JPH043276A - 円弧抽出方法 - 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、図面認識システム等において、入力された２
値画像より円弧を抽出する方法に関する。

〔従来の技術〕

図面上のシンボル認識や図形認識等のために、入力され
た２値画像より円弧（曲線）を抽出する処理がしばしば
必要になる。

論文ｒ山崎、井村；“文字軸郭線の円弧と直線とによる
近似″、情報処理学会論文誌、　Ｖｏｌ、　２６　。

＆４，１９８５年７月、ｐｐ、７２６−７３２Ｊには、
２値画像を走査して輪郭線のブロックを抽出し、各ブロ
ック上に２個の標本点を順次とり、その間を円弧により
近似する手法、及び近似しようとする２点の先のもう一
つの標本点も考慮して２点間の円弧近似を行う手法が述
べられている。

二の近似手法は１文字画像の情報圧縮を目的としている
が５２値画像中の円弧抽出にも適用ｉＴ能である。

〔発明が解決しようとする課題〕

」−記従来技術は、ドツトデータを直接用いる手法であ
るため、機械図面の認識システム等における円弧（曲線
）抽出の目的には処理量が多くなりすぎるという問題が
ある。また、３点による円弧近似の手法は、近似精度の
面では優れているが、処理量がさらに大幅に増加するう
えに１機械図面では珍しくない他の線分と交差した円弧
等の抽出を誤る危険がむしろ増大するという問題がある
。

さらに、円弧の線分の太さの識別が簡単でないという問
題もある。

したがって本発明の目的は、他の線分と交差した円弧あ
るいは曲線の抽出率を上げることができ、円弧あるいは
曲線の線の太さの識別も容易であり。

また処理内容も簡単であって１機械図面等の認識システ
ムに適用する場合に好適な円弧抽出方法を提供すること
にある。

〔ａ！題を解決するための手段〕

本発明の円弧抽出方法は、２値画像の黒画素を追跡して
輪郭ベクトルを抽出し、ペアをなす輪郭ベクトルより芯
線ベクトルを抽出し、抽出した芯線ベクトルに関し、注
目ベクトルの前方及び後方に隣接ベクトルを探し、各隣
接ベクトルと注目ベクトルとで決まる円の中心点及び半
径と、それまでに見つかった円弧候補ベクトルで決まる
円の平均の中心点及び半径との差がある閾値以下であれ
ば、その隣接ベクトルを円弧候補ベクトルとするととも
に、これを注目ベクトルとして同様の円弧候補ベクトル
の探索を繰返す処理と、該処理により得られた一つづき
の円弧候補ベクトルの群中の隣合う二つの円弧候補ベク
トルにより決まる円の中心点及び半径と、当該円弧候補
ベクトル群により決まる円の平均の中心点及び半径との
差が、ある閾値以上であれば、当該二つの円弧候補ベク
トルを削除し、残った円弧候補ベクトルを円弧を構成す
る芯線ベクトルとして抽出する処理とからなることを特
徴とする。

〔作　用〕

このように芯線ベクトルの前後両方向にｇ接芯線ベクト
ルを追跡し、二つの芯線ベクトルと、それまでに円弧候
補ベクトルとして求めた芯線ベクトルの全体との間の条
件判定により円弧候補の芯線ベクトルを探索する操作を
繰返し、さらに得られた一つづきの円弧候補ベクトル群
中の各ベクトルについて最終的な条件判定を行って不適
切なベクトルを排除するので、他の線分と交差（合流ま
たは分岐）した円弧あるいは曲線も容易かつ正確に抽出
することができる。

また、処理内容が比較的単純であるうえに１輪郭ベクト
ル抽出及び芯線ベクトル抽出は１機械図面等の認識処理
の場合に前処理としてもともと必要となる処理であり、
さらに、円弧候補ベクトルの条件判定のためのパラメー
タを必要に応じて容易に変更できる。さらにまた、円弧
候補ベクトルとして抽出された芯線ベクトルは輪郭ベク
トルのペアによって抽出されたものであるから、対応し
た輪郭ベクトルのペアを参照することによって円弧また
は曲線の線の太さを容易に識別可能である。

このように本発明の円弧処理方法は、機械図面等の認識
システムにおける円弧あるいは曲線の抽出方法として最
適かつ実用的である。

〔実施例〕

第１図は本発明の一実施例に係る図面認識システムのブ
ロック図である。】６は機械図面等の２値画像データを
記憶するための画像メモリであって、その２値画像デー
タは外部のスキャナ等から入出力インタフェース部２を
介して人力する。３は処理を実行するＣＰＵ、４はＣＰ
Ｕ３により実行される処理のプログラムを記憶するプロ
グラムメモリであり、ここに記憶されるプログラムとし
ては輪郭ベクトル抽出、芯線化、円弧抽出、その他の図
面認識のための処理のプログラムが含まれる。

５は処理の中間データや結果データを記憶するためのデ
ータメモリである。

第２図はＣＰＵ３による全体的な流れを示すフローチャ
ートである。

なお、処理■■は、実際的な円弧抽出のための処理ブロ
ック■〜■の前処理であるが１図面認識処理全体の前処
理でもある。すなわち、処理■■は本発明による円弧抽
出のために新たに追加されるものではない。

処理■■ 画像メモリ１に入力された２値画像の黒画素を追加する
ことによって、線分の輪郭を直線近似する輪郭ベクトル
を抽出し、そのデータをデータメモリ５に記憶する。こ
の輪郭ベクトルのデータより、ペアをなす輪郭ベクトル
の中心線を芯線ベクトルとして抽出し、そのデータを輪
郭ベクトルと対応させてデータメモリ５に記憶する。

なお、このような輪郭ベクトル抽出（■）及び芯線化（
■）は、論文「大沢ほか；″′多次データ構造を用いた
図面処理′″、電子通信学会論文誌、Ｖｏｌ、Ｊ６８−
Ｄ、Ｎａ４，１９８２年４月＋りＰ−８４５−５８２Ｊ
及び論文「大沢はか；″輪郭線をベースにした芯線化方
式の改良′″、情報情報処理学会第３余 に述べられている方法によればよい。

処理（■ データメモリ５の芯線ベクトルデータを参照し、処理済
みフラグが設定されていない芯線ベクトルを探す。見つ
けた一つの芯線ベクトルを注目ベクトルＣＶＥＣとし、
処理■に進む。ただし、文字サイズの２倍以上の長さの
芯線ベクトルは，あるいは注目ベクトルに選ばれない注
目ベクトルが見つからない場合１円弧抽出処理を終了す
る。

処理■ 芯線ベクトルデータを参照し、処理済みフラグが設定さ
れていない芯線ベクトルより、注目ベクトルＣＶＥＣの
前方に隣接ベクトルＮＶＥＣを探す。

第３図に注目ベクトルと隣接ベクトルの例を示す。（Ａ
）は隣接点が屈曲点の場合、（Ｂ）は隣接点が線分の分
岐点または合流点の場合である。

なお、（Ｂ）の破線は輪郭ベクトルより抽出した芯線ベ
クトルの交流点または分岐点での切れを接続するための
コネクトベクトルであり、前記論文″輪郭線をベースに
した芯線化方式の改良″における゛’ｇｌｕｅベクトル
″に対応する。

処理■ 各隣接ベクトルＮＶＥＣと注目ベクトルＣＶＥＣとで仮
の円弧の中心点と半径を求める。具体的には１例えば隣
接ベクトルの垂直２等分線と注目ベクトルの垂直２等分
線の交点を中心点、この中心点と垂直２等分線との距離
を半径とする。

そして、この中心点が画像の範囲内であり、かつ半径が
画像の縦横の画素数より小さい場合には、その時点まで
得られてデータメモリ５内の円弧配列に曲線（円弧）候
補として登録されている当該注目ベクトルに連なった候
補ベクトルの半径及び中心点の平均と、当該処理で求め
た半径及び中心点とを比較し、それぞれの差がある閾値
以内であれば、隣接ベクトルＮＶＥＣを候補ベクトルＬ
ＶＥＣとして処理■へ進む。隣接ベクトルのいずれも上
記条件からはずれている場合、注目ベクトルの前方に候
補ベクトルがないものとして処理■へ進む。

処理■ 円弧の候補ベクトルＬＶＥＣをデータメモリ５内の円弧
配列に登録（代入）した後、この候補ベクトルＬｖＥＣ
を新たに注目ベクトルＣＶＥＣに選び処理■へ戻る。た
だし、隣接ベクトルの探索方向は注目ベクトルＣＶＥＣ
の前方に固定である。

処理■ 注目ベクトルＣＶＥＣの前方に円弧の候補ベクトルがな
いと判断されたので，注目ベクトルＣｖＥＣの後方の隣
接ベクトルＮＶＥＣを探す。つまり逆方向について処理
■と同様の処理を行う。

処理■ 処理■と同様に隣接ベクトルから候補ベクトルＬＶＥＣ
を探す。見つからないときは処理ｄφに進み、見つかっ
たときは処理■に進む。

処理■ 候補ベクトルＬＶＥＣを円弧配列に代入し、この候補ベ
クトルＬＶＥＣを新たに注目ベクトルＣＶＥＣとして処
理■に戻る。ただし、候補ベクトルを検索する方向は後
方に固定である。

処理［相］ ■から■の処理により求められて円弧配列に登録された
円弧の候補ベクトル全体について、平均の半径と中心点
を求める。そして、隣合う候補ベクトルの各ペアによっ
て決まる半径及び中心点と、上記平均の半径及び中心点
とを比較し、その差がある閾値以上となった候補ベクト
ルのペアは候補から排除する（円弧配列より削除する）
。

例えば右半円の左に直線図形がつながっているような図
形の場合、第４図に矢線で示すような芯線ベクトルが円
弧の候補ベクトルとして一旦は抽出されるが、処理［相
］によって太線の矢線で示した候補ベクトルだけが有効
なものとして残り、細線の矢線で示した候補ベクトルは
削除される。

なお、このようにして最終的に残った候補ベクトルより
構成される円弧の全体が文字サイズより小さい場合、円
弧である確率が低いので候補から削除する。

そして、得られた円弧の候補ベクトルに対応した輪郭ベ
クトルを参照することにより１円弧（曲線）の線の太さ
を求める。この線の太さのデータ及び円弧の中心点及び
半径のデータは、円弧配列またはデータメモリ５の他の
所定領域に記憶する。

処理０ 円弧を構成する芯線ベクトル及び対応した輪郭ベクトル
に処理済みフラグを設定し、処理■に戻る。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明の円弧抽出方法
は、比較的簡単な処理によって、機械図面などでしばし
じ現れる他の線分と交差した円弧あるいは曲線も確実に
抽出可能であり、また円弧あるいは曲線の候補ベクトル
の判定閾値を目的に応じ簡単に変えることができ、さら
に抽出した円弧あるいは曲線の線の太さを容易に抽出で
きる等。

図面認識システム等における円弧あるいは曲線の抽出方
法として最適かつ実用的である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る図面認識システムのブ
ロック図、第２図は円弧抽出処理の全体の流れを示すフ
ローチャート、第３図は注目ベクトルと隣接ベクトルの
説明図、第４図は最終的に得られる円弧候補ベクトルの
説明図である。 １・・・画像メモリ、　　３・・・ＣＰＵ、４・・・プ
ログラムメモリ、　　５・・データメモリ、ＣＶＥＣ・
・注目ベクトル。 ＮＶＥＣ・・・隣接ベクトル。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）２値画像の黒画素を追跡して輪郭ベクトルを抽出
   し、ペアをなす輪郭ベクトルより芯線ベクトルを抽出し
   、抽出した芯線ベクトルに関し、注目ベクトルの前方及
   び後方に隣接ベクトルを探し、各隣接ベクトルと注目ベ
   クトルとで決まる円の中心点及び半径と、それまでに見
   つかった円弧候補ベクトルで決まる円の平均の中心点及
   び半径との差がある閾値以下であれば、その隣接ベクト
   ルを円弧候補ベクトルとするとともに、これを注目ベク
   トルとして同様の円弧候補ベクトルの探索を繰返す処理
   と、 上記処理により得られた一つづきの円弧候補ベクトルの
   群中の隣合う二つの円弧候補ベクトルにより決まる円の
   中心点及び半径と、当該円弧候補ベクトル群により決ま
   る円の平均の中心点及び半径との差が、ある閾値以上で
   あれば、当該二つの円弧候補ベクトルを削除し、残った
   円弧候補ベクトルを円弧を構成する芯線ベクトルとして
   抽出する処理と、 からなることを特徴とする円弧抽出方法。