JPH0367261A - 切抜きマスク作成システム - 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、カラー画像から背景部を抽出して印刷製版フ
ィルムを作成するための切抜きマスク作成システムの改
良に関するものである。 【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、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たり、写真原稿にトレ
ーシングペーパーを被せ、必要な部分の輪郭を描き込ん
だ上、不必要な部分を斜線で潰して、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。 又、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、オペレータ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原稿とを重ねること
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
に増加してしまう場合があった。 そこで、従来、フィルム画像を画像信号化し、デイスプ
レィ上に投影して、オペレータが、切抜き対象画像の輪
郭を例えばマウスやカーソル等の指示具で正確に指定し
ていくことで切抜き線（例えば切抜きベクトル）を生成
する方法が知られている。しかしながら、オペレータが
カーソル等で切抜き対象画像の輪郭全部を指定するのは
、作業に非常に多くの時間を要し、オペレータに多大な
負荷がかかるという問題があった。 このような問題に対して、オペレータが、マスクしたい
領域例えば画像中の背景部を構成する色要素をカーソル
等で指定することで、切抜き線を自動的に抽出する方法
や、画像中の背景部と思われる部分の一部をオペレータ
が指定して、その背景部の濃度の変化軸を見つけ、該濃
度変化軸を考慮した濃度分類により切抜き線を自動的に
抽出する方法が考えられている。 しかしながら、対象画像が入物である場合の髪の毛がほ
つれた部分や、背景部と同じような色要素が実体部にも
ある場合や、実体部の輪郭が影でぼやけている場合等、
画像の性質によっては全自動切抜きでは旨く切抜けない
対象もあり、このような対象についても全自動で切抜き
を行おうとすると、演算領域が膨大なものとなり、処理
時間が非常にかかる上、切抜き性能が不安定で、必ずし
も輪郭線を正確に抽出することができない場合があると
いう問題点を有していた。 【発明が達成しようとする課題】 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、切抜き線を迅速に作成することができ、しかも、
全自動の場合よりも正確に輪郭線を抽出することが可能
な切抜きマスク作成システムを提供することを目的とす
る。

【課題を達成するための手段】

本発明は、入力される画像から所定部を抽出するための
切抜きマスク作成システムにおいて、入力画像に対して
、切抜き対象画像の輪郭を含む所定領域を指定可能とし
、該指定領域内部を自動的にプログラム処理して当該輪
郭に沿って切抜くための手段と、前記対象画像の輪郭を
含む帯状＠域を指定可能とし、該指定領域内部を自動的
にプログラム処理して、当該輪郭に沿って切抜くための
手段と、任意の輪郭を指定して、当該輪郭に沿って切抜
くための手段と、任意の輪郭を線分で指定して、当該輪
郭に沿って切抜くための手段とを備えることにより、前
記課題を達成したものである。 【作用］ 本発明は、同じ対象画像であっても、その部分によって
、自動切抜きが可能な領域と、困難な領域があることに
着目してなされたものである。 本発明においては、例えば、第１図（八）のように画＠
２に対して、絵柄の輪郭を含む所定の例えば矩形あるい
は多角形の自動切抜き領域Ａを指定し、その領域内部を
、例えば濃度の変化軸を考慮した濃度分類によりプログ
ラム処理し、自動切抜きする。該自動切抜き領ｍＡの指
定は、例えば予め当該領域Ａの基準点を左上隅として、
その基準点Ｐの位置をカーソルで画＠２上に指定するこ
とで行うことができる。 又、例えば第１図（８）のように、対象画像２の輪郭を
含む帯状領域Ｂを、符号Ｃで示すスポット状のブラシで
なぞりながら指定し、リアルタイムにプログラム処理し
全自動切抜きする。 輪郭線の状態によっては、自動切抜きでは良好な結果を
得られないため、例えば第１図（Ｃ）に示すように、対
象画像２の輪郭をオペレータが例えばブラシで指示し、
当該指示された輪郭線に沿って切抜き（手動切抜き）を
行うようにする。ブラシを用いて指示すれば、切抜きを
所望する対象画像の輪郭がいずれの曲線でもオペレータ
は当該輪郭を精度良く指定して切抜くことができる。な
お、第１図（Ｃ）には先端が円形のブラシで輪郭をなぞ
った状態を符号りで示している。切抜き線は、前記ブラ
シ先端の円の包絡線に沿った背景側、又は、絵柄側とす
ることができる。 又、対象画像の輪郭を、第１図（Ｄ）に示すように少な
くとも１つの線分（で指定して切抜き（手動切抜き）を
実行する。この場合、直線の切抜きをしたいところで、
簡単且つ正確に直線で切抜くことができる。 本発明は、前記のように、２つの自動切抜き手段と２つ
の手動切抜き手段で切抜きを行えるため、各手段を組み
合わせることにより、切抜き処理を効率良く行うことが
できる。又、輪郭線の状態によって適切な処理方法を選
択できるため、品質の良い切抜き像が得られる。又、自
動切抜きにより発生したノイズ等については、手動切抜
きにより簡単に修正できる。従って、切抜き像を迅速に
作成することができ、しかも、全自動の場合よりも正確
に切抜ける。 【実施例］ 以下図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する
。 本実施例は、第２図に示す如く構成されている切抜きマ
スク作成システムである。第２図において、１はレイア
ウトテーブルで、例えばカラーフィルム等のカラー原稿
２（背景部が一様）が載置される。３はカラースキャナ
で、カラー原稿２の画像を光学的に読み取り、ＲＧＢ信
号をＹ、Ｍ、Ｃ，８に信号に変換しながらイメージメモ
リ４に記憶させる。 ５はコンピュータ等で構成される画像処理コントローラ
部で、主成分演算手段５ａ　、１度平均・共分散演算手
段５ｂ、識別関数演算手段５Ｃ１背月部抽出手段５ｄ、
スムージング処理手段５ｅ、高解像度処理手段５を等か
ら構成されており、プログラムメモリ１０に記憶される
切抜き処理プログラムに基づいて起動する。 前記主成分演算手段５ａは、予め設定された自動切抜き
領域の一様な背景部内のトレーニングエリア１１ａ、例
えば自動切抜き領域１１の左上隅（第３図参照〉の画像
データ（Ｃ，Ｍ、Ｙ）をサンプリングし、その主成分を
演算して、第４図に示す如く、濃度変化の軸（主成分軸
）を求める。 この主成分演算手段５ａによって、画像データの背景部
がグラデーションを持つ場合や、実体部の影が写る場合
でも、濃度分布の変化が予測できる。 勿論、トレーニングエリアを背景部内の他の箇所に設定
することも可能である。 前記濃度平均・共分散演算手段５ｂは、主成分分析で得
られた各画素の第２及び第３主成分値から、最尤法によ
る濃度クラスタリングを行うべく、トレーニングエリア
１１ａの濃度平均値及び共分散値を求める。 前記識別関数演算手段５Ｃは、濃度平均・共分散演算手
段５ｂが演算した濃度平均値及び共分散値を正規分布関
数に代入して、対象画像全体を背景部と実体部（背景部
でない部分）にクラスタリングするための識別関数を決
定し、次いで、イメージメモリ４に記憶されたカラー画
像データを読み出し、該識別関数に代入して、トレーニ
ングエリアとの濃度距離データを演算する。ここで、正
規分布関数を使用しているのは、画像が一様である場合
には、正規分布に従っていると仮定しているからである
。 前記背景部抽出手段５ｄは、該識別関数演算手段５Ｃが
演算した濃度距離データと、予め記憶された判定距離デ
ータ（例えばマハラノごス距離データ〉を参照しながら
、該濃度距離データが所定値以内であると背景部と判定
して、イメージメモリ４に記憶されたカラー画像データ
から背景顔画像データを抽出する。 前記スムージング処理手段５ｅは、該背景部抽出手段５
ｄにより抽出された背景顔画像データを後述するように
スムージングする。 前記高解像度処理手段５ｆは、前記スムージング処理手
段５ｅによりスムージングされた、ラスタデータの背景
部画像データに対して、画素間を補間することにより擬
似的に解像度を上げ、高品質な画像を作成する処理を施
すものである。即ち、この高解像度処理手段５ｆには、
前記背景部画像データをランレングスデータに変換する
ランレングス処理部５０ｇと、このランレングスデータ
を拡大する拡大処理部５０ｈと、拡大されたランレング
スデータの接続関係を検索する接続関係検索部５０１と
、検索された拡大ランレングスデータの関係に基づいて
任意の２点間を連結する輪郭のエツジを所定数細分化す
る細分化処理部５０ｊとが設けられる。 第２図において、６は自動切抜き領域の指定、自動抽出
された切抜きマスクの確認・修正、手動切抜き等をオペ
レータが行うためのデイスプレィ、７は入力部で、キー
ボード７ａ及びデイスプレィ６上のカーソルを移動する
ためのポインティングデバイス７ｂから構成され、切抜
き処理に必要なコマンド位置データや閉領域内ペイント
実行等を画像処理コントローラ部５に指示入力する。 ８は、フィルム出力手段となるレイアウトスキャナで、
前記雑音除去手段５ｈから出力される背景部切抜きマス
クデータを参照しながら、前記イメージメモリ４に記憶
されたカラー画像データ中から背景部外のカラー画像デ
ータを版色別に読み出し、印刷フィルム版９に切出し出
力する。 第３図は、自動切抜き処理を説明する状態推移図である
。 第３図において、１１は自動切抜き領域、１１ａはその
トレーニングエリアを示す。又、１２は背景部抽出画像
データを示し、第２図に示した背景部抽出手段５ｄが抽
出した背景部抽出画像データに対応する。第３図におい
て、Ｎ＋、Ｎ２はノイズ成分であり、画像処理演算によ
り発生する一様でない濃度領域として抽出されたデータ
に対応する。 １３はスムージングデータで、スムージング処理子ＦＩ
！５ｅがノイズ成分Ｎ１．Ｎ２を、例えば近接する画素
データを所定のマトリクスデータにより除去したものに
相当する。 １４は、高解像度データで、高解像度処理手段５ｔがス
ムージングデータをランレングス処理等して擬似的に解
像度を上げたものである。 １７は自動切抜き画像で、手動切抜き画像と合成されて
、第２図に示した印刷フィルム版９に露光される。 カラー原稿２に対する原稿入力がポインティングデバイ
ス７ｂにより指示されると、カラースキャナ３がカラー
原稿２の読み取りを開始し、読み取ったカラー画像デー
タを版色（イエロー、マゼンタ、シアン、ブラック）毎
にイメージメモリ４に順次書き込んでいく。この書き込
みが終了すると、イメージメモリ４から読み出されたカ
ラー画像データがデイスプレィ６に表ボされる。 トレーニングエリア１１ａは、予め自動切抜き領域１１
の背景部の所定位置、例えば自動切抜き領域１１の左上
隅に設定されている。なお、このトレーニングエリア１
１ａは、ポインティングデバイス７ｂにより変更可能で
ある。 主成分演算手段５ａは、このトレーニングエリア１１ａ
の部分の画像データ（Ｃ，Ｍ、Ｙ）をサンプリングし、
この画像データに対して、第４図に示した如く、濃度の
変化方向を知るための主成分分析を行う。これによって
、画像データの背景部がグラデーションを持つ場合や、
実体部の影が写る場合でも、濃度分布の変化が予測でき
る。 背景部抽出に際しては、この主成分分析で得られた各画
素の第２及び第３主成分値を、最尤法に渡す。 最尤法では、まず、前記濃度平均・共分散演算手段５ｂ
が、前記トレーニングエリア１１ａ内の各画素の第２、
第３主成分値から、その濃度平均値及び共分散値を演算
する。 次いで、識別関数演算手段５Ｃが、前記トレーニングエ
リア１１ａの濃度平均値及び共分散値を正規分布関数に
代入し、自動切抜き領域を背景部と実体部にクラスタリ
ングするための識別関数を一決定する。 更に、該識別関数演算手段５Ｃが、各画素をこの識別関
数に代入して、トレーニングエリアとの濃度距離データ
を演算する。 次いで、背景部抽出手段５ｄが、演算された濃度距離デ
ータを予め記憶された判定距離データより小さいかどう
か判定することにより、背景部抽出画像データ１２を抽
出する。最尤法は、このように画像の−様な部分を統計
的に処理しているため、安定的に背景部が抽出できる。 抽出された背景部画像データ１２はスムージング処理手
段５ｅにより背景輪郭部がスムージングされ、スムージ
ングデータ１３が生成される。 次いで、高解像度処理手段５ｒ１．：おいては、生成さ
れたスムージングデータ１３を圧縮してランレングスデ
ータを作成し、そのランレングスデータを拡大、細分化
して高解像度処理を施し、高解像度データ１４を生成す
る。このランレングスデータの作成等には、例えば、出
願人が既に提案した特開昭６３−６４１７９号公報中の
手順を用いることができる。 次いで、オペレータが、この処理で自動抽出された高解
像度処理された自動切抜き領域をデイスプレィ６上で確
認、修正して、手動切抜き線と合成して背景切抜きマス
クが決定される。 決定された背景部切抜きマスクデータ（高解像度データ
１６）はレイアウトスキャナ８に出力され、これに従っ
て、レイアウトスキャナ８が背景部切抜きマスクデータ
を参照しながら、イメージメモリ４に記憶されたカラー
画像データ中の背景部外に対応するカラー画像データ（
切抜き画像１５）を読み出し、印刷フィルム版９に版別
に切出し露光出力する。 次に第５図〜第８図を参照しながら、第３図に示したス
ムージング処理手段５ｅによる膨脂収縮に準じたスムー
ズ処理について説明する。 第５図は、第１図に示したスムージング処理手段５ｅに
よる輪郭画素の膨脹を説明する模式図である。図におい
て、２１は判定画素パターンで、例えば対象画素２１ａ
に臨接する８近傍画素を検索して、対象画素２１ａの「
１」　（黒画素）、「Ｏ」　（白画素）を決定する。２
２は膨脂処理パターンで、判定画素パターン２１の８近
傍画素が１つでも「１」の場合に、対象画素２１ａが「
１」（斜線で示す）に形成されて、膨脹された状態に対
応する。 第６図は、第１図に示したスムージング処理手段５ｅに
よる輪郭画素の収縮を説明する模式図である。図におい
て、３１は判定画素パターンで、例えば対象画素３１ａ
　１．：臨接する８近傍画素を検索して、対象画素３１
ａのｒｌＪ　　ｒＯＪを決定する。３２は収縮処理パタ
ーンで、判定画素パターン３１の８近傍画素が１つでも
ｒＯＪの場合に、対象画素３１ａがｒＯＪに形成されて
、収縮された状態に対応する。 例えば第７図に示すような凸型のノツチが線画の輪郭に
含まれるような線画画像データ４１ａが検索された場合
には、スムージング処理プログラムに基づいて、第６図
に示した判定画素パターン３１により収縮走査を実行し
て収縮画像データ４１ｂを生成し、この収縮画像データ
４１ｂに対して膨張処理を施すため、スムージング処理
プログラムに基づいて、スムージング処理手段後５ｅが
第５図に示した判定画素パターン２１により膨脹走査を
行って、ノツチ除去画像データ４１Ｇを生成する。 一方、第８図に示すような凹型のノツチが線画の輪郭に
含まれるような線画画像データ４２ａが検索された場合
には、スムージング処理プログラムに基づいて、第５図
に示した判定画素パターン２１により膨脹走査を実行し
て膨脹画像データ４２ｂを生威し、この膨脹画像データ
４２ｂに対して収縮処理を施すため、スムージング処理
プログラムに基づいて、スムージング処理手段後５ｅが
第６図に示した判定画素パターン３１により収縮走査を
行い、ノツチ除去画像データ４２ｃを生成する。なお、
この処理は、この実施例においては、膨脹→収縮の順に
、画像全体に対して実行される。 前記高解像度処理手段５ｆによる高解像度処理を第９図
の模式図に従って説明する。 第９図（Ａ＞において、４３はランレングスデ−夕で、
その数値はカラム番号（Ｃｏｌｕｍｎ　Ｎ　ｕｍｂｅｒ
）を示す。４３ａはランレングス値で、ランレングスデ
ータ４３をカラム番号で表わしたものである。 第９図（Ｂ）の４４は、拡大ランレングスデータで、前
記ランレングスデータ４３を例えば縦横２倍に拡大した
データである。４４ａはランレングス値で、拡大ランレ
ングスデータ４４をカラム番号で表わしたものである。 第９図（Ｃ）の４５は、前記拡大ランレングスデータ４
４を細分化したランレングスデータを示す。４５ａはこ
の細分化したランレングスデータ４５をカラム番号で表
わしたランレングス値である。 第９図（Ａ）〜（Ｃ）かられかるように、ランレングス
処理部５００は、ランレングスデータ４３を生成して、
ランレングス値４３ａを得る。これらのデータに対して
、拡大処理部５０ｈが前記データ４３を、例えば縦横２
倍に拡大処理して、拡大ランレングスデータ４４を生成
する。これにより、ランレングス値４４ａｈ＜ｍられる
。 次いで、接続関係検索手段５０ｉが、ランレングス値４
４ａに対して接続関係検索を行い、規定データを生成す
る。この規定データは、拡大ランレングスデータ４４の
輪郭を構成する線素（例えば、１３−１３−１１・・・
）を構成するデータである。これらの規定データが得ら
れたら、細分化処理部５０ｊでこの規定データを細分化
補正し、細分化したランレングスデータ４５を生成して
そのランレングス値４５ａを得る。このようにして、高
解像度の拡大画像が得られる。 次に、第１０図を参照しながら、本発明による切抜き処
理の手順について説明する。 本発明による切抜き処理に際しては、まず、オベレ、−
夕がポインティングデバイス７ｂによりカラー画像２に
対する画像読取りを指示して始動させる。始動すると、
ステップ１１０で、カラースキャナ３がカラー原稿２を
版色別に読取り、読取ったカラー画像データを版色別に
イメージメモリ・４に入力し登録する。 次いで、ステップ１１２で、画像表示指令が指定された
ら、イメージメモリ４より読出したカラー画像データを
デイスプレィ６に表示する。 次いで、ステップ１１４で、オペレータが、デイスプレ
ィ６を見ながら輪郭毎に適切な切抜き手法を選択する。 次いで、選択された手法に従って、ステップ１１６Ａ〜
１１６Ｄで自動、手動切抜きを実行する。 即ち、所定範囲の領域指定切抜きが選択された場合には
、ステップ１１６Ａで、前出第１６（Ａ）に示すように
、オペレータが対象画像の輪郭付近に所定の例えば矩形
あるいは多角形の領域を指定し、その領域内部の背景部
をプログラム処理で自動的に切抜く。又、帯状領域切抜
きが選択された場合、ステップ１１６Ｂで、前出第１図
＜８）に示すように、オペレータが、対象画像の輪郭付
近を例えばスポット状ブラシでなぞり帯状領域を指定す
る。これにより、リアルタイムにプログラム処理で自動
的に切抜く。 このステップ１１６Ａ１１１６Ｂで自動切抜きが実行さ
れた後には、ステップ１１８Ａ、１１８Ｂで、オペレー
タがデイスプレィ６に表示される切抜き画像をモニタし
ながら必要に応じて当該切抜き画像を手動で修正する。 又、ブラシ切抜きが選択されたならば、ステップ１１６
Ｃで、オペレータが対象画像の任意の輪郭をブラシで指
示することで切抜く。この場合、ブラシで指示する個所
は、切抜こうとする輪郭の外側〈背景部）あるいは内側
（絵柄側〉のいずれともすることができる。又、切抜き
は、ブラシ先端の円の包絡線で切ることができる。 又、ラインによる手動切抜きが選択されたならば、ステ
ップ１１６Ｄで、オペレータが画像の輪郭の切りたい部
分を少なくとも１つの線分で指定し、当該線分を結んで
切抜く。この線分による切抜きは、直線を出したいとこ
ろで簡単且つ正確に直線で切抜くことができる。 次いで、ステップ１２０で、全輪郭が切抜かれたか否か
を判断する。切抜かれたと判断されたならば、ステップ
１２２で、切抜き線に基づき背景画像のマスクを作成す
る。次いで、ステップ１２４で、背景画像のマスクをス
ムージング処理、高解像度処理する。次いで、ステップ
１２６で、レイアウトスキャナ８が、処理された背景画
像マスクを参照しながら、イメージメモリ４に記憶され
た版色ｇｉｌのカラー画像データを読出し、背景部以外
のカラー画像（切抜き画像〉を印刷フィルム版９に版色
毎に露光出力する。 なお、前記実施例では、カラー原稿２をカラースキャナ
３より入力する場合について説明していたが、レイアウ
トスキャナ８の図示しない入力ドラムより入力しても、
同様の処理が実行できることは明らかである。 又、前記実施例では、濃度の変化軸を考慮した濃度分類
による自動切抜きが行われていたので、明度や色相が変
化しても、グラデーションや影を持つ背景部を旨く抽出
することが可能であるが、自動切抜きの方法はこれに限
定されない。 更に、前記実施例においては、スムージング処理高解像
度処理を背景マスク領域データに施しており、この処理
は必要に応じて施すものであるが、十分な品質の切抜き
像が得られるのであれば、この処理を省略することがで
きる。又、高解像度処理を施す手段として、ランレング
ス処理による処理手段５ｔを示したが、当該処理を施す
手段は、これに限定されず、ランレングス処理を施さず
に他の処理手法により高解像度処理を施すことができる
。 ［発明の効果１ 以上説明した通り、本発明によれば、自動及び手動で各
々２種類の切抜き手段を組合わせて切抜けるため、切抜
き処理を効率良く行うことができる。又、輪郭線の状態
によって処理手段を選択できるため、品質の良い切抜き
線が得られる。又、自動切抜きにより発生したノイズ等
を手動切抜きで簡単に修正できる等の優れた効果が得ら
れる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明を説明するための、自動、及び手動に
よる各切抜き処理を説明するための平面−図、 第２図は、本発明の実施例に係る切抜きマスク作成シス
テムの構成を示すブロック線図、第３図は、前記実施例
における自動切抜き処理を説明する状態推移図、 第４図は、自動切抜き方法を説明するための、トレーニ
ングエリアの２次元ヒストグラムと主成分軸を示す線図
、 第５図は、第２図に示した実施例のスムージング処理手
段による輪郭画素の彫版を説明する模式第６図は、同じ
く、輪郭画素の収縮を説明する模式図、 第７図及び第８図は、同じくスムージング処理状態を説
明する模式図、 第９図（Ａ）〜（Ｃ）は、前記実施例の高解像度処理手
段による高解像度処理を説明するための模式図、 第１０図は、前記実施例における切抜き処理手順を示す
流れ図である。 ２・・・カラー原稿、 Ａ、Ｂ、１１・・・自動切抜き領域、 ３・・・カラースキャナ、 ４・・・イメージメモリ、 ５・・・画像処理コントローラ部、 ５ａ・・・主成分演算手段、 ５ｂ・・・濃度平均・共分散演算手段、５Ｃ・・・識別
関数演算手段、 ５ｄ・・・背景部抽出手段、 ５ｆ・・・高解像度処理手段、 ６・・・デイスプレィ、 ９・・・印刷フィルム版、 １０・・・プログラムメモリ、 １１ａ・・・トレーニングエリア、 １２・・・背景部抽出画像データ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力される画像から所定部を抽出するための切抜
   きマスク作成システムにおいて、 入力画像に対して、切抜き対象画像の輪郭を含む領域を
   指定可能とし、該指定領域内部を自動的にプログラム処
   理して当該輪郭に沿つて切抜くための手段と、 前記対象画像の輪郭を含む帯状領域を指定可能とし、該
   指定領域内部を自動的にプログラム処理して、当該輪郭
   に沿つて切抜くための手段と、前記対象画像の任意の輪
   郭を指定して、当該輪郭に沿つて切抜くための手段と、 前記対象画像の任意の輪郭を線分で指定して、当該輪郭
   に沿つて切抜くための手段とを備えることを特徴とする
   切抜きマスク作成システム。