(57)【要約】【課題】中間言語への変換処理を軽減し、ベクトル画像記述言語で記述された画像データのアニメーション表示の応答性と画質を改善することを目的とする。【解決手段】本発明の画像形成装置は、第一のオブジェクトを選択するオブジェクト選択手段と、前記第一のオブジェクトの領域と他のオブジェクトの領域との重なりを判定する重なり判定手段と、前記第一のオブジェクト及び前記重なり判定手段によって重なると判定された他のオブジェクトのベクトル画像記述言語の記述を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたベクトル画像記述言語の記述を中間言語データに変換する変換手段と、前記中間言語データを解析してラスタ画像データを形成する画像形成手段と、前記画像形成手段によって形成されたラスタ画像データを前記画像形成手段によって以前に形成されたラスタ画像データに合成する合成手段とを有する。【選択図】  図２
2008140322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベクトル画像記述言語で記述された画像データを中間言語データに変換し中間言語データに基づいてラスタ画像を形成する画像形成装置であって、
前記ベクトル画像記述言語で記述された画像データに含まれるオブジェクトから第一のオブジェクトを選択するオブジェクト選択手段と、
前記第一のオブジェクトの領域と前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトの領域との重なりを判定する重なり判定手段と、
前記第一のオブジェクト及び前記重なり判定手段によって重なると判定された前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトのベクトル画像記述言語の記述を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたベクトル画像記述言語の記述を中間言語データに変換する変換手段と、
前記中間言語データを解析してラスタ画像データを形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段によって形成されたラスタ画像データを前記画像形成手段によって以前に形成されたラスタ画像データに合成する合成手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記オブジェクト選択手段は、動きを示す属性が付加されたオブジェクトを第一のオブジェクトとして選択することを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
オブジェクトの概形の座標を解析する座標解析手段を有し、
前記重なり判定手段は、前記座標解析手段によって解析された前記第一のオブジェクトの概形の座標と前記座標解析手段によって解析された前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトの概形の座標との重なりを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記画像データの予め指定された時刻では全てのオブジェクトの記述を抽出し、それ以降の時刻では前記第一のオブジェクトの記述と前記重なり判定手段によって重なると判定された第二のオブジェクトが重なりを開始する時刻から終了する時刻の次の時刻までの期間に限る前記第二のオブジェクトの記述とを抽出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項５】
ベクトル画像記述言語で記述された画像データを中間言語データに変換し中間言語データに基づいてラスタ画像を形成する画像形成装置の制御方法であって、
前記ベクトル画像記述言語で記述された画像データに含まれるオブジェクトから第一のオブジェクトを選択するオブジェクト選択ステップと、
前記第一のオブジェクトの領域と前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトの領域との重なりを判定する重なり判定ステップと、
前記第一のオブジェクト及び前記重なり判定ステップによって重なると判定された前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトのベクトル画像記述言語の記述を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出されたベクトル画像記述言語の記述を中間言語データに変換する変換ステップと、
前記中間言語データを解析してラスタ画像データを形成する画像形成ステップと、
前記画像形成ステップによって形成されたラスタ画像データを前記画像形成ステップによって以前に形成されたラスタ画像データに合成する合成ステップとを有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
【請求項６】
ベクトル画像記述言語で記述された画像データを中間言語データに変換し中間言語データに基づいてラスタ画像を形成する画像形成装置を制御するコンピュータプログラムであって、
前記ベクトル画像記述言語で記述された画像データに含まれるオブジェクトから第一のオブジェクトを選択するオブジェクト選択ステップと、
前記第一のオブジェクトの領域と前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトの領域との重なりを判定する重なり判定ステップと、
前記第一のオブジェクト及び前記重なり判定ステップによって重なると判定された前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトのベクトル画像記述言語の記述を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出されたベクトル画像記述言語の記述を中間言語データに変換する変換ステップと、
前記中間言語データを解析してラスタ画像データを形成する画像形成ステップと、
前記画像形成ステップによって形成されたラスタ画像データを前記画像形成ステップによって以前に形成されたラスタ画像データに合成する合成ステップとをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、描画オブジェクトの動きに関する記述を含むベクトル画像記述言語で記述された画像データを解釈し、動画を構成する一連のラスタ画像データを生成する画像形成装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成処理を高速化する手法の一つとして、ページ記述言語を一旦中間言語に変換し、その中間言語をハードウェア処理する手法が知られている。このような手法が適用可能なレンダリング方法の一つして特許文献１に記載されているような高速ラスタ形式レンダリングのためのグラフィックオブジェクト処理方法が知られている。
【０００３】
特許文献１に記載の手法によれば、まずページ記述言語に記述されている全てのオブジェクトが、それぞれのオブジェクトの描画が開始されるスキャン・ライン順にソートされ、かつ中間言語に変換されて表示リスト・ストアに保存される。描画形成を行うハードウェアは前記中間言語で記述されたリストを読み込み、各スキャン・ラインでそのスキャン・ラインと交差するオブジェクトの辺が交差座標の昇順に保持する。これら辺交差の隣接する対のそれぞれについて対応するオブジェクトに関連する情報を検査する。辺交差の対応する対の間の画素位置のスパンに関するアクティブ・オブジェクトの組を決定する。画素位置のスパンのそれぞれについてアクティブ・オブジェクトの対応する組を使用して、スパン内の位置のそれぞれの値を決定する。
【０００４】
ここで、ベクトル画像記述言語にはアニメーション表現を可能にするためにオブジェクトに対して動きを定義する属性を与えられる言語が知られている。Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ（Ｗ３Ｃ）が提唱するＳｃａｌａｂｌｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ (ＳＶＧ）はその一例である。このＳＶＧなどによって記述されたアニメーション情報は、元の記述からある時間をおいて連続するフレームに相当する複数の中間言語記述データを生成する。前記時間内にそれぞれの中間言語記述データを解析しラスタ画像を形成することによりアニメーション表示が可能となる。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１４９０３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、このベクトル画像記述言語から中間言語への変換には、複雑な形状のオブジェクトの稜線情報を複数の直線セグメントで置換えて近似する必要がある。また、複雑なフィル情報を有するオブジェクトを単純なフィル情報を有する複数の小領域オブジェクトに分割して近似するなどの複雑な処理を有し、多くの時間を必要とする。そのためアニメーション表示しようとした時に、一定時間分の中間言語データをバッファリングしておくか、中間言語データで記述されるフレームの間隔を大きくする必要があった。ここで、中間言語データをバッファリングした場合には応答性が低下する問題があり、またフレームの間隔を大きくする場合にはなめらかな動きが表現できない問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上、述べた課題を解決するために本発明は、ベクトル画像記述言語で記述された画像データを中間言語データに変換し中間言語データに基づいてラスタ画像を形成する画像形成装置であって、前記ベクトル画像記述言語で記述された画像データに含まれるオブジェクトから第一のオブジェクトを選択するオブジェクト選択手段と、前記第一のオブジェクトの領域と前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトの領域との重なりを判定する重なり判定手段と、前記第一のオブジェクト及び前記重なり判定手段によって重なると判定された前記第一のオブジェクトと異なるオブジェクトのベクトル画像記述言語の記述を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたベクトル画像記述言語の記述を中間言語データに変換する変換手段と、前記中間言語データを解析してラスタ画像データを形成する画像形成手段と、前記画像形成手段によって形成されたラスタ画像データを前記画像形成手段によって以前に形成されたラスタ画像データに合成する合成手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ベクトル画像記述言語から中間言語への変換過程において、画像データのある時刻の状態を描画するために必要なオブジェクトを選択抽出して中間言語に変換することにより、中間言語への変換処理を軽減することができる。このように中間言語への変換処理を軽減したので、ベクトル画像記述言語で記述された画像データのアニメーション表示の応答性と画質を改善することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。図１に本実施形態に係る画像形成装置を有するシステム構成を示す。図１のシステムは、ＣＰＵ１０１と、ＲＡＭ１０２と、ＲＯＭ１０３と、グラフィックアクセラレータ１０４と、ビデオＲＡＭ１０５と、表示装置１０６と、ＩＯコントローラ１０７と、バス１０８とによって構成される。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３に記憶されたプログラムまたはＲＡＭ１０２に転送されたプログラムに基き、演算処理、ＩＯコントローラ１０７を制御することによる入出力処理、グラフィックアクセラレータ１０４の制御を実行する。ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１のプログラム、演算データ、グラフィックアクセラレータ１０４の入力データを記憶する。ＲＯＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のプログラムを記憶する。
【００１０】
グラフィックアクセラレータ１０４は、ＲＡＭ１０２に記憶されている入力データを読込み、該入力データを解析してラスタ画像をビデオＲＡＭ１０５に供給する。ここで、ラスタ画像とは、ビットマップグラフィックスともいい、画像を色のついた点の羅列として表現したものである。ビデオＲＡＭ１０５は、グラフィックアクセラレータ１０４の出力データを記憶し、表示装置１０６に供給する。表示装置１０６は、ビデオＲＡＭ１０５からラスタ画像データを読み出し二次元画像として表示する。ＩＯコントローラ１０７は、ディスクへのアクセスやネットワークを介して他のシステムとのデータの送受信を行う。バス１０８は、ＣＰＵ１０１と、ＲＡＭ１０２と、ＲＯＭ１０３と、グラフィックアクセラレータ１０４と、ＩＯコントローラ１０７とを接続し、データ転送機能を提供する。
【００１１】
図２に本実施形態に係る画像形成装置の構成を示す。この画像形成装置は、例えばＳＶＧ等のベクトル画像記述言語を入力とし、該ベクトル画像記述言語に基づいて画像データを形成する。ここで、ベクトル画像とは、画像を線や面などの図形の集合体として表現したものである。図２の画像形成装置は、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１と、オブジェクト選択部２０２と、座標解析部２０３と、重なり判定部２０４と、オブジェクト特定情報記憶部２０５と、オブジェクト情報抽出部２０６とを有する。さらに、画像形成装置は、入力切替部２０７と、中間言語変換部２０８と、画像形成部２０９と、ラスタ画像記憶部２１０を有している。また、入力切替部２０７と、中間言語変換部２０８は、図１におけるＣＰＵ１０１によって実現され、画像形成部２０９はグラフィックアクセラレータ１０４によって実現され、ラスタ画像記憶部２１０はビデオＲＡＭ１０５によって実現される。
【００１２】
ベクトル画像記述言語データ入力部２０１は、オブジェクト選択部２０２と座標解析部２０３とオブジェクト情報抽出部２０６と入力切替部２０７に描画対象となるベクトル画像記述言語データを供給する。オブジェクト選択部２０２は、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１から供給される入力データのうち動きを表す属性が付加されたオブジェクトを第１のオブジェクトとして選択する。またオブジェクト特定情報記憶部２０５に選択したオブジェクトの特定情報を供給する。ここで、オブジェクト選択部２０２はオブジェクト選択手段を構成する。
【００１３】
座標解析部２０３は、オブジェクトに関する座標を解析する。具体的には、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１から描画対象データを読み込み、描画対象データに含まれるオブジェクトに対して該オブジェクトのｘ座標とｙ座標の最小値および最大値を求める。さらに、(ｘ最小値、ｙ最小値)と(ｘ最大値、ｙ最大値)を頂点とする矩形を該オブジェクトの概形として該オブジェクトを特定する情報と共に重なり判定部２０４に供給する。ここで、座標解析部２０３は座標解析手段を構成する。
【００１４】
重なり判定部２０４は、２つのオブジェクトの領域が重なるか否かを判定する。具体的には、座標解析部２０３から供給される概形データとオブジェクト特定情報記憶部２０５から供給される第一のオブジェクトを特定する情報とから、第一のオブジェクトの概形と第一のオブジェクトと異なるオブジェクトの概形が重なるか否かを判定する。そして、重なり判定部２０４は、重なると判定した該概形のオブジェクトを特定する情報をオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給する。ここで、重なり判定部２０４は重なり判定手段を構成する。
【００１５】
オブジェクト特定情報記憶部２０５は、オブジェクト選択部２０２から供給されるオブジェクト特定情報と重なり判定部２０４から供給されるオブジェクト特定情報を記憶するとともに、オブジェクト情報抽出部２０６に該オブジェクト特定情報を供給する。オブジェクト情報抽出部２０６は、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１から入力される入力データからオブジェクト特定情報記憶部２０５から供給されるオブジェクト特定情報に対応するオブジェクトの記述を抽出して入力切替部２０７に供給する。このオブジェクト情報抽出部２０６は、抽出手段を構成し、後述するように画像データの予め指定された時刻では全てのオブジェクトの記述を抽出する。また、それ以降の時刻では第一のオブジェクトの記述と、重なり判定部２０４によって重なると判定された第二のオブジェクトが重なりを開始する時刻から終了する時刻の次の時刻までの期間に限る第二のオブジェクトの記述を抽出する。
【００１６】
入力切替部２０７は、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１から供給される入力データとオブジェクト情報抽出部２０６から供給される入力データから、別途入力されている時刻情報が予め指定された第一の時刻に対応する値のときにベクトル画像記述言語データ入力部２０１から供給される入力データを選択して中間言語変換部２０８に供給する。該時刻情報が予め指定された第一の時刻に対応しない値のときは、オブジェクト情報抽出部２０６から供給される入力データを選択して中間言語変換部２０８に供給するとともに該時刻情報を中間言語変換部２０８に供給する。
【００１７】
中間言語変換部２０８は、入力切替部２０７から供給されるベクトル画像記述言語データで記述された入力データと時刻情報とを元に、該時刻情報によって指定される時刻における入力データ内の各オブジェクトの座標、形、フィルを計算する。その後、中間言語に変換し、画像形成部２０９に供給する。ここで、中間言語変換部２０８は変換手段を構成する。画像形成部２０９は、中間言語変換部２０８から供給される中間言語によって記述された入力データを解析しラスタ画像を生成し、ラスタ画像記憶部２１０にラスタ化されたオブジェクトを座標に応じたアドレスを付して書き込む。ここで、画像形成部２０９は画像形成手段を構成する。ラスタ画像記憶部２１０は、ＲＡＭによって構成されており、画像形成部２０９から供給されるラスタ画像データを記憶する。
【００１８】
図３に、図２に示した画像形成装置に入力されるベクトル画像記述言語で記述された入力データの一例を示す。また、この入力データによって描画されるデータを図４に示す。
図４には図３の入力データを一定時間間隔でサンプリングしたとき、時間軸上で隣合う二つのフレームが示されている。符号３０１、符号３０２、符号３０３および符号３０４は各描画オブジェクトの描画命令に相当し、それぞれ円オブジェクト４０１、矩形オブジェクト４０２、三角形オブジェクト４０３、矩形オブジェクト４０４として描画される。
【００１９】
図５に座標解析部２０３が解析した図３および図４のデータの時刻ｔ＝ｉにおけるフレームのオブジェクトの概形情報を示す。符号５０１は符号３０１および符号４０１に対応する円オブジェクトの概形であり、符号５０２は符号３０２および符号４０２に対応する矩形オブジェクトの概形である。符号５０３は符号３０３および符号４０３に対応する三角形オブジェクトの概形であり、符号５０４は符号３０４および符号４０４に対応する矩形オブジェクトの概形である。
【００２０】
以下、図３の入力データを例に挙げ、図２の画像形成装置の動作を説明する。ベクトル画像記述言語データ入力部２０１は、サンプリング時刻ｔ＝０ に図３に示す入力データを読み込み、オブジェクト選択部２０２、座標解析部２０３、オブジェクト情報抽出部２０６および入力切替え部２０７に該入力データを供給する。オブジェクト選択部２０２は、”ａｎｉｍａｔｅＭｏｔｉｏｎ”属性を有する円オブジェクト３０１を第一のオブジェクトとして選択し、円オブジェクト３０１の特定情報をオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給する。
【００２１】
座標解析部２０３は、入力データの時刻ｔ＝０における各オブジェクトの座標を解析して生成し、重なり判定部２０４に供給する。具体的には、円オブジェクト３０１の概形情報として符号５０１の情報を生成し、矩形オブジェクト３０２の概形情報として符号５０２の情報を生成する。また、三角形オブジェクト３０３の概形情報として符号５０３の情報を生成し、矩形オブジェクト３０４の概形情報として符号５０４の情報を生成する。
【００２２】
重なり判定部２０４は、オブジェクト特定情報記憶部２０５に第一のオブジェクトとして記憶された円オブジェクト３０１の概形情報５０１を記憶し、概形情報５０１を他の概形情報５０２、５０３、５０４と比較する。ここで、２つの任意のオブジェクトＡとオブジェクトＢがあり、オブジェクトＡの概形をｍｉｎ（ＸＡ−ｍｉｎ，ＹＡ−ｍｉｎ) ｍａｘ(ＸＡ−ｍａｘ，ＹＡ−ｍａｘ)と表わす。また、オブジェクトＢの概形をｍｉｎ（ＸＢ−ｍｉｎ，ＹＢ−ｍｉｎ)ｍａｘ（ＸＢ−ｍａｘ，ＹＢ−ｍａｘ）と表わす。
【００２３】
重なり判定部２０４は、オブジェクトＡがオブジェクトＢに対し、下記の条件を満たすか否かを判定する。
（（ＸＢ−ｍｉｎ＜ＸＡ−ｍｉｎ＜ＸＢ−ｍａｘ）
ｏｒ（ＸＢ−ｍｉｎ＜ＸＡ−ｍａｘ＜ＸＢ−ｍａｘ））
ａｎｄ（（ＹＢ−ｍｉｎ＜ＹＡ−ｍｉｎ＜ＹＢ−ｍａｘ）
ｏｒ（ＹＢ−ｍｉｎ＜ＹＡ−ｍａｘ＜ＹＢ−ｍａｘ））
【００２４】
ここでは、円オブジェクトの概形５０１のｍｉｎ（７０，１０）とｍａｘ（９０，３０）のそれぞれを、５０２、５０３、５０４それぞれのｍｉｎおよびｍａｘと比較する。その結果、重なり判定部２０４は矩形オブジェクトの概形５０２が円オブジェクトの概形５０１に重なると判定する。次に、重なり判定部２０４は、矩形オブジェクト３０２の特定情報をオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給する。なお、円オブジェクトの概形５０１と重なっていない他のオブジェクトの概形の特定情報は供給しない。
【００２５】
オブジェクト情報抽出部２０６は、オブジェクト特定情報記憶部２０５から特定情報が供給された第一のオブジェクトである円オブジェクト３０１と第二のオブジェクトである矩形オブジェクト３０２との特定情報に対応する背景情報の記述を抽出する。さらに、オブジェクト情報抽出部２０６は、その記述を入力切替部２０７に供給する。入力切替部２０７には、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１からの入力データとオブジェクト情報抽出部２０６によって抽出された円オブジェクト３０１と矩形オブジェクト３０２のベクトル記述データと背景情報が供給されている。ここで、時刻ｔ＝０なので入力切替部２０７には、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１からの入力データを中間言語変換部２０８に供給する。
【００２６】
中間言語変換部２０８は、入力切替部２０７から供給された入力データを画像形成部２０９が処理できる中間言語データに変換する。画像形成部２０９は、中間言語変換部２０８から供給された中間言語データを解析しラスタ画像として円オブジェクト４０１、矩形オブジェクト４０２、三角形オブジェクト４０３、矩形オブジェクト４０４を形成し、ラスタ画像記憶部２１０に書き込む。
【００２７】
次に、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１は、サンプリング時刻ｔ＝ｔ１（ｔ１はサンプリング間隔）に図３に示す入力データを読み込む。その後、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１は、オブジェクト選択部２０２、座標解析部２０３、オブジェクト情報抽出部２０６および入力切替え部２０７に該入力データを供給する。オブジェクト選択部２０２は、”ａｎｉｍａｔｅＭｏｔｉｏｎ”属性を有する円オブジェクト３０１を第一のオブジェクトとして選択し、円オブジェクト３０１の特定情報をオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給する。
【００２８】
座標解析部２０３は、入力データの時刻ｔ＝ｔ１における各オブジェクトの座標を解析して生成し、重なり判定部２０４に供給する。重なり判定部２０４は、オブジェクト特定情報記憶部２０５に第一のオブジェクトとして記憶された円オブジェクト３０１の概形情報を記憶し、他の概形情報と比較する。その結果、重なり判定部２０４は三角形オブジェクトの概形５０３が円オブジェクトの概形５０１に重なると判定する。したがって、三角形オブジェクトの特定情報をオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給する。また、ｔ＝０で円オブジェクトの概形５０１と重なっていた矩形オブジェクト３０２の概形５０２は、重なりが終了する時刻の次の時刻までの特定情報をオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給する。なお、円オブジェクトの概形５０１と重なっていない他のオブジェクトの概形の特定情報は供給しない。
【００２９】
したがって、ｔ＝ｔ１においては、矩形オブジェクト４０２と三角形オブジェクト４０３の特定情報がオブジェクト特定情報記憶部２０５に供給される。オブジェクト特定情報記憶部２０５は過去のオブジェクト特定情報を記憶している。このとき第一のオブジェクトとして円オブジェクト３０１、前回のサンプリング時刻における第二のオブジェクトとして矩形オブジェクト３０２、現在のサンプリング時刻における第二のオブジェクトとして三角形オブジェクト３０３の特定情報を記憶している。前回以前のサンプリング時刻におけるオブジェクト特定情報は破棄されてもよい。
【００３０】
オブジェクト情報抽出部２０６は、入力データからオブジェクト特定情報記憶部２０５から特定情報が供給されている第一のオブジェクトである円オブジェクト３０１と前サンプリング時刻における第二のオブジェクトである矩形オブジェクト３０２と現サンプリング時刻における第二のオブジェクトである三角形オブジェクト３０３と前サンプリング時刻における円オブジェクト３０１の概形座標の背景情報の記述を選択して入力切替部２０７に供給する。
【００３１】
入力切替部２０７には、ベクトル画像記述言語データ入力部２０１からの入力データとオブジェクト情報抽出部２０６によって抽出された円オブジェクト３０１と矩形オブジェクト３０２と三角形オブジェクト３０３のベクトル記述データとが供給されている。ここで、時刻ｔは０ではないので、オブジェクト情報抽出部２０６からの入力データを中間言語変換部２０８に供給する。
【００３２】
中間言語変換部２０８は、入力切替部２０７から供給された入力データを画像形成部２０９が処理できる中間言語データに変換する。画像形成部２０９は、中間言語変換部２０８から供給された中間言語データを解釈する。次に、画像形成部２０９は円オブジェクト４０１、矩形オブジェクト４０２、三角形オブジェクト４０３、円オブジェクト４０１が移動することによって現れた背景をラスタ画像記憶部２１０のメモリ上に書き込む。
【００３３】
画像記憶部２１０は、前サンプリング時刻に書かれた以前の画像を保持しており、現サンプリング時刻において画像形成部２０９によって新たに書かれた画像が合成される。これにより、記憶されている画像は時刻ｔ＝ｔ１における画像に更新される。すなわち、画像形成部２０９によって形成されたラスタ画像データを以前に形成されたラスタ画像データに合成することで合成手段が構成される。
【００３４】
上述した本発明の実施形態における画像形成装置を構成する各手段、並びに画像形成装置の制御方法の各ステップは、コンピュータのＲＡＭやＲＯＭなどに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。
【００３５】
また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器からなるシステムに適用してもよい。
【００３６】
なお、本発明は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムまたは装置に直接、または遠隔から供給する。そして、そのシステムまたは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【００３７】
したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。
【００３８】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００３９】
さらに、その他の方法として、まず記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。そして、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態に係る画像形成装置のシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像形成装置の機能構成を示す図である。
【図３】ベクトル画像記述言語によって記述されたデータの一例を示す図である。
【図４】ベクトル画像記述言語によって記述されたデータで描かれる画像の一例を示す図である。
【図５】ベクトル画像記述言語によって記述されたデータに含まれるオブジェクトの座標情報の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１０１    ＣＰＵ
１０２    ＲＡＭ
１０３    ＲＯＭ
１０４    グラフィックアクセラレータ
１０５    ビデオＲＡＭ
１０６    表示装置
１０７    ＩＯコントローラ
１０８    バス
２０１    ベクトル画像記述言語データ入力部
２０２    オブジェクト選択部
２０３    座標解析部
２０４    重なり判定部
２０５    オブジェクト特定情報記憶部
２０６    オブジェクト情報抽出部
２０７    入力切替え部
２０８    中間言語変換部
２０９    画像形成部
２１０    ラスタ画像記憶部
【図１】
2008140322.tif 000003
【図２】
2008140322.tif 000004
【図３】
2008140322.tif 000005
【図４】
2008140322.tif 000006
【図５】
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