【事件の表示】
　特許第２９１７６３９号「画像出力装置、画像出力方法、画像データ復元方法、画像データ生成方法及び画像処理装置」の請求項１９、２１に係る特許に対する特許異議の申立てについて、次のとおり決定する。
【結　論】
　訂正を認める。
　特許第２９１７６３９号の請求項１９、２１に係る特許を取り消す。
【理　由】
１．手続の経緯
　特許第２９１７６３９号に係る発明についての出願は、平成３年１２月２７日の特許出願であって、平成１１年４月２３日にその発明について特許の設定登録がなされ、その後、その特許請求の範囲における請求項１９及び２１に係る発明について異議申立人村山俊秋より特許異議の申立てがなされ、取消理由通知がなされ、その指定期間内である平成１２年７月３１日に訂正請求がなされたものである。
２．訂正の適否について
（１）訂正の内容
　平成１２年７月３１日付けの訂正請求書による訂正事項は、
　ア．特許請求の範囲における請求項１９の「入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点デー夕を前記画像デー夕に合成画像データを生成する画像データ生成方法。」を「入力される画像データから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法。」と訂正し、
　イ．特許請求の範囲における請求項２０の「請求項１９に記載した画像データ生成法において、前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特点デー夕として所定の濃度範囲の画像データを割り当ることを特徴とする画像データ生成方法。」を「入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法において、前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする画像データ生成方法。」と訂正し、
　ウ．発明の詳細な説明中の段落【０００６】における記載を「【課題を解決するための手段】
　本発明に係る第１の画像出力装置は、入力された画像データから、元の画像とは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第２の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、復元手段により復元された画像データと、抽出手段により抽出された付加情報とを合成する第１合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第３の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、上記の抽出手段により抽出された付加情報を有する画像領域と付加情報を有しない画像領域を判別する判別手段と、復元手段により復元された画像データと、付加情報を含まない領域の画像データとを合成する第２合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第４の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段により付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとを合成する第２合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第５の画像出力装置は、さらに、抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段より付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとをそれぞれ独立に加工する加工手段を備え、上記の合成手段は、加工手段において加工された付加情報と画像データとを合成することを特徴とする。
　本発明に係る第６の画像出力装置は、図形の輪郭に関するコード情報を入力する入力手段と、入力されたコード情報からその輪郭を有するパターンを生成するパターン発生手段と、上記のコード情報から、あらかじめ設定されている画像の形状に関する形状情報を生成する生成手段と、パターン発生手段で得られたパターンに形状情報を付加した出力画像を出力する付加手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第７の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を抽出する抽出手段と、抽出手段で得られた情報から情報を含まない領域を判別する判別手段と、抽出手段で得られた情報から図形を復元する復元手段と、情報を含んでいない判別された領域において、入力された画像データから上記の輪郭に関する情報を生成する情報生成手段と、入力された画像データと、情報生成手段および復元手段の各出力データを合成する合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第８の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を抽出する抽出手段と、抽出手段で得られた情報から情報を含まない領域を判別する判別手段と、抽出手段で得られた情報から画像データを復元する復元手段と、復元手段の出力データと、抽出手段に入力された画像データとを比較し、所定以上の差があった場合に読取エラーと判定する比較手段と、比較手段が読取エラーと判定したとき、比較がなされた領域の画像データからその領域における輪郭に関する情報を生成する情報生成手段と、入力された画像データと、情報生成手段および復元手段の各出力データを合成する合成手段とを備えることを特徴とする。
　好ましくは、上記の比較手段が読取エラーと判定したとき、その領域について上記の復元手段の出力を無効にする復元禁止手段とを備える。
　本発明に係る第１の画像出力方法は、画像データを所定の濃度で表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる濃度で表わし、画像データに輪郭復元情報を付加して出力することを特徴とし、この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にすることを特徴とする。
　本発明に係る第２の画像出力方法は、画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、画像データに輪郭復元情報を付加して出力することを特徴とし、この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にすることを特徴とする。
　本発明に係る第３の画像出力方法は、画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、画像濃度の変化の連続性を判定する判定手段を備え、判定手段が、画像濃度の変化が、輪郭復元情報の濃度バンドの付近で連続的であると判定したときに、その濃度バンドを輪郭復元情報に割り当てず、画像データに割り当てることを特徴とし、この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にすることを特徴とする。
　本発明に係る画像データ復元方法は、入力される画像データから、あらかじめ画像に埋め込まれた画像の輪郭に関する特徴点を示す画像データを抽出し、該抽出した特徴点を示す画像データの位置関係に基づき画像データを復元する。
　好ましくは、上記の画像データ復元方法において、さらに、前記特徴点の数に基づき画像データを復元することを特徴とする。
好ましくは、上記の画像データ復元方法において、前記入力される画像データは濃度情報を含み、入力される画像データが所定の濃度範囲にあるとき、前記特徴点を示す画像データとして抽出することを特徴とする。
　好ましくは、上記の画像データ復元方法において、前記入力される画像データは濃度情報を含み、特徴点の近傍において濃度が連続的に変化する場合には特徴点の画像データとして抽出しないことを特徴とする。
　本願発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する。
　好ましくは、前記の画像データ生成方法において、前記特徴点データと画像データとを独立して加工した後に合成することを特徴とする。
本発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法において、前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする。
　本願発明に係る画像処理装置は、画像データとは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を、該画像データに付加する付加手段と、前記輪郭復元情報から画像の輪郭を復元する復元手段とを備える。」
と訂正するものである。
（２）訂正の目的の適否、新規事項の有無及び拡張・変更の存否
　上記訂正事項アの内容のうち、請求項１９の記載「画像の輪郭に関する特徴点データ」を「画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データ」とする訂正は、特許請求の範囲の減縮に該当し、新規事項の追加に該当しない。
　また、上記訂正事項アの内容のうち、記載「画像データに合成」を「画像データに合成して」とする訂正は、誤記の訂正を目的とするものであり、新規事項の追加に該当しない。
　上記訂正事項イは、請求項２０における記載形式を、単に引用形式から独立形式に訂正するものであり、新規事項の追加に該当しない。
　上記訂正事項ウは、請求項１９及び２０の訂正に伴い、発明の詳細な説明中の段落【０００６】における明りょうでない記載の釈明を目的とするものであり、新規事項の追加に該当しない。
　そして、上記訂正は、実質上特許請求の範囲を拡張又は変更するものでもない。
（３）以上のとおりであるから、上記訂正は、特許法第１２０条の４第３項において準用する平成六年法改正前の第１２６条第１項ただし書、及び同条第２項の規定に適合するので、当該訂正を認める。
３．特許異議の申立てについて
（１）申立の理由の概要
　異議申立人村山俊秋は、証拠として甲第１号証（特開昭６１−６６４７２号公報）を提出し、本件請求項１９及び２１に係る発明は、甲第１号証に記載された発明であるか、少なくとも甲第１号証に記載された発明に基いて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第１項又は同条第２項の規定により特許を受けることができないものであるから、本件請求項１９及び２１項に係る発明の特許を取消べき旨主張している。
（２）本件発明
　平成１２年７月３１日付けで提出された訂正明細書の請求項１９及び２１に係る発明は、その特許請求の範囲の各請求項に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。　
【請求項１９】入力される画像データから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法。
【請求項２１】請求項１９に記載した画像データ生成方法において、前記特徴点データと画像データとを独立して加工した後に合成することを特徴とする画像データ生成方法。
４．引用刊行物記載の発明
　当審が通知した取消理由に引用した刊行物（特開昭６１−６６４７２号公報）には、図面と共に以下の事項が記載されている。
（１）「（１）階調表現された画像信号に対して平滑化するスムージング回路と、前記スムージング回路の出力を輪郭強調するエッジ強調回路とが直列的構成を有する画像処理装置」（第１頁特許請求の範囲第１項）
（２）「【技術分野】本発明はデジタル画像処理に関するものである。」第２頁左上欄第２〜４行）
（３）「本発明の目的とするところはかかる問題点を解決し、種々の画像の混在する願画像に対し、忠実な再現を得ると共に、必要に応じてエッジ部に適当な強調を施す事により、原画よりも鮮明な画像を得る事が出来る画像処理装置を提供することにある。」（第２頁左下欄第６〜１１行）
（４）「第３図は画像入力装置から得られた画像信号の信号処理系を示すブロックダイアグラムである。ＣＣＤラインセンサ３０からのアナログ画像信号をアナログ−ＬＯＧ変換回路３１により濃度変換する。かかる信号は次にＡ／Ｄコンバータ３２により６〜８ビットのデジタル信号に変換され、次のシェーディング補正回路３３により加減算シェーディング補正される。かかる信号処理は予め白板のシェーディングデータをＲＡＭに記憶しておき得られた画像データからこのシェーディングデータを減ずる事により行われる。次にスムージング回路３４により主走査方向のスムージングを行い、エッジ強調回路３５によりエッジ部が強調されγ変換回路３６によりγ変換されディザ回路３７によりディザ閾値と比較され２値化（又は多値化）され出力される。」（第３頁左上欄第３行〜同頁右上欄第２行）
（５）「以上の様にして構成されたスムージング回路による効果は第１に高い線数の網点写真によるモアレ縞を抑圧する効果があることであり、第２に次段のエッジ強調回路での前処理としての効果がある。即ちエッジ強調でエッジを強調する時、誤ってノイズも強調される事を防ぐためである。」（第４頁左上欄第６〜１１行）
（６）「第９図はスムージング回路３４に続く次段のエッジ強調回路３５のブロック図である。前段のスムージング回路の出力４５は第９図のエッジ量検出回路１００、スムージング回路１０１に入力される。出力４５はエッジ量検出回路１００により画像のエッジ部分が抽出され、乗算器１０２によりα倍に強調され、その出力は加算器１０３へ入力される。一方、スムージング回路１０１によりさらに平滑化された画像信号も加算器１０３に入力される。スムージング回路３４、及び１０１による２度の平滑化によりモアレ縞の発生が抑えられるのである。加算器１０３により合成された画像はモアレ縞が抑えられ尖鋭さも失われないのである。」（第６頁右上欄第６行〜同頁左下欄第４行）
５．対比・判断
（１）請求項１９に係る発明について
　請求項１９に係る発明と刊行物に記載された発明、特に第９図として示された発明とを対比すると、
　本願明細書の段落【０００９】の「輪郭を表す点（特徴点）」という記載、および、特許請求の範囲の請求項１９には「特徴点」というのみで、その具体的内容を表す記載はないことから、請求項１９に係る発明の「特徴点」は輪郭を表す点であればよいことは明らかである。
　そして、刊行物に記載された発明は、スムージング回路３４からエッジ強調回路３５に画像データを入力し、エッジ強調回路３５においては、エッジ量検出回路１００で画像のエッジ部分のデータを抽出しており、そのエッジ部分のデータは、画像の輪郭を、画素すなわち点の連続として表すものであるから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データといえる。
　また、刊行物に記載された発明は、エッジ量検出回路１００で抽出したエッジ部分のデータを乗算器１０２でα倍に強調した後、スムージング回路１０１で平滑化した画像データに合成して合成画像データを生成しているから、抽出した特徴点データを平滑化した画像データに合成して合成画像データを生成するものでもある。
　そうすると、請求項１９に記載された発明と刊行物に記載された発明とは、
　「入力される画像データから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを合成すべき画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法。」である点で一致し、次の点で相違する。
（相違点）
　「合成すべき画像データ」が、請求項１９に係る発明は、「入力される画像データ」であるのに対し、刊行物に記載された発明は、「スムージング回路１０１で平滑化した画像データ」である点。
（相違点についての判断）
　刊行物に記載された発明が入力される画像データをスムージング回路１０１で平滑化するのは、モアレ縞の発生を抑えるためであり、スムージング回路１０１を設けるか否かはモアレ縞が発生するか否かに応じて設計上で適宜選択されることであるから、刊行物に記載された発明においてスムージング回路１０１を設けることなく、入力される画像データに特徴点データを合成するようにすることは、当業者が適宜なしえることである。
（２）請求項２１に係る発明について
　請求項２１に係る発明は、請求項１９に係る発明において、特徴点データと画像データとの合成を、それらデータを独立して加工した後に行うというものであるが、
　刊行物に記載された発明は、エッジ量検出回路１００の出力を乗算器１０２でα倍に強調し、これと並行して、入力される画像データをスムージング回路１０１で独立に平滑化し、それら独立して強調、平滑化した出力を加算器１０３で合成しているから、特徴点データと入力される画像データとを独立して加工した後に合成するものである。
　以上のことから明らかなように、請求項２１に係る発明は、刊行物に記載された発明である。
６．むすび
　以上のとおりであるから、本件特許請求の範囲における請求項１９に係る発明は、刊行物に記載された発明に基いて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第２項の規定に違反してなされたものである。
　そして、請求項２１に係る発明は、刊行物に記載された発明であり、特許法第２９条第１項第３号の規定に違反してなされたものである。
　したがって、本件特許請求の範囲における請求項１９及び２１に係る発明についての特許は、特許法第１１３条第２号の規定に該当し、取消されるべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。
【異議決定日】
平成１３年４月４日（２００１．４．４）
【訂正の要旨】
訂正の理由
　明瞭でない記載の釈明
（３）訂正事項
　本訂正請求書による訂正の要旨は、次の通りである。尚、本項においては、訂正後の記述内容の該当箇所に下線を施して訂正箇所を明示した。
＜１＞訂正事項１：【特許請求の範囲】における請求項１９の訂正
　「【請求項１９】（訂正前）
　入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成画像データを生成する画像データ生成方法。」
を、明瞭でない記載の釈明を目的として、次のように訂正する。
　「【請求項１９】（訂正後）
　入力される画像データから、画像の輪郭に
おける特徴点に
合成して
＜２＞訂正事項２：【特許請求の範囲】における請求項２０の訂正
　「【請求項２０】（訂正前）
　請求項１９に記載した画像データ生成方法において、
　前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする画像データ生成方法。」
を、上記請求項１９の訂正に伴って明瞭でない記載の釈明を目的として、次のように訂正する。
　「【請求項２０】（訂正後）
　
入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法において、
　前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする画像データ生成方法。」
＜３＞訂正事項３：【発明の詳細な説明】における段落番号【０００６】の訂正
　「【０００６】（訂正前）
　【課題を解決するための手段】
　本発明に係る第１の画像出力装置は、・・・
（中略）・・・
　本願発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成画像データを生成する。
　好ましくは、前記の画像データ生成方法において、前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする。
　好ましくは、前記の画像データ生成方法において、前記特徴点データと画像データとを独立して加工した後に合成することを特徴とする。
　本願発明に係る画像処理装置は、画像データとは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を、該画像データに付加する付加手段と、前記輪郭復元情報から画像の輪郭を復元する復元手段とを備える。」
を、請求項１９及び２０の訂正に伴って明瞭でない記載の釈明を目的として、次のように訂正する。
　「【０００６】（訂正後）
　【課題を解決するための手段】
　本発明に係る第１の画像出力装置は、・・・
（中略）・・・
　本願発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭に
おける特徴点に
合成して
　
好ましくは、前記の画像データ生成方法において、前記特徴点データと画像データとを独立して加工した後に合成することを特徴とする。
　
本発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法において、前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする。
　本願発明に係る画像処理装置は、画像データとは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を、該画像データに付加する付加手段と、前記輪郭復元情報から画像の輪郭を復元する復元手段とを備える。」
（５４）【発明の名称】
画像出力装置、画像出力方法、画像データ復元方法、画像データ生成方法及び画像処理装置
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】　入力された画像データから、元の画像とは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、
　抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項２】　入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、
　抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、
　復元手段により復元された画像データと抽出手段により抽出された付加情報とを合成する第１合成手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項３】　入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、
　抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、
　上記の抽出手段により抽出された付加情報を有する画像領域と付加情報を有しない画像領域を判別する判別手段と、
　復元手段により復元された、付加情報を有する画像領域の画像データと、付加情報を含まない領域の入力された画像データとを合成する合成手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項４】　入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、
　抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、
　抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段により付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとを合成する第２合成手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項５】　請求項４に記載された画像出力装置において、
　さらに、抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段より付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとをそれぞれ独立に加工する加工手段を備え、
　上記の第２合成手段は、加工手段において加工された付加情報と画像データとを合成することを特徴とする画像出力装置。
　【請求項６】　図形の輪郭に関するコード情報を入力する入力手段と、
　入力されたコード情報からその輪郭を有するパターンを生成するパターン発生手段と、
　上記のコード情報から、あらかじめ設定されている画像の形状に関する形状情報を生成する生成手段と、
　パターン発生手段で得られたパターンに形状情報を付加した出力画像を出力する付加手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項７】　上記のコード情報がアウトラインフォントの制御点データであることを特徴とする請求項６に記載された画像出力装置。
　【請求項８】　入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を抽出する抽出手段と、
　抽出手段で得られた情報から情報を含まない領域を判別する判別手段と、
　抽出手段で得られた情報から図形を復元する復元手段と、
　情報を含んでいない判別された領域において、入力された画像データから上記の輪郭に関する情報を生成する情報生成手段と、
　入力された画像データと、情報生成手段および復元手段の各出力データを合成する合成手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項９】　入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を抽出する抽出手段と、
　抽出手段で得られた情報から情報を含まない領域を判別する判別手段と、
　抽出手段で得られた情報から画像データを復元する復元手段と、
　復元手段の出力データと、抽出手段に入力された画像データとを比較し、所定以上の差があった場合に読取エラーと判定する比較手段と、
　比較手段が読取エラーと判定したとき、比較がなされた領域の画像データからその領域における輪郭に関する情報を生成する情報生成手段と、
　入力された画像データと、情報生成手段および復元手段の各出力データを合成する合成手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項１０】　請求項９に記載された画像出力装置において、上記の比較手段が読取エラーと判定したとき、その領域について上記の復元手段の出力を無効にする復元禁止手段とを備えることを特徴とする画像出力装置。
　【請求項１１】　画像データを所定の濃度で表し、
　あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる濃度で表わし、
　画像データに輪郭復元情報を付加して出力することを特徴とし、
　この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にした画像出力方法。
　【請求項１２】　画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、
　あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、
　画像データに輪郭復元情報を付加して出力することを特徴とし、
　この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にした画像出力方法。
　【請求項１３】　請求項１２に記載された画像出力方法において、
　処理すべきデータのうち画像データの中に、輪郭復元情報の濃度に対応する濃度情報があった場合に、画像データの濃度を、画像復元情報の濃度バンドに含まれない濃度に変化させることを特徴とする画像出力方法。
　【請求項１４】　画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、
　あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、
　画像濃度の変化の連続性を判定する判定手段を備え、
　判定手段が、画像濃度の変化が、輪郭復元情報の濃度バンドの付近で連続的であると判定したときに、その濃度バンドを輪郭復元情報も割り当てず、画像データに割り当てることを特徴とし、
　この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にした画像出力方法。
　【請求項１５】　入力される画像データから、あらかじめ画像に埋め込まれた画像の輪郭に関する特徴点を示す画像データを抽出し、該抽出した特徴点を示す画像データの位置関係に基づき画像データを復元する画像データ復元方法。
　【請求項１６】　請求項１５に記載された画像復元データ方法において、
　さらに、前記特徴点の数に基づき画像データを復元することを特徴とする画像データ復元方法。
　【請求項１７】　請求項１５に記載された画像データ復元方法において、
　前記入力される画像データは濃度情報を含み、入力される画像データが所定の濃度範囲にあるとき、前記特徴点を示す画像データとして抽出することを特徴とする画像データ復元方法。
　【請求項１８】　請求項１５に記載された画像データ復元方法において、
　前記入力される画像データは濃度情報を含み、特徴点の近傍において濃度が連続的に変化する場合には特徴点の画像データとして抽出しないことを特徴とする画像データ復元方法。
　【請求項１９】　入力される画像データから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法。
　【請求項２０】　入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法において、
　前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする画像データ生成方法。
　【請求項２１】　請求項１９に記載した画像データ生成方法において、
　前記特徴点データと画像データとを独立して加工した後に合成することを特徴とする画像データ生成方法。
　【請求項２２】　画像データとは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を、該画像データに付加する付加手段と、
　前記輪郭復元情報から画像の輪郭を復元する復元手段と
　を備えることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
　【０００１】
　【産業上の利用分野】
　本発明は、デジタルプリンタなどのデジタル画像出力装置に関する。
　【０００２】
　【従来の技術】
　デジタルプリンタなどにおいては、画像入力部でデジタル画像データを読み込み、画像処理部で、入力画像データについて、印字部の印字特性に合わせた補正や、操作部で指定された編集モードに対応した画像編集などを行う。この画像データの処理のあとで、電子写真法などにより印字部で用紙にハードコピーを行う。
　【０００３】
　【発明が解決しようとする課題】
　画像入力部では、所定の解像度で画像の読取が行われる。そのため、解像度を上回る原稿上の細かな情報は、読み取り時に失われてしまう。また、印字部でも、出力画像が忠実にハードコピーされない。したがって、デジタル的に画像を読み取る画像入力装置では、画像データのハードコピーをとる場合に、画像の劣化が発生する。
　原稿から一度コピーする程度では特に画像の劣化は問題とならない。しかし、ハードコピーの場合には、ハードコピーを原稿にしてさらにコピーを繰り返す場合があり、画質が大幅に低下する場合がある。
　ワープロのフロッピー・ディスクなどのデジタルソースのままでコピーすれば問題はないが、互換性の問題や手軽さから、ハードコピーをさらにコピーすることが多い。したがって、ハードコピーの品質を改善する必要がある。
　【０００４】
　なお、特開平第２−１１２９６６号公報では、元の形状を推定したり、スムージングを行って輪郭線を改善している。しかし、この方法では、ハードコピー時や読み取り時の輪郭の変形は正しく復元されない。
　原稿から一度コピーする程度では特に画像の劣化は、問題とならない。しかし、ハードコピーの場合には、ハードコピーを原稿にしてさらにコピーを繰り返す場合があり、画質が大幅に低下する場合がある。
　ワープロのフロッピー・ディスクなどのデジタルソースのままでコピーすれば問題はないが、互換性の問題や手軽さから、ハードコピーをさらにコピーすることが多い。したがって、ハードコピーの品質を改善する必要がある。
　アウトラインフォント搭載のプリンタにおいては、アウトラインフォントを使用したものがある。しかし、アウトラインフォントを用いて原稿をきれいに出力しても、コピーをとると、品位（特に輪郭）が低下してしまう。
　コピーを繰り返すと画質が低下するのは、図形の形状を正しく読み取ることができないことに、また、正しく書き込めないことに起因する。しかし、読み取りが所定の解像度で行われる限りは、連続的な図形で読み落としが生じる。
　そこで、本発明者は、原稿のアナログの図形に、図形の形状を表すデジタル情報（付加情報）を付加することを提案している。このデジタル情報は、あらかじめ設定されている図形の輪郭に関する情報である。読み取り時には、アナログ情報（画像データ）よりデジタル情報を生成し、デジタル情報をアナログ図形に付加して出力する。また、書き込み時には、アナログデータ図形にデジタル情報を付加してハードコピーを作成する。また、このとき、忠実なコピーが得られなくても、デジタル情報の欠落がない程度であれば、読み取り後に補正が可能になる。このようにすれば、ハードコピーを原稿にしてコピーを繰り返しても、画質の低下が生じることがない。
　【０００５】
　本発明の目的は、コピーを繰り返しても画質の低下が少ない画像出力装置を提供することである。
　【０００６】
　【課題を解決するための手段】
　本発明に係る第１の画像出力装置は、入力された画像データから、元の画像とは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第２の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、復元手段により復元された画像データと、抽出手段により抽出された付加情報とを合成する第１合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第３の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、上記の抽出手段により抽出された付加情報を有する画像領域と付加情報を有しない画像領域を判別する判別手段と、復元手段により復元された画像データと、付加情報を含まない領域の画像データとを合成する第２合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第４の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する付加情報を抽出する抽出手段と、抽出手段により得られた付加情報を基に画像データを復元する復元手段と、抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段により付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとを合成する第２合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第５の画像出力装置は、さらに、抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段より付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとをそれぞれ独立に加工する加工手段を備え、上記の合成手段は、加工手段において加工された付加情報と画像データとを合成することを特徴とする。
　本発明に係る第６の画像出力装置は、図形の輪郭に関するコード情報を入力する入力手段と、入力されたコード情報からその輪郭を有するパターンを生成するパターン発生手段と、上記のコード情報から、あらかじめ設定されている画像の形状に関する形状情報を生成する生成手段と、パターン発生手段で得られたパターンに形状情報を付加した出力画像を出力する付加手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第７の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を抽出する抽出手段と、抽出手段で得られた情報から情報を含まない領域を判別する判別手段と、抽出手段で得られた情報から図形を復元する復元手段と、情報を含んでいない判別された領域において、入力された画像データから上記の輪郭に関する情報を生成する情報生成手段と、入力された画像データと、情報生成手段および復元手段の各出力データを合成する合成手段とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る第８の画像出力装置は、入力された画像データから、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を抽出する抽出手段と、抽出手段で得られた情報から情報を含まない領域を判別する判別手段と、抽出手段で得られた情報から画像データを復元する復元手段と、復元手段の出力データと、抽出手段に入力された画像データとを比較し、所定以上の差があった場合に読取エラーと判定する比較手段と、比較手段が読取エラーと判定したとき、比較がなされた領域の画像データからその領域における輪郭に関する情報を生成する情報生成手段と、入力された画像データと、情報生成手段および復元手段の各出力データを合成する合成手段とを備えることを特徴とする。
　好ましくは、上記の比較手段が読取エラーと判定したとき、その領域について上記の復元手段の出力を無効にする復元禁止手段とを備える。
　本発明に係る第１の画像出力方法は、画像データを所定の濃度で表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる濃度で表わし、画像データに輪郭復元情報を付加して出力することを特徴とし、この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にすることを特徴とする。
　本発明に係る第２の画像出力方法は、画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、画像データに輪郭復元情報を付加して出力することを特徴とし、この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にすることを特徴とする。
　本発明に係る第３の画像出力方法は、画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、画像濃度の変化の連続性を判定する判定手段を備え、判定手段が、画像濃度の変化が、輪郭復元情報の濃度バンドの付近で連続的であると判定したときに、その濃度バンドを輪郭復元情報に割り当てず、画像データに割り当てることを特徴とし、この画像データのハードコピーを複写するときに、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元することを可能にすることを特徴とする。
　本発明に係る画像データ復元方法は、入力される画像データから、あらかじめ画像に埋め込まれた画像の輪郭に関する特徴点を示す画像データを抽出し、該抽出した特徴点を示す画像データの位置関係に基づき画像データを復元する。
　好ましくは、上記の画像データ復元方法において、さらに、前記特徴点の数に基づき画像データを復元することを特徴とする。
　好ましくは、上記の画像データ復元方法において、前記入力される画像データは濃度情報を含み、入力される画像データが所定の濃度範囲にあるとき、前記特徴点を示す画像データとして抽出することを特徴とする。
　好ましくは、上記の画像データ復元方法において、前記入力される画像データは濃度情報を含み、特徴点の近傍において濃度が連続的に変化する場合には特徴点の画像データとして抽出しないことを特徴とする。
　本願発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭における特徴点に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する。
　好ましくは、前記の画像データ生成方法において、前記特徴点データと画像データとを独立して加工した後に合成することを特徴とする。
　本発明に係る画像データ生成方法は、入力される画像データから、画像の輪郭に関する特徴点データを抽出し、抽出した特徴点データを前記画像データに合成して合成画像データを生成する画像データ生成方法において、前記入力される画像データは、濃度情報を含み、前記特徴点データとして所定の濃度範囲の画像データを割り当てることを特徴とする。
　本願発明に係る画像処理装置は、画像データとは異なる濃度又は色で表現された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を、該画像データに付加する付加手段と、前記輪郭復元情報から画像の輪郭を復元する復元手段とを備える。
　【０００７】
　【作用】
　コピーを繰り返すと画質が低下するのは、図形の形状を正しく読み取ることができないことに、また、正しく書き込めないことに起因する。しかし、読み取りが所定の解像度で行われる限りは、連続的な図形で読み落としが生じる。
　そこで、画像データに、輪郭情報を埋め込んでおき、画像を複製することにより元の画像を復元する。すなわち、原稿のアナログの図形に、図形の形状を表すデジタル情報（付加情報）を付加する。このデジタル情報は、あらかじめ設定されている図形の輪郭に関する情報である。こうして得られた複製物には元の画像が復元される。
　本発明に係る画像出力装置においては、読み取り時には、アナログ（画像データ）とデジタル（付加情報）の両方の情報を読み込み、抽出手段によりデジタル情報を抽出し、デジタル情報を利用してアナログ図形の読み取りエラーを補正し、画像データを復元する。復元においては、付加情報が抽出された領域については、アナログの画像データは不必要である。
　また、印字時には、アナログデータ図形にデジタル情報を付加してハードコピー（複製物）を作成する。また、このとき、忠実なコピーが得られなくても、デジタル情報の欠落がない程度であれば、このコピーを用いて次のコピーを得るとき、読み取り後に補正が可能になる。このようにすれば、ハードコピーを原稿にしてコピーを繰り返しても、画質の低下が生じることがない。
　画像には、切り貼りなどによりデジタル情報（付加情報）を含む図形と通常のデジタル情報を含まない図形とが混在する場合がある。このとき、判別手段により、付加情報を有する画像領域と付加情報を有しない画像領域を判別し、復元手段により復元された画像データと、付加情報を含まない領域の画像データとを合成手段により合成する。
　さらに、抽出手段により抽出された付加情報と、判別手段より付加情報を含まない領域と判別された領域の画像データとをそれぞれ独立に加工手段により回転などの加工ができる。上記の合成手段は、加工手段においてそれぞれ加工された付加情報と画像データとを合成する。
　また、本発明では、文字や図形を印字する際に原稿のアナログの図形に、図形の形状を表すデジタル情報（付加情報）を付加する。このデジタル情報は、あらかじめフォーマットが設定されている図形の輪郭に関する形状情報である。画像読み取り時に、アナログ情報（画像データ）よりデジタル情報を生成し、デジタル情報をアナログ図形に付加して出力する。
　アウトラインフォントを搭載したワープロなどでは、文字の輪郭に関するコード情報が出力される。そこで、このコード情報から上記の形状情報を作成し、出力情報（画像データ）に付加する。こうして出力情報を基に得られたハードコピーには、形状情報が含まれているため、コピーを繰り返しても画質の低下は少ない。
　また、画像読取において輪郭に関する情報を正しく抽出できない場合には、画像は正しく復元できない。そこで、情報生成手段を設け、判別手段により情報を含んでいないと判別された領域については、入力画像データより、あらかじめ設定されている画像の輪郭に関する情報を生成する。
　さらに、読取エラー検出機能とエラー訂正機能を持たせるため、比較手段により読取エラーを検出し、読取エラーが検出された領域では、入力された画像データより輪郭に関する情報を生成し、復元手段により復元された画像データと、付加情報を含まない領域の画像データと、さらに、生成した情報とを合成手段により合成する。
　本発明に係る第１の画像出力方法では、出力画像中の所定の濃度を画像の輪郭復元情報として使用する（図４、図５参照）。
　原稿の一部に濃度を変えて輪郭復元情報を付加する場合、中間調を含む場合には、各中間調の濃度にたいして影響が極力小さくなるように付加する必要がある。そこで、本発明に係る第２の画像出力方法では、画像データとは異なる複数の濃度バンドで輪郭復元情報を表す（図３２参照）。輪郭復元情報を適当な濃度で表すことにより、中間調画像に対する影響が小さくできる。
　また、好ましくは、輪郭復元情報に割り当てた濃度バンドに対応する画像データがある場合、画像データをその濃度バンドと異なった濃度に変換して表す（図３５参照）。
　また、本発明に係る第３の画像出力方法では、画像データを所定の複数の濃度バンドで表し、あらかじめ設定された画像の輪郭に関する輪郭復元情報を画像データの濃度とは異なる複数の濃度バンドで表し、画像濃度の変化の連続性を判定する判定手段を備え、判定手段が、画像濃度の変化が、輪郭復元情報の濃度バンドの付近で連続的であると判定したときに、その濃度バンドを輪郭復元情報に割り当てず、画像データに割り当てることを特徴とし、輪郭復元情報から画像の輪郭を復元する（図３４参照）。
　書き込み時には、上述のようにアナログデータ図形にデジタル情報（輪郭復元情報）を付加してハードコピーを作成する。このとき、忠実なコピーが得られなくても、デジタル情報の欠落がない程度であれば、読み取り後に補正が可能になる。このようにすれば、ハードコピーを原稿にしてコピーを繰り返しても、画質の低下が生じることがない。読み取り時には、アナログ（画像データ）とデジタル（輪郭復元情報）の両方の情報を読み込み、抽出手段によりデジタル情報を抽出し、デジタル情報を利用してアナログ図形の読み取りエラーを補正し、画像データを復元する。復元においては、アナログの画像データは不必要である。
　【０００８】
　【実施例】
　以下、図面を参照して本発明による実施例について次の順序で説明する。
　（ａ）特徴点の付加と輪郭復元
　Ａ．第１実施例
　（ｂ）画像処理部の構成
　（ｃ）画像解析
　（ｄ）画像復元
　（ｅ）特徴点付加部
　Ｂ．第２実施例
　（ｆ）ハードコピー時の特徴点生成・付加
　Ｃ．第３実施例
　（ｇ）濃度の基準パターン
　（ｈ）中間調画像における低い濃度での特徴点の付加
　（ｉ）濃度変化の連続性に対応した特徴点抽出
　（ｊ）濃度が連続的に変化する中間調画像に対する特徴点の付加
　Ｄ．第４実施例
　（ｋ）オリジナル原稿作成時の特徴点付加
　Ｅ．第５実施例
　（ｌ）エラー処理
　【０００９】
（ａ）特徴点の付加と輪郭復元
　本発明においては、原稿のアナログ図形にデジタル情報である輪郭復元情報を埋め込む。ハードコピーは、ユーザが目視するため、元の図形の障害にならないようにデジタル情報を付加する必要がある。具体的には、たとえば図１に示すように、元の図形（またはイメージ）の輪郭に接するように、輪郭を表す点（特徴点）を付加する。特徴点は、元の図形とは異なる濃度や色で表現される。特徴点の大きさは、ハードコピーの目視では目立たないが、ハードコピーの読取の際に欠落がない程度とする。
　図１は、特徴点１の濃度を図形２の濃度より濃くした場合の例を示す。図形２はローマ字の”ａ”であり、その一部を拡大した右側の図には、特徴点１が付加されているのがわかる。
　図２は、図１の画像についての処理を図式的に示す。（ａ）に示す原稿を読み込むと、（ｂ）に示すように特徴点が抜き出される。次に、この特徴点に外接するように、（ｃ）に示すように輪郭線を計算する。復元したイメージデータを他の機器に出力する場合は、復元したイメージデータ（ｄ）と抽出した特徴点（ｂ）の双方に処理を行う。
　【００１０】
　図３の（ａ）〜（ｄ）は、特徴点１の例を示す。図形２の輪郭に内接する位置に特徴点１を配置する。さらに、特徴点の数で輪郭のカーブの種類を表す。ここで、３は復元輪郭を表す。図１、図２の例では、特徴点１の形状は、四角形であるが、以下では、簡単のため円で表す。
　基本的には、（ａ）に示すように、図形のコーナーに１個の特徴点を配置する。
　（ｂ）〜（ｄ）は、後で説明する変則処理をする応用例を示す。本実施例では、所定の微小距離内に３個の特徴点が存在する場合、変則処理をするべき図形であることを示す。これにより、特徴点の数を少なくすることができる。（ｂ）〜（ｄ）の場合、一部の特徴点は、画像の輪郭のエッジに存在しないことは明らかである。（ｂ）の場合、凸のコーナーに３個の近接して直角を形成する特殊な特徴点１’が位置するが、変則処理後の復元図形３は、これらの特徴点１’を内側に含んだ鋭角的図形である。（ｃ）の場合、３個の近接して直線を形成する特殊な特徴点１’を内側に含み、変形した輪郭は、前後の点を円で接続して得られる。この処理の場合、円弧で曲線を近似している場合には、効果がない。また、（ｄ）の場合、（ｂ）の場合と同様に、コーナーに３個の近接して直角を形成する特殊な特徴点１’があるが、ただし、（ｂ）と逆の凹のコーナーに存在する。この場合、変形した輪郭は、前後の特徴点１を滑らかに結ぶ曲線である。（ｂ）の場合と同様に特徴点の数を少なくできる。
　【００１１】
　ここに、特徴点１の濃度は、画像データの濃度より大きく設定する。図４は、多値原稿の場合の判定出力を示し、特徴点１の濃度をＩａ以上とする。したがって、読取原稿濃度がＩａ以上の場合に特徴点と判定される。ただし、原稿画像の濃度が低いと、特徴点１が画像上のノイズに見える場合があり、このとき特徴点は付加できない。図５は、文字や図形だけの２値原稿の場合の判定出力を示し、読取原稿濃度がＩａ以上の場合に特徴点と判定される。
　【００１２】
　
第１実施例
（ｂ）画像処理部の構成
　デジタル複写機では、画像読取装置などの画像入力部で画像データを読みこみ、画像処理部において、画像データの各種処理を行った後、電子写真プリンタなどの印字部においては用紙へのハードコピーが出力される。画像処理部では、印字部の印字特性に合わせた補正や、操作部で指定された編集モードに対応して画像編集が行われる。
　図６は、本発明の第１実施例である画像処理部のブロック図を示す。この画像処理部では、画像入力部からバスＢ１を介して入力されたデジタル画像データについて、画像解析部１１で特徴点抽出と領域判別の処理が行われる。すなわち、入力画像データから特徴点１が抽出され、抽出された特徴点１は領域判別に使用される。すなわち、入力画像データは、特徴点を含む復元可能領域と特徴点を含まない復元不可能領域とに分離される。復元不可能領域では、入力画像データをそのまま出力し、後の処理で使用する。復元可能領域では、入力画像データは使用せず、画像復元部１３において、抽出された特徴点１を用いて画像データを復元して出力する。これらの画像データは、特徴点付加部１４で合成され、操作部１６から加工モードが設定されると、抽出した特徴点が付加される。特徴点の濃度が、複数設定可能な場合は、特徴点近傍の濃度に最も近い濃度の特徴点を付加する。なお、必要ならば、編集部１２において、復元データと復元不可能領域のデータのそれぞれについて独立に編集（回転や拡大など）が行われる。ここに、編集は、両方のデータの位置を合わせるため、両データそれぞれについて行われる。そして、編集後のデータが特徴点付加部１４において合成される。特徴点１は、操作部１６で設定される加工モードによっては、付加せずに出力できる。最後に、最適化部１５において、画像の濃度を、操作部１６から入力された加工モードに従って円滑化処理などで補正して、バスＢ２に出力する。
　【００１３】
（ｃ）画像解析
　図７は、領域判別と特徴点抽出を行う画像解析部１１のブロック図を示す。この画像解析部１１は、入力されるデジタル画像データを格納する画像メモリ１１１、濃度レベルと比較して抽出された特徴点の位置データを格納する特徴点メモリ１２２、画像解析を行う画像解析プロセッサ１２３、画像解析プロセッサで実行されるプログラムを格納するプログラムメモリ１２８、画像の連続する領域を調べて得られたブロックの管理データを格納するブロック管理メモリ１２４、画像解析に用いる作業メモリ１２７、特徴点を含まない非復元領域の画像データをバスＢ１２に出力するインターフェース１２６、抽出された特徴点の座標をバスＢ１１に出力するインターフェース１２５とからなる。
　画像処理プロセッサ１２３は、画像メモリ１１１にデータが取り込まれると処理を開始し、画像の連続する領域を調べてブロック化を行い、特徴点を抽出し、特徴点を含まない画像ブロックを判別する。ブロックの管理データは、ブロック管理メモリ１２４に格納し、抽出された特徴点の位置データは、特徴点メモリ１２２に格納する。所定の処理が完了すると、それぞれ、２つのインターフェース１２５、１２６を通じて処理結果を出力する。
　【００１４】
　図８は、画像処理プロセッサ１２３の処理のフローを示す。電源が投入されると（Ｓ１００）、まず、初期化が行われる（Ｓ１０１）。次に、画像データの入力を待ち（Ｓ１０２）、画像入力があると、順次、ブロック化処理（Ｓ１０３）、特徴点を探す処理（Ｓ１０４）、周辺データのベクトル化処理（Ｓ１０５）、変則点のベクトル化処理（Ｓ１０６）、および、出力処理（Ｓ１０７）を行う。そして、Ｓ１０２に戻り、以上の処理を繰り返す。
　【００１５】
　（ｃー１）ブロック化
　画像処理プロセッサ１２３は、画像メモリ１１１に格納された連続する領域を調べてブロック化する（図１１のフロー参照。）。
　ブロック化の処理は、ノイズに弱いため、平滑化の処理の後に行うことが望ましい。ブロック情報は、非復元画像を識別するブロック識別処理でも使用できる（図３１参照）。
　非復元化ブロックの条件は、属性がスロープであることと、ブロック内に特徴点フラグがセット（有り）されていないことである。
　この条件を満たすブロックについては、復元画像ではなく、画像メモリ１１１の元の画像データが使用される。
　ブロック化においては、まず、画像メモリ１１１に格納された画像データをライン単位にスキャンする。そして、スキャン中に所定の微小区間で所定の濃度以上の変化がある場合にブロックのエッジとみなす。ラインの始点と終点もエッジとみなす。図９に示した例では、（ａ）にブロック化した結果を示す。ここでは、”＜”と”＞”とによりブロックの両境界を示す。また、”ａ”，”ｂ”などは、ラインの先頭から順番に与えられる復元識別番号の名前を表す。復元識別番号については後で説明する。
　そして、１つのエッジから次のエッジまでの１ブロック分の濃度データについて、最大値、最小値、平均値を求める。
　次に、最大値と最小値からブロック（区間）に属性を与える。最大値と最小値の差が所定の範囲内であれば均一濃度区間（属性：フラット）とし、そうでなければ、連続的に変化する区間（属性：スロープ）とする。１つの区間を、以下の情報（すなわち、復元識別番号、特徴点フラグ（有，無）、始点、終点、平均濃度、最大濃度、最小濃度、属性（フラット，スロープ））を記憶するブロック管理メモリ１２４で管理する。ここに、特徴点フラグは、ブロック内に特徴点が含まれるか否かを示し、初期値はない。
　１ラインについて区間の判定が終了すれば、１つ前（先頭側）のラインと比較して同一区間の接続を行いブロック化していく。
　そして、以下の条件をすべてみたした場合に、同一ブロックとみなす。（１）区間が隣接する（２つの区間の始点と終点の間の重複する区間がある。）（２）平均濃度の差が所定の値以内である。（３）２つの区間内の最大濃度と最小濃度の差が所定の値以内である。（４）属性が同じである。ただし、スロープどうしの場合は、（２），（３）は無視してもよい。
　同一ブロックとみなされない場合は、新しいブロックとして固有の復元識別番号を付加する。１ライン目は、すべて新規ブロックとみなす。
　図９の例では、１ライン目はすべて新規ブロックとして、”ａ”，”ｂ”，”ｃ”，…の復元識別番号が与えられる。２ライン目は、それぞれ１ライン目の”ａ”，”ｂ”，”ｃ”，…と同一ブロックとみなされる。３ライン目も同様である。４ライン目に現れた復元識別番号”ｄ”のブロックは、３ライン目の”ａ”と同一ブロックであるとみなされ、次いで、１〜３ライン目の”ｃ”のブロックは、”ａ”と同一ブロックであるとみなされる。
　【００１６】
　すべてのラインについてブロック化を終了すると、次に、画像データから特徴点の除去を行う。（実際には、隣接するブロックの始点または終点を変更し、領域を合成する。）
　属性がフラットなブロックで、ブロック内の平均が特徴点の濃度に相当する所定の範囲内にあれば特徴点とみなす。
　特徴点は、接する他のブロックのなかで、接する長さが最も長いブロックと同じとみなす。長さが等しい場合は、平均濃度の近い方と同じとみなす。特徴点のブロックを取り込んだブロックの特徴点フラグは”有”にセットする。
　処理を行った特徴点ブロック情報は破棄する。
　図１０の（ａ）の例では、特徴点（”ｍ”で表す）を含むブロックが見いだされている。ここで、（ｂ）に示すように、特徴点を含むブロックは、”ｂ”のブロックと同じとみなされ、”ｂ”のブロックの始点を変更し、領域を合成する。
　特徴点の除去と同時に、特徴点座標と復元時の濃度を求めることができる。
特徴点座標は、特徴点ブロックの中心や、吸収させたブロックから見て外側の外周上の一点（上の図では、外周の中心）を用いる。どの点を採用するかは、特徴点の付加を含めて、システムごとにあらかじめ決められている。
　【００１７】
　図１１は、ブロック化処理（Ｓ１０３）のフローを示す。このフローにおいて、ブロック化と特徴点抽出とブロック識別とが同時に行われる。まず、１つのラインについて、ライン内のエッジを求める（Ｓ１２１）。次に、エッジから得られるブロック（区間）における最大値と最小値を求め（Ｓ１２２）、区間属性を判定する（Ｓ１２３）。次に、前のラインに同一区間があるかを捜し（Ｓ１２４）、同一区間があれば（Ｓ１２５でＹＥＳ）、前の区間の復元識別番号をコピーし（Ｓ１２６）、最大値と最小値を更新する（Ｓ１２７）。同一区間がなければ（Ｓ１２５でＮＯ）、その区間に新しい復元識別番号を与える（Ｓ１２８）。次に、この処理がライン内の全区間について終了したか否かが判定される（Ｓ１２９）。終了していなければ（Ｓ１２９でＮＯ）、Ｓ１２４に戻り、次の区間の処理を行う。
　１ラインについて全区間の処理が終了していると（Ｓ１２９でＹＥＳ）、次に、全ラインの処理が終了したかが判定される（Ｓ１３０）。終了していなければ、Ｓ１２１に戻り、次の１ラインの処理を行う。全うインの処理が終了していれば、ブロック化処理を終了する（Ｓ１３１）。
　【００１８】
　（ｃー２）特徴点抽出処理
　画像解析部１１で行われる特徴点抽出処理（図８Ｓ１０４）では、特徴点をブロック管理メモリ１２４から抽出し、輪郭単位に輪郭順にベクトル化して特徴点メモリ１２２に記憶する。各特徴点の情報は以下の通りである。
　・対応する復元識別番号（特徴点を吸収させたブロックの番号）
　・座標（ｘ，ｙ）
　・復元時の濃度
　・変則フラグ（輪郭の変則処理を示す点であることを表す）
　・前の特徴点を示すポインタ（たとえば、輪郭上で反時計回り方向の点）
　・次の特徴点を示すポインタ（たとえば、輪郭上で時計回り方向の点）
　具体的な処理（図１２）は、次の３ステップに分類される。
　１：　特徴点座標と周辺濃度、復元識別番号（ブロックＩＤ）を求める。このとき、パターンメモリの特徴点は削除する。
　２：　パターンの輪郭上（または近傍）の点を輪郭にそって探し、ベクトル化する。
　３：　パターンの内部にある変則点を探し、関連する輪郭に接続する。
　【００１９】
　図１２は、特徴点抽出処理（図８Ｓ１０４）のフローを示す。まず、属性がフラットなブロックを捜し（Ｓ１４１）、ブロック内の平均濃度を求める（Ｓ１４２）。そして、平均濃度を所定の濃度と比較して特徴点か否かを判定する（Ｓ１４３）。たとえば、図４と図５に示したように判定出力が得られる。
　特徴点であれば（Ｓ１４３でＹＥＳ）、次に、周辺ブロックとの接辺の長さを求める（Ｓ１４４）。そして、最長の周辺ブロックが複数あれば（Ｓ１４５でＹＥＳ）、平均濃度を比較し、最も近いものを選ぶ（Ｓ１４６）。次に、吸収させるブロックを決定し（Ｓ１４７）、決定したブロックに特徴点の領域を追加し、特徴点フラグをセットし（Ｓ１４８）、特徴点座標と濃度を求める（Ｓ１４９）。そして、これらの情報を復元識別番号とともに特徴点メモリ１８７に記憶し（Ｓ１５０）、該当する特徴点を含むブロックの情報を廃棄する（Ｓ１５１）。
　次に、全ブロックの処理が終了したかを判定し（Ｓ１５２）、終了していなければ、Ｓ１４１に戻り、次のフラットなブロックの処理を行う。また、Ｓ１４３で特徴点でないと判定された場合にも、Ｓ１５２に進む。全ブロックの処理が終了していれば（Ｓ１５２）、特徴点抽出処理を終了する（Ｓ１５３）。
　【００２０】
　（ｃー３）周辺データベクトル化処理
　図１３は、周辺データベクトル化（図８Ｓ１０５）のフローを示す。まず、対象ブロックの復元識別番号（ＩＤ）を決める（Ｓ２２１）。次に、輪郭近傍の特徴点を一つ取り出す（Ｓ２２２）。特徴点があれば（Ｓ２２３でＹＥＳ）、輪郭の始点とする（Ｓ２２４）。次に、対応するブロックの輪郭にそって次の特徴点を探す（Ｓ２２５）。ここで、輪郭からの誤差は、所定の距離以内であるとする。特徴点があれば（Ｓ２２６でＹＥＳ）、前の特徴点と接続し（Ｓ２２７）、Ｓ２２５に戻る。一方、特徴点がなければ（Ｓ２２６でＮＯ）、最後の特徴点を始点と接続し（Ｓ２２８）、Ｓ２２２に戻り、次の輪郭の処理を続ける。
　Ｓ２２３で特徴点がないと判定されると、次に、全復元識別番号の処理が終了しているかが判定される（Ｓ２３０）、終了していないと判定されると、Ｓ２２１に戻り、次の復元識別番号の処理を行う。終了していると判定されると（Ｓ２３０でＹＥＳ）、ベクトル化の処理を終了する（Ｓ２３１）。
　【００２１】
　（ｃ−４）変則点ベクトル化
　図１４と図１５は、変則点のベクトル化（図８Ｓ１０６）のフローを示す。まず、対象ブロックの復元識別番号（プロッタＩＤ）を決める（Ｓ１６１）。次に、ベクトル化ずみの特徴点を探す（Ｓ１６２）。次に、接続された特徴点を探す（Ｓ１６３）。３つの特徴点が所定の微小距離以内にあると判定されれば（Ｓ１６４でＹＥＳ）、その３点は変則処理をすべき特徴点なので変則フラグをセットする（Ｓ１６５）。次に、輪郭の１周の処理が終了したかが判定され（Ｓ１６６）、終了していなければ、Ｓ１６３に戻り、同じ輪郭内の次の特徴点についての処理を行う。終了していれば、次に全輪郭についての処理が終了したかが判定され（Ｓ１６７）、終了していなければ、１つのブロックが複数の輪郭で構成される場合なので、Ｓ１６２に戻り、次の輪郭の処理を行う。全輪郭の処理が終了すれば、次に、全復元識別番号の処理が終了したかが判定され（Ｓ１６８）、終了していなければ、Ｓ１６１に戻って、次の復元識別番号のブロックについて処理を続ける。全復元識別番号の処理が終了すれば、以上の処理を終了する。
　【００２２】
　次に、変則点での輪郭接続処理を行う。（なお、図１６に接続の例を示す。）まず、対象ブロックの復元識別番号（ブロックＩＤ）を決める（Ｓ１６９）。次に、未接続特徴点（図１６の点ａ）を探す（Ｓ１７０）。次に、未接続特徴点が近傍に２個あるかが判定され（Ｓ１７１）、なければ、ノイズとして除去して（Ｓ１７９）、Ｓ１７０に戻る。２個あれば（図１６の点ｂ，ｃ）、変則点であるので、所定の特徴点探索方向（図１６のラインｄ、ｅ）で所定の距離内にある接続ずみの特徴点をさがす（Ｓ１７２）。そして、特徴点が２個（図１６の点ｆ、ｇ）あれば、２点の間に変則点を接続し（Ｓ１７６）、仮の輪郭（図１６のｈ，ｉ）とする。（なお、最終的に復元される輪郭は、破線ｊである。）そして、未接続点がまだあるかを判定し（Ｓ１７７）、あれば、Ｓ１７０に戻り、変則点処理を続ける。未接続点がなければ、次に、全復元識別番号の処理が終ったかが判定される（Ｓ１７８）。終了していなければ、Ｓ１７０に戻り、次の復元識別番号についての処理を続け、終了していれば、ベクトル化処理を終了する。また、Ｓ１７３で２つの特徴点がなかったと判定すると、次に、角度を広げて探し（Ｓ１７４）、２個の特徴点があるかを判定する（Ｓ１７５）。なければ、Ｓ１７９に進み、ノイズとして削除し、あれば、Ｓ１７６に進み、２点間に変則点を接続する。
　【００２３】
　（ｃー５）出力処理
　図１７は、出力処理（図８Ｓ１０６）のフローを示す。まず、１つのラインについて非復元データ要求があるかが判定される（Ｓ２０１）。非復元データ要求がなければ、次に、そのラインについて特徴点要求があるかが判定される（Ｓ２０２）。特徴点要求があれば、対応座標上の復元識別番号（ブロックＩＤ）を探し（Ｓ２０３）、復元識別番号に関連する特徴点のデータを出力して（Ｓ２０４）、Ｓ２０１に戻り、次の処理を行う。Ｓ２０２で特徴点要求がなければ、次に、全データの出力があったかが判定され（Ｓ２１０）、まだ処理していないデータがあれば、Ｓ２０１に戻り、次の処理を行う。
　非復元データ要求があれば（Ｓ２０１でＹＥＳ）、対応座標にデータがあり（Ｓ２０５でＹＥＳ）、かつ、同一ブロック内に特徴点フラグが立っていない場合は（Ｓ２０６でＹＥＳ）、データを出力する（Ｓ２０７）。そして、Ｓ２０１に戻り、次の処理を行う。なお、第二実施例で特徴点生成部２２に出力する場合は、元データとブロック情報を出力する。
　【００２４】
（ｄ）画像復元
　画像復元部１３では、ベクトル化された複数の輪郭を展開し、展開された輪郭をラスター状に走査し、輪郭の奇数番目から偶数番目までの点を所定の濃度で塗りつぶして行う。塗りつぶしの濃度は、特徴点が含まれていたブロックの平均濃度を用いる。
　輪郭を表すルールの一例を以下に示す（図１８参照）。
　・所定以上の長さの直線は、始点と終点からなり、各点は微小距離に配置された２つの特徴点（計４点）で構成される。
　・距離の短い円弧は、短い直線で近似する。微小距離以内に配置する場合は、特徴点の合計は、変則点と判定しないため３点以外とする。
　・長い曲線は、所定の距離以上離れた始点、中点、および、終点を通る円弧で近似し、中点は、始点と終点のちょうど中間に位置し、各点は単独の特徴点である。
　・変則点は、所定の微小距離以内に配置された３点で構成され、輪郭の変形方法は、前後の特徴点との位置関係で決められている。
　・いずれにもあてはまらない点は、直線とみなす。
　・１つの曲線には、少なくとも１つの直線を含む。
図１９は、画像復元部１３のブロック図である。プログラムメモリ１３５には、画像復元プロセッサ１３４で実行されるプログラムが記憶される。画像復元プロセッサ１３４は、このプログラムを実行して、バスＢ１１を通じて復元データの要求が発生すると、バスＢ１を通じて特徴点を入力し、ブロックごとに塗りつぶし作業メモリ１３７上で復元を行い、出力バッファ１３８に展開し、ライン単位ごとにバスＢ１１に復元画像を出力する。
　【００２５】
　図２０は、画像復元プロセッサ１３４の実行する画像復元処理のフローを示す。まず、初期化を行い（Ｓ４０１）、出力バッファ１３８をクリアする（Ｓ４０２）。次に、バスＢ１１より復元要求があると、（Ｓ４０３でＹＥＳ）、その対応ラインから始まるブロックの特徴点を入力する（Ｓ４０４）。次に、復元識別番号（ブロックＩＤ）を決め（Ｓ４０５）、対応する１ブロックを復元し（Ｓ４０６、図２１参照）、出力バッファ１３８へ出力する（Ｓ４０７）。次に、そのラインについて全ブロックが復元されていなければ（Ｓ４０８でＮＯ）、Ｓ４０５に戻り、次のブロックの処理を続ける。全ブロックが復元されると（Ｓ４０８でＹＥＳ）、その１ラインのデータを出力する（Ｓ４０９）。次に、全ラインのデータが復元されていないと判定されると（Ｓ４１０でＮＯ）、Ｓ４０３に戻り、次のラインについての復元要求がくるのを待つ。全ラインの処理が終了したと判定されると（Ｓ４１０でＹＥＳ）、Ｓ４０２に戻り、出力バッファをクリアする（Ｓ４０２）。
　【００２６】
　図２１は、１ブロック復元（図２０Ｓ４０６）のフローを示す。まず、１つの輪郭において直線部を捜し、始点を決める（Ｓ４２１）。始点の判定は図１８に示すように行われる。変則点は、所定の微小距離以内に３個の特徴点があることにより判定できる。直線は、短い距離内に３個以外の数の特徴点がほぼ一列に位置していることにより、かつ、同様なもう１つの特徴点の組との間が長い距離で直線でつながれていることにより判定できる。距離の短い円弧は、短い直線で表して判定する。また、円弧は、３個の特徴点Ａ、Ｂ、Ｃについて特徴点Ａ、Ｂを結ぶ直線の中心に垂直に交わる直線と特徴点Ｂ、Ｃを結ぶ直線の中心に垂直に交わる直線との交点を中心としたとき、この中心から特徴点Ａ、Ｂ、Ｃへの距離が所定の誤差以内であることにより判定できる。
　次に、１つの輪郭について、１つの特徴点を取り出す（Ｓ４２２）。取り出した特徴点が変則点であると判定すると（Ｓ４２３でＹＥＳ）、残りの２特徴点を取りだし（Ｓ４２４）、変則点の前後の特徴点との位置関係を調べ（Ｓ４２５）、変形カーブを作業メモリ１３６に描画する（Ｓ４２６）。また、その点が直線であると判定すると（Ｓ４３２でＹＥＳ）、直線分を取りだし（Ｓ４３３）、直線を作業メモリ１３６に描画する（Ｓ４３４）。さらに、その点が円弧であると判定すると（Ｓ４３５でＹＥＳ）、円弧分のデータを取りだし（Ｓ４３６）、円弧を作業メモリ１３６に描画する（Ｓ４３７）。その点が円弧でもなければ（Ｓ４３５でＮＯ）、Ｓ４３４に進み、直線を描画する。
　次に、最終位置が始点であるかが判定され（Ｓ４２７）、始点でなければ、Ｓ４２２に戻り、次の点の処理を続ける。
　最終位置が始点であると判定されると、１つの輪郭の処理が終了したので、次に、全輪郭（全ベクター）の処理が終了したかを判定し（Ｓ４２８）、まだ終了していない場合は、Ｓ４２１に戻り、次の輪郭の復元処理を行う。
　全輪郭の処理が終了していれば、ライン単位にスキャンし（Ｓ４２９）、塗りつぶし作業メモリ１３７において輪郭線間を指定濃度で塗る（Ｓ４３０）。この塗りつぶしを全ラインについて終了するまで（Ｓ４３１でＹＥＳ）、続ける。
　【００２７】
（ｅ）特徴点付加部
　図２２は、特徴点付加部１４の機構を示す。特徴点付加部１４では、特徴点座標を入力し、対応する座標に所定の濃度のデータを出力画像に付加する。濃度補正部１４１は、本実施例では使用しない。非復元画像に含まれる特徴点に使用する濃度と同濃度の画像を特徴点と混在しないように濃度をシフトする。セレクタ１４３は、特徴点座標ｂが入力されたとき、画像情報ではなく、特徴点濃度データを選択する。これにより、画像データと特徴点データとを合成する。また、操作部１６において加工モードが設定されると、セレクタ１４３での特徴点の付加を禁止できる。
　なお、先に説明したように、操作部１６から編集モードが指定されると、編集部１２において、抽出された特徴点データと、復元部１３から出力される特徴点を含まない領域の画像データとはそれぞれ独立に回転，拡大などの編集処理がなされる。編集後の２種のデータは上述の特徴点付加処理によって合成できる。
　【００２８】
　Ｂ．第２実施例
（ｆ）ハードコピー時の特徴点生成・付加
　以上の実施例で説明したような原稿生成時に特徴点を付加してある原稿については、コピーを繰り返しても画像の劣化を抑えることはできるが、特徴点を含まない通常原稿や一部に通常原稿を切り貼りしたような原稿では、コピーによる画像の劣化を抑えることができない。そこで、そのような原稿に対して、ハードコピー時に特徴点を付加すると、それ以降のコピーにおいて劣化を防止できる。
　図２３は、特徴点の付加生成が可能なデジタル複写機の画像処理回路のブロック図を示す。この画像処理回路では、画像読取装置などからバスＢ１を介して入力されたデジタル画像データについて、画像解析部２１で特徴点抽出と領域判別の処理が行われる。すなわち、入力画像データから特徴点が抽出され、抽出された特徴点は領域判別に使用される。すなわち、入力画像データは、特徴点を含む復元可能領域と特徴点を含まない復元不可能領域とに分離される。復元不可能領域では、入力画像データをそのまま後の処理で使用するとともに、特徴点生成部２２において入力画像データから特徴点を生成する。復元可能領域では、入力画像データは使用せず、画像復元部２３において、抽出された特徴点を用いて画像データを復元して出力する。これらの画像データは、特徴点付加部２４で合成され、さらに、生成した特徴点が付加される。特徴点の濃度が、複数設定可能な場合は、特徴点近傍の濃度に最も近い濃度の特徴点を付加する。また、特徴点は、操作部２５で設定される加工モードによっては、付加せずに出力できる。最後に、最適化部２６において、画像の濃度を、操作部２５から入力された加工モードに従って円滑化処理などで補正して、バスＢ２に出力する。
　【００２９】
　図２４は、特徴点の生成法を示す。領域判別により特徴点が付加されていないと判定された非復元領域の入力画像（ａ）について、まず、輪郭線の抽出が行われる（ｂ）。形状が簡単な場合は、この情報から直ちに輪郭の特徴点を拾い出してもよいが、文字のような場合には、読み取り時のノイズなどが含まれるため、一度スムージング処理をして輪郭を直線近似する（ｃ）。次に、この直線の交点で、かつ、パターンの内側を特徴点の座標とする（ｄ）。
　【００３０】
　図２５は、特徴点生成部２２のブロック図である。特徴点生成プロセッサ１８１は、バスＢ１５、Ｂ１６からインターフェース１８５、１８６を介して入力される要求に応じて処理を開始し、バスＢ１２よりインターフェース１８４を介して特徴点を含まないブロックの情報（非復元情報）を入力し、これに対応して特徴点を生成し、特徴点メモリ１８７に入力する。生成した特徴点の情報は、バスＢ１５へ出力し、元の画像をバスＢ１６に出力する。なお、特徴点メモリ１８７内のデータ構成は、画像解析プロセッサ１２３（（ｃ−２）節参照）の場合と同じである。
　特徴点生成プロセッサ１８１の処理（図２６〜図２９参照）の内容は、次の通りである。
　・要求されたラインから始まるブロックの情報（ブロック管理メモリ１２４のデータ）を入力する。
　・輪郭をなぞって円弧か直線に近似していく。
　・変則処理により復元時間の短縮が可能な輪郭があるか探し、あれば、輪郭を変形する。
　・１ライン分終了すれば、特徴点を特徴点メモリ１８７からバスＢ１５へ出力し、元の画像をバスＢ１２（画像メモリ１１１の内容）から入力し、バスＢ１６へ出力する。
　【００３１】
　図２６は、特徴点生成プロセッサ１８１の制御のフローを示す。
　初期化（Ｓ６０１）の後、特徴点生成の要求を待つ（Ｓ６０２）。
　要求があると、対応ラインから始まるブロックの情報を入力し（Ｓ６０３）、対象とする復元識別番号（プロックＩＤ）を決め（Ｓ６０４）、特徴点生成処理（Ｓ６０５、図２７参照）と変則処理（Ｓ６０６、図２９参照）を行う。この処理を全ブロックについて完了する（Ｓ６０７でＹＥＳ）まで行う。そして、１ラインの元データをバスＢ１２より入力し（Ｓ６０８）、１ラインを出力する（Ｓ６０９）。そして、Ｓ６０２に戻り、次の要求を待つ。
　図２７は、特徴点生成（Ｓ６０５）のフローを示す。指定された復元識別番号（ＩＤ）の特徴点を探し（Ｓ６２１）、最小円弧に対応する長さまで輪郭をなぞる（Ｓ６２２）。すなわち、ブロック情報を元に距離を計算しつつ輪郭をたどる。次に、円弧判定を行い（Ｓ６２３、図２８参照）、円弧である（Ｓ６２４でＹＥＳ）と判定されると、１画素だけ次の特徴点を決め（Ｓ６２５）、円弧判定を行う（Ｓ６２６、図２８参照）。そして、円弧である（Ｓ６２７でＹＥＳ）と判定されると、Ｓ６２５に戻り、次の特徴点の円弧判定を行う。円弧でない（Ｓ６２７でＮＯ）と判定されると、それまでの円弧の特徴点のデータを特徴点メモリ１８７へ出力する（Ｓ６２８）。
　Ｓ６２４で円弧でないと判定されると、次に、最小二乗法により直線判定をおこなう（Ｓ６３２）。そして、直線である（Ｓ６３３でＹＥＳ）と判定されると、１画素だけ次の特徴点を決め（Ｓ６３４）、直線判定を行う（Ｓ６３６）。そして、直線でない（Ｓ６３６でＮＯ）と判定されると、長い直線の特徴点のデータを特徴点メモリ１８７へ出力する（Ｓ６３８）。
　円弧でも直線でもない（Ｓ６３３でＮＯ）と判定されると、区間を微小直線で特徴点メモリ１８７へ出力する（Ｓ６３８）。
　この判定と出力を特徴点が始点と同じになる（Ｓ６３９でＹＥＳ）まで、すなわち、１つの輪郭が終るまで続ける。そして、始点に接続し（Ｓ６３０）、１つの輪郭にする。さらに、以上の処理を全輪郭が完了する（Ｓ６３１でＹＥＳ）まで続ける。
　【００３２】
　図２８は、円弧判定（図２７のＳ６２３，Ｓ６２６）のフローを示す。まず、始点と終点とを決め（Ｓ６５１）、中点を求める（Ｓ６５２）。必要なら、ノイズ処理を行う。次に、中点がパターンの内部であるかを判定する（Ｓ６５３）。内部でなければ、エラーと判定して（Ｓ６５８）、この処理を終了する。内部であれば、次に、仮の中心を求め（Ｓ６５４）、中心から各点までの距離を求める（Ｓ６５５）。各点への距離が所定の誤差以内である（Ｓ６５６でＹＥＳ）と判定されると、”円弧”であると判定し（Ｓ６５７）、そうでないと、エラーと判定し（Ｓ６５８）、そのデータを無視する。
　【００３３】
　図２９は、変則処理（図２６のＳ６０６）のフローを示す。まず、直線でない点を探し（Ｓ６７１）、所定パターンと比較する（Ｓ６７２）。誤差が所定以下であれば（Ｓ６７３でＹＥＳ）、変形したデータと入れ換える（Ｓ６７４）。これを各特徴点について終了する（Ｓ６７５でＹＥＳ）まで繰り返す。
　【００３４】
　Ｃ．第３実施例
（ｇ）濃度の基準パターン
　以上に説明した特徴点では、画像の濃度レベルが重要となる。そこで、特徴点の濃度をいかに正確に読み取るかが課題となる。濃度の適正化の方法として、複写機の自動露光で用いられているように、基準パターンを読み込み、、基準パターンの濃度変動に合わせて入力データを補正する方法を用いることができる。
　基準パターンの作成方法として、原稿内の使用に支障のない領域に、あらかじめ印字しておく方法がある。図３０は、原稿上のレイアウトの例を示す。基準パターンは、原稿の左下の端に印字される。基準濃度（左側）は、各特徴点のマーク（Ｍ１，Ｍ２，…）と特徴点の使用濃度数などの付加情報（右側）も合わせて印字される。
　基準パターンの読み込みは、自動露光と同じように、実際の読み込みに先立つ仮の原稿操作で読み取ってもよいし、原稿情報をすべて読み込み、基準パターンを取り出してもよい。
　図３１は、原稿情報をすべて読み込み基準パターンを取り出す後者の場合の処理のフローの例を示す。すなわち、図７に示す画像解析部１１において、画像解析プロセッサ１２３は、特徴点抽出と領域判別を行うが、本実施例では、特徴点抽出の前に基準濃度検出を行う。そして、特徴点抽出において、画像メモリ１１１からの画像データを検出された基準濃度と比較し、その判定結果から所定の基準濃度に一致する場合に特徴点であると判定する。
　この基準濃度読取において、次に説明する例のように複数の濃度レベルの特徴点が設定されている場合には、各特徴点に対応する基準パターンの濃度を読み取り、特徴点の判別に使用する。
　【００３５】
（ｈ）中間調画像における低い濃度での特徴点の付加
　中間調画像においては、原稿の一部に濃度を変えて特徴点を付加する場合、中間調画像に対して影響が小さくなるように特徴点を付加する必要がある。第１実施例のように濃い濃度の特徴点を付加すると、特徴点が画像のノイズとなることがある。
　そこで、本実施例では、特徴点の濃度として、画像の濃度分布の全体にわたるように複数の濃度を用いる。この方法では、複数の濃度バンドに特徴点を割り当て、特徴点を付加しようとしている画像の濃度に最も近い濃度を特徴点に割り当てる。特徴点の濃度は、各濃度バンドの中央の濃度である。これにより、濃度の低い領域を含む原稿に対しても、画像への影響を極力小さくなるようにして低い濃度の特徴点を付加できる。
　図３２に示す例では、４つの特徴点の濃度Ｉｎ（ｎ＝１，２，３，４）が用いられ、濃度Ｉｎ（ｎ＝２，３，４）は、画像濃度領域内にある。特徴点の濃度Ｉｎ以外では、入力画像データは、そのまま画像データとして取り込まれる。
　また、図３２の右側には、１つの特徴点濃度１２の近傍の状況を示す。ただし、特徴点の近傍では、ハードコピーを生成する場合、特徴点は所定の濃度Ｉｎで書き込むが、読取装置で読み取ると、ハードコピーの品質や読取精度によりばらつきを生じる。そこで、ばらつきの幅をＷａとし、この範囲の濃度の画像は、特徴点とみなす。また、画像データもばらつきが生じるため、その両側の幅Ｗｂの範囲は、同一レベルＤｎの画像とみなす。
　【００３６】
（ｉ）濃度変化の連続性に対応した特徴点抽出
　上のように画像データの濃度範囲内に特徴点の濃度バンドを割り当てると、ダイナミックレンジの低下の問題が生じる。すなわち、ハードコピー上で表現可能な濃度範囲が決まっているため、特徴点に割り当てを行うと、画像として使用できる範囲が少なくなってしまう。
　また、特徴点が画像のノイズを生じる場合がある。多値中間調原稿には、濃度が連続的に変化する画像がある（図３３の（ａ））。この場合、ハードコピー上では特徴点に割り当てる近傍の濃度が使用できないため、その濃度にそって、筋状のノイズが発生する。一方、多値中間調画像には、領域ごとに濃度が一定な画像もある（図３３の（ｂ））。この場合、特徴点の近傍の濃度があれば、強制的に特徴点の濃度を少し移動することにより画像の変化を回避できる。具体的には、図２２における特徴点付加部１４の濃度補正部１４１において、非復元画像に含まれる特徴点に使用する濃度と同濃度の画像を特徴点と混在しないように濃度をシフトする。
　【００３７】
　この２種の画像は、次のように判別できる。いま、濃度Ｉ１の特徴点が位置Ｐ１にあるとする。判別は、縦横の両方について行う方が望ましい。濃度を１つの方向に読み取ったとき、図３４の（ａ）のように特徴点の近傍において濃度が連続的に変化する場合は、特徴点とみなさず、画像データの一部とみなす。一方、図３４の（ｂ）のように、特徴点の近傍において濃度が不連続になる場合は、特徴点とみなす。
　そこで、ブロック化処理において、画像の濃度の変化を１つの方向で検出しているので、同様に濃度変化を検出して特徴点に割り当てた濃度で画像が連続的に変化すると判定した場合には、その濃度と異なった濃度の特徴点を付加し、そうでなければ、その濃度の特徴点を付加することにする。ハードコピーの読取の際も、１つの方向の濃度変化から特徴点に割り当てた濃度で画像が連続的に変化すると判定した場合には、特徴点でないと判定し、画像データの一部とみなせばよい。また、その濃度で不連続に変化する場合は特徴点を検出したと判定する。
　【００３８】
（ｊ）濃度が連続的に変化する中間調画像に対する特徴点の付加
　原則として、特徴点のために所定の濃度のバンドを割り当てているが、図３５の（ａ）のように、画像の濃度が連続的に変化する場合には、第１実施例のように全バンドを画像に割り当てる。濃度が連続的に変化する場合には、濃度が連続的に変化する領域には輪郭線を想定する必要がないので、これにより問題は生じない。
　しかし、濃度が連続的に変化するような画像においては、先に説明したように、原稿濃度領域で特徴点を割り当てるとノイズが発生してしまう。そこで、濃度が連続的に変化するような画像データに対してノイズの発生を抑えるため、本実施例では、原稿濃度領域では、感度を原稿濃度に対し連続的にリニアに割り当てる。そして、図３４の（ｂ）のように濃度変化が不連続になる場合には、特徴点に割り当てる濃度バンドＷａを除いても全内部データが表現可能なように、図３５の（ｂ）に拡大して示すように、感度を部分的に変更する。すなわち、特徴点に割り当てたバンドＷａに続くバンドＷｂにおいて、原稿濃度に対する画像データの傾きを異ならせる。これにより、バンドＷａ内の原稿濃度をバンドＷａ外に割り当てる。また、感度を変更するバンドの幅を１つ下の特徴点用のバンドから現在のバンドまでに変更してもよい。
　図３６は、この方法において、特徴点を関連する画像から識別する画像処理部の構成を示す。これまで説明した画像解析プロセッサ１２３の処理との相違は、領域判別処理におけるブロック化処理１１２にある。ここでは、ブロックは、単に離れているパターンだけでなく、隣あう濃度差が所定レベル以上ある画像の場合も、異なるブロックとみなす。そして、こうして得られたブロックに対して、領域の識別１１３を行う。また、特徴点を含まない領域の画像で特徴点近傍の濃度については、濃度補正処理１１４を行い、内部データが連続的になるように補正する。すなわち、図３５の（ｂ）の幅Ｗｂ内のデータを幅ＷａとＷｂの範囲のデータに変換する。
　【００３９】
　Ｄ．第４実施例
（ｋ）オリジナル原稿作成時の特徴点付加
　特徴点は、オリジナル原稿作成時に付加されているのが望ましい。図３７は、アウトラインフォントを備えるコンピュータ（ワープロなど）でオリジナルの原稿を作成するときに特徴点を付加するための、プリンタ機能付デジタル複写機の構成を示す。コンピュータからのアウトラインフォントのコード情報はコード処理部３１に入力され、画像データを生成して、画像処理部３３に出力され、印字部３４で印字される。一方、オリジナル原稿に特徴点を付加する場合は、原稿から読み取った画像データは画像入力部３２を介して画像処理部３３に入力される。また、コード情報よりコード処理部３１において、アウトラインフォントデータから特徴点が算出され、画像処理部３３に送られる。操作部３５から加工モードを設定することにより、画像処理部３３において特徴点の付加が行われる。画像処理部３３で特徴点が付加されたデータは印字部３４で紙に印字され、ハードコピーが得られる。
　図３８は、画像処理部３３とコード処理部３１の構成を示す。コード処理部３１において、コード情報は、コード解析部５１で文字を示す文字コードと、文字の印字位置を指定する書式制御コードとに分けられる。描画位置制御部５２では、書式制御と文字パターン生成部５４から得られる文字サイズ情報から各文字の印字位置を決めていく。文字パターン生成部５４（図３９参照）では、コード解析部５１から文字コードで指定された文字のパターンを生成し、また、アウトラインフォントデータからパターンの特徴点を生成する。描画処理部５３では、描画位置制御部５２で得られた印字位置に、文字パターン生成部５４で得られたパターンを描画した画像を編集する。編集された画像は、文字パターン生成部５４で得られた特徴点を特徴点付加部４４で付加して、最適化部４５で濃度などの補正をおこなった後、出力する。
　画像処理部３３は、第１実施例と同様に、画像解析部（領域判別と特徴点抽出を行う）４１、編集部４２、画像復元部４３、特徴点付加部４４および最適化部４５からなる。
　【００４０】
　図３９は、文字に特徴点を付加する文字パターン生成部５４の構成を示す。この文字パターン生成部５４は、アウトラインフォントを使用する。アウトラインフォントは、文字の輪郭生成に必要な座標（制御点）を有する。制御点算出部５４１では、アウトラインフォントから制御点が算出される。アウトラインフォント情報部５４２では、文字サイズ情報を描画位置制御部５２に送る。輪郭生成部５４３では、制御点の座標から輪郭を生成し、塗り潰し部５４５で輪郭の中を塗りつぶすことにより文字パターンを得る。また、特徴点算出部５４４では、制御点から特徴点を算出し、特徴点付加部４４に出力する。
　図４０は、アウトラインフォントの輪郭をあらわす制御点の例を示す。これは、４点（Ｐ０〜Ｐ３）をパラメータとする３次ベジェ曲線をもちいた例である。アウトラインフォント情報は、あらかじめ決められた関数（この場合は３次ベジェ）に対するパラメータ（この場合は制御点）を中心に構成される。
　アウトラインフォントの輪郭情報は、フォントパターンの外側に配置することができるが、特徴点は、文字パターンの内側に配置しなければならない。簡単な方法として直線近似があげられる。アウトラインフォントの制御点として用いるにはデータ量が多くなるが、特徴点においては問題はない。
　図４１は、制御点から特徴点への変換方法を示す。変換の考え方は、制御点から輪郭線を計算する場合と同じである。まず、制御点Ｐ０とＰ１の中点Ｐ４、制御点Ｐ２とＰ３の中点Ｐ５、制御点Ｐ２とＰ３の中点Ｐ６を求める。次に、Ｐ４とＰ５、Ｐ５とＰ６を結ぶ線分を計算し、輪郭線の近似としてＰ０−Ｐ４−Ｐ５−Ｐ６−Ｐ３を求める。近似が不十分な場合は、さらに、これらの線分の中点を結んでいく。特徴点は、近似した直線の交点を使用する。
　文字の場合は、アウトラインフォントの情報から計算したが、円や直線などの図形をプリントする場合にも、特徴点の計算は容易にできる。
　【００４１】
　Ｅ．第５実施例
（ｌ）エラー処理
　特徴点などの復元用情報を付加した場合でも、パターンの部分的な切り貼りを行った場合や、原稿のよごれなどで付加情報を正しく読み込めなかった場合には、再コピーによる画質の低下を抑えられないだけでなく、正しく復元できない場合がある。
　図４２は、復元に誤りが生じる場合を示す。（ａ）の入力画像から特徴点の読み誤りがあり、（ｂ）の輪郭を得たとする。この輪郭からは、（ｃ）の復元パターンが得られる。この復元パターンは、入力画像（ａ）と比較され、（ｄ）のように所定以上の差があった場合は、特徴点の読取に誤りがあったとみなす。図４２の（ｄ）において、ハッチングで示した部分が復元パターン（ｃ）と入力画像（ａ）との異なる部分である。
　このような誤りが検出された場合は、先に説明した方法により、新たに特徴点の生成を行う。
　図４３は、読取エラー検出機能とエラー訂正機能を備えた画像処理部の構成を示す。画像処理部は、第２実施例（図２３）の場合と同様に、画像解析部６１、特徴点生成部６２、画像復元部６３、特徴点付加部６４、および最適化部６６からなるが、画像解析部６１の構成が異なる。画像解析部６１では、画像メモリ６１１から読み出した画像データについてブロック化処理６１２を行った後、画像ブロック識別部６１３では、特徴点を含むブロックも切り出し、比較部６１４へ送る。一方、特徴点抽出部６１８で抽出された特徴点を基に画像復元部６３において復元データ（ｃ）が得られる。この復元データも比較部６１４に送られる。比較部６１４では、ブロック識別部６１３からの非復元データ（ａ）と画像復元部６３で特徴点から復元したパターンとを比較し、エラーが少ない場合には、スイッチ６１５、６１６を閉じて、復元画像データと元の特徴点を特徴点生成部６２に通し、特徴点生成部６２で非復元画像について生成した特徴点だけを新たに付加する。また、エラー発生時には、比較部１９から操作部４に信号を送り、表示部にエラー発生を表示することが望ましい。
　なお、本実施例では、特徴点として輪郭に内接する点を用いたが、必ずしも内接する必要はない。
　【００４２】
　【発明の効果】
　あらかじめ原稿上に輪郭上の重要となる点に関する復元用情報が含まれている場合に、読み取り時に読取解像度の限界やエラーにより欠落した輪郭を復元できる。
　出力すべき画像情報に加えて、復元用情報を付加して出力してあるため、ハードコピー生成時やそのハードコピーを原稿として読み込んだときに、多少変形しても、復元が可能になる。
　ハードコピー時に出力する画像データには、画像情報に復元用情報を付加（合成）するため、加工後も再コピーを行っても画質の低下が少ない。
　アウトラインフォント搭載のプリンタにおいて内蔵のアウトラインフォントを使用した場合、アウトラインフォントが有する輪郭情報をハードコピーなどの出力情報に付加できるので、ハードコピー時に多少の品質の劣化があっても、次に他の装置で読み込んだ時に復元が可能になる。
　直線や円などの図形も、パラメータから輪郭情報が得られるので、同様の手段がとれる。
　輪郭補正情報（特徴点）を付加しない画像出力装置で得られた原稿を、情報を含む原稿に貼りつけた場合でも、新たに情報を付加するので、それ以降のコピーで部分的劣化を防ぐことができる。従来から情報が付加されている部分については、以前の情報を用いるので、画質の劣化はない。
　誤動作による異常画像の複製を防止すると同時に、付加情報を復元（再生成）するので、それ以降の画質は補償される。
　輪郭に関する付加情報については、正しく元の図形が復元され、コピーなどによる画質の低下を抑えることができる。
　もし、部分的な切り貼りや、傷、汚れがあっても、それ以降の画質の低下を防止できる。
　また、他の装置で得られた原稿で付加情報に近い濃度が含まれていても、誤って画像を復元することがない。
　原稿の情報についてデジタル的に付加することにより、複写による画質の劣化を防ぐとともに、従来どおり、目視可能なハードコピーとしても使用できる。
　中間調を含む多値原稿についても、原稿への影響を与えることなく、復元のためのデータをデジタル的に付加できる。
　中間調を含む多値原稿についても、階調変化のある場合でも、原稿への影響を与えることなく、復元のためのデータをデジタル的に付加できる。
　あらかじめ原稿上に輪郭上の重要となる点に関する復元用情報が含まれている場合に、読み取り時に読取解像度の限界やエラーにより欠落した輪郭を復元できる。
【図面の簡単な説明】
　【図１】特徴点を付加した画像の一例の図である。
　【図２】図１の画像についての処理を図式的に示す図である。
　【図３】輪郭点の例（ａ）〜（ｄ）を示す図である。
　【図４】多値原稿の場合の判定出力の図である。
　【図５】２値原稿の場合の判定出力の図である。
　【図６】デジタル複写機の画像処理回路のブロック図である。
　【図７】画像解析部のブロック図である。
　【図８】画像処理プロセッサの処理のフローチャートである。
　【図９】ブロック化の一例を示す図である。
　【図１０】特徴点のブロック合成の一例を示す図である。
　【図１１】ブロック化処理のフローチャートである。
　【図１２】特徴点抽出処理のフローチャートである。
　【図１３】画像復元部のブロック図である。
　【図１４】変則点のベクトル化の一部のフローチャートである。
　【図１５】変則点のベクトル化の一部のフローチャートである。
　【図１６】変則点のベクトル化の一例の図である。
　【図１７】出力処理のフローチャートである。
　【図１８】輪郭を表すルールの例を示す図である。
　【図１９】画像復元部のブロック図である。
　【図２０】画像復元のフローチャートである。
　【図２１】１ブロック復元のフローチャートである。
　【図２２】特徴点付加部のブロック図である。
　【図２３】特徴点の付加生成が可能な画像処理回路のブロック図である。
　【図２４】特徴点生成の一例を示す図である。
　【図２５】特徴点生成部のブロック図である。
　【図２６】特徴点生成プロセッサの処理のフローチャートである。
　【図２７】特徴点生成のフローチャートである。
　【図２８】円弧判定のフローチャートである。
　【図２９】変則処理のフローチャートである。
　【図３０】濃度基準パターンの原稿上のレイアウトの例を示す図である。
　【図３１】基準パターン読み込みのフローを示す図である。
　【図３２】複数の濃度バンドを用いる場合の特徴点の濃度を示す図である。
　【図３３】濃度が連続的に変化する画像と領域ごとに濃度が一定な画像の一例の図である。
　【図３４】図３３の図形の濃度変化の図である。
　【図３５】感度を部分的に変更する例の図である。
　【図３６】特徴点を関連する画像と識別する処理のフローチャートである。
　【図３７】オリジナル作成時の特徴点付加のブロック図である。
　【図３８】画像処理部とコード処理部の構成を示す図である。
　【図３９】文字に特徴点を付加する文字パターン生成部のブロック図である。
　【図４０】アウトラインフォントの輪郭をあらわす制御点の例を示す図である。
　【図４１】制御点から特徴点を生成する例を示す図である。
　【図４２】復元の誤りの検出を示す図である。
　【図４３】読取エラー検出部とエラー訂正部を備えた画像処理部のブロック図である。
　【符号の説明】
　１…特徴点、　　２…画像、　　３…復元輪郭、　　３’…変形復元輪郭、
　１１…画像解析部、　　１２…編集部、　　１３…画像復元部、
　１４…特徴点付加部、　　１２３…画像解析プロセッサ。