JP4479359B2 - 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関し、特に、画像の繰り返し周期が出現する位置を特定できるようにした画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関する。

２次元フーリエ変換を画像に対して行った場合、ピーク値の検出により画像の繰り返し周期はある程度求めることができる。

また、特許文献１には、ディジタル化された画像データの画素差分の組み合わせにより、画像のエッジ抽出を行う技術が開示されている。
特開平９−１６７２４０号公報

しかしながら、２次元フーリエ変換を行う場合、その繰り返し周期が出現する画像内における位置を特定することは困難であるという課題があった。

また、特許文献１に記載の技術では、画像を特徴付けるエッジのみを抽出するのが困難であるという課題があった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、画像の繰り返し周期が出現する位置を特定できるようにするものである。

本発明の画像処理装置は、入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、エッジ抽出手段により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出手段と、最頻値算出手段により算出された最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出手段とを備えることを特徴とする。

この統計的な代表値は、画像上の間隔の最頻値、中央値または平均値とすることができる。

繰返し周期算出手段には、最頻値を中心とする、予め定められた所定の範囲の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出させることができる。

本発明の画像処理方法は、入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、エッジ抽出ステップの処理により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出ステップと、最頻値算出ステップの処理により算出された最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出ステップとを含むことを特徴とする。

本発明のプログラムは、入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、エッジ抽出ステップの処理により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出ステップと、最頻値算出ステップの処理により算出された最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出ステップとを含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明においては、入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジが抽出され、その抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値が算出される。そして、その算出された最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖が検出され、さらに、各エッジ対の連鎖について、エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値が、エッジの抽出に関する繰返し周期として算出される。

本発明によれば、画像の繰り返し周期を抽出することができる。特に、本発明によれば、画像の主要なエッジの繰り返しに基づいて、画像の繰り返し周期を抽出することができる。

以下に本発明の実施の形態を説明するが、本明細書に記載の発明と、発明の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本明細書に記載されている発明をサポートする実施の形態が、本明細書に記載されていることを確認するためのものである。したがって、発明の実施の形態中には記載されているが、発明に対応するものとして、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が発明に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明以外の発明には対応しないものであることを意味するものでもない。

更に、この記載は、本明細書に記載されている発明の全てを意味するものでもない。換言すれば、この記載は、本明細書に記載されている発明であって、この出願では請求されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により出現、追加される発明の存在を否定するものではない。

請求項１に記載の画像処理装置は、
画像を処理する画像処理装置（例えば、図３の繰り返し周期抽出装置１１）において、
入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出手段（例えば、図３のエッジ抽出部５２）と、
前記エッジ抽出手段により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出手段（例えば、図３のエッジ出現区間算出部５３）と、
前記最頻値算出手段により算出された前記最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、前記エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、前記エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出手段（例えば、図３の繰り返し周期算出部５４）と
を備えることを特徴とする。

請求項４に記載の画像処理方法は、
画像を処理する画像処理装置の画像処理方法において、
入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出ステップ（例えば、図７のステップＳ３３またはステップＳ３４）と、
前記エッジ抽出ステップの処理により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出ステップ（例えば、図７のステップＳ３６）と、
前記最頻値算出ステップの処理により算出された前記最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、前記エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、前記エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出ステップ（例えば、図７のステップＳ３７）と
を含むことを特徴とする。

請求項５に記載のプログラムは、
画像を処理するプログラムであって、
入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出ステップ（例えば、図７のステップＳ３３またはステップＳ３４）と、
前記エッジ抽出ステップの処理により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出ステップ（例えば、図７のステップＳ３６）と、
前記最頻値算出ステップの処理により算出された前記最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、前記エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、前記エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出ステップ（例えば、図７のステップＳ３７）と
を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明を適用した画像処理システムの全体の構成例を示す図である。

この画像処理システム１には、繰り返し周期抽出装置１１、ブロック化装置１２、連続領域抽出装置１３、テクスチャ作成装置１４、および画像再現装置１５が設けられている。

繰り返し周期抽出装置１１は、繰り返し成分を含む画像（図４乃至図６を参照して後述する繰り返し成分を含む画像）の画像データに基づいて、画像の主要なエッジの出現に関する繰り返し周期を抽出し、これを繰り返し周期のデータ２１として出力する。繰り返し周期のデータ２１は、水平方向エッジの繰り返し周期のデータと垂直方向エッジの繰り返し周期のデータとを含む。ブロック化装置１２は、画像の繰り返し成分に基づいて、画像を任意の大きさのブロックに分割し、これをブロック画像データ２２として出力する。ブロック画像データ２２は、任意のサイズのブロックに分割された複数のブロック画像からなる画像のデータを少なくとも含む。連続領域抽出装置１３は、ブロック化された画像データに基づいて、画像を複数の領域に分割し、類似する領域をその代表値で置き換えるとともに、連続する領域を抽出し、これを連続領域データ２３として出力する。連続領域データ２３は、連続する領域のデータを少なくとも含む。テクスチャ作成装置１４は、画像の繰り返し成分を抽出するとともにその繰り返し成分の位置を調整し、調整した結果の画像を補間してテクスチャデータ２４として出力する。テクスチャデータ２４は、画像の特徴を有するデータを含む。画像再現装置１５は、テクスチャデータ２４に基づいて、画像を再現する。

図２は、図１の画像処理システム１における画像処理を説明するフローチャートである。なお、この処理は、画像処理システム１の繰り返し周期抽出装置１１に繰り返し成分（すなわち、繰り返し表われ、類似する画像の成分である繰り返し成分）を含む画像の画像データが入力されたとき開始される。

ステップＳ１１において、繰り返し周期抽出装置１１は、繰り返し周期抽出処理を実行する。例えば、繰り返し周期抽出装置１１は、繰り返し成分を含む画像の画像データから画像の主要なエッジの繰り返し成分の周期を抽出し、繰り返し周期のデータ２１として出力する。なお、この処理の詳細は、図７を参照して後述する。

ステップＳ１２において、ブロック化装置１２は、ブロック化処理を実行する。例えば、ブロック化装置１２は、繰り返し周期抽出装置１１から出力された繰り返し周期のデータ２１に含まれる画像の繰り返し成分に基づいて、画像を任意の大きさのブロックに分割することでブロック化し（画像をブロックに分割し）、ブロック画像データ２２として出力する。なお、この処理の詳細は、図１３を参照して後述する。

ステップＳ１３において、連続領域抽出装置１３は、連続領域抽出処理を実行する。例えば、連続領域抽出装置１３は、ブロック画像データ２２に基づいて、画像を複数の領域に分割し、類似する領域をその代表値で置き換えるとともに、連続する領域を抽出し、これを連続領域データ２３として出力する。なお、この処理の詳細は、図１８を参照して後述する。

ステップＳ１４において、テクスチャ生成装置１４は、テクスチャ生成処理を実行する。例えば、テクスチャ生成装置１４は、画像の繰り返し成分を抽出するとともにその繰り返し成分の位置を調整し、調整した結果の画像を補間してテクスチャデータ２４として出力する。なお、この処理の詳細は、図３６を参照して後述する。

ステップＳ１５において、画像再現装置１５は、画像再現処理を実行する。例えば、画像再現装置１５は、テクスチャデータ２４に基づいて、画像の繰り返しを再現し、画像を再現する。なお、この処理の詳細は、図４６を参照して後述する。その後、処理は終了される。

図２の処理により、繰り返し成分を含む画像の画像データから、その主要なエッジの画像上の間隔に関する繰り返し周期が抽出され、これに基づいて画像が任意の大きさのブロックに分割され（ブロック化され）、ブロックに分割された画像に基づいて、画像が複数の領域に分割されるとともに連続する領域が連続領域として抽出され、画像の繰り返しが抽出されるとともに調整され、テクスチャデータ２４が生成される。そして、このテクスチャデータ２４に基づいて画像の繰り返しが再現され、画像が再現される。

これにより、画像の特徴（繰り返しという特徴）に基づいて、画像を処理することができる。また、画像を任意のサイズ（大きさ）にブロック化することができる。さらに、類似する領域の画像の位置を調整し、より、画像の特徴を生かして画像を処理することができる。また、画像の特徴を生かして画像を再現することができる。

次に、図１の繰り返し周期抽出装置１１の構成と処理の流れについて説明する。

図３は、図１の繰り返し周期抽出装置１１の機能的構成例を説明する図である。

繰り返し周期抽出装置１１には、画像入力部５１、エッジ抽出部５２、エッジ出現区間算出部５３、繰り返し周期算出部５４、および出力部５５が設けられている。

画像入力部５１は、繰り返し成分を含む画像の画像データを取得し（読み込み）、画像を色の３原色であるＲ，Ｇ，Ｂのディジタル画像データに変換し、エッジ抽出部５２に供給する。なお、本実施の形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂのディジタルデータに変換するようにしたが、ＹＣｒＣｂなどの表色系に変換するようにしてもよい。

エッジ抽出部５２は、供給されたＲＧＢのディジタル画像データに基づいて、画像の水平方向と垂直方向のエッジを抽出する。例えば、エッジ抽出部５２は、Hough変換法によりエッジを抽出する。なお、水平方向および垂直方向のうち少なくともいずれか一方向のエッジを抽出するようにしてもよい。また、水平方向と垂直方向は、略水平方向と略垂直方向であってもよい。

エッジ出現区間算出部５３は、エッジ抽出部５２により検出された画像の水平方向エッジと垂直方向エッジに基づいて、水平方向のエッジと垂直方向のエッジの出現間隔の最頻値を検出する。具体的には、エッジ出現区間算出部５３は、水平方向のエッジと垂直方向のエッジから２本のエッジの組を全て選択し、２本のエッジの出現間隔（２本間の距離）の最頻の値（最頻間隔における値）を求めることで、水平方向のエッジと垂直方向のエッジの出現間隔の最頻値を検出する。

繰り返し周期算出部５４は、エッジの出現区間の最頻値に該当する２本のエッジの組み合わせを全て検出し、検出したエッジの組の中から連鎖（２直線のうち１本が重なり合っている箇所）を検索し、連鎖の最頻値、中央値または平均値となる統計的な代表の長さを画像の主要なエッジの出現に関する繰り返し周期とする。ここで、連鎖とは、最頻値の出現間隔で出現する２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対群のことであり、連鎖の長さとは、上述したエッジの出現の繰り返し周期のことである。すなわち、連鎖となる最頻値、中央値または平均値（すなわち統計的代表値）が、エッジの出現の繰り返し周期となる。

出力部５５は、繰り返し周期算出部５４により検出された画像の主要なエッジの出現に関する繰り返し周期のデータを出力する。具体的には、出力部５５は、「最頻の繰り返し連鎖の長さ」および「最頻の繰り返しを構成するエッジの位置」を、繰り返し周期のデータ２１として出力する。ここで位置とは、垂直方向の場合、画像のｘ座標を指し、水平方向の場合、画像のｙ座標を指す。

ここで、繰り返し成分を含む画像について、図４乃至図６を参照して説明する。

図４は、デジタルスチルカメラ等により撮影された都市建築物（例えば、マンション）の正面画像から、カメラレンズのゆがみを取り除いたの画像例を示している。この画像７１の領域７２−１乃至７２−１０（図５）は、水平方向に外壁や影が繰り返している領域であり、領域７３−１乃至７３−４（図５）は、垂直方向に窓枠が繰り返している領域である。例えば、図４の画像７１から図５の領域７２−１乃至７２−１０、並びに領域７３−１乃至７３−４で示される窓枠、壁、外壁などの主要エッジを抽出した場合、図６に示されるような画像７４となる。図６の例の場合、画像７４は、領域７２−１乃至７２−１０が水平方向に周期的に繰り返して出現しており、領域７３−１乃至７３−４が垂直方向に周期的に繰り返して出現している。このことは、図４の画像７１が繰り返し成分を含む画像であることを示す。

このように、水平方向または垂直方向にエッジが周期的に繰り返して出現する画像が、繰り返し成分を含む画像である。換言すれば、繰り返し成分とは、画像に繰り返し表われ、類似する画像の成分を示す。

次に、図７のフローチャートを参照して、図２のステップＳ１１の繰り返し周期抽出処理の詳細を説明する。なお、この処理は、図３の繰り返し周期抽出装置１１が実行する処理である。

ステップＳ３１において、画像入力部５１は、繰り返し成分を含む画像の画像データの入力を受け付ける。具体的には、図４乃至図６を用いて上述したような繰り返し成分を含む画像（例えば、画像７１）の画像データの入力が受け付けられる。

ステップＳ３２において、画像入力部５１は、画像を構成する各画素の色成分を抽出する。具体的には、画像入力部５１は、画像を色の３原色であるＲ，Ｇ，Ｂのディジタル画像データに変換することで、各画素の色成分を抽出する。画像入力部５１は、抽出したＲ，Ｇ，Ｂの色成分のディジタル画像データを、エッジ抽出部５２に供給する。

ステップＳ３３において、エッジ抽出部５２は、Ｒ，Ｇ，Ｂの色成分のディジタル画像データに基づいて、画像の水平方向のエッジを検出する。例えば、エッジ抽出部５２は、直線を検出する方法であるHough変換法を用いて水平方向エッジを抽出する。この具体的な例を、図８を用いて説明する。図８では、エッジ抽出部５２により抽出された水平方向のエッジを、エッジ９２−１乃至９２−１２で示している。すなわち、エッジ９２−１乃至９２−１２は、それぞれ水平方向に外壁や影が繰り返している位置（直線）である。なお、実際には、図５に示されるように背景の画像が表示されるが、図８の例では、説明のために背景の画像を表示していない画像９１となっている（以下の図においても同様）。エッジ抽出部５２は、図８のエッジ９２−１乃至９２−１２で示されるような、水平方向エッジのデータ（抽出したデータ）をエッジ出現区間算出部５３に供給する。

ステップＳ３４において、エッジ抽出部５２は、Ｒ，Ｇ，Ｂの色成分のディジタル画像データに基づいて、画像の垂直方向のエッジを検出する。例えば、エッジ抽出部５２は、直線を検出する方法であるHough変換法を用いて垂直方向エッジを抽出する。具体的には、エッジ抽出部５２は、ステップＳ３３の処理と同様に、垂直方向エッジを抽出する。エッジ抽出部５２は、抽出した垂直方向エッジのデータをエッジ出現区間算出部５３に供給する。

ステップＳ３５において、エッジ出現区間算出部５３は、水平方向のエッジと垂直方向のエッジに基づいて、水平方向と垂直方向のエッジの出現間隔を算出する。具体的には、エッジ出現区間算出部５３は、水平方向のエッジと垂直方向のエッジのうち、任意の２本のエッジで構成されるすべてのエッジの組（エッジ対）について、各エッジ対を構成する２本のエッジの出現間隔（２本間の距離）を算出する。換言すれば、エッジ出現区間算出部５３は、図８のエッジ９２−１乃至９２−１２の中から２本のエッジの組み合わせの出現間隔を全て算出する。例えば、エッジ出現区間算出部５３は、エッジ９２−２乃至９２−１２のうちのいずれか１つのエッジと、エッジ９２−１との組み合わせであるエッジ対を構成する２本のエッジの出現間隔を算出する。具体的な例を、図９を用いて説明する。

図９においては、エッジ９２−１とエッジ９２−２の２本のエッジの組の出現間隔（２本間の距離）が間隔１０１−１で示されている。また、エッジ９２−１とエッジ９２−３の出現間隔が間隔１０１−２で示され、エッジ９２−１とエッジ９２−４の出現間隔が間隔１０１−３で示され、エッジ９２−１とエッジ９２−５の出現間隔が間隔１０１−４で示され、エッジ９２−１とエッジ９２−６の出現間隔が間隔１０１−５で示され、エッジ９２−１とエッジ９２−７の出現間隔が間隔１０１−６で示され、同様にして、エッジ９２−１とエッジ９２−１１の出現間隔が間隔１０１−１０で示され、エッジ９２−１とエッジ９２−１２の出現間隔が間隔１０１−１１で示されている（間隔１０１−７乃至１０１−９の図示は省略している）。なお、図示は省略しているが、間隔１０１−１乃至１０１−１１で表されるエッジ９２−１と、その他のエッジ９２−２乃至９２−１２との２本の組み合わせによる出現間隔だけでなく、全てのエッジについてそれぞれ組み合わせられる２本のエッジの組の出現間隔も検出される。換言すれば、エッジ出現区間算出部５３は、検出された１２本のエッジ９２−１乃至９２−１２の中から、任意の２本のエッジの組み合わせを全て検出するとともに、検出した２本のエッジの間隔を（エッジの出現区間として）それぞれ算出する。

例えば、図９に示されるように、エッジ９２−９とエッジ９２−１０の２本のエッジの組の出現間隔（２本間の距離）１０２−１が算出され、エッジ９２−９とエッジ９２−１１の出現間隔１０２−２が算出され、エッジ９２−９とエッジ９２−１２の出現間隔１０２−３が算出される。また、例えば、エッジ９２−１０に関しても、エッジ９２−１０とエッジ９２−１１の出現間隔１０３−１が算出され、エッジ９２−１０とエッジ９２−１２の出現間隔１０３−２が算出される。さらに、エッジ９２−１１に関しても、エッジ９２−１１とエッジ９２−１２の出現間隔１０４−１が算出される。なお、図９は、水平方向のエッジの出現間隔を説明する図であるが、エッジ出現区間算出部５３は、同様にして垂直方向のエッジ出現間隔を算出する。

ステップＳ３６において、エッジ出現区間算出部５３は、最頻の出現間隔を算出する。具体的には、エッジ出現区間算出部５３は、ステップＳ３５で算出したエッジの出現間隔の中から最頻値を求める。例えば、エッジ出現区間算出部５３は、抽出された複数のエッジのうち、任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対（２本のエッジの組み合わせ）について、各エッジ対を構成する２本のエッジの間隔を求め、求めた間隔の長さをヒストグラム化し、最も頻度の高い間隔のエッジ対を最頻のエッジ対とし、その間隔の長さを最頻値として求める。図９の例の場合、出現間隔の最頻値は、図１０に示されるような間隔１２１乃至１２７となる。エッジ出現区間算出部５３は、算出した最頻の出現間隔の情報を繰り返し周期算出部５４に供給する。なお、最頻値として特定の値を用いる場合、該当するエッジ対（最頻のエッジ対）の数が少なすぎる場合も考えられ、実用上不都合が生じる恐れもある。従って、実際には、ヒストグラム上において、所定の幅に含まれる値（間隔の長さ）を全て最頻値（最頻値群）とし、それらの間隔のエッジ対を全て最頻のエッジ対としている。なお、最頻値を算出する方法の一例は、図４７と図４８を参照して後述する。

ステップＳ３７において、繰り返し周期算出部５４は、連鎖の長さ（統計的な代表値）を繰り返し周期として算出する。具体的には、繰り返し周期算出部５４は、エッジの出現区間の最頻値に該当する２本のエッジの組み合わせを全て検出し、検出したエッジの組の中から連鎖（２直線のうち１本が重なり合っている箇所）を検索し、連鎖の平均値（中央値または最頻値）をエッジの出現の繰り返し周期とする。ここで、連鎖とは、最頻値の出現間隔で出現する２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対群のことであり、連鎖の長さとは、上述したエッジの出現の、繰り返し周期のことである。例えば、図１０の間隔１２１乃至１２７が、エッジの出現区間の最頻値に該当する２本のエッジの全ての組み合わせである場合、繰り返し周期算出部５４は、図１１に示されるように、検出したエッジの組の中から連鎖として間隔（直線）１４１−１乃至１４１−４を算出するとともに、間隔１４２−１乃至１４２−３を算出する。なお、図１１の間隔１４１−１乃至１４１−４は、それぞれ図１０の間隔１２１、１２３、１２５、および１２７に対応しており、図１１の間隔１４２−１乃至１４２−３は、それぞれ図１０の間隔１２２、１２４、および１２６に対応している。繰り返し周期算出部５４は、算出した連鎖の長さを、繰り返し周期として出力部５５に供給する。図１１の例の場合、間隔１４１−１乃至１４１−４の長さの平均値（中央値または最頻値）、または間隔１４２−１乃至１４２−３の長さの平均値（中央値または最頻値）が、連鎖の長さ（すなわち、繰り返し周期）として出力部５５に供給される。すなわち、間隔１４１−１乃至１４１−３の長さの平均値、中央値または最頻値（統計的な代表値）が、連鎖の長さとなる。

ステップＳ３８において、出力部５５は、繰り返し周期のデータ（上述した繰り返し周期のデータ２１）を出力する。具体的には、出力部５５は、繰り返し周期算出部５４により算出された繰り返し周期を、繰り返し周期のデータ２１として出力する。その後、処理は終了され、処理は図２のステップＳ１１に戻る。このとき、繰り返し周期のデータ２１は、水平方向エッジの繰り返し周期のデータと垂直方向エッジの繰り返し周期のデータとを少なくとも含む。

図７の処理により、繰り返し周期抽出装置１１は、繰り返し成分を含む画像データから、その画像に含まれるエッジを抽出するとともに、抽出したエッジから最頻のエッジ出現間隔を算出し、連鎖部分を検出し、さらに、連鎖となる２本のエッジの組み合わせの平均値（中央値または最頻値）をエッジの出現に関する繰り返し周期とするようにしたので、画像の主要なエッジ（最頻のエッジ）の繰り返しに基づいて、エッジの出現に関する繰り返し周期を求めることができる。また、繰り返し周期の位置を抽出することができる。さらに、画像の繰り返し成分を求めることができる。

また、画像の主要なエッジの出現に関する繰り返し周期を求めることができる。

この画像入力部５１に入力される繰り返し成分を含む画像に対してDCT(Discrete Cosine Transform)方式を用いて演算した場合、周波数成分の検出を行うことができるが、図７の処理によれば、繰り返し成分の繰り返し周期に加え、さらに、繰り返し周期の位置を検出することができる。

以上の図３乃至図７で説明した繰り返し周期抽出装置１１によれば、エッジ抽出部５２が入力された画像から、水平方向および垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出し、エッジ出現区間算出部５３が、抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻の値を算出し、繰り返し周期算出部５４が、算出された最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値（平均値、中央値または最頻値）を、エッジの抽出に関する繰返し周期として算出するようにしたので、繰り返し成分を含む画像の繰り返し成分を抽出することができる。また、繰り返し周期の位置を抽出することができる。

次に、図１のブロック化装置１２の構成と処理の流れについて説明する。

図１２は、図１のブロック化装置１２の機能的構成例を示すブロック図である。

ブロック化装置１２には、画像入力部１８１、繰り返し周期延長部１８２、画像分割部１８３、類似色統合部１８４、および出力部１８５が設けられている。

画像入力部１８１は、供給されてきた画像データを取得し、後段の繰り返し周期延長部１８２に供給する。図１の例の場合、繰り返し周期抽出装置１１から出力された繰り返し周期のデータ２１がブロック化装置１２に入力されるので、画像入力部１８１は、繰り返し周期のデータ２１に含まれる、水平方向エッジと垂直方向エッジのそれぞれの繰り返し成分の周期を、後段の繰り返し周期延長部１８２に供給する。

繰り返し周期延長部１８２は、水平方向エッジの繰り返し成分の周期に基づいて、その繰り返し成分の長さを水平方向に画像の両端まで延長するとともに、垂直方向エッジの繰り返し成分の周期に基づいて、その繰り返し成分の長さを、垂直方向に画像の両端まで延長する。すなわち、繰り返し周期延長部１８２は、水平方向エッジと垂直方向エッジのそれぞれの繰り返し成分の周期（長さ）に基づいて、その間隔（長さ）を、それぞれ水平方向と垂直方向に画像の両端まで延長する。これにより、繰り返し成分の周期と同じ長さの補助線が追加される。

画像分割部１８３は、繰り返し周期のデータ２１に含まれる（すなわち、繰り返し周期抽出装置１１により抽出された）画像のエッジと、繰り返し周期延長部１８２により追加された補助線（延長された補助線）を用いて画像をブロック分割する。また、画像分割部１８３は、ブロック分割したブロック毎の代表色を決定し、塗りつぶす（代表色で統一する）。

類似色統合部１８４は、ブロック分割されたそれぞれのブロックのうち、隣接するブロックの色が類似する場合にはそのブロックを統合し、代表色に置き換える（すなわち、類似色を統合する）。具体的には、類似色統合部１８４は、ブロック分割されたそれぞれの画像のブロックを全走査し、隣接するブロック毎に色の比較を行い、隣接するブロックの色が類似している場合には２つのブロックを統合し、代表色に置き換える。

出力部１８５は、類似色統合部１８４により統合された画像のブロック（すなわち、ブロック画像）を出力する。

次に、図１３のフローチャートを参照して、図２のステップＳ１２のブロック化処理の詳細を説明する。なお、この処理は、図１２のブロック化装置１２が実行する処理である。

ステップＳ５１において、画像入力部１８１は、画像の入力を受け付ける。この例の場合、図２のステップＳ１１の処理により繰り返し周期抽出装置１１から出力された繰り返し周期のデータ２１の入力を受け付ける。そして、画像入力部１８１は、繰り返し周期のデータ２１に含まれる、水平方向エッジと垂直方向エッジのそれぞれの繰り返し成分の周期を、繰り返し周期延長部１８２に供給する。

ステップＳ５２において、繰り返し周期延長部１８２は、画像の繰り返し周期を延長する。具体的には、繰り返し周期延長部１８２は、水平方向エッジの繰り返し成分の周期に基づいて、水平方向に画像の両端まで延長するとともに、垂直方向エッジの繰り返し成分の周期に基づいて、その間隔（長さ）を、垂直方向に画像の両端まで延長する。この水平方向エッジに関する詳細を、図１４と図１５を用いて説明する。なお、間隔１４１−１乃至１４１−４はそれぞれ同じ長さであり、間隔１４２−１乃至１４２−３はそれぞれ同じ長さである。

例えば、ステップＳ５１の処理で受け付けられた繰り返し周期のデータ２１に基づく画像が、上述した図１１に示されるような画像９１である場合、図１４に示されるように、間隔１４１−１乃至１４１−４の最頻の値（中央値または平均値）と同じ長さの間隔２０１−１乃至２０１−３が、画像９１の両端まで延長される。また、図１４に示されるように、間隔１４２−１乃至１４２−３から算出された最頻の値（中央値または平均値）と同じ長さの間隔２０２−１乃至２０２−４が、画像９１の両端まで延長（追加）される。そして、その間隔２０１−１乃至２０１−３（図１４）の追加の結果、追加された新しい補助線が図１５の補助線２１１で示され、間隔２０２−１乃至２０２−４（図１４）の追加の結果、追加された新しい補助線が図１５の補助線２１２および補助線２１３で示される。すなわち、これらの補助線２１１乃至２１３が追加された新しいエッジである。換言すると、元々画像のエッジが抽出されていない箇所に、新しいエッジ（補助線）が抽出エッジとして追加される。これにより、繰り返し成分の周期と同じ長さの補助線が追加される。なお、垂直方向エッジについても同様であるので、その説明は省略する。

ステップＳ５３において、画像分割部１８３は、補助線と抽出エッジで画像を分割する。具体的には、画像分割部１８３は、繰り返し周期のデータ２１に含まれる画像のエッジと、繰り返し周期延長部１８２により追加された補助線（延長された補助線）を用いて画像をブロック分割する。例えば、図８を用いて説明したエッジ９２−１乃至９２−１２（繰り返し周期のデータ２１に含まれる画像のエッジ）と、図１５の補助線（追加されたエッジ）２１１乃至２１３（繰り返し周期延長部１８２により追加された補助線）を用いて画像をブロック分割する。また、画像分割部１８３は、ブロック分割したブロック毎に代表色を決定し、塗りつぶす。この代表色は、最頻色、中央色、または平均色とされる。図１６は、画像９１が画像分割部１８３により分割された様子を示している。画像９１は、水平方向のエッジ９２−１乃至９２−１２と、補助線２１１乃至２１３の他、垂直方向のエッジ２４１−１乃至２４１−５（図２のステップＳ１１の処理により抽出された垂直方向のエッジ）と、補助線２４２−１乃至２４２−９（ステップＳ５２の処理で追加された垂直方向の補助線）によりブロック分割されている。このように、画像分割部１８３は、図１６に示されるように、補助線２１１乃至２１３，２４２−１乃至２４２−９、並びに抽出エッジ９２−１乃至９２−１２，２４１−１乃至２４１−５で画像９１を分割する。

ステップＳ５４において、類似色統合部１８４は、類似色の隣接ブロックを統合する。具体的には、ステップＳ５３の処理によりブロック分割されたそれぞれのブロックのうち、隣接するブロックの色が類似する場合にはそのブロックを統合し（とりまとめ）、代表色に置き換える。また、類似色統合部１８４は、ブロック分割されたそれぞれの画像のブロックを全走査し、隣接するブロック毎に色の比較を行い、隣接するブロックの色が類似している場合には２つのブロックを統合し（１つのブロックにまとめ）、代表色に置き換える。代表色とは、例えば最頻色、中央色、または平均色のうちのいずれかである。すなわち、代表色とは、統計的代表色である。

ステップＳ５５において、出力部１８５は、ブロック画像データ２２を出力する。具体的には、出力部１８５は、最初に画像ブロックを上部から水平方向に走査し、ブロック毎に「ブロックサイズ（縦、横）、色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）」を出力する。次に、出力部１８５は、隣接するブロックの「開始位置、ブロックサイズ（縦、横）、色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）」を出力し、水平方向が終了した後、下部に向かって出力する。

図１３の処理により、画像の特徴が考慮されてブロック分割することができる。特に、繰り返し成分を含む画像に対して図１３の処理が施されることで、画像の特徴をより考慮したブロック分割を行うことができる。また、任意のサイズのブロックからなる画像を出力することができる。

具体的には、単一サイズに画像を分割した場合には、画像の特徴は考慮されないが、任意のサイズにブロック分割した場合、画像の特徴（画像の繰り返し周期の特徴）を考慮したブロック分割を行うことができる。また、画像を特徴に分けてブロック化することで、画像データの容量を小さくして保存することができる。

なお、図１２のブロック化装置１２に入力される画像データは、図３の繰り返し周期抽出装置１１からの出力データを含まなくてもよい。例えば、図１２のブロック化装置１２に、モザイク状の低解像度化された画像のデータが入力された場合であっても、図１２のブロック化装置１２によれば、画像を、画像の特徴を考慮したブロック（ブロック画像）に分割することができる。なお、このモザイク状の低解像度化された画像のデータの詳細については、図５７乃至図７２を参照して後述する。

以上のように、図１３乃至図１６で説明したブロック化装置１２によれば、画像分割部１８３が、水平方向または垂直方向のうちの同一方向（例えば、水平方向）の複数のエッジが所定の間隔で繰り返し出現する画像である入力画像を、エッジの出現の繰り返し方向に、エッジの出現の繰り返し周期で分割し、入力画像が分割された小領域である複数の第１のブロックを生成し、各第１のブロックの色に、第１のブロック内の統計的な代表色を設定し、類似色統合部１８４が、入力画像が分割されて生成された、内部領域の色が統一された複数の第１のブロックの内、互いに隣接し、互いの色の差が予め定められた所定の範囲内となる複数のブロックの各領域を結合して１つの新たな第２のブロックとするとともに、結合して得られた第２のブロック画像の色に、第２のブロックに含まれる結合した第１のブロックの色の統計的な代表色を設定することにより、複数の第１のブロックを統合して第２のブロックを生成するようにしたので、画像の繰り返し成分に基づいて画像をブロック分割することができる。また、画像を任意の大きさのブロックで分割することができる。

次に、図１の連続領域抽出装置１３の構成と処理の流れについて説明する。

図１７は、図１の連続領域抽出装置１３の機能的構成例を示すブロック図である。

連続領域抽出装置１３には、画像入力部３０１、領域生成部３０２、類似領域置き換え部３０３、連続領域抽出部３０４、連続領域統合部３０５、および出力部３０６が設けられている。

画像入力部３０１は、供給されてきた画像データを取得し、後段の領域生成部３０２に供給する。図１の例の場合、ブロック化装置１２から出力されたブロック画像データ２２が連続領域抽出装置１３に入力されるので、画像入力部３０１は、ブロック画像データ２２を読み込み、ブロック画像の情報（すなわち、開始位置、ブロックサイズ（縦、横）、および色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の情報）を展開する。そして、画像入力部３０１は、展開したブロック画像の情報（開始位置、ブロックサイズ（縦、横）、および色（Ｒ，Ｇ，Ｂ））を、領域生成部３０２に供給する。

領域生成部３０２は、画像ブロックを走査し、水平方向と垂直方向に画像を複数の領域に分割する（すなわち、画像中に複数の領域を生成する）。具体的には、領域生成部３０２は、最初に、水平方向と垂直方向のブロック画像の境界を検出し、その境界で画像を複数の領域に分割する。例えば、領域生成部３０２は、ブロック画像を右端または左端から水平方向に走査することで、各ブロックの垂直方向の開始位置（ブロック画像の境界）を検出し、検出したブロック開始位置のｘ座標の値をブロックの分割位置として、画像を垂直方向に分割する（図２０を用いて後述する）。また、領域生成部３０２は、ブロック画像を上部または下部から垂直方向に走査することで、各ブロックの水平方向の開始位置を検出し、検出したブロック開始位置のｙ座標の値をブロックの分割位置として、画像を水平方向に分割する。なお、領域生成部３０２は、画像を複数の領域に分割する場合、分割位置でブロックが切れていないときには、左右または上下に新しい分割位置でブロックを分割する。このようにして、領域生成部３０２は、領域を生成する。領域生成部３０２は、生成した領域の情報を類似領域置き換え部３０３に供給する。

類似領域置き換え部３０３は、領域生成部３０２から供給された、全領域の色分布を比較し、色分布が類似している領域を置き換える。色分布の比較は、異なる要素数の物を比較する際に最小限の計算で比較するアルゴリズムであるＤＰマッチング（dynamic programing matching）等を用いて行うことができる。類似領域置き換え部３０３は、領域の色の情報を、その領域の長さの情報とともに配列に格納し、配列の類似度を比較する。そして、類似領域置き換え部３０３は、色分布を比較した結果、色分布のパターンが似ている（例えば、２つの領域の色分布の差分情報が予め定められた所定の閾値より小さい（異なる点が少ない））と判定された領域は、代表の色分布（領域）で置き換える（図２５を用いて後述する）。その後、類似領域置き換え部３０３は、全ブロック（画像）を、水平方向と垂直方向に走査し、類似色の隣接する小ブロック（ブロック画像の境界と、領域生成時に領域とされた境界により分割されたブロックを、以下、小ブロックと称する）を統合する。類似領域置き換え部３０３は、処理の結果得られた画像の情報（すなわち、類似する領域を置き換え、類似色の隣接する小ブロックを統合した画像の情報）を連続領域抽出部３０４に供給する。

連続領域抽出部３０４は、類似する領域が置き換えられ、類似色の隣接する小ブロックが統合された画像の情報に基づいて、同じ色が連続している領域を連続領域として抽出する。具体的には、連続領域抽出部３０４は、類似する領域が置き換えられ、類似色の隣接する小ブロックが統合された画像（複数の小ブロックで構成される画像）の中から、垂直方向／水平方向にある一定以上の長さ（または幅）の領域があった場合に、その領域を連続領域として抽出する。

連続領域統合部３０５は、連続領域抽出部３０４により抽出された連続領域を統合し、その結果を出力部３０６に供給する。

出力部３０６は、連続領域が統合されたブロック画像のデータ（連続領域のデータ２３を含むブロック画像のデータ）を出力する。また、出力部３０６は、連続領域抽出部３０４により抽出された連続領域の情報を、連続領域のデータ２３として出力する。すなわち、連続領域抽出部１３（の出力部３０６）からは、連続領域のデータ２３が少なくとも出力される。

次に、図１８のフローチャートを参照して、図２のステップＳ１３の連続領域抽出処理の詳細を説明する。なお、この処理は、図１７の連続領域抽出装置１３が実行する処理である。

ステップＳ６１において、画像入力部３０１は、画像の入力を受け付ける。具体的には、画像入力部３０１は、ブロック化装置１２から供給されたブロック画像データ２２の入力を受け付け、ブロック画像の情報（すなわち、開始位置、ブロックサイズ（縦、横）、および色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の情報）を展開する。そして、画像入力部３０１は、展開したブロック画像の情報（開始位置、ブロックサイズ（縦、横）、および色（Ｒ，Ｇ，Ｂ））を、領域生成部３０２に供給する。画像入力部３０１は、例えば、ブロック画像データ２２として、図１９に示されるような画像３３１のデータを受け付け、ブロック画像の情報を展開する。画像３３１は、上述したブロック化装置１２における処理により複数のブロックに分割されている。

ステップＳ６２において、領域生成部３０２は、水平方向走査により画像を垂直方向に分割する処理を実行することで、図１９に示されるような複数のブロックに分割されている画像３３１を、垂直方向の複数の領域に分割することができる。この処理の詳細を図２０のフローチャートを参照して説明する。

図２０のステップＳ７１において、領域生成部３０２は、図１９の画像３３１を画像の右端または左端から水平方向に走査することで、図２１に示されるような垂直方向のブロックの開始位置のｘ座標（ブロック画像の境界）３４１−１乃至３４１−１０を検出する。

ステップＳ７２において、領域生成部３０２は、ステップＳ７１の処理で検出したブロック開始位置のｘ座標（分割位置３４１−１乃至３４１−１０）を分割位置とし、垂直方向に画像を分割する。図２１の例の場合、領域生成部３０２は、位置３４１−１乃至３４１−１０のｘ座標の値を分割位置とし、この１０個の分割位置で、画像を垂直方向に分割する。より具体的には、領域生成部３０２は、ブロック開始位置のｘ座標の値（位置３４１−１乃至３４１−１０）で画像を垂直方向に分割する。これにより、図２２に示されるように、垂直方向に画像が分割されて、領域３５１−１乃至３５１−１１が生成される。領域３５１−１は、画像３３１の左端から分割位置３４１−１までの領域を示し、領域３５１−２は、分割位置３４１−１から３４１−２までの領域を示し、以下同様に、領域３５１−１１は、分割位置３４１−１０から画像３３１の右端までの領域を示す。なお、領域生成部３０２は、分割位置でブロックが切れていないときには、上下に新しい分割位置で画像を分割する。ここで、図２２の領域３５１−１乃至３５１−１１の境界（位置３４１−１乃至３４１−１０）と、図１９のブロック画像のブロックで区切られるさらに小さいブロックが、小ブロックである。

ステップＳ７３において、領域生成部３０２は、分割した画像の情報を類似領域置き換え部３０３に供給し、処理は図１８のステップＳ６２に戻る。

この処理により、水平方向に画像が任意の領域で分割される。すなわち、「水平方向走査により画像を垂直方向に分割する」とは、水平方向に画像３３１を走査し、画像３３１において分割されている個々のブロックの開始位置（境界）のｘ座標で画像を垂直方向に分割することを示す。

図１８に戻って、ステップＳ６３において、領域生成部３０２は、垂直方向走査により画像を水平方向に分割する処理を実行することで、図１９に示されるような複数のブロックに分割されている画像３３１を、水平方向の複数の領域に分割することができる。なお、この処理の詳細は、上述した図２０の処理と同様である。ただし、この場合、図２０のステップＳ７１の処理では、画像が垂直方向に走査され、ステップＳ７２の処理では、ブロック開始位置のｙ座標が分割位置とされ、水平方向に画像が分割される。すなわち、この場合、図２０において水平方向が垂直方向に読み替えられ、ｘ座標がｙ座標に読み替えられる。この処理により、垂直方向に画像が分割され、上述した図２１および図２２で説明したような領域３５１−１乃至３５１−１１が水平方向のブロックについても生成される。すなわち、「垂直方向走査により画像を水平方向に分割する」とは、垂直方向に画像３３１を走査し、画像３３１において分割されている個々のブロックの開始位置（境界）のｙ座標で画像を水平方向に分割することを示す。

ステップＳ６４において、類似領域置き換え部３０３は、水平方向走査により垂直方向の色分布が類似する領域を置き換える処理である、水平方向走査により垂直方向の類似領域置き換え処理を実行する。この処理の詳細を図２３のフローチャートを参照して説明する。

図２３のステップＳ８１において、類似領域置き換え部３０３は、図１８のステップＳ６２の処理で複数の領域に分割された図２２の画像において、水平方向走査により垂直方向の領域の色分布を比較し、色分布が類似する領域を検出する。例えば、類似領域置き換え部３０３は、ＤＰマッチングにより、垂直方向の各領域において領域の配列の類似度が似ている領域を類似領域として検出する。類似領域置き換え部３０３は、例えば、図２４に示されるように、水平方向の色分布が類似する領域を、領域３５１−１，３５１−３，３５１−８、および３５１−１１として検出する。

ステップＳ８２において、類似領域置き換え部３０３は、色分布が類似する領域を代表の色分布で置き換える。具体的には、類似領域置き換え部３０３は、ステップＳ８１の処理で検出した類似する領域のそれぞれにおいて、色分布の代表色を求め、代表色を最も含む領域の色分布を、他の類似する領域に置き換える。例えば、図２４において、領域３５１−８が、代表の色分布であった場合、類似領域置き換え部３０３は、図２５に示されるように、他の類似する領域３５１−１，３５１−３、および３５１−１１を、領域３５１−８の色分布に置き換える。すなわち、類似する複数の領域を、代表となる領域で置き換える。これにより、領域３５１−１，３５１−３、および３５１−１１の色分布が、領域３５１−８の色分布と同じとなる。

このステップＳ８２の処理を、図２６および図２７を参照してより詳細に説明する。

図２６は、領域３６１−１乃至３６１−３の例を示す図である。これらの領域３６１−１乃至３６１−３は垂直方向の領域を示している。また、これらの領域３６１−１乃至３６１−３は、ステップＳ８１の処理で、それぞれ（ＤＰマッチング等により）類似する領域として検出された領域である。図２６，図２７においては、領域３６１−１乃至３６１−３のそれぞれ全体の比率を２０として定義する。具体的には、図２６，図２７における比率（単位）は、１（単位）の大きさが等しいものとし、その単位の数は、領域３６１−１乃至３６１−３のそれぞれに対する比率である。

領域３６１−１は、上から比率５（単位）が黄色であり、８（単位）がオレンジであり、２（単位）が黄色であり、５（単位）がオレンジである。領域３６１−２は、上から５（単位）が黄色であり、９（単位）がオレンジであり、２（単位）が黄色であり、４（単位）がオレンジである。領域３６１−３は、上から３（単位）が黄色であり、９（単位）がオレンジであり、２（単位）が黄色であり、６（単位）がオレンジである。

このとき、領域３６１−１の黄色の比率は７（＝５＋２）（すなわち７／２０）であり、オレンジの比率は１３（＝８＋５）（すなわち１３／２０）である。領域３６１−２の黄色の比率は７（＝５＋２）（すなわち７／２０）であり、オレンジの比率は１３（＝９＋４）（すなわち１３／２０）である。領域３６１−３の黄色の比率は５（＝３＋２）（すなわち５／２０）であり、オレンジの比率は１５（＝９＋６）（すなわち１５／２０）である。

類似領域置き換え部３０３は、ステップＳ８２において、類似するグループを構成する単位の各色に対する比率を求め、比率が最も多い色を代表色とする。図２６の例の場合、類似領域置き換え部３０３は、類似する領域３６１−１乃至３６１−３のそれぞれの代表色をオレンジとする。

そして、類似領域置き換え部３０３は、代表色が同じ色（図２６の例の場合、オレンジ色）である領域３６１−１乃至３６１−３のうち、代表の色を最も含むグループの色分布を検出する。図２６の例の場合、オレンジ色を最も含む領域は、領域３６１−３である（オレンジの比率が他の色の比率より多く、１５である）ので、領域３６１−３を代表の色分布とし、これを、他の類似する領域に置き換える。すなわち、領域３６１−３の色分布が、領域３６１−１および３６１−２に置き換えられ、図２７に示されるように、領域３６１−１'乃至３６１−３'とされる。

図２３に戻って、ステップＳ８３において、類似領域置き換え部３０３は、全ブロック（画像、すなわち、複数の小ブロックからなる画像）を水平方向に走査し、ステップＳ８４において、類似色の隣接ブロック（隣接する小ブロック）を統合する。例えば、類似領域置き換え部３０３は、ステップＳ８２の処理で色分布が類似する領域が代表の色分布で置き換えられた結果、隣接する小ブロックが類似色となった小ブロックを統合する。

ステップＳ８５において、類似領域置き換え部３０３は、処理の結果、得られた画像の情報（すなわち、類似する領域が置き換えられ、隣接する類似色の小ブロックが統合された画像）を連続領域抽出部３０４に出力し、処理は、図１８のステップＳ６４に戻る。

図２３の処理により、水平方向走査により垂直方向の類似する領域を代表の色分布で置き換えるとともに、類似する色の隣接する小ブロックを統合することができる。なお、「水平方向走査により垂直方向の色分布が類似する領域を置き換える」とは、水平方向に画像３３１を走査し、画像３３１において分割されている領域が垂直方向に類似する場合に置き換えることを示す。

図１８のステップＳ６５において、類似領域置き換え部３０３は、垂直方向走査により水平方向の色分布が類似する領域を置き換える処理である、垂直方向走査により水平方向の類似領域置き換え処理を実行する。この処理の詳細は、上述した図２３の処理と同様である。ただし、この場合、図２３のステップＳ８１の処理では、垂直方向の領域の色分布が比較され、ステップＳ８３では、全ブロック（複数の小ブロックからなる画像）の走査が垂直方向に走査される。すなわち、この場合、図２３において水平方向が垂直方向に読み替えられる。この処理により、垂直方向における、類似する領域が代表の色分布で置き換えられるとともに、類似する色の隣接する小ブロックが統合される。すなわち、上述した図２６と図２７で説明したような色分布の置き換えが、垂直方向についても行われる。このように、垂直方向の類似する領域が置き換えられ、隣接する類似色の小ブロックを統合することができる。なお、「垂直方向走査により水平方向の色分布が類似する領域を置き換える」とは、垂直方向に画像３３１を走査し、画像３３１において分割されている領域が水平方向に類似する場合に置き換えることを示す。この処理の結果得られた情報（すなわち、類似する領域が置き換えられ、隣接する類似色の小ブロックが統合された画像）は、後段の連続領域抽出部３０４に供給される。

ステップＳ６６において、連続領域抽出部３０４は、ステップＳ６４,ステップＳ６５の処理により供給された情報（類似する領域が置き換えられ、隣接する類似色の小ブロックが統合された画像の情報）に基づいて、同じ色が連続している領域（１つのブロックの長さがある一定以上の長さである領域、例えば、図２６，図２７で説明した領域の色が連続する場合の領域）を、連続領域として抽出する。具体的には、連続領域抽出部３０４は、類似する領域が代表の色分布で置き換えられ、隣接する類似色の小ブロックが統合された画像の中から、水平方向、垂直方向にある一定以上の長さ（または幅）の領域があった場合に、その領域を連続領域として抽出する。

連続領域抽出の具体的な例をここで説明する。

例えば、上述した図１の画像処理システム１（繰り返し周期抽出部１１）に図２８に示されるような画像３７０のデータが入力された場合、繰り返し周期抽出部１１による処理、ブロック化装置１２による処理、および連続領域抽出装置１３による図２３のステップＳ６３までの処理によって、その画像３７０は、図２９に示されるような画像３７０となる。すなわち、図２９の画像３７０は、繰り返し周期に基づいてブロック化された画像の色分布に基づいて、さらにブロック画像が複数の領域に分割されたものである。そして、図２３の処理で、水平方向の走査により類似する領域が代表の色分布で置き換えられ、類似色の隣接する小ブロックが統合された結果（ステップＳ６４の結果）が、図３０の領域３７１−１乃至３７１−４で示され、垂直方向の走査により類似する領域が代表の色分布で置き換えられ、類似色の隣接する小ブロックが統合された結果（ステップＳ６５の結果）が、図３０の領域３７２−１乃至３７２−３で示される。

そして、連続領域抽出部３０４は、図３０の垂直方向の連続領域３７１−１乃至３７１−４に対し、垂直方向にある一定以上の長さの領域を、図３１に示されるように、連続領域３７３−１乃至３７３−４として抽出する。また、連続領域抽出部３０４は、図３０の水平方向の連続領域３７２−１乃至３７２−３に対し、水平方向にある一定以上の長さの領域を、図３２に示されるように、連続領域３７４−１乃至３７４−１３として抽出する。これにより、垂直方向の連続領域（図３１の連続領域３７３−１乃至３７３−４）、および水平方向の連続領域（図３２の連続領域３７４−１乃至３７４−１３）が抽出される。

図１８に戻って、ステップＳ６７において、連続領域統合部３０５は、ステップＳ６６の処理で抽出された連続領域を統合する。具体的には、連続領域として抽出された複数個の領域を、１つの連続領域の情報とする。

ステップＳ６８において、出力部３０６は、ステップＳ６７の処理により統合された連続領域の情報（連続領域データ２３を少なくとも含むデータ）を出力する。出力部３０６により出力される連続領域の情報に基づく画像は、図３２に示されるようなブロック画像（例えば、ブロック化装置１２によりブロック化された画像がさらに、画像の特徴を生かして大きなブロックにまとめられた画像）となる。なお、ステップＳ６７の処理をスキップして、ステップＳ６６の処理で抽出された連続領域のデータ（連続領域データ２２）とともに、ステップＳ６２乃至ステップＳ６５の処理により算出された画像のデータを、出力部３０６が出力するようにしてもよい。

図１８の処理により、繰り返し成分を含む画像の中の水平方向と垂直方向の連続領域を抽出することができる。また、ブロック化画像から水平方向と垂直方向の連続領域を抽出することができる。

さらに、画像の特徴を考慮して、ブロック分割された画像（例えば、複数の第１のブロックからなる画像）から連続領域を抽出し、連続領域を統合した画像（ブロック画像）（例えば、複数の第２のブロックからなる画像）を生成することができる。また、連続領域の対象となるブロックについては、画像データの容量を小さくして保存することができる。

図１８乃至図３２で説明した連続領域抽出装置１３によれば、ブロック化装置１２から出力されるブロック画像のデータに対し、領域生成部３０２が、複数の第１のブロックが統合されて生成された第２のブロックの水平方向または垂直方向の境界線により入力画像を分割して、色を置き換えるための領域を生成するようにし（例えば、図１８のステップＳ６２，ステップＳ６３）、類似領域置き換え部３０３が、生成された複数の領域の内、各領域の予め定められた所定の統計的代表色（例えば、最頻値、中央値または平均値）の割合が最も大きい領域で、他の領域を置き換え（例えば、図１８のステップＳ６４，ステップＳ６５）、連続領域抽出部３０４が、置き換えられた領域の内、予め定められた所定の大きさ以上の領域を抽出する（例えば、図１８のステップＳ６６）ようにしたので、繰り返し成分を含む画像の中の水平方向と垂直方向の連続領域を抽出することができる。また、ブロック画像の連続領域を抽出することができる。なお、連続領域抽出部３０４は、類似領域置き換え部３０３により置き換えられた領域の内でなくとも、単に、予め定められた所定の大きさ以上の領域を抽出するようにしてもよい。連続領域抽出装置１３から出力される連続領域のデータ２３とブロック画像データ２２により、連続領域を考慮したブロック画像を生成することができる。

次に、図１のテクスチャ生成装置１４と画像再現装置１５の構成と処理の流れについて説明する。

図３３は、テクスチャ処理システム３８０の構成例を示す図である。

このテクスチャ処理システム３８０には、テクスチャ生成装置１４と画像再現装置１５の他に、テクスチャデータ記憶部３８１が設けられている。

テクスチャ生成装置１４は、画像の繰り返し成分を抽出するとともに調整して、テクスチャデータ２４を生成し、テクスチャデータ記憶部３８１に供給する。テクスチャデータ記憶部３８１は、テクスチャデータ２４（または、テクスチャデータ２４に基づくファイル）を記憶する。画像再現装置１５は、テクスチャデータ記憶部３８１に記憶されたテクスチャデータ２４（または、テクスチャデータ２４に基づくファイル）に基づいて、ブロック画像を再現する。以下の例では、テクスチャデータ２４に基づくファイルを扱う場合について説明する。

次に、図３３のテクスチャ生成装置１４と画像再現装置１５の構成について説明する。

図３４は、図３３のテクスチャ生成装置１４の機能的構成例を示す図である。

テクスチャ生成装置１４には、画像入力部４０１、繰り返し抽出部４０２、繰り返し調整部４０３、残り領域補間部４０４、ファイル生成部４０５、および出力部４０５が設けられている。

画像入力部４０１は、画像データを読み込み、画像のブロックの情報（ブロックの開始位置、縦と横のブロックサイズ、色（例えばＲ，Ｇ，Ｂ））を展開する。この画像のブロックの情報には、上述した図１８の処理で出力された連続領域データ２３が含まれている。すなわち、ブロック画像データ２２の連続領域がまとめられた画像データである、連続領域データ２３が、画像入力部４０１に入力される。

繰り返し抽出部４０２は、画像ブロックを、水平方向と垂直方向にグループ化し、色分布の類似するグループを抽出する。繰り返し抽出部４０２は、抽出した類似するグループを、後段の繰り返し調整部４０３に供給する。

繰り返し調整部４０３は、抽出された類似するグループから代表の高さと、代表の出現間隔（ブロックが離れている間隔）を求める。そして、求めた代表の高さと出現間隔に基づいて、グループの位置と長さを調整し、再配置する。

繰り返し抽出部４０２は、繰り返し数の多い繰り返しを優先的に抽出し、次に、繰り返し調整部４０３による処理に移る。繰り返し抽出部４０２は、画像の繰り返しがなくなるまで処理を実行するが、繰り返し調整部４０３は、繰り返し数が最も多い繰り返しの場合、その代表の高さと出現間隔をもとにグループの位置と長さを調整するとともに再配置をし、その他の繰り返しの場合、代表の高さと出現間隔とを、すでに配置されているグループとの位置関係（上下）に基づいて再配置する。

残り領域補間部４０４は、繰り返し調整部４０３によりグループが配置されなかった領域、すなわり、残り領域にグループを配置する。具体的には、残り領域補間部４０４は、まずグループが配置されていない領域の位置関係（上下を囲んでいるグループ）を検出する。そして、残り領域補間部４０４は、上下を囲んでいるグループと、グループが配置されなかった領域の高さに基づいて、ブロック画像から最適なグループ（画像の繰り返し成分を含まない領域の画像の代表値）を抽出し、配置する。なお、詳細は後述するが、残り領域には、繰り返す残り領域と、繰り返さない残り領域があり、以下の例では、残り領域補間部４０４は、その２種類の残り領域の両方を補間する。

ファイル生成部４０５は、繰り返し調整部４０３により調整されたグループのデータと、残り領域補間部４０４により補間され、配置された残り領域により生成されたグループのデータからなるテクスチャデータに基づいて、（テクスチャデータの）ファイルを生成し、出力部４０６に供給する。

出力部４０６は、ファイル生成部４０５から供給されたテクスチャデータのファイルをテクスチャデータ記憶部３８１に出力する。

これに対して、テクスチャデータ記憶部３８１は、供給されたテクスチャデータのファイルを記憶する。これにより、テクスチャデータ記憶部３８１には、テクスチャデータがファイルとして記憶されることになる。

なお、本実施の形態では、図３４の画像入力部４０１に、連続領域抽出装置１３から出力される連続領域データ２３を含むデータを入力するようにしたが、連続領域データ２３を含まないようにし、ブロック化装置１２から出力されるブロック画像データ２２のみを入力するようにしてもよい。

図３５は、図３３の画像再現装置１５の機能的構成例を示す図である。

画像再現装置１５には、入力部４３１、再現位置特定部４３２、テクスチャ展開部４３３、および画像出力部４３４が設けられている。

入力部４３１は、テクスチャデータのファイルを（例えば、図３３のテクスチャデータ記憶部３８１から）読み込み、ファイルに書き込まれている情報を抽出する。また、入力部４３１は、抽出した情報を再現位置特定部４３２に供給する。再現位置特定部４３２は、抽出されたファイルに書き込まれている情報（グループの情報）が、繰り返しグループ（または繰り返す残り領域のグループ）の場合であって、まだグループがメモリに展開されて無いときは、繰り返し情報に基づいて再現位置を特定する。また、再現位置特定部４３２は、特定した再現位置のグループに対し、ブロック情報に基づいて、ブロックの再現位置を特定する。テクスチャ展開部４３３は、再現位置特定部４３２により特定されたそれぞれのグループの再現位置に基づいて、ブロックを展開することで、メモリ上にブロックのアドレスや色情報を展開する。また、抽出された情報（グループ）が繰り返しグループの場合であって、既に再現位置が特定されていたときは、テクスチャ展開部４３３は、メモリに展開されているグループ情報の開始位置のみを参照し、ブロックの情報を展開する。

グループのメモリへの展開は、グループの開始位置と高さをもとにグループの再現場所を特定し、その後、グループ内のブロックに関する情報を走査することで行われる。再現位置特定部４３２は、ブロックの開始位置と長さによりブロックの再現位置を特定し、テクスチャ展開部４３３は、特定された再現位置のアドレスと、ブロック情報に含まれる色情報をメモリ上に展開する。画像出力部４３４は、メモリに展開された情報に基づいて、表示する画像を生成し、このテクスチャに基づく画像を出力する。

次に、図３６のフローチャートを参照して、図２のステップＳ１４のテクスチャ生成処理の詳細を説明する。なお、この処理は、図３４のテクスチャ生成装置１４が実行する処理である。

ステップＳ９１において、画像入力部４０１は、画像の入力を受け付ける。例えば、画像入力部４０１は、供給されてきた画像データを読み込み、画像のブロックの情報（ブロックの開始位置、縦と横のブロックサイズ、色（例えばＲ，Ｇ，Ｂ））を展開する。この画像のブロックの情報には、上述した図１８の処理で出力された連続領域データ２３が含まれている。すなわち、画像入力部４０１は、ブロック画像データ２２の連続領域がまとめられた、連続領域データ２３の入力を受け付け、画像のブロック情報を展開する。画像入力部４０１は、展開した画像のブロック情報を、繰り返し抽出部４０２に供給する。

ステップＳ９２において、繰り返し抽出部４０２は、画像入力部４０１により展開された画像のブロック情報に基づいて、画像ブロックを、水平方向と垂直方向にグループ化し、繰り返しを抽出する。具体的には、繰り返し抽出部４０２は、画像のブロック情報から、繰り返し数が多い繰り返しを水平方向と垂直方向にグループ化し、優先的に抽出する。１回目のステップＳ９２の処理では、１番繰り返し数が多い繰り返しをグループ化し、抽出する。例えば、繰り返し抽出部４０２は、展開された画像である図３７に示されるような画像７１において、繰り返し数が１番多い繰り返しである、領域７４−１乃至７４−１３をグループ化し、抽出する。なお、以下において、領域７４−１乃至７４−１３を個々に区別する必要がない場合、単に領域７４と称する。

ステップＳ９３において、繰り返し抽出部４０２は、ステップＳ９２の処理により繰り返しを抽出したか否かを判定する。繰り返しを抽出したと判定された場合、処理はステップＳ９４に進む。

ステップＳ９４において、繰り返し調整部４０３は、抽出された画像の繰り返し間隔を算出する。例えば、繰り返し調整部４０３は、その代表の高さと出現間隔を算出する。１回目のステップＳ９４の処理では、１回目のステップＳ９２の処理で、１番繰り返し数が多い繰り返しが抽出されているので、繰り返し調整部４０３は、その抽出された繰り返しの代表の高さと出現間隔を算出する。代表の高さとは、例えば、図３７の領域７４−１乃至７４−１３のそれぞれの縦方向（垂直方向）の高さの平均値、中央値または最頻値（すなわち、統計的な代表値）であり、代表の出現間隔は、例えば、図３７の領域７４−１乃至７４−１３のそれぞれが出現する間隔の平均値、中央値または最頻値（すなわち、統計的な代表値）である。

ステップＳ９５において、繰り返し調整部４０３は、繰り返しを再配置する。具体的には、ステップＳ９４の処理で計算した繰り返しの代表の高さと出現間隔に基づいて、繰り返しを再配置する。これにより、図３７の領域７４−１乃至７４−１３が、図３８の領域４６１−１乃至４６１−１４に示されるように再配置される。図３８に示される画像は、１番繰り返し数が多い領域（グループ）が、その代表の高さと出現間隔に基づいて、再配置された画像である。

その後、処理はステップＳ９２に戻り、同様の処理が繰り返される。すなわち、２回目のステップＳ９２の処理では、繰り返し抽出部４０２は、展開された図３７の画像７１から繰り返し数が２番目に多い領域７２−１乃至７２−１１を抽出する。そして、ステップＳ９３（２回目のステップＳ９３）において、繰り返し抽出部４０２は繰り返しを抽出したと判定し、ステップＳ９４において、繰り返し調整部４０３は、抽出された画像の繰り返し間隔を算出する。すなわち、図３７の領域７２−１乃至７２−１１の代表の高さと出現間隔を算出する。その後、ステップＳ９５において、繰り返し調整部４０３は、繰り返しを再配置する。２回目のステップＳ９５の処理では、ステップＳ９４の処理で計算された代表の高さと出現間隔の他に、すでに１回目のステップＳ９５の処理で再配置されたグループとの位置関係に基づいて調整し、再配置する。これにより、図３９に示されるように、１回目の処理で再配置された領域４６１−１乃至４６１−１４との位置が調整され、領域４６６−１乃至４６６−１３が再配置される。画像４６５は、２番目に繰り返し数が多い領域（グループ）である領域４６６−１乃至４６６−１３が、その代表の高さ、出現間隔、および再配置されたグループ（１番目に繰り返し数が多い領域（グループ）である領域４６１−１乃至４６１−１４）との位置関係に基づいて再配置された画像である。その後、処理はステップＳ９２に戻り、同様の処理が繰り返されるが、図３７にはこれ以上繰り返しが存在しないため、ステップＳ９３では、繰り返しを抽出していない（ＮＯ）と判定される。

ステップＳ９３において、繰り返しを抽出してないと判定された場合、すなわち、これ以上画像に繰り返しが存在しないと判定された場合、ステップＳ９６において、残り領域補間部４０４は、ステップＳ９５の処理の処理により再配置されていない領域の位置関係を検出する。例えば、残り領域補間部４０４は、グループが配置されていない領域の、上下を囲んでいるグループを検出する。図４０の例の場合、残り領域補間部４０４は、領域４７１−１乃至４７１−１３を残り領域として検出するとともに、その残り領域が、１番繰り返し数が多い領域７４のグループと、２番目に繰り返し数が多い領域７２のグループとの間の位置（位置関係）であることを検出する。また、例えば、残り領域補間部４０４は、再配置されていない領域として、後述する図４１の領域４９１と領域４９２と、その領域の位置関係をそれぞれ検出する。

ステップＳ９７において、残り領域補間部４０４は、ステップＳ９６の処理で検出した残り領域が、繰り返す残り領域であるか否かを判定する。具体的には、残り領域補間部４０４は、繰り返しでないとされた領域のうち、繰り返しと繰り返しの間の領域があるか否かを判定する。例えば、図３７の例の場合、領域７４−１乃至７４−１３と、領域７２−１乃至７２−１１の間の領域が（すなわち、図４１の領域４７１−１乃至４７１−１３）、繰り返しと繰り返しの間の、繰り返す残り領域であると判定される。ステップＳ９７において、繰り返す残り領域であると判定された場合、ステップＳ９８において、残り領域補間部４０４は、繰り返す残り領域であると判定された領域（すなわち、図４１の領域４７１−１乃至４７１−１３）を、繰り返しとして再配置する。このとき、再配置される領域は、例えば、元の画像となる図３７の画像７１のうち、繰り返しと繰り返しの間の領域であって、幅（高さ）的に、近い領域となる。すなわち、この再配置されるグループ（領域）は１つとは限らない（例えば、２つのグループとされる）。ステップＳ９８の処理の後、処理はステップＳ９６に戻り、それ以降の処理が繰り返される。すなわち、繰り返す残り領域が再配置し終わるまで処理は繰り返される。

ステップＳ９７において、繰り返す残り領域でないと判定された場合、ステップＳ９９において、残り領域補間部４０４は、ステップＳ９６の処理で検出した、グループが再配置されなかった領域の位置関係に基づいて、ブロック画像（例えば、図３７の画像７１）から最適なグループを抽出し、配置する。図４０の例の場合、グループが再配置された領域は、領域７４のグループ、領域７２のグループ、並びに領域４７１−１乃至４７１−１３のグループ（繰り返す残り領域のグループ）である。残り領域補間部４０４は、上述したステップＳ９６の処理で、図３７の画像７１と図４０の画像４７０を比較し、画像４７０にはない領域のグループを図３７から検出しているので、このステップＳ９９の処理で、図４１に示されるように領域４９１と領域４９２を配置する。これにより、図４１に示されるように、領域４９１と領域４９２にグループが配置された、画像４９０が生成される。ここまでの処理により、画像の繰り返し成分とその配置の特徴を示す特徴の情報を含むテクスチャ（データ）が生成される。

ステップＳ１００において、ファイル生成部４０５は、ファイル生成処理を実行する。これにより、テクスチャデータのファイルが生成される。なお、この処理の詳細は、図４２のフローチャートを参照して後述する。ファイル生成部４０５により生成されたファイルは、出力部４０６に供給される。

ステップＳ１０１において、出力部４０６は、ステップＳ１００の処理で生成されたファイルを出力し、処理を終了する。その後、処理は図２のステップＳ１４に戻る。

図３６の処理により、繰り返しに基づいて再配置された画像データ（テクスチャデータ２４）のファイルが生成され、出力される。ステップＳ９９までの処理で、繰り返し間隔に基づいて再配置されることで生成された画像（例えば、図４１の画像４９０）を、以下においてはテクスチャとも称する。

なお、図３６の処理では、繰り返す領域と、繰り返す残り領域とを区別して処理したが、ともに、繰り返す領域として区別せずに処理してもよい。具体的には、図３６のステップＳ９２で、「繰り返す残り領域」を抽出した場合、ステップＳ９３で繰り返しを抽出したと判定するようにし、ステップＳ９４，ステップＳ９５の処理で再配置するようにしてもよい。この場合、ステップＳ９７，ステップＳ９８の処理はスキップされる。

次に、図４２のフローチャートを参照して、図３６のステップＳ１００のファイル生成処理の詳細を説明する。なお、この処理は、図３４のファイル生成部４０５が実行する処理であり、図３６のステップＳ９１乃至ステップＳ９９の処理で生成されたテクスチャデータが入力されたとき開始される。

ステップＳ１２１において、ファイル生成部４０５は、グループを検出する。具体的には、ファイル生成部４０５は、テクスチャの画像（繰り返し調整部４０３により調整されたグループと、残り領域補間部４０４により補間され、配置された繰り返し残り領域および残り領域により生成されたグループからなる画像、例えば、図４１の画像４９０）を垂直方向に走査し（例えば、上部より走査し）、水平方向のグループを検出する。図４１の例の場合、領域４６１−１乃至４６１−１４、領域４６６−１乃至４６６−１３、領域４７１−１乃至４７１−１３、領域４９１、並びに領域４９２のそれぞれが、グループとして検出される。具体的には、領域４６１−１は、複数のブロックからなる１つのグループとして定義される。

ステップＳ１２２において、ファイル生成部４０５は、ステップＳ１２１の処理で検出した複数の水平方向のグループ（領域４６１−１乃至４６１−１４、領域４６６−１乃至４６６−１３、領域４７１−１乃至４７１−１３、領域４９１、並びに領域４９２のそれぞれのグループ）のうち、対象となるグループを決定する。ファイル生成部４０５は、例えば対象となるグループを図４１の領域４６１−１とする。

ステップＳ１２３において、ファイル生成部４０５は、ステップＳ１２２の処理で決定した対象となる水平方向のグループに繰り返しがあるか否かを判定する。いまの例の場合、図４１の領域４６１−１が対象となる水平方向のグループであるので、ファイル生成部４０５は、そのグループに繰り返しがあるか否かを判定する。図４１の例の場合、領域４６１−１は、領域４６１−１乃至４６１−１４に渡って繰り返しているので、繰り返しがあると判定される。

ステップＳ１２３において、対象となる水平方向のグループに繰り返しがあると判定された場合、ステップＳ１２４において、ファイル生成部４０５は、グループの開始位置、長さ、繰り返し回数、および繰り返し間隔をファイルに書き込む。例えば、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４の場合、グループの開始位置が領域４６１−１の開始位置（例えば、図４１の領域４６１−１における左上部の位置）とされ、繰り返し回数が１４回（例えば、領域４６１−１乃至４６１−１４の個数）とされ、繰り返し間隔が領域４６１−１乃至４６１−１４のそれぞれの間隔とされる。なお、繰り返し間隔は、上述した図３６のステップＳ９４で算出されたものを用いてもよい。

ステップＳ１２５において、ファイル生成部４０５は、対象となるグループ内のブロックを水平方向に走査し、ブロック毎に開始位置、長さ、および色をファイルに書き込む。例えば、ファイル生成部４０５は、図４１の領域（グループ）４６１−１を水平方向に走査し、個々のブロック毎に開始位置、長さ、および色をファイルに書き込む。色は領域４６１−１のグループの色を、例えばＲ，Ｇ，Ｂにより表したものとされる。１つのグループ（例えば、領域４６１−１）は、複数のブロックにより構成されているので（上述した処理により複数のブロックとされているので）、ファイル生成部４０５は、検出したブロックのそれぞれについて、ブロックの開始位置、長さ、および色をファイルに書き込む。

ステップＳ１２４とステップＳ１２５の処理により、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４のテクスチャの情報がファイルとして書き込まれたことになる。すなわち、ステップＳ１２４の処理で、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４のそれぞれの配置や長さが書き込まれる。ここで、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４は、同じ繰り返しとして検出されたものであるので、それぞれのグループの内部のブロックの構成は同一である。そのため、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４のうちの代表として、いまの例の場合には、領域４６１−１（ステップＳ１２２の処理で対象とされたグループ）の内部のブロックの開始位置、長さ、および色がファイルに書き込まれる。これにより、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４の全てのテクスチャを再現するようなテクスチャ情報をファイルに書き込んだことになる。

ステップＳ１２５の処理の後、ステップＳ１２６において、ファイル生成部４０５は、全てのグループのテクスチャ情報が全てファイルに書き込まれたか否かを判定する。図４１の例の場合、領域４６１−１乃至４６１−１４のグループのテクスチャ情報を書き込み終えているが、まだ、領域４９１，領域４９２、領域４６６−１乃至４６６−１３、並びに領域４７１−１乃至４７１−１３のグループのテクスチャ情報を書き込んでいないので、ファイル生成部４０５は、全てのグループのテクスチャ情報を全てファイルに書き込んでいないと判定する。

ステップＳ１２６において、全てのグループのテクスチャ情報が全てファイルに書き込まれていないと判定された場合、すなわち、まだ書き込んでいないグループのテクスチャ情報があると判定された場合、ステップＳ１２７において、ファイル生成部４０５は、次の対象となる水平方向のグループを決定する。例えば、図４１の領域４６６−１が次の対象となる水平方向のグループとして決定される。

その後、処理はステップＳ１２３に戻り、同様の処理が繰り返される。例えば、２回目のステップＳ１２３においては、対象となる図４１の領域４６６−１のグループに、領域４６６−１乃至４６６−１３の繰り返しがあると判定され、ステップＳ１２４およびステップＳ１２５の処理で、領域４６６−１乃至４６６−１３の全てのテクスチャを再現するようなテクスチャ情報をファイルに書き込まれる。そして、２回目のステップＳ１２６で全てのグループのテクスチャ情報が全てファイルに書き込まれていないと判定され、ステップＳ１２７では、さらに次の（３回目の）対象となる水平方向のグループが、例えば、図４１の領域４７１−１として決定される。

その後、処理はステップＳ１２３に戻り、対象となる水平方向のグループに繰り返しがあるか否かが判定される。ここでは、図４１の領域４７１−１が図３６のステップＳ９７、ステップＳ９８の処理で繰り返す残り領域として配置された領域であり、この処理によって、繰り返しとして再配置されたので、繰り返しがあると判定される。そして、３回目のステップＳ１２４およびステップＳ１２５の処理で、領域４７１−１乃至４７１−１３の全てのテクスチャを再現するようなテクスチャ情報がファイルに書き込まれる。ここで、例えば、領域４７１−１乃至４７１−１３がそれぞれ２つのグループにより構成されていた場合、代表となる領域４７１−１に関するグループ情報は２つとなる（後述する図４３の繰り返す残り領域５１３が２つとなる）。そして、３回目のステップＳ１２６で全てのグループのテクスチャ情報が全てファイルに書き込まれていないと判定され、ステップＳ１２７では、さらに次の（４回目の）対象となる水平方向のグループが、例えば、図４１の領域４９１として決定される。

その後、処理はステップ１２３に戻り、同様の処理が繰り返される。４回目のステップＳ１２３においては、対象となる図４１の領域４９１のグループが繰り返しを含まないため（すなわち、領域４９１は、図３６のステップＳ９９の処理で残り領域として配置された領域であり、繰り返しではない領域であるので）、繰り返しがないと判定される。その後、処理はステップＳ１２８に進む。

ステップＳ１２８において、ファイル生成部４０５は、水平方向のグループの開始位置と長さをファイルに書き込む。例えば、領域４９１の水平方向グループの開始位置と長さが書き込まれる。

ステップＳ１２９において、ファイル生成部４０５は、対象となるグループ内のブロックを水平方向に走査し、ブロック毎に開始位置、長さ、および色をファイルに書き込む。例えば、ファイル生成部４０５は、図４１の領域（グループ）４９１を水平方向に走査し、個々のブロック毎に開始位置、長さ、および色をファイルに書き込む。色は領域４９１のグループの色を、例えばＲ，Ｇ，Ｂにより表したものとされる。１つのグループ（例えば、領域４９１）は、複数のブロックにより構成されているので（上述した処理により複数のブロックとされているので）、ファイル生成部４０５は、検出したブロックのそれぞれについて、ブロックの開始位置、長さ、および色をファイルに書き込む。

ステップＳ１２８とステップＳ１２９の処理により、図４１の領域４９１（残り領域）のテクスチャの情報がファイルとして書き込まれたことになる。すなわち、ステップＳ１２８の処理で、図４１の領域４９１の配置や長さが書き込まれる。そして、ステップＳ１２９の処理で、領域４９１の内部のブロックの開始位置、長さ、および色がファイルに書き込まれる。これにより、図４１の領域４９１のテクスチャを再現するようなテクスチャ情報をファイルに書き込んだことになる。すなわち、対象となる水平方向のグループに繰り返しがない場合、そのグループの繰り返し回数、繰り返し間隔は必要ないため、ファイルには書き込まれないことになる。

ステップＳ１２９の処理の後、処理はステップＳ１２６に進み、全てのグループのテクスチャ情報が全てファイルに書き込まれたか否かが判定される。いまの例の場合、まだ領域４９２のテクスチャ情報がファイルに書き込まれていないので、ＮＯと判定される。その後、処理はステップＳ１２７に進み、次の対象となる水平方向のグループ（例えば、図４１の領域４９２）が決定され、処理はステップＳ１２３に戻る。

水平方向のグループとして、図４１の領域４９２が決定された後のステップＳ１２９までの処理は、基本的に領域４９１の場合の処理と同様であるので、その説明を省略する。この領域４９２に対するステップＳ１２９までの処理によって、全てのグループの情報がファイルに書き込まれたことになるので、次のステップＳ１２６の処理では、YESと判定され、処理はステップＳ１３０に進む。

ステップＳ１３０において、ファイル生成部４０５は、ステップＳ１２１乃至ステップＳ１２９の処理の繰り返しによりファイルに書き込まれたものを１つのファイルとして出力部４０６に供給する。その後、処理は図３６のステップＳ１００に戻る。

図４２の処理により、テクスチャ情報を、繰り返しを含むグループ毎に分けてファイルを生成することができる。このファイルは、例えば、図４３に示されるような構成となる。

図４３に示されるファイル５１０には、繰り返し情報５１１−１および５１１−２（以下、個々に区別する必要がない場合、繰り返し情報５１１と称する）、繰り返し残り領域情報５１３−１および５１３−２（以下、個々に区別する必要がない場合、繰り返し残り領域情報５１３と称する）、並びに残り領域情報５１５−１および５１５−２（以下、個々に区別する必要がない場合、繰り返し情報５１５と称する）が書き込まれている。また、繰り返し情報５１１−１には、ブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３が関連付けられて書き込まれており、繰り返し情報５１１−２には、ブロック情報５１２−２−１乃至５１２−２−４が関連付けられて書き込まれている。また、繰り返し残り領域情報５１３−１に、ブロック情報５１４−１−１乃至５１４−１−７が関連付けられて書き込まれており、繰り返し残り領域情報５１３−２に、ブロック情報５１４−２−１乃至５１４−２−４が関連付けられて書き込まれている。また、残り領域情報５１５−１に、ブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５が関連付けられて書き込まれており、残り領域情報５１５−２に、ブロック情報５１６−２−１乃至５１６−２−３が関連付けられて書き込まれている。なお、以下において、ブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３、並びに５１２−２−１乃至５１２−２−４を個々に区別する必要がない場合、ブロック情報５１２と称し、ブロック情報５１４−１−１乃至５１４−１−７、並びにブロック情報５１４−２−１乃至５１４−２−４を個々に区別する必要がない場合、ブロック情報５１４と称し、ブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５、並びにブロック情報５１６−２−１乃至５１６−２−３を個々に区別する必要がない場合、ブロック情報５１６と称する。

これらのブロック情報５１２、５１４、並びに５１６には、図４４に示されるように、開始位置情報、長さ情報、および色情報が含まれている。なお、以下においては、図４４に示されるブロック情報が、図４３のブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３、５１２−２−１乃至５１２−２−４、５１４−１−１乃至５１４−１−７、５１４−２−１乃至５１４−２−４、５１６−１−１乃至５１６−１−５、並びに５１６−２−１乃至５１６−２−３のそれぞれに書き込まれているものとして説明する。

このファイル５１０は、図４２の処理を、図４１の画像４９０について実行した場合の例を示している。具体的には、上述した図４２の１回目のステップＳ１２４の処理では、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４のグループの開始位置、長さ、繰り返し回数、および繰り返し間隔が、開始位置情報、長さ情報、および繰り返し情報として図４３の繰り返し情報５１１−１に書き込まれる。そして、１回目のステップＳ１２５の処理で、例えば、領域４６１−１（グループ）に含まれるブロック毎の開始位置、長さ、および色が、開始位置情報、長さ情報、および色情報（図４４）として、図４３のブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３に書き込まれる。ブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３には、図４４に示されるような開始位置情報、長さ情報、および色情報がそれぞれ書き込まれている。すなわち、領域４６１−１のグループには、垂直方向のブロックが３個あり、３個のブロックの情報が、それぞれブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３として書き込まれる。上述したように、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４は、同じ繰り返しとして検出されたものであるので、それぞれのグループの内部のブロックの構成は同一である。そのため、繰り返し情報５１１−１に対応するブロック情報を関連付けて記憶させるだけで、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４のテクスチャを再現するようなテクスチャ情報がファイルに書き込まれたことになる。

同様にして、図４２の２回目のステップＳ１２４の処理では、領域４６６−１乃至４６６−１３の開始位置、長さ、繰り返し回数、および繰り返し間隔が、図４３に示されるように繰り返し情報５１１−２として書き込まれ、２回目のステップＳ１２５の処理で、繰り返し情報５１１−２に関連付けられて、ブロックの開始位置、長さ、および色が、開始位置情報、長さ情報、および色情報として、ブロック情報５１２−２−１乃至５１２−２−４に書き込まれる。この場合、領域４６６−１乃至４６６−１３には、垂直方向に４個のブロックが含まれている。

そして、図４２の３回目のステップＳ１２４の処理では、図４１の領域４７１−１乃至４７１−１３の開始位置、長さ、繰り返し回数、および繰り返し間隔が、図４３に示されるように、開始位置情報、長さ情報、繰り返し回数情報、および繰り返し間隔情報として繰り返し残り領域情報５１３−１，５１３−２に書き込まれ、その次の（３回目の）ステップＳ１２５の処理で、残り領域情報５１３−１，５１３−２にそれぞれ関連付けられて、ブロックの開始位置、長さ、および色が、開始位置情報、長さ情報、および色情報として、ブロック情報５１４−１−１乃至５１４−１−７，ブロック情報５１４−２−１乃至５１４−２−４が書き込まれる。この場合、領域４７１−１には、垂直方向に７個のブロックが含まれているグループ（繰り返し残り領域情報５１３−１）、および垂直方向に４個のブロックが含まれているグループ（繰り返し残り領域５１３−２）の２つのグループからなる。

その後、１回目のステップＳ１２８（３回のステップＳ１２４の処理の後の１回目のステップＳ１２８）およびステップＳ１２９の処理により、図４１の領域４９１の情報が、残り領域情報５１５−１、ブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５として書き込まれ、２回目のステップＳ１２８およびステップＳ１２９の処理により、図４１の領域４９２の情報が、残り領域５１５−２、ブロック情報５１６−２−１乃至５１６−２−３として書き込まれる。その後、図４２のステップＳ１３０の処理で、図４３に示されるようなファイル５１０が、１つのファイルとして出力部４０６に供給される。

図４２の処理により、繰り返しの要素を含むグループは、その開始位置情報、長さ情報、繰り返し回数情報、および繰り返し間隔情報を書き込むことで、１つのグループ（領域）に対応するブロック情報（例えば、ブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３）だけを書き込めばテクスチャ画像を再現可能となるため、ファイル５１０に書き込む情報の量を減らすことができる。すなわち、全ての領域についてブロック情報をファイルに書き込んだ場合に比べて、繰り返しの領域のブロック情報はその代表となる領域のみのブロック情報をファイルに書き込めばよいため、書き込む情報量を減らすことができる。

なお、１つの領域が２つのグループにより構成されている場合、一度のステップＳ１２４とステップＳ１２５の処理、またはステップＳ１２８とステップＳ１２９の処理で、その領域に対応する情報をファイルに書き込むようにしたが、グループ毎に処理を繰り返して、ファイルに書き込むようにしてもよい。このようにした場合、例えば、１つの領域が５つのグループにより構成されていたとき、その領域に対応する情報をファイルに書き込むには、ステップＳ１２４とステップＳ１２５の処理、またはステップＳ１２８とステップＳ１２９の処理が５回繰り返される。

次に、図４５のフローチャートを参照して、図３３のテクスチャデータ記憶部３８１におけるファイル記憶処理について説明する。この処理は、テクスチャ生成装置１４における図３６の処理の後に実行される処理である。すなわち、テクスチャ生成装置１４によりテクスチャ情報がファイルに書き込まれ、出力された後に実行される処理である。

ステップＳ１４１において、テクスチャデータ記憶部３８１は、テクスチャデータのファイルの入力を受け付ける。例えば、テクスチャデータ記憶部３８１は、図４３を用いて上述したファイル５１０の入力を受け付ける。

ステップＳ１４２において、テクスチャデータ記憶部３８１は、テクスチャデータのファイルを記憶し、処理を終了する。

このように、テクスチャデータのファイルは、テクスチャデータ記憶部３８１に記憶される。

次に、図４６のフローチャートを参照して、テクスチャデータ記憶部３８１に記憶されたテクスチャデータのファイルに基づいて、画像を再現する処理について説明する。なお、この処理は、図３５の画像再現装置１５により実行される処理であって、図４５の処理の後（テクスチャデータ記憶部３８１にテクスチャデータが記憶された状態）に実行される処理である。

ステップＳ１８１において、入力部４３１は、ファイル（テクスチャデータのファイル）を読み込む。例えば、入力部４３１は、図４３を用いて上述したファイル５１０を、テクスチャデータ記憶部３８１から読み込む（読み出す）。

ステップＳ１８２において、入力部４３１は、読み込んだファイルに書き込まれている情報を抽出する。例えば、図４３のファイル５１０の繰り返し情報５１１−１と、それに関連付けられたブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３とを抽出する。

ステップＳ１８３において、再現位置特定部４３２は、ステップ１８２の処理で抽出された情報が繰り返し情報であるか否かを判定する。例えば、再現位置特定部４３２は、図４３のファイル５１０の繰り返し情報５１１−１と、それに関連付けられたブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３とが抽出された場合や、ファイル５１０の繰り返し残り領域情報５１３−１と、それに関連付けられたブロック情報５１４−１−１乃至５１４−１−７とが抽出された場合には、その情報の中に、繰り返し回数情報と繰り返し間隔情報が設定されているので繰り返し情報であると判定する。また、例えば、残り領域情報５１５−１と、それに関連付けられたブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５とが抽出された場合、その情報の中に、繰り返し回数情報と繰り返し間隔情報が設定されていないので、繰り返し情報でないと判定する。すなわち、ステップＳ１８２の処理で読み出される情報としては、繰り返しであるとされる、繰り返し情報および繰り返し残り領域情報と、繰り返し情報ではないとされる、残り領域情報とがある。

ステップＳ１８３において、抽出された情報が繰り返し情報であると判定された場合、処理はステップＳ１８４に進み、再現位置特定部４３２は、ステップＳ１８２の処理で抽出された情報、すなわち、繰り返し情報とそれに関連付けられたブロック情報とを読み出す。例えば、図４３の繰り返し情報５１１−１と、それに関連付けられたブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３とが読み出される。

ステップＳ１８５において、再現位置特定部４３２は、繰り返し情報に基づいて、グループの再現位置を特定する。図４３の例の場合、繰り返し情報５１１−１に基づいて、複数のグループの再現位置を特定する。具体的には、繰り返し情報５１１−１の開始位置情報、長さ情報、繰り返し回数情報、および繰り返し間隔情報に基づいて、複数のグループの再現位置を特定する。これにより、例えば、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４の位置を特定することができる。

ステップＳ１８６において、再現位置特定部４３２は、ブロック情報に基づいて、ブロックの再現位置を特定する。図４３の例の場合、ブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３に基づいて、グループ（領域４６１−１乃至４６１−１４）を構成するブロックの再現位置を特定する。具体的には、ブロック情報５１２−１−１乃至５１２−１−３のそれぞれに書き込まれている開始位置情報と長さ情報に基づいて、ブロックの再現位置を特定する。

ステップＳ１８７において、テクスチャ展開部４３３は、ステップＳ１８６およびステップＳ１８７の処理で特定されたグループの再現位置に、ブロック情報を展開する。図４１の例の場合、領域４６１−１を構成する３個のブロック（図４３の繰り返し情報５１１−１に対応するブロック情報が３個であるので、ここでは仮に３個と定義される）に、それぞれ色情報（ブロック情報５１２−１−１並びにブロック情報５１２−１−３に書き込まれている色情報）を、メモリに展開する。ここでいう展開は、再現するアドレスや色情報を指定することであり、実際画面上に表示させるような画像を作成する処理ではない。また、領域４６１−１乃至４６１−１４についても、ステップＳ１８６の処理でグループの再現位置として特定されているので、テクスチャ展開部４３３は、同様にして色情報を展開する。これにより、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４が再現されたことになる。

ステップＳ１８８において、テクスチャ展開部４３３は、ファイルの中の全ての要素（情報）をメモリに展開したか否かを判定する。いまの例の場合、繰り返し情報５１１−２、繰り返し残り領域情報５１３−１および５１３−２、並びに、残り領域情報５１５−１および５１５−２がメモリに展開されていないので、ＮＯと判定される。

ステップＳ１８８において、ファイルの中の全ての要素をメモリに展開していないと判定された場合、処理はステップＳ１８２に戻り、入力部４３１は、ファイルに書き込まれている情報を抽出する。入力部４３１はこのとき、まだ展開されていない情報を抽出するようにする。例えば、入力部４３１は、図４３の繰り返し情報５１１−２と、それに関連付けられたブロック情報５１２−２−１乃至５１２−２−４を抽出する。図４３の繰り返し情報５１１−２と、それに関連付けられたブロック情報５１２−２−１乃至５１２−２−４が抽出された場合、それ以降のステップＳ１８３乃至ステップＳ１８８の処理は、上述した１回目のステップＳ１８３乃至ステップＳ１８８の処理と同様であるので、その説明は省略する。２回目のステップＳ１８７までの処理により、図４１の領域４６１−１乃至４６１−１４の他に、さらに、領域４６６−１乃至４６６−１３が再現されたことになる。

そして、ステップＳ１８８でファイルの中の全ての要素をまだメモリに展開していないと判定され、処理はステップＳ１８２に戻る。３回目のステップＳ１８２の処理では、まだメモリに展開されていない情報として、図４３の繰り返し残り領域情報５１３−１と、それに関連付けられたブロック情報５１４−１−１乃至５１４−１−７とが抽出される。それ以降の処理は、上述した繰り返し情報５１１の処理と同様であるので、その説明は省略する。

そして、ステップＳ１８８でファイルの中の全ての要素をまだメモリに展開していないと判定され、処理はステップＳ１８２に戻る。４回目のステップＳ１８２の処理では、まだメモリに展開されていない情報として、図４３の繰り返し残り領域情報５１３−２と、それに関連付けられたブロック情報５１４−２−１乃至５１４−２−４とが抽出される。それ以降の処理は、上述した繰り返し情報５１１の処理と同様であるので、その説明は省略する。３回目のステップＳ１８２乃至ステップＳ１８８の処理、並びに４回目のステップＳ１８２乃至ステップＳ１８７の処理により、領域４６１−１乃至４６１−１４、並びに領域４６６−１乃至４６６−１３の他に、領域４７１−１乃至４７１−１３がさらに再現されたことになる。すなわち、領域４７１は、２つのグループ（すなわち、２つの繰り返し残り領域情報５１３−１と５１３−２）により構成されているため、ステップＳ１８２乃至ステップＳ１８８の処理を２回繰り返す（３回目と４回目）ことで、再現することができる。そして、ステップＳ１８８で、ファイルの中の全ての要素をまだメモリに展開していないと判定され、処理はステップＳ１８２に戻る。

５回目のステップＳ１８２の処理では、入力部４３１は、まだメモリに展開されていない情報として、例えば、図４３の残り領域情報５１５−１と、それに関連付けられたブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５とを抽出する。そして、ステップＳ１８３において、再現位置特定部４３２は、ステップＳ１８２の処理で抽出された情報、いまの例の場合、残り領域情報５１５−１とそれに関連付けられたブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５とが、繰り返し情報であるか否かを判定する。この場合、残り領域情報５１５−１とそれに関連付けられたブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５とは繰り返し情報でない（繰り返し回数情報と繰り返し間隔情報が設定されておらず、残り領域情報である）ので、ＮＯと判定される。

ステップＳ１８３において、抽出された情報が繰り返し情報でない、すなわち、残り領域情報であると判定された場合、処理はステップＳ１８９に進み、再現位置特定部４３２は、ステップＳ１８２の処理で抽出された情報、すなわち、残り領域情報とそれに関連付けられたブロック情報とを読み出す。図４３の例の場合、残り領域情報５１５−１と、それに関連付けられたブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５とが読み出される。

ステップＳ１９０において、再現位置特定部４３２は、残り領域情報に基づいて、グループの再現位置を特定する。具体的には、残り領域情報５１５−１の開始位置情報、および長さ情報に基づいて、そのグループ（領域）の再現位置が特定される。これにより、例えば、図４１の領域９１の位置を特定することができる。

ステップＳ１９１において、再現位置特定部４３２は、ブロック情報に基づいて、ブロックの再現位置を特定する。図４３の例の場合、再現位置特定部４３２は、ブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５に基づいて、グループ（領域４９１）を構成するブロックの再現位置を特定する。具体的には、ブロック情報５１６−１−１乃至５１６−１−５のそれぞれに書き込まれている開始位置情報と長さ情報に基づいて、ブロックの再現位置を特定する。

ステップＳ１９２において、テクスチャ展開部４３３は、ステップＳ１９０およびステップＳ１９１の処理で特定されたグループの再現位置に、ブロック情報をメモリ展開する。図４１の例の場合、領域４９１を構成する５個のブロック（図４３の残り領域情報５１５−１に対応するブロック情報が５個であるので、ここでは仮に５個と定義される）に、それぞれ色情報（ブロック情報５１６−１−１乃至ブロック情報５１６−１−５に書き込まれている色情報）を、メモリに展開する。ここでいう展開は、再現するアドレスや色情報を指定することであり、実際画面上に表示させるような画像を作成する処理ではない。これにより、図４１の領域４９１が再現されたことになる。

ステップＳ１９２の処理の後、ステップＳ１８８に進み、テクスチャ展開部４３３は、ファイルの中の全ての要素（情報）をメモリに展開したか否かを判定する。いまの例の場合、まだ残り領域情報５１５−２と、それに関連付けられたブロック情報５１６−２−１乃至５１６−２−３が展開されていないので、ＮＯと判定される。そして、処理はステップＳ１８２に戻る。

そして、６回目のステップＳ１８２の処理で、まだメモリに展開していない情報として、図４３の残り領域情報５１５−２と、それに関連付けられたブロック情報５１６−２−１乃至５１６−２−３とが抽出される。残り領域情報５１５−２と、それに関連付けられたブロック情報５１６−２−１乃至５１６−２−３とが抽出された場合、それ以降のステップＳ１８３、ステップＳ１８９乃至１９２、並びにステップＳ１８８の処理は、上述した残り領域情報５１５−１が抽出された場合における処理と同様であるので、その説明は省略する。この処理により、図４１の領域４９２が再現される。ここまでの処理で、図４３のファイル５１０の情報は全てメモリに展開されたことになるので、ステップＳ１８８において、テクスチャ展開部４３３は、ファイルの中の全ての要素をメモリに展開したと判定し、処理をステップＳ１９３に進める。

ステップＳ１９３において、画像出力部４３４は、テクスチャ展開部４３３によりメモリに展開されたテクスチャ（グループおよびブロックの情報）に基づく画像を出力する。すなわち、ここまでの処理によりメモリに展開された、再現するアドレスや色情報に基づいて、実際に、画面上に表示されるような表示画像のデータが生成され、出力される。この例の場合、図４１に示されるような画像４９０（テクスチャ）が出力される。その後、処理は上述した図２のステップＳ１５に戻る。

図４６の処理により、テクスチャデータのファイルに基づいて、画像を再現することができる。

図３３乃至図４６によれば、繰り返し成分と対称成分によって、テクスチャの特徴を残してテクスチャを生成および加工することができる。また、繰り返しに基づいて構成されたテクスチャに基づくファイルを生成することで、メモリの節約、処理コストの削減を図ることができる。

図３３乃至図４６のテクスチャ生成装置１４によれば、繰り返し抽出部４０２が画像に繰り返し表われ類似する画像の成分である繰り返し成分を画像から抽出し（例えば、図３６のステップＳ９２）、繰り返し調整部４０３が、抽出された繰り返し成分の画面上の距離を均等に配置することで、繰り返し成分の配置を調整し（例えば、図３６のステップＳ９４とステップＳ９５）、残り領域補間部４０４が、画像のうちの一部の領域であって、繰り返し成分の配置が調整されていない他の領域の画像に、画像の繰り返し成分を含まない領域の画像の代表値を補間し（例えば、図３６のステップＳ９８、ステップＳ９９）、ファイル生成部４０５が、補間された画像における繰り返し成分およびその配置の特徴を示す特徴情報を生成する（例えば、図３６のステップＳ１００）ようにしたので、テクスチャの特徴を残してテクスチャ（わかりやすい画像）を生成および加工することができる。

また、図３３乃至図４６の画像再現装置１５によれば、画像における、画像に繰り返し表われ類似する画像の成分である繰り返し成分、およびその配置の特徴を示す特徴情報を取得し、取得した特徴情報に基づいて、画像を再現するようにしたので、繰り返し成分と対称成分によって、テクスチャの特徴を残してテクスチャを生成および加工することができる。また、繰り返しに基づいて構成されたテクスチャに基づくファイルを生成することで、メモリの節約、処理コストの削減を図ることができる。さらに、画像再現装置１５によれば、繰り返し成分と対称成分によって、テクスチャの特徴から構成される、わかりやすい画像を再現することができる。

なお、図３３のテクスチャ生成装置１４がテクスチャデータのファイルを生成し、テクスチャデータ記憶部３８１が生成されたテクスチャデータのファイルを記憶するようにしたが、テクスチャデータ記憶部３８１に記憶させるものは、ファイルでなくとも、単に、テクスチャデータ（すなわち、図３６のステップＳ９９までの処理で生成された、画像の繰り返し成分とその配置の特徴を示す特徴情報を含むテクスチャデータ）でもよい。この場合、図３６のステップＳ１００の処理が省略され、図４５の処理では、テクスチャデータのファイルではなく、テクスチャデータそのものが扱われる。また、図４６のステップＳ１８１で読み込まれるものがファイルではなく、テクスチャデータ記憶部３８１に記憶されるテクスチャデータそのものとなる。

次に、最頻値の算出方法の例を、図４７と図４８を参照して説明する。図４７は、最頻値算出処理を説明するフローチャートである。なお、ここでは具体例として、図７のステップＳ３６の処理で算出される最頻値について説明する。

ステップＳ２０１において、エッジ出現区間算出部５３は、データ総数ａを算出する。図９の例の場合、エッジ出現区間算出部５３は、複数のエッジのうち、任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対（２本のエッジの組み合わせ）の数を、データ総数ａとして算出する。

ステップＳ２０２において、エッジ出現区間算出部５３は、区間数ｂを決定する。具体的には、エッジ出現区間算出部５３は、ツェラーの公式を用いて、分割数（区間数ｂ）を決定する。例えば、図４８で示されるようなヒストグラムを作成する場合、区間数ｂ（分割数）は１１として決定される。

ステップＳ２０３において、エッジ出現区間算出部５３は、最小値ｃ、最大値ｄ、および区間幅ｅを決定する。例えば、図９の例の場合、間隔１０１−１が最小値ｃとされ、区間１０１−１１が最大値ｄとされる。また、最小値ｃから最大値ｄまでの幅が、ステップＳ２０２の処理で決定された区間数ｂで割算されることで、区間幅ｅが決定される。

ステップＳ２０４において、エッジ出現区間算出部５３は、データを区間に割り振る。これにより、図４８に示されるように、図９の間隔（間隔１０１−１乃至１０１−１１，１０２−１乃至１０２−３，１０３−１，１０３−２，並びに１０４−１）がそれぞれ割り振られる。

そして、ステップＳ２０５において、エッジ出現区間算出部５３は、最頻区間を検出する。図４８の例の場合、最もその区間に入っている間隔（エッジ対の長さ）が多い区間における間隔を、最頻区間ｆとされる。すなわち、この最頻区間ｆに入る間隔には、所定の幅が設けられており、その間隔は全て等しい訳ではない。

ステップＳ２０６において、エッジ出現区間算出部５３は、最頻値を算出する。具体的には、エッジ出現区間算出部５３は、最頻値＝最小値ｃ＋２．５×区間幅ｅ（最小値ｃ＋２×区間幅ｅ＜最頻値＜最小値ｃ＋３×区間幅ｅ）として算出する。その後、処理は終了される。

図４７、図４８の処理により、ヒストグラムにより最頻値を算出することができる。最頻値は、図４８に示されるように、ヒストグラム上において、所定の幅に含まれる値（間隔の長さ）を全て最頻値（最頻値群）としているため、所定の幅で設定される。

以上の処理を、図１と図４９を用いて説明する。

画像処理システム１の繰り返し周期抽出装置１１には、図４９の繰り返し領域を含む画像６０１の情報が入力される。繰り返し周期抽出装置１１は、この繰り返し領域を含む画像６０１から、水平方向エッジの繰り返し周期のデータ６１１と垂直方向エッジの繰り返し周期のデータ６１２を抽出し、繰り返し周期のデータ６０２（図１の繰り返し周期のデータ２１）としてブロック化装置１２に出力する。ブロック化装置１２は、水平方向エッジの繰り返し周期のデータ６１１と垂直方向エッジの繰り返し周期のデータ６１２を少なくとも含む繰り返し周期のデータ６０２（繰り返し周期のデータ２１）に基づいて、画像をブロック化し、ブロック画像６０３のデータ（ブロック画像データ２２）として、連続領域抽出装置１３に出力する。連続領域抽出装置１３は、ブロック画像６０３のデータ（ブロック画像データ２２）に基づいて、ブロックを領域に分割するとともに類似する領域を統合し、連続領域をまとめた画像６０４のデータ（連続領域データ２３）をテクスチャ生成装置１４に出力する。

テクスチャ生成装置１４は、連続領域の画像６０４のデータ（連続領域データ２３）に基づいて、繰り返しを考慮したテクスチャデータの画像６０５のファイル（テクスチャデータ２４）を生成する。なお、このとき、図３３のテクスチャデータ記憶部３８１がテクスチャデータのファイルを記憶するようにしてもよい。そして、画像再現装置１５は、テクスチャデータの画像６０５のファイル（テクスチャデータ２４）に基づいて、画像を再現する。

このように、繰り返し周期抽出装置１１では、画像の主要なエッジの繰り返しに基づいて繰り返し周期を抽出することができる。また、ブロック化装置１２では、画像の繰り返しの成分の特徴を含んだ、任意のサイズのブロックからなるブロック画像画像を生成することができ、画像データの容量を小さくすることができる。さらに、連続領域抽出装置１３では、画像中の連続領域を抽出することができ、もって、連続領域をまとめた画像を生成することができる。また、テクスチャ生成装置１４では、繰り返しを考慮したテクスチャデータの画像のファイルを生成することができ、もって、メモリを節約することができる。また、処理コストを削減することができる。さらに、入力画像と比較し、テクスチャデータの画像のファイルのサイズを小さくすることができる。また、画像再現装置１５では、テクスチャデータに基づいて画像を再現するので、テクスチャの特徴を生かした画像を作成することができる。画像の再現を迅速に行うことができる。

例えば、図５０に示されるような、画像入力部６６１、フーリエ変換部６６２、およびピーク検出部６６３を備える繰り返し周期抽出装置６５１においては、図５１の処理が実行されることで、繰り返し周期が抽出される。

具体的には、画像入力部６６１がステップＳ２３１において、画像データの入力を受け付け、ステップＳ２３２において、各画素の色成分を抽出する。フーリエ変換部６６２は、ステップＳ２３３において画像を２次元フーリエ変換する。ピーク検出部６６３は、ステップＳ２３４においてピークを取り出し、ステップＳ２３５において周期を計算する。

図５０および図５１によれば、主要なエッジ周期を１つ求めることはできるが、図３乃至図１１を用いて説明した繰り返し周期抽出装置１１によれば、主要な複数のエッジ周期を求めることができる。

また例えば、図５２に示されるような、画像入力部６９１、分割数決定部６９２、画像分割部６９３、および色付け画像出力部６９４を備えるブロック化装置６８１においては、図５３の処理が実行されることで、画像がブロック化される。

具体的には、図５３のステップＳ２６１において、分割数決定部６９２は、画像入力部６９１に入力された画像に基づいて、水平方向と垂直方向の分割数を決定し、ステップＳ２６２において、画像分割部６９３は、分割数をもとに等間隔の分割位置を決定する。

図５２および図５３によれば、画像を等間隔に分割することはできるが、図１２乃至図１６を用いて説明したブロック化装置１２によれば、画像の特徴を考慮してブロックに分割し、任意の大きさのブロックを出力することができる。また、図１７乃至図３２を用いて説明した連続領域抽出装置１３によれば、画像の中の水平方向と垂直方向の連続領域を抽出することができる。また、連続領域に基づいて画像をブロック化することができる。さらに、これを建物の画像に適用した場合、窓や壁などのパーツに分解したり、再利用することができる。

また、例えば、図５４に示されるような画像切り出し部７２１からテクスチャデータ７２２が出力され、テクスチャ展開部７２３に入力されるような構成においては、図５５および図５６の処理が行われることで、画像の切り出しとテクスチャの展開が行われる。

具体的には、画像切り出し部７２１がステップＳ２９１において、各画素の色成分を抽出し、ステップＳ２９２において、ユーザの指令に基づいてテクスチャを修正する。その後画像切り出し部７２１は、修正したテクスチャをテクスチャデータ７２２として出力する。

テクスチャ展開部７２３は、ステップＳ３１１において、このテクスチャデータ７２２を読み込み、ステップＳ３１２において、全画素をメモリ上に展開する。

図５４と図５５によれば、各画素について、ユーザからの指令に基づいてテクスチャの修正を行うことはできるが、図３３乃至図４６を用いて説明したテクスチャ生成装置１４によれば、画像に含まれる繰り返しの成分に基づいてテクスチャデータを生成することができる。また、繰り返しをもとにテクスチャデータのファイルを生成するため、メモリの容量を節約することができる。さらに、図３３乃至図４６を用いて説明した画像再現装置１５によれば、テクスチャデータに基づいて、画像を再現することができる。また、テクスチャ生成装置１４および画像再現装置１５によれば、例えば、画像に基づいて地図を作成する場合に、建物の雰囲気を損なうことなく、わかりやすい地図を作成することができる。さらに、繰り返しに基づいてテクスチャのファイルを生成することで、メモリの容量を節約するとともに、処理コストを削減することができる。また、入力画像を保存した場合に比べて、ファイルサイズを小さくすることができる。

また、テクスチャ生成装置１４によれば、３次元地図を作成する場合に、デジタルスチルカメラにより撮影された画像の繰り返しに基づいてテクスチャデータを生成するため、画像に含まれる不要な情報（例えば、電線、木、または影）を除いたテクスチャデータを生成することができる。すなわち、ユーザが電線や木、影などを操作入力によって取り除く必要がなく３次元地図の作成に手間をかけることもなく、費用を抑えることができる。画像再現装置１５においても、このテクスチャデータに基づいて、画像に含まれる不要な情報を除いた画像を再現できるので、わかりやすい地図を作成することができる。また、テクスチャ生成装置１４は、繰り返しの特徴に基づいて生成したテクスチャデータのファイルを生成するようにし、そのファイルには、繰り返しの部分（グループ）については、そのデータを重複して書き込むこともないため、データベースのデータ量を抑えることができる。さらに、例えば、一般的な地図に用いる画像を作成する場合、地図上に文字情報やアイコン等を付加するとき、通常の画像に対して、特徴のみにより構成された画像の方が、ユーザにとって、わかりやすい画像とすることができる。よって、より、ユーザにわかりやすい地図を提供することができる。

なお、以上の例では、図１の画像処理システム１において、ブロック化装置１２に繰り返し周期抽出装置１１からの繰り返し周期のデータ２１が供給され、ブロック化装置１２が、繰り返し周期のデータ２１に基づいて画像をブロック化するようにしたが、ブロック化装置１２に、デジタルスチルカメラなどにより撮像されたモザイク画像などを入力し、ブロック化するようにしてもよい。このモザイク状画像のデータの具体的な例として、モザイク状の低解像度化された画像データを、図５７乃至図７２を参照して説明する。

図５７は、画像を変換する画像変換装置の構成例を示すブロック図である。

この画像変換装置８２１は、入力画像を人の目で認識できる低解像度化画像に変換して出力する装置である。

画像入力部８３１は、入力画像を取得し、その画像サイズ（水平方向および垂直方向の画素数）を検出し、分割数決定部８３８に出力すると共に、入力画像をRGB（Red Green Blue）成分に分離して、輝度を求めてエッジ強調部８３２に出力する。さらに、画像入力部８１１は、取得した入力画像を画像分割部８３９に出力する。

エッジ強調部８３２は、入力画像にエッジ強調フィルタによる処理を施し、入力画像のエッジを強調し、エッジ抽出部８３３に出力する。このエッジ強調フィルタは、例えば、ラプラシアンフィルタなどであるが、これに限るものではなく、エッジが強調できればラプラシアンフィルタ以外のフィルタでもよい。尚、エッジ強調フィルタについては後述する。

エッジ抽出部８３３は、エッジ強調部８３２より入力された、エッジが強調された、画像に、エッジ抽出フィルタ処理を施し、エッジが強調された画像からエッジのみを抽出した画像（例えば、エッジ部の画素の画素値を１、それ以外の画素を０とした２値画像）を生成し、エッジ判定部８３４に出力する。エッジ抽出フィルタは、例えば、Robertsのエッジ検出フィルタ、Prewittのエッジ検出フィルタ、または、Sobelのエッジ検出フィルタなどであるが、エッジが抽出できるものであれば、それ以外のフィルタであってもよい。尚、エッジ抽出フィルタについては詳細を後述する。

エッジ判定部８３４は、エッジ抽出部８３３より入力された、エッジ抽出フィルタによりエッジが抽出されている画像の各画素についてエッジの可能性の高い画素（エッジが強調された後の入力画像の画素から抽出されたエッジを用いているので、エッジが強調される前の入力画像上におけるエッジの可能性が高い画素と言う意味で、ここでは、エッジの可能性の高い画素と称している）であるか否かを判定し、エッジの可能性が高い画素の情報をエッジカウント部８３５に出力する。より詳細には、エッジ部の画素の画素値を１、それ以外の画素を０とした２値画像とした場合、入力画像中においてエッジである可能性の高い画素の画素値は、エッジ強調部８３２、および、エッジ抽出部８３３の処理により画素値が１となっているはずなので、エッジ判定部８３４は、各画素の画素値が、１であるとき、その画素はエッジ部の可能性の高い画素であるとみなし、その情報をエッジカウント部８３５に出力する。

エッジカウント部８３５は、エッジ部である可能性の高い画素からなる画像の水平方向、および、垂直方向の各座標位置について、それぞれのエッジ部である可能性の高い画素数をカウントし、水平方向、および、垂直方向のそれぞれについて各座標位置毎のエッジである可能性の高い画素数のカウント結果をDFT（Descrete Fourier Transform：離散フーリエ変換）部８３６に出力する。

DFT部８３６は、エッジカウント部８３５より入力される水平方向、および、垂直方向のそれぞれについて各座標位置毎のエッジである可能性の高い画素のカウント結果を、水平方向、および、垂直方向のそれぞれについて、離散フーリエ変換処理を施して、水平方向、および、垂直方向のそれぞれについて、エッジの周期（エッジの発生する空間的な周期（間隔））に対応する空間周波数（（エッジの発生する空間的な周期（間隔）の逆数）の水平方向、および、垂直方向のそれぞれについてのパワースペクトル（フーリエ変換した際のフーリエ級数組（実部の係数と虚部の係数の組）のそれぞれの２乗の和）を生成し、ピーク抽出部８３７に出力する。

ピーク抽出部８３７は、DFT部８３６より入力された、水平方向、および、垂直方向のそれぞれについて、パワースペクトルから、そのピーク位置となる空間周波数を検出し、水平方向、および、垂直方向についてそれぞれ検出し、検出したピークとなる空間周波数の情報を分割数決定部８３８に出力する。

分割数決定部８３８は、画像入力部８３１より入力された画像サイズの情報と、ピークとなる空間周波数の情報から分割数を決定し、画像分割部８３９に出力する。すなわち、空間周波数は、エッジの発生する周期の逆数であるので、分割数決定部８３８は、発生するエッジに対応したモザイクのブロックを発生するように画像の分割数を決定する。より具体的には、分割数決定部８３８は、空間周波数の逆数を求めることにより周期（エッジの発生する間隔を示す画素数）を求め、画像サイズにおける水平方向と垂直方向の画素数を、その周期の画素数でそれぞれ割ることにより分割数を決定する。

画像分割部８３９は、分割数決定部８３８より入力された、水平方向、および、垂直方向の分割数で、入力画像を分割し、分割した画像を色付画像出力部８４０に出力する。すなわち、画像分割部８３９は、入力された水平方向、および、垂直方向の分割数で、入力画像をモザイク状のブロック単位の画像に分割する。

色付画像出力部８４０は、画像分割部８３９より入力された、モザイク状のブロックに分割されている各画像に含まれている全画素の画素値の、例えば、中央値、または、最頻値（最も頻度の高い画素値）を代表画素値として、そのブロックに含まれている全ての画素の画素値を代表画素値とし、これらの処理を、入力画像の全てのブロックについて実行することで、入力画像を低解像度化し、モザイク画像に変換して、出力する。

次に、図５８のフローチャートを参照して、図５７の画像変換装置８２１によるモザイク画像変換処理について説明する。

ステップＳ４２１において、画像入力部８３１は、入力画像を取得して、画像サイズを検出して、分割数決定部８３８に出力すると共に、入力画像を画像分割部８３９に出力する。

ステップＳ４２２において、画像入力部８３１は、入力画像を各画素の画素値をRGB成分に分離して、輝度を求めてエッジ強調部８３２に出力する。

ステップＳ４２３において、エッジ強調部８３２は、輝度値からなる入力画像の情報にエッジ強調フィルタによるエッジ強調処理を施し、入力画像のエッジを強調してエッジ抽出部８３３に出力する。

ここで、エッジ強調部８３２の処理に用いられるエッジ強調フィルタについて説明する。

エッジ強調フィルタは、例えば、上述のようにラプラシアンフィルタである。ラプラシアンフィルタの動作原理は、以下のようなものである。すなわち、例えば、図５９Ａで示されるように、入力画像の輝度値f(x)が空間方向xに対してエッジ部分を構成している場合（図５９Ａで示されるように段差が生じている場合）、このf(x)が１次微分されることにより、図５９Ｂで示されるように１次微分値f(x)'は、上に凸の曲線が得られる。さらに、２次微分値f(x)''は、図５９Ｃで示されるように、sin波形のような曲線となる。この２次微分値f(x)''を、元の輝度値f(x)から減算することにより、図５９Ｄで示されるような波形が得られる。この結果、原画像のエッジ部分には存在しなかった、輝度値の変化が開始される部分に凹部と、変化が終了する部分に凸部がそれぞれ生じることとなる。この結果、エッジ部分の濃度変化が強調される。

さらに、ラプラシアンフィルタによるエッジ強調の処理の画素値の計算方法について説明する。

画像のディジタル処理においては、１次微分値は、画素間の輝度値の差分により求められる。すなわち、水平方向に図６０Ａで示されるように画素f(i,j),f(i＋1,j)が配置され、垂直方向に図６０Ｂで示されるように画素f(i,j),f(i,j＋1)が配置されていた場合、水平方向の画素間の１次微分値をf_x(i,j)とし、垂直方向の画素間の１次微分値をf_y(i,j)とするとき、以下の式（１），式（２）のような関係から、１次微分値は演算される。

f_x(i,j)＝f(i＋1,j)−f(i,j)
・・・（１）
f_y(i,j)＝f(i,j＋1)−f(i,j)
・・・（２）

さらに、２次微分値は、この際、１次微分値の差分が用いられる。すなわち、水平方向に図６０Ｃで示されるように画素f(i−1,j),f(i,j),f(i＋1,j)が配置され、垂直方向に図６０Ｄで示されるように画素f(i,j−1),f(i,j),f(i,j＋1)が配置されていた場合、水平方向の画素間の２次微分値をf_xxとし、垂直方向の画素間の２次微分値をf_yyとするとき、以下の式（３），式（４）のような関係から、２次微分値は演算される。

f_xx(i,j)＝f_x(i,j)−f_x(i＋1,j)
＝｛f(i＋1,j)−f(i,j)｝−｛f(i,j)−f(i−1,j)｝
＝f(i＋1,j)−２×f(i,j)＋f(i−1,j)
・・・（３）
f_yy(i,j)＝f_y(i,j＋1)−f_y(i,j)
＝｛f(i,j＋1)−f(i,j)｝−｛f(i,j)−f(i,j−1)｝
＝f(i,j＋1)−２×f(i,j)＋f(i,j−1)
・・・（４）

ラプラシアン▽²f(i,j)は、以上の関係から以下の式（５）で示されるように定義される。

▽²f(i,j)＝f_xx(i,j)＋f_yy(i,j)
＝f(i＋1,j)−２×f(i,j)＋f(i−1,j)＋f(i,j＋1)−２×f(i,j)＋f(i,j−1)
＝f(i＋1,j)＋f(i−1,j)＋f(i,j＋1)＋f(i,j−1)−４×f(i,j)
・・・（５）

従って、原画像f(i,j)からラプラシアン▽²f(i,j)を差し引くことで、以下の式（６）よりエッジ強調された画像の画素値g(i,j)が導出されることになる。

g(i,j)＝f(i,j)−▽²f(i,j)
＝f(i,j)−（f(i＋1,j)＋f(i−1,j)＋f(i,j＋1)＋f(i,j−1)−４×f(i,j)）
＝−f(i＋1,j)−f(i−1,j)−f(i,j＋1)−f(i,j−1)＋５×f(i,j)）
・・・（６）

上述の式（６）は、図６１Ａで示されるように、注目画素（図中中央の画素）について、上下左右に存在する合計４画素（注目画素を含めて５画素）についての２次微分値を用いたフィルタによる具体的な演算である。ここで、図６１Ａにおいては、上段から下段に向かって、かつ、左から右に向って０，−１，０，−１，５，−１，０，−１，０の３画素×３画素のフィルタ（ラプラシアンフィルタ）であるが、斜め方向は、全て０が配置されているため、実質的に注目画素と上下左右の５画素についてのフィルタとなっている。

そこで、斜め方向も考慮するような場合、図６１Ｂで示されるように、上段から下段に向かって、かつ、左から右に向かって−１，−１，−１，−１，５，−１，−１，−１，−１の３画素×３画素の実質的に注目画素を含む９画素のフィルタとしてもよい。

尚、エッジ強調部８３２によるエッジ強調の処理は、以上のようにラプラシアンフィルタを用いた処理に限るものではなく、入力画像のエッジ部を強調する処理が実現できればよく、例えば、入力画像をFFT（Fast Fourier Transform）により変換し、空間周波数領域で高周波成分により強調した後、逆FFTにより空間領域に戻すことによりエッジを強調するようにしてもよい。

ここで、図５８のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ４２４において、エッジ抽出部８３３は、エッジ強調部８３２より入力されたエッジが強調されている入力画像からエッジ抽出フィルタを用いて、エッジを抽出した画像（エッジ部のみから構成される画像）を生成し、エッジ判定部８３４に出力する。より詳細には、例えば、エッジ抽出部８３３は、エッジ部の画素を１として、それ以外の部分の画素を０としたエッジ部分のみを認識することができる２値画像を生成する。

ここで、エッジ抽出フィルタについて説明する。

エッジ部は、上述のように隣接する画素間の画素値（今の処理では、輝度値）が急激に変化している部分である。そこで、エッジ抽出部８３３は、隣接する画素間で求められる画素値の差分、すなわち微分値から以下の式（７）で定義される値を閾値と比較し、閾値以上であればエッジ部であると判定する。

|▽f(i,j)|＝√（f_x ²(i,j)＋f_y ²(i,j)）
・・・（７）

ここで、式（７）において、f_x(i,j)およびf_y(i,j)は、上述の式（１），（２）と同様である。すなわち、水平方向の１次微分値f_x(i,j)は、図６２Ａで示されるような隣接する画素の画素値（輝度値）に図中の値（各マス目は、画素を示し、左のマス目から−１，１）を乗じて加算したものであり、同様にして、垂直方向の１次微分値f_y(i,j)は、図６２Ｂで示されるような隣接する画素の画素値（輝度値）に図中の値（各マス目は、画素を示し、上のマス目から−１，１）を乗じて加算したものである。尚、注目画素は、図６２Ａ中の左右どちらでもよく、また、図６２Ｂ中の上下のいずれであってもよい。

尚、式（７）で示した演算処理は、全画素について演算するには、処理時間がかなり必要となるため、処理の高速化を図るため、以下の式（８）、または、式（９）を近似式として代用するようにしてもよい。

|▽f(i,j)|≒|f_x(i,j)|＋|f_y(i,j)|
・・・（８）
|▽f(i,j)|≒Max（|f_x(i,j)|,|f_y(i,j)|）
・・・（９）

ここで、Max（A,B）は、Ａ，Ｂのうち、いずれか大きい方の値を示す。

以上においては、隣接画素として注目画素の左右のいずれか、および、上下のいずれかの画素を選択した場合のエッジ抽出方法であるが、例えば、図６３で示すように、注目画素に対して斜め方向に隣接する画素との画素値の差分からエッジを抽出するようにしてもよい。図６３Ａにおいて、注目画素は、左下の画素、または、右上の画素のいずれかであり、図６３Ｂにおいては、左上の画素、または、右下の画素である。また、各画素の画素値に対して乗じる係数は、図６３Ａの場合、上から下に、かつ、左から右に、０，１，０，−１であり、また、図６３Ｂの場合、上から下に、かつ、左から右に、１，０，−１，０である。

この斜め方向に隣接する画素間の画素値の差分からエッジを抽出するフィルタをRobertsのエッジ検出フィルタ（以下、ロベルツフィルタとも称する）という。

このロベルツフィルタを用いた場合、上述の式（７）に対応する式は、以下の式（１０）となる。

|▽f(i,j)|＝√((f(i,j)−f(i+1,j+1))²+(f(i+1,j)−f(i,j+1))²)
・・・（１０）

従って、ロベルツフィルタを使用する場合、上述の式（１０）の関係を用いてエッジが検出されることになる。さらに、同様にして、上述の式（１０）の演算をより高速化させるため、以下の式（１１），式（１２）で示されるような簡易式を用いるようにしてもよい。

|▽f(i,j)|≒|(f(i,j)−f(i+1,j+1)|＋|f(i+1,j)−f(i,j+1)|
・・・（１１）
|▽f(i,j)|≒Max（|(f(i,j)−f(i+1,j+1)|,|f(i+1,j)−f(i,j+1)|）
・・・（１２）

さらに、以上の方法で、エッジを求めるようにしてもよいが、例えば、以上の式（１）におけるf_x(i,j)は、厳密な意味において、(i,j)の座標上に存在する注目画素の１次微分値を求めているのではなく、f_x(i+05,j)の１次微分値を求めていることに他ならない。そこで、図６４Ａで示されるように、注目画素（図６４Ａ中の中央の画素）に対して水平方向に隣接する左右の画素間、および、図６４Ｂで示されるように、注目画素（図６４Ｂ中の中央の画素）に対して垂直方向に隣接する上下の画素間の差分からそれぞれ注目画素位置の水平方向、および、垂直方向の１次微分値を求めるようにしてもよい。すなわち、図６４Ａにおいては、３画素×３画素の合計９画素に対してかけられるフィルタであるが、実質的には、注目画素の左右に隣接する画素間の差分が注目画素の水平方向の１次微分値として得られることになる。また、同様に、図６４Ｂにおいても、３画素×３画素の合計９画素に対してかけられるフィルタであるが、実質的には、注目画素の上下に隣接する画素間の差分が注目画素の垂直方向の１次微分値として得られることになる。このフィルタによる処理により、差分を求める画素間の距離が大きくなる分、ノイズによる影響を小さくすることができる。

さらに、図６５Ａで示されるように、注目画素について、左上、左側、および左下に隣接する画素の画素値の和と、右上、右側、および右下に隣接する画素の画素値の和との差分を求めてもよく、この場合、平滑化された水平方向の１次微分値を求める事が可能となる。図６５Ａにおいては、各画素の画素値に係数として上から下に向かって、かつ、左から右に向かって、−１，０，１，−１，０，１，−１，０，１の係数を乗じて和を取る処理がなされる。

同様に、図６５Ｂで示されるように、注目画素について、左上、上側、および右上に隣接する画素の画素値の和と、右下、下側、および左下に隣接する画素の画素値の和との差分を求めるようにしてもよく、この場合、平滑化された垂直方向の１次微分値を求めることが可能となる。図６５Ｂにおいては、各画素の画素値に係数として上から下に向かって、かつ、左から右に向かって、−１，−１，−１，０，０，０，１，１，１の係数を乗じて和を取る処理がなされる。尚、図６５Ａ，Ｂで示されるようなフィルタは、一般に、Prewittのエッジ検出フィルタ（以下、プレウィットフィルタとも称する）と呼ばれる。

また、図６６Ａで示されるように、注目画素の水平方向に隣接する画素の画素値に対してのみ重みをつけて、係数を設定するようにしてもよい。すなわち、図６６Ａにおいては、各画素の画素値に係数として上から下に向かって、かつ、左から右に向かって、−１，０，１，−２，０，２，−１，０，１の係数を乗じて和を取る処理がなされる。

同様にして、図６６Ｂで示されるように、注目画素の垂直方向に隣接する画素の画素値に対してのみ重みをつけて、係数を設定するようにしてもよい。すなわち、図６６Ｂにおいては、各画素の画素値に係数として上から下に向かって、かつ、左から右に向かって、−１，−２，−１，０，０，０，１，２，１の係数を乗じて和を取る処理がなされる。

図６６Ａ，Ｂで示されるようなフィルタの処理により、最も近い位置に隣接する画素の画素値に対して大きな重み付けを施す処理が可能となり、より正確なエッジ検出が可能となる。尚、図６６Ａ，Ｂで示されるようなフィルタは、一般に、Sobelのエッジ検出フィルタ（以下、ソーベルフィルタとも称する）と呼ばれる。

以上のようなエッジ検出フィルタを用いた処理により、例えば、図６７で示されるような建築物の画像が入力画像である場合、図６８の右部で示されるようにエッジ部（画素値が変化する部分）のみが、図中「白色」で表示され、それ以外の部分が「黒色」で表示された画像が生成され、これにより、エッジ部のみが抽出された画像が生成される。

ここで、図５８のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ４２５において、エッジ判定部８３４は、入力されたエッジ抽出フィルタにより処理された画像の各画素について、入力画像のエッジ上に存在する可能性の高い画素であるか否かを判定して、各画素毎の判定結果をエッジカウント部８３５に出力する。より具体的には、エッジ抽出された画像が、上述の２値画像である場合、エッジ部の画素値が１で、それ以外の部分の画素値が０であるとき、エッジ判定部８３４は、入力画像の各画素について、画素値が１であるか否かを判定し、判定結果をエッジカウント部８３５に出力する。

ステップＳ４２６において、エッジカウント部８３５は、エッジ判定部８３４より入力されたエッジの判定結果に基づいて、画像の水平方向、および、垂直方向のそれぞれの位置毎にエッジの可能性の高い画素の数をカウントし、カウント結果をDFT部８３６に出力する。すなわち、例えば、図６８の右部に示されるエッジ抽出された画像の場合、図中、水平方向の右方向をｘ方向とし、また、垂直方向の下方向をｙ方向としたとき、図中右下部で示されるように、ｘ方向の各座標位置と、その座標位置毎にエッジである可能性の高い画素（図中の白色の画素（画素値が１の画素））の数（図中の頻度）がカウントされ、そのカウント結果がDFT部８３６に出力される。

図６８中の右下部で示されるように、エッジが存在するｘ方向の各座標位置（図中では、建物の窓枠のエッジ部が存在するｘ方向の座標位置）上でエッジが繰り返しているので、エッジの可能性の高い画素の頻度も繰り返している。また、同様にして、図６８中の左部で示されるように、エッジが存在するｙ方向の各座標位置（図中では、建物の窓枠のエッジ部が存在するｙ方向の座標位置）上でエッジが繰り返しているので、エッジの可能性の高い画素の頻度も繰り返している。

結果として、水平方向と垂直方向のそれぞれの位置とエッジの発生頻度の関係が示されることになる。

ステップＳ４２７において、DFT部８３６は、エッジカウント部８３５より入力された水平方向と垂直方向のそれぞれの位置とエッジの可能性の高い画素の発生頻度の関係にDFT（離散フーリエ変換）処理を施して、その変換結果をピーク抽出部８３７に出力する。

例えば、図６８の右下部に示されている水平方向のエッジの発生頻度の関係は、DFT処理が施されることにより、図６９で示されるようなｘ方向の空間周波数とフーリエ係数との関係に変換される。すなわち、図６９において、横軸Fxは、ｘ方向の空間周波数である。また、縦軸Pは、フーリエ変換された際の各空間周波数に対応するフーリエ級数組（実部と虚部の係数の組）のそれぞれの２乗の和である。一般に、図６９で示されるような関係はパワースペクトルと呼ばれており、DFT部８３６は、図６８の右下部に示されている水平（x）方向のエッジの可能性の高い画素の発生頻度の関係を、x方向についてのパワースペクトルに変換する。

また、同様にして、例えば、図６８の左部に示されている垂直方向のエッジの可能性の高い画素の発生頻度の関係は、DFT処理が施されることにより、図７０で示されるようなｙ方向の空間周波数とフーリエ係数との関係に変換される。すなわち、図７０において、横軸は、ｙ方向の空間周波数である。また、縦軸は、フーリエ変換された際の各空間周波数に対応するフーリエ級数組（実部と虚部の係数の組）のそれぞれの２乗の和である。すなわち、DFT部８３６は、図６８の左部に示されている垂直（y）方向のエッジの可能性の高い画素の発生頻度の関係を、y方向についてのパワースペクトルに変換する。

ステップＳ４２８において、ピーク抽出部８３７は、DFT部８３６より入力されたｘ方向およびｙ方向についてのそれぞれのパワースペクトルのそれぞれのピーク位置となるｘ方向、および、ｙ方向の空間周波数を抽出し、抽出したピーク位置となるｘ方向、および、ｙ方向の空間周波数の値を分割数決定部８３８に出力する。

すなわち、図６９，図７０で示されるようなｘ方向、および、ｙ方向のパワースペクトルが検出された場合、ピーク抽出部８３７は、図６９のｘ方向のパワースペクトルにおけるピーク値をとるｘ方向の空間周波数Fx-max、および、図７０のy方向のパワースペクトルにおけるピーク値をとるy方向の空間周波数Fy-maxをそれぞれ抽出し、抽出した空間周波数Fx-max，Fy-maxを分割数決定部８３８に出力する。

ステップＳ４２９において、分割数決定部８３８は、ピーク抽出部８３７より入力されたｘ方向と、ｙ方向のそれぞれのパワースペクトルのピーク値をとる空間周波数Fx-max，Fy-maxに基づいて、ｘ方向とｙ方向のそれぞれについての画像上に発生するエッジの周期を求める。空間周波数が、ｘ方向、または、ｙ方向の単位長さ当たりのエッジの発生頻度であるから、エッジの発生する周期は、その逆数であり、エッジの発生するｘ方向、または、ｙ方向の距離の間隔（距離の単位は画素数）である。そこで、分割数決定部８３８は、ｘ方向と、ｙ方向のそれぞれのパワースペクトルのピーク値をとる空間周波数Fx-max，Fy-maxのそれぞれの逆数を取って、ｘ方向のエッジの発生する周期（１／Fx-max）（エッジの発生するｘ方向の間隔を示す画素数）、および、ｙ方向のエッジの発生する周期（１／Fy-max）（エッジの発生するｙ方向の間隔を示す画素数）を求める。

ステップＳ４３０において、分割数決定部８３８は、エッジの発生周期に基づいて、入力画像のｘ方向とｙ方向の（水平方向、および、垂直方向の）それぞれの分割数を決定し、決定したｘ方向の分割数Dx、および、ｙ方向の分割数Dyの情報を画像分割部８３９に出力する。すなわち、分割数決定部８３８は、画像入力部８３１より入力される画像サイズの情報である入力画像のｘ方向の画素数と、ｙ方向の画素数を、それぞれｘ方向のエッジの発生周期（１／Fx-max）、および、ｙ方向のエッジの発生周期（１／Fy-max）で割ることにより、ｘ方向、および、ｙ方向の入力画像の分割数Dx，Dyを決定する。

ステップＳ４３１において、画像分割部８３９は、分割数決定部８３８より入力された分割数Dx，Dyの情報に基づいて、画像入力部８３１より入力される入力画像を分割し、分割した複数の画像を色付画像出力部８４０に出力する。すなわち、画像分割部８３９は、図６７で示されるような画像が入力画像である場合、図７１で示されるように、ｘ方向については、（１／Fx-max）の間隔（図中のｘ軸の真上に示されている実線の矢印の間隔）で、ｙ方向については、（１／Fy-max）の間隔（図中のｙ軸の左横に示されている破線の矢印の間隔）で、画像をブロック状に分割して、分割したブロック状の画像を色付画像出力部８４０に出力する。従って、画像分割部８３９は、入力画像を、ｘ方向に（１／Fx-max）×ｙ方向に（１／Fy-max）のサイズからなる、総数（Dx×Dy）個のブロックに分割して出力する。

ステップＳ４３２において、色付画像出力部８４０は、画像分割部８３９より入力された、分割されているブロック状の画像毎に、そのブロック状の画像に含まれた全画素の画素値（輝度値）の平均画素値を代表画素値として求め、各ブロック状の画像毎に、そのブロック状の画像に属する全ての画素を、その代表画素値に設定して順次出力する。その結果、色付画像出力部８４０は、図６７で示されるような入力画像が入力された場合、入力画像を図７２で示されるようなモザイク状の画像に変換して出力する。すなわち、図６７で示されたような入力画像は、総数（Dx×Dy）個のブロックからなるモザイク状の低解像度化された画像に変換される。

ステップＳ４３３において、画像入力部８３１は、次の画像が入力されたか否かを判定し、次の入力画像が入力されたと判定された場合、その処理は、ステップＳ４２１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。すなわち、入力画像が順次入力されている限り、ステップＳ４２１乃至Ｓ４３３の処理が繰り返される。

ステップＳ４３３において、次の画像が入力されてきていないと判定された場合、その処理は、終了する。

すなわち、図５７の画像変換装置８２１は、入力画像上のエッジの周期に基づいて、水平方向と垂直方向の分割数を決定することができるので、画像を認識するために必要な情報を残せるようにモザイク状のブロックの大きさを設定し、そのブロックの大きさで、入力画像を低解像度化するように変換させることができる。その結果、変換された画像は、人の目で認識することができる状態で、低解像度化されることになる。

従って、高解像度画像として処理する必要のない画像（例えば、高解像度の画像として表示したり、保存したりする必要のない画像）については、上述の手法により、人の目で認識することができる状態で、低解像度化させることができるので、各種の処理（例えば、転送、表示、または、記録など）にかかる負荷を低減させることができ、さらに、低解像度化された状態で表示しても、人の目で何が表示されているかを認識することが可能となる。

なお、ステップＳ４３２の処理において、色付画像出力部８４０が、各ブロックの平均画素値を代表画素値として設定する例について説明してきたが、その他の方法で代表画素値を設定するようにしてもよく、例えば、各ブロックの最頻値、各ブロックの中央値、各ブロックの最大値と最小値の平均値、または、各ブロックの重心位置に存在する画素の画素値などを代表値として設定するようにしてもよい。

図５７乃至図７２の処理によれば、エッジ強調部８３２が、入力画像よりエッジを強調し（ステップＳ４２３の処理）、エッジ抽出部８３３が、入力画像のエッジを抽出し（ステップＳ４２４の処理）、エッジ判定部８３４によりエッジと判定された画素がエッジカウント部８３５により水平方向、および、垂直方向の位置毎にカウントされ（ステップＳ４２６の処理）、DFT部８３６が、カウントされた水平方向、および、垂直方向の位置毎の画素数の結果を離散フーリエ変換してパワースペクトルを生成し（ステップＳ４２７の処理）、ピーク抽出部８３７が、パワースペクトルのピークの空間周波数を抽出し（ステップＳ４２８の処理）、分割数決定部８３８が、ピーク抽出された空間周波数に基づいて、入力画像のエッジの周期を検出し（ステップＳ４２９）、さらに検出されたエッジの周期に基づいて、入力画像の分割数を決定し（ステップＳ４３０）、画像分割部８３９が、入力画像を決定された分割数で複数のブロックに分割し（ステップＳ４３１）、色付画像出力部８４０が、分割されたブロック（状の画像）毎に全ての画素の画素値を、所定の画素値（ブロックの全画素の平均画素値）に変換して出力するようにしたので、入力画像を人の目で認識することができる状態で、低解像度化させることが可能となる。

このようにして画像変換装置８２１から出力された、モザイク状の低解像度化された画像データを、図１のブロック化装置１２に入力するようにしてもよい。この場合、図１３のステップＳ５４の処理により、類似色の隣接ブロックが統合されるので、画像を任意の大きさのブロックに分割することができる。すなわち、ブロック画像を生成することができる。

なお、以上の例では、テクスチャ生成装置１４が、連続領域抽出装置１３から供給された連続領域データ２３に基づいて、テクスチャデータを生成するようにしたが、連続領域データ２３に限らず、テクスチャ生成装置１４にデジタルスチルカメラなどにより撮像されたモザイク画像などを入力し、テクスチャデータを生成するようにしてもよい。

さらに、図１２乃至図１６を用いて説明したブロック化装置１２においては、ブロック化した画像データをそのまま出力するようにしたが、図３４のファイル生成部４０５を、図１２のブロック化装置の類似色統合部１８４の後段にさらに設けるようにして、ブロック化した画像データを、ファイルとして出力するようにしてもよい。この場合、ブロック化装置１２に設けられたファイル生成部は、上述した図４２を用いて説明した処理を実行することで、ブロック画像データの繰り返し成分に基づいてファイルを生成することができる。

また、図１２乃至図１６を用いて説明したブロック化装置１２により生成されたブロック画像を、ブロックフォーマットとして扱うようにしてもよいし、図１７乃至図３２を用いて説明した連続領域抽出装置１３により生成された連続領域がまとめられたブロック画像を、ブロックフォーマットとして扱うようにしてもよい。

なお、以上において、各部において最頻の値を求めている個所があるが、最頻の値に限らず、平均値や中央値であってもよい。また、逆に、平均値を求めている個所についても、平均値に限らず、最頻の値や中央値であってもよい。さらに、最頻値、中央値および平均値をまとめて統計的代表値としてもよい。

また、水平方向と垂直方向は、それぞれ略水平方向と略垂直方向と読み替えてもよい。

上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、上述した図２、図７、図１３、図１８、図２０、図２３、図３６、図４２、図４５、および図４６の処理は、図７３に示されるようなパーソナルコンピュータ９００により実行される。

図７３において、CPU９０１は、ROM９０２に記憶されているプログラム、または、記憶部９０８からRAM９０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM９０３にはまた、CPU９０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなどが適宜記憶される。

CPU９０１、ROM９０２、およびRAM９０３は、内部バス９０４を介して相互に接続されている。この内部バス９０４にはまた、入出力インターフェース９０５も接続されている。

入出力インターフェース９０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部９０６、CRT，LCDなどよりなるディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部９０７、ハードディスクなどより構成される記憶部９０８、並びに、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部９０９が接続されている。通信部９０９は、電話回線やCATVを含む各種のネットワークを介しての通信処理を行う。

入出力インターフェース９０５にはまた、必要に応じてドライブ９１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどによりなるリムーバブルメディア９２１が適宜装着され、それから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部９０８にインストールされる。

一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされる。

この記録媒体は、図７３に示されるように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されているリムーバブルメディア９２１よりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM９０２や記憶部９０８が含まれるハードディスクなどで構成される。

なお、本明細書において、コンピュータプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表わすものである。

本発明を適用した画像処理システムの全体の構成例を示す図である。 図１の画像処理システムにおける画像処理を説明するフローチャートである。 図１の繰り返し周期抽出装置の機能的構成例を説明する図である。 処理の対象となる画像の例を説明する図である。 図４の画像の繰り返しの領域を説明する図である。 図５の画像から主要エッジを抽出した場合の画像を説明する図である。 図２のステップＳ１１の繰り返し周期抽出処理の詳細を説明するフローチャートである。 抽出された水平方向のエッジを説明する図である。 ２本のエッジの出現間隔を説明する図である。 エッジの出現間隔の最頻値を説明する図である。 連鎖と連鎖の長さを説明する図である。 図１のブロック化装置の機能的構成例を説明する図である。 図２のステップＳ１２のブロック化処理の詳細を説明するフローチャートである。 繰り返し周期の延長を説明する図である。 追加する補助線を説明する図である。 分割された画像を説明する図である。 図１の連続領域抽出装置の機能的構成例を示す図である。 図２のステップＳ１３の連続領域抽出処置の詳細を説明するフローチャートである。 図１７の画像入力部が受け付けるブロック画像の例を説明する図である。 図１８のステップＳ６２の水平方向走査により画像を垂直方向に分割する処理の詳細を説明するフローチャートである。 垂直方向の画像の分割位置を説明する図である。 垂直方向に分割された領域を説明する図である。 図１８のステップＳ６４の水平方向走査により垂直方向の類似領域を置き換える処理の詳細を説明するフローチャートである。 色分布が類似する領域の検出を説明する図である。 代表の色分布で置き換えた領域を説明する図である。 代表の色を説明する図である。 代表の色分布で置き換える領域を説明する図である。 入力される画像の例を示す図である。 画像の色分布に基づいて複数の領域に分割されたブロックを説明する図である。 水平方向と垂直方向の類似するブロックの統合を説明する図である。 垂直方向の連続領域の統合を説明する図である。 水平方向の連続領域の統合を説明する図である。 本発明を適用したテクスチャ処理システムの構成例を示すブロック図である。 テクスチャ生成装置の機能的構成例を示すブロック図である。 画像再現装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図２のステップＳ１４のテクスチャ生成処理の詳細を説明するフローチャートである。 抽出される画像の繰り返しを説明する図である。 再配置した繰り返し領域を説明する図である。 画像の繰り返し領域の再配置を説明する図である。 再配置される、繰り返す残り領域を説明する図である。 残り領域に配置される領域を説明する図である。 図３６のステップＳ１００のファイル生成処理の詳細を説明するフローチャートである。 ファイルの構成を説明する図である。 ブロック情報の構成を説明する図である。 テクスチャ記憶処理を説明するフローチャートである。 図２のステップＳ１５の画像再現処理を説明するフローチャートである。 最頻値算出処理を説明するフローチャートである。 最頻値の算出について説明する図である。 本発明の処理の流れを説明する図である。 繰り返し周期抽出装置の機能的構成例を示すブロック図である。 繰り返し周期抽出処理を説明するフローチャートである。 ブロック化装置の機能的構成例を示すブロック図である。 ブロック化処理を説明するフローチャートである。 画像の切り出しとテクスチャの展開を説明する図である。 画像切り出し処理を説明するフローチャートである。 テクスチャ展開処理を説明するフローチャートである。 画像変換装置の構成例を示すブロック図である。 図５７の画像変換装置による画像変換処理を説明するフローチャートである。 ラプラシアンフィルタを説明する図である。 １次微分値、および、２次微分値の求め方を説明する図である。 ラプラシアンフィルタを説明する図である。 エッジ検出フィルタを説明する図である。 エッジ検出フィルタを説明する図である。 エッジ検出フィルタを説明する図である。 エッジ検出フィルタを説明する図である。 エッジ検出フィルタを説明する図である。 入力画像の例を示す図である。 図６７の入力画像のエッジ抽出フィルタによる処理例を示す図である。 水平方向のパワースペクトルを示す図である。 垂直方向のパワースペクトルを示す図である。 図６７の入力画像を分割した例を示す図である。 図６７の入力画像を低解像度化して変換した例を示す図である。 パーソナルコンピュータの構成例を示す図である。

符号の説明

１ 画像処理システム， １１ 繰り返し周期抽出装置， １２ ブロック化装置， １３ 連続領域抽出装置， １４ テクスチャ生成装置， １５ 画像再現装置， ２１ 繰り返し周期のデータ， ２２ ブロック画像データ， ２３ 連続領域データ， ２４ テクスチャデータ， ５２ エッジ抽出部， ５３ エッジ出現区間算出部， ５４ 繰り返し周期算出部， １８２ 繰り返し周期延長部， １８３ 画像分割部， １８４ 類似色統合部， ３０２ 領域生成部， ３０３ 類似領域置き換え部， ３０４ 連続領域抽出部， ３０５ 連続領域統合部， ３８１ テクスチャデータ記憶部， ４０２ 繰り返し抽出部， ４０３ 繰り返し調整部， ４０４ 残り領域補間部， ４０５ ファイル生成部， ４３２ 再現位置特定部， ４３３ テクスチャ展開部， ４３４ 画像出力部， ５１０ ファイル， ５１１−１，５１１−２ 繰り返し情報， ５１２−１−１乃至５１２−１−３，５１２−２−１乃至５１２−２−４ ブロック情報， ５１３−１，５１３−２ 繰り返し残り領域情報， ５１４−１−１乃至５１４−１−７，５１４−２−１乃至５１４−２−４ ブロック情報， ５１５−１，５１５−２ 残り領域情報， ５１６−１−１乃至５１６−１−５，５１６−２−１乃至５１６−２−３ ブロック情報

Claims (5)

1. 画像を処理する画像処理装置において、
   入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
   前記エッジ抽出手段により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出手段と、
   前記最頻値算出手段により算出された前記最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、前記エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、前記エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記統計的な代表値は、前記画像上の間隔の最頻値、中央値または平均値である
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記繰返し周期算出手段は、前記最頻値を中心とする、予め定められた所定の範囲の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 画像を処理する画像処理装置の画像処理方法において、
   入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
   前記エッジ抽出ステップの処理により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出ステップと、
   前記最頻値算出ステップの処理により算出された前記最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、前記エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、前記エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出ステップと
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
5. 画像を処理するプログラムであって、
   入力された画像から、略水平方向および略垂直方向のうち少なくとも一方向のエッジを抽出するエッジ抽出ステップと、
   前記エッジ抽出ステップの処理により抽出された複数のエッジのうち、同一方向の任意の２本のエッジで構成される全てのエッジ対について、各エッジ対を構成する２本のエッジの画像上の間隔の最頻値を算出する最頻値算出ステップと、
   前記最頻値算出ステップの処理により算出された前記最頻値の画像上の間隔で抽出された２本のエッジにより構成されるエッジ対からなり、前記２本のエッジで挟まれる領域が互いに連続するように隣接するエッジ対の集合により構成されるエッジ対の連鎖を検出し、さらに、各エッジ対の連鎖について、前記エッジ対を構成する２本のエッジの間隔の統計的な代表値を、前記エッジの抽出に関する繰返し周期として算出する繰返し周期算出ステップと
   を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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