画像処理方法および画像処理装置
【課題】 網点図形領域と網点写真領域とを分離するための画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有する領域分離部12を有する。
【解決手段】 画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有する領域分離部12を有する。
【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データの特徴抽出に基づいて、画像データを複数の領域に分割する画像処理方法および画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】画像処理装置に適用される原稿には、文字画像・網点画像・写真画像などの属性を有する画像を複数有する原稿が含まれる。したがって、画像の属性に適した画像処理を施すことが望ましい。そのため、原稿の画像データを、属性に応じた領域に分割する領域判別を正確に実行する必要がある。
【0003】例えば、画像データを網点領域・写真領域・文字領域および図形領域に分割する技術は、従来から知られている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかし、網点によって図形が構成されている領域つまり網点図形領域と、網点によって写真が構成されている領域つまり網点写真領域とを分離するための技術は知られていない。例えば、網点図形領域の画像をベクタ変換して、閉領域の内部を同一色で塗り潰して出力する画像処理システムにおいては、網点写真領域の画像も、網点図形領域の画像と同様に、ベクタ変換される。したがって、網点写真領域の画像の階調性は、劣化し、網点写真領域の画像は、イラストのような画像に変換されてしまう。
【0005】本発明は、このような従来の問題を解決するために成されたものであり、網点図形領域と網点写真領域とを分離するための画像処理方法および画像処理装置の提供を目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するための本発明は次のように構成される。
【0007】(1)画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【0008】(2)前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づくことを特徴とする前記(1)に記載の画像処理装置。
【0009】(3)前記特徴量は、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分に基づくことを特徴とする前記(2)に記載の画像処理装置。
【0010】(4)前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする前記(2)に記載の画像処理装置。
【0011】(5)前記特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づくことを特徴とする前記(1)に記載の画像処理装置。
【0012】(6)前記周波数成分は、離散コサイン変換を使用して抽出されることを特徴とする前記(5)に記載の画像処理装置。
【0013】(7)前記周波数成分は、網点写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする前記(5)に記載の画像処理装置。
【0014】(8)前記周波数成分は、さらに、写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする前記(7)に記載の画像処理装置。
【0015】(9)画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【0016】(10)特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有することを特徴とする前記(9)に記載の画像処理方法。
【0017】(11)ヒストグラムを作成する前記ステップは、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分を算出するステップを有することを特徴とする前記(10)に記載の画像処理方法。
【0018】(12)ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする前記(10)に記載の画像処理方法。
【0019】(13)特徴量を検出する前記ステップは、明度画像から周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする前記(9)に記載の画像処理方法。
【0020】(14)周波数成分を抽出する前記ステップは、離散コサイン変換を使用するステップを有することを特徴とする前記(13)に記載の画像処理方法。
【0021】(15)周波数成分を抽出する前記ステップは、網点写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする前記(13)に記載の画像処理方法。
【0022】(16)周波数成分を抽出する前記ステップは、さらに、写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする前記(15)に記載の画像処理方法。
【0023】
【発明の実施の形態】次に、本発明に係る実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【0024】[実施の形態1]図1に示される画像処理システムは、画像処理装置10・コントローラ20・操作パネル30・画像入力装置40・第1出力装置50・第2出力装置60を有する。
【0025】画像処理装置10は、文字認識部11・領域分離部12・ビットマップ処理部13・ベクタ変換部14・2値化部15・合成部16・フォーマット変換部17を有する。
【0026】コントローラ20は、操作パネル30用のインターフェイス22・画像入力装置40用のインターフェイス23・第1出力装置50および第2出力装置60用のインターフェイス22・インターフェイス22〜24を制御する中央処理装置(CPU)21を有する。
【0027】操作パネル30は、ユーザからの指示を入力するために使用される。画像入力装置40は、カラースキャナなどの画像読み取り装置である。第1出力装置50は、カラープリンタなどの画像形成装置であり、第2出力装置60は、例えば、モニタを備えたコンピュータであり、出力される画像データを表示・記憶・データ処理する装置である。
【0028】次に、動作の流れに沿って、各部の機能を、詳細に説明する。
【0029】ユーザは、操作パネル30を使用し、指示情報を入力する。指示情報は、例えば、動作開始指示やマニュアル設定項目の指示である。
【0030】マニュアル設定項目は、出力領域の選択・後処理の選択・領域分離のウェイト・読み取りモード・出力形式の選択などを含んでいる。
【0031】出力領域の選択は、合成部16において適用される領域を選択するモードであり、文字領域・網点図形領域・網点写真領域の出力の有無を、領域別に指定する。
【0032】後処理の選択は、文字認識部11および領域分離部12において分離された領域つまり文字領域・網点図形領域・網点写真領域に対し適用される後処理を選択するモードである。後処理は、文字認識部11における文字コード化、ビットマップ処理部13におけるビットマップ処理、ベクタ変換部14におけるベクタ変換、および2値化部15における2値化などを含む。
【0033】ウェイトは、領域分離部12における領域分離のパラメータを調整するために使用され、文字寄り・写真寄り・図形寄りの設定が可能である。
【0034】読み取りモードは、画像入力装置40において原稿の画像をカラー画像として処理するカラーモードと、原稿の画像をモノクロ画像として処理するモノクロモードからなる。
【0035】出力形式の選択は、フォーマット変換部17において作成される出力ファイルの形式を選択するモードである。出力形式は、文書ファイル形式・ページ記述言語形式・文書表示用のファイル形式・画像を保存するためのファイル形式などの汎用ファイル形式である。例えば、文書ファイル形式は、リッチ・テキスト、ページ記述言語のファイル形式は、ポストスクリプト(登録商標)、文書表示用のファイル形式は、PDF(Portable Document Format)、画像を保存するためのファイル形式は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)あるいはTIFF(Tagged Image File Format)である。
【0036】次に、操作パネル30から指示情報は、インターフェイス22を経由して、コントローラ20に送信される。
【0037】コントローラ20は、マニュアル設定項目の指示情報を受信した場合、マニュアル設定を画像処理装置10に入力する。さらに、コントローラ20は、動作開始指示を受信した場合、読み取りモード設定に従って、カラーモードあるいはモノクロモードでの画像読み取りの開始を、画像入力装置40に指示する。
【0038】画像入力装置40は、コントローラ20からの動作開始指示に基づいて、原稿の画像を読み取る。生成された画像データは、コントローラ20のインターフェイス23を経由して、画像処理装置10の文字認識部11に送信される。
【0039】文字認識部11は、画像データから文字領域を分離し、文字領域に存在する文字画像を抽出する。文字画像が除去された画像データは、領域分離部12に入力される。また、文字認識部11は、文字画像を文字コードデータに変換する。文字コードデータは、位置データおよび色情報と共に、合成部16に入力される。なお、ユーザによって出力領域の後処理として2値化が指定されている場合、文字領域は、2値化部15に入力される。また、ウェイトが指定されている場合は、画像データから文字領域を分離するためのパラメータが、調整される。
【0040】領域分離部12は、文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出し、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する。つまり、領域分離部12は、画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有する。
【0041】網点写真領域のデータは、位置データが付加され、ビットマップ処理部13に入力される一方、網点図形領域のデータは、位置データが付加され、ベクタ変換部14に入力される。なお、ウェイトが指定されている場合は、画像データを網点写真領域と網点図形領域とに分割するためのパラメータが、調整される。また、後処理が指定されている場合は、指定内容に従って、領域分割後の画像データは、ビットマップ処理部13またはベクタ変換部14あるいは2値化部15に入力される。
【0042】ビットマップ処理部13は、網点写真領域のデータに対して、エッジ補正および平滑化処理を施す。その後、網点写真領域のデータは、位置データと共に、合成部16に入力される。なお、ビットマップ処理部13は、ビットマップ処理が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【0043】ベクタ変換部14は、網点図形領域のデータをベクタ変換し、ベクタデータを生成する。ベクタデータは、属性データと共に、合成部16に入力される。なお、ベクタ変換は、網点によって構成される図形を、直線・円弧・ベジェ曲線などのベクタデータに変換することの意味する。属性データは、例えば、ベクタデータによって囲まれている閉領域の色・線幅・線種・線色・端点形状の特徴を抽出して得られるデータである。なお、ベクタ変換部14は、ベクタ変換が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【0044】2値化部15は、2値化処理が後処理として指定されている場合、文字認識部11および/又は領域分離部12から入力される画像データを、2値化する。2値化データは、位置データと共に、合成部16に入力される。
【0045】合成部16は、文字認識部11・ビットマップ処理部13・ベクタ変換部14・2値化部15からのデータを、合成する。合成データは、内部形式のデータに変換され、フォーマット変換部17に入力される。なお、出力領域の選択が指定されている場合、選択されている画像領域のデータのみが、合成される。
【0046】フォーマット変換部17は、内部形式のデータを、指定されている外部形式のデータに変換する。外部形式のデータは、インターフェイス24を経由して、第1出力装置50および/又は第2出力装置60に入力される。
【0047】例えば、第1出力装置50は、データを用紙に印刷し、第2出力装置60は、データを記憶すると共にモニタに表示する。
【0048】次に、図2のフローチャートを参照し、領域分離部12における網点写真領域と網点図形領域との領域分離方法を、詳細に説明する。
【0049】網点図形領域の明度分布は、ある程度均一である。一方、網点写真領域の明度分布は、局所的には均一であるが、広い範囲では、分散している。したがって、広い範囲をカバーする明度のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの特徴を抽出することによって、網点写真領域と網点図形領域とを分離できる。
【0050】具体的には、まず、文字認識部11からの入力画像データに基づいて、図3に示されるような明度からなる画像つまり明度画像を作成する(ステップS1)。各画素の明度Vは、例えば、下記の式(1)に基づいて算出される。ただし、式中の符号k1,k2,k3は、定数であり、入力画像は、R(レッド)・G(グリーン)・B(ブルー)からなる8ビットの画像データとする。
【0051】
【数1】
【0052】次に、明度画像から下地が除去され(ステップS2)、3×3画素ブロックに対し平滑化フィルタを使用する平滑化処理が適用される(ステップS3)。下地およびノイズが除去された明度画像は、2値化され(ステップS4)、2次微分フィルタであるラプラシアンフィルタを使用し、エッジ検出が実行される(ステップS5)。次に、モフォロジー処理の一種であるクロージング(膨張・侵食)処理を実行することによって、エッジが補間され、図4に示されるようなエッジによって構成される画像つまりエッジ画像が得られる(ステップS6)。
【0053】次に、第1分離処理が実行される(ステップS7)。第1分離処理は、概して、エッジ画像および明度画像を使用して作成されるヒストグラムに基づいて、特徴量を算出し、当該特徴量を使用して、第1方向、例えば主走査方向に関する領域分離を実行することによって、構成される。
【0054】次に、第2分離処理が実行されて、位置データが生成される(ステップS8)。第2分離処理は、概して、第1方向と直角をなす第2方向、例えば副走査方向に関して領域分離を実行することによって、構成される。
【0055】次に、位置データに基づいて、網点写真領域の輪郭を追跡することによって、網点写真領域の外接矩形が検出される(ステップS9)。最後に、外接矩形内の座標位置に対応する画素が入力画像データから分離され、図5に示されるような網点写真領域に属する画素のみから構成される画像と、図6に示されるような網点図形領域に属する画素のみから構成される画像とが出力される(ステップS10)。
【0056】次に、図7のフローチャートを参照し、ステップS7における第1分離処理を、詳細に説明する。
【0057】まず、エッジ画像のエッジの位置に基づいて、第1方向に関するエッジ間線分の位置が、検出される(ステップS71)。次に、注目エッジ間線分の位置に対応する明度画像の画素を使用して、ヒストグラム(第1ヒストグラム)が作成される(ステップS72)。第1ヒストグラムに対して、平均値フィルタ(|1|0|1|)を使用する平滑化処理を適用することによって、第2ヒストグラムが作成される(ステップS73)。次に、下記の式(2)に従って、階調毎に第1ヒストグラムHist1と第2ヒストグラムHist2の差を算出し、その合計を特徴量とする(ステップS74)。なお、明度は、8ビットデータであり、256階調を有する。
【0058】
【数2】
【0059】次に、注目エッジ間線分に位置する総画素数N1と所定の定数T1との比率R1(=N1/T1)が、算出される(ステップS75)。定数T1は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第1のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【0060】次に、閾値である比率R1と特徴量とが比較される(ステップS76)。特徴量が、比率R1より大きいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点図形領域に属していると見なされ、番号を割当てる処理つまりラベリングが実行され、ラベリングデータが生成される(ステップS77)。一方、特徴量が、比率R1より小さいあるいは等しいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点写真領域に属していると見なされ、ラベリングデータが生成される(ステップS78)。
【0061】次に、注目エッジ間線分が、第1方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される(ステップS78)。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップS72に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【0062】次に、図8のフローチャートを参照し、ステップS8における第2分離処理を、詳細に説明する。
【0063】エッジ画像に基づいて、第2方向に関するエッジ間線分の位置が検出される(ステップS81)。次に、第1分離処理によって作成されたラベリングデータに基づいて、注目エッジ間線分に位置する総画素数N2と網点写真領域に属する画素数N3との比率R2(=N3/N2)が、算出される(ステップS82)。次に、比率R2と閾値である所定の定数T2とが比較される(ステップS83)。定数T2は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第2のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【0064】比率R2が、定数T2と等しいあるいは小さいと判断される場合は、注目エッジ間線分に存在している画素の全てが、網点図形領域に属すると見なされ、その位置データが生成される(ステップS84)。一方、比率R2が、定数T2より大きいと判断される場合は、注目エッジ間線分に位置する画素の全てが、網点写真領域に属すると見なされ、位置データが生成される(ステップS85)。
【0065】次に、注目エッジ間線分が、第2方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される(ステップS86)。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップS82に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【0066】以上のように実施の形態1においては、画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。したがって、網点写真領域および網点図形領域に対し、それぞれの属性に適した画像処理を、適用することが可能となる。
【0067】例えば、網点図形領域の図形画像をベクタ変換し、閉領域の内部を、同一色で塗り潰す一方、網点写真領域に対し、平滑化処理等の画像処理を適用することが可能となる。つまり、網点図形領域の図形画像のエッジぼけ、モアレの発生および網点写真領域におけるエッジ誤判別が、防がれる。また、網点図形領域の図形画像のみをベクタ変換できるため、画質を劣化させることなく、画像のファイルサイズを削減できる。したがって、画像データを高速に送信できる。
【0068】さらに、網点写真領域および網点図形領域を、原稿の画像データから自動的に分離して抽出できる。したがって、網点写真領域あるいは網点図形領域のみの画像をユーザが所望する場合、ユーザは、対応する領域をマニュアルで指定する必要はない。
【0069】[実施の形態2]実施の形態2に係る領域分離方法においては、画像データから作成される明度画像の特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づいている。実施の形態2は、この点で、明度画像から作成されるヒストグラムを特徴量として使用する実施の形態1と異なっている。
【0070】次に、図9のフローチャートを参照し、領域分離方法を詳細に説明する。
【0071】まず、入力画像データから、図10に示されるような明度画像が作成される(ステップS101)。次に、明度画像に対して離散コサイン変換が適用される第1抽出処理が実行される(ステップS102)。第1抽出処理においては、図11に示されるような写真領域が除去された第1マスク画像が作成される。
【0072】次に、明度画像に対して、第1マスク画像を使用するマスク処理が適用され、図12に示されるような写真領域が除去された画像である第2画像が、作成される(ステップS103)。次に、第2画像に対して離散コサイン変換が適用される第2抽出処理が実行される(ステップS104)。第2抽出処理においては、図1313に示されるような第2マスク画像が作成される。
【0073】次に、第2マスク画像の注目画素が、黒であるか否かが判断される(ステップS105)。注目画素が白であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点図形領域に属する画素として出力される(ステップS106)。一方、注目画素が黒であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点写真領域に属する画素として出力される(ステップS107)。
【0074】次に、第2マスク画像の全ての画素に対して処理が完了したか否か、つまり注目画素が最終画素であるか否かが判断される(ステップS108)。処理が未完了であると判断される場合、プロセスはステップS105に戻り、処理が繰り返される。一方、第2マスク画像の全ての画素に対する処理が完了したと判断される場合、プロセスは終了する。以上の結果、網点図形領域と網点写真領域とが分離され、図14に示されるような網点写真画像と、図15に示されるような網点図形画像とが得られる。
【0075】次に、図16のフローチャートを参照し、ステップS102における第1抽出処理を、詳細に説明する。
【0076】まず、明度画像が、8×8画素のブロック毎に離散コサイン変換され、図17に示されるような8×8のDCT係数行列が得られる(ステップS121)。DCT係数行列は、下記の式(3)で表される離散コサイン変換行列をC、その転置行列をCtで表すと、C×画素×Ctで算出される。
【0077】
【数3】
【0078】次に、DCT係数行列の抽出周波数成分に、「0」が設定される(ステップS122)。抽出周波数成分は、写真領域に特有の高周波成分である。次に、ステップS121の逆プロセスつまり逆離散コサイン変換が実行され、高周波成分が「0」である補正画像が形成される(ステップS123)。次に、明度画像と補正画像との差分データから構成される差分画像が作成され(ステップS124)、当該差分画像は、2値化される(ステップS125)。次に、差分画像に対し、5×5画素のブロック毎に最大値フィルタが適用され、ノイズである黒孤立点が除去される(ステップS126)。その結果、差分画像の黒領域は収縮する。次に、差分画像に対し、15×15画素のブロック毎に最小値フィルタを適用することによって、黒領域を膨張させ、黒領域内に存在するノイズである白孤立点を除去する(ステップS127)。以上の結果、図11に示されるような第1マスク画像つまりノイズである黒孤立点および白孤立点が除去された差分画像が得られる。
【0079】また、ステップS104における第2抽出処理は、ステップS102における第1抽出処理と、略同一である。異なる点は、ステップS121における離散コサイン変換の対象が、写真領域が除去された第2画像であり、ステップS122における抽出周波数成分が、図18に示すような8×8のDCT係数行列における網点写真領域に特有の周波数成分である点である。
【0080】以上のように実施の形態2においては、明度画像から抽出される周波数成分を特徴量として用いることによって、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。
【0081】なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の範囲内で種々改変することができる。
【0082】例えば、領域分離をするための特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムおよび明度画像から抽出される周波数成分に加え、輪郭の複雑さや、領域内の色の分布あるいは領域内の直線成分の本数を採用することも可能である。
【0083】また、複数の機器から構成されるシステムに限定されず、例えば、デジタル複写機やファクシミリ装置などのスタンドアロンの機器にも、適用可能である。
【0084】さらに、画像処理方法がプログラム化されたコードデータが記憶されているプログラム製品を、提供することで、コンピュータを画像処理装置として機能させることも可能である。なお、プログラム製品は、プログラムおよび当該プログラムが記憶されている記憶媒体が含まれる。
【0085】
【発明の効果】以上説明した本発明によれば、以下の効果を奏する。
【0086】請求項1〜7および請求項9〜15においては、画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離することができる。
【0087】請求項8および16においては、上記効果に加えて、画像データから写真領域を分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施の形態1に係る画像処理システムのブロック図である。
【図2】 画像処理システムの画像処理装置の領域分離部で実行される領域分離のフローチャートである。
【図3】 領域分離部に対する入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図4】 図3の明度画像のエッジによって構成される画像である。
【図5】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図6】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図7】 領域分離における第1分離処理のフローチャートである。
【図8】 領域分離における第2分離処理のフローチャートである。
【図9】 発明の実施の形態2に係る領域分離のフローチャートである。
【図10】 入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図11】 第1抽出処理において明度画像から作成される第1マスク画像の一例である。
【図12】 第1マスク画像を使用して写真領域が除去された第2画像の一例である。
【図13】 第2抽出処理において第2画像から作成される第2マスク画像の一例である。
【図14】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図15】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図16】 第1抽出処理のフローチャートである。
【図17】 第1抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【図18】 第2抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【符号の説明】
10…画像処理装置、
11…文字認識部、
12…領域分離部、
13…ビットマップ処理部、
14…ベクタ変換部、
15…2値化部、
16…合成部、
17…フォーマット変換部、
20…コントローラ、
21…中央処理装置(CPU)、
22,23,24…インターフェイス、
30…操作パネル、
40…画像入力装置、
50…第1出力装置、
60…第2出力装置、
N1,N2,N3…画素数、
T1,T2…定数、
R1,R2…比率。
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データの特徴抽出に基づいて、画像データを複数の領域に分割する画像処理方法および画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】画像処理装置に適用される原稿には、文字画像・網点画像・写真画像などの属性を有する画像を複数有する原稿が含まれる。したがって、画像の属性に適した画像処理を施すことが望ましい。そのため、原稿の画像データを、属性に応じた領域に分割する領域判別を正確に実行する必要がある。
【0003】例えば、画像データを網点領域・写真領域・文字領域および図形領域に分割する技術は、従来から知られている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかし、網点によって図形が構成されている領域つまり網点図形領域と、網点によって写真が構成されている領域つまり網点写真領域とを分離するための技術は知られていない。例えば、網点図形領域の画像をベクタ変換して、閉領域の内部を同一色で塗り潰して出力する画像処理システムにおいては、網点写真領域の画像も、網点図形領域の画像と同様に、ベクタ変換される。したがって、網点写真領域の画像の階調性は、劣化し、網点写真領域の画像は、イラストのような画像に変換されてしまう。
【0005】本発明は、このような従来の問題を解決するために成されたものであり、網点図形領域と網点写真領域とを分離するための画像処理方法および画像処理装置の提供を目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するための本発明は次のように構成される。
【0007】(1)画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【0008】(2)前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づくことを特徴とする前記(1)に記載の画像処理装置。
【0009】(3)前記特徴量は、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分に基づくことを特徴とする前記(2)に記載の画像処理装置。
【0010】(4)前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする前記(2)に記載の画像処理装置。
【0011】(5)前記特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づくことを特徴とする前記(1)に記載の画像処理装置。
【0012】(6)前記周波数成分は、離散コサイン変換を使用して抽出されることを特徴とする前記(5)に記載の画像処理装置。
【0013】(7)前記周波数成分は、網点写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする前記(5)に記載の画像処理装置。
【0014】(8)前記周波数成分は、さらに、写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする前記(7)に記載の画像処理装置。
【0015】(9)画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【0016】(10)特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有することを特徴とする前記(9)に記載の画像処理方法。
【0017】(11)ヒストグラムを作成する前記ステップは、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分を算出するステップを有することを特徴とする前記(10)に記載の画像処理方法。
【0018】(12)ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする前記(10)に記載の画像処理方法。
【0019】(13)特徴量を検出する前記ステップは、明度画像から周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする前記(9)に記載の画像処理方法。
【0020】(14)周波数成分を抽出する前記ステップは、離散コサイン変換を使用するステップを有することを特徴とする前記(13)に記載の画像処理方法。
【0021】(15)周波数成分を抽出する前記ステップは、網点写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする前記(13)に記載の画像処理方法。
【0022】(16)周波数成分を抽出する前記ステップは、さらに、写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする前記(15)に記載の画像処理方法。
【0023】
【発明の実施の形態】次に、本発明に係る実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【0024】[実施の形態1]図1に示される画像処理システムは、画像処理装置10・コントローラ20・操作パネル30・画像入力装置40・第1出力装置50・第2出力装置60を有する。
【0025】画像処理装置10は、文字認識部11・領域分離部12・ビットマップ処理部13・ベクタ変換部14・2値化部15・合成部16・フォーマット変換部17を有する。
【0026】コントローラ20は、操作パネル30用のインターフェイス22・画像入力装置40用のインターフェイス23・第1出力装置50および第2出力装置60用のインターフェイス22・インターフェイス22〜24を制御する中央処理装置(CPU)21を有する。
【0027】操作パネル30は、ユーザからの指示を入力するために使用される。画像入力装置40は、カラースキャナなどの画像読み取り装置である。第1出力装置50は、カラープリンタなどの画像形成装置であり、第2出力装置60は、例えば、モニタを備えたコンピュータであり、出力される画像データを表示・記憶・データ処理する装置である。
【0028】次に、動作の流れに沿って、各部の機能を、詳細に説明する。
【0029】ユーザは、操作パネル30を使用し、指示情報を入力する。指示情報は、例えば、動作開始指示やマニュアル設定項目の指示である。
【0030】マニュアル設定項目は、出力領域の選択・後処理の選択・領域分離のウェイト・読み取りモード・出力形式の選択などを含んでいる。
【0031】出力領域の選択は、合成部16において適用される領域を選択するモードであり、文字領域・網点図形領域・網点写真領域の出力の有無を、領域別に指定する。
【0032】後処理の選択は、文字認識部11および領域分離部12において分離された領域つまり文字領域・網点図形領域・網点写真領域に対し適用される後処理を選択するモードである。後処理は、文字認識部11における文字コード化、ビットマップ処理部13におけるビットマップ処理、ベクタ変換部14におけるベクタ変換、および2値化部15における2値化などを含む。
【0033】ウェイトは、領域分離部12における領域分離のパラメータを調整するために使用され、文字寄り・写真寄り・図形寄りの設定が可能である。
【0034】読み取りモードは、画像入力装置40において原稿の画像をカラー画像として処理するカラーモードと、原稿の画像をモノクロ画像として処理するモノクロモードからなる。
【0035】出力形式の選択は、フォーマット変換部17において作成される出力ファイルの形式を選択するモードである。出力形式は、文書ファイル形式・ページ記述言語形式・文書表示用のファイル形式・画像を保存するためのファイル形式などの汎用ファイル形式である。例えば、文書ファイル形式は、リッチ・テキスト、ページ記述言語のファイル形式は、ポストスクリプト(登録商標)、文書表示用のファイル形式は、PDF(Portable Document Format)、画像を保存するためのファイル形式は、JPEG(Joint Photographic Experts Group)あるいはTIFF(Tagged Image File Format)である。
【0036】次に、操作パネル30から指示情報は、インターフェイス22を経由して、コントローラ20に送信される。
【0037】コントローラ20は、マニュアル設定項目の指示情報を受信した場合、マニュアル設定を画像処理装置10に入力する。さらに、コントローラ20は、動作開始指示を受信した場合、読み取りモード設定に従って、カラーモードあるいはモノクロモードでの画像読み取りの開始を、画像入力装置40に指示する。
【0038】画像入力装置40は、コントローラ20からの動作開始指示に基づいて、原稿の画像を読み取る。生成された画像データは、コントローラ20のインターフェイス23を経由して、画像処理装置10の文字認識部11に送信される。
【0039】文字認識部11は、画像データから文字領域を分離し、文字領域に存在する文字画像を抽出する。文字画像が除去された画像データは、領域分離部12に入力される。また、文字認識部11は、文字画像を文字コードデータに変換する。文字コードデータは、位置データおよび色情報と共に、合成部16に入力される。なお、ユーザによって出力領域の後処理として2値化が指定されている場合、文字領域は、2値化部15に入力される。また、ウェイトが指定されている場合は、画像データから文字領域を分離するためのパラメータが、調整される。
【0040】領域分離部12は、文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出し、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する。つまり、領域分離部12は、画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有する。
【0041】網点写真領域のデータは、位置データが付加され、ビットマップ処理部13に入力される一方、網点図形領域のデータは、位置データが付加され、ベクタ変換部14に入力される。なお、ウェイトが指定されている場合は、画像データを網点写真領域と網点図形領域とに分割するためのパラメータが、調整される。また、後処理が指定されている場合は、指定内容に従って、領域分割後の画像データは、ビットマップ処理部13またはベクタ変換部14あるいは2値化部15に入力される。
【0042】ビットマップ処理部13は、網点写真領域のデータに対して、エッジ補正および平滑化処理を施す。その後、網点写真領域のデータは、位置データと共に、合成部16に入力される。なお、ビットマップ処理部13は、ビットマップ処理が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【0043】ベクタ変換部14は、網点図形領域のデータをベクタ変換し、ベクタデータを生成する。ベクタデータは、属性データと共に、合成部16に入力される。なお、ベクタ変換は、網点によって構成される図形を、直線・円弧・ベジェ曲線などのベクタデータに変換することの意味する。属性データは、例えば、ベクタデータによって囲まれている閉領域の色・線幅・線種・線色・端点形状の特徴を抽出して得られるデータである。なお、ベクタ変換部14は、ベクタ変換が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【0044】2値化部15は、2値化処理が後処理として指定されている場合、文字認識部11および/又は領域分離部12から入力される画像データを、2値化する。2値化データは、位置データと共に、合成部16に入力される。
【0045】合成部16は、文字認識部11・ビットマップ処理部13・ベクタ変換部14・2値化部15からのデータを、合成する。合成データは、内部形式のデータに変換され、フォーマット変換部17に入力される。なお、出力領域の選択が指定されている場合、選択されている画像領域のデータのみが、合成される。
【0046】フォーマット変換部17は、内部形式のデータを、指定されている外部形式のデータに変換する。外部形式のデータは、インターフェイス24を経由して、第1出力装置50および/又は第2出力装置60に入力される。
【0047】例えば、第1出力装置50は、データを用紙に印刷し、第2出力装置60は、データを記憶すると共にモニタに表示する。
【0048】次に、図2のフローチャートを参照し、領域分離部12における網点写真領域と網点図形領域との領域分離方法を、詳細に説明する。
【0049】網点図形領域の明度分布は、ある程度均一である。一方、網点写真領域の明度分布は、局所的には均一であるが、広い範囲では、分散している。したがって、広い範囲をカバーする明度のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの特徴を抽出することによって、網点写真領域と網点図形領域とを分離できる。
【0050】具体的には、まず、文字認識部11からの入力画像データに基づいて、図3に示されるような明度からなる画像つまり明度画像を作成する(ステップS1)。各画素の明度Vは、例えば、下記の式(1)に基づいて算出される。ただし、式中の符号k1,k2,k3は、定数であり、入力画像は、R(レッド)・G(グリーン)・B(ブルー)からなる8ビットの画像データとする。
【0051】
【数1】
【0052】次に、明度画像から下地が除去され(ステップS2)、3×3画素ブロックに対し平滑化フィルタを使用する平滑化処理が適用される(ステップS3)。下地およびノイズが除去された明度画像は、2値化され(ステップS4)、2次微分フィルタであるラプラシアンフィルタを使用し、エッジ検出が実行される(ステップS5)。次に、モフォロジー処理の一種であるクロージング(膨張・侵食)処理を実行することによって、エッジが補間され、図4に示されるようなエッジによって構成される画像つまりエッジ画像が得られる(ステップS6)。
【0053】次に、第1分離処理が実行される(ステップS7)。第1分離処理は、概して、エッジ画像および明度画像を使用して作成されるヒストグラムに基づいて、特徴量を算出し、当該特徴量を使用して、第1方向、例えば主走査方向に関する領域分離を実行することによって、構成される。
【0054】次に、第2分離処理が実行されて、位置データが生成される(ステップS8)。第2分離処理は、概して、第1方向と直角をなす第2方向、例えば副走査方向に関して領域分離を実行することによって、構成される。
【0055】次に、位置データに基づいて、網点写真領域の輪郭を追跡することによって、網点写真領域の外接矩形が検出される(ステップS9)。最後に、外接矩形内の座標位置に対応する画素が入力画像データから分離され、図5に示されるような網点写真領域に属する画素のみから構成される画像と、図6に示されるような網点図形領域に属する画素のみから構成される画像とが出力される(ステップS10)。
【0056】次に、図7のフローチャートを参照し、ステップS7における第1分離処理を、詳細に説明する。
【0057】まず、エッジ画像のエッジの位置に基づいて、第1方向に関するエッジ間線分の位置が、検出される(ステップS71)。次に、注目エッジ間線分の位置に対応する明度画像の画素を使用して、ヒストグラム(第1ヒストグラム)が作成される(ステップS72)。第1ヒストグラムに対して、平均値フィルタ(|1|0|1|)を使用する平滑化処理を適用することによって、第2ヒストグラムが作成される(ステップS73)。次に、下記の式(2)に従って、階調毎に第1ヒストグラムHist1と第2ヒストグラムHist2の差を算出し、その合計を特徴量とする(ステップS74)。なお、明度は、8ビットデータであり、256階調を有する。
【0058】
【数2】
【0059】次に、注目エッジ間線分に位置する総画素数N1と所定の定数T1との比率R1(=N1/T1)が、算出される(ステップS75)。定数T1は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第1のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【0060】次に、閾値である比率R1と特徴量とが比較される(ステップS76)。特徴量が、比率R1より大きいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点図形領域に属していると見なされ、番号を割当てる処理つまりラベリングが実行され、ラベリングデータが生成される(ステップS77)。一方、特徴量が、比率R1より小さいあるいは等しいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点写真領域に属していると見なされ、ラベリングデータが生成される(ステップS78)。
【0061】次に、注目エッジ間線分が、第1方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される(ステップS78)。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップS72に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【0062】次に、図8のフローチャートを参照し、ステップS8における第2分離処理を、詳細に説明する。
【0063】エッジ画像に基づいて、第2方向に関するエッジ間線分の位置が検出される(ステップS81)。次に、第1分離処理によって作成されたラベリングデータに基づいて、注目エッジ間線分に位置する総画素数N2と網点写真領域に属する画素数N3との比率R2(=N3/N2)が、算出される(ステップS82)。次に、比率R2と閾値である所定の定数T2とが比較される(ステップS83)。定数T2は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第2のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【0064】比率R2が、定数T2と等しいあるいは小さいと判断される場合は、注目エッジ間線分に存在している画素の全てが、網点図形領域に属すると見なされ、その位置データが生成される(ステップS84)。一方、比率R2が、定数T2より大きいと判断される場合は、注目エッジ間線分に位置する画素の全てが、網点写真領域に属すると見なされ、位置データが生成される(ステップS85)。
【0065】次に、注目エッジ間線分が、第2方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される(ステップS86)。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップS82に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【0066】以上のように実施の形態1においては、画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。したがって、網点写真領域および網点図形領域に対し、それぞれの属性に適した画像処理を、適用することが可能となる。
【0067】例えば、網点図形領域の図形画像をベクタ変換し、閉領域の内部を、同一色で塗り潰す一方、網点写真領域に対し、平滑化処理等の画像処理を適用することが可能となる。つまり、網点図形領域の図形画像のエッジぼけ、モアレの発生および網点写真領域におけるエッジ誤判別が、防がれる。また、網点図形領域の図形画像のみをベクタ変換できるため、画質を劣化させることなく、画像のファイルサイズを削減できる。したがって、画像データを高速に送信できる。
【0068】さらに、網点写真領域および網点図形領域を、原稿の画像データから自動的に分離して抽出できる。したがって、網点写真領域あるいは網点図形領域のみの画像をユーザが所望する場合、ユーザは、対応する領域をマニュアルで指定する必要はない。
【0069】[実施の形態2]実施の形態2に係る領域分離方法においては、画像データから作成される明度画像の特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づいている。実施の形態2は、この点で、明度画像から作成されるヒストグラムを特徴量として使用する実施の形態1と異なっている。
【0070】次に、図9のフローチャートを参照し、領域分離方法を詳細に説明する。
【0071】まず、入力画像データから、図10に示されるような明度画像が作成される(ステップS101)。次に、明度画像に対して離散コサイン変換が適用される第1抽出処理が実行される(ステップS102)。第1抽出処理においては、図11に示されるような写真領域が除去された第1マスク画像が作成される。
【0072】次に、明度画像に対して、第1マスク画像を使用するマスク処理が適用され、図12に示されるような写真領域が除去された画像である第2画像が、作成される(ステップS103)。次に、第2画像に対して離散コサイン変換が適用される第2抽出処理が実行される(ステップS104)。第2抽出処理においては、図1313に示されるような第2マスク画像が作成される。
【0073】次に、第2マスク画像の注目画素が、黒であるか否かが判断される(ステップS105)。注目画素が白であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点図形領域に属する画素として出力される(ステップS106)。一方、注目画素が黒であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点写真領域に属する画素として出力される(ステップS107)。
【0074】次に、第2マスク画像の全ての画素に対して処理が完了したか否か、つまり注目画素が最終画素であるか否かが判断される(ステップS108)。処理が未完了であると判断される場合、プロセスはステップS105に戻り、処理が繰り返される。一方、第2マスク画像の全ての画素に対する処理が完了したと判断される場合、プロセスは終了する。以上の結果、網点図形領域と網点写真領域とが分離され、図14に示されるような網点写真画像と、図15に示されるような網点図形画像とが得られる。
【0075】次に、図16のフローチャートを参照し、ステップS102における第1抽出処理を、詳細に説明する。
【0076】まず、明度画像が、8×8画素のブロック毎に離散コサイン変換され、図17に示されるような8×8のDCT係数行列が得られる(ステップS121)。DCT係数行列は、下記の式(3)で表される離散コサイン変換行列をC、その転置行列をCtで表すと、C×画素×Ctで算出される。
【0077】
【数3】
【0078】次に、DCT係数行列の抽出周波数成分に、「0」が設定される(ステップS122)。抽出周波数成分は、写真領域に特有の高周波成分である。次に、ステップS121の逆プロセスつまり逆離散コサイン変換が実行され、高周波成分が「0」である補正画像が形成される(ステップS123)。次に、明度画像と補正画像との差分データから構成される差分画像が作成され(ステップS124)、当該差分画像は、2値化される(ステップS125)。次に、差分画像に対し、5×5画素のブロック毎に最大値フィルタが適用され、ノイズである黒孤立点が除去される(ステップS126)。その結果、差分画像の黒領域は収縮する。次に、差分画像に対し、15×15画素のブロック毎に最小値フィルタを適用することによって、黒領域を膨張させ、黒領域内に存在するノイズである白孤立点を除去する(ステップS127)。以上の結果、図11に示されるような第1マスク画像つまりノイズである黒孤立点および白孤立点が除去された差分画像が得られる。
【0079】また、ステップS104における第2抽出処理は、ステップS102における第1抽出処理と、略同一である。異なる点は、ステップS121における離散コサイン変換の対象が、写真領域が除去された第2画像であり、ステップS122における抽出周波数成分が、図18に示すような8×8のDCT係数行列における網点写真領域に特有の周波数成分である点である。
【0080】以上のように実施の形態2においては、明度画像から抽出される周波数成分を特徴量として用いることによって、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。
【0081】なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の範囲内で種々改変することができる。
【0082】例えば、領域分離をするための特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムおよび明度画像から抽出される周波数成分に加え、輪郭の複雑さや、領域内の色の分布あるいは領域内の直線成分の本数を採用することも可能である。
【0083】また、複数の機器から構成されるシステムに限定されず、例えば、デジタル複写機やファクシミリ装置などのスタンドアロンの機器にも、適用可能である。
【0084】さらに、画像処理方法がプログラム化されたコードデータが記憶されているプログラム製品を、提供することで、コンピュータを画像処理装置として機能させることも可能である。なお、プログラム製品は、プログラムおよび当該プログラムが記憶されている記憶媒体が含まれる。
【0085】
【発明の効果】以上説明した本発明によれば、以下の効果を奏する。
【0086】請求項1〜7および請求項9〜15においては、画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離することができる。
【0087】請求項8および16においては、上記効果に加えて、画像データから写真領域を分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施の形態1に係る画像処理システムのブロック図である。
【図2】 画像処理システムの画像処理装置の領域分離部で実行される領域分離のフローチャートである。
【図3】 領域分離部に対する入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図4】 図3の明度画像のエッジによって構成される画像である。
【図5】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図6】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図7】 領域分離における第1分離処理のフローチャートである。
【図8】 領域分離における第2分離処理のフローチャートである。
【図9】 発明の実施の形態2に係る領域分離のフローチャートである。
【図10】 入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図11】 第1抽出処理において明度画像から作成される第1マスク画像の一例である。
【図12】 第1マスク画像を使用して写真領域が除去された第2画像の一例である。
【図13】 第2抽出処理において第2画像から作成される第2マスク画像の一例である。
【図14】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図15】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図16】 第1抽出処理のフローチャートである。
【図17】 第1抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【図18】 第2抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【符号の説明】
10…画像処理装置、
11…文字認識部、
12…領域分離部、
13…ビットマップ処理部、
14…ベクタ変換部、
15…2値化部、
16…合成部、
17…フォーマット変換部、
20…コントローラ、
21…中央処理装置(CPU)、
22,23,24…インターフェイス、
30…操作パネル、
40…画像入力装置、
50…第1出力装置、
60…第2出力装置、
N1,N2,N3…画素数、
T1,T2…定数、
R1,R2…比率。
【特許請求の範囲】
【請求項1】 画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項2】 前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づくことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
【請求項3】 前記特徴量は、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分に基づくことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
【請求項4】 前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
【請求項5】 前記特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づくことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
【請求項6】 前記周波数成分は、離散コサイン変換を使用して抽出されることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
【請求項7】 前記周波数成分は、網点写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
【請求項8】 前記周波数成分は、さらに、写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
【請求項9】 画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項10】 特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。
【請求項11】 ヒストグラムを作成する前記ステップは、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分を算出するステップを有することを特徴とする請求項9に記載の画像処理方法。
【請求項12】 ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする請求項9に記載の画像処理方法。
【請求項13】 特徴量を検出する前記ステップは、明度画像から周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。
【請求項14】 周波数成分を抽出する前記ステップは、離散コサイン変換を使用するステップを有することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
【請求項15】 周波数成分を抽出する前記ステップは、網点写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
【請求項16】 周波数成分を抽出する前記ステップは、さらに、写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする請求項15に記載の画像処理方法。
【請求項1】 画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項2】 前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づくことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
【請求項3】 前記特徴量は、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分に基づくことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
【請求項4】 前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
【請求項5】 前記特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づくことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
【請求項6】 前記周波数成分は、離散コサイン変換を使用して抽出されることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
【請求項7】 前記周波数成分は、網点写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
【請求項8】 前記周波数成分は、さらに、写真領域に特有の周波数成分を含むことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
【請求項9】 画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、前記特徴量に基づいて、前記画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項10】 特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。
【請求項11】 ヒストグラムを作成する前記ステップは、前記ヒストグラムと、前記ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第2のヒストグラムとの差分を算出するステップを有することを特徴とする請求項9に記載の画像処理方法。
【請求項12】 ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、第1方向に関するエッジ間線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする請求項9に記載の画像処理方法。
【請求項13】 特徴量を検出する前記ステップは、明度画像から周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。
【請求項14】 周波数成分を抽出する前記ステップは、離散コサイン変換を使用するステップを有することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
【請求項15】 周波数成分を抽出する前記ステップは、網点写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
【請求項16】 周波数成分を抽出する前記ステップは、さらに、写真領域に特有の周波数成分を抽出するステップを有することを特徴とする請求項15に記載の画像処理方法。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図10】
【図7】
【図8】
【図9】
【図17】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図18】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図10】
【図7】
【図8】
【図9】
【図17】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図18】
【公開番号】特開2001−326815(P2001−326815A)
【公開日】平成13年11月22日(2001.11.22)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2000−145513(P2000−145513)
【出願日】平成12年5月17日(2000.5.17)
【出願人】(000006079)ミノルタ株式会社 (155)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成13年11月22日(2001.11.22)
【国際特許分類】
【出願日】平成12年5月17日(2000.5.17)
【出願人】(000006079)ミノルタ株式会社 (155)
【Fターム(参考)】
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