a negative value. For example, when a 7 × 7 matrix pixel surrounded by a dashed line in FIG. 7A is targeted, the calculation result is 111 × 3 + 128 × (−1 ) + 91.times. (-1) + 77.times. (-1) + 95.times. (-1) =-58 "-58" (see the two-dot chain line in FIG. 3B). That is, FIG. 6B shows the result of performing the same operation every time the target pixel is not shifted.
第７図（ａ）は文字、線画等の二値画像に対応した画
像情報であり、その特徴は広い範囲の濃淡情報（階調）
をとる（周波数特性がDC成分から高い周波数成分まで含
むものとなる。）このような画像について同様に第３図
（ａ）に示すようなフィルタ特性でのフィルタ演算を行
なうと、第７図（ｂ）に示すように、その演算結果は、
その対象となる画素に応じて正の値、または負の値とな
る。例えば、同図（ａ）の破線で囲まれた７×７マトリ
クスの画素を対象とした場合、階調“63"の中心画素を
注目画素として、その演算結果は、 63×３＋３×（−１）＋84×（−１） ＋０×（−１）＋０×（−１）＝102 “102"（同図（ｂ）二点鎖線部分参照）となる。このよ
うに、上記二種の画像（濃淡画像、網点画像）と異な
り、当該演算結果が正の値となるのは、周波数特性（第
17図（ｃ）参照）における中間周波数成分がフィルタ特
性（第３図（ｂ）参照）によって強調されることに起因
している。FIG. 7A shows image information corresponding to a binary image such as a character or a line drawing, and the feature thereof is a wide range of density information (gradation).
(The frequency characteristics include DC components to high frequency components.) When a filter operation is performed with such filter characteristics as shown in FIG. 3A for such an image, FIG. As shown in b), the operation result is
The value becomes a positive value or a negative value according to the target pixel. For example, when a 7 × 7 matrix pixel surrounded by a dashed line in FIG. 7A is targeted, the calculation result is 63 × 3 + 3 × (−1 ) + 84 × (−1) + 0 × (−1) + 0 × (−1) = 102 “102” (see the two-dot chain line portion in FIG. 3B). As described above, unlike the two types of images (shade image and halftone image), the calculation result is a positive value because of the frequency characteristic (the
This is because the intermediate frequency component in FIG. 17 (c) is emphasized by the filter characteristic (see FIG. 3 (b)).
上記のように、第３図に示すようなフィルタ特性での
フィルタ演算を行なった場合、濃淡画像、網点画像につ
いては、その演算結果の大半は負の値となるのに対し
て、二値画像については正の値となることが多くなる。
このような演算結果の特徴から、比較判定回路13におけ
る基準値は正負の境となる“0"でも良いが、ノイズ等を
考慮して、上記第５図乃至第７図に示した例の場合、そ
の基準値は“20〜40"程度が適切なものとなる。その結
果、第５図及び第６図に示す各画素については全て二値
画像ではない（ＳR:Lレベル）と判別し、第７図に示す
例では、同図（ｂ）の破線で囲む部分についての画素に
ついては二値画像であると判別すると共に（ＳR:Hレベ
ル）、他の部分の画素については二値画像でないと判別
する。即ち、第７図に示す例の場合、同図（ｂ）の破線
で囲まれる部分が文字、線画等の一部を構成するものと
なる。As described above, when the filter operation is performed with the filter characteristics as shown in FIG. 3, most of the operation results of the grayscale image and the halftone image are negative values, whereas the binary image is a binary image. Images often have positive values.
From the characteristics of the operation result, the reference value in the comparison and judgment circuit 13 may be “0” at the boundary between positive and negative, but in the case of the examples shown in FIGS. It is appropriate that the reference value is about "20 to 40". As a result, it is determined that all the pixels shown in FIGS. 5 and 6 are not binary images (SR: L level), and in the example shown in FIG. 7, a portion surrounded by a broken line in FIG. Is determined to be a binary image (SR: H level), and the other pixels are determined not to be a binary image. That is, in the case of the example shown in FIG. 7, the portion surrounded by the broken line in FIG. 7B constitutes a part of characters, line drawings, and the like.
フィルタ演算回路12でのフィルタ特性を第３図に示す
ようにすると共に、比較判定回路13での基準値を“20〜
40"程度にした上記例の場合、濃淡画像、網点画像、二
値画像が混在する画像について、その画像を構成する各
画素が、二値画像あるいは中間調画像（濃淡画像、網点
画像）のいずれかに属するものであるかを判定すること
が可能となる。The filter characteristics of the filter operation circuit 12 are set as shown in FIG.
In the case of the above example of about 40 ", for an image in which a grayscale image, a halftone image, and a binary image are mixed, each pixel constituting the image is a binary image or a halftone image (a grayscale image, a halftone image). Can be determined.
上記実施例では第３図（ｂ）に示すフィルタ特性を同
図（ａ）に示すデジタルフィルタによって実現している
ことから、フィルタ演算回路12における実質的な乗算は
７×７マトリクスの画素を対象としているにもかかわら
ず“0"以外のフィルタ係数について（５つ）だけで済
み、当該フィルタ演算に限った場合のフィルタ演算回路
12の構成は比較的簡単なものとなる。In the above embodiment, since the filter characteristic shown in FIG. 3B is realized by the digital filter shown in FIG. 3A, the substantial multiplication in the filter operation circuit 12 is performed on a 7 × 7 matrix pixel. Despite that, only filter coefficients other than "0" need to be used (5), and the filter operation circuit is limited to the filter operation.
The configuration of 12 is relatively simple.
ところで、中間調画像の周波数特性（第17図（ａ）及
び（ｂ）参照）をみると、DC成分に対してある程度の広
がりを有すると共に、網点周波数faに対してもまたある
程度の広がりを有していることから、第３図に示すよう
な特性でのフィルタ処理であっても、強調される成分が
全くないわけではない。また、逆に、二値画像もDC近傍
及び網点周波数fa近傍の成分を含むことから（第17図
（ｃ）参照）、同様のフィルタ処理によって減衰される
周波数成分を有している。By the way, looking at the frequency characteristics of the halftone image (see FIGS. 17 (a) and (b)), it has a certain spread for the DC component and also has a certain spread for the halftone frequency fa. Therefore, even if the filtering is performed with the characteristics shown in FIG. 3, there is no reason that there is no component to be emphasized. Conversely, since the binary image also contains components near DC and near dot frequency fa (see FIG. 17 (c)), it has frequency components attenuated by similar filtering.
このような事情から、上記のような処理を行なった場
合、特殊な条件の画素については誤った判定を行なう場
合がある。そこで、このような誤った判定を防止するた
め以下のような補正処理が有効である。Under such circumstances, when the above-described processing is performed, an erroneous determination may be performed on a pixel under a special condition. Therefore, the following correction processing is effective to prevent such erroneous determination.
本来中間調画像であるにもかかわらず、二値画像と判
定してしまう場合の補正処理 … 中間調補正 この種の誤判定は特に網点画像について特有なもので
あり、その誤判定される画素は孤立点として現れる。そ
れは、以下のような理由に基づく。Correction processing when the image is determined to be a binary image even though it is originally a halftone image ... Halftone correction This kind of erroneous determination is particularly peculiar to a halftone image, and the erroneously determined pixels Appear as isolated points. It is based on the following reasons.
網点画像の濃度分布を一次元的に表現すると例えば第
８図に示すようになる。同図において、濃度が突出した
画素を注目画素とした場合の当該フィルタ演算について
考察する。例えば、位置ａの画素を注目画素として当該
フィルタ演算（第３図に示すフィルタ特性に基づく）を
行なうと、注目画素の濃度と周辺画素の濃度との差がそ
れほど大きくないことからフィルタ演算の結果は、前述
した第６図の場合と同様に負の値をとることになる。一
方、位置（ｂ）の画素を注目画素として当該フィルタ演
算を行なうと、注目画素の濃度と周辺画素の濃度との差
が比較的大きいことからフィルタ演算の結果は、一般的
な網点画像の場合と異なり、正の値をとることになる。
そして、この正の値が前述した基準値より大きくなる
と、当該画素については網点画像ではなく、二値画像に
属するものとして判定する。When the density distribution of the halftone dot image is expressed one-dimensionally, for example, it is as shown in FIG. In the figure, the filter operation in the case where a pixel having a prominent density is set as a target pixel will be considered. For example, if the filter operation (based on the filter characteristics shown in FIG. 3) is performed with the pixel at the position a as the pixel of interest, the difference between the density of the pixel of interest and the density of the peripheral pixels is not so large. Takes a negative value as in the case of FIG. 6 described above. On the other hand, if the filter operation is performed with the pixel at position (b) as the pixel of interest, the difference between the density of the pixel of interest and the density of the peripheral pixels is relatively large. Unlike the case, it takes a positive value.
When the positive value is larger than the above-described reference value, it is determined that the pixel belongs to a binary image instead of a halftone image.
上記のように、実際には網点画像に属する画素につい
て二値画像に属すると判定するのは、濃度の突出した画
素についてであり、周辺画素の濃度より低い濃度の画素
については第３図に示すフィルタ特性から当該誤判定す
ることはない。従って、誤判定される画素は画像中にお
いて連続することはなく、孤立点として現れる。As described above, the pixels that actually belong to the halftone image are determined to belong to the binary image only for the pixels with the higher density, and for the pixels with the density lower than the density of the peripheral pixels, FIG. There is no such erroneous determination from the filter characteristics shown. Therefore, the erroneously determined pixel does not continue in the image but appears as an isolated point.
この種の誤判定が画像中の孤立点として出現すること
から、逆に、中間調画像と判定した領域の中に二値画像
と判定される画素が孤立点として出現した場合、当該孤
立点を強制的に中間調画像に属するものであると修正す
る。これが、中間調補正である。この中間調補正の具体
的な処理は、例えば、注目画素に隣接する４つの画素の
判定状態（ＳR）を調べ、その状態が、第９図（ａ）に
示すように、全て中間調画像に属するものであるならば
（ＳR＝Ｌレベル＝“0":同図斜線部分）、当該注目画素
は孤立点としてその判定状態にかかわらず、強制的に中
間調画像に属するものであると修正する（補正する）。Conversely, since this type of erroneous determination appears as an isolated point in an image, if a pixel determined as a binary image appears as an isolated point in an area determined as a halftone image, the isolated point is determined as The image is forcibly corrected to belong to the halftone image. This is the halftone correction. The specific process of this halftone correction is, for example, to check the determination state (SR) of four pixels adjacent to the pixel of interest and, as shown in FIG. If the pixel of interest belongs (SR = L level = “0”: shaded portion in the figure), the target pixel is forcibly corrected to belong to a halftone image regardless of its determination state as an isolated point. (to correct).
また、補正すべきパターンは第９図（ａ）に示すもの
に限られず、当該孤立点が濃度の突出した部分にのみ出
現することを考慮すれば、同図（ｂ）のように、相接す
る４画素について、その４画素の４方向に隣接する画素
（同図斜線部分）が全て中間調画像に属するものである
ならば、当該相接する４画素はみな中間調画像に属する
ものであると修正することも可能である。Further, the pattern to be corrected is not limited to the pattern shown in FIG. 9 (a). Considering that the isolated point appears only in the portion where the density is prominent, the pattern shown in FIG. If all of the four pixels adjacent to the four pixels in the four directions (hatched portions in the figure) belong to the halftone image, all the four adjacent pixels belong to the halftone image. It is also possible to correct.
本来二値画像であるにもかかわらず、二値画像に属さ
ないと判定してしまう場合の補正処理 … 文字線画補
正 この種の誤判定は文字線画等の二値画像において、あ
る程度以上の幅をもった線画成分について（第10図
（ａ）参照）、その内部に二値画像ではない、即ち、中
間調画像に属すると判定する画素が含まれるかたちで発
生する（第10図（ｂ）の斜線部以外の部分）。Correction processing when it is determined that the image does not belong to the binary image even though it is originally a binary image… Character line drawing correction This type of erroneous determination requires a certain amount of width in a binary image such as a character line drawing. The generated line drawing component (see FIG. 10 (a)) is generated in such a manner that it contains a pixel which is not a binary image, that is, belongs to a halftone image (see FIG. 10 (b)). Parts other than the hatched part).
これは、二値画像においては、線のエッジ部、即ち、
周波数特性でみれば中域から高域周波数成分に含まれて
DC近傍成分が存在するかたちになっているからである。This is, in a binary image, the edge of the line,
If you look at the frequency characteristics,
This is because a component near DC exists.
この種の誤判定が線画成分の内部に発生し易いことか
ら、逆に、二値画像と判定した領域の内部に二値画像で
ないと判定される画素があった場合、当該画素を強制的
に二値画像に属するものであると修正する。これが、文
字線画補正である。この文字線画補正の具体的な処理
は、例えば注目画素の縦方向に隣接する画素の判別状態
（ＳR）を調べ、その状態が第11図（ａ）に示すよう
に、上下方向共に二値画像に属するものであるとき（同
図斜線部分）、また、注目画素の横方向に隣接する画素
の判定状態を調べ、その状態が第11図（ｂ）に示すよう
に、左右方向共に二値画像に属するものであるとき（同
図斜線部分）に、当該注目画素はその判定状態にかかわ
らず、強制的に二値画像に属するものであると修正する
（補正する）。Since this type of erroneous determination is likely to occur inside the line drawing component, conversely, if there is a pixel determined to be not a binary image inside the area determined to be a binary image, the pixel is forcibly replaced. Correct it as belonging to the binary image. This is character / line image correction. The specific processing of this character line drawing correction is, for example, to check the discrimination state (SR) of a pixel adjacent to the target pixel in the vertical direction, and to check the state as shown in FIG. (The shaded area in the figure), the determination state of the pixel adjacent to the target pixel in the horizontal direction is checked, and the state is determined as shown in FIG. 11 (b). If the pixel of interest belongs to the binary image (the shaded area in the figure), the target pixel is forcibly corrected (corrected) as belonging to the binary image regardless of the determination state.
更に、補正すべきパターンは第11図（ａ），（ｂ）に
示すものに限られず、同図（ｃ），（ｄ）に示すよう
に、二値画像であると判定された画素によって上下方
向、あるいは左右方向から挟まれる２つの画素（斜線部
以外の部分）についての判定を共に強制的に二値画像に
属するものであると修正することも可能である。Further, the pattern to be corrected is not limited to those shown in FIGS. 11 (a) and 11 (b). As shown in FIGS. 11 (c) and (d), the pattern to be corrected depends on the pixel determined to be a binary image. It is also possible to forcibly correct the determination of two pixels (portions other than the hatched portion) sandwiched between the directions or the left and right directions to belong to the binary image.
上述したような補正処理（中間調補正、文字線画補
正）をも加味した画像領域判定装置の基本的な構成は例
えば第12図に示すようになる。The basic configuration of the image area determination device that also takes into account the above-described correction processing (halftone correction and character / line image correction) is as shown in FIG. 12, for example.
これは、第２図に示したものと同様の構成となる二次
元メモリ11と、フィルタ演算回路12と、比較判定回路13
とを備えると共に、この比較判定回路13の後段に、例え
ば、第９図及び第11図に示す補正パターンでの補正を行
なう場合、４ライン構成の二次元メモリ14と、更に補正
回路15を備えたものとなる。この補正回路15は具体的
に、上記中間調補正を実現する中間調補正回路16と、
上記文字線画補正を実現する文字線画補正回路17とか
ら構成されるものである。このような画像領域判定装置
では、前述と同様に比較判定回路13から画素単位の判定
信号ＳRが出力されるが、この判定信号が４ラインの二
次元メモリ14に展開される。そして、補正回路15におけ
る中間調補正回路16はこの展開された判定信号状態が注
目する画素を中心にして第９図に示すパターンに合致す
るか否かを調べ、合致する場合に、当該注目画素につい
てその判定信号を強制的に中間調画像のもの（Ｌレベル
＝“0"）に修正する。また、更に、文字線画補正回路17
は、展開された判定信号状態が注目する画素を中心にし
て第11図に示すパターンに合致するか否かを調べ、合致
する場合に、当該注目画素についてその判定信号を強制
的に二値画像のもの（Ｈレベル＝“1"）に修正する。こ
の中間調補正回路16及び文字線画補正回路17での処理は
直列的に行なわれ、これらの補正処理を経た文字線画補
正回路17からの出力が最終的な判別信号ＳR′となる。This includes a two-dimensional memory 11, a filter operation circuit 12, and a comparison / determination circuit 13 having the same configuration as that shown in FIG.
In the subsequent stage of the comparison / determination circuit 13, for example, when correction is performed with the correction patterns shown in FIGS. 9 and 11, a two-dimensional memory 14 having a 4-line configuration and a correction circuit 15 are further provided. It will be. Specifically, the correction circuit 15 includes a halftone correction circuit 16 that realizes the halftone correction,
It comprises a character and line image correction circuit 17 for realizing the above character and line image correction. In such an image area determination device, the comparison determination circuit 13 outputs a pixel-based determination signal SR in the same manner as described above, but this determination signal is developed in a four-line two-dimensional memory 14. Then, the halftone correction circuit 16 in the correction circuit 15 checks whether or not the developed determination signal state matches the pattern shown in FIG. 9, centering on the pixel of interest. , The judgment signal is forcibly corrected to that of the halftone image (L level = “0”). Further, a character / line drawing correction circuit 17 is also provided.
It is checked whether or not the developed determination signal state matches the pattern shown in FIG. 11 centering on the pixel of interest, and if it matches, the determination signal is forced to the binary image for the pixel of interest. (H level = "1"). The processes in the halftone correction circuit 16 and the character / line image correction circuit 17 are performed in series, and the output from the character / line image correction circuit 17 after these correction processes becomes the final determination signal SR '.
上記のように、中間調補正、文字線画補正の各補正処
理を加味すれば、第３図に示すフィルタ特性での領域判
定がより的確なものとなる。そして、補正処理の実現に
ついては、比較判定回路13からの判定信号ＳR（“1"ま
たは“0"）の出力状態を予め定めたパターンと比較する
ものであることから、そのハードウェア構成は比較的簡
単なものとなり、また、その処理速度も高速なものを実
現することが可能となる。As described above, when the correction processes of the halftone correction and the character / line image correction are added, the area determination based on the filter characteristics shown in FIG. 3 becomes more accurate. Since the output of the determination signal SR (“1” or “0”) from the comparison determination circuit 13 is compared with a predetermined pattern, the hardware configuration of the correction process is not compared. In addition, it is possible to achieve a simple processing and a high processing speed.
尚、上記補正処理は、中間調補正、文字線画補正に限
ったものであるが、この種の補正処理は、対象となる画
像の周波数特性が限定されていること、及びフィルタ演
算での特性が予め把握できることから、上記両補正に限
らず、種々のフィルタ特性を想定した場合であっても、
補正すべきパターンが予め予想でき、その補正処理を実
現することは容易なものとなる。The above-described correction processing is limited to halftone correction and character / line image correction. However, this type of correction processing is limited in the frequency characteristics of the target image and the characteristics in the filter operation. Because it can be grasped in advance, not only the above two corrections, but also when various filter characteristics are assumed,
A pattern to be corrected can be predicted in advance, and the correction process can be easily realized.
上述した例は、第３図に示すフィルタ特性を用いて対
象となる画像を構成する画素が、二値画像に属するか否
か、即ち、二値画像、中間調画像（濃淡画像、網点画
像）のいずれに属するものであるかを判定するものであ
るが、フィルタ演算に使用するデジタルフィルタは、サ
イズや係数を変えることによりローパスフィルタ、バン
ドパスフィルタ等種々の周波数特性でのフィルタ特性を
実現することが可能であることから、当該フィルタ特性
を変更することにより、上記例とは異なった判別態様を
実現することも可能である。The above-mentioned example is based on the filter characteristics shown in FIG. 3 and determines whether or not the pixels constituting the target image belong to the binary image, that is, whether the pixel is a binary image, a halftone image (a grayscale image, a halftone image, The digital filter used for the filter operation realizes filter characteristics with various frequency characteristics such as a low-pass filter and a band-pass filter by changing the size and coefficient. Therefore, by changing the filter characteristics, it is also possible to realize a determination mode different from the above example.
例えば、第15図に示すように、DC近傍成分を減衰させ
て網点周波数fa近傍成分を強調するような特性でのフィ
ルタ演算を行なった場合、その演算結果は、網点画像に
属する画素についてのみ特徴的な値となる。そして、こ
の特徴的な値を判別することにより、対象となる画像の
画素が網点画像に属するか否かを判定することが可能と
なる。For example, as shown in FIG. 15, when a filter operation is performed with characteristics that attenuate the DC vicinity component and emphasize the halftone frequency fa vicinity component, the calculation result is obtained for pixels belonging to the halftone image. Only characteristic values. Then, by determining the characteristic value, it is possible to determine whether or not the pixel of the target image belongs to the halftone image.
この場合の装置の構成例は例えば第14図に示すように
なる。An example of the configuration of the device in this case is as shown in FIG. 14, for example.
基本的には第２図に示した場合と同様に、二次元メモ
リ11、フィルタ演算回路12、比較判定回路13とを備えた
ものであり、当該フィルタ演算回路12では第15図に示す
ような特性でのフィルタ演算がなされると共に、比較判
定回路13は当該フィルタ特性等を前提として予め定めた
基準値とフィルタ演算回路12からの演算結果との比較演
算を行ない、注目画素が網点画像に属するものか否かの
判別信号ＳRを出力するようになっている。ここで、比
較判定回路13においては、理想的にいえば、網点のドッ
トを構成する画素について網点画像に属するものである
と判別するようになる。Basically, it has a two-dimensional memory 11, a filter operation circuit 12, and a comparison judgment circuit 13, as in the case shown in FIG. While the filter operation is performed based on the characteristics, the comparison / determination circuit 13 performs a comparison operation between a predetermined reference value based on the filter characteristics and the like and the operation result from the filter operation circuit 12, and the pixel of interest is converted to a halftone image. It outputs a determination signal SR indicating whether or not it belongs. Here, ideally, the comparison determination circuit 13 determines that the pixels forming the halftone dot belong to the halftone image.
更に、上記基本構成に加えて領域拡大回路18を備えた
ものとなっている。網点画像は所定のピッチ（網点ピッ
チ：網点周波数faに対応）で配列されたドットの面積、
濃度等を種々変化させることによってある領域の濃淡を
表現するものであることから、当該ドットを構成する画
素以外の画素（ドットとドットの間に位置する）もまた
網点画像として重要なものである。そこで、上記比較判
定回路13にて網点画像に属すると判定された画素は原則
的に網点のドットを構成するものであることから、当該
画素の周辺画素についても拡大して網点画像に属するも
のとして扱うようにするため上記領域拡大回路18は機能
する。そして、この領域拡大回路18での拡大量は対象と
なる画像に含まれる網点画像の網点ピッチに基づいて定
められる。Further, an area enlarging circuit 18 is provided in addition to the above basic configuration. The halftone image has the area of dots arranged at a predetermined pitch (halftone pitch: corresponding to halftone frequency fa),
Since the shading of a certain area is expressed by variously changing the density and the like, pixels other than the pixels constituting the dot (located between dots) are also important as halftone images. is there. Therefore, since the pixels determined to belong to the halftone image by the comparison determination circuit 13 are in principle composed of halftone dots, the surrounding pixels of the pixel are also enlarged to form the halftone image. The area expansion circuit 18 functions so as to be treated as belonging. The amount of enlargement in the area enlargement circuit 18 is determined based on the halftone dot pitch of the halftone image included in the target image.
上記のようにして、例えば第15図に示すようなフィル
タ特性を用いることにより、そのフィルタ演算の結果に
基づいて対象となる画像の各画素が網点画像に属するも
のか否かを判定することができる。As described above, for example, by using the filter characteristics as shown in FIG. 15, it is determined whether each pixel of the target image belongs to the halftone image based on the result of the filter operation. Can be.
上記各例においては、第３図に示すフィルタ特性を用
いて二値画像に属するか否かを判定する場合、第15図に
示すフィルタ特性を用いて網点画像に属するか否かを判
定する場合を説明したが、上記双方のフィルタ特性での
フィルタ演算を併用すれば、写真等の濃淡画像属するも
のであるかをも判定することが可能となる。具体的に
は、第３図に示す特性でのフィルタ演算によって二値画
像でないと判定された画素を構成として第15図に示す特
性でのフィルタ演算を行ない、その結果、網点画像に属
するものでないと判定されたものが濃淡画像に属するも
のとなる。尚、当該網点画像に関する実際の判定処理に
おいては上述した領域拡大処理がなされることになる。In each of the above examples, when it is determined whether or not the image belongs to the binary image using the filter characteristics shown in FIG. 3, it is determined whether or not the image belongs to the halftone image using the filter characteristics shown in FIG. Although the case has been described, it is possible to determine whether the image belongs to a gray-scale image such as a photograph by using the filter operation based on the two filter characteristics. Specifically, the filter operation with the characteristic shown in FIG. 15 is performed by configuring the pixel determined to be not a binary image by the filter operation with the characteristic shown in FIG. Those that are determined not to belong to the grayscale image. It should be noted that the above-described area enlargement processing is performed in the actual determination processing for the halftone dot image.
上記各フィルタ演算の併用により、実際の画像領域判
定装置では、対象となる画像の画素が二値画像、網点画
像、濃淡画像のいずれに属するかを直接判定することが
可能になる。By using the above filter operations together, the actual image area determination device can directly determine whether a pixel of a target image belongs to a binary image, a halftone image, or a grayscale image.
なお、本発明を実現するにあたって有効となるデジタ
ルフィルタの技術については、種々検討がなされてお
り、前述したように、その特性は比較的容易に加工する
ことが可能である。従って、当該画像領域判定装置を実
現するにあたっては対象となる画像の性質（周波数特
性、読取り光学系のMTF等に起因した画像のぼやけ程度
等）に基づいてより的確な判定がなし得るフィルタ特性
を選定することが可能である。Various studies have been made on the technology of the digital filter that is effective in realizing the present invention, and as described above, its characteristics can be processed relatively easily. Therefore, in realizing the image region determining apparatus, a filter characteristic capable of making a more accurate determination based on the properties of the target image (frequency characteristics, degree of blurring of the image due to the MTF of the reading optical system, etc.) is used. It is possible to choose.
［発明の効果］ 以上説明してきたように、本発明によれば、二値画
像、網点画像、濃淡画像が夫々特有の周波数特性を有す
ることに着目して、各周波数特性との関連によって特定
の周波数成分を減衰又は強調させて位相反転するように
定めたフィルタ係数からなるフィルタ特性でのフィルタ
演算により、全体を考慮したうえでの当該注目画素の特
徴を抽出するようにしたため、より的確な判定が可能と
なる。具体的には、MTFの悪い光学系で読取った画像を
対象としても、上記各画像の周波数特性は一応保存され
るので、当該画像を対象とした場合であってもより的確
な領域判定が可能となる。[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the binary image, the halftone image, and the grayscale image each have a specific frequency characteristic, and are specified in relation to each frequency characteristic. By performing a filter operation with a filter characteristic composed of a filter coefficient determined to attenuate or enhance the frequency component of the target pixel to attenuate or enhance the frequency component, the characteristic of the pixel of interest in consideration of the whole is extracted, so that more accurate Judgment becomes possible. Specifically, even if an image read by an optical system with a bad MTF is targeted, the frequency characteristics of each of the above images are stored for the time being, so even if the image is targeted, more accurate area determination is possible. Becomes
第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は本発
明に係る画像領域判定装置の基本構成例を示すブロック
図、第３図はデジタルフィルタとそのフィルタ特性の一
例を示す図、第４図は第２図における二次元メモリとフ
ィルタ演算回路の詳細な構成を示すブロックず。第５図
乃至第７図は第３図の特性でのフィルタ演算の結果例を
示す図、第８図は網点画像の濃度分布を二次元的に現し
た図、第９図は中間調補正における補正パターンの例を
示す図、第10図は二値画像について中間調画像との誤判
定が発生する情況を示す図、第11図は文字線画補正にお
ける補正パターンの例を示す図、第12図は中間調補正及
び文字線画補正の機能を加味した装置の構成例を示すブ
ロック図、第13図は第12図における補正回路の具体的構
成例を示すブロック図、第14図は網点画像に属するか否
かを判定する機能を実現する装置の構成例を示すブロッ
ク図、第15図は網点画像に関連づけられて定められたフ
ィルタ特性の例を示す図、第16図はMTFが悪い光学系で
読取った場合の網点画像の濃度分布を示す図、第17図は
濃淡画像、網点画像、二値画像の周波数特性を示す図で
ある。 ［符号の説明］ １……フィルタ演算手段 ２……画像判別手段 11,14……二次元メモリ 12……フィルタ演算回路 13……比較判定回路 15……補正回路 16……中間調補正回路 17……文字線画補正回路 18……領域拡大回路FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing an example of a basic configuration of an image area determining apparatus according to the present invention, FIG. 3 is a diagram showing an example of a digital filter and its filter characteristics, FIG. 4 is a block diagram showing a detailed configuration of the two-dimensional memory and the filter operation circuit in FIG. 5 to 7 show examples of the results of the filter operation with the characteristics shown in FIG. 3, FIG. 8 shows a two-dimensional representation of the density distribution of the halftone image, and FIG. 9 shows halftone correction. FIG. 10 is a diagram showing an example of a correction pattern in a binary image, and FIG. 10 is a diagram showing a situation in which an erroneous determination of a binary image as a halftone image occurs. FIG. FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of a device that takes into account the functions of halftone correction and character / line image correction, FIG. 13 is a block diagram showing a specific configuration example of the correction circuit in FIG. 12, and FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration example of a device that realizes a function of determining whether or not the image belongs to a filter, FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a filter characteristic determined in association with a halftone image, and FIG. FIG. 17 is a diagram showing a density distribution of a halftone image when read by an optical system, and FIG. 17 is a grayscale image and a halftone image. It is a diagram showing a frequency characteristic of the binary image. [Explanation of Signs] 1... Filter calculation means 2... Image discriminating means 11 and 14... Two-dimensional memory 12... Filter calculation circuit 13. …… Character line drawing correction circuit 18 …… Area expansion circuit
Claims (1)
報について、注目画素とその所定周辺画素を対象として
予め判別すべき画像特有の周波数特性に関連させて特定
の周波数成分を減衰又は強調させて位相反転するように
定めたフィルタ係数からなるフィルタ特性でのフィルタ
演算を行なうフィルタ演算手段と、このフィルタ演算手
段での演算結果を注目画素に対応づけて当該演算結果に
基づき注目画素が二値画像、網点画像、濃淡画像のうち
上記フィルタ特性に関連した一の画像に属するか否かを
判別する画像判別手段とを備えたことを特徴とする画像
領域判定装置。1. A method for attenuating or emphasizing a specific frequency component of image information composed of grayscale information in a pixel unit in relation to a frequency characteristic of an image to be determined in advance with respect to a target pixel and a predetermined peripheral pixel thereof. Filter operation means for performing a filter operation with a filter characteristic consisting of a filter coefficient determined so as to invert the phase, and associating the operation result of the filter operation means with the pixel of interest, and determining the pixel of interest based on the operation result. An image area determination device, comprising: an image determination unit configured to determine whether the image belongs to one of the value image, the halftone image, and the grayscale image related to the filter characteristic.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61275327A JP2581049B2 (en) | 1986-11-20 | 1986-11-20 | Image area determination device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61275327A JP2581049B2 (en) | 1986-11-20 | 1986-11-20 | Image area determination device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63129479A JPS63129479A (en) | 1988-06-01 |
| JP2581049B2 true JP2581049B2 (en) | 1997-02-12 |
Family
ID=17553911
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61275327A Expired - Lifetime JP2581049B2 (en) | 1986-11-20 | 1986-11-20 | Image area determination device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2581049B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2647458B2 (en) * | 1988-10-13 | 1997-08-27 | 株式会社リコー | Halftone dot area separation device |
| JP2626108B2 (en) * | 1989-12-21 | 1997-07-02 | 日本電気株式会社 | Pattern recognition method and apparatus |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4554593A (en) * | 1981-01-02 | 1985-11-19 | International Business Machines Corporation | Universal thresholder/discriminator |
| JPS60196070A (en) * | 1984-03-19 | 1985-10-04 | Mita Ind Co Ltd | Area discriminating method |
| JPS61157158A (en) * | 1984-12-28 | 1986-07-16 | Canon Inc | Picture processing device |
-
1986
- 1986-11-20 JP JP61275327A patent/JP2581049B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63129479A (en) | 1988-06-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6227725B1 (en) | Text enhancement for color and gray-scale documents | |
| JP3222183B2 (en) | Image processing device | |
| JP2871127B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| US7411699B2 (en) | Method and apparatus to enhance digital image quality | |
| JPS59125176A (en) | Device for correcting ageing effect in video image | |
| JPH05328121A (en) | Method and device for picture processing | |
| EP0828375B1 (en) | Image-region discriminating method and image-processing apparatus | |
| EP0823811A2 (en) | Image processing method and system | |
| US7145694B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JP2659198B2 (en) | Image binarization device | |
| JP2581049B2 (en) | Image area determination device | |
| JPH06195457A (en) | Image processor | |
| JP2874592B2 (en) | Image processing device for distinguishing text / photo / dot area | |
| JPH01227576A (en) | Image processing unit | |
| JPS6359272A (en) | Picture processor | |
| JP3115065B2 (en) | Image information edge enhancement device | |
| JPH04362870A (en) | Image processor | |
| JP3830269B2 (en) | Image correction processing method | |
| JP3326309B2 (en) | Image processing device | |
| JP2954230B2 (en) | Image processing device | |
| EP0673148A2 (en) | Image processing apparatus with variable magnification | |
| JPH01218173A (en) | Image processing device | |
| JPH0357083A (en) | Image area separating method for binary picture | |
| JPH05284358A (en) | Picture processing unit | |
| JP3146516B2 (en) | Image processing device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |