JPH0329060A - 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〉 本発明は線画像近似方式に関し、特に線図形を含む画像
の練＃ｌ遣を近似する方式に閲する．（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４１線化画像を求め、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、円弧または円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、入力された画像から各画素における局所的な方
向を求めて方向画像を生成し、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を求め、中心線点の系列上
での方向の変化を基に線画像を線分または円弧に近似す
る方式が提案されている． （発明が解決しようとする課題） 第２図に示した微小な円が円弧に接している入力線画鴫
に対する上記従来方式の処理を説明すると従来の第２の
方式では該入力線画像から第６図（ａ）に示した方向画
像を求める．第６図（ａ＞は各画素における方向を線の
方向で、各画素における方向の強さを線の長さで表して
いる．線の無い画素は方向の強さがＯ、即ち無方向性の
画素である．従来の第２の方式では、該方向画像上で近
傍の平均方向が安定である方向へ順次追跡することによ
って中心線点の系列が求められるが、点Ｐ１および点Ｐ
２の近傍では方向が定まらないため、中心線点の系列は
入力線画像の微小円と一致しない．このため、微小円は
点Ｐ３から点Ｐ４へ至る円弧として近似されてしまう．
即ち、−Ｅ記の第２の従来方式では交点や角点等の特徴
点において正しく中心線点が求まらないことに起因した
近似の誤りがある問題点があった。

一方、上記の従来の第１の方式では、第２図の入力線画
像から第６図（ｂ）に示した細線化画１象を求める．第
６図（ｂ）において白丸は４ｌｉＩ線化により得られた
点を示し、第６図（ｂ）に実線で示された線＠１の線と
して入力線画像が捕らえられていることを示す．上記の
第１の従来方式では該細線化画像上で一定間隔離れた２
点を結ぶ平均方向を各画素における方向とみなすが、第
６図（ｂ）にように画素数に対して方向の変化の大きい
場合は正しい方向が求まらない．また、点Ｐ５および点
Ｐ６の近傍の点は入力線画像の微小円の線の中心から外
れているため、平均方向は微小円の接線の方向と一致し
ない．即ち、第１の従来方式では特徴点近傍での中心線
の位置の誤差や曲率の太きい場合の方向の誤差に起因し
た近似の誤りがある問題点があった． 本発明の目的は、上記の問題点を解決すべく、特徴点を
含む場合および曲率が大きな場合でも正しい近似結果を
求められる線画像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） 前述の課題を解決するため本発明の線画像近似方式は、
線図形を走査して得られた線画像から線の中心線点を求
める中心線抽出手段と、前記中心線抽出手段で求まった
中心線点を記憶する中心線記憶手段と、前記線画像から
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、前記方向画像生成手段で生戒された前記方向画
像を記憶する方向画像記憶手段と、前記中心線記憶手段
から前記中心線点を読出して近似すべき中心線点の系列
を求める近似区間抽出手段と、前記近似区間抽出手段で
求まった前記中心線点の系列に対応した位置における方
向値の系列からなる方向系列を前記方向画像記憶手段か
ら読出す方向系列続出し手段と、前記方向系列上での方
向値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、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、円弧または円に近似して数値化する形状
数値化手段とを備える． （実施例） 次に本発明における実施例について図面を参照して説明
する． 第１図は本発明における線画像近似方式の機能を示すブ
ロック図であり、１は図形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
から線の中心線点を求める中心線抽出手段、３は該中心
線点を記憶する中心線記憶手段、４は画像入力手段１内
の線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、５は該方向画像を記憶する方向画像
記憶手段、６は該中心線記憶手段３から中心線点を読出
して近似すべき中心線点の系列を求める近似区間抽出手
段、７は該中心練点の系列に対応した位置にお（づる方
向値の系列からなる方向系列を方向画像記憶ｆ段５から
読出す方向系列読出し手段、８は方向系列上での方向値
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、９は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、円弧または円に近似して数値化する形状数
値化手段、１０は画像入力手Ｐｉ１ないし形状数値化手
段９を起動し一連の処理の実行を制御する制御部である
．以下、その動作・処理を説明する． 制御部１０は、まず画像入力手段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１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ｒＩ！．座標であり、右方向
をＸ軸、下方向をＹ軸とする．ＭおよびＮはそれぞれ線
画像の横及び縦の大きさである．画像入力手段１は、光
学的スキャナら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喚器、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
て容易に構或される． 画像入力手Ｆ９．１内に線画像が記憶されると、制御部
１０は、中心線抽出手段２を起動し、入力線画像の線の
中心を通る連結した中心線点を求める．中心線抽出千段
２は、４ｌ！１線化を行う公知の手法を用いて実現され
る．例えば文献「画像認識の基礎［１］Ｊ　　（森僕二
・坂倉栂子共著、１９８６年）に示された細線化の手順
をマイクロコンビエータに代表される電子計算機のプロ
グラムで実現し、これを画像入力手段１内に記憶された
入力線画像に対して実行することにより容易に実現でき
る．中心線抽出手段２は、求めた中心線点を中心線記憶
手段３に格納する．中心線記憶千段３は、中心線点であ
る画素を１で、中心線点でない画素を０で表した中心線
画像として記憶する手段であり、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．尚、中心線抽
出手段２が電子計箕機のプログラムと記憶装置によって
構成される場合には、中心線記憶千段３は同一の電子計
算機の記憶装置内に設けることもできる． 次に、制御部１０は、方向画像生戒手段４を起動する．
方向画像生成手段４は、ｖＡ＠像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（ｆ！ｌｆ　（ｘ，ｙ）、例え
ば局所範囲を横Ｗ１、１＆Ｗ２の大きさの矩形とする場
合には、ｆ　（ｘ，ｙ）＝（Ｆ　（ｔ，ｓ） ｘＷｒ／２≦ｔ≦ｘ　＋　Ｗ　＋　／　２　＋ｙ　　Ｗ
２　／　２≦Ｓ≦ｙ　＋　ｗ　＊　／　２　１を画像入
力手段１から読出し、局所線画像ｆ　（ｘ，ｙ）の方向
とその強さを求める．線画（ｌａＦの全ての点について
これを行い、方向画＠ｇ　（ｘ，ｙ）（１≦Ｘ≦Ｍ，１
≦ｙ≦Ｎ）を生成する．尚、方向画像生成手段４は、マ
イクロコンビータに代表される電子計算機上のプログラ
ムによって容易に実現可能である．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
したマッチングを行い、それによって得られる複数の方
向に対する信頼性を合成することによって、各局所線画
＠ｆの局所的な方向を求める方法である． 方向画像生戒千段４は、求めた方向画１象ｇ（ｘ，ｙ）
を方向画像記憶手段５に格納する．方向画像記憶手段５
は、各画素（ｘ，ｙ）の値が方向ｄと強さ■の２つから
なる１枚の画像を記憶する記憶手段であってもよいし、
各画素（ｘ，ｙ）の値が方向ｄである画＠ｄ　（ｘ，ｙ
）と各画素（ｘ．ｙ）の値が強さＶである画像ｖ　（ｘ
．ｙ）の２枚の画像を記憶する記憶手段であってもよい
．方向画像記憶手段５は、几ＡＭなどの書換え可能な記
憶装置によって容易に梢成されるが、方向画像生戊手段
４が電子計算機のプログラムと記憶装置によって構成さ
れる場合には、方向画像記憶手段５は同一の電子計Ｘ機
の記憶装置内に設けてもよい． 次に制御部１０は、近似区間抽出手Ｐｌ１６を起動し、
近似すべき中心線点の系列を求める．まず、近似区間抽
出手段６は、中心線記憶手Ｆｆｆｉ３に記憶された中心
線点から特徴点を求める．ただし、特徴点は分岐点また
は端点てあり、中心線点の１点ｐ　（ｘ，ｙ）の８近傍
に他の中心線点が１点ある点ｐを端点とし、また、中心
線点の１点ｐ　（ｘ，ｙ）の８近傍に他の中心線点が３
点以上存在する点Ｐを分岐点とする。

近似区間抽出手段６は、以下の条件（１）ないし（３）
を満足する系列を求め、近似区間として方向系列読出し
手段７へ出力する． （１）任意の特徴点ｐ１から同一の点ｐ１に至る閉じた
中心線点の系列のうち、中心線点の数が最小である系列
． （２）任意の端点ｐ２から他の端点ｐ３へ至る中心線点
の系列のうち、最小の分岐角を持つ系列．ただし、分岐
角Ａｎｇは分岐点において系列が曲がっている度合を示
す量であり、系列内の１番目の中心線点をｐ（１）（１
≦１≦ｎ），Ｃ＊を予め定められた定数とするとき、 Ａｎｇ＝ΣＡｎｇ（ｐｊ　（ｉ）），Ｐ４　　（ｉ）ｊ は系列内に含まれるｊ番目の分岐点． Ａｎｇ　（ｐ　（１））＝Ａｒｇ　（ｐ　（ｉ）ｐ（ｉ
　−Ｃａ　），ｐ（ｉ　−Ｃａ　）−ｐ（ｉ））Ａｒｇ
　（ｖｌ，ｖ２）は位置ベクトルｖ１と位置ベクトルＶ
２のなす角． で求められる． （３）任意の特徴点Ｐ４から池の特徴点Ｐ５へ至る中心
線点の系列のうち、点ｐ４および点Ｐ５を除いて分岐点
を含まない系列． 尚、上記（１）ないし（３）の条件において、条件（１
）を満たず系列があるときはそれを選択し、条件（１）
を満たす系列が存在しないとき条件（２）を満たす系列
を選択し、更に条件〈２）を満たす系列が存在しないと
き条件（３）を満たす系列を選択するものとする．また
、ｉ≠ｌかつｉｆ−ｎのときはｐ（ｉ）≠ｐ（１）かつ
ｐ《１）≠ｐ　ｉｎ）とする． 次に制御部１０は、方向系列読出し手段７を起動する．
方向系列読出し手Ｐｉ７は、近似区間抽出手段６が求め
た中心線点の系列に対応した位置にある方向画像の値を
方向画像記憶手段５から順次続出し、方向系列として方
向空間線形近似手段８へ出力する．即ち、近似区間抽出
手段６が出力した近似区間Ｓｐが、 Ｓｐ−（（ｘｔ，ｙ＋），（Ｘ２＋５’２）＋”’（ｘ
．，ｙ．）） であるとき、方向系列続出し手段７は、方向系列Ｓｄと
して、 Ｓｄ＝　（　　（ｄ　（ｘ＋　　．ｙｌ　），ｖ　（ｘ
＋ｙ＋　　）），　　（ｄ（ｘｉ，ｙ２　）ｖ　（ｘｔ
＋　　ｙｔ）　）　＋−＋　　（ｄ　（ｘｓ＋ｙ．），
ｖ　（ｘ．，ｙ．））） （Ｔ（ｉ）＝（ｄ（ｘｔ　　，ｙｔ　　）ｖ（ｘ＋　＋
　ｙ＋　））　，１≦１≦ｎ｝ただし、ｄ　（ｘ，ｙ）
は位置座標（ｘ，ｙ）における方向 ｖ　（ｘ，ｙ）は位置座標（ｘ，ｙ）における方向の強
さ を方向画像記憶手段５から読出して方向空間線形近似手
段８へ一出力する． 次に制御部１０は、方向空間線形近似手段８を起動し、
近似区間Ｓｐにおける方向系列Ｓｄから、方向値の変化
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衣される区間Ｄｍ（１≦ｍ≦Ｋ
１）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　ｍ＋＝　（　Ｘ　ｍｌ　＋　３
’　ｍｌ　）とＥＩＩ２＝　（ｘｓｔ＋　Ｖｌｌ２）　
！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Ｍ　Ｔ．を求める．平均方向変化は、単位長さ当り
の方向の変化量とし、単位はラジアン／ドット（　ｒａ
ｄｉａｎ／ｄａｔ）とする．また、ドットは単位長さの
単位である．方向空間線形近似手段８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ことができる．例えば文献
「セグメンテーション・オブ・ブレイン・カーブス」　
（“ＳｅｇＩｌｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆＰＩａｎａＣｕ
ｒｖｅｓ　”　，　Ｔ．Ｐａｖｌｉｄｉｓ　ａｎｄ　Ｓ
．Ｌ．Ｈｏｒｏｗｉｔｚ，ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．Ｖｏ
ｔ．Ｃ−２３，Ｎｏ．８，ｏｏ．８６０−８７０（１９
７４））に示された手順をマイクロコンピュータに代表
される電子計算機のプログラムで実現し、これを電子計
算機のメモリまたは外部記憶装置に読込まれた近似区間
の中心線点の位置座標の系列と方向系列に対して実行す
ることにより実現できる。

即ち、ｉおよびＴを２つの直交軸とする平面（ｉ．Ｔ）
Ｊ二でのＴ（ｉ）の点列を複数の線分で近似し、各線分
の両端の位″ＩＩ．座標と該線分の傾きを求めることに
よって線形区間の２つの端点座標と平均方向変化が求め
られる．尚、これにより得られるＫ１個の線形区間Ｄ．
（１≦ｍ≦Ｋｉ＞の近似直線Ｌ．の式を Ｌｍ　　（ｉ）＝ＭＴＩＩＸｉ十β． とする．ここで、ＭＴ．は平均方向変化を、β．は定数
を示す． ｆｋ後に制御部１０は、形状数値化手段９を起動して、
方向空間線形近似手段８によって得られたＫ１個の各線
形区間Ｄ．について、２つの端点座標Ｅ，およびＥａ２
と平均方内変化ＭＴ．をもとに入力された線画像を近似
する．即ち、ＴＨＩを予め与えられた闇値とするとき、
近似の方法は以下の手順に従って求められる， （１）ＩＭＴ．ｌ≧ＴＨＩならば、線形区間Ｄ１を線分
近似する．即ち、２つの端点Ｅ　ｍ　ＩおよびＥ＋ｗ２
を結ぶ線分によって入力線画像を近ヴ，ずる２（２）ｌ
　ＭＴ．　　ｌ≧ＴＨＩかっ端点座［１．ｉ≠Ｅ　ａ２
ならば線形区間Ｄ．を円弧に近似する。即ち、２つの点
Ｅ１およびＥａｔを通り、半径Ｒ．がＲ．＝１／ｌＭＴ
．ｌの円の中心点Ｏ．を求める．これを満たす円の中心
点として２つの候補点０．１およびＯ，が求められるの
で、線形区間Ｄ．の両端以外の中心線点の近傍を通る方
の円の中心点を中心点Ｏ．として選択する． 更に、中心点０．と２つの端点Ｅ１およびＥ，をそれぞ
れ結ぶ方向θ，およびθ１を求め、各々を円弧の開始角
および終了角とする．ここで、両端以外の中心線点とし
ては、例えば線形区間Ｄ．の中心線点の系列の中間点を
選ぶことができる．即ち、線形区間Ｄ．が中心線点Ｐ．
（ｉ）（１≦ｉ≦ｎ．）から或るとき、点ｐ．（１）か
ら点ｐ−（ｎｊへ至る中心線点の系列の中間点Ｐ．。

は、 ｐ，，＝ｐ　．（Ｌ　（１＋ｎ．）／２Ｊ　），ただし
、ＬｘＪはＸを越えない最大の整数で求められる．（３
）ｌＭＴ．ｌ≧ＴＨＩかつ端点座標Ｅ旧＝Ｅ，ならば線
形区間Ｄ．を円に近似する．即ち、線形区間Ｄ．が中心
線点ｐ．’ｌｉ）（１≦１≦ｎｍ）から成るとき、点ｐ
．（１）から点ｐ　ｍ　（　ｎ　ｍ　）へ至る中心線点
の系列の中間点Ｐ，．を ｐ．。＝ｐ　．（Ｌ　（１＋ｎ．）／２Ｊ），ただし、
ｌ７Ｘ］はＸを越えない最大の整数 として求め、この点Ｐ　．の位置座標Ｅ．。とする．更
に中心点０．がＯ−　一（Ｅ．＋＋Ｅ．ｃ）／２，半径
ＲｍがＲ，＝１／　Ｉ　ＭＴ．ｌとして求めらレル，こ
れにより入力された線図形が区分的に、２つの点Ｅ　＠
　ｌ　Ｈ　Ｅ　ｍ２を端点とする線分、もしくは中心点
０．、半径Ｒ　，、開始角θ１１１％終了角θ．１の円
弧、もしくは中心点０１１％半径Ｒ．の円として数値に
よって近似される． 中心線記憶手段３内に近似されていない中心線点が存在
するとき、制御部１０は再び近似区間抽出手Ｈ６を起動
し、近似区間抽出手段６は、異なる近似区間を抽出ずる
．このとき、近似区間抽出手段６が抽出する近似区間の
中心線点の系列として、特徴点および分岐点にｐＸ，ｔ
れた区間の中心線点を除いて、既に近似された系列に含
まれる中心線点を選択しないものとする。制御部１ｏは
、続いて方向系列読出し手段フないし形状数値化手段９
を順に起動し、上記の処理を繰り返す。

制御部１０は、中心線記憶手段３内に近似されていない
中心線点がなくなると処理を終了する．これにより画像
入力手段１に記憶された入力線画像の全てが線分、円弧
または円に近似される．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． 画像入力手段１に第２図に示した入力線画像の例が入力
され記憶されると、制御部１０は、まず中心線抽出手段
２を起動する．中心線抽出手段２は、細線化処理を行う
ことによって第３図に白丸で示した中心線点Ｐ７ないし
Ｐ５２を求め、中心線記憶千段３に格納する．尚、第３
図の枠の外の数字は横方向のＸ座標および縦方向のＹ座
標の値を表しており、例えば、中心線点ＰＩＯは位置座
（ｉ！（５．３）を持つことを示している。

次に制御部ＩＯは、方向画像生成手段４を起動する．方
向画像生戊手段４は、画像入力手段１内の入力線画像か
ら、第６図（ａ）に示したような方向画像を生威し、方
向画像記憶手段５へ格納する．第６図（ａ）において、
短い線の向きは方向画像の各画素における方向を、線の
長さは方向画像の各画素における強さを、枠の外の数字
は横方向のＸ座標および縦方向のＹ座標の値を表してい
る． 方向画像が求まると、制御部１０は近似区間抽出手段６
を起動する．近似区間抽出手１−１６は、まず中心線記
憶手段３に格納された中心線点のうち、特徴点である点
を求める．この結果、端点として中心線点Ｐ７およびＰ
２６が求められ、また分岐点として中心線点Ｐ１３およ
びＰ２０が求められる． 続いて近似区間抽出手段６は、上記に説明した条件に従
って近似区間を求め、この結果、上記の条件（１）に適
合する近似区間として３５個の中心線点Ｐ＋　　（ｉ）
（１≦ｊ≦３５）からケる糸列ＳＰ＋　＝　（ｐ＋　　
（１），Ｐ＋　　（２），ｐ＋　　（３）・・・，ｐ＋
　　（３５）） ＝（Ｐ１３，Ｐ２７．Ｐ２８，Ｐ２９ Ｐ３０．・・・，Ｐ５１．Ｐ５２，Ｐ２０、Ｐ１９．Ｐ
１８，Ｐ１７，Ｐ１６， Ｐ１５，Ｐ１４，Ｐ１３） が求められ、方向系列読出し手段７へ出力される．次に
制御部１０は、方向系列読出し手段７を起動する．方向
系列読出し手段７は、入力された近似区間ＳＰＩの中心
線点の位置座標の系列に対応した方向と強さを方向画像
記憶手段５から読出し方向系列Ｓｄｌとして、 Ｓ　ｄ　Ｉ＝　（　（　ｄ　（　Ｐ　１　３　）　，　
ｖ　（　Ｐ　１　３　）　）　，（ｄ　（Ｐ２７），ｖ
　（Ｐ２７）），−（ｄ　　（Ｐ５２）．ｖ　　（Ｐ５
２）），（ｄ　　（Ｐ２０），ｖ　　（Ｐ２０））．（
ｄ（Ｐ１９＞．ｖ（Ｐ１９）），　　・・・（ｄ（Ｐ１
３）．ｖ（Ｐ１３））） を方向空間線形近似手段８へ出力する．第４図の黒丸点
は中心線点の系列の番号ｌを横軸に、中心線点ｐ＋　　
（ｉ）における方向を縦軸にとった平面上に方向系列Ｓ
　ｄ　ｔを示したものである．ｆＳだし、中心線点ρＩ
　（１）．Ｐ＋　　（２＞，Ｐ＋　　（２７），Ｐ＋　
　（２８），ｐ＋　　（３４），Ｐ＋　　（３５）にお
いては方向の強さがＯ，即ち無方向性の画素であるため
、黒丸点が存在しない．尚、角度は時計回りを正の方向
としている． 続いて制御部１０は、方向空間線形近似千段８を起動す
る．第５図は方向空間線形近似手段８における線形近以
の動作を示している．第５図の黒丸はそれぞれ第４図の
黒丸点と同じものであり、中心線点の系列の番号１を横
軸に、中心線点ｐ＋　　ｃｉ）における平均方向を縦軸
にとった平面上に方商系列Ｓｄ．を示したちのである。

方向空間線形近似手段８は第５図に示した黒丸点の配置
を線分近似し、その結果、第５図の直線Ｌ，で近似され
る１個の線形区間Ｉ）＋＝（ｐ＋（ｉ）ｌ　ｉ＝１．２
．・・・，３４，３５１を求める．更に、線形区間Ｄ，
に対して２つの端点座ＷＥ　．，＝ｐ，（１）＝＜６．
６），Ｅ＋２＝Ｐｌ　　（３５＞＝（６、６）と直Ｉ！
Ｌ　，の傾きである平均力向変化ＭＴ．＝６．２０／３
４二０．１８２を形状数値化手段９へ出力する． 次に制御部ｌＯは、形状数値化千段９を起動し、線形区
間Ｄ＋について近似を行う．前記の閾値ＴＨＩを０．０
１とすると、線形区間Ｄ，についてはＭＴ，＝０．１８
２＞０．０１かつＥ１、＝Ｅ　１２であるので円近似が
行われる．即ち、まず中間点ρ＋ｃ＝ｐ＋（（１→−３
５）／２）Ｐ　１（　１　８　）　＝　Ｐ　４　３　＝
　（　１　６　．　　ｉ　３　）が求められ、中心点０
１が．ＯＩ＝　（Ｅ＋＋＋Ｅ＋ｃ）／２＝（　（　６　
．　６　）　＋（　１　６　．　１　３　）　）　／　
２　＝　（　１　１９．５＞，また、半径Ｒ，がＲ．＝
１／ｌ　ＭＴ，１　”　１　／　０　．　　１　８　２
　＝　５　．　５として求められる．？御部ｌＯは、ま
だ近似れていない中心線点が中心線記憶手段３内に存在
するので、再び近似区間抽出手段６を起動する．近似区
間抽出手段６は、上記の条件（２）に適合する近似区間
として２０個の中心線点Ｐ２　　（ｉ）（１≦１≦２０
）からなる系列Ｓ　Ｐ　ｚ　＋ ＳＰ２＝（ρｘ　　（ｔ），ｐ２　（２）ｐｚ　　（３
）１・・・，ｐｚ（２０））＝（Ｐ７，Ｐ８，Ｐ９，・
・・．Ｐ２５，Ｐ２６） が求められ、方向系列読出し手段７へ出力される．次に
制御部ｌＯは、方向系列読出し手段７を起動する．方向
系列読出し手Ｐ１７は入力された近似区間Ｓｐ■の中心
線点の位置座標の系列に対応した方向と強さを方向画像
記憶手段５から読出し、方向系列Ｓｄ２として、 ｓｄ＊　＝　（　（ｄ　（Ｐ７），Ｖ　（Ｐ７）），（
ｄ　（Ｐ８），ｖ　（Ｐ８）），＝−・（ｄ　（Ｐ２６
），ｖ　（Ｐ２６）））を方向空間線形近似手段８へ出
力する．続いて制御部１０は、方向空間線形近似手段８
を起動し、第６図と同様にして方向系列の配置を線分近
似し、その結果、線形区間Ｄ，＝（ｐｚ　　（ｉ）Ｉ　
ｉ＝１．２，・・・，２０｝を求める．更に、線形区間
Ｄ２に対し２つの端点座標ＥｅｌＰ　２　　（　１　冫
　＝　　（２．　　０＞　　，　　Ｅｌ２＝Ｐ２　　　
＜２０＞　　＝（２．１９）と平均方向変化ＭＴ２　＝
１．３２／１９＝０．０６９５を形状数値化手段９へ出
力する． 次に制御部１０は、形状数値化千段９を起動し、線形区
間Ｄ２について近似を行う． 前記の閾値ＴＨＩを０．０１とすると、線形区間Ｄ２に
ついてはＭＴ２＝Ｏ、０６９５＞０．０１かつＥ２ｌ≠
Ｅ２２であるので円弧近似が行われる．即ち、まず半径
Ｒ２がＲｔ　＝　１　／　Ｉ　ＭＴ２　１　＝　１／０
．０６９５＝１４．４として求められる．次に２つの端
点座原Ｅ２．＝（２，○＞，Ｅ２−＝（２．１９）を通
り、半径がＲ．＝１４．４である円の中心点の候補とし
て２点０２，−１８．５９．５）とｏｔｈ２−（２０．
５，９．５７が求めら？る．二つの円のうち、中間点Ｐ
２ｃ＝Ｐｚ（（１十２０＞／２＞＝ｐ２　（１０）＝Ｐ
１６＝（６．９）の近傍を通る円は中心点０■，を中心
とする円の方であるため中心点としてＯｚ＝（８．５．
９．５）が選択される．また、中心点０２から端点Ｅ２
＋を結ぶ開始角θ．．一−０．７３と、中心点０２から
端点Ｅ　２２を結ぶ終了角θ２２＝０．７３が求められ
る．これにより、近似区間Ｓｐ２が中心点０２＝（　　
８．５．９．５）、半径Ｒ２＝１．４．４、開始角θ２
．＝−０．　７３　（ラジアン）、終了角０．２＝０．
７３（ラジアン）の円弧として近似された． 以上で中心線記憶手段３の全ての中心線点が近似された
ので制御部ｌＯは処理を終了する．上記実施例における
入力画像の例では微小円と円弧が接する例を示したが、
直線や円弧、円が混在する場合や交点や角点を含む場合
でも、同様に入力線図形を線分、円弧または円に近似で
きることは明らかである． （発明の効果） 以上説明したように、本発明においては近似区間の抽出
は中心線抽出手段２および近似区間抽出千段６が行い、
高精度な方向の抽出は方向画像生戒手段４が行うため、
方向および近似区間が正しく求まる．また、方向画像生
成手段４および方向空間線形近似手段８を用いているの
で、入力された線画像の局所的な方向を忠実に反映した
線分円弧近似が可能であり、線分の部分と円弧の部分を
精度良く分離するという効果は損なわれない．従って、
本発明は線分や円弧及び円を含む線画像を、分岐点や角
点などの特徴点においても、あるいは曲率の大きな円弧
部分においても正しく近似することができる．

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック図、第２図は入力
線画像の例を示す図、第３図は中心線点の系列を表す図
、第４図は方向系列を表す図、第５図は方向値の変化の
線形近似を表す図、第６図（ａ），（ｂ）は従来の方式
による動作を説明するための図である． １・・・画像入力手段、２・・・中心線抽出手段、３・
・・中心線記憶手段、４・・・方向画像生成手段、５・
・・方向画像記憶手段、６・・・近似区間抽出手段、７
・・・方向系列続出し手段、８・・・方向空間線形近似
手段、９・・・形状数値化手段、１０・・・ｉ＃Ｊ御部
。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 線図形を走査して得られた線画像から線の中心線点を求
   める中心線抽出手段と、前記中心線抽出手段で求まった
   前記中心線点を記憶する中心線記憶手段と、前記線画像
   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、前記方向画像生成手段で生成された前記方
   向画像を記憶する方向画像記憶手段と、前記中心線記憶
   手段から前記中心線点を読出して近似すべき中心線点の
   系列を求める近似区間抽出手段と、前記近似区間抽出手
   段で求まった前記中心線点の系列に対応した位置におけ
   る方向値の系列である方向系列を前記方向画像記憶手段
   から読出す方向系列読出し手段と、前記方向系列上での
   方向値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、前記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または円に近似して数値
   化する形状数値化手段とを備える線画像近似方式。