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画像処理装置、方法およびプログラム コモンズ 新技術説明会

国内特許コード P05P001857
整理番号 A222P07
掲載日 2005年4月15日
出願番号 特願2003-303000
公開番号 特開2005-071243
登録番号 特許第3883993号
出願日 平成15年8月27日(2003.8.27)
公開日 平成17年3月17日(2005.3.17)
登録日 平成18年11月24日(2006.11.24)
発明者
  • 寅市 和男
  • 河副 文夫
  • 中村 浩二
  • ポール・ダブリュー・エイチ・カン
  • 諸岡 泰男
出願人
  • 国立研究開発法人科学技術振興機構
発明の名称 画像処理装置、方法およびプログラム コモンズ 新技術説明会
発明の概要 【課題】 画素列に含まれる単一形状の長い区間検出を行うことができる画像処理装置、方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】 画像処理装置内の画像処理演算部100には、スキャナ200によって入力された画像の形状を示す複数のセグメントを抽出する接合点抽出部130、セグメント分割部140と、セグメント分割部140によって分割された各セグメントに対して、このセグメントの始点と終点を初期状態として、誤差が基準値以下になるまでセグメント長を減少させて、直線あるいは円弧に対応する区間を検出する直線検出部150、円弧検出部160とが備わっている。
【選択図】 図1
従来技術、競合技術の概要


情報技術の進歩により、デスクトップパブリッシング(DTP)、テレビジョン放送、書籍などの画像を扱う技術分野の進展は著しく、より高精細、高美麗さのニーズも高まっている。また、パーソナルコンピュータとそれを取り巻く種々のデバイスの普及により、デジタル画像の高精細化、処理の高速化が進展し、特にJPEG、GIF、PNGなどに代表される画像の圧縮、拡大・縮小等の画像変換技術の進展は目覚しい。



しかし、これらの一般的なJPEG、GIF、PNGに代表されるピクセル符号化方式では、拡大時にジャギーノイズを生じるなど、画質が劣化してしまうため、関数符号化方式が提案されている。画像の輪郭を追跡し、それを関数近似することによって、ピクセル符号化画像を関数符号化画像へ自動的に変換する手法の研究が行われている(例えば、特許文献1参照。)。



例えば、文字、イラスト、ロゴマークといった画像をフルーエンシ関数系により高精度に関数化することができる。フルーエンシ情報理論では、信号の滑らかさの基準を示す連続微分可能性に基づいたパラメータmを用いて信号空間を類別している。m次のフルーエンシ関数は、(m-2)回のみ連続微分可能な(m-1)次の区分的多項式から構成されている。画像関数近似では、輪郭線はその形状によった種類の関数を用いて近似される。m=2、m=3、m=∞のフルーエンシ関数はそれぞれ、直線、自由曲線、円弧を表現するのに用いられる。
【特許文献1】
特開2001-51670号公報(第5-13頁、図1-11)

産業上の利用分野


本発明は、入力画像の輪郭線形状を関数化処理する際にその前処理として輪郭線形状に含まれる直線や円弧等の特定形状の検出を行う画像処理装置、方法およびプログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
画像の入力を行う画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された画像の形状を示す複数のセグメントを抽出するセグメント抽出手段と、
前記セグメント抽出手段によって抽出されたセグメントに対して、このセグメントの始点と終点を初期状態として、誤差が基準値以下になるまでセグメント長を減少させて、円弧および直線のそれぞれに対応する区間を検出する関数区間検出手段と、を備え、
前記関数区間検出手段は、前記セグメントの全部あるいは一部を検出候補に設定し、この検出候補とその始点および終点を通る円弧あるいは直線との間の誤差が前記基準値を超える場合には前記検出候補を短くし、反対に前記誤差が前記基準値以下になった場合には前記検出候補を長くすることにより最終的に決定された前記検出候補を円弧あるいは直線に対応する区間として検出するとともに、前記検出候補の長さを増減する場合の増減の長さである調整値Lを最初は前記セグメントの長さの半分に設定し、2回目以降の増減における前記調整値Lを前回の1/2に設定することを特徴とする画像処理装置。

【請求項2】
請求項1において、
前記セグメント抽出手段は、
前記画像の輪郭線に対応する画素列に含まれる接合点を抽出する接合点抽出手段と、
前記接合点抽出手段によって抽出された接合点を境界として、前記画素列を前記複数のセグメントに分割するセグメント分割手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。

【請求項3】
請求項2において、
前記接合点抽出手段は、前記画素列の前後の配置に基づいて、明らかな角点に相当する画素を前記接合点として抽出することを特徴とする画像処理装置。

【請求項4】
請求項1~3のいずれかにおいて、
前記関数区間検出手段は、前記複数のセグメントのそれぞれについて、直線に対応する区間検出と円弧に対応する区間検出とを別々に行うことを特徴とする画像処理装置。

【請求項5】
請求項4において、
前記関数区間検出手段によって検出された円弧、直線、これらの円弧および直線以外の部分の順に、円弧、直線、自由曲線をそれぞれ当てはめて関数化処理を行う関数化処理手段をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。

【請求項6】
請求項5において、
前記関数化処理手段は、前記関数区間検出手段によって検出された円弧と直線に共通の画素が含まれている場合に、円弧を優先させて関数化処理を行うことを特徴とする画像処理装置。

【請求項7】
請求項1~6のいずれかにおいて、
前記関数区間検出手段は、円弧に対応する区間を検出する場合に、前記検出候補の始点、終点およびこれら以外の中間点を通る円弧と前記検出区間との誤差を算出することを特徴とする画像処理装置。

【請求項8】
請求項1~7のいずれかにおいて、
前記関数区間検出手段は、前記検出候補を構成する各画素と検出対象となる前記近似関数との距離の二乗の平均値e1を前記誤差として計算することを特徴とする画像処理装置。

【請求項9】
請求項8において、
前記関数区間検出手段は、前記平均値e1とともに、前記検出候補を構成する各画素と検出対象となる前記近似関数との距離の二乗の最大値e2を前記誤差として計算することを特徴とする画像処理装置。

【請求項10】
画像の入力を行う第1のステップと、
入力された画像の形状を示す複数のセグメントを抽出する第2のステップと、
抽出された前記セグメントに対して、このセグメントの始点と終点を初期状態として、誤差が基準値以下になるまでセグメント長を減少させて、円弧および直線のそれぞれに対応する区間を検出する第3のステップと、を備え、
前記第3のステップでは、前記セグメントの全部あるいは一部を検出候補に設定し、この検出候補とその始点および終点を通る円弧あるいは直線との間の誤差が前記基準値を超える場合には前記検出候補を短くし、反対に前記誤差が前記基準値以下になった場合には前記検出候補を長くすることにより最終的に決定された前記検出候補を円弧あるいは直線に対応する区間として検出するとともに、前記検出候補の長さを増減する場合の増減の長さである調整値Lを最初は前記セグメントの長さの半分に設定し、2回目以降の増減における前記調整値Lを前回の1/2に設定することを特徴とする画像処理方法。

【請求項11】
請求項10において、
前記第2のステップは、
前記画像の輪郭線に対応する画素列に含まれる接合点を抽出する第4のステップと、
抽出された前記接合点を境界として、前記画素列を前記複数のセグメントに分割する第5のステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。

【請求項12】
請求項11において、
前記第4のステップは、前記画素列の前後の配置に基づいて、明らかな角点に相当する画素を前記接合点として抽出することを特徴とする画像処理方法。

【請求項13】
請求項10~12のいずれかにおいて、
前記第3のステップでは、前記複数のセグメントのそれぞれについて、直線に対応する区間検出と円弧に対応する区間検出とが別々に行われることを特徴とする画像処理方法。

【請求項14】
請求項13において、
前記第3のステップにおいて検出された円弧、直線、これらの円弧および直線以外の部分の順に、円弧、直線、自由曲線をそれぞれ当てはめて関数化処理を行う第6のステップをさらに有することを特徴とする画像処理方法。

【請求項15】
請求項14において、
前記第6のステップは、前記第3のステップにおいて検出された円弧と直線に共通の画素が含まれている場合に、円弧を優先させて関数化処理を行うことを特徴とする画像処理方法。

【請求項16】
請求項10~15のいずれかにおいて、
前記第3のステップは、円弧に対応する区間を検出する場合に、前記検出候補の始点、終点およびこれら以外の中間点を通る円弧と前記検出区間との誤差を算出することを特徴とする画像処理方法。

【請求項17】
請求項10~16のいずれかにおいて、
前記第3のステップは、前記検出候補を構成する各画素と検出対象となる前記近似関数との距離の二乗の平均値e1を前記誤差として計算することを特徴とする画像処理方法。

【請求項18】
請求項17において、
前記第3のステップは、前記平均値e1とともに、前記検出候補を構成する各画素と検出対象となる前記近似関数との距離の二乗の最大値e2を前記誤差として計算することを特徴とする画像処理方法。

【請求項19】
コンピュータを、
画像の入力を行う画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された画像の形状を示す複数のセグメントを抽出するセグメント抽出手段と、
前記セグメント抽出手段によって抽出されたセグメントに対して、このセグメントの始点と終点を初期状態として、誤差が基準値以下になるまでセグメント長を減少させて、円弧および直線のそれぞれに対応する区間を検出する関数区間検出手段と、
して機能させるための画像処理プログラムであって、
前記関数区間検出手段は、前記セグメントの全部あるいは一部を検出候補に設定し、この検出候補とその始点および終点を通る円弧あるいは直線との間の誤差が前記基準値を超える場合には前記検出候補を短くし、反対に前記誤差が前記基準値以下になった場合には前記検出候補を長くすることにより最終的に決定された前記検出候補を円弧あるいは直線に対応する区間として検出するとともに、前記検出候補の長さを増減する場合の増減の長さである調整値Lを最初は前記セグメントの長さの半分に設定し、2回目以降の増減における前記調整値Lを前回の1/2に設定する画像処理プログラム。

【請求項20】
請求項19において、
前記セグメント抽出手段は、
前記画像の輪郭線に対応する画素列に含まれる接合点を抽出する接合点抽出手段と、
前記接合点抽出手段によって抽出された接合点を境界として、前記画素列を前記複数のセグメントに分割するセグメント分割手段と、
を有することを特徴とする画像処理プログラム。

【請求項21】
請求項20において、
前記接合点抽出手段は、前記画素列の前後の配置に基づいて、明らかな角点に相当する画素を前記接合点として抽出することを特徴とする画像処理プログラム。

【請求項22】
請求項19~21のいずれかにおいて、
前記関数区間検出手段は、前記複数のセグメントのそれぞれについて、直線に対応する区間検出と円弧に対応する区間検出とを別々に行うことを特徴とする画像処理プログラム。

【請求項23】
請求項22において、
コンピュータを、さらに、前記関数区間検出手段によって検出された円弧、直線、これらの円弧および直線以外の部分の順に、円弧、直線、自由曲線をそれぞれ当てはめて関数化処理を行う関数化処理手段として機能させるための画像処理プログラム。

【請求項24】
請求項23において、
前記関数化処理手段は、前記関数区間検出手段によって検出された円弧と直線に共通の画素が含まれている場合に、円弧を優先させて関数化処理を行うことを特徴とする画像処理プログラム。

【請求項25】
請求項19~24のいずれかにおいて、
前記関数区間検出手段は、円弧に対応する区間を検出する場合に、前記検出候補の始点、終点およびこれら以外の中間点を通る円弧と前記検出区間との誤差を算出することを特徴とする画像処理プログラム。

【請求項26】
請求項19~25のいずれかにおいて、
前記関数区間検出手段は、前記検出候補を構成する各画素と検出対象となる前記近似関数との距離の二乗の平均値e1を前記誤差として計算することを特徴とする画像処理プログラム。

【請求項27】
請求項26において、
前記関数区間検出手段は、前記平均値e1とともに、前記検出候補を構成する各画素と検出対象となる前記近似関数との距離の二乗の最大値e2を前記誤差として計算することを特徴とする画像処理プログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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出願権利状態 登録
参考情報 (研究プロジェクト等) CREST 情報社会を支える新しい高性能情報処理技術 領域
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