JP2670106B2 - 切抜きマスク作成システム - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 【産業上の利用分野】

本発明は、入力される画像から所定部、例えば背景部
を抽出して印刷製版フイルム等を作成するための切抜き
マスク作成システムに係り、特に、カラー画像から縁点
を検出して特徴背景部を切抜いた印刷製版フイルムを作
成するための切抜きマスク作成システムの改良に関する
ものである。

【従来の技術】

写真原稿中から必要な部分のみを切出して使用する場
合、例えば、角型の写真原稿中をハート型にトリミング
して使用するとか、写真原稿中の対象物のみを抽出し
て、他の写真原稿と合成して使用するとかいつた場合、
一般には切抜き処理を実行する。 即ち、レイアウト用紙にトレースマシーンで必要な絵
柄の輪郭をなぞつて切抜きを指定したり、写真原稿にト
レーシングペーパーを被せ、必要な部分の輪郭の描き込
んだ上、不必要な写真を斜線で潰して、切抜きを指定
し、このような切抜き指定に従つて、切抜きマスク等を
作成して合成を実行する。 しかしながら、印刷物となるものは、上記のような単
一の色エリアから成るものばかりではなく、徐々に色が
変化したり、カラー写真用のネガ及びポジフイルム等が
あり、このようなカラー原稿中の特定の物、例えば人物
とか家具等のみを抽出してフイルム版を作成する場合に
は、切り取られる領域に、明度、彩度、色相の異なる領
域が重なり合つているので、上記の手法では忠実なフイ
ルム版を自動作成できない。 従つて、カラーフイルム原稿の場合には、そのフイル
ム画像を投影して、オペレータが切抜きエリアに対応す
るマスクを作成し、そのマスクとフイルム原稿とを重ね
ることにより、所望とするカラー原稿のフイルム版
（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Bk版）を作成するといつた手作業に委ね
られているため、フイルム原稿の画像の複雑さに起因し
て、フイルム版作成効率が著しく低下し、印刷工程日数
を大幅に増加してしまう等の問題点があつた。 このような問題点を解消するべく、フイルム画像を画
像信号化し、デイスプレイ上に投影して、オペレータ
が、切抜き対象画像の輪郭を例えばマウスやカーソル等
の指示具で正確に指定していくことで切抜き線（例えば
切抜きベクトル）を生成する方法が知られている。しか
しながら、オペレータがカーソル等で切抜き対象画像の
輪郭全部を指定するのは、作業に非常に多くの時間を要
し、オペレータに多大な負荷がかかるという問題点があ
つた。 このような問題点を解消するべく、例えば画像中の背
景部を構成する色要素をカーソル等で指定することで、
切抜き線を自動的に抽出する方法や、画像中の背景部と
思われる部分の一部をオペレータが指定して、その背景
部の変化軸を見つけ、該濃度変化軸を考慮した濃度分類
により切抜き線を自動的に抽出する方法が考えられてい
る。 しかしながら、対象画像が人物である場合の髪の毛が
ほつれた部分や、背景部と同じような色要素が実体部に
もある場合や、実体部の輪郭が影でぼやけている場合
等、画像の性質によつては全自動切抜きでは旨く切抜け
ない対象もあり、このような対象についても全自動で切
抜きを行おうとすると、演算領域が膨大なものとなり、
処理時間が非常にかかる上、切抜き性能が不安定で、必
ずしも輪郭線を正確に抽出することができない場合があ
るという問題点を有していた。

【発明が達成しようとする課題】

本発明は、前記従来の問題点を解消するべくなされた
もので、切抜き線を迅速に作成することができ、しか
も、全自動の場合よりも正確に輪郭線を抽出することが
可能な切抜きマスク作成システムを提供することを目的
とする。

【課題を解決するための手段】

本発明は、入力される画像から所定部を抽出するため
の切抜きマスク作成システムにおいて、自動切抜きが可
能な部分領域又は困難な部分領域を指定する領域指定手
段と、該領域指定手段で設定された、自動切抜きが可能
な部分領域に対して自動切抜きを行う手段と、前記領域
指定手段で設定された、自動切抜きが困難な部分領域に
対して、オペレータが手動で輪郭を指定して手動切抜き
を行うための手段とを備えることにより、前記課題を達
成したものである。

【作用】

本発明は、同じ対象画像であつても、その部分によつ
て、自動切抜きが可能な領域と、困難な領域があること
に着目してなされたものである。即ち、自動切抜きが可
能な部分領域又は困難な部分領域を、オペレータが指定
し、該オペレータによつて設定された自動切抜きが可能
な部分領域に対しては、自動切抜きを行い、一方、自動
切抜きが困難な部分領域に対しては、オペレータが手動
で輪郭を指定して手動切抜きを行うようにしている。 例えば第１図のような画像２がある場合、洋服の部分
に関しては、自動切抜きが可能であるので、部分領域
Ａ、Ｂをオペレータが指定し、例えば濃度の変化軸を考
慮した濃度分類による全自動切抜きを行う。一方、髪の
毛の部分に関しては、自動切抜きが困難であるので、例
えばカーソル等でオペレータが輪郭を指定することで、
手動切抜きを行う。 従つて、従来のようにオペレータが全ての輪郭線を手
動で指定する場合よりも、迅速、且つ簡単に切抜きマス
クを作成することができ、しかも、全自動切抜きの場合
より正確に輪郭線を抽出することが可能となる。 ここで、自動切抜きが困難な部分領域としては、髪の
毛のほつれた部分、背景部と同じような色要素が実体部
にある場合、実体部の輪郭が影でぼやけている場合等が
ある。 又、自動切抜きを行う方法としては、例えば画像中の
背景部を構成する色要素をカーソルで指定することで切
抜き線を抽出する方法や、画像中の背景部と思われる部
分の一部をオペレータが指定して、その濃度の変化軸を
見つけ、該濃度変化軸を考慮した濃度分類により切抜き
線を抽出する方法等を採用することができる。 又、前記手動切抜きを行う方法としては、例えばカー
ソル等でオペレータが輪郭を指定する方法を採用するこ
とができる。

【実施例】

以下図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明す
る。 本実施例は、第２図に示す如く構成されている。第２
図において、１はレイアウトテーブルで、例えばカラー
フイルム等のカラー原稿２（背景部が一様）が載置され
る。３はカラースキヤナで、カラー原稿２の画像を光学
的に読み取り、RGB信号をＹ、Ｍ、Ｃ、Bk信号に変換し
ながらイメージメモリ４に記憶させる。 ５はコンピユータ等で構成される画像処理コントロー
ラ部で、主成分演算手段5a、濃度平均・共分散演算手段
5b、識別関数演算手段5c、背景部抽出手段5d、スムージ
ング処理手段5e、ベクタ変換手段5f、ベクタデータ補正
手段5g、雑音除去手段5h等から構成されており、プログ
ラムメモリ10に記憶される切抜き処理プログラムに基づ
いて起動する。 前記主成分演算手段5aは、予め設定された自動切抜き
領域の一様な背景部内のトレーニングエリア11a、例え
ば自動切抜き領域11の左上隅（第４図参照）の画像デー
タ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）をサンプリングし、その主成分を演算
して、第３図に示す如く、濃度変化の軸（主成分軸）を
求める。この主成分演算手段5aによつて、画像データの
背景部がグラデーシヨンを持つ場合や、実体部の影が移
る場合でも、濃度分布の変化が予測できる。勿論、トレ
ーニングエリアを背景部内の他の箇所に設定することも
可能である。 前記濃度平均・共分散演算手段5bは、主成分分析で得
られた各画素の第２及び第３主成分値から、最尤法によ
る濃度クラスタリングを行うべく、トレーニングエリア
11aの濃度平均値及び共分散値を求める。 前記識別関数演算手段5cは、濃度平均・共分散演算手
段5bが演算した濃度平均値及び共分散値を正規分布関数
に代入して、対象画像全体を背景部と実体部（背景部で
ない部分）にクラスタリングするための識別関数を決定
し、次いで、イメージメモリ４に記憶されたカラー画像
データを読み出し、該識別関数に代入して、トレーニン
グエリアとの濃度距離データを演算する。ここで、正規
分布関数を使用しているのは、画像が一様である場合に
は、正規分布に従つていると仮定しているからである。 前記背景部抽出手段5dは、該識別関数演算手段5cが演
算した濃度距離データと、予め記憶された判定距離デー
タ（例えばマハラノビス距離データ）を参照しながら、
該濃度距離データが所定値以内であると背景部と判定し
て、イメージメモリ４に記憶されたカラー画像データか
ら背景部画像データを抽出する。 前記スムージング処理手段5eは、該背景部抽出手段5d
により抽出された背景部画像データを後述するようにス
ムージングする。 前記ベクタ変換手段5fは、該スムージング処理手段5e
によりスムージングされた背景部画像データ（２値デー
タ）を背景部ベクトルデータに変換する。これは、これ
迄の処理はラスター処理であり、画像全体から見た位置
関係の把握ができないからである。このベクトル化によ
つて、背景部でない部分に発生する切抜き線等を排除す
ることが可能となる。 前記ベクトルデータ補正手段5gは、該ベクタ変換手段
5fによりベクトル化された背景部ベクトルデータを間引
き補正して、ベクトル化する時点で斜め線において量子
化するために発生するジヤギングを除く。 前記雑音除去手段5hは、該ベクタデータ補正手段5gに
よつて間引き補正された背景部ベクトルデータについ
て、後述するようにベクトルループの形状の複雑さや包
含関係を含む知識情報に従つて、実体部の中に抽出され
た背景部要素、即ち雑音を除去する。 第２図において、６は自動切抜き領域の指定、自動抽
出された切抜き線の確認・修正、手動切抜き等をオペレ
ータが行うためのデイスプレイ、７は入力部で、キーボ
ード7a及びデイスプレイ６上のカーソルを移動するため
のポインテイングデバイス7bから構成され、切抜き処理
に必要なコマンド及び位置データ等を画像処理コントロ
ーラ部５に指示入力する。 ８は、フイルム出力手段となるレイアウトスキヤナ
で、前記雑音除去手段5hから出力される背景部ベクトル
データを参照しながら、前記イメージメモリ４に記憶さ
れたカラー画像データ中から背景部外のカラー画像デー
タを版色別に読み出し、印刷フイルム版９に切出し出力
する。 第４図は、自動切抜き処理を説明する状態推移図であ
り、第２図と第１のものには、同じ符号を付してある。 第４図において、11は自動切抜き領域、11aはそのト
レーニングエリアを示す。又、12は背景部抽出画像デー
タを示し、第２図に示した背景部抽出手段5dが抽出した
背景部抽出画像データに対応する。図において、N₁、N₂
はノイズ成分であり、画像処理演算により発生する一様
でない濃度領域として抽出されたデータに対応する。 13はスムージングデータで、スムージング処理手段5e
がノイズ成分N₁、N₂を、例えば近接する画素データを所
定のマトリクスデータにより除去したものに相当する。
これにより、背景部輪郭データ13aが生成される。 14は背景部ベクトルデータで、前記背景部輪郭データ
13aのベクトルデータに相当する。 15は間引き補正された背景部ベクトルデータで、前記
ベクタデータ補正手段5gにより背景部ベクトルデータ14
を間引き補正して得られる。15a、15bは雑音ベクトルデ
ータで、雑音除去手段5hにより知識情報を用いて自動的
に消去される。 16は背景部ベクトルデータで、この背景部ベクトルデ
ータ16がレイアウトスキヤナ８に入力される。 17は自動切抜き画像で、手動切抜き画像と合成され
て、第２図に示した印刷フイルム版９に露光される。 カラー原稿２に対する原稿入力がポインテイングデバ
イス7bにより指示されると、カラースキヤナ３がカラー
原稿２の読み取りを開始し、読み取つたカラー画像デー
タを版色（イエロー、マゼンタ、シアン、ブラツク）毎
にイメージメモリ４に順次書き込んでいく。この書き込
みが終了すると、イメージメモリ４から読み出されたカ
ラー画像データがデイスプレイ６に表示される。 トレーニングエリア11aは、予め自動切抜き領域11の
背景部の所定位置、例えば自動切抜き領域11の左上隅に
設定されている。なお、このトレーニングエリア11a
は、ポインテイングデバイス7bにより変更可能である。 主成分演算手段5aは、このトレーニングエリア11aの
部分の画像データ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）をサンプリングし、こ
の画像データに対して、第３図に示した如く、濃度の変
化方向を知るための主成分分析を行う。これによって、
画像データの背景部がグラデーシヨンを持つ場合や、実
体部の影が写る場合でも、濃度分布の変化が予測でき
る。 背景部抽出に際しては、この主成分分析で得られた各
画素の第２及び第３主成分値を、最尤法に渡す。 最尤法では、まず、前記濃度平均・共分散演算手段5b
が、前記トレーニングエリア11a内の各画素の第２、第
３主成分値から、その濃度平均値及び共分散値を演算す
る。 次いで、識別関数演算手段5cが、前記トレーニングエ
リア11aの濃度平均値及び共分散値を正規分布関数に代
入し、自動切抜き領域を背景部と実体部にクラスタリン
グするための識別関数を決定する。 更に、該識別関数演算手段5cが、各画素をこの識別関
数に代入して、トレーニングエリアとの濃度距離データ
を演算する。 次いで、背景部抽出手段5dが、演算された濃度距離デ
ータを予め記憶された判定距離データより小さいかどう
か判定することにより、背景部抽出画像データ12を抽出
する。最尤法は、このように画像の一様な部分を統計的
に処理しているため、安定的に背景部が抽出できる。 抽出された背景部画像データ12はスムージング処理手
段5eにより背景輪郭部がスムージングされ、スムージン
グデータ13が生成される。 次いで、ベクタ変換手段5fにより、背景部画像データ
である背景輪郭データ13aが背景部ベクトルデータ14に
変換される。 次いで、ベクタデータ補正手段5gが背景部ベクトルデ
ータ14の変化点数を減らす間引き処理を実行してベクト
ル形状を補正する。 そして、雑音除去手段5hが雑音ベクトルデータ15a、1
5bを知識情報を用いて消去する。 次いで、オペレータが、この処理で自動抽出された切
抜き線をデイスプレイ６上で確認、修正して、手動切抜
き線と合成して切抜き線が決定される。 決定された背景部ベクトルデータ16（切抜き線）はレ
イアウトスキヤナ８に出力され、これに従つて、レイア
ウトスキヤナ８が背景部ベクトルデータ16を参照しなが
ら、イメージメモリ４に記憶されたカラー画像データ中
の背景部外に対応するカラー画像データ（切抜き画像1
7）を読み出し、印刷フイルム版９に版別に切出し露光
出力する。 次に第５図〜第８図を参照しながら、第３図に示した
スムージング処理手段5eによる膨脹収縮に準じたスムー
ズ処理について説明する。 第５図は、第１図に示したスムージング処理手段5eに
よる輪郭画素の膨脹を説明する模式図である。図におい
て、21は判定画素パターンで、例えば対象画素21aに臨
接する８近傍画素を検索して、対象画素21aの「１」
（黒画素）、「０」（白画素）を決定する。22は膨脹処
理パターンで、判定画素パターン21の８近傍画素が１つ
でも「１」の場合に、対象画素21aが「１」（斜線で示
す）に形成されて、膨脹された状態に対応する。 第６図は、第１図に示したスムージング処理手段5eに
よる輪郭画素の収縮を説明する模式図である。図におい
て、31は判定画素パターンで、例えば対象画素31aに臨
接する８近傍画素を検索して、対象画素31aの「１」
「０」を決定する。32は収縮処理パターンで、判定画素
パターン31の８近傍画素が１つでも「０」の場合に、対
象画素31aが「０」に形成されて、収縮された状態に対
応する。 例えば第７図に示すような凸型のノツチが線画の輪郭
に含まれるような線画画像データ41aが検索された場合
には、スムージング処理プログラムに基づいて、第６図
に示した判定画素パターン31により収縮走査を実行して
収縮画像データ41bを生成し、この収縮画像データ41bに
対して膨脹処理を施すため、スムージング処理プログラ
ムに基づいて、スムージング処理手段後5eが第５図に示
した判定画素パターン21により膨脹走査を行つて、ノツ
チ除去画像データ41cを生成する。 一方、第８図に示すような凹型のノツチが線画の輪郭
に含まれるような線画画像データ42aが検索された場合
には、スムージング処理プログラムに基づいて、第５図
に示した判定画素パターン21により膨脹走査を実行して
膨脹画像データ42bを生成し、この膨脹画像データ42bに
対して収縮処理を施すため、スムージング処理プログラ
ムに基づいて、スムージング処理手段後5eが第６図に示
した判定画素パターン31により収縮走査を行い、ノツチ
除去画像データ42cを生成する。なお、この処理は、こ
の実施例においては、膨脹→収縮の順に、画像全体に対
して実行される。 第９図は、第１図に示したベクタデータ補正手段5gに
よるベクタデータ補正処理を説明する模式図である。図
において、45は、原ベクトルデータで、ベクタ変換手段
5fにより生成されるベクトルデータに対応する。46は補
正ベクトルデータで、各原ベクトルデータ45間で発生す
る段差が発生しないように、ベクタ点数を減らしたもの
に対応する。 第９図から分かるように、２値細線上の変化のかなめ
となる点を方向コードで検索することにより、原ベクト
ルデータ45が補正ベクトルデータ46に自動補正される。
これにより、輪郭エツジの粗さが軽減される。 次いで、雑音除去手段5hにより、補正ベクトルデータ
46の中で雑音補正ベクトルデータがループ単位に除去さ
れる。 なお、雑音除去のための下記の知識情報〜は、図
示しない内部メモリに記憶されており、下記雑音除去ル
ール（１）〜（４）に従つて、ベクトルデータを検索す
ることにより雑音が除去できる。 ループの長さ ループの包含関係 ループの複雑さ（クリテイカルポイント数／ベクトル
ループ長） （１）ベクトルループ長がある一定値以下で、且つ複雑
さがある一定値以上を持つベクトルループは除去する。 （２）ベクトルループ長がある一定値以上で、且つ包含
関係が一番外側にあり、更に複雑さがある一定値以下の
ベクトルループは残存する。 （３）包含関係で内側にあり、且つ複雑さがある一定値
以上を持つベクトルループは除去する。 （４）包含関係で内側にあり、且つベクトルループ長が
ある一定値以上で、更に複雑さがある一定値以下のベク
トルループは切抜き線として残存させる。 このような知識情報及び雑音除去ルールにより、精度
の良い切抜き画像用の背景部ベクトルデータが生成さ
れ、この背景部ベクトルデータを参照しながらレイアウ
トスキヤナ８がイメージメモリ４をアクセスして、背景
部外のカラー画像データのみを抽出して、印刷フイルム
版９に切抜き画像の印刷版が自動露光出力される。 次に、第10図を参照しながら、本発明による切抜き処
理の手順について説明する。 本発明による切抜き処理に際しては、まずポインテイ
ングデバイス7bよりカラー原稿２に対する画像読み取り
が指示され、ステツプ110で、カラースキヤナ３がカラ
ー原稿２に対する画像読取りを終了するのを待機する。
版色別の読み取りを終了したら、ステツプ112に進み、
読み取つたカラー画像データを版色別にイメージメモリ
４に登録する。 次いで、ステツプ114で、ポインテイングデバイス7b
より登録されたカラー画像の描画指令が入力されるのを
待機し、描画指令が入力されたら、ステツプ116で、イ
メージメモリ４より読み出されたカラー画像データをデ
イスプレイ６に描画する。 次いでステツプ117で、デイスプレイ６を見ながら、
オペレータが自動切抜き領域11を指定する。 次いで、ステツプ118で、主成分演算手段5aが、自動
切抜き領域11内に設定されたトレーニングエリア11aを
サンプリングし、該トレーニングエリア内の画像データ
に対して、濃度の変化方向を知るために主成分分析を行
う。この主成分分析は、例えば共分散行列を作成し、該
共分散行列の固有値を演算し、該固有値に基づき各主成
分値を演算することによつて行われる。 次いでステツプ120に進み、前記濃度平均・共分散演
算手段5bが、前記主成分演算を行つたトレーニングエリ
ア11aのデータの濃度平均値及び共分散値を演算すると
共に、前記識別関数演算手段5cが、イメージメモリ４か
ら読み出される各画素のカラー画像データと前記濃度平
均値及び共分散値を識別関数となる正規分布関数に代入
して濃度距離データを演算する。 次いで、ステツプ122に進み、背景部抽出手段5dで、
予め記憶された判定距離データを参照し、ステツプ124
で、濃度距離データが背景部となる場合には、ステツプ
126に進んで、背景部となつたカラー画像データを登録
し、一方背景部とならない場合には、ステツプ128に進
む。 ステツプ128では、全画素判定処理が終了したか否か
を判断し、判定結果が否である場合にはステツプ120に
戻り、判定結果が正である場合にはステツプ130に進
む。 ステツプ130、132では、スムージング処理手段5eが、
カラー画像データの輪郭形状を膨脹収縮処理して、スム
ージング修正する。 次いでステツプ134で、ベクタ変換手段5fが、スムー
ジングされた背景画像データ（ラスタデータ）をベクト
ルデータに変換する。 次いでステツプ136で、ベクタデータ補正手段5gが、
ベクトルデータの間引き補正を行い、ステツプ138で、
雑音除去手段5hがベクトルデータの雑音除去を実行す
る。 次いで、ステツプ140で、オペレータが、自動切抜き
領域についてデイスプレイ６上に表示された自動切抜き
線を確認・修正すると共に、自動切抜き領域以外につい
て、カーソル等で輪郭を指定することにより、例えば切
抜きベクトルを生成して手動切抜きを行い、前記自動切
抜き線と合成して、切抜き線を最終的に決定する。 次いで、ステツプ142で、レイアウトスキヤナ８が修
正されたベクトルデータを参照しながら、イメージメモ
リ４に記憶された版色別のカラー画像データが読み出さ
れるのを待機し、ステツプ144で、読み出された背景部
外のカラー画像（切抜き画像）を印刷フイルム版９に対
して版色毎に露光出力する。 次いで、ステツプ146で、全てのフイルムが出力され
たかどうかを判断し、判定結果が否である場合にはステ
ツプ142に戻り、判定結果が正である場合には処理を終
了する。 なお、前記実施例では、カラー原稿２をカラースキヤ
ナ３より入力する場合について説明していたが、レイア
ウトスキヤナ８の図示しない入力ドラムより入力して
も、同様の処理が実行できることは明らかである。 又、前記実施例では、濃度の変化軸を考慮した濃度分
類による自動切抜きが行れていたので、明度や色相が変
化しても、グラデーシヨンや影を持つ背景部を旨く抽出
することが可能であるが、自動切抜きの方法はこれに限
定されない。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る切抜きマスク作成システムの処
理対象画像の例を示す線図、 第２図は、本発明に係る切抜きマスク作成システムの実
施例の構成を示すブロツク線図、 第３図は、自動切抜き方法を説明するための、トレーニ
ングエリアの２次元ヒストグラムと主成分軸を示す線
図、 第４図は、前記実施例における自動切抜き処理を説明す
る状態推移図、 第５図は、第２図に示した実施例のスムージング処理手
段による輪郭画素の膨脹を説明する模式図、 第６図は、同じく、輪郭画素の収縮を説明する模式図、 第７図及び第８図は、同じくスムージング処理状態を説
明する模式図、 第９図は、前記実施例で用いられているベクタデータ補
正手段によるベクトルデータ補正処理を説明する模式
図、 第10図は、前記実施例における切抜き処理手順を示す流
れ図である。 ２……カラー原稿、 Ａ、Ｂ、11……自動切抜き領域、 ３……カラースキヤナ、 ４……イメージメモリ、 ５……画像処理コントローラ部、 5a……主成分演算手段、 5b……濃度平均・共分散演算手段、 5c……識別関数演算手段、 5d……背景部抽出手段、 ６……デイスプレイ、 ９……印刷フイルム版、 10……プログラムメモリ、 11a……トレーニングエリア、 12……背景部抽出画像データ。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力される画像から所定部を抽出するため
   の切抜きマスク作成システムにおいて、 自動切抜きが可能な部分領域又は困難な部分領域を指定
   する領域指定手段と、 該領域指定手段で設定された、自動切抜きが可能な部分
   領域に対して自動切抜きを行う手段と、 前記領域指定手段で設定された、自動切抜きが困難な部
   分領域に対して、オペレータが手動で輪郭を指定して手
   動切抜きを行うための手段と、 を備えたことを特徴とする切抜きマスク作成システム。