JPH0296879A - 画像処理装置 - 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、画像処理装置に関し、例えば原画像データを
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
関するものである。

［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） ・・・　（１） 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Ｂ　　（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
ダム関数により上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する課題］ しかしながら、上記従来例では、発生させるモザイクパ
ターンの色が原画像の一部から取り出したそのままの色
であったり、数画素の平均値であったりするため、処理
結果としての画像の色合いは原画像に左右され、実際の
絵画などと比較するとひどく彩度の低いものとなること
がしばしば生じていた。

本発明は、上記課題を解決するために成されたもので、
処理に応じて原画像データを色データに変換する画像処
理装置を提供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、
以下の構成を備える。即ち、 画像処理の種類を選択できる選択手段と、該選択手段で
選択された処理を行う画像処理装置であって、 原画像データを記憶する第１の記憶手段と、前記処理の
種類に応じて予め決めておいた複数の色データを夫々記
憶する第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段で記憶す
る原画像データを前記第２の記憶手段で記憶する色デー
タに変換する変換手段とを備える。

［作用］ 以上の構成において、第１の記憶手段で記憶する原画像
データを選択された処理の種類に応じて第２の記憶手段
に記憶された色データに変換するように動作する。

［実施例］ 以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施例
を詳細に説明する。

［装置の説明　（第１図）］ 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０図において、１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、上記ＣＰＵ　１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　ｌのＩ１０インタフェース
であり、不図示のキーボード、マウスなど意志入力装置
が接続される。４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。

２７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。１６〜１８は画素当
り８ビツトのイメージメモリであり、上記画像データｌ
１０２７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。１９は同
じく画素当り８ビツトのテクスチャメモリであり、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。２０は画素当り８ビツトのワークメ
モリであり、上記イメージメモリ１６〜１８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。

２１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１６〜１８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。

２２〜２４は高速度ＲＡＭから成るルックアップテーブ
ル（ＬＵＴ）であり、ＣＰｔＪｌ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ＬＵＴ２２〜２４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１６〜１８出力の画像データ（０〜２５５階調）
によって与えられる。一方、各ＬＵＴ２２〜２４の読出
しデータラインは各８本で構成され、これらはビデオバ
ス２５に接続されている。また各ＬＵＴ２２〜２４には
ＣＰＵバス４が直接接続されており、これを介してＣＰ
Ｕ１はＬＵＴ２２〜２４の内容をいつでも読み書きでき
る。２６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。

５はエツジ検出部であり、上記イメージメモリ１６〜１
８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。６は太線化処理部であり、エツジ検出部５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、７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、８は色
変換部であり、原画像データを色データに変換する処理
を行う。

１３はエツジ方向検出部であり、検出したエッジ部分の
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１０における適正な筆パターンの選
択を可能ならしめる。９は描画開始位置発生部であり、
不図示のランダム関数発生手段を備久、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
。１０は筆パターン選択部であり、予め不図示の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
、或は後述する筆パターン回転部１１中の不図示のＲＯ
Ｍ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
タを上述のエツジ有無等の検出結果に基づき選択する。

１１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。１２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
において上記筆パターン選択部１０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。１４
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ャ画像を合成する。１
５はイメージメモリコントローラであり、上記エツジ検
出部５から画像合成部１４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１６〜１８及びＬＵＴ
２２〜２４の必要な制御を行う。

［処理手順の説明　（第２図）］ 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ａｌ　　（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（０〜２５５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ＦＩＯ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。

くステップＳｌ＞ ＣＰＵ　ｌは、画像データｌ１０２７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１６〜１８に格納する。

尚、この時点ではＬＵＴ２２〜２４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５はイメージメモリ１６〜１日の原画像デ
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） ＝−（３ａ　＊（ｘ、ｙ）＋　６　ａ　ａ（ｘ、ｙ）＋
　ａ　ａ（ｘ、ｙ））・・・　（２） 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２１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２ｏに格納される。

次に、ワークメモリ２０の画像データに対して例久ば（
３Ｘ３）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。

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と上述のワー
クメモリ２０に記憶した検出結果とを比較し、大きい方
をワークメモリ２０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、合計８方向
から見たエツジ検出結果を求め、ワークメモリ２０に格
納する。この結果、ワークメモリ２ｏ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、ワークメモリ２０を所定閾値で２値化処理し、エ
ツジ（閾値より大きい）と判定した画素はビット“１“
、それ以下と判定した画素はビット“０”に置き換える
。こうして、ワークメモリ２０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。

この一連の処理は、−点一点処理するのではなく、面単
位の処理で行うので、高速に実行される。

くステップＳ３＞ 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１６中の注目
エツジパターンデータを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）＝１　　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
７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７はイメージメモリ１７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１７中の注目エツジパターンデータを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＋ｊ）＝１　　を調べる。

・・・　（４） 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。

くステップＳ５＞ ステップＳ５は、原画像全体を予め選んでおいたパレッ
トの色に変換する処理で、本実施例では色変換部８が以
下に述べる処理を行う。

なお、この処理は、本発明の特徴を最もよく表わしてい
る処理である。また、本実施例では、色変換用のパレッ
トを油絵用とし、油絵の具の代表色“２５６”色を選択
してＣＰＵメモリ２に格納している。これは、自然画像
、油絵画像から得られるカラー情報を量子化し、画像全
体の彩度を測定したところ、平均して自然画像よりも油
絵画像の方が彩度が高く、また、−枚の絵画で使用され
る色数は限られているためである。そこで、複数の油絵
画像のＲ，Ｇ、Ｂ空間での出現頻度を測定し、出現頻度
の多いものから“２５６゛色を選択したものである。

ステップＳ５では、上述したＣＰＵメモリ２に格納しで
ある色データを用いて、イメージメモリ１６〜１８の全
画素を置き換える。置換前の位置（χ、ｙ）のデータを
（Ｒｉｏ、Ｇ　ｒｆｉ、Ｂ　ｉｎ）、代表色の１番目の
値を（Ｒ＋　、Ｇｔ　、Ｂ＋　）とすると、その隔たり
Ｄ＋は（５）式で表わすことができる。

Ｄ＋　　＝　　　　　　　　＋ｎ−ｒ　　　　　　＋　
　　　　Ｉｎ＋　　Ｂ、ｆｉ−Ｂ、　　”　　　・・・
（５）１番目の色から２５６番までＤｉを計算して、Ｄ
、が最小となる色が、最適な色であるので、その色で　
点（χ、ｙ）を置換する。全ての画素に対してこの処理
を行うことにより、原画像は油絵に適した色で構成され
る画像へ変換される。

くステップＳ６＞ ステップＳ６では描画開始位置発生部９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９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９は発生
した乱数に応じて筆パターンの描画開始位置（Ｘｓ、ｙ
ａ）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Ｓ７＞ ステップＳ７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７、描画位置にエツジパ
ターンが無い（エツジデータ＝０）ならステップＳ８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Ｓ１２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、筆パターン選択部１０はまずステップＳ７の判別
に伴って、大きい基パターンデータか小さい基パターン
データかの選択を行う、何れの基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１１内の不図示のＲＯＭ
に大きな基パターンデータ（以下、多値と２値を総称し
て単に基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１０内の不図示のＲＯＭに小さな基
パターンデータな３種類記憶している。小さな基パター
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、また、（Ｅ）〜（Ｈ）に２値筆パターン
データの例を示す、第６図（Ａ）（Ｅ）は大きい基パタ
ーンデータの例を、第６図（Ｂ）（Ｆ）は無方向性の基
パターンデータの例を、第６図（Ｃ）（Ｇ）は縦長筆パ
ターンデータの例を、第６図ＣＤ）（Ｈ）は横長筆パタ
ーンデータの例を夫々示している。これらの基パターン
データは、文字通り、大軍又は細筆に絵の具を塗って紙
に描いたような基パターンデータ（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０本実施例では、かかる基パター
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。

〈ステップＳ８〉 ステップＳ８は大きな基パターンデータな使用するルー
チンへの入力である。ステップＳ８では、まず大きな基
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０回転処理が終了している場合はステップＳＩＯに
進み、大きな基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Ｓ９に進み、
基パターンデータの回転処理を行う。

くステップＳ９＞ ステップＳ９では大きい基パターンデータの回転処理を
行う、大きい基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つの基パターン
データな回転することで実質複数種類の基パターンデー
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１１で行い、例えば基パターンデー
タの基本位置を垂直方向とすると、該垂直方向から主２
０ｄｅ シーケンシャルに回転処理を行う．尚、回転範囲を主２
０ｄｅ 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、回転処理した基パターンデータの座標（Ｋ
，Ｌ）は（６）式に従って求める。

以下余白 ・・・　（６） ここで、 （１，Ｊ）：入力筆パターンデータの座標（ｘｏ、　ｙ
ｏ）　　二回転の中心座標０１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Ｓ６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、主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。

くステップＳＩＯ＞ 描画部１２はステップＳ６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（ｘｃ　、　
ｙｃ　）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Ｃ＋　　（ｘ　　、ｙ’）を（７）式に従って
求める。

ＣＩ　　（Ｘ　　　、　　ｙ’） ・・・　（７） ここで、 ｉ：Ｒ，Ｇ．Ｂ ａｌ　（Ｘｃ　＋　ｙｃ　）：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、（７）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ａ　ｌ（　Ｘｃ　＊　：Ｊ　ｃ　）
でもって当該筆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、（７）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（７）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Ｓｌｌ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（７）式は
（７）′式のように表わせる。

Ｃｒ　　（ｘ　　、　ｙ’） ＝Ｐ　（ｘ，ｙ）Ｘａ＋　　（ｘｃ　、ｙｃ　）・・・
　（７） 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、（７）′式では２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ａｉ（Ｘｃ。

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ａｔ　　（ｘｃｙｃ
）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＋　　（Ｘｓ　、　ｙｅ　）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。

〈ステップＳｔ　１＞ 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Ｓ７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タの描画
をその時点で終了し、ステップＳＬ２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。

くステップＳ１２〉 エツジ方向検出部１３はイメージメモリ１６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選択部１０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（８）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 筆パターン選択部１０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」
第６図（Ｂ）又は（Ｆ）を、Ｓ＜−ｄなら「横長パター
ン」第６図（Ｄ）又は（Ｈ）を、ｄ＜Ｓなら「縦長パタ
ーン」第６図（Ｃ）又は（Ｇ）を選択する。

くステップＳ１３＞ 描画部１２はステップＳ１２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Ｓ１４〉 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
１３に戻り、終了していればステップＳ１５に進む。

〈ステップＳ１５〉 ＣＰＵ　１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Ｓ６に戻り、また終了した場合はステッ
プＳ１６へ進む。

くステップＳ１６〉 ＣＰＵ　１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ＳＳ６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Ｓ１７へ
進む。

〈ステップＳ１７〉 最後にテクスチャメモリ１９のキャンパス画像データと
イメージメモリ１６〜１８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（
９）式に従って求める。

Ｇ＋（ｘ、ｙ） ＝ａＡ＋　　（ｘ、ｙ）＋ｂＴ　（ｘ、ｙ）・・・　（
９） 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１６〜１８の画像
データ Ｔ　（ｘ、ｙ）：テクスチャメモリ１９の画像データ 尚、テクスチャメモリ１９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１
０図の変換テーブルをＬＵＴ２２〜２４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Ｓ
１７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
又は回転角を与久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０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、ＲＯＭに筆パターンデータや処理に必要なパラメ
ータを記憶しているが、処理の前や途中でそれらのデー
タを変更できるようにＲＡＭに記憶させておいてもよい
。また、イメージメモリの大きさや表現できる階調数も
任意に変更できるようにしてもよい。

また、色変換用のパレットを油絵用として１組用意して
いるが、水彩画用、イラスト画用１個人の好みに合った
パレットを用意したり、また画像によっても、使用する
パレットに違いがあるので例久ば、ゴッホ用、ビカソ用
など画家の色使いの傾向に対応したパレットを用意して
おけば、よりリアルで個性的な結果を得ることができる
。

［発明の効果］ 以上説明したように、処理内容に適したパレットを用意
しておき、原画像のすべての画素が、用意したパレット
の色に最適に置き換わるようにすることにより、処理目
的に見合った色使いの画像を得ることができる。

【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
、ｙｃ）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図はテクスチャ画像合成の際の一例のＬＵＴ変換
特性を示す図である。 図中、ｌ・・・ＣＰＵ、２・・・ＣＰＵメモリ、３・・
・ＣＰＵｌ１０．４・・・ＣＰＵバス、５・・・エツジ
検出部、６・・・太線化処理部、７・・・ごみ処理部、
８・・・色変換部、９・・・描画開始位置発生部、１０
・・・筆パターン選択部、１１・・・筆パターン回転部
、１２・・・描画部、１３・・・エツジ方向検出部、１
４・・・画像合成部、１５・・・イメージメモリコント
ローラ、１６〜２１・・・画像メモリ、２２〜２４・・
・ＬＵＴ、２５・・・ビデオバス、２６・・・ビデオコ
ントローラ、２７・・・画像データＩ１０である。 入７ＩＳ済 第３図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像処理の種類を選択できる選択手段と、該選択
   手段で選択された処理を行う画像処理装置であつて、 原画像データを記憶する第１の記憶手段と、前記処理の
   種類に応じて予め決めておいた複数の色データを夫々記
   憶する第２の記憶手段と、前記第１の記憶手段で記憶す
   る原画像データを前記第２の記憶手段で記憶する色デー
   タに変換する変換手段とを備えることを特徴とする画像
   処理装置。
2. （２）前記変換手段は前記第２の記憶手段で記憶する色
   データの内前記原画像データに最も近い色データに変換
   することを特徴とする請求項第１項記載の画像処理装置
   。