JPH0668247A - ディジタル画像データ変倍方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 画像の輪郭に滑らかさを保持し、縮小処理し
ても細線の消失や擦れの少ないディジタル画像変倍処理
方法および装置の提供を目的とする。 【構成】 原画像上の各リサンプリング点において、格
子周辺画素の連結状態を認識し、得られた輪郭情報を所
定の更新ルールで更新することによって、最適な輪郭を
推定する。次に、上記推定した輪郭の滑らかさを保持し
たまま、変倍率に応じた判定領域との重畳にしたがい各
リサンプリング点の濃度を決定しリサンプリング処理を
実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ワークステーション、
ワードプロセッサ、ファクシミリ、プリンタ、複写機等
における画像処理方式に係わり、特に、ディジタル画像
の変倍に好適な画像データ変倍方法および装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】一般にディジタル画像の変倍処理は「画
素補間処理」と呼ばれ、変換画像上の各画素を原画像上
にリサンプリングする処理と、リサンプリングされた各
点の濃度を決定する処理とにより実現される。

【０００３】例えば、原画像を１／２サイズに縮小処理
した変換画像を得る場合は、原画像上を主（副）走査方
向に１画素おきにリサンプリングし（第１処理）、リサ
ンプリング点の濃度をその位置にある原画像の画素濃度
と等しくする（第２処理）。

【０００４】原画像の主走査方向（水平方向）、および
副走査方向（垂直方向）に隣り合う画素間の距離を
「１」とすると、１／α倍に変倍処理したい場合には、
原画像上を主（副）走査方向にαの間隔でリサンプリン
グする。この場合、上述した１／２の縮小処理のよう
に、必ずしも各リサンプリング点が原画像の画素と重な
るとは限らないため、一般には、各リサンプリング点の
濃度を所定の方式により決定するための第２処理が必要
となる。

【０００５】リサンプリング点の濃度決定は、変倍後の
画質に大きく影響するため、これ迄にも多くの方式が提
案されている。従来知られている代表的な方式として、
例えば、最近傍法（ＳＰＣ法：Selective Processing C
onversion）や、投影法（画像電子学会誌、第１１巻２
号、Ｐ７２〜８３、「投影法に基づく高速画素密度変換
方式」、１９８２）等がある。

【０００６】「最近傍法」では、リサンプリング点の濃
度として、原画像上でリサンプリング点の周囲に位置す
る４画素のうち、距離的にリサンプリング点に最も近い
画素の濃度を採用する。一方、「投影法」では、リサン
プリング点の濃度を、原画像上のリサンプリング点を中
心とする矩形（サイズは、α×α）領域の平均濃度によ
り決定する。これら方式では、原画像上の局所領域にお
ける濃度を観察し、変倍後も黒白画素の比率が保持され
る様に黒領域を推定しており、この黒領域の境界が、デ
ィジタル画像をアナログ画像とみなしたときの輪郭に対
応する。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、変倍画
像における最適な輪郭は、原画像で画素同志がどの様に
連結しているかを考慮することにより初めて明確にな
る。画素同志の連結状態を考慮しない上記従来方式で
は、最適な輪郭を推定できない。従来の変倍方式では、
このことが原因となって、変倍画像上の各パターンの輪
郭部分に不自然な段差が発生し、画質が低下していた。
また、従来の変倍方式では、画像の縮小処理時に細線部
分に消失や擦れ及び線幅の変動が生じ、変倍後の画像で
判読困難なパターン部分が生ずることがあった。

【０００８】画素の連結を考慮した従来方法として、例
えば、特開昭６２−３２１２１３号公報では、リサンプ
リング点を囲む４個の画素の更に一周り外側に位置する
複数個の画素にも着目し、合計１６個の画素の連結状態
から黒領域を推定する方式が提案されている。この方式
では、黒領域の境界、即ち画像パターンの輪郭を水平、
垂直線分により推定し、斜線方向の輪郭は、水平線と垂
直線の繰返しパターンにより近似的に推定している。こ
の方式によれば、従来の一般的な最近傍法や投影法より
は高画質の変換画像が得られるものの、変倍画像におけ
る斜線部分の輪郭に依然として不自然な段差が目立ち、
縮小処理した画像では、細線部分の消失や擦れが生ずる
という問題を残している。

【０００９】本発明の目的は、画質劣化の少ないディジ
タル画像データ変倍方法および装置を提供することにあ
る。

【００１０】本発明の他の目的は、特に、斜め方向の輪
郭部分に段差の少ない自然な変倍画像の得られるディジ
タル画像データ変倍方法および装置を提供することにあ
る。

【００１１】本発明の他の目的は、原画像を縮小処理し
た場合でも細線部分の消滅や擦れ及び線幅の変動を防ぐ
ことができるディジタル画像データ変倍方法および装置
を提供することにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明によるディジタル画像データ変倍方法では、
原画像における各リサンプリング点近傍の複数画素の連
結状態から画像の輪郭を推定し、上記推定された輪郭を
所定の規則で更新、修正することにより精密な輪郭を求
めた後、各リサンプリング点を中心に、大きさが変倍率
により決まる所定の判定領域（例えば、円形のリサンプ
リング領域）を設定し、この判定領域（リサンプリング
領域）が上記推定された輪郭と重なるか否かの判定結果
に基づいて、各リサンプリング点の濃度を決定するよう
にしたことを特徴とする。

【００１３】また、本発明によるディジタル画像データ
変倍方法では、特に、原画像を縮小処理した場合に生ず
る線幅の変動をなくすために、原画像における各リサン
プリング点近傍の複数画素の連結状態から画像の輪郭を
推定し、上記推定された輪郭を所定の規則で更新、修正
することにより精密な輪郭を求めた後、各リサンプリン
グ点を中心に、大きさが変倍率により決まる所定の判定
領域（例えば、円形のリサンプリング領域）を設定し、
更にこの判定領域をリサンプリング点の位置とその周囲
の輪郭に応じて補正し、この補正された判定領域（リサ
ンプリング領域）が上記推定された輪郭と重なるか否か
の判定結果に基づいて、各リサンプリング点の濃度を決
定するようにしたことを特徴とする。

【００１４】上記輪郭の推定は、例えば、予め用意され
た複数種類の参照パターンと各リサンプリング点近傍の
局所パターンとの間でパターンマッチングを行なうこと
により、該当する参照パターンを見つけ出し、各参照パ
ターン毎に予め記憶されている輪郭定義式に基づいて輪
郭データを求める。また、上記輪郭の修正は、定義式か
ら求めた原画像中の輪郭データにおける所定の変化点を
見つけ出し、これらの変化点の値に基づいて、滑らかな
変化をもつ輪郭データに変換する。

【００１５】また、本発明によるディジタル画像データ
変倍装置は、原画像データを記憶するためのメモリ手段
と、変倍画像の画素位置に対応する原画像上のリサンプ
リング点の位置を算出する手段と、上記リサンプリング
点と対応する原画像上の格子周辺にある所定個数の画素
の値を上記メモリ手段から読み込むための手段と、読み
込んだ周辺画素の値を判定して輪郭情報を生成するため
の手段と、原画像上の各リサンプリング点の濃度を上記
輪郭情報に基づき決定するための手段とを備えたことを
特徴とする。

【００１６】

【作用】本発明によれば、原画像上の画素連結状態から
画像パターンの輪郭を推定し、更に、推定した輪郭を所
定のルールに基づき更新することによって、より自然で
精密な輪郭を求め、この輪郭と各リサンプリング点との
位置関係から、各リサンプリング点の値を求めるように
しているため、従来方式で特に斜線方向のパターンに発
生していた不自然な段差を解消した変倍画像を得ること
ができる。

【００１７】また、各リサンプリング点を中心に、大き
さが変倍率により決まる所定サイズの判定領域を設定
し、この判定領域と上記輪郭との位置関係によりリサン
プリング点の濃度を決定するようにしているため、リサ
ンプリング点との比較では非接触領域として無視された
であろう細い黒画素領域を変倍画像中に生かすことがで
きる。

【００１８】更に、上記判定領域をリサンプリング点の
位置とその周囲の輪郭に応じて最適に補正するようにす
ると、変倍後の線幅の変動（原画像上で同じ線幅の線同
士が、変倍後違う線幅の線同士に変換される）を防ぐこ
とができる。この結果、輪郭の滑らかさを保持したま
ま、最低線幅（例えば、１ｄｏｔの線幅）の細線を縮小
処理時に消失させることなく、外観のよい変倍画像をえ
ることが可能となる。

【００１９】

【実施例】以下、本発明の一実施例として、ワードプロ
セッサにおける画像パターンの変倍処理について説明す
る。

【００２０】図１は、本発明による変倍処理の基本ステ
ップを示す図であり、（Ａ）は、変倍処理の対象となる
原画像を示す。ここでは、３２×３２ドットの明朝体文
字「壬」を変換対象とする。本発明の第１ステップで
は、上記原画象（Ａ）における画素の連結状態に基づい
て、（Ｂ）のように最適な輪郭を推定する。第２ステッ
プでは、上記輪郭推定画像（Ｂ）に対して、（Ｃ）に示
すように細線の消失、擦れを防ぐためヒンティング処理
を施し、画像（Ｃ）に画素補間を施して目的倍率の変倍
画像（Ｄ）を生成する。以上の処理により、原画像の輪
郭の滑らかさを保持したまま、細線の消失、擦れのない
変倍画像を得ることができる。

【００２１】図２は、本発明を適用したワードプロセッ
サのハードウェア構成を示す図である。ワードプロセッ
サは、コマンド等を入力するためのキーボード１と、文
書データ等を印刷するためのプリンタ２と、文書データ
等を表示するためのディスプレイ３と、プロセッサ４
と、文書データを記憶するためのファイル装置５と、変
倍処理に使用する参照パターン、更新ルール、補正パタ
ーンを格納するための参照パターンファイル６、更新ル
ールファイル７、補正パターンファイル１１と、上記プ
ロセッサ４が実行する各種プログラムを格納するための
プログラムメモリ８と、上記プロセッサ４が作業領域あ
るいはデータ格納領域として利用するデータモリ９と、
これらの要素を相互接続するバス１０とから構成され
る。

【００２２】本発明に関して言えば、プログラムメモリ
８は、変倍処理の全体動作を制御するためのプログラム
ルーチンを格納する全体制御部８１と、変倍対象となる
画像パターンの輪郭を推定するためのプログラムルーチ
ンを格納する輪郭推定部８２と、輪郭推定部８２で推定
した輪郭に基づいてリサンプリング処理を実行し、変倍
画像を生成するためのプログラムルーチンを格納する画
素補間部８３とを有する。 また、データメモリ９は、
変倍対象となる画像パターンを格納するための画像パタ
ーン格納領域９１と、輪郭推定部８２で推定した輪郭パ
ターンを格納するための輪郭パターン格納領域９２と、
画素補完された更新用の輪郭パターンを格納するための
領域９３と、作業領域９４とを有する。

【００２３】図３は、ディジタル画像の変倍処理の原理
を説明するための図であり、白丸印は画素を示す。図に
おいて、（ａ）は原画像、（ｂ）は上記原画像（ａ）の
左上位置の画素を原点として、１／α倍に変倍した画像
を表す。

【００２４】原画像（ａ）中の各画素の位置は、画素間
隔を１としたｘ、ｙ座標によって、また、変倍画像
（ｂ）の各画素は、画素間隔を１としたＸ、Ｙ座標によ
って表される。変倍画像（ｂ）における点Ｑ（Ｘ，Ｙ）
（Ｘ、Ｙ∈自然数＋{０｝）に対応する原画像（ａ）の
点Ｐ（ｘ，ｙ）（ｘ＝α・Ｘ、ｙ＝α・Ｙ：・は積を表
す）をリサンプリング点と呼ぶ。

【００２５】（ｃ）は上記原画像（ａ）をさらに詳細に
示した図である。リサンプリング点Ｐの周囲に位置した
４個の画素で囲まれた領域を「格子」と呼ぶ。「ｉｘ、
ｉｙ」は、点Ｐの座標値（ｘ、ｙ）の整数部であり、
「ｄｘ、ｄｙ」は、上記座標値（ｘ、ｙ）の小数部であ
る。格子の１辺の長さは「１」であり、（ｄｘ，ｄｙ）
は格子内における点Ｐの座標を表す。本明細書では、
（ｄｘ，ｄｙ）を点Ｐの「格子内座標」と呼ぶことにす
る。なお、（ｉｘ，ｉｙ）は、格子の左上画素の位置を
表しており、以後の説明では、各格子の位置は、格子の
左上画素の位置（ｉｘ，ｉｙ）によって表すことにし、
原画像の幅×高さは、ｘｌｉｍｔ×ｙｌｉｍｔ（ｄｏ
ｔ）であるとする。

【００２６】変倍後の画像の点Ｑに位置する画素の濃度
（黒又は白）は、この点Ｑと対応する原画像上のリサン
プリング点Ｐの濃度（黒又は白）により決定される。本
発明の方式では、リサンプリング点Ｐの濃度の決定方法
に特徴がある。

【００２７】図４は、本発明による変倍処理の基本フロ
ーチャートである。ステップ１０００で、画像パターン
格納領域９１に格納された原画像の輪郭を推定し、ステ
ップ２０００では、上記ステップ１０００で推定した輪
郭データをもとにリサンプリング処理を実行し、変倍画
像を生成する。

【００２８】図５は、ステップ１０００行なう輪郭推定
処理の概要を示すフローチャートである。ステップ１１
００では、画像パターン格納領域９１に格納された原画
像と参照パターンファイル６に格納されている参照パタ
ーンとの局所パターンマッチングにより、原画像におけ
る画素の連結状態を認識し、原画像に含まれる画像パタ
ーンの輪郭を推定する。ステップ１２００では、上記ス
テップ１１００で推定した輪郭データを、更新ルールフ
ァイル７に格納されている更新ルールにより更新し、よ
り精密な輪郭を推定する。

【００２９】図６は、原画像上の１つの格子２０とその
周囲に位置する１６個の画素との関係を示した図であ
る。格子２０内にハッチングで示した領域が、注目して
いる格子内における黒画素が担う領域（以下、「黒領
域」と呼ぶ）である。ステップ１０００で行なう輪郭推
定は、原画像の各格子内における黒領域を推定し、その
黒領域と白領域との境界により、画像の輪郭を推定す
る。図６で、破線で示した黒白境界が、注目している格
子において推定された輪郭である。本発明の変倍方式で
は、図３に示したリサンプリング点Ｐと上記した黒領域
との位置関係により、点Ｐの濃度を決定する。

【００３０】図７は、ステップ１１００で行なう局所パ
ターンマッチングによる輪郭推定の詳細を示すフローチ
ャートである。図中、変数ｉｘ、ｉｙは、図３で説明し
た格子位置座標と対応している。

【００３１】ステップ１１１０では、変数ｉｘ、ｉｙを
初期化し、原画像の左上に位置する格子を処理対象とし
て選ぶ。ステップ１１２０では、格子（ｉｘ，ｉｙ）の
周囲１６画素の値を読み込む。

【００３２】格子周囲の１６画素の値の読み込みは、例
えば、次のようにして行なう。

【００３３】図８の（ａ）において、アルファベットａ
〜ｐが、ステップ１１２０で読み出すべき格子周囲の１
６画素を示す。これらの画素は、黒画素なら値「１」、
白画素なら値「０」をとる。画素ｆ、ｇ、ｊ、ｋは、処
理対象となる格子（ｉｘ，ｉｙ）の４辺を形成する画素
（以下、これらの画素を「周囲４画素」という）であ
る。画像の縁に近い格子が処理対象となったときは、格
子周囲の１６画素の１部が欠けた状態となる。その場合
は、原画像の外側には白画素が充填されているものと仮
定し、欠けた画素をこれらの白画素で補った形で格子周
囲の１６画素を抽出する．図８の（ｂ）は、格子周囲の
１６画素ａ〜ｐの値（「１」または「０」）を、２バイ
ト長のコードデータとしてコード化した例である。

【００３４】図７のステップ１１３０では、ステップ１
１２０で読み込んだ格子周囲の１６画素が持つ白黒のパ
ターンと、参照パターンファイル６に格納されている参
照パターンとのパターンマッチングを実行する。

【００３５】図９〜図１２は、参照パターンファイル６
に格納されている参照パターンの代表例を示す。これら
のパターンにおいて、太い実線で囲んだ部分が格子（ｉ
ｘ，ｉｙ）を表し、白丸印は白画素、黒丸印は黒画素を
表している。丸印のない画素位置には、黒画素、白画素
のいずれが来てもよいこと（ｄｏｎ’ｔ ｃａｒｅ）を
示している。格子（ｉｘ，ｉｙ）内でハッチングで示し
た領域は、各パターンに対応した黒領域を示し、破線
は、推定した輪郭を示す。

【００３６】図９〜図１２は、格子（ｉｘ，ｉｙ）の周
囲４画素の状態により、Ｔｙｐｅ−１〜Ｔｙｐｅ−４に
分類してある。

【００３７】図９は、格子周囲４画素のうち左上画素だ
けが黒画素となっているＴｙｐｅ−１に属した参照パタ
ーン（ａ）〜（ｃ）、（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）を示す。

【００３８】図１０は、格子周囲４画素のうち、右上画
素と左下画素だけが黒画素となっているＴｙｐｅ−２に
属した参照パターン（ａ）、（ｂ）、（ｏｔｈｅｒｗｉ
ｓｅ）を示す。

【００３９】図１１は、周囲４画素のうち左上と左下画
素だけが黒画素となっているＴｙｐｅ−３に属した参照
パターン（ａ）〜（ｆ）、（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）を示
す。図１２は、周囲４画素のうち右下画素だけが白画素
となっているＴｙｐｅ−４に属した参照パターン（ａ）
〜（ｃ）、（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）を示す。

【００４０】格子（ｉｘ，ｉｙ）の周囲４画素を観察
し、例えば周囲４画素のうち１画素のみが黒画素であれ
ば、その黒画素が格子の左上に位置する様に画像を回転
した上で、図９に示したＴｙｐｅ−１の参照パターンと
比較する。原画像をＴｙｐｅ−１の参照パターン（ａ）
〜（ｃ）と順次に比較し、いずれとも一致しない場合は
パターンｏｔｈｅｒｗｉｓｅを適用する。周囲４画素の
黒画素の状態がその他の場合も、上記と同様の考え方で
対処する。また、参照パターンとしては特にとりあげな
かったが、周囲４画素が全て白、又は黒の場合は、その
格子内を全白、又は全黒の領域とすればよい。これら参
照パターンにより、原画像上の全ての格子について、格
子内の黒領域を推定する。

【００４１】参照パターンを機能別に分類すると次の様
になる。 （１）傾き±１の輪郭を保持したパターン：Ｔｙｐｅ−
１のｏｔｈｅｒｗｉｓｅ、Ｔｙｐｅ−２のｏｔｈｅｒｗ
ｉｓｅ、Ｔｙｐｅ−４のｏｔｈｅｒｗｉｓｅ、 （２）傾き±１／２の輪郭、及び傾き±２の輪郭を保持
したパターン：Ｔｙｐｅ−１〜４の（ａ）〜（ｂ）、 （３）水平、垂直方向の輪郭を保持したパターン：Ｔｙ
ｐｅ−３のｏｔｈｅｒｗｉｓｅ、 （４）水平、垂直方向の輪郭の直交部を保持したパター
ン：Ｔｙｐｅ−４の（ｃ）、 （５）水平、垂直方向の輪郭の交差角部を保持したパタ
ーン：Ｔｙｐｅ−１の（ｃ）、 （６）推定した輪郭を平滑化するためのパターン：Ｔｙ
ｐｅ３の（ｃ）〜（ｆ）。

【００４２】上述した各参照パターンにおける黒領域の
定義方程式を図２４に示す。図中、変数ｄｘ、ｄｙは、
図３と対応している。上記した変倍方式では、黒領域の
境界を全て含むものとしたが、境界を全て含まなくす
る、もしくはその他の一貫したルールを適用しても構わ
ない。なお、ステップ１１３０で行なう上述した参照パ
ターンと原画像とのパターンマッチングの詳細について
は、図１３を参照して後述する。

【００４３】図７に戻って、ステップ１１４０では、ｉ
ｘの限界をチェックする。ここで、ｉｘ＜ｘｌｉｍｔ−
２なら、ステップ１１５０へ進む。ステップ１１５０で
は、格子の座標値（ｉｘ，ｉｙ）を主走査方向（水平方
向）に更新し、ステップ１１２０へ戻る。ｉｘ＜ｘｌｉ
ｍｔ−２でなければ、ステップ１１６０でｉｙの限界を
チェックする。もし、ｉｙ＜ｙｌｉｍｔ−２ならば、ス
テップ１１７０へ進み、格子の座標値（ｉｘ，ｉｙ）を
副走査方向（垂直方向）に更新するとともに、座標値ｉ
ｘをライン先頭の値（＝０）に設定した後、ステップ１
１２０に戻る。ｉｙ＜ｙｌｉｍｔ−２でなければ、この
ルーチンを終了する。

【００４４】図１３は、ステップ１１３０で行なう原画
像と参照パターンとのパターンマッチングの詳細を示す
フローチャートである。

【００４５】ステップ１１３１では、図７のステップ１
１２０で読み込んだ格子周囲１６画素のうち、特に格子
（ｉｘ，ｉｙ）の周囲４画素の状態が、Ｔｙｐｅ−１〜
Ｔｙｐｅ−４のどれに該当するかを判定する。周囲１６
画素のパターンを図８の（ｂ）に示した形式で読み込ん
だ場合、周囲４画素のＴｙｐｅの判定は、例えば、次の
ようにして行なう。以下の説明では、図８の（ｂ）に示
した２バイトにコード化された周囲１６画素パターンを
「ｐａｔｔｅｒｎ」と記す。

【００４６】 ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０６６０）₁₆＝（０４００）₁₆ ｏｒ ＝（０２００）₁₆ ｏｒ ＝（００２０）₁₆ ｏｒ ＝（００４０）₁₆ → Ｔｙｐｅ−１ ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０６６０）₁₆＝（０４２０）₁₆ ｏｒ ＝（０２４０）₁₆ → Ｔｙｐｅ−２ ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０６６０）₁₆＝（０４４０）₁₆ ｏｒ ＝（０６００）₁₆ ｏｒ ＝（０２２０）₁₆ ｏｒ ＝（００６０）₁₆ → Ｔｙｐｅ−３ ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０６６０）₁₆＝（０６４０）₁₆ ｏｒ ＝（０６２０）₁₆ ｏｒ ＝（０２６０）₁₆ ｏｒ ＝（０４６０）₁₆ → Ｔｙｐｅ−４ ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０６６０）₁₆＝（０６６０）₁₆ → ４画素全黒 ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０６６０）₁₆＝（００００）₁₆ → ４画素全白 ここで、記号「＆」は論理積の演算子を表す。

【００４７】ステップ１１３１で実行した周囲４画素の
パターンタイプ判定の結果、全てが白または黒画素の場
合（ステップ１１３２）は、ステップ１１３５に進み、
ステップ１１３１で推定した輪郭パターンを輪郭パター
ン格納領域９２に格納する。格納する輪郭パターンの内
容については、図１４を用いて後述する。

【００４８】周囲４画素が、全黒または全白以外の場合
は、ステップ１１３３に進む。ステップ１１３３では、
図７のステップ１１２０で読み込んだ格子周囲１６画素
中の周囲４画素が、ステップ１１３１で判定したパター
ンタイプの参照パターン（参照パターンファイル６に格
納されている参照パターン）と照合できる位置関係とな
るように、格子周囲１６画素を回転処理（正規化）す
る。例えば、ステップ１１３１でＴｙｐｅ−１と判定さ
れた場合、ステップ１１２０で読み込んだ周囲１６画素
パターン中の周囲４画素パターンにおける黒画素が左上
に位置する様に、画素パターンを回転する。

【００４９】例えば、ｐａｔｔｅｒｎを反時計周りに９
０度だけ回転するためには、次の様にすればよい。図８
の（ａ）において、周囲１６画素を４×４の行列とみな
すと、第４行の画素ｍ、ｎ、ｏ、ｐを第４列の画素ｐ、
ｌ、ｈ、ｄの位置に変換するには、次の様なテーブルを
用意する。

【００５０】 ｒ［ ０］＝（００００）₁₆ ｒ［ ８］＝（０００１）₁₆ ｒ［ １］＝（１０００）₁₆ ｒ［ ９］＝（１００１）₁₆ ｒ［ ２］＝（０１００）₁₆ ｒ［１０］＝（０１０１）₁₆ ｒ［ ３］＝（１１００）₁₆ ｒ［１１］＝（１１０１）₁₆ ｒ［ ４］＝（００１０）₁₆ ｒ［１２］＝（００１１）₁₆ ｒ［ ５］＝（１０１０）₁₆ ｒ［１３］＝（１０１１）₁₆ ｒ［ ６］＝（０１１０）₁₆ ｒ［１４］＝（０１１１）₁₆ ｒ［ ７］＝（１１１０）₁₆ ｒ［１５］＝（１１１１）₁₆ 上記テーブルにより、ｒ［ｐａｔｔｅｒｎ ＆ （０００
ｆ）₁₆］は、図８の（ａ）における第４行の画素ｍ、
ｎ、ｏ、ｐを、第４列の画素ｐ、ｌ、ｈ、ｄの位置に変
換し、その他の１２画素に０を充填した４×４パターン
を生成する。

【００５１】よって、実際のｐａｔｔｅｒｎを反時計周
りに９０度だけ回転処理して得られるｐａｔｔｅｒｎ’
は、記号「＆」を論理積演算子、「＞＞」を右シフト演
算子、「＜＜」を左シフト演算子とすると、 ｐａｔｔｅｒｎ’＝ ｒ[ ｐａｔｔｅｒｎ ＆ (０００ｆ)₁₆] ＋ (ｒ[(ｐａｔｔｅｒｎ＞＞ ４) ＆ (０００ｆ)₁₆]＜＜１)＋ (ｒ[(ｐａｔｔｅｒｎ＞＞ ８) ＆ (０００ｆ)₁₆]＜＜２)＋ (ｒ[(ｐａｔｔｅｒｎ＞＞１２) ＆ (０００ｆ)₁₆]＜＜３) として求めることができ、上記演算をｎ回（ｎ＝０、
１、２、３）繰り返すことにより、周囲１６画素の正規
化が終了する。

【００５２】ステップ１１３４では、参照パターンファ
イル６に格納してある該当タイプの参照パターンと、ス
テップ１１３３で正規化したｐａｔｔｅｒｎ’とのパタ
ーンマッチングを行う。このパターンマッチングは、次
の様にする。

【００５３】 Ｔｙｐｅ−１： ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （６６ｅ４）₁₆＝（４４８０）₁₆→（ａ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （２ｆｅ０）₁₆＝（２ｃ００）₁₆→（ｂ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （６ｅｅ０）₁₆＝（４ｃ００）₁₆→（ｃ） 上記以外 →otherwise Ｔｙｐｅ−２： ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （７ｆｅｅ）₁₆＝（２２４４）₁₆→（ａ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （７ｆｆｅ）₁₆＝（０３ｃ０）₁₆→（ｂ） 上記以外 →otherwise Ｔｙｐｅ−３： ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （２７６ｅ）₁₆＝（２４４８）₁₆→（ａ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （ｅ６７２）₁₆＝（８４４２）₁₆→（ｂ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （３７６６）₁₆＝（２４４４）₁₆→（ｃ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （６６７３）₁₆＝（４４４２）₁₆→（ｄ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （６６６ｅ）₁₆＝（４４４８）₁₆→（ｅ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （ｅ６６６）₁₆＝（８４４４）₁₆→（ｆ） 上記以外 →otherwise Ｔｙｐｅ−４： ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （２７７６）₁₆＝（２６４４）₁₆→（ａ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （０７ｆ６）₁₆＝（０７ｃ０）₁₆→（ｂ） ｐａｔｔｅｒｎ’＆ （０７７６）₁₆＝（０７４４）₁₆→（ｃ） 上記以外 →otherwise ここで、記号「＆」は論理積演算子を表す。

【００５４】図２５に、ステップ１１３５で格納する輪
郭パターンのデータ内容を示す。

【００５５】項目「ｋｉ」「ｌｉ」（ｉ＝１〜３）に
は、ステップ１１３４で推定した黒領域の輪郭を示す次
の方程式（記号「・」は積を表わす） ｋ１・ｄｘ＋ｋ２・ｄｙ＋ｋ３＝０、 ｌ１・ｄｘ＋ｌ２・ｄｙ＋ｌ３＝０、 の各係数が設定される。境界が１つしかない場合は、ｌ
ｉ＝０（ｉ＝１〜３）を格納する。

【００５６】「領域属性」には、黒領域を表現する次の
２つの領域 ｋ１・ｄｘ＋ｋ２・ｄｙ＋ｋ３≦０、 ｌ１・ｄｘ＋ｌ２・ｄｙ＋ｌ３≦０ において、黒領域がこれら２つの領域の積集合（＝
「２」）か和集合（＝「３」）かの種別を格納する。境
界が１つしかない場合は、領域属性に１を格納する。

【００５７】「回転角」には、ステップ１１２０で読み
込んだ１６画素パターンと参照パターンのマッチングを
取るのに要した回転角度を格納する。

【００５８】「ラベル」には、ステップ１１３４でマッ
チングした参照パターンの種別を格納する。例えば、ス
テップ１１３４においてステップ１１２０で読み込んだ
１６画素パターンを反時計周りに９０度回転したとき、
参照パターンＴｙｐｅ−２の（ａ）とマッチングしたな
らば、ｋ１＝２、ｋ２＝−４、ｋ３＝−１、ｌ１＝−
２、ｌ２＝４、ｌ３＝−３、領域属性＝２、回転角＝９
０、ラベル＝２ａとなる。格子内が全黒または白である
場合は、項目「ラベル」に、全黒または白を示す所定の
ラベルを格納し、その他の項目を全て「０」とすればよ
い。

【００５９】図１４は、ステップ１２００で行なう輪郭
パターン更新処理の内容を示すフローチャートである。

【００６０】ステップ１２１０では、輪郭パターン格納
領域９２に格納された輪郭パターンデータを、更新用輪
郭パターン格納領域９３に複写する。

【００６１】ステップ１２２０では、輪郭パターン格納
領域９２に格納された輪郭パターンデータを参照し、更
新ルールファイル７に格納された更新ルールに従って、
更新用輪郭パターン格納領域９３に格納された輪郭パタ
ーンデータを更新する。以下、ステップ１２２０で行な
う更新ルール適用の具体例として、傾き±１／ｎ、±ｎ
（ｎ≧３：自然数）のディジタル斜線の輪郭を推定する
場合の更新ルールについて説明する。

【００６２】図１５は、傾き１／５のディジタル斜線に
ついて、輪郭パターン更新前の状態（ａ）と輪郭パター
ン更新後の状態（ｂ）を示す。ハッチングを付した部分
が黒領域、破線が輪郭を示す。各格子内に記述されたア
ルファベットは、図２４に示したラベルと対応してい
る。ただし、周囲４画素が全て黒の格子は、図１５では
ラベルＢと記述している。

【００６３】ステップ１２２０では、図１５で△印を付
して示したディジタル斜線の変化点に現れるラベル配列
３ｄ、４ｂ、１ｂ、３ｆを、輪郭パターン格納領域９２
にある輪郭パターンデータから抽出する。次に、１ラス
タ上から同じラベル配列３ｄ、４ｂ、１ｂ、３ｆを検出
し、２つのラベル配列の間隔からディジタル斜線の傾き
を検出する。検出した傾きに基づいて新たな輪郭パター
ンを生成し、更新用輪郭パターン格納領域９３に格納さ
れている対応する輪郭パターンデータを更新する。

【００６４】図１５の（ｂ）において、ｎ１〜ｎ６は、
更新された輪郭パターンのラベルを示す。なお、輪郭の
下部については、▽印を付して示したディジタル斜線の
変化点に現れるラベル配列について、上記と同様の考え
方で処理すればよい。また、以上と同様な考え方によ
り、傾き±１／ｎ、±ｎ（ｎ≧３：自然数）のディジタ
ル斜線の輪郭も正確に推定できる。

【００６５】図１６と図１７は、ステップ１２２０で行
なう更新ルール適用処理の詳細を示すフローチャートで
ある。

【００６６】図１６、図１７において、変数ｘｉ、ｙｉ
は、図３と対応している。ステップ１２２１〜１２２４
では、変数ｉｘ、ｉｙの初期設定を行なう。ステップ１
２２５で、輪郭パターン格納領域９２に格納された格子
（ｉｘ，ｉｙ）のラベルを判定し、もしラベルが「３
ｄ」（これはＴｙｐｅ−３のパターン（ｄ）を意味す
る）の場合はステップ１２２８に進む。ステップ１２２
８では、処理対象となっている格子と所定の位置関係に
ある格子（ｉｘ＋１，ｉｙ）、（ｉｘ＋１，ｉｙ−１）
（ｉｘ＋２，ｉｙ−１）のラベルをチェックし、それぞ
れが「４ｂ」、「１ｂ」、「３ｆ」であれば（変化点を
検出した場合）、図１７に示すステップ１２２９に進
む。

【００６７】上記ステップ１２２５で、輪郭パータン格
納領域９２に格納された格子（ｉｘ，ｉｙ）のラベルが
「３ｄ」でない場合は、ステップ１２２６に進み、ｉｘ
の限界をチェックする。ここで、ｉｘ＜ｘｌｉｍｔ−８
なら、ステップ１２２４へ戻る。ｉｘ＜ｘｌｉｍｔ−８
でなければ、ステップ１２２７でｉｙの限界をチェック
する。もし、ｉｙ＜ｙｌｉｍｔ−３ならば、ステップ１
２２２へ戻り、そうでなければ、このルーチンを終了す
る。

【００６８】図１７において、ステップ１２２９では、
カウンタｃ、変数ｉｘ’、ｉｙ’の値を初期設定する。
次に、ステップ１２３０で、輪郭パターン格納領域９２
に格納された格子（ｉｘ’，ｉｙ’）のラベルをチェッ
クし、もし、ラベルが「３ｄ」（Ｔｙｐｅ−３のパター
ン（ｄ））であれば、ステップ１２３４に進む。

【００６９】ステップ１２３４では、処理対象となって
いる格子と所定の位置関係にある格子（ｉｘ’＋１，ｉ
ｙ’）、（ｉｘ’＋１，ｉｙ’−１）（ｉｘ’＋２，ｉ
ｙ’−１）のラベルをチェックし、それぞれのラベルが
「４ｂ」、「１ｂ」、「３ｆ」であれば（変化点を検出
した場合）、ステップ１２３５に進む。ステップ１２３
５では、この時点でのカウンタ値ｃから、斜線の傾き
（＝１／ｃ）を算出し、これをもとに、更新用輪郭パタ
ーン格納領域９３に格納されている格子（ｉｘ＋ｎ，ｉ
ｙ−１）（ｎ＝１〜ｃ＋１：自然数）の輪郭パターンを
更新した後、ステップ１２２６に進む。なお、上記ステ
ップ１２３４で、上記所定位置関係にある格子のラベル
が「４ｂ」、「１ｂ」、「３ｆ」でなければ（変化点を
検出していない場合）、輪郭パターンを更新することな
くステップ１２２６に進む。

【００７０】前記ステップ１２３０で、輪郭パターン格
納領域９２に格納された格子（ｉｘ’，ｙ’）のラベル
が「３ｄ」でない場合は、ステップ１２３１に進み、輪
郭パターン格納領域９２に格納された格子（ｉｘ’，ｉ
ｙ’）のラベルが「３ｏ」（Ｔｙｐｅ−３のパターンｏ
ｔｈｅｒｗｉｓｅ）か否かをチェックする。もし、ラベ
ルが「３ｏ」でなければステップ１２２６に進み、ラベ
ルが「３ｏ」であれば、ステップ１２３２に進み、ｉ
ｘ’の限界をチェックする。ここで、ｉｘ’≧ｘｌｉｍ
ｔ−５ならばステップ１２２６へ進み、ｉｘ’＜ｘｌｉ
ｍｔ−５なら、ステップ１２３３でｉｘ’、ｃの値をイ
ンクリメントした後、ステップ１２３０へ進む。

【００７１】上述した輪郭パターンの更新ルールについ
ては、他にも種々の変形が考えられる。例えば、必要点
数の変化点を検出し、それらを制御点として、ベジェ
（Ｂｅｚｉｅｒ）曲線、スプライン（Ｓｐｌｉｎｅ）曲
線、円弧等を用いて輪郭を推定するようにしてもよい。
また、直線、曲線等の交差部を精密に保持するための更
新ルール等を用意してもよい。

【００７２】図１８は、図４のステップ２０００で行な
う画素補間処理の内容を示すフローチャートである。ス
テップ２１００では、リサンプリング円の半径を計算す
る。ここで言う「リサンプリング円」は、従来方式にお
ける「リサンプリング点」に対応し、これにより、ステ
ップ１０００で推定した輪郭の滑らかさを保持したま
ま、縮小時に細線の消失や擦れが発生しない変倍処理を
可能にする。ステップ２２００では、ステップ１０００
で推定した輪郭をもとにリサンプリング処理を実行し、
目的の変倍画像を生成する。

【００７３】図１９は、リサンプリング円について説明
するための図である。図中、白丸印と黒丸印は、それぞ
れ原画像を構成する白画素と黒画素を示す。また、ハッ
チングで示した領域は、ステップ１０００で推定した線
幅が１ｄｏｔ（最低線幅）の垂直線を示す黒領域であ
り、×印はリサンプリング点を示す。

【００７４】図１９は、原画像を１／α（α＞１）倍に
縮小する例を示しており、リサンプリング点（×印）の
間隔は「α」である。

【００７５】従来の方式では、リサンプリング点が黒領
域に含まれる場合は、その点の濃度を「黒」とし、リサ
ンプリング点が黒領域に含まれていなければ、その点の
濃度を「白」としていた。このため、図１９に示した様
に、リサンプリング点が、線幅の細い黒領域に接触する
ことなく、その黒領域をまたぐ形で通過した場合、縮小
処理時に、上記黒領域が示す細線部分が消失したり、こ
の部分で擦れが発生するという問題があった。

【００７６】本発明では、リサンプリング点を中心とす
る半径ｒの円（リサンプリング円）を考える。リサンプ
リング円の１部が黒領域と重なる場合は、リサンプリン
グ点の濃度を「黒」とし、重なり部分がないときは、濃
度を「白」とする。この様にしてリサンプリング点の濃
度を決定すれば、ステップ１０００で推定した輪郭の滑
らかさを保持したまま、縮小時に線の擦れや消失を防止
できる。

【００７７】リサンプリング円の半径ｒは、倍率が１／
αの場合、次の様にして求める。 ｒ＋１＋ｒ＝α ∴ｒ＝ｍａｘ（（α−１）／２，０） 上式から判るように、本発明の変倍方式では、拡大処理
時にはリサンプリング点（半径０のリサンプリング円）
でリサンプリング処理を実行し、縮小処理時には半径ｒ
のリサンプリング円でリサンプリング処理を実行する。

【００７８】図２０は、リサンプリング円の効果を示す
ための図である。ハッチングで示した部分が、ステップ
１０００で推定したディジタル斜線（傾き：−１、線
幅：１ｄｏｔ）の黒領域である。従来方式のように、リ
サンプリング点（×印）でリサンプリング処理を行なう
と、これらのリサンプリング点と重なりを持たない上記
斜線部分は消失してしまう。これに対し、図１９で説明
した半径ｒ＝（α−１）／２のリサンプリング円でリサ
ンプリング処理を行なうと、上記斜線部分の消失を防ぐ
ことができ、斜線の滑らかさも保持できる。

【００７９】図２１は、ステップ２２００で行なう濃度
決定処理の詳細を示すフローチャートである。図中、変
数Ｘ、Ｙ、ｘ、ｙは、図３で説明した符号と対応してい
る。

【００８０】先ず、ステップ２２１０で、変数Ｘ、Ｙの
初期設定を行ない、次のステップ２２２０で、変倍後の
画像における各画素の位置（Ｘ，Ｙ）と対応する原画像
上のリサンプリング点の位置（ｘ，ｙ）を算出する。ス
テップ２２３０では、各リサンプリング位置（ｘ，ｙ）
を中心とする半径ｒ＝ｍａｘ（（α−１）／２，０）の
リサンプリング円と、ステップ１０００で推定した黒領
域とが接触する（重なる）か否かを判定する。もし、こ
れらが接触している場合（ステップ２２５０）は、リサ
ンプリング位置（ｘ，ｙ）の濃度を「黒」とし、接触し
ていない場合（ステップ２２６０）は、濃度を「白」と
する。

【００８１】次に、ステップ２２７０で、Ｘの限界をチ
ェックする。ここで、もしＸ＋１＜（ｘｌｉｍｔ−１）
／αなら、ステップ２２９０で格子座標（Ｘ，Ｙ）の値
を主走査方向に更新し（Ｘ＝Ｘ＋１）、ステップ２２２
０へ戻る。Ｘ＋１＜（ｘｌｉｍｔ−１）／αでなけれ
ば、ステップ２２８０で、Ｙの限界をチェックする。こ
こで、もしＹ＋１＜（ｙｌｉｍｔ−１）／αならば、ス
テップ２３００で、格子座標（Ｘ，Ｙ）の値を副走査方
向に更新し（Ｙ＝Ｙ＋１）し、Ｘ座標の値を初期値０に
設定した後、ステップ２２２０へ戻る。Ｙの値が限界値
に達していれば、このルーチンを終了する。

【００８２】図２２は、拡大処理における本発明の効果
を示す図である。（ａ）は、３２×３２ｄｏｔの明朝体
文字フォントからなる原画像、（ｂ）は、上記原画像を
従来の変倍方式により５倍に拡大して得られた文字フォ
ント、（ｃ）は、上記原画増を本発明の変倍方式により
５倍に拡大した場合の文字フォントを示す。文字フォン
ト（ｂ）から明らかなように、従来方式では、各フォン
トの斜め方向のストロークにおいてドット段差が拡大
し、画質が低下している。これに対し、本発明の方式に
よれば、フォントの縦、横、斜めの各方向において、ス
トロークが滑らかに描かれ、高画質の変倍パターンが得
られる。

【００８３】図２３は、縮小処理における本発明の効果
を示す図である。（ａ）は、３２×３２ｄｏｔの明朝体
文字フォントに相当する原画像、（ｂ）は、上記原画像
を従来の方式で０．７倍に縮小処理して得られる画像、
（ｃ）は、上記原画像を本発明の方式により０．７倍に
縮小処理して得られる画像を示す。従来の方式によれ
ば、フォントの斜め方向のストロークにドット段差が発
生し、細いストロークの１部が擦れ、画質が低下してい
る。これに対し、本発明の方式によれば、フォントの各
方向のストロークを滑らかさを保持したまま、細いスト
ロークを消失することなく、縮小画像に変換できる。

【００８４】以上の実施例では、ドットパターンとして
与えられた画像パターンを変倍処理の対象にしたが、ア
ウトラインフォント等のように、予め輪郭情報を持った
画像パターンについても本発明の画素補間による変倍方
式を適用することができる。

【００８５】次に、変倍画像における線幅変動を防止で
きるようにした本発明の他の実施例について説明する。

【００８６】本実施例では、説明を簡潔にするため、幅
方向、高さ方向に等倍率で変倍することを仮定する。幅
方向、高さ方向の倍率が異なる場合（扁平倍率）は、 ｒｘ＝ｍａｘ（（αｘ−１）／２，０） ｒｙ＝ｍａｘ（（αｙ−１）／２，０） （幅、高さ方向の倍率が、１／αｘ、１／αｙの時） で決まる値ｒｘ、ｒｙを、ｘ軸方向、ｙ軸方向の径とす
る楕円を考え（リサンプリング楕円）、このリサンプリ
ング楕円によるリサンプリング処理を実行すればよい。

【００８７】上述のリサンプリング円に対し、その半径
ｒを周囲の輪郭の形状に応じて最適な値に補正すること
によって、以下に述べるように、変倍後の水平垂直線の
線幅変動（原画像上で同じ線幅を持つ直線同士が、変倍
後異なる線幅を持つ直線同士に変換される）を防止でき
る。

【００８８】図２６は、変倍時に線幅変動が発生する原
理を示すための図である。図において、ハッチングで示
した領域は、ステップ１０００で推定した線幅２ｄｏｔ
の垂直線１００と垂直線２００の黒領域を示す。垂直線
１００では、線幅方向に並ぶ２つのリサンプリング円が
黒領域と重なりを持つため、線幅２ｄｏｔの垂直線に変
倍される。一方、垂直線２００では、線幅方向に並ぶ１
つのリサンプリング円が黒領域と重なりを持つため、線
幅１ｄｏｔの垂直線に変倍される。この例から判るよう
に、原画像上で同じ線幅を持つ直線であっても、各々の
黒領域と重なりを持つリサンプリング円の数が異なった
場合、変倍後の画像上では互いに異なる線幅を持つ直線
に変換され、結果的に線幅変動が生じる。

【００８９】図２７は、図２６に示したリサンプリング
円によるリサンプリング処理を、通常のリサンプリング
点によるリサンプリングに置き換えて示した図である。
図２６のように、垂直線に対して半径ｒのリサンプリン
グ円でリサンプリング処理すると言うことは、等価的
に、図２７に示すように、ステップ１０００で推定した
黒領域を左右（線幅方向）にそれぞれｒだけ膨張させた
黒領域（以下、「仮想黒領域」と呼ぶ）に対して、リサ
ンプリング点でリサンプリング処理（仮想黒領域に入る
リサンプリング点の濃度を「黒」とする）することに等
しい。

【００９０】仮想黒領域１１０の左側の黒白境界と仮想
黒領域１１０に最初に入るリサンプリング点３００との
距離をｄ１とし、仮想黒領域２１０の左側黒白境界と仮
想黒領域２１０に最初に入るリサンプリング点４００と
の距離をｄ２とすると、上述した線幅変動が生じる原因
は、一般に、ｄ１≠ｄ２となること、すなわち、最初に
仮想黒領域に入るリサンプリング点の黒白境界からの変
位が状況に応じて変動することに起因する。

【００９１】図２８は、リサンプリング円の半径ｒの補
正値Δｒｘを決定するための方法を示す図である。図に
おいて、Δｒｘ１、Δｒｘ２が補正値を示す。垂直線の
線幅変動防止のための補正値Δｒｘは、具体的には、仮
想黒領域に最初に入るリサンプリング点（リサンプリン
グ円の中心）の座標を（ｘ，ｙ）とした場合、 Δｒｘ＝垂直線の黒領域の左黒白境界と点（ｘ＋ｒ，
ｙ）との距離 によって決定される。上記補正値Δｒｘは、例えば、リ
サンプリング位置（リサンプリング円の中心）が垂直線
の仮想黒領域に最初に入る時（点３００、点４００に位
置）で上記式に基づいて算出し、リサンプリング位置
（リサンプリング円の中心）が垂直線の仮想黒領域から
出た時（点５００、点６００の位置）、半径をｒ＋Δｒ
ｘに補正したリサンプリング円によってリサンプリング
処理を実行し、この後、補正を解除（Δｒｘ＝０）す
る。

【００９２】図２９は、リサンプリング円に対して上述
した補正を施してリサンプリング処理を実行した場合の
効果を、通常のリサンプリング点によるリサンプリング
処理に置き換えて示した図である。垂直線に関して補正
処理したリサンプリング円でリサンプリング処理すると
言うことは、図２９に示すように、仮想黒領域を、その
左側黒白境界が点３００、点４００と重なる位置まで右
シフト（以下、これを、「補正後の仮想領域」と呼ぶ）
した上で、各リサンプリング点でのリサンプリング処理
する（補正後の仮想黒領域に入るリサンプリング点の濃
度を「黒」とする）ことを意味する。

【００９３】この方法によれば、補正後の仮想黒領域に
最初に入る点３００、点４００は、常に上記補正後の仮
想黒領域の左側黒白境界上に位置することになるため、
補正後の仮想黒領域におけるｄ１、ｄ２の値が、ｄ１＝
ｄ２（＝０）となる。この結果、原画像上で互いに同じ
線幅を持つ垂直線は、黒領域と重なりを持つリサンプリ
ング円の数が同数になり、変倍画像上で同じ線幅を持つ
垂直線に変換される。尚、ここでは、ｄ１＝ｄ２＝０と
なる場合を示したが、補正値Δｒｘの算出方法を変えて
ｄ１＝ｄ２＝ｃ（ｃ：或る任意の実数値）とすることに
よって、変倍後の線幅を調節することも可能である。

【００９４】水平方向の線幅の変動を防止するための補
正値Δｒｙについても、上記と同様に、 Δｒｙ＝水平線の黒領域の上黒白境界と点（ｘ，ｙ＋
ｒ）との距離 により決定できる。また、リサンプリング円の周囲のパ
タンに応じて、これら補正値Δｒｘ、Δｒｙを決定し、
リサンプリング円の半径を補正してリサンプリング処理
を行うことによって、水平／垂直線の線幅変動を防止す
ることができる。

【００９５】図３０は、ステップ２２００で行なう上記
リサンプリング円の半径を補正した濃度決定処理の詳細
を示すフローチャートである。図中、変数Ｘ、Ｙ、ｘ、
ｙは、図３で説明した符号と対応している。Δｒｘは、
垂直線の線幅変動防止のための補正値を格納するための
変数、Δｒｙ［０］〜Δｒｙ［↓（ｘｌｉｍｔ−１）／
α↓］は、水平線の線幅変動防止のための補正値を格納
するための、↓（ｘｌｉｍｔ−１）／α↓＋１個の変数
である（記号↓↓は、切捨てによる整数化を意味す
る）。（ｘ，ｙ）を中心とするリサンプリング円に対し
て補正処理をする際に、補正値ΔｒｘとΔｒｙ［ｘ］を
使用する。

【００９６】先ず、ステップ２２１０で、変数Ｘ、Ｙ、
Δｒｘ、Δｒｙ［０］〜Δｒｙ［↓（ｘｌｉｍｔ−１）
／α↓］の初期設定を行ない、次のステップ２２２０
で、変倍後の画像における各画素の位置（Ｘ，Ｙ）と対
応する原画像上のリサンプリング点の位置（ｘ，ｙ）を
算出する。ステップ２２３０で、各リサンプリング位置
（ｘ，ｙ）を中心とする半径ｒ＝ｍａｘ（（α−１）／
２，０）のリサンプリング円と、ステップ１０００で推
定した黒領域とが接触する（重なる）か否かを判定し、
もし、これらが接触している場合は、ステップ２２５０
で、リサンプリング位置（ｘ，ｙ）の濃度を「黒」とす
る。

【００９７】上記リサンプリング円が推定した黒領域と
接触していない場合は、ステップ２２４２で、各リサン
プリング位置（ｘ，ｙ）を中心とする半径ｒ＋Δｒｘの
リサンプリング円とリサンプリング位置の左方向に存在
する垂直線の黒領域との接触判定、及び、半径ｒ＋Δｒ
ｙ［ｘ］のリサンプリング円とリサンプリング位置の上
方向に存在する水平線の黒領域との接触判定を行なう。
これら２つの接触判定のうち何れか一方で接触すると判
定された場合（ステップ２２４４）、ステップ２２５０
でリサンプリング位置（ｘ，ｙ）の濃度を「黒」とし、
何れの接触もなければ、ステップ２２６０で濃度を
「白」とする。

【００９８】次に、ステップ２２６５で、リサンプリン
グ位置（ｘ，ｙ）の周囲の輪郭の形状に応じて、補正値
Δｒｘ、Δｒｙ［ｘ］の設定と解除を行なう。ここで行
う処理の詳細については、図３１〜図３４で後述する。
この後、ステップ２２７０でＸの限界をチェックし、も
しＸ＋１＜（ｘｌｉｍｔ−１）／αならば、ステップ２
２９０で、格子座標（Ｘ，Ｙ）の値を主走査方向に更新
（Ｘ＝Ｘ＋１）した後、ステップ２２２０へ戻る。も
し、Ｘ＋１＜（ｘｌｉｍｔ−１）／αでなければ、ステ
ップ２２８０でＹの限界をチェックし、もしＹ＋１＜
（ｙｌｉｍｔ−１）／αならば、ステップ２３００で格
子座標（Ｘ，Ｙ）の値を副走査方向に更新（Ｙ＝Ｙ＋
１）し、Ｘ座標の値を初期値０に設定し、更に、補正値
Δｒｘを０に初期化した後、ステップ２２２０へ戻る。
Ｙの値が限界値に達していれば、このルーチンを終了す
る。

【００９９】図３１〜図３４は、ステップ２２６５で行
なうリサンプリング位置（ｘ，ｙ）での補正値Δｒｘ、
Δｒｙ［ｘ］の設定と解除の判定に用いるための補正パ
ターンの１例を示す。これらの補正パターンはファイル
１１に格納されている。

【０１００】×印はリサンプリング位置（ｘ，ｙ）を示
し、太い実線で囲んだ部分はリサンプリング位置（ｘ，
ｙ）のある格子、白丸印は白画素、黒丸印は黒画素を表
している。また、右上がり斜線のハッチング部分は、ス
テップ１０００で推定した黒領域、ｒはリサンプリング
円の半径を表わしている。

【０１０１】以下の説明では、便宜上、太い実線で囲ん
だ格子内を３種類の領域に分けて考える。第１の領域
は、右下がり斜線によるハッチング部分で、これを「補
正値解除領域」と呼ぶことにする。第２の領域は、太い
破線で囲まれた部分で、これを「補正値伝播領域」と呼
ぶことにする。第３の領域は、その他の部分で、これを
「補正値設定領域」と呼ぶことにする。即ち、太い実線
で囲んだ格子内は、補正値解除領域と補正値伝播領域と
補正値設定領域の直和領域となる。

【０１０２】ステップ２２６５では、ステップ２２６０
により濃度「白」とされたリサンプリング位置に対して
は、補正値を解除（Δｒｘ＝０、Δｒｙ［ｘ］＝０）す
る。また、ステップ２２５０により濃度「黒」とされた
リサンプリング位置に対しては、図３１〜図３４に示す
補正パターンを参照して、補正値の設定と解除の判断を
行なう。

【０１０３】図３１は、リサンプリング位置（ｘ，ｙ）
が、周囲４画素全て黒画素の格子に存在する場合を示し
ている。この時、１格子分上部もしくは左部に、Ｔｙｐ
ｅ３−ｏｔｈｅｒｗｉｓｅもしくはＴｙｐｅ４−（ｃ）
の参照パタンが、図３１に示す状態で存在するか否かを
チェックする。もし、図３１の（ａ）〜（ｆ）の何れか
に該当する状態にあり、リサンプリング位置（ｘ，ｙ）
が補正値設定領域にあれば、図示した補正値ｈｘ、ｈｙ
を設定する。但し、（ａ）〜（ｆ）でｈｘ、ｈｙの一方
のみ示されている場合、図示された補正値のみを設定
し、他方の補正値については設定しわないものとする。

【０１０４】補正値伝播領域にある場合は、ｈｘ、ｈｙ
共に新たな補正値は設定しない。即ち、既に設定されて
いる補正値がそのまま保持される。図３１では、補正値
解除領域が存在しない（すなわち、補正値解除領域＝空
集合）が、図３２〜図３４に示す様に、補正値解除領域
が存在して、そこにリサンプリング位置がある場合は、
補正値を解除（Δｒｘ＝０、Δｒｙ［ｘ］＝０）する。

【０１０５】図３２は、リサンプリング位置（ｘ，ｙ）
がＴｙｐｅ３−ｏｔｈｅｒｗｉｓｅの格子内にあり、１
格子分上部もしくは左部にＴｙｐｅ１−（ｃ）の参照パ
ターンが存在している場合を示す。図３３は、リサンプ
リング位置（ｘ，ｙ）がＴｙｐｅ１−（ｃ）の格子内に
ある場合を示す。図３４は、リサンプリング位置（ｘ，
ｙ）がＴｙｐｅ４−（ｃ）の格子内にある場合を示す。
図３１〜図３４の何れにも該当しない時、ステップ２２
６５では、新たな補正値は設定せず、従前の補正値を保
持する。

【０１０６】上記の例では、最大縮小率を０．５倍程度
とした場合の補正パターンの例を示したが、縮小率を更
に大きくしたい場合は、例えば、２格子分上部もしくは
左部に、Ｔｙｐｅ３−ｏｔｈｅｒｗｉｓｅもしくはＴｙ
ｐｅ４−（ｃ）の参照パタンが図３１に示す状態で存在
するか否かをチェックする等、補正パターンを拡張すれ
ばよい。

【０１０７】リサンプリング円によるリサンプリング処
理時に、その半径ｒに対し前述の補正処理をすることに
より、輪郭の滑らかさを保持したまま水平垂直線の線幅
変動を防止し、高画質な変倍処理を実現できる。本実施
例では、水平垂直線の線幅変動を防止するためのパター
ン例を示したが、その他にも、斜線、曲線の線幅変動を
防止するためのパターン等も考えられる。

【０１０８】図３５は、上記実施例の効果の１例を示す
図である。（ａ）は、３２×３２ｄｏｔの明朝体文字フ
ォントに相当する原画像、（ｂ）は、上記原画像を従来
の方式で０．７倍に縮小処理して得られる画像、（ｃ）
は、上記原画像を本発明の方式により０．７倍に縮小処
理して得られる画像を示す。従来の方式によれば、フォ
ントの斜め方向のストロークにドット段差が発生し、細
いストロークの１部が擦れ、水平垂直線の線幅も不揃い
になり、画質が低下している。これに対し、本発明の方
式によれば、フォント各方向のストロークの滑らかさを
保持し、細いストロークも消失せず、更に水平垂直線の
線幅変動もない縮小画像に変換できる。

【０１０９】以上の実施例では、ドットパターンとして
与えられた画像パターンを変倍処理の対象にしたが、ア
ウトラインフォント等のように、予め輪郭情報を持った
画像パターンについても、本発明の画素補間による変倍
方式を適用することができる。

【０１１０】

【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、原画像の輪郭の滑らかさ損なうことなく、ま
た、縮小処理時に細線部分の消失や擦れを生ずることな
く、画像の変倍処理を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による変倍方法の基本概念を説明するた
めの図である。

【図２】本発明を実施するための装置構成の１例を示す
ブロック図である。

【図３】ディジタル画像の変倍処理の原理を説明するた
めの図である。

【図４】本発明による変倍方式の基本ステップを示すフ
ローチャートである。

【図５】輪郭推定処理１０００の詳細を示すフローチャ
ートである。

【図６】処理対象となる格子と周囲１６画素との関係を
説明するための図である。

【図７】局所パターンマッチングによる輪郭推定処理１
１００の詳細を示すフローチャートである。

【図８】格子周囲の１６画素の読み込み処理を説明する
ための図である。

【図９】Ｔｙｐｅ−１に属した参照パターンを示す図で
ある。

【図１０】Ｔｙｐｅ−２に属した参照パターンを示す図
である。

【図１１】Ｔｙｐｅ−３に属した参照パターンを示す図
である。

【図１２】Ｔｙｐｅ−４に属した参照パターンを示す図
である。

【図１３】原画増と参照パターンとのマッチング処理１
１３０の詳細を示すフローチャートである。

【図１４】輪郭パターン更新処理１２００の詳細を示す
フローチャート図である。

【図１５】更新ルールの適用例を説明するための図であ
る。

【図１６】更新ルール適用処理１２２０の詳細を示すフ
ローチャートの第１部である。

【図１７】更新ルール適用処理１２２０の詳細を示すフ
ローチャートの第２部分である。

【図１８】画素補間処理２０００の詳細を示すフローチ
ャート図である。

【図１９】リサンプリング円を説明するための図であ
る。

【図２０】リサンプリング円の適用効果を説明するため
の図である。

【図２１】濃度決定処理２２００の詳細を示すフローチ
ャートである。

【図２２】本発明による拡大処理の効果を説明するため
の図である。

【図２３】本発明による縮小処理の効果を説明するため
の図である。

【図２４】各種参照パターンの黒領域に関する方程式を
示す図である。

【図２５】輪郭パターンに関するデータ内容を示す図で
ある。

【図２６】変倍時に線幅変動が発生する原理を説明する
ための図である。

【図２７】変倍時に線幅変動が発生する原理を説明する
ための図である。

【図２８】リサンプリング円半径の補正値の決定方法を
説明するための図である。

【図２９】リサンプリング円半径の補正値の決定方法を
説明するための図である。

【図３０】濃度決定処理２２００の他の実施例を示すフ
ローチャートである。

【図３１】補正値更新判定のための補正パターン１を示
した図である。

【図３２】補正値更新判定のための補正パターン２を示
した図である。

【図３３】補正値更新判定のための補正パターン３を示
した図である。

【図３４】補正値更新判定のための補正パターン４を示
した図である。

【図３５】本発明による縮小処理の効果を説明するため
の図である。

【符号の説明】

１…キーボード、２…プリンタ、３…ディスプレイ、４
…プロセッサ、５…ファイル装置、６…参照パターン格
納ファイル、７…更新ルール格納ファイル、８…プログ
ラム格納メモリ、９…データ格納メモリ、１０…バス。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 金澤 龍樹 神奈川県海老名市下今泉810番地 株式会 社日立製作所オフィスシステム事業部内

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原画像における各リサンプリング点近傍の
   複数画素の連結状態から画像の輪郭を推定し、上記推定
   された輪郭を所定の規則で更新、修正することにより精
   密な輪郭を求めた後、各リサンプリング点を中心に、大
   きさが変倍率により決まる所定の判定領域（例えば、円
   形のリサンプリング領域）を設定し、この判定領域（リ
   サンプリング領域）が上記推定された輪郭と重なるか否
   かの判定結果に基づいて、各リサンプリング点の濃度を
   決定するようにしたことを特徴とするディジタル画像デ
   ータ変倍方法。
2. 【請求項２】予め用意された複数種類の参照パターンと
   各リサンプリング点近傍の局所パターンとの間でパター
   ンマッチングを行なうことにより、該当する参照パター
   ンを見つけ出し、各参照パターン毎に予め記憶されてい
   る輪郭定義式に基づいて輪郭データを求めることにより
   前記輪郭を推定することを特徴とする請求項１に記載の
   ディジタル画像データ変倍方法。
3. 【請求項３】上記輪郭の修正が、前記定義式から求めた
   原画像中の輪郭データにおける所定の変化点を見つけ出
   し、これらの変化点の値に基づいて行なわれることを特
   徴とする請求項２に記載のディジタル画像データ変倍方
   法。
4. 【請求項４】リサンプリング点の位置とその周囲の前記
   推定された輪郭に応じて前記判定領域の補正値を計測
   し、前記判定領域と前記推定された輪郭が重ならないと
   きには上記補正値により前記判定領域を補正し、補正し
   た判定領域（リサンプリング領域）が前記推定された輪
   郭と重なるか否かの判定結果に基づいて、各リサンプリ
   ング点の濃度を決定するようにしたことを特徴とする請
   求項１〜請求項３の何れかに記載のディジタル画像デー
   タ変倍方法。
5. 【請求項５】原画像データを記憶するためのメモリ手段
   と、変倍画像の画素位置に対応する原画像上のリサンプ
   リング点の位置を算出する手段と、上記リサンプリング
   点と対応する原画像上の格子周辺にある所定個数の画素
   の値を上記メモリ手段から読み込むための手段と、読み
   込んだ周辺画素の値を判定して輪郭情報を生成するため
   の手段と、原画像上の各リサンプリング点の濃度を上記
   輪郭情報に基づき決定するための手段とを備えたことを
   特徴とするディジタル画像データ変倍装置。
6. 【請求項６】前記輪郭データ生成手段が、生成された輪
   郭情報を所定の規則に基づいて修正するための手段を有
   し、前記各リサンプリング点の濃度決定が上記修正され
   た輪郭情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求
   項４に記載のディジタル画像データ変倍装置。
7. 【請求項７】前記濃度決定手段が、前記各リサンプリン
   グ点毎に変倍率により決まる所定サイズの判定領域を設
   定するための手段と、上記各判定領域を前記輪郭情報と
   比較することにより各リサンプリング点の濃度を決定す
   るための手段とを有することを特徴とする請求項５に記
   載のディジタル画像データ変倍装置。
8. 【請求項８】前記濃度決定手段が、前記各リサンプリン
   グ点毎に変倍率により決まる所定サイズの判定領域を設
   定するための手段と、リサンプリング点の位置とその周
   辺画素の値に応じ上記各判定領域の補正値を計測する手
   段と、上記判定領域を前記輪郭情報と比較し、その結果
   に基づき、上記補正値で補正した判定領域と前記輪郭情
   報を更に比較することにより各リサンプリング点の濃度
   を決定するための手段を有することを特徴とする請求項
   ５に記載のディジタル画像データ変倍装置。