JP3276985B2 - イメージピクセル処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】本発明は画像の画素を処理するためのシス
テムに関するもので、より特定すれば処理前の中間調密
度検出に関するものである。

【０００２】電子式ラスタ入力走査装置によって原本か
ら作成したビデオ画像データからの原本の複製作成で
は、複製システムの解像能力と出力装置が大概の場合２
値であることの限界に達している。このことは中間調部
分、線、連続したトーンの画像を複製しようと試みると
きに顕著となる。当然、画像データ処理システムは使用
する再生装置の制限つき解像能力に合わせるべく調整す
ることができるが、遭遇するかもしれない異なる形式の
画像において要求されるオフセット処理の必要性のた
め、これは難しいことである。この観点では、原本の画
像内容は全体として高密度の中間調、低密度の中間調、
連続トーン、または線画原稿、または未知の度合で上述
のいくつかまたは全ての組み合せからなる。上記可能性
に相対して、使用する複製装置の解像能力における限界
を合わせる努力で画像の一形式用に画像処理システムを
最適化することは可能とはならず、満足し難い結果をも
たらしかねない妥協した選択を必要とすることになる。
よって、例えば低密度中間調にシステムを最適化したと
ころでは、高密度中間調または線画原稿は品位を落した
複製を強いられ、またその逆となることがしばしばであ
る。

【０００３】ストッフェル(Stoffel) の米国特許第４，
１９４，２２１号では、この問題について、画像処理シ
ステムに対して提示された画像データの形式として指令
する識別機能と、画素データ列への自己相関関数を適用
して、画像データの中間調の存在を決定する試みがなさ
れた。上述の関数は次のように表現される：

【０００４】

【数１】 ここで、 ｎ＝ビットまたは画素数 ｐ＝画素の電圧値 ｔ＝データ列内での画素位置 である。

【０００５】ストッフェルは高密度および低密度中間
調、連続トーン、および／または線の未知の組み合せか
らなる画像画素列を自動的に処理して、画像を表わす２
値レベルの出力画素を提供するための方法を記載してい
る。上述の関数が画像の画素列に適用され、また高密度
中間調画像データを含むデータ列部分には出力信号内に
間隔の近接した多数のピーク値が出現する。しかしスト
ッフェルが実施例で説明した相関回路は、デジタル積算
関数を提供しなければならないことから極めて高価であ
る。したがって、現実問題としては、ストッフェルは最
初の段階として、単一閾値に対する画像データ閾値を初
期設定することで取り扱うデータ量を減少させ、高コン
トラストの黒または白画像へと画像を縮約させる必要が
ある。しかし画像濃度の比較による閾値選択に依存する
ため、閾値処理の過程で大量の情報を逸失することがあ
る。たとえば、濃度範囲の中央で識別するように閾値レ
ベルを設定してあるが、画像が濃い灰色のレベルではっ
きりと変化を示している場合、閾値処理の結果に変化は
現れない。これは所望しない画像情報の逸失を招く。原
本ごとにまた画像領域ごとに適用する閾値を変化させる
ことも可能だが、このようなアルゴリズムは複雑化する
傾向にあり、限られた画像クラス、例えば線画像でのみ
うまく動作する。リン（Lin)らの米国特許第４，８１
１，１１５号では、画像密度特性を表すと予測される中
間調画像データ列について、先に閾値処理を施すことな
く、選択した遅延時間で自己相関関数が計算される。自
己相関システム内に使用された算術関数は、ストッフェ
ルの米国特許第４，１９４，２２１号で用いられた積算
関数より、むしろ論理関数と加算を用いる自己相関関数
に近似している。得られた自己相関関数の谷を検出して
高密度中間調画像データが存在するかしないかを決定し
ている。

【０００６】自己相関関数の使用で特筆すべき固有の問
題は、現実には画像を線画像として処理するのが望まし
い場合に、画像の部分を中間調と間違えて分類すること
である。この欠点の例は、日本語の漢字、および小さな
英字の処理を行なう際に特に見られる。上述のような例
では、画像を中間調として検出した結果に応じて処理し
てしまい、文字画像をとおして一般的閾値を適用しない
ことである。解説した自己相関の計算は本質的に一次元
的で、誤検出の問題は走査線内または高速走査方向で周
期的に現れる精密パターンが検出されればいつでも発生
する。同様に陰影領域や高輝度領域はしばしば中間調と
して検出されず、平均閾値を適用して処理される。

【０００７】別の同様な問題は、カラー中間調の検出に
おいて発生する。これには通常複数の画像データセパレ
ーションの重ね合わせが含まれるが、一つのスクリーン
を別のスクリーンのそれぞれに対して角度を付けて処理
している。したがって自己相関後に得られた応答は単一
のスクリーン密度を有する白黒画像からの応答と同一に
はならない。

【０００８】本発明の一つの態様では、画像データ列の
各画素について、その画素を所定の近隣画素群と比較
し、その画素が近隣に対して最小または最大であるかを
検出する。局部的最小の画素または局部的最大の画素の
代表値からパターンまたは関数が導出される。この関数
に、中間調が高密度かまたは低密度かを決定するために
選択した遅延またはオフセットを用いて自己相関関数が
適用される。

【０００９】本発明のもう一つの態様では、得られた最
小または最大関数は単なる１と０の列として表現される
ことができる。ここで１は最大または最小を表し、どの
関数が検証されているかで変化する。したがって、自己
相関関数の計算は大幅に簡略化され、また単に論理積関
数で表現することができる。

【００１０】本発明のさらに別の態様では、局部領域の
最小または最大を表す関数が一度導入されれば、オフセ
ット値ゼロで自己相関関数が適用される場合、カラー中
間調の存在を限定することができる。

【００１１】図１は本発明が特に有用な画像データ処理
システムのブロック図を示す。

【００１２】図２は図１の自己相関装置の主要システム
素子のブロック図である。

【００１３】図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃはビデオ最小値お
よび最大値関数の生成過程と単色画像についてビデオ最
小値および最大値関数に自己相関関数を適用した結果の
例を示す。図３Ｄ、図３Ｅ、図３Ｆは多色画像について
の同様な例を示す。

【００１４】図４および図５は本発明のさまざまな態様
を実現している実現可能な好適実施例のブロック図を示
す。

【００１５】図６Ａは中間調がミクロ検出された画像を
示し、図６Ｂはマクロ検出装置に接続した同一画像部分
を示す。

【００１６】図７はマクロ検出過程を表す流れ図であ
る。

【００１７】ビデオ画像データの画素の形態にある画像
データ（以下、画素という）は、アナログまたはデジタ
ルいずれかの電圧による画像の表現であり、適切な供給
源から提供される。例えば、画像データの画素は、一般
的にＣＣＤと称する電荷結合素子からなる多感光面アレ
イなど、一つまたはそれ以上の感光素子による原本から
の画像の線ごとの走査によって得ることができる。画像
データを供給するための原本からの画像の線ごとの走査
は公知であり、本発明の部分をなすものではない。

【００１８】内容の点で、原本は線、または低密度中間
調画像、または高密度中間調画像、または連続トーン画
像、またはこれらの組合せで全体が構成されることがあ
る。例えばタイプ打ちした原稿などの線画から構成され
る原本では、画像の画素は、一方が非画像または背景領
域、他方が画像領域を表す２つの電圧レベルのいずれか
一方に変換されうる。

【００１９】連続トーン画像には写真を代表とするスク
リーン処理されない画像を含む。走査したときに発生す
る画素の電圧値は画像を構成するグレーレベルを表す。

【００２０】絵画や情景に代表される中間調画像はスク
リーン処理によって複製されたものである。これの一例
は新聞の写真版である。使用されるスクリーンは高密度
または低密度スクリーンのいずれかでありうる。高密度
スクリーンは本論では１インチあたり１００サイクルま
たはそれ以上の密度を有するものと恣意的に定義してい
る。一方低密度スクリーンは１インチあたり１００サイ
クル以下の密度を有するものと定義する。よって中間調
画像は独立したドットのパターンを含み、これの密度は
使用したスクリーン密度によって変化する。

【００２１】本発明の好適実施例を図解する目的で示し
てあるが、例えばストッフェルの米国特許第４，１９
４，２２１号で説明しているように、本発明を用いた応
用において上記実施例に限定するものではない図面を参
照すると、図１はラスタ入力スキャナ、グラフィックス
ワークステーション、電子式メモリーまたはその他の記
憶素子、などを含む多数の信号元から供給されうる画像
データの取扱方法を示している。画像データ入力からの
画像の画素列はデータバッファ２０へ供給される。画像
の画素線を一時的に保存するために十分なビット保存容
量を有し何らかの製品として入手可能な直列入力／直列
出力多列バッファからなるバッファ２０は複数線からな
るブロック内での画像データの処理を可能にしている。

【００２２】画像データはデータバス２２経由で画像処
理システムが利用できるようになる。この点での画像デ
ータは未処理のグレー形式、例えば画素あたり６ないし
８ビットの状態にある。高密度中間調画像データの存在
を検出するに、一次元の画像の画素ブロックがバッファ
２０からデータバス２２へ取り出される。画像の画素ブ
ロックは、詳細については後述するが画素群を所定のア
ルゴリズムを用いて自己相関し、その画像データが中間
調を含むか否かを決定するための中間調検出装置２４へ
渡される。線２６上の出力は画像処理制御装置２８に対
して高密度または低密度中間調画像データのいずれが検
出されたかにしたがってそのデータを取り扱うよう指示
する。適当なブロックの大きさはインチあたり４００ス
ポット（spi ）の場合で一度に１６画素、またはインチ
あたり３００スポットの場合で一度に１２画素である。
サンプルが大きすぎると滲んだ結果を生ずる傾向を有
し、逆にサンプルの大きさが小さすぎると関数の良好な
サンプルとして十分量のデータを含まない。いずれの場
合も中間調画像データの検出に不正確な結果を生ずる。

【００２３】線画原稿および／または連続トーンデータ
の存在は弁別装置３４で決定される。弁別装置３４の機
能は線複写または連続トーン画像データの存在を示す出
力を線３５上に生成して、画像処理制御装置２８に対し
てこれにしたがってデータを取り扱うよう指示すること
である。

【００２４】画像処理制御装置２８の基本的な機能は高
密度中間調処理部３０、低密度中間調処理部３１、およ
び線画像処理部３２と連続トーン処理部３３を含む画像
処理部からのデータを、検出した特定モードにあるデー
タにしたがってバス３６経由で出力バッファ３８へ送出
するためのスイッチである。画像処理制御装置２８はデ
ータバス３６を制御して、それぞれの処理部からのデー
タの流れを中間調検出装置２４または弁別装置３４から
これへと渡された信号にしたがって許可する。各処理部
はその機能にしたがって全ての画像データを処理する
が、適切に処理の行なわれたデータのみが出力バッファ
３８へ通過できる。不適切な処理の行なわれたデータは
破棄される。

【００２５】ここで図２を参照すると、中間調検出装置
は大きく分けて２つの部分を含む。ミクロ検出装置４１
は検出した中間調画素の分離間隔を検出また作成するた
めの動作を行なう。マクロ検出装置４４は検出した中間
調を連続した領域に結合するための動作を行なう。マク
ロ検出装置４４からの信号は画像処理制御装置２８が画
像データを取り扱う際の画像処理方法を生成する。

【００２６】ここで図３Ａおよび図３Ｂを参照すると、
インチあたり１２０線（lpi ）、各方向に４００spi で
走査した４５°中間調を含む２６画素２０走査線の画像
部分の高輝度領域における本発明の動作が示されてい
る。図３Ａは図示する目的ですでに閾値処理を施した画
像の部分を示してあるが、これは本発明の要件ではな
い。各画素Ｖi,j は所定の隣接群、ここでは接している
8画素、および平均値Avgi,j と比較される。なお、項に
ついて指数部i は走査線を表し、指数部j は走査線内の
画素を表している。画素Ｖi,j について、その画素のグ
レーレベル値が隣接する8ビット全てより大きい場合最
大であると決定する。好適実施例として最大であると宣
言するには画素Vi,j は所定の雑音余裕(ノイズマージ
ン)をとった隣接部の平均より大きいことも必要であ
る。画素Vi,j が隣接画素全てより小さく所定の雑音余
裕による隣接部の平均からも小さい場合最小であると宣
言してよい。詳述した例において雑音余裕は0から255の
レベルのうちの8レベルである。この段階の結果は最小
および最大関数で、図3Bに示すように画素あたり1ビッ
トのパターンを有する。図3Bに示すような局部領域の最
小/最大関数を求めると中間調の周期性が一層明瞭なも
のとなる。ビデオの実行平均は画像が比較的明るいかま
たは暗いかを決定するためその領域上に保持される。こ
の決定によって最小関数は画像が比較的明るい場合に使
用され、最大関数は画像が比較的暗い場合に使用され
る。選択したパターン(本例では最小パターン)を用い
て、次式によって与えられる自己相関関数を計算する。

【００２７】

【数２】 ここで、 ｎ＝選択されたオフセット値 ｐ＝画素の電圧値 ｔ＝データ列内での画素位置 である。

【００２８】リン（Lin)らの米国特許第４，８１１，１
１５号の近似自己相関関数を次式で用いることができ
る。

【００２９】

【数３】 ここで、 ｋは関数において選択した遅延時間 ｆ（ｌ）は画素濃度値、 ｌはデータ列中で選択した画素位置

【００３０】であるが、ここでは自己相関関数が動作す
る１ビットビデオ最大／最小関数はリンらの米国特許第
４，８１１，１１５号に記載された要件について大幅に
単純化されており、またストッフェルの記載した標準的
自己相関関数を用いることができる。自己相関関数は画
像データ上で動作可能な論理積演算と見なすことができ
る。また図３Ｃでは各走査線について１１オフセット
（ｎ＝０、１、２、．．．１０）を与えた１６画素のブ
ロックでの自己相関関数の結果を示す。０以外の項目は
シフトが４、５、および９、１０で見つかり、投射波長
および４５°中間調に対応している。

【００３１】次の表は一般的中間調のスクリーン密度と
確率的画像シフト位置をいくつか表したもので、０以外
の項目が４００spi での自己相関について記載してあ
る。

【００３２】

【表１】

【００３３】本発明の別の態様では、カラー中間調は僅
かにことなる角度でそれぞれのセパレーション内の中間
調を重ね合わせる。図３Ａおよび図３Ｂで詳述した画像
データの処理から得られる図３Ｃで示した多色画像の単
色複製と同様の作図を用いると、単色スキャナによって
走査したカラー中間調のパターンは４５°の角度での単
色画像の均一性を有していないことが第一に図３Ｅで注
目される。図３Ｄ、図３Ｅ、図３Ｆにあるサンプルの作
図は自己相関の０以外の項目のオフセットが走査線ごと
に異なることを示している。しかし、図３Ｆでは自己相
関の０位置オフセットの項目はほとんど０以外であるこ
とも注目できる。それに対して単色例（図３Ｃ）では、
０オフセットは縦方向に２つまたはそれ以上の０でマー
クしてある。この機能は低密度４５°中間調から高密度
カラー中間調を識別するために用いることが可能であ
る。

【００３４】図４及び図５を参照すると、本発明の中間
調検出方法で可能な実施例の一つのブロック図が示して
ある。ビデオ入力は最初に条件バッファ１００へ供給さ
れ、バッファは注目している画素Ｖi,j についてVi,j
を中心とした画素値の5行5列のマトリクスを保存する。
この値は最初に低密度中間調最大/最小識別装置102へ送
られ、ここで低密度中間調について中央の画素Vi,j が
隣接する画素より低いかまたは高い値を有することが確
認される。識別装置の出力フラグQualD2およびQualP2を
用いてパターンビットＤ２およびＰ２を低密度中間調用
に設定する決定を検証する。画素Ｖi,j の直上、直下、
右手、左手となるVi,j を中心とした3行3列のカーネル
の隣接画素4つが、これら隣接画素の直上、直下、右
手、左手となる拡大した5行5列のカーネルの隣接画素4
つと比較される。QualP2フラグが設定されるのは３行３
列のカーネル内の隣接画素が５行５列の内容の隣接画素
より小さいかまたは等しい場合である（画素Ｖi,j が谷
であることを保証する)。

【００３５】画像信号は条件バッファ１００から隣接最
大値検出装置１０４および隣接最小値検出装置１０６へ
も送出される。これらの検出装置はそれぞれ隣接画素に
対して画素Ｖi,j が最大または最小であるかを検出する
ものである。隣接最大値検出装置104では、処理される
中央画素Vi,j のグレーレベル値が隣接する8画素の値よ
り大きいかを判定する。これは隣接最大値Vmax を表す
出力を生成する一連の比較回路において連続的に２画素
の比較を行なって完了する。一旦隣接８画素内で最大ビ
デオ値Ｖmax が発見されれば、これが中央画素Ｖi,j と
比較される。Vi,j がこの最大値より大きければ、フラ
グMaxExistが設定される。これを走査線内の各画素につ
いて繰り返す。隣接最小値検出装置１０６は基本的に同
一様式で動作するが、画素Ｖi,j が隣接8画素と比較し
た際にグレーレベル最小値Vmin を有しているかの判定
によって決定している点で異なる。Ｖi,j が3行3列のカ
ーネル内で最小であればフラグMinExistが設定される。
これを走査線内の各画素について繰り返す。MaxExistお
よびMinExistの２つのフラグは最小／最大パターン生成
装置内と中間調ミクロ検出フラグの生成において使用さ
れる。これについては後述する。

【００３６】隣接部平均化装置１０８、１１０、１１２
は中央画素Ｖi,j の隣接8画素の合計と平均をとる。各
平均化装置はそれぞれが隣接8画素の値を合計し、続い
て最下位3ビットを払って画素位置Vi-1,j 、Vi,j 、Vi+
1,j における平均値Mi-1,j、Mi,j 、Mi+1,j を出力す
る。この平均値を用いて後述するラプラス和とD1、D2、
P1、P2パターンビットの双方を決定する。3つの平均値
はラプラス和Si,j の計算を行なう際に条件に必要とさ
れるラプラス和の計算に用いられる。Vi,j およびAvgi,
j と称するこれの隣接画素も出力される。

【００３７】ラプラスの絶対値は隣接８画素の平均Ｍi,
j から中央画素を除算し、これが負数なら結果の2の補
数をとることで求められる(|Li,j |=|Mi,j -Vi,j |)。
ラプラスの絶対値はブロック114(Mi-1 を演算)、116(Mi
を演算)、118(Mi+1 を演算)で決定される。ラプラス絶
対値はこの後ラプラス加算装置120で加算される。Vi,j
についてのラプラス絶対値とこれの隣接8画素それぞれ
が加算され、Si,j と称される。この値をテキスト用お
よび連続トーン用識別子として用いる。中間調ではない
と決定された画像領域は、背景または黒に近いビデオ信
号を有し、また高いラプラス和を有しており、テキスト
として分類される。それ以外だとこの画像領域を連続ト
ーンとして分類する。

【００３８】最小／最大パターン発生装置１２２は以下
に列挙する関係が真であるかを決定する：Ｓi,j ≧Nois
eSum、（Ｖi,j -LowNoise）＞Ｍi,j 、(Vi,j -HighNois
e ）＞Ｍi,j 、(Vi,j +LowNoise）＜Ｍi,j 、および(V
i,j +HighNoise ）＜Ｍi,j 。雑音値は前述のようにプ
ログラムされる値である。これらの検定結果、MinExist
とMaxExist、および低密度識別子QualD2とQualP2を用い
て、自己相関関数に送出する最大および最小関数を表す
最大パターンビットＰ２、Ｐ１、および最小パターンビ
ットＤ２、Ｄ１を設定する。Ｐ１およびＰ２は信号の山
を表し、一方Ｄ１とＤ２は信号の谷を表す。このあと高
密度中間調自己相関装置１２４で自己相関関数がデータ
信号Ｄ１とＰ１に適用される。自己相関関数は画像が比
較的暗いか、または明るいかを意味する自己相関ブロッ
ク上の画素Ｖi,j およびAvgi,j の平均値が中間トーン
を表す基準値より大きいかについて、低密度自己相関装
置126で生成されたフラグD/PによってD1またはP1のいず
れかを決めて演算する。高密度中間調自己相関装置124
で、高密度中間調の存在を検証するための自己相関関数
を適用して画素シフト位置2、3、4、5、6の結果を求め
る。

【００３９】低密度自己相関装置１２６は、Ｄ２および
Ｐ２ビットパターンが最小／最大パターン生成装置１２
２から使用されることを除き高密度自己相関装置１２４
と基本的に同一である。低密度中間調ではより多くの自
己相関シフト位置を検証することから、Ｄ２およびＰ２
ビット用に長いシフトレジスタも有している。低密度中
間調の存在を検証するための自己相関関数はシフト位置
４、５、６、７、８、９、１０の結果を得るために適用
される。さらに、前述のフラグＤ／Ｐは高密度および低
密度自己相関モジュールおよびピークカウント保存モジ
ュール双方で使用するためこのモジュール内で生成され
る。

【００４０】最小／最大関数の自己相関によって供給さ
れるシフト位置それぞれの値は高密度中間調検出装置１
２８へ送出される。隣接するシフト位置の自己相関値が
加算され、またプログラム可能な閾値と比較される。和
のいずれか一つがこの閾値と等しいかまたは大きく、自
己相関ブロック内で最小および最大双方が見つかってい
れば、高密度中間調を表すフラグが設定され、これの存
在が示される。自己相関値全てが０に等しい場合、ミク
ロ検出フラグは０にリセットされる。低密度中間調検出
装置１３０も同様の動作を行なう。

【００４１】３００spi の解像度での入力ビデオ信号は
ミクロ検出フラグ生成の特別な例である。３００spi に
おいてシフト位置４と５は高密度中間調の存在を弁別す
るためには使用されないが、低密度中間調の検出に利用
されるからである。

【００４２】自己相関関数が高密度中間調の存在を示す
ことができない、すなわちカラー中間調においては、ピ
ークカウンタと記憶装置１３２からのピークカウントが
用いられる。ピークカウント値は自己相関した画素の所
定ブロック内にあるピークの数を表しており、一定数の
走査線にわたり積算される。この値が標準値１４と５を
とる２つの閾値と比較される。ピークカウント値が高い
方の閾値より大きいかまたは等しい場合高密度中間調用
の検出フラグが設定される。ピークカウント値が２つの
閾値の間にある場合低密度中間調用フラグが設定され
る。

【００４３】ここで図２を参照すると、詳述したミクロ
検出法は検出した中間調の分離間隔を生成するのみで、
中間調ドットの山または谷が存在する部分の中間調のみ
を検出し、これらの間隔は併せて中間調の連続部分また
は領域に結合される必要が生じる（ミクロ検出した図６
Ａの中間調と中間調として見なされる図６Ｂの領域を比
較されたい）。これはマクロ検出装置４４の機能であ
る。ここでもう一度図４及び図５を参照すると、中間調
ミクロ検出装置１２８および１３０から中間調マクロ検
出装置１３４へ送出される自己相関画素のブロックの検
出状態を用いてメモリー内のカウンター設定を変更し、
検出履歴を生成する。先にミクロ検出した中間調の数は
現在の中間調検出に適用している加重係数を変化させ
る。好適実施例において、注目している隣接画素は現在
処理している走査線内の先の２ブロックとして定義さ
れ、現在のブロックの直上にある直前の走査線のブロッ
クと直前の走査線内で現在ブロックより右手にある２つ
のブロックである。ミクロ検出からの検出結果の組合せ
と、前の走査線内で現在ブロックの直上にあるブロック
の値と、隣接ブロック群の値がマクロ検出レベルの結果
を決める。画像の中間調濃度範囲が極端であるなどの理
由で中間調をミクロ検出が示せないような例では、隣接
画素情報を用いてマクロ検出レベルの結果を決定する。
この論理でミクロレベルでは検出されなかった中間調画
像内の領域の範囲が求められる。５つの自己相関ブロッ
クそれぞれのカウンタMCount1k、MCount1kー1、MCount1
kー2、MCount1k+1、MCount1K+2は概説したようにミクロ
検出した中間調の間隔が最終出力の中間調として実際に
分類されるべきかを決定するための条件を提供する。ミ
クロ検出条件に基づいて高密度または低密度中間調いず
れかとしてその領域が分類されることになる間高出力フ
ラグmac-hi-hft（高密度中間調領域について）またはma
c-low-hft （低密度中間調領域について）が生成され
る。図７の流れ図は高密度中間調用マクロ検出の決定の
過程を示したものである。０履歴カウンタによって示さ
れるように第一回目として高密度中間調検出ブロック１
２８によって高密度中間調として画素のブロックが検出
されると、履歴カウンタは４００spi で３２を標準とす
る高い値に設定される。マクロ検出フラグmac-hi-hftは
すぐとなりのブロックのひとつが０以外の履歴カウント
を有している場合のみ設定される。これによってマクロ
検出として孤立したミクロ誤検出のフラグが設定される
のを防止している。現在のミクロ検出したブロックの履
歴カウンタが０以外であれば、mac-hi-hftフラグが設定
される。カウンタは１６以上であればリセットされて３
２に戻り、他の場合は１６に設定される。

【００４４】現在のブロックが高密度中間調として検出
されなければ、さらにこれの履歴カウンタが０以外であ
れば、直前の走査線の同一ブロック位置での検出を示し
ていることになり、隣接ブロックが検証される。どちら
も０以外のカウントを有している場合、mac-hi-hftフラ
グが設定される。これはすでに検出したブロック内部に
ある検出されなかった中間調のブロックを埋めてしまう
傾向にある。そのブロックの履歴カウンタは一つ減少さ
れ、次の走査線内の同一ブロックでさらにミクロ検出が
発生しない限り、ブロックは複数の走査線の後で中間調
として分類されなくなる。未検出ブロックの履歴カウン
タがゼロの場合、直前の２ブロックまたは次の２ブロッ
クが０以外の履歴カウントを有していない限りmac-hi-h
ftフラグは設定されない。

【００４５】低密度中間調用マクロ検出は履歴カウンタ
の設定が異なる高密度中間調と同じである。図６Ａおよ
び図６Ｂに示すように、マクロ検出過程は画素の分離ミ
クロ検出ブロックをマクロ検出領域の連続領域にマージ
する効果を有する。現在の中間調領域の両側および下側
の過剰マクロ検出領域は最終分類ブロック１３８内で再
分類することができる。

【００４６】中間調ミクロ検出で中間調として分類され
なかったブロック内の画素について、ブロック１３８で
連続トーンまたはテキスト／線画に分類する追加段階が
必要である。文書背景検出装置１４０で識別される背景
領域はテキスト／線画に属するものとして扱われるが、
これは背景および埋め込みテキストが単純閾値処理によ
って最も良く再現されるからである。テキスト領域は黒
いテキストに対応する低ビデオレベルと白い背景に対応
する高ビデオレベルの画素が特徴で、テキストの縁で高
値のラプラス和を有するグレー画素によって結合してい
る。テキストと対照的に、連続トーン画内部のグレー画
素は紋様領域と高コントラストの縁を除き、通常は低値
のラプラス和を有する。テキスト／線画か連続トーン画
素かの分類は画素Ｖi,j と各画素ごとに計算済みの絶対
ラプラス和とに基づいて画素ごとに行なうことができ
る。暗い領域、密な紋様の領域、または連続トーン画内
部の高コントラスト縁をテキストとして分類するのを回
避するため、画像ラン識別装置136が用意してある。画
像ランは小さいラプラス和を有するか、高密度中間調ブ
ロックまたは直前の走査線から決定された画像ラン内に
存在する背景のない画素の連続シーケンスとして定義さ
れる。こうした画像ランは開始および終了画素インデッ
クスにより表現され、適切なメモリー内に保存される。

【００４７】平均背景値は文書の先端近くの窓領域から
利用可能であると仮定している。走査する文書の背景ビ
デオ値を一旦決定したなら、このビデオ値のWhite1およ
びWhite2と称する２つの比を決定する。これらの比はWh
ite1が９０％、White2が８２％を基準値として利用者が
プログラム可能である。これらの値を用いてのちに画素
を背景すなわちテキストとして限定する。

【００４８】中間調に分類されたブロックに背景画素が
含まれるかを確かめるため検証を行なう。ある画素のラ
プラス和Ｓi,j が小さく、これのビデオ≧White1なら、
その画素はおそらく背景であり、中間調ではなくテキス
トとして分類される。これによって中間調画像および実
際の中間調の下に延在する領域の辺縁をマクロ検出によ
って整えることができる。

【００４９】次に中間調として分類されたブロックにな
い画素を検証する。その画素が画像ランになく、ラプラ
ス和Ｓi,j が60を基準値とする所定の閾値より大きいか
または等しい場合、その画素は線または文字の部分であ
り、テキストとして分類する。違う場合は画素を第二の
小さい背景値部分White2と比較してテキスト周辺の背景
を検査する。画素の値がWhite2より大きいかまたは等し
い場合、また画像ラン内側にない場合、これをテキスト
背景として分類する。画像ラン内側にある場合高い方の
閾値White1より大きいかまたは等しくない限りテキスト
背景として分類されない。White2より小さいビデオ値の
画素、すなわちグレーまたは黒の画素について、画像ラ
ン内側にはなく基準値５０の黒閾値より小さいビデオ値
の画素を黒いテキストして分類する。画像ラン内に存在
する黒い画素と、ラプラス和が高く画像ラン外側にある
すなわちテキスト辺縁の画素を除く全てのグレー画素
は、連続トーンとして分類する。

【００５０】テキストおよび連続トーンの分類は文書背
景レベルに対応するビデオ値の知識が必要である。背景
値は文書背景検出装置１４０で文書先端の適切に指定し
た窓内部の画素の実行平均から得られる。この値が利用
できるようになるまでは、初期設定背景値を用いる。実
行平均の決定では、背景閾値レベルで指定するあるレベ
ルに満たないビデオ値の画素を排除するのもよい。窓終
端で、背景の実行平均が下側辺縁に対して検査され、下
側辺縁より実行平均が小さい場合は初期設定値を用い
る。背景値は指示背景をその機能に提供することによ
り、ブロック１３８でテキストと連続トーン分類に必要
な情報を提供する。

【００５１】画素のラプラス絶対値とこれの基準値との
比較に関係する段階は、例えば中央画素と５行７列の隣
接画素の平均との間の差など、ハイパスフィルタ出力の
絶対値と基準値の比較を行なうことによって代替するこ
とが可能である。

【００５２】本システムは８ビットのビデオ値として黒
である画素値０と白である画素値２５５を用いて図示し
た。０が白、２５５が黒であるシステムにおいて、画素
値と基準値の比較に不均衡の適切な変更があれば、本解
説は有効である。

【００５３】好適実施例を参照しつつ本発明を詳述して
きた。図面と併せて本仕様を読解したうえで、明らかな
変更を第三者が着想するであろう。しかし実施例は一例
に過ぎず、各種の代替案、変更、変化または改良は、請
求項に含まれることが当業者には理解されるであろう。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明が特に有用な画像データ処理システム
のブロック図を示す。

【図２】 図１の自己相関装置の主要システム素子のブ
ロック図である。

【図３】 Ａ、Ｂ、Ｃはビデオ最小値および最大値関数
の生成過程と単色画像についてビデオ最小値および最大
値関数に自己相関関数を適用した結果の例を示す。Ｄ、
Ｅ、Ｆは多色画像についての同様な例を示す。

【図４】 本発明のさまざまな態様を実現している実現
可能な好適実施例のブロック図のを示す。

【図５】 本発明のさまざまな態様を実現している実現
可能な好適実施例のブロック図のを示す。

【図６】 Ａは中間調がミクロ検出された画像を示し、
Ｂはマクロ検出装置に接続した同一画像部分を示す。

【図７】 マクロ検出過程を表す流れ図である。

【符号の説明】

２０ バッファ、２２ データバス、２４ 中間調検出
装置、２８ 画像処理制御装置、３０ 高密度中間調処
理部、３１ 低密度中間調処理部、３２ 線画像処理
部、３３ 連続トーン処理部、３４ 弁別装置、３６
データバス、３８出力バッファ、４１ ミクロ検出装置

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−253659（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−132061（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−172483（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−120025（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−164677（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 G06T 5/00,7/00

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 中間調のイメージの存在を決定するため
   のイメージ内におけるイメージピクセル処理方法であっ
   て、 上記イメージ内の各ピクセルについて、上記ピクセルと
   隣接するピクセル群とを比較して局部的最小または最大
   であるかを検出する段階、 上記検出段階から、上記イメージの局部的最大を表す第
   一のイメージ信号と上記イメージの局部的最小を表す第
   二のイメージ信号の２種類のイメージ信号を導出するス
   テップ、 基準濃度と比較してＴ個のピクセルからなるピクセルブ
   ロックにおけるイメージ濃度を測定するステップ、 測定したイメージ濃度が上記基準濃度に対して相対的に
   高い値であれば第一のイメージ信号を自己相関し、また
   は測定したイメージ濃度が上記基準に対して相対的に低
   い値であれば第二のイメージ信号を自己相関するステッ
   プを有するとともに、自己 相関関数を上記Ｔ個のピクセルからなるピクセルブ
   ロックについて、また確率的中間調密度に対応するよう
   に選択した複数のオフセット値それぞれについて計算す
   るとともに、更に自己相関された第一または第二のイメ
   ージ信号の結果から、上記各オフセット値について上記
   自己相関関数の計算結果が０または０以外の値かを決定
   し、０以外の値の存在は上記オフセット値に対応する密
   度で中間調画像が存在することを示すステップを有する
   ことを特徴とするイメージピクセル処理方法。
2. 【請求項２】 複数走査線のピクセルで表現されるイメ
   ージ内のピクセルを処理してイメージ内のカラー中間調
   または循環中間調の存在を決定するためのイメージピク
   セル処理方法であって、 イメージ内の各ピクセルについて、上記ピクセルを隣接
   するピクセル群と比較して局部的最小または最大である
   かを検出するステップ、 上記検出段階から、上記イメージの局部的最大を表す第
   一のイメージ信号と上記画像の局部的最小を表す第二の
   イメージ信号の２つのイメージ信号を導出するステッ
   プ、 基準濃度と比較してＴ個のピクセルからなるピクセルブ
   ロックにおけるイメージ濃度を測定するステップ、 上記Ｔ個のピクセルブロックそれぞれについて、測定し
   たイメージ濃度が基準濃度に対して相対的に高ければ第
   一のイメージ信号を自己相関し、または測定したイメー
   ジ濃度が基準濃度に対して相対的に低ければ第二のイメ
   ージ信号を自己相関するステップを有するとともに、 上記自己相関関数を上記Ｔ個のピクセルからなるピクセ
   ルブロックについて、また確率的中間調密度に対応する
   ように選択したｎ＝０を含む複数のオフセット値それぞ
   れについて計算し、基準濃度に対するイメージ濃度の決
   定を上記ピクセルブロックについて行い、更に自己相関
   された第一または第二のイメージ信号の結果から、上記
   自己相関関数の計算結果が０または０以外の値であるか
   をオフセット値ｎ＝０について決定するステップ、 上記Ｔ個のピクセルからなるピクセルブロックそれぞれ
   について、隣接する複数の走査線に対して０以外の数を
   計数し、画像内のカラー中間調または循環中間調の存在
   を示す所定の閾値を超過したものについてこれの指示を
   生成するステップを有することを特徴とするイメージピ
   クセル処理方法。