JPH0449148B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、図形、図面の認識や理解などを行な
う際、画像中に存在する破線を他の画像要素と分
離して抽出する破線抽出装置に関するものであ
る。

従来の技術 近年、ワードプロセツサ等の普及により文書作
成等の業務が自動化される傾向にあり、表の作成
等のために実線、破線等の線を自動的に認識する
必要が生じている。以下図面を参照しながら、上
述した破線の抽出装置に関して従来の一例を説明
する。第８図は従来例の構成、第９図の従来例の
破線の構成要素である破線素の連結性判定方法を
示すものである。第８図において、１は画像を２
値化して入力する画像読取部、２は単連結な黒画
素領域を１画素幅の骨状の線で表わすようにする
細線化部、３は細線化された一つの領域内で角度
が急激に変化する屈曲点を抽出する屈曲点抽出
部、４は細線化された各要素の方向性を判定する
方向判定部、５は連結すべき要素を判定する連結
性判定部である。また第９図において、ａ，ｂは
それぞれ細線化された要素を、ａ１、ａ２、ｂ
１、２はａ及びｂの両端点を、θはａとｂのなす
角度を表わす。第８図のように構成された破線抽
出装置について、以下その動作を説明する。

まず、１の画像読取部において対象画像を２値
化して画像用メモリに入力する。次に２の細線化
部において、入力画像のすべての単連結黒画素領
域を細線化する。このとき、一定のしきい値以下
の長さを持つ細線化された要素について、以下３
の屈曲点抽出部で角度の急変する個所を検出し、
両端点と分岐点、さらに上記屈曲点が新たな端点
となるように、必様ならば要素を複数に分割す
る。４の方向判定部では要素の両端点座標から要
素の方向を決定する。最後に５の連結性判定部に
おいて、各要素の連結性の安定を行なう。上記の
連結性の判定は、第９図に示すａ、ｂ２要素の場
合、ａ一端点であるａ２から一定のしきい値以内
の距離にｂの一端点ｂ１が存在し、かつabのな
す角度θ（すなわちａの方向とｂの方向の差の絶
対値）がある一定のしきい値以内の場合に連結で
きる、とする。このようにして各要素を連結して
いき、連結できた部分を破線として抽出する。

発明が解決しようとする問題点 しかしながら上記のような構成では、細線化あ
るいは要素の方向性判定等、複雑な処理のために
処理時間が多くかかり、また文字等の図形要素が
画像上に混在する場合には無駄な処理をするばか
りか誤つて上記図形要素を破線の一部としてしま
つたり、さらには破線要素の連結性の判定に一定
の距離しきい値を用いているため、破線要素の長
さとその間隔の変化があつた場合、破線要素をう
まくつなぐことができず、意図したようには破線
の抽出ができないといつた問題があつた。

本発明は上記問題点に鑑み、高速で、直線や曲
線等の他の線要素に加えて文字等の図形要素が混
在していてもよく、破線要素の長さ及び間隔の変
化に柔軟に対応できる破線抽出装置を提供するも
のである。

問題点を解決するための手段 上記問題点を解決するために、本発明の破線抽
出装置は、２値化された図面画像から黒画素の連
結成分の凹凸性を用いて、破線の構成要素である
破線素を、図形要素や文字から分離して１要素ず
つ抽出する線要素抽出部と、この破線素をクラス
タ化して同一クラスタ内の隣接した２破線素の連
結性を２破線素間で破線素がない部分の長さ、い
わゆる間隔長と、その間隔長に前述の２破線素の
長さを加えた全長との比によつて判定し、破線を
認識する破線認識部とを具備したものである。

作 用 本発明は上記した構成によつて、直線や曲線等
の他の線要素に加えて文字等の混在した入力画像
から、線要素抽出部により破線の構成要素である
破線素のみを抽出し、上記破線素の連結性を破線
認識部により適切に判定することにより、高速か
つ柔軟な破線抽出を行なえることとなる。

実施例 以下本発明の破線抽出装置の一実施例につい
て、図面を参照しながら説明する。

第１図は本発明の実施例における破線抽出装置
の構成を示すものである。第１図において、１１
は制御部で破線抽出装置全体の実行手順とデータ
の流れを制御する。１２は読取部で紙などの二次
元平面上に描かれた図形要素を白黒の２値画像と
して入力する。１３は被処理画像記憶部で上記入
力画像を２値データとして保持する。１４は線要
素抽出部で黒画素領域の連結成分を水平線、垂直
線、斜線、文字及び破線の構成要素である破線素
に分類する。１５は破線素記憶部であつて、破線
素のデータを保持する。１６は直線記憶部で水平
線、垂直線、斜線のデータを保持する。１７は破
線認識部で１５のデータの連結性を判定して破線
の認識を行ない、１６のデータとあわせて破線デ
ータを決定する。１８は破線記憶部で破線データ
を保持する。１９は表示部で１８のデータをもと
に破線を表示を行なう。

以上のように構成された破線抽出装置につい
て、以下第１図、第２図、第３図、第４図、第５
図、第６図及び第７図を用いてその動作を説明す
る。

第１図12の読取部で入力された２値画像は１３
の被処理画像記憶部に保持される。この画像は１
４の線要素抽出部においてまず水平方向及び垂直
方向に一度ずつ走査され、一定のしきい値以上の
長さをもつ水平及び垂直方向の黒画素の連続部分
がそれぞれ水平線、垂直線として検出される。こ
の後、さらにもう一度水平走査を行ない、水平
線、垂直線以外の黒画素の連結領域を斜線、文
字、破線素に分類する。ここで斜線については単
調な右上がりもしくは右下がりである形状と、文
字等に比して多きな領域を占めることから容易に
判別できるので、文字と破線素の識別が問題とな
る。そこで水平線、垂直線、斜線以外の連結黒領
域一つずつについて、文字であるか破線素である
かの判定を行ない、破線素に分類されたものを15
の破線素記憶部のデータとして保持する。第２図
は文字と破線素の分類を示したもので、第２図ａ
に示すように連結黒画素領域中にループを持つも
のや、上下左右の４側面のうち一つ以上の側面に
深い（しきい値以上の）凹部を持つものは文字
に、そうでない第２図ｂに示すような形状のもの
は破線素に分類する。このようにして、入力され
た２値画像がその凹凸性を利用して、破線素を図
形要素や文字から分離される。本実施例では破線
を水平及び垂直方向のものに限定しているため、
破線素の外接矩形枠の形状により、破線素を水平
方向の破線（以下水平破線と呼ぶ）の構成要素で
ある水平破線素と、垂直方向の破線（以下垂直破
線と呼ぶ）の構成要素である垂直破線素と、水平
破線と垂直破線の交点に生じる接続破線素とに分
類している。斜め方向の破線を考慮するならば単
調な右上がり右下がりを安定しその方向の破線素
に分類してもよい。また、水平線、垂直線、斜線
のデータは第１図16の直線記憶部に保持される。

線要素抽出部１４で抽出された水平線、垂直
線、斜線及び各破線素のデータは、以後２次元平
面上の画素データをアクセスする必要がないよう
に、リスト化されたコード情報となつている。第
３図ａに、水平破線素データの内容を例として示
す。

上記破線素のデータから、各破線素間の連結性
を判定して破線の認識を行なうのが第１図１７の
破線認識部である。水平破線と垂直破線の認識は
同様の方法で行なうので、水平破線を例にとつて
説明する。前水平破線素を垂直方向の座標値（以
下ｙ座標とする）の昇順にソートして、隣接２破
線素間のｙ座標値の差がしきい値以下のものが一
つのクラスタを構成するようにクラスタ化する。

このように本発明でいうクラスタ化とは、同一
方向の破線を構成する破線素の集合を、前記破線
方向に直交する方向でみた座標値の差が少ない破
線素同士の部分集合群に分割することをいう。こ
こで座標値の差が少ないかどうかの判定には、前
記水平破線の例のように一定のしきい値を用いて
もよいし、破線素の散らばり具合などをみた局所
的な複数のしきい値を用いたり、あるいは破線素
の大きさからの比率で決定したしきい値を用いて
もよい。

第４図は上記クラスタ化の様子を示す。この場
合、全水平破線素は、ａ、ｂ、ｃの３つのクラス
タに分類できる。次に同一クラスタ内の水平破線
素を水平方向の座標値（以下ｘ座標とする）の昇
順にソートし、隣接１破線素間の連結性を判定し
て、連結可能な部分を一つの破線として認識す
る。第４図の場合には、ａ１、ａ２、ｂ、ｃの４
つの破線が認識できるが、前述のように、クラス
タ化が、隣接２破線素間のｙ座標の差がしきい値
以下のものが一つのクラスタを構成するように処
理するため、ａ１とａ２は一つのクラスタとな
る。

上記水平方向の連結性の判断を詳細に説明する
と、隣接２水平破線素のｙ座標の差がしきい値以
下であり、かつ第５図に示すような水平方向の隣
接２水平破線素の間隔と、間隔を含む全長との比
である白割合ｗがしきい値以下の場合に連結可能
であるとする。第５図においてｍ、ｎはどちらも
水平破線素であり、lgはｍとｎの水平破線素がな
い白い間隔部分の水平方向の長さいわゆる間隔
長、laはｍとｎそれぞれの水平方向の長さの和に
間隔長lgを加えた全長である。この間隔長lgと全
長laとの比である白割合はｗで連結性が判断され
る。説明を２水平破線素で行つたが、連続するも
のは順次隣接する破線素同士に適用することで処
理が行われる。この破線データもリスト化コード
情報として保持される。第３図ｂに例として水平
破線データの内容を示す。

上記と同様にして垂直破線も認識したあと、接
続破線素を用いて破線の統合を行なう。第６図に
その様子を示す。接続破線素は水平破線と垂直破
線の交点に生じるものなので、接続破線素の上下
左右に白割合で連結できる範囲内の水平破線及び
垂直破線がどちらも最低１本ずつある場合にのみ
統合を行なう。

統合がすんだ後にも構成破線素数が非常に少な
い破線は、実は単純な形状の文字が破線素として
抽出されたものであると判断し、破線ではないも
のとして除去する。

最後に破線の端点、すなわち始終点を決定す
る。原則として破線の端点はその破線を構成する
破線素の両端のものの端点で、近傍に連結破線素
をもたない２端点とするが、第７図に示すような
場合、ｊ、ｋの２本の破線とも、作図者の意図と
しては垂直線ｐから始まるものとするが妥当であ
るから、破線ｋの端点をｐ上に移動することも可
能である。端点付近に直交する実線あるいは破線
がない場合は、端点の移動は行なう必要はない。

上記のようにして認識した破線のデータは第３
図の18端線記憶部に保持される。必要があれば１
９の表示部で表示することができる。

なお簡単のために本実施例では、黒画素の連結
成分が水平線、垂直線、斜線の線要素、文字、及
び破線素のみであるような図面を対象としている
が、円などの曲線図形を含む図面への拡張も容易
である。すなわち、線要素抽出部において、走査
の過程で水平線、垂直線と決定できないような形
状であり、かつ文字や破線素に比して大きな領域
を占める成分を、細線化等の手段により詳細に調
べる部分を追加することによつて、斜線以外の曲
線図形要素などをも判別できる。また、小領域の
曲線図形に関しては凹凸性の判定によつて破線素
と区別できるので、破線確認の妨げとはならな
い。この種の図形要素を抽出する場合には、前記
の凹凸性による判別の際に一度文字として分類
し、その後の辞書とのマツチングなどの手法で分
類する部分を設けることによつてこれを行うこと
が可能である。破線を認識することだけを目的と
する場合には、これらの要素はすべて除去したも
かまわない。

発明の効果 以上のように本発明は２値化された図面画像か
ら黒画素の連続成分の凹凸性を用いて破線素を抽
出する線要素抽出部と、破線素をクラスタ化して
破線素の連結性を分析して破線を認識する破線認
識部とを設けることにより、直線や曲線などの他
の線要素だけでなく、文字等の図形要素の混在す
る画像から高速かつ柔軟に破線を抽出することで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図から第７図は本発明に関するものであ
り、第１図は本発明の一実施例の構成図、第２図
は文字と破線素の判別を示す図、第３図は水平破
線素及び水平破線のデータ内容の図、第４図は水
平破線素のクラスタ化を示す図、第５図は破線素
の連結性判定のための白割合の図、第６図は接続
破線素を用いた破線の統合を示す図、第７図は破
線の端点決定の様子を示す図、第８図は従来例の
破線抽出装置の構成図、第９図は同装置の動作説
明図である。 １１……制御部、１２……読取部、１３……被
処理画像記憶部、１４……線要素抽出部、１５…
…破線素記憶部、１６……直線記憶部、１７……
破線認識部、１８……破線記憶部、１９……表示
部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ ２値化された図面画像から、黒画素の連結成
   分の凹凸性を用いて、破線の構成要素である破線
   素を、図形要素や文字から分離して１要素ずつ抽
   出する線要素抽出部と、前記破線素をクラスタ化
   して、同一クラスタ内の隣接した２破線素の連結
   性を前記２破線素間の破線素を有しない間隔長
   と、前記間隔長と前記２破線素の長さの和からな
   る全長との比によつて判定し、破線を認識する破
   線認識部とを備えたことを特徴とする破線抽出装
   置。