JPH07134769A - Anti-aliasing processing method for image synthesis - Google Patents
Anti-aliasing processing method for image synthesisInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、景観シミュレーション
やデザインシミュレーション等のイメージシミュレーシ
ョンシステム、電子カタログの展示システム等で用いら
れる画像合成における、アンチエリアシング処理方法に
関するものである。詳しくは、原画像から切り出した抽
出画像を背景画像の対応領域に組み込む画像合成におい
て、抽出画像の周辺部のギザギザを目立たなくするため
のアンチエリアシング（ａｎｔｉ−ａｌｉａｓｉｎｇ）
処理に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an anti-aliasing processing method in image synthesis used in image simulation systems such as landscape simulations and design simulations, and electronic catalog exhibition systems. Specifically, in image synthesis in which the extracted image cut out from the original image is incorporated into the corresponding region of the background image, anti-aliasing for making the jagged edges of the extracted image inconspicuous
It is about processing.
【０００２】[0002]
【従来の技術】一般に、画像抽出によって原画像（例え
ば自然画像）から切り出した抽出画像を背景画像（原画
像とは別の画像、例えば、人工的な画像）の対応領域に
組み込んだ合成画像においては、抽出画像と背景画像の
境界部分（特に斜線部分や辺縁部分）にギザギザが生じ
（例えば階段状のギザギザが生じ）、ちらつきが目立つ
などのエリアシング（ａｌｉａｓｉｎｇ）と呼ばれる現
象が生じ、見るものに違和感を生じさせるという問題が
ある。2. Description of the Related Art Generally, in a composite image in which an extracted image cut out from an original image (for example, a natural image) by image extraction is incorporated into a corresponding region of a background image (an image different from the original image, for example, an artificial image). Causes a phenomenon called aliasing, such as jaggedness (e.g., stepped jaggedness) occurs at the boundary between extracted image and background image (particularly, the shaded area and the edge area), and flicker is noticeable. There is a problem that something is wrong.
【０００３】このような問題を解決するために、エリア
シング現象を抑制するためのアンチエリアシング処理が
行なわれる。従来のアンチエリアシング処理方法には、
ギザギザのエッジ部分をぼかして目立たなくするため
に、抽出画像に一定のローパスフィルタをかけて（例え
ば対象画素を周囲の画素の平均値で置き換えて）平滑化
（スムージング）し、周辺をぼかすという方法が行なわ
れていた。In order to solve such a problem, anti-aliasing processing for suppressing the aliasing phenomenon is performed. Conventional anti-aliasing processing methods include
In order to blur the jagged edges to make them inconspicuous, a certain low-pass filter is applied to the extracted image (for example, the target pixel is replaced with the average value of surrounding pixels) to smooth (smooth) and blur the periphery. Was being conducted.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来のアンチエリアシング処理方法は、ギザギザ部分
が中間階調の濃度をもつ画素で埋められることになるの
で一定の効果はあるが、フィルタリング処理は画像全体
に及ぶため、周辺以外の部分も平滑化され、抽出画像全
体がピンボケの状態になるのを避けることができないと
いう問題点があった。However, the above-described conventional anti-aliasing processing method has a certain effect because the jagged portion is filled with pixels having the density of the intermediate gradation, but the filtering processing is not performed. Since it covers the entire image, parts other than the surroundings are also smoothed, and there is a problem that the entire extracted image cannot be out of focus.
【０００５】本発明は上述の問題点に鑑みなされたもの
で、抽出画像の周辺部のみをぼかしてギザギザを目立た
なくさせ、しかも抽出画像全体（特に内部の画像）が不
鮮明になるのを防止することのできる、画像合成におけ
るアンチエリアシング処理方法を提供することを目的と
するものである。The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and only the peripheral portion of the extracted image is blurred so that the jaggedness becomes inconspicuous, and furthermore, the entire extracted image (in particular, the image inside) is prevented from becoming unclear. It is an object of the present invention to provide an anti-aliasing processing method in image synthesis capable of performing the above.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明は、画像抽出で原
画像から切り出した抽出画像を背景画像の対応領域に組
み込む画像合成において、前記抽出画像のうちの前記背
景画像に接する画素を境界画素とし、前記背景画像のう
ちの前記抽出画像に接する画素を輪郭画素とし、まず前
記輪郭画素の濃度値を周辺画素の濃度値の荷重平均値で
置換し、ついで前記境界画素の濃度値を周辺画素の濃度
値と自身の濃度値との荷重平均値で置換してなることを
特徴とするものである。According to the present invention, in image synthesis in which an extracted image cut out from an original image by image extraction is incorporated into a corresponding region of a background image, a pixel of the extracted image which is in contact with the background image is a boundary pixel. And a pixel in the background image that is in contact with the extracted image is defined as a contour pixel, and the density value of the contour pixel is first replaced by a weighted average value of the density values of peripheral pixels, and then the density value of the boundary pixel is defined as a peripheral pixel. It is characterized in that it is replaced by the weighted average value of the density value of and the density value of itself.
【０００７】[0007]
【作用】抽出画像を背景画像の対応領域に組み込んで画
像を合成する際に、まず輪郭画素の濃度値が隣接する周
辺画素の濃度値の荷重平均値で置換される。ついで境界
画素の濃度値が隣接する周辺画素の濃度値と自身の濃度
値との荷重平均値で置換される。そして、濃度値の置換
された輪郭画素および境界画素に相当する画像と、濃度
値の置換のない（原濃度値のままの）抽出画像とが、ア
ンチエリアシング処理された画像として表示される。こ
のため、抽出画像の周辺部に位置する境界画素と輪郭画
素の濃度値が荷重平均値で置換され、抽出画像の周辺部
のみがアンチエリアシング処理でぼかされる。When the extracted image is incorporated in the corresponding area of the background image to synthesize the image, the density value of the contour pixel is first replaced by the weighted average value of the density values of the adjacent peripheral pixels. Next, the density value of the boundary pixel is replaced with the weighted average value of the density values of the adjacent peripheral pixels and the density value of itself. Then, the image corresponding to the contour pixel and the boundary pixel with the replaced density value, and the extracted image without replacement of the density value (the original density value remains) are displayed as the anti-aliased image. Therefore, the density values of the boundary pixels and the contour pixels located in the peripheral portion of the extracted image are replaced with the weighted average value, and only the peripheral portion of the extracted image is blurred by the anti-aliasing process.
【０００８】[0008]
【実施例】以下、本発明による画像合成におけるアンチ
エリアシング処理方法の一実施例を図１から図６までを
用いて説明する。図２は本発明方法の一実施例を実施す
る装置の構成例で、この図において、１０はテレビカメ
ラやイメージスキャナ等を主体としてなる画像入力部
で、この画像入力部１０は、原画像（例えば自然画像）
を取り込んで、対応した原画像情報を出力するように構
成されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of an anti-aliasing processing method in image composition according to the present invention will be described below with reference to FIGS. FIG. 2 shows a configuration example of an apparatus for carrying out an embodiment of the method of the present invention. In this figure, 10 is an image input section mainly composed of a television camera, an image scanner, etc., and the image input section 10 is an original image ( (For example, a natural image)
Is taken in and the corresponding original image information is output.
【０００９】１２は画像処理部の一例としてのマイクロ
プロセッサ、１４はＲＡＭ（例えばＶＲＡＭ）、１６は
画像表示部の一例としてのＣＲＴディスプレイ、１８は
ポインティングデバイスの一例としてのタブレットを表
し、前記ＲＡＭ１４は、原画像記憶部１４ａ、背景画像
記憶部１４ｂ、輪郭線記憶部１４ｃおよび境界線記憶部
１４ｄを具備している。Reference numeral 12 is a microprocessor as an example of an image processing unit, 14 is a RAM (for example, VRAM), 16 is a CRT display as an example of an image display unit, 18 is a tablet as an example of a pointing device, and the RAM 14 is An original image storage unit 14a, a background image storage unit 14b, a contour line storage unit 14c, and a boundary line storage unit 14d are provided.
【００１０】２０は前記マイクロプロセッサ１２に結合
したＲＯＭで、このＲＯＭ２０内には、前記マイクロプ
ロセッサ１２によって公知の境界線抽出追跡処理、粗輪
郭線細線化処理、画像抽出処理および画像合成処理を行
なわせるためのプログラムが格納されている。これらの
プログラムによって抽出、合成されたアンチエリアシン
グ処理前の合成画像は、前記ＣＲＴディスプレイ１６に
よって図３に示すように表示される。この図において、
２２は抽出画像、２４は背景画像、２６は合成画像を表
わす。前記ＲＯＭ２０内には、さらに、前記マイクロプ
ロセッサ１２によって本発明方法を実施するのに必要な
プログラムが格納されている。Reference numeral 20 denotes a ROM coupled to the microprocessor 12, and in the ROM 20, known boundary line extraction / tracking processing, coarse contour thinning processing, image extraction processing and image synthesis processing are performed by the microprocessor 12. Stores the program for making it. The combined image before the anti-aliasing process extracted and combined by these programs is displayed on the CRT display 16 as shown in FIG. In this figure,
22 is an extracted image, 24 is a background image, and 26 is a composite image. The ROM 20 further stores programs necessary for the microprocessor 12 to carry out the method of the present invention.
【００１１】つぎに、図２の作用を図１、図３から図５
までを併用して説明する。 （イ）まず、従来例と同様にして、画像入力部１０で取
り込んだ原画像情報がＲＡＭ１４内の原画像記憶部１４
ａに書き込まれ、マイクロプロセッサ１２によるＲＯＭ
２０の画像抽出用および画像合成用プログラムの実行に
よって、原画像から切り出し（抽出し）た抽出画像２２
を、背景画像記憶部１４ｂから読み出した背景画像２４
の対応領域に組み込んだ合成画像２６を形成し、この合
成画像２６を、図３に示すように、ＣＲＴディスプレイ
１６で表示せしめる。Next, the operation of FIG. 2 will be described with reference to FIGS.
Will be explained together. (A) First, in the same manner as the conventional example, the original image information captured by the image input unit 10 is stored in the original image storage unit 14 in the RAM 14.
ROM written by a microprocessor 12 by a
The extracted image 22 cut out (extracted) from the original image by executing the image extracting and image synthesizing program 20 of FIG.
The background image 24 read from the background image storage unit 14b.
The combined image 26 incorporated in the corresponding area is formed, and the combined image 26 is displayed on the CRT display 16 as shown in FIG.
【００１２】（ロ）ついで、タブレット２０やキーボー
ド（図示省略）からアンチエリアシング処理のための指
令を出すと、まず、マイクロプロセッサ１２は、ＲＯＭ
２０に格納された境界線抽出追跡用プログラムに基づく
処理機能によって、境界画素を抽出し、この境界画素
と、その内側の抽出画像の画素に、図４の（ａ）、
（ｂ）に示すように、識別用のラベル「１」（Ｌｋ＝１
の場合）、「２」（Ｌｃ＝２の場合）を付与する。この
とき、境界画素の濃度値（例えば輝度）は境界線記憶部
１４ｄに記憶される。(B) Next, when a command for anti-aliasing processing is issued from the tablet 20 or a keyboard (not shown), first, the microprocessor 12 causes the ROM
A boundary pixel is extracted by a processing function based on the boundary line extraction and tracking program stored in 20, and the boundary pixel and the pixel of the extracted image inside the boundary pixel are shown in FIG.
As shown in (b), the identification label “1” (Lk = 1
In the case of) and “2” (in the case of Lc = 2). At this time, the density value (for example, brightness) of the boundary pixel is stored in the boundary storage unit 14d.
【００１３】前記ラベル「２」の付与は、背景画像２４
を含めた全体の合成画像２６の端から走査することによ
って、または、内部領域の１点を指定し、この指定点を
基にした領域塗りつぶし手法によって行なわれる。な
お、図４の（ａ）、（ｂ）に示すラベル画像において、
背景画像に対応する画素のラベル「０」は、まだラベル
付けされていない状態を表わす。The label “2” is added to the background image 24.
The scanning is performed by scanning from the end of the entire combined image 26 including, or by designating one point in the internal region and performing a region filling method based on the designated point. In the label images shown in FIGS. 4A and 4B,
The label "0" of the pixel corresponding to the background image represents a state where the pixel is not yet labeled.
【００１４】（ハ）ついで、マイクロプロセッサ１２
は、ＲＯＭ２０に格納された輪郭画素検出用およびその
濃度値演算置換用プログラムに基づく処理機能によっ
て、輪郭画素を検出し、その濃度値を周辺８画素の濃度
値の平均値で置換し、図４の（ｃ）に示すように、識別
用のラベル「３」（Ｌｒ＝３の場合）を付与する。この
とき、輪郭画素の濃度値は輪郭線記憶部１４ｃに記憶さ
れる。(C) Next, the microprocessor 12
4 detects a contour pixel by a processing function based on a contour pixel detection program and its density value calculation / replacement program stored in the ROM 20, and replaces the density value with the average value of the density values of the eight peripheral pixels. As shown in (c) of, the identification label “3” (when Lr = 3) is given. At this time, the density value of the contour pixel is stored in the contour storage unit 14c.
【００１５】前記（ハ）の作用をより詳しく説明する
と、輪郭画素の検出は、ラベル「１」で特定された境界
画素に接する画素のうちの、ラベル付けされていない画
素（即ちラベル「０」の背景画像の画素）を検出するこ
とによって行なわれる。また、輪郭画素の濃度値置換の
ための演算は、つぎのようにして行なわれる。すなわ
ち、図５に示すように、濃度値置換を行なう輪郭画素を
Ｘ０とし、周辺８画素をＸ１〜Ｘ８とすると、Ｘ０の周
辺８画素の平均値のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）成分
Ｒｘ0、Ｇｘ0、Ｂｘ0は、つぎの演算式（１）、
（２）、（３）によって求められる。The operation of (c) will be described in more detail. For the detection of contour pixels, the unlabeled pixels (that is, the label "0") among the pixels in contact with the boundary pixels specified by the label "1" are detected. Of the background image of the pixel). The calculation for replacing the density value of the contour pixel is performed as follows. That is, as shown in FIG. 5, assuming that the contour pixel for which the density value replacement is performed is X0 and the eight peripheral pixels are X1 to X8, R (red), G (green), and B of the average values of the eight peripheral pixels of X0. The (blue) components Rx 0 , Gx 0 , and Bx 0 are expressed by the following arithmetic expression (1),
It is obtained by (2) and (3).
【００１６】 Ｒｘ0＝（Ｒｘ1＋Ｒｘ2＋Ｒｘ3＋…＋Ｒｘ8）／８…（１） Ｇｘ0＝（Ｇｘ1＋Ｇｘ2＋Ｇｘ3＋…＋Ｇｘ8）／８…（２） Ｂｘ0＝（Ｂｘ1＋Ｂｘ2＋Ｂｘ3＋…＋Ｂｘ8）／８…（３） そして、対象となる輪郭画素Ｘ０の濃度値のＲ、Ｇ、Ｂ
成分が、上述の（１）〜（３）で求めた平均値Ｒｘ0、
Ｇｘ0、Ｂｘ0によって置換される。なお、上述の（１）
〜（３）において、Ｒｘ1〜Ｒｘ8、Ｇｘ1〜Ｇｘ8、Ｂｘ
1〜Ｂｘ8は、周辺８画素Ｘ１〜Ｘ８の濃度値のＲ、Ｇ、
Ｂ成分を表わす。Rx 0 = (Rx 1 + Rx 2 + Rx 3 + ... + Rx 8 ) / 8 (1) Gx 0 = (Gx 1 + Gx 2 + Gx 3 + ... + Gx 8 ) / 8 ... (2) Bx 0 = (Bx 1 + Bx 2 + Bx 3 + ... + Bx 8 ) / 8 (3) Then, R, G, and B of the density value of the target contour pixel X0
The component is the average value Rx 0 obtained in the above (1) to (3),
It is replaced by Gx 0 and Bx 0 . In addition, the above (1)
To (3), Rx 1 to Rx 8 , Gx 1 to Gx 8 , Bx
1 to Bx 8 are the density values R, G of the peripheral 8 pixels X1 to X8,
Represents the B component.
【００１７】上述の（１）の演算は、より具体的にはつ
ぎのようになる。すなわち、説明の便宜上、抽出画像の
濃度値がゼロでなく、背景画像の濃度値がゼロであると
すると、図６の（ａ）に示すように、対象となる輪郭画
素Ｘ０の周辺８画素Ｘ１〜Ｘ８のうち、背景画像側の画
素Ｘ２〜Ｘ６の濃度値がゼロとなるので、 Ｒｘ0＝（Ｒｘ1＋Ｒｘ7＋Ｒｘ8）／８ となる。上述の（２）、（３）の演算についても同様で
ある。More specifically, the calculation of the above (1) is as follows. That is, for convenience of explanation, assuming that the density value of the extracted image is not zero and the density value of the background image is zero, as shown in (a) of FIG. 6, eight pixels X1 around the target contour pixel X0. of ～X8, since the density value of the background image of the pixel X2~X6 is zero, the Rx 0 = (Rx 1 + Rx 7 + Rx 8) / 8. The same applies to the operations (2) and (3) described above.
【００１８】（ニ）ついで、マイクロプロセッサ１２
は、ＲＯＭ２０に格納された境界画素の濃度値演算置換
用プログラムに基づく機能によって、境界画素の濃度値
を周辺８画素の濃度値と自身の濃度値との荷重平均値で
置換する。この濃度値置換のための荷重平均演算は、つ
ぎのようにして行なわれる。すなわち、前記（ハ）の場
合と同様にして図５に示すように、濃度値置換を行なう
境界画素をＸ０とし、周辺８画素をＸ１〜Ｘ８とする
と、Ｘ０自身とその周辺８画素の荷重平均値のＲ、Ｇ、
Ｂ成分Ｒｘ0、Ｇｘ0、Ｂｘ0は、つぎの演算式（４）、
（５）、（６）によって求められる。(D) Next, the microprocessor 12
Replaces the density value of the boundary pixel with the weighted average value of the density values of the surrounding eight pixels and the density value of itself by the function based on the program for replacing the density value of the boundary pixel stored in the ROM 20. The weighted average calculation for this density value replacement is performed as follows. That is, as in the case of (c), as shown in FIG. 5, when the boundary pixel for which the density value replacement is performed is X0 and the eight peripheral pixels are X1 to X8, the weighted average of X0 itself and its eight peripheral pixels is set. Values R, G,
The B components Rx 0 , Gx 0 , and Bx 0 are expressed by the following arithmetic expression (4),
It is obtained by (5) and (6).
【００１９】 Ｒｘ0＝（２Ｒｘ01＋Ｒｘ1＋Ｒｘ2＋…＋Ｒｘ8）／１０…（４） Ｇｘ0＝（２Ｇｘ01＋Ｇｘ1＋Ｇｘ2＋…＋Ｇｘ8）／１０…（５） Ｂｘ0＝（２Ｂｘ01＋Ｂｘ1＋Ｂｘ2＋…＋Ｂｘ8）／１０…（６） そして、対象となる境界画素Ｘ０の濃度値のＲ、Ｇ、Ｂ
成分が、上述の（４）〜（６）で求めた平均値Ｒｘ0、
Ｇｘ0、Ｂｘ0によって置換される。なお、上述の（４）
〜（６）において、Ｒｘ0、Ｇｘ0、Ｂｘ0は、対象とな
る境界画素Ｘ０の濃度値のＲ、Ｇ、Ｂ成分を表わす。Rx 0 = (2Rx 01 + Rx 1 + Rx 2 + ... + Rx 8 ) / 10 (4) Gx 0 = (2Gx 01 + Gx 1 + Gx 2 + ... + Gx 8 ) / 10 ... (5) Bx 0 = (2Bx 01 + Bx 1 + Bx 2 + ... + Bx 8 ) / 10 (6) Then, R, G, and B of the density value of the target boundary pixel X0
The component is the average value Rx 0 obtained in the above (4) to (6),
It is replaced by Gx 0 and Bx 0 . In addition, the above (4)
In (6), Rx 0 , Gx 0 , and Bx 0 represent the R, G, and B components of the density value of the target boundary pixel X0.
【００２０】上述の（４）の演算は、より具体的にはつ
ぎのようになる。すなわち、説明の便宜上、抽出画像の
濃度値がゼロでなく、背景画像の濃度値がゼロであると
すると、図６の（ｂ）に示すように、対象となる輪郭画
素Ｘ０および、その周辺８画素Ｘ１〜Ｘ８のうち、背景
画像側の画素Ｘ３〜Ｘ５の濃度値がゼロとなるので、 Ｒｘ0＝（２Ｒｘ01＋Ｒｘ1＋Ｒｘ2＋Ｒｘ6＋Ｒｘ7＋Ｒ
ｘ8）／１０ となる。上述の（５）、（６）の演算についても同様で
ある。More specifically, the operation (4) described above is as follows. That is, for convenience of explanation, if the density value of the extracted image is not zero and the density value of the background image is zero, as shown in FIG. 6B, the target contour pixel X0 and its periphery 8 Since the density value of the pixels X3 to X5 on the background image side among the pixels X1 to X8 is zero, Rx 0 = (2Rx 01 + Rx 1 + Rx 2 + Rx 6 + Rx 7 + R
x 8 ) / 10. The same applies to the operations (5) and (6) described above.
【００２１】（ホ）ついで、マイクロプロセッサ１２
は、ＲＯＭ２０に格納された画像合成用プログラムに基
づく画像合成機能によって、図４の（ｃ）に示すよう
に、ラベル「１」、「２」および「３」にラベル付けし
た境界画素、その内側の抽出画素および輪郭画素の画素
領域を、アンチエリアシング処理された抽出画像とし
て、背景画像の対応領域に組み込んだ合成画像を、ＣＲ
Ｔディスプレイ１６で表示せしめる。(E) Next, the microprocessor 12
Is a boundary pixel labeled with labels “1”, “2” and “3”, as shown in (c) of FIG. 4, by the image synthesizing function based on the image synthesizing program stored in the ROM 20. The combined image in which the pixel areas of the extracted pixels and contour pixels of the
Display it on the T display 16.
【００２２】前記実施例では、まず境界画素を求め、こ
の境界画素と、その内側の抽出画像の画素にラベルＬｋ
（＝１）とＬｃ（＝２）を付与し、このラベルＬｋの画
素を用いて輪郭画素を検出し、その濃度値を平均値で置
換してラベルＬｒ（＝３）を付与し、ついでラベルＬｋ
（＝１）の画素の濃度値を荷重平均値で置換するように
したが、本発明はこれに限るものでない。In the above embodiment, the boundary pixel is first obtained, and the boundary pixel and the pixel of the extracted image inside thereof are labeled Lk.
(= 1) and Lc (= 2) are given, the contour pixel is detected using the pixel of this label Lk, the density value is replaced with the average value and the label Lr (= 3) is given, and then the label Lk
Although the density value of the pixel of (= 1) is replaced by the weighted average value, the present invention is not limited to this.
【００２３】例えば、図７に示すように、まず輪郭画素
を求め、この輪郭画素と、その内側の抽出画像の画素に
ラベルＬｒ（＝１）とＬｃ（＝２）を付与し、このラベ
ルＬｒの画素の濃度値を平均値で置換し、ついでラベル
Ｌｃの画素のうちのラベルＬｒの画素に接する画素の濃
度値を荷重平均値で置換し、ラベルＬｋ（＝３）を付与
するようにしてもよい。For example, as shown in FIG. 7, a contour pixel is first obtained, and labels Lr (= 1) and Lc (= 2) are given to this contour pixel and the pixel of the extracted image inside thereof, and this label Lr is given. The density value of the pixel of is replaced with the average value, and then the density value of the pixel of the pixel of the label Lc which is in contact with the pixel of the label Lr is replaced with the weighted average value to give the label Lk (= 3). Good.
【００２４】具体的には、図８および図９のようにな
る。すなわち、図８はアンチエリアシング処理前の合成
画像２６ａを示すもので、合成画像２６ａは、図３の場
合と同様にして、抽出画像２２ａを背景画像２４ａの所
定領域に組み込んで合成されている。そして、アンチエ
リアシング処理指令によって、マイクロプロセッサ１２
は、ＲＯＭ２０に格納された粗輪郭線細線化処理用プロ
グラムに基づく処理機能によって、輪郭画素を抽出し、
この輪郭画素と、その内側の抽出画像の画素に、図９の
（ａ）、（ｂ）に示すように、識別用のラベル「１」
（Ｌｒ＝１の場合）、「２」（Ｌｃ＝２の場合）を付与
する。Specifically, it is as shown in FIGS. 8 and 9. That is, FIG. 8 shows a composite image 26a before the anti-aliasing process. The composite image 26a is composed by incorporating the extracted image 22a into a predetermined area of the background image 24a in the same manner as in the case of FIG. . Then, according to the anti-aliasing processing command, the microprocessor 12
Extracts a contour pixel by a processing function based on a program for coarse contour thinning processing stored in the ROM 20,
As shown in (a) and (b) of FIG. 9, the identification label “1” is added to the contour pixel and the pixel of the extracted image inside the contour pixel.
(When Lr = 1), “2” (when Lc = 2) is given.
【００２５】ついで、ラベル「１」の抽出画素の濃度値
を平均値で置換する。この置換のための演算は、前記実
施例の場合と同様に、前記（１）〜（３）式によって行
なわれる。ついで、ラベル「２」の抽出画素のうち、ラ
ベル「１」の画素に接する画素の濃度値を荷重平均値で
置換し、図９の（ｃ）に示すように、境界画素識別用の
ラベル「３」（Ｌｋ＝３）を付与する。この置換のため
の演算は、前記実施例の場合と同様に、前記（４）〜
（６）式によって行なわれる。Then, the density value of the extracted pixel of label "1" is replaced with the average value. The calculation for this replacement is performed by the equations (1) to (3) as in the case of the above embodiment. Then, among the extracted pixels of the label "2", the density value of the pixel in contact with the pixel of the label "1" is replaced with the weighted average value, and as shown in (c) of FIG. 3 ”(Lk = 3). The calculation for this replacement is the same as in the case of the above-mentioned embodiment.
This is performed by the equation (6).
【００２６】前記実施例（図１に対応）では、輪郭画
素、境界画素、抽出画素の識別用のラベルＬｒ、Ｌｋ、
Ｌｃは、第１実施例（図１、３に対応）では「３」、
「１」、「２」とし、第２実施例（図７、９に対応）で
は「１」、「３」、「２」としたが、本発明はこれに限
るものでなく、相互に識別可能なラベルであればよい。In the above-described embodiment (corresponding to FIG. 1), the labels Lr, Lk, for identifying the contour pixel, the boundary pixel, and the extracted pixel,
Lc is “3” in the first embodiment (corresponding to FIGS. 1 and 3),
Although "1" and "2" are used and "1", "3" and "2" are used in the second embodiment (corresponding to FIGS. 7 and 9), the present invention is not limited to this, and they are mutually distinguishable. Any label is possible.
【００２７】前記実施例では、輪郭画素と境界画素に識
別用のラベルＬｒ（例えば３）とＬｋ（例えば１）を付
与し、濃度置換する画素を特定することによって、アン
チエリアシング処理する画素の判別を容易にして確実な
処理を行なうことができるようにしたが、本発明はこれ
に限るものでなく、ラベル付け以外の方法で濃度置換す
る画素を特定するようにしてもよい。In the above embodiment, the label Lr (for example, 3) and Lk (for example, 1) for identification are given to the contour pixel and the boundary pixel, and the pixel to be subjected to the density replacement is specified, whereby the pixel to be antialiased is selected. Although the determination is facilitated and the reliable processing can be performed, the present invention is not limited to this, and the pixel to be density-replaced may be specified by a method other than labeling.
【００２８】前記実施例では、輪郭画素の濃度値を周辺
画素の濃度値に同一の重み付けをした平均値で置換し、
境界画素の濃度値を周辺画素の濃度値よりも自身の濃度
値の重み付けを大きく（例えば２倍に）した荷重平均値
で置換することによって、抽出画像の周辺部のぼかしを
より自然に近づけるようにしたが、本発明はこれに限る
ものでない。例えば、輪郭画素の濃度値を周辺画素の濃
度値に異なる重み付けをした荷重平均値で置換し、境界
画素の濃度値と周辺画素の濃度値のそれぞれに所定の重
み付けをした荷重平均値で置換するようにしてもよい。In the above-mentioned embodiment, the density value of the contour pixel is replaced with the average value of the density values of the peripheral pixels, and
By replacing the density value of the boundary pixel with the weighted average value in which the weighting of the density value of the boundary pixel is made larger (for example, doubled) than the density value of the peripheral pixel, the blurring of the peripheral part of the extracted image can be made closer to natural. However, the present invention is not limited to this. For example, the density value of the contour pixel is replaced with a weighted average value that is differently weighted from the density values of the peripheral pixels, and the density value of the boundary pixel and the density values of the peripheral pixels are replaced with weighted average values that are respectively given predetermined weights. You may do it.
【００２９】前記実施例では、ＲＯＭに画像抽出用、所
定の演算式の演算用、画素合成用、画素濃度置換用など
のプログラムを格納し、これらのプログラムを実行する
ことによって対応した機能を達成させるようにしたが、
本発明はこれに限るものでなく、ＲＯＭ以外の記憶媒体
（例えばハードディスク、フロッピーディスクなど）に
前記プログラムを格納し、これらのプログラムの実行で
対応した機能を達成させるようにしてもよいし、または
専用のプロセッサを用いて高速処理するようにしてもよ
い。。In the above embodiment, the ROM stores programs for image extraction, calculation of predetermined arithmetic expressions, pixel combination, pixel density replacement, etc., and the corresponding functions are achieved by executing these programs. I tried to make it
The present invention is not limited to this, and the program may be stored in a storage medium other than the ROM (for example, a hard disk, a floppy disk, etc.) and the corresponding function may be achieved by executing the program, or High-speed processing may be performed using a dedicated processor. .
【００３０】[0030]
【発明の効果】請求項１の発明方法は、上記のように、
まず輪郭画素の濃度値を周辺画素の濃度値の荷重平均値
で置換し、ついで境界画素の濃度値を周辺画素の濃度値
と自身の濃度値との荷重平均値で置換し、この濃度置換
した輪郭画素および境界画素による画像と濃度置換しな
い原濃度値のままの大部分の抽出画像とを、アンチエリ
アシング処理した画像として表示せしめるようにしたの
で、抽出画像の周辺部のみをアンチエリアシング処理で
ぼかし、抽出画像の大部分の領域の画像（特に内部の画
像）の鮮明度を保つことができる。したがって、抽出画
像の周辺部のみをぼかしてギザギザを目立たなくさせ、
しかも抽出画像全体（特に内部の画像）が不鮮明になる
のを防止することができる。As described above, the method of the present invention according to claim 1 is as follows.
First, the density value of the contour pixel is replaced by the weighted average value of the density values of the peripheral pixels, and then the density value of the boundary pixel is replaced by the weighted average value of the density values of the peripheral pixels and its own density value, and this density replacement is performed. The image with contour pixels and boundary pixels and most of the extracted image with the original density value without density replacement are displayed as an anti-aliased image, so only the peripheral part of the extracted image is anti-aliased. It is possible to maintain the sharpness of the image (particularly the internal image) in the most area of the extracted image by blurring. Therefore, only the peripheral part of the extracted image is blurred to make the jagged inconspicuous,
Moreover, it is possible to prevent the entire extracted image (in particular, the image inside) from being blurred.
【００３１】請求項２、３の発明方法は、前記請求項１
の発明による効果のほかに、つぎのような付加的効果を
有する。すなわち、アンチエリアシング処理する輪郭画
素と境界画素とに識別用のラベルＬｒとＬｋを付与し
て、濃度置換する画素を特定するようにしたので、アン
チエリアシング処理する画素の判別が容易になり、確実
な処理を行なうことができる。The invention methods of claims 2 and 3 are the same as those of claim 1.
In addition to the effect of the invention of the above, the following additional effects are provided. That is, since the identification labels Lr and Lk are given to the contour pixels and the boundary pixels to be antialiased to identify the pixels to be subjected to the density replacement, the pixels to be antialiased can be easily identified. Therefore, reliable processing can be performed.
【００３２】請求項４の発明方法は、前記請求項２、３
の発明による効果のほかに、つぎのような付加的効果を
有する。すなわち、輪郭画素の濃度値を周辺画素の濃度
値に同一の重み付けをした荷重平均値で置換し、境界画
素の濃度値を周辺画素の濃度値よりも自身の濃度値の重
み付けを大きくした荷重平均値で置換するようにしたの
で、抽出画像の周辺部のぼかしを、より自然に近くする
ことができる。The method of the present invention according to claim 4 is the method according to any one of claims 2 and 3.
In addition to the effect of the invention of the above, the following additional effects are provided. That is, the density value of the contour pixel is replaced with the weighted average value of the density values of the surrounding pixels, and the density value of the boundary pixel is weighted more than the density value of the surrounding pixels. Since the value is replaced, the blurring of the peripheral portion of the extracted image can be made more natural.
【図１】本発明による画像合成におけるアンチエリアシ
ング処理方法の一実施例を示すフローチャートである。FIG. 1 is a flowchart showing an embodiment of an anti-aliasing processing method in image synthesis according to the present invention.
【図２】図１の方法を実施する装置の概略構成図であ
る。FIG. 2 is a schematic configuration diagram of an apparatus for performing the method of FIG.
【図３】図１のアンチエリアシング処理を行なう前の表
示画像の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a display image before the anti-aliasing process of FIG. 1 is performed.
【図４】図１の方法をラベル画像を用いて具体的に説明
する説明図で、（ａ）は境界画素に識別用のラベル
「１」（Ｌｋ＝１の場合）を付与した状態を示す説明
図、（ｂ）は境界画素の内側の抽出画像の画素に識別用
のラベル「２」（Ｌｃ＝２の場合）を付与した状態を示
す説明図、（ｃ）は輪郭画素に識別用のラベル「３」
（Ｌｒ＝３の場合）を付与した状態を示す説明図であ
る。4A and 4B are explanatory views for specifically explaining the method of FIG. 1 using a label image, and FIG. 4A shows a state in which an identification label “1” (in the case of Lk = 1) is attached to a boundary pixel. Explanatory drawing, (b) is an explanatory view showing a state in which an identification label “2” (when Lc = 2) is attached to the pixels of the extracted image inside the boundary pixels, and (c) is an outline pixel for identification Label "3"
It is explanatory drawing which shows the state to which (when Lr = 3) was provided.
【図５】輪郭画素と境界画素の濃度値置換用の演算を説
明する説明図で、Ｘ０は対象画素を表わし、Ｘ１〜Ｘ８
は周辺画素を表わす説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an operation for replacing density values of contour pixels and boundary pixels, where X0 represents a target pixel, and X1 to X8.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing peripheral pixels.
【図６】図５のより詳しい説明図で、（ａ）は輪郭画素
の濃度値を周辺画素（８画素）の濃度平均値で置換する
ための演算時の対象画素Ｘ０と周辺画素Ｘ１〜Ｘ８を説
明する説明図、（ｂ）は境界画素の濃度値を周辺画素
（８画素）の濃度値と自身の濃度値の荷重平均値で置換
するための演算時の対象画素Ｘ０と周辺画素Ｘ１〜Ｘ８
を説明する説明図である。6 is a more detailed explanatory diagram of FIG. 5, in which (a) is a target pixel X0 and peripheral pixels X1 to X8 at the time of calculation for replacing the density value of a contour pixel with the density average value of peripheral pixels (8 pixels). (B) is a target pixel X0 and peripheral pixels X1 to X1 at the time of calculation for replacing the density value of the boundary pixel with the density value of the peripheral pixel (8 pixels) and the weighted average value of its own density value. X8
It is an explanatory view explaining.
【図７】本発明による画像合成におけるアンチエリアシ
ング処理方法の他の実施例を示すフローチャートであ
る。FIG. 7 is a flowchart showing another embodiment of the anti-aliasing processing method in image synthesis according to the present invention.
【図８】図７のアンチエリアシング処理を行なう前の表
示画像の説明図である。8 is an explanatory diagram of a display image before the anti-aliasing process of FIG. 7 is performed.
【図９】図７の方法をラベル画像を用いて具体的に説明
する説明図で、（ａ）は輪郭画素に識別用のラベル
「１」（Ｌｒ＝１の場合）を付与した状態を示す説明
図、（ｂ）は輪郭画素の内側の抽出画像の画素に識別用
のラベル「２」（Ｌｃ＝２の場合）を付与した状態を示
す説明図、（ｃ）は境界画素に識別用のラベル「３」
（Ｌｋ＝３の場合）を付与した状態を示す説明図であ
る。9 is an explanatory diagram for specifically explaining the method of FIG. 7 using a label image, and FIG. 9A shows a state in which an identification label “1” (in the case of Lr = 1) is given to the contour pixel. Explanatory drawing, (b) is an explanatory view showing a state in which an identification label "2" (in the case of Lc = 2) is added to the pixels of the extracted image inside the contour pixels, and (c) shows the boundary pixels for identification. Label "3"
It is explanatory drawing which shows the state to which (when Lk = 3) was provided.
１０…画像入力部、 １２…マイクロプロセッサ、１４
…ＲＡＭ、 １４ａ…原画像記憶部、１４ｂ…背景画像
記憶部、 １４ｃ…輪郭線記憶部、１４ｄ…境界線記憶
部、 １６…ＣＲＴディスプレイ、１８…タブレット、
２０…ＲＯＭ、２２、２２ａ…抽出画像、 ２４、２
４ａ…背景画像、２６、２６ａ…合成画像、 Ｌｋ、Ｌ
ｒ、Ｌｃ…識別用のラベル、Ｘ０…対象画素、 Ｘ１〜
Ｘ８…周辺画素。10 ... Image input unit, 12 ... Microprocessor, 14
... RAM, 14a ... Original image storage section, 14b ... Background image storage section, 14c ... Contour line storage section, 14d ... Boundary line storage section, 16 ... CRT display, 18 ... Tablet,
20 ... ROM, 22, 22a ... Extracted image, 24, 2
4a ... Background image, 26, 26a ... Composite image, Lk, L
r, Lc ... Label for identification, X0 ... Target pixel, X1
X8 ... peripheral pixels.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０９Ｇ 5/36 ５２０ Ｌ 9471−5Ｇ Ｃ 9471−5Ｇ Ｈ０４Ｎ 9/75 7459−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３５ Ｚ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI Technical display location G09G 5/36 520 L 9471-5G C 9471-5G H04N 9/75 7459-5L G06F 15/70 335 Z
Claims (4)
を背景画像の対応領域に組み込む画像合成において、前
記抽出画像のうちの前記背景画像に接する画素を境界画
素とし、前記背景画像のうちの前記抽出画像に接する画
素を輪郭画素とし、まず前記輪郭画素の濃度値を周辺画
素の濃度値の荷重平均値で置換し、ついで前記境界画素
の濃度値を周辺画素の濃度値と自身の濃度値との荷重平
均値で置換してなることを特徴とする画像合成における
アンチエリアシング処理方法。1. In image combination in which an extracted image cut out from an original image by image extraction is incorporated into a corresponding region of a background image, a pixel of the extracted image which is in contact with the background image is defined as a boundary pixel, and a pixel of the background image is extracted. A pixel in contact with the extracted image is defined as a contour pixel, and the density value of the contour pixel is first replaced by the weighted average value of the density values of the peripheral pixels, and then the density value of the boundary pixel and the density value of the peripheral pixel and its own density value. An anti-aliasing processing method in image synthesis, characterized in that the weighted average value of and is replaced.
別用のラベルＬｋとＬｃを付与し、前記ラベルＬｋで特
定した境界画素を用いて輪郭画素を検出し、この輪郭画
素について、その濃度値を周辺画素の濃度値の荷重平均
値で置換するとともに識別用のラベルＬｒを付与し、つ
いで前記ラベルＬｋを用いて特定した境界画素の濃度値
を周辺画素の濃度値と自身の濃度値との荷重平均値で置
換してなる請求項１記載の画像合成におけるアンチエリ
アシング処理方法。2. Labels Lk and Lc for identification are given to a boundary pixel and pixels of an extracted image inside the boundary pixel, and a contour pixel is detected by using the boundary pixel specified by the label Lk. The density value is replaced with the weighted average value of the density values of the peripheral pixels, a label Lr for identification is given, and then the density value of the boundary pixel specified using the label Lk is used as the density value of the peripheral pixels and its own density value. 2. The anti-aliasing processing method in image synthesis according to claim 1, wherein the weighted average value of
別用のラベルＬｒとＬｃを付与し、前記ラベルＬｒで特
定した輪郭画素の濃度値を周辺画素の濃度値の荷重平均
値で置換し、ついで前記ラベルＬｃの画素のうちの前記
ラベルＬｒの輪郭画素に接する境界画素について、その
濃度値を周辺画素の濃度値と自身の濃度値との荷重平均
値で置換するとともに、識別用のラベルＬｋを付与して
なる請求項１記載の画像合成におけるアンチエリアシン
グ処理方法。3. Labels Lr and Lc for identification are given to the contour pixel and the pixel of the extracted image inside thereof, and the density value of the contour pixel specified by the label Lr is replaced with the weighted average value of the density values of the peripheral pixels. Then, of the pixels of the label Lc, the density value of the boundary pixel which is in contact with the contour pixel of the label Lr is replaced with the weighted average value of the density values of the surrounding pixels and the density value of itself, and the The anti-aliasing processing method in image synthesis according to claim 1, wherein a label Lk is added.
は、隣接する周辺画素の濃度値に同一の重み付けをした
平均値で置換してなり、ラベルＬｃで特定した境界画素
の濃度値は、隣接する周辺画素の濃度値よりも自身の濃
度値の重み付けを大きくした荷重平均値で置換してなる
請求項２または３記載の画像合成におけるアンチエリア
シング処理方法。4. The density value of the contour pixel specified by the label Lr is replaced by an average value obtained by equally weighting the density values of adjacent peripheral pixels, and the density value of the boundary pixel specified by the label Lc is 4. The anti-aliasing processing method in image composition according to claim 2, wherein the weighting of the density value of its own is larger than the density value of the adjacent peripheral pixel.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5303479A JPH07134769A (en) | 1993-11-09 | 1993-11-09 | Anti-aliasing processing method for image synthesis |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5303479A JPH07134769A (en) | 1993-11-09 | 1993-11-09 | Anti-aliasing processing method for image synthesis |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07134769A true JPH07134769A (en) | 1995-05-23 |
Family
ID=17921454
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5303479A Pending JPH07134769A (en) | 1993-11-09 | 1993-11-09 | Anti-aliasing processing method for image synthesis |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07134769A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002163671A (en) * | 2000-11-27 | 2002-06-07 | Namco Ltd | Game system, program and information storage medium |
| WO2006129902A1 (en) * | 2005-06-03 | 2006-12-07 | Polidigm Co., Ltd. | Fast anti-aliasing method |
| JP2018163285A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | セイコーエプソン株式会社 | Display device and method for controlling display device |
| CN117474924A (en) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 山东鲁抗医药集团赛特有限责任公司 | Label defect detection method based on machine vision |
-
1993
- 1993-11-09 JP JP5303479A patent/JPH07134769A/en active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117474924B (en) * | 2023-12-28 | 2024-03-15 | 山东鲁抗医药集团赛特有限责任公司 | Label defect detection method based on machine vision |
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