JPH0537788A - 境界部画像の作成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ２つの画像要素の境界部を忠実に再現できる
とともに、境界部のガタツキを低減する。 【構成】 ２つの絵柄要素Ｍ１、Ｍ２の輪郭Ｃ１、Ｃ２
を表わす輪郭マスクデータに基づいて境界部ＢＰを構成
する低分解能画素を抽出する。次にこれらの低分解能画
素のそれぞれを高分解能画素に分割する。そして、境界
部の低分解能画素における２つの絵柄要素の画像の画像
データと、低分解能画素内の各高分解能画素が２つの絵
柄要素のどちらに属するかを示すデータと、を含むペア
データを作成する。このペアデータを用いて境界部の画
像を再現すれば、境界部を高分解能で再現できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、第１の分解能の第１
の画像要素を少なくとも２つ含む統合画像内において、
第１の画像要素の境界部を表わす画像を生成する方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】画像を構成する画像要素としては、文
字、図形、および絵柄要素がある。これらの画像要素の
うちで、文字と図形とは比較的高分解能（例えば１５０
０線／インチ）の画像データで表わされ、絵柄要素は比
較的低分解能（例えば３００線／インチ）の画像データ
で表わされることが多い。

【０００３】図１は、背景としてのチント要素（一様な
色調の画像要素を言う。）Ｍ０と、２つの絵柄要素Ｍ
１、Ｍ２と、文字要素Ａ、Ｂ、Ｃとを含む画像（以下、
「統合画像」と呼ぶ。）の例を示す図である。この例の
ように、２つの絵柄要素Ｍ１、Ｍ２が互いに重なりあっ
ている統合画像では、絵柄要素Ｍ１、Ｍ２の境界部ＢＰ
が低分解能で再現された場合に、境界部ＢＰのガタツキ
が目立つことがある。例えば、境界部を境に隣接して黄
色の画像部分と黒色の画像部分とが存在すると、境界部
のガタツキが目立ち易い。

【０００４】２つの画像要素の境界部のガタツキを低減
する方法としては、本出願人により開示された特公平２
−２０１９４号公報に記載された方法がある。この方法
では、境界部の画素の画像データを、境界を識別するた
めの特定コードに置き換えている。この特定コードは、
低分解能の画素内を高分解能の画素に分割した各高分解
能画素ごとに、２つの絵柄要素のどちらに属するかを
「０」と「１」で指定したデータである。特定コードが
割り当てられた境界部の画像データは、その部分に隣接
した画素の画像データと、特定コードとに基づいて合成
する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
方法では、特定コードが割り当てられた低分解能画素が
多数集まっている場合に、境界部の画像をきれいに再現
できないことがある。例えば、ある第１の低分解能画素
に特定コードが割り当てられており、その周囲の４つの
低分解能画素にもすべて特定コードが割り当てられてい
る場合には、第１の低分解能画素の画像を再現する際
に、その周囲の画素の特定コードを画像データとして用
いることになる。従って、再現された画像において第１
の低分解能画素が所望の色彩を有しないという不具合を
生じることがある。

【０００６】この発明は、従来技術における上述の課題
を解決するためになされたものであり、２つの画像要素
の境界部を忠実に再現できるとともに、境界部のガタツ
キを低減することのできる境界部画像の作成方法を提供
することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上述の課題を解決するた
め、この発明による方法は、第１の分解能の第１の画像
要素を少なくとも２つ含む統合画像内において、前記第
１の画像要素の境界部の画像を作成する方法であって、
（ａ）前記第１の画像要素のそれぞれを表わす第１の画
像データと、前記第１の分解能よりも高い第２の分解能
で前記第１の画像要素のそれぞれの輪郭を表わす輪郭デ
ータとを準備する工程と、（ｂ）前記輪郭データに基づ
いて、前記境界部を構成する第１の分解能画素を抽出す
る工程と、（ｃ）前記境界部を構成する第１の分解能画
素のそれぞれを前記第２の分解能に相当する画素である
第２の分解能画素に分割するとともに、前記輪郭データ
に基づいて前記境界部内における前記第２の分解能画素
の境界を求める工程と、（ｄ）前記境界部を構成する第
１の分解能画素のそれぞれについて、当該第１の分解能
画素における画像を表わす前記第１の画像データのそれ
ぞれと、当該第１の分解能画素内において前記第２の分
解能の境界で区分された各第２の分解能画素が前記第１
の画像要素のいずれに属するかを区別する領域区分デー
タと、を含むペアデータを生成する工程と、（ｅ）前記
ペアデータに基づいて、前記境界部の画像を前記第２の
分解能画素ごとに再現することによって、境界部画像を
作成する工程と、を備える。

【０００８】

【作用】第１の分解能の画像要素の輪郭を第１の分解能
よりも高い第２の分解能で表す輪郭データを準備するの
で、その輪郭データに基づいて境界部を構成する第１の
分解能画素を抽出することができるとともに、境界部を
構成する第１の分解能画素の内部における第２の分解能
の境界を求めることができる。この結果、ペアデータと
して、境界部を構成する各第１の分解能画素に対する第
１の画像要素の画像データと、当該第１の分解能画素内
部の各第２の分解能画素が第１の分解能画素のどちらに
属するかを区分するデータとを含むように作成すること
ができる。そして、ペアデータを用いることにより、境
界部の画像として第２の分解能画素ごとに再現した画像
を得ることができる。

【０００９】

【実施例】図２は、この発明の一実施例を適用する画像
処理システムを示すブロック図である。この画像処理シ
ステムは、画像データメモリ１と、境界画像データ生成
装置２と、記録スキャナ３とを備えている。

【００１０】境界画像データ生成装置２は、文字／線画
処理回路２１と、画像一次処理回路２２と、境界データ
作成回路２３と、分解能変換回路２４と、プレマスク合
成回路２５と、マスク合成回路２６と、記録画素展開回
路２７と、網点データ生成回路２８とを備えている。

【００１１】図３は、画像一次処理回路２２と境界デー
タ作成回路２３の内部構成を示すブロック図である。画
像一次処理回路２２は、画像レイアウト処理部２２１
と、マスクデータ転送処理部２２２と、２つのマスクメ
モリ２２３、２２４と、２つの多値画像フレームメモリ
２２５、２２６とを有している。境界データ作成回路２
３は、輪郭画像展開部２３１と、輪郭交点演算部２３２
と、境界データ抽出部２３３と、ペアデータ作成部２３
４と、領域区分データメモリ２３５と、一時メモリ２３
６と、ペアデータメモリ２３７と、を有している。

【００１２】図４と図５は、実施例における処理手順を
示すフローチャートである。以下では、図１の統合画像
を処理する場合の手順について説明する。なお、以下の
説明においては、第１の分解能を低分解能と表現し、第
２の分解能を高分解能と表現する。ステップＳ１では、
次に示すデータを準備する。 （１）チント要素Ｍ０を表わす低分解能画像データＤＬ
０：この実施例において、チント要素Ｍ０は図１の全画
面内を一様な色調で塗りつぶした画像要素である。 （２）絵柄要素Ｍ１、Ｍ２のそれぞれを表わす低分解能
画像データＤＬ１、ＤＬ２：このデータは、絵柄要素Ｍ
１、Ｍ２の原画をスキャナで読取ることによって作成す
る。 （３）絵柄要素Ｍ１、Ｍ２のそれぞれのマスク領域を表
わす輪郭マスクデータＣＶ１、ＣＶ２：このデータは、
例えば版下台紙上に描かれた輪郭をデジタイザで指定す
ることによって作成する。輪郭マスクデータＣＶ１、Ｃ
Ｖ２は、ａ）輪郭の各節点の位置を文字画像用の分解能
の画素座標によって表わしたベクトルデータと、ｂ）輪
郭Ｃ１、Ｃ２の内部の画像部分を使用することを指定す
るデータ、の２種類のデータを含んでいる。 （４）文字要素Ａ、Ｂ、Ｃや図形を表わす文字画像デー
タＤＨ３：このデータは、例えば文字や図形を処理する
線画処理装置において文字Ａ、Ｂ、Ｃを画面上に配置し
たり、版下台紙上に描かれた文字をスキャナで読取るこ
とによって作成する。文字要素Ａ、Ｂ、Ｃを表わす文字
画像データは、例えば、文字Ａ、Ｂ、Ｃのフォントやサ
イズを表わす文字コードと、統合画像内における文字の
位置を表わす位置データを含んでいる。

【００１３】なお、この実施例では、低分解能の画像デ
ータの分解能を３７５線／インチとし、高分解能の画像
データの分解能を１５００線／インチとする。すなわ
ち、高分解能の画像データは低分解能の画像データの整
数倍（この例では４倍）の分解能を有するものとする。

【００１４】また、統合画像はカラー画像であり、３つ
の要素Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２の低分解能画像データＤＬ０、
ＤＬ１、ＤＬ２はそれぞれ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋの４色のイ
ンクに相当する４つの色分解画像成分を有するものとす
る。

【００１５】さらに、３つの画像要素Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２
はこの順番に高くなるように優先度が割り当てられてい
る。すなわち、統合画像においてはチント要素Ｍ０の上
に第１の絵柄要素Ｍ１が不透明な状態で重ねられ、さら
に、第１の絵柄要素Ｍ１の上に第２の絵柄要素Ｍ２が不
透明な状態で重ねられる。画像の優先度を表わすデータ
は、各画像要素の画像データと、輪郭マスクデータとに
それぞれ含まれている。

【００１６】ステップＳ２では、輪郭マスクデータＣＶ
１、ＣＶ２に基づいてマスク領域の輪郭Ｃ１、Ｃ２を低
分解能でビットマップ展開する。この処理では、画像一
次処理回路２２内の画像レイアウト処理部２２１（図
３）が、画像データメモリ１から輪郭マスクデータＣＶ
１、ＣＶ２を読出し、輪郭マスクデータＣＶ１、ＣＶ２
に含まれるベクトルデータを低分解能（３７５線／イン
チ）でビットマップ展開した後、マスクメモリ２２３、
２２４にそれぞれビットマップデータを記憶する。図６
と図７は、マスクメモリ２２３、２２４に記憶されたビ
ットマップデータをそれぞれ表わす概念図である。

【００１７】ステップＳ３では、輪郭交点演算部２３２
によって２つの輪郭Ｃ１、Ｃ２の交点Ｐａ、Ｐｂの座標
が算出される。図８は、ステップＳ３の処理内容を示す
説明図である。輪郭交点演算部２３２は、２つのマスク
メモリ２２３、２２４に記憶されているビットマップデ
ータの論理積（ＡＮＤ）を画素ごとに求め、その結果が
「１」となる画素の座標を交点Ｐａ、Ｐｂの座標である
として抽出する。交点座標は、一時メモリ２３６に記憶
される。

【００１８】ステップＳ４では、境界データ抽出部２３
３によって、交点Ｐａ、Ｐｂの間の境界部ＢＰが抽出さ
れる。図９は、ステップＳ４の処理内容を示す説明図で
ある。このステップＳ４では、まず、優先度の低い絵柄
要素Ｍ１のためのマスクメモリ２２３において、輪郭Ｃ
１の内部領域の各画素の値を「１」、輪郭Ｃ１を含めた
外側領域の各画素の値を「０」とすることにより、マス
クデータＭＤ１を作成する。このマスクデータＭＤ１
と、マスクメモリ２２４に記憶された輪郭Ｃ２のビット
マップデータとの論理積を画素ごとに取り、その結果が
「１」となる画素を抽出して境界部ＢＰを構成する。境
界データ抽出部２３３は、このようにして境界部ＢＰの
各画素を抽出し、その各画素の座標を一時メモリ２３６
に収納する。

【００１９】ステップＳ５では、画像一次処理回路２２
によって、画像データメモリ１から２つの低分解能画像
データＤＬ１、ＤＬ２が読出され、画像レイアウト処理
部２２１によってラスタデータに展開されて多値画像フ
レームメモリ２２５、２２６にそれぞれ記憶される。

【００２０】ステップＳ６では、境界データ抽出部２３
３によって、画像データＤＬ１、ＤＬ２の中から、境界
部ＢＰを構成する画素の画像データＢＤ１、ＢＤ２がそ
れぞれ抽出される。抽出された画像データＢＤ１、ＢＤ
２を、以下「境界画像データ」と呼ぶ。境界画像データ
ＢＤ１、ＢＤ２は一時メモリ２３６に記憶される。

【００２１】なお、これまでに作成されて、一時メモリ
２３６に記憶されたデータ（すなわち、交点Ｐａ、Ｐｂ
の座標データ、境界部ＢＰの座標データ、および、境界
画像データＢＤ１、ＢＤ２）は、いずれも低分解能のデ
ータである。

【００２２】ステップＳ７では、ペアデータ作成部２３
４によって境界部ＢＰを構成する低分解能画素が高分解
能画素に分割される。図１０、図１１は、低分解能画素
の分割方法を示す説明図である。図１０において、正方
形は低分解能の画素Ｐｓを示しており、境界部ＢＰは低
分解能画素Ｐｓの集合として描かれている。また、節点
Ｐ１〜Ｐ９は、輪郭マスクデータＣＶ２で表わされる境
界線のベクトルの節点を示しており、各節点Ｐ１〜Ｐ９
の位置は、高分解能の画素の座標によって表わされる。
ステップＳ７の処理では、さらに、ペアデータ作成部２
３４が、輪郭マスクデータＣＶ２に基づいて低分解能の
境界部ＢＰの領域を通る高分解能の境界線を求める。こ
の結果、図１１に示すように、境界部ＢＰを構成する低
分解能画素Ｐｓのそれぞれが、高分解能の画素Ｐｈに分
割され、これらの高分解能の画素に対する境界線ＨＢＰ
（以下、「高分解能境界線」と呼ぶ。）が得られる。図
１１は、図１０の破線部の領域を拡大して示す図であ
る。図１１においては、１つの低分解能画素Ｐｓが４×
４の高分解能画素Ｐｈに分割されている。

【００２３】ステップＳ８では、図１１に示すように、
境界部ＢＰの領域内の高分解能画素Ｐｈのそれぞれにつ
いて、領域区分を示すための１ビットデータを割り当て
る。例えば、図１１に示すように、優先度の低い絵柄要
素Ｍ１に属する高分解能画素Ｐｈには「０」を割り当
て、優先度の高い絵柄要素Ｍ２に属する高分解能画素Ｐ
ｈには「１」を割り当てる。このように高分解能画素Ｐ
ｈのそれぞれについて領域区分を示す値が割り当てられ
たデータは、領域区分データＬａｂ（ｉ，ｊ）として領
域区分データメモリ２３５に記憶される。ここで、
（ｉ，ｊ）は、各低分解能画素ごとの内部座標である。

【００２４】ステップＳ９では、ペアデータ作成部２３
４が、境界部ＢＰを構成する各低分解能画素Ｐｓごとに
ペアデータを作成する。ペアデータとは、境界部ＢＰを
構成する低分解能画素Ｐｓの画像を高分解能で表わすデ
ータである。図１２は、図１１の１つの低分解能画素Ｐ
ｓ（ｘ，ｙ）に関するペアデータを説明するための説明
図である。ペアデータは例えば次のデータで構成され
る。

【００２５】（Ａ）第１の絵柄要素Ｍ１に関するペアデ
ータＰＤ１： ａ）低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）における第１の絵柄要
素Ｍ１の画像データＤＬ１。これは、一時メモリ２３６
に記憶された境界画像データＢＤ１（ｘ，ｙ）のうち、
画素位置（ｘ，ｙ）のデータを利用する。 ｂ）低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）に関する領域区分デー
タＬａｂ（ｉ，ｊ）を反転したデータ。ここで、領域区
分データＬａｂ（ｉ，ｊ）を反転するのは、第１の絵柄
要素Ｍ１に属する高分解能画素のデータの値を「１」に
するためである。

【００２６】（Ｂ）第２の絵柄要素Ｍ２に関するペアデ
ータＰＤ２： ａ）低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）における第２の絵柄要
素Ｍ２の画像データＤＬ２。 ｂ）低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）に関する領域区分デー
タＬａｂ（ｉ，ｊ）。

【００２７】以下では、上記の２つのペアデータＰＤ
１、ＰＤ２をまとめて、境界ペアデータＰＤｂと呼ぶ。
このようにして、境界部ＢＰ上の各低分解能画素ごとに
作成された境界ペアデータＰＤｂは、ペアデータメモリ
２３７に記憶される。

【００２８】ステップＳ１０では、交点Ｐａ、Ｐｂ（図
８）に対するペアデータがペアデータ作成部２３４によ
って作成される。図１３は、交点Ｐａの位置の低分解能
画素内における画像要素の区分を示す図である。図１３
（Ａ）は、チント要素Ｍ０の上に第１の絵柄要素Ｍ１が
重ねられた状態を示し、図１３（Ｂ）は、チント要素Ｍ
０の上に第２の絵柄要素Ｍ２が重ねられた状態を示して
いる。図１３（Ｃ）には、各高分解能画素が、チント要
素Ｍ０および２つの絵柄要素Ｍ１、Ｍ２のいずれに属す
るかが示されている。

【００２９】ステップＳ１０では、まず、図１３（Ａ）
の画像に対する領域区分データＬａｃと、図１３（Ｂ）
の画像に対する領域区分データＬｂｃとを求める。図１
４は、これらの領域区分データＬａｃ、Ｌｂｃを示す概
念図である。そして、交点の位置の低分解能画素におけ
る次のペアデータを作成する。 （Ａ）第１の絵柄要素Ｍ１に関するペアデータ（図１５
（Ａ）参照）： ａ）交点位置の低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）に対する第
１の絵柄要素Ｍ１の画像データＤＬ１（ｘ，ｙ）。 ｂ）交点位置の低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）に関する次
の領域区分データ： ｛Ｌａｃ（ｉ，ｊ） ＡＮＤ Ｉｎ［Ｌｂｃ（ｉ，
ｊ）］｝ ここで、Ｉｎ［ｄ］はデータｄの反転データを示し、Ａ
ＮＤは論理積を示す。この領域区分データの値は、図１
３（Ａ）に示す画像において、第１の絵柄要素Ｍ１に属
する高分解能画素に対して「１」、チント要素Ｍ０に属
する高分解能画素に対して「０」となっている。

【００３０】（Ｂ）第２の絵柄要素Ｍ２に関するペアデ
ータ（図１５（Ｂ）参照）： ａ）交点位置の低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）における第
２の絵柄要素Ｍ２の画像データＤＬ２（ｘ，ｙ）。 ｂ）交点位置の低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）に関する次
の領域区分データ： Ｌｂｃ（ｉ，ｊ） この領域区分データの値は、図１３（Ｂ）に示す画像に
おいて、第２の絵柄要素Ｍ２に属する高分解能画素に対
して「１」、チント要素Ｍ０に属する高分解能画素に対
して「０」になっている。

【００３１】（Ｃ）チント要素Ｍ０に関するペアデータ
（図１５（Ｃ）参照）： ａ）交点位置の低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）におけるチ
ント要素Ｍ０の低分解能画像データＤＬ０（ｘ，ｙ）。 ｂ）交点位置の低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）に関する次
の領域区分データ： ｛Ｉｎ［Ｌａｃ（ｉ，ｊ）］ ＡＮＤ Ｉｎ［Ｌｂｃ
（ｉ，ｊ）］｝ この領域区分データの値は、図１３（Ｃ）に示す画像に
おいて、チント要素Ｍ０に属する高分解能画素に対して
のみ「１」になっている。

【００３２】以下では、図１５の３つのペアデータをま
とめて交点ペアデータＰＤｉと呼ぶ。このようにして、
各交点位置の低分解能画素ごとに作成された交点ペアデ
ータＰＤｉは、境界ペアデータＰＤｂとともにペアデー
タメモリ２３７に記憶される。なお、これらの境界ペア
データＰＤｂには境界部ＢＰを形成する画像要素Ｍ１、
Ｍ２よりも高い優先度が割り当てられ、交点ペアデータ
ＰＤｉには交点を構成する画像要素Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２よ
りも高い優先度が割り当てられる。

【００３３】図５に戻り、ステップＳ１１ではプレマス
ク合成回路２５（図２）によって、境界部ＢＰを高分解
能で表わした画像を合成する。この際、境界データ作成
回路２３からプレマスク合成回路２５に境界ペアデータ
ＰＤｂと交点ペアデータＰＤｉとが与えられる。一方、
画像一次処理回路２２から分解能変換回路２４に画像要
素Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２の低分解能画像データＤＬ０、ＤＬ
１、ＤＬ２が与えられ、ここで低分解能（３７５線／イ
ンチ）から高分解能（１５００線／インチ）に変換され
るとともに、高分解能化された画像データＤＬ０ａ、Ｄ
Ｌ１ａ、ＤＬ２ａがプレマスク合成回路２５に与えられ
る。この分解能の変換は、１つの低分解能画素について
の低分解能画像データの値を、その低分解能画素を構成
する４×４の高分解能画素に共通に割り当てることによ
って行なわれる。したがって、高分解能化された画像デ
ータは、高分解能画素ごとの画像データを有している
が、この画像データにより表わされる画像は、低分解能
画像データと同じ品質の画像である。

【００３４】図１６はプレマスク合成回路２５で合成さ
れた画像を示す説明図である。プレマスク合成回路２５
では、図１に示す統合画像の画像要素のうちで、低分解
能の画像データで表わされる画像要素が所定の優先度に
従って統合され、高分解能の画素ごとのラスタデータと
して展開される。２つの絵柄要素Ｍ１、Ｍ２の境界部Ｂ
Ｐは、境界データ作成回路２３から与えられたペアデー
タＰＤｂ、ＰＤｉに従って、実質的にも高分解能で表わ
されている。仮に、境界部ＢＰ以外の画素も高分解能画
素に分割したとしても、前述したように、４×４の高分
解能画素に同じ画像データの値を割り当てることになる
ので、実質的には低分解能で表わすのと同じである。な
お、プレマスク合成回路２５で作成された第１のラスタ
データＲＤ１はプレマスク合成回路２５に内蔵されてい
る多値フレームメモリ（図示せず）に一次的に記憶され
る。

【００３５】ステップＳ１２では、マスク合成回路２６
において、プレマスク合成回路２５によって合成された
画像と、文字や線画の画像要素（この実施例では図１の
文字Ａ、Ｂ、Ｃの画像要素）とが合成される。この時、
文字Ａ、Ｂ、Ｃを表わす画像データＤＨ３は画像一次処
理回路２２から文字／線画処理回路２１に与えられて高
分解能のラスタデータＲＤ２に展開され、マスク合成回
路２６に供給される。マスク合成回路２６は、このラス
タデータＲＤ２と、プレマスク合成回路２５で生成され
たラスタデータＲＤ１とを合成し、図１に示す統合画像
を表わすラスタデータＲＤｔを生成する。このラスタデ
ータＲＤｔは、図１に示す統合画像を高分解能で表わす
データであり、マスク合成回路２６内の図示しない多値
フレームメモリに記憶される。

【００３６】ステップＳ１３では、ラスタデータＲＤｔ
に基づいて、統合画像の網目版画像が記録される。この
ステップＳ１３では、まず、記録画素展開回路２７によ
ってラスタデータＲＤｔが、記録スキャナ３における記
録画素の分解能のデータに展開される。記録画素の分解
能は、文字や線画の分解能よりもさらに高く、例えば２
倍に設定される。こうして展開されたラスタデータＲＤ
ｔは、記録画素展開回路２７内の図示しない多値フレー
ムメモリに記憶されるとともに、走査線順次に網点デー
タ生成回路（ドットジェネレータ）２８に与えられる。
網点データ生成回路２８は、記録画素展開回路２７内の
多値フレームメモリに記憶されているラスタデータを記
録画素ごとに読出すとともに、網点データ生成回路２８
内に予め記憶されているスクリーンパターンメモリ（閾
値パターンメモリ）から網点生成のための閾値を読出
す。そして、ラスタデータと閾値とを比較することによ
って記録画素ごとに露光の有無を１／０で表わす網点デ
ータを生成する。この網点データは、網点データ生成回
路２８から記録スキャナ３に与えられ、フィルム上に統
合画像の網目版画像が記録される。なお、統合画像を
Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋの４色のインクで印刷する場合には、各
版用の網目版画像がそれぞれ記録される。

【００３７】上記実施例では、２つの絵柄要素Ｍ１、Ｍ
２の境界部ＢＰの画像を高分解能で表わすペアデータを
作成し、このペアデータを用いて境界部ＢＰの画像を再
現するので、境界部ＢＰを忠実に再現できるとともに、
境界部のガタツキを低減できるという利点がある。

【００３８】また、交点Ｐａ、Ｐｂのように、３つ以上
の画像要素が存在する画素位置に対して、同様なペアデ
ータを作成するので、その画素位置における画像を忠実
に再現できるという利点がある。

【００３９】なお、交点における複数の画像要素の１つ
が背景部の場合には、背景部を表わす画像データが存在
しない。この場合には、図１５（Ｃ）に示すチント要素
Ｍ０の画像データＤＬ０をゼロにした交点ペアデータを
作成すれば、上記と同様に交点位置の画像を忠実に再現
することができる。

【００４０】３つ以上の複数の画像要素が存在する交点
位置の各低分解能画素については、一般に、その低分解
能画素における画像を表わす複数の低分解能画像データ
と、当該低分解能画素内において高分解能の境界で区分
された各高分解能画素が複数の低分解能画像要素のいず
れに属するかを区別する領域区分データと、を含むペア
データを作成するようにすればよい。

【００４１】なお、この発明は上記実施例に限られるも
のではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の
態様において実施することが可能であり、例えば次のよ
うな変形も可能である。

【００４２】（１）上記実施例では、高分解能の画像デ
ータの分解能（１５００線／インチ）が低分解能の画像
データの分解能（３７５線／インチ）の整数倍の場合に
ついて説明したが、一般には、後者が前者の整数倍にな
らないことが多い。図１７は、分解能が整数倍の関係に
ない場合における高分解能画素と低分解能画素との関係
を示す説明図である。この例では、低分解能画素Ｐｓの
一辺の長さが、高分解能画素Ｐｈの一辺の長さの約３．
３倍になっている。

【００４３】図１７のような場合には、境界部ＢＰを構
成する低分解能画素を例えば次のようにして決定する：
まず、高分解能での境界線ＨＢＰによって区分される２
つの画像要素Ｍ１、Ｍ２にそれぞれ「０」と「１」を割
り当てた領域区分データＬａｂを作成する。そして、境
界部ＢＰを構成する低分解能画素を、「領域区分データ
Ｌａｂの値が「０」の高分解能画素Ｐｈの少なくとも一
部分と、領域区分データＬａｂの値が「１」の高分解能
画素Ｐｈの少なくとも一部分と、を両方とも含む低分解
能画素Ｐｓ」と定義する。言い替えれば、２つの異なる
画像要素に属する高分解能画素を少なくとも一部分づつ
両方ともに含む低分解能画素によって境界部ＢＰを構成
する。図１７において、境界部ＢＰを構成する低分解能
画素の範囲を一点鎖線で示している。このようにして境
界部ＢＰを構成する低分解能画素を決定すれば、高分解
能の画像データの分解能が低分解能の画像データの分解
能の整数倍でない場合でも、境界線の部分をもれなく抽
出することができる。そして、境界線を構成する低分解
能画素に関してペアデータを作成すれば、境界線を高分
解能で再現することができる。

【００４４】なお、上記のように分解能が整数倍の関係
にない場合には、画面上の所定の原点を基準にしてステ
ップＳ７（図４）における画素の分割処理が行なわれ
る。

【００４５】（２）上記実施例における境界ペアデータ
ＰＤｂは、２つの画像要素Ｍ１、Ｍ２のそれぞれについ
てのペアデータＰＤ１、ＰＤ２を含んでいた。画像要素
Ｍ１に関するペアデータＰＤ１は、低分解能画素におけ
る画像データＤＬ１と、その低分解能画素内で画像要素
Ｍ１に属する高分解能画素を指定する領域区分データ
と、を有するデータである。画像要素Ｍ２に関するペア
データも同様である。これらのペアデータでは、各画像
要素Ｍ１、Ｍ２ごとに境界部の画像を再現することがで
きるという利点がある。

【００４６】このようなペアデータの代わりに、第１と
第２の絵柄要素の画像データＤＬ１（ｘ，ｙ）、ＤＬ２
（ｘ，ｙ）と、その低分解能画素Ｐｓ（ｘ，ｙ）につい
ての領域区分データＬａｂ（ｉ，ｊ）とによってペアデ
ータを構成してもよい。これは、交点ペアデータについ
ても同様である。このようなペアデータでは、領域区分
Ｌａｂを１つ含んでいればよいので、ペアデータのデー
タ量を削減できるという利点がある。

【００４７】なお、一般に、ペアデータは、境界部ＢＰ
（または交点）を構成する低分解能画素のそれぞれにつ
いて、交点に存在する複数の画像要素の低分解能画像デ
ータと、その低分解能画素内における各高分解能画素が
複数の画像要素のどれに属するかを示すデータと、を含
むデータであればよい。

【００４８】（３）境界画像データ生成装置２（図２）
は、図１８に示すような構成としてもよい。図１８の境
界画像データ生成装置２ａは、図２の装置と同じ構成要
素を有しているが、画像合成の仕方が図２の装置と異な
る。図２の装置では、プレマスク合成回路２５によって
チント要素Ｍ０と絵柄要素Ｍ１、Ｍ２と境界部の高分解
能画像を合成している。そして、マスク合成回路２６に
おいて、プレマスク合成回路２５で合成された画像に文
字要素の高分解能画像を合成している。一方、図１８の
装置では、プレマスク合成回路２５において、文字要素
の高分解能画像と境界部の高分解能画像とを合成し、マ
スク合成回路２６において、プレマスク合成回路２５で
合成された高分解能画像にチント要素Ｍ０と絵柄要素Ｍ
１、Ｍ２とを合成している。このように、所定の優先度
に従って各画像要素を重ね合わせつつ、画像要素の中の
最高の分解能で各画像要素を合成すれば、各画像要素を
どのような順序で合成するようにしてもよい。

【００４９】（４）上記実施例では２つの絵柄要素の境
界部を高分解能で再現するものとしたが、チント要素同
士の境界部や、チント要素と絵柄要素との境界部を上記
と同様にして高分解能で再現するようにしてもよい。

【００５０】（５）上記実施例では統合画像をカラー画
像であるとしたが、この発明は、モノクロの多階調画像
にも適用することができる。すなわち、一般に、この発
明は、２つの多階調画像要素の間の境界部を高分解能で
再現する場合に適用することができる。 （６）画像要素の種類を分解能で分類した場合に、上記
実施例では統合画像内に２種類の画像要素が存在してい
た。すなわち、互いに異なる分解能を有する画像要素が
２種類存在していた。３種類以上の画像要素が存在して
いる場合には、そのうちの最高の分解能で境界部を分割
し、その最高分解能の画素についての領域区分データを
含むペアデータを作成する。このようにすれば、境界部
を統合画像内の輪郭の内の最高の品質で再現できるとい
う利点がある。

【００５１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の方法によ
れば、ペアデータとして、境界部を構成する各低分解能
画素（第１の分解能画素）に対する２つの第１の画像要
素の画像データと、当該低分解能画素内の各高分解能画
素（第２の分解能画素）が２つの低分解能画素のどちら
に属するかを区分するデータとを含むように作成するの
で、ペアデータを用いることによって、境界部の画像と
して高分解能画素ごとに再現した画像を得ることができ
る。従って、２つの画像要素の境界部を高分解能で忠実
に再現できるとともに、境界部のガタツキを低減するこ
とができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】統合画像の一例を示す図。

【図２】本発明の一実施例を適用する画像処理システム
の構成を示すブロック図。

【図３】画像一次処理回路２２と境界データ作成回路２
３の内部構成を示すブロック図。

【図４】実施例の手順を示すフローチャート。

【図５】実施例の手順を示すフローチャート。

【図６】実施例において処理される画像を示す説明図。

【図７】実施例において処理される画像を示す説明図。

【図８】実施例において処理される画像を示す説明図。

【図９】実施例において処理される画像を示す説明図。

【図１０】境界部のベクトルと境界部を構成する低分解
能画素を示す説明図。

【図１１】境界部の低分解能画素内の高分解能境界およ
び高分解能境界による領域区分を示す説明図。

【図１２】境界部のペアデータを示す説明図。

【図１３】交点における画像要素の重なりと境界とを示
す説明図。

【図１４】交点における領域区分データを示す説明図。

【図１５】交点におけるペアデータを示す説明図。

【図１６】プレマスク合成回路２５により合成された画
像を示す説明図。

【図１７】分解能の比が整数でない場合において、境界
部を構成する低分解能画素の範囲を示す説明図。

【図１８】画像処理システムの他の実施例の構成を示す
ブロック図。

【符号の説明】

ＢＰ 境界部 Ｃ１ 輪郭 Ｃ２ 輪郭 Ｌａｂ 領域区分データ Ｌｂｃ 領域区分データ Ｌａｃ 領域区分データ Ｍ０ チント要素 Ｍ１ 絵柄要素 Ｍ２ 絵柄要素 ＰＤｂ ペアデータ ＰＤｉ ペアデータ Ｐｓ 低分解能画素（第１の分解能画素） Ｐｈ 高分解能画素（第２の分解能画素）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 【請求項１】 第１の分解能の第１の画像要素を少なく
   とも２つ含む統合画像内において、前記第１の画像要素
   の境界部の画像を作成する方法であって、 （ａ）前記第１の画像要素のそれぞれを表わす第１の画
   像データと、前記第１の分解能よりも高い第２の分解能
   で前記第１の画像要素のそれぞれの輪郭を表わす輪郭デ
   ータとを準備する工程と、 （ｂ）前記輪郭データに基づいて、前記境界部を構成す
   る第１の分解能画素を抽出する工程と、 （ｃ）前記境界部を構成する第１の分解能画素のそれぞ
   れを前記第２の分解能に相当する画素である第２の分解
   能画素に分割するとともに、前記輪郭データに基づいて
   前記境界部内における前記第２の分解能画素の境界を求
   める工程と、 （ｄ）前記境界部を構成する第１の分解能画素のそれぞ
   れについて、当該第１の分解能画素における画像を表わ
   す前記第１の画像データのそれぞれと、当該第１の分解
   能画素内において前記第２の分解能の境界で区分された
   各第２の分解能画素が前記第１の画像要素のいずれに属
   するかを区別する領域区分データと、を含むペアデータ
   を生成する工程と、 （ｅ）前記ペアデータに基づいて、前記境界部の画像を
   前記第２の分解能画素ごとに再現することによって、境
   界部画像を作成する工程と、 を備えることを特徴とする境界部画像の作成方法。