JPH09270917A

JPH09270917A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH09270917A
Application number: JP8104638A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Yamagata; 秀明山形
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1996-04-02
Filing date: 1996-04-02
Publication date: 1997-10-14
Also published as: US6064773A

Abstract

(57)【要約】【課題】背景に細かい模様などがある場合にも、この
ような背景の影響を取り除き、所望のＮ値画像(例え
ば、特定の画像部分(検出対象画像)のみが黒画素(背景
の部分は白画素)となるような２値画像)を得ることの可
能な画像処理装置を提供する。【解決手段】この画像処理装置は、例えば原稿などか
ら多値画像を読取る読取手段(例えばスキャナ)１と、多
値画像を(Ｍ−１)個((Ｍ−１)≧２)の閾値ｋ₁乃至ｋ_M-1
を用いてＭ値画像に変換する変換手段２と、Ｍ値画像に
おいて中間値画素を不明画素とし、該不明画素に対し該
画素の近傍の画像の状態(例えば、近傍画素の濃度値)に
基づいて中間値以外の値を与えて、Ｎ値画像(Ｍ＞Ｎ≧
２)を生成する画像生成手段３とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多値画像に対して
所定の画像処理を施す画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、濃度むらのある画像を２値化する
手法として、例えば、特開平５−１８９６１０号，特開
平５−１９７８３８号に示されているような手法が提案
されている。ここで、特開平５−１８９６１０号に開示
の手法では、画像全体を小領域に分割して隣接する領域
の濃度分布から領域毎に閾値を求めて、この閾値で領域
毎に２値化を行なうようになっており、領域毎に２値化
の閾値を求めることで、濃淡むらのある画像に対しても
適切な２値化を行なうことを意図している。

【０００３】また、特開平５−１９７８３８号に開示の
手法では、小さな参照領域，例えば(３×３)画素の局所
領域内の画像情報あるいは(５×５)画素の局所領域内の
画像情報から、動的閾値を算出し、この小さな局所領域
の画像情報によって算出された動的閾値を、文字領域の
画像情報を２値化するための閾値として定めるようにな
っている。これにより、文字領域の２値化処理におい
て、文字や線図の細部の解像度を高く保存することを意
図している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、当業者間に
は、多値画像中において、特定の画像部分(例えば、検
出対象画像)が模様などの背景によって隠蔽されている
場合にも、検出対象画像を認識／検出するため、多値画
像から、模様などの背景の影響を取り除いて、良好な２
値画像を得ることが望まれている。

【０００５】しかしながら、特開平５−１８９６１０号
の手法では、画像を小さい領域に分割して閾値を領域毎
に定めているものの、背景が、上記領域よりもさらに細
かい模様などである場合には、背景の情報が上記のよう
に分割された小さな領域全体の情報中に埋もれてしま
い、従って、領域毎に定めた閾値は、背景の部分の２値
化処理には反映されず、背景の部分を良好に２値化処理
することができないことから(例えば、背景の部分を２
値化処理により取り除くことができず)、対象とする特
定の画像部分だけを２値画像として良好に抽出すること
ができないという問題があった。

【０００６】また、特開平５−１９７８３８号の手法で
は、３×３あるいは５×５の領域内の画像から局所的に
２値化の閾値を定めているが、この場合には、マスクの
大きさが小さ過ぎて、模様などの背景がある場合などに
は、その影響を大きく受けてしまい、２値化のための適
切な閾値を得ることができないという問題があった。

【０００７】このように、従来提案されている画像処理
方法では、背景が細かい模様などである場合には、適切
な２値画像を得ることができず、２値画像において、特
定の画像部分(検出対象の部分)は、細かい背景模様の部
分で途切れ、かすれなどが生じ易いという問題があっ
た。

【０００８】本発明は、背景に細かい模様などがある場
合にも、このような背景の影響を取り除き、所望のＮ値
画像(例えば、特定の画像部分(検出対象画像)のみが黒
画素(背景の部分は白画素)となるような２値画像)を得
ることの可能な画像処理装置を提供することを目的とし
ている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１乃至請求項６記載の発明では、多値画像を
(Ｍ−１)個((Ｍ−１)≧２)の閾値を用いてＭ値画像に変
換する変換手段と、Ｍ値画像において中間値画素を不明
画素とし、該不明画素に対し、該画素の近傍の画像の状
態に基づいて中間値以外の値を与えて、Ｎ値画像(Ｍ＞
Ｎ≧２)を生成する画像生成手段とを備えている。これ
により、背景に細かい模様などがある場合にも、このよ
うな背景の影響を取り除き、所望のＮ値画像(例えば、
検出対象のみが黒画素(背景の部分は白画素)となるよう
な２値画像)を得ることができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置の
構成例を示す図である。図１を参照すると、この画像処
理装置は、例えば原稿などから多値画像を読取る読取手
段(例えばスキャナ)１と、多値画像を(Ｍ−１)個((Ｍ−
１)≧２)の閾値ｋ₁乃至ｋ_M-1を用いてＭ値画像に変換す
る変換手段２と、Ｍ値画像において中間値画素を不明画
素とし、該不明画素に対し該画素の近傍の画像の状態
(例えば、近傍画素の濃度値)に基づいて中間値以外の値
を与えて、Ｎ値画像(Ｍ＞Ｎ≧２)を生成する画像生成手
段３とを備えている。

【００１１】また、図２は図１の画像処理装置のより具
体的な構成例を示す図である。図２を参照すると、この
画像処理装置は、例えば原稿などから多値画像を読取る
読取手段(例えばスキャナ)１１と、読取られた多値画像
が記憶される多値画像メモリ１２と、多値画像を第１の
閾値および第２の閾値の２つの閾値ｋ₁，ｋ₂を用いて白
画素，不明画素，黒画素の３値画像に変換する変換手段
(画像３値化手段)１３と、３値画像が記憶される３値画
像メモリ１４と、３値画像中の不明画素に対し、該画素
の近傍の画像の状態(例えば、近傍画素の濃度値)に基づ
いて白または黒の画素値を与えて、２値画像を生成する
画像生成手段(画像２値化手段)１５とを有している。す
なわち、図２の具体的な構成例では、図１の構成例にお
いて、Ｍ値画像が３値画像(Ｍ＝３)であり、Ｎ値画像が
２値画像(Ｎ＝２)となっている。

【００１２】ここで、多値画像をＭ値画像(例えば３値
画像)に変換する方式としては、例えば、著者「大津」
による文献「判別および最小２乗基準に基づく自動閾値
選定法」・信学論(Ｄ)，Ｊ６３−Ｄ，４，ｐ．３４９，
１９８０」に示されているような手法を用いることがで
きる。

【００１３】この手法によれば、Ｍ値画像を得る場合、
Ｍ−１個の閾値

【００１４】

【数１】１≦ｋ₁＜ｋ₂＜…＜ｋ_M-1＜Ｌ

【００１５】により、Ｍクラス

【００１６】

【数２】Ｃ_j ｆｏｒＳ_j＝〔ｋ_j-1＋１，…，ｋ_j〕
(ｊ＝１，…，Ｍ)

【００１７】を分離するものとする。但し、ｋ₀＝０，
ｋ_M＝Ｌとする。そのとき、各クラスの生起確率ω_j，平
均レベルμ_jは、次式により与えられる。

【００１８】

【数３】

【００１９】但し、ω(０)＝０，μ(０)＝０とする。ま
た、次式の関係は容易に確かめられる。

【００２０】

【数４】

【００２１】目的関数σ² _Bは、この場合、次式のように
Ｍ−１個の閾値の関数である。

【００２２】

【数５】

【００２３】最適閾値の組は数１の条件の下でσ² _Bを最
大とするものとして求められることになる。数１の条件
の下での閾値の組合せは、_L-1Ｃ_M-1通りある。Ｍ＝２，
３などの通常の応用においては、直接総当りに調べれば
よいが、Ｍが大きくなるにつれ、組合せの数は指数的に
増加し、計算量の点で、総当り法はほとんど不可能とな
る。従って、ある程度以上大きなＭ値化の場合には何ら
かの解法の工夫が必要となる。最も堅実な方法は、動的
計画法(ＤＰ)による解法である。動的計画法を用いる場
合、数５の定数値μ² _Tを省略し、最大化したい目的関数
を次式のように改める。

【００２４】

【数６】

【００２５】次式，すなわち、

【００２６】

【数７】

【００２７】のように定義すると、最適性の原理から次
式のように定式化でき、通常のＤＰの解法に帰着され
る。

【００２８】

【数８】

【００２９】計算の手間は、この場合ＭＬ²のオーダで
あり、十分実用的である。また、Ｍ値化の場合、それ以
下の任意の多値化の結果も同時に得られる。

【００３０】Ｍ値化のみの結果をより速く簡単に得たい
場合には、Ｍ−１個の閾値ｋ＝(ｋ₁…，ｋ_M-1)^tに対す
る逐次反復法が考えられる。例えばσ² _B(またはρ_M)に
関する山登り法(gradient法)は次式で定式化される。

【００３１】

【数９】

【００３２】上述の文献に示されている方式は、任意の
多値画像に適用可能であるが、これのかわりに、より簡
単な変換方式(閾値設定方式)を用いることもできる。

【００３３】すなわち、図１の構成例において、(Ｍ−
１)個の閾値ｋ₁乃至ｋ_M-1のうち、中間値画素を特定す
るための２つの閾値は、該中間値よりも大きい値をもつ
第１の画像対象と該中間値よりも小さい値をもつ第２の
画像対象とが明確なものである場合には、例えば、第２
の画像対象の濃度の最大値と第１の画像対象の濃度の最
小値として、それぞれ設定することもできる。

【００３４】また、図２の構成例において、２つの閾値
ｋ₁，ｋ₂は、該中間値よりも大きい値をもつ第１の画像
対象と該中間値よりも小さい値をもつ第２の画像対象と
が明確なものである場合には、例えば、第２の画像対象
の濃度の最大値と第１の画像対象の濃度の最小値とし
て、それぞれ設定することができる。具体的には、多値
画像中において、特定の画像部分(検出対象)の他に模様
などの背景が含まれている場合には、２つの閾値ｋ₁，
ｋ₂を、例えば、背景の濃度の最大値と特定の画像部分
(検出対象)の濃度の最小値として、それぞれ設定するこ
とができる。

【００３５】図３は図２の構成例において、上記第１の
閾値ｋ₁と第２の閾値ｋ₂とを求める仕方の一例を示す図
である。なお、図３は、多値画像の濃度値に対する画素
数のヒストグラムを示しており、図３の例では、例えば
原稿に、地肌部分と、背景(例えば模様)部分と、特定の
画像部分(検出対象部分)とが存在するものとなってい
る。この場合、２つの閾値ｋ₁，ｋ₂を、背景の濃度の最
大値と検出対象の濃度の最小値として、それぞれ設定
し、このような第１の閾値ｋ₁，第２の閾値ｋ₂を用いて
３値化を行なうことができる。すなわち、多値画像にお
いて、第２の閾値ｋ₂よりも高い濃度値をもつ画素を黒
画素とし、第１の閾値ｋ₁と第２の閾値ｋ₂との間に濃度
値をもつ画素を不明画素とし、第１の閾値ｋ₁以下の濃
度値をもつ画素を白画素として、多値画像を３値画像に
変換することができる。

【００３６】また、図１，図２の構成例において、画像
生成手段３，画像２値化手段１５は、例えば、不明画素
について、周囲の３×３の範囲を参照し、３×３の範囲
内で黒画素の方が白画素より多い場合には、不明画素を
黒画素とし、それ以外の場合には不明画素を白画素に割
り当てるなどの処理を行なって、Ｍ値画像(例えば３値
画像)からＮ値画像(例えば２値画像)を生成することが
できる。

【００３７】あるいは、画像生成手段３，画像２値化手
段１５は、例えば、特開平６−３１８２５１号に示され
ているような画像継なぎ技術の手法によって、すなわち
不明画素の近傍の連続性に基づいて、該不明画素に対し
て、所定の値を与えることもできる。特開平６−３１８
２５１号に示されている手法では、図４に示すように、
画像ＰＣ中に、既知の値をもつ既知画素からなる既知画
素領域ＰＣＫとともに、不明画素すなわち未知画素(当
初、完全に未知の値あるいは完全には未知でないが不確
かな値をもつ画素)からなる処理対象領域ＰＣＵが存在
する場合に、処理対象領域ＰＣＵ内の特定の未知画素
(不明画素)に対する処理を行なうのに、該特定の未知画
素の近傍の画素に着目し、近傍画素のうちで既知の値を
もつ既知画素を用いて、該特定の未知画素の値を定める
(既知のものとする)ようになっている。

【００３８】この際、処理対象領域ＰＣＵ内の特定の未
知画素の近傍画素のうちで既知の値をもつ画素の個数を
計数し、既知の値をもつ画素の個数が所定の閾値ＴＨよ
りも大きい場合に限り、近傍画素のうちの既知の値をも
つ既知画素の値を用いて未知画素の値を決定する一方、
既知の値をもつ画素の個数が所定の閾値ＴＨよりも小さ
いときには、未知画素の値を決定せずに未知画素のまま
残すようにしている。そして、処理対象領域ＰＣＵ内の
各画素について所定の閾値ＴＨで上記処理がなされた
後、値の決定された未知画素を既知画素とし、また、所
望ならば、閾値ＴＨを大きい値から小さい値に段階的に
変更し、まだ値の定まっていない残されている未知画素
の個数が所定数("０"あるいは“０”に近い数)になるま
で、まだ値の定まっていない未知画素に対して同様の処
理を繰り返し行なうようになっている。

【００３９】なお、このような処理は、未知画素の値が
順次に伝播継続して求まるので(不明画素の近傍の画素
の連続性に基づいて求まるので)、画像継なぎ技術 "ima
ge continuation"と呼ぶことができ、例えば画像の修復
等を行なう場合などに適用できる。

【００４０】図５，図６はこの画像継なぎ技術の処理例
を示すフローチャートである。なお、以下では、説明を
簡単にするため、一例として、処理対象領域ＰＣＵ内の
各画素に対し、１画素単位に処理がなされ、また、処理
対象領域ＰＣＵ内の未知画素を完全に未知の値のものと
仮定し(未知画素が不確かな値をもっていてもこれを一
切考慮せずに)、近傍画素のうちの既知画素の値だけに
基づいて、未知画素の値を決定する処理がなされるもの
とする。

【００４１】実際の処理を開始する前提として、画像の
画素データ(ステップ１００)において、未知画素からな
る処理対象領域ＰＣＵと、処理対象領域ＰＣＵ以外の既
知画素からなる既知領域ＰＣＫとが、予め特定されてお
り、未知画素の個数および各未知画素の存在する位置
(例えばメモリ内位置)がわかっている必要がある(ステ
ップ１１０)。

【００４２】また、１つの未知画素に対する近傍画素が
予め定義されている必要がある(例えば、近傍の形状，
大きさなど)(ステップ１１７)。また、閾値ＴＨの初期
値が設定されている必要がある(ステップ１２０)。な
お、閾値ＴＨの初期値は、例えばオペレータの指定によ
って設定することができるが、閾値ＴＨの初期値として
は、これを近傍の画素数よりも小さな値に設定する必要
がある。また、処理演算の種類(例えば近傍画素のうち
の既知画素の値の平均値をとるなどの演算の種類)が設
定されている必要がある。

【００４３】すなわち、近傍画素の定義，閾値の初期
値，演算の種類が、処理対象となる画像の種類(例え
ば、画像が２値画像であるか多値画像であるか、あるい
は、画像が文書画像であるか、写真画像であるか、絵図
画像であるかなど)に応じて、あるいは、処理対象領域
の種類(処理対象領域の大きさ，形状など)に応じて、適
切なものに設定されている必要がある。

【００４４】このような前提が整った後、実際の画素処
理を開始する。すなわち、先ず、画像の画素データを解
析して、画像中に、未知画素(不明画素)が残っているか
否かを調べる。この処理は、例えばメモリ等に保持され
ている未知画素の個数および位置の記録を参照すること
によってなされる。未知画素の個数が、“０”(あるい
は許容されうる程度の小さい数)になると、処理を終了
する(ステップ１１２)。

【００４５】これに対し、未知画素が画像中に残ってい
るならば、次の未知画素位置を読出す(ステップ１１
４)。ステップ１１５では、いま読出した未知画素に関
して、既知のデータ値をもつ近傍画素の個数をカウント
する。

【００４６】ここで、近傍画素は、前述のようにステッ
プ１１７で予め定義されており、近傍画素として、例え
ば近傍画素のすぐ近くの画素(例えば隣接画素)，すなわ
ち、未知画素として選択された１つの画素を囲む８つの
画素を定義することができる。これらの８つの画素は、
１つの未知画素の上の行の３つの画素と、未知画素の下
の行の３つの画素と、ドロップアウト画素の左右のそれ
ぞれ１つの画素とからなっている。

【００４７】なお、この近傍の定義は任意であることが
認識されるべきである。従って、ステップ１１７におい
ては、画像のタイプ，品質が異なる毎に、システムの性
能を最適化するよう、「近傍」の定義を選ぶことができ
る。例えば、他のタイプの画像では、半球レンズ状のパ
ターン，より大きい領域のパターン，あるいは他のパタ
ーンを用いることができる。普通でない画像に対して
は、処理されるべき未知画素の近くにない画素を使っ
て、「近傍」を定義することも可能である。

【００４８】既知のデータ値をもつ近傍画素数のカウン
トが完了すると、このカウント値ＫＮを閾値ＴＨと比較
する(ステップ１２２)。

【００４９】ここで、閾値ＴＨは、前述のようにステッ
プ１２０で予め初期設定されており、この閾値ＴＨは、
既知の値をもっている必要がある近傍画素の数に対応し
ている。１つの例では、この閾値ＴＨは、７(８つの近
傍画素のうち７個)に設定されている。８つの近傍画素
に対して７の閾値ＴＨを用いることによって、処理結果
画像は高品質のものとなる。処理をより高速にするため
に、より小さな値の閾値ＴＨを選択することもできる。

【００５０】ある１つの未知画素に関し、既知のデータ
値をもつ近傍画素数が十分でなく、閾値ＴＨよりも小さ
い場合には、この未知画素を未知画素のまま残し、次の
未知画素を選択するため、ステップ１１４に戻る。これ
に対し、ステップ１２２において、近傍画素数が閾値Ｔ
Ｈと同じかこれよりも大きい場合には、この未知画素に
対して、新しい値を計算する(ステップ１２５)。この新
しい値は、適当な手段を用いて計算することができる。
例えば、近傍の画素の値の平均値として計算できる。も
ちろん、重み付け平均や、統計的相関のようなより複雑
な数学演算を含む他の手法を用いたり、より大きな比較
領域を用いて、計算することもできる。ステップ１２５
において、１つの未知画素の値が計算されると、値を計
算することの可能な他の未知画素が残っているか否かを
調べる(ステップ１２７)。値を計算することの可能な他
の未知画素がまだ残っている場合には、次の未知画素を
取り込み、ステップ１１４に戻る。

【００５１】このような処理を繰り返し、最早、値を計
算することができる未知画素がなくなると、ステップ１
３０に進む。なお、処理のこの段階では、多数の未知画
素が残っている可能性があるが、これらの画素はいずれ
も、既知の値を持つ近傍画素の個数が閾値ＴＨを満たし
ていないもの(閾値ＴＨよりも小さいもの)である。

【００５２】値を計算することができる未知画素が最早
なくなると、画像は、新しい値に更新される。換言すれ
ば、いま計算のなされた結果、値をもった未知画素を、
既知画素として、計算された値を用いて画像中に戻す。
これにより、既知の画素の組が拡張し、未知画素の組は
減少する。

【００５３】次に、“十分”な個数の未知画素が更新さ
れたかを調べる（ステップ１３５）。ここで、“十分”
な個数を、任意所望の画素数，パ−セント，あるいは他
の画素尺度のものにすることができる。このステップ１
３５のゴールは、システムの繰り返し数を学習すること
である。例えば、上にステップ１１４乃至１３０を繰り
返し行なった結果、１つ，２つ，あるいは２，３の画素
の値しか計算できなかった場合には、閾値ＴＨを設定し
直すことによって、より効率的に処理を行なうことがで
きる。十分な（多数の）画素が更新されたならば、次の
画素を処理するため、ステップ１１４に戻る。

【００５４】これに対し、少数の画素しか更新されなか
った場合には、画素の更新を促進するため、閾値ＴＨを
設定し直すことができる。この場合、ステップ１０２に
戻り、次の繰り返し処理がなされる。未知画素が最早残
っていない場合には、処理を終了する。

【００５５】要約すると、この方法では、画像からの既
知の情報と未知画素の位置についての既知の情報とを使
用している。また、未知画素の各々について、画像中の
局所的な近傍画素を考慮している。十分な近傍情報が知
られているならば、その未知画素の位置をマークし、そ
の位置に値をセーブする。未知画素の位置の組を連続し
て走査した後、マークされた位置の値によって、画素を
更新し、次いで、これらを未知画素でなく既知画素とす
る。これによって、既知の画素の個数が増加する。この
ような処理を繰り返し行なって、値を計算することので
きる未知画素の個数が十分に小さくなると(例えば"０"
になると)、必要に応じ、閾値ＴＨを変更して処理を繰
り返し行ない、未知画素の組を漸次少なくし、全ての未
知画素位置が値をもつようになったとき、処理を終了す
る。

【００５６】このように、上述した画像継なぎ技術で
は、未知画素の値が決定されて、この未知画素が既知の
値をもつ既知画素となるとき、次の段階で、この画素を
近傍画素の既知の値をもつ画素の仲間に加えて、未知の
まま残っている画素の値を決定することにより、各画素
の連続性を確保して、不明画素を既知画素にすることが
できる。

【００５７】次に、図１，図２の画像処理装置の処理動
作について説明する。なお、以下では、説明の便宜上、
画像処理装置が図２の構成のものとなっているとする。
図２の画像処理装置では、先ず、スキャナ１１により、
例えば原稿を多値画像で読み取り、これを多値画像メモ
リ１２に格納する。

【００５８】このようにして、多値画像メモリ１２に格
納された多値画像を最終的には２値画像に変換するが、
画像を厳密に２値化(白画素，黒画素)する閾値を決定す
ることは、画像を３値化(白画素，黒画素，不明画素)す
る閾値を決定することより困難である。すなわち、検出
対象が黒画素に割り当てられる２値化閾値を求めるのは
困難でも、検出対象が黒画素か不明画素に割り当てられ
るように３値化するのは容易であり、また、検出対象以
外の部分が白画素に割り当てられる２値化閾値を求める
のは困難でも、検出対象以外の部分が白画素が不明画素
に割り当てられるように３値化するのは容易である。こ
のような着想に基づき、図２の構成例では、多値画像を
先ず３値画像に変換する。

【００５９】すなわち、画像３値化手段１３では多値画
像メモリ１２に格納された多値画像を、２つの閾値
ｋ₁，ｋ₂を用いて、黒画素，白画素，不明画素の３値画
像に変換し、変換して得られた３値画像を３値画像メモ
リ１４に格納する。

【００６０】この３値化処理では、検出対象が間違いな
く黒画素あるいは不明画素になり、検出対象以外の部分
が間違いなく白画素あるいは不明画素になるような閾値
ｋ₁，ｋ₂を設定し、画像を３値化する。より具体的には
例えば前述した「大津」の文献に示されているような方
式を用いて、画像を３値化することができる。

【００６１】しかる後、画像２値化手段１５では、３値
画像メモリ１４に格納された３値画像(白画素，不明画
素，黒画素)中の不明画素について周囲の画素を参照し
て、これを黒画素または白画素に振り分け、２値画像を
得ることができる。

【００６２】この２値化処理では、例えば、３値画像の
不明画素について、周囲の３×３の範囲を参照し、３×
３の範囲内で黒画素の方が白画素より多い場合には、不
明画素を黒画素とし、それ以外の場合には不明画素を白
画素に割り当てることにより、３値画像を２値画像にし
て出力することができる。

【００６３】あるいは、前述の画像継なぎ技術を用いて
３値画像を２値画像にすることもできる。すなわち、３
値画像において、不明画素を未知画素とし、黒画素，白
画素を既知画素として、未知画素である不明画素を、そ
の近傍の既知画素(黒画素，白画素)に基づき、画像の連
続性を確保して、黒画素または白画素の既知画素に置き
換えて、３値画像を２値画像にすることもできる。

【００６４】図１，図２の画像処理装置は、背景(さら
には地肌)の濃度分布と、特定の画像部分(検出対象)の
濃度分布がわかっている原稿を画像処理するのに特に有
用である。具体的には、原稿の濃度分布が図３のような
分布となっており、これを直接２値化する場合には、エ
ラーの無い閾値を定めることが不可能な場合に、特に効
果を発揮する。

【００６５】図７は、検出対象と背景(さらには地肌)の
濃度分布が図３に示すような分布となっている原稿の多
値画像の一例を示す図である。なお、図７の多値画像に
おいて、円の部分が検出対象であり、斜線部分が背景で
あり、このような画像は、斜線部分の背景のある原稿
に、円の部分を透明なインク等で印刷した場合などに得
られる。

【００６６】図８は図７の多値画像に対し、背景の濃度
値と検出対象の濃度値との間の値をもつ閾値ｋ₂を設定
し、図７の多値画像をこの閾値ｋ₂で直接２値化した結
果の２値画像を示す図である。また、図９は図７の多値
画像に対し、地肌の濃度値と背景の濃度値との間の値を
もつ閾値ｋ₁を設定し、図７の多値画像をこの閾値ｋ₁で
直接２値化した結果の２値画像を示す図である。

【００６７】図８からわかるように、図７の多値画像
を、背景の濃度値と検出対象の濃度値との間の値をもつ
閾値ｋ₂で直接２値化すると、その２値画像は、背景と
重なり合った検出対象の部分(本来、黒画素となるべき
部分)が白画素となり、白抜けが生じてしまう。また、
図９からわかるように、図７の多値画像を、地肌の濃度
値と背景の濃度値との間の値をもつ閾値ｋ₁で直接２値
化すると、その２値画像は、検出対象の黒画素の他に背
景の一部も黒画素となって、検出対象のみを良好に抽出
したものとはならない。

【００６８】これに対し、図１０は図７の多値画像に対
し、地肌の濃度値と背景の濃度値との間の値をもつ閾値
ｋ₁と、背景の濃度値と検出対象の濃度値との間の値を
もつ閾値ｋ₂との２つの閾値で、３値化した結果の３値
画像を示す図である。また、図１１は図１０の３値画像
においてその中間値の不明画素を未知画素とし、該未知
画素を前述の画像継なぎ技術によって黒画素または白画
素に決定して２値化した結果の２値画像を示す図であ
る。図１１からわかるように、図７の多値画像を２つの
閾値ｋ₁，ｋ₂によって３値画像に変換し、しかる後、３
値画像を２値画像に変換することで、検出対象の一部に
白抜けを生じさせず、かつ、検出対象のみを良好に抽出
した２値画像を得ることができる。

【００６９】このように、本発明の画像処理装置では、
検出対象の他に背景等が含まれている多値画像であって
も、検出対象のみを良好に抽出した２値画像を得ること
ができるので、この２値画像に基づき、検出対象を容易
にかつ良好に認識／検出することが可能となる。

【００７０】すなわち、図１２，図１３に示すように、
図１，図２の画像処理装置の画像生成手段３，画像２値
化手段１５の後段に、さらに、認識／検出手段４，１６
を設ける場合、認識／検出手段４，１６では、画像生成
手段によって生成されたＮ値画像(Ｍ＞Ｎ≧２)から特定
の画像部分のみを容易にかつ良好に認識／検出すること
ができる。

【００７１】特に、本発明の画像処理装置では、多値画
像中において、特定の画像部分(検出対象画像)が模様な
どの背景によって隠蔽されており、さらに、背景が細か
い模様などである場合にも、多値画像から、このような
背景の影響を取り除き、所望のＮ値画像(例えば、検出
対象のみが黒画素(背景の部分は白画素)となるような２
値画像)を良好に得ることができる。

【００７２】

【発明の効果】以上に説明したように、請求項１乃至請
求項６記載の発明によれば、多値画像を(Ｍ−１)個((Ｍ
−１)≧２)の閾値を用いてＭ値画像に変換する変換手段
と、Ｍ値画像において中間値画素を不明画素とし、該不
明画素に対し、該画素の近傍の画像の状態に基づいて中
間値以外の値を与えて、Ｎ値画像(Ｍ＞Ｎ≧２)を生成す
る画像生成手段とを備えているので、背景に細かい模様
などがある場合にも、このような背景の影響を取り除
き、所望のＮ値画像(例えば、検出対象のみが黒画素(背
景の部分は白画素)となるような２値画像)を得ることが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理装置の構成例を示す図で
ある。

【図２】図１の画像処理装置の具体的な構成例を示す断
面図である。

【図３】図２の画像処理装置において３値化のための２
つの閾値を求める仕方の一例を示す図である。

【図４】画像ＰＣ中に、既知の値をもつ既知画素からな
る既知画素領域ＰＣＫとともに、不明画素すなわち未知
画素(当初、完全に未知の値あるいは完全には未知でな
いが不確かな値をもつ画素)からなる処理対象領域ＰＣ
Ｕが存在する場合を示す図である。

【図５】画像継なぎ技術の処理例を示すフローチャート
である。

【図６】画像継なぎ技術の処理例を示すフローチャート
である。

【図７】検出対象と背景(さらには地肌)の濃度分布が図
３に示すような分布となっている原稿の多値画像の一例
を示す図である

【図８】図７の多値画像に対し背景の濃度値と検出対象
の濃度値との間の値をもつ閾値ｋ₂を設定し、図７の多
値画像をこの閾値ｋ₂で直接２値化した結果の２値画像
を示す図である。

【図９】図７の多値画像に対し地肌の濃度値と背景の濃
度値との間の値をもつ閾値ｋ₁を設定し、図７の多値画
像をこの閾値ｋ₁で直接２値化した結果の２値画像を示
す図である。

【図１０】図７の多値画像に対し、地肌の濃度値と背景
の濃度値との間の値をもつ閾値ｋ₁と、背景の濃度値と
検出対象の濃度値との間の値をもつ閾値ｋ₂との２つの
閾値で、３値化した結果の３値画像を示す図である。

【図１１】図１０の３値画像においてその中間値の不明
画素を未知画素とし、該未知画素を画像継なぎ技術によ
って黒画素または白画素に決定して２値化した結果の２
値画像を示す図である。

【図１２】図１の画像処理装置の変形例を示す図であ
る。

【図１３】図２の画像処理装置の変形例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１，１１読取手段(スキャナ) ２変換手段３画像生成手段４，１６認識／検出手段１２多値画像メモリ１３画像３値化手段１４３値画像メモリ１５画像２値化手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】多値画像を(Ｍ−１)個((Ｍ−１)≧２)の
閾値を用いてＭ値画像に変換する変換手段と、Ｍ値画像
において中間値画素を不明画素とし、該不明画素に対
し、該画素の近傍の画像の状態に基づいて中間値以外の
値を与えて、Ｎ値画像(Ｍ＞Ｎ≧２)を生成する画像生成
手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】多値画像を第１の閾値および第２の閾値
の２つの閾値を用いて白画素，不明画素,黒画素の３値
画像に変換する変換手段と、前記不明画素を、該画素の
近傍の画像の状態に基づいて、白または黒の画素値を与
えることによって２値画像を生成する画像生成手段とを
有していることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】請求項１または請求項２記載の画像処理
装置において、前記画像生成手段は、前記不明画素に対
して、該画素の近傍の画像の連続性に基づいて、所定の
値を与えるようになっていることを特徴とする画像処理
装置。
【請求項４】請求項１記載の画像処理装置において、
前記(Ｍ−１)個の閾値のうち、前記中間値画素を特定す
るための２つの閾値は、該中間値よりも大きい値をもつ
第１の画像対象と該中間値よりも小さい値をもつ第２の
画像対象とが明確なものである場合に、第２の画像対象
の濃度の最大値と前記第１の画像対象の濃度の最小値と
して、それぞれ設定されることを特徴とする画像処理装
置。
【請求項５】請求項２または請求項３記載の画像処理
装置において、前記多値画像中に、特定の画像部分の他
に背景が含まれている場合、前記２つの閾値を、背景の
濃度の最大値と、特定の画像部分の濃度の最小値とし
て、それぞれ設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】請求項１乃至請求項５のいずれか一項に
記載の画像処理装置において、さらに、前記画像生成手
段によって生成されたＮ値画像(Ｍ＞Ｎ≧２)から特定の
画像部分を認識／検出する認識／検出手段が設けられて
いることを特徴とする画像処理装置。