JPS6336189B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は画像処理におけるノイズ除去方法、
具体的には、原稿の地肌に基づく地肌ノイズを除
去して、鮮明な複写像を得るための地肌ノイズ除
去方法の改良に関する。[Detailed Description of the Invention] This invention provides a method for removing noise in image processing,
Specifically, the present invention relates to an improvement in a method for removing background noise for obtaining a clear copy image by removing background noise based on the background of a document.

フアクシミリなどにおける画像処理法の一つと
して、スキヤナーで読み取つたアナログ画像情報
をデイジタル化して、画素単位の画像情報（光電
変換された情報）として扱う方法が知られてい
る。この画像処理法にあつても、文字あるいは図
形などの線画原稿について鮮明な複写像を得るに
はいわゆる地肌ノイズを除去することが大切であ
る。 2. Description of the Related Art As one of image processing methods in facsimile machines and the like, a method is known in which analog image information read by a scanner is digitized and treated as image information in units of pixels (photoelectrically converted information). Even in this image processing method, it is important to remove so-called background noise in order to obtain a clear copy image of a line drawing original such as characters or figures.

ここでまず、この地肌ノイズ除去についての基
本的な考え方を、第１図および第２図を参照しな
がら説明する。 First, the basic concept of this background noise removal will be explained with reference to FIGS. 1 and 2.

第１図ａ〜ｃは画像サンプルを示し、ａは正常
な画像、ｂは地肌ノイズの多い画像、ｃは地肌ノ
イズが低い代わりに正常な情報部の濃度も低い画
像である。また、第２図ａ〜ｃは第１図に示した
各画像サンプルについての濃度分布を示し、は
地肌部、は必要とする情報部、は地肌部と
必要とする情報部との中間部をそれぞれ示して
いる。スレツシユホールドレベルのとり方によ
り、の中間部と地肌部あるいは情報部のい
ずれかに振り分けようというのが、スレツシユホ
ールドレベルを用いる地肌ノイズ除去法である。 FIGS. 1a to 1c show image samples, in which a is a normal image, b is an image with a lot of background noise, and c is an image with low background noise but also a normal information part with low density. In addition, FIGS. 2 a to c show the density distribution for each image sample shown in FIG. are shown respectively. A background noise removal method using a threshold level attempts to distribute the noise to either the intermediate area, the background area, or the information area, depending on how the threshold level is determined.

ところで、従来の地肌ノイズ除去法にあつて
は、スレツシユホールドレベルを予め一定の値と
して定め、つまり、ある一定のスレツシユホール
ドレベルより画素濃度が低いときにはその画素の
濃度レベルを零（白レベル）とし、他方高いとき
にはそのまま出力することにより、地肌ノイズを
除去するようにしていた。 By the way, in the conventional background noise removal method, the threshold level is set as a constant value in advance, that is, when the pixel density is lower than a certain threshold level, the density level of that pixel is set to zero (white level). ), and when the value is high, the background noise is removed by outputting it as is.

しかし、このような従来の方法によつては、各
種の画像に対して鮮明な複写像を得ることは実際
上ほとんど不可能であつた。たとえば、上記第１
図ｂおよびｃに示す各画像サンプルから何らかの
処理により同図ａに示すものと同程度の画像を得
ようとする場合、従来の方法では、ｂに示すもの
の地肌ノイズは除去できても、それをそのままｃ
に示すものに適用すれば、すべての情報が白レベ
ルとなり消えてしまう。この事態を避けるには、
新たな原稿をセツトする度毎にスレツシユホール
ドレベルの設定をし直さなければならず、複写作
業がきわめて面倒である。また、従来のスレツシ
ユホールドレベルを一定にする方法では、一枚の
画像原稿の中で全体としての濃度レベルが変わる
ようなものに対しては、対処のしようがない。 However, with such conventional methods, it is practically impossible to obtain clear copies of various images. For example, the first
When trying to obtain an image similar to that shown in Figure a by some processing from each image sample shown in Figures b and c, conventional methods can remove the background noise shown in Figure b, but As is c
If you apply it to what is shown in , all information becomes white level and disappears. To avoid this situation,
The threshold level must be reset every time a new original is set, making copying operations extremely troublesome. Further, the conventional method of keeping the threshold level constant cannot deal with cases where the overall density level changes within a single image document.

この発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、どのような画像原稿についても作業者に負担
をかけることなく、自動的に地肌ノイズを除去す
ることができるノイズ除去方法を提供するもので
ある。 This invention has been made in consideration of the above points, and provides a noise removal method that can automatically remove background noise from any image original without placing a burden on the operator. be.

この発明の特徴はスレツシユホールドレベルの
決め方にあるが、この発明にあつては、各画素に
対応する濃度情報を一旦記憶装置に記憶させた
後、その記憶装置に記憶された複数の画素の濃度
情報を用いて、それらの画素を濃度順に並べた濃
度分布を求め、その濃度分布の両端に位置する画
素の濃度を白レベル及び黒レベルとなし、その白
レベル位置から黒レベル位置方向に全画素数に対
する所定比率数の画素を計数し、計数した画素の
うち最も黒レベルに近い位置に存する画素のレベ
ルをスレツシユホールドレベルとして設定するよ
うにしている。 The feature of this invention lies in the method of determining the threshold level. In this invention, after the density information corresponding to each pixel is once stored in a storage device, the density information of a plurality of pixels stored in the storage device is Using the density information, find a density distribution in which these pixels are arranged in order of density, define the densities of the pixels located at both ends of the density distribution as the white level and black level, and calculate the total density from the white level position in the direction of the black level position. A predetermined ratio of pixels to the number of pixels is counted, and the level of the pixel located closest to the black level among the counted pixels is set as the threshold level.

この場合、濃度分布上、どの位置にスレツシユ
ホールドレベルを定めるかが問題となるが、それ
は次のような経験則による。すなわち、実験結果
によると、第１図ａに示すような、いわゆる正常
な画像においては、全画素のうち、必要な情報を
表わす画素は10〜20％である。このことは、ｂお
よびｃに示す画像についても同様である。したが
つて、濃度分布を求めて、零レベル（白レベル）
方向から数えて80〜90％の画素が存在するレベル
位置をスレツシユレベルに定めることができる。
注目画素の濃度レベルが、そのレベル以上ならば
そのまま出力し、またそれ以下ならば零レベルと
して出力すればよい。 In this case, the problem is where to set the threshold level on the concentration distribution, which is determined by the following empirical rule. That is, according to experimental results, in a so-called normal image as shown in FIG. 1a, 10 to 20% of all pixels represent necessary information. This also applies to the images shown in b and c. Therefore, by finding the density distribution, the zero level (white level)
The level position where 80 to 90% of the pixels exist as counted from the direction can be determined as the threshold level.
If the density level of the pixel of interest is above that level, it may be output as is, and if it is below that level, it may be output as a zero level.

以下、この発明の一実施例について、添付図面
（第３図）を参照しながら詳述する。 Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings (FIG. 3).

第３図において、スキヤナー１により読み込ま
れた画像データは、Ａ／Ｄ変換器２によつて画素
相当分毎にデイジタル化されて、メモリー３に書
き込まれる。すなわち、メモリー３にはデジタル
化された画像データが記憶される。この場合、微
妙なノイズ除去を行なうとすれば、各画素は、で
きるだけ多くの濃度レベル（通常は64以上）で表
わす方が良い結果が得られる。 In FIG. 3, image data read by a scanner 1 is digitized by an A/D converter 2 for each pixel and written into a memory 3. That is, the memory 3 stores digitized image data. In this case, if delicate noise removal is to be performed, it is better to represent each pixel with as many density levels as possible (usually 64 or more) to obtain better results.

メモリー３に記憶された画像データに基づいて
中央処理装置（CPU）４が各濃度レベルに対す
る画素数である濃度分布表を作る。濃度分布表を
作るためには充分な数の画素が必要であるため、
メモリー３は充分な容量が必要となる。実験によ
ると、前記した第２図のような濃度分布グラフを
得るには、通常、最低５走査ライン分の情報
（A4の大きさを８本／mmの解像力で取り扱う場
合、210mm×８本／mm×５ライン＝8400画素の情
報）が必要である。したがつて、上述のようにレ
ベルを64以上とした場合には、8400画素×６ビツ
ト＝50400ビツトの容量が最低必要となる。また、
A4一枚分を記憶するには、210×297×８×８×
６＝23950080ビツトの容量が必要となる。 Based on the image data stored in the memory 3, a central processing unit (CPU) 4 creates a density distribution table showing the number of pixels for each density level. Since a sufficient number of pixels is required to create a density distribution table,
Memory 3 needs to have sufficient capacity. According to experiments, in order to obtain a density distribution graph like the one shown in Figure 2 above, information for at least 5 scanning lines (when handling A4 size with a resolution of 8 lines/mm, 210 mm x 8 lines/mm) is required. mm x 5 lines = 8400 pixels of information) is required. Therefore, when the level is set to 64 or higher as described above, a minimum capacity of 8400 pixels x 6 bits = 50400 bits is required. Also,
To memorize one A4 sheet, 210×297×8×8×
A capacity of 6=23950080 bits is required.

結局、メモリー３に記憶された画素が注目画素
の出力を定めるために用いられる画素となる。し
たがつて、上記例では注目画素を含む５本の主走
査ラインにより注目画素の出力が定められる。注
目画素の出力を定めるため用いられる画素として
は注目画素の周りの画素であればよく、例えば、
注目画素の前の複数の主走査ラインの画素や、注
目画素の後の複数の主走査ラインの画素や、注目
画素を含む主走査ラインが中心にある複数の主走
査ラインの画素等が考えられる。 Eventually, the pixels stored in the memory 3 become the pixels used to determine the output of the pixel of interest. Therefore, in the above example, the output of the pixel of interest is determined by five main scanning lines including the pixel of interest. The pixels used to determine the output of the pixel of interest may be pixels around the pixel of interest; for example,
Possible pixels include pixels on multiple main scanning lines before the pixel of interest, pixels on multiple main scanning lines after the pixel of interest, pixels on multiple main scanning lines centered on the main scanning line containing the pixel of interest, etc. .

CPU４は、メモリー３に記憶された注目画素
の周りの画素の画素データを順次読出して濃度分
布表を作成する。そして、CPU４は零レベル
（白レベル）からの累積度数を計算し、80〜90％
のところのレベル位置をスレツシユレベルと定め
る。64レベルで濃度を表わし、約85％のところの
レベル位置をスレツシユホールドレベルと定めた
場合前記した第１図ａの画像サンプルでは約51、
ｂのものでは57、ｃのものでは39ぐらいの値がス
レツシユレベルSLとなる。 The CPU 4 sequentially reads out pixel data of pixels around the pixel of interest stored in the memory 3 and creates a density distribution table. Then, CPU4 calculates the cumulative frequency from the zero level (white level), and calculates the cumulative frequency from 80 to 90%.
The level position at is defined as the threshold level. If the density is represented by 64 levels and the level position at about 85% is defined as the threshold level, then in the image sample of Figure 1a mentioned above, it will be about 51,
The threshold level SL is about 57 for b and 39 for c.

そこで、その値を記憶し、CPU４は改めてメ
モリー３から画像情報を読み出し、それと記憶し
たスレツシユホールドレベルの値と比較し、も
し、それより画像情報の濃度レベルが高ければそ
のままプロツター５に出力し、低ければレベル零
として出力する。 Therefore, the CPU 4 stores this value, reads out the image information from the memory 3 again, compares it with the stored threshold level value, and if the density level of the image information is higher than that value, outputs it as is to the plotter 5. , if it is low, it is output as level 0.

なお、一枚の画像原稿の中で全体としての濃度
レベルが変わるようなものに対しては、一画面毎
にリフレツシユせずに、たとえば、５走査ライン
分毎にリフレツシユする。この場合には注目画素
の周りの５走査ライン分の画素の濃度情報を用い
てスレツシユホールドレベルを定めることにな
る。 It should be noted that for an image document in which the overall density level changes within a single image document, the refresh is not performed every screen, but is refreshed every 5 scanning lines, for example. In this case, the threshold level is determined using density information of pixels for five scan lines surrounding the pixel of interest.

以上のように、この発明のノイズ除去方法にあ
つては、地肌ノイズ除去のためのスレツシユホー
ルドレベルを、記憶装置に一旦記憶させた注目画
素の周りの濃度情報を用いて設定するようにして
いるため、正常な画像および地肌ノイズの多い画
像については勿論のこと、地肌ノイズが低い代わ
りに正常な情報部の濃度も低い画像についても自
動的に地肌ノイズを除去できる。また、特にこの
発明にあつては、各画素に対応する濃度情報を全
て一旦記憶装置に記憶させているため、その記憶
情報を数走査ライン毎に読み出すことができるこ
ととなり、一枚の画像原稿中に全体として濃度レ
ベルが変わるようなものについても、それに応じ
た地肌ノイズをきれいに除去できるという優れた
効果を奏する。 As described above, in the noise removal method of the present invention, the threshold level for background noise removal is set using the density information around the pixel of interest that is temporarily stored in the storage device. Therefore, the background noise can be automatically removed not only from normal images and images with a lot of background noise, but also from images where the density of the normal information part is low even though the background noise is low. In addition, especially in this invention, since all the density information corresponding to each pixel is temporarily stored in the storage device, the stored information can be read out every few scanning lines, so that the density information corresponding to each pixel can be read out every few scanning lines. Even when the density level changes as a whole, it has the excellent effect of being able to cleanly remove the corresponding background noise.

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

第１図ａ〜ｃは画像サンプルを示す図、第２図
ａ〜ｃは第１図に示す画像サンプルについての濃
度分布を示す図、第３図はこの発明の一実施例を
説明するためのシステム構成図である。 １…スキヤナー、２…Ａ／Ｄ変換器、３…メモ
リー（記憶装置）、４…中央制御装置（CPU）、
５…プロツター。 Figures 1 a to c are diagrams showing image samples, Figures 2 a to c are diagrams showing density distributions for the image samples shown in Figure 1, and Figure 3 is a diagram for explaining an embodiment of the present invention. It is a system configuration diagram. 1...Scanner, 2...A/D converter, 3...Memory (storage device), 4...Central control unit (CPU),
5...Protester.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] １ スキヤナーで読み取つたアナログ画像情報を
デイジタル化して、画素単位の画像情報として扱
う画像処理法において、予め定めた数の走査ライ
ンにおける複数の各画素に対応する濃度情報を一
旦記憶装置に記憶させた後、その記憶装置に記憶
された複数の画素の濃度情報を用いて、それらの
画素を濃度順に並べた濃度分布を求め、その濃度
分布の両端に位置する画素の濃度を白レベル及び
黒レベルとなし、その白レベル位置から黒レベル
位置方向に全画素数に対する所定比率数の画素を
計数し、計数した画素のうち最も黒レベルに近い
位置に存する画素のレベルをスレツシユホールド
レベルとして設定し、該スレツシユホールドレベ
ルを記憶装置に記憶し、ついで前記記憶装置から
画像情報を読み出し、該画像情報濃度と記憶した
スレツシユホールドレベルを比較しスレツシユホ
ールドレベルより画像情報濃度が高ければ該濃度
をそのまま出力し低ければ濃度レベルを零として
出力し、以上の動作を前記予め定めた数の走査ラ
イン毎に繰り返すようにしたことを特徴とする画
像処理におけるノイズ除去方法。1 In an image processing method in which analog image information read by a scanner is digitized and treated as image information in pixel units, density information corresponding to each of a plurality of pixels in a predetermined number of scanning lines is temporarily stored in a storage device. Then, using the density information of the plurality of pixels stored in the storage device, a density distribution is obtained by arranging those pixels in order of density, and the density of the pixels located at both ends of the density distribution is determined as the white level and the black level. None, counting pixels of a predetermined ratio to the total number of pixels in the direction from the white level position to the black level position, and setting the level of the pixel located at the position closest to the black level among the counted pixels as the threshold level, The threshold level is stored in a storage device, the image information is then read out from the storage device, the image information density is compared with the stored threshold level, and if the image information density is higher than the threshold level, the density is changed. A noise removal method in image processing, characterized in that the density level is output as is, and if the density level is low, the density level is outputted as zero, and the above operation is repeated for each of the predetermined number of scanning lines.