JPH09247436A - Image area discrimination device and image processor - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To surely discriminate a character area, a photographic area and a dot area. SOLUTION: Image data from a CCD sensor 21 are sequentially stored in line memories 24-26. A level change detection circuit 28, a line direction pattern detection circuit 31, and an inter-line direction pattern detection circuit 32 detect a pattern of a density change in image data by 3 lines to detect a character area, a photographic area and a dot area from an image area consisting of the three lines. A matrix comparator circuit 33 discriminates a kind of an image of a center picture element of the matrix based on a density difference in the 3×3 matrix. A comparison discrimination circuit 34 discriminates an image type of only a picture element identified the same by both discrimination results to be an image type representing the result of discrimination. Since the image kind is discriminated by an AND condition of both discrimination results of a narrow image range and a wide image range.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、原稿を画像読取装
置で読み取ることによって得た画像データを基にして、
原稿の各領域に描かれている画像の種類を判別する画像
領域判別装置および判別した画像の種類に応じて画像処
理を行う画像処理装置に係わり、特に読み取られた原稿
の各領域が文字の描かれた文字領域と写真の描かれた写
真領域と網点処理された画像の描かれた網点領域のうち
のいずれであるかを判別する画像領域判別装置および画
像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is based on image data obtained by reading an original with an image reading device.
The present invention relates to an image area discrimination device that discriminates the type of an image drawn in each area of a document and an image processing device that performs image processing according to the discriminated image type. The present invention relates to an image area discriminating apparatus and an image processing apparatus for discriminating which of a character area, a photograph area on which a photograph is drawn, and a halftone area on which a halftone-processed image is drawn.

【０００２】[0002]

【従来の技術】レーザプリンタやこれを用いた複写機で
は、原稿をイメージスキャナなどの画像読取装置で読み
取って得た画像データに基づいて印刷を行っている。こ
のような装置では、読み取った原稿の画像をより忠実に
再現するために、画像データに各種の画像処理を施して
から印刷するようになっている。たとえば、文字の描か
れている文字領域の画像にはエッジ強調の処理を施し、
文字の輪郭の鮮明化を図っている。また、写真の描かれ
た写真領域や網点処理の施された画像の描かれている網
点領域の画像には平滑化処理を施すことにより、階調の
変化を緩やかにしている。2. Description of the Related Art In a laser printer and a copying machine using the same, printing is performed based on image data obtained by reading an original with an image reading device such as an image scanner. In such an apparatus, in order to more faithfully reproduce the image of the read original, the image data is subjected to various kinds of image processing and then printed. For example, edge enhancement processing is applied to the image of the character area where the characters are drawn,
The outline of the character is made clear. Further, the gradation change is moderated by performing a smoothing process on the image of the photograph area where the photograph is drawn and the image of the halftone area where the image subjected to the halftone processing is drawn.

【０００３】１枚の原稿に文字や写真が混在して描かれ
ている場合には、原稿の各領域に描かれている画像の種
類を判別し、それぞれの領域に応じた画像処理を施すよ
うになっている。たとえば、画像濃度に大きな変化のあ
るエッジ部分を検出し、これを文字の輪郭部分と判別す
ることで文字領域と写真領域を識別することが行われて
いる。When characters and photographs are mixedly drawn on one original, the type of image drawn on each area of the original is discriminated, and image processing is performed according to each area. It has become. For example, a character area and a photographic area are identified by detecting an edge portion having a large change in image density and discriminating the edge portion from a character outline portion.

【０００４】特開平４─２１７１６８号公報には、注目
画素とその周囲の画素の濃度を基にして文字領域と写真
領域を判別するようにした画像領域判別装置が開示され
ている。この装置では、注目画素の濃度と、その周囲の
画素の平均の濃度とを比較し、その差が基準値以上ある
とき文字領域であると判別しその領域に単純二値化処理
を施す。一方、差が基準値以下のときは写真領域と判別
して誤差拡散処理を施すようになっている。Japanese Unexamined Patent Publication No. 4-217168 discloses an image area discriminating apparatus for discriminating a character area from a photograph area based on the densities of a pixel of interest and its surrounding pixels. In this apparatus, the density of the pixel of interest is compared with the average density of the surrounding pixels, and when the difference is equal to or larger than a reference value, it is determined to be a character area and the area is subjected to simple binarization processing. On the other hand, when the difference is less than or equal to the reference value, the image area is discriminated and the error diffusion process is performed.

【０００５】特開平７─３０７５２号公報には、原稿の
各領域を写真領域とそれ以外の領域に先ず判別し、写真
領域でないと判別された領域についてそれが文字領域で
あるか網点領域であるかを判別するようにした画像領域
判別装置が開示されている。まず、画像全体を所定の大
きさのブロックごとに細分化し、各ブロックごとに平均
の濃度を求める。そして、各ブロックの平均濃度を隣接
するブロックのそれと比較し、差が基準値以下のとき写
真領域であると判別する。次に、濃度差の比較によって
写真領域でないと判別された領域が文字領域と網点領域
のいずれかであるかを判別する。In Japanese Unexamined Patent Publication No. 7-30752, each area of a document is first discriminated into a photograph area and an area other than the photograph area, and if the area is judged not to be a photograph area, it is a character area or a halftone dot area. An image area discriminating apparatus for discriminating whether or not there is is disclosed. First, the entire image is subdivided into blocks each having a predetermined size, and an average density is obtained for each block. Then, the average density of each block is compared with that of the adjacent block, and when the difference is less than or equal to the reference value, it is determined to be a photographic area. Next, it is determined whether the area determined to be not the photograph area by comparing the density differences is the character area or the halftone dot area.

【０００６】網点領域は、縦横に一定間隔の網目を有す
る網によってマスクされた画像であるので、縦方向およ
び横方向に網目の間隔に従った周期性が現れる。また、
網目と網目の間では、マスクされる前の濃度がそのまま
現れる。そこで原稿の横方向の濃度の変化に周期性のあ
る画像領域が、縦方向に高密度で存在しているとき網点
領域と判別し、この特徴が現れないとき文字領域と判別
するようになっている。The halftone dot area is an image masked by a mesh having meshes at regular intervals in the vertical and horizontal directions, so that periodicity appears in the vertical and horizontal directions according to the mesh interval. Also,
The density before being masked appears as it is between the meshes. Therefore, when an image area having periodicity in density change in the horizontal direction of the original exists at a high density in the vertical direction, it is determined to be a halftone dot area, and when this feature does not appear, it is determined to be a character area. ing.

【０００７】[0007]

【発明が解決しようとする課題】網点領域は、網目でマ
スクされた部分とマスクされない部分との境界で濃度に
大きな変化が生じることがある。したがって、エッジ部
分を検出することだけで文字領域と写真領域を区別する
と、網点領域が文字領域として誤認識されることがある
という問題がある。また、注目画素の濃度とその周囲の
画素の平均濃度との差をのみを基にして写真領域か否か
を判別する場合には、たとえば、文字の背景がグレーに
塗りつぶされているときに文字領域を写真領域として誤
判別してしまうことがある。さらに、原稿や原稿を読み
取る装置の光学系に小さなゴミや汚れが付着している場
合には、汚れの付着した部分の画素の濃度とその周囲の
画素の平均濃度との差が大きいので文字領域としてこの
画素にエッジ強調処理が施されてしまう。このため、ゴ
ミなどがより目立ってしまうという問題がある。In the halftone dot area, a large change in density may occur at the boundary between the masked portion and the unmasked portion of the mesh. Therefore, if the character area and the photograph area are distinguished only by detecting the edge portion, there is a problem that the halftone dot area may be erroneously recognized as the character area. Further, when determining whether or not the area is a photographic area based only on the difference between the density of the pixel of interest and the average density of the surrounding pixels, for example, when the background of the character is filled with gray, The area may be misidentified as a photograph area. Furthermore, when a small dust or dirt is attached to the original or the optical system of the device that reads the original, the difference between the density of the pixel in the area where the dirt is attached and the average density of the surrounding pixels is large, so the character area As a result, edge enhancement processing is performed on this pixel. For this reason, there is a problem that dust or the like becomes more noticeable.

【０００８】また注目するブロックの平均濃度と隣接ブ
ロックの平均濃度との差のみを基に写真領域か否かを区
別するものでは、複数のブロックを覆うような太い文字
の描かれた部分で隣接するブロックとの濃度差が少くな
り、この領域を写真領域として誤認することがある。こ
のため、太い文字の描かれた部分に写真領域用の中間処
理が施され、文字内に濃度むらが発生してしまうという
問題がある。Further, in the case of distinguishing whether or not the area is a photographic area based only on the difference between the average density of the block of interest and the average density of the adjacent blocks, adjacent areas are drawn with thick characters covering a plurality of blocks. The density difference from the block to be processed becomes small, and this area may be mistakenly recognized as a photographic area. For this reason, there is a problem that the intermediate processing for the photographic area is performed on the portion where the thick character is drawn, and uneven density occurs in the character.

【０００９】そこで本発明の第１の目的は、文字領域と
写真領域と網点領域とを的確に判別することのできる画
像領域判別装置および画像処理装置を提供することにあ
る。Therefore, a first object of the present invention is to provide an image area discriminating apparatus and an image processing apparatus capable of accurately discriminating a character area, a photograph area and a halftone dot area.

【００１０】本発明の第２の目的は、孤立した雑音成分
の画素を検出することのできる画像領域判別装置を提供
することにある。A second object of the present invention is to provide an image area discriminating apparatus capable of detecting isolated noise component pixels.

【００１１】[0011]

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、画像の種類の判定を行う対象画素としての注目画素
の濃度とその周囲の所定範囲の画素の濃度とを比較して
注目画素が写真の描かれた写真領域内の画素であるか、
文字の描かれた文字領域と網点処理された画像の描かれ
た網点領域のうちのいずれかの領域内の画素であるかを
判別する局所画像判別手段と、注目画素を含み所定範囲
より広い一定範囲内における各画素間の濃度の変化のパ
ターンを検出しその検出結果を基にして一定範囲の中か
ら写真領域と文字領域と網点領域をそれぞれ検出する大
域画像検出手段と、この大域画像検出手段によって検出
された写真領域内に存在しかつ局所画判別手段により写
真領域内に存在すると判別された画素を写真領域の画素
と判定する写真領域判定手段と、大域画検出手段によっ
て検出された文字領域内に存在しかつ局所画像判別手段
により文字領域と網点領域のうちのいずれかの領域内に
存在すると判別された画素を文字領域の画素と判定する
文字領域判定手段と、大域画像検出手段によって検出さ
れた網点領域内に存在しかつ局所画判別手段によって文
字領域と網点領域のうちのいずれかの領域内に存在する
と判別された画素を網点領域内の画素と判定する網点領
域判定手段とを画像領域判別装置に具備させている。According to a first aspect of the present invention, the density of a target pixel as a target pixel for determining the type of image is compared with the density of pixels in a predetermined range around the target pixel to determine the target pixel. Is it a pixel in the picture area where the picture is drawn,
A local image discriminating means for discriminating whether the pixel is in any one of a character region in which a character is drawn and a halftone region in which a halftone-processed image is drawn, and a predetermined range including a target pixel A global image detecting means for detecting a pattern of changes in density between pixels within a wide fixed range and detecting a photo area, a character area and a halftone dot area from the fixed range based on the detection result, A pixel which is present in the photographic area detected by the image detecting means and which is determined by the local image recognizing means to be present in the photographic area is determined as a pixel of the photographic area, and is detected by the global image detecting means. Character region determining means for determining a pixel which is present in the character region and which is determined by the local image determining means to be present in any one of the character region and the halftone dot region as a pixel of the character region. Pixels within the halftone dot area are pixels that are present in the halftone dot area detected by the global image detecting means and that are present in any one of the character area and the halftone dot area by the local image discriminating means. The image area discriminating apparatus is provided with a halftone dot area discriminating means.

【００１２】すなわち請求項１記載の発明では、注目画
素とその周囲の所定範囲からなる比較的小さい領域内に
おける濃度差を基にして注目画素が写真領域内にある
か、文字領域と網点領域のうちのいずれかの領域内にあ
るかを判別する。またこの判別に用いた所定範囲よりも
広い一定範囲の領域内における各画素間の濃度の変化の
パターンを基にして一定範囲の中で写真領域と文字領域
と網点領域をそれぞれ検出する。比較的小さい範囲の画
像を基にした判別結果とこれよりも広い範囲の画像を基
にした検出結果の双方が同一種類の画像領域に存在する
ことを示している画素だけを、これらの結果の示す種類
の領域内に存在する画素と判定する。このように狭い範
囲の画像を基にした判別結果と広い範囲の画像を基にし
た検出結果の双方を基に各画素の含まれる領域の種別を
判定したので、判定結果に誤りの生じる可能性が少なく
なる。That is, according to the first aspect of the present invention, whether the pixel of interest is in the photographic region or the character region and the halftone dot region are based on the density difference between the pixel of interest and a relatively small region consisting of a predetermined range around it. It is determined whether or not it is in any one of the areas. In addition, a photographic area, a character area, and a halftone dot area are detected within a certain range based on a pattern of changes in density between pixels within a certain range wider than the certain range used for this discrimination. Only the pixels showing that both the discrimination result based on the image of a relatively small range and the detection result based on the image of a wider range exist in the same type of image area are It is determined that the pixel exists in the area of the type shown. Since the type of the area in which each pixel is included is determined based on both the determination result based on the image in the narrow range and the detection result based on the image in the wide range, the determination result may be erroneous. Is less.

【００１３】請求項２記載の発明では、画像の種類の判
定を行う対象画素としての注目画素の濃度とその周囲の
所定範囲の画素の濃度とを比較し注目画素が画像の連続
性の無いことを識別するために予め定めた一定の濃度差
をその周囲の全ての画素との間で有するとき注目画素を
その周囲の画素と画像の連続性の無い孤立画素であると
判定する孤立画素判定手段と、注目画素を含み所定範囲
より広い一定範囲内における各画素間の濃度の変化のパ
ターンを検出し濃度の変化が局所的かつ顕著に現れるを
部分の画素をその周囲の画素と画像の連続性の無い孤立
画素として検出する孤立検出手段と、この孤立画素検出
手段により孤立画素として検出されかつ孤立画素判定手
段により孤立画素であると判定された画素をその周囲と
画像の連続性のない雑音成分の画素と判定する雑音成分
画素判定手段とを画像領域判別装置に具備させている。According to the second aspect of the present invention, the density of the pixel of interest as the target pixel for determining the type of image is compared with the density of pixels in a predetermined range around it, and the pixel of interest has no image continuity. When there is a predetermined constant density difference between all the surrounding pixels to identify the target pixel, the target pixel is an isolated pixel determining unit that determines that the target pixel is an isolated pixel having no image continuity with the surrounding pixels. The pattern of density changes between pixels within a fixed range wider than the specified range including the pixel of interest is detected, and the density changes appear locally and conspicuously. And an isolated detection unit that detects an isolated pixel that does not exist, and a pixel that is detected as an isolated pixel by the isolated pixel detection unit and that is determined to be an isolated pixel by the isolated pixel determination unit does not have continuity between its surroundings and the image. And is provided with a noise component pixel determination means determines that the pixel of the noise component in the image area determination unit.

【００１４】すなわち請求項２記載の発明では、注目画
素とその周囲の所定範囲からなる比較的小さい領域内に
おける濃度差を基にして注目画素がその周囲と一定以上
濃度差を有する孤立画素であるか否かを判定する。また
この判定に用いた所定範囲よりも広い一定範囲の領域内
における各画素間の濃度の変化のパターンを基にして周
囲の画素と顕著に濃度の異なる孤立画素を検出する。そ
して比較的小さい範囲の画像を基にした判定結果とこれ
よりも広い範囲の画像を基にした判定結果の双方が共に
孤立画素であることを示している画素だけを雑音成分の
画素であると判定する。このように狭い範囲の画像を基
にした判定結果と広い範囲の画像を基にした検出結果の
双方を基にして周囲の画素と孤立した濃度を有する雑音
成分の画素を見出したので、判定結果に誤りの生じる可
能性が少なくなる。That is, according to the second aspect of the present invention, the target pixel is an isolated pixel having a certain density difference with the surrounding area based on the density difference within a relatively small area consisting of the target pixel and a predetermined range around the target pixel. Or not. Further, an isolated pixel whose density is remarkably different from the surrounding pixels is detected based on the pattern of the density change between each pixel in the area of a fixed range wider than the predetermined range used for this determination. Then, only the pixels showing that both the determination result based on the image in the relatively small range and the determination result based on the image in the wider range are isolated pixels are the pixels of the noise component. judge. Thus, based on both the determination result based on the image of a narrow range and the detection result based on the image of a wide range, the pixels of the noise component having the surrounding density and the isolated density were found. There is less chance of error.

【００１５】請求項３記載の発明では、画像の種類の判
定を行う対象画素としての注目画素の濃度とその周囲の
所定範囲の画素の濃度とを比較して注目画素が写真の描
かれた写真領域内の画素であるか、文字の描かれた文字
領域と網点処理された画像の描かれた網点領域のうちの
いずれかの領域内の画素であるかを判別する局所画像判
別手段と、注目画素を含み所定範囲より広い一定範囲内
における各画素間の濃度の変化のパターンを検出しその
検出結果を基にして一定範囲の中から写真領域と文字領
域と網点領域をそれぞれ検出する大域画像検出手段と、
この大域画像検出手段によって検出された写真領域内に
存在しかつ局所画判別手段により写真領域内に存在する
と判別された画素を写真領域の画素と判定する写真領域
判定手段と、大域画検出手段によって検出された文字領
域内に存在しかつ局所画像判別手段により文字領域と網
点領域のうちのいずれかの領域内に存在すると判別され
た画素を文字領域の画素と判定する文字領域判定手段
と、大域画像検出手段によって検出された網点領域内に
存在しかつ局所画判別手段によって文字領域と網点領域
のうちのいずれかの領域内に存在すると判別された画素
を網点領域内の画素と判定する網点領域判定手段と、写
真領域判定手段により写真領域内に存在すると判定され
た画素と文字領域判定手段により文字領域内に存在する
と判定された画素と網点領域判定手段により網点領域内
に存在すると判定された画素にのみそれぞれの属する領
域の種類に応じた画像処理を施す画像処理手段とを画像
処理装置に具備させている。According to the third aspect of the present invention, the density of the pixel of interest as a target pixel for determining the type of image is compared with the density of pixels in a predetermined range around the pixel of interest, and the pixel of interest is photographed. A local image discriminating means for discriminating whether the pixel is in a region or in any one of a character region in which a character is drawn and a halftone region in which a halftone-processed image is drawn; , Detects a pattern of change in density between pixels within a certain range including a target pixel and wider than a predetermined range, and detects a photo area, a character area, and a halftone dot area from the certain range based on the detection result. Global image detection means,
By the global image detecting means, a photo area determining means for determining a pixel which is present in the photo area detected by the global image detecting means and which is determined to be present in the photo area by the local image determining means as a pixel of the photo area, and the global image detecting means. A character area determination unit that determines a pixel that is present in the detected character area and that is determined to be present in any one of the character area and the halftone dot area by the local image determination unit as a pixel of the character area, Pixels that are present in the halftone dot area detected by the global image detecting means and that are present in any one of the character area and the halftone dot area by the local image discriminating means are the pixels in the halftone dot area. A halftone dot area judging means for judging, a pixel judged to exist in the photograph area by the photograph area judging means, and a pixel judged to exist in the character area by the character area judging means And it is equipped with image processing means for performing image processing corresponding to the type of region they belong only to the pixels which are determined to be in a halftone dot area in the image processing apparatus by the point region determining means.

【００１６】すなわち請求項３記載の発明では、比較的
小さい範囲の画像に基づく判別結果と、これよいも広い
範囲の画像に基づく検出結果の双方を基にして写真領
域、文字領域あるいは網点領域のいずれかであると判定
した画素についてのみ、それぞれの画像の種類に対応す
る画像処理を施している。このように判定結果に誤りの
生じる可能性の少ない画素だけに画像処理を施したの
で、不適切な画像処理が施されその処理前よりも画質の
低下してしまうこと回避することができる。That is, according to the third aspect of the present invention, the photograph area, the character area or the halftone dot area is based on both the discrimination result based on the image in a relatively small range and the detection result based on the image in a relatively wide range. The image processing corresponding to each image type is performed only on the pixels determined to be one of the above. In this way, since the image processing is performed only on the pixels that are unlikely to cause an error in the determination result, it is possible to prevent inappropriate image processing from being performed and the image quality to be lower than that before the processing.

【００１７】[0017]

【発明の実施の形態】BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION

【００１８】[0018]

【実施例】図１は、本発明の一実施例における画像領域
判別装置を用いた画像処理装置の構成の概要を表わした
ものである。画像データ読取部１１は、原稿に描かれた
画像を読み取りこれに応じた画像データを出力する部分
である。画像領域判定部１２は、画像データ読取部１１
から出力される画像データを解析し、画素ごとに画像の
種類を判定する回路部分である。画像処理部１３は、画
像領域判定部１２の判定結果に従って、画像データ読取
部１１の出力する画像データにエッジ強調や中間調処理
など各種の画像処理を施す回路である。印刷部１４は、
画像処理の施された後の画像データに対応した画像を記
録紙に印刷する部分である。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 shows the outline of the configuration of an image processing apparatus using an image area discriminating apparatus according to an embodiment of the present invention. The image data reading unit 11 is a unit that reads an image drawn on a document and outputs image data corresponding to the image. The image area determination unit 12 includes the image data reading unit 11
This is a circuit portion that analyzes the image data output from the device and determines the type of image for each pixel. The image processing unit 13 is a circuit that performs various image processing such as edge enhancement and halftone processing on the image data output from the image data reading unit 11 according to the determination result of the image area determination unit 12. The printing unit 14
This is a part for printing an image corresponding to the image data after the image processing on the recording paper.

【００１９】図２は、図１に示した画像処理装置の各部
の構成をより詳細に表わしたものである。画像データ読
取部１１は、原稿を読み取るためのＣＣＤセンサ２１を
備えている。ＣＣＤセンサ２１は、図示しない光源から
照射された後、原稿で反射された光を受光し、その光の
強度に応じた電圧信号を出力する光電気変換素子であ
る。ＣＣＤセンサ２１は原稿を横方向に１ライン分読み
取ることのできるラインセンサである。FIG. 2 shows the configuration of each part of the image processing apparatus shown in FIG. 1 in more detail. The image data reading unit 11 includes a CCD sensor 21 for reading a document. The CCD sensor 21 is a photoelectric conversion element that receives the light reflected by the document after being irradiated by a light source (not shown) and outputs a voltage signal corresponding to the intensity of the light. The CCD sensor 21 is a line sensor capable of reading one line of a document in the horizontal direction.

【００２０】ＣＣＤセンサ２１によって読み取られるラ
インの方向を主走査方向とし、これと直交する方向であ
る副走査方向に、ＣＣＤセンサ２１の読み取り位置をわ
ずかずつ移動させることで１枚の原稿が読み取られるよ
うになっている。画像データ読取装置１１は、主走査方
向に１インチ当たり４００画素の画素密度でまた副走査
方向に１インチ当たり４００ラインのライン密度で原稿
を読み取る。The direction of the line read by the CCD sensor 21 is the main scanning direction, and the reading position of the CCD sensor 21 is moved little by little in the sub-scanning direction, which is a direction orthogonal to this line, to read one document. It is like this. The image data reading device 11 reads a document at a pixel density of 400 pixels per inch in the main scanning direction and at a line density of 400 lines per inch in the sub scanning direction.

【００２１】ＣＣＤセンサ２１の出力する電圧信号は、
アナログ・ディジタル変換器２２によってディジタル信
号に変換される。アナログ・ディジタル変換器２２は各
画素を８ビットで表わした画像データに変換する。すな
わち、画像データは各画素の濃度を６４階調で表わして
いる。アナログ・ディジタル変換器２２から出力される
画像データは、３ライン分の画像データの平均濃度を順
次求める平均濃度検出回路２３に入力される。The voltage signal output from the CCD sensor 21 is
It is converted into a digital signal by the analog / digital converter 22. The analog / digital converter 22 converts each pixel into image data represented by 8 bits. That is, the image data represents the density of each pixel in 64 gradations. The image data output from the analog / digital converter 22 is input to an average density detection circuit 23 that sequentially calculates the average density of the image data for three lines.

【００２２】また、アナログ・ディジタル変換器２２か
ら出力された画像データは、平均濃度検出回路２３を介
して第１から第３のラインメモリ２４〜２６に順次入力
される。第１から第３のラインメモリ２４〜２６は、シ
リアル接続されている。ＣＣＤセンサ２１で今回読み取
った現ラインは第１のラインメモリ２４に、１つ前にＣ
ＣＤセンサ２１で読み取られたラインは第２のラインメ
モリ２５に２つ前に読み取られたラインは第３のライン
メモリ２６にそれぞれ記憶される。The image data output from the analog / digital converter 22 is sequentially input to the first to third line memories 24 to 26 via the average density detection circuit 23. The first to third line memories 24 to 26 are serially connected. The current line read this time by the CCD sensor 21 is stored in the first line memory 24, and the previous line is read by C.
The line read by the CD sensor 21 is stored in the second line memory 25, and the line read two lines before is stored in the third line memory 26.

【００２３】平均濃度検出回路２３は、第１〜第３のラ
インメモリ２４〜２６に格納されている３つのラインの
画像データの平均濃度値を求め、この濃度を示す３ライ
ン平均濃度データ２７を出力する。レベル変化検出回路
２８は、平均濃度検出回路２３から入力される３ライン
平均濃度データ２７の示す濃度と、第１から第３のライ
ンメモリ２４〜２６に格納されている各画素の濃度とを
比較して濃度の変化の大小を検出する。たとえば、３ラ
イン平均濃度データ２７の示す濃度を境に画像データの
濃度が緩やかに変化するか、あるいは急峻に変化するか
検出する。また、同一濃度が連続しているか否かを検出
する。The average density detecting circuit 23 finds the average density value of the image data of the three lines stored in the first to third line memories 24 to 26, and outputs the three-line average density data 27 showing this density. Output. The level change detection circuit 28 compares the density indicated by the 3-line average density data 27 input from the average density detection circuit 23 with the density of each pixel stored in the first to third line memories 24 to 26. Then, the magnitude of the change in concentration is detected. For example, it is detected whether the density of the image data changes gently or sharply with the density indicated by the 3-line average density data 27 as a boundary. Further, it is detected whether or not the same density is continuous.

【００２４】ライン方向パターン検出回路３１は、ライ
ン方向における各画素の濃度変化に一定の周期性の有る
領域を検出する回路である。ライン間方向パターン検出
回路３２は副走査方向における各画素の濃度変化に周期
性あるいは連続性のある領域を検出する回路である。The line direction pattern detection circuit 31 is a circuit for detecting an area having a certain periodicity in the density change of each pixel in the line direction. The inter-line direction pattern detection circuit 32 is a circuit that detects a region where the density change of each pixel in the sub-scanning direction has periodicity or continuity.

【００２５】マトリクス比較回路３３は、縦横それぞれ
３画素ずつで構成される９個の画素から成る矩形領域内
の平均濃度と、マトリクスの中心の画素（これを注目画
素と呼ぶことにする。）の濃度とを比較してその差分を
求める回路である。レベル変化検出回路２８、ライン方
向パターン検出回路３１、ライン間方向パターン検出回
路３２およびマトリクス比較回路３３の検出結果は共に
比較判別回路３４に入力されている。The matrix comparison circuit 33 has an average density in a rectangular area consisting of nine pixels each consisting of three pixels vertically and horizontally and a pixel at the center of the matrix (this pixel is called a target pixel). It is a circuit that compares the density and obtains the difference. The detection results of the level change detection circuit 28, the line direction pattern detection circuit 31, the line direction pattern detection circuit 32, and the matrix comparison circuit 33 are all input to the comparison / determination circuit 34.

【００２６】比較判別回路３４は、局所的な領域内での
濃度変化を反映したマトリクス比較回路３３の検出結果
と、複数ライン分の広範な領域内の濃度変化を反映した
他の検出回路２８、３１、３２の検出結果の双方を基に
して画像の種別を判定する回路である。比較判別回路３
４は、各注目画素が文字領域と写真領域と網点領域のい
ずれに含まれるか画素か、あるいは注目画素が原稿上の
ゴミ等のノイズの画素あるか判定する。The comparison / determination circuit 34 detects the detection result of the matrix comparison circuit 33 reflecting the density change in a local area, and another detection circuit 28 reflecting the density change in a wide area for a plurality of lines. This is a circuit that determines the image type based on both the detection results of 31 and 32. Comparison discrimination circuit 3
4 determines whether each pixel of interest is included in a character area, a photograph area, or a halftone dot area, or whether the pixel of interest is a pixel of noise such as dust on a document.

【００２７】文字処理最適回路４１は、画像データにエ
ッジ強調処理など文字領域に最適な画像処理を施す回路
である。中間処理最適回路４２は、画像データに誤差拡
散などの予め定められた中間調処理を施す回路である。
ノイズ処理最適回路４３は、小さなゴミなどによって生
じた画像上のノイズとしての孤立画素を取り除く回路で
ある。セレクタ４４は、比較判別回路３４の判定結果を
基にして、文字処理最適回路４１と中間調処理最適回路
４２とノイズ処理最適回路４３の出力信号あるいはこれ
らの回路を介さない元の画像データのうちのいずれか１
つを選択する回路である。セレクタ４４によって選択さ
れた画像データは、印刷部１４に入力され、記録紙上に
印刷される。The character processing optimization circuit 41 is a circuit for performing image processing such as edge enhancement processing on image data, which is optimum for a character area. The intermediate processing optimization circuit 42 is a circuit that performs predetermined halftone processing such as error diffusion on the image data.
The noise processing optimization circuit 43 is a circuit for removing an isolated pixel as noise on an image caused by a small dust or the like. Based on the determination result of the comparison determination circuit 34, the selector 44 outputs the output signals of the character processing optimization circuit 41, the halftone processing optimization circuit 42, and the noise processing optimization circuit 43 or the original image data that does not pass through these circuits. One of
It is a circuit that selects one. The image data selected by the selector 44 is input to the printing unit 14 and printed on recording paper.

【００２８】図３は、各種の画像の混在する画像データ
の濃度レベルの様子を３つの連続するラインについて表
わしたものである。この図は、アナログ・ディジタル変
換器２２の出力信号の示す濃度レベルを表わしている。
図中の縦軸方向に画像濃度を６４階調で表わし、ＣＣＤ
センサ２１の読み取る主走査方向を横軸方向に示してあ
る。図中の点線５１は、レベル変化検出回路２８で濃度
の変化の大小比較をする際の基準濃度として用いるしき
い値の階調を表わしている。ここでは、６４階調の中心
の第３３階調の濃度をしきい値に設定している。また、
点線５２で示した濃度レベルが、３ラインの平均濃度レ
ベルである。FIG. 3 shows the state of the density level of image data in which various images are mixed, for three consecutive lines. This figure shows the density level indicated by the output signal of the analog-digital converter 22.
Image density is represented in 64 gradations along the vertical axis in the figure, and the CCD
The main scanning direction read by the sensor 21 is shown in the horizontal axis direction. The dotted line 51 in the figure represents the gradation of the threshold value used as the reference density when the level change detection circuit 28 compares the change in density. Here, the density of the 33rd gradation, which is the center of 64 gradations, is set as the threshold value. Also,
The density level shown by the dotted line 52 is the average density level of the three lines.

【００２９】図中の左端の区間５３が写真領域の画像デ
ータである。写真領域５３の右隣の区間５４は文字領域
の画像データを、文字領域５４の右隣の区間５５は網点
領域の画像データを表わしている。区間５６の画像デー
タは他の１つの写真領域を、区間５７の画像データはノ
イズ領域をそれぞれ表わしている。The leftmost section 53 in the figure is the image data of the photographic area. A section 54 to the right of the photographic area 53 represents image data of the character area, and a section 55 to the right of the character area 54 represents image data of the halftone dot area. The image data in the section 56 represents another one photographic area, and the image data in the section 57 represents a noise area.

【００３０】図示した画像データから写真領域５３、５
６の特徴として以下のものを挙げることができる。 しきい値を境にライン方向およびライン間方向のいず
れにも濃度レベルの変化は緩やかである。 ライン方向の濃度レベルの変化に特定の周期性が見ら
れない。 ライン方向およびライン間方向に同一の濃度レベルが
連続せず、わずかながら濃度が変化している。 写真領域における各ラインの平均濃度に顕著な差が見
られない。From the illustrated image data, the photograph areas 53, 5
The features of No. 6 are as follows. The density level changes gradually in both the line direction and the line-to-line direction with the threshold value as the boundary. No specific periodicity is observed in the change of the density level in the line direction. The same density level does not continue in the line direction and the interline direction, but the density changes slightly. No significant difference is seen in the average density of each line in the photographic area.

【００３１】また、文字領域５４の画像データの特徴を
以下のように挙げることができる。 しきい値を境として急峻な濃度レベルの変化が見られ
る。 ライン方向の濃度レベルの変化に特定の周期性が見ら
れない。 ライン方向あるいはライン間方向に同一濃度レベルの
連続する部分がある。 文字領域における各ラインの平均濃度に顕著な差が見
られない。The characteristics of the image data of the character area 54 can be listed as follows. A sharp change in the density level is seen at the threshold. No specific periodicity is observed in the change of the density level in the line direction. There is a continuous portion with the same density level in the line direction or the inter-line direction. No significant difference is seen in the average density of each line in the character area.

【００３２】さらに網点領域５５の画像データの特徴を
以下のように挙げることができる。 しきい値を境に顕著に濃度レベルの変化が見られる。 ライン方向の濃度レベルの変化に特定の周期性が見ら
れる。 周期性の存在する部分では、ライン間方向にほぼ同一
の濃度レベルが連続する。 網点領域における各ラインの平均濃度に顕著な差が見
られない。Further, the characteristics of the image data of the halftone dot area 55 can be listed as follows. A marked change in density level is seen at the threshold. A specific periodicity is seen in the change of the density level in the line direction. In the portion where the periodicity exists, almost the same density level continues in the line direction. There is no significant difference in the average density of each line in the halftone dot area.

【００３３】またノイズ領域５７の画像データの特徴と
して以下のものを挙げることができる。 しきい値を境に顕著に濃度レベルの変化が見られる。 ライン方向の濃度レベルの変化に特定の周期性が見ら
れない。 ライン間方向の濃度レベルの変化に特定の周期性が見
られない。 ノイズ領域における各ラインの平均濃度に顕著な差が
見られる。The characteristics of the image data of the noise area 57 are as follows. A marked change in density level is seen at the threshold. No specific periodicity is observed in the change of the density level in the line direction. There is no specific periodicity in the change in density level between lines. A significant difference is seen in the average density of each line in the noise area.

【００３４】画像データから抽出されるこのような特徴
を基にして、レベル変化検出回路２８、ライン方向パタ
ーン検出回路３１およびライン間方向パターン検出回路
３２によりある程度広い領域の画像データに基づいた巨
視的な画像種別の判断が行われる。Based on such characteristics extracted from the image data, the level change detection circuit 28, the line direction pattern detection circuit 31, and the inter-line direction pattern detection circuit 32 provide a macroscopic image based on the image data of a relatively wide area. Different image types are determined.

【００３５】図４は、第１から第３のラインメモリに蓄
積された画像データを基にして巨視的な画像種別の判別
を行う際の処理の流れを表わしたものである。この図に
示した処理は、平均濃度検出回路２３、レベル変化検出
回路２８、ライン方向パターン検出回路３１およびライ
ン間方向パターン検出回路３２によって行われる。ま
ず、平均濃度検出回路２３によって第１から第３のライ
ンメモリ２４〜２６に格納されている３つのラインにつ
いての濃度平均が算出される（ステップＳ１０１）。FIG. 4 shows the flow of processing when a macroscopic image type is discriminated based on the image data stored in the first to third line memories. The processing shown in this figure is performed by the average density detection circuit 23, the level change detection circuit 28, the line direction pattern detection circuit 31, and the interline direction pattern detection circuit 32. First, the average density detection circuit 23 calculates the average density of three lines stored in the first to third line memories 24 to 26 (step S101).

【００３６】次に、レベル変化検出回路２８によってラ
イン方向における画像データの濃度レベルの変化率が予
め定めた基準値以上の領域と、基準値以下の領域とを検
出する（ステップＳ１０２）。これにより、濃度レベル
がなだらかに変化する領域と、急峻に変化する領域を検
出する。ここでは、濃度レベルの変化率の大きい領域を
判別する際の基準値と濃度レベルの変化率の小さい領域
を判別する際の基準値を同一の値にしているが、それぞ
れ異なる値に設定してもよい。Next, the level change detection circuit 28 detects an area in which the rate of change in the density level of the image data in the line direction is equal to or higher than a predetermined reference value and an area in which the change rate is equal to or lower than the reference value (step S102). As a result, a region where the density level changes gently and a region where the density level changes abruptly are detected. Here, the reference value for discriminating an area with a large density level change rate and the reference value for discriminating an area with a small density level change rate are set to the same value, but they may be set to different values. Good.

【００３７】つづいてライン方向に同一の濃度レベルの
連続する領域を検出する（ステップＳ１０３）。写真領
域では濃度にグラデーションがあるため同一の濃度が連
続することはほとんど無い。これに対し、文字領域では
文字を構成する線の存在する部分とそれらの線の間とで
それぞれ黒または白のほぼ同一の濃度の画素が連続す
る。またノイズはその大きさが小さくかつ孤立している
ので連続性が存在しないという特徴がある。このような
性質の有無をステップＳ１０３によって識別する。Subsequently, continuous areas having the same density level in the line direction are detected (step S103). Since there is gradation in the density in the photographic area, the same density is rarely continuous. On the other hand, in the character area, black or white pixels having substantially the same density are continuous between the portions where the lines forming the character are present and between the lines. Further, the noise is characterized in that it does not have continuity because it is small and isolated. The presence or absence of such a property is identified in step S103.

【００３８】次に、ライン方向パターン検出回路３１に
よってライン方向の濃度レベルの変化に特定の周期性の
存在する領域を検出する（ステップＳ１０４）。網点領
域では、網目によってマスクされるので網目と同一間隔
で白い画像部分が周期的に現れる。そこで、ライン方向
の濃度レベルの変化に網目のような周期性が存在するか
否かを検出する。次に、ライン方向パターン検出回路３
１によって周期性の見い出された部分がライン間方向に
同一濃度レベルが連続しているか否かをライン間方向パ
ターン検出回路３２によって検出する（ステップＳ１０
５）。Next, the line direction pattern detection circuit 31 detects a region having a specific periodicity in the change of the density level in the line direction (step S104). In the halftone dot area, since it is masked by the mesh, white image portions periodically appear at the same intervals as the mesh. Therefore, it is detected whether or not there is a mesh-like periodicity in the change of the density level in the line direction. Next, the line direction pattern detection circuit 3
The inter-line direction pattern detection circuit 32 detects whether or not the portion where the periodicity is found by 1 has the same density level continuously in the inter-line direction (step S10).
5).

【００３９】また、ライン間方向パターン検出回路３２
は、黒の検出された位置の画素がライン間方向に同一濃
度で連続しているか否かを検出する（ステップＳ１０
５）。これは、ノイズのように孤立した点か否かをライ
ン間方向の連続性を基にして判別するものである。さら
に、ライン間方向の濃度変化に周期性のある領域を検出
する（ステップＳ１０６）。網点領域では、マスクに用
いる網目によって縦横双方向に白い画像部分が周期的に
現れる。そこで、ライン間方向に周期性が存在しないこ
とを網点領域でないことの１つの判定要素にしている。
最後に、これまでの処理によって検出された結果を総合
して各領域を４つの画像種類に分類し、その結果を出力
する（ステップＳ１０７）。Further, the interline direction pattern detection circuit 32
Detects whether or not the pixels at the black detected position are continuous in the direction between the lines with the same density (step S10).
5). This is to determine whether or not an isolated point such as noise is based on continuity in the direction between lines. Further, an area having periodicity in the density change in the line direction is detected (step S106). In the halftone dot area, white image portions appear periodically in both vertical and horizontal directions due to the mesh used for the mask. Therefore, the fact that there is no periodicity in the inter-line direction is one of the determination factors for not being a halftone dot area.
Finally, the areas detected by the above processing are combined into four areas, and each area is classified into four image types, and the results are output (step S107).

【００４０】図５は、図４に示した処理において各領域
を４つの画像種類に分類する際の判別基準を表わしたも
のである。３つのラインの画像データを基にした検出結
果より、各画素の含まれる領域が巨視的写真領域６１、
巨視的文字領域６２、巨視的網点領域６３および巨視的
ノイズ領域６４のうちのいずれかであるか判定される。
濃度変化のパターンが、イ）濃度平均値を境に濃度レベ
ルがなだらかに変化し、ロ）ハ）ライン方向およびライ
ン間方向に特定の周期性が見出されず、ニ）同一濃度レ
ベルの画素が連続しないという性質を備えていること
き、その部分を巨視的写真領域６１と判定する。FIG. 5 shows the discrimination criteria when classifying each area into four image types in the processing shown in FIG. From the detection result based on the image data of the three lines, the area including each pixel is a macroscopic photograph area 61,
It is determined which one of the macroscopic character area 62, the macroscopic halftone dot area 63 and the macroscopic noise area 64.
The density change pattern is a) the density level changes gently at the boundary of the density average, b) c) no specific periodicity is found in the line direction and between lines, and d) pixels with the same density level are continuous. Since it has the property of not doing so, that portion is determined as the macroscopic photograph area 61.

【００４１】また、ホ）濃度平均値を境に急峻な濃度変
化があり、ヘ）ト）ライン方向およびライン間方向に特
定の周期性が見出されず、チ）同一濃度レベルの画素が
連続するとき、巨視的文字領域６２と判定する。リ）濃
度平均値を境に急峻な濃度変化がなく、ヌ）ライン方向
に網目に通じる特定の周期性があり、ル）周期性のある
部分の濃度がライン間方向に同一の値で連続していると
き、巨視的網点領域６３と判定する。さらに、ヲ）濃度
平均値を境に急峻な濃度変化があり、ワ）カ）ライン方
向およびライン間方向に同一濃度レベルの画素が連続し
ないとき、巨視的ノイズ領域６４と判定する。(E) When there is a sharp change in density at the boundary between the density average values, (f) no specific periodicity is found in the line direction and the interline direction, and (h) when pixels of the same density level are continuous. , And is determined to be the macroscopic character area 62. I) There is no sharp change in density between the density averages, and there is a certain periodicity that leads to a mesh in the line direction, and le) the density of the part with periodicity is continuous with the same value in the line direction. When it is, the macroscopic halftone dot area 63 is determined. Further, when there is a sharp change in density with respect to (2) the average density value, and (w) power) pixels with the same density level do not continue in the line direction and the inter-line direction, it is determined to be the macroscopic noise area 64.

【００４２】図６は、マトリクス比較回路で用いるマト
リクスを模式的に表わしたものである。注目画素７１を
中心とした３×３の９個の画素からなる矩形領域を単位
としてマトリクス比較回路は注目画素の画像種別を微視
的な立場から判断するようになっている。FIG. 6 schematically shows the matrix used in the matrix comparison circuit. The matrix comparison circuit is configured to judge the image type of the pixel of interest from a microscopic standpoint, with the rectangular area made up of 9 pixels of 3 × 3 centered on the pixel of interest 71 as a unit.

【００４３】図７は、マトリクス比較回路が画像種別の
判断を行う際の処理の流れを表わしたものである。マト
リクス比較回路３３は、注目画素を中心とした３×３の
マトリクス内における濃度平均を算出する（ステップＳ
２０１）。次に、注目画素の濃度とマトリクス内の平均
濃度との差分を算出する（ステップＳ２０２）。差分が
少ないときは、写真領域の有するグラデーションと考え
られる。また差分が大きいときは、文字のエッジ部分、
網点処理で用いたマスクパターンの境界部分あるいは孤
立した画素のいずれかであると認識することができる。FIG. 7 shows the flow of processing when the matrix comparison circuit determines the image type. The matrix comparison circuit 33 calculates the density average in a 3 × 3 matrix centered on the pixel of interest (step S
201). Next, the difference between the density of the pixel of interest and the average density in the matrix is calculated (step S202). When the difference is small, the gradation is considered to be in the photograph area. Also, when the difference is large, the edge part of the character,
It can be recognized as either the boundary portion of the mask pattern used in the halftone dot processing or an isolated pixel.

【００４４】次に、注目画素の濃度レベルが、図６の各
矢印７２で示したように注目画素の上下左右、斜め方向
のいずれかに連続しているか否かを検出する（ステップ
Ｓ２０３）。一定の太さや長さを有する線分で構成され
る文字にはいずれかの方向に同一濃度レベルの画素が連
続する特徴がある。また、ノイズの場合には、孤立して
いるので連続性が見られない。さらに写真ではグラデー
ションにより各画素の濃度レベルが互いにわずかずつ相
違していることが多い。そこで、注目画素とその周囲の
画素との濃度レベルの連続性を画像の種類を判別する１
つの要素とすることができる。最後に、これまでの検出
結果を基にして注目画素の含まれる領域が、写真領域
と、ノイズ領域と、文字領域または網点領域の３つに分
けて判定し、その判定結果を出力する（ステップＳ２０
４）。Next, it is detected whether the density level of the pixel of interest is continuous in any of the vertical, horizontal, and diagonal directions of the pixel of interest as indicated by the arrows 72 in FIG. 6 (step S203). A character composed of line segments having a certain thickness and length has a feature that pixels of the same density level are continuous in any direction. In the case of noise, since it is isolated, no continuity is seen. Further, in a photograph, the density level of each pixel is often slightly different from each other due to gradation. Therefore, the continuity of the density level between the pixel of interest and the surrounding pixels is determined by the type of image 1
Can be one element. Finally, based on the detection results obtained so far, the area containing the target pixel is divided into three areas, that is, a photograph area, a noise area, and a character area or a halftone dot area, and the judgment result is output ( Step S20
4).

【００４５】図８は、図７に示した処理において各領域
を３つ画像種類に分類する際の判別基準を表わしたもの
である。マトリクス内の９個の画素の画像データを基に
した微視的な検出結果により、各画素の含まれる領域が
微視的写真領域８１、微視的文字・網点領域８２、微視
的ノイズ領域８３のうちのいずれかとして判定される。
マトリクス内において、イ）注目画素の濃度と濃度平均
との差が所定の基準値よりも小さく、ロ）注目画素を中
心に上下左右あるいは斜め方向のいずれにも濃度の連続
性が無いとき、注目画素の含まれる領域を微視的写真領
域と判定する。FIG. 8 shows the discrimination criteria when classifying each area into three image types in the processing shown in FIG. Based on the microscopic detection result based on the image data of nine pixels in the matrix, the area including each pixel is a microscopic photograph area 81, microscopic character / halftone dot area 82, microscopic noise. It is determined as one of the areas 83.
In the matrix, (a) when the difference between the density of the pixel of interest and the density average is smaller than a predetermined reference value, and (b) when there is no continuity of density in the vertical, horizontal, or diagonal directions around the pixel of interest, A region including pixels is determined as a microscopic photograph region.

【００４６】一方、ハ）注目画素の濃度と濃度平均との
差が基準値よりも大きく、ニ）注目画素を中心に上下左
右あるいは斜め方向のいずれかに連続性があるとき、微
視的文字・網点領域と判定する。また、ホ）注目画素の
濃度と濃度平均との差が基準値よりも大きく、ヘ）注目
画素を中心に上下左右あるいは斜め方向のいずれにも連
続性の無いとき、微視的ノイズ領域と判定する。On the other hand, when the difference between the density of the pixel of interest and the density average is larger than the reference value, and d) there is continuity in the vertical, horizontal, or diagonal directions around the pixel of interest, microscopic characters are displayed.・ Judged as a halftone dot area. When e) the difference between the density of the pixel of interest and the density average is larger than the reference value, and f) there is no continuity in the vertical, horizontal, or diagonal directions around the pixel of interest, it is determined to be a microscopic noise region. To do.

【００４７】各画素の含まれる領域の画像種類の最終的
な判別は、巨視的な判定結果と微視的な判定結果の双方
を総合して比較判別回路３４によって決定される。The final determination of the image type of the area including each pixel is determined by the comparison / determination circuit 34 by integrating both the macroscopic determination result and the microscopic determination result.

【００４８】図９は、比較判別回路によって各画素の最
終的な画像種類を判別する際の処理の流れを表わしたも
のである。巨視的判別の結果が、巨視的写真領域でかつ
微視的判別の結果が微視的写真領域のとき（ステップＳ
３０１；Ｙ）、写真領域と判別して中間調処理を選択す
る（ステップＳ３０２）。巨視的判別の結果が、巨視的
文字領域でかつ微視的判別の結果が微視的文字・網点領
域のとき（ステップＳ３０３；Ｙ）、文字領域と判別し
て二値化処理を選択する（ステップＳ３０４）。FIG. 9 shows a flow of processing when the final image type of each pixel is discriminated by the comparison / discrimination circuit. When the result of the macroscopic discrimination is the macroscopic photograph area and the result of the microscopic discrimination is the microscopic photograph area (step S
301; Y), the halftone processing is selected by discriminating the photograph area (step S302). When the macroscopic discrimination result is the macroscopic character area and the microscopic discrimination result is the microscopic character / dot area (step S303; Y), it is discriminated as the character area and the binarization process is selected. (Step S304).

【００４９】また、巨視的判別の結果が、巨視的網点領
域でかつ微視的判別の結果が微視的文字・網点領域のと
き（ステップＳ３０５；Ｙ）、網点領域と判別して中間
調処理を選択する（ステップＳ３０６）。巨視的判別の
結果が、巨視的ノイズ領域でかつ微視的判別の結果が微
視的ノイズ領域のとき（ステップＳ３０７；Ｙ）、ノイ
ズ領域と判別してノイズ除去処理を選択する（ステップ
Ｓ３０８）。When the macroscopic discrimination result is a macroscopic halftone dot area and the microscopic discrimination result is a microscopic character / halftone dot area (step S305; Y), it is discriminated as a halftone dot area. A halftone process is selected (step S306). When the result of macroscopic discrimination is a macroscopic noise region and the result of microscopic discrimination is a microscopic noise region (step S307; Y), it is discriminated as a noise region and noise removal processing is selected (step S308). .

【００５０】これらいずれにも合致しないときは（ステ
ップＳ３０７；Ｎ）、領域の画像種類を特定しない。そ
して何も画像処理を施さない非処理を選択（ステップＳ
３０９）する。これにより、原稿の画像に対して不適切
な画像処理が行われず、少なくとも読み取った際の元の
画像データよりも画質の劣化することがない。たとえ
ば、巨視的な判別では、その領域の境界部分における判
定の確度が低下することがある。しかし、各領域の間は
白い背景部分であることが多く、この場合には画像処理
を敢えて施す必要が無い。このため、不確かな領域に画
像処理を施すよりも何も画像処理を施さない方が適切な
場合が多い。If none of these match (step S307; N), the image type of the area is not specified. Then, select a non-process that does not perform any image processing (step S
309). As a result, inappropriate image processing is not performed on the image of the document, and at least the image quality of the original image data at the time of reading does not deteriorate. For example, in macroscopic determination, the accuracy of the determination at the boundary of the area may decrease. However, there is often a white background between each area, and in this case, it is not necessary to intentionally perform image processing. For this reason, it is often more appropriate to perform no image processing than to perform image processing on an uncertain region.

【００５１】比較判別回路３４による最終的な判定結果
は、図２に示したセレクタ４４の選択信号として入力さ
れる。セレクタ４４は、比較判別回路３４の判定結果を
基にして、文字処理最適回路４１、中間調処理最適回路
４２、ノイズ処理最適回路４３の出力あるいは何ら画像
処理の施されない画像データのうちのいずれか１つを選
択して印刷部１４に送出する。The final determination result by the comparison / determination circuit 34 is input as the selection signal of the selector 44 shown in FIG. The selector 44 outputs one of the output of the character processing optimization circuit 41, the halftone processing optimization circuit 42, the noise processing optimization circuit 43 or the image data which is not subjected to any image processing based on the determination result of the comparison determination circuit 34. One is selected and sent to the printing unit 14.

【００５２】以上説明した実施例では、連続する３つの
ラインの画像データを基にして巨視的な画像種類の判別
を行ったが、４つ以上の連続するラインの画像データを
基にして巨視的な判別を行ってもよい。また、微視的な
判別では、４×４のマトリクスあるいはそれ以上の大き
さのマトリクスを用いることもできる。しかしながら、
巨視的判別に用いるライン数を増加したり、マトリクス
のサイズを大きくするとそれだけ画像の種類を判別する
ための処理時間を長く要することになる。したがって、
判別結果に要求する精度と処理時間とを基にしてこれら
の大きさは適宜設定することになる。In the embodiment described above, the macroscopic image type is determined based on the image data of three continuous lines, but the macroscopic determination is performed based on the image data of four or more continuous lines. You may make a distinction. Further, in the microscopic determination, a 4 × 4 matrix or a matrix having a size larger than that can be used. However,
If the number of lines used for macroscopic discrimination is increased or the size of the matrix is increased, the processing time for discriminating the type of image becomes longer accordingly. Therefore,
These sizes are appropriately set based on the accuracy required for the determination result and the processing time.

【００５３】また、実施例では各種回路を用いて画像の
種別の判定を行ったが、判定に要する処理時間を比較的
長くとれる場合には、ＣＰＵ（中央処理装置）を用いて
判定処理を行ってもよい。In the embodiment, the type of the image is determined by using various circuits. However, if the processing time required for the determination can be relatively long, the determination process is performed by using the CPU (central processing unit). May be.

【００５４】[0054]

【発明の効果】このように請求項１記載の発明によれ
ば、狭い範囲の画像を基にした判別結果と広い範囲の画
像を基にした検出結果の双方を基に各画素の含まれる領
域の画像種類を判定したので、低い誤り率で画像種類を
判定することができる。As described above, according to the first aspect of the invention, the area in which each pixel is included based on both the discrimination result based on the image in the narrow range and the detection result based on the image in the wide range. Since the image type is determined, the image type can be determined with a low error rate.

【００５５】また請求項２記載の発明によれば、狭い範
囲の画像を基にした判定結果と広い範囲の画像を基にし
た検出結果の双方を基にして周囲の画素と孤立した濃度
を有する雑音成分の画素か否かを判定したので、低い誤
り率で雑音成分の画素を見い出すことができる。According to the second aspect of the invention, the surrounding pixels and the isolated density are provided based on both the determination result based on the image in the narrow range and the detection result based on the image in the wide range. Since it is determined whether the pixel is a noise component pixel, it is possible to find a pixel having a noise component with a low error rate.

【００５６】さらに請求項３記載の発明によれば、判定
結果に誤りの生じる可能性の少ない画素だけに画像処理
を施したので、不適切な画像処理が施されその処理前よ
りも画質の低下してしまうこと回避することができる。Furthermore, according to the third aspect of the invention, since the image processing is performed only on the pixels that are unlikely to cause an error in the determination result, the inappropriate image processing is performed and the image quality is deteriorated as compared with that before the processing. It can be avoided.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】 本発明の一実施例における画像領域判別装置
を用いた画像処理装置の構成の概要を表わしたブロック
図である。FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a configuration of an image processing apparatus using an image area discriminating apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図２】 図１に示した画像処理装置の各部の構成をよ
り詳細に表わしたブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing in more detail the configuration of each part of the image processing apparatus shown in FIG.

【図３】 各種の画像の混在する画像データの濃度レベ
ルの変化の様子を３つの連続するラインについて表わし
た説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing how a density level of image data in which various images are mixed is changed for three consecutive lines.

【図４】 第１から第３のラインメモリに蓄積された画
像データを基にして巨視的な画像種別の判別を行う際の
処理の流れを表わした流れ図である。FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing when a macroscopic image type is discriminated based on image data accumulated in first to third line memories.

【図５】 図４に示した処理において各領域を４つの画
像種類に分類する際の判別基準を表わした説明図であ
る。FIG. 5 is an explanatory diagram showing discrimination criteria when classifying each region into four image types in the processing shown in FIG.

【図６】 マトリクス比較回路で用いるマトリクスを模
式的に表わした説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram schematically showing a matrix used in a matrix comparison circuit.

【図７】 マトリクス比較回路が画像種別の判断を行う
際の処理の流れを表わした流れ図である。FIG. 7 is a flowchart showing a flow of processing when the matrix comparison circuit determines an image type.

【図８】 図７に示した処理において各領域を３つ画像
種類に分類する際の判別基準を表わした説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing a discrimination criterion when classifying each region into three image types in the processing shown in FIG. 7.

【図９】 比較判別回路によって各画素の最終的な画像
種類を判別する際の処理の流れを表わした流れ図であ
る。FIG. 9 is a flowchart showing a flow of processing when a final image type of each pixel is determined by a comparison / determination circuit.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１１…画像データ読取部、１２…画像領域判定部、１３
…画像処理部、１４…印刷部、２１…ＣＣＤセンサ、２
２…アナログ・ディジタル変換器、２３…平均濃度検出
回路、２４、２５、２６…ラインメモリ、２８…レベル
変化検出回路、３１…ライン方向パターン検出回路、３
２…ライン間方向パターン検出回路、３３…マトリクス
比較回路、３４…比較判別回路、４１…文字処理最適回
路、４２…中間調処理最適回路、４３…ノイズ処理最適
回路、４４…セレクタ、５３、５６…写真領域、５４…
文字領域、５５…網点領域、５７…ノイズ領域、７１…
注目画素11 ... Image data reading unit, 12 ... Image area determination unit, 13
... image processing unit, 14 ... printing unit, 21 ... CCD sensor, 2
2 ... Analog-digital converter, 23 ... Average density detection circuit, 24, 25, 26 ... Line memory, 28 ... Level change detection circuit, 31 ... Line direction pattern detection circuit, 3
2 ... Inter-line direction pattern detection circuit, 33 ... Matrix comparison circuit, 34 ... Comparison determination circuit, 41 ... Character processing optimal circuit, 42 ... Halftone processing optimal circuit, 43 ... Noise processing optimal circuit, 44 ... Selector, 53, 56 … Photo area, 54…
Character area, 55 ... Halftone dot area, 57 ... Noise area, 71 ...
Attention pixel

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 画像の種類の判定を行う対象画素として
の注目画素の濃度とその周囲の所定範囲の画素の濃度と
を比較して注目画素が写真の描かれた写真領域内の画素
であるか、文字の描かれた文字領域と網点処理された画
像の描かれた網点領域のうちのいずれかの領域内の画素
であるかを判別する局所画像判別手段と、 前記注目画素を含み前記所定範囲より広い一定範囲内に
おける各画素間の濃度の変化のパターンを検出しその検
出結果を基にして前記一定範囲の中から写真領域と文字
領域と網点領域をそれぞれ検出する大域画像検出手段
と、 この大域画像検出手段によって検出された写真領域内に
存在しかつ前記局所画判別手段により写真領域内に存在
すると判別された画素を写真領域の画素と判定する写真
領域判定手段と、 前記大域画検出手段によって検出された文字領域内に存
在しかつ前記局所画像判別手段により文字領域と網点領
域のうちのいずれかの領域内に存在すると判別された画
素を文字領域の画素と判定する文字領域判定手段と、 前記大域画像検出手段によって検出された網点領域内に
存在しかつ前記局所画判別手段によって文字領域と網点
領域のうちのいずれかの領域内に存在すると判別された
画素を網点領域内の画素と判定する網点領域判定手段と
を具備することを特徴とする画像領域判別装置。1. A target pixel is a pixel within a photographed area in which a photograph is drawn by comparing the density of a target pixel as a target pixel for determining the type of an image with the density of pixels in a predetermined range around the target pixel. A local image discriminating means for discriminating whether the pixel is in a character region in which a character is drawn or in a halftone dot region in which a halftone-processed image is drawn; Global image detection that detects a pattern of changes in density between pixels within a fixed range wider than the predetermined range and detects a photo area, a character area, and a halftone dot area from the fixed range based on the detection result. Means for determining a pixel existing in the photographic area detected by the global image detecting means and existing in the photographic area by the local image determining means as a pixel of the photographic area, Global painting A character area that is present in the character area detected by the detection means and is determined by the local image determining means to be in any one of the character area and the halftone dot area is a pixel of the character area. The determination unit, and the pixel which is present in the halftone dot region detected by the global image detection unit and which is determined by the local image determination unit to be in any one of the character region and the halftone dot region is a halftone dot. An image area discriminating apparatus comprising: a halftone dot area discriminating means for discriminating a pixel within a dot area. 【請求項２】 画像の種類の判定を行う対象画素として
の注目画素の濃度とその周囲の所定範囲の画素の濃度と
を比較し注目画素が画像の連続性の無いことを識別する
ために予め定めた一定の濃度差をその周囲の全ての画素
との間で有するとき注目画素をその周囲の画素と画像の
連続性の無い孤立画素であると判定する孤立画素判定手
段と、 前記注目画素を含み前記所定範囲より広い一定範囲内に
おける各画素間の濃度の変化のパターンを検出し濃度の
変化が局所的かつ顕著に現れるを部分の画素をその周囲
の画素と画像の連続性の無い孤立画素として検出する孤
立検出手段と、 この孤立画素検出手段により前記孤立画素として検出さ
れかつ前記孤立画素判定手段により孤立画素であると判
定された画素をその周囲と画像の連続性のない雑音成分
の画素と判定する雑音成分画素判定手段とを具備するこ
とを特徴とする画像領域判別装置。2. A method of comparing the density of a target pixel as a target pixel for determining the type of an image with the density of pixels in a predetermined range around the target pixel to identify in advance that the target pixel has no image continuity An isolated pixel determining means for determining that the target pixel is an isolated pixel having no continuity between the surrounding pixels and the image when a predetermined constant density difference is present between all the surrounding pixels; Including a pattern of density changes between pixels within a certain range wider than the predetermined range, and the density changes appear locally and remarkably, the partial pixels are isolated pixels with no continuity between the surrounding pixels and the image. And an isolated detection unit that detects the isolated pixel as the isolated pixel by the isolated pixel detection unit and is determined to be an isolated pixel by the isolated pixel determination unit. Image area determination apparatus characterized by comprising a minute pixel and determines the noise component pixel determination means. 【請求項３】 画像の種類の判定を行う対象画素として
の注目画素の濃度とその周囲の所定範囲の画素の濃度と
を比較して注目画素が写真の描かれた写真領域内の画素
であるか、文字の描かれた文字領域と網点処理された画
像の描かれた網点領域のうちのいずれかの領域内の画素
であるかを判別する局所画像判別手段と、 前記注目画素を含み前記所定範囲より広い一定範囲内に
おける各画素間の濃度の変化のパターンを検出しその検
出結果を基にして前記一定範囲の中から写真領域と文字
領域と網点領域をそれぞれ検出する大域画像検出手段
と、 この大域画像検出手段によって検出された写真領域内に
存在しかつ前記局所画判別手段により写真領域内に存在
すると判別された画素を写真領域の画素と判定する写真
領域判定手段と、 前記大域画検出手段によって検出された文字領域内に存
在しかつ前記局所画像判別手段により文字領域と網点領
域のうちのいずれかの領域内に存在すると判別された画
素を文字領域の画素と判定する文字領域判定手段と、 前記大域画像検出手段によって検出された網点領域内に
存在しかつ前記局所画判別手段によって文字領域と網点
領域のうちのいずれかの領域内に存在すると判別された
画素を網点領域内の画素と判定する網点領域判定手段
と、 前記写真領域判定手段により写真領域内に存在すると判
定された画素と前記文字領域判定手段により文字領域内
に存在すると判定された画素と前記網点領域判定手段に
より網点領域内に存在すると判定された画素にのみそれ
ぞれの属する領域の種類に応じた画像処理を施す画像処
理手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。3. A target pixel is a pixel in a photographic area in which a photograph is drawn by comparing the densities of a target pixel as a target pixel for determining the type of image with the densities of pixels in a predetermined range around the target pixel. A local image discriminating means for discriminating whether the pixel is in a character region in which a character is drawn or in a halftone dot region in which a halftone-processed image is drawn; Global image detection that detects a pattern of changes in density between pixels within a fixed range wider than the predetermined range and detects a photo area, a character area, and a halftone dot area from the fixed range based on the detection result. Means for determining a pixel existing in the photographic area detected by the global image detecting means and existing in the photographic area by the local image determining means as a pixel of the photographic area, Global painting A character area that is present in the character area detected by the detection means and is determined by the local image determining means to be in any one of the character area and the halftone dot area is a pixel of the character area. The determination unit, and the pixel which is present in the halftone dot region detected by the global image detection unit and which is determined by the local image determination unit to be in any one of the character region and the halftone dot region is a halftone dot. A halftone dot area determining means for determining a pixel in a dot area; a pixel determined to exist in the photograph area by the photograph area determining means; and a pixel determined to exist in the character area by the character area determining means Image processing means for performing image processing according to the type of the area to which only the pixels determined to exist in the halftone area by the halftone area determination means. The image processing apparatus according to symptoms.