JP7377435B2 - Image processing device - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理装置に関するものである。 The present invention relates to an image processing device.
ある画像処理装置（以下、第１画像処理装置という）は、画素ブロックごとに背景画素数をカウントし、背景画素数に基づいて、画素ブロックを背景ブロックと非背景ブロックとに分類し、さらに、非背景ブロックを、近傍ブロックの分類結果に基づいて、文字領域ブロックと絵柄領域ブロックとに分類している（例えば特許文献１参照）。具体的には、連続する非背景ブロックの数が多い場合、その連続する非背景ブロックは、文字領域ブロックではなく絵柄領域ブロックに分類される。 An image processing device (hereinafter referred to as a first image processing device) counts the number of background pixels for each pixel block, classifies the pixel blocks into background blocks and non-background blocks based on the number of background pixels, and further, Non-background blocks are classified into text area blocks and picture area blocks based on the classification results of neighboring blocks (see, for example, Patent Document 1). Specifically, when the number of consecutive non-background blocks is large, the consecutive non-background blocks are classified as picture area blocks rather than character area blocks.
別の画像処理装置（以下、第２画像処理装置という）は、読取画像を文字線画領域と非文字線画領域とに分離し、読取画像の平坦度（色相や彩度の標準偏差など）に基づいて、分離補正を抑制するように分離結果を補正している（例えば特許文献２参照）。 Another image processing device (hereinafter referred to as a second image processing device) separates the read image into a text line drawing area and a non-text line drawing area based on the flatness (standard deviation of hue and saturation, etc.) of the read image. Therefore, the separation result is corrected so as to suppress the separation correction (see, for example, Patent Document 2).
上述の第１画像処理装置は、近傍ブロックの分類結果に基づいて、文字領域ブロックと絵柄領域ブロック（網点の画素ブロックなど）とを分類しているため、網点領域上に文字がある場合、文字の非背景ブロックと網点の非背景ブロックが連続してしまい、文字および網点の画素属性が適切に特定されない可能性がある。 The first image processing device described above classifies text area blocks and picture area blocks (such as halftone dot pixel blocks) based on the classification results of neighboring blocks. , the non-background block of text and the non-background block of halftone dots may be consecutive, and the pixel attributes of the text and halftone dots may not be properly identified.
また、上述の第２画像処理装置は、平坦度を得るために、小領域ごとに、Ｌａｂ色座標系の色成分の色重心、標準偏差などを演算し、さらに、テンプレートマッチングや収縮処理を行うため、高性能のプロセッサーなどが必要となり、装置のコストが高くなってしまう。 Further, in order to obtain flatness, the above-mentioned second image processing device calculates the color centroid, standard deviation, etc. of the color components of the Lab color coordinate system for each small region, and further performs template matching and shrinkage processing. Therefore, a high-performance processor is required, which increases the cost of the device.
また、領域分離処理において、注目画素を含む所定ウィンドウ内のエッジの数に基づいて、注目画素の画素属性を特定する場合、網点領域上に文字が存在すると、文字周辺の網点画素が文字画素（文字属性の画素）と誤って検出されることがある。 In addition, in region separation processing, when identifying the pixel attribute of a pixel of interest based on the number of edges in a predetermined window that includes the pixel of interest, if a character exists on the halftone dot area, the halftone pixels around the character It may be mistakenly detected as a pixel (pixel with text attribute).
このように、原稿画像において網点領域上に文字があると、適切に領域分離が行われない可能性がある。 As described above, if there are characters on the halftone dot area in the original image, there is a possibility that the area separation will not be performed appropriately.
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、比較的簡単な処理で、原稿画像において網点領域上に文字があっても適切に領域分離が行われる画像処理装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and aims to provide an image processing device that can properly perform area separation even if there are characters on the halftone dot area in a document image with relatively simple processing. purpose.
本発明に係る画像処理装置は、１ページの原稿画像から２値画像を生成する２値画像生成部と、前記２値画像における各画素について、その画素を含む所定サイズのウィンドウにおける濃度変化点の数をカウントする変化点カウント部と、（ａ）基準閾値、および前記基準閾値より低い１または複数の追加閾値のうちの各閾値を選択し、選択した前記閾値より前記濃度変化点の数が小さいか否かを判定し、選択した前記閾値より前記濃度変化点の数が小さいと判定した場合、当該閾値に対応する文字属性カウンターをカウントアップし、（ｂ）前記基準閾値の文字属性カウンターの値と前記追加閾値の文字属性カウンターの値との比、並びに前記基準閾値および前記追加閾値について降順において隣接する２つの閾値の文字属性カウンターの値の比のうちの少なくとも一方に基づいて、前記基準閾値および前記１または複数の追加閾値のうちのいずれかを文字属性閾値として選択する閾値選択部と、前記文字属性閾値を使用して、前記原稿画像における前記画素の属性が文字属性であるか否かを判定する画素属性特定部とを備える。 An image processing device according to the present invention includes a binary image generation unit that generates a binary image from a one-page document image, and a density change point in a window of a predetermined size that includes the pixel for each pixel in the binary image. (a) selecting each threshold from a reference threshold and one or more additional thresholds lower than the reference threshold, the number of the concentration change points being smaller than the selected threshold; If it is determined that the number of density change points is smaller than the selected threshold, the character attribute counter corresponding to the threshold is counted up, and (b) the value of the character attribute counter of the reference threshold is determined. and the value of the character attribute counter of the additional threshold, and the ratio of the character attribute counter values of two adjacent thresholds in descending order with respect to the reference threshold and the additional threshold. and a threshold selection unit that selects one of the one or more additional thresholds as a text attribute threshold, and uses the text attribute threshold to determine whether or not the attribute of the pixel in the document image is a text attribute. and a pixel attribute identification unit that determines the pixel attribute.
本発明によれば、比較的簡単な処理で、原稿画像において網点領域上に文字があっても適切に領域分離が行われる画像処理装置が得られる。 According to the present invention, it is possible to obtain an image processing apparatus that can appropriately perform area separation even if there are characters on a halftone dot area in a document image with relatively simple processing.
本発明の上記又は他の目的、特徴および優位性は、添付の図面とともに以下の詳細な説明から更に明らかになる。 These and other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description in conjunction with the accompanying drawings.
以下、図に基づいて本発明の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below based on the drawings.
図１は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示す画像処理装置は、例えばコピー機、複合機などといった画像形成装置である。 FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. The image processing apparatus shown in FIG. 1 is an image forming apparatus such as a copy machine or a multifunction peripheral.
図１に示す画像処理装置は、画像入力部１、画像処理部２、および画像出力部３を備える。画像入力部１は、例えばスキャナーを有し、１ページずつ、原稿画像を光学的に読み取り、その原稿画像の画像データを生成し、画像処理部２に出力する。画像処理部２は、画像入力部１から入力された画像データに対して各種画像処理を行い、画像処理後の画像データを画像出力部３に出力する。画像出力部３は、例えば電子写真方式のカラープリントエンジンを有し、画像処理部２からの画像データに基づく画像をプリント用紙にプリントする。
The image processing device shown in FIG. 1 includes an image input section 1, an
画像処理部２は、例えば、プログラムを実行するコンピューター、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などを備え、それらのコンピューター、ＡＳＩＣを使用して各種処理部として動作する。ここでは、画像処理部２は、属性判定部１１、および出力画像処理部１２として動作する。
The
属性判定部１１は、入力される画像データに基づく原稿画像における各画素の属性（文字属性、網点属性など）を特定する。 The attribute determination unit 11 identifies the attributes (character attributes, halftone dot attributes, etc.) of each pixel in the document image based on input image data.
属性判定部１１は、２値画像生成部２１、変化点カウント部２２、閾値選択部２３、および画素属性特定部２４を備える。
The attribute determination unit 11 includes a binary
２値画像生成部２１は、所定の方法で、１ページの原稿画像（カラー画像またはグレースケール画像）からその２値画像を生成する。例えば、２値画像生成部２１は、注目画素を含む局所領域の画素値の最大値および最小値に基づいて閾値を決定し、その閾値で注目画素の２値化を行う。
The binary
変化点カウント部２２は、その２値画像における各画素について、その画素を含む所定サイズ（主走査方向ｉ画素×副走査方向ｊ画素、例えばｉ＝ｊ＝７）のウィンドウにおける濃度変化点の数をカウントする。ここでは、注目画素がウィンドウの中心に位置するようにウィンドウが設定される。
For each pixel in the binary image, the change
図２は、濃度変化点について説明する図である。例えば図２に示すように、２値画像における主走査方向および副走査方向に沿って高濃度画素および低濃度画素の一方から他方へ変化する点が、濃度変化点として検出される。図２に示す場合、主走査方向における変化点が１４、副走査方向における変化点が１４あり、合計で、２８の変化点がある。 FIG. 2 is a diagram illustrating concentration change points. For example, as shown in FIG. 2, a point that changes from one of a high-density pixel and a low-density pixel to the other along the main scanning direction and the sub-scanning direction in a binary image is detected as a density change point. In the case shown in FIG. 2, there are 14 changing points in the main scanning direction and 14 changing points in the sub-scanning direction, for a total of 28 changing points.
閾値選択部２３は、（ａ）基準閾値、および（基準閾値より低い）１または複数の追加閾値（ここでは２つの追加閾値＃１，＃２）のうちの各閾値を選択し、選択した閾値より濃度変化点の数が小さいか否かを判定し、選択した閾値より濃度変化点の数が小さいと判定した場合、当該閾値に対応する文字属性カウンターをカウントアップし、（ｂ）基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と追加閾値の文字属性カウンターＣｂｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の値との比（ここでは、Ｃｂｉ／Ｃａ）、並びに基準閾値および追加閾値について降順において隣接する２つの閾値の文字属性カウンターの値の比（ここでは、Ｃｂ１／Ｃａ、またはＣｂ（ｉ＋１）／Ｃｂｉ，ｉ＝１，２，・・・，ｎ－１）のうちの少なくとも一方に基づいて、基準閾値およびその１または複数の追加閾値のうちのいずれかを文字属性閾値として選択する。
The
さらに、追加閾値のうち降順で基準閾値に隣接する追加閾値を第１追加閾値（追加閾値＃１）としたとき、閾値選択部２３は、基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と第１追加閾値の文字属性カウンターＣｂ１の値との比（Ｃｂ１／Ｃａ）が所定閾値（所定第１閾値ＴＨ＿Ａおよび／または所定第２閾値ＴＨ＿Ｂ）以下である場合、文字属性閾値として第１追加閾値を選択する。
Further, when an additional threshold adjacent to the reference threshold in descending order among the additional thresholds is set as a first additional threshold (additional threshold #1), the
さらに、追加閾値のうち降順で第１追加閾値に隣接する追加閾値を第２追加閾値（追加閾値＃２）としたとき、閾値選択部２３は、基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と第１追加閾値の文字属性カウンターＣｂ１の値との比が上述の所定閾値以下ではない場合、基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と第２追加閾値の文字属性カウンターＣｂ２の値との比（Ｃｂ２／Ｃａ）が所定第１閾値ＴＨ＿Ａ以下であり、かつ、第１追加閾値の文字属性カウンターＣｂ１の値と第２追加閾値の文字属性カウンターＣｂ２の値との比（Ｃｂ２／Ｃｂ１）が所定第２閾値ＴＨ＿Ｂ以下であるときには、文字属性閾値として第２追加閾値を選択する。
Further, when an additional threshold adjacent to the first additional threshold in descending order among the additional thresholds is set as a second additional threshold (additional threshold #2), the
さらに、閾値選択部２３は、文字属性閾値として上述のようにして１または複数の追加閾値のいずれも選択しなかった場合、文字属性閾値として基準閾値を選択する。
Furthermore, when none of the one or more additional thresholds is selected as the character attribute threshold as described above, the
図３は、文字属性閾値を隣接閾値から変化させたときの文字属性画素数の変化率の一例を示す図である。図４は、文字属性閾値を基準閾値から変化させたときの文字属性画素数の変化率の一例を示す図である。なお、図３および図４に示す場合は、追加閾値が４つである場合である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the rate of change in the number of character attribute pixels when the character attribute threshold value is changed from the adjacent threshold value. FIG. 4 is a diagram showing an example of the rate of change in the number of character attribute pixels when the character attribute threshold is changed from the reference threshold. Note that the cases shown in FIGS. 3 and 4 are cases in which there are four additional threshold values.
例えば図３に示すように、白地上の文字に対比して、網点上の文字については、文字属性閾値を低下させていくと、ある文字属性閾値で、上述の比Ｃｂ（ｉ＋１）／Ｃｂｉ、つまり、文字属性閾値を隣接閾値から変化させたときの文字属性画素数の変化率が急峻に低下する。そのため、白地上の文字についての変化率より低く、かつ網点上の文字について、変化率が急峻に変化した際の変化率より高くなるように、第２閾値ＴＨ＿Ｂが設定される。また、網点上の中間調（グレー）の太文字の場合、上述の変化率が急峻に変化することがあるため、網点上の中間調（グレー）の太文字の画素属性が文字属性ではないと判定されることを抑制するために、例えば図４に示すように、白地上の中間調太文字についての変化率より低く、かつ網点上の中間調文字について、変化率が変化した際の変化率より高くなるように、第１閾値ＴＨ＿Ａが設定される。 For example, as shown in FIG. 3, when the character attribute threshold is lowered for characters on halftone dots compared to characters on a white background, at a certain character attribute threshold, the above ratio Cb(i+1)/Cbi That is, when the character attribute threshold value is changed from the adjacent threshold value, the rate of change in the number of character attribute pixels decreases sharply. Therefore, the second threshold TH_B is set so that the rate of change is lower than the rate of change for characters on a white background, and higher than the rate of change when the rate of change is steep for characters on halftone dots. In addition, in the case of halftone (gray) bold characters on the halftone dots, the rate of change described above may change rapidly, so the pixel attributes of the halftone (gray) bold characters on the halftone dots are not the character attributes. For example, as shown in FIG. 4, when the change rate is lower than the change rate for halftone bold characters on a white background, and the change rate for halftone characters on halftone dots changes, The first threshold TH_A is set to be higher than the rate of change of TH_A.
画素属性特定部２４は、入力画像データに基づく入力画像における各画素について、その画素の属性を文字属性、網点属性、および白地（背景）属性のいずれかとして特定する。その際、画素属性特定部２４は、上述のようにして選択された文字属性閾値を使用して、原稿画像における画素の属性が文字属性であるか否かを判定する。具体的には、（例えば背景属性ではない画素について）画素属性特定部２４は、各画素について上述の変化点数が文字属性閾値未満である場合、その画素の属性は文字属性であると判定し、上述の変化点数が文字属性閾値以上である場合、その画素の属性は非文字属性（つまり、網点属性など）であると判定する。
The pixel
また、出力画像処理部１２は、文字領域（文字属性の画素領域）について、微分フィルター等を用いたエッジ強調処理、文字領域に適応させた、色補正処理、黒生成／ＵＣＲ（Under Color Removal）処理、中間調処理などを行い、網点領域（網点属性の画素領域）あるいは背景領域について、積分フィルター等を用いた平滑化処理、網点領域あるいは下地領域に適応させた、色補正処理、黒生成／ＵＣＲ処理、中間調処理などを行う。これにより、プリント画像内の文字部分を鮮明にしたり、網点部分のモアレやノイズを抑える。
In addition, the output
次に、上記画像処理装置の動作について説明する。図５は、図１に示す画像処理装置の動作について説明するフローチャートである。 Next, the operation of the image processing apparatus will be explained. FIG. 5 is a flowchart illustrating the operation of the image processing apparatus shown in FIG.
画像入力部１は、例えばユーザー操作に従って、原稿から原稿画像を光学的に読み取り、その原稿画像の画像データを画像処理部２に出力する。画像処理部２は、その画像データを受け付けると、その画像データに基づき、以下の画像処理を原稿画像に対して１ページずつ実行する。
The image input section 1 optically reads a document image from a document according to a user's operation, for example, and outputs image data of the document image to the
まず、２値画像生成部２１は、１ページの原稿画像の２値画像を生成する（ステップＳ１）。
First, the binary
そして、変化点カウント部２２は、その２値画像において所定の順番で注目画素を指定し（ステップＳ２）、その注目画素に対応するウィンドウにおける濃度変化点の数Ｎをカウントする（ステップＳ３）。
Then, the change
次に、閾値選択部２３は、まず、基準閾値より濃度変化点数Ｎが小さいか否かを判定する（ステップＳ４）。基準閾値より濃度変化点数Ｎが小さいと判定した場合、閾値選択部２３は、基準閾値の文字属性カウンターＣａをカウントアップする（つまり、Ｃａの値を１だけ増加する）（ステップＳ５）。なお、基準閾値より濃度変化点数Ｎが小さくないと判定された場合、基準閾値の文字属性カウンターＣａは、カウントアップされない。
Next, the
また、閾値選択部２３は、追加閾値＃１より濃度変化点数Ｎが小さいか否かを判定する（ステップＳ６）。追加閾値＃１より濃度変化点数Ｎが小さいと判定した場合、閾値選択部２３は、追加閾値＃１の文字属性カウンターＣｂ１をカウントアップする（つまり、Ｃｂ１の値を１だけ増加する）（ステップＳ７）。なお、追加閾値＃１より濃度変化点数Ｎが小さくないと判定された場合、追加閾値＃１の文字属性カウンターＣｂ１は、カウントアップされない。
Further, the
また、閾値選択部２３は、追加閾値＃２より濃度変化点数Ｎが小さいか否かを判定する（ステップＳ８）。追加閾値＃２より濃度変化点数Ｎが小さいと判定した場合、閾値選択部２３は、追加閾値＃２の文字属性カウンターＣｂ２をカウントアップする（つまり、Ｃｂ２の値を１だけ増加する）（ステップＳ９）。なお、追加閾値＃２より濃度変化点数Ｎが小さくないと判定された場合、追加閾値＃２の文字属性カウンターＣｂ１は、カウントアップされない。
Further, the
なお、各ページの原稿画像についての処理が開始される際に、各閾値の文字属性カウンターの値は、初期値（ゼロ）にリセットされる。また、ここでは、追加閾値の数が２つであるが、３つ以上の追加閾値を設定してもよく、その場合、３番目以降の追加閾値について同様の処理が実行される。 Note that when the processing for the document image of each page is started, the value of the character attribute counter of each threshold value is reset to the initial value (zero). Further, here, the number of additional thresholds is two, but three or more additional thresholds may be set, and in that case, similar processing is performed for the third and subsequent additional thresholds.
そして、変化点カウント部２２は、現在の注目画素が上述の順番において最後の画素（つまり、ページの最後の画素）であるか否かを判定し（ステップＳ１０）、現在の注目画素が最後の画素ではない場合、その順番で次の画素を注目画素に指定し（ステップＳ１１）、閾値選択部２３は、その注目画素に対して、ステップＳ３以降の処理を同様に行う。
Then, the change
一方、変化点カウント部２２は、現在の注目画素が最後の画素である場合、変化点カウントの処理を終了する。
On the other hand, if the current pixel of interest is the last pixel, the changing
このようにして、２値画像のすべての画素について、濃度変化点数Ｎが導出され、各閾値の文字属性カウンターＣａ，Ｃｂ１，Ｃｂ２で、各閾値に対応する、当該ページにおける文字属性画素の数がカウントされる。 In this way, the number N of density change points is derived for all pixels of the binary image, and the number of character attribute pixels in the page corresponding to each threshold is calculated using the character attribute counters Ca, Cb1, and Cb2 for each threshold value. will be counted.
次に、閾値選択部２３は、まず、基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と追加閾値＃１の文字属性カウンターＣｂ１の値との比（ここでは、Ｃｂ１／Ｃａ）が所定の第１閾値ＴＨ＿Ａ以下であるか否かを判定し（ステップＳ１２）、また、基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と追加閾値＃１の文字属性カウンターＣｂ１の値との比（ここでは、Ｃｂ１／Ｃａ）が所定の第２閾値ＴＨ＿Ｂ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。
Next, the
当該比（Ｃｂ１／Ｃａ）が閾値ＴＨ＿Ａ以下でありかつ閾値ＴＨ＿Ｂ以下であると判定した場合、閾値選択部２３は、基準閾値と追加閾値＃１との間で文字属性と判定された画素の数が急峻に変化したとみなし、文字属性閾値として追加閾値＃１を選択する（ステップＳ１４）。
When determining that the ratio (Cb1/Ca) is equal to or less than the threshold TH_A and equal to or less than the threshold TH_B, the
一方、当該比（Ｃｂ１／Ｃａ）が閾値ＴＨ＿Ａ以下ではないか、閾値ＴＨ＿Ｂ以下ではないと判定した場合（つまり、当該比（Ｃｂ１／Ｃａ）が閾値ＴＨ＿Ａ，ＴＨ＿Ｂのいずれかより大きい場合）、閾値選択部２３は、追加閾値＃１を選択せず、基準閾値の文字属性カウンターＣａの値と追加閾値＃２の文字属性カウンターＣｂ２の値との比（ここでは、Ｃｂ２／Ｃａ）が第１閾値ＴＨ＿Ａ以下であるか否かを判定し（ステップＳ１５）、また、追加閾値＃１の文字属性カウンターＣｂ１の値と追加閾値＃２の文字属性カウンターＣｂ２の値との比（ここでは、Ｃｂ２／Ｃｂ１）が第２閾値ＴＨ＿Ｂ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。
On the other hand, if it is determined that the ratio (Cb1/Ca) is not less than the threshold TH_A or not less than the threshold TH_B (that is, if the ratio (Cb1/Ca) is larger than either the threshold TH_A or TH_B), the threshold The
比（Ｃｂ２／Ｃａ）が閾値ＴＨ＿Ａ以下でありかつ比（Ｃｂ２／Ｃｂ１）が閾値ＴＨ＿Ｂ以下であると判定した場合、閾値選択部２３は、追加閾値＃１と追加閾値＃２との間で文字属性と判定された画素の数が急峻に変化したとみなし、文字属性閾値として追加閾値＃２を選択する（ステップＳ１７）。
When determining that the ratio (Cb2/Ca) is less than or equal to the threshold TH_A and the ratio (Cb2/Cb1) is less than or equal to the threshold TH_B, the
一方、比（Ｃｂ２／Ｃａ）が閾値ＴＨ＿Ａ以下ではないか、比（Ｃｂ２／Ｃｂ１）が閾値ＴＨ＿Ｂ以下ではないと判定した場合、閾値選択部２３は、追加閾値＃２を選択せず、基準閾値を選択する（ステップＳ１８）。
On the other hand, if it is determined that the ratio (Cb2/Ca) is not less than the threshold TH_A or that the ratio (Cb2/Cb1) is not less than the threshold TH_B, the
そして、画素属性特定部２４は、このようにして選択された文字属性閾値を使用して、原稿画像における各画素の属性が文字属性であるか否かを判定する。その際、例えば、画素属性特定部２４は、ステップＳ１４，Ｓ１７，Ｓ１８で文字属性閾値が選択された後に、選択された文字属性閾値で、原稿画像における各画素の属性を判定する。つまり、画素属性特定部２４は、変化点カウント部２２により得られる、原稿画像の２値画像における各画素についての変化点数Ｎとその文字属性閾値とを比較し、変化点数Ｎがその文字属性閾値未満である画素を文字属性の画素と判定し、そうではない画素を非文字属性（網点属性、背景属性など）の画素と判定する。
Then, the pixel
あるいは、画素属性特定部２４または閾値選択部２３は、ステップＳ５，Ｓ７，Ｓ９で文字属性カウンターのカウントアップを行う際に併せて、注目画素の位置と、その位置でカウントアップした文字属性カウンター（あるいはその閾値）とを関連付けて仮の文字属性判定結果としてメモリーなどに記憶しておき、画素属性特定部２４は、その仮の文字属性判定結果に基づいて、選択された閾値についての仮の文字属性判定結果を、ただちに、最終的な文字属性判定結果としてもよい。
Alternatively, when counting up the character attribute counter in steps S5, S7, and S9, the pixel
なお、その他の画素属性については所定の方法で適宜検出される。 Note that other pixel attributes are detected as appropriate using a predetermined method.
このようにして、原稿画像の画素属性が特定された後、出力画像処理部１２は、特定された画素属性に応じた画像処理を行う。例えば、その画像処理後の原稿画像が画像出力部３によりプリントされる。
After the pixel attributes of the document image are specified in this way, the output
以上のように、上記実施の形態によれば、２値画像生成部２１は、１ページの原稿画像の２値画像を生成する。変化点カウント部２２は、その２値画像における各画素について、その画素を含む所定サイズのウィンドウにおける濃度変化点の数をカウントする。閾値選択部２３は、（ａ）基準閾値、および基準閾値より低い１または複数の追加閾値のうちの各閾値を選択し、選択した閾値より濃度変化点の数が小さいか否かを判定し、選択した閾値より濃度変化点の数が小さいと判定された閾値に対応する文字属性カウンターをカウントアップし、（ｂ）基準閾値の文字属性カウンターの値と追加閾値の文字属性カウンターの値との比（Ｃｂｉ／Ｃａ）、並びに基準閾値および追加閾値について降順において隣接する２つの閾値の文字属性カウンターの値の比（Ｃｂ（ｉ＋１）／Ｃｂｉ）のうちの少なくとも一方に基づいて、基準閾値および追加閾値のうちのいずれかを文字属性閾値として選択する。画素属性特定部２４は、選択された文字属性閾値を使用して、原稿画像における画素の属性が文字属性であるか否かを判定する。
As described above, according to the embodiment described above, the binary
これにより、網点上の文字の画素が文字属性の画素であると適切に判定され、また、網点上の文字の周辺の網点の画素が文字属性の画素であると誤って判定されないように、適応的に文字属性閾値が選択されるため、比較的簡単な処理で、原稿画像において網点領域上に文字があっても適切に領域分離が行われる。 This ensures that the pixels of the text on the halftone dots are appropriately determined to be pixels with text attributes, and that the pixels of the halftone dots surrounding the text on the halftone dots are not mistakenly determined as pixels with text attributes. In addition, since the character attribute threshold value is adaptively selected, area separation can be performed appropriately even if there is a character on a halftone area in a document image with relatively simple processing.
なお、上述の実施の形態に対する様々な変更および修正については、当業者には明らかである。そのような変更および修正は、その主題の趣旨および範囲から離れることなく、かつ、意図された利点を弱めることなく行われてもよい。つまり、そのような変更および修正が請求の範囲に含まれることを意図している。 Note that various changes and modifications to the embodiments described above will be apparent to those skilled in the art. Such changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the subject matter and without diminishing its intended advantages. It is intended that such changes and modifications be included within the scope of the claims.
例えば、上記実施の形態において、特に必要のない場合においては、ステップＳ１２，Ｓ１５の処理は省略してもよい。 For example, in the above embodiment, the processes of steps S12 and S15 may be omitted if not particularly necessary.
本発明は、例えば、複合機などの画像形成装置に適用可能である。 The present invention is applicable to, for example, an image forming apparatus such as a multifunction peripheral.
２１ ２値画像生成部
２２ 変化点カウント部
２３ 閾値選択部
２４ 画素属性特定部
21 Binary
Claims (5)
前記２値画像における各画素について、その画素を含む所定サイズのウィンドウにおける濃度変化点の数をカウントする変化点カウント部と、
（ａ）基準閾値、および前記基準閾値より低い１または複数の追加閾値のうちの各閾値を選択し、選択した前記閾値より前記濃度変化点の数が小さいか否かを判定し、選択した前記閾値より前記濃度変化点の数が小さいと判定した場合、当該閾値に対応する文字属性カウンターをカウントアップし、（ｂ）前記基準閾値の文字属性カウンターの値と前記追加閾値の文字属性カウンターの値との比、並びに前記基準閾値および前記追加閾値について降順において隣接する２つの閾値の文字属性カウンターの値の比のうちの少なくとも一方に基づいて、前記基準閾値および前記１または複数の追加閾値のうちのいずれかを文字属性閾値として選択する閾値選択部と、
前記文字属性閾値を使用して、前記原稿画像における前記画素の属性が文字属性であるか否かを判定する画素属性特定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 a binary image generation unit that generates a binary image from a one-page document image;
a change point counting unit that counts, for each pixel in the binary image, the number of density change points in a window of a predetermined size that includes that pixel;
(a) Select each threshold from a reference threshold and one or more additional thresholds lower than the reference threshold, determine whether the number of concentration change points is smaller than the selected threshold, and If it is determined that the number of density change points is smaller than the threshold, the character attribute counter corresponding to the threshold is counted up, and (b) the value of the character attribute counter of the reference threshold and the value of the character attribute counter of the additional threshold are calculated. of the reference threshold and the one or more additional thresholds based on at least one of the ratio of the character attribute counter values of two adjacent thresholds in descending order with respect to the reference threshold and the additional threshold. a threshold selection unit that selects one of the following as a character attribute threshold;
a pixel attribute identifying unit that uses the character attribute threshold to determine whether the attribute of the pixel in the document image is a character attribute;
An image processing device comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2020010368A JP7377435B2 (en) | 2020-01-24 | 2020-01-24 | Image processing device |
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-
2020
- 2020-01-24 JP JP2020010368A patent/JP7377435B2/en active Active
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