JP3198705B2 - 画像特徴抽出方法及びその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、量子化された連続多
階調画像データから画像特徴を有している画素を抽出す
る画像特徴抽出方法及びその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来における画像処理装置においては、
エッジ強調やスムージング等の各種個別画像処理毎に画
像の特徴情報を抽出し、その結果により夫々にふさわし
い処理を行なうことが一般的になっている。例えば二値
化やエッジ強調処理を行なう際には、画像を構成してい
る画素が文字の一部であるか、網点画像の一部である
か、または、写真の一部であるかといった特徴情報を画
像から抽出し、その結果により二値化処理やエッジ強調
処理を施すようになっている。尚、領域抽出、領域分割
（セグメンテーション）等の各種認識処理においても、
処理の前半で特徴抽出するための処理が行なわれるよう
になっている。この場合において、画像特徴の抽出方法
としては、画像の領域毎に同じ特徴を選び出すものと、
一つ一つの画素毎に特徴を選び出す方法とがあり、ま
た、別の試みとして、網点等の二値画像を多値の画像に
直して、どちらも同じ処理を加えようという考えもある
（例えば特開平３ー２８３７６５号公報）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来におけ
る画像処理装置にあっては、同一装置内に数種の個別画
像処理部が組み込まれているが、同じような画像特徴を
利用していても別々に特徴を抽出し、利用または保存し
ていることから、装置構成が複雑化してしまうという技
術的課題があった。更に、従来における二値化やエッジ
強調処理は、画像が写真か網点か文字かによって処理を
全体的に変えるだけのものに過ぎず、適切な場所に適切
な処理を適切な深さで加えるという細かい調整を行なっ
ていなかったため、エッジ強調処理等の個別の画像処理
精度を充分に高めることができないという技術的課題が
あった。

【０００４】この発明は、以上の技術的課題を解決する
ために為されたものであって、多階調画像データから抽
出される汎用的な画像特徴を有効に利用して全体として
コンパクトなシステムを構築することができ、更に、分
類の細かい画像特徴を抽出し、抽出された画像特徴を参
照しながら精度の良い個別画像処理を実現できるように
した画像特徴抽出方法及びその装置を提供する。

【０００５】

【課題を解決するための手段】すなわち、この発明は、
量子化された多階調画像データから画像特徴を抽出する
に際し、入力画像が人間の視覚特性にどのように写るか
を予測し、この予測結果を元に入力画像に対して人間の
視覚特性に基づくデータ処理を施すという前処理を経て
特徴画素を抽出する多階調画像データを作成し、しかる
後、各走査ラインの画素から、複数の個別画像処理手段
で共通に利用可能な特徴画素を抽出した後、この抽出さ
れた特徴画素の性質を複数の個別画像処理手段が共用し
得る参照用バッファの対応する画素位置に夫々書き込む
ようにしたものである。

【０００６】このような方法発明を具現化する装置発明
は、図１に示すように、量子化された多階調画像データ
から画像特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、画
像特徴を抽出する多階調画像データの前処理手段とし
て、入力画像が人間の視覚特性にどのように写るかを予
測する画像予測手段（５）と、この画像予測手段（５）
の予測結果を元に入力画像に対して人間の視覚特性に基
づくデータ処理を施すデータ整形手段（６）とを具備さ
せ、各走査ラインの画素から、少なくとも濃度変化の大
きなエッジ画素部分に対応し且つ立ち上がりと立ち下が
りとを区別したエッジ特徴画素ＴＤEが含まれる特徴画
素ＴＤを抽出する特徴画素抽出手段１と、この特徴画素
抽出手段１にて抽出された特徴画素ＴＤの性質が対応す
る画素毎に書き込まれ且つ複数の個別画像処理手段７が
共用し得るように設けられる参照用バッファ２とを備え
たことを特徴とするものである。また、別の装置発明
は、図１の特徴画素抽出手段１として、少なくとも濃度
勾配のある画素部分の濃度勾配を表す濃度勾配特徴画素
ＴＤNが含まれる特徴画素ＴＤを抽出するもの、あるい
は、少なくとも濃度変化の大きなエッジ画素部分に対応
するエッジ特徴画素ＴＤE及び濃度勾配のある画素部分
の濃度勾配を表す濃度勾配特徴画素ＴＤNが含まれる特
徴画素ＴＤを抽出するものを用いたものが挙げられる。

【０００７】このような技術的手段において、画像特徴
抽出の対象となる多階調画像データとしては、入力画像
そのものでも差し支えないが、画像特徴の抽出精度をよ
り高めるという観点からすれば、入力画像に対して人間
の視覚特性に基づく補正処理を施したものであるのが好
ましい。ここで、人間の視覚特性に基づく補正処理と
は、人間が入力画像を実際に知覚している（錯覚等も含
めた）空間へ入力画像データを変換するものであれば、
その補正アルゴリズムについては適宜選定することが可
能である。

【０００８】そして、人間の視覚特性に基づく補正処理
を施すには、画像特徴抽出の対象となる多階調画像デー
タの前処理手段として、入力画像が人間の視覚特性にど
のように写るかを予測する画像予測手段５と、この画像
予測手段５の予測結果を元に入力画像に対して人間の視
覚特性に基づくデータ処理を施すデータ整形手段６とを
具備させるようにすればよい。このとき、上記画像予測
手段５としては、画像が人間の視覚にどのように写るか
を予測するものであれば、その予測のアルゴリズムにつ
いては適宜選定することができ、また、データ整形手段
６については、画像予測手段５の予測結果を元にデータ
を人間の視覚特性に沿って整形するものであれば適宜選
定して差し支えないが、データの整形性を良好に保つに
は、入力画像を均等色空間に写像する手法を採用するこ
とが好ましく、特に、データの処理性を上げるという観
点からすれば、均等色空間の極座標表示にてデータを扱
うのが好ましい。

【０００９】このように、人間の視覚特性に基づく補正
処理を施した多階調画像データに対して画像特徴抽出を
行なうことが好ましいと考えられる背景は以下の通りで
ある。すなわち、例えば画像再現装置の画像処理に関
し、エッジ強調処理等の個別画像処理は、人間の視覚特
性から考えると、入力された画像を実際に人間が視覚を
通じて見えている画像に変換する処理の一つとして捉え
ることができる。この後、各種処理が加えられた入力画
像は再度二値化等夫々の画像出力装置の特性に合わせて
変換されて出力される。従って、画像再現装置に要求さ
れるべき画像処理機能としては、人間の視覚特性を考慮
した画像に変える変換部（以下ＨＶＳ(Human Visual Sy
stem)変換部と呼ぶことにする）と、画像出力装置の特
性に合わせて二値化等の処理を施す符号化部とで構成さ
れているものと考えられる。このとき、人間の視覚を通
したときどのように画像が見えるかという事を適切に考
慮しなければ、正しいＨＶＳ変換を行なうことができ
ず、後段の符号化部で如何に適切な処理を施したとして
も、画像の再現性を高めることができない。尚、ＨＶＳ
に関する研究としては、例えば、Olivier D.Faugerasの
“DigitalColor Image Processing Within the Framewo
rk of a Human Visual Model"IEEEtransactions,ASSP27
no.4,pp380-393やHannu J. Saarelma and Pirkko T. Oi
ttinenの“Digital Halftones and Structure Visibili
ty"Journal of Imaging Technology17,pp228-232,1991
等が挙げられる。それゆえ、入力画像を先ずＨＶＳ変換
するようにすれば、人間の視覚によって写真や文字や網
点がどのように見えているかが分かるようになるので、
適切な箇所に適切な強さで適切なエッジ強調処理等の個
別画像処理を施すことが可能になると考えられる。

【００１０】また、特徴画素抽出手段１にて抽出される
特徴画素ＴＤとしては、上述したように、立ち上がりと
立ち下がりとが区別されたエッジ特徴画素ＴＤE、ある
いは、濃度勾配特徴画素ＴＤN、あるいは、エッジ特徴
画素ＴＤE（立ち上がりと立ち下がりとが区別されてい
ないものも含む）及び濃度勾配特徴画素ＴＤNが含まれ
ていればよいが、個別画像処理にて必要となる画像特徴
に対応するものを含んでよいことは勿論である。また、
特徴画素抽出手段１による特徴画素ＴＤの抽出アルゴリ
ズムについても適宜選定して差し支えないが、特徴画素
ＴＤの抽出精度を高めるという観点からすれば、注目画
素の周囲に位置する複数の画素を参照し、注目画素の特
徴画素ＴＤを抽出する方式を採用するのが好ましい。

【００１１】更に、参照用バッファ２としては、特徴画
素抽出手段１による特徴画素ＴＤの抽出方式や個別画像
処理手段の数に応じて最低限必要な容量が確保されてい
ればよい。また、参照用バッファ２に書き込む特徴画素
ＴＤの性質の表現形式については、予め決められたもの
であれば適宜選定して差し支えない。

【００１２】更にまた、特徴画素ＴＤの抽出精度をより
高めるという観点からすれば、参照用バッファ２に書き
込まれた特徴画素ＴＤがノイズでないか否かを判断し、
ノイズであれば当該特徴画素の性質を参照用バッファ２
から削除するノイズ削除手段３が付加されることが好ま
しい。この場合において、特徴画素ＴＤがノイズでない
か否かの判断アルゴリズムについては適宜選定して差し
支えない。

【００１３】また、カラー画像に対する画像特徴を抽出
する場合には、画像信号合成手段４にて各色成分信号を
適当な割合で合成し、その合成信号に基づいて特徴画素
ＴＤを抽出することが好ましい。この場合において、各
色成分信号の合成割合については、特徴画素ＴＤの抽出
精度を最適化し得るように、抽出すべき特徴画素ＴＤの
性質毎に適宜選定することが好ましい。更に、カラー画
像に対する画像特徴の抽出をより精度良く行うという観
点からすれば、画像信号合成手段４に入力される画像信
号としては、色差が人間の感覚に合うように作られた均
等色空間へ入力画像を写像し、均等色空間における各色
成分信号（明度信号、色度信号、彩度信号）を極座標表
現にて表現したものが好ましい。

【００１４】

【作用】上述したような技術的手段によれば、図１に示
すように、特徴画素抽出手段１は、各走査ラインの画素
から、汎用性の高い特徴画素ＴＤとして、例えば濃度変
化の大きなエッジ画素部分に対応し且つ立ち上がりと立
ち下がりとが区別されたエッジ特徴画素ＴＤE、あるい
は、濃度勾配のある画素部分の濃度勾配を表す濃度勾配
特徴画素ＴＤN、あるいは、エッジ特徴画素ＴＤE及び濃
度勾配特徴画素ＴＤNが含まれる特徴画素ＴＤを抽出す
る。次いで、特徴画素抽出手段１にて抽出された特徴画
素ＴＤの性質、例えばエッジ特徴画素ＴＤEについては
その立ち上がり状態あるいは立ち下がり状態並びに変化
方向、また、濃度勾配特徴画素ＴＤNについては濃度勾
配方向が参照用バッファ２の対応する画素毎に書き込ま
れる。この結果、個別画像処理手段は、参照用バッファ
２に書き込まれた画素毎の特徴画素ＴＤの画像処理に必
要な性質を参照し、当該特徴画素ＴＤに対応する画素に
対して所定の画像処理を施すことが可能である。特に、
ノイズ削除手段３は、参照用バッファ２に書き込まれた
特徴画素ＴＤがノイズであると判断されると、当該ノイ
ズを削除するため、参照用バッファ２に書き込まれた特
徴画素ＴＤの性質の信憑性が非常に高いものになり、そ
の分、個別画像処理手段による画像処理が処理の必要な
画素に対して的確に行われる。

【００１５】

【実施例】以下、添付図面に示す実施例に基づいてこの
発明を詳細に説明する。 ◎実施例１ 図２はこの発明が適用されたカラー画像形成装置の一実
施例である。同図において、スキャナ等で読み込まれて
下地除去等の適切な前処理が施された入力画像は、画像
入力変換部１０において人間の視覚システムを考慮した
画像データとして均等色空間の極座標表示に変換され
る。

【００１６】この実施例で用いられる画像入力変換部１
０は、入力画像を一旦保持する入力画像バッファ１１
と、この入力画像バッファ１１からブロック毎に入力画
像を取り込み、入力画像が人間の視覚システムにおいて
どのように見えるかを予め予測する画像予測部１２と、
この画像予測部１２の予測結果に基づいて入力画像デー
タを適宜変換するデータ整形部１３とを備えている。

【００１７】ここで、画像予測部１２及びデータ整形部
１３の具体的な処理例を図３に示す。同図において、画
像予測部１２は、例えば三つの予測部ａ１〜ａ３等の組
合せにて構成されている。この実施例において、予測部
ａ１は人間がドキュメントを見るときにどれだけ目を離
すかにより見え方が変わるので、その距離（以下、観察
距離という）を予測するものであり、また、予測部ａ２
は色がその色の周囲の他の色の影響を受けて異なった色
に見える（以下その色を心理色という）ので、その変化
量を予測するものであり、更に、予測部ａ３はその他マ
ッハ・オブライエン・コーンスイート効果等を考慮し、
人間に見えている様子を予測するものである。また、デ
ータ整形部１３は、例えば四つの整形部ｂ１〜ｂ４等の
組合せにて構成され、画像予測部１２の予測に基づいて
必要なデータ整形を行なう。この実施例において、整形
部ｂ１は入力画像に観察距離を元にしたガウシアンフィ
ルタを掛けるものであり、また、整形部ｂ２は入力画像
の色を心理色に変換するものであり、更に、整形部ｂ３
はその他の錯覚の効果を入力画像に加えるものであり、
更にまた、整形部ｂ４は観察距離から割り出した適切な
大きさの▽²Ｇフィルタの組（D.Marr,and E.Hildreth,"
Theory of edge detection,"Proc.R.Soc.Lond.B204,pp.
301-328参照）を作り、夫々を入力画像に作用させ、数
種の解像力を持った線画を作り出すものである。そし
て、データ整形部１３は、必要なデータ整形（ｂ１〜ｂ
３）が行なわれたデータ整形画像ＤＴ1（均等色空間へ
極座標表示（Ｌ^*ａ^*ｂ^*）にて写像）、整形部ｂ４にて
整形された数種の解像力を持った線画像ＤＴ2及び生の
入力画像ＤＴ3を出力するようになっている。

【００１８】次いで、画像入力変換部１０にて処理され
た画像信号のうちデータ整形画像ＤＴ1は常時画像処理
部２０へと送られ、また、数種の解像力を持った線画像
ＤＴ2及び生の入力画像ＤＴ3は必要に応じて画像処理部
２０へ送られる。尚、この実施例では、以後の説明を簡
略化する上でデータ整形画像ＤＴ1のみが画像処理部２
０へ送られるものと仮定する。この実施例において、符
号２１は画像入力変換部１０からの画像データ（この実
施例では、二値画像はスクリーン除去等の手段により、
量子化された連続階調データに変換されるものとする）
を一旦保持する画像バッファであり、例えばＮ（正整
数）行分ずつ処理していく場合には、少なくともＮ＋２
行分の多値画像データを保持し得る記憶容量を具備する
ことが必要である。

【００１９】また、符号２２は画像データに基づいて画
像の特徴を抽出する特徴抽出部、２３は特徴抽出部２２
にて抽出された画像の特徴データを書き込む特徴バッフ
ァであり、これらの詳細な構成を図４に示す。同図にお
いて、特徴抽出部２２は、入力されたそれぞれの画像信
号成分を明度、色度、彩度とし、それらの線形合成によ
り得られた信号を対象に画像特徴を抽出するものであ
り、画像信号合成部２２１を具備している。この画像信
号合成部２２１は、選び出す特徴画素の種類毎に画像信
号成分が線形合成されるときの係数を適切に切り換える
ものであり、後述するエッジ特徴画素を抽出する場合に
は明度（ｋ１）、色度（ｋ２）、彩度（ｋ３）の係数を
α1，β1，γ1とし、後述する濃度勾配特徴画素を抽出
する場合には明度（ｋ１）、色度（ｋ２）、彩度（ｋ
３）の係数をα2，β2，γ2とする。本実施例の場合に
は、図４に示すように、明度の影響度合を重視し、ま
た、色合いの変化を少なくするという観点から、α1，
α2＝０．６、β1，β2＝０、γ1，γ2＝０．４とし
た。

【００２０】また、符号２２２は特徴画素を抽出する特
徴画素抽出部であり、この実施例では、濃度変化の大き
なエッジ画素部分に対応するエッジ特徴画素を抽出する
エッジ特徴画素抽出部２２３並びに濃度勾配のある画素
部分からなる濃度勾配特徴画素を抽出する濃度勾配特徴
画素抽出部２２４にて構成されている。

【００２１】また、特徴画素抽出部２２２にて抽出され
た特徴画素の性質が特徴バッファ２３に書き込まれる
が、この特徴バッファ２３は、図４に示すように、エッ
ジ特徴画素抽出部２２３並びに濃度勾配特徴画素抽出部
２２４に対応し、夫々Ｎ＋２行分の記憶容量のＮ＋２行
ラインバッファ２３１，２３２を具備している。また、
２２５は特徴バッファ２３に書き込まれた特徴画素がノ
イズでないか否かを判断し、ノイズであれば当該ノイズ
を削除するノイズ削除部である。

【００２２】また、個別画像処理部２４（具体的には２
４(1)〜２４(n)）は、特徴バッファ２３の情報を元に自
分自身の処理が必要かどうかを判断し、また、必要であ
ればどの程度の強さでその処理が必要かを決め、それに
従い画像バッファ２１の画像を処理していく。この処理
を個別画像処理部２４(1)から個別画像処理部２４(n)ま
で順に繰り返し、最終的に画像バッファ２１には必要な
処理が適切に施された画像が入っていることになる。
尚、この実施例では、個別画像処理部２４としてはエッ
ジ強調処理、画像の切り出し処理、色圧縮処理、ノイズ
の除去処理等がある。

【００２３】この後、処理は画像出力部３０に移され、
一般に知られたカラーコレクション３１や濃度補正３
２、二値化３３等の各処理が行われた後、画像を出力す
る。ここで、出力されたカラー画像品質を評価するに当
たって、画像予測部１２及びデータ整形部１３のないタ
イプを比較例として、実施例にて出力された画像と比較
例にて出力された画像とを対比したところ、画像の輪
郭、濃淡度合等に関し、実施例の画像再現性の方が優れ
ていることが確認された。

【００２４】次に、この実施例に係るカラー画像形成装
置にて採用される画像特徴の抽出処理過程を図５のフロ
ーチャートに従って説明する。同図において、先ず、特
徴バッファ２３のポインタを所定位置に移動し（ステッ
プ１）、特徴画素抽出部２２２にて画像信号合成部２２
１から入力された必要な行数Ｎの画像をスキャンしなが
ら特徴画素を選出し、特徴画素があればその特徴画素の
種類記号を特徴バッファ２３の対応する位置に記録する
（ステップ２）。次いで、ノイズ削除部２２５にて選び
出された特徴画素がノイズかどうかを隣接する他の特徴
画素があるかないかで判断する。なければ、特徴画素の
種類記号を対応する特徴バッファ２３の位置から削除す
る（ステップ３）。この後、入力画像の処理をＮ行先に
移した（ステップ４）後、ノイズ除去された特徴画素を
個別画像処理部２４にて利用するか、または、特徴バッ
ファ２３から他の記憶領域へ特徴画素の移動を行う（ス
テップ５）。しかる後、入力画像の全ての行をスキャン
したか否かを判断し（ステップ６）、全ての行の処理が
終了するまでステップ１〜ステップ５までの処理を繰り
返す。

【００２５】ここで、個々の処理をより具体的に説明す
る。今、入力画像を４００ｓｐｉ、階調数２５６つまり
１画素を８ビットで記憶するものとし、２行ずつ画像を
処理していく場合（Ｎ＝２）を説明すると、図６に示す
ように、画像バッファ２１及び特徴バッファ２３の容量
は最低Ｎ＋２行つまり４行必要である。このとき、特徴
バッファ２３の最上行は既に抽出された特徴画素が書き
込まれており、ノイズの除去も終了している。また、２
行目は抽出された特徴画素が書き込まれているが、ノイ
ズの除去は終わっていない。更に、３行目、４行目には
既に抽出され、個別画像処理部２４により使用された
か、または、他の記憶領域にコピーされたあとの特徴画
素が入っている。従って、これから新たに抽出される特
徴画素は３行目、４行目に書き込まれることになる。

【００２６】次に、特徴画素抽出部２２２による特徴画
素の選出方法を示す。今、図７に示すように、３×３行
列からなる画素に対し、注目画素ａが３×３の画素行列
の中央にあるとし、周辺の画素をｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，
ｇ，ｈ，ｉとして、以下の数１（１）（２）に沿った計
算をする。

【００２７】

【数１】

【００２８】数１（２）において、Ｓｕｍは画素ａとそ
の画素の周りの画素ｂ〜ｉの平均との差を表している。
つまり、Ｓｕｍの値が小さければ周囲の画素と違いがな
いので特徴画素とはなりえない。具体例を図８（ａ）
（ｂ）に示す。図８（ａ）は略均一な濃度分布を示して
いる。この場合、Ｓｕｍ＝−４．３７５と予想通り小さ
い。図８（ｂ）は右上がりの濃度勾配を持っている例で
ある。この場合、Ｓｕｍ＝１．７５とやはり小さい値を
示す。一般的なエッジフィルタではエッジとして検出さ
れるが、ここではよりきめの細かい処理を行う必要か
ら、立ち上がりのエッジと立ち下がり（下がり始め）の
エッジとを区別し、なだらかな濃度勾配はエッジ特徴画
素としては判断しないことにする。但し、後の個別画像
処理で濃度勾配情報を使いたい場合には以下の数２の演
算を行えばよい。

【００２９】

【数２】

【００３０】Ｓｕｍが小さく特徴画素と判断されなくて
も、数２においてＡｂｓが大きければ濃度勾配があるこ
とになる。

【００３１】エッジ特徴画素の判定条件としては以下の
数３（１）を採用する。また、たとえ、Ｓｕｍ＞ＣＣ１
を満たしていてもノイズである可能性がある。ノイズの
判定は次段のノイズ削除部２２５でも行うがここでも簡
単な方法で行う。Ｓｕｍが極端に大きい場合は注目画素
だけ濃度が低いか高いかのどちらかであり、ノイズであ
る可能性が高い。そこで、数３（２）の条件を満たした
場合にはノイズと判断することにする。従って、Ｓｕｍ
がＣＣ１＜Ｓｕｍ＜ＣＣ２であれば画素ａはエッジ特徴
画素であると判断する。更に、濃度勾配特徴画素も検出
したい場合には、注目画素が以下の数３（３）の条件を
満たした時に濃度勾配があると判断する。

【００３２】

【数３】

【００３３】次に、エッジ特徴画素と濃度勾配特徴画素
とがどの方向に特徴をもっているか、つまり画素ａのど
の方向の濃度変化が大きいかを判断する。そのために、
Ｍａｘ＝ｍａｘ｛｜Ｂ｜，｜Ｃ｜，｜Ｄ｜，｜Ｅ｜，｜
Ｆ｜，｜Ｇ｜，｜Ｈ｜，｜Ｉ｜｝を求めて濃度変化の方
向を決め、その方向の画素の平均値と注目画素ａの差の
符号により、傾きの正負を判断する。例えば、図８
（ｃ）の場合であれば、方向ｅ＋ということになる。こ
れをここでは便宜上↓＋と表現し、特徴バッファ２３に
記録しておく。また、濃度勾配特徴画素の場合、方向は
→＋，←−は同じことを意味しているので、＋の向きの
み採用し、これが濃度勾配を表していることを示すため
にアンダラインを付け→と表示する。

【００３４】図９に画像の濃度の変化と対応する記号を
表示した。同図において、二つの特徴画素→＋，← −
が向き合っているところではその二つの画素の間で大き
な濃度変化があることがわかる。また、傾きが緩やかで
あれば幾つかの画素は連続して濃度勾配記号を持ってい
る事がわかり、比較的急な濃度の変化の場合には、その
両端、または、どちらかに特徴画素→＋，←−が現れる
はずである。実際には、画像とエッジ特徴画素・濃度勾
配特徴画素のマークがこのようにうまく対応するように
ＣＣ１，ＣＣ１’，ＣＣ２を決定する必要がある。

【００３５】次に、ノイズ削除部２２５の詳細を説明す
る。今、図６において、ノイズ判定が終わっているのは
特徴バッファ２３の１行目だけなので、２行目、３行目
を処理していく際には１行目のデータを利用する。ここ
で、２行分の特徴抽出を終えてからノイズ判定を行う場
合には問題ないが、特徴抽出とノイズ判定とを画素毎に
行っていく場合には、図１０に示した順に画素を処理し
ていく必要がある。すなわち、ノイズ判定には周囲の画
素の特徴抽出が終わっている必要があるので、図６の画
素＊をノイズ判定するには画素Ｄ５まで特徴抽出が終わ
っている必要があり、画素Ｄ３をノイズ判定するには画
素Ｄ６まで特徴抽出が終わっていなくてはならないとい
う事である。

【００３６】また、注目画素がエッジ特徴画素と抽出さ
れていれば、図１１に示すように、周りの画素に類似し
た方向成分をもつ特徴画素があるかどうかを調べる。も
しなければ、ノイズと判断しエッジ特徴画素マークを削
除する。ここで、類似した方向成分とは、エッジ特徴画
素の符号が同一で注目画素の方向から±８０゜以内にあ
る方向のことである。例えば、注目画素が↓−であれば
↓−，↓（右４５゜傾斜）−，↓（左４５゜傾斜）−で
ある。従って、図１０の注目画素はノイズではなくエッ
ジ特徴画素である。

【００３７】また、図１２に示すように抽出されたエッ
ジ特徴画素が孤立していても、エッジ特徴画素の向いて
いる方向に濃度勾配をあらわす画素があり、しかも、エ
ッジ特徴画素が＋であれば類似の方向の濃度勾配を、−
であれば逆の方向の濃度勾配を表している場合にも注目
画素が真に特徴画素であると判断する方法を採用してい
る。

【００３８】そして、特徴バッファ２３の２行目、３行
目のノイズ判定が終わった時点で、特徴バッファ２３の
１行目と２行目に書き込まれた特徴画素は利用可能とな
り、この２行の情報は個別画像処理部２４で利用された
り、他の記憶領域にコピーされたりする。すると、この
２行、つまり１行目と２行目はまた新たに特徴画素マー
クを記憶することが可能な状態になるので、画像バッフ
ァ２１の入力画像の次の２行に対し特徴抽出処理が行わ
れ、処理結果がこの２行に書き込まれる。以上述べてき
たようにして特徴抽出の処理を入力された画像の最後の
行まで繰り返す。

【００３９】以上のようにして、ノイズ画素を除去し、
特徴画素の情報を整理した後、個別画像処理部２４が特
徴画素の情報を用いて入力された画像に所望の画像処理
を行う。尚、個別画像処理部２４の内容によっては、夫
々の要求を満たすような特徴画素抽出部２２２を構成す
ることが必要になる。そして、各個別画像処理が施され
た画像が画像出力部３０から出力されることになるが、
この出力画像品質を比較例（画像が写真か網点か文字か
の特徴抽出をしたものを利用し、個別画像処理を施した
もの）と比較したところ、実施例の画像品質が極めて優
れていることが確認された。また、画像の特徴をきめ細
かに表し、しかも、色々な個別画像処理部で共通にその
特徴を用いることが可能になるので、全体の画像処理部
構成がシンプル且つコンパクトで高機能にまとまったも
のとして得られる。

【００４０】◎実施例２ 実施例１より確度高くエッジ特徴画素と濃度勾配特徴画
素を抽出する方法を図１３に示す。先ず、先の実施例１
と同様に、注目画素とその近傍画素とによりＢ、Ｃ…Ｉ
（図１３（ａ）参照）、Ｓｕｍ、Ａｂｓを夫々上記数
１，数２に従って計算し、ＣＣ１＜Ｓｕｍ＜ＣＣ２とな
る画素を求める。次いで、その絶対値を比較し、その中
の最大値と２番目に大きな値とを抽出する。今、図１３
（ｂ）に示すように、最大値と２番目に大きな値との符
号が同じで隣り合っている（図中８０，９０）ならば、
その注目画素ａはエッジ特徴画素と判断する。次に、濃
度勾配特徴画素を抽出する場合には、やはり先の実施例
１と同様に、数３に従って、Ｓｕｍ≦ＣＣ１かつＡｂｓ
＞ＣＣ１’を満たす画素を探索する。そして、その画素
が図１３（ｃ）に示すように、最大値と２番目に大きな
値との符号が異なり、注目画素を１８０度回転した方向
で隣り合っている（図中９９，−９５）ならば、その注
目画素ａは濃度勾配特徴画素と判断する。

【００４１】

【発明の効果】以上説明してきたように、請求項１記載
の発明によれば、多階調画像データから特徴画素を抽出
した後に、この特徴画素を参照用バッファに書き込み、
複数の個別画像処理手段にて共用し得るようにしたの
で、画像処理部の全体システムをコンパクトにまとめる
ことができる。特に、本件発明によれば、入力画像に対
して人間の視覚特性に基づく補正処理が施された多階調
画像データに対して画像特徴を抽出するようにしたの
で、画像が人間の視覚システムにどのように写るかとい
う点を考慮した状態で画像特徴を抽出することが可能に
なり、より確度の高い画像特徴の抽出が可能になる分、
個別画像処理精度が向上し、入力画像の再現性の最適化
を図ることができる。 また、請求項２ないし４記載の発
明によれば、画像処理部の全体システムをコンパクトに
まとめることができることに加えて、量子化された多階
調画像データから特徴画素のうち、例えば立ち上がり及
び立ち下がりが区別されたエッジ特徴画素、あるいは、
濃度勾配特徴画素、あるいは、エッジ特徴画素及び濃度
勾配画素が含まれる特徴画素を抽出し、各特徴画素の性
質を参照用バッファに書き込むようにしたので、分類の
細かい画像特徴抽出が可能になり、参照用バッファ内に
書き込まれた特徴画素の性質を個別画像処理に必要なも
のだけ参照することにより、例えば、画像のエッジ部分
の立ち上がり、立ち下がりに応じて異なる処理を施した
り、画像の濃度勾配の程度に応じて異なる処理を施した
り、画像のエッジ部分と画像の濃度勾配とで画像の量感
を正確に把握して細かい処理を施す等、適切な箇所に適
切な個別画像処理を適切な程度で施すことができ、個別
画像処理精度をより高めることができる。

【００４２】また、請求項５記載の発明によれば、参照
用バッファ内の特徴画素の性質の信憑性をより高めるこ
とができるので、より確度の高い画像特徴抽出を実現す
ることができる。更に、請求項６記載の発明によれば、
特徴画素の抽出を行う上で、注目画素単独の情報以外に
周囲の画素情報をも考慮するようにしたので、特徴画素
の抽出精度を高めることができる。更にまた、請求項７
ないし９いずれかに記載の発明によれば、カラー画像に
対する画像特徴抽出を行う上で、抽出する特徴画素の性
質毎に、最適な画像信号を合成し得るようにしたので、
カラー画像に対して確度の高い特徴画素の抽出を実現す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明に係る画像特徴抽出装置の構成を示
す説明図である。

【図２】 この発明が適用されたカラー画像形成装置の
実施例１を示す説明図である。

【図３】 実施例１に係る画像入力変換部の具体例を示
すブロック図である。

【図４】 実施例１に係る画像処理部の詳細を示す説明
図である。

【図５】 実施例１に係る画像処理部の具体的処理例を
示すフローチャートである。

【図６】 実施例１に係る特徴バッファの使用例を示す
説明図である。

【図７】 実施例１における注目画素及び周囲画素の関
係を示す説明図である。

【図８】 （ａ）〜（ｃ）は実施例１において抽出され
る特徴画素の例を示す説明図である。

【図９】 実施例１における画像の濃淡と特徴画素の対
応関係の一例を示す説明図である。

【図１０】 実施例１におけるノイズ削除部による画素
の処理順序を示す説明図である。

【図１１】 実施例１におけるノイズ削除部にてノイズ
として削除されない一態様を示す説明図である。

【図１２】 実施例１におけるノイズ削除部にてノイズ
として削除されない他の態様を示す説明図である。

【図１３】 実施例２に係る画像形成装置の画像特徴抽
出の原理を示す説明図である。

【符号の説明】

１…特徴画素抽出手段，２…参照用バッファ，３…ノイ
ズ削除手段，４…画像信号合成手段，５…画像予測手
段，６…データ整形手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 G06T 1/00 510 G06T 7/60 250

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出するに際し、入力画像が人間の視覚特性にどのように写るかを予測
   し、この予測結果を元に入力画像に対して人間の視覚特
   性に基づくデータ処理を施すという前処理を経て特徴画
   素を抽出する多階調画像データを作成し、しかる後、 各
   走査ラインの画素から、複数の個別画像処理手段（７）
   で共通に利用可能な特徴画素（ＴＤ）を抽出した後、こ
   の抽出された特徴画素（ＴＤ）の性質を複数の個別画像
   処理手段（７）が共用し得る参照用バッファ（２）の対
   応する画素位置に夫々書き込むようにしたことを特徴と
   する画像特徴抽出方法。
2. 【請求項２】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、画像特徴を抽出する多階調画像データの前処理手段とし
   て、入力画像が人間の視覚特性にどのように写るかを予
   測する画像予測手段（５）と、この画像予測手段（５）
   の予測結果を元に入力画像に対して人間の視覚特性に基
   づくデータ処理を施すデータ整形手段（６）とを具備さ
   せ、 各走査ラインの画素から、少なくとも濃度変化の大きな
   エッジ画素部分に対応し且つ立ち上がりと立ち下がりと
   を区別したエッジ特徴画素（ＴＤE）が含まれる特徴画
   素（ＴＤ）を抽出する特徴画素抽出手段（１）と、 この特徴画素抽出手段（１）にて抽出された特徴画素
   （ＴＤ）の性質が対応する画素毎に書き込まれ且つ複数
   の個別画像処理手段（７）が共用し得るように設けられ
   る参照用バッファ（２）とを備えたことを特徴とする画
   像特徴抽出装置。
3. 【請求項３】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、画像特徴を抽出する多階調画像データの前処理手段とし
   て、入力画像が人間の視覚特性にどのように写るかを予
   測する画像予測手段（５）と、この画像予測手段（５）
   の予測結果を元に入力画像に対して人間の視覚特性に基
   づくデータ処理を施すデータ整形手段（６）とを具備さ
   せ、 各走査ラインの画素から、少なくとも濃度勾配のある画
   素部分の濃度勾配を表す濃度勾配特徴画素（ＴＤN）が
   含まれる特徴画素（ＴＤ）を抽出する特徴画素抽出手段
   （１）と、 この特徴画素抽出手段（１）にて抽出された特徴画素
   （ＴＤ）の性質が対応する画素毎に書き込まれ且つ複数
   の個別画像処理手段（７）が共用し得るように設けられ
   る参照用バッファ（２）とを備えたことを特徴とする画
   像特徴抽出装置。
4. 【請求項４】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、画像特徴を抽出する多階調画像データの前処理手段とし
   て、入力画像が人間の視覚特性にどのように写るかを予
   測する画像予測手段（５）と、この画像予測手段（５）
   の予測結果を元に入力画像に対して人間の視覚特性に基
   づくデータ処理を施すデータ整形手段（６）とを具備さ
   せ、 各走査ラインの画素から、少なくとも濃度変化の大きな
   エッジ画素部分に対応するエッジ特徴画素（ＴＤE）及
   び濃度勾配のある画素部分の濃度勾配を表す濃度勾配特
   徴画素（ＴＤN）が含まれる特徴画素（ＴＤ）を抽出す
   る特徴画素抽出手段（１）と、 この特徴画素抽出手段（１）にて抽出された特徴画素
   （ＴＤ）の性質が対応する画素毎に書き込まれ且つ複数
   の個別画像処理手段（７）が共用し得るように設けられ
   る参照用バッファ（２）とを備えたことを特徴とする画
   像特徴抽出装置。
5. 【請求項５】 請求項２ないし４いずれかに記載のもの
   において、参照用バッファ（２）に書き込まれた特徴画
   素（ＴＤ）がノイズでないか否かを判断し、ノイズであ
   れば当該特徴画素の性質を参照用バッファ（２）から削
   除するノイズ削除手段（３）が付加されることを特徴と
   する画像特徴抽出装置。
6. 【請求項６】 請求項２ないし４いずれかに記載のもの
   において、特徴画素抽出手段（１）は、注目画素の周囲
   に位置する複数の画素を参照し、注目画素の特徴画素
   （ＴＤ）を抽出することを特徴とする画像特徴抽出装
   置。
7. 【請求項７】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、各走査ライ
   ンの画素から、少なくとも濃度変化の大きなエッジ画素
   部分に対応し且つ立ち上がりと立ち下がりとを区別した
   エッジ特徴画素（ＴＤE）が含まれる特徴画素（ＴＤ）
   を抽出する特徴画素抽出手段（１ ）と、この特徴画素抽
   出手段（１）にて抽出された特徴画素（ＴＤ）の性質が
   対応する画素毎に書き込まれ且つ複数の個別画像処理手
   段（７）が共用し得るように設けられる参照用バッファ
   （２）とを備えたもののうち、カラー画像に対する画像
   特徴抽出装置において、 抽出する特徴画素（ＴＤ）の性質毎に、各画素の均等色
   空間における各色成分信号を適当な割合で合成する画像
   信号合成手段（４）を備えたことを特徴とする画像特徴
   抽出装置。
8. 【請求項８】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、各走査ライ
   ンの画素から、少なくとも濃度勾配のある画素部分の濃
   度勾配を表す濃度勾配特徴画素（ＴＤN）が含まれる特
   徴画素（ＴＤ）を抽出する特徴画素抽出手段（１）と、
   この特徴画素抽出手段（１）にて抽出された特徴画素
   （ＴＤ）の性質が対応する画素毎に書き込まれ且つ複数
   の個別画像処理手段（７）が共用し得るように設けられ
   る参照用バッファ（２）とを備えたもののうち、カラー
   画像に対する画像特徴抽出装置において、 抽出する特徴画素（ＴＤ）の性質毎に、各画素の均等色
   空間における各色成分信号を適当な割合で合成する画像
   信号合成手段（４）を備えたことを特徴とする画像特徴
   抽出装置。
9. 【請求項９】 量子化された多階調画像データから画像
   特徴を抽出する画像特徴抽出装置であって、各走査ライ
   ンの画素から、少なくとも濃度変化の大きなエッジ画素
   部分に対応するエッジ特徴画素（ＴＤE）及び濃度勾配
   のある画素部分の濃度勾配を表す濃度勾配特徴画素（Ｔ
   ＤN）が含まれる特徴画素（ＴＤ）を抽出する特徴画素
   抽出手段（１）と、この特徴画素抽出手段（１）にて抽
   出された特徴画素（ＴＤ）の性質が対応する画素毎に書
   き込まれ且つ複数の個別画像処理手段（７）が共用し得
   るように設けられる参照用バッファ（２）とを備えたも
   ののうち、カラー画像に対する画像特徴抽出装置におい
   て、 抽出する特徴画素（ＴＤ）の性質毎に、各画素の均等色
   空間における各色成分信号を適当な割合で合成する画像
   信号合成手段（４）を備えたことを特徴とする画像特徴
   抽出装置。