JPH03211966A - 切抜きマスク作成方法 - 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、切抜きマスク作成方法に係り、特に、入力さ
れる画像から背景部を切抜いて印刷製版フィルムを作成
する際に用いるのに好適な、切抜きマスク作成方法に関
する。

【従来の技術】

写真原稿中から必要な部分のみを切出して使用する場合
、例えば、角型の写真原稿中をハート型にトリミングし
て使用するとか一写真原稿中の対象物のみを抽出して、
他の写真原稿と合成して使用するとかいった場合、一般
には切抜き処理を実行する。 即ち、レイアウト用紙にトレースマシーンで必要な絵柄
の輪郭をなぞって切抜きを指定しなり、写真原稿にトレ
ーシングベーパーを被せ、必要な部分の輪郭の描き込ん
だ上、不必要な写真を斜線で潰して、切抜きを指定し、
このような切抜き指定に従って、切抜きマスク等を作成
して合成を実行する。 しかしながら、印刷物となるものは、上記のような単一
の色エリアから成るものばかりではなく、徐々に色が変
化したり、カラー写真用のネガ及びポジフィルム等があ
り、このようなカラー原稿中の特定の物、例えば人物と
か家具等のみを抽出してフィルム版を作成する場合には
、切り取られる領域に、明度、彩度、色相の異なる領域
が重なり合っているので、上記の手法では忠実なフィル
ム版を自動作成できない。 従って、カラーフィルム原稿の場合には、そのフィルム
画像を投影して、人間が切抜きエリアに対応するマスク
を作成し、そのマスクとフィルムｉａとを重ねることに
より、所望とするカラー原稿のフィルム版（Ｙ、Ｍ、Ｃ
，Ｂｋ版〉を作成するといった手作業に委ねられている
ため、フィルム原稿の画像の複雑さに起因して、フィル
ム版作成効率が著しく低下し、印刷工程日数が大幅に増
加してしまう等の問題点があった。 このような問題点を解消するべく、画像中の切抜こうと
する背景部（背景領域）を指示し、指示された背景部に
対するカラー画像データを読み出し、各版色毎の濃度平
均値及び版色間の共分散値を演算し、前記カラー画像デ
ータを各画素毎で、１つ版色毎に読み出して、各版色毎
の濃度平均値及び版色間の共分散値を参照しながら識別
関数により濃度距離データを演算し、該濃度距離データ
と判定距離データを参照しながら背景部データを抽出す
る、いわゆる最尤法を用いることが考えられる。 この最尤法を用いた場合、前景が−様なときには、濃度
マスクと称する、同じ画素濃度を持つ部分を指定するこ
とで切抜き画像を作成することができるが、背景部に実
体部の影が写ったり、背景部がグラデーションを持つ場
合（明度、彩度、色相それぞれに関する場合がある）に
は、適切な複数個所の背景部を指定しなければならず、
オペレータに負荷がかかり、未熟練のオペレータでは適
切な背景領域を指定することができない場合がある等の
問題点を有していた。 このような問題点に対して、背景部の一部分の濃度分布
に基づいて主成分分析と最尤法による自動切抜きを達成
しようとする技術（特開平１−２９８４７７号公報）が
ある、即ち、ユーザが背景部内に予め指定されたトレー
ニングエリアの濃度分布に基づき、濃度変化の軸を求め
る主成分分析を行うことによって識別関数を決定し、次
いで、ユーザが対象領域の輪郭を含む所定領域を指定し
、その領域内の各データを、先に求めた識別関数に代入
して最尤法により２値化するものである。

【発明が解決しようとする課！！！！］しかしながら、
前記技術では、トレーニングエリアの第１主成分軸から
離れた背景部が実体部側へ誤って判別する恐れがあると
いう問題点を有する０例えば輪郭部付近に濃い影が細長
く横たわっているような場合に、実体部にかからないよ
うにしながらこの影を含むようにトレーニングエリアを
指定するのは困難なときがある。このようなときには、
その影を含まないトレーニングエリアを指定し、それを
主成分分析することによっである稈度判別できるが、影
の色がトレーニングエリアの分布の第１主成分軸から大
きく外れた場合には予測しきれないことがある。 又、背景部が２色以上を含むような画像の場合には、ト
レーニングエリアの濃度分布が大きく拡がるために、実
体部側の色が誤って背景部側へ判別される恐れがある。 本発明は、前記従来の問題点を解消するべくなされたも
ので、切抜き対象画像を自動的に効率良く、且つ少ない
判別誤りで切抜くことができる切抜きマスク作成方法を
提供することを課題とする。 【課題を解決するための手段】 本発明は、画像データを演算処理し、電子的に切抜き処
理するための、切抜きマスク作成方法において、画像中
の背景部と実体部とにまたがるトレーニングエリアを１
つ以上指定し、該トレーニングエリア内の画像データを
統計的に分析して、任意の色が背景部に属する可能性、
又は実体部に属する可能性を示す評価関数を作成し、画
像の切抜きを所望する背景部と実体部とにまたがる領域
を指定し、指定された領域内の全ての画素について、前
記評価関数に該画素データを代入し、該画素が背景部又
は実体部のいずれかに属するかを判断し、背景部に属す
ると判断された画素からマスクデータを作成することに
より、前記課題を達成したものである。 又本発明においては、前記評価関数を作成するに際して
、トレーニングエリアの全ての画素データを２以上のク
ラスタに分け、分けられた各クラスタを代表色によって
表示し、表示色から背景部又は実体部とみなすべきクラ
スタを選択し、任意の色が各クラスタに属する可能性を
示す評価関数を各クラスタ毎に作成することができる。

【作用】

本発明においては、画像の背景部と実体部とにまたがる
トレーニングエリアを１つ以上指定し、該トレーニング
エリア内の画像データを例えばパラメータ空間（色空間
）で統計的に分析し、任意の色が背景部に属する可能性
、又は実体部に属する可能性を示す評価関数を作成し、
この評価関数により、画像の切抜きを所望する背景部と
実体部とにまたがる領域（以下、カッティングエリアと
いう）の全ての画素について該画素が背景部又は実体部
のいずれに属するかを判断する。 よって、トレーニングエリアを背景部及び実体部にまた
がって指定するなめ、精度良く評価関数を決定して切抜
き対象画像を自動的に、効率良く、しかも少ない判別誤
りで切抜くことができる。 この評価関数の決定は、例えば、まず、トレーニングエ
リアの全ての画素データを２以上のクラスタに分ける。 これにより、画素データの分布に応じたクラスタを得る
ことができる。 次いで、分けられた各々のクラスタを代表色によって表
示する。これにより、画素データの多値化に相当する処
理が行える。 次いで、表示色から背景部又は実体部とみなすべきクラ
スタを選択し、任意の色がクラスタに属する可能性を示
す評価関数を各クラスタ毎に作成する。この評価関数に
各画素データを代入して演算して、一番近いクラスタを
選び出す、そのクラスタが、背景部であればその画素は
背景部であると判断し、又、そのクラスタが実体部であ
れば、その画素は実体部に属すると判断して２値化を行
う。 従って、背景部及び実体部が複数の色からなる画像も精
度良く切抜くことができる。特に影のある物体を切抜く
のに適している。 又、トレーニングエリアと切抜き線にまたがる領域とを
別の領域としているため、トレーニングエリアを小さく
することができる。これにより、クラスタ分けの計算量
が抑えられ、処理時間を少なくして効率的な処理が行え
る。 又、クラスタ分けすることにより、もともと多次元で与
えられた画像データを多次元のまま取扱うことができる
。従って、色空間上のある軸へ投影して１次元の分布と
して取扱いクラスタ分けする方法に比べて、情報の損失
が少ない、これにより、精度の高い切抜きが可能になる
。

【実施例１ 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する
。 この実施例は、第１図に示すような構成の切抜きマスク
作成装置である。この切抜きマスク作成装置を機能から
見た概念図を第２図に示す。 第１図及び第２図に示すように、この切抜きマスク作成
装置には、カラー透過原稿から、３原色（Ｙ、Ｍ、Ｃ）
の画像データを入力するための画像入力手段１０Ａであ
ると共に、処理後の画像データをフィルム上に出力する
ためのマスク出力手段１０Ｂであるスキャナ１０と、入
力画像又は出自画像を必要に応じて格納するための磁気
ディスク１２と、入力画像に本発明に従った処理を加え
て背景部又は実体部に分は前景部にマスクデータを作成
し、磁気ディスク１２やスキャナ１０に出力するための
、中央処理装置（ＣＰＵ）及びメモリ部１４と、該ＣＰ
Ｕ及びメモリ部１４にクラスタ分けの際のオン／オフ（
ｏｎｌｏｆｆ　）情報を入力するためのオン／オフ入力
手段１６Ａであると共に、トレーニングエリア又はカッ
ティングエリアの位置情報を入力するための手段１６Ｂ
であるキーボード又はデジタイザ１６と、処理中の画像
データ又は処理後のマスクデータ又は各クラスタの代表
色を画面上に表示するための表示部１８とが備えられて
いる。 前記ＣＰＵ及びメモリ部１４は、第２図に示すように、
入力された画像データを格納するための画像データ格納
メモリ２０と、キーボード又はデジタイザ１６で入力さ
れたトレーニングエリアの位置情報を格納するためのト
レーニングエリア格納メモリ２２と、該キーボード又は
デジタイザ１６で入力されたカッティングエリアの位置
情報を格納するためのカッティングエリア格納メモリ２
４と、前記画像データ格納メモリ２０内の画像データの
うち、前記トレーニングエリア内のものについて、クラ
スタ分けし、分けられたクラスタ数及び各クラスタの情
報を示すクラスタ表を計算するためのクラスタ分は計算
手段２６と、計算されて求められたクラスタ表を格納す
るためのクラスタ表格納メモリ２８と、前記画像データ
格納メモリ２０内の画像データのうち、カッティングエ
リア中のものについて、クラスタ表格納メモリに基づき
２値化計算して、マスクデータを作成するための２値化
計算手段３０と、作成されたマスクデータを格納するた
めのマスクデータ格納メモリ３２とを備えている。 前記キーボード又はデジタイザ１６は、そのいずれかが
オン／オフ入力手段１６Ａ及び位置入力手段１６Ｂを兼
用するものでよく、又、その各々がオン／オフ入力手段
１６Ａ又は位置入力手段１６Ｂのいずれであってもよい
。 この実施例は、前記のように構成されているので、次の
ような作用を有する。 実施例の切抜きマスク作成装置は、第３図に示す手順に
従って切抜きマスクの作成処理を実行する。 この手順が始動すると、まず、ステップ１０１において
、スキャナ１０で読込んだ、あるいは予め磁気ディスク
１２に記録された画像データをＣＰＵ及びメモリ部１４
に入力（ロード）し、当該画像を表示手段１８に表示す
る。 次いで、ステップ１０２に進み、キーボード又はデジタ
イザ１６による操作が、トレーニングエリア、あるいは
、カッティングエリアの位置指定を入力する操作か、又
はクラスタを背景領域又は実体領域のいずれかに選別す
る操作かを選択する。 但し、この手順の当初においては、トレーニングエリア
をまず指定するため、ステップ１０３へのみしか進めな
い、又、トレーニングエリアを指定しステップ１０４．
１０５の処理が終わった後には、少なくとも１回はステ
ップ１０６に進んでクラスタの選別を行わないうちは、
ステップ１０７へ進んでカッティングエリアの位置指定
ができない、なお、この手順においては、処理を進める
過程においてクラスタ選別の変更やトレーニングエリア
指定の変更が行える。 ステップ１０３に進んだ場合には、位置入力手段１６Ａ
からトレーニングエリアの位置指定を入力する。このト
レーニングエリアには、例えば第４図の符号Ｔ、Ａ、に
示すように、画像中の実体領域と背景領域とにまたがっ
た１箇所又は複数箇所を指定する。 次いで、ステップ１０４に進み、入力された１箇所又は
複数箇所のトレーニングエリアを１つの領域とみなして
、これをパラメータ空間（実施例ではＹ、Ｍ、Ｃ各軸の
色空間）上でクラスタ分けする。このクラスタ分けの詳
細は第５国の流れ図に示す手順で行い、その結果として
クラスタ表を出力する。この第５図の手順については後
に詳述する。 出力されたクラスタ表には、クラスタ数及び各クラスタ
の情報が格納される。各クラスタの情報はそのクラスタ
に属するデータの平均（ベクトル）、共分散行列、デー
タ数（ピクセル数）、及びそのクラスタが背景領域又は
実体領域のいずれに属するかを示すフラグ（例えば、フ
ラグ＝「１」で属し、フラグ＝「Ｏ」で属さない）によ
って構成される。但し、このフラグの値については、こ
のステップ１０４では決定されず、後のステップ１０６
でオペレータが決めるものである。 又、クラスタ分けの過程では、クラスタ分は計算手段２
６内部で一時的にラベル画像を用いる。 このラベル画像、は、トレーニングエリア内画素データ
がいずれのクラスタに属するかを示すため、各クラスタ
に付けられた番号を画素データに対応させて格納してお
くための記憶領域のことである。 画素データがあるクラスタに属すると判断したら、その
クラスタの番号をその画素データのラベル画像とする。 ここで、トレーニングエリア内の画素データについて、
クラスタ分けする計算処理の詳細な手順を、第５図に従
って説明する。第５図（Ａ）はクラスタ分けのメインル
ーチンで、同図（Ｂ）はそのメインルーチン中でクラス
タ２分割するためのルー・チンである。 クラスタ分けの際には、第５図（Ａ）に示すように、ま
ず、ステップ２０１において、トレーニングエリアに属
する画素データ全体を１つの初期クラスタとみなし、そ
のデータの平均、共分散行列を計算して、クラスタ表を
埋める。即ちクラスタ表を初期化する。なお、この際、
初期クラスタの数は１である。 次いで、ステップ２０２に進み、ラベル画像を初期クラ
スタの番号（例えば１）で埋めつくして初期化する。 次いでステップ２０３に進んで、第５図（Ｂ）に示す、
元のクラスタを２分割するためのルーチン（クラスタ２
分割ルーチン）を呼び出す。なお、このクラスタ２分割
ルーチンは、そのルーチン中でそのルーチン自身を再帰
呼び出しする（　ｒｅｃｕｒｓ−ｉｖｅ　ｃａｌｌ　）
種類のルーチンであるため、この２分割ルーチンからメ
インルーチンに戻ってきたときには、当初のクラスタは
２つ以上のいくつかのクラスタに分割される。 このルーチンを呼び出した際には、まずステップ３０１
で、分割してできる２つの新たなりラスタ（新クラスタ
）についてクラスタ中心の初期値を決める。この２つの
クラスタの各中心は、例えば第６図に示すように、当初
のクラスタ（旧クラスタ）の第１主成分軸上に乗ってい
て、しかも、この２中心の平均値が旧クラスタの平均値
（中心）に一致するように適当にとる。なお、この第１
主成分軸は、色空間上において、旧クラスタの平均、即
ち中心を通り、共分散行列の最大固有値に対応する固有
ベクトルを方向ベクトルとする直線であり、旧クラスタ
のクラスタ表を元に算出するものである。 次いで、ステップ３０２に進み、旧クラスタに属してい
た各画素データを２つの新クラスタへ類別し、ラベル画
像を、例えば１から１と２とに分ける如く更新する。こ
の類別は、各画素データに対して、各クラスタとのある
種の距離を計算する演算式を用い、当該距離が一番小さ
いクラスタへ画素データを類別（ラベル付）する。 データとクラスタとの距＠ｄの計算法としては、次の（
ｉ）〜（ｉＶ　＞等が考えられる。 （ｉ）パラメータ空間上で次式（１）のように求めたユ
ークリッド距離を前記距離ｄとする。 ｄ（ｘ、ｋ）’＝Σ（Ｘ　１−Ｃｋ　ｉ　）　２；ｔｌ （１） 但し、Ｎ；パラメータ空間の次元、 ｋ　；クラスタ番号、 Ｘ＝（Ｘｉ＞−γ　；データ、 −１ Ｃｋ　＝　（Ｃｋ　ｉＶ； 電１ 第Ｌクラスタのクラスタ中心（平均） である。 このユークリッド距離を用いることは、２つの新クラス
タ中心の垂直三等分面を境界面として分けることに相当
する。 ＜ｉｉ）マハラノビス距離を、次式（２）のように、前
記距離ｄとする。 （ＸｊＣｋｊ）・・・（２） 但し、ｃＯＶ−ｉ　（ｉ　、　ｊ　）　；第にクラスタ
の共分散行列の逆行列の（ｉ　、　ｊ　）成分である。 なお、第１回目のループでは、 共分散行列Ｃｏｖは定まらないので、 ２回目ループから用いられる。 （ｉｉｉ　）各軸方向の距離の和を、次式（３）のよう
に、前記距離ｄとする。 ｄ（ｘ、ｋ）＝ΣＩＸ　ｔ　　Ｃｋ　ｉｌ・・（３）；
ｚｌ （ｉＶ　）各軸方向の距離の最大値を次式（４）のよう
に前記距離ｄとする。 ｄ　　（Ｘ　、　ｋ　）＝ｎａｘ　　１ｘ　　１−Ｃｋ
　　１ｌ−（４）次いでステップ３０３に進み、新クラ
スタのクラスタ中心の位置を更新する。この更新は、そ
れぞれの新クラスタに類別された画素データの平均値を
そのクラスタの新しい中心とすることにより行う。 次いでステップ３０４に進み、クラスタ分けの処理を反
復して行うか否かの終了判定を行う、この場合には、先
のステップ３０３で更新したクラスタ中心の、更新前の
クラスタ中心（仮中心）に対する移動量を算出し、それ
が一定値以上であるならば、処理を反復して行うものと
判断して、ステップ３０２へ戻ってクラスタ分けを繰返
す、−方、一定値未満であるならばクラスタ分けの反復
を終了するものと判断してステップ３０５へ進む。 ステップ３０５においては、クラスタ表の更新を行う、
この更新は、クラスタ数を１増やし、旧クラスタの情報
を新クラスタのうちの一方の情報で置き換え、新たに追
加したクラスタ情報の欄にもう一方の新クラスタの情報
を書込むことにより行う。 次いでステップ３０６に進み、一方の新クラスタについ
てクラスタ分は終了条件の判定を行う。 この判定は、例えばＳ、Ｔを定数とし、ｄｅｔ（Ｃｏｖ
）＜Ｓが成立してクラスタ内の広がりが小さい場合、又
は（クラスタ内データ数）＜Ｔが成立してデータ数が小
さい場合を終了条件として行う。 判定の結果、前記終了条件が成立していないならば、ス
テップ３０７に進み、その新クラスタは未だ大きく、ク
ラスタ分の余地があると判断して、クラスタ２分割ルー
チンを再帰呼び出しし、更にクラスタ分けを行う。 一方、終了条件が成立したならば、ステップ３０８に進
み、他方の新クラスタについて、クラスタ分は終了条件
の判定をステップ３０６と同様に行う、この終了条件が
成立していないならば、ステップ３０９に進み、ステッ
プ３０７と同様にクラスタ２分割ルーチンの再帰呼び出
しを行い更にクラスタ分けを行う、一方、クラスタ分は
終了条件が成立したならば、第５図（Ａ）示す、クラス
タ分けのメインルーチンへ戻る。 以上のようにしてクラスタ分けが終了する。クラスタ分
けが終了したならば、第３図のステップ１０５に進む。 このステップ１０５においては、分けられた各クラスタ
を代表色で表示部１８に表示する０代表色としてはクラ
スタ中心（平均）の色を用いる。 このステップ１０５が終了した後には、ステップ１０２
に戻り、ステップ１０６に進む。このステップ１０６で
は、表示部１８で表示された各クラスタの代表色と原画
像とを見比べて、その代表色が背景部又は実体部のいず
れの色であるかをオン／オフ入力手段１６Ａで指定する
ことにより、各クラスタが背景部あるいは実体部のいず
れに属するかを指定し、クラスタ表内のフラグを決定す
る。 次いでステップ１０７に進み、カッティングエリアの入
力を行う０次いでステップ１０８に進み、前記クラスタ
表を用いてカッティングエリアの２値化を行いマスクデ
ータを作成する。 即ち、カッティングエリアの各画素に対して、当該画素
の色〈画素データ〉と各クラスタ中心ととの距離を例え
ば前記（１）〜（４）式（評価関数に相当）から計算し
、その距離が最小となるクラスタを選びだし、そのクラ
スタが背景部に属するか実体部に属するかを求める。そ
のクラスタが背景部に属すれば当該画素に対するマスク
データをｏｎにし、実体部に属すれば当該画素に対する
マスクデータをｏｆｆにする。但し、ステップ３０２で
用いた計算式と同じ計算式で距Ｍｄを算出する必要はな
く、異なるもの、同じもの、あるいは、（１）〜（４）
武具外の評価式から画素のマスクのｏｎｌｏｆｆを計算
できる。 次いでステップ１０９に進んで、作成されたマスクデー
タの表示を行い、ステップ１１０で、このマスクデータ
を格納メモリ３２に格納する。 ところで、１つの画像を切抜く手順としては、まず、ト
レーニングエリアの入力を行い、次に、各クラスタのオ
ン／オフ（ｏｎ／　ｏｆｆ　）の入力を行い、そして、
カッティングエリアを輪郭線に沿って次々に入力してマ
スクを作成していくことが考えられる。切抜き対象画像
の周囲を１周するまでの間には様々の色が現れることが
考えられる。例えば、ある箇所では背景領域に属してい
た色が、別の箇所では実体領域に属するということが起
こり得る。このような場合に対処するために、カッティ
ングエリアを１回入力する毎に、各クラスタのｏｎｌｏ
ｆｆを変更することができる。 カッティングエリアを次々に入力していく際、重なり部
分の各ビクセルのマスクの０ｎ１０ｆｆの決定は、例え
ば第１表のように原則として、後から計算されたものが
優先されるようにできる。この場合には、所望の輪郭線
が得られない場合、クラスタのｏｎｌｏｆｆを変更した
後に、カッティングエリアを取り直すと、修正できる。 なお、この重なり部分での決定規則は、必要に応じて、
例えば第２表の如きＯＲ規則、第３表の如きＡＮＤ規則
に変更することもできる。第１表〜第３表において、Ｘ
は既に書込まれていたマスクの値、ｙは新たに計算され
たマスクの値、２は新たに書込まれるマ又、クラスタの
ｏｎｌｏｆｆの変更によって、所望のマスクが得られな
い場合には、トレーニングエリアを取り直すことができ
る１例えばトレーニングエリアをカッティングエリアの
近くに取り直すことで、品質の向上を図ることができる
。 以上のようにしても切抜けない箇所、例えば極端なハイ
ライト部又はシャドウ部等、もともと輪郭線が現れてい
ないような箇所については、手動による加筆修正ができ
る。修正方法としては一’ｒ　−ボードデジタイザ、マ
ウス等の位置入力手段から修正すべき位置を指定し、そ
の位置を中心とするある大きさの領域をマスクＯｎとし
て塗り足す方法、同様に指定された領域をマスクｏｆｆ
として消していく方法、２点位置を指定してその２点間
をマスクＯｎの線分でつなぐ方法等が考えられ、そのい
ずれをも用いてマスクを作成することができる。 以上の処理の終了により、切抜き対象となる絵柄の周囲
をマスクで取り囲んだものができる。マスクが作成され
た外側の未処理部分については、塗り潰し処理を施して
、マスクで埋めることができる。 又、輪郭線のギザつきに対しては、必要に応じて、スム
ージング処理を施すことができる。 マスクデータの出力には、マスクデータを集版装置へ転
送して他の絵柄と共に集版する方法、マスクデータをス
キャナに転送してフィルムに露光してマスク版とする方
法、輪郭線データをベクタデータ化し、該輪郭線データ
をカッティング・プロッタへ転送してビール・コートフ
ィルムを力ｙ卜することにより、マスク版を得る方法等
が考えられる。 前記実施例においては、画像データのパラメー夕空間（
色空間）としてＣ，Ｍ、Ｙの空間を例示していたが、本
発明を実施する際に考慮する空間はこれに限定されず、
この空間の他、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色空間
やその他にも、各色版の微分値の組や、輝度Ｙ、色度Ｉ
、Ｑの座標、色相Ｈ１明度Ｖ、彩度Ｃの座標のような演
算や変換を施したもので実施することができる。 【発明の効果】 以上説明した通り、本発明によれば、切抜き対象画像を
自動的に、効率良く、しかも少ない判別誤りで切抜くこ
とができるという優れた効果が得られる。 なお、トレーニングエリアをクラスタ数の可変としてク
ラスタ分けすれば、画像を構成する色数に応じて、まず
、代表色への多値化（量子化）に相当することを行い、
その後に、２ｇｉ化して背景部、実体部に分けることが
できる。これにより、背景部及び実体部が複数の色から
なる画像も切抜くことができる。特に影のある物体を精
度良く切抜くことが可能となる。 又、トレーニングエリアとカッティングエリアとを別の
エリアとしているため、トレーニングエリアを小さく取
ることができる。これによりクラスタ分けの計算量が抑
えられるなめ、処理時間が知くなり処理が効率的となる
。 又、クラスタ分けにおいて、もともと多次元で与えられ
たデータを多次元のまま取扱うことができる。従って、
ある軸へ投影した１次元の分布として取扱ってクラスタ
分けする方法に比べると、情報の損失が少ない。これに
より精度の高い切抜きが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の実施側に係る切抜き装置の構成を示
す一部斜視図を含む正面図、 第２図は、前記装置の概念的な構成を示すブロック図、 第３図は、前記実施例のマスクデータ作成手順を示す流
れ図、 第４図は、画像中のトレーニングエリアの指示の開を示
す平面図、 第５図は、 す流れ図、 第６図は５ 図である。 クラスタ分けの詳細な処理手順を示 クラスタ中心の求め方の例を示す線 １０・・・スキャナ、 １０Ａ・・・画像入力手段、 １０Ｂ・・・画像出力手段、 １２・・・磁気ディスク、 １４・・・中央処理ユニット（ＣＰＵ）及びメモリ部、
１６・・・キーボード又はデジタイザ、１６Ａ・・・オ
ン／オフ入力手段、 １６Ｂ・・・位置入力手段、 １８・・・モニタ（表示手段）、 ２０・・・画像データ格納メモリ、 ２２・・・トレーニングエリア格納メモリ、２４・・・
カッティングエリア格納メモリ、２６・・・クラスタ分
は計算手段、 ２８・・・クラスタ表格納メモリ、 ３０・・・２値化計算手段、 ３２・・・マスクデータ格納メモリ。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像データを演算処理し、電子的に切抜き処理す
   るための、切抜きマスクを作成する方法において、 画像中の背景部と実体部とにまたがるトレーニングエリ
   アを１つ以上指定し、 該トレーニングエリア内の画像データを統計的に分析し
   て、任意の色が背景部に属する可能性、又は実体部に属
   する可能性を示す評価関数を作成し、 画像の切抜きを所望する背景部と実体部とにまたがる領
   域を指定し、 指定された領域内の全ての画素について、前記評価関数
   に該画素データを代入し、該画素が背景部又は実体部の
   いずれに属するかを判断し、背景部に属すると判断され
   た画素からマスクデータを作成することを特徴とする切
   抜きマスク作成方法。
2. （２）請求項１において、前記評価関数を作成するに際
   して、 トレーニングエリアの全ての画素データを２以上のクラ
   スタに分け、 分けられた各クラスタを代表色によつて表示し、表示色
   から背景部又は実体部とみなすべきクラスタを選択し、 任意の色が各クラスタに属する可能性を示す評価関数を
   各クラスタ毎に作成することを特徴とする切抜きマスク
   作成方法。