JP3330803B2

JP3330803B2 - 画像データ処理方法

Info

Publication number: JP3330803B2
Application number: JP29032595A
Authority: JP
Inventors: 公敏吉野
Original assignee: Screen Holdings Co Ltd; Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Screen Holdings Co Ltd; Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Priority date: 1995-10-11
Filing date: 1995-10-11
Publication date: 2002-09-30
Anticipated expiration: 2015-10-11
Also published as: JPH09106450A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、描画順序が規定
されている複数の画像部品を表わす部品データを含む画
像データの処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】印刷製版分野においては、１つの画像が
複数の画像部品で構成されているのが普通である。２つ
の画像部品が隣接する場合には、印刷時に画像部品同士
の境界に白抜けが発生しないように、その境界に画像部
品同士の重なり領域（「トラッピング領域」、「かぶせ
領域」とも呼ばれる）が作成される。

【０００３】ところで、コンピュータシステムを用いた
ＤＴＰ（デスクトップパブリッシング）アプリケーショ
ンでは、一定の濃度変化率を有する連続した図形群を用
いて、濃度がほぼ連続的に変化するような画像領域を形
成することがある。このような連続した図形群は「ブレ
ンド」、「ブレンド図形」あるいは「カラーステップ」
等と呼ばれている。ブレンド図形に含まれる個々の図形
はそれぞれ１つの画像部品であるが、これらを描画する
と、濃度がほぼ連続的に変化するような画像領域が形成
される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ブレンド図形に関して
も、他の画像部品との境界にトラッピング領域を設けた
い場合がある。しかし、画像データ（例えばPostScript
（米国アドビ社の商標）等のページ記述言語のプログラ
ム等）には、ブレンド図形であることを示す情報が含ま
れていない。従って、従来は、ブレンド図形に関してト
ラッピング処理を行なう場合には、ブレンド図形を構成
する個々の画像部品と、他の画像部品との間でそれぞれ
トラッピング処理を実行していた。このため、トラッピ
ング領域を形成するための処理時間が膨大になるという
問題があった。このような問題は、トラッピング処理に
限らず、ブレンド図形を対象とする種々の画像処理を実
行する場合に共通する問題であった。

【０００５】この発明は、従来技術における上述の課題
を解決するためになされたものであり、ブレンド図形に
含まれる個々の画像部品をそれぞれ別個に処理せずに所
望の画像処理を実行することのできる方法を提供するこ
とを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段およびその作用・効果】上
述の課題の少なくとも一部を解決するため、第１の発明
は、描画順序が規定されている複数の画像部品を表わす
部品データを含む画像データの処理方法であって、
（ａ）前記描画順序において連続する少なくとも２つの
画像部品について、濃度値の差分が所定の閾値よりもそ
れぞれ小さく、かつ、それぞれの位置が隣接している場
合に、前記少なくとも２つの画像部品の全体を１つの統
合画像部品として認識する工程と、（ｂ）前記統合画像
部品を対象として画像処理を実行する工程と、を備え
る。

【０００７】

【０００８】また、前記工程（ｂ）は、前記統合画像部
品と前記統合画像部品に隣接する他の画像部品との境界
に、前記統合画像部品と前記他の画像部品の濃度値が合
成される領域としてのトラッピング領域を形成する工程
と、前記統合画像部品に含まれる前記少なくとも２つの
画像部品のそれぞれの濃度値と、前記他の画像部品の濃
度値との関係に応じて、前記トラッピング領域の濃度値
を決定することによって、トラッピング領域部品を作成
する工程と、を備える。

【０００９】こうすれば、比較的短い処理時間で統合画
像部品と他の画像部品との間にトラッピング領域を形成
することができる。また、連続する画像部品について、
濃度値の差分が閾値よりも小さく、かつ、それら位置が
隣接している場合に１つの統合画像部品として認識する
ので、ブレンド図形に含まれる個々の画像部品をそれぞ
れ別個に処理せずに所望の画像処理を実行することがで
きる。

【００１０】また、前記工程（ａ）は、前記描画順序に
従って、各画像部品の輪郭の内部をそれぞれ異なる画素
値で塗りつぶしたビットマップ画像を作成して１つのビ
ットマップメモリに順次書き込む工程と、前記ビットマ
ップメモリに書き込まれたビットマップ画像において、
隣接する画素同士が互いに異なる画素値を有するか否か
を調べる工程と、隣接する画素同士が互いに異なる画素
値を有する時に、前記異なる画素値の組に基づいて隣接
する画像部品の組を判定する工程と、を備えることが好
ましい。

【００１１】こうすれば、各画像部品をビットマップ展
開して、そのビットマップ画像の隣接する画素同士の画
素値から隣接する画像部品の組を判定するので、画像部
品の個数が増加してもビットマップ展開に要する時間が
増加するだけである。従って、画像部品の数が増大して
も隣接関係を判定するための処理時間の増加を従来より
も少なく抑えることができる。

【００１２】

【発明の他の態様】この発明は、以下のような他の態様
も含んでいる。第１の態様は、描画順序が規定されてい
る複数の画像部品を表わす部品データを含む画像データ
の処理装置であって、前記描画順序において連続する少
なくとも２つの画像部品について、濃度値の差分が所定
の閾値よりもそれぞれ小さく、かつ、それぞれの位置が
隣接している場合に、前記少なくとも２つの画像部品の
全体を１つの統合画像部品として認識するブレンド認識
手段と、前記統合画像部品を対象として画像処理を実行
する画像処理手段と、を備える。

【００１３】上記第１の態様において、前記画像処理手
段は、前記統合画像部品と前記統合画像部品に隣接する
他の画像部品との境界に、前記統合画像部品と前記他の
画像部品の濃度値が合成される領域としてのトラッピン
グ領域を形成する手段と、前記統合画像部品に含まれる
前記少なくとも２つの画像部品のそれぞれの濃度値と、
前記他の画像部品の濃度値との関係に応じて、前記トラ
ッピング領域の濃度値を決定することによって、トラッ
ピング領域部品を作成する手段と、を備えることが好ま
しい。

【００１４】また、前記画像処理手段は、前記描画順序
に従って、各画像部品の輪郭の内部をそれぞれ異なる画
素値で塗りつぶしたビットマップ画像を作成して１つの
ビットマップメモリに順次書き込むビットマップ描画手
段と、前記ビットマップメモリに書き込まれたビットマ
ップ画像において、隣接する画素同士が互いに異なる画
素値を有するか否かを調べる工程と、隣接する画素同士
が互いに異なる画素値を有する時に、前記異なる画素値
の組に基づいて隣接する画像部品の組を判定する隣接関
係抽出手段と、を備えることが好ましい。

【００１５】第２の態様は、コンピュータシステムのマ
イクロプロセッサによって実行されることによって画像
処理を行なうソフトウェアプログラムを格納した記憶媒
体であって、描画順序において連続する少なくとも２つ
の画像部品について、濃度値の差分が所定の閾値よりも
それぞれ小さく、かつ、それぞれの位置が隣接している
場合に、前記少なくとも２つの画像部品の全体を１つの
統合画像部品として認識するブレンド認識手段と、前記
統合画像部品を対象として画像処理を実行する画像処理
手段と、の機能をそれぞれ実現するソフトウェアプログ
ラムを格納する。

【００１６】

【発明の実施の形態】

Ａ．実施例の構成と動作：次に、本発明の実施の形態を
実施例に基づき説明する。図１は、この発明の一実施例
を適用して画像処理を行なう画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。この画像処理装置は、ＣＰＵ２２
と、バス２４と、メインメモリとしてのＲＯＭ２６およ
びＲＡＭ２８と、ビットマップメモリ３０と、第１のＩ
／Ｏインタフェイス３４と、表示制御部４２と、第２の
Ｉ／Ｏインタフェイス４６とを備えている。第１のＩ／
Ｏインタフェイス３４には、入力手段としてのキーボー
ド３６およびマウス３８が接続されている。表示制御部
４２には、表示手段としてのカラーＣＲＴ４４が接続さ
れている。また、第２のＩ／Ｏインタフェイス４６に
は、外部記憶装置としての磁気ディスク４８が接続され
ている。

【００１７】ＲＡＭ２８には、ビットマップ描画手段５
０と、隣接関係抽出手段５２と、ブレンド認識手段５４
と、トラッピング処理手段５６の機能をそれぞれ実現す
るためのソフトウェアプログラムが記憶されている。す
なわち、ＣＰＵ２２がこれらのソフトウェアプログラム
を実行することによって、各手段の機能が実現される。
各手段の機能については後述する。

【００１８】なお、これらの各手段の機能を実現するソ
フトウェアプログラム（アプリケーションプログラム）
は、フロッピディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の携帯型記憶媒
体（可搬型記憶媒体）からＲＡＭ２８または磁気ディス
ク４８に転送され、実行時にはＲＡＭ２８に記憶され
る。

【００１９】図２は、実施例の全体手順を示す説明図で
ある。また、図３は実施例の処理内容を示す説明図であ
る。この実施例では、図２（Ａ）および図３（Ａ）に示
すように、ポストスクリプトファイルによって画像デー
タが構成されており、また、図２（Ｂ）および図３
（Ｂ）に示すように、ポストスクリプトファイルのデー
タリストには、７つの画像部品Ｐ１〜Ｐ７の部品データ
が含まれている。なお、個々の画像部品は「オブジェク
ト」とも呼ばれる。図３（Ｂ）に示すように、第１ない
し第６の画像部品Ｐ１〜Ｐ６は、Ｃ版（シアン）の濃度
が１０〜２０％の範囲であり、他のＹ（イエロー）、Ｍ
（マゼンタ）、Ｋ（ブラック）版の濃度は０％である。
一方、７番目の画像部品Ｐ７は、Ｙ版の濃度が２０％で
他のＭＣＫ版の濃度は０％である。

【００２０】図３（Ｃ）は、これらの７つの画像部品Ｐ
１〜Ｐ７を描画して得られる全体画像を示している。図
３（Ｂ）に示すように、６つの画像部品Ｐ１〜Ｐ６は濃
度の差分がそれぞれ２％であり、また、図３（Ｃ）に示
すようにこれらは互いに隣接している。すなわち、これ
らの６つの画像部品Ｐ１〜Ｐ６はブレンド図形として作
成されたものである。但し、ポストスクリプトファイル
のデータファイルには、６つの画像部品Ｐ１〜Ｐ６がブ
レンド図形であることを示す情報は含まれていない。

【００２１】図２（Ｃ）では、ビットマップ描画手段５
０および隣接関係抽出手段５２が、画像部品の隣接関係
抽出処理を実行して、部品の隣接関係リストを作成す
る。ここで、「画像部品が隣接する」とは、画像部品同
士が、その境界の少なくとも一部で隙間無く接している
か、または、少なくとも一部が互いに重なりあっている
ことを言う。図３（Ｃ）の例では、１番目の画像部品Ｐ
１は２番目の画像部品Ｐ２とのみ隣接している。また、
７番目の画像部品Ｐ７は、２〜６番目の画像部品Ｐ２〜
Ｐ６とそれぞれ隣接している。図２（Ｃ）に示す隣接関
係リストは、これらの画像部品相互の隣接関係を示して
いる。この隣接関係リストの左欄の数値は、画像部品の
描画順序を示す番号であり、右欄の数値は、左欄の番号
で示される画像部品に隣接する画像部品の描画順序を示
す番号である。なお、隣接関係抽出処理の詳細について
は後述する。

【００２２】図２（Ｄ）では、ブレンド認識手段５４が
ブレンド認識処理を実行して、６つの画像部品Ｐ１〜Ｐ
６がブレンド図形であることを認識する。

【００２３】図４は、ブレンド認識処理の手順を示すフ
ローチャートである。ステップＳ１では、ブレンド認識
手段５４がデータリストの中から連続する部品データを
２つ取得する。ステップＳ２で部品データが２つ取得で
きれば、ステップＳ３において、２つの部品データで表
わされる画像部品の濃度の差分を求め、この差分が所定
の閾値Ｔｈ以下であるか否かを判断する。閾値Ｔｈとし
ては、例えば３％程度の値が好ましい。図３（Ｂ）に示
す最初の２つの画像部品Ｐ１，Ｐ２の濃度の差分は２％
なので、閾値Ｔｈ（＝３％）以下である。なお、濃度の
差分はＹＭＣＫ各色成分について求められ、すべての色
成分の濃度の差分△Ｙ，△Ｍ，△Ｃ，△Ｋが閾値Ｔｈ以
下の場合に、ステップＳ３の判定が肯定される。なお、
各色成分に対する閾値Ｔｈを異なる値に設定することも
可能である。

【００２４】各色成分の濃度の差分△Ｙ，△Ｍ，△Ｃ，
△Ｋがすべて閾値Ｔｈ以下である場合には、図４のステ
ップＳ４が実行される。ステップＳ４では、２つの画像
部品が隣接しているか否かを判断する。２つの画像部品
が隣接しているか否かは、部品の隣接関係抽出処理で求
められた隣接関係リスト（図２（Ｃ））を参照して決定
される。例えば、最初の２つの画像部品Ｐ１，Ｐ２は互
いに隣接していることが隣接関係リストに登録されてい
るので、ステップＳ４の判定が肯定される。

【００２５】ステップＳ３およびＳ４における判定がい
ずれも肯定されたとき、すなわち、２つの画像部品の濃
度の差分が閾値Ｔｈ以下であり、かつ、２つの画像部品
が隣接している場合には、これらの２つの画像部品はブ
レンド図形を形成するものと判断される（ステップＳ
５）。

【００２６】ステップＳ５の次にはステップＳ１に戻
り、部品データを１つ更新する。例えば、最初の２つの
画像部品Ｐ１，Ｐ２についてステップＳ１〜Ｓ５の処理
が終了した後には、次のステップＳ１において第１の画
像部品Ｐ１の部品データの代わりに第３の画像部品Ｐ３
の部品データが取得され、第２と第３の画像部品Ｐ２，
Ｐ３についてステップＳ２以降の処理が実行される。こ
うして、連続する２つの画像部品のすべての組み合わせ
について図４のステップＳ１〜Ｓ５の処理が行なわれる
と、図２（Ｅ）に示すように、最初の６の画像部品Ｐ１
〜Ｐ６が１つのブレンド図形を構成するものと認識さ
れ、７番目の画像部品Ｐ７は独立した画像部品であると
認識される。なお、ブレンド図形として認識された画像
部品の部品データには、ブレンド図形を構成しているこ
とを示すフラグが各部品データに付加される。なお、フ
ラグに限らず、ブレンド図形を構成する画像部品を表わ
す情報を作成すれば良い。

【００２７】なお、ブレンド図形の認識処理において、
「連続する複数の画像部品がそれぞれ隣接する」という
ためには、複数の画像部品の任意の２つがそれぞれ隣接
していることは必要ではなく、連続する２つの画像部品
同士が互いに隣接していれば良い。この意味において、
図３（Ｃ）に示す連続する６つの画像部品Ｐ１〜Ｐ６は
それぞれ隣接しているものと言うことができる。

【００２８】こうしてブレンド図形が認識されると、ト
ラッピング処理手段５６が画像のトラッピング処理を実
行する（図２（Ｆ））。なお、以下に説明するように、
トラッピング処理においては、ブレンド図形が仮想的に
１つの画像部品として取り扱われる。従って、以下では
ブレンド図形を「統合画像部品」または「仮想的画像部
品」と呼ぶ。

【００２９】図５は、統合画像部品と他の画像部品との
トラッピング処理の内容を示す説明図である。トラッピ
ング処理では、まず図５（Ａ）に示すブレンド図形の統
合画像部品ＴＰと、他の画像部品Ｐ７とが隣接している
か否かが判断される。この判断においては、画像部品Ｐ
７が、統合画像部品ＴＰに含まれる少なくとも１つの画
像部品Ｐ１〜Ｐ６に隣接していることが隣接関係リスト
（図２（Ｃ））に登録されていれば、画像部品Ｐ７と統
合画像部品ＴＰとは隣接していると判断される。

【００３０】２つの画像部品Ｐ７，ＴＰが隣接している
場合には、トラッピング処理によって両者の境界ＢＲ付
近にトラッピング領域ＲＲ（図５（Ａ））が形成され
る。トラッピング処理では、通常、２つの画像部品の中
で比較的弱い色を有する画像部品が比較的強い色を有す
る画像部品の領域に潜り込むようにトラッピング領域の
形状と濃度とが決定される。

【００３１】この実施例におけるトラッピング処理で
は、例えば色成分の強度をＹ＜Ｍ＜Ｃ＜Ｋの順序とする
（但し、色成分の強度には濃度値は無関係である）。そ
して、トラッピング処理の対象となっている２つの画像
部品Ｐ７，ＴＰのＹＭＣＫ各色成分の濃度を調べ、その
中で最も強度の低い色成分を有する方の画像部品の領域
を、他方の画像部品の領域に潜り込ませる。具体的に
は、画像部品Ｐ７の濃度は、Ｙ＝２０％，Ｍ＝Ｃ＝Ｋ＝
０％であり、統合画像部品ＴＰの濃度は、Ｃ＝１２〜２
０％，Ｙ＝Ｍ＝Ｋ＝０％である。この中では画像部品Ｐ
７のＹ成分が最も弱いので、図５（Ａ）に示すように、
２つの画像部品Ｐ７，ＴＰの境界ＢＲから画像部品Ｐ７
の外側に（すなわち統合画像部品ＴＰの内側に）広がる
ようにトラッピング領域ＲＲを形成する。このようなト
ラッピング領域ＲＲの形状は、画像部品Ｐ７の輪郭を太
らせ処理することによって作成することができる。

【００３２】こうしてトラッピング領域ＲＲの形状を決
定した後に、図５（Ｂ）に示すように、トラッピング領
域ＲＲ内の各色成分の濃度を決定する。この際、トラッ
ピング領域ＲＲの位置に存在していた元の画像部品ＴＰ
の各色成分の濃度は、トラッピング領域ＲＲにおいても
保存される。そして、他方の画像部品の最も弱い色成分
の濃度がトラッピング領域ＲＲに採用される。この結
果、図５（Ｂ）の例ではトラッピング領域ＲＲが、濃度
の異なる５つの領域ＲＲ２〜ＲＲ６を含むことになる。
すなわち、領域ＲＲ２は、元の画像部品Ｐ２の濃度（Ｃ
＝１２％）と画像部品Ｐ７の濃度（Ｙ＝２０％）とを合
成した濃度（Ｃ＝１２％，Ｙ＝２０％）を有している。
また、領域ＲＲ３は、元の画像部品Ｐ３の濃度（Ｃ＝１
４％）と画像部品Ｐ７の濃度（Ｙ＝２０％）とを合成し
た濃度（Ｃ＝１４％，Ｙ＝２０％）を有している。他の
領域ＲＲ４〜ＲＲ６についても同様である。

【００３３】こうして作成されたトラッピング領域ＲＲ
は、独立した１つの画像部品として取り扱われ、その部
品データがデータリストに追加される。

【００３４】なお、一般に、トラッピング処理では、処
理対象となっている２つの画像部品の一方の輪郭を太ら
せまたは細らせ処理することによってトラッピング領域
の形状を作成し、２つの画像部品の濃度値の関係に応じ
てトラッピング領域の濃度値を決定する。このようなト
ラッピング処理を実現するアルゴリズムは、上述の他に
も種々のものが知られている。本発明では、上述以外の
種々のトラッピング処理のアルゴリズムを利用すること
が可能である。

【００３５】図３（Ｅ），（Ｆ）には、実施例における
上述のブレンド認識処理を行なって得られたトラッピン
グ処理の結果と、ブレンド認識処理を行なわない場合の
結果とが示されている。ブレンド認識処理を行なわない
場合には、ブレンド図形を構成する各画像部品Ｐ１〜Ｐ
６と７番目の画像部品Ｐ７との間でそれぞれトラッピン
グ処理を行なうので、トラッピング領域の形状の輪郭が
図３（Ｆ）に示すような不要な凹凸を有することがあ
る。一方、ブレンド認識処理を行なった場合には、ブレ
ンド図形を構成する複数の画像部品を１つの統合画像部
品として認識するので、トラッピング領域の形状の輪郭
が滑らかに形成される。また、ブレンド認識処理を行な
う場合には、トラッピング領域の形状を求める処理が１
回で済むので、ブレンド認識処理を行なわない場合に比
べてその処理時間が大幅に短縮されるという効果があ
る。

【００３６】Ｂ．部品の隣接関係抽出処理：図６は、部
品の隣接関係抽出処理の手順を示すフローチャートであ
る。また、図７はその処理内容を示す説明図である。こ
の例では便宜上、図７（Ａ）に示すように４つの画像部
品Ｐ１〜Ｐ４によって全体画像が構成されているものと
する。

【００３７】図６のステップＳ１１では、使用者がキー
ボード３６またはマウス３８を用いて各画像部品をビッ
トマップ展開する際のビットマップ画像の解像度を指定
する。ここで、「ビットマップ画像の解像度」とはビッ
トマップ画像の１画素の幅を意味する。この実施例で
は、解像度として０．２ｍｍを指定するものと仮定す
る。

【００３８】ステップＳ１２では、ビットマップ描画手
段５０（図１）が各画像部品をビットマップ展開して、
ビットマップメモリ３０にそのビットマップ画像を書き
込む。図７（Ｂ），（Ｃ）に、ビットマップ描画処理の
内容が示されている。すなわち、ビットマップ描画手段
５０は、描画の順序に従い、各画像部品Ｐ１〜Ｐ４につ
いて、その輪郭の内部を互いに異なる特有の画素値で塗
りつぶしたビットマップ画像（図７（Ｂ））を作成し、
ビットマップメモリ３０に各ビットマップ画像を上書き
していく。この実施例では、各画像部品Ｐ１〜Ｐ４の画
素値として描画の順序を示す数値１〜４がそれぞれ割り
当てられている。こうして得られた図７（Ｃ）の画像の
全体を、以下では「全体ビットマップ画像」あるいは単
に「ビットマップ画像」と呼ぶ。

【００３９】図６のステップＳ１３では、隣接関係抽出
手段５２が、全体ビットマップ画像に基づいて、画像部
品相互の隣接関係を抽出し、図７（Ｄ）に示す部品の隣
接関係リストを作成する。図８は、ステップＳ１３にお
ける処理の詳細手順を示すフローチャートである。

【００４０】ステップＳ２１では、処理対象画素の座標
（ｘ，ｙ）を（０，０）に初期化し、ステップＳ２２で
は、ビットマップメモリ３０から座標（ｘ，ｙ）の画素
値（すなわち処理対象画素の画素値）を取出す。なお、
座標ｘ，ｙは、ビットマップメモリ３０の水平方向アド
レスおよび垂直方向アドレスに相当している。

【００４１】ステップＳ２３では、処理対象画素に隣接
する画素の画素値を調べ、隣接画素の画素値が処理対象
画素の画素値と異なるか否かを判定する。

【００４２】図９は、ステップＳ２３の処理内容を示す
説明図である。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）に示す全体ビ
ットマップ画像の一部を拡大して示している。図９
（Ｂ）の正方形の各ブロックは１つの画素に相当してお
り、各画素のブロック内に記載された数字は各画素の画
素値である。図９（Ｂ）において、処理対象画素の画素
値は丸で囲み、隣接画素の画素値はひし形で囲んでい
る。この実施例では、ステップＳ２３で画素値が調べら
れる隣接画素は、座標値（ｘ＋１，ｙ），（ｘ，ｙ＋
１）の画素である。すなわち、調べられる隣接画素は、
処理対象画素の右側および下側に隣接する画素である。
こうすれば、処理対象画素の座標（ｘ，ｙ）を全体ビッ
トマップ画像の全座標範囲に亘って移動させることによ
って、各画素の上下左右に隣接する画素同士の画素値を
漏れなく比較することができる。

【００４３】隣接画素の画素値の中に処理対象画素の画
素値と異なる値が存在する場合には、図８のステップＳ
２４が実行される。ステップＳ２４では、処理対象画素
と隣接画素の画素値の組が隣接関係リストに登録され
る。図７（Ｄ）に示すように、隣接関係リストには、各
画素値に対して、それに隣接している画素値が登録され
る。図９（Ｂ）の例では、処理対象画素の画素値「２」
と隣接画素の画素値「１」とが互いに異なるので、部品
の隣接関係リストには、画素値「２」に隣接する画素値
として「１」が登録され、また、画素値「１」に隣接す
る画素値として「２」が登録される。

【００４４】図８のステップＳ２５では、全体ビットマ
ップ画像の全画素について処理が終了したか否かが判断
される。処理が終了していなければ、ステップＳ２６に
おいて処理対象画素の座標（ｘ，ｙ）が更新されてステ
ップＳ２２に戻る。こうして、ステップＳ２２〜Ｓ２６
を繰り返し実行することによって、全体ビットマップ画
像についての部品の隣接関係リストが完成する。

【００４５】上述したように、この実施例では、ビット
マップ画像において各画像部品Ｐ１〜Ｐ４に割り当てら
れている画素値が、各画像部品Ｐ１〜Ｐ４の描画順序を
示す数値に等しい。従って、部品の隣接関係リスト（図
７（Ｄ））と、各画像部品の部品データ（これには描画
順序が含まれている）とから、各画像部品が隣接してい
るか否かを判断することができる。

【００４６】なお、各画像部品の輪郭内を塗りつぶす画
素値はそれぞれ異なる値（換言すれば、各画像部品と一
対一に対応する値）であればよく、描画順序と異なる値
であってもよい。描画順序と異なる値を用いてビットマ
ップ画像を作成する場合には、各画像部品のビットマッ
プ画像における画素値と各画像部品との関係を示す情報
を記憶しておけばよい。

【００４７】図１０は、この実施例における隣接関係の
解像度を示す説明図である。ここで、「隣接関係の解像
度」とは、隣接の有無を判定できる画像部品同士の距離
を意味している。図１０において、実線で区切られた正
方形の各ブロックは画素に相当しており、一点鎖線は第
１の画像部品Ｑ１の真の境界ＢＲ１を、２点鎖線は第２
の画像部品Ｑ２の真の境界ＢＲ２を示している。また、
図１０においてＱ１，Ｑ２と記された斜線の範囲がビッ
トマップ画像における第１と第２の画像部品の領域であ
る。これらの画像部品のビットマップ画像における境界
は、指定された解像度（画素幅）Ｒｂを有する画素の境
界に設定される。

【００４８】図１０の例のように、２つの画像部品Ｑ
１，Ｑの真の境界ＢＲ１，ＢＲ２の距離ｄが、ビットマ
ップ画像の解像度Ｒｂの１／２よりも大きい場合には、
ビットマップ画像において、２つの画像部品の間に１画
素の隙間が発生するので、２つの画像部品は隣接してい
ないものと判断される。一方、真の境界ＢＲ１，ＢＲ２
の距離ｄが、ビットマップ画像の解像度Ｒｂの１／２以
下の場合には、ビットマップ画像において、２つの画像
部品の間に１画素の隙間が発生しないので、２つの画像
部品は隣接しているものと判断される。従って、隣接関
係の解像度Ｒｎは、ビットマップ画像の解像度Ｒｂの１
／２である。

【００４９】隣接関係の解像度Ｒｎはビットマップ画像
の解像度Ｒｂの１／２なので、使用者は、隣接関係の所
望の解像度Ｒｂに応じてビットマップ画像の解像度Ｒｂ
を設定することができる。例えば、隣接関係の解像度Ｒ
ｂを比較的低く（すなわち比較的大きな値に）設定して
もよい場合には、ビットマップ画像の解像度Ｒｂを比較
的大きな値（例えば０．３ｍｍ）に設定する。こうすれ
ば、ビットマップ展開に要する処理時間を短縮すること
ができる。一方、隣接関係の解像度Ｒｂを比較的高く
（すなわち比較的小さな値に）設定したい場合には、ビ
ットマップ画像の解像度Ｒｂを比較的小さな値（例えば
０．１ｍｍ）に設定すればよい。

【００５０】ところで、ビットマップ画像の解像度や全
体画像の大きさによっては、全体ビットマップ画像をビ
ットマップメモリ３０に一度に書き込めない場合があ
る。このような場合には、図１１（ａ）に示すように、
全体画像を複数の領域Ｒ１〜Ｒ９に分割して各分割領域
を１つずつビットマップメモリ３０に展開し、各分割領
域毎に図８の隣接関係抽出処理を行なえばよい。

【００５１】なお、単純に全体画像を分割すると、その
分割した境界と画像部品の隣接部分が一致した場合、そ
の隣接部分を有する画像部品の隣接関係が検出できない
ことがある。このため、隣接する各分割領域は、少なく
とも１画素分が重複するように、分割される。例えば、
図１１（ｂ）に、分割領域Ｒ２，Ｒ３，Ｒ５，Ｒ６の境
界近傍の拡大図を示す。図における格子は、１画素を示
している。分割領域Ｒ２は、点線Ｌ２５およびＬ２３を
境界とする領域、分割領域Ｒ３は、点線Ｌ３６およびＬ
２３を境界とする領域、分割領域Ｒ５は、点線Ｌ２５お
よびＬ５６を境界とする領域、分割領域Ｒ６は、点線Ｌ
３６およびＬ５６を境界とする領域である。このように
ｘ行またはｙ列の画素は、隣接する少なくとも２つの分
割領域に含まれる。このように、少なくとも１画素分重
複させて全体画像を分割することにより、確実に隣接し
ている画像部品を抽出することができる。

【００５２】上記実施例によれば、各画像部品の輪郭内
をそれぞれ特有の画素値で塗りつぶしたビットマップ画
像を１つのビットマップメモリ３０に書き込むことによ
って全体ビットマップ画像を生成し、この全体ビットマ
ップ画像において隣接する画素同士の画素値を比較する
ことによって隣接する画像部品を抽出するようにした。
従って、画像部品の個数が増加しても、各画像部品をビ
ットマップ展開する時間が増加するだけであり、画像部
品の輪郭ベクトル同士の交差の有無を判断する従来の隣
接関係抽出処理に比べて、その処理時間の増大の比率を
大幅に抑制することができる。

【００５３】なお、この発明は上記の実施例や実施形態
に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲に
おいて種々の態様において実施することが可能であり、
例えば次のような変形も可能である。

【００５４】（１）隣接する画像部品を抽出する際に、
図９に示すように各画素の上下左右に隣接する画素値を
比較する代わりに、各画素の上下左右または斜め方向に
隣接する画素値を比較するようにしてもよい。換言すれ
ば、各画素の４近傍の画素の画素値を調べる代わりに、
各画素の８近傍の画素の画素値を調べるようにしてもよ
い。

【００５５】（２）図４に示すブレンド認識処理フロー
の代わりに、図１２に示すブレンド認識処理フローを採
用してもよい。このブレンド認識処理フローは、実際の
ブレンド図形とは異なる文字等の画像部品で、同じ濃度
が複数個連続する画像部品は、ブレンドと認識しないよ
うな工程を付加している。しかしながらブレンド図形の
なかでも、階調変化の段階を示すステップ数によって
は、同じ濃度の画像部品が２個連続する場合がある。従
って、この処理フローでは、同じ濃度が３個以上連続す
る場合は、ブレンド図形の対象から除外する。

【００５６】図１２のブレンド認識処理フローに従っ
て、具体的な処理工程を説明する。先ず、ステップＳ３
１で、ブレンド認識手段５４がデータリストのなかから
連続する部品データを３つ取得する。ステップＳ３２で
部品データが３つ取得できれば、ステップＳ３３におい
て、３つの部品データが全て同じ濃度であるかどうか判
定する。３つの部品データのうち少なくとのひとつの部
品データの濃度が他の部品データの濃度と異なっていれ
ば、ステップＳ３４に進む。ステップＳ３４で、１番目
と２番目の部品データの濃度が所定の閾値Ｔｈ以内であ
るかどうか判定し、所定の閾値Ｔｈ以内であればステッ
プＳ３５に進む。続いて、ステップＳ３５で、２番目と
３番目のデータの濃度が所定の閾値Ｔｈ以内であるかど
うか判定し、所定の閾値Ｔｈ以内であればステップＳ３
６に進む。ステップＳ３６では、１番目の部品データと
２番目の部品データおよび２番目の部品データと３番目
の部品データが共に隣接している場合は、ステップＳ３
７に進み、それらの３つの図形は、ブレンド図形として
認識する。すなわち、上記ステップＳ３３乃至Ｓ３６の
４つの判定条件の全てを満足すればブレンドと認識し、
ひとつでも判定条件を満足しない場合はブレンド図形と
は認識しない。

【００５７】ブレンドの認識処理が終わると、前に取得
した３つの部品データの２番目と３番目をそれぞれ１番
目と２番目の部品データとし、続く部品データを３番目
の部品データとしてステップＳ３２以下の工程を繰り返
す。この処理フローによれば、実際のブレンド図形でな
いものについては、ブレンド図形と誤って認識すること
はない。

【００５８】（３）また、図４のブレンド認識処理フロ
ーにおいて、ブレンド図形の場合は、連続する２つの画
像部品の濃度が必ず異なっているという条件であるなら
ば、図４にステップＳ３においての判定は、濃度の差分
が閾値Ｔｈ以内でかつ「０」でないという条件に変更す
ればよい。こうすると、図１２に示したブレンド認識処
理フローと同じく、実際のブレンド図形でないものにつ
いは、ブレンド図形と誤って認識することはない。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例を適用して画像処理を行な
う画像処理装置の構成を示すブロック図。

【図２】実施例の全体手順を示す説明図。

【図３】実施例の処理内容を示す説明図。

【図４】ブレンド認識処理の手順を示すフローチャー
ト。

【図５】トラッピング処理の内容を示す説明図。

【図６】実施例における隣接関係抽出処理の手順を示す
フローチャート。

【図７】隣接関係抽出処理の処理内容を示す説明図。

【図８】ステップＳ１３の詳細手順を示すフローチャー
ト。

【図９】ステップＳ２３の処理内容を示す説明図。

【図１０】隣接関係の解像度を示す説明図。

【図１１】全体画像を複数の領域に分割して各分割領域
を１つずつビットマップメモリ３０に展開する方法を示
す説明図。

【図１２】他のブレンド認識処理の手順を示すフローチ
ャート。

【符号の説明】

２２…ＣＰＵ２４…バス２６…ＲＯＭ２８…ＲＡＭ３０…ビットマップメモリ３４…Ｉ／Ｏインタフェイス３６…キーボード３８…マウス４２…表示制御部４４…カラーＣＲＴ４６…Ｉ／Ｏインタフェイス４８…磁気ディスク５０…ビットマップ描画手段５２…隣接関係抽出手段５４…ブレンド認識手段５６…トラッピング処理手段

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 3/00 H04N 1/387 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】描画順序が規定されている複数の画像部
品を表わす部品データを含む画像データの処理方法であ
って、（ａ）前記描画順序において連続する少なくとも２つの
画像部品について、濃度値の差分が所定の閾値よりもそ
れぞれ小さく、かつ、それぞれの位置が隣接している場
合に、前記少なくとも２つの画像部品の全体を１つの統
合画像部品として認識する工程と、（ｂ）前記統合画像部品を対象として画像処理を実行す
る工程と、を備え、前記工程（ｂ）は、前記統合画像部品と前記統合画像部品に隣接する他の画
像部品との境界に、前記統合画像部品と前記他の画像部
品の濃度値が合成される領域としてのトラッピング領域
を形成する工程と、前記統合画像部品に含まれる前記少なくとも２つの画像
部品のそれぞれの濃度値と、前記他の画像部品の濃度値
との関係に応じて、前記トラッピング領域の濃度値を決
定することによって、トラッピング領域部品を作成する
工程と、を備える画像データ処理方法。
【請求項２】請求項１記載の画像データ処理方法であ
って、前記工程（ａ）は、前記描画順序に従って、各画像部品の輪郭の内部をそれ
ぞれ異なる画素値で塗りつぶしたビットマップ画像を作
成して１つのビットマップメモリに順次書き込む工程
と、前記ビットマップメモリに書き込まれたビットマップ画
像において、隣接する画素同士が互いに異なる画素値を
有するか否かを調べる工程と、隣接する画素同士が互いに異なる画素値を有する時に、
前記異なる画素値の組に基づいて隣接する画像部品の組
を判定する工程と、を備える画像データ処理方法。