(57)【要約】画像のグラフィック処理方法であって、前記グラフィック処理のために画像が抽出されるデータのベースに相当する既存の画像ソースファイルからの画像のグラフィック処理方法であり、ｎ（ｎ≧１）個の顕著性処理を実行するステップであって、この処理がｎ個の顕著性マップＣＳiを生成するためのものでありｉ＝１〜ｎであるステップ、結果としてただ一つの顕著性マップを得るために線形結合（Ｉ）を実行するステップ、結果として得られた顕著性マップに第１の閾値化を実行するステップ、閾値化された前記マップをベクター化するステップを特に有する、画像のグラフィック処理方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のグラフィック処理方法であって、前記グラフィック処理のために画像が抽出されるデータのベースに相当する既存の画像ソースファイルからの画像のグラフィック処理方法であり、以下の、
−選択された画像ソースファイルにｎ（ｎ≧１）個の視覚的顕著性処理を実行するステップであって、この処理は予め決定されているｎ個の顕著性基準に基づくものであり、ｎ個の顕著性マップＣＳiを生成するためのものであってｉ＝１〜ｎであるステップ、
−結果としてただ１つの顕著性マップを得るために、線形結合
【数２】
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を実行するステップであって、顕著性係数Ａiが、０〜１の実変数であるステップ、
−結果として得られた顕著性マップに第１の閾値化を実行するステップであって、この閾値化が二値閾値化マップを生成し、この二値閾値化マップが、白い顕著性スポットおよび黒い顕著性スポットをそれらがそれぞれ閾値を上回るかまたは下回るかに応じて作り出すステップ、
−閾値化された前記マップをベクター化するステップであって、スポットの個別化を生むステップ、
−前景として定義される全体に白いスポットを割り当てるステップであって、各スポットがグループとして定義されるステップ、
−１つのグループに相当する、画像ソースの各領域のピクセルの色相の平均値を決定するステップ、および各グループに対するこの色相の平均値をメモリへ記憶するステップ、
−単色またはテクスチャでグループをパディングするステップ、
を有することを特徴とする、画像のグラフィック処理方法。
【請求項２】
顕著性処理のベースとなる少なくとも１つの顕著性基準が反転することを特徴とする、請求項１に記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項３】
第１の閾値化のために確立される閾値が可変であることを特徴とする、請求項１または２に記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項４】
第２の閾値化が実行され、その閾値が、第１の閾値化のために選択される閾値と近いレベルであり、２つの閾値化に由来する白いピクセルの差別化により、第１の閾値化に由来する白いスポットの輪郭付けの計算を可能にするピクセル全体が導かれることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１つに記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項５】
ベクター化の段階の後で、白いスポットと黒いスポットの色の反転が実行されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか１つに記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項６】
ベクター化の段階の後で、黒い背景が取り出されて透明のままであることを特徴とする、請求項１から５のいずれか１つに記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項７】
各グループのパディングが、画像モード、カラーモード、色相モード、および白黒モードを少なくとも有する、複数のモードの選択によって実行されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか１つに記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項８】
画像モードが、ソースファイルに由来する画像断片によって所定のグループをパディングすることであり、この画像断片が、グループと同じ形、同じ面積を有し、かつ画像ソース内のこのグループの位置に相当するものであることを特徴とする、請求項７に記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項９】
カラーモードが、確率過程によって決定される単色によって、所定のグループをパディングすることであることを特徴とする、請求項７に記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項１０】
色相モードが、所定のグループを、このグループについて記憶された色相の平均値によってパディングすることであることを特徴とする、請求項７に記載の画像のグラフィック処理方法。
【請求項１１】
白黒モードが、白によって所定のグループをパディングすることであることを特徴とする、請求項７に記載の画像のグラフィック処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、いくつかのエントリーポイント（ｐｏｉｎｔｓ  ｄ’ｅｎｔｒｅｅ）からグラフィックデザイナーの着想を強化する、かつ／または明解にすることを可能にする、自動化された画像のグラフィック処理方法に関するものである。体系化されていない想像力に富んだプロセスに沿うように、多様な自動処理のためにさまざまな形で、既存の画像からグラフィック素材を抽出することをその概念とする。本方法により、専門的な処理手段によって、個々人の芸術的かつ個人的な成果が増大するように導かれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
このグラフィック素材から、デザイナーの想像力を刺激する視覚環境が自動手段を用いて築かれるが、グラフィック素材は、電子データ処理システムのメモリに記憶された画像ソースファイルから抽出される。特定の要素が、さまざまな自動処理によってそこから抽出され、モデリングが容易な加工のベースをユーザに提供することができる。別な言い方をすれば、画像ソースファイルは、加工される目的でシステムによって提供される、グラフィックプロセスのベースを提供するものであり、このグラフィックプロセスは、仮想オブジェクトを組み込んでおり、仮想オブジェクトは、デザイナーに固有の創造性を反映する新しいグラフィック表現を創造するために、この処理に伴って起こるデザイナーのインスピレーションの赴くままに、コンピュータ処理によって無限に組換えおよび変更可能なものである。
【０００３】
それは実際には、画像ソースを段階的に加工することを可能にする、画像ソースに適用される専門のコンピュータ処理であって、用いられるグラフィックを対象とする処理、さらには十分に自動化された処理の性質および幅へのグレーディングまたは作用が、ユーザがアクセスすることにより可能になる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明にかかる方法はしたがって、前記グラフィック処理のために画像が抽出されるデータのベースに実際には相当する既存の画像ソースファイルから、画像グラフィック処理を可能にするものであり、以下のステップを有するような方法である、
−選択された画像ソースファイルに、ｎ（ｎ≧１）個の視覚的顕著性処理を実行するステップであって、この処理は予め決定されているｎ個の顕著性基準に基づくものであり、ｎ個の顕著性マップＣＳiを生成するためのものであってｉ＝１〜ｎであるステップ、
−結果としてただ１つの顕著性マップを得るために、線形結合
【数１】
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を実行するステップであって、顕著性係数Ａiが０〜１の実変数であるステップ、
−結果として得られた顕著性マップに第１の閾値化を実行するステップであって、この閾値化が二値閾値化マップを生成し、この二値閾値化マップが、白い顕著性スポットおよび黒い顕著性スポットをそれらがそれぞれ閾値を上回るかまたは下回るかに応じて作り出すステップ、
−閾値化された前記マップをベクター化するステップであって、スポットの個別化を生成するステップ、
−前景として定義される全体に白いスポットを割り当てるステップであって、各スポットがグループとして定義されるステップ、
−１つのグループに相当する、画像ソースの各領域のピクセルの色相（ｔｅｉｎｔｅ）の平均値を決定するステップ、および各グループに対するこの色相の平均値をメモリへ記憶するステップ、
−単色またはテクスチャでグループをパディングするステップ。
【０００５】
顕著性係数Ａiは、各顕著性基準、すなわち実際には顕著性処理が対象とする各視覚パラメータである、例えば強度、方向、カラー、彩度などのグレーディングによって、画像のビジュアル・アイデンティティを特徴づけることを実際に可能にするものである。
【０００６】
第１の顕著性ステップはしたがって、人目の注意を自然に引く領域を特定することによって、要するに切り離して考えることによって、画像の特徴的な点を、異なる基準に従って表すことを実際に目ざすものである。
【０００７】
言い換えれば、それは、脳、より具体的には人の神経系がより自然に受け入れやすい刺激に落ち着くこと、これらの刺激を自動処理によってできる限り忠実にシミュレートすることである。本発明によると、自動化は、色のコントラスト、オブジェクトの大きさ、さらにはそれらの明度のような、非常に無意識的なやり方で人の感覚的注意に働きかける顕著性要因を主として対象とした。例えば観察者の来歴および経験に結びついた、より深いプロセスを集めた要因は、本発明において用いられないか、またはほとんど用いられていない。
【０００８】
本発明の方法の第１のステップにおける情報は要するに、顕著性マップという用語によって後述される、複数の情報「マップ」に切り分けられており、各マップは、上で言及した画像のカラー、彩度、強度、方向のようなパラメータの一つに基づいた処理に絞ったものである。実際には、ただ一つの画像ソースから複数のデータマップが得られ、言及されたパラメータまたは基準のうちの一つに調整されたフィルタリングを示すそれぞれの情報は、切り離して考えられる。したがって顕著性マップの構成は実際、ベクターの成分のように、この方法の次の過程に対して有用な異なるタイプの情報を抽出するということになる。
【０００９】
予め決定された基準ベースに従ったこの分解に続いて、第２のステップにおいて、最終の顕著性マップ、すなわちベースの顕著性処理に由来する情報が再び集められるデータマップを得るために、特定のロジックに従う情報の統合が行われる。それはこの場合、より具体的には、ｎ個の顕著性係数Ａiによるいわば加重平均を行う線形結合であり、これらの係数は、電子処理を多様にするために当然のことながら変更可能である。顕著性係数Ａiの可変性は、顕著性処理のために用いられる異なる視覚基準を、はっきり異なるように多かれ少なかれ関係させることを目的とする。言及したように０〜１の実変数である前記顕著性係数Ａiは、実際は、結果として得られる顕著性マップにおける各顕著性基準の相対的な重要性を反映する。それらの調整が、顕著性処理のあとに得られるグラフィック効果を無限に多様にすることを可能にすることが、よく理解される。
【００１０】
次に第１の閾値化を実現し、こうしてマップ、すなわち情報の集合を結果として生じさせるステップは、この場合２値マップを生成し、すなわち２値化された画像を導き、その領域はもっぱら白または黒の２色である。これは顕著性プロセスの帰結的形状であると考えることができ、この帰結的形状は、表示基準が反転した土台（ｆｏｎｄ）（黒）に対して取り上げられた領域（白）をのせる（ｍｅｔ  ｅｎ  ｅｘｅｒｇｕｅ）ものである。
【００１１】
本発明の方法において続いて行われるベクター化は、グループと呼ばれるさまざまな白い顕著性領域を差別化するように導くものであり、この白い顕著性領域は土台とはっきり異なる前景に相当する加工用「トレーシングペーパー」に割り当てられ、土台はその時から背景となる。このステップ以降、デザインの視覚素材への加工は、もっぱらベクター形式となる。
【００１２】
このベクター化のステップの間に、異なるグループはラベリングされて、本発明の方法の自動ルーチンにしたがって個別に処理される目的で、唯一のアイデンティティを与えられるためインデックス付けされる。このインデックス付けは、以下において、より詳細に説明されるであろう。
【００１３】
閾値化ステップにおいて使用される閾値化パラメータである閾値は、ユーザによって選択可能な変数であり、ユーザは自身にとって適切な値を定め、この値から処理全体が実行される。
【００１４】
この段階ではまた、前景の各グループについて、各グループに対応する色相の平均値の計算が、このグループと同じ形、同じ面積、および同じ位置のスポットを満たすソースファイルの元画像の部分の率で行われる。言い換えれば、この計算は、グループを構成するスポットの輪郭によって画像ソース内で画定される画像部分から、この画像部分の各ピクセルの色相を採用することにより、および前記画像部分の全てのピクセルの色相の平均値を最後に実現することにより、実行される。この色相の平均値は、システムによってメモリに記憶され、場合によっては行われ得るその後の処理段階において使用される。
【００１５】
本発明の方法にかかる次のステップにおいて、白い領域またはグループは、着色またはテクスチャリングのプロセスの間にパディングされる。
【００１６】
本発明の方法に固有の自動化処理の起点となり、そして処理が実施される元画像または画像ソースは、最後に加工され、結果は上述された実施処理ステップにより、最初のビジュアルとは視覚的に全く異なるものとなる。全体は、連続する調整可能な自動コンピュータ処理によるクリエイティブでオリジナルなグラフィック的解決案を提案することにより、インスピレーションに対する強力な援助を提供する。
【００１７】
本発明の方法は実際に、その可能性の領域を広げる多数の適応例および変形例を可能にする。特に、顕著性処理のベースとなる少なくとも１つの顕著性基準は、第１のステップにおいて反転することができる。これにより、関係する顕著性処理によって得られる結果が反転するように導かれる。
【００１８】
また、第１の閾値化のために確立される閾値は可変であり得、これは可能な視覚効果の無限性を導くものである。
【００１９】
１つの可能性によると、別のステップが本方法の過程中に、第１の閾値化の後またはそれと並行して、第２の閾値化の形で実行されることができるが、その閾値の値は第１の閾値化のために選択される閾値と非常に近いレベルで選択されるものであり、この値はわずかに大きいかわずかに小さくあり得ることに注目することができる。続いて、２つの閾値化に由来する白いピクセルの差別化により、第１の閾値化に由来する白いスポットの輪郭を決定することを可能にする周囲のピクセル全体の識別が導かれる。
【００２０】
本発明の方法が含むさらに別の可能性によると、先のベクター化の段階の後で、白いスポットと黒いスポットの色の反転からなる追加のステップが実行され得る。これは実際には、前景と背景との反転である。変形例において、黒い背景は取り出されて透明のままにすることもできる。
【００２１】
各グループのパディングステップは、本発明によると、画像モード、カラーモード、色相モード、および白黒モードを少なくとも有する、複数のモードの選択によって実行される。しかしながらこれは、本発明の趣旨を制限するリストでは決してなく、ステップは技術的に主としてパディングから成り、パディングモードは当然のことながら、例として言及されたものと異なる可能性がある。
【００２２】
画像モードとは特に、ソースファイルに由来する画像部分によって所定のグループをパディングすることであり、この画像部分は、グループと同じ形、同じ面積を有し、かつ画像ソース内のこのグループの位置に相当するものである。カラーモードについては、システムによって導かれる確率過程で決定される単色によって、所定のグループをパディングすることであり得る。
【００２３】
色相モードについては、所定のグループを、このグループについて記憶された色相の平均値でパディングすることによって実現され得、そして最後に白黒モードは、白によって所定のグループをパディングすることであり得る。
【００２４】
本発明は次に、本発明の方法によって実行されることができる異なる主要なステップおよび副次的なステップのツリー構造例を非常に概略的に示す付属の図面１を参照して、より詳細に記述される。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の方法によって実行されることができるステップのツリー構造例を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
この図１を参照して、図の左部分に見える元画像（１）は、まず複数の並行した視覚的顕著性処理を受けるが、これらの処理は、はっきりと異なる顕著性基準に調整され、異なるマップ（２）へと至るものである。これらのマップ（２）は、個別化された処理後の情報をまとめたものである。図１に示された例において、考慮された顕著性基準は、強度、方向、カラー、彩度であるが、これらはしかし、基準が付与されていない左下に配置された顕著性マップが示しているように、可能な例にすぎない。これら全ての顕著性基準が（３）で反転して、マップ（２）のいわゆる反転に至り得ることが注目されるべきであり、この反転は、平行して実行される各顕著性処理について必要があれば個々に行われるものである。
【００２７】
その後の計算ステップによると、線形結合（４）はただ一つの顕著性マップ（５）に至り、このただ一つの顕著性マップは実際、各マップ（２）について行われた処理の線形結合による合成である。これは実際には、これらの基準のそれぞれに付与される顕著性係数Ａiによって加重される、顕著性基準の平均である。この顕著性マップは、基準ごとに異なる顕著性計算、および基準に与えられる加重計算を反映する、データの集合である。
【００２８】
このデータの集合は、第１の閾値化処理（６）を受けて、第１の閾値化マップ（７）に至るが、閾値化演算はこの場合、第１の閾値にしたがって行われる。結果は画像の２値化であり、黒および白の２色のみの領域をもたらす。白いスポットは実際には、第１の閾値を超える領域に相当するものであり、前記閾値化が示す「フィルタリング」処理後に白でパディングされる。第１の閾値はこの場合可変であり、このパラメータの変化はユーザが自由に操作できるものである。黒の土台は、前記第１の閾値を下回る、閾値化された画像の土台を実際に構成する部分に相当する。
【００２９】
並行して、わずかに異なりこの場合わずかに高い閾値に依存している第２の閾値化（８）が設定され、第２の閾値化マップ（９）を与えるが、この第２の閾値化マップの白いスポットは、閾値がわずかに上昇しているために大きさが少し小さくなっている。２つの閾値化マップ（７、９）間の差は、前記差の結果が、面積が最も小さいスポット（より低い第１の閾値化に由来するスポット）の外側輪郭でそのとき分析されるので、結果として輪郭マップ（１０）をもたらす。差の演算は、いわゆる輪郭スイッチ（１１）において実行され、この輪郭スイッチは、常に作動しているのではなくシステムのオプションとなっている。
【００３０】
閾値化演算を終えたところで、閾値化された画像におけるスポットの個別化によるグループの形成を可能にする、ベクター化（１２）が行われる。領域の個別化を実行するインデックス付けは、各ピクセルにラベルをつけるかまたはレッテルをつけてそれを形成されたグループにまとめる、２回の走査によって行われる。この２回の走査は、以下のように実行される。画像のピクセルまたは要素が、第１の走査の間に列ごとに、次いで行ごとにスキャンされる。検討されたピクセルまたは要素が土台に属さないときは、直接上および直接左に位置決定されたその近傍が検討され、それらが土台に属する場合には、新しい識別ラベルが作成される。さもなければ、近傍の中で最も小さいラベルを採用して、それをこの新たに識別されたピクセルに割り当てる。この割当て、および２つの隣接したラベル間での等価性は記録される。第２の走査の間に、行と列は新たにスキャンされて、検討されたピクセルまたは要素が土台に属さないときは、等価の最も小さいラベルを採用することによってそれにラベルを再び割り当てる。
【００３１】
後の処理は全て、このステップ以降ベクター形式となる。各グループについてシステムによって計算（１３）が実行され、画像ソースにおけるグループの等価物（形、面積および位置）のピクセルの色相の平均値を決定することにより、グループの色相を決定する。前記色相は、システムによってメモリに記憶される。
【００３２】
反転スイッチ（１４）は、この段階で、すなわちステップ（１２）で得られるベクター化の後に作動し得る。反転スイッチは、前景と背景との反転を引き起こすものであり、輪郭付けが輪郭スイッチ（１１）を経由して実行されていた場合には、輪郭の画像のためのものであり（図の上部参照）、そのような輪郭付けがない場合には、スポットを描くグループの画像のためのものでもある（図の下部分参照）。
【００３３】
反転がない場合もまた反転が行われた場合も、本方法の次のステップは、画像のグループまたはスポットのパディング（１５）であり、このパディングは、複数のパディングモードのうちの一つの選択によるものである。例として、画像モード（１６）、カラーモード（１７）、色相モード（１８）および白黒モード（１９）が挙げられるであろうが、これは網羅的なものではない。
【００３４】
画像モード（１６）は、しっかりと定義された画像断片によってグループをパディングすることであり、可能な出所は一つしかない。この画像断片は実際には、ソースファイルに由来するものであり、グループと同じ形、同じ面積を有し、画像ソースにおけるその位置は、処理中の画像におけるグループの位置に相当する。
【００３５】
カラーモード（１７）は、本発明の方法の範囲内の確率過程によって決定された単色を使用し、所定のグループをパディングする。
【００３６】
色相モード（１８）は、前に示されたように、このグループについて記憶された色相の平均値によって、グループのパディングを行う。最後に白黒モード（１９）は、非常に単純に白によって所定のグループをパディングすることである。
【００３７】
本発明は当然のことながら、図面を参照して記述および説明された実施例に制限されるものではなく、請求項の範囲内に含まれる変形例およびバージョンを包含するものである。
【符号の説明】
【００３８】
１  元画像
２  マップ
５  顕著性マップ
７  閾値化マップ
９  閾値化マップ
１０  輪郭マップ
１１  輪郭スイッチ
１４  反転スイッチ
【図１】
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【国際調査報告】
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2019501472.tif 000007
2019501472.tif 000008
2019501472.tif 000009
2019501472.tif 000010
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