(57)【要約】【課題】精度良く繰り返し画像を抽出することを目的とする。【解決手段】画像中に繰り返し画像があるか否かを判定し（１００）、繰り返し画像がない場合には、画像のパッチ分割にてランダムな繰り返し画像を作成して出力する（１０８）。また、繰り返し画像が２×２以上あるか否かを判定し（１０２）、繰り返し画像が２×２以上ある場合には、画素値の周波数変換による繰り返し周期特定にて繰り返し画像を抽出して出力し（１０４）、繰り返し画像が２×２以上ない場合には、自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定にて繰り返し画像を抽出して出力する（２０６）。【選択図】図２
2008009782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法がそれぞれ異なる複数の繰り返し画像抽出手段と、
画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて、前記繰り返し画像抽出手段を切り換える切換手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、任意の繰り返し画像を作成する作成手段を更に備え、画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、前記作成手段によって繰り返し画像を作成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記複数の繰り返し画像抽出手段は、
画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第１の抽出手段と、
画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層における相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出手段と、
を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって画像中の繰り返し画像を抽出する第１の抽出手段と、
画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層の相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出手段と、
任意の繰り返し画像を作成する作成手段と、
を備え、
前記第１の抽出手段による繰り返し画像の抽出を行って、所定数以上の繰り返し画像が抽出された場合には、前記第１の抽出手段によって抽出した繰り返し画像を出力し、前記第１の抽出手段によって繰り返し画像が抽出できない場合及び所定数以上の繰り返し画像が抽出できない場合には、前記第２の抽出手段による繰り返し画像の抽出を行い、前記第２の抽出手段によって繰り返し画像が抽出できた場合には当該繰り返し画像を出力し、繰り返し画像が抽出できない場合には、前記作成手段によって繰り返し画像を作成して出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータに以下の画像処理を実行させる画像処理プログラムであって、
前記画像処理は、
画像に含まれる繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法が異なる複数の繰り返し画像抽出ステップと、
画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて、前記繰り返し画像抽出手段を切り換える切換ステップと、
を含む画像処理プログラム。
【請求項６】
画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、任意の繰り返し画像を作成する作成ステップを更に含み、画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、前記作成ステップで繰り返し画像を作成することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項７】
前記複数の繰り返し画像抽出ステップは、
画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第１の抽出ステップと、
画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層における相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出ステップと、
を含むことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
コンピュータに以下の画像処理を実行させる画像処理プログラムであって、
前記画像処理は、
画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって画像中の繰り返し画像を抽出する第１の抽出ステップと、
画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層における相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出ステップと、
任意の繰り返し画像を作成する作成ステップと、
を備え、
前記第１の抽出ステップにより繰り返し画像の抽出を行って、所定数以上の繰り返し画像が抽出された場合には、抽出した繰り返し画像を出力し、前記第１の抽出ステップにより繰り返し画像が抽出できない場合及び所定数以上の繰り返し画像が抽出できない場合には、前記第２の抽出ステップにより繰り返し画像の抽出を行い、前記第２の抽出ステップにより繰り返し画像が抽出できた場合には当該繰り返し画像を出力し、繰り返し画像が抽出できない場合には、前記作成ステップにより繰り返し画像を作成して出力することを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムにかかり、特に、画像中に存在する繰り返しパターンを高精度に抽出する画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータグラフィックス（以下ＣＧという）では、画像を貼り付ける手法（所謂、テクスチャマッピング）が広く知られており、多くのＣＧシステムで利用されている。
【０００３】
現実感を向上させるために、画像を繰り返し貼り付けることがあるが、繰り返しを考慮していない場合には、画像間のつなぎ目が不自然になり、逆に現実感を低下させてしまう。
【０００４】
また、画像の中の繰り返しの抽出・作成には、画像編集ソフトウエアを用いて手作業で作業することが考えられるが、パターンが複雑になると多大な時間を要する。
【０００５】
ここで、画像中の繰り返しパターンの抽出方法としては、例えば、特許文献１に記載の技術などが提案されている。
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、被検査物を撮像素子によって撮像して得られる画像から、フーリエ変換又は自己相関関数等の数学的手法を用いて、繰り返しパターンの繰り返しピッチを抽出して、繰り返しピッチを有する領域を繰り返しパターンが存在する領域とすることが記載されている。
【特許文献１】特開２００２−１９８４０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、数学的手法を用いて繰り返しピッチを抽出することが記載されているものの、具体的な周期性の算出方法までは記載されていないので実現性に乏しい。
【０００８】
本発明は、上記事実を考慮して成されたもので、精度良く繰り返し画像を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために請求項１に記載の画像処理装置は、画像に含まれる繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法がそれぞれ異なる複数の繰り返し画像抽出手段と、画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて、前記繰り返し画像抽出手段を切り換える切換手段と、を備えることを特徴としている。
【００１０】
請求項１に記載の発明によれば、複数の繰り返し画像抽出手段では、画像に含まれる繰り返し画像が抽出される。また、複数の繰り返し画像抽出手段は、繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法がそれぞれ異なる。例えば、繰り返し画像数によって抽出精度が異なる繰り返し画像抽出手段を複数備えるようにしてもよい。
【００１１】
また、切換手段では、画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて、繰り返し画像抽出手段が切り換えられる。すなわち、繰り返し画像数に応じた最適な抽出手段によって繰り返し画像を抽出することができるので、画像処理装置に入力された画像から精度良く繰り返し画像を抽出することができる。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明のように、画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、任意の繰り返し画像を作成する作成手段を更に備え、画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、作成手段によって繰り返し画像を作成するようにしてもよい。
【００１３】
なお、複数の繰り返し画像抽出手段は、例えば、請求項３に記載の発明のように、画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第１の抽出手段と、画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層における相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出手段と、を含むようにしてもよい。
【００１４】
一方、請求項４に記載の画像処理装置は、  画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって画像中の繰り返し画像を抽出する第１の抽出手段と、
画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層の相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出手段と、任意の繰り返し画像を作成する作成手段と、を備え、前記第１の抽出手段による繰り返し画像の抽出を行って、所定数以上の繰り返し画像が抽出された場合には、前記第１の抽出手段によって抽出した繰り返し画像を出力し、前記第１の抽出手段によって繰り返し画像が抽出できない場合及び所定数以上の繰り返し画像が抽出できない場合には、前記第２の抽出手段による繰り返し画像の抽出を行い、前記第２の抽出手段によって繰り返し画像が抽出できた場合には当該繰り返し画像を出力し、繰り返し画像が抽出できない場合には、前記作成手段によって繰り返し画像を作成して出力することを特徴としている。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、第１の抽出手段では、画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって画像中の繰り返し画像が抽出され、第２の抽出手段では、画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層の相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像が抽出され、作成手段では、任意の繰り返し画像が作成される。
【００１６】
そして、第１の抽出手段による繰り返し画像の抽出を行って、所定数以上の繰り返し画像が抽出された場合には、第１の抽出手段によって抽出した繰り返し画像を出力し、第１の抽出手段によって繰り返し画像が抽出できない場合及び所定数以上の繰り返し画像が抽出できない場合には、第２の抽出手段による繰り返し画像の抽出を行い、第２の抽出手段によって繰り返し画像が抽出できた場合には当該繰り返し画像を出力し、繰り返し画像が抽出できない場合には、作成手段によって繰り返し画像を作成して出力することによって、請求項１〜３の発明と同様に、画像処理装置に入力された画像から精度良く繰り返し画像を抽出することができる。また、このように構成することで、画像処理装置に入力された画像から自動的に繰り返し画像を抽出することが可能となる。
【００１７】
また、請求項５に記載の画像処理プログラムは、コンピュータに以下の画像処理を実行させる画像処理プログラムであって、前記画像処理は、画像に含まれる繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法が異なる複数の繰り返し画像抽出ステップと、画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて、前記繰り返し画像抽出手段を切り換える切換ステップと、を含むことを特徴としている。
【００１８】
請求項５に記載の発明によれば、複数の繰り返し画像抽出ステップでは、画像に含まれる繰り返し画像を抽出する。また、複数の繰り返し画像抽出ステップは、繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法がそれぞれ異なる。例えば、繰り返し画像数によって抽出精度が異なる繰り返し画像抽出ステップを複数備えるようにしてもよい。
【００１９】
また、切換ステップでは、画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて、繰り返し画像抽出手段を切り換える。すなわち、繰り返し画像数に応じた最適な抽出ステップで繰り返し画像を抽出することができるので、画像処理装置等に入力された画像から精度良く繰り返し画像を抽出することができる。
【００２０】
また、請求項６に記載の発明のように、画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、任意の繰り返し画像を作成する作成ステップを更に含み、画像中に繰り返し画像が含まれない場合に、作成で繰り返し画像を作成するようにしてもよい。
【００２１】
なお、複数の繰り返し画像抽出ステップは、例えば、請求項７に記載の発明のように、画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第１の抽出ステップと、画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層における相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出ステップと、を含むようにしてもよい。
【００２２】
一方、請求項８に記載の画像処理プログラムは、コンピュータに以下の画像処理を実行させる画像処理プログラムであって、画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって画像中の繰り返し画像を抽出する第１の抽出ステップと、画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層における相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出する第２の抽出ステップと、任意の繰り返し画像を作成する作成ステップと、を備え、前記第１の抽出ステップにより繰り返し画像の抽出を行って、所定数以上の繰り返し画像が抽出された場合には、抽出した繰り返し画像を出力し、前記第１の抽出ステップにより繰り返し画像が抽出できない場合及び所定数以上の繰り返し画像が抽出できない場合には、前記第２の抽出ステップにより繰り返し画像の抽出を行い、前記第２の抽出ステップにより繰り返し画像が抽出できた場合には当該繰り返し画像を出力し、繰り返し画像が抽出できない場合には、前記作成ステップにより繰り返し画像を作成して出力することを特徴としている。
【００２３】
請求項８に記載の発明によれば、第１の抽出ステップでは、画像の画素値を周波数変換して画像中の繰り返し画像の繰り返し周期を特定することによって画像中の繰り返し画像を抽出し、第２の抽出ステップでは、画像ピラミッドを作成し、最深層の画像ピラミッドの各画素で高次局所自己相関特徴を算出し、算出した高次局所自己相関特徴に基づいて自己相関係数を算出し、算出した自己相関係数の極大値の中から相関の高い極大値に対して画像ピラミッド階層を浅くして画像ピラミッドの最浅層の相関の高い極大値を算出して画像中の繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出し、作成ステップでは、任意の繰り返し画像を作成する。
【００２４】
そして、第１の抽出ステップにより繰り返し画像の抽出を行って、所定数以上の繰り返し画像が抽出された場合には、第１の抽出ステップにより抽出した繰り返し画像を出力し、第１の抽出ステップにより繰り返し画像が抽出できない場合及び所定数以上の繰り返し画像が抽出できない場合には、第２の抽出ステップにより繰り返し画像の抽出を行い、第２の抽出ステップにより繰り返し画像が抽出できた場合には当該繰り返し画像を出力し、繰り返し画像が抽出できない場合には、作成ステップにより繰り返し画像を作成して出力することによって、請求項１〜３の発明と同様に、画像処理装置に入力された画像から精度良く繰り返し画像を抽出することができる。また、このように処理を行うことで、画像処理装置等に入力された画像から自動的に繰り返し画像を抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように本発明によれば、画像に含まれる繰り返し画像を抽出する際の繰り返し周期特定方法が異なる複数の繰り返し画像抽出を、画像中に含まれる繰り返し画像数に応じて切り換えることによって、画像から精度良く繰り返し画像を抽出することができる、という効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形態に係わる画像処理装置の概略を説明するための図である。
【００２７】
本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１０は、図１（Ａ）に示すように、モニタ１２等の表示手段や、キーボード１４やマウス等の入力手段を備えた一般的なパーソナルコンピュータ等で構成されており、入力される画像１６中の繰り返し画像を抽出・作成して出力するものである。すなわち、図１（Ｂ）に示すような画像が入力された場合には、当該画像中の繰り返し画像１８を画像処理装置１０によって自動的に抽出または作成して出力するものである。
【００２８】
本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１０は、入力画像中に繰り返し画像が存在する場合には、入力画像から繰り返し画像を抽出する抽出処理を行い、入力画像中に繰り返し画像がない場合には、入力画像から繰り返し画像を作成する作成処理を行う。
【００２９】
画像処理装置１０は、キーボード１４を介して入力された情報に基づいて、抽出処理を行うか作成処理を行うかを判断する。すなわち、オペレータがモニタ１２に表示された画像を確認して確認結果をキーボード１４を介して画像処理装置１０に入力することによって、画像処理装置１０は、キーボード１４によって入力された確認結果に基づいて入力画像中に繰り返し画像があるか否かを判断することによって抽出処理を行うか作成処理を行うかを判断する。
【００３０】
また、画像処理装置１０で行われる上述の抽出処理は、２種類の抽出処理を有し、入力画像中に２×２以上の繰り返し画像がある場合と、入力画像中に２×２よりも少ない繰り返し画像がある場合とで、異なる抽出処理を行うようになっている。２種類の抽出処理のどちらの処理を用いるかの判断は、オペレータがモニタ１２に表示された画像を確認して確認結果をキーボード１４を介して画像処理装置１０に入力することによって、画像処理装置１０が、キーボード１４によって入力された確認結果に基づいて入力画像中に２×２以上の繰り返し画像があるか否か判断することによって実行する抽出処理を判断するようになっている。
【００３１】
本実施の形態では、入力画像中に２×２以上の繰り返し画像がある場合には、画素値の周波数変換によって繰り返し画像の周期を特定することによって繰り返し画像を抽出し、入力画像中に２×２より少ない繰り返し画像がある場合には、自己相関係数の極大値分割によって繰り返し周期を特定することで繰り返し画像を抽出する。すなわち、画像処理装置１０で行われる２種類の抽出処理は、それぞれ繰り返し周期の特定方法が異なる。なお、２種類のそれぞれの繰り返し周期の特定方法の詳細については後述する。
【００３２】
また、画像処理装置１０は、繰り返し画像を作成する作成処理を行う場合には、入力画像を予め定めたパッチ画像に分割して、ランダムで類似するパッチを並べることで繰り返し画像を作成するようになっている。なお、画像のパッチ分割によるランダムな繰り返し画像の作成方法の詳細についても後述する。
【００３３】
続いて、上述のように構成された本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１０で行われる処理について説明する。図２は。本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１０で行われる上述の抽出処理及び作成処理を含む処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００３４】
まず始めに、ステップ１００では、入力された画像に繰り返し画像があるか否か判定される。該判定は、オペレータがモニタ１２に表示された画像を見てキーボード１４を介して入力した入力結果（入力画像中に繰り返し画像があるか否かの確認結果）に基づいて判定され、該判定が肯定された場合にはステップ１０２へ移行する。
【００３５】
ステップ１０２では、画像中の繰り返し画像が２×２以上あるか否か判定される。該判定についても、オペレータがモニタ１２に表示された画像を見てキーボード１４を介して入力した入力結果（入力画像中に繰り返し画像が２×２以上あるか否かの確認結果）に基づいて判定され、該判定が肯定された場合には、ステップ１０４へ移行し、否定された場合には、ステップ１０６へ移行する。
【００３６】
ステップ１０４では、上述の画素値の周波数変換による繰り返し周期特定にて繰り返し画像が抽出されて繰り返し画像が出力される。
【００３７】
また、ステップ１０６では、上述の自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定にて繰り返し画像が抽出されて繰り返し画像が出力される。
【００３８】
一方、ステップ１００の判定が否定された場合、すなわち、入力画像中に繰り返し画像がないと判断された場合には、ステップ１０８へ移行して、上述の画像のパッチ分割にてランダムな繰り返し画像が作成されて作成された繰り返し画像が出力される。
【００３９】
従って、このように処理することによって、本実施の形態では、入力画像中に繰り返し画像があるか否かの確認結果や、繰り返し画像が２×２以上あるか否かの確認結果を入力するだけで、入力画像から自動的に繰り返し画像の抽出や作成を行うことができると共に、繰り返し画像の有無や数に応じて抽出方法を切り換えるので、精度良く繰り返し画像を抽出することができる。
【００４０】
なお、本実施の形態では、オペレータが繰り返し画像の有無をキーボードに入力するようにして、繰り返し画像がない場合に繰り返し画像を作成するようにしたが、これに限るものではなく、例えば、ステップ１０４及びステップ１０６の双方によって繰り返し画像が抽出されない場合に、ステップ１０８の繰り返し画像の作成を行うようにしてもよい。
【００４１】
ここで、２種類の繰り返し周期の特定方法について詳細に説明する。まず始めに、画素値の周波数変換による繰り返し周期の特定方法について説明する。図３は、画素値の周波数変換による繰り返し周期の特定方法を説明するためのフローチャートである。
【００４２】
まず始めにステップ２００では、入力画像の縦方向及び横方向の画素値の平均値をそれぞれ算出してステップ２０２へ移行する。縦方向及び横方向の画素値の平均値の算出は、入力画像をグレースケール化して算出する。一例として、図４にサンプル画像の縦方向の平均画素値の算出結果を示す。また、以下のステップ２０２〜ステップ２０８は、縦方向及び横方向についてそれぞれ行うが、以下の説明では代表して縦方向の場合についてのみ説明する。
【００４３】
ステップ２０２では、フーリエ変換を用いて、平均画素値を周波数変換する。フーリエ変換は、ある任意の時間領域が周波数領域でどうなるかを式で表したもので、例えば、今、ある時系列データ｛ｆ（ｔ）：ｔ＝１、・・・、Ｎ｝が与えられた場合（ここでは画素値）、離散フーリエ変換式は、
【００４４】
【数１】
2008009782.tif 000003
【００４５】
で表される。
【００４６】
ここで、ωは角周波数、ｔは時間（画素のインデックス）、ｆ（ｔ）はｔにおける画素値、Ｎは全サンプル数（対象画素数）、ｉは虚数単位である。
【００４７】
例えば、図４で用いたサンプル画像の場合には、
ω＝０、１、・・・、７３、７４
ｔ＝０、１、・・・、７３、７４
Ｎ：７５（全サンプル数）
である。
【００４８】
また、パワースペクトルは、
【００４９】
【数２】
2008009782.tif 000004
【００５０】
で表される。なお、図４で用いたサンプル画像の場合のパワースペクトルは、図５に示すようになる。
【００５１】
続いて、ステップ２０４では、寄与の低い周波数帯をカットしてステップ２０６へ移行する。具体的には、Ｓ（ω）＞Ｓ（ω）の平均値となる周波数帯ωのみを使用するようにする。そのために、Ｓ（ω）＜Ｓ（ω）の平均値となるＳ（ω）は０にする。
【００５２】
ステップ２０６では、近似を用いた逆変換（時系列変換）を行う。具体的には、ステップ２０４で算出したパワースペクトルの総和が１となるような重みを算出する。これによって、周波数がどのような割合で構成されているかを求めることができる。なお、図６に、サンプル画像のＳ（ω）＞Ｓ（ω）の平均値となるパワースペクトルの重みを求めた結果を示す。
【００５３】
ここで、フーリエ変換（周波数領域）の実部は、ｃｏｓ波であることを利用し、パワースペクトルの重みを、周波数領域の実部に割り当てることによって逆変換を行う。
【００５４】
ｃｏｓ波は、時間領域ｔ＝０のとき、振幅が最大値をとるため、ｔ＞０且つｔ＜Ｎ／２となる領域で振幅が最大値となるｔｍａｘまでを近似的に１周期とみなす。
【００５５】
一般的にフーリエの逆変換式（時系列への変換）は、
【００５６】
【数３】
2008009782.tif 000005
【００５７】
で求まる。なお、ステップ２０６の逆変換による変換結果（サンプル画像を時間領域に変換した結果）を図７に示す。
【００５８】
次に、ステップ２０８では、繰り返し周期を特定してステップ２１０へ移行する。すなわち、上記の逆変換に求めた結果から繰り返し周期を特定する。繰り返し周期ｒ＝ｔｍａｘ−１［ｐｉｘｅｌ］で表される。例えば、上述の図７の場合には、繰り返し周期ｒ＝１７ー１＝１６となる。
【００５９】
そして、ステップ２１０では、以上のようにして求めた縦方向の繰り返し周期と、縦方向の繰り返し周期と同様にして求めた横方向の繰り返しとから、繰り返し画像を抽出する。
【００６０】
すなわち、このように画素値の周波数変換による繰り返し周期特定を行うことによって、繰り返し画像の抽出を自動的に行うことができる。
【００６１】
続いて、自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期の特定方法について説明する。図８は、自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期の特定方法を説明するためのフローチャートである。
【００６２】
ステップ３００では、画像ピラミッドを作成する。画像ピラミッドは、高解像度の画像から低解像度の画像までのいくつかの異なる解像度の画像の集合として構成される。画像ピラミッドを作成するには、図９に示すように、画像の重なりのない小領域に分割して、各小領域をその平均値で置き換えるという操作を繰り返すことによって画像ピラミッドを作成する。具体的には、図１０に示すように、９×９画素の画像について画像ピラミッドを作成する場合には、１つ下層（深層）のピラミッドは、Ｎｘ×Ｎｙ画素の平均値で表され、例えば、図１０に示すように、１つ下層のピラミッドＡ’１＝（Ａ１＋Ｂ１＋Ａ２＋Ｂ２）／Ｎｘ×Ｎｙ、Ｄ’１＝（Ｇ７＋Ｈ７＋Ｇ８＋Ｈ８）／Ｎｘ×Ｎｙとなる。なお、Ｎｘは１階層下のピラミッドを作成する時のＸ方向足し込むピクセル数を示し、Ｎｙは１階層下のピラミッドを作成する時のＹ方向足し込むピクセル数を示す。また、図１０では、Ｎｘ＝Ｎｙ＝２とするので、Ａ９、Ｂ９、Ｃ９、Ｄ９、Ｅ９、Ｆ９、Ｇ９、Ｈ９、Ｉ９及びＩ１〜９のピクセルは使用しない。
【００６３】
ところで、画像ピラミッドの各画像から高次局所自己相関に基づく特徴を抽出すると、それらの特徴の集合には対象の詳細な情報から大まかな情報まで含まれている。しかも、対象の平行移動に関する不変性は、これらの特徴にも引き継がれる。従って、これらの特徴は、全体として良い初期特徴となると考えられる。
【００６４】
そこで、ステップ３０２では、高次局所自己相関特徴を算出する。ここで高次局所自己相関特徴の算出について説明する。自己相関関数は平行移動に関して不変であることが知られており、その高次への拡張が、高次自己相関関数である。
【００６５】
画面内の対象画像をｆ（ｒ）とすると、Ｎ次自己相関関数は、変位方向（ａ１、ａ２、・・・、ａＮ）に対して、
【００６６】
【数４】
2008009782.tif 000006
【００６７】
で定義される。従って、高次自己相関関数は、次数や変位方向（ａ１、ａ２、・・・、ａＮ）の取り方によって無数に考えられる。しかし、画面に関する加法性の条件を満たすためには、変位方向は参照点ｒの局所領域に限定されなければならない。
【００６８】
ここでは、簡単のために高次自己相関関数の次数Ｎを、高々２までとする。また、変位方向を参照点ｒの周りの局所的な画素３×３の領域に限定する。この場合には、平行移動による等価な特徴を除くと、２値画像に対して、特徴の数は全部で２５個となる。なお、図１１に高次局所自己相関特徴のための２５個の局所パターンを示す。
【００６９】
各特徴の計算は、局所パターンの対応する画素の値の積を全画像に対して足し合わせればよい。例えば、図１１のＮＯ．２の局所パターンに対応する特徴は、参照点での濃淡値とその直ぐ右隣の点での濃淡値との全画像に対する積和をとることによって計算される。このようにして計算された特徴は、明らかに対象の位置に関して不変でしかも画面に対する加法性を満たす。
【００７０】
そこで、最深層（最小サイズ）の画像ピラミッドの各ピクセルで高次局所自己相関特徴（以下、単に特徴ということもある）を算出する。Ｂ２の高次局所自己相関関数は、例えば、図１２に示すように、Ｂ２の高次局所自己相関関数は＝Ｂ２＋Ｂ２＊Ｃ２＋Ｃ１＊Ｂ２＋Ｂ１＊Ｂ２＋Ａ１＊Ｂ２＋・・・＋Ｂ１＊Ｂ２＊Ｃ２＋Ａ１＊Ｃ１＊Ｂ２となる。
【００７１】
次に、ステップ３０４では、自己相関係数を算出する。自己相関係数の算出は以下のようにして行う。
【００７２】
ある確率分布に従う標本列｛ｘｉ：ｉ＝１、・・・、Ｎ｝が与えられた場合、
標本平均は、
【００７３】
【数５】
2008009782.tif 000007
【００７４】
で定義され、標本分散は、
【００７５】
【数６】
2008009782.tif 000008
【００７６】
で定義される。
【００７７】
平均は確率変数がどのあたりを中心にしてばらついているかを表す指標であり、分散は確率変数が平均のまわりにどのくらい散らばっているかを表す指標である。
【００７８】
これらは、標本列から計算される代表的な統計量であり、画像処理でも多くの応用で利用される基本的な量である。
【００７９】
また、標本の分散の平方根は、
【００８０】
【数７】
2008009782.tif 000009
【００８１】
で定義され、標準偏差と呼ばれている。
【００８２】
標準偏差は、全体の結果が平均のところにまとまっているか散らばっているかを表す指標であり、標準偏差が小さい程データは平均のところにまとまっており、標準偏差が大きい程データは平均から散らばっている。
【００８３】
次に、２つの標本列｛ｘｉ：ｉ＝１、・・・、Ｎ｝及び｛ｙｉ：ｉ＝１、・・・、Ｎ｝が与えられた場合、これらの標本列の類似度を測る統計量として相関係数があり、以下に示すように定義される。
【００８４】
【数８】
2008009782.tif 000010
【００８５】
なお、σｘ及びσｙは２つの標本列の標準偏差であり、相関係数ρが取り得る範囲は、ー１≦ρ≦１であり、−１に近い程類似度が低く、１に近い程類似度が高いことを表す。
【００８６】
具体的には、ステップ３０２で算出した特徴量から後述するように相関係数を算出する。
【００８７】
まず、図１３に示すように、横ライン、縦ライン毎で特徴量の平均、分散、及び標準偏差を算出する。なお、図１３に示すように、左上の特徴量は、参照画素不足により算出不可のため、１［ｐｉｘｅｌ］ラインずらして特徴量を算出する。
【００８８】
そして、算出したデータを用いて、図１４（Ａ）、（Ｂ）に示すように、縦横それぞれの基準ラインとの相関係数を算出する。なお、図１４（Ａ）は横基準ラインに対する相関係数の算出イメージを示し、図１４（Ｂ）は縦基準ラインに対する相関係数の算出イメージを示す。
【００８９】
一方、以上のようにして自己相関係数を算出すると、ステップ３０６では、図１５に示す極大点を抽出してステップ３０８へ移行する。極大点は、Ｐｉｘｅｌ値（ｉ＋１）＜Ｐｉｘｅｌ値（ｉ）となるＰｉｘｅｌ値（ｉ）の点とする。なお、図１５（Ａ）は横方向の相関係数を算出した結果を示し、図１５（Ｂ）は縦方向の相関係数を算出した結果を示す。また、最近傍となる極大点は、相関が高くなるため、以下の処理では無視するものとする。
【００９０】
次にステップ３０８では、極大点すなわち極大値の回帰線を算出して、図１６（Ａ）に示すように回帰線より相関が高い極大値を求め、ステップ３１０へ移行して、画像ピラミッドの階層を浅くして再検索していく。すなわち、ステップ３１０では、最浅層の極大値を求めたか否か判定し、該判定が否定された場合には、画像ピラミッドの階層を１つ浅くしてステップ３０２に戻って上述の処理を繰り返し、ステップ３１０の判定が肯定されたところでステップ３１２へ移行する。
【００９１】
そして、ステップ３１２では、図１６（Ｂ）に示すように、画像ピラミッドの最浅層でも最大値を繰り返し周期として、繰り返し画像を抽出する。
【００９２】
すなわち、このように自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定を行うことによっても、繰り返し画像の抽出を自動的に行うことができる。
【００９３】
また、画素値の周波数変換による繰り返し周期の特定方法を用いた場合には、フーリエ変換及びフーリエ逆変換を用いており、フーリエ変換が無周期なものからフーリエ逆変換によってｃｏｓ波に割り当てを行うようにしているので、繰り返し画像の数が少ない場合には、繰り返し周期を特定することができない場合があるが、繰り返し画像が少ない場合には、自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定方法を用いることにより精度よく繰り返し画像を抽出することが可能となる。
【００９４】
次に、上述の画像のパッチ分割によるランダムな繰り返し画像の作成方法について説明する。図１７は、画像のパッチ分割によるランダムな繰り返し画像の作成方法を説明するためのフローチャートである。
【００９５】
まず、図１７のフローチャートを説明する前に、画像のパッチ分割によるランダムな繰り返し画像の作成方法の概略について説明する。
【００９６】
本実施の形態では、入力画像に繰り返し画像がないと判断された場合には、入力画像を複数のパッチに分割して、分割したパッチの中から配置するパッチをまずランダムで１つ選択して配置する。そして、次に、配置したパッチの隣接する部分と類似するパッチを分割したパッチの中から検索して、既に配置したパッチに対して所定ピクセル重なるように配置し、順次同様に類似するパッチを検索して所定ピクセル重なるように配置することによって繰り返し画像を作成する。例えば、はじめにランダムで選択したパッチを画像の左上に配置し、当該パッチの右端部分に対して、任意に選択したパッチの左端部分が類似するパッチを検索して類似するパッチを既に配置されたパッチに重なるように配置し、順次同様に類似度を検索しながら、パッチを配置して１行のパッチの行を配置する。そして、次の行のパッチを配置する際には、既に配置されたパッチの下端の部分に対して、任意に選択したパッチの上端部分が類似するパッチを検索して類似するパッチを既に配置されたパッチに重なるように配置し、次に隣接するパッチを検索する際には、既に配置されたパッチの下端及び右端部分に対して、任意に選択したパッチの上端及び左端部分が類似するパッチを検索して類似するパッチを既に配置されたパッチに重なるように配置していくことによって、繰り返し画像を作成する。
【００９７】
詳細にはまず、ステップ４００では、画像処理装置１０に入力された画像を予め定めたサイズのパッチに分割する。パッチ分割方法としては、入力された画像に対して注目ピクセルを１ピクセルずつ走査しながら、注目ピクセルから所定ピクセル×所定ピクセルを１つのパッチとして、隣接するパッチ同士が重なるように入力画像を複数のパッチに分割する。なお、入力画像のパッチ分割によって作成したパッチは、全てのパッチが予め定めたサイズのパッチとなるようにし、入力画像の端の方でパッチサイズが変わらないように分割する。また、入力画像のパッチ分割は、メモリ使用量を削減するために、パッチ画像自体を作成するのではなく、パッチの入力画像上の位置、及びサイズを指定することによってパッチを取得するようにする。例えば、図１８に示すように、原画像２０での位置と縦横のパッチサイズを指定することで、対応するパッチ２２のデータを読み出せるようにする。
【００９８】
次に、ステップ４０２では、ランダムで類似度を算出して、ステップ４０４へ移行する。そして、ステップ４０４では、類似度が予め定めた閾値より小さいか否かを判定し、該判定が否定された場合には、ステップ４０６へ移行して、全パッチについて類似度を算出したか否かを判定し、該判定が否定された場合にはステップ４０２に戻ってまたランダムでパッチを読み出して類似度を算出して、類似度が予め定めた閾値より小さいパッチ、すなわち、ある程度類似しているパッチが見つかったところでステップ４０８へ移行する。また、全パッチの類似度が閾値より小さくならない場合は、類似度が最小のパッチでステップ４０８へ移行する。
【００９９】
具体的には、類似度は、次式を用いて最小二乗誤差を求めることによって算出する。
【０１００】
【数９】
2008009782.tif 000011
【０１０１】
なお、上記のｐＲｅｐｅａｔは、既に配置したパッチを表し、ｐｐａｔｃｈはランダムで選択したパッチを表す。
【０１０２】
本実施の形態では、図１９（Ａ）に示すように、既に配置したパッチ（以下、シームレス画像２４という場合がある）の下端に重ねてパッチ２２を配置する場合には、シームレス画像２４の下端に対してランダムで選択したパッチ２２の上端が重なる部分について、各ｘ座標について各ｙ座標での最小二乗誤差をそれぞれ計算して最小値を取得する。なお、図１９（Ａ）の場合には、３ピクセル重ねる場合を一例として示す。
【０１０３】
また、図１９（Ｂ）に示すように、シームレス画像２４の右端に重ねてパッチ２２を配置する場合には、シームレス画像２４の右端に対してランダムで選択したパッチ２２の左端が重なる部分について、各ｙ座標について各ｘ座標での最小二乗誤差をそれぞれ計算して、最小値を取得する。
【０１０４】
また、図２０（Ａ）に示すように、ランダムで選択して次に配置するパッチ２２が既にパッチが配置されて作成されている繰り返し画像の枠の下端（シームレス画像２４の下端）２６を越える場合には、既にパッチが配置された繰り返し画像の枠の上端（シームレス画像の上端）と、ランダムで選択したパッチ２２の下端の類似度を計算して最小値を取得する。なお、図２０（Ａ）中のオーバーラップライン数は、繰り返し画像の枠の下端を越える場合には、パッチサイズは、通常、「下端オーバーラップライン数＝上端オーバーラップライン数」となるように設定する。
【０１０５】
さらに、図２０（Ｂ）に示すように、ランダムで選択して次に配置するパッチ２２が既にパッチが配置されて作成されている繰り返し画像の枠２６の右端（シームレス画像２４の右端）を越える場合には、既にパッチが配置された繰り返し画像の枠の左端（シームレス画像の左端）と、ランダムで選択したパッチ２２の右端の類似度を計算して最小値を取得する。なお、図２０（Ｂ）中のオーバーラップライン数は、繰り返し画像の枠の右端を越える場合には、パッチサイズは、通常、「右端オーバーラップライン数＝左端オーバーラップライン数」となうように設定する。
【０１０６】
そして、本実施の形態では、算出した最小二乗誤差の最小値の平均を計算して、これを類似度とする。この時、既に配置されたパッチと、ランダムで選択したパッチの重なる部分は、予め定めたピクセル数を上限として全ての場合の最小二乗誤差の平均値を算出する。例えば、既に配置されたパッチと、ランダムで選択したパッチの重なる部分を最大３ピクセルとした場合には、１ピクセル〜３ピクセル重なる場合について全て最小二乗誤差の平均値を算出して、その中で最小値を取得する。
【０１０７】
なお、繰り返し画像を作成する際のパッチの配列方法は、本実施の形態では、入力画像を保持しないで、図２０（Ｃ）に示すように、繰り返し画像枠２８の左上から順に矢印に沿って配置するようにしてもよいし、原画像２０を保持して、図２０（Ｄ）に示すように、繰り返し画像枠２８に原画像２０を配置して、空いている部分から左上から順に矢印にそって配置するようにしてもよい。
【０１０８】
このようにして本実施の形態に係わる画像処理装置１０では、配置したパッチに対する類似度をランダムで算出し、類似度の高いパッチを一部重ねて配置するようにする。
【０１０９】
そして、ステップ４０８では、類似度から補間して繰り返し画像を作成する。本実施の形態では、上述のようにパッチを配置して繰り返し画像を作成する際に、類似度の高いパッチを合成用パッチ画像３０として作成して、図２１（Ａ）に示すようにシームレス画像２４に重ねて合成する。
【０１１０】
具体的には、シームレス画像２４に対して、合成用パッチ３０の上端を重ねて配置する場合には、合成用パッチ３０の上端で重なる部分について（図２１（Ｂ））、合成する座標の−側は、シームレス画像２４の画素値とし、合成する座標の＋側は、パッチ画像の画素値とする。また、合成する座標上は、次式で計算する。
【０１１１】
【数１０】
2008009782.tif 000012
【０１１２】
また、シームレス画像２４に対して、合成用パッチ３０の左端で重ねて配置する場合（図２１（Ｃ））についても、上記同様に処理を行う。
【０１１３】
さらに、図２２（Ａ）に示すように、シームレス画像２４と合成用パッチ３０が重ならない部分については、合成用パッチ３０の画素値とする。
【０１１４】
そして、図２２（Ｂ）に示すように、開始位置（ｘｓ、ｙｓ）を基準にして、合成用パッチ３０をシームレス画像２４に合成することによって繰り返し画像を作成していく。
【０１１５】
この時、図２３（Ａ）に示すように、合成用パッチ３０が既に既に配置されたパッチからなる繰り返し画像の枠２６の右端を越える場合には、はみ出した部分は、既に配置されたパッチからなる繰り返し画像の枠２６の左端に合成し、図２３（Ｂ）に示すように、下端を越える場合には、はみ出した部分は、既に配置されたパッチからなる繰り返し画像の枠２６の上端に合成する。
【０１１６】
そして、上述のようにして合成が終わったら、図２３（Ｃ）に示すように、合成完了位置を最小の縦のラインに揃えることによって繰り返し画像を作成していく。これによって、縦方向の段差がなくなり、合成時の例外処理を少なくすることができる。
【０１１７】
続いて、本発明の実施の形態に係わる画像処理装置１０の変形例について説明する。上記の実施の形態では、オペレータがモニタ１２に表示された入力画像を確認して、繰り返し画像があるか否かの判断、及び繰り返し画像が２×２以上あるか否かの判断を行うようにしたが、変形例では、自動的にこれら２つの判断を行うようしたものである。画像処理装置自体の構成は上記の実施の形態と同一であるため詳細な説明を省略する。
【０１１８】
図２４は、変形例の画像処理装置で行われる上述の抽出処理及び作成処理を含む処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１１９】
変形例では、まずステップ５００では、入力画像に対して、上述の画素値の周波数変換による繰り返し周期特定方法にて繰り返し画像の抽出処理が行われてステップ５０２へ移行する。
【０１２０】
ステップ５０２では、上述したように画素値の周波数変換による繰り返し周期方法では、繰り返し画像数が少ない場合には、繰り返し周期を特定することができない場合があり、また、繰り返し画像がない場合には、同様に繰り返し周期を特定することができないので、画像中に繰り返し画像があるか否かが判断される。該判定が否定された場合には、ステップ５０４へ移行する。
【０１２１】
ステップ５０４では、上述の自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定方法にて繰り返し画像の抽出処理が行われてステップ５０６へ移行する。
【０１２２】
ステップ５０６では、画像中に繰り返し画像があるか否か判定され、該判定が肯定された場合にはステップ５０８へ移行し、否定された場合には、ステップ５１０へ移行する。
【０１２３】
ステップ５０８では、自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期特定方法にて抽出した繰り返し画像を出力する。
【０１２４】
また、ステップ５１０では、上述の画像のパッチ分割にてランダムな繰り返し画像を作成して出力する。
【０１２５】
一方、ステップ５０２の判定が肯定された場合には、ステップ５１２へ移行して、繰り返し回数が２×２以上あるか否か判定され、該判定が否定された場合には上述のステップ５０４へ移行し、肯定された場合にはステップ５１４へ移行する。
【０１２６】
ステップ５１４では、画素値の周波数変換による繰り返し周期特定方法にて抽出した画像を出力する。
【０１２７】
すなわち、変形例では、以上のように処理を行うことによって、オペレータが入力画像に繰り返し画像をあるか否かを判断したり、繰り返し画像がある場合に２×２以上あるか否かを判断したりすることなく、入力画像から繰り返し画像がある場合には、繰り返し画像を自動的に抽出し、繰り返し画像がない場合には、自動的に繰り返し画像を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明の実施の形態に係わる画像処理装置の概略を説明するための図である。
【図２】本発明の実施の形態に係わる画像処理装置で行われる上述の抽出処理及び作成処理を含む処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３】画素値の周波数変換による繰り返し周期の特定方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】サンプル画像の縦方向の平均画素値の算出結果を示す図である。
【図５】サンプル画像の場合のパワースペクトルを示す図である。
【図６】サンプル画像のＳ（ω）＞Ｓ（ω）の平均値となるパワースペクトルの重みを求めた結果を示す図である。
【図７】サンプル画像を時間領域に変換した結果を示す図である。
【図８】自己相関係数の極大値分割による繰り返し周期の特定方法を説明するためのフローチャートである。
【図９】画像ピラミッドの概略を示す図である。
【図１０】画像ピラミッドを説明するための図である。
【図１１】高次局所自己相関特徴のための２５個の局所パターンを示す図である。
【図１２】高次局所自己相関特徴の算出の例を示す図である。
【図１３】横ライン、縦ライン毎で特徴量の平均、分散、及び標準偏差の算出イメージを示す図である。
【図１４】（Ａ）は横基準ラインに対する相関係数の算出イメージを示す図であり、（Ｂ）は縦基準ラインに対する相関係数の算出イメージを示す図である。
【図１５】（Ａ）は横方向の相関係数を算出した結果を示す図であり、（Ｂ）は縦方向の相関係数を算出した結果を示す図である。
【図１６】（Ａ）は極大点の回帰線を示す図であり、（Ｂ）は最浅層における極大点の回帰線を示す図である。
【図１７】画像のパッチ分割によるランダムな繰り返し画像の作成方法を説明するためのフローチャートである。
【図１８】原画像のパッチ分割を説明するための図である。
【図１９】（Ａ）シームレス画像の下端に重ねてパッチを配置する場合の類似度の算出を説明するための図であり、（Ｂ）はシームレス画像の右端に重ねてパッチを配置する場合の類似度の算出を説明するための図である。
【図２０】（Ａ）はシームレス画像の下端を越えてパッチを配置する場合の類似度の算出を説明するための図であり、（Ｂ）はシームレス画像の右端を越えてパッチを配置する場合の類似度の算出を説明するための図であり、（Ｃ）はパッチの配列方法の一例を示す図である。
【図２１】（Ａ）は合成用パッチを説明するための図であり、（Ｂ）は合成用パッチの上端で重なる部分に関する処理を説明するための図であり、（Ｃ）は合成用パッチの左端で重なる部分に関する処理を説明するための図である。
【図２２】（Ａ）はシームレス画像と合成用パッチが重ならない部分を示す図であり、（Ｂ）は合成用パッチの合成を示す図である。
【図２３】（Ａ）は合成用パッチがシームレス画像の右端を越える場合を説明するための図であり、（Ｂ）は合成用パッチがシームレス画像の下端を越える場合を説明するための図であり、（Ｃ）は合成完了位置を最小の縦のラインに揃える処理を説明するための図である。
【図２４】変形例の画像処理装置で行われる上述の抽出処理及び作成処理を含む処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２９】
１０    画像処理装置
１２    モニタ
１４    キーボード
１８    繰り返し画像
【図１】
2008009782.tif 000013
【図２】
2008009782.tif 000014
【図３】
2008009782.tif 000015
【図４】
2008009782.tif 000016
【図５】
2008009782.tif 000017
【図６】
2008009782.tif 000018
【図７】
2008009782.tif 000019
【図８】
2008009782.tif 000020
【図９】
2008009782.tif 000021
【図１０】
2008009782.tif 000022
【図１１】
2008009782.tif 000023
【図１２】
2008009782.tif 000024
【図１３】
2008009782.tif 000025
【図１４】
2008009782.tif 000026
【図１５】
2008009782.tif 000027
【図１６】
2008009782.tif 000028
【図１７】
2008009782.tif 000029
【図１８】
2008009782.tif 000030
【図１９】
2008009782.tif 000031
【図２０】
2008009782.tif 000032
【図２１】
2008009782.tif 000033
【図２２】
2008009782.tif 000034
【図２３】
2008009782.tif 000035
【図２４】
2008009782.tif 000036