JPS63169171A

JPS63169171A - 縮小画像形成方法

Info

Publication number: JPS63169171A
Application number: JP62000919A
Authority: JP
Inventors: Itsuo Segi; 逸雄世木
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1987-01-06
Filing date: 1987-01-06
Publication date: 1988-07-13

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］この発明は原画をイメージスキャナ等により読取り、Ｃ
ＲＴ等へ表示する際の、縮小画像を形成する方法に関す
るものである。

［従来の技術］一般に、原画の画像をイメージスキャナ等で読取らせ、
その読取らせた画像データをＣＲＴへ表示する場合、Ｃ
ＲＴの表示エリアに画像が表示できるように入力画像デ
ータを縮小する必要が生じる。この様子は第７図に示さ
れる。

第７図は従来の縮小画像形成装置の構成図である。

この第７図について説明すると、［Ｘ］　・［Ｙ］ドツ
トサイズの原画をイメージスキャナ（１）で読取らせる
と、イメージプロセッサ（２）の内部の縮小処理ファー
ムウェアルーチン（３）により、［Ｘ／ｎ］・［Ｙ／ｎ
］ドツトの縮小画像を形成し、画像メモリ（４）へ格納
する。

ここで、ｎはＣＲＴ（７）の表示エリアによって決定す
る縮小率で、下記計算式により求まる。

（Ｘ／ｘ）＞　（Ｙ／ｙ）ならばｎ＝（Ｘ／Ｘ）（Ｘ／
Ｘ）≦（Ｙ／ｙ）ならばｎ＝　（Ｙ／ｙ）ただし、Ｘ、
Ｙは原画のそれぞれＸ軸、ｙ軸方向のドツト数、ｘ、ｙ
はＣＲＴ　（７）のそれぞれＸ軸、ｙ軸方向のドツト数
を示す。

イメージプロセッサ（２）の制御はメイン計算機（５）
により行われ、画像メモリ（４）に格納された縮小画像
は、ＣＲＴの画素と１対１に対応され、ラスターデータ
に変換され表示される。

次に、上記のように構成された縮小画像形成装置の動作
について説明する。

まず、入力された画像データがＸドツト・Ｙドツトのサ
イズで、ＣＲＴ（７）の表示エリアサイズが［Ｘ／ｎ］
ドツト・［Ｙ／ｎ］ドツトであるならば、入力画像の縮
小率はｎとなる。

そこで、イメージプロセッサ（２）の縮小処理ファーム
ルーチン（３）により、入力画像データを第８図（ａ）
のようにｎ−１本づつＸ軸、ｙ軸方向にそれぞれ間引く
。

次に残った画像データをＸ軸、ｙ軸方向にそれぞれ詰め
ると、第８図（ｂ）のような１／ｎの縮小画像が得られ
る。

なお、上記の例はｎが整数値の場合であるが、一般に−
ｎ＝Ｌ／ｋ　（Ｌ、には整数　ｋ＝７！＝Ｏ）で表わさ
れる場合は、画像は最初に倍し、次に１／Ｌに縮小する
。その際の縮小方法は上記の例と同様である。

次に、具体例として、ｎ＝２の場合について第９図に示
す。第９図は従来の縮小画像形成方法による画像の縮小
化の説明図である。

第９図（ａ）に示す入力画像データは、ｎ＝２であるの
で、この図の矢印に相当するＸ軸、ｙ軸方向（行及び列
）の画像データをそれぞれ間引く。

次に残った画像データをＸ軸、ｙ軸方向にそれぞれ詰め
ると、第９図（ｂ）に示す１／２の縮小画像が得られる
。

［発明が解決しようとする問題点］従来の画像縮小方法は、間引く画像データにより、画像
の抜けが生じ、品質の悪い縮小画像となることがあった
。

例えば、線幅１の単位線幅の画像に対しては、間引かれ
るデータ上に単位線幅の画像データがある場合、第１０
図で示されるように縮小画像が消失してしまう。すなわ
ち、第１０図において、ａとｂの部分が間引かれれば、
縮小画像の一部が消失してしまうという問題点があった
。

これは、画像の線幅方向も縮小しようとするため、単位
幅の画像では線内体が消失してしまうと考えられ、この
問題点をさけるために、第１１図で示されるように膨張
処理等を用いて、縮小する入力画像データの線幅をあら
かじめ太くする必要があった。

しかし、この方法では、入力画像データ自体を膨張させ
、低品質化させるとともに、縮小画像でも線幅が一定で
なく、にじんだ低品質画像とな゛るという問題点があっ
た。

そこで、この発明は上記のような問題点を解消するため
になされたもので、入力画像データから線内体の消失の
ない単位線幅の縮小画像を形成する縮小画像形成方法を
提供することを目的とするものである。

［問題点を解決するための手段］この発明にかかる縮小画像形成方法は、原画を縮小する
場合、原画を単位線幅に細線化し、格子状のマスクをか
けることにより、サンプリング点を抽出し、そのサンプ
リング点の座標データを縮小することにより、縮小画像
を得るものである。

［作用］この発明においては、原画を細線化してから格子状のマ
スクをかけてサンプリング点を抽出しているため、画像
の劣下がなく、また、線幅がほぼ単位長の縮小画像を得
ることができる。

［実施例］第１図はこの発明による縮小画像形成方法を実現する縮
小画像形成装置の全体構成図である。

第１図において、イメージスキャナ（１）は原画を読取
り画像データとし、この画像データはイメージプロセッ
サ（２）の内部の画像メモリ（４）に格納される。

メイン計Ｎｉ１（５）のアプリケーションソフトウェア
（６）により、イメージプロセッサ（２）のファームウ
ェアルーチン（３）群（論理演算、空間フィルタ、ラン
レングス作成、画面転送、回転）に起動をかけ、各アプ
リケーションソフトウェア（６）群（ＩＢＩｌ化画像作
画像作成ク画像作成、サンプル点座標導出、縮小画像作
成）を順次実行し、最後にＣＲＴ（７）に縮小画像を表
示する。

第２図にこの実施例の縮小画像形成方法により制御する
フローチャートを示す。このフローチャートについて、
第３図（第３Ａ図及び第３Ｂ図及び第３Ｃ図、以下、単
に第３図と記す）の説明図を用いて以下に説明する。

ステップ１０１；スキャナリードイメージスキャナ（１）より原画を読取らせ、イメージ
プロセッサ（２）の画像メモリ（４）へ格納する。

ステップ１０２：横線マスク画像作成縮小率をａとし、ａの整数部をｎとすると、幅（ｎ＋１
＞ドツトの横線マスク画像を作成する（第３図（ａ）参
照）。なお、辺の艮ざは縮小する原画像の長い方の辺長
とする。即ち、Ｘ辺が長ければＸ−Ｘ、つまり、第３図
（ａ＞に示す原画において、各辺長はＬＸ＞Ｌｙである
ため、横線マスク画像の各辺長は、Ｌｘ−Ｌｘとなる。

ステップ１０３；原画の細線化画像作成原画像を、線幅
１の細線化画像に変換する（第３図（ｂ）参照）。

ステップ１０４：縦線マスク画像作成ステップ１０２で作成した横線マスク画像を９０度回転
させ、縦線マスク画像を作成する（第３図（Ｃ）参照）
。

ステップ１０５；細線化画像と横線マスク画像との論理
積（ＡＮＤ）ステップ１０２の横線マスク画像とステップ１０３の細
線化画像との論理積（ＡＮＤ）をとる（第３図（ｄ＞参
照）。

ステップ１０６二連続横線消去ステップ１０５の結果作成された画像において、横線マ
スクと原画像の線が重なった場合、第３図（ｄ）で示さ
れるようなＸ軸方向に延びた連続横線が生じる。したが
って、ｅｌ、ｅ２、ｅ３　（各マス目は１ドツトを示す
）のときのみ“１′°となる３・３フイルタをステップ
１０５の結果画像にかけ、連続横線、即ち、ｅ４を消去
する（第３図（ｅ）参照）。

ステップ１０７；細線化画像と縦線マスク画像との論理
積（ＡＮＤ）ステップ１０４の縦線マスク画像とステップ１０３の細
線化画像との論理積（ＡＮＤ）をとる（第３図（ｆ）参
照）。

ステップ１０８；連続縦線消去ステップ１０７の結果画像において、ｙ軸方向に延びた
連続縦線を消去するため、ｇｌ、ｇ２、ｇ３のときにの
み“１″となる３・３フイルタをステップ１０７の結果
画像にかけ、連＠縦線、即ち、ｇ４を消去する（第３図
（ｇ＞参照）。

ステップ１０９；ドツト画像論理和（ＯＲ）ステップ１
０６とステップ１０８の結果画像の論理和（ＯＲ＞をと
る（第３図（ｈ）参照）。

ステップ１１０：サンプル点座標導出ステップ１０９の結果画像の各サンプル点の座標値を求
める。

ステップ１１１及び１１２；縮小画像作成及びＣＲＴ表
示ステップ１１０で求めたサンプル点座標値をＮ／ａ］倍
し、その整数部を縮小画像座標とすると、８近傍で連続
となり、それをＣＲＴ（７）へ表示する（第３図（ｉ）
参照）。

以上、ステップ１０’１〜ステツプ１１１により、細線
化像の縮小画が得られる。

次に、ステップ１１０で求めたサンプル点座標値を［１
／ａ］倍し、その整数部が８近傍となる理由を以下に説
明する。

まず、第４図のような正方形を考える。

この正方形と細線化像との交点が縮小するためのサンプ
ル点となる（第４図の×マーク参照）。

ここで、縮小率をａとし、その整数部をｎ、小数部をｒ
とする。また、ｉ／ａ、ｊ／ａの整数部をそれぞれ１．
Ｊとすると、ｉ／ａ＝ｉ／（ｎ＋ｒ）＝１＋δｉｊ／ａ＝ｊ／（ｎ＋ｒ）＝Ｊ十δｊで表される。

ただし、δｉ、δｊはｉ／ａ、　ｊ／ａの小数部であり
、１未満である。

次に、（ｉ＋ｎ＞／ａ＝　（ｉ＋ｎ）／　（ｎ十ｒ）＝１十δ
ｉ＋ｎ／（ｎ＋ｒ）ここで、Ｏ≦δ１く１で　Ｏ≦ｎ／（ｎ＋ｒ）≦１より、（ｉ＋
ｎ＞／ａ＝Ｉ＋δｉ＋ｎ／（ｎ十ｒ）＜Ｉ＋２となる。

したがって、（ｉ＋ｎ＞、／ａの整数部は高々（ｌ）−
１＞となる。

同様に（ｊ＋ｎ＞／ａの整数部も高々（Ｊ＋１＞となり
、第４図の正方形の辺上のサンプル点の縮小値のｘ、ｙ
座標値は、ｘｋ＝Ｉ　　ＯＲ（Ｉ＋１＞ｙｋ＝Ｊ　　ＯＲ（Ｊ＋１）で表わされ、これはマスク格子画像の１つの格子上にあ
るサンプル点はそれぞれ８近傍となることを示している
。

また、格子幅が（ｎ＋１＞未満ならば、サンプル点がふ
えるが、各々縮小値で同じものが増え、縮小画像自体の
形状は変らず、逆に、（ｎ＋２＞以上ならば、縮小値が
８近傍の保証がなくなり、縮小画像に線切れを引き起こ
すことになる。

したがって、格子幅を（ｎ＋ｉ　＞にすることによって
連続した縮小画像を得る最も最適なサンプル点を取り出
すことができる。

次に、第５図にこの発明の他の実施例のフローチャート
を示す。このフローチャートについて、第３図及び第６
図の説明図も用いて以下に説明する。

ステップ２０１：スキャナリードイメージスキャナ（１）より原画を読取らせ、読取った
画像データをイージプロセッサ（２）の画像メモリ（４
）へ格納する。

ステップ２０２：格子マスク画像作成縮小率をａとし、ａの整数部をｎとすると、幅（ｎ＋１
　＞ドツトの正方格子マスク画像を作成する（第６図（
ａ）参照）。なお、辺の長さは縮小する原画像の辺長と
する。

ステップ２０３；原画の細線化画像作成原画像を線幅１
の細線化画像に変換する（第３図（ｂ）参照）。

ステップ２０４；細線化画像と格子マスク画像どの論理
積（ＡＮＤ）ステップ２０２の正方格子マスク画像とステップ２０３
の細線化画像との論理積（ＡＮＤ）をとり、ドツト画像
を得る（第６図（ｂ）参照）。

ステップ２０５：サンプル点座標導出ステップ２０４のドツト画像の各サンプル点の座標値を
求める。

ステップ２０６及びステップ２０７：縮小画像作成及び
ＣＲ７表示ステップ２０５で求めたサンプル点座標値を［１／ａ］
倍し、その整数部を縮小画像座標とすると連続となり、
それをＣＲＴ（７）へ表示する（第３図（ｉ）参照）。

なお、上記実施例では、アルゴリズムをメイン計算機（
５）のアプリケーションソフトウェア（６）で実行させ
ているが、これらすべてをイメージプロセッサ（２）の
ハードウェア及びファームウェアで実行させれば、処理
の高速化が図ることができる。

また、縮小画像形成において、（１／ａ）の演算をサン
プル点数分行う必要があり、この部分はディジタルシグ
ナルプロセッサ等の導入により超高速化を図ることがで
きる。

原画を読取らせ、ＣＲＴ等に表示する用途は、今後さら
に増えていくと思われるが、線幅が単位長の高品質表示
画像を得るには、非常に有用なものである。

［発明の効果］以上のように、この発明の縮小画像形成方法は、原画を
読取り、その読取った画像データを単位線幅に細線化し
、この細線化画像データと格子マスク画像によりサンプ
ル点を抽出し、このサンプル点の座標値を縮小すること
により縮小画像を得るものであるから、原画を細線化し
て格子状のマスクをかけることにより、効率よくサンプ
ル点を抽出し、そのサンプル点座標を縮小するようにで
きるので、連続で線切れのない、また高品質な縮小画像
を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例の縮小画像形成方法により縮
小画像を形成するための縮小画像形成装置の構成図、第
２図はこの発明の縮小画像形成方法の実施例を示すフロ
ーチャート、第３Ａ図及び第３Ｂ図及び第３Ｃ図は第２
図のフローチャートを各ステップ毎に説明する説明図、
第４図は格子マスクにより抽出された点を説明する説明
図、第５図はこの発明の縮小画像形成方法の他の実施例
を示すフローチャート、第６図は第５図のフローチャー
トの一部のステップを説明する説明図、第７図は従来の
縮小画像形成装置の構成図、第８図は従来の縮小画像形
成の説明図、第９図は従来の縮小画像形成方法による具
体例を示す説明図、第１０図は従来の縮小画像形成方法
により画像が消失する場合の説明図、第１１図は従来の
縮小画像形成方法による画像のにじみの説明図である。図において、１：イメージスキャナ、２：イメージプロセッサ、３：ファームウェアルーチン、４：画像メモリ、５：メイン計算機、６：アプリケーションソフトウェア、７：ＣＲＴ。である。なお、図中、同−符号及び同一記号は、同一または相当
部分を示す。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）原画を読取り、その読取った画像データを単位線
幅に細線化し、この細線化した細線化画像データと、縮
小率によって決定された格子マスク画像によりサンプル
点を抽出し、このサンプル点の座標値を縮小することに
より、縮小画像を得ることを特徴とする縮小画像形成方
法。
（２）前記格子マスク画像の格子は、縮小画像の縮小率
をａとするとき、縮小率ａの整数部をｎとすると、上記
格子マスク画像の各格子の間隔がｎ＋１であることを特
徴とする特許請求の範囲第１項記載の縮小画像形成方法
。
（３）前記格子マスク画像の格子は、正方格子であるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の縮小画像形
成方法。
（４）前記格子マスク画像は、横線マスク画像と縦線マ
スク画像との組合せからなることを特徴とする特許請求
の範囲第１項記載の縮小画像形成方法。