JPS60136477A - 画調識別方法 - Google Patents
画調識別方法Info
- Publication number
- JPS60136477A JPS60136477A JP58244163A JP24416383A JPS60136477A JP S60136477 A JPS60136477 A JP S60136477A JP 58244163 A JP58244163 A JP 58244163A JP 24416383 A JP24416383 A JP 24416383A JP S60136477 A JPS60136477 A JP S60136477A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
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。
る。
従来この種の画像処理装置においては、原稿画像を多数
のブロックに分割し、これらブロック内の濃淡勾配によ
って画像を識別する装置が知られている。ところがこの
様な装置は構成が簡単で実用的ではあるが、文字像域と
網点像域の識別が正確にできないという欠点がある。
のブロックに分割し、これらブロック内の濃淡勾配によ
って画像を識別する装置が知られている。ところがこの
様な装置は構成が簡単で実用的ではあるが、文字像域と
網点像域の識別が正確にできないという欠点がある。
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
れる様にした画像処理装置の提供を目的としている。本
発明のさらなる目的は、入力された画像データを複数の
ブロックに分割し、該ブロックの性質を表わす少くとも
２種の値から得られるパラメータに応じて画調を識別し
、異なる画調のブロックに対して異なる処理を施すよう
構成した画像処理装置を提供するものである。
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
れる様にした画像処理装置の提供を目的としている。本
発明のさらなる目的は、入力された画像データを複数の
ブロックに分割し、該ブロックの性質を表わす少くとも
２種の値から得られるパラメータに応じて画調を識別し
、異なる画調のブロックに対して異なる処理を施すよう
構成した画像処理装置を提供するものである。
以下に本発明を図面に基づいて説明する。
まず、本実施例の画調識別処理アルゴリズムを各ステッ
プ順に説明する。
プ順に説明する。
（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、
このｖｔ、取った画像をディジタル化してディジタル画
像を得る。つぎに、このディジタル画像をＭｘＭ画素の
複数ブロックに分割する（ここでＭは主走査方向及び副
走査方向の画素数を示す。）。
このｖｔ、取った画像をディジタル化してディジタル画
像を得る。つぎに、このディジタル画像をＭｘＭ画素の
複数ブロックに分割する（ここでＭは主走査方向及び副
走査方向の画素数を示す。）。
ここにおいて、Ｍは、スキャナが１６画素／１ｍの走査
の場合、Ｍ＝４まだはＭ＝８の値が最良である。
の場合、Ｍ＝４まだはＭ＝８の値が最良である。
（ステップ２）
分割された上記各画像ブロックにおいて、隣り合う画素
濃度差の絶対値の総和（隣接画素濃度差総和）Ｓと、こ
のブロック内の最大濃度値と最小濃度値との差により最
大濃度差△Ｉ）ｍａｘをめ、画調パラメータＰＳ三Ｓ／
ΔＤｍａｘを、各ブロック毎に演算する。
濃度差の絶対値の総和（隣接画素濃度差総和）Ｓと、こ
のブロック内の最大濃度値と最小濃度値との差により最
大濃度差△Ｉ）ｍａｘをめ、画調パラメータＰＳ三Ｓ／
ΔＤｍａｘを、各ブロック毎に演算する。
ここにおいて、Ｓは、前記ブロック内の各画素の濃度値
をＤ（ｉ、ｊ）とすれば、 ・・・・・・・・・■ で示きれ、前記画調パラメータＩ） Ｓは、２次元的空
間周波数に等Ｉｌ［ｌｉｌ値として取扱うことかできる
。
をＤ（ｉ、ｊ）とすれば、 ・・・・・・・・・■ で示きれ、前記画調パラメータＩ） Ｓは、２次元的空
間周波数に等Ｉｌ［ｌｉｌ値として取扱うことかできる
。
従って画調パラメータｌ） Ｓにエリ画像濃度の起伏状
態を２次元的に識別できるものである。
態を２次元的に識別できるものである。
（ス・テップ３）
上記（ステップ２）で得られたＰＳＯ値に応じて、文字
等の線画像域、写真等の中間調像域、および網点像域の
３通りに識別する。すなわち、１）ＰＳ≦Ａ 写真（中
間調）像域 ＋１）Ａ（ｉ’ｓ≦Ｂ 文字（線画）像域１ｉｔ） Ｂ
（ＰＳ 網点像載 置、Ａ、Ｂはあらかじめ設定きれた値であり例えばＡ＝
１〜２．Ｂ＝８以上の値である。
等の線画像域、写真等の中間調像域、および網点像域の
３通りに識別する。すなわち、１）ＰＳ≦Ａ 写真（中
間調）像域 ＋１）Ａ（ｉ’ｓ≦Ｂ 文字（線画）像域１ｉｔ） Ｂ
（ＰＳ 網点像載 置、Ａ、Ｂはあらかじめ設定きれた値であり例えばＡ＝
１〜２．Ｂ＝８以上の値である。
（ステップ４）
上記（ステップ３）により識別された画調に応じて、以
下に述べる３通りの２値化処理を行う。
下に述べる３通りの２値化処理を行う。
１）写真（中間調）像域の場合
Ｄ（ｉ 、 ｊ ）＞Ｍ（１司）のときゝ１〃Ｊ〕（Ｉ
、ｊ）５Ｍ（ｉ、ｊ）のときＳＳ ０ ／／コ？−ＶＣ
１ｆＶｌ（ｉ、ｊ）は、一般にディザマトリックスと称
されるしきい直列であり、本実施例においては、ブロッ
クサイズと同じ大きさくＭｘＭのディザマトリックス）
に設定したが、２ ｎ Ｘ ２ｎｊ − （ｎ＝１，２，３．・・・・・・）の閾値マトリックス
を用いるのが一般的である。尚、前記しきい値の配列パ
ターンについては、ベイヤーに代表される分散形、ある
いは網点風のドツト集中形、その他等、いずれを適用し
ても差支えない。
、ｊ）５Ｍ（ｉ、ｊ）のときＳＳ ０ ／／コ？−ＶＣ
１ｆＶｌ（ｉ、ｊ）は、一般にディザマトリックスと称
されるしきい直列であり、本実施例においては、ブロッ
クサイズと同じ大きさくＭｘＭのディザマトリックス）
に設定したが、２ ｎ Ｘ ２ｎｊ − （ｎ＝１，２，３．・・・・・・）の閾値マトリックス
を用いるのが一般的である。尚、前記しきい値の配列パ
ターンについては、ベイヤーに代表される分散形、ある
いは網点風のドツト集中形、その他等、いずれを適用し
ても差支えない。
１１）文字（線画）像域の場合
Ｄ（ｉ、ｊ）＞Ｋのとき ＸＸ１ ／／Ｄ（ｉ、ｊ）≦
にのとき ＳＳ ０ ／／ここに、Ｋは最大濃度値の１
／２程度の値（固定閾値）が選ばれる。すなわち、最大
濃度値が例えば６３レベルであれば、Ｋは約３ルベルと
する。
にのとき ＳＳ ０ ／／ここに、Ｋは最大濃度値の１
／２程度の値（固定閾値）が選ばれる。すなわち、最大
濃度値が例えば６３レベルであれば、Ｋは約３ルベルと
する。
１１１）網点像域の場合
すなわち、ブロック内の平均濃度をめ、この平均値と、
ディザマトリックスＭ（ｉ 、 Ｊ）とＫよね２値化す
る。ここで、ディザマトリックスＭ（ｉ、ｊ）は、ドツ
ト集中形を用いることによって、より原稿に忠実な再生
画像を得ることが可能４− である。
ディザマトリックスＭ（ｉ 、 Ｊ）とＫよね２値化す
る。ここで、ディザマトリックスＭ（ｉ、ｊ）は、ドツ
ト集中形を用いることによって、より原稿に忠実な再生
画像を得ることが可能４− である。
なお、同一画像データ（ブロック）をあらかじめ前述し
た３種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値化処理画像データの内、いずれかを選
択する様にすればより高速な処理を行うことができる。
た３種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値化処理画像データの内、いずれかを選
択する様にすればより高速な処理を行うことができる。
つぎに、本発明による画像処理装置の構成例を第１図を
用いて説明する。
用いて説明する。
本実施例における画像処理装置は、マルチマイクロコン
ピュータから成る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って上述の画像処理を行なう
。第１図は、この場合の一構成例のブロック図で、１は
原稿画像を読取るためのＣＣＤから成るスキャナ、２は
画像処理専用マイクロプロセッサ、３はレーザビームプ
リンタ（ＬＢＰ）、４は、システム全体を制御するため
のマイクロプロセッサ、５は、そのコントロール自答を
格納するプログラムメモリ（ｌ（、ＯＭ）、６は、画像
処理過程に２いて用いられる画像メモリである。
ピュータから成る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って上述の画像処理を行なう
。第１図は、この場合の一構成例のブロック図で、１は
原稿画像を読取るためのＣＣＤから成るスキャナ、２は
画像処理専用マイクロプロセッサ、３はレーザビームプ
リンタ（ＬＢＰ）、４は、システム全体を制御するため
のマイクロプロセッサ、５は、そのコントロール自答を
格納するプログラムメモリ（ｌ（、ＯＭ）、６は、画像
処理過程に２いて用いられる画像メモリである。
原画像は、スキャナ１によって読取られ、読取られた画
像信号は不図のＡ／Ｄ変換器によりＡｌ１）変換され、
画像メモリ６に一旦格納される。そして画像メモリ６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２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値信号はレーザビ
ームプリンタ３に出力される。
像信号は不図のＡ／Ｄ変換器によりＡｌ１）変換され、
画像メモリ６に一旦格納される。そして画像メモリ６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２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値信号はレーザビ
ームプリンタ３に出力される。
第２図はマイクロプロセッサ２に工り実行される画像処
理の手順を示すフローチー、ｔ−卜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１）〜（ス
テップ２）において画像メモリ６から画素データを取出
し４×４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の
最大濃度値と最小濃度値との差により最大濃度差△Ｄを
算出し、また（０式によりブロック内に五−ける隣り合
う画素濃度差の絶体値の総和５（ｉ７求める。そして画
調パラメータＰＳヨＳ／Δυｍａｘを算出するっ（ステ
ップ４．５）においてはめた画調パラメータＰ８に基づ
いて画像の識別を行なう。（ステップ４）においてＳＳ
Ｎ Ｑ／／ 、 （ステップ５）において５ＳＮＱ／／
と判別されたときは、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１！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５ｓＮ０ｔｔ、（ステップ５）においてＪ’Ｅ
Ｓ／／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しきい値により２
値化する。
理の手順を示すフローチー、ｔ−卜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１）〜（ス
テップ２）において画像メモリ６から画素データを取出
し４×４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の
最大濃度値と最小濃度値との差により最大濃度差△Ｄを
算出し、また（０式によりブロック内に五−ける隣り合
う画素濃度差の絶体値の総和５（ｉ７求める。そして画
調パラメータＰＳヨＳ／Δυｍａｘを算出するっ（ステ
ップ４．５）においてはめた画調パラメータＰ８に基づ
いて画像の識別を行なう。（ステップ４）においてＳＳ
Ｎ Ｑ／／ 、 （ステップ５）において５ＳＮＱ／／
と判別されたときは、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１！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５ｓＮ０ｔｔ、（ステップ５）においてＪ’Ｅ
Ｓ／／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しきい値により２
値化する。
（ステップ４）に２いてＮＹＥＳ〃と判断されたときは
、そのブロックは写真１象域であると判断し、（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６に格納する。
、そのブロックは写真１象域であると判断し、（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６に格納する。
本例においては、画像メモリ６は第３図に示す７−
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１６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主走査線を示すものである。メ
モリエリアａｌ＋ａ、２は、スキャナ１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
ａ。
タ及び１６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主走査線を示すものである。メ
モリエリアａｌ＋ａ、２は、スキャナ１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
ａ。
にはスキャナ１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２
により８×８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。また例えばメモリエリアｂ、にはマイク
ロプロセッサ２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３により再生画像として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８− うことにより多（Ｖｉｉ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
値データの読出しが同時に行な−え、又、画調パラメー
タＰＳ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１及びプリンタ３のＩｔｉｌＪ ’ｆｌｌｉ
ｌｌはマイクロプロセッサ４によりマイクロプロセッサ
２の動作と同期を取って行なわれる。
込まれ、メモリエリアａ２からはマイクロプロセッサ２
により８×８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。また例えばメモリエリアｂ、にはマイク
ロプロセッサ２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３により再生画像として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８− うことにより多（Ｖｉｉ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
値データの読出しが同時に行な−え、又、画調パラメー
タＰＳ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１及びプリンタ３のＩｔｉｌＪ ’ｆｌｌｉ
ｌｌはマイクロプロセッサ４によりマイクロプロセッサ
２の動作と同期を取って行なわれる。
第４図は、読取られた各種画像（網点９文字。
写真）をブロック毎の最大濃度差ΔＩ）ｍａｘ−ブロッ
ク毎の隣接画素濃度差総和Ｓ平面にプロットしたもので
ある。なお、図におい電、網点像域における数値は網点
の密度を示したものであり、文字像域における数値は１
文字の大きさを示したものである。また写真像域はおも
に顔写真についてプロットしたものである。図かられか
るように本発明によればＳ／△Ｄｍａｘにより各種隊域
を正確に分離できるので、従来例にみられるΔｌ）ｍａ
ｘのみによる識別方法の欠点である網点像域と他の像域
との識別精度、ならびにＳのみによる識別方法の欠点で
ある高密度網点像域と文字像域との識別精度が大幅に改
善できるものである。
ク毎の隣接画素濃度差総和Ｓ平面にプロットしたもので
ある。なお、図におい電、網点像域における数値は網点
の密度を示したものであり、文字像域における数値は１
文字の大きさを示したものである。また写真像域はおも
に顔写真についてプロットしたものである。図かられか
るように本発明によればＳ／△Ｄｍａｘにより各種隊域
を正確に分離できるので、従来例にみられるΔｌ）ｍａ
ｘのみによる識別方法の欠点である網点像域と他の像域
との識別精度、ならびにＳのみによる識別方法の欠点で
ある高密度網点像域と文字像域との識別精度が大幅に改
善できるものである。
な２、第４図において用いられた定数は、Ｍ＝４、Ａ＝
１〜２．Ｂ＝８以上の値である。
１〜２．Ｂ＝８以上の値である。
なり・、前述の実施例においては、画調パラメータをＰ
ＳミＳ／ΔＤｍａｘと定義したが、写真像域の場合Ｓ−
＋Ｏ５ΔＤｍａｘ→０となり３ ／ ΔＤｍ ａ ｘ吟
〆の可能性がある。従ってこの様な欠点を防ぐため画像
パラメータを以下の様に設定しても良い。
ＳミＳ／ΔＤｍａｘと定義したが、写真像域の場合Ｓ−
＋Ｏ５ΔＤｍａｘ→０となり３ ／ ΔＤｍ ａ ｘ吟
〆の可能性がある。従ってこの様な欠点を防ぐため画像
パラメータを以下の様に設定しても良い。
＋ｔ） ｐｓミＳ／（ΔＤｍａｘ十ｃ１）ただしＣ１は
定数１２）ＰＳミＳ ／ ΔＤｍ ａ ｘ ただしΔＤ
ｍａｘ≦Ｃ２のときＰＳ＝Ｓ／Ｃ２ ΔＤｍａｘ）Ｃ のときＰ Ｓ ＝ ８ ／△Ｄｍａｘ Ｃ２は定数 また前述の実施例においては最大濃度差ΔＤｍａｘを用
いて画調パラメータＰＳを算出したが、ΔＤｍａｘのか
わりにブロック内の平均濃度を用いて良いし、ブロック
内の最大値と最小値を加算しそれを２で割った値を用い
ても良い。
定数１２）ＰＳミＳ ／ ΔＤｍ ａ ｘ ただしΔＤ
ｍａｘ≦Ｃ２のときＰＳ＝Ｓ／Ｃ２ ΔＤｍａｘ）Ｃ のときＰ Ｓ ＝ ８ ／△Ｄｍａｘ Ｃ２は定数 また前述の実施例においては最大濃度差ΔＤｍａｘを用
いて画調パラメータＰＳを算出したが、ΔＤｍａｘのか
わりにブロック内の平均濃度を用いて良いし、ブロック
内の最大値と最小値を加算しそれを２で割った値を用い
ても良い。
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
各画調に応じた画像処理が実現できるので、エリ原稿に
忠実な再生画像を得ることができるものである。
れば、画像を正確に識別することが可能となり、従って
各画調に応じた画像処理が実現できるので、エリ原稿に
忠実な再生画像を得ることができるものである。
第１図は、本発明による処理装置の一実施例の構成ブロ
ック図、第２図は、本実施例における画１象処理の手順
を示すフローチャート、第３図は画像メモリ６を示す図
、第４図は各種画像のＳ−ΔＤｍａ ｘ平面分布を示す
図である。 １・・・・・・・・・スキャナ ２．４・・・マイクロプロセッサ
ック図、第２図は、本実施例における画１象処理の手順
を示すフローチャート、第３図は画像メモリ６を示す図
、第４図は各種画像のＳ−ΔＤｍａ ｘ平面分布を示す
図である。 １・・・・・・・・・スキャナ ２．４・・・マイクロプロセッサ
Claims (1)
- 入力された画像データを複数のブロックに分割し、該ブ
ロック内の性質を表わす少なくとも２種の値から得られ
るパラメータに応じて画調を識別し、異なる画調のブロ
ックに対して異なる処理を施こすよう構成したことを特
徴とする画像処理装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58244163A JPS60136477A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 画調識別方法 |
| GB08432299A GB2153619B (en) | 1983-12-26 | 1984-12-20 | Image processing apparatus |
| DE19843446880 DE3446880A1 (de) | 1983-12-26 | 1984-12-21 | Bildverarbeitungseinrichtung |
| US07/437,310 US5018024A (en) | 1983-12-26 | 1989-11-17 | Image processing apparatus using two-dimensional space frequency to discriminate image type |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58244163A JPS60136477A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 画調識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60136477A true JPS60136477A (ja) | 1985-07-19 |
| JPH0556067B2 JPH0556067B2 (ja) | 1993-08-18 |
Family
ID=17114701
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58244163A Granted JPS60136477A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 画調識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60136477A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7262884B2 (en) | 2002-11-22 | 2007-08-28 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus and image processing method |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57176481A (en) * | 1981-04-22 | 1982-10-29 | Ricoh Co Ltd | Discriminating method for medium contrast picture |
-
1983
- 1983-12-26 JP JP58244163A patent/JPS60136477A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57176481A (en) * | 1981-04-22 | 1982-10-29 | Ricoh Co Ltd | Discriminating method for medium contrast picture |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0556067B2 (ja) | 1993-08-18 |
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