JPS60136478A - Picture processor - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To obtain a faithful reproduced picture by obtaining the value corresponding to the difference of density between picture elements adjacent to each other within each block and identifying accurately different image areas according to the obtained result. CONSTITUTION:An original picture is read by a scanner and stored temporarily to a picture memory GM after A/D conversion. The picture data in the memory GM undergoes the software processing by an exclusive microprocessor GP. The picture data in the memory GM is first divided into blocks of (8X8) picture elements, and the sum total S is obtained for the absolute values of difference of density between adjacent picture elements. It is identified whether the corresponding block is equal to a mesh image area, a character image area or a photoimage area according to the sum S. The subsequent picture processings are carried out by the result of identification of the block.

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明は、画像の識別機能を有する画像処理装置に関す
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Technical Field] The present invention relates to an image processing device having an image identification function.

〔従来技術〕[Prior art]

従来この種のディジタル画像処理装置においては、原稿
の読取り画像の識別精度が十分でないため、誤った識別
のまま一連の画像処理を画像の全面に対して行っていた
。したがって、写真、文字網点画像の３者が混在する原
稿に対して、すべての部分像域を完全に再生することは
不可能であった。特に網点像域と文字域とを識別するこ
とが困難であるため、網点像域に対して文字像域用の処
理を施こしてしまい網点画像の再生像劣化が大きいとい
う欠点があった。Conventionally, in this type of digital image processing apparatus, the accuracy of identifying a read image of a document is not sufficient, so a series of image processing is performed on the entire image even after incorrect identification. Therefore, it has been impossible to completely reproduce all partial image areas for a document containing both photographs and text halftone images. In particular, since it is difficult to distinguish between the halftone image area and the text area, processing for the text image area is applied to the halftone image area, which has the disadvantage of greatly deteriorating the reproduced halftone image. Ta.

〔目　的〕〔the purpose〕

本発明は、以上のような問題点にかんがみてなされたも
ので、異なる像域を正確に識別して、画調に応じた適正
な画像処理を行なうことによって、忠実な再生画像を得
られるようにした画像処理装置を提供することを目的と
するものである。The present invention was made in view of the above-mentioned problems, and it is possible to obtain a faithfully reproduced image by accurately identifying different image areas and performing appropriate image processing according to the image tone. It is an object of the present invention to provide an image processing device that has the following features.

〔実施例〕〔Example〕

以下に本発明を図面に基づいて説明する。 The present invention will be explained below based on the drawings.

まず、本発明による画調識別アルゴリズムを各ステップ
順に下記する。First, the image tone identification algorithm according to the present invention will be described below in order of each step.

（ステップ１） 原画像を例えばＣＣＤから成るスキャナにより読取り、
読取った画像をディジタル化して、ディジタル画像を得
る。このディジタル画像をＮＸＭ［のブロックに分割す
る（ここでＮは主走査方向の画素数、Ｍは副走査方向の
画素数を示す。）。(Step 1) Read the original image with a scanner consisting of, for example, a CCD,
The read image is digitized to obtain a digital image. This digital image is divided into NXM blocks (where N indicates the number of pixels in the main scanning direction, and M indicates the number of pixels in the sub-scanning direction).

ここにおいて、ＮＸＭの値は、スキャナが１６画素／■
の走査の場合は、それぞれ８が最良である。Here, the value of NXM is 16 pixels/■
For each scan, 8 is best.

即ち、ここでは画像を８×８画素のブロック単位に分割
するものである。That is, here, the image is divided into blocks of 8×8 pixels.

（ステップ２） 分割された各ブロック内において、隣接する画素同志で
相互に濃度差をめ、その絶対値の総和Ｓをめる。例えば
、第１図に示す如きＮＸＭ＝８×８画素のブロックであ
れば、総和Ｓ＝４５５となる。(Step 2) In each divided block, calculate the mutual density difference between adjacent pixels, and calculate the sum S of the absolute values. For example, in a block of NXM=8×8 pixels as shown in FIG. 1, the total sum S=455.

上記例においては、濃度値を００〜１５に）としたため
、総和Ｓのとり得る値は、画調に応じてＳ＝０〜１，６
８０　の範囲となる。In the above example, since the density value is set to 00 to 15), the possible values of the sum S are S=0 to 1,6 depending on the image tone.
The range is 80.

（ステップ３） 分割された前記各ブロック内における画素濃度の平均値
をめる。第１図の例においては平均濃度値＃５となる。(Step 3) Calculate the average value of pixel density in each of the divided blocks. In the example of FIG. 1, the average density value is #5.

（ステップ４） 予め設定された値Ｐ１、Ｐ２の値と、各ブロック内で得
られた前記濃度差の絶対値の総和Ｓとを比較して、各ブ
ロック毎に下記の基準で画像の識別を行なう。(Step 4) The preset values P1 and P2 are compared with the sum S of the absolute values of the density differences obtained within each block, and images are identified for each block based on the following criteria. Let's do it.

ｉ）　ｓ≦Ｐ１のとき　写真中間調像域２）　ＰＩ（Ｓ
≦Ｐ２のとき　文字線画像域３）Ｓ）Ｐ２のとき　網点
像域 ここにおいてＰＩ＜Ｐ２とする。i) When s≦P1 Photographic halftone image area 2) PI(S
When ≦P2 Character line image area 3) S) When P2 Halftone image area Here, PI<P2.

上記識別基準は、原稿の２次元的空間周波数が、網点〉
文字〉写真の順に低下するという統計的性質に基づくも
のであり、また所定値Ｐ１、Ｐ２は、装置の文字、網点
原稿に対する再生能力によって決定される値である。The above identification criterion is that the two-dimensional spatial frequency of the original is
This is based on the statistical property that the value decreases in the order of text>photograph, and the predetermined values P1 and P2 are values determined by the reproduction capability of the apparatus for text and halftone originals.

なお、本例では、隣接画素濃度差の絶対値の総和Ｓをめ
たが、例えば隣接画素濃度差に対して所定の演算を施こ
し画調に応じたパラメータを得る様に構成してもよい。In this example, the sum S of the absolute values of the density differences between adjacent pixels is calculated, but it may be configured such that, for example, a predetermined calculation is performed on the density differences between adjacent pixels to obtain parameters according to the image tone. .

いずれにせよ２次元的に画像濃度の起伏状態が判断でき
る値を得ることができればよい。In any case, it is sufficient to obtain a value that allows two-dimensional determination of the ups and downs of image density.

（ステップ５） 前記各ブロック（ステップ４）で識別された結３− 果に基づいて２値画像信号に変換する。(Step 5) Conclusion 3- identified in each block (step 4) It is converted into a binary image signal based on the result.

（５−１）　写真中間調像域と判定された場合、ブロッ
ク内の画像をディザ処理する。ここでディザ処理とは例
えば８×８のディザマトリックの各しきい値とブロック
内の各画素の濃度データとを比較して２値信号°］°、
°０°を得るものを言う。(5-1) If it is determined to be a photographic halftone image area, dither the image within the block. Here, dither processing is, for example, by comparing each threshold value of an 8×8 dither matrix with the density data of each pixel in a block to generate a binary signal °] °.
It refers to something that obtains °0°.

第２図に示すディザマトリックスは、ドツト集中形で、
１６階調に再生する能力を有する一例である。したがっ
て、第１図に示される画素濃度値を、対応するディザマ
トリックス内のしきい値で２値化し、白、黒信号（°１
°、゛０°信号）を発生する。The dither matrix shown in Figure 2 is a concentrated dot type,
This is an example that has the ability to reproduce in 16 gradations. Therefore, the pixel density values shown in FIG. 1 are binarized using the threshold values in the corresponding dither matrix, and the white and black signals (
°, ゛0° signal).

（５−２）　文字（線画）像域と判定された場合、一定
しきい値（固定閾値）による完全２値化処理を行う。本
実施例においては、しきい値は最高濃度レベルの１／２
、すなわち７で２値化するが、ブロック内の地色濃度（
例えばブロック内の最低濃度、あるいはヒストグラムで
得られる最も頻度の高い濃度値）を基に、原稿画像に応
じて設定しても良い結果が得られる。(5-2) If it is determined that it is a character (line drawing) image area, complete binarization processing is performed using a fixed threshold (fixed threshold). In this example, the threshold value is 1/2 of the highest concentration level.
, that is, it is binarized at 7, but the ground color density in the block (
For example, good results can be obtained by setting the value according to the document image based on the lowest density within a block or the most frequently occurring density value obtained from a histogram.

（５−３）　網点像域と識別された場合、プロ４− ツク内の各画素濃度を（ステップ３）で得られた平均濃
度に置換え、第２図に示すデイザマ）　ＩＪクスにより
ディザ処理し、２値化する。すなわち、網点像域と判断
された場合に実行される処理方法は、いわゆる濃度パタ
ーン法であり、ここで用いられるディザマトリクスはド
ツト集中型が好ましい。何故ならブロック毎の濃度平均
値を算出し、この平均値に対してドツト集中型のディザ
をかけることにより、空間周波数の高い網点像原稿と、
２値化処理（ディザマトリクスがもつ個有のパターン）
とで生ずる干渉（一般にモアレ縞として発生する。）ノ
イズを抑圧することができる。(5-3) If it is identified as a halftone image area, replace each pixel density in the program with the average density obtained in (step 3), and perform dithering using the dithering machine shown in Figure 2. and binarize it. That is, the processing method executed when it is determined that the area is a halftone image area is the so-called density pattern method, and the dither matrix used here is preferably a dot concentration type. This is because by calculating the density average value for each block and applying dot concentration dither to this average value, it is possible to create a halftone image original with a high spatial frequency.
Binarization processing (unique pattern of dither matrix)
It is possible to suppress interference noise (generally generated as moiré fringes) caused by

以上述べたアルゴリズムにより、順次ブロック単位での
処理（ステップト５）を繰返し、１枚のオリジナル原稿
を、準リアルタイムで２値化処理し、例えばレーザビー
ムプリンタ（ＬＢＰ）のような２値プリンタで像再生を
行うことができる。Using the algorithm described above, one original document is binarized in near real time by repeating the processing block by block (step 5), and then imaged with a binary printer such as a laser beam printer (LBP). Can be played.

つぎに、本発明による画像処理装置の一例について説明
する。Next, an example of an image processing apparatus according to the present invention will be described.

本実施例における画像処理装置は、計算機処理、特にマ
ルチマイクロプロセッサ構造をもつ画像処理専用マイク
ロコンピュータによるソフトウェア処理により上述の画
像処理を行なう。第３図は、この場合の一実施例の構成
ブロック図である。ＳＣは原稿画像を読取るためのＣＯ
Ｄから成るスキャナ、ＧＰは画像処理専用マイクロプロ
セッサ、ＰＲはレーザビームプリンタ（ＬＢＰ）である
。The image processing apparatus in this embodiment performs the above-described image processing by computer processing, particularly software processing by a microcomputer dedicated to image processing having a multi-microprocessor structure. FIG. 3 is a block diagram of the configuration of an embodiment in this case. SC is CO for reading the original image.
A scanner consisting of D, GP a microprocessor dedicated to image processing, and PR a laser beam printer (LBP).

原画像は、スキャナＳＣによって読取られ、読取られた
画像信号は不図示のＡ／Ｄ変換器によりＡ／Ｄ変換され
、画像メモＩＪＧＭに一旦格納される。The original image is read by the scanner SC, and the read image signal is A/D converted by an A/D converter (not shown) and temporarily stored in the image memo IJGM.

そして画像メモ９０Ｍ内の画像データは前述の画像処理
アルゴリズムに従って、画像処理専用マイクロプロセッ
サＧＰによりソフトウェア処理され、２値信号に変換さ
れ、その２値信号はＬＢＰＰＲに出力される。ＳＰは、
システム全体を制御するためのマイクロプロセッサであ
り、ＳＭは、その制御の内容を格納するプログラムメモ
リ、またＧＭは、画像処理過程において用いられる画像
メモリである。The image data in the image memo 90M is then software-processed by the image processing dedicated microprocessor GP according to the image processing algorithm described above and converted into a binary signal, and the binary signal is output to the LBPPR. SP is
It is a microprocessor for controlling the entire system, SM is a program memory that stores the control contents, and GM is an image memory used in the image processing process.

第４図は、マイクロプロセッサＧＰにより実行される画
像処理の手順を示すフローチャートについて示したもの
である。図について説明すると、（ステップトステツプ
２）において画像メモリＧＭから画素データを取出し８
×８画素のブロックを形成し、（ステップ３）へ移行す
る。（ステップ３）では前述した通りブロック内におけ
る隣接する画素の濃度差の絶対値の総和Ｓをめる。（ス
テップ４．５）においてはめた総和Ｓに基づいて画像の
識別を行なう。（ステップ４）において１ＮＯ°、（ス
テップ５）においてＮｏ“と判断されたときは、そのブ
ロックは網点像域であると判断し、（ステップ６）でブ
ロックの平均濃度値をめるとともにブロック内の各画素
データを平均濃度値に置き換える。そして（ステップ９
）で濃度の平滑化されたブロックに対してディザ処理を
行なう。（ステップ４）において＠ＮＯ“、（ステップ
５）において”　ＹＥＳ　’と判別されたときは、その
ブロックは文字像域であると判断し、（ステップ７）へ
移行する。（ステップ７）では、ブロック内の各画素を
固定閉鎖により２値化する。FIG. 4 is a flowchart showing the procedure of image processing executed by the microprocessor GP. To explain the diagram, in (step to step 2) pixel data is extracted from the image memory GM 8.
A block of ×8 pixels is formed, and the process moves to (step 3). In step 3, as described above, the sum S of the absolute values of density differences between adjacent pixels within the block is calculated. Images are identified based on the sum S fitted in (step 4.5). When it is judged as 1NO° in (Step 4) and No'' in (Step 5), it is judged that the block is a halftone image area, and in (Step 6) the average density value of the block is calculated and the block Replace each pixel data within with the average density value. Then, (step 9
) performs dither processing on the block whose density has been smoothed. When it is determined that the result is "@NO" in (Step 4) and "YES" in (Step 5), it is determined that the block is in the character image area, and the process moves to (Step 7). In step 7, each pixel within the block is binarized by fixed closure.

７− （ステップ４）において’ＹＥＳ’と判別されたときは
、そのブロックは写真像域であると判断し、（ステップ
８）でブロックに対してディザ処理を行なう。（ステッ
プ１０）では（ステップ７〜９）で得られたブロック毎
の２値データを画像メモリＧＭに格納する。7- If the determination is ``YES'' in (step 4), it is determined that the block is a photographic image area, and dither processing is performed on the block in (step 8). (Step 10) stores the binary data for each block obtained in (Steps 7 to 9) in the image memory GM.

本例においては画像メモリＧＭは第５図に示す如く少な
くとも１６ライン分の多値濃度レベル画素データ及び１
６ライン分の２値データを格納できるものとする。なお
、ここで言う１ラインとは例えばスキャナによって読取
られる原稿の１主走査績を示すものである。メモリエリ
アａＬ　ａ２は、スキャナＳＣによって順次読取られた
画素データを格納し、これを８×８画素毎に取出すため
のものである。すなわち、例えばメモリエリアａ１には
スキャナＳＣからの画素データがライン方向に順次書込
まれ、メモリエリアａ２からはマイクロプロセッサＧＰ
により８Ｘ８画素のブロック毎に画素データが取出され
るものである。また例えば８×メモリエリアｂ１にはマ
イクロプロセラ８− サＧＰにより８×８画素のブロック毎に２値データが書
込まれ、メモリエリアｂ２からはすでに書込まれた画素
データ（２値データ）がライン方向に順次読出されるも
のである。そしてこの読出された２値データはプリンタ
ＰＲにより再生画像としで出力されるものである。この
様に本例では複数個のマイクロコンピュータを用いて、
画素データの並列処理を行なうことにより多値濃度レベ
ル画素データの書込みと多値濃度レベル画素データのブ
ロック毎の読出しが同時に行なえ、また２値データのブ
ロック毎の書込みと２値データの続出しが同時に行なえ
、又、二次元的にパラメータＳを高速に演算出来るので
、読取った画素データをほぼリアルタイムで処理し、出
力できるものである。なお、スキャナＳＣ及びプリンタ
ＰＲの制御はマイクロプロセッサＳＰによりマイクロプ
ロセッサＧＰの動作と同期を取って行なわれる。In this example, the image memory GM stores at least 16 lines worth of multilevel density level pixel data and 1
It is assumed that six lines of binary data can be stored. Note that one line here indicates, for example, one main scanning result of a document read by a scanner. The memory area aL a2 is for storing pixel data sequentially read by the scanner SC and extracting this data in units of 8×8 pixels. That is, for example, pixel data from the scanner SC is sequentially written in the memory area a1 in the line direction, and from the memory area a2, the pixel data is written to the microprocessor GP.
Pixel data is extracted for each block of 8×8 pixels. Furthermore, for example, binary data is written in each block of 8 x 8 pixels by the microprocessor 8-processor GP to the 8 x memory area b1, and the already written pixel data (binary data) is written from the memory area b2. It is read out sequentially in the line direction. This read binary data is then output as a reproduced image by the printer PR. In this way, in this example, multiple microcomputers are used,
By performing parallel processing of pixel data, writing of multi-value density level pixel data and reading of multi-value density level pixel data for each block can be performed simultaneously, and writing of binary data for each block and continuous output of binary data can be performed simultaneously. This can be done simultaneously, and the parameter S can be calculated two-dimensionally at high speed, so the read pixel data can be processed and output almost in real time. The scanner SC and the printer PR are controlled by the microprocessor SP in synchronization with the operation of the microprocessor GP.

〔他の実施例〕[Other Examples]

前記実施例においては、画像データに対してその識別結
果に応じて３種の２値化処理を切換えて適用したが、同
一画像データをあらかじめ前述した３棺類の処理方法に
よって並列処理し、識別結果に基づいて３種の２値化処
理データの１いずれかを選択する様に構成することでよ
り高速な処理を行なうことができる。In the above embodiment, three types of binarization processing were applied to the image data by switching between them according to the identification results, but the same image data was processed in parallel using the three types of processing methods described above in advance to perform identification. By configuring the system to select one of the three types of binarized data based on the result, faster processing can be performed.

また本発明によれば画像を２次元的に識別するので特に
網点像域と文字■像域との識別が正確に行なえるもので
ある。Further, according to the present invention, since the image is identified two-dimensionally, it is possible to accurately distinguish between the halftone image area and the character image area.

〔効　果〕〔effect〕

以上、実施例を用いて説明してきたように、本発明によ
れば、画像を正確に識別することが可能となり、従って
、各画調に応じて画像処理が実現できるので、より原稿
に忠実な再生画像を得ることができるものである。As described above using the embodiments, according to the present invention, it is possible to accurately identify images, and therefore, it is possible to realize image processing according to each tone, so that images more faithful to the original can be realized. It is possible to obtain a reproduced image.

また本発明によれば画像を２次元的に識別するので特に
網点像域と文字像域との識別が正確に行なえるものであ
る。Further, according to the present invention, since the image is identified two-dimensionally, the halftone image area and the character image area can be particularly accurately identified.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は、原稿を８×８画素のブロックに分割したとき
の濃度分布図、第２図は、ディザマトリクスを示す図、
第３図は、本発明の画像処理装置の一実施例の構成ブロ
ック図、第４図は本実施例における画像処理の手順を示
すフローチャート、第５図は画像メモリＧＭを示す図で
ある。 ＧＭ・・・・・・・・・画像メモリ ＧＰ・・・・・・・・・専用マイクロプロセッサＰＲ・
・・・・・・・ルーザビームプリンタＳＣ・・・・・・
・・・スキャナ ＳＭ・・・・・・・・・プログラムメモリＳＰ・・・・
・・・・・マイクロプロセッサリ Σ□Figure 1 is a density distribution diagram when a document is divided into blocks of 8 x 8 pixels, Figure 2 is a diagram showing a dither matrix,
FIG. 3 is a configuration block diagram of an embodiment of the image processing apparatus of the present invention, FIG. 4 is a flowchart showing the procedure of image processing in this embodiment, and FIG. 5 is a diagram showing the image memory GM. GM... Image memory GP... Dedicated microprocessor PR.
・・・・・・Lower beam printer SC・・・・・・
...Scanner SM...Program memory SP...
...Microprocessor Σ□

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 入力された画像データを複数のブロックに分割し、該ブ
ロック内において隣接する画素の濃度差に応じた値をめ
るとともに、該値に応じて前記各ブロック毎に画調を識
別し、異なる画調のブロックに対して異なる処理を施こ
す様に構成したことを特徴とする画像処理装置。Divide the input image data into a plurality of blocks, calculate a value according to the density difference between adjacent pixels within each block, identify the image tone for each block according to the value, and distinguish between different images. An image processing device characterized in that it is configured to perform different processing on blocks of different colors.