(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アンチエイリアス画像を処理する装置であって、
アンチエイリアス処理された入力画像から抽出された画像部分と、それぞれパターン特徴に対応づけられている１個以上の緩和テンプレートのそれぞれと、のパターン・マッチング処理を実行するパターン・マッチングシステムと、
前記パターン・マッチングシステムにより前記画像部分に対してマッチングしていると判定された１以上の緩和テンプレートに対応する１以上のパターン特徴を調停して調停結果のパターン特徴を求める調停システムであって、前記１以上のパターン特徴のうちの一部のパターン特徴を取り除き、残った主要なパターン特徴を調停結果のパターン特徴として求める処理と、前記１以上のパターン特徴の組合せに応じた新たな特徴を調停結果のパターン特徴として求める処理と、の少なくとも一方を実行する調停システムと、
前記調停結果のパターン特徴に応じて、前記画像部分のライン幅を制御するライン制御システムと、
を備えることを特徴とするアンチエイリアス画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載のアンチエイリアス画像処理装置であって、
前記アンチエイリアス処理された入力画像から前記画像部分を抽出するウインドウ化システム、を更に備え、
前記ライン制御システムが前記画像部分のライン幅をあらかじめ定められたライン成長幅だけ成長させる場合に、前記ウインドウ化システムは、前記ライン幅と前記ライン成長幅とに基づき求められたウインドウサイズの前記画像部分を前記入力画像から抽出し、前記パターン・マッチングシステムは、抽出された前記画像部分と、前記ウインドウサイズに対応するサイズの１個以上の緩和テンプレートのそれぞれと、のパターン・マッチング処理を実行する、
ことを特徴とするアンチエイリアス画像処理装置。
【請求項３】
アンチエイリアス画像を処理する装置であって、
アンチエイリアス処理された入力画像の少なくとも１つの画像部分を１以上の緩和テンプレートと比較し、比較結果画像を生成する比較手段と、
前記比較結果画像を処理してマッチング条件が満たされるか否かを判定する判定手段と、
を含み、前記少なくとも１つの画像部分と、前記１以上の緩和テンプレートの各々とは、それぞれ複数の画素を含み、
前記比較手段は、前記１以上の緩和テンプレートの各々ごとについて、前記少なくとも１つの画像部分の各画素と、当該緩和テンプレートにおける対応する各画素と、の差異値を求め、それら各差異値を第１の配列の対応する各画素に入れ、各画素に前記第１の配列の対応する各画素の差異値の絶対値を含んだ第２の配列を生成し、前記第２の配列の対応する各画素の絶対値が、当該緩和テンプレートにおける対応する各画素に対応づけてあらかじめ設定された各範囲内にあるか否かを求めることにより、各画素に合格又は不合格を示す値を含んだ合格・不合格配列を前記比較結果画像として生成し、
前記判定手段は、前記合格・不合格配列における各画素が合格を示す値である場合に、前記マッチング条件が満たされると判定する、
ことを特徴とするアンチエイリアス画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はアンチエイリアス処理されたデジタル画像を処理する方法およびシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷業界においてアンチエイリアス処理された線画（アンチエイリアス線画と呼ぶ）はますますよく利用されるようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
その結果、バイナリ線画の処理で利用できるのと同じ種類の処理技術をアンチエイリアス線画に対して実行できることが望まれる。例えば、第一の解像度から第二の解像度へ変換する際に、アンチエイリアス線画の線幅を制御することが望ましい。さらに、バイナリ線画の場合と同程度に、アンチエイリアス線画において文書清書（例えば文書画像に含まれる汚れやノイズ成分などの除去）、文書修復、および画像強調等のプロセスが望まれる。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明はアンチエイリアス線画を処理する方法およびシステムを提供する。
【０００５】
本発明による方法およびシステムのさまざまな実施の形態の例において、アンチエイリアス処理（グレーエッジ処理）された画像（アンチエイリアス画像と呼ぶ）は、入力画像を多数の緩和テンプレートと比較することにより特徴付けられる。それぞれの緩和テンプレートは複数の画素を有し、緩和テンプレート内の画素の少なくとも１個は０より大きい範囲（許容範囲）を有する。
【０００６】
緩和テンプレートを複数のファミリー（属）に分類することができる。緩和テンプレートのファミリーがアンチエイリアス入力画像と比較される際に、１個以上のパターンまたは特徴の組が認識および抽出されて、アンチエイリアス入力画像を概略的に記述する特徴または特徴ベクトルの組を生成する。続いてその特徴の組に対して調停処理が実施されて、特徴または特徴ベクトルの集約された組を生成し、これらはさらにアンチエイリアス入力画像内でアンチエイリアス線画のライン幅の制御に用いることができる。
【０００７】
本発明による方法およびシステムの例示したさまざまな実施の形態の他の特徴や利点は、以下に記述され、また添付された図面およびそれに続く詳細な説明から明らかである。
【０００８】
【発明の実施の形態】
緩和テンプレートのさまざまな実施の形態の例、および本発明の方法およびシステムを適用した緩和テンプレートのさまざまな実施の形態の例を、以下の図面を参照しつつ詳述する。ここに、類似番号は類似要素を指す。
【０００９】
本発明はアンチエイリアス線画を処理する方法およびシステムを提供する。“アンチエイリアス線画”という用語は、グレーエッジ、グレースケール連続トーン（ｃｏｎｔｏｎｅ）画像データとカラー画像を所有するテキストとグラフィックスを含み、かつこれに限定されない広範囲の画像の種類を指す。ここで、少なくとも１個のカラー画像分解物（例えば原色分解により得られた１色の画像）をグレースケール画像として扱うことができる。さらに、アンチエイリアス画像は、デジタル画像、ハードコピー画像、ページ記述言語（ＰＤＬ）画像その他、アンチエイリアス画像データに後で変換できる任意の画像記述形式である任意のバイナリ画像であってよい。各種の変換技術は、コンピュータ利用による変換やハードコピー画像の物理的スキャニング等、バイナリ画像をアンチエイリアス画像に変換できる任意の現在公知の、または今後開発される処理技術を含んでいてよい。
【００１０】
従来のテンプレート画像を正確に認識または生成するために用いることができるパターンあるいはゲージである。デジタル画像に適用されたように、テンプレートは画像のさまざまな特徴を認識、再現、あるいは生成できる画像パターンであって、個々の画素の１または２次元配列で実現できる。例えば、テンプレートは線形の１次元形式（ｘ１、ｘ２、．．．ｘ９）に並んだ９個の画素で構成することができ、画像内で同じようなサイズの部分と比較することにより、画像のその部分に特定の種類および／または幅の線が存在するか否かを判定することができる。同様に、テンプレートは、数値の２次元配列（ｘ１１、ｘ１２．．．ｘ１Ｎ、ｘ２１．．．ｘＭＮ）であって、画像内で同じようなサイズの部分と比較することにより、画像内に特定の２次元構造が存在するか否かを判定することができる。
【００１１】
緩和テンプレートはテンプレートと同様に、画像パターンを認識あるいは生成するのに用いることができるパターンである。しかし、各画素の正確な「値」を示す従来のテンプレートと異なり、緩和テンプレートの画素は「値の範囲」を含んでいてよい。例えば、第一の画素の値が厳密に０であり、第二の画素が０から１００まで変動する範囲を含むようなテンプレートなどである。画像のある部分を緩和テンプレートと比較することにより、類似した形状を有するパターンや特徴のファミリー全体をすばやく認識することができる。さもなければ従来のテンプレートの要素同士を何千回あるいは何百万回も比較する必要があろう。
【００１２】
図１は、目標値がＴ＝（０、６３、１９１、０）であり、かつ各画素の一定のスパン（広がり）がプラスマイナス３２［δ＝±３２］である画素１２、１４、１６および１８を有する第一の緩和テンプレート１０の実施の形態の例である。緩和テンプレート１０における各画素の各目標値とそれぞれのスパンを併用してその画素の範囲を定義することができる。さまざまな実施の形態の例においてその範囲は、宣言された目標値からスパン値を減じた値から、宣言された目標値にスパン値を加えた値までの間と定義される。図１に示すように、第一および最後の画素１２、１８の目標値が０であるため、画素１２、１８の実際の範囲は０から３２までに切り詰められているが、これは例示されたテンプレートの値が０と２ｎ（ｎは画像データのビット深さ）の間に限定されているからである。しかし、アンチエイリアス画像を記述できる任意の値の範囲を代わりに用いても本発明の概念と技術範囲から逸脱しないことに留意されたい。
【００１３】
画像の似たようなサイズの部分、すなわち“ウインドウ化した（ウインドウで切り出した）”画像部分、と比較した場合、ウインドウ化した画像部分の各画素がそれぞれの対応する画素の目標値のスパン内に入るなら、第一の緩和テンプレート１０はウインドウ化した画像部分を、所定のパターンファミリーのパターンを含んでいるものとして認定または認識することができる。例えば、第一の緩和テンプレート１０が第一の画像部分Ａ１＝（０、６０、２００、１０）と比較されたなら、ウインドウ化した画像部分は緩和テンプレート１０により記述された特徴を含んでいるものとして分類されよう。これは、第一の画像部分Ａ１の各画素の値が第一の緩和テンプレート１０の対応する画素の範囲内に入るため、結果的に生じる。
【００１４】
対照的に、第一の緩和テンプレート１０を第二の画像部分Ａ２＝（０、６０、１４０、１０）と比較した場合、第二の画像部分Ａ２は第一の緩和テンプレート１０により記述された特徴を含むものとしては分類されない。これは、第二の画像部分Ａ２の第三の画素［１４０］の値が緩和テンプレート１０の第三の画素１４の範囲［１５９、２２３］を越えているためである。
【００１５】
図２は、各スパンがδ＝（０、±３２、±１１２、±３２）である目標値Ｔ＝（０、６３、１９１、０）を有する画素２２、２４、２６、２８を含む第二の緩和テンプレート２０の実施の形態の例である。図１に例示した第一の緩和テンプレート１０と同様に、第二の緩和テンプレート２０の値は０と２ｎの間の値に限定される。しかし、第一の緩和テンプレート１０と異なり、第二の緩和テンプレート２０の各画素２２〜２８のスパンは互いに異なっていてよい。第一の緩和テンプレート１０と比較して第二の緩和テンプレート２０の第三画素２６［±１１２］のスパンの方が大きい結果、第二の画像部分Ａ２＝（０、６０、１４０、１０）を第二の緩和テンプレート２０と比較することにより特徴認識が成功する可能性がある。これは無論、Ａ２の各画素の値が第二の緩和テンプレート２０の対応する画素の範囲内に含まれるためである。
【００１６】
図１、２は緩和テンプレートを、それぞれのスパンを有する目標画素群の形式で示すが、代替手段として所定の範囲を必要としない、緩和テンプレートを形成するその他のアプローチおよびそれぞれのパターン認識技術を用いてもよいことに留意されたい。例えば、２乗誤差和法、クラスタリング法、ニューラルネットワーク処理、その他テンプレートとの１画素毎の厳密なマッチングを必要とせずに画像部分のクラスタリングが可能な任意の公知または今後開発されるパターン認識技術に基づいて、目標値の組を有する代替的な緩和テンプレートを画像部分と比較しても本発明の概念と技術範囲から逸脱することはない。
【００１７】
図３は本発明による、アンチエイリアス画像データの処理に有用なデジタル画像処理システム２００の実施の形態の一例を一般化した機能ブロック図である。デジタル画像処理システム２００は、アンチエイリアスデータソース１００からアンチエイリアス画像データを入力し、処理されたアンチエイリアス画像データをアンチエイリアスデータシンク３００に出力する。
【００１８】
アンチエイリアスデータソース１００は、デジタル画像処理システム２００にアンチエイリアス画像データを提供することができる任意の公知あるいは今後開発される装置またはシステムであってよい。同様に、画像データシンク３００は、処理されたアンチエイリアス画像データ出力をデジタル画像処理システム２００により受け取り、処理されたアンチエイリアス画像データの保存、伝送、表示のいずれかが可能である任意の公知あるいは今後開発される装置またはシステムであってよい。
【００１９】
一般に、画像データソース１００は、スキャナ、デジタル複写装置、ファクシミリ装置等、電子画像データの生成に適した装置、あるいはネットワーク、インターネット、特にＷｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂのクライアントまたはサーバ等、電子の画像データの保存および／または伝送に適した装置等、多くの異なるソースのいずれでもよい。例えば、画像データソース１００はスキャナ、または磁気記憶ディスクやＣＤ−ＲＯＭ等のデータキャリア、あるいはスキャナ入力された画像データを含むホストコンピュータであってよい。
【００２０】
同様に、画像データシンク３００は、プリンタ、複写機その他の画像形成装置、ファクシミリ装置、ディスプレイ装置、メモリ等、本発明に基づくシステムと方法により生成・処理された画像データを出力または保存することができる任意の装置であってよい。
【００２１】
入力アンチエイリアス画像データは、アンチエイリアスデータソース１００によりリンク１１０を介してデジタル画像処理システム２００へ送ることができる。同様に、処理されたアンチエイリアス画像データは、リンク３１０を介してデジタル画像処理システム２００から画像データシンク３００へ送ることができる。リンク１１０と３１０は、デジタル画像処理システム２００をアンチエイリアスデータソース１００またはアンチエイリアスデータシンク３００に接続する任意の公知または今後開発される装置、ソフトウェア・ユーティリティあるいはシステムであってよく、直接ケーブル接続、広域ネットワークまたはローカルエリア・ネットワーク経由の接続、イントラネットまたはエクストラネット経由の接続、インターネット経由の接続、その他の任意の公知または今後開発される分散処理ネットワークまたはシステム経由の接続を含む。
【００２２】
デジタル画像処理システム２００は、緩和テンプレートウインドウ化システム２１０、パターン・マッチングシステム２２０、調停システム２３０およびライン制御システム２４０を含む。緩和テンプレートウインドウ化システム２１０はリンク１１０を介してアンチエイリアスデータソース１００からデータを受け取り、アンチエイリアス画像データ部分を多数の所定の緩和テンプレートと比較する。
【００２３】
デジタル画像処理システム２００の第一の実施の形態の例において、緩和テンプレートウインドウ化システム２１０はアンチアイリアスデータソース１００からアンチエイリアス画像データを受け取り、受け取った画像データに対してウインドウ化機能を実行する。すなわち、緩和テンプレートのウインドウ化システム２１０は、似たサイズのテンプレートと比較できるアンチエイリアス画像データの部分を抽出することができる。例えば、緩和テンプレートのウインドウ化システム２１０はアンチエイリアス画像データの１×７画素部分を抽出して、抽出した画素部分を同じく寸法が１×７画素である１個以上の緩和テンプレートと比較することができる。緩和テンプレートウインドウ化システム２１０が画像データの部分を抽出すると、抽出された画像部分はパターン・マッチングシステム２２０に送られる。
【００２４】
デジタル画像処理システム２００のさまざまな実施の形態の例において、パターン・マッチングシステム２２０はウインドウ化した画像データを受け取り、ウインドウ化した画像部分の各画素を、似たサイズの緩和テンプレート（それぞれウインドウ化した画像部分の各画素の許容範囲を定義する目標値および対応するスパンを含む）の対応画素と比較することにより、パターン・マッチング処理を行なう。ウインドウ化した画像部分の各画素が緩和テンプレートの各画素の対応する範囲内にある場合、パターン・マッチングシステム２２０は調停システム２３０に対し“マッチング成立”の通知を与える。逆に、ウインドウ化した画像部分の１個以上の画素が受容できる範囲外にある場合、パターン・マッチングシステム２２０は調停システム２３０に対し“マッチング不成立”の通知を与える。
【００２５】
緩和テンプレートウインドウ化システム２１０と例示されたパターン・マッチングシステム２２０の各種の実施の形態において、画像部分を、同じウインドウサイズの様々なファミリーの様々な緩和テンプレートと何度でも比較を行なうことができることに留意されたい。緩和テンプレートのこれらのファミリーが画像部分と比較されるにつれて、画像部分を概略的に記述する各種の特徴を、パターン・マッチングシステム２２０により蓄積することができる。次第に多くの特徴が認識・蓄積されるにつれて、その結果得られた特徴の組が画像部分をより完全に記述することができる。
【００２６】
さらに、異なるサイズの緩和テンプレートが入力画像と比較されて、異なるサイズの緩和テンプレートに関する特徴の組が認識・蓄積されるにつれて、異なるウインドウサイズに関する抽出特徴は、異なる特徴の組すなわち“スクリーン”に保存することができる。例えば、１×３画素の緩和テンプレートにより抽出された特徴は第一のスクリーンに、１×５画素の緩和テンプレートにより抽出された特徴は第二のスクリーンに保存できる、等々である。
【００２７】
上述のように、例示されたパターン・マッチングシステム２２０が上述の画素毎のマッチング方式を実行するのに対して、厳密な画素毎のマッチングを必要としない他の形式の緩和テンプレートおよびパターン・マッチング技術を代わりに用いてもよい。例えば、２乗誤差和法、クラスタリング法、ニューラルネットワーク法、その他画素毎の厳密なマッチングを必要とせずに一般化されたパターンを認識できる任意の公知または今後開発されるパターン認識技術に従って、画像部分をテンプレートに対してカテゴリ分類することができる。
【００２８】
デジタル画像処理システム２００のその他の実施の形態の例において、ウインドウ化した画像部分の分解能をより低い分解能にマッピングし、続いてその分解能の低い画像部分に対して従来のテンプレートパターン・マッチング処理を実行することにより、緩和テンプレートのパターン・マッチング処理を実行することができる。例えば、ウインドウ化した画像データの各バイトの下位４ビットを切り捨てるプロセス、または非線型マッピング技術等のより洗練されたマッピング技術、あるいは人間被験者の主観的な実験に基づくマッピングプロセス等により、８ビットのグレーレベルデータを含む画像を４ビットのグレーレベルにマッピングすることができる。
【００２９】
ある画像部分の分解能を下げて、各低分解能画素を低分解能緩和テンプレートの対応する低分解能画素と比較することにより、緩和テンプレートの画素の範囲を、目標値に取り入れることができる（グレーレベルの分解能を元画像より下げているため）。例えば、８ビット画素の下位４ビットを切り捨てることにより、各画素の範囲が１６になるであろう。一例として、８ビット画素を有する画像部分に対して、下位４ビットを除去した後で３２（１６進数値＝０ｘ２０）と４７（０ｘ２ｆ）の間のすべての画素値は、切り捨てにより２（０ｘ２）とすることができる。従って、３２から４７までの画像部分にあるこのような画素は、緩和テンプレートの対応する低分解能画素内で値２（０ｘ２）によりふるいにかけることができる。このように高分解能から低分解能へ変換する利点には、必要とされる比較の回数が減ることも含まれる。例えば、すべての画素について４ビットを切り捨てた５画素の画像部分をカテゴリ分類するのに比較回数を最大（２４×５）、すなわち１０４万８５７６回分減らすことができる。
【００３０】
ウインドウ化した画像部分の分解能をより低い分解能にマッピングすることにより、緩和テンプレートのパターン・マッチング技術のさらに別の例を実行することができる。しかし、上述のように低分解能緩和テンプレートに対して画素毎の比較を行なう代わりに、低分解能画像部分の各画素をベクトルを構成するように並べることができる。例えば、８ビット画像部分Ａ１＝（０、６０、１４０、１０）の画素を４ビット画素群Ａ’１＝（０、３、１１、１）［１６進数値＝ （０ｘ０、０ｘ３、０ｘＢ、０ｘ１）］にマッピングし、続いて１６進数０ｘ０３Ｂ１に変換することができる。この結果得られた１６進数０ｘ０３Ｂ１は続いて緩和テンプレートパターンの記号的状態空間を指すことができるベクトルとして用いることができる。あるいは、結果として得られた数値は、画像部分に埋め込まれた特定の特徴の処理に向けられたコンピュータのプログラム空間内のアドレスを指すことができる。
【００３１】
ウインドウ化システム２１０とパターン・マッチングシステム２２０の例示された実施の形態に従って画像データがカテゴリ分類されるため、１個以上の特徴の組、すなわちスクリーンを調停システム２３０に与えることができる。本発明の各種の実施の形態によれば、調停システム２３０は、特徴群を受け取って、同じ場所に割り当てられた異なる特徴同士を調停して、１個以上の受け取った特徴をフィルタで取り除くことができる。さらに、調停システム２３０は受け取った特徴を解釈し、それら受け取った特徴に基づいて他の特徴を生成することができる。
【００３２】
例示した調停システム２３０の調停／解釈スキームのさまざまな方式は、所定のルールを任意に組み合わせ構成することができる。例えば、幅が２画素分ある３個のライン特性が、左傾斜ライン、水平ライン、および右傾斜ラインを含む単一の場所に存在すると判定された場合、調停システム２３０はフィルタリングを行なって水平ライン特徴以外のすべての特徴を捨てることができる。
【００３３】
あるいは、例示した調停システム２３０は、空間的に関連する特徴を解釈して他の特徴のカテゴリを導くことができる。例えば、幅が２画素分ある４個のライン特徴が、左傾斜ライン、水平ライン、右傾斜ラインおよび垂直ライン特徴を含む単一の場所に存在すると認識された場合、調停システム２３０は、それら別々の特徴を２×２の”点”の特徴と解釈することができる。
【００３４】
さらに、異なる複数の特徴スクリーンが調停システム２３０に提示されたとき、各スクリーンを他のスクリーンとは独立に処理することができる。あるいは、調停システム２３０は異なるスクリーン間に生じ得るダイナミクス（変化）を利用して、ラインの微細な角度、ライン間の微細な間隔等を決定することができる。例えば、単一要素の太いラインに割り当てられたスクリーンは、より太いラインに割り当てられたスクリーンとは別に処理することができる。あるいは上述のように、別個のスクリーンを統一されたルールの組の下で処理して、異なるグラフィック種類の間に生じ得るダイナミクスを利用することができる。
【００３５】
デジタル画像処理システム２００のさまざまな実施の形態の例において、ライン制御システム２４０は特徴あるいは特徴ベクトルのフィルタリングされた組を受け取り、特徴あるいは特徴ベクトルに固有の画像データに対して作用することができる。例えば、デジタル画像処理システム２００がアンチエイリアス画像を第一の解像度から第二の解像度へ変換する際に、ライン制御システム２４０はライン幅を維持することができる。あるいは、ライン制御システム２４０はラインの幅を意図的に増減させて、文書清書、あるいはラインの処理に有用なその他任意の公知または今後開発される処理を行なうことができる。例えば、文字その他の画像構造は、出力先プリンタ等の画像レンダリング装置の印字スポットが、要求されたものより小さいか、あるいはＰＤＬ画像スクリプトに埋め込まれたコマンドのようなグラフィックコマンドの組で記述されているものより小さい状況などで、ライン幅を太くするように要求することができる。出力先プリンタの印字スポットが望ましい印字スポットより小さいため、描画された画像は薄いか、侵食されたか、または欠損しているように見える恐れがある。
【００３６】
同様に、文字その他の画像構造は、上で述べた太くさせるのとは逆の理由で細くすることを要求してもよい。すなわち、出力先プリンタ等の描画装置の印字スポットが要求されるものよりも太い場合、過度に太いライン、文字その他の特徴が現れて画像を歪ませる恐れがある。
【００３７】
さらに、黒色または比較的暗い背景に対して白または比較的明るいライン、文字その他の特徴がある状況で、各種の調停を行なうことが望ましい場合がある。例えば、各種の画像描画システムにおいてはインクが意図した境界線を越えて規則的に染み出す場合があるため、黒い背景に見られる白いラインを調整可能なように太くしてそのような染み出しを補償することによりラインの意図した境界線を維持することが望ましい。
【００３８】
ライン成長に向けられたデジタル画像処理システム２００のさまざまな実施の形態の例において、画像部分および対応するテンプレートは適切にサイズ決めする必要があることに留意されたい。例えば、ライン制御システム２４０がラインをＬＷ画素分の幅から少なくともＬＧ画素分だけ成長させる場合、ウインドウサイズＮは式（１）により決定できる。
【００３９】
［数１］
Ｎ＝（２＊ＲＯＵＮＤＵＰ（ＬＷ））＋
（４＊ＲＯＵＮＤＵＰ（ＬＧ／２））＋１      （１）
ここに、ＲＯＵＮＤＵＰは数学で用いる”天井”関数であり、非整数値を最も近い整数に切り上げる。例えば、ライン幅が２画素で所望のライン成長幅が３画素の場合、デジタル画像処理システム２００は少なくとも、サイズがＮ＝（２＊ＲＯＵＮＤＵＰ（２））＋（４＊ＲＯＵＮＤＵＰ（３／２））＋１＝（２＊２）＋（４＊２）＋１＝４＋８＋１＝１３画素である画像部分とテンプレートを必要とするであろう。
【００４０】
さらにその他の各種の実施の形態の例において、ライン制御システム２４０は生じ得る各種の欠陥を減らしたり、または除去することができる。例えば、画像が何世代にもわたり写真複写されてきたため、写真複写の世代ごとに各種の特徴の濃度が失われる恐れがあることに留意されたい。従って、文字その他の特徴が次第に細くなり、さまざまな薄い箇所で途切れてしまう恐れがある。従って、ラインを太くすることにより各種のラインその他の文字の途切れた箇所を復元することができる。
【００４１】
図４は本発明による、アンチエイリアス画像データの処理に有用なシステムの第二の実施の形態の例のブロック図である。図４に示すように、アンチエイリアス画像データ処理システム４００はアンチエイリアス画像データソース１００およびアンチエイリアス画像データシンク３００と、それぞれリンク１１０および３１０を介して接続している。
【００４２】
アンチエイリアス画像データ処理システム４００はコントローラ４１０、メモリ４２０、緩和テンプレートウインドウ化回路４３０、パターン・マッチング回路４４０、調停回路４５０、ライン制御回路４６０、および入力インタフェース４８０と出力インタフェース４９０を含み、これらはそれぞれデータ／制御バス４０２により相互に接続されている。リンク１１０および３１０はそれぞれ入力インタフェース４８０および出力インタフェース４９０に接続されている。
【００４３】
動作時において、アンチエイリアスデータソース１００が入力インタフェース４８０に対してアンチエイリアス画像データを送るにともない、コントローラ４１０はアンチエイリアス画像データをメモリ４２０に転送する。メモリ４２０はアンチエイリアス画像データを保存し、さらに画像処理の間にアンチエイリアス画像データ処理システム４００により生成された各種の緩和テンプレートその他の画像データのファミリーを保存する。
【００４４】
緩和テンプレートウインドウ化回路４３０はコントローラ４１０の制御下で、アンチエイリアス画像データを受け取り、注目している各種の緩和テンプレートの寸法に基づく所定の寸法を有するアンチエイリアス画像データの部分を抽出する。コントローラ４１０の制御下で、緩和テンプレートウインドウ化回路４３０は続いて、抽出された画像部分をパターン・マッチング回路４４０へ転送することができる。
【００４５】
画像データ処理システム４００のさまざまな実施の形態の例において、パターン・マッチング回路４４０はコントローラ４１０の制御下で、画像部分を受け取り、さらにメモリ４２０から所定の個数の緩和テンプレートを受け取る。パターン・マッチング回路４４０は続いて、緩和テンプレートを用いて画像部分に対してパターン・マッチングあるいは特徴認識を実行することができる。特徴が認識されるにつれて、パターン・マッチング回路４４０は認識された特徴をメモリ４２０に置かれた特徴マップまたはスクリーンに保存する。パターン・マッチング回路４４０が特徴のファミリーを認識・保存するにつれて、パターン・マッチング回路４４０は特徴群を単一のスクリーンに構成したり、あるいは各特徴ファミリー毎に別々のスクリーンを作成して管理することができる。
【００４６】
画像データ処理システム４００のその他のさまざまな実施の形態の例において、パターン・マッチング回路４４０は上述のように低分解能方式を用いて、１個以上の特徴スクリーンを生成することができる。画像データ処理システム４００のさらに別の例示された実施の形態において、パターン・マッチング回路４４０は上述のように他の低分解能方式を用いて、特徴のスクリーンではなく、特徴ベクトルのスクリーンを生成することができる。
【００４７】
パターン・マッチング回路４４０が特徴または特徴ベクトルの多数のスクリーンを生成した後で、コントローラ４１０は特徴および／または特徴ベクトルをメモリ４２０から調停回路４５０へ転送することができる。調停回路４５０は続いて、受け取った特徴および／または特徴ベクトルのスクリーンに対して調停／フィルタリング等、各種の処理を実行することができる。あるいは、調停回路４５０は１個以上の解釈処理を実行して、提示された特徴および／または特徴ベクトルに基づいて新たな特徴群を分類したり新たな特徴ベクトル群を指定することができる。調停回路４５０が特徴あるいは特徴ベクトルの組に対して各種の処理を行なった後で、コントローラ４１０は結果として得られた特徴あるいは特徴ベクトルをライン制御回路４６０に転送する。
【００４８】
続いてライン制御回路４６０はコントローラ４１０の制御下で、調停されたデータに対して、ライン幅の維持、ライン幅の拡大または縮小、文書の清書等、１個以上の処理を行なう。上述のように、アンチエイリアス線画の利用が印刷業界でますます増えるにつれて、過去に高品質のバイナリ線画を処理する際に遭遇した問題がアンチエイリアス線画でも生じる恐れがある。従って、ライン制御回路４６０は、バイナリ線画では予見されなかった各種の新たな処理だけでなく、バイナリ線画で見られたのと類似する多数の処理を実行できることに留意されたい。ライン制御処理が実行されるにつれて、ライン制御回路４６０はコントローラ４１０の制御下で、処理された画像データを出力インタフェース４９０経由かつリンク３１０を介してアンチエイリアス画像データシンク３００に出力することができる。
【００４９】
図５および図６はアンチエイリアス画像処理方法の例を概説するフロー図である。制御はステップＳ１００で始まり、ステップＳ１１０へ進んでアンチエイリアスのソース画像が入力される。次に、ステップＳ１２０で入力画像内の第一のピクセルすなわち画素が選択される。続いて、ステップＳ１３０で所定の大きさのテンプレートの組等の緩和テンプレートの第一のファミリーを処理のために選択する。さらに、ステップＳ１４０において、ステップＳ１３０で選択された緩和テンプレートのファミリーのなかから第一の緩和テンプレートが選択される。上述のように、緩和テンプレートは目標値とスパンを有する画素の任意の１次元または２次元の配列で構成されていてもよく、あるいは緩和テンプレートは特定のパターンとの厳密なマッチングを必要とせずにパターンのファミリーを分類または認識することができる任意の個数のパラメータを含んでいてよい。続いて制御はステップＳ１５０へ進む。
【００５０】
ステップＳ１５０において、ステップＳ１４０で選択された緩和テンプレートのサイズに基づいたウインドウサイズを用いてウインドウ化機能を実行して、アンチエイリアス入力データのウインドウ化された画像部分を生成する。次に、ステップＳ１６０において、パターン・マッチング機能が画像部分に対して実行される。再度、上述のように画素毎にパターン・マッチング処理を実行して、ステップＳ１５０で抽出された各抽出画像部分の個々の画素が、選択された緩和テンプレートの対応する画素で定義される所定の許容範囲内に入るか否かを判定することができる。また、厳密なマッチングを必要とせずにパターンのファミリーを認識することができる任意の個数の公知または今後開発されるパターン認識技術に基づくその他任意の代替的なパターン・マッチング機能を用いても本発明の概念と技術範囲から逸脱することはない。続いて制御はステップＳ１７０へ進む。
【００５１】
ステップＳ１７０で、選択された緩和テンプレートのファミリー内のすべての緩和テンプレートが処理されたか否かを判定する、選択されたファミリー内のすべてのテンプレートが処理済みであれば、制御はステップＳ１８０へ進み、さもなければ制御はステップＳ２５０へジャンプする。ステップ２５０で、選択されたテンプレートファミリーの次の緩和テンプレートが選択されて、制御がステップＳ１５０へ戻り、ステップＳ２５０で選択された緩和テンプレートのサイズに基づいてウインドウ化機能が実行される。
【００５２】
ステップＳ１８０では選択されたファミリー内のすべての緩和テンプレートが処理済みであるため、テンプレートの利用可能なすべてのファミリーが処理されたか否かを判定する。すべてのテンプレートファミリーが処理済みであれば、制御はステップＳ１９０へ進み、さもなければ制御はステップＳ２６０へジャンプする。ステップＳ２６０で、緩和テンプレートのファミリーのあるものは処理済みでないため、次の緩和テンプレートファミリーが処理のために選択されて制御がステップＳ１４０へ戻り、選択された緩和テンプレートファミリーの第一のテンプレートが処理のために選択される。
【００５３】
ステップＳ１９０では緩和テンプレートのファミリーのすべてが処理済みであるため、アンチエイリアス入力画像内の利用可能な画素のすべてが処理済であるか否かを判定する。画素のすべてが処理済みであるならば、制御はステップ２００へ進み、さもなければ制御はステップＳ２７０へジャンプする。ステップ２７０で、アンチエイリアス入力画像の次の画素が処理のために選択され、制御は続いてステップＳ１３０へ戻り、第一の緩和テンプレートファミリーが処理のために再度選択される。
【００５４】
ステップＳ２００では各画素から参照されるすべての関連画像部分が抽出され、すべての選択された緩和テンプレートと比較済みであるため、前のステップで決定された各種の特徴および／または特徴ベクトルの間で調停処理が行なわれる。上述のように、調停処理は関心対象である１、２個の主要な特徴以外を捨てる各種のフィルタリング処理を含んでいてよい。あるいは各種の実施の形態において、調停処理は各種の認識された特徴が混じりあった新たな特徴を生成することができる。さらに、上述のように調停処理は、特徴あるいは特徴ベクトルの異なるスクリーンを個別に最適に処理することも、また調停処理は異なるスクリーンを集合的に処理することもできる。制御はステップＳ２１０へ進む。
【００５５】
ステップＳ２１０で、調停ステップＳ２００から提供された情報または命令に基づいてライン制御処理が行なわれる。ライン制御処理は、ラインの成長の制御、入力画像の第一の解像度から出力画像の第二の解像度へ変換する際のライン幅の維持、あるいはアンチエイリアス画像の処理に役立つ現在公知であるか今後開発されるその他任意のライン制御処理等、任意の数の処理であってよい。制御は続いてステップＳ２２０へ進み、そこで処理が停止する。
【００５６】
図７はアンチエイリアス画像部分においてパターンを認識する方法の例を概説するフロー図である。制御はステップＳ３００で始まり、ステップＳ３１０へ進んでアンチエイリアス画像部分が入力される。次に、ステップＳ３２０で画像部分内の第一のピクセルすなわち画素が選択される。続いて、ステップＳ３３０で所定の緩和テンプレートの対応する画素が選択される。上述のように緩和テンプレートの画素は、対応するスパンを有する目標値で構成されていてもよく、あるいはある範囲の値を記述できるその他任意の形式のデータで構成されていてもよい。続いて制御はステップＳ３４０へ進む。
【００５７】
ステップＳ３４０において、画像部分の選択された画素が対応する緩和テンプレートの画素の範囲内にあるか否かを判定する。選択された画素値が対応する範囲の内にあれば、制御はステップＳ３５０へ進み、さもなければ制御はステップＳ３８０へジャンプする。ステップＳ３８０で、”マッチング不成立”信号が生成され、制御はステップＳ３７０へ進み、そこで処理が停止する。
【００５８】
ステップＳ３５０では選択された画素の値が対応する範囲内にあるため、次に画像部分のすべての画素が処理されたか否かを判定する。すべての画素が処理済みであれば、制御はステップＳ３６０へ進み、さもなければ制御はステップＳ３９０へジャンプする。ステップＳ３９０で画像部分の次の画素が選択されて、制御はステップＳ３３０へ戻り、緩和テンプレートの次の対応する画素が選択される。
【００５９】
ステップＳ３６０では画像部分のすべての画素が緩和テンプレートの画素の対応する範囲内にあるため、”マッチング成立”信号生成され、制御はステップＳ３７０へ進んで処理が停止する。
【００６０】
図８はアンチエイリアス画像部分でパターンを認識する第二の方法の例を概説するフロー図である。制御はステップＳ４００で始まり、ステップＳ４１０へ進んでアンチエイリアス画像部分が入力される。次に、ステップＳ４２０で画像部分の第一の画素が選択される。制御はステップＳ４２５へ進む。
【００６１】
ステップＳ４２５において、ステップ４２０で選択された画素は新しい、より低い分解能にマッピングされる。例示された技術では８ビットのグレーレベルデータの下位４ビットを切り捨てることにより４ビットのデータにマッピングしているが、非線型マッピング技術あるいは経験的データに基づく技術を含むその他の分解能マッピング技術を代わりに用いても本発明の概念と技術範囲から逸脱しないことに留意されたい。
【００６２】
ステップＳ４４０において、選択された画素が対応する緩和テンプレートの画素の範囲内にあるか否かを判定する。例示された技術は低分解能画素に対して画素毎のマッチングを実行するが、通常の緩和テンプレートのマッチング処理と同様に低分解能の値を、所定の範囲の低分解能の値と比較しても本発明の概念と技術範囲から逸脱しないことに留意されたい。選択された画素値が対応する緩和テンプレート値とマッチング成立したか、あるいは緩和テンプレートの所定の範囲内に入っているならば、制御はステップＳ４５０へ進み、さもなければ制御はステップＳ４８０へジャンプする。ステップＳ４８０で”マッチング不成立”信号が生成されて制御はステップＳ４７０へ進み、そこで処理が停止する。
【００６３】
ステップＳ４５０では選択された画素は要求された範囲内にあるため、次に画像部分のすべての画素が処理されたか否かを判定する。すべての画素が処理済みであれば、制御はステップＳ４６０へ進み、さもなければ制御はステップＳ４９０へジャンプする。ステップＳ４９０で画像部分の次の画素が選択され、制御はステップＳ４２５へ戻り、そこで次の画素が新しい、より低い分解能にマッピングされる。
【００６４】
ステップＳ４６０ではすべての画素が処理済みで、かつ緩和テンプレートの対応する画素の要求された所定の範囲内にあるため、”マッチング成立”信号が生成され、制御はステップＳ４７０へ進み、そこで処理が停止する。
【００６５】
図９はアンチエイリアス画像部分内のパターンを認識する第三の処理例を概説するフロー図である。制御はステップＳ５００で始まり、ステップＳ５１０へ進んでアンチエイリアス画像部分が入力される。次に、ステップＳ５２０で画像部分の第一の画素が選択される。続いて、ステップＳ５３０で画像部分はより低い分解能にマッピングされる。さらに、ステップＳ５４０で低分解能データが保管される。制御はステップＳ５５０へ進む。
【００６６】
ステップＳ５５０で、画像部分でのすべての画素が処理されたか否かを判定する。すべての画素が処理済みであれば、制御はステップＳ５６０へ進み、さもなければ制御はステップＳ５８０へジャンプする。ステップＳ５８０で、画像部分の次の画素が選択され、制御はステップＳ５３０へ戻り、選択された画素は新しい、より低い分解能にマッピングされる。
【００６７】
ステップＳ５６０において、ステップＳ５４０で保存された低分解能データは所定の方式で並べ替えられて特徴ベクトルを生成する。例えば、４ビット画素を有する１×５画像部分は２０ビットの１６進数に再編成することができ、それは上述のように特徴状態空間、すなわちコンピュータメモリ等に置かれたアドレスを指すことができる。続いて制御はステップＳ５７０へ進み、そこで処理が停止する。
【００６８】
図１０に、値が０から２５５まで変わり得る３７５個の画素を有する第一のアンチエイリアス画像５００を示す。図１０に示すように、画像５００は３個のアイコン５１０、５２０および５３０を含んでいる。図１０にはまた、４個の緩和テンプレート６１０、６２０、６３０および６４０を示す。各緩和テンプレート６１０〜６４０は目標値Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４を有し、それぞれのスパンδ１、δ２、δ３およびδ４は４組の緩和テンプレートの範囲を記述し、それらの範囲を画像５００の同様なサイズの画像部分と比較することにより、その部分内に各種の特徴が存在するか否かが判定できる。
【００６９】
図１１は、特徴マップ、すなわち図１０に示すアンチエイリアス画像５００と緩和テンプレート６１０〜６４０により生成されたスクリーンである。図１１に示すように、３個のアイコン５１０、５２０および５３０はそれぞれ３個の特徴グループ５１２、５２２および５３２に変換される。
【００７０】
図１２は、図１０に示す画像５００の第一の画像部分５１４に対するウインドウ化および認識処理の例を示す。図１２に示すように、第一の画像部分５１４を緩和テンプレート６４０と比較し、第一の画像部分５１４Ａ＝（０、５ｌ、２２３、０）の各画素とそれぞれの緩和テンプレート画素［Ｔ４＝（０、６３、１９１、０）］の間の相違が配列６４２に置かれる。次に、配列６４２の各画素の絶対値を判定して第二の配列６４４を生成する。続いて配列６４４の各画素が解析されてその値が、各緩和テンプレートの目標値の所定のスパン［δ＝３２］内にあるか否かを判定し、合格（Ｐ）／不合格（Ｆ）配列６４６を生成する。図１２に示すように、相違配列６４４の各画素は各テンプレート画素の範囲内にあるため、緩和テンプレート６４０は特徴認識に成功することができる。
【００７１】
図１３は、画像５００の第二の画像部分５１６に対するウインドウ化および認識処理の例を示す。図１３に示すように、第二の画像部分５１６を緩和テンプレート６４０と比較し、第二の画像部分５１６［Ａ＝（０、６３、９８、０）］の各画素とそれぞれの緩和テンプレート画素Ｔ４＝（０、６３、１９１、０）の間の差異が配列６５２に置かれる。次に、配列６５２の各画素の絶対値を取り出して第二の配列６５４を生成し、図１２と同様に、配列６５４の各画素が次に解析されて合格／不合格配列６５６を生成する。図１３に示すように、第三画像部分画素［９８］はその各範囲［１９１±３２］外にあるため、特徴認識は失敗に終わる。
【００７２】
図１４に、図１３の第二の画像部分５１６に対する別のウインドウ化とパターン認識処理の例を示す。図１４に示すように、第二の画像部分５１６を緩和テンプレート６６０と比較し、画像部分５１４  Ａ’＝（０、６３、９８、０）の各画素と緩和テンプレート画素Ｔ’４＝（０、６３、１９１、０）の間の相違が配列６６２に置かれる。次に、配列６６２の各画素の絶対値を決定して第二の配列６６４を生成し、図１３と同様に、配列６６４の各画素が次に解析されて合格／不合格配列６６６を生成する。しかし、図１３に示す処理とは異なり、テンプレート６６０の各画素のスパンδ’４＝（０、３２、１１２、０）は互いに独立している。第三の画素のスパンが、図１３に示した緩和テンプレート６４０の第三の画素と比較して、より大きい結果、部分Ａ＝（０、６３、９８、０）の各画素は緩和テンプレート６６０の各範囲Ｔ’４＝（０、６３±３２、１９１±１１２、０）内に入り、特徴認識は成功裡に終わる。
【００７３】
図１５に、第三の画像部分５１８に対するウインドウ化とパターン認識処理の別の例を示す。図１５に示すように、画像部分５１８の各画素は新しい、低分解能の配列６７２にマッピングされる。上述のように、画像部分５１８の分解能（画素レベル分解能）を下げることにより、厳密な８ビットのマッチングを必要とせずに配列６７２の各画素が低い分解能のテンプレート画素マッチングするようにできる。その理由は、低い分解能にしたことで、「範囲」がテンプレートの中に始めから組み込まれるからである。低分解能の配列６７２は続いてテンプレート６７０と比較され、合格／不合格配列６７４を生成し、これが”マッチング成立／不成立”表示６７６を生成する。
【００７４】
図１６は、第四の画像部分５１９と、図１５に示す第三の画像部分５１８とに対するウインドウ化と認識処理についての、低分解能アプローチの別の例を示す。図１６に示すように、第三の画像部分５１８の各画素は低い分解能の配列６８０にマッピングされ、第四の画像部分５１９の各画素は同様に第二の低分解能配列６８１にマッピングされる。しかし、各低分解能配列６８０および６８１を所定のテンプレートと比較する代わりに、画素はそれぞれの第二の配列６８２および６８３に並べられ、これらをベクトル６８４および６８５を生成するのに用いることができる。上述のように、ベクトル６８４および６８５は状態空間、メモリ位置へのポインタの役を果たしたり、あるいはベクトル６８４および６８５を所定の値と直接比較したりすることができる。
【００７５】
図１７に、画像５００における画像部分７１０に対する調停処理の例を示す。図１７に示すように、スクリーン７２０の４個の特徴７２２〜７２８の組が得られて調停器７３０に送られる。調停器７３０は続いてルールの組７３２を用いて特徴７２２〜７２８に対して処理を行ない、１個以上の判定ベクトル７３４を生成することができる。上述のように、例示された調停器７３０は判定ベクトル７３４の組を生成することができるが、調停器７３０は、代替的に、フィルタリングされた特徴を生成したり、あるいはそれに提示された特徴の混合を表わす新しい特徴を生成することができる。
【００７６】
図１８に、画像５００における画像部分７１０に対する第二の調停処理の例を示す。図１８に示すように、特徴７４２〜７４８の４個のスクリーンが抽出されて調停器７５０に送られる。調停器７５０は続いてルール７５２〜７５８の４個の別々の組を用いて特徴７４２〜７４８に対して処理を行ない、それぞれ１個以上の判定ベクトル（図示せず）を生成することができる。ルール組７６２はさらにルール組７５２〜７５８が与える判定ベクトルに処理を施して１個以上の最終判定ベクトル７６４を生成することができる。再び、例示された調停器７５０は判定ベクトル７６４の組を生成するのに対して、調停器７５０は他方でフィルタとして機能して無関係な特徴を除去したり、他の個々の特徴が混合した特徴を表わす新しい特徴を生成することができる。
【００７７】
図１９に、ライン幅を制御している任意の個数の所定のルールおよび命令に従って単一画像に対して実行できる３種のライン成長処理の例を示す。図１９に示すように、ライン８０２を含む入力画像８００は、それぞれが各種のアンチエイリアスライン８２２、８３２および８４２を含んでいる少なくとも別々の一意なアンチエイリアス出力画像８２０、８３０および８４０を生成することができる。
【００７８】
上述のように図１９は明るい背景に対する暗いラインを描写するが、図１９のライン成長処理は同様に、文字がより暗い背景の前にある明るいラインや特徴を有する画像に拡張できることに留意されたい。
【００７９】
図３に示す実施の形態の例において、デジタル処理システム２００はプログラムされたマイクロコントローラと周辺機器集積回路素子上に実装されている。しかし、デジタル処理システム２００はまた、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ＡＳＩＣその他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリート素子回路等の結線された電子または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ等のプログラム可能論理素子上にも実装可能である。一般に、図３のデジタル処理システムあるいは図５のフロー図が実装可能な有限状態機械を実装することができる任意の装置を用いてデジタル処理システム２００を実装することができる。
【００８０】
図４に示す実施の形態の例において、アンチエイリアス画像処理システム４００はプログラムされた汎用のコンピュータ上に実装されている。しかし、アンチエイリアス画像処理システム４００はまた、専用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラおよび周辺機器集積回路素子、ＡＳＩＣその他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリート素子回路等の結線された電子または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ等のプログラム可能論理素子にも実装可能である。一般に、図４のデジタル処理システムあるいは図５〜９のフロー図を実装可能な有限状態機械を実装することができる任意の装置を用いてアンチエイリアス画像処理システム４００を実装することができる。
【００８１】
図４に示すように、メモリ４２０は静的または動的ＲＡＭを用いて実装するのが好適である。しかし、メモリ４２０はまた、フレキシブルディスクとディスクドライブ、書込み可能光ディスクとディスクドライブ、固定ディスクドライブ、フラッシュメモリ等を用いて実装してもよい。
【００８２】
図３および４に示す各回路は適切にプログラムされた汎用パーソナル・コンピュータの一部として実装できることを理解されたい。あるいは、図３および４に示す各回路はＡＳＩＣ内の物理的に分かれたハードウェア回路として、またはＦＰＧＡ、ＰＬＤ、ＰＬＡやＰＡＬ用いて、あるいはディスクリート論理素子やディスクリート回路素子を用いて実装することができる。図３および４に示す各回路が採用する特定の形式は設計上の選択であって、当業者には明白かつ予見可能であろう。
【００８３】
さらに、デジタル画像処理システム２００および／または４００は、プログラムされた汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ等で実行されるソフトウェアとして実装することができる。この場合、デジタル画像処理システム２００および／または４００はプリンタドライバに埋め込まれたルーティン、サーバに常駐しているリソースその他として実装することができる。デジタル画像処理システム２００および／または４００はまた、プリンタやデジタル写真複写装置のハードウェアおよびソフトウェアシステムのようなソフトウェアおよび／またはハードウェアシステムとして実装することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る緩和テンプレート特徴の第一の例を例示する模式図である。
【図２】  本発明に係る緩和テンプレート特徴の第二の例を例示する模式図である。
【図３】  本発明に係るアンチエイリアス画像データ処理システムの第一の例を例示するブロック図である。
【図４】  アンチエイリアス画像データを処理するシステムの第二の例を例示するブロック図である。
【図５】  本発明に係るアンチエイリアス画像データ処理方法の例を概説するフロー図である。
【図６】  本発明に係るアンチエイリアス画像データ処理方法の例を概説するフロー図である。
【図７】  本発明に係るパターン認識方法の第一の例を概説するフロー図である。
【図８】  本発明に係るパターン認識方法の第二の例を概説するフロー図である。
【図９】  本発明に係るパターン認識方法の第三の例を概説するフロー図である。
【図１０】  特徴認識のためのアンチエイリアスデジタル画像および各種の緩和テンプレートを示す図である。
【図１１】  図１０のアンチエイリアス画像および緩和テンプレートから得られた画像特徴のマッピングを示す図である。
【図１２】  図１０のアンチエイリアス画像の第一の部分のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認識機能を示す図である。
【図１３】  図１０のアンチエイリアス画像の第二の部分のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認識機能を示す図である。
【図１４】  図１０のアンチエイリアス画像の第二の部分の第二のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認識機能を示す図である。
【図１５】  図１０のアンチエイリアス画像の第三の部分の第三のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認識機能を示す図である。
【図１６】  図１０のアンチエイリアス画像の第三および第四の部分に関する第四のウインドウ化およびパターン・マッチング／特徴認識機能を示す図である。
【図１７】  各種のパターン・マッチング／特徴認識処理から得られた多くの特徴に対して実施された第一の調停処理を示す図である。
【図１８】  各種のパターン・マッチング／特徴認識処理から得られた多くの特徴のスクリーンに対して実施された第一の調停処理を示す図である。
【図１９】  本発明の各種の方法およびシステムにより生成された線画画像および３種類の可能な線画成長処理を示す図である。
【符号の説明】
１００  アンチエイリアスデータソース、２００  デジタル画像処理システム、２１０  緩和テンプレートウインドウ化システム、２２０  パターン・マッチングシステム、２３０  調停システム、２４０  ライン制御システム、３００  アンチエイリアスデータシンク。
【図１】
0004676642.tif 000002
【図２】
0004676642.tif 000003
【図３】
0004676642.tif 000004
【図４】
0004676642.tif 000005
【図５】
0004676642.tif 000006
【図６】
0004676642.tif 000007
【図７】
0004676642.tif 000008
【図８】
0004676642.tif 000009
【図９】
0004676642.tif 000010
【図１０】
0004676642.tif 000011
【図１１】
0004676642.tif 000012
【図１２】
0004676642.tif 000013
【図１３】
0004676642.tif 000014
【図１４】
0004676642.tif 000015
【図１５】
0004676642.tif 000016
【図１６】
0004676642.tif 000017
【図１７】
0004676642.tif 000018
【図１８】
0004676642.tif 000019
【図１９】
0004676642.tif 000020