JP2009044616A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】文字領域判別において、精度の高い孤立点ノイズの除去が可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】孤立点判別部１１は、画像データ調整部５から入力された画像データのうちの孤立点を検出する。孤立点除去部１２は、孤立点判別部１１により検出された孤立点の箇所において画像データの置換を行なう。エッジ判別部１３は、孤立点除去部１２により孤立点が除去された画像データに対して文字領域を判別するためのエッジ判別を行なう。エッジ判別の前段階として、孤立点判別を実行して孤立点を消去した後、さらにエッジ判別を実行する方式であるため精度の高い孤立点ノイズの除去を実行することが可能である。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置に関し、特に、画像データに対して、画像中の孤立点ノイズを除去して文字領域判別を行なう画像処理装置および画像処理方法に関する。

従来より紙の文書をスキャナで読取り読取った画像データをホストコンピュータに入力し、ホストコンピュータにおいて入力された画像データ（複写画像）に対するページハンドリングを行ない印刷するシステムが存在している。

ホストコンピュータで処理される文書は近年では電子データとして入稿されることが多いが、依然として紙原稿として入稿されることも多い。

しかし、紙原稿で入稿された場合には、スキャナで読取を行なわなければならず、読取った画像データに黒点等の孤立点ノイズが載ってしまうという問題がある。

従来においては、特開２０００−２５３２５７号公報にも示されるように、文字領域判別において、エッジ強調を行なうフィルター処理結果により孤立点と判断されなかった箇所には、エッジ強調を行なったデータを選択し、孤立点と判断された箇所には、エッジ強調を行なわなかったデータを選択する方式が採用されていた。すなわち、エッジ強調を行なうフィルター処理結果により孤立点ノイズを除去する方式が実行されていた。
特開２０００−２５３２５７号公報

しかしながら、従来の方式においては、孤立点である箇所と、エッジ強調を行なうフィルター処理結果とが完全に等価ではないため、孤立点ノイズを完全に除去することができないという問題があった。

本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであって、文字領域判別において、精度の高い孤立点ノイズの除去が可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像を読み取った読み取り画像データのうちの文字領域を判別する文字領域判別部を備える。文字領域判別部は、読み取り画像データのうちの孤立点を検出するための孤立点判別部と、孤立的判別部の検出結果箇所において画像データの置換を行なうための孤立点除去部と、孤立点が除去された読み取り画像データのエッジ判別を行なうエッジ判別部と、エッジ判別後、読み取り画像データの文字領域を特定する文字領域特定部とを含む。

好ましくは、孤立点判別部は、読み取り画像データのうちの注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する孤立点フィルタ演算部と、孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて、互いの階調比較に基いて孤立点を判別する判定部とを含む。孤立点除去部は、注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する第１の画素特定部と、注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する第２の画素特定部と、判定部の判定結果に基いて注目画素領域をそのまま出力するあるいは、注目画素領域を第１および第２の画素特定部の一方により特定された画素に置換して出力する選択部とを含む。

特に、判定部は、注目画素領域の画素の平均階調と、注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最大の階調および最小の階調との差分の絶対値が閾値以上であるか否かに基いて孤立点か否かを判別する。

特に、判定部は、さらに注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最大の階調および最小の階調と注目画素領域の画素の平均階調との差分が正である場合には、白孤立点と判定し、注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最大の階調および最小の階調と注目画素の平均階調との差分が負である場合には、黒孤立点と判定する。

特に、選択部は、注目画素領域において、判定部の判定結果に基いて白孤立点と判定された場合には、第１の画素特定部により特定された画素に置換して出力し、判定部の判定結果に基いて黒孤立点と判定された場合には、第２の画素特定部により特定された画素に置換して出力する。

好ましくは、孤立点判別部は、読み取り画像データのうちの注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する孤立点フィルタ演算部と、孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて、互いの階調比較に基いて孤立点を判別する判定部とを含む。孤立点除去部は、周辺領域に対して注目画素領域をスムージング処理するスムージング処理部と、判定部の判定結果に基いて注目画素領域をそのまま出力するあるいは、注目画素領域をスムージング処理部により処理した結果に置換して出力する選択部とを含む。

好ましくは、読み取り画像データは、複数色それぞれに対応する複数のプレーンデータを含み、複数のプレーンデータそれぞれに対応して孤立点を検出するための複数の孤立点判別部をさらに設ける。孤立点除去部は、複数の孤立点判別部の判別結果に基いて検出結果箇所において画像データの置換を行なう。

好ましくは、孤立点判別部は、読み取り画像データのうちの第１の注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する第１の孤立点フィルタ演算部と、読み取り画像データのうちの第２の注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する第２の孤立点フィルタ演算部と、第１の孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて互いの階調比較に基いて第１の孤立点を判別する第１の判定部と、第２の孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて互いの階調比較に基いて第２の孤立点を判別する第２の判定部とを含む。孤立点除去部は、第１の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する第１の画素特定部と、第１の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する第２の画素特定部と、第２の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する第３の画素特定部と、第２の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する第４の画素特定部と、第１および第２の判定部の判定結果に基いて注目画素領域をそのまま出力するあるいは、注目画素領域を第１〜第４の画素特定部の一方により特定された画素に置換して出力する選択部とを含む。

特に、第１の注目画素領域と第２の注目画素領域のサイズは異なる。
本発明に係る画像処理方法は、入力画像を読み取った読み取り画像データのうちの文字領域を判別する画像処理方法であって、読み取り画像データのうちの孤立点を検出するステップと、孤立的を検出した検出結果箇所において画像データの置換を行なうステップと、孤立点が除去された読み取り画像データのエッジ判別を行なうステップと、エッジ判別後、前記読み取り画像データの文字領域を特定するステップとを含む。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像を読み取った読み取り画像データのうちの文字領域を判別する文字領域判別部を含む。文字領域判別部は、読み取り画像データのうちの孤立点を検出するための孤立点判別部と、孤立的判別部の検出結果箇所において画像データの置換を行なうための孤立点除去部と、孤立点が除去された読み取り画像データのエッジ判別を行なうエッジ判別部と、エッジ判別後、読み取り画像データの文字領域を特定する文字領域特定部とを含む。エッジ判別の前段階として、孤立点判別を実行して孤立点を消去した後、さらにエッジ判別を実行する方式であるため精度の高い孤立点ノイズの除去を実行することが可能である。

以下に図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。

（実施の形態１）
本発明の実施の形態においては、本発明の画像処理装置をデジタルカラー複写機（以下、複写機という）で適用する場合について説明する。

しかしながら、本発明に係る画像処理装置は、複写機に限定されず、プリンタやファクシミリ装置やそれらの複合機であるＭＦＰ（Multi Function Peripheral）などに適用される構成とすることも可能である。

図１は、本発明の実施の形態に従う画像処理を実行する画像形成装置１の概略構成を説明する図である。

図１を参照して、本発明の実施の形態に従う画像処理装置は、制御部１００と、メモリ部１０２と、画像読取部１０４と、プリント部１０６と、通信インターフェイス部１０８と、データ格納部１１０とを含む。

制御部１００は、代表的にＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置から構
成され、プログラムを実行することで本実施の形態に従う画像処理方法を実現する。

メモリ部１０２は、代表的にＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置であり、制御部１００で実行されるプログラムやプログラムの実行に必要なデータなどを保持する。

通信インターフェイス部１０８は、代表的に、ネットワークを介してパーソナルコンピュータ等との間でデータを送受信するための部位であり、たとえば、ＬＡＮアダプタおよびそれを制御するドライバソフトなどを含む。

プリント部１０６は、プリント処理を行なうための部位であり、プリント処理に係るハードウェア構成に加えて、各部の作動を制御するための制御装置をも含む。

データ格納部１１０は、代表的にハードディスク装置やフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置であり、制御部１００で生成された画像データ等を格納する。

図２は、本発明の実施の形態１に従う画像処理方法を実行する制御部の機能ブロック図である。

図２を参照して、ここでは、例えばメモリ部１０２に予め格納されている画像処理プログラムをロードすることにより制御部１００内で実現されるものとする。

具体的には、制御部１００は、画像データ調整部５と、文字領域判別部９と、網点領域判別部２０と、色空間変換部３０と、画像データ補正部４０と、スクリーン／誤差拡散処理部５０とを含む。

画像読取部１０４で読み取られたすなわちスキャニングされた画像データは、画像スキャン入力として画像データ調整部５に入力される。

画像データ調整部５において、入力された画像データに対して文字を鮮明化するために下地を白くするいわゆる下地飛ばし処理や色調整処理等が実行される。

そして、画像データ調整部５で調整された画像データが、文字領域判別部９と、網点領域判別部２０と、出力用のＹＭＣＫデータやｓＲＧＢ色空間データなどに変換する色空間変換部３０とにそれぞれ出力される。

文字領域判別部９は、入力された画像データに基づいて孤立点の除去を実行するとともに文字領域を判別する。

また、網点領域判別部２０は、孤立点を判別してその周期性を特定することにより網点領域を判別する。

色空間変換部３０は、入力された画像データについて出力用のＹＭＣＫデータやｓＲＧＢ色空間データなどに変換して色情報を出力する。

文字領域判別部９は、孤立点判別部１１と、孤立点除去部１２と、エッジ判別部１３と、文字色判別部１４と、文字領域特定部１５とを含む。

孤立点判別部１１は、画像データ調整部５から入力された画像データのうちの孤立点を検出する。

孤立点除去部１２は、孤立点判別部１１により検出された孤立点の箇所において画像データの置換を行なう。

エッジ判別部１３は、孤立点除去部１２により孤立点が除去された画像データに対していわゆる微分フィルタ等を用いて文字領域を判別するためのエッジ判別を行なう。

文字色判別部１４は、エッジ判別により判別された文字領域の明度および彩度等を判別する。

文字領域特定部１５は、エッジ判別等により判別された文字領域について、線、点、文字の線幅等に関して、部分毎に分類して、判別結果を画像データ補正部４０に出力する。

網点領域判別部２０は、孤立点判別部２１と、周期性判別部２２と、網点領域特定部２３とを含む。

孤立点判別部２１は、入力された画像データについて孤立点を検出する。
周期性判定部２２は、検出された孤立点の周期性を判定する。

網点領域特定部２３は、周期性判定部２２における判定結果に基いて、孤立点がある一定の密度範囲で規則的に並んでいる場合には網点領域であると判定する。

そして、その結果は画像データ補正部４０に出力される。
画像データ補正部４０は、色空間変換部３０の出力結果に対して、文字領域判別部９と網点領域判別部２０の結果を参照し、画像データ補正処理を行なう。例えば、文字領域においては、視認性を上げるためにエッジ強調処理を実行したり、網点領域に対しては、孤立点によるモアレを抑制するためにスムージング処理等を実行する。

そして、次にスクリーン／誤差拡散処理部５０において、実際にプリント部１０６でプリンタエンジンによって印字されるデータ形式に変換されて出力される。

そして、出力されたデータがプリント部１０６に与えられて、プリント部１０６に設けられているプリンタエンジンにより画像がプリントアウト（画像出力）される。

図３は、本発明の実施の形態１に従う孤立点判別部および孤立点除去部の機能ブロック図である。

図３を参照して、孤立点判別部１１は、孤立点フィルタ演算部６１と、孤立点判定部６２とを含む。

孤立点除去部１２は、孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３と、孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４と、セレクタ６５とを含む。

孤立点フィルタ演算部６１は、画像データのうちの注目している注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する。

孤立点判定部６２は、孤立点フィルタ演算部６１の演算結果に基づいて、互いの階調比較に基づいて孤立点を判別する。

孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３は、注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する。

孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４は、注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する。

セレクタ６５は、孤立点判定部６２の判定結果に基づいて孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３からの出力と、孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４からの出力と、画像データ入力そのものとの入力のいずれか１つを選択して画像データ出力として出力する。

すなわち、セレクタ６５は、孤立点判定部６２の判定結果に基づいて注目画素領域の画像データについて、そのままの画像データを出力する。あるいは、注目画素領域の画像データについて、孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３により特定された画素の画像データに置換して出力する。あるいは孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４により特定された画素の画像データに置換して出力する。

図４は、孤立点フィルタ演算部６１において演算処理を実行する孤立点フィルタの形状を説明する図である。

図４を参照して、ここでは１×１の孤立点フィルタ、２×１の孤立点フィルタ、２×２の孤立点フィルタおよび２×３の孤立点フィルタがそれぞれ示されている。

ここで、２×２の孤立点フィルタが４種類あるのは、注目画素が孤立点位置にあるとすると、注目画素となり得る孤立点位置が４画素あるため図の４種類の孤立点フィルタ全てを使用することにより、注目画素の位置に関わらずに２×２の孤立点を検出するためである。なお、１×１の孤立点フィルタが１種類であるのは、注目画素となり得る孤立点位置が１箇所しかないからである。

また、２×１の孤立点フィルタおよび２×３の孤立点フィルタを用いる理由は、原稿をスキャナ等で読み取る際、ＣＣＤの画素と原稿の孤立点の位置のズレにより、孤立点が真円にならず、楕円になる場合もあるためである。なお、２×１の孤立点フィルタは、１×１の孤立点の位置のズレに対応しており、２×３の孤立点フィルタは、２×２の孤立点の位置のズレに対応するものである。

ここで斜線で描かれる領域は、注目画素領域の周辺領域であり、斜線で囲まれる領域（白領域）は、注目画素領域である。

これらの孤立点フィルタは、予めメモリ部１０２等に格納されているものとする。そして、文字領域判別する文字の大きさ等に合わせて最適な孤立点除去を実行するための孤立点フィルタが選択されて孤立点フィルタ演算部で用いられるものとする。

ここで孤立点フィルタを用いた孤立点の判別および除去を実行する方式について図３を用いて説明する。

まず、孤立点には、黒孤立点と白孤立点の２種類あり、孤立点の階調が周辺領域の画素より低い（暗い）孤立点を黒孤立点と呼び、孤立点の階調が周辺領域の画素より高い（明るい）孤立点を白孤立点と呼ぶこととする。

孤立点フィルタ演算部６１は、選択された孤立点フィルタを用いて孤立点フィルタのフィルタ演算処理を実行するための注目している画素領域（注目画素領域とも称する）の画素の平均階調および注目画像領域の周辺領域の画素の階調をそれぞれ算出する。

そして、孤立点判定部６２は、注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最小の階調に対する注目画素領域の画素の平均階調の差分の値がしきい値以上であるか、あるいは注目画素領域の画素の平均階調に対する注目画素領域の周辺領域の画素の差分の値がしきい値以上であるか否かに基づいて孤立点か否かを判別する。

上記差分の値がしきい値以上である場合には、孤立点であると判定する。
一方、差分の値がしきい値未満の場合には、孤立点ではないと判定する。

すなわち、差分の値がしきい値未満の場合には、周辺領域の画素の階調と注目画素領域の画素の平均階調の差が小さいため黒孤立点あるいは白孤立点のいずれでもないと推定される。一方、差分の値がしきい値以上の場合には、周辺領域の画素の階調と注目画素領域の画素の平均階調の差が大きいため孤立点であると推定される。なお、このしきい値の値は孤立点と判別される階調差として適切な値に設定されるものとする。

より具体的には、孤立点判定部６２は、注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調に対する注目画素領域の画素の平均階調の差分の値がしきい値以上である場合には黒孤立点と判定する。この場合には、注目画素領域の周辺領域の画素の最小の階調＞注目画素領域の画素の平均階調が成り立つ。

また、注目画素領域の画素の平均階調に対する注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調の差分の値がしきい値以上である場合には白孤立点と判定する。この場合には、注目画素領域の画素の平均階調＞注目画素領域の周辺領域の画素の最大の階調が成り立つ。

孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３は、上述した孤立点フィルタを用いて注目画素領域の周辺領域において、最大の階調を有する画素を特定して当該画素データをセレクタ６５に出力する。

孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４は、上述した孤立点フィルタを用いて注目画素領域の周辺領域において、最小の階調を有する画素を特定して当該画素データをセレクタ６５に出力する。

そして、セレクタ６５は、孤立点判定部６２の判別結果に基いて、画像データ入力により孤立点フィルタによりフィルタ処理される注目している注目画素領域の画素データの入力、孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３の出力、孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４の出力のうちのいずれか１つを選択して画像データとして出力される。

具体的には、セレクタ６５は、孤立点判定部６２において、黒孤立点と判定された場合には、孤立点フィルタによりフィルタ演算処理される画素について、周囲のより明るい階調のデータで置換する。具体的には、孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３の出力結果に置換して画像データとして出力する。当該変換処理により黒孤立点と判定された箇所は、周囲のより明るい階調のデータで置換されるため黒孤立点が消去される。

一方、孤立点判定部６２において、白孤立点と判定された場合には、孤立点フィルタによりフィルタ演算処理される画素について、周囲のより暗い階調のデータで置換する。具体的には、孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４の出力結果に置換して画像データとして出力する。

図３において孤立点判定部６２で黒孤立点と判定された場合には、注目画素領域について孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３により特定された画素により置換する。白孤立点と判定された場合には、孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４により特定された画素に置換されて出力されることになる。当該変換処理により白孤立点と判定された箇所は、周囲のより暗い階調のデータで置換されるため白孤立点が消去される。

したがって、本発明の実施の形態に従う画像処理方法は、文字領域判別を実行する前に孤立点の判別を実行して、孤立点と判別された箇所については、周辺領域の画素データに置換することにより孤立点となる箇所を消去して、置換された画像データに基づいてエッジ判別を実行する方法である。従来方式の場合には、エッジ判別により孤立点ノイズの除去を実行する方式であったために場合によっては、孤立点ノイズであるにも拘らずエッジ判別により文字領域と判別される可能性もあったが、本発明は、エッジ判別の前段階として、孤立点判別を実行して孤立点を消去した後、さらにエッジ判別を実行する画像処理方法であるため精度の高い孤立点ノイズの除去を実行することが可能である。

（実施の形態１の変形例）
図５は、本発明の実施の形態１の変形例に従う孤立点判別部１１および孤立点除去部１２♯を説明する図である。

図５を参照して、ここでは、孤立点除去部１２を孤立点除去部１２＃に置換した点が異なる。その他の点については同様であるのでその詳細な説明は繰り返さない。

孤立点除去部１２＃は、スムージング処理部６６と、セレクタ６５とを含む。
スムージング処理部６６は、孤立点フィルタの注目画素領域の周辺領域の階調差との比較に基づいて注目画素領域に対してスムージング処理を実行する。

セレクタ６５はスムージング処理部６６によりスムージング処理された注目画素領域の画像データと、そのまま入力された画像データとを、孤立点判定部６２の判定結果に基づいていずれか一方を選択して画像データ出力として出力する。

具体的には、孤立点判定部６２は、孤立点フィルタを用いて注目画素領域のフィルタ演算処理結果に基いて黒孤立点あるいは白孤立点と判定された場合には、スムージング処理部６６の出力結果を画像データとして出力する。一方、黒孤立点あるいは白孤立点ではないと判定された場合には、そのまま入力された画像データを出力する。

なお、本例においては、孤立点判定部６２において、黒孤立点あるいは白孤立点と判定する必要は無く孤立点と判定された場合に、セレクタ６５において、スムージング処理部６６の出力結果を画像データとして出力することも可能である。例えば、上述したように注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最小の階調に対する注目画素領域の画素の平均階調の差分の値がしきい値以上であるか、あるいは注目画素領域の画素の平均階調に対する注目画素領域の周辺領域の画素の差分の値がしきい値以上であるか否かに基づいて孤立点であると判定して、スムージング処理部６６の出力結果を画像データとして出力する。一方、セレクタ６５において、差分の値がしきい値未満の場合には、孤立点ではないと判定して、入力された画像データをそのまま出力する。

したがって、本発明の実施の形態１の変形例に従う文字領域判別においては、文字領域判別を実行する前に孤立点の判別を実行して、孤立点と判別された箇所については、スムージング処理した画像データに置換することにより孤立点となる箇所を消去して、置換された画像データに基づいてエッジ判別が実行される方式であるため精度の高い孤立点ノイズの除去を実行することが可能である。

（実施の形態２）
上記の実施の形態においては入力画像をモノクロモードで読み取った１プレーンの明度信号に対して孤立点の判別をして、置換された画像データに基づいてエッジ判別を実行する方式について説明したが、入力画像をカラーモードで読み取ったＲＧＢ入力の３プレーンに対して個別に孤立点の判別をして、明度信号を生成した後、エッジ判別を実行することも可能である。

ここで、明度信号は、カラー画像入力（ＲＧＢ入力）の線形結合αＲ＋βＧ＋γＢ＝Ｖ（明度）で示される。あるいは明度は、ＲＧＢ入力の最小の階調Ｍｉｎ（ＲＧＢ）の値を使用することが一般的である。

ここで、生成された入力画像（入力原稿）がシアン、マゼンタ、イエローなどの複数の色の重ね合わせで生成されている場合には、以下の問題が生じる可能性がある。例えば、入力原稿のうち青色の部分は、マゼンタトナーとシアントナーとを重ねて青色を再現することになる。この２色のトナーの重ね合わせでは、トナーが少しずれて重なっている場合がある。

図６は、入力原稿においてマゼンタトナーの孤立点と、シアントナーの孤立点とがずれて重なっている入力原稿について明度信号に対する孤立点除去を実行する場合について説明する図である。

ここで、マゼンタトナーの孤立点は、ＣＣＤ（ＲＧＢ各色の階調について８ビットで読みとるとする）で読み取ると、赤色の光が吸収されるのでＲＧＢ＝（１０，２００，２００）となる。また、シアントナーの孤立点は、ＣＣＤで読み取ると、緑色の光が吸収されるのでＲＧＢ＝（２００，１０，２００）となる。この２つの孤立点が重なった場合、重なったブルーの領域（マゼンタトナーとシアントナーとが混ぜ合わされた領域）は、赤色と緑色の光が吸収されて例えばＲＧＢ＝（１０，１０，２００）となるため、重なったブルーの領域と、それ以外のマゼンタあるいはシアンの領域とで、明度として最小の階調Ｍｉｎ（ＲＧＢ）を用いた場合、マゼンタ、シアンおよびブルーの３つの領域で同じ値となる。したがって、明度を利用した孤立点判別では、円形状の孤立点として検出されないため結果として図４のような孤立点フィルタ形状では検出できず、孤立点を除去することができない可能性がある。

図７は、本発明の実施の形態２に従う画像処理を実行する制御部の機能ブロック図である。

図７を参照して、図２で説明した本発明の実施の形態１に従う画像処理を実行する制御部の機能ブロック図と比較して、文字領域判別部９を文字領域判別部９＃に置換した点が異なる。その他の点については同様であるのでその詳細な説明は繰り返さない。

また、文字領域判別部９＃は、孤立点判別部１１ｐと、孤立点除去部１２ｐと、明度生成部６９と、エッジ判別部１３と、文字色判別部１４と、文字領域特定部１５とを含む。

図８は、本発明の実施の形態２に従う孤立点判別部、孤立点除去部および明度生成部を説明する図である。

図８を参照して、ここではカラー画像入力（ＲＧＢ入力）の各ＲＧＢそれぞれにおけるプレーンデータにそれぞれ対応して孤立点判別部を設け、孤立点判別部の結果に基づいて孤立点除去を実行する構成が示されている。

具体的には、Ｒ画像入力であるＲ画像プレーンデータに対応して、Ｒ画像の孤立点を判別する孤立点判別部１１ｒと、Ｇ画像入力であるＧ画像プレーンデータに対応して、Ｇ画像の孤立点を判別する孤立点判別部１１ｇと、Ｂ画像入力であるＢ画像プレーンデータに対応して、Ｂ画像の孤立点を判定する孤立点判別部１１ｂとが設けられる。

また、孤立点判別部１１ｒ，１１ｇ，１１ｂの孤立点の判定結果に基いて孤立点を除去する孤立点除去部１２ｐが設けられる。

孤立点除去部１２ｐは、Ｒ画像、Ｇ画像およびＢ画像のプレーンデータに関してそれぞれ孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３ｒ，６３ｇ，６３ｂとが設けられる。また、同様にＲ画像、Ｇ画像およびＢ画像のプレーンデータに関してそれぞれ孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４ｒ、６４ｇ，６４ｂとがそれぞれ設けられる。

また、孤立点判定部６２ｒ，６２ｇ，６２ｂのそれぞれの判別結果を受けて、セレクタ部６８における選択動作を指示する結果判定部６７を設ける。

ここで、孤立点判別部１１ｒ，１１ｇ，１１ｂは、上述した孤立点判別部１１と同様であるのでその詳細な説明は繰り返さない。

また、孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３ｒ，６３ｇ，６３ｂおよび孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４ｒ、６４ｇ，６４ｂについてもそれぞれ孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３および孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４と同様であるのでその詳細な説明は繰り返さない。

本発明の実施の形態２においては、孤立点判定部６２ｒ，６２ｇ，６２ｂからの判定結果に基いて、セレクタ群６８の選択動作を指示する結果判定部６７を設ける。

結果判定部６７は、Ｒ画像プレーンデータ入力およびＧ画像プレーンデータ入力、Ｂ画素プレーンデータ入力それぞれにおける孤立点判別部１１ｒ，１１ｇ，１１ｂからの判定結果に基づいて、いずれか１つの孤立点判別部１１ｒ，１１ｇ，１１ｂにおいて孤立点が検出された場合には、Ｒ画像プレーンデータおよびＧ画像プレーンデータおよびＢ画素プレーンデータそれぞれにおいて置換データとの変換処理を実行する。

具体的には、置換データとの変換処理は、上述したようにセレクタ６５ｒ，６５ｇ，６５ｂで実行する。

たとえば、いずれかの画像プレーンデータ入力に対して、孤立点判定部において、黒孤立点と判定されれば、結果判定部６７は、３プレーンとも黒孤立点と判別されたとして、セレクタ６５ｒ，６５ｇ，６５ｂに対して孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部６３ｒ，６３ｇ，６３ｂからそれぞれ出力された画素データと置換して明度生成部６９に出力する。

また、例えば、いずれかの画像プレーンデータ入力に対して、孤立点判定部において、白孤立点と判定されれば、結果判定部６７は、３プレーンとも白孤立点と判別されたとして、セレクタ６５ｒ，６５ｇ，６５ｂに対して孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部６４ｒ，６４ｇ，６４ｂからそれぞれ出力された画素データと置換して明度生成部６９に出力する。

それ以外の場合、すなわち、いずれの画像プレーンデータ入力に対しても、孤立点判定部において、孤立点と判定されない場合に、画像プレーンデータがそのまま明度生成部６９に出力される。

そして、明度生成部６９において、明度信号が生成された後、エッジ判別が実行される。

当該処理により、例えば、青色の孤立点と赤色の孤立点がずれて重なって構成される入力画像においてもそれぞれの孤立点を除去することが可能であるため、ＲＧＢ画像プレーンデータの相関関係を維持しつつ精度の高い孤立点ノイズの除去を実行することが可能である。すなわち、青色の孤立点と赤色の孤立点がずれて重なって構成される入力画像において、明度変換処理を実行した場合に孤立点形状が残る問題を解消することができる。

（実施の形態３）
上記の実施の形態においては、黒孤立点と白孤立点を判別する孤立点フィルタとして、同一形状のフィルタを用いて黒孤立点および白孤立点を判定してそれぞれを除去する方式について説明したが、文字の種類等によっては黒孤立点と白孤立点のフィルタのフィルタ形状を代えて孤立点を除去することが望ましい場合も考えられる。

例えば、白い下地状の黒い文字「ｉ」に含まれる孤立点「・」や濁点、句読点等は黒孤立点で、例えば漢字の「田」の４つの矩形に囲まれる領域等は白孤立点形状であり下地部分である。このように文字に含まれる黒孤立点と白孤立点等の条件が異なる場合があるため文字に影響を与えないサイズで黒孤立点用の孤立点フィルタと白孤立点用の孤立点フィルタを構成することが望ましい。

図９は、本発明の実施の形態３に従う孤立点判別部１１＃および孤立点除去部１２Ｑを説明する機能ブロック図である。

図９を参照して、本発明の実施の形態３に従う孤立点判別部１１＃は、図２の孤立点判別部１１と置換される。また、孤立点除去部１２Ｑは、図２の孤立点除去部１２と置換される。

孤立点除去部１１＃は、黒孤立点フィルタ演算部７０と、黒孤立点判定部７１と、白孤立点フィルタ演算部７２と、白孤立点判定部７３とを含む。

黒孤立点フィルタ演算部７０は、黒孤立点に対応して設けられた孤立点フィルタにおいて上記と同様のフィルタ演算処理を実行する。

また、白孤立点フィルタ演算部７２は、白孤立点に対応して設けられた孤立点フィルタにおいて上記と同様のフィルタ演算処理を実行する。

黒孤立点判定部７１は、黒孤立点フィルタ演算部７０により演算処理された結果に基づいて黒孤立点を判定する。

具体的には、黒孤立点判定部７１は、注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最小の階調に対する注目画素領域の画素の平均階調の差分の値がしきい値以上であるか否かに基いて孤立点か否かを判別し、差分の値がしきい値以上である場合には黒孤立点と判定する。一方、差分の値がしきい値未満の場合には、孤立点ではないと判定する。

白孤立点判定部７３は、白孤立点フィルタ演算部７０により演算処理された結果に基いて白孤立点を判定する。

具体的には、白孤立点判定部７３は、注目画素領域の画素の平均階調に対する注目画素領域の周辺領域の画素の差分の値がしきい値以上であるか否かに基づいて孤立点か否かを判別し、差分の値がしきい値以上である場合には白孤立点と判定する。一方、差分の値がしきい値未満の場合には、孤立点ではないと判定する。

孤立点除去部１２Ｑは、黒孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部７４と、白孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部７６と、セレクタ７８，７９とを含む。

黒孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部７４は、黒孤立点に対応して設けられた孤立点フィルタにおいて注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する。

白孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部７６は、白孤立点に対応して設けられた孤立点フィルタにおいて注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する。

セレクタ７８は、黒孤立点判定部７１の判定結果に基づいて画像データ入力をそのまま出力するか、あるいは黒孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部７４から出力された画素に置換して出力する。

また、セレクタ７９は、白孤立点判定部７３の判定結果に基いて画像データ入力をそのまま出力するか、あるいは白孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部７６から出力された画素に置換して出力する。

そして、図示しないがセレクタ７８により必要に応じて置換された画像データ出力と、セレクタ７９により必要に応じて置換された画像データ出力とが合成されて黒孤立点および白孤立点がそれぞれ除去されて、エッジ判別部１３に出力される。

本発明の実施の形態に従う構成により、黒孤立点フィルタと白孤立点フィルタとを異なるサイズで構成するにより、文字領域に対応して孤立点フィルタを適切に対応させてフィルタ演算処理を実行することができるため、孤立点ノイズを入力データに従って精度よく除去することが可能である。

なお、本例においては、黒孤立点および白孤立点の判定についてそれぞれ独立に判定される方式について説明したが、２つの判定処理を順番に行い、そしてその結果を用いて置換処理することも可能である。

なお、本発明にかかる画像形成装置は上述したようにＭＦＰに限定されず、画像形成装置であれば、プリンタやファクシミリ装置等であってもよい。なお、コンピュータを機能させて、上述したような制御部１００の機能を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

なお、本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーションシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストール
されて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明の実施の形態に従う画像処理を実行する画像形成装置１の概略構成を説明する図である。 本発明の実施の形態に従う画像処理を実行する制御部の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１に従う孤立点判別部および孤立点除去部の機能ブロック図である。 孤立点フィルタ演算部６１において演算処理を実行する孤立点フィルタの形状を説明する図である。 本発明の実施の形態１の変形例に従う孤立点判別部１１および孤立点除去部１２♯を説明する図である。 青色の孤立点と赤色の孤立点がずれて重なって構成される入力画像において、明度変換処理を実行した場合を説明する図である。 本発明の実施の形態２に従う画像処理を実行する制御部の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態２に従う孤立点判別部、孤立点除去部および明度生成部６９を説明する図である。 本発明の実施の形態３に従う孤立点判別部１１＃および孤立点除去部１２Ｑを説明する機能ブロック図である。

符号の説明

１ 画像形成装置、５ 画像データ調整部、９ 文字領域判別部、６９ 明度生成部、１１，１１＃，１１ｐ 孤立点判別部、１２，１２＃，１２ｐ，２１ 孤立点除去部、１３ エッジ判別部、１４ 文字色判別部、１５ 文字領域特定部、２０ 網点領域判別部、２２ 周期性判定部、２３ 網点領域特定部、３０ 色空間変換部、４０ 画像データ補正部、５０ スクリーン／誤差拡散処理部、６１ 孤立点フィルタ演算部、６２ 孤立点判定部、６３ 孤立点周辺領域Ｍａｘ値特定部、６４ 孤立点周辺領域Ｍｉｎ値特定部、６５，７８，７９ セレクタ、６６ スムージング処理部、６７ 結果判定部、１００ 制御部、１０２ メモリ部、１０４ 画像読取部、１０６ プリント部、１０８ 通信インターフェイス部、１１０ データ格納部。

Claims (10)

1. 入力画像を読み取った読み取り画像データのうちの文字領域を判別する文字領域判別部を備え、
   前記文字領域判別部は、
   前記読み取り画像データのうちの孤立点を検出するための孤立点判別部と、
   前記孤立的判別部の検出結果箇所において画像データの置換を行なうための孤立点除去部と、
   孤立点が除去された読み取り画像データのエッジ判別を行なうエッジ判別部と、
   前記エッジ判別後、前記読み取り画像データの文字領域を特定する文字領域特定部とを含む、画像処理装置。
2. 前記孤立点判別部は、
   前記読み取り画像データのうちの注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する孤立点フィルタ演算部と、
   前記孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて、互いの階調比較に基いて孤立点を判別する判定部とを含み、
   前記孤立点除去部は、
   前記注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する第１の画素特定部と、
   前記注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する第２の画素特定部と、
   前記判定部の判定結果に基いて前記注目画素領域をそのまま出力するあるいは、前記注目画素領域を前記第１および第２の画素特定部の一方により特定された画素に置換して出力する選択部とを含む、請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記判定部は、前記注目画素領域の画素の平均階調と、前記注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最大の階調および最小の階調との差分の絶対値が閾値以上であるか否かに基いて孤立点か否かを判別する、請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記判定部は、さらに前記注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最大の階調および最小の階調と前記注目画素領域の画素の平均階調との差分が正である場合には、白孤立点と判定し、前記注目画素領域の周辺領域の画素のうちの最大の階調および最小の階調と前記注目画素の平均階調との差分が負である場合には、黒孤立点と判定する、請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記選択部は、前記注目画素領域において、前記判定部の判定結果に基いて白孤立点と判定された場合には、前記第２の画素特定部により特定された画素に置換して出力し、前記判定部の判定結果に基いて黒孤立点と判定された場合には、前記第１の画素特定部により特定された画素に置換して出力する、請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記孤立点判別部は、
   前記読み取り画像データのうちの注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する孤立点フィルタ演算部と、
   前記孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて、互いの階調比較に基いて孤立点を判別する判定部とを含み、
   前記孤立点除去部は、
   前記周辺領域に対して前記注目画素領域をスムージング処理するスムージング処理部と、
   前記判定部の判定結果に基いて前記注目画素領域をそのまま出力するあるいは、前記注目画素領域をスムージング処理部により処理した結果に置換して出力する選択部とを含む、請求項１記載の画像処理装置。
7. 前記読み取り画像データは、複数色それぞれに対応する複数のプレーンデータを含み、
   前記複数のプレーンデータそれぞれに対応して孤立点を検出するための複数の孤立点判別部をさらに設け、
   前記孤立点除去部は、前記複数の孤立点判別部の判別結果に基いて検出結果箇所において画像データの置換を行なう、請求項１記載の画像処理装置。
8. 前記孤立点判別部は、
   前記読み取り画像データのうちの第１の注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する第１の孤立点フィルタ演算部と、
   前記読み取り画像データのうちの第２の注目画素領域およびその注目画素領域の周辺領域の階調演算を実行する第２の孤立点フィルタ演算部と、
   前記第１の孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて互いの階調比較に基いて第１の孤立点を判別する第１の判定部と、
   前記第２の孤立点フィルタ演算部の演算結果に基いて互いの階調比較に基いて第２の孤立点を判別する第２の判定部とを含み、
   前記孤立点除去部は、
   前記第１の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する第１の画素特定部と、
   前記第１の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する第２の画素特定部と、
   前記第２の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最大の階調を有する画素を特定する第３の画素特定部と、
   前記第２の注目画素領域の周辺領域の画素のうち最小の階調を有する画素を特定する第４の画素特定部と、
   前記第１および第２の判定部の判定結果に基いて前記注目画素領域をそのまま出力するあるいは、前記注目画素領域を前記第１〜第４の画素特定部の一方により特定された画素に置換して出力する選択部とを含む、請求項１記載の画像処理装置。
9. 前記第１の注目画素領域と前記第２の注目画素領域のサイズは異なる、請求項８記載の画像処理装置。
10. 入力画像を読み取った読み取り画像データのうちの文字領域を判別する画像処理方法であって、
    前記読み取り画像データのうちの孤立点を検出するステップと、
    前記孤立的を検出した検出結果箇所において画像データの置換を行なうステップと、
    孤立点が除去された読み取り画像データのエッジ判別を行なうステップと、
    前記エッジ判別後、前記読み取り画像データの文字領域を特定するステップとを備える、画像処理方法。

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