專利名稱：圖象處理裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖象處理裝置，且更具體地說，是涉及這樣一種圖象處理裝置，它能通過根據(jù)灰度(半色調(diào))圖象處理獲得的量化數(shù)據(jù)來指定參數(shù)，鑒別圖象中的邊緣部分和非邊緣部分，并能通過借助其控制部分，按照灰度設(shè)定，改變圖象邊緣部分的鑒別參數(shù)，來精確鑒別暗淡圖象上的邊緣。該裝置可用于諸如數(shù)字型平坦紙復印機和圖象打印機中。
在傳統(tǒng)的灰度圖象處理中，量化圖象數(shù)據(jù)被直接打印出來。例如，作為數(shù)字信息的圖象數(shù)據(jù)輸入包括各個象元，每一個象元都具有諸如0到255范圍內(nèi)的灰度。這意味著如果不進行附加的處理，就需要8位的數(shù)據(jù)串來表示每一個具有0到255范圍中的灰度的象元。存儲全部圖象數(shù)據(jù)可能需要巨大的存儲容量。另外，必須有能夠再現(xiàn)具有從0到255變化的灰度的圖象的打印機。
本發(fā)明提供了一種用于再現(xiàn)掃描圖象的圖象處理裝置，該圖象具有用通?？傻玫降?、具有低存儲容量和較低的圖象灰影再現(xiàn)能力的打印機所描述的灰度，需要減少象元所承載的信息量并減小各個象元的灰影數(shù)。
處理過程從讀取具有從0到255的象元灰度的圖象數(shù)據(jù)開始。讀入的數(shù)據(jù)被量化以得到從0到255的灰度。
例如，數(shù)據(jù)的灰度(0至255)在點W、X、Y和Z被量化。該量化有助于根據(jù)預設(shè)的閾值t1、t2和t3區(qū)分輸入數(shù)據(jù)fW若255≥f＞t1;
X若t1≥f＞t2;
Y若t2≥f＞t3;
Z若t3≥f≥0。
然而，僅僅量化的各組數(shù)據(jù)不會忠實地表現(xiàn)原來的局部的灰度，因而造成圖象顯示缺乏平滑性。為了消除上述局部缺陷，在量化處理中出現(xiàn)的圖象與原有的灰度之間的差別，作為誤差而被檢測到;該誤差得到處理，用以對所注意的象元周圍的象元的灰度產(chǎn)生作用。原有圖象的細節(jié)的灰度可由處理過的量化圖象數(shù)據(jù)進行更令人信服的表現(xiàn)。
例如，傳統(tǒng)的邊緣鑒別，是通過一灰度記錄電路對來自圖象掃描器的輸入數(shù)據(jù)進行量化，并通過檢查該量化數(shù)據(jù)是與邊緣有關(guān)還是與非邊緣部分有關(guān)而實現(xiàn)的。另外，用于檢測圖象中一條邊緣的參數(shù)具有通過實驗獲得的固定值。另一方法是所謂的圖案匹配法，它檢查輸入數(shù)據(jù)，看它們是與兩個還是多個圖案相匹配，而這些圖案已經(jīng)經(jīng)過實驗被確定為可能的邊緣圖案。
在日本專利公開第1-115271號和第1-115272號中敘述了一種先的有技術(shù)圖象處理裝置。該先有技術(shù)公布了一種邊緣檢測過程，它包括將經(jīng)過一電荷耦合裝置(CCD)的模擬圖象數(shù)據(jù)輸入轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式;對它們進行校正以進行陰影化;檢測3x3象元區(qū)中的最大值和最小值;從最大值中減去最小值;將數(shù)值差與閾值相比較，當數(shù)值差大于閾值時判定象元是邊緣，或當數(shù)值差小于閾值時判定其為非邊緣部分。
如上所述，傳統(tǒng)的灰度圖象處理電路需要在4906個圖案(4個量化值和6個要求的象元意味著有46個圖案需要檢查)中檢測指定的圖案。隨著量化值和象元的數(shù)目的增大，圖案數(shù)也增大。這使得尋求可能是邊緣的指定圖案更為復雜。
只有9個指定圖案，但要增加邊緣鑒別的精度，就需要輸入從4906個圖案中抽取的數(shù)十或數(shù)百個在經(jīng)驗上被認為是邊緣的圖案。這是非常復雜的操作。另外，只有存儲在ROM或RAM中的圖案會被認為是邊緣圖案。因而，由于存儲的圖案不足以覆蓋所有可能的邊緣圖案，鑒別中會產(chǎn)生錯誤。
灰度轉(zhuǎn)換，在各邊緣在圖象中已經(jīng)進行了鑒別之后進行時，能更有效地改善圖象的質(zhì)量。然而，如果諸如暗的文字的輸入圖象具有低灰度，則該文字不能通過采用傳統(tǒng)的固定參數(shù)而被檢測為邊緣。因而希望使圖案根據(jù)圖象的灰度而變化并有選擇地采用用于低灰度圖象的參數(shù)(以可靠地檢測邊緣)和用于高灰度圖象的參數(shù)(以便不檢測非邊緣象元)。
例如，如果圖案的邊緣具有不小于3的灰度差，該差在灰度轉(zhuǎn)換之后被降低到2并被鑒別為非邊緣部分。
在上述公開中描述的先有技術(shù)中，從x×z個象元的區(qū)域中粗略地檢測出邊緣，且在鑒別中在半色調(diào)邊緣部分中會出現(xiàn)錯誤。由于先有技術(shù)采用了固定閾值，當圖象數(shù)據(jù)得到處理而具有較低灰度時，很難檢測出邊緣。
相反，其中檢驗所注意的一個象元和m個近鄰象元而不是從x×z個象元或區(qū)域中檢測邊緣且計算灰度的梯度時，根據(jù)計算的灰度梯度值，可區(qū)分邊緣部分和非邊緣部分。這使得能夠從圖象的細節(jié)對邊緣進行檢測，并獲得較高的邊緣檢測精度。通過采用可變的閾值，可精確地檢測邊緣，即使圖象經(jīng)過處理而具有已降低了的灰度。
在上述公開中，沒有對以下內(nèi)容進行描述，即根據(jù)從相鄰象元的差分灰度信號確定的圖象灰度梯度，來鑒別圖象區(qū)域上的圖象邊緣部分;根據(jù)從相鄰象元的差分灰度信號計算出的圖象象元的梯度的方向數(shù)據(jù)和灰度梯度，在一圖象數(shù)據(jù)輸出裝置上設(shè)定輸出象元的位置;通過利用灰度梯度鑒別裝置，按照相鄰象元的差分灰度信號，鑒別圖象的灰度梯度，通過利用圖象質(zhì)量，從而鑒別一個邊緣部分。根據(jù)本發(fā)明的圖象處理裝置能精確地鑒別即使很暗的圖象上的邊緣，因為它是根據(jù)圖象灰度的梯度來進行圖象處理的。
本發(fā)明的一個目的，是提供一種圖象處理裝置，能鑒別邊緣部分和非邊緣部分;它借助基于通過灰度圖象處理而量化的圖象數(shù)據(jù)的恒定特性并通過從一降低了灰度的圖象檢測邊緣;由于在受控部分中的灰度設(shè)定通過有選擇地改變用于在圖象中鑒別邊緣的參數(shù)，圖象的灰度被降低了。
本發(fā)明的另一目的，是提供一種圖象處理裝置，它能夠借助一圖象數(shù)據(jù)讀取裝置并通過一灰度記錄電路，對圖象數(shù)據(jù)輸入進行量化;通過選擇一個所注意的象元和兩側(cè)的m個近鄰象元、從量化數(shù)據(jù)計算灰度的梯度并檢查它是否大于一個指定的梯度值、判定注意的象元是邊緣部分還是非邊緣部分、并由此實現(xiàn)對圖象中的所有邊緣部分和非邊緣部分的精確鑒別，從而能夠鑒別量化數(shù)據(jù)與邊緣部分還是與非邊緣部分有關(guān)。
本發(fā)明的又一目的，是提供一圖象處理裝置，該裝置為了對圖象中檢測的、與非邊緣部分不同的邊緣部分進行處理，采用了一種邊緣鑒別方法，該方法通過檢驗一個所注意的象元和在所注意的象元的右側(cè)和左側(cè)的n個象元，確定灰度的梯度，并在梯度超過指定的閾值時判定所注意的象元為邊緣;且該裝置能通過改變該閾值以適應圖象的灰度的增大或減小來有效地識別圖象中具有增大或減小的灰度的邊緣;和該裝置還能通過表明左參照邊緣或右參照邊緣來區(qū)別所識別的邊緣，以對象元區(qū)域的每一個分割部分進行處理。
本發(fā)明的另一目的，是提供一種圖象處理裝置，它在通過給出接近兩分條件的差分灰度，而對原來包含的文字進行處理以改善該文字，從而獲得容易讀取的文字圖象的過程中，用具有n個值的灰度的象元表示圖象，即O是白而n是黑;并識別圖象中的邊緣和非邊緣，并借助左參照和右參照區(qū)別各邊緣象元，且以適當?shù)姆绞睫D(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，為了根據(jù)邊緣的類型(即左邊緣或右邊緣)來改變激光打印方法，從而防止邊緣部分的不規(guī)則。
本發(fā)明的又一個目的，是提供一種圖象處理裝置，它能根據(jù)圖象質(zhì)量鑒別裝置的鑒別結(jié)果(圖片或文字或灰度圖象)來自動控制閾值，以適應圖象的灰度的梯度。
圖象的灰度是一個象元一個象元地檢測的。圖象灰度的梯度是根據(jù)差分灰度信號確定的，且圖象的邊緣是根據(jù)灰度梯度值來檢測的。應用該處理可消除諸如指定圖案的產(chǎn)生和提取的復雜操作、降低由于不充分的邊緣鑒別條件而發(fā)生錯誤判定的可能性，并獲得圖象中的邊緣的精確鑒別。
另外，根據(jù)用于鑒別圖象的灰度的梯度的數(shù)據(jù)預設(shè)了圖象邊緣的鑒別灰度，借助它來鑒別圖象的邊緣。對灰度的梯度和灰度梯度的方向進行鑒別，且根據(jù)該數(shù)據(jù)確定圖象的區(qū)域。根據(jù)灰度梯度的值和該梯度的方向的信號，預設(shè)圖象輸出裝置的象元輸出位置。根據(jù)用于灰度梯度鑒別的數(shù)據(jù)，檢測圖象的質(zhì)量并鑒別邊緣。
為實現(xiàn)上述各項目的，本發(fā)明提供了(1)圖象處理裝置，包括一個灰度檢測裝置，用于檢測逐個象元的圖象灰度;一個運算裝置，用于產(chǎn)生兩個鄰近象元的差分灰度信號;一個灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號鑒別灰度的梯度;一個邊緣鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)，鑒別圖象的邊緣。
(2)圖象處理裝置，包括一個灰度檢測裝置，用于逐個象元檢測圖象的灰度;一個運算裝置，用于產(chǎn)生兩個鄰近象元的差分灰度信號;一個灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號鑒別灰度的梯度;一個鑒別灰度設(shè)定裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)，設(shè)定圖象的邊緣的鑒別灰度;以及，一個邊緣鑒別裝置，用于根據(jù)來自鑒別灰度設(shè)定裝置的鑒別灰度數(shù)據(jù)鑒別圖象的邊緣。
(3)圖象處理裝置，包括一個灰度檢測裝置，用于逐個象元檢測圖象的灰度;一個運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;一個灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號鑒別灰度的梯度和方向;以及，一個圖象區(qū)域鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的灰度梯度和方向數(shù)據(jù)，鑒別圖象的區(qū)域。
(4)圖象處理裝置，包括一個灰度檢測裝置，用于逐個象元檢測圖象的灰度;一個運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;一個灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號鑒別灰度的梯度和方向;以及，一個輸出控制裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的灰度梯度和方向數(shù)據(jù)，來設(shè)定圖象輸出裝置的輸出象元位置。
(5)圖象處理裝置，包括一個灰度檢測裝置，用于逐個象元檢測圖象的灰度;一個運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;一個灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號來鑒別灰度的梯度;一個圖象質(zhì)量鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)來確定圖象的質(zhì)量;以及，一個邊緣鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)和來自圖象質(zhì)量鑒別裝置的邊緣鑒別信號來確定圖象的邊緣。
圖1用于說明傳統(tǒng)的邊緣鑒別方法;
圖2A、2B、2C和2D是用于說明傳統(tǒng)的邊緣鑒別方法的結(jié)構(gòu)圖;
圖3顯示了傳統(tǒng)的量化過程;
圖4是傳統(tǒng)的灰度保留方法;
圖5是流程圖，用于說明傳統(tǒng)的邊緣鑒別方法;
圖6A和6B用于說明傳統(tǒng)的灰度轉(zhuǎn)換方法;
圖7顯示了根據(jù)傳統(tǒng)圖象處理方法的圍繞著一個所注意象元的鑒別區(qū)域;
圖8顯示了傳統(tǒng)的邊緣鑒別圖案;
圖9是傳統(tǒng)的邊緣鑒別的結(jié)構(gòu)圖;
圖10是流程圖，用于說明根據(jù)本發(fā)明的可打印數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的位置;
圖11顯示了根據(jù)本發(fā)明的圍繞著一個所注意的象元的鑒別區(qū)域;
圖12用于說明本發(fā)明所用的圖象處理裝置;
圖13是由根據(jù)本發(fā)明的灰度轉(zhuǎn)換部分和邊緣鑒別部分進行的灰度設(shè)定的框圖1;
圖14是由根據(jù)本發(fā)明的灰度轉(zhuǎn)換部分和邊緣鑒別部分進行的灰度設(shè)定的框圖2;
圖15A和15B是流程圖，用于說明如何根據(jù)對應于權(quán)利要求1所規(guī)定的灰度的梯度來鑒別邊緣;
圖16是比較圖(1)，用于將本發(fā)明的邊緣鑒別結(jié)果與先有技術(shù)的結(jié)果進行比較;
圖17A至17I是比較圖(2)，用于將根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別的結(jié)果與早先技術(shù)的結(jié)果進行比較;
圖18顯示了采用圖15所示的方法的邊緣鑒別;
圖19顯示了邊緣鑒別區(qū)域，用于說明根據(jù)本發(fā)明的圖象處理裝置的另一個例子;
圖20是流程圖(1)，用于說明根據(jù)本發(fā)明的圖象的灰度如何設(shè)定參數(shù)進行邊緣鑒別;
圖21是流程圖(2)，用于說明根據(jù)本發(fā)明的圖象的灰度如何設(shè)定參數(shù)進行邊緣鑒別;
圖22是流程圖(3)，用于說明根據(jù)本發(fā)明的圖象的灰度如何設(shè)定參數(shù)進行邊緣鑒別;
圖23是流程圖(4)，用于說明根據(jù)本發(fā)明的圖象的灰度如何設(shè)定參數(shù)進行邊緣鑒別;
圖24是根據(jù)本發(fā)明的、用于設(shè)定圖象的灰度的控制部分的總體結(jié)構(gòu)圖;
圖25是用于根據(jù)本發(fā)明設(shè)定圖象的灰度的控制板;
圖26是用于顯示根據(jù)本發(fā)明的色調(diào)濃度設(shè)定值和設(shè)定參數(shù)(TH)之間的關(guān)系的表;
圖27顯示了用于根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別的表;
圖28顯示了應用于如圖27所示的邊緣鑒別的原始數(shù)據(jù);
圖29顯示了把鑒別表用于圖27所示的原始數(shù)據(jù)將圖象的灰度設(shè)定為3時，參照一個左象元和一個右象元的邊緣判定圖案;
圖30A和30B顯示了根據(jù)本發(fā)明的、將色調(diào)濃度設(shè)定為1的邊緣鑒別而獲得的邊緣鑒別圖案;
圖31A和31B顯示了根據(jù)先有技術(shù)、灰度設(shè)定為1的邊緣鑒別的結(jié)果;
圖32是流程圖，用于說明根據(jù)本發(fā)明的、鑒別右邊緣與左邊緣的方法(與權(quán)利要求1相對應);
圖33用于說明當根據(jù)本發(fā)明鑒別一個象元區(qū)域時的象元讀取方向，該象元區(qū)域包括位于中心的一個所注意的象元以及其左、右、上和下象元;
圖34是流程圖，用于說明如何根據(jù)本發(fā)明相對于一個灰度的設(shè)定值來鑒別邊緣(與權(quán)利要求2對應);
圖35是用于根據(jù)本發(fā)明進行區(qū)域分割的流程圖;
圖36顯示了用于說明根據(jù)本發(fā)明的圖象處理裝置的另一個例子的原始數(shù)據(jù);
圖37是用于說明如何按照根據(jù)本發(fā)明的左邊緣或右邊緣鑒別的結(jié)果來確定區(qū)域的圖(部分1);
圖38是用于說明如何按照根據(jù)本發(fā)明的左邊緣或右邊緣鑒別的結(jié)果來確定區(qū)域的圖(部分2);
圖39是框圖，顯示了根據(jù)本發(fā)明的圖象處理裝置的另一個例子;
圖40顯示了根據(jù)本發(fā)明用于邊緣鑒別的圖象數(shù)據(jù);
圖41顯示了代表根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別結(jié)果的標志表;
圖42顯示了根據(jù)本發(fā)明的帶有左參照的邊緣鑒別圖案;
圖43A和43B用于說明如何根據(jù)本發(fā)明鑒別圖象的邊緣;
圖44是結(jié)構(gòu)圖，用于說明根據(jù)本發(fā)明的權(quán)利要求4的內(nèi)容;
圖45是如圖44所示的邊緣鑒別部分的結(jié)構(gòu)圖;
圖46A和46B用于說明根據(jù)本發(fā)明如何確定定位激光輻射的合閘;
圖47是根據(jù)本發(fā)明的激光輻射的合閘位置的設(shè)定器的結(jié)構(gòu)圖;
圖48是根據(jù)本發(fā)明的、用于設(shè)定激光輻射的合閘位置的電路;
圖49A和49B是流程圖，描述了用于自動測量圖象的灰度，為其設(shè)定閾值的過程。
圖1是傳統(tǒng)的半色調(diào)圖象處理裝置的結(jié)構(gòu)圖，該裝置由邊緣鑒別電路1、灰度轉(zhuǎn)換部分2、邊緣鑒別電路3和處理電路4組成。邊緣鑒別電路1對圖象的邊緣進行鑒別，而灰度轉(zhuǎn)換部分2將邊緣的灰度進行轉(zhuǎn)換從而確定一設(shè)定值(可變的)。邊緣鑒別電路3鑒別該邊緣，且處理電路4對圖象進行處理。然而，在處理電路4中，可能會有灰度轉(zhuǎn)換的影響。該傳統(tǒng)方法僅允許灰度轉(zhuǎn)換部分2在灰度轉(zhuǎn)換時改變灰度的設(shè)定值。這可造成這樣的問題，即如果圖象象元的灰度降低，則設(shè)置在灰度轉(zhuǎn)換部分2之后的邊緣鑒別電路3，由于灰度差別的減小而難以區(qū)別邊緣部分和非邊緣部分。
圖2A至2D用于說明傳統(tǒng)的邊緣鑒別方法圖2A顯示了一邊緣鑒別裝置的總體結(jié)構(gòu);圖2B是一邊緣鑒別部分的結(jié)構(gòu)圖;圖2C是附如數(shù)據(jù)設(shè)定部分;圖2D是一塊3×3象元屏蔽圖。這種傳統(tǒng)方法對圖象中的邊緣部分進行鑒別，并以這樣的方式轉(zhuǎn)換圖象數(shù)據(jù)，使得文字得到改善并使半色調(diào)圖象部分的深淺得到平滑的改變。
如圖2A所示，在處理灰度圖象之前，輸入數(shù)據(jù)受到對于如圖2D所示的(屏蔽數(shù)據(jù)中的一個所注意的象元E的邊緣鑒別。若在此階段輸入數(shù)據(jù)提示有邊緣，則給其提供附加的數(shù)據(jù)以防止該數(shù)據(jù)在二進制轉(zhuǎn)換中被轉(zhuǎn)換成0。
在傳統(tǒng)的灰度圖象處理中，量化圖象數(shù)據(jù)被直接打印出來。例如，作為數(shù)字信息輸入的圖象數(shù)據(jù)，包括每一個均具有在諸如0至255范圍之內(nèi)的灰度的象元。這意味著，如果不進行附加的處理，則需要用一個8位的數(shù)據(jù)串來表示具有在0至255范圍內(nèi)的灰度的每一個象元。將會需要巨大的存儲容量以存儲全部圖象數(shù)據(jù)。另外，還必須有一能夠再現(xiàn)具有從0至255變化灰度的圖象的打印機。
本發(fā)明提供了一種圖象處理裝置，用通常可得到的打印機描繪掃描灰度的圖象，這種打印機具有低存儲容量和較低的圖象陰影再現(xiàn)能力，需要降低象元所攜帶的信息量并減少各象元的陰影數(shù)。
該處理過程從讀取具有從0至255的象元灰度的圖象數(shù)據(jù)開始。如圖3所示，讀取的數(shù)據(jù)被量化成0至255的灰度。
例如，在圖3的點W、X、Y和Z處，對數(shù)據(jù)的灰度(0至255)進行量化。該量化是為了參照預設(shè)的閾值t1，t2和t3來鑒別輸入數(shù)據(jù)f，如下所示W(wǎng)若255≥f＞t1;
X若t1≥f＞t2;
Y若t2≥f＞t3;
Z若t3≥f≥0。
然而，各組數(shù)據(jù)只是量化可能無法忠實地表現(xiàn)原始的局部部分的灰度，因而造成圖象顯示缺乏平滑性。為消除如圖4所示的上述局部缺陷，在量化處理中產(chǎn)生的圖象和原來的灰度之間的差別被檢測到作為誤差，該誤差得到處理以對所注意的象元周圍的象元的灰度產(chǎn)生影響。用該處理過的量化圖象數(shù)據(jù)，可更精確地代表原始圖象的細節(jié)的灰度。
圖5是流程圖，用于說明處理灰度圖象的傳統(tǒng)方法。圖4顯示出在所注意的象元周圍的象元A至F;第一步驟是檢測所注意的象元處的誤差ε，并對位于所注意的第i行的所注意的象元B的右側(cè)的相鄰象元C、和在所注意的第i行之下的第i+1行上的右下的F、下側(cè)的E和左下的D，按指定比值對其進行分配;第二步驟是檢驗是否所有的圖象數(shù)據(jù)都得到了處理如果不是所有的數(shù)據(jù)都得到了處理，第三步驟設(shè)i＝i+1并返回到步驟1以重復該過程。當所有的數(shù)據(jù)都已得到處理(如第二步驟)時，過程進行由以下步驟所組成的第四步驟(1)檢查量化數(shù)據(jù)是否與指定的圖案相對應當數(shù)據(jù)與該圖案相符合時它被判定為邊緣數(shù)據(jù)，而當它不與該圖案符合時被判定為非邊緣數(shù)據(jù)。
(2)檢查平均灰度是否超過指定參數(shù)(一固定值)當該平均值超過該參數(shù)值時數(shù)據(jù)被鑒別為邊緣數(shù)據(jù)，而當該平均值小于該參數(shù)值時被鑒別為非邊緣數(shù)據(jù)。
第五步驟檢查是否所有圖象數(shù)據(jù)都得到了處理。當所有數(shù)據(jù)都得到處理時，過程完成，否則設(shè)i＝i+1(在第六步驟)并隨后將過程返回到第四步驟。
例如，傳統(tǒng)的邊緣鑒別，是通過借助一灰度記錄電路對來自一圖象掃描器的輸入數(shù)據(jù)進行量化，并檢查該量化數(shù)據(jù)是否與邊緣或非邊緣部分有關(guān)，而實現(xiàn)的。另外，用于檢測圖象中的邊緣的參數(shù)具有實驗獲得的固定值。另一方法是所謂的圖案匹配法，它檢查輸入數(shù)據(jù)是否與兩個或更多的指定圖案相匹配這些指定圖案是經(jīng)實驗被確實為可能的邊緣圖案。
傳統(tǒng)上，諸如圖6A和6B所示的4個區(qū)域A、B、C、D的平均灰度之差被采用作為邊緣鑒別的參數(shù)。圖6B顯示灰度轉(zhuǎn)換的一個例子左邊部分的灰度被轉(zhuǎn)換成右邊部分的灰度。
圖7所示的區(qū)域A至F和諸如圖8所示的、被鑒別為邊緣的圖案，預先被存儲在一個只讀存儲器(ROM)或一個隨機存取存儲器(RAM)中，并被用于圖象量化數(shù)據(jù)的邊緣鑒別。在圖9中，輸入數(shù)據(jù)由兩個象元按照如圖7所示的方向進行處理。在此情況下，量化值的數(shù)量為4。通過鎖存電路21和22的2個象元的數(shù)據(jù)被傳送到邊緣鑒別部分23，后者確定該數(shù)據(jù)是否邊緣數(shù)據(jù)。根據(jù)上述邊緣鑒別的結(jié)果，顯示屏上的圖象可被轉(zhuǎn)變成用于一個象元一個象元地操作的實際圖象。
如上所述，傳統(tǒng)的灰度圖象處理電路需要在4906個圖案(4個量化值和6個要求的象元，相當于46個需要檢查的圖案)中檢測所指定的圖案。隨著量化值和象元數(shù)的增大，圖案的數(shù)目也將增大。這使得尋找可能是邊緣的指定圖案更為復雜。在圖8中，只有9個指定圖案，但為了增加邊緣鑒別的精度，需要輸入從4906個圖案中抽取出的數(shù)十個或數(shù)百個實驗上被認為是邊緣的圖案。這是非常復雜的操作。另外，只有存儲在ROM或RAM中的圖案被認為是邊緣圖案。因此，由于存儲的圖案不足以覆蓋所有可能的邊緣圖案，在鑒別中會出現(xiàn)錯誤。
如圖1所示，當灰度轉(zhuǎn)換是在圖象中的邊緣已經(jīng)被鑒別之后進行時，它更有效改善圖象質(zhì)量。然而，若諸如暗淡的文字的輸入圖象具有低的灰度，用傳統(tǒng)的固定參數(shù)不能將這些文字檢測成邊緣。因而，希望能根據(jù)圖象的灰度改變圖案，并有選擇地采用用于低灰度圖象的參數(shù)(以可靠地檢測邊緣)和用于高灰度圖象的參數(shù)(以免檢測非邊緣象元)。
例如，假定如果圖案具有不小于3的灰度差，正如一個邊緣，(如圖6B所示)，在灰度轉(zhuǎn)換之后該差被減小到2，并被識別為非邊緣部分。
在上述公開中所述的早先技術(shù)中，邊緣是從x×z個象元的區(qū)域中粗略檢測出來的，且在半色調(diào)邊緣部分中會出現(xiàn)鑒別錯誤。由于早先技術(shù)采用固定閾值，當對圖象數(shù)據(jù)進行處理使其具有較低灰度時，很難檢測出邊緣。
相反，當檢驗所注意的象元和m個近鄰而不是從x×z象元區(qū)域檢測邊緣，且計算灰度的梯度時，可根據(jù)灰度的梯度的計算值鑒別邊緣部分和非邊緣部分。這種方法使得能夠從圖象的細節(jié)中檢測邊緣并獲得更高的邊緣檢測精度。通過采用可變的閾值，即使在處理暗淡圖象使之具有降低了的灰度時，也能精確地檢測出邊緣。
現(xiàn)在參見附圖，對本發(fā)明的最佳實施例進行如下的詳細描述圖10是流程圖，用于說明根據(jù)本發(fā)明的灰度圖象處理裝置中的可打印數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的位置。該系統(tǒng)包括傳統(tǒng)的灰度圖象處理(步驟1)和根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別處理(步驟2)。
通過傳統(tǒng)的灰度圖象處理而得到量化的輸入數(shù)據(jù)，灰度為0至255被分成4個量化值W、X、Y和Z。這些量化值首先通過沿處理(水平掃描)方向以恒定間隔進行操作而得到如下處理在圖11中，設(shè)H和I為所注意的象元，且檢驗這兩個象元是否與圖象的邊緣部分相對應。當圖11所示的所有象元(L、M、H、I、J、K)都符合指定的灰度差(灰度曲線)時，它們被判定為圖象中的邊緣。在所有其他情況下，象元被判定為圖象的非邊緣部分。
圖12是框圖，顯示了根據(jù)本發(fā)明的圖象處理裝置的一個例子，其中標號31和32表示鎖存電路，且標號33表示一邊緣鑒別部分。輸入數(shù)據(jù)由傳統(tǒng)的灰度圖象處理(圖10的步驟1)進行量化，并隨后由兩個象元同時沿圖11所示的處理(水平掃描)方向進行處理。在此情況下，使用了4個量化值。
這些“兩象元”的數(shù)據(jù)經(jīng)鎖存電路31和32被傳送到邊緣鑒別部分33，從而鑒別該數(shù)據(jù)是否與圖象的邊緣部分有關(guān)。物象被轉(zhuǎn)變成用于根據(jù)邊緣鑒別的結(jié)果而進行的象元間操作的圖象。例如，為了同時執(zhí)行“兩象元”的邊緣鑒別，鎖存電路31和32被用來將諸如4個象元的數(shù)據(jù)分成2個象元的數(shù)據(jù)，并將它們同時兩個象元地、以指定的延遲時間傳送到邊緣鑒別部分33，而后者對該“兩象元”的數(shù)據(jù)進行運算并輸出它。“兩象元”的輸出數(shù)據(jù)再次被輸入到邊緣鑒別部分33中，以實現(xiàn)6個象元的鑒別。
圖13和14是框圖，顯示了根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別系統(tǒng)，其中34是一邊緣鑒別電路，35是灰度轉(zhuǎn)換部分，36是一邊緣鑒別電路，37是一處理電路。圖13表示根據(jù)本發(fā)明的第一種方法，而圖14表示第二種方法。在圖13中，邊緣鑒別電路34首先鑒別圖象的邊緣部分，而灰度轉(zhuǎn)換部分35進行圖象的灰度轉(zhuǎn)換，以確定一設(shè)定值(灰度的轉(zhuǎn)變值)。邊緣鑒別電路36再次進行圖象的邊緣鑒別。該邊緣鑒別電路36也能指定灰度的設(shè)定值。處理電路37進行圖象處理。
圖14所示的第二種方法與第一種方法的不同之處，僅在于缺少圖13的邊緣鑒別電路34。換言之，圖13和14的方法都是為了給邊緣鑒別電路36指定灰度設(shè)定值而設(shè)計的，以消除如圖1所示的傳統(tǒng)方法中在某些情況下不能方便地鑒別邊緣的問題。
圖15A和15B是根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別處理的流程圖，它包括如下所解釋的步驟。圖16是一個比較表，顯示了用根據(jù)本發(fā)明的方法獲得的邊緣鑒別結(jié)果。在圖16中傳統(tǒng)方法的邊緣第01、09和01對應于圖8中所示的邊緣第01和09。圖17A至17I用于說明根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別的結(jié)果，它們分別對應于圖16的結(jié)果第Ⅰ至第Ⅸ。
步驟1灰度檢測裝置通過象元檢測圖象的灰度，隨后運算裝置產(chǎn)生兩個相鄰象元之間的差信號。在它計算象元L和M的最大值和最小值之差a、象元M和H的最大值和最小值之差b、象元H和I的最大值和最小值之差c、象元I和J的最大值和最小值之差d以及象元J和K的最大值和最小值之差e。
步驟2灰度梯度鑒別裝置檢驗各灰度差a、b、c和d是否不小于2。邊緣鑒別裝置判定象元處于邊緣部分。這種情況對應于圖16和17D的輸入數(shù)據(jù)第Ⅳ，敘述如后。
步驟3當灰度差大于2(步驟2)時進行以下操作。判定灰度差a、b、c和d是否為1并連續(xù)進行不少于3次，且灰度曲線具有以下關(guān)系(1)L＜M＜H＜I;(2)M＜H＜I＜J(圖16的No.3和圖17C);(3)H＜I＜J＜K;(4)L＞M＞H＞I(圖16的No.1和圖17A);(5)M＞H＞I＞J(圖16的No.2和圖17B);(6)H＞I＞J＞K。
最小值應該總是0(白電平Whitelevel)。若灰度曲線對應于上述關(guān)系中的任何一個，則象元被鑒別為圖象的邊緣部分。這對應于圖16和17A、17B、17C所示的輸入數(shù)據(jù)No.Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ。
步驟4若灰度曲線不與上述關(guān)系對應(步驟3)，檢查灰度差a、c和e是否等于零(0)且灰度差b和d中的一個是否等于1。其中上述兩個條件都得到滿足時，象元被鑒別為處于邊緣部分。這對應于圖16和17G所示的輸入數(shù)據(jù)No.Ⅶ。
步驟5若步驟4的鑒別為“否”，檢查差a、c和e中的任何一個是否等于零(0)和隨后的灰度差是否等于1。當上述兩個條件都得到滿足時，象元被鑒別為處于邊緣部分。這對應于圖16的No.Ⅴ、Ⅵ和圖17E、17F。如果不滿足，象元被鑒別為處于圖象的非邊緣部分。
例如，象元L、M、H、I、J和K一個一個地受到對兩個相繼的象元之間的灰度差的確定。若該差很大(即對灰度的4個量化值為2或更大)，則象元被判定為圖象的邊緣部分(在第二步驟)。
如果灰度差穩(wěn)定在1并形成具有上升順序(0(白)，1，2…)或下降順序的灰度的線性曲線，象元被判定為處于邊緣部分(在第三步)。在此情況下，最小值應等于0(白)。雖然在圖15A和15B的流程圖中顯示了下降順序的4個象元，3個下降順序的象元也可以采用(這取決于量化值的量和邊緣鑒別的象元的數(shù)量)當灰度差a、c和e等于0且灰度差中的一個等于1時，象元被判定為處于邊緣部分(在第四步驟)。
在此情況下，最小值應等于0(白)。最后，當灰度差a、b、c和d中的任何一個等于0，和用于操作的象元具有灰度0(白)且其灰度與前面一個和后面一個象元的相差為1時，該象元被判定為處于邊緣部分。若上述條件未滿足，該象元被判定為處于非邊緣部分(在第五步驟)。
圖18顯示了使用上述方法鑒別的邊緣部分和非邊緣部分之間的關(guān)系，其中水平軸表示待檢查的象元的位置，而垂直軸表示用灰度圖象處理部分獲得的量化值。一條從水平軸上一點(灰度為0(白))開始并以45°角從水平軸向右上方延伸的線，被用作基準線。具有位于基準線上側(cè)的灰度曲線的象元被認為是處于邊緣部分，而具有位于基準線下方的灰度曲線的象元被認為是處于非邊緣部分。
如上所述，參見圖16和17，用傳統(tǒng)方法和本發(fā)明的上述方法進行輸入圖象數(shù)據(jù)的邊緣鑒別，對兩種方法加以比較。曲線圖表示用根據(jù)本發(fā)明的方法處理的輸入圖象數(shù)據(jù)。
根據(jù)本發(fā)明的方法可把輸入數(shù)據(jù)No.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ鑒別為邊緣部分的數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)方法將它們判定為非邊緣部分。這表明本發(fā)明的方法具有更高的精度。
根據(jù)本發(fā)明的邊緣鑒別方法保證了邊緣檢測的高精度、消除了由于邊緣鑒別條件的不充分而導致錯誤判定的可能性并且不要求復雜的操作來提高精度。
雖然在所示的實施例中數(shù)據(jù)僅僅是沿水平處理方向進行掃描的，它也可沿垂直供給方向進行掃描。也可以采用不同于4值量化的多值量化。
下面將描述根據(jù)本發(fā)明的另一圖象處理裝置。
參見圖19，選擇一個所注意的象元、兩個和左右相連的象元和兩個和上下相連的象元，來進行邊緣鑒別。
根據(jù)以下過程，從選擇的象元的狀態(tài)，確定邊緣梯度。
圖20至23是確定邊緣梯度的流程圖如下步驟1選擇一個所注意的象元C并確定用于計算邊緣梯度的基準值S。
步驟2檢驗所注意的象元C是否≥S;若C≥S，操作進到步驟3;若C不≥S，C被判定為非邊緣元素，且處理完成。隨后選擇下一個象元(步驟1)。
步驟3檢查所注意的象元C是否≥S且＜2S;若結(jié)果是“是”，則如圖21所示執(zhí)行隨后的步驟4-1至4-3。與所注意的象元C相鄰的象元A、B、D和E如圖7所示。
步驟4-1若B＜S，D≥C和D≥E，基準點O等于點B(即O＝B)且最大點等于點D(即T＝D)，運算進到步驟6。
步驟4-2若B＜S，D≥C和D＜E，基準點O等于點B(即O＝B)和最大點等于點D(即T＝D)，運算進到步驟6。
步驟4-3若B≥S，A＜S和C≥B，基準點O等于點B(即O＝B)，且最大點等于點C(即T＝C)，運算進到步驟6。
步驟5-1若所注意的象元C在步驟3是＞2S，檢查是否B＜S;若B＜S，O＝B和T＝C，運算進到步驟6。
步驟5-2若B＞＝S，A＜S和C＞B，O＝A且T＝C，運算進到步驟6。
步驟6計算(T-O)/2S＝F。
步驟7檢查是否F＞＝TH;若結(jié)果是“否”，象元被判定為非邊緣元素。
步驟8若步驟7的結(jié)果是“是”，F(xiàn)被作為點C的梯度且所注意的象元被判定為邊緣元素。
上述的處理步驟是根據(jù)相鄰的左右象元和上下象元而對所注意的象元進行的。當四個鑒別中的任何一個滿足邊緣條件時，該所注意的象元即被判定為邊緣元素。
以下的說明與權(quán)利要求2所規(guī)定的本發(fā)明有關(guān)。
圖24和25是用于設(shè)定所希望的灰度的控制部分的結(jié)構(gòu)圖;圖24是該控制部分的總體圖，圖25是控制板的視圖。在這些圖中，40是控制部分，40a是控制板，40b是打印開關(guān)，40c是圖象選擇開關(guān)，41是放大設(shè)定器，42是打印紙尺寸選擇器，43是復制濃度控制器，44是復制數(shù)設(shè)定器，45是分檢控制器，且46是附加功能控制器。
所希望的圖象灰度是由圖25所示的控制部分設(shè)定的。在圖13和14所示的灰度轉(zhuǎn)換部分中，圖象的灰度可按照如圖26所示的諸如五級進行改變。
簡單地說，處理步驟4通過將F分別設(shè)定在1/2、2/3、2/2、3/2和2/1和灰度設(shè)定值1、2、3、4和5，而改變邊緣鑒別的基準。與灰度設(shè)定值相對的值TH表示灰度的梯度。一中心設(shè)定值3對應于45°和F＝2/2的梯度。
在所示的實施例中，由于各個象元可具有0至3的灰度值，值F可被降低到2/3和1/2，且位于小于45°的梯度，而且，類似地，它被增大到3/2和2/1，且位于大于45°的梯度。參數(shù)TH因而可與各設(shè)定值對照而確定。
設(shè)當圖象的灰度的被設(shè)定為3時，圖象數(shù)據(jù)由各具有4值灰度的象元表示。用于鑒別所注意的象元的各象元被顯示在圖28中。
在圖25所示的控制部分中，取決于灰度的設(shè)定值，邊緣鑒別條件根據(jù)圖26所示的表而得到確定。該邊緣鑒別條件是這樣的，即當F＞2/2時，象元被判定為邊緣。對邊緣鑒別的處理根據(jù)圖20至23所示的流程圖進行。圖27顯示了用于邊緣鑒別(只根據(jù)左象元)的圖案的表。圖28表示原始數(shù)據(jù)，圖29表示根據(jù)右象元和左象元所得的邊緣鑒別的結(jié)果。(o非邊緣，a右參照邊緣，b左參照邊緣，c右/左參照邊緣)。
圖30A顯示了當數(shù)據(jù)的灰度被設(shè)定為1時的原始數(shù)據(jù)，且圖30B顯示了根據(jù)左象元和右象元的原始數(shù)據(jù)邊緣鑒別的結(jié)果。圖31A和31B表示采用具有設(shè)定為3的灰度值的固定鑒別條件的傳統(tǒng)方法的邊緣鑒別結(jié)果。通過將圖30A、30B與圖31A、31B的邊緣鑒別結(jié)果進行比較，可清楚地理解本發(fā)明的效果。
借助左、右、上和下參照的邊緣鑒別，是根據(jù)圖20至23的流程圖進行的。鑒別標志圖案如圖32所示地產(chǎn)生。圖33用于說明當結(jié)合相應的右、左、上和下參照對所注意的象元進行鑒別時，讀取象元的方向。
參見圖29，其中所示的鑒別圖案包括一系列相同的圖，例如鑒別圖案No.＜bb＞，它可作如下解釋圖28的原始數(shù)據(jù)的一部分(部分A)被顯示在下面的表1中。
(表1)<
>原始數(shù)據(jù)的一部分根據(jù)圖20至23所示的流程圖進行處理。邊緣檢測的結(jié)果顯示在表2中。
(表2) 當鑒別結(jié)果被應用到圖32的鑒別圖案(1;邊緣，0;非邊緣)時，數(shù)據(jù)描述如下
(表3)
類似地，隨后一行的數(shù)據(jù)根據(jù)圖20至23的流程圖而得到處理。邊緣鑒別的結(jié)果如下(表4)
當鑒別結(jié)果被應用到圖32的鑒別圖案時，描述數(shù)據(jù)如下(表5) 這使鑒別標志具有＜22＞或鑒別圖案數(shù)為＜bb＞。由于相同的原因而使＜11＞出現(xiàn)。
圖34是用于設(shè)定的灰度值的邊緣鑒別的流程圖，它包括以下步驟步驟1，從控制部分設(shè)定灰度值。步驟2，檢查設(shè)定值是否為1。步驟3，如果設(shè)定值是1，選擇TH＝1/2。步驟4，如設(shè)定值不為1時(在步驟3)檢查設(shè)定值是否為2。步驟5，如果設(shè)定值是2，選擇TH＝2/3。步驟6，如果設(shè)定值不是2(在步驟4，)檢查設(shè)定值是否為3。如果設(shè)定值是3，步驟7選擇TH＝2/2。若設(shè)定值不是3(在步驟6)，步驟8檢查設(shè)定值是否為4。如果設(shè)定值是4，步驟9選擇TH＝3/2。如果設(shè)定值不是4(在步驟8)，步驟10檢查設(shè)定值是否為5。如果設(shè)定值是5，步驟11選擇TH＝2/1。步驟12通過比較F和TH進行處理。
以下的解釋是關(guān)于權(quán)利要求3所規(guī)定的本發(fā)明。
先描述根據(jù)帶有右/左參照和上/下參照的邊緣鑒別的結(jié)果的象元區(qū)域分割的例子。
圖35是用于象元的區(qū)域分割的流程圖，它包括以下步驟步驟1沿水平掃描方向進行邊緣鑒別并將鑒別的結(jié)果借助緩沖器中的一行存儲起來。
步驟2即使在a和b之間插入有0，也將區(qū)域a和b判定為文字區(qū)域。
步驟3至6特別處理步驟，如鑒別圖案，除了步驟2的情況之外，只包括零時，將所有區(qū)域判定為半色調(diào)區(qū)域。
如果只有圖案b，則整個區(qū)域都是半色調(diào)的。
如果只有圖案f，則整個區(qū)域都是半色調(diào)的。
如果只有圖案c或d或e，則整個區(qū)域都被認為是文字區(qū)域。
上述處理的結(jié)果顯示在圖36至38中。
圖39是框圖，用于顯示本發(fā)明的圖象處理(如權(quán)利要求3所限規(guī)定的)，它包括一邊緣鑒別部分51、用于延遲(2行)數(shù)據(jù)的傳送的寄存器52和53、鑒別表發(fā)生部分54、區(qū)域分割部分55(位置b和a)和處理部分56。在圖39中，P表示圖象數(shù)據(jù)且Q表示區(qū)域鑒別結(jié)果的信號。
邊緣鑒別部分51根據(jù)本發(fā)明進行邊緣鑒別，且鑒別表發(fā)生部分54準備一份鑒別圖案表。輸入數(shù)據(jù)被存儲在寄存器52和53中并在區(qū)域分割部分55完成區(qū)域分割處理之后被傳送到處理部分。處理部分56隨后對輸入數(shù)據(jù)進行所需的處理。
以下的說明與權(quán)利要求4中規(guī)定的本發(fā)明有關(guān)。
先有技術(shù)只通過改變圖象數(shù)據(jù)的灰度而進行了改善，而本發(fā)明則能轉(zhuǎn)換圖象數(shù)據(jù)的灰度以使之適于打印機，從而減少可能在圖象數(shù)據(jù)的量化處理中出現(xiàn)的邊緣部分不規(guī)則性。特別在量化于0和1的灰度的象元的邊緣部分中，部分1看上去突出，因為部分0未被打印。根據(jù)本發(fā)明，通過在量化輸入數(shù)據(jù)時提供可變的邊緣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，并通過提供數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以改變打印機的打印方法，可以獲得圖象的精細的可打印邊緣部分。
實際例子(1)經(jīng)過圖象輸入裝置的數(shù)據(jù)輸入，作為具有256個象元灰度的數(shù)字數(shù)據(jù)而被讀取。該數(shù)據(jù)被量化成n值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至n值數(shù)據(jù)是通過采用一誤差擴散方法而進行的。隨后檢驗該量化數(shù)據(jù)是與邊緣部分還是與非邊緣部分有關(guān)。實現(xiàn)邊緣鑒別敘述如下首先，設(shè)灰度的梯度為TH，它是鑒別條件之一。選擇一所注意的象元C。為邊緣鑒別預設(shè)一基準值S＝1。簡單地說，數(shù)據(jù)＜0＞表示沒有數(shù)據(jù)。S是表示一圖象的最小值。
參見圖40選擇，位于A、B、C、D和E的被觀測象元，且它們中的象元C被選擇為所注意的象元。其中所注意的象元C是≥S時，它是被鑒別的目標。如果象元C不≥S，它被判定為非邊緣部分，并選擇下一個所注意的象元。
當所注意的象元C≥S和＜2×S時，進行以下操作(1)如果B＜S，D≥C且D≥E，O具有B的值且T具有D的值。
(2)如果B＜S、D≥C和D＜E，O具有B的值且T具有D的值。
(3)如果B≥S、A＜S且D≥B，O具有A的值且T具有C的值。
當所注意的象元C＞2×S時，進行以下的處理操作
(1)如果B＜S，則認為O具有B的值且T被認為是具有C的值。
(2)如果B≥S、A＜S且D≥B，O被認為具有A的值和T被認為具有C的值。
計算方式(T-O)/(2S)＝F。所獲得的值F被作為所注意的象元處的梯度。如果值F大于值TH，該象元被判定為邊緣部分。在此情況下，數(shù)據(jù)A、B、C、D和E被如圖40所示地沿左和右兩個方向進行檢驗。其結(jié)果被定義在圖41所示的標志表中。所注意的象元的狀態(tài)根據(jù)該標志表進行判定。當象元是左參照邊緣時數(shù)據(jù)被設(shè)定為1。當象元是右參照邊緣時數(shù)據(jù)被設(shè)定為2。與圖象的邊緣部分有關(guān)的數(shù)據(jù)從1被轉(zhuǎn)換到2，以改善圖象的邊緣。
圖42中顯示用于此場合(左參照)的鑒別圖案。圖43B顯示了對圖43A所示的原始數(shù)據(jù)進行的邊緣鑒別的結(jié)果。
實際例子(2)根據(jù)實際例子(1)中的邊緣鑒別，左參照邊緣數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成1，而右參照邊緣被轉(zhuǎn)換成2。值為2的數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成值為3的數(shù)據(jù)。由于被量化成n值數(shù)據(jù)(n＝4)的輸入數(shù)據(jù)可取值0、1、2或3，值1和2被作為邊緣處理數(shù)據(jù)進行處理。
一個象元用通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換而獲得的4個值中的一個來表示。在一激光通-斷信號的時間寬度內(nèi)，激光“開”位置，根據(jù)打印裝置的控制信號而改變(這是由提供給該打印裝置的數(shù)據(jù)而確定的)。該時間寬度的點火位置是由一輸入轉(zhuǎn)換電路確定的，而后者這樣對輸入數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，以致于一個象元的6個高低一般齊的方塊能被獨立地接通或關(guān)閉。激光根據(jù)這種信息而進行輻射。這就保證了邊緣部分的平滑處理。
圖44是框圖，顯示了根據(jù)本發(fā)明(權(quán)利要求4)的圖象處理裝置的另一個例子。在圖44中，標號61表示一灰度處理部分，62表示一邊緣鑒別部分，63表示一數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分64表示一打印機。
圖45顯示了圖42的邊緣鑒別部分，其中標號65表示一鎖存電路，66表示一鑒別電路67表示一用于比較鑒別結(jié)果的比較器。鎖存電路65用于將同步延遲1個象元。
圖46A和46B用于說明激光“開”位置。根據(jù)本發(fā)明的圖象處理裝置采用如圖46B所示的預設(shè)的輻射位置。帶陰影線的方塊表示激光“開”位置。標號1表示一左邊緣，而標號2表示一右邊緣。
圖47用于說明用于設(shè)定激光“開”位置的系統(tǒng)。在圖47中標號71表示一數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分且標號73表示一視頻信號轉(zhuǎn)換部分。圖46A和46B中顯示了用于設(shè)定激光“開”位置的一個實際電路。
圖49A是用于自動測量灰度并確定閾值的流程圖，它包括下面所述的步驟。圖49B顯示了一閾值表。
檢查是否從控制部分輸入一灰度設(shè)定信號(步驟1)。當輸入了該信號時，操作進到圖34的流程圖。如果沒有輸入信號，進行一復制開始操作(步驟2)。如果復制開始不能實現(xiàn)，操作返回到步驟1。當復制操作開始時，圖象被預掃描(步驟3)和該圖象的灰度得到測量(步驟4)。檢查原物是照片原物還是文字打印原物(步驟5)。對文字原物設(shè)定TH＝2/3(步驟6)，且對照片原物設(shè)定TH＝2/2(步驟7)。這時進行邊緣鑒別(步驟8)。
根據(jù)本發(fā)明，可不需要傳統(tǒng)方法所用的、用于邊緣鑒別的指定圖案的準備和提取，并能進一步減小由于邊緣鑒別條件的不充分而導致錯誤鑒別的可能性。應用所提的方法，改善邊緣檢測的精度并保證對圖象的邊緣部分和非邊緣部分的精細而精確的鑒別。
為了解決先有技術(shù)在固定值參數(shù)方面的問題，本發(fā)明提供了設(shè)定適于圖象的灰度的邊緣鑒別參數(shù)的可能性，從而能對受到灰度轉(zhuǎn)換的圖象進行有效的邊緣鑒別。簡單地說，通過采用用于暗淡圖象數(shù)據(jù)的參數(shù)，可對具有低灰度的暗淡圖象進行處理。在相反的情況下，應用用于深圖象數(shù)據(jù)的參數(shù)。
這種邊緣鑒別功能，在校正圖象數(shù)據(jù)時，能被應用，以獲得最后圖象的質(zhì)量改善。另外，檢測出的邊緣被分成左邊緣和右邊緣。區(qū)域可方便地得到分割。
在不脫離本發(fā)明的主要特征的精神的前提下，本發(fā)明可以若干種形式實施，因而本實施例是說明性的而非限定性的;由于本發(fā)明的范圍是由所附的權(quán)利要求書限定的，而不是由在它之前對其的描述限定的，因此屬于該權(quán)利要求書的界限或該界限的等價物之內(nèi)的所有變化都應被包含在該權(quán)利要求書之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.圖象處理裝置，包括灰度檢測裝置，用于按象元檢測圖象的灰度；運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號；灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自該運算裝置的差分灰度信號，鑒別灰度的梯度；以及，邊緣鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)，鑒別圖象上的邊緣。
2.圖象處理裝置，包括灰度檢測裝置，用于按象元檢測圖象的灰度;運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號來鑒別灰度的梯度;鑒別灰度設(shè)定裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)，設(shè)定圖象邊緣的鑒別灰度;以及邊緣鑒別裝置，用于根據(jù)來自鑒別灰度設(shè)定裝置的鑒別灰度數(shù)據(jù)，鑒別圖象上的邊緣。
3.圖象處理裝置，包括灰度檢測裝置，用于按象元檢測圖象的灰度;運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號，鑒別灰度的梯度和方向;以及圖象區(qū)域鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的灰度梯度和方向數(shù)據(jù)，來鑒別圖象區(qū)域。
4.圖象處理裝置，包括灰度檢測裝置，用于按象元檢測圖象的灰度;運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號鑒別灰度的梯度和方向;以及，輸出控制裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的灰度的梯度和方向數(shù)據(jù)，來設(shè)定圖象的輸出裝置的輸出象元的位置。
5.圖象處理裝置，包括灰度檢測裝置，用于按象元檢測圖象的灰度;運算裝置，用于產(chǎn)生兩個相鄰象元的差分灰度信號;灰度梯度鑒別裝置，用于根據(jù)來自運算裝置的差分灰度信號來鑒別灰度的梯度;圖象質(zhì)量鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)來確定圖象的質(zhì)量;以及，邊緣鑒別裝置，用于根據(jù)來自灰度梯度鑒別裝置的數(shù)據(jù)和來自圖象質(zhì)量鑒別裝置的邊緣鑒別信號，來鑒別圖象上的邊緣。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種圖象處理裝置，它能通過根據(jù)設(shè)定在其控制部分中的灰度值來改變邊緣鑒別參數(shù)，從而可以對即使很暗的圖象鑒別邊緣。一邊緣鑒別電路鑒別圖象的邊緣，且一灰度轉(zhuǎn)換部分隨后進行圖象的灰度轉(zhuǎn)換并確定灰度的可改變設(shè)定值。在此之后，一邊緣鑒別電路進行圖象的邊緣的鑒別。在此情況下，灰度的設(shè)定值被提供給邊緣鑒別電路，以使后者當圖象具有降低了的灰度時能容易地鑒別具有低變化的邊緣部分。
文檔編號H04N1/409GK1099541SQ9410647
公開日1995年3月1日 申請日期1994年6月16日 優(yōu)先權(quán)日1993年6月16日
發(fā)明者前田博, 岡橋俊裕 申請人:夏普公司