JPH07200819A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】画像中の輪郭部分に発生するジャギを除去して
画質を改善することができる画像処理装置を提供する。 【構成】入力画像中の輪郭部を微分処理部３を介して抽
出する輪郭抽出部４と、抽出された輪郭部の直線部分の
長さと方向を示す輪郭ベクトルを推定する輪郭ベクトル
推定部５と、推定された輪郭ベクトルに対して垂直な方
向におけるエッジの勾配を推定するエッジ勾配推定部６
と、推定されたエッジの勾配から入力画像中の輪郭の周
辺部の座標点の画素値を推定する輪郭部画素値推定部７
とを有し、輪郭部画素値推定部７により推定された画素
値を画像の拡大処理のための補間処理部８からの画像デ
ータと合成部９で合成することにより、画質が改善され
た画像データを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置に係り、特
に画像の輪郭部に関する処理を行う画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】線形１次補間や標本化関数の内挿法とい
った画素補間による画像の拡大は、画像処理の分野で広
く行われている。しかし、この拡大処理は複数の撮像画
素を一次元または２次元に配列した固体撮像素子などに
よって空間的にサンプリングされた離散画像全体に対し
て一律に行われる処理であり、周波数領域での帯域制限
フィルタリングの一種に過ぎない。

【０００３】このようにして拡大処理された画像におい
ては、視覚上、画像中にある物体の輪郭部にジャギ（ギ
ザギザの意）と呼ばれる画質の劣化が目立つ。従来、こ
のようなジャギが生じない拡大処理の手法は実現されて
いない。

【０００４】また、このような補間により拡大処理され
た画像のみでなく、画素数の少ない低解像度の撮像素子
によって得られた画像や、空間的に粗いサンプリング処
理が施された画像においても、輪郭部にジャギが起こ
る。従来では、このような既に生じているジャギを滑ら
かにするといったような画質改善技術も実現されていな
い。

【０００５】一方、画像中の物体の輪郭抽出において、
輪郭部を予測により結合する方法は手書き図形の読み取
りなどにおいて既に用いられている。しかし、この方法
は入力される画像中の図形が予め決められている場合
か、あるいは特定の図形に対してのみしか適用できな
い。すなわち、例えば輪郭部が抽出される物体の図形形
状が予測できない自然画や、画像中の図形についての情
報を予め与えることのできない様な画像では、輪郭部を
予測を用いて結合することはできない。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
では画素補間により拡大処理された画像、低解像度の撮
像素子によって得られた画像、および粗いサンプリング
処理が施された画像において、輪郭部に発生するジャギ
などの画質劣化を改善する技術は実現されておらず、そ
の実現が望まれている。

【０００７】そこで、本発明の第１の目的は、画像中の
輪郭部分に発生するジャギを除去して画質を改善するこ
とができる画像処理装置を提供することである。

【０００８】また、上述したように従来行われている画
像中の物体の輪郭を予測を用いて結合する輪郭抽出処理
は、輪郭抽出対象物の図形形状が予測できない自然画や
画像中の図形についての情報を予め与えることのできな
い様な画像に対しては適用できないという問題があっ
た。

【０００９】本発明の第２の目的は、輪郭抽出対象物の
図形形状が予測できない自然画や画像中の図形について
の情報を予め与えることのできない様な画像について
も、輪郭を予測結合により抽出できる画像処理装置を提
供することである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】第１の目的を達成するた
め、第１の発明に係る画像処理装置は、入力画像中の輪
郭部を抽出する輪郭抽出手段と、この輪郭抽出手段によ
り抽出された輪郭部の直線部分の長さと方向を示す輪郭
ベクトルを推定する輪郭ベクトル推定手段と、この輪郭
ベクトル推定手段により推定された輪郭ベクトルに対し
て垂直な方向におけるエッジの勾配を推定するエッジ勾
配推定手段と、このエッジ勾配推定手段により推定され
たエッジの勾配から前記入力画像中の輪郭部の周辺部の
画素値を推定する輪郭部画素値推定手段とを具備するこ
とを特徴とする。

【００１１】第２の発明を達成するため、第２の発明に
係る画像処理装置は、入力画像中の輪郭部の直線部分の
長さと方向を示す輪郭ベクトルを推定する輪郭ベクトル
推定手段と、この輪郭ベクトル推定手段により推定され
た輪郭ベクトルを分離しているものどうし結合する結合
手段とを具備し、前記結合手段は既に連結された輪郭ベ
クトルの方向から次に連結すべき輪郭ベクトルの方向を
予測し、その予測された方向の近傍にある輪郭ベクトル
が既に連結されている輪郭ベクトルと連結できるかを判
定して、連結できると判定した場合には連結するという
一連の処理を繰り返すことにより、輪郭ベクトルの結合
を行うことを特徴とする。

【００１２】

【作用】第１の発明に係る画像処理装置では、入力画像
中の輪郭部の周辺部における本来は画素値が存在してい
ない位置の画素値の推定が可能となる。従って、この輪
郭部の周辺部における推定された画素値を例えば補間に
より拡大処理された画像データと合成すれば、輪郭部に
おいてジャギのない拡大画像データが得られる。また、
この輪郭部の周辺部における推定された画素値を用い
て、既にジャギが生じている画像データを修正すること
により、輪郭部におけるジャギが除去された画像データ
が得られる。

【００１３】第２の発明に係る画像処理装置では、既に
連結された輪郭ベクトルの方向から次に連結すべき輪郭
ベクトルの方向を予測し、その予測された方向の近傍に
ある輪郭ベクトルが既に連結されている輪郭ベクトルと
連結できるかを判定して、連結できると判定した場合に
は連結するという一連の処理を繰り返すことにより、入
力画像が輪郭抽出対象物の図形形状が予測できない自然
画や画像中の図形についての情報を予め与えることので
きない様な画像の場合でも、推定された複数の輪郭ベク
トルにおいて空間的に分離しているものどうしを結合し
て、輪郭を抽出することができる。

【００１４】

【実施例】以下、本発明による画像処理装置の実施例を
図面を参照しながら説明する。

【００１５】（実施例１）図１は、２次元画像を線形補
間により拡大処理する画像処理装置の実施例を示すブロ
ック図である。図１において、画像データ入力部１から
は例えば図示しないＣＣＤイメージセンサのような撮像
素子により撮像されＡ／Ｄ変換器によりディジタル化さ
れた画像データが入力され、画像データバッファ２に格
納される。この画像データバッファ２から読み出された
画像データは二分岐され、一方において画像の拡大処理
を行うための補間処理部８に入力される。補間処理部８
は、線形補間処理により拡大処理を行って拡大画像デー
タを得るものである。この補間処理部８での線形補間処
理としては、ディジタル画像の拡大処理手法として従来
より知られている最近隣内挿法、共１次内挿法、および
３次畳み込み内挿法などを用いることができる。

【００１６】画像データバッファ２から読み出された画
像データは、他方において微分演算処理部３〜輪郭抽出
処理部４〜輪郭ベクトル推定部５〜エッジ勾配推定部６
〜輪郭部画素値推定部７に順次入力され、画像の輪郭部
付近における補間画素値が推定される。

【００１７】こうして得られた補間画素値は合成部９に
入力され、補間処理部８により得られた拡大画像データ
と合成された後、出力部１０から出力される。出力部１
０では、合成部９からの画像データの表示またはハード
コピーを行ったり、あるいは合成部９からの画像データ
を適宜加工して図示しない次段の画像処理部へ引き渡す
などの処理を行う。

【００１８】次に、微分演算処理部３、輪郭抽出処理部
４、輪郭ベクトル推定部５、エッジ勾配推定部６および
輪郭部画素値推定部７の処理を詳しく説明する。

【００１９】本実施例では、画像の輪郭部におけるジャ
ギの発生を抑える処理の前に、まず輪郭位置の検出およ
びエッジ結合を行う。エッジ結合は、輪郭ベクトルを推
定し易い形の結合エッジ情報を得ることを目的としてい
るので、従来より行われているグラフ探索法によって得
られるグラフ状の輪郭とはならない。

【００２０】微分演算処理部３においては、入力される
画像データにグラディエント演算子による微分処理を施
してエッジ要素情報を得る。ここで言うエッジ要素情報
とは、物体などの輪郭そのものではなく、微分処理によ
って得られる画素間での振幅値の差分を意味している。

【００２１】輪郭抽出処理部４では、微分演算処理部３
から入力される任意の位置におけるエッジ要素情報に対
しマスク処理を施して、相互に結合できるエッジ要素を
探索し、それらのエッジ要素を結合（連結）することに
より、画像の輪郭部を抽出する。この輪郭抽出処理部４
の処理を詳しく説明する。

【００２２】すなわち、輪郭抽出処理部４はまず微分演
算処理部３から入力される任意の位置におけるエッジ要
素情報に対して所定の閾値を設定し、この閾値以下のエ
ッジ要素情報を取り除く閾値処理を行い、この閾値以上
の値のエッジ要素情報を持つ位置を始点としてエッジ探
索を始める。この場合、上記の閾値処理を行うことによ
り、輪郭として尤もらしいエッジ要素情報を抽出できる
ばかりでなく、やみくもにエッジ探索を行う場合に比較
して処理が簡略化できる。エッジ探索においては、閾値
処理されたエッジ要素情報を受けて探索対象のエッジ要
素の位置の周辺にあるエッジ要素に距離に応じたマスク
処理を施すことにより、次に連結できるエッジ要素の候
補を選び出す。選び出されるエッジ要素の候補に関して
は、処理を簡略化するならば前記閾値処理が施されたエ
ッジ要素情報、あるいは閾値を下げて閾値処理し直され
たエッジ要素情報に対して処理を行い、精度を求めるな
らば閾値処理が施されていないエッジ要素情報に対して
処理を行えばよい。

【００２３】図２は、輪郭抽出処理部４におけるマスク
処理を説明するための図である。図２（ａ）は微分演算
処理部３からの画像データであり、領域Ａは画素に相当
し、領域Ｂは画素間のエッジを示している。図２（ｂ）
（ｃ）はマスク処理に用いる第１および第２のマスクで
あり、領域Ｂにおけるマスクのみをを示している。図２
（ｂ）に示す第１のマスクは、注目エッジ要素からの距
離の増加に伴いマスク処理に際しての重み係数が減少す
るマスクであり、図２（ｃ）に示す第２のマスクは輪郭
に沿った方向からのずれ角の増加に伴いマスク処理に際
しての重み係数が減少するマスクである。図２（ｂ）に
おいて、○の中の数値が重み係数を表わす。

【００２４】図２（ｂ）においては、図示した領域外の
重み係数は０に設定されているものとする。ここで、図
２（ａ）のａの位置に輪郭の一部と思われるエッジ要素
（注目エッジ）が存在するとする。また、図２（ｂ）の
マスクはエッジ位置から距離をｘ（ｘ＞０）としたと
き、ｙ＝ｉｎｔ（−ｘ＋１１）／１０なる関数によって
重み付けされている。ここで、ｉｎｔ（ ）は小数点以
下を切り捨てる関数であり、またｘ＞０において１≧ｙ
≧０である。図２（ａ）の位置ａに図２（ｂ）のａを重
ねて、その周辺のエッジ要素にマスク処理を施し、この
中から最大のエッジ要素を連結すべき次のエッジ要素と
して選び出す。

【００２５】図２（ｂ）に示した距離に応じた重み係数
を持つ第１のマスクを用いたマスク処理により２点以上
のエッジ要素が抽出された時点で、次に連結すべきエッ
ジ要素の方向（進行方向）が推定できるので、次に結合
し得るエッジ要素を探索するときには、更に輪郭に沿っ
た方向に応じた重み係数を持つ図２（ｃ）に示した第２
のマスクを第１のマスクに掛け合わせて作成される第３
のマスクを用いて、次に連結すべきエッジ要素を探索す
る。

【００２６】図２（ｃ）に示す第２のマスクは、輪郭に
沿った方向、つまり推定されるエッジの進行方向をθと
すると、θ＝ｘのとき１００ａｂｓ（ｘ−θ）／π＋１
００となるように作られる。ここで、θ，ｘの単位はラ
ジアンであり、ａｂｓ（ ）は絶対値を求める関数を意
味する。θは方向がほとんど変わらない直線の場合に
は、始点から位置ａへの方向、あるいは結合されている
エッジ列において位置ａから見て５ないし６点前のエッ
ジ要素位置から位置ａへの方向を用い、方向の変化が激
しい曲線などの場合には、結合されているエッジ列にお
いて位置ａから見て１ないし２点前の位置から位置ａへ
の方向を用いる。

【００２７】そして、これら図２（ｂ）（ｃ）に示した
第１および第２のマスクを掛け合わせた第３のマスクを
作成し、これを用いてエッジ要素情報にマスク処理を施
すことにより、次に連結すべきエッジ要素を探索する。
このような連結すべきエッジ要素の探索を繰り返して、
それらのエッジ要素を連結することによりエッジ結合を
行い、そのエッジ結合を輪郭部として抽出する。

【００２８】この場合、画像データ中に雑音が含まれて
いると、その雑音の影響により誤ったエッジ要素情報を
探索してしまう可能性があるため、図３に示すように位
置ａにおいて２つの候補ａ1 ，ａ2 を選び出しておき、
それぞれについて次に連結すべきエッジ要素を探索し、
この時点でマスク処理が施されたエッジ要素情報の和を
評価関数として次のエッジ要素をａ1 に決める方法も考
えられる。

【００２９】また、輪郭抽出処理部４での輪郭抽出精度
を上げる方法として、図４に示すように微分演算処理部
３の前段に輪郭強調部１１を挿入して、画像データに輪
郭強調を施しておくことも有効である。これにより、図
５（ａ）に示す画像データに対して、図５（ｅ）に示す
ようになだらかなエッジを急峻化したり、あるいは図５
（ｆ）に示すように画像中にある物体像の輪郭の浮き上
がらせ等の効果が得られ、輪郭部の抽出がより容易とな
る。ここで、図５（ｂ）〜（ｆ）は図５（ａ）の画像デ
ータの原波形ｆ（ｘ）を各図の右に記した式によりそれ
ぞれ処理した波形を示している。

【００３０】また、輪郭抽出処理部４で用いられる画像
データの微分情報として、［数１］に示すグラディエン
トの大きさを用いず、［数２］［数３］に示すｘ，ｙ方
向それぞれの微分値を用いることによっても輪郭抽出精
度を上げることが出来る。

【００３１】

【数１】

【００３２】

【数２】

【００３３】

【数３】 例えば、図６に示すような非常に近接している輪郭があ
った場合、図５（ｃ）に示すラプラシアンやグラディエ
ントの大きさでは、隣の輪郭を誤って結合してしまう可
能性が大きい。これに対し、図５（ｂ）に示す１次微分
値を用いれば、間の成分ｂの符号がａの成分とは異符号
であることを検出することにより、ｃが別の輪郭である
ことが判別でき、上述したような輪郭の誤結合を避ける
ことができる。

【００３４】ある任意の始点から始めたエッジ要素の連
結処理において、連結すべきエッジ要素の候補が見つか
らなくなり処理が止まった時には、始点において推定さ
れているエッジの進行方向θに対してθ−πの方向を検
索することにより、輪郭の抽出精度および抽出効率を上
げることが出来る。これは前記閾値処理やエッジの進行
方向θによるマスクの重み付けを行っていない時点での
処理において、エッジ要素の候補から洩れていた点を拾
い出せる可能性があるためである。

【００３５】次に、輪郭ベクトル推定部５においては、
輪郭抽出処理部４で求められた輪郭部（エッジ結合）か
ら直線と見なせる部分の長さとその方向を求めて、輪郭
部をベクトル化する。これを輪郭ベクトルという。この
時、輪郭部が直線であるか非直線であるかの判別を行
い、直線ならばその区間における輪郭ベクトルの方向成
分をその区間における代表値（例えばその区間における
平均値）で置き換える。この輪郭ベクトルを用いること
により、後述する輪郭部画素値推定処理において、画像
のサンプリング時に撮像部のアパーチャ等の影響により
歪んでいる直線成分を補正した直線輪郭を得ることが出
来る。

【００３６】次に、エッジ勾配推定部６においては、輪
郭ベクトル推定部５で推定された輪郭ベクトルを用い
て、画像中のエッジの勾配を推定する。

【００３７】図７（ａ）は画像からエッジ部分を切り出
した例であり、数値は画素値を示している。また、ｌ₁
−ｋ₁ ，ｍ₃ −ｌ₃ ，ｎ₅ −ｍ₅ ，ｏ₇ −ｎ₇ は輪郭抽
出処理部４において得られたエッジ結合であり、Ｌはこ
れら各エッジ結合の区間における輪郭ベクトルである。
まず、図７（ｂ）に示す水平方向と輪郭ベクトルＬとが
成す角θx と垂直方向と輪郭ベクトルとが成す角θy の
いずれがπ／４以下になるかを判別し、π／４以下にな
る方向のラインと、輪郭ベクトルＬと交わるラインｌ，
ｍにおいて補間処理を行う。

【００３８】そして、図８に示すように上記のようにし
て補間されたラインの情報と輪郭ベクトルＬの方向の情
報から、ほぼ同じ画素値を持つ点ｌc ，ｍc どうしを結
び、輪郭ベクトルＬとほぼ平行な方向におけるエッジの
等高線（Ｃ2 ，Ｃ2 ，Ｃ3 ）を推定する。この処理をい
くつかの代表的な値において行うことにより求められる
複数の輪郭ベクトルＬ1 ，Ｌ2 ，Ｌ3 の平均を、この区
間の輪郭ベクトルとすると、この輪郭ベクトルの方向と
直交する方向におけるエッジの勾配は、前記等高線（Ｃ
1 ，Ｃ2 ，Ｃ3 ）間の距離および高さのそれぞれの差か
ら、逆正接関数により求まる。この処理をそれぞれのラ
インにおいて行う。

【００３９】次に、輪郭部画素値推定部７では図８に示
したようにエッジ勾配推定部６によって得られたサンプ
ル画素間でのエッジの勾配情報より、輪郭部の画素値、
つまり補間位置Ａでの画素値を求める。この場合、画素
値を求めるべき位置がどの輪郭ベクトルの間に位置する
かを求め（この場合Ｌ2 とＬ3 ）、Ｌ2 とＬ3 の間での
エッジの傾きから画素値を求める。

【００４０】また、上記の等高線推定を行わない方法と
して、補間位置Ｂを通るこの区間における平均ベクトル
Ｌまたはｌ−ｍ間でのベクトルＬ1 がラインｌと交わる
地点Ｂ1 とラインｍと交わる地点Ｂ2 それぞれでの画素
値を平均値を補間位置Ｂでの画素値とする方法も考えら
れる。図８（ｂ）において、Ｌ21とｌ22，ｍ51とｍ52は
それぞれｌ2 とｌ2 ，ｍ5 とｍ6 の内分比である。この
時、（（ｌ2 ×ｌ22＋ｌ3 ×ｌ21）／２＋（ｍ5 ×ｍ52
＋ｍ6 ×ｍ51）／２）／２をＢの値とする。ここで、
（ｌ2 ×ｌ22＋ｌ3 ×ｌ21）／２と、（ｍ5 ×ｍ52＋ｍ
6 ×ｍ51）／２の値が大きく違う場合は、輪郭ベクトル
の推定が失敗したとして処理をキャンセルする。

【００４１】次に、合成部９で輪郭部画素値推定部７と
補間処理部８の出力を合成して出力する。この合成部９
での合成法には、図９に示すようにエッジ周辺領域の補
間処理を輪郭部画素値推定部７において全て行い、得ら
れたデータを補間処理部８からのデータに組み合わせる
方法と、図１０に示すように輪郭部画素値推定部７にお
いてはジャギを取り除くために必要とされる領域のみ
（Ｒ1 ，Ｒ2 ）を処理し、得られたデータを補間処理部
８からのデータに上書きする方法とがある。

【００４２】図１１は、図７のデータに対して補間処理
部８で共１次内挿法により補間処理して得られたデータ
を３次元プロット表示したものである。輪郭部にジャギ
Ｊが発生していることが分かる。これに対し、図１１の
データの輪郭部の補間値を輪郭部画素値推定部７により
得られた輪郭部画素値によって置き換えることにより、
図１２に示すように輪郭部におけるジャギＪが抑えられ
た出力が得られる。

【００４３】上述した本実施例の画像処理装置は、電子
的に画像の拡大／縮小を行う、いわゆる電子ズーム処理
機能を内蔵した電子スチルカメラシステムや、ビデオ信
号を高画質にプリントアウトするために補間処理を行う
ビデオプリンタに特に有効である。

【００４４】（実施例２）図１３は、２次元画像の輪郭
部にジャギが存在する画像の画質を改善する画像処理装
置の実施例を示すブロック図である。

【００４５】図１３において、画像データ入力部１から
入力されたディジタル画像データは、画像データバッフ
ァ２に格納される。この画像データバッファ２から読み
出された画像データは、微分演算処理部３〜ジャギ頂点
位置検出部４１〜輪郭ベクトル推定部５〜輪郭部ジャギ
修正部７１に入力され、輪郭部付近における補間画素値
が推定される。

【００４６】微分演算処理部３においては入力画像デー
タの微分データを求め、これをジャギ頂点位置検出部４
１に送る。ジャギ頂点位置検出部４１では、まずエッジ
を結合して輪郭情報を求める。この時得られる輪郭はグ
ラフ状（階段状）になるはずであるから、これに適した
図１５に示すようなグラフ探索法によりエッジ結合（輪
郭）を得る。そして、このエッジ結合のグラフパターン
において、その進行方向が変わった位置をジャギの頂点
として抽出する。一連のエッジ結合において、同様にジ
ャギの頂点を検索した後、それらのジャギ頂点の座標情
報を輪郭ベクトル推定部５に渡す。

【００４７】輪郭ベクトル推定部５では、ジャギ頂点の
座標から輪郭ベクトルを推定する。すなわち、先の実施
例１と同様に、直線と見なせる区間とその方向を輪郭ベ
クトルとして求める。

【００４８】輪郭部ジャギ修正部７１では、画像データ
バッファ２から読み出された画像データのうち、ジャギ
頂点位置検出部４１において得らた輪郭情報と、輪郭ベ
クトル推定部５で得られた輪郭ベクトルとによって囲ま
れる領域を図１４における領域Ａの値により置き換える
ことにより、輪郭部のジャギ修正を行う。

【００４９】本実施例の画像処理装置は、輪郭部に既に
ジャギの発生している画像の輪郭部を滑らかにできるた
め、例えば撮像画素数の比較的少ない低解像度のスキャ
ナによって取り込まれた画像を高画質にプリントアウト
するＦＡＸシステムや、コピーシステムに有効である。

【００５０】（実施例３）図１６は、２次元画像中の輪
郭を抽出する処理を行う画像処理装置の実施例を示すブ
ロック図である。

【００５１】図１６において、画像データ入力部１から
入力されたディジタル画像データは、画像データバッフ
ァ２に格納される。この画像データバッファ２から読み
出された画像データは、輪郭の要素情報を得るために微
分演算処理部３により微分処理が施された後、輪郭要素
結合部４２に入力される。

【００５２】輪郭要素結合部４２では、先の実施例１で
説明した第１および第２のマスクおよびこれらを掛け合
わせた第３のマスクを用いてマスク処理を行い、この動
作を繰り返すことによりエッジ結合を実現する。

【００５３】すなわち、図２は輪郭要素結合部４２にお
けるマスク処理を説明するための図で、図２（ａ）は微
分演算処理部３からの画像データであり、領域Ａは画素
に相当し、画素と画素の間の領域Ｂは画素間のエッジを
示し、また図２（ｂ）（ｃ）はマスク処理に用いる第１
および第２のマスクであり、領域Ｂにおけるマスクのみ
をを示している。第１のマスクは注目エッジ要素からの
距離の増加に伴いマスク処理に際しての重みが減少する
マスクであり、第２のマスクは輪郭に沿った方向からの
ずれ角の増加に伴いマスク処理に際しての重みが減少す
るマスクである。

【００５４】図２（ｂ）においては、図示した領域外の
重みは０に設定されているものとする。ここで、図２
（ａ）のａの位置に輪郭の一部と思われるエッジ要素
（注目エッジ）が存在するとする。また、図２（ｂ）の
マスクはエッジ要素位置から距離をｘ（ｘ＞０）とした
とき、ｙ＝ｉｎｔ（−ｘ＋１１）／１０なる関数によっ
て重み付けされている。ここで、ｉｎｔ（ ）は小数点
以下を切り捨てる関数であり、またｘ＞０において１≧
ｙ≧０である。図２（ａ）の位置ａに図２（ｂ）のａを
重ねて、その周辺のエッジ要素にマスク処理を施し、こ
の中から最大のエッジ要素を次のエッジ要素として選び
出す。

【００５５】図２（ｂ）に示した距離に応じた重みを持
つ第１のマスクを用いたマスク処理により２点以上のエ
ッジ要素が抽出された時点で、エッジの進行方向が得ら
れるので、次に結合し得るエッジ要素を探索するときに
は、更にエッジの方向に応じた重みを持つ図２（ｃ）に
示した第２のマスクを第１のマスクに掛け合わせて作成
される第３のマスクを用いて、次に連結できるエッジ要
素を探索する。

【００５６】図２（ｃ）に示す第２のマスクは、推定さ
れるエッジの進行方向（輪郭に沿った方向）をθとする
と、θ＝ｘのとき１００ａｂｓ（ｘ−θ）／π＋１００
となるように作られる。ここで、θ，ｘの単位はラジア
ンであり、ａｂｓ（ ）は絶対値を求める関数を意味す
る。θは方向がほとんど変わらない直線の場合には、始
点から位置ａへの方向、あるいは結合されているエッジ
列において位置ａから見て５ないし６点前のエッジ位置
から位置ａへの方向を用い、方向の変化が激しい曲線な
どの場合には、結合されているエッジ列において位置ａ
から見て１ないし２点前の位置から位置ａへの方向を用
いる。

【００５７】そして、これら図２（ｂ）（ｃ）に示した
第１および第２のマスクを掛け合わせた第３のマスクを
作成し、これをエッジ要素情報に対して用いることによ
り、次に結合されるエッジ要素を探索する。この動作を
繰り返すことにより、エッジ結合を実現する。

【００５８】次に、輪郭ベクトル化部５２においては輪
郭要素結合部４２で得られた結合エッジから直線と見な
せる部分とその方向を求め、結合エッジをベクトル化す
ることにより、輪郭ベクトルを得る。この場合も、実施
例１と同様に輪郭部が直線であるか非直線であるかの判
別を行い、直線ならばその区間における輪郭ベクトルの
方向成分をその区間における代表値（例えば、その区間
における平均値）で置き換える。この輪郭ベクトルを用
いることにより、以下に説明する輪郭部補間処理におい
て、画像のサンプリング時に撮像部のアパーチャ等の影
響により歪んでいる直線成分を補正した直線輪郭を得る
ことが出来る。

【００５９】次に、輪郭予測／結合部５３においては、
輪郭ベクトル化部５２からの輪郭ベクトルのうちで分離
している輪郭ベクトルどうしを結合する。図１７の１−
ａ，１−ｂ，１−ｃ，１−ｄと、２−ａ，２−ｂは連結
されている輪郭ベクトルであり、それぞれ第１の輪郭ベ
クトル群、第２の輪郭ベクトル群と呼ぶこととする。第
１の輪郭ベクトル群の方向は図１７のように変化してい
る。このとき、輪郭ベクトル１−ｄにおいて次に結合で
きるエッジ要素あるいは輪郭ベクトルを推定する。

【００６０】図１８に、それぞれの輪郭ベクトルの長
さ、進行方向、進行方向のずれ角、単位進行距離当たり
の進行方向のずれ角（傾き）の関係を示し、図１９に初
期点からの進行距離と進行方向の関係を示す。

【００６１】図１９において、連結された輪郭エッジが
もし直線ならば水平線となり、円ならば傾きが一定の一
次直線となり、楕円ならば傾きがある一定量ずつ上昇、
あるいは減少するはずである。この場合、傾きがほぼ一
定な直線であるので、この輪郭線は円であると推測でき
る。図１９の直線の傾きの平均が４．０であることか
ら、図１９の直線を延長することにより、次の点は輪郭
ベクトル１−ｄの終点から見て７０°の方向の位置にあ
ると推測できる。このとき、この推測される位置あるい
はその周辺に上記の条件に合いそうなエッジ要素を図１
７上で探索する。この場合、輪郭ベクトル２−ａの始点
がそれに相当する。この場合、輪郭ベクトル２−ａの始
点は、輪郭ベクトル２−ａ（第１の輪郭ベクトル群）に
隣接する別の輪郭ベクトル（第２の輪郭ベクトル群）の
要素でもあるので、これら第１および第２の輪郭ベクト
ル群同士の結合が妥当であるかを判断する。

【００６２】この第２の輪郭ベクトルは図１９に示すよ
うに第１の輪郭ベクトルとは傾きが異なるため、第１の
輪郭ベクトル群の円と同一の円の延長上にあるとはいえ
ないが、進行方向が同じ円であることから、ここでは同
一輪郭であるとみなす。この判断は、図１６の予測結合
部５３において行う。このようにして得られた第１およ
び第２の輪郭ベクトルが結合され、輪郭抽出結果として
輪郭出力部１０１から出力される。

【００６３】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば電
子的な拡大処理による輪郭におけるジャギの発生を防止
して画質の改善を図ることができ、また既に拡大処理ま
たは荒いサンプリングによりジャギが発生している画像
に対しては輪郭部の画質を改善することができる。

【００６４】さらに、本発明によれば自然画像に対し
て、従来困難であった画像中の輪郭を予測を用いて結合
する輪郭抽出処理を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例に係る画像処理装置の構
成を示すブロック図

【図２】同実施例において原画像とその画像中のエッジ
を結合する際に行うマスク処理に用いられる第１および
第２のマスクを示す図

【図３】エッジ結合の原理を示す図

【図４】同実施例に係る画像処理装置の一部を変形した
構成を示すブロック図

【図５】同実施例におけるエッジ抽出処理を説明するた
めの波形図

【図６】隣接したエッジの概略図

【図７】同実施例におけるエッジ抽出処理を説明するた
めの図

【図８】同実施例における輪郭ベクトルを説明する概略
図

【図９】同実施例における補間処理を説明するための図

【図１０】同実施例の画像処理装置の動作を説明するた
めの図

【図１１】同実施例における線形１次補間処理による画
素補間を示すグラフ図

【図１２】同実施例における補間処理を示すグラフ図

【図１３】本発明の第２の実施例に係る画像処理装置の
構成を示すブロック図

【図１４】同実施例によるジャギ平滑化処理を説明する
ための図

【図１５】グラフ探索法を説明するための図

【図１６】本発明の第３の実施例に係る画像処理装置の
構成を示すブロック図

【図１７】同実施例における連結されている輪郭ベクト
ルを示す図

【図１８】同実施例における輪郭ベクトルの長さ、進行
方向、進行方向のずれ角、及び単位進行距離当たりの進
行方向の関係を示す図

【図１９】同実施例における初期点からの進行距離と進
行方向の関係を示す図

【符号の説明】

１…画像データ入力部 ２…画像データバ
ッファ ３…微分演算処理部 ４…輪郭抽出処理
部 ５…輪郭ベクトル推定部 ６…エッジ勾配推
定部 ７…輪郭部画素値推定部 ８…補間処理部 ９…合成部 １０…出力部 １１…輪郭強調部 ４１…ジャギ頂点
位置検出部 ４２…輪郭要素結合部 ５２…輪郭ベクト
ル化部 ５３…予測／結合部 ７１…輪郭部ジャ
ギ修正部 １００…輪郭ベクトル １０１…輪郭出力
部

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 Ｈ０４Ｎ 1/409 Ｇ０６Ｆ 15/68 ３５０ Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１ Ｃ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力画像中の輪郭部を抽出する輪郭抽出手
   段と、 この輪郭抽出手段により抽出された輪郭部の直線部分の
   長さと方向を示す輪郭ベクトルを推定する輪郭ベクトル
   推定手段と、 この輪郭ベクトル推定手段により推定された輪郭ベクト
   ルに対して垂直な方向におけるエッジの勾配を推定する
   エッジ勾配推定手段と、 このエッジ勾配推定手段により推定されたエッジの勾配
   から前記入力画像中の輪郭部の周辺部の画素値を推定す
   る輪郭部画素値推定手段とを具備することを特徴とする
   画像処理装置。
2. 【請求項２】前記輪郭抽出手段は、入力画像データ中の
   注目点からの距離の増加に伴い重み係数が変化する第１
   のマスクと、入力画像データ中の輪郭に沿った方向から
   のずれ角の増加に伴い重み係数が減少する第２のマスク
   を用いてマスク処理を行うことにより輪郭部を構成する
   点を探索し、これらの点を結合することにより輪郭部を
   抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
   置。
3. 【請求項３】入力画像中の輪郭部の直線部分の長さと方
   向を示す輪郭ベクトルを推定する輪郭ベクトル推定手段
   と、 この輪郭ベクトル推定手段により推定された輪郭ベクト
   ルを分離しているものどうし結合する結合手段とを具備
   し、 前記結合手段は既に連結された輪郭ベクトルの方向から
   次に連結すべき輪郭ベクトルの方向を予測し、その予測
   された方向の近傍にある輪郭ベクトルが既に連結されて
   いる輪郭ベクトルと連結できるかを判定して、連結でき
   ると判定した場合には連結するという一連の処理を繰り
   返すことにより、輪郭ベクトルの結合を行うことを特徴
   とする画像処理装置。