"画像データにおいて、同一の特徴値を有し且つ8連結で接続されている画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、前記画像領域抽出手段によって抽出された各画像領域から輪郭線を抽出する輪郭抽出手段と、前記輪郭抽出手段によって抽出された輪郭線に複数の内輪郭がある場合、当該内輪郭同士を接続する接続点があるか否かを判定する輪郭接続判定手段と、前記輪郭接続判定手段により前記接続点があると判定された場合、当該接続点で前記内輪郭を接続して新たな輪郭線を生成し、当該生成した輪郭線を用いて修正する輪郭修正手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。前記同一の特徴値とは、同色として判断可能な画素値であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記同一の特徴値を有し且つ8連結で接続されている画像領域とは、隣接する8方向のいずれかで接続している同色の画素群で構成される領域であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記輪郭修正手段は、前記内輪郭に対して1つまたは2つの接続点がある場合に、前記新たな輪郭線を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記輪郭抽出手段によって前記画像領域の1つから抽出された外輪郭が、他の画像領域から抽出された外輪郭と交差する場合、前記輪郭修正手段による修正を実行しないことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記輪郭修正手段は、前記内輪郭に対して3つ以上の接続点がある場合、前記輪郭線の修正を実行しないことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像領域抽出手段は、前記画像データに対してクラスタリング処理とラベリング処理とを実行することにより、前記同一の特徴値を有し且つ8連結で接続されている画像領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記画像データにおける背景色を選定し、画像領域抽出手段で抽出された画像領域が前記背景色の画像領域のみと接するか否かを判定する背景判定手段をさらに備え、前記輪郭接続判定手段は、判定対象の画像領域が前記背景色の画像領域以外とも接していると前記背景判定手段により判定された場合、前記判定対象の画像領域から抽出された輪郭線に接続点があるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記輪郭修正手段で修正処理を行った後の輪郭線に基づいて、異なる画像領域間の境界線を抽出する境界線抽出手段と、前記抽出された境界線を関数近似する関数近似手段と、前記関数近似後の境界線を繋ぎ合わせることにより、前記画像領域の境界線を表わすベクトルデータを生成するベクトルデータ出力手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。画像データにおいて、同一の特徴値を有し且つ8連結で接続されている画像領域を抽出する画像領域抽出ステップと、前記画像領域抽出ステップで抽出された各画像領域から輪郭線を抽出する輪郭抽出ステップと、前記輪郭抽出ステップで抽出された輪郭線に複数の内輪郭がある場合、当該内輪郭同士を接続する接続点があるか否かを判定する輪郭接続判定ステップと、前記輪郭接続判定ステップで前記接続点があると判定された場合、当該接続点で前記内輪郭を接続して新たな輪郭線を生成し、当該生成した輪郭線を用いて修正する輪郭修正ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。プログラムを格納した記憶媒体であって、該プログラムは、コンピュータを以下のユニットとして機能させる:画像データにおいて、同一の特徴値を有し且つ8連結で接続されている画像領域を抽出する画像領域抽出ユニットと、前記画像領域抽出ユニットによって抽出された各画像領域から輪郭線を抽出する輪郭抽出ユニットと、前記輪郭抽出ユニットによって抽出された輪郭線に複数の内輪郭がある場合、当該内輪郭同士を接続する接続点があるか否かを判定する輪郭接続判定ユニットと、前記輪郭接続判定ユニットにより前記接続点があると判定された場合、当該接続点で前記内輪郭を接続して新たな輪郭線を生成し、当該生成した輪郭線を用いて修正する輪郭修正ユニット。特許文献1に開示されている技術は2値画像の輪郭線を抽出するものであるが、以下のようにすれば、複数色で構成される多値画像に対して、各色の画像領域ごとに輪郭を抽出することも可能である。すなわち、多値画像内に含まれる各色を順番に処理対象として着目し、当該着目した色の画素を1、それ以外の色の画素を0にした2値画像を生成して、特許文献1に開示されている技術を適用すればよい。しかしながら、色毎に画像領域の輪郭線を抽出する場合、ある色の画像領域から抽出される輪郭線としての内輪郭と、当該内部の別の色の画像領域から抽出される輪郭線としての外輪郭とが一致しないことがある。ここで一致する場合としない場合について、図4を用いて説明する。まず、一致する場合の例として、図4Aに示す白色の画像領域401および灰色の画像領域402についてそれぞれ輪郭線を抽出する場合について説明する。白色の画像領域401に着目して輪郭線を抽出した場合は輪郭線411外輪郭および輪郭線412内輪郭が抽出され、灰色の画像領域402に着目して輪郭線を抽出した場合は輪郭線412外輪郭が抽出される。このとき、白色の画像領域401の輪郭線412内輪郭と、灰色の画像領域402の輪郭線412外輪郭とは一致している。なお、図4Aの例の場合は、輪郭線を4連結と8連結のどちらで抽出しても同じ形状になる。一方、一致しない場合の例として、図4Bに示す白色の画像領域403および灰色の画像領域404についてそれぞれ輪郭線を抽出する場合について説明する。例えば、白色の画像領域403に着目して4連結で輪郭線を抽出すると、図4Cに示すように輪郭線413外輪郭および輪郭線414内輪郭が抽出される。一方、灰色の画像領域404に着目して4連結で輪郭線を抽出すると、斜め方向のみで隣接している箇所は接続していないと判定するので、図4Dに示すように輪郭線415外輪郭、輪郭線416外輪郭、および輪郭線417外輪郭が抽出される。このように、4連結で各画像領域の輪郭線を抽出した場合、白色の画像領域403の輪郭線としての内輪郭と、灰色の画像領域404の輪郭線としての外輪郭とが一致しない。すなわち、白色の画像領域の内輪郭414は1つ抽出されるが、灰色の画像領域の外輪郭415,416,417は3つ抽出されるので、一致しない。また、白色の画像領域403に着目して8連結で輪郭線を抽出すると、斜め方向で隣接している白色の画素群は接続しているものとして処理するので、図4Eに示すように輪郭線418外輪郭、および輪郭線419~421内輪郭が抽出される。一方、8連結で灰色の画像領域404の輪郭線を抽出すると、斜め方向で隣接している灰色の画素群は接続しているものとして処理するので、図4Fに示すように1つの輪郭線422外輪郭が抽出される。このように、8連結で各画像領域の輪郭線を抽出した場合も、白色の画像領域403の輪郭線としての内輪郭と、灰色の画像領域404の輪郭線としての外輪郭とが一致しない。白色の画像領域403の輪郭線内輪郭および灰色の画像領域404の輪郭線外輪郭は同一の輪郭線で表すことができるはずであるが、上記のように異なる輪郭線がそれぞれ抽出される場合がある。このように、画像領域間の境界について、2つの異なる輪郭線が抽出されると、各輪郭線を関数近似してベクトルデータを生成した場合に、画像領域間で異なる形状のベクトルデータが生成されるおそれがある。また、図5Aのように斜め方向で接続される箇所を含む細線が画像データ中に存在する場合、その細線に対して4連結で輪郭線を抽出すると、斜め方向で接続される箇所で分断されることになるので、当該細線は細かく分断されてしまう。そして、その細かく分断された輪郭線ごとに関数近似を行うと、図5Bに示すようになるので、出力されるベクトルデータの画質が著しく劣化することとなる。したがって、このような細線の輪郭線はできるだけ8連結で抽出するのが望ましい。本発明では、異なる画像領域から抽出される輪郭線ができるかぎり一致するように輪郭線の修正を行う。前述した課題を解決するために、請求項1に記載の画像装置は、画像データにおいて、同一の特徴値を有し且つ8連結で接続されている画像領域を抽出する画像領域抽出手段と、前記画像領域抽出手段によって抽出された各画像領域から輪郭線を抽出する輪郭抽出手段と、前記輪郭抽出手段によって抽出された輪郭線に複数の内輪郭がある場合、当該内輪郭同士を接続する接続点があるか否かを判定する輪郭接続判定手段と、前記輪郭接続判定手段により前記接続点があると判定された場合、当該接続点で前記内輪郭を接続して新たな輪郭線を生成し、当該生成した輪郭線を用いて修正する輪郭修正手段と、を有することを特徴とする。本発明によれば、画像領域間の境界で適切な1つの輪郭線を得ることができる。実施例1以下、添付の図面を参照して本発明の一実施例を説明する。ただし、この実施例に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施例によって限定されるわけではない。本発明に係る一実施例における画像処理装置の構成例について、図2のブロック図を参照して説明する。CPUCentralProcessingUnit207は、画像処理装置全体を制御する中央処理装置である。ROMReadOnlyMemory206は、プログラムやパラメータを格納する読み取り専用の記憶媒体である。RAMRandomAccessMemory205は、外部装置等から供給されるプログラムやデータを一時記憶する。スキャナ201は、例えば文書等の紙媒体を光電走査して、電子的な画像データを得ることができる光学式読取装置である。スキャナ201は、画像入出力IO203を介してバス211に接続されており、バス211に接続されているその他の装置と通信することができる。画像メモリ202は、スキャナ201で読み取られた画像データ等を保持する。外部記憶装置212は、ハードディスクやメモリカード、あるいは着脱可能なフレキシブルディスクFDやCompactDiskCD等の光ディスク、磁気や光カード、ICカード、メモリカード等から構成され、データを保持する。IO213は、外部記憶装置212およびバス211に接続されており、外部記憶装置212と、バス211に接続されているその他の装置との間のデータのやりとりを可能にする入出力装置である。IO215は、キーボード209、マウス210、およびバス211に接続されており、キーボード209、マウス210を介してユーザの操作を受け付け、受け付けたデータを、バス211に接続されているその他の装置に出力する入出力装置である。映像IO214は、ディスプレイ装置208およびバス211に接続されており、バス211を介して映像データを入力し、ディスプレイ装置208に出力して当該映像データをディスプレイ装置208に表示させる入出力装置である。通信IF204は、インターネット等のネットワーク回線に接続するためのインターフェースである。バス211は、接続される装置間の通信を可能にする。図1は、本発明の実施例1に係る画像処理装置の機能ブロック図を示す。画像入力部101は、スキャナ201等から構成され、ベクトルデータを出力するための画像データを入力する。入力された画像データは、画像メモリ202等の記憶装置に記憶される。画像領域抽出部102は、入力された画像データにおいてクラスタリング処理色領域分割処理を行うことにより、同一の特徴値画素値を示す画素の集合ごとに個別のクラスタ色領域に分割する。すなわち、類似する画素値を有する画素は同色と判断され、同じクラスタに属することになる。なお、このときクラスタ数が所定の目標値より多い場合は類似するクラスタ同士を統合してクラスタ数が目標値以下になるようにしてもよい。また、このとき、ノイズと判定されるクラスタを削減するようにしてもよい。更に、画像領域抽出部102は、当該分割された各クラスタに対して8連結のラベリング処理を行うことにより、8連結で接続されている画素群ごとに同一のラベル番号を付与する。この結果、同一の特徴値を有し且つ8方向のいずれかで接続している画像領域ごとにラベル番号が付与されることになる。画像領域が識別可能となるように、各画像領域にラベル番号を関連付けてRAM205等の記憶装置に記憶させる。なお、本実施形態では、クラスタリング処理を行った後にラベリング処理を行うものとして記載するが、これに限るものではなく、同時に行うようにしてもよい。例えば、画像内の各画素にラベルを付与する際に、同一の特徴値を有する画素が8方向のいずれかで隣接しているかどうかを検査して、そのような画素が隣接していれば同一のラベルを付与するように構成してもよい。輪郭抽出部103は、画像領域抽出部102によって各ラベル番号が付与されたラベル領域ごとに、8連結での輪郭線抽出処理を実行する。例えば、各ラベル番号を順番に処理対象とし、当該処理対象のラベル番号が付与されている画素を1、それ以外の画素を0とすれば、2値画像として扱うことが可能であるので、各2値画像を用いて8連結で接続された画像領域の輪郭線を抽出すればよい。すなわち、特許第3026592号公報に記載の技術と同様に、各2値画像に対して、3×3画素マトリクス単位のラスタ走査で検査することにより、8連結で接続された輪郭ベクトルを検出し、当該検出された輪郭ベクトルを繋ぎ合わせて輪郭線を抽出すればよい。輪郭線抽出処理を実行した結果、輪郭抽出部103は、各ラベル番号が付与された画像領域ラベル領域と、当該画像領域の輪郭線を示すベクトルデータとを関連付けてRAM205等の記憶装置に記憶させる。なお、抽出される輪郭線には、当該ラベル領域に対して8連結接続で抽出した外輪郭と8連結接続で抽出した内輪郭の両方を含むことになる。輪郭接続判定部104は、同じラベル領域から抽出された輪郭線に複数の内輪郭がある場合、当該内輪郭を構成するベクトルデータの座標を参照して、同じラベル領域から抽出された別の内輪郭と8連結斜め方向で接続可能な接続点があるか否かを判定する。輪郭接続判定部104は、接続点があると判定した場合、輪郭線と接続点とを関連付けてRAM205等の記憶装置に記憶させる。輪郭修正部105は、輪郭接続判定部104により接続点が判定されている場合に、当該接続点で接続される輪郭線同士を接続させた新たな輪郭線を生成して、輪郭線の修正を行う。そして、輪郭修正部105は、当該新たな輪郭線についてのベクトルデータを当該ラベル領域と関連付けてRAM205等の記憶装置に記憶させる。境界線抽出部106は、輪郭修正が為された後の各画像領域の輪郭線において一致する輪郭線を検出し、当該検出した輪郭線において隣接する画像領域ラベル領域の間で共通する区間ごとに境界線として抽出する。ここでは、3色以上の画像領域3つのラベル領域が接する位置を交点とし、交点ごとに輪郭線を分割することで、隣接する2つの画像領域間の境界線を抽出できる。なお、交点が無い輪郭線に関しては、当該輪郭線をそのまま境界線として扱えばよい。そして、境界線抽出部106は、抽出された境界線について、これに対応する画像領域を関連付けた再構成情報をRAM205等の記憶装置に記憶させる。関数近似部107は、境界線を関数近似することにより、関数近似後の境界線を示すベクトルデータを生成する。また、関数近似部107は、画像領域と関数近似した境界線とを関連付けてRAM205等の記憶装置に記憶させる。ベクトルデータ出力部108は、再構成情報に基づいて、画像領域ごとに関連付けられている関数近似後の境界線を繋ぎ合わせることにより、各画像領域の輪郭を表わすベクトルデータを生成出力する。次に、本願発明を実現する処理手順について、図6のフローチャートを参照して説明する。処理が開始すると、まず、ステップS601において、処理対象となる画像データが画像処理装置に入力される。この画像入力処理では、例えば、スキャナ201により読み取られた画像データが、画像入出力IO203を介して画像メモリ202に格納される。また、例えば、通信IF204を介して、画像処理装置の外部から処理対象となる画像領域を含む画像データを入力して、画像メモリ202に格納してもよい。また、例えば、外部記憶装置212に予め格納されている画像データについて、IO213を介して画像メモリ202に格納してもよい。このように、ステップS601における画像入力により、得られた画像データが画像メモリ202に保持される。このステップS601における画像入力処理は、画像入力部101により実行される。次に、入力された画像データについて、ステップS602で色領域分割処理クラスタリング処理を行い、同一の特徴値画素値を有する画素の集合クラスタ:色領域とも言うに分割する。なお、このときノイズ除去処理を行うようにしてもよい。例えば、クラスタリング処理で分割されたクラスタの中からノイズと判定したクラスタ例えば小さいサイズのクラスタを、隣接するクラスタのうちの類似クラスタに統合すれば、ノイズを除去することが可能である。この色領域分割処理を実現する技術は、特開2006-344069号公報に記載の技術と同様にして行うことが可能である。なお、本実施形態では、入力された画像データに対して色領域分割処理を行うものとするがこれに限るものではない。例えば、入力された画像データを、属性ごとの領域文字領域、写真領域、クリップアート画像などに分離し、クリップアート画像所定色数以下のイラストのような画像を色領域分割処理の処理対象としてもよい。次に、ステップS603において、色領域分割処理で分割された各クラスタに対して8連結でラベリング処理を行うことにより、8方向のいずれかで接続している同じ特徴値を有する画素群ごとに同じラベル番号を付与する。なお、ステップS602における色分割処理、およびステップS603におけるラベリング処理は、画像領域抽出部102により実行される。すなわち、画像領域抽出部102により、処理対象の画像データから、同一の特徴値同じ色を有し且つ8方向のいずれかで接続している画素群によって構成される画像領域を抽出することができる。次に、ステップS604において、同じラベル番号が付与されている画素群で構成される画像領域ごとに、8連結で輪郭線を抽出する輪郭抽出処理を実行する。上述したように、ラベル番号を順に処理対象にし、当該処理対象のラベル番号が付与されている画素を1、それ以外の画素を0とすることによって得られる2値画像に対して、3×3画素マトリクス単位のラスタ走査で検査する。そして、8連結で接続された輪郭ベクトルを検出し、当該検出された輪郭ベクトルを繋ぎ合わせて輪郭線を抽出すればよい。なお、本実施形態では、特許第3026592号公報に記載の技術を用いて、2値画像から輪郭線を抽出するものとするが、これに限るものではない。なお、同じラベル番号が付与された画素群で構成される画像領域ラベル領域に基づいて得られる2値画像に対して、3×3画素マトリクス単位のラスタ走査で検査する。そして、8連結で接続された輪郭ベクトルを検出して輪郭線を抽出することにより、最初に得られる輪郭線は当該画像領域の外輪郭となる。これは、画像をラスタ走査することに起因しており、ラスタ走査する場合、必ず外輪郭の方が内輪郭よりも先に抽出される。この特徴を利用すれば、抽出された輪郭線のうち、最初に抽出される輪郭線は必ず外輪郭であり、その次に抽出される輪郭線が存在する場合には、残りは全て内輪郭となる。したがって、最初に抽出された輪郭線を外輪郭とし、それ以降に抽出される輪郭線を内輪郭として扱うことができる。なお、ステップS604における輪郭抽出処理は、輪郭抽出部103により実現される。次に、ステップS605において、S604で同じラベル領域から得られた輪郭線について、複数の内輪郭が存在する場合に、ある内輪郭とその他の内輪郭とが斜め方向で接続できる箇所があるかを判定する輪郭接続判定処理がなされる。このステップS605の輪郭接続判定処理について、図7を用いて説明する。図7Aは、白色画素で構成される画像領域白色画素のラベルが付与されたラベル領域700に対してステップS604の輪郭抽出処理により抽出された輪郭線のうち、当該白色画素の画像領域の内輪郭701~703を示す。また、図7Aは、抽出された輪郭線における当該内輪郭を構成する各座標P1~P10を示している。白色画素で構成される画像領域に対して8連結での輪郭抽出処理を行う場合、斜め方向で隣接している白画素同士は繋がっているものと見なして輪郭抽出することになるので、内輪郭701~703は3つになる。内輪郭701は、座標P1~P4で構成され、内輪郭702は、座標P4~P7で構成され、内輪郭703は、座標P7~P10で構成されている。ここで、内輪郭701は、P1を始点として、P2、P3を経由してP4からP1へ再び戻る閉曲線を示すベクトルデータとして記録される。このベクトルデータは、例えば、P1、P2、P3、P4のように各座標が始点から終点まで順に格納されるデータ構造とすることができる。同様に、内輪郭702は、P5、P4、P6、P7とし、内輪郭703は、P8、P7、P9、P10としたデータ構造を持つベクトルデータである。輪郭接続判定処理では、各内輪郭が、その他の内輪郭と斜め方向で接続できる接続点があるか否かを判定する。例えば、最初に内輪郭701を基準にして、内輪郭702および内輪郭703との接続点の有無を判定する。具体的には、内輪郭701を構成する各座標と、内輪郭702、および内輪郭703を構成する各座標とを比較し、一致する座標があれば当該座標を接続点として、接続点があるものと判定する。図7Aの例では、内輪郭701を構成する座標のうちのP4と、内輪郭702を構成する座標のうちのP4とが一致しているので、P4を接続点とする。そして、内輪郭701および内輪郭702が、P4で接続可能であることを示す接続点座標P4と、内輪郭701、702とを関連付けて記憶させる。内輪郭701と内輪郭703とでは、一致する座標がないため、次に、内輪郭702を基準にして、内輪郭703との接続点の有無を判定する。このとき、内輪郭702を構成する座標のうちのP7と、内輪郭703を構成する座標のうちのP7とが一致しているので、P7を接続点とする。そして、内輪郭702および内輪郭703がP7で接続可能であることを示す接続点座標P7と、内輪郭702、703とを関連付けて記憶する。このように、輪郭接続判定処理では、輪郭抽出処理により同じラベル番号の画像領域から抽出された輪郭線について、内輪郭が複数存在する場合に、各内輪郭について順に接続点があるか否かを判定して、接続点があればそれを当該内輪郭と関連付けて記憶する。なお、ステップS605における輪郭接続判定処理は、輪郭接続判定部104により実現される。次に、ステップS605の輪郭接続判定処理で接続点があると判定されている場合に、ステップS606において、当該接続点で内輪郭同士を接続させることにより新たな内輪郭を生成して、輪郭線の修正を行う輪郭修正処理が実行される。ステップS606における輪郭修正処理は、輪郭修正部105により実現される。例えば、図7Aに示すように、内輪郭701と内輪郭702とが、P4で接続可能な場合に、両輪郭線がP4で接続されるように修正した輪郭線704図7Bを生成する。具体的には、内輪郭701のベクトルデータに、P4で接続することを含めた内輪郭702のベクトルデータを追加して、輪郭線704のベクトルデータをP1、P2、P3、P4、P6、P7、P5、P4とする。次に、内輪郭702と内輪郭703とが、P7で接続することが判定されているので、輪郭線704がP7で内輪郭703と接続するように修正した輪郭線705図7Cを生成する。具体的には、輪郭線704のベクトルデータにP7で接続することを含めた内輪郭703のベクトルデータを追加して、輪郭線705のベクトルデータをP1、P2、P3、P4、P6、P7、P9、P10、P8、P7、P5、P4とする。このとき、内輪郭および外輪郭の向きを比較すると、図7Cに示すように、白色画素で構成される画像領域の外輪郭706は右回りとなっている。一方、接続後の内輪郭としての輪郭線705は、左回りとなっている。後述の境界線を抽出するステップS607では、灰色画素で構成される画像領域に基づいて抽出される外輪郭のベクトル方向と、白色画素で構成される画像領域に基づいて抽出される内輪郭のベクトル方向とが同一であることが好ましい。したがって、このようにベクトル方向が不一致の場合には、輪郭接続判定処理においてベクトル方向を同一の向きに修正する。具体的には、接続後の内輪郭の輪郭線705のベクトルデータについて、P1を始点とした逆ルートになるようにベクトルデータを置き換える。すなわち、輪郭線705のベクトルデータをP1、P4、P5、P7、P8、P10、P9、P7、P6、P4、P3、P2として、図7Dに示す輪郭線707とすることができる。以上説明した輪郭修正処理により、最終的に、図7Aで示した白色画素で構成される画像領域700の輪郭線として、図7Eに示す外輪郭706、および内輪郭としての輪郭線707を得ることができる。なお、図7に示す輪郭修正処理の例では、全ての内輪郭を互いに接続させているが、内輪郭の接続形態によっては、特別な処理が必要となる場合がある。例えば、図8Aに示すように、灰色の画像領域に対して8連結で輪郭抽出処理を実行すると、2つの内輪郭801および802が抽出される。抽出された2つの内輪郭801,802は、斜め方向に接続している箇所が2カ所ある。このような場合は、2つの内輪郭801,802を当該2つの接続点で分離し、分離した内輪郭を別々に組み合わせて、2つの輪郭線803、804に修正する。このとき、灰色の画像領域において斜め方向に隣接している灰色画素が接続していないと考えると、灰色画像領域は外側と内側の2つの領域に分けて考えることができる。したがって、修正後の輪郭線803は外側の灰色の画像領域における内輪郭と見なし、輪郭線804は内側の灰色の画像領域における外輪郭と見なすようにすればよい。また、別の例として、図8Bに示すような千鳥格子パターンの場合、灰色の画像領域の8連結での外輪郭と、白色の画像領域の8連結での外輪郭とを比較すると、外輪郭同士が交差する点がある。このように、異なる色の画像領域から抽出される外輪郭が交差する場合、ある色の画像領域の内輪郭を接続しても他の色の領域の外輪郭と一致しない場合がある。したがって、このような千鳥格子パターンの場合は、内輪郭同士を斜め方向の接続点で接続する処理を行う必要はない。なお、外輪郭同士が交差するかどうかを判定する代わりに簡易的な判定処理として、ある内輪郭に接続する接続点の数および内輪郭の数に基づいて、内輪郭を接続する処理を行うかどうかを判定するように構成してもよい。例えば、ある内輪郭に対して3点以上の接続点がある場合には輪郭線を構成する各座標の列が一つに定まらない場合があるため、当該内輪郭を接続処理対象から除外するようにしてもよい。例えば、図8Bに示すように、4つの接続点811~814がある場合には、内輪郭815を接続対象から除外するように構成しても構わない。全ての画像領域について、輪郭抽出処理および輪郭修正処理が終わると、次に、ステップS607において、当該輪郭線に基づいて、隣り合う画像領域間で共通する区間ごとの境界線を抽出する境界線抽出処理が実行される。具体的には、ステップS606までに得られた輪郭線を構成する各座標について、輪郭線に沿って着目座標を設定し、この着目座標を中心とする2×2画素幅の周囲を参照する。この時、3色以上の画像領域異なる特徴値を有する3つの画像領域が交わる箇所を交点とし、交点間ごとに分割した輪郭線を境界線として抽出する。このとき、境界線を用いて元の画像領域の輪郭線を再構成できるように、再構成情報として、各境界線を対応する画像領域に関連付けて記憶させておく。なお、ステップS607における境界線抽出処理は、境界線抽出部106により実現される。図9Aは、画像領域と境界線との間の関係を示す。線911~914は、上記の境界線を得るための処理により得られた、画像領域901についての境界線を示す。また、線915は、画像領域902についての境界線を示し、図9Aに示す例では、画像領域902は、1つの境界線のみが関連付けられていることを示す。図9Bは、境界線に関するデータを格納したデータテーブル境界線情報を示しており、線番号921に対して、端点座標922と、方向925とが関連付けられている。線番号921は、境界線に割り当てられる固有の番号である。端点座標922は、固有の線番号921が割り当てられている各境界線に関する始点座標923と、終点座標924とを示すものである。例えば、線番号として1が割り当てられている境界線の始点座標は0、1であり、終点座標は5、1である。方向925は、図9Aに示すように、始点座標923から終点座標924への方向を示す情報である。例えば、線番号として1が割り当てられている境界線の場合、始点座標から終点座標への方向は右なので、方向925には右を示す情報が格納されている。また、例えば、線番号として5が割り当てられている境界線の場合、始点座標1、4から右方向に進んで画像領域902の外周を回って終点座標1、4に戻る閉曲線であることを示している。なお、座標は、図9Aに示すように画素の最左端上を原点とし、原点から右向きを正のX軸方向とし、原点から下向きを正のY軸方向としたときの関係に対応するものである。図9Cは、境界線についての再構成情報を示している。再構成情報とは、画像領域と境界線とが関連付けられているデータテーブルである。画像領域931の項目には、各画像領域に関連付けられているラベル番号が格納される。境界線932の項目には、再構成する際に用いる境界線の線番号が格納される。ここで再構成とは、格納されている線番号の境界線を順に接続することにより、対応する画像領域の輪郭線のベクトルデータを構成し直すことである。例えば、ラベル1の画像領域901の輪郭線を再構成する場合、図9Cの再構成情報に格納されているように線1、線4、線3逆順、線2逆順の順で境界線を接続すればよい。ここで、線2および線3において逆順となっているのは、再構成された輪郭線が閉曲線である場合に、図9Bに示す境界線情報における方向925と180°逆になっていることを示している。なお、ラベル番号2が関連付けられている画像領域については、境界線が1つのみであり、再構成情報においては、境界線として線番号5のみが格納される。次に、ステップS608において、ステップS607の境界線抽出処理により得られた境界線について、滑らかなベクトルデータを得るために関数近似処理を行う。当該関数近似処理は、例えば、特開2005-310070号公報に記載されているように、ベジェ曲線を用いて近似することができる。なお、ステップS608における関数近似処理は、関数近似部107により実現される。最後に、ステップS609において、ステップS607で得られた画像領域の再構成情報に基づいて、関数近似後の境界線を繋ぎ合わせることにより、各画像領域の輪郭線を表わすベクトルデータを生成して出力する。なお、ステップS609におけるベクトルデータ出力処理は、ベクトルデータ出力部108により実現される。実施例2実施例1では、全ての画像領域に対して、輪郭接続判定処理、輪郭修正処理、および境界線抽出処理が行われている。しかし、単一の色の画像領域からなる単色画像を処理する場合には、他の画像領域との間の境界線が存在しないため、これらの処理を行わないようにしてもよい。そこで、実施例2では、輪郭線の抽出後に処理対象となる画像領域が背景色の画像領域のみと接するか否かを判定して、背景色の画像領域以外とも接する場合には、実施例1と同様に輪郭接続判定処理、輪郭修正処理、および境界線抽出処理を行うようにする。一方、背景色の画像領域のみと接する場合、処理対象となる画像領域は単色画像であるため、輪郭線処理により抽出した輪郭線をそのまま関数近似する。実施例2における処理フローを図10に、また図10中のステップS1005における判定処理の説明を図11に示す。なお、ステップS1001からステップS1004までの処理は、実施例1における図6で示したステップS601からステップS604までの処理と同一である。実施例2では、ステップS1004における輪郭抽出処理の後、次に、ステップS1005において、画像領域が背景色の画像領域のみと接しているか否かを判定する。なお、ステップS1006からステップS1010までの処理は、実施例1における図6で示したステップS605からステップS609までの処理と同一である。図11Aは、入力された画像データ1100を示し、白色の画像領域1101と、灰色の画像領域1102と、黒色の画像領域1103、1104とを含んでいる。まず、画像データ1100について、背景色を選定する。例えば、画像データ1100を2値化することによって図11Bのような2値画像1110を取得し、当該2値画像1110において面積が大きい方の色の画像領域に対応する色を背景色として選定するようにしてもよい。2値画像データ1110において、黒色の領域1111と1112の合計よりも、白色の領域の方が大きいので、当該白色領域に対応する位置の画像データ1100における色すなわち白色を背景色として選定する。また、2値画像1110において、黒色領域1111と1112を前景部分として選定する。したがって、画像データ1100において、当該前景部分に対応する位置の領域灰色の画像領域1102と、黒色の画像領域1103および1104は前景として判定される。なお、背景前景の選定方法は上記方法に限るものではない。例えば、処理対象の画像データ1100の外周に占める色に基づいて背景色を選定してもよい。図11Aの画像データ1100の外周部分は白色が大部分を占めているので、白色を背景色と選定する。次に、前景として判定された色の画像領域が、背景色の画像領域のみに接しているか否か判定する。例えば、図11Cに示す黒色の画像領域1103の形状は、図11Bの2値画像1110における前景1111の形状と一致しないので、画像領域1103は背景以外の画像領域とも接していると判定される。同様に、図11Dに示す灰色の画像領域1102の形状は、2値画像1110における前景1111の形状と一致しないので、画像領域1102は背景以外とも接している判定される。一方、図11Eに示す黒色の画像領域1104の形状は、2値画像1110における前景1112の形状と一致するので、画像領域1104は背景のみと接していると判定される。ある画像領域について、背景以外とも接していると判定された場合ステップS1005;NO、ステップS1006~ステップS1007に基づいて、当該画像領域の輪郭線を修正した後に、S1008で境界線を抽出する。そして、S1009において当該抽出された境界線が関数近似される。図11の例では、画像領域1102および画像領域1103が該当し、ステップS1006~ステップS1008に基づいて、輪郭線を修正した後に境界線を抽出し、S1009において当該再構成された境界線が関数近似される。一方、ある画像領域について、背景のみと接していると判定された場合ステップS1005;YES、当該画像領域に対してS1004で抽出された輪郭線を境界線として、ステップS1009において関数近似される。この例では、画像領域1104から抽出された輪郭線が、S1009において関数近似される。このように、各画像領域の境界線がステップS1009で関数近似される。そして、次に、ステップS1010において、ステップS609と同様にして関数近似された輪郭線に基づいてベクトルデータが生成され出力される。その他の実施例なお、図1で示した本発明の各処理部は、電子回路などのハードウェアで構成するようにしてもよい。また、コンピュータがプログラムを実行することにより、図1で示した各処理部として機能するようにしても構わない。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。以上本発明にかかる実施形態を説明したが、実施形態の処理の多くは、情報処理装置上で実行されるコンピュータプログラムによるものであるので、当然、本発明はかかるコンピュータプログラムをもその範疇とする。通常、コンピュータプログラムはRAMやROM、またはCD-ROM等のコンピュータ可読記憶媒体に格納されており、それをコンピュータにセットし、システムにコピーもしくはインストールすることで実行可能になる。従って、かかるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も当然に本発明の範疇に入る。"