JP3093950B2 - 輪郭情報抽出装置及びその方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は輪郭情報抽出装置及び方
法、詳しくはラスタ走査順に記憶された２値画像の輪郭
線を抽出する装置及び方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】この種の装置に関するものとして、本願
出願人は既に特開平４−１５７５７８号（以降“提案
Ａ”と称する）、特開平５−１０８８２３号（以降“提
案Ｂ”と称する）、及び特願平６−１３５８８３号（以
降“提案Ｃ”と称する）を提案した。

【０００３】提案Ａでは、ある画素を注目し、その注目
画素とその近傍の複数画素の状態に応じて、注目画素が
輪郭位置にある画素かどうか判断し、かつ、注目画素が
輪郭画素と判断された場合には近傍画素との関係から、
注目画素とその近傍画素の状態に応じて水平ベクトル及
び垂直ベクトルを抽出する手法を開示している。

【０００４】この手法は画像の中の全ての輪郭線を１回
のラスタ走査だけで抽出でき、かつ、全画像データを記
憶するための画像メモリを必要としないため、メモリの
容量を少なくできる効果を有している。また、入力画像
の画素の中心位置でなく、画素間格子の間をつなぐベク
トルを単位として輪郭を抽出することによって（つま
り、１画素が方形であるとし、その４辺にベクトルがあ
ると想定することによって）、１画素幅の細線に対して
も有為な幅を有する輪郭線抽出法である。さらに原画中
の画素の３×３の９画素領域において抽出が可能である
ことが紹介されている。

【０００５】また、提案Ｂでは、提案Ａで提案されてい
る３×３の９画素領域の輪郭点を抽出する場合の規則に
ついて、斜め方向に連結している２つの黒画素間に設定
する２つの輪郭点を、この２つの黒画素が注目画素とな
るそれぞれの時点で１点づつ定義する手法をとることを
提案している。この手法をとることによって、各部の抽
出手段をその他の周囲画素の状態と独立して動作できる
よう構成することが紹介されている。

【０００６】しかしながら、提案Ａ及び提案Ｂには、以
下のような問題が残されていた。 （１）３×３の９画素領域においての抽出が可能とする
ために、注目画素を中心とする３×３の９画素領域内す
べてに対して、黒画素か白画素かの状態を判断する必要
があった。このとき、それぞれの状態のパターン毎に処
理内容が決められているため、できるだけ画素状態のパ
ターンが少ない方が望ましい。 （２）１つの注目画素につき輪郭点が存在しうる場所が
３×３の９画像領域内に４箇所あるため、各状態毎の処
理のルールが複雑で、それらの処理をモジュール化する
のが困難になっていた。 （３）接続関係が未定のベクトルナンバーを保持するの
に、抽出される順番にテーブルに登録し、検索するとき
には後からさかのぼって検索するというスタック方式を
とっていたため、メモリの量に無駄があり、検索に時間
がかかった。

【０００７】そこで、提案Ｃでは、画像データの輪郭ベ
クトルを抽出する場合の装置構成或いは処理工程を簡略
化し、装置の大型化、コストアップを抑制すること共に
処理速度を上げることを可能にする輪郭情報抽出装置及
び方法を提案した。

【０００８】提案Ｃで開示される輪郭情報抽出装置は、
以下の構成を備えている。すなわち、画像データの画素
間の格子位置を注目しながらラスタ走査を行ない、前記
格子位置の近傍画素群の状態に基づいて、主走査方向及
び副走査方向の輪郭ベクトルを検出する検出手段と、前
記輪郭ベクトル同士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
をもとに、前記画像データの輪郭情報を抽出する抽出手
段とを備える。

【０００９】ここで、近傍画素群は、前記画素間格子を
中心とする２×２の計４個の画素である。これによれ
ば、格子位置は１つになり、起こり得るケースの数が少
ないので、装置構成及び処理が提案Ａ，Ｂに比し、より
簡略化されている。

【００１０】また、輪郭ベクトルの主走査接続関係が未
定な、高々１個分の情報を保持するに足る水平接続用バ
ッファと、輪郭ベクトルの副走査接続関係が未定な、高
々前記画像データの１ラスタ中に存在する前記画素間格
子の数分を保持するに足る垂直接続用テーブルとを具備
し、前記バッファと前記テーブルを用いて前記輪郭ベク
トル同士の接続状態を判別する判別手段を具備する。こ
れによって、提案Ａ，Ｂに比し、少ないメモリ容量で輪
郭情報が抽出できるようになった。

【００１１】更に、前記垂直接続用テーブルの各欄が、
前記画像データ中の前記各画素間格子の主走査方向位置
に対応している。これによって提案Ａ，Ｂに比し、接続
関係を検索する際の処理が簡略化されている。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】上述の如く、提案Ａ，
Ｂ，Ｃは、入力画像の画素の中心位置ではなく、画素間
格子の間をつなぐベクトルを単位として輪郭を抽出（つ
まり、１画素が方形であるとし、その４辺にベクトルが
あると想定）することによって、黒画素領域と白画素領
域の境界を、主走査方向へのびる水平ベクトル（横ベク
トル）と副走査方向へのびる垂直ベクトル（縦ベクト
ル）の交互接続によって、黒画素領域をとり囲むベクト
ル列群として輪郭ベクトルデータを抽出するものであっ
た。

【００１３】上記水平ベクトルデータと垂直ベクトルデ
ータは、供に｛始点のＸ座標値、始点のＹ座標値、流入
ベクトルポインタ、流出ベクトルポインタ｝というデー
タ形式をとっての構成での実施形態が、前記提案Ａ，
Ｂ，Ｃにおいて開示されていた。

【００１４】本来、水平ベクトルと垂直ベクトルは必ず
交互に接続するのであるから、いずれか一方のベクトル
がわかれば、わずかな演算処理でその次の輪郭ベクトル
も判明する。

【００１５】すなわち、水平ベクトルの始点はその水平
ベクトルに流入してくる垂直ベクトルの終点でもあり、
逆に垂直ベクトルの始点は、その垂直ベクトルに流入し
てくる水平ベクトルの終点でもある。同様に、水平ベク
トルの終点は、その水平ベクトルが流出していく垂直ベ
クトルの始点でもあり、垂直ベクトルの終点は、その垂
直ベクトルが流出していく水平ベクトルの始点でもあ
る。即ち、水平ベクトルの始点の座標値がわかれば、そ
の水平ベクトルの終点（その水平ベクトルの流出してい
く垂直ベクトルの始点でもある）のＹ座標値は、始点の
Ｙ座標値に等しく、Ｘ座標値は、その水平ベクトルの流
出をしていく垂直ベクトルが、流出していく水平ベクト
ルの始点（垂直ベクトルの終点でもある）のＸ座標値
（実は、その垂直ベクトルの始点のＸ座標値と等しい）
と等しい。

【００１６】この様なことから、提案Ａ，Ｂ，Ｃの様
に、水平ベクトルと垂直ベクトルの両方を抽出するの
は、冗長な処理である。

【００１７】提案Ａ，Ｂ，Ｃに開示される構成において
は、水平ベクトル（主走査［横］方向ベクトル）と、垂
直ベクトル（副走査［縦］方向ベクトル）の両方のベク
トル情報を、それらの接続関係も含めて明示した形で保
持して輪郭ベクトル抽出していることから、 （１）抽出中のベクトルデータの保持に余分なメモリ容
量を要する。 （２）抽出に、本来不要なメモリへのアクセスが存在し
ていたため、処理速度の低下を招く。 （３）抽出時に、本来不要なデータまで生成していたた
め、個のデータ生成に要する余分な回路が必要となり、
処理回路規模の増大を招く。 等の問題が残されていた。

【００１８】

【課題を解決するための手段】及び

【作用】本願発明はかかる点に鑑みなされたものであ
り、上記提案Ａ〜Ｃに比し、処理回路規模の更なる縮小
と低コストを図ると共に、不要なメモリアクセスを減ら
すことにより、処理速度を向上させた輪郭情報抽出装置
及びその制御方法を提供することにある。

【００１９】また、本願発明の他の目的は、この種の装
置に要していた抽出中のベクトルデータの保持用のメモ
リの所要量を削減し、安価にできる輪郭情報抽出装置及
び方法を提供することである。

【００２０】この課題を解決するため、例えば本発明の
輪郭情報抽出装置は以下の構成を備える。

【００２１】

【００２２】

【００２３】

【００２４】

【００２５】画像データを入力し、入力された画像の有
意な画素を常に右側或いは左側にした追跡方向に沿った
輪郭ベクトルを抽出する輪郭情報抽出装置であって、画
像データ中のｎ×ｍの画素領域の画素データを所定の方
向に沿って順次入力する入力手段と、入力した画素領域
の画素データに基づいて、所定方向における前記追跡方
向のベクトルの始点或いは終点を検出する端点検出手段
と、ここで、前記所定方向は主走査、副走査方向のいず
れか一方である； 該端点検出手段でもってベクトル端点が検出された場
合、当該端点に最寄りの前記所定方向のベクトルが既に
検出されているか否かを前記画素領域の状態に応じて判
別する判別手段と、該判別手段により、最寄りの所定方
向のベクトルが未検出であると判別した場合、検出され
た注目ベクトルの端点の座標に関連付けて、当該注目ベ
クトルの識別情報を記憶する第１の記憶手段と、前記端
点検出手段で検出された端点が、前記所定方向の追跡方
向のベクトルの終点である場合、当該終点を持つ所定方
向の注目ベクトルに対する識別情報に関連付けて、当該
注目ベクトルの座標データを記憶すると共に、注目ベク
トルの終点の先の追跡方向にある最寄りの前記所定方向
のベクトルが既に検出されていると前記判別手段が判別
した場合、当該注目ベクトルの終点の座標データに基づ
いて前記第１の記憶手段を検索し、注目ベクトルに対す
る最寄りのベクトルの識別情報を抽出して記憶する第２
の記憶手段とを備える。

【００２６】これによって、実際に第２の記憶手段に記
憶されるのは、たとえば水平方向のみのベクトルデータ
だけ、或いは垂直方向のベクトルデータのみになり、メ
モリ容量を約半分にすることが可能になる。

【００２７】また、本発明の好適な実施態様に従えば、
本発明の装置は、画像データの画素間の格子位置を注目
しながらラスタ走査を行ない、前記格子位置の近傍画素
群の状態に基づいて、主走査方向の輪郭ベクトルを検出
する検出手段と、前記輪郭ベクトル同士の接続状態を判
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もとに、前記画像データの輪郭情
報を抽出する抽出手段より構成される。

【００２８】上記構成において、主走査方向の輪郭ベク
トルを検出する検出手段は、画像データの画素間の格子
位置を注目しながらラスタ走査を行ない、前記格子位置
の近傍画素群の状態に基づいて主走査方向の輪郭ベクト
ルの始点及び終点を検出する。

【００２９】また、輪郭ベクトル同士の接続状態を判別
する判別手段は、前記検出手段により検出された輪郭ベ
クトルの始点及び終点が、それらが検出された格子位置
の近傍画素分の状態、及びそれら格子位置と同じ主走査
方向の位置における検出済みの他の輪郭ベクトルの始点
及び終点の接続状態とに基づいて、前記輪郭ベクトル同
士の接続状態を判別する。前記画像データの輪郭情報を
抽出する手段は、前記検出手段により検出された輪郭ベ
クトルの位置情報と、前記判別手段により判別された輪
郭ベクトル同士の接続状態情報とから、前記画像データ
の輪郭情報を抽出するものである。

【００３０】本発明における輪郭情報抽出装置は、この
種の装置に要していた抽出中のベクトルデータの保持に
要するメモリを、画像をラスタ走査する際の主走査方向
と副走査方向の一方向のみの直線ベクトルデータと、前
記直線ベクトルが、該画像中の輪郭を構成するための接
続順で次順もしくは先順にあるいずれか一方の直線ベク
トルのデータ位置を示すポインタ情報とで構成されるデ
ータ形式で、輪郭ベクトルデータを保持する様に構成す
ることにより、従来よりも所要容量を削減し、安価な実
現を可能とするものである。

【００３１】

【実施例】以下、添付図面に従って本発明に係る実施例
を詳細に説明する。

【００３２】＜第１の実施例＞実施例における輪郭ベク
トルの抽出は、図１のように、４画素領域内の画素の状
態を見て処理を進めてゆき、１画素分づつラスタ走査方
向（水平方向）にずらして行きながら画像全体の処理を
逐次処理を行なうような形で実施する。尚、図１の符号
１０１における“×”は、４画素領域内の画素間格子上
点を示し、輪郭点の存在しうる場所を意味する。この点
を以降“注目点”と称する。

【００３３】注目点の画像処理装置上の位置の表わし方
は、ｍ×ｎ画素の画像の場合、図２の様な画素間格子上
の点を、左上を（０，０）とし、右上を（ｍ，０）、左
下を（０，ｎ）、右下を（ｍ，ｎ）と表現する。

【００３４】さて、実施例では図１に示す如く、２×２
画素領域をウインドウとして処理を進める。従って、そ
の２×２画素領域で取り得る状態は２の４乗、すなわ
ち、１６通りである。各状態は図１０〜図２５に示す通
りである。

【００３５】尚、図１０〜図２５における正方形は２×
２の４画素領域のウィンドウを表わす。ウィンドウの内
の○，△，及び矢印の意味であるが、○は水平ベクトル
の始点（垂直ベクトルの終点）、△は垂直ベクトルの始
点（水平ベクトルの終点）を意味する。矢印はベクトル
の方向であり、輪郭追跡方向（実施例では追跡方向の右
側に黒画素が存在するように追跡する）でもある。

【００３６】さて、上記の如く、ベクトルを抽出してい
くと、結局のところ、２値画像の輪郭からは、それぞれ
のベクトル長が異なるにしても、必ず、水平ベクトル、
垂直ベクトル、水平ベクトル、垂直…という具合に垂直
と水平ベクトルが交互に発生する。

【００３７】各パターンに対する処理は、図４２に示す
フローチャートに従って行なわれるが、ここでは、各パ
ターンによってステップＳ４８０２からＳ４８０６まで
の処理を図２６から図３５に示すようにあらかじめ決め
ておくことで実施する。

【００３８】以下に、各ケース毎の処理について説明す
るが、これらの処理の前に処理結果を蓄積するテーブル
をハードディスクやＲＡＭ上に用意しておく。また、以
下の説明から明らかになるが、本実施例では、水平ベク
トルのみを抽出し、その水平ベクトルのみで２値画像の
輪郭を表わすことを特徴としている。簡単に説明する
と、水平ベクトルを表わすデータは次の通りである。水
平ベクトルデータ＝｛水平ベクトルの終点のｘ座標値、
水平ベクトルのｙ座標値、次に接続する水平ベクトル番
号｝ここで、ｙ座標値は、水平ベクトルでは一定であ
る。

【００３９】例えば、水平ベクトルＨ（ｎ）、垂直ベク
トルＶ（ｎ）、水平ベクトルＨ（ｎ＋１）、垂直ベクト
ルＶ（ｎ＋１）、Ｈ（ｎ＋２）、Ｖ（ｎ＋２）、…がこ
の順序で接続されている場合、水平ベクトルＨ（ｎ）の
終点のｘ座標をｘｎ１、ｙ座標値をｙｎ１とした場合、
そのベクトルデータは次のように表される。 Ｈ（ｎ）＝｛ｘｎ１、ｙｎ１、ｎ＋１｝ ここで注目する点は、ベクトルＨ（ｎ＋１）の始点のｘ
座標値は、ベクトルＨ（ｎ）の終点座標値ｘｎ１と同じ
値になることである。換言すれば、水平ベクトルＨ
（ｎ）の始点のｘ座標は、水平ベクトルＨ（ｎ−１）の
終点ｘ座標値に等しい。従って、一連の輪郭ベクトルが
閉じていれば、各ベクトルデータは上記のとおり、３つ
のパラメータで十分表わすことができる。尚、上記例で
は、水平ベクトルのｘ座標値は、そのベクトルの終点の
ｘ座標を用いたが、始点のｘ座標値で統一しても可能で
あるし、垂直ベクトルのみに着目しても同様に処理可能
ではある。

【００４０】また、水平ベクトルＨ（ｎ＋１）は、水平
ベクトルＨ（ｎ）と垂直ベクトルＶ（ｎ）を挟んで接続
されているが、本実施例では水平ベクトルのみを着目
し、垂直ベクトルは、水平ベクトルから導き出されるの
で、その間の垂直ベクトルは無視する。そして、水平ベ
クトルＨ（ｎ）と水平ベクトルＨ（ｎ＋１）は互いに接
続関係にあるとして説明する。

【００４１】上記の内容を踏まえて、以下に説明する。

【００４２】まず、抽出されたベクトルの中で、接続元
や接続先が未定な水平ベクトルを登録するため、図５に
示すようなテーブルをＲＡＭもしくは外部記憶装置等に
用意する。

【００４３】図５のテーブル５０１には、垂直接続にあ
る関係が未定の水平ベクトルナンバー（抽出されたベク
トルに付されたユニークな番号）を保持しておく。

【００４４】例えば、図６のように水平ベクトル６０１
の終点の接続先の水平ベクトル６０２（この時点では水
平ベクトル６０２は抽出されていない）が未定のとき、
当該水平ベクトル６０１のナンバーを保持しておく。或
いは、図７のように、水平ベクトル７０１の始点に流入
してくる垂直ベクトルの始点を終点とする水平ベクトル
７０２が未定のとき、ベクトル７０１のベクトルナンバ
ーを保持する。保持したい水平ベクトルの終点或いはも
しくは始点の座標が（ｘ，ｙ）であればテーブル５０１
のｘ番目にそのベクトルナンバーを登録する。尚、テー
ブル５０１のＸ番目の情報（ベクトルナンバー）をｖ
（ｘ）で示す。

【００４５】また、図５のテーブル５０１は、図８のよ
うに着目している水平ベクトル８０１の始点に流入して
くる垂直ベクトルの始点を終点とする水平ベクトル８０
２のナンバーを保持しておくため、あるいは図９のよう
に、水平ベクトル９０１の終点から流出する垂直ベクト
ルの終点を始点とする水平ベクトルを保持しておくため
のものとも言い換えることができる。

【００４６】いずれにしても、注目点がベクトルの始点
或いは終点になっていて、その始点に流入してくる水平
ベクトル或いは終点から流出していく水平ベクトルが未
定の場合には、始点或いは終点のＸ座標値に対応する位
置ｖ（ｘ）に、注目水平ベクトルナンバーを登録する。

【００４７】以上、図５のテーブル５０１は、保持した
い始点もしくは終点のｘ座標値に対応付けられており、
画像の主走査方向の画素数がｍ個のとき、０番目からｍ
番目のｍ＋１個のベクトルナンバーを保持しておけるだ
けのサイズを用意すれば良い。

【００４８】また、抽出されたベクトルを登録するた
め、図３に示すようなテーブル３０００を用意する。

【００４９】同図において、３００は次に抽出される、
もしくは抽出中の水平ベクトルデータのベクトルナンバ
ーを指す値を保持するベクトルカウンタである。図３で
示されるテーブル３０００において、欄３０１には、抽
出された、あるいは、抽出中の各水平ベクトルの終点の
Ｘ座標値が保持され、欄３０２には、同じく各水平ベク
トルのＹ座標値（ｙ座標値は始点と終点のどちらも同じ
値である）を保持する。

【００５０】また、欄３０３で示される欄には、注目水
平ベクトルの終点の次に接続される水平ベクトルのベク
トルナンバーが保持されている。即ち、先に説明したよ
うに、各輪郭ベクトルは、図３で示すテーブル上では
｛水平ベクトルの終点のＸ座標値、水平ベクトルのＹ座
標値、流出する先の水平ベクトルナンバー｝の形で表現
されている。

【００５１】この表現は、水平ベクトルと垂直ベクトル
の交互接続で表現されていたベクトル列を、水平ベクト
ルの情報のみで表現している形となっている。

【００５２】この図３に示すテーブル３０００の内容と
抽出ベクトルの関係を図４を用いてより詳しく説明す
る。

【００５３】今、ある水平ベクトル４１が、他の水平ベ
クトル４２に流出しているとする（水平ベクトル４２に
水平ベクトル４１が流入しているとも言う）。また、水
平ベクトル４２は、水平ベクトル４３に流出していると
する。ベクトル４１，４２，４３のベクトルナンバー
は、それぞれν41，ν42，ν43であるとする。ベクトル
４１の始点は点４１１で、座標値は、（ｘ411，ｙ41）
とし、終点は点４１２で座標値は（ｘ412，ｙ41）とす
る。ベクトル４２の始点は点４２１で、座標値は（ｘ42
1，ｙ42）とし、終点は点４２２で、座標値は（ｘ422，
ｙ42）とする。また、ベクトル４３の始点は点４３１
で、座標値は（ｘ431，ｙ43）とし、終点は点４３２
で、座標値は（ｘ432，ｙ43）とする。

【００５４】この場合、ベクトル４１の図３で示すテー
ブル３０００上での表現は、ベクトルナンバーν41の行
に、｛ｘ412，ｙ41，ν42｝となり、ベクトル４２はベ
クトルナンバーν42の行に、｛ｘ422，ｙ42，ν43｝と
なる。これらベクトル４１と４２の２つのベクトルのデ
ータから、その間に存在する垂直ベクトル４４の始点４
１２の座標値は（ｘ412，ｙ41）であることが、容易か
つ、一意に得られることは、図４から自明である。

【００５５】また、水平ベクトル４２の始点の座標値ｘ
421は、値ｘ412と等しいことから、ベクトル４２の始点
座標は（ｘ412，ｙ42）であることも、容易、かつ、一
意に得られることが図４から自明である。以下、同様
に、ベクトルナンバーν42のデータとν43のデータか
ら、垂直ベクトル４５の始点４２２と、水平ベクトル４
３１の始点も定まる。

【００５６】この様に、図３で示すテーブル３０００上
の各輪郭ベクトルのデータは、先に説明した水平ベクト
ルと垂直ベクトルの交互に接続する輪郭ベクトル列を、
表現しているデータ形態のひとつとなっている。

【００５７】次に、実施例のベクトル抽出処理につい
て、それぞれのケースについて説明する。本実施例で
は、２×２の領域を単位として処理することになるか
ら、全部で１６通り（ケース０〜１５）に分けることが
可能になる。

【００５８】＜ケース０＞図１０は４画素領域内の画素
がすべて白画素の状態（ケース０）である。この場合、
注目点は輪郭点（垂直ベクトルの始点もしくは終点）と
なり得ないので、処理は行なわれず次のラスタ走査位置
へ注目領域（ウインドウ）を１画素分ずらす。

【００５９】＜ケース１＞図１１は、４画素領域の左上
の画素だけが黒画素で、残りが白画素の状態（ケース
１）である。この場合、領域１１０１の注目点○印１１
０２は輪郭点であり、水平ベクトルの始点である。この
場合には、図２６に示すフローチャートに従って処理を
行う。このとき、注目点の座標は（ｘ，ｙ）であるとす
る。

【００６０】この輪郭点に流入する水平ベクトルの終点
は、既にラスタ走査によって走査済みの領域にある。な
ぜなら、図１に示すように左から右方向に処理を進め、
１ラスタの走査が済んだら次のラインを走査するため下
方向に処理が進むからである。従って、注目点を始点と
する水平ベクトルは図５のテーブル５０１のｘ番目ｖ
（ｘ）に既に登録されていることになる。すなわち、こ
れによって注目している水平ベクトル１１０４の始点及
び終点位置（図示の左方向にあることが既にわかってい
る）も確定したことになる。

【００６１】そこで、ステップＳ２６０１では、図３６
のフローチャートが示すルーチンＩをコールし、その接
続関係を明らかにする。

【００６２】先ず、ステップＳ３６０１でテーブル５０
１のｖ（ｘ）に登録されているベクトルナンバーを、図
３のテーブル３０００中のカウンタ３００で示されるレ
コードの欄３０３に登録する。これによって、注目水平
ベクトルの始点位置を流出先とする水平ベクトルを確定
することが可能になる。換言すれば、注目水平ベクトル
に流入してくる水平ベクトルを確定する。

【００６３】また、次のステップＳ３６０２では、図５
におけるテーブルのｖ（ｘ）に登録されている値を０に
クリアする。これによって、その水平ベクトルの始点位
置と、そこに流出してくる水平ベクトルが確定する。

【００６４】さて、水平ベクトル１１０４の終点は既に
走査済みの輪郭点であり（実施例では、２値画像の左→
右の順に走査し、その走査が完了すると下方向に進めて
同様の走査を行うとしている）、図３で示す輪郭ベクト
ルバッファにその座標値が既に保持されている。そこ
で、ステップＳ２６０２でベクトルカウンタ３００の値
を＋１を加えて、新たに検出されるであろうベクトルデ
ータに備えて、ベクトルナンバーを生成する。

【００６５】こうして、ケース１の処理を終える。そし
て、次のラスタ走査位置へ注目領域をずらす。

【００６６】＜ケース２＞図１２は、４画素領域の右上
の画素だけが黒画素で、あとは白画素の状態（ケース
２）である。この場合、領域１２０１の注目点△１２０
２は輪郭点であり、水平ベクトルの終点である。この場
合には、図２７に示すフローチャートに従って処理を行
う。

【００６７】まず、ステップＳ２７０１では、注目点の
座標（ｘ，ｙ）を水平ベクトルの終点として、ベクトル
カウンタ３００で示されるベクトルナンバー（注目水平
ベクトルの番号）で示される位置の欄３０１にｘを、欄
３０２にｙの値を登録する。次に、注目水平ベクトル１
２０３に流入する水平ベクトルは未定であるので（但
し、この時点では水平ベクトル１２０３の始点は不明で
ある）、ベクトルカウンタ３００の値は変えずに、ステ
ップＳ２７０２に進む。

【００６８】ステップＳ２７０２では、この輪郭点から
流出する先にある水平ベクトルの始点を検索する。この
水平ベクトルの始点は既に走査済みの輪郭点であるの
で、垂直接続未定テーブル５０１のｘ番目のｖ（ｘ）に
登録されていることになる。従って、ステップＳ２７０
２で図３７のフローチャートが示すルーチンＩＶをコー
ルし、その接続関係を確定する。

【００６９】先ず、ステップＳ３９０１でカウンタ３０
０に保持される値のベクトルナンバーに対応するレコー
ド中の欄３０３に、ｖ（ｘ）に登録されているベクトル
ナンバーを登録する。次のステップＳ３９０２で、ｖ
（ｘ）に登録されている値を０にクリアする。

【００７０】こうして、図２７のケース２の処理を終え
る。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域をずらす。

【００７１】＜ケース３＞図１３は上半分の２画素が黒
画素の状態（ケース３）である。この場合、注目点は輪
郭点とはならないので（水平ベクトルの途中の点であっ
て、始点及び終点の両方が不定であり、考慮することが
必要がない）、処理は行なわれず次のラスタ走査位置へ
注目領域をずらす。

【００７２】＜ケース４＞図１４は、４画素領域の左下
の画素だけが黒画素で、あとは白画素の状態（ケース
４）である。この場合、領域１４０１の符号１４０２で
しめされる注目点△は輪郭点であり、水平ベクトルの終
点である。

【００７３】この場合には、図２８にフローチャートに
従って処理が行われる。

【００７４】ステップＳ２８０１では、注目点の座標
（ｘ，ｙ）を水平ベクトルの終点として、図５のテーブ
ルのカウンタ３００で示される位置の欄３０１にｘを、
欄３０２にｙの値を登録する。

【００７５】次に、この輪郭点から流出する水平ベクト
ルの始点は未走査の領域にあるので、ステップＳ２８０
２で図３８のフローチャートが示すルーチンＶＩＩＩが
コールされ、ここでカウンタ３００の値をテーブル５０
１のｘ番目の項ｖ（ｘ）に登録する。

【００７６】こうして、図２８の最後のステップＳ２８
０３でカウンタ３００に１を加えて、ケース４の処理を
終える。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域をずら
す。

【００７７】＜ケース５＞図１５は左半分の画素が黒画
素の状態（ケース５）である。この場合、注目点は輪郭
点とはならないので、処理は行なわれず次のラスタ走査
位置へ注目領域をずらす。

【００７８】＜ケース６＞図１６は右上と左下の画素が
黒画素の状態（ケース６）である。この場合、領域１６
０１の注目点は２つベクトルの輪郭点になり、両方のベ
クトルの水平ベクトルの終点であると考える。点１６０
２に関しては後述するケース１４と同じルーチンで処理
される。点１６０３に関しては後述するケース７と同じ
ルーチンで処理される。したがって、本ケースの処理は
図２９のフローチャートで示される。その後、次のラス
タ走査位置へ注目領域をずらす。

【００７９】＜ケース７＞図１７は、４画素領域の右下
の画素だけが白画素であとは黒画素の状態（ケース７）
である。この場合、領域１７０１の注目点△１７０２は
輪郭点であり、水平ベクトルの終点である。

【００８０】この場合には、図３０に示されるフローチ
ャートに従って処理が行われる。

【００８１】ステップＳ３００１では、注目点の座標
（ｘ，ｙ）を水平ベクトルの終点として、カウンタ０３
００で示される位置の欄０３０１にｘを、欄０３０２に
ｙの値を登録する。

【００８２】次に、この輪郭点から流出する先にある水
平ベクトルの始点は未走査の領域にあるので、ステップ
Ｓ３００２でルーチンＶＩＩＩがコールされる。

【００８３】ルーチンＶＩＩＩより戻ると、ケース７の
処理を終える。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域
をずらす。

【００８４】＜ケース８＞図１８は、４画素領域の右下
の画素だけが黒画素で、あとは白画素の状態（ケース
８）である。この場合、領域１８０１の符号１８０２で
示される注目点“○”は輪郭点であり、水平ベクトルの
始点である。図３１に処理のフローチャートを示す。

【００８５】この輪郭点へ流入する水平ベクトルの終点
は未走査の領域にあるので、ステップＳ３１０１で図３
８のフローチャートが示すルーチンＶＩＩＩがコールさ
れ、ここでカウンタ３００の値をテーブル５０１のｘ番
目の項ｖ（ｘ）に登録する。

【００８６】ルーチンＶＩＩＩより戻ると、ケース８の
処理を終える。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域
をずらす。

【００８７】＜ケース９＞図１９は左上と右下の画素が
黒画素の状態（ケース９）である。この場合、注目点は
２つベクトルの輪郭点であり、両方の水平ベクトルの始
点であると考える。点１９０２に関しては後述するケー
ス１３と同じルーチンで処理される。点１９０３に関し
ては後述するケース１１と同じルーチンで処理される。
したがって、ケース９の処理は図３２のフローチャート
で示される。その後、次のラスタ走査位置へ注目領域を
ずらす。

【００８８】＜ケース１０＞図２０は右半分の画素が黒
画素の状態（ケース１０）である。この場合、注目点は
輪郭点とはならないので、処理は行なわれず次のラスタ
走査位置へ注目領域をずらす。

【００８９】＜ケース１１＞図２１は、４画素領域の左
下の画素だけが白画素で、あとは黒画素の状態（ケース
１１）である。この場合、領域２１０１の符号２１０２
で示される注目点○は輪郭点であり、水平ベクトルの始
点である。

【００９０】図３３に示されるフローチャートに従って
処理される。但し、注目点の座標は（ｘ，ｙ）であるも
のとする。

【００９１】この輪郭点に流入してくる水平ベクトルの
終点は、未走査の領域にあるので、ステップＳＳ３３０
１でルーチンＶＩＩＩ（ケース４での処理で説明した）
がコールされる。

【００９２】ステップＳ３３０２では、この水平ベクト
ル２１０４の終点は既に走査済みの輪郭点であるので、
カウンタ０３００に１を加えて、ケース１１の処理を終
える。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域をずら
す。

【００９３】＜ケース１２＞図２２は下半分の画素が黒
画素の状態（ケース１２）である。この場合、注目点は
輪郭点とはならないので、処理は行なわれず次のラスタ
走査位置へ注目領域をずらす。

【００９４】＜ケース１３＞図２３は、４画素領域の右
上の画素だけが白画素であとは黒画素の状態（ケース１
３）である。この場合、領域２３０１の符号２３０２で
示される注目点“○”は輪郭点であり、水平ベクトルの
始点である。

【００９５】図３４のフローチャートに従って処理され
る。但し、注目点の座標は、（ｘ，ｙ）であるものとす
る。

【００９６】この輪郭点に流入してくる水平ベクトルの
終点は、既に走査済みの輪郭点であるので、ステップＳ
３４０１でルーチンＩ（ケース１のところで説明した）
がコールされる。

【００９７】ルーチンＩより戻ると、ケース１３の処理
を終える。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域をず
らす。

【００９８】＜ケース１４＞図２４は、４画素領域の左
上の画素だけが白画素であとは黒画素の状態（ケース１
４）である。この場合、領域２４０１の符号２４０２で
示される注目点“△”は輪郭点であり、水平ベクトルの
終点である。

【００９９】この場合には、図３５に示されるフローチ
ャートに従って処理される。

【０１００】ステップＳ３５０１では、注目点の座標
（ｘ，ｙ）を水平ベクトルの終点として、ベクトルカウ
ンタ３００の保持する値のベクトルナンバーに対応した
項のテーブル３０００の欄３０１にｘを、欄３０２にｙ
の値を登録する。

【０１０１】この輪郭点が流出する先にある水平ベクト
ルの始点は、既に走査済みの輪郭点であるので、ステッ
プＳ３５０２でルーチンＩＶ（ケース２で既に説明し
た）がコールされる。

【０１０２】最後のステップＳ３５０３でカウンタ０３
００に１を加えて、ケース１４の処理を終える。そし
て、次のラスタ走査位置へ領域領域をずらす。

【０１０３】＜ケース１５＞図２５は４画素領域内の画
素がすべて黒画素の状態（ケース１５）である。この場
合、注目点は輪郭点とはならないので、処理は行われず
次のラスタ走査位置へ注目領域をずらす。

【０１０４】以上説明した注目ウインドウにつき、上記
ケース０〜１５のいずれか１つ行われる。そして、図４
２のステップＳ４８０７で入力２値画像全体に対する処
理が完了したと判断するまで、ステップＳ４８０１〜ス
テップＳ４８０７を繰り返す。

【０１０５】図３９は本実施例の輪郭抽出を行なうハー
ドウェア構成例を示すブロック図である。尚、先に説明
した全てのフローチャートに対するプログラムは図３９
におけるメモリ４４１４に格納されているものであり、
ＣＰＵ４４１３によって実行されるものである。

【０１０６】尚、図３９において、４４０２は信号線４
４０１を介して入力される画像をやりとりするための入
力制御部であり、この信号線４４０１よりラスタ走査形
式で順次２値画像データが入力されてくる。４４０３は
ラッチで、４４０２より入力データを、図示していない
画素同期クロックにて１画素づつ順次更新しながら保持
する。次の画素同期クロックにて、ラッチ４４０３は次
の画素データを４４０２より入力する。このとき、既に
保持していた画像データは、その画像クロックに同期し
てラッチ４４０４に保持される。

【０１０７】４４０７は１ラスタ分の画素データを保持
するＦＩＦＯ（ファーストイン・ファーストアウト・メ
モリ）である。ＦＩＦＯ４４０７はラッチ４４０４の出
力を順次画素同期クロックに同期して取り込み、１ラス
タ前のデータを４４０５へ出力する。

【０１０８】ラッチ４４０５，ラッチ４４０６はラッチ
４４０３，ラッチ４４０４と同様の働きをする。

【０１０９】このようにして、ラッチ４４０３，４４０
４，４４０５，４４０６に記憶された４個の画素は図１
に示した４画素領域の画素データを記憶していることに
なる。

【０１１０】尚、信号線４４０１には、例えば所定の装
置、例えばイメージスキャナやファクシミリ装置、或い
はパーソナルコンピュータに代表される情報処理装置が
接続されていて、それらの装置から図１に示すごとく主
走査方向について１ラインずつのイメージデータが転送
されてくる。

【０１１１】４４０８はＣＰＵ４４１３の入力ポート
で、ラッチ４４０３，４４０４，４４０５，４４０６の
データ、すなわち、先に説明した２×２の領域の画像デ
ータを取り込むためのものである。４４１０は主走査方
向の画素間格子位置を示す主走査カウンタであり、図示
していない副走査同期信号によりリセットされ、画素同
期信号によりカウントアップする。すなわち、注目点の
Ｘ座標値を保持する。４４１１は副走査方向の画素間格
子位置を示す副走査カウンタで、図示していないページ
同期信号によりリセットされ、副走査同期信号によりカ
ウントアップされる。すなわち、注目点のＹ座標値を保
持する。

【０１１２】４４０９は入出力制御用の入出力制御ポー
トであり、入出力制御回路４４０２に対し、画素データ
入力の実行および保留を指示する信号、および４４０２
よりＣＰＵ４４１３への画素データ更新を知らせる信号
等を保持する。４４１５はハードディスク４４１６（最
終的に抽出された輪郭情報を格納するために使用され
る）の入出力装置である。入出力制御ポート４４０９、
主走査カウンタ４４１０、副走査カウンタ４４１１、入
力ポート４４０８、メモリ４４１４、ディスクＩ／Ｏ４
４１５はバス４４１２を介してＣＰＵ４４１３に接続さ
れている。

【０１１３】こうして、ＣＰＵ４４１３は入出力制御ポ
ート４４０９を介して画素データの更新を行ない、主走
査カウンタ４４１０、副走査カウンタ４４１１を介して
４画素領域のウィンドウの位置を知り、入力ポート４４
０８を介してウィンドウ内の画素状態を知ることができ
る。

【０１１４】ＣＰＵ４４１３は１回の処理が終わると、
入出力制御ポート４４０９を介して４個のラッチに記憶
される画素データの更新を指示し、同時に画素データの
更新完了の信号をリセットする。入出力制御ポート４４
０９はこの更新の指示を受けると、画素データの更新指
示の信号をクリアするとともに、後段のラッチにラッチ
される画像データを更新し、この更新が終了すると入出
力制御ポート４４０９に、更新完了の信号を出力する。

【０１１５】ＣＰＵ４４１３は、更新の指示を出した
後、入出力制御ポート４４０９より更新完了の信号が入
力されるのを監視している。この更新完了の信号が入力
されると、新たに４個のラッチに記憶された画素データ
に関する処理を実行し、以下同様にこれを繰り返すもの
である。入出力制御ポート４４０９は、画像領域の最後
の４画素領域の処理を終えた際に、入出力制御回路４４
０１に終了信号を出力する。

【０１１６】＜第２の実施例＞第１の実施例において、
ケース６の処理、及び、ケース９の処理をそれぞれケー
ス１４とケース７、ケース１３とケース１１の処理の組
み合わせて行ったが、これに限るものではない。例え
ば、ケース６に対しては、図４０に示すフローチャート
に従って処理を行ない、ケース９に対しては図４１に示
すフローチャートに従って処理を行っても良い。

【０１１７】まず、図４０のフローチャートに基づいて
ケース６についての処理を説明する。

【０１１８】ケース６は、図１６に示したように、注目
点が２つの水平ベクトルの終点になっている場合であ
る。

【０１１９】ステップＳ４００１では、注目点の座標
（ｘ，ｙ）を水平ベクトルの終点１６０２として、ベク
トルカウンタ３００によって示されているテーブル３０
００のレコードの欄３０１にｘを、欄３０２にｙの値を
登録する。

【０１２０】次に、ステップＳ４００２では、この輪郭
点１６０２から流出して行く先の水平ベクトルの始点
は、既に走査済みの領域にあるので、テーブル５０１の
ν（ｘ）の欄に保持されている値を、ベクトルカウンタ
３００で示されているテーブル３０００のレコード中の
欄３０３に登録する。この水平ベクトルの始点は、既に
走査済みの輪郭点であるので、ステップＳ４００３でカ
ウンタ３００に１を加えて、ステップＳ４００４へ進
む。

【０１２１】ステップＳ４００４以降では、注目点の座
標（ｘ，ｙ）が水平ベクトル１６０３の終点とした処理
を行う。

【０１２２】まず、ステップＳ４００４では、ベクトル
カウンタ３００の保持する値のベクトルナンバーに対応
したテーブル３０００のレコード中の欄３０１にｘを、
欄３０２の欄にｙの値を登録する。

【０１２３】次に、ステップＳ４００５では、この輪郭
点１６０３から流出して行く先にある水平ベクトルの始
点は、未走査の領域にあるので、ルーチンＶＩＩＩがコ
ールされる。こうして、このルーチンから処理が返って
くると、次のラスタ走査位置へ注目領域をずらす。

【０１２４】次に、図４１のフローチャートに従ってケ
ース９の処理を説明する。ケース９は、図１９に示すご
とく、注目点が２つの水平ベクトルの始点になる場合で
ある。ここでは、注目点の座標は、（ｘ，ｙ）であるも
のとする。

【０１２５】まず、注目点が図１９における点１９０２
であるとした場合の処理を行う。

【０１２６】領域１９０１の注目点１９０２が、水平ベ
クトルの始点であり、この輪郭点に流入してくる水平ベ
クトルの終点は、既に走査済みの輪郭点である。従っ
て、ステップＳ４１０１で、テーブル５０１のν(x)の
保持する値と等しいベクトルナンバーをもつ、テーブル
５０１における欄３０３に、カウンタ３００の値を登録
する。

【０１２７】ステップＳ４１０２では、領域１９０１の
注目点にあるもう一つの水平ベクトルの始点１９０３に
対する処理を行う。この注目点１９０３に流入してくる
水平ベクトルの終点が未走査領域にあるので、ルーチン
ＶＩＩＩをコールする。ルーチンＶＩＩＩから戻ると、
ステップＳ４１０３へ進む。ステップＳ４１０３では、
始点１９０３をもつ水平ベクトルの終点は、既に操作し
た領域にあることから、この水平ベクトルの終点のＸ座
標値、Ｙ座標値共に、登録済みであるので、ベクトルカ
ウンタ３００の値を１増やして、ケース９の処理を終え
る。そして、次のラスタ走査位置へ注目領域をずらす。

【０１２８】以上の様に、本第２の実施例におけるケー
ス６及びケース９の処理は、第１の実施例における処理
と比較し、テーブル５０１へのアクセス回数を減らすこ
とができるため、より高速な処理が可能となる。

【０１２９】＜第３の実施例＞これまでの実施例の説明
においては、基本的に水平ベクトルの終点を検知した時
に、その水平ベクトルの座標データを登録するものとし
てきた。即ち、水平ベクトルの終点のＸ座標値と、Ｙ座
標値をそれぞれ図３に示すテーブル３０００の欄３０１
と欄３０２に登録しているのは、注目点に水平ベクトル
の終点があるパターン（ケース２，ケース４，ケース
６，ケース７，ケース１４）のみである様に構成してき
たが、本発明は、これに限るものではない。

【０１３０】例えば、水平ベクトル単位で、その接続関
係を表現するのは先の例と同じとして、水平ベクトルの
終点のＸ座標値の替わりに、水平ベクトルの始点のＸ座
標値を採用することも可能である。即ち、水平ベクトル
の始点を検知した時に、その水平ベクトルの座標データ
を登録する様に構成するのである。この場合、図３のテ
ーブル３０００の欄３０１には、水平ベクトルの始点の
Ｘ座標値を登録するものとし、その他の欄は先の実施例
と同じ値を登録するものとする。そして、注目点に水平
ベクトルの始点があるパターンのみで、即ち、ケース
１，ケース８，ケース９，ケース１１，ケース１３のみ
で、図３のテーブル３０００の欄３０１と、欄３０２
に、その時の注目点の座標値を登録する様に構成すれば
よい。図５に示した、垂直接続関係未定ベクトル保持テ
ーブル５００の構成や、このテーブルへのデータの登録
・更新・参照・消去等は、先の実施例における各ケース
の処理をそのままの形で行えば、実現可能である。即
ち、図３のテーブル３０００の欄３０３の流出先のベク
トルナンバーの扱いや、ベクトルカウンタ３００の扱い
に関しては、先の実施例と全く同様に構成すればよい。

【０１３１】また、水平ベクトルの終点のＸ座標値のみ
を注目点に水平ベクトルの終点があるパターンで登録
し、水平ベクトルのＹ座標値のみを、注目点に水平ベク
トルの始点があるパターンで登録する様に構成すること
も可能である。この場合も、ベクトル間の接続情報や、
ベクトルナンバーの管理に関しては、先の実施例に準ず
る構成をとればよい。

【０１３２】水平ベクトルの始点のＸ座標値のみを、注
目点に水平ベクトルの始点があるパターンで登録し、水
平ベクトルのＹ座標値のみを、注目点に水平ベクトルの
終点があるパターンで登録する様な構成も、勿論可能で
ある。

【０１３３】＜第４の実施例＞上記各実施例の説明にお
いては、基本的にベクトルの接続関係は、水平ベクトル
の終点から、他の水平ベクトルの始点に対してベクトル
が流出するものとして考え、図３のテーブル３０００の
欄３０３の様に流出先のベクトルを特定する形式で、実
現されるものとしてきたが、本発明は、これに限るもの
ではない。即ち、水平ベクトルの始点に対して、他の水
平ベクトルの終点から流入してくるものとして考え、こ
れに沿って構成してもよい。この場合、例えば図３のテ
ーブル３０００の欄３０３を流入元のベクトルを特定す
るデータとしてベクトルナンバーを保持するものとすれ
ばよい。これに伴って、先の実施例の各ケースにおい
て、この図３のテーブル３０００の欄３０３の管理にま
つわる部分を、図５のテーブル５０１のν(x)にデータ
を新たに書き込んでいた部分は、ν(x)からデータを読
み出して、図３のテーブル３０００の欄３０３に書き込
む様に、また、反対にν(x)を読み出して、テーブル３
０００の欄３０３に書き込んでいた部分は、新たにν
(x)にその時点の注目のベクトルナンバーを書き込む様
にそれぞれ変更してやることにより、容易に構成が可能
であることがわかる。

【０１３４】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。

【０１３５】また、実施例では、２値画像から輪郭ベク
トルを抽出することにのみ説明したが、２値画像の入力
はイメージリーダから、或いは２値画像を記憶したフロ
ッピーディスク等の媒体から、更には通信を介して得ら
れた画像（例えばファクシミリ受信画像）から得ても良
く、その手段は問わない。また、抽出した輪郭ベクトル
から所望の倍率、回転等を施した高品位の２値画像を再
生し、プリンタ等による出力できる。

【０１３６】また、抽出されたベクトルは、垂直及び水
平ベクトルのみで構成される。従って、得られたベクト
ルデータを変倍して、それでもって２値画像の輪郭をイ
メージメモリ内に描画、そしてその輪郭内部をペイント
したとする。このとき、縮小した場合には問題はない
が、拡大した場合にはそれで出来上がる２値画像の輪郭
部分はギザギザが誇張させる。そこで、得られたベクト
ルデータから、連続する数本のベクトルデータを平滑化
して、ベクトル数を減らすと共に凹凸を減らして、ベク
トルデータを修正する。例えば、原画像中に斜め線があ
る場合、上記の処理では例えば、右、上、右、上、右、
…というベクトルの抽出が行われ、且つ、そのパターン
がある規則性に従っている場合、斜め方向の１本もしく
は数本のベクトルに補正して、ベクトルの本数はもとよ
り、変倍しても滑らかな輪郭を形成することが可能にな
る。

【０１３７】つまり、本発明は、２値画像を形成するこ
とを特徴とするものではなく、入力した２値画像から如
何にして、メモリ容量を少なくしつつ、高速に輪郭ベク
トルを抽出することを特徴とするものであり、その後の
処理によって限定されるものではない。

【０１３８】以上説明したように本実施例によれば、従
来に比し、処理回路規模を減らし、低コスト化を実現す
ると共に、不要なメモリアクセスが減ることにより処理
速度が向上した輪郭情報抽出装置が構成できるという効
果が得られる。

【０１３９】また、この種の装置に要していた抽出中の
ベクトルデータの保持用のメモリの所要量を削減するこ
とが可能となり、安価な輪郭情報抽出装置が構成できる
という効果が得られる。

【０１４０】また、従来に比し、処理内容が簡素化さ
れ、かつ、不要なメモリアクセスが減ることにより、処
理速度が向上される効果が得られる。

【０１４１】また、この種の手法に要する抽出中のベク
トルデータ保持用のメモリの所要量が削減されることか
ら、より安価な装置を利用して輪郭情報抽出が可能とな
る効果が得られる。

【０１４２】

【発明の効果】以上説明したように本願発明によれば、
処理回路規模の更なる縮小と低コストを図ると共に、不
要なメモリアクセスを減らすことにより、処理速度を向
上させて画像の輪郭情報を抽出することが可能になる。

【０１４３】

【図面の簡単な説明】

【図１】画像の走査方向及び注目点とその近傍画素の関
係を示す図である。

【図２】注目点の位置を表現するための座標のとり方を
説明する図である。

【図３】ベクトルデータテーブルの一例を示す図であ
る。

【図４】ベクトルデータと輪郭点座標値の対応を示す図
である。

【図５】垂直接続関係が未定のベクトルナンバーを保持
しておくテーブルを示す図である。

【図６】流出する先の水平ベクトルの始点が未定の例を
示す図である。

【図７】流入してくる水平ベクトルの終点が未定の例を
示す図である。

【図８】流入してくる水平ベクトルの終点を決定する例
を示す図である。

【図９】流出する先の水平ベクトルの始点を決定する例
を示す図である。

【図１０】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース０の状態を示す図である。

【図１１】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１の状態を示す図である。

【図１２】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース２の状態を示す図である。

【図１３】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース３の状態を示す図である。

【図１４】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース４の状態を示す図である。

【図１５】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース５の状態を示す図である。

【図１６】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース６の状態を示す図である。

【図１７】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース７の状態を示す図である。

【図１８】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース８の状態を示す図である。

【図１９】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース９の状態を示す図である。

【図２０】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１０の状態を示す図である。

【図２１】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１１の状態を示す図である。

【図２２】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１２の状態を示す図である。

【図２３】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１３の状態を示す図である。

【図２４】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１４の状態を示す図である。

【図２５】実施例における輪郭ベクトル抽出処理におけ
るケース１５の状態を示す図である。

【図２６】ケース１の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図２７】ケース２の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図２８】ケース４の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図２９】ケース６の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図３０】ケース７の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図３１】ケース８の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図３２】ケース９の処理内容を示すフローチャートで
ある。

【図３３】ケース１１の処理内容を示すフローチャート
である。

【図３４】ケース１３の処理内容を示すフローチャート
である。

【図３５】ケース１４の処理内容を示すフローチャート
である。

【図３６】ルーチンＩの処理内容を示すフローチャート
である。

【図３７】ルーチンＩＶの処理内容を示すフローチャー
トである。

【図３８】ルーチンＶＩＩＩの処理内容を示すフローチ
ャートである。

【図３９】実施例における装置のブロック構成図であ
る。

【図４０】第２の実施例で用いるケース６の処理内容を
示すフローチャートである。

【図４１】第２の実施例で用いるケース９の処理内容を
示すフローチャートである。

【図４２】処理の全体の流れを示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

４４０２ 入力制御部 ４４０３〜４４０６ ラッチ ４４０７ ＦＩＦＯ ４４０８ 入力ポート ４４０９ 入出力制御ポート ４４１０ 主走査カウンタ ４４１１ 副走査カウンタ ４４１３ ＣＰＵ ４４１４ メモリ ４４１５ ディスクＩ／Ｏ ４４１６ ファイル

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平８−7114（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−251180（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 G06T 9/20 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データを入力し、入力された画像の
   有意な画素を常に右側或いは左側にした追跡方向に沿っ
   た輪郭ベクトルを抽出する輪郭情報抽出装置であって、 画像データ中のｎ×ｍの画素領域の画素データを所定の
   方向に沿って順次入力する入力手段と、 入力した画素領域の画素データに基づいて、所定方向に
   おける前記追跡方向のベクトルの始点或いは終点を検出
   する端点検出手段と、ここで、前記所定方向は主走査、
   副走査方向のいずれか一方である； 該端点検出手段でもってベクトル端点が検出された場
   合、当該端点に最寄りの前記所定方向のベクトルが既に
   検出されているか否かを前記画素領域の状態に応じて判
   別する判別手段と、 該判別手段により、最寄りの所定方向のベクトルが未検
   出であると判別した場合、検出された注目ベクトルの端
   点の座標に関連付けて、当該注目ベクトルの識別情報を
   記憶する第１の記憶手段と、 前記端点検出手段で検出された端点が、前記所定方向の
   追跡方向のベクトルの終点である場合、当該終点を持つ
   所定方向の注目ベクトルに対する識別情報に関連付け
   て、当該注目ベクトルの座標データを記憶すると共に、 注目ベクトルの終点の先の追跡方向にある最寄りの前記
   所定方向のベクトルが既に検出されていると前記判別手
   段が判別した場合、当該注目ベクトルの終点の座標デー
   タに基づいて前記第１の記憶手段を検索し、注目ベクト
   ルに対する最寄りのベクトルの識別情報を抽出して記憶
   する第２の記憶手段とを備えることを特徴とする輪郭情
   報抽出装置。
2. 【請求項２】 前記画素領域は、２×２画素領域である
   ことを特徴とする請求項１記載の輪郭情報抽出装置。
3. 【請求項３】 前記第２の記憶手段でもって、注目ベク
   トルに対する前記最寄りのベクトルの識別情報を記憶し
   た場合、当該最寄りの識別情報を前記第１の格納手段か
   ら消去することを特徴とする請求項第１項に記載の輪郭
   情報抽出装置。
4. 【請求項４】 画像データを入力し、入力された画像の
   有意な画素を常に右側或いは左側にした追跡方向に沿っ
   た輪郭ベクトルを抽出する輪郭情報抽出方法であって、 画像データ中のｎ×ｍの画素領域の画素データを所定の
   方向に沿って順次入力する入力工程と、 入力した画素領域の画素データに基づいて、所定方向に
   おける前記追跡方向のベクトルの始点或いは終点を検出
   する端点検出工程と、ここで、前記所定方向は主走査、
   副走査方向のいずれか一方である； 該端点検出工程でもってベクトル端点が検出された場
   合、当該端点に最寄りの前記所定方向のベクトルが既に
   検出されているか否かを前記画素領域の状態に応じて判
   別する判別工程と、 該判別工程により、最寄りの所定方向のベクトルが未検
   出であると判別した場合、検出された注目ベクトルの端
   点の座標に関連付けて、当該注目ベクトルの識別情報を
   記憶する第１の記憶工程と、 前記端点検出工程で検出された端点が、前記所定方向の
   追跡方向のベクトルの終点である場合、当該終点を持つ
   所定方向の注目ベクトルに対する識別情報に関連付け
   て、当該注目ベクトルの座標データを記憶すると共に、 注目ベクトルの終点の先の追跡方向にある最寄りの前記
   所定方向のベクトルが既に検出されていると前記判別手
   段が判別した場合、当該注目ベクトルの終点の座標デー
   タに基づいて前記第１の記憶工程で記憶された内容を検
   索し、注目ベクトルに対する最寄りのベクトルの識別情
   報を抽出して記憶する第２の記憶手段とを備えることを
   特徴とする輪郭情報抽出方法。
5. 【請求項５】 前記画素領域は、２×２画素領域である
   ことを特徴とする請求項第４項に記載の輪郭情報抽出方
   法。
6. 【請求項６】 前記第２の記憶工程でもって、注目ベク
   トルに対する前記最寄りのベクトルの識別情報を記憶し
   た場合、当該最寄りの識別情報を前記第１の記憶工程で
   記憶された内容から消去することを特徴とする請求項第
   ４項に記載の輪郭情報抽出方法。
7. 【請求項７】 画像データを入力し、入力された画像の
   有意な画素を常に右側或いは左側にした追跡方向に沿っ
   た輪郭ベクトルを抽出する輪郭情報抽出装置であって、 画像データ中のｎ×ｍの画素領域の画素データを所定の
   方向に沿って順次入力する入力手段と、 入力した画素領域の画素データに基づいて、所定方向に
   おける前記追跡方向のベクトルの始点或いは終点を検出
   する端点検出手段と、ここで、前記所定方向は主走査、
   副走査方向のいずれか一方である； 該端点検出手段でもってベクトル端点が検出された場
   合、当該端点に最寄りの前記所定方向のベクトルが既に
   検出されているか否かを前記画素領域の状態に応じて判
   別する判別手段と、 該判別手段により、最寄りの所定方向のベクトルが未検
   出であると判別した場合、検出された注目ベクトルの端
   点の座標に関連付けて、当該注目ベクトルの識別情報を
   記憶する第１の記憶手段と、 前記端点検出手段で検出された端点が、前記所定方向の
   追跡方向のベクトルの始点である場合、当該始点を持つ
   所定方向の注目ベクトルに対する識別情報に関連付け
   て、当該注目ベクトルの座標データを記憶すると共に、 注目ベクトルの始点に対して追跡方向に逆方向にある最
   寄りの前記所定方向のベクトルが既に検出されていると
   前記判別手段が判別した場合、当該注目ベクトルの始点
   の座標データに基づいて前記第１の記憶手段を検索し、
   注目ベクトルに対する最寄りのベクトルの識別情報を抽
   出して記憶する第２の記憶手段とを備えることを特徴と
   する輪郭情報抽出装置。
8. 【請求項８】 前記画素領域は、２×２画素領域である
   ことを特徴とする請求項第７項に記載の輪郭情報抽出装
   置。
9. 【請求項９】 前記第２の記憶手段でもって、注目ベク
   トルに対する前記最寄りのベクトルの識別情報を記憶し
   た場合、当該最寄りの識別情報を前記第１の格納手段か
   ら消去することを特徴とする請求項第７項に記載の輪郭
   情報抽出装置。
10. 【請求項１０】 画像データを入力し、入力された画像
    の有意な画素を常に右側或いは左側にした追跡方向に沿
    った輪郭ベクトルを抽出する輪郭情報抽出方法であっ
    て、 画像データ中のｎ×ｍの画素領域の画素データを所定の
    方向に沿って順次入力する入力工程と、 入力した画素領域の画素データに基づいて、所定方向に
    おける前記追跡方向のベクトルの始点或いは終点を検出
    する端点検出工程と、ここで、前記所定方向は主走査、
    副走査方向のいずれか一方である； 該端点検出工程でもってベクトル端点が検出された場
    合、当該端点に最寄りの前記所定方向のベクトルが既に
    検出されているか否かを前記画素領域の状態に応じて判
    別する判別工程と、 該判別工程により、最寄りの所定方向のベクトルが未検
    出であると判別した場合、検出された注目ベクトルの端
    点の座標に関連付けて、当該注目ベクトルの識別情報を
    記憶する第１の記憶工程と、 前記端点検出工程で検出された端点が、前記所定方向の
    追跡方向のベクトルの始点である場合、当該始点を持つ
    所定方向の注目ベクトルに対する識別情報に関連付け
    て、当該注目ベクトルの座標データを記憶すると共に、 注目ベクトルの始点に対して追跡方向に逆方向にある最
    寄りの前記所定方向のベクトルが既に検出されていると
    前記判別手段が判別した場合、当該注目ベクトルの始点
    の座標データに基づいて前記第１の記憶工程で記憶され
    た内容を検索し、注目ベクトルに対する最寄りのベクト
    ルの識別情報を抽出して記憶する第２の記憶工程とを備
    えることを特徴とする輪郭情報抽出方法。
11. 【請求項１１】 前記画素領域は、２×２画素領域であ
    ることを特徴とする請求項第１０項に記載の輪郭情報抽
    出方法。
12. 【請求項１２】 前記第２の記憶工程でもって、注目ベ
    クトルに対する前記最寄りのベクトルの識別情報を記憶
    した場合、当該最寄りの識別情報を前記第１の記憶工程
    で記憶された内容から消去することを特徴とする請求項
    第１０項に記載の輪郭情報抽出方法。