JPH05342346A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 スキャナ等で読み取ったラスタデータを対象
として編集処理を行う画像処理方法において、ノイズ除
去処理の作業性・効率を向上させる。 【構成】 図面入力装置は、指定領域における黒部分・
白部分にラベル番号を付与する（Ｓ１）。主走査方向で
連続する黒部分・白部分のラベル番号を統合してグルー
プ化する（Ｓ２）。黒連結画素・白連結画素の開始部分
を検索する（Ｓ２）。開始部分の主走査座標、副走査座
標等をバッファに蓄積する。この後、黒連結画素・白連
結画素の中から副走査方向および主走査方向の大きさが
しきい値以下のものを検索する（Ｓ３）。検索した黒連
結画素・白連結画素から黒ノイズデータ・白ノイズデー
タを作成する。イメージデータに黒ノイズデータ・白ノ
イズデータを反転上書きしてノイズ除去イメージデータ
を作成する（Ｓ４）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、手書き図面をスキャ
ナで読み取るなどして得られるラスタデータを対象とす
る図面入力装置等において、画像中のノイズを除去する
画像処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＣＡＤ（コンピュータエイディド
デザイン）の普及に伴って、図面入力装置のニーズが高
まっている。この図面入力装置は、図面や文書などの画
像をイメージスキャナ等で読み取ってＣＡＤ等で取り扱
うに適した画像データを得るためのものであり、画像ベ
クトル化処理等の手法を用いて画像を処理する。

【０００３】画像ベクトル化処理による画像処理フロー
の一例を図１０に示す。図に示すように、まずイメージ
スキャナ等から白黒に２値化された画像データ（ラスタ
データ）を読み込み（Ｓ１）、読み込んだラスタデータ
を用いてベクトル化処理を行う（Ｓ２）。すなわち画像
の輪郭を抽出して輪郭ベクトルを生成し、その輪郭ベク
トルを用いて芯線ベクトルを生成する。さらにベクトル
データを用いて認識処理を行い（Ｓ３）、画像を構成す
る基本要素（文字・線分・シンボル等）を分離する。こ
の後、分離した基本要素データをＣＡＤフォーマットに
変換してＣＡＤに出力する（Ｓ４）。

【０００４】ここで原図が非常に低品質であって、汚れ
ていたりあるいは線が薄かったりする場合、そのラスタ
データにはノイズ（線の切れ・かすれ等を含む）が含ま
れている。このような画像データから得られたベクトル
データにも当然ノイズが含まれており、その後の認識処
理に悪影響を及ぼす。このような理由からたとえばラス
タデータやベクトルデータに対しノイズ除去等を目的と
して編集処理を行うことが可能となっている。

【０００５】ラスタデータの編集処理には、インタラク
ティブな処理手段として、いわゆるカット処理やペース
ト処理、描画・削除処理などの手段が用意されている。
カット処理は画像の所望の領域を削除する処理であり、
ペースト処理は画像の１部分と同じものを他の部分に１
ないし複数複写する処理であり、描画・削除処理は黒画
素群あるいは白画素群を画像に書込む処理である。一
方、ベクトルデータの編集処理には、輪郭ベクトルを用
いたノイズ自動除去処理などの手段がある。このノイズ
自動除去処理は、図１１に示すようにしきい値より小さ
い輪郭ベクトル群を削除する処理である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来のラスタデータに
対する編集処理では、ノイズデータを除去するにあたっ
て、たとえば上記のカット処理により個々のノイズ部分
を削除する煩瑣な作業が必要となる。しかもこの種の処
理では内部メモリや外部記憶装置上の画像データが作業
に従って変更されるため、ラスタデータを誤加工した場
合、そのデータを復元することが困難であり、誤加工の
程度によっては元データを再度読み込んで編集処理をや
り直なければならない。これらの要因により編集処理の
作業性が阻害され、オペレータの負担が増大していた。

【０００７】ノイズ除去に関しては、たとえば上記のベ
クトルデータの編集処理におけるノイズ自動処理で一括
して除去することも可能ではあるが、この場合、ノイズ
と一緒に画像要素も誤削除されて元の画像が損なわれ、
認識のときに不都合を生じるおそれがあった。またベク
トル化処理においてノイズデータを含むラスタデータを
処理対象とすることになるため、ノイズ部分に多数のベ
クトルが生成されて処理が遅くなる難点もあった。

【０００８】この発明は、かかる事情に鑑み、スキャナ
等で読み取ったラスタデータを対象として編集処理を行
う画像処理方法において、ノイズ除去処理の作業性・効
率を向上させることを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段および作用】この発明で
は、ラスタデータを対象として画像の編集処理を行う画
像処理方法において、次のステップを行うことでラスタ
データ中のノイズを除去するものである。まず副走査座
標における黒部分または白部分を識別する。このうえで
主走査方向における上記の黒部分同士または白部分同士
の連続性を認識する。つまり隣接する副走査座標におけ
る黒部分同士または白部分同士を対象とし、副走査座標
の重なるものがあれば、１つのグループ（連結画素）に
まとめる。後続する黒部分または白部分が見つからない
ときはそのグループは完結したものとする。このように
して各黒部分または白部分をグループ化した後、各グル
ープの大きさを識別してノイズグループかどうかを判別
する。つまり当該グループの副走査長さおよび主走査長
さを、あらかじめ設定されたしきい値と比較し、両方と
もしきい値に満たないグループをノイズグループとして
判定する。この後、上記のラスタデータのノイズグルー
プに対応する部分を反転させることでラスタデータから
ノイズを除去する。ここでノイズ除去後であってもノイ
ズデータを保存しておけば、ノイズ除去後のラスタデー
タをオペレータが確認して誤処理があった場合、ノイズ
データをラスタデータ上に上書きすることで元のラスタ
データを復元することが可能である。

【００１０】

【実施例】以下、この発明の実施例を説明する。この発
明の一実施例に係る画像処理方法は、前述した図面入力
装置におけるラスタデータの編集処理への適用例であ
る。

【００１１】この実施例によるデータの流れを図２に示
す。図に示すように、この実施例では初期イメージデー
タとしてランレングス符号形式のデータを取り扱う。図
３にランレングス符号データのデータ構造を示す。各副
走査座標のデータは、黒部分の始点座標ｘ_s1，ｘ_s2…と
黒部分の長さｌ₁，ｌ₂…との組み合わせで表現されてい
る。この初期イメージデータ１から黒ノイズデータ２お
よび白ノイズデータ３を抽出し、これらの黒ノイズデー
タ２および白ノイズデータ３を削除（無効化）してイメ
ージデータ４を生成する。このノイズの無効化処理で
は、図４に示すように各副走査座標の黒部分または白連
結部分を主走査方向にわたって連結した黒連結画素およ
び白連結画素を生成し、この黒連結画素または白連結画
素を基本単位としてノイズデータを抽出する手法をと
る。

【００１２】この実施例によるノイズの無効化処理フロ
ーを図１に示す。オペレータは、図５に示すように、懸
案画像中から処理対象とすべき領域（主走査座標：ｘ_s
〜ｘ_e，副走査座標：ｙ_s〜ｙ_e）を指定したうえでノイ
ズの無効化処理の選択指示を入力する。この指示を受け
て装置は、まず初期イメージデータの指定領域より１回
り大きい領域（主走査座標：ｘ_s-1〜ｘ_e+1，副走査座
標：ｙ_s-1〜ｙ_e+1）における黒部分または白部分にラベ
ルを付与する（Ｓ１）。この処理の様子（黒の場合）を
図６に示す。図に示すように、副走査座標ｙ_s-1からｙ
_e+1まで順次座標を指定し、各座標において主走査座標
ｘ_s側から黒部分を順次ピックアップする。そして各黒
部分を、始点座標（主走査座標）や連続長さにより表
し、ラベル番号（連続番号）等を付与する。

【００１３】このようにして副走査座標ｙ_e+1まで黒部
分のデータを作成した後、ラベル番号を統合化して黒連
結画素をグループ化する。この処理では隣接する副走査
座標における黒部分同士を比較し、たとえば図７に示す
ようにｙ_s-1を懸案座標、ｙ_sを比較対象座標とすると、
ｙ_s-1の最初の黒部分Ａと主走査座標が重なるものをｙ_s
から検索し、そのような黒部分があった場合、その黒部
分のラベル番号を黒部分Ａのラベル番号に変更する。そ
してｙ_s-1の次の黒部分Ｂについて同様の処理を行う。
この手順で、ｙ_s-1におけるすべての黒部分について同
様の処理を繰り返し、さらに各副走査座標について繰り
返すことにより、図４に示す黒連結画素または白連結画
素を構成する黒部分同士または白部分同士のラベル番号
を統合する。

【００１４】次に、黒連結画素または白連結画素の開始
部分を検索する（Ｓ２）。この処理では、図８に示すよ
うに、副走査座標ｙ_sから処理を初めて、前の副走査座
標ｙ_s-1において主走査座標の重なる黒部分が存在しな
い黒部分をピックアップする。黒部分の始点座標，終点
座標をｘ_s，ｘ_eとすると、副走査座標ｙ_s-1の座標範囲
ｘ_s-1〜ｘ_e+1の領域に黒部分がないことを確認する。こ
のような黒部分が見つかると、その長さｌが「ｌ＜Δｘ
（主走査方向のしきい値）」となることを確認したうえ
で、懸案黒部分のデータｙ_n，ｘ_s，ｘ_eをバッファに蓄
積する。

【００１５】この後、作成したデータを用いて無効化処
理の対象を特定する（Ｓ３）。この処理では、バッファ
に蓄積された黒部分の副走査座標をｙ_nとし、副走査方
向のしきい値をΔｙとすると、ｙ₀＝ｙ_n＋Δｙ−１なる
副走査座標ｙ₀を求め、懸案黒部分と同一のラベル番号
の黒部分が副走査座標ｙ₀に存在するか否かを識別す
る。もしそのような黒部分が存在すれば懸案黒部分を対
象から外す。もし同一のラベル番号の黒部分が存在しな
ければ、さらに同一のラベル番号の黒部分のうちから副
走査座標の最大値と最小値を取得し、その差がしきい値
Δｘ未満であるかを識別する。この一連の処理により、
各連結画素のうち主走査方向および副走査方向の大きさ
が共にしきい値以下のものをピックアップする。

【００１６】この後、特定した黒連結画素および白連結
画素から黒ノイズデータ２および白ノイズデータを生成
し、これらの黒ノイズデータ２および白ノイズデータ３
を初期イメージデータ１に反転上書きすることで、ノイ
ズを除去したイメージデータ４を生成する（Ｓ４）。

【００１７】このイメージデータ４はリアルタイムで表
示され、この表示内容によりノイズ除去処理の結果をオ
ペレータが確認する。ここでこの実施例装置は、除去デ
ータの有効化処理（画像復元処理）機能を有しており、
もし処理結果に不都合があれば、オペレータは有効化処
理を選択指示してイメージデータ４を初期イメージデー
タ１に復元することができる。この有効化処理における
データの流れを図９に示す。無効化処理で作成した黒ノ
イズデータ２および白ノイズデータ３は、処理終了後も
保存されており、実施例装置は、上記の有効化処理選択
を受けて黒ノイズデータ２および白ノイズデータ３をイ
メージデータ４に上書きし、初期イメージデータ１′を
生成する。

【００１８】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
図面入力装置等の画像処理装置において、副走査座標に
おける黒部分または白部分を識別し、さらに主走査方向
において黒部分同士または白部分同士を連結して黒連結
画素または白連結画素を作成し、この連結画素を基本単
位としてノイズデータか否かを判定を行って、ラスタデ
ータを対象とするノイズ一括除去を行う。また処理結果
に不都合があった場合でも、ノイズデータをノイズ除去
後のイメージデータに上書きすることで、ノイズ除去前
のイメージデータを容易に復元できる。したがってラス
タデータに対するノイズの一括除去が可能となり、ラス
タデータ編集処理の作業性・効率の向上に寄与する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例に係るノイズの無効化処理
フローを示すフローチャート。

【図２】ノイズの無効化処理におけるデータの流れを示
す説明図。

【図３】ランレングス符号データのデータ構造を示す説
明図。

【図４】黒連結画素および白連結画素を示す説明図。

【図５】処理対象領域の指定を示す説明図。

【図６】イメージデータ中の黒部分の構造化を示す説明
図。

【図７】黒部分の連結の様子を示す説明図。

【図８】黒連結画素の開始部分検索の様子を示す説明
図。

【図９】有効化処理におけるデータの流れを示す説明
図。

【図１０】画像ベクトル化処理による画像処理の流れを
示すフローチャート。

【図１１】輪郭ベクトル群除去の様子を示す説明図。

【符号の説明】

１…初期イメージデータ ２…黒ノイズデータ ３…白ノイズデータ ４…イメージデータ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ラスタデータ形式のイメージデータを対
   象として画像の編集処理を行う方法において、 イメージデータ中の副走査方向における黒部分および白
   部分を識別し、隣接する副走査座標における黒部分同士
   および白部分同士で主走査座標が重なるものを結合して
   黒連結画素および白連結画素を生成し、該黒連結画素お
   よび白連結画素の副走査長さおよび主走査長さをしきい
   値と比較して黒連結画素および白連結画素からノイズ画
   素を選別し、ラスタデータのノイズ画素に対応する部分
   を反転してノイズ除去を行うことを特徴とする画像処理
   方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の画像処理方法において、
   ノイズ除去後にノイズ画素を保存しておき、入力指示を
   受けてノイズ除去後のラスタデータにノイズ画素を上書
   きすることで元のラスタデータを復元することを特徴と
   する画像処理方法。