JPH0287280A - 線画像近似方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は図面を走査して入力された画像を認識する図面
認識技術に係わり、特に線図形を含む画像の線構造を近
似する方式に係わる。

（従来の技術） 図面画像を認識する処理の第１段階として、図面画像中
の線図形を構成する直線や曲線の線構造を抽出すること
が一般に行われる。入力線画像の線構造を線分円弧近似
する従来の代表的な方式としては、画像入力手段によっ
て図面を走査して得られた画像から線幅が１の細線化画
像を求め、細線化画像上で一定間隔離れた２点を結ぶ方
向から求まる平均方向を基に線画像を線分または円弧に
近似する方式が知られている。これに対し、抽出される
方向の精度を改善した第２の方式として、第２図に示す
構成が知られている。第２図の線画像近似方式は、画像
入力手段９で得られた画像から局所的な方向を求めて方
向画像を生成する方向画像生成手段１０と、該方向画像
上で近傍の平均方向が安定な方向へ順次追跡することに
よって線画像の中心を通る中心線点の系列と該中心線点
系列上での方向の系列を求める中心線抽出手段１１と、
中心線点の系列上での方向の変化を線形近似して線形な
平均方向変化を有する中心線点の区間である線形区間を
求める方向空間線形近似手段１２と、線形区間ごとに平
均方向変化の値に基づいて線画像を線分または円弧に近
似して数値化する形状数値化手段１３とから成り、本願
と同一の出願人により特許出願されている（特願昭６３
−８７１２０号）。

（発明が解決しようとする課題） 第３図は従来の方式における方向の求め方を示している
。まず、第３図（ａ）に示した直線と円弧がＴ字状に接
続している入力線画像について説明する。説明のため第
３図（ａ）のように画像の右方向をＸ軸、下方向をＹ軸
とする座標系を付与する。第２図における方向画像生成
手段１０によって第３図（ａ）の入力画像の各位置にお
ける入力画像の方向が求められる０本来、二つの線分ま
たは円弧が一点で接続もしくは交差して生じる特徴点に
おいては方向が定まらないが、雑音の影響や方向を求め
る方式によっては誤った何等かの方向が第３図（ｂ）の
位！＜６．６）の近傍のように求まってしまう場合があ
る。この場合、中心線抽出手段１１は第３図（ｃ）の様
な２つの中心線を抽出し、これを方向空間線形近似手段
１２が第３図（ｄ）のように誤って近似してしまう。こ
のように、従来の線画像近似方式には解決すべき課題が
あった。

本発明の目的は、上記の課題を解決すべく、方向の定ま
らない！ｔ？徴点において正しく分割された線分円弧近
似を生成する線分円弧近似方式を提供することにある。

（課題を解決するための手段） 上述の課題を解決するために本発明が提供する手段は、
紙面上に記録された線図形を走査して得られた画像から
局所的な方向を求めて方向画像を生成する方向画像生成
手段と、少なくとも一つの特徴点を含む範囲内の該方向
画像を特徴点方向画像として切り出して該特徴点方向画
像内に存在する特徴点を判別する特徴点判別手段と、該
特徴点判別手段により求められた特徴点の画像上での位
置を記憶する特徴点記憶手段と、該方向画像上で近傍の
平均方向が安定な方向へ順次に追跡する処理を該特徴点
記憶手段に記憶された特徴点の位置から開始して特徴点
記憶手段に記憶された他の特徴点の位置で終了すること
によって線画像の中心を通る中心線点の系列と該中心線
点系列上での方向の系列を求める中心線抽出手段と、該
中心線点の系列上での方向の変化を線形近似して線形な
平均方向変化を有する中心線点の区間である線形区間を
定める方向空間線形近似手段と、該線形区間ごとに平均
方向変化の値に基づいて線画像を線分または円弧に近似
して数値化する形状数値化手段とを備える線画像近似方
式である。

（実施例） 次に本発明の実線例について図面を参照して説明する。

第１図は本発明の一実施例である線画像近似方式の機能
を示すブロック図であり、１は紙面上に記録された図面
を走査して線画像を入力し、記憶する画像入力手段、２
は画像入力手段１内の線画像の各画素に対してその周囲
を含む一定の大きさの範囲にある局所線画像を順次読出
し、各局所線画像の方向とその強さを各画素の値とする
方向画像を求める方向画像生成手段、３は少なくとも一
つの特徴点を含む範囲内の該方向画像を特徴点方向画像
として切り出し、該特徴点方向画像内に存在する特徴点
を判別する特徴点判別手段、４は該特徴点判別手段３に
より求められた特徴点の画像上での位置を記憶する特徴
点記憶手段、５は方向画像生成手段２が生成した方向画
像上で近傍における平均的な方向が最大となる点を順次
追跡する処理を、該特徴点記憶手段４に記憶された特徴
点の位置から開始して特徴点記憶手段４に記憶された他
の特徴点の位置で終了することによって、入力された線
画像の中心を通る中心線点の位置座標の系列と各中心線
点における方向の系列を求める中心線抽出手段、６は中
心線点における方向の系列から方向の変化が線形である
線形区間を求め、線形区間の端に対応する中心線点の位
置座標である端点座標と線形区間内の方向変化の平均値
である平均方向変化を求める方向空間線形近似手段、７
は端点座標と平均方向変化から各線形区間を線分近似ま
たは円弧近似する形状数値化手段、８は画像入力手段１
ないし形状数値化手段７を順に起動し一連の処理の実行
を制御する制御部である。

制御部８はまず画像人力１を起動して、画像を入力し数
値化した線画像として記憶させる。画像入力手段に記憶
された線画像を以下では簡単のため、位置座標（ｘ、ｙ
）における線画像の値を、Ｆ（ｘ、ｙ）、　　　１≦Ｘ
≦Ｍ、１≦ｙ≦Ｎで表す、尚、Ｘおよびｙは線画像上で
の位置座標であり、右方向をＸ軸、下方向をＹ軸とする
０ＭおよびＮはそれぞれ線画像の横および縦の大きさで
ある６画像入力手段１は、光学的スキャナもしくは撮像
管を用いた撮像装置とそれから得られる信号を数値に変
換する変換器、およびその数値を記憶するＲＡＭなどの
書換え可能な記憶装置によって容易に構成される。

画像入力手段１内に線画像が記憶されると、制ｔｎ部８
は方向面（１ａ生成手段２を起動する。方向画像生成手
段２は、線画＠Ｆ　（ｘ、ｙ）の各点（ｘ。

ｙ）について、点−（ｘ、ｙ）を中心とした所定の局所
範囲にある局所線画（ｉｆ＜ｘ、ｙ＞、例えば局所範囲
をａＷｌ　、ＭＭＷ２の大きさの矩形とする場合には、 ｆ　（ｘ、　ｙ）　＝　ｆＦ　（ｔ、　ｓ　）　１　ｘ
−Ｗ＋　／２≦ｔ≦Ｘ＋Ｗ＋　／２　、ｙ−Ｗ２　／２
≦Ｓ≦ｙ＋ｗ−／２） を読出し、局所線画＠ｆ　（ｘ、ｙ）の方向とその強さ
を求める。線画像Ｆの全ての点についてこれを行い、方
向面（ｉｋＧ（ｘ、ｙ）（１≦Ｘ≦Ｍ、　１≦ｙ≦Ｎ）
を生成し、記憶する。方向画像Ｇ　（Ｘ。

ｙ）における方向と強さの二つの値からなる画１象で、
点（ｘ、ｙ）における方向をＧａ（ｘ、ｙ）、強さをＧ
、（ｘ、ｙ）とするとき、 Ｇ　（ｘ、ｙ）＝　（Ｇａ　　（ｘ、ｙ）、Ｇ、（ｘ。

ｙ）） である、尚、方向画像生成手段を実現する一例として、
本願と同一出願人が特願昭６２−２８５０４３号で出願
した発明「線画像解析方法および装置」があり、マイク
ロコンピュータに代表される電子計算機上のプロメラム
によって該方法を実現することは容易に可能である。尚
、この方法は局所線画像ｆに対して、複数の方向を持っ
た微小な線素を辞書としたマツチングを行い、それによ
って得られる複数の方向に対する信顆性を合成すること
によって、各局所線画［９，ｆの局所的な方向を求める
方法である。

次に制御部８は特徴点判別手段３を起動し、方向画像の
特徴を用いて線の接続や交差によって生じる特徴点を抽
出する。特徴点判別手段３は、方向画像Ｇ（ｘ、ｙ）の
各点（ｘ、ｙ）について、点（ｘ、ｙ）を中心とした所
定の局所範囲にある特徴点方向画像ｇ（ｘ、ｙ）、例え
ば局所範囲を横Ｗ　ｉ　、ＭＩ　Ｗ　４の大きさの矩形
とする場合には、ｇ　（ｘ、　ｙ）　＝　ｆＧ　（ｔ、
　ｓ　）　Ｉ　Ｘ−Ｗ３　／２≦し≦Ｘ＋Ｗ３　／２．
ｙ　　Ｗ４　／２≦Ｓ≦ｙ＋ｗ、／２１ を続出し、特徴点方向面ｆｉｇ（ｘ、ｙ）内に存在する
特徴点を判別する。特徴点を判別する方法は、特徴点方
向画像ｇ　（ｘ、ｙ）を、その方向と強さを要素とする
ＷＳ　ＸＷ４の２次元ベクトルの特徴量Ｖ（ｘ、ｙ）、 Ｖ（ｘ、ｙ）＝（Ｇａ　　（ｔ、ｓ）、Ｇｖ　　（ｑ。

ｒ　＞　）　、　　ｘ−ｗ−／２≦ｔ≦Ｘ＋　Ｗ　）　
／　２　、　　ｙ　　Ｗ４　／　２≦Ｓ≦ｙ　＋Ｗ４　
／　２　、　ｘ−ＶＶｓ　／　２≦ｑ≦ｘ　＋Ｗ３　／
２．　ｙ　　ｗｔ／２≦ｒ≦ｙ　＋　Ｗ　４　／　２ とみなし、特徴ｉｔｖ　（ｘ、ｙ）に基づいて作成され
た辞書とマツチングを行うことにより実現される。マツ
チング手法には主成分分析法や線形判別分析法などの公
知の技術を用いることができる。

特徴点判別手段３は、方向画ｅ／ｌＧ　（ｘ　、ｙ　）
の全ての点について辞書に登録された特徴形状に対する
類似度を求める。更に、該類似度が最も高くかつ予め定
められた１ｌｌｒｉＴ）Ｉを越える点を特徴点と判定し
、その位置（ｘｔ、ｙｔ）を特徴点位置Ｐ、として特徴
点記憶手段４に格納する。

次に制御部８は中心線抽出手段５を起動し、線画像Ｆの
線の中心を通る中心線点の位置座標の系列Ｐ（ｉ）＝（
ｘ（ｉ）、ｙ（ｉ））および各中心線点における方向の
系列Ｔ（ｉ）（１≦１≦Ｋｌ）を求める。中心線抽出手
段５は、まず、特徴点記憶手段４に記憶された特徴点位
置の任意の一点Ｐ、を選択する。次に点Ｐ、を中心線点
の開始点として、近傍の方向が安定している方向へ順次
点を追跡することによって中心線点の位置座標の系列と
方向の系列を求める。中心線点を追跡する過程において
、特徴点記憶手段４に記憶されたいづれかの特徴点位Ｈ
ｐｔと中心線点との位置が一致した場合、または特徴点
位置Ｐｆと中心線点との距離が予め定められた闇値Ｔ　
Ｒ以下である場合、中心線抽出１段５は追跡を終了し、
該中心線点を終了点Ｐ、とみなす、更に、開始点Ｐ、か
ら終了点Ｐ、へ至る中心線点の位置座標の系列と方向の
系列を方向空間線形近似手段６へ出力する。

方向が安定な点を順次に追跡する方式は本願と同一出願
人が特願昭６３−６４５５４号で出願した発明「線画像
解析方法」において公知できる。これは、既に求められ
ている中心線点Ｐ（ｉ）＝＜ｘ（ｉ）。

ｙ（ｉ））に隣接する中心線点Ｐ（ｉ＋１）として、Ｐ
（ｉ）に隣接する点Ｑにおける方向画像の近傍平均値が
最大となる点を採用する方法である。

即ち、Ｐ（１）に隣接する複数の点Ｑ、　（ｘａ。

ｙｓ　）（１≦ｎ≦に２）に対して、点Ｑ。を中心とし
た所定の局所範囲にある局所方向画像ｈ（ｘ＊＋ｙａ）
−例えば局所範囲を横Ｗｓ、縦Ｗ６の大きさの矩形とす
る場合には、 ｈ　（ｘ、　、　３’ａ　）　＝　（Ｇ　（ｔ、　ｓ）
　Ｉｘａｗ、／２≦ｔ≦ｘｓ　　＋ｗｓ　／２．ｙｓ　
　−ｗａ　／２≦Ｓ≦ｙａ＋ｗａ／２） を続出し、局所方向面ｅＪｔｈ　（ｘａ　Ｖ＊　＞内で
各画素のベクトルの平均値をとり、近傍平均ベクトルＴ
、を求める。隣接点Ｑ１におけるに２個の近傍平均ベク
トルＴ、（１≦ｎ≦に２）の大きさが最大となる隣接点
Ｑ、を次の中心線点Ｐ（ｉ＋１＞とする。また、近傍平
均ベクトルＴ１の大きさをこの中心線点における方向と
する。この処理を順次繰り返すことによって中心線点の
位置座標の系列Ｐ（ｉ）＝（ｘ（ｉ）、ｙ（１））と方
向の系列Ｔ（ｉ）（１≦ｌ≦に１）が求められる。

中心線抽出手段５は終了点Ｐ、を次の開始点Ｐ、とみな
して前記と同様の処理を行い、他の中心線点の系列を求
める処理を繰り返し、該系列を方向空間線形近似手段６
へ出力する。繰り返しの過程において、開始点Ｐ、から
中心線点の系列が求まらない場合には、特徴点記憶手段
４から該開始点Ｐ、を消去し、特徴点記憶手段４内の他
の任意の特徴点位置を開始点Ｐ、とじて処理を繰り返す
、特徴点記憶手段４内の全ての０＠点位置が消去された
場合に処理を終了する。

方向空間線形近似手段６は、中心線抽出手段５が出力す
る中心線点における方向の系列Ｔ（ｉ）（１≦ｉ≦Ｋｌ
）から、方向の変化が線形である線形区間、即ち方向に
変化がない区間または方向の変化が一次式で表される区
間Ｄ・。（１≦ｍ≦に、）を求める。更に、線形区間の
両端に対応する中心線点の位置座標である２つの端点座
標Ｅ、。

”　（Ｘ　ａｌｌ　＋　’ｐ’　ｍｌ　）とＥ　１１２
＝　（Ｘｌｌ１２１３’１１２）　、および線形区間内
の方向変化の平均値である平均方向変化ＭＴ、を求める
。方向空間線形近似手段６において方向変化を線形近似
するには、平面上に分布する点列を直線近似する方法を
応用して実現する０例えば、文献「セグメンテーション
・オブ・プレイン・カーブス」　（Ｓｅｇｍｅｎｔａ−
ｔｉｏｎ　　ｏｆ　　Ｐｌａｎｅ　　ＣｕｒｖｅｓＴ、
Ｐａｖｌｉｄｉｓ　　ａｎｄ　　Ｓ、Ｌ。

Ｈｏｒｏｗｉｔｚ、ＩＥＥＥ　　Ｔｒａｎｓ、Ｖ。

１　、　Ｃ−２３，Ｎｏ、　　８．　　Ｐ　Ｐ、　８６
０−８７０（１９７４）　）に示された方法を応用する
ことができる。即ち、ｌおよびＴを２つの直交軸とする
平面（ｉ、ｔ）上でのＴ（ｉ）の点列を複数の線分で近
似し、各線分の両端に対応した２つの中心線点の位置８
標とその線分の傾きを求めることによって実現される。

形状数値化手段７は方向空間線形近似手段６によって得
られたに１個の各線形区間Ｄ１について、２つの端点塵
ａｌ［Ｅ−＋およびＥｓ２と平均方向変化ＭＴ、をもと
に入力された線画像を線分近似または円弧近似する。即
ち、ＴＨＩを予め与えられた閾値、記号１１を値の絶対
値を採るものとするとき、線分または円弧近似の方法は
以下に従って求められる。

（１）　　ＩＭＴ、ｌ＜ＴＨＩならば、線形区間り、を
線分近似する。即ち、２つの端点Ｅ、およびＥ　ｍ２を
結ぶ線分によって入力線画像を近似する。

（２）　　ＩＭＴ、＋ｔ≧ＴＨ，ならば、線形区間り、
を円弧近似する。即ち、２つの点ＥＩＩＩおよびＥ　ｍ
２を通り、半径ＲがＲ＝１／ＩＭＴ、ｌの円の中心点を
求める。ただしＩＭＴ、１の単位はラディアン（Ｒａｄ
ｉａｎ）とする、これを満たず円の中心点として２つの
点０１および０２が求められるので、線形区間Ｄ１の両
端以外の中心線点、例えば線形区間り、の中点に対応す
る中心線点が通る円の中心点０を選択する。更に、中心
点０と２つの端点Ｅ１およびＥｓ２をそれぞれ結ぶ方向
θ、、およびθ１２を求め、各々を円弧の開始角および
終了角とする。

これにより入力された線図形が区分的に、２つの点Ｅｍ
＋＋ＥＩＩ２を端点とする線分、もしくは中心点０、半
径Ｒ１開始角θ１、終了角０．２の円弧として数値によ
って近似される。

次に本方式における線分円弧近似を具体的な線図形を用
いて説明する０画像入力手段Ｉに第３図（ａ）の入力線
画像の例が入力され記憶されると、制御部８は方向画像
生成手段２を起動する。これによって、方向画像生成手
段２は、第３図（ｂ）に示したような方向画像を生成す
る。第３図（ｂ）において短線分の向きは方向画像の各
画素における方向を、短線分の長さは方向画像の各画素
における強さを表している。方向画像が求まると、制御
部８は特徴点判別手段３を起動する。特徴点判別手段３
は方向画像から特徴点方向画像を続出し、辞書と比較し
て特徴点であるか否かを判別する。

第４図は特徴点判別手段に格納する特徴点の辞書を作成
する際に用いる縦横の大きさが５の特徴点方向画像の例
である。第４図（ａ）および（ｄ）は水平な線の端点に
おける特徴点方向画像の例、第４図（ｂ）はＴ字状の接
続点における特徴点方向画像の例、第４図（ｃ）は十字
状交点における特徴点方向画像の例である。これらの特
徴点に対する特徴点方向画像から、特徴点マツチング方
式に応じて作成された辞書を、予め特徴点判別手段３に
格納しておく、特徴点判別手Ｖ１３は第３図（ｂ）の方
向画像から各点（ｘ、ｙ） （１≦Ｘ≦１０．１≦ｙ≦１０）における大きさ５Ｘ５
の特徴点方向画像を続出し、該辞書と比較して第５図に
示した１６ないし２１の６個の特徴点を抽出する。ここ
で第５図の１６および２１は左の端点を、１７および１
９はＴ字上の接続点を、１８および２０は右の端点を表
している。更に、特徴点判別手段３は１６ないし２１の
特徴点の位置座標を特徴点記憶手段４に格納する０例え
ば位置（２，１）を中心とした特徴点方向面（ｉｇ（２
，１）を方向画像生成手段２から読出し、辞書と比較し
た結果、第４図（ａ）の左の端点の特徴点と一致するの
で、その位置（２，１）を特徴点記憶手段４に格納する
。

同様にして、Ｔ字状接続点１７の位置（６，５）、右端
点１８の位置（１０，５）、Ｔ字状接続点１９の位置（
６，６）、右端点２０の位−置（１０，６）、左端点２
１の位置（２，１０）を特徴点記憶手段４に格納する。

次に制御部８は中心線抽出手段５を起動し、中心線点と
平均方向からなる系列を求める。中心線抽出手段５は、
まず特徴点記憶手段４に記憶された特徴点位置の一つ（
２，１）を開始点Ｐ、とじて選択し、これを開始点とし
て方向が安定な方へ順次点を追跡する。この過程におい
て第６図（ａ＞に示したように中心線点の系列Ｓ１を点
Ｐ＋から点Ｐ、まで追跡した時点、即ち点Ｐ、（６，５
）まで追跡した時点で、特徴点記憶手段４に格納された
Ｔ字状接続点１７の位置（６，５）と追跡している点Ｐ
−の位置が一致するため、中心線抽出手段５は点Ｐｓ　
　（６，５＞、を中心線点の系列Ｓ＋の終了点とし、点
Ｐ、から点Ｐ−へ至る８個の中心線点と平均方向から成
る系列を方向空間線形近似手段６へ出力する０次に、中
心線抽出手段５は該終了点Ｐａを新たな開始点として同
様に追跡を行い、第６図（ｂ）に示した位置（６，５）
から位置（１０，６）へ至る中心線点の系列Ｓ２を方向
空間線形近似手段６へ出力する０位置（１０，６）を新
たな開始点としてこれ以上の中心線点の系列を求められ
ないので、中心線抽出手段５は特徴点記憶手段４に記憶
された他の特徴点位置の一つ（２゜１０）を選択し、同
様な追跡を行い、第６図（ｂ）に示した位置（２，１０
）から位置（６，７＞へ至る中心線点の系列Ｓｓを方向
空間線形近似手段６へ出力する。

続いて制御部８は、方向空間線形近似手段６を起動する
。第７図は方向空間線形近似手段６における中心線点の
系列Ｓ１の線形近似の動作を示している。第７図の横軸
は中心線点の番号Ｉを、縦軸は平均方向Ｔ（ｉ）の角度
を表しており、丸印は第６図（ａ）に示した中心線点の
系列を示している。尚、角度は時計回りを正の方向とし
ている。

方向空間線形近似手段６は第７図に示した丸印の配置を
線分近似し、その結果唯一の線形区間Ｄ＋＝　＋１１１
＝１．２，３．４．５，６．７，８）を求める。なお線
形区間ＤＩは第７図に示した直線Ｍ１によって近似され
ている。この結果、線形区間Ｄ１に対して２つの端点座
標Ｅ口＝Ｐ１＝（２，１）、Ｅ１２＝Ｐａ　＝　（６，
５）と直線Ｍ１の傾きである平均方向変化Ｍ’ｒ＋＝（
π／２）／７＝０．２２４を形状数値化手段７へ出力す
る。同様に中心線抽出手段５が出力した中心線点の系列
Ｓ２に対して線形近似を行い、２つの端点座標Ｅ２１＝
　（６，５＞　、　Ｅ２□＝　（１０，６）と平均方向
変化Ｍ　Ｔ　ｚ　＝　Ｏを、また、中心線点の系列ｓ１
に対しては２つの端点座ＭＡ　Ｅ　ｓ＋＝　（２、１０
）　、　Ｅ　ｊ２＝（６，７＞と平均方向変化ＭＴ、　
＝０．２２４を形状数値化手段７へ出力する。

形状数値化手段７は方向空間線形近似手段６が出力する
端点座標と平均方向変化の値から線分近似または円弧近
似を行う、ここで前記の閾値ＴＨ，を０．０１とする。

まず、中心線点の系列ｓ１についてはＭＴ、　＝０．２
２４≧Ｔ　Ｈ、であるので円弧近似を行う。即ち、２つ
の点Ｅ　ｚと点Ｅ１よを通る半径Ｒ＝１／ＩＭＴ、１＝
４．５の円の中心として位置座標０．　　（１，５、５
，５）が求められる。更に中心点Ｏ０と端点Ｅ１１およ
びＥ１２を結ぶ方向として　θ、ｌ＝　−１，４７ラデ
イアンおよびθ、□＝−０，１０５ラデイアンがそれぞ
れ円弧の開始角および終了角として求められる。この結
果、中心線点の系列ＳＩに対して円弧近似ＣＩの数値の
組（０：　（１，５，５，５，）、Ｒ＝４．５．θ、　
＝−１，４７，θ、＝−０．１０５）が出力される０次
に、中心線点の系列ｓ２についてはＭＴ２＝Ｏであるの
で線分近似を行い、Ｅ２１とＥ２２を端点とする線分Ｌ
ｌを出力する。同様に中心線点の系列Ｓｓについては円
弧印字が行われ５円弧近似Ｃｔの数値の組（０＝　（１
，８，５，５”ＪＲ＝４．５　、　θ＝１．５２．　ｆ
ｌ、　＝０．３５０）が出力される４以上で第３図（ａ
）に示した入力線画像が線分または円弧近似された。第
８図は以上により求められた２つの円弧近似結果Ｃ１お
よびＣ１、ならびに線分近似結果Ｌ１を示している。

以上の説明では特徴点判別手段３が読出す特徴点方向画
像の大きさをＷ　ｓ　＝　Ｗ　−＝　５として説明した
が、これ以外の大きさでも実現できることは明らかであ
る。

（発明の効果） 第２図に示した従来方式では入力線画像の交点や接続点
における方向の抽出誤りに起因して誤った中心線点の系
列を求める場合がある。この結果、誤った線分円弧近似
が行われる。これに対して、第１図に示した本発明方式
においては、特徴点判別手段２が方向を誤りゃすい特徴
点の位置を予め抽出して特徴点記憶手段３に格納してい
るから、中心線抽出手段５が中心線点の系列を追跡する
のに適切な開始点と終了点が明らかになる。従って、方
向が正しく求まらない特徴点が存在する場合でも中心線
抽出手段５によって正しく中心線が求められる。この結
果、方向空間線形近似手段６と形状数値化手段７によっ
て、正しい線分または円弧近似の結果が得られる。また
、入力画像において線分と円弧が滑らかに接続する場合
でも線分円弧近似の正確な数値が得られる効果は、第２
図に示した従来方式から引き継がれて保存される。更に
、方向画像生成手段２において方向とその強さを求める
際に用いるマツチング手段と、特徴点判別手段３におい
て用いられるマツチング手段とは共通であるから、本方
式を簡単に構成できる。

中心線点の系列を表す図、第７図は方向の変化を線形近
似する方法を表す図、第８図は線分円弧近似の結果を表
す図である。

１は画像入力手段、２は方向画像生成手段、３は特徴点
判別手段、４は特徴点記憶手段、５は中心線抽出手段、
６は方向空間線形近似手段、７は形状数値化手段、８は
制御部である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 紙面上に記録された線図形を走査して得られた画像から
   局所的な方向を求めて方向画像を生成する方向画像生成
   手段と、少なくとも一つの特徴点を含む範囲内の該方向
   画像を特徴点方向画像として切り出して該特徴点方向画
   像内に存在する特徴点を判別する特徴点判別手段と、該
   特徴点判別手段により求められた特徴点の画像上での位
   置を記憶する特徴点記憶手段と、該方向画像上で近傍の
   平均方向が安定な方向へ順次に追跡する処理を該特徴点
   記憶手段に記憶された特徴点の位置から開始して特徴点
   記憶手段に記憶された他の特徴点の位置で終了すること
   によって線画像の中心を通る中心線点の系列と該中心線
   点系列上での方向の系列を求める中心線抽出手段と、該
   中心線点の系列上での方向の変化を線形近似して線形な
   平均方向変化を有する中心線点の区間である線形区間を
   定める方向空間線形近似手段と、該線形区間ごとに平均
   方向変化の値に基づいて線画像を線分または円弧に近似
   して数値化する形状数値化手段とを備える線画像近似方
   式。