JPH09247436A - 画像領域判別装置および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 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。 【解決手段】 ＣＣＤセンサ２１からの画像データは、
ラインメモリ２４〜２６に順次格納される。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は３ライン分の画像データの
濃度変化のパターンを検出して写真領域と文字領域と網
点領域を３ラインの画像領域から検出する。マトリクス
比較回路３３は、３×３のマトリクス内の濃度差を基に
してマトリクスの中心画素の画像種類を判別する。比較
判別回路３４は、これら双方の判別結果が共に同一の画
像種類である画素についてのみ、その画素の画像種類を
これら判定結果の示す画像種類と判定する。狭い画像範
囲と広い画像範囲の双方の判別結果のアンド条件により
画像種類を判定したので、判定の誤り率が低い。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００１７】

【発明の実施の形態】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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。

【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。

【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）。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【符号の説明】

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

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。