DE4117038C2 - Zeilenbereich-Segmentierungsverfahren - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Zeilenbereich-Segmentierungsver­ fahren nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 oder 2 und be­ trifft insbesondere ein Zeilenbereich-Segmentierungsverfah­ ren, in welchem Text- oder Zeilenbereiche genau von einem Originalbild unterschieden werden, das Zweipegel-Bereiche, Fließton-Bereiche und gerasterte Halbtonbereiche enthält.

Um hochqualitative Bilder mittels eines digitalen Kopierge­ räts oder eines Faksimilegeräts zu erzeugen, wird vorzugs­ weise ein adaptives Bildverarbeitungsverfahren für jeden der Zeilenbereiche der kontinuierlichen Halbtonbereiche und der gerasterten Halbtonbereiche angewendet, welche in Original­ bildern enthalten sind. Als einen vorbereitenden Schritt, welcher durchgeführt werden muß, bevor ein derartiges Bild­ verarbeitungsverfahren bei jedem Bereich angewendet wird, um hochqualitative Bilder wiederzugeben, muß genau zwischen Zeilenbereichen und gerasterten/kontinuierlichen Halbtonbe­ reichen in Origninalbildern von Vorlagen bzw. Dokumenten unterschieden werden. Üblicherweise ist ein blockadaptives Schwellenwert-(BAT-)Verfahren als ein Segmentierungsverfahren zum Segmentieren von Zeilenbereichen aus Originalbildern an­ gewendet worden. Dieses BAT-Verfahren ist beispielsweise in "Bilevel Rendition Method for Documents Including Gray-Scale and Bilevel Image" von N. Tetsutani et al beschrieben, wel­ ches in einem Journal enthalten ist, das von "Institute of Electronics and Communication Engineers of Japan (IECEJ) veröffentlicht worden ist. Wenn dieses BAT-Verfahren ange­ wendet wird, wird ein Originalbild in eine Anzahl Blöcke unterteilt, die jeweils eine vorgeschriebene Größe haben, und der maximale Intensitäts- (oder optische Schwärzungs­ grad-) Pegel und der minimale Intensitätspegel für jeden der Blöcke des Originalbildes werden festgestellt. Wenn in die­ sen Blöcken ein Block eine Differenz im optischen Schwär­ zungsgrad zwischen den maximalen und minimalen Intensitäts­ pegeln aufweist, welche größer als ein vorherbestimmter Schwellenwert ist, dann wird entschieden, daß der Block ein Zeilen- oder ein Textbereich ist. Wenn ein Block eine Dif­ ferenz im optischen Schwärzungsgrad zwischen den maximalen und minimalen Intensitätspegeln hat, welche nicht größer als der vorgeschriebene Schwellenwert ist, dann wird entschieden, daß der Block ein Grauskala- oder ein Bildbereich und nicht der Textbereich ist. Ruf diese Weise ist das herkömmliche BAT- Verfahren verwendet worden, um zwischen Text- und Bildberei­ chen auf Originalvorlagen bzw. -dokumenten zu unterscheiden.

Jedoch wird in einem Fall, bei welchem das BAT-Verfahren an­ gewendet wird, eine Segmentierung von gerasterten Halbtonberei­ chen nicht durchgeführt, und es besteht die Möglichkeit, daß gerasterte Halbtonbereiche von Originalbildern fehlerhafter­ weise als Textbereiche bestimmt werden. Um eine genaue Seg­ mentierung von Originalbildern zu erreichen, wenn das BAT-Ver­ fahren angewendet wird, muß daher zusätzlich zu der Anwen­ dung des BAT-Verfahrens ein zusätzlicher Segmentierungspro­ zeß zum Segmentieren von gerasterten Halbtonbereichen durch­ geführt werden. Folglich muß ein kompliziertes Verfahren durchgeführt werden, und im Vergleich zu der herkömmlichen Segmentierungseinrichtung zum Durchführen lediglich des ein­ fachen BAT-Verfahrens ist ein verhältnismäßig großes, kom­ pliziertes System erforderlich, um eine genaue Segmentierung zu erreichen.

Im allgemeinen ist es schwierig, gerasterte Halbtonbereiche oder -flächen von nicht-gerasterten Bereichen bzw. Flächen zu unterscheiden, wenn der Flächenfaktor von gerasterten Halb­ tonbereichen etwa 50% beträgt. Selbst wenn das BAT-Verfahren in Kombination mit der Durchführung des gerasterten/nicht­ gerasterten Bereichs- bzw. Flächen-Segmentierungsprozesses durchgeführt wird, ist es nicht leicht, ein genaue Segmen­ tierung von Zeilenbildern aus anderen Bildern zu erhalten, gleichgültig welche Arten von Originalbildern eingegeben wer­ den. Um den maximalen und den minimalen Intensitätspegel je­ des Blockes festzustellen, ist es außerdem notwendig, daß Mehrpegel-Tonsignale unmittelbar verarbeitet werden. Folglich weist das herkömmliche Verfahren, wie es vorstehend beschrie­ ben ist, die Schwierigkeit auf, daß ein verhältnismäßig gro­ ßes, kompliziertes System angewendet werden muß, um eine zu­ sätzliche Verarbeitung von Mehrpegel-Tonsignalen durchzufüh­ ren, wenn das blockadaptive Schwellenwertverfahren durchge­ führt wird.

Gemäß der Erfindung soll daher ein Zeilenbereich-Segmentie­ rungsverfahren geschaffen werden, bei welchem die vorste­ hend beschriebenen Probleme beseitigt sind, und es soll ins­ besondere ein Segmentierungsverfahren geschaffen werden, welches genau zwischen Zeilenbereichen (Textbereichen bzw. -flächen) und Punktbereichen (Halbtonbereichen bzw. -flächen) in Originalvorlagen mittels einer verhältnismäßig kleinen und kompakten Segmentierungseinrichtung unterscheiden kann.

Vorstehende Aufgabe ist durch den Gegenstand des unabhängigen Anspruchs 1 und 2 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand der auf die Ansprüche 1 und 2 unmittelbar oder mit­ telbar rückbezogenen Unteransprüche.

Gemäß der Erfindung werden Bildelemente durch eine Muster­ anpassung unterschieden, in welcher die Strukturen von Bild­ elementen bzw. Pixels mit zwei Pegeln und gerasterte Halbton- Bildelemente bzw. -pixels in Betracht gezogen werden, und folglich kann genau zwischen Text- und Bildbereichen (ein­ schließlich kontinuierlichen Halbton- und gerasterten Halb­ ton-Bereichen) mittels einer kompakten Zeilenbereich-Seg­ mentierungseinrichtung unterschieden werden, wodurch die Her­ stellungskosten der Einrichtung niedriger sind.

Nachfolgend wird die Erfindung anhand von bevorzugten Aus­ führungsformen unter Bezugnahme auf die anliegenden Zeich­ nungen im einzelnen erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 ein Blockdiagramm einer Ausführung eines Segmen­ tierungssystems, bei welchem ein Zeilenbereich- Segmentierungsverfahren gemäß der Erfindung an­ gewendet ist;

Fig. 2 ein Diagramm, anhand welchem eine Gruppierung von Bildelementen oder Pixels, welche in einem einge­ gebenen Bild enthalten sind, in weiße, graue und schwarze Bildelemente erläutert wird, indem der optische Schwärzungsgrad der Bildelemente bzw. Pixels mit zwei verschiedenen Schwellenwerten ver­ glichen wird;

Fig. 3 ein Diagramm, in welchem ein Beispiel von Bild­ element-Matrixmustern dargestellt ist, welche zum Unterscheiden zugeordneter schwarzer Bildelemente verwendet worden sind;

Fig. 4 ein Diagramm, in welchem ein Beispiel von Bild­ element-Matrixmustern wiedergegeben ist, welche zum Unterscheiden von gerasterten schwarzen Bild­ elementen verwendet worden sind;

Fig. 5 ein Diagramm, in welchem ein Beispiel von Bild­ element-Matrixmustern dargestellt ist, welche zum Unterscheiden von zugeordneten weißen Bildelemen­ ten verwendet worden sind, und

Fig. 6 ein Diagramm, in welchem ein Beispiel von Bild­ element-Matrixmustern dargestellt ist, welche zum Unterscheiden von gerasterten weiße n Bildelementen verwendet worden sind.

Als erstes wird das Prinzip des Segmentierungsverfahrens ge­ mäß der Erfindung beschrieben. Bilder mit zwei Pegeln oder Textbilder, welche hauptsächlich aus schwarzen und weißen Linien zusammengesetzt sind, sind verschieden von Fließton- Bildern und gerasterten Halbtonbildern, so daß die Bilder mit zwei Pegel üblicherweise aus einer Anzahl von eng ver­ knüpften Bildelementen mit unterschiedlichen Längen und aus einer Anzahl von eng verknüpften weißen Bildelementen mit unterschiedlichen Längen gebildet sind. Durch Ausnutzen die­ ser Eigenschaft von zweipegeligen Bildelementen oder Pixels können schwarze Bildelemente, welche eng mit anderen schwar­ zen Bildelementen verknüpft sind, und weiße Bildelemente, welche eng mit anderen weiße n Bildelementen verknüpft sind, mit Hilfe einer Musteranpassung festgestellt werden. Es ist schwierig, gerasterte Halbtonbereich oder -flächen festzu­ stellen, wenn der Flächenfaktor von gerasterten Punkten annä­ hernd gleich 50% ist, wie oben ausgeführt ist; jedoch ist es bei Bildern mit zwei Pegeln, welche schwarze und weiße Bild­ elemente enthalten, selten, einen Flächenfaktor bei schwarzen Bildelementen zu haben, welcher ungefähr 50% beträgt. Folglich können durch Ausnutzen eines strukturellen Unter­ schieds zwischen Bildern mit zwei Pegeln und gerasterten Halbtonbildern gerasterte schwarze bzw. gerasterte weiße Bildelemente durch eine entsprechende Musteranpassung fest­ gestellt werden.

Üblicherweise sind schwarze Bildelemente, welche einen Teil von schwarzen Zeilen eines Zweipegel-Bildes darstellen, eng mit anderen benachbarten schwarzen Bildelementen verknüpft, bilden aber keine Punkte von gerasterten schwarzen Bildele­ menten. Daher kann durch Benutzen der Ergebnisse beim Fest­ stellen von eng verknüpften schwarzen Bildelementen und der Ergebnisse beim Feststellen von gerasterten schwarzen Bild­ elementen schwarze Zweipegel-Bildelemente genau festgestellt werden, welche schwarze Linien des Zweipegel-Bildes darstel­ len. Ebenso sind weiße Bildelemente, welche einen Teil weißer Zeilen des Zweipegel-Bildes darstellen, eng mit anderen be­ nachbarten weißen Bildelementen verknüpft, stellen aber keine Punkte von gerasterten weißen Bildelementen dar. Daher können durch Benutzen der Feststellergebnisse von eng verknüpften weißen Bildelementen und von gerasterten weißen Bildelementen weiße Bildelemente mit zwei Pegeln erhalten werden, welche weiße Zeilen des Zweipegel-Bildes darstellen. Außerdem beste­ hen Zweipegel-Bilder in einem bestimmten Bereich des Bildes üblicherweise sowohl aus schwarzen als auch aus weißen Zei­ len, es gibt jedoch keinen Fall, bei welchem sie entweder lediglich aus schwarzen oder lediglich aus weißen Zeilen be­ stehen. Folglich kann durch Ausnutzen dieser Eigenschaft von zwei Pegel-Bildern bzw. Bildern mit zwei Pegeln bestimmt wer­ den, ob das in Betracht zu ziehende Bildelement tatsächlich ein Teil von Bildelementen der Zweipegel-Bilder ist, indem bestimmt wird, ob die Anzahl an schwarzen Zweipegel-Bildele­ menten bzw. an weißen Zweipegel-Bildelementen in einem vor­ geschriebenen lokalen Bereich größer als eine vorherbestimmte Bezugsanzahl ist. Folglich kann schließlich zwischen Textbil­ dern und Bilddarstellungen (picture images) unterschieden werden (welche gerasterte und kontinuierliche Halbtonbilder enthalten).

Im allgemeinen bestehen gerasterte Halbtonpunkte oft nur aus schwarzen Bildelementen, und daher wird ein Schritt zum Un­ terscheiden von gerasterten weißen Bildelementen weggelassen, um dadurch das Segmentierungsverfahren zu vereinfachen und die Kosten der Einrichtung zu verringern. Entsprechend einem Gesichtspunkt der Erfindung wird ein Schritt, bei welchem gerasterte, weiße Bildelemente unterschieden werden, bei dem Segmentierungsverfahren weggelassen, welches eine Anzahl an­ derer Schritte aufweist, und folglich wird die Ausführung eines Segmentierungssystems vereinfacht. Ebenso werden ge­ mäß der Erfindung Bildelemente bzw. Pixels, welche in einem eingegebenen Bild enthalten sind, in nachfolgenden Schritten in drei verschiedene Gruppen von Bildelementen (nämlich schwarze/graue/weiße Bildelemente bzw. Pixels) gruppiert, wenn deren Intensitätspegel sich deutlich voneinander unter­ scheiden. Daher kann bei den nachfolgenden Schritten ein ein­ faches Verarbeitungsverfahren angewendet werden. In einem solchen Fall werden Signale von grauen Bildelementen mit da­ zwischen liegenden Intensitätspegeln eliminiert; das Segmen­ tierungsverfahren gemäß der Erfindung ist nicht anfällig be­ züglich Rauschen, das in den Signalen von eingegebenen Bil­ dern enthalten ist, und es kann eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Gruppen von Bildelementen oder Pixeln genau und zuverlässig vorgenommen werden.

Als nächstes wird eine Ausführungsform eines Segmentierungs­ verfahrens gemäß der Erfindung anhand von Fig. 1 bis 5 be­ schrieben. In Fig. 1 ist ein Beispiel eines Segmentierungssy­ stems dargestellt, bei welchem das Segmentierungsverfahren der Erfindung angewendet ist. In dem in Fig. 1 dargestellten Segmentierungssystem führt ein MTF-(Modulations-Transfer- Funktions- bzw. Modulationsverstärkungs-)Korrekturteil 1 eine Filterung von Bildsignalen durch, welche mittels eines Scanners von Originalvorlagen aus einzugeben sind, um dadurch eine MTF-Korrektur der Bildsignale vorzunehmen. Ein Beispiel eines Filters, das in dem Segmentierungsverfahren gemäß der Erfindung für die MTF-Korrektur verwendet ist, läßt sich fol­ gendermaßen darstellen:

Vergleicher 2 und 3 in dem in Fig. 1 dargestellten Segmentie­ rungssystem setzen die Bildsignale, welche von dem MTF-Korrek­ turteil 1 geliefert worden sind, in drei verschiedene Gruppen von Signalen um, welche schwarze, graue und weiße Bildelemente bzw. Pixels mit diskreten Intensitätspegeln anzeigen. Der Ver­ gleicher 2 führt eine zweipegelige Wiedergabe der Bildsignale durch, indem die Intensität der Bildsignale mit einem hohen Schwellenwert THb verglichen wird, welcher zum Feststellen der schwarzen Bildelemente bzw. Pixels verwendet wird. Wenn die Intensität der Bildsignale höher als der hohe Schwellen­ wert THb ist, wird durch den Vergleicher 2 entschieden, daß die Bildsignale eine Gruppe von schwarzen Bildelementen an­ zeigen, und der Vergleicher 2 liefert Signale, welche die Gruppe schwarzer Bildelemente anzeigt. Der Vergleicher 3 führt ebenfalls eine zweipegelige Wiedergabe der Bildsignale durch, indem die Intensität der Bildsignale mit einem niedrigen Schwellenwert THw verglichen wird, welcher zum Feststellen von weißen Bildelementen verwendet wird. Wenn die Intensität der Bildsignale nicht höher als der niedrige Schwellenwert THw ist, wird durch den Vergleicher 3 entschieden, daß die Bildsignale eine Gruppe von weißen Bildelementen anzeigen, und der Vergleicher 3 liefert Bildsignale, welche die Gruppe weißer Bildelemente anzeigen. Auf diese Weise werden die Bildsignale von dem MTF-Korrekturteil 1 aus durch die Ver­ gleicher 2 und 3 in die drei folgenden verschiedenen Gruppen von Bildelementen oder Pixels eingeteilt:

• 1. in schwarze Bildelemente oder Pixels mit einer Intensität, welche höher als der Schwellenwert THb ist;
• 2. in graue Bildelemente mit einer Intensität, welche zwischen den Schwellenwerten THb und THw liegt, und
• 3. in weiße Bildelement mit einer Intensität, welche niedriger als der Schwellenwert THw ist.

Dann werden die grauen Bildelemente mit einer dazwischen lie­ genden Intensität aus den Bildelemente in den Bildsignalen eliminiert, und folglich ist die Segmentierung, welche mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens durchgeführt worden ist, nicht anfällig bezüglich Rauschen, das in den Bildsignalen enthalten ist, und die Zuverlässigkeit einer Unterscheidung, welche mittels den entsprechenden Schaltungen durchgeführt worden ist, kann erhöht werden.

Ein zugeordneter Musteranpassungsteil 4 für schwarze Bild­ elemente erhält die Signale, welche eine Gruppe von schwarzen Bildelementen anzeigen, von dem Vergleicher 2 und bestimmt, ob jedes der schwarzen Bildelemente in den Signalen eng mit anderen benachbarten schwarzen Bildelementen verknüpft ist. Wenn eines von zugeordneten schwarzen Bildelementen auf diese Weise festgestellt wird, wird ein Ausgangssignal des in Be­ tracht zu ziehenden Bildelements aktiviert und durch den zu­ geordneten Musteranpassungsteil 4 abgegeben. Diese Prozedur wird für jedes der schwarzen Bildelemente wiederholt, welche in den Signalen enthalten sind, welche die Gruppe von schwar­ zen Bildelementen anzeigen, welche von dem Vergleicher 2 empfangen worden sind. Ein Satz von Bildelement-Matrixmustern, welche zum Feststellen der zugeordneten schwarzen Bildele­ mente verwendet worden sind, sind beispielsweise (3 × 3) Bildelement-Matrixmuster, wie in Fig. 3(a) bis (d) dargestellt ist. In Fig. 3(a) bis (d) ist mit einer schraffrierten Fläche ein schwarzes Bildelement bezeichnet, während eine mit ge­ kreuzten Linien markierte Fläche willkürlich entweder ein schwarzes oder ein weißes Bildelement anzeigt. Wie in Fig. 3 dargestellt, sind zugeordnete schwarze Bildelemente eines zweipegeligen Bildes in vertikalen, horizontalen oder diago­ nalen Richtungen ordentlich ausgerichtet, und derartige Aus­ richtungsmuster werden für die Musteranpassung von zugeordne­ ten bzw. verknüpften Bildelementen benutzt. Wenn die schwar­ zen Bildelemente zu einem der in Fig. 3 dargestellten schwarzen Bildelementmuster passen, wird festgesetzt, daß das Bildele­ ment in der Mitte der Matrix mit den benachbarten schwarzen Bildelementen verknüpft ist. Diese Prozedur wird für jedes der schwarzen Bildelemente wiederholt, welche in den Signalen enthalten sind, welche die Gruppe von schwarzen Bildelementen anzeigen, und ob das in Betracht zu ziehende Bildelement eines der zugeordneten bzw. verknüpften schwarzen Bildelemente ist oder nicht, wird für alle die schwarzen Bildelemente be­ stimmt, welche in der Gruppe schwarzer Bildelemente enthalten sind, welche durch die empfangenen Signale angezeigt worden sind.

Ein Musteranpassungsteil 5 für zugeordnete bzw. verknüpfte weiße Bildelemente erhält die Signale, welche eine Gruppe von weißen Bildelementen anzeigen, von dem Vergleicher 3 und be­ stimmt, ob jedes der weißen Bildelemente in den Signalen eng mit anderen benachbarten weißen Bildelementen verknüpft ist. Wenn eines der zugeordneten weißen Bildelemente auf diese Weise festgestellt wird, wird ein Ausgangssignal des in Be­ tracht zu ziehenden Bildelements aktiviert und von dem Muster­ anpassungsteil 5 für verknüpfte weiße Bildelemente abgegeben. Diese Prozedur wird für jedes der weißen Bildelemente wieder­ holt, welche in den Signalen enthalten sind, welche die Gruppe von weißen Bildelementen anzeigen, welche von dem Teil 3 erhalten worden sind. Ein Satz von Bildelement-Matrixmustern, welche zum Feststellen der zugeordneten bzw. verknüpften weißen Bildelemente verwendet worden sind, sind beispiels­ weise (3 × 3) Bildelement-Matrixmuster, wie in Fig. 5(e) bis (d) dargestellt ist.

In Fig. 5(a) bis (d) bezeichnet eine leere Fläche ein weißes Bildelement, und eine mit gekreuzten Linien markierte Fläche zeigt willkürlich entweder ein schwarzes oder ein weißes Bildelement an. Wie in Fig. 5 dargestellt ist, sind die zu­ geordneten weißen Bildelemente eines zweipegeligen Bildes in vertikalen, horizontalen und diagonalen Richtungen ordentlich ausgerichtet, und derartige Ausrichtungsmuster werden für die Musteranpassung von zugeordneten bzw. verknüpften weißen Bild­ elementen verwendet. Wenn die weißen Bildelemente zu einem der in Fig. 5 dargestellten weißen Bildelementmuster passen, wird festgesetzt, daß das Bildelement in der Mitte der Matrix mit den benachbarten weißen Bildelementen verknüpft ist bzw. diesen zugeordnet ist. Diese Prozedur wird für jedes der weißen Bildelemente wiederholt, welche in den Signalen enthal­ ten sind, welche die Gruppe weißer Bildelemente anzeigen, und ob das in Betracht zu ziehende Bildelement eines der zugeord­ neten bzw. verknüpften weißen Bildelemente ist oder nicht, wird für jedes der weißen Bildelemente bestimmt, welche in der Gruppe weißer Bildelemente enthalten sind, welche durch die empfangenen Signale angezeigt worden sind.

Ein Musteranpassungsteil 6 für gerasterte schwarze Bildele­ mente führt eine Bestimmung durch, ob jedes schwarze Bild­ element in der Gruppe schwarzer Bildelemente, welche durch die von dem Vergleicher 2 gelieferten Signale angezeigt worden sind, eines der gerasterten schwarzen Bildelemente ist oder nicht. Wenn das in Betracht zu ziehende Bildelement eines der gerasterten schwarzen Bildelemente ist, wird ein Ausgangssig­ nal des Bildelements aktiviert und von dem Musteranpassungs­ teil 6 für gerasterte Bildelemente abgegeben. Diese Prozedur wird für jedes der schwarzen Bildelemente wiederholt, welche in der Gruppe bzw. in dem Satz schwarzer Bildelemente enthal­ ten sind, die durch die Signale von dem Vergleicher 2 ange­ zeigt worden sind. Ein Satz Bildelement-Matrixmuster, welche zum Feststellen der gerasterten schwärzen Bildelemente ver­ wendet worden sind, sind beispielsweise (3 × 3) Bildelement- Matrixmuster, wie in Fig. 4(a) bis (d) dargestellt ist.

In Fig. 4(a) bis (d) bezeichnet eine leere bzw. freie Fläche ein weißes Bildelement, und eine schraffrierte Fläche zeigt ein schwarzes Bildelement an. Wie in Fig. 4 dargestellt, beträgt der Flächenfaktor für gerasterte schwarze Bildelemente in den Bildelement-Matrixmustern ungeführt 50%. Zweipegelige Bild­ elemente haben selten einen solchen Flächenfaktor von schwar­ zen Bildelementen von etwa 50%. Dieser Flächenfaktor wird für die Musteranpassung von gerasterten schwarzen Bildelemen­ ten benutzt. Wenn die schwarzen Bildelemente zu einem der in Fig. 4 dargestellten schwarzen Bildelementmuster passen, wird festgesetzt, daß das Bildelement in der Mitte der (3 × 3) Bildelementmatrix eines der gerasterten schwarzen Bildele­ mente ist. Diese Prozedur wird für jedes der schwarzen Bild­ elemente wiederholt, welche in der Gruppe schwarzer Bildele­ mente enthalten sind, welche durch die von dem Vergleicher 2 gelieferten Signale angezeigt worden sind. Ob das in Be­ tracht zu ziehende Bildelement eines von gerasterten schwar­ zen Bildelementen ist oder nicht, wird folglich für jedes der schwarzen Bildelemente bestimmt, welche in der Gruppe von schwarzen Bildelementen enthalten sind, welche durch die von dem Vergleicher 2 erhaltenen Signale angezeigt worden sind.

Ein Musteranpassungsteil für gerasterte weiße Bildelemente führt eine Bestimmung durch, ob jedes weiße Bildelement in der Gruppe weißer Bildelemente, welche durch die von dem Vergleicher 3 gelieferten Signale angezeigt worden sind, eines von gerasterten weißen Bildelementen ist oder nicht. Wenn das in Betracht zu ziehende Bildelement eines der gerasterten weißen Bildelemente ist, wird ein Ausgangssignal des Bildelements aktiviert und durch den Musteranpassungsteil 7 für gerasterte weiße Bildelemente abgegeben. Diese Prozedur wird für jedes der weißen Bildelement wiederholt, welche in der Gruppe weißer Bildelemente enthalten sind, welche durch die Signale von dem Vergleicher 3 angezeigt sind. Ein Satz von Bildelement-Matrixmuster, welche zum Feststellen der gerasterten weißen Bildelemente verwendet worden sind, sind beispielsweise (3 × 3) Bildelement-Matrixmustern, wie in Fig. 6(a) bis (d) dargestellt ist.

In Fig. 6(a) bis (d) bezeichnet eine schraffierte Fläche ein schwarzes Bildelement, und eine leere, freie Fläche zeigt ein weißes Bildelement an. Wie in Fig. 6 dargestellt, beträgt der Flächenfaktor von gerasterten weißen Bildelementen in den Bildelement-Matrixmustern etwa 50%. Zweipegelige Bildelemente haben selten einen derartigen Flächenfaktor von ungefähr 50%. Dieser Flächenfaktor wird für die Musteranpassung von geraster­ ten weißen Bildelementen benutzt. Wenn die weiße n Bildelemente zu einem der in Fig. 6 dargestellten Bildelement-Anpassungs­ muster passen, wird festgesetzt, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementmatrix eines der gerasterten weißen Bild­ elemente ist. Diese Prozedur wird für jedes der weißen Bild­ elemente wiederholt, welche in der Gruppe weißer Bildelemente enthalten sind, welche durch die von dem Vergleicher 3 gelie­ ferten Signale angezeigt worden sind. Ob das in Betracht zu ziehende Bildelement eines von gerasterten weißen Bildele­ mente ist oder nicht, wird folglich für jedes der weißen Bild­ elemente bestimmt, welche in der Gruppe weißer Bildelemente enthalten sind, welche durch die von dem Vergleicher 3 erhal­ tenen Signale angezeigt worden sind.

Ein Unterscheidungsteil 8 für schwarze zweipegelige Bildele­ mente in dem in Fig. 1 dargestellten Segmentierungssystem führt eine UND-Operation zwischen einem aktiven Bildelement (eines der zugeordneten bzw. verknüpften schwarzen Bildele­ mente), welches von dem Musteranpassungsteil 4 für ver­ knüpfte schwarze Bildelemente abgegeben worden ist, und einem nicht-aktiven Bildelement (einem der nicht-gerasterten schwar­ zen Bildelemente) durch, welches von dem Musteranpassungsteil 6 für gerasterte schwarze Bildelemente abgegeben worden ist. Mit anderen Worten, wenn das in Betracht zu ziehende Bildele­ ment ein zugeordnetes bzw. verknüpftes und nicht-gerastertes schwarzes Bildelement ist, wird ein Ausgangssignal dieses Bildelements aktiviert und von dem Unterscheidungsteil 8 ab­ gegeben; wenn dies nicht der Fall ist, wird ein Ausgangssig­ nal des Bildelements nicht aktiviert. Dann führt der Teil 8 eine Bestimmung durch, ob die Anzahl an solchen aktivierten Bildelementen in einem vorgeschriebenen Bereich der Bildele­ mentmatrix, welche das in Betracht zu ziehende Bildelement enthält, größer als ein vorherbestimmter Bezugswert ist, so daß festgesetzt wird, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementmatrix eines der schwarzen zweipegeligen Bildele­ mente ist. Wenn beispielsweise zwei oder mehr aktive schwarze Bildelemente in einer (3 × 3) Bildelementmatrix festgestellt werden, wird festgesetzt, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementmatrix eines der schwarzen zweipegeligen Bildelemente ist.

Ein Unterscheidungsteil 9 für weiße zweipegelige Bildelemente führt eine UND-Operation zwischen einem aktiven Bildelement (einem der zugeordneten bzw. verknüpften weißen Bildelemente), das von dem Musteranpassungsteil für verknüpfte weiße Bild­ elemente abgegeben worden ist, und einem nicht-aktiven Bild­ element (einem der nicht-gerasterten weißen Bildelemente) durch, welche von dem Musteranpassungsteil 7 für gerasterte weiße Bildelemente abgegeben worden ist. Mit anderen Worten, wenn das in Betracht zu ziehende Bildelement ein verknüpftes und nicht-gerastertes weißes Bildelement ist, wird ein Aus­ gangssignal dieses Bildelements aktiviert und von dem Un­ terscheidungsteil 9 abgegeben; wenn das nicht der Fall ist, wird ein Ausgangssignal des Bildelements nicht aktiviert. Der Teil 9 führt dann eine Bestimmung durch, ob die Anzahl an solchen aktiven Bildelementen in einem vorgeschrie­ benen Bereich der Bildelementmatrix, welche das in Betracht zu ziehende Bildelement enthält, größer als ein vorherbe­ stimmter Bezugswert ist, so daß dann festgesetzt wird, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementmatrix eines der weißen zweipegeligen Bildelemente ist. Wenn beispielsweise zwei oder mehr aktive, weiße Bildelemente in einer (3 × 3) Bildelementmatrix festgestellt werden, wird festgesetzt, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementmatrix eines der weißen, zweipegeligen Bildelement ist.

Mit Hilfe der Unterscheidungsergebnisse von dem Unterschei­ dungsteil 8 für die schwarzen zweipegeligen Bildelemente sowie mit Hilfe der Unterscheidungsergebnisse von dem Unterschei­ dungsteil 9 für die weißen zweipegeligen Bildelemente be­ stimmt ein UND-Glied 10, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementmatrix eines von zweipegeligen Bildelementen ist, wenn die Anzahl an schwarzen zweipegeligen Bildelementen in einem vorherbestimmten lokalen Bereich größer als ein vor­ geschriebener Wert ist, und die Anzahl an weißen zweipegeli­ gen Bildelementen größer als ein vorgeschriebener Wert ist. Wenn beispielsweise zwei oder mehr schwarze zweipegelige Bildelemente und zwei oder mehr weiße zweipegelige Bildele­ mente in einer (5 × 5) Bildelementmatrix gefunden werden, bestimmt das UND-Glied 10, daß das Bildelement in der Mitte der (5 × 5) Bildelementmatrix eines der zweipegeligen Bild­ elemente ist.

Es sollte beachtet werden, daß die Elemente, bei welchen von dem UND-Glied 10 bestimmt wird, daß es zweipegelige Bildelemente sind, auf Randteil-Bildelemente beschränkt sind, welche in Randteilen zwischen schwarzen und weißen Bildelementen liegen, und eine Unterscheidung der internen Bildelemente von zwei­ pegeligen Bildern wird von dem UND-Glied 10 nicht vorgenom­ men. Ein Dilatationsteil 11 führt eine Dilatation der Unter­ scheidungsergebnisse von dem UND-Glied 10 durch, so daß auch entschieden wird, daß die internen Bildelemente von zweipege­ ligen Bildern zweipegelige Bildelemente sind. Wenn zumindest ein Bildelement in einem vorherbestimmten Bereich (bei­ spielsweise in einer (3 × 3) Bildelementmatrix) gefunden wird, bei welchem durch das UND-Teil 10 bestimmt wird, daß es eines der zweipegeligen Bildelemente ist, setzt der Dilatationsteil 11 fest, daß das Bildelement in der Mitte der Bildelementma­ trix eines der zweipegeligen Bildelemente ist. Dieser Dilata­ tionsschritt wird für alle zweipegeligen Bildelemente wieder­ holt, und alle die zweipegeligen Bildelemente, welche die Randteil-Bildelemente und die internen Bildelemente enthalten, werden durch das Segmentierungssystem gemäß der Erfindung von anderen Bildelementen unterschieden, welche in Original­ bildern enthalten sind. Wenn die Größe der Bildelementmatrix, welche als der vorherbestimmte Bereich verwendet worden ist, groß genug ist, wird der Dilatationsschritt nicht mehr be­ nötigt; der Dilatationsschritt ist insbesondere erforderlich, wenn die Größe der Bildelementmatrix klein ist.

Gemäß einem Gesichtspunkt der Erfindung kann der Musteran­ passungsteil 7 für gerasterte weiße Bildelemente in dem Seg­ mentierungssystem weggelassen werden, wie in Fig. 1 durch eine gestrichelte Linie angezeigt ist. Im allgemeinen bestehen gerasterte Halbtonbilder aus schwarzen Bildelementen, und die Ergebnisse, um gerasterte weiße Bildelemente zu unterscheiden, welche von dem Unterscheidungsteil 9 für weiße zweipegelige Bildelemente zugeführt worden sind, haben gewöhnlich keinen großen Einfluß auf die Unterscheidung von weißen zweipegeli­ gen Bildelementen, welche mittels des Unterscheidungsteils 9 durchgeführt worden ist, selbst wenn der Musteranpassungsteil 7 für gerasterte weiße Bildelemente in dem Segmentierungssy­ stem weggelassen ist.

Mittels des in Fig. 1 dargestellten Segmentierungssystems ist es auch möglich, die Segmentierung zwischen Text- und Bild­ bereichen (einschließlich kontinuierlichen und gerasterten Halbtonbereichen) genau und sicher durchzuführen, und die Her­ stellungskosten des Segmentierungssystems können dadurch ge­ senkt werden. In Verbindung mit dem in Fig. 1 dargestellten Segmentierungssystems kann auch eine herkömmliche Segmentie­ rungseinrichtung für einen gerasterten Halbtonbereich verwen­ det werden, um eine Punkt- sowie eine Zeilenbereichsunter­ scheidung durchzuführen. Eine derartige herkömmliche Punkt­ bereichs-Segmentierungseinrichtung und ein entsprechendes Ver­ fahren ist beispielsweise in der japanischen Patentanmeldung Nr. 1-278 559 der Anmelderin der vorliegenden Anmeldung be­ schrieben. Eine genauere Unterscheidung zwischen Punkt- und Zeilenbereichen kann durch Verwenden der in der vorerwähnten Anmeldung beschriebenen Einrichtung erhalten werden. Eine endgültige Bestimmung von Zeilenbereichen wird in einem sol­ chen Fall durchgeführt, wenn die in Fig. 1 dargestellte Seg­ mentierungseinrichtung gemäß der Erfindung festsetzt, daß ein Bereich ein Teil von zweipegeligen Bildelementen ist, und die Einrichtung, welche in der vorstehend angeführten Patent­ anmeldung beschrieben ist, festsetzt, daß derselbe Bereich Teil von nicht-gerasterten Bildelementen ist.

Das Segmentierungsverfahren gemäß der Erfindung kann auch bei Farbbildsignalen angewendet werden, welche mittels eines Scanners in die Segmentierungseinrichtung eingegeben worden sind. In diesem Fall wird die vorstehend beschriebene Proze­ dur für rote, grüne und blaue Signale durchgeführt, welche von Originalfarbbildern erhalten worden sind, oder für gelbe, magentarote und zyanblaue Signale von komplementären Farb­ signalen, welche aus den RGB-(Rot/Gel/Blau)Signalen korri­ giert worden sind.

Wie vorstehend beschrieben, wird bei dem Zeilenbereich- Segmentierungsverfahren gemäß der Erfindung eine eindeutige Musteranpassungs-Methode verwendet, welche basierend auf dem strukturellen Unterscheid zwischen zweipegeligen Bildern bzw. Bildern mit zwei Pegeln und gerasterten Halbtonbildern für die Unterscheidung von mehreren Bildelementen entwickelt worden ist, welche verknüpfte schwarze/weiße Bildelemente und gerasterte schwarze/weiße Bildelemente enthalten. Folg­ lich kann das Segmentierungsverfahren gemäß der Erfindung genau zwischen zweipegeligen Bildern und Bilddarstellungen (picture images) (welche gerasterte und kontinuierliche Halb­ tonbilder enthalten) mittels eines kompakten, wenig kompli­ zierten Segmentierungssystems unterscheiden.

Claims (7)

1. Verfahren zum Segmentieren von Text- und Bildbereichen eines Bildes, welches durch Bildsignale beschrieben ist, das folgende Schritte aufweist:

• a) einen Gruppierungsschritt (2, 3), wonach in Abhängigkeit vom Schwärzungs­ grad der Bildelemente des Bildes die Bildelemente in schwarze, graue und weiße Bildelemente gruppiert werden;
• b) einen ersten Musteranpassungsschritt (4), wonach die schwarzen Bildelemente, die in einem vorgegebenen Bereich des Bildes enthalten sind, mit einem ersten Satz von Ausrichtungs-Matrixmustern (Fig. 3) verglichen werden, um für jedes schwarze Bildelement zu bestimmen, ob es mit benachbarten schwarzen Bildelementen ausgerichtet ist;
• c) einen zweiten Musteranpassungsschritt (6), wonach die schwarzen Bild­ elemente, die in dem vorgegebenen Bereich des Bildes enthalten sind, mit einem ersten Satz von Raster-Matrixmustern (Fig. 4) verglichen werden, um für jedes schwarze Bildelement zu bestimmen, ob es ein nicht-gerastertes schwarzes Bildelement ist;
• d) einen ersten Bestimmungsschritt (8), wonach bestimmt wird, ob die Anzahl an in dem vorgegebenen Bereich enthaltenen, schwarzen Bildelementen, die im ersten Musteranpassungsschritt (4) als ausgerichtet bestimmt wurden und im zweiten Musteranpassungsschritt (6) als nicht-gerastert bestimmt wurden, größer als ein vorbestimmter Bezugswert ist, um zu bestimmen, daß ein vor­ bestimmtes Bildelement des vorgegebenen Bereichs ein schwarzes zwei­ pegeliges Bildelement ist, wenn der vorherbestimmte Bezugswert überschritten wird;
• e) einen dritten Musteranpassungsschritt (5), wonach die weißen Bildelemente, die in einem vorgegebenen Bereich des eingegebenen Bildes enthalten sind, mit einem zweiten Satz von Ausrichtungs-Matrixmustern (Fig. 5) verglichen werden, um für jedes weiße Bildelement zu bestimmen, ob es mit benachbarten weißen Bildelementen ausgerichtet ist;
• f) einen zweiten Bestimmungsschritt (9), wonach bestimmt wird, ob die Anzahl an in dem vorgegebenen Bereich enthaltenen weißen Bildelementen, die im dritten Musteranpassungsschritt (5) als ausgerichtet bestimmt wurden, größer als ein vorbestimmter Bezugswert ist, um zu bestimmen, daß ein vorbestimmtes Bildelement des vorgegebenen Bereichs ein weißes zweipegeliges Bildelement ist, wenn der vorherbestimmte Bezugswert überschritten wird;
• g) einen Unterscheidungsschritt (10), indem bestimmt wird, ob die Anzahl der im ersten Bestimmungsschritt (8) bestimmten, schwarzen, zweipegeligen Bildelemente, welche in einem vorgegebenen Block enthalten sind, größer als eine vorherbestimmte Zahl ist, und ob die Anzahl der im zweiten Bestim­ mungsschritt (9) bestimmten, weißen, zweipegeligen Bildelemente, größer als eine vorherbestimmte Zahl ist, um festzustellen, daß ein vorbestimmtes Bildelement des vorgegebenen Blocks ein zweipegeliges Bildelement ist.

2. Verfahren zum Segmentieren von Text- und Bildbereichen eines Bildes, welches durch Bildsignale beschrieben ist, das folgende Schritte aufweist:

• a) einen Gruppierungsschritt (2, 3), wonach in Abhängigkeit vom Schwärzungs­ grad der Bildelemente des Bildes die Bildelemente in schwarze, graue und weiße Bildelemente gruppiert werden;
• b) einen ersten Musteranpassungsschritt (4), wonach die schwarzen Bildelemente, die in einem vorgegebenen Bereich des Bildes enthalten sind, mit einem ersten Satz von Ausrichtungs-Matrixmustern (Fig. 3) verglichen werden, um für jedes schwarze Bildelement zu bestimmen, ob es mit benachbarten schwarzen Bildelementen ausgerichtet ist;
• c) einen zweiten Musteranpassungsschritt (6), wonach die schwarzen Bild­ elemente, die in dem vorgegebenen Bereich des Bildes enthalten sind, mit einem ersten Satz von Raster-Matrixmustern (Fig. 4) verglichen werden, um für jedes schwarze Bildelement zu bestimmen, ob es ein nicht-gerastertes schwarzes Bildelement ist;
• d) einen ersten Bestimmungsschritt (8), wonach bestimmt wird, ob die Anzahl an in dem vorgegebenen Bereich enthaltenen, schwarzen Bildelementen, die im ersten Musteranpassungsschritt (4) als ausgerichtet bestimmt wurden und im zweiten Musteranpassungsschritt (6) als nicht-gerastert bestimmt wurden, größer als ein vorbestimmter Bezugswert ist, um zu bestimmen, daß ein vor­ bestimmtes Bildelement des vorgegebenen Bereichs ein schwarzes zwei­ pegeliges Bildelement ist, wenn der vorherbestimmte Bezugswert überschritten wird;
• e) einen dritten Musteranpassungsschritt (5), wonach die weißen Bildelemente, die in einem vorgegebenen Bereich des eingegebenen Bildes enthalten sind, mit einem zweiten Satz von Ausrichtungs-Matrixmustern (Fig. 5) verglichen werden, um für jedes weiße Bildelement zu bestimmen, ob es mit benachbarten weißen Bildelementen ausgerichtet ist;
• f) einen vierten Musteranpassungsschritt (6), wonach die weißen Bildelemente, die in dem vorgegebenen Bereich des Bildes enthalten sind, mit einem zweiten Satz von Raster-Matrixmustern (Fig. 6) verglichen werden, um für jedes weiße Bildelement zu bestimmen, ob es ein nicht-gerastertes weißes Bildelement ist;
• g) einen zweiten Bestimmungsschritt (8), wonach bestimmt wird, ob die Anzahl an in dem vorgegebenen Bereich enthaltenen, weißen Bildelementen, die im dritten Musteranpassungsschritt (4) als ausgerichtet bestimmt wurden und im vierten Musteranpassungsschritt (6) als nicht-gerastert bestimmt wurden, größer als ein vorbestimmter Bezugswert ist, um zu bestimmen, daß ein vorbestimmtes Bildelement des vorgegebenen Bereichs ein weißes zweipegeliges Bildelement ist, wenn der vorherbestimmte Bezugswert überschritten wird;
• h) einen Unterscheidungsschritt (10), indem bestimmt wird, ob die Anzahl der im ersten Bestimmungsschritt (8) bestimmten, schwarzen, zweipegeligen Bildelemente, welche in einem vorgegebenen Block enthalten sind, größer als eine vorherbestimmte Zahl ist, und ob die Anzahl der im zweiten Bestim­ mungsschritt (9) bestimmten, weißen, zweipegeligen Bildelemente, größer als eine vorherbestimmte Zahl ist, um festzustellen, daß ein vorbestimmtes Bildelement des vorgegebenen Blocks ein zweipegeliges Bildelement ist.

3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren einen Dilatationsschritt aufweist, um eine Dilatation durchzuführen, wobei ein Bildelement eines vorgegebenen Bereiches als zweipegelig bestimmt wird, wenn wenigstens ein anderes Bildelement des vorgegebenen Bereichs im Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 als zweipegelig festgestellt wurde.

4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppierung im Schritt a) mittels zwei Vergleicher erfolgt, indem einer der Vergleicher die Intensität der Bildsignale mit einem hohen Schwellwert vergleicht und der andere Vergleicher die Intensität der Bildsignale mit einem niedrigen Schwellenwert vergleicht.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppe von grauen Bildelementen aus den Bildelementen des eingegebenen Bildes, für welches die Musteranpassung durchgeführt wird, eliminiert wird, wobei jedes Bildelement der Gruppe grauer Bildelemente einen optischen Schwärzungsgrad hat, welcher zwischen dem hohen und dem niedrigen Schwellenwert liegt, und wobei keine Musteranpassung für die Gruppe grauer Bildelemente durchgeführt wird, um dadurch einen Einfluß von Rauschen, das in den Bildsignalen enthalten ist, zu verringern.

6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass jedes Matrixmuster des ersten Satzes von Raster-Matrixmustern einen Flächenfaktor an schwarzen Bild­ elementen hat, welcher annähernd gleich 50% ist.

7. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass jedes Matrixmuster des ersten und zweiten Satzes von Raster-Matrixmustern einen Flächenfaktor an schwarzen Pixeln hat, der ungefähr gleich 50% ist.