"入力画像データを変形加工し、NPRNonPhotoRealisticな画像を生成し出力する画像処理装置において、該画像処理装置は、1.エッジ情報抽出工程2.点列作成工程3.ボロノイダイアグラム作成工程から構成され、前記エッジ情報抽出工程はエッジ抽出フィルタによりエッジ画像を取得する手段からなり、前記点列作成工程は、画像のエッジ情報に基づき母点を配置する手段からなり、前記ボロノイダイアグラム作成工程は、該母点点列を入力点としたボロノイダイアグラムを作成する手段からなることを特徴とする画像処理装置。前記エッジ情報抽出工程はエッジ抽出フィルタによりエッジ情報を取得する手段と、主要エッジラインを取得する手段とからなり、前記点列作成工程は、該主要エッジラインに沿って母点を配置する手段と、該エッジ情報に応じたセルサイズと母点を決定する手段とからなる事を特徴とする特許請求項1に記載された画像処理装置。前記主要エッジラインに沿って母点を配置する手段は、エッジラインからほぼ等距離の位置に母点を配置し、且つその母点を取り囲む領域を決定する手段からなり、前記エッジ情報に応じたセルサイズと母点を決定する手段は、既に決定された母点の周りの領域を除く画像領域を画素のデータの累積値が一定の値になるまで探索することでセルの領域を求め、かかるセルの領域の重心点を母点とする点列を決定する手段、とからなる事を特徴とする特許請求項2に記載された画像処理装置。前記ボロノイダイアグラム作成工程は、前記エッジラインからほぼ等距離の位置に置かれた母点と、前記セルの領域の重心からなる母点の両者を点列とするボロノイ多角形を作成する工程と、前記セル領域の母点を該母点を内包するボロノイ多角形の重心の位置に移動する工程、とからなる事を特徴とする特許請求項3に記載された画像処理装置。しかしながら、従来の方法では母点である点列の生成において、1入力画像の空間周波数に応じた分散性の良い、すなわちブルーノイズ特性となる母点配置が容易でないこと、2画像のエッジを考慮した配置をとると処理が複雑になる等の問題があった。特に2の問題解決のために、従来法では母点配置の工程において最適化手法を用い、初期設定の母点の移動を繰り返し計算にて行うなど、非常に処理時間がかかっていた。本発明は上記問題を解決し、画質に応じた分散性がよくブルーノイズ特性を満たす母点の配列と、エッジを考慮した母点の点列配置を容易に構成でき、処理時間が極めて短くできたものである。上記課題を解決するため、本発明は以下の3工程からなる手段を備える。1.エッジ情報抽出工程2.点列作成工程3.ボロノイダイアグラム作成工程本発明によれば、かかる手段構成により入力画像をブルーノイズ特性を呈す母点からなる点列配置が得られ、且つ、エッジを考慮した母点配列となるため、より高画質なNPR画形態像を得ることが出来るものである。以下、本発明を図面を参照しながら説明する。図2は本発明の装置構成を示したものである。スキャナー1、電子写真をベースとしたプリンタ2からなる複写機やMFPMultiFunctionalPrinterは、内蔵されたコントローラ3によりその機能が制御される。コントローラ3はROM4、RAM5、プログラムメモリや画像データを記憶するHDD6、ディスプレイ8、キーボード9、通信機能10、CPU7等からなり、CPU7が全体のコントロールおよび画像処理の演算処理を司る。また、演算処理負荷の高い場合は専用LSIにて演算処理を行うこともある。図3は本発明による処理結果のNPR出力画像をプリントする構成図で、プリンタ2からの水平垂直の同期信号15は出力ラスター画像のHSyncVSync信号と画素クロックにより構成され、画像メモリ13に記憶された画像データをレーザドライバー14を経てビーム変調された出力信号16を得る。かかる変調光ビームは図示はされていないが、電子写真ベースの記録装置に導かれ、光露光→現像→転写→定着の電子写真プロセスを経て画像出力される。図4は本発明を搭載している画像記録装置の光学系の構成図を示す。半導体レーザ等による光源17からの出射光ビームは、球面系あるいはアナモフィック光学系によるコリメータレンズ18により回転多面鏡21の反射面に入射する。回転多面鏡の回転により反射ビームは光偏向を受けfθレンズ等の結像レンズ19へ入射する。結像レンズ19により結像した光スポットは感光ドラム20上を光ビーム走査を行う。図1は本発明におけるNPR画像を生成するための処理フローを示す。本発明は、大きく分けて以下の3つの工程から構成される。1.エッジ情報抽出工程232.点列作成工程243.ボロノイダイアグラム作成工程25以下、順次説明する。図5はエッジ情報抽出工程を示したもので、画像読み取りデータ27は、エッジ抽出フィルタ28によりエッジ画像29が得られる。エッジ抽出フィルタ28は通常の一次微分、二次微分フィルタであれば何でもよい。ここでは一次微分のPrewittフィルタで説明する。Prewittフィルタは数式1に示すように一次微分フィルタであるので、2次元画像に適用するには水平垂直成分をそれぞれ抽出する。また負値があるためそれぞれ絶対値をとって加算する。図6のAは入力画像を示し、同BはかかるPrewittフィルタでの出力結果を示す。エッジ量は、画像濃度の変化の急激な部分つまりエッジの強い部分は濃い黒で与えられ、濃度変化の緩やかな部分つまりエッジの弱い部分は白に近い色となるように設定され、多値データとして表される。更に、かかるエッジ画像29は二値化30により0,18ビットの画像データであれば、0.255に二値化される。しかる後、細線化され主要エッジ抽出31により主要エッジのみ抽出される。二値化30は、閾値を設定する事により二値化される。二値化の結果、エッジの強度により抽出されたエッジの線幅は場所によって異なるし、場合によってはエッジ数が多くなりすぎる。このため細線化と、主要エッジ抽出を行う。細線化手法は様々な手法があるが、本発明では、Hilditchによるアルゴリズムを用いる。かかる細線化により、エッジ画像は1画素幅のエッジライン画像に変換される。主要エッジ抽出は、かかるエッジラインを、各エッジラインに沿って線長をカウントし、線長の長いもののみを抽出する事により選ばれる。図6Cは細線化と主要エッジ抽出結果による出力画像を示す。図中、白い線が主要なエッジを示す。次に点列作成工程について説明する。この工程においては、入力画像に対応した分散性の良い点列を求める必要がある。求める点列は、入力画像の空間周波数が高い領域、すなわちエッジ領域、には点列密度を高くし、空間周波数が低い領域、すなわち平滑領域、には点列密度を低くする。また分散性が良いということは、点列からなる網点画像の空間周波数分布がブルーノイズ特性を示すことである。さらに、点列に基づくボロノイ図形を構成した時、ボロノイ多角形の一つの辺が、入力画像のエッジラインと重なるように配置することである。このため、点列作成は図7に示される以下の2工程から構成される。1エッジに沿った母点配置と領域を決定する工程23a2エッジ情報に応じたセルサイズと母点を決定する工程23bまず、2のエッジ情報に応じたセルサイズと母点を決定する工程23bについて説明する。ここでは、入力画像の空間周波数に対応した、分散性の良い点列を求める。即ち、入力画像の空間周波数が高い領域、すなわちエッジ領域、には点列密度を高くし、空間周波数が低い領域、すなわち平滑領域、には点列密度を低くする。図10は、エッジ量に対応したセル領域の決定と母点の求め方を示したものである。セル領域46は後述の画素探索でその領域が求められ、母点はかかるセル領域の重心47を示す。即ちエッジ画像多値において、始点を中心にセルを成長させ、画素の累積データがある閾値を超えるまで画素探索を行い、セルの拡張を行う。ある閾値に達した段階で、それまで探索した画素領域を最終セルサイズとし、かかるセルの重心位置を母点とする。次にこの処理を図8のフローチャートに沿って説明する。まず、エッジ画像多値のある一点をスタートアドレスとして検出しSTEP30、探索のためのパラメータのイニシャライズを行うSTEP31。具体的には初期の重心位置のx0y0座標をスタートアドレス値とし、累積濃度NBを0とする。しかる後、スタートアドレス近傍の1画素を読み込み32、その画素の濃度値画像データを累積濃度NBに加算し、新たな重心位置GxGyを求める33。即ち、図14に示されるように、読み込んだ画素の座標をx1y1、x1y1における画像データをD1、これまでの累積濃度値をNBとすると、新たな累積濃度値NB‘および新たな重心座標Gx’Gy’はNB’=NBD1Gx’=D1NBGy’=D1NB2で与えられる。STEP54セルサイズの決定は、かかる操作を繰り返すことによって行われる。セルサイズは、最小セルサイズCminと最大セルサイズCmaxがあらかじめ与えられており、この中に入るようにする。また累積濃度も閾値があらかじめ決められているものとする。CminとCmaxの値は、求められる点列の分散性を高めるために、セル単位で乱数α,βを与え変動させる。即ち、Cmin’=CminαCmax’=Cmaxβ3かかる変動を与えることにより周期性を除去し分散性を向上させている。図8においてセルの拡張は、セルサイズCが最小値Cminを超えるまで行われ、累積濃度と重心位置が計算される。最小セルサイズを超えた段階でSTEP34、累積濃度値NBが閾値これをNB0とする以下かSTEP35、セルサイズCが最大セルサイズCmax以下かSTEP36の判断を行う。即ち、NB<NB0C<Cmax4の条件を満たせば、次画素検出39を行い、同様の操作を繰り返す。そして、これらの条件のいずれかが満たされなければ、画素探索を終了し、セルの固定を行い、セルサイズと重心位置を決定するSTEP37。その後、次のセルの探索を行う。この操作を全画素に対して行い、全画素がすべて読み込まれた段階STEP38で終了する。図9はセルのスタートアドレスの検出のフローを示したものである。初めに画像サイズと同サイズのビットマップデータPxyを用意し、P0にイニシャライズしておく。スタートアドレスの検出は、Pをラスター状にスキャンし40、座標x0、y0点における画素データを読み込むSTEP41。もしP0であればSTEP42、スタートアドレスとなりSTEP43、そうでなければ次の画素を探索する。Pは図8の画素探索において、1画素データを読み込む毎にP1となる。図11はセルの次画素の探索の探索ルートを示したものである。探索ルートは、スタート画素Xx0y0を中心に円弧上に行われる。スタート画素よりも上方はすでに探索された画素になるため、探索ルートはスタート画素に対して下方の領域のみとなる。探索ルートの画素を表すアドレス情報は、スタートアドレスを原点とした変位量をルックアップテーブルとして記憶される。図12はこのルックアップテーブルに記憶される情報を示している。また、図13はその演算処理を示す。画素探索を行う次画素の検出は、スタートアドレスx0、y0を起点として、x=x0LUTXiy=y0LUTYi5ここで、LUTXiはルックアップテーブルのi番目のxアドレスを、LUTYiはルックアップテーブルのi番目のyアドレスを示す。iを0から順次増加させることにより次画素を順次求めることが出来る。ルックアップテーブルの作成は、以下のようにして求められる。まず、原点を起点にし画素p、qp=-pmax~pmaxq0~qmaxに対する距離の2乗Lを次式で求める。L=p2q2は2乗を表すしかる後、SORTによりLを小さい順に並び変える、即ち、i順に並び変えられたものをLp,q,iとすると、i順に並んだ値から、LUTXpLUTYiqがルックアップテーブル値として得られる。以上の操作を繰り返し行い、入力画像データの全領域を処理する。Px,yがすべて1となった段階で終了する。以上のようにして、セルとセルの重心を母点とする点列が求まる。図15は図6Bの画像から以上のようにして求めた点列を示す。エッジの強い領域は密度が高い点列から構成されている事が分かる。同図Bは、セル領域を示す。セルはスタートアドレスを中心に下向きの扇型となっている。図16はエッジ画像が一様な画像を入力画像とした時のもので、エッジの無い一様データ120255を入力画像値としたものである。Aは本処理により出力された点列を、Bはそのフーリエスペクトルを示す。フーリエスペクトル分布は低周波数におけるスペクトル強度が低く、高周波数におけるスペクトル強度が高い、いわゆるブルーノイズ特性を示す。このため分散性の良い点列配列となっている事が分かる。分散の程度は式3におけるα、およびβの値を大きくするほど大きくなるが、逆にノイズの影響で画質が劣化する。CG画像では一様なデータが続くことが多いため、点列に周期性が現れやすい。従って、自然画像の場合はα、およびβの値は小さくとり、CG画像などでは大きくとるのがよい。図17はボロノイ図の作成を示すもので、点列データを入力し24a、かかる点列に対するボロノイ図形を作成する24b。ここでボロノイ図とは、点Pi、Pjに対してV{Pd<d∀j≠i}6但しdは点PとPiの距離を表す。なる点の集合であり、点Piの勢力圏を現す。図18はボロノイ図の作図方法を示したものである。点列データを配置した画像をラスタースキャンを開始しSTEP60、任意の画素位置x0、y0を与えSTEP61、その点に最も近い点列Pnを求めるSTEP62。その結果、画素位置x0、y0はPnの領域に属することになる。そこで画素位置x0、y0におけるデータをPnとするSTEP63。これを全画素において行うSTEP64。その結果、各画素がどの点列に属するか決まる。図19はこの説明図で、点列71、72a、72b、72c、72dから構成されるとき、任意の画素位置Xとの距離を計算する。その結果、点列71が最も距離が短いことが分かると、画素位置Xは点71の勢力圏となる。点Xを全画素スキャンすることにより、各画素の勢力圏が求まる。ボロノイ多角形は、この勢力圏の境界線から構成される多角形群を表す。このようにしてボロノイ図が作製される。図20は図15Aの点列からボロノイ多角形を作画したものである。空間周波数の高い領域に小面積のボロノイ多角形が配置されていることが分かる。図21は以上のアルゴリズムを同図Aに示す図形を入力画像として処理したものである。同図Bはエッジ画像多値、Cは点列、Dはボロノイ図形を示す。Eはボロノイ多角形の内部を母点位置の画像データで塗りつぶしたものである。図からわかるように画像のエッジ部では点列の密度が高くなりボロノイ多角形の面積が小さくなっているが、エッジが考慮されていないため、輪郭がギザギザしたものになっている事が分かる。この対策として、エッジを考慮した点列配置を行う。図5において、エッジ抽出工程は、前述のエッジ画像多値と、主要エッジ画像二値の2つの手段から構成されているが、対策にあたり主要エッジ情報を用いてエッジ近傍の点列配置を別途行う。図22はかかる点列配置の方法をブロック図に示したもので、先ず、エッジラインに沿って点列を配置し81、配置された点列の各々の周りに領域を設定する82。図23はかかる点列配置の様子を具体的に説明するもので、エッジライン83に沿って、エッジラインを挟んで距離dの位置に2つの点列A84a,B84bを相対するように配置する。線分ABと接点におけるエッジラインが直交する。そして、それぞれの点に対する円形の領域85a85bを設定し、点A,Bに対する占有領域としてセルの領域を決定する。円の半径はdとし、2つの円形領域がエッジライン状で互いに接するようになる。次に、エッジラインに沿って次の点列を配置していく。この時、円形領域が互いに重ならないようにするため、円が重ならないか判定しSTEP88重なる場合はエッジに沿って画素を円が重ならなくなるまで移動する。このようにして主要エッジラインすべてにわたって点列と点列を包含する領域を設定する。図24はこの処理のフローを示す。エッジ画像二値をP2x,yとする。エッジ部分は白1、エッジでない部分は黒0であるとする。エッジ画像の画素をラスター状にスキャンすることにより、最初に見つかった主要エッジラインから順次処理を行う。エッジラインの先頭からエッジラインに沿って画素を移動していき、エッジラインに直交しエッジラインからdΔ離れた位置に点A,Bを設定するSTEP86。ここでΔは微小量を表し、多少ランダム性を持たせるものである。しかる後、点A,Bを中心として半径dΔの円を描き点A,Bの領域とするSTEP87。この時、前の円と重なるか否かをチェックしSTEP88、重なる場合はエッジラインに沿った画素移動を行い、円が重ならない位置まで移動する。重ならなくなった状態で点A,Bと円をFixしSTEP89、すべての主要ラインをスキャンして終了する。エッジラインに沿って探索した画素はP2x,y=0黒として、順次消去されていくものとする。図25はこの処理を画像で示すもので、図21Aの画像に対する主要エッジラインを図25Aに示す。同図Bは主要エッジラインに沿って配置された点列を、同図Cは各点列の周りに円領域を配置したものである。この点と円領域は、母点およびセル領域に対応する。同図Cから分かるように、セル領域に囲まれた内部に非セル領域が存在する。これは後述のエッジ画像多値による点列配置に悪影響を与えるため、図26に示すように点A,Bの中点すなわちエッジライン状の点を中心とした半径dΔの円を描き、これをセル領域に含ませるものとする。即ち,初めに求めたセル領域U1と、A,Bの中点における円領域をU2とした時、新たなセル領域U=U1U27であらわされる。図27はそのようにして得られセル領域を示す。図25Cと比べるセル領域の中抜けが消滅していることが分かる。以上のようにして求められた点列とセル領域をベースに、エッジ画像多値を用いて点列作成を行う。処理のフローは図8に示したものと同じであるが、異なるところは主要エッジラインに沿って強制的に配置したセル領域を考慮することである。即ち、図28に示すように、主要エッジラインに沿って得られた領域を既に決まったセル領域としSTEP90、セル領域以外のところに点列を配置するSTEP91。具体的には、図8におけるイニシャライズSTEP31で、Pxyをエッジラインに沿ったセル領域にイニシャライズしておく。Px,y=1x、yがUに含まれる時=0それ以外8図29はこのようにして得られた点列を示す。主要エッジラインの周りに配置された点列と、図8のフローにより求められた点列を合成したものである。両者を合わせて最終的な点列が構成され、かかる点列に基づくボロノイ図が描かれる。同図Bはかかる点列をベースにボロノイ多角形を求め、その母点位置の画像データで多角形の内部を塗りつぶしたものである。図21Eと比較すると、画像のエッジがボロノイ多角形の一辺と重なっており、エッジにおけるギザギザ模様が無くなり、エッジを考慮した処理となっていることが分かる。図30は、図6Aの画像に対して処理したもので、エッジ画像多値は図6B、主要エッジラインは図6Cを用いてしょりされたものである。図30Aは、主要エッジラインの周りに配置した点列を、同図Bはそれらの点列に対するセル領域を示す。同図Cは、合成された最終的な点列を、同図Dにかかる点列に基づくボロノイ図を示す。同図Eはこのボロノイ多角形の母点位置の画像データで多角形の内部を塗りつぶした画像を示す。画像のエッジがボロノイ多角形の一辺と重なっており、エッジを考慮した処理となっていることが分かる。以上のように、点列作成工程を、主要エッジラインに沿って母点を配置する手段と、多値エッジ情報に応じてセルサイズと母点を決定する手段とから構成することにより、分散性のよう点列を得ることが出来、作成されるボロノイ多角形の一辺を画像のエッジと重ねることが出来、画像の輪郭情報が考慮された高画質な出力画像を得ることが出来たものである。一方、主要エッジラインに沿って母点を配置する手段と、多値エッジ情報に応じてセルサイズと母点を決定する手段とを別々に行うため、点列の分散性が損なわれることがある。図31はその説明図で、主要エッジラインに沿って配列された点84とセル85に対して、新たにエッジ画像多値に基づき作成されたセル46斜線部分が、セル84を避けて形成されるため歪な形状を示す。その結果セル46の重心位置がセル85の領域内に入り込み点84に接近し、点列の分散性が悪くなるということが生じる。この現象はまれに起こりその近傍の最終画質が劣化する。この問題を回避するため、図32に示すように、先ず全点列からボロノイ図を作成しSTEP92、ボロノイ多角形の重心位置を求めSTEP93、主要エッジの周りの点列以外の点列をこの重心位置で置き換えるSTEP94。通常、ボロノイ多角形の重心位置は、点列の分散性が良ければ母点の位置からあまり移動しない。しかしながら極端に接近した母点は、それぞれの重心位置と大きくずれる。図33Aは主要エッジライン近傍の点列配置とボロノイ多角形を示したものである。主要エッジラインの周りの点列を△で示し、それ以外の点列を●で示す。点列の移動は●の点列のみに行う。○はボロノイ多角形の重心位置を示す。点列の変換は●の点列に対しておこなわれ、重心移動後の点列は○となる。移動の結果、新たな点列が出来上がり、かかる点列によるボロノイ図形を同図Bに示す。移動により接近しすぎていた点列は多少離れ、点列の分散の一様性が向上する事が分かる。以上説明したように、本発明は入力画像データの空間周波数特性に応じた点列配置を行い、ブルーノイズ特性を示す分散性の良い点列を構成することが出来,更に、画像のエッジとボロノイ多角形の辺が重なるようにし、高品質なボロノイ画像を生成することが出来たものある。これをベースにNPRNonPhotoRealisticな様々な画像を生成し出力する事が出来る。本発明では、演算負荷の多い部分は専用ハードウェアやLSI、GPUGraphicProcessorUnitで処理することにより処理の高速化が図れ、画像読み取り後速やかに画像出力が出来る。なお、本発明は、複数の機器例えばコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなどから構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置例えば、複写機、ファクシミリ装置、制御装置などに適用してもよい。また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するコンピュータプログラムを記録した記憶媒体をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータCPUやMPUが前記コンピュータプログラムを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのコンピュータプログラムと、そのコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は本発明を構成する。また、前記コンピュータプログラムの実行により上記機能が実現されるだけではない。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステムおよびまたは第一の、第二の、第三の、...プログラムなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。また、前記コンピュータプログラムがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットなどのデバイスのメモリに書き込まれていてもよい。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、第一の、第二の、第三の、...デバイスのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応または関連するコンピュータプログラムが格納される。"