JP2804299B2 - 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、カラー画像から背景部を抽出して印刷製版
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、
一般ち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線を指定したり、写真原稿に
トレーシングペーパーを被せ、必要な部分の輪郭を描き
込んだ上、不必要な部分を斜線で潰して、切抜き領域を
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。 又、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、印刷工程日数が大幅
に増加してしまう場合があつた。 ところで、従来、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があつた。 このような問題に対して、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、背景部画像データひいては切抜き線を自動的に抽
出する方法が考えられている。 又、従来、前記のように自動的に切抜き線を抽出する
際に、切抜き対象画像がラスタデータであるのに対し
て、画像データをベクトル化したベクタデータの形で取
扱つていた。このようにベクタデータとするのは、抽出
された背景部画像の背景部でない部分に発生する切抜き
線等を排除すると共に、取扱うデータ量を減らすためで
ある。 しかしながら、前記のようにラスタデータをベクタデ
ータに変換して取扱い、切抜き線ひいては切抜きマスク
を作成しようとすると、ラスタデータからベクタデータ
に画像データを変換し、更に最終的にラスタデータに再
変換する必要があるため、それらの変換に多くの時間を
費すと共に、変換されたベクタデータを、スムージング
処理等で補正して輪郭をはつきりさせようとしても、そ
の解像度は向上せず、輪郭線の品質は良いものが得られ
ず、却つて低下する場合があるという問題点があつた。

【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、ラスタデータのままで処理でき、ベクタデータ
で切抜き線を作成するよりも高速に、高品質な切抜き像
を得ることが可能な、切抜きマスク作成システムを提供
することを課題とする。

【課題を達成するための手段】

本発明は、入力された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、画像に対して自
動切抜きする自動切抜き領域及び手動切抜きする手動切
抜き線を指定するための手段と、前記自動切抜き領域及
び手動切抜きが指定された画像の絵柄部分内の閉領域を
塗り潰して、絵柄マスク領域を決定するための絵柄マス
ク領域決定手段と、決定された絵柄マスク領域以外の、
画像の未処理領域を検索して背景マスクを生成するため
の背景マスク生成手段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、ラスタデータの切抜き対象画像をベクタデ
ータに変換する場合には、補正処理を施しても抽出され
る輪郭線の品質があまり向上せず、又、切抜き対象画像
をラスタデータからベクタデータ変換等するのに多くの
時間がかかる点に着目しなされたものである。 即ち、本発明においては、例えば第１図（Ａ）に示す
ように、自動切抜きする部分領域（自動切抜き領域と称
する）Ａ、Ｂ、及び手動切抜きする線（手動切抜き線と
称する）Ｃ、Ｄ、Ｅを指定する。この場合、マスクデー
タには、手動切抜き線Ｃ、Ｄ、Ｅに対応する部分に１が
入り、その他には０が入る。又自動切抜き領域Ａ、Ｂに
対して自動切抜きを実行する際には、例えば、第１図
（Ｂ）に示すように、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。この場合、マスクデータに
は絵柄マスク領域に２が入り、背景マスク領域に１が入
る。なお、手動切抜き線については、例えばカーソル等
でオペレータが輪郭をなぞる等して指定することができ
る。又、自動切抜き領域については、マウス又キーボー
ド等で指定することができる。 次いで、第１図（Ｃ）に示すように、絵柄部分の１点
をピツクし、閉領域ペイントを実行して塗り潰す。この
ペイントの方法は、ピツクされた点を含む閉領域内でマ
スクデータが０の部分を絵柄マスク領域として２に変換
する。この場合、手動の切抜き線指定のみではいずれの
領域をペイントするか明確でないため、ピツクする点
は、オペレータが指定する必要がある。又、絵柄が複数
個所に分けられていて、複数個所の絵柄マスク領域が存
在する場合に、それぞれの領域についてピツクする複数
の指示を行うことが望ましい。なお、この場合、ペイン
トしている状況はモニタし、万一洩れが生じた場合、自
動、手動である場合を問わずペイントの実行を停止し、
訂正することができる。 次いで、第１図（Ｄ）のように、画像中の１点を開始
点として、画像全体を自動的に走査させ、マスクデータ
が０の部分、即ち、ペイントされていない部分に１を入
れて、当該部分を背景マスク領域に変換し、背景マスク
を生成する。 従つて、ベクタデータに変換して切抜き線を得る場合
に比較し、ラスタデータからベクタデータへの変換及び
その再変換を必要とせず、且つ、手動又は自動切抜きを
適切に選択して切抜きマスクを生成できるため、高速
に、高品質な切抜き像を得ることが可能となる。

【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切抜き
マスク作成システムである。第２図において、符号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、RG
B信号を号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、高解像度処理手段5f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、オペレータにより設定され
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３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４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、実体部の影が写る場合でも、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個
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。 前記高解像度処理手段5fは、前記スムージング処理手
段5eによりスムージングされた、ラスタデータの背景部
画像データに対して、画素間を補間することにより擬似
的に解像度を上げ、高品質な画像を作成する処理を施す
ものである。即ち、この高解像度処理手段5fには、前記
背景部画像データをランレングスデータに変換するラン
レングス処理部50gと、このランレングスデータを拡大
する拡大処理部50hと、拡大されたランレングスデータ
の接続関係を検索する接続関係検索部50iと、検索され
た拡大ランレングスデータの関係に基づいて任意の２点
間を連結する輪郭のエツジを所定数細分化する細分化処
理部50jとが設けられる。 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、手動切抜き線の指定等
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、位置データや閉領域内ペ
イント実行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、前記高解像処理手段5fから出力される背景部切抜き
マスク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３図は、自動切抜き処理を説明する状態推移図であ
る。 第３図において、符号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。第３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。 14は、高解像度データで、高解像度処理手段5fがスム
ージングデータをランレングス処理等して擬似的に解像
度を上げたものである。 15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４図に示した如く、濃度の変
化方法を知るための主成分分析を行う。これによつて、
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
かを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、高解像度処理手段5fにおいては、生成された
スムージングデータ13を圧縮してランレングスデータを
作成し、そのランレングスデータを拡大、細分化して高
解像度処理を施し、高解像度データ14を生成する。この
ランレングスデータの作成等には、例えば、出願人が既
に提案した特開昭63−64179号公報中の手順を用いるこ
とができる。 次いで、オペレータが、この処理で自動抽出された高
解像度処理された自動切抜き領域をデイスプレイ６上で
確認、修正して、手動切抜き線と合成して背景切抜きマ
スクが決定される。 このように高解像度処理が施された画像データは、レ
イアウトスキヤナに出力され、この背景部画像データに
従い、レイアウトスキヤナ８はイメージメモリ４に記憶
されたカラー画像データ中の背景部以外に対応するカラ
ー画像データ（切抜き画像）を読出し、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２図に示した
スムージング処理手段5eによる膨張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２図に示したスムージング処理手段5eに
よる輪郭画素の膨張を説明する模式図である。第５図に
おいて、符号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
膨張処理パターンで、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、膨張された状態に対応する。 第６図は、第２図に示したスムージング処理手段5eに
より輪郭画素の収縮を説明する模式図である。第６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
対して膨張処理を施すため、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5eが第５図に示し
た判定画素パターン21により膨張走査を行つて、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により膨張走査を実行して
膨張画像データ42bを生成し、この膨張画像データ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、膨張→収縮の順に、画像全体に対
して実行される。 前記高解像度処理手段5fによる高解像度処理を第９図
の模式図に従つて説明する。 第９図（Ａ）において、43はランレングスデータで、
その数値はカラム番号（Column Number）を示す。43aは
ランレングス値で、ランレングスデータ43をカラム番号
で表わしたものである。 第９図（Ｂ）の44は、拡大ランレングスデータで、前
記ランレングスデータ43を例えば縦横２倍に拡大したデ
ータである。44aはランレングス値で、拡大ランレング
スデータ44をカラム番号で表わしたものである。 第９図（Ｃ）の45は、前記拡大ランレングスデータ44
を細分化したランレングスデータ45をカラム番号で表わ
したランレングス値である。 第９図（Ａ）〜（Ｃ）からわかるように、ランレング
ス処理部50gは、ランレングスデータ43を生成して、ラ
ンレングス値43aを得る。これらのデータに対して、拡
大処理部50hが前記データ43を、例えば縦横２倍に拡大
処理して、拡大ランレングスデータ44を生成する。これ
により、ランレングス値44aが得られる。 次いで、接続関係検索手段50iが、ランレングス値44a
に対して接続関係検索を行い、規定データを生成する。
この規定データは、拡大ランレングスデータ44の輪郭を
構成する線素（例えば、13−13−11・・・）を構成する
データである。これらの規定データが得られたら、細分
化処理部50jでこの規定データを細分化補正し、細分化
したランレングスデータ45を生成してそのランレングス
値45aを得る。このようにして、高解像度の拡大画像が
得られる。 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、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に対する画像読み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及び手動切抜き線を
指定する。勿論、全画面で自動切抜きを実行して手動切
抜きを省略することもできる。 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像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ではオペレータが画像中の絵柄中の１点
でピツクし、絵柄マスク領域を決定する。 次いて、ステツプ132で、画像における絵柄マスク領
域以外の領域を検索して背景マスクとする領域データを
生成する。 ステツプ134では、スムージング処理手段5eが、背景
マスク領域データの輪郭形状を膨張収縮処理して、スム
ージング修正する。 次いで、ステツプ136では、ランレングス処理部50g
が、前記スムージング修正された背景マスク領域データ
をランレングスデータに変換する。 次いで、ステツプ138では、変換された背景マスク領
域データを、拡大処理部50hで拡大処理し、接続関係検
索部50iが拡大処理されたランレングスデータの接続関
係を検索し、細分化処理部50jが当該検索関係に基づ
き、エツジの細分化処理を実行する。これにより、背景
マスク領域データを高密度化する。 次いで、ステツプ140で、オペレータが、背景マスク
領域データについてデイスプレイ６上に表示された背景
マスクを確認・修正する。 次いで、ステツプ142で、レイアウトスキヤナ８が修
正された背景マスク領域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
背景部以外のカラー画像（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。 次いて、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われていたので、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。 更に、前記実施例においては、スムージング処理高解
像度処理を背景マスク領域データに施しており、この処
理は必要に応じて施すものであるが、十分な品質の切抜
き像が得られるのであれば、この処理を省略することが
できる。又、高解像度処理を施す手段として、ランレン
グス処理による処理手段5fを示したが、当該処理を施す
手段は、これに限定されず、ランレングス処理を施さず
に他の処理手法により高解像度処理を施すことができ
る。

【発明の効果】

以上説明した通り、本発明によれば、ベクタデータに
変換して切抜き線を作成するよりも高速に、高品質な切
抜き像を得ることが可能となるという優れた効果が得ら
れる。

【図面の簡単な説明】

第１図（Ａ）〜（Ｄ）は、本発明により、背景マスク領
域を生成する際の処理途中の画像及びマスクデータの例
を示す平面図、 第２図は、本発明の実施例に係る切抜きマスク作成シス
テムの構成を示すブロツク線図、 第３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４図は、自動切抜き方法を説明するための、トレーニ
ングエリアの二次元ヒストグラムと主成分軸を示す線
図、 第５図は、前記実施例のスムージング処理手段による輪
郭画素の膨張を説明する模式図、 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（Ａ）〜（Ｃ）は、前記実施例の高解像度処理手
段による高解像度処理を説明するための模式図、 第10図は、前記実施例における切抜き処理手段を示す流
れ図である。 ２……カラー原稿、 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、 5f……高解像度処理手段、 ６……デイスプレイ、 ９……印刷フイルム版、 10……プログラムメモリ、 12……背景部抽出画像データ、 50g……ランレングス処理部、 50h……拡大処理部、 50i……接続関係処理部、 50j……細分化処理部。

フロントページの続き (72)発明者 小林 秀章 東京都新宿区市谷加賀町１丁目１番１号 大日本印刷株式会社内 (56)参考文献 特開 昭64−77065（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−66557（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−215652（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−176638（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G03F 1/00 - 1/06

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力された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、 画像に対して自動切抜きする自動切抜き領域及び手動切
   抜きする手動切抜き線を指定するための手段と、 前記自動切抜き領域及び手動切抜き線が指定された画像
   の絵柄部分内の閉領域を塗り潰して、絵柄マスク領域を
   決定するための絵柄マスク領域決定手段と、 決定された絵柄マスク領域以外の、画像の未処理領域を
   検索して背景マスクを生成するための背景マスク生成手
   段とを備えることを特徴とする切抜きマスク作成システ
   ム。