JPH10320543A - 図形生成方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 様々な態様の実写画像に柔軟に対応すること
ができ、美しいイラスト図像を生成し得る図形生成方法
及び装置を提供する。 【解決手段】 入力された多値画像を平滑化された図形
に変換し、該平滑化された図形の輪郭近傍領域の多値画
像の特徴量を抽出した後、得られた特徴量に基づいて輪
郭近傍領域内の画像を表現する図形を平滑化された図形
と合成する。加えて、多値画像を人の顔画像とし、輪郭
近傍領域を顔画像での頭髪領域の輪郭付近に形成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力画像における
物体の輪郭形状を抽象化した輪郭形状を持つイラスト画
像を描画するための図形生成方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】写真など実写画像を基にイラスト画像を
作成する方法としては、従来、実写から抽出した特徴量
と部品画像データベースの部品画像が持つ特徴量とを照
合して最も照合する部品画像を選択する方法、あるい
は、入力画像を２値化やエッジ抽出等の手法を用いてイ
ラスト画像として描画する方法がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前者の
方法にあっては、対象物の形状は多様であるので、全て
の対象物に対応するためには非常に多くの部品画像を用
意しておくことが必要となり、実用性に劣ると言う問題
点がある。

【０００４】他方、後者の方法にあっては、いろいろな
形状に対応はできるものの、２値化やエッジ抽出ではノ
イズが含まれるため美しいイラスト画像を得られない、
という問題点がある。

【０００５】この発明は、このような従来の問題点に着
目してなされたもので、その目的とするところは、様々
な態様の実写画像に柔軟に対応することができ、しか
も、美しいイラスト図像を生成することができる図形生
成方法及び装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力画像を、
ノイズ除去して描画用部品にする部分と、特徴抽出して
その特徴に応じてＣＧ技術で描画したり、部品画像デー
タベースから部品画像を取り出して描画用部品にする部
分に区分してイラスト画像を描画することにより、上記
問題点を解決することを目的としている。

【０００７】すなわち、本出願の請求項１に記載の発明
は、入力された多値画像を平滑化された図形に変換する
平滑化図形作成手段と、前記図形の輪郭近傍領域の前記
多値画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特
徴量抽出手段によって得られた特徴量に基づいて前記輪
郭近傍領域内の画像を表現する図形を前記平滑化図形作
成手段によって作成された図形と合成する図形合成手段
と、を具備すること、を特徴とする図形生成装置にあ
る。

【０００８】この出願の請求項２に記載の発明は、前記
多値画像は、人の顔画像であり、前記輪郭近傍領域は、
前記顔画像での頭髪領域の輪郭付近に形成されたもので
あること、を特徴とする請求項１に記載の図形生成装置
にある。

【０００９】この出願の請求項３に記載の発明は、入力
された多値画像を平滑化された図形に変換する平滑化図
形作成ステップと、前記図形の輪郭近傍領域の前記多値
画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特
徴量抽出ステップによって得られた特徴量に基づいて前
記輪郭近傍領域内の画像を表現する図形を前記平滑化図
形作成ステップによって作成された図形と合成する図形
合成ステップと、を具備すること、を特徴とする図形生
成方法にある。

【００１０】この出願の請求項４に記載の発明は、前記
多値画像は、人の顔画像であり、前記輪郭近傍領域は、
前記顔画像での頭髪領域の輪郭付近に形成されたもので
あること、を特徴とする請求項３に記載の図形生成方法
にある。

【００１１】この出願の請求項５に記載の発明は、コン
ピュータに、入力された多値画像を平滑化された図形に
変換する平滑化図形作成ステップと、前記図形の輪郭近
傍領域の前記多値画像の特徴量を抽出する特徴量抽出ス
テップと、前記特徴量抽出ステップによって得られた特
徴量に基づいて前記輪郭近傍領域内の画像を表現する図
形を前記平滑化図形作成ステップによって作成された図
形と合成する図形合成ステップと、を実行させるための
プログラムを記録した記録媒体にある。

【００１２】この出願の請求項６に記載の発明は、前記
多値画像は、人の顔画像であり、前記輪郭近傍領域は、
前記顔画像での頭髪領域の輪郭付近に形成されたもので
あること、を特徴とする請求項５に記載の記録媒体にあ
る。

【００１３】そして、この請求項１、請求項３、又は、
請求項５に記載の発明によれば、多値画像を平滑化して
得た図形によって、図形のあらましが表現されると共
に、その輪郭付近の図形によって微細な特徴が表現され
る。

【００１４】また、請求項２、請求項４、又は、請求項
６に記載の発明によれば、似顔絵において特徴となる前
髪の表現が、メモリに格納されていない形態について
も、行えるようになる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下に、この発明の好適な実施の
一形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。

【００１６】本発明に係る図形生成方法及び装置が適用
されたイラスト画像作成装置の全体構成が図１に、また
その動作を示すフローチャートが図２に示されている。

【００１７】図１に示されるように、このイラスト画像
作成装置は、画像入力手段１と、画像２値化手段２と、
データ入力手段３と、ノイズ除去手段４と、周辺特徴量
抽出手段５と、部品画像記憶手段６または部品画像描画
手段７と、画像合成手段８と、画像表示手段９とから構
成される。

【００１８】画像入力手段１は対象物の多値画像を取り
込むためのものである。この画像入力手段１を実現する
手段としては、例えばビデオカメラ、電子スチルカメ
ラ、イメージスキャナ等の装置を挙げることができる。
この画像入力手段１の入力はカラー画像であり、またそ
の出力もカラー画像である。尚、この実施の形態で扱う
対象物画像は、図１に例示する如く、人の顔画像とされ
ている。

【００１９】次に、画像２値化手段２は、画像入力手段
１から出力されるカラー画像を２値化するためのもので
ある。すなわち、画像２値化手段２の入力はカラー画像
であり、その出力は２値化画像である。

【００２０】また、画像表示手段３は、例えばカラーデ
ィスプレイ等の装置で実現され、画像入力手段１の出力
であるカラー画像、並びに、画像２値化手段２の出力で
ある２値化画像を表示出力するユーザインタフェースで
ある。

【００２１】またデータ入力手段３は、例えばキーボー
ド、マウス等の装置で実現され、画像表示手段３に表示
される画像の任意の座標を指定して画像２値化手段２に
与えたり、また、ノイズ除去手段４に対してノイズ除去
パラメータを設定するためのユーザインタフェースであ
る。 尚、後述する如く、このノイズ除去パラメータの
値によって、ノイズ除去手段４から出力される画像輪郭
の滑らかさ程度が決まることとなる。

【００２２】次に、ノイズ除去手段４は、画像２値化手
段２から出力される２値化画像についてノイズを取り除
き、当該イラスト画像作成装置の入力である顔画像にお
いて頭髪領域の輪郭付近に形成される輪郭近傍領域を滑
らかにした画像を得るためのものである。すなわち、ノ
イズ除去手段４の入力は２値化画像とノイズ除去パラメ
ータであり、その出力はノイズ除去後の２値化画像であ
る。尚、画像２値化手段２及びノイズ除去手段４によっ
て平滑化図形作成手段及び平滑化図形作成ステップが実
現される。

【００２３】また、周辺特徴量抽出手段５では、画像入
力手段１から出力されるカラー画像において、ノイズ除
去手段４から出力される画像周辺（輪郭近傍領域）の特
徴量を抽出して出力する。すなわち、周辺特徴量抽出手
段５の入力はカラー画像及びノイズ除去後の２値化画像
であり、その出力は周辺特徴量である。尚、周辺特徴量
抽出手段５によって特徴量抽出手段及び特徴量抽出ステ
ップが実現される。

【００２４】次に、部品画像記憶手段６は、複数パター
ンの部品画像をデータベースとして記憶管理し、周辺特
徴量抽出手段５から得られる特徴量に基づき該当する部
品画像をデータベースから選択して出力するものであ
る。具体的には、２値の部品画像を周辺特徴量の指標と
共に記憶しておき、入力される周辺特徴量の指標が指し
示す部品画像を選択して出力するものである。すなわ
ち、部品画像記憶手段６の入力は特徴量（指標）であ
り、その出力は部品画像である。

【００２５】また、部品画像描画手段７は、周辺特徴量
抽出手段５によって得られた特徴量に基づき、ＣＧ（Co
mputer Graphics）技術を用いて部品画像を描画する。
すなわち、部品画像描画手段７の入力は特徴量（指標）
であり、その出力は部品画像である。尚、このイラスト
画像作成装置としては、部品画像記憶手段６または部品
画像描画手段７の何れか一方を備えていればよい。

【００２６】さらに、画像合成手段８は、部品画像記憶
手段６または部品画像描画手段７から出力される部品画
像と、ノイズ除去手段４から出力されるノイズ除去後の
２値画像とを合成して、合成画像を出力するものであ
る。尚、画像合成手段８によって図形合成手段及び図形
合成ステップが実現される。

【００２７】次に、本実施形態のイラスト画像作成装置
の動作を、図２に示すフローチャートに従って、図３か
ら図２７の説明図を参照しながら詳細に説明する。

【００２８】先ず、ステップ２０１では、画像入力手段
１を介して入力カラー画像である人の顔画像を取り込
む。また、ステップ２０２では、データ入力手段３を介
して画像輪郭の滑らかさ程度を決定するノイズ除去パラ
メータを入力する。

【００２９】次に、ステップ２０３では、画像２値化手
段２において、入力されたカラー画像の色領域を分割す
る。この色領域分割の具体的方法については、特に限定
されず、例えば、文献「浜本隆之, 他：照明の影響を受
けたカラー画像の領域分割,電子情報通信学会論文誌, V
ol.J79-D-II, No.3, pp.351-357 (1996).」により開示
されている手法を用いればよい。

【００３０】この色領域分割の結果は、画像表示手段９
によって表示され、当該イラスト画像作成装置のユーザ
は、色領域分割された領域の中で抽出したい領域の１点
を、マウス等のデータ入力手段３を用いて指定する。こ
のような指定は、パソコンやワークステーションにおけ
るグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を
用いれば容易に実現できる。ここで指定された点の座標
値は画像２値化手段２へ与えられ、画像２値化手段２で
は、指定された座標値の点を含む領域の画素値を”０”
（黒）とし、それ以外の領域の画素値を”１”（白）と
する２値化画像として出力する。

【００３１】次に、ステップ２０４では、ノイズ除去手
段４により、画像２値化手段２から出力される２値化画
像についてノイズを取り除き、顔画像において頭髪領域
の輪郭付近に形成される輪郭近傍領域を滑らかにした画
像を得る。

【００３２】このノイズ除去は、先ず、入力画像と同じ
大きさを持つ出力画像のエリアをメモリ上に作成し、次
に、入力画像を左上から右下まで１画素ごとに評価しな
がら走査することによって行われる。

【００３３】具体的には、左から右に向けてｘの値が増
加し、上から下へ向けてｙの値が増加するＸＹ座標系を
想定し、評価対象となる画素の座標を（ｘ，ｙ）とす
る。またノイズ除去パラメータをＮＰとする。座標値
（ｘ−ＮＰ，ｙ−ＮＰ）から（ｘ＋ＮＰ，ｙ＋ＮＰ）の
範囲内で、画素値が”０”の画素数と画素値が”１”の
画素数を数える。”０”の方が多い場合には出力画像の
座標（ｘ，ｙ）における画素値を”０”とし、”１”の
方が多い場合には出力画像の座標（ｘ，ｙ）における画
素値を”１”とする。

【００３４】以上のような手法によって、入力である２
値化画像からノイズを除去し、黒い領域の輪郭を滑らか
にした出力画像が得られる。図３には、２値化画像（処
理前）とノイズ除去手段４によって得られるノイズ除去
後の２値化画像（処理後）とが対比して例示されてい
る。

【００３５】次に、ステップ２０５では、画像入力手段
１から出力されるカラー画像において、ノイズ除去手段
４から出力される画像周辺（輪郭近傍領域）の特徴量
を、周辺特徴量抽出手段５によって抽出して出力する。
ここで、周辺特徴量とは、図４のように、画像の黒い領
域の周辺を正方形の小さな領域で分割し、これら小領域
画像をテクスチャ解析して得られる特徴量のことであ
る。

【００３６】小領域は以下のようにして求められる。先
ず、ノイズ除去後の２値画像を走査して、黒領域の最大
横幅max＿widthを求める。この黒領域の最大横幅max＿w
idthのＮ分の１の値をＳとする。次に、ノイズ除去後の
２値画像に外接するように１辺の長さがＳの正方形を作
成する。この外接する正方形の作成方法について図５か
ら図２２の説明図を参照して説明する。

【００３７】（ａ）先ず、ノイズ除去後の２値画像に左
から右への走査を上から下へ行い、黒領域の頂上を見つ
ける（図５参照）。

【００３８】（ｂ）頂上を発見したら、該頂上に接する
１辺の長さＳの正方形を形成する（図６参照）。

【００３９】（ｃ）次に、正方形の右辺から右方向に距
離Ｓの範囲で黒領域の頂上を探す（図７参照）。

【００４０】（ｄ）頂上を発見したら、該頂上に接する
１辺の長さＳの正方形を形成する（図８参照）。

【００４１】（ｅ）手順（ｃ），（ｄ）と同様の手順を
繰り返し行って、次々と正方形を形成していく。ここ
で、次に見つける頂上と直前に形成した正方形の底辺の
位置との縦方向の差がＳより大きくなった場合に、この
繰り返しを終了する（図９参照）。

【００４２】（ｆ）次に、手順（ｅ）で最後に形成され
た正方形の底辺から下方向に距離Ｓの範囲で黒領域の最
も右に存在する点を探す（図１０参照）。

【００４３】（ｇ）最も右の点を発見したら該点に接す
る１辺の長さＳの正方形を形成する（図１１参照）。

【００４４】（ｈ）手順（ｆ），（ｇ）と同様の手順を
繰り返し行って、次々と正方形を形成していく。

【００４５】（ｉ）また、最初に形成した正方形の左側
についても、手順（ｃ）から手順（ｈ）までを行えば、
図１２に示す如く、正方形が形成される。尚、手順
（ｈ）における繰り返しの終了は、正方形を下の方まで
形成していった場合に、走査しても黒領域が存在しない
状態となったときに判断する。

【００４６】（ｊ）次に、手順（ｉ）で最後に形成され
た正方形の右辺から右方向に距離Ｓの範囲で黒領域の最
下点を探す（図１４参照）。

【００４７】（ｋ）最下点を発見したら該最下点に接す
る正方形を形成する（図１５参照）。 （ｌ）手順
（ｊ），（ｋ）と同様の手順を繰り返し行って、次々と
正方形を形成していく。ここで、次に見つける最下点と
直前に形成した正方形の上辺の位置との縦方向の差がＳ
より大きくなった場合に、この繰り返しを終了する（図
１６参照）。

【００４８】（ｍ）次に、手順（ｌ）で最後に形成され
た正方形の上辺から上方向に距離Ｓの範囲で黒領域の最
も右に存在する点を探す（図１７参照）。

【００４９】（ｎ）最も右の点を発見したら該点に接す
る１辺の長さＳの正方形を形成する（図１８参照）。

【００５０】（ｏ）手順（ｍ），（ｎ）と同様の手順を
繰り返し行って、次々と正方形を形成していく。ここ
で、上方向に距離Ｓの範囲を取れなくなった状態で、こ
の繰り返しを終了する（図１９参照）。

【００５１】（ｐ）次に、手順（ｏ）で最後に形成され
た正方形の右辺から右方向に距離Ｓの範囲で黒領域の最
下点を探す（図２０参照）。

【００５２】（ｑ）最下点を発見したら該点に接する１
辺の長さＳの正方形を形成する（図２１参照）。

【００５３】（ｒ）手順（ｐ），（ｑ）と同様の手順を
繰り返し行って、次々と正方形を形成していく。以上の
ようにして、黒領域の周辺に外接する正方形の小領域が
作成される。

【００５４】次に、図４に示すように、カラー画像をグ
レー階調に変換したグレー階調画像について、上記手順
のシーケンスで得られた小領域と同じ場所の小領域を抽
出する。ただし、グレー階調画像とノイズ除去後の２値
画像とは、同じ入力カラー画像から派生した画像である
ことから、座標系は一致しているものとする。

【００５５】次に、抽出したグレー階調画像の小領域
（正方形領域）に対してテクスチャ解析を行う。ここで
は、テクスチャ解析の手法として、同時濃度生起行列の
コントラストを使用する。同時濃度生起行列のコントラ
ストによる解析方法については、周知の技術であるの
で、ここでは特に言及しない。

【００５６】コントラストは、画像の縞模様の方向を求
めるのに使用される。０度、４５度、９０度、１３５度
の４方向について、それぞれコントラスト値が求められ
る。同時濃度生起行列におけるいわゆるδは、０度の場
合（０，１）、４５度の場合（１，−１）、９０度の場
合（０，１）、１３５度の場合（１，１）で与えられ
る。

【００５７】４方向のコントラストから最小値と最大値
を求め、コントラスト比＝最大値／最小値とする。この
コントラスト比を、あらかじめ設定しておいたしきい値
と比較して、「コントラスト比≦しきい値」の場合に
は、テクスチャに方向性がなく、その領域に模様がない
ものとし、また、「コントラスト比＞しきい値」の場合
には、テクスチャに方向性が存在し、最小値を持つ方向
がテクスチャの方向として、次の処理で模様の密度を求
めることとする。

【００５８】次に、テクスチャの密度を求める手法につ
いて、図２３を参照して説明する。先ず、同図（Ａ）に
示すように、小領域（正方形領域）の最も上の画素のラ
インを左から右へ走査し、隣接する画素の値の差分値の
絶対値（差分絶対値）を求める。

【００５９】次に、差分絶対値のしきい値（＝差分絶対
値の最大値×所定の係数）を求める。ただし、所定の係
数は、０＜係数＜１となる値としてあらかじめ設定して
おく。

【００６０】次に、図２３（Ｂ）に示すように、しきい
値を越える差分絶対値の山の数を数える。さらに、以上
の図２３（Ａ）及び（Ｂ）における左右方向のラインに
ついての処理を、小領域の上から下まで全てのｙについ
て適用し、求められる山の数を合計する。

【００６１】テクスチャ密度の評価は以下の式（数１）
に示すようにして行う。すなわち、山の数と２つのしき
い値Ｍ＿thresh＿s，Ｍ＿thresh＿bとに基づいて密度を
評価する。ただし、２つのしきい値の大小関係は、Ｍ＿
thresh＿s ＜ Ｍ＿thresh＿bとする。

【数１】（山の係数 ≦ Ｍ＿thresh＿s）の場合…密
度が薄い。

【００６２】（Ｍ＿thresh＿s ＜ 山の係数 ≦ Ｍ
＿thresh＿b）の場合…密度ふつう。

【００６３】（Ｍ＿thresh＿s ＜ 山の係数）の場合
…密度が濃い。

【００６４】（数１） 最後に、それぞれの小領域（正方形領域）について、小
領域と２値画像の接する点の座標値を座標値情報（ｘ，
ｙ）として、また、縞模様の有無exist＿flag、方向ang
le及び密度pitchを周辺特徴量情報として、それぞれ数
２のように出力する。すなわち、出力データは、（ｘ，
ｙ，exist＿flag，angle，pitch）となる。ただし、縞
模様がない場合は、方向angle及び密度pitchの情報を出
力しない。

【数２】ｘ：接点のｘ座標、 ｙ：接点のｙ座標、 exist＿flag：縞模様の有無（０：なし、１：あり）、 angle：縞模様の方向 （０：０度，１：４５度，２：９０度，３：１３５度）
のいずれかの値、pitch：縞模様の密度（０：薄い、
１：:ふつう、２：濃い）。

【００６５】（数２） 次に、再び図２のフローチャートに戻って、ステップ２
０６では、周辺特徴量抽出手段５によって抽出した周辺
特徴量に基づいて、部品画像記憶手段６により部品画像
を選択する。

【００６６】部品画像記憶手段６には、２値の部品画像
が周辺特徴量の指標（縞模様の方向angle）と共に記憶
されており、入力される周辺特徴量の指標（縞模様の方
向angle）が指し示す部品画像を選択して基準点座標値
とともに出力する。部品画像の例として、髪の毛の場合
を図２４に示す。図中、白丸印は部品画像を合成する時
の基準点を示す。

【００６７】また、ステップ２０６は、部品画像描画手
段７による部品画像の描画処理に置き換えてもよい。す
なわち、部品画像描画手段７では、周辺特徴量抽出手段
５によって抽出した周辺特徴量の指標（縞模様の方向an
gle）に基づき、ＣＧ技術を用いて部品画像を描画す
る。

【００６８】図２５を参照して、高さがＡで底辺が２Ｂ
の２等辺三角形の部品画像の描画方法について説明す
る。先ず、方向angle＝０に対する部品画像の生成につ
いて説明する。長さＡのｘ軸に平行な直線をｙ＝０の座
標値を基準に描画する。次に、Ｂ＝Ａ tan θ（θ＝１
５度）を求める。さらに、（０，０），（Ａ，−Ｂ），
（Ａ，Ｂ）の３点で囲まれる領域を黒で塗りつぶす。以
上の処理によって、方向angle＝０に対する部品画像が
描画される。

【００６９】次に、以上のようにして得られた部品画像
を回転させる場合について説明する。方向angleの値
が”１”，”２”，”３”の場合には、得られた部品画
像をそれぞれ反時計方向に４５度，９０度，１３５度で
回転させることとなる。この場合、画像を反時計回りに
θ度だけ回転させるには、座標を回転前（ｘ，ｙ）、回
転後（Ｘ，Ｙ）とした場合の次の変換式（数３）、

【数３】Ｘ＝ｘ cos θ−ｙ sin θ Ｙ＝ｘ sin θ＋ｙ cos θ （数３） を用いる。尚、画像の回転方法についての詳細は、文献
「Ｃ言語で学ぶ実践画像処理」（オーム社）ＩＳＢＮ＝
４２７４０７７０３９などに記されている。

【００７０】再び図２に戻って、最後に、ステップ２０
７では、画像合成手段８において、部品画像記憶手段６
または部品画像描画手段７から出力される部品画像と、
ノイズ除去手段４から出力されるノイズ除去後の２値画
像とを合成して合成画像を出力する。

【００７１】画像合成手段８では、周辺特徴量抽出手段
５により得られたそれぞれの小領域（正方形領域）につ
いて、縞模様の有無exist＿flag＝１（あり）の場合に
以下の処理を行う。尚、縞模様の有無exist＿flag＝０
（なし）の場合には何もしない。

【００７２】先ず、部品画像記憶手段６または部品画像
描画手段７に対して縞模様の方向angleの値を出力し、
相当する部品画像を受け取る。

【００７３】次に、縞模様の方向angle＝０の場合で、
かつ、小領域が２値画像領域の向かって右側にある場合
には、部品画像の左右を反転させる。このような部品画
像の左右反転は、ｘ方向に画素値を入れ替えることによ
り実現できる。

【００７４】また、ノイズ除去手段４と同様な方法で画
像の横幅と縦幅を求め、スケール率（＝横幅×縦幅／ス
ケール定数）を計算する。スケール定数は、あらかじめ
設定される値である。スケール率によって、部品画像の
大きさを拡大または縮小する。部品画像の拡大縮小は、
スケール率scale、元画像の座標（ｘ，ｙ）、拡大縮小
後の画像の座標（Ｘ，Ｙ）とするとき、次式（数４）

【数４】Ｘ＝scale × ｘ， Ｙ＝scale × ｙ （数４） で表される。

【００７５】次に、図２６に示すように、部品画像の基
準点が、領域の接点と一致するように部品画像を合成す
る。このとき、縞模様の密度pitch＝０（薄い）の場合
には、上記の処理で合成を完了する。

【００７６】また、縞模様の密度pitch＝１（ふつう）
または２（濃い）の場合には、以下の処理を行う。すな
わち、先ず、小領域（正方形領域）の辺の長さＳを５等
分した値をＴとし、図２６における左側の図のように、
接点における２値画像の接線の傾きを求める。接線の傾
きが垂直に近い場合には、接点から上下にＴだけ離れた
位置の２値画像の境界点に部品画像の基準点が一致する
ように部品画像を合成する。また、接線の傾きが水平に
近い場合には、接点から左右にＴだけ離れた位置の境界
点とする。尚、縞模様の密度pitch＝２の場合には、図
２６における右側の図に示すように、さらに上下に（ま
たは水平に）Ｔだけ離れた境界点にも部品画像を合成す
る。

【００７７】このように、図１及び図２に示された本実
施形態の図形生成装置及び方法によれば、入力された顔
画像をノイズ除去した２値画像に変換し、該ノイズ除去
した２値画像における頭髪領域の輪郭付近の特徴量を抽
出した後、得られた特徴量に基づいて輪郭付近の画像を
表現する図形をノイズ除去した２値画像と合成するた
め、多値画像をノイズ除去した２値画像によって図形の
あらましが表現されるとともに、その輪郭付近の図形に
よって微細な特徴が表現され、また、多数の部品画像を
用意しておかなくても、図２７に例示されるような入力
画像に対する出力画像として、多様な形状に対応したイ
ラスト画像を描画することができる。

【００７８】また、本実施形態の図形生成装置及び方法
によれば、入力画像を、ノイズ除去して描画用部品にす
る部分と、特徴抽出してその特徴に応じてＣＧ技術で描
画したり、部品画像データベースから部品画像を取り出
して描画用部品にする部分に区分してイラスト画像を描
画することにより、様々な態様の実写画像に柔軟に対応
することができ、しかも、美しいイラスト図像を生成す
ることができる。

【００７９】尚、本実施形態では、ノイズ除去パラメー
タの設定により、ノイズ除去時の画像輪郭の滑らかさ程
度を調整できるので、用途に応じて柔軟なイラスト画像
作成装置を実現できる。

【００８０】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、入力された多値画像を平滑化された図形に変
換し、該平滑化された図形の輪郭近傍領域の多値画像の
特徴量を抽出した後、得られた特徴量に基づいて輪郭近
傍領域内の画像を表現する図形を平滑化された図形と合
成するため、多値画像を平滑化して得た図形によって図
形のあらましが表現されるとともに、その輪郭付近の図
形によって微細な特徴が表現され、様々な態様の実写画
像に柔軟に対応することができ、しかも、美しいイラス
ト図像を生成することができる。加えて、多値画像を人
の顔画像とし、輪郭近傍領域を顔画像での頭髪領域の輪
郭付近に形成すれば、似顔絵において特徴となる前髪の
表現がメモリに格納されていない形態についても行える
ようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る図形生成方法及び装置が適用され
たイラスト画像作成装置の全体構成図である。

【図２】本発明に係る図形生成方法及び装置が適用され
たイラスト画像作成装置の動作を説明するフローチャー
トである。

【図３】ノイズ除去の処理前及び処理後の２値化画像を
対比して例示する説明図である。

【図４】画像周辺（輪郭近傍領域）の特徴量を説明する
説明図である。

【図５】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の作
成方法の説明図（その１）である。

【図６】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の作
成方法の説明図（その２）である。

【図７】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の作
成方法の説明図（その３）である。

【図８】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の作
成方法の説明図（その４）である。

【図９】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の作
成方法の説明図（その５）である。

【図１０】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その６）である。

【図１１】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その７）である。

【図１２】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その８）である。

【図１３】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その９）である。

【図１４】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１０）である。

【図１５】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１１）である。

【図１６】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１２）である。

【図１７】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１３）である。

【図１８】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１４）である。

【図１９】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１５）である。

【図２０】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１６）である。

【図２１】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１７）である。

【図２２】ノイズ除去後の２値画像に外接する正方形の
作成方法の説明図（その１８）である。

【図２３】周辺特徴量抽出手段におけるテクスチャの密
度を求める手法の説明図である。

【図２４】部品画像記憶手段における部品画像（髪の
毛）を例示する説明図である。

【図２５】部品画像描画手段における部品画像の描画処
理の説明図である。

【図２６】画像合成手段における画像合成の方法を説明
する説明図である。

【図２７】実施形態のイラスト画像生成装置の入力画像
に対する出力画像を例示する説明図である。

【符号の説明】

１ 画像入力手段 ２ 画像２値化手段 ３ データ入力手段 ４ ノイズ除去手段 ５ 周辺特徴量抽出手段 ６ 部品画像記憶手段 ７ 部品画像描画手段 ８ 画像合成手段 ９ 画像表示手段

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された多値画像を平滑化された図形
   に変換する平滑化図形作成手段と、 前記図形の輪郭近傍領域の前記多値画像の特徴量を抽出
   する特徴量抽出手段と、 前記特徴量抽出手段によって得られた特徴量に基づいて
   前記輪郭近傍領域内の画像を表現する図形を前記平滑化
   図形作成手段によって作成された図形と合成する図形合
   成手段と、 を具備すること、を特徴とする図形生成装置。
2. 【請求項２】 前記多値画像は、人の顔画像であり、前
   記輪郭近傍領域は、前記顔画像での頭髪領域の輪郭付近
   に形成されたものであること、を特徴とする請求項１に
   記載の図形生成装置。
3. 【請求項３】 入力された多値画像を平滑化された図形
   に変換する平滑化図形作成ステップと、 前記図形の輪郭近傍領域の前記多値画像の特徴量を抽出
   する特徴量抽出ステップと、 前記特徴量抽出ステップによって得られた特徴量に基づ
   いて前記輪郭近傍領域内の画像を表現する図形を前記平
   滑化図形作成ステップによって作成された図形と合成す
   る図形合成ステップと、 を具備すること、を特徴とする図形生成方法。
4. 【請求項４】 前記多値画像は、人の顔画像であり、前
   記輪郭近傍領域は、前記顔画像での頭髪領域の輪郭付近
   に形成されたものであること、を特徴とする請求項３に
   記載の図形生成方法。
5. 【請求項５】 コンピュータに、 入力された多値画像を平滑化された図形に変換する平滑
   化図形作成ステップと、 前記図形の輪郭近傍領域の前記多値画像の特徴量を抽出
   する特徴量抽出ステップと、 前記特徴量抽出ステップによって得られた特徴量に基づ
   いて前記輪郭近傍領域内の画像を表現する図形を前記平
   滑化図形作成ステップによって作成された図形と合成す
   る図形合成ステップと、 を実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
6. 【請求項６】 前記多値画像は、人の顔画像であり、前
   記輪郭近傍領域は、前記顔画像での頭髪領域の輪郭付近
   に形成されたものであること、を特徴とする請求項５に
   記載の記録媒体。