JP2001357406A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 図形の色を再現でき、ベクトル変換後のデー
タ量をより一層低減でき、枠線付き閉領域の拡大／縮小
による線幅の変化を防止でき、データ再利用時の使い勝
手を向上できる画像処理技術を提供する。 【解決手段】 ベクトル変換部２３は、図形領域に含ま
れる線図形（線分や曲線）を認識して、線幅の情報を持
つベクトルデータに変換する。このとき、線図形の線幅
は、線幅検出部２５で検出される。閉領域抽出部２７
は、ベクトルデータに基づいて閉領域を抽出する。色検
出部２９は、ベクトルデータに付加される色情報（ベク
トルの色、閉領域の色）を検出する。このとき、ベクト
ルの色は、ベクトル色検出部３１で検出され、閉領域の
色は、線幅の情報を考慮して、閉領域色検出部３３で検
出される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、図形画像を処理す
るための画像処理装置および方法ならびに画像処理プロ
グラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】図形の拡大／縮小、情報圧縮などに利用
するため、スキャナなどから入力されたラスタデータを
ベクトルデータに変換すること（通常「ベクトル変換」
と呼ばれる）が行われている。すなわち、線図形を使っ
て図形を表現すると、拡大／縮小しても形が変わらず、
また、図形情報がコンパクトになり情報圧縮になるた
め、線図形を表現する一方法として、図形（ラスタデー
タ）の輪郭線をベクトルデータに変換することが行われ
ている。

【０００３】たとえば、特開平６−１９５４２１号公報
には、ラスタデータから色により輪郭線（エッジ）デー
タを抽出し、これをベクトルデータに変換し、座標変換
した後、変換された座標に基づいて輪郭線を描画し、各
輪郭線の色で輪郭線の内部を塗り潰すことが記載されて
いる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のベクトル変換技術にあっては、エッジを検出
し、エッジデータをベクトルデータに変換するため、線
図形の線幅が１よりも大きい場合（細線化図形の線幅を
１とする）には、次のような問題がある。

【０００５】たとえば、図１６に示すように、黒色の線
分を従来の方法でベクトル変換した場合、線分は、４本
のベクトルで囲まれた閉領域で内部が黒色で塗り潰され
ているものとして認識される。つまり、この場合、１本
の線分に対して４本のベクトル情報を持たなければなら
ない。

【０００６】また、たとえば、図１７に示すように、黒
色の枠線を持つ閉領域で内部が緑色で塗り潰されたもの
を従来の方法でベクトル変換した場合、かかる枠線付き
閉領域は、２つの閉領域としてベクトル化され、外側の
大きい四角形は内部が黒色で塗り潰され、内側の小さい
四角形は内部が緑色で塗り潰されているものとして認識
される。つまり、この場合、１つの閉領域に対して２つ
の閉領域情報を持たなければならず、ベクトル数もその
分多くなってしまう。

【０００７】さらに、たとえば、図１７に示すように、
枠線を持つ閉領域を従来の方法でベクトル変換した後に
１.５倍に拡大すると、上記のように２つの閉領域とし
てベクトル化されてしまうため、枠線の線幅が変わって
しまう。これは、縮小の場合も同様である。

【０００８】また、上記のように、線分として描かれる
図形が、ベクトル変換後に４本のベクトルで囲まれた閉
領域として出力され（図１６参照）、または、枠線を持
つ閉領域が、ベクトル変換後に２つの閉領域として出力
されるため（図１７参照）、アプリケーションソフトで
データを再利用する際に加工（編集）しにくい。

【０００９】要するに、従来のベクトル変換技術にあっ
ては、データ量の低減には一定の限界があるとともに、
拡大／縮小の編集作業において線幅が変わってしまう場
合があり、さらに、データの再利用時に加工（編集）し
にくいという問題がある。

【００１０】本発明は、このような従来技術の問題点に
鑑みてなされたものであり、図形の色を再現することが
できるとともに、ベクトル変換後のデータ量をより一層
低減することができ、データの編集時に枠線付き閉領域
を拡大／縮小しても線幅が変わることがなく、データの
再利用時における使い勝手の向上をも図ることができる
画像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供するこ
とを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の上記目的は、下
記の手段によって達成される。

【００１２】（１）本発明に係る画像処理装置は、図形
をベクトルデータに変換するベクトル変換手段と、ベク
トルデータに変換された線図形の線幅を検出する線幅検
出手段と、変換されたベクトルデータに基づいて閉領域
を抽出する閉領域抽出手段と、検出された線幅の情報に
応じて、抽出された閉領域の内部の色を検出する閉領域
色検出手段とを有することを特徴とする。

【００１３】（２）検出された線幅の情報は、対応する
線図形のベクトルデータに付加される。

【００１４】（３）検出された線幅が設定値以上である
か否かを判断する判断手段をさらに有し、前記ベクトル
変換手段は、検出された線幅が設定値以上である場合、
対応する線図形のエッジを検出し、検出したエッジをベ
クトルデータに変換する。

【００１５】（４）前記閉領域色検出手段は、検出され
た線幅の情報に応じて、抽出された閉領域の内部点であ
って当該閉領域を形成するベクトルデータに対応する線
図形よりも内側に存在する内部点を選択する選択手段を
含み、選択された内部点の色情報に基づいて、抽出され
た閉領域の内部の色を検出する。

【００１６】（５）ベクトルデータに変換された線図形
の色を検出する線色検出手段をさらに有する。

【００１７】（６）検出された色の情報は、対応する線
図形のベクトルデータに付加される。

【００１８】（７）上記の画像処理装置は、画像読取装
置に搭載されている。

【００１９】（８）本発明に係る画像処理方法は、図形
をベクトルデータに変換するステップと、ベクトルデー
タに変換された線図形の線幅を検出するステップと、変
換されたベクトルデータに基づいて閉領域を抽出するス
テップと、検出された線幅の情報に応じて、抽出された
閉領域の内部の色を検出するステップとを有することを
特徴とする。

【００２０】（９）本発明に係るコンピュータ読取可能
な記録媒体は、画像処理プログラムを記録したコンピュ
ータ読取可能な記録媒体であって、該画像処理プログラ
ムが、図形をベクトルデータに変換するステップと、ベ
クトルデータに変換された線図形の線幅を検出するステ
ップと、変換されたベクトルデータに基づいて閉領域を
抽出するステップと、検出された線幅の情報に応じて、
抽出された閉領域の内部の色を検出するステップとを有
することを特徴とする。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、図面を使って本発明の実施
の形態を説明する。

【００２２】（第１の実施の形態）図１は、本発明の第
１の実施の形態に対応するデジタル複写機の構成を示す
ブロック図である。すなわち、第１の実施の形態では、
本発明に係る画像処理装置は、デジタル複写機として構
成されている。

【００２３】このデジタル複写機１００は、スキャナと
プリンタの複合機であって、カラー原稿中の図形（塗り
潰された閉領域を含む）を自動的に少ないデータ量で精
度の良いベクトルデータに変換することができるベクト
ル変換機能を有する。なお、本発明によるベクトル変換
機能は、後述するように、単に線図形をベクトル化する
だけでなく、線幅を検出し、閉領域を抽出し、そしてベ
クトルや閉領域の色を検出して、これらの情報をベクト
ルデータに付加することができるという高度の機能を有
するので、ここでは、従来のベクトル変換機能と区別す
るために、「高度ベクトル変換機能」と呼ぶこととす
る。

【００２４】デジタル複写機１００は、各種の入力と表
示を行う操作パネル１と、原稿を読み取ってデジタル画
像データ（ラスタデータ）に変換するスキャナエンジン
３と、複数のシート状原稿を自動的に１枚ずつ原稿セッ
ト位置まで搬送するＡＤＦ（自動原稿搬送装置）５と、
読み取って得られた画像データを処理する画像処理部７
と、ＰＤＦなどのファイル形式で記録された画像処理後
のデータ（後述するようにベクトルデータを含む）を画
面出力／印刷出力用のビットマップデータ（ラスタデー
タ）に展開するラスタライザ９と、ビットマップ方式の
画像データを用紙に印刷するプリンタエンジン１１と、
プログラムやデータを記憶するメモリ１３と、画像処理
後のファイルをネットワーク（図示せず）を介して外部
へ出力するための通信インタフェース１５と、上記の各
部を制御する制御部１７とを有する。

【００２５】操作パネル１は、図示しないが、タッチパ
ネルディスプレイやスタートキー、１０キー（テンキ
ー）などを有する。タッチパネルディスプレイの画面に
は、現在設定されているモード、選択できるモード、当
該複写機１００の状態などがグラフィックスやメッセー
ジで表示される。ユーザは、画面内に表示されたキーを
タッチすることで、表示画面やコピーモードを切り替え
ることができる。

【００２６】スキャナエンジン３は、カラー原稿を読み
取ることができるカラー対応のスキャナエンジンであ
る。ラスタライザ９は、たとえば、ＲＩＰ（リップ）で
構成されている。プリンタエンジン１１は、カラー印刷
が可能なプリンタエンジンであって、たとえば、カラー
対応のレーザプリンタ（ＬＢＰ）エンジンやインクジェ
ットプリンタエンジンなどで構成されている。

【００２７】メモリ１３は、図示しないが、プログラム
やデータを記憶するＲＯＭと、データを一時的に記憶す
るＲＡＭとで構成されている。ＲＯＭは、プログラムや
データのアップデートが可能なように、主として、電気
的に内容を書き直せるタイプのフラッシュＲＯＭ（フラ
ッシュメモリとも呼ばれる）で構成されている。画像処
理を行うための各種パラメータは、ＲＯＭに記憶されて
いる。各部で処理されたデータは、ＲＡＭに一時的に記
憶される。

【００２８】通信インタフェースは、たとえば、ネット
ワークインタフェースカード（ＮＩＣ：ニック）（ＬＡ
Ｎボードとも呼ばれる）で構成されている。また、制御
部１７は、ＣＰＵで構成されている。

【００２９】画像処理部７は、スキャナエンジン３で読
み取って得られた原稿画像の文字領域、図形領域、絵柄
領域（写真領域）を判別し、分割する領域判別部１９
と、文字領域に含まれる文字画像を認識して、文字デー
タ（たとえば、ＪＩＳコードなどの文字コード）に変換
する文字認識部２１と、図形領域に含まれる線図形（線
分や曲線）を認識して、線幅の情報を持つベクトルデー
タに変換するベクトル変換部２３と、ベクトルデータに
基づいて閉領域を抽出する閉領域抽出部２７と、ベクト
ルデータに付加される色情報（ベクトルの色、閉領域の
色）を検出する色検出部２９と、絵柄領域に対してスム
ージングやエッジ強調などの前処理および誤差拡散法
（ディザ法）などの二値化処理を含むコピー画像処理
（原画像を忠実に再現するための画像処理という意味）
を行うコピー画像処理部３５と、文字データ、ベクトル
データ（線幅と色の情報を持つ）および絵柄領域を合成
し、合成後の画像データを所定のファイル形式（たとえ
ば、ＰＤＦなど）で記録した画像ファイルを作成する合
成処理部３７とを有する。さらに、ベクトル変換部２３
は、線図形の線幅を検出する線幅検出部２５を含み、色
検出部２９は、ベクトルの色を検出するベクトル色検出
部３１と、閉領域の色を検出する閉領域色検出部３３と
で構成されている。

【００３０】図２は、このようなデジタル複写機１００
の動作を示すメインフローチャートである。図２に示す
フローチャートは、デジタル複写機１００のメモリ１３
（ＲＯＭ）に制御プログラムとして記憶されており、制
御部１７（ＣＰＵ）によって実行される。

【００３１】まず、ステップＳ１０００では、ユーザに
よって、操作パネル１上の１０キーやタッチパネルディ
スプレイに表示された設定画面を使ってコピーモードが
設定される。コピーモードには、たとえば、コピー枚
数、コピー用紙、コピー倍率、コピー濃度、片面／両面
コピー、ノンソート／ソートなどがある。この時、ユー
ザは、併せて、ＡＤＦ５を使用してまたは使用せずに、
コピーをとる原稿を所定の方法でセットしておく。

【００３２】そして、ステップＳ２０００では、操作パ
ネル１上のスタートキーが押されたか否かを判断する。
スタートキーが押されていない場合は（Ｓ２０００：Ｎ
Ｏ）、スタートキーが押されるまで待機し、スタートキ
ーが押された場合は（Ｓ２０００：ＹＥＳ）、ユーザの
指示があったものと判断して、ステップＳ３０００に進
み、コピー動作を開始する。

【００３３】ステップＳ３０００では、スキャナエンジ
ン３で、セットされた原稿を読み取ってデジタル画像デ
ータ（ラスタデータ）に変換する。ＡＤＦ５を使用する
場合は、複数枚の原稿が自動的に１枚ずつ送り出され、
連続的に読取り動作が行われる。得られた画像データ
は、色の情報を持っている。

【００３４】そして、ステップＳ４０００では、画像処
理部７で、ステップＳ３０００で得られた画像データに
対して所定の画像処理（後で詳述する）を行い、出力用
の画像ファイルを作成する。

【００３５】そして、ステップＳ５０００では、ステッ
プＳ４０００で作成された画像ファイルをラスタライザ
９でビットマップデータ（ラスタデータ）に展開した
後、プリンタエンジン１１で用紙に印刷する。このと
き、セットされた原稿がカラー原稿の場合は、カラー印
刷が行われる。

【００３６】図３は、図２の画像処理の内容を示すフロ
ーチャートである。なお、図３に示すフローチャート
は、図２に示すフローチャートのサブルーチンとして、
メモリ１３（ＲＯＭ）に記憶されている。

【００３７】まず、ステップＳ４１００では、領域判別
部１９で、ステップＳ３０００で得られた画像データに
対して領域判別処理を行う。具体的には、スキャナエン
ジン３で読み取って得られた原稿画像（以下「入力画
像」という）を、文字領域、図形領域、絵柄領域（写真
領域）の３種類の領域に分類し、分割する。そして、以
下に示すように、領域ごとに別々の処理を行う。

【００３８】すなわち、まず、ステップＳ４２００で、
文字領域か否かを判断する。文字領域の場合は（Ｓ４２
００：ＹＥＳ）、ステップＳ４３００に進み、文字領域
でない場合は（Ｓ４２００：ＮＯ）、ステップＳ４４０
０に進む。

【００３９】文字領域の場合 ステップＳ４３００では、文字認識部２１で、文字領域
に対して文字認識処理を行う。具体的には、文字領域に
含まれる文字画像を認識して、文字データ（たとえば、
ＪＩＳコードなどの文字コード）に変換する。

【００４０】一方、ステップＳ４４００では、図形領域
か否かを判断する。図形領域の場合は（Ｓ４４００：Ｙ
ＥＳ）、ステップＳ４５００に進み、図形領域でない、
つまり、絵柄領域の場合は（Ｓ４４００：ＮＯ）、ステ
ップＳ４８００に進む。

【００４１】図形領域の場合 ステップＳ４５００では、ベクトル変換部２３で、図形
領域に対してベクトル変換処理を行う。すなわち、図形
領域に含まれる線図形（線分や曲線）を認識して、線幅
の情報を持つベクトルデータに変換する。ここで、線幅
の情報は、線幅検出部２５によって検出される。また、
ベクトル自体は、始点と終点の座標で表現されている。
この処理の具体的な内容は、後で詳述する。

【００４２】そして、ステップＳ４６００では、閉領域
抽出部２７で、ベクトル化されたデータに対して閉領域
抽出処理を行う。すなわち、ステップＳ４５００で変換
されたベクトルデータに基づいて、閉領域を抽出する。
この処理の具体的な内容は、後で詳述する。

【００４３】そして、ステップＳ４７００では、色検出
部２９で、色検出処理を行う。すなわち、ステップＳ４
５００で変換されたベクトルデータに付加される色情報
（ベクトルの色、閉領域の色）を検出する。ベクトルの
色は、ベクトル色検出部３１によって、閉領域の色は、
閉領域色検出部３３によってそれぞれ検出される。この
処理の具体的な内容は、後で詳述する。

【００４４】なお、図形領域に対する上記一連の処理
（ステップＳ４５００のベクトル変換処理、ステップＳ
４６００の閉領域抽出処理、ステップＳ４７００の色検
出処理）は、本発明に係る高度ベクトル変換機能を実現
するための処理であり、ここでは、これら３つの処理を
まとめて「高度ベクトル変換処理」と呼ぶこととする。
よって、高度ベクトル変換処理の結果得られるベクトル
データは、ベクトル（始点と終点の座標）の情報に加え
て、線幅および色の情報を持つことになる。

【００４５】絵柄領域の場合 ステップＳ４８００では、コピー画像処理部３５で、絵
柄領域に対してコピー画像処理、具体的には、スムージ
ングやエッジ強調などの前処理および誤差拡散法などの
二値化処理を含んだ、原画像を忠実に再現するための画
像処理を行う。

【００４６】そして、すべての領域に対する処理が終わ
ると、ステップＳ４９００では、合成処理部３７で、各
部の処理結果である文字データ、ベクトルデータ（線幅
と色の情報を持つ）および絵柄領域を合成し、合成後の
画像データを所定のファイル形式（ＰＤＦなど）で記録
した画像ファイルを作成する。この画像ファイルは、メ
モリ１３（ＲＡＭ）に記憶される。

【００４７】図４は、図３のベクトル変換処理の内容を
示すフローチャートである。なお、図４に示すフローチ
ャートは、図３に示すフローチャートのサブルーチンと
して、メモリ１３（ＲＯＭ）に記憶されている。

【００４８】まず、ステップＳ４５０５では、図形領域
の画像データに対して任意の適当な方法で二値化処理を
行い、二値画像を得る。

【００４９】そして、ステップＳ４５１０では、ステッ
プＳ４５０５で得られた二値画像に対して任意の適当な
方法で芯線化処理を行い、線幅１の中心線（芯線）を抽
出する。

【００５０】そして、ステップＳ４５１５では、ステッ
プＳ４５１０で得られた芯線データを用いてベクトル化
を行う。すなわち、芯線をベクトル（始点と終点の座標
で表現される）に変換する（「芯線ベクトル」とい
う）。このとき、芯線は、一般的には線分のベクトルの
集まりで表現される。直線部分が長いとベクトルが長く
なり、曲線の部分は短いベクトルの連続する集まりで表
される。

【００５１】なお、ここでは、線図形をベクトル化する
方法として、芯線を抽出してベクトルにする方法を用い
ているが、ベクトル化の方法はこれに限定されるわけで
はなく、任意の適当な方法を用いることができる。

【００５２】そして、ステップＳ４５２０では、ステッ
プＳ４５１５でベクトル化された線図形の線幅を検出す
る。線幅の検出は、具体的には、たとえば、芯線化また
はベクトル化の処理の中で得られるデータ（たとえば、
線図形のエッジ部と芯線との距離に関するデータ）を統
計処理する（たとえば、平均値を求めて２倍する）こと
によって行われる。検出された線幅の情報は、対応する
線図形のベクトルデータに付加される。なお、線幅の検
出方法についても、任意の適当な方法を用いることがで
きる。

【００５３】そして、ステップＳ４５２５では、ステッ
プＳ４５１５で得られたすべてのベクトル（芯線ベクト
ル）の中から１つのベクトルを選択し、選択されたベク
トルに付加されているステップＳ４５２０で検出された
線幅をあらかじめ設定されたしきい値と比較して、その
線幅がしきい値よりも大きいか否かを判断する。これ
は、線図形をそのまま線として扱ってもよいかそれとも
領域として扱うべきかを判別するためである。線幅がし
きい値よりも大きい場合は（Ｓ４５２５：ＹＥＳ）、線
ではなく領域として扱うべきと判断して、ステップＳ４
５３０に進み、線幅がしきい値以下である場合は（Ｓ４
５２５：ＮＯ）、そのまま線として扱ってもよいと判断
して、ただちにステップＳ４５４０に進む。

【００５４】ステップＳ４５３０では、その線幅を持つ
ベクトルに対応する線図形の入力画像に対して任意の適
当な方法でエッジの検出を行う。

【００５５】そして、ステップＳ４５３５では、ステッ
プＳ４５３０で検出されたエッジデータを用いてベクト
ル化を行う。すなわち、検出されたすべてのエッジをベ
クトルに変換する（「エッジベクトル」という）。エッ
ジベクトルには、線幅が１である旨の情報が付与され
る。

【００５６】そして、ステップＳ４５４０では、ステッ
プＳ４５１５で得られたすべてのベクトル（芯線ベクト
ル）に対してステップＳ４５２５の比較処理が終了した
か否かを判断する。すべての芯線ベクトルに対して比較
処理が終了していない場合は（Ｓ４５４０：ＮＯ）は、
ステップＳ４５２５に戻って、次の芯線ベクトルに対す
る比較処理を開始し、すべての芯線ベクトルに対して比
較処理が終了している場合は（Ｓ４５４０：ＹＥＳ）、
図３に示すフローチャートにリターンする。

【００５７】図５は、図３の閉領域抽出処理の内容を示
すフローチャートである。なお、図５に示すフローチャ
ートは、図３に示すフローチャートのサブルーチンとし
て、メモリ１３（ＲＯＭ）に記憶されている。

【００５８】まず、ステップＳ４６０５では、注目ベク
トルの始点の座標をメモリ１３（ＲＡＭ）に保存する。
なお、当該閉領域抽出処理の開始時には、ステップＳ４
５００で得られたベクトル化されたデータ（ベクトル
群）の中から１つのベクトルを選択し、これを注目ベク
トルとする。また、ここでは、始点座標が保存される初
期段階の注目ベクトルのことを「初期注目ベクトル」と
呼んで、始点座標の保存を伴わない単なる注目ベクトル
と区別することとする。

【００５９】そして、ステップＳ４６１０では、注目ベ
クトルの終点に連結する他のベクトルが存在するか否か
を判断する。この判断は、注目ベクトルの終点座標と同
一の始点座標または終点座標を有するベクトルを、ベク
トル群の中から探索することによって行われる。注目ベ
クトルの終点に連結する他のベクトルが存在する場合は
（Ｓ４６１０：ＹＥＳ）、ステップＳ４６１５に進み、
注目ベクトルの終点に連結する他のベクトルが存在しな
い場合は（Ｓ４６１０：ＮＯ）、ただちにステップＳ４
６５５に進む。

【００６０】ステップＳ４６１５では、ステップＳ４６
１０で探索された他のベクトルの中から１つのベクトル
を選択し、これを候補ベクトルとする。

【００６１】そして、ステップＳ４６２０では、候補ベ
クトル以外に注目ベクトルの終点に連結するベクトルが
存在するか否かを判断する。候補ベクトル以外に連結ベ
クトルが存在する場合は（Ｓ４６２０：ＹＥＳ）、ステ
ップＳ４６２５に進み、候補ベクトル以外に連結ベクト
ルが存在しない場合は（Ｓ４６２０：ＮＯ）、ただちに
ステップＳ４６３０に進む。

【００６２】ステップＳ４６２５では、初期注目ベクト
ルから現在の注目ベクトルまでのルートを示すベクトル
群（「注目ベクトルまでのベクトル群」という）と候補
ベクトル以外の連結ベクトル群とをメモリ１３（ＲＡ
Ｍ）に設けられたスタックに保存する。これは、ベクト
ルの分岐によって閉領域の抽出ができなくなることを防
止するためである。

【００６３】そして、ステップＳ４６３０では、候補ベ
クトルが今まで一度も使用されていないか否かを判断す
る。候補ベクトルが今まで一度も使用されていない場合
は（Ｓ４６３０：ＹＥＳ）、ステップＳ４６３５に進
み、候補ベクトルが今までに使用されたことがある場合
は（Ｓ４６３０：ＮＯ）、ただちにステップＳ４６５５
に進む。

【００６４】ステップＳ４６３５では、候補ベクトルの
終点の座標とステップＳ４６０５で保存された始点の座
標とが一致するか否かを判断する。候補ベクトルの終点
座標と保存されている始点座標とが一致しない場合は
（Ｓ４６３５：ＮＯ）、ステップＳ４６４０に進み、候
補ベクトルの終点座標と保存されている始点座標とが一
致する場合は（Ｓ４６３５：ＹＥＳ）、閉領域が検出さ
れたものと判断して、ステップＳ４６４５に進む。

【００６５】ステップＳ４６４０では、候補ベクトルを
注目ベクトルとして、ステップＳ４６１０に戻り、以上
の処理を繰り返し行う。

【００６６】一方、ステップＳ４６４５では、ステップ
Ｓ４６３５で検出された閉領域が今までに抽出された既
にグループ化されている閉領域と同一か否かを判断す
る。この判断は、閉領域を構成するベクトル群同士を比
較することによって行われる。検出された閉領域が既に
グループ化されている閉領域と同一である場合は（Ｓ４
６４５：ＹＥＳ）、ただちにステップＳ４６５５に進
み、検出された閉領域が既にグループ化されている閉領
域と同一でない場合は（Ｓ４６４５：ＮＯ）、ステップ
Ｓ４６５０に進む。

【００６７】ステップＳ４６５０では、検出されたベク
トル群を新しい閉領域としてグループ化する。

【００６８】そして、ステップＳ４６５５では、スタッ
クに何かデータが保存されているか否かを判断する。こ
の判断は、上記のように、注目ベクトルの終点に連結す
る他のベクトルが存在しない場合（Ｓ４６１０：Ｎ
Ｏ）、候補ベクトルが今までに使用されたことがある場
合（Ｓ４６３０：ＮＯ）、既にグループ化されている閉
領域と同一の閉領域を検出した場合（Ｓ４６４５：ＹＥ
Ｓ）にそれぞれ行われる。スタックにデータが保存され
ている場合は（Ｓ４６５５：ＹＥＳ）、ステップＳ４６
６０に進み、スタックにデータが保存されていない場合
は（Ｓ４６５５：ＮＯ）、スタックに保存されているデ
ータをすべて探索し終えたものと判断して、ステップＳ
４６７０に進む。

【００６９】ステップＳ４６６０では、スタックからデ
ータを読み出す。

【００７０】そして、ステップＳ４６６５では、読み出
されたスタック内の連結ベクトル群の中から１つのベク
トルを選択し、これを候補ベクトルとして、ステップＳ
４６２０に戻る。これにより、分岐による探索漏れをな
くすことができる。

【００７１】一方、ステップＳ４６７０では、ステップ
Ｓ４５００で得られたベクトル群の中のすべてのベクト
ルに対して閉領域の抽出が終了したか否かを判断する。
全ベクトルに対して閉領域の抽出が終了していない場合
は（Ｓ４６７０：ＮＯ）、ステップＳ４６７５に進み、
全ベクトルに対して閉領域の抽出が終了した場合は（Ｓ
４６７０：ＹＥＳ）、当該閉領域抽出処理を終了して、
図３のフローチャートにリターンする。

【００７２】ステップＳ４６７５では、ステップＳ４５
００で得られたベクトル群の中から次の１つのベクトル
を選択し、これを初期注目ベクトルとする。そして、ス
テップＳ４６０５に戻り、以上の処理を繰り返し行う。

【００７３】次に、図９〜図１４を参照して、閉領域抽
出処理の内容をさらに具体的に説明する。ここで、図９
は、ベクトル化されたデータ（ベクトル群）を示す図で
あり、図１０〜図１４は、スタックに保存されているデ
ータを示す図である。

【００７４】まず、ベクトルＡＢを初期注目ベクトルと
して選択し、この初期注目ベクトルＡＢの始点Ａの座標
をメモリ１３（ＲＡＭ）に保存する（Ｓ４６０５）。そ
して、この注目ベクトルＡＢの終点Ｂに連結する他のベ
クトルを探索し、この場合、注目ベクトルＡＢの終点Ｂ
に連結する他のベクトルが２つ存在するため（Ｓ４６１
０：ＹＥＳ）、その中の１つのベクトルＢＣを候補ベク
トルとして選択し（Ｓ４６１５）、さらに、候補ベクト
ルＢＣ以外の連結ベクトル（ベクトルＢＥ）が存在する
ので（Ｓ４６２０：ＹＥＳ）、注目ベクトルまでのベク
トル群（ベクトルＡＢ）と候補ベクトル以外の連結ベク
トル群（ベクトルＢＥ）とをスタックに保存する（図１
０参照）（Ｓ４６２５）。そして、候補ベクトルＢＣは
一度も使用されておらず（Ｓ４６３０：ＹＥＳ）、候補
ベクトルＢＣの終点Ｃは保存されている始点Ａと一致し
ていないので（Ｓ４６３５：ＮＯ）、候補ベクトルＢＣ
を注目ベクトルとする（Ｓ４６４０）。

【００７５】そして、注目ベクトルＢＣの終点Ｃに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＢ
Ｃの終点Ｃに連結する他のベクトルが１つ存在するため
（Ｓ４６１０：ＹＥＳ）、このベクトルＣＤを候補ベク
トルとして選択し（Ｓ４６１５）、この候補ベクトルＣ
Ｄ以外には連結ベクトルは存在しないので（Ｓ４６２
０：ＮＯ）、スタックへのデータの保存は行わない。そ
して、候補ベクトルＣＤは一度も使用されておらず（Ｓ
４６３０：ＹＥＳ）、候補ベクトルＣＤの終点Ｄは保存
されている始点Ａと一致していないので（Ｓ４６３５：
ＮＯ）、候補ベクトルＣＤを注目ベクトルとする（Ｓ４
６４０）。

【００７６】そして、注目ベクトルＣＤの終点Ｄに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＣ
Ｄの終点Ｄに連結する他のベクトルは存在せず（Ｓ４６
１０：ＮＯ）、スタックにはデータが保存されているの
で（図１０参照）（Ｓ４６５５：ＹＥＳ）、スタックか
らデータを読み出し（Ｓ４６６０）、連結ベクトル群の
中から１つのベクトルＢＥを選択し、候補ベクトルとす
る（Ｓ４６６５）。この時点で、一旦、スタックは空に
なる。

【００７７】この場合、候補ベクトルＢＥ以外には連結
ベクトルは存在しないので（Ｓ４６２０：ＮＯ）、スタ
ックへのデータの保存は行わない。そして、候補ベクト
ルＢＥは一度も使用されておらず（Ｓ４６３０：ＹＥ
Ｓ）、候補ベクトルＢＥの終点Ｅは保存されている始点
Ａと一致していないので（Ｓ４６３５：ＮＯ）、候補ベ
クトルＢＥを注目ベクトルとする（Ｓ４３４０）。

【００７８】そして、注目ベクトルＢＥの終点Ｅに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＢ
Ｅの終点Ｅに連結する他のベクトルが３つ存在するため
（Ｓ４６１０：ＹＥＳ）、その中の１つのベクトルＥＦ
を候補ベクトルとして選択し（Ｓ４６１５）、さらに、
候補ベクトルＥＦ以外にも連結ベクトル（ベクトルＥ
Ｇ、ベクトルＥＨ）が存在するので（Ｓ４６２０：ＹＥ
Ｓ）、注目ベクトルまでのベクトル群（ベクトルＡＢ、
ベクトルＢＥ）と候補ベクトル以外の連結ベクトル群
（ベクトルＥＧ、ベクトルＥＨ）とをスタックに保存す
る（図１１参照）（Ｓ４６２５）。そして、候補ベクト
ルＥＦは一度も使用されておらず（Ｓ４６３０：ＹＥ
Ｓ）、候補ベクトルＥＦの終点Ｆは保存されている始点
Ａと一致していないので（Ｓ４６３５：ＮＯ）、候補ベ
クトルＥＦを注目ベクトルとする（Ｓ４６４０）。

【００７９】そして、注目ベクトルＥＦの終点Ｆに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＥ
Ｆの終点Ｆに連結する他のベクトルが１つ存在するため
（Ｓ６１０５：ＹＥＳ）、このベクトルＦＧを候補ベク
トルとして選択し（Ｓ４６１５）、この候補ベクトルＦ
Ｇ以外には連結ベクトルは存在しないので（Ｓ４６２
０：ＮＯ）、スタックへのデータの保存は行わない。そ
して、候補ベクトルＦＧは一度も使用されておらず（Ｓ
４６３０：ＹＥＳ）、候補ベクトルＦＧの終点Ｇは保存
されている始点Ａと一致していないので（Ｓ４６３５：
ＮＯ）、候補ベクトルＦＧを注目ベクトルとする（Ｓ４
６４０）。

【００８０】そして、注目ベクトルＦＧの終点Ｇに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＦ
Ｇの終点Ｇに連結する他のベクトルが１つ存在するため
（Ｓ４６１０：ＹＥＳ）、このベクトルＧＥを候補ベク
トルとして選択し（Ｓ４６１５）、この候補ベクトルＧ
Ｅ以外には連結ベクトルは存在しないので（Ｓ４６２
０：ＮＯ）、スタックへのデータの保存は行わない。そ
して、候補ベクトルＧＥは一度も使用されておらず（Ｓ
４６３０：ＹＥＳ）、候補ベクトルＧＥの終点Ｅは保存
されている始点Ａと一致していないので（Ｓ４６３５：
ＮＯ）、候補ベクトルＧＥを注目ベクトルとする（Ｓ４
６４０）。

【００８１】そして、注目ベクトルＧＥの終点Ｅに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＧ
Ｅの終点Ｅに連結する他のベクトルが３つ存在するため
（Ｓ４６１０：ＹＥＳ）、その中の１つのベクトルＥＢ
を候補ベクトルとして選択し（Ｓ４６１５）、さらに、
候補ベクトルＥＢ以外にも連結ベクトル（ベクトルＥ
Ｆ、ベクトルＥＨ）が存在するので（Ｓ４６２０：ＹＥ
Ｓ）、注目ベクトルまでのベクトル群（ベクトルＡＢ、
ベクトルＢＥ、ベクトルＥＦ、ベクトルＦＧ、ベクトル
ＧＥ）と候補ベクトル以外の連結ベクトル群（ベクトル
ＥＦ、ベクトルＥＨ）とをスタックに保存する（図１２
参照）（Ｓ４６２５）。しかし、候補ベクトルＥＢはこ
れまでのルートで使用されており（Ｓ４６３０：Ｎ
Ｏ）、スタックにはデータが保存されているので（図１
２参照）（Ｓ４６５５：ＹＥＳ）、スタックからデータ
を読み出し（Ｓ４６６０）、連結ベクトル群の中から１
つのベクトルＥＦを選択し、候補ベクトルとする（Ｓ４
６６５）。この時点で、スタックに保存されているデー
タは、一旦、図１１に示すようになる。

【００８２】この場合、候補ベクトルＥＦ以外の他の連
結ベクトル（ベクトルＥＨ）が存在するので（Ｓ４６２
０：ＹＥＳ）、注目ベクトルまでのベクトル群（ベクト
ルＡＢ、ベクトルＢＥ、ベクトルＥＦ、ベクトルＦＧ、
ベクトルＧＥ）と候補ベクトル以外の連結ベクトル群
（ベクトルＥＨ）とをスタックに保存する（図１３参
照）（Ｓ４６２５）。しかし、候補ベクトルＥＦもこれ
までのルートで使用されており（Ｓ４６３０：ＮＯ）、
スタックにはデータが保存されているので（図１３参
照）（Ｓ４６５５：ＹＥＳ）、スタックからデータを読
み出し（Ｓ４６６０）、連結ベクトル群の中から１つの
ベクトルＥＨを選択し、候補ベクトルとする（Ｓ４６６
５）。この時点で、スタックに保存されているデータ
は、再度、図１１に示すようになる。

【００８３】この場合、候補ベクトルＥＨ以外には連結
ベクトルは存在しないので（Ｓ４６２０：ＮＯ）、スタ
ックへのデータの保存は行わない。そして、候補ベクト
ルＥＨは一度も使用されておらず（Ｓ４６３０：ＹＥ
Ｓ）、候補ベクトルＥＨの終点Ｈは保存されている始点
Ａと一致していないので（Ｓ４６３５：ＮＯ）、候補ベ
クトルＥＨを注目ベクトルとする（Ｓ４６４０）。

【００８４】そして、注目ベクトルＥＨの終点Ｈに連結
する他のベクトルを探索し、この場合、注目ベクトルＥ
Ｈの終点Ｈに連結する他のベクトルは存在せず（Ｓ４６
１０：ＮＯ）、スタックにはデータが保存されているの
で（図１１参照）（Ｓ４６５５：ＹＥＳ）、スタックか
らデータを読み出し（Ｓ４６６０）、連結ベクトル群の
中から１つのベクトルＥＧを選択し、候補ベクトルとす
る（Ｓ４６６５）。この時点で、再度、スタックは空に
なる。

【００８５】この場合、候補ベクトルＥＧ以外の他の連
結ベクトル（ベクトルＥＨ）が存在するので（Ｓ４６２
０：ＹＥＳ）、注目ベクトルまでのベクトル群（ベクト
ルＡＢ、ベクトルＢＥ）と候補ベクトル以外の連結ベク
トル群（ベクトルＥＨ）とをスタックに保存する（図１
４参照）（Ｓ４６２５）。しかし、候補ベクトルＥＧは
これまでのルートで使用されており（Ｓ４６３０：Ｎ
Ｏ）、スタックにはデータが保存されているので（図１
４参照）（Ｓ４６５５：ＹＥＳ）、スタックからデータ
を読み出し（Ｓ４６６０）、連結ベクトル群の中から１
つのベクトルＥＨを選択し、候補ベクトルとする（Ｓ４
６６５）。この時点で、スタックは空になる。

【００８６】この場合、候補ベクトルＥＨ以外には連結
ベクトルは存在しないので（Ｓ４６２０：ＮＯ）、スタ
ックへのデータの保存は行わない。そして、候補ベクト
ルＥＨはこれまでのルートで使用されており（Ｓ４６３
０：ＮＯ）、スタックにデータは何も保存されていない
ので（Ｓ４６５５：ＮＯ）、ベクトルＡＢに対する閉領
域の抽出が終了する。しかし、全ベクトルに対して閉領
域の抽出は終了していないので（Ｓ４６７０：ＮＯ）、
ベクトル群（図９参照）の中から次の１つのベクトル
（たとえば、ベクトルＢＣ）を初期注目ベクトルとして
選択し（Ｓ４６７５）、ステップＳ４６０５に戻る。

【００８７】そして、残りの各ベクトルに対して閉領域
の抽出を順次行うと、初期注目ベクトルが、ベクトルＥ
Ｆ、ベクトルＦＧ、ベクトルＥＧの時に閉領域ＥＦＧが
検出される。ただし、一番最初に検出された時だけ（Ｓ
４６４５：ＮＯ）、閉領域としてグループ化される（Ｓ
４６５０）。

【００８８】図６は、図３の色検出処理の内容を示すフ
ローチャートである。なお、図６に示すフローチャート
は、図２に示すフローチャートのサブルーチンとして、
メモリ１３（ＲＯＭ）に記憶されている。

【００８９】まず、ステップＳ４７１０では、ステップ
Ｓ４５００で得られた各ベクトルの色（つまり、ベクト
ル化された線の色）を検出する。

【００９０】そして、ステップＳ４７５０では、ステッ
プＳ４６００で抽出された閉領域の色（つまり、ベクト
ル化された線（枠線）で囲まれた閉領域の色）を検出す
る。

【００９１】図７は、図６のベクトル色検出処理の内容
を示すフローチャートである。なお、図７に示すフロー
チャートは、図６に示すフローチャートのサブルーチン
として、メモリ１３（ＲＯＭ）に記憶されている。

【００９２】このベクトル色検出処理を実行するに当た
っては、ステップＳ４５００で得られたすべてのベクト
ルデータがメモリ１３（ＲＡＭ）から読み出される。な
お、ベクトルデータは、前述のように、始点と終点の座
標データからなり、この段階では、線幅の情報も付加さ
れている。

【００９３】まず、ステップＳ４７１５では、１つのベ
クトル（注目ベクトル）について、その始点座標と終点
座標からベクトル上の中点（始点と終点を１：１に内分
する点）の座標を計算する。

【００９４】そして、ステップＳ４７２０では、入力画
像データから、始点、終点、中点の３点の座標に対応す
る位置の色情報（ＲＧＢ、ＣＭＹＫ、Ｌ^*ａ^*ｂ^*など）
をそれぞれ取得する。

【００９５】そして、ステップＳ４７２５では、始点、
終点、中点の色情報の平均値を計算し、この平均値を当
該ベクトルの色とする。

【００９６】そして、ステップＳ４７３０では、すべて
のベクトルに対して色の検出が終了したか否かを判断す
る。全ベクトルに対して色の検出が終了していない場合
は（Ｓ４７３０：ＮＯ）、ステップＳ４７３５に進み、
全ベクトルに対して色の検出が終了した場合は（Ｓ４７
３０：ＹＥＳ）、当該ベクトル色検出処理を終了して、
図６のフローチャートにリターンする。

【００９７】ステップＳ４７３５では、次のベクトルを
注目ベクトルとして選択して、ステップＳ４７１５に戻
る。

【００９８】図８は、図６の閉領域色検出処理の内容を
示すフローチャートである。なお、図８に示すフローチ
ャートは、図６に示すフローチャートのサブルーチンと
してメモリ１３（ＲＯＭ）に記憶されている。

【００９９】この閉領域色検出処理を実行するに当たっ
ては、ステップＳ４６００で得られた、閉領域としてグ
ループ化されたすべてのベクトルデータ群が、メモリ１
３（ＲＡＭ）から読み出される。なお、ベクトルデータ
は、前述のように、始点と終点の座標データに加えて、
線幅の情報を有している。

【０１００】まず、ステップＳ４７５５では、ある閉領
域（注目閉領域）を構成するベクトル群の中の１つのベ
クトル（注目ベクトル）に対して、ベクトル上の１点か
らベクトルに垂直な方向に閉領域の内部へ所定の距離、
たとえば、｛（線幅／２）＋α｝ドットだけ進んだ点
（内部点）の座標を計算する。なお、内部点の座標の計
算式は、もちろん、｛（線幅／２）＋α｝の式に限定さ
れるわけではなく、線幅を含まない閉領域の内部点の座
標を選択できる式であればどのような式でもよい。

【０１０１】そして、ステップＳ４７６０では、入力画
像データから、ステップＳ４７５５で得られた内部点の
座標に対応する位置の色情報（ＲＧＢ、ＣＭＹＫ、Ｌ^*
ａ^*ｂ ^*など）を取得する。

【０１０２】そして、ステップＳ４７６５では、現在の
注目ベクトルの長さ分、具体的には、その注目ベクトル
に対する所定の数のサンプリング点について、色情報の
取得が終了したか否かを判断する。注目ベクトルの長さ
分について色情報の取得が終了した場合は（Ｓ４７６
５：ＹＥＳ）、ステップＳ４７７０に進み、注目ベクト
ルの長さ分について色情報の取得が終了していない場合
は（Ｓ４７６５：ＮＯ）、ステップＳ４７５５に戻る。

【０１０３】ステップＳ４７７０では、現在の注目閉領
域を構成するベクトル群の中のすべてのベクトルに対し
て、ベクトル長さ分の色情報の取得が終了したか否かを
判断する。閉領域を構成する全ベクトルに対してベクト
ル長さ分の色情報の取得が終了していない場合は（Ｓ４
７７０：ＮＯ）、ステップＳ４７７５に進み、閉領域を
構成する全ベクトルに対してベクトル長さ分の色情報の
取得が終了した場合は（Ｓ４７７０：ＹＥＳ）、ステッ
プＳ４７８０に進む。

【０１０４】ステップＳ４７７５では、現在の注目閉領
域を構成するベクトル群の中の次のベクトルを注目ベク
トルとして選択して、ステップＳ４７５５に戻る。

【０１０５】ステップＳ４７８０では、閉領域を構成す
る全ベクトルについてそれぞれ取得されたベクトル長さ
分の各色情報に対して、ヒストグラムを作成する。

【０１０６】そして、ステップＳ４７８５では、ステッ
プＳ４７８０で作成されたヒストグラムにおいて頻度が
最も高い色情報の値（最多値）を求め、この最多値を当
該閉領域の色とする。ここで、閉領域の色として最多値
を用いるのは、次の理由による。ベクトルの交点付近
は、閉領域内部の色ではなく、垂直に交わる線の色自体
をピックアップする可能性があるので、ベクトル交点付
近のデータを無視するために、ここでは最多値を閉領域
の色としている。

【０１０７】そして、ステップＳ４７９０では、抽出さ
れたすべての閉領域に対して色の検出が終了したか否か
を判断する。すべての閉領域に対して色の検出が終了し
ていない場合は（Ｓ４７９０：ＮＯ）、ステップＳ４７
９５に進み、すべての閉領域に対して色の検出が終了し
た場合は（Ｓ４７９０：ＹＥＳ）、当該閉領域色検出処
理を終了して、図６のフローチャートにリターンする。

【０１０８】ステップＳ４７９５では、抽出された閉領
域の中の次の閉領域を注目閉領域として選択して、ステ
ップＳ４７５５に戻る。

【０１０９】なお、本実施の形態では、色の検出に当た
って平均値（ベクトル色検出処理）や最多値（閉領域検
出処理）を用いているが、これに限定されるわけではな
く、たとえば、中央値（メディアン）などの他の統計値
を用いてもよい。また、いずれの処理においても、色情
報を取得するためのサンプリング点を多くとればとるほ
ど、より正確な値を得ることができる。

【０１１０】次に、図１５を用いて、図形領域に対する
上記処理の具体例を説明する。ここでは、図１５（Ａ）
に示すように、図形領域として黒色の枠線を持つ閉領域
で内部が緑色で塗り潰されたものを例にとって説明す
る。なお、枠線の線幅は、しきい値よりも小さいとす
る。

【０１１１】まず、図１５（Ａ）に示す枠線付き閉領域
の画像データがベクトル変換部２３に入力されると、図
３のステップＳ４５００（図４参照）で、順次、二値化
（Ｓ４５０５）、芯線化（Ｓ４５１０）、ベクトル化
（Ｓ４５１５）、線幅検出（Ｓ４５２０）が行われる。
そして、この場合、線幅がしきい値よりも小さい（Ｓ４
５２５：ＮＯ）ので、芯線ベクトルが出力される。具体
的には、芯線ベクトルとして、図１５（Ｂ）に示すよう
に、ベクトルＥＦ、ベクトルＦＧ、ベクトルＧＨ、ベク
トルＨＥの４本のベクトルが出力される。これらのベク
トルデータは、それぞれ、始点の座標、終点の座標、お
よび線幅の情報を有している。

【０１１２】そして、この４本分のベクトルデータが閉
領域抽出部２７に入力されると、図３のステップＳ４６
００（図５参照）で、まず、たとえば、ベクトルＥＦを
注目ベクトル（初期注目ベクトル）として設定する。そ
して、ベクトルＥＦの始点Ｅの座標をメモリ１３（ＲＡ
Ｍ）に保存する（Ｓ４６０５）。そして、この場合、終
点Ｆに連結する他のベクトルが１つ存在するので（Ｓ４
６１０：ＹＥＳ）、このベクトルＦＧを候補ベクトルと
する（Ｓ４６１５）。このベクトルＦＧはまだ一度も使
用されておらず（Ｓ４６３０：ＹＥＳ）、ベクトルＦＧ
の終点Ｇの座標と保存されている始点Ｅの座標とは一致
していないので（Ｓ４６３５：ＮＯ）、ベクトルＦＧを
注目ベクトルとする（Ｓ４６４０）。

【０１１３】そして、注目ベクトルＦＧについて同様の
処理を行うと、今度は注目ベクトルがベクトルＧＦとな
り、さらに、処理を続けると、今度は注目ベクトルがベ
クトルＨＥとなる。注目ベクトルがベクトルＨＥの場
合、ベクトルＨＥの終点Ｅと保存されている始点Ｅの座
標とが一致するので（Ｓ４６３５：ＹＥＳ）、このベク
トル群（ベクトルＥＦ、ベクトルＦＧ、ベクトルＧＨ、
ベクトルＨＥ）が既に閉領域としてグループ化されてい
るか否かを判断する（Ｓ４６４５）。この場合、まだグ
ループ化されていないので（Ｓ４６４５：ＮＯ）、この
ベクトル群（ベクトルＥＦ、ベクトルＦＧ、ベクトルＧ
Ｈ、ベクトルＨＥ）は、閉領域としてグループ化される
（Ｓ４６５０）。

【０１１４】そして、色検出部２９（ベクトル色検出部
３１、閉領域色検出部３３）にて、図３のステップＳ４
７００（図６〜図７参照）で、ベクトル自体の色と閉領
域内部の色をそれぞれ検出する。

【０１１５】ベクトル色検出処理では、４本分のベクト
ルデータがベクトル色検出部３１に入力されると、図６
のステップＳ４７１０（図７参照）で、まず、たとえ
ば、ベクトルＥＦを注目ベクトルとして設定する。そし
て、ベクトルＥＦの中点Ｉの座標を計算し（Ｓ４７１
５）、入力画像データから、始点、終点、中点の各座標
に対応する位置の色情報を取得し（Ｓ４７２０）、これ
らの平均値を計算して、ベクトルＥＦの色情報とする
（Ｓ４７２５）。この処理を順次残りのベクトル、すな
わち、ベクトルＦＧ（中点Ｊ）、ベクトルＧＨ（中点
Ｋ）、ベクトルＨＥ（中点Ｌ）に対して行う。これによ
り、各ベクトル（ベクトルＥＦ、ベクトルＦＧ、ベクト
ルＧＨ、ベクトルＨＥ）に色情報を付加することができ
る（以上、図１５（Ｃ）参照）。

【０１１６】一方、閉領域色検出処理では、閉領域と認
識されたベクトル群が閉領域色検出部３３に入力される
と、図６のステップＳ４７５０（図８参照）で、すべて
のベクトルに対して、ベクトル上の１点からベクトルに
垂直な方向に閉領域の内部へ所定の距離、｛（線幅／
２）＋α｝ドットだけ進んだ点（内部点）の座標を計算
し（Ｓ４７５５）、入力画像データから、内部点の座標
に対応する位置の色情報を取得する（Ｓ４７２０）。そ
して、すべてのベクトルについてのベクトル長さ分の各
色情報に対してヒストグラムを作成し（Ｓ４７８０）、
その最多値を求めて、当該閉領域の色情報とする（Ｓ４
７８５）。これにより、当該閉領域（ベクトル群）に対
して閉領域内部の塗り潰し色として色情報を付加するこ
とができる（以上、図１５（Ｄ）参照）。

【０１１７】したがって、本実施の形態によれば、図形
をベクトルデータに変換する際に、線図形を線幅の情報
を持つベクトルデータに変換するので、ベクトル変換後
のデータ量をより一層低減することができ、また、アプ
リケーションソフトでデータを再利用する際にそのデー
タを加工（編集）しやすくなり、データの再利用時にお
ける使い勝手の向上を図ることができる。

【０１１８】また、このように線図形は線幅の情報を持
つベクトルデータに変換されるので、枠線を持つ閉領域
は１つの塗り潰し閉領域として認識され、データ量の低
減やデータ再利用時の使い勝手の向上に加えて、拡大・
縮小の編集作業における線幅の変化を防止することがで
きる。

【０１１９】また、ベクトル自体の色や閉領域内部の色
を検出してベクトルデータに付加するので、図形の色
（線自体の色や閉領域内部の塗り潰し色）を忠実に再現
することができる。

【０１２０】これらを図面を使ってさらに具体的に説明
すると、次のとおりである。

【０１２１】まず、図１６を参照して、黒色の線分をベ
クトル変換する場合を説明する。図１６に示すように、
線分は、従来の方法では、４本のベクトルで囲まれた閉
領域で内部が黒色で塗り潰されているものとして認識さ
れるが、本発明では、黒色の線分で線幅８（ポイント）
を持つ１本のベクトルとして認識される。したがって、
線分として描かれる図形は、ベクトル変換後に４本のベ
クトルで囲まれた閉領域として出力される（従来技術）
よりも、線幅の情報を持つ１本のベクトルとして出力さ
れる（本発明）ほうが、アプリケーションソフトでデー
タを再利用する際に加工（編集）しやすく、かつ、ベク
トルデータ量も少なくて済む。

【０１２２】次に、図１７を参照して、黒色の枠線を持
つ閉領域で内部が緑色で塗り潰されたものをベクトル変
換する場合を説明する。

【０１２３】かかる閉領域は、従来の方法では、２つの
閉領域としてベクトル化され、外側の大きい四角形は内
部が黒色で塗り潰され、内側の小さい四角形は内部が緑
色で塗り潰されているものとして認識されるが、本発明
では、１つの閉領域としてベクトル化され、四角形の枠
線が黒色でかつ線幅８（ポイント）で内部が緑色で塗り
潰されている閉領域として認識される。よって、本発明
によるベクトル変換のほうが、アプリケーションソフト
でデータを再利用する際に加工（編集）しやすく、か
つ、ベクトルデータ量も少なくて済む。

【０１２４】また、図１７に示すように、かかる閉領域
をベクトル変換した後に１.５倍に拡大する場合、従来
の方法では、かかる閉領域は上記のように２つの閉領域
としてベクトル化されてしまうため、枠線の線幅が変わ
ってしまうが、本発明では、上記のように、枠線は線幅
の情報を持つベクトルとしてベクトル化され、内部は緑
色に塗り潰されていると認識されているので、拡大して
も線幅は変化しない（縮小の場合も同様）。

【０１２５】なお、本実施の形態では、本発明に係る画
像処理装置をスタンドアローンのデジタル複写機１００
に適用した場合（図１８参照）を例にとって説明した
が、これに限定されるわけではない。たとえば、本発明
に係る画像処理装置は、図１９に示すように、ネットワ
ーク２００に接続された画像入力装置２１０（たとえ
ば、スキャナ）と画像形成装置２２０（たとえば、プリ
ンタ）からなる複写システムにも適用可能である。この
場合、本発明に係る画像処理装置は、画像処理装置２１
０と画像形成装置２２０のいずれに搭載してもよい。

【０１２６】以下、本発明のさらに他の適用例をいくつ
か簡単に説明しておく。なお、いずれの場合も、たとえ
ば、図１に示す画像処理部７を備えており、画像データ
（ラスタデータ）の中の図形領域を線幅や色の情報を持
つベクトルデータに変換する機能（高度ベクトル変換機
能）を有している。

【０１２７】（第２の実施の形態）図２０に示す適用例
は、ベクトル変換後の図形データ（ベクトルデータ）を
印刷（用紙に出力）する代わりに、電子ファイルの状態
で出力する場合である。すなわち、図２０に示す第２の
実施の形態に対応する画像処理装置は、高度ベクトル変
換機能を有する電子ファイル作成機３００として構成さ
れている。

【０１２８】電子ファイル作成機３００は、図示しない
が、スキャナエンジン、上記画像処理部７、各種外部機
器（たとえば、各種ＰＤＡ、ノートパソコンなど）と接
続するための各種外部出力ポート、リムーバブルタイプ
の各種記憶メディア（たとえば、フロッピー（登録商
標）ディスク、Ｚｉｐ、ＰＣカード型メモリ（以下単に
「ＰＣカード」という）、ＭＯディスクなど）を読み書
きするための各種記録メディアドライブ、およびＬＡＮ
などのネットワークと接続するためのネットワークポー
トなどを有する。ここでは、外部出力ポート、記録メデ
ィアドライブ、ネットワークポートの３つをまとめて
「外部出力部」と呼ぶことにする。外部出力ポートは、
たとえば、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４、ＩＥＥＥ１２８
４などのシリアル／パラレルポートで構成され、ネット
ワークポートは、たとえば、イーサネット（登録商標）
（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））などで構成されてい
る。また、記録メディアドライブには、たとえば、フロ
ッピーディスクドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＰＣカード
ドライブ、ＭＯディスクドライブなどがある。

【０１２９】スキャナエンジンで読み取って得られた画
像データ（ラスタデータ）は、画像処理部７で処理さ
れ、その結果、所定の形式（たとえば、ＰＤＦ）の画像
ファイルが作成される（図３参照）。この時、前述のよ
うに、画像データの中の図形領域は、線幅や色の情報を
持つベクトルデータに変換されている。作成された画像
ファイルは、図２０に示すように、適宜、外部出力部
（外部出力ポート、記録メディアドライブ、ネットワー
クポート）から所望の出力先（たとえば、パソコン、フ
ロッピーディスク、Ｚｉｐ、ＰＣカード、ＭＯディス
ク、ネットワークなど）に出力される。

【０１３０】（第３の実施の形態）図２１に示す適用例
は、原稿を直接読み取って画像データを取得する代わり
に、外部機器（たとえば、外部スキャナ、デジタルカメ
ラ、メモリ内蔵型ハンディスキャナなど）を用いて取得
された画像データを取り込む場合である。すなわち、図
２１に示す第３の実施の形態に対応する画像処理装置
は、高度ベクトル変換機能を有する印刷機４００として
構成されている。

【０１３１】印刷機４００は、図示しないが、各種外部
機器（外部スキャナ、デジタルカメラ、メモリ内蔵型ハ
ンディスキャナなど）と接続するための各種外部入力ポ
ート、上記画像処理部７、およびプリンタエンジンなど
を有する。さらに、各種の記録メディアドライブやネッ
トワークポートを有することもできる。この場合、外部
入力ポート、記録メディアドライブおよびネットワーク
ポートは、外部から画像データを取り込むために使用さ
れる。

【０１３２】外部機器（外部スキャナ、デジタルカメ
ラ、メモリ内蔵型ハンディスキャナなど）を用いて取得
された画像データは、外部入力ポートを通じて取り込ま
れ、画像処理部７で処理された後、プリンタエンジンで
印刷される。すなわち、この場合は、図２１に示すよう
に、適宜、所望の画像入力先（外部スキャナ、デジタル
カメラ、メモリ内蔵型ハンディスキャナなど）から画像
データを取り込んで印刷を行う。

【０１３３】（第４の実施の形態）図２２に示す適用例
は、ネットワークを経由して画像データを受信した後、
高度ベクトル変換機能を含む画像処理を行い、得られた
画像ファイルを再びネットワーク経由で外部に送信する
場合である。すなわち、図２２に示す第４の実施の形態
に対応する画像処理装置は、ネットワーク上で他のコン
ピュータなどに対して高度ベクトル変換機能を含む画像
処理のサービスを提供するサーバ５００（以下「画像処
理サーバ」という）として構成されている。

【０１３４】画像処理サーバ５００は、図示しないが、
ネットワークポートおよび上記画像処理部７などを有す
る。この場合、高度ベクトル変換機能に必要なパラメー
タ（たとえば、しきい値など）は、必ずしも操作パネル
から入力する必要はなく、ネットワーク経由で外部から
入力される。

【０１３５】ネットワーク経由でネットワークポートを
通じて受信された画像データは、画像処理部７で処理さ
れ、その結果、所定の形式（たとえば、ＰＤＦ）の画像
ファイルが作成される（図３参照）。作成された画像フ
ァイルは、図２２に示すように、要求に応じて、再びネ
ットワークポートを通じてネットワーク経由で外部に送
信される。すなわち、この場合は、図２２に示すよう
に、ネットワーク上の任意のコンピュータで動作中のあ
るアプリケーション（送信元）から画像データと必要な
パラメータを受信して、高度ベクトル変換機能を含む画
像処理を行い、線幅や色の情報を持つベクトルデータを
含んだ画像ファイルを再びネットワーク上の任意のコン
ピュータ（複数でもよい）で動作中のあるアプリケーシ
ョン（送信先）に送信する。

【０１３６】（第５の実施の形態）図２３に示す適用例
は、本体内に特定のスキャナエンジンやプリンタエンジ
ンを設けることなく、単に高度ベクトル変換機能を含む
画像処理機能のみを持たせて、必要に応じて外部入力機
器（たとえば、スキャナなど）や外部出力機器（たとえ
ば、プリンタなど）を接続して利用するようにした場合
である。すなわち、図２３に示す第５の実施の形態に対
応する画像処理装置は、高度ベクトル変換機能を有する
コントローラ６００として構成されている。

【０１３７】コントローラ６００は、図示しないが、外
部入力ポート、上記画像処理部７、および外部出力ポー
トなどを有する。なお、外部入力ポートおよび外部出力
ポートは、それぞれ、データの入力と出力が可能な入出
力ポートであってもよい。ここでは、コントローラ６０
０に外部入力機器としてスキャナを、外部出力機器とし
てプリンタをそれぞれ接続して、当該コントローラ６０
０をスキャナ／プリンタコントローラとして機能させる
場合を例示してある。

【０１３８】スキャナを用いて原稿を読み取って得られ
た画像データは、外部入力ポートを通じて取り込まれた
後、画像処理部７で処理され、その結果、所定の形式
（たとえば、ＰＤＦ）の画像ファイルが作成される（図
３参照）。作成された画像ファイルは、図２３に示すよ
うに、外部出力ポートを通じてプリンタへ送信される。

【０１３９】なお、上記各実施の形態において、高度ベ
クトル変換機能は、上記処理手順（図３〜図８参照）を
記述した所定のプログラムをＣＰＵが実行することによ
って行われるものであり、この所定のプログラムはコン
ピュータ読取可能な記録媒体（たとえば、フロッピーデ
ィスクやＣＤ−ＲＯＭなど）によって提供されることも
できる。この場合、コンピュータ読取可能な記録媒体に
記録されているプログラムは、通常、ハードディスクに
転送され記憶される。また、この所定のプログラムは、
たとえば、単独で上記各処理を実行するアプリケーショ
ンソフトとして提供されてもよいし、また、各装置１０
０〜６００の一機能として各装置１００〜６００のソフ
トウェアに組み込んでもよい。

【０１４０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
図形をベクトルデータに変換する際に、線図形を線幅の
情報を持つベクトルデータに変換するので、ベクトル変
換後のデータ量をより一層低減することができ、また、
アプリケーションソフトでデータを再利用する際にその
データを加工（編集）しやすくなり、データの再利用時
における使い勝手の向上を図ることができる。

【０１４１】また、このように線図形は線幅の情報を持
つベクトルデータに変換されるので、枠線を持つ閉領域
は１つの塗り潰し閉領域として認識され、データ量の低
減やデータ再利用時の使い勝手の向上に加えて、拡大・
縮小の編集作業における線幅の変化を防止することがで
きる。

【０１４２】さらに、図形の閉領域内部の色または線図
形の色を検出してベクトルデータに付加するので、図形
の色を忠実に再現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１の実施の形態に対応するデジタ
ル複写機の構成を示すブロック図である。

【図２】 デジタル複写機の動作を示すメインフローチ
ャートである。

【図３】 図２の画像処理の内容を示すフローチャート
である。

【図４】 図３のベクトル変換処理の内容を示すフロー
チャートである。

【図５】 図３の閉領域抽出処理の内容を示すフローチ
ャートである。

【図６】 図３の色検出処理の内容を示すフローチャー
トである。

【図７】 図６のベクトル色検出処理の内容を示すフロ
ーチャートである。

【図８】 図６の閉領域色検出処理の内容を示すフロー
チャートである。

【図９】 ベクトル化されたデータ（ベクトル群）の一
例を示す図である。

【図１０】 スタックに保存されているデータを示す図
である。

【図１１】 スタックに保存されているデータを示す図
である。

【図１２】 スタックに保存されているデータを示す図
である。

【図１３】 スタックに保存されているデータを示す図
である。

【図１４】 スタックに保存されているデータを示す図
である。

【図１５】 枠線を持つ閉領域に対する高度ベクトル変
換処理を説明するための図である。

【図１６】 線分に対するベクトル変換処理の結果を従
来技術と本発明とで比較して示した図である。

【図１７】 枠線を持つ閉領域に対するベクトル変換処
理の結果を従来技術と本発明とで比較して示した図であ
る。

【図１８】 第１の実施の形態の適用例を示す図であ
る。

【図１９】 第１の実施の形態の一変更例を示す図であ
る。

【図２０】 本発明の第２の実施の形態に対応する適用
例（電子ファイル作成機）を示す図である。

【図２１】 本発明の第３の実施の形態に対応する適用
例（印刷機）を示す図である。

【図２２】 本発明の第４の実施の形態に対応する適用
例（画像処理サーバ）を示す図である。

【図２３】 本発明の第５の実施の形態に対応する適用
例（コントローラ）を示す図である。

【符号の説明】

７…画像処理部、 １９…領域判別部、 ２１…文字認識部、 ２３…ベクトル変換部、 ２５…線幅検出部、 ２７…閉領域抽出部、 ２９…色検出部、 ３１…ベクトル色検出部、 ３３…閉領域色検出部、 ３５…コピー画像処理部、 ３７…合成処理部、 １００…デジタル複写機、 ２００…ネットワーク、 ２１０…画像入力装置、 ２２０…画像形成装置、 ３００…電子ファイル作成機、 ４００…印刷機、 ５００…画像処理サーバ、 ６００…コントローラ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC04 CE12 CE15 CF01 DA17 DB02 DB06 DB09 DC03 DC19 DC25 5L096 AA02 EA23 EA43 FA06 FA32 FA35 FA73 GA51

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像処理装置において、 図形をベクトルデータに変換するベクトル変換手段と、 ベクトルデータに変換された線図形の線幅を検出する線
   幅検出手段と、 変換されたベクトルデータに基づいて閉領域を抽出する
   閉領域抽出手段と、 検出された線幅の情報に応じて、抽出された閉領域の内
   部の色を検出する閉領域色検出手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 検出された線幅の情報は、対応する線図
   形のベクトルデータに付加されることを特徴とする請求
   項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 検出された線幅が設定値以上であるか否
   かを判断する判断手段をさらに有し、 前記ベクトル変換手段は、 検出された線幅が設定値以上である場合、対応する線図
   形のエッジを検出し、検出したエッジをベクトルデータ
   に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
   置。
4. 【請求項４】 前記閉領域色検出手段は、 検出された線幅の情報に応じて、抽出された閉領域の内
   部点であって当該閉領域を形成するベクトルデータに対
   応する線図形よりも内側に存在する内部点を選択する選
   択手段を含み、 選択された内部点の色情報に基づいて、抽出された閉領
   域の内部の色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. 【請求項５】 ベクトルデータに変換された線図形の色
   を検出する線色検出手段をさらに有することを特徴とす
   る請求項１記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 検出された色の情報は、対応する線図形
   のベクトルデータに付加されることを特徴とする請求項
   ５記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項１記載の画像処理装置は、画像読
   取装置に搭載されていることを特徴とする。
8. 【請求項８】 画像処理方法において、 図形をベクトルデータに変換するステップと、 ベクトルデータに変換された線図形の線幅を検出するス
   テップと、 変換されたベクトルデータに基づいて閉領域を抽出する
   ステップと、 検出された線幅の情報に応じて、抽出された閉領域の内
   部の色を検出するステップと、 を有することを特徴とする画像処理方法。
9. 【請求項９】 画像処理プログラムを記録したコンピュ
   ータ読取可能な記録媒体であって、該画像処理プログラ
   ムが、 図形をベクトルデータに変換するステップと、 ベクトルデータに変換された線図形の線幅を検出するス
   テップと、 変換されたベクトルデータに基づいて閉領域を抽出する
   ステップと、 検出された線幅の情報に応じて、抽出された閉領域の内
   部の色を検出するステップと、 を有することを特徴とするコンピュータ読取可能な記録
   媒体。