JPH0145669B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0145669B2 JPH0145669B2 JP58014084A JP1408483A JPH0145669B2 JP H0145669 B2 JPH0145669 B2 JP H0145669B2 JP 58014084 A JP58014084 A JP 58014084A JP 1408483 A JP1408483 A JP 1408483A JP H0145669 B2 JPH0145669 B2 JP H0145669B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- slope
- edge
- unit
- connecting line
- detection unit
- 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 Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
(A) 発明の技術分野
本発明は、一次元処理によつて処理速度の高速
化を図つた矩形対象の輪郭抽出装置に関する。
化を図つた矩形対象の輪郭抽出装置に関する。
(B) 技術の背景
パターン認識技術の一応用分野として、文書あ
るいは書籍等の自動仕分けシステムがあるが、こ
のようなシステムにおいては、通常、仕分け対象
物品をコンベア等によつて移送しながら、表面に
記載されている記号・文字あるいは模様等の認識
結果に基いて仕分けをおこなうのであるが、該認
識の速度および精度等の向上を図るため、該認識
プロセスの一環として予め認識対象の輪郭を認識
し認識対象を抽出する作業、いわゆる「切出し」
をおこなうことが多い。
るいは書籍等の自動仕分けシステムがあるが、こ
のようなシステムにおいては、通常、仕分け対象
物品をコンベア等によつて移送しながら、表面に
記載されている記号・文字あるいは模様等の認識
結果に基いて仕分けをおこなうのであるが、該認
識の速度および精度等の向上を図るため、該認識
プロセスの一環として予め認識対象の輪郭を認識
し認識対象を抽出する作業、いわゆる「切出し」
をおこなうことが多い。
(C) 従来技術と問題点
従来の矩形対象の輪郭抽出装置においては、二
次元演算フイルタを用いて矩形対象をラスタ走査
し各画素点での濃度変化率の大きさあるいは濃度
変化率が最大となる方向あるいは濃度変化率と濃
度変化率が最大となる方向の両方を二次元配列と
して求めたのちに輪郭抽出処理をおこなつてい
た。
次元演算フイルタを用いて矩形対象をラスタ走査
し各画素点での濃度変化率の大きさあるいは濃度
変化率が最大となる方向あるいは濃度変化率と濃
度変化率が最大となる方向の両方を二次元配列と
して求めたのちに輪郭抽出処理をおこなつてい
た。
したがつて輪郭抽出処理に長時間を要し、また
大容量のレジスタを必要とするなど、実用化が困
難であつた。
大容量のレジスタを必要とするなど、実用化が困
難であつた。
(D) 発明の目的
本発明は、一次元演算フイルタを用い、輪郭抽
出処理の初期段階で二次元構造の画像情報を一次
元構造に変換することによつて、輪郭抽出装置の
処理速度を向上することを目的とする。
出処理の初期段階で二次元構造の画像情報を一次
元構造に変換することによつて、輪郭抽出装置の
処理速度を向上することを目的とする。
(E) 発明の構成
本発明になる輪郭抽出装置は、一次元演算フイ
ルタを用いて矩形対象のデジタル画像をラスタ走
査し該走査線毎に濃度変化率が極大となる点を１
点ずつ抽出して得られる点群および該濃度変化率
が極小となる点を１点ずつ抽出して得られる点群
をそれぞれ一次元配列のデータとして得るエツジ
検出部と、前記エツジ検出部によつて得られるそ
れぞれの点群のうち隣接距離が所定値以下の点を
走査線の順に連結することによつて連結線を得る
連結線生成部と、前記連結線生成部によつて得ら
れる連結線の中から最長連結線を抽出し、該最長
連結線を直線近似することによつて前記矩形対象
の辺の候補を得る辺候補生成部と、前記連結線生
成部によつて得られる連結線のうち前記辺候補生
成部によつて得られる直線との距離が所定の値よ
り小さい連結線を抽出する辺要素抽出部と、前記
辺要素抽出部によつて得られるすべての連結線を
直線近似し該直線の傾斜を検出する辺傾斜候補検
出部と、前記辺傾斜候補検出部によつて得られる
前記矩形対象の辺毎の傾斜候補から該矩形対象の
傾斜を求める傾斜検出部と、前記傾斜検出部によ
つて得られる前記矩形対象の傾斜と前記辺要素抽
出部によつて得られるすべての連結線から該矩形
対象の辺を検出する辺検出部とを備え、矩形対象
の辺毎の傾斜候補を求めたのちに得られる該矩形
対象の傾斜を基準として該矩形対象の輪郭を抽出
するようにしたものである。
ルタを用いて矩形対象のデジタル画像をラスタ走
査し該走査線毎に濃度変化率が極大となる点を１
点ずつ抽出して得られる点群および該濃度変化率
が極小となる点を１点ずつ抽出して得られる点群
をそれぞれ一次元配列のデータとして得るエツジ
検出部と、前記エツジ検出部によつて得られるそ
れぞれの点群のうち隣接距離が所定値以下の点を
走査線の順に連結することによつて連結線を得る
連結線生成部と、前記連結線生成部によつて得ら
れる連結線の中から最長連結線を抽出し、該最長
連結線を直線近似することによつて前記矩形対象
の辺の候補を得る辺候補生成部と、前記連結線生
成部によつて得られる連結線のうち前記辺候補生
成部によつて得られる直線との距離が所定の値よ
り小さい連結線を抽出する辺要素抽出部と、前記
辺要素抽出部によつて得られるすべての連結線を
直線近似し該直線の傾斜を検出する辺傾斜候補検
出部と、前記辺傾斜候補検出部によつて得られる
前記矩形対象の辺毎の傾斜候補から該矩形対象の
傾斜を求める傾斜検出部と、前記傾斜検出部によ
つて得られる前記矩形対象の傾斜と前記辺要素抽
出部によつて得られるすべての連結線から該矩形
対象の辺を検出する辺検出部とを備え、矩形対象
の辺毎の傾斜候補を求めたのちに得られる該矩形
対象の傾斜を基準として該矩形対象の輪郭を抽出
するようにしたものである。
すなわち、抽出の対象とする輪郭が互に直交す
る２本ずつ計４本の線分によつて構成されている
ことに着目し、一次元演算フイルタすなわち一次
元ウインド演算を互に直交する２方向に施して濃
度変化率が極大あるいは極小となる所すなわちエ
ツジを検出することによつて処理を簡単化すると
ともに、このようにして得られる４組のエツジ
を、抽出の対象とする４組の輪郭すなわち辺に対
応させ、各辺の要素となる部分を抽出して各辺の
傾斜を検出する。この処理過程は取扱情報量が少
なく、したがつて処理も簡単であり高速におこな
うことができる。最後に各辺の傾斜に重みを付し
て平均を求めることによつて対象の傾斜を求め、
先に得られた各辺の要素に関する情報と合わせて
４辺の検出すなわち輪郭の抽出を極めて短時間に
おこなうものである。
る２本ずつ計４本の線分によつて構成されている
ことに着目し、一次元演算フイルタすなわち一次
元ウインド演算を互に直交する２方向に施して濃
度変化率が極大あるいは極小となる所すなわちエ
ツジを検出することによつて処理を簡単化すると
ともに、このようにして得られる４組のエツジ
を、抽出の対象とする４組の輪郭すなわち辺に対
応させ、各辺の要素となる部分を抽出して各辺の
傾斜を検出する。この処理過程は取扱情報量が少
なく、したがつて処理も簡単であり高速におこな
うことができる。最後に各辺の傾斜に重みを付し
て平均を求めることによつて対象の傾斜を求め、
先に得られた各辺の要素に関する情報と合わせて
４辺の検出すなわち輪郭の抽出を極めて短時間に
おこなうものである。
(F) 発明の実施例
以下、本発明の要旨を実施例によつて見体的に
おこなう。
おこなう。
図は本発明一実施例のシステムブロツク図を示
し、１は矩形対象を観測して得られる入力デジタ
ル画像中の雑音成分をメデイアンフイルタを用い
て除去するノイズ除去部、２１はノイズ除去部１
の出力を３×１の微分フイルタによつて横方向に
ラスタ走査し該走査線毎に濃度変化率が極大とな
る最初の点を１点ずつ抽出して得られる点群およ
び該濃度変化率が極小となる最後の点を１点ずつ
抽出して得られる点群をそれぞれ一次元配列のデ
ータとして得るエツジ検出部、２２はノイズ除去
部１の出力を１×３の微分フイルタによつて縦方
向にラスタ走査し該走査線毎に濃度変化率が極大
となる最初の点を１点ずつ抽出して得られる点群
および該濃度変化率が極小となる最後の点を１点
ずつ抽出して得られる点群をそれぞれ一次元配列
のデータとして得るエツジ検出部、３１と３２は
それぞれエツジ検出部２１によつて得られる２組
の点群のうち隣接距離が走査線ピツチの√２以下
であり且つ構成点数が５個以上の点群の点を走査
線の順に連結することによつて左側の連結線を得
る第一の連結線生成部と右側の連結線を得る第二
の連結線生成部、３３と３４はそれぞれエツジ検
出部２２によつて得られる２組の点群から前記と
同様にしてそれぞれ上側の連結線を得る第三の連
結線生成部と下側の連結線を得る第四の連結線生
成部、４１と４２と４３と４４はそれぞれ第一の
連結線生成部３１と第二の連結線生成部３２と第
三の連結線生成部３３と第四の連結線生成部３４
によつて得られる連結線の中から最長連結線を抽
出し該最長連結線をそれぞれ直線近似することに
よつて前記矩形対象の辺の候補を得る第一の辺候
補生成部と第二の辺候補生成部と第三の辺候補生
成部と第四の辺候補生成部、５１と５２と５３と
５４はそれぞれ第一の連結線生成部３１と第二の
連結線生成部３２と第三の連結線生成部３３と第
四の連結線生成部３４によつて得られる連結線の
うちそれぞれ第一の辺候補生成部４１と第二の辺
候補生成部４２と第三の辺候補生成部４３と第四
の辺候補生成部４４によつて得られる直線との距
離が予め定めた値より小さい連結線を抽出する第
一の辺要素抽出部と第二の辺要素抽出部と第三の
辺要素抽出部と第四の辺要素抽出部、６１と６２
と６３と６４はそれぞれ第一の辺要素抽出部５１
と第二の辺要素抽出部５２と第三の辺要素抽出部
５３と第四の辺要素抽出部５４によつて得られる
それぞれのすべての連結線を直線近似し該直線の
傾斜を検出する第一の辺傾斜候補検出部と第二の
辺傾斜候補検出部と第三の辺傾斜候補検出部と第
四の辺傾斜候補検出部、７は第一の辺傾斜候補検
出部６１と第二の辺傾斜候補検出部６２と第三の
辺傾斜候補検出部６３と第四の辺傾斜候補検出部
６４によつて得られる各直線に対し前記各近似に
おける適合度に応じた重みを付し且つ前二者は直
角に回転させて平均値を求めることによつて前記
矩形対象の辺毎の傾斜候補から該矩形対象の傾斜
を求める傾斜検出部、８１と８２と８３と８４は
それぞれ第一の辺要素抽出部５１と第二の辺要素
抽出部５２と第三の辺要素抽出部５３と第四の辺
要素抽出部５４によつて得られるそれぞれの連結
線を構成する点群を前二者に対しては傾斜検出部
７によつて得られる傾斜と直交する直線また後二
者に対しては傾斜検出部７によつて得られる傾斜
と平行する直線によつて走査し該直線との距離が
所定値より小となる点の数が最大となるときの該
直線の位置を探索することによつてそれぞれ前記
矩形対象の左側と右側と上側と下側の輪郭すなわ
ち辺を検出する第一の辺検出部と第二の辺検出部
と第三の辺検出部と第四の辺検出部である。
し、１は矩形対象を観測して得られる入力デジタ
ル画像中の雑音成分をメデイアンフイルタを用い
て除去するノイズ除去部、２１はノイズ除去部１
の出力を３×１の微分フイルタによつて横方向に
ラスタ走査し該走査線毎に濃度変化率が極大とな
る最初の点を１点ずつ抽出して得られる点群およ
び該濃度変化率が極小となる最後の点を１点ずつ
抽出して得られる点群をそれぞれ一次元配列のデ
ータとして得るエツジ検出部、２２はノイズ除去
部１の出力を１×３の微分フイルタによつて縦方
向にラスタ走査し該走査線毎に濃度変化率が極大
となる最初の点を１点ずつ抽出して得られる点群
および該濃度変化率が極小となる最後の点を１点
ずつ抽出して得られる点群をそれぞれ一次元配列
のデータとして得るエツジ検出部、３１と３２は
それぞれエツジ検出部２１によつて得られる２組
の点群のうち隣接距離が走査線ピツチの√２以下
であり且つ構成点数が５個以上の点群の点を走査
線の順に連結することによつて左側の連結線を得
る第一の連結線生成部と右側の連結線を得る第二
の連結線生成部、３３と３４はそれぞれエツジ検
出部２２によつて得られる２組の点群から前記と
同様にしてそれぞれ上側の連結線を得る第三の連
結線生成部と下側の連結線を得る第四の連結線生
成部、４１と４２と４３と４４はそれぞれ第一の
連結線生成部３１と第二の連結線生成部３２と第
三の連結線生成部３３と第四の連結線生成部３４
によつて得られる連結線の中から最長連結線を抽
出し該最長連結線をそれぞれ直線近似することに
よつて前記矩形対象の辺の候補を得る第一の辺候
補生成部と第二の辺候補生成部と第三の辺候補生
成部と第四の辺候補生成部、５１と５２と５３と
５４はそれぞれ第一の連結線生成部３１と第二の
連結線生成部３２と第三の連結線生成部３３と第
四の連結線生成部３４によつて得られる連結線の
うちそれぞれ第一の辺候補生成部４１と第二の辺
候補生成部４２と第三の辺候補生成部４３と第四
の辺候補生成部４４によつて得られる直線との距
離が予め定めた値より小さい連結線を抽出する第
一の辺要素抽出部と第二の辺要素抽出部と第三の
辺要素抽出部と第四の辺要素抽出部、６１と６２
と６３と６４はそれぞれ第一の辺要素抽出部５１
と第二の辺要素抽出部５２と第三の辺要素抽出部
５３と第四の辺要素抽出部５４によつて得られる
それぞれのすべての連結線を直線近似し該直線の
傾斜を検出する第一の辺傾斜候補検出部と第二の
辺傾斜候補検出部と第三の辺傾斜候補検出部と第
四の辺傾斜候補検出部、７は第一の辺傾斜候補検
出部６１と第二の辺傾斜候補検出部６２と第三の
辺傾斜候補検出部６３と第四の辺傾斜候補検出部
６４によつて得られる各直線に対し前記各近似に
おける適合度に応じた重みを付し且つ前二者は直
角に回転させて平均値を求めることによつて前記
矩形対象の辺毎の傾斜候補から該矩形対象の傾斜
を求める傾斜検出部、８１と８２と８３と８４は
それぞれ第一の辺要素抽出部５１と第二の辺要素
抽出部５２と第三の辺要素抽出部５３と第四の辺
要素抽出部５４によつて得られるそれぞれの連結
線を構成する点群を前二者に対しては傾斜検出部
７によつて得られる傾斜と直交する直線また後二
者に対しては傾斜検出部７によつて得られる傾斜
と平行する直線によつて走査し該直線との距離が
所定値より小となる点の数が最大となるときの該
直線の位置を探索することによつてそれぞれ前記
矩形対象の左側と右側と上側と下側の輪郭すなわ
ち辺を検出する第一の辺検出部と第二の辺検出部
と第三の辺検出部と第四の辺検出部である。
このようにして、エツジ検出部２１とエツジ検
出部２２とにおいて二次元構造の画像情報を一次
元構造に変換し、したがつて、このあとの処理を
すべて一次元処理で高速におこなうことができ
る。
出部２２とにおいて二次元構造の画像情報を一次
元構造に変換し、したがつて、このあとの処理を
すべて一次元処理で高速におこなうことができ
る。
(G) 発明の効果
以上説明したように、本発明によれば処理速度
を向上した矩形対象の輪郭抽出装置を得ることが
できる。
を向上した矩形対象の輪郭抽出装置を得ることが
できる。
図は本発明一実施例のシステムブロツク図を示
し、２１，２２はエツジ検出部、３１，３２，３
３，３４はそれぞれ第一・第二・第三・第四の連
結線生成部、４１，４２，４３，４４はそれぞれ
第一・第二・第三・第四の辺候補生成部、５１，
５２，５３，５４はそれぞれ第一・第二・第三・
第四の辺要素抽出部、６１，６２，６３，６４は
それぞれ第一・第二・第三・第四の辺傾斜候補検
出部、７は傾斜検出部、８１，８２，８３，８４
はそれぞれ第一・第二・第三・第四の辺検出部で
ある。
し、２１，２２はエツジ検出部、３１，３２，３
３，３４はそれぞれ第一・第二・第三・第四の連
結線生成部、４１，４２，４３，４４はそれぞれ
第一・第二・第三・第四の辺候補生成部、５１，
５２，５３，５４はそれぞれ第一・第二・第三・
第四の辺要素抽出部、６１，６２，６３，６４は
それぞれ第一・第二・第三・第四の辺傾斜候補検
出部、７は傾斜検出部、８１，８２，８３，８４
はそれぞれ第一・第二・第三・第四の辺検出部で
ある。
Claims (1)
- １ 一次元演算フイルタを用いて矩形対象のデジ
タル画像をラスタ走査し該走査線毎に濃度変化率
が極大となる点を１点ずつ抽出して得られる点群
および該濃度変化率が極小となる点を１点ずつ抽
出して得られる点群をそれぞれ一次元配列のデー
タとして得るエツジ検出部と、前記エツジ検出部
によつて得られるそれぞれの点群のうち隣接距離
が所定値以下の点を走査線の順に連結することに
よつて連結線を得る連結線生成部と、前記連結線
生成部によつて得られる連結線の中から最長連結
線を抽出し該最長連結線を直線近似することによ
つて前記矩形対象の辺の候補を得る辺候補生成部
と、前記連結線生成部によつて得られる連結線の
うち前記辺候補生成部によつて得られる直線との
距離が所定の値より小さい連結線を抽出する辺要
素抽出部と、前記辺要素抽出部によつて得られる
すべての連結線を直線近似し該直線の傾斜を検出
する辺傾斜候補検出部と、前記辺傾斜候補検出部
によつて得られる前記矩形対象の辺毎の傾斜候補
から該矩形対象の傾斜を求める傾斜検出部と、前
記傾斜検出部によつて得られる前記矩形対象の傾
斜と前記辺要素抽出部によつて得られるすべての
連結線から該矩形対象の辺を検出する辺検出部と
を備え、矩形対象の辺毎の傾斜候補を求めたのち
に得られる該矩形対象の傾斜を基準として該矩形
対象の輪郭を抽出することを特徴とする輪郭抽出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58014084A JPS59140589A (ja) | 1983-01-31 | 1983-01-31 | 輪郭抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58014084A JPS59140589A (ja) | 1983-01-31 | 1983-01-31 | 輪郭抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59140589A JPS59140589A (ja) | 1984-08-11 |
| JPH0145669B2 true JPH0145669B2 (ja) | 1989-10-04 |
Family
ID=11851236
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58014084A Granted JPS59140589A (ja) | 1983-01-31 | 1983-01-31 | 輪郭抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59140589A (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61290583A (ja) * | 1985-06-19 | 1986-12-20 | Yokogawa Electric Corp | 画像処理装置 |
| JPH0661105B2 (ja) * | 1986-03-03 | 1994-08-10 | 株式会社日立製作所 | 直線算出方法 |
| JP2010134958A (ja) * | 2010-02-08 | 2010-06-17 | Fujitsu Ltd | 境界検出方法、プログラムおよびこれを用いた装置 |
-
1983
- 1983-01-31 JP JP58014084A patent/JPS59140589A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS59140589A (ja) | 1984-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4905296A (en) | System for shape recognition | |
| US4932065A (en) | Universal character segmentation scheme for multifont OCR images | |
| Nakano et al. | An algorithm for the skew normalization of document image | |
| JPH05242292A (ja) | 分離方法 | |
| JPH06348896A (ja) | 文字の切り出し方法及びその装置 | |
| CN108009538A (zh) | 一种汽车发动机缸体序列号智能识别方法 | |
| CN117173225A (zh) | 一种用于复杂pcb的高精度配准方法 | |
| US4817169A (en) | Page segmentor | |
| JPH0145669B2 (ja) | ||
| Kjell et al. | Edge separation and orientation texture measures | |
| Jayarathna et al. | A junction based segmentation algorithm for offline handwritten connected character segmentation | |
| JP2576491B2 (ja) | 特徴抽出方式 | |
| Jayarathna et al. | New segmentation algorithm for offline handwritten connected character segmentation | |
| JP3083609B2 (ja) | 情報処理装置及びそれを用いた文字認識装置 | |
| JP3388918B2 (ja) | 文字列読み取り装置 | |
| JP3009237B2 (ja) | 特徴抽出方法 | |
| Elrajubi et al. | Angle features extraction of handwritten signatures | |
| JP2674286B2 (ja) | 特徴抽出方式 | |
| JP2613211B2 (ja) | 画像入力装置 | |
| JPS63298494A (ja) | パタ−ン認識装置 | |
| JPS603078A (ja) | 文字認識方法 | |
| JPH0545991B2 (ja) | ||
| JPS6343788B2 (ja) | ||
| JP2576494B2 (ja) | 特徴抽出方式 | |
| JPS6019287A (ja) | 文字認識方法 |