JPH11266364A - Image processor - Google Patents
Image processorInfo
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- JPH11266364A JPH11266364A JP10088138A JP8813898A JPH11266364A JP H11266364 A JPH11266364 A JP H11266364A JP 10088138 A JP10088138 A JP 10088138A JP 8813898 A JP8813898 A JP 8813898A JP H11266364 A JPH11266364 A JP H11266364A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- peak
- matrix
- image
- image processing
- peak detection
- Prior art date
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、画像中の網点領域
を検出する網点領域分離方法を含む複写機、複合機、プ
リンタ、ファクシミリなどの画像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus such as a copying machine, a multifunction peripheral, a printer, and a facsimile, which includes a halftone dot area separating method for detecting a halftone dot area in an image.
【0002】[0002]
【従来の技術】印刷原稿などでは、写真など階調性が必
要な場合に、網点の大きさを変えることで擬似的に階調
性を表現する手法が用いられる。新聞の写真などがこれ
にあたる。網点には、網点の点と点の間隔が異なる線数
があり、線数が高いほど階調性が滑らかに見える。しか
し出力装置や記録紙の性能が低いと、高い線数を使用し
ない場合もあり、印刷原稿ごとに異なった線数の網点が
使用される。2. Description of the Related Art In a printed document or the like, when gradation is required, such as in a photograph, a method of expressing gradation in a pseudo manner by changing the size of a halftone dot is used. Newspaper photos are examples of this. The halftone dots have the number of lines with different intervals between the dots, and the higher the number of lines, the smoother the gradation. However, if the performance of the output device or the recording paper is low, a high number of lines may not be used, and a halftone dot having a different number of lines is used for each printed document.
【0003】印刷原稿の網点部を検出する網点領域分離
方法には、例えば、特開平2−123478号公報記載
の発明のように、N×Nのマトリクスを使って、網点の
山ピークと谷ピークを検出し、あらかじめ大きさが設定
されているN画素×N画素サイズのブロック内に含まれ
るピークの数と、注目ブロックのピークの数の関係か
ら、注目ブロックが網点領域か否かを決定するものなど
があった。A halftone dot separation method for detecting a halftone portion of a printed document includes, for example, a peak peak of a halftone dot using an N × N matrix as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-123478. And the valley peak are detected, and from the relationship between the number of peaks included in the block of N pixels × N pixels whose size is set in advance and the number of peaks of the block of interest, whether or not the block of interest is a halftone dot region There was something to decide.
【0004】しかしながら、入力画像の解像度が高くな
ると、同じ一画素でも実際の大きさは小さくなる。網点
の点と点の間隔は一定の距離であるが、高解像度になる
とその間の画素数は増加し、原稿に対するマトリクスの
参照範囲が小さいものになる。参照範囲が小さくなる
と、ピークの検出や網点領域の決定に大きく影響を与え
る。低線数の網点ほど、点と点の間が距離が大きいの
で、この影響が大きい。従来技術では、マトリクスサイ
ズは任意であるが大きさは一定であるので、高解像度の
入力画像になるほど、低線数の網点が検出できなくなる
という欠点があった。However, as the resolution of an input image increases, the actual size of one pixel decreases. The interval between the halftone dots is a fixed distance, but as the resolution increases, the number of pixels between them increases, and the reference range of the matrix for the document becomes smaller. When the reference range becomes small, it greatly affects the detection of a peak and the determination of a halftone dot area. This effect is greater as the halftone dots with a lower screen ruling have a greater distance between the points. In the prior art, since the matrix size is arbitrary but the size is constant, there is a disadvantage that the higher the resolution of the input image, the lower the number of halftone dots can be detected.
【0005】例えば、入力画像400dpiの場合、3
×3のマトリクスで100線までの網点のピークを検出
することができるが、600dpiの入力画像で同じサ
イズのマトリクスを使うと、120線までの網点しか検
出できないというようにである。また、領域分離は、分
離結果によって画像処理の内容を変えて、良好な出力画
像を得るために使用されることがある。例えば、文字部
は単純な2値化処理、その他の部分は誤差拡散処理を行
ないたい場合がある。このような場合、文字部を検出す
るためにエッジ検出処理を行なうが、原稿に網点で構成
されてた写真と文字が含まれていると、写真の網点部分
をエッジと検出し、文字部と同じ2値化処理をすること
がある。網点画像を単純に2値化した場合、モワレ(画
像のひずみの一種)が生じやすくなる。通常はモワレ低
減のために網点を検出し文字部から除外し、網点領域は
非文字部に含まれるように設定して、誤差拡散処理を行
なう。For example, in the case of an input image of 400 dpi, 3
It is apparent that a halftone dot up to 100 lines can be detected with a × 3 matrix, but if a matrix of the same size is used in an input image of 600 dpi, only a halftone dot of up to 120 lines can be detected. Further, the area separation is sometimes used to change the content of the image processing depending on the separation result and obtain a good output image. For example, there is a case where it is desired to perform a simple binarization process on a character portion and perform an error diffusion process on other portions. In such a case, an edge detection process is performed to detect a character portion. However, if the original includes a photograph and characters composed of halftone dots, the halftone portion of the photograph is detected as an edge, and the character is detected. In some cases, the same binarization processing as that performed by the unit is performed. When a halftone image is simply binarized, moire (a type of image distortion) is likely to occur. Normally, halftone dots are detected and removed from the character portion to reduce moiré, and the halftone dot region is set so as to be included in the non-character portion, and error diffusion processing is performed.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかし、検出可能な範
囲の境界あたりの線数の網点部が原稿に含まれると、非
文字部領域と、文字部の領域の混在になる。前記のよう
な処理を行なうと、単純な2値化と誤差拡散の混在画像
になり著しく画質が低下してしまう。低い線数側の網点
は、単純な2値化処理を行なってもモワレは生じにく
い。むしろ誤差拡散処理より、2値化処理の方が画質が
よい場合がある。つまり、低線数の網点は、網点領域と
して検出されないようにすることで、出力の画質が向上
すると考えられる。However, if the original contains a halftone portion of the number of lines around the boundary of the detectable range, the non-character portion region and the character portion region are mixed. If the above processing is performed, the image becomes a mixed image of simple binarization and error diffusion, and the image quality is significantly reduced. Halftone dots on the low screen ruling are less likely to suffer from moiré even if simple binarization processing is performed. Rather, binarization processing may have better image quality than error diffusion processing. That is, it is considered that the image quality of the output is improved by preventing the halftone dots having the low screen ruling from being detected as the halftone dot region.
【0007】従来技術には、網点領域の検出可能な線数
周辺の線数を含む原稿では、誤分離が生じやすく、画質
を低下させる場合があるという問題がある。また、マト
リクスサイズを大きくした場合、通常は領域検出のパラ
メータも同時に変更する必要がある。しかしながら、マ
トリクスサイズを単に大きくして、最も適当なパラメー
タを設定しても、小さな文字を網点として検出する場合
があり、精度良く網点領域を検出できないという欠点が
あった。解像度が高いときには、サイズの異なる検出マ
トリクスを複数使用することは有用であるが、入力画像
の解像度が低いときには、必ずしも網点部の検出に2つ
のマトリクスを必要としない。不必要にいくつものマト
リクスを使うと、必要がない部分を網点として検出する
ことがある。例えば、入力画像の解像度が600dpi
のときでは、5×5と3×3マトリクスの2つを使う必
要があるが、400dpiのときでは、3×3マトリク
スが1つで十分である。400dpiのときに5×5と
3×3のマトリクスを使うと、条件にもよるが、小さな
文字をピークとして検出する場合があり、この時、入力
画像の解像度が変わった場合に網点でない部分を検出し
て、検出精度が低下するという欠点が残る。The prior art has a problem in that a document including the number of lines around the number of lines that can be detected in a halftone dot region is liable to cause erroneous separation, which may degrade image quality. Also, when the matrix size is increased, it is usually necessary to change the area detection parameters at the same time. However, even if the matrix size is simply increased and the most appropriate parameter is set, a small character may be detected as a halftone dot, and the halftone dot region cannot be detected with high accuracy. When the resolution is high, it is useful to use a plurality of detection matrices having different sizes, but when the resolution of the input image is low, two matrices are not necessarily required to detect a halftone dot portion. If several matrices are used unnecessarily, unnecessary portions may be detected as halftone dots. For example, if the resolution of the input image is 600 dpi
In the case of (2), it is necessary to use two of the 5 × 5 and 3 × 3 matrices, but in the case of 400 dpi, one 3 × 3 matrix is sufficient. If a matrix of 5 × 5 and 3 × 3 is used at 400 dpi, small characters may be detected as a peak depending on the conditions. At this time, when the resolution of the input image changes, a portion which is not a halftone dot may be detected. And the disadvantage that the detection accuracy is reduced remains.
【0008】そこで、本発明の第1の目的は、高解像度
でも低線数の網点が検出できる画像処理装置を提供する
ことである。本発明の第2の目的は、写真と文字の混在
する部分でのモワレを生じにくい画像処理装置を提供す
ることである。本発明の第3の目的は小さな文字を網点
として検出せず、精度良く網点領域を検出する画像処理
装置を提供することである。Accordingly, a first object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of detecting a halftone dot having a low frequency even at a high resolution. A second object of the present invention is to provide an image processing apparatus in which moiré is less likely to occur in a portion where a photograph and a character are mixed. A third object of the present invention is to provide an image processing apparatus which detects a dot area with high accuracy without detecting a small character as a halftone dot.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】請求項1記載の発明で
は、原稿を読み取る読取手段と、この読取手段で読み取
った画像に対して、所定の画像処理を施す画像処理手段
と、この画像処理手段で得られた画像データを出力する
画像出力手段とを備えた画像処理装置であって、前記画
像処理手段において、入力された画像中の網点領域に対
しN×Nのマトリクスによってピーク検出を行ない網点
領域分離を行うことが可能であって、入力画像の解像度
に従って網点領域の分離条件が変更される変更手段を有
することで、前記第1の目的を達成する。請求項2記載
の発明では、請求項1記載の発明において、前記変更手
段が、マトリクスサイズを変更することで、前記第1の
目的を達成する。According to the present invention, a reading means for reading an original, an image processing means for performing predetermined image processing on an image read by the reading means, and the image processing means And an image output means for outputting the image data obtained in the step (a), wherein the image processing means performs peak detection with respect to a halftone dot area in the input image using an N × N matrix. The first object is achieved by providing a change unit capable of performing halftone dot region separation and changing a halftone region separation condition according to the resolution of an input image. In the invention described in claim 2, in the invention described in claim 1, the first object is achieved by changing the matrix size.
【0010】請求項3記載の発明では、請求項1または
請求項2記載の発明において、検出可能な網点線数の低
い線数側を変更する線数側変更手段をさらに備えたと
で、前記第2の目的を達成する。請求項4記載の発明で
は、請求項3記載の発明において、前記線数側変更手段
が、線数とマトリクスサイズを対応させ、ピーク検出処
理にマトリクスサイズを設定する手段からなることで、
前記第2の目的を達成する。According to a third aspect of the present invention, in the first or the second aspect of the present invention, the image processing apparatus further comprises a ruling side changing means for changing a ruling side having a lower detectable halftone frequency. Achieve two objectives. According to a fourth aspect of the present invention, in the third aspect of the present invention, the number-of-lines changing means includes means for associating the number of lines with a matrix size and setting a matrix size in a peak detection process.
The second object is achieved.
【0011】請求項5記載の発明では、請求項1記載の
発明において、複数の検出マトリクスを同時に使用する
ことで網点を検出することで、前記第3の目的を達成す
る。請求項6記載の発明では、請求項5記載の発明にお
いて、複数のピーク検出マトリクスが、マトリクスサイ
ズの大きさが異なることで、前記第3の目的を達成す
る。請求項7記載の発明では、請求項5または請求6記
載の発明において、入力画像の解像度によって使用する
マトリクスの数を変更することで、前記第3の目的を達
成する。According to a fifth aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the third object is achieved by detecting a halftone dot by using a plurality of detection matrices simultaneously. In the invention described in claim 6, in the invention described in claim 5, the third object is achieved by the plurality of peak detection matrices having different matrix sizes. According to a seventh aspect of the present invention, in the fifth or sixth aspect, the third object is achieved by changing the number of matrices to be used depending on the resolution of the input image.
【0012】[0012]
【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施の形態
を、図1ないし図9を参照して詳細に説明する。図1
は、ファクシミリ端末の全体構成の2重構成の場合の例
を示した図である。読取部は読取走査部11、読取処理
部12、ラインメモリ15及びラインメモリ制御部16
で構成され、記録部は、記録走査部13、記録処理部1
4、ラインメモリ15及びラインメモリ制御部16で構
成されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. FIG.
FIG. 3 is a diagram showing an example of a double configuration of the overall configuration of the facsimile terminal. The reading unit includes a reading scanning unit 11, a reading processing unit 12, a line memory 15, and a line memory control unit 16.
The recording unit includes a recording scanning unit 13 and a recording processing unit 1
4, a line memory 15 and a line memory control unit 16.
【0013】読取走査部11で読み取られた画像情報
は、読取処理部12を経て、一旦ラインメモリ15に記
憶される。情報圧縮部17のモードに応じて、ラインメ
モリ15から画像情報の読み出しを行ないながら冗長度
を除去し、データバス25を通して、再度RAM(ラン
ダム・アクセス・メモリ)22に蓄積する。このRAM
22を送信バッファとして利用し、再び通信制御部19
を経てモデム18に送出する。モデム18で変調された
信号は、網制御部24を通って回線へ送り出される。The image information read by the reading scanning unit 11 is temporarily stored in a line memory 15 via a reading processing unit 12. According to the mode of the information compression unit 17, the redundancy is removed while reading out the image information from the line memory 15, and the image information is stored again in the RAM (random access memory) 22 through the data bus 25. This RAM
22 is used as a transmission buffer, and the communication control unit 19 is used again.
Via the modem 18. The signal modulated by the modem 18 is sent out to the line through the network control unit 24.
【0014】逆に回線から受信した画像情報は、網制御
部24を通過して、モデム18で復調され、通信制御部
19を経て、データバス25に出力され、RAM22に
蓄積される。RAM22は受信バッファとして利用さ
れ、順次、情報復元部17へ、データバス25を介して
入力される。再度ラインメモリ15から呼び出され、記
録処理部14を経て、記録走査部13により画像情報と
して再生される。画像情報については、網制御部24、
通信制御部19を単に通過するだけであるが、通信制御
情報は通信制御部19の中で判読理解されて、伝送制
御、誤り制御などの実行処理を行い、ジャーナル情報が
必要な場合には不揮発性の機能を持たせたRAM22に
記憶される。Conversely, image information received from the line passes through the network control unit 24, is demodulated by the modem 18, is output to the data bus 25 via the communication control unit 19, and is stored in the RAM 22. The RAM 22 is used as a receiving buffer, and is sequentially input to the information restoring unit 17 via the data bus 25. It is called again from the line memory 15, passes through the recording processing unit 14, and is reproduced as image information by the recording scanning unit 13. For image information, the network control unit 24,
It simply passes through the communication control unit 19, but the communication control information is interpreted and understood in the communication control unit 19, performs execution processing such as transmission control and error control, and performs non-volatile processing when journal information is required. It is stored in the RAM 22 having a sexual function.
【0015】また、網制御のための呼出信号などは網制
御部24で制御される。さらに、情報圧縮、復元を要し
ない画像情報は、読取処理部12、ラインメモリ15か
ら直接データバス25を経てRAM22など外部に取り
出され、画像処理や画像通信を行うことが可能である。
また、画像処理された情報や、画像合成された情報を直
接入力したり、画像情報へ重畳を行い、ラインメモリ1
5へ記憶して記録再生することも可能である。ラインメ
モリ15は情報圧縮、復元部17と分離して使用できる
と同時に、読取走査、記録走査と無関係に、圧縮した情
報を復元して、ラインメモリ15経由で出力したりする
利用形態も考えられる。全体のシステム制御、及び情報
の流れの管理、通信制御、網制御の総轄コントロールは
MPU23で行われる。A paging signal for controlling the network is controlled by a network control unit 24. Further, image information that does not require information compression and decompression is taken out from the reading processing unit 12 and the line memory 15 via the data bus 25 directly to the RAM 22 or the like, and can perform image processing and image communication.
Further, the information obtained by image processing or the information obtained by image synthesis is directly input, or is superimposed on the image information.
5 for recording and reproduction. The line memory 15 can be used separately from the information compression / decompression unit 17, and at the same time, it is also conceivable that the compressed information is decompressed and output via the line memory 15 irrespective of the reading scan and the recording scan. . The MPU 23 performs overall system control, information flow management, communication control, and network control.
【0016】システム制御の主たる処理は、パネル部2
0によるマンマシンインターフェースに関連する制御
と、機構制御部21による読取部、記録部の機械的構成
に関連する制御である。パネル部20はパネルスイッチ
とパネル表示の種類と形式により、入出力端子数や、制
御方式が大きく異なる。また、機構制御部21は、読取
部、記録部の方式と機械的構成により、ドライバ、セン
サの種類と数量が変化し、制御の複雑さを左右する。The main processing of the system control is the panel unit 2
0 is control related to the man-machine interface, and control related to the mechanical configuration of the reading unit and the recording unit by the mechanism control unit 21. The panel unit 20 greatly differs in the number of input / output terminals and the control method depending on the types and types of panel switches and panel displays. The mechanism control unit 21 changes the types and quantities of drivers and sensors depending on the method and mechanical configuration of the reading unit and the recording unit, and affects the control complexity.
【0017】図2は網点領域検出処理のブロック図の例
であり、図3はマトリクスの画素の例である。ピーク
(山および谷)の検出は、N×Nのマトリクスで周囲の
濃度と注目画素の濃度差を使って行なう。ここでは、2
つの解像度に対応しており、入力画像の解像度が400
dpiのときの3×3画素のマトリクスと、600dp
iのときの5×5画素のマトリクスが用意されている。
システムから入力画像の解像度がマトリクス決定部に通
知されると、マトリクス決定部は解像度に対応したマト
リクスサイズをピーク検出部に設定する。ピーク検出部
は、以下に示す条件によって網点のピークを検出する。FIG. 2 is an example of a block diagram of the halftone dot area detection processing, and FIG. 3 is an example of pixels of a matrix. The peaks (peaks and valleys) are detected using an N × N matrix using the density difference between the surrounding density and the target pixel. Here, 2
The resolution of the input image is 400
A matrix of 3 × 3 pixels at dpi and 600 dpi
A matrix of 5 × 5 pixels for i is prepared.
When the resolution of the input image is notified from the system to the matrix determination unit, the matrix determination unit sets a matrix size corresponding to the resolution in the peak detection unit. The peak detection unit detects a halftone dot peak under the following conditions.
【0018】図4はブロックの走査の例を示した図であ
る。次に、網点領域決定部では、ブロック内に一つでも
山または谷のピークが存在するとき、ブロックのピーク
は1つカウントされる。ここでは、ブロックサイズは4
×4画素とする。ABCDで一つのブロックの集合と
し、EFGH、IJKLも同様に考える。それぞれのブ
ロックの集合のピークのカウントが、n個以上(例えば
3個以上)ならば注目ブロックは網点領域と判断する。FIG. 4 is a diagram showing an example of block scanning. Next, in the halftone dot area determination unit, when at least one peak of a peak or a valley exists in a block, one peak of the block is counted. Here, the block size is 4
× 4 pixels. ABCD is a set of one block, and EFGH and IJKL are similarly considered. If the peak count of each block set is n or more (for example, 3 or more), the target block is determined to be a halftone dot area.
【0019】3×3マトリクスの時のピーク検出条件
は、以下の通りである。入力画像の解像度が400dp
i、注目画素の濃度p、周辺画素の濃度m1〜m8とし
た場合、山と谷のピークの検出条件は、 p<m1 かつ p<m2 かつ p<m3 かつ p<m4 かつ p<m5 かつ p<m6 かつ p<m7 かつ p<m8 ならば 谷ピークとする。 p>m1 かつ p>m2 かつ p>m3 かつ p>m4 かつ p>m5 かつ p>m6 かつ p>m7 かつ p>m8 ならば 山ピークとする。 その他は非ピークとする。The peak detection conditions for a 3 × 3 matrix are as follows. Resolution of input image is 400dp
When i, the density p of the pixel of interest, and the densities m1 to m8 of the peripheral pixels, the peak and valley peak detection conditions are p <m1 and p <m2 and p <m3 and p <m4 and p <m4 and p <m5 and p If <m6 and p <m7 and p <m8, a valley peak is set. If p> m1 and p> m2 and p> m3 and p> m4 and p> m5 and p> m6 and p> m7 and p> m8, the peak is taken. Others are non-peak.
【0020】5×5マトリクスのピーク検出条件は、以
下の通りである。入力画像の解像度が600dpi、注
目画素の濃度p、周辺画素の濃度n1〜n8とした場
合、山と谷のピークの検出条件は、 p<n1 かつ p<n2 かつ p<n3 かつ p<n4 かつ p<n5 かつ p<n6 かつ p<n7 かつ p<n8 ならば 谷ピークとする。 p>n1 かつ p>n2 かつ p>n3 かつ p>n4 かつ p>n5 かつ p>n6 かつ p>n7 かつ p>n8 ならば 山ピークとする。 その他は、非ピークとする。The conditions for detecting a peak in a 5 × 5 matrix are as follows. Assuming that the resolution of the input image is 600 dpi, the density of the pixel of interest is p, and the densities of the surrounding pixels are n1 to n8, the peak and valley peak detection conditions are p <n1, p <n2, p <n3, and p <n4 and If p <n5, p <n6, p <n7, and p <n8, a valley peak is set. If p> n1 and p> n2 and p> n3 and p> n4 and p> n5 and p> n6 and p> n7 and p> n8, the peak is taken. Others are non-peak.
【0021】図5は線数も測定する場合の網点領域検出
処理のブロック図の例であり、図6はマトリクスの画素
の例である。ここでは入力画像の解像度は600dpi
とする。ピーク検出は、前記方法と同様である。入力6
00dpiのときのマトリクスサイズのデフォルト値
は、あらかじめ5×5と設定されている。この場合、6
5線程度の網点領域を検出する。原稿に65線が使われ
ていて、網点の誤分離あるいは、使用者の画質の好みに
よって、検出できる線数を120線以上にしたい場合、
使用者は、オペレーションパネルを通じて、システムに
線数を上げるように指示する。線数とマトリクスの対応
は、以下のようにあらかじめ、線数−マトリクス対応部
にセットされているとする。システムは、線数の変更を
線数−マトリクス対応部に指示し、線数−マトリクス対
応部は、ピーク検出部に、マトリクスサイズの大きさを
指示する。その後については前記方法と同じである。FIG. 5 is an example of a block diagram of a halftone dot area detection process when the number of lines is also measured, and FIG. 6 is an example of a matrix pixel. Here, the resolution of the input image is 600 dpi
And Peak detection is the same as in the above method. Input 6
The default value of the matrix size at the time of 00 dpi is set to 5 × 5 in advance. In this case, 6
A halftone dot area of about five lines is detected. If 65 lines are used in the original document and you want to increase the number of lines that can be detected to 120 lines or more due to misseparation of halftone dots or user preference for image quality,
The user instructs the system to increase the number of lines through the operation panel. It is assumed that the correspondence between the number of lines and the matrix is set in advance in the number of lines-matrix correspondence section as follows. The system instructs the line number-matrix corresponding unit to change the number of lines, and the line number-matrix corresponding unit instructs the peak detector to indicate the size of the matrix size. After that, it is the same as the above method.
【0022】120線以上の網点領域を検出する場合、
ピーク検出のマトリクスを3×3を設定する。85線以
上の網点領域を検出する場合、ピーク検出のマトリクス
を4×4を設定する。65線以上の網点領域を検出する
場合、ピーク検出のマトリクスを5×5を設定する。When detecting a halftone dot area of 120 lines or more,
A matrix for peak detection is set to 3 × 3. When a halftone dot area of 85 lines or more is detected, the matrix of peak detection is set to 4 × 4. When a halftone dot area of 65 lines or more is detected, a matrix for peak detection is set to 5 × 5.
【0023】図7は同時に複数のマトリクスを使用する
場合の網点領域検出のブロック図の例であり、図8はマ
トリクスの画素の例である。ピーク検出処理2と3で、
大小の異なるサイズの2つのマトリクスを使って、網点
のピークを検出する。ここでは、大きなマトリクス5×
5を使用するピーク検出部2と、小さいマトリクスを使
うピーク検出部3がある。それぞれのピーク検出部で網
点の山ピークと谷ピークを検出する。ただし、入力画像
1はグレースケール画像である。ピーク検出2ではマト
リクスサイズが大きいので、低線数の網点のピークが検
出できる。ピーク検出3ではマトリクスが小さいので高
線数の網点を検出できる。3つ目の網点決定部4で最終
的に網点の領域であるか否かを決定する。各ブロックの
詳細を以下に述べる。FIG. 7 is an example of a block diagram of halftone dot area detection when a plurality of matrices are used at the same time, and FIG. 8 is an example of pixels of the matrix. In the peak detection processes 2 and 3,
The halftone dot peak is detected using two matrices of different sizes. Here, a large matrix 5 ×
5 and a peak detector 3 using a small matrix. Each peak detector detects peaks and valleys of halftone dots. However, the input image 1 is a gray scale image. In the peak detection 2, since the matrix size is large, the peak of the halftone dot with a low line ruling can be detected. In the peak detection 3, since the matrix is small, a halftone dot with a high screen ruling can be detected. The third halftone dot determination unit 4 finally determines whether or not the area is a halftone area. Details of each block are described below.
【0024】(ピーク検出部2)注目画素の濃度p、周
辺画素の濃度n1〜n24とした場合、山と谷のピーク
の検出条件は、 n1<n7<p かつ n3<n8<p かつ n5<n9<p かつ n14<n13<p かつ n24<n18<p かつ n22<n17<p かつ n20<n16<p かつ n11<n12<p かつ 2×p−(n1+n24)>const.かつ 2×p−(n3+n22)>const.かつ 2×p−(n5+n20)>const.かつ 2×p−(n11+n14)>const.ならば 注目画素は山ピークである。 n1>n7>p かつ n3>n8>p かつ n5>n9>p かつ n14>n13>p かつ n24>n18>p かつ n22>n17>p かつ n20>n16>p かつ n11>n12>p かつ (n1+n8)−2×p>const.かつ (n2+n7)−2×p>const.かつ (n3+n6)−2×p>const.かつ (n4+n5)−2×p>const.ならば 注目画素は谷ピークである。その他ならば注目画素はピ
ークではない。(Peak Detector 2) When the density of the target pixel is p and the densities of the surrounding pixels are n1 to n24, the peak and valley peak detection conditions are n1 <n7 <p, n3 <n8 <p, and n5 < n9 <p and n14 <n13 <p and n24 <n18 <p and n22 <n17 <p and n20 <n16 <p and n11 <n12 <p and 2 × p− (n1 + n24)> const. And 2 × p− (n3 + n22)> const. And 2 × p− (n5 + n20)> const. And 2 × p− (n11 + n14)> const. Then, the pixel of interest is the peak of the mountain. n1>n7> p and n3>n8> p and n5>n9> p and n14>n13> p and n24>n18> p and n22>n17> p and n20>n16> p and n11>n12> p and (n1 + n8 ) -2 × p> const. And (n2 + n7) -2 × p> const. And (n3 + n6) -2 × p> const. And (n4 + n5) -2 × p> const. Then, the pixel of interest is the valley peak. Otherwise, the pixel of interest is not a peak.
【0025】(ピーク検出部3)注目画素の濃度p、周
辺画素の濃度m1〜m8とした場合、山と谷のピークの
検出条件は、 p>m1 かつ p>m2 かつ p>m3 かつ p>m4 かつ p>m5 かつ p>m6 かつ p>m7 かつ p>m8 かつ 2×p−(n1+n8)>const.かつ 2×p−(n2+n7)>const.かつ 2×p−(n3+n6)>const.かつ 2×p−(n4+n5)>const.ならば 注目画素は山ピークである。 p<m1 かつ p<m2 かつ p<m3 かつ p<m4 かつ p<m5 かつ p<m6 かつ p<m7 かつ p<m8 かつ (n1+n8)−2×p>const.かつ (n2+n7)−2×p>const.かつ (n3+n6)−2×p>const.かつ (n4+n5)−2×p>const.ならば 注目画素は谷ピークである。 その他ならば注目画素はピークではない。(Peak Detector 3) When the density of the target pixel is p and the densities of the peripheral pixels are m1 to m8, the peak and valley peak detection conditions are p> m1 and p> m2 and p> m3 and p>. m4 and p> m5 and p> m6 and p> m7 and p> m8 and 2 × p− (n1 + n8)> const. And 2 × p− (n2 + n7)> const. And 2 × p− (n3 + n6)> const. And 2 × p− (n4 + n5)> const. Then, the pixel of interest is the peak of the mountain. p <m1 and p <m2 and p <m3 and p <m4 and p <m5 and p <m6 and p <m7 and p <m8 and (n1 + n8) -2 × p> const. And (n2 + n7) -2 × p> const. And (n3 + n6) -2 × p> const. And (n4 + n5) -2 × p> const. Then, the pixel of interest is the valley peak. Otherwise, the pixel of interest is not a peak.
【0026】図4はブロックの走査の例を示した図であ
る。網点決定部4(図7参照)では、一定サイズのブロ
ック内に一つでも山または谷のピークが存在するとき、
そのブロックはピークを含むブロック(以下、ピークブ
ロック)とする。ここではブロックサイズは4×4画素
とする。ABCDで一つのブロックの集合とし、EFG
H、IJKLも同様に考える。それぞれのブロック集合
のピークブロックの数が、n個以上(例えば3個以上)
ならば、注目ブロックは網点領域と判断する。入力画像
に対し、ピーク検出部1とピーク検出部2で同時に網点
のピークの検出を行なう。網点決定部ではどちらで検出
されたかには無関係に従来と同様に網点領域を判断し、
網点領域5が決定される。FIG. 4 is a diagram showing an example of scanning a block. In the halftone dot determining unit 4 (see FIG. 7), when at least one peak of a mountain or a valley exists in a block of a fixed size,
The block is a block including a peak (hereinafter, a peak block). Here, the block size is 4 × 4 pixels. ABCD is a set of one block, and EFG
H and IJKL are similarly considered. The number of peak blocks in each block set is n or more (for example, 3 or more)
If so, the block of interest is determined to be a dot area. For the input image, the peak detector 1 and the peak detector 2 simultaneously detect the halftone peak. In the halftone dot determination unit, the halftone dot area is determined in the same manner as in the past, irrespective of which is detected,
The halftone area 5 is determined.
【0027】図9はピーク検出処理選択の場合の網点領
域検出のブロック図の例である。ピーク検出処理選択部
32は、入力解像度によってピーク検出の処理を切り替
える部分である。入力画像の解像度が600dpiのと
き、ピーク検出部33とピーク検出部36の両方を使っ
て、網点のピークを検出するように設定する。入力画像
が400dpiのときは、ピーク検出部33のみを使っ
て網点のピークを検出する。その他については前記方法
と同じ。入力画像の解像度は、画像読み取り時にCPU
(中央処理装置)等から通知、またはオペレーションパ
ネルを通してユーザーに知らせる。FIG. 9 is an example of a block diagram of the halftone dot area detection when the peak detection processing is selected. The peak detection processing selection unit 32 is a part that switches the processing of peak detection according to the input resolution. When the resolution of the input image is 600 dpi, the setting is made so that the peak of the halftone dot is detected using both the peak detection unit 33 and the peak detection unit 36. When the input image is 400 dpi, the peak of the halftone dot is detected using only the peak detection unit 33. Others are the same as the above-mentioned method. The resolution of the input image is determined by the CPU when reading the image.
(Central processing unit) or notify the user through the operation panel.
【0028】[0028]
【発明の効果】請求項1および請求項2記載の発明で
は、入力画像の解像度が高くなると、低線数の網点領域
の分離が困難になるというような網点領域検出の解像度
依存性を解消することができる。According to the first and second aspects of the present invention, when the resolution of an input image is high, it is difficult to separate a halftone dot area having a low screen ruling. Can be eliminated.
【0029】請求項3および請求項4記載の発明では、
網点領域の検出可能な線数周辺の線数を含む原稿では
も、誤分離が生じにくく、画質を低下を防止することが
できる。According to the third and fourth aspects of the present invention,
Even in a document including the number of lines around the number of lines that can be detected in the halftone dot region, erroneous separation hardly occurs, and the image quality can be prevented from lowering.
【0030】請求項5および請求項6記載の発明では、
解像度が高くなっても精度よく網点領域を検出でき、小
さな文字を網点とする単にマトリクスサイズを変更する
ことで、処理制度を向上させることができる。請求項7
の発明では、入力画像の解像度が変わっても、網点の誤
分離が生じることがなく、網点領域の検出精度が向上す
る。According to the fifth and sixth aspects of the present invention,
Even if the resolution is increased, the halftone dot area can be detected with high accuracy, and the processing accuracy can be improved by simply changing the matrix size using small characters as halftone dots. Claim 7
According to the present invention, even if the resolution of the input image is changed, erroneous separation of halftone dots does not occur, and the detection accuracy of halftone dot regions is improved.
【図1】ファクシミリ端末の全体構成の2重構成の場合
の例である。FIG. 1 is an example of a double configuration of the overall configuration of a facsimile terminal.
【図2】網点領域検出処理のブロック図の例である。FIG. 2 is an example of a block diagram of a dot area detection process.
【図3】マトリクスの画素の例である。FIG. 3 is an example of pixels in a matrix.
【図4】ブロックの走査の例である。FIG. 4 is an example of block scanning.
【図5】線数も測定する場合の網点領域検出処理のブロ
ック図の例である。FIG. 5 is an example of a block diagram of a halftone dot region detection process when the number of lines is also measured.
【図6】マトリクスの画素の例であるFIG. 6 is an example of a matrix pixel
【図7】同時に複数のマトリクスを使用する場合の網点
領域検出のブロック図の例である。FIG. 7 is an example of a block diagram of halftone dot region detection when a plurality of matrices are used at the same time.
【図8】マトリクスの画素の例である。FIG. 8 is an example of pixels in a matrix.
【図9】ピーク検出処理選択の場合の網点領域検出のブ
ロック図の例である。FIG. 9 is an example of a block diagram of halftone dot area detection in the case of peak detection processing selection.
1 入力画像データ 2、3 マトリクスピーク検出 4 網点決定部 5 網点領域 11 読取走査部 12 読取処理部 13 記録走査部 14 記録処理部 15 ラインメモリ 16 ラインメモリ制御部 17 情報圧縮部・復元部 18 モデム 19 通信制御部 20 パネル部 21 機構制御部 22 RAM 23 MPU 24 網制御部 25 データバス 31 入力画像データ 32 ピーク検出処理選択部 33、36 マトリクスピーク検出 34 網点決定部 35 網点領域 37 入力画像の解像度 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input image data 2, 3 Matrix peak detection 4 Halftone dot determination part 5 Halftone area 11 Reading scanning part 12 Reading processing part 13 Recording scanning part 14 Recording processing part 15 Line memory 16 Line memory control part 17 Information compression part / decompression part Reference Signs List 18 modem 19 communication control unit 20 panel unit 21 mechanism control unit 22 RAM 23 MPU 24 network control unit 25 data bus 31 input image data 32 peak detection processing selection unit 33, 36 matrix peak detection 34 halftone dot determination unit 35 halftone area 37 Input image resolution
Claims (7)
理を施す画像処理手段と、 この画像処理手段で得られた画像データを出力する画像
出力手段とを備えた画像処理装置であって、 前記画像処理手段において、入力された画像中の網点領
域に対しN×Nのマトリクスによってピーク検出を行な
い網点領域分離を行うことが可能であり、 入力画像の解像度に従って網点領域の分離条件が変更さ
れる変更手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。A reading means for reading a document; an image processing means for performing predetermined image processing on an image read by the reading means; an image output means for outputting image data obtained by the image processing means In the image processing device, the image processing means can perform halftone dot separation by performing peak detection with respect to a halftone dot region in an input image using an N × N matrix, An image processing apparatus, comprising: changing means for changing a dot area separation condition according to a resolution of an input image.
更することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said changing means changes a matrix size.
する線数側変更手段をさらに備えたことを特徴とする請
求項1または請求項2記載の画像処理装置。3. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a ruling side changing means for changing a ruling side having a lower detectable halftone frequency.
スサイズを対応させ、ピーク検出処理にマトリクスサイ
ズを設定する手段からなることを特徴とする請求項3記
載の画像処理装置。4. The image processing apparatus according to claim 3, wherein the number-of-lines changing unit includes means for associating the number of lines with a matrix size and setting a matrix size for peak detection processing.
ことで網点を検出することを特徴とする請求項1記載の
画像処理装置。5. The image processing apparatus according to claim 1, wherein halftone dots are detected by simultaneously using a plurality of detection matrices.
クスサイズの大きさが異なることを特徴とする請求項5
記載の画像処理装置。6. A plurality of peak detection matrices having different matrix sizes.
The image processing apparatus according to any one of the preceding claims.
リクスの数を変更することを特徴とする請求項5または
請求項6記載の画像処理装置。7. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the number of matrices to be used is changed according to the resolution of the input image.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10088138A JPH11266364A (en) | 1998-03-16 | 1998-03-16 | Image processor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP10088138A JPH11266364A (en) | 1998-03-16 | 1998-03-16 | Image processor |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11266364A true JPH11266364A (en) | 1999-09-28 |
Family
ID=13934585
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10088138A Pending JPH11266364A (en) | 1998-03-16 | 1998-03-16 | Image processor |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11266364A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7193744B2 (en) | 2000-01-31 | 2007-03-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image forming system and its control method |
-
1998
- 1998-03-16 JP JP10088138A patent/JPH11266364A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7193744B2 (en) | 2000-01-31 | 2007-03-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image forming system and its control method |
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