JP4043629B2 - 画像データ変換方法、画像部品化方法、画像データ変換プログラムを記録した記録媒体及び画像部品化プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データ変換方法、画像部品化方法、画像データ変換プログラムを記録した記録媒体及び画像部品化プログラムを記録した記録媒体にかかり、特に、原画像を表す画像データを符号化されたデータに変換する画像データ変換方法及び画像データ変換プログラムを記録した記録媒体、並びに原画像から該原画像に含まれる物体を表す物体画像を部品化する画像部品化方法及び画像部品化プログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、コンピュータ技術の発展に伴って、カラー画像を画像データとしてデジタル化し、その画像データを保存させたり流通させたりして利用することがある。このデジタル化した画像データには、デジタルカメラ等のデジタル撮影装置で撮影することによって生成された撮影画像を表す画像データや、スキャナでカラー原稿をスキャンすることによって生成されたスキャン画像を表す画像データ等がある。
【0003】
上記画像データは加工が容易であることから、原画像に含まれる山や人物等の風景や物体を表す一部の画像(以下、物体画像という。)を再利用したいという要望がある。物体画像を再利用するためには、原画像から物体画像を抽出しなければならない。この抽出は、実用化されているアプリケーションによって、原画像を、予め指定した形状で切り出したり、一定面積切り出したりすることによって、物体画像を含む領域を切り出し可能であるが、必要とする物体画像以外の非対象画像を含む場合がある。
【0004】
このため、原画像から所定の領域を抽出する技術が多数提案されている。例えば、本出願人は、原画像から所望の色領域を分離する技術を提案している(特開平8−221567号公報参照)。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、物体画像が所望の色領域であり原画像からその所望の色領域を分離して得た物体画像は、再利用時に制限がある。すなわち、再利用時には、物体画像を拡大したり縮小したりする場合がある。この場合、物体画像の解像度の変更が要求されることがあり、その解像度に合致した物体画像が必要になる。例えば、撮影画像では再度撮影が必要となり、スキャン画像では再度スキャンが必要となる。従って、所望の色領域を分離した場合であっても、単に切り出した領域の画像であり、再利用には制限がある。このため、物体画像は、再利用目的で部品化する必要性がある。部品化した物体画像は、他画像に合成する等のように再利用が可能となる。
【0006】
しかしながら、物体画像を再利用目的で部品化した場合、他画像に合成する等のように再利用が可能になるものの、他画像に部品化した物体画像を貼り付けると、他画像と部品化した物体画像との境界部分が明瞭となり、貼り付けた物体画像に違和感が生じる。これは、物体画像または物体画像を含めた他画像を拡大したり縮小したりする場合にはさらに顕著になる。
【0007】
本発明は、上記事実を考慮して、原画像及び原画像に含まれる物体画像を違和感なく再利用できるように符号化することができる画像データ変換方法、画像部品化方法、画像データ変換プログラムを記録した記録媒体及び画像部品化プログラムを記録した記録媒体を得ることが目的である。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために請求項1に記載の発明の画像データ変換方法は、色情報を含む原画像の画像データに基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成し、生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出すると共に、前記不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求め、前記不連続情報に基づいて該不連続情報に対応する原画像上の部位について、物体画像の水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び物体画像の垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて画像データを符号化する。
【0009】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像データ変換方法であって、前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化し、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化することを特徴とする。
【0010】
請求項3に記載の発明の画像部品化方法は、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成し、生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出し、抽出した輪郭を用いて物体画像を分離し、分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めると共に、不連続情報に基づいて該不連続情報に対応する原画像上の部位について、物体画像の水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び物体画像の垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて物体画像の色情報を符号化する。
【0011】
請求項4に記載の発明は、請求項3に記載の画像部品化方法であって、前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化し、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化することを特徴とする。
【0012】
請求項5に記載の発明は、請求項3または4に記載の画像部品化方法であって、前記物体画像を構成する要素画像毎にさらに分離して部品化することを特徴とする。
【0013】
請求項6に記載の発明は、コンピュータによって原画像を表す画像データを符号化されたデータに変換するための画像データ変換プログラムを記録した記録媒体であって、前記画像データ変換プログラムは、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成させ、生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出させると共に、前記不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めさせ、不連続情報に基づいて該不連続情報に対応する原画像上の部位について、物体画像の水平方向の溶け込み度合いを表す溶け込み度及び物体画像の垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求めさせ、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて画像データを符号化させることを特徴とする。
【0014】
請求項7に記載の発明は、請求項6に記載の画像データ変換プログラムを記録した記録媒体であって、前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化され、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化されることを特徴とする。
【0015】
請求項8に記載の発明は、コンピュータによって原画像から該原画像に含まれる物体を表す物体画像を部品化するための画像部品化プログラムを記録した記録媒体であって、前記画像部品化プログラムは、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成させ、生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出させ、抽出された輪郭を用いて物体画像を分離させ、分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めさせると共に、不連続情報に基づいて物体画像を他画像と合成したときの水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて物体画像の色情報を符号化させることを特徴とする。
【0016】
請求項9に記載の発明は、請求項8に記載の画像部品化プログラムを記録した記録媒体であって、前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化され、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化されることを特徴とする。
【0017】
請求項1に記載の画像データ変換方法では、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成する。ラインプロセスは、色情報の不連続性、すなわち色情報が連続か不連続かを表すものであり、色情報とラインプロセスとでエネルギ関数を定義してエネルギ関数を用いたエネルギの最小化を行うと、原画像で色情報が不連続となる箇所にラインプロセスが値を有することとなる。この値を有するラインプロセスで原画像の不連続情報を表すことができる。この不連続情報は、原画像で色情報が不連続となる箇所を表すので、同一または類似の色情報で構成されない異なる色情報で構成される隣り合う色領域では色情報の境界となる。従って、同一または類似の色情報からなる色領域は、その輪郭部分に不連続情報が現れる。原画像に含まれる物体画像は、同一または類似の色情報で構成されたり、予め定めた複数の色情報で構成されたりする。そこで、不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出する。
【0018】
次に、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求める。アウトライン情報とは、原情報(すなわち輪郭に関する情報)の殆どを維持したまま大きさを変化、例えば拡大させたりや縮小させたりすることが可能な情報である。例えば、アウトライン情報には、点と線分や面情報等のベクトル情報とから構成される形状情報がある。なお、この形状情報は、数式による記述も可能である。このように、物体画像の輪郭をアウトライン情報で記述することで、物体画像の輪郭は解像度に依存することなく表現することができる。
【0019】
原画像や物体画像を再利用するとき、その輪郭部分が明瞭である場合、例えば、他画像に貼り付ける等の合成操作や拡大縮小を行うと、その輪郭部分が物体画像と他画像との境界となり、違和感が生じることがある。そこで、本発明では、アウトライン情報を求めると共に、不連続情報に基づいて物体画像を他画像と合成したときの水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求めている。この溶け込み度は、不連続情報に対応する原画像上の部位について物体画像の溶け込み度合いを表すものであり、画像の合成や拡大縮小時に用いることにより、境界部分に違和感を生じさせることなく、原画像を拡大縮小したり物体画像を他画像へ溶け込ませたりすることができる。
【0020】
次に、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて画像データを符号化する。画像データは一般的に色情報から構成されているが、この色情報に原画像内に含まれている物体画像の輪郭に相当するアウトライン情報、及び不連続情報に対応する原画像上の部位についての物体画像の溶け込み度合いを表す溶け込み度を含ませることによって、画像の合成や拡大縮小時には、境界部分に違和感が生じることなく、拡大縮小や合成することができる。なお、物体画像の色情報は、アウトライン情報で記述された物体画像の輪郭に内包され、不連続を伴わずに連続になるので、連続情報による表現で符号化できる。この符号化には、色情報を近似表現する符号化が一例としてあり、再利用可能な形式ではJPEG等で知られる画像データフォーマットがある。この符号化された情報には、アウトライン情報及び溶け込み度を含ませる。
【0021】
このように、物体画像の輪郭をアウトライン情報で記述すると共に、境界部分に違和感を生じないように溶け込み度を定め、原画像または物体画像の色情報を、再利用可能な形式で符号化しているので、原画像または物体画像を再利用するときに、拡大したり縮小したり合成したりする必要がある場合であっても、物体画像の輪郭は解像度に依存することなく元の物体画像の輪郭を維持した形式で利用することができると共に、溶け込み度に応じて画像の不連続部分が溶け込むので、境界部分に違和感を生じさせることなく、画像データを変換することができる。
【0022】
画像を表現する場合、その輪郭は画像の最外周であり、2次元的な曲線となる。また、色情報は、画像の輪郭に内包されて連続になる。色情報は、各色毎にその位置と濃度との3次元表現が可能である。従って、連続的な色情報は、3次元的な曲面に対応させることが可能となる。このような曲線や曲面は取り扱いが容易な形式で表現されることが好ましい。そこで、請求項2にも記載したように、前記物体画像の輪郭を、パラメトリック曲線でアウトライン化し、色情報をパラメトリック曲面で符号化する。このようにすることによって、物体画像の輪郭及び色情報を数式を用いて簡単な記述形式で表現することができ、容易に利用することが可能となる。
【0023】
請求項3に記載の画像部品化方法では、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成する。この不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出すると共に、この抽出した輪郭を用いて物体画像を分離する。この分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求める。このように、物体画像の輪郭をアウトライン情報で記述することで、物体画像の輪郭は解像度に依存することなく表現できる。物体画像を再利用するとき、その輪郭部分が明瞭である場合、例えば、他画像に貼り付ける等の合成操作を行うと、その輪郭部分が物体画像と他画像との境界となり、違和感が生じることがある。そこで、本発明では、アウトライン情報を求めると共に、不連続情報に基づいて物体画像を他画像と合成したときの水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求めている。この溶け込み度は、物体画像を他画像と合成したときの溶け込み度合いを表すものであり、溶け込み度に応じて画像の合成をすることにより、境界部分に違和感を生じさせることなく、物体画像を他画像へ溶け込ませることができる。
【0024】
物体画像の色情報は、アウトライン情報で記述された物体画像の輪郭に内包され、不連続を伴わずに連続になるので、連続情報による表現で符号化される。この符号化には、色情報を近似表現する符号化が一例としてあり、再利用可能な形式ではJPEG等で知られる画像データフォーマットがある。この符号化された情報には、アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含ませる。
【0025】
このように、物体画像の輪郭をアウトライン情報で記述すると共に、境界部分に違和感を生じないように溶け込み度を定め、物体画像の色情報を、再利用可能な形式で符号化しているので、物体画像を再利用するときに、拡大したり縮小したりする必要がある場合であっても、物体画像の輪郭は拡大したり縮小したりしたときの解像度に依存することなく元の物体画像の輪郭を維持した形式で利用することができると共に、溶け込み度に応じて画像の合成をすることができ、境界部分に違和感を生じさせることなく、物体画像を他画像へ溶け込ませることができるように部品化することができる。
【0026】
物体画像を表現する場合、その輪郭は物体画像の最外周であり、2次元的な曲線となる。また、色情報は、物体画像の輪郭に内包されて連続になる。色情報は、各色毎にその位置と濃度との3次元表現が可能である。従って、連続的な色情報は、3次元的な曲面に対応させることが可能となる。このような曲線や曲面は取り扱いが容易な形式で表現されることが好ましい。そこで、請求項4にも記載したように、前記物体画像の輪郭を、パラメトリック曲線でアウトライン化し、色情報をパラメトリック曲面で符号化する。このようにすることによって、物体画像の輪郭及び色情報を数式を用いて簡単な記述形式で表現することができ、容易に利用することが可能となる。
【0027】
物体画像は、複数の要素画像から構成されることがある。例えば、人物の物体画像である場合、頭部、腕、胴体、足等の要素画像で構成されることがある。そこで、請求項5にも記載したように、前記物体画像を構成する要素画像毎にさらに分離して部品化する。このようにすることによって、物体画像として、その物体画像の要素画像で原画像から部品化することができ、再利用の物体画像を細分化することができる。
【0028】
上記画像データ変換方法による原画像の符号化は、請求項6に記載の記録媒体に記録した画像データ変換プログラムの実行によってコンピュータ上において実現可能である。詳細には、コンピュータによって原画像から該原画像に含まれる物体を表す物体画像を部品化するための画像部品化プログラムを記録した記録媒体であって、前記画像部品化プログラムは、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成させ、生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出させ、抽出された輪郭を用いて物体画像を分離させ、分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めさせると共に、不連続情報に基づいて物体画像を他画像と合成したときの水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて物体画像の色情報を符号化させる。これによって、コンピュータ上において、物体画像の輪郭が拡大縮小時の解像度に依存することなく部品化することができると共に、溶け込み度に応じて画像の拡大縮小や合成をすることができ、境界部分に違和感を生じさせることなく、原画像または物体画像を符号化することができる。
【0029】
なお、請求項7にも記載したように、前記物体画像の輪郭は、その扱いを容易にすることが可能なパラメトリック曲線でアウトライン化することができ、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化することができる。
【0030】
上記画像部品化方法による物体画像の部品化は、請求項8に記載の記録媒体に記録した画像部品化プログラムの実行によってコンピュータ上において実現可能である。詳細には、コンピュータによって原画像から該原画像に含まれる物体を表す物体画像を部品化するための画像部品化プログラムを記録した記録媒体であって、前記画像部品化プログラムは、原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成させ、生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出させ、抽出された輪郭を用いて物体画像を分離させ、分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めさせると共に、不連続情報に基づいて物体画像を他画像と合成したときの水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて物体画像の色情報を符号化させる。これによって、コンピュータ上において、物体画像の輪郭が拡大縮小時の解像度に依存することなく部品化することができると共に、溶け込み度に応じて画像の合成をすることができ、境界部分に違和感を生じさせることなく、物体画像を他画像へ溶け込ませることができるように部品化することができる。
【0031】
なお、請求項9にも記載したように、前記物体画像の輪郭は、その扱いを容易にすることが可能なパラメトリック曲線でアウトライン化することができ、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化することができる。
【0032】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。本実施の形態はカラー原画像内に含まれる物体画像を部品化する物体画像部品化装置に本発明を適用したものである。
【0033】
図1に示すように、本実施の形態の物体画像部品化装置10は、画像を表示するための表示装置等のディスプレイ装置12、外部からコマンドやデータを入力するためのキーボード等の入力装置14、装置本体16、及びカラー原稿からカラー原画像を読み取るための画像読取装置30から構成されている。
【0034】
装置本体16は、CPU18、RAM20、ROM22、入出力ポート(I/O)28、からなるマイクロコンピュータで構成され、各々はコマンドやデータの授受が可能なようにバス26によって接続されている。なお、ROM22には、装置本体16において実行される後述する処理ルーチンが記憶されている。
【0035】
装置本体16の入出力ポート28には、画像データを記憶するためのメモリ24が接続されている。また、装置本体16の入出力ポート28には、入力装置14が接続されると共に、ディスプレイ装置12が接続されている。また、入出力ポート28には、カラースキャナ等の画像読取装置30が接続されている。
【0036】
なお、画像読取装置30は、印刷物等のカラー原稿、及び被写体の撮影後に現像処理されてネガ画像またはポジ画像が可視化された写真フィルムから多値のカラー原画像を読み取ることができる。
【0037】
上記の入出力ポート28には、記録媒体としてのフロッピーディスク(以下、FDという)が挿抜可能なフロッピーディスクユニット(以下、FDUという)が接続されている。なお、後述する処理ルーチン等は、FDUを用いてFDに対して読み書き可能である。従って、後述する処理ルーチンは、ROM22に記憶することなく、予めFDに記録しておき、FDUを介してFDに記録された処理プログラムを実行してもよい。また、装置本体16にハードディスク装置等の大容量記憶装置(図示省略)を接続し、FDに記録された処理プログラムを大容量記憶装置(図示省略)へ格納(インストール)して実行するようにしてもよい。また、記録媒体としては、CD−ROM等の光ディスクや、MD,MO等の光磁気ディスクがあり、これらを用いるときには、上記FDUに代えてまたはさらにCD−ROM装置、MD装置、MO装置等を用いればよい。
【0038】
なお、本実施の形態では、一例として、カラースキャナ等の画像読取装置30により多値のカラー原画像を入力する場合を説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、FD等の記憶媒体に予め記憶された画像データを入力するようにしてもよい。また、入出力ポート28にネットワークボード等の信号授受装置を接続し、他の装置との間で信号授受を可能とする所謂LANを構成して、他の装置から画像データを受け取るようにしてもよい。
【0039】
また、多値のカラー原画像は、白黒画像や異なる色の組み合わせによる2値画像から、実写画像や自然画像等の画像を含むものである。
【0040】
次に、本実施の形態の作用を説明する。物体画像部品化装置10に電源が投入されると図2に示す処理ルーチンが実行される。なお、この処理ルーチンは、FD等の記録媒体に格納してコンピュータで実行可能なアプリケーションとして提供され、実行指示によって実行されるようにしてもよい。
【0041】
まず、ステップ100において画像読取装置30に載置されたカラー原稿を読み取ることによって、カラー原画像(以下、原画像という)を読み取る。本実施の形態では、画像読取装置30からRGBデータが出力され、この出力されたRGBデータを用いるものとする。なお、画像データとしてCMYKデータ等のように他の表色系で表された画像データであるときには、RGB変換を行うようにすればよい。
【0042】
図3には、読み取りが終了した原画像40の一例を示した。原画像40は、人物52の周囲に草花50が散在し、その近傍に植木48が位置し、遠方(画像の上方)には山42と小山44とが位置し、上方に雲46が位置している。
【0043】
次のステップ102では、原画像について、ラインプロセスにより不連続情報の検出がなされる。ラインプロセス(線素)不連続を示す仮想の素子をいうものである。本実施の形態では、ラインプロセスを用いたニューラルネットワークによって、画像の不連続情報を検出する場合を説明する。まず。ラインプロセスについて詳細を説明する。
【0044】
図4(A)は、画素について位置と濃度との関係を求めた1次元データの一例を示したものであり、点P1〜P6及び点P7〜P12は略近傍に位置し、点P6と点P7の間が大きく離れている。これらの1次元データに沿う曲線を求める場合、最小二乗法等の近似方法や補間方法で求めると、図4(B)に示すように、点P1〜P6から点P7〜P12を曲線で連続させるために、点P6及び点P7から曲線34が大きく離れるが滑らかになるよう求められる。
【0045】
しかし、点P6及び点P7は曲線34から大きく離れることになるので、得られる特性(すなわち曲線34)は、実際のデータに則していないことになる。そこで、図4(C)に示すように、略近傍に位置する点P1〜P6及び点P7〜P12について、各点に沿うように曲線34a,34bを求める。このように求めると、大きく離れている点P6と点P7の間に、不連続が生じる。この点P6と点P7の間の位置に不連続点36を伴って曲線34a,34bを定めれば、実際のデータに則した特性を求めることができることになる。すなわち、点P6と点P7の間の位置の不連続点36で不連続が発生することを表すラインプロセスがオンとなる。また、点P1〜点P6及び点P7〜点P12の各間、すなわち、点P1と点P2、点P2と点P3、・・・点P5と点P6、及び点P7と点P8、点P8と点P9、・・・、点P11と点P12の各々の間はラインプロセスがオフとなる。
【0046】
上記では、1次元データの場合を説明したが、2次元データで代表される画像にラインプロセスを適用する場合は、ラインプロセスを、2つの画素間について仮想的な関数として定義する。従って、定義されたラインプロセスが局所的な濃度差によってオンまたはオフすることにより画像中の不連続部分が不連続情報、この不連続部分を連結させたものが物体画像の輪郭として抽出することができる。
【0047】
このラインプロセスを用いてニューラルネットワークでエネルギ関数の計算とその最小化を行って画像の不連続(情報)を求める。この詳細について説明する。
【0048】
図5はラインプロセスを用いたニューラルネットワークを説明するための概念構成図である。図5に示すようにこのニューラルネットワークは、入力が画像であるときは画像に対応する一つの画素に対して3つのニューロンfi,j ,hi,j ,vi,j が対応する。
【0049】
ここで、fi,j は画素の値であり、hi,j ,vi,j はfi,j 間の不連続性の存在、非存在を示すラインプロセスとよばれる隠れた関数である。すなわち、fi,j は入力される値の強度変化を、hi,j ,vi,j はそれぞれfi,j の水平方向、垂直方向の連続性、不連続性を示している。
【0050】
この3つの変数fi,j ,hi,j ,vi,j により、系全体のエネルギ関数を以下の(1)式に示すように定義する。
【0051】
【数1】
【0052】
但し、EI :曲面(奥行き)データの連続性
ED :観測データ(初期値)の信頼性
EV :ラインプロセスが超球面の角(0or1)に向かうこと
EP :近傍の平行したラインプロセスが1となるための条件
EC :単一のラインプロセスが1となるための条件
EL :連続したマルチラインプロセスを好み、交差と不連続を嫌う条件
EG :(2)式におけるm,nが発散しないための条件
CD ,CV ,CP ,CC ,CL ,CG :パラメータ値
g():シグモイド関数
di,j :初期値
また、変数の時間則を以下の(2)式により定義した。
【0053】
【数2】
【0054】
但し、g(Ui )=1/e(−2λUi )
なお、e(−2λUi )は指数関数であり、( )内部は指数部を表す
hi,j =g(mi,j )
vi,j =g(ni,j )
m,n:内部状態変数
上記(2)式の偏微分の計算例を次の(3)、(4)、(5)式に示す。
【0055】
【数3】
【0056】
上記(3)〜(5)式の計算結果が小さくなる、すなわち0に近いもしくは0の値をとるということは、隣接する値fi,j+1 と値fi,j 、およびfi+1,j とfi,j が略同一の値となるときである。従って、上記の(1)式で表したエネルギEI について、fi,j+1 ≒fi,j 、およびfi+1,j ≒fi,j であるとすると、エネルギEI は比較的小さくなることからラインプロセスhi,j ,vi,j は値を持つ必要はないためhi,j ,vi,j は比較的小さな値となる。
【0057】
一方、隣接する値fi,j+1 と値fi,j 、および値fi+1,j と値fi,j との差が大きい場合、すなわち隣接する値の間に境界があるときは、(fi,j+1 −fi,j )2 および(fi+1,j −fi,j )2 は大きくなる。従って、エネルギEI を小さくするにはhi,j あるいはvi,j が値を有し、(1−hi,j )または(1−vi,j )が比較的小さくなる必要がある。このように互いに隣接する値fi,j とfi,j+1 またはfi,j とfi+1,j に差がある場合は、各値の間にあるラインプロセスhi,j ,vi,j が値を有するようになり、異なる色の領域間に境界線が出現することになる。
【0058】
この係数からラインプロセスが発生する条件を決定する。一例として、図6(A)に示す単一ラインプロセスが発生する条件はEP =0,EC =0,EL =2CL 、図6(B)に示す連続するラインプロセスが発生する条件はEP =0,EC =0,EL =CL 、図6(C)に示す互いに平行なラインプロセスが発生する条件は、EP =CP ,EC =CC ,EL =2CL 、そして図6(D)に示すように互いに交差するラインプロセスが発生する条件は、EP =0,EC =2CC ,EL =10CL である。
【0059】
上記の(1)〜(5)式により、系全体のエネルギを最小にする計算を繰り返すエネルギ学習を行った結果が、与えられた入力に対するニューラルネットワークの解となる。
【0060】
このニューラルネットワークは、(a) 入力がノイズを付加された画像であった場合、得られたエネルギ最小でのfi,j は復元画像に相当し、(b) 入力が明度画像の場合、得られたエネルギ最小でのhij,vijは輪郭に相当し、(c) 入力が山などの測量データの場合、得られたエネルギ最小でのfijは測量点から推定される各地点の高度を示すこととなる。本実施の形態では、(b) の画像入力に利用した例である。
【0061】
なお、上記ニューラルネットワークは、変数に何を割り当てるかにより、様々な逆問題に適用できる拡張性を有しており、アルゴリズムが局所計算で実現されているため、光等の並列処理ハード装置化が容易であり、高速処理を行うことができるという利点も備えている。
【0062】
従って、図2のステップ102では、上記ラインプロセスを用いたニューラルネットワークによって、エネルギ関数とその最小化を行って、不連続検出がなさることにより画像の輪郭部分(不連続)が抽出される。すなわち、(2)式に従って、内部状態変数を更新すると(1)式の総エネルギーは常に減少して最小値が計算される。この最小時に得られたhij,vijが水平方向及び垂直方向の不連続(輪郭)に相当する。
【0063】
次に、ステップ104では、原画像における類似色の色領域設定がなされる。この類似色設定処理は、例えば、同系色や同一色、そして予め定めた色の組み合わせで指定される色や色群を、原画像上においてラベリングする処理である。例えば、原画像上の各画素について、各々直交する色相値軸、彩度値軸及び明度値軸から成る座標系の色空間(以下、HLS色空間という)において求めた距離に基づいて反復型領域拡張法により統合処理等を行う方法がある。
【0064】
具体的には、まず、原画像上から何れか1つの画素を選択する。次に、その画素の周囲の1画素(所謂、8近傍の1画素)を選択し、その選択された画素が既に何れかのラベルが付与された領域に含まれているときは、そのラベルを付与する。一方、含まれていないときは、選択された2つの画素のHLS色空間における距離、すなわち2つの画素の明度、彩度及び色相の類似性を求める。距離が長ければ類似性が低く、距離が短ければ類似性が高いことになる。距離が所定値未満のとき、2つの画素が類似しているとして、2つの画素に同一のラベルを付与する(ラベリング)。所定値以上のときは、類似していないとしてラベリングすることなく、8近傍の他の画素について上記処理を実行する。8近傍の全画素が終了すると、同一ラベルの付与された領域(原画像における)の最外周の1画素を選択し、上記処理を繰り返し実行する。上記処理を全画素について実行する。同一ラベルの付与された領域の最外周の画素から類似性の高い周囲の画素について同一ラベル付与を順次実行することによって、原画像上における色相、明度及び彩度が類似した画素による色領域を設定する。なお、同一ラベルが付与された画素群は、色相値、彩度値及び明度値のそれぞれの平均値を求め、求めた平均値をラベルの色相値、彩度値及び明度値とする。
【0065】
なお、同一ラベルで指定された色領域は、不連続部分を含むことはないので、少なくともステップ102で検出された不連続すなわち輪郭が分割されることはない。
【0066】
上記のように、ステップ104で、原画像の隣接した画素について色相、明度及び彩度の類似性で色領域が設定された後には、次のステップ106において、原画像がクラス分けされる。このクラス分けは、上記原画像に設定された類似色の色領域の間で関係を定める処理である。すなわち、1つのラベルが付与された色領域である同一または類似の色相、明度及び彩度による画素群は、同一物体である可能性が高いが、隣接せずに、原画像上で離れた位置にある類似色の色領域は、同一種類の物体である可能性が高い。そこで、予め類似色領域を種類分け(クラス分け)するための色相、明度及び彩度の値や範囲を定めておき、定められた値や範囲で、色領域を分類することによって原画像をクラス分けする。
【0067】
なお、本実施の形態では、原画像に設定された類似色の色領域の間で関係を定めてクラス分けする例を説明するが、不連続情報は、物体画像の輪郭部分に相当することから、不連続情報(輪郭)の相似性でクラス分けすることもできる。
【0068】
具体的には、図3に示す原画像40を一例にすると、山42、小山44、及び雲46を含んだ風景クラスCA、散在した草花50及び植木48を含んだ環境クラスCB、人物52を含んだ人物クラスCCにクラス分けすることができる。
【0069】
次のステップ108では、クラス分け毎に画像を抽出する。具体的には、図3に示す原画像40を一例にすると、風景クラスCAは、山42、小山44、及び雲46を含んだクラス画像54として抽出される。このクラス画像54は、山42、小山44、及び雲46の原画像上の位置関係をそのまま維持し、これらの画像が少なくとも分断されないように、大きめの領域が設定される。なお、クラス画像54に原画像40上の背景をそのまま残存させてもよく、また、新規の背景、例えば予め定めた背景色上に上記画像を張り付けてもよい。同様にして、環境クラスCBは、散在した草花50及び植木48を含んだクラス画像56、人物クラスCCは、人物52を含んだクラス画像58として抽出される。
【0070】
上記のようにして抽出されたクラス画像上には、複数の物体画像が含まれていることがある。そこで、詳細な具体例は後述するが、まずステップ110では、上記ステップ108で抽出されたクラス画像のうち1つのクラス画像を指定する。次に、ステップ112において、1つの物体画像を抽出し、次のステップ114でベジェ曲線を用いて不連続情報をアウトライン化する。アウトライン化が終了すると、次のステップ115において、不連続情報を用いて物体画像の背景への溶け込み度を求める。
【0071】
次のステップ116では、物体画像をアウトライン化された輪郭、溶け込み度及び物体画像の色情報が符号化された色で記述する。次のステップ118では、上記ステップ110で指定したクラス内に含まれている物体画像を全て抽出したか否かを判断し、未抽出の物体画像が残存するときに否定されてステップ112へ戻り、全物体画像の抽出が終了したときに次のステップ120へ進む。ステップ120では、原画像内に含まれているクラス画像の上記処理を全て終了したか否かを判断し、未処理のクラス画像が残存するときに否定されてステップ110へ戻り、全クラス画像の処理が終了したときに本ルーチンを終了する。
【0072】
次に、図2のステップ110以降の処理を図3を参照して具体的に説明する。図3に示す風景クラスCAのクラス画像54には、山42、小山44、及び雲46の物体画像が含まれている。これらの物体画像をクラス画像54から分離し抽出する。この分離抽出は、不連続情報を用いてなされる。不連続情報は、物体画像の輪郭部分に相当することから、不連続情報に囲まれた領域を物体画像として設定する。この不連続情報に囲まれた領域とは、物体画像の輪郭部分に相当する不連続点を連結した曲線や曲面による閉領域や閉空間であるが、1つの閉領域や閉空間に限定されない。すなわち複数の閉領域や閉空間からなる群であってもよい。なお、不連続点を連結した曲線や曲面による閉領域や閉空間は、後述するように、パラメトリック曲線や曲面で連結して得た曲線や曲面によって閉領域や閉空間を生成してもよい。
【0073】
例えば、クラス画像54内は、不連続情報に囲まれた領域が3つ設定される。この3つの領域を順次設定し、不連続情報と、不連続情報で囲まれた領域の色情報、すなわち領域内の画素について色相、明度及び彩度の各値が抽出され、山画像60、小山画像62、及び雲画像64が抽出される。なお、図3の例では、山画像60、小山画像62、及び雲画像64の各々について、抽出された各画像に背景画像を付加したものを物体画像として設定したものである。
【0074】
同様に、環境クラスCBから、草花画像66及び植木画像68が抽出され、人物クラスCCから、人物の頭部画像70、腕部画像72、胴体部画像74及び脚部画像76が抽出される。
【0075】
次に、抽出した画像の輪郭(不連続情報)を以下のようにしてアウトライン化する。不連続情報をアウトライン化するために記述が容易なパラメトリック曲線を採用し、特に本実施の形態では、パラメトリック曲線のうち扱いが簡便なベジェ曲線を採用する。従って、抽出した画像の輪郭(不連続情報:hij,vij)を2値化してベジェ曲線を用いてアウトライン化する。このベジェ曲線P(t)を定める数式を次の(6)式に示す。
【0076】
【数4】
【0077】
但し、
このようにして物体画像の輪郭部分をアウトライン化することによって、物体画像を拡大したり縮小したりしても、その輪郭形状は維持されることになる。そして、このアウトライン化した輪郭と、物体画像の色情報(符号化することが好ましい)による色とで物体画像を記述することによって、物体画像を再利用可能な形式で記述(部品化)できることになる。
【0078】
次に、抽出した画像の輪郭に相当する不連続情報を用いて物体画像の背景への溶け込み度を求める。本実施の形態では、水平方向の溶け込み度Mh(ij)、垂直方向の溶け込み度Mv(ij)の各々を次の(7)式を用いて求める。
【0079】
Mh(ij)=β(mij)
Mv(ij)=β(nij) ・・・(7)
但し、β():シグモイド関数等の非線形関数または線形関数
0≦Mh(ij)≦1
0≦Mv(ij)≦1
このようにして物体画像の溶け込み度を求めることによって、物体画像を拡大したり縮小したりしても、物体画像の輪郭部分は背景に溶け込ませることが可能になる。そして、このアウトライン化した輪郭と、溶け込み度と、物体画像の色情報(符号化することが好ましい)による色とで物体画像を記述することによって、物体画像を違和感なく再利用可能な形式で記述(部品化)できることになる。
【0080】
物体画像の輪郭部分をアウトライン化して溶け込み度を求めた物体画像として、図9(A)に示す山画像60を一例にして、物体画像の溶け込み度について更に説明する。山の稜線60Aは輪郭部分を表しており、溶け込み度を有している。上記式から理解されるように、溶け込み度は最大値から最小値の間で徐々に変化する。図9(B)は、領域Arの拡大図であり、稜線60Aの濃度変化の推移を等高線で示したものである。図9(C)は、領域Ar内のi−i断面(図9(B)参照)における濃度変化を示したものである。図9(B)に示すように、図9(A)に示す山画像60において、山の稜線60Aを含む領域Arを参照すると、本来の山画像の境界である稜線60A付近は稜線60Aから離れるに従って背景60Bに溶け込むよう徐々に濃度が小さくなる(図9(C)参照)。従って、物体画像の輪郭部分が明瞭な稜線となることなく、背景に徐々に溶け込むことになる。
【0081】
なお、上記では、アウトライン化した輪郭と、物体画像の色情報による色とで物体画像を記述した例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、物体画像を記述する上での情報を付与してもよい。例えば、物体画像に線画やパターン等の画像が含まれていたり物体画像がマスク処理やフォーカス処理等の一定の処理を施されていたりする場合に、その画像や処理を属させてもよい。すなわち、物体画像に関する記述を、線やグラデーション等の模様等で細分化したり、施された処理で細分化したりすることもできる。
【0082】
また、上記では、パラメトリック曲線を用いた場合を説明したが、パラメトリック曲線に限定されるものではなく、他の近似曲線を用いてもよい。
【0083】
次に、部品化された物体画像を拡大する場合を説明する。以下の説明では、物体画像の色情報をNURBS(Non Unifom Rational B-Spline)曲面を用いて符号化した場合を例にして説明する。このパラメトリック曲面としてNURBSを定める数式を次の(8)式に示す。
【0084】
【数5】
【0085】
以下、図7及び図8を参照して3次のNURBSを用いて解像度を2倍(面積比4倍)に拡大する場合を説明する。
【0086】
図8のステップ200では、図2のステップ100に相当する原画像の読み取りがなされる。この読み取った原画像は、次のステップ202において、図2のステップ102に相当する、ラインプロセスによる不連続検出がなされ、次のステップ204において図2のステップ114に相当するアウトライン化がなされる。次のステップ205では、図2のステップ115に相当する溶け込み度の演算がなされる。
【0087】
次に、ステップ206では、アウトライン化された不連続情報が拡大され、次のステップ207において溶け込み度が拡大される(詳細は後述)。次のステップ208では、拡大された不連続情報とパラメトリック曲面を用いて解像度が大きくされる。そして、次のステップ210において、解像度が大きくされた画像が出力される。
【0088】
図7は、原画像の一部を構成する縦横4個(合計16個)の画素で画像80を構成するものとして、各画素を制御点Pij(0≦i≦3,0≦j≦3)として用いる構成を示したものである。曲線82は、上記説明したラインプロセスにより抽出した不連続情報を、そのまま拡大した場合に得られる曲線であり、曲線84は、上記説明した不連続情報をアウトライン化した後に、拡大した場合に得られる曲線である。
【0089】
画像は、その半分が白画素で他が黒画素であるものとして、各画素値として、制御点P00,P10,P20,P01,P11,P20が白、制御点P30,P21,P31,P12,P22,P32,P03,P13,P23が黒の値が設定される。
【0090】
本実施の形態では、上記の拡大時に、制御点P00〜P33内に新規に画素を仮想点Sとして追加する。例えば、制御点P11,P12,P21,P22で囲まれた範囲内には、仮想点Smn(0≦m≦3,0≦n≦3)が追加される。
【0091】
これら追加された仮想点Sの画素値は、その周囲の原画像の画素値(制御点の画素値)を参照して求められる。本実施の形態では原画像中の不連続を考慮して画素値が決定される。すなわち、不連続情報である曲線84を超えた画素の画素値を用いないものとした。例えば、仮想点S20の画素値を求めるとき、制御点P11は、仮想点S20とを結ぶ直線が曲線84と交差することがないので参照するが、制御点P22は、仮想点S20とを結ぶ直線が曲線84と交差するので参照しない。より詳細には、上記NURBSを表す(8)式における重みを「0」に設定することで計算に反映させる。これによって、仮想点S20の画素値は白画素の値となる。同様にして他の仮想点の計算を行って画素値を求める。
【0092】
このように、不連続情報をアウトライン化して拡大すると、ボケが抑制されたエッジを得ることができる。これによって、画像拡大時におけるエッジのジャギ(所謂ギザギザ)を抑えることができる。
【0093】
次に、不連続情報を用いて溶け込み度を求める。溶け込み度は、拡大以前の画素間に存在する不連続情報にのみ存在する。このため、まず、拡大後の画素間の溶け込み度、すなわち不連続に対する値(不連続情報)を求める。
【0094】
拡大以前の溶け込み度は、曲線82に対応する制御点P20,P21の間に存在する不連続情報による溶け込み度Mh20、制御点P11,P12の間に存在する不連続情報による溶け込み度Mh11、制御点P11,P21の間に存在する不連続情報による溶け込み度Mv11、制御点P02,P12の間に存在する不連続情報による垂直方向の溶け込み度Mv02である。
【0095】
次に、拡大後の曲線84に対応する溶け込み度を求める。この溶け込み度は、隣接に存在する溶け込み度の間の距離により重み付けして新規の溶け込み度を求める。新規の溶け込み度は以下の(9),(10)式の少なくとも一方の式により求めることができる。
【0096】
Mvi-k=α・Mvi+β・Mhj ・・・(9)
Mhi-k=γ・Mvi+ε・Mhj ・・・(10)
但し、i:基準側に水平方向に直近の拡大前の溶け込み度の位置を表す値
j:基準側に垂直方向に直近の拡大前の溶け込み度の位置を表す値
k:拡大後の溶け込み度の位置を表す値
α,γ:図7の水平方向の距離の比例関係を表す係数
β,ε:図7の水平方向の距離の比例関係を表す係数
具体的には、仮想点S20周辺の溶け込み度Mv11-1,Mv11-2,Mh20-1は、次のようして求めることができる。
【0097】
Mv11-1=0.4・Mv11+0.6・Mh20
Mv11-2=1.0・Mv11+0.0・Mh20
Mh20-1=0.25・Mv11+0.75・Mh20
溶け込み度Mv11-1は仮想点S20と制御点P21との間の位置Ppを距離の基準として考え、溶け込み度Mv11、溶け込み度Mh20の各々までの距離比率を求める。制御点の間隔を「1」と想定すると、溶け込み度Mv11までの距離比率は1/3であり、溶け込み度Mh20までの距離比率は1/2である。これらの和が「1」となるように規格化するとα=0.4、β=0.6となる。他の溶け込み度も同様にして求まる。
【0098】
ここで、溶け込み度を用いない場合には、例えば、仮想点S20の画素値を求めるとき、制御点P11は仮想点S20とを結ぶ直線が曲線84と交差することがないので参照するが、制御点P22は、仮想点S20とを結ぶ直線が曲線84と交差するので参照しない。詳細には、他の制御点を参照する場合NURBSを表す(8)式における重みwijを「1」に設定し、参照する場合重みwijを「0」に設定することで計算に反映させる。これによって、仮想点S20の画素値は白画素の値となる。
【0099】
一方、本実施の形態では、溶け込み度を用いる。このため、(8)式における重みwijを次の(11),(12)式を用いる。但し、不連続情報と交差することがない制御点に対する溶け込み度は上記と同様にwij=1である。
【0100】
wij=1−Mvi-k ・・・(11)
wij=1−Mhi-k ・・・(12)
なお、重みwijの計算は、例えば仮想点S20の場合、各制御点との間を結ぶ直線が交差する不連続情報、すなわち拡大後の曲線84の交差部分に対応する溶け込み度を用いる。また、複数の不連続情報と交差する場合には溶け込み度の最大値を用いるものとする。
【0101】
このように、(8)式に重み付けして計算することによって、物体画像は背景との溶け込み度を考慮した拡大が可能となる。
【0102】
なお、上記では、白画素と黒画素の例を説明したが、濃度を有する画素や色を有する画素であるときは、平均化や勾配による予測値を求めることによって画素値を求めてもよい。
【0103】
以上説明したように、本実施の形態では、原画像をラインプロセスを用いて不連続情報を検出し、その不連続情報を用いて原画像に含まれる物体画像の輪郭を抽出する。また、不連続情報を用いて物体画像の輪郭をアウトライン化して解像度変更、例えば拡大を行った場合であっても物体画像の輪郭がぼけたり粗くなったりすることなく、画像を生成することができる。さらに、不連続情報を用いて物体画像の溶け込み度を求めているので、拡大縮小したり他の画像と合成したり、解像度変更、例えば拡大を伴って背景に合成したりした場合であっても物体画像が溶け込むように画像を生成することができる。これによって、解像度に依存することなく物体画像を部品化して記述することができ、再利用を容易にすることができる。
【0104】
なお、上記実施の形態では、画素値の成分について考慮することの説明を省略したが、例えば、RGBの各成分に対して上記処理を行ったり、色相や彩度の成分に対して行ったりしてもよい。
【0105】
また、同一画像内において拡大縮小を行う場合について説明したが、物体画像内の背景部分を除去したオブジェクトを切り出して他の背景画像と合成する場合にも適用が可能である。この場合、切り出したときの溶け込み度を記憶しておき、他の背景画像と合成するときに、記憶した溶け込み度を用いるようにすればよい。このようにすることによって、より違和感が少ない合成画像の生成が可能となる。
【0106】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、物体画像の輪郭をアウトライン情報で記述すると共に、溶け込み度を含ませて、物体画像の色情報を、再利用可能な形式で符号化しているので、原画像または物体画像を再利用するときに、拡大したり縮小したりする必要がある場合であっても、解像度に依存することなく元の物体画像の輪郭を維持した形式で利用することができると共に、境界部分に違和感を生じさせることなく、画像データを変換したり部品化したりすることができる、という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態にかかる物体画像部品化装置の概略構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の実施の形態にかかる物体画像部品化装置で実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図3】原画像から物体画像を抽出する過程を示すイメージ図である。
【図4】ラインプロセスを説明するための説明図である。
【図5】ラインプロセスを用いたニューラルネットワークを説明するための概念構成図である。
【図6】画像に適用したラインプロセスを説明するための説明図である。
【図7】NURBSを用いて解像度を拡大するときの画像の構成を説明するための説明図である。
【図8】原画像を拡大する処理の流れを示すフローチャートである。
【図9】山画像を用いて溶け込み度を説明するための説明図である。
【符号の説明】
10 物体画像部品化装置
30 画像読取装置
40 原画像
54 クラス画像
60 山画像(物体画像)
Claims (9)
- 色情報を含む原画像の画像データに基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成し、
生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出すると共に、前記不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求め、
前記不連続情報に基づいて該不連続情報に対応する原画像上の部位について、物体画像の水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び物体画像の垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、
前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて画像データを符号化する画像データ変換方法。 - 前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化し、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化することを特徴とする請求項1に記載の画像データ変換方法。
- 原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成し、
生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出し、抽出した輪郭を用いて物体画像を分離し、
分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めると共に、不連続情報に基づいて該不連続情報に対応する原画像上の部位について、物体画像の水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び物体画像の垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、
前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて物体画像の色情報を符号化する画像部品化方法。 - 前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化し、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化することを特徴とする請求項3に記載の画像部品化方法。
- 前記物体画像を構成する要素画像毎にさらに分離して部品化することを特徴とする請求項3または4に記載の画像部品化方法。
- コンピュータによって原画像を表す画像データを符号化されたデータに変換するための画像データ変換プログラムを記録した記録媒体であって、
前記画像データ変換プログラムは、
原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成させ、
生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出させると共に、前記不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めさせ、
不連続情報に基づいて該不連続情報に対応する原画像上の部位について、物体画像の水平方向の溶け込み度合いを表す溶け込み度及び物体画像の垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求めさせ、
前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて画像データを符号化させることを特徴とする画像データ変換プログラムを記録した記録媒体。 - 前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化され、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化されることを特徴とする請求項6に記載の画像データ変換プログラムを記録した記録媒体。
- コンピュータによって原画像から該原画像に含まれる物体を表す物体画像を部品化するための画像部品化プログラムを記録した記録媒体であって、
前記画像部品化プログラムは、
原画像の色情報に基づいて、ラインプロセスによって表される色情報の不連続性を表す原画像の不連続情報を生成させ、
生成した不連続情報に基づいて原画像に含まれている物体画像の輪郭を抽出させ、抽出された輪郭を用いて物体画像を分離させ、
分離した物体画像について、不連続情報に基づいて物体画像の輪郭をアウトライン化したアウトライン情報を求めさせると共に、不連続情報に基づいて物体画像を他画像と合成したときの水平方向の溶け込み度合いを表す水平方向の溶け込み度及び垂直方向の溶け込み度合いを表す垂直方向の溶け込み度を求め、
前記アウトライン情報及び水平方向の溶け込み度、垂直方向の溶け込み度を含めて物体画像の色情報を符号化させる
ことを特徴とする画像部品化プログラムを記録した記録媒体。 - 前記物体画像の輪郭はパラメトリック曲線でアウトライン化され、前記色情報はパラメトリック曲面で符号化されることを特徴とする請求項8に記載の画像部品化プログラムを記録した記録媒体。
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