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技術 画像処理方法

出願人 キヤノン株式会社
発明者 石井真樹
出願日 2013年7月30日 (7年2ヶ月経過) 出願番号 2013-157445
公開日 2015年2月12日 (5年8ヶ月経過) 公開番号 2015-029172
状態 特許登録済
技術分野 TV信号の圧縮,符号化方式 FAXの帯域、冗長度の圧縮 圧縮、伸長・符号変換及びデコーダ
主要キーワード 論理演算後 論理積結果 外接図形 分割プログラム 矩形図形 走査線番 各黒画素 論理演算処理
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重要な関連分野

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図面 (8)

課題

走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを論理演算処理する際の処理を高速化し、演算処理の時間の短縮化を可能にする画像処理方法を提供する。

解決手段

2つのランレングス符号112,122について、それぞれのラン集合外接する外接図形119,129を算出し、それら外接図形の重なり部分を判定する。また、2つのランレングス符号112,122について、重なり部分に位置するランと、それ以外のランとに分割する。重なり部分がある場合、重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理和で演算処理して各始点と各終点とを求め、それ以外のランについてはそのまま各始点と各終点とを用い、ランレングス符号112,122の論理和を演算処理する。これにより、重なり部分の判定回数を減少でき、処理を高速化できて、演算処理の時間の短縮化を可能とする。

概要

背景

一般に、0及び1、もしくは白及び黒などのように、2つの値だけで構成された2値画像は、各画素の値を保存する2値マトリクスのデータで構成されるが、これをランレングス符号化圧縮処理した画像データに構成することが行われている。ランレングス符号化とは、画像の走査線方向(水平又は行方向)の黒(又は白)画素の連続する並びを、走査線番号に関する始点と終点とを結ぶラン表現し、各ランの走査線番号と始点及び終点とを用いて2値画像を圧縮画像データにする符号化方法である。2値マトリクスのデータと比較して、ランレングス符号化した画像データは、メモリ使用量が小さくなるという特徴をもっている。

また、ランレングス符号化は、2値画像の圧縮処理だけでなく、画像上の領域を指定する方法としても使用されることがある。画像全域に対して画像処理を行うと演算処理の時間がかかるため、画像上で関心のある領域だけに限定して画像処理を行うことがある。このような領域のことを一般に、関心領域(ROI:Region Of Interest)という。ランレングス符号化は、任意形状の領域を表現することが可能であるため、この関心領域の表現方法としても使用されることがある。

ところで、画像処理として、例えば2つの2値画像同士を合成したり、2値画像の関心領域の範囲をさらに限定したりすることがある。この場合、ランレングス符号化された画像データ間論理積論理和といった論理演算を行う必要がある。具体的な演算方法として、ランレングス符号化された画像データを2値マトリクスに戻す変換を行い、2値マトリクス間で論理演算を行い、その結果を再度ランレングス符号化するという方法が考えられる。しかし、2値マトリクスへの変換が必要になるため、メモリ使用量が大きく、演算処理の時間も増大するという問題がある。

そこで、ランレングス符号化された画像データを2値マトリクスに戻す変換をせずに、ランレングス符号化された画像データのままで論理演算を行う方法が提案されている(特許文献1参照)。この特許文献1のものは、ランレングス符号化された2つの画像データ間の論理演算として、まず、2つのランレングス符号化された画像データにおける各ラン間の重なりを判定する。そして、重なりがあれば、それらの各ランの始点と終点との大小関係に基づいて、論理演算後のランの始点と終点とを求めている。

概要

走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを論理演算処理する際の処理を高速化し、演算処理の時間の短縮化を可能にする画像処理方法を提供する。2つのランレングス符号112,122について、それぞれのランの集合外接する外接形119,129を算出し、それら外接形の重なり部分を判定する。また、2つのランレングス符号112,122について、重なり部分に位置するランと、それ以外のランとに分割する。重なり部分がある場合、重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理和で演算処理して各始点と各終点とを求め、それ以外のランについてはそのまま各始点と各終点とを用い、ランレングス符号112,122の論理和を演算処理する。これにより、重なり部分の判定回数を減少でき、処理を高速化できて、演算処理の時間の短縮化を可能とする。

目的

本発明は、走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを論理演算処理する際の処理を高速化し、演算処理の時間の短縮化を可能にする画像処理方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

走査線番号を付与した第1及び第2画像における各ランを、前記走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを、演算部により論理和演算処理する画像処理方法において、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、それぞれの前記ランの集合外接する第1及び第2外接図形を算出する外接図形算出工程と、前記演算部が、前記第1及び第2外接図形の重なり部分を判定する重なり判定工程と、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、前記重なり部分に位置するランと、それ以外のランと、に分割する分割工程と、前記演算部が、前記重なり部分がある場合、前記第1及び第2画像データにおける前記重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理和で演算処理して各始点と各終点とを求め、前記それ以外のランについてはそのまま各始点と各終点とを用い、前記第1及び第2画像データの論理和を演算処理する論理和演算工程と、を備えた、ことを特徴とする画像処理方法。

請求項2

前記論理和演算工程において、前記重なり部分がない場合、全ての前記ランについて、そのまま各始点と各終点とを用い、前記第1及び第2画像データの論理和を演算処理する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。

請求項3

走査線番号を付与した第1及び第2画像における各ランを、前記走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを、演算部により論理積で演算処理する画像処理方法において、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、それぞれの前記ランの集合に外接する第1及び第2外接図形を算出する外接図形算出工程と、前記演算部が、前記第1及び第2外接図形の重なり部分を判定する重なり判定工程と、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、前記重なり部分に位置するランと、それ以外のランと、に分割する分割工程と、前記演算部が、前記重なり部分がある場合、前記第1及び第2画像データにおける前記重なり部分に位置するランについて論理積で演算処理して各始点と各終点とを求め、前記それ以外のランについては空とし、前記第1及び第2画像データの論理積を演算処理する論理積演算工程と、を備えた、ことを特徴とする画像処理方法。

請求項4

前記論理積演算工程において、前記重なり部分がない場合、全ての前記ランについて空とし、前記第1及び第2画像データの論理積の演算処理を不実行とする、ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。

請求項5

前記外接図形算出工程において、前記第1及び第2外接図形を、前記走査線番号の方向、及び前記始点と前記終点との方向に関する矩形状として算出する、ことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の画像処理方法。

請求項6

請求項1ないし5のいずれか1項に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム

請求項7

請求項6に記載の画像処理プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体

請求項8

前記符号化した第1及び第2画像データを記憶可能な記憶部と、請求項1ないし5のいずれか1項に記載の画像処理方法を実行可能な前記演算部と、を備えた、ことを特徴とする画像処理装置

技術分野

0001

本発明は、走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを、演算部により論理演算処理する画像処理方法に関する。

背景技術

0002

一般に、0及び1、もしくは白及び黒などのように、2つの値だけで構成された2値画像は、各画素の値を保存する2値マトリクスのデータで構成されるが、これをランレングス符号化圧縮処理した画像データに構成することが行われている。ランレングス符号化とは、画像の走査線方向(水平又は行方向)の黒(又は白)画素の連続する並びを、走査線番号に関する始点と終点とを結ぶラン表現し、各ランの走査線番号と始点及び終点とを用いて2値画像を圧縮画像データにする符号化方法である。2値マトリクスのデータと比較して、ランレングス符号化した画像データは、メモリ使用量が小さくなるという特徴をもっている。

0003

また、ランレングス符号化は、2値画像の圧縮処理だけでなく、画像上の領域を指定する方法としても使用されることがある。画像全域に対して画像処理を行うと演算処理の時間がかかるため、画像上で関心のある領域だけに限定して画像処理を行うことがある。このような領域のことを一般に、関心領域(ROI:Region Of Interest)という。ランレングス符号化は、任意形状の領域を表現することが可能であるため、この関心領域の表現方法としても使用されることがある。

0004

ところで、画像処理として、例えば2つの2値画像同士を合成したり、2値画像の関心領域の範囲をさらに限定したりすることがある。この場合、ランレングス符号化された画像データ間論理積論理和といった論理演算を行う必要がある。具体的な演算方法として、ランレングス符号化された画像データを2値マトリクスに戻す変換を行い、2値マトリクス間で論理演算を行い、その結果を再度ランレングス符号化するという方法が考えられる。しかし、2値マトリクスへの変換が必要になるため、メモリ使用量が大きく、演算処理の時間も増大するという問題がある。

0005

そこで、ランレングス符号化された画像データを2値マトリクスに戻す変換をせずに、ランレングス符号化された画像データのままで論理演算を行う方法が提案されている(特許文献1参照)。この特許文献1のものは、ランレングス符号化された2つの画像データ間の論理演算として、まず、2つのランレングス符号化された画像データにおける各ラン間の重なりを判定する。そして、重なりがあれば、それらの各ランの始点と終点との大小関係に基づいて、論理演算後のランの始点と終点とを求めている。

先行技術

0006

特公平3−76065号公報

発明が解決しようとする課題

0007

しかし、上記特許文献1におけるランレングス符号化された画像データのままで論理演算を行う方法では、それぞれの画像データにおけるランの個数が増加するにつれて、重なりの判定回数が増加してしまい、つまり演算処理の時間が長くなるという問題がある。

0008

そこで本発明は、走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを論理演算処理する際の処理を高速化し、演算処理の時間の短縮化を可能にする画像処理方法を提供することを目的とするものである。

課題を解決するための手段

0009

本発明は、走査線番号を付与した第1及び第2画像における各ランを、前記走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを、演算部により論理和で演算処理する画像処理方法において、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、それぞれの前記ランの集合外接する第1及び第2外接図形を算出する外接図形算出工程と、前記演算部が、前記第1及び第2外接図形の重なり部分を判定する重なり判定工程と、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、前記重なり部分に位置するランと、それ以外のランと、に分割する分割工程と、前記演算部が、前記重なり部分がある場合、前記第1及び第2画像データにおける前記重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理和で演算処理して各始点と各終点とを求め、前記それ以外のランについてはそのまま各始点と各終点とを用い、前記第1及び第2画像データの論理和を演算処理する論理和演算工程と、を備えたことを特徴とする。

0010

また、本発明は、走査線番号を付与した第1及び第2画像における各ランを、前記走査線番号に関する始点と終点とに基づき符号化した第1及び第2画像データを、演算部により論理積で演算処理する画像処理方法において、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、それぞれの前記ランの集合に外接する第1及び第2外接図形を算出する外接図形算出工程と、前記演算部が、前記第1及び第2外接図形の重なり部分を判定する重なり判定工程と、前記演算部が、前記第1及び第2画像データについて、前記重なり部分に位置するランと、それ以外のランと、に分割する分割工程と、前記演算部が、前記重なり部分がある場合、前記第1及び第2画像データにおける前記重なり部分に位置するランについて論理積で演算処理して各始点と各終点とを求め、前記それ以外のランについては空とし、前記第1及び第2画像データの論理積を演算処理する論理積演算工程と、を備えたことを特徴とする。

発明の効果

0011

本発明によると、符号化した第1及び第2画像データについて、それぞれのランの集合に外接する第1及び第2外接図形を算出し、それら第1及び第2外接図形の重なり部分を判定して、重なり部分に位置するランとそれ以外のランとに分割する。

0012

そして、論理和で演算処理する際は、重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理和で演算処理して各始点と各終点とを求め、それ以外のランについてはそのまま各始点と各終点とを用い、第1及び第2画像データの論理和を演算処理する。これにより、重なり部分の判定回数を減少でき、かつ重なり部分以外の論理和を簡易な和演算とすることができ、第1及び第2画像データの論理和を演算処理する際の処理を高速化することができて、演算処理の時間の短縮化を可能とすることができる。

0013

また、論理積で演算処理する際は、重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理積で演算処理して各始点と各終点とを求め、それ以外のランについては空とし、第1及び第2画像データの論理積を演算処理する。これにより、重なり部分の判定回数を減少でき、かつ重なり部分以外の論理積の演算を省略することができ、第1及び第2画像データの論理積を演算処理する際の処理を高速化することができて、演算処理の時間の短縮化を可能とすることができる。

図面の簡単な説明

0014

本発明の実施の形態に係る画像処理装置を示すブロック図。
第1の実施の形態に係る論理和演算の画像処理制御を示すフローチャート
第1の実施の形態に係るランレングス符号の論理和演算の一例を示す説明図。
ランレングス符号の一例を示す説明図。
ランの集合の外接矩形の一例を示す説明図。
第2の実施の形態に係る論理積演算の画像処理制御を示すフローチャート。
第2の実施の形態に係るランレングス符号の論理積演算の一例を示す説明図。

実施例

0015

<第1の実施の形態>
以下、本発明に係る第1の実施の形態を図1乃至図5に沿って説明する。まず、第1の実施の形態に係るランレングス符号化された画像の論理和演算を実行可能な画像処理装置について図1に沿って説明する。

0016

図1に示すように、画像処理装置(コンピュータ)200は、CPU(演算部)240、メモリ(記憶部、記録媒体)210、I/Fユニット250、通信ユニット220、制御ユニット230、バス260等で構成されている。CPU240は、メモリ210に格納されている各種プログラム読み出して、それらプログラムに基づく各種処理を実行する。メモリ210は、HDDやRAM、ROM等を総称するものであり、上記CPU240が処理するために必要な各種プログラムや画像(例えば2値化画像、ランレングス符号化された画像等)のデータを記憶可能である。

0017

詳細には、メモリ210には、画像処理プログラムとして、外接図形算出プログラム211、重なり判定プログラム212、ラン分割プログラム213、論理演算プログラム214が記録格納されている。CPU240は、詳しくは後述するように、これらの各種プログラムによる各工程として、外接図形(外接矩形)の算出、外接図形の重なり判定、重なり部分とそれ以外とにランを分割、2つのランレングス符号の論理演算、を実行する。なお、本明細書中において、「ランレングス符号」とは、2値画像をランレングス符号化した圧縮画像データのことを意味するものとする。

0018

I/Fユニット250は、ディスプレイスキャナ等の各種入出力デバイス接続可能であり、それら各種入出力デバイスと信号をやりとりする。通信ユニット220は、画像等のデータを、ネットワーク270を経由して通信可能である。制御ユニット230は、画像処理装置200全体を制御可能なユニットであり、バス260は各ユニット、CPU、メモリ等を接続する。

0019

なお、本実施の形態における画像処理の対象の画像データは、ネットワーク270を経由して受信したり、またはI/Fユニット250を経由してスキャナから読み取ったりして、メモリ210に格納されるものとする。

0020

続いて、本第1の実施の形態に係る画像処理方法について、図2乃至図5に沿って説明する。まず、ランレングス符号について図4を用いて簡単に説明する。ランレングス符号とは、2値画像100の一走査線上の連続する黒画素の並びを、2値画像100の画素に関して付与した走査線番号(Row)、及び走査線上の始点(Start)と終点(End)との3組の値で表現したものである。この3組の値をラン(黒ラン)とよび、このランの集合がランレングス符号101である。即ち、ランレングス符号101では、2値画像100における各黒画素が、図4に示すように、ランR100a,R100b,R100c,R100d,R100e,R100fの集合で表現されることになる。

0021

次に、本第1の実施の形態に係る2つのランレングス符号112,122の論理和を演算する画像処理方法を説明する。なお、図3に示す説明図においては、発明の理解を容易にするため、ランレングス符号112,122に対応する、ランレングス符号化する前の2値画像(第1及び第2画像)111,121を示している。しかしながら、本実施の形態における演算では、ランレングス符号(符号化された第1及び第2画像データ)112,122を2値画像111,121に戻すことなく、そのまま論理和を演算するものである。

0022

例えば上記画像処理装置200により、2つのランレングス符号112,122の論理和を演算する画像処理を開始する。すると、CPU240は、外接図形算出プログラム211によって、図2に示すように、2つのランレングス符号112,122のランの集合に外接する外接図形、本実施の形態では矩形状の外接矩形をそれぞれ算出する(外接図形算出工程)(S1−1)。

0023

外接矩形を使用する利点としては、外接矩形そのものの計算が容易である点と、2つの外接矩形の重なり部分の計算が容易である点が挙げられる。外接矩形は、例えば左上隅座標(Left,Top)と右下隅の座標(Right,Bottom)の4つのパラメータで表現することができる。各パラメータは、
Top=min{Row1,Row2,…,RowN}
Bottom=max{Row1,Row2,…,RowN}
Left=min{Start1,Start2,…,StartN}
Right=max{End1,End2,…,EndN}
で計算することができる。ただしRowi、Starti、Endiはそれぞれi番目のランの走査線番号及び走査線上の始点と終点との値である。

0024

図5にランレングス符号(第1画像データ)112の外接矩形(第1外接図形、第1外接矩形)119を2値画像(第1画像)111に置き換えて示す。2値画像111において、横方向の走査線上に各ランR111a,R111b,R111c,R111d,R111eがあるとする。これらランの集合に外接する外接矩形119は、最上部にあるランR111aの上端(top)が「2」、最左部にあるランR111b,R111c,R111dの左端が「2」である。さらに、最下部にあるランR111eの下端(Bottom)が「6」、最右部にあるランR111b,R111c,R111dの右端が「6」である。従って、外接矩形119は、ランの集合における上端(top)の最小値「2」、下端(Bottom)の最大値「6」、左端の最小値「2」、右端の最大値「6」を取得することで矩形状となる。

0025

同様に、図3に示すように、2値画像(第2画像)121においては、横方向の走査線上に各ランR121a,R121b,R121c,R121dがある。するとCPU240は、ランレングス符号(第2画像データ)122の外接矩形(第2外接図形、第2外接矩形)129を算出する。つまり、ランの集合における上端(top)の最小値「4」、下端(Bottom)の最大値「7」、左端の最小値「4」、右端の最大値「7」を取得することで外接矩形129を算出する。

0026

つまり2つの外接図形として、走査線番号の方向、及び始点と終点との方向に関する矩形状で、それぞれ2つの矩形図形として算出する、そして、この外接矩形119,129の情報をランレングス符号112,122と一体としてメモリ210に保存しておく。

0027

続いて、図2に示すように、CPU240は、重なり判定プログラム212により、外接矩形119,129の重なり部分を求める(重なり判定工程)(S1−2)。外接矩形の重なりの判定は、
矩形の重なり条件1:Top1>Bottom2
矩形の重なり条件2:Bottom1矩形の重なり条件3:Left1>Right2
矩形の重なり条件4:Right1のいずれか一つの条件でも満足する場合に重なりなしと判定する。また、いずれか一つの条件でも満足する場合には重なりありと判定する。ただし、Top1、Bottom1、Left1、Right1は一方の外接矩形の上端、下端、左端、右端を、Top2、Bottom2、Left2、Right2は他方の外接矩形の上端、下端、左端、右端を表す。

0028

2つの外接矩形の重なり部分がある場合は、その重なり部分は矩形となり、
Topoverlap=max{Top1,Top2}
Bottomoverlap=min{Bottom1,Bottom2}
Leftoverlap=max{Left1,Left2}
Rightoverlap=min{Right1,Right2}
で計算することができる。図3の例では、外接矩形119と外接矩形129の重なりがあり、その重なり部分は矩形131として表すことができる。このように、ステップS1−1で外接矩形119,129を算出しておくことで、ランレングス符号112,122の重なりの判定を高速に行うことが可能となる。

0029

ステップS1−3において、仮に2つの外接矩形で重なりがないと判定されれば(S1−3のNo)、つまり2つのランレングス符号の重なりがないことが分かる。その場合にはステップS1−6に進み、2つのランレングス符号におけるランどうしを比較することなく、2つのランレングス符号のランをまとめた(合成した)ランレングス符号が論理和の演算結果となる。つまり、全てのランについて、そのまま各始点と各終点とを用い、2つのランレングス符号の論理和を演算処理することになる。

0030

一方、ステップS1−3において、図3に示す例のように2つの外接矩形119,129で重なりがあると判定されれば(S1−3のYes)、ステップS1−4に進む。すると、ラン分割プログラム213により、ランレングス符号112,122の重なり部分とそれ以外の部分とに分割を行う(分割工程)。実際の分割方法としては、ランレングス符号の各ランが重なり部分の矩形に含まれるかを条件:
Bottomoverlap≦Row≦Topoverlap
AND
Start≦Rightoverlap
AND
End≧Leftoverlap
で順に判定すればよい。

0031

即ち、ランレングス符号は、この条件を満足するランの集合である交差ランレングス符号と、満足しないランの集合である非交差ランレングス符号に分割される。図3に示すように、ランレングス符号112は、重なり部分の矩形131に含まれるランの集合である交差ランレングス符号114と、含まれないランの集合である非交差ランレングス符号115に分割される。同様にランレングス符号122は、重なり部分の矩形131に含まれるランの集合である交差ランレングス符号124と、含まれないランの集合である非交差ランレングス符号125に分割される。要するに、ランレングス符号112,122の各ランは、重なり部分の矩形131に位置するランR111c,R111d,R111e,R121a,R121b,R121cと、それ以外のランR111a,R111b,R121dとに分割される。

0032

そして、ステップS1−5では、論理演算プログラム214により、交差ランレングス符号114,124と非交差ランレングス符号115,125とに分けて論理和を計算する(論理和演算工程)。まず、2つの非交差ランレングス符号115,125は、それらのランレングス符号で重なりがないことが分かっているランの集合であるため、そのまま各ランの始点と終点とを走査線番号ごとに論理和演算後のランレングス符号として追加すればよい。

0033

2つの交差ランレングス符号114,124については、それらのランレングス符号で重なりを確認した上で、論理和演算後のランの始点と終点とを計算する。実際には、交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124とで同一の走査線番号の重なり(Rowoverlap)をもつランをそれぞれ抽出し、各ランの始点と終点との大小関係を比較することで論理演算後のランの始点と終点とを
Startsum=min{Start1,Start2}
Endsum=max{End1,End2}
で計算する。

0034

ここで図3に示す例で具体的な計算を説明する。交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124とで共通の走査線番号Rowoverlap=5をもつランに注目すると、それらの和は
Rowsum=5
Startsum=min{2,4}=2
Endsum=max{6,7}=7
で計算でき、これが論理和演算後のランになる。

0035

同様に、走査線番号Rowoverlap=4及び走査線番号Rowoverlap=6の場合も計算することで、交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124との論理和が得られる。この交差ランレングス符号114,124の論理和結果と、非交差ランレングス符号115,125とをまとめることで、ランレングス符号112,122の論理和の演算結果を得ることができる。

0036

以上のように本第1の実施の形態では、ランレングス符号112,122について、それぞれのランの集合に外接する外接矩形119,129を算出し、それらの重なり部分を判定して、重なり部分に位置するランとそれ以外のランとに分割する。そして、重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理和で演算処理して各始点と各終点とを求め、それ以外のランについてはそのまま各始点と各終点とを用い、ランレングス符号112,122の論理和を演算処理する。これにより、重なり部分の判定回数を減少でき、かつ重なり部分以外の論理和を簡易な和演算とすることができ、ランレングス符号112,122の論理和を演算処理する際の処理を高速化することができて、演算処理の時間の短縮化を可能とすることができる。

0037

<第2の実施の形態>
ついで、上記第1の実施の形態を一部変更した第2の実施の形態について主に図6及び図7に沿って説明する。なお、画像処理装置200の構造、外接図形算出工程、重なり判定工程、ラン分割工程等は、第1の実施の形態と同様であるので、その詳細説明を省略する。上記第1の実施の形態においては、2つのランレングス符号の論理和を論理演算するものを説明したが、本第2の実施の形態では、2つのランレングス符号の論理積を論理演算するものを説明する。以下、論理積の論理演算について、詳細に説明する。

0038

例えば上記画像処理装置200により、2つのランレングス符号112,122の論理積を演算する画像処理を開始する。すると、図6及び図7に示すように、第1の実施の形態と同様に(S1−1参照)、ランレングス符号112,122におけるランの集合のそれぞれの外接矩形119,129を計算する(外接図形算出工程)(S2−1)。また同様に(S1−2参照)、2つの外接矩形119,129の重なり部分を求める(重なり判定工程)(S2−2)。更に同様に(S1−3参照)、2つの外接矩形119,129の重なり部分があるか否かを判定する(S2−3)。

0039

ステップS2−3において、2つの外接矩形に重なりがないと判定した場合は(S2−3のNo)、ステップS2−6に進む。ステップS2−6では、本第2の実施の形態では論理積の演算であり、2つのランレングス符号で重なるランが無いということになるので、2つのランレングス符号の各ランを比較することなく、2つのランレングス符号の論理積は空という結果を出力する。つまり、重なり部分がない場合、全てのランについて空とし、2つのランレングス符号の論理積の演算処理を不実行とする。これにより、重なり部分がない場合は、論理演算処理を省略でき、演算処理が高速化される。

0040

ステップS2−3において、2つの外接矩形に重なりがあると判定した場合は(S2−3のYes)、ステップS2−4に進む。ステップS2−4においては、第1の実施の形態と同様に(S1−4参照)、ランレングス符号112,122を重なり部分とそれ以外とに分割する(分割工程)。

0041

そして、ステップS2−5においては、交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124との論理積を計算する。実際には、交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124とで同一の走査線番号Rowoverlapをもつランをそれぞれ抽出し、各ランの始点と終点との大小関係を比較することで論理積演算後のランの始点と終点とを
Startprod=max{Start1,Start2}
Endprod=min{End1,End2}
で計算する。

0042

ここで図7に示す例で具体的な計算を説明する。交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124で共通のRowoverlap=5をもつランに注目すると、それらの重なり部分は
Rowprod=5
Startprod=max{2,4}=4
Endprod=min{6,7}=6
で計算でき、これが論理積演算後のランになる。

0043

同様に、走査線番号Rowoverlap=4及びRowoverlap=6の場合も計算することで、交差ランレングス符号114と交差ランレングス符号124との論理積が得られる。そして、非交差ランレングス符号115,125の論理積は空であるので、この交差ランレングス符号114,124の論理積結果を、ランレングス符号112,122の論理積の演算結果として得ることができる。

0044

以上のように本第2の実施の形態では、ランレングス符号112,122について、それぞれのランの集合に外接する外接矩形119,129を算出し、それらの重なり部分を判定して、重なり部分に位置するランとそれ以外のランとに分割する。そして、重なり部分に位置するそれぞれのランについて論理積で演算処理して各始点と各終点とを求め、それ以外のランについては空とし、ランレングス符号112,122の論理積を演算処理する。これにより、重なり部分の判定回数を減少でき、かつ重なり部分以外の論理積の演算を省略することができ、ランレングス符号112,122の論理積を演算処理する際の処理を高速化することができて、演算処理の時間の短縮化を可能とすることができる。

0045

なお、以上説明した第1及び第2の実施の形態では、外接図形が矩形状の外接矩形である場合について説明したが、必ずしも矩形状に限定するものではなく、例えば外接円のような図形であっても構わない。

0046

111…第1画像(2値画像):112…第1画像データ(ランレングス符号):119…第1外接図形(外接矩形):121…第2画像(2値画像):122…第2画像データ(ランレングス符号):129…第2外接図形(外接矩形):200…コンピュータ、画像処理装置:210…記録媒体、記憶部(メモリ):211,212,213,214…画像処理プログラム(外接図形算出プログラム、重なり判定プログラム、ラン分割プログラム、論理演算プログラム):240…演算部(CPU):Row…走査線番号:Start…始点:End…終点:R111a〜R111e,R121a〜R121d…ラン

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