JP5149034B2 - 線画処理装置、プログラムおよび線画処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、線画を処理する線画処理技術であって、特に、線画に含まれる微小点から構成される網点を除去する技術に関する。

マンガ（Manga）は、未彩色線画の代表的なものである。マンガは、一般的に、欧米のコミック（Comic）とは異なり、日本独自の風合いを持つ（モノクロ）線画である。すなわち、マンガでは、階調（色合い）の表現やキャラクターの感情等が、様々な網点やベタ、効果線等の模様並びに輪郭線等の描画線で表現されており、カラー表現が多いコミックとは性質が大きく異なっている。

従来、マンガは紙上に印刷して市場に供給されているが、カラー印刷コストがかかりすぎる等の理由から、雑誌等の巻頭カラーページ以外はモノクロ（未彩色）でしか制作されていなかった。

しかし、携帯電話等の端末装置の通信技術の発達により、デジタル化されたマンガを、通信回線を介して購読できるサイトが急増しており、マンガを液晶モニタ等で鑑賞できる機会が増えている。それに伴い、カラー化（彩色、色付け）されたマンガの需要が大きくなっている。また、日本国外においては、モノクロマンガの文化がないため、マンガビジネスを海外展開する上では、モノクロマンガを彩色する必要がある。

モノクロマンガを彩色するための制作作業は、様々な工程から成り立っているが、主に線画から模様部分を分離する（切り抜く）工程と、当該模様部分が切り抜かれた線画に対して彩色を行う工程、あるいは当該切り抜いた模様部分に色付けして、元の線画に反映する工程とが含まれる。

図２０は、線画の一部を示す図である。図２０に示すように、線画では描画線と模様（網点）とが同一線上に重なっている（接している）場合がある。ここで、単純に所定の面積サイズ以下のドットを除去する処理によって、網点を形成する多数の微小点を除去した場合、描画線と当該描画線上に重なった微小点とを分離することは困難である。そこで、このような微小点を除去する手法が、特許文献１において提案されている。

具体的に、特許文献１では、線画を細線化した後、描画線上に重なった微小点ＳＴによって生じる枝部分ＢＲを識別し、当該枝部分ＢＲを選択的に削除している。そして細線を元の線幅に戻すことによって、描画線ＤＬ上に重なった微小点を除去している。

特開２００５−３１８１８号公報

図２１は、図２０に示す線画の一部を細線化した状態を示す図である。線画を細線化したとき、図２１に示すように、描画線ＤＬと微小点ＳＴとが重なっていた部分（ブロック矢印で示す）で、描画線ＤＬ由来の細線が折れ曲がってしまうという問題があった。すなわち、特許文献１に開示された技術では、当該折れ曲がった部分から突出した枝部分ＢＲを削除することができても、当該主線の折れ曲がり部分は残ってしまう。そのため、枝部分ＢＲを除去しても、元の線画の描画線と同様の線に戻すことはできなかった。したがって、元の線画から精密に模様（網点、トーン）部分を抽出することは困難であった。

本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、描画線の折れ曲がりを発生させることなく、線画から網点部分を精密に抽出する技術を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、請求項１の発明は、線画から複数の微小点で構成される網点を分離する線画処理装置であって、２値化された線画データを取得する線画データ取得手段と、前記線画データから、閉曲線で囲まれた１以上の閉領域を検出する閉領域検出手段と、前記閉領域検出手段によって検出された前記閉領域を囲む前記閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域について、前記描画領域に沿って前記描画領域上に規定した境界線を基準に前記閉領域の外側と内側とをそれぞれ定義したとき、前記描画領域のうち前記境界線よりも外側部分について、前記網点を構成する微小点のうち最大の直径分以上膨張させる処理を所定の回数行なう第１変形と、前記第１変形の後に前記境界線よりも内側にある白色の画素である非描画領域を膨張させて前記描画領域を内側から浸食させる第２変形と、前記第２変形の後に前記非描画領域を収縮させる処理を前記所定の回数行なうことにより前記描画領域を内側へ広げ戻す第３変形とを含んだ変形処理を行うことによって、前記境界線内側の網点が除去された網点除去済データを生成する膨張収縮手段と、前記網点除去済データと、前記線画データとに基づいて、網点データを抽出する網点抽出手段とを備えることを特徴とする。

また、請求項２の発明は、請求項１の発明に係る線画処理装置であって、前記膨張収縮手段は、前記第３変形後の前記境界線内側の描画領域部分と、前記第１変形前の前記境界線外側の描画領域部分とを合成することを特徴とする。

また、請求項３の発明は、請求項１または２の発明に係る線画処理装置であって、前記閉領域検出手段によって検出された閉領域内に網点が含まれるか否かを判定する網点判定手段、をさらに備え、前記膨張収縮処理手段は、前記閉領域検出手段によって検出された閉領域のうち、前記網点判定手段によって網点が含まれると判定された閉領域について前記変形処理を行うことを特徴とする。

また、請求項４の発明は、請求項１ないし３のいずれかの発明に係る線画処理装置であって、前記閉領域検出手段は、所定の面積サイズ以下の微小点を前記線画データから除去した微小点除去データを生成する微小点除去手段と、前記微小点除去データに含まれる描画領域を所定の幅まで細らせることによって、複数の細線を含む細線化データを生成する細線化手段と、前記細線化データに含まれる複数の細線の端点と、当該端点と所定の距離基準で近接する他の細線上の点とを接続する線切れ補正手段とを含むことを特徴とする。

また、請求項５の発明は、請求項３の発明に係る線画処理装置であって、前記閉領域検出手段は、前記線画データの所定範囲を多階調表現での中間調に変換する多階調化手段、を含み、前記網点判定手段は、前記多階調化手段によって取得される階調値の大きさに応じて、前記判定を行うことを特徴とする。

また、請求項６の発明は、請求項３の発明に係る線画処理装置であって、前記網点判定手段は、前記線画データを、前記閉領域検出手段によって検出された閉領域ごとに識別可能に表示する表示手段と、前記表示手段によって表示された線画データについて、前記検出された閉領域のうちから１以上の閉領域の選択入力を受け付ける入力受付手段とを含むことを特徴とする。

また、請求項７の発明は、請求項３または６の発明に係る線画処理装置であって、前記網点判定手段によって網点が含まれると判定された閉領域について、当該閉領域内に含まれる網点のパターンを解析する網点解析手段と、前記網点解析手段による解析結果に基づいて、前記閉領域内の網点を、当該閉領域を形成する閉曲線上の前記境界線近辺まで拡張する網点拡張手段、をさらに備えることを特徴とする。

また、請求項８の発明は、コンピュータによって実行可能なプログラムであって、前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータを、線画から複数の微小点で構成される網点を分離する線画処理を行う線画処理装置であって、２値化された線画データを取得する線画データ取得手段と、前記線画データから、閉曲線で囲まれた１以上の閉領域を検出する閉領域検出手段と、前記閉領域検出手段によって検出された前記閉領域を囲む前記閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域について、前記描画領域に沿って前記描画領域上に規定した境界線を基準に前記閉領域の内側と外側とをそれぞれ定義したとき、前記描画領域のうち前記境界線よりも外側について、前記網点を構成する微小点のうち最大の直径分以上膨張させる処理を所定の回数行なう第１変形と、前記第１変形の後に前記境界線よりも内側にある白色の画素である非描画領域を膨張させる処理を少なくとも前記所定の回数分行なうことにより前記描画領域を外側へ浸食させる第２変形と、前記第２変形の後に前記非描画領域を収縮させる処理を前記所定の回数行なうことにより前記描画領域を内側へ広げ戻す第３変形とを含んだ変形処理を行うことによって、前記境界線内側の網点が除去された網点除去済データを生成する膨張収縮手段と、前記網点除去済データと、前記線画データとに基づいて、網点データを抽出する網点抽出手段とを備える線画処理装置として機能させることを特徴とする。

また、請求項９の発明は、線画処理装置が線画から複数の微小点で構成される網点を分離する線画処理方法であって、(a)線画を所定の閾値で２値化した線画データを取得する工程と、(b)前記線画データから、閉曲線で囲まれた１以上の閉領域を検出する工程と、(c)前記(b)工程にて検出された前記閉領域を囲む閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域について、前記描画領域に沿って前記描画領域上に規定した境界線を基準に外側と内側とをそれぞれ定義したとき、前記描画領域のうち前記境界線よりも外側部分について、前記網点を構成する微小点のうち最大の直径分以上膨張させる処理を所定の回数行なう第１変形と、前記第１変形の後に前記境界線よりも内側にある白色の画素である非描画領域を膨張させる処理を少なくとも前記所定の回数分行なうことにより前記描画領域を内側から浸食させる第２変形と、前記第２変形の後に前記非描画領域を収縮させる処理を前記所定の回数行なうことにより前記描画領域を内側へ広げ戻す第３変形とを含んだ変形処理を行うことによって、前記境界線内側の網点が除去された網点除去済データを生成する工程と、(d)前記(c)工程にて生成される前記網点除去済データと、前記線画データとに基づいて、網点データを抽出する工程とを含むことを特徴とする。

第１の態様によれば、閉曲線に相当する描画領域を外側方向に膨張拡幅しておいて、その後、その内側から浸食させるため、当該内側からの浸食によって描画領域が完全に消失してしまうことを防止しつつ、描画領域の内側に存在していた（接していた）微小点からなる凹凸を除去することが可能になる。そして、しかる後に閉曲線内側の非描画領域を収縮させることにより内側方向に向けて描画領域を太らせるため、描画領域と非描画領域との領域境界の位置を復元できる。このため、描画領域（描画線）と重なった網点要素としての微小点を精密に分離することができる。

第２の態様によれば、第３変形後の前記境界線内側の描画領域部分と、第１変形前の境界線外側の描画領域部分とを合成することによって、変形処理前の網点のない描画線を構築にできる。

第３の態様によれば、網点判定手段によって閉領域内に網点が含まれるか否かを判断することによって、膨張収縮手段が変形処理するべき閉領域の数を絞り込むことができる。

第４の態様によれば、線画データから細線を取得した後に、線切れ補正を行うことによって、線画に含まれる領域を詳細に分離することができる。

第５の態様によれば、網点の特徴が反映された階調値を判定基準にすることによって、閉領域に網点が含まれるか否かを正確に、かつ、容易に判定することができる。

第６の態様によれば、線画データを閉領域ごとに識別可能に表示することによってユーザが容易に選択できるようになるため、処理すべき閉領域の見落としを減らすことができる。

第７の態様によれば、各閉領域内の網点の領域を拡張させることによって、線画から網点と描画線とを分離した後、当該網点と描画線とを再合成する際に、位置ズレが生じても目立たなくすることができる。

以下、本発明の好適な実施の形態について、添付の図面を参照しつつ、詳細に説明する。

＜１． 第１の実施の形態＞
［概略構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る線画処理装置１の外観図である。また、図２は、線画処理装置１の構成を示す図である。

線画処理装置１は、主にＣＰＵ１０、記憶部１１、入力部１２、表示部１３、ディスク読取部１４、通信部１５およびスキャナ１６を備え、一般的なコンピュータとしての機能を備えている。

ＣＰＵ１０は、記憶部１１に記憶されているプログラム２にしたがって動作することによって、各種データの演算や制御信号の生成を実行し、線画処理装置１の各構成を制御する。ＣＰＵ１０によって実現される機能ブロックについては後述する。

記憶部１１は、ＣＰＵ１０の一時的なワーキングエリアとなるＲＡＭ及びハードディスクや、読み取り専用のＲＯＭを備えている（図示せず）。記憶部１１は、プログラム２や各種データを記憶する記録媒体としての機能を有している。なお、プログラム２は、後述する記録媒体９からディスク読取部１４を介して記憶部１１に転送されてもよい。あるいは、プログラム２が通信部１５を介して、記憶部１１に転送されてもよい。

入力部１２は、線画処理装置１に対してユーザの指示を入力するために使用される。すなわち、入力部１２は、線画処理装置１における入力装置として機能する。具体的に入力部１２は、例えばキーボードやマウス、ペンタブレット（登録商標）及び各種ボタン類などが該当する。

表示部１３は、各種データを画像として画面に表示する。すなわち表示部１３は、線画処理装置１における表示装置として機能する。具体的に表示部１３は、例えばＣＲＴモニタや液晶ディスプレイなどが該当するが、タッチパネルディスプレイのように、入力部１２の機能を一部有しているものでもよい。

ディスク読取部１４は、可搬性の記録媒体９に記憶されているデータを読み取って記憶部１１に転送する装置である。すなわち、ディスク読取部１４は線画処理装置１におけるデータ入力装置として機能する。

なお、本実施の形態における線画処理装置１は、ディスク読取部１４としてＣＤ−ＲＯＭドライブを備えている。しかし、ディスク読取部１４はこれに限られるものではなく、例えばＦＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯ装置などであってもよい。なお、ディスク読取部１４が記録媒体９にデータを記録させる機能を有する場合には、ディスク読取部１４に記憶部１１の機能の一部を代行させることも可能である。

通信部１５は、線画処理装置１と図示しない他の装置群との間でネットワークを介した通信を行うための機能を有する。

スキャナ１６は、線画を読み取るための読取装置であって、多数のイメージセンサを有しており、線画をデジタルデータとして取得するための機能を有する。

図３は、線画処理装置１の機能ブロックをデータの流れとともに示す図である。図３に示す取得部２０、閉領域検出部２１、網点判定部２２、膨張収縮部２３、網点抽出部２４、網点解析部２５および網点拡張部２６は、主にＣＰＵ１０がプログラム２に従って動作することにより実現される機能ブロックである。

［取得部２０］
図４は、スキャナ１６によって読み取られた線画データ３１の一例を示す図である。印刷基材（紙など）に印刷された線画（マンガの一部）がスキャナ１６によって読み取られ、取得された線画データ３１は、取得部２０によって記憶部１１に格納される。

なお、線画処理装置１の処理対象となる線画は、紙などに記載されたアナログ画像（原稿）の場合もあり、出版用に過去にデジタル化された画像の場合もあるが、いずれの場合も白黒２値画像（モノクロ画像）である。

アナログ画像の場合には、スキャナ１６などを用いた光電読取りによってデジタル化するにあたって２値画像としての読取りでもよいが、その場合には、下記に説明する多階調化処理の前に、複数ビットを用いたモノクロ多階調（例えば４ビット＝１６階調、８ビット＝２５６階調）画像表現に変換しておく。

また、最初からモノクロ多階調での画像読取りであってもよい。もっとも、多階調化処理の前段階での「多階調」は、各画素が複数ビットで表現されているというだけであり、実際には白、黒の２つのレベルが用いられているだけである。なお、本実施の形態ではビットで表現されるものとする。

なお、図４に示すように、一般的な未彩色の線画には、様々な模様（網点）がモノクロのパターンないしは絵柄として付されており、背景や物の色合い等が、網点を付着させることによって表現されている。

また、本実施の形態では、描画線や網点などを構成する画素は、「黒色（８ビット表現では階調値＝２５５、１ビット表現では階調値＝１）」の画素で、無地部分の画素は「白色（８ビット表現および１ビット表現では階調値＝０）」の画素で構成されているものとして説明するが、これらは説明のために便宜的に定義されるものであり、例えば描画線等が「白色」の画素によって構成されていてもよい。

［閉領域検出部２１］
閉領域検出部２１は、図４に示す線画データ３１に含まれる複数の閉領域を検出し、検出結果３２を記憶部１１に格納する機能を有する。具体的には、後述の微小点除去処理、細線化処理、多階調化処理を行うことによって、閉領域を検出する。ここで、閉領域とは、主に描画線から構成される閉曲線（直線を含む）によって、他の領域から区別される領域をいう。そして一般的な線画では、このような閉領域の内側に網点が付されている。

図５は、機能ブロックである閉領域検出部２１をデータの流れとともに示す図である。閉領域検出部２１は、微小点除去部２１１、細線化部２１２、線切れ補正部２１３、多階調化部２１４およびＩＤ割付部２１５を備える。

［微小点除去部２１１］
微小点除去部２１１は、所定の面積サイズ以下の微小点を線画データ３１から除去した微小点除去データ３１１を生成し、記憶部１１に格納する機能を有する。具体的には、線画データ３１を左上から右下にかけて所定のフィルタを走査させて、基準以下の面積サイズからなる微小点を検出し、検出された微小点を削除する（微小点除去処理）。

この基準となる面積サイズとは、例えば線画データ３１に含まれている網点を構成する多数の微小点の単位当たりの面積サイズ（または、それよりも若干大きい面積サイズ）である。この微小点除去処理により、線画データ３１から描画線を残しつつ網点を削除することができる。ただし、図２０に示すような、描画線と重なった（接している）網点の微小点については、描画線と一体化しているため、微小点除去処理によっては除去されない。

［細線化部２１２］
細線化部２１２は、記憶部１１に格納されている微小点除去データ３１１を読み取り、微小点除去データ３１１に含まれる描画領域（ここでは、線画データのうちの「黒色」で表現される領域をいい、一般的には特定ビットの画素の集合をいう。）を所定の幅（ここでは、１画素幅）まで細らせ（細線化処理）、複数の細線を含む細線化データ３１２を生成する機能を有する。なお、細線化部２１２によって生成された細線化データ３１２は、記憶部１１に格納される。この細線化処理によって、微小点除去データ３１１に含まれる描画線の芯線を抽出することができる。ただし、図２１に示すように、描画線の微小点と重なった部分については、細線化処理の際に、描画線の芯線が微小点側に引っ張られるため、折れ曲がった線として抽出される。

［線切れ補正部２１３］
線切れ補正部２１３は、記憶部１１から細線化部２１２によって生成された細線化データ３１２を読み取り、細線化データ３１２に含まれる複数の細線の端点（終端点）と、所定の距離基準で近接する他の細線上の点とを線で接続する（結ぶ）機能を有する（線切れ補正処理）。

この線切れ補正処理により細線の線切れを補完することによって、本来は１の領域として識別されるべき領域を、他の領域から分離した、１の閉領域とすることができる。

図６は、線切れ補正部２１３による、細線Ｌ１と細線Ｌ２との間の線切れ補正を説明するための図である。線切れ補正部２１３は、まず、細線Ｌ１の端点Ｐ１を検出し、端点Ｐ１から所定の角度で広がるサーチエリアＳＡ１内に存在する細線Ｌ２を検出する。そして線切れ補正部２１３は、細線Ｌ２上の点であって端点Ｐ１と最も近い点を点Ｐ２とし、端点Ｐ１と点Ｐ２とを直線によって接続する。ただし、当該点Ｐ２と端点Ｐ１の距離が、あらかじめ決められた基準を超えている場合には、接続を行わないものとする。これにより、細線Ｌ１と細線Ｌ２とが直線で接続される。なお、線切れ補正はもちろんこれに限られるものではなく、種々の線切れ補正の手法が適用可能である。線切れ補正処理の結果については、線切れ補正データ３１３として記憶部１１に格納される。このように、線画データ３１から細線を取得した後に、線切れ補正を行うことによって、線画に含まれる領域を詳細に分離することができる。

［多階調化部２１４］
多階調化部２１４は、線画データ３１に含まれる網点部分を多階調表現での中間調に変換する機能を有する。具体的には、多階調化部２１４は、線画データ３１と微小点除去データ３１１との排他的論理和をとることによって、線画データ３１から多数の微小点で構成される網点の部分を抽出する。そして、多階調化部２１４は、得られた網点のデータ（図示せず）を縮小処理する ここで縮小処理とは、所定のサイズを持つ画素ブロック領域（例えば１６×１６画素）を１画素に縮小する処理であって、縮小する際に、当該画素ブロック領域に含まれる全画素（２５６画素）の全画素値の平均を算出し、算出される平均値を、当該画素ブロック領域に対応する縮小後の１画素の画素値とする処理をいう。

なお、収縮処理時の縮小率Ｎ（上述の説明ではＮ＝１／１６）は、
Ｎ＝１／｛２．０×（画像解像度）／（網点線数）｝
によって算出される。なお、網点線数とは、単位間隔（たとえばセンチメートルまたはインチ）あたりの網点の線数をいう。そして網点線数の値は、処理対象の線画の中で最も使用されている網点に合わせて設定される。ただし、縮小率Ｎの算出法は、これに限定されるものではなく、例えばユーザによって適宜設定されるようにしてもよい。

多階調化部２１４によって網点部分のデータが縮小処理されると、元の線画に含まれていた網点領域は、空間的に平滑化されて、中間調（階調値＝０〜２５５）へと多階調化された画素のデータが生成される。なお、生成されたデータは、当該縮小率と同じ割合だけ拡大処理され、元のサイズ（線画データ３１のサイズ）に復元される。

さらに、多階調化部２１４は、縮小処理によって多階調化されたデータをさらに平均化処理する。平均化処理とは、所定のフィルタ（平均化フィルタ）を使用することによって、平均化フィルタのサイズ（ｍ×ｍ画素）と同一の画素ブロック領域の各画素の値を、当該画素ブロック領域内に含まれる全画素の値の平均値とする処理をいう。

なお、平均化フィルタのサイズ（ｍ×ｍ画素）は、
ｍ＝２．０×（画像解像度）／（網点線数）
によって算出される。そして網点線数の値は、処理対象の線画の中で最も使用されている網点に合わせて設定される。ただし、平均化フィルタのサイズ（ｍ×ｍ画素）の算出法は、これに限定されるものではなく、ユーザにより適宜設定されるようにしてもよい。

図４に示す線画に付されていた網点は、縮小処理によって既に平滑化されているが、さらにこの平均化処理を行うことによって、より均一化された（ぼかされた）多階調化データ３１４を取得することができる。取得された多階調化データ３１４は、記憶部１１に格納される。

なお、本実施の形態では、多階調化部２１４は、上述のように縮小処理および平均化処理をすることによって網点領域部分を多階調化するとしているが、どちらか一方の処理をする構成であってもよい。また、ノイズを除去する処理（いわゆるメディアンフィルタ処理等）が多階調化データ３１４に対してさらに行われてもよい。

［ＩＤ割付部２１５］
ＩＤ割付部２１５は、線切れ補正データ３１３に含まれている閉領域（細線化された閉曲線（閉ループ）によって囲まれる領域）にそれぞれＩＤ番号を割付ける機能を有する。そしてＩＤ割付部２１５は、ＩＤ番号を割付けた閉領域を構成する細線化された閉曲線の画素の位置データ（（ｘ，ｙ）の２次元形式で表現されるデータ）と、当該閉領域の内側に含まれる各画素の階調値（＝０〜２５５）の平均値とが、ＩＤ番号に対応づけられて記憶部１１の検出結果３２に格納される。なお、閉曲線の画素の位置データには、線切れ補正部２１３によって補完された画素部分の位置データが別途含まれている。

図７は、検出結果３２のデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、検出結果３２では、線画データ３１から抽出された閉領域に関する情報が、「ＩＤ番号」、「閉曲線画素」、「平均階調値」の項目ごとに記述される。なお、「ＩＤ番号」は、ＩＤ割付部２１５が割付けた閉領域のＩＤ番号であり、「閉曲線画素」は、閉領域を形成する細線化された閉曲線の画素の位置データ、「平均階調値」は、閉領域の内側の画素と対応する多階調化データ３１４の部分の階調値の平均を示している。ＩＤ割付部２１５は、このような検出結果３２を生成して、記憶部１１に格納する。

［網点判定部２２］
再び図３に戻って、網点判定部２２は、閉領域検出部２１によって検出された各閉領域内に、網点が含まれるか否かを判定して、当該結果（判定結果３３）を記憶部１１に格納する機能を有する。より具体的には、網点判定部２２は、記憶部１１に格納されている検出結果３２を読み出し、ＩＤ番号の順に、「平均階調値」を参照する。そして、所定の閾値よりも大きい値を有する閉領域については、網点が含まれているというように判定する。網点判定部２２は、網点が含まれると判定した閉領域について、その閉領域の「ＩＤ番号」と、「閉曲線画素」とを検出結果３２から抽出し、判定結果３３として記憶部１１に格納される。

なお、網点判定部２２は、網点が含まれると判定された閉領域の「ＩＤ番号」のみを取得し、当該情報のみを判定結果３３として記憶部１１に格納する構成であってもよい。または、網点が含まれると判定された閉領域について、検出結果３２にフラグを設定することによって、判定結果３３を追記する構成でもよい。

［膨張収縮部２３］
図８は、機能ブロックである膨張収縮部２３をデータの流れとともに示す図である。

膨張収縮部２３は、主に外側膨張部２３１、内側膨張部２３２、内側収縮部２３３および合成部２３４を備える。膨張収縮部２３は、記憶部１１に格納されている線画データ３１と判定結果３３とを参照し、閉領域内に含まれる網点を精密に除去する機能を有する。具体的には、膨張収縮部２３は、閉領域を形成する閉曲線（描画線）上の境界線を規定し、境界線外側の描画領域（「黒色」画素の集合）を膨張させた（第１変形）後、境界線内側の非描画領域（「白色」画素の集合）を膨張（第２変形）および収縮（第３変形）させる変形処理を行う。

なお、膨張処理とは、例えば「黒色」の描画領域を膨張させる場合、２値画像における「白色」の注目画素の８近傍に、１つでも「黒色」の画素があれば、その注目画素を「黒色」の画素とする処理を、所定の回数行う処理をいう。ただし、注目画素の８近傍を識別して処理するものに限られず、例えば４近傍を識別して処理するものであっても良い。

また、収縮処理とは、例えば「白色」の描画領域を縮小させる場合、２値画像における「白色」の注目画素の８近傍に、１つでも「黒色」の画素があれば、その画素を「黒色」の画素とする処理を、所定回数行う処理をいう。ただし、注目画素の８近傍を識別して処理するものに限られず、例えば４近傍を識別して処理するものであっても良い。

ここで、図９ないし図１３を参照しつつ、膨張収縮部２３の処理内容を具体的に説明する。

図９は、内部に網点を有する閉領域の一例を示す図である。網点判定部２２によって網点が含まれると判定された閉領域において、当該閉領域を形成する（囲む）閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域（描画線ＤＬ）の内側には、図９に示すように、多数の微小点ＳＴから構成される網点が存在している。なお、本実施の形態では、膨張収縮部２３は、網点判定部２２によって内部に網点が含まれると判定された閉領域について変形処理を行うものとするが、これに限られるものではなく、閉領域検出部２１において検出された全ての閉領域に対して変形処理を行う構成としてもよい。

図１０は、図９に示す描画線ＤＬの一部を示す拡大図である。図１０に示すように、描画線ＤＬの一部は、複数の微小点ＳＴと接している（すなわち、微小点ＳＴの構成画素が、描画線ＤＬの構成画素と連結している）。この様な閉領域について、まず膨張収縮部２３は、描画線ＤＬ上に境界線ＢＬを規定する。この境界線ＢＬについては、描画線ＤＬ上の線であることが望ましく、ここでは、描画線ＤＬの外周部分の線（外郭線）から所定画素数分だけ内側に存在する連結画素からなる１画素幅の線を境界線ＢＬとして規定する。なお、当該描画線ＤＬでは、前述の線切れが発生している場合も考慮し、線切れ補正部２１３で追加された線をさらに境界線ＢＬに接続させる処理を行う。このようにして境界線ＢＬが規定されると、閉領域に含まれる描画領域（描画線ＤＬと微小点ＳＴとで構成される領域）を、外側の描画領域と、内側の描画領域とに区別することができる。

図１１は、外側膨張部２３１が図１０に示す外側の描画領域を膨張処理した様子を示す図である。外側膨張部２３１は、境界線ＢＬよりも外側の描画領域を、所定の回数だけ膨張処理する。この膨張処理の回数は、処理対象の線画の中の網点の中で、微小点のサイズが最も大きい網点に合わせて設定され、具体的には、当該網点を構成する微小点の直径が基準となる。例えば、図１０に示す微小点ＳＴが最も大きいサイズであって、微小点ＳＴの縦の画素数がＷ１、横の画素数がＷ２（ただし、Ｗ１＞Ｗ２とする。）とすると、外側膨張部２３１は、画素数Ｗ１分（あるいはそれを超える回数分）、膨張処理する（第１変形）。なお、境界線ＢＬの内側に関しては、例えば、第１変形の後、元の内側の画像部分が転写されることによって、第１変形前の描画状態が維持できる。これにより、描画線ＤＬの外周部分が外側（境界線ＢＬと反対側）へ進出した状態の描画データが取得される。

図１２は、内側膨張部２３２が図１１に示す内側の非描画領域（「白色」の画素）を膨張処理した様子を示す図である。内側膨張部２３２は、境界線ＢＬよりも内側にある非描画領域を所定の回数分膨張させて、第１変形によって幅が広げられた描画領域（閉曲線を画素集合の帯として表現した領域）を内側から浸食させる（第２変形）。なお、この所定の回数は、前述の外側膨張部２３１の膨張処理の回数（Ｗ１）と同じであるものとするが、これに限られるものではなく、少なくとも着目した閉領域内の網点を構成する微小点ＳＴを除去できる回数であればよい。

このように、閉曲線に相当する描画領域を外側方向に膨張拡幅しておいて（第１変形）、その後、当該描画領域をその内側から浸食させるため（第２変形）、当該内側からの浸食によって描画領域が完全に消失してしまうことを防止しつつ、図１２に示すように、描画領域の内側に存在していた（接していた）微小点ＳＴからなる凹凸を除去することが可能になる。

図１３は、内側収縮部２３３が図１２に示す内側の非描画領域を収縮処理した様子を示す図である。内側収縮部２３３は、第２変形後の境界線ＢＬよりも内側の非描画領域を所定の回数分、収縮させる処理を行う（第３変形）。この収縮処理の回数は、内側膨張部２３２が膨張させる回数と同じ（ここでは回数Ｗ１）とされる。この収縮処理によって、図１２に示すように、第２変形後の閉曲線に相当する描画領域を内側へ広げ戻される。

図１４は、合成部２３４が描画線ＤＬを再構築した様子を示す図である。合成部２３４は、図１０に示す、元の線画データ３１から、描画線ＤＬの境界線ＢＬよりも外側の描画領域部分と、内側収縮部２３３によって取得される描画データ（図１３を参照）のうちの境界線ＢＬよりも内側の描画領域とを合成する。これにより、図１４に示すように、描画線ＤＬの内側の微小点ＳＴと、描画線ＤＬ上に重なっていた微小点ＳＴとが精密に除去された描画領域（描画線）のデータを取得することができる。このようにして取得された描画データは、膨張収縮データ３４として記憶部１１に格納される。

さらに膨張収縮部２３は、網点判定部２２によって網点が含まれると判定された閉領域について、上述の処理を繰り返し行うことにより、元の線画データ３１から網点を除去する。

［網点抽出部２４］
再び図３に戻って、網点抽出部２４は、線画データ３１と、膨張収縮部２３により生成された膨張収縮データ３４との排他的論理和をとることによって、線画データ３１に含まれる網点データ３５を取得する機能を有する。網点抽出部２４は、膨張収縮部２３によって網点が精密に除去された膨張収縮データ３４に基づいて網点データ３５を生成するため、線画データ３１から網点を忠実に抽出することができる。なお、生成された網点データ３５は、記憶部１１に格納される。

［網点解析部２５］
網点解析部２５は、網点判定部２２によって網点が含まれると判定された閉領域について、当該閉領域内に含まれる網点のパターンを解析する機能を有する。網点解析部２５が解析した結果（解析結果３６）については、記憶部１１に格納される。ここで、網点解析部２５の機能について、図１５を参照しつつ説明する。

図１５は、網点解析部２５による解析処理について説明するための図である。まず、網点解析部２５は、記憶部１１に格納されている判定結果３３を参照し、網点が含まれていると判定された閉領域を選択する。そして、当該閉領域の重心の位置（あるいは閉領域内の任意の位置）に対応する線画データ３１の画素を選択する。

次に、網点解析部２５は、当該選択した画素に近接する「黒色」の画素を線画データ３１内で検索する。網点解析部２５は、「黒色」の画素を検出すると、当該「黒色」の画素が属する微小描画領域（微小点ＳＴ０）の中心画素Ｃ０を選択する。そして網点解析部２５は、中心画素Ｃ０から所定の距離の範囲内にある微小描画領域（ただし、微小点ＳＴ０を除く。）を検出する。なお、この検出する範囲の距離は、ユーザによって適宜決定されてもよいし、一定値であってもよい。

図１５に示す例では、この処理により、微小点ＳＴ１ないし６の微小描画領域が検出される。そして網点解析部２５は、中心画素Ｃ０と検出された各微小点ＳＴ１ないし６の中心画素Ｃ１ないし６との距離ｒ１ないし６を測定する。そして網点解析部２５は、中心画素Ｃ１ないしＣ６のうちのそれぞれ隣り合う中心画素間の中心画素Ｃ０回りの回転角度を算出する。具体的に、図１５に示す例では、網点解析部２５は、隣り合う中心画素Ｃ１，Ｃ２についての回転角度は角度θ１、隣り合う中心画素Ｃ２，Ｃ３についての回転角度は角度θ２、というようになる。

次に、網点解析部２５は、距離ｒ１ないし６のそれぞれを比較する。仮に、距離ｒ１ないし６のそれぞれが所定の距離基準によって近似していると判定される場合には、網点解析部２５は、中心画素Ｃ０ないし６の属する微小点ＳＴ０ないし６は規則性のある網点パターンであるとして、解析した閉領域のＩＤ番号情報とともに、微小点ＳＴ０ないし６の描画領域情報（各微小点のサイズ情報、配置位置情報（例えば距離ｒ１ないし６、角度θ１ないし６））を解析結果３６として記憶部１１に格納する。

一方、距離ｒ１ないし６を比較した結果、いずれも近似しないと判定される場合には、網点解析部２５は、当該閉領域に含まれる網点は規則性のない（不規則な）パターンであることを、閉領域のＩＤ情報とともに解析結果３６として記憶部１１に格納する。

［網点拡張部２６］
再び図３に戻って、網点拡張部２６は、網点解析部２５が生成する解析結果３６に基づいて、閉領域内の網点を、当該閉領域を形成する閉曲線上の前記境界線ＢＬ近辺まで拡張する機能を有する。網点拡張部２６の具体的な処理については、図１６ないし図１８を参照しつつ説明する。

図１６は、網点データ３５の一例を示す図である。なお、図１６では、描画線ＤＬを破線で示しているが、描画線ＤＬと微小点ＳＴとが重なる部分では、微小点ＳＴの一部が抽出されている。網点拡張部２６は、このような網点データ３５に含まれる網点を、解析結果３６を参照しつつその網点を拡大させる。はじめに、網点解析部２５によって規則的なパターンの網点であると判定された閉領域についての処理を説明する。

図１７は、図１６に示す網点データ３５の網点領域の一部を拡張させる様子を示す図である。網点拡張部２６は、解析結果３６を参照して、規則的なパターンの網点であると判定された閉領域を選択する。そして、当該選択された閉領域の境界線ＢＬの内側に近接して存在する微小点ＳＴａを検出する。なお、本実施の形態では、網点解析部２５によって解析結果３６に登録されている網点パターンの中心の微小点ＳＴ０とほぼ同程度のサイズのものを微小点ＳＴａとして検出している。

微小点ＳＴａを選択すると、網点拡張部２６は、解析結果３６に登録されている網点パターンデータ（ここでは、微小点ＳＴ０ないし６から構成される）を、微小点ＳＴａの位置と中心の微小点ＳＴ０とが一致するようにして、網点データ３５に転写する（図１７）。図１７中、黒色で塗りつぶされているように、網点パターンデータが転写されることによって、境界線ＢＬ付近まで網点が拡張された網点拡張データ３７が取得される。

次に、網点解析部２５によって、網点が不規則なパターンであると判定された閉領域についての網点拡張部２６による網点領域の拡張処理について説明する。

図１８は、網点が不規則なパターンであると判定された閉領域の網点領域を拡張させる様子を示す図である。網点が不規則なパターンの閉領域である場合、網点解析部２５は、描画線ＤＬに接している微小点ＳＴを検出し、当該微小点ＳＴと描画線ＤＬとが接している点を、境界線ＢＬ側（図１８中、矢印で示す方向）へ所定画素数分（例えば、２画素分）だけ微小点ＳＴを拡大させる。あるいは、微小点ＳＴと描画線ＤＬとが接する線と直角に交わる方向、かつ、外側の方向へ所定画素数分拡張させる。なお、設定される拡張方向はこれに限られるものではなく、適宜設計変更が可能である。

網点拡張部２６は、以上のような処理を描画線ＤＬと接している全ての微小点ＳＴについて行うことにより、網点が拡張された網点拡張データ３７を取得することができる。仮に膨張収縮部２３により描画線が補正された際に、補正後の描画線と網点との間に隙間が発生した場合であっても、上述のように網点部分を拡張させておくことによって、描画線と網点とを再合成した際に、当該隙間を目立たなくさせることができる。

以上が、線画処理装置１が備える機能ブロックの説明である。線画処理装置１は、上述の処理を各機能ブロックにより実行することによって、線画データ３１から、膨張収縮データ３４、網点データ３５および網点拡張データ３７が取得し、線画から網点と描画線とを抽出することができる。

なお、詳細は省略するが、線画処理装置１では、膨張収縮データ３４と網点拡張データ３７に含まれる描画部分をレイヤー化した画像を取得することが可能であり、ユーザが入力部１２を介して所定の指示を与えることによって、各レイヤー画像に含まれる閉領域および閉領域内の網点部分の色付けや、網点の削除等の操作を容易に行うことができる。

＜２． 第２の実施の形態＞
第１の実施の形態では、網点判定部２２は、線画の各閉領域に網点が含まれるか否かを自動的に判定し、含まれると判定された閉領域のＩＤ情報を判定結果３３として出力していたが、網点判定部２２の構成はこれに限られるものではない。なお、ここでは、第１の実施の形態と同様の構成については、適宜同符号を付し、説明を省略する。

本実施の形態では、網点判定部２２は、ユーザの指定した閉領域について、網点があるものと判定する。そこで、ユーザが閉領域を容易に指定できるようにするため、網点判定部２２は、線画データ３１を、検出結果３２に基づいて各閉領域を塗り分けた状態で表示部１３に表示させる。

図１９は、ユーザが閉領域を選択するときの、表示部１３の画面の例を示す図である。なお、図１９では、４つの閉領域が、それぞれ赤、青、緑および黄で塗り分けられている様子を示している。このように線画データ３１が、閉領域ごとに色で塗り分けられた状態で表示部１３に表示されるため、ユーザは１の閉領域を容易に識別することができる。なお元の線画データ３１が保持している網点についても表示部１３に表示されている（図示せず）。

このような像が表示されている状態で、ユーザは、選択ボタン４１を入力部１２のマウス等によって選択する。そしてユーザは、網点が含まれていることが視認される閉領域を選択する。なお、図示を省略するが、選択された閉領域については、非選択の閉領域を区別するためのフラグ等が設定される。そしてユーザがＯＫボタン４２を押すことにより、閉領域の選択モードが終了する。

そして、閉領域の選択モードが終了すると、網点判定部２２は、ユーザによって選択された全ての閉領域を、判定結果３３として記憶部１１に格納する。以降のデータの処理については、第１の実施の形態と同様である。

このように、本実施の形態では、膨張収縮部２３や網点拡張部２６が処理するための閉領域を、ユーザが選択することができるため、処理すべき閉領域の見落としを減らすことができる。また、ユーザが閉領域を選択するモードと、第１の実施の形態のような自動的に閉領域を選択するモードとが組み合わさった処理を網点判定部２２が行うことによって、処理すべき閉領域を効率良く選出することができる。

＜３． 変形例＞
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。

また、第２の実施の形態では、網点判定部２２は、閉領域ごとに色分けされた線画データ３１を表示部１３に表示させると説明したが、これに限られるものではなく、例えば、「ＩＤ番号」そのものを線画データ３１上に重ねて表示することによって、閉領域ごとに識別可能とされてもよい。

また、上記実施の形態では、網点解析部２５は、線画データ３１と膨張収縮データ３４とに基づいて生成される網点データ３５に対して解析処理を行うと説明したが、これに限られるものではない。すなわち、網点抽出部２４が、微小点除去部２１１により生成される微小点除去データ３１１（図５参照）と、線画データ３１との排他的論理和をとることによっても網点のみのデータ（ただし、描画線に重なっている（接している）微小点ＳＴは含まれない。）を取得することも可能である。また、このようにして得られた網点のデータに基づいて、網点解析部２５が、各閉領域に含まれる網点パターン（特に微小点のサイズ）を解析しておくこともできる。これにより、膨張収縮部２３がこの解析結果を基にして、閉曲線に相当する描画領域を膨張させるサイズを、閉領域ごとに設定することも可能となる。

また、上記実施の形態では、線画処理装置１の各処理機能が、ソフトウェア的に実現されるが、各処理部を専用の回路に置き換えて構成することによって、ハードウェア的に線画処理機構が実現されてもよい。

そして、上記実施形態及び各変形例で説明した各構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わせることができる。

本発明に係る第１の実施の形態における線画処理装置の外観図である。 線画処理装置の構成を示す図である。 線画処理装置の機能ブロックをデータの流れとともに示す図である。 スキャナによって読み取られた線画データの一例を示す図である。 機能ブロックである閉領域検出部をデータの流れとともに示す図である。 線切れ補正部による、細線と細線との間の線切れ補正を説明するための図である。 検出結果のデータ構造の一例を示す図である。 機能ブロックである膨張収縮部をデータの流れとともに示す図である。 内部に網点を有する閉領域の一例を示す図である。 図９に示す描画線の一部を示す拡大図である。 外側膨張部が図１０に示す外側の描画領域を膨張処理した様子を示す図である。 内側膨張部が図１１に示す内側の非描画領域（「白色」の画素）を膨張処理した様子を示す図である。 内側収縮部が図１２に示す内側の非描画領域を収縮処理した様子を示す図である。 合成部が描画線を再構築した様子を示す図である。 網点解析部による解析処理について説明するための図である。 網点データ３５の一例を示す図である。 図１６に示す網点データの網点領域の一部を拡張させる様子を示す図である。 網点が不規則なパターンであると判定された閉領域の網点領域を拡張させる様子を示す図である。 ユーザが閉領域を選択するときの、表示部の画面の例を示す図である。 線画の一部を示す図である。 図２０に示す線画を細線化した状態の一部を示す図である。

符号の説明

１ 線画処理装置
１０ ＣＰＵ
１１ 記憶部
１２ 入力部
１３ 表示部
１６ スキャナ
２ プログラム
２０ 取得部
２１ 閉領域検出部
２１１ 微小点除去部
２１２ 細線化部
２１３ 線切れ補正部
２１４ 多階調化部
２１５ ＩＤ割付部
２２ 網点判定部
２３ 膨張収縮部
２３１ 外側膨張部
２３２ 内側膨張部
２３３ 内側収縮部
２３４ 合成部
２４ 網点抽出部
２５ 網点解析部
２６ 網点拡張部
３１ 線画データ
３１１ 微小点除去データ
３１２ 細線化データ
３１３ 線切れ補正データ
３１４ 多階調化データ
３２ 検出結果
３３ 判定結果
３４ 膨張収縮データ
３５ 網点データ
３６ 解析結果
３７ 網点拡張データ

Claims (9)

1. 線画から複数の微小点で構成される網点を分離する線画処理装置であって、
   ２値化された線画データを取得する線画データ取得手段と、
   前記線画データから、閉曲線で囲まれた１以上の閉領域を検出する閉領域検出手段と、
   前記閉領域検出手段によって検出された前記閉領域を囲む前記閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域について、前記描画領域に沿って前記描画領域上に規定した境界線を基準に前記閉領域の外側と内側とをそれぞれ定義したとき、前記描画領域のうち前記境界線よりも外側部分について、前記網点を構成する微小点のうち最大の直径分以上膨張させる処理を所定の回数行なう第１変形と、前記第１変形の後に前記境界線よりも内側にある白色の画素である非描画領域を膨張させる処理を少なくとも前記所定の回数分行なうことにより前記描画領域を内側から浸食させる第２変形と、前記第２変形の後に前記非描画領域を収縮させる処理を前記所定の回数行なうことにより前記描画領域を内側へ広げ戻す第３変形とを含んだ変形処理を行うことによって、前記境界線内側の網点が除去された網点除去済データを生成する膨張収縮手段と、
   前記網点除去済データと、前記線画データとに基づいて、網点データを抽出する網点抽出手段と、
   を備えることを特徴とする線画処理装置。
2. 請求項１に記載の線画処理装置であって、
   前記膨張収縮手段は、
   前記第３変形後の前記境界線内側の描画領域部分と、前記第１変形前の前記境界線外側の描画領域部分とを合成することを特徴とする線画処理装置。
3. 請求項１または２に記載の線画処理装置であって、
   前記閉領域検出手段によって検出された閉領域内に網点が含まれるか否かを判定する網点判定手段、
   をさらに備え、
   前記膨張収縮処理手段は、
   前記閉領域検出手段によって検出された閉領域のうち、前記網点判定手段によって網点が含まれると判定された閉領域について前記変形処理を行うことを特徴とする線画処理装置。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載の線画処理装置であって、
   前記閉領域検出手段は、
   所定の面積サイズ以下の微小点を前記線画データから除去した微小点除去データを生成する微小点除去手段と、
   前記微小点除去データに含まれる描画領域を所定の幅まで細らせることによって、複数の細線を含む細線化データを生成する細線化手段と、
   前記細線化データに含まれる複数の細線の端点と、当該端点と所定の距離基準で近接する他の細線上の点とを接続する線切れ補正手段と、
   を含むことを特徴とする線画処理装置。
5. 請求項３に記載の線画処理装置であって、
   前記閉領域検出手段は、
   前記線画データの所定範囲を多階調表現での中間調に変換する多階調化手段、
   を含み、
   前記網点判定手段は、
   前記多階調化手段によって取得される階調値の大きさに応じて、前記判定を行うことを特徴とする線画処理装置。
6. 請求項３に記載の線画処理装置であって、
   前記網点判定手段は、
   前記線画データを、前記閉領域検出手段によって検出された閉領域ごとに識別可能に表示する表示手段と、
   前記表示手段によって表示された線画データについて、前記検出された閉領域のうちから１以上の閉領域の選択入力を受け付ける入力受付手段と、
   を含むことを特徴とする線画処理装置。
7. 請求項３または６に記載の線画処理装置であって、
   前記網点判定手段によって網点が含まれると判定された閉領域について、当該閉領域内に含まれる網点のパターンを解析する網点解析手段と、
   前記網点解析手段による解析結果に基づいて、前記閉領域内の網点を、当該閉領域を形成する閉曲線上の前記境界線近辺まで拡張する網点拡張手段、
   をさらに備えることを特徴とする線画処理装置。
8. コンピュータによって実行可能なプログラムであって、前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータを、
   線画から複数の微小点で構成される網点を分離する線画処理を行う線画処理装置であって、
   ２値化された線画データを取得する線画データ取得手段と、
   前記線画データから、閉曲線で囲まれた１以上の閉領域を検出する閉領域検出手段と、
   前記閉領域検出手段によって検出された前記閉領域を囲む前記閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域について、前記描画領域に沿って前記描画領域上に規定した境界線を基準に前記閉領域の内側と外側とをそれぞれ定義したとき、前記描画領域のうち前記境界線よりも外側について、前記網点を構成する微小点のうち最大の直径分以上膨張させる処理を所定の回数行なう第１変形と、前記第１変形の後に前記境界線よりも内側にある白色の画素である非描画領域を膨張させる処理を少なくとも前記所定の回数分行なうことにより前記描画領域を外側へ浸食させる第２変形と、前記第２変形の後に前記非描画領域を収縮させる処理を前記所定の回数行なうことにより前記描画領域を内側へ広げ戻す第３変形とを含んだ変形処理を行うことによって、前記境界線内側の網点が除去された網点除去済データを生成する膨張収縮手段と、
   前記網点除去済データと、前記線画データとに基づいて、網点データを抽出する網点抽出手段と、
   を備える線画処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
9. 線画処理装置が線画から複数の微小点で構成される網点を分離する線画処理方法であって、
   (a) 線画を所定の閾値で２値化した線画データを取得する工程と、
   (b) 前記線画データから、閉曲線で囲まれた１以上の閉領域を検出する工程と、
   (c) 前記(b)工程にて検出された前記閉領域を囲む閉曲線を画素集合の帯として表現した描画領域について、前記描画領域に沿って前記描画領域上に規定した境界線を基準に外側と内側とをそれぞれ定義したとき、前記描画領域のうち前記境界線よりも外側部分について、前記網点を構成する微小点のうち最大の直径分以上膨張させる処理を所定の回数行なう第１変形と、前記第１変形の後に前記境界線よりも内側にある白色の画素である非描画領域を膨張させる処理を少なくとも前記所定の回数分行なうことにより前記描画領域を内側から浸食させる第２変形と、前記第２変形の後に前記非描画領域を収縮させる処理を前記所定の回数行なうことにより前記描画領域を内側へ広げ戻す第３変形とを含んだ変形処理を行うことによって、前記境界線内側の網点が除去された網点除去済データを生成する工程と、
   (d) 前記(c)工程にて生成される前記網点除去済データと、前記線画データとに基づいて、網点データを抽出する工程と、
   を含むことを特徴とする線画処理方法。