JPH09223236A

JPH09223236A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH09223236A
Application number: JP8031918A
Authority: JP
Inventors: Midori Goto; みどり後藤
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1996-02-20
Filing date: 1996-02-20
Publication date: 1997-08-26

Abstract

(57)【要約】【課題】画像から線画を生成する際に、メモリ領域の
使用量を削減すると共に、元の画像が重なり合っていた
場合でも元の画像に近似した線画を得る。【解決手段】この画像処理装置は、複数の画像を入力す
る入力部１と、入力部１により入力された複数の画像の
データを記憶領域に展開する画像メモリ２と、画像メモ
リ２に記憶された画像のデータを基に、異なる画像の境
界部分を解析する画像解析部３と、画像解析部３により
解析された各画像の境界情報から、それぞれの画像を線
画に変換するための制御点を抽出し、抽出した各制御点
について複数の線演算式をあてはめて同じ線を描くこと
のできる制御点を消去し、残った制御点を基に線画を生
成する画像変換部４とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ビットマップ画像
の輪郭線を得るために利用される画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来からコンピュータなどの画像処理装
置を用いてビットマップ画像を線画化する上では、メモ
リを多く必要とすることから改善が望まれている。

【０００３】例えば絵などをビットマップデータとして
コンピュータ上に取り込み、そのデータから輪郭線を抽
出して元の絵を線画化する技術は公知であり、例えばス
プライン曲線やベジェ曲線などによって元の絵の輪郭線
を近似させるための画像処理ソフトウェアも市販されて
いる。

【０００４】この種の画像処理ソフトウェア（以下画像
処理ソフトと称す）をコンピュータにインストールし、
図２９に示すように、例えば赤色で塗った四角２９１、
青色で塗った丸２９２、黄色の太い曲線２９３などを順
に重ね合わせた図形からべジェ曲線でその輪郭線を近似
させてみると、図３０に示すような曲線３００〜３０６
と制御点３１０〜３１６とが得られる。なお実際にはべ
ジェ曲線の制御点は特徴点と接線の曲率を表す方向点と
から構成されるが、ここでは説明を解りやすくするため
に特徴点のみを示している。

【０００５】このべジェ曲線を生成したことで、その制
御点３１０〜３１６の各座標値がコンピュータ内のメモ
リに記憶されるためメモリの記憶領域が大量にとられて
しまう。このため、これらのべジェ曲線を基にさらに次
の画像処理を行おうとすると、メモリ数が足りなくなる
ことがある。

【０００６】ところで、図３０に示したべジェ曲線と同
様な曲線を生成するためには、最低限、図３１に示すよ
うな数の制御点があればよく、図３０に示したベジェ曲
線には、無駄な制御点が多く含まれていることが解る。

【０００７】そこで、従来はコンピュータで生成したべ
ジェ曲線の特徴点のうち無駄な点を、利用者がコンピュ
ータと対話する形で一づつ削除し、図３１に示したよう
な数にすることにより制御点の記憶量を削減し使用可能
なメモリ数を増やしていた。

【０００８】しかしながら、利用者がコンピュータとの
対話形式で無駄な点を削除していたのでは、制御点の数
が多い場合に大変手間がかかり、このような画像／線画
の変換処理を行う価値がなくなってしまう。

【０００９】さらに、図２９に示した個々の図形２９１
〜２９３は、実際には、図３２に示すように、四角３２
０、円３２１および曲線３２２などの 3つの異なる個体
画像から構成されているが、従来の画像処理ソフトで
は、それぞれの図形が互いが重なり合った境界部分で別
々に変換されることから、図３３に示すように、複雑な
形状の線画３３０〜３３６などが生成される。これらの
線画３３０〜３３６からは元の画像２９１〜２９３を見
分けることができない。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上述したように従来の
画像処理ソフトを利用した場合、ビットマップ画像から
線画を作成する際に、多くの特徴点が設定されてしま
い、その中には無駄な点が多くメモリ領域が無駄に使用
されるという問題があった。

【００１１】また、元の画像が異なるもの同志で重なり
合っていた場合、その重なり合った接線で輪郭線が分化
されてしまうことから、元の画像と変換後の輪郭線とが
別のものになってしまい、元の画像を利用する意味がな
くなってしまうという問題があった。

【００１２】本発明はこのような課題を解決するために
なされたもので、線画作成時のメモリ領域の使用量を削
減すると共に、複数の画像が重なり合っていた場合でも
元の個々の画像に近似した線画を得ることのできる画像
処理装置を提供することを目的としている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、請求項１記載の画像処理装置は、画像データが
記憶された画像記憶手段と、この画像記憶手段に記憶さ
れた画像データを基に画像の領域を解析する画像解析手
段と、この画像解析手段により解析された画像領域から
前記画像をその輪郭位置で線画に変換するための制御点
を抽出する制御点抽出手段と、この制御点抽出手段によ
り抽出された制御点の中でほぼ同じ線画を描くことので
きる制御点を消去する制御点消去手段と、この制御点消
去手段により消去されて残った制御点を基に線画を生成
する線画生成手段とを具備したことを特徴としている。

【００１４】この請求項１記載の発明では、抽出された
制御点の中でほぼ同じ線画を描くことのできる制御点が
自動的に消去され、残った制御点を基に線画生成手段が
線画を生成するので、利用者が対話形式で制御点を削減
することなく、使用可能なメモリ領域を多く残すことが
できる。

【００１５】請求項２記載の画像処理装置は、請求項１
記載の画像処理装置において、前記画像解析手段は、前
記画像記憶手段に記憶された画像データの色分析を行う
ことにより前記画像の領域を解析することを特徴として
いる。

【００１６】この請求項２記載の発明では、画像データ
の色分析が行われて画像の領域が解析されるので、色の
異なる画像であれば、異なる画像が重複していてもそれ
ぞれの画像領域を区分することができる。

【００１７】請求項３記載の画像処理装置は、請求項１
記載の画像処理装置において、前記制御点消去手段は、
前記制御点抽出手段により複数抽出された制御点のう
ち、いくつかの点を結ぶ線を描画するための関数式を有
しており、その関数式で描画される線上または線の近傍
に存在する制御点を消去することを特徴としている。

【００１８】この請求項３記載の発明では、関数式で描
画される線上または線の近傍に存在する制御点を検出し
て消去するので、利用者が対話形式で制御点を削減する
ことなく、不要な制御点を自動的に削減することができ
る。

【００１９】請求項４記載の画像処理装置は、複数の画
像のデータが記憶された画像記憶手段と、この画像記憶
手段に記憶された複数の画像データを基に各画像の領域
とそれぞれ包含関係とを解析する画像解析手段と、この
画像解析手段により解析された各画像領域の包含関係を
基に複数の画像の領域を統合する画像統合手段と、この
画像統合手段により統合された画像の領域から前記画像
をその輪郭で線画に変換するための制御点を抽出する制
御点抽出手段と、前記制御点抽出手段により抽出された
制御点の中でほぼ同じ線画を描くことのできる制御点を
消去する制御点消去手段と、この制御点消去手段により
消去されて残った制御点を基に線画を生成する線画生成
手段とを具備したことを特徴としている。

【００２０】この請求項４記載の発明では、画像解析手
段により解析された各画像領域の包含関係を基に、画像
統合手段が複数の画像の領域を統合し、制御点抽出手段
は、統合された画像の領域から制御点を抽出するので、
メモリに記憶する制御点の数を削減することができる。

【００２１】請求項５記載の画像処理装置は、請求項４
記載の画像処理装置において、前記画像統合手段は、前
記画像解析手段により各画像領域の包含関係の解析結
果、ある画像が他の画像に包含されている場合、包含さ
れている画像を包含している画像へ統合することを特徴
としている。

【００２２】この請求項５記載の発明では、ある画像が
他の画像に包含されている場合に、包含されている画像
が包含している画像へ統合されるので、線画化する画像
領域の数が減り、これによりメモリに記憶する制御点の
数を削減することができる。請求項６記載の画像処理装
置は、複数の画像のデータが記憶された画像記憶手段
と、この画像記憶手段に記憶された複数の画像の領域と
それぞれの隣接状況を解析する画像解析手段と、この画
像解析手段により解析された複数の画像の領域から前記
各画像をその輪郭位置で線画に変換するための制御点を
抽出する制御点抽出手段と、この制御点抽出手段により
抽出された制御点の中で、前記画像解析手段の解析結
果、画像同志が接している部分に存在する制御点を、所
定のマッチング情報を基に削減する制御点削減手段と、
前記制御点抽出手段により抽出され、かつ前記制御点削
減手段により削減されて残った制御点の中でほぼ同じ線
画を描くことのできる制御点を消去する制御点消去手段
と、この制御点消去手段により消去されて残った制御点
を基に線画を生成する線画生成手段とを具備したことを
特徴している。

【００２３】この請求項６記載の発明では、制御点抽出
手段により抽出された制御点の中の画像同志が接してい
る部分に存在する制御点が所定のマッチング情報を基に
削減され、さらに残った制御点の中でほぼ同じ線画を描
くことのできる制御点が消去されるので、メモリに記憶
する制御点の数をさらに少なくすることができる。

【００２４】また所定のマッチング情報を基に異なる図
形同志の重なり方と形状とを分析して輪郭線の最適な形
状と最適な制御点が設定されるので、図形などの画像を
元の図形の形状により近い形で効率よく線画化すること
ができる。

【００２５】請求項７記載の画像処理装置は、請求項６
記載の画像処理装置において、前記所定のマッチング情
報が、異なる形状の図形群からなる標準テンプレートで
あることを特徴としている。

【００２６】この請求項７記載の発明では、異なる形状
の図形群からなる標準テンプレートを用いて線画を生成
するので、元の図形の形状により近い形で画像を効率よ
く線画化することができる。

【００２７】請求項８記載の画像処理装置は、請求項６
記載の画像処理装置において、前記所定のマッチング情
報が、図形の特徴を示す情報であることを特徴としてい
る。この請求項８記載の発明では、図形の特徴を示す情
報を用いて線画を生成するので、元の図形の形状により
近い形で画像を効率よく線画化することができる。請求
項９記載の画像処理装置は、請求項６記載の画像処理装
置において、前記制御点削減手段は、前記制御点抽出手
段により抽出された中の画像同志が接している部分に存
在する制御点のうち両縁の端点に対して、互いを滑らか
に結ぶ曲線を生成すべく方向点を設定し、互いの間に存
在する制御点を削減することを特徴としている。

【００２８】この請求項９記載の発明では、制御点抽出
手段により抽出された中の画像同志が接している部分に
存在する制御点のうち、両縁の端点間を滑らかに結ぶ曲
線を生成すべく方向点が設定され、互いの端点間に存在
する制御点が削減されるので、図形などの画像を元の図
形の形状により近い形で線画化し、かつ制御点を自動的
に削減することができる。

【００２９】上記した結果、線画作成時のメモリ領域の
使用量を削減すると共に、複数の画像が重なり合ってい
た場合でも元の個々の画像に近似した線画を得ることが
できる。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して詳細に説明する。

【００３１】図１は本発明に係る画像処理装置の構成を
示す図である。

【００３２】同図に示すように、この画像処理装置は、
画像を入力する入力部１、入力画像を一時的に記憶する
画像メモリ（ビットマップメモリ）２、画像を解析する
画像解析部３、解析された画像を例えばベジェ曲線など
で線画化し、その線画の最適化処理を行う画像変換部
４、この画像変換部４により最適化処理された結果（ベ
ジェ曲線の制御点の座標値など）を記憶するメモリ５、
最適化処理結果を出力する出力部６およびこれらの制御
を行う制御部７などを有しており、全体として画像の線
画化および最適化処理を実行するよう構成されている。
なお、この実施形態の場合、上記画像変換部４では、ベ
ジェ曲線（近似曲線）を用いて画像を線画化するが、こ
のベジェ曲線の代わりにスプライン曲線など、他のさま
ざまな曲線を用いてもよい。

【００３３】ここで、ベジェ曲線について説明する。

【００３４】ベジェ曲線は、基本的に、複数の制御点、
つまり 2点の端点とそれぞれの端点の方向点 2点との計
4点などから構成されている。なおこのベジェ曲線にお
いて2点の端点は必ず存在するが方向点は存在しない場
合もある。

【００３５】例えば図２（ａ）に示すように、 2点の端
点ａ1 、ａ2 のみで構成されている場合、端点ａ1 、ａ
2 間のベジェ曲線は直線になり、図２（ｂ）に示すよう
に、2点の端点ａ1 、ａ2 と１点の方向点ｂ1 で構成さ
れている場合、端点ａ1 、ａ2 間のベジェ曲線は二次曲
線になり、図２（ｃ）に示すように、 2点の端点ａ1、
ａ2 と 2点の方向点ｂ1 、ｂ2 で構成されている場合、
端点ａ1 、ａ2 間のベジェ曲線は三次曲線になる。

【００３６】一般に、点Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３などか
ら構成されているベジェ曲線は、次式により表現するこ
とができる。

【００３７】Ｐ＝（１−ｕ）³Ｐ０＋３ｕ（１−ｕ）²Ｐ１＋３ｕ²（１−ｕ）Ｐ２＋ｕ³Ｐ３（式１）但し０≦ｕ≦１この式１では、例えばｕ＝ 0のとき、Ｐ＝Ｐ０となり、
ｕ＝ 1のとき、Ｐ＝Ｐ３になる。Ｐ０〜Ｐ３が与えられ
ているとき曲線を再現するには、この式１のＰ０〜Ｐ３
にそれぞれΧ、Ｙ座標値を代入し任意の値ｕを代入する
ことによって曲線上の点Ｘ、Ｙ座標値を得ることができ
る。ｕの値を、例えば 0から0.1 づつ増やして代入する
と、曲線上の10個の点が得られ、0.01づつ増やせば、曲
線上の 100個の点が得られる。つまりｕの値を小刻みに
設定すればするほど、滑らかな曲線が再現できる。

【００３８】以下、および図３〜図１３を参照してこの
画像処理装置の第１の実施形態について説明する。図
３、図１３はこの画像処理装置の動作を示すフローチャ
ート、図４〜図１２は各処理過程での画像の変化を示す
図である。

【００３９】この画像処理装置の場合、図４に示すよう
に、例えば赤色などで塗られた三角形３１、この三角形
３１とは異なる位置に配置され例えば黄色などで塗られ
た曲線３２、この曲線３２内に配置され例えば青色など
に塗られた円３３などの複数の図形の画像があった場
合、まず、入力部１では、この画像のデータを取り込み
画像メモリ２に格納する（図３のステップ301 ）。そし
て画像メモリ２内に取り込んだデータについて画像解析
部３は線画化を行う際に必要な前処理を行う。例えば画
像内の各図形（個体）の色分析を行い（ステップ302
）、図５に示すように、輪郭線を求めたい領域31a 、3
2a 、33a 毎に区分する処理を行う（ステップ304 ）。
ここで、例えば領域32a と領域33a とを統合する場合、
細かい領域33aを領域32a へ統合することによって、図
６に示すように、領域31a と領域32b との 2つの理想的
な領域に分割される。なお自然画像の場合は、ヒストグ
ラムの分析などによる二値化もしくは多値化処理などが
必要である。

【００４０】続いて、この画像解析部３の処理結果に基
づき画像変換部４が各領域毎に線画への変換処理を行
う。

【００４１】この場合、画像変換部４は、まず、領域毎
の処理カウンタの値を初期化（ｎ＝0）し（ステップ305
）、各領域31a 、32b 毎の輪郭線の抽出処理を行い
（ステップ306 ）、図７に示すように、輪郭線31b 、32
c が抽出される。続いて画像変換部４は、輪郭線31b 、
32c から特徴点の抽出処理を行い（ステップ307 ）、図
８に示すように、輪郭線31b 、32c 上に複数の特徴点31
c 、32d が抽出される。なお特徴点とは、例えば輪郭線
の端点、角、曲率が大きく変化する部分などをいう。そ
して画像変換部４は、複数の特徴点31c 、32d を基に、
ベジェ曲線への変換処理を行い、図９に示すように、元
の画像を輪郭部分で近似させたベジェ曲線、この場合、
3つの特徴点31c を結んだ直線３３と、各特徴点32d に
対して方向点32e を付加した近似曲線３４とが描画（生
成）される（ステップ308 ）。

【００４２】さらに画像変換部４は、各ベジェ曲線３
３、３４について最適化処理を行い（ステップ309 ）、
図１０に示すように、各ベジェ曲線３３、３４を構成す
る制御点の数を最小限にする。ここで制御点とは特徴点
と方向点とを含めた点の総称である。このベジェ曲線の
最適化処理については後に詳細を述べる。

【００４３】そして画像変換部４は、最適化したベジェ
曲線を構成する点列の座標情報をメモリ５に記憶する
（ステップ310 ）。この一連の処理を各領域について繰
り返し実行する（ステップ311 〜312 ）。また必要であ
れば、出力部６から処理結果を出力する（ステップ313
）。

【００４４】ここで、画像変換部４が複数の制御点の点
列からベジェ曲線の制御点座標値を求める処理について
説明する。

【００４５】曲線上のある点Ｐ_iにおいてｕは定数とな
るのでｕ_iとし、式１に代入し（１−ｕ_i）³をＣ
０_i、３ｕ（１−ｕ_i）²をＣ１_i、３ｕ²（１−
ｕ_i）をＣ２_i、ｕ_i ³をＣ３_iとして式１に代入する
と、Ｐ_i＝Ｃ０_iＰ０＋Ｃ１_iＰ１＋Ｃ２_iＰ２＋Ｃ３_iＰ３（式２）となり、Ｄ_i＝Ｃ０_iＰ０＋Ｃ３_iＰ３−Ｐ_i ｕ_i＝length（Ｐ０，Ｐ_i）／length（Ｐ０，Ｐ３）とすると、Ｃ１_iＰ１＋Ｃ２_iＰ２＋Ｄ_i＝０（式３）と表現することができる。なおlength（Ａ，Ｂ）関数
は、点Ａと点Ｂ間の曲線の長さを求める関数である。

【００４６】そして、曲線上の 2点Ａ、Ｂの座標値を式
３にそれぞれ代入すると、Ｃ１_AＰ１＋Ｃ２_AＰ２＋Ｄ_A＝０（式４）Ｃ１_BＰ１＋Ｃ２_BＰ２＋Ｄ_B＝０（式５）となり、上式５をＰ２について解くと、Ｐ２＝−（Ｃ１_BＰ１＋Ｄ_B）／Ｃ２_B （式６）となり、ここで求めたＰ２を式３または式４に代入して
Ｐ１について解くと、Ｐ１＝（Ｃ２_A／Ｃ２_B×Ｄ_B−Ｄ_A）／（Ｃ１_A−Ｃ２_AＣ１_B／Ｃ２_B）（式７）となる。

【００４７】このようにして導き出した式６および式７
を用いることにより、曲線上の 2点の座標値から方向点
Ｐ１と、Ｐ２の座標値を求めることができる。

【００４８】ここで、ある画像の輪郭線を制御点数の異
なるベジェ曲線で近似した場合の例について説明する。

【００４９】図１１（ａ）は制御点 3点（端点a1、a2の
2点と方向点b1の 1点）からなるベジェ曲線、図１１
（ｂ）は制御点 4点（端点a3、a4の 2点、方向点b2、b3
の 2点）からなるベジェ曲線、図１１（ｃ）は制御点 7
点（端点a5、a6、a7の 3点、方向点b4〜b7の 4点）から
なる曲線（ 2本のべジェ曲線で構成した例）である。

【００５０】これらのべジェ曲線を制御点の数で比較す
ると、図１１（ａ）の制御点の数は3点、図１１（ｂ）
は 4点、図１１（ｃ）は 7点であり、いずれの曲線も厳
密には曲率や端点間の距離が異なるが、見掛上、どれも
似たような曲線を表現していることから、図１１（ａ）
のべジェ曲線が最も効率よく近似曲線を表現していると
言える。したがって、これを「ベジェ曲線が最適化され
ている」という。

【００５１】制御点の中のある点に着目し、それが省け
るかどうかは、その端点の両隣の制御点を端点として、
入力画像の曲線を近似できるベジェ曲線があるか否かに
よって解る。

【００５２】すなわち、注目している端点の両隣の制御
点をそれぞれ式１における点Ｐ０と点Ｐ３とした場合、
式１と式２とを同時に誤差範囲内で満たす方向点Ｐ１、
Ｐ２が求められればよい。

【００５３】また直線で構成される図形の場合、曲線の
曲率を表す方向点は必要ないので、2点からなるベジェ
曲線で表現できる。隣り合う特徴点の間の線分が直線も
しくは誤差範囲内で直線による近似が可能な場合、それ
らの制御点に対する方向点は省略できる。

【００５４】つまりベジェ曲線が複数の制御点Ｐ０、Ｐ
１、Ｐ２、Ｐ３によって構成されるとき、点Ｐ０と点Ｐ
３とを結ぶ直線は、ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０（ａ、ｂ、ｃは定数）（式８）で示すことができる。

【００５５】αをごく小さな数の定数としたとき、ａ×Ｐ１_x＋ｂ×Ｐ１_y＋ｃ＜α （式９）ａ×Ｐ２_x＋ｂ×Ｐ２_y＋ｃ＜α （式１０）であり、この場合の点Ｐ１と点Ｐ２とは、点Ｐ０と点Ｐ
３とを結ぶ直線上にあるとみなせるので、これら 2つの
点Ｐ１、Ｐ２を省くことができる。

【００５６】ここで具体的に曲線上のある点に着目した
場合の最適化処理動作について説明する。

【００５７】例えば図１２（ａ）に示すように、制御点
9点（特徴点C1、C2、C3、方向点D1〜D6）から構成され
るべジェ曲線４０において、例えば特徴点C2に着目した
場合、特徴点C1、C2、C3を通る同じ曲線が特徴点C1、C3
を端点とするべジェ曲線によって誤差範囲内での近似が
可能な場合には、特徴点C2を消去可能である。

【００５８】この場合、図１３に示すように、まず、端
点の初期設定（N=0 ）を行って（ステップ1301）、点C
1、C2間と、点C2、C3間の曲線上の点をいくつか求める
（ステップ1302〜1303）。これは、点C1、C2、D1、D2の
座標値と点C2、C3、D3、D4の座標値とをそれぞれ式１に
代入することによって求める。

【００５９】ここで、求める点の数は多い方が精度が高
くなるのはもちろんであるが、システムへの負担が増大
することを考慮し数個でもよい。

【００６０】次に、ここで求めた各点と点C2と点C3の座
標を式６および式７に代入し、それぞれ点Ｐ１および点
Ｐ２の方向点座標値を求める（ステップ1304）。

【００６１】これらの方向点座標値が誤差範囲α内であ
るか否かを判定し、誤差範囲α内であれば（ステップ13
05のY ）、点C2とこれに属する方向点とを省き（ステッ
プ1306）、全ての端点を探索するまで繰り返すことによ
り（ステップ1307〜1308）、点C1と点C3を端点とするベ
ジェ曲線によって元の曲線をほぼ近似することができ
る。なおいずれかの点において、Ｐ１またはＰ２の値が
求められないとき、すなわち、式６または式７の分母が
0である場合には、その方向点は存在しない。

【００６２】この結果、図１２（ｂ）に示すように、新
しい方向点D1' と方向点D4' とが見つけ出され、点C2を
省くことができ、これに伴って特徴点C2に対応する方向
点D2、D3も削除できる。

【００６３】またこれと同時に直線で近似できるか否か
についても調べることができる。

【００６４】例えば端点C1に着目したとき、この端点C1
とこの隣の端点C3とを結ぶ直線を示す式は、点C1と点C3
の座標値をそれぞれ式８に代入して、係数ａ、ｂ、ｃを
計算することによって求めることができる。ここで求め
た式に方向点D5、D6との座標値を代入して得られる値が
誤差範囲内において等しければ、これらの方向点D5、D6
を削除できる。

【００６５】このようにして全ての端点について調べた
結果、図１２（ｂ）に示した 2点の端点C1、C3と 2点の
方向点D1' 、D4' のみでベジェ曲線を最適化できる。

【００６６】この最適化処理の結果、図１２（ａ）に示
した図形の場合、最初は９点あった制御点を 4点に減ら
すことができる。なお上記最適化処理では、特徴点C2を
削除したことに伴い、対応する 2つの方向点D2、D3が削
減された。同様の最適化処理を方向点に対して行うこと
により、方向点のみを削除することもできる。

【００６７】このようにこの第１の実施形態の画像処理
装置によれば、画像を線画化する際に不要な端点C2を自
動的に削除して残った制御点C1、C3を基に元の画像の輪
郭線をベジェ曲線で近似して描画するので、利用者が対
話形式で制御点を削減することなく、使用可能なメモリ
領域を多く残すことができる。

【００６８】次に、図１４〜図１７を参照して本発明の
第２の実施形態の画像処理装置について説明する。

【００６９】この第２の実施形態の画像処理装置では、
線画化する元の画像が、図１４に示すように、例えば緑
色などで塗られた閉曲線１４０内に例えば赤色などで塗
った円１４１を描いたような図形の場合、上記第１の実
施形態同様に、入力部１で取り込んだ画像データを画像
メモリ２に格納し（図１６のステップ1601）、画像メモ
リ２内に取り込んだデータについて画像解析部３が画像
内の各図形（個体）の色分析を行い（ステップ1602）、
輪郭線を求めたい領域毎に区分する（ステップ1604
）。

【００７０】そして領域毎の処理カウンタの値を初期化
（ｎ＝ 0）し（ステップ1605）、各領域毎の輪郭線の抽
出処理を行うことにより（ステップ1606）、図１５に示
すように、 3つの輪郭線１５０、１５１、１５２が抽出
される。ここで仮に輪郭線１５０、１５２のように領域
の外側の輪郭線を外周輪郭線、輪郭線１５１のように領
域内の穴の輪郭線を穴輪郭線と呼ぶことにする。

【００７１】この場合、外周輪郭線１５０の領域が穴輪
郭線１５１の領域を包含しているので、線画化時には外
周輪郭線１５０の領域内に存在する穴輪郭線１５１は必
要ではない。またこの状態で線画化された領域を重ねて
表示すると、穴輪郭線１５１と外周輪郭線１５２とが重
複してきれいな線にならないことがある。

【００７２】このように領域の包含関係を考慮しない線
画化処理の場合、データ量を増やすばかりでなく、線画
化後の画質にも悪影響を及ぼす。

【００７３】そこで、この第２の実施形態の場合、画像
解析部３による領域分割時に、各輪郭線１５０、１５
１、１５２の領域間の包含関係を解析する（ステップ16
07）。この際、抽出した輪郭線が穴輪郭線か否かを判定
して（ステップ1608）、穴輪郭線であれば（ステップ16
08のY ）、再度、輪郭線抽出を行う。

【００７４】また抽出した輪郭線が穴輪郭線でなければ
（ステップ1608のN ）、その輪郭線から特徴点を抽出す
る（ステップ1609）。

【００７５】すなわち、各輪郭線１５０、１５１、１５
２の領域間の包含関係を解析することにより、図１７に
示すように、外周輪郭線１５０、１５２のみを抽出し、
画面上の下に位置するものから順に重ねていくことによ
って効率よく線画化を行う。例えば図１５に示した 3つ
の輪郭線１５０、１５１、１５２が抽出された場合は、
その中の外周輪郭線１５０、１５２のみをベクトル化し
て、外周輪郭線１５０上に外周輪郭線１５２を描画する
ことによって線画の最適化を行う。この際、外周輪郭線
１５０、１５２と穴輪郭線１５１とは、輪郭抽出時に探
索方向が逆になるので、互いを容易に見分けることがで
きる。すなわち、一般的な画像処理による輪郭抽出アル
ゴリズムでは、外周輪郭線の探索方向が時計回りに設定
されている場合、穴輪郭線の探索方向は反時計回りにな
る。

【００７６】以降、第１の実施形態と同様に画像変換部
４は、抽出した複数の特徴点を基にベジェ曲線で輪郭線
を近似し（ステップ1610）、このベジェ曲線を構成する
複数の制御点に対して最適化処理を行い（ステップ161
1）、不要な特徴点を削減して残った特徴点の各座標値
を求めメモリ５に記憶する（ステップ1612）。この処理
を全ての図形について繰り返し（ステップ1613〜161
4）、必要であれば、処理結果を出力する（ステップ161
5）。

【００７７】このようにこの第２の実施形態の画像処理
装置によれば、画像解析部３において、ある一つの画面
内の色の異なる複数の画像の中で個々の画像（部品）の
包含関係を解析することによって各画像の不要な輪郭線
を自動的に消去し、残った輪郭線をベジェ曲線で近似し
このベジェ曲線を構成する制御点を削減して各座標値を
メモリ５に記憶するので、画像を線画化する上でさらに
多くのメモリ領域を残すことができる。

【００７８】次に、図１８〜図２８を参照して本発明の
第３の実施形態の画像処理装置について説明する。

【００７９】この第３の実施形態の画像処理装置では、
線画化する画像が、図１８に示すように、例えば緑色な
どで塗られた四角形１９０に例えば赤色などで塗った円
１９１を一部重ねたような図形の場合、上記第１の実施
形態同様に、入力部１で取り込んだ画像データを画像メ
モリ２に格納し（図１９のステップ2001）、画像メモリ
２内に取り込んだデータについて画像解析部３が画像内
の各図形（個体）の色分析を行い（ステップ2002）、輪
郭線を求めたい領域毎に区分する（ステップ2004 ）。
そして画像解析部３は領域毎の処理カウンタの値を初
期化（ｎ＝ 0）し（ステップ2005）、各領域毎の輪郭線
の抽出処理を行い（ステップ2006）、さらに特徴点を抽
出し（ステップ2007）、ベジェ曲線で近似することによ
り（ステップ2008）、図２０に示すように、 2つの輪郭
線２１０、２１１が抽出される。

【００８０】この輪郭線２１０、２１１の元の画像は、
実際には、図２１に示すように、四角形の図形２２０と
円形の図形２２１とを重ね合わせたものであり、輪郭線
２１０は、本来 4個の制御点で表現できる線であるが、
実際は図２０のように 7個の制御点２１０ａ〜２１０ｇ
が設定されている。

【００８１】このように画像解析部３にて、単に領域別
に輪郭抽出処理を行うだけでは、本来の四角形の図形２
２０に対して、図２２に示すように、その輪郭線２１０
の一部を構成する制御点２１０ｈとなるべき部分が円形
の図形２２１の裏側に隠れてしまっていたために、表側
の図形２２１に接した部分が孤を描くようになり、元の
図形２２０のような四角形の輪郭線にならない。

【００８２】しかも、この場合、上記第２の実施形態の
場合と同じく、輪郭線２１０の領域と輪郭線２１１の領
域とが接する部分については、その部分に沿って輪郭線
２１０ａ〜２１０ｂが生成されるため、裏側にある重複
部分が再現されなくなる。

【００８３】そこで、この第３の実施形態の画像処理装
置では、輪郭線の元の画像の形状、つまり四角形と認識
する。なおここでは、説明を解り易くするために、元の
図形（画像）が、図１８に示した円と四角形とからなる
比較的簡単な図形の場合について説明する。

【００８４】この場合、図２３に示すように、円形のテ
ンプレート２４０、四角形のテンプレート２４１、三角
形のテンプレート２４２、横長円形のテンプレート２４
３、多角形のテンプレート２４４、ぎざきざの直線のテ
ンプレート２４５、曲線のテンプレート２４６などの各
種形状の標準テンプレートを予め画像解析部３に用意し
ておき、各図形の輪郭線をベジェ曲線で近似後、隣り合
う図形との隣接関係を分析し（ステップ2009）、他の図
形と接している場合（ステップ2009のY ）、画像解析部
３において、抽出した輪郭線と標準テンプレートとのマ
ッチングを行う（ステップ2010）。つまり標準テンプレ
ートの中に抽出した輪郭線と類似する形状のテンプレー
トがあるか否かを判定し、類似する形状のテンプレート
を選出する。

【００８５】ここで、該当するテンプレートがある場合
（ステップ2011のY ）、そのテンプレートの形状で輪郭
線を生成する。

【００８６】したがって、抽出した輪郭線が図２０に示
した輪郭線２１０などの場合、標準テンプレートの中か
ら四角形のテンプレート２４１が選出されて、図２４に
示すように、制御点２１０ｃ、２１０ｄ、２１０ｅ、２
１０ｈからなる四角形の輪郭線２５０が生成される。つ
まりこのマッチング処理によって、輪郭線２５０をより
元の図形に近似させ、かつ輪郭線２５０を構成する制御
点の数を 7点から 4点に削減することができる。

【００８７】一方、抽出した輪郭線に該当する形状のテ
ンプレートがない場合（ステップ2011のN ）、つまり複
雑な図形の輪郭線に対しては、隣接する輪郭線からはみ
出さないようにその接触している輪郭線の端点を直線あ
るいは曲線などで連結する。すなわち、隣接部分の滑ら
かな補間を行う（ステップ2012）。

【００８８】これにより、抽出した複数の輪郭線間の隣
接部分を簡素化し、そこに生じる制御点数を削減すると
共に、輪郭線の複雑化を防ぐことができる。

【００８９】例えば図２０に示した輪郭線２１０の場
合、点２１０ａと点２１０ｂとが直線で結ばれ、図２５
に示すように、制御点２１０ａ〜２１０ｅからなる輪郭
線２６０になる。これにより制御点数を 7点から 5点に
減らすことができる。

【００９０】以下、第１の実施形態と同様に、画像変換
部４が制御点数の最適化処理を行い（ステップ2013）、
この最適化処理で残った制御点の座標値をメモリ５に記
憶し（ステップ2014）、以上の処理を繰り返し図形の数
分行った後（ステップ2015〜2016）、最適化処理の結果
を出力部６から出力し（ステップ2017）、処理を終了す
る。

【００９１】すなわち、この第３の実施形態の画像処理
装置では、異なる図形の重なり方を分析することによっ
て、図形同士が隣接する複雑な境界線を簡素化する処理
を追加することによって、さらに制御点数を削減しメモ
リ使用量を最小限に抑えることができる。

【００９２】例えば図２６に示すように、入力画像が人
物の顔のイラストなどの場合、この画像処理装置では、
図２７に示すように、輪郭線２８０、２８１が抽出され
る。この場合、輪郭線抽出時に、輪郭線２８０の領域と
輪郭線２８１の領域との隣接箇所が端点２８１ａから端
点２８１ｉまでであるという情報が既に得られている。
そこで、輪郭線２８１の領域において、端点２８１ａ
と端点２８１ｉとの間に存在する複数の制御点２８１ｂ
〜２８ｈを削除し、輪郭線２８０と輪郭線２８１とを重
ねたときに輪郭線２８１が輪郭線２８０内にはみ出さな
いように、図２８に示すように、端点２８１ａと端点２
８１ｉ間を連結するようなベジェ曲線の方向点２８１
ｊ、２８１ｋを追加する。これにより、図２７に示した
ベジェ曲線に比べて、制御点数を大幅に減らすことがで
きる。

【００９３】このようにこの第３の実施形態の画像処理
装置によれば、画像を線画化する際に、異なる図形同志
の重なり方と形状とを分析することにより、輪郭線の最
適な形状と最適な制御点を設定して近似曲線を生成する
ことによって、図形の画像を元の図形の形状により近い
形で効率よく線画化することができる。またイラストや
自然画像についても効率のよい線画化を行うことができ
る。

【００９４】なおこの第３の実施形態では、標準テンプ
レートとして、円や三角などの図形データそのものを用
意したが、標準テンプレートとして、オブジェクト指向
的に、図形の特徴を示す情報を格納しておくことによ
り、マッチングをよりスムーズに行うことができる。

【００９５】例えば円は円を表す関数式に対応させると
いう情報を格納しておき、また多角形は直線の式に対応
させるという情報を格納しておく。さらに、四角形は 4
本の直線が直角に交わるものという情報を格納してお
く。

【００９６】この場合、図２１に示した輪郭線２１０
は、特徴点２１０ｂ、２１０ｃ、特徴点２１０ｃ、２１
０ｄ、特徴点２１０ｄ、２１０ｅ、特徴点２１０ｅ、２
１０ａを結ぶ辺はみな直線であり、しかもそれぞれが直
交していることから、端点２１０ｃ、２１０ｄ、２１０
ｅは四角形の 4点のうちの 3点であることが解る。した
がって、その他の点２１０ａ、２１０ｂなどを削除し、
図２３に示した新たな点２１０ｈを加え、この点２１０
ｈと点２１０ｃを結び、点２１０ｈと点２１０ｅを結ぶ
ことにより四角形を生成する。すなわち、通常よりも近
似誤差の範囲を大きくとり、生成するベジェ曲線を滑ら
かにすることによりそのための制御点を削減することが
できる。

【００９７】以上、この画像処理装置の各実施形態を説
明したが、状況に応じてこれらを個別に適用したり、組
み合わせて適用することもできる。

【００９８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、画
像を線画化する際に不要な制御点を自動的に削除して残
った制御点を基に輪郭線を描画するので、利用者が対話
形式で制御点を削減することなく、使用可能なメモリ領
域を多く残すことができる。

【００９９】また、異なる複数の画像の中で個々の画像
の包含関係を解析し、各画像の不要な輪郭線を消去した
上でベジェ曲線で近似し、さらにこのベジェ曲線を構成
する制御点を削減して各座標値をメモリに記憶するの
で、画像を線画化する上でさらに多くのメモリ領域を残
すことができる。

【０１００】また、画像を線画化する際に、異なる図形
同志の重なり方と形状とを分析し輪郭線の最適な形状と
最適な制御点を設定して近似曲線を生成するので、図形
の画像を元の図形の形状により近い形で効率よく線画化
することができる。

【０１０１】これらの結果、線画作成時のメモリ領域の
使用量を削減すると共に、複数の画像が重なり合ってい
た場合でも元の個々の画像に近似した線画を得ることが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理装置の構成を示す図である。

【図２】ベジェ曲線を説明するための図である。

【図３】第１の実施形態の画像処理装置の動作を示すフ
ローチャートである。

【図４】複数の図形の画像を示す図である。

【図５】図四の画像を領域分割して得た画像を示す図で
ある。

【図６】図５の画像を統合して得た理想的な領域の画像
を示す図である。

【図７】図６の画像を輪郭線抽出処理して得た輪郭線を
示す図である。

【図８】図７の画像から特徴点を抽出して得た画像を示
す図である。

【図９】図８の特徴点を基に元の画像の輪郭を近似させ
たベジェ曲線を示す図である。

【図１０】図９のベジェ曲線を最適化処理して得たベジ
ェ曲線を示す図である。

【図１１】（ａ）は 2点の端点と 1点の方向点からなる
ベジェ曲線を示す図である。（ｂ）は 2点の端点と 2点
の方向点からなるベジェ曲線を示す図である。（ｃ）は
3点の端点と 4点の方向点からなるベジェ曲線を示す図
である。

【図１２】（ａ）は 3点の特徴点と 6点の方向点からな
るべジェ曲線を示す図である。（ｂ）は最適化されたべ
ジェ曲線を示す図である。

【図１３】最適化処理の詳細を示すフローチャートであ
る。

【図１４】第２の実施形態の画像処理装置で線画化する
元の画像を示す図である。

【図１５】図１４の画像を輪郭線抽出処理して得た輪郭
線を示す図である。

【図１６】この第２の実施形態の画像処理装置の動作を
示すフローチャートである。

【図１７】図１５の輪郭線のうち外周輪郭線のみを抽出
して得た輪郭線を示す図である。

【図１８】第３の実施形態の画像処理装置で線画化する
画像（重複画像）を示す図である。

【図１９】この第３の実施形態の画像処理装置の動作を
示すフローチャートである。

【図２０】図１８の画像から得た複数の制御点を有する
ベジェ曲線を示す図である。

【図２１】図１８の重複画像の元の個々の画像を示す図
である。

【図２２】本来の隠れている制御点を示す図である。

【図２３】画像解析部に予め用意されている標準テンプ
レートの一例を示す図てある。

【図２４】4点の制御点からなる四角形の輪郭線を示す
図である。

【図２５】5点の制御点からなる多角形の輪郭線を示す
図である。

【図２６】人物の顔のイラストの入力画像を示す図であ
る。

【図２７】図２６の画像から抽出された輪郭線を示す図
である。

【図２８】図２７の輪郭線を簡素化した図である。

【図２９】従来の画像処理装置により取り込まれる画像
（重複画像）を示す図である。

【図３０】従来の画像処理装置により線画化されたべジ
ェ曲線と制御点を示す図である。

【図３１】図３０のべジェ曲線と同様な曲線を生成する
のに最低限必要な制御点の数を示す図である。

【図３２】図２９に示した重複画像の元の個々の画像を
示す図である。

【図３３】従来の画像処理装置で変換して得られた線画
を示す図である。

【符号の説明】

１…入力部、２…画像メモリ、３…画像解析部、４…画
像変換部、５…メモリ、６…出力部、７…制御部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データが記憶された画像記憶手段
と、この画像記憶手段に記憶された画像データを基に画像の
領域を解析する画像解析手段と、この画像解析手段により解析された画像領域から前記画
像をその輪郭位置で線画に変換するための制御点を抽出
する制御点抽出手段と、この制御点抽出手段により抽出された制御点の中でほぼ
同じ線画を描くことのできる制御点を消去する制御点消
去手段と、この制御点消去手段により消去されて残った制御点を基
に線画を生成する線画生成手段とを具備したことを特徴
とする画像処理装置。
【請求項２】請求項１記載の画像処理装置において、前記画像解析手段は、前記画像記憶手段に記憶された画像データの色分析を行
うことにより前記画像の領域を解析することを特徴とす
る画像処理装置。
【請求項３】請求項１記載の画像処理装置において、前記制御点消去手段は、前記制御点抽出手段により複数抽出された制御点のう
ち、いくつかの点を結ぶ線を描画するための関数式を有
しており、その関数式で描画される線上または線の近傍
に存在する制御点を消去することを特徴とする画像処理
装置。
【請求項４】複数の画像のデータが記憶された画像記
憶手段と、この画像記憶手段に記憶された複数の画像データを基に
各画像の領域とそれぞれ包含関係とを解析する画像解析
手段と、この画像解析手段により解析された各画像領域の包含関
係を基に複数の画像の領域を統合する画像統合手段と、この画像統合手段により統合された画像の領域から前記
画像をその輪郭で線画に変換するための制御点を抽出す
る制御点抽出手段と、前記制御点抽出手段により抽出された制御点の中でほぼ
同じ線画を描くことのできる制御点を消去する制御点消
去手段と、この制御点消去手段により消去されて残った制御点を基
に線画を生成する線画生成手段とを具備したことを特徴
とする画像処理装置。
【請求項５】請求項４記載の画像処理装置において、前記画像統合手段は、前記画像解析手段により各画像領域の包含関係の解析結
果、ある画像が他の画像に包含されている場合、包含さ
れている画像を包含している画像へ統合することを特徴
とする画像処理装置。
【請求項６】複数の画像のデータが記憶された画像記
憶手段と、この画像記憶手段に記憶された複数の画像の領域とそれ
ぞれの隣接状況を解析する画像解析手段と、この画像解析手段により解析された複数の画像の領域か
ら前記各画像をその輪郭位置で線画に変換するための制
御点を抽出する制御点抽出手段と、この制御点抽出手段により抽出された制御点の中で、前
記画像解析手段の解析結果、画像同志が接している部分
に存在する制御点を、所定のマッチング情報を基に削減
する制御点削減手段と、前記制御点抽出手段により抽出され、かつ前記制御点削
減手段により削減されて残った制御点の中でほぼ同じ線
画を描くことのできる制御点を消去する制御点消去手段
と、この制御点消去手段により消去されて残った制御点を基
に線画を生成する線画生成手段とを具備したことを特徴
とする画像処理装置。
【請求項７】請求項６記載の画像処理装置において、前記所定のマッチング情報が、異なる形状の図形群からなる標準テンプレートであるこ
とを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】請求項６記載の画像処理装置において、前記所定のマッチング情報が、図形の特徴を示す情報であることを特徴とする画像処理
装置。
【請求項９】請求項６記載の画像処理装置において、前記制御点削減手段は、前記制御点抽出手段により抽出された中の画像同志が接
している部分に存在する制御点のうち両縁の端点に対し
て、互いを滑らかに結ぶ曲線を生成すべく方向点を設定
し、互いの間に存在する制御点を削減することを特徴と
する画像処理装置。