JPH02112077A - Dot area separating system - Google Patents
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- JPH02112077A JPH02112077A JP63263884A JP26388488A JPH02112077A JP H02112077 A JPH02112077 A JP H02112077A JP 63263884 A JP63263884 A JP 63263884A JP 26388488 A JP26388488 A JP 26388488A JP H02112077 A JPH02112077 A JP H02112077A
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Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
複写機やファクシミリなどにおいて、網点て表現した写
真や絵などの網点画と文字などの線画とが混在している
画像を再生する場合、再生画像の品質を向上するために
網点写真などの網点領域に対してはモアレ除去の処理を
、また文字などの線画領域に対しては鮮鋭化処理などを
行なうことが望ましい、また、このような網点画と線画
の混在している画像を伝送する場合においても、データ
圧縮率の向上などを図るためにそれぞれの画像領域の特
性に応じた処理を行った後で符号化処理などを施すこと
が望ましい。[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] When reproducing an image in which a halftone image such as a photograph or a picture expressed by halftone dots and a line drawing such as text is mixed in a copying machine or facsimile, In order to improve the quality of reproduced images, it is desirable to perform moiré removal processing on halftone dot areas such as halftone photographs, and sharpening processing on line drawing areas such as characters. Even when transmitting an image containing a mixture of halftone drawings and line drawings, encoding processing is performed after processing according to the characteristics of each image area in order to improve the data compression rate. This is desirable.
本発明は、上記した種々の画像処理を行なう際に画像中
の網点領域と線画領域とを自動的に判定して分離するた
めの網点領域分離方式に関する。The present invention relates to a halftone dot area separation method for automatically determining and separating halftone dot areas and line drawing areas in an image when performing the various image processing described above.
網点画と線画の混在する画像中から網点領域を分離する
ための一方法として、上野の提案による方法がある（上
野： “網点写真のドツトプリンタによる再現゛′沖電
気研究開発第１３２号Ｖｏ１．５３Ｎα４参照）。One method for separating halftone areas from an image containing a mixture of halftone and line drawings is the method proposed by Ueno (Ueno: “Reproduction of halftone photographs using a dot printer” Oki Electric Research and Development No. 132, Vol. 1) .53Nα4).
この方法は、第８図にその処理の流れを示すように、ラ
スクスキャンにより原画の画像データをディジタル多階
調信号として取り出し、ラスク上で前後に隣接する画素
間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を作り、この
差分信号から下記（ｉ）〜（ｉｉｉ）のいずれかの条件
を満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点として
第９図（ａ）（ｂ）のように検出する。As shown in the processing flow in Figure 8, this method extracts the image data of the original image as a digital multi-tone signal by rask scanning, and calculates the difference in brightness and darkness between adjacent pixels on the rask. Then, from this difference signal, a pixel that satisfies any of the conditions (i) to (iii) below is determined as an extreme point indicating a peak or valley of density change, as shown in FIGS. 9(a) and (b). To detect.
（ｉ）差分の符号が前後で変わったときの画素（第９図
（ａ））を極点とする。(i) The pixel where the sign of the difference changes before and after (FIG. 9(a)) is set as the extreme point.
（ｉｉ ）差分が零の前後で差分値の符号が変わったと
きの画素（第９図（ｂ））を極点とする。(ii) The pixel at which the sign of the difference value changes before and after the difference is zero (FIG. 9(b)) is set as the pole.
（ｉｉｉ）前の極点との間隔が予め定めた閾値し−０と
なったときの画素（図示なし）を極点とする。(iii) A pixel (not shown) when the distance from the previous pole reaches a predetermined threshold value of -0 is set as a pole.
上記のようにして得られた極点情報に基づき、下記（ｉ
ｖ）（ｖ）の条件を同時・に満たすときに網点領域と判
定する。Based on the pole information obtained as above, the following (i
v) It is determined that the area is a halftone dot area when the conditions of (v) are satisfied at the same time.
（１ｖ）極点間の区間長Ｌ （ｉ）が予め定めた閾値し
ｔｈｔ とＬい２の範囲内にあるとき。すなわち
Ｌｔｈ＋ ＜Ｌ（ｉ） ＜Ｌｔｈｚ
（ｖ）現位置の区間長Ｌ （ｉ）とその１つ前の区間長
Ｌ（ｉ−１）との差が予め定めた閾値Ｌ ｔｈｔ内にあ
るとき。すなわち
ｌ Ｌ（ｉ） −Ｌ（ｉ−１） ｌ≦Ｌ ｔｈ３そして
、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出力を線画
に対応した信号か、網点に対応した信号にする。(1v) When the interval length L (i) between the pole points is within the range of a predetermined threshold value tht and L2. That is, Lth+ <L(i) <Lthz (v) When the difference between the section length L(i) at the current position and the immediately preceding section length L(i-1) is within the predetermined threshold Ltht. That is, l L(i) -L(i-1) l≦L th3 Then, based on the above determination result, the output of each pixel is made into a signal corresponding to a line drawing or a signal corresponding to a halftone dot.
上記従来方法は、網点領域には濃度レベルの山と谷の極
点が規則的に現れることを前提として画像中から網点を
分離するものであるが、一般に網点部以外の文字部や連
続階調写真部にも多（の極点が存在するため、上記方法
によるときは十分に高い分離率を望めないという問題が
あった。The conventional method described above separates halftone dots from an image on the premise that peaks and valleys of density levels regularly appear in the halftone dot area, but generally character areas other than the halftone dot area or continuous There is a problem in that a sufficiently high separation rate cannot be expected when using the above method because there are extreme points in the gradation photographic area as well.
また、ラスクスキャンライン上に並ぶ前後の画素の一次
元的な比較によって検出を行っているため、網点率の低
い網点部、あるいは逆に網点率の高い網点部、原稿が回
転するなどしてスクリーン角が水平方向からずれた網点
部などにおいては極点間の区間長Ｌ （ｉ）が長くなっ
てしまい、文字部との分離が困難になるという問題もあ
った。In addition, since detection is performed by one-dimensional comparison of the pixels before and after on the rask scan line, the document may rotate in halftone areas with a low halftone ratio or, conversely, with a high halftone ratio. In halftone dot areas where the screen angle deviates from the horizontal direction, the section length L (i) between the poles becomes long, making it difficult to separate them from the character area.
本発明は、上記問題を解決するために、ディジタル多階
調入力画像の各画素点にＭ×Ｍ画素からなるマトリック
スを順次適用し、該マトリックスの中心画素が濃度変化
の山または谷を示す極点であるか否かを当該マトリック
ス内の周囲画素との濃度関係から検出し、Ｎ×Ｎ画素（
Ｎ＞Ｍ）からなるブロックを単位としてブロック内の山
を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計数
し、計数値の大きい側の極点画素を当該ブロックの極点
画素数とし、注目ブロックの極点画素数とその周囲ブロ
ックの極点画素数の関係から当該注目ブロック内の所定
の画素が網点領域に属するか否かを判定するようにした
。In order to solve the above problem, the present invention sequentially applies a matrix consisting of M×M pixels to each pixel point of a digital multi-gradation input image, and the center pixel of the matrix is an extreme point indicating a peak or valley of density change. is detected from the density relationship with surrounding pixels in the matrix, and N×N pixels (
The number of pole pixels indicating a peak and the number of pole pixels indicating a valley within a block are counted for each block consisting of N>M), and the pole pixel with the larger count value is set as the number of pole pixels of the block, and the block of interest is Whether or not a predetermined pixel in the block of interest belongs to the halftone dot area is determined from the relationship between the number of pixels at the extreme point of the target block and the number of pixels at the extreme point of the surrounding blocks.
上記Ｍ×Ｍ画素のマトリックスの中心画素の極点判定の
条件としては、中心画素の濃度レベルが当該マトリック
ス内の他の画素の濃度レベルに比べて最大または最小で
あり、かつ当該中心画素を通って特定の方向につながる
任意画素の濃度レベルとの差の絶対値が所定の閾値以上
であるときに、当該中心画素を極点として判定する。ま
た、前記特定の方向につながる画素としては、中心画素
を通り、上下左右斜めのいずれかの方向に伸びる直線上
に並んだ画素を採用する。The conditions for determining the extreme point of the center pixel of the M×M pixel matrix are that the density level of the center pixel is the maximum or minimum compared to the density level of other pixels in the matrix, and that When the absolute value of the difference between the density level and the density level of an arbitrary pixel connected in a specific direction is greater than or equal to a predetermined threshold value, the central pixel is determined to be an extreme point. Furthermore, as the pixels connected in the specific direction, pixels arranged on a straight line passing through the center pixel and extending in any one of the up, down, right, left, and diagonal directions are used.
網点領域の判定条件としては、注目ブロックと周囲ブロ
ックにおいて、極点画素数が所定の閾値以上であるブロ
ックが所定の閾値以上存在するときに、注目ブロックの
中心画素または注目ブロック内のすべての画素を網点部
として判定し、あるいは、注目ブロックと各周囲ブロッ
クとの極点画素数の差の絶対値の総和が所定の閾値以内
であるときに、注目ブロックの中心画素または注目ブロ
ック内のすべての画素を網点部として判定する。The conditions for determining halftone dot areas are that when there are blocks in which the number of extreme pixels is greater than or equal to a predetermined threshold in the block of interest and surrounding blocks, the center pixel of the block of interest or all pixels in the block of interest is determined as a halftone part, or when the sum of the absolute values of the differences in the number of extreme pixels between the block of interest and each surrounding block is within a predetermined threshold, the center pixel of the block of interest or all of the blocks in the block of interest Determine the pixel as a halftone part.
Ｍ×Ｍ画素のマトリックスからなる局所的な二次元の極
点検出パターンを用いて画素の極点を検出し、さらに、
Ｎ×Ｎ画素のブロックからなる局所的な二次元の網点検
出パターンを用いて注目ブロック内の所定の画素が網点
部に属するか否かを検出するので、ラスクスキャンライ
ン上に並ぶ前後の画素の一次元的な比較だけで網点の分
離を行う従来法に比べ、より正確に網点を分離できる。A local two-dimensional pole detection pattern consisting of a matrix of M×M pixels is used to detect a pixel pole, and further,
Since it is detected whether a given pixel in the block of interest belongs to the halftone area using a local two-dimensional halftone detection pattern consisting of a block of N×N pixels, Compared to the conventional method, which separates halftone dots only by one-dimensional comparison of pixels, halftone dots can be separated more accurately.
第２図は本発明方式を適用して構成した網点領域分離装
置の実施例を示す。FIG. 2 shows an embodiment of a halftone dot area separation device constructed by applying the method of the present invention.
なお、説明を簡単にするため、処理画像として白黒画像
を用いた場合を例にとって述べる。カラー画像に適用し
たい場合には、ＣＲＴ表示、印刷表示など、再生画像の
表示形式に応じてカラー原画をＲＧＢあるいはＹＭＣな
との三原色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離
処理を行えばよい。In order to simplify the explanation, an example will be described in which a monochrome image is used as the processed image. When applying to color images, the color original image is separated into three primary colors such as RGB or YMC according to the display format of the reproduced image, such as CRT display or print display, and the halftone separation process according to the present invention is performed for each color. That's fine.
第２図において、入力画像信号部１は、網点写真などの
網点画と文字などの線画とが混在する原画像をラスクス
キャンして濃度レベルに対応した輝度信号からなるディ
ジタル多階調入力画像信号に変換し、少なくとも以後の
分離処理に必要なスキャンライン分、例えばＮＸ３スキ
ャンライン分（Ｎは後述する網点検出のためのＮ×Ｎ画
素からなる単位ブロックの画素サイズ）をラインメモリ
などに格納する回路である。In FIG. 2, an input image signal unit 1 scans an original image containing a mixture of halftone images such as halftone photographs and line drawings such as characters, and generates a digital multi-gradation input image consisting of luminance signals corresponding to density levels. Convert it to a signal and store at least the scan lines required for subsequent separation processing, for example, NX3 scan lines (N is the pixel size of a unit block consisting of N x N pixels for halftone detection, which will be described later), in a line memory, etc. This is a circuit that stores information.
極点検出部２は、上記入力画像信号部ｌから送られてく
るディジタル多階調入力画像の各画素に対して予め定め
たＭ×Ｍ画素からなるマトリックス、例えば、第３図（
ａ）〜（Ｃ）に示す如き３×３画素サイズのマトリック
ス（Ｍ＝３）、４ｘ４！素サイズのマトリックス（Ｍ＝
４）あるいは５×５画素サイズのマトリックス（Ｍ＝
５ ）を順次適用し、当該マトリックスの中心画素ｍｅ
（第３図（ａ）〜（Ｃ）参照）が濃度変化の山または谷
を示す極点であるか否かを周囲の画素ｍ、−ｍｉ との
濃度関係から検出する回路である。The pole detection section 2 generates a matrix of M×M pixels predetermined for each pixel of the digital multi-gradation input image sent from the input image signal section 1, for example, as shown in FIG.
A matrix of 3×3 pixel size (M=3) as shown in a) to (C), 4×4! A matrix of prime size (M=
4) Or a matrix of 5×5 pixel size (M=
5) is applied sequentially, and the center pixel me of the matrix is
This circuit detects whether or not a point (see FIGS. 3(a) to 3(C)) is an extreme point indicating a peak or valley of density change from the density relationship with surrounding pixels m and -mi.
網点領域検出部３は、Ｎ×Ｎ画素（但し、Ｎ〉Ｍ）から
なるブロックＢ、例えば第５図に示すような９×９画素
サイズ（Ｎ＝９）からなるブロックＢを単位として画像
を分割し、各ブロックごとに山を示す極点画素数と谷を
示す極点画素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側の
極点画素数を当該ブロックの極点画素数として決定した
後、第６図に示す注目ブロックＢ０の極点画素数Ｐ０と
、これを囲む上下左右斜めの各周囲ブロック８１〜Ｂ８
の各極点画素数Ｐとの関係から当該注目ブロックＢ、の
中心画素ｎ、（第５図参照）、あるいは当該ブロックＢ
０内の全ての画素ｎ６”ｎｌｏが網点領域に属するか否
がを判定する回路である。The halftone area detection unit 3 detects an image in units of blocks B consisting of N×N pixels (where N>M), for example, blocks B consisting of 9×9 pixel size (N=9) as shown in FIG. The number of extreme pixels indicating a peak and the number of extreme pixels indicating a valley are counted for each block, respectively, and the number of extreme pixels with the larger count value is determined as the number of extreme pixels of the block. The number of pixels P0 at the pole of the block of interest B0 shown in , and the surrounding blocks 81 to B8 in the upper, lower, left, right, and diagonal directions.
From the relationship with each pole pixel number P, the center pixel n of the concerned block B, (see Fig. 5), or the concerned block B
This circuit determines whether all pixels n6''nlo within 0 belong to the halftone dot area.
領域判定信号出力部４は、上記網点領域検出部３の検出
結果に基づき各画素が網点部であるか、または線画部で
あるかの判定信号を出力する回路である。The area determination signal output unit 4 is a circuit that outputs a determination signal as to whether each pixel is a halftone area or a line drawing area based on the detection result of the halftone area detection unit 3.
上記極点検出部２における濃度変化の山または谷を与え
る極点の検出条件としては、下記（Ｉ）（Ｉｆ）をＡＮ
Ｄ条件とする二次元的な極点検出パターンが採用される
。The following conditions (I) and (If) are used as the detection conditions for the extreme point that gives the peak or valley of the concentration change in the extreme point detection section 2.
A two-dimensional pole detection pattern is adopted as condition D.
（Ｉ）Ｍ×Ｍ画素のマトリックス内において、中心画素
ｍ０の濃度レベルがその周囲の他の画素ｍ１〜ｍ五の濃
度レベルに比べて最大か、または最小であるとき、すな
わち
ｍ、＞ｍ、〜ｍ直
または
ｍｏ ＜ｍ、 ”’ｍｉ
前述したように、一般には文字部にも網点同様の極点が
数多く存在するため、上記条件（Ｎだけでは網点部の極
点だけを検出することは難しい。(I) In a matrix of M×M pixels, when the density level of the central pixel m0 is the maximum or minimum compared to the density levels of the other surrounding pixels m1 to m5, that is, m>m, ~m direct or mo <m, ``'mi As mentioned above, there are generally many extreme points similar to halftone dots in text areas, so it is not possible to detect only the extreme points of halftone dots using the above condition (N alone). difficult.
そこで、次の条件（ＩＩ）を極点検出のＡＮＤ条件とす
る。Therefore, the following condition (II) is set as an AND condition for detecting the pole.
（■）第４図（ａ）〜（Ｃ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素
のマトリックス内において、中心画素ｍ、の濃度レベル
と、矢印線で示すように該中心画素ｍ０を通り、特定の
方向につながる各画素ｍ。(■) As shown in FIGS. 4(a) to (C), in the matrix of M×M pixels, the density level of the center pixel m, and the density level of the center pixel m0 as shown by the arrow line, Each pixel m connected in the direction.
〜ｍ１との間のそれぞれの濃度差Δｍの絶対値が所定の
閾値Δｍｙ、以上であるとき。すなわち
Δｍｌ＞Δｍ？Ｈ
また、上記の網点領域検出部３における網点領域の検出
条件としては、下記（ＩＩ［ａ）（Ｉ［Ｉｂ）（ＩＶａ
）（ＩＶｂ）のいずれかの二次元的な網点検出パターン
がその再生目的に応じて採用される。When the absolute value of each density difference Δm between m1 and m1 is equal to or larger than a predetermined threshold value Δmy. That is, Δml>Δm? H Also, as the detection conditions of the halftone dot area in the above halftone dot area detection section 3, the following (II[a) (I[Ib) (IVa
) (IVb) is adopted depending on the purpose of reproduction.
（Ｉ［［ａ）第６図に示すように、注目ブロックＢ。(I[[a) As shown in FIG. 6, block B of interest.
と周囲ブロック８１〜Ｂ、において、極点画素数Ｐが所
定の閾値ｐｒｏ以上であるブロックの数ΣＢが所定の閾
値８７８以上あるときに、当該注目ブロックＢ、の中心
画素ｎ０（第５図参照）を網点部とする。すなわち［Ｐ
＞ Ｐ ＴＨのブロックの数ΣＢ］＞Ｂ、。and surrounding blocks 81 to B, when the number ΣB of blocks whose number of extreme pixels P is equal to or greater than a predetermined threshold value pro is equal to or greater than a predetermined threshold value 878, the center pixel n0 of the block of interest B (see FIG. 5) Let be the halftone part. That is, [P
>Number of blocks in PTH ΣB]>B,.
（Ｉ［［ｂ）注目ブロックＢ０と周囲ブロックＢｌ〜Ｂ
、において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロックＢ＋−
Ｂｓとの間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和Σ１Δ
Ｐ１が所定の閾値Δｐｒｏ以下であるときに、当該注目
ブロックＢ、内の中心画素ｎ、を網点部とする。すなわ
ち
Σ１ΔＰｌ＜ΔＰ？工
（ＩＶａ）注目ブロックＢ０と周囲ブロック８１〜Ｂ６
において、極点画素数Ｐが所定の閾値ｐｙＨ以上である
ブロックの数ΣＢが所定の閾値Ｂ？１以上であるときに
、当該注目ブロックＢ０内のすべての画素ｎ０〜ｎ、。(I[[b) Block of interest B0 and surrounding blocks Bl~B
, the block of interest B0 and each surrounding block B+-
The sum of the absolute values of the difference ΔP in the number of pole pixels from Bs Σ1Δ
When P1 is less than or equal to a predetermined threshold value Δpro, the center pixel n in the block of interest B is set as a halftone dot portion. That is, Σ1ΔPl<ΔP? Engineering (IVa) Attention block B0 and surrounding blocks 81 to B6
, the number ΣB of blocks in which the number of pole pixels P is greater than or equal to a predetermined threshold pyH is a predetermined threshold B? When it is 1 or more, all pixels n0 to n in the block of interest B0.
（第５図参照）を網点部とする。(See FIG. 5) is the halftone dot area.
（ＩＶｂ）注目ブロックＢ０と周囲ブロックＢ。(IVb) Block of interest B0 and surrounding blocks B.
〜Ｂ１において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロックＢ
１〜Ｂ、との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和が
所定の閾値ΔＰ■以下であるときに、当該注目ブロック
Ｂ０内のすべての画素ｎ０〜ｎａ（ｌを網点部とする。~ In B1, the block of interest B0 and each surrounding block B
1 to B, when the sum of the absolute values of the difference ΔP in the number of extreme pixels is less than a predetermined threshold value ΔP do.
進んで、上記構成になる実施例の動作を第１図のフロー
チャートを参照して説明する。なお、網点領域検出部３
に却ける網点領域の検出条件としては上記（Ｉ［Ｉａ）
の条件を用いるものとする。また、入力画像は網点部と
線画部とからなり、連続階調写真などの連続階調部を含
まないものとする。Next, the operation of the embodiment having the above configuration will be explained with reference to the flowchart of FIG. Note that the halftone area detection unit 3
The above (I [Ia)
The following conditions shall be used. Further, it is assumed that the input image consists of a halftone dot area and a line drawing area, and does not include a continuous tone area such as a continuous tone photograph.
入力画像信号部１は原画像をラスクスキャンして輝度信
号からなるディジタル多階調入力画像信号に変換し、こ
の画像信号を後の網点分離処理に必要なＮＸ３スキャン
ライン分格納する（ステップ［１］）。例えば、第５図
に示すように、Ｎ×Ｎ画素のブロックＢの画素サイズと
してＮ＝９を採用した場合には、ＮＸ３＝９Ｘ３＝２７
スキヤンライン分の画像データが格納される。The input image signal unit 1 performs a rask scan on the original image, converts it into a digital multi-tone input image signal consisting of a luminance signal, and stores this image signal for NX3 scan lines required for the subsequent halftone separation processing (step [ 1]). For example, as shown in FIG. 5, if N=9 is adopted as the pixel size of block B of N×N pixels, NX3=9X3=27
Image data for scan lines is stored.
極点検出部２は上記入力画像信号部ｌに格納された画像
データの各画素に第３図（ａ）に示す３×３画素からな
るマトリックスを順次適用し、上記極点検出条件（ｒ）
および（■）に基づいて当該マトリックスの中心画素ｍ
６が濃度変化の極点であるか否かを２７スキヤンライン
の全画素について判定する（ステップ［２］）。The pole detection unit 2 sequentially applies a matrix consisting of 3×3 pixels shown in FIG.
and (■) the center pixel m of the matrix
It is determined whether or not point 6 is the extreme point of density change for all pixels of 27 scan lines (step [2]).
上記ステップ［２］においてすべての画素について極点
検出が終了すると、ステップ［３］〜［１１１において
各画素が網点部であるか否かの領域判定を上記網点検出
条件（Ｉ［Ｉａ）に基づいて行う。When the polar point detection is completed for all pixels in step [2] above, in steps [3] to [111], the region determination as to whether each pixel is a halftone part is performed using the above halftone detection condition (I[Ia). Based on.
すなわち、先ずステップ［３］において、上記極点検出
された画像を第５図に示す９×９画素サイズのブロック
Ｂを単位として分割し、各ブロックごとに山を与える極
点画素数と谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計
数値の大きい側の極点画素数をそのブロックの極点画素
数Ｐとして設定する。That is, first, in step [3], the image in which the extreme points have been detected is divided into blocks B of 9×9 pixel size as shown in FIG. The number of pixels is counted, and the number of extreme pixels on the larger side of the counted value is set as the number P of extreme pixels of the block.
次いで、ステップ［４］において、第６図に示す注目ブ
ロックＢ、とその周囲のブロックＢ＋〜Ｂ、についてそ
の極点画素数Ｐが所定の閾値Ｐｔ＋＋以上であるブロッ
クの数ΣＢを求め、ステップ［５］においてそのブロッ
ク数ΣＢが所定の閾値８７１以上であるか否かを判定す
る。Next, in step [4], the number ΣB of blocks whose number of extreme pixels P is greater than or equal to a predetermined threshold Pt++ is determined for the block of interest B shown in FIG. 6 and its surrounding blocks B+ to B, and step [5] ], it is determined whether the number of blocks ΣB is equal to or greater than a predetermined threshold value 871.
上記ステップ［５］において、ブロック数ΣＢが閾値Ｂ
７エよりも大きいときは当該注目ブロックＢ０の中心画
素ｎａ （第５図参照）を網点部であると判定し、ス
テップ［６］へ移行する。他方、ブロック数ΣＢが閾値
８７Ｎよりも小さいときは当該注目ブロックＢ０の中心
画素ｎｏ （第５図参照）は網点部でないと判定し、
ステップ［７］へ移行する。In step [5] above, the number of blocks ΣB is the threshold B
If it is larger than 7D, the center pixel na (see FIG. 5) of the block of interest B0 is determined to be a halftone dot portion, and the process moves to step [6]. On the other hand, when the number of blocks ΣB is smaller than the threshold value 87N, it is determined that the center pixel no (see FIG. 5) of the block of interest B0 is not a halftone part,
Move to step [7].
網点領域検出部３から上記検出結果を受けた領域判定信
号出力部４は、当該中心画素ｎ０が網点部であるか否か
の判定信号を出力する（ステップ［６］ ［７］）。The area determination signal output unit 4, which receives the detection result from the halftone area detection unit 3, outputs a determination signal indicating whether or not the center pixel n0 is a halftone area (steps [6] and [7]).
上記のようにして、網点の分離処理を入力画像の全画素
についてＮＸ３スキヤンラインごとに繰り返し実行しく
ステップ［８］ ［９］）、入力画像のすべての画素
について網点部と線画部とに領域分離する。As described above, the halftone dot separation process is repeatedly executed for each NX3 scan line for all pixels of the input image (Steps [8] [9]), and the halftone dot separation process is performed for every pixel of the input image in the halftone dot part and the line drawing part. Separate areas.
なお、上記実施例は、極点検出パターンを与えるＭ×Ｍ
画素のマトリックスとして３×３画素サイズのものを用
い、また網点検出パターンを与えるＮ×Ｎ画素のブロッ
クとして９×９画素サイズのものを用いたが、この画素
サイズＭおよびＮの値はＮ＞Ｍの関係を保ちながら任意
に採用し得ることは勿論である。In addition, in the above embodiment, M×M giving a polar point detection pattern
A 3x3 pixel size was used as the pixel matrix, and a 9x9 pixel size was used as the NxN pixel block providing the halftone detection pattern, and the values of the pixel sizes M and N were N. Of course, it can be arbitrarily adopted while maintaining the relationship >M.
また、上記実施例は、原画像が網点写真などの網点部と
文字などの線画部で構成されている場合を例にとって述
べたが、実際には原画像中に連続階調写真や絵などの連
続階調部が混在する場合がある。このような場合には、
先ず入力画像信号を微分してそのエツジ密度から連続階
調部を除去（例えば特開昭５８−１１５９７５号参照）
した後、本発明方式を通用すればよい。このようにする
ことにより、網点部、文字部、連続階調部の三者の分離
も可能となる。Furthermore, in the above embodiment, the original image is composed of a halftone part such as a halftone photograph and a line drawing part such as characters, but in reality, the original image is composed of a continuous tone photograph or a drawing part such as a character. There may be cases where continuous tone parts such as In such a case,
First, the input image signal is differentiated and the continuous tone part is removed from its edge density (for example, see Japanese Patent Application Laid-Open No. 115975/1982).
After that, the method of the present invention can be applied. By doing so, it becomes possible to separate the halftone area, the character area, and the continuous tone area.
第７図は上記実施例の網点領域分離装置を用いて構成し
た複写機の例を示すもので、図中、符号５で示されるブ
ロック部分が第２図に示した網点領域分離装置である。FIG. 7 shows an example of a copying machine constructed using the halftone dot area separation device of the above embodiment. be.
第７図中、６は文字領域処理用の鮮鋭処理回路、７は文
字などの鮮明化のための解像度を重視したＢａｙｅｒ型
のデイザ処理回路、８は網点領域処理用の平滑処理回路
、９は網点写真などの中間調を出すための階調性を重視
したうずまき型のデイザ処理回路、１０は領域分離装置
５からの網点判定信号を受けてデイザ処理回路７または
９のいずれかの信号を選択する画像信号選択回路である
。In FIG. 7, 6 is a sharpening processing circuit for character area processing, 7 is a Bayer-type dither processing circuit that emphasizes resolution for sharpening characters, 8 is a smoothing processing circuit for halftone area processing, and 9 10 is a spiral dither processing circuit that emphasizes gradation to produce halftones in halftone photographs, etc.; This is an image signal selection circuit that selects signals.
入力した画像信号は網点領域分離装置５において各画素
につきそれぞれ網点部に属するか否か判定され、その判
定結果が画像信号選択回路１０に送られる。画像信号選
択回路１０は、該判定信号が網点領域信号でない場合に
はデイザ処理回路７側の画像信号を選択して出力し、ま
た判定信号が網点領域信号である場合にはデイザ処理回
路９側の画像信号を選択して出力する。The input image signal is judged by the halftone dot area separation device 5 whether each pixel belongs to a halftone dot area or not, and the result of the judgment is sent to the image signal selection circuit 10. The image signal selection circuit 10 selects and outputs the image signal on the side of the dither processing circuit 7 when the judgment signal is not a halftone dot area signal, and selects and outputs the image signal on the side of the dither processing circuit 7 when the judgment signal is a halftone dot area signal. The image signal on the 9 side is selected and output.
この結果、線画領域ではデイザ処理回路７で鮮明処理さ
れた文字などの画像信号が選択出力され、また網点領域
ではデイザ処理回路９で擬似中間調処理された網点写真
などの画像信号が選択出力される。したがって、画像信
号選択回路ＩＯから出力される画像信号に必要な処理を
施した後複写再生すれば、文字などの線画部は鮮明化さ
れ、しかも網点写真などの網点部は自然な感じに擬似中
間調処理された高品質の２値画像が得られる。As a result, in the line drawing area, image signals such as characters that have been sharply processed by the dither processing circuit 7 are selected and output, and in the halftone area, image signals such as halftone photographs that have been subjected to pseudo halftone processing in the dither processing circuit 9 are selected. Output. Therefore, if the image signal output from the image signal selection circuit IO is subjected to the necessary processing and then copied and reproduced, line drawings such as characters will be made clearer, and halftone portions such as halftone photographs will look more natural. A high-quality binary image subjected to pseudo-halftone processing is obtained.
本発明によれば、局所的な二次元の極点検出パターンを
用いてディジタル多階調入力画像の画素の極点検出を行
い、さらに、該得られた極点検出結果を基に、局所的な
二次元の網点検出パターンを用いて網点部を検出するよ
うにしたので、従来法に比べ高い分離率を達成し得ると
ともに、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高
い網点部、さらには原稿が回転するなどしてスクリーン
角が水平方向からずれた網点部などであっても正確に網
点分離することができる。According to the present invention, a local two-dimensional extreme point detection pattern is used to detect the extreme point of a pixel in a digital multi-tone input image, and further, based on the obtained extreme point detection result, a local two-dimensional extreme point detection pattern is detected. Since the halftone dot detection pattern is used to detect the halftone dot area, it is possible to achieve a higher separation rate than the conventional method, and also to detect the halftone dot area with a low halftone dot ratio, or conversely, the halftone dot area with a high halftone ratio. It is possible to accurately separate dots even in dots and even in dots where the screen angle is deviated from the horizontal direction due to rotation of the original.
第１図は本発明の実施例の動作のフローチャート、
第２図は本発明の実施例を示す図、
第３図は本発明に用いるＭ×Ｍ画素からなるマトリック
スの例を示す図、
第４図は上記マトリックスの画素圧絞方向を示す図、
第５図はＮ×Ｎ画素からなるブロックの例を示す図、
第６図は注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図、
第７図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す図
、
第８図は従来方式の説明図、
第９図は従来方式による極点検出の例を説明する図であ
る。FIG. 1 is a flowchart of the operation of an embodiment of the present invention; FIG. 2 is a diagram showing an embodiment of the present invention; FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a matrix consisting of M×M pixels used in the present invention; The figure shows the pixel compression direction of the above matrix, Figure 5 shows an example of a block consisting of N x N pixels, Figure 6 shows the relationship between the block of interest and surrounding blocks, and Figure 7 shows the main block. FIG. 8 is an explanatory diagram of a conventional method; FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of polar point detection according to the conventional method.
Claims (5)
素からなるマトリックスを順次適用し、該マトリックス
の中心画素が濃度変化の山または谷を示す極点であるか
否かを当該マトリックス内の周囲画素との濃度関係から
検出し、 Ｎ×Ｎ画素（Ｎ＞Ｍ）からなるブロックを単位としてブ
ロック内の山を示す極点画素数と谷を示す極点画素数を
それぞれ計数し、計数値の大きい側の極点画素を当該ブ
ロックの極点画素数とし、 注目ブロックの極点画素数とその周囲ブロックの極点画
素数の関係から当該注目ブロック内の所定の画素が網点
領域に属するか否かを判定することを特徴とする網点領
域分離方式。(1) A matrix consisting of M×M pixels is sequentially applied to each pixel point of a digital multi-gradation input image, and whether or not the center pixel of the matrix is an extreme point indicating a peak or valley of density change is determined within the matrix. The number of peak pixels indicating peaks and the number of peak pixels indicating valleys within each block are counted based on the density relationship with surrounding pixels, and the counted value is The larger pole pixel is taken as the number of pole pixels of the block, and it is determined whether a given pixel in the block of interest belongs to the halftone area based on the relationship between the number of pole pixels of the block of interest and the number of pole pixels of surrounding blocks. A halftone area separation method characterized by:
中心画素の濃度レベルが当該マトリックス内の他の画素
の濃度レベルに比べて最大または最小であり、かつ当該
中心画素を通って特定の方向につながる各画素の濃度レ
ベルとの差の絶対値が所定の閾値以上であるときに、当
該中心画素を極点として判定することを特徴とする請求
項（１）記載の網点領域分離方式。(2) When detecting a pole point, the density level of the center pixel of a matrix of M×M pixels is the maximum or minimum compared to the density level of other pixels in the matrix, and the direction through the center pixel is 2. The halftone dot area separation method according to claim 1, wherein when the absolute value of the difference between the density level and the density level of each pixel connected to the center pixel is equal to or larger than a predetermined threshold value, the center pixel is determined to be the extreme point.
り、上下左右斜めのいずれかの方向に伸びる直線上に並
んだ画素を用いることを特徴とする請求項（２）記載の
網点領域分離方式。(3) The halftone area separation according to claim (2), characterized in that the pixels connected in a specific direction are pixels arranged on a straight line passing through the center pixel and extending in any one of the up, down, right, left, and diagonal directions. method.
ックにおいて、極点画素数が所定の閾値以上であるブロ
ックが所定の閾値以上存在するときに、当該注目ブロッ
クの中心画素または注目ブロック内のすべての画素を網
点部として判定することを特徴とする請求項（１）記載
の網点領域分離方式。(4) When detecting a halftone area, if there are blocks whose number of extreme pixels is greater than or equal to a predetermined threshold in the block of interest and surrounding blocks, the central pixel of the block of interest or all of the blocks within the block of interest 2. The halftone dot area separation method according to claim 1, wherein the pixels of 1 are determined to be halftone dots.
ックにおいて、注目ブロックと各周囲ブロックとの間の
極点画素数の差の絶対値の総和が所定の閾値以下である
ときに、当該注目ブロックの中心画素または注目ブロッ
ク内のすべての画素を網点部として判定することを特徴
とする請求項（１）記載の網点領域分離方式。(5) When detecting a halftone dot area, when the sum of the absolute values of the differences in the number of pole pixels between the target block and each surrounding block is less than or equal to a predetermined threshold, the target block is 2. The halftone dot area separation method according to claim 1, wherein the center pixel of the target block or all pixels in the block of interest are determined as halftone dot parts.
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
| JP63263884A JP2777378B2 (en) | 1988-10-21 | 1988-10-21 | Halftone area detection method |
| GB8921891A GB2224906B (en) | 1988-10-21 | 1989-09-28 | Dot region discriminating method |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5291309A (en) * | 1991-01-30 | 1994-03-01 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method for multi-level image signal |
Families Citing this family (1)
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| JP2004056266A (en) | 2002-07-17 | 2004-02-19 | Ricoh Co Ltd | Image area separating device, image processor, image forming apparatus, program, and storage medium |
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1988
- 1988-10-21 JP JP63263884A patent/JP2777378B2/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US5291309A (en) * | 1991-01-30 | 1994-03-01 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method for multi-level image signal |
| US5361142A (en) * | 1991-01-30 | 1994-11-01 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method for multi-level image signal |
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| JP2777378B2 (en) | 1998-07-16 |
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