JPH1155508A - 画像属性判別方法 - Google Patents
画像属性判別方法Info
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- JPH1155508A JPH1155508A JP9212819A JP21281997A JPH1155508A JP H1155508 A JPH1155508 A JP H1155508A JP 9212819 A JP9212819 A JP 9212819A JP 21281997 A JP21281997 A JP 21281997A JP H1155508 A JPH1155508 A JP H1155508A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 注目ブロックの周囲のブロックの判定属性を
用いて再判定を行うことにより、処理ブロックのサイズ
を大きくすることなく判別精度を向上させることができ
る画像属性判別方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 画像データを隣接する複数の画素から成
るブロックに分割し、分割したブロック単位毎に画像の
属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロッ
クと注目ブロックの周囲のブロックとに対して各属性の
ブロックの個数を求める属性数算出ステップ32と、求
めた各属性のブロックの個数に従って注目ブロックが孤
立ブロックか否かを判定する孤立判定ステップ33と、
注目ブロックが孤立ブロックであると判定したときには
求めた各属性のブロックの個数に基づいて注目ブロック
の属性の修正を行う修正ステップ35とを有する。
用いて再判定を行うことにより、処理ブロックのサイズ
を大きくすることなく判別精度を向上させることができ
る画像属性判別方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 画像データを隣接する複数の画素から成
るブロックに分割し、分割したブロック単位毎に画像の
属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロッ
クと注目ブロックの周囲のブロックとに対して各属性の
ブロックの個数を求める属性数算出ステップ32と、求
めた各属性のブロックの個数に従って注目ブロックが孤
立ブロックか否かを判定する孤立判定ステップ33と、
注目ブロックが孤立ブロックであると判定したときには
求めた各属性のブロックの個数に基づいて注目ブロック
の属性の修正を行う修正ステップ35とを有する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データから文
字、網点、写真等の複数の画像属性を判別する画像属性
判別方法に関する。
字、網点、写真等の複数の画像属性を判別する画像属性
判別方法に関する。
【0002】
【従来の技術】地図や図面、文書、印刷・印画紙写真等
の原稿をスキャナ等で読み取り、プリンタやPC等に出
力する場合、エッジの精鋭度やモアレの低減等を目的と
した適応処理が行われている。この適応処理は、文字、
網点、写真等の画像の属性に応じた処理であるため、よ
り高精度な画像属性判別方法が要求され、さまざまな方
法が盛んに研究されている。
の原稿をスキャナ等で読み取り、プリンタやPC等に出
力する場合、エッジの精鋭度やモアレの低減等を目的と
した適応処理が行われている。この適応処理は、文字、
網点、写真等の画像の属性に応じた処理であるため、よ
り高精度な画像属性判別方法が要求され、さまざまな方
法が盛んに研究されている。
【0003】図11(a)、(b)は従来の画像属性判
別方法における一次判定の説明図であり、図12は従来
の画像属性判別方法における二次判定時の網点、写真判
定の説明図、図13(a)、(b)は従来の画像属性判
別方法における二次判定時の文字、網点判定の説明図、
図13(c)は斜めパターンを示すパターン図、図14
〜図16は従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャートである。
別方法における一次判定の説明図であり、図12は従来
の画像属性判別方法における二次判定時の網点、写真判
定の説明図、図13(a)、(b)は従来の画像属性判
別方法における二次判定時の文字、網点判定の説明図、
図13(c)は斜めパターンを示すパターン図、図14
〜図16は従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャートである。
【0004】図11〜図13において、1はブロック画
素データ、2は最大値、3は最小値、4は最大差、5は
しきい値、A、Bは領域、6a、6a’は第1の方向の
隣接差、6b、6b’は第2の方向の隣接差、8、9は
差、11は2値ブロックデータ、16は斜めパターンで
ある。
素データ、2は最大値、3は最小値、4は最大差、5は
しきい値、A、Bは領域、6a、6a’は第1の方向の
隣接差、6b、6b’は第2の方向の隣接差、8、9は
差、11は2値ブロックデータ、16は斜めパターンで
ある。
【0005】図14において、まず、画像データを入力
し(S1)、その画像データをm画素×n画素(例えば
m=8、n=8)のブロックに分割し(S2)、ブロッ
ク単位で処理を行う。次に、最初のブロック画素データ
1(図11(a)参照)の最大値2および最小値3を求
め(S4)、その最大値2および最小値3からブロック
画素データ1の最大差4=最大値2−最小値3を求める
(S5)。
し(S1)、その画像データをm画素×n画素(例えば
m=8、n=8)のブロックに分割し(S2)、ブロッ
ク単位で処理を行う。次に、最初のブロック画素データ
1(図11(a)参照)の最大値2および最小値3を求
め(S4)、その最大値2および最小値3からブロック
画素データ1の最大差4=最大値2−最小値3を求める
(S5)。
【0006】ここで、最大差4に応じて、図11(b)
に示すように、一次判定を行う。最大差4と或るしきい
値5(例えば180)とを比較し、最大差4がしきい値
5以下の場合(S6)、一次判定により注目ブロックは
網点領域あるいは写真領域であると判定し、図11
(b)に示すように領域Aとする。最大差4がしきい値
5より大きい場合(S6)、一次判定により注目ブロッ
クは文字領域あるいは網点領域であると判定し、領域B
とする。
に示すように、一次判定を行う。最大差4と或るしきい
値5(例えば180)とを比較し、最大差4がしきい値
5以下の場合(S6)、一次判定により注目ブロックは
網点領域あるいは写真領域であると判定し、図11
(b)に示すように領域Aとする。最大差4がしきい値
5より大きい場合(S6)、一次判定により注目ブロッ
クは文字領域あるいは網点領域であると判定し、領域B
とする。
【0007】次に、図11(b)に示す一次判定により
注目ブロックが領域Aであると判定された場合について
図16を用いて説明する。ブロック内の第1の方向に最
初に隣接する画素データとの差6aを求め(S7、図1
2参照)、最初の第1の方向の画素データの差6aとし
きい値7(例えば64)とを比較し、差6aがしきい値
7以下であれば(S8)、次に第1の方向に隣接する画
素データとの差6a’を求め(S9、S7)、同様にし
きい値7と比較する(S8)。次に隣接する画素データ
との差6a’がしきい値7より大きければ(S8)、注
目ブロックは網点領域であると判定する(S10)。
注目ブロックが領域Aであると判定された場合について
図16を用いて説明する。ブロック内の第1の方向に最
初に隣接する画素データとの差6aを求め(S7、図1
2参照)、最初の第1の方向の画素データの差6aとし
きい値7(例えば64)とを比較し、差6aがしきい値
7以下であれば(S8)、次に第1の方向に隣接する画
素データとの差6a’を求め(S9、S7)、同様にし
きい値7と比較する(S8)。次に隣接する画素データ
との差6a’がしきい値7より大きければ(S8)、注
目ブロックは網点領域であると判定する(S10)。
【0008】ステップ7〜9を繰り返し、全ての第1の
方向の画素データの差がしきい値7以下であれば、次
に、第2の方向に隣接する画素データとの差6bを求め
る(S11)。同様に最初の第2の方向の画素データと
の差6bとしきい値7とを比較し、差6bがしきい値以
下であれば(S12)、次に第2の方向に隣接する画素
データとの差6b’を求め(S13、S11)、同様に
しきい値7と比較する(S12)。次に隣接する画素デ
ータとの差6b’がしきい値7より大きければ(S1
2)、注目ブロックは網点領域であると判定する(S1
0)。ステップ11〜13を繰り返し、全ての第2の方
向の画素データとの差がしきい値以下であれば、この領
域は写真領域であると判定する(S14)。
方向の画素データの差がしきい値7以下であれば、次
に、第2の方向に隣接する画素データとの差6bを求め
る(S11)。同様に最初の第2の方向の画素データと
の差6bとしきい値7とを比較し、差6bがしきい値以
下であれば(S12)、次に第2の方向に隣接する画素
データとの差6b’を求め(S13、S11)、同様に
しきい値7と比較する(S12)。次に隣接する画素デ
ータとの差6b’がしきい値7より大きければ(S1
2)、注目ブロックは網点領域であると判定する(S1
0)。ステップ11〜13を繰り返し、全ての第2の方
向の画素データとの差がしきい値以下であれば、この領
域は写真領域であると判定する(S14)。
【0009】次に、図11(b)に示す一次判定により
注目ブロックが領域Bであると判定された場合について
図14を用いて説明する。2値ブロックデータ11(図
13(b)参照)作成のため、ブロック画素データ1に
対し、副走査方向(図13で上下方向)の前後1画素ず
つ大きくしたブロックを用意し、2値ブロックデータ1
1内の全ての画素に対して予め「0」を入れる(S1
5)。主走査方向(図13で左右方向)に隣接する3個
の画像データに対して、まず最初に隣接する2個の画素
データの差8を求め、次に残りの隣接する画素データの
差9を求め(S16、図13(a)参照)、最初の画素
データの差8としきい値10(例えば32)および残り
の画素データの差9としきい値10とを比較し、画素デ
ータの差8がしきい値10より大きく(S17)、かつ
画素データの差9がしきい値10以下である場合(S1
8)、この隣接する3個の画素データの中心の画素はエ
ッジ部であると判定し(S19)、2値ブロックデータ
11において同一位置に「1」を入れる(S20)。同
様にブロック1内の全ての隣接する画素データに対して
エッジ判定を行い(S21)、2値ブロックデータ11
を作成する。
注目ブロックが領域Bであると判定された場合について
図14を用いて説明する。2値ブロックデータ11(図
13(b)参照)作成のため、ブロック画素データ1に
対し、副走査方向(図13で上下方向)の前後1画素ず
つ大きくしたブロックを用意し、2値ブロックデータ1
1内の全ての画素に対して予め「0」を入れる(S1
5)。主走査方向(図13で左右方向)に隣接する3個
の画像データに対して、まず最初に隣接する2個の画素
データの差8を求め、次に残りの隣接する画素データの
差9を求め(S16、図13(a)参照)、最初の画素
データの差8としきい値10(例えば32)および残り
の画素データの差9としきい値10とを比較し、画素デ
ータの差8がしきい値10より大きく(S17)、かつ
画素データの差9がしきい値10以下である場合(S1
8)、この隣接する3個の画素データの中心の画素はエ
ッジ部であると判定し(S19)、2値ブロックデータ
11において同一位置に「1」を入れる(S20)。同
様にブロック1内の全ての隣接する画素データに対して
エッジ判定を行い(S21)、2値ブロックデータ11
を作成する。
【0010】次に、2値ブロックデータ11から値
「1」が連続して存在する部分をここでは1つの塊であ
ると定義し、この塊数により判定を行う。2値ブロック
データ11内の値「1」はほぼ画素データにおけるエッ
ジに相当する部分であり、文字領域はエッジの連続性よ
り塊数が少なくなり、また網点領域はエッジに連続性が
なく塊数が多くなる。ここで、塊数を求める方法につい
て図15を用いて説明する。2値ブロックデータ11内
で値「1」の画素はエッジ画素であり、また値「0」の
画素は非エッジ画素である。2値ブロックデータ11内
で、エッジ画素の数(エッジ画素数)13を求める(S
22)。また、2値ブロックデータ11内で主走査方向
および副走査方向において、非エッジ画素からエッジ画
素へ又はエッジ画素から非エッジ画素へ変化する回数
(変化数)12を求める(S23)。さらに、図13
(c)に示す斜めパターン16の存在する個数(斜めパ
ターン数)14を求める(S24)。ここで、(数1)
により、変化数12とエッジ画素数13と斜めパターン
数14とから塊数15を求める(S25)。
「1」が連続して存在する部分をここでは1つの塊であ
ると定義し、この塊数により判定を行う。2値ブロック
データ11内の値「1」はほぼ画素データにおけるエッ
ジに相当する部分であり、文字領域はエッジの連続性よ
り塊数が少なくなり、また網点領域はエッジに連続性が
なく塊数が多くなる。ここで、塊数を求める方法につい
て図15を用いて説明する。2値ブロックデータ11内
で値「1」の画素はエッジ画素であり、また値「0」の
画素は非エッジ画素である。2値ブロックデータ11内
で、エッジ画素の数(エッジ画素数)13を求める(S
22)。また、2値ブロックデータ11内で主走査方向
および副走査方向において、非エッジ画素からエッジ画
素へ又はエッジ画素から非エッジ画素へ変化する回数
(変化数)12を求める(S23)。さらに、図13
(c)に示す斜めパターン16の存在する個数(斜めパ
ターン数)14を求める(S24)。ここで、(数1)
により、変化数12とエッジ画素数13と斜めパターン
数14とから塊数15を求める(S25)。
【0011】
【数1】
【0012】塊数15がしきい値17(例えば2)以下
である場合(S26)、この領域を文字領域であると判
定し(S27)、また塊数15がしきい値17より大き
い場合(S26)、この領域を網点領域であると判定す
る(S28)。
である場合(S26)、この領域を文字領域であると判
定し(S27)、また塊数15がしきい値17より大き
い場合(S26)、この領域を網点領域であると判定す
る(S28)。
【0013】以上で最初の注目ブロックの画像属性判別
処理が終了し、この注目ブロックの終了判定がされ(S
29)、次の注目ブロックの画素データ1が読み出され
(S3)、ステップ3〜29が繰り返される。全てのブ
ロックの画像属性判別処理が終了したら(S29)、画
像属性データとして出力され、図14〜図16の画像属
性判別処理が終了する。
処理が終了し、この注目ブロックの終了判定がされ(S
29)、次の注目ブロックの画素データ1が読み出され
(S3)、ステップ3〜29が繰り返される。全てのブ
ロックの画像属性判別処理が終了したら(S29)、画
像属性データとして出力され、図14〜図16の画像属
性判別処理が終了する。
【0014】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像属性判別方法では、ブロック単位での画像属性
判別は実現されているが、処理ブロックのサイズを過大
にすると処理に大きな荷重がかかり、また過小にすると
特徴量が減って正確な判定ができなくなるという問題点
を有していた。視覚的に文字や網点、写真といった属性
を区別できるのは或る程度大きな領域から判定している
からである。
来の画像属性判別方法では、ブロック単位での画像属性
判別は実現されているが、処理ブロックのサイズを過大
にすると処理に大きな荷重がかかり、また過小にすると
特徴量が減って正確な判定ができなくなるという問題点
を有していた。視覚的に文字や網点、写真といった属性
を区別できるのは或る程度大きな領域から判定している
からである。
【0015】この画像属性判別方法では、処理ブロック
のサイズを大きくすることなく判別精度が向上すること
が要求されている。
のサイズを大きくすることなく判別精度が向上すること
が要求されている。
【0016】本発明は、注目ブロックの周囲のブロック
の判定属性を用いて再判定を行うことにより、処理ブロ
ックのサイズを大きくすることなく判別精度を向上させ
ることができる画像属性判別方法を提供することを目的
とする。
の判定属性を用いて再判定を行うことにより、処理ブロ
ックのサイズを大きくすることなく判別精度を向上させ
ることができる画像属性判別方法を提供することを目的
とする。
【0017】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明の画像属性判別方法は、画像データを隣接する
複数の画素から成るブロックに分割し、分割したブロッ
ク単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方法であ
って、注目ブロックと注目ブロックの周囲のブロックと
に対して各属性のブロックの個数を求める属性数算出ス
テップと、求めた各属性のブロックの個数に従って注目
ブロックが孤立ブロックか否かを判定する孤立判定ステ
ップと、注目ブロックが孤立ブロックであると判定した
ときには求めた各属性のブロックの個数に基づいて注目
ブロックの属性の修正を行う修正ステップとを有する構
成を備えている。
に本発明の画像属性判別方法は、画像データを隣接する
複数の画素から成るブロックに分割し、分割したブロッ
ク単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方法であ
って、注目ブロックと注目ブロックの周囲のブロックと
に対して各属性のブロックの個数を求める属性数算出ス
テップと、求めた各属性のブロックの個数に従って注目
ブロックが孤立ブロックか否かを判定する孤立判定ステ
ップと、注目ブロックが孤立ブロックであると判定した
ときには求めた各属性のブロックの個数に基づいて注目
ブロックの属性の修正を行う修正ステップとを有する構
成を備えている。
【0018】これにより、注目ブロックの周囲のブロッ
クの判定属性を用いて再判定を行うことにより、処理ブ
ロックのサイズを大きくすることなく判別精度を向上さ
せることができる画像属性判別方法が得られる。
クの判定属性を用いて再判定を行うことにより、処理ブ
ロックのサイズを大きくすることなく判別精度を向上さ
せることができる画像属性判別方法が得られる。
【0019】
【発明の実施の形態】本発明の請求項1に記載の発明
は、画像データを隣接する複数の画素から成るブロック
に分割し、分割したブロック単位毎に画像の属性を判別
する画像属性判別方法であって、注目ブロックと注目ブ
ロックの周囲のブロックとに対して各属性のブロックの
個数を求める属性数算出ステップと、求めた各属性のブ
ロックの個数に従って注目ブロックが孤立ブロックか否
かを判定する孤立判定ステップと、注目ブロックが孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロックの属性の修正を行う
修正ステップとを有することとしたものであり、注目ブ
ロックの周囲のブロックの各属性を用いて再判定が行わ
れるという作用を有する。
は、画像データを隣接する複数の画素から成るブロック
に分割し、分割したブロック単位毎に画像の属性を判別
する画像属性判別方法であって、注目ブロックと注目ブ
ロックの周囲のブロックとに対して各属性のブロックの
個数を求める属性数算出ステップと、求めた各属性のブ
ロックの個数に従って注目ブロックが孤立ブロックか否
かを判定する孤立判定ステップと、注目ブロックが孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロックの属性の修正を行う
修正ステップとを有することとしたものであり、注目ブ
ロックの周囲のブロックの各属性を用いて再判定が行わ
れるという作用を有する。
【0020】請求項2に記載の発明は、請求項1に記載
の発明において、属性数算出ステップにおいて、周囲の
ブロックは注目ブロックと隣接しないブロックであるこ
ととしたものであり、注目ブロックと隣接しないブロッ
クの各属性を用いて再判定が行われるという作用を有す
る。
の発明において、属性数算出ステップにおいて、周囲の
ブロックは注目ブロックと隣接しないブロックであるこ
ととしたものであり、注目ブロックと隣接しないブロッ
クの各属性を用いて再判定が行われるという作用を有す
る。
【0021】請求項3に記載の発明は、請求項1に記載
の発明において、属性数算出ステップにおいて、周囲の
ブロックは注目ブロックと隣接するブロックを含むこと
としたものであり、注目ブロックと隣接するブロックを
含むブロックの各属性を用いて再判定が行われるという
作用を有する。
の発明において、属性数算出ステップにおいて、周囲の
ブロックは注目ブロックと隣接するブロックを含むこと
としたものであり、注目ブロックと隣接するブロックを
含むブロックの各属性を用いて再判定が行われるという
作用を有する。
【0022】請求項4に記載の発明は、画像データを隣
接する複数の画素から成るブロックに分割し、分割した
ブロック単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方
法であって、注目ブロックの周囲ブロックの構成パター
ンと予め設定した複数の所定パターンとのパターンマッ
チングを行って一致する所定パターンの有無を判定する
判定ステップと、一致する所定パターンが有ると判定し
たときには注目ブロックの属性を一致と判定した所定パ
ターンの属性に修正する修正ステップとを有することと
したものであり、予め設定した複数の所定パターンとの
パターンマッチングにより注目ブロックの属性の再判定
が行われるという作用を有する。
接する複数の画素から成るブロックに分割し、分割した
ブロック単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方
法であって、注目ブロックの周囲ブロックの構成パター
ンと予め設定した複数の所定パターンとのパターンマッ
チングを行って一致する所定パターンの有無を判定する
判定ステップと、一致する所定パターンが有ると判定し
たときには注目ブロックの属性を一致と判定した所定パ
ターンの属性に修正する修正ステップとを有することと
したものであり、予め設定した複数の所定パターンとの
パターンマッチングにより注目ブロックの属性の再判定
が行われるという作用を有する。
【0023】請求項5に記載の発明は、画像データを隣
接する複数の画素から成るブロックに分割し、分割した
ブロック単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方
法であって、注目ブロックの属性と注目ブロックに隣接
する周囲ブロックの属性とから同一属性が所定数だけ連
続しているか否かを判定する第1の判定ステップと、注
目ブロックを挟む複数対のブロックのいずれかの対が注
目ブロックと同一属性であるか否かを判定する第2の判
定ステップと、第1の判定ステップにおいて同一属性が
所定数だけ連続していると判定し、かつ第2の判定ステ
ップにおいて注目ブロックを挟む複数対のブロックのい
ずれかの対が注目ブロックと同一属性であると判定した
ときには、注目ブロックの属性を注目ブロックを挟む複
数対のブロックのうち同一属性であると判定された一対
のブロックの属性に修正する修正ステップとを有するこ
ととしたものであり、注目ブロックを挟む複数のブロッ
クのうち同一属性であると判定されたブロックが有るか
否かにより属性の再判定が行われるという作用を有す
る。
接する複数の画素から成るブロックに分割し、分割した
ブロック単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方
法であって、注目ブロックの属性と注目ブロックに隣接
する周囲ブロックの属性とから同一属性が所定数だけ連
続しているか否かを判定する第1の判定ステップと、注
目ブロックを挟む複数対のブロックのいずれかの対が注
目ブロックと同一属性であるか否かを判定する第2の判
定ステップと、第1の判定ステップにおいて同一属性が
所定数だけ連続していると判定し、かつ第2の判定ステ
ップにおいて注目ブロックを挟む複数対のブロックのい
ずれかの対が注目ブロックと同一属性であると判定した
ときには、注目ブロックの属性を注目ブロックを挟む複
数対のブロックのうち同一属性であると判定された一対
のブロックの属性に修正する修正ステップとを有するこ
ととしたものであり、注目ブロックを挟む複数のブロッ
クのうち同一属性であると判定されたブロックが有るか
否かにより属性の再判定が行われるという作用を有す
る。
【0024】請求項6に記載の発明は、請求項1乃至5
のいずれか1に記載の発明において、修正ステップにお
いて、主走査方向のブロック数を副走査方向のブロック
数よりも多くすることとしたものであり、ブロック数の
増加に関わらず荷重が増加しないという作用を有する。
のいずれか1に記載の発明において、修正ステップにお
いて、主走査方向のブロック数を副走査方向のブロック
数よりも多くすることとしたものであり、ブロック数の
増加に関わらず荷重が増加しないという作用を有する。
【0025】以下、本発明の実施の形態について、図1
〜図10を用いて説明する。 (実施の形態1)図1は本発明の実施の形態1による画
像属性判別方法の説明図であり、図2は本発明の実施の
形態1による画像属性判別方法を示すフローチャートで
ある。図1において、18は注目ブロック、19は周囲
ブロックである。
〜図10を用いて説明する。 (実施の形態1)図1は本発明の実施の形態1による画
像属性判別方法の説明図であり、図2は本発明の実施の
形態1による画像属性判別方法を示すフローチャートで
ある。図1において、18は注目ブロック、19は周囲
ブロックである。
【0026】本実施の形態においては、まず従来の方法
によりブロック毎の属性判別を行った後、求めた属性判
別結果をさらに精度よくするため、周囲ブロックの属性
判別結果より修正を行う。
によりブロック毎の属性判別を行った後、求めた属性判
別結果をさらに精度よくするため、周囲ブロックの属性
判別結果より修正を行う。
【0027】次に、注目ブロックの周囲のブロックの属
性判定に基づいて、注目ブロックの属性を再判定する方
法について図2を用いて説明する。
性判定に基づいて、注目ブロックの属性を再判定する方
法について図2を用いて説明する。
【0028】まず、最初の注目ブロック18(図1参
照)の属性と注目ブロック18に隣接する周囲のブロッ
ク(周囲ブロック)19の属性とを読み出し(S3
1)、読み出した全ブロック(図1では8個)の各属性
のブロックの個数をカウントする(S32、属性数算出
ステップ)。ステップ32でカウントした注目ブロック
18と同一属性のブロックの個数が“1”である場合、
すなわち注目ブロック18が孤立ブロックである場合
(S33、孤立判定ステップ)、ステップ32でカウン
トした各属性のブロックの個数の中で最大値の個数を求
め(S34)、ブロックの個数が最大値であった属性に
より注目ブロック18の属性の修正を行う(S35、修
正ステップ)。ステップ32でカウントした注目ブロッ
ク18と同一属性のブロックの個数が“2”以上の場
合、すなわち注目ブロック18が孤立ブロックでない場
合(S33、孤立判定ステップ)、注目ブロック18の
属性の修正は行わない(S36)。
照)の属性と注目ブロック18に隣接する周囲のブロッ
ク(周囲ブロック)19の属性とを読み出し(S3
1)、読み出した全ブロック(図1では8個)の各属性
のブロックの個数をカウントする(S32、属性数算出
ステップ)。ステップ32でカウントした注目ブロック
18と同一属性のブロックの個数が“1”である場合、
すなわち注目ブロック18が孤立ブロックである場合
(S33、孤立判定ステップ)、ステップ32でカウン
トした各属性のブロックの個数の中で最大値の個数を求
め(S34)、ブロックの個数が最大値であった属性に
より注目ブロック18の属性の修正を行う(S35、修
正ステップ)。ステップ32でカウントした注目ブロッ
ク18と同一属性のブロックの個数が“2”以上の場
合、すなわち注目ブロック18が孤立ブロックでない場
合(S33、孤立判定ステップ)、注目ブロック18の
属性の修正は行わない(S36)。
【0029】以上で最初の注目ブロック18の属性再判
定が終了し、この注目ブロック18の再判定の終了判定
がなされ(S37)、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され(S31)、ステップ31〜3
6が繰り返される。全てのブロックの属性再判定が終了
したら(S37)、画像属性データとして出力され(S
38)、再判定処理が終了する。再判定を行う場合にお
いては情報量が多いほどより正確な判定が可能となる
が、副走査方向の情報量を増やすとラインメモリが像か
して回路規模が大きくなる危険性がある。そこで、主走
査方向の情報量を副走査方向より増やすことにより、回
路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる再判定を
実現することができる。
定が終了し、この注目ブロック18の再判定の終了判定
がなされ(S37)、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され(S31)、ステップ31〜3
6が繰り返される。全てのブロックの属性再判定が終了
したら(S37)、画像属性データとして出力され(S
38)、再判定処理が終了する。再判定を行う場合にお
いては情報量が多いほどより正確な判定が可能となる
が、副走査方向の情報量を増やすとラインメモリが像か
して回路規模が大きくなる危険性がある。そこで、主走
査方向の情報量を副走査方向より増やすことにより、回
路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる再判定を
実現することができる。
【0030】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図1
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
【0031】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック18と注目ブロック18に隣接する周囲ブロッ
ク19とに対して各属性のブロックの個数を求める属性
数算出ステップ32と、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロック18が孤立ブロックか否かを判定
する孤立判定ステップ33と、注目ブロック18が孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロック18の属性の修正を
行う修正ステップ35とを有するようにしたことによ
り、注目ブロック18の周囲ブロック19の各属性を用
いて再判定を行うことができるので、孤立した注目ブロ
ックを除去することができ、処理ブロックのサイズを大
きくすることなく判別精度を向上させることができる。
ブロック18と注目ブロック18に隣接する周囲ブロッ
ク19とに対して各属性のブロックの個数を求める属性
数算出ステップ32と、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロック18が孤立ブロックか否かを判定
する孤立判定ステップ33と、注目ブロック18が孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロック18の属性の修正を
行う修正ステップ35とを有するようにしたことによ
り、注目ブロック18の周囲ブロック19の各属性を用
いて再判定を行うことができるので、孤立した注目ブロ
ックを除去することができ、処理ブロックのサイズを大
きくすることなく判別精度を向上させることができる。
【0032】(実施の形態2)図3は本発明の実施の形
態2による画像属性判別方法の説明図である。図3にお
いて、20は注目ブロック、21は周囲ブロックであ
る。
態2による画像属性判別方法の説明図である。図3にお
いて、20は注目ブロック、21は周囲ブロックであ
る。
【0033】本実施の形態においては、1回目の判定は
図14〜図16のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。また、本実施の形態による画
像属性判別の方法は図2のフローチャートに示す方法す
なわち実施の形態1における方法と略同様であり、その
説明も省略する。本実施の形態が実施の形態1と異なる
所は、図1と図3との比較から分かるように、本実施の
形態における周囲ブロック21は注目ブロック20と隣
接しない16個のブロックである点である。これに対し
実施の形態1では、周囲ブロック19は注目ブロック1
8と隣接する8個のブロックである。
図14〜図16のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。また、本実施の形態による画
像属性判別の方法は図2のフローチャートに示す方法す
なわち実施の形態1における方法と略同様であり、その
説明も省略する。本実施の形態が実施の形態1と異なる
所は、図1と図3との比較から分かるように、本実施の
形態における周囲ブロック21は注目ブロック20と隣
接しない16個のブロックである点である。これに対し
実施の形態1では、周囲ブロック19は注目ブロック1
8と隣接する8個のブロックである。
【0034】再判定を行う場合においては情報量が多い
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。
【0035】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図1
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
【0036】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック20と注目ブロック20と隣接しない周囲ブロ
ック21に対して各属性のブロックの個数を求める属性
数算出ステップ32と、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロック20が孤立ブロックか否かを判定
する孤立判定ステップ33と、注目ブロック20が孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロック20の属性の修正を
行う修正ステップ35とを有するようにしたことによ
り、注目ブロック20の周囲ブロック21の各属性を用
いて再判定を行うことができるので、孤立した注目ブロ
ックを除去することができ、処理ブロックのサイズを大
きくすることなく判別精度を向上させることができる。
ブロック20と注目ブロック20と隣接しない周囲ブロ
ック21に対して各属性のブロックの個数を求める属性
数算出ステップ32と、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロック20が孤立ブロックか否かを判定
する孤立判定ステップ33と、注目ブロック20が孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロック20の属性の修正を
行う修正ステップ35とを有するようにしたことによ
り、注目ブロック20の周囲ブロック21の各属性を用
いて再判定を行うことができるので、孤立した注目ブロ
ックを除去することができ、処理ブロックのサイズを大
きくすることなく判別精度を向上させることができる。
【0037】(実施の形態3)図4は本発明の実施の形
態3による画像属性判別方法の説明図であり、図5は本
発明の実施の形態3による画像属性判別方法を示すフロ
ーチャート、図6(a)はパターンマッチング用文字パ
ターンを示すパターン図、図6(b)はパターンマッチ
ング用網点パターンを示すパターン図、図6(c)はパ
ターンマッチング用写真パターンを示すパターン図であ
る。図4において、22は注目ブロック、23は周囲ブ
ロック、28、29、30は隣接ブロックである。また
図6において、25は文字パターン、26は網点パター
ン、27は写真パターンである。
態3による画像属性判別方法の説明図であり、図5は本
発明の実施の形態3による画像属性判別方法を示すフロ
ーチャート、図6(a)はパターンマッチング用文字パ
ターンを示すパターン図、図6(b)はパターンマッチ
ング用網点パターンを示すパターン図、図6(c)はパ
ターンマッチング用写真パターンを示すパターン図であ
る。図4において、22は注目ブロック、23は周囲ブ
ロック、28、29、30は隣接ブロックである。また
図6において、25は文字パターン、26は網点パター
ン、27は写真パターンである。
【0038】本実施の形態においては、1回目の判定は
図14〜図16のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。
図14〜図16のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。
【0039】次に、ブロック単位での属性判定後の注目
ブロックとその周囲のブロックの属性判定に基づいて、
注目ブロックの属性を再判定する方法について図4〜図
6を用いて説明する。
ブロックとその周囲のブロックの属性判定に基づいて、
注目ブロックの属性を再判定する方法について図4〜図
6を用いて説明する。
【0040】図5において、まず、最初の注目ブロック
22(図4参照)の属性と注目ブロック22の周囲のブ
ロック(周囲ブロック)23の属性とを読み出し(S4
1)、読み出した周囲ブロック(図4では12個)23
の各属性の構成パターンと図6(a)〜(c)に示すパ
ターンとのパターンマッチングを行う。周囲ブロック2
3が図6(a)に示す文字パターン25と一致する場合
(S42、判定ステップ)、注目ブロック22の属性判
定値を文字判定値に修正し(S43、修正ステップ)、
周囲ブロック23が図6(b)に示す網点パターン26
と一致する場合(S44、判定ステップ)、注目ブロッ
ク22の属性判定値を網点判定値に修正し(S45、修
正ステップ)、周囲ブロック23が図6(c)に示す写
真パターン27と一致する場合(S46、判定ステッ
プ)、注目ブロック22の属性判定値を写真判定値に修
正し(S47、修正ステップ)、周囲ブロック23が図
6(a)〜(c)に示すパターン25、26、27のい
ずれにも一致しない場合(S46)、注目ブロック22
の属性判定値は修正しない(S48)。
22(図4参照)の属性と注目ブロック22の周囲のブ
ロック(周囲ブロック)23の属性とを読み出し(S4
1)、読み出した周囲ブロック(図4では12個)23
の各属性の構成パターンと図6(a)〜(c)に示すパ
ターンとのパターンマッチングを行う。周囲ブロック2
3が図6(a)に示す文字パターン25と一致する場合
(S42、判定ステップ)、注目ブロック22の属性判
定値を文字判定値に修正し(S43、修正ステップ)、
周囲ブロック23が図6(b)に示す網点パターン26
と一致する場合(S44、判定ステップ)、注目ブロッ
ク22の属性判定値を網点判定値に修正し(S45、修
正ステップ)、周囲ブロック23が図6(c)に示す写
真パターン27と一致する場合(S46、判定ステッ
プ)、注目ブロック22の属性判定値を写真判定値に修
正し(S47、修正ステップ)、周囲ブロック23が図
6(a)〜(c)に示すパターン25、26、27のい
ずれにも一致しない場合(S46)、注目ブロック22
の属性判定値は修正しない(S48)。
【0041】また、このとき、複数のブロックをも同時
に修正することも可能である。ここでは、注目ブロック
22がパターンマッチングによりいずれかのパターンに
一致した場合、隣接ブロック28〜30をも注目ブロッ
ク22と同じ属性判定値に修正する。
に修正することも可能である。ここでは、注目ブロック
22がパターンマッチングによりいずれかのパターンに
一致した場合、隣接ブロック28〜30をも注目ブロッ
ク22と同じ属性判定値に修正する。
【0042】以上で最初の注目ブロック22の属性再判
定が終了し、この注目ブロック22の再判定の終了判定
がなされ(S49)、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され(S41)、ステップ41〜4
9が繰り返される。全てのブロックの属性再判定が終了
したら(S49)、画像属性データとして出力され(S
50)、再判定処理が終了する。
定が終了し、この注目ブロック22の再判定の終了判定
がなされ(S49)、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され(S41)、ステップ41〜4
9が繰り返される。全てのブロックの属性再判定が終了
したら(S49)、画像属性データとして出力され(S
50)、再判定処理が終了する。
【0043】再判定を行う場合においては情報量が多い
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。
【0044】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図1
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
【0045】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック22の周囲ブロック23の構成パターンと予め
設定した複数の所定パターン25、26、27とのパタ
ーンマッチングを行って一致する所定パターンの有無を
判定する判定ステップ42、44、46と、一致する所
定パターンが有ると判定したときには注目ブロック22
の属性を一致と判定した所定パターンの属性に修正する
修正ステップ43、45、47とを有するようにしたこ
とにより、予め設定した複数の所定パターン25、2
6、27とのパターンマッチングにより注目ブロック2
2の属性の再判定を行うことができるので、処理ブロッ
クのサイズを大きくすることなく判別の精度を向上させ
ることができる。
ブロック22の周囲ブロック23の構成パターンと予め
設定した複数の所定パターン25、26、27とのパタ
ーンマッチングを行って一致する所定パターンの有無を
判定する判定ステップ42、44、46と、一致する所
定パターンが有ると判定したときには注目ブロック22
の属性を一致と判定した所定パターンの属性に修正する
修正ステップ43、45、47とを有するようにしたこ
とにより、予め設定した複数の所定パターン25、2
6、27とのパターンマッチングにより注目ブロック2
2の属性の再判定を行うことができるので、処理ブロッ
クのサイズを大きくすることなく判別の精度を向上させ
ることができる。
【0046】(実施の形態4)図7(a)、(b)、
(c)、(d)、(e)は本発明の実施の形態4による
画像属性判別方法の説明図であり、図8、図9は本発明
の実施の形態4による画像属性判別方法を示すフローチ
ャートである。図7(a)において、31は注目ブロッ
ク、32は周囲ブロックである。
(c)、(d)、(e)は本発明の実施の形態4による
画像属性判別方法の説明図であり、図8、図9は本発明
の実施の形態4による画像属性判別方法を示すフローチ
ャートである。図7(a)において、31は注目ブロッ
ク、32は周囲ブロックである。
【0047】本実施の形態においては、1回目の判定は
図14〜図16のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。
図14〜図16のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。
【0048】図8において、まず、最初の注目ブロック
31(図7(a)参照)の属性と注目ブロック31の周
囲のブロック(周囲ブロック)32の属性とを読み出す
(S51)。このとき文字ブロックと判定された場合に
は属性判定値「0」、網点ブロックと判定された場合に
は属性判定値「1」、写真ブロックと判定された場合に
は属性判定値「3」としておく(図7(b)参照)。こ
こで、周囲ブロック32において、注目ブロック31を
挟む或る2個のブロック(一対のブロック)としてまず
ブロック33aとブロック33bとの属性判定値の和3
7(0+0=0)を求め、同様に、注目ブロック31を
挟むブロック34aとブロック34bとの属性判定値の
和38(1+3=4)を求め、次に注目ブロック31を
斜めに挟むブロック35aとブロック35bとの属性判
定値の和39(1+0=1)を求め、次に注目ブロック
31を斜めに挟むブロック36aとブロック36bとの
属性判定値の和40(3+0=3)を求める(S52、
図7(c)参照)。次に、注目ブロック31び属性判定
値の2倍の値41(1×2=2)を求める(S52)。
次に、ステップ52で求めた属性判定値の和37と注目
ブロック31の属性判定値の2倍の値41とを比較し
(S53)、一致しなければ、属性判定値の和38と値
41とを比較する(S54)。これを繰り返し、全ての
属性判定値の和37〜40と値41とを比較し(S5
3、S54、S55、S56、第1の判定ステップ)、
全て一致しないことを注目ブロック31の再判定を行う
第一条件とする(S57)。和37〜40のうちいずれ
か一つでも値41と一致した場合、注目ブロック31を
中央にした3連続ブロックは同一属性とみなし(S5
8、図7(d)、(e)参照)、注目ブロック31の再
判定は行わない(S66、図9)。
31(図7(a)参照)の属性と注目ブロック31の周
囲のブロック(周囲ブロック)32の属性とを読み出す
(S51)。このとき文字ブロックと判定された場合に
は属性判定値「0」、網点ブロックと判定された場合に
は属性判定値「1」、写真ブロックと判定された場合に
は属性判定値「3」としておく(図7(b)参照)。こ
こで、周囲ブロック32において、注目ブロック31を
挟む或る2個のブロック(一対のブロック)としてまず
ブロック33aとブロック33bとの属性判定値の和3
7(0+0=0)を求め、同様に、注目ブロック31を
挟むブロック34aとブロック34bとの属性判定値の
和38(1+3=4)を求め、次に注目ブロック31を
斜めに挟むブロック35aとブロック35bとの属性判
定値の和39(1+0=1)を求め、次に注目ブロック
31を斜めに挟むブロック36aとブロック36bとの
属性判定値の和40(3+0=3)を求める(S52、
図7(c)参照)。次に、注目ブロック31び属性判定
値の2倍の値41(1×2=2)を求める(S52)。
次に、ステップ52で求めた属性判定値の和37と注目
ブロック31の属性判定値の2倍の値41とを比較し
(S53)、一致しなければ、属性判定値の和38と値
41とを比較する(S54)。これを繰り返し、全ての
属性判定値の和37〜40と値41とを比較し(S5
3、S54、S55、S56、第1の判定ステップ)、
全て一致しないことを注目ブロック31の再判定を行う
第一条件とする(S57)。和37〜40のうちいずれ
か一つでも値41と一致した場合、注目ブロック31を
中央にした3連続ブロックは同一属性とみなし(S5
8、図7(d)、(e)参照)、注目ブロック31の再
判定は行わない(S66、図9)。
【0049】次に、図9に示すように、文字判定値の2
倍の値「0」、網点判定値の2倍の値「2」、写真判定
値の2倍の「6」と属性判定値の和37〜40とを比較
し(S59、S60、S61、S62、第2の判定ステ
ップ)、和37〜40のうち少なくても一つが「0」、
「2」または「6」と一致することを注目ブロック31
の再判定を行う第二条件とする(S63)。ステップ5
9〜62で、和37〜40のうち少なくても一つが
「0」、「2」または「6」と一致した場合、注目ブロ
ック31を挟む或る2個のブロックの属性判定値は同一
となり、注目ブロック31は同一の属性判定値によって
挟まれていることになる(S63)。和37〜40のい
ずれもが「0」、「2」、「6」のいずれとも一致しな
い場合、注目ブロック31を挟む同一の属性判定値はな
い(S64)。この場合、注目ブロック31の属性の修
正は行わない(S66)。第一条件を満たし(S5
7)、かつ第二条件を満たす(S63)場合、注目ブロ
ック31の属性を第二条件において一致した属性判定値
に修正する(S65、修正ステップ)。図7では、和3
7と文字の判定値の2倍の値とが同じ「0」であり、注
目ブロック31は属性判定値「0」に修正される。
倍の値「0」、網点判定値の2倍の値「2」、写真判定
値の2倍の「6」と属性判定値の和37〜40とを比較
し(S59、S60、S61、S62、第2の判定ステ
ップ)、和37〜40のうち少なくても一つが「0」、
「2」または「6」と一致することを注目ブロック31
の再判定を行う第二条件とする(S63)。ステップ5
9〜62で、和37〜40のうち少なくても一つが
「0」、「2」または「6」と一致した場合、注目ブロ
ック31を挟む或る2個のブロックの属性判定値は同一
となり、注目ブロック31は同一の属性判定値によって
挟まれていることになる(S63)。和37〜40のい
ずれもが「0」、「2」、「6」のいずれとも一致しな
い場合、注目ブロック31を挟む同一の属性判定値はな
い(S64)。この場合、注目ブロック31の属性の修
正は行わない(S66)。第一条件を満たし(S5
7)、かつ第二条件を満たす(S63)場合、注目ブロ
ック31の属性を第二条件において一致した属性判定値
に修正する(S65、修正ステップ)。図7では、和3
7と文字の判定値の2倍の値とが同じ「0」であり、注
目ブロック31は属性判定値「0」に修正される。
【0050】以上で最初の注目ブロック31の属性再判
定が終了し、この注目ブロック31の再判定の終了判定
がなされ(S67)、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され(S51、図8)、ステップ5
1〜67が繰り返される。全てのブロックの属性再判定
が終了したら(S67)、画像属性データとして出力さ
れ(S68)、再判定処理が終了する。また、注目ブロ
ック31を第二条件を満たした属性判定値に修正を行う
場合において、第二条件を満たした属性判定値が複数存
在する場合、優先度を方向として持つ(例えば、主走査
方向、副走査方向、斜め方向の順とする)方法や優先度
を属性として持つ(例えば、文字、網点、写真の順とす
る)方法等が考えられる。
定が終了し、この注目ブロック31の再判定の終了判定
がなされ(S67)、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され(S51、図8)、ステップ5
1〜67が繰り返される。全てのブロックの属性再判定
が終了したら(S67)、画像属性データとして出力さ
れ(S68)、再判定処理が終了する。また、注目ブロ
ック31を第二条件を満たした属性判定値に修正を行う
場合において、第二条件を満たした属性判定値が複数存
在する場合、優先度を方向として持つ(例えば、主走査
方向、副走査方向、斜め方向の順とする)方法や優先度
を属性として持つ(例えば、文字、網点、写真の順とす
る)方法等が考えられる。
【0051】再判定を行う場合においては情報量が多い
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。
【0052】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図1
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
0に示す。図10は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図10においては、主走査方向
は9ブロック、副走査方向は5ブロックである。
【0053】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック31の属性と注目ブロック31に隣接する周囲
ブロック32の属性とから同一属性が所定数だけ連続し
ているか否かを判定する第1の判定ステップ53〜56
と、注目ブロック31を挟む複数対のブロックのいずれ
かの対が注目ブロック31と同一属性であるか否かを判
定する第2の判定ステップ59〜62と、第1の判定ス
テップにおいて同一属性が所定数だけ連続していないと
判定し、かつ第2の判定ステップにおいて注目ブロック
を挟む複数対のブロックのいずれかの対が注目ブロック
と同一属性であると判定したときには、注目ブロックの
属性を注目ブロックを挟む複数対のブロックのうち同一
属性であると判定された一対のブロックの属性に修正す
る修正ステップ65とを有するようにしたことにより、
注目ブロック31を挟む複数のブロックのうち同一属性
であると判定されたブロックが有る場合には注目ブロッ
クの属性をその同一属性に修正することができるので、
処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別の精度
を向上させることができる。
ブロック31の属性と注目ブロック31に隣接する周囲
ブロック32の属性とから同一属性が所定数だけ連続し
ているか否かを判定する第1の判定ステップ53〜56
と、注目ブロック31を挟む複数対のブロックのいずれ
かの対が注目ブロック31と同一属性であるか否かを判
定する第2の判定ステップ59〜62と、第1の判定ス
テップにおいて同一属性が所定数だけ連続していないと
判定し、かつ第2の判定ステップにおいて注目ブロック
を挟む複数対のブロックのいずれかの対が注目ブロック
と同一属性であると判定したときには、注目ブロックの
属性を注目ブロックを挟む複数対のブロックのうち同一
属性であると判定された一対のブロックの属性に修正す
る修正ステップ65とを有するようにしたことにより、
注目ブロック31を挟む複数のブロックのうち同一属性
であると判定されたブロックが有る場合には注目ブロッ
クの属性をその同一属性に修正することができるので、
処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別の精度
を向上させることができる。
【0054】
【発明の効果】以上のように請求項1に記載の画像属性
判別方法によれば、注目ブロックと注目ブロックの周囲
のブロックとに対して各属性のブロックの個数を求める
属性数算出ステップと、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロックが孤立ブロックか否かを判定する
孤立判定ステップと、注目ブロックが孤立ブロックであ
ると判定したときには求めた各属性のブロックの個数に
基づいて注目ブロックの属性の修正を行う修正ステップ
とを有することにより、注目ブロックの周囲のブロック
の各属性を用いて注目ブロックの再判定を行うことがで
きるので、孤立した注目ブロックを除去することがで
き、処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別精
度を向上させることができるという有利な効果が得られ
る。
判別方法によれば、注目ブロックと注目ブロックの周囲
のブロックとに対して各属性のブロックの個数を求める
属性数算出ステップと、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロックが孤立ブロックか否かを判定する
孤立判定ステップと、注目ブロックが孤立ブロックであ
ると判定したときには求めた各属性のブロックの個数に
基づいて注目ブロックの属性の修正を行う修正ステップ
とを有することにより、注目ブロックの周囲のブロック
の各属性を用いて注目ブロックの再判定を行うことがで
きるので、孤立した注目ブロックを除去することがで
き、処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別精
度を向上させることができるという有利な効果が得られ
る。
【0055】請求項2に記載の発明によれば、請求項1
に記載の発明において、属性数算出ステップにおいて、
周囲のブロックは注目ブロックと隣接しないブロックで
あることにより、注目ブロックと隣接しないブロックの
各属性を用いて注目ブロックの再判定を行うことができ
るので、孤立した注目ブロックを除去することができ、
処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別精度を
向上させることができるという有利な効果が得られる。
に記載の発明において、属性数算出ステップにおいて、
周囲のブロックは注目ブロックと隣接しないブロックで
あることにより、注目ブロックと隣接しないブロックの
各属性を用いて注目ブロックの再判定を行うことができ
るので、孤立した注目ブロックを除去することができ、
処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別精度を
向上させることができるという有利な効果が得られる。
【0056】請求項3に記載の発明によれば、請求項1
に記載の発明において、属性数算出ステップにおいて、
周囲のブロックは注目ブロックと隣接するブロックを含
むことにより、注目ブロックと隣接するブロックを含む
ブロックの各属性を用いて注目ブロックの再判定を行う
ことができるので、孤立した注目ブロックを除去するこ
とができ、処理ブロックのサイズを大きくすることなく
判別精度を向上させることができるという有利な効果が
得られる。
に記載の発明において、属性数算出ステップにおいて、
周囲のブロックは注目ブロックと隣接するブロックを含
むことにより、注目ブロックと隣接するブロックを含む
ブロックの各属性を用いて注目ブロックの再判定を行う
ことができるので、孤立した注目ブロックを除去するこ
とができ、処理ブロックのサイズを大きくすることなく
判別精度を向上させることができるという有利な効果が
得られる。
【0057】請求項4に記載の発明によれば、注目ブロ
ックの周囲ブロックの構成パターンと予め設定した複数
の所定パターンとのパターンマッチングを行って一致す
る所定パターンの有無を判定する判定ステップと、一致
する所定パターンが有ると判定したときには注目ブロッ
クの属性を一致と判定した所定パターンの属性に修正す
る修正ステップとを有することにより、予め設定した複
数の所定パターンとのパターンマッチングにより注目ブ
ロックの属性の再判定を行うことができるので、処理ブ
ロックのサイズを大きくすることなく判別の精度を向上
させることができるという有利な効果が得られる。
ックの周囲ブロックの構成パターンと予め設定した複数
の所定パターンとのパターンマッチングを行って一致す
る所定パターンの有無を判定する判定ステップと、一致
する所定パターンが有ると判定したときには注目ブロッ
クの属性を一致と判定した所定パターンの属性に修正す
る修正ステップとを有することにより、予め設定した複
数の所定パターンとのパターンマッチングにより注目ブ
ロックの属性の再判定を行うことができるので、処理ブ
ロックのサイズを大きくすることなく判別の精度を向上
させることができるという有利な効果が得られる。
【0058】請求項5に記載の発明によれば、注目ブロ
ックの属性と注目ブロックに隣接する周囲ブロックの属
性とから同一属性が所定数だけ連続しているか否かを判
定する第1の判定ステップと、注目ブロックを挟む複数
対のブロックのいずれかの対が注目ブロックと同一属性
であるか否かを判定する第2の判定ステップと、第1の
判定ステップにおいて同一属性が所定数だけ連続してい
ると判定し、かつ第2の判定ステップにおいて注目ブロ
ックを挟む複数対のブロックのいずれかの対が注目ブロ
ックと同一属性であると判定したときには、注目ブロッ
クの属性を注目ブロックを挟む複数対のブロックのうち
同一属性であると判定された一対のブロックの属性に修
正する修正ステップとを有することにより、注目ブロッ
クを挟む複数のブロックのうち同一属性であると判定さ
れたブロックが有る場合には注目ブロックの属性をその
同一属性に修正することができるので、処理ブロックの
サイズを大きくすることなく判別の精度を向上させるこ
とができるという有利な効果が得られる。
ックの属性と注目ブロックに隣接する周囲ブロックの属
性とから同一属性が所定数だけ連続しているか否かを判
定する第1の判定ステップと、注目ブロックを挟む複数
対のブロックのいずれかの対が注目ブロックと同一属性
であるか否かを判定する第2の判定ステップと、第1の
判定ステップにおいて同一属性が所定数だけ連続してい
ると判定し、かつ第2の判定ステップにおいて注目ブロ
ックを挟む複数対のブロックのいずれかの対が注目ブロ
ックと同一属性であると判定したときには、注目ブロッ
クの属性を注目ブロックを挟む複数対のブロックのうち
同一属性であると判定された一対のブロックの属性に修
正する修正ステップとを有することにより、注目ブロッ
クを挟む複数のブロックのうち同一属性であると判定さ
れたブロックが有る場合には注目ブロックの属性をその
同一属性に修正することができるので、処理ブロックの
サイズを大きくすることなく判別の精度を向上させるこ
とができるという有利な効果が得られる。
【0059】請求項6に記載の発明によればは、請求項
1乃至5のいずれか1に記載の発明において、修正ステ
ップにおいて、主走査方向のブロック数を副走査方向の
ブロック数よりも多くすることにより、ブロック数の増
加に関わらず荷重が増加しないようにすることができる
という有利な効果が得られる。
1乃至5のいずれか1に記載の発明において、修正ステ
ップにおいて、主走査方向のブロック数を副走査方向の
ブロック数よりも多くすることにより、ブロック数の増
加に関わらず荷重が増加しないようにすることができる
という有利な効果が得られる。
【図1】本発明の実施の形態1による画像属性判別方法
の説明図
の説明図
【図2】本発明の実施の形態1による画像属性判別方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図3】本発明の実施の形態2による画像属性判別方法
の説明図
の説明図
【図4】本発明の実施の形態3による画像属性判別方法
の説明図
の説明図
【図5】本発明の実施の形態3による画像属性判別方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図6】(a)パターンマッチング用文字パターンを示
すパターン図 (b)パターンマッチング用網点パターンを示すパター
ン図 (c)パターンマッチング用写真パターンを示すパター
ン図
すパターン図 (b)パターンマッチング用網点パターンを示すパター
ン図 (c)パターンマッチング用写真パターンを示すパター
ン図
【図7】(a)本発明の実施の形態4による画像属性判
別方法の説明図 (b)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図 (c)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図 (d)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図 (e)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図
別方法の説明図 (b)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図 (c)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図 (d)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図 (e)本発明の実施の形態4による画像属性判別方法の
説明図
【図8】本発明の実施の形態4による画像属性判別方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図9】本発明の実施の形態4による画像属性判別方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図10】画像属性判別における周囲のブロックを示す
説明図
説明図
【図11】(a)従来の画像属性判別方法における一次
判定の説明図 (b)従来の画像属性判別方法における一次判定の説明
図
判定の説明図 (b)従来の画像属性判別方法における一次判定の説明
図
【図12】従来の画像属性判別方法における二次判定時
の網点、写真判定の説明図
の網点、写真判定の説明図
【図13】(a)従来の画像属性判別方法における二次
判定時の文字、網点判定の説明図 (b)従来の画像属性判別方法における二次判定時の文
字、網点判定の説明図 (c)斜めパターンを示すパターン図
判定時の文字、網点判定の説明図 (b)従来の画像属性判別方法における二次判定時の文
字、網点判定の説明図 (c)斜めパターンを示すパターン図
【図14】従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャート
ローチャート
【図15】従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャート
ローチャート
【図16】従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャート
ローチャート
18、20、22、31 注目ブロック 19、21、23、32 周囲ブロック 25 文字パターン 26 網点パターン 27 写真パターン 28、29、30 隣接ブロック
Claims (6)
- 【請求項1】画像データを隣接する複数の画素から成る
ブロックに分割し、前記分割したブロック単位毎に画像
の属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロ
ックと前記注目ブロックの周囲のブロックとに対して各
属性のブロックの個数を求める属性数算出ステップと、
前記求めた各属性のブロックの個数に従って前記注目ブ
ロックが孤立ブロックか否かを判定する孤立判定ステッ
プと、前記注目ブロックが孤立ブロックであると判定し
たときには前記求めた各属性のブロックの個数に基づい
て前記注目ブロックの属性の修正を行う修正ステップと
を有することを特徴とする画像属性判別方法。 - 【請求項2】前記属性数算出ステップにおいて、前記周
囲のブロックは前記注目ブロックと隣接しないブロック
であることを特徴とする請求項1に記載の画像属性判別
方法。 - 【請求項3】前記属性数算出ステップにおいて、前記周
囲のブロックは前記注目ブロックと隣接するブロックを
含むことを特徴とする請求項1に記載の画像属性判別方
法。 - 【請求項4】画像データを隣接する複数の画素から成る
ブロックに分割し、前記分割したブロック単位毎に画像
の属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロ
ックの周囲ブロックの構成パターンと予め設定した複数
の所定パターンとのパターンマッチングを行って一致す
る所定パターンの有無を判定する判定ステップと、一致
する所定パターンが有ると判定したときには前記注目ブ
ロックの属性を前記一致と判定した所定パターンの属性
に修正する修正ステップとを有することを特徴とする画
像属性判別方法。 - 【請求項5】画像データを隣接する複数の画素から成る
ブロックに分割し、前記分割したブロック単位毎に画像
の属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロ
ックの属性と前記注目ブロックに隣接する周囲ブロック
の属性とから同一属性が所定数だけ連続しているか否か
を判定する第1の判定ステップと、前記注目ブロックを
挟む複数対のブロックのいずれかの対が前記注目ブロッ
クと同一属性であるか否かを判定する第2の判定ステッ
プと、前記第1の判定ステップにおいて同一属性が所定
数だけ連続していないと判定し、かつ前記第2の判定ス
テップにおいて前記注目ブロックを挟む複数対のブロッ
クのいずれかの対が前記注目ブロックと同一属性である
と判定したときには、前記注目ブロックの属性を前記注
目ブロックを挟む複数対のブロックのうち同一属性であ
ると判定された一対のブロックの属性に修正する修正ス
テップとを有することを特徴とする画像属性判別方法。 - 【請求項6】前記修正ステップにおいて、主走査方向の
ブロック数を副走査方向のブロック数よりも多くしたこ
とを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1に記載の画
像属性判別方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9212819A JPH1155508A (ja) | 1997-08-07 | 1997-08-07 | 画像属性判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9212819A JPH1155508A (ja) | 1997-08-07 | 1997-08-07 | 画像属性判別方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1155508A true JPH1155508A (ja) | 1999-02-26 |
Family
ID=16628890
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9212819A Pending JPH1155508A (ja) | 1997-08-07 | 1997-08-07 | 画像属性判別方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1155508A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001119573A (ja) * | 1999-09-09 | 2001-04-27 | Xerox Corp | セグメンテーション・タグ処理方法及びビデオ画像データ処理システム |
JP2008067251A (ja) * | 2006-09-11 | 2008-03-21 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像属性判別装置及び画像属性判別プログラム |
-
1997
- 1997-08-07 JP JP9212819A patent/JPH1155508A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001119573A (ja) * | 1999-09-09 | 2001-04-27 | Xerox Corp | セグメンテーション・タグ処理方法及びビデオ画像データ処理システム |
JP4558162B2 (ja) * | 1999-09-09 | 2010-10-06 | ゼロックス コーポレイション | セグメンテーション・タグ処理方法及びビデオ画像データ処理システム |
JP2008067251A (ja) * | 2006-09-11 | 2008-03-21 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像属性判別装置及び画像属性判別プログラム |
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