JP2690492B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は画像処理装置に関し、例えば、原画像データ
を絵画タッチの美的画像データに変換する画像処理装置
に関する。

［従来の技術］ 従来、画像処理技術を応用して美的画像を作り出す例
としてモザイク処理がある。これは、例えばＸ方向及び
Ｙ方向に各５画素の合計25画素をブロツク単位として画
像のモザイク処理をするものであり、具体的には、アド
レス（x,y）の原画像データをａ（x,y）とすると、モザ
イク処理後の画像データａ′（x,y）は（１）式によつ
て求まる。

ａ′（5m−i,5n−ｊ） ＝ａ（5m−3,5n−３） （１） ここで、 i,j＝画素番号（1,2,3,4,5） m,n＝ブロツク番号（1,2,3,…） 即ち、上記（１）式では各ブロツク内の中心画素デー
タａ（5m−3,5n−３）が代表値となつており、当該ブロ
ツク内の全画素データａ′（5m−i,5n−ｊ）を前記代表
値で置き替えてモザイク化処理している。尚、この代表
値は中心画素データに限らずブロツク内のどの画素デー
タで代表しても良い。またブロツク内平均値を採用する
場合もある。

またモザイク処理の絵画的表現への応用としては特開
昭62−179059号、特開昭62−179060号及び特開昭62−17
9061号がある。これらは、ランダム関数により前記モザ
イクパターンをランダム位置に発生させ、あるいは原画
像データのコントラストや空間周波数特性に応じてモザ
イクパターンの大きさを変化させるものである。

［発明が解決しようとする課題］ しかし、従来はモザイクを構成する形状パターン（筆
パターン）を１画像に付き１種類用意し、原画から得ら
れるコントラスト情報、空間周波数情報に応じて前記形
状パターンの一部を切り取つて使用するものであつた。
このために筆パターンの形状が壊れ、リアルな筆タツチ
の表現ができなかつた。

本発明は上述した従来技術の欠点に鑑みてなされたも
ので、自動的に原画像から絵画特有のリアルな筆タッチ
の画像を得ることができる画像処理装置を提供すること
を目的としている。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために本発明の画像処理装置は、
以下のような構成からなる。

即ち、原画像データを入力する入力手段と、前記入力
手段により入力した原画像データを記憶する第１の記憶
手段と、サイズの大きい筆パターンデータ及びサイズが
小さく方向性を有する筆パターンデータを記憶する第２
の記憶手段と、前記原画像データからエッジの有無及び
方向を検出する検出手段と、前記原画像データを前記第
２の記憶手段に記憶されている筆パターンデータを用い
て処理し、絵画タッチの画像データに変換する変換手段
とを有し、前記変換手段は、前記検出手段によりエッジ
が検出されなかった場合は、前記サイズの大きい筆パタ
ーンデータを選択し、さらに、前記サイズの大きい筆パ
ターンデータを回転して用い、一方、前記検出手段によ
りエッジが検出された場合は、前記エッジの方向性に応
じ、前記サイズが小さく方向性を有する筆パターンデー
タを選択して用いることを特徴とする画像処理装置を備
える。

［作用］ 以上の構成により本発明は、原画像データからエッジ
の有無及び方向を検出し、エッジが検出されなかった場
合にはサイズの大きい筆パターンデータを選択し、さら
にその筆パターンデータを回転して用いて原画像データ
を処理し、一方、エッジが検出された場合にはそのエッ
ジの方向性に応じ、サイズが小さく方向性を有する筆パ
ターンデータを選択して原画像データを処理し、原画像
データを絵画タッチの画像データに変換するよう動作す
る。

［実施例の説明］ 以下、添付図面に従つて本発明の実施例を詳細に説明
する。

第１図は本発明による実施例の画像処理装置のブロツ
ク構成図である。図において、１はコントロールプロセ
ツサユニツト（CPU）であり、本実施例装置の主制御を
行う。２はCPUメモリであり、前記CPU1が実行する例え
ば第２図の絵画化処理プログラム及び該処理に必要なパ
ラメータ等を不図示のROM又はRAM内に記憶している。３
はCPUバスであり、CPU1のアドレスバス、データバス及
び制御バスから成る。

26は画像データI/Oであり、これに不図示の画像読取
装置又は画像出力装置を接続することで絵画化処理前後
の画像データの入出力を行える。14〜16は画素当り８ビ
ツトのイメージメモリであり、前記画像データI/O26を
介して読み込んだＲ（赤）,G（緑）,B（青）の３原色の
原画像データを夫々記憶する。17は同じく画素当り８ビ
ツトのテクスチユアメモリであり、例えば油絵で使用す
るようなキヤンバス（編目模様）の画像データを記憶す
る。19は画素当り８ビツトのワークメモリであり、前記
イメージメモリ14〜16の画像データについて行なつた演
算処理結果を一時的に記憶する。20は画素当り16ビツト
の16ビツトメモリであり、同じくイメージメモリ14〜16
の画像データについて行なつた積和結果等を一時的に記
憶する。21〜23は高速度RAMから成るルツクアツプテー
ブル（LUT）であり、CPU1により階調変換テーブルを書
き変え可能な各256×８ビツトの記憶容量を持つ。該LUT
21〜23のアドレスラインは各８本（０〜255番地）であ
り、アドレスデータは夫々イメージメモリ14〜16出力の
画像データ（０〜255階調）によつて与えられる。一
方、各LUT21〜23の読出データラインは各８本で構成さ
れ、これらはビデオバス24に接続されている。また各LU
T21〜23にはCPUバス３が直接接続されており、これを介
してCPU1はLUT21〜23の内容をいつでも読み書きでき
る。25はビデオコントローラであり、これに不図示のCR
T表示装置又はビデオプリンタ等を接続することで絵画
化処理前後の画像データをモニタリングできる。

４はエツジ検出部であり、前記イメージメモリ14〜16
中の各画像データを色合成したイメージデータから原画
像中のエツジ部分を検出し、これを２値化して、結果の
２値化エツジデータを出力する。これは原画像データ中
のエツジ部分（コントラスト部分）と平坦部分とで発生
させる筆パターンの性質及び形状を異ならしめるためで
ある。５は太線化処理部であり、エツジ検出部４出力の
２値化エツジデータに対してパターンの太線化処理を行
う。６はごみ処理部であり、太線化処理した太線化パタ
ーン中から、孤立した面積の小さい雑音パターンを取り
除き、必要なエツジパターン部分だけを残す。11はエツ
ジ方向検出部であり、検出したエツジ部分の方向性有無
及びその方向を検出することにより、後述する筆パター
ン選択部８ににおける適正な筆パターンの選択を可能な
らしめる。７は描画位置発生部であり、不図示のランダ
ム関数発生手段を備え、後述する筆パターンデータの描
画位置がランダムになるように発生する。８は筆パター
ン選択部であり、あらかじめ不図示のROM中に複数種の
小さい多値（又は２値）の筆パターンデータを格納して
おり、該複数の筆パターンデータの中から、あるいは後
述する筆パターン回転部９中の不図示のROM内に格納さ
れていて、かつ順次パターン回転処理により生成される
多値（又は２値）の大きい筆パターンデータを前記のエ
ツジ有無等の検出結果に基づき選択する。９は筆パター
ン回転部であり、本実施例では不図示のROM内に単一の
大きな多値（又は２値）の基本筆パターンデータを記憶
しておき、該基本筆パターンに対してシーケンシヤル回
転効果を与えることにより、実質複数種の筆パターンデ
ータを発生する。10は描画部であり、原画像データ上の
前記ランダムに発生した描画位置において前記筆パター
ン選択部８が選択した筆パターンデータを描画（合成）
する。即ち、例えば筆パターンデータが多値で構成され
る例では、発生した描画位置の近傍の原画像データをあ
たかもその色の絵の具筆で描いたような凹凸状、光沢状
の画像データに変換する。12は画像合成部であり、描画
処理終了した画像データに対して更にキヤンバス等のテ
クスチユア画像を合成する。13はイメージメモリコント
ローラであり、前記エツジ検出部４から画像合成部12ま
での各部が夫々の処理を行うときに同期してイメージメ
モリ14〜16及びLUT21〜23の必要な制御を行う。

第２図は実施例の絵画化処理手順のフローチヤートで
ある。尚、以下の説明ではアドレス（x,y）の原画像
（濃度）データをa_i（x,y）で表わす。但し、添え字ｉ
はR,G,Bの画像データを個々に表わすときは夫々R,G,Bと
記す。更に画像データa_i（x,y）は８ビツト（０〜255階
調表現可能）であり、最大濃度データ（最も暗いデー
タ）の値を階調０とし、最少濃度データ（最も明るいデ
ータ）の値を階調255とする。

＜ステツプS1＞ CPU1は画像データI/026を介して外部から原画像デー
タR,G,Bを取り込み、夫々をイメージメモリ14〜16に格
納する。

尚、この時点ではLUT21〜23の内容は第３図に示すよ
うに入出力が等しい標準変換特性にある。

＜ステツプS2＞ エツジ検出部４はイメージメモリ14〜16の原画像デー
タR,G,Bに基づいてエツジ部分の抽出を行う。このエツ
ジ抽出処理は、まず（２）式に従つて人間の視感度曲線
に合つた画像データを作成する。

上記（２）式では原画像データR,G,Bを0.3:0.6:0.1の
比で合成している。絵画は目で鑑賞するものであるか
ら、まず原画像データを人間の視感度曲線に合わせて合
成し、エツジ評価をする。またその際に、右辺の｛ ｝
内の積和計算を行うために各積和結果を一時的に16ビツ
トメモリ20に格納する。そして｛ ｝内の積和結果を1/
10した内容はワークメモリ19に格納される。

次にワークメモリ19の画像データに対して例えば（３
×３）マトリクスの微分オペレータを用いてエツジ抽出
処理を行う。第４図に本実施例で採用した微分オペレー
タの一例を示す。この微分オペレータは画像の右方向に
向けて明るさを増すようなエツジ（コントラスト）を検
出する。

ところで、従来はこのエツジ検出結果を別設のメモリ
に格納していた。しかし、本実施例ではエツジ検出結果
が画素当り８ビツトとすると、後に２値化処理を行う場
合の閾値が上位４ビツトに入るので、検出結果の上位４
ビツトをイメージメモリ14の下位４ビツトに格納する。
これは次の理由による。

本実施例では後述の処理において描画終了した画像デ
ータを一旦８段調に縮退して出力するが、その時点では
LUT21〜23における入出力階調の関係は例えば第10図に
示すものとなつている。即ち、第10図においては、例え
ば入力階調が０〜31（256階調/8）の範囲ではその出力
階調は31である。以下、同様にして入力が32階調分増す
毎に出力が１階調づつ増す関係にある。従つて原画像デ
ータR,G,B中の０〜31階調までを表現する下位５ビツト
分は実質使用されておらず、この部分のデータを破壊し
ても階調変換結果には何らの影響も無い。そこで、本実
施例ではイメージメモリ14〜16の下位５ビツトを作業領
域として自由に使用できることになる。

これを一般化して言うと、ｎ階調の画像データをｍ階
調に階調変換する場合にはメモリの０〜（n/m）−１階
調までを格納するビツト領域を作業領域に割り当てられ
ると言うことである。

次に、第４図の微分オペレータを左回りにπ/4回転さ
せて第５図の微分オペレータを得る。この微分オペレー
タは画像の右上方向に向けて明るさを増すよなエツジを
検出する。そして、このエツジ検出結果の上位４ビツト
と前記イメージメモリ14の下位４ビツトに記憶した検出
結果とを比較し、大きい方がイメージメモリ14の下位４
ビツトに格納する。以下同様にして微分オペレータを左
回りにπ/4づつ回転させ、結果として合計８方向から見
たエツジ検出結果のうち最大のものの上位４ビツトを検
出し、これをイメージメモリ14の下位４ビツトに格納す
る。この結果イメージメモリ14の下位４ビツトには可視
像に変換した画像データの全画素についての最大のエツ
ジ成分が抽出される。

次にイメージメモリ14の下位４ビツトを所定閾値で２
値化処理し、エツジ（閾値より大きい）と判定した画素
はビツト“1"、それ以下と判定した画素はビツト“0"に
置き換え、これをイメージメモリ14の下位１ビツトに書
き込む。こうしてイメージメモリ14の下位ビツトには原
画像のエツジ成分に関するエツジパターンデータが格納
される。

＜ステツプS3＞ ステツプS2で生成したエツジパターンは後述の処理を
行うには細すぎる。そこでエツジパターンの太線化処理
を行う。この太線化処理はイメージメモリ14中の注目エ
ツジパターンデータをａ（x,y）とすると（３）式に従
つて行う。即ち、 ａ（x,y）＝１のときは、 ａ（ｘ＋i,y＋ｊ）＝１とする。

（３） ここで、 −３≦ｉ≦3,−３≦ｊ≦３の整数 そして、この太線化処理結果を例えばイメージメモリ
15の下位１ビツトに格納する。

＜ステツプS4＞ 上記ステツプS3で得た太線化エツジパターンデータに
は通常小さな孤立したノイズパターンが多く含まれてい
る。ごみ処理部６はイメージメモリ15に格納した全エツ
ジパターンデータに対して、その連結性有無の判断に基
づき面積を算出し、所定面積以下のものはノイズパター
ンとして消去する。この連結性有無の判断はイメージメ
モリ15中の注目エツジパターンデータをａ（x,y）とす
ると（４）式に従つて行う。即ち、 ａ（x,y）＝１のときは、 ａ（ｘ＋i,y＋ｊ）＝１を調べる。

（４） ここで、 −１≦ｉ≦1,−１≦ｊ≦１の整数 即ち、ａ（ｘ＋i,y＋ｊ）＝１の条件を１つでも満た
せば連続性があるとみなす。

＜ステツプS5＞ ステツプS5では描画開始位置発生部７が筆パターンの
描画位置情報を発生する。筆パターンの描画位置は、こ
れを規則正しくシーケンシヤルに発生させると絵画的表
現の自然性を損なう。そこで実施例の描画位置はランダ
ムな位置に発生する。

この描画位置情報の発生は、まず原画像データＲに対
して行う。描画開始位置発生部７は内部に不図示の乱数
発生手段を備えており、該乱数発生手段は、例えばCPU1
からの３つの乱数発生パラメータ（行方向の乱数発生系
列を与える整数、列方向の乱数発生系列を与える整数、
乱数の発生個数）を受け取ることにより、対応するモー
ドで乱数を発生する。描画開始位置発生部７は発生した
乱数に応じて筆パターンの描画開始位置（x_m,y_m）を決
定する。

尚、本実施例では乱数発生パラメータを原画像データ
Ｇ及びＢの処理を行うときも同一にしているので、その
描画位置及び描画個数も原画像データＲのものと同一に
なる。

＜ステツプS6＞ ステツプS6では発生した描画位置にエツジパターンデ
ータが存在するか否かを判別し、描画位置にエツジパタ
ーンが無い（エツジデータ＝０）ならステツプS7以降の
大きな筆パターンデータで描画するルーチンへ進み、ま
た描画位置にエツジパターンが有る（エツジデータ＝
１）ならステツプS11以降の小さな筆パターンデータで
描画するルーチンへ進む。これはエツジ部分の画像は詳
細に描画し、それ以外の部分は大まかに描画するためで
ある。

一方、パターン選択部８はまずステツプS6の判別に伴
つて大きい筆パターンデータか小さい筆パターンデータ
かの選択を行う。何れの筆パターンデータも例えば０〜
ｎ階調の多値画像データ（他の実施例では２値画像デー
タ）で構成されており、実質的に複数種類用意されてい
る。本実施例では筆パターン回転部９内の不図示のROM
に大きな筆パターンデータ（以下、多値と２値を総称し
て単に筆パターンデータという）を１種類記憶してお
り、筆パターン選択部８内の不図示のROMに小さな筆パ
ターンデータを３種類記憶している。小さな筆パターン
データとしては原画像データのエツジ部分を適切に描画
できるように、円形に近い方向性の無いもの、縦方向エ
ツジに適する縦長のもの、横方向エツジに適する縦長の
ものが記憶されている。

第６図（Ａ）〜（Ｄ）には実施例の多値筆パターンデ
ータの例を示す。第６図（Ａ）は大きい筆パターンデー
タの例を、第６図（Ｂ）は無方向性の筆パターンデータ
の例を、第６図（Ｃ）は縦長筆パターンデータの例を、
第６図（Ｄ）は横長筆パターンデータの例を夫々示して
いる。これらの筆パターンデータは、文字通り、太筆又
は細筆に絵の具を塗つて紙に描いたような筆パターンデ
ータ（但し、実施例では形状を表わす無彩色）で構成さ
れている。即ち、出力画像に光線が照射される方向を加
味すると、それに応じて輝度の盛り上がり感、厚み関、
あるいは筆運びの方向に沿うての凹凸感等が現われ、か
つそのパターン形状は終端部で尾を引いている。本実施
例では、かかる筆パターンデータの代表例を、例えば実
際の絵画サンプル画像から読み取り、若しくは画像処理
により生成して、予め筆パターンの盛り上がり形状等の
輝度情報として記憶してある。

また第６図（Ｅ）〜（Ｈ）には他の実施例の２値筆パ
ターンデータの例を示す。第６図（Ｅ）は大きい筆パタ
ーンデータの例を、第６図（Ｆ）は無方向性の筆パター
ンデータの例を、第６図（Ｇ）は縦長筆パターンデータ
の例を、第６図（Ｈ）は横長筆パターンデータの例を夫
々示している。輝度の盛り上り情報がな無い他は多値筆
パターンデータの場合と同じである。

＜ステツプS7＞ ステツプS7は大きな筆パターンデータを使用するルー
チンへの入力である。ステツプS7では、まず大きな筆パ
ターンデータの回転処理が終了しているか否かを判別す
る。回転処理が終了している場合はステツプS9に進み、
大きな筆パターンデータの描画処理を行う。また回転処
理が終了していない場合はステツプS8に進み、筆パター
ンデータの回転処理を行う。

＜ステツプS8＞ ステツプS8では大きい筆パターンデータの回転処理を
行う。大きな筆パターンデータは予めROMに複数種類記
憶しておければアクセスが速い。しかし、本実施例では
ROMの容量を節約する目的から、１つの筆パターンデー
タを回転することで実質複数種類の筆パターンデータを
用意するのと同等の効果を得ている。この回転処理は筆
パターン回転部９で行い、例えば筆パターンデータの基
本位置を垂直方向とすると、該垂直方向から±20degの
範囲内で1degづつシーケンシヤルに回転処理を行う。
尚、回転範囲を±20degとしたのは人が実際に筆を運ぶ
方向を考慮したものである。またこの範囲内なら照射す
る光線の方向による影の効果を変えなくても実際上問題
はない。

具体的には、回転処理した筆パターンデータの座標
（K,L）は（５）式に従つて求める。

ここで、 （I,J）：入力筆パターンデータの座標 （x₀,y₀）：回転の中心座標 θ：回転角 ここで、回転角θは1degづつシーケンシヤルに変化す
るが、ステツプS5で発生した描画位置はランダムである
から、結局原画像データＲ上にはランダムな位置にラン
ダムな方向の筆パターンデータが現われたことになる。
しかも、±20degの範囲でしか回転しないので全体とし
てもある程度の方向性が残り、絵画特有の筆のタツチ
（癖）が表現可能である。

＜ステツプS9＞ 描画部10はステツプS5で発生した描画位置に大きい筆
パターンデータの描画を行う。第７図（Ａ）は発生した
描画開始位置（x_m,y_m）と多値筆パターンデータの中心
位置（x_c,y_c）の関係を示す図である。即ち、第７図
（Ａ）の関係になるように原画像データと多値筆パター
ンデータとの位置合せをし、具体的には、描画のための
新たな書込データC_i（ｘ′,y′）を（６）式に従つて求
める。

ここで、 i:R,G,B a_i（x_c,y_c）：筆パターンデータの中心位置に対応する
原画像データ Ｐ（x,y）：アドレス（x,y）の多値筆パターンデータ n:筆パターンデータの階調数 （ｘ′,y′）：アドレス（x,y）に対応する原画像デー
タの位置 即ち、（６）式は多値筆パターンデータの中心位置に
対応する原画像データa_i（x_c,y_c）でもつて当該筆パタ
ーンエリアの色（ｉ＝R,G,B）及び輝度を代表させてお
り、その周囲を多値筆パターンデータの絵の具の盛り上
り情報Ｐ（x,y）により変化を付けて描画している。
尚、（６）式において（ｎ−１）で割つているのは演算
結果を８ビツトにするためである。こうして（６）式の
演算は多値筆パターンデータＰ（x,y）の左上から順に
行い、多値筆パターンデータの１画素分に相当する書き
込みを行なうとステツプS10に進む。

第７図（Ｂ）は、他の実施例として、筆パターンデー
タが２値の場合を示している。この場合は上記（６）式
は（６）′式のように表わせる。

C_i（ｘ′,y′） ＝Ｐ（x,y）×a_i（x_c,y_c） （６）′ ここで、 Ｐ（x,y）：アドレス（x,y）の２値筆パターンデータ 即ち、（６）′式では２値筆パターンデータの中心位
置に対応する原画像データa_i（x_c,y_c）でもつて当該２
値筆パターンエリアの色（ｉ＝R,G,B）及び輝度を代表
させ、その周囲のＰ（x,y）＝１の部分を前記の代表値
により描画している。

尚、上述の実施例では原画像データa_i（x_c,y_c）を抽
出してその周囲に多値又は２値による筆パターンデータ
Ｐ（x,y）の描画を行つたがこれに限らない。他にも原
画像データa_i（x_c,y_c）の周囲の平均値を用いたり、多
値筆パターンデータＰ（x,y）が所定値以上又は２値筆
パターンデータＰ（x,y）が“1"である位置と一致する
原画像データの平均値を用いたり、あるいはそれらの原
画像データの最大値又は最小値を用いても良い。

＜ステツプS10＞ 筆パターンデータの全画素について描画終了したか否
かを判断し、描画終了していない間はステツプS6へ戻
る。従つて、もし大きな筆パターンデータの描画途中で
エツジデータに遭遇すると大きい筆パターンデータの描
画をその時点で終了し、ステツプS11以降の小さな筆パ
ターンデータの描画処理に進む。エツジ部分の描画は他
に優先するからである。

＜ステツプS11＞ エツジ方向検出部11はイメージメモリ15の下位１ビツ
トに記録されているエツジデータの方向を検出し、これ
に応じて筆パターンデータ選択部８は検出方向に適した
筆パターンデータを選択する。エツジ方向の検出は、例
えば第８図又は第９図のような１次元オペレータとエツ
ジデータの論理積を夫々求め、結果が真となる画素数を
縦方向と横芳香とで比較し、その差がある値よりも大き
い時は画素数の大きい方向がエツジ方向と判断する。具
体的には、エツジ方向信号Ｓは（７）式に従つて求めら
れる。

Ｓ＝Ｆ｛Ｔ（x,y）∩Ｅ（x,y）｝ −Ｆ｛Ｙ（x,y）∩Ｅ（x,y）｝ （７） ここで、 Ｅ（x,y）：エツジデータ Ｔ（x,y）：縦方向オペレータ Ｙ（x,y）：横方向オペレータ Ｆ｛ ｝：論理積が真となる画素数を算出する関数 筆パターンデータ選択部８はこのエツジ方向信号Ｓに
基づき、ｄを所定数として、−ｄ≦Ｓ≦ｄなら「丸パタ
ーン」、Ｓ＜−ｄなら「横長パターン」、ｄ＜Ｓなら
「縦長パターン」を選択する。

＜ステツプS12＞ 描画部10はステツプS11で選択した筆パターンデータ
の描画を行う。これにより、エツジ部分は小さい筆パタ
ーンデータ又は細長い筆パターンデータにより方向性に
沿うて描かれるのでシヤープな絵画的表現を行える。

＜ステツプS13＞ 小さい筆パターンデータの全画素について描画終了し
ているか否かを判断する。終了していなければステツプ
S12に戻り、終了していればステツプS14に進む。

＜ステツプS14＞ CPU1はランダムに発生した設定個数分の描画処理を行
つたか否かを判別する。設定個数分終了していない場合
はステツプS5に戻り、また終了した場合はステツプS15
へ進む。

＜ステツプS15＞ CPU1は画像データＲ、Ｇ、Ｂの３面について描画処理
終了したか否かを判別する。終了していなければステツ
プSS5に戻り、残りの面の処理を開始する。また全ての
面の描画処理が終了していればステツプS16へ進む。

＜ステツプS16＞ CPU1は、LUT21〜23の内容を書き換え、描画終了した
画像データR,G,Bの階調変換を行う。第10図はLUT21〜23
のテーブル変換特性の一例を示す図である。図におい
て、横軸は描画終了した画像データR,G,Bの入力階調０
〜255を示している。但し、描画終了した画像データR,
G,Bの下位４ビツトデータはステツプS2の処理で失われ
ているので意味が無い。しかし縦軸の出力階調は丁度下
位５ビツトを無視した関係になつており、従つて描画終
了した画像データR,G,Bの階調変換を適正に行える。LUT
21〜23により階調変換された画像データR,G,Bは再びイ
メージメモリ14〜16に記憶される。この処理はメモリプ
レーン単位で行うので高速に実行できる。

＜ステツプS17＞ 最後にテクスチユアメモリ17のキヤンバス画像データ
とイメージメモリ14〜16の画像データを合成する。具体
的には、合成後の画像データG_i（x,y）は（８）式に従
つて求める。

G_i（x,y） ＝aA_i（x,y）＋bT（x,y） （８） ここで、 ａ、b:定数かつａ＋ｂ＝１ i:R,G,B A_i（x,y）：イメージメモリ14〜16の画像データ Ｔ（x,y）：テクスチユアメモリ17の画像データ 尚、テクスチユアメモリ17には予め｛ｂ×Ｔ（x,
y）｝を格納して置くことが可能である。また｛ａ×A_i
（x,y）｝の演算は、例えば第11図の変換テーブルをLUT
21〜23に書き込むことで用意に行える。そして２つの画
像データの加算は各メモリプレーンR,G,B全体で行える
のでステツプS17の処理もリアルタイムで実行される。

尚、上述実施例の説明では描画処理を全てデジタル演
算により行つたがこれに限らない。例えばロボツトに幾
種類かの実物の筆を持たせておき、かつ上記ランダムに
発生した描画位置に、上記選択した又は回転角を与えた
筆パターンデータを描かせても良い。

また、上述実施例ではエツジの有無及びエツジの方向
性に応じて筆パターンデータを選択しているがこれに限
らない。例えば原画像データの空間周波数成分を解析し
て筆パターンデータを選択しても良い。

また上述実施例ではエツジ抽出には３×３画素の微分
オペレータを用いたがこれに限らない。例えば原画像の
画素サイズ、筆パターンデータのサイズ等に応じて微分
オペレータの大きさや、内容を変更できるようにしても
良い。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、原画像データか
らエツジの有無及び方向を検出し、エッジが検出されな
かった場合にはサイズの大きい筆パターンデータを選択
し、さらにその筆パターンデータを回転して原画像デー
タを処理し、一方、エッジが検出された場合にはそのエ
ッジの方向性に応じ、サイズが小さく方向性を有する筆
パターンデータを選択して原画像データを処理し、原画
像データを絵画タッチの画像データに変換するので、オ
ペレータが筆パターン等の設定を行なわなくても自動的
に原画像から絵画特有の筆タッチの画像を得ることがで
きるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による実施例の画像処理装置のブロツク
構成図、 第２図は実施例の絵画化処理手順のフローチヤート、 第３図は実施例のLUT21〜23の初期状態における階調変
換テーブル特性の一例を示す図、 第４図は実施例で採用した微分オペレータの一例を示す
図、 第５図は第４図の微分オペレータを左回りにπ/4回転さ
せた場合の微分オペレータを示す図、 第６図（Ａ）〜（Ｄ）は実施例の多値筆パターンデータ
の例を示す図、 第６図（Ｅ）〜（Ｈ）は他の実施例の２値筆パターンデ
ータの例を示す図、 第７図（Ａ），（Ｂ）は描画開始位置（x_m,y_m）と選択
した筆パターンデータの中心位置（x_c,y_c）との関係を
示す図、 第８図は実施例の縦方向エツジ検出用オペレータの一例
を示す図、 第９図は実施例の横方向エツジ検出用オペレータの一例
を示す図、 第10図は実施例のLUT21〜23の階調変換テーブル特性の
一例を示す図、 第11図はテクスチユア画像合成の際の一例のLUT変換特
性を示す図である。 図中、１……CPU、２……CPUメモリ、３……CPUバス、
４……エツジ検出部、５……太線化処理部、６……ごみ
処理部、７……描画開始位置発生部、８……筆パターン
データ選択部、９……筆パターンデータ回転部、10……
描画部、11……エツジ方向検出部、12……画像合成部、
13……イメージメモリコントローラ、14〜20……画像メ
モリ、21〜23……LUT、24……ビデオバス、25……ビデ
オコントローラ、26……画像データI/Oである。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原画像データを入力する入力手段と、 前記入力手段により入力した原画像データを記憶する第
   １の記憶手段と、 サイズの大きい筆パターンデータ及びサイズが小さく方
   向性を有する筆パターンデータを記憶する第２の記憶手
   段と、 前記原画像データからエッジの有無及び方向を検出する
   検出手段と、 前記原画像データを前記第２の記憶手段に記憶されてい
   る筆パターンデータを用いて処理し、絵画タッチの画像
   データに変換する変換手段とを有し、 前記変換手段は、前記検出手段によりエッジが検出され
   なかった場合は、前記サイズの大きい筆パターンデータ
   を選択し、さらに、前記サイズの大きい筆パターンデー
   タを回転して用い、一方、前記検出手段によりエッジが
   検出された場合は、前記エッジの方向性に応じ、前記サ
   イズが小さく方向性を有する筆パターンデータを選択し
   て用いることを特徴とする画像処理装置。