JPH01281575A - 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、特に濃淡画
像をイラスト化した画像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］ 立体物、飼犬ば骨格、植物の標本、木や粘土でつくった
モデル等をその立体感を失わずにイラスト化して表現し
たい要求は多い、しかし写真画像のままではリアルすぎ
る。即ち、例えば骨格等の普遍的形状特徴のみを表現し
たくとも、それ以外の余分な色、柄情報等を含み、イラ
スト風の説明図として用いるのに適さない。

従来は、専らイラストレータが手間と時間をかけて描い
ていた。

［発明が解決しようとする課題］ しかし、イラストを描くには対称物に関する高度な技術
的センスが必要である。またイラスト技術をマスターす
る必要があり、イラスト作業には多くの時間を要する。

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、簡単な方法又は構成で濃淡画像
のイラスト化が行久る画像処理方法及びその装置を提供
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目的を達成するために、
濃淡画像からエツジを抽出してこれを２値化する第１の
工程と、前記濃淡画像の階調数を減じて各階調を対応す
る２値濃度パターンで置換する第２の工程と、前記第１
及び第２の工程で得られる２値画像を合成して出力する
第３の工程を備えることをその概要とする。

本発明の画像処理装置は上記の目的を達成するために、
濃淡画像からエツジを抽出してこれを２値化する線画像
データ形成手段と、前記濃淡画像の階調数を減じて各階
調を対応する２値濃度パターンで置換する濃度パターン
画像データ形成手段と５前記線画像データ形成手段及び
濃度パターン画像データ形成手段で得・られる２値画像
を合成して出力する像形成手段を備えることをその概要
とする。

また、好ましくは、各階調に対応する２値濃度パターン
は密度の異るランダムドツトパターンであることをその
概要とする。

［作用Ｊ かかる構成において、線画像データ形成手段は濃淡画像
からエツジを抽出してこれを２値化する。濃度パターン
画像データ形成手段は前記濃淡画像の階調数を減じて各
階調を対応する２値濃度パターンで置換する。像形成手
段は前記線画像データ形成手段及び濃度パターン画像デ
ータ形成手段で得られる２値画像を合成して出力する。

好ましくは、各階調に対応する２値濃度パターンは密度
の異るランダムドツトパターンである。

［実施例の説明］ 以下、添付図面に従って本発明による実施例を詳細に説
明する。

［構成の説明］ 第１図は実施例の画像処理装置のブロック構成図である
０図において、１は画像読取装置であり、例えばモノク
ロのビデオカメラである。

２はＡ／Ｄ変換器（Ａ／Ｄ）であり、画像読取装置１で
読み取った画像信号をデジタル画像データに変換する。

３は画像処理部であり、入力した画像データのイラスト
化変換処理を行う、４は座標入力装置であり、例えばタ
ブレット、キーボード等である。使用者はこの座標入力
装置４を介して座標や画像処理パラメータを対話的に入
力できる。５は表示装置であり、イラスト化処理中の画
像、その他メツセージ等を表示する。６は画像出力装置
であり、例えば処理結果のイラスト画像を出力する。

第２図は実施例の画像処理部３の詳細を示すブロック構
成図である。図において、１１はセントラルブロセツシ
ングユニット（ＣＰＵ）であり、画像処理部の主制御を
行う、１２はＣＰＵメモリであり、ＣＰＵＩ　１が実行
するプログラムを格納している。１３はパラメータコン
トローラであり、パラメータの比較等を行う演算器１４
、パラメータを記憶するパラメータメモリ１５及び外部
からのパラメータ設定を可能にするパラメータ設定用Ｉ
１０と接続してＣＰＵＩＩに必要なパラメータ情報を提
供する。１８は画像プロセッサであり、専ら画像データ
に関する処理を行う。

１７はイメージコントローラであり、ＣＰＵＩＩと画像
プロセッサ１８、及び後述のイメージメモリ等の間をイ
ンタフェースする。ＣＰＵ１１はイメージコントローラ
１７を介してプロセッサ１８に各種の指令を発する。プ
ロセッサ１８はＣＰＵ１１からの命令に従って対応する
画像処理を行う、例λば、イメージコントローラ１７を
介して選択指示されたイメージメモリ２０〜２５又は積
算イメージメモリ２６から画像データを読み出し、ある
いは画像データ用ｌ１０３４を介して画像読取装置ｌか
らの画像データを受は取り、必要な画像演算等を行い、
演算結果を所定のイメージメモリ２０〜２５や積算イメ
ージメモリ２６に書き込み、あるいは画像データ用ｌ１
０３４を介して第１図の画像出力装置６に出力する。

尚、積算イメージメモリ２６は他のイメージメモリ２０
〜２５に比べて倍程度のビット数を有している０例えば
、イメージメモリ２０〜２５が８ビツト（２５６階調）
で構成されている時は積算イメージメモリ２６は１６ビ
ツトになっている。

またＣＰＵＩＩはイメージコントローラ１７を介して任
意のイメージメモリ２０〜２５、積算イメージメモリ２
６をアクセスできる。また任意のメモリ間でリアルタイ
ム演算させることも可能である。またイメージメモリ２
０〜２５の各出力は高速ＲＡＭで作られたルックアップ
テーブル（ＬＵＴ）２７〜３２に接続されている。各Ｌ
ＵＴは２５６Ｘ８ビツト構造を有し、各イメージメモリ
の出力はＬＵＴのアドレスライン８本（０〜２５５階調
）に直結され、ＬＵＴの出力はイメージメモリ２０〜２
５に書き込めると同時に不図示のＶＩ　ＤＥＯ−ＢＵＳ
を介して第１図の表示装置５につながっている。またＬ
ＵＴの内容はＣＰＵＩＩより自由に読み書きできる。１
９はフラグマツプメモリであり、画像プロセッサ１８等
の演算により生じたキャリー等をフラグマツプとして記
憶する。カウンタ３３は、フラグマツプメモリ１９のキ
ャリーフラグが１になっている個数をリアルタイムでカ
ウントする。

［動作の原理的説明］ 本発明者はイラストレータが物体（立体）をイラストす
る時の特徴を以下の如く観察した。

（Ａ）物体の輪郭線、表面に現われる特徴線（形状、模
様線）を線画で表現する。特に輪郭線には途切れが無い
。

（、Ｂ）表面の濃淡は点密度で表現する。但し、人が点
描で描き分けられる階調はたかだか数階調である。

（Ｃ）点描画像は全体として白っぽい傾向にある。即ち
、形状表面の白を基準にして必要最小限の影を描く傾向
にある。この結果、画像中の濃い部分の占める割合は比
較的少なく、また最も濃い部分でも真っ黒ではない。

上記イラスト上の特徴をデジタル画像処理で実現すると
以下の通りである。

（ａ）原画像データに対してエツジ抽出処理、２値化処
理を行って物体の輪郭線、特徴線を抽出する。２値化処
理は、その２値化閾値を輪郭線と特徴線について個々に
対話的に（処理結果を児ながら）設定し、特に輪郭線は
細くし、かつ途切れないようにする。また特徴線は特徴
部分が失われないようにする。

（ｂ）画像データの階調数を減らし、階調濃度に応じた
ランダムドツトパターンで置き換える。

（ｃ）階調数を減らす際に、濃い部分の現われる頻度が
相対的に少なくなるようにする。また濃い部分のドツト
パターン密度をあまり大きくしない。

ところで、物体が均一物質でできており、表面に色ムラ
、柄等が無い場合は通常の照明で得た画像データから有
用なイラスト化情報を抽出できる。即ち、画像データ中
には色ムラ、柄等が含まれず、明暗画像は形状のみによ
り定まる。

しかし、一般の物体の如く表面に色ムラや柄が有ると、
画像データの明暗は物体形状による陰影なのか、物体表
面の色ムラ、柄等によるものなのか区別できない、そこ
で、一般の物体の画像処理を第１図の構成で行うには物
体の照明条件を工夫する必要がある。

第８図（Ａ）は物体の形状による陰影が出ない照明方法
の一例を示す図である１図において、４日は標本台であ
り、その表面は黒（無反射）とする、４９は標本（立体
物）であり、その正面を第１図の画像読取装置１に向け
ている。４０〜４７は照明用ランプであり、標本４９の
上をドーム状（図は平面的に示しである）に囲むように
して配置する。こうすれば多方向からの均一な光により
物体全体にムラなく照明が当たる、これは物体の形状に
よる陰影が出ない照明条件であり、以下これを照明条件
■と呼ぶ、従って、照明条件■下の画像読取装置ｌは物
体全体の輪郭及び物体表面の色ムラ、柄等の模様を読み
取る。

第８図（Ｂ）は物体の形状による陰影が出る照明方法の
一例を示す図である。ここでは、限られた方向の照明用
ランプ（例えばランプ４４）で標本４９を照明する。こ
れは物体の形状による陰影が出る照明条件であり、以下
これを照明条件■と呼ぶ、従って、照明条件■下の画像
読取装置ｌは物体全体の輪郭、物体表面の色ムラ、柄等
の模様と共に、物体形状による陰影の像を読み取る。

ところで、物体が均一物質でできており、表面に色ムラ
、柄等が無い場合は照明条件■の画像データのみからで
も有用な立体情報を抽出できる。即ち、画像データ中に
は色ムラ、柄等が含まれず、明暗は形状のみにより定ま
る。しかし、一般の物体の如く表面に色ムラや柄が有る
と、画像データの明暗は物体形状による陰影なのか、物
体表面の色ムラ、柄等によるものなのか区別できない、
そこで本実施例では後者の一般的な物体を想定して画像
処理する場合を説明する。即ち、照明条件■の下で物体
の輪郭、色ムラ、柄等の明暗情報を読み取り、かつ照明
条件■の下で物体の輪郭、色ムラ、柄等の明暗情報と共
に物体形状による陰影の明暗情報を読み取る。そして照
明条件■と照明条件■の画像データを演算し、共通する
輪郭、色ムラ、柄等の明暗情報をキャンセルし、物体形
状による陰影の明暗情報のみを抽出する。

この演算には幾種類か考＾られる。

尚、以降は明暗情報読取の階調数を８ビツト（Ｏ〜２５
５）とした場合で説明する。

例えば（１）式に従って照明条件■の画像データＤ２　
（ｉ、ｊ）を照明条件■の画像データＤ１（ｉ、ｊ）で
割る方法がある。演算結果の画像データＤｓ　　（ｉ、
ｊ）は、 Ｄｓ　　（ｉ、ｊ） ＝２５５ＸＤ２　　（ｉ、ｊ）／Ｄ＋　　（ｉ、Ｊ）で
ある、尚、ＤＩｌ　（ｔ、ｊ）は輝度データであるから
影の部分で４Ｑである。従って、理想的には、物体の輪
郭、色ムラ、柄等の明暗情報についてはＤｚ　　（ｉ、
ｊ）／Ｄ＋　　（ｉ、Ｊ）〜１となるから、Ｘ２５５に
よりＤ３　　（ｉ、ｊ）４２５５（白）となる、一方、
物体形状による陰影の明暗情報についてはＤｚ　　（ｉ
、Ｊ）／Ｄ＋　　（ｉ、Ｊ）＝０となるから、Ｘ２５５
によりＤｓ　　（ｉ、ｊ）Ｌ９Ｏ（黒）となる、尚、Ｄ
ｓ　　（ｉ、ｊ）のオーバフローは２５５にクランプす
る。これにより陰影の明暗情報のみ抽出できた。

また照明条件■の画像データＤ２　　（ｉ、ｊ）から照
明条件■の画像データＤ＋　　（ｉ、ｊ）を引く方法が
ある。演算結果の画像データＤｓ（ｉ。

ｊ）は、 １）ｓ（ｉ、ｊ） ＝Ｄｚ　　（ｉ、ｊ）−Ｄ＋　　（ｉ、ｊ）＋２５５で
ある。同様にして、理想的には、物体の輪郭、色ムラ、
柄等の明暗情報についてはＤｉ（ｉ。

ｊ）−Ｄ＋　　（ｉ、ｊ）４０となるから、＋２５５に
よりＤｓ　　（ｊ、ｊ）　Ｌ？２５５　（白）となる。

一方、物体形状による陰影の明暗情報についてはＤ２　
　（ｉ、ｊ）−Ｄ＋　　（ｉ、ｊ）〜−Ｄｌｃｉ、ｊ）
となるから、＋２５５によりり。

（ｉ、ｊ）→２５５−Ｄ＋　　（ｉ、Ｊ）（略黒）とな
る。これにより陰影の明暗情報のみ抽出できた。尚、Ｄ
ｓ　　（ｉ、ｊ）がＯ以下になった時は０に変更する必
要がある。

第５図（Ａ）は−例の読取画像を示す図、第５図（Ｂ）
は第５図（Ａ）のＡ−Ａ　’走査線に沿っての照明条件
■、■の画像信号及び演算結果の画像信号を示す図であ
る。第５図（Ｂ）において、縦軸は輝度、横軸は走査線
上の位置を表わす、グラフ（Ｉ）は照明条件■の画像デ
ータであり、物体表面の不均一性による変化は示すが、
物体形状の陰影によって生ずる変化が含まれる割合は少
ない、グラフ（ＩＩ）は照明条件■の画像データであり
、物体表面の不均一性による変化に加えて、物体形状に
よる陰影の変化を含んでいる。グラフ（ｍ）はグラフ（
Ｉ）とグラフ（ＩＩ　）の演算結果の画像データである
。

［フローチャートの説明］ 第３図は実施例のイラスト化処理手順のフローチャート
であり、第４図はその処理画像の推移を示す図である。

くステップＳＬ＞ 照明条件■により標本の無影画像（第４図のａ）を入力
し、これを第２図のＭＡ２０に格納する。

くステップＳ２＞ 照明条件■により標本の陰影画像を入力し、これを第２
図のＭＢ２１に格納する。

くステップＳ３） ＭＡ２０の無影画像ａについて第２図の画像プロセッサ
１８を用いてエツジ抽出を行う、エツジ抽出は、例えば
第６図に示すコンボリューションフィルタにより縦エツ
ジ、横エツジを強調し、エツジ抽出画像を第２図のＭＣ
２２に格納する。

くステップ３４） エツジ抽出画像を２値化する。２値化は表示を見ながら
対話方式で閾値を設定し、かつ標本の輪郭線を抽出する
場合と、標本表面の特徴が現われるようにする場合とに
分けて行なう、標本の輪郭線を抽出する場合は輪郭線が
閉じる（途切れない）程度に第１の閾値を決定する（第
４図の画像ｂ）、また標本表面の特徴が現われるように
第２の閾値を設定する（第４図の画像ｃ）。

本実施例の２値化処理はＭＣ２２の内容はそのままで、
第２図のＬＵＴ２９の値を変更して行う０例えばＬＵＴ
２９のアドレスＯ〜７９にデータ“０”を書き込み、か
つアドレス８０〜２５５にデータ”２５５”を書き込め
ば、ＬＵＴ２９は閾値“８０“の２値化回路として働く
、こうして、第１の閾値で２値化した画像すは第２図の
ＭＤ２３に格納し、第２の閾値で２値化した画像Ｃは第
２図のＭＥ２４に格納する。

次にＭＥ２４の画像Ｃから背景部を除去する。

例えばＭＤ２３の画像すについてその外部領域（輪郭線
の外）を検出し、これに対応するＭＥ２４の画素Ｃを全
部臼“２５５″にする。こうして、第４図の画像Ｃから
背景除去した画像ｄが得られる。この画像ｄを第２図の
ＭＤ２３に格納する。

〈ステップＳ５＞ ＭＡ２０の無影画像ａとＭＢ２１の陰影画像とにより物
体形状による陰影画像（立体画像）の部分を計算する。

立体画像をＭＥ２４に格納するとすると、 ＭＥ＝２５５ｘＭＢ／ＭＡ となる。

〈ステップＳ６） ＭＥ２４の立体画像の階調数を減らす０階調数の減らし
方は、例えば標本データの輝度ヒストグラムを調べ、該
ヒストグラムとの関係で各階調を割り当てる。第７図は
輝度の出現頻度と階調分けの関係を示す図であり、２５
６階調を５階調に減らしている０階調の割り当て方は、
一番白い部分から３０％までを階調Ａ５、次の３０％ま
でを階調Ａ４、・・・、一番暗い部分の１０％を階調Ａ
１の如く割り当てる。この結果、濃い部分の頻度が相対
的に少なくなり、画像は全体として白っぽい傾向となり
、イラスト上の特徴と合致（第４図の画像ｆ）する。

〈ステップＳ７） 画像ｆを各階調毎に予め定めた点描パターンで置き換え
る（第４図の画像ｇ）。陰影の表現をイラストらしくす
るためである。実施例の点描パターンは画面全体にラン
ダムに散りばめたようなドツトパターンにより作られて
おり、そのドツト密度により濃淡を表現する。このドツ
トパターンはＭＦ２５に記憶されており、飼犬ばドツト
密度は暗い方より６０％、１８％、３．５％。

１％、０％となっている。

〈ステップＳ８） 画像ｇとＭＤ２３に収納された画像ｄ（又は更に線画を
細線化処理した画像ｅ）を合成する（第４図の画像ｈ）
。

［他の実施例］ 尚、上述実施例では画像処理部３として専用回路を設け
たがこれに限らない、汎用コンピュータによるプログラ
ム処理でも可能である。

また上述実施例では複数の照明ランプを用いて照明条件
を変＾たがこれに限らない、単一の照明ランプとりフレ
フタ等を組み合わせても同様の効果が得られる。

また上述実施例では物体の立体情報をイラストする例を
述べたがこれに限らない、広く一般の画像に適用できる
。

また上述実施例では線画像データと濃度パターン画像デ
ータをイメージメモリ上で合成したがこれに限らない、
プリンタによる像形成の際に合成（論理和）しても良い
。

また上述実施例では各階調に対応する２値濃度パターン
は密度の異るランダムドツトパターンで構成したがこれ
に限らない、他にもデイザ変換パターン、レーザビーム
プリンタにおける濃度のＰＷＭ変調パターン等がある。

［発明の効果］ 以上述べた如く本発明によれば、専門のイラストレータ
を養成せずとも、簡単な方法及び構成でイラスト画像を
形成できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例の画像処理装置のブロック構成図、 第２図は実施例の画像処理部の詳細を示すブロック構成
図、 第３図は実施例のイラスト化処理手順のフローチャート
、 第４図は処理画像の推移を示す図、 第５図（Ａ）は−例の読取画像を示す図、第５図（Ｂ）
は第５図（Ａ）のＡ−Ａ　’走査線に沿っての照明条件
■、■の画像信号及び演算結果の画像信号を示す図、 第６図は実施例のコンボリューションフィルタを示す図
、 第７図は輝度の出現頻度と階調分けの関係を示す図、 第８図（Ａ）は物体の形状による陰影が出ない照明方法
の一例を示す図、 第８図（Ｂ）は物体の形状による陰影が出る照明方法の
一例を示す図である。 図中、■・・・画像読取装置、２・・・Ａ／Ｄ変換器、
３・・・画像処理部、４・・・座標入力装置、５・・・
表示装置、６・・・画像出力装置である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）濃淡画像からエツジを抽出してこれを２値化する
   第１の工程と、 前記濃淡画像の階調数を減じて各階調を対応する２値濃
   度パターンで置換する第２の工程と、前記第１及び第２
   の工程で得られる２値画像を合成して出力する第３の工
   程を備えることを特徴とする画像処理方法。
2. （２）濃淡画像からエツジを抽出してこれを２値化する
   線画像データ形成手段と、 前記濃淡画像の階調数を減じて各階調を対応する２値濃
   度パターンで置換する濃度パターン画像データ形成手段
   と、 前記線画像データ形成手段及び濃度パターン画像データ
   形成手段で得られる２値画像を合成して出力する像形成
   手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. （３）各階調に対応する２値濃度パターンは密度の異る
   ランダムドツトパターンであることを特徴とする請求項
   第２項記載の画像処理装置。