JP2910986B2 - 画像データ抽出方法 - Google Patents
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- JP2910986B2 JP2910986B2 JP8010592A JP1059296A JP2910986B2 JP 2910986 B2 JP2910986 B2 JP 2910986B2 JP 8010592 A JP8010592 A JP 8010592A JP 1059296 A JP1059296 A JP 1059296A JP 2910986 B2 JP2910986 B2 JP 2910986B2
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 31
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 title description 15
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 7
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 1
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像データ抽出方法
に関し、特に必要に応じて解像度を変更する場合に好適
に用い得る画像データ抽出方法に関する。
に関し、特に必要に応じて解像度を変更する場合に好適
に用い得る画像データ抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像をスキャナ等のイメージ入力装置を
用いて２値の画像データとして読み取り、ディスプレイ
等の表示装置に表示する場合に、イメージ入力装置の解
像度は一般に表示装置の解像度よりも高いため、表示す
る際には、画像データから画像の特徴を表わす代表デー
タを抽出する必要がある。この種の技術としては、例え
ば、下記のものが知られている。 判定領域中の任意の１つのドットを選び、これをこ
の領域の代表データであるとする。 判定領域中の黒および白のドット数を計算し、黒の
ドット数が所定の数以上であれば、この領域の代表デー
タを黒と定め、所定数以下の場合には白と定める。 しかし、上述のの方法では、データの抽出に要する時
間は短いが、抽出されたデータの表示画像が原画像デー
タよりも劣化することがある。また、上述のの方法に
よる場合には、の方法と比較して画像の劣化は小さい
が、すべてのドット数をカウントするため、抽出に長時
間を要するという問題がある。
用いて２値の画像データとして読み取り、ディスプレイ
等の表示装置に表示する場合に、イメージ入力装置の解
像度は一般に表示装置の解像度よりも高いため、表示す
る際には、画像データから画像の特徴を表わす代表デー
タを抽出する必要がある。この種の技術としては、例え
ば、下記のものが知られている。 判定領域中の任意の１つのドットを選び、これをこ
の領域の代表データであるとする。 判定領域中の黒および白のドット数を計算し、黒の
ドット数が所定の数以上であれば、この領域の代表デー
タを黒と定め、所定数以下の場合には白と定める。 しかし、上述のの方法では、データの抽出に要する時
間は短いが、抽出されたデータの表示画像が原画像デー
タよりも劣化することがある。また、上述のの方法に
よる場合には、の方法と比較して画像の劣化は小さい
が、すべてのドット数をカウントするため、抽出に長時
間を要するという問題がある。
【０００３】これらの問題を解決するための技術とし
て、例えば、特開平2-311966号公報に開示されている技
術がある。この技術は、原画像データから行数，列数が
それぞれ１／４(面積比では１／１６)の画像データを抽
出する場合に、原画像データを４行４列のドットから成
る小領域に分割し、各小領域のドットから２個のドット
を抽出するにあたり、この小領域を行方向，列方向にそ
れぞれ２個ずつ組み合わせた大領域(８行８列)に含まれ
るドットのうち、各行各列からそれぞれ１個で、かつ、
互いに隣接しないようにドットを抽出し、上記小領域中
の２個のドットが共に白であればこの小領域を代表する
データを白とし、どちらかのドットが黒であれば、この
小領域を代表するデータを黒とするものである。
て、例えば、特開平2-311966号公報に開示されている技
術がある。この技術は、原画像データから行数，列数が
それぞれ１／４(面積比では１／１６)の画像データを抽
出する場合に、原画像データを４行４列のドットから成
る小領域に分割し、各小領域のドットから２個のドット
を抽出するにあたり、この小領域を行方向，列方向にそ
れぞれ２個ずつ組み合わせた大領域(８行８列)に含まれ
るドットのうち、各行各列からそれぞれ１個で、かつ、
互いに隣接しないようにドットを抽出し、上記小領域中
の２個のドットが共に白であればこの小領域を代表する
データを白とし、どちらかのドットが黒であれば、この
小領域を代表するデータを黒とするものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述の、特開平2-3119
66号公報に開示されている技術によれば、行数，列数が
それぞれ１／４(面積比では１／１６)の画像を抽出する
ことは可能であるが、これ以外の比率でデータを圧縮す
ることはできないという基本的な問題がある。また、上
記技術では、原画像のドットの中から選び出された特定
ドットのみから、抽出する代表データを判定しているた
めに、ＣＡＤ図面等の細線を中心とした原画像を処理す
る場合には、直線が点線として抽出される場合がある。
この問題を図３を用いて具体的に説明する。図３(ａ)
は、１６行８列の原画像であり、Ｍ行１列はすべて黒、
すなわち、縦に伸びる直線を示している。この原画像か
ら、行数，列数がそれぞれ１／４のデータを、上記公知
例に示される技術に従って抽出すると、以下のようにな
る。
66号公報に開示されている技術によれば、行数，列数が
それぞれ１／４(面積比では１／１６)の画像を抽出する
ことは可能であるが、これ以外の比率でデータを圧縮す
ることはできないという基本的な問題がある。また、上
記技術では、原画像のドットの中から選び出された特定
ドットのみから、抽出する代表データを判定しているた
めに、ＣＡＤ図面等の細線を中心とした原画像を処理す
る場合には、直線が点線として抽出される場合がある。
この問題を図３を用いて具体的に説明する。図３(ａ)
は、１６行８列の原画像であり、Ｍ行１列はすべて黒、
すなわち、縦に伸びる直線を示している。この原画像か
ら、行数，列数がそれぞれ１／４のデータを、上記公知
例に示される技術に従って抽出すると、以下のようにな
る。
【０００５】まず、この原画像を４行４列の小領域に分
割し、この小領域の中から２個のドットを抽出するにあ
たり、この小領域４つから成る８行８列の大領域から各
行各列で１ドットを、互いに隣接しないように抽出する
と、図３(ｂ)に示すようになる。そして、この抽出され
たドットに基づいて白黒を判別すると、図３(ｃ)に示す
ように、２行１列および４行１列が白となり、本来、原
画像中で縦の直線で表わされていたものが、抽出後は点
線で表わされることになってしまう。また、この技術で
は、前述の通り、任意の比率でデータを圧縮することは
できないという問題がある。本発明は上記事情に鑑みて
なされたもので、その目的とするところは、従来の技術
における上述の如き問題を解消し、画像データを抽出す
る場合に、原画像データの劣化を極力抑えた画像データ
抽出方法を提供することにある。また、本発明の他の目
的は、任意の比率でデータを圧縮することが可能な画像
データ抽出方法を提供することにある。
割し、この小領域の中から２個のドットを抽出するにあ
たり、この小領域４つから成る８行８列の大領域から各
行各列で１ドットを、互いに隣接しないように抽出する
と、図３(ｂ)に示すようになる。そして、この抽出され
たドットに基づいて白黒を判別すると、図３(ｃ)に示す
ように、２行１列および４行１列が白となり、本来、原
画像中で縦の直線で表わされていたものが、抽出後は点
線で表わされることになってしまう。また、この技術で
は、前述の通り、任意の比率でデータを圧縮することは
できないという問題がある。本発明は上記事情に鑑みて
なされたもので、その目的とするところは、従来の技術
における上述の如き問題を解消し、画像データを抽出す
る場合に、原画像データの劣化を極力抑えた画像データ
抽出方法を提供することにある。また、本発明の他の目
的は、任意の比率でデータを圧縮することが可能な画像
データ抽出方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の画像データ抽出方法は、白と黒の２値画像
としてメモリに記憶されており、Ｉ行Ｊ列（Ｉ，Ｊは整
数）の２次元配列のドットとして表わされる原画像デー
タから、行数，列数のそれぞれがＮ／Ｍ（Ｎ，Ｍは整
数、かつ、Ｎ≦Ｍ）の比率となる所望データを抽出する
にあたり、この比率の逆数Ｍ／Ｎから商Ｘおよび余りＹ
を求め、これらの商Ｘと余りＹに基づき、原画像データ
を、Ｘドットの行と列の第１の小領域Ｎ−Ｙ個と、Ｘ＋
１ドットの行と列の第２の小領域Ｙ個とに分割し、か
つ、第１の小領域の連続する数、および、第２の小領域
の連続する数が最小となるよう原画像データを分割し、
第１の小領域および第２の小領域に含まれるドットのう
ち、少なくとも１つが黒であれば当該小領域を代表する
データを黒とし、すべてのドットが白であれば当該小領
域を代表するデータを白とすることを特徴とする。
め、本発明の画像データ抽出方法は、白と黒の２値画像
としてメモリに記憶されており、Ｉ行Ｊ列（Ｉ，Ｊは整
数）の２次元配列のドットとして表わされる原画像デー
タから、行数，列数のそれぞれがＮ／Ｍ（Ｎ，Ｍは整
数、かつ、Ｎ≦Ｍ）の比率となる所望データを抽出する
にあたり、この比率の逆数Ｍ／Ｎから商Ｘおよび余りＹ
を求め、これらの商Ｘと余りＹに基づき、原画像データ
を、Ｘドットの行と列の第１の小領域Ｎ−Ｙ個と、Ｘ＋
１ドットの行と列の第２の小領域Ｙ個とに分割し、か
つ、第１の小領域の連続する数、および、第２の小領域
の連続する数が最小となるよう原画像データを分割し、
第１の小領域および第２の小領域に含まれるドットのう
ち、少なくとも１つが黒であれば当該小領域を代表する
データを黒とし、すべてのドットが白であれば当該小領
域を代表するデータを白とすることを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】本発明に係る画像データ抽出方法
においては、画像データから、行数および列数がそれぞ
れＮ／Ｍ(Ｍ，Ｎは整数、Ｎ≦Ｍ)の所望データを抽出す
るにあたり、Ｍ行Ｍ列のドットから成る領域をＮ行Ｎ列
の小領域に分割する際、各小領域の面積比が最小となる
ように分割することにより、抽出された画像の歪を極力
小さくすることができる。以下、これを、図４および図
１(ａ)を用いて説明する。図４および図１(ａ)は、８行
８列の画像から行数および列数が５／８の画像を抽出す
る場合の説明図であり、いずれの図も、各小領域中のド
ットのうち、少なくとも１つが黒であれば、該領域を代
表するデータを黒とし、すべてのドットが白であれば、
該領域を代表するデータを白とすることにより、所望の
画像データを抽出するものである。
においては、画像データから、行数および列数がそれぞ
れＮ／Ｍ(Ｍ，Ｎは整数、Ｎ≦Ｍ)の所望データを抽出す
るにあたり、Ｍ行Ｍ列のドットから成る領域をＮ行Ｎ列
の小領域に分割する際、各小領域の面積比が最小となる
ように分割することにより、抽出された画像の歪を極力
小さくすることができる。以下、これを、図４および図
１(ａ)を用いて説明する。図４および図１(ａ)は、８行
８列の画像から行数および列数が５／８の画像を抽出す
る場合の説明図であり、いずれの図も、各小領域中のド
ットのうち、少なくとも１つが黒であれば、該領域を代
表するデータを黒とし、すべてのドットが白であれば、
該領域を代表するデータを白とすることにより、所望の
画像データを抽出するものである。
【０００８】図４に示す例では、各小領域の中で面積が
最小のものは Ａ'１(１ドット)であり、面積が最大のも
のは Ｂ'２(９ドット)である。従って、原画像との面積
比でみると、小領域Ａ'１では１／１、小領域Ｂ'２では
１／９となる。一方、図１(ａ)に示す例では、面積が最
小のものはＡ１(１ドット)、最大のものはＢ２(４ドッ
ト)である。従って、これを原画像との面積比でみる
と、小領域Ａ１では１／１、小領域Ｂ２では１／４とな
る。このように、各小領域の面積比を小さくすればする
ほど、抽出された画像の歪を小さくすることができる。
また、特定の小領域とこの小領域に隣接する他の小領域
を含めた面積、つまり中領域の面積同志の面積比が小さ
ければ小さいほど、上と同様に、抽出された画像の歪を
小さくすることができる。以下、これを、図５および図
１(ａ)を用いて説明する。
最小のものは Ａ'１(１ドット)であり、面積が最大のも
のは Ｂ'２(９ドット)である。従って、原画像との面積
比でみると、小領域Ａ'１では１／１、小領域Ｂ'２では
１／９となる。一方、図１(ａ)に示す例では、面積が最
小のものはＡ１(１ドット)、最大のものはＢ２(４ドッ
ト)である。従って、これを原画像との面積比でみる
と、小領域Ａ１では１／１、小領域Ｂ２では１／４とな
る。このように、各小領域の面積比を小さくすればする
ほど、抽出された画像の歪を小さくすることができる。
また、特定の小領域とこの小領域に隣接する他の小領域
を含めた面積、つまり中領域の面積同志の面積比が小さ
ければ小さいほど、上と同様に、抽出された画像の歪を
小さくすることができる。以下、これを、図５および図
１(ａ)を用いて説明する。
【０００９】図５と図１(ａ)とを比較すると、各小領域
の面積比は同一であるが、小領域の並び方が異なってい
る。すなわち、図５に示す例では、小領域の列幅が１
列，１列，２列，２列，２列の順になっているのに対し
て、図１(ａ)に示す例では、１列，２列，１列，２列，
２列の順になっている。このため、図５に示す例では、
小領域Ａ"１，Ａ"２，Ｂ"１，Ｂ"２を合わせた面積は４
ドット、小領域Ｄ"４，Ｄ"５，Ｅ"４，Ｅ"５を合わせた
面積は１６ドットであるのに対して、図１(ａ)に示す例
では、小領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２を合わせた面積は
９ドット、Ｄ４，Ｄ５，Ｅ４，Ｅ５を合わせた面積は１
６ドットとなっている。このように、各小領域の行およ
び列方向の、同種ドット数が連続する数を小さくすれば
するほど、抽出された画像の歪を小さくすることができ
る。
の面積比は同一であるが、小領域の並び方が異なってい
る。すなわち、図５に示す例では、小領域の列幅が１
列，１列，２列，２列，２列の順になっているのに対し
て、図１(ａ)に示す例では、１列，２列，１列，２列，
２列の順になっている。このため、図５に示す例では、
小領域Ａ"１，Ａ"２，Ｂ"１，Ｂ"２を合わせた面積は４
ドット、小領域Ｄ"４，Ｄ"５，Ｅ"４，Ｅ"５を合わせた
面積は１６ドットであるのに対して、図１(ａ)に示す例
では、小領域Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２を合わせた面積は
９ドット、Ｄ４，Ｄ５，Ｅ４，Ｅ５を合わせた面積は１
６ドットとなっている。このように、各小領域の行およ
び列方向の、同種ドット数が連続する数を小さくすれば
するほど、抽出された画像の歪を小さくすることができ
る。
【００１０】以下、本発明の実施例を図面に基づいてよ
り詳細に説明する。図１(ａ)，(ｂ)は、本発明の一実施
例に係る画像データ抽出方法の手順を説明する模式図で
ある。図１(ａ)は、８行８列の２次元配列のドットとし
て表わされる原画像データを示し、図１(ｂ)は、抽出後
の画像データを示している。ここで、１０は原画像デー
タ、１１は原画像データの列番号、１２は原画像データ
の行番号、２０は抽出後の画像データ、２１は抽出画像
データの列番号、２２は抽出画像データの行番号を、そ
れぞれ示している。また、Ａ１〜Ｅ５は原画像を分割し
た小領域の番号を、ａ１〜ｅ５は小領域Ａ１〜Ｅ５に対
応する抽出後の画像のドット位置を示している。
り詳細に説明する。図１(ａ)，(ｂ)は、本発明の一実施
例に係る画像データ抽出方法の手順を説明する模式図で
ある。図１(ａ)は、８行８列の２次元配列のドットとし
て表わされる原画像データを示し、図１(ｂ)は、抽出後
の画像データを示している。ここで、１０は原画像デー
タ、１１は原画像データの列番号、１２は原画像データ
の行番号、２０は抽出後の画像データ、２１は抽出画像
データの列番号、２２は抽出画像データの行番号を、そ
れぞれ示している。また、Ａ１〜Ｅ５は原画像を分割し
た小領域の番号を、ａ１〜ｅ５は小領域Ａ１〜Ｅ５に対
応する抽出後の画像のドット位置を示している。
【００１１】ここでは、図１(ａ)に示す原画像データか
ら、行数，列数が、それぞれＮ／Ｍ(Ｍ，Ｎは整数、Ｎ
＝５，Ｍ＝８とする)の画像データを抽出する場合、原
画像データの８行８列の領域を、５行５列の矩形から成
る小領域(Ａ１〜Ｅ５)に分割して、各小領域(Ａ１〜Ｅ
５)に含まれるドットのうち、１つでも黒のドットがあ
れば、該小領域の代表データを黒とし、すべてのドット
が白であれば代表データを白とし、抽出後の対応するド
ット位置(ａ１〜ｅ５)を決定する。本実施例では、原画
像データを各小領域(Ａ１〜Ｅ５)に分割するにあたり、
各小領域の行，列のドット数を、以下の方法で決定す
る。
ら、行数，列数が、それぞれＮ／Ｍ(Ｍ，Ｎは整数、Ｎ
＝５，Ｍ＝８とする)の画像データを抽出する場合、原
画像データの８行８列の領域を、５行５列の矩形から成
る小領域(Ａ１〜Ｅ５)に分割して、各小領域(Ａ１〜Ｅ
５)に含まれるドットのうち、１つでも黒のドットがあ
れば、該小領域の代表データを黒とし、すべてのドット
が白であれば代表データを白とし、抽出後の対応するド
ット位置(ａ１〜ｅ５)を決定する。本実施例では、原画
像データを各小領域(Ａ１〜Ｅ５)に分割するにあたり、
各小領域の行，列のドット数を、以下の方法で決定す
る。
【００１２】 抽出率の逆数Ｍ／Ｎ(ここでは、８／
５)から商Ｘ(ここでは、Ｘ＝１)および余りＹ(ここで
は、Ｙ＝３)を求める。 商(Ｘ＝１)および余り(Ｙ＝３)から、原画像データ
のＭ＝８列を、Ｘ＝１ドットの列をＮ−Ｙ＝２列と、Ｘ
＋１＝２ドットの列をＹ＝３列とに分割する。 この結果、１ドット列：Ａ，Ｃ列、 ２ドット列：Ｂ，Ｄ，Ｅ列となる。 同様に、原画像データのＭ＝８行を分割する。 結果は、 １ドット行：ｚ１，ｚ３行、 ２ドット行：ｚ２，ｚ４，ｚ５行となる。 但し、ｚはＡ〜Ｅを代表している。
５)から商Ｘ(ここでは、Ｘ＝１)および余りＹ(ここで
は、Ｙ＝３)を求める。 商(Ｘ＝１)および余り(Ｙ＝３)から、原画像データ
のＭ＝８列を、Ｘ＝１ドットの列をＮ−Ｙ＝２列と、Ｘ
＋１＝２ドットの列をＹ＝３列とに分割する。 この結果、１ドット列：Ａ，Ｃ列、 ２ドット列：Ｂ，Ｄ，Ｅ列となる。 同様に、原画像データのＭ＝８行を分割する。 結果は、 １ドット行：ｚ１，ｚ３行、 ２ドット行：ｚ２，ｚ４，ｚ５行となる。 但し、ｚはＡ〜Ｅを代表している。
【００１３】上述の分割方法により、原画像データ上に
３本の直線を示すドット列Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３がある場合
(図１(ａ)参照)、抽出後の画像データ上にも、３本の直
線ｍ１，ｍ２，ｍ３が抽出される(図１(ｂ)参照)。上記
実施例によれば、画像データを抽出する場合に、原画像
データの劣化を極力抑えた画像データ抽出方法を実現で
き、また、任意の比率でデータを圧縮することが可能な
画像データ抽出方法を実現できる。なお、上記実施例に
おいては、前述の如く、各小領域を、縦横のドット数の
差が１ドット以内の矩形になるように定め、また、各小
領域の縦横の同種ドット数の連続数を最小にしたことに
より、抽出後の画像の劣化を最小限にしている。
３本の直線を示すドット列Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３がある場合
(図１(ａ)参照)、抽出後の画像データ上にも、３本の直
線ｍ１，ｍ２，ｍ３が抽出される(図１(ｂ)参照)。上記
実施例によれば、画像データを抽出する場合に、原画像
データの劣化を極力抑えた画像データ抽出方法を実現で
き、また、任意の比率でデータを圧縮することが可能な
画像データ抽出方法を実現できる。なお、上記実施例に
おいては、前述の如く、各小領域を、縦横のドット数の
差が１ドット以内の矩形になるように定め、また、各小
領域の縦横の同種ドット数の連続数を最小にしたことに
より、抽出後の画像の劣化を最小限にしている。
【００１４】図２は、本発明の他の実施例に係る画像デ
ータ抽出方法の手順を説明する模式図である。図２(ａ)
は、１６行１６列の２次元配列のドットとして表わされ
る原画像データを示し、図２(ｂ)は、１０行１０列の抽
出後の画像データを示している。ここで、３０は原画像
データ、３１は原画像データの列番号、３２は原画像デ
ータの行番号、４０は抽出後の画像データ、４１は抽出
画像データの列番号、４２は抽出画像データの行番号
を、それぞれ示している。ここでは、図２(ａ)に示す原
画像データから、行数，列数が、それぞれ１０／１６、
つまり、５／８の画像データを抽出する場合、原画像デ
ータの１６行１６列の領域を、１０行１０列の矩形から
成る小領域に分割して、各小領域の代表データを前述の
実施例に示したと同じ方法で決定し、抽出後の対応する
ドット位置を決定する。
ータ抽出方法の手順を説明する模式図である。図２(ａ)
は、１６行１６列の２次元配列のドットとして表わされ
る原画像データを示し、図２(ｂ)は、１０行１０列の抽
出後の画像データを示している。ここで、３０は原画像
データ、３１は原画像データの列番号、３２は原画像デ
ータの行番号、４０は抽出後の画像データ、４１は抽出
画像データの列番号、４２は抽出画像データの行番号
を、それぞれ示している。ここでは、図２(ａ)に示す原
画像データから、行数，列数が、それぞれ１０／１６、
つまり、５／８の画像データを抽出する場合、原画像デ
ータの１６行１６列の領域を、１０行１０列の矩形から
成る小領域に分割して、各小領域の代表データを前述の
実施例に示したと同じ方法で決定し、抽出後の対応する
ドット位置を決定する。
【００１５】上記実施例によれば、画像データを抽出す
る場合に、原画像データの劣化を極力抑えた画像データ
抽出方法を実現でき、また、任意の比率でデータを圧縮
することが可能な画像データ抽出方法を実現できる。な
お、上記実施例においても、前述の如く、各小領域を、
縦横のドット数の差が１ドット以内の矩形になるように
定め、また、各小領域の縦横の同種ドット数の連続数を
最小にして、抽出後の画像の劣化を最小限にしている。
なお、上記各実施例は本発明の一例を示したものであ
り、本発明はこれらに限定されるべきものではないこと
は言うまでもないことである。例えば、本発明を先に図
３(ａ)に示した原画像データからの任意の比率でのデー
タ圧縮を伴う画像データ抽出に適用した場合において
も、抽出後のデータが点線で表わされるような不本意な
結果になることもない。
る場合に、原画像データの劣化を極力抑えた画像データ
抽出方法を実現でき、また、任意の比率でデータを圧縮
することが可能な画像データ抽出方法を実現できる。な
お、上記実施例においても、前述の如く、各小領域を、
縦横のドット数の差が１ドット以内の矩形になるように
定め、また、各小領域の縦横の同種ドット数の連続数を
最小にして、抽出後の画像の劣化を最小限にしている。
なお、上記各実施例は本発明の一例を示したものであ
り、本発明はこれらに限定されるべきものではないこと
は言うまでもないことである。例えば、本発明を先に図
３(ａ)に示した原画像データからの任意の比率でのデー
タ圧縮を伴う画像データ抽出に適用した場合において
も、抽出後のデータが点線で表わされるような不本意な
結果になることもない。
【００１６】
【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、画像データを抽出する場合に、原画像データの劣
化を極力抑えた画像データ抽出方法を実現できると共
に、任意の比率でデータを圧縮することが可能な画像デ
ータ抽出方法を実現できるという顕著な効果を奏するも
のである。
れば、画像データを抽出する場合に、原画像データの劣
化を極力抑えた画像データ抽出方法を実現できると共
に、任意の比率でデータを圧縮することが可能な画像デ
ータ抽出方法を実現できるという顕著な効果を奏するも
のである。
【図１】本発明の一実施例に係る画像データ抽出手順の
模式図である。
模式図である。
【図２】本発明の他の実施例に係る画像データ抽出手順
の模式図である。
の模式図である。
【図３】従来の技術における画像データ抽出手順の模式
図である。
図である。
【図４】本発明に係る画像データ抽出方法における操作
と効果の関連を説明する模式図(その１)である。
と効果の関連を説明する模式図(その１)である。
【図５】本発明に係る画像データ抽出方法における操作
と効果の関連を説明する模式図(その２)である。
と効果の関連を説明する模式図(その２)である。
１０,３０ 原画像データ １１,３１ 原画像データの列番号 １２,３２ 原画像データの行番号 ２０,４０ 抽出後の画像データ ２１,４１ 抽出画像データの列番号 ２２,４２ 抽出画像データの行番号 Ａ１〜Ｅ５ 原画像を分割した小領域の番号 ａ１〜ｅ５ 小領域Ａ１〜Ｅ５に対応する抽出後の画像
のドット位置
のドット位置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 米山 賢 東京都渋谷区道玄坂一丁目16番５号 株 式会社日立情報システムズ内 (56)参考文献 特開 昭56−168470（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−95768（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−284335（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−147779（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−311966（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−73073（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 3/40 H04N 1/387 101
Claims (1)
- 【請求項１】 白と黒の２値画像としてメモリに記憶さ
れており、Ｉ行Ｊ列（Ｉ，Ｊは整数）の２次元配列のド
ットとして表わされる原画像データから、行数，列数の
それぞれがＮ／Ｍ（Ｎ，Ｍは整数、かつ、Ｎ≦Ｍ）の比
率となる所望データを抽出するにあたり、上記比率の逆数Ｍ／Ｎから商Ｘおよび余りＹを求め、上
記商Ｘと上記余りＹに基づき、上記原画像データを、Ｘ
ドットの行と列の第１の小領域Ｎ−Ｙ個と、Ｘ＋１ドッ
トの行と列の第２の小領域Ｙ個と に分割し、かつ、上記第１の小領域の連続する数、および、上記第
２の小領域の連続する数が最小となるよう上記原画像デ
ータを分割し、 上記第１の小領域および上記第２の 小領域に含まれるド
ットのうち、少なくとも１つが黒であれば当該小領域を
代表するデータを黒とし、すべてのドットが白であれば
当該小領域を代表するデータを白とすることを特徴とす
る画像データ抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8010592A JP2910986B2 (ja) | 1996-01-25 | 1996-01-25 | 画像データ抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8010592A JP2910986B2 (ja) | 1996-01-25 | 1996-01-25 | 画像データ抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09204516A JPH09204516A (ja) | 1997-08-05 |
| JP2910986B2 true JP2910986B2 (ja) | 1999-06-23 |
Family
ID=11754524
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8010592A Expired - Lifetime JP2910986B2 (ja) | 1996-01-25 | 1996-01-25 | 画像データ抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2910986B2 (ja) |
-
1996
- 1996-01-25 JP JP8010592A patent/JP2910986B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09204516A (ja) | 1997-08-05 |
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