JP2002008030A - アンチエイリアス画像の処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 アンチエイリアス処理された画像に対し、バ
イナリ画像と同等の線幅制御や画像強調などの画像処理
を可能にする。 【解決手段】 パターンマッチングシステム２２０に
て、入力画像からテンプレートマッチングにより画像処
理対象部分を抽出する際、緩和テンプレートを用いる。
緩和テンプレートは、各画素に厳密な目標値のみを定め
た従来のテンプレートとは異なり、画素に対して許容範
囲を設定できる。入力画像の画素の値が緩和テンプレー
トの対応画素の目標値に対し許容範囲内であれば、その
画素はマッチング条件を満たす。許容範囲を設けたこと
で、グレー化された部分を含むアンチエイリアス画像か
ら、処理対象のパターンを抽出できる。ライン制御シス
テム２４０は、抽出されたパターン部位に対し、所定の
ライン幅制御処理を施す。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はアンチエイリアス処
理されたデジタル画像を処理する方法およびシステムに
関する。

【０００２】

【従来の技術】印刷業界においてアンチエイリアス処理
された線画（アンチエイリアス線画と呼ぶ）はますます
よく利用されるようになっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】その結果、バイナリ線
画の処理で利用できるのと同じ種類の処理技術をアンチ
エイリアス線画に対して実行できることが望まれる。例
えば、第一の解像度から第二の解像度へ変換する際に、
アンチエイリアス線画の線幅を制御することが望まし
い。さらに、バイナリ線画の場合と同程度に、アンチエ
イリアス線画において文書清書（例えば文書画像に含ま
れる汚れやノイズ成分などの除去）、文書修復、および
画像強調等のプロセスが望まれる。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明はアンチエイリア
ス線画を処理する方法およびシステムを提供する。

【０００５】本発明による方法およびシステムのさまざ
まな実施の形態の例において、アンチエイリアス処理
（グレーエッジ処理）された画像（アンチエイリアス画
像と呼ぶ）は、入力画像を多数の緩和テンプレートと比
較することにより特徴付けられる。それぞれの緩和テン
プレートは複数の画素を有し、緩和テンプレート内の画
素の少なくとも１個は０より大きい範囲（許容範囲）を
有する。

【０００６】緩和テンプレートを複数のファミリー
（属）に分類することができる。緩和テンプレートのフ
ァミリーがアンチエイリアス入力画像と比較される際
に、１個以上のパターンまたは特徴の組が認識および抽
出されて、アンチエイリアス入力画像を概略的に記述す
る特徴または特徴ベクトルの組を生成する。続いてその
特徴の組に対して調停処理が実施されて、特徴または特
徴ベクトルの集約された組を生成し、これらはさらにア
ンチエイリアス入力画像内でアンチエイリアス線画のラ
イン幅の制御に用いることができる。

【０００７】本発明による方法およびシステムの例示し
たさまざまな実施の形態の他の特徴や利点は、以下に記
述され、また添付された図面およびそれに続く詳細な説
明から明らかである。

【０００８】

【発明の実施の形態】緩和テンプレートのさまざまな実
施の形態の例、および本発明の方法およびシステムを適
用した緩和テンプレートのさまざまな実施の形態の例
を、以下の図面を参照しつつ詳述する。ここに、類似番
号は類似要素を指す。

【０００９】本発明はアンチエイリアス線画を処理する
方法およびシステムを提供する。“アンチエイリアス線
画”という用語は、グレーエッジ、グレースケール連続
トーン（ｃｏｎｔｏｎｅ）画像データとカラー画像を所
有するテキストとグラフィックスを含み、かつこれに限
定されない広範囲の画像の種類を指す。ここで、少なく
とも１個のカラー画像分解物（例えば原色分解により得
られた１色の画像）をグレースケール画像として扱うこ
とができる。さらに、アンチエイリアス画像は、デジタ
ル画像、ハードコピー画像、ページ記述言語（ＰＤＬ）
画像その他、アンチエイリアス画像データに後で変換で
きる任意の画像記述形式である任意のバイナリ画像であ
ってよい。各種の変換技術は、コンピュータ利用による
変換やハードコピー画像の物理的スキャナニング等、バ
イナリ画像をアンチエイリアス画像に変換できる任意の
現在公知の、または今後開発される処理技術を含んでい
てよい。

【００１０】従来のテンプレート画像を正確に認識また
は生成するために用いることができるパターンあるいは
ゲージである。デジタル画像に適用されたように、テン
プレートは画像のさまざまな特徴を認識、再現、あるい
は生成できる画像パターンであって、個々の画素の１ま
たは２次元配列で実現できる。例えば、テンプレートは
線形の１次元形式（ｘ_１、ｘ_２、．．．ｘ_９）に並んだ
９個の画素で構成することができ、画像内で同じような
サイズの部分と比較することにより、画像のその部分に
特定の種類および／または幅の線が存在するか否かを判
定することができる。同様に、テンプレートは、数値の
２次元配列（ｘ_１１、ｘ_１２．．．ｘ_{１ Ｎ}、
ｘ_２１．．．ｘ_ＭＮ）であって、画像内で同じようなサ
イズの部分と比較することにより、画像内に特定の２次
元構造が存在するか否かを判定することができる。

【００１１】緩和テンプレートはテンプレートと同様
に、画像パターンを認識あるいは生成するのに用いるこ
とができるパターンである。しかし、各画素の正確な
「値」を示す従来のテンプレートと異なり、緩和テンプ
レートの画素は「値の範囲」を含んでいてよい。例え
ば、第一の画素の値が厳密に０であり、第二の画素が０
から１００まで変動する範囲を含むようなテンプレート
などである。画像のある部分を緩和テンプレートと比較
することにより、類似した形状を有するパターンや特徴
のファミリー全体をすばやく認識することができる。さ
もなければ従来のテンプレートの要素同士を何千回ある
いは何百万回も比較する必要があろう。

【００１２】図１は、目標値がＴ＝（０、６３、１９
１、０）であり、かつ各画素の一定のスパン（広がり）
がプラスマイナス３２［δ＝±３２］である画素１２、
１４、１６および１８を有する第一の緩和テンプレート
１０の実施の形態の例である。緩和テンプレート１０に
おける各画素の各目標値とそれぞれのスパンを併用して
その画素の範囲を定義することができる。さまざまな実
施の形態の例においてその範囲は、宣言された目標値か
らスパン値を減じた値から、宣言された目標値にスパン
値を加えた値までの間と定義される。図１に示すよう
に、第一および最後の画素１２、１８の目標値が０であ
るため、画素１２、１８の実際の範囲は０から３２まで
に切り詰められているが、これは例示されたテンプレー
トの値が０と２^ｎ（ｎは画像データのビット深さ）の間
に限定されているからである。しかし、アンチエイリア
ス画像を記述できる任意の値の範囲を代わりに用いても
本発明の概念と技術範囲から逸脱しないことに留意され
たい。

【００１３】画像の似たようなサイズの部分、すなわち
“ウインドウ化した（ウインドウで切り出した）”画像
部分、と比較した場合、ウインドウ化した画像部分の各
画素がそれぞれの対応する画素の目標値のスパン内に入
るなら、第一の緩和テンプレート１０はウインドウ化し
た画像部分を、所定のパターンファミリーのパターンを
含んでいるものとして認定または認識することができ
る。例えば、第一の緩和テンプレート１０が第一の画像
部分Ａ_１＝（０、６０、２００、１０）と比較されたな
ら、ウインドウ化した画像部分は緩和テンプレート１０
により記述された特徴を含んでいるものとして分類され
よう。これは、第一の画像部分Ａ_１の各画素の値が第一
の緩和テンプレート１０の対応する画素の範囲内に入る
ため、結果的に生じる。

【００１４】対照的に、第一の緩和テンプレート１０を
第二の画像部分Ａ_２＝（０、６０、１４０、１０）と比
較した場合、第二の画像部分Ａ_２は第一の緩和テンプレ
ート１０により記述された特徴を含むものとしては分類
されない。これは、第二の画像部分Ａ_２の第三の画素
［１４０］の値が緩和テンプレート１０の第三の画素１
４の範囲［１５９、２２３］を越えているためである。

【００１５】図２は、各スパンがδ＝（０、±３２、±
１１２、±３２）である目標値Ｔ＝（０、６３、１９
１、０）を有する画素２２、２４、２６、２８を含む第
二の緩和テンプレート２０の実施の形態の例である。図
１に例示した第一の緩和テンプレート１０と同様に、第
二の緩和テンプレート２０の値は０と２^ｎの間の値に限
定される。しかし、第一の緩和テンプレート１０と異な
り、第二の緩和テンプレート２０の各画素２２〜２８の
スパンは互いに異なっていてよい。第一の緩和テンプレ
ート１０と比較して第二の緩和テンプレート２０の第三
画素２６［±１１２］のスパンの方が大きい結果、第二
の画像部分Ａ_２＝（０、６０、１４０、１０）を第二の
緩和テンプレート２０と比較することにより特徴認識が
成功する可能性がある。これは無論、Ａ_２の各画素の値
が第二の緩和テンプレート２０の対応する画素の範囲内
に含まれるためである。

【００１６】図１、２は緩和テンプレートを、それぞれ
のスパンを有する目標画素群の形式で示すが、代替手段
として所定の範囲を必要としない、緩和テンプレートを
形成するその他のアプローチおよびそれぞれのパターン
認識技術を用いてもよいことに留意されたい。例えば、
２乗誤差和法、クラスタリング法、ニューラルネットワ
ーク処理、その他テンプレートとの１画素毎の厳密なマ
ッチングを必要とせずに画像部分のクラスタリングが可
能な任意の公知または今後開発されるパターン認識技術
に基づいて、目標値の組を有する代替的な緩和テンプレ
ートを画像部分と比較しても本発明の概念と技術範囲か
ら逸脱することはない。

【００１７】図３は本発明による、アンチエイリアス画
像データの処理に有用なデジタル画像処理システム２０
０の実施の形態の一例を一般化した機能ブロック図であ
る。デジタル画像処理システム２００は、アンチエイリ
アスデータソース１００からアンチエイリアス画像デー
タを入力し、処理されたアンチエイリアス画像データを
アンチエイリアスデータシンク３００に出力する。

【００１８】アンチエイリアスデータソース１００は、
デジタル画像処理システム２００にアンチエイリアス画
像データを提供することができる任意の公知あるいは今
後開発される装置またはシステムであってよい。同様
に、画像データシンク３００は、処理されたアンチエイ
リアス画像データ出力をデジタル画像処理システム２０
０により受け取り、処理されたアンチエイリアス画像デ
ータの保存、伝送、表示のいずれかが可能である任意の
公知あるいは今後開発される装置またはシステムであっ
てよい。

【００１９】一般に、画像データソース１００は、スキ
ャナ、デジタル複写装置、ファクシミリ装置等、電子画
像データの生成に適した装置、あるいはネットワーク、
インターネット、特にＷｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂの
クライアントまたはサーバ等、電子の画像データの保存
および／または伝送に適した装置等、多くの異なるソー
スのいずれでもよい。例えば、画像データソース１００
はスキャナ、または磁気記憶ディスクやＣＤ−ＲＯＭ等
のデータキャリア、あるいはスキャナ入力された画像デ
ータを含むホストコンピュータであってよい。

【００２０】同様に、画像データシンク３００は、プリ
ンタ、複写機その他の画像形成装置、ファクシミリ装
置、ディスプレイ装置、メモリ等、本発明に基づくシス
テムと方法により生成・処理された画像データを出力ま
たは保存することができる任意の装置であってよい。

【００２１】入力アンチエイリアス画像データは、アン
チエイリアスデータソース１００によりリンク１１０を
介してデジタル画像処理システム２００へ送ることがで
きる。同様に、処理されたアンチエイリアス画像データ
は、リンク３１０を介してデジタル画像処理システム２
００から画像データシンク３００へ送ることができる。
リンク１１０と３１０は、デジタル画像処理システム２
００をアンチエイリアスデータソース１００またはアン
チエイリアスデータシンク３００に接続する任意の公知
または今後開発される装置、ソフトウェア・ユーティリ
ティあるいはシステムであってよく、直接ケーブル接
続、広域ネットワークまたはローカルエリア・ネットワ
ーク経由の接続、イントラネットまたはエクストラネッ
ト経由の接続、インターネット経由の接続、その他の任
意の公知または今後開発される分散処理ネットワークま
たはシステム経由の接続を含む。

【００２２】デジタル画像処理システム２００は、緩和
テンプレートウインドウ化システム２１０、パターン・
マッチングシステム２２０、調停システム２３０および
ライン制御システム２４０を含む。緩和テンプレートウ
インドウ化システム２１０はリンク１１０を介してアン
チエイリアスデータソース１００からデータを受け取
り、アンチエイリアス画像データ部分を多数の所定の緩
和テンプレートと比較する。

【００２３】デジタル画像処理システム２００の第一の
実施の形態の例において、緩和テンプレートウインドウ
化システム２１０はアンチアイリアスデータソース１０
０からアンチエイリアス画像データを受け取り、受け取
った画像データに対してウインドウ化機能を実行する。
すなわち、緩和テンプレートのウインドウ化システム２
１０は、似たサイズのテンプレートと比較できるアンチ
エイリアス画像データの部分を抽出することができる。
例えば、緩和テンプレートのウインドウ化システム２１
０はアンチエイリアス画像データの１×７画素部分を抽
出して、抽出した画素部分を同じく寸法が１×７画素で
ある１個以上の緩和テンプレートと比較することができ
る。緩和テンプレートウインドウ化システム２１０が画
像データの部分を抽出すると、抽出された画像部分はパ
ターン・マッチングシステム２２０に送られる。

【００２４】デジタル画像処理システム２００のさまざ
まな実施の形態の例において、パターン・マッチングシ
ステム２２０はウインドウ化した画像データを受け取
り、ウインドウ化した画像部分の各画素を、似たサイズ
の緩和テンプレート（それぞれウインドウ化した画像部
分の各画素の許容範囲を定義する目標値および対応する
スパンを含む）の対応画素と比較することにより、パタ
ーン・マッチング処理を行なう。ウインドウ化した画像
部分の各画素が緩和テンプレートの各画素の対応する範
囲内にある場合、パターン・マッチングシステム２２０
は調停システム２３０に対し“マッチング成立”の通知
を与える。逆に、ウインドウ化した画像部分の１個以上
の画素が受容できる範囲外にある場合、パターン・マッ
チングシステム２２０は調停システム２３０に対し“マ
ッチング不成立”の通知を与える。

【００２５】緩和テンプレートウインドウ化システム２
１０と例示されたパターン・マッチングシステム２２０
の各種の実施の形態において、画像部分を、同じウイン
ドウサイズの様々なファミリーの様々な緩和テンプレー
トと何度でも比較を行なうことができることに留意され
たい。緩和テンプレートのこれらのファミリーが画像部
分と比較されるにつれて、画像部分を概略的に記述する
各種の特徴を、パターン・マッチングシステム２２０に
より蓄積することができる。次第に多くの特徴が認識・
蓄積されるにつれて、その結果得られた特徴の組が画像
部分をより完全に記述することができる。

【００２６】さらに、異なるサイズの緩和テンプレート
が入力画像と比較されて、異なるサイズの緩和テンプレ
ートに関する特徴の組が認識・蓄積されるにつれて、異
なるウインドウサイズに関する抽出特徴は、異なる特徴
の組すなわち“スクリーン”に保存することができる。
例えば、１×３画素の緩和テンプレートにより抽出され
た特徴は第一のスクリーンに、１×５画素の緩和テンプ
レートにより抽出された特徴は第二のスクリーンに保存
できる、等々である。

【００２７】上述のように、例示されたパターン・マッ
チングシステム２２０が上述の画素毎のマッチング方式
を実行するのに対して、厳密な画素毎のマッチングを必
要としない他の形式の緩和テンプレートおよびパターン
・マッチング技術を代わりに用いてもよい。例えば、２
乗誤差和法、クラスタリング法、ニューラルネットワー
ク法、その他画素毎の厳密なマッチングを必要とせずに
一般化されたパターンを認識できる任意の公知または今
後開発されるパターン認識技術に従って、画像部分をテ
ンプレートに対してカテゴリ分類することができる。

【００２８】デジタル画像処理システム２００のその他
の実施の形態の例において、ウインドウ化した画像部分
の分解能をより低い分解能にマッピングし、続いてその
分解能の低い画像部分に対して従来のテンプレートパタ
ーン・マッチング処理を実行することにより、緩和テン
プレートのパターン・マッチング処理を実行することが
できる。例えば、ウインドウ化した画像データの各バイ
トの下位４ビットを切り捨てるプロセス、または非線型
マッピング技術等のより洗練されたマッピング技術、あ
るいは人間被験者の主観的な実験に基づくマッピングプ
ロセス等により、８ビットのグレーレベルデータを含む
画像を４ビットのグレーレベルにマッピングすることが
できる。

【００２９】ある画像部分の分解能を下げて、各低分解
能画素を低分解能緩和テンプレートの対応する低分解能
画素と比較することにより、緩和テンプレートの画素の
範囲を、目標値に取り入れることができる（グレイレベ
ルの分解能を元画像より下げているため）。例えば、８
ビット画素の下位４ビットを切り捨てることにより、各
画素の範囲が１６になるであろう。一例として、８ビッ
ト画素を有する画像部分に対して、下位４ビットを除去
した後で３２（１６進数値＝０ｘ２０）と４７（０ｘ２
ｆ）の間のすべての画素値は、切り捨てにより２（０ｘ
２）とすることができる。従って、３２から４７までの
画像部分にあるこのような画素は、緩和テンプレートの
対応する低分解能画素内で値２（０ｘ２）によりふるい
にかけることができる。このように高分解能から低分解
能へ変換する利点には、必要とされる比較の回数が減る
ことも含まれる。例えば、すべての画素について４ビッ
トを切り捨てた５画素の画像部分をカテゴリ分類するの
に比較回数を最大（２^{４× ５}）、すなわち１０４万８５
７６回分減らすことができる。

【００３０】ウインドウ化した画像部分の分解能をより
低い分解能にマッピングすることにより、緩和テンプレ
ートのパターン・マッチング技術のさらに別の例を実行
することができる。しかし、上述のように低分解能緩和
テンプレートに対して画素毎の比較を行なう代わりに、
低分解能画像部分の各画素をベクトルを構成するように
並べることができる。例えば、８ビット画像部分Ａ_１＝
（０、６０、１４０、１０）の画素を４ビット画素群
Ａ’_１＝（０、３、１１、１）［１６進数値＝（０ｘ
０、０ｘ３、０ｘＢ、０ｘ１）］にマッピングし、続い
て１６進数０ｘ０３Ｂ１に変換することができる。この
結果得られた１６進数０ｘ０３Ｂ１は続いて緩和テンプ
レートパターンの記号的状態空間を指すことができるベ
クトルとして用いることができる。あるいは、結果とし
て得られた数値は、画像部分に埋め込まれた特定の特徴
の処理に向けられたコンピュータのプログラム空間内の
アドレスを指すことができる。

【００３１】ウインドウ化システム２１０とパターン・
マッチングシステム２２０の例示された実施の形態に従
って画像データがカテゴリ分類されるため、１個以上の
特徴の組、すなわちスクリーンを調停システム２３０に
与えることができる。本発明の各種の実施の形態によれ
ば、調停システム２３０は、特徴群を受け取って、同じ
場所に割り当てられた異なる特徴同士を調停して、１個
以上の受け取った特徴をフィルタで取り除くことができ
る。さらに、調停システム２３０は受け取った特徴を解
釈し、それら受け取った特徴に基づいて他の特徴を生成
することができる。

【００３２】例示した調停システム２３０の調停／解釈
スキームのさまざまな方式は、所定のルールを任意に組
み合わせ構成することができる。例えば、幅が２画素分
ある３個のライン特性が、左傾斜ライン、水平ライン、
および右傾斜ラインを含む単一の場所に存在すると判定
された場合、調停システム２３０はフィルタリングを行
なって水平ライン特徴以外のすべての特徴を捨てること
ができる。

【００３３】あるいは、例示した調停システム２３０
は、空間的に関連する特徴を解釈して他の特徴のカテゴ
リを導くことができる。例えば、幅が２画素分ある４個
のライン特徴が、左傾斜ライン、水平ライン、右傾斜ラ
インおよび垂直ライン特徴を含む単一の場所に存在する
と認識された場合、調停システム２３０は、それら別々
の特徴を２×２の”点”の特徴と解釈することができ
る。

【００３４】さらに、異なる複数の特徴スクリーンが調
停システム２３０に提示されたとき、各スクリーンを他
のスクリーンとは独立に処理することができる。あるい
は、調停システム２３０は異なるスクリーン間に生じ得
るダイナミクス（変化）を利用して、ラインの微細な角
度、ライン間の微細な間隔等を決定することができる。
例えば、単一要素の太いラインに割り当てられたスクリ
ーンは、より太いラインに割り当てられたスクリーンと
は別に処理することができる。あるいは上述のように、
別個のスクリーンを統一されたルールの組の下で処理し
て、異なるグラフィック種類の間に生じ得るダイナミク
スを利用することができる。

【００３５】デジタル画像処理システム２００のさまざ
まな実施の形態の例において、ライン制御システム２４
０は特徴あるいは特徴ベクトルのフィルタリングされた
組を受け取り、特徴あるいは特徴ベクトルに固有の画像
データに対して作用することができる。例えば、デジタ
ル画像処理システム２００がアンチエイリアス画像を第
一の解像度から第二の解像度へ変換する際に、ライン制
御システム２４０はライン幅を維持することができる。
あるいは、ライン制御システム２４０はラインの幅を意
図的に増減させて、文書清書、あるいはラインの処理に
有用なその他任意の公知または今後開発される処理を行
なうことができる。例えば、文字その他の画像構造は、
出力先プリンタ等の画像レンダリング装置の印字スポッ
トが、要求されたものより小さいか、あるいはＰＤＬ画
像スクリプトに埋め込まれたコマンドのようなグラフィ
ックコマンドの組で記述されているものより小さい状況
などで、ライン幅を太くするように要求することができ
る。出力先プリンタの印字スポットが望ましい印字スポ
ットより小さいため、描画された画像は薄いか、侵食さ
れたか、または欠損しているように見える恐れがある。

【００３６】同様に、文字その他の画像構造は、上で述
べた太くさせるのとは逆の理由で細くすることを要求し
てもよい。すなわち、出力先プリンタ等の描画装置の印
字スポットが要求されるものよりも太い場合、過度に太
いライン、文字その他の特徴が現れて画像を歪ませる恐
れがある。

【００３７】さらに、黒色または比較的暗い背景に対し
て白または比較的明るいライン、文字その他の特徴があ
る状況で、各種の調停を行なうことが望ましい場合があ
る。例えば、各種の画像描画システムにおいてはインク
が意図した境界線を越えて規則的に染み出す場合がある
ため、黒い背景に見られる白いラインを調整可能なよう
に太くしてそのような染み出しを補償することによりラ
インの意図した境界線を維持することが望ましい。

【００３８】ライン成長に向けられたデジタル画像処理
システム２００のさまざまな実施の形態の例において、
画像部分および対応するテンプレートは適切にサイズ決
めする必要があることに留意されたい。例えば、ライン
制御システム２４０がラインをＬＷ画素分の幅から少な
くともＬＧ画素分だけ成長させる場合、ウインドウサイ
ズＮは式（１）により決定できる。

【００３９】［数１］ Ｎ＝（２＊ＲＯＵＮＤＵＰ（ＬＷ））＋ （４＊ＲＯＵＮＤＵＰ（ＬＧ／２））＋１ （１） ここに、ＲＯＵＮＤＵＰは数学で用いる”天井”関数で
あり、非整数値を最も近い整数に切り上げる。例えば、
ライン幅が２画素で所望のライン成長幅が３画素の場
合、デジタル画像処理システム２００は少なくとも、サ
イズがＮ＝（２＊ＲＯＵＮＤＵＰ（２））＋（４＊ＲＯ
ＵＮＤＵＰ（３／２））＋１＝（２＊２）＋（４＊２）
＋１＝４＋８＋１＝１３画素である画像部分とテンプレ
ートを必要とするであろう。

【００４０】さらにその他の各種の実施の形態の例にお
いて、ライン制御システム２４０は生じ得る各種の欠陥
を減らしたり、または除去することができる。例えば、
画像が何世代にもわたり写真複写されてきたため、写真
複写の世代ごとに各種の特徴の濃度が失われる恐れがあ
ることに留意されたい。従って、文字その他の特徴が次
第に細くなり、さまざまな薄い箇所で途切れてしまう恐
れがある。従って、ラインを太くすることにより各種の
ラインその他の文字の途切れた箇所を復元することがで
きる。

【００４１】図４は本発明による、アンチエイリアス画
像データの処理に有用なシステムの第二の実施の形態の
例のブロック図である。図４に示すように、アンチエイ
リアス画像データ処理システム４００はアンチエイリア
ス画像データソース１００およびアンチエイリアス画像
データシンク３００と、それぞれリンク１１０および３
１０を介して接続している。

【００４２】アンチエイリアス画像データ処理システム
４００はコントローラ４１０、メモリ４２０、緩和テン
プレートウインドウ化回路４３０、パターン・マッチン
グ回路４４０、調停回路４５０、ライン制御回路４６
０、および入力インタフェース４８０と出力インタフェ
ース４９０を含み、これらはそれぞれデータ／制御バス
４０２により相互に接続されている。リンク１１０およ
び３１０はそれぞれ入力インタフェース４８０および出
力インタフェース４９０に接続されている。

【００４３】動作時において、アンチエイリアスデータ
ソース１００が入力インタフェース４８０に対してアン
チエイリアス画像データを送るにともない、コントロー
ラ４１０はアンチエイリアス画像データをメモリ４２０
に転送する。メモリ４２０はアンチエイリアス画像デー
タを保存し、さらに画像処理の間にアンチエイリアス画
像データ処理システム４００により生成された各種の緩
和テンプレートその他の画像データのファミリーを保存
する。

【００４４】緩和テンプレートウインドウ化回路４３０
はコントローラ４１０の制御下で、アンチエイリアス画
像データを受け取り、注目している各種の緩和テンプレ
ートの寸法に基づく所定の寸法を有するアンチエイリア
ス画像データの部分を抽出する。コントローラ４１０の
制御下で、緩和テンプレートウインドウ化回路４３０は
続いて、抽出された画像部分をパターン・マッチング回
路４４０へ転送することができる。

【００４５】画像データ処理システム４００のさまざま
な実施の形態の例において、パターン・マッチング回路
４４０はコントローラ４１０の制御下で、画像部分を受
け取り、さらにメモリ４２０から所定の個数の緩和テン
プレートを受け取る。パターン・マッチング回路４４０
は続いて、緩和テンプレートを用いて画像部分に対して
パターン・マッチングあるいは特徴認識を実行すること
ができる。特徴が認識されるにつれて、パターン・マッ
チング回路４４０は認識された特徴をメモリ４２０に置
かれた特徴マップまたはスクリーンに保存する。パター
ン・マッチング回路４４０が特徴のファミリーを認識・
保存するにつれて、パターン・マッチング回路４４０は
特徴群を単一のスクリーンに構成したり、あるいは各特
徴ファミリー毎に別々のスクリーンを作成して管理する
ことができる。

【００４６】画像データ処理システム４００のその他の
さまざまな実施の形態の例において、パターン・マッチ
ング回路４４０は上述のように低分解能方式を用いて、
１個以上の特徴スクリーンを生成することができる。画
像データ処理システム４００のさらに別の例示された実
施の形態において、パターン・マッチング回路４４０は
上述のように他の低分解能方式を用いて、特徴のスクリ
ーンではなく、特徴ベクトルのスクリーンを生成するこ
とができる。

【００４７】パターン・マッチング回路４４０が特徴ま
たは特徴ベクトルの多数のスクリーンを生成した後で、
コントローラ４１０は特徴および／または特徴ベクトル
をメモリ４２０から調停回路４５０へ転送することがで
きる。調停回路４５０は続いて、受け取った特徴および
／または特徴ベクトルのスクリーンに対して調停／フィ
ルタリング等、各種の処理を実行することができる。あ
るいは、調停回路４５０は１個以上の解釈処理を実行し
て、提示された特徴および／または特徴ベクトルに基づ
いて新たな特徴群を分類したり新たな特徴ベクトル群を
指定することができる。調停回路４５０が特徴あるいは
特徴ベクトルの組に対して各種の処理を行なった後で、
コントローラ４１０は結果として得られた特徴あるいは
特徴ベクトルをライン制御回路４６０に転送する。

【００４８】続いてライン制御回路４６０はコントロー
ラ４１０の制御下で、調停されたデータに対して、ライ
ン幅の維持、ライン幅の拡大または縮小、文書の清書
等、１個以上の処理を行なう。上述のように、アンチエ
イリアス線画の利用が印刷業界でますます増えるにつれ
て、過去に高品質のバイナリ線画を処理する際に遭遇し
た問題がアンチエイリアス線画でも生じる恐れがある。
従って、ライン制御回路４６０は、バイナリ線画では予
見されなかった各種の新たな処理だけでなく、バイナリ
線画で見られたのと類似する多数の処理を実行できるこ
とに留意されたい。ライン制御処理が実行されるにつれ
て、ライン制御回路４６０はコントローラ４１０の制御
下で、処理された画像データを出力インタフェース４９
０経由かつリンク３１０を介してアンチエイリアス画像
データシンク３００に出力することができる。

【００４９】図５および図６はアンチエイリアス画像処
理方法の例を概説するフロー図である。制御はステップ
Ｓ１００で始まり、ステップＳ１１０へ進んでアンチエ
イリアスのソース画像が入力される。次に、ステップＳ
１２０で入力画像内の第一のピクセルすなわち画素が選
択される。続いて、ステップＳ１３０で所定の大きさの
テンプレートの組等の緩和テンプレートの第一のファミ
リーを処理のために選択する。さらに、ステップＳ１４
０において、ステップＳ１３０で選択された緩和テンプ
レートのファミリーのなかから第一の緩和テンプレート
が選択される。上述のように、緩和テンプレートは目標
値とスパンを有する画素の任意の１次元または２次元の
配列で構成されていてもよく、あるいは緩和テンプレー
トは特定のパターンとの厳密なマッチングを必要とせず
にパターンのファミリーを分類または認識することがで
きる任意の個数のパラメータを含んでいてよい。続いて
制御はステップＳ１５０へ進む。

【００５０】ステップＳ１５０において、ステップＳ１
４０で選択された緩和テンプレートのサイズに基づいた
ウインドウサイズを用いてウインドウ化機能を実行し
て、アンチエイリアス入力データのウインドウ化された
画像部分を生成する。次に、ステップＳ１６０におい
て、パターン・マッチング機能が画像部分に対して実行
される。再度、上述のように画素毎にパターン・マッチ
ング処理を実行して、ステップＳ１５０で抽出された各
抽出画像部分の個々の画素が、選択された緩和テンプレ
ートの対応する画素で定義される所定の許容範囲内に入
るか否かを判定することができる。また、厳密なマッチ
ングを必要とせずにパターンのファミリーを認識するこ
とができる任意の個数の公知または今後開発されるパタ
ーン認識技術に基づくその他任意の代替的なパターン・
マッチング機能を用いても本発明の概念と技術範囲から
逸脱することはない。続いて制御はステップＳ１７０へ
進む。

【００５１】ステップＳ１７０で、選択された緩和テン
プレートのファミリー内のすべての緩和テンプレートが
処理されたか否かを判定する、選択されたファミリー内
のすべてのテンプレートが処理済みであれば、制御はス
テップＳ１８０へ進み、さもなければ制御はステップＳ
２５０へジャンプする。ステップ２５０で、選択された
テンプレートファミリーの次の緩和テンプレートが選択
されて、制御がステップＳ１５０へ戻り、ステップＳ２
５０で選択された緩和テンプレートのサイズに基づいて
ウインドウ化機能が実行される。

【００５２】ステップＳ１８０では選択されたファミリ
ー内のすべての緩和テンプレートが処理済みであるた
め、テンプレートの利用可能なすべてのファミリーが処
理されたか否かを判定する。すべてのテンプレートファ
ミリーが処理済みであれば、制御はステップＳ１９０へ
進み、さもなければ制御はステップＳ２６０へジャンプ
する。ステップＳ２６０で、緩和テンプレートのファミ
リーのあるものは処理済みでないため、次の緩和テンプ
レートファミリーが処理のために選択されて制御がステ
ップＳ１４０へ戻り、選択された緩和テンプレートファ
ミリーの第一のテンプレートが処理のために選択され
る。

【００５３】ステップＳ１９０では緩和テンプレートの
ファミリーのすべてが処理済みであるため、アンチエイ
リアス入力画像内の利用可能な画素のすべてが処理済で
あるか否かを判定する。画素のすべてが処理済みである
ならば、制御はステップ２００へ進み、さもなければ制
御はステップＳ２７０へジャンプする。ステップ２７０
で、アンチエイリアス入力画像の次の画素が処理のため
に選択され、制御は続いてステップＳ１３０へ戻り、第
一の緩和テンプレートファミｂリーが処理のために再度
選択される。

【００５４】ステップＳ２００では各画素から参照され
るすべての関連画像部分が抽出され、すべての選択され
た緩和テンプレートと比較済みであるため、前のステッ
プで決定された各種の特徴および／または特徴ベクトル
の間で調停処理が行なわれる。上述のように、調停処理
は関心対象である１、２個の主要な特徴以外を捨てる各
種のフィルタリング処理を含んでいてよい。あるいは各
種の実施の形態において、調停処理は各種の認識された
特徴が混じりあった新たな特徴を生成することができ
る。さらに、上述のように調停処理は、特徴あるいは特
徴ベクトルの異なるスクリーンを個別に最適に処理する
ことも、また調停処理は異なるスクリーンを集合的に処
理することもできる。制御はステップＳ２１０へ進む。

【００５５】ステップＳ２１０で、調停ステップＳ２０
０から提供された情報または命令に基づいてライン制御
処理が行なわれる。ライン制御処理は、ラインの成長の
制御、入力画像の第一の解像度から出力画像の第二の解
像度へ変換する際のライン幅の維持、あるいはアンチエ
イリアス画像の処理に役立つ現在公知であるか今後開発
されるその他任意のライン制御処理等、任意の数の処理
であってよい。制御は続いてステップＳ２２０へ進み、
そこで処理が停止する。

【００５６】図７はアンチエイリアス画像部分において
パターンを認識する方法の例を概説するフロー図であ
る。制御はステップＳ３００で始まり、ステップＳ３１
０へ進んでアンチエイリアス画像部分が入力される。次
に、ステップＳ３２０で画像部分内の第一のピクセルす
なわち画素が選択される。続いて、ステップＳ３３０で
所定の緩和テンプレートの対応する画素が選択される。
上述のように緩和テンプレートの画素は、対応するスパ
ンを有する目標値で構成されていてもよく、あるいはあ
る範囲の値を記述できるその他任意の形式のデータで構
成されていてもよい。続いて制御はステップＳ３４０へ
進む。

【００５７】ステップＳ３４０において、画像部分の選
択された画素が対応する緩和テンプレートの画素の範囲
内にあるか否かを判定する。選択された画素値が対応す
る範囲の内にあれば、制御はステップＳ３５０へ進み、
さもなければ制御はステップＳ３８０へジャンプする。
ステップＳ３８０で、”マッチング不成立”信号が生成
され、制御はステップＳ３７０へ進み、そこで処理が停
止する。

【００５８】ステップＳ３５０では選択された画素の値
が対応する範囲内にあるため、次に画像部分のすべての
画素が処理されたか否かを判定する。すべての画素が処
理済みであれば、制御はステップＳ３６０へ進み、さも
なければ制御はステップＳ３９０へジャンプする。ステ
ップＳ３９０で画像部分の次の画素が選択されて、制御
はステップＳ３３０へ戻り、緩和テンプレートの次の対
応する画素が選択される。

【００５９】ステップＳ３６０では画像部分のすべての
画素が緩和テンプレートの画素の対応する範囲内にある
ため、”マッチング成立”信号生成され、制御はステッ
プＳ３７０へ進んで処理が停止する。

【００６０】図８はアンチエイリアス画像部分でパター
ンを認識する第二の方法の例を概説するフロー図であ
る。制御はステップＳ４００で始まり、ステップＳ４１
０へ進んでアンチエイリアス画像部分が入力される。次
に、ステップＳ４２０で画像部分の第一の画素が選択さ
れる。制御はステップＳ４２５へ進む。

【００６１】ステップＳ４２５において、ステップ４２
０で選択された画素は新しい、より低い分解能にマッピ
ングされる。例示された技術では８ビットのグレーレベ
ルデータの下位４ビットを切り捨てることにより４ビッ
トのデータにマッピングしているが、非線型マッピング
技術あるいは経験的データに基づく技術を含むその他の
分解能マッピング技術を代わりに用いても本発明の概念
と技術範囲から逸脱しないことに留意されたい。

【００６２】ステップＳ４４０において、選択された画
素が対応する緩和テンプレートの画素の範囲内にあるか
否かを判定する。例示された技術は低分解能画素に対し
て画素毎のマッチングを実行するが、通常の緩和テンプ
レートのマッチング処理と同様に低分解能の値を、所定
の範囲の低分解能の値と比較しても本発明の概念と技術
範囲から逸脱しないことに留意されたい。選択された画
素値が対応する緩和テンプレート値とマッチング成立し
たか、あるいは緩和テンプレートの所定の範囲内に入っ
ているならば、制御はステップＳ４５０へ進み、さもな
ければ制御はステップＳ４８０へジャンプする。ステッ
プＳ４８０で”マッチング不成立”信号が生成されて制
御はステップＳ４７０へ進み、そこで処理が停止する。

【００６３】ステップＳ４５０では選択された画素は要
求された範囲内にあるため、次に画像部分のすべての画
素が処理されたか否かを判定する。すべての画素が処理
済みであれば、制御はステップＳ４６０へ進み、さもな
ければ制御はステップＳ４９０へジャンプする。ステッ
プＳ４９０で画像部分の次の画素が選択され、制御はス
テップＳ４２５へ戻り、そこで次の画素が新しい、より
低い分解能にマッピングされる。

【００６４】ステップＳ４６０ではすべての画素が処理
済みで、かつ緩和テンプレートの対応する画素の要求さ
れた所定の範囲内にあるため、”マッチング成立”信号
が生成され、制御はステップＳ４７０へ進み、そこで処
理が停止する。

【００６５】図９はアンチエイリアス画像部分内のパタ
ーンを認識する第三の処理例を概説するフロー図であ
る。制御はステップＳ５００で始まり、ステップＳ５１
０へ進んでアンチエイリアス画像部分が入力される。次
に、ステップＳ５２０で画像部分の第一の画素が選択さ
れる。続いて、ステップＳ５３０で画像部分はより低い
分解能にマッピングされる。さらに、ステップＳ５４０
で低分解能データが保管される。制御はステップＳ５５
０へ進む。

【００６６】ステップＳ５５０で、画像部分でのすべて
の画素が処理されたか否かを判定する。すべての画素が
処理済みであれば、制御はステップＳ５６０へ進み、さ
もなければ制御はステップＳ５８０へジャンプする。ス
テップＳ５８０で、画像部分の次の画素が選択され、制
御はステップＳ５３０へ戻り、選択された画素は新し
い、より低い分解能にマッピングされる。

【００６７】ステップＳ５６０において、ステップＳ５
４０で保存された低分解能データは所定の方式で並べ替
えられて特徴ベクトルを生成する。例えば、４ビット画
素を有する１×５画像部分は２０ビットの１６進数に再
編成することができ、それは上述のように特徴状態空
間、すなわちコンピュータメモリ等に置かれたアドレス
を指すことができる。続いて制御はステップＳ５７０へ
進み、そこで処理が停止する。

【００６８】図１０に、値が０から２５５まで変わり得
る３７５個の画素を有する第一のアンチエイリアス画像
５００を示す。図１０に示すように、画像５００は３個
のアイコン５１０、５２０および５３０を含んでいる。
図１０にはまた、４個の緩和テンプレート６１０、６２
０、６３０および６４０を示す。各緩和テンプレート６
１０〜６４０は目標値Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４を有
し、それぞれのスパンδ１、δ２、δ３およびδ４は４
組の緩和テンプレートの範囲を記述し、それらの範囲を
画像５００の同様なサイズの画像部分と比較することに
より、その部分内に各種の特徴が存在するか否かが判定
できる。

【００６９】図１１は、特徴マップ、すなわち図１０に
示すアンチエイリアス画像５００と緩和テンプレート６
１０〜６４０により生成されたスクリーンである。図１
１に示すように、３個のアイコン５１０、５２０および
５３０はそれぞれ３個の特徴グループ５１２、５２２お
よび５３２に変換される。

【００７０】図１２は、図１０に示す画像５００の第一
の画像部分５１４に対するウインドウ化および認識処理
の例を示す。図１２に示すように、第一の画像部分５１
４を緩和テンプレート６４０と比較し、第一の画像部分
５１４Ａ＝（０、５ｌ、２２３、０）の各画素とそれぞ
れの緩和テンプレート画素［Ｔ_４＝（０、６３、１９
１、０）］の間の相違が配列６４２に置かれる。次に、
配列６４２の各画素の絶対値を判定して第二の配列６４
４を生成する。続いて配列６４４の各画素が解析されて
その値が、各緩和テンプレートの目標値の所定のスパン
［δ＝３２］内にあるか否かを判定し、合格（Ｐ）／不
合格（Ｆ）配列６４６を生成する。図１２に示すよう
に、相違配列６４４の各画素は各テンプレート画素の範
囲内にあるため、緩和テンプレート６４０は特徴認識に
成功することができる。

【００７１】図１３は、画像５００の第二の画像部分５
１６に対するウインドウ化および認識処理の例を示す。
図１３に示すように、第二の画像部分５１６を緩和テン
プレート６４０と比較し、第二の画像部分５１６［Ａ＝
（０、６３、９８、０）］の各画素とそれぞれの緩和テ
ンプレート画素Ｔ_４＝（０、６３、１９１、０）の間の
差異が配列６５２に置かれる。次に、配列６５２の各画
素の絶対値を取り出して第二の配列６５４を生成し、図
１２と同様に、配列６５４の各画素が次に解析されて合
格／不合格配列６５６を生成する。図１３に示すよう
に、第三画像部分画素［９８］はその各範囲［１９１±
３２］外にあるため、特徴認識は失敗に終わる。

【００７２】図１４に、図１３の第二の画像部分５１６
に対する別のウインドウ化とパターン認識処理の例を示
す。図１４に示すように、第二の画像部分５１６を緩和
テンプレート６６０と比較し、画像部分５１４ Ａ’＝
（０、６３、９８、０）の各画素と緩和テンプレート画
素Ｔ’_４＝（０、６３、１９１、０）の間の相違が配列
６６２に置かれる。次に、配列６６２の各画素の絶対値
を決定して第二の配列６６４を生成し、図１３と同様
に、配列６６４の各画素が次に解析されて合格／不合格
配列６６６を生成する。しかし、図１３に示す処理とは
異なり、テンプレート６６０の各画素のスパンδ’_４＝
（０、３２、１１２、０）は互いに独立している。第三
の画素のスパンが、図１３に示した緩和テンプレート６
４０の第三の画素と比較して、より大きい結果、部分Ａ
＝（０、６３、９８、０）の各画素は緩和テンプレート
６６０の各範囲Ｔ’_４＝（０、６３±３２、１９１±１
１２、０）内に入り、特徴認識は成功裡に終わる。

【００７３】図１５に、第三の画像部分５１８に対する
ウインドウ化とパターン認識処理の別の例を示す。図１
５に示すように、画像部分５１８の各画素は新しい、低
分解能の配列６７２にマッピングされる。上述のよう
に、画像部分５１８の分解能（画素レベル分解能）を下
げることにより、厳密な８ビットのマッチングを必要と
せずに配列６７２の各画素が低い分解能のテンプレート
画素マッチングするようにできる。その理由は、低い分
解能にしたことで、「範囲」がテンプレートの中に始め
から組み込まれるからである。低分解能の配列６７２は
続いてテンプレート６７０と比較され、合格／不合格配
列６７４を生成し、これが”マッチング成立／不成立”
表示６７６を生成する。

【００７４】図１６は、第四の画像部分５１９と、図１
５に示す第三の画像部分５１８とに対するウインドウ化
と認識処理についての、低分解能アプローチの別の例を
示す。図１６に示すように、第三の画像部分５１８の各
画素は低い分解能の配列６８０にマッピングされ、第四
の画像部分５１９の各画素は同様に第二の低分解能配列
６８１にマッピングされる。しかし、各低分解能配列６
８０および６８１を所定のテンプレートと比較する代わ
りに、画素はそれぞれの第二の配列６８２および６８３
に並べられ、これらをベクトル６８４および６８５を生
成するのに用いることができる。上述のように、ベクト
ル６８４および６８５は状態空間、メモリ位置へのポイ
ンタの役を果たしたり、あるいはベクトル６８４および
６８５を所定の値と直接比較したりすることができる。

【００７５】図１７に、画像５００における画像部分７
１０に対する調停処理の例を示す。図１７に示すよう
に、スクリーン７２０の４個の特徴７２２〜７２８の組
が得られて調停器７３０に送られる。調停器７３０は続
いてルールの組７３２を用いて特徴７２２〜７２８に対
して処理を行ない、１個以上の判定ベクトル７３４を生
成することができる。上述のように、例示された調停器
７３０は判定ベクトル７３４の組を生成することができ
るが、調停器７３０は、代替的に、フィルタリングされ
た特徴を生成したり、あるいはそれに提示された特徴の
混合を表わす新しい特徴を生成することができる。

【００７６】図１８に、画像５００における画像部分７
１０に対する第二の調停処理の例を示す。図１８に示す
ように、特徴７４２〜７４８の４個のスクリーンが抽出
されて調停器７５０に送られる。調停器７５０は続いて
ルール７５２〜７５８の４個の別々の組を用いて特徴７
４２〜７４８に対して処理を行ない、それぞれ１個以上
の判定ベクトル（図示せず）を生成することができる。
ルール組７６２はさらにルール組７５２〜７５８が与え
る判定ベクトルに処理を施して１個以上の最終判定ベク
トル７６４を生成することができる。再び、例示された
調停器７５０は判定ベクトル７６４の組を生成するのに
対して、調停器７５０は他方でフィルタとして機能して
無関係な特徴を除去したり、他の個々の特徴が混合した
特徴を表わす新しい特徴を生成することができる。

【００７７】図１９に、ライン幅を制御している任意の
個数の所定のルールおよび命令に従って単一画像に対し
て実行できる３種のライン成長処理の例を示す。図１９
に示すように、ライン８０２を含む入力画像８００は、
それぞれが各種のアンチエイリアスライン８２２、８３
２および８４２を含んでいる少なくとも別々の一意なア
ンチエイリアス出力画像８２０、８３０および８４０を
生成することができる。

【００７８】上述のように図１９は明るい背景に対する
暗いラインを描写するが、図１９のライン成長処理は同
様に、文字がより暗い背景の前にある明るいラインや特
徴を有する画像に拡張できることに留意されたい。

【００７９】図３に示す実施の形態の例において、デジ
タル処理システム２００はプログラムされたマイクロコ
ントローラと周辺機器集積回路素子上に実装されてい
る。しかし、デジタル処理システム２００はまた、汎用
コンピュータ、専用コンピュータ、ＡＳＩＣその他の集
積回路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリート素子
回路等の結線された電子または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬ
Ａ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ等のプログラム可能論理素子上に
も実装可能である。一般に、図３のデジタル処理システ
ムあるいは図５のフロー図が実装可能な有限状態機械を
実装することができる任意の装置を用いてデジタル処理
システム２００を実装することができる。

【００８０】図４に示す実施の形態の例において、アン
チエイリアス画像処理システム４００はプログラムされ
た汎用のコンピュータ上に実装されている。しかし、ア
ンチエイリアス画像処理システム４００はまた、専用コ
ンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサまた
はマイクロコントローラおよび周辺機器集積回路素子、
ＡＳＩＣその他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、
ディスクリート素子回路等の結線された電子または論理
回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ等のプログラ
ム可能論理素子にも実装可能である。一般に、図４のデ
ジタル処理システムあるいは図５〜９のフロー図を実装
可能な有限状態機械を実装することができる任意の装置
を用いてアンチエイリアス画像処理システム４００を実
装することができる。

【００８１】図４に示すように、メモリ４２０は静的ま
たは動的ＲＡＭを用いて実装するのが好適である。しか
し、メモリ４２０はまた、フレキシブルディスクとディ
スクドライブ、書込み可能光ディスクとディスクドライ
ブ、固定ディスクドライブ、フラッシュメモリ等を用い
て実装してもよい。

【００８２】図３および４に示す各回路は適切にプログ
ラムされた汎用パーソナル・コンピュータの一部として
実装できることを理解されたい。あるいは、図３および
４に示す各回路はＡＳＩＣ内の物理的に分かれたハード
ウェア回路として、またはＦＰＧＡ、ＰＬＤ、ＰＬＡや
ＰＡＬ用いて、あるいはディスクリート論理素子やディ
スクリート回路素子を用いて実装することができる。図
３および４に示す各回路が採用する特定の形式は設計上
の選択であって、当業者には明白かつ予見可能であろ
う。

【００８３】さらに、デジタル画像処理システム２００
および／または４００は、プログラムされた汎用コンピ
ュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ等で実
行されるソフトウェアとして実装することができる。こ
の場合、デジタル画像処理システム２００および／また
は４００はプリンタドライバに埋め込まれたルーティ
ン、サーバに常駐しているリソースその他として実装す
ることができる。デジタル画像処理システム２００およ
び／または４００はまた、プリンタやデジタル写真複写
装置のハードウェアおよびソフトウェアシステムのよう
なソフトウェアおよび／またはハードウェアシステムと
して実装することもできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る緩和テンプレート特徴の第一の
例を例示する模式図である。

【図２】 本発明に係る緩和テンプレート特徴の第二の
例を例示する模式図である。

【図３】 本発明に係るアンチエイリアス画像データ処
理システムの第一の例を例示するブロック図である。

【図４】 アンチエイリアス画像データを処理するシス
テムの第二の例を例示するブロック図である。

【図５】 本発明に係るアンチエイリアス画像データ処
理方法の例を概説するフロー図である。

【図６】 本発明に係るアンチエイリアス画像データ処
理方法の例を概説するフロー図である。

【図７】 本発明に係るパターン認識方法の第一の例を
概説するフロー図である。

【図８】 本発明に係るパターン認識方法の第二の例を
概説するフロー図である。

【図９】 本発明に係るパターン認識方法の第三の例を
概説するフロー図である。

【図１０】 特徴認識のためのアンチエイリアスデジタ
ル画像および各種の緩和テンプレートを示す図である。

【図１１】 図１０のアンチエイリアス画像および緩和
テンプレートから得られた画像特徴のマッピングを示す
図である。

【図１２】 図１０のアンチエイリアス画像の第一の部
分のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認
識機能を示す図である。

【図１３】 図１０のアンチエイリアス画像の第二の部
分のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認
識機能を示す図である。

【図１４】 図１０のアンチエイリアス画像の第二の部
分の第二のウインドウ化およびパターン・マッチング／
特徴認識機能を示す図である。

【図１５】 図１０のアンチエイリアス画像の第三の部
分の第三のウインドウ化およびパターン・マッチング／
特徴認識機能を示す図である。

【図１６】 図１０のアンチエイリアス画像の第三およ
び第四の部分に関する第四のウインドウ化およびパター
ン・マッチング／特徴認識機能を示す図である。

【図１７】 各種のパターン・マッチング／特徴認識処
理から得られた多くの特徴に対して実施された第一の調
停処理を示す図である。

【図１８】 各種のパターン・マッチング／特徴認識処
理から得られた多くの特徴のスクリーンに対して実施さ
れた第一の調停処理を示す図である。

【図１９】 本発明の各種の方法およびシステムにより
生成された線画画像および３種類の可能な線画成長処理
を示す図である。

【符号の説明】

１００ アンチエイリアスデータソース、２００ デジ
タル画像処理システム、２１０ 緩和テンプレートウイ
ンドウ化システム、２２０ パターン・マッチングシス
テム、２３０ 調停システム、２４０ ライン制御シス
テム、３００アンチエイリアスデータシンク。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C062 AA24 2C087 AA03 AA09 AA11 BA04 BA06 BA12 BD24 5B057 AA11 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CE03 5L096 AA06 BA18 JA09 JA13

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 アンチエイリアス画像を処理する方法で
   あって、 アンチエイリアス処理された入力画像を、１個以上の緩
   和テンプレートを用いて特徴付けるステップと、 前記特徴付けられた画像を処理して第二の画像に影響さ
   せるステップと、 を備えることを特徴とする方法。