JP2845107B2

JP2845107B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP2845107B2
Application number: JP5269110A
Authority: JP
Inventors: 真理子棚橋; 雅敏加藤; 桂一小池
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1993-10-27
Filing date: 1993-10-27
Publication date: 1999-01-13
Anticipated expiration: 2014-01-13
Also published as: JPH07121699A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は一般的な文書画像をスキ
ャナ等で読取って得られるラスタデータやコンピュータ
上で描画した画像のラスタデータを処理する画像処理装
置に関するものである。さらに詳細には、オフィス文書
や、図面等によく用いられるテクスチャ領域や塗りつぶ
し領域を閉領域として認識し、前記閉領域を削除するこ
とで効率良いベクトル化を可能にする画像処理装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般的な画像はテキスト、線図形、一様
な領域、写真などの自然画像などの要素から構成されて
いる。このように複数種類の構成要素から成る一般的な
画像をコンピュータ上で処理する時に、それぞれの領域
に応じた処理が必要である。従来このような要求に応え
るものとして以下に挙げる例がある。この例は線画像の
中に塗りつぶし領域が存在するような場合に、塗りつぶ
し領域と線画像の領域について異なる処理を行うもので
ある。その詳細を以下に説明する。図２９は特開平1-20
6470号公報に示された従来の図形処理装置のブロック図
である。スキャナ１は紙に描かれた図形を読取って２値
画像信号を出力するものであって、例えばイメージスキ
ャナや、テレビカメラなどである。スキャナ１から出力
された２値画像信号はＣＰＵ２に与えられる。ＣＰＵ２
にはキーボード３と画像メモリ４とベクトルデータメモ
リ５とが接続される。キーボード３はスキャナ１によっ
て読取られた画像のうち、線図形と塗りつぶし図形のそ
れぞれを指定したり、細線化のための回数を入力するの
に用いる。ＣＰＵ２は内蔵されているプログラムに基づ
いて、スキャナ１で読取られた２値画像データを画像メ
モリ４に記憶させたり、その２値画像データに基づい
て、細線化、エッジ（輪郭部）抽出、ベクトル化などの
処理を行うものである。ベクトルデータメモリ５はＣＰ
Ｕ２によってベクトル化されたデータを記憶する。

【０００３】次に動作について図３０、図３１を用いて
説明する。図３０は図２９の図形処理装置の動作を示す
フローチャートである。まず、スキャナ１によって画像
が読取られ、その２値画像データがＣＰＵ２に与えられ
る。この２値画像データはモニタなどの表示装置（図示
せず）に表示される。このとき、オペレータ（図形処理
装置を操作する人）が読取られた画像が塗りつぶし図形
であるかまたは線図形であるか、または塗りつぶし図形
と線図形の混在した画像であるかを判断する。図３１
(a)に示すような塗りつぶし図形であれば、オペレータ
がキーボード３によって塗りつぶし図形であることを指
定するとともに、１次細線化の回数を入力する。入力さ
れた回数に応じてＣＰＵ２は指定された回数だけ細線化
を実施する。具体的には、図３１(a)に示した塗りつぶ
し図形の幅方向端部にある画素が指定された回数だけ１
画素毎に削除され、その結果を図３１(b)に示す。次に
ＣＰＵ２は図３１(b)に示すような１次細線化された塗
りつぶし図形のエッジ抽出処理を行う。その結果図３１
(c)に示すような比較的太い線のみで表される図形に処
理する。次にＣＰＵ２はエッジ抽出された図形に対し
て、再び細線化の処理をする。図３１(c)の太い線の図
形が図３１(d)のような、画素１ドット分のつながりと
なるような細い線図形に処理される。これを２次細線化
と呼ぶ。次にＣＰＵ２は細線化された線図形をベクトル
データに変換し、ベクトルデータメモリ５に記憶させ
る。塗りつぶし領域については以上のような処理を行
う。線図形であれば、２次細線化のみを行い、画素１ド
ット分のつながりとなるような線図形に処理される。塗
りつぶし領域と線図形の混在する場合であれば、キーボ
ード３によって塗りつぶし図形と線図形を指定すること
によって、塗りつぶし図形については先に説明した処理
を行い、図３１(d)のようにエッジのみで表された図形
になる。また、線図形については１画素の連なりから成
る線図形で表された図形に処理することができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の図形処理装置は
以上のように構成されているので、塗りつぶしの領域を
含む図形に対しては、塗りつぶし領域のエッジを先に抽
出してしまうことにより塗りつぶし領域についてもベク
トル化が可能になっている。しかし、表示した入力画像
上でオペレータが塗りつぶし領域を指定し、更に１次細
線化を行う回数を入力する必要があり、手間がかかる。
また、塗りつぶし領域だけでなく、例えば図７(a)に示
す画像のようにハッチングやドットの領域があった場
合、ベクトル化する意味の無い規則的パターンの全てを
細線化、ベクトル化してしまい、例えば、ハッチングさ
れた長方形という認識がなされない。また、より様々な
種類の画像を処理するにあたって、テクスチャパターン
のデータや、カラー画像の色のデータは画像を表現する
のに非常に有効なデータである。しかし、従来の画像処
理装置ではそのような画像の情報を自動的に有効なベク
トルデータの形に変換するものは無かった。

【０００５】本発明は上記のような問題点を解消するた
めになされたもので、図面などの線画像だけでなく、よ
り様々な種類の画像を処理することを目的としている。
さらには一般的な画像をコンピュータ上で編集するのに
都合の良い画像記述言語に変換することを目的としてい
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、ラスタデータを扱う画像処理装置において、ハッ
チングなどのテクスチャ領域（明るさ、色の変化が一様
な領域をテクスチャ領域と言う）およびその輪郭（エッ
ジ）を自動的に抽出する手段と、この抽出されたテクス
チャ領域を画像データから削除する手段と、テクスチャ
領域の輪郭を細線化する手段とを設けたものである。

【０００７】また、本発明に係る画像処理装置は、ラス
タデータを扱う画像処理装置において、ハッチングなど
のテクスチャ領域（明るさ、色の変化が一様な領域をテ
クスチャ領域と言う）およびその輪郭（エッジ）を自動
的に抽出する手段と、この抽出されたテクスチャ領域を
画像データから削除する手段に加えて、さらに、細線化
されたテクスチャ領域の輪郭部を多角形としてベクトル
化する手段と、閉領域内の画像の種類を属性に持つよう
に画像記述言語化する手段とを設けたものである。

【０００８】また、本発明に係る画像処理装置は、ラス
タデータを扱う画像処理装置において、画像データ中の
塗りつぶし領域およびその輪郭部を自動的に抽出する手
段と、この抽出された塗りつぶし領域を画像データから
削除し、塗りつぶし領域の輪郭部を細線化する手段とを
設けたものである。

【０００９】また、本発明に係る画像処理装置は、ラス
タデータを扱う画像処理装置において、画像データ中の
塗りつぶし領域およびその輪郭部を自動的に抽出する手
段と、この抽出された塗りつぶし領域を画像データから
削除し、塗りつぶし領域の輪郭部を細線化する手段に加
えて、さらに、細線化された塗りつぶし領域の輪郭部を
多角形としてベクトル化する手段と、閉領域内の画像の
種類を属性に持つように画像記述言語化する手段とを設
けたものである。

【００１０】また、本発明に係る画像処理装置は、画像
を構成する色をコード化する手段と、この色のコードを
用いて画像データを再構成する手段と、コード化された
画像をベクトル化する手段と、この色のコードをベクト
ルデータの属性として画像記述言語化する手段を設けた
ものである。

【００１１】また、本発明に係る画像処理装置は、画像
を構成する色をコード化する手段とこの色のコードを用
いて画像データを再構成する手段と、コード化された画
像から塗りつぶし領域を自動的に抽出する手段と、この
抽出された塗りつぶし領域の色のコードを塗りつぶし領
域の属性として画像記述言語化する手段を設けたもので
ある。

【００１２】また、本発明に係る画像処理装置は、画像
を構成する色をコード化する手段とこの色のコードを用
いて画像データを再構成する手段と、コード化された画
像からテクスチャ領域を自動的に抽出する手段と、この
抽出されたテクスチャ領域の色のコードをテクスチャ領
域の属性として画像記述言語化する手段を設けたもので
ある。

【００１３】

【作用】本発明においては、画像データからテクスチャ
領域およびその輪郭（エッジ）を自動的に抽出し、この
抽出されたテクスチャ領域を画像データから削除し、テ
クスチャ領域の輪郭を細線化する。

【００１４】本発明においては、テクスチャ領域をその
まま、中が一様なテクスチャ画像である多角形としてベ
クトル化し、閉領域内の画像の種類を属性に持つように
画像記述言語化する。

【００１５】本発明においては、画像データ中の塗りつ
ぶし領域およびその輪郭部を自動的に抽出し、この抽出
された塗りつぶし領域を画像データから削除し、塗りつ
ぶし領域の輪郭部を細線化する。

【００１６】本発明においては、塗りつぶし領域をその
まま、中が塗りつぶされた多角形としてベクトル化し、
閉領域内の画像の種類を属性に持つように画像記述言語
化する。

【００１７】本発明においては、画像を構成する色をコ
ード化し、この色のコードを用いて画像データを再構成
し、色コードで表現された画像をベクトル化し、この色
のコードをベクトルデータの属性として画像記述言語化
する。

【００１８】本発明においては、画像を構成する色をコ
ード化し、この色のコードを用いて画像データを再構成
し、色コードで表現された画像からテクスチャ領域を自
動的に抽出し、この抽出されたテクスチャ領域の色のコ
ードをテクスチャ領域の属性として画像記述言語化す
る。

【００１９】本発明においては、画像を構成する色をコ
ード化し、この色のコードを用いて画像データを再構成
し、色コードで表現された画像から塗りつぶし領域を自
動的に抽出し、この抽出された塗りつぶし領域の色のコ
ードを塗りつぶし領域の属性として画像記述言語化す
る。

【００２０】

【実施例】以下に、図面を参照して、本発明を詳細に説
明する。図１はこの画像処理装置の概略を示すブロック
図である。本画像処理装置は画像入力部101、演算部10
2、メモリ103、画像出力部104、画像表示部105、ポイン
ティングデバイス106から構成される。101はカラースキ
ャナなどの画像入力部である。演算部102は画像入力部
から入力されるビットマップイメージのラスタデータの
処理を行う。103は各処理で必要とされる途中結果など
のデータを記憶しておくメモリである。画像出力部104
は処理を終えた画像データを出力する。105は入力され
た処理の対象画像を表示する画像表示部である。オペレ
ータは画像表示部105上の画像において、マウスなどの
ポインティングデバイス106を用いて文字領域を指定す
る。指定された文字領域のデータはその部分だけ切りと
られ、ＯＣＲ107に入力され、そこで文字コードに変換
される。

【００２１】画像入力部101から画像データが入力され
ると、図２に示されるような画像処理モード設定画面が
画像表示部105に表示される。前記画面中、入力画像表
示エリア201に入力画像が表示される。図２の画像処理
モード設定画面は、入力画像表示エリア201、文字領域
設定ボタン202、輪郭モードボタン203、全画像モードボ
タン204、カラーモードボタン205、モノモードボタン20
6、処理スタートボタン207が配置されている。オペレー
タは画像処理モード設定画面において、モード選択のコ
ラム内の輪郭モードボタン203、全画像モードボタン204
のうちのどちらかと、カラーモードボタン205、モノモ
ードボタン206のうちのどちらかをクリックすることで
画像処理モードを選択する。ここでは画像処理モードと
して、４つのモードを設ける。カラーモードとモノモー
ドの２つのモードについて、それぞれ輪郭のデータのみ
を画像記述言語化する輪郭モードと、閉領域内の画像に
ついてもその種類について画像記述言語化する全画像モ
ードを設ける。

【００２２】また、オペレータは表示された入力画像
中、文字領域が存在すれば、予め文字領域設定ボタン20
2をクリックし（ボタン上にマウスを用いてポインタを
移動させ、マウスに付属したボタンを押下すること）、
文字領域設定モードに遷移する。図３は文字領域設定
モードに遷移した時の画像処理モード設定画面である。
図３の文字領域設定モードの表示画面において、分割決
定ボタン301、設定解除ボタン302、モード終了ボタン30
3が配置されている。文字領域設定モードに遷移した状
態で、画像表示部201に表示された画像上においてオペ
レータが文字領域の左上と右下の点をクリックすること
で、文字領域を長方形として選択する。この時、選択さ
れた領域は、図３の画像中表題のところに示すように”
選択された”ことがわかるように、左上と右下の頂点に
白丸が付与された破線の長方形でマーキングされてい
る。このように文字領域を選択した後、分割決定ボタン
をクリックすると、演算部102は、上記白丸の付与され
た破線の長方形で囲まれた領域を文字領域として、その
長方形の左上と右下の点の座標をメモリに格納する。文
字領域として認識されると、図３の画像中下部の説明文
のところに示すように”文字領域として認識された”こ
とが左上と右下の頂点に黒丸が付与された破線の長方形
でマーキングされる。最後に文字領域設定モード終了ボ
タン303をクリックすると、演算部102は文字領域のラス
タデータを切りとり、ＯＣＲ107に入力する。ＯＣＲ107
からの出力データと文字領域の長方形の左上と右下の点
の座標を文字領域データとしてメモリ103に格納する。
また原画像データから文字領域を削除したものを図形デ
ータとしてメモリ103に格納する。図４は以上の文字領
域分割処理の前後のそれぞれの画像データを示してい
る。図４(a)は原画像、図４(b)、(c)はそれぞれ文字領
域分割処理によって得られた文字領域データ(b)と図形
領域データ(c)である。

【００２３】上記のように、文字領域を分割し、画像処
理モードの設定をした上で、オペレータが処理スタート
ボタン207をクリックすると図５のフローに従って画像
処理が実行され、画像のラスタデータは最終的に画像記
述言語に変換される。まず便宜をはかる為に、本説明で
用いる変数や記号の定義を図６を用いて説明する。区画
の座標を(i,j)、画素の座標を(x,y)とする。各座標軸の
方向は図６に示すとおりである。また、区画の一辺の長
さをmとする。また、最も右下の区画座標を(imax,jma
x)、画素座標を(xmax,ymax)とする。また、この処理に
おいて扱う画像データの変数を以下に列挙する。画像のラスタデータ：A(x,y) 塗りつぶし領域のラスタデータ：B(x,y) 塗りつぶし領域のエッジ部分のラスタデータ：D(x,y) テクスチャ領域のラスタデータ：C(x,y) テクスチャ領域のエッジ部分のラスタデータ：E(x,y) A(x,y)は座標(x,y)の画素が白の場合に０、黒の場合に
１とする。また、カラーモードの場合には白、黒以外の
色に２以上の整数をカラーコードとして割り当てる。ま
た、途中で形成されるデータB(x,y)、C(x,y)、D(x,y)、
E(x,y)の値はみな、領域番号であり、領域として抽出さ
れない画素については０である。以下、図５のフローチ
ャートに従って処理の概要を説明する。まず、最初にモ
ノモードとカラーモードの選択を判定をする。以下、最
初にモノモードの処理について図７を参照して詳細に説
明する。図７は本発明の一実施例による画像処理装置に
おける画像データの処理プロセスを表す図である。図７
には図５の処理による画像データA(x,y)と、処理途中で
形成されるB(x,y)、C(x,y)、D(x,y)、E(x,y)が示されて
いる。図７(a)から(g)において、それぞれのデータが０
の画素を白、１以上の画素を黒で表示している。

【００２４】図７(a)は文字領域を削除した図形領域の
画像データA(x,y)を示す。前処理において、画像を図７
(b)に示すような区画に区切り、画像データA(x,y)より
各区画内の黒画素数をカウントする。この区画座標(i,
j)における黒画素数をpixels(i,j,code_black)というよ
うに表現する。この区画毎の黒画素数は後の処理に必要
となるため、メモリ103に記憶しておく。次に、後述す
るアルゴリズムに従って、塗りつぶし領域とそのエッジ
部分を抽出し、抽出された順に塗りつぶし領域に番号を
ふる。これを領域番号と呼ぶことにして、変数Kで表
す。塗りつぶし領域のラスタデータB(x,y)、塗りつぶし
領域のエッジ部分のラスタデータD(x,y)の値を領域番号
kにする。塗りつぶし領域として抽出されない画素のB
(x,y)、D(x,y)の値は０である。 B(x,y) = k (1) D(x,y) = k (2) ここで塗りつぶし領域におけるエッジ部分とは塗りつぶ
し領域の最も外側の一画素とする。次に、塗りつぶし領
域とエッジ部分をA(x,y)から削除する。具体的にB(x,y)
=0またはD(x,y)=0でない画素のA(x,y)の値を０にする。
塗りつぶし領域を削除したA(x,y)が図７(c)に示されて
いる。また、ここで抽出された塗りつぶし領域B(x,y)と
そのエッジ部分D(x,y)を合わせて図７(d)に示す。図７
(d)中、数字は領域番号kである。

【００２５】次に、後述するアルゴリズムに従って、テ
クスチャ領域とそのエッジ部分を抽出する。テクスチャ
領域のエッジはテクスチャ領域を囲む閉ループとする。
テクスチャ領域についても塗りつぶし領域同様に、抽出
された順に領域番号をふる。そして、テクスチャ領域の
ラスタデータC(x,y)、テクスチャ領域のエッジ部分のラ
スタデータE(x,y)の値を領域番号kにする。テクスチャ
領域として抽出されない画素のC(x,y)、E(x,y)の値は０
である。 C(x,y) = k (3) E(x,y) = k (4) この時、図８に示すように、そのテクスチャ領域の領域
番号とテクスチャ画像の種類を表すコード（以後、この
コードをテクスチャコードと呼ぶ）とを対応させてメモ
リ103に記憶しておく。テクスチャコードはテクスチャ
領域が抽出される際に、そのテクスチャ画像が新しい種
類のものである場合に、前記テクスチャ画像とともに登
録されるものである。図９に示すように所定の大きさの
テクスチャ画像のラスタデータとそのテクスチャ画像の
画像特徴量をコードに対応させてメモリ103に記憶して
おく。この画像特徴量については、後に詳細に記述す
る。次に、テクスチャ領域とそのエッジ部分を削除す
る。塗りつぶし領域同様、C(x,y)=0、または、E(x,y)=0
でないテクスチャ領域のA(x,y)の値を0にする。テクス
チャ領域を削除したA(x,y)が図７(e)に示されている。
また、ここで抽出されたテクスチャ領域C(x,y)とそのエ
ッジ部分E(x,y)を図７(f)に示す。図７(f)中、数字はテ
クスチャ領域の領域番号である。

【００２６】塗りつぶし領域と、テクスチャ領域を削除
した後、次に線画像処理を行う。この対象になるのはA
(x,y)、D(x,y)、E(x,y)のデータである。これらのデー
タをまとめて図７(g)に示す。ここで、扱う線画像処理
の細線化、ベクトル変換ともに公知の技術があるので、
ここではその詳細には触れない。まず、A(x,y)、D(x,
y)、E(x,y)について細線化を行い、次にA(x,y)について
ベクトル化を行う。次に、D(x,y)、E(x,y)は、閉領域で
あるという認識のもとにベクトル化を行う。ここで、D
(x,y)、E(x,y)は領域番号データであるが、一連の線画
像処理において、１以上の値を持つときは１、０の時は
そのまま０で処理をする。その時、輪郭モードと全画像
モードで異なる処理を行う。輪郭モードの場合には単純
にベクトル変換するだけである。一方、全画像モードの
場合にはD(x,y)、E(x,y)のエッジ画像データをベクトル
変換した後、その領域番号より閉領域内の画像について
図８に示すテクスチャコードを参照し、最終的な画像記
述言語にテクスチャコードや、塗りつぶしであることを
示すコードをベクトルデータの属性として付与する。こ
のようにして、A(x,y)、D(x,y)、E(x,y)についてベクト
ル化を終えると、図７(h)の図形中の黒丸に示すように
ベクトルの端点、通過点が求められる。

【００２７】以上の処理を終えて、最終的な画像記述言
語の形になると、例えば図１０(a)、(b)に示すようなデ
ータになる。図１０は本発明の実施例の画像処理によっ
て最終的に出力される画像記述言語をモノ輪郭モード
(a)とモノ全画像モード(b)の場合に分けて示した図であ
る。図１０の全ての画像記述言語において、Polgは多角
形、Lineは折れ線を表し、それらの記号の後にx,y座標
の値が並ぶ。これらの座標は折れ線の場合には２つの端
点もしくは通過点の座標であり、通過する順に記述され
ている。Lineの後に続くx,y座標が２点のデータのみの
場合、折れ線ではなく単純に線分である。一方、多角形
の場合には頂点の座標が記述されている。図１０(a)の
輪郭モードの画像記述言語において、多角形のコードPo
lgの後にその閉領域内の画像を表すコードは無いが、図
１０(b)の全画像モードの画像記述言語においては、閉
領域内の画像を表すコードが示されている。それらはそ
れぞれ塗りつぶし領域にはbeta1、テクスチャ領域にはp
attern1、pattern2のコードが付与されている。このコ
ードの最後の数字がテクスチャコードに対応する。

【００２８】上で述べたそれぞれの処理について以下に
詳細に説明する。まず、塗りつぶし領域を抽出する方法
について説明する。図１１は塗りつぶし領域を抽出する
処理のフローチャートである。図中、kは領域番号であ
る。まず、前処理で区切られた区画を一単位として塗り
つぶし領域を抽出する。図１２は区画単位の塗りつぶし
領域抽出の処理の流れを示している。次に、塗りつぶし
区画の周囲の区画の処理により、画素単位の塗りつぶし
領域の抽出を行う。このようにして塗りつぶし領域の抽
出を終えた後で、塗りつぶし領域内にエッジ部分の抽出
を行う。

【００２９】図１２(a)のような塗りつぶし領域があっ
た場合に、まず、左上の区画から右方向への走査を主走
査として、各区画に対して区画毎にそれが塗りつぶし区
画か否かの判断をしながらラスタスキャンをする。この
判断は次の(5)式で表される条件を満たすかどうかであ
る。(5)式中aは最適化されたしきい値である。 pixels(i,j,code_black) > a (5) 以後、(5)式を満たす区画を塗りつぶし区画と呼ぶ。図
１２(b)のように、塗りつぶし領域の区画を一つ見つけ
ると、その区画(i,j)から区画単位の連続化処理を開始
する。また、前記区画を連続化開始区画として、１イン
クリメントした領域番号kでラベリングする。この時、
ラベリングの対象とするのは、まだ塗りつぶし領域とし
てのラベルがふられていない区画である。従って、一つ
の区画が複数の塗りつぶし領域に属することはないよう
にする。また、kは初期値が０であるので、１つ目の領
域の領域番号は１である。

【００３０】連続化処理のフローチャートを図１４に示
す。この連続化処理により、連続している塗りつぶし区
画が同じ値でラベリングされ、一つの連続領域として認
識される。連続化処理は塗りつぶし区画の周囲走査の繰
り返しで行う。周囲走査とは周囲８区画を図１３に示す
ような順序で時計回りの方向に走査し、連続化開始区画
と同様の塗りつぶし区画であるか否かの判定をする。周
囲８区画の座標は図１４のフローチャート中p,qで表さ
れている。走査された周囲区画が塗りつぶし区画である
場合には、連続化開始区画と同じ領域番号kの値でラベ
リングする。また、前記同じラベルをふった区画の座標
を、ラベルがふられた順番であるnumを配列に持つ変数i
(num)、j(num)に記憶する。この時、ラベルがふられた
順番として連続化開始区画はカウントされない。図１２
(c)は連続化開始区画についての周囲走査を終えたとこ
ろであり、右、右下、下の三つの区画が塗りつぶし区画
であると判断され、通し番号numが１、２、３とふられ
ている。その通し番号を配列に持つ二つの変数i(num)、
j(num)にi座標と、j座標を記憶しておく。図１２(c)で
は i(1) = 2 i(2) = 2 i(3) = 1 j(1) = 1 j(2) = 2 j(3) = 2 となる。連続化開始区画について周囲走査を終えると、
周囲走査の終わった区画の数を表すパラメータを１にす
る。今、このパラメータを変数p_finで表し、 p_fin = 1 とする。パラメータp_finは次に周囲走査を行う区画の
番号を表すことにもなっている。次に、p_finの値をi(p
_fin)、j(p_fin)に代入し、そこで得られたi座標、j座
標の区画について周囲走査を行う。つまり、図１２(c)
においては１の区画について次に周囲走査を行う。その
結果が図１２(d)であり、新たに４、５の番号がふられ
る。この時、既に塗りつぶし区画としてラベリングされ
ている区画については新たにラベリングは行わない。そ
れらの区画のi座標、j座標の値が i(4) = 3 i(5) = 3 j(4) = 1 j(5) = 2 と記憶され、p_finの値を１インクリメントする。

【００３１】最終的にkでラベリングされた全ての塗り
つぶし区画について、周囲走査を終えるまでこの処理を
繰り返す。図１２(d)の場合には２から５の区画まで、
新たにラベリングされる区画は存在しないが、５まで周
囲走査を行い、そこで区画の連続化処理が終了する（図
１２(e)）。区画の連続化の終了は周囲走査済みの区画
の数p_finとラベリングされた区画の数numの値を比較す
ることで判断する。

【００３２】ひとつの連続化開始区画からの連続化処理
が終了すると、前記連続化開始区画の次の区画から再び
ラスタスキャンを始め、次の連続化開始区画をさがす。
図１２(f)のように、再び塗りつぶしの区画を見つける
と、その区画を連続化開始区画として、そこから連続化
処理を開始する。この時、塗りつぶし区画にふる領域番
号kの値は直前に抽出した領域番号kの値を１インクリメ
ントしたものである。以上のようにして、領域毎にラベ
ルの値を変化させ、塗りつぶし領域を区画単位で抽出
し、最も右下の区画までラスタスキャンを終えると、そ
れまでに塗りつぶし領域として抽出された区画内の画素
について、塗りつぶし領域のデータB(x,y)をB(x,y)=kと
する。図１２(g)において、実際の塗りつぶし領域中、
白線で囲まれた部分が区画単位で抽出された２つの領域
である。

【００３３】一通り、区画単位の塗りつぶし領域の抽出
が終了した後、図１１のフローチャート中、塗りつぶし
区画の周囲の処理において、各領域毎に区画単位では抽
出され得なかった塗りつぶし領域の残りの部分とエッジ
部分の抽出処理を行う。この処理は図１５(a)のk＝1の
塗りつぶし区画の周囲の矢印に示されているように、外
側に向かって黒画素の連続性を走査する。その詳細を図
１６、図１７のフローチャートとともに以下に説明す
る。図１６は本発明の実施例の画像処理中で、塗りつぶ
し区画の周囲処理のフローチャートである。図１７は図
１６中の区画内連続性走査の処理のフローチャートであ
る。フローチャート中kは領域番号を示す変数であり、k
maxは領域の数を表している。領域毎に周囲の処理を行
う。区画単位のラスタスキャンをし、塗りつぶし領域で
はない区画について、隣合う塗りつぶし区画からの黒画
素の連続性を走査する。図１５(b)において、中心の区
画が塗りつぶしではない注目区画である。区画内連続性
走査では、まず、その上下左右の周囲４区画が注目して
いる番号kの塗りつぶし領域であるか否かの判断をす
る。周囲４区画のうち、塗りつぶし領域が存在した場合
には、周囲の塗りつぶし区画から図１５(b)に示す矢印
の方向に黒画素の連続性を判断する。これが図１７のフ
ローチャート中、垂直処理にあたる。また図１５(c)に
示すように、右上、右下、左上、左下の斜め隣の区画が
塗りつぶしであり、前記斜め隣の区画をはさむ位置の上
下左右の区画が塗りつぶし領域でない場合、斜め隣の区
画からの黒画素の連続性を走査する。これは図１７のフ
ローチャート中斜め処理にあたる。

【００３４】図１５(d)〜(h)を用いて、上記垂直処理と
斜め処理による画素単位の領域抽出とエッジ部分の抽出
処理を説明する。ここで説明する処理は図１５(b)の左
端のように、上隣の塗りつぶし区画から黒画素の連続性
を判断する場合である。ここでは、モノモードにおける
垂直処理について述べる。垂直処理では塗りつぶし区画
の最も外側の黒画素列からの連続性を黒画素列に垂直な
方向に走査する。斜め処理では塗りつぶし区画における
注目区画に隣接する頂点からの連続性を評価する。図１
５(d)〜(h)では１つの区画が１画素を示しており、黒の
区画、ハッチングの区画は黒画素を示している。ハッチ
ングは現在注目している２ラインを示している。最上列
の黒画素は上隣の塗りつぶし区画内の最下段の黒画素列
を示している。垂直処理の場合は、注目区画に面してい
る１列からの黒画素の連続性を判断する。斜め処理の場
合には注目区画に隣接するところの頂点からの黒画素の
連続性を判断する。

【００３５】黒画素の連続性は隣合う２ラインが重なる
か否かで判断し、これを繰り返すことで塗りつぶし領域
を抽出する。これを順を追って説明する。図１５(d)に
はこの処理の最初の注目ラインである、塗りつぶし領域
の最も外側の１ラインと、更に外側の隣合う１ラインを
示している。まず、内側の１ラインにおいては黒画素列
の始点のx座標x_in1と終点のx座標x_in2を求める。次に
外側の黒画素列の始点のx座標x_out1と終点のx座標x_ou
t2を求める。この２ラインにおいて x_out2 > x_in1 or x_in2 > x_out1 (6) を判断し、上の２式のどちらかを満たせば、この２ライ
ンは重なることによって連続性が確認される。そして、
外側の黒画素列について、塗りつぶし領域であることが
確認されたので、B(x,y) = k（k；領域番号）とする。
次に図１５(e)に示すように、更に１画素外側のライン
について連続性を確認するために、外側の黒画素列の始
点、終点のｘ座標を新たに内側の黒画素列の座標とす
る。 x_in1 = x_out1 , x_in2 = x_out2 (7) 以下同様に、外側に新たな黒画素列が抽出されない、も
しくは、抽出された黒画素列が一画素分内側の黒画素列
と全く重なり合わなくなるまで、上記の処理を繰り返
す。以上の処理によって塗りつぶし領域の抽出が可能に
なる。

【００３６】塗りつぶし領域の抽出が終了するとエッジ
抽出の処理を行う。今度は図１５(g)、(h)内の矢印で示
すように、xとyの２方向にB(x,y)の値に変化の見られる
ところを探してエッジ部分を抽出する。図１５(h)、(i)
に示すように、ドットパターンで表された画素がエッジ
画素であり、これをD(x,y) = kとする。以上で塗りつぶ
し領域とそのエッジ部分の抽出処理が終了する。

【００３７】次に、テクスチャ領域を抽出する方法につ
いて説明する。テクスチャ領域抽出の処理を表したフロ
ーチャートを図１８に示す。図１８は本発明の実施例の
画像処理におけるテクスチャ領域抽出のフローチャート
である。図中、kは領域番号である。テクスチャ領域の
抽出の処理は基本的に塗りつぶし領域の場合とほぼ同じ
である。まず、前処理において区切られた区画単位でテ
クスチャ領域の抽出をした後に、テクスチャ区画の周囲
の処理において画素単位の領域抽出を行う。

【００３８】区画単位のテクスチャ領域の抽出処理より
説明する。まず、注目する区画がテクスチャ画像かどう
かの判断（判断１）をしながら区画毎にラスタスキャン
をする。テクスチャ画像の区画がひとつ抽出されると、
そこからテクスチャ区画の連続化を開始する。この時、
抽出されたテクスチャ区画の画像が既にコード化されて
いるテクスチャ画像と等しいかどうかの判断（判断２）
をする。等しければ、図８に示すように、そのコードと
領域番号を対応させて記憶する。そうでなければ、図９
に示すように、新たに抽出されたテクスチャ画像の所定
の大きさ分とテクスチャ画像の画像特徴量を新たなコー
ドに対応させて記憶してから、新たなコードとこの領域
番号を対応させて記憶する。テクスチャ区画の連続化処
理を図１９のフローチャートに示す。これは図１２、１
３、１４に示した塗りつぶし領域抽出の連続化処理とほ
ぼ等しい。この処理の中で、塗りつぶし領域の抽出処理
と異なるのは連続化するべきテクスチャ領域であるかの
判断（判断３）である。以下、上述した３つの判断につ
いて詳細に説明する。それぞれの判断のための主な画像
特徴量としては、黒画素数、各色毎の画素数、濃度共起
行列、空間周波数特性など、いろいろあるが、ここでは
フーリエパワースペクトルを利用した空間周波数特性に
基づく画像特徴量と黒画素数について説明する。

【００３９】最初に、図２０(a)、(c)、(e)で示したよ
うな頻繁に用いられるテクスチャ画像をスキャナで読取
った画像データの２次元フーリエパワースペクトルを図
２０(b)、(d)、(f)で示す。また、図２１(a)のようにテ
クスチャでない画像の２次元フーリエパワースペクトル
を図２１(b)に示す。２次元パワースペクトルのp、q軸
はそれぞれx方向、y方向の空間周波数に比例した値であ
る。上記、図２０と図２１のパワースペクトルを比較す
ると、テクスチャ画像の方は卓越しているパワーを持つ
空間周波数が空間周波数領域において規則的に点在して
いる。一方テクスチャではない画像のパワースペクトル
は卓越周波数の規則性は見られず、低周波数成分のパワ
ーがランダムに卓越している。以上のパワースペクトル
の特性を考慮して、テクスチャ領域の抽出を行う。上に
示した図２０、図２１はモノクロ２値画像について、白
のデータをー１、黒のデータを１に割当ててフーリエパ
ワースペクトルを算出したものである。

【００４０】図１８中の判断１は注目区画の画像がテク
スチャであるか否かである。前処理において、予めカウ
ントして記憶しておいた区画毎の黒画素数について、
(8)式に基づいて判断する。今、注目している区画の座
標は(i,j)であり、a1、a2は最適化されたしきい値であ
る。 a1 > pixels(i,j,code_black) > a2 (8) 次に、以下のparameter_k、parameter_lを考える。この
パラメータは上述のテクスチャ画像のパワースペクトル
の特性を考慮したものである。 parameter_k = Σkmax’(n) (9) parameter_l = Σlmax’(n) (10) ここで、kmax’(n)、lmax’(n)はｎ番目に大きなパワー
の振幅の空間周波数kmax(n)、lmax(n)を用いて次の式で
表される。 kmax’(n) = kmax(n) ;kmax(n) =< m/2 (11) kmax’(n) = m - kmax(n) ;kmax(n) > m/2 (12) lmax’(n) = lmax(n) ;lmax(n) =< m/2 (13) lmax’(n) = m - lmax(n) ;lmax(n) > m/2 (14) ここでkmax(n)、lmax(n)はそれぞれｘ方向、ｙ方向の空
間周波数である。このパラメータparameter_k、paramet
er_lの値があるしきい値を上回る場合、卓越空間周波数
へのパワーの集中度が高いと判断して、テクスチャ画像
であると考える。式で表すと(15)式のようになる。(15)
式中a3は最適化されたしきい値である。 parameter_k > a3 or parameter_l > a3 (15) この後のテクスチャ領域の連続化のために、上記ｎ番目
に大きなパワーの振幅を持つところの空間周波数をkmax
_st’(n)、lmax_st’(n)として、ｎ番目に大きなパワー
の振幅をF_st(kmax_st’(n),lmax_st’(n))として記憶
しておく。

【００４１】図１８中の判断２は抽出された連続化開始
区画のテクスチャ画像が既にコード化されているテクス
チャ画像と同じものであるかの判断である。したがっ
て、この評価ではそれぞれの区画毎の空間周波数特性を
求め、卓越空間周波数、そのパワーの値、が等しいかど
うかを判断すれば良い。その具体的な式を以下に示す。
既にコード化されているテクスチャ画像のｎ番目に大き
なパワーの振幅の空間周波数を、kmax_c’(n)、lmax_
c’(n)とする。また、既にコード化されているテクスチ
ャ画像のｎ番目に大きなパワーをF_c(kmax_c’(n),lmax
_c’(n))とすると,注目区画と既にコード化されたテク
スチャ画像が等しいと判断される条件は以下に表される
式になる。 kmax_st’(n) = kmax_cm’(n) (16) lmax_st’(n) = lmax_cm’(n) (17) F_cm(kmax_cm’(n),lmax_cm’(n))) - c1 < F_st(kmax_st’(n),lmax_st’(n))) < F_cm(kmax_cm’(n),lmax_cm’(n))) + c1 (18) (18)式中c1は定数である。

【００４２】図１８中の判断２において、既にコード化
されているテクスチャ画像の中に等しいと判断されるも
のが見つからなかった場合には、テクスチャコードデー
タ作成の処理において、上記kmax’(n)、lmax’(n)、F
(kmax’(n),lmax’(n))の値をテクスチャコードmのテク
スチャ画像の特徴量として記憶しておく。その時図９に
示すように、所定の大きさのテクスチャ画像に対応させ
て、max_cm’(n)、lmax_cm’(n)、F(kmax_cm’(n),lmax
_cm’(n))の変数に記憶しておく。

【００４３】また、図１９中の判断３は連続化処理にお
いて、連続化開始区画のテクスチャ画像と注目区画のテ
クスチャ画像が同じであるかどうかの判断である。ま
ず、予め前処理においてカウントしておいた黒画素数に
ついて連続化開始区画のそれと比較する。以上の式を以
下に示す。連続化開始区画の座標を(i_st,j_st)とし、
注目している区画の座標を(i,j)とする。 pixels(i_st,j_st,code_black) + c2 ＞ pixels(i,j,code_black) ＞ pixels(i_st,j_st,code_black) - c2 (19) (19)式中c2は定数である。(19)式を満たすと次の判断を
行う。次に、注目区画のフーリエパワースペクトルを求
め、ｎ番目に大きいパワーの振幅を持つところの卓越空
間周波数をkmax’(n)、lmax’(n)、そのパワーの振幅を
F(kmax’(n),lmax’(n))として連続化開始区画のそれら
と比較する。その式を以下(20)、(21)、(22)式に示す。 kmax’(n) = kmax_st’(n) (20) lmax’(n) = lmax_st’(n) (21) F(kmax_st’(n),lmax_st’(n))) - c3 < F(kmax’(n),lmax’(n))) < F(kmax_st’(n),lmax_st’(n))) + c3 (22) 上の(20)、(21)、(22)式を満たした場合、注目している
区画は連続化開始区画の同じテクスチャ画像として、同
じ値でラベリングする。

【００４４】一通り、区画単位のテクスチャ領域の抽出
が終了した後、テクスチャ区画の周囲の処理において、
各領域毎に区画単位の処理では抽出され得なかったテク
スチャ領域の残りの部分とエッジ部分の抽出処理を行
う。この処理は既に抽出されているテクスチャ区画の領
域から外側に向かって、テクスチャ画像の画像特徴量の
変化を調べ、変化の大きくなったところをエッジ部と判
断する。この時、第１ステップとして区画単位で抽出さ
れたテクスチャ領域から縦横４方向に画像特徴量の変化
を調べる。図２２(a)においては、k=1で示されたグレイ
の領域が区画単位で既に抽出されているテクスチャ領域
であり、テクスチャ領域からの走査の方向を矢印で示し
ている。また、この第１ステップの処理で抽出されるテ
クスチャ領域とエッジを図２２(b)に示す。次に、第２
ステップでは、第１ステップで抽出されたテクスチャ領
域から図２２(b)の矢印に示すような２つの方向に向か
って、同様にテクスチャ画像の画像特徴量の変化を調べ
る。

【００４５】上記、画像特徴量の変化を調べる処理の詳
細は以下のとおりである。図２２(a)において、区画単
位のラスタスキャンを行い、テクスチャ区画として抽出
されていない区画を注目する。次に、その注目区画の上
下左右の周囲４区画のうち、テクスチャ区画が存在する
場合には図２２(b)の矢印に示すように、テクスチャ区
画から注目区画の方に向かって画像特徴量の変化を調べ
る。ここでは画像特徴量として１次元のパワースペクト
ルを採択した。図２２(c)の左端に示すように上隣にテ
クスチャ領域の区画が存在する場合の処理を図２２
(d)、(e)を参照して説明する。従って図２２(d)、(e)に
おいては、上がテクスチャ区画、下が注目区画である。
まず、図２２(d)に示すようにテクスチャ領域の区画内
で、エッジを求める方向に１次元のウィンドウを設定
し、その中で算出したパワースペクトルをマスタスペク
トルG(P)として記憶する。図２２(d)、(e)内で縦方向の
太い線がウィンドウを表す。この時、２次元のパワース
ペクトル算出の場合と同様に,黒のデータを1、白のデー
タを-1とする。ここで、図２３(a)にマスタスペクトル
の例を示す。次に図２２(e)に示すように、ウィンドウ
をエッジを求める方向に１画素ずつずらしながら、パワ
ースペクトルG’(p)を算出する。図２２(d)のようにウ
ィンドウ内にエッジ部を含む場合のパワースペクトル
G’(p)の例を図２３(b)に示す。ずらした先のパワース
ペクトルとマスタスペクトルとの差の総和Σ(G(p)-G’
(p))を算出し、その値としきい値a4を(23)式に従って比
較する。 Σ(G(p)-G’(p)) > a4 (23) (21)式を満したウィンドウはテクスチャ領域のエッジ部
分にさしかかっていると判断する。Σ(G(p)-G’(p))の
変化を図２３(c)に示す。図２３(c)において、縦軸はΣ
(G(p)-G’(p))の値であり、横軸はウィンドウをずらし
た距離を画素数で表している。この例ではちょうど２２
画素分だけウィンドウをずらしたところで、ウィンドウ
はエッジにさしかかっているが、この時、マスタスペク
トルとの差の総和Σ(G(p)-G’(p))がかなり大きくなる
ことが顕著である。このように、エッジ部分にさしかか
っていると判断されたウィンドウの終端部分の黒画素を
エッジ画素とし、D(x,y)=kとする。

【００４６】テクスチャ領域のエッジ抽出においては、
エッジ部分が必ずしも閉ループとして抽出されるとは限
らない。そこで、エッジ画素の閉ループ化処理を行う。
閉ループ化処理は基本的にエッジ画素の連続化処理であ
り、連続化されるべきエッジ画素がなくなった時点で、
閉ループであることの条件を満たすかどうかの判断をす
る。この連続化処理は、前述の塗りつぶし領域の抽出に
おける区画単位の連続化処理を、画素単位で行うもので
ある。閉ループであることの条件を満たさない場合に
は、連続化処理の終了するところのエッジ画素の周辺の
黒画素を新たにエッジ画素として連続化処理を再開す
る。連続化が終了する時に閉ループであることの条件を
満たすとエッジの閉ループ化処理を終了する。

【００４７】閉ループ化処理を図２４を参照して詳細を
説明する。図２４は本発明の実施例の画像処理の中で、
抽出したテクスチャ領域のエッジ画素を閉ループ化する
処理を分かりやすく示した図である。まず、左上からラ
スタスキャンをし、D(x,y)>=1であるエッジ画素をさが
す。図２４においてエッジ画素は黒く塗られた区画で表
現されている。また、エッジ画素を表す区画内にふられ
ているラベルはAが注目画素、aが連続化されたエッジ画
素を示す。エッジ画素を一つ見つけると、その画素を開
始点として連続化処理を開始する。図２４(a)におい
て、連続化開始画素にはAのラベルが、また連続化開始
画素からの周囲画素走査によって連続化される画素には
aのラベルがふられている。この時、連続化の条件はD
(x,y)の値が等しいということである。この連続化処理
は分岐画素が見つかるまで続行される。分岐画素とは図
２４(b)に示すように”斜め右下がエッジ画素ではな
く、右と下に隣合う画素がエッジ画素である”という周
囲画素に対する条件を満たしたエッジ画素である。この
例では、図２４(c)に示すラベルAの画素の周囲走査によ
る連続化が終了すると、ラベルAの画素が分岐画素の条
件を満たすことが判明する。図２４(d)において分岐画
素をハッチングで表す。また、分岐画素のx,y座標を記
憶しておく。

【００４８】分岐画素を見つけた以後の連続化処理は、
その画素の位置によって画素にふるラベルを変える。こ
の連続化処理は以下に記述するように２段階で行う。：分岐画素を見つける以前にラベリングされた画素
（図２４(c)中aのラベルの画素）の周囲走査による連続
化処理：の処理を終了した後、分岐画素を見つけた以後に
ラベリングされた画素（図２４()中b,cのラベルの画
素）の周囲走査による連続化処理まずの処理では、x方向について分岐画素を境にして
連続領域であることを示すラベルの値を変える。図２４
(e)は分岐画素を見つける以前にラベリングされている
画素からの周囲走査結果の一例を示している。分岐画素
を含めて左側の画素にはcのラベルをふる。逆に、図２
４(f)に示すように分岐画素より右側の画素にはbのラベ
ルをふる。図２４(f)はの処理が終了した状態を示
す。次に、の処理においては、連続しているエッジ画
素に新たにふられるラベルを注目画素に等しいものにす
る。従ってbのラベルの画素から連続化された画素にはb
のラベルを、またcのラベルの画素から連続化された画
素にはbのラベルをふる。このようにしての処理を終
えた状態が図２４(g)である。連続化するエッジ画素が
なくなった時点で、図２４(g)におけるbとcのように、
異なるラベルが隣合っていることが確認されると閉ルー
プ化が成功したことになる。

【００４９】一方、異なるラベルをふられた画素どうし
が隣合わない場合、エッジ部分は閉領域になっていな
い。そのような場合には、ラベリングされた順序の最後
のほうの画素から、その周囲にエッジ画素として抽出さ
れていない黒画素が存在するかどうかの判断を行う。そ
のような黒画素が存在する場合には、その黒画素を新た
にエッジ画素としてラベリングし、そこから連続化処理
を再開する。例えば、図２４(h)において、ドットのパ
ターンの区画で示される画素はエッジ画素として抽出さ
れていない黒画素を表す。また、ドットの区画の下方
に、抽出されたエッジ画素が存在するが、このような場
合、抽出されたエッジ画素よりも、連続化されてきたエ
ッジ画素群に隣接する黒画素のほうがエッジとして確か
らしいと考える。そこで、図２４(i)に示すようにエッ
ジ画素ではない黒画素を、新たにエッジ画素としてラベ
ルをふり、連続化処理を再び開始し、最終的に閉ループ
になるまで、この処理を繰り返す。

【００５０】次に、カラーモードの処理について詳細に
説明する。図５のフローチャートに示すように、最初に
カラーコードデータ作成の処理が入るが、それ以降の大
きな処理の流れはモノモードの処理とほとんど同じであ
る。まず、カラーコードデータ作成について説明する。
予めカラーコードによるデータの再編成を行う。これを
図２５(a),(b),(c)を参照して説明する。フルカラーの
ラスタデータは通常図２５(b)に示すように、(R,G,B)の
羅列で構成されていることが多い。このデータ形態では
画像処理をするのにR,G,Bの全てのデータにアクセスし
ないと完全な色の情報は得られず、処理時間がかかり効
率が悪い。従って、スキャナで画像を読み取った場合の
データのばらつきを考えて、図２５(a)に示すようにR,
G,B色空間において、ある領域をカラーコード１、２、
３というように定義する。そして、その領域内に(R,G,
B)データを持つ画素のデータとして色の領域のコードを
割り当てる。つまり、(r1,g1,b1)のようなデータを持つ
画素のデータを１とし、これをカラーコードとする。以
上のようにして、色空間を分割していくつかのカラーコ
ードを定義することにより、図２５(b)に示すような(R,
G,B)データは図２５(c)に示すようなカラーコードの羅
列のデータに変換される。カラーモードの場合には、こ
のカラーコードデータをA(x,y)とする。

【００５１】次に、モノモード同様に前処理において図
７(b)に示すような区画内の各色の画素数をカウントす
る。例えば、この区画座標(i,j)におけるカラーコード
１の画素数をpixels(i,j,code_1)というように表現す
る。この区画毎の各色の画素数は後の処理に必要となる
ため、メモリ103に記憶しておく。

【００５２】次に、後述するアルゴリズムに従って、塗
りつぶし領域とそのエッジ部分を抽出し、モノモード同
様に抽出された順に塗りつぶし領域に領域番号kをふ
る。また、(1)、(2)式に示すように、塗りつぶし領域の
ラスタデータB(x,y)、塗りつぶし領域のエッジ部分のラ
スタデータD(x,y)の値を領域番号kにする。ここで、塗
りつぶし領域とは１色から成る領域であり、エッジ部分
とは塗りつぶし領域の最も外側の一画素とする。また、
図２６に示すように塗りつぶし領域の領域番号と領域の
色コードを対応させて記憶しておく。次に、塗りつぶし
領域とエッジ部分をA(x,y)から削除する。具体的にB(x,
y)=0またはD(x,y)=0でない画素のA(x,y)の値を０にす
る。

【００５３】次に、後述するアルゴリズムに従って、テ
クスチャ領域とそのエッジ部分を抽出する。ここで抽出
の対象としているのは２色から構成されるテクスチャ画
像である。テクスチャ領域のエッジはテクスチャ領域を
囲む閉ループとし、エッジはテクスチャ画像を構成する
２色のうちのどちらかであるとする。また、２色のうち
１色が白の場合には、自動的に他方の色の閉ループをエ
ッジとして抽出する。ここでもモノモード同様に、抽出
されたテクスチャ領域に領域番号kをふる。そして、
(3)、(4)式に示すように、テクスチャ領域のラスタデー
タC(x,y)、テクスチャ領域のエッジ部分のラスタデータ
E(x,y)の値を領域番号kにする。この時、図２７に示す
ように、そのテクスチャ領域の領域番号とテクスチャコ
ードと色コードを対応させてメモリ103に記憶してお
く。テクスチャコードは白黒２色で表現されるパターン
に対応するので、カラーのテクスチャ画像はカラーコー
ドの数字の小さい方を白、数字の大きい方を黒に対応さ
せることによって、カラーコードとテクスチャコードで
表現できる。このテクスチャコードはモノモードの場合
と同様に、そのテクスチャ画像が新しい種類のものであ
る場合に、前記テクスチャ画像のラスタデータ、画像特
徴量ともに登録されるものである。図９に示すように所
定の大きさのテクスチャ画像のラスタデータをコードに
対応させてメモリ103に記憶しておく。次に、テクスチ
ャ領域とそのエッジ部分を削除する。塗りつぶし領域同
様、C(x,y)=0、または、E(x,y)=0でないテクスチャ領域
のA(x,y)の値を0にする。

【００５４】塗りつぶし領域と、テクスチャ領域を削除
した後、次に線画像処理を行う。この対象になるのはA
(x,y)、D(x,y)、E(x,y)のデータである。A(x,y)はカラ
ーコード、D(x,y)、E(x,y)には領域番号kのデータであ
る。カラーモードでは一つのベクトルは一色から成る。
そこで、A(x,y)についてはカラーコード毎に細線化、ベ
クトル化を行う。そして、最終的な画像記述言語にカラ
ーコードをベクトルデータの属性として付加する。次
に、D(x,y)、E(x,y)について細線化を行い、モノモード
同様にD(x,y)、E(x,y)の値を一連の線画像処理におい
て、１以上の値を持つときは黒、０の時は白という画像
データになおして処理をする。カラーモードにおいても
モノモード同様に、輪郭モードと全画像モードで異なる
処理を行う。カラーモードの全画像モードの場合にはD
(x,y)、E(x,y)のエッジ画像データをベクトル変換した
後、その領域番号より閉領域内の画像について図２６、
２７に示す塗りつぶし領域のカラーコードやテクスチャ
領域のテクスチャコード、カラーコードを参照し、最終
的な画像記述言語にそれらのコードをベクトルデータの
属性として付与する。このようにして、A(x,y)、D(x,
y)、E(x,y)についてベクトル化を終えると、図７(h)の
図形中の黒丸に示すようにベクトルの端点、通過点が求
められる。ベクトル化を終えると図２８に示すような画
像記述言語に変換される。図２８(a)は輪郭モードの場
合、図２８(b)は全画像モードの場合である。これらの
画像記述言語のコードの意味はモノモードと同じであ
る。ただし、各コードの最後に記述されてあるのはカラ
ーコードである。

【００５５】上で述べたそれぞれの処理について以下に
詳細に説明する。まず、塗りつぶし領域を抽出する方法
であるが、基本的には図１１に示すモノモードの塗りつ
ぶし領域抽出処理とほとんど同じであるので、以下特に
モノモードとは異なる点について、重点的に述べる。こ
こで説明に用いる変数もモノモードの場合と同じであ
る。まず、塗りつぶし区画の判断条件である。まず、連
続化開始区画の条件は次の(24)式を満たすカラーコード
nが存在するか否かである。式中a5は最適化されたしき
い値である。 pixels(i,j,code_n) > a5 (24) モノモードの図１２(b)に示すように、(24)式を満たす
塗りつぶし領域の区画を一つ見つけると、その区画(i,
j)から連続化処理を開始する。連続化処理のフローチャ
ートをモノモードと同様に図１４に示す。この連続化処
理により、連続している同じ色の塗りつぶし区画が同じ
値でラベリングされ、一つの連続領域として認識され
る。この連続化処理もモノモードの場合とほとんど等し
いが、連続化のための判断がモノモードの場合と少し異
なり、”同じカラーコードである”という条件が付加さ
れる。これを具体的に式で表すと(25)式のようになる。
これは連続化開始区画においてa6のしきい値を越える画
素数を持つカラーコードがcode_mの場合である。 pixels(i,j,code_m) > a6 (25)

【００５６】一通り、区画単位の塗りつぶし領域の抽出
が終了した後、モノモード同様に塗りつぶし区画の周囲
の処理において、各領域毎に区画単位では抽出され得な
かった塗りつぶし領域の残りの部分とエッジ部分の抽出
処理を行う。この処理もほとんどモノモードの処理と等
しく、画素の連続性の判断が”同じカラーコードの画素
であるか”に変わる。

【００５７】次に、テクスチャ領域を抽出する方法につ
いて説明する。テクスチャ領域の抽出の処理も、モノモ
ードの処理と同じく、初期化してあった変数C(x,y)、E
(x,y)の値を領域番号に変化させることである。全画像
モードの場合には図２７に示すように、領域番号とテク
スチャコード、カラーコードを対応させて記憶する。処
理も図１８、図１９に示したフローチャートにほとんど
等しい。異なるのは、図１８、１８のフローチャート中
の判断１、２、３である。またそれに加えて、フーリエ
パワースペクトルを算出する時に、A(x,y)のカラーコー
ドデータをー１と１に割り当てるという前処理が必要に
なる点である。この前処理のルールは、カラーコードの
数字の小さい方をー１に、大きい方を１に対応させるこ
とにする。

【００５８】以下、上述した３つの判断について詳細に
説明する。図１８中の判断１は注目区画の画像がテクス
チャであるか否かである。前処理において、予めカウン
トして記憶しておいた区画毎のカラーコード別の画素数
について、まず判断する。今、注目している区画の座標
を(i,j)とし、次の(26)、(27)式をともに満たすカラー
コードp,qが存在することを第１の条件とする。 a7 > pixels(i,j,code_p) > a8 (26) pixels(i,j,code_p) + pixels(i,j,code_q) ≒１区画内の画素数 (27) 次に、以下のparameter_k、parameter_lについての判断
であるが、このパラメータはモノモードのものと等し
い。判断条件も同様にパラメータparameter_k、paramet
er_lの値があるしきい値を越えるか否かである。上記の
判断条件をクリアして、一つテクスチャ区画が見つかる
と、この後のテクスチャ区画の連続化のために、上記ｎ
番目に大きなパワーの振幅を持つところの空間周波数を
kmax_st’(n)、lmax_st’(n)として、また、ｎ番目に大
きなパワーの振幅をF_st(kmax_st’(n),lmax_st’(n))
としてモノモード同様に記憶しておく。カラーモードで
は、さらにテクスチャ画像を構成する２色のカラーコー
ドの画素数をpixels(code_st1)、pixels(code_st2)とし
て、カラーコードの数字の小さい順に記憶する。

【００５９】図１８中の判断２は抽出された連続化開始
区画のテクスチャ画像が既にコード化されているテクス
チャ画像と同じものであるかの判断である。したがっ
て、この評価では卓越空間周波数、そのパワーの値を既
にコード化されているテクスチャ画像の値と比較する。
この判断については全てモノモードと同じである。図１
８中の判断２において、既にコード化されているテクス
チャ画像の中に等しいと判断されるものが見つからなか
った場合には、テクスチャコードデータ作成の処理にお
いて、上記kmax’(n)、lmax’(n)、F(kmax’(n),lmax’
(n))の値と、所定の大きさの画像データを新たにkmax_c
1’(n)、lmax_c1’(n)、F(kmax_c1’(n),lmax_c1’(n))
記憶しておく。この処理もモノモードの処理と同じであ
る。

【００６０】また、図１９中の判断３は連続化処理にお
いて、連続化開始区画のテクスチャ画像と注目区画のテ
クスチャ画像が同じであるかどうかの判断である。ま
ず、注目区画について、予め前処理においてカウントし
ておいたテクスチャ画像を構成する２つのカラーコード
の画素数について連続化開始区画のそれと比較する。そ
の式を以下に示す。連続化開始区画の座標を(i_st,j_s
t)とし、注目している区画の座標を(i,j)とする。 pixels(i,j,code_st1) + c4 ＞ pixels(code_st1) ＞ pixels(i,j,code_st1) - c4 (28) pixels(i,j,code_st2) + c4 ＞ pixels(code_st2) ＞ pixels(i,j,code_st2) - c4 (29) 上の２式を満たした場合に、次の空間周波数特性の比較
を行う。この判断では、注目区画のフーリエパワースペ
クトルを求め、ｎ番目に大きいパワーの振幅を持つとこ
ろの卓越空間周波数をkmax’(n)、lmax’(n)、そのパワ
ーの振幅をF(kmax’(n),lmax’(n))として連続化開始区
画のそれらと比較する。 kmax’(n) = kmax_st’(n) (30) lmax’(n) = lmax_st’(n) (31) F(kmax_st’(n),lmax_st’(n))) - c5 < F(kmax’(n),lmax’(n))) < F(kmax_st’(n),lmax_st’(n))) + c5 (32) 上の(18)、(19)、(20)式を満たした場合、注目している
区画は連続化開始区画と同じテクスチャ画像として、同
じ値でラベリングする。

【００６１】一通り、区画単位のテクスチャ領域の抽出
が終了した後、テクスチャ区画の周囲の処理において、
各領域毎に区画単位の処理では抽出され得なかったテク
スチャ領域の残りの部分とエッジ部分の抽出処理を行
う。この処理は既に抽出されているテクスチャ区画の領
域から外側に向かって、テクスチャ画像の連続性を走査
する。この処理においても基本的には図２２に示すモノ
モードの処理と同じであるが、ウィンドウを移動させな
がら１次元の空間周波数特性でテクスチャ画像の連続性
を見ていくところで、カラーコードの情報を加える。

【００６２】図２２(d)、(e)に示すところのテクスチャ
領域の区画から注目区画の方に向かってテクスチャ画像
の連続性を評価する処理を以下に詳細に述べる。モノモ
ード同様に、図２２(d)に示すようにテクスチャ領域の
区画内で、エッジを求める方向に１次元のウィンドウを
設定する。その中でパワースペクトルを算出し、それを
マスタスペクルG(p)として記憶するが、カラーの場合に
はこの前にデータ作り替えの処理を行う。この時のルー
ルとして、カラーコードデータの数字の小さい方をー１
に、大きい方を１にする。この後、ウィンドウをずらし
ながらパワースペクトルを算出し、マスタスペクトルと
パワーの振幅との差を算出する。この時、ずらした先の
ウィンドウにおいて現在注目しているテクスチャ画像を
構成するカラーコード以外のカラーコードの画素が存在
するかどうかを見る。ウィンドウを順に外側にずらして
いくので、異なるカラーコードの画素はウィンドウの終
端部分に出現するはずであり、そこから外側は注目して
いるテクスチャ領域とは異なる領域であると判断する。
そこで、異なるカラーコードの画素の一つ内側の画素ま
でをテクスチャ領域とし、その最後の画素をエッジ画素
とする。また、テクスチャ画像を構成する２色のうち一
色が白の場合には、エッジは白以外のカラーコードであ
る。従って、モノモードの時の黒画素の代わりに白以外
の色の画素を目標にエッジを求める。この処理はモノモ
ードとほとんど一緒である。マスタスペクトルとパワー
スペクトルとの差の総和があるしきい値を越えた時に、
そのウィンドウの終端付近の白以外の画素をエッジとす
る。モノモード同様にそのエッジ画素の、D(x,y)=kとす
る。最後に閉ループ化処理を行う。この時点では既に色
の情報は関係なくなっているので、この処理は全てモノ
モードの処理と等しい。

【００６３】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、画像デ
ータからテクスチャ領域およびその輪郭（エッジ）を自
動的に抽出し、この抽出されたテクスチャ領域を画像デ
ータから削除し、テクスチャ領域の輪郭を細線化するす
るので、テクスチャ領域の画像パターンを全てベクトル
化しなくて済む。結果として人手を介さずに必要な情報
のみをベクトル化することができるようになり、データ
サイズの削減にも有効である。

【００６４】また、本発明によれば、テクスチャ領域を
そのまま、中が一様なテクスチャ画像である多角形とし
てベクトル化し、閉領域内の画像の種類を属性に持つよ
うに画像記述言語化するので、テクスチャ領域はテクス
チャ領域として、閉領域内の画像の情報を有効にしたベ
クトル化が可能になる。別にベクトルデータを編集する
ときに、テクスチャ画像が満たされたまま閉領域の座標
を編集することが可能になる。

【００６５】また、本発明によれば、画像データ中の塗
りつぶし領域およびその輪郭部を自動的に抽出し、この
抽出された塗りつぶし領域を画像データから削除し、塗
りつぶし領域の輪郭部を細線化するので、テクスチャ領
域の画像パターンを全てベクトル化することがなくな
り、塗りつぶし領域を細線化することがなくなる。結果
として人手を介さずに必要な情報のみをベクトル化する
ことができるようになり、データサイズの削減にも有効
である。

【００６６】また、本発明によれば、塗りつぶし領域を
そのまま、中が塗りつぶされた多角形としてベクトル化
し、閉領域内の画像の種類を属性に持つように画像記述
言語化するので、塗りつぶし領域は塗りつぶし領域とし
て、閉領域内の画像の情報を有効にしたベクトル化が可
能になる。別にベクトルデータを編集するときに、塗り
つぶし状態のまま閉領域の座標を編集することが可能に
なる。

【００６７】また、本発明によれば、画像を構成する色
をコード化し、この色のコードを用いて画像データを再
構成し、色コードで表現された画像をベクトル化し、こ
の色のコードをベクトルデータの属性として画像記述言
語化するので、カラー画像の場合にもその色の情報を有
効にしたベクトル化が可能になる。従って、後の画像デ
ータの編集において、色の編集が可能になる。

【００６８】また、本発明によれば、画像を構成する色
をコード化し、この色のコードを用いて画像データを再
構成し、色コードで表現された画像からテクスチャ領域
を自動的に抽出し、この抽出されたテクスチャ領域の色
のコードをテクスチャ領域の属性として画像記述言語化
するので、カラー画像の場合にもその色の情報を有効に
したベクトル化が可能になる。従って、塗りつぶし領域
の色の編集が可能になる。

【００６９】また、本発明によれば、画像を構成する色
をコード化し、この色のコードを用いて画像データを再
構成し、色コードで表現された画像から塗りつぶし領域
を自動的に抽出し、この抽出された塗りつぶし領域の色
のコードを塗りつぶし領域の属性として画像記述言語化
するので、閉領域内の画像の情報と色の情報を有効にし
たベクトル化が可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の画像処理装置のブロック図で
ある。

【図２】本発明の実施例の画像処理装置の画像処理モー
ド設定画面を表す図である。

【図３】本発明の実施例の画像処理装置の文字領域設定
モードに遷移した状態の画像処理モード設定画面を表す
図である。

【図４】本発明の実施例の画像処理装置に入力する画像
データ(a)と文字領域分割により分割された文字領域デ
ータ(b)と図形領域データ(c)を示す図である。

【図５】本発明の実施例の画像処理のメインルーチンを
示すフローチャートである。

【図６】本発明の実施例の画像処理で用いる変数や記号
の定義を示す図である。

【図７】本発明の実施例の画像処理装置における画像デ
ータの処理プロセスを表す図である。

【図８】本発明の実施例の画像処理によって抽出された
テクスチャ領域の領域番号とテクスチャコードの対応を
示す図である。

【図９】本発明の実施例の画像処理によって抽出された
テクスチャ領域のテクスチャコードとこのテクスチャ画
像の所定の大きさのラスタデータとこのテクスチャ画像
の画像特徴量の対応を示す図である。

【図１０】本発明の実施例の画像処理によって最終的に
出力される画像記述言語をモノ輪郭モード(a)とモノ全
画像モード(b)の場合に分けて示した図である。

【図１１】本発明の実施例の画像処理の中で、塗りつぶ
し領域抽出の処理を示すフローチャートである。

【図１２】本発明の実施例の画像処理の中で、塗りつぶ
し領域抽出の処理を分かりやすく示した図である。

【図１３】本発明の実施例の画像処理の中で、連続化処
理中の周囲走査の周囲を走差する順序を示した図であ
る。

【図１４】本発明の実施例の画像処理の中で、連続化処
理を示すフローチャートである。

【図１５】本発明の実施例の画像処理の中で、塗りつぶ
し領域のエッジ抽出の処理を分かりやすく示した図であ
る。

【図１６】本発明の実施例の画像処理の中で、塗りつぶ
し区画の周囲の処理を示すフローチャートである。

【図１７】本発明の実施例の画像処理の中で、図１６中
の区画内連続性走査の処理を示すフローチャートであ
る。

【図１８】本発明の実施例の画像処理の中で、テクスチ
ャ領域抽出を示すフローチャートである。

【図１９】本発明の実施例の画像処理の中で、テクスチ
ャ区画の連続化処理を示すフローチャートである。

【図２０】本発明の実施例の画像処理の対象とするテク
スチャ画像(a)、(c)、(e)とそのフーリエパワースペク
トル(b)、(d)、(f)を示す図である。

【図２１】本発明の実施例の画像処理の対象ではない画
像(a)とそのフーリエパワースペクトル(b)を示す図であ
る。

【図２２】本発明の実施例の画像処理の中で、テクスチ
ャ領域のエッジ抽出の処理を分かりやすく示した図であ
る。

【図２３】本発明の実施例の画像処理の対象とするテク
スチャ画像について、ウィンドウをエッジ部分にかけな
がら移動した時のパワースペクトルの変化を表した図で
ある。

【図２４】本発明の実施例の画像処理の中で、抽出した
テクスチャ領域のエッジ画素を閉ループ化する処理を分
かりやすく示した図である。

【図２５】本発明の実施例の画像処理におけるカラーモ
ードの処理の中で、カラーコードデータ作成の際に参照
するR,G,Bデータと各カラーコードとの対応を表した図
である。

【図２６】本発明の実施例の画像処理におけるカラーモ
ードの処理によって抽出された塗りつぶし領域の領域番
号とカラーコードの対応を示す図である。

【図２７】本発明の実施例の画像処理におけるカラーモ
ードの処理によって抽出されたテクスチャ領域の領域番
号とテクスチャコードとカラーコードの対応を示す図で
ある。

【図２８】本発明の実施例の画像処理におけるカラーモ
ードの処理によって最終的に出力される画像記述言語を
カラー輪郭モード(a)とカラー全画像モード(b)の場合に
分けて示した図である。

【図２９】従来の画像処理装置のブロック図である。

【図３０】従来の画像処理装置の動作を説明するフロー
チャートである。

【図３１】従来の画像処理装置の図形処理のプロセスを
説明するための図である。

【符号の説明】

１０１画像入力部１０２演算部１０３メモリ１０４画像出力部１０５画像表示部１０６ポインティングデバイス１０７ＯＣＲ２０１入力画像表示エリア２０２文字領域設定ボタン２０３輪郭モードボタン２０４全画像モードボタン２０５カラーモードボタン２０６モノモードボタン２０７処理スタートボタン３０１分割決定ボタン３０２設定解除ボタン３０３モード終了ボタン

フロントページの続き (72)発明者小池桂一鎌倉市大船五丁目１番１号三菱電機株式会社パーソナル情報機器開発研究所内 (56)参考文献特開平３−164876（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06T 9/00 - 9/20

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】ラスタデータを扱う画像処理装置におい
て、ハッチングなどのテクスチャ領域（明るさ、色の変
化が一様な領域をテクスチャ領域と言う）およびその輪
郭（エッジ）を自動的に抽出する手段と、この抽出され
たテクスチャ領域を画像データから削除する手段と、テ
クスチャ領域の輪郭を細線化する手段とから構成される
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】請求項１記載の画像処理装置において、
さらに、細線化されたテクスチャ領域の輪郭部を多角形としてベ
クトル化する手段と、閉領域内の画像の種類を属性に持
つように画像記述言語化する手段とを有することを特徴
とする画像処理装置。
【請求項３】ラスタデータを扱う画像処理装置におい
て、画像データ中の塗りつぶし領域およびその輪郭部を
自動的に抽出する手段と、この抽出された塗りつぶし領
域を画像データから削除し、塗りつぶし領域の輪郭部を
細線化する手段とから構成されることを特徴とする画像
処理装置。
【請求項４】請求項３記載の画像処理装置において、
さらに、細線化された塗りつぶし領域の輪郭部を多角形としてベ
クトル化する手段と、閉領域内の画像の種類を属性に持
つように画像記述言語化する手段とを有することを特徴
とする画像処理装置。
【請求項５】ラスタデータを扱う画像処理装置におい
て、画像を構成する色をコード化する手段と、この色の
コードを用いて画像データを再構成する手段と、色コー
ドで表現された画像をベクトル化する手段と、この色の
コードをベクトルデータの属性として画像記述言語化す
る手段から構成される画像処理装置。
【請求項６】ラスタデータを扱う画像処理装置におい
て、画像を構成する色をコード化する手段とこの色のコ
ードを用いて画像データを再構成する手段と、色コード
で表現された画像からテクスチャ領域を自動的に抽出す
る手段と、この抽出されたテクスチャ領域の色のコード
をテクスチャ領域の属性として画像記述言語化する手段
から構成される画像処理装置。
【請求項７】ラスタデータを扱う画像処理装置におい
て、画像を構成する色をコード化する手段とこの色のコ
ードを用いて画像データを再構成する手段と、色コード
で表現された画像から塗りつぶし領域を自動的に抽出す
る手段と、この抽出された塗りつぶし領域の色のコード
を塗りつぶし領域の属性として画像記述言語化する手段
から構成される画像処理装置。