JPH05181448A

JPH05181448A - 画像出力装置

Info

Publication number: JPH05181448A
Application number: JP3346261A
Authority: JP
Inventors: Yoshikazu Ikenoue; 義和池ノ上
Original assignee: Minolta Co Ltd
Current assignee: Minolta Co Ltd
Priority date: 1991-12-27
Filing date: 1991-12-27
Publication date: 1993-07-23

Abstract

(57)【要約】【目的】コピーを繰り返しても画質の低下が少ない画
像出力装置を提供する。【構成】画像出力装置に、図形の輪郭に関するコード
情報を入力する入力手段と、入力されたコード情報から
その輪郭を有するパターンを生成するパターン発生手段
と、上記のコード情報から、あらかじめ設定されている
画像の形状に関する形状情報を生成する生成手段と、パ
ターン発生手段で得られたパターンに形状情報を付加し
た出力画像を出力する付加手段とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、デジタル画像出力装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】デジタルプリンタなどにおいては、画像
入力部でデジタル画像データを読み込み、画像処理部
で、入力画像データについて、印字部の印字特性に合わ
せた補正や、操作部で指定された編集モードに対応した
画像編集などを行う。この画像データの処理のあとで、
電子写真法などにより印字部で用紙にハードコピーを行
う。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】画像入力部では、所定
の解像度で画像の読取が行われる。そのため、解像度を
上回る原稿上の細かな情報は、読み取り時に失われてし
まう。また、印字部でも、出力画像が忠実にハードコピ
ーされない。したがって、デジタル的に画像を読み取る
画像入力装置では、画像データのハードコピーをとる場
合に、画像の劣化が発生する。

【０００４】原稿から一度コピーする程度では特に画像
の劣化は、問題とならない。しかし、ハードコピーの場
合には、ハードコピーを原稿にしてさらにコピーを繰り
返す場合があり、画質が大幅に低下する場合がある。ワ
ープロのフロッピー・ディスクなどのデジタルソースの
ままでコピーすれば問題はないが、互換性の問題や手軽
さから、ハードコピーをさらにコピーすることが多い。
したがって、ハードコピーの品質を改善する必要があ
る。アウトラインフォント搭載のプリンタにおいては、
アウトラインフォントを使用したものがある。しかし、
アウトラインフォントを用いて原稿をきれいに出力して
も、コピーをとると、品位（特に輪郭）が低下してしま
う。

【０００５】本発明の目的は、コピーを繰り返しても画
質の低下が少ない画像出力装置を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像出力装
置は、図形の輪郭に関するコード情報を入力する入力手
段と、入力されたコード情報からその輪郭を有するパタ
ーンを生成するパターン発生手段と、上記のコード情報
から、あらかじめ設定されている画像の形状に関する形
状情報を生成する生成手段と、パターン発生手段で得ら
れたパターンに形状情報を付加した出力画像を出力する
付加手段とを備える。

【０００７】

【作用】コピーを繰り返すと画質が低下するのは、図形
の形状を正しく読み取ることができないことに、また、
正しく書き込めないことに起因する。しかし、読み取り
が所定の解像度で行われる限りは、連続的な図形で読み
落としが生じる。そこで、本発明では、文字や図形を印
字する際に原稿のアナログの図形に、図形の形状を表す
デジタル情報（付加情報）を付加する。このデジタル情
報は、あらかじめフォーマットが設定されている図形の
輪郭に関する形状情報である。画像読み取り時に、アナ
ログ情報（画像データ）よりデジタル情報を生成し、デ
ジタル情報をアナログ図形に付加して出力する。アウト
ラインフォントを搭載したワープロなどでは、文字の輪
郭に関するコード情報が出力される。そこで、このコー
ド情報から上記の形状情報を作成し、出力情報（画像デ
ータ）に付加する。こうして出力情報を基に得られたハ
ードコピーには、形状情報が含まれているため、コピー
を繰り返しても画質の低下は少ない。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照して本発明による実施例に
ついて次の順序で説明する。（ａ）特徴点の付加と輪郭復元Ａ．第１実施例（ｂ）画像処理部の構成（ｃ）画像解析（ｄ）画像復元（ｅ）特徴点付加部Ｂ．第２実施例（ｆ）ハードコピー時の特徴点生成・付加Ｃ．第３実施例（ｇ）濃度の基準パターン（ｈ）中間調画像における低い濃度での特徴点の付加（ｉ）濃度変化の連続性に対応した特徴点抽出（ｊ）濃度が連続的に変化する中間調画像に対する特徴
点の付加（ｋ）オリジナル原稿作成時の特徴点付加Ｄ．第４実施例（ｌ）エラー処理

【０００９】（ａ）特徴点の付加と輪郭復元本発明においては、原稿のアナログ図形にデジタル情報
である輪郭復元情報を埋め込む。ハードコピーは、ユー
ザが目視するため、元の図形の障害にならないようにデ
ジタル情報を付加する必要がある。具体的には、たとえ
ば図１に示すように、元の図形（またはイメージ）の輪
郭に接するように、輪郭を表す点（特徴点）を付加す
る。特徴点は、元の図形とは異なる濃度や色で表現され
る。特徴点の大きさは、ハードコピーの目視では目立た
ないが、ハードコピーの読取の際に欠落がない程度とす
る。図１は、特徴点１の濃度を図形２の濃度より濃くし
た場合の例を示す。図形２はローマ字の”ａ”であり、
その一部を拡大した右側の図には、特徴点１が付加され
ているのがわかる。図２は、図１の画像についての処理
を図式的に示す。（ａ）に示す原稿を読み込むと、
（ｂ）に示すように特徴点が抜き出される。次に、この
特徴点に外接するように、（ｃ）に示すように輪郭線を
計算する。復元したイメージデータを他の機器に出力す
る場合は、復元したイメージデータ（ｄ）と抽出した特
徴点（ｂ）の双方に処理を行う。

【００１０】図３の（ａ）〜（ｄ）は、特徴点１の例を
示す。図形２の輪郭に内接する位置に特徴点１を配置す
る。さらに、特徴点の数で輪郭のカーブの種類を表す。
ここで、３は復元輪郭を表す。図１、図２の例では、特
徴点１の形状は、四角形であるが、以下では、簡単のた
め円で表す。基本的には、（ａ）に示すように、図形１
のコーナーに１個の特徴点を配置する。（ｂ）〜（ｄ）
は、後で説明する変則処理をする応用例を示す。本実施
例では、所定の微小距離内に３個の特徴点が存在する場
合、変則処理をするべき図形であることを示す。これに
より、特徴点の数を少なくすることができる。（ｂ）〜
（ｄ）の場合、一部の特徴点は、画像の輪郭のエッジに
存在しないことは明らかである。（ｂ）の場合、凸のコ
ーナーに３個の近接して直角を形成する特殊な特徴点
１’が位置するが、変則処理後の復元図形３は、これら
の特徴点１’を内側に含んだ鋭角的図形である。（ｃ）
の場合、３個の近接して直線を形成する特殊な特徴点
１’を内側に含み、変形した輪郭は、前後の点を円で接
続して得られる。この処理の場合、円弧で曲線を近似し
ている場合には、効果がない。また、（ｄ）の場合、
（ｂ）の場合と同様に、コーナーに３個の近接して直角
を形成する特殊な特徴点１’があるが、ただし、（ｂ）
と逆の凹のコーナーに存在する。この場合、変形した輪
郭は、前後の特徴点１を滑らかに結ぶ曲線である。
（ｂ）の場合と同様に特徴点の数を少なくできる。

【００１１】ここに、特徴点１の濃度は、画像データの
濃度より大きく設定する。図４は、多値原稿の場合の判
定出力を示し、特徴点１の濃度をＩａ以上とする。した
がって、読取原稿濃度がＩａ以上の場合に特徴点と判定
される。ただし、原稿画像の濃度が低いと、特徴点１が
画像上のノイズに見える場合があり、このとき特徴点は
付加できない。図５は、文字や図形だけの２値原稿の場
合の判定出力を示し、読取原稿濃度がＩａ以上の場合に
特徴点と判定される。

【００１２】第１実施例（ｂ）画像処理部の構成デジタル複写機では、画像読取装置などの画像入力部で
画像データを読みこみ、画像処理部において、画像デー
タの各種処理を行った後、電子写真プリンタなどの印字
部においては用紙へのハードコピーが出力される。画像
処理部では、印字部の印字特性に合わせた補正や、操作
部で指定された編集モードに対応して画像編集が行われ
る。図６は、本発明の第１実施例である画像処理部のブ
ロック図を示す。この画像処理部では、画像入力部から
バスＢ１を介して入力されたデジタル画像データについ
て、画像解析部１１で特徴点抽出と領域判別の処理が行
われる。すなわち、入力画像データから特徴点１が抽出
され、抽出された特徴点１は領域判別に使用される。す
なわち、入力画像データは、特徴点を含む復元可能領域
と特徴点を含まない復元不可能領域とに分離される。復
元不可能領域では、入力画像データをそのまま出力し、
後の処理で使用する。復元可能領域では、入力画像デー
タは使用せず、画像復元部１３において、抽出された特
徴点１を用いて画像データを復元して出力する。これら
の画像データは、特徴点付加部１４で合成され、操作部
１６から加工モードが設定されると、抽出した特徴点が
付加される。特徴点の濃度が、複数設定可能な場合は、
特徴点近傍の濃度に最も近い濃度の特徴点を付加する。
なお、必要ならば、編集部１２において、復元データと
復元不可能領域のデータのそれぞれについて独立に編集
（回転や拡大など）が行われる。ここに、編集は、両方
のデータの位置を合わせるため、両データそれぞれにつ
いて行われる。そして、編集後のデータが特徴点付加部
１４において合成される。特徴点１は、操作部１６で設
定される加工モードによっては、付加せずに出力でき
る。最後に、最適化部１５において、画像の濃度を、操
作部１６から入力された加工モードに従って円滑化処理
などで補正して、バスＢ２に出力する。

【００１３】（ｃ）画像解析図７は、領域判別と特徴点抽出を行う画像解析部１１の
ブロック図を示す。この画像解析部１１は、入力される
デジタル画像データを格納する画像メモリ１１１、濃度
レベルと比較して抽出された特徴点の位置データを格納
する特徴点メモリ１２２、画像解析を行う画像解析プロ
セッサ１２３、画像解析プロセッサで実行されるプログ
ラムを格納するプログラムメモリ１２８、画像の連続す
る領域を調べて得られたブロックの管理データを格納す
るブロック管理メモリ１２４、画像解析に用いる作業メ
モリ１２７、特徴点を含まない非復元領域の画像データ
をバスＢ１２に出力するインターフェース１２６、抽出
された特徴点の座標をバスＢ１１に出力するインターフ
ェース１２５とからなる。画像処理プロセッサ１２３
は、画像メモリ１１１にデータが取り込まれると処理を
開始し、画像の連続する領域を調べてブロック化を行
い、特徴点を抽出し、特徴点を含まない画像ブロックを
判別する。ブロックの管理データは、ブロック管理メモ
リ１２４に格納し、抽出された特徴点の位置データは、
特徴点メモリ１２２に格納する。所定の処理が完了する
と、それぞれ、２つのインターフェース１２５、１２６
を通じて処理結果を出力する。

【００１４】図８は、画像処理プロセッサ１２３の処理
のフローを示す。電源が投入されると（Ｓ１００）、ま
ず、初期化が行われる（Ｓ１０１）。次に、画像データ
の入力を待ち（Ｓ１０２）、画像入力があると、順次、
ブロック化処理（Ｓ１０３）、特徴点を探す処理（Ｓ１
０４）、周辺データのベクトル化処理（Ｓ１０５）、変
則点のベクトル化処理（Ｓ１０６）、および、出力処理
（Ｓ１０７）を行う。そして、Ｓ１０２に戻り、以上の
処理を繰り返す。

【００１５】（ｃー１）ブロック化画像処理プロセッサ１２３は、画像メモリ１１１に格納
された連続する領域を調べてブロック化する（図１１の
フロー参照。）。ブロック化の処理は、ノイズに弱いた
め、平滑化の処理の後に行うことが望ましい。ブロック
情報は、非復元画像を識別するブロック識別処理でも使
用できる（図３１参照）。非復元化ブロックの条件は、
属性がスロープであることと、ブロック内に特徴点フラ
グがセット（有り）されていないことである。この条件
を満たすブロックについては、復元画像ではなく、画像
メモリ１１１の元の画像データが使用される。ブロック
化においては、まず、画像メモリ１１１に格納された画
像データをライン単位にスキャンする。そして、スキャ
ン中に所定の微小区間で所定の濃度以上の変化がある場
合にブロックのエッジとみなす。ラインの始点と終点も
エッジとみなす。図９に示した例では、（ａ）にブロッ
ク化した結果を示す。ここでは、”＜”と”＞”とによ
りブロックの両境界を示す。また、”ａ”，”ｂ”など
は、ラインの先頭から順番に与えられる復元識別番号の
名前を表す。復元識別番号については後で説明する。そ
して、１つのエッジから次のエッジまでの１ブロック分
の濃度データについて、最大値、最小値、平均値を求め
る。次に、最大値と最小値からブロック（区間）に属性
を与える。最大値と最小値の差が所定の範囲内であれば
均一濃度区間（属性：フラット）とし、そうでなけれ
ば、連続的に変化する区間（属性：スロープ）とする。
１つの区間を、以下の情報（すなわち、復元識別番号、
特徴点フラグ（有，無）、始点、終点、平均濃度、最大
濃度、最小濃度、属性（フラット，スロープ））を記憶
するブロック管理メモリ１２４で管理する。ここに、特
徴点フラグは、ブロック内に特徴点が含まれるか否かを
示し、初期値はない。１ラインについて区間の判定が終
了すれば、１つ前（先頭側）のラインと比較して同一区
間の接続を行いブロック化していく。そして、以下の条
件をすべてみたした場合に、同一ブロックとみなす。
（１）区間が隣接する（２つの区間の始点と終点の間の
重複する区間がある。）（２）平均濃度の差が所定の値
以内である。（３）２つの区間内の最大濃度と最小濃度
の差が所定の値以内である。（４）属性が同じである。
ただし、スロープどうしの場合は、（２），（３）は無
視してもよい。同一ブロックとみなされない場合は、新
しいブロックとして固有の復元識別番号を付加する。１
ライン目は、すべて新規ブロックとみなす。図９の例で
は、１ライン目はすべて新規ブロックとして、”
ａ”，”ｂ”，”ｃ”，…の復元識別番号が与えられ
る。２ライン目は、それぞれ１ライン目の”ａ”，”
ｂ”，”ｃ”，…と同一ブロックとみなされる。３ライ
ン目も同様である。４ライン目に現れた復元識別番号”
ｄ”のブロックは、３ライン目の”ａ”と同一ブロック
であるとみなされ、次いで、１〜３ライン目の”ｃ”の
ブロックは、”ａ”と同一ブロックであるとみなされ
る。

【００１６】すべてのラインについてブロック化を終了
すると、次に、画像データから特徴点の除去を行う。
（実際には、隣接するブロックの始点または終点を変更
し、領域を合成する。）属性がフラットなブロックで、
ブロック内の平均が特徴点の濃度に相当する所定の範囲
内にあれば特徴点とみなす。特徴点は、接する他のブロ
ックのなかで、接する長さが最も長いブロックと同じと
みなす。長さが等しい場合は、平均濃度の近い方と同じ
とみなす。特徴点のブロックを取り込んだブロックの特
徴点フラグは”有”にセットする。処理を行った特徴点
ブロック情報は破棄する。図１０の（ａ）の例では、特
徴点（”ｍ”で表す）を含むブロックが見いだされてい
る。ここで、（ｂ）に示すように、特徴点を含むブロッ
クは、”ｂ”のブロックと同じとみなされ、”ｂ”のブ
ロックの始点を変更し、領域を合成する。特徴点の除去
と同時に、特徴点座標と復元時の濃度を求めることがで
きる。特徴点座標は、特徴点ブロックの中心や、吸収さ
せたブロックから見て外側の外周上の一点（上の図で
は、外周の中心）を用いる。どの点を採用するかは、特
徴点の付加を含めて、システムごとにあらかじめ決めら
れている。

【００１７】図１１は、ブロック化処理（Ｓ１０３）の
フローを示す。このフローにおいて、ブロック化と特徴
点抽出とブロック識別とが同時に行われる。まず、１つ
のラインについて、ライン内のエッジを求める（Ｓ１２
１）。次に、エッジから得られるブロック（区間）にお
ける最大値と最小値を求め（Ｓ１２２）、区間属性を判
定する（Ｓ１２３）。次に、前のラインに同一区間があ
るかを捜し（Ｓ１２４）、同一区間があれば（Ｓ１２５
でＹＥＳ）、前の区間の復元識別番号をコピーし（Ｓ１
２６）、最大値と最小値を更新する（Ｓ１２７）。同一
区間がなければ（Ｓ１２５でＮＯ）、その区間に新しい
復元識別番号を与える（Ｓ１２８）。次に、この処理が
ライン内の全区間について終了したか否かが判定される
（Ｓ１２９）。終了していなければ（Ｓ１２９でＮ
Ｏ）、Ｓ１２４に戻り、次の区間の処理を行う。１ライ
ンについて全区間の処理が終了していると（Ｓ１２９で
ＹＥＳ）、次に、全ラインの処理が終了したかが判定さ
れる（Ｓ１３０）。終了していなければ、Ｓ１２１に戻
り、次の１ラインの処理を行う。全ラインの処理が終了
していれば、ブロック化処理を終了する（Ｓ１３１）。

【００１８】（ｃー２）特徴点抽出処理画像解析部１１で行われる特徴点抽出処理（図８Ｓ１０
４）では、特徴点をブロック管理メモリ１２４から抽出
し、輪郭単位に輪郭順にベクトル化して特徴点メモリ１
２２に記憶する。各特徴点の情報は以下の通りである。・対応する復元識別番号（特徴点を吸収させたブロック
の番号）・座標（ｘ，ｙ）・復元時の濃度・変則フラグ（輪郭の変則処理を示す点であることを表
す）・前の特徴点を示すポインタ（たとえば、輪郭上で反時
計回り方向の点）・次の特徴点を示すポインタ（たとえば、輪郭上で時計
回り方向の点）具体的な処理（図１２）は、次の３ステップに分類され
る。１：特徴点座標と周辺濃度、復元識別番号（ブロック
ＩＤ）を求める。このとき、パターンメモリの特徴点は
削除する。２：パターンの輪郭上（または近傍）の点を輪郭にそ
って探し、ベクトル化する。３：パターンの内部にある変則点を探し、関連する輪
郭に接続する。

【００１９】図１２は、特徴点抽出処理（図８Ｓ１０
４）のフローを示す。まず、属性がフラットなブロック
を捜し（Ｓ１４１）、ブロック内の平均濃度を求める
（Ｓ１４２）。そして、平均濃度を所定の濃度と比較し
て特徴点か否かを判定する（Ｓ１４３）。たとえば、図
４と図５に示したように判定出力が得られる。特徴点で
あれば（Ｓ１４３でＹＥＳ）、次に、周辺ブロックとの
接辺の長さを求める（Ｓ１４４）。そして、最長の周辺
ブロックが複数あれば（Ｓ１４５でＹＥＳ）、平均濃度
を比較し、最も近いものを選ぶ（Ｓ１４６）。次に、吸
収させるブロックを決定し（Ｓ１４７）、決定したブロ
ックに特徴点の領域を追加し、特徴点フラグをセットし
（Ｓ１４８）、特徴点座標と濃度を求める（Ｓ１４
９）。そして、これらの情報を復元識別番号とともに特
徴点メモリ１８７に記憶し（Ｓ１５０）、該当する特徴
点を含むブロックの情報を廃棄する（Ｓ１５１）。次
に、全ブロックの処理が終了したかを判定し（Ｓ１５
２）、終了していなければ、Ｓ１４１に戻り、次のフラ
ットなブロックの処理を行う。また、Ｓ１４３で特徴点
でないと判定された場合にも、Ｓ１５２に進む。全ブロ
ックの処理が終了していれば（Ｓ１５２）、特徴点抽出
処理を終了する（Ｓ１５３）。

【００２０】（ｃー３）周辺データベクトル化処理図１３は、周辺データベクトル化（図８Ｓ１０５）のフ
ローを示す。まず、対象ブロックの復元識別番号（Ｉ
Ｄ）を決める（Ｓ２２１）。次に、輪郭近傍の特徴点を
一つ取り出す（Ｓ２２２）。特徴点があれば（Ｓ２２３
でＹＥＳ）、輪郭の始点とする（Ｓ２２４）。次に、対
応するブロックの輪郭にそって次の特徴点を探す（Ｓ２
２５）。ここで、輪郭からの誤差は、所定の距離以内で
あるとする。特徴点があれば（Ｓ２２６でＹＥＳ）、前
の特徴点と接続し（Ｓ２２７）、Ｓ２２５に戻る。一
方、特徴点がなければ（Ｓ２２６でＮＯ）、最後の特徴
点を始点と接続し（Ｓ２２８）、Ｓ２２２に戻り、次の
輪郭の処理を続ける。Ｓ２２３で特徴点がないと判定さ
れると、次に、全復元識別番号の処理が終了しているか
が判定される（Ｓ２３０）、終了していないと判定され
ると、Ｓ２２１に戻り、次の復元識別番号の処理を行
う。終了していると判定されると（Ｓ２３０でＹＥ
Ｓ）、ベクトル化の処理を終了する（Ｓ２３１）。

【００２１】（ｃー４）変則点ベクトル化図１４と図１５は、変則点のベクトル化（図８Ｓ１０
６）のフローを示す。まず、対象ブロックの復元識別番
号（ブロックＩＤ）を決める（Ｓ１６１）。次に、ベク
トル化ずみの特徴点を探す（Ｓ１６２）。次に、接続さ
れた特徴点を探す（Ｓ１６３）。３つの特徴点が所定の
微小距離以内にあると判定されれば（Ｓ１６４でＹＥ
Ｓ）、その３点は変則処理をすべき特徴点なので特徴点
フラグをセットする（Ｓ１６５）。次に、輪郭の１周の
処理が終了したかが判定され（Ｓ１６６）、終了してい
なければ、Ｓ１６３に戻り、同じ輪郭内の次の特徴点に
ついての処理を行う。終了していれば、次に全輪郭につ
いての処理が終了したかが判定され（Ｓ１６７）、終了
していなければ、１つのブロックが複数の輪郭で構成さ
れる場合なので、Ｓ１６２に戻り、次の輪郭の処理を行
う。全輪郭の処理が終了すれば、次に、全復元識別番号
の処理が終了したかが判定され（Ｓ１６８）、終了して
いなければ、Ｓ１６１に戻って、次の復元識別番号のブ
ロックについて処理を続ける。全復元識別番号の処理が
終了すれば、以上の処理を終了する。

【００２２】次に、変則点での輪郭接続処理を行う。
（なお、図１６に接続の例を示す。）まず、対象ブロッ
クの復元識別番号（ブロックＩＤ）を決める（Ｓ１６
９）。次に、未接続特徴点（図１６の点ａ）を探す（Ｓ
１７０）。次に、未接続特徴点が近傍に２個あるかが判
定され（Ｓ１７１）、なければ、ノイズとして除去して
（Ｓ１７９）、Ｓ１７０に戻る。２個あれば（図１６の
点ｂ，ｃ）、変則点であるので、所定の特徴点探索方向
（図１６のラインｄ、ｅ）で所定の距離内にある接続ず
みの特徴点をさがす（Ｓ１７２）。そして、特徴点が２
個（図１６の点ｆ、ｇ）あれば、２点の間に変則点を接
続し（Ｓ１７６）、仮の輪郭（図１６のｈ，ｉ）とす
る。（なお、最終的に復元される輪郭は、破線ｊであ
る。）そして、未接続点がまだあるかを判定し（Ｓ１７
７）、あれば、Ｓ１７０に戻り、変則点処理を続ける。
未接続点がなければ、次に、全復元識別番号の処理が終
ったかが判定される（Ｓ１７８）。終了していなけれ
ば、Ｓ１７０に戻り、次の復元識別番号についての処理
を続け、終了していれば、ベクトル化処理を終了する。
また、Ｓ１７３で２つの特徴点がなかったと判定する
と、次に、角度を広げて探し（Ｓ１７４）、２個の特徴
点があるかを判定する（Ｓ１７５）。なければ、Ｓ１７
９に進み、ノイズとして削除し、あれば、Ｓ１７６に進
み、２点間に変則点を接続する。

【００２３】（ｃー５）出力処理図１７は、出力処理（図８Ｓ１０６）のフローを示す。
まず、１つのラインについて非復元データ要求があるか
が判定される（Ｓ２０１）。非復元データ要求がなけれ
ば、次に、そのラインについて特徴点要求があるかが判
定される（Ｓ２０２）。特徴点要求があれば、対応座標
上の復元識別番号（ブロックＩＤ）を探し（Ｓ２０
３）、復元識別番号に関連する特徴点のデータを出力し
て（Ｓ２０４）、Ｓ２０１に戻り、次の処理を行う。Ｓ
２０２で特徴点要求がなければ、次に、全データの出力
があったかが判定され（Ｓ２１０）、まだ処理していな
いデータがあれば、Ｓ２０１に戻り、次の処理を行う。
非復元データ要求があれば（Ｓ２０１でＹＥＳ）、対応
座標にデータがあり（Ｓ２０５でＹＥＳ）、かつ、同一
ブロック内に特徴点フラグが立っていない場合は（Ｓ２
０６でＹＥＳ）、データを出力する（Ｓ２０７）。そし
て、Ｓ２０１に戻り、次の処理を行う。なお、第二実施
例で特徴点生成部２２に出力する場合は、元データとブ
ロック情報を出力する。

【００２４】（ｄ）画像復元画像復元部１３では、ベクトル化された複数の輪郭を展
開し、展開された輪郭をラスター状に走査し、輪郭の奇
数番目から偶数番目までの点を所定の濃度で塗りつぶし
て行う。塗りつぶしの濃度は、特徴点が含まれていたブ
ロックの平均濃度を用いる。輪郭を表すルールの一例を
以下に示す（図１８参照）。・所定以上の長さの直線は、始点と終点からなり、各点
は微小距離に配置された２つの特徴点（計４点）で構成
される。・距離の短い円弧は、短い直線で近似する。微小距離以
内に配置する場合は、特徴点の合計は、変則点と判定し
ないため３点以外とする。・長い曲線は、所定の距離以上離れた始点、中点、およ
び、終点を通る円弧で近似し、中点は、始点と終点のち
ょうど中間に位置し、各点は単独の特徴点である。・変則点は、所定の微小距離以内に配置された３点で構
成され、輪郭の変形方法は、前後の特徴点との位置関係
で決められている。・いずれにもあてはまらない点は、直線とみなす。・１つの曲線には、少なくとも１つの直線を含む。図１９は、画像復元部１３のブロック図である。プログ
ラムメモリ１３５には、画像復元プロセッサ１３４で実
行されるプログラムが記憶される。画像復元プロセッサ
１３４は、このプログラムを実行して、バスＢ１１を通
じて復元データの要求が発生すると、バスＢ１を通じて
特徴点を入力し、ブロックごとに塗りつぶし作業メモリ
１３７上で復元を行い、出力バッファ１３８に展開し、
ライン単位ごとにバスＢ１１に復元画像を出力する。

【００２５】図２０は、画像復元プロセッサ１３４の実
行する画像復元処理のフローを示す。まず、初期化を行
い（Ｓ４０１）、出力バッファ１３８をクリアする（Ｓ
４０２）。次に、バスＢ１１より復元要求があると、
（Ｓ４０３でＹＥＳ）、その対応ラインから始まるブロ
ックの特徴点を入力する（Ｓ４０４）。次に、復元識別
番号（ブロックＩＤ）を決め（Ｓ４０５）、対応する１
ブロックを復元し（Ｓ４０６、図２１参照）、出力バッ
ファ１３８へ出力する（Ｓ４０７）。次に、そのライン
について全ブロックが復元されていなければ（Ｓ４０８
でＮＯ）、Ｓ４０５に戻り、次のブロックの処理を続け
る。全ブロックが復元されると（Ｓ４０８でＹＥＳ）、
その１ラインのデータを出力する（Ｓ４０９）。次に、
全ラインのデータが復元されていないと判定されると
（Ｓ４１０でＮＯ）、Ｓ４０３に戻り、次のラインにつ
いての復元要求がくるのを待つ。全ラインの処理が終了
したと判定されると（Ｓ４１０でＹＥＳ）、Ｓ４０２に
戻り、出力バッファをクリアする（Ｓ４０２）。

【００２６】図２１は、１ブロック復元（図２０Ｓ４０
６）のフローを示す。まず、１つの輪郭において直線部
を捜し、始点を決める（Ｓ４２１）。始点の判定は図１
８に示すように行われる。変則点は、所定の微小距離以
内に３個の特徴点があることにより判定できる。直線
は、短い距離内に３個以外の数の特徴点がほぼ一列に位
置していることにより、かつ、同様なもう１つの特徴点
の組との間が長い距離で直線でつながれていることによ
り判定できる。距離の短い円弧は、短い直線で表して判
定する。また、円弧は、３個の特徴点Ａ、Ｂ、Ｃについ
て特徴点Ａ、Ｂを結ぶ直線の中心に垂直に交わる直線と
特徴点Ｂ、Ｃを結ぶ直線の中心に垂直に交わる直線との
交点を中心としたとき、この中心から特徴点Ａ、Ｂ、Ｃ
への距離が所定の誤差以内であることにより判定でき
る。次に、１つの輪郭について、１つの特徴点を取り出
す（Ｓ４２２）。取り出した特徴点が変則点であると判
定すると（Ｓ４２３でＹＥＳ）、残りの２特徴点を取り
だし（Ｓ４２４）、変則点の前後の特徴点との位置関係
を調べ（Ｓ４２５）、変形カーブを作業メモリ１３６に
描画する（Ｓ４２６）。また、その点が直線であると判
定すると（Ｓ４３２でＹＥＳ）、直線分を取りだし（Ｓ
４３３）、直線を作業メモリ１３６に描画する（Ｓ４３
４）。さらに、その点が円弧であると判定すると（Ｓ４
３５でＹＥＳ）、円弧分のデータを取りだし（Ｓ４３
６）、円弧を作業メモリ１３６に描画する（Ｓ４３
７）。その点が円弧でもなければ（Ｓ４３５でＮＯ）、
Ｓ４３４に進み、直線を描画する。次に、最終位置が始
点であるかが判定され（Ｓ４２７）、始点でなければ、
Ｓ４２２に戻り、次の点の処理を続ける。最終位置が始
点であると判定されると、１つの輪郭の処理が終了した
ので、次に、全輪郭（全ベクター）の処理が終了したか
を判定し（Ｓ４２８）、まだ終了していない場合は、Ｓ
４２１に戻り、次の輪郭の復元処理を行う。全輪郭の処
理が終了していれば、ライン単位にスキャンし（Ｓ４２
９）、塗りつぶし作業メモリ１３７において輪郭線間を
指定濃度で塗る（Ｓ４３０）。この塗りつぶしを全ライ
ンについて終了するまで（Ｓ４３１でＹＥＳ）、続け
る。

【００２７】（ｅ）特徴点付加部図２２は、特徴点付加部１４の機構を示す。特徴点付加
部１４では、特徴点座標を入力し、対応する座標に所定
の濃度のデータを出力画像に付加する。濃度補正部１４
１は、本実施例では使用しない。非復元画像に含まれる
特徴点に使用する濃度と同濃度の画像を特徴点と混在し
ないように濃度をシフトする。セレクタ１４３は、特徴
点座標ｂが入力されたとき、画像情報ではなく、特徴点
濃度データを選択する。これにより、画像データと特徴
点データとを合成する。また、操作部１６において加工
モードが設定されると、セレクタ１４３での特徴点の付
加を禁止できる。なお、先に説明したように、操作部１
６から編集モードが指定されると、編集部１２におい
て、抽出された特徴点データと、復元部１３から出力さ
れる特徴点を含まない領域の画像データとはそれぞれ独
立に回転，拡大などの編集処理がなされる。編集後の２
種のデータは上述の特徴点付加処理によって合成でき
る。

【００２８】Ｂ．第２実施例（ｆ）ハードコピー時の特徴点生成・付加以上の実施例で説明したような原稿生成時に特徴点を付
加してある原稿については、コピーを繰り返しても画像
の劣化を抑えることはできるが、特徴点を含まない通常
原稿や一部に通常原稿を切り貼りしたような原稿では、
コピーによる画像の劣化を抑えることができない。そこ
で、そのような原稿に対して、ハードコピー時に特徴点
を付加すると、それ以降のコピーにおいて劣化を防止で
きる。図２３は、特徴点の付加生成が可能なデジタル複
写機の画像処理回路のブロック図を示す。この画像処理
回路では、画像読取装置などからバスＢ１を介して入力
されたデジタル画像データについて、画像解析部２１で
特徴点抽出と領域判別の処理が行われる。すなわち、入
力画像データから特徴点が抽出され、抽出された特徴点
は領域判別に使用される。すなわち、入力画像データ
は、特徴点を含む復元可能領域と特徴点を含まない復元
不可能領域とに分離される。復元不可能領域では、入力
画像データをそのまま後の処理で使用するとともに、特
徴点生成部２２において入力画像データから特徴点を生
成する。復元可能領域では、入力画像データは使用せ
ず、画像復元部２３において、抽出された特徴点を用い
て画像データを復元して出力する。これらの画像データ
は、特徴点付加部２４で合成され、さらに、生成した特
徴点が付加される。特徴点の濃度が、複数設定可能な場
合は、特徴点近傍の濃度に最も近い濃度の特徴点を付加
する。また、特徴点は、操作部２５で設定される加工モ
ードによっては、付加せずに出力できる。最後に、最適
化部２６において、画像の濃度を、操作部２５から入力
された加工モードに従って円滑化処理などで補正して、
バスＢ２に出力する。

【００２９】図２４は、特徴点の生成法を示す。領域判
別により特徴点が付加されていないと判定された非復元
領域の入力画像（ａ）について、まず、輪郭線の抽出が
行われる（ｂ）。形状が簡単な場合は、この情報から直
ちに輪郭の特徴点を拾い出してもよいが、文字のような
場合には、読み取り時のノイズなどが含まれるため、一
度スムージング処理をして輪郭を直線近似する（ｃ）。
次に、この直線の交点で、かつ、パターンの内側を特徴
点の座標とする（ｄ）。

【００３０】図２５は、特徴点生成部２２のブロック図
である。特徴点生成プロセッサ１８１は、バスＢ１５、
Ｂ１６からインタ−フェ−ス１８５、１８６を介して入
力される要求に応じて処理を開始し、バスＢ１２よりイ
ンターフェース１８４を介して特徴点を含まないブロッ
クの情報（非復元情報）を入力し、これに対応して特徴
点を生成し、特徴点メモリ１８７に入力する。生成した
特徴点の情報は、バスＢ１５へ出力し、元の画像をバス
Ｂ１６に出力する。なお、特徴点メモリ１８７内のデー
タ構成は、画像解析プロセッサ１２３（（ｃ−２）節参
照）の場合と同じである。特徴点生成プロセッサ１８１
の処理（図２６〜図２９参照）の内容は、次の通りであ
る。・要求されたラインから始まるブロックの情報（ブロッ
ク管理メモリ１２４のデータ）を入力する。・輪郭をなぞって円弧か直線に近似していく。・変則処理により復元時間の短縮が可能な輪郭があるか
探し、あれば、輪郭を変形する。・１ライン分終了すれば、特徴点を特徴点メモリ１８７
からバスＢ１５へ出力し、元の画像をバスＢ１２（画像
メモリ１１１の内容）から入力し、バスＢ１６へ出力す
る。

【００３１】図２６は、特徴点生成プロセッサ１８１の
制御のフローを示す。初期化（Ｓ６０１）の後、特徴点
生成の要求を待つ（Ｓ６０２）。要求があると、対応ラ
インから始まるブロックの情報を入力し（Ｓ６０３）、
対象とする復元識別番号（ブロックＩＤ）を決め（Ｓ６
０４）、特徴点生成処理（Ｓ６０５、図２７参照）と変
則処理（Ｓ６０６、図２９参照）を行う。この処理を全
ブロックについて完了する（Ｓ６０７でＹＥＳ）まで行
う。そして、１ラインの元データをバスＢ１２より入力
し（Ｓ６０８）、１ラインを出力する（Ｓ６０９）。そ
して、Ｓ６０２に戻り、次の要求を待つ。図２７は、特
徴点生成（Ｓ６０５）のフローを示す。指定された復元
識別番号（ＩＤ）の特徴点を探し（Ｓ６２１）、最小円
弧に対応する長さまで輪郭をなぞる（Ｓ６２２）。すな
わち、ブロック情報を元に距離を計算しつつ輪郭をたど
る。次に、円弧判定を行い（Ｓ６２３、図２８参照）、
円弧である（Ｓ６２４でＹＥＳ）と判定されると、１画
素だけ次の特徴点を決め（Ｓ６２５）、円弧判定を行う
（Ｓ６２６、図２８参照）。そして、円弧である（Ｓ６
２７でＹＥＳ）と判定されると、Ｓ６２５に戻り、次の
特徴点の円弧判定を行う。円弧でない（Ｓ６２７でＮ
Ｏ）と判定されると、それまでの円弧の特徴点のデータ
を特徴点メモリ１８７へ出力する（Ｓ６２８）。Ｓ６２
４で円弧でないと判定されると、次に、最小二乗法によ
り直線判定をおこなう（Ｓ６３２）。そして、直線であ
る（Ｓ６３３でＹＥＳ）と判定されると、１画素だけ次
の特徴点を決め（Ｓ６３４）、直線判定を行う（Ｓ６３
６）。そして、直線でない（Ｓ６３６でＮＯ）と判定さ
れると、長い直線の特徴点のデータを特徴点メモリ１８
７へ出力する（Ｓ６３８）。円弧でも直線でもない（Ｓ
６３３でＮＯ）と判定されると、区間を微小直線で特徴
点メモリ１８７へ出力する（Ｓ６３８）。この判定と出
力を特徴点が始点と同じになる（Ｓ６３９でＹＥＳ）ま
で、すなわち、１つの輪郭が終るまで続ける。そして、
始点に接続し（Ｓ６３０）、１つの輪郭にする。さら
に、以上の処理を全輪郭が完了する（Ｓ６３１でＹＥ
Ｓ）まで続ける。

【００３２】図２８は、円弧判定（図２７のＳ６２３，
Ｓ６２６）のフローを示す。まず、始点と終点とを決め
（Ｓ６５１）、中点を求める（Ｓ６５２）。必要なら、
ノイズ処理を行う。次に、中点がパターンの内部である
かを判定する（Ｓ６５３）。内部でなければ、エラーと
判定して（Ｓ６５８）、この処理を終了する。内部であ
れば、次に、仮の中心を求め（Ｓ６５４）、中心から各
点までの距離を求める（Ｓ６５５）。各点への距離が所
定の誤差以内である（Ｓ６５６でＹＥＳ）と判定される
と、”円弧”であると判定し（Ｓ６５７）、そうでない
と、エラーと判定し（Ｓ６５８）、そのデータを無視す
る。

【００３３】図２９は、変則処理（図２６のＳ６０６）
のフローを示す。まず、直線でない点を探し（Ｓ６７
１）、所定パターンと比較する（Ｓ６７２）。誤差が所
定以下であれば（Ｓ６７３でＹＥＳ）、変形したデータ
と入れ換える（Ｓ６７４）。これを各特徴点について終
了する（Ｓ６７５でＹＥＳ）まで繰り返す。

【００３４】Ｃ．第３実施例（ｇ）濃度の基準パターン以上に説明した特徴点では、画像の濃度レベルが重要と
なる。そこで、特徴点の濃度をいかに正確に読み取るか
が課題となる。濃度の適正化の方法として、複写機の自
動露光で用いられているように、基準パターンを読み込
み、、基準パターンの濃度変動に合わせて入力データを
補正する方法を用いることができる。基準パターンの作
成方法として、原稿内の使用に支障のない領域に、あら
かじめ印字しておく方法がある。図３０は、原稿上のレ
イアウトの例を示す。基準パターンは、原稿の左下の端
に印字される。基準濃度（左側）は、各特徴点のマーク
（Ｍ１，Ｍ２，…）と特徴点の使用濃度数などの付加情
報（右側）も合わせて印字される。基準パターンの読み
込みは、自動露光と同じように、実際の読み込みに先立
つ仮の原稿操作で読み取ってもよいし、原稿情報をすべ
て読み込み、基準パターンを取り出してもよい。図３１
は、原稿情報をすべて読み込み基準パターンを取り出す
後者の場合の処理のフローの例を示す。すなわち、図７
に示す画像解析部１１において、画像解析プロセッサ１
２３は、特徴点抽出と領域判別を行うが、本実施例で
は、特徴点抽出の前に基準濃度検出を行う。そして、特
徴点抽出において、画像メモリ１１１からの画像データ
を検出された基準濃度と比較し、その判定結果から所定
の基準濃度に一致する場合に特徴点であると判定する。
この基準濃度読取において、次に説明する例のように複
数の濃度レベルの特徴点が設定されている場合には、各
特徴点に対応する基準パターンの濃度を読み取り、特徴
点の判別に使用する。

【００３５】（ｈ）中間調画像における低い濃度での特
徴点の付加中間調画像においては、原稿の一部に濃度を変えて特徴
点を付加する場合、中間調画像に対して影響が小さくな
るように特徴点を付加する必要がある。第１実施例のよ
うに濃い濃度の特徴点を付加すると、特徴点が画像のノ
イズとなることがある。そこで、本実施例では、特徴点
の濃度として、画像の濃度分布の全体にわたるように複
数の濃度を用いる。この方法では、複数の濃度バンドに
特徴点を割り当て、特徴点を付加しようとしている画像
の濃度に最も近い濃度を特徴点に割り当てる。特徴点の
濃度は、各濃度バンドの中央の濃度である。これによ
り、濃度の低い領域を含む原稿に対しても、画像への影
響を極力小さくなるようにして低い濃度の特徴点を付加
できる。図３２に示す例では、４つの特徴点の濃度Ｉｎ
（ｎ＝１，２，３，４）が用いられ、濃度Ｉｎ（ｎ＝
２，３，４）は、画像濃度領域内にある。特徴点の濃度
Ｉｎ以外では、入力画像データは、そのまま画像データ
として取り込まれる。また、図３２の右側には、１つの
特徴点濃度Ｉ２の近傍の状況を示す。ただし、特徴点の
近傍では、ハードコピーを生成する場合、特徴点は所定
の濃度Ｉｎで書き込むが、読取装置で読み取ると、ハー
ドコピーの品質や読取精度によりばらつきを生じる。そ
こで、ばらつきの幅をＷａとし、この範囲の濃度の画像
は、特徴点とみなす。また、画像データもばらつきが生
じるため、その両側の幅Ｗｂの範囲は、同一レベルＤｎ
の画像とみなす。

【００３６】（ｉ）濃度変化の連続性に対応した特徴点
抽出上のように画像データの濃度範囲内に特徴点の濃度バン
ドを割り当てると、ダイナミックレンジの低下の問題が
生じる。すなわち、ハードコピー上で表現可能な濃度範
囲が決まっているため、特徴点に割り当てを行うと、画
像として使用できる範囲が少なくなってしまう。また、
特徴点が画像のノイズを生じる場合がある。多値中間調
原稿には、濃度が連続的に変化する画像がある（図３３
の（ａ））。この場合、ハードコピー上では特徴点に割
り当てる近傍の濃度が使用できないため、その濃度にそ
って、筋状のノイズが発生する。一方、多値中間調画像
には、領域ごとに濃度が一定な画像もある（図３３の
（ｂ））。この場合、特徴点の近傍の濃度があれば、強
制的に特徴点の濃度を少し移動することにより画像の変
化を回避できる。具体的には、図２２における特徴点付
加部１４の濃度補正部１４１において、非復元画像に含
まれる特徴点に使用する濃度と同濃度の画像を特徴点と
混在しないように濃度をシフトする。

【００３７】この２種の画像は、次のように判別でき
る。いま、濃度Ｉ１の特徴点が位置Ｐ１にあるとする。
判別は、縦横の両方について行う方が望ましい。濃度を
１つの方向に読み取ったとき、図３４の（ａ）のように
特徴点の近傍において濃度が連続的に変化する場合は、
特徴点とみなさず、画像データの一部とみなす。一方、
図３４の（ｂ）のように、特徴点の近傍において濃度が
不連続になる場合は、特徴点とみなす。そこで、ブロッ
ク化処理において、画像の濃度の変化を１つの方向で検
出しているので、同様に濃度変化を検出して特徴点に割
り当てた濃度で画像が連続的に変化すると判定した場合
には、その濃度と異なった濃度の特徴点を付加し、そう
でなければ、その濃度の特徴点を付加することにする。
ハードコピーの読取の際も、１つの方向の濃度変化から
特徴点に割り当てた濃度で画像が連続的に変化すると判
定した場合には、特徴点でないと判定し、画像データの
一部とみなせばよい。また、その濃度で不連続に変化す
る場合は特徴点を検出したと判定する。

【００３８】（ｊ）濃度が連続的に変化する中間調画像
に対する特徴点の付加原則として、特徴点のために所定の濃度のバンドを割り
当てているが、図３５の（ａ）のように、画像の濃度が
連続的に変化する場合には、第１実施例のように全バン
ドを画像に割り当てる。濃度が連続的に変化する場合に
は、濃度が連続的に変化する領域には輪郭線を想定する
必要がないので、これにより問題は生じない。しかし、
濃度が連続的に変化するような画像においては、先に説
明したように、原稿濃度領域で特徴点を割り当てるとノ
イズが発生してしまう。そこで、濃度が連続的に変化す
るような画像データに対してノイズの発生を抑えるた
め、本実施例では、原稿濃度領域では、感度を原稿濃度
に対し連続的にリニアに割り当てる。そして、図３４の
（ｂ）のように濃度変化が不連続になる場合には、特徴
点に割り当てる濃度バンドＷａを除いても全内部データ
が表現可能なように、図３５の（ｂ）に拡大して示すよ
うに、感度を部分的に変更する。すなわち、特徴点に割
り当てたバンドＷａに続くバンドＷｂにおいて、原稿濃
度に対する画像データの傾きを異ならせる。これによ
り、バンドＷａ内の原稿濃度をバンドＷａ外に割り当て
る。また、感度を変更するバンドの幅を１つ下の特徴点
用のバンドから現在のバンドまでに変更してもよい。図
３６は、この方法において、特徴点を関連する画像から
識別する画像処理部の構成を示す。これまで説明した画
像解析プロセッサ１２３の処理との相違は、領域判別処
理におけるブロック化処理１１２にある。ここでは、ブ
ロックは、単に離れているパターンだけでなく、隣あう
濃度差が所定レベル以上ある画像の場合も、異なるブロ
ックとみなす。そして、こうして得られたブロックに対
して、領域の識別１１３を行う。また、特徴点を含まな
い領域の画像で特徴点近傍の濃度については、濃度補正
処理１１４を行い、内部データが連続的になるように補
正する。すなわち、図３５の（ｂ）の幅Ｗｂ内のデータ
を幅ＷａとＷｂの範囲のデータに変換する。

【００３９】Ｃ．第３実施例（ｋ）オリジナル原稿作成時の特徴点付加特徴点は、オリジナル原稿作成時に付加されているのが
望ましい。図３７は、アウトラインフォントを備えるコ
ンピュータ（ワープロなど）でオリジナルの原稿を作成
するときに特徴点を付加するための、プリンタ機能付デ
ジタル複写機の構成を示す。コンピュータからのアウト
ラインフォントのコード情報はコード処理部３１に入力
され、画像データを生成して、画像処理部３３に出力さ
れ、印字部３４で印字される。一方、オリジナル原稿に
特徴点を付加する場合は、原稿から読み取った画像デー
タは画像入力部３２を介して画像処理部３３に入力され
る。また、コード情報よりコード処理部３１において、
アウトラインフォントデータから特徴点が算出され、画
像処理部３３に送られる。操作部３５から加工モードを
設定することにより、画像処理部３３において特徴点の
付加が行われる。画像処理部３３で特徴点が付加された
データは印字部３４で紙に印字され、ハードコピーが得
られる。図３８は、画像処理部３３とコード処理部３１
の構成を示す。コード処理部３１において、コード情報
は、コード解析部５１で文字を示す文字コードと、文字
の印字位置を指定する書式制御コードとに分けられる。
描画位置制御部５２では、書式制御と文字パターン生成
部５４から得られる文字サイズ情報から各文字の印字位
置を決めていく。文字パターン生成部５４（図３９参
照）では、コード解析部５１から文字コードで指定され
た文字のパターンを生成し、また、アウトラインフォン
トデータからパターンの特徴点を生成する。描画処理部
５３では、描画位置制御部５２で得られた印字位置に、
文字パターン生成部５４で得られたパターンを描画した
画像を編集する。編集された画像は、文字パターン生成
部５４で得られた特徴点を特徴点付加部４４で付加し
て、最適化部４５で濃度などの補正をおこなった後、出
力する。画像処理部３３は、第１実施例と同様に、画像
解析部（領域判別と特徴点抽出を行う）４１、編集部４
２、画像復元部４３、特徴点付加部４４および最適化部
４５からなる。

【００４０】図３９は、文字に特徴点を付加する文字パ
ターン生成部５４の構成を示す。この文字パターン生成
部５４は、アウトラインフォントを使用する。アウトラ
インフォントは、文字の輪郭生成に必要な座標（制御
点）を有する。制御点算出部５４１では、アウトライン
フォントから制御点が算出される。アウトラインフォン
ト情報部５４２では、文字サイズ情報を描画位置制御部
５２に送る。輪郭生成部５４３では、制御点の座標から
輪郭を生成し、塗り潰し部５４５で輪郭の中を塗りつぶ
すことにより文字パターンを得る。また、特徴点算出部
５４４では、制御点から特徴点を算出し、特徴点付加部
４４に出力する。図４０は、アウトラインフォントの輪
郭をあらわす制御点の例を示す。これは、４点（Ｐ０〜
Ｐ３）をパラメータとする３次ベジェ曲線をもちいた例
である。アウトラインフォント情報は、あらかじめ決め
られた関数（この場合は３次ベジェ）に対するパラメー
タ（この場合は制御点）を中心に構成される。アウトラ
インフォントの輪郭情報は、フォントパターンの外側に
配置することができるが、特徴点は、文字パターンの内
側に配置しなければならない。簡単な方法として直線近
似があげられる。アウトラインフォントの制御点として
用いるにはデータ量が多くなるが、特徴点においては問
題はない。図４１は、制御点から特徴点への変換方法を
示す。変換の考え方は、制御点から輪郭線を計算する場
合と同じである。まず、制御点Ｐ０とＰ１の中点Ｐ４、
制御点Ｐ２とＰ３の中点Ｐ５、制御点Ｐ２とＰ３の中点
Ｐ６を求める。次に、Ｐ４とＰ５、Ｐ５とＰ６を結ぶ線
分を計算し、輪郭線の近似としてＰ０−Ｐ４−Ｐ５−Ｐ
６−Ｐ３を求める。近似が不十分な場合は、さらに、こ
れらの線分の中点を結んでいく。特徴点は、近似した直
線の交点を使用する。文字の場合は、アウトラインフォ
ントの情報から計算したが、円や直線などの図形をプリ
ントする場合にも、特徴点の計算は容易にできる。

【００４１】Ｄ．第４実施例（ｌ）エラー処理特徴点などの復元用情報を付加した場合でも、パターン
の部分的な切り貼りを行った場合や、原稿のよごれなど
で付加情報を正しく読み込めなかった場合には、再コピ
ーによる画質の低下を抑えられないだけでなく、正しく
復元できない場合がある。図４２は、復元に誤りが生じ
る場合を示す。（ａ）の入力画像から特徴点の読み誤り
があり、（ｂ）の輪郭を得たとする。この輪郭からは、
（ｃ）の復元パターンが得られる。この復元パターン
は、入力画像（ａ）と比較され、（ｄ）のように所定以
上の差があった場合は、特徴点の読取に誤りがあったと
みなす。図４２の（ｄ）において、ハッチングで示した
部分が復元パターン（ｃ）と入力画像（ａ）との異なる
部分である。このような誤りが検出された場合は、先に
説明した方法により、新たに特徴点の生成を行う。図４
３は、読取エラー検出機能とエラー訂正機能を備えた画
像処理部の構成を示す。画像処理部は、第２実施例（図
２３）の場合と同様に、画像解析部６１、特徴点生成部
６２、画像復元部６３、特徴点付加部６４、および最適
化部６６からなるが、画像解析部６１の構成が異なる。
画像解析部６１では、画像メモリ６１１から読み出した
画像データについてブロック化処理６１２を行った後、
画像ブロック識別部６１３では、特徴点を含むブロック
も切り出し、比較部６１４へ送る。一方、特徴点抽出部
６１８で抽出された特徴点を基に画像復元部６３におい
て復元データ（ｃ）が得られる。この復元データも比較
部６１４に送られる。比較部６１４では、ブロック識別
部６１３からの非復元データ（ａ）と画像復元部６３で
特徴点から復元したパターンとを比較し、エラーが少な
い場合には、スイッチ６１５、６１６を閉じて、復元画
像データと元の特徴点を特徴点生成部６２に通し、特徴
点生成部６２で非復元画像について生成した特徴点だけ
を新たに付加する。また、エラー発生時には、比較部１
９から操作部４に信号を送り、表示部にエラー発生を表
示することが望ましい。なお、本実施例では、特徴点と
して輪郭に内接する点を用いたが、必ずしも内接する必
要はない。

【００４２】

【発明の効果】アウトラインフォント搭載のプリンタに
おいて内蔵のアウトラインフォントを使用した場合、ア
ウトラインフォントが有する輪郭情報をハードコピーな
どの出力情報に付加できるので、ハードコピー時に多少
の品質の劣化があっても、次に他の装置で読み込んだ時
に復元が可能になる。直線や円などの図形も、パラメー
タから輪郭情報が得られるので、同様の手段がとれる。

【図面の簡単な説明】

【図１】特徴点を付加した画像の一例の図である。

【図２】図１の画像についての処理を図式的に示す図で
ある。

【図３】輪郭点の例（ａ）〜（ｄ）を示す図である。

【図４】多値原稿の場合の判定出力の図である。

【図５】２値原稿の場合の判定出力の図である。

【図６】デジタル複写機の画像処理回路のブロック図で
ある。

【図７】画像解析部のブロック図である。

【図８】画像処理プロセッサの処理のフローチャートで
ある。

【図９】ブロック化の一例を示す図である。

【図１０】特徴点のブロック合成の一例を示す図であ
る。

【図１１】ブロック化処理のフローチャートである。

【図１２】特徴点抽出処理のフローチャートである。

【図１３】画像復元部のブロック図である。

【図１４】変則点のベクトル化の一部のフローチャート
である。

【図１５】変則点のベクトル化の一部のフローチャート
である。

【図１６】変則点のベクトル化の一例の図である。

【図１７】出力処理のフローチャートである。

【図１８】輪郭を表すルールの例を示す図である。

【図１９】画像復元部のブロック図である。

【図２０】画像復元のフローチャートである。

【図２１】１ブロック復元のフローチャートである。

【図２２】特徴点付加部のブロック図である。

【図２３】特徴点の付加生成が可能な画像処理回路のブ
ロック図である。

【図２４】特徴点生成の一例を示す図である。

【図２５】特徴点生成部のブロック図である。

【図２６】特徴点生成プロセッサの処理のフローチャー
トである。

【図２７】特徴点生成のフローチャートである。

【図２８】円弧判定のフローチャートである。

【図２９】変則処理のフローチャートである。

【図３０】濃度基準パターンの原稿上のレイアウトの例
を示す図である。

【図３１】基準パターン読み込みのフローを示す図であ
る。

【図３２】複数の濃度バンドを用いる場合の特徴点の濃
度を示す図である。

【図３３】濃度が連続的に変化する画像と領域ごとに濃
度が一定な画像の一例の図である。

【図３４】図３３の図形の濃度変化の図である。

【図３５】感度を部分的に変更する例の図である。

【図３６】特徴点を関連する画像と識別する処理のフロ
ーチャートである。

【図３７】オリジナル作成時の特徴点付加のブロック図
である。

【図３８】画像処理部とコード処理部の構成を示す図で
ある。

【図３９】文字に特徴点を付加する文字パターン生成部
のブロック図である。

【図４０】アウトラインフォントの輪郭をあらわす制御
点の例を示す図である。

【図４１】制御点から特徴点への変換の一例を示す図で
ある。

【図４２】復元の誤りの検出を示す図である。

【図４３】読取エラー検出部とエラー訂正部を備えた画
像処理部のブロック図である。

【符号の説明】

３１…コード処理部、３３…画像処理部、５１
…コード解析部、５４…パターン生成部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】図形の輪郭に関するコード情報を入力す
る入力手段と、入力されたコード情報からその輪郭を有するパターンを
生成するパターン発生手段と、上記のコード情報から、あらかじめ設定されている画像
の形状に関する形状情報を生成する生成手段と、パターン発生手段で得られたパターンに形状情報を付加
した出力画像を出力する付加手段とを備えることを特徴
とする画像出力装置。
【請求項２】上記のコード情報がアウトラインフォン
トの制御点データであることを特徴とする画像出力装
置。