(57)【要約】【課題】モルフォロジー演算を利用して、パターンの異なる任意のスケルトンを生成させ、これによって任意の幾何学的模様を生成させることのできる方法を提供すること。【解決手段】２値画像のモルフォロジースケルトンによって圧縮した画像情報から幾何学的模様を生成する方法であって、下記１〜５の処理を行うことを特徴とする幾何学的模様の生成方法。１．主構造要素を用いて原画を圧縮し、前記主構造要素と圧縮された原画の両者を登録する。２．１で登録した主構造要素と新たに選択された副構造要素を用いて原画の特徴を維持した新たなパターンを発生させる。３．必要に応じて新たな主構造要素を選択し、上記２の組み合わせとは異なるように副構造要素を選択し、新たなパターンを発生させる。４．さらに、必要に応じて上記３．の処理を繰り返す。５．発生したパターンを組み合わせ、演算によって複雑なパターンを発生させる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２値画像のモルフォロジースケルトンによって圧縮した画像情報から幾何学的模様を生成する方法であって、下記１〜５の処理を行うことを特徴とする幾何学的模様の生成方法。
１．主構造要素を用いて原画を圧縮し、前記主構造要素と圧縮された原画の両者を登録する。
２．１で登録した主構造要素と新たに選択された副構造要素を用いて原画の特徴を維持した新たなパターンを発生させる。
３．必要に応じて新たな主構造要素を選択し、上記２の組み合わせとは異なるように副構造要素を選択し、新たなパターンを発生させる。
４．さらに、必要に応じて上記３．の処理を繰り返す。
５．発生したパターンを組み合わせ、演算によって複雑なパターンを発生させる。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は２値画像情報の圧縮と、その技法を利用した幾何学的模様の生成方法に関し、特に、主構造要素と副構造要素の組み合わせを選択して、パターンの異なるスケルトンを生成させる方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
２値画像からその骨格を抽出して表示する方法として、画像の座標に対して境界から縦及び横方向の距離を測り、どちらか最小の距離をその点の距離とし、境界から距離１の画素を除去するという操作を順次続けて、最後に残る１または２画素の幅からなる画像を骨格とする方法がある。この方法は骨格が連結になるが、計算量が膨大となるという欠点があった。また、単純な繰返し演算によって骨格を求める方法として、構造要素を用いるモルフォロジー演算がある。この場合には、１つの構造要素を用い、次のように演算して求めた画素の集合（式１）が骨格（スケルトン）となる。
【０００３】
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ただし、Ｓ（Ｘ）は２値画像Ｘのスケルトンであり、Ｓｎ（Ｘ）はＳ（Ｘ）の部分集合である。すなわち式（１）は、Ｓｎ（Ｘ）を集めるとスケルトンが構成されることを示す。また部分スケルトンは、構造要素をＢとして元の２値画像Ｘに式（２）のようなモルフォロジー演算を施すことによって得られる。式（３）は、部分スケルトンと構造要素から、モルフォロジー演算により完全にもとの画像Ｘが復元できることを示している。したがって、この技術を使用すれば、画像を圧縮して保存または伝送することができる。
【０００４】
この場合に使用する、画像の骨格を表すモルフォロジースケルトンは中心線のような線画を表し、モルフォロジー演算によりその原対象物体の復元を補償するものの、そのスケルトンは一般には連結とはならないことが知られている。
このような連結ではないスケルトンは原画の幾何学的情報を表示していない。従って、このスケルトンからは、原画がもともと１つにまとまった画像であったか、いくつかのばらばらな画像であったかなどの判断をすることができないばかりでなく、原画に穴があいていたとしても、そのことは上記スケルトンから判断することはできない。
一方、中心線は物体の幾何学的な性質を保存するので連結ではあるが、その抽出アルゴリズムは並列処理に便利なモルフォロジー演算よりやや複雑であり、また画像の再現性は保証されない。
このように、連結と画素数の関係が、従来はトレードオフの関係になるという欠点があった。
【０００５】
これに対し、本発明者は２つの構造要素を用い、単純な演算によって原対象物の完全な復元を保証することの出来る、対象物体の幾何学的情報を圧縮した、連結なスケルトンを作成する方法を既に提案した（特許文献１）。この方法は、画像情報の圧縮・復元方法であるので、画像の管理、欠陥検出システム等に有効であるが、新たな画像を生成するものではなかった。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−２５１５１９号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明者は、更に研究を進めるうち、スケルトンの方向や原画像の幾何学的特徴を捉えたスケルトンの制御・生成を可能とすることによって、従来にはない新しい機能を持たせることが出来るだけでなく、この手法が従来の１つの構造要素によるモルフォロジースケルトンを完全に包含する数学体系であること、すなわち２つの構造要素が同一の場合には、従来の１つの構造要素を用いた場合の結果と同じになることを見出し、本発明に到達した。
従って本発明の目的は、モルフォロジー演算を利用して、パターンの異なる任意のスケルトンを生成させ、これによって任意の幾何学的模様を生成させることのできる方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の上記の目的は、２値画像のモルフォロジースケルトンによって圧縮した画像情報から幾何学的模様を生成する方法であって、下記１〜５の処理を行うことを特徴とする幾何学的模様の生成方法によって達成された。
１．主構造要素を用いて原画を圧縮し、前記主構造要素と圧縮された原画の両者を登録する。
２．１で登録した主構造要素と新たに選択された副構造要素を用いて原画の特徴を維持した新たなパターンを発生させる。
３．必要に応じて新たな主構造要素を選択し、上記２の組み合わせとは異なるように副構造要素を選択し、新たなパターンを発生させる。
４．さらに、必要に応じて上記３．の処理を繰り返す。
５．発生したパターンを組み合わせ、演算によって複雑なパターンを発生させる。
【０００９】
本手法の基本は以下の定理に基づく。
定理１．
２値画像Ｘに対して、Ｂ１⊆Ｂ０の関係にある２つの構造要素を用いると、元画像Ｘは次式のように分解圧縮することができる。
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ただし、Ｓｋ０，１は２重構造要素（主構造要素：Ｂ０、副構造要素：Ｂ１）によるｋ番目（０≦ｋ≦Ｎ）の部分スケルトン、ＳＮ０，１は同様にＮ番目の部分スケルトンであり、式（５）、（６）から求められる。
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またΘ、
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はおのおのモルフォロジー演算におけるエロージョン（縮小）、ダイレーション（拡大）を示す。
２重構造要素（主構造要素：Ｂ０、副構造要素：Ｂ１）による２値画像Ｘのスケルトンは式（７）になる。式（８）はスケルトンからの画像復元を表す。
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【００１０】
画像に関して、これらの式は以下のような意味を有する。
（ｉ）：式（４）は、画像Ｘは部分スケルトンＳｋ０，１（０≦ｋ≦Ｎ）と構造要素Ｂ０とＢ１のみから完全に復元（再構成）されることを意味する。これはまたスケルトンと２重構造要素により原画像を圧縮保存できることを意味する。
（ｉｉ）：主構造要素を決め、副構造要素を変えると、パターンの異なるスケルトンを生成することができる。すなわち副構造要素によりスケルトンの大きさや方向などを制御することができ、生成されたスケルトンは原画像のもつ幾何学的な特徴を色々なパターンで表わせることになる。
【００１１】
定理２．
副構造要素が主構造要素の部分集合であるという条件だけでなく、主構造要素：Ｂ０が２つの構造要素Ｂ１、Ｂ２のダイレーションで表されるとき、すなわち
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のとき、スケルトンは従来の単一構造要素によるスケルトンにはない特殊なパターンを持つスケルトンを生成することが可能になる。
Ｂ１⊆Ｂ０、Ｂ２⊆Ｂ０であるから、定理１から２重構造要素（Ｂ０、Ｂ１）または（Ｂ０、Ｂ２）によるモルフォロジースケルトンが生成される。このような特殊な場合、２重構造要素（Ｂ０、Ｂ１）または（Ｂ０、Ｂ２）による各部分スケルトンは、式（５）及び（６）から、入れ子型になることが証明できる。入れ子型のスケルトンは画像全体を表すだけではなく、入れ子型のパターンは原画を順次縮小した、略等高線的な表示になっている。
【００１２】
以上のように、１つの構造要素を用いて得られる従来のスケルトンはその名前のとおり、物体（画像）の骨格を示すものであるが、２重構造要素を用いた場合には、そのスケルトンは本来の骨格的な性質だけではなく、さらに画像の持つ幾何学的特徴を明瞭なパターンとして表わしている。従って２重構造要素によるスケルトンは線画の集まりからなるパターンと考えられるので、本手法は衣装模様のデザインや刺繍の運針用に非常に効果的である。
【００１３】
原画がカラーの場合、本手法の適用の仕方には色々な方法が存在する。例えば、カラー画像を最初に２値画像に変換して２重構造要素によるスケルトンを作成し、スケルトンと原画を重ねてスケルトンに対応する色を割り当てる方法や、原カラー画像を色別に分解し、つまり画像を色別に分割し、分割された領域ごとに本手法を応用することもできる。
【００１４】
本手法を繰り返し適用すれば、１つの原画から多種多様な模様（パターン）を作成することができる。また２つまたは複数の副構造要素によって生成されたスケルトンを組み合わせて新たなパターンを作成することもできる。さらに副構造要素を工夫すればグラデーション効果のあるスケルトンも生成できる。
【００１５】
【実施例】
以下、本発明を実施例によって更に説明するが本発明はこれによって限定されるものではない。図１に示される楓の原図に対して、１つの構造要素を用いて求めた従来の方法によるスケルトンは図２に示した通りである。これに対し、本発明では、図３に示されるような、典型的な構造要素の中から適宜構造要素を選択することができる。これらは主構造要素としてばかりでなく、副構造要素としても使用される。黒の画素が、２値０，１における“１”を表す。
【００１６】
実施例１〜３．
楓（かえで）（図１）の２値画像に本手法を適用したときのパターン（幾何学的模様）発生の例を以下に示す。図３（ｃ）−４の構造要素を用いて従来の方法でスケルトンを生成すると図２のように原画の骨格を表す単純な画像となる。この画像（骨格線）を原画の代わりに登録する。原画は式（３）で復元できる。主構造要素のＢ０として図３における（ｃ）−４を、副構造要素Ｂ１として図３における斜めのクロス（ｂ）−３を選ぶと、２重構造要素（主構造要素：Ｂ０、副構造要素：Ｂ１）によるスケルトンは図４の（ａ）図のように楓の骨格（主な葉脈）と葉の特徴を表す線画のパターンになる（実施例１）。図４の（ｂ）図は、図３の（ｃ）−４をＢ０に、図３の（ｃ）−２の十字形をＢ１として選択した場合であり、同様に線画のパターンとなる（実施例２）。ただし、図４の（ａ）図と（ｂ）図では、中心部に位置する太い葉脈の部分を除き、その他の部分では線画の位置が異なる。画像（ａ）と（ｂ）の論理和をとると図４の（ｃ）図のパターンが生成される（実施例３）。
【００１７】
実施例４及び５．
図３の（ｆ）−５の円形状の構造要素を主構造要素Ｂ０とし、図３の（ｂ）−５の小さな構造要素を副構造要素Ｂ１として選択すると、図４の（ｄ）図の入れ子型のスケルトンが得られる（実施例４）。同様に、少し大きな副構造要素として（ｃ）−４を用いると、図４の（ｅ）図の入れ子型のパターンになり（実施例５）、（ｄ）図と比較すると、パターンは同じであるが黒画素が少なくなっている。
【００１８】
実施例６〜１２．
図４の（ｆ）図及び（ｇ）図は、各々以下の２重構造要素で発生したパターンである。
図４の（ｆ）図：主構造要素Ｂ０が図３の（ｆ）−３であり、副構造要素Ｂ１は、図３の（ｄ）−２である（実施例６）。
図４の（ｇ）図：主構造要素Ｂ０が図３の（ｆ）−３であり、副構造要素Ｂ１は、図３の（ｄ）−２である（実施例７）。
図４の（ｈ）図：図４の（ｆ）図と図４の（ｇ）図の論理和（実施例８）。
さらに、グラデーション効果をもたせると、図（ｉ）（実施例９）、（ｊ）（実施例１０）のような、一方向から階調をもつパターンも発生させることができ、この２つの論理和をとると図（ｋ）（実施例１１）の新しいパターンが生成される。また、図（ｃ）のパターンに線状の２重構造要素を適用すると図（ｌ）のドット状のパターンが生成される（実施例１２）。
【図面の簡単な説明】
【図１】楓の原図である。
【図２】楓の原図から、従来法に従って作成したスケルトンである。
【図３】本発明で使用することのできる構造要素の典型的な例である。
【図４】本発明によって作成されたパターンの例である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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