JP3037504B2 - 画像処理方法及びその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、受信した符号データか
ら２値画像の輪郭線を抽出する方法及びその装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば２値ドットパターンよりア
ウトラインフォントを作成する場合は、２値画像文字パ
ターンの輪郭線を抽出し、その輪郭線をベクトル情報形
式で記憶することにより、その文字のアウトラインフォ
ントを作成している。このような２値画像よりの輪郭線
の抽出は、まず２値画像における輪郭線追跡のための追
跡開始点を見付けることから始められる。

【０００３】追跡開始点が発見されると、この追跡開始
点から順にその輪郭を追跡していき、追跡の終った輪郭
点には次々に追跡済のマークを付けながら追跡を続行す
る。こうして、追跡が一巡した時点で１つの輪郭点列
（輪郭線）を求める。このような手順を繰り返し行うこ
とにより、２値画像中のすべての輪郭線を抽出すること
ができる。

【０００４】従来より知られる８連結の輪郭追跡の手順
例を図２に示す。図２において、２０１は内側に空白部
分２０２を含む２値画像パターンで、この輪郭線を抽出
する場合を説明する。図２における１つのマス目は１ド
ット（画素）を表わしている。

【０００５】（１）２値画像パターン２０１を画面の基
準点（０，０）からラスタ走査してゆく。

【０００６】（２）追跡済のマークが付いていない画素
（例えばドット２０３）が存在する点にぶつかったなら
ば、その点をＰ₀ としてドットパターンの輪郭追跡を開
始する。全画面分を探しても点Ｐ₀ が存在しなければ手
順終了。

【０００７】（３）開始点Ｐ₀ に隣接する８方向の近傍
画素方向に、図３に示す順番で探索を開始する。そし
て、最初に出会った画素が存在する点（図２の場合では
ドット２０４）を次の輪郭点Ｐ₁ とする。この時、隣接
点が存在しない場合は、その点を孤立点として手順
（２）へ戻る。

【０００８】（４）このようにしてＰ_i のマーク付けを
行い、図４に示したように、Ｐ_i に隣接する８方向の近
傍画素に対して、次の輪郭点Ｐ_i+1 を抽出する。これ
は、直前にマーク付けを行った点４０１より、Ｐ_i （ド
ット４０２）を中心に反時計回り方向にドットが存在す
るかを探索し、最初に出会った画素が存在する点を次の
輪郭点Ｐ_i+1 とするものである。

【０００９】（５）以下、手順（４）を繰り返して、次
々に輪郭点を求める。但し、Ｐ_n+1＝Ｐ₁ ，Ｐ_n ＝Ｐ₀
となったならば、Ｐ₀ ，Ｐ₁ ，…，Ｐ_n-1 を１つの領域
の輪郭点列となし、手順（６）へ進む。

【００１０】（６）別の画像領域の輪郭点列を求めるた
めに手順（２）へ戻る。

【００１１】以上である。尚、図３及び図４において、
○内に×は注目点を、◎（４０１）は直前にマーク付け
を行った点を示している。又、図中に示された数字は画
素（ドット）の有無を探索する順番を表現している。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら前記従来
例では、輪郭追跡の開始点を決定したあとは、輪郭線に
沿った追跡を行うため、全画像をメモリ上に取り込んだ
後で、輪郭線の抽出処理を開始しなければならない。こ
のため、必要とするメモリ容量が大きくなり、コストア
ップや処理時間が長くなる等の不具合があった。

【００１３】また、上記従来例では、１つの輪郭点列を
抽出した後、次の輪郭の開始点を再度ラスタ走査により
検出するために、一度探索済みの画素を再度探索するこ
とになり、画像データの演算量が増加し、処理速度が遅
くなるといった不具合もあった。

【００１４】更に、前記従来例では画素（ドット）の縁
単位ではなく、ドットそのものを単位として輪郭を追跡
している。このため、１ドット幅のドットパターンを追
跡すると、その検索した輪郭線幅が“０”（幅が０ドッ
ト）となってしまうという不具合もあった。

【００１５】更に、ファクシミリ装置のように、画像デ
ータを例えばＭＨ符号として受けとる場合、一度符号デ
ータからドットデータに展開しなければならないため、
その分処理量が増え、またそのためのページメモリが必
要となり、ハードウエアの規模が増大する。

【００１６】本発明は、上記従来例に鑑みてなされたも
ので、受信した画像データ全体を保持することなく輪郭
抽出を行うことで必要な記憶容量を減らし、また符号デ
ータ全体をドットデータに展開する演算を節約して高速
に輪郭抽出処理を行うことができる画像処理方法及びそ
の装置を提供することを目的とする。

【００１７】

【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次のような構成からなる。

【００１８】画像データからラスタ走査順に注目ライン
として１ラインを取り出し、取り出した注目ライン中の
各画素の輪郭ベクトルを検出する検出手段と、前記検出
手段により検出された輪郭ベクトルを蓄積する蓄積手段
と、前記蓄積された輪郭ベクトルと前記注目ラインの輪
郭ベクトルとの接続状態を判別する判別手段と、前記判
別手段により判別された輪郭ベクトルの接続状態を基
に、前記画像データの輪郭を抽出する抽出手段とを備え
る。

【００１９】または、入力した１ラインの画像データか
らラスタ走査順に注目画素として１画素を取り出し、取
り出した注目画素の輪郭ベクトルを検出する検出手段
と、前記検出手段により検出された輪郭ベクトルを蓄積
する蓄積手段と、前記蓄積された輪郭ベクトルと前記注
目画素の輪郭ベクトルとの接続状態を判別する判別手段
と、前記判別手段により判別された輪郭ベクトルの接続
状態を基に、前記画像データの輪郭を抽出する抽出手段
とを備える。

【００２０】また、本発明の画像処理方法は次のような
構成からなる。

【００２１】画像データからラスタ走査順に注目ライン
として１ラインを取り出し、取り出した注目ライン中の
各画素の輪郭ベクトルを検出する検出工程と、前記検出
工程により検出された輪郭ベクトルを蓄積する蓄積工程
と、前記蓄積された輪郭ベクトルと前記注目ラインの輪
郭ベクトルとの接続状態を判別する判別工程と、前記判
別工程により判別された輪郭ベクトルの接続状態を基
に、前記画像データの輪郭を抽出する抽出工程とを有
し、画像データ中の注目ライン毎に前記工程を実行しつ
つ、注目ラインをラスタ走査順に移動して画像全体の輪
郭線を抽出する。

【００２２】または、入力した１ラインの画像データか
ら注目画素として１画素を取り出し、取り出した注目画
素の状態に応じて該画素の輪郭線の位置を定める工程
と、前記注目画素の輪郭線とメモリに蓄積された輪郭線
との重複を検出する工程と、前記重複が検出された輪郭
線を前記メモリから削除する工程と、前記注目画素の輪
郭線のうち重複が検出されなかった輪郭線を前記メモリ
に蓄積する工程と、前記メモリに蓄積された注目画素の
輪郭線と注目画素以外の輪郭線との接続状態を判別する
工程とを有し、画像データ中の注目画素毎に前記工程を
実行しつつ、注目画素をラスタ走査順に移動して画像全
体の輪郭線を抽出する。

【００２３】

【作用】以上の構成において、画像データの各ライン毎
に輪郭を検出し、画像データの全ラインについて輪郭を
検出してそれらから画像の輪郭を抽出する。

【００２４】また、画像データの各画素毎に輪郭を検出
し、画像データの全画素について輪郭を検出してそれら
から画像の輪郭を抽出する。

【００２５】

【実施例】以下、添付図面を参照して本発明の好適な実
施例を詳細に説明する。

【００２６】＜第１実施例＞図１に本実施例を示す。こ
の実施例は、ＭＨ符号データとして受信した画像データ
から輪郭線ベクトルを座標データ（始点の座標と終点の
座標）として磁気ディスクに出力する装置を示してい
る。図中、マイクロプロセッサ（ＣＰＵ）１は、バス６
を介してＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２，ＭＨ符
号復号部３，Ｉ／Ｏポート４，ＲＯＭ７に接続されてい
る。ＣＰＵ１の制御手順は、プログラムとしてＲＯＭ７
に格納されている。

【００２７】バス６には、Ｉ／Ｏポート４を通して磁気
ディスク５が接続されている。本実施例では、受信した
符号データを対象として輪郭点の座標を求めるようにし
ているが、予め磁気ディスク等に記憶されている符号デ
ータ対象としても良い。また、得られた座標データを磁
気ディスクに記憶するように構成しているが、他の処
理、例えば輪郭点座標を用いて図形の拡大・縮小等の処
理を行ってもよく、上記実施例に限らない。

【００２８】以下、図５のフローチャートを用いて、本
発明の動作を説明する。このフローチャートはＲＯＭ７
に格納されたプログラムの手順であり、ＣＰＵ１により
実行される。この手順は、符号データをＲＡＭ２に１ペ
ージ分読み込んだ時点から開始される。初めに、図５に
用いた記号ＳＬＣ及びＳＬＰの定義を行う。

【００２９】ＳＬＣ：注目走査線に対応する符号データ ＳＬＰ：注目走査線を示すポインタ ＳＬＣとＳＬＰとは、共にＲＡＭ２上に確保された領域
として実現される。

【００３０】図５においては、まず、Ｓ５０１において
ＳＬＰを初期化し、ページ内の符号データの先頭の走査
線にセットする。

【００３１】Ｓ５０２においてはＳＬＣが取り込まれ、
その復号が行われる。ここでは、ＭＨ符号を考えている
ので、復号データは白画素，黒画素のラン長を表わすこ
とになる。

【００３２】Ｓ５０３では復号データから輪郭ベクトル
を抽出する。この部分は後に詳述する。

【００３３】Ｓ５０４では、既に抽出された輪郭ベクト
ルテーブル（図８）を参照し、得られた輪郭ベクトル群
のうち、始点と終点とを反対にしたベクトルと同じベク
トルが輪郭ベクトルテーブルに存在すれば、輪郭ベクト
ルテーブルと得られたベクトル群の両方からそのベクト
ルを削除する。残りのベクトル群については、輪郭ベク
トルテーブルに登録する。

【００３４】Ｓ５０５にて、ＳＬＰを次の走査線にセッ
トし、Ｓ５０６に移る。

【００３５】Ｓ５０６では、１ページの処理がすべて終
了したか否かを判定し、「ＮＯ」であればＳ５０２へ移
り、「ＹＥＳ」であれば処理を終了する。

【００３６】図６（ａ）は輪郭ベクトルを説明する図で
ある。図中の斜線をつけた部分は黒画素に対応する部分
であり、黒点（点６１，点６２，点６３，点６４）は、
この図形の４すみを示している。それらの座標をそれぞ
れ（２，２），（５，２），（５，３），（２，３）と
し、図形の輪郭に沿った矢印を輪郭ベクトルとする。ベ
クトルの方向は、ここでは黒画素を右にみる方向（時計
回り）で考えたが、逆向きでもよい。

【００３７】これら輪郭ベクトルの始点及び終点位置
は、主走査方向及び副走査方向共に、画素と画素の中間
の位置にあるものとする。また、主走査方向及び副走査
方向共に、画素のある位置は正整数で示され、画素位置
を２次元の座標で表現する。例えば、図６（ａ）の４本
のベクトル（矢印）は（１．５，１．５），（５．５，
１．５），（５．５，３．５），（１．５，３．５）の
４点を始点，終点とする互いに連続するベクトルとして
表現される。

【００３８】これらベクトルを（始点の座標，終点の座
標）で表現するものとすると、図６（ａ）の４本のベク
トルは ［（１．５，１．５），（５．５，１．５）］ ［（５．５，１．５），（５．５，３．５）］ ［（５．５，３．５），（１．５，３．５）］ ［（１．５，３．５），（１．５，１．５）］ とそれぞれ表現される。

【００３９】しかし、ここでは少数の表現を避けるため
に、便宜上、以降の画素位置を偶数のみで表現すること
にし、始点と終点の位置を奇数の整数で表現することに
する。即ち、ｍ画素×ｎ画素の画像は、２ｍ×２ｎの正
の偶数（整数）の座標表現で表わすものとする。これに
より、上述の図６（ａ）の例は、図６（ｂ）のように点
６１〜点６４をそれぞれ（４，４），（１０，４），
（１０，６），（４，６）と表現し、それぞれ４つの始
点，終点は（３，３），（１１，３），（１１，７），
（３，７）となる。これにより、図６の４本のベクトル
は、 ［（３，３），（１１，３）］，［（１１，３），（１
１，７）］ ［（１１，７），（３，７）］，［（３，７） ，
（３，３） ］ と表現されるものとする。

【００４０】また、これ以降２値画像は、それぞれがｍ
画素よりなるｎラスタで構成されるｍ×ｎ画素（ｍ，ｎ
は正の整数）でなるものとし、第ｊ番目のラスタの第ｉ
番目の画素位置を（２ｉ，２ｊ）（ｉ，ｊは正の整数
で、ｉ≦ｍ，ｊ≦ｎ）で表現するものとする。

【００４１】＜輪郭ベクトル生成処理＞引き続きステッ
プＳ５０３における処理を図１６を参照して説明する。

【００４２】まず、ステップＳ１６１で注目ラスタの画
素すべてについて処理が終了したかテストする。終了し
ていればステップＳ５０３は終わる。

【００４３】そうでなければ、注目画素が黒画素かテス
トする。黒でなければ注目画素を次に進め、ステップＳ
１６１に戻る。黒であれば、ステップＳ１６３で、その
画素の回りを輪郭ベクトルとして決める。すなわち、注
目画素が（m,n)の位置にあれば、輪郭ベクトルは[(m-1,
n-1),(m+1,n-1)],[(m+1,n-1),(m+1,n+1)],[(m+1,n+1),
(m-1,n+1)],[(m-1,n+1),(m-1,n-1)] と表される。

【００４４】注目画素の輪郭ベクトルが得られたなら、
ステップＳ１６４では、得られた輪郭ベクトルと反対方
向のベクトルがあればそれらを消去する。これは、ステ
ップＳ５０４における処理の一部を、副走査方向のベク
トルについて行うことであり、始点と終点とが逆のベク
トル対があれば、それらを挟む画素は連続しているた
め、輪郭ベクトルにはならないということである。

【００４５】ステップＳ１６５では、注目画素を次の画
素へと進める。

【００４６】以上の手順を図７（ａ）の図形を例に説明
する。

【００４７】ステップＳ５０１で注目走査線を画像の先
頭に初期化するため、初めはステップＳ５０２において
ＭＨ符号を受信して復号した場合、注目ラスタの１ライ
ン分（計８画素）すべて白画素という情報が得られる。
輪郭が存在しないので、ステップＳ５０３，Ｓ５０４に
おいては何の処理も行われず、ステップＳ５０５にて注
目走査線を次に移し、ステップＳ５０６の判定によりス
テップＳ５０２に戻り、再びＳ５０２においてＭＨ符号
の復号が行われる。

【００４８】２番目のラスタでは、注目走査線は白３画
素，黒１画素，白４画素で構成されているという情報が
得られる。ステップＳ５０３において、この情報から注
目走査線上の４画素目に黒画素が存在することが分かる
ので、黒画素の輪郭ベクトルを抽出する。前述の整数記
述法を用いると、このときの輪郭ベクトルは、 ［（７，３），（９，３）］，［（９，３），（９，
５）］ ［（９，５），（７，５）］，［（７，５），（７，
３）］ となり（図７（ｂ））、Ｓ５０４に移る。ここでは、図
８に示すような輪郭ベクトルテーブルの登録済データを
調べ、Ｓ５０３で得られたベクトルの始点と終点を入れ
かえたベクトルが存在していないか否かを調べる。この
時点では、輪郭ベクトルテーブルには何も登録されてい
ないので、そのまま、ここで得られたベクトルデータを
登録する。

【００４９】図９はベクトルデータを登録するベクトル
テーブルである。図において、左端の数はベクトル番号
であり、各ベクトル毎に始点と終点とが登録される。ま
た、各ベクトルの始点を終点とするベクトルを流入ベク
トル、終点を始点とするベクトルを流出ベクトルと呼
び、それらのベクトル番号も登録されている。たとえ
ば、図９のベクトル０にはベクトル３が流入し、ベクト
ル１が流出する。

【００５０】ベクトルの登録後、注目走査線を次の走査
線に移し、Ｓ５０２に移る。注目走査線の符号データを
取り込み、復号すると、白２画素，黒４画素，白２画素
という情報が得られるので、Ｓ５０３において輪郭ベク
トルを抽出する。このとき、水平ベクトルは一画素単位
に分割して求める。この場合、ベクトル ［（７，５） ，（７，７）］と［（７，７） ，
（７，５） ］、 ［（９，５） ，（９，７）］と［（９，７），（９，
５）］、 ［（１１，５），（１１，７）］と［（１１，７），
（１１，５）］とは反対のベクトルであり、消去され
る。従って、得られるベクトル群（これをベクトル群Ｂ
とする）は、 ［（５，５） ，（７，５） ］，［（７，５） ，
（９，５） ］ ［（９，５） ，（１１，５）］，［（１１，５），
（１３，５）］ ［（１３，５），（１３，７）］，［（１３，７），
（１１，７）］ ［（１１，７），（９，７） ］，［（９，７） ，
（７，７） ］ ［（７，７） ，（５，７） ］，［（５，７） ，
（５，５） ］ となる（図７（ｃ））。

【００５１】このように、水平ベクトルを画素単位で求
めると、Ｓ５０４において削除すべきベクトルが求め易
くなる。ステップＳ５０４において、ベクトル群Ｂのそ
れぞれについて始点と終点を入れかえて、輪郭ベクトル
テーブルに登録されているベクトルと比較し、同一ベク
トルがあれば削除する。この場合、ベクトル群Ｂ中の
［（７，５），（９，５）］と輪郭ベクトルテーブル中
のベクトル２が一致するため双方が削除され、図１０の
ようになる。ベクトル２の削除にともない、ベクトル２
が流出していたベクトル１の流出ベクトル番号と、ベク
トル２が流入していたベクトル３の流入ベクトル番号と
は、それぞれベクトル１の終点（９，５）を始点とする
ベクトル５、ベクトル３の始点（７，５）を終点とする
ベクトル４に更新される。

【００５２】その後、注目走査線を次の走査線に移し、
１ページが終了でなければＳ５０２に移る。ここで、再
びＭＨ符号の取込み，復号が行われ、白２画素，黒１画
素，白１画素，黒１画素，白３画素という情報が得られ
る。この情報からベクトル群Ｂと同じ要領で再度輪郭ベ
クトル群（これをベクトルＣ群とする）を作成すると、
以下の様になる。

【００５３】 ［（５，７） ，（７，７） ］，［（７，７） ，
（７，９） ］ ［（７，９） ，（５，９） ］，［（５，９） ，
（５，７） ］ ［（９，７） ，（１１，７）］，［（１１，７），
（１１，９）］ ［（１１，９），（９，９） ］，［（９，９） ，
（９，７） ］ Ｓ５０４において、輪郭ベクトルテーブルに既に登録済
のベクトルデータとベクトルＣ群のそれぞれのベクトル
の始点と終点を入れかえたベクトルを比較し、先程と同
様に同じものは削除する。この場合、輪郭ベクトルテー
ブルのベクトル９とベクトル１１及びベクトルＣ群の
［（５，７），（７，７）］と［（９，７），（１１，
７）］が削除され、図１１のように更新される。そして
注目走査線を次の走査線に移し、まだ１ページが終了し
ていないのでＳ５０２に移る。

【００５４】ここで、ＭＨ符号が復号され、すべて白画
素という情報を得るので、Ｓ５０３，Ｓ５０４では何も
処理されず、Ｓ５０５に移る。これ以上走査線はないの
で、Ｓ５０６にて終了判定の後、処理を終える。

【００５５】以上の処理が終ると、輪郭ベクトルテーブ
ルを走査して、２つ以上連続する水平ベクトル，垂直ベ
クトルをそれぞれ統合する。水平ベクトルと垂直ベクト
ルの見分け方は、始点・終点のｙ座標か同じであれば水
平ベクトル、始点・終点のｘ座標が同じであれば垂直ベ
クトルとする。図１１より、この場合はベクトル５とベ
クトル６とが統合され、またベクトル１２とベクトル１
５とが統合される。統合後の輪郭ベクトルテーブルを図
１２に示す。ここでは、ベクトル６をベクトル５に統合
し、ベクトル５の終点ｘ座標及び流出ベクトル番号をそ
れぞれベクトル６の終点ｘ座標及び流出ベクトル番号に
更新する。さらに、流入ベクトル番号が６であるものを
５に変更する。同様に、ベクトル１２をベクトル１５に
統合し、ベクトル１５の終点ｙ座標及び流出ベクトル番
号をそれぞれベクトル１２の終点ｙ座標及び流出ベクト
ル番号に更新し、流入ベクトル番号が１２であるものを
１５に変更する。ここでは、統合したベクトルの始点に
近いベクトル番号に統合しているが、終点の方に統合し
ても、またそれらが混在してもよく、上記に限らない。

【００５６】図７の例にはなかったが、たとえば図１５
のケースでは、画素１５１，画素１５２，画素１５３が
それぞれひとつの輪郭ベクトルのループを構成する。従
って、この事態を避け、３つの画素をひとつのループで
構成するために、上記処理とは別に次の処理を、ステッ
プＳ５０４において行う。

【００５７】今、画素１５３を注目走査線の画素とし、
その座標を（２ｉ，２ｊ）とする。画素１５１及び１５
２の座標はそれぞれ（２（ｉ−１），２（ｊ−１）），
（２（ｉ＋１），２（ｊ−１））である。

【００５８】この時、（２ｉ−１，２ｊ−１）を始点あ
るいは終点とする画素１５３の輪郭ベクトル１５５・１
５６と、画素１５１の（２ｉ−１，２ｊ−１）を終点あ
るいは始点とする輪郭ベクトル１５４・１５７が接続さ
れるように、輪郭ベクトルテーブルに登録されている画
素１５１の輪郭ベクトル１５４［（２ｉ−１，２（ｊ−
１）−１），（２ｉ−１，２ｊ−１）］の流出ベクトル
番号をベクトル１５５［（２ｉ−１，２ｊ−１），（２
ｉ＋１，２ｊ−１）］のベクトル番号に変更し、輪郭ベ
クトル１５５［（２ｉ−１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，
２ｊ−１）］の流入ベクトル番号を輪郭ベクトル１５４
［（２ｉ−１，２（ｊ−１）−１），（２ｉ−１，２ｊ
−１）］のベクトル番号に変更する。また、輪郭ベクト
ル１５７［（２ｉ−１，２ｊ−１），（２（ｉ−１）−
１，２ｊ−１）］の流入ベクトル番号を輪郭ベクトル１
５６［（２ｉ−１，２ｊ＋１），（２ｉ−１，２ｊ−
１）］のベクトル番号に変更し、輪郭ベクトル１５６
［（２ｉ−１，２ｊ＋１），（２ｉ−１，２ｊ−１）］
の流出ベクトル番号を輪郭ベクトル１５７［（２ｉ−
１，２ｊ−１），（２（ｉ−１）−１，２ｊ−１）］の
ベクトル番号に変更する。同様に、輪郭ベクトルテーブ
ルに登録されている画素１５２の輪郭ベクトル１５８
［（２ｉ＋１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，２（ｊ−１）
−１）］の流入ベクトル番号を輪郭ベクトル１５５
［（２ｉ−１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，２ｊ−１）］
のベクトル番号に変更し、輪郭ベクトル１５５［（２ｉ
−１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，２ｊ−１）］の流出ベ
クトル番号を輪郭ベクトル１５８［（２ｉ＋１，２ｊ−
１），（２ｉ＋１，２（ｊ−１）−１）］のベクトル番
号に変更する。

【００５９】また、輪郭ベクトル１５９［（２（ｉ＋
１）＋１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，２ｊ−１）］の流
出ベクトル番号を輪郭ベクトル１６０［（２ｉ＋１，２
ｊ−１），（２ｉ＋１，２ｊ＋１）］のベクトル番号に
変更し、輪郭ベクトル１６０［（２ｉ＋１，２ｊ−
１），（２ｉ＋１，２ｊ＋１）］の流入ベクトル番号を
輪郭ベクトル１５９［２（ｉ＋１）＋１，２ｊ−１），
（２ｉ＋１，２ｊ−１）］のベクトル番号に変更する。

【００６０】以上の処理は、図１７のように、注目走査
線上の各黒ランの始点座標を（２ｍ，２ｎ）、終点座標
を（２ｐ，２ｑ）とした場合、（２（ｍ−１），２（ｎ
−１））が黒画素で、かつ（２ｍ，２（ｎ−１））が白
画素のとき、あるいは（２（ｐ＋１），２（ｑ−１））
が黒画素で、かつ（２ｐ，２（ｑ−１））が白画素のと
き行われる。以上のようなベクトルの統合処理は、１ペ
ージ分のデータを検索し終えてからまとめて行っても良
い。

【００６１】統合が終ったら、再び輪郭ベクトルテーブ
ルを走査し、図１３のような画像内の総ループ数，各ル
ープ内の頂点数，各ループ内の各頂点座標のテーブルを
作成して、輪郭ベクトル抽出処理を終了する。一般的な
テーブルは図１４のようになる。すなわち、テーブルの
先頭に画像内のループ数、次に各ループの頂点の数、そ
の次に各ループ内の頂点の座標が記録されている。輪郭
ベクトルテーブルを走査は、たとえば図１８のようなフ
ローチャートに従った手順となる。この処理ももちろ
ん、ＲＯＭ７に格納されたプログラムをＣＰＵ１が実行
することで実現される。

【００６２】まず、ページ内の閉ループの数を０に初期
化しておく（Ｓ１８１）。次に、輪郭ベクトルテーブル
を先頭から走査し、未処理のベクトルを捜す（Ｓ１８
２）。もしなければ、そのページは真っ白であるため、
処理を終了する。ベクトルが見つかったなら、それを注
目ベクトルと定める（Ｓ１８３）。この時点で閉じたル
ープは必ずひとつは有ることが分かるため、閉ループ数
に１を加算する（Ｓ１８４）。また、ループ内の頂点数
を０に初期化しておく（Ｓ１８５）。

【００６３】この後、輪郭ベクトルをつないでループを
たどる。まず、注目ベクトルと注目ベクトルからの流出
ベクトルが同じ向きで有るかテストする（Ｓ１８６）。
このためには、注目ベクトルの始点の座標と流出ベクト
ルの終点の座標とを比較する。この２点のｘ成分どうし
或はｙ成分どうしが等しければ、２つのベクトルは同じ
向きで有ると判定する。

【００６４】同じ向きでないと判定されたなら、注目ベ
クトルの終点は頂点で有ると判定できるため、ループ内
頂点数に１を加算し（Ｓ１８７）、注目ベクトルの終点
の座標をループの頂点の座標とする（Ｓ１８８）。同じ
向きで有るならば、ステップＳ１８７・Ｓ１８８の処理
は行わない。

【００６５】以上で注目ベクトルについての処理は終了
する。そこで、輪郭ベクトルテーブルの注目ベクトルの
欄に処理済の旨記録する（Ｓ１８９）。この後、現在の
注目ベクトルの流出ベクトルを新たな注目ベクトルとし
て定める（Ｓ１８１０）。

【００６６】こうして新たな注目ベクトルが決まったな
ら、それが処理済であるかテストする（Ｓ１８１１）。
処理済ならば閉ループを１周したことになり、ステップ
Ｓ１８２に戻って輪郭ベクトルテーブル内の未処理のベ
クトルを捜す。処理済でないなら、ステップＳ１８６に
戻ってループ内の頂点を調べる。

【００６７】こうして得られたループの数、頂点の数、
頂点の座標が図１４のテーブルに記録される。

【００６８】以上のように輪郭ベクトル抽出を行うこと
により、符号データから直接輪郭ベクトルを抽出できる
ので、従来の画像全体をメモリに記憶させる方法に比べ
て、大幅にメモリ量を削減でき、高速化を図ることがで
きる。

【００６９】

【他の実施例】

＜第２実施例＞受信データとして、ＭＲ符号，ＭＭＲ符
号，算術符号などを考えた場合は、逐次符号データを復
号し、黒ランの長（画素数）及びこの黒ランの始点・終
点の座標を計算する。この時点で、第１実施例のＭＨ符
号を復号した場合に帰着できるので、第１実施例と同様
の方法で輪郭ベクトルを抽出できる。

【００７０】また、受信データが生データ（符号化され
ていないデータ）の場合も、黒ランの長さ（画素数）お
よびこの黒ランの始点・終点の座標を計算することによ
り、第１実施例と同様の方法で輪郭ベクトルを抽出でき
る。

【００７１】＜第３実施例＞第１実施例中の、登録済の
輪郭ベクトルと新たに求めた輪郭ベクトルとを比較し、
削除するかどうかを決定する処理において（図５ステッ
プＳ５０４）、輪郭ベクトルテーブルに登録してあるデ
ータをすべて検索すると処理量が増える。そこで、新し
く求めた輪郭ベクトルのうち、ｙ座標値が２ｊ−１（現
在処理しているラインのｙ座標を２ｊとする）の水平ベ
クトルと輪郭ベクトルテーブルに登録済のｙ座標が２ｊ
−１の水平ベクトルのみを比較し、削除するかどうかを
決定する。このようにすることにより、処理量を大幅に
低減でき、高速処理が可能である。

【００７２】＜第４実施例＞第１実施例中のＭＨ符号復
号部３のかわりに、磁気ディスク５から符号データまた
は生データを受け取り、輪郭ベクトルを抽出することが
可能である。その場合も、前記第１〜第３実施例のよう
に構成すればよい。

【００７３】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログ
ラムを供給することによって達成される場合にも適用で
きることは言うまでもない。

【００７４】

【他の実施例】

＜第５実施例＞第５実施例として、画像の輪郭抽出を説
明する。

【００７５】図１９が本実施例のブロック構成図であ
る。本実施例は画像データから輪郭ベクトルを抽出し、
輪郭線ベクトルを座標データ（始点の座標と終点の座
標）として磁気ディスクに出力する装置を示している。
構成は実施例１とほぼ同じだが、画像は画像入力部８か
ら入力される。他の構成要素は実施例１と同じである。

【００７６】以下、図２０のフローチャートを用いて、
本実施例の動作を説明する。このフローチャートはＲＯ
Ｍ７に格納されたプログラムの手順であり、ＣＰＵ１に
よって実行される。

【００７７】まずステップＳ６０１において、変数ｉと
ｊとに１をセットする。変数ｉは主走査方向のカウンタ
の役目を果たし、変数ｊは副走査方向のカウンタの役目
を果たす。共にＲＡＭ２に確保された領域である。座標
（ｉ，ｊ）は実画像中の注目画素の座標を示している
が、第１実施例と同じく、輪郭点座標が小数になるのを
防ぐために、以下の処理では、（２ｉ，２ｊ）（ｉ＝
１，…，ｍ，ｊ＝１，…，ｎ）を注目画素の座標とす
る。ただし、実画像中の主走査方向の画素数をｍ画素、
副走査方向の画素数をｎ画素としている。

【００７８】ステップＳ６０２において注目画素（２
ｉ，２ｊ）が黒画素か白画素かの判定を行い、白画素な
らばステップＳ６０６に進む。黒画素ならばステップＳ
６０３に進み、注目画素（２ｉ，２ｊ）を囲む４つの輪
郭ベクトル ａ＝［（２ｉ−１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，２ｊ−
１）］、 ｂ＝［（２ｉ＋１，２ｊ−１），（２ｉ＋１，２ｉ＋
１）］、 ｃ＝［（２ｉ＋１，２ｊ＋１），（２ｉ−１，２ｊ＋
１）］、 ｄ＝［（２ｉ−１，２ｊ＋１），（２ｉ−１，２ｉ−
１）］、 を抽出し（図２２）、図８の輪郭ベクトルテーブルに登
録する。

【００７９】次にステップＳ６０４において輪郭ベクト
ルテーブルを検索し、ベクトルａに重複するベクトルが
存在すれば、ベクトルａとそれに重複するベクトルとの
両方を輪郭ベクトルテーブルから削除する。またｄに重
複するベクトルが存在すればｄとｄに重複するベクトル
の両方を輪郭ベクトルテーブルから削除する。ここでｘ
とｙが重複するとは、ｘの始点の座標と終点の座標を入
れ替えたベクトルがｙに等しいことをいう。またｂ，ｃ
に重複するベクトルはこの時点では存在していない。こ
のとき、輪郭ベクトルテーブルの検索はテーブル中の一
番新しく登録したデータから順に古いデータを検索すれ
ば、検索時間が短くて済む。また、ステップＳ６０３に
おいてベクトルａ，ｂ，ｃ，ｄをいったん輪郭ベクトル
テーブルに登録した後にステップＳ６０４において重複
ベクトルの削除を行っているが、ステップＳ６０３にお
いてベクトルｂ，ｃのみを輪郭ベクトルテーブルに登録
し、ステップＳ６０４においてベクトルａに重複するベ
クトルがなければａを登録し、ベクトルｄに重複するベ
クトルがなければｄを登録するという方法も考えられ
る。

【００８０】次にステップＳ６０５において、輪郭ベク
トルテーブルに登録されているベクトルの接続状態（流
入ベクトル番号、流出ベクトル番号）を更新する。輪郭
ベクトルテーブルは図８に示すような各ベクトル始点座
標・終点座標及びそのベクトルの始点座標を終点座標に
持つベクトルの番号（これを流入ベクトル番号と記
す）、そのベクトルの終点座標を始点座標に持つベクト
ルの番号（これを流入ベクトル番号と記す）から構成さ
れている。簡潔に説明するために、注目画素（２ｉ，２
ｊ）の４つの輪郭点、すなわち輪郭点（２ｉ−１，２ｊ
−１）、輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ−１）、輪郭点（２ｉ
−１，２ｊ＋１）、輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ＋１）に流
入・流出するベクトルの方向の定義を行う。

【００８１】−輪郭点に流入するベクトル（流入ベクト
ル）→その輪郭点を終点座標にもつベクトル −輪郭点から流出するベクトル（流出ベクトル）→その
輪郭点を始点座標にもつベクトル −正の流入水平ベクトル→始点と終点のｙ座標が等しい
流入ベクトルでかつ終点のｘ座標が始点のｘ座標よりも
大きいベクトル −負の流入水平ベクトル→始点と終点のｙ座標が等しい
流入ベクトルでかつ始点のｘ座標が終点のｘ座標よりも
大きいベクトル −正の流入垂直ベクトル→始点と終点のｘ座標が等しい
流入ベクトルでかつ終点のｙ座標が始点のｙ座標よりも
大きいベクトル −負の流入垂直ベクトル→始点と終点のｘ座標が等しい
流入ベクトルでかつ始点のｙ座標が終点のｙ座標よりも
大きいベクトル −正の流出水平ベクトル→始点と終点のｙ座標が等しい
流出ベクトルでかつ終点のｘ座標が始点のｘ座標よりも
大きいベクトル −負の流出水平ベクトル→始点と終点のｙ座標が等しい
流出ベクトルでかつ始点のｘ座標が終点のｘ座標よりも
大きいベクトル −正の流出垂直ベクトル→始点と終点のｘ座標が等しい
流出ベクトルでかつ終点のｙ座標が始点のｙ座標よりも
大きいベクトル −負の流出垂直ベクトル→始点と終点のｘ座標が等しい
流出ベクトルでかつ始点のｙ座標が終点のｙ座標よりも
大きいベクトル 以上定義した言葉と図２１のフローチャートを用いて、
輪郭ベクトルテーブルに登録されているベクトルの接続
状態更新、すなわちステップＳ６０５の処理の説明を行
う。

【００８２】ステップＳ８０１においては、輪郭ベクト
ルテーブルを検索して、輪郭点（２ｉ−１，２ｊ−１）
に流入するベクトルあるいは輪郭点（２ｉ−１，２ｊ−
１）から流出するベクトルを求める。輪郭ベクトルテー
ブルの検索は、テーブル中の一番新しく登録されたデー
タから順に古いデータを検索すれば、検索時間が短くて
済む。これは、以下に述べる輪郭ベクトルテーブルの検
索について適用できる。

【００８３】次に、ステップＳ８０２において、輪郭点
（２ｉ−１，２ｊ−１）に流入するベクトルまたは輪郭
点（２ｉ−１，２ｊ−１）から流出するベクトルが存在
するかしないかを判断し、存在したならばステップＳ８
０３へ進み、存在しなければＳ８０４に移る。

【００８４】図２３は４つの画素が取りうる状態を表し
た図である（全て白と全て黒とは除く）。中央の点が
（２ｉ−１，２ｊ−１）であるとすれば、注目画素は右
下の画素となるため、取りうる状態はそれが黒である場
合、すなわち、（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），
（ｅ），（ｆ），（ｇ），（ｈ）の８通りである。ただ
し、（ｈ）の状態は、ステップＳ８０２で流入・流出ベ
クトルはないと判定される状態である。

【００８５】ステップＳ８０３では、流入・流出ベクト
ルがそれぞれ１つずつ存在するとき、すなわち、上記８
通りから（ｇ），（ｈ）を除いた６通りの場合には、流
入ベクトルの流出ベクトル番号を流出ベクトルのベクト
ル番号に更新し、流出ベクトルの流入ベクトル番号を流
入ベクトルのベクトル番号に更新する。流入・流出ベク
トルがそれぞれ２つずつ存在するとき、すなわち図２３
（ｇ）の場合には、正の流入垂直ベクトルの流出ベクト
ル番号を正の流出水平ベクトルのベクトル番号に更新
し、正の流出水平ベクトルの流入ベクトル番号を正の流
入垂直ベクトルのベクトル番号に更新する。図２３
（ｇ）で説明すると、ベクトルｇ１の流出ベクトルはベ
クトルｇ３であったものを、ベクトルｇ２に変更し、ベ
クトルｇ２の流入ベクトルをベクトルｇ４からベクトル
ｇ１に変更する。

【００８６】また、負の流入垂直ベクトルの流出ベクト
ル番号を負の流出水平ベクトルのベクトル番号に更新
し、負の流出水平ベクトルの流入ベクトル番号を負の流
入垂直ベクトルのベクトル番号に更新する。すなわち図
２３（ｇ）で説明すると、ベクトルｉ４の流出ベクトル
をベクトルｇ２からベクトルｇ３に変更し、ベクトルｇ
３の流入ベクトルをベクトルｇ１からベクトルｇ４に変
更する。

【００８７】ステップＳ８０４では、輪郭ベクトルテー
ブルを検索して、輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ−１）に流入
するベクトルまたは輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ−１）から
流出するベクトルを求める。図２３では、中央を座標
（２ｉ＋１，２ｊ−１）とすれば左下の画素が黒で右下
の画素が未処理である。すなわち、図２３（ｉ），
（ｊ），（ｋ），（ｌ）の４通りがある。この場合、輪
郭点（２ｉ＋１，２ｊ−１）を中心とする右下の画素は
未処理のため、必ず流入・流出ベクトルは存在してい
る。

【００８８】ステップＳ８０５では、流入・流出ベクト
ルがそれぞれ１つずつ存在するとき、すなわち図２３
（ｉ），（ｊ），（ｋ）の場合には、流入ベクトルの流
出ベクトル番号を流出ベクトルのベクトル番号に更新
し、流出ベクトルの流入ベクトル番号を流入ベクトルの
ベクトル番号に更新する。流入・流出ベクトルがそれぞ
れ２つずつ存在するとき、すなわち図２３（ｌ）の場合
には、正の流入水平ベクトルの流出ベクトル番号を負の
流出垂直ベクトルのベクトル番号に更新し、負の流出垂
直ベクトルの流入ベクトル番号を正の流入水平ベクトル
のベクトル番号に更新する。また、負の流入水平ベクト
ルの流出ベクトル番号を正の流出垂直ベクトルのベクト
ル番号に更新し、正の流出垂直ベクトルの流入ベクトル
番号を負の流入水平ベクトルのベクトル番号に更新す
る。

【００８９】ステップＳ８０６では、輪郭ベクトルテー
ブルを検索して、輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ＋１）に流入
するベクトルまたは輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ＋１）から
流出するベクトルを求める。図２３では、（ｍ）のみが
この場合に当たる。

【００９０】輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ＋１）に流入する
ベクトルまたは輪郭点（２ｉ＋１，２ｊ＋１）から流出
するベクトルはそれぞれ１つ存在するので、ステップＳ
８０７において、流入ベクトルの流出ベクトル番号を流
出ベクトルのベクトル番号に更新し、流出ベクトルの流
入ベクトル番号を流入ベクトルのベクトル番号に更新す
る。

【００９１】ステップＳ８０８では、輪郭ベクトルテー
ブルを検索して、輪郭点（２ｉ−１，２ｊ＋１）に流入
するベクトルまたは輪郭点（２ｉ−１，２ｊ＋１）から
流出するベクトルを求める。図２３（ｎ），（ｏ）がこ
の場合にあたる。

【００９２】輪郭点（２ｉ−１，２ｊ＋１）に流入する
ベクトルまたは輪郭点（２ｉ−１，２ｊ＋１）から流出
するベクトルはそれぞれ１つ存在するので、Ｓ８０９に
おいて、流入ベクトルの流出ベクトル番号を流出ベクト
ルのベクトル番号に更新し、流出ベクトルの流入ベクト
ル番号を流入ベクトルのベクトル番号に更新する。

【００９３】以上の処理を終えるとＳ６０６に戻り、注
目画素が注目走査線上の最終画素か否かの判定を行い、
最終画素でなければＳ６０７にて注目画素を次の画素に
移し、Ｓ６０２に戻る。最終画素ならば、Ｓ６０８にて
処理が画像内の全ての走査線について終了したかどうか
判定する。まだ処理が済んでいない走査線があるならば
Ｓ６０９に移り、変数ｉの値を０にリセットし、Ｓ６１
０にて注目走査線を次の走査線に移し、Ｓ６０７に戻
る。

【００９４】全ての走査線について処理が終了している
ならばＳ６１１に進む。Ｓ６１１では、輪郭ベクトルテ
ーブルを走査し、２つ以上連続する水平ベクトル及び２
つ以上連続する垂直ベクトルについては、これをそれぞ
れ１つのベクトルに統合し、図１４のような画像内の総
ループ数、各ループ内の頂点数、各ループの内の各頂点
の座標のテーブルを作成して、輪郭ベクトル抽出処理を
終了する。輪郭ベクトルテーブルから図１４のテーブル
を作成する手順は、実施例１と同じ要領で行うことがで
きる。

【００９５】以上のように輪郭ベクトルの抽出を行うこ
とにより、画像を１画素単位で読み込んで輪郭ベクトル
の抽出ができるので、従来のように画像全体をページメ
モリに記憶いておく必要がなく、大幅にメモリ量を削減
することができる。

【００９６】また本発明によれば、全画像データを記憶
するメモリを必要としないため、メモリの容量を少なく
することができる。

【００９７】なお、本発明は複数の機器から構成される
システムに適用しても良いし、１つの機器からなる装置
に適用しても良い。また、システム或は装置にプログラ
ムを供給することにより達成される場合にも適用できる
ことはいうまでもない。

【００９８】［第６実施例］第５施例図２０のステップ
Ｓ６０４（既にテーブルに登録済の輪郭ベクトルと新し
く求めた輪郭ベクトルとを比較し、重複ベクトルを削除
する）において、輪郭ベクトルテーブルに登録されてい
るデータをすべて検索すると処理量が増える。そこで注
目画素の座標を（２ｉ，２ｊ）としたとき、新しく求め
た輪郭ベクトルａ＝［（２ｉ−１，２ｊ−１），（２ｉ
＋１，２ｊ−１）］と重複するベクトルを輪郭ベクトル
テーブルから検索する場合には、始点あるいは終点のｙ
座標値が２ｊ−１であるベクトルのみを検索すれば、検
索時間を短縮できる。同様に、ｄ＝［（２ｉ−１，２ｊ
＋１），（２ｉ−１，２ｊ−１）］と重複するベクトル
を輪郭ベクトルテーブルから検索する場合は、始点ある
いは終点のｘ座標値が２ｉ−１であるもののみを検索す
れば、検索時間を短縮できる。この場合も、輪郭ベクト
ルテーブルの検索は、テーブル中の一番新しく登録され
たデータから順に古いデータを検索を行うほうが良い。

【００９９】以上述べたように、輪郭ベクトルテーブル
を検索する場合、検索の順序や検索領域を考慮すること
により検索時間を短縮することができる。

【０１００】さらに本発明によれば、輪郭ベクトルテー
ブルの検索時に検索順序や検索領域を考慮することによ
り、検索時間の短縮を図ることができる。

【０１０１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る画像
処理装置及びその方法は、受信した画像データ全体を保
持することなく輪郭抽出を行うことで必要な記憶容量を
減らし、また符号データ全体をドットデータに展開する
演算を節約して高速に輪郭抽出処理を行うことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例のブロック構成図である。

【図２】従来例を説明する図である。

【図３】従来例を説明する図である。

【図４】従来例を説明する図である。

【図５】輪郭ベクトル抽出処理を示すフローチャートで
ある。

【図６】輪郭ベクトルを説明するための図である。

【図７】輪郭ベクトル抽出処理を説明するための一例で
ある。

【図８】輪郭ベクトルテーブルの一例である。

【図９】輪郭ベクトル抽出処理時の輪郭ベクトルテーブ
ルの内容の変化を説明する図である。

【図１０】輪郭ベクトル抽出処理時の輪郭ベクトルテー
ブルの内容の変化を説明する図である。

【図１１】輪郭ベクトル抽出処理時の輪郭ベクトルテー
ブルの内容の変化を説明する図である。

【図１２】輪郭ベクトル抽出処理時の輪郭ベクトルテー
ブルの内容の変化を説明する図である。

【図１３】輪郭ベクトルテーブルを走査して最終的に得
られるテーブルの例である。

【図１４】最終的に得られるテーブルの一般形である。

【図１５】流入・流出ベクトルの整理を表す例である。

【図１６】輪郭ベクトル生成処理のフローチャートであ
る。

【図１７】流入・流出ベクトルの整理をする１ケースで
ある。

【図１８】輪郭ベクトルテーブルから最終的なテーブル
を得る処理手順のフローチャートである。

【図１９】第５実施例の装置のブロック構成図である。

【図２０】第５実施例の処理の流れを示すフローチャー
トである。

【図２１】第５実施例における輪郭ベクトルの接続の更
新処理の流れを示すフローチャートである。

【図２２】第５実施例における輪郭ベクトルの例であ
る。

【図２３】第５実施例における輪郭ベクトルの接続の例
である。

【符号の説明】

１…ＣＰＵ、 ２…ＲＡＭ、 ３…ＭＨ符号入力部、 ４…Ｉ／Ｏポート、 ５…磁気ディスク、 ６…バス、 ７…ＲＯＭである。

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−251180（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 9/20 G06T 1/00 G06K 9/46

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データからラスタ走査順に注目ライン
   として１ラインを取り出し、取り出した注目ライン中の
   各画素の輪郭ベクトルを検出する検出手段と、 前記検出手段により検出された輪郭ベクトルを蓄積する
   蓄積手段と、 前記蓄積された輪郭ベクトルと前記注目ラインの輪郭ベ
   クトルとの接続状態を判別する判別手段と、 前記判別手段により判別された輪郭ベクトルの接続状態
   を基に、前記画像データの輪郭を抽出する抽出手段と、 を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】符号データを画像データに復号する復号手
   段を更に備え、前記検出手段は前記復号手段により復号
   された１ライン分の画像データ中の画素の輪郭ベクトル
   を検出することを特徴とする請求項１の画像処理装置。
3. 【請求項３】前記符号データは、ラインごとに白ラン，
   黒ランの長さを表わす符号データであることを特徴とす
   る請求項２記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】前記符号データは、ライン上の白画素から
   黒画素あるいは黒画素から白画素に変化する変化位置
   と、ライン間における前記変化位置のずれを表す符号デ
   ータであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装
   置。
5. 【請求項５】符号データは、画素毎に逐次生成される符
   号であることを特徴とする請求項２記載の画像処理装
   置。
6. 【請求項６】画像データからラスタ走査順に注目ライン
   として１ラインを取り出し、取り出した注目ライン中の
   各画素の輪郭ベクトルを検出する検出工程と、 前記検出工程により検出された輪郭ベクトルを蓄積する
   蓄積工程と、 前記蓄積された輪郭ベクトルと前記注目ラインの輪郭ベ
   クトルとの接続状態を判別する判別工程と、 前記判別工程により判別された輪郭ベクトルの接続状態
   を基に、前記画像データの輪郭を抽出する抽出工程とを
   有し、 画像データ中の注目ライン毎に前記工程を実行しつつ、
   注目ラインをラスタ走査順に移動して画像全体の輪郭線
   を抽出することを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】符号データを画像データに復号する復号工
   程を更に備え、前記検出工程は前記復号工程により復号
   された１ライン分の画像データ中の画素の輪郭ベクトル
   を検出することを特徴とする請求項６の画像処理装置。
8. 【請求項８】入力した１ラインの画像データからラスタ
   走査順に注目画素として１画素を取り出し、取り出した
   注目画素の輪郭ベクトルを検出する検出手段と、 前記検出手段により検出された輪郭ベクトルを蓄積する
   蓄積手段と、 前記蓄積された輪郭ベクトルと前記注目画素の輪郭ベク
   トルとの接続状態を判別する判別手段と、 前記判別手段により判別された輪郭ベクトルの接続状態
   を基に、前記画像データの輪郭を抽出する抽出手段と、 を備えることを特徴とする画像処理装置。
9. 【請求項９】前記検出手段は、注目画素が黒画素である
   場合に輪郭ベクトルを抽出することを特徴とする請求項
   ８記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】入力した１ラインの画像データから注目
    画素として１画素を取り出し、取り出した注目画素の状
    態に応じて該画素の輪郭線の位置を定める工程と、 前記注目画素の輪郭線とメモリに蓄積された輪郭線との
    重複を検出する工程と、 前記重複が検出された輪郭線を前記メモリから削除する
    工程と、 前記注目画素の輪郭線のうち重複が検出されなかった輪
    郭線を前記メモリに蓄積する工程と、 前記メモリに蓄積された注目画素の輪郭線と注目画素以
    外の輪郭線との接続状態を判別する工程とを有し、 画像データ中の注目画素毎に前記工程を実行しつつ、注
    目画素をラスタ走査順に移動して画像全体の輪郭線を抽
    出することを特徴とする画像処理方法。
11. 【請求項１１】前記注目画素の輪郭線は、注目画素近傍
    の画素との境界に定められることを特徴とする請求項１
    ０の画像処理方法。
12. 【請求項１２】前記輪郭線の重複の検出及び前記接続状
    態の判別は、前記メモリに登録されたもっとも新しい輪
    郭線から古い輪郭線を順に検索していくことにより行う
    ことを特徴とする請求項１０の画像処理方法。