JP4005243B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、たとえば複写機等の画像に含まれる文字（線画）の高画質化を行う画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年では、ほとんどの複写機において初期設定モードで文字画像や階調画像の混在する原稿に対して識別処理を行い、それぞれ所定の画像処理を施して出力することが多くなった。これらの画像のうち文字に対しては階調数が少なくともより鮮明な画像を得るための処理を行い、逆に、階調画像に対しては階調数が豊富でより滑らかな画像を得るための処理を行うことが求められる。
【０００３】
このため、複写機において入力された画像に対して個々の画素がどの画像に属するものであるかを識別する領域識別の技術が不可欠なものになった。
【０００４】
従来、この領域識別は特公平４−５３０５号公報などに記載されているように、所定の大さをもつ二次元ブロックを作成し、注目画素と周辺画素の画素値を比較し、その差の大きさが所定の値よりも大きい場合にエッジがあるものと判定して文字や罫線の成分として検出する方法がある。
【０００５】
また、特公平５−５６０６７号公報、特公平５−５０１８７号公報、特公平５−４６７８９号公報などには、所定の大きさをもつ二次元ブロック内で隣接する画間の差の絶対値を主走査方向および副走査方向に対してそれぞれ求め、それぞれ積分していった値の和を所定の閾値と比較することによって画像の属性を識別する方法が述べられている。
【０００６】
これらの方法では、たいてい求めた特徴量に対して所定の条件によって検出するものであり、どちらかというと文字のエッジ部のみを識別する方法がほとんどである。しかし、このようなエッジ部のみを検出する方法を用いてロゴ文字のような太さのある文字の識別を行う場合に、強調処理などを行うと文字として識別されたエッジ部のみが強調されて文字内部が薄いいわゆる「中抜け状態」が生じる。
【０００７】
また、手書きの鉛筆原稿などのように文字そのものが薄く、エッジ検出自体がしづらい原稿もあり、文字の多くの部分が識別されないため、出力として得られる文字が読みづらいものになってしまう傾向があった。
【０００８】
上述したように、従来技術のように画像のいわゆるエッジ部分を検出する目的を持つ特徴量のみによる文字識別方式による識別処理を行ったのでは、例えばロゴ文字のような太さのある文字では文字のエッジ部のみが検出され、文字内部が文字として検出できないため、文字内部が薄いいわゆる「中抜け状態」が生じる。
【０００９】
また、手書きの鉛筆原稿などのように文字そのものが薄く、エッジ検出自体がしづらい原稿もあり、文字の多くの部分が識別されないため文字の多くの部分がぼけて出力されるため、出力として得られる文字が読みづらいものになってしまう傾向があった。
【００１０】
また、上記の問題を識別信号の膨張処理により解決しようとした場合、ラインメモリの増加によりハードウエアが増大し好ましくない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、エッジ部分を検出する目的を持つ特徴量のみによる文字の識別処理を行った場合、ロゴ文字のような太さのある文字では文字のエッジ部（輪郭）のみが検出され、文字内部が文字として検出できないため文字内部が薄い中抜け状態が生じ、また、手書きの鉛筆原稿などのように文字そのものが薄く、エッジ検出自体がしづらい原稿では文字の多くの部分がぼけて得られる文字が読みづらいものになってしまう傾向があり、また、上記の問題を識別信号の膨張処理により解決しようとした場合、ラインメモリの増加によりハードウエアが増大して好ましくないという問題があった。
【００１２】
そこで、この発明は、文字の輪郭のみならず内部も識別して文字の高画質化を図ることのできる画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この発明の画像処理装置は、設定される原稿モードに応じて特徴量の算出条件と属性の識別条件とを切り替える制御信号を出力する制御手段と、この制御手段から出力される制御信号によって切り替えられた特徴量の算出条件に基づいて、入力画像信号の画素の文字らしさを求めるための特徴量の特定の方向ヘの微分値の偏りをインク別に算出するものであって、第１の方向及び第１の方向と直交する第２の方向のそれぞれについて、注目画素及びその周辺画素の所定個数について隣接する画素間の差の絶対値を求め、求められた絶対値のうちの最大値の和もしくは平均値を求める特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、
上記入力画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、
上記制御手段から出力される制御信号によって切り替えられた属性の識別条件に基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記入力画像信号の属性を識別する属性識別手段と、
この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手段と、から構成されている。
【００１４】
この発明の画像処理装置は、画像処理を行う画像信号と前処理を行う画像信号とを切り替える制御を行う制御手段と、この制御手段に切替制御されて入力される前処理を行う画像信号の信号値に対する累積頻度を求める処理を行う処理手段と、この処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号の特徴量をインク別に算出するものであって、注目画素及びその周辺画素の所定個数について隣接する画素間の差の絶対値を求め、求められた絶対値のうちの最大値を求める特徴量を算出する特徴量算出手段と、この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、上記処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記入力される画像処理を行う画像信号の属性を識別する属性識別手段と、この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手段と、から構成されている。
【００１５】
この発明の画像処理装置は、画像処理を行う画像信号と前処理を行う画像信号とを切り替える制御を行う制御手段と、この制御手段に切替制御されて入力される前処理を行う画像信号の周波数分布を第１の方向及び第１の方向に直交する第２の方向の両者に対して求め、あるいは二次元の周波数成分を求める処理を行う処理手段と、この処理手段で処理された周波数分布に基づいて、上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、上記処理手段で処理された周波数分布に基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記入力される画像処理を行う画像信号の属性を識別する属性識別手段と、この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手段と、から構成されている。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
まず、第１実施例について説明する。
【００１９】
図１は、この発明の第１実施例を実現するための概略構成を示すものである。
【００２０】
まず、画像信号Ｄが入力系１０１より入力される。同信号ｄ０は、シアン、マゼンタ、イエロウ、ブラック（以下、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋと記述する）などの一般的なプロセスインクの面積率などのインク量を表しているものであり、値が「０」の場合は非印字、「１」の場合は１００％印字をそれぞれ表している。入力系１０１からは、単独もしくは複数のインクの量を表す信号値が画像信号として供給される。
【００２１】
すなわち、入力原稿がモノクロならばＫのみ、カラーならばＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色またはＣ，Ｍ，Ｙの３色のインクがｄ０に相当する。この画像信号ｄ０は、特徴量算出部１０２、処理１部１０３、処理２部１０４、乗算器１０５へ入力される。特徴量算出部１０２の出力は、乗算器１１０を介して属性識別部１０７へ出力される。なお、属性識別部１０７の前段には、詳しくは後述するが加算器１１１が設けられている。
【００２２】
さらに、ユーザのパラメータセットなどが与えられる制御手段１０６より入力画像に対して所望の画像を得るべく原稿モードの選択がなされる。特徴量算出部１０２は、入力された画素の文字らしさを求めるための特徴量の特定の方向ヘの微分値の偏りをインク別に算出する。処理１部１０３、処理２部１０４においては、画素の属性に応じてそれぞれに適した画像処理を施す。
【００２３】
また、制御手段１０６からの原稿モードの設定を表す制御信号は、特徴量算出部１０２及び属性識別部１０７に供給され、与えられた前記原稿モードに従って特徴量の算出の条件および属性の判定の条件を切り替える。属性識別部１０７からの画素の属性を表す信号は、切替部１０８に供給され、画素の属性に従って処理１部１０３と処理２部１０４との出力を切り替え、切替部１０８から出力系１０９へ最終的な画像信号ｄ’が供給される。
【００２４】
次に、特徴量算出部１０２における特徴量算出の詳細について説明する。
【００２５】
まず、主走査方向の特徴量を求める。図２は、主走査方向および副走査方向の特徴量を求めるための注目画素およびその周辺画素を含むサイズ５×５のオペレータを示したものである。同図においてｄ（ｉ．ｊ）は、注目画素の信号値を示すものである。ここで、入力された画像が新聞などのように下地の濃度が比較的高い原稿や、鉛筆原稿などのように画像そのものの濃度が薄い原稿などコントラストの低い画像だと識別が困難になる恐れがある。
【００２６】
このような場合、前処理としてオペレータ内の最大値ｄmax、最小値ｄminによってオペレータ内の信号値ｄ０を次式に従って補正する。
【００２７】
ｄ＝（ｄ０−ｄmin）／（ｄmax−ｄmin）…（１）
続いて同図において、横方向の矢印で示されているように１列につき４箇所（オペレータのサイズをｎ×ｎとした場合の一般式ではｎ−１箇所）の主走査方向の隣接する画素間の差の絶対値を求める。これらの４つの主走査方向の画素間の差の絶対値の中の最大値のみを抽出する。以上の操作を全ての列について行い、各列毎の画素間の差の絶対値の最大値のみの和もしくは平均値を求める。この和もしくは平均値を主走査方向の特徴量αmainとし、次式にて表す。
【００２８】

ここで、ｉは注目画素の主走査方向のアドレス、ｊは同画素の副走査方向のアドレスを表わしており、ｄ（ｉ，ｊ）は注目画素の信号値を表わす。
【００２９】
一方、副走査方向の特徴量も同様にして求める。副走査方向についても図２の縦方向の矢印にて示されるように主走査方向で求めた画素間の差の絶対値とは異なる方向に対して各桁について画素間の差の絶対値を求める。そして、各桁の中で差の絶対値の最大値のみを選択し、各桁毎の画素間の差の絶対値の最大値のみの和もしくは平均値を求めて副走査方向の特徴量αsubとする。これを式で表すと次の通りとなる。
【００３０】

前記過程で求めた主走査方向の特徴量と副走査方向の特徴量よりたとえば次式により注目画素の文字または罫線らしさを表す値α０を求める。
【００３１】
α０＝ａｂｓ（αmain−αsub）…（４）
文字もしくは罫線らしさを表す値は、（４）式のように差の絶対値を取るだけでなく、その比によって表してもよい。この場合、αmain≧αsubならばαmain／αsub、αmain＜αsubならばαsub／αmainを文字もしくは罫線らしさを表す値α０とする。この文字もしくは罫線らしさを表わす値α０が大きければ大きいほど注目画素が文字または罫線の一部である可能性が高い。
【００３２】
前記演算により求められた文字もしくは罫線らしさを表わす値α０から主走査方向および副走査方向に並ぶ線とやや斜めの角度をもつ線の一部を検出することは可能である。しかしながら、ちょうど主走査方向と副走査方向を２等分する４５度の傾きあるいはそれに近い角度をもつ線の一部の検出は困難である。
【００３３】
そこで図３に示すようなオペレータを補助的に用いて前述の操作では検出が困難である斜め線の検出を行う。この画素値を参照する画素ｄ（ｉ＋ｋ’、ｊ−ｌ’）のアドレス成分ｋ’、ｌ’は角度の傾きをθ、２方向にずらすずれ量をｋ、ｌとすると、次式にて表わすことができる。
【００３４】
ｋ’＝ｋ・ｃｏｓθ＋ｌ・ｃｏｓ（θ−π／２）…（５Ａ）
ｌ’＝ｋ・ｓｉｎθ＋ｌ・ｓｉｎ（π／２−θ）…（５Ｂ）
同図のオペレータのように斜め方向に参照領域をとるオペレータは同じ画素数だけ取ろうとすると、主走査方向および副走査方向に沿ったオペレータと比べてより多くの列あるいは桁にまたがってしまうため、より多くのバッファ量を必要とする。従って、同図に示すように主走査および副走査方向用オペレータと比べて参照する画素数の少ないオペレータを使用する。
【００３５】
このような措置を取ることで厳密には斜線に対する識別精度が低くはなるが、主走査方向および副走査方向の特徴量から特に漢字などは大部分の文字および罫線の構成画素を抽出できること、斜め方向に対する人間の目の分解能が低いことなどから特に問題とはならない。
【００３６】
特徴量の算出方法は主走査方向および副走査方向の特徴量の算出方法に準じ、図３に示された矢印の方向で画素間の差の絶対値を取り、それぞれの方向において（ここでは２箇所の）最大値を選択し、もう片方の方向に対して和もしくは平均値αmain＋４５およびαsub＋４５を求め、両者の差の絶対値α４５もしくはαmax／αminの比を求める。
【００３７】
以上のようにしてすべての方向の文字もしくは罫線の構成画素を網羅する特徴量の算出を行う。この方式により特徴量を求めた画素の値の一例を図４に示す。同図における特徴量を示したブロックのうち斜線表示されている画素が文字もしくは罫線の一部として認識されたもので、図４の（ｂ）においては主走査方向または副走査方向の成分、図４の（ｃ）においては斜め方向（４５度前後）の成分を検出している。
【００３８】
また、最近では原稿がコピー出力である場合、階調表現は一般の印刷物の網点ではなく万線パターンであることが多い。このような原稿が入力されると階調表現のためのパターンまでが文字または罫線の一部として識別され、画質劣化につながる恐れがある。これを防止するためには特徴量を求める前段で画像信号に対して平滑化フィルタをかける方法が一般的であるが、本発明では以下のような方法により誤識別を防止する。
【００３９】
すなわち、本実施例において、制御手段１０６より設定できる原稿モードとして文字モードまたは高精彩モードと通常モードとを併せ持つか、通常モードとコピー出力対応モードを併せ持つ。前者のモード組み合わせの場合は通常モードが選択されたときのみ画素間の差の絶対値を求める画素の間隔を広＜する。
【００４０】
図５は、モード別の差の絶対値をとるための画素間隔の一例を示した図であるが、文字モードを選択したときの特徴量の算出には画素間隔モード▲１▼を適用し、通常モードには画素間隔モード▲２▼を適用する。また、後者のモードの組み合わせの場合は通常モードに対して画素間隔モード▲１▼を適用し、コピー出力対応モードには画素間隔モード▲２▼を適用する。
【００４１】
以上のような処理を行えば特徴量算出の前に平滑化フィルタをかけなくとも原稿がコピー出力である場合も誤識別を防ぐことが可能になる。しかしながら、識別および識別結果に従って切り替えて画像処理を行った後に拡大処理を行う場合はよいが、入力の際の読み取り分解能を高くして拡大処理を行う場合、前記万線パターンを誤って文字または罫線の一部として誤識別してしまう恐れがある。この様なときは拡大率に従って比較する画素の間隔を大きくすればよい。
【００４２】
たとえば通常の画素間隔が３であり、拡大率が１４１％の場合は画素間隔を４．２３≠４にすればよい。ただし、画素の間隔は注目画素周辺の参照領域の大きさを超えることはできないので、修正後の画素間隔が参照領域よりも大きい場合は特徴量をたとえばＢＡＴ法（参照領域の画素の最大値と最小値の差を求める）などに切り替えて行うとよい。また、さらに拡大率が高く識別能力が著しく劣化する恐れがある場合は識別を行わないように設定する。
【００４３】
前記演算により求めた特徴量は、乗算器１１０で所定の係数β２にて乗算処理を施し、乗算器１０５からの出力β１・ｄ０とともに属性識別部１０７の前段にある加算器１１１に供給される。加算器１１１の出力は属性識別部１０７に入力される。従って、属性識別部１０７へ供給される信号は以下の２通りの値である。
【００４４】
ｍ０＝β１・ｄ０＋β２０・α０…（６Ａ）
ｍ４５＝β１・ｄ０＋β２１・α４５…（６Ｂ）
ここで、属性識別部１０７は、加算器１１１からの出力が所定の閾値ｔｈｌよりも大きい値を示す画素のみを文字または罫線に属する画素として判定し、切替部１０８に供給する識別信号を１（ＯＮ）とし、それ以外の判定の画素に対する識別信号を０（ＯＦＦ）とする。
【００４５】
この識別条件を模式化したものを図６に示す。前記所定の閾値ｔｈ１、係数β１、β２０、およびβ２１はインク毎に、さらに制御手段１０６より与えられた原稿モードや拡大率の変更に伴って特徴量を求める際の条件に変更がある場合、異なる値に切り替える必要がある。例えば、制御手段１０６より与えられた出力倍率は前述のように画素間隔の変更がなされる。
【００４６】
図７は、画素間隔を変えたときの、同一画像の特徴量を比較したグラフである。図７の（ａ）は、画素間隔が１ドット（ｄｏｔ）のときの縦横方向の特徴量の分布である。図７の（ｂ）は、画素間隔が４ドット（ｄｏｔ）のときの特徴量の分布で、このときの特徴量は図７の（ａ）の場合のおよそ３倍に相当する。
【００４７】
すなわち、図７から明らかなように前記特徴量α０、α４５を求めるとき、画素間隔が大きくなるほど特徴量そのものも大きくなる傾向がある。ここで適切な処理を行うためには、加算器１１１に入力する前に特徴量の値の変化に伴って係数を変更する。例えば、図７において特徴量α０、α４５にかける係数は、図７の（ａ）の場合に図７の（ｂ）の場合に対して約３倍にし、もとの信号値ｄ０とのバランスを保つことが必要である。
【００４８】
従って、出力倍率が例えば１００％よりも小さい場合はもとの信号値ｄ０にかける係数β１を小さくするかもしくは特徴量にかける係数β２０、β２１を大きくすることが必要となる。逆に、出力倍率が１００％よりも大きい場合は、相対的に係数β１を大きくする必要がある。つまり、出力倍率にしたがってあらかじめ係数を変更し、閾値もそれに合せて変更するように設定しておけば、いかなる出力倍率に設定されても誤識別をおこすことなく、好ましい画像を得ることが可能となる。
【００４９】
一方、制御手段１０６から原稿モードの場合の係数の変更についても同様のことがいえる。すなわち、原稿モードの変更にともなう画素間隔の変更に付いては前述した通りで、出力倍率の変更時と同様に画素間隔の変更に従って、係数および閾値の変更を行うことで、原稿モードの設定のある場合も適切な識別結果を得ることが可能となる。また、例えば原稿が写真モードや網点モードなどのようにエッジ部のみを識別した上で強調したい場合もある。このようなときは信号値ｄ０にかける係数β１を極端に小さくするか“０”に設定することでエッジ部のみの検出が可能となる。
【００５０】
以上のように、原稿モードによって、より高精細の出力画像が必要であれば、画素間隔を細かくするとともに特徴量にかける相対的な係数を大きくし、閾値もそれに合わせることで高精細でかつロゴ文字を内部まで鮮明に出力することが可能となる。また、階調を表わすパターンを強調したくないときは逆の設定を行うことで好ましい出力画像を得ることが可能になる。
【００５１】
さらに、注目画素の信号値と周辺のエッジの方向性の偏りを数値的に表わした特徴量の線形和を求め、識別に用いることで、従来の方法では困難であった文字内部の識別も可能になる。
【００５２】
また、属性識別部１０７で用いる閾値や乗算器１０５，１１０で用いる係数を制御手段１０６から与えられる原稿モードや出力倍率などで切り替えることで入力された原稿が網点画像であったり文字原稿である場合も、また鉛筆文字のように通常の識別方法やパラメータでは識別が困難な原稿であっても好ましい識別を得ることが可能となり、あらゆる出力倍率に設定しても常に適切な識別を得て、従って好ましい出力画像を得ることが可能になる。
【００５３】
次に、第２実施例について説明する。
【００５４】
第１実施例では制御手段においてユーザが変更を加えた場合の例について説明したが、ここでは本スキャンの識別を行う前にプリスキャンを行って統計演算を行う例を説明する。
【００５５】
図８は、この発明の第２実施例を実現するための概略構成を示すものである。
【００５６】
まず、図８においてスキャナなどの入力系８０１から与えられたデータは、ＣＰＵ８０２からの制御信号に応じてスイッチ８０３がプリスキャン側に切り替わり、プリスキャンデータｄｐとしてプリスキャンデータ処理部８０４へ供給される。このプリスキャンデータｄｐは、読取工程およびデータ集計の高速化のため、本スキャン時と同じ解像度もしくは当該解像度よりも粗い解像度で与えられ、与えられる信号のレベル数も少ないレベル数に設定される。
【００５７】
上記プリスキャンデータはプリスキャンデータ処理部へ入力され、当該処理部においてヒストグラムが作成される。
【００５８】
上記プリスキャンデータｄｐは、プリスキャンデータ処理部８０４において、まずヒストグラムへと加工される。プリスキャンデータ処理部８０４において、このヒストグラムよりさらに累積ヒストグラムが求められる。この累積ヒストグラムは、特徴量算出部８０５および属性識別部８１０へ出力される。
【００５９】
属性識別部８１０における動作は以下の通りである。すなわち、上記累積ヒストグラムに基づいて像域識別の特徴量算出方法や識別に関わるパラメータの切替えを行い、文字が印字されている紙が色付きのものや更紙である場合も文字以外の地肌の一部分までが文字として識別されてないように、累積ヒストグラムを参照して文字部分と見做してよいレベルを求める。
【００６０】
ブラック（以下、Ｋと記述する）のインク量もしくはシアン、マゼンタ、イエロウ（以下、Ｃ，Ｍ，Ｙと記述する）のインク量の平均値の高い値を示す上位数％を切り出すレベルを上記累積ヒストグラムより推定し、文字内部として抽出することで下地部分を文字内部として識別することなく好ましい結果が得られる。
【００６１】
ここで、識別に用いる閾値の計算方法について説明する。図９に示すような累積ヒストグラムを作成すれば前述の文字と見做してよいインク量信号値上位数％までを含むレベルを求めることが容易にできる。たとえば、図９に示すような累積ヒストグラムがあれば文字画像の下地や文字の濃淡に応じて図９の（ａ）〜（ｃ）のようにそれぞれの状態に合ったロゴ文字内部検出のための閾値ｔｈ１の選択が可能になる。
【００６２】
本スキャン時は、ＣＰＵ８０２によって切替えスイッチ８０３は、処理１部８０７、処理２部８０８、特徴量算出部８０５、および乗算器８０６へと流れる側へと切り替える。ここで、入力系８０１から供給された画像信号ｄ０は、特徴量算出部８０５、処理１部８０７、処理２部８０８へ入力される。特徴量算出部８０５は、入力された画素の文字らしさを求めるための特徴量をインク別に算出する。この像域識別に用いる特徴量の算出は、たとえば注目画素と周辺画素の差の絶対値を求め、その中の最大値を特徴量として識別に用いる。
【００６３】
ここで、特徴量算出部８０５から出力された特徴量は、乗算器８０９を経て乗算器８０６からの出力とともに属性識別部８１０へ入力される。属性識別部８１０では、上述の作業にて累積ヒストグラムより求められた閾値によって対象画素の属性の判定がなされる。さらに、処理１部８０７、処理２部８０８においては画素の属性に応じてそれぞれに適した画像処理を施す。属性識別部８１０からの画素の属性を表わす信号は切替部８１１に供給され、画素の属性に従って処理１部８０７と処理２部８０８との出力を切替える。切替部８１１から出力系８１２へ最終的な画像信号ｄ’として供給される。
【００６４】
以上のようにして、プリスキャン時に取り込んだデータを用いて識別に用いる閾値を数値的に求めることで、従来の像域識別のように固定条件で処理を行った場合に下地が誤識別されてしまうことの多い新聞やちらしなどのような下地に色のある文字原稿などに対しても、それぞれ適した識別結果を得て好ましい出力を得ることを可能にする。
【００６５】
次に、第３実施例について説明する。
【００６６】
第２実施例では、プリスキャンデータより累積ヒストグラムを求めて識別を異ならせる方法を示したが、ここでは第２実施例と同一構成でプリスキャンデータより入力画像の周波数分布を求めて、その結果に従って像域識別を切り替える方法を示す。ただし、この場合、プリスキャンデータｄｐの読み取り時の分解能は、第２実施例ほど粗く設定するのではなく、少なくとも一般的な擬似中間調の粗さ（２００線／inch程度）よりも細かい分解能（少なくとも３００dpi／inch程度）で読み取ることが必要である。当該プリスキャンデータは、プリスキャンデータ処理部８０４においてデジタルフーリエ変換などを施してその周波数分布を求める。
【００６７】
図１０の（ａ）は網点上の文字原稿、図１０の（ｂ）は一様下地上の文字の周波数分布を示すものである。図１０の（ａ）と（ｂ）とを比較しても分かるように網点もしくは万線パターン上の文字は、周波数分布を取ると網点の周期に相当する特定の周波数にピークが発生する。文字原稿も読取系のナイキスト周波数などにおいて多少のピークがあるものも存在するが、そのピーク値の示す頻度は網点などに見られるピーク値と比較すると無視し得るほど小さい。そこで、周波数分布を求めて所定の閾値と比較して頻度の高い周波数の存在を確認した場合、対象としている原稿は網点上の文字が存在しているものとして一様下地上の文字原稿とは像域識別処理を異ならせる。
【００６８】
たとえば、対象原稿が網点もしくは万線パターン上の文字原稿があると判定された場合、像域識別を行う際は、あらかじめ少なくともそのピークの存在する周波数成分の中で最も高周波である成分を弱めるためのフィルタをかけてから像域識別のための特徴量算出を行うようにする。ピークがないと判定されたならば、フィルタ処理を行わずに特徴量算出を行う。このフィルタリング処理は、たとえば周波数成分を主走査方向と副走査方向の両者に対して求めるかまたは二次元の周波数成分を求めて、一方の方向のみにピークが確認される場合は対象原稿が万線パターン上の文字である可能性が高いのでその方向の周波数成分のみを弱めるようなフィルタ処理を行えば、識別の精度の低下を最小限に抑えることも可能である。
【００６９】
図１１は、このフィルタリング処理を行うためのオペレータの例を示すもので、図１１の（ａ）は網点に対するフィルタリング処理のためのオペレータ、図１１の（ｂ）は主走査方向に周期成分をもつ万線パターンに対するオペレータである。なお、万線パターンに対しては、図１１の（ａ）の係数を切り替えるだけでも同様な効果を持つフィルタリング処理を行うことが可能である。また、特徴量の算出方法も異なるので、識別の際に用いる閾値もそれぞれ異なる値を適用する。
【００７０】
この場合、網点に対する閾値の方が小さい値に設定するとよい。さらに、一様下地上の文字はロゴ文字の内部まで検出しようとしても誤識別による画質低下の危険性が低いので上記特徴量だけでなく第１実施例と同様に信号値そのものが所定の値よりも大きい場合は文字内部として検出するように設定すればよい。なお、網点上のロゴ文字の内部も検出する要望がある場合は、文字内部検出用の閾値をほとんど画質に影響を与えないような極めて高い値に設定してもよい。
【００７１】
以上のようにして、プリスキャンデータから入力画像の周波数特性を求め、像域識別の特徴量算出方法や識別のパラメータを異ならせることで網点上や万線パターン上の文字原稿に対しても、一様下地上の文字原稿に対しても精度が高く画質低下の少ない像域識別を行うことが可能になる。
【００７２】
次に、第４実施例について説明する。
【００７３】
上述した第２、第３実施例の他に、あらかじめ大きな領域で文字の存在の有無、対象領域が一様な階調画像か疑似階調方式による階調画像の領域かなどの領域全体を判定した上で、前記領域の判定結果に従って領域ごとに特徴量算出部および属性識別部へ与えるパラメータを切り替える例を示す。
【００７４】
本実施例は、図１２に示されているようにほとんど第１実施例と同じブロック構成にて処理を行うので、同一個所には同一符号を付して説明を省略する。本実施例では、第１実施例における制御手段１０６の代わりに領域識別部１２０１を用いる。
【００７５】
この領域識別部１２０１は、入力された注目画素が文字画像に属するものであるか、階調画像もしくは下地画像に属するのかを識別するものである。領域識別部１２０１は、たとえば入力された画像を特徴量算出用のオペレータよりも大きいサイズのブロック単位で、たとえばヒストグラムなどを作成してその領域が文字を含んだものであるか否かを判定する。
【００７６】
図１３は、ヒストグラムの例を示すものである。たとえば、対象ブロックが文字画像を含む画像の一部ならば、図１３の（ａ）のように双峰性または複数のピークをもつような分布を示し、通常の階調画像ならば図１３の（ｂ）のようにガウス分布に近い分布を示す。これらの特性によって領域識別部１２０１は、領域判定を行う。ここで、仮に対象ブロックが一様下地である場合は、特徴量算出の画素間の差を求める画素の間隔を１画素に設定し、階調画像である場合、特に複写機の出力や疑似階調画像である場合は画素の間隔を３画素に設定するなど特徴量算出時のパラメータを切り替える。さらにそれぞれの特徴量算出の条件に合うように前記特徴量もしくは信号値そのものにかける係数、属性判定のために用いる閾値を切り替える。
【００７７】
以上のようにあらかじめ大きな領域の属性を判定した上で、画素ごとに識別を行うことによって、全体を同一条件で画素ごとに識別を行うよりもより精密に識別を行うことが可能になる。
【００７８】
以上説明したように上記発明の実施の形態によれば、従来の方法よりも網点と文字または罫線との分離度の高い領域識別、従来の識別方法では困難であった細かい文字の識別も可能になる。
【００７９】
また、この識別を利用することで従来技術では識別が困難であった網点下地上に印字された文字や罫線の識別も高い精度で検出することが可能になり、網点部分のモアレを防止しながら文字または罫線を鮮明に出力できるような処理を行うことを可能にする。
【００８０】
さらに、注目画像の彩度および輝度に相当する値により識別の条件を異ならせることで、黒文字だけでなくより識別のしにくい色文字も高い精度で識別することが可能になる。
【００８１】
また、あらかじめ大きな領域の属性を判定した上で、画素ごとに識別を行うことによって、全体を同一条件で画素ごとに識別を行うよりもより精密に識別を行うことが可能になる。
【００８２】
また、簡単な演算器を追加しただけで、従来の方法と比較してロゴ文字のように太い文字のエッジ部分だけでなく、内部も文字として識別可能となり、ロゴ文字の高画質化を図ることが可能になる。
【００８３】
さらに、鉛筆で記述された文字原稿などのように文字そのものが薄くかすれていることが多くエッジ部分の検出が困難である原稿でもパラメータなどの適正化により識別が可能となり、文字の一部が検出されないことから発生するむらを防ぐことが可能となる。
【００８４】
また、識別領域の膨張などのようにラインメモリなどハード量を増大させることなく、単純な演算器を追加するだけで文字の内部およびエッジ部の両方を含む文字全体を識別することが可能であるので、より効果的な高画質化処理が可能となる。
【００８５】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明によれば、文字の輪郭のみならず内部も識別して文字の高画質化を図ることのできる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１実施例を実現するための概略構成を示すブロック図。
【図２】注目画素およびその周辺画素を含むサイズ５×５のオペレータを示す図。
【図３】斜め線の検出を行うオペレータを示す図。
【図４】特徴量を求めた画素の値の例を示す図。
【図５】モード別の差の絶対値をとるための画素間隔の例を示す図。
【図６】識別条件を模式化したものを示す図。
【図７】画素間隔を変えたときの、同一画像の特徴量を説明するための図。
【図８】この発明の第２実施例を実現するための概略構成を示すブロック図。
【図９】下地レベルの異なる文字画像の累積ヒストグラムを説明するための図。
【図１０】網点下地と一様下地上の文字画像における周波数分布を説明するための図。
【図１１】フィルタリング処理を行うためのオペレータの例を示す図。
【図１２】この発明の第４実施例を実現するための概略構成を示すブロック図。
【図１３】ヒストグラムの例を示す図。
【符号の説明】
１０１，８０１…入力系
１０２，８０５…特徴量算出部（特徴量算出手段）
１０３，８０７…処理１部
１０４，８０８…処理２部
１０５，１１０，８０６，８０９…乗算器（乗算手段）
１０６…制御手段
１０７，８１０…属性識別部（属性識別手段）
１０８，８１１…切替部（出力手段）
１０９，８１２…出力系
８０２…ＣＰＵ（制御手段）
８０４…プリスキャンデータ処理部（処理手段）
１２０１…領域識別部（領域識別手段）

Claims (7)

1. 設定される原稿モードに応じて特徴量の算出条件と属性の識別条件とを切り替える制御信号を出力する制御手段と、
   この制御手段から出力される制御信号によって切り替えられた特徴量の算出条件に基づいて、入力画像信号の画素の文字らしさを求めるための特徴量の特定の方向ヘの微分値の偏りをインク別に算出するものであって、第１の方向及び第１の方向と直交する第２の方向のそれぞれについて、注目画素及びその周辺画素の所定個数について隣接する画素間の差の絶対値を求め、求められた絶対値のうちの最大値の和もしくは平均値を求める特徴量算出手段と、
   この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、
   上記入力画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、
   上記制御手段から出力される制御信号によって切り替えられた属性の識別条件に基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記入力画像信号の属性を識別する属性識別手段と、
   この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手段と、
   を具備したことを特徴とする画像処理装置。
2. 画像処理を行う画像信号と前処理を行う画像信号とを切り替える制御を行う制御手段と、
   この制御手段に切替制御されて入力される前処理を行う画像信号の信号値に対する累積頻度を求める処理を行う処理手段と、
   この処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号の特徴量をインク別に算出するものであって、注目画素及びその周辺画素の所定個数について隣接する画素間の差の絶対値を求め、求められた絶対値のうちの最大値を求める特徴量算出手段と、
   この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、
   上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、
   上記処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記入力される画像処理を行う画像信号の属性を識別する属性識別手段と、
   この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手段と、
   を具備したことを特徴とする画像処理装置。
3. 画像処理を行う画像信号と前処理を行う画像信号とを切り替える制御を行う制御手段と、
   この制御手段に切替制御されて入力される前処理を行う画像信号の周波数分布を第１の方向及び第１の方向に直交する第２の方向の両者に対して求め、あるいは二次元の周波数成分を求める処理を行う処理手段と、
   この処理手段で処理された周波数分布に基づいて、上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、
   上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、
   上記処理手段で処理された周波数分布に基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記入力される画像処理を行う画像信号の属性を識別する属性識別手段と、
   この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手段と、
   を具備したことを特徴とする画像処理装置。
4. 前記特徴量算出手段は、第１の方向及び第２の方向のそれぞれに対して隣接する画素間に加え、斜め方向にずれた参照領域の画素間の差の絶対値を求めることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記特徴量算出手段は、設定される原稿モードに応じて、第１の方向及び第２の方向のそれぞれに対して画素間の差の絶対値を求める画素の間隔を広げることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記第１の乗算手段は、出力倍率が１００％よりも小さい場合は乗算する係数を小さく設定し、出力倍率が１００％よりも大きい場合は乗算する係数を大きく設定することを特徴とする請求項４または５記載の画像処理装置。
7. 前記第１の乗算手段は、エッジ部のみを強調したい原稿モードについては、実質的に０を乗算することを特徴とする請求項３ないし５のいずれかに記載の画像処理装置。

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