JPH0722326B2 - 切抜きマスク作成方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 【産業上の利用分野】

本発明は、切抜きマスク作成方法に係り、特に、入力さ
れる画像から背景部を切抜いて印刷製版フィルムを作成
する際に用いるのに好適な、切抜きマスク作成方法に関
する。

【従来の技術】

写真原稿中から必要な部分のみを切出して使用する場
合、例えば、角型の写真原稿中をハート型にトリミング
して使用するとか、写真原稿中の対象物のみを抽出し
て、他の写真原稿と合成して使用するとかいった場合、
一般には切抜き処理を実行する。 即ち、レイアウト用紙にトレースマシーンで必要な絵柄
の輪郭をなぞって切抜きを指定したり、写真原稿にトレ
ーシングペーパーを被せ、必要な部分の輪郭の描き込ん
だ上、不必要な写真を斜線で潰して、切抜きを指定し、
このような切抜き指定に従って、切抜きマスク等を作成
して合成を実行する。 しかしながら、印刷物となるものは、上記のような単一
の色エリアから成るものばかりではなく、徐々に色が変
化したり、カラー写真用のネガ及びポジフイルム等があ
り、このようなカラー原稿中の特定の物、例えば人物と
か家具等のみを抽出してフイルム版を作成する場合に
は、切り取られる領域に、明度、彩度、色相の異なる領
域が重なり合っているので、上記の手法では忠実なフイ
ルム版を自動作成できない。 従って、カラーフイルム原稿の場合には、そのフイルム
画像を投影して、人間が切抜きエリアに対応するマスク
を作成し、そのマスクとフイルム原稿とを重ねることに
より、所望とするカラー原稿のフイルム版（Ｙ、Ｍ、
Ｃ、Bk版）を作成するといった手作業に委ねられている
ため、フイルム原稿の画像の複雑さに起因して、フイル
ム版作成効率が著しく低下し、印刷工程日数が大幅に増
加してしまう等の問題点があった。 このような問題点を解消するべく、画像中の切抜こうと
する背景部（背景領域）を指示し、指示された背景部に
対するカラー画像データを読み出し、各版色毎の濃度平
均値及び版色間の共分散値を演算し、前記カラー画像デ
ータを各画素毎で、且つ版色毎に読み出して、各版色毎
の濃度平均値及び版色間の共分散値を参照しながら識別
関数により濃度距離データを演算し、該濃度距離データ
と判定距離データを参照しながら背景部データを抽出す
る、いわゆる最尤法を用いることが考えられる。 この最尤法を用いた場合、背景が一様なときには、濃度
マスクと称する、同じ画素濃度を持つ部分を指定するこ
とで切抜き画像を作成することができるが、背景部に実
体部の影が写ったり、背景部がグラデーシヨンを持つ場
合（明度、彩度、色相それぞれに関する場合がある）に
は、適切な複数個所の背景部を指定しなければならず、
オペレータに負荷がかかり、未熟練のオペレータでは適
切な背景領域を指定することができない場合がある等の
問題点を有していた。 このような問題点に対して、背景部の一部分の濃度分布
に基づいて主成分分析と最尤法による自動切抜きを達成
しようとする技術（特開平１−298477号公報）がある。
即ち、ユーザが背景部内に予め指定されたトレーニング
エリアの濃度分布に基づき、濃度変化の軸を求める主成
分分析を行うことによって識別関数を決定し、次いで、
ユーザが対象領域の輪郭を含む所定領域を指定し、その
領域内の各データを、先に求めた識別関数に代入して最
尤法により２値化するものである。

【発明が解決しようとする課題】

しかしながら、前記技術では、トレーニングエリアの第
１主成分軸から離れた背景部が実体部側へ誤って判別す
る恐れがあるという問題点を有する。例えば輪郭部付近
に濃い影が細長く横たわっているような場合に、実体部
にかからないようにしながらこの影を含むようにトレー
ニングエリアを指定するのは困難なときがある。このよ
うなときには、その影を含まないトレーニングエリアを
指定し、それを主成分分析することによってある程度判
別できるが、影の色がトレーニングエリアの分布の第１
主成分軸から大きく外れた場合には予測しきれないこと
がある。 又、背景部が２色以上を含むような画像の場合には、ト
レーニングエリアの濃度分布が大きく拡がるために、実
体部側の色が誤って背景部側へ判別される恐れがある。 本発明は、前記従来の問題点を解消するべくなされたも
ので、切抜き対象画像を自動的に効率良く、且つ少ない
判別誤りで切抜くことができる切抜きマスク作成方法を
提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

本発明は、画像データを演算処理し、電子的に切抜き処
理するための、切抜きマスク作成方法において、画像中
の背景部と実体部とにまたがるトレーニングエリアを１
つ以上指定し、該トレーニングエリア内の画像データを
統計的に分析して、任意の色が背景部に属する可能性、
又は実体部に属する可能性を示す評価関数を作成し、画
像の切抜きを所望する背景部と実体部とにまたがる領域
を指定し、指定された領域内の全ての画素について、前
記評価関数に該画素データを代入し、該画素が背景部又
は実体部のいずれに属するかを判断し、背景部に属する
と判断された画素からマスクデータを作成することによ
り、前記課題を達成したものである。 又本発明においては、前記評価関数を作成するに際し
て、トレーニングエリアの全ての画素データを２以上の
クラスタに分け、分けられた各クラスタを代表色によっ
て表示し、表示色から背景部又は実体部とみなすべきク
ラスタを選択し、任意の色が各クラスタに属する可能性
を示す評価関数を各クラスタ毎に作成することができ
る。

【作用】

本発明においては、画像の背景部と実体部とにまたがる
トレーニングエリアを１つ以上指定し、該トレーニング
エリア内の画像データを例えばパラメータ空間（色空
間）で統計的に分析し、任意の色が背景部に属する可能
性、又は実体部に属する可能性を示す評価関数を作成
し、この評価関数により、画像の切抜きを所望する背景
部と実体部とにまたがる領域（以下、カッティングエリ
アという）の全ての画素について該画素が背景部又は実
体部のいずれに属するかを判断する。 よって、トレーニングエリアを背景部及び実体部にまた
がって指定するため、精度良く評価関数を決定して切抜
き対象画像を自動的に、効率良く、しかも少ない判別誤
りで切抜くことができる。 この評価関数の決定は、例えば、まず、トレーニングエ
リアの全ての画素データを２以上のクラスタに分ける。
これにより、画素データの分布に応じたクラスタを得る
ことができる。 次いで、分けられた各々のクラスタを代表色によって表
示する。これにより、画素データの多値化に相当する処
理が行える。 次いで、表示色から背景部又は実体部とみなすべきクラ
スタを選択し、任意の色がクラスタに属する可能性を示
す評価関数を各クラスタ毎に作成する。この評価関数に
各画素データを代入して演算して、一番近いクラスタを
選び出す。そのクラスタが、背景部であればその画素は
背景部であると判断し、又、そのクラスタが実体部であ
れば、その画素は実体部に属すると判断して２値化を行
う。 従って、背景部及び実体部が複数の色からなる画像も精
度良く切抜くことができる。特に影のある物体を切抜く
のに適している。 又、トレーニングエリアと切抜き線にまたがる領域とを
別の領域としているため、トレーニングエリアを小さく
することができる。これにより、クラスタ分け計算量が
抑えられ、処理時間を少なくして効率的な処理が行え
る。 又、クラスタ分けすることにより、もともと多次元で与
えられた画像データを多次元のまま取扱うことができ
る。従って、色空間上のある軸へ投影して１次元の分布
として取扱いクラスタ分けする方法に比べて、情報の損
失が少ない。これにより、精度の高い切抜きが可能にな
る。

【実施例】

以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明す
る。 この実施例は、第１図に示すような構成の切抜きマスク
作成装置である。この切抜きマスク作成装置を機能から
見た概念図を第２図に示す。 第１図及び第２図に示すように、この切抜きマスク作成
装置には、カラー透過原稿から、３原色（Ｙ、Ｍ、Ｃ）
の画像データを入力するための画像入力手段10Aである
と共に、処理後の画像データをフィルム上に出力するた
めのマスク出力手段10Bであるスキャナ10と、入力画像
又は出力画像を必要に応じて格納するための磁気ディス
ク12と、入力画像に本発明に従った処理を加えて背景部
又は実体部に分け背景部にマスクデータを作成し、磁気
ディスク12やスキャナ10に出力するための、中央処理装
置（CPU）及びメモリ部14と、該CPU及びメモリ部14にク
ラスタ分けの際のオン／オフ（on/off）情報を入力する
ためのオン／オフ入力手段16Aであると共に、トレーニ
ングエリア又はカッティングエリアの位置情報を入力す
るための手段16Bであるキーボード又はデジタイザ16
と、処理中の画像データ又は処理後のマスクデータ又は
各クラスタの代表色を画面上に表示するための表示部18
とが備えられている。 前記CPU及びメモリ部14は、第２図に示すように、入力
された画像データを格納するための画像データ格納メモ
リ20と、キーボード又はデジタイザ16で入力されたトレ
ーニングエリアの位置情報を格納するためのトレーニン
グエリア格納メモリ22と、該キーボード又はデジタイザ
16で入力されたカッティングエリアの位置情報を格納す
るためのカッティングエリア格納メモリ24と、前記画像
データ格納メモリ20内の画像データのうち、前記トレー
ニングエリア内のものについて、クラスタ分けし、分け
られたクラスタ数及び各クラスタの情報を示すクラスタ
表を計算するためのクラスタ分け計算手段26と、計算さ
れて求められたクラスタ表を格納するためのクラスタ表
格納メモリ28と、前記画像データ格納メモリ20内の画像
データのうち、カッティングエリア中のものについて、
クラスタ表格納メモリに基づき２値化計算して、マスク
データを作成するための２値化計算手段30と、作成され
たマスクデータを格納するためのマスクデータ格納メモ
リ32とを備えている。 前記キーボード又はデジタイザ16は、そのいずれかがオ
ン／オフ入力手段16A及び位置入力手段16Bを兼用するも
のでよく、又、その各々がオン／オフ入力手段16A又は
位置入力手段16Bのいずれであってもよい。 この実施例は、前記のように構成されているので、次の
ような作用を有する。 実施例の切抜きマスク作成装置は、第３図に示す手順に
従って切抜きマスクの作成処理を実行する。 この手順が始動すると、まず、ステップ101において、
スキャナ10で読込んだ、あるいは予め磁気ディスク12に
記録された画像データをCPU及びメモリ部14に入力（ロ
ード）し、当該画像を表示手段18に表示する。 次いで、ステップ102に進み、キーボード又はデジタイ
ザ16による操作が、トレーニングエリア、あるいは、カ
ッティングエリアの位置指定を入力する操作か、又はク
ラスタを背景領域又は実体領域のいずれかに選別する操
作かを選択する。但し、この手順の当初においては、ト
レーニングエリアをまず指定するため、ステップ103へ
のみしか進めない。又、トレーニングエリアを指定しス
テップ104、105の処理が終わった後には、少なくとも１
回はステップ106に進んでクラスタの選別を行わないう
ちは、ステップ107へ進んでカッティングエリアの位置
指定ができない。なお、この手順においては、処理を進
める過程においてクラスタ選別の変更やトレーニングエ
リア指定の変更が行える。 ステップ103に進んだ場合には、位置入力手段16Aからト
レーニングエリアの位置指定を入力する。このトレーニ
ングエリアには、例えば第４図の符号T.A.に示すよう
に、画像中の実体領域と背景領域とにまたがった１箇所
又は複数箇所を指定する。 次いで、ステップ104に進み、入力された１箇所又は複
数箇所のトレーニングエリアを１つの領域とみなして、
これをパラメータ空間（実施例ではＹ、Ｍ、Ｃ各軸の色
空間）上でクラスタ分けする。このクラスタ分けの詳細
は第５図の流れ図に示す手順で行い、その結果としてク
ラスタ表を出力する。この第５図の手順については後に
詳述する。 出力されたクラスタ表には、クラスタ数及び各クラスタ
の情報が格納される。各クラスタの情報はそのクラスタ
に属するデータの平均（ベクトル）、共分散行列、デー
タ数（ピクセル数）、及びそのクラスタが背景領域又は
実体領域のいずれに属するかを示すフラグ（例えば、フ
ラグ＝「１」で属し、フラグ＝「０」で属さない）によ
って構成される。但し、このフラグの値については、こ
のステップ104では決定されず、後のステップ106でオペ
レータが決めるものである。 又、クラスタ分けの過程では、クラスタ分け計算手段26
内部で一時的にラベル画像を用いる。このラベル画像
は、トレーニングエリア内画素データがいずれのクラス
タに属するかを示すため、各クラスタに付けられた番号
を画素データに対応させて格納しておくための記憶領域
のことである。画素データがあるクラスタに属すると判
断したら、そのクラスタの番号をその画素データのラベ
ル画像とする。 ここで、トレーニングエリア内の画素データについて、
クラスタ分けする計算処理の詳細な手順を、第５図に従
って説明する。第５図（Ａ）はクラスタ分けのメインル
ーチンで、同図（Ｂ）はそのメインルーチン中でクラス
タ２分割するためのルーチンである。 クラスタ分けの際には、第５図（Ａ）に示すように、ま
ず、ステップ201において、トレーニングエリアに属す
る画素データ全体を１つの初期クラスタとみなし、その
データの平均、共分散行列を計算して、クラスタ表を埋
める。即ちクラスタ表を初期化する。なお、この際、初
期クラスタの数は１である。 次いで、ステップ202に進み、ラベル画像を初期クラス
タの番号（例えば１）で埋めつくして初期化する。 次いでステップ203に進んで、第５図（Ｂ）に示す、元
のクラスタを２分割するためのルーチン（クラスタ２分
割ルーチン）を呼び出す。なお、このクラスタ２分割ル
ーチンは、そのルーチン中でそのルーチン自身を再帰呼
び出しする（recursive call）種類のルーチンであるた
め、この２分割ルーチンからメインルーチンに戻ってき
たときには、当初のクラスタは２つ以上のいくつかのク
ラスタに分割される。 このルーチンを呼び出した際には、まずステップ301
で、分割してできる２つの新たなクラスタ（新クラス
タ）についてクラスタ中心の初期値を決める。この２つ
のクラスタの各中心は、例えば第６図に示すように、当
初のクラスタ（旧クラスタ）の第１主成分軸上に乗って
いて、しかも、この２中心の平均値が旧クラスタの平均
値（中心）に一致するように適当にとる。なお、この第
１主成分軸は、色空間上において、旧クラスタの平均、
即ち中心を通り、共分散行列の最大固有値に対応する固
有ベクトルを方向ベクトルとする直線であり、旧クラス
タのクラスタ表を元に算出するものである。 次いで、ステップ302に進み、旧クラスタに属していた
各画素データを２つの新クラスタへ類別し、ラベル画像
を、例えば１から１と２とに分ける如く更新する。この
類別は、各画素データに対して、各クラスタとのある種
の距離を計算する演算式を用い、当該距離が一番小さい
クラスタへ画素データを類別（ラベル付）する。 データとクラスタとの距離ｄの計算法としては、次の
（ｉ）〜（iv）等が考えられる。 （ｉ）パラメータ空間上で次式（１）のように求めたユ
ークリッド距離を前記距離ｄとする。 但し、N;パラメータ空間の次元、 k;クラスタ番号、 ｘ＝▲（xi）^Ｎ _ｉ＝１▼；データ、 Ck＝▲（Cki）^Ｎ _ｉ＝１▼； 第ｋクラスタのクラスタ中心（平均）である。 このユークリッド距離を用いることは、２つの新クラス
タ中心の垂直二等分面を境界面として分けることに相当
する。 （ii）マハラノビス距離を、次式（２）のように、前記
距離ｄとする。 但し、Co▲ｖ^−１ _ｋ▼（i,j）；第ｋクラスタの共分散
行列の逆行列の（i,j）成分である。なお、第１回目の
ループでは、共分散行列Covは定まらないので、２回目
ループから用いられる。 （iii）各軸方向の距離の和を、次式（３）のように、
前記距離ｄとする。 （iv）各軸方向の距離の最大値を次式（４）のように前
記距離ｄとする。 ｄ（x,k）＝max|xi−Cki| …（４） 次いでステップ303に進み、新クラスタのクラスタ中心
の位置を更新する。この更新は、それぞれの新クラスタ
に類別された画素データの平均値をそのクラスタの新し
い中心とすることにより行う。 次いでステップ304に進み、クラスタ分けの処理を反復
して行うか否かの終了判定を行う。この場合には、先の
ステップ303で更新したクラスタ中心の、更新前のクラ
スタ中心（仮中心）に対する移動量を算出し、それが一
定値以上であるならば、処理を反復して行うものと判断
して、ステップ302へ戻ってクラスタ分けを繰返す。一
方、一定値未満であるならばクラスタ分けの反復を終了
するものと判断してステップ305へ進む。 ステップ305においては、クラスタ表の更新を行う。こ
の更新は、クラスタ数を１増やし、旧クラスタの情報を
新クラスタのうちの一方の情報で置き換え、新たに追加
したクラスタ情報の欄にもう一方の新クラスタの情報を
書込むことにより行う。 次いでステップ306に進み、一方の新クラスタについて
クラスタ分け終了条件の判定を行う。この判定は、例え
ばＳ、Ｔを定数とし、det（Cov）＜Ｓが成立してクラス
タ内の拡がりが小さい場合、又は（クラスタ内データ
数）＜Ｔが成立してデータ数が小さい場合を終了条件と
して行う。 判定の結果、前記終了条件が成立していないならば、ス
テップ307に進み、その新クラスタは未だ大きく、クラ
スタ分の余地があると判断して、クラスタ２分割ルーチ
ンを再帰呼び出しし、更にクラスタ分けを行う。 一方、終了条件が成立したならば、ステップ308に進
み、他方の新クラスタについて、クラスタ分け終了条件
の判定をステップ306と同様に行う。この終了条件が成
立していないならば、ステップ309に進み、ステップ307
と同様にクラスタ２分割ルーチンの再帰呼び出しを行い
更にクラスタ分けを行う。一方、クラスタ分け終了条件
が成立したならば、第５図（Ａ）示す、クラスタ分けの
メインルーチンへ戻る。 以上のようにしてクラスタ分けが終了する。クラスタ分
けが終了したならば、第３図のステップ105に進む。 このステップ105においては、分けられた各クラスタを
代表色で表示部18に表示する。代表色としてはクラスタ
中心（平均）の色を用いる。 このステップ105が終了した後には、ステップ102に戻
り、ステップ106に進む。このステップ106では、表示部
18で表示された各クラスタの代表色と原画像とを見比べ
て、その代表色が背景部又は実体部のいずれの色である
かをオン／オフ入力手段16Aで指定することにより、各
クラスタが背景部あるいは実体部のいずれに属するかを
指定し、クラスタ表内のフラグを決定する。 次いでステップ107に進み、カッティングエリアの入力
を行う。次いでステップ108に進み、前記クラスタ表を
用いてカッティングエリアの２値化を行いマスタデータ
を作成する。 即ち、カッティングエリアの各画素に対して、当該画素
の色（画素データ）と各クラスタ中心ととの距離を例え
ば前記（１）〜（４）式（評価関数に相当）から計算
し、その距離が最小となるクラスタを選びだし、そのク
ラスタが背景部に属するか実体部に属するかを求める。
そのクラスタが背景部に属すれば当該画素に対するマス
タデータをonにし、実体部に属すれば当該画素に対する
マスクデータをoffにする。但し、ステップ302で用いた
計算式と同じ計算式で距離ｄを算出する必要はなく、異
なるもの、同じもの、あるいは、（１）〜（４）式以外
の評価式から画素のマスクのon/offを計算できる。 次いでステップ109に進んで、作成されたマスクデータ
の表示を行い、ステップ110で、このマスクデータを格
納メモリ32に格納する。 ところで、１つの画像を切抜く手順としては、まず、ト
レーニングエリアの入力を行い、次に、各クラスタのオ
ン／オフ（on/off）の入力を行い、そして、カッティン
グエリアを輪郭線に沿って次々に入力してマスクを作成
していくことが考えられる。切抜き対象画像の周囲を１
周するまでの間には様々の色が現れることが考えられ
る。例えば、ある箇所では背景領域に属していた色が、
別の箇所では実体領域に属するということが起こり得
る。このような場合に対処するために、カッティングエ
リアを１回入力する毎に、各クラスタのon/offを変更す
ることができる。 カッティングエリアを次々に入力していく際、重なり部
分の各ピクセルのマスクのon/offの決定は、例えば第１
表のように原則として、後から計算されたものが優先さ
れるようにできる。この場合には、所望の輪郭線が得ら
れない場合、クラスタのon/offを変更した後に、カッテ
ィングエリアを取り直すと、修正できる。なおこの重な
り部分での決定規則は、必要に応じて、例えば第２表の
如きOR規則、第３表の如きAND規則に変更することもで
きる。第１表〜第３表において、ｘは既に書込まれてい
たマスクの値、ｙは新たに計算されたマスクの値、ｚは
新たに書込まれるマスクの値である。 又、クラスタのon/offの変更によって、所望のマスクが
得られない場合には、トレーニングエリアを取り直すこ
とができる。例えばトリーニングエリアをカッティング
エリアの近くに取り直すことで、品質の向上を図ること
ができる。 以上のようにしても切抜けない箇所、例えば極端なハイ
ライト部又はシャドウ部等、もともと輪郭線が現れてい
ないような箇所については、手動による加筆修正ができ
る。修正方法としてはキーボードデジタイザ、マウス等
の位置入力手段から修正すべき位置を指定し、その位置
を中心とするある大きさの領域をマスクonとして塗り足
す方法、同様に指定された領域をマスクoffとして消し
ていく方法、２点位置を指定してその２点間をマスクon
の線分でつなぐ方法等が考えられ、そのいずれをも用い
てマスクを作成することができる。 以上の処理の終了により、切抜き対象となる絵柄の周囲
をマスクで取り囲んだものができる。マスクが作成され
た外側の未処理部分については、塗り潰し処理を施し
て、マスクで埋めることができる。 又、輪郭線のギザつきに対しては、必要に応じて、スム
ージング処理を施すことができる。 マスクデータの出力には、マスクデータを集版装置へ転
送して他の絵柄と共に集版する方法、マスクデータをス
キャナに転送してフィルムに露光してマスク版とする方
法、輪郭線データをベクタデータ化し、該輪郭線データ
をカッティング・プロッタへ転送してピール・コートフ
ィルムをカットすることにより、マスク版を得る方法等
が考えられる。 前記実施例においては、画像データのパラメータ空間
（色空間）としてＣ、Ｍ、Ｙの空間を例示していたが、
本発明を実施する際に考慮する空間はこれに限定され
ず、この空間の他、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色
空間やその他にも、各色版の微分値の組や、輝度Ｙ、色
度Ｉ、Ｑの座標、色相Ｈ、明度Ｖ、彩度Ｃの座標のよう
な演算や変換を施したもので実施することができる。

【発明の効果】

以上説明した通り、本発明によれば、切抜き対象画像を
自動的に、効率良く、しかも少ない判別誤りで切抜くこ
とができるという優れた効果が得られる。 なお、トレーニングエリアをクラスタ数の可変としてク
ラスタ分けすれば、画像を構成する色数に応じて、ま
ず、代表色への多値化（量子化）に相当することを行
い、その後に、２値化して背景部、実体部に分けること
ができる。これにより、背景部及び実体部が複数の色か
らなる画像も切抜くことができる。特に影のある物体を
精度良く切抜くことが可能となる。 又、トレーニングエリアとカッティングエリアとを別の
エリアとしているため、トレーニングエリアを小さく取
ることができる。これによりクラスタ分けの計算量が抑
えられるため、処理時間が短くなり処理が効率的とな
る。 又、クラスタ分けにおいて、もともと多次元で与えられ
たデータを多次元のまま取扱うことができる。従って、
ある軸へ投影した１次元の分布として取扱ってクラスタ
分けする方法に比べると、情報の損失が少ない。これに
より精度の高い切抜きが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の実施例に係る切抜き装置の構成を示
す一部斜視図を含む正面図、 第２図は、前記装置の概念的な構成を示すブロック図、 第３図は、前記実施例のマスクデータ作成手順を示す流
れ図、 第４図は、画像中のトレーニングエリアの指示の例を示
す平面図、 第５図は、クラスタ分けの詳細な処理手順を示す流れ
図、 第６図は、クラスタ中心の求め方の例を示す線図であ
る。 10……スキャナ、 10A……画像入力手段、 10B……画像出力手段、 12……磁気ディスク、 14……中央処理ユニット（CPU）及びメモリ部、 16……キーボード又はデジタイザ、 16A……オン／オフ入力手段、 16B……位置入力手段、 18……モニタ（表示手段）、 20……画像データ格納メモリ、 22……トレーニングエリア格納メモリ、 24……カッティングエリア格納メモリ、 26……クラスタ分け計算手段、 28……クラスタ表格納メモリ、 30……２値化計算手段、 32……マスクデータ格納メモリ。

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 Ｇ０６Ｔ 7/00 (56)参考文献 特開 平３−190469（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−1076（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−202679（ＪＰ，Ａ)

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データを演算処理し、電子的に切抜き
   処理するための、切抜きマスクを作成する方法におい
   て、 画像中の背景部と実体部とにまたがるトレーニングエリ
   アを１つ以上指定し、 該トレーニングエリア内の画像データを統計的に分析し
   て、任意の色が背景部に属する可能性、又は実体部に属
   する可能性を示す評価関数を作成し、 画像の切抜きを所望する背景部と実体部とにまたがる領
   域を指定し、 指定された領域内の全ての画素について、前記評価関数
   に該画素データを代入し、該画素が背景部又は実体部の
   いずれに属するかを判断し、 背景部に属すると判断された画素からマスタデータを作
   成することを特徴とする切抜きマスク作成方法。
2. 【請求項２】請求項１において、前記評価関数を作成す
   るに際して、 トレーニングエリアの全ての画素データを２以上のクラ
   スタに分け、 分けられた各クラスタを代表色によって表示し、 表示色から背景部又は実体部とみなすべきクラスタを選
   択し、 任意の色が各クラスタに属する可能性を示す評価関数を
   各クラスタ毎に作成することを特徴とする切抜きマスク
   作成方法。