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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024000704
(43)【公開日】2024-01-09
(54)【発明の名称】画像生成方法、プログラム及び画像生成装置
(51)【国際特許分類】
G06T 7/49 20170101AFI20231226BHJP
D03C 19/00 20060101ALI20231226BHJP
G06T 1/00 20060101ALI20231226BHJP
【ＦＩ】
G06T7/49
D03C19/00 B
G06T1/00 500A
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022099559
(22)【出願日】2022-06-21
(71)【出願人】
【識別番号】304023994
【氏名又は名称】国立大学法人山梨大学
(74)【代理人】
【識別番号】110001139
【氏名又は名称】ＳＫ弁理士法人
(74)【代理人】
【識別番号】100130328
【弁理士】
【氏名又は名称】奥野 彰彦
(74)【代理人】
【識別番号】100130672
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 寛之
(72)【発明者】
【氏名】豊浦 正広
【テーマコード（参考）】
5B057
5L096
【Ｆターム（参考）】
5B057AA01
5B057BA02
5B057CA08
5B057CA12
5B057CA16
5B057CB02
5B057CB06
5B057CB12
5B057CB16
5B057CC01
5B057CD08
5B057CE06
5B057CE12
5L096AA07
5L096BA03
5L096BA18
5L096CA01
5L096DA01
5L096EA39
5L096EA43
5L096FA54
5L096FA59
5L096FA66
5L096GA10
5L096GA51
5L096GA55
5L096JA07
(57)【要約】
【課題】織物パターン画像に内在する可能性がある不具合を取り除くことを容易にする、画像生成方法、プログラム及び画像生成装置を提供することを目的としている。
【解決手段】出力パターン画像生成ステップを備え、前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法が提供される。
【選択図】図１
【解決手段】出力パターン画像生成ステップを備え、前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法が提供される。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
出力パターン画像生成ステップを備え、
前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、
前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、
前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、
前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、
前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法。
前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、
前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、
前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、
前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、
前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法。
【請求項2】
請求項１に記載の方法であって、
前記補正処理は、補正前パターン画像から補正後パターン画像を生成することを繰り返し、
前記補正後パターン画像は、前記補正前パターン画像うち前記補正対象の画素の画素値が反転した画像であり、
繰り返しの初回の前記補正処理では、前記補正前パターン画像が前記織物パターン画像であり、
繰り返しの最終回の前記補正処理では、前記補正後パターン画像が前記出力パターン画像である、方法。
前記補正処理は、補正前パターン画像から補正後パターン画像を生成することを繰り返し、
前記補正後パターン画像は、前記補正前パターン画像うち前記補正対象の画素の画素値が反転した画像であり、
繰り返しの初回の前記補正処理では、前記補正前パターン画像が前記織物パターン画像であり、
繰り返しの最終回の前記補正処理では、前記補正後パターン画像が前記出力パターン画像である、方法。
【請求項3】
請求項２に記載の方法であって、
前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が損失関数閾値より大きく、
前記補正処理は、前記損失関数の値の差分が前記損失関数閾値より大きい画素がなくなるまで繰り返す、方法。
前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が損失関数閾値より大きく、
前記補正処理は、前記損失関数の値の差分が前記損失関数閾値より大きい画素がなくなるまで繰り返す、方法。
【請求項4】
請求項１～請求項３の何れか１つに記載の方法であって、
前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が最大の画素である、方法。
前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が最大の画素である、方法。
【請求項5】
請求項１に記載の方法であって、
設定ステップを更に備え、
前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、複数の損失関数が用いられ、
各前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、
前記設定ステップは、前記出力パターン画像生成ステップの前に行われ、且つ、前記設定ステップでは、各前記損失関数の重み係数を設定可能であり、
前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、補正前後における前記複数の損失関数の値の総和が低下する画素が、前記補正対象の画素となる、方法。
設定ステップを更に備え、
前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、複数の損失関数が用いられ、
各前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、
前記設定ステップは、前記出力パターン画像生成ステップの前に行われ、且つ、前記設定ステップでは、各前記損失関数の重み係数を設定可能であり、
前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、補正前後における前記複数の損失関数の値の総和が低下する画素が、前記補正対象の画素となる、方法。
【請求項6】
請求項５に記載の方法であって、
前記設定ステップでは、前記織物パターン画像中の注目画素の画素値を反転させたときにおいて、前記複数の損失関数の値の総和の差分が損失関数閾値より大きい画素を強調表示する、方法。
前記設定ステップでは、前記織物パターン画像中の注目画素の画素値を反転させたときにおいて、前記複数の損失関数の値の総和の差分が損失関数閾値より大きい画素を強調表示する、方法。
【請求項7】
請求項１～３，５，６の何れか１つに記載の方法であって、
入力画像取得ステップと織物パターン画像生成ステップとを更に備え、
前記入力画像取得ステップでは、入力画像を取得し、
前記織物パターン画像生成ステップでは、マスク処理を行うことで前記入力画像から前記織物パターン画像を生成し、
前記マスク処理では、前記マスク処理の対象の画像の各画素の画素値に対してマスクを用いて閾値処理をし、
前記マスクには、前記入力画像の各画素に対応付けられた各閾値が予め設定されている、方法。
入力画像取得ステップと織物パターン画像生成ステップとを更に備え、
前記入力画像取得ステップでは、入力画像を取得し、
前記織物パターン画像生成ステップでは、マスク処理を行うことで前記入力画像から前記織物パターン画像を生成し、
前記マスク処理では、前記マスク処理の対象の画像の各画素の画素値に対してマスクを用いて閾値処理をし、
前記マスクには、前記入力画像の各画素に対応付けられた各閾値が予め設定されている、方法。
【請求項8】
請求項７に記載の方法であって、
前記損失関数は、第１損失関数が加味されており、
第１損失関数は、画素値差分に基づいており、
前記画素値差分は、補正前後における画素値の差分に基づいている、方法。
前記損失関数は、第１損失関数が加味されており、
第１損失関数は、画素値差分に基づいており、
前記画素値差分は、補正前後における画素値の差分に基づいている、方法。
【請求項9】
請求項７に記載の方法であって、
前記損失関数は、第４損失関数が加味されており、
第４損失関数は、閾値差に基づいており、
前記閾値差は、補正後マスクの補正閾値と、前記織物パターン画像生成ステップで用いられる前記マスクの前記閾値との差分に基づいており、
前記補正後マスクの前記補正閾値は、前記マスク処理をしたときに、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理で補正されたパターン画像が生成されるように設定されている、方法。
前記損失関数は、第４損失関数が加味されており、
第４損失関数は、閾値差に基づいており、
前記閾値差は、補正後マスクの補正閾値と、前記織物パターン画像生成ステップで用いられる前記マスクの前記閾値との差分に基づいており、
前記補正後マスクの前記補正閾値は、前記マスク処理をしたときに、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理で補正されたパターン画像が生成されるように設定されている、方法。
【請求項10】
請求項１～３，５，６の何れか１つに記載の方法であって、
前記損失関数は、第２損失関数が加味されており、
第２損失関数は、画素間距離に基づいており、
前記画素間距離は、注目画素と反転画素との間にある画素の数に基づいており、
前記注目画素と前記反転画素との間にある画素の画素値は、前記反転画素の画素値とは異なる、方法。
前記損失関数は、第２損失関数が加味されており、
第２損失関数は、画素間距離に基づいており、
前記画素間距離は、注目画素と反転画素との間にある画素の数に基づいており、
前記注目画素と前記反転画素との間にある画素の画素値は、前記反転画素の画素値とは異なる、方法。
【請求項11】
請求項１～３，５，６の何れか１つに記載の方法であって、
前記損失関数は、第３損失関数が加味されており、
第３損失関数は、交差回数に基づいており、
前記交差回数は、注目画素を含む予め定められた範囲内において、画素値が反転している対をなす画素の数に基づいている、方法。
前記損失関数は、第３損失関数が加味されており、
第３損失関数は、交差回数に基づいており、
前記交差回数は、注目画素を含む予め定められた範囲内において、画素値が反転している対をなす画素の数に基づいている、方法。
【請求項12】
請求項１～３，５，６の何れか１つに記載の方法であって、
前記損失関数は、第５損失関数が加味されており、
第５損失関数は、自己相関度に基づいており、
前記自己相関度は、第１画像領域内の画素と、第２画像領域内の画素とのうち画素値が異なる画素の数に基づいており、
第１画像領域は、注目画素を含む予め定められた領域内の画像であり、
第２画像領域は、第１画像領域と同じ形状の領域であって第１画像領域から予め定められた距離内に位置する領域である、方法。
前記損失関数は、第５損失関数が加味されており、
第５損失関数は、自己相関度に基づいており、
前記自己相関度は、第１画像領域内の画素と、第２画像領域内の画素とのうち画素値が異なる画素の数に基づいており、
第１画像領域は、注目画素を含む予め定められた領域内の画像であり、
第２画像領域は、第１画像領域と同じ形状の領域であって第１画像領域から予め定められた距離内に位置する領域である、方法。
【請求項13】
コンピュータに請求項１～３，５，６の何れか１つに記載の画像生成方法を実行させるためのプログラム。
【請求項14】
出力パターン画像生成部を備え、
前記出力パターン画像生成部は、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成するように構成され、
前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、
前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、
前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、
前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成装置。
前記出力パターン画像生成部は、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成するように構成され、
前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、
前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、
前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、
前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像生成方法、プログラム及び画像生成装置に関する。
【背景技術】
【0002】
織物は、経糸と緯糸を上下させて織ることで模様が表現される。そして、経糸と緯糸を組み合わせて平織や綾織等の基本組織で形成した模様は、織物パターンと呼ばれる。この織物パターンのデザインは、職人により手作業で行われていたため、写真やイラスト等のデジタルデータ（入力画像）を用いて織物のデザインを可能とした技術が提案されている（非特許文献１参照）。非特許文献１に記載の技術では、ディザマスクを用いて入力画像の各画素の画素値を二値化し、織物パターン（織物パターン画像）を半自動的に生成することを可能としている。なお、二値化された各画素は、経糸及び緯糸の格子点に対応しており、経糸と緯糸の表裏の関係を特定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】M. Toyoura et al., "Generating Jacquard Fabric Pattern with Visual Impressions," IEEE Trans. Industrial Informatics, Vol.15, No.8, pp.4536-4544 (2019)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
非特許文献１における織物パターン（織物パターン画像）を用いて実際に織物を製造すると、織物パターン自体に起因する不具合が織物に発生する場合がある。このような不具合を取り除くには、織物バターンを目視し、不具合を生じさせ得る画素を見極めて適宜反転させる等の作業が必要となる。
【0005】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、織物パターン画像に内在する可能性がある不具合を取り除くことを容易にする、画像生成方法、プログラム及び画像生成装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明によれば、出力パターン画像生成ステップを備え、前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法が提供される。
【0007】
本発明によれば、出力パターン画像生成ステップにおいて、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで出力パターン画像を生成することができる。つまり、作業者による目視や技術・経験に頼らなくても、不具合が取り除かれた出力パターン画像を生成することができ、不具合を取り除くことが容易になっている。
【0008】
以下、本発明の種々の実施形態を例示する。以下に示す実施形態は互いに組み合わせ可能である。
（１）出力パターン画像生成ステップを備え、前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法。
（２）（１）に記載の方法であって、前記補正処理は、補正前パターン画像から補正後パターン画像を生成することを繰り返し、前記補正後パターン画像は、前記補正前パターン画像うち前記補正対象の画素の画素値が反転した画像であり、繰り返しの初回の前記補正処理では、前記補正前パターン画像が前記織物パターン画像であり、繰り返しの最終回の前記補正処理では、前記補正後パターン画像が前記出力パターン画像である、方法。
（３）（２）に記載の方法であって、前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が損失関数閾値より大きく、前記補正処理は、前記損失関数の値の差分が前記損失関数閾値より大きい画素がなくなるまで繰り返す、方法。
（４）（１）～（３）の何れか１つに記載の方法であって、前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が最大の画素である、方法。
（５）（１）に記載の方法であって、設定ステップを更に備え、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、複数の損失関数が用いられ、各前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記設定ステップは、前記出力パターン画像生成ステップの前に行われ、且つ、前記設定ステップでは、各前記損失関数の重み係数を設定可能であり、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、補正前後における前記複数の損失関数の値の総和が低下する画素が、前記補正対象の画素となる、方法。
（６）（５）に記載の方法であって、前記設定ステップでは、前記織物パターン画像中の注目画素の画素値を反転させたときにおいて、前記複数の損失関数の値の総和の差分が損失関数閾値より大きい画素を強調表示する、方法。
（７）（１）～（６）の何れか１つに記載の方法であって、入力画像取得ステップと織物パターン画像生成ステップとを更に備え、前記入力画像取得ステップでは、入力画像を取得し、前記織物パターン画像生成ステップでは、マスク処理を行うことで前記入力画像から前記織物パターン画像を生成し、前記マスク処理では、前記マスク処理の対象の画像の各画素の画素値に対してマスクを用いて閾値処理をし、前記マスクには、前記入力画像の各画素に対応付けられた各閾値が予め設定されている、方法。
（８）（７）に記載の方法であって、前記損失関数は、第１損失関数が加味されており、第１損失関数は、画素値差分に基づいており、前記画素値差分は、補正前後における画素値の差分に基づいている、方法。
（９）（７）又は（８）に記載の方法であって、前記損失関数は、第４損失関数が加味されており、第４損失関数は、閾値差に基づいており、前記閾値差は、補正後マスクの補正閾値と、前記織物パターン画像生成ステップで用いられる前記マスクの前記閾値との差分に基づいており、前記補正後マスクの前記補正閾値は、前記マスク処理をしたときに、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理で補正されたパターン画像が生成されるように設定されている、方法。
（１０）（１）～（９）の何れか１つに記載の方法であって、前記損失関数は、第２損失関数が加味されており、第２損失関数は、画素間距離に基づいており、前記画素間距離は、注目画素と反転画素との間にある画素の数に基づいており、前記注目画素と前記反転画素との間にある画素の画素値は、前記反転画素の画素値とは異なる、方法。
（１１）（１）～（１０）の何れか１つに記載の方法であって、前記損失関数は、第３損失関数が加味されており、第３損失関数は、交差回数に基づいており、前記交差回数は、注目画素を含む予め定められた範囲内において、画素値が反転している対をなす画素の数に基づいている、方法。
（１２）（１）～（１１）の何れか１つに記載の方法であって、前記損失関数は、第５損失関数が加味されており、第５損失関数は、自己相関度に基づいており、前記自己相関度は、第１画像領域内の画素と、第２画像領域内の画素とのうち画素値が異なる画素の数に基づいており、第１画像領域は、注目画素を含む予め定められた領域内の画像であり、第２画像領域は、第１画像領域と同じ形状の領域であって第１画像領域から予め定められた距離内に位置する領域である、方法。
（１３）コンピュータに（１）～（１２）の何れか１つに記載の画像生成方法を実行させるためのプログラム。
（１４）出力パターン画像生成部を備え、前記出力パターン画像生成部は、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成するように構成され、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成装置。
（１）出力パターン画像生成ステップを備え、前記出力パターン画像生成ステップでは、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成し、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成方法。
（２）（１）に記載の方法であって、前記補正処理は、補正前パターン画像から補正後パターン画像を生成することを繰り返し、前記補正後パターン画像は、前記補正前パターン画像うち前記補正対象の画素の画素値が反転した画像であり、繰り返しの初回の前記補正処理では、前記補正前パターン画像が前記織物パターン画像であり、繰り返しの最終回の前記補正処理では、前記補正後パターン画像が前記出力パターン画像である、方法。
（３）（２）に記載の方法であって、前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が損失関数閾値より大きく、前記補正処理は、前記損失関数の値の差分が前記損失関数閾値より大きい画素がなくなるまで繰り返す、方法。
（４）（１）～（３）の何れか１つに記載の方法であって、前記補正処理における前記補正対象の画素は、補正前後における前記損失関数の値の差分が最大の画素である、方法。
（５）（１）に記載の方法であって、設定ステップを更に備え、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、複数の損失関数が用いられ、各前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記設定ステップは、前記出力パターン画像生成ステップの前に行われ、且つ、前記設定ステップでは、各前記損失関数の重み係数を設定可能であり、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理では、補正前後における前記複数の損失関数の値の総和が低下する画素が、前記補正対象の画素となる、方法。
（６）（５）に記載の方法であって、前記設定ステップでは、前記織物パターン画像中の注目画素の画素値を反転させたときにおいて、前記複数の損失関数の値の総和の差分が損失関数閾値より大きい画素を強調表示する、方法。
（７）（１）～（６）の何れか１つに記載の方法であって、入力画像取得ステップと織物パターン画像生成ステップとを更に備え、前記入力画像取得ステップでは、入力画像を取得し、前記織物パターン画像生成ステップでは、マスク処理を行うことで前記入力画像から前記織物パターン画像を生成し、前記マスク処理では、前記マスク処理の対象の画像の各画素の画素値に対してマスクを用いて閾値処理をし、前記マスクには、前記入力画像の各画素に対応付けられた各閾値が予め設定されている、方法。
（８）（７）に記載の方法であって、前記損失関数は、第１損失関数が加味されており、第１損失関数は、画素値差分に基づいており、前記画素値差分は、補正前後における画素値の差分に基づいている、方法。
（９）（７）又は（８）に記載の方法であって、前記損失関数は、第４損失関数が加味されており、第４損失関数は、閾値差に基づいており、前記閾値差は、補正後マスクの補正閾値と、前記織物パターン画像生成ステップで用いられる前記マスクの前記閾値との差分に基づいており、前記補正後マスクの前記補正閾値は、前記マスク処理をしたときに、前記出力パターン画像生成ステップの前記補正処理で補正されたパターン画像が生成されるように設定されている、方法。
（１０）（１）～（９）の何れか１つに記載の方法であって、前記損失関数は、第２損失関数が加味されており、第２損失関数は、画素間距離に基づいており、前記画素間距離は、注目画素と反転画素との間にある画素の数に基づいており、前記注目画素と前記反転画素との間にある画素の画素値は、前記反転画素の画素値とは異なる、方法。
（１１）（１）～（１０）の何れか１つに記載の方法であって、前記損失関数は、第３損失関数が加味されており、第３損失関数は、交差回数に基づいており、前記交差回数は、注目画素を含む予め定められた範囲内において、画素値が反転している対をなす画素の数に基づいている、方法。
（１２）（１）～（１１）の何れか１つに記載の方法であって、前記損失関数は、第５損失関数が加味されており、第５損失関数は、自己相関度に基づいており、前記自己相関度は、第１画像領域内の画素と、第２画像領域内の画素とのうち画素値が異なる画素の数に基づいており、第１画像領域は、注目画素を含む予め定められた領域内の画像であり、第２画像領域は、第１画像領域と同じ形状の領域であって第１画像領域から予め定められた距離内に位置する領域である、方法。
（１３）コンピュータに（１）～（１２）の何れか１つに記載の画像生成方法を実行させるためのプログラム。
（１４）出力パターン画像生成部を備え、前記出力パターン画像生成部は、損失関数を用いて織物パターン画像に補正処理を行うことで、前記織物パターン画像から出力パターン画像を生成するように構成され、前記織物パターン画像の各画素値は、経糸及び緯糸の上下関係が特定されるように第１及び第２画素値のうちの一方の画素値に二値化され、前記損失関数の値は、画素ごとに算出され、前記補正処理では、補正前後において前記損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となり、前記補正対象の画素の画素値は、第１及び第２画素値のうちの一方の画素値から他方の画素値へ反転される、画像生成装置。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。また、各特徴事項について独立して発明が成立する。
【0011】
実施形態
１ 全体構成説明
図１に示すように、織物製造システム１００は、画像生成装置１と、出力装置２０と、織物製造装置３０とを備えている。画像生成装置１は、取得部２と、織物パターン画像生成部３と、出力パターン画像生成部４と、出力部５と、記憶部６とを備えている。
織物パターン画像生成部３は、前処理部３Ａと、マトリクス生成部３Ｂと、二値化処理部３Ｃとを備えている。
また、出力パターン画像生成部４は、損失関数処理部４Ａと、決定部４Ｂと、フィルタ部４Ｃと、設定部４Ｄとを備えている。また、図２に示すように、損失関数処理部４Ａは、第１算出部４Ａ１と、第２算出部４Ａ２と、第３算出部４Ａ３と、第４算出部４Ａ４と、第５算出部４Ａ５とを有する。決定部４Ｂは、画素決定部４Ｂ１と、画像決定部４Ｂ２とを有する。
１ 全体構成説明
図１に示すように、織物製造システム１００は、画像生成装置１と、出力装置２０と、織物製造装置３０とを備えている。画像生成装置１は、取得部２と、織物パターン画像生成部３と、出力パターン画像生成部４と、出力部５と、記憶部６とを備えている。
織物パターン画像生成部３は、前処理部３Ａと、マトリクス生成部３Ｂと、二値化処理部３Ｃとを備えている。
また、出力パターン画像生成部４は、損失関数処理部４Ａと、決定部４Ｂと、フィルタ部４Ｃと、設定部４Ｄとを備えている。また、図２に示すように、損失関数処理部４Ａは、第１算出部４Ａ１と、第２算出部４Ａ２と、第３算出部４Ａ３と、第４算出部４Ａ４と、第５算出部４Ａ５とを有する。決定部４Ｂは、画素決定部４Ｂ１と、画像決定部４Ｂ２とを有する。
【0012】
上記の各構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよく、ハードウェアによって実現してもよい。ソフトウェアによって実現する場合、ＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することによって各種機能を実現することができる。プログラムは、内蔵の記憶部に格納してもよく、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に格納してもよい。また、外部の記憶部に格納されたプログラムを読み出し、いわゆるクラウドコンピューティングにより実現してもよい。ハードウェアによって実現する場合、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はＤＲＰなどの種々の回路によって実現することができる。第１実施形態においては、様々な情報やこれを包含する概念を取り扱うが、これらは、０又は１で構成される２進数のビット集合体として信号値の高低によって表され、上記のソフトウェア又はハードウェアの態様によって通信や演算が実行され得るものである。
【0013】
出力装置２０は、例えば、モニターやプリンター等の画像を出力可能な装置から構成される。ユーザーは、後述する入力画像ｄ１、織物パターン画像ｄ４、参照パターン画像ｄＴ及び出力パターン画像ｄ５等の各種画像を出力装置２０において目視で確認しながら、画像生成作業を進めることができる。
織物製造装置３０は、出力パターン画像ｄ５に基づいて、織物を織り上げることができるように構成されている。
織物製造装置３０は、出力パターン画像ｄ５に基づいて、織物を織り上げることができるように構成されている。
【0014】
２ 画像生成装置１の構成説明
画像生成装置１は、入力画像ｄ１から織物パターン画像ｄ４を生成する第１機能と、織物パターン画像ｄ４から出力パターン画像ｄ５を生成する第２機能とを有する。第１機能は、織物パターン画像生成部３で発揮され、第２機能は、出力パターン画像生成部４で発揮される。
画像生成装置１は、入力画像ｄ１から織物パターン画像ｄ４を生成する第１機能と、織物パターン画像ｄ４から出力パターン画像ｄ５を生成する第２機能とを有する。第１機能は、織物パターン画像生成部３で発揮され、第２機能は、出力パターン画像生成部４で発揮される。
【0015】
図４Ａに示す入力画像ｄ１のコンテンツは、特に限定されるものではなく、例えば、写真やイラスト等の各種のデジタル画像データを採用することができる。
図４Ｂに示す織物パターン画像ｄ４は、織物製造装置３０で織物を織るときに使用される、各画素が二値化された画像データである。なお、実施形態において、織物は、ジャカード織物である。ジャカード織物は、多数並列化された経糸に対して、緯糸を任意に上下させて織ることで、複雑な模様を織り出すことができる。織物パターン画像ｄ４において、経糸と緯糸の上下関係は、格子点（経糸と緯糸とが交差する点）において上下関係を特定するための二値データによって定義される。実施形態において、織物パターン画像ｄ４は、ジャカード組織図に対応する画像であり、また、織物パターン画像ｄ４は、後述する前処理後画像ｄ２を二値化処理したパターン画像である。二値データは、経糸と緯糸のうちのいずれかを表に出すかを示すデータである。織物の色は、経糸と緯糸が表に出る頻度や、経糸及び緯糸の色等に基づいて、表現される。
図５に示す出力パターン画像ｄ５は、織物パターン画像ｄ４に対して、後述の損失関数Ｌを用いた補正処理を行うことで生成される画像である。補正処理は、織物パターン画像ｄ４の一部の画素の画素値を反転させる処理である。このため、出力パターン画像ｄ５も、織物パターン画像ｄ４と同様に、ジャカード組織図に対応する画像であり、また、各画素の画素値が二値化された画像である。なお、実施形態において、出力パターン画像ｄ５は、織物パターン画像ｄ４とは異なるとは限らない。つまり、織物パターン画像ｄ４に補正処理がなされた結果、出力パターン画像ｄ５が織物パターン画像ｄ４とは一致しないことが多いが、損失関数の値の計算結果によっては、一致することもあり得る。図５に示す出力パターン画像ｄ５は、図４に示す織物パターン画像ｄ４について、図６に示す画素の画素値（色）が変更（補正）されることで得られる。
図４Ｂに示す織物パターン画像ｄ４は、織物製造装置３０で織物を織るときに使用される、各画素が二値化された画像データである。なお、実施形態において、織物は、ジャカード織物である。ジャカード織物は、多数並列化された経糸に対して、緯糸を任意に上下させて織ることで、複雑な模様を織り出すことができる。織物パターン画像ｄ４において、経糸と緯糸の上下関係は、格子点（経糸と緯糸とが交差する点）において上下関係を特定するための二値データによって定義される。実施形態において、織物パターン画像ｄ４は、ジャカード組織図に対応する画像であり、また、織物パターン画像ｄ４は、後述する前処理後画像ｄ２を二値化処理したパターン画像である。二値データは、経糸と緯糸のうちのいずれかを表に出すかを示すデータである。織物の色は、経糸と緯糸が表に出る頻度や、経糸及び緯糸の色等に基づいて、表現される。
図５に示す出力パターン画像ｄ５は、織物パターン画像ｄ４に対して、後述の損失関数Ｌを用いた補正処理を行うことで生成される画像である。補正処理は、織物パターン画像ｄ４の一部の画素の画素値を反転させる処理である。このため、出力パターン画像ｄ５も、織物パターン画像ｄ４と同様に、ジャカード組織図に対応する画像であり、また、各画素の画素値が二値化された画像である。なお、実施形態において、出力パターン画像ｄ５は、織物パターン画像ｄ４とは異なるとは限らない。つまり、織物パターン画像ｄ４に補正処理がなされた結果、出力パターン画像ｄ５が織物パターン画像ｄ４とは一致しないことが多いが、損失関数の値の計算結果によっては、一致することもあり得る。図５に示す出力パターン画像ｄ５は、図４に示す織物パターン画像ｄ４について、図６に示す画素の画素値（色）が変更（補正）されることで得られる。
【0016】
２－１ 取得部２
取得部２は、入力画像ｄ１や入力データｄｉｎを取得可能に構成されている。なお、入力データｄｉｎは入力装置（不図示）によって取得部２に取得され、入力装置は、例えばマウスやキーボード等の操作部に対応する。また、入力画像ｄ１が記憶部６に予め格納されており、取得部２が記憶部６から入力画像ｄ１を取得してもよい。入力データｄｉｎは、後述する重み係数等を設定するためのデータであり、設定部４Ｄを用いられる。
取得部２は、入力画像ｄ１や入力データｄｉｎを取得可能に構成されている。なお、入力データｄｉｎは入力装置（不図示）によって取得部２に取得され、入力装置は、例えばマウスやキーボード等の操作部に対応する。また、入力画像ｄ１が記憶部６に予め格納されており、取得部２が記憶部６から入力画像ｄ１を取得してもよい。入力データｄｉｎは、後述する重み係数等を設定するためのデータであり、設定部４Ｄを用いられる。
【0017】
２－２ 織物パターン画像生成部３
織物パターン画像生成部３は、入力画像ｄ１に基づいて織物パターン画像ｄ４を生成することが可能である。換言すると、織物パターン画像生成部３は、入力画像ｄ１を、織物製造装置３０において織物を織り上げることができるような形式へ変換する機能（上述の第１機能）を有する。この機能は、公知となっている各種の方法（例えば、特開２０１５－２１２４４０号公報）を採用することができる。以下、織物パターン画像生成部３の機能の一例を説明する。
織物パターン画像生成部３は、入力画像ｄ１に基づいて織物パターン画像ｄ４を生成することが可能である。換言すると、織物パターン画像生成部３は、入力画像ｄ１を、織物製造装置３０において織物を織り上げることができるような形式へ変換する機能（上述の第１機能）を有する。この機能は、公知となっている各種の方法（例えば、特開２０１５－２１２４４０号公報）を採用することができる。以下、織物パターン画像生成部３の機能の一例を説明する。
【0018】
実施形態では、織物パターン画像ｄ４を生成するにあたり、グレースケール画像を白と黒の二値で表現するハーフトーニング法を用いる場合を一例として説明する。ハーフトーニング法とは、一定領域内の白と黒の画素の面積の割合を利用して階調を表現する方法である。また、実施形態では、組織的ディザ法を用いるものとして説明する。組織的ティザ法では、閾値が予め設定されたティザマスク（織物用閾値マトリクス）を用いて、画像を二値化処理する。
【0019】
２－２－１ 前処理部３Ａ
前処理部３Ａでは、入力画像ｄ１を、例えば２５６階調のグレースケール画像データに変換する機能を有する。これにより、前処理部３Ａは、グレースケール画像データである前処理後画像ｄ２を生成する。なお、階調数は、予め定められていてもよいし、ユーザーが適宜選択することができてもよい。この場合、前処理部３Ａは、取得部２を介して入力装置から階調数を取得することができる。
前処理部３Ａでは、入力画像ｄ１を、例えば２５６階調のグレースケール画像データに変換する機能を有する。これにより、前処理部３Ａは、グレースケール画像データである前処理後画像ｄ２を生成する。なお、階調数は、予め定められていてもよいし、ユーザーが適宜選択することができてもよい。この場合、前処理部３Ａは、取得部２を介して入力装置から階調数を取得することができる。
【0020】
２－２－２ マトリクス生成部３Ｂ
マトリクス生成部３Ｂは、ティザマスクに対応する織物用閾値マトリクス（マトリクスデータｄ３）を生成する。図７に示すように、織物用閾値マトリクスは、入力画像ｄ１（前処理後画像ｄ２）の各画素に対応付けられた各閾値が予め設定されている。つまり、織物用閾値マトリクスの行数及び列数は、入力画像ｄ１（前処理後画像ｄ２）のサイズに対応している。織物用閾値マトリクスは、前処理後画像ｄ２を二値化処理した後の画像が織物組織（パターン画像）となるように作成されたマトリクスである。例えば、マトリクス生成部３Ｂは、織物用閾値サブマトリクスを複数配置することで織物用閾値マトリクスを作成することができる。織物用閾値サブマトリクスの行数及び列数は、任意に定めることができる。織物用閾値サブマトリクスにおける各成分には、前処理後画像ｄ２を二値化処理するための閾値が設定される。そして、織物用閾値サブマトリクスの各成分の閾値は、ユーザーが適宜選択することが可能である。この場合、マトリクス生成部３Ｂは、取得部２を介して入力装置から各成分の閾値を取得することができる。
マトリクス生成部３Ｂは、ティザマスクに対応する織物用閾値マトリクス（マトリクスデータｄ３）を生成する。図７に示すように、織物用閾値マトリクスは、入力画像ｄ１（前処理後画像ｄ２）の各画素に対応付けられた各閾値が予め設定されている。つまり、織物用閾値マトリクスの行数及び列数は、入力画像ｄ１（前処理後画像ｄ２）のサイズに対応している。織物用閾値マトリクスは、前処理後画像ｄ２を二値化処理した後の画像が織物組織（パターン画像）となるように作成されたマトリクスである。例えば、マトリクス生成部３Ｂは、織物用閾値サブマトリクスを複数配置することで織物用閾値マトリクスを作成することができる。織物用閾値サブマトリクスの行数及び列数は、任意に定めることができる。織物用閾値サブマトリクスにおける各成分には、前処理後画像ｄ２を二値化処理するための閾値が設定される。そして、織物用閾値サブマトリクスの各成分の閾値は、ユーザーが適宜選択することが可能である。この場合、マトリクス生成部３Ｂは、取得部２を介して入力装置から各成分の閾値を取得することができる。
【0021】
２－３－３ 二値化処理部３Ｃ
二値化処理部３Ｃは、マトリクス生成部３Ｂが作成した織物用閾値マトリクス（マトリクスデータｄ３）を用いて、前処理後画像ｄ２（マスク処理の対象の画像の一例）を二値化処理する機能を有する。換言すると、二値化処理部３Ｃは、前処理後画像ｄ７に織物用閾値マトリクスを用いたマスク処理を行うことで、入力画像ｄ１（前処理後画像ｄ２）から織物パターン画像ｄ４を生成する。前処理後画像ｄ２の任意の画素の画素値が織物用閾値マトリクスの対応する成分の閾値を超えている場合には、この画素は白（二値化データは１）と処理される。また、前処理後画像ｄ２の任意の画素の画素値が織物用閾値マトリクスの対応する成分の閾値を未満である場合には、この画素は黒（二値化データは０）と処理される。前処理後画像ｄ２の任意の画素の画素値が織物用閾値マトリクスの対応する成分の閾値と同じ値である場合には、この画素は黒又は白と処理される。黒と処理されるか、白と処理されるかについては、二値化処理部３Ｃにおいて予め定められている。
二値化処理部３Ｃは、マトリクス生成部３Ｂが作成した織物用閾値マトリクス（マトリクスデータｄ３）を用いて、前処理後画像ｄ２（マスク処理の対象の画像の一例）を二値化処理する機能を有する。換言すると、二値化処理部３Ｃは、前処理後画像ｄ７に織物用閾値マトリクスを用いたマスク処理を行うことで、入力画像ｄ１（前処理後画像ｄ２）から織物パターン画像ｄ４を生成する。前処理後画像ｄ２の任意の画素の画素値が織物用閾値マトリクスの対応する成分の閾値を超えている場合には、この画素は白（二値化データは１）と処理される。また、前処理後画像ｄ２の任意の画素の画素値が織物用閾値マトリクスの対応する成分の閾値を未満である場合には、この画素は黒（二値化データは０）と処理される。前処理後画像ｄ２の任意の画素の画素値が織物用閾値マトリクスの対応する成分の閾値と同じ値である場合には、この画素は黒又は白と処理される。黒と処理されるか、白と処理されるかについては、二値化処理部３Ｃにおいて予め定められている。
【0022】
２－３ 出力パターン画像生成部４
出力パターン画像生成部４は、損失関数Ｌを用いて織物パターン画像ｄ４に補正処理を行い、織物パターン画像ｄ４から出力パターン画像ｄ５を生成するように構成されている。出力パターン画像生成部４が実行可能な処理には、変数設定処理と、上述の補正処理とが含まれる。出力パターン画像生成部４は、変数設定処理を実行して後述する重み係数等の変数を設定した後に、補正処理を実施して織物パターン画像ｄ４に補正処理を行い、最終的に出力パターン画像ｄ５を生成する。
出力パターン画像生成部４は、損失関数Ｌを用いて織物パターン画像ｄ４に補正処理を行い、織物パターン画像ｄ４から出力パターン画像ｄ５を生成するように構成されている。出力パターン画像生成部４が実行可能な処理には、変数設定処理と、上述の補正処理とが含まれる。出力パターン画像生成部４は、変数設定処理を実行して後述する重み係数等の変数を設定した後に、補正処理を実施して織物パターン画像ｄ４に補正処理を行い、最終的に出力パターン画像ｄ５を生成する。
【0023】
・変数設定処理
補正処理では、以下の式（６）の損失関数Ｌに基づいて画素値を反転させる画素が適宜決定され、出力パターン画像ｄ５が生成される。これにあたり、損失関数Ｌは複数の変数（後述する重み係数等）を有しており、当該変数は、予め、ユーザーの意向に沿うようにユーザーに適切化される。つまり、変数設定処理は、複数の変数を設定する処理である。変数設定処理は、後述の決定処理１を含んでいる。
補正処理では、以下の式（６）の損失関数Ｌに基づいて画素値を反転させる画素が適宜決定され、出力パターン画像ｄ５が生成される。これにあたり、損失関数Ｌは複数の変数（後述する重み係数等）を有しており、当該変数は、予め、ユーザーの意向に沿うようにユーザーに適切化される。つまり、変数設定処理は、複数の変数を設定する処理である。変数設定処理は、後述の決定処理１を含んでいる。
【0024】
具体的には、式（６）の損失関数Ｌは、以下の式（１）～式（５）に係る第１～第５損失関数の値ＬＩ，ＬＪ，ＬＤ，ＬＭ，ＬＣに、各重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣを乗じた値の総和で表される。また、第２損失関数では、閾値ｄｔｈが用いられる。画素値を反転させる画素の選定については、ユーザーの経験等が加味されるため、ばらつく可能性がある。このため、実施形態では、パラメータとしての重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈをユーザーが自由に変更（設定）することができるようになっている。つまり、実施形態では、出力パターン画像ｄ５の出力結果がユーザーの経験等に沿って適切化されるように、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣと閾値ｄｔｈとを設定する。
【0025】
実施形態に係る変数設定処理では、ユーザーが、重み係数等を調整することで、出力パターン画像ｄ５にどのような影響があるかを視覚的に確認しながら、重み係数等を設定することが可能になっている。つまり、実施形態では、ユーザーの意向に沿うように、重み係数等を対話的に決定することが可能である。ユーザーが、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣと閾値ｄｔｈを設定する様子については、後述の「３ 動作説明」の「設定ステップ」で説明する。
【0026】
【数1】
【0027】
【数2】
【0028】
【数3】
【0029】
【数4】
【数5】
【数6】
【0030】
・補正処理
補正処理では、変数設定処理において設定完了した重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈを用いて、損失関数Ｌの値を算出する。補正処理において、損失関数Ｌは、画素ごとに算出される。また、補正処理では、補正前後において損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となる。そして、補正対象の画素の画素値は、反転される。つまり、補正対象の画素の画素値が、１（白）の場合には０（黒）になり、０（黒）の場合には１（白）になる。なお、画素値：１及び画素値：０のうちの一方が第１画素値の一例であり、他方が第２画素値の一例である。補正処理は、後述の決定処理２，３を含む。
補正処理では、変数設定処理において設定完了した重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈを用いて、損失関数Ｌの値を算出する。補正処理において、損失関数Ｌは、画素ごとに算出される。また、補正処理では、補正前後において損失関数の値が低下する画素が、補正対象の画素となる。そして、補正対象の画素の画素値は、反転される。つまり、補正対象の画素の画素値が、１（白）の場合には０（黒）になり、０（黒）の場合には１（白）になる。なお、画素値：１及び画素値：０のうちの一方が第１画素値の一例であり、他方が第２画素値の一例である。補正処理は、後述の決定処理２，３を含む。
【0031】
なお、実施形態に係る補正処理では、逐次、補正する画素（画素値を反転させる画素）が選定される。つまり、実施形態に係る補正処理では、複数の画素が補正される可能性があるが、各補正時において、一度に画素値が反転する画素の数は、１つである。つまり、図９に示すように、織物パターン画像ｄ４の画素値を１つ反転させた第１暫定パターン画像ｄｎ１を生成する、次に、第１暫定パターン画像ｄｎ１の画素値を１つ反転させた第２暫定パターン画像ｄｎ２を生成する、・・・という処理を順次繰り返していく。換言すると、補正処理では、織物パターン画像ｄ４の画素値を１つ反転させた第１暫定パターン画像ｄｎ１を生成した後に、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮの画素値を１つ反転させた第Ｎ＋１暫定パターン画像ｄｎＮ＋１を生成する、という処理を順次繰り返す（Ｎは１以上の整数）。そして、画像決定部４Ｂ２が、ある暫定パターン画像を出力パターン画像ｄ５とすることを決定すると、当該暫定パターン画像が最終的に出力パターン画像ｄ５として出力される。
【0032】
２－３－１ 損失関数処理部４Ａ
損失関数処理部４Ａは、複数の損失関数（実施形態では第１～第５損失関数）が加味された損失関数Ｌの値を算出可能に構成されている。損失関数処理部４Ａは、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に損失関数Ｌを算出する。実施形態において、画像中の任意の画素（画像中の全て画素）は、注目画素ｐｔとなり得るが、これに限定されるものではなく、画像中の予め定められた範囲の画素のみが、注目画素ｐｔであってもよい。
損失関数処理部４Ａは、複数の損失関数（実施形態では第１～第５損失関数）が加味された損失関数Ｌの値を算出可能に構成されている。損失関数処理部４Ａは、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に損失関数Ｌを算出する。実施形態において、画像中の任意の画素（画像中の全て画素）は、注目画素ｐｔとなり得るが、これに限定されるものではなく、画像中の予め定められた範囲の画素のみが、注目画素ｐｔであってもよい。
【0033】
＜第１算出部４Ａ１＞
第１損失関数は、出力パターン画像ｄ５の明るさを入力画像ｄ１の明るさに近づけるような関数である。なお、出力パターン画像ｄ５は、二値化処理されているため、入力画像ｄ１の画素値と出力パターン画像ｄ５の画素値との差分と算出すると、当該差分が大きくなり過ぎてしまい、有効な損失関数とならない可能性がある。このため、実施形態では、フィルタ部４Ｃにおいて各種画像にフィルタ処理をおこなって各種画像をぼかしておき、ぼかした画像の画素値同士の差分を算出する。
第１損失関数は、出力パターン画像ｄ５の明るさを入力画像ｄ１の明るさに近づけるような関数である。なお、出力パターン画像ｄ５は、二値化処理されているため、入力画像ｄ１の画素値と出力パターン画像ｄ５の画素値との差分と算出すると、当該差分が大きくなり過ぎてしまい、有効な損失関数とならない可能性がある。このため、実施形態では、フィルタ部４Ｃにおいて各種画像にフィルタ処理をおこなって各種画像をぼかしておき、ぼかした画像の画素値同士の差分を算出する。
【0034】
第１算出部４Ａ１は、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に第１損失関数の値ＬＩを算出可能に構成されている。各画素の第１損失関数は、式（１）のように表され、画素値差分に基づいている。
式（１）において、ｐは、画像ｄ１ｆの任意の座標ｔの画素（注目画素ｐｔ）の画素値である。ここで、画像ｄ１ｆは、入力画像ｄ１をフィルタ部４Ｃでフィルタ処理した画像である。
式（１）において、оは、画像ｄｔｆ等の任意の座標ｔの画素（注目画素ｐｔ）の画素値である。ここで、画像ｄｔｆ等とは、画像ｄｔｆ及び画像ｄｎＮｆである。図１３Ａに示す画像ｄｔｆは、変数設定処理時において、反転パターン画像ｄｔをフィルタ部４Ｃでフィルタ処理した画像である。図１３Ｂに示す画像ｄｎＮｆは、補正処理時において、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮをフィルタ部４Ｃでフィルタ処理した画像である。
式（１）において、ｐは、画像ｄ１ｆの任意の座標ｔの画素（注目画素ｐｔ）の画素値である。ここで、画像ｄ１ｆは、入力画像ｄ１をフィルタ部４Ｃでフィルタ処理した画像である。
式（１）において、оは、画像ｄｔｆ等の任意の座標ｔの画素（注目画素ｐｔ）の画素値である。ここで、画像ｄｔｆ等とは、画像ｄｔｆ及び画像ｄｎＮｆである。図１３Ａに示す画像ｄｔｆは、変数設定処理時において、反転パターン画像ｄｔをフィルタ部４Ｃでフィルタ処理した画像である。図１３Ｂに示す画像ｄｎＮｆは、補正処理時において、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮをフィルタ部４Ｃでフィルタ処理した画像である。
【0035】
＜第２算出部４Ａ２＞
図１４Ａの左側に模式的に示すように糸が飛び過ぎていると、織物に不具合が生じやすくなる。そこで、第２損失関数は、図１４Ａの右側に模式的に示すように糸の飛びが一定間隔以内になるように定められている。なお、糸の飛びは、小さければ問題ないため、閾値ｄｔｈを設定し、注目画素ｐｔから反転画素ｐｔ２までの距離が閾値ｄｔｈより大きい場合に損失としてカウントする。
図１４Ａの左側に模式的に示すように糸が飛び過ぎていると、織物に不具合が生じやすくなる。そこで、第２損失関数は、図１４Ａの右側に模式的に示すように糸の飛びが一定間隔以内になるように定められている。なお、糸の飛びは、小さければ問題ないため、閾値ｄｔｈを設定し、注目画素ｐｔから反転画素ｐｔ２までの距離が閾値ｄｔｈより大きい場合に損失としてカウントする。
【0036】
第２算出部４Ａ２は、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に第２損失関数の値ＬＪを算出可能に構成されている。各画素の第２損失関数は、式（２）のように表され、画素間距離（後述する距離ｄ）に基づいている。
式（２）を用いた値ＬＪの具体的な算出方法について説明する。値ＬＪは、注目画素ｐｔを起点する各方向（上方向、下方向、右方向、左方向）の成分ｍａｘ（０，ｄ－ｄｔｈ）の総和で表される。
ここで、閾値ｄｔｈは、正の整数である。
また、距離ｄは、注目画素ｐｔと、反転画素ｐｔ２との間の画素数に対応している。ここで、反転画素ｐｔ２は、注目画素ｐｔの隣接画素ｐｔ１を起点とする各方向において、初めて、隣接画素ｐｔ１に対して画素値が反転している画素である。なお、注目画素ｐｔと反転画素ｐｔ２との間にある画素値は、反転画素ｐｔ２の画素値とは異なっている。
式（２）を用いた値ＬＪの具体的な算出方法について説明する。値ＬＪは、注目画素ｐｔを起点する各方向（上方向、下方向、右方向、左方向）の成分ｍａｘ（０，ｄ－ｄｔｈ）の総和で表される。
ここで、閾値ｄｔｈは、正の整数である。
また、距離ｄは、注目画素ｐｔと、反転画素ｐｔ２との間の画素数に対応している。ここで、反転画素ｐｔ２は、注目画素ｐｔの隣接画素ｐｔ１を起点とする各方向において、初めて、隣接画素ｐｔ１に対して画素値が反転している画素である。なお、注目画素ｐｔと反転画素ｐｔ２との間にある画素値は、反転画素ｐｔ２の画素値とは異なっている。
【0037】
一例として、図１４Ｃを参照して、右方向成分の算出方法について説明する。ここでは、閾値ｄｔｈは３であるとする。距離ｄ（ｔ，→）は、注目画素ｐｔと、反転画素ｐｔ２との間の画素数であるため、５である。このため、右方向成分は、ｍａｘ（０，５－３）＝ｍａｘ（０，２）＝２となる。同じ要領で、上方向成分、下方向成分及び左方向成分を算出し、これらの総和から第２損失関数の値ＬＪを取得することができる。
【0038】
＜第３算出部４Ａ３＞
図１５Ａの左側に模式的に示すように糸に交差が多すぎると、織物にしたときに布が固くなる不具合を発生させる。そこで、第３損失関数は、図１５Ａの右側に模式的に示すように交差回数を抑えるように定められている。つまり、図１５Ｂに示すように、第３損失関数では、注目画素ｐｔを含む予め定められた範囲Ｒｇ内の画素の反転数を損失としてカウントする。予め定められた範囲Ｒｇは、適宜、設定することができる。
図１５Ａの左側に模式的に示すように糸に交差が多すぎると、織物にしたときに布が固くなる不具合を発生させる。そこで、第３損失関数は、図１５Ａの右側に模式的に示すように交差回数を抑えるように定められている。つまり、図１５Ｂに示すように、第３損失関数では、注目画素ｐｔを含む予め定められた範囲Ｒｇ内の画素の反転数を損失としてカウントする。予め定められた範囲Ｒｇは、適宜、設定することができる。
【0039】
第３算出部４Ａ３は、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に第３損失関数の値ＬＤを算出可能に構成されている。各画素の第３損失関数は、式（３）のように表され、糸（経糸と緯糸）の交差回数に基づいている。
式（３）を用いた値ＬＤの具体的な算出方法について説明する。式（３）において、оは、パターン画像の任意の座標ｔの画素（注目画素ｐｔ）の画素値である。また、式（３）において、（１，０）及び（０，１）は、注目画素ｐｔの隣接方向（実施形態では、上方向及び左方向）に対応し、Ｎ（ｔ）は、注目画素ｐｔの周囲の予め定められた範囲Ｒｇに対応している。
式（３）を用いた値ＬＤの具体的な算出方法について説明する。式（３）において、оは、パターン画像の任意の座標ｔの画素（注目画素ｐｔ）の画素値である。また、式（３）において、（１，０）及び（０，１）は、注目画素ｐｔの隣接方向（実施形態では、上方向及び左方向）に対応し、Ｎ（ｔ）は、注目画素ｐｔの周囲の予め定められた範囲Ｒｇに対応している。
【0040】
一例として、任意の画素（注目画素ｐｔ）の値ＬＤの算出方法について説明する。図１５Ｂに示すように、注目画素ｐｔを起点として上方向及び左方向に隣接する反転画素の数を算出する。具体的には、注目画素ｐｔの左方向に隣接する画素ｐｔｘと上方向に隣接する画素ｐｔｙは、注目画素ｐｔの画素値に対して反転した画素値を有するため、共に反転画素である。このため、注目画素ｐｔの反転数は２である。同じ要領で、注目画素ｐｔ以外の、予め定められた範囲Ｒｇ内の画素についても、反転数を算出する。注目画素ｐｔの値ＬＤは、予め定められた範囲Ｒｇ内の反転数の総和であり、図１５Ｂの例では、１＋０＋１＋１＋２＋０＋１＋２＋０＝８である。
【0041】
＜第４算出部４Ａ４＞
織物パターン画像を補正して画素値を変更することは、ディザマスクの閾値を変更（補正）することに対応している。ここで、ディザマスクは職人の経験等が反映されて作られているため、ディザマスクが大きく変わってしまうことは好ましくないと考えられる。そこで、第４損失関数は、織物パターン画像を補正して得られるパターン画像に対応するディザマスクが、織物パターン画像生成部３で使用するディザマスクから外れることを損失としてカウントする。
織物パターン画像を補正して画素値を変更することは、ディザマスクの閾値を変更（補正）することに対応している。ここで、ディザマスクは職人の経験等が反映されて作られているため、ディザマスクが大きく変わってしまうことは好ましくないと考えられる。そこで、第４損失関数は、織物パターン画像を補正して得られるパターン画像に対応するディザマスクが、織物パターン画像生成部３で使用するディザマスクから外れることを損失としてカウントする。
【0042】
第４算出部４Ａ４は、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に第４損失関数の値ＬＭを算出可能に構成されている。各画素の第４損失関数は、式（４）のように表され、閾値差に基づいている。
注目画素ｐｔの閾値差とは、補正後のディザマスク（補正後マスクの一例）における注目画素ｐｔに対応する補正閾値（式（４）のＭに対応）と、織物パターン画像生成部３で使用するディザマスクにおける注目画素ｐｔに対応する閾値（式（４）のｍに対応）と、の差分である。
注目画素ｐｔの閾値差とは、補正後のディザマスク（補正後マスクの一例）における注目画素ｐｔに対応する補正閾値（式（４）のＭに対応）と、織物パターン画像生成部３で使用するディザマスクにおける注目画素ｐｔに対応する閾値（式（４）のｍに対応）と、の差分である。
【0043】
なお、補正後のディザマスクとは、織物パターン画像ｄ４の画素値を反転して得られる（補正して得られる）パターン画像を生成するようなディザマスクである。
第４算出部４Ａ４は、織物パターン画像生成部３で使用するディザマスクを織物パターン画像生成部３から受け取る。また、第４算出部４Ａ４は、変数設定処理における反転パターン画像ｄｔや、補正処理における第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮに基づいて、補正後のディザマスクを生成可能に構成されている。
第４算出部４Ａ４は、織物パターン画像生成部３で使用するディザマスクを織物パターン画像生成部３から受け取る。また、第４算出部４Ａ４は、変数設定処理における反転パターン画像ｄｔや、補正処理における第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮに基づいて、補正後のディザマスクを生成可能に構成されている。
【0044】
＜第５算出部４Ａ５＞
ディザマスクで生成した織物パターン（織物パターン画像）は規則的で整っており、視覚的に綺麗に見えることが多い。補正して得られるパターン画像が織物パターン画像から外れしまうと、画像中の規則性が損なわれて、職人の経験等にそぐわなくなる可能性が高まるため、規則性が損なわれることを損失としてカウントする。
ディザマスクで生成した織物パターン（織物パターン画像）は規則的で整っており、視覚的に綺麗に見えることが多い。補正して得られるパターン画像が織物パターン画像から外れしまうと、画像中の規則性が損なわれて、職人の経験等にそぐわなくなる可能性が高まるため、規則性が損なわれることを損失としてカウントする。
【0045】
第５算出部４Ａ５は、画素ごと（注目画素ｐｔごと）に第５損失関数の値ＬＣを算出可能に構成されている。各画素の第５損失関数は、式（５）のように表され、自己相関度に基づいている。
【0046】
式（５）を用いた値ＬＣの具体的な算出方法について図１６Ａ及び図１６Ｂを参照して説明する。
自己相関度は、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と、第２画像領域Ａｒ１～Ａｒ８内の画素とのうち画素値が異なる画素の数に基づいている。
図１６Ａにおいて、第１画像領域Ａｒｔは、注目画素ｐｔを含む予め定められた領域内の画像（注目画素ｐｔ、周辺画素ｐ５、周辺画素ｐ７及び周辺画素ｐ８からなる画像）である。なお、式（５）中のＮ（ｔ）は、注目画素ｐｔの周囲の予め定められた範囲を定義している。
図１６Ａにおいて、第２画像領域Ａｒ１～Ａｒ８は、第１画像領域と同じ形状の領域であって第１画像領域から予め定められた距離内に位置する領域である。なお、式（５）中の［－ｗｘ，ｗｘ］×［－ｗｙ，ｗｙ］は、予め定められた距離を定義している。［－ｗｘ，ｗｘ］は、注目画素ｐｔを基準とする横方向の距離、［－ｗｙ，ｗｙ］は、注目画素ｐｔを基準とする縦方向の距離を指す。図１６Ａ及び図１６Ｂの例では、ｗｘ及びｗｙは、１である。
なお、第１画像領域Ａｒｔの予め定められた領域の広さや、第１画像領域Ａｒｔと第２画像領域Ａｒ１～Ａｒ８との間の予め定められた距離については、適宜、設定することができる。
自己相関度は、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と、第２画像領域Ａｒ１～Ａｒ８内の画素とのうち画素値が異なる画素の数に基づいている。
図１６Ａにおいて、第１画像領域Ａｒｔは、注目画素ｐｔを含む予め定められた領域内の画像（注目画素ｐｔ、周辺画素ｐ５、周辺画素ｐ７及び周辺画素ｐ８からなる画像）である。なお、式（５）中のＮ（ｔ）は、注目画素ｐｔの周囲の予め定められた範囲を定義している。
図１６Ａにおいて、第２画像領域Ａｒ１～Ａｒ８は、第１画像領域と同じ形状の領域であって第１画像領域から予め定められた距離内に位置する領域である。なお、式（５）中の［－ｗｘ，ｗｘ］×［－ｗｙ，ｗｙ］は、予め定められた距離を定義している。［－ｗｘ，ｗｘ］は、注目画素ｐｔを基準とする横方向の距離、［－ｗｙ，ｗｙ］は、注目画素ｐｔを基準とする縦方向の距離を指す。図１６Ａ及び図１６Ｂの例では、ｗｘ及びｗｙは、１である。
なお、第１画像領域Ａｒｔの予め定められた領域の広さや、第１画像領域Ａｒｔと第２画像領域Ａｒ１～Ａｒ８との間の予め定められた距離については、適宜、設定することができる。
【0047】
例えば、図１６Ｂにおいては、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ１とのうち画素値が異なる画素の数、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ２とのうち画素値が異なる画素の数、・・・第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ８とのうち画素値が異なる画素の数、といった８つの数を算出することができる。
ここで、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ１とのうち画素値が異なる画素の数は、４である。また、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ２とのうち画素値が異なる画素の数は、３である。同様にして、残りの６つ数も算出することができる。式（５）の値ＬＣは、これらの８つの数のうち、最も小さい値である。
ここで、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ１とのうち画素値が異なる画素の数は、４である。また、第１画像領域Ａｒｔ内の画素と第２画像領域Ａｒ２とのうち画素値が異なる画素の数は、３である。同様にして、残りの６つ数も算出することができる。式（５）の値ＬＣは、これらの８つの数のうち、最も小さい値である。
【0048】
２－３－２ 決定部４Ｂ
＜画素決定部４Ｂ１＞
変数決定処理時において、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に示す損失関数の値に基づいて、画素値が二値化されたパターン画像中の画素のうち、強調表示する画素を決定するように構成されている。強調表示する画素の決定方法は、以下の決定処理１の通りである。
補正処理時において、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に示す損失関数の値に基づいて、画素値が二値化されたパターン画像中の画素のうち、画素値を反転させる（画素値を補正する）画素を決定するように構成されている。反転１回目における反転の対象画素の決定方法は、以下の決定処理２の通りであり、反転２回目以降における決定方法は、以下の決定処理３の通りである。
＜画素決定部４Ｂ１＞
変数決定処理時において、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に示す損失関数の値に基づいて、画素値が二値化されたパターン画像中の画素のうち、強調表示する画素を決定するように構成されている。強調表示する画素の決定方法は、以下の決定処理１の通りである。
補正処理時において、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に示す損失関数の値に基づいて、画素値が二値化されたパターン画像中の画素のうち、画素値を反転させる（画素値を補正する）画素を決定するように構成されている。反転１回目における反転の対象画素の決定方法は、以下の決定処理２の通りであり、反転２回目以降における決定方法は、以下の決定処理３の通りである。
【0049】
・決定処理１：変数設定処理
画素決定部４Ｂ１は、任意の画素（注目画素ｐｔ）の画素値を反転させる前後（補正前後）における損失関数の値の差分を算出する。ここで、変数決定処理時に関して、図８に示す左上の角に位置する画素（ここでは、当該画素と称する）を例に説明する。
画素決定部４Ｂ１は、任意の画素（注目画素ｐｔ）の画素値を反転させる前後（補正前後）における損失関数の値の差分を算出する。ここで、変数決定処理時に関して、図８に示す左上の角に位置する画素（ここでは、当該画素と称する）を例に説明する。
【0050】
画素決定部４Ｂ１は、入力データｄｉｎを受け取っているため、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣは設定されている。なお、このときの重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣは仮決めであり、ユーザーは調整可能である。そして、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて当該画素の損失関数の値Ｌ１（図８参照）を算出する。この値Ｌ１が、当該画素の補正前の損失関数の値に対応し、式（６）から算出することができる。
【0051】
次に、織物パターン画像ｄ４のうち当該画素の画素値を反転させて得られる画像（補正後のパターン画像）が生成される。画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて、当該画像の画素の損失関数の値Ｌ１ｔ（図８参照）を算出する。値Ｌ１ｔが、当該画素の補正後の損失関数の値に対応し、式（６）から算出することができる。
更に、画素決定部４Ｂ１は、当該画素の補正後の損失関数の値Ｌ１ｔと、当該画素の補正前の損失関数の値Ｌ１との差分を算出する。この損失関数Ｌの差分の大きさが、変数決定処理時において、画素を強調表示させるか否かを決定するために用いられる。
更に、画素決定部４Ｂ１は、当該画素の補正後の損失関数の値Ｌ１ｔと、当該画素の補正前の損失関数の値Ｌ１との差分を算出する。この損失関数Ｌの差分の大きさが、変数決定処理時において、画素を強調表示させるか否かを決定するために用いられる。
【0052】
以上は、左上の角に位置する画素についての説明であったが、その他の残りの画素についても同様に、損失関数Ｌの差分を算出する。一例として、当該画素の右隣りの画素について計算する場合について説明する。
画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて、当該右隣りの画素の損失関数の値Ｌ２を算出する。また、織物パターン画像ｄ４のうち当該右隣りの画素の画素値を反転させて得られる画像（補正後のパターン画像）が生成される。画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて、当該補正後のパターン画像における、右隣りの画素の損失関数の値Ｌ２ｔを算出する。その後、画素決定部４Ｂ１は、値Ｌ２ｔと、値Ｌ２との差分を算出する。
画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて、当該右隣りの画素の損失関数の値Ｌ２を算出する。また、織物パターン画像ｄ４のうち当該右隣りの画素の画素値を反転させて得られる画像（補正後のパターン画像）が生成される。画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて、当該補正後のパターン画像における、右隣りの画素の損失関数の値Ｌ２ｔを算出する。その後、画素決定部４Ｂ１は、値Ｌ２ｔと、値Ｌ２との差分を算出する。
【0053】
変数決定処理時では、損失関数Ｌの差分（第１～第５損失関数の値ＬＩ，ＬＪ，ＬＤ，ＬＭ，ＬＣの総和の差分）が、予め定められた閾値（損失関数閾値の一例）より大きい画素の全てが、対象画素（強調表示の対象となる画素）と決定される。つまり、この対象画素は、強調表示されることになる（図８参照）。変数決定処理において、予め定められた閾値より大きい画素の全てが対象画素となっているのは、重み係数等の変数の値を調整することで、反転する画素の傾向を把握し、変数がどのように効いてくるかをユーザーが確認するためである。
【0054】
・決定処理２：補正処理時の反転１回目
補正処理時の開始時において、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ等の変数は決定されている。損失関数Ｌの差分を算出する過程は、決定処理１と同様である。つまり、図１０に示すように、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて当該画素の損失関数の値Ｌ１を算出する。この値Ｌ１が、当該画素の補正前の損失関数の値に対応し、式（６）から算出することができる。
補正処理時の開始時において、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ等の変数は決定されている。損失関数Ｌの差分を算出する過程は、決定処理１と同様である。つまり、図１０に示すように、画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて当該画素の損失関数の値Ｌ１を算出する。この値Ｌ１が、当該画素の補正前の損失関数の値に対応し、式（６）から算出することができる。
【0055】
次に、織物パターン画像ｄ４のうち当該画素の画素値を反転させて得られる画像（補正後のパターン画像）が生成される。画素決定部４Ｂ１は、式（６）に基づいて、当該画像の画素の損失関数の値Ｌ１ｔ（図１０参照）を算出する。値Ｌ１ｔが、当該画素の補正後の損失関数の値に対応し、式（６）から算出することができる。
更に、画素決定部４Ｂ１は、当該画素の補正後の損失関数の値Ｌ１ｔと、当該画素の補正前の損失関数の値Ｌ１との差分を算出する。この損失関数Ｌの差分の大きさが、補正処理時の反転１回目において、画素値を反転させるか否かを決定するために用いられる。以上は、左上の角に位置する画素についての説明であったが、その他の残りの画素についても同様に、損失関数Ｌの差分を算出する。
更に、画素決定部４Ｂ１は、当該画素の補正後の損失関数の値Ｌ１ｔと、当該画素の補正前の損失関数の値Ｌ１との差分を算出する。この損失関数Ｌの差分の大きさが、補正処理時の反転１回目において、画素値を反転させるか否かを決定するために用いられる。以上は、左上の角に位置する画素についての説明であったが、その他の残りの画素についても同様に、損失関数Ｌの差分を算出する。
【0056】
補正処理時の反転１回目では、損失関数Ｌの差分が予め定められた閾値（損失関数閾値の一例）より大きい画素のうち、最も大きい画素のみが対象画素（反転させる対象となる画素）と決定される。つまり、この対象画素の画素値のみが、反転される（図１０参照）。
損失関数Ｌの差分が大きいほど、画素の画素値を反転させることで損失関数Ｌの値を低減できる。このため、当該画素値を反転させることは、職人やデザイナーによる織物パターンの修正作業に沿う可能性が高い、ということになる。つまり、損失関数Ｌの差分が、予め定められた閾値よりも大きい画素については、職人やデザイナーによる織物パターンの修正作業に適合するため、画素決定部４Ｂ１は、画素値を反転させる画素として決定する。
損失関数Ｌの差分が大きいほど、画素の画素値を反転させることで損失関数Ｌの値を低減できる。このため、当該画素値を反転させることは、職人やデザイナーによる織物パターンの修正作業に沿う可能性が高い、ということになる。つまり、損失関数Ｌの差分が、予め定められた閾値よりも大きい画素については、職人やデザイナーによる織物パターンの修正作業に適合するため、画素決定部４Ｂ１は、画素値を反転させる画素として決定する。
【0057】
図１０に示すように、補正処理時の反転１回目において、織物パターン画像ｄ４中の１つの画素の画素値が反転（補正）されたものとする。織物パターン画像ｄ４中の１つの画素の画素値が反転されたパターン画像を、第１暫定パターン画像ｄｎ１と定義する。「暫定」は、このパターン画像が、最終的な出力パターン画像ｄ５となるかがまだ決定されていないことを意味する。
なお、決定処理２において、織物パターン画像ｄ４及び第１暫定パターン画像ｄｎ１は、補正前パターン画像及び補正後パターン画像の一例である。
なお、決定処理２において、織物パターン画像ｄ４及び第１暫定パターン画像ｄｎ１は、補正前パターン画像及び補正後パターン画像の一例である。
【0058】
・決定処理３：補正処理時の反転２回目以降
図１１に示すように、第１暫定パターン画像ｄｎ１について、各画素の損失関数Ｌの値を更新する。つまり、補正処理時の反転１回目では、各画素の画素値が反転することを前提として、各画素の損失関数の値を算出している。しかし、反転１回目において反転させる画素が決定したので、反転２回目以降については、反転する画素をより適切に決定できるよう、各画素の損失関数Ｌを算出し直すということである。図１１において、更新された損失関数の値は、Ｌ１'と示されている。
そして、図１１に示すように、画素決定部４Ｂ１は、当該画素の補正後の損失関数の値Ｌ１'と、当該画素の補正前の損失関数の値Ｌ１との差分Ｓ１を算出する。また、その他の残りの画素についても同様に、損失関数Ｌの差分ＳＮ（ここではＮは２～１００）を算出する。図１１に示す第１差分マトリクスＳｍ１には、各画素の差分ＳＮが特定されている。
図１１に示すように、第１暫定パターン画像ｄｎ１について、各画素の損失関数Ｌの値を更新する。つまり、補正処理時の反転１回目では、各画素の画素値が反転することを前提として、各画素の損失関数の値を算出している。しかし、反転１回目において反転させる画素が決定したので、反転２回目以降については、反転する画素をより適切に決定できるよう、各画素の損失関数Ｌを算出し直すということである。図１１において、更新された損失関数の値は、Ｌ１'と示されている。
そして、図１１に示すように、画素決定部４Ｂ１は、当該画素の補正後の損失関数の値Ｌ１'と、当該画素の補正前の損失関数の値Ｌ１との差分Ｓ１を算出する。また、その他の残りの画素についても同様に、損失関数Ｌの差分ＳＮ（ここではＮは２～１００）を算出する。図１１に示す第１差分マトリクスＳｍ１には、各画素の差分ＳＮが特定されている。
【0059】
画素決定部４Ｂ１が画素値を反転させる画素（図１１の画素ｐｔｒ参照）は、損失関数Ｌの差分ＳＮのうち、予め定められた閾値（損失関数閾値の一例）より大きく、且つ、最も値が大きい画素である。画素決定部４Ｂ１が画素値を反転させることで、第２暫定パターン画像ｄｎ２が生成される。なお、予め定められた閾値を設けることで、補正処理において、暫定パターン画像を逐次生成する繰り返し演算の収束性を確保することができる。
【0060】
画素決定部４Ｂ１は、生成した第２暫定パターン画像ｄｎ２について、各画素の損失関数を算出する。図１２において、例えば、左上の角に位置する画素の損失関数の値が、Ｌ１''として示されている。画素決定部４Ｂ１は、第１暫定パターン画像ｄｎ１の損失関数の値Ｌ１'と、生成した第２暫定パターン画像ｄｎ２の損失関数の値Ｌ１''とを用いて、第２差分マトリクスＳｍ２中の差分Ｓ１'を算出することができる。その他の画素についても、同様に差分ＳＮを算出し、第２差分マトリクスＳｍ２を完成させる。そして、画素決定部４Ｂ１が画素値を反転させる画素（図１２の画素ｐｔｒ参照）は、損失関数Ｌの差分ＳＮ（Ｎは１～１００）のうち、予め定められた閾値より大きく、且つ、最も値が大きい画素である。以上を繰り返すことで、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮを逐次、生成する。
なお、決定処理３において、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮは、第Ｎ－１暫定パターン画像ｄｎＮ－１は、補正前パターン画像及び補正後パターン画像の一例である。
なお、決定処理３において、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮは、第Ｎ－１暫定パターン画像ｄｎＮ－１は、補正前パターン画像及び補正後パターン画像の一例である。
【0061】
ところで、暫定パターン画像を逐次、生成することを繰り返す過程において、既に反転済みの画素の損失関数Ｌの値が再び増加する場合がある。このような場合には、既に反転した画素が、再度、反転の対象となる可能性がある。このため、同じ画素が、反転できる回数に制限を設けないと、補正処理が収束しにくくなる可能性がある。そこで、実施形態では、１つの画素が、補正処理内で反転できる回数を予め定められた回数までとし、反転回数が当該予め定められた回数を超えないようにしている。つまり、画素決定部４Ｂ１は、反転回数が予め定められた回数に到達した画素を反転対象の画素から除外する。なお、予め定められた回数は、具体的には例えば、２，３，４，５，６，７回であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。
【0062】
＜画像決定部４Ｂ２＞
画像決定部４Ｂ２は、反転させる画素のデータ（座標や画素値）に基づいて、生成するパターン画像を決定し、当該決定したパターン画像を出力するように構成されている。
画像決定部４Ｂ２は、反転させる画素のデータ（座標や画素値）に基づいて、生成するパターン画像を決定し、当該決定したパターン画像を出力するように構成されている。
【0063】
画像決定部４Ｂ２は、変数設定処理時においては、反転パターン画像ｄｔを生成する。反転パターン画像ｄｔは、織物パターン画像ｄ４から生成される。織物パターン画像ｄ４が例えば１００つの画素を有する場合には、反転パターン画像ｄｔは１００種類存在することになる。画像決定部４Ｂ２は、各反転パターン画像ｄｔをフィルタ部４Ｃ及び損失関数処理部４Ａに出力する。フィルタ部４Ｃに出力された各反転パターン画像ｄｔは、第１損失関数ＬＩの値の算出に活用されることになる。また、損失関数処理部４Ａに出力された各反転パターン画像ｄｔは、第１～第５損失関数の値ＬＩ，ＬＪ，ＬＤ，ＬＭ，ＬＣの算出に活用されることになる。
また、変数設定処理時において、画素決定部４Ｂ１は、損失関数Ｌの差分（第１～第５損失関数の値ＬＩ，ＬＪ，ＬＤ，ＬＭ，ＬＣの総和の差分）が、予め定められた閾値より大きい画素の全てが反転対象画素と決定している。画像決定部４Ｂ２は、反転対象画素を強調表示した参照パターン画像ｄＴを生成し、出力部５に出力する。参照パターン画像ｄＴは、織物パターン画像ｄ４に重畳するように、反転対象画素を強調表示した画像である（図８参照）。
また、変数設定処理時において、画素決定部４Ｂ１は、損失関数Ｌの差分（第１～第５損失関数の値ＬＩ，ＬＪ，ＬＤ，ＬＭ，ＬＣの総和の差分）が、予め定められた閾値より大きい画素の全てが反転対象画素と決定している。画像決定部４Ｂ２は、反転対象画素を強調表示した参照パターン画像ｄＴを生成し、出力部５に出力する。参照パターン画像ｄＴは、織物パターン画像ｄ４に重畳するように、反転対象画素を強調表示した画像である（図８参照）。
【0064】
画像決定部４Ｂ２は、補正処理時においては、画素決定部４Ｂ１において反転すると決定された画素のデータ（例えば、座標や画素値）に基づいて、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮを生成する。第１暫定パターン画像ｄｎ１は、織物パターン画像ｄ４から生成される。また、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮは、第Ｎ－１暫定パターン画像ｄｎＮ－１から生成される。また、画素決定部４Ｂ１が、損失関数Ｌの差分ＳＮのうち予め定められた閾値より大きいものがないと判定した場合、画像決定部４Ｂ２は、最後（繰り返しの最終回）に生成した暫定パターン画像を出力パターン画像ｄ５と決定し、出力部５に出力する。
【0065】
２－３－３ フィルタ部４Ｃ
フィルタ部４Ｃは、受け付けた各種のパターン画像にフィルタ処理を施すように構成されている。実施形態において、フィルタ部４Ｃは、ガウシアンフィルタを採用しており、各種のパターン画像をぼかすことが可能となっている。
フィルタ部４Ｃは、受け付けた各種のパターン画像にフィルタ処理を施すように構成されている。実施形態において、フィルタ部４Ｃは、ガウシアンフィルタを採用しており、各種のパターン画像をぼかすことが可能となっている。
【0066】
２－３－４ 設定部４Ｄ
設定部４Ｄは、入力データｄｉｎを受け付けるように構成され、また、設定部４Ｄは、入力データｄｉｎに基づいて、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈの値を設定するための設定データｄｐを決定部４Ｂに出力するように構成されている。変数設定処理において、設定部４Ｄは、随時、入力データｄｉｎを受け付けている。このため、ユーザーが入力データｄｉｎを変更することに応じて、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈの値が変更される。これにより、参照パターン画像ｄＴにおいて強調表示される画素が、リアルタイムで変更される。
設定部４Ｄは、入力データｄｉｎを受け付けるように構成され、また、設定部４Ｄは、入力データｄｉｎに基づいて、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈの値を設定するための設定データｄｐを決定部４Ｂに出力するように構成されている。変数設定処理において、設定部４Ｄは、随時、入力データｄｉｎを受け付けている。このため、ユーザーが入力データｄｉｎを変更することに応じて、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈの値が変更される。これにより、参照パターン画像ｄＴにおいて強調表示される画素が、リアルタイムで変更される。
【0067】
２－４ 出力部５
出力部５は、入力画像ｄ１、織物パターン画像ｄ４及び出力パターン画像ｄ５等の各種画像を出力装置２０に出力可能に構成されている。また、出力部５は、出力パターン画像ｄ５を織物製造装置３０に出力可能に構成されている。
出力部５は、入力画像ｄ１、織物パターン画像ｄ４及び出力パターン画像ｄ５等の各種画像を出力装置２０に出力可能に構成されている。また、出力部５は、出力パターン画像ｄ５を織物製造装置３０に出力可能に構成されている。
【0068】
２－５ 記憶部６
記憶部６は、各種データを記憶する機能を有する。記憶部６には、例えば、入力画像ｄ１、織物パターン画像生成部３で用いられる織物用閾値マトリクス、出力パターン画像生成部４で用いられる損失関数等の各種データが格納されている。記憶部６に格納されている各種データは、織物パターン画像生成部３や出力パターン画像生成部４で読み出される。
記憶部６は、各種データを記憶する機能を有する。記憶部６には、例えば、入力画像ｄ１、織物パターン画像生成部３で用いられる織物用閾値マトリクス、出力パターン画像生成部４で用いられる損失関数等の各種データが格納されている。記憶部６に格納されている各種データは、織物パターン画像生成部３や出力パターン画像生成部４で読み出される。
【0069】
３ 動作説明
実施形態に係る画像生成装置１の画像生成方法は、入力画像取得ステップと、織物パターン画像生成ステップと、重み係数設定ステップと、出力パターン画像生成ステップとを備える。
実施形態に係る画像生成装置１の画像生成方法は、入力画像取得ステップと、織物パターン画像生成ステップと、重み係数設定ステップと、出力パターン画像生成ステップとを備える。
【0070】
３－１ 入力画像取得ステップ
入力画像取得ステップでは、取得部２が、入力画像ｄ１を取得する。取得部２は、画像生成装置１の外部装置から入力画像ｄ１を取得してもよいし、記憶部６から入力画像ｄ１を取得してもよい。
入力画像取得ステップでは、取得部２が、入力画像ｄ１を取得する。取得部２は、画像生成装置１の外部装置から入力画像ｄ１を取得してもよいし、記憶部６から入力画像ｄ１を取得してもよい。
【0071】
３－２ 織物パターン画像生成ステップ
織物パターン画像生成ステップでは、織物パターン画像生成部３が、マスクを用いた閾値処理を行うことで入力画像ｄ１から織物パターン画像ｄ４を生成する。具体的には、前処理部３Ａは、入力画像ｄ１から、２５６階調のグレースケール画像データである前処理後画像ｄ２を生成する。そして、二値化処理部３Ｃは、マトリクス生成部３Ｂから受け取った織物用閾値マトリクス（マトリクスデータｄ３）を用いて、前処理後画像ｄ２を二値化処理し、織物パターン画像ｄ４を生成する。
織物パターン画像生成ステップでは、織物パターン画像生成部３が、マスクを用いた閾値処理を行うことで入力画像ｄ１から織物パターン画像ｄ４を生成する。具体的には、前処理部３Ａは、入力画像ｄ１から、２５６階調のグレースケール画像データである前処理後画像ｄ２を生成する。そして、二値化処理部３Ｃは、マトリクス生成部３Ｂから受け取った織物用閾値マトリクス（マトリクスデータｄ３）を用いて、前処理後画像ｄ２を二値化処理し、織物パターン画像ｄ４を生成する。
【0072】
３－３ 設定ステップ
設定ステップでは、織物パターン画像生成ステップの後であって出力パターン画像生成ステップの前に行われる。設定ステップでは、設定部４Ｄが、ユーザーにより操作される入力装置から入力データｄｉｎを受け付ける。なお、入力データｄｉｎは、第１～第５損失関数の重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣや、第２損失関数ＬＪの閾値ｄｔｈといった変数を設定するためのデータである。そして、設定ステップでは、設定部４Ｄは、入力データｄｉｎに基づいて、これらの変数の設定値（設定データｄｐ）を画素決定部４Ｂ１に出力する。なお、設定ステップにおいて、設定部４Ｄは、随時、入力データｄｉｎを受け付け、対応して設定データｄｐを出力するように構成されている。
設定ステップでは、織物パターン画像生成ステップの後であって出力パターン画像生成ステップの前に行われる。設定ステップでは、設定部４Ｄが、ユーザーにより操作される入力装置から入力データｄｉｎを受け付ける。なお、入力データｄｉｎは、第１～第５損失関数の重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣや、第２損失関数ＬＪの閾値ｄｔｈといった変数を設定するためのデータである。そして、設定ステップでは、設定部４Ｄは、入力データｄｉｎに基づいて、これらの変数の設定値（設定データｄｐ）を画素決定部４Ｂ１に出力する。なお、設定ステップにおいて、設定部４Ｄは、随時、入力データｄｉｎを受け付け、対応して設定データｄｐを出力するように構成されている。
【0073】
設定ステップでは、画素決定部４Ｂ１は、受け付けた入力データｄｉｎに応じて上述の変数決定処理を実行する。すなわち、画素決定部４Ｂ１は、上述の決定処理１を実行して強調する対象画素を決定し、画像決定部４Ｂ２は参照パターン画像ｄＴを生成する。なお、入力データｄｉｎが変更されると、参照パターン画像ｄＴにおいて強調表示される画素がリアルタイムで変更される。これにより、ユーザーは、重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈを調整することが、出力パターン画像生成ステップにおける補正処理において、どのように効いてくるかといった傾向を把握することができる。つまり、ユーザーは、参照パターン画像ｄＴを参照しながら、後段の補正処理において使用する重み係数ｗＩ，ｗＪ，ｗＤ，ｗＭ，ｗＣ及び閾値ｄｔｈを決定することができる。設定ステップにおいて、ユーザーが最終的な入力データｄｉｎを決定すると、設定部４Ｄは対応する設定データｄｐを出力し、実施形態に係る制御は、出力パターン画像生成ステップに移行する。
【0074】
３－５ 出力パターン画像生成ステップ
出力パターン画像生成ステップの反転１回目では、画素決定部４Ｂ１は、上述の決定処理２を実行して損失関数Ｌの値を算出し、画素値を反転させる対象画素を決定し、画像決定部４Ｂ２は、第１暫定パターン画像ｄｎ１を生成する。
続いて、出力パターン画像生成ステップの反転２回目以降では、画素決定部４Ｂ１は、上述の決定処理３を逐次実行して損失関数Ｌの値を逐次算出し、画素値を反転させる対象画素を逐次決定し、画像決定部４Ｂ２は、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮを逐次生成する（ここで、Ｎは２以上の整数）。
そして、画素決定部４Ｂ１が、損失関数Ｌの差分のうち予め定められた閾値より大きいものがないと判定した場合、画像決定部４Ｂ２は、最後に生成した暫定パターン画像を出力パターン画像ｄ５と決定し、出力部５に出力する。
出力パターン画像生成ステップの反転１回目では、画素決定部４Ｂ１は、上述の決定処理２を実行して損失関数Ｌの値を算出し、画素値を反転させる対象画素を決定し、画像決定部４Ｂ２は、第１暫定パターン画像ｄｎ１を生成する。
続いて、出力パターン画像生成ステップの反転２回目以降では、画素決定部４Ｂ１は、上述の決定処理３を逐次実行して損失関数Ｌの値を逐次算出し、画素値を反転させる対象画素を逐次決定し、画像決定部４Ｂ２は、第Ｎ暫定パターン画像ｄｎＮを逐次生成する（ここで、Ｎは２以上の整数）。
そして、画素決定部４Ｂ１が、損失関数Ｌの差分のうち予め定められた閾値より大きいものがないと判定した場合、画像決定部４Ｂ２は、最後に生成した暫定パターン画像を出力パターン画像ｄ５と決定し、出力部５に出力する。
【0075】
このように、暫定パターン画像を生成するごとに損失関数を算出し、新たな暫定パターン画像を逐次生成していくことは、職人やデザイナーが、最も目立つ画素から織物パターンの修正を図ることに対応している。つまり、実施形態の処理は、人間による織物パターンの修正作業に近づけられており、最終的な出力パターン画像ｄ５を職人やデザイナーの意向に沿った内容に近づけやすくなる効果が期待できる。
ここで、従来、職人やデザイナーは二値化された織物パターン画像から織り上がりを想像することによって、或いは、実際に試し織りすることによって、織物パターンの修正を行っている。糸の張り具合や糸の色のバランスなどといった条件を考慮する必要があるため、作業者には技術と経験が求められる上に作業時間も増大しやすい。一方、実施形態に係る画像生成方法は、上述のような修正を自動的に実施することが可能であるため、織物パターン画像ｄ４に内在する可能性がある不具合を容易に取り除くことができる。これにより、作業者に対する技術や経験の要求水準を軽減させたり、作業時間を抑制させたりする効果が期待できる。
ここで、従来、職人やデザイナーは二値化された織物パターン画像から織り上がりを想像することによって、或いは、実際に試し織りすることによって、織物パターンの修正を行っている。糸の張り具合や糸の色のバランスなどといった条件を考慮する必要があるため、作業者には技術と経験が求められる上に作業時間も増大しやすい。一方、実施形態に係る画像生成方法は、上述のような修正を自動的に実施することが可能であるため、織物パターン画像ｄ４に内在する可能性がある不具合を容易に取り除くことができる。これにより、作業者に対する技術や経験の要求水準を軽減させたり、作業時間を抑制させたりする効果が期待できる。
【0076】
５ その他実施形態
・実施形態では、損失関数Ｌが第１～第５損失関数を加味しているものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、損失関数Ｌは、第１～第５損失関数のうちの少なくとも２つを加味するものであってもよい。また、重み係数の調整はできなくなるが、損失関数Ｌは、第１～第５損失関数のうちのいずれか１つのみで構成されたものであってもよい。
・実施形態では、織物パターン画像生成部３と出力パターン画像生成部４とが１つの装置内に搭載されているものとして説明しているが、これに限定されるものではない。例えば、画像生成装置１は、出力パターン画像生成部４を備えており、織物パターン画像生成部３を備えていなくてもよい。この場合には、織物パターン画像生成部３が画像生成装置１とは別の装置に搭載されており、画像生成装置１は、当該別の装置から、織物パターン画像ｄ４等を取得すればよい。
・実施形態では、画像生成装置１が前処理部３Ａを備えるか否かは任意である。例えば、入力画像ｄ１がグレースケール画像データであれば、画像生成装置１は前処理部３Ａを備えていなくてもよく、この場合、入力画像ｄ１が、マスク処理の対象の画像である。
・変数設定処理の決定処理１で用いる予め定められた閾値（損失関数閾値の一例）は、補正処理の決定処理１，２で用いる予め定められた閾値と同じであるものとして説明したが、異なっていてもよい。
・実施形態では、損失関数Ｌが第１～第５損失関数を加味しているものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、損失関数Ｌは、第１～第５損失関数のうちの少なくとも２つを加味するものであってもよい。また、重み係数の調整はできなくなるが、損失関数Ｌは、第１～第５損失関数のうちのいずれか１つのみで構成されたものであってもよい。
・実施形態では、織物パターン画像生成部３と出力パターン画像生成部４とが１つの装置内に搭載されているものとして説明しているが、これに限定されるものではない。例えば、画像生成装置１は、出力パターン画像生成部４を備えており、織物パターン画像生成部３を備えていなくてもよい。この場合には、織物パターン画像生成部３が画像生成装置１とは別の装置に搭載されており、画像生成装置１は、当該別の装置から、織物パターン画像ｄ４等を取得すればよい。
・実施形態では、画像生成装置１が前処理部３Ａを備えるか否かは任意である。例えば、入力画像ｄ１がグレースケール画像データであれば、画像生成装置１は前処理部３Ａを備えていなくてもよく、この場合、入力画像ｄ１が、マスク処理の対象の画像である。
・変数設定処理の決定処理１で用いる予め定められた閾値（損失関数閾値の一例）は、補正処理の決定処理１，２で用いる予め定められた閾値と同じであるものとして説明したが、異なっていてもよい。
【符号の説明】
【0077】
１ ：画像生成装置
２ ：取得部
３ ：織物パターン画像生成部
３Ａ ：前処理部
３Ｂ ：マトリクス生成部
３Ｃ ：二値化処理部
４ ：出力パターン画像生成部
４Ａ ：損失関数処理部
４Ａ１ ：第１算出部
４Ａ２ ：第２算出部
４Ａ３ ：第３算出部
４Ａ４ ：第４算出部
４Ａ５ ：第５算出部
４Ｂ ：決定部
４Ｂ１ ：画素決定部
４Ｂ２ ：画像決定部
４Ｃ ：フィルタ部
４Ｄ ：設定部
５ ：出力部
６ ：記憶部
２０ ：出力装置
３０ ：織物製造装置
１００ ：織物製造システム
２ ：取得部
３ ：織物パターン画像生成部
３Ａ ：前処理部
３Ｂ ：マトリクス生成部
３Ｃ ：二値化処理部
４ ：出力パターン画像生成部
４Ａ ：損失関数処理部
４Ａ１ ：第１算出部
４Ａ２ ：第２算出部
４Ａ３ ：第３算出部
４Ａ４ ：第４算出部
４Ａ５ ：第５算出部
４Ｂ ：決定部
４Ｂ１ ：画素決定部
４Ｂ２ ：画像決定部
４Ｃ ：フィルタ部
４Ｄ ：設定部
５ ：出力部
６ ：記憶部
２０ ：出力装置
３０ ：織物製造装置
１００ ：織物製造システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
