JPH0683961A

JPH0683961A - 画像データ輪郭部検出方法及び画像データ輪郭部検出器

Info

Publication number: JPH0683961A
Application number: JP4230906A
Authority: JP
Inventors: Chiyun Sen Bun; チュンセンブン
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-08-31
Filing date: 1992-08-31
Publication date: 1994-03-25

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、輪郭部検方法おける大きな遅延をな
くし、変動量を求める時の演算量及び格納すべき前記変
動量の個数を削減し、局所的な輪郭部まで検出する。【構成】入力画像データを大ブロック分割器４４で分割
した後、中ブロック分割器４５で分割し、さらに小ブロ
ック分割器４６で多角形に再分割する。各小ブロックの
変動量を変動量計算器４７で計算する。比較器４９にお
いて対象小ブロックの変動量がＴ１以上、かつ比較器５
０において周辺小ブロックのうち一個以上の変動量がＴ
２以下である場合、輪郭部が含まれると論理演算器５１
で判断し、その結果に基づいて、中ブロック内に輪郭部
が含まれるかを論理演算器５１判断する。前記小ブロッ
クの輪郭部を検出する時の評価関数を絶対値和にし、周
辺小ブロックをある所定範囲内に制限することによって
前記の目的を達成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、デジタル画像を圧縮符
号化する際に用いる画像データ輪郭部検出方法及び画像
データ輪郭部検出器に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】静止画と動画の圧縮符号化方式では離散
コサイン変換（以下ＤＣＴと記す）が広く用いられ、国
際標準符号化方式にも採用されている。一枚の画像を複
数個の大ブロックに分割し、前記大ブロックをさらに複
数個のブロックに分割して、ある決まった順番（例え
ば、画像の左から右へ、上から下へ）で符号化する。

【０００３】ブロック化された画像を二次元ＤＣＴし
て、エネルギーが集中している係数の成分のみを効率良
く量子化し符号化する。ところが、ブロックに輪郭部や
境界線のような高周波成分を含む変動が多く不連続性が
ある時にエネルギーの集中性が失われてしまう。そのた
めに低ビットレートで圧縮するとブロック歪みやモスキ
ート雑音（あるいはコロナ効果ともいう）が現れる。

【０００４】この問題を解決するために、画像内にある
輪郭部を検出して、輪郭部を含んだブロックを量子化す
る際に量子化幅を小さくしてＤＣＴ係数を細かく量子化
する方法や、ＤＣＴの代わりに非変換符号化（例えば、
予測符号化）を用いる方法が提案されている。

【０００５】輪郭部を検出する方法として、輪郭部検出
の対象となるブロックに含まれる画像レベルの変動量、
および前記対象ブロックに隣接する複数個の周辺ブロッ
クに含まれる画素レベルの変動量を計算し、前記対象ブ
ロックの変動量が第一の所定量以上であり、かつ前記周
辺ブロックのうちの一個あるいは複数個の変動量が第二
の所定量以下である場合、前記対象ブロックに輪郭部が
含まれると判断する方法がある。このような輪郭部検出
方法については、例えば、国際標準化作業組織エムペッ
グフェーズ２松下提案のアルゴリズム(ISO/IEC JTC1 SC
2 WG11, MPEG 91/217, Oct.,1991.)に記載されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来の輪郭部検出方法
では、一個のブロックに輪郭部が含まれるかを検出する
時に隣接する周辺大ブロック内にあるブロックとを比較
する。そのために前記ブロックの輪郭部検出には大きな
遅延が伴い、また輪郭部検出に用いられる評価量を多く
格納しなければならい。これについて図１９を用いて説
明する。

【０００７】図１９は従来の輪郭部検出方法における比
較領域（影表示した周辺ブロック１）を示す。図１９か
らわかるように、ターゲット・ブロック２に輪郭部が含
まれるかを検出する時には、ターゲット・ブロック２の
下にある三つのブロックの変動量を求めてからでないと
決定できないことになる。また、前項に述べられたよう
に符号化はある決まった順番で行なう。図１９に示すＡ
１, Ａ２, Ａ３,...,Ａ４４, Ａ４５, Ａ４６,...はそ
の順番を示し、この順番にしたがって大ブロック単位で
符号化すると一行目の大ブロック内にあるブロックをす
べて処理してから次の行の大ブロック内にあるブロック
の処理をする。そのために前述の三つのブロックが次の
行にあるためターゲット・ブロックの輪郭部検出には大
きな遅延を伴うことになる。例えば、図１９の横方向を
４４個の大ブロックに分割するとすると、約４４個分の
大ブロック相当の遅延時間がかかることになる。また、
一行目にある各ブロックの変動量は次の行にあるブロッ
クの輪郭部検出に用いられるので一時的に格納しなけれ
ばならない変動量の個数も非常多くなる。例えば、図１
９のように一個の大ブロックを四つのブロックに分割
し、また図１９の横方向を４４個の大ブロックに分割す
るとすると、約４４×４＝１７６個のブロックの変動量
を一時的に格納しなければならないことになる。

【０００８】また、ブロック単位で輪郭部検出を行なう
と、ブロック内にある局所的な輪郭部を検出できない場
合がある。例えば、図２０のように円６を表示したパタ
ーンからなる画像を考えてみると、ターゲット・ブロッ
ク（中ブロック７）と前記ターゲット・ブロックに隣接
する周辺ブロックに含まれるパターンはみんな同じであ
るので変動量も同じ値になるから、図２０のようなパタ
ーンを輪郭部として検出できないことになる。

【０００９】また、ブロックに含まれる画素レベルの変
動量は（１）式で表される関数を用いるので乗算器が必
要となり、変動量σを求めるための演算量が多くなる。

【００１０】 σ＝Σ｛（Ｘｉ−μ）・（Ｘｉ−μ）｝（１）（１）式において、Ｘｉはブロック内の画素レベルで、
μはブロック内の画素の平均値である。Σはブロックに
ついての和を示す。一つのブロックに８×８個の画素か
らなる場合を考えると一ブロック当たりの演算量は（表
１）のようになる。

【００１１】

【表１】

【００１２】本発明は、従来の輪郭部検出方法における
長い遅延をなくし、変動量を求める時の演算量及び格納
すべき前記変動量の個数を削減し、局所的な輪郭部まで
検出できる画像データ輪郭部検出方法及び画像データ輪
郭部検出器を提供する。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の画像データ輪郭部検出方法は画像データ
により形成される画像の隣接する複数の画素からなる大
ブロックに分割し、前記大ブロックを複数個の中ブロッ
クに分割し、前記中ブロック内に輪郭部が含まれるかを
検出する時に、前記中ブロックをさらにお互いに隣接す
る複数個の小ブロックに再分割し、前記小ブロック内に
輪郭部が含まれるか否かを検出する。さらに輪郭部検出
の対象となる対象小ブロックに含まれる画素レベルの変
動量を計算し、対象小ブロックの変動量が第一の所定量
以上であり、かつ対象小ブロックに隣接する周辺小ブロ
ックのうち一個あるいは複数個の変動量が第二の所定量
以下である場合、対象小ブロックに輪郭部が含まれると
判断する。また中ブロックに含まれる小ブロックのうち
一個あるいは複数個に輪郭部が含まれる場合に中ブロッ
クに輪郭部が含まれると判断する。

【００１４】また、遅延を短縮させるために対象小ブロ
ックに輪郭部が含まれるかを検出するときに比較の対象
となる隣接する周辺小ブロックの位置する範囲はある所
定範囲を越えないように設定する。

【００１５】

【作用】上記構成の本発明の画像データ輪郭部検出方法
は、輪郭部検出の対象となる中ブロックを小ブロックに
再分割することによって、輪郭部検出の対象は実質的に
小さくなるために、より局所的な輪郭部が検出できる。
また、輪郭部検出時の比較範囲をある所定領域を越えな
いように設定することによって、ある閉じた領域の中で
輪郭部検出が可能となるために、メモリの節約及び遅延
時間の削減ができる。さらに、前記中ブロックを多角形
や二通り以上の形状に再分割することによって、様々な
傾きの輪郭部や境界線に適応できるために、輪郭部は洩
れなく検出できる。また、変動量を計算する時に絶対値
和を用いることによって、乗算が行なわれなくなるため
に演算量が大幅に削減できる。

【００１６】

【実施例】以下本発明の画像データ輪郭部検出方法及び
画像データ輪郭部検出器の実施例について、図面を参照
しながら詳細に説明する。

【００１７】（実施例１）図１は本発明の画像データ輪
郭部検出方法第１の実施例に基づく流れ図を示す。図１
の流れ図に示す各ステップに従ってその内容を説明す
る。まず、画像データを入力し（ステップａ）、前記画
像データにより形成される画像の隣接する複数の画素か
らなる大ブロックに分割し（ステップｂ）、前記大ブロ
ックを複数個の中ブロックに分割する（ステップｃ）。
前記中ブロック内に輪郭部が含まれるかを検出する時
に、中ブロックをさらにお互いに隣接する複数個の小ブ
ロックに再分割し（ステップｄ）、前記小ブロック内に
輪郭部が含まれるかを検出する（ステップｅ）。そこ
で、所定の評価基準に基づいて評価基準を満たす場合に
中ブロック内に輪郭部が含まれると判断し（ステップ
ｇ）、そうでない場合に輪郭部が含まれなと判断する
（ステップｆ）。

【００１８】なお、より局所的な輪郭部を検出する時
に、前記小ブロックをさらに再分割し、再分割された範
囲内に輪郭部が含まれるかを検出し、その結果に基づい
て前記小ブロックに輪郭部が含まれるかを判断する。こ
の再分割作業は画素レベルまでに繰り返すことができ
る。

【００１９】図２に各ブロックの一例を示し、それぞれ
大ブロック１１、中ブロック１２、小ブロック１３であ
る。この例では、大ブロック１１を四つの正方形の中ブ
ロック１２に、中ブロック１２を四つの正方形の小ブロ
ック１３に分割されているが、これに限るものではな
い。図３のように大ブロック１６が六角形の場合には、
大ブロック１６を六つの三角形の中ブロック１７に、中
ブロック１７を四つの三角形の小ブロック１８に分割す
ることができる。

【００２０】（実施例２）次に図４と図５を用いて画像
データ輪郭部検出方法の第２の実施例に基づく輪郭部検
出の方法について説明する。各小ブロックに含まれる画
素レベルの変動量を計算する（ステップｈ）。輪郭部検
出の対象となる対象小ブロックの変動量が第一の所定量
Ｔ１以上でなければ対象小ブロックに輪郭部が含まれな
いと判断する（ステップｌ）。対象小ブロックが前記第
一の所定値Ｔ１以上であれば、次のステップにいく（ス
テップｉ）。そこで対象小ブロックに隣接する複数個の
周辺小ブロックの変動量と第二の所定量Ｔ２とを比較す
る（ステップｊ）。周辺小ブロックのうち、一個あるい
は複数個の変動量が前記第二の所定量Ｔ２以下であれ
ば、前記対象小ブロックに輪郭部が含まれると判断する
（ステップｋ）、そうでない場合に輪郭部が含まれない
と判断する（ステップｌ）。また中ブロックの判断にお
いて図５に示すように、中ブロックに含まれる小ブロッ
クのうちの一個あるいは複数個に輪郭部が含まれるかど
うかを判断する（ステップｎ）。そうである場合に中ブ
ロックに輪郭部が含まれると判断し（ステップｏ）、そ
うでない場合に中ブロックに輪郭部が含まれないと判断
する（ステップｐ）。

【００２１】対象小ブロックに隣接する周辺小ブロック
の例は図２と図３に示され、それぞれ周辺小ブロック１
４ａと１４ｂ（影表示）である。しかしこれに限ること
ではなく、周辺小ブロックは図２のターゲット・小ブロ
ック１５ａの上下左右の四つの小ブロックであってもよ
く、また図３の小ブロック１８に隣接する三つの破線の
三角形であってよい。

【００２２】ここで、本方法を用いて従来の方法で用い
た図２０のパターンからなる画像の輪郭部検出を考えて
みる。図２０では中ブロックを四つの小ブロックに分割
されている。小ブロック５ａ、５ｂ、５ｃの変動量と小
ブロック５ｄの変動量とは明らかに異なるので、本方法
を用いると確実に円が検出できる。

【００２３】また図２０のようにブロックを分割し、大
ブロックが１６×１６、中ブロックが８×８、小ブロッ
クが４×４の画素からなる場合、前記第一の所定量Ｔ１
と第二の所定量Ｔ２はそれぞれ１４５と４０に選ばれる
が、これに限るものではなく画像によって適応的に変化
させてもよい。

【００２４】（実施例３）つぎに本発明画像データ輪郭
部検出方法の第３の実施例について説明する。すなわち
小ブロックに輪郭部が含まれるかを検出するときに比較
の対象となる隣接する周辺小ブロックがある所定範囲を
越えない実施例について図６と図７を用いて説明する。
図６は比較範囲（周辺小ブロック２３）を中ブロック内
に制限する例である。ターゲット・小ブロック２２ａか
ら２２ｄの輪郭部を検出するにはそれぞれの変動量があ
ればよいので、一時的に格納すべき変動量の個数は四つ
となり、閉じた領域内で輪郭部検出ができるから長い遅
延は伴わない。図７は比較範囲を大ブロック内に制限
する例である。図７では大ブロックの左上の中ブロック
内にある小ブロック２５ａから２５ｄの比較範囲２６ａ
と２６ｂを示すが、残りの三つの中ブロック内にある小
ブロックの比較範囲についても同じである。この場合、
一時的に格納すべき変動量の個数は１６であるが、やは
り閉じた領域内で輪郭部検出ができるから長い遅延は伴
わない。

【００２５】比較範囲は広い方が確実に輪郭部を検出で
きるが符号化の基本単位を越えると長い遅延が生じてし
まう。大ブロックが符号化の基本単位の時に大ブロック
を越えないように、また中ブロックが符号化の基本単位
の時に中ブロックを越えないように比較範囲を設定すれ
ば、ある閉じた範囲の中で輪郭部検出が行なわれるので
長い遅延時間はかからない。また、画像によって適応的
に比較範囲を変化させてより局所的な輪郭部を検出する
こともできる。

【００２６】なお、大ブロック、中ブロックと小ブロッ
クが四角形以外の形に分割された時も同じである。例え
ば、図３の例では、比較範囲を大ブロック内に制限する
こともできるし、中ブロック内に制限することもでき
る。

【００２７】（実施例４）つぎに第４の実施例として各
種多角形形状のブロックに分割する例につて説明する。
図２と図３の例に見られるように中ブロックを四角形や
三角形の小ブロックに分割できる。また、同じ四角形の
中ブロックでも三角形や六角形の小ブロックに分割でき
る。図８と図９にはその例が示されている。図８では四
角形の中ブロックが四つの三角形の小ブロックに分割さ
れ、図９では中ブロック３０が面積の異なる六角形、四
角形と三角形に分割されている。このように輪郭部検出
の対象となる中ブロックをいろんな形に再分割し、それ
らの形状を組合わせることによって効果的に輪郭部が検
出できる。これについて以下の実施例で示す。

【００２８】（実施例５）つぎに第５の実施例として多
角形のブロックを用いて有効な例を示す。図１０は斜線
からなるパターンの画像の一部分を、図１１は垂直の線
からなるパターンの画像の一部分を示す。図中の小さい
四角形は一つの画素を表す。また各中ブロックは隣接し
た８×８の画素からなるブロックに分割されている。し
たがって、図１０では斜線はちょうど各中ブロックの対
角線になり、図１１では垂直線はちょうど各中ブロック
の中心線になる。

【００２９】このような模様は従来の輪郭部検出方法で
は検出できない。なぜなら、各中ブロック内にあるパタ
ーンは全く同じであるので変動量も全く一緒だからであ
る。また、中ブロックを図９のように分割した場合を考
える。図１０の一つの中ブロックを取り出したものが図
１２である。図１２の小ブロック３４ｇの変動量は小ブ
ロック３４ａと小ブロック３４ｄの変動量と異なるので
斜線を検出することができる。また図１１の一つの中ブ
ロックを取り出したものが図１３である。図１３の小ブ
ロック３５ｇの変動量は小ブロック３５ｂと小ブロック
３５ｅの変動量と異なるので中心線を検出することがで
きる。なお、図１２の斜線と図１３の中心線を９０度回
転させても検出できることは明らかである。

【００３０】（実施例６）第６の実施例として図１０と
図１１を用いて中ブロックを二通りの形状に再分割した
場合の輪郭部検出の実施例を示す。図１４と図１５は図
１０の一つの中ブロックを取り出したものである。図１
４の中ブロック３６を四つの三角形の小ブロック３７ａ
から３７ｄに分割される。前記小ブロック３７ａから３
７ｄのパターンは全く同じであるので変動量も一緒とな
り、斜線部を検出することができない。図１４のような
分割の代わりに図１５のように中ブロック３８を四つの
正方形小ブロック３９ａから３９ｄに分割することによ
って斜線部が検出できる。

【００３１】また図１６と図１７は図１１の一つの中ブ
ロックを取り出したものである。図１６の中ブロック４
０を四つの四角形の小ブロック４１ａから４１ｄに分割
される。前記小ブロック４１ａから４１ｄのパターンは
全く同じであるので変動量も一緒となり、中心線を検出
することができない。図１６のような分割の代わりに図
１７のように中ブロック４２を四つの三角形小ブロック
４３ａから４３ｄに分割されることによって中心線が検
出できる。

【００３２】同じ中ブロックを四つの三角形の小ブロッ
クに分割して輪郭部を検出し、次いでに前記中ブロック
を四つの四角形の小ブロックに分割し輪郭部を検出する
と、前記中ブロックは合計八つの小ブロックがあって、
そのうちの一個あるいは複数個の小ブロックに輪郭部が
含まれると判断されれば、前記中ブロックに輪郭部が含
まれると判断できる。

【００３３】したがって、中ブロックを二通りの形状に
再分割することによって、異なる傾きの輪郭部や境界線
を検出することができる。また、図９の分割を前記の三
角形と四角形の分割に追加すると三通りの形状の分割が
できる。

【００３４】（実施例７）第７の実施例として演算量が
どのようになるかの例を示す。小ブロックの変動量σを
前述の（１）式の絶対値和で表すと（２）式のようにな
る。

【００３５】σ＝Σ｜Ｘｉ−μ｜（２）（２）式において、Ｘｉは小ブロック内の画素レベル
で、μは小ブロック内の画素の平均値である。Σは小ブ
ロックについての和を示す。（２）式を用いることによ
って演算量が削減できる。図３のように１６×１６の画
素からなる大ブロックを８×８の画素からなる中ブロッ
クに分割され、前記中ブロックをさらに４×４の小ブロ
ックに分割される場合を考える。一つの小ブロック当た
りの演算量は（表２）のようになる。

【００３６】

【表２】

【００３７】一つの中ブロックには四つの小ブロックが
あるから一つの中ブロック当たりの演算量は（表３）の
ようになる。

【００３８】

【表３】

【００３９】（表１）と比較すれば演算量が減少したこ
とがわかる。なお、平均値μをゼロとしてもよいが、前
記所定量Ｔ１とＴ２を変える必要がある。

【００４０】（実施例８）本発明の第８の実施例として
図１８に示す画像データ輪郭部検出器の例を示す。その
構成要素として入力画像データを大ブロックに分割する
大ブロック分割器４４と、前記大ブロック分割器によっ
て分割された大ブロックを中ブロックに分割する中ブロ
ック分割器４５と、前記中ブロック分割器によって分割
された中ブロックを小ブロックに再分割する小ブロック
分割器４６と、前記小ブロックの変動量を計算する変動
量計算器４７と、前記変動量を格納するメモリ４８と、
前記メモリより輪郭部検出の対象となる小ブロックの変
動量と第一の所定量とを比較する第一比較器４９と、前
記対象小ブロックに隣接する複数個の周辺小ブロックの
変動量と第二の所定量とを比較する第二の比較器５０
と、前記第一の比較器と第二の比較器の出力を入力とす
る論理演算器５１とを具備する。

【００４１】論理演算器５１では前記対象小ブロックの
変動量が前記第一の所定量以上であり、かつ前記周辺小
ブロックのうち一個あるいは複数個の変動量が前記第二
の所定量以下である場合、前記対象小ブロックに輪郭部
が含まれると判断し、前記中ブロックに含まれる小ブロ
ックのうち一個あるいは複数個に輪郭部が含まれると前
記中ブロックに輪郭部が含まれると判断する。また、変
動量計算器４７は実施例７で説明した方法でも構わない
し、小ブロックの画素レベルの変動量を表せる関数なら
何でもよい。なお、小ブロックをさらに分割する必要が
ある場合に小ブロック分割器４６と変動量計算器４７と
の間にブロック分割器を挿入してもよい。

【００４２】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の画像データ輪郭部検出方法は輪郭部検出の対象となる
中ブロックを小ブロックに再分割することによってより
局所的な輪郭部を検出することができ、また多角形や二
通り以上の形状に再分割することによってあらゆる傾き
の輪郭部や境界線を検出することができる。

【００４３】また、比較の対象となる周辺領域をある所
定範囲に限定することによって、遅延時間をなくすこと
ができ、一時的に格納すべき変動量の個数を削減でき
る。また、変動量を算出する際に絶対値和の関数を用い
ることによって、演算量を増やすことなく局所的な輪郭
部が検出できる。すなわち本発明は、局所的な輪郭部が
検出でき、ハードウェア化しやすいという特徴をもって
いる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１における輪郭部検出方法の流
れ図

【図２】本発明における大ブロック、中ブロック、小ブ
ロックの例を示すパターン図

【図３】本発明における大ブロック、中ブロック、小ブ
ロックの他の例を示すパターン図

【図４】本発明の実施例２における輪郭部検出方法の第
１の流れ図

【図５】本発明の実施例２における輪郭部検出方法の第
２の流れ図

【図６】本発明における比較領域の制限範囲の第一例を
示すパターン図

【図７】本発明における比較領域の制限範囲の第二例を
示すパターン図

【図８】中ブロックを三角形に再分割された第１の例を
示すパターン図

【図９】中ブロックを多角形に再分割された第２の例を
示すパターン図

【図１０】実施例５と６を説明するための画像を示す第
１のパターン図

【図１１】実施例５と６を説明するための画像を示す第
２のパターン図

【図１２】中ブロックを多角形に再分割した時の有効性
を示す第１の例のパターン図

【図１３】中ブロックを多角形に再分割した時の有効性
を示す第２の例のパターン図

【図１４】中ブロックを二通りの形状に分割した時の有
効性を示す第１の例のパターン図

【図１５】中ブロックを二通りの形状に分割した時の有
効性を示す第２の例のパターン図

【図１６】中ブロックを二通りの形状に分割した時の有
効性を示す第３の例のパターン図

【図１７】中ブロックを二通りの形状に分割した時の有
効性を示す第４の例のパターン図

【図１８】本発明の画像データ輪郭部検出器の実施例の
構成を示すブロック図

【図１９】従来技術の輪郭部検出方法の説明するための
パターン図

【図２０】従来技術で検出できない輪郭部の一例を示す
パターン図

【符号の説明】

４４大ブロック分割器４５中ブロック分割器４６小ブロック分割器４７変動量計算器４８メモリ４９、５０比較器５１論理演算器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データを入力し、前記画像データによ
り形成される画像の隣接する複数の画素からなる大ブロ
ックに分割し、前記大ブロックを複数個の中ブロックに
分割し、前記中ブロック内に輪郭部が含まれるかを検出
する時に、前記中ブロックをさらにお互いに隣接する複
数個の小ブロックに再分割し、前記小ブロック内に輪郭
部が含まれるかを検出して、前記中ブロック内に輪郭部
が含まれるかを判断する画像データ輪郭部検出方法。
【請求項２】請求項１記載の小ブロックに含まれる画素
レベルの変動量を計算し、輪郭部検出の対象となる対象
小ブロックの変動量が第一の所定量以上であり、かつ前
記対象小ブロックに隣接する周辺小ブロックのうち一個
あるいは複数個の変動量が第二の所定量以下である場
合、対象小ブロックに輪郭部が含まれると判断し、また
請求項１記載の中ブロックに含まれる小ブロックのうち
一個あるいは複数個に輪郭部が含まれる場合に前記中ブ
ロックに輪郭部が含まれると判断する請求項１記載の画
像データ輪郭部検出方法。
【請求項３】対象小ブロックに輪郭部が含まれるかを検
出するときに、比較の対象となる隣接する周辺小ブロッ
クの位置する範囲はある所定範囲を越えないようにした
請求項２記載の画像データ輪郭部検出方法。
【請求項４】所定範囲は請求項１記載の大ブロックであ
る請求項３記載の画像データ輪郭部検出方法。
【請求項５】小ブロックに含まれる画素レベルの変動量
を絶対値和で表す請求項２記載の画像データ輪郭部検出
方法。
【請求項６】小ブロックは多角形である請求項１から請
求項４のいずれか１項に記載の画像データ輪郭部検出方
法。
【請求項７】中ブロックに輪郭部が検出されない場合
に、異なる形状の小ブロックに再分割し、輪郭部検出を
行なう請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画
像データ輪郭部検出方法。
【請求項８】入力画像データにより形成される画像を大
ブロックに分割する大ブロック分割器と、前記大ブロッ
ク分割器によって分割された大ブロックを中ブロックに
分割する中ブロック分割器と、前記中ブロック分割器に
よって分割された中ブロックを小ブロックに再分割する
小ブロック分割器と、前記小ブロックの変動量を計算す
る変動量計算器と、前記変動量を格納するメモリと、前
記メモリより輪郭部検出の対象となる対象小ブロックの
変動量と第一の所定量とを比較する第一の比較器と、前
記対象小ブロックに隣接する複数個の周辺小ブロックの
変動量と第二の所定量とを比較する第二の比較器と、前
記第一の比較器と第二の比較器の出力を入力とする論理
演算器とを具備し、前記論理演算器では前記対象小ブロ
ックの変動量が前記第一の所定量以上であり、かつ前記
周辺小ブロックのうち一個あるいは複数個の変動量が前
記第二の所定量以下である場合、前記対象小ブロックに
輪郭部が含まれると判断し、前記中ブロックに含まれる
小ブロックのうち一個あるいは複数個に輪郭部が含まれ
る場合に前記中ブロックに輪郭部が含まれると判断する
ことを特徴とする画像データ輪郭部検出器。
【請求項９】第二の比較器は、大ブロック範囲内にある
隣接する複数個の小ブロックの変動量と第二の所定量と
比較するようにした請求項８記載の画像データ輪郭部検
出器。