(57)【要約】  【課題】  二値化処理を施すことなくラスタ画像からベクトル画像を生成することができる画像処理方法、画像処理装置、及びコンピュータプログラムの提供。  【解決手段】  撮像画像を取込み（Ｓ１１）、撮像時の位置及び姿勢に起因する歪みを除去し（Ｓ１２）、濃淡画像に変換する（Ｓ１３）。そして、抽出するベクトル画像の開始点の画素を指定し（Ｓ１４）、その開始点の周囲に終点候補の画素を設定し（Ｓ１５）、要素ベクトルの始点と終点候補との間の画素の濃度平均値を算出する（Ｓ１６）。次いで、算出した濃度平均値に基づいて要素ベクトルの終点を決定し（Ｓ１７）、決定した終点と既に抽出されている始点及び終点との位置関係に基づいてベクトル画像の終端を検出したか否かを判定し（Ｓ１８）、終端を検出した場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、必要に応じてベクトル画像の一部を曲線に置換した後（Ｓ２１）、記憶部に一連のデータとして記憶する（Ｓ２２）。【選択図】        図４
2005173940.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなるラスタ画像を画像処理装置に取込み、取込んだラスタ画像から複数のベクトルにより構成されるベクトル画像を生成する画像処理方法において、
前記ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定する第１のステップと、指定した画素の周囲に前記ベクトルの終点候補となる画素を複数設定する第２のステップと、前記始点の画素と前記終点候補の画素とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出する第３のステップと、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点の画素を決定する第４のステップと、前記第１のステップから第４のステップまでの処理を繰り返すことにより、順次的にベクトルを抽出する第５のステップと、抽出したベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定する第６のステップと、完了したと判定した場合、ベクトルの抽出を停止する第７のステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
複数の画素からなるラスタ画像を取込み、取込んだラスタ画像から複数のベクトルにより構成されるベクトル画像を生成する画像処理装置において、
前記ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定する手段と、該手段により指定した画素の周囲に前記ベクトルの終点候補となる画素を複数設定する手段と、前記始点の画素と前記終点候補の画素とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出する手段と、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点の画素を決定する手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
決定した前記ベクトルの終点の画素を、更に抽出するベクトルの始点に指定すべくなしてあることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
決定した前記ベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
抽出したベクトルの始点及び終点を結ぶ直線上の画素と該直線の画素に対応する前記ラスタ画像上の画素との位置関係により、前記直線を曲線に変換すべきか否かを判定する手段と、変換すべしと判定した場合、前記直線を前記始点及び終点により規定される曲線に変換する手段とを備えることを特徴とする請求項２乃至請求項４の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
撮像対象物を撮像して得られた撮像画像を取込むべくなしてあり、取込んだ撮像画像の歪みを補正する手段を更に備えることを特徴とする請求項２乃至請求項５の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記撮像画像から前記撮像対象物の一部又は全部のベクトル画像を生成すべくなしてあることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
各画素が色情報を有するラスタ画像を取込むべくなしてあり、取込んだラスタ画像の各画素の色情報に基づいて前記ラスタ画像を濃淡画像に変換する手段を備えることを特徴とする請求項２乃至請求項７の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、複数の画素からなるラスタ画像から複数のベクトルにより構成されるベクトル画像を生成させるステップを有するコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、前記ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定させる第１のステップと、コンピュータに、指定した画素の周囲に前記ベクトルの終点候補となる画素を複数設定させる第２のステップと、コンピュータに、前記始点の画素と前記終点候補の画素とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出させる第３のステップと、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点の画素を決定させる第４のステップと、前記第１のステップから第４のステップまでの処理を繰り返すことにより、順次的にベクトルを抽出させる第５のステップと、抽出したベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定させる第６のステップと、完了したと判定した場合、ベクトルの抽出を停止させる第７のステップとを有することを特徴とする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、ラスタ画像からベクトル画像を生成する画像処理方法、画像処理装置、及び該画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アパレル産業の分野においては、衣服等のデザインを効率的に行うために実寸大の型紙をスキャナ装置で読取り、読取って得られたデジタル形式の画像データをコンピュータ上で編集する作業が行われている。しかしながら、実寸大の大きさの型紙を読取るためには大型のスキャナ装置が必要となり、コンピュータへの入力作業に手間がかかる上、導入コストが非常に増大するという問題点を有している。
【０００３】
そこで、デジタルスチルカメラ等の撮像装置を利用して型紙を撮像し、撮像して得られた画像データをスキャナ装置で読込んだ画像データの代わりに利用することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。撮像装置で撮像して得られた画像データを利用する場合、撮像対象物に対して真正面から撮像しない限り、得られた撮像画像には、撮像した際の撮像装置の位置及び姿勢に起因する歪みが生じるため、特許文献１に記載されたシステムでは、撮像して得られた画像を画像処理装置内に取込み、画像処理を行うことによって撮像画像の歪みを除去することを行っている。
【０００４】
また、コンピュータを利用してデザインを形成してゆく場合、画像の変形、拡大・縮小、合成、採寸等の編集作業が容易に行えるベクトル画像の方がラスタ画像と比べて取り扱い面での利点を有する。そのため、コンピュータに取込んだラスタ画像をベクトル画像に変換することが求められており、ベクトル画像に変換する様々な手法が提案されている（例えば、特許文献２，３参照）。
【特許文献１】特開２００２−３６６９４７号公報
【特許文献２】特開２００３−１０１７９０号公報
【特許文献３】特開２００３−１６４６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献２及び特許文献３に記載されているように、色情報を有するラスタ画像又はビットマップ画像をベクトル画像に変換するためには、まず、コンピュータに取込んだラスタ画像に対して二値化処理を施し、対象とする図形の輪郭線及び中心線を抽出する必要がある。二値化処理を施すためには画像の濃度に対する閾値を設定しなければならないが、一般的に二値化処理のための閾値を適切に設定することは困難であり、濃度の揺らぎが多い画像、複雑な図形を含む画像、又は背景画像と対象図形との濃度差が小さい場合には、対象とする図形の輪郭線及び中心線の抽出が困難になるという問題点を有している。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定し、指定した画素の周囲に終点候補となる画素を複数設定し、始点と終点候補とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出し、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点を決定する構成とすることにより、取込む画像に依存することなく、精度良くラスタ画像からベクトル画像を生成することができる画像処理方法、画像処理装置、及び該画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明に係る画像処理方法は、複数の画素からなるラスタ画像を画像処理装置に取込み、取込んだラスタ画像から複数のベクトルにより構成されるベクトル画像を生成する画像処理方法において、前記ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定する第１のステップと、指定した画素の周囲に前記ベクトルの終点候補となる画素を複数設定する第２のステップと、前記始点の画素と前記終点候補の画素とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出する第３のステップと、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点の画素を決定する第４のステップと、前記第１のステップから第４のステップまでの処理を繰り返すことにより、順次的にベクトルを抽出する第５のステップと、抽出したベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定する第６のステップと、完了したと判定した場合、ベクトルの抽出を停止する第７のステップとを有することを特徴とする。
【０００８】
第１発明にあっては、ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定し、指定した画素の周囲に終点候補となる画素を複数設定し、始点と終点候補とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出し、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点を決定し、ベクトル画像の生成が完了したと判定するまでベクトルの抽出を繰り返すようにしている。したがって、取込んだラスタ画像に対して二値化処理を施す必要がなくなるため、ベクトル画像を構成するベクトルの抽出精度が向上する。
【０００９】
第２発明に係る画像処理装置は、複数の画素からなるラスタ画像を取込み、取込んだラスタ画像から複数のベクトルにより構成されるベクトル画像を生成する画像処理装置において、前記ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定する手段と、該手段により指定した画素の周囲に前記ベクトルの終点候補となる画素を複数設定する手段と、前記始点の画素と前記終点候補の画素とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出する手段と、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点の画素を決定する手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
第２発明にあっては、ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定し、指定した画素の周囲に終点候補となる画素を複数設定し、始点と終点候補とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出し、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点を決定するようにしている。したがって、取込んだラスタ画像に対して二値化処理を施す必要がなくなるため、ベクトル画像を構成するベクトルの抽出精度が向上する。
【００１１】
第３発明に係る画像処理装置は、第２発明に係る画像処理装置において、決定した前記ベクトルの終点の画素を、更に抽出するベクトルの始点に指定すべくなしてあることを特徴とする。
【００１２】
第３発明にあっては、決定したベクトルの終点の画素を、更に抽出するベクトルの始点に指定するようにしているため、隣接するベクトルを互いに連結させて構成したベクトル画像が生成される。
【００１３】
第４発明に係る画像処理装置は、第２発明又は第３発明に係る画像処理装置において、決定した前記ベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定する手段を備えることを特徴とする。
【００１４】
第４発明にあっては、新たに決定したベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定するようにしている。したがって、ベクトル画像を構成する一のベクトルの始点を指定してからベクトル画像が完成するまでの処理の自動化が図れる。
【００１５】
第５発明に係る画像処理装置は、第２発明乃至第４発明の何れかの画像処理装置において、抽出したベクトルの始点及び終点を結ぶ直線上の画素と該直線の画素に対応する前記ラスタ画像上の画素との位置関係により、前記直線を曲線に変換すべきか否かを判定する手段と、変換すべしと判定した場合、前記直線を前記始点及び終点により規定される曲線に変換する手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
第５発明にあっては、抽出したベクトルの始点及び終点を結ぶ直線上の画素と対応するラスタ画像上の画素との位置関係により、前記直線を曲線に変換すべきか否かを判定し、変換すべしと判定した場合、前記直線を曲線に変換するようにしている。したがって、抽出したベクトルが抽出元のラスタ画像上のラインからずれている場合には、曲線にて近似したラインに置換されることとなり、ベクトル画像の抽出精度が向上する。
【００１７】
第６発明に係る画像処理装置は、第２発明乃至第５発明の何れかの画像処理装置において、撮像対象物を撮像して得られた撮像画像を取込むべくなしてあり、取込んだ撮像画像の歪みを補正する手段を更に備えることを特徴とする。
【００１８】
第６発明にあっては、撮像対象物を撮像して得られた撮像画像を取込んで歪みを補正するようにしているため、スキャナ装置により読込むことが困難な大きさを有する対象物、三次元形状を有する対象物についてのベクトル画像の生成が可能となる。
【００１９】
第７発明に係る画像処理装置は、第６発明に係る画像処理装置において、前記撮像画像から前記撮像対象物の一部又は全部のベクトル画像を生成すべくなしてあることを特徴とする。
【００２０】
第７発明にあっては、撮像対象物の一部又は全部についてベクトル画像を生成するようにしているため、対象物の画像をスキャナ装置を利用して取込む必要がなくなるため、利便性の向上、適用範囲の拡大が図れる。
【００２１】
第８発明に係る画像処理装置は、第２発明乃至第７発明の何れかの画像処理装置において、各画素が色情報を有するラスタ画像を取込むべくなしてあり、取込んだラスタ画像の各画素の色情報に基づいて前記ラスタ画像を濃淡画像に変換する手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
第８発明にあっては、取込んだラスタ画像を濃淡画像に変換するようにしているため、ラスタ画像に対して二値化処理を施すことなくベクトル画像の生成が可能となる。
【００２３】
第９発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の画素からなるラスタ画像から複数のベクトルにより構成されるベクトル画像を生成させるステップを有するコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定させる第１のステップと、コンピュータに、指定した画素の周囲に前記ベクトルの終点候補となる画素を複数設定させる第２のステップと、コンピュータに、前記始点の画素と前記終点候補の画素とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出させる第３のステップと、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点の画素を決定させる第４のステップと、前記第１のステップから第４のステップまでの処理を繰り返すことにより、順次的にベクトルを抽出させる第５のステップと、抽出したベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定させる第６のステップと、完了したと判定した場合、ベクトルの抽出を停止させる第７のステップとを有することを特徴とする。
【００２４】
第９発明にあっては、ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定し、指定した画素の周囲に終点候補となる画素を複数設定し、始点と終点候補とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出し、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点を決定するようにしている。したがって、取込んだラスタ画像に対して二値化処理を施す必要がなくなるため、ベクトル画像を構成するベクトルの抽出精度が向上する。
【発明の効果】
【００２５】
第１発明、第２発明、及び第９発明による場合は、ラスタ画像から抽出すべきベクトルの始点となる画素を指定し、指定した画素の周囲に終点候補となる画素を複数設定し、始点と終点候補とを結ぶ各直線上の画素の濃度平均値を前記直線毎に算出し、算出した濃度平均値に基づいて前記ベクトルの終点を決定するようにしている。したがって、取込んだラスタ画像に対して二値化処理を施す必要がなくなるため、ベクトル画像を構成するベクトルの抽出精度を向上させることができる。
【００２６】
第３発明による場合は、決定したベクトルの終点の画素を、更に抽出するベクトルの始点に指定するようにしているため、隣接するベクトルを互いに連結させて構成したベクトル画像を生成することができる。
【００２７】
第４発明による場合は、新たに決定したベクトルの終点の画素と既に抽出されているベクトルの始点及び終点の画素との位置関係に基づいてベクトル画像の生成が完了したか否かを判定するようにしている。したがって、ベクトル画像を構成する一のベクトルの始点を指定してからベクトル画像が完成するまでの処理を自動化することができる。
【００２８】
第５発明による場合は、抽出したベクトルの始点及び終点を結ぶ直線上の画素と対応するラスタ画像上の画素との位置関係により、前記直線を曲線に変換すべきか否かを判定し、変換すべしと判定した場合、前記直線を曲線に変換するようにしている。したがって、抽出したベクトルが抽出元のラスタ画像上のラインからずれている場合には、曲線にて近似したラインに置換されることとなり、ベクトル画像の抽出精度を向上させることができる。
【００２９】
第６発明による場合は、撮像対象物を撮像して得られた撮像画像を取込んで歪みを補正するようにしているため、スキャナ装置により読込むことが困難な大きさを有する対象物、三次元形状を有する対象物についてのベクトル画像の生成が可能となる。また、大型のスキャナ装置を利用する必要がなくなるため、導入コストを低く抑えることができる。
【００３０】
第７発明による場合は、撮像対象物の一部又は全部についてベクトル画像を生成するようにしているため、対象物の画像をスキャナ装置を利用して取込む必要がなくなるため、利便性の向上、適用範囲の拡大を図ることができる。また、大型のスキャナ装置を利用する必要がなくなるため、導入コストを低く抑えることができる。
【００３１】
第８発明による場合は、取込んだラスタ画像を濃淡画像に変換するようにしているため、ラスタ画像に対して二値化処理を施すことなくベクトル画像を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
図１は本発明に係る画像処理装置を用いて構築される画像処理システムの概略構成を示す模式図である。図中Ｔは撮像対象物であり、該撮像対象物Ｔを撮像装置２０により任意の位置及び姿勢で撮像し、得られた撮像画像を画像処理装置１０に取込み、画像処理装置１０の内部で画像処理を行うことによって、取込んだ撮像画像から撮像対象物Ｔのベクトル画像を生成する。
【００３３】
撮像対象物Ｔは任意の形状を有する物であり、例えば、建築物、産業機器、家電製品などの３次元形状の物、又は原稿、地図、絵画などの２次元形状の物である。このような撮像対象物Ｔの撮像画像から生成されたベクトル画像は、例えば、ＣＡＤ用のデータとして種々の産業分野で利用することができる。本実施の形態では、矩形状の用紙上に描かれた衣服のデザイン画を撮像対象物Ｔとして撮像装置２０により撮像し、得られた撮像画像から衣服のベクトル画像を抽出する構成について説明する。
撮像装置２０はデジタルスチルカメラであり、前述した撮像対象物Ｔの撮像して撮像画像を取得することができる。撮像装置２０が生成する撮像画像はラスタ画像であり、それぞれがＲＧＢ値等の色情報を有する画素の集合により構成されるデジタル形式のデータとなっている。画像処理装置１０は例えばパーソナルコンピュータであり、取込んだ撮像画像（ラスタ画像）から撮像対象物Ｔのベクトル画像を生成する。なお、画像処理装置１０の内部構成については後に詳述することとする。
【００３４】
図２は画像処理装置１０の内部にて取扱う画像を説明する模式図である。図２（ａ）は撮像対象物Ｔを撮像して得られた画像の一例を示している。この撮像画像１００は、Ｍ×Ｎ画素（Ｍ，Ｎはともに自然数）のラスタ画像を構成しており、用紙に対応する画像１０１及び衣服のデザインに対応する画像１０２が含まれている。なお、撮像対象物Ｔは任意の位置及び姿勢から撮像されているため、図に示したような台形歪みが生じている。
一方、図２（ｂ）は、画像処理装置１０が生成するベクトル画像の一例を示している。本実施の形態では、撮像対象物Ｔのうち、衣服の部分のみをベクトル画像として抽出するようにしており、図に示した例では、抽出されたベクトル画像１１０が、ベクトルｐ０ｐ１、ベクトルｐ１ｐ２、…、ベクトルｐ１９ｐ０の２０個のベクトルにより構成されていることを示している。なお、ベクトル画像１１０を構成する各ベクトルを以下では要素ベクトルと称することとする。
【００３５】
図３は画像処理装置１０の内部構成を説明するブロック図である。画像処理装置１０はＣＰＵ１１を備えており、該ＣＰＵ１１にはＲＯＭ１３、ＲＡＭ１４、操作部１５、表示部１６、画像入力部１７、補助記憶部１８、記憶部１９等の各種ハードウェアがバス１２を介して接続されている。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３に格納された制御プログラムに従って前述のハードウェアを制御するとともに、外部から受付けた撮像画像からベクトル画像を生成する処理を行う。なお、当該画像処理は必ずしもＣＰＵ１１が行う必要はなく、画像処理専用のＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を設けて、ＣＰＵ１１から指示を与えることにより、画像処理専用のＡＳＩＣに画像処理を行わせる構成であっても良い。ＲＡＭ１４は半導体メモリにより構成されており、ＲＯＭ１３に格納された制御プログラムの実行時に生成されるデータ等を記憶する。
【００３６】
操作部１５は、キーボード、マウス、タブレット等の入力装置からなり、画像処理をする際の指示、選択操作等を受付ける。表示部１６は、ＣＲＴディスプレイ又は液晶ディスプレイ等の表示装置からなり、操作部１５を通じて入力された各種の情報が表示されるとともに、外部から入力された撮像画像、及び処理中の画像等が表示される。
【００３７】
画像入力部１７は、撮像装置２０が生成した撮像画像を入力するための入力装置を備えている。前記入力装置として、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）の規格に準拠した接続ポート、可搬型の半導体メモリに記憶された画像データを読取るための読取装置等を採用することができる。撮像装置２０がＵＳＢのインタフェースを持ち、通信ケーブルを介して外部に撮像画像を送出できるようになっている場合には、通信ケーブルを介した通信により撮像画像を取込む。また、撮像装置２０がＵＳＢのインタフェースを持たず、可搬型の半導体メモリにより撮像画像の受渡しが行われる場合には、前述の読取装置を利用して撮像画像が取込まれる。なお、この読取装置は画像処理装置１０に内蔵したものであってもよく、外付けにしたものであってもよい。画像入力部１７から入力された撮像画像はＨＤＤ装置等により構成される記憶部１９に記憶される。
【００３８】
補助記憶部１８は、本発明のコンピュータプログラムを記録したＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体Ｍからコンピュータプログラムを読取るＦＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等からなり、読取られたコンピュータプログラムは記憶部１９に記憶される。ＣＰＵ１１が当該コンピュータプログラムを実行する場合、記憶部１９に記憶されたコンピュータプログラムを一旦ＲＡＭ１４上に展開し、ＣＰＵ１１が前記コンピュータプログラムに含まれる命令コードをデコードすることによって一連のプログラムとして解釈し、前記コンピュータプログラムを実行する。
【００３９】
以下、画像処理装置１０が実行する処理について説明する。図４は画像処理装置１０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。まず、画像処理装置１０は、撮像装置２０が取得した撮像画像を画像入力部１７を通じて取込み（ステップＳ１１）、取込んだ撮像画像を記憶部１９に記憶させる。そして、記憶部１９に記憶させた撮像画像をＲＡＭ１４上にロードした後、以下で説明する各種の画像処理を施し、撮像画像からベクトル画像を生成する処理を行う。
【００４０】
まず、画像処理装置１０のＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１４上にロードされた撮像画像に対して歪みを補正する処理を行う（ステップＳ１２）。画像処理装置１０は撮像装置２０が取得した撮像画像を取込むようにしているため、ベクトル画像の生成元となるラスタ画像は一般的に撮像時における撮像装置２０の位置及び姿勢に起因した台形歪みを伴う。そこで、本画像処理装置１０ではこのような台形歪みを除去した上でベクトル画像の抽出を行う。台形歪みを除去する手法としては公知の手法を利用することができる。例えば、撮像対象物Ｔに矩形等の基準となる図形が含まれている場合、その図形の歪みを計測し、計測した歪みを元に戻すような幾何学的変換式を求め、求めた幾何学的変換式を撮像画像に適用することにより歪みを除去することができる。
【００４１】
次いで、ＣＰＵ１１は歪みが除去された撮像画像を濃淡画像に変換する（ステップＳ１３）。前述したように、撮像装置２０が取得する撮像画像は、各画素がＲＧＢ値等の色情報を有するカラーのラスタ画像であるため、要素ベクトルの抽出処理に先立ち、各画素の色情報をグレースケール（濃淡値）に変換する処理を行う。
【００４２】
次いで、ＣＰＵ１１は抽出するベクトル画像の開始点の画素を指定する（ステップＳ１４）。本実施の形態では、抽出すべきベクトル画像を構成する線上の１点を指定するために、以下で説明するライン検出フィルタを利用してフィルタリングを行い、その結果、微分値が最も大きい画素を、抽出するベクトル画像の開始点として指定する。
【００４３】
図５は本実施の形態で用いるライン検出フィルタを示す概念図であり、図６はライン検出フィルタの効果を説明する説明図である。本実施の形態ではライン検出フィルタとして、垂直方向のラインを検出するフィルタと水平方向のラインを検出するフィルタとを用いる。垂直方向のラインを検出するフィルタは、図５（ａ）に示したような３×１５要素からなる加重マトリックスにより表されており、ラスタ画像上の任意の画素を中央とする３×１５の矩形領域において、該矩形領域の各画素の値と加重マトリックスの対応する要素の値との積をそれぞれ求め、それらの和を算出した値をフィルタリング後の画素の値（微分値）とする演算処理を行う。このような演算処理をラスタ画像の各画素に対して施してゆくことにより垂直方向のラインを検出することができる。一般的な微分フィルタでは局所的な濃度変化を検出するように構成されているため、図６の実線の矢符に示したように、検出箇所がエッジ又はラインの何れであるかを識別することが困難であるが、本実施の形態で用いるライン検出フィルタは検出領域に広がりを持たせているため（図６の破線の矢符を参照）、エッジ又はラインの識別が可能となる。
【００４４】
水平方向のラインを検出するフィルタは、基本的に垂直方向のラインを検出するフィルタと同様であり、図５（ｂ）に示したような１５×３要素からなる加重マトリックスにより表されている。ラスタ画像上の任意の画素を中央とする１５×３の矩形領域において、該矩形領域の各画素の値と加重マトリックスの対応する要素の値との積をそれぞれ求め、それらの和を算出した値をフィルタリング後の画素の値とする演算処理を行う。このような演算処理をラスタ画像の各画素に対して施してゆくことにより水平方向のラインを検出することができる。
【００４５】
本実施の形態では、これらのフィルタをステップＳ１３にて変換した濃淡画像に対して施すことにより、周囲の画素に比べて濃度変化が最も大きくなる画素を検出し、検出した画素をベクトル画像の開始点として設定する。
【００４６】
なお、本実施の形態では、画像処理装置１０のＣＰＵ１１がベクトル画像の開始点を指定する構成としたが、ステップＳ１３の処理を施した後の画像を表示部１６に表示させ、操作部１５が備えるマウス等によりベクトル画像の開始点となる画素を利用者に指定させる構成であっても良いことは勿論のことである。
【００４７】
ステップＳ１４で指定した開始点の画素は、抽出すべき最初の要素ベクトルの始点の画素として設定される。そして、ＣＰＵ１１は要素ベクトルを検出するために、要素ベクトルの終点候補の画素を設定し（ステップＳ１５）、要素ベクトルの始点と終点候補との間の画素の濃度平均値を算出し（ステップＳ１６）、算出した濃度平均値に基づいて要素ベクトルの終点を決定する（ステップＳ１７）。
【００４８】
図７及び図８は要素ベクトルの抽出過程を説明する模式的説明図である。まず、前述のライン検出フィルタにより抽出した開始点の画素、すなわち抽出すべき最初の要素ベクトルの始点を表す画素Ｐ０の周囲に終点候補となる複数の画素Ｐ１〜Ｐ５を設定する（図７（ａ）参照）。終点候補の画素は、図７（ａ）に示したように、始点の画素Ｐ０から見て所定の角度の範囲内で設定するようにしても良く、始点の画素Ｐ０の周りを３６０°の範囲で設定するようにしても良い。また、所定の角度範囲で検出した結果、終点を検出することが出来なかった場合、検出範囲を広げて終点の検出を再度行うようにしても良い。なお、終点候補の数は５つに限定されないことは勿論のことである。
【００４９】
次いで、始点の画素Ｐ０と各終点候補の画素Ｐ１〜Ｐ５とを結ぶ直線上の画素の濃度平均値を算出する。例えば、画素Ｐ０と画素Ｐ１とを結ぶ直線（半直線）上の画素の濃度平均値は、図７（ｂ）に示した破線上の画素、すなわち、「１」のラベルを付した画素の濃度値を足し合わせ、画素の個数（１５個）で除算することにより求めることができる。画素Ｐ０と画素Ｐ２〜Ｐ５とを結ぶ各直線（半直線）上の濃度平均値についても同様にして求める。
【００５０】
そして、濃度平均値が最も高くなる直線を、抽出すべき要素ベクトル上の直線として選択する。図８（ａ）では画素Ｐ０と画素Ｐ３とを結ぶ直線を選択した様子を示している。本実施の形態では、更に、選択した直線上で濃度値が高い方から低い方へと最も大きく変化する部分を始点側から順次的に探索し、探索された部分までを要素ベクトルとして抽出するようにしている。例えば、図８（ｂ）に示したように、始点の画素Ｐ０から隣り合う画素間の濃度値の差分を順次的に算出して濃度変化が最も大きい部分を探索し、始点から６画素目と７画素目と間で濃度変化が最も大きくなっていることを探索した場合、要素ベクトルとして６画素目までを採用する。すなわち、画素Ｐ０を始点、画素Ｐ３’を終点とする要素ベクトルが抽出される。
【００５１】
次いで、画像処理装置１０のＣＰＵ１１は、ベクトル画像の終端を検出したか否かを判定する（ステップＳ１８）。ベクトル画像の終端を検出したか否かは、既に抽出されている要素ベクトルの始点及び終点と新たに抽出した要素ベクトルの終点との位置関係に基づいて判定する。
【００５２】
図９はベクトル画像の生成過程を説明する模式的説明図であり、図１０はベクトル画像の終端の判定方法を説明する説明図である。図９（ａ）に示した例では、ベクトル画像の開始点として点ａ１を抽出した後、要素ベクトルａ１ａ２、要素ベクトルａ２ａ３、要素ベクトルａ３ａ４、…、要素ベクトルａ１１ａ１２を順次的に抽出した過程を示している。そして、要素ベクトルａ１１ａ１２の終点を新たに抽出する要素ベクトルの始点として設定し、終点の検出を行った結果、前記始点（点ａ１２）と新たに検出した終点（点ａ１３）との間に既に抽出されている始点又は終点が存在するような場合、ベクトル画像の終端を検出したと判定する。このとき、ベクトル画像の終端が要素ベクトルａ１２ａ１３となる。なお、図９（ａ）に示した例では始点ａ１２と終点ａ１とにより規定した要素ベクトルをベクトル画像の終端としても良い。
【００５３】
図９（ｂ）に示した例では、要素ベクトルｂ１ｂ２、要素ベクトルｂ２ｂ３、…、要素ベクトルｂ８ｂ９を順次的に抽出した過程を示している。そして、点ｂ９を始点として終点の検出を行った結果、新たに検出した終点（点ｂ１３）が既に検出されている２つの点（始点又は終点）の間に存在するような場合、ベクトル画像の終端を検出したと判定する。このときベクトル画像の終端が要素ベクトルｂ９ｂ１０となる。
【００５４】
前述した２つの例では、既に抽出されている２点（始点又は終点）と新たに抽出された要素ベクトルの終点との位置関係に基づいて終端であるか否かを判定する。すなわち、図１０（ａ）に示したように、既に抽出されている２点Ａ１，Ａ２を結ぶ直線と新たに抽出された要素ベクトルの終点Ａ３との間の距離をｄ１、線分Ａ１Ａ３と線分Ａ２Ａ３とのなす角度をθとしたとき、ｄ１＜ε１（ここで、ε１は予め設定した極小値）かつθ＞９０°の条件を満たす場合にベクトル画像の終端を検出したと判定することができる。
【００５５】
一方、図９（ｃ）に示した例では、要素ベクトルｃ１ｃ２、要素ベクトルｃ２ｃ３、…、要素ベクトルｃ８ｃ９を順次的に抽出した過程を示しており、点ｃ９を始点として終点の検出を行った結果、新たに検出した終点（ｃ１０）が既に検出されている始点又は終点の近傍に存在する場合、ベクトル画像の終端を検出したと判定するようにしている。このとき、要素ベクトルｃ９ｃ１０をベクトル画像の終端としてもよく、始点ｃ９と終点ｃ１とにより規定した要素ベクトルをベクトル画像の終端としても良い。このような抽出過程においては、図１０（ｂ）に示したように、既に抽出されている点Ｂ１と新たに抽出された要素ベクトルの終点Ｂ２との間の距離をｄ２としたとき、ｄ２＜ε２（ここで、ε２は予め設定した極小値）の条件を満たす場合にベクトル画像の終端を検出したと判定することができる。
【００５６】
ベクトル画像の終端であるか否かの判定を行った結果、ベクトル画像の終端を検出していないと判定した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、ステップＳ１７にて決定した終点の画素を次の要素ベクトルの始点に指定した上で（ステップＳ１９）、処理をステップＳ１５へ戻す。すなわち、抽出した要素ベクトルがベクトル画像の終端となるまでステップＳ１５からステップＳ１７までの処理を繰り返すことにより、順次的に要素ベクトルの抽出を行う。一方、ベクトル画像の終端を検出したと判定した場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、抽出した各要素ベクトルの始点及び終点によって曲線を構成することができるか否かを判定する（ステップＳ２０）。本実施の形態では、抽出した要素ベクトル上の画素と抽出元のラスタ画像上に描かれている線上の画素との距離が大きい場合には曲線であると判定するようにしている。
【００５７】
抽出した各要素ベクトルの始点及び終点により曲線を構成することができると判断した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、それらの始点及び終点により規定される曲線の方程式を求め、ベクトル画像の一部を曲線に置換する処理を行う（ステップＳ２１）。本ステップにより求める曲線は、例えば、スプライン曲線、ベジェ曲線、円弧等である。抽出した要素ベクトルの始点及び終点により曲線を構成することができないと判断した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、又はステップＳ２１にてベクトル画像の一部を曲線に置換する処理が完了した場合、生成したベクトル画像を記憶部１９に記憶する（ステップＳ２２）。具体的には、各要素ベクトルを規定する始点及び終点の位置座標、曲線を表す方程式等を、生成したベクトル画像に係る一連のデータとして記憶部１９に記憶する。
【００５８】
なお、本実施の形態では、撮像装置２０にて得られた撮像画像を画像処理装置１０に取込み、取込んだ撮像画像からベクトル画像を生成する構成としたが、ベクトル画像の生成元となるラスタ画像は撮像装置２０が撮像した画像に限定する必要はない。例えば、グラフィックス作成用のアプリケーションプログラムによって作成されたラスタ形式の画像、インターネット等の通信回線網を通じてダウンロードして得られたラスタ形式の画像等からベクトル画像を生成する構成であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明に係る画像処理装置を用いて構築される画像処理システムの概略構成を示す模式図である。
【図２】画像処理装置の内部にて取扱う画像を説明する模式図である。
【図３】画像処理装置の内部構成を説明するブロック図である。
【図４】画像処理装置が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図５】本実施の形態で用いるライン検出フィルタを示す概念図である。
【図６】ライン検出フィルタの効果を説明する説明図である。
【図７】要素ベクトルの抽出過程を説明する模式的説明図である。
【図８】要素ベクトルの抽出過程を説明する模式的説明図である。
【図９】ベクトル画像の生成過程を説明する模式的説明図である。
【図１０】ベクトル画像の終端の判定方法を説明する説明図である。
【符号の説明】
【００６０】
１０  画像処理装置
１１  ＣＰＵ
１２  バス
１３  ＲＯＭ
１４  ＲＡＭ
１５  操作部
１６  表示部
１７  画像入力部
１８  補助記憶部
１９  記憶部
２０  撮像装置
Ｔ  撮像対象物
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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