JP2005506620A - 服飾型紙の自動デジタイズ - Google Patents
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Abstract
【解決手段】まず物理的型紙がラスター画像にスキャンされる。ラスター画像中の輝度エッジの如き特徴が認識され、デジタル型紙、すなわち物理的型紙に関する適切な情報の組が生成される。適切な情報には物理的型紙の形と大きさ、外周上の角、その上に描かれた直線や曲線を含む。デジタル型紙は、点座標の列やスプライン・パラメーターなどの曲線の描写のような外周の明示的表現を含む。
【選択図】図1
Description
【0001】
本発明は服飾スタイルのデジタイズ、特に画像スキャン技術による服飾スタイルの自動あるいは半自動デジタイズに関する。
【背景技術】
【0002】
一般に衣服は幾つかの布片を縫い合わせて作られる。ゆえに衣服のデザインは大方においてそれらの布片の形によって決定される。それらの布片と正確に同じ大きさと形の厚紙が、衣服のデザインを決定するそれらの形を記録するために伝統的に使われる。これらの様々な形をした厚紙は当該産業では型紙と呼ばれる。ひとつの衣服を構成する型紙の集まりをスタイルと呼ぶ。そのようなスタイルが与えられれば、その形を写すことによって布片を切り縫い合わせることにより、望むデザインの衣服を作ることができる。
【0003】
工業的状況においては、多くの異なるデザインやサイズの衣服が作られるので、何百何千ものスタイルを正しく管理するのは大変である。そのため、当該産業に衣服デザインの記録および管理の電算化が導入された。電算化されたデザイン管理システムにおいては、各布片の形は曲線や直線の集合として格納され、デジタル型紙を構成する。そのようなデジタル型紙から、実物大の形を紙の上にプロッターで描画することや、さらには、ペンの代わりにカッターを使う特別なプロッターでその形に紙や布を自動的に切ることは容易である。
【0004】
そのようなデザインの電算化には多くの利益がある。各布片の形や大きさがデジタル記録されていれば、そのようなデザインの大きな集まりを管理するのははるかに容易である。さらに、デジタイズされたデザインを遠方に送信してそこで衣服を生産することも可能である。しかし最大の利点はグレーディングの容易さにあるかもしれない。普通、工業的状況においては同じデザインでいくつか異なるサイズの衣服を生産しなければならない。異なるサイズの衣服を作るためにスタイルを補正することをグレーディングと呼ぶ。このグレーディングが、計算機上で行えばはるかに容易になるのである。
【0005】
このシステムの入力と出力は物理的である。出力はもちろん実際に生産される衣服である。理論的には、生産以外の全工程を電算化することが想像可能である。ファッションデザイナーやスタイリストはドレスやスーツを電算機の画面上でデザインをすることもできる。しかし、少なくとも現世代のスタイリストのほとんどにとっては、物理的様式すなわち厚紙でできた型紙を使うほうがずっと自然で用意である。そのため、工程のはじめにおいて、スタイリストは一組の物理的型紙であるスタイルを作り、ついで各型紙を「モデラー」と呼ばれる人が「デジタイザー」を使って各型紙の周囲をなぞることによってそれらはデジタイズされる。
【0006】
物理的型紙をデジタイズするこの過程は、遅く労働集約的なものであった。典型的には、モデラーは型紙を大きなデジタイザー板に固定し、型紙の周囲上の適切な点を(特殊なポインターによって)一つ一つ指し示し、デジタイザー板にポインターの位置を測定し記録する合図を送るボタンを押すことによって、型紙の周囲をなぞるのである。
【0007】
米国特許第4575628号(1986年、バンカート他)は、型紙スキャナーを教える。しかし、ひとつには型紙の外周の角を自動的に見つけることができないため、このスキャナーはあまり広く使われてこなかった。型紙の外周はもっとも重要な特徴であり、外周上の点を角とそうでない点とに分別することは非常に重要である。その証拠に、角は外周上もっとも目立つ特徴であり、グレード点にも頻繁に使われる。現在使用されているほとんどすべてのデザイン管理システムは角である点を他の点とは異なるように取り扱っている。そのため、先行技術においてはユーザーはデジタイザー板を使って手動でデジタイズするか、既存の型紙スキャナーを使って後に手動で角に印をつける必要があった。
【0008】
本発明は物理的型紙をデジタイズするこの過程に関する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
従って、服飾型紙を自動デジタイズする方法を与えるのが本発明の目的である。さらに、服飾型紙を、出力データが角の位置を含む型紙の形についての情報を含むように自動デジタイズする方法を与えるのも本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【0010】
図1に本発明のプロセスを示す。第1段階において、物理的型紙101つまり衣服の一部である布片の形をした紙が、ラスター画像102にスキャンされる。これは現在のデジタルイメージング技術のどれを使っても行うことができる。たとえば、オフィスで普通に見られるフラットベッドスキャナー103やCCDデジタルカメラ104を使うことができる。工業的状況においては、大判スキャナー105が使われるであろう。結果として得られるのがラスター画像102すなわち物理的型紙のデジタル的複写である。第2段階においては、ラスター画像内の輝度エッジのような特徴が認識され、デジタル型紙106すなわち物理的型紙の適切な情報のデジタル形式の集合が生成される。適切な情報には物理的型紙の形と大きさ、物理的型紙上に描かれた直線や曲線が含まれる。この情報は有用な形式、つまり、機械によって操作が容易な表現でデジタル表現される。例えば、プロッターを制御して型紙の外周を描画するには、外周の連続した点の座標が明示的に知られていることが必要である。そのため、デジタル型紙は外周の明示的な表現を含むべきである。そのような明示的表現とは、点の座標の列であるかもしれないし、スプライン・パラメーターのような何らかの曲線の描写であるかもしれないが、あきらかにラスター画像ではありえない。この情報を、非常に異なった表現であるラスター画像から抽出することは非自明な仕事である。
【0011】
第1段階:スキャン
第1段階107では物理的型紙をラスター画像にスキャンする。これは現在のデジタルイメージング技術のどれを使っても行うことができる。たとえば、オフィスで普通に見られるフラットベッドスキャナー103やCCDデジタルカメラ104を使うことができる。工業的状況においては、大判スキャナー105が使われるかもしれない。結果として得られるのがラスター画像102すなわち物理的型紙のデジタル的複写である。
【0012】
第2段階:認識
第1段階から型紙のラスター画像102を得、本方法ではそれから適切な情報を抽出する。型紙についての最も重要な一つの情報は外周108である。重要な特徴には他に型紙上に描かれた直線や曲線109がある。これらをここでは内部曲線と呼ぶ。外周も内部曲線もラスター画像内に曲線として現れる。ゆえに、本方法ではラスター画像上の曲線を認識する。曲線を検出・認識するアルゴリズムは複数考えられるが、ラスター画像内の曲線を安定して認識するアルゴリズムならどれでも本発明に使用できる。
【0013】
そのようなアルゴリズムは曲線のように位置するラスター画像内の特徴的なピクセルたちを見つける。そのようなピクセルがどのような特徴をもつかはアルゴリズムがどのような曲線を探しているかによる。背景と型紙の色が知られている場合には、外周上のピクセルは二つの色の境界として特徴づけられる。内部曲線上のピクセルは型紙の色と異なるその色によって特徴づけられる。そのような単純な特徴づけはそれだけでは十分でないかもしれないが、それらは曲線の位置を限定するための局所的条件として役に立つ。局所的条件を満たす候補ピクセルの集合を見つけた後に、アルゴリズムはそれらのピクセル上に横たわる曲線を見つける。
【0014】
本段階の結果はここではデジタル型紙と呼ぶデータの集合である。それには外周と内部曲線を構成する曲線の表現を含む。その表現は曲線状の連続した点の座標を容易に計算できるようなものである。加えて、デジタル型紙には、認識番号、製作日、どのような織物が使われるべきか等の付随的データを含むこともできる。それらの付随的データはシステムに手動入力することができる。デジタル型紙は元のラスター画像さえ含むことができる。そうすれば、第2段階における間違いが後に見つかった場合、あるいは異なるパラメータを用いて、認識を再び行うことができる。
【0015】
第3段階:手動データ入力(自由選択)
各型紙には認識番号、製作日、どのような織物が使われるべきか等のデータが付随する。これらはオペレータが手動で入力することができる。付随データの一部は物理的型紙上に書かれている。例えば、グレーディングに関する情報は時に型紙上のいくつかの点の近くにかかれた数字として表現される。図1に見える型紙のひとつ111はその例である。重要な情報を表す手書きの数字を白い矢印が指し示す。機械でこの数字を読めれば最善であるが、型紙上に散らばったすべての情報を安定して認識することは技術的に難しいかもしれない。そのかわりにオペレータがこれらのデータを入力することもできる。これを容易にするため、システムは型紙のラスター画像を電算機の画面上に表示してオペレータが画面からそれらのデータを読むことができるようにすることもできる。グレーディングに関する情報を入力する時には、画像の一部を番号から番号へ移動して表示することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0016】
ここでは本発明の実施例を詳細に述べる。実施例はスキャナーを伴う標準的なPCシステムである。ハードウェア構成はコンピュータ機器業者から入手可能な普通のもので、本技術分野で熟練したものなら誰でも簡単に構成することができる。
【0017】
スキャン
物理的型紙はスキャナーでスキャンされ、PC110に送られ、ビットマップ形式で保存される。形式は任意の知られたあるいは所有された形式でよい。以下では、スキャンされた画像の背景が、物理的型紙(すなわち衣服の一部である布片の形をした厚紙)の色として使われない特定の色(例えば黒)として現れることを仮定する。その特定の色が何であるかは重要ではないが、黒は物理的型紙の紙の色としてはまず使用されない。背景が特定の色に見えるように手配することも容易である。図1に典型的なスキャンされた物理的型紙のビットマップ画像102を示す。
【0018】
大判スキャナー
ここでは服飾型紙をスキャンするのに好都合なように改変した大判スキャナーについて述べる。図2aに典型的な大判スキャナー105を示す。それは回転して紙203(あるいはなんであれユーザーのスキャンしたいもの)を保持表面204上で動かす一組のローラー201を備える。紙203はスキャンしたい面を下にして置かれる。保持表面204の下から、光学スキャンがなされる。ローラーは典型的にはフォームラバーでできており、これも回転する2本の棒202に取り付けられている。図2bに回転機構の拡大図を示す。保持表面204の下には、紙203の円滑な動きをもたらすため保持表面204の上にあるローラー201と協力して回転するもう一組のローラー205がある。
【0019】
図2cは服飾型紙206がスキャナーに入れられるところを表す。通常の方形の紙ではなく服飾型紙をスキャンする時には、ある問題が生じる。服飾型紙にはこのような大きなスキャナーでスキャンするには小さすぎるものがあるのである。図2dに、ローラー201及び205の届かないところにひっかかった小さな服飾型紙207を示す。このような小さな服飾型紙には、オフィスなどで見られるフラットベッドスキャナー103のような、より小さなスキャナーを使うこともできるが、同じ大判スキャナーをすべての型紙に使えるほうが便利である。それを可能にするためには、動く表面が型紙と常に接触していなければならない。図2eには、ベルト208を2つの棒202の間に張ることによってそれを可能にしたところを示す。ベルトもまたフォームラバーでできている。この変更を加えたスキャナー全体を図2fに示す。
【0020】
典型的な大判スキャナーで服飾型紙のような不規則な形をした物体をスキャンするときのもうひとつの問題は、その物体209が不安定になりがちなことである。例えば、図2gに示すように、少数のローラー201としか接触していないときにはそれは回転しやすい。図2hに示したローラー210のように、ローラーをずっと幅広く、またはもっと進んで図2iに示したように棒全体を長いローラーにすることで、この問題は解決される。
【0021】
この二つの変更を組み合わせて、図2jに示したように幅広いベルト211を2本の棒202の間に張ることで、上記の両方の問題が解決される。
【0022】
動く表面を与える別のアプローチ(図2k)は、大きな透明シート212と背景シート213を、それらがひとつの物体としてスキャナーを通るように使うことである。大小の服飾型紙(206、207)を2枚のシートの間に同様に挟むことができる。下になるシート212は透明であるため、スキャナーは型紙を光学的にスキャンすることができる。背景シート213は、ラスター画像に背景色として表れるように黒くなっている。
【0023】
認識
ビットマップ画像から適切な情報を抽出する認識段階は、PCシステム上で実行されるコンピュータープログラムとして実装される。プログラムはスキャンされたビットマップ画像を読み込み、抽出されたデータを含むコンピューターファイルを出力する。本実施例では、物理的型紙のもっとも重要な特徴である、型紙の外周が抽出される。
【0023】
布をその外周にしたがって切るのであるから、型紙の外周はそのもっとも重要な特徴である。従って、型紙の外周を正確に見つけることが本システムにとって最も重要である。最も正確かつ安定した動作を達成するため、本実施例では、外周の特別な性質を使った、外周を検出するためだけの特別な方法を使用する。その方法では、外周が常に一つの閉曲線であるという事実を利用する。また、背景と型紙の色についての情報も使用する。具体的にはこの方法は、2つの色の境界である閉曲線で、画像のうちその閉曲線より外側の部分が背景色で塗りつぶされているようなものを見つける。いくつかのパラメータは画像の解像度に依存するので、具体性のためここでは75DPI(ドット・パー・インチ)を仮定する。
【0024】
データ構造
この方法では、図3の301に図式的に示したように1つ以上の輪郭レコードを格納するデータ構造Contoursを保持する。各輪郭レコードは、図3の302に説明されているように、可変長配列やリストのような可変個のピクセルレコードを保持できるデータ構造をそなえたデータ構造である。各ピクセルレコードはいくつかのフィールドをそなえる(303)。フィールドpt304はVector型305の変数である。Vector型は、画像内のピクセル座標を表す整数変数である二つのフィールド、x306とy307を持つ。他のフィールドには、実数変数であるcurv308や、ブール変数であるcorner309もある。輪郭レコード内の個々のピクセルレコードはインデックスによってアクセスされる。以下の文中及び図中では、Cという輪郭レコード内のレコード数はsize(C)と記述され、またそのn番目のレコードはC[n]と記述される。フィールドはC[n].ptやC[n].curvのように記述される。全てにわたって、インデックスは0から始まることとする。たとえば、輪郭レコードctrの最初のレコードはインデックスが0であり、ctr[0]と記述される。最後のレコードはインデックスがsize(ctr)−1であり、ctr[size(ctr)−1]と記述される。輪郭レコードは閉曲線を表すのに使われるため、データ構造は周期的であることとする。つまり、最後のレコードの後には、インデックスに関する限り、最初のレコードが再び現れる。したがって、ctr[size(ctr)]はctr[0]と同じレコードを表し、もっと一般に、ctr[n+size(ctr)]は、任意の整数nについてctr[n]と同じレコードを表す。特に、記法の単純化のため、負の数のインデックスも許すこととする。したがって、たとえばctr[−1]はctrの最後のレコードを表し、ctr[size(ctr)−1]と同じである。
【0025】
外周検出
図4にビットマップ画像から外周を検出する方法のフローチャートを示す。開始点は401である。ステップ402では、下に説明するように、データ構造ContoursがサブルーチンInitialize−Contoursによって初期化される。次に2つのネストしたループがある。外側のループは、繰り返しの始め403でtrueにセットされるブール変数finishedが最後416までtrueにとどまるまで繰り返す。つまり、もし変数finishedが416でfalseであるならば、外側のループは終了せずに403に戻る。内側のループ(初期化ステップ404、インクリメントステップ405、終了検査ステップ415とで制御される)は、Contours内のすべての輪郭レコードについて繰り返す。現在の輪郭レコードは、内側のループ内ではctrと呼ばれる。内側のループの繰り返しにおいて、現在の輪郭レコードctrはいくつかのサブルーチンに参照によって渡される。各サブルーチンは下にさらに詳細に説明する。まず、サブルーチンShrinkが呼ばれる(406)。戻り値はtrueかfalseのどちらかの値をとるブール型である。戻り値が検査され(407)、もしtrueならば変数finishedにfalse値が与えられる(408)。次に、サブルーチンStretch−Shrinkが呼ばれる(409)。次にサブルーチンLoop−Check(410)が呼ばれ、戻り値がtrueならば(411)、サブルーチンBad−Contour412が呼ばれる。もしその戻り値もtrueならば(413)、現在の輪郭レコードctrはContoursから取り除かれる(414)。415においては内側のループがContours内のすべての輪郭レコードについて繰り返されたかどうかが検査される。外側のループを終了した後、Contours内に残った輪郭のうち最大のものが、外周として選択され(417)、ctrと呼ばれる。次にctrが局所的な曲率を計算し(418)滑らかにし(419)、そして外周の角を見つける(420)、3つのサブルーチンに渡される。この方法はctrを戻り値として返す。
【0026】
この方法の出力は戻り値ctrに格納された輪郭である。それは一続きのピクセルレコードであり、各ピクセルレコードはピクセル座標(pt)、その点での曲率(curv)、そしてその点が角であるかどうかの情報(corner)を持つ。
【0027】
Initialize−Contours
図5にサブルーチンInitialize−Contousのフローチャートを示す。
まず、データ構造Contoursが空にされ、ここではnewcontourと呼ぶひとつの新しいレコードが生成される(51)。次にこの新しい輪郭が画像方形の外周を表すようにピクセルレコードが加えられる。Vector型のグローバル変数ImageSizeが画像方形の大きさを、ImageSize.xが画像の幅を、ImageSize.yが画像の高さをというように、ピクセルの数で保持するものとする。したがって、新しい輪郭は座標(0,0)から始まり、水平に(ImageSize.x−1,0)まで行き(52で加えれれる)、次に(ImageSize.x−1,ImageSize.y−1)まで行き(53)、ついで(0,ImageSize.y−1)まで(54)、そして最後に(0,0)に帰る(55)。図では「点(0,0)を加える」とは「ptフィールドを(0,0)としたピクセルレコードを加える」などという意味である。新しい輪郭はContoursに加えられる(56)。
【0028】
Shrink
図6にサブルーチンShrinkのフローチャートを示す。このサブルーチンは輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれる。つまり、このサブルーチン内でctrになされるいかなる変更(ピクセルレコードを加える、ピクセルレコードを削除する、等)も、呼び出し側で実引数として与えられた輪郭レコードに直接なされる。プログラミング言語C++においては、これは「参照呼出し」法という関数呼び出し法によってなされる。他の言語も類似の方法を持ち、それらの使用は本技術分野でよく知られている。
【0029】
まず、ブール変数movedがfalseに初期化され(601)、ctrはもうひとつの新しい輪郭レコードデータ構造Cににコピーされる(602)。次に、その輪郭レコードの各ピクセルレコードについて、インデックスiを0からsize(ctr)−1まで増加させつつループを繰り返す(これは初期化ステップ603、インクリメントステップ611、終了検査ステップ612とで制御される)。ループ内では、VectorC[i+1].pt−C[i−1].ptの値がVector型変数vに格納される(604)。Vector型は整数型の座標を持つことに注意。次に、vの長さ|v|(すなわち、(v.x)2+(v.y)2の正の平方根)がとられ、その整数部分が整数変数dに格納される(605)。ここで、関数Int(t)は数tの整数部分を与えるものとする。さらに具体的には、それは、もしtが負でないならばtより大きくない最大の整数を与え、tが負であるならばtより小さくない最小の整数を与える。もしdが0ならば(606)、ループは次のインデックスに進む。そうでないならば(Int(−v.y/d),Int(v.x/d))の値がvに代入され(607)、点ctr[i].pt+vが画像方形内に入っているかどうかが調べられる(608)。もし入っているならば、その点のピクセルが背景ピクセルであるかどうかが調べれられる(609)。もしそれが背景ピクセルであるならば、輪郭レコードctr内のctr[i].ptに格納された点座標が座標ctr[i].pt+vに変更され、変数movedにはtrueが代入される(610)。ループ終了後、変数movedがブール型戻り値として返される。これは、輪郭レコードctr内の点座標がひとつでもサブルーチン内で変更されたかどうかを表す。このサブルーチンは輪郭の各点を、背景でないピクセルにぶつからない限り「内側」方向(v)に動かす効果を持つ。
【0030】
Stretch−Shrink
図7にサブルーチンStretch−Shrinkのフローチャートを示す。前記のサブルーチンShrinkと同様、このサブルーチンも輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれる。ネストした2つのループがある。外側のループは、繰り返しの最初(701)にtrueに初期化されるブール型変数nochangeが最後(714)までtrueにとどまるまで繰り返す。内側のループ(これは初期化ステップ701、インクリメントステップ712、終了検査ステップ713とで制御される)はctr内のすべてのピクセルレコードについて、インデックスiを0からsize(ctr)−1まで増加させつつループを繰り返す。内側のループ内では、まず最初に、輪郭内の連続したインデックスの2つのピクセルレコード(702)あるいはインデックスが2だけ違う2つのピクセルレコード(703)が同じ点座標(ptフィールド)を持つかどうかが試される。そのどちらかの場合には、ピクセルレコードctr[i]は輪郭レコードctrから除かれ(704)、ブール変数nochangeにはfalseが代入される(705)。そのどちらでもない場合には、連続した二つのレコードが遠く離れすぎた(どちらかの座標が1より大きく異なる)点座標を持っているかどうかを次のようにして試す。ベクトル差ctr[i].pt−ctr[i−1].ptを変数vに格納し(706)、|v.x|>1あるいは|v.y|>1が成り立つかどうかを試す(707)。もしどちらも成り立たなければ、これらの点は遠く離れすぎてはいないのでループを継続する。もしどちらかが成り立つならば、新しいピクセルレコードがこれら2つのレコードの間に挿入される。新しい点をどこに挿入するべきかを見つけるため、|v.x|and|v.y|の両方が1以下になるまでvを繰り返し(Int(v.x/2),Int(v.y/2))で置き換える(708,709)。次に、点座標ctr[i].pt−vを持つピクセルレコードが輪郭レコードctrに、インデックスiとi−1の間に挿入され(710)、ブール変数nochangeにfalseが代入される(711)。このようにすることで、新しい点は画像平面上で2点の間、ctr[i].ptのすぐ隣に位置することになる。もし新しい点とctr[i−1].ptがまだ遠すぎれば、次の外側の繰り返しで直される。このようにして、このサブルーチンは輪郭上の連続した点が各座標について最大1しか離れていない状態に保つ。
【0031】
Loop−Check
図8にサブルーチンLoop−Checkのフローチャートを示す。このサブルーチンは輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれる。このルーチンは輪郭中に、全輪郭よりも小さなループがあるかどうかを、2つのピクセルレコードのすべての組み合わせについてptフィールドを比べることによってチェックする。したがって、このサブルーチンはiが1からsize(ctr)−1まで走る外側のループ(これは初期化ステップ802、インクリメントステップ812、終了検査ステップ813とで制御される)と、jが0からi−1まで走る内側のループ(これは初期化ステップ803、インクリメントステップ810、終了検査ステップ811とで制御される)とを持つ。最初にブール変数loopfoundをfalseにする(801)。もしループが見つかれば、すなわちあるiとjについてctr[i].pt=ctr[j].ptであれば(804)、ループになった部分を表すピクセルレコード(インデックスjからi−1)は、新しい輪郭レコードnewcontourにコピーされ(805)、ctrからは除かれる(806)。ついでnewcontourはContoursに加えられ(807)、変数loopfoundにはtrueが代入される(808)。インデックスiはctrの短縮にしたがって補正され(809)、内側のループは終了する。このサブルーチンはloopfoundを戻り値として返す。これはループが見つかったかどうかを表す。このサブルーチンは輪郭を自己交差の無い単純曲線に保つ効果を持つ。
【0032】
Bad−Contour
図9にサブルーチンBad−Contourのフローチャートを示す。このサブルーチンは輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれるが、ルーチン内ではctrを変更しない。まずctrがグローバル変数MinSizeで与えられる最低個数の点を持つかどうかが調べられる(91)。MinSizeの最適な値は、入力画像の解像度を含むいくつかのパラメーターに依存する。数インチより小さな型紙はほとんど無いので、DPI(ドット・パー・インチ)値の数倍くらいの値で十分小さい。もしctrがMinSizeより少ない点しか持たない場合は、このサブルーチンはtrueを戻り値として返す。もしこの輪郭がMinSize以上の点を持つ場合は、この輪郭によって囲まれる領域の符号付き面積が計算される。符号付き面積は向き付け(時計回りか反時計回りか)によって符号を変え、輪郭がサブルーチンInitialize−Contoursで定義された初期輪郭と同じ向き付けを持つならば正の値をとり、逆向きならば負の値をとる。符号付き面積は次のようにして計算される。まず、蓄積変数volumeが0に初期化される(92)。次に、単純なループ(これは初期化ステップ92、インクリメントステップ94、終了検査ステップ95とで制御される)によって、ctr[i].pt.y×ctr[i−1].pt.x−ctr[i].pt.x×ctr[i−1].pt.yの値がvolumeに0からsize(ctr)−1までのインデックスiについて加えられる(93)。このループを終了した後、volumeの符号を調べ(96)、負ならばこのサブルーチンはtrueを、そうでなければfalseを戻り値として返す。戻り値がtrueであるときは、輪郭が悪い、すなわち小さすぎるか、向き付けが意図されたのとは逆になっていることを意味する。
【0033】
Calculate−Curvature
図11にサブルーチンCalculate−Curvatureのフローチャートを示す。このサブルーチンは輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれる。このサブルーチンは輪郭の各ピクセル近傍での平均曲率を計算し、ピクセルレコードのcurvフィールドに格納する。グローバル整数変数NNが近傍の半径を決定する。ここに、NN=Int(DPI/18)(DPI=150なら8)を与える。DPIは画像の解像度をインチ毎のドット数で与えたものである。外側のループ(これは初期化ステップ1101、インクリメントステップ1113、終了検査ステップ1114とで制御される)は輪郭の各ピクセルレコードをインデックスiを使って繰り返す。実数変数thetaとlenが0に初期化される(1102)。内側のループ(これは初期化ステップ1103、インクリメントステップ1110、終了検査ステップ1111とで制御される)はインデックスjによってそのピクセルレコードの近傍を、つまりインデックスi−NNからi+NNまで走る。各ピクセルレコードについて、一つ前の点から今の点へのベクトル(v1)と、今の点から次の点へのベクトル(v2)が計算される(1104)。もしどちらのベクトルもゼロベクトルでないならば(1105)、これらのベクトルの間の角が、内積v1・v2(v1.x×v2.x+v1.y×v2.yで定義される)を使って、acos(v1・v2/(|v1||v2|))として計算される。ここで、アークコサインacos(x)は、−1以上1以下のxについて、cos(θ)=xであるような0からπまでの間の角θを与える。角は符号付でなければならないので、v1.x×v2.y<v1.y×v2.xであるかどうか(1106)によって二通りの方法(1107、1108)で計算される。この角はthetaに加えられる。ベクトルv2の長さ|v2|がlenに加えられる(1109)。内側のループが終了した後、曲率がangleをlenで割ることによって計算され、ctr[i].curvに格納される(1112)。角が符号付きであるため、このサブルーチンによって小さなジグザグは滑らかにされ、近傍での平均曲率が計算されることに注意されたい。
【0034】
Smooth−Curvature
図10にサブルーチンSmooth−Curvatureのフローチャートを示す。このサブルーチンは輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれる。このサブルーチンは曲率の値をガウシアンと畳み込むことによって滑らかにする。曲率の値は各ピクセルレコードのcurvフィールドに格納されていることを仮定している。ctrは変更されるので、まず始めに曲率の値が実数値の周期的コンテナcにコピーされる(1001)。コンテナの大きさは同じである、つまりsize(c)=size(ctr)とする。二つのループが使われる。外側のループ(初期化ステップ1002、インクリメントステップ1009、終了検査ステップ1010とで制御される)ではインデックスiが0からsize(ctr)−1まで走り、内側のループ(初期化ステップ1004、インクリメントステップ1006、終了検査ステップ1007とで制御される)ではインデックスjがi−NNからi+NNまで走る。NNはCalculate−Curvatureで使われたのと同じグローバル変数で、近傍の半径を格納している。内側のループの最初に実数変数sumが0に初期化される(1003)。数c[j]にexp(−(j−i)2/(NN2×R))が乗算され、結果がsumに加えられる(1005)。ここにRは滑らかさを制御するパラメーターであり、exp(x)はxの指数関数を与える。ここで使われる値はR=2である。内側のループが終了した後、sumの値がctr[i].curvに格納される(1008)。
【0035】
Find−Corners
図12にサブルーチンFind−Cornersのフローチャートを示す。このサブルーチンは輪郭レコードctrへの参照を引数に呼ばれる。このサブルーチンは、それぞれの近傍で最大でありかつ、前もって設定された最小値以上でもある曲率絶対値を持つ点を見つける。外側のループ(初期化ステップ1201、インクリメントステップ1211、終了検査ステップ1212とで制御される)ではインデックスiが0からsize(ctr)−1まで走る。輪郭内の各ピクセルレコードについて、まずcornerフィールドがfalseに設定される(1202)。次にその点での絶対曲率(曲率の絶対値)が調べられ(1203)、もしグローバル変数MinCに格納されている、角であるための最小曲率よりも大きくなければ、ループは継続する。ここに、MinCの値としてπ/8、あるいは0.3927という値を与える。もしこの点での絶対曲率がMinCより大きければ、内側のループ(初期化ステップ1205、インクリメントステップ1207、終了検査ステップ1208とで制御される)を使って、このレコード近傍での最大絶対曲率が調べられる。実数値変数Mが0に初期化され(1204)、近傍内の各レコードについて更新される(1206)もしもともとの点が近傍での最大絶対曲率をもつことがわかれば(1209)、cornerフィールドにtrueの値が代入される(1210)。
【産業上の利用可能性】
【0036】
ここでは発明の好ましい特徴のうち特定のものだけを説明記述したが、本技術分野で熟練したものには多くの修正変更が思い浮かぶであろう。
【0037】
例えば、型紙にあいた穴は基本的に同じ方法で見つけることができる。黒い物体の内側の黒くない物体を見つけるかわりに、黒くない物体の内側の黒い物体を見つけるだけのことである。穴の周囲にある角も、外周におけるのと同じ方法で見つけることができる。
【0038】
さらに、曲線が見つけられた後、それを滑らかにすることもできる。たとえば、スプラインやベジェ曲線のようなパラメーター曲線をデジタイズされた曲線に合わせることもできる。その場合、パラメーター曲線では角はそこでの接ベクトルが非連続に変わることのできる点として他の点と異なった扱いをされるので、本発明で可能になるように角の位置が知られていることが重要である。その場合、デジタル型紙における外周の明示的な表現はそれらのパラメーター曲線のパラメーターであるかもしれない。
【0039】
さらに、ここに公開された方法は必ずしも服飾型紙でないどんな形をデジタイズするのにも使用可能である。靴や鞄その他の縫製製品のための型紙は、この発明が使用可能な形の例の、より自明なもののいくつかにすぎない。
【0040】
したがって、特許請求の範囲は、本発明の真の精神のうちにあるものとして、それらのすべての修正変更を含むものと意図されていると解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明のプロセスを示す。
【図2a】典型的な大判スキャナーを示す。
【図2b】回転機構の拡大図である。
【図2c】服飾型紙がスキャナーに入れられるところを示す。
【図2d】小さな服飾型紙がローラーの届かないところに引っ掛かったところを示す。
【図2e】二つの棒の間に張られたベルトを示す。
【図2f】ベルトつきのスキャナー全体を示す。
【図2g】少数のローラーとしか接触していない時に回転した型紙を示す。
【図2h】はるかに幅広くされたローラーを示す。
【図2i】棒全体を長いローラーにしたものを示す。
【図2j】二つの棒の間に幅広いベルトを張ったスキャナーの改変を示す。
【図2k】大きな透明のシートと背景シートをひとつの大きな物体としてスキャナーを通るものとして使うところを示す。
【図3】データ構造Contoursを図式的に表す。
【図4】ビットマップ画像から外周を検出する方法のフローチャートを示す。
【図5】サブルーチンInitialize−Contoursのフローチャートを示す。
【図6】サブルーチンShrinkのフローチャートを示す。
【図7】サブルーチンStretch−Shrinkのフローチャートを示す。
【図8】サブルーチンLoop−Checkのフローチャートを示す。
【図9】サブルーチンBad−Contourのフローチャートを示す。
【図10】サブルーチンSmooth−Curvatureのフローチャートを示す。
【図11】サブルーチンCalculate−Curvatureのフローチャートを示す。
【図12】サブルーチンFind−Cornersのフローチャートを示す。
Claims (3)
- 少なくとも1つの形を表現した少なくとも1つのデータを受信する工程と、
その少なくとも1つのデータ内のその少なくとも1つの形の少なくとも1つの外周を見分ける工程と、
その少なくとも1つの外周の少なくとも1つの角を見分ける工程と、
を有する、形をデジタイズする方法。 - コンピュータープログラムを含む記憶装置と、
コンピュータープログラムを実行する時に、
少なくとも1つの形を表現した少なくとも1つのデータを受信し、
その少なくとも1つのデータ内のその少なくとも1つの形の少なくとも1つの外周を見分け、
その少なくとも1つの外周の少なくとも1つの角を見分ける、
ように配置された処理装置と、
を有する、形をデジタイズするシステム。 - 実行されたとき、少なくとも1つの形を表現した少なくとも1つのデータを受信する第1モジュールと、
実行されたとき、その少なくとも1つのデータ内のその少なくとも1つの形の少なくとも1つの外周を見分ける第2モジュールと、
実行されたとき、その少なくとも1つの外周の少なくとも1つの角を見分ける第3モジュールと、
を有するソフトウェア・プログラムを有し、処理装置によって実行された時、形をデジタイズするように配置されたソフトウェア記録媒体。
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