JPH01219962A - 画像処理方法及びその装置 - Google Patents

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］ 本発明は画像処理方法及びその装置に関し、例えば写真
等の平坦な感じの原画像データを絵画タッチの美的画像
データに変換する画像処理方法及びその装置に関する。

［従来の技術］ 従来、画像処理技術を応用して美的画像を作り出す例と
してモザイク処理がある。これは、例えばＸ方向及びＹ
方向に各５画素の合計２５画素をブロック単位として画
像のモザイク処理をするものであり、具体的には、アド
レス（ｘ、ｙ）の原画像データをａ　（ｘ、ｙ）とする
と、モザイク処理後の画像データａ′　（ｘ、ｙ）は（
１）式によって求まる。

ａ′　（５ｍ−ｉ、５ｎ　　ｊ） ＝ａ　　（５ｍ−３，５ｎ−３） ここで、 ｉ、ｊ＝画素番号（１，２，３，４，５）ｍ、ｎニブロ
ック番号（１，２，３，・・・）即ち、上記（１）式で
は各ブロック内の中心画素データａ　（５ｍ−３，５ｎ
−３）が代表値となっており、当該ブロック内の全画素
データａ　’　　（５ｍ−ｉ、５ｎ−ｊ）を前記代表値
で置き替えてモザイク化処理している。尚、この代表値
は中心画素データに限らずブロック内のどの画素データ
で代表しても良い。またブロック内平均値を採用する場
合もある。

またモザイク処理の絵画的表現への応用としては特開昭
６２−１７９０５９号、特開昭６２−１７９０６０号及
び特開昭６２−１７９０６１号がある。これらは、ラン
ダム関数により前記モザイクパターンをランダム位置に
発生させ、あるいは原画像データのコントラストや空間
周波数特性に応じてモザイクパターンの大きさを変化さ
せるものである。

［発明が解決しようとしている課題］ しかし、従来のモザイクパターンは“Ｏ”又は”ｌ”の
２値データで表現されていた。このため、例えば絵の具
のむら、絵の具の盛り上がり等を表現できず、また平坦
な印象の絵しか得られず、高度の画像変換を行うことが
できなかった。

本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり
、その目的とする所は、更に高度の画像変換を行う画像
処理方法及びその装置を提供することにある。

本発明の他の目的は、こりアルな筆タッチを表現できる
画像処理装置を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ 本発明の画像処理方法は上記の課題を達成するために、
原画像の少なくとも一部の領域の画像データを該領域内
の原画像データと所定の多階調データとから求めた画像
データで置き替えることをその概要とする。

また本発明の画像処理方法は上記の課題を達成するため
に、原画像の少なくとも一部の領域の画像データを該領
域内の原画像データと所定の多階調データとの積によっ
て求めた画像データで置き替えることをその概要とする
。

また本発明の画像処理装置は上記の課題を達成するため
に、原画像データを記憶する第１の記憶手段と、多階調
表現の筆パターンデータを記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段の原画像データの一部又は全部に対
して前記第２の記憶手段の筆パターンデータな合成する
画像合成手段を備えることをその概要とする。

［作用］ かかる構成において、第１の記憶手段は例えば写真画像
等の原画像データを記憶する。一方、第２の記憶手段は
予め多階調表現の筆パターンデータな記憶している。画
像合成手段は前記第１の記憶手段の原画像データの一部
又は全部に対して前記第２の記憶手段の筆パターンデー
タを合成する。これにより原画像データには筆パターン
データによる絵の具の盛り上り情報等が加味され、リア
ルな筆タッチの絵画的表現が可能になる。

［実施例の説明］ 以下、添付図面に従って本発明の実施例を詳細に説明す
る。

第１図は本発明による実施例の画像処理装置のブロック
構成図である。図において、ｌはコントロールプロセッ
サユニット（ＣＰＵ）であり、本実施例装置の主制御を
行う。２はＣＰＵメモリであり、前記ＣＰｔＪ１が実行
する例えば第２図の絵画化処理プログラム及び該処理に
必要なパラメータ等を不図示のＲＯＭ又はＲＡＭ内に記
憶している。３はＣＰＵバスであり、ＣＰＵ　１のアド
レスバス、データバス及び制御バスから成る。

２６は画像データＩ１０であり、これに不図示の画像読
取装置又は画像出力装置を接続することで絵画化処理前
後の画像データの入出力を行える。１４〜１６は画素当
り８ビツトのイメージメモリであり、前記画像データｌ
１０２６を介して読み込んだＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（
青）の３原色の原画像データを夫々記憶する６　１７は
同じく画素当り８ビツトのテクスチュアメモリであり、
例えば油絵で使用するようなキャンバス（編目模様）の
画像データを記憶する。１９は画素当り８ビツトのワー
クメモリであり、前記イメージメモリ１４〜１６の画像
データについて行なった演算処理結果を一時的に記憶す
る。２ｏは画素当り１６ビツトの１６ビツトメモリであ
り、同じくイメージメモリ１４〜１６の画像データにつ
いて行なった積和結果等を一時的に記憶する。

２１〜２３は高速度ＲＡＭから成るルックアップテーブ
ル（ＬＵＴ）であり、ＣＰＵ１により階調変換テーブル
を書き変え可能な各２５６Ｘ８ビツトの記憶容量を持つ
。該ＬＵＴ２１〜２３のアドレスラインは各８本（０〜
２５５番地）であり、アドレスデータは夫々イメージメ
モリ１４〜１６出力の画像データ（Ｏ〜２５５階調）に
よって与えられる。一方、各ＬＵＴ２１〜２３の読出デ
ータラインは各８本で構成され、これらはビデオ／”Ｃ
ス２４に接続されている。また各ＬＵＴ２１〜２３には
ＣＰＵバス３が直接接続されており、これを介してＣＰ
Ｕ１はＬＵＴ２１〜２３の内容をいつでも読み書きでき
る。２５はビデオコントローラであり、これに不図示の
ＣＲＴ表示装置又はビデオプリンタ等を接続することで
絵画化処理前後の画像データをモニタリングできる。

４はエツジ検出部であり、前記イメージメモリ１４〜１
６中の各画像データを色合成したイメージデータから原
画像中のエツジ部分を検出し、これを２値化して、結果
の２値化エツジデータを出力する。これは原画像データ
中のエツジ部分（コントラスト部分）と平坦部分とで発
生させる筆パターンの性質及び形状を異ならしめるため
である。５は太線化処理部であり、エツジ検出部４出力
の２値化エツジデータに対してパターンの太線化処理を
行う。６はごみ処理部であり、太線化処理した太線化パ
ターン中から、孤立した面積の小さい雑音パターンを取
り除き、必要なエツジパターン部分だけを残す。１１は
エツジ方向検出部であり、検出したエツジ部分の方向性
有無及びその方向を検出することにより、後述する筆パ
ターン選択部８ににおける適正な筆パターンの選択を可
能ならしめる。７は描画位置発生部であり、不図示のラ
ンダム関数発生手段を備え、後述する筆パターンデータ
の描画位置がランダムになるように発生する。８は筆パ
ターン選択部であり、あらかじめ不図示のＲＯＭ中に複
数種の小さい多値（又は２値）の筆パターンデータを格
納しており、該複数の筆パターンデータの中から、ある
いは後述する筆パターン回転部９中の不図示のＲＯＭ内
に格納されていて、かつ順次パターン回転処理により生
成される多値（又は２値）の大きい筆パターンデータを
前記のエツジ有無等の検出結果に基づき選択する。９は
筆パターン回転部であり、本実施例では不図示のＲＯＭ
内に単一の大きな多値（又は２値）の基本筆パターンデ
ータを記憶しておき、該基本筆パターンに対してシーケ
ンシャルに回転効果を与えることにより、実質複数種の
筆パターンデータを発生する。１０は描画部であり、原
画像データ上の前記ランダムに発生した描画位置におい
て前記筆パターン選択部８が選択した筆パターンデータ
な描画（合成）する。即ち、例えば筆パターンデータが
多値で構成される例では、発生した描画位置の近傍の原
画像データをあたかもその色の絵の真筆で描いたような
凹凸状、光沢状の画像データに変換する。１２は画像合
成部であり、描画処理終了した画像データに対して更に
キャンパス等のテクスチュア画像を合成する。１３はイ
メージメモリコントローラであり、前記エツジ検出部４
から画像合成部１２までの各部が夫々の処理を行うとき
に同期してイメージメモリ１４〜１６及びＬＵ７２１〜
２３の必要な制御を行う。

第２図は実施例の絵画化処理手順のフローチャートであ
る。尚、以下の説明ではアドレス（ｘ、ｙ）の原画像（
濃度）データをａｉ　　（ｘ。

ｙ）で表わす。但し、添え字ｉはＲ，Ｇ、Ｂの画像デー
タを個々に表わすときは夫々Ｒ，Ｇ、Ｂと記す。更に画
像データａｌ　　（ｘ、ｙ）は８ビツト（Ｏ〜２５５階
調表現可能）であり、最大濃度データ（最も暗いデータ
）の値を階調Ｏとし、最小濃度データ（最も明るいデー
タ）の値を階調２５５とする。

〈ステップＳｌ＞ ＣＰＵＩは画像データｌ１０２６を介して外部から原画
像データＲ，Ｇ、Ｂを取り込み、夫々をイメージメモリ
１４〜１６に格納する。

尚、この時点ではＬＵＴ２１〜２３の内容は第３図に示
すように入出力が等しい標準変換特性にある。

〈ステップＳ２＞ エツジ検出部４はイメージメモリ１４〜１６の原画像デ
ータＲ，Ｇ、Ｂに基づいてエツジ部分の抽出を行う。こ
のエツジ抽出処理は、まず（２）式に従って人間の視感
度曲線に合った画像データを作成する。

ａ　（ｘ、ｙ） ＝−（３ａＲ（ｘ、ｙ）＋６　ａａ（ｘ、ｙ）＋　ａａ
（ｘ、ｙ））上記（２）式では原画像データＲ，Ｇ、Ｂ
を０．３：０．６：０．１の比で合成している。

絵画は目で鑑賞するものであるから、まず原画像データ
を人間の視感度曲線に合わせて合成し、エツジ評価をす
る。またその際に、右辺の（）内の積和計算を行うため
に各積和結果を一時的に１６ビツトメモリ２０に格納す
る。そして（）内の積和結果をｌ／ＩＯＬ、た内容はワ
ークメモリー９に格納される。

次にワークメモリー９の画像データに対して例えば（３
Ｘ３）マトリクスの微分オペレータを用いてエツジ抽出
処理を行う。第４図に本実施例で採用した微分オペレー
タの一例を示す。この微分オペレータは画像の右方向に
向けて明るさを増すようなエツジ（コントラスト）を検
出する。

ところで、従来はこのエツジ検出結果を別設のメモリに
格納していた。しかし、本実施例ではエツジ検出結果が
画素当り８ビツトとすると、後に２値化処理を行う場合
の閾値が上位４ビツトに入るので、検出結果の上位４ビ
ツトをイメージメモリ１４の下位４ビツトに格納する。

これは次の理由による。

本実施例では後述の処理において描画終了した画像デー
タを一旦８階調に縮退して出力するが、その時点ではＬ
ＵＴ２１〜２３における入出力階調の関係は例えば第１
０図に示すものとなっている。即ち、第１０図において
は、例えば入力階調がＯ〜３１（２５６階調／８）の範
囲ではその出力階調は３１である。以下、同様にして入
力が３２階調分増す毎に出力が１階調づつ増す関係にあ
る。従って原画像データＲ，Ｇ、Ｂ中のＯ〜３１階調ま
でを表現する下位５ビット分は実質使用されておらず、
この部分のデータを破壊しても階調変換結果には何らの
影響も無い。そこで、本実施例ではイメージメモリ１４
〜１６の下位５ビツトを作業領域として自由に使用でき
ることになる。

これを−膜化して言うと、ｎ階調の画像データをｍ階調
に階調変換する場合にはメモリのＯ〜（ｎ／ｍ）−１階
調までを格納するビット領域を作業領域に割り当てられ
ると言うことである。

次に、第４図の微分オペレータを左回りにπ／４回転さ
せて第５図の微分オペレータを得る。この微分オペレー
タは画像の右上方向に向けて明るさを増すよなエツジを
検出する。そして、このエツジ検出結果の上位４ビツト
と前記イメージメモリ１４の下位４ビツトに記憶した検
出結果とを比較し、大きい方をイメージメモリ１４の下
位４ビツトに格納する。以下同様にして微分オペレータ
を左回りにπ／４づつ回転させ、結果として合計８方向
から見たエツジ検出結果のうち最大のものの上位４ビツ
トを検出し、これをイメージメモリ１４の下位４ビツト
に格納する。

この結果イメージメモリ１４の下位４ビツトには可視像
に変換した画像データの全画素についての最大のエツジ
成分が抽出される。

次にイメージメモリ１４の下位４ビツトを所定閾値で２
値化処理し、エツジ（閾値より大きい）と判定した画素
はピッド１”、それ以下と判定した画素はピッド°Ｏ“
に置き換え、これをイメージメモリ１４の下位１ビツト
に書き込む。

こうしてイメージメモリ１４の下位１ビツトには原画像
のエツジ成分に関するエツジパターンデータが格納され
る。

くステップＳ３ン ステップＳ２で生成したエツジパターンは後述の処理を
行うには細すぎる。そこでエツジパターンの太線化処理
を行う。この太線化処理はイメージメモリ１４中の注目
エツジパターンデータなａ　（ｘ、ｙ）とすると（３）
式に従って行う。即ち、 ・　　ａ　（ｘ、　ｙ）　”１　　のときは、ａ　（ｘ
＋ｉ、ｙ＋ｊ）＝ｌ　　とする。

ここで、 一３≦ｉ≦３．−３≦ｊ≦３の整数 そして、この太線化処理結果を例えばイメージメモリ１
５の下位１ビツトに格納する。

くステップＳ４＞ 上記ステップＳ３で得た太線化エツジパターンデータに
は通常小さな孤立したノイズパターンが多く含まれてい
る。ごみ処理部６はイメージメモリ１５に格納した全エ
ツジパターンデータに対して、その連結性有無の判断に
基づき面積を算出し、所定面積以下のものはノイズパタ
ーンとして消去する。この連結性有無の判断はイメージ
メモリ１５中の注目エツジパターンデータなａ　（ｘ、
ｙ）とすると（４）式に従って行う。

即ち、 ａ　（ｘ、　ｙ）　＝１　　のときは、ａ　（ｘ＋ｉ、
ｙ十ｊ）＝１　　を調べる。

ここで、 一１≦ｉ≦１．−１≦ｊ≦１の整数 即ち、ａ　（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）＝１の条件を１つでも満
たせば連続性があるとみなす。

〈ステップＳ５＞ ステップＳ５では描画開始位置発生部７が筆パターンの
描画位置情報を発生する。筆パターンの描画位置は、こ
れを規則正しくシーケンシャルに発生させると絵画的表
現の自然性を損なう。

そこで実施例の描画位置はランダムな位置に発生する。

この描画位置情報の発生は、まず原画像データＲに対し
て行う。描画開始位置発生部７は内部に不図示の乱数発
生手段を備えており、該乱数発生手段は、例えばＣＰＵ
　１からの３つの乱数発生パラメータ（行方向の乱数発
生系列を与える整数、列方向の乱数発生系列を与える整
数、乱数の発生個数）を受は取ることにより、対応する
モードで乱数を発生する。描画開始位置発生部７は発生
した乱数に応じて筆パターンの描画開始位置（ｘ＋ａ　
、ｙ、）を決定する。

尚、本実施例では乱数発生パラメータを原画像データＧ
及びＢの処理を行うときも同一にしているので、その描
画位置及び描画個数も原画像データＲのものと同一にな
る。

くステップＳ６＞ ステップＳ６では発生した描画位置にエツジパターンデ
ータが存在するか否かを判別し、描画位置にエツジパタ
ーンが無い（エツジデータ＝Ｏ）ならステップＳ７以降
の大きな筆パターンデータで描画するルーチンへ進み、
また描画位置にエツジパターンが有る（エツジデータ＝
１）ならステップＳｌｌ以降の小さな筆パターンデータ
で描画するルーチンへ進む。これはエツジ部分の画像は
詳細に描画し、それ以外の部分は大まかに描画するため
である。

一方、パターン選択部８はまずステップＳ６の判別に伴
って大きい筆パターンデータか小さい筆パターンデータ
かの選択を行う。何れの筆パターンデータも例えばＯ−
ｎ階調の多値画像データ（他の実施例では２値画像デー
タ）で構成されており、実質的に複数種類用意されてい
る。本実施例では筆パターン回転部９内の不図示のＲＯ
Ｍに大きな筆パターンデータ（以下、多値と２値を総称
して単に筆パターンデータという）を１種類記憶してお
り、筆パターン選択部８内の不図示のＲＯＭに小さな筆
パターンデータを３種類記憶している。小さな筆パター
ンデータとしては原画像データのエツジ部分を適切に描
画できるように、円形に近い方向性の無いもの、縦方向
エツジに適する縦長のもの、横方向エツジに適する横長
のものが記憶されている。

第６図（Ａ）〜（Ｄ）には実施例の多値筆パターンデー
タの例を示す。第６図（Ａ）は大きい筆パターンデータ
の例を、第６図（Ｂ）は無方向性の筆パターンデータの
例を、第６図（Ｃ）は縦長筆パターンデータの例を、第
６図（Ｄ）は横長筆パターンデータの例を夫々示してい
る。

これらの筆パターンデータは、文字通り、大軍又は細筆
に絵の具を塗って紙に描いたような筆パターンデータ（
但し、実施例では形状を表わす無彩色）で構成されてい
る。即ち、出力画像に光線が照射される方向を加味する
と、それに応じて輝度の盛り上がり感、厚み感、あるい
は筆運びの方向に沿っての凹凸感等が現われ、かつその
パターン形状は終端部で尾を引いている。本実施例では
、かかる筆パターンデータの代表例を、例えば実際の絵
画サンプル画像から読み取り、若しくは画像処理により
生成して、予め筆パターンの盛り上がり形状等の輝度情
報として記憶しである。

また第６図（Ｅ）〜（Ｈ）には他の実施例の２値筆パタ
ーンデータの例を示す。第６図（Ｅ）は大きい筆パター
ンデータの例を、第６図ＣＦ）は無方向性の筆パターン
データの例を、第６図（Ｇ）は縦長筆パターンデータの
例を、第６図（Ｈ“）は横長筆パターンデータの例を夫
々示している。輝度の盛り上り情報がな無い他は多値筆
パターンデータの場合と同じである。

くステップＳ７＞ ステップＳ７は大きな筆パターンデータを使用するルー
チンへの入力である。ステップＳ７では、まず大きな筆
パターンデータの回転処理が終了しているか否かを判別
する。回転処理が終了している場合はステップＳ９に進
み、大きな筆パターンデータの描画処理を行う。また回
転処理が終了していない場合はステップＳ８に進み、筆
パターンデータの回転処理を行う。

くステップＳ８＞ ステップＳ８では大きい筆パターンデータの回転処理を
行う。大きい筆パターンデータは予めＲＯＭに複数種類
記憶しておければアクセスが速い。しかし、本実施例で
はＲＯＭの容量を節約する目的から、１つの筆パターン
データな回転することで実質複数種類の筆パターンデー
タを用意するのと同等の効果を得ている。この回転処理
は筆パターン回転部９で行い、例えば筆パターンデータ
の基本位置を垂直方向とすると、該垂直方向から上２０
ｄｅ シーケンシャルに回転処理を行う。

尚、回転範囲を上２０ｄｅ 際に筆を運ぶ方向を考慮したものである。またこの範囲
内なら照射する光線の方向による影の効果を変えなくて
も実際上問題はない。

具体的には、回転処理した筆パターンデータの座標（Ｋ
，Ｌ）は（５）式に従って求める。

ここで、 （１，Ｊ）：入力筆パターンデータの座標（ｘｏ，　ｙ
ｏ）　　：回転の中心座標θ：回転角 ここで、回転角θはｌｄｅｇづつシーケンシャルに変化
するが、ステップＳ５で発生した描画位置はランダムで
あるから、結局原画像データＲ上にはランダムな位置に
ランダムな方向の筆パターンデータが現われたことにな
る。しかも、上２０ｄｅ 全体としてもある程度の方向性が残り、絵画特有の筆の
タッチ（癖）が表現可能である。

〈ステップＳ９＞ 描画部１ｏはステップＳ５で発生した描画位置に大きい
筆パターンデータの描画を行う。

第７図（Ａ）は発生した描画開始位置（Ｘ．。

ｙ．）と多値筆パターンデータの中心位置（ｘｅ，’Ｊ
ｃ）の関係を示す図である。即ち、第７図（Ａ）の関係
になるように原画像データと多値筆パターンデータとの
位置合せなし、具体的には、描画のための新たな書込デ
ータＣＩ　（ｘ’，ｙ’）を（６）式に従って求める。

Ｃ＋　　（ｘ’．ｙ’） ここで、 ｉ：Ｒ，Ｇ，Ｂ ａＩ　（Ｘｅ　、　ｙｅ　）：筆パターンデータの中心
位置に対応する原画像データ Ｐ　（ｘ．ｙ）ニアドレス（ｘ．ｙ）の多値筆パターン
データ ｎ：筆パターンデータの階調数 （ｘ’．ｙ’）ニアドレス（ｘ．ｙ）に対応する原画像
データの位置 即ち、（６）式は多値筆パターンデータの中心位置に対
応する原画像データａｒ　　（Ｘｅ　＊　ｙｃ　）でも
って当該箱パターンエリアの色（ｉ　＝Ｒ。

Ｇ，Ｂ）及び輝度を代表させており、その周囲を多値筆
パターンデータの絵の具の盛り上り情報Ｐ　（ｘ．ｙ）
により変化を付けて描画している。

尚、（６）式において（ｎ−１）で割っているのは演算
結果を８ビツトにするためである。こうして（６）式の
演算は多値筆パターンデータＰ　（ｘ、ｙ）の左上から
順に行い、多値筆パターンデータの１画素分に相当する
書き込みを行なうとステップＳＩＯに進む。

第７図（Ｂ）は、他の実施例として、筆パターンデータ
が２値の場合を示している。この場合は上記（６）式は
（６）′式のように表わせる。

Ｃ＋　　（ｘ’、ｙ’） ＝Ｐ　（ｘ、ｙ）ｘａ、（ｘｃ　、ｙｃ　）（６）′ ここで、 Ｐ　（ｘ、ｙ）ニアドレス（ｘ、ｙ）の２値筆パターン
データ 即ち、（６）′式では２値筆バクーンデータの中心位置
に対応する原画像データａ１（Ｘｅ。

ｙｃ）でもって当該２値筆パターンエリアの色（ｉ＝Ｒ
，Ｇ、Ｂ）及び輝度を代表させ、その周囲のＰ　（ｘ、
ｙ）＝１の部分を前記の代表値により描画している。

尚、上述の実施例では原画像データａ　ｉ　　（Ｘ　ｃ
、ｙｃ）を抽出してその周囲に多値又は２値による筆パ
ターンデータＰ　（ｘ、ｙ）の描画を行ったがこれに限
らない。他にも原画像データａ＋　　（Ｘｃ　、　ｙｃ
　）の周囲の平均値を用いたり、多値筆パターンデータ
Ｐ　（ｘ、ｙ）が所定値以上又は２値筆パターンデータ
Ｐ　（ｘ、ｙ）が”１”である位置と一致する原画像デ
ータの平均値を用いたり、あるいはそれらの原画像デー
タの最大値又は最小値を用いても良い。

くステップＳＩＯ＞ 筆パターンデータの全画素について描画終了したか否か
を判断し、描画終了していない間はステップＳ６へ戻る
。従って、もし大きな筆パターンデータの描画途中でエ
ツジデータに遭遇すると大きい筆パターンデークの描画
をその時点で終了し、ステップＳｌｌ以降の小さな筆パ
ターンデータの描画処理に進む。エツジ部分の描画は他
に優先するからである。

〈ステップＳｌｌ＞ エツジ方向検出部１１はイメージメモリ１５の下位１ビ
ツトに記録されているエツジデータの方向を検出し、こ
れに応じて筆パターンデータ選択部８は検出方向に適し
た筆パターンデータな選択する。エツジ方向の検出は、
例えば第８図又は第９図のような１次元オペレータとエ
ツジデータの論理積を夫々求め、結果が真となる画素数
を縦方向と横方向とで比較し、その差がある値よりも大
きい時は画素数の大きい方向がエツジ方向と判断する。

具体的には、エツジ方向信号Ｓは（７）式に従って求め
られる。

Ｓ＝Ｆ　（Ｔ　（ｘ、ｙ）　ｎＥ　（ｘ、ｙ））−Ｆ　
（Ｙ　（ｘ、、ｙ）ｎＥ　（ｘ、ｙ））ここで、 Ｅ　（ｘ、ｙ）：エツジデータ Ｔ　（ｘ、ｙ）：縦方向オペレータ Ｙ　（ｘ、ｙ）：横方向オペレータ Ｆ（）　：論理積が真となる画素数を 算出する関数 筆パターンデータ選択部８はこのエツジ方向信号Ｓに基
づき、ｄを所定数として、−ｄ≦Ｓ≦ｄなら「丸パター
ンＪ、Ｓ＜−ｄなら「横長パターンＪ、ｄ＜Ｓなら「縦
長パターン」を選択する。

くステップＳ１２〉 描画部１０はステップＳｌｌで選択した筆パターンデー
タの描画を行う。これにより、エツジ部分は小さい筆パ
ターンデータ又は細長い筆パターンデータにより方向性
に沿うて描かれるのでシャープな絵画的表現を行える。

くステップＳ１３〉 小さい筆パターンデータの全画素について描画終了して
いるか否かを判断する。終了していなければステップＳ
Ｌ２に戻り、終了していればステップＳ１４に進む。

くステップＳ１４〉 ＣＰＵＩはランダムに発生した設定個数分の描画処理を
行ったか否かを判別する。設定個数分終了していない場
合はステップＳ５に戻り、また終了した場合はステップ
Ｓ１５へ進む。

くステップＳ１５〉 ＣＰＵＩは画像データＲ％Ｇ、Ｂの３面について描画処
理終了したか否かを判別する。終了していなければステ
ップＳＳ５に戻り、残りの面の処理を開始する。また全
ての面の描画処理が終了していればステップＳ１６へ進
む。

〈ステップＳ１６〉 ＣＰＵ１は、ＬＵＴ２１〜２３の内容を書き換え、描画
終了した画像データＲ，Ｇ、Ｂの階調変換を行う。第１
０図はＬＵＴ２１〜２３のテーブル変換特性の一例を示
す図である。図において、横軸は描画終了した画像デー
タＲ，Ｇ、Ｂの入力階調Ｏ〜２５５を示している。但し
、描画終了した画像データＲ，Ｇ、Ｂの下位４ビツトデ
ータはステップＳ２の処理で失われているので意味が無
い。しかし縦軸の出力階調は丁度下位５ビツトを無視し
た関係になっており、従って描画終了した画像データＲ
，Ｇ、Ｂの階調変換を適正に行える。ＬＵＴ２１〜２３
により階調変換された画像データＲ，Ｇ、Ｂは再びイメ
ージメモリ１４〜１６に記憶される。この処理はメモリ
ブレーン単位で行うので高速に実行できる。

〈ステップＳ１７〉 最後にテクスチュアメモリ１７のキャンパス画像データ
とイメージメモリ１４〜１６の画像データを合成する。

具体的には、合成後の画像データＧ＋　　（ｘ、ｙ）は
（８）式に従って求める。

Ｇ＋　　（ｘ、ｙ） ＝ａＡ＋　　（ｘ、　　ｙ）＋ｂＴ　　（ｘ、　　ｙ）
ここで、 ａ、ｂ：定数　かつ　ａ＋ｂ＝１ ｉ：Ｒ，Ｇ、Ｂ Ａ＋　　（ｘ、ｙ）：イメージメモリ１４〜１６の画像
データ Ｔ　（ｘ、ｙ）：テクスチュアメモリ１７の画像データ 尚、テクスチュアメモリ１７には予め（ｂｘＴ　（ｘ、
ｙ））を格納して置くことが可能である。また（ａｘＡ
＋　　（ｘ、ｙ））の演算は、例えば第１１図の変換テ
ーブルをＬＵＴ２１〜２３に書き込むことで容易に行え
る。そして２つの画像データの加算は各メモリブレーン
Ｒ，Ｇ。

Ｂ全体で行えるのでステップＳ１７の処理もリアルタイ
ムで実行される。

尚、上述実施例の説明では描画処理を全てデジタル演算
により行ったがこれに限らない。

例えばロボットに幾種類かの実物の筆を持たせておき、
かつ上記ランダムに発生した描画位置に、上記選択した
又は回転角を与えた筆パターンデータな描かせても良い
。

また上述実施例ではエツジの有無及びエツジの方向性に
応じて筆パターンデータを選択しているがこれに限らな
い。例えば原画像データの空間周波数成分を解析して筆
パターンデータを選択しても良い。

また上述実施例ではエツジ抽出には３×３画素の微分オ
ペレータを用いたがこれに限らない。

例えば原画像の画素サイズ、筆パターンデータのサイズ
等に応じて微分オペレータの大きさや、内容を変更でき
るようにしても良い。

また上述実施例では多階調の参照データとして筆パター
ンを用いたがこれに限らない。他の用途に用いられる参
照データの使用も本発明に含まれることは明らかである
。

［発明の効果］ 以上述べた如く本発明によれば、従来不可能であった高
度な画像変換が可能になる。

また本発明によれば、例えば平坦な感じの原画像データ
に多階調の筆パターンデータな合成するので、実際に人
が筆を用いて絵を描くような筆タッチのすし、むら、絵
の具の盛り上り等を忠実に表現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による実施例の画像処理装置のブロック
構成図、 第２図は実施例の絵画化処理手順のフローチャート、 第３図は実施例のＬＵＴ２１〜２３の初期状態における
階調変換テーブル特性の一例を示す図、 第４図は実施例で採用した微分オペレータの一例を示す
図、 第５図は第４図の微分オペレータを左回りにπ／４回転
させた場合の微分オペレータを示す図、 第６図（Ａ）〜（Ｄ）は実施例の多値筆パターンデータ
の例を示す図、 第６図（Ｅ）〜（Ｈ）は他の実施例の２値筆パターンデ
ータの例を示す図、 第７図（Ａ）、（Ｂ）は描画開始位置（Ｘ、。 ｙ、）と選択した筆パターンデータの中心位置（ｘｃ　
、　ｙ　ｃ　）との関係を示す図、第８図は実施例の縦
方向エツジ検出用オペレータの一例を示す図、 第９図は実施例の横方向エツジ検出用オペレータの一例
を示す図、 第１０図は実施例のＬＵ７２１〜２３の階調変換テーブ
ル特性の一例を示す図、 第１１図はテクスチュア画像合成の際の一例のＬＵＴ変
換特性を示す図である。 図中、１・・−ＣＰＵ、２・・・ＣＰＵメモリ、３・・
・ＣＰＵバス、４・・・エツジ検出部、５・・・太線化
処理部、６・・・ごみ処理部、７・・・描画開始位置発
生部、８・・・筆パターンデータ選択部、９・・・筆パ
ターンデータ回転部、１０・・・描画部、１１・・・エ
ツジ方向検出部、１２・・・画像合成部、１３・・・イ
メージメモリコントローラ、１４〜２０・・・画像メモ
リ、２１〜２３・・・ＬＵＴ、２４・・・ビデオバス、
２５・・・ビデオコントローラ、２６・・・画像データ
Ｉ１０である。 入力膜１月 第３図 第４図 第５図 （Ａ）　　　　　　（Ｂ）　　　　（Ｃ）　　　　（Ｄ
）大翻筆ｔｉクーソ　　　　　７５廂ａ　＝　Ｌ、　　
　　　壱を畏　　　　　　　オ黄長（Ｅ）　　　　　　
（Ｆ）　　　　（Ｇ）　　　　（Ｈ）第６図 （Ａ） 第７図 第８図 （Ｂ） 第９図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）原画像の少なくとも一部の領域の画像データを該
   領域内の原画像データと所定の多階調データとから求め
   た画像データで置き替えることを特徴とする画像処理方
   法。
2. （２）原画像の少なくとも一部の領域の画像データを該
   領域内の原画像データと所定の多階調データとの積によ
   つて求めた画像データで置き替えることを特徴とする画
   像処理方法。
3. （３）原画像データを絵画タッチの美的画像データに変
   換する画像処理装置において、 原画像データを記憶する第１の記憶手段と、多階調表現
   の筆パターンデータを記憶する 第２の記憶手段と、 前記第１の記憶手段の原画像データの一部又は全部に対
   して前記第２の記憶手段の筆パターンデータを合成する
   画像合成手段を備えることを特徴とする画像処理装置。