JPH0130182B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0130182B2 JPH0130182B2 JP2726083A JP2726083A JPH0130182B2 JP H0130182 B2 JPH0130182 B2 JP H0130182B2 JP 2726083 A JP2726083 A JP 2726083A JP 2726083 A JP2726083 A JP 2726083A JP H0130182 B2 JPH0130182 B2 JP H0130182B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- point
- extreme
- storing
- memory
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は線図形を入力する図形入力装置に関
するものである。
するものである。
従来の図形入力装置の構成を第１図に示す。図
中１は、画像を入力し２値のデジタル画像を作成
する画像入力装置、２は２値のデジタル画像を格
納するメモリ装置、３は２値のデジタル画像の線
の中心となるような点を抽出し、抽出された点の
位置情報（これを、点列情報と呼ぶ）を作成する
点列化装置、４は作成された点列情報を格納する
メモリ装置である。
中１は、画像を入力し２値のデジタル画像を作成
する画像入力装置、２は２値のデジタル画像を格
納するメモリ装置、３は２値のデジタル画像の線
の中心となるような点を抽出し、抽出された点の
位置情報（これを、点列情報と呼ぶ）を作成する
点列化装置、４は作成された点列情報を格納する
メモリ装置である。
第２図ａ，ｂは従来の装置の処理を説明する為
の図であり、図中５はデジタル画像の線、６は線
の中心点、７はチエーンコード化の為のマスクで
ある。
の図であり、図中５はデジタル画像の線、６は線
の中心点、７はチエーンコード化の為のマスクで
ある。
画像入力装置１で入力された線図形の画像はメ
ツシユに分割され、メツシユの各々の正方領域に
ついて線図形の画像の有無が判定され、各々の正
方領域の有無の判定結果の情報がメモリ装置２に
格納される。メモリ装置２に格納された情報をデ
ジタル画像と呼び、線図形有の判定がなされた１
つの正方領域のことを線素と呼ぶ。
ツシユに分割され、メツシユの各々の正方領域に
ついて線図形の画像の有無が判定され、各々の正
方領域の有無の判定結果の情報がメモリ装置２に
格納される。メモリ装置２に格納された情報をデ
ジタル画像と呼び、線図形有の判定がなされた１
つの正方領域のことを線素と呼ぶ。
第２図ａに示すように線は太さを持つて入力さ
れるので、点列化装置３ではメモリ装置２に格納
されているデジタル画像から、線の中心となるよ
うな点を求め、その位置情報を線の情報として作
成していく。線の中心となるような点を求める方
法の一つに、細線化法がある。これは、線の太さ
が１線素になるまで細めていく方法であり、第２
図ａの例では、丸印の付いた線素が残る。残つた
線素について位置情報を作成する一方法にチエー
ンコード法がある。これはマスク７のように中心
から見た方向に１〜８のコードを付けておき、線
素どうしのつながりをそのつながりの方向によつ
て前記のコードを付していき、一連の線素の位置
情報（点列情報）を作成していく方法である。こ
のようにして作成された点列情報は、メモリ装置
４に格納される。
れるので、点列化装置３ではメモリ装置２に格納
されているデジタル画像から、線の中心となるよ
うな点を求め、その位置情報を線の情報として作
成していく。線の中心となるような点を求める方
法の一つに、細線化法がある。これは、線の太さ
が１線素になるまで細めていく方法であり、第２
図ａの例では、丸印の付いた線素が残る。残つた
線素について位置情報を作成する一方法にチエー
ンコード法がある。これはマスク７のように中心
から見た方向に１〜８のコードを付けておき、線
素どうしのつながりをそのつながりの方向によつ
て前記のコードを付していき、一連の線素の位置
情報（点列情報）を作成していく方法である。こ
のようにして作成された点列情報は、メモリ装置
４に格納される。
従来の図形入力装置では、線素単位での位置情
報が得られるだけであり、本来図形の持つている
幾何学的情報は得られないという欠点がある。
報が得られるだけであり、本来図形の持つている
幾何学的情報は得られないという欠点がある。
この発明は、この様な従来の欠点を改善する為
になされたもので、以下にこの発明の一実施例を
図により説明する。
になされたもので、以下にこの発明の一実施例を
図により説明する。
第３図はこの発明による図形入力装置の構成図
で、図中１は画像を入力し２値のデジタル画像を
作成する画像入力装置、２は２値のデジタル画像
を格納するメモリ装置、３は２値のデジタル画像
の線の中心となるような点を抽出し抽出された点
の点列情報を作成する点列化装置、４は点列情報
を格納するメモリ装置、８は点列情報から非直線
性を表わす特徴量を算出する特徴量算出装置、９
は特徴量を格納するメモリ装置、１０はメモリ装
置９から送られて来るデータの極太、極小及び一
定値で連続しているデータを検出する極値検出装
置、１１は極値をとる点（極値点と呼ぶ）の点列
中での順番を格納するメモリ、１２は極値を格納
するメモリ、１３は特徴量の値の累積値を格納す
るメモリ、１４は極値検出装置で検出された極値
のばらつき具合を調べるばらつきチエツク装置、
１５はばらつきを調べる際の基準とする極値点の
点列中での順番を格納するメモリ、１６はメモリ
１５が示す極値点での特徴量の値を格納するメモ
リ、１７は基準とする極値点と比べ、あるばらつ
き以内に入つている極値点の点列中での順番を格
納するメモリ、１８はメモリ１７が示す極値点で
の特徴量の値を格納するメモリ、１９はメモリ１
５が示す極値点からメモリ１７が示す極値点まで
の特徴量の値の累積値を格納するメモリ、２０は
極値点のばらつきがある一定以内であり、かつ基
準とした極値点から極値点までの区間が最大にな
つたときの、基準とした極値点の点列中での順番
を格納するメモリ、２１は極値点のばらつきがあ
る一定以内の区間において基準とした極値点から
最も点列の順番として離れている極値点の点列中
での順番を格納するメモリ、２２はメモリ２０へ
示す極値点からメモリ２１の示す極値点までの特
徴量の値の平均値を格納するメモリ、２３はメモ
リ２０，２１，２２の値を判定し、区間を直線区
間、角区間、円弧区間に分類する区間分類装置、
２４は区間分類装置による分類結果を格納するメ
モリ装置、２５はメモリ装置２４に格納されてい
る情報を用いて、直線と円弧で図形データを作成
する図形データ化装置、２６は図形データを格納
するメモリ装置である。
で、図中１は画像を入力し２値のデジタル画像を
作成する画像入力装置、２は２値のデジタル画像
を格納するメモリ装置、３は２値のデジタル画像
の線の中心となるような点を抽出し抽出された点
の点列情報を作成する点列化装置、４は点列情報
を格納するメモリ装置、８は点列情報から非直線
性を表わす特徴量を算出する特徴量算出装置、９
は特徴量を格納するメモリ装置、１０はメモリ装
置９から送られて来るデータの極太、極小及び一
定値で連続しているデータを検出する極値検出装
置、１１は極値をとる点（極値点と呼ぶ）の点列
中での順番を格納するメモリ、１２は極値を格納
するメモリ、１３は特徴量の値の累積値を格納す
るメモリ、１４は極値検出装置で検出された極値
のばらつき具合を調べるばらつきチエツク装置、
１５はばらつきを調べる際の基準とする極値点の
点列中での順番を格納するメモリ、１６はメモリ
１５が示す極値点での特徴量の値を格納するメモ
リ、１７は基準とする極値点と比べ、あるばらつ
き以内に入つている極値点の点列中での順番を格
納するメモリ、１８はメモリ１７が示す極値点で
の特徴量の値を格納するメモリ、１９はメモリ１
５が示す極値点からメモリ１７が示す極値点まで
の特徴量の値の累積値を格納するメモリ、２０は
極値点のばらつきがある一定以内であり、かつ基
準とした極値点から極値点までの区間が最大にな
つたときの、基準とした極値点の点列中での順番
を格納するメモリ、２１は極値点のばらつきがあ
る一定以内の区間において基準とした極値点から
最も点列の順番として離れている極値点の点列中
での順番を格納するメモリ、２２はメモリ２０へ
示す極値点からメモリ２１の示す極値点までの特
徴量の値の平均値を格納するメモリ、２３はメモ
リ２０，２１，２２の値を判定し、区間を直線区
間、角区間、円弧区間に分類する区間分類装置、
２４は区間分類装置による分類結果を格納するメ
モリ装置、２５はメモリ装置２４に格納されてい
る情報を用いて、直線と円弧で図形データを作成
する図形データ化装置、２６は図形データを格納
するメモリ装置である。
以下に動作の詳細を説明するが、その前に特徴
量について説明を加えておく。
量について説明を加えておく。
第４図は非直線性を表わす特徴量の一例を説明
する図で、図中２７は着目線素、２８は着目線素
の前後ｎ点の線素間を結んだ線分（これを弦と呼
ぶ）、２９は着目画素と弦の間の距離であり、こ
の距離のことを特徴量ｄと呼ぶ。
する図で、図中２７は着目線素、２８は着目線素
の前後ｎ点の線素間を結んだ線分（これを弦と呼
ぶ）、２９は着目画素と弦の間の距離であり、こ
の距離のことを特徴量ｄと呼ぶ。
従来の方法によつて作成されてメモリ装置４に
格納されている点列情報について、特徴量算出装
置８では、各線素について特徴量ｄが順次作成さ
れ、メモリ装置９に格納される。この一続きの特
徴量ｄの列のことをｄ波形と呼ぶ。
格納されている点列情報について、特徴量算出装
置８では、各線素について特徴量ｄが順次作成さ
れ、メモリ装置９に格納される。この一続きの特
徴量ｄの列のことをｄ波形と呼ぶ。
メモリ装置９に格納されているデータは、点列
の先頭から順番に極値検出装置１０に送られる。
極値検出装置１０は、メモリ装置９から送られて
来たデータを格納するメモリ（メモリＡと呼ぶ）
と、１回前に送られて来たデータを格納するメモ
リ（メモリＢと呼ぶ）と、２回前に送られて来た
データを格納するメモリ（メモリＣと呼ぶ）とメ
モリＡ、メモリＢ、メモリＣの内容を演算し、判
定する判定器（極値点判定器と呼ぶ）で構成され
ている。今、メモリＡ、メモリＢ、メモリＣの内
容がdi，di-1，di-2であるとすると、極値点判定器
では （di−di-1）（di-1−di-2） の演算を行い、その演算結果が零又は負であると
き、メモリＢに格納されているデータに相当する
点列中の点を極値点と判定する。極値点と判定さ
れたら極値点の点列中での順番をメモリ１１に、
極値点の値をメモリ１２に格納し、di-1をメモリ
１３の内容に加算する（メモリ１３の初期値は零
にセツトしておく）。一方、極値点と判定されな
かつた場合は、di-1をメモリ１３の内容に加算
し、次のデータをメモリ装置９より呼び出し、極
値点が検出されるまで上記の処理を繰返し行つて
いく。
の先頭から順番に極値検出装置１０に送られる。
極値検出装置１０は、メモリ装置９から送られて
来たデータを格納するメモリ（メモリＡと呼ぶ）
と、１回前に送られて来たデータを格納するメモ
リ（メモリＢと呼ぶ）と、２回前に送られて来た
データを格納するメモリ（メモリＣと呼ぶ）とメ
モリＡ、メモリＢ、メモリＣの内容を演算し、判
定する判定器（極値点判定器と呼ぶ）で構成され
ている。今、メモリＡ、メモリＢ、メモリＣの内
容がdi，di-1，di-2であるとすると、極値点判定器
では （di−di-1）（di-1−di-2） の演算を行い、その演算結果が零又は負であると
き、メモリＢに格納されているデータに相当する
点列中の点を極値点と判定する。極値点と判定さ
れたら極値点の点列中での順番をメモリ１１に、
極値点の値をメモリ１２に格納し、di-1をメモリ
１３の内容に加算する（メモリ１３の初期値は零
にセツトしておく）。一方、極値点と判定されな
かつた場合は、di-1をメモリ１３の内容に加算
し、次のデータをメモリ装置９より呼び出し、極
値点が検出されるまで上記の処理を繰返し行つて
いく。
極値検出装置１０で極値点が検出されメモリ１
１，１２，１３の値が更新された後、ばらつきチ
エツク装置１４ではメモリ１５（初期値は零にセ
ツトしておく）が示す基準とする極値点及びメモ
リ１７が示す極値点と比較しばらつき具合を検定
する。この際、メモリ１５の内容が零であるとき
は、基準とする極値点は無しとして、メモリ１１
の示す極値点を新たな基準の極値点としメモリ１
１の内容を、メモリ１５，１７に、メモリ１２の
内容をメモリ１６，１８に送り、メモリ１３の内
容をクリア（零に）した後、再び極値検出装置１
０の処理から処理を再開する。メモリ１５の値が
零でないときのばらつきチエツク装置の動作を説
明する。メモリ１１，１２，１３，１５，１６，
１７，１８，１９の値を各々ｎ，ｖ，Ａ，ns，
vs，n′，v′，A′としたとき下記の関係式 ｎ−ns≦θ1 （θ1はしきい値） …(1) ｎ−n′≦θ2 （θ2はしきい値） …(2) ｜ｖ−vs｜≦θ3 （θ3はしきい値） …(3) ｜ｖ−v′｜≦θ4 （θ4はしきい値） …(4) を総て満たすとき、メモリ１１が示す極値点はば
らつきは許容範囲内にあるとし、メモリ１１の内
容をメモリ１７に、メモリ１２の内容をメモリ１
８に、メモリ１３の内容をメモリ１９に転送し、
その後再び極値検出装置１０の処理に戻り処理を
再開する。一方、上記の４つの関係式のうち、１
つでも満たされないものがあるときは、ばらつき
は許容範囲外であるとして先ず、メモリ１５の内
容をメモリ２０に、メモリ１７の値をメモリ２１
に転送し、メモリ２２にはA′／（n′−ns+1）の値
を格納した後、メモリ１１の内容をメモリ１５，
１７にメモリ１２の内容をメモリ１６，１８に転
送しメモリ１３を零にする。この結果メモリ２
０，２１にはばらつきが許容範囲内である区間の
最初と最後の極値点の点列中での順番、メモリ２
２にはその区間の特徴量の平均値が格納される。
又メモリ１５，１６，１７，１８には次の区間の
ばらつきチエツクの為のデータがセツトされる。
メモリ２０，２１，２２にデータが転送されて来
たら、区間分類装置２３では以下に示す判定を行
いばらつきが許容範囲内の区間を直線と角と円弧
のいずれであるかを分類するメモリ２０，２１，
２２の内容をそれぞれNs，Ne，ａとし、 Ne−Ns≧θ5 （θ5はしきい値） …(5) ａ≧θ6 （θ6はしきい値） …(6) の関係式で、関係式(6)が満たされないとき、直
線、関係式(6)が満たされ、関係式(5)が満たされな
いとき、角、関係式(5)、関係式(6)共に満たされた
とき円弧と分類し、メモリ２０，２１の内容と共
に分類結果を、メモリ装置２４に格納する。１つ
の区間の分類が終わると再び極値検出装置１０の
処理から処理を再開する。
１，１２，１３の値が更新された後、ばらつきチ
エツク装置１４ではメモリ１５（初期値は零にセ
ツトしておく）が示す基準とする極値点及びメモ
リ１７が示す極値点と比較しばらつき具合を検定
する。この際、メモリ１５の内容が零であるとき
は、基準とする極値点は無しとして、メモリ１１
の示す極値点を新たな基準の極値点としメモリ１
１の内容を、メモリ１５，１７に、メモリ１２の
内容をメモリ１６，１８に送り、メモリ１３の内
容をクリア（零に）した後、再び極値検出装置１
０の処理から処理を再開する。メモリ１５の値が
零でないときのばらつきチエツク装置の動作を説
明する。メモリ１１，１２，１３，１５，１６，
１７，１８，１９の値を各々ｎ，ｖ，Ａ，ns，
vs，n′，v′，A′としたとき下記の関係式 ｎ−ns≦θ1 （θ1はしきい値） …(1) ｎ−n′≦θ2 （θ2はしきい値） …(2) ｜ｖ−vs｜≦θ3 （θ3はしきい値） …(3) ｜ｖ−v′｜≦θ4 （θ4はしきい値） …(4) を総て満たすとき、メモリ１１が示す極値点はば
らつきは許容範囲内にあるとし、メモリ１１の内
容をメモリ１７に、メモリ１２の内容をメモリ１
８に、メモリ１３の内容をメモリ１９に転送し、
その後再び極値検出装置１０の処理に戻り処理を
再開する。一方、上記の４つの関係式のうち、１
つでも満たされないものがあるときは、ばらつき
は許容範囲外であるとして先ず、メモリ１５の内
容をメモリ２０に、メモリ１７の値をメモリ２１
に転送し、メモリ２２にはA′／（n′−ns+1）の値
を格納した後、メモリ１１の内容をメモリ１５，
１７にメモリ１２の内容をメモリ１６，１８に転
送しメモリ１３を零にする。この結果メモリ２
０，２１にはばらつきが許容範囲内である区間の
最初と最後の極値点の点列中での順番、メモリ２
２にはその区間の特徴量の平均値が格納される。
又メモリ１５，１６，１７，１８には次の区間の
ばらつきチエツクの為のデータがセツトされる。
メモリ２０，２１，２２にデータが転送されて来
たら、区間分類装置２３では以下に示す判定を行
いばらつきが許容範囲内の区間を直線と角と円弧
のいずれであるかを分類するメモリ２０，２１，
２２の内容をそれぞれNs，Ne，ａとし、 Ne−Ns≧θ5 （θ5はしきい値） …(5) ａ≧θ6 （θ6はしきい値） …(6) の関係式で、関係式(6)が満たされないとき、直
線、関係式(6)が満たされ、関係式(5)が満たされな
いとき、角、関係式(5)、関係式(6)共に満たされた
とき円弧と分類し、メモリ２０，２１の内容と共
に分類結果を、メモリ装置２４に格納する。１つ
の区間の分類が終わると再び極値検出装置１０の
処理から処理を再開する。
メモリ装置９内にある総てのデータについて上
記で述べた処理が終了した時点でメモリ装置２４
には、ばらつきが許容範囲内である区間とその区
間の分類の情報が、検出された順番に格納されて
いる。第５図はメモリ装置２４内に格納されてい
る情報の一例の説明図である。図中のPi（ｉ＝１，
２，３…）は、ばらつきが許容範囲内であるｉ番
目の区間の始点の点列中での順番、qi（ｉ＝１，
２，３）はその区間の終点の点列中での順番、ki
（ｉ＝１，２，３）はその区間の分類（直線、角、
円弧のいずれか）を意味している。
記で述べた処理が終了した時点でメモリ装置２４
には、ばらつきが許容範囲内である区間とその区
間の分類の情報が、検出された順番に格納されて
いる。第５図はメモリ装置２４内に格納されてい
る情報の一例の説明図である。図中のPi（ｉ＝１，
２，３…）は、ばらつきが許容範囲内であるｉ番
目の区間の始点の点列中での順番、qi（ｉ＝１，
２，３）はその区間の終点の点列中での順番、ki
（ｉ＝１，２，３）はその区間の分類（直線、角、
円弧のいずれか）を意味している。
次に図形データ化装置２５では、メモリ装置
４，２４内の情報を用いて、直線と円弧により以
下の手順で図形データを作成する。ｉ番目の区間
（第５図のPi，qi，ki）について図形データを作成
することを考える、分類kiが角であればその次の
分類ki+1を見て、分類ki+1が角のときのみ、qiを
コード化の始点とし、Pi+1をコード化の終点と
し、コード化の始点、終点として直線でコード化
する。分類kiが直線又は円弧のときはその１つ前
の区間の分類ki-1を見て、角であればqi-1を、直
線又は円弧であれば（qi-1＋Pi）／２をコード化
の始点とし、次に１つ後の区間の分類ki+1を見て
角であればPi+1を直線又は円弧であれば（qi＋
Pi+1）／２をコード化の終点とし、分類kiの内容
によつて直線又は円弧で図形データを作成する。
第６図に図形データの一例を示す。
４，２４内の情報を用いて、直線と円弧により以
下の手順で図形データを作成する。ｉ番目の区間
（第５図のPi，qi，ki）について図形データを作成
することを考える、分類kiが角であればその次の
分類ki+1を見て、分類ki+1が角のときのみ、qiを
コード化の始点とし、Pi+1をコード化の終点と
し、コード化の始点、終点として直線でコード化
する。分類kiが直線又は円弧のときはその１つ前
の区間の分類ki-1を見て、角であればqi-1を、直
線又は円弧であれば（qi-1＋Pi）／２をコード化
の始点とし、次に１つ後の区間の分類ki+1を見て
角であればPi+1を直線又は円弧であれば（qi＋
Pi+1）／２をコード化の終点とし、分類kiの内容
によつて直線又は円弧で図形データを作成する。
第６図に図形データの一例を示す。
図形データの作成の仕方の一つに区間の分類が
直線のときはメモリ装置４内の点列情報中コード
化の始点、終点に相当する２点を通る直線で、区
間の分類が円弧のときはメモリ装置４内の点列情
報中コード化の始点、終点に相当する２点及びコ
ード化の始点から終点までの間の１点を通る円弧
でコード化する方法がある。この際、分類が角と
なつた区間において線分が不連続になつている部
分では、隣接している前後の区間の直線又は円弧
を延長して線分が交わる点を新しい角とし、隣接
している前の区間の図形データの終点と隣接して
いる後の区間の図形データの始点を新しい角の位
置に変更しておく。作成された図形データはメモ
リ装置２６に格納される。
直線のときはメモリ装置４内の点列情報中コード
化の始点、終点に相当する２点を通る直線で、区
間の分類が円弧のときはメモリ装置４内の点列情
報中コード化の始点、終点に相当する２点及びコ
ード化の始点から終点までの間の１点を通る円弧
でコード化する方法がある。この際、分類が角と
なつた区間において線分が不連続になつている部
分では、隣接している前後の区間の直線又は円弧
を延長して線分が交わる点を新しい角とし、隣接
している前の区間の図形データの終点と隣接して
いる後の区間の図形データの始点を新しい角の位
置に変更しておく。作成された図形データはメモ
リ装置２６に格納される。
以上の様にこの発明の図形入力装置を用いれば
本来図形の持つている幾何学的情報が得られる。
本来図形の持つている幾何学的情報が得られる。
以上は画像を入力してそれから線の中心の点列
を求め、その点列情報より図形データを作成する
例を述べたが、例えばタブレツト上に書かれた線
の情報を点列情報として用いても同様に利用可能
である。
を求め、その点列情報より図形データを作成する
例を述べたが、例えばタブレツト上に書かれた線
の情報を点列情報として用いても同様に利用可能
である。
第１図は従来の図形入力装置の構成図、第２図
ａ，ｂは従来の図形入力装置の処理の説明図、第
３図はこの発明の図形入力装置の構成図、第４図
は特徴量の一例の説明図、第５図はメモリ装置２
４に格納されている情報の一例の説明図、第６図
は図形データの一例の説明図であり、図中１は画
像入力装置、２はメモリ装置、３は点列化装置、
４はメモリ装置、５はデジタル画像の線、６は線
の中心点、７はマスク、８は特徴量算出装置、９
はメモリ装置、１０は極値検出装置、１１，１
２，１３はメモリ、１４はばらつきチエツク装
置、１５，１６，１７，１８，１９，２０，２
１，２２はメモリ、２３は区間分類装置、２４は
メモリ装置、２５は図形データ化装置、２６はメ
モリ装置、２７は着目点、２８は弦、２９は着目
点と弦の距離である。なお図中、同一あるいは相
当部分には同一符号を付して示してある。
ａ，ｂは従来の図形入力装置の処理の説明図、第
３図はこの発明の図形入力装置の構成図、第４図
は特徴量の一例の説明図、第５図はメモリ装置２
４に格納されている情報の一例の説明図、第６図
は図形データの一例の説明図であり、図中１は画
像入力装置、２はメモリ装置、３は点列化装置、
４はメモリ装置、５はデジタル画像の線、６は線
の中心点、７はマスク、８は特徴量算出装置、９
はメモリ装置、１０は極値検出装置、１１，１
２，１３はメモリ、１４はばらつきチエツク装
置、１５，１６，１７，１８，１９，２０，２
１，２２はメモリ、２３は区間分類装置、２４は
メモリ装置、２５は図形データ化装置、２６はメ
モリ装置、２７は着目点、２８は弦、２９は着目
点と弦の距離である。なお図中、同一あるいは相
当部分には同一符号を付して示してある。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 線図形を入力する図形入力装置において、画
像を入力する手段と、入力された画像を格納し記
憶する手段と、入力された画像の線の中心となる
ような点列を求める手段と求められた点列の情報
を格納し記憶する手段と、記憶された点列の情報
より非直線性を表す特徴量を点列の各点で求める
手段と、求められた特徴量を格納し記憶する手段
と、記憶された特徴量より極大点、極小点及び一
定値の連続している点（いわゆる極値点）を検出
する手段と、検出された極値点及びその直前に検
出された極値点の各々の情報を格納し、記憶する
手段と、検出された極値点が初めて検出された極
値点のとき、又は検出された極値点と、その直前
に検出された極値点との点列中の順番の差がある
一定しきい値より大きいか、特徴量の値の差があ
る一定しきい値より大きいかのとき、検出された
極値点のことを、基準とする極値点と判定する手
段と、基準とする極値点を格納し記憶する手段
と、基準とする極値点から検出された極値点まで
の特徴量の値の平均値を求め記憶する手段と、検
出された極値点とその直前に検出された極値点と
の点列中の順番の差及び特徴量の値の差が各々あ
る一定しきい値内で、かつ検出された極値点と基
準とする極値点との特徴量の値の差がある一定し
きい値内であるとき、基準とする極値点から検出
された極値点までを極値点のばらつきが許容範囲
内である区間としその区間が最も長くなるときを
選び、そのときの区間の特徴量の値の平均値があ
る一定しきい値より小さいときは、直線の区間，
平均値がある一定しきい値以上で区間の長さがあ
る一定しきい値以上であれば、円弧の区間、平均
値がある一定しきい値以上で、区間の長さがある
一定しきい値より小さいときは角の区間と判定す
る手段と、判定された区間の始点、終点及び判定
結果を格納し記憶する手段と、記憶された区間の
始点、終点、判定結果及び点列情報より直線と円
弧で図形データを作成する手段と、作成された図
形データを格納し記憶する手段とを備えたことを
特徴とする図形入力装置。 ２ 非直線性を表わす特徴量として、点列のある
着目点のｎ（正の整数）点前の点と、ｎ点後の点
とを結んだ線分から着目点までの距離を用いた特
許請求の範囲第１項記載の図形入力装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2726083A JPS59153272A (ja) | 1983-02-21 | 1983-02-21 | 図形入力装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2726083A JPS59153272A (ja) | 1983-02-21 | 1983-02-21 | 図形入力装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59153272A JPS59153272A (ja) | 1984-09-01 |
| JPH0130182B2 true JPH0130182B2 (ja) | 1989-06-16 |
Family
ID=12216101
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2726083A Granted JPS59153272A (ja) | 1983-02-21 | 1983-02-21 | 図形入力装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59153272A (ja) |
-
1983
- 1983-02-21 JP JP2726083A patent/JPS59153272A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS59153272A (ja) | 1984-09-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4087788A (en) | Data compression system | |
| CN109447994B (zh) | 结合完全残差与特征融合的遥感图像分割方法 | |
| US4712248A (en) | Method and apparatus for object identification | |
| JP2806961B2 (ja) | 画像符号化方法 | |
| US10354133B2 (en) | Method for structural analysis and recognition of handwritten mathematical formula in natural scene image | |
| EP0600709A2 (en) | Range-image processing apparatus and method | |
| CN111461113B (zh) | 一种基于变形平面物体检测网络的大角度车牌检测方法 | |
| JPH07111739B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2002099911A (ja) | ラスタ像のベクトル化のコンピュータ自動化による方法 | |
| US4853885A (en) | Method of compressing character or pictorial image data using curve approximation | |
| JPH0130182B2 (ja) | ||
| JP3223384B2 (ja) | 濃淡画像のパターンマッチング装置 | |
| EP0471849A1 (en) | Method of generating dot signal corresponding to character pattern and device therefor | |
| JP2950023B2 (ja) | パターン認識辞書生成装置およびパターン認識装置 | |
| JP2702307B2 (ja) | 指紋特徴修正システム | |
| JPH0512442A (ja) | 線画像追跡方法 | |
| JP2877480B2 (ja) | 高精度ベクトル近似装置及び方法 | |
| JPH0944601A (ja) | 画像認識装置 | |
| JPS61208585A (ja) | ２次元線画像のデータ圧縮方法 | |
| JPH0624018B2 (ja) | 楕円検出装置 | |
| JPS59121564A (ja) | 図形入力装置 | |
| JP3781215B2 (ja) | 画像データの特徴点検出方法 | |
| JP2988697B2 (ja) | 図形認識方式 | |
| JP2812084B2 (ja) | 画像符号化用領域形状近似方法 | |
| JP2941322B2 (ja) | 図面処理装置 |