JPH06195406A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 図面入力装置における線種認識技術におい
て、分岐点における線分追跡の続行を可能とし、線種認
識の認識率を向上させる。 【構成】 線分追跡処理においてシステムは、基準点を
設定して連結候補ベクトルを選出する(S1,2)。基準点が
分岐点であっても適当なベクトルがあれば連結候補ベク
トルとする。例外処理が必要ない場合(S3:No)、基準ベ
クトルを移動させて次の追跡に進む(S4)。基準点が分岐
点であって基準ベクトルと連結候補ベクトルが接続され
ている場合(S3:Yes)、基準ベクトルと連結候補ベクトル
のベクトル長の和をとる(S5)。この和が上限しきい値以
下の場合(S6:Yes)、次の追跡に進む。上限しきい値を越
えた場合(S6:No)、基準ベクトルと連結候補ベクトルを
無効化する(S7)。追跡を終了する(S8)。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、手書き図面等の画像
を折れ線近似（ベクトル化）したうえで文字・図形等を
認識する技術に係わり、特に線分追跡機能を改善して線
種認識精度を向上させたものに関する。

【０００２】

【従来の技術】図面自動入力装置のハードウエア構成を
図９に示す。イメージスキャナ１は手書き図面等を光学
的に読み取るものである。２値画像入力インタフェース
２はイメージスキャナ１から２値画像データを取り込む
ものである。画像メモリ３は２値画像データを格納する
ものである。画像処理プロセッサ４は２値画像データを
ベクトルデータに変換するものである。５はディスクで
あり、ディスクコントローラ６により制御される。７は
システムメモリ、８はＣＡＤ（コンピュータ・エイディ
ド・デザイン）システムやマッピングシステム等の上位
システムと通信するための上位システム接続インタフェ
ース、９はこのシステムの主制御を行うホストプロセッ
サであり、システム各部はシステムバス１０を介してホ
ストプロセッサ９と接続されている。

【０００３】この装置の動作概要を図１０に示す。２値
画像入力インタフェース２は、イメージスキャナ１で読
み取られた２値画像データを取り込み、画像メモリ３に
転送・格納する（Ｓ１）。この後、この２値画像データ
を対象として画像処理プロセッサ４が細線化方式あるい
は輪郭検出・芯線化方式による画像処理を行う。輪郭検
出・芯線化方式の場合、２値画像データから輪郭画素列
を抽出して輪郭ベクトルを生成し（Ｓ２）、さらに輪郭
ベクトルの中心線にあたる芯線ベクトルを生成する（Ｓ
３）。輪郭ベクトルデータや芯線ベクトルデータはシス
テムメモリ７に格納される。ホストプロセッサ９は、こ
れらのベクトルデータから文字候補やシンボル候補、線
分候補といったベクトル要素を分離・抽出する（Ｓ
４）。システムメモリ７には文字辞書やシンボル辞書等
が用意されており、ホストプロセッサ９は、分離した各
種ベクトル要素について必要により辞書を参照しながら
パターン認識を行う（Ｓ５〜７）。この後、認識したパ
ターンデータを所定のフォーマットに編集して認識結果
とし（Ｓ８）、この認識結果をＣＡＤシステムに引き渡
す等、各種の出力処理を行う（Ｓ９）。

【０００４】上記のパターン認識における線分処理（Ｓ
７）では、実線の他に、破線や鎖線など不連続部分を含
む線分についても認識を可能とするため、図１１に示す
アルゴリズムが採用されている。このアルゴリズムで
は、まず、線分ベクトル要素の中から破鎖線の構成要素
の候補となり得るものを抽出する（Ｓ１）。この処理で
は、線分ベクトル要素の長さがしきい値（最大線分長設
定値）以下であることを条件として線分ベクトル要素を
弁別する。このことにより、実線の構成要素に相当する
線分要素を排除する。次に、抽出したベクトル要素群を
対象として探索を行い（Ｓ２）、基準線となり得る要素
を選出する（Ｓ３）。この後、線分追跡を行って連続性
のある要素をグループ化する（Ｓ４）。そしてグループ
化した要素群について線種判断を行う（Ｓ５）。この線
種判断では、各要素の長さや各要素間の距離の分布を評
価し、破線や鎖線（さらには一点鎖線や二点鎖線）とい
った線種を判別する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の線種認識では、
線分追跡において線分要素の分岐点に達すると当該線分
の追跡を終了する手法をとっていたが、この手法では、
特に線分の交差部分の多く、しかも実線と他線種を組み
合わせて記述することがある設備図や機械図等の場合、
追跡区間の短小化・追跡区間の切り出し点数の多数化等
を招き、線種認識精度の阻害要因となる問題があった。

【０００６】この発明は、かかる問題点に鑑み、線分要
素その他のベクトル要素を認識する画像処理方法におい
て、分岐点における線分追跡の続行を可能とし、線種認
識精度を向上させた方法を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段および作用】この発明は、
かかる目的を達成するために、ベクトル化画像から分離
抽出して得られる線分要素を入力データとし、破鎖線要
素弁別用の上限しきい値をもって線分要素を弁別し、弁
別された線分要素を追跡して複数の線分要素にわたる区
間の線分を検出し、検出された線分の線種を認識する方
法において、線分要素を追跡するにあたって、次の手順
を追加する。

【０００８】すなわち、分岐点に到達した際、直ちに追
跡不能（終了）とはせずに、所定の線分選択アルゴリズ
ムに従って分岐線分要素の中から追跡線分要素を選択
し、追跡の続行を可能とする。だたし、分岐点を有する
実線部分を追跡してしまう可能性を排除するため、追跡
を続行する前に、次の処理を行う。

【０００９】まず、懸案線分要素および追跡線分要素の
合成線分長を適当な手法で演算する。そして、求めた合
成線分長を前記の上限しきい値と比較し、合成線分長が
上限しきい値を上回る場合、懸案線分要素および追跡線
分要素を合成した線分要素は実線要素であると判断し、
両線分要素を無効化したうえで追跡を終了する。一方、
合成線分長が上限しきい値を下回る場合、両線分要素を
合成した線分要素は破鎖線要素であると判断し、追跡線
分要素を進行方向として追跡を続行する。

【００１０】また、線種認識の際も同様に、分岐点を介
して接続した線分要素については合成線分要素を仮想し
て当該線分要素の代わりに使用する態様をとることによ
り、認識精度向上が期待できる。

【００１１】

【実施例】以下、この発明の実施例を説明する。この実
施例に係る図面自動入力装置は、破鎖線の線種認識処
理、特に線分追跡処理に特徴がある。この処理機能はソ
フトウエア的に実現することが可能であり、この場合、
ハードウエア構成はたとえば図９に示すような既存の構
成で構わない。

【００１２】この実施例に係る線分追跡処理の概略を図
１に示す。この図に示すように、まず、与えられた基準
ベクトルの進行方向側の端点を基準点に設定する（Ｓ
１）。そしてこの基準点を元に連結候補となる他のベク
トルを選出する（Ｓ２）。この処理において、基準点あ
るいは連結候補ベクトルの端点が分岐点である場合、直
ちに追跡不能と判断せずに追跡可能かどうか判断する。

【００１３】この連結候補選出処理を図２〜４を用いて
説明する。図２に示すように、線分交差部分のパターン
としてパターン１〜５を想定し、図３，４に示すアルゴ
リズムによりパターン分けして連結候補ベクトルを決定
する。このアルゴリズムにおいて、まず、基準点が非分
岐点あるいは分岐点のいずれであるかを確認する（Ｓ
１）。基準点が非分岐点である場合は、パターン１の判
定に進む（Ｓ２〜５）。すなわち、基準点を基点とした
所定の領域内にて非分岐点を検索する（Ｓ２）。検索し
た非分岐点に接続するベクトルを対象とし、端点間の距
離・角度や基準ベクトルとの角度等に基づいて連結の可
否を判定する（Ｓ４）。この結果、連結可能なベクトル
が見つかった場合（Ｓ５：Ｙｅｓ）、そのベクトルを連
結ベクトルに確定する。非分岐点が検出されなかった場
合（Ｓ３：Ｎｏ）あるいは連結可能なベクトルが見つか
らなかった場合（Ｓ５：Ｎｏ）は、パターン２の判定に
進む（Ｓ６〜９）。すなわち、まず基準点を元に分岐点
を検索し（Ｓ６）、その分岐点に接続する各ベクトルに
ついて連結の可否を判定する（Ｓ８）。この結果、連結
可能なベクトルが見つかれば（Ｓ９：Ｙｅｓ）、次の処
理に進む。分岐点が検出されない場合（Ｓ７：Ｎｏ）あ
るいは分岐点が見つかっても連結可能なベクトルが見つ
からない場合（Ｓ９：Ｎｏ）は、追跡不能と判断する
（Ｓ１０）。

【００１４】一方、基準点が分岐点である場合（Ｓ１：
Ｎｏ）は、パターン３の判定に進む（Ｓ１１，１２）。
すなわち、まず基準点に接続する各分岐ベクトルを対象
として連結の可否を判定し（Ｓ１１）、連結可能なベク
トルを連結ベクトルに確定する（Ｓ１２：Ｙｅｓ）。も
し連結可能なベクトルが見つからない場合（Ｓ１２：Ｎ
ｏ）は、パターン４の判定に進む（Ｓ１３〜１６）。す
なわち、基準点に接続する分岐ベクトルの中に、接続誤
差ベクトル（図２（ｄ）参照）が存在するかどうかを確
認し（Ｓ１３）、その接続誤差ベクトル候補の追跡先側
に接続する分岐ベクトルを対象として連結の可否を判定
する（Ｓ１５）。この結果、連結可能なベクトルを連結
ベクトルに確定する（Ｓ１６）。接続誤差ベクトル候補
が見つからない場合（Ｓ１４：Ｎｏ）あるいは連結可能
なベクトルが見つからない場合（Ｓ１６：Ｎｏ）は、パ
ターン５の判定に進む（Ｓ１７〜Ｓ２０）。すなわち、
Ｓ２と同様の手順により非分岐点を検索し（Ｓ１７）、
検索された非分岐点に接続するベクトルの連結可否を判
定する（Ｓ１９）。この結果、連結可能であれば連結ベ
クトルに確定し（Ｓ２０：Ｙｅｓ）、非分岐点が見つか
らない場合（Ｓ１８：Ｎｏ）あるいは見つかってもベク
トルが連結可能でない場合（Ｓ２０：Ｎｏ）は、追跡不
能とする（Ｓ１０）。

【００１５】図１に戻って説明すると、上記のアルゴリ
ズムにより連結候補ベクトルが選出された後、例外処理
が必要かどうかを確認する（Ｓ３）。この処理では、基
準点が分岐点であって連結候補ベクトルが分岐点に直接
接続されているかどうかを判定する。この条件が成立し
ない場合（Ｓ３：Ｎｏ）は、連結候補ベクトルに基準ベ
クトルを移動して追跡を続行する（Ｓ４）。このことに
より、たとえば図５に示すように、交差のない破鎖線の
追跡が行われる。

【００１６】一方、上記の条件が成立する場合（Ｓ３：
Ｙｅｓ）は、例外処理（Ｓ５，６）に進む。まず、基準
ベクトルと連結候補ベクトルとの線分長の和を求める等
の手法で合成線分長ｘを求める（Ｓ５）。このとき、前
回の基準点が分岐点であって基準ベクトルが前回の基準
点に接続されている場合、前回の基準ベクトルと今回の
基準ベクトルと連結候補ベクトルとの和を求め、この和
を合成線分長ｘとする。このように前回の基準ベクトル
を加算するか否かを考慮すれば実用上問題ないと考えら
れるが、必要な場合は、前々回あるいはそれ以前の基準
ベクトルも対象に加える手法をとることができる。

【００１７】この後、この合成線分長ｘを上限しきい値
ｌｎ_maxと比較する（Ｓ６）。この結果、ｘ≦ｌｎ_maxで
ある場合（Ｓ６：Ｎｏ）、基準ベクトルと連結候補ベク
トルを無効化したうえで追跡を終了する（Ｓ７，８）。
また、ｘ＞ｌｎ_maxである場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、追跡
を続行する（Ｓ４）。図６に示すように、基準ベクトル
ｘ₃の処理ではｘ₃＋ｘ₄≦ｌｎ_maxとなるので追跡を続行
し、基準ベクトルｘ₆の処理ではｘ₆＋ｘ₇＞ｌｎ_maxとな
るので、ｘ₆，ｘ₇を無効化してベクトルｘ₅をもって追
跡を終了する。このことにより、図７に示すように、他
の線分と交差する破鎖線であっても、交差点を越えて線
分追跡を行って正確に線種を認識でき、特に図８に示す
ように、破鎖線部分と実線部分が連続する場合であって
も、実線部分と破鎖線部分とを正確に判別できる。

【００１８】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
次の効果を奏する。

【００１９】（１）分岐点において適切に追跡方向を選
択できるので、分岐点を有する破鎖線であっても分岐点
の前後にわたって追跡が可能となり、追跡区間の長大化
に伴って線種認識精度が向上する。

【００２０】（２）追跡する線分要素が分岐点を介して
連続する場合は、連続する線分要素の合成線分長を求
め、この合成線分長が破鎖線要素として妥当か否かを確
認するので、分岐点を有する実線を破鎖線と誤認識する
おそれを解消できる。

【００２１】（３）これらの利点により線種判別の精度
が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例に係る線分追跡処理の概略
を示すフローチャート。

【図２】想定した接続関係のパターンと各パターンに対
応するベクトル接続関係を示す説明図。

【図３】この発明の一実施例に係る連結候補ベクトル選
出処理を示すフローチャート。

【図４】この発明の一実施例に係る連結候補ベクトル選
出処理を示すフローチャート。

【図５】処理対象の画像例を示す線図。

【図６】処理対象の線分要素例を示す線図。

【図７】処理対象の画像例を示す線図。

【図８】処理対象の画像例を示す線図。

【図９】図面入力装置のハードウエア構成を示すブロッ
ク図。

【図１０】図面入力装置の動作概要を示すフローチャー
ト。

【図１１】線分要素認識手順概要を示すフローチャー
ト。

【符号の説明】

１…イメージスキャナ ２…２値画像入力インタフェース ３…画像メモリ ４…画像処理プロセッサ ５…ディスク ６…ディスクコントローラ ７…システムメモリ ８…上位システム接続インタフェース ９…ホストプロセッサＣＰＵ １０…システムバス

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ベクトル化画像から分離抽出して得られ
   る線分要素を入力データとし、破鎖線要素弁別用の上限
   しきい値をもって線分要素を弁別し、弁別された線分要
   素を追跡して複数の線分要素にわたる区間の線分を検出
   し、検出された線分の線種を認識する方法において、 線分要素を追跡するにあたって、分岐点に到達した際、
   所定の線分選択アルゴリズムに従って分岐線分要素の中
   から追跡線分要素を選択し、懸案線分要素および追跡線
   分要素の合成線分長を求めて前記上限しきい値と比較
   し、合成線分長が上限しきい値を上回る場合、懸案線分
   要素および追跡線分要素を無効化したうえで追跡を終了
   する一方、合成線分長が上限しきい値を下回る場合、追
   跡線分要素を進行方向として追跡を続行することを特徴
   とする画像処理方法。