(57)【要約】【課題】並列演算プロセッサに適した手法で、大きな欠損の形状補正処理を繰り返し複数回実行することができる。【解決手段】処理対象の欠損を含む図形画像に対して膨張フィルタ及び収縮フィルタを含む画像処理フィルタを用いて上記欠損を埋めるように当該図形画像の形状を補正する形状補正処理を行う画像処理装置において、上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行する。ここで、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いる。また、１×複数画素の棒形状を有する画像処理フィルタを用いて、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行う。【選択図】図１３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の欠損を含む図形画像に対して膨張フィルタ及び収縮フィルタを含む画像処理フィルタを用いて上記欠損を埋めるように当該図形画像の形状を補正する形状補正処理を行う画像処理装置において、
上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記形状補正処理において、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記画像処理フィルタは、１×複数画素の棒形状を有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記棒形状を有する画像処理フィルタを用いてＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行うことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記画像処理フィルタは、実質的に多角形状を有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記画像処理フィルタは、矩形形状を有することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記画像処理フィルタは、実質的に円形形状を有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項８】
処理対象の欠損を含む図形画像に対して膨張フィルタ及び収縮フィルタを含む画像処理フィルタを用いて上記欠損を埋めるように当該図形画像の形状を補正する形状補正処理を行う画像処理方法において、
上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
上記形状補正処理において、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
上記画像処理フィルタは、１×複数画素の棒形状を有することを特徴とする請求項１又は９記載の画像処理方法。
【請求項１１】
上記棒形状を有する画像処理フィルタを用いてＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行うことを特徴とする請求項１０記載の画像処理方法。
【請求項１２】
上記画像処理フィルタは、実質的に多角形状を有することを特徴とする請求項８又は９記載の画像処理方法。
【請求項１３】
上記画像処理フィルタは、矩形形状を有することを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１４】
上記画像処理フィルタは、実質的に円形形状を有することを特徴とする請求項８又は９記載の画像処理方法。
【請求項１５】
請求項８乃至１４のうちのいずれか１つに記載の画像処理方法の処理ステップを含むことを特徴とするコンピュータにより実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理対象の欠損を含む図形の画像データに対して欠損を埋める形状補正処理を実行する画像処理装置及び画像処理方法、上記画像処理方法を用いたコンピュータにより実行可能なプログラム関する。
【背景技術】
【０００２】
濃淡画像の復元が十分でないときに、二値画像は雑音を含み、その後の特徴抽出に悪影響を与える場合があり、平滑化などの処理が必要となる。二値画像では、値は１又は０であり、平滑化は値を反転させることになるので、図形を変形させる（以下、図形変形処理という。）。図形変形処理には、収縮と膨張、細線化、距離変換などの処理が含まれる（例えば、非特許文献１参照。）。これらの処理は図形の形状を補正するので、「形状補正処理」とも呼ばれる。
【０００３】
雑音の定義である、緩やかに変化している部分での急峻な濃度変化や滑らかな形状の変形は、二値画像では図３に示すように、大きな面積を占有する図形中の小さな背景（図形）や境界部分における小さな凹凸として出現する。このような雑音を除去する方法として、収縮や膨張がある。ここで、収縮は浸食とも呼ばれ、膨張は拡大とも呼ばれる。ここで、図３のように、収縮処理を実行した後膨張処理を実行するか、もしくは、膨張処理を実行した後収縮処理を実行することで、図形を所定の元の形状に修正することが知られている。
【０００４】
膨張は１の画素の近傍を１に変換し、収縮は０の画素の近傍を０に変換する操作である。基本的な操作は１画素分の収縮・膨張であり、近傍としては例えば４−近傍形、又は８−近傍形のいずれかがよく用いられている。これらの操作は多画素に拡張することができ、図４において中心画素Ｐの影響範囲を示す。図４において、１は１画素操作、２と１は２画素操作の範囲を示す（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００５】
図６は図４の収縮フィルタ・膨張フィルタの具体例（３×３画素フィルタ）を示す図である。図６において、膨張フィルタでは、３×３の中心画素の輝度を周りの９個（中心画素を含む）の画素の中での最大輝度に置き換える処理を行う。特に、黒いノイズ成分を除去する効果を有している。また、収縮フィルタとは、逆に中心画素の輝度を周りの９個（中心画素を含む）の画素の中で最小輝度に置き換える処理をいう。特に、白いノイズ成分を除去する効果を有している。すなわち、画像にゴミや汚れなどの細かいノイズ成分が含まれるとき、このような膨張フィルタ又は収縮フィルタを用いて、そのノイズを除去することができ、クリーンな画像を得ることができる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−２０３２０７号公報。
【特許文献２】特開２００８−０５２４６８号公報。
【特許文献３】特開２００８−２５８９８０号公報。
【非特許文献１】土屋裕ほか，「画像処理」，コロナ社，９４−９５頁，１９９０年１月２５日発行。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば、特許文献１及び２においては、膨張フィルタ又は収縮フィルタを用いて形状補正処理を実行することで、対象画像の小さな欠損を除去することができるが、大きな欠損の除去ができないという問題点があった。ここで、膨張フィルタを用いた処理した後、収縮フィルタを用いて処理すると、白画素中の黒のノイズ成分を削除することができ、収縮フィルタを用いた処理した後、膨張フィルタを用いて処理すると、反対のノイズ削除が可能である。
【０００８】
また、例えば、特許文献３においては、原稿から画像を読み取る装置において、読み取った原稿画像の傾斜角度を高速で検出でき、かつその処理のために大きなメモリ容量も必要としないようにするために以下の構成を有している。すなわち、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）処理部は、読み取り動作と並行して、読み取られた画像データから主走査ライン方向に配列された所定数の画素データのそれぞれを並行して取得し、取得した所定数の画素データのそれぞれについて並行して画素データ値の変化点を検出し、検出された変化点の位置情報としてその変化点の画素位置情報とライン位置情報との対を少なくとも２つの位置で記録しておき、記録された画素位置情報の差分値とライン位置情報の差分値とを用いて画像の傾斜角度を算出する。
【０００９】
当該傾斜角度の算出方法を用いて、微分係数をエッジに沿って演算し極大・極小値（傾きが急激に変化する所）から判別し形状補正処理を実行していた。ところが、この処理は並列演算プロセッサ向きでない。その理由は当該処理が逐次処理であることであり、浮動少数点演算機能が必要となり処理が複雑であるという問題点があった。
【００１０】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、並列演算プロセッサに適した手法で、大きな欠損の形状補正処理を実行することができる画像処理装置及び画像処理方法、並びに当該画像処理方法を用いたプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の発明に係る画像処理装置は、処理対象の欠損を含む図形画像に対して膨張フィルタ及び収縮フィルタを含む画像処理フィルタを用いて上記欠損を埋めるように当該図形画像の形状を補正する形状補正処理を行う画像処理装置において、
上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行することを特徴とする。
【００１２】
上記画像処理装置において、上記形状補正処理において、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いることを特徴とする。
【００１３】
また、上記画像処理装置において、上記画像処理フィルタは、１×複数画素の棒形状を有することを特徴とする。ここで、上記棒形状を有する画像処理フィルタを用いてＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行うことを特徴とする。
【００１４】
さらに、上記画像処理装置において、上記画像処理フィルタは、実質的に多角形状を有することを特徴とする。ここで、上記画像処理フィルタは、矩形形状を有することを特徴とする。
【００１５】
またさらに、上記画像処理装置において、上記画像処理フィルタは、実質的に円形形状を有することを特徴とする。
【００１６】
第２の発明に係る画像処理方法は、処理対象の欠損を含む図形画像に対して膨張フィルタ及び収縮フィルタを含む画像処理フィルタを用いて上記欠損を埋めるように当該図形画像の形状を補正する形状補正処理を行う画像処理方法において、
上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行することを特徴とする。
【００１７】
上記画像処理方法において、上記形状補正処理において、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いることを特徴とする。
【００１８】
また、上記画像処理方法において、上記画像処理フィルタは、１×複数画素の棒形状を有することを特徴とする。ここで、上記棒形状を有する画像処理フィルタを用いてＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行うことを特徴とする。
【００１９】
さらに、上記画像処理方法において、上記画像処理フィルタは、実質的に多角形状を有することを特徴とする。ここで、上記画像処理フィルタは、矩形形状を有することを特徴とする。
【００２０】
またさらに、上記画像処理方法において、上記画像処理フィルタは、実質的に円形形状を有することを特徴とする。
【００２１】
第３の発明に係るコンピュータにより実行可能なプログラムは、上記画像処理方法の処理ステップを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法によれば、上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行することにより、１回の処理では補正不可能な部分の補間をすることができ、また、参照ライン数が減る、並列処理が可能となるので高速に処理することができる。それ故、上記形状補正処理の処理性能を従来技術に比較して大幅に向上できる。
【００２３】
また、上記形状補正処理において、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いることで、特定の方向を得意とする画像処理フィルタを必要最小限実施することで、上記形状補正処理の処理性能を従来技術に比較して大幅に向上できる。
【００２４】
さらに、１×複数画素の棒形状を有する画像処理フィルタを用いて、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行うことで従来技術に比較してきわめて高速で画像処理を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。
【００２６】
図１は本発明の一実施形態に係る、例えばデジタル複写機である画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、当該画像処理装置は、所定のプログラムに従って、この装置の全体を制御するＣＰＵ１と、そのプログラムや固定データなどが書き込まれているＲＯＭ２と、原稿上の画像を読み取る画像読み取り部３と、画像読み取り部３を制御して読み取られた画像データを取り込む読み取りインタフェース（Ｉ／Ｆ）部４と、取り込まれた画像データに対して後述するＳＩＭＤ単位の処理を施すＳＩＭＤ処理部５と、読み取りＩ／Ｆ部４又はＳＩＭＤ処理部５から出力された画像データなど各種データを記憶するＲＡＭ６と、ＲＡＭ６に取り込まれた画像データを用いて記録紙上に画像を形成する画像形成部７と、画像形成部７を制御する画像形成インタフェース（Ｉ／Ｆ）部８と、表示装置や操作キーを有して利用者が装置側に指示情報を入力したりする操作部９などを備えて構成される。なお、ＳＩＭＤ処理部５は専用のプロセッサ及びバッファメモリなどを有し、例えば傾斜角度を算出する処理や、形状補正処理などを実行する。以下の実施形態において、ＳＩＭＤ処理部５によりＳＩＭＤ単位で画像処理を実行しているが、本発明はこれに限らず、複数行の単位でＣＰＵ１により画像処理を実行してもよい。
【００２７】
図２は図１の画像処理装置において取り扱う画像データのデータ構成を示す説明図である。ここで、図２（ａ）は、フレームの画像データが、副走査方向に並んだ複数のラインデータから成り、そのラインデータが主走査方向に配列された複数の画素データから成ることを示している。ラインデータは、図２（ｂ）に示すように、複数のＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）から成る。なお、ここで、「ＳＩＭＤ」とは、1つの処理単位として処理される所定数の画素データである。このようなＳＩＭＤを処理単位とする演算処理、つまりＳＩＭＤ単位処理では、ＳＩＭＤ単位を構成している複数の画素データを一度に入力し、入力した複数の画素データを並列的に処理するので、一度に大量のデータを処理することができ、演算処理を短時間で行うことができるという利点がある。
【００２８】
図３は図１の画像処理装置のＳＩＭＤ処理部５により実行される画像処理を示すフローチャートである。図３の処理では、主走査方向に対する傾斜角度を算出する場合について以下説明する。
【００２９】
図１の操作部９内のコピースタートキーが押下され、原稿読み取りが始まると、ＳＩＭＤ処理部５のプロセッサはまず、フレーム単位処理を行う（ステップＳ１）。例えばこの時点ではこれから処理しようとするラインの番号として「１」をＳＩＭＤ処理部５内メモリの所定アドレスＡに設定する。
【００３０】
次いで、ＳＩＭＤ処理部５のプロセッサはライン単位処理を行う（ステップＳ２）。例えばこの時点ではこれから処理しようとするＳＩＭＤの番号として「１」をＳＩＭＤ処理部５内メモリの所定アドレスＢに設定する。そして、読み取りＩ／Ｆ部４を介してＳＩＭＤ処理部５内のバッファメモリに第１ラインの画像データが入ってくると、ＳＩＭＤ１のＳＩＭＤ単位処理が行なわれる（ステップＳ３）。専用回路を用いて例えば３５２個の画素データを並行して所定の値と比較する処理を行うわけである。また、その結果、所定の画素位置（例えば３画素目）の画素データの値が所定の値を超えていたならば変化点と判定し、所定アドレスＡに設定されているライン番号をそのときのＳＩＭＤ番号に対応付けてＳＩＭＤ処理部５内メモリの所定アドレスＣに記録する。但し、同一ＳＩＭＤですでに記録が行なわれているならば所定の値を超えていても変化点ではないので記録しない。
【００３１】
こうして、そのＳＩＭＤの処理が終了すると（ステップＳ４でＹＥＳ）、ＳＩＭＤ処理部５のプロセッサはＳＩＭＤ処理部５内メモリの所定アドレスＧに設定されている１ラインのＳＩＭＤ数と所定アドレスＢに設定されているＳＩＭＤ番号を比較することによりそのときのラインの処理がすべて終了したか否かを判定する（ステップＳ５）。そして、終了していないと判定されたならば（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ２に戻り、ＳＩＭＤ番号の値を１だけ増やし（ステップＳ２）、次のステップＳ３へ進む。
【００３２】
このような繰り返しの後、そのときのラインのすべてのＳＩＭＤ単位処理が終了したと判定されたならば（ステップＳ５でＹＥＳ）、ＳＩＭＤ処理部５はＳＩＭＤ処理部５内メモリの所定アドレスＨに設定されている１フレームのライン数と所定アドレスＡに設定されているライン番号を比較することにより、フレーム単位処理が終了か否かを判定する（ステップＳ６）。そして、終了でないならば（ステップＳ６でＮＯ）、ステップＳ１に戻り、ライン番号の値を１だけ増やして（ステップＳ１）、以降の処理を繰り返す。
【００３３】
こうして、フレーム単位処理が終了したならば（ステップＳ６でＹＥＳ）、ＳＩＭＤ処理部５のプロセッサは記録しておいたライン番号を前述した計算式に代入して傾斜角度を算出する（ステップＳ７）。
【００３４】
なお、ステップＳ６においてはライン番号が所定数以上記録されたか否かを判定し、所定数以上記録されたならばフレーム単位処理終了と判定してもよい。また、３個以上のライン番号が記録されていたならば、最も離れた２つのＳＩＭＤ番号に対応づけられた２つのライン番号を用いて傾斜角度を算出する。そのほうが主走査方向の差分値、副走査方向の差分値とも大きな値となり、傾斜角度の精度が向上する。
【００３５】
また、以上の説明は主走査方向に対する原稿画像横辺の傾斜角度を算出する場合であるが、副走査方向に対する原稿画像縦辺の傾斜角度を算出する場合も基本的には主走査方向と同様で、例えば所定の２つのラインについてそれぞれのＳＩＭＤ単位内に原稿画像左端側から変化点があるか否かを調べ、あればその変化点の画素位置を記録する。その際、ＳＩＭＤ処理部５では、１つのＳＩＭＤ単位の画素数分のレジスタを持ち、個々の画素データに対応して並列に処理された比較結果をそのレジスタ内の対応する位置に書き込むので（例えば、所定値未満ならば「０」、所定値以上であれば「１」と書き込む）、ＳＩＭＤ処理部５内のプロセッサはレジスタを１画素目から順に調べて初めて「１」になった画素位置を変化点とする。そして、記録された２つのラインの変化点の値を用い、次の計算式から傾斜角度を算出する。
【００３６】
［数１］
傾斜角度＝（主走査方向画素位置差分）／（副走査方向のライン番号差分）    （１）
【００３７】
以上説明したように、図１ないし図３の実施形態によれば、ＳＩＭＤ単位内の各画素データを並列に処理するので、傾斜角度を高速に算出でき、且つ第１ラインから順に変化点を記録するだけで傾斜角度を算出できるので、バッファメモリの容量は数ライン分だけでよい。図３の処理フローでは、傾斜角度の計算をＳＩＭＤ処理部５により実行しているが、同様の処理フローにより、以下に詳細後述する形状補正処理を実行することもできる。
【００３８】
次いで、元画像の欠損を検出及び穴埋め方法について以下に説明する。図７は図形の修正処理を行う、欠損１１を含む円形の元画像１０を示す平面図であり、図８は図７の欠損１１付近の拡大図である。また、図９は図７及び図８の欠損１１を検出する方法を示すグラフであって、元画像の輪郭線上の位置の角度に対する傾きを示すグラフである。図７及び図８において、一点鎖線は欠損１１無しの場合の代表点での接線であり、点線は欠損１１有りの場合の代表点での接線である。
【００３９】
元画像１０の形状補正処理（穴埋め）を処理する場合、図７及び図８に示すように、微分係数（傾き）を円形の元画像１０のエッジに沿って演算し、極大値・極小値（図９の傾きが急激に変化する所：図９参照。）を算出し、算出値から欠損１１１（補正対象部分）を判別し、対象部分の欠損を補正していた。そこで、矩形の膨張フィルタ又は収縮フィルタを用いて形状補正処理を実行すると、効率的に欠損１１の穴埋めを行うことができかつ実質的にその穴埋めを行うことができる得意な方向と、欠損１１の穴埋めをあまり効率的に行うことができない不得意な方向があることを発明者は以下のように発見した。なお、以下の実施例においては、種々の形状のフィルタ（収縮フィルタ及び膨張フィルタ）を用いて形状補正処理を行って欠損を埋める処理について説明する。ここで、形状補正処理は、処理対象の図形画像に対して収縮フィルタを用いて収縮処理を実行した後、膨張フィルタを用いて膨張処理を実行して行い、もしくは、処理対象の図形画像に対して膨張フィルタを用いて膨張処理を実行した後、収縮フィルタを用いて収縮処理を実行して行う。
【実施例１】
【００４０】
図１０は実施形態に係る画像処理装置を用いて矩形フィルタ処理（実施例１）を行う、複数の欠損１２を含む元画像１０を示す平面図である。また、図１１（ａ）は図１０の元画像１０に対して矩形フィルタ処理を実行した後の画像を示す平面図であり、図１１（ｂ）は当該矩形フィルタ処理で用いる矩形フィルタ２１の形状を示す平面図である。
【００４１】
図１０において、円形の元画像１０は複数の欠損１２を有する。図１１（ｂ）の矩形フィルタ２１を用いて膨張処理及び収縮処理を行うと、図１１（ａ）の４１に示すように、矩形フィルタ２１の辺に沿っていない方向（不得意な方向）はあまり埋めることができないが、図１１（ｂ）の４２に示すように、矩形フィルタ１１の辺の向きに沿った方向（図１１（ａ）の水平方向及び垂直方向：得意な方向）で効果的にかつ効率的に欠損１２を埋めることができる。
【実施例２】
【００４２】
図１２（ａ）は図１０の元画像１０に対して４５度だけ回転した矩形フィルタ処理（実施例２）を実行した後の画像を示す平面図であり、図１２（ｂ）は当該矩形フィルタ処理で用いる矩形フィルタ２１ａの形状を示す平面図である。
【００４３】
図１０（ｂ）の矩形フィルタ２１を４５度だけ回転させた矩形フィルタ２１ａ（図１１（ｂ））を用いて膨張処理及び収縮処理を実行すると、図１２（ａ）に示すように、矩形フィルタ２１の場合と同様に、矩形フィルタ２１ａの辺に沿っていない方向４１（不得意な方向）はあまり埋めることができないが、矩形フィルタ２１ａの辺の向きに沿った方向４２（図１２の（ａ）の水平方向及び垂直方向：得意な方向）で効果的にかつ効率的に欠損１２を埋めることができる。
【実施例３】
【００４４】
図１３（ａ）は図１０の元画像１０に対して矩形フィルタ処理（実施例１）及び４５度だけ回転した矩形フィルタ処理（実施例２）の両方を実行した（実施例３）後の画像を示す平面図であり、図１３（ｂ）は当該処理で用いる矩形フィルタ２１，２１ａの形状を示す平面図である。
【００４５】
図１３に示す実施例３では、矩形フィルタ２１の不得意な方向を補うために、矩形フィルタ２１と同一の形状を有するが例えば４５度だけ回転してなる矩形フィルタ２１ａを予め用意し、矩形フィルタ２１を用いて膨張処理及び収縮処理を実行した後、矩形フィルタ２１ａを用いて膨張処理及び収縮処理を実行する。そうすることで、図１３（ａ）に示すように欠損を実質的に埋めることができる（符号６１参照）。
【００４６】
実施例３では、互いに４５度回転してなる２つの矩形フィルタ２１，２１ａを用いているが、互いに所定の角度だけ回転してなる複数の矩形フィルタを用いて形状補正処理を実行してもよい。例えば、回転角度が３０度であるときは、３つの矩形フィルタを用いて形状補正処理を繰り返し複数回実行する。また、例えば、回転角度が１５度であるときは、６つの矩形フィルタを用いて形状補正処理を繰り返し複数回実行する。
【実施例４】
【００４７】
図１４は実施形態に係る画像処理装置を用いて円形フィルタ処理（実施例４）を行う、複数の欠損１３を含む元画像１０を示す平面図である。また、図１５（ａ）は図１４の元画像１０に対して円形フィルタ処理を実行した後の画像を示す平面図であり、図１５（ｂ）は当該円形フィルタ処理で用いる円形フィルタ２２の形状を示す平面図である。
【００４８】
図１４及び図１５の実施例４では、処理（演算）時間を短縮するために、複数の角度違いの矩形フィルタ２１，２１ａではなく、円形フィルタ２２で用いて形状補正処理を繰り返し複数回実行することで処理時間を大幅に削減できる。なお、図１５に示すように、矩形フィルタ２１，２１ａよりは外側まで埋めることが可能だが、矩形フィルタ２１，２１ａの得意な向きの欠損については、むしろ補正できる領域が少ない。なお、円形フィルタ２２は、五角形以上の多角形であってもよく、実質的に円形状を有する多角形フィルタであっても同様の作用効果を有する。また、補正すべき図形によっては、三角形状のフィルタを用いてもよい。
【実施例５】
【００４９】
図１６は実施形態に係る画像処理装置を用いて棒状フィルタ処理（実施例５）を行う、複数の欠損１４を含む元画像１０を示す平面図である。また、図１７（ａ）は図１６の元画像１０に対して棒状フィルタ処理を実行した後の画像を示す平面図であり、図１７（ｂ）は当該棒状フィルタ処理で用いる棒状フィルタ３０の形状を示す平面図であり、（ｃ）は当該棒状フィルタ３０を種々の回転角度で回転したときの状態を示す平面図である。
【００５０】
図１７の実施例５においては、上述の各フィルタ２１，２１ａ，２２の特徴を考慮すると、得意方向部分の演算のみを実施することで対象の図形形状に合わせた、回転角度が異なる棒状フィルタ３０（１行×複数Ｎ画素）を複数個使用することで少ない演算量でと上記記載の矩形フィルタ２１，２１ａと同等の結果を得ることができると考えられる。図１７（ｃ）の具体例では、棒状フィルタ３０を２２．５度ずつ回転させることにより、８個の棒状フィルタ３０〜３７を用意して、各棒状フィルタ３０〜３７を順次用いて形状補正処理を繰り返し複数回実行することにより、概ね３６０度の範囲をカバーして図形補正することができ、しかも演算処理時間を大幅に削減できる。特に、棒状フィルタ３０〜３７を用いて図１のＳＩＭＤ処理部５により形状補正処理を繰り返し複数回実行することで、逐次処理を行わずに、並列演算プロセッサに適した手法で、大きな欠損の形状補正処理を効率的に実行することができる。
【００５１】
図１８は図１６の元画像１０に対して円形フィルタ２１の処理（比較例）を実行した後の画像を示す平面図である。図１７（ａ）の処理後の図形と、図１８の処理後の図形とを比較すると、棒状フィルタ３０〜３７を用いた形状補正処理に比較して、円形フィルタ２２を用いた形状補正処理では、補正できない部分が多いことがわかる。
【実施例６】
【００５２】
図１９（ａ）は図１６の元画像１０に対して横方向棒状フィルタ３０の処理（実施例７）を実行した後の画像を示す平面図であり、図１９（ｂ）は当該棒状フィルタ３０の処理で用いる棒状フィルタ３０の形状を示す平面図である。また、図２０（ａ）は図１９の画像を２２．５度だけ回転して横方向棒状フィルタ３０の処理（実施例７）を実行した後の画像を示す平面図であり、図２０（ｂ）は当該棒状フィルタ３０の処理で用いる棒状フィルタ３０の形状を示す平面図である。さらに、図２１は図２０の処理と同様にして、２２．５度の回転と横方向棒状フィルタ処理を７回繰り返して実行し、ここで、元画像から１８０度だけ回転した向きになっているためにさらに１８０度だけ回転して元画像と同じ向きにした画像を示す平面図である。
【００５３】
すなわち、実施例６では、棒状フィルタ３０を用いて形状補正処理を繰り返し複数回実行するが、棒状フィルタ３０を回転せずに、対象の図形（元画像１０）を回転することで、実施例５と同様の作用効果を得られることを以下に示す。
【００５４】
まず、図１９（ａ）に示すように、棒状フィルタ３０を用いて元画像１０に対して形状補正処理を繰り返し複数回実行する。次いで、図２０に示すように、元画像１０を２２．５度だけ回転して棒状フィルタ３０を用いて形状補正処理を実行する。さらに、同様にして、２２．５度の回転と横方向棒状フィルタ処理を７回繰り返して形状補正処理を実行する。元画像１０から１８０度だけ回転した向きになっているため、さらに１８０度だけ回転して元画像１０と同じ向きにする。
【００５５】
以上説明したように、実施例６によれば、対象画像を回転させて形状補正処理を繰り返し複数回実行することで、参照ライン数が少ないために高速に処理することが可能な角度の棒状フィルタ３０だけを用いて、上記角度が異なる複数の棒状フィルタ３０〜３７を複数個使用した場合と同等の結果を得ることができる。すなわち、実施例６では、複数個の棒状フィルタ３０〜３７を事前に用意する必要がないという特有の効果を有する。さらに、上記画像処理を、例えばＳＩＭＤ部５などの並列演算プロセッサを使用することでさらに高速に形状補正処理を実行することができる。
【００５６】
変形例．
以上の実施例６においては、対象画像を回転させているが、実施例５のようにフィルタ（収縮フィルタ及び膨張フィルタ）を回転させてもよい。
【００５７】
なお、フィルタ（収縮フィルタ及び膨張フィルタ）の形状は円形、矩形を含む多角形、それらの実質的に同様な形状であってもよく、当該フィルタの大きさは処理対象画像のサイズに応じて決定されるが、例えば、３×３、５×５、７×７、９×９などのサイズを用いることができる。
【００５８】
上記の各実施例に係る図形補正処理の処理ステップを含むプログラムはコンピュータにより実行可能であって、ＲＯＭ２に格納されてＣＰＵ１により実行され、もしくはＳＩＭＤ処理部５内の内蔵メモリに格納されてＳＩＭＤ処理部５により実行される。当該プログラムは例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−Ｒなどのコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
以上詳述したように、本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法によれば、上記画像処理フィルタを回転し、もしくは上記図形画像を回転して上記形状補正処理を繰り返し複数回実行することにより、１回の処理では補正不可能な部分の補間をすることができ、また、参照ライン数が減る、並列処理が可能となるので高速に処理することができる。それ故、上記形状補正処理の処理性能を従来技術に比較して大幅に向上できる。
【００６０】
また、上記形状補正処理において、互いに異なる形状を有する複数の画像処理フィルタを用いることで、特定の方向を得意とする画像処理フィルタを必要最小限実施することで、上記形状補正処理の処理性能を従来技術に比較して大幅に向上できる。
【００６１】
さらに、１×複数画素の棒形状を有する画像処理フィルタを用いて、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multi Data）単位で上記形状補正処理を行うことで従来技術に比較してきわめて高速で画像処理を実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置において取り扱う画像データのデータ構成を示す説明図である。
【図３】図１の画像処理装置のＳＩＭＤ処理部５により実行される画像処理を示すフローチャートである。
【図４】一般的な収縮フィルタ・膨張フィルタによる図形の修正を示す説明図である。
【図５】図４の収縮フィルタ・膨張フィルタの一例を示す図である。
【図６】図４の収縮フィルタ・膨張フィルタの具体例を示す図である。
【図７】図形の修正処理を行う、欠損１１を含む元画像１０を示す平面図である。
【図８】図７の欠損１１付近の拡大図である。
【図９】図７及び図８の欠損１１を検出する方法を示すグラフであって、元画像の輪郭線上の位置の角度に対する傾きを示すグラフである。
【図１０】実施形態に係る画像処理装置を用いて矩形フィルタ処理（実施例１）を行う、複数の欠損１２を含む元画像１０を示す平面図である。
【図１１】（ａ）は図１０の元画像１０に対して矩形フィルタ処理を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該矩形フィルタ処理で用いる矩形フィルタ２１の形状を示す平面図である。
【図１２】（ａ）は図１０の元画像１０に対して４５度だけ回転した矩形フィルタ処理（実施例２）を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該矩形フィルタ処理で用いる矩形フィルタ２１ａの形状を示す平面図である。
【図１３】（ａ）は図１０の元画像１０に対して矩形フィルタ処理（実施例１）及び４５度だけ回転した矩形フィルタ処理（実施例２）の両方を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該処理で用いる矩形フィルタ２１，２１ａの形状を示す平面図である。
【図１４】実施形態に係る画像処理装置を用いて円形フィルタ処理（実施例４）を行う、複数の欠損１３を含む元画像１０を示す平面図である。
【図１５】（ａ）は図１４の元画像１０に対して円形フィルタ処理を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該円形フィルタ処理で用いる円形フィルタ２２の形状を示す平面図である。
【図１６】実施形態に係る画像処理装置を用いて棒状フィルタ処理（実施例５）を行う、複数の欠損１４を含む元画像１０を示す平面図である。
【図１７】（ａ）は図１６の元画像１０に対して棒状フィルタ処理を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該棒状フィルタ処理で用いる棒状フィルタ３０の形状を示す平面図であり、（ｃ）は当該棒状フィルタ３０を種々の回転角度で回転したときの状態を示す平面図である。
【図１８】図１６の元画像１０に対して円形フィルタ２１の処理（比較例）を実行した後の画像を示す平面図である。
【図１９】（ａ）は図１６の元画像１０に対して横方向棒状フィルタ３０の処理（実施例６）を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該棒状フィルタ３０の処理で用いる棒状フィルタ３０の形状を示す平面図である。
【図２０】（ａ）は図１９の画像を２２．５度だけ回転して横方向棒状フィルタ３０の処理（実施例７）を実行した後の画像を示す平面図であり、（ｂ）は当該棒状フィルタ３０の処理で用いる棒状フィルタ３０の形状を示す平面図である。
【図２１】図２０の処理と同様にして、２２．５度の回転と横方向棒状フィルタ処理を７回繰り返して実行し、ここで、元画像から１８０度だけ回転した向きになっているためにさらに１８０度だけ回転して元画像と同じ向きにした画像を示す平面図である。
【符号の説明】
【００６３】
１…ＣＰＵ、
２…ＲＯＭ、
３…画像読み取り部、
４…読み取りインタフェース部、
５…ＳＩＭＤ処理部、
６…ＲＡＭ、
７…画像形成部、
８…画像形成インタフェース部、
９…操作部、
１０…元画像、
１１〜１４…欠損、
２１，２１ａ…矩形フィルタ、
２２…円形フィルタ、
３０〜３７…棒状フィルタ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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