(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少くとも実画像データを格納したデータベースを管理する画像管理ユニットと、
前記画像管理ユニットに通信回線を介して接続された処理ユニットとを有し、
前記処理ユニットに、前記データベースに格納している実画像データから得た間引き画像データを対象に、物体輪郭を示すマスク教師データを作成して前記画像管理ユニットに転送する教師データ作成手段を設け、
前記画像管理ユニットに、前記教師データ作成手段から転送された前記マスク教師データについて所定の始点を設定して、設定した始点に基づき前記実画像データに探索範囲を設定して該実画像データを対象に境界点を検出して該境界点が検出できると該マスク教師データの始点に戻ったか判断して、戻っていない場合には該マスク教師データの次の境界点を始点として設定してこれらを繰り返すことによって、物体輪郭を示すマスクデータを作成するマスクデータ作成手段を設けたことを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の分散型画像処理装置に於いて、前記データベースに実画像データから得られた間引き画像データを予め格納したことを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項３】
請求項１記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、前記間引き画像データを対象に、オペレータの指示に従って物体輪郭を示すマスク教師データを作成することを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項４】
請求項１記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、オペレータが指示した対象物体の輪郭付近を示す指示点に基づいて境界点を検出し、検出した境界点から順次輪郭上の境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成することを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項５】
請求項１記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、オペレータが指示した対象物体の輪郭を含む境界領域内を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成することを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項６】
請求項１記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、オペレータが指示した対象物体の輪郭付近を示す複数の指示点情報に基づいて各々の境界点を検出し、検出した複数の境界点を結ぶ経路に従って順次輪郭上の境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成することを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項７】
請求項４，５又は６記載の分散型画像処理装置に於いて、前期教師データ作成手段は、境界領域における画素データの差分値に基づいて境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成することを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項８】
請求項４，５又は６記載の分散型画像処理装置に於いて、前期教師データ作成手段は、対象物体の物体色と背景色に基づいて境界部分での混色比率を計算し、規定の混色比率が得られる境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成することを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項９】
請求項４乃至８記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、ディスプレイに表示された間引き画像データ上に、探索されたマスク教師データを重ね合せ表示してオペレータにより異常探索を監視可能としたことを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項１０】
請求項４乃至８記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、ディスプレイに表示されたマスク教師データをオペレータの指示に基づいて修正する編集機能を備えたことを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項１１】
実画像データ及びマスクデータの作成対象とする物体形状を示す１又は複数のオリジナル形状データを格納したデータベースと、
前記データベースを管理する画像管理ユニットと、
前記画像管理ユニットに通信回線を介して接続された処理ユニットと、を有し、
前記処理ユニットに、前記データベースの実画像データから得た間引き画像データの中の輪郭を検出する対象物体に適合する前記オリジナル形状データをマスク教師データとして選択して前記画像管理ユニットに通知する教師データ作成手段を設け、
前記画像管理ユニットに、前記教師データ作成手段から転送された前記マスク教師データについて所定の始点を設定して、設定した始点に基づき前記実画像データに探索範囲を設定して該実画像データを対象に境界点を検出して該境界点が検出できると該マスク教師データの始点に戻ったか判断して、戻っていない場合には該マスク教師データの次の境界点を始点として設定してこれらを繰り返すことによって、物体輪郭を示すマスクデータを作成するマスクデータ作成手段を設けたことを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の分散型画像処理装置に於いて、前記教師データ作成手段は、ディスプレイに表示された間引き画像データ上に、選択したオリジナル形状データを重ね合せ表示してオペレータにより適合性を判断させることを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１乃至１２記載の分散型画像処理装置に於いて、前記画像管理ユニットをサーバ、前期処理ユニットをクライアントとするサーバクライアントシステムを構成したことを特徴とする分散型画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の分散型画像処理装置に於いて、前記クライアントをワークステーションとしてローカルエリアネットワークにより前記サーバと接続したことを特徴とする分散型画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、画像データから画像合成や色調整に使用するマスクデータを作成する画像処理装置に関し、特に、サーバクライアントシステム等の分散処理によって効率よくマスクデータを作成する分散型画像処理装置に関する。
近年、メモリ素子の高集積化、プロセッサの高速化、高解像度ディスプレイ、高解像度プロッタ、カラープリント等の高機能デバイスの出現により、カラー画像データの合成、色変換等の各種の編集処理が、データベースに格納された画像データを対象にワークステーションやパーソナルコンピュータ単体で処理を可能とするディスク・トップ・パブリッシュメント（ＤＴＰ）として実現しつつある。
【０００２】
この場合に問題となるのが、画像編集における物体切出しに使用するマスクデータの生成である。即ち、画像の編集作業では、画像に合わせた各種の切り抜き用マスクデータが必要となり、このマスクデータの生成には、精度と処理の高速化およびオペレータによる生成の容易性が課題となっている。
【０００３】
【従来の技術】
図３２は、従来のサーバクライアント・システムを対象としたマスクデータ生成のための分散処理を示す。
図３２において、処理マシンとしてのワークステーション２１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２１６を介してサーバユニット２１２に接続されている。サーバユニット２１２は実画像データを格納したデータベース２１４を管理している。ワークステション２１０には、プロセッサで実現されるマクデータ処理部２１８、内部メモリ２２０、マウス２２２、キーボード２２４、フレームメモリ２２６およびカラーディスプレイ２２８が設けられる。
【０００４】
従来のマスクデータの生成は次のようにして行われる。ワークステーション２１０のオペレータがサーバユニット２１２に対し処理対象とする画像データの転送を要求すると、サーバユニット２１２はデータベース２１４の実画像データを選択して読出し転送してくる。この時、サーバユニット２１２から実画像データをそのまま転送することは、ワークステーション上の内部メモリを大容量としなければならず、システム価格の増加を引き起こす。
【０００５】
また画像データの転送に時間がかかりシステム性能も低下する。更に、実画像データの解像度に対し、通常、ワークステショーン２１０のカラーディスプレイ２２８の解像度が低く、実画像データを送っても低い解像度でしか表示できず無駄になる。このような理由から、サーバユニット２１２にあっては、実画像データを間引き処理した間引き画像データをワークステーション２１０に転送している。
【０００６】
間引き画像データの転送を受けたワークステーション２１０にあっては、内部メモリ２２０に格納された間引き画像データを対象に、マクスデータ作成処理部２１８が必要なマスクデータの生成処理を実行する。マクスデータの作成処理は、ディスクプレイ２２８上に表示された画像を対象に物体の輪郭を１画素ずつ指定するマニアル操作もある。
【０００７】
しかし、オペレータの負担が大きいことから、境界画素の差分変化を利用した差分法や、境界部分での物体色から背景色への混色比率を利用した混色法などにより輪郭を探索してマスクデータを自動的に生成するアルゴリズムも実現されている。ワークステーション２１０でマスクデータが生成できたならば、これをサーバユニット２１２に送ってデータベース２１４に格納する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような間引き画像データを用いた従来のマスクパターンの生成処理にあっては、次の問題がある。
画像合成や色調整におけるマスクデータを用いた物体画像の切出しは、精度を得るために実画像データを対象にサーバユニット２１２で行われる。しかし、マスクデータ切出しに使用されるマスクデータは、間引き画像データから作成されたデータであり、実画像データの物体輪郭との間にはずれがあり、切出し精度に問題を生ずる。
【０００９】
これを解決するためマスクデータに補間処理を施した後に実画像データの切出しに使用することも考えられるが、補間により誤差が完全に解消することにならない。
したがってマスクデータを用いた高精度の切出しを可能とするためには、ワークステーションに実画像データを送ってマスクデータを生成せざるを得ず、メモリサイズの増加と画像データのロード伝送に時間を要し、分散処理とした場合のコストが増加すると共に、システム性能の低下を招くことになる。
【００１０】
本発明の目的は、ワークステーションでの処理対象が間引き画像データであってもサーバ側で高精度のマスクパターンを生成でき、コストの低減とシステム性能の向上が図れる分散型画像処理装置を提供する。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。
まず本発明の分散型画像処理装置は、少くとも実画像データを格納したデータベース１４を管理する画像管理ユニット１２に、通信回線１６を介して処理ユニット１０を接続したシステム構成をとる。
【００１２】
具体的には、画像管理ユニット１２をサーバ、前期処理ユニット１０をクライアントとしてサーバクライアントシステムを構成する。またクライアントをワークステーションとしてローカルエリアネットワークによりサーバと接続する。
ワークステーションを用いた処理ユニット１０には、データベース１４に格納している実画像データ３４から得た間引き画像データ３６を対象に、物体輪郭を示すマスク教師データ４０を作成してサーバとしての画像管理ユニット１２に転送する教師データ作成手段１８を設ける。
【００１３】
またサーバとしての画像管理ユニット１２には、教師データ作成手段１８から転送されたマスク教師データ４０を基準（ガイダンス）にデータベース１４の実画像データ３４から物体輪郭を示すマスクデータ４２を作成するマスクデータ作成手段３０を設ける。データベース１４には、実画像データ３４から得られた間引き画像データ３６を予め格納しておくことが望ましい。
【００１４】
ワークステーションの教師データ作成手段１８は、間引き画像データ３６を対象に、オペレータの指示に従って物体輪郭を示すマスク教師データを作成する（マニアルモード）。また教師データ作成手段１８は、間引き画像データ３６を対象に、自動的に物体輪郭を示すマスク教師データを作成する（完全自動モード）。更に、教師データ作成手段１８は、間引き画像データ３６を対象に、オペレータが指示した輪郭情報に基づいて自動的に物体輪郭を示すマスク教師データを作成する（半自動モード）。
【００１５】
オペレータの介入による半分自動モードには、次の３つがある。
▲１▼教師データ作成手段１８は、オペレータが指示した対象物体の輪郭付近を示す指示点に基づいて境界点を検出し、検出した境界点から順次輪郭上の境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成する。
▲２▼教師データ作成手段１８は、オペレータが指示した対象物体の輪郭を含む境界領域内を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成する。
【００１６】
▲３▼教師データ作成手段１８は、オペレータが指示した対象物体の輪郭付近を示す複数の指示点情報に基づいて各々の境界点を検出し、検出した複数の境界点を結ぶ経路に従って順次輪郭上の境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成する。
教師データ作成手段１８による自動探索には、差分法と混色法がある。差分法は、輪郭領域における画素データの差分値に基づいて境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成する。通常、差分ピーク値が得られた点が境界点となる。
【００１７】
混色法は、対象物体の物体色と背景色に基づいて境界部分での１〜０の範囲の混色比率を計算し、規定の混色比率、例えば０．５が得られる境界点を探索して物体輪郭を示すマスク教師データを作成する。
教師データ作成手段１８は、ディスプレイ２８に表示された間引き画像データ上に、探索されたマスク教師データを重ね合せ表示し、オペレータにより異常探索を監視可能とする。また教師データ作成手段１８は、ディスプレイに表示されたマスク教師データをオペレータの指示に基づいて修正する編集機能を備える。
【００１８】
間引き画像データを使用せずにマスク教師データを作成する方法として本発明は、対象物体のオリジナル形状データを使用することもできる。即ち、データベース１４に実画像データ３４に加えてマスクデータの作成対象とする物体形状を示す１又は複数のオリジナル形状データ３８を格納しておく。
処理ユニット１０に設けた教師データ作成手段１８は、データベース１４の実画像データ３４から得た間引き画像データ３６の中の輪郭を検出する対象物体に適合するオリジナル形状データ３８をマスク教師データ４０として選択してサーバユニット１２に通知する。
【００１９】
画像管理ユニット１２に設けたマスクデータ作成手段３０は、教師データ作成手段１８から転送されたマスク教師データ（オリジナル形状データ）４０を基準（ガイダンス）にデータベース１４の実画像データ３４から物体輪郭を示すマスクデータ４２を作成する。
使用するオリジナル形状データを選択させるため、教師データ作成手段１８は、ディスプレイ２８に表示された間引き画像データ上に、選択したオリジナル形状データを重ね合せ表示してオペレータにより適合性を判断させる。
【００２０】
サーバとしての画像管理ユニット１２に設けたマスクデータ作成手段３０は、実画像データ３４を対象に、ワークステーション側から転送されたマスク教師データ４０に基づいて自動的に物体輪郭を示すマスクデータ３４を作成する。
【００２１】
【作用】
本発明の分散型画像処理装置によれば、間引き画像データをワークステーションに転送してマスク教師データを生成してサーバに戻し、マスク教師データをガイダンスに実画像データからマスクデータを生成する。このため、ワークステーションとサーバとの処理を完全に独立させ、しかもワークステーションのメモリ容量は少なくデータ転送時間も短くてよい。
【００２２】
即ち、ワークステーションでは間引き画像データという小容量のデータを扱うことで、オペレータへのスループットを向上できる。またサーバは教師データをガイダンスに輪郭探索を行ってマスクデータを生成するため、オペレータの直接介入がなくとも、異常な輪郭検出を起すことなく高精度のマスクデータを生成でき、マスクデータを用いた画像構成や色調整での切出し精度を保証できる。
【００２３】
【実施例】
＜目次＞
１．装置構成と機能
２．分散処理によるマスク教師データの作成
３．半自動によるマスク教師データの作成処理
４．境界点検出処理の第１実施例
５．境界点検出処理の第２実施例
６．輪郭検出処理によるマスク教師データ作成処理の第１実施例
７．輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第２実施例
８．輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第３実施例
９．実画像データからのマスクデータの作成処理
１０．その他
１．装置構成と機能
図２は本発明の分散型画像処理装置のハードウェア構成の実施例を示す。クライアントとして機能するワークステーション１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１６を介してサーバユニット１２と接続されている。画像管理ユニットとして機能するサーバユニット１２には各種の実画像データを格納したデータベース１４が設けられる。
【００２４】
ワークステーション１０はＣＰＵ４４を内蔵し、ＣＰＵ４４の内部バスにＲＯＭ４６、ＲＡＭ４８、マウス２２を接続したデバイスインタフェース５０、キーボード２４を接続したデバイスインタフェース５２、フレームメモリ２６、カラーディスプレイ２８を制御するＣＲＴコントローラ５４、および通信インタフェース５６を備えている。
【００２５】
サーバユニット１２はＣＰＵ５８を備え、ＣＰＵ５８の内部バスにＲＯＭ６０、ＲＡＭ６２、実画像データを入力するための画像入力装置６５を接続する画像入力インタフェース６４、データベース１４を接続する入出力インタフェース６６、および通信インタフェース６８を設けている。
サーバユニット１２に接続した画像入力装置６５としては、例えばイメージスキャナなどが使用される。イメージスキャナは写真や印刷物などの画像情報を読み捕って、ＲＧＢ信号あるいはＹＵＶ信号などのカラー信号として実画像データを入力する。
【００２６】
図３は本発明の分散画像処理装置の機能を示したブロック図である。図３において、サーバユニット１２に設けたデータベース１４には実画像データ３４が格納されている。この実画像データ３４は、図２に示したイメージスキャナなどの画像入力装置６４の性能で決まる高い分解能をもっている。例えば実画像データは４００ｄｐｉの分解能となる。
【００２７】
これに対し、ワークステーション１０に設けているカラーディスプレイ２８の表示分解能は、その半分の２００ｄｐｉとなる。データベース１４には実画像データ３４の間引き処理により得られた間引き画像データ３６−１が格納されている。例えば実画像データ３４が４００ｄｐｉであった場合、１画素ずつ間引いて２００ｄｐｉの間引き画像データ３６−１を得ている。
【００２８】
更にデータベース１４には、マスク教師データとして直接選択使用することのできるオリジナル形状データ３８が格納されている。オリジナル形状データ３８は、実画像データ３４に含まれている切出し対象となる物体画像の輪郭を表わす３次元データである。
このオリジナル形状データ３８は３次元座標変換処理により位置、サイズ（拡大縮小）を変更することができ、実画像データ３４に含まれている物体に適合可能な基礎データとなる。更にデータベース１４には、サーバユニット１４で最終的に生成されたマスクデータ４２も格納される。
【００２９】
ワークステーション１０には図２に示したＣＰＵ４４によるプログラム制御により教師データ作成処理部１８の機能が実現される。教師データ作成処理部１８はマウス２２およびキーボード２４を用いたオペレータの指示に従い、サーバユニット１２にマスクデータの生成対象となる間引き画像データの転送を要求し、内部メモリ２０に転送された間引き画像データ３６−２を格納させる。
【００３０】
間引き画像データ３６−２が得られると、教師データ作成処理部１８は間引き画像データ３６−２をフレームメモリ２６に転送してカラーディスプレイ２８に表示した状態でマスク教師データの作成処理を実行する。教師データ作成処理部１８によるマスク教師データの作成処理には、次の４つのモードがある。
モード１：完全手動
モード２：完全自動
モード３：半自動
モード４：形状指定
教師データ作成処理部１８で作成処理が済むと、内部メモリ２０にマスク教師データ４０−１が得られ、このマスク教師データ４０−１をサーバユニット１２に送ってマスクデータの作成処理を依頼する。
【００３１】
サーバユニット１２には、図２に示したＣＰＵ５８のプログラム制御により実現される機能としてマスクデータ作成処理部３０が設けられる。マスクデータ作成処理部３０は、ワークステーション１０からの間引き画像データの転送要求に対するデータ転送処理、およびワークステーション１０から内部メモリ３２に転送されたマスク教師データ４０−２に基づくマスクデータ作成処理を実行する。
【００３２】
マスクデータ作成処理部３０によるマスクデータの作成処理は、データベース１４の実画像データ３４を対象に、ワークステーション１０から送られた内部メモリ３２のマスク教師データ４０−２をガイダンスとして対象物体の輪郭を自動的に探索して、マスクデータ４２を生成する。
データベース１４のオリジナル形状データ３８を使用した教師データの作成は、ワークステーション１０に対し間引き画像データ３６−２に加えてオリジナル形状データ３８を送り、カラーディスプレイ２８上に表示した間引き画像データに対し複数のオリジナル形状データを選択してオペレータが重ね合せ表示することで、マスクパターンを作成する対象物体に適合したオリジナル形状データをマスク教師データ４０−１として選択することになる。
２．分散処理によるマスク教師データの作成
図４は図３のワークステーション１０とサーバユニット１２における分散画像処理を示している。図４において、まずワークステーション１０はステップＳ１で、処理対象とする間引き画像データの転送要求をサーバユニット１２に対し行う。この転送要求を受けてサーバユニット１２は、ステップＳ１０１で、データベース１４から間引き画像データを読み出してワークステーション１０に転送する。
【００３３】
サーバユニット１２からの間引き画像データの転送を受けたワークステーション１０は、ステップＳ２で、内部メモリ２０に格納した間引き画像データを使用して教師データの作成処理を実行する。教師データが作成されると、ステップＳ３でサーバユニット１２に転送して、同時にマスクデータの作成を依頼する。
このワークステーション１０からの教師データの転送とマスクデータの作成依頼を受けて、サーバユニット１２はステップＳ１０２で、教師データをガイダンスとして使用し実画像データからマスクデータを作成する。
【００３４】
図５は図４のステップＳ２に示したワークステーション１０における間引き画像を使用した教師データの作成処理の詳細を示している。
図５において、まずステップＳ１で、内部メモリから間引き画像を読み出し、フレームメモリ２６に展開してカラーディスプレイ２８上に表示可能とする。続いてステップＳ２で、作業モードの指定を判別する。この実施例にあっては、モード１の完全手動、モード２の完全自動、モード３の半自動およびモード４の形状指定のいずれかが作業モードとして選択できる。
【００３５】
オペレータがモード１の完全手動を選択すると、ステップＳ３に進み、オペレータがマウス２２またはキーボード２４を使用し、カラーディスプレイ２８上に表示された間引き画像を対象に、教師データを作成する物体の輪郭画素を１つ１つ指定して教師データを作成する。
オペレータがモード２の完全自動を指定した場合には、ステップＳ４に進み、自動的に輪郭画素を抽出して教師データを作成する。自動的に行う輪郭画素の検出法としては、境界部分の画素値の差分を計算して差分ピーク値が得られる位置を輪郭点とする方法、あるいは物体色から背景色に至る境界領域での１〜０の混色比率を計算し、例えば０．５の画素を輪郭画素とする混色法を用いる。
【００３６】
またオペレータがモード３の半自動を指定した場合には、オペレータによる大まかな輪郭の指定を利用して自動的に輪郭画素を抽出し、教師データを作成する。このモード３の半自動におけるオペレータの大まかな指定を利用した教師データの作成は、図９〜図３０を用いて詳細に説明される。
更に、オペレータがモード４の形状指定を選択した場合には、ステップＳ６に進み、カラーディスプレイ２８を利用してオペレータが選択したオリジナル形状を教師データとする。
【００３７】
図６は図５のモード２の完全自動における教師データの生成と、生成した教師データを用いたマスクデータの作成処理を示している。
図６において、オペレータの指示に基づきワークステーション１０からの転送要求を受けたサーバユニット１２は、▲１▼に示すように、データベース１４の間引き画像データ３６−１を読み出してワークステーション１０の内部メモリ２０に間引き画像データ３６−２として格納する。この間引き画像データ３６−２はフレームメモリ２６に展開され、カラーディスプレイ２８に表示される。
【００３８】
続いて教師データ作成処理部１８が起動し、内部メモリ２０の間引き画像データ３０を対象に自動的に輪郭追跡処理を行って、マスク教師データを作成する。このとき自動追跡処理の過程で得られるマスク教師データをリアルタイムでカラーディスプレイ２８に表示し、これをオペレータが監視して、もし異常が生じた場合には、▲４▼に示すように、マウス２２の操作やキーボード２４による操作で修正を施す。最終的に作成されたマスク教師データ４０−１は、▲５▼に示すように、内部メモリ２０に格納され、更に▲６▼に示すようにサーバユニット１２の内部メモリ３２に転送される。
【００３９】
内部メモリ３２にマスク教師データ４０−２の転送を受けたサーバユニット１２のマスクデータ作成処理部３０は、▲７▼に示すように、マスク教師データ４０−２を読み出すと同時に、▲８▼に示すように、データベース１４の実画像データ３４を読み出し、マスク教師データ４０−２をガイダンスとして実画像データ３４の輪郭探索でマスクデータ４２を作成して、▲２▼に示すようにデータベース１４に格納する。
【００４０】
図７は図５のモード３に示した半自動における教師データの作成処理を示している。
図７の半自動によるマスク教師データの作成にあっては、データベース１４からワークステーション１０の内部メモリ２０に転送した間引き画像データをフレームメモリ２６に展開した後にカラーディスプレイ２８に表示し、この状態で教師データ作成処理部１８に対しオペレータがマウス２２やキーボード２４により大まかな輪郭の指定を行う。
【００４１】
例えばカラーディスプレイ２８のモニタ画面７０として取り出して示すように、黒丸で示す輪郭上の点をオペレータが指定する。オペレータによる大まかな指示が済むと、教師データ作成処理部１８は、オペレータの指示した情報をガイダンスとして自動的に輪郭の探索を行い、マスク教師データ４０−１を作成する。マスク教師データ４０−１を作成した後のサーバユニット１２におけるマスクデータの作成処理は、図６の場合と同じになる。
【００４２】
図８は図５のモード４の形状指定による教師データの作成処理を示している。図８において、データベース１４には間引き画像データの代わりにオリジナル形状データ３８−１が格納されている。データベース１４のオリジナル形状データ３８−１は、オペレータの指示に基づくワークステーション１０からの要求で内部メモリ２０にオリジナル形状データ３８−２として転送され、フレームメモリ２６に展開され、カラーディスプレイ２８のモニタ画面７０に示すようにオリジナル形状データが表示される。
【００４３】
ここでオリジナル形状データ３８−２は複数準備されており、教師データ作成部１８はオペレータの指示により選択的に異なったオリジナル形状データをカラーディスプレイ２８に表示する。このようなオリジナル形状データの選択表示により、適合するオリジナル形状が得られると、オペレータが形状指定を行い、指定されたオリジナル形状データ３８−２はサーバユニット１２に転送されて、これがマスク教師データ４０となる。
【００４４】
そしてサーバユニット１２のマスクデータ作成処理部３０はオリジナル形状データであるマスクデータ４０をガイダンスとして使用して、実データ３４からマスク画像データ４２を作成してデータベース１４に格納する。
また図８の実施例にあっては、ワークステーション１０にオリジナル形状データ３８−２のみを転送しているが、カラーディスプレイ２８上で画像データとの適合性を判断するため、データベース１４に予め間引き画像データを準備しておき、オリジナル形状データと共にワークステーション１０に送り、カラーディスプレイ２８上で間引き画像に対し選択的にオリジナル形状データを重ね合せ表示し、マスクパターンを作成しようとする間引き画像の中の対象物体に最も適合したオリジナル形状データを選択できるようにすることが望ましい。
【００４５】
更に、オリジナル形状データの縮尺を変更したり位置を変えたりする座標変換機能をワークステーション１０に設けることで、対象物体に対するオリジナル形状データのセッティングをダイナミックに行うようにしてもよい。
３．半自動によるマスク教師データの作成処理
図９のフローチャートは図５に示したオペレータの指定を利用した半自動によるマスク教師データの作成処理を示す。まずステップＳ１でモニタ画面の間引き画像データに基づく表示画像に対し、輪郭検出対象となる物体の輪郭付近を指示する。この指示は、例えばオペレータがマウスなどを使用して指定したり、自動的に輪郭付近を検出して指定する。
【００４６】
自動的に輪郭付近を検出する方法としては、例えば複数の画像の中の同じ物体、例えば自動車の輪郭を続けて検出するような場合は、車という知識、具体的には形状や図形中の位置等を利用して輪郭付近の位置を指示する。続いてステップＳ２に示すように、ステップＳ１で指示された位置を元に、指示位置の近傍の物体と背景の間の境界点を検出する。続いてステップＳ３で検出した境界点を元に物体の周囲全ての境界点を検出し、全周に亘る境界点で構成されるマスク教師データを作成する。
【００４７】
図１０は図９のステップＳ１に示した対象物体の輪郭付近の指示方法を示す。図１０（ａ）に示すように、モニタ画面７０に輪郭検出対象となる物体として自動車７５が表示されている。物体７５の輪郭検出に際しては、物体７５の輪郭の部分を指定点７２として指定する。この輪郭の指定は厳密に輪郭の上の点を指定する必要がなく、図１０（ｂ）に示すように輪郭７６の近い場所を大雑把に指定点７２として指定すれば良く、厳密な輪郭上の境界点は図９のステップＳ２の処理で検出される。
【００４８】
ここで、図１０（ｂ）にあっては、指定点７２は輪郭７６の外側の背景７８の領域にあるが、輪郭７６の内側の物体８０の領域の中にあっても良い。輪郭７６に対する指定点７２の指定方法としては、モニタ画面７０に検出対象の画像を表示した状態で、オペレータがマウスやライトペン、あるいはデジタイザを使用して、輪郭検出対象となる画像上の少なくとも１箇所の位置を指示する。
【００４９】
図１１は図９のステップＳ１における輪郭検出対象物体の他の指定方法を示したもので、図１０のポイント指定に対し領域を指定するようにしたことを特徴とする。
図１１において、輪郭検出の対象となる物体をモニタ画面に表示した状態で、オペレータはマウス等で物体輪郭７６をなぞり、物体輪郭７６を含むその周囲の領域を指示境界領域８２とする。この指示境界領域８２の設定に基づく厳密な物体輪郭７６の検出は、図９のステップＳ２の境界検出処理で行われる。この図１０，図１１に示したように、オペレータは検出しようとする物体の輪郭を厳密に指定する必要がないため、作業負担が少なくて済む。
４．境界点検出処理の第１実施例
図１２のフローチャートは図９のステップＳ２で行われる境界検出処理の第１実施例を示す。まずステップＳ１でオペレータが指示した指示位置の座標を検出し、続いてステップＳ２で複数の近傍画素の画像データを求める。図１３は指定した画素に基づいて検出する近傍の複数画素の様子を示したもので、現在、処理対象となっている注目画素としての境界画素８４に対し、主走査方向（水平方向）に１画素離れた検出画素８６，８８のデータを検出する。
【００５０】
図１４は注目画素としての境界画素８４に対し、副走査方向（垂直方向）に付き１画素以上離れた位置の画素を検出画素８６，８８としている。更に、図１５に示すように、斜め方向についても注目画素としての境界画素８４に対し１画素以上離れた位置の検出画素８６，８８を求める。
図１３，図１４，図１５に示したように、左右，上下及び斜め方向の各方向に関し、注目画素としての境界画素８４に対し１画素以上離れた位置の画素データを検出画素として求めたならば、図１２のステップＳ３に進み、各方向に関する画素データの差分を計算する。続いてステップＳ４で複数方向で計算した差分の中の最大値を保存する。
【００５１】
ここで、画像データとしてカラーデータを使用していた場合には、カラー成分ＲＧＢまたはＹＵＶ等のいずれか１つを用いて各方向での差分を計算し、その中の最大値を保存する。また、ＲＧＢ，ＹＵＶ等の各カラー成分毎に差分を計算し、その中の最大値を保存するようにしても良い。
このように、全てのカラー成分毎に差分を計算して最大値を保存する方法は、計算量は多くなるが、どのような色の変化及び明るさの変化にも対応することができ、輪郭検出の精度を向上することができる。勿論、図１３，図１４，図１５に示したように、左右方向，上下方向，斜め方向の差分を計算することで、どの方向に存在する境界についても対応できる。
【００５２】
図１２のステップＳ４で複数方向の差分の最大値の保存が済んだならば、ステップＳ５で予め指定された探索範囲の全ての画素に関し、ステップＳ２〜Ｓ４の処理が終了したか否かチェックする。終了していなければステップＳ７に戻って、探索範囲内の次の座標を検出して、ステップＳ２からの処理を繰り返す。
ステップＳ５で探索範囲の差分計算が全て終了した場合にはステップＳ６に進み、探索範囲の各画素に対し保存された差分の中の最大値をもつ座標を検出し、これを境界点として検出する。
【００５３】
図１６はオペレータによる指定点と探索範囲及び検出した境界点の関係を示す。即ち、オペレータが物体８０と背景７８の間の境界９４の近傍に指定点７２を指示すると、この指定点７２を中心に例えば矩形の探索範囲９０を設定し、探索範囲９０内に存在する全ての画素について図１２のステップＳ２〜Ｓ４に示した処理を繰り返し、最終的に境界点９２を検出する。
【００５４】
図１７は境界領域での画像データの変化の様子と差分の変化及び境界判断の様子を示す。図１７（ａ）に示すように、境界領域９６で画像データは物体色９８から背景色１００に色が滑らかに変化している。このような境界領域９６における色の滑らかな変化は、画像入力の際のカメラやイメージスキャナ等のレンズのぼけに依存している。
【００５５】
探索範囲における差分の比較は境界領域の画素Ｘ０からＸｅまでの各画素に関し、順次差分を求め、結果を図１７（ｂ）に示すようにプロットする。図１７  （ｂ）に示すような境界領域での差分の分布状態に対し、差分が最大となる画素を境界点１０２と判断する。図１７（ａ）の画素のデータから、図１７（ｂ）の差分の計算は、図１３，図１４，図１５に示したように、判断対象となる境界画素８４に対し１つ離れた画素を検出画素８６，８８として計算している。勿論、境界画素８４に隣接する画素を検出画素としても良いが、両隣りより１画素程度離れた方がノイズの影響を受けにくく、色の変化を捕まえ易い。
【００５６】
図１８は図１２のステップＳ２でオペレータにより指示された指示点の近傍画素の画像データを求める他の実施例を示す。この実施例による指定点の近傍画素の画像データの求め方としては、例えば左右方向の検出を例にとると、境界画素８４の左右に１つおいて存在する縦方向に３つ並んだ３画素平均として検出データ１０４，１０６を求め、境界画素８４の画像データと３画素平均として求めた検出データとの差分を計算する。
【００５７】
このように、検出画素として３画素平均の画像データを用いることで画像に含まれるノイズの影響を少なくでき、より高精度の境界検出ができる。ここで、図１８は主走査方向としての左右方向に位置する検出画素の平均をとる場合を示したが、図１４に示した副走査方向（上下方向）及び図１５の斜め方向についても同様に、３画素平均を検出データとすれば良い。更に図１８にあっては、３画素の平均をとっているが、平均計算に使用する画素数を更に増加すれば、より一層、ノイズの影響を低減できる。
５．境界点検出処理の第２実施例
図１９のフローチャートは図９のステップＳ２に示した境界検出の第２実施例を詳細に示す。この境界検出の第２実施例にあっては、境界領域における物体色と背景色の加法混色の比率を用いて境界を検出するようにしたことを特徴とする。
【００５８】
図１９において、まずステップＳ１でオペレータが指示した指示位置の座標を検出する。次のステップＳ２で図１２の第１実施例と同様、注目している境界画素の周囲の近傍画素の画像データを検出し、ステップＳ３で複数方向の境界画素と検出画素の間の差分を計算し、ステップＳ４で複数方向の差分の中の最大値の方向を検出する。続いてステップＳ５で物体側の物体色と背景側の背景色の２つの画像データを用いて境界画素の画像データを加法混色で表現し、更に混色の比率を求めて各画素毎に保存しておく。
【００５９】
ステップＳ２〜Ｓ５の処理は、ステップＳ６で探索範囲の全てについて比率計算が終了するまでステップＳ８で探索範囲内の次の代表を検出して同様の処理を繰り返す。探索範囲の全ての比率計算処理が終了するとステップＳ７に進み、予め定めた設定比率、例えば０．５に最も近い加法混色の比率をもつ画素を境界画素として検出する。
図２０に図１９の境界検出の第２実施例の処理対象となる物体色と背景色の加法混色のモデルを示す。即ち、物体色から背景色に色が変化する境界９６では物体の色と背景の色が混じり合っている。この境界部分における色の混じり具合を、物体色の比率をｋ（但し、ｋ＝０〜１）としてモデル化すると、物体混色比率９８は境界９６から背景側に向かうに従って、ｋ＝１からｋ＝０に直線的に低下する。
【００６０】
一方、（１−ｋ）で示される背景色混色比率１００は物体側から背景側に向かうにつれて（１−ｋ）＝０から（１−ｋ）＝１に向かって直線的に増加する関係にある。したがって境界領域における関係は次式で現わされる。
境界色＝ｋ×（物体色）＋（１−ｋ）×（背景色）
このような混色比率のモデル化において、混色比率ｋ＝０．５ということは、物体色と背景色が同程度混じり合った混色領域の中央、即ち境界９４を示すことになる。従って、背景側から物体側に並んでいる画素について求めた混色比率の値につき、設定比率０．５に最も近い画素を境界画素として検出することで物体輪郭を検出することができる。
６．輪郭検出処理によるマスク教師データ作成処理の第１実施例
オペレータの指示点から境界点が検出できたならば、検出した境界点を元に物体の周囲を探索追跡することで物体の輪郭を検出し、これをマスク教師データとする。物体の輪郭を検出していく手順、即ち境界判断を積み重ねていく方法は、画像の特徴に依存して異なった方法を選択して使用する必要がある。
【００６１】
画像の特徴としては、
▲１▼背景が一様で輪郭がはっきりしている、
▲２▼背景が複雑で輪郭が不明確である、
▲３▼影等により物体と背景の境界が判りにくい、
等に分けることができる。本発明にあっては、▲１▼〜▲３▼に示したような画像の特徴に応じた最適な物体輪郭の検出方法を定めており、最適な方法を選択して物体輪郭を検出する。
【００６２】
図２１のフローチャートは本発明の輪郭検出によるマスク教師データの作成処理の第１実施例を示したもので、図１２または図１９の境界検出処理で求めた境界点に基づき物体輪郭を追跡する。
図２１において、まずステップＳ１で境界点を求め、これを物体輪郭を追跡するための始点とする。続いてステップＳ２で境界点の周囲に予め定めた探索範囲を設定し、この探索範囲について、図１２に示した境界検出処理の第１実施例あるいは図１９に示した境界検出処理の第２実施例と同じ方法を適用して新たな境界点を検出する。
【００６３】
続いてステップＳ４で始点に戻ったか否かチェックし、始点に戻るまでステップＳ２，Ｓ３の探索範囲の設定と境界点の検出処理を繰り返す。また、ステップＳ４からＳ２に戻る際に、ステップＳ５で探索範囲の設定と境界点の検出でなる輪郭検出処理が予め定めた設定回数に達したか、あるいは予め定めた時間、探索したか判断し、設定回数に達したり設定時間以上であれば始点に戻っていなくても処理を強制的に終了する。
【００６４】
図２２は図２１の輪郭検出処理の様子を示す。最初に始点として指定点７２を設定する。すると、追跡方向７４として矢印で示すように輪郭検出対象となる自動車７５の輪郭に沿った探索範囲の設定と境界点の検出が繰り返され、始点として設定した指定点７２に戻ってきたときに一連の境界検出処理を終了する。
図２３は図２１の輪郭検出処理において、１つの輪郭点が検出された後に次の探索範囲の設定の方法を示している。探索範囲の設定と境界点の検出により輪郭画素９２−１，９２−２，９２−３が順次検出され、次に輪郭画素９２−３を検出点として探索範囲を設定する。
【００６５】
この探索範囲は右上に取り出して示す３×３の合計９画素の参照マスク１０８の中央の画素を輪郭画素９２−３に合わせ、斜線で示す周囲８つの画素の中から次の輪郭画素を選択する。ここで、左下隅の輪郭画素９２−２については既に処理が済んでいることから除外し、残り７つの中から輪郭画素を選択する。
輪郭画素の選択方法は、輪郭画素９２−３の周囲の既に処理が済んだ輪郭画素９２−２を除く残り７つの画素に関し、各画素を境界画素と仮定して図１２または図１９の輪郭検出処理により差分や混色比率を求め、最も差分が大きい画素あるいは混色比率が設定値０．５に最も近い画素を境界を示す新たな輪郭画素として検出する。また、図２３にあって、輪郭画素の周囲８画素を探索範囲としているが、左右及び上下の４画素を探索範囲としても良い。
【００６６】
図２１のステップＳ５において、処理回数が設定回数あるいは設定時間に達したときに追跡処理を強制終了している理由は、輪郭検出の探索処理が無限ループに陥って処理が終わらない場合や、追跡の結果、画像の端部に行ってしまって処理が終了しない場合を考慮している。
また、図２２の輪郭追跡において、輪郭線が交差した分岐部分の処理については、指定点７２を図示のように一点とせず、複数点指定することで輪郭線の分岐を含めて全て探索できる。また、指定点７２を一点とした場合には、分岐部分で少なくとも２つの輪郭画素が得られることから、これを第１候補及び第２候補として保存しておき、まず第１候補の輪郭画素について追跡処理を実行し、追跡開始点に戻ったら残っている第２候補からの追跡処理を行えば良い。
７．輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第２実施例
図２４のフローチャートは図９のステップＳ３の輪郭検出によるスク教師データの作成処理の第２実施例を示す。この第２実施例にあっては、複数の境界点の指示に基づい物体輪郭追跡することを特徴とする。図２４の輪郭検出処理の第２実施例に先立って、オペレータはモニタ画面の輪郭検出対象となる画像の輪郭に沿って複数の指定点を予め指示しておく。
【００６７】
このような複数の指定点が指示された状態で、まずステップＳ１で特定の指示点について図１２あるいは図１９の方法で境界点を求め、これを始点とする。次にステップＳ２で次の指定点から同様にして境界点を検出する。次にステップＳ３で２つの境界点間を結ぶ直線を仮定する。この直線を等分割した各座標点を指示点と考え、ステップＳ４で直線上に設定した指示点について図１２あるいは図１９の方法で境界点を検出して輪郭を追跡していく。
【００６８】
ステップＳ５で２点間の輪郭追跡が終了したならば、ステップＳ６で始点に戻ったか否かチェックし、始点に戻っていなければ先の方の境界点を新たな始点としてステップＳ２〜Ｓ５の処理を繰り返し、始点に戻ったら一連の処理を終了する。
この図２４に示した輪郭検出処理の第２実施例は、オペレータによる一点だけの始点による輪郭追跡では良好に輪郭を検出できないような画像に対し有効な方法である。具体的には、背景が複雑で境界がはっきりしないような画像や物体の影となる部分で背景との境界が区別しにくいような画像について、オペレータによる複数点の指示を補助として正確な物体の輪郭を検出することができる。
【００６９】
勿論、オペレータによる複数点の指示は物体の境界付近を大雑把に指定するもので良く、正確な境界は図１２あるいは図１９の方法を計算機で実行して検出されるため、複数点を指定してもオペレータの負担はなく、経験も必要としない。図２５は図２４の輪郭検出処理におけるオペレータによる複数の指定点の指示を示す。モニタ画面７０上の物体の輪郭に沿って指定点７２−１〜７２−１７を指示している。ここで、指定点７２−１が最初に指定されていることから始点となり、指定点７２−１７が最後の指定点となる。
【００７０】
図２６は図２５の中の２つの指定点７２−１，７２−２の間の輪郭追跡の処理内容を示している。まず、指定点７２−１に基づき探索範囲９０−１を設定して、始点となる境界画素（境界点）９２−１を検出する。２番目に指定した指定点７２−２について探索範囲９０−２を設定し、境界画素（境界点）９２−２を検出する。
【００７１】
次に、検出した２つの境界画素９２−１と９２−２を結ぶ直線１１０の方程式を求める。先に検出された境界画素９２−１からＸ座標を１つずつ増加させて直線１１０上のＹ座標を求め、求めた座標値（Ｘ，Ｙ）により直線１１０上に新たな指示点１１２−１を設定する。同様にして境界画素９２−２まで直線１１０上に指示点１１２−２，１１２−３をセットする。
【００７２】
直線１１０上の最初の指示点１１２−１について探索範囲９０−３を設定し、図１２あるいは図１９の方法により境界画素（境界点）９２−３を検出する。以下、直線１１０上の指定点１１２−２，１１２−３について同様に探索範囲９０−４，９０−５を設定し、境界画素を次々と検出する。
ここで、図２６の処理にあっては、直線１１０についてＸ座標を１つずつ増加させて指定点１１２−１，１１２−２，・・・を設定しているが、直線の傾きが大きい場合には、Ｘ座標ではなくＹ座標を１つずつ増加させ、Ｘ座標は直線の方程式から求めて指定点を順次設定する。
【００７３】
また、以上の説明では２点の境界画素をもとに直線を求め、２点間の境界画素を検出したが、３点以上の境界画素をもとに曲線を求め、その線上の点から点間の境界画素を求めるようにしてもよい。この場合、点の指定の数を減らすことができ、より一層オペレータの負担を減少できる。
図２７は図１１に示した対象物体の輪郭領域の指定に対応して輪郭追跡を行う方法を示す。モニタ画面上に対象物体８０の画像と重ねてある範囲を示す図形形状、例えば四角のカーソル１１４を表示し、マウスによりカーソル１１４を移動できるようにする。オペレータはカーソル１１４を図示のように物体輪郭７６に合わせ、カーソル１１４の中に物体輪郭７６が入るように移動する。
【００７４】
また、オペレータはカーソル１１４を移動する毎にマウスクリック操作等により境界検出処理等を指令すると、図１２あるいは図１９の方法により境界画素９２−１，９２−２，９２−３のように次々と検出されていく。
このように、カーソル１１４を物体輪郭に沿って動かす方法による輪郭検出にあっては、一点指定や複数点指定、更には色指定等による輪郭検出に比べてオペレータの負担は増えることになるが、境界がより不明確な画像に対しては有効であり、オペレータの負担が僅かに増えても高精度の境界検出ができる。
８．輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第３実施例
図２８のフローチャートは図９に示した物体輪郭検出によるマク教師データ作成処理の第３実施例を示す。この第３実施例にあっては、物体色と背景色の２点を指示し、色の相違を利用して輪郭を検出するようにしたことを特徴とする。まずステップＳ１でオペレータは輪郭検出の対象となる物体の中の一点と物体の周囲の背景の中の一点を指示し、指定点の物体色と背景色を求める。
【００７５】
続いてステップＳ２で、ステップＳ１で得られた物体色と背景色の２つの色の画像データから閾値を計算し、計算した閾値を用いてステップＳ３で画像データ全体を物体と背景の２つの領域に分離する。続いてステップＳ４で、分離した２つの領域の境界を物体の輪郭として検出する。ステップＳ３で物体と背景に分離する閾値としては、加法混色の比率かあるいは物体と背景の２つの画像データの平均値等を利用することができる。
【００７６】
このような物体色と背景色に基づいて輪郭を検出する方法は、物体と背景の色が明らかに異なるような画像に対して有効である。
図２９は図２８の輪郭検出処理の様子を示す。まずモニタ画面７０上の画像に対し、マウス等でオペレータが物体色の代表色を得るための指定点１２２と背景色の代表色を指示するための指定点１２４を指示する。また、モニタ画面７０については、予め背景色と物体色に基づく輪郭検出の対象領域を指示領域１２０として指示しておくことで、表示画像の一部分について輪郭検出処理を実行できるようにする。
【００７７】
指定点１２２，１２４が指示されたならば、それぞれの色に関する画像データが閾値を計算し、指示領域１２０の全ての画素の画像データに関し物体か背景かの判断を行う。例えば、ＲＧＢ色空間を例にとると、指定点１２４の背景色が  （Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）であり、指定点１２２の物体色が（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）であったとすると、閾値を
｛（Ｒ０＋Ｒ１）／２，（Ｇ０＋Ｇ１）／２，（Ｂ０＋Ｂ１）／２｝
として求め、この閾値を用いて物体か背景かの判断を行う。また、指示領域１２０の各画素のデータ毎に図１３に示したようにして加法混色の混合比率を求め、求めた比率が設定値、例えば０．５以上のとき物体とし、０．５より小さいときに背景と分けるようにしても良い。
【００７８】
図３０は閾値に基づく背景領域と物体領域の判断結果から輪郭を検出する方法を示す。この場合、分離された物体画素１２６と背景画素１３０について２つの領域の画素と接する位置の画素を境界画素１２８と判断する。この境界画素１２８の繋がりが物体の輪郭として検出される。
尚、図９〜図３０は、図５のモード３の半自動によるマスク教師データの作成を例とるものであったが、モード２の完全自動については、モード３の半自動におけるオペレータの指定を除いた処理となる。
９．実画像データからのマスクデータの作成処理
図３１は図４にサーバユニット１２の処理として示したステップＳ１０２の、ワークステーション１０から送られたマスク教師データを使用して実画像データからマスクデータを作成するためのマスクデータ作成処理を示している。
【００７９】
図３１において、サーバユニット１２に設けているマスクデータ作成処理部３０は、内部メモリ３２に、ワークステーション１０から転送されたマスク教師データ４０−２と、データベース１４に格納している対応する実画像データ３４を読み込む。
続いてステップＳ２で、マスク教師データ４０−２について所定の始点を設定する。続いてステップＳ３で、教師データの始点設定に基づき実画像データに探索範囲を設定し、ステップＳ４で、実画像データを対象に境界点検出を行う。実画像データについて境界点が検出できると、ステップＳ５で、教師データの始点に戻ったか否かをチェックし、戻っていなければ、ステップＳ６でマスク教師データの次の境界点を設定し、ステップＳ３，Ｓ４の処理を繰り返す。
【００８０】
このステップＳ３，Ｓ４における実画像データに対する探索範囲の設定と境界点の検出は、図１２に示した探索範囲の差分検出による方法あるいは図１９に示した探索範囲での混色比率による方法をそのまま適用することができる。
このような図３１に示すマスク教師データをガイダンスとして使用した実画像データを対象としたマスクデータの作成により得られたマスクデータは、データベース１４にマスクデータ４２として格納される。
１０．その他
上記の実施例にあっては、ワークステーション１０に設けた教師データ作成処理部１８にあっては、図５に示したようにモード１〜モード４の４つのモードのいずれかを選択してマスク教師データを作成できるようにしているが、いずれか１つのモードのみを設けるようにしてもよい。
【００８１】
また上記の実施例は、クライアントとしてのワークステーション１０を、ローカルエリアネットワーク１６でデータベース１４を備えたサーバユニット１２に接続したクライアントサーバシステムを例にとっているが、実画像データを管理するユニットと実データに基づく画像データの転送を受けてマスクデータの作成を行うユニットが通信回線を介して分散配置されたシステムであれば、サーバクライアントシステムに限定されず適宜の分散システムにつきそのまま適用することができる。
【００８２】
また通信回線としては、ローカルエリアネットワークのような有線に限定されず、無線回線でクライアント側の処理ユニットが接続される場合も含む。またサーバクライアントシステム以外に、データベースをホストコンピュータが備え、ホストコンピュータに対しワークステーションを通信回線で接続したようなシステムについてもそのまま適用できる。
【００８３】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、サーバ側のデータベースに実画像データを格納し、クライアントしてのワークステーション側でオペレータがマスクデータの作成作業を行う分散処理の形態において、ワークステーション側は実画像データの間引き処理により得られた間引き画像データを扱うことから、内部メモリの容量が少なくて済み、また画像データのサーバからのロード転送に要する時間を短縮でき、システムコストの低減と分散処理におけるシステム性能の向上を図ることができる。
【００８４】
またワークステーションにあっては、間引き画像データを対象にマスク教師データの作成処理を行うだけでよく、最終的な実画像データを対象とした精密なマスクデータの作成は、マスク教師データをサーバ側に送り、サーバ側の処理で行わせるため、ワークステーション側における処理負担が少なく、最終的にサーバ側でマスク教師データをガイダンスとした高精度のマスクデータを実画像データから作成することができる。
【００８５】
またサーバ側における実画像データからのマスクデータの作成については、ワークステーション側で作成されたマスク教師データがガイダンスとして使用されるため、サーバ側の処理にオペレータの介入がなくとも、異常境界検出処理により、誤った輪郭検出に陥ってしまうことがなく、高精度で且つ効率良く実画像データからマスクデータを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明のハードウェア構成を示したブロック図
【図３】本発明の処理機能を示したブロック図
【図４】図３のワークステーションとサーバユニットの処理を示したフローチャート
【図５】図３のワークステーションによるガイド教師データの作成処理を示したフローチャート
【図６】図５の完全自動によるマスク教師データの作成処理を示した説明図
【図７】図５の半自動によるマクス教師データの作成処理を示した説明図
【図８】図５のオリジナル形状データを用いたマスク教師データの作成処理を示した説明図
【図９】本発明の半自動によるマスク教師データの作成手順を示したフローチャート
【図１０】輪郭検出対象物体の指定方法を示した説明図
【図１１】輪郭検出対象物体の他の指定方法を示した説明図
【図１２】図９の境界検出処理の第１実施例を示したフローチャート
【図１３】境界画素と左右方向の検出画素との差分検出の説明図
【図１４】境界画素と上下方向の検出画素との差分検出の説明図
【図１５】境界画素と斜め方向の検出画素との差分検出の説明図
【図１６】指定点に基づく周囲探索の説明図
【図１７】画素の差分に基づく境界判断の説明図
【図１８】境界画素と周辺の複数画素の平均による差分検出の説明図
【図１９】図９の境界検出の第２実施例を示したフローチャート
【図２０】物体色と背景色の境界部分での混色比率の説明図
【図２１】図９の輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第１実施例を示したフローチャート
【図２２】指定点に基づく輪郭追跡の説明図
【図２３】輪郭追跡で設定する探索範囲の説明図
【図２４】図９の輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第２実施例を示したフローチャート
【図２５】複数点の指定による輪郭追跡の説明図
【図２６】図２５の２つの指定点間における輪郭追跡の詳細説明図
【図２７】輪郭領域の指定による輪郭追跡の説明図
【図２８】図９の輪郭検出によるマスク教師データ作成処理の第３実施例を示したフローチャート
【図２９】物体色と背景色の指定による輪郭検出の説明図
【図３０】物体色と背景色の領域に分けた画像の輪郭画素の設定説明図
【図３１】図４のサーバユニット側での実画像データを対象としてマスクパターンの作成処理を示したフローチャート
【図３２】従来の分散画像処理を示した説明図
【符号の説明】
１０：ワークステーション（処理ユニット）
１２：サーバユニット（画像管理ユニット）
１４：データベース
１６：ローカルエリアネットワーク（通信回線）
１８：教師データ作成処理部
２０，３２：内部メモリ
２２：マウス
２４：キーボード
２６：フレームメモリ
２８：カラーディスプレイ
３０：マスクデータ作成処理部
３４：実画像データ
３６，３６−１，３６−２：間引き画像データ
３８：オリジナル形状データ
４０，４０−１，４０−２：マスク教師データ
４２：マスクデータ
４４，５８：ＣＰＵ
４６，６０：ＲＯＭ
４８，６２：ＲＡＭ
５０，５２：デバイスインタフェース
５４：ＣＲＴコントローラ
５６，６８：通信インタフェース
６４：画像入力インタフェース
６５：画像入力装置
６６：入出力インタフェース
７０：モニタ画面
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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