JPH07200811A

JPH07200811A - 画像認識方法

Info

Publication number: JPH07200811A
Application number: JP34933293A
Authority: JP
Inventors: Tomohide Tanigawa; 智秀谷川
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1993-12-28
Filing date: 1993-12-28
Publication date: 1995-08-04

Abstract

(57)【要約】（修正有）【目的】図面上の線画像から図形を抽出する際に、原画
像に忠実に直線と曲線を用いてベクトル化することによ
り画像認識する。【構成】線画像を入力し（Ｓ１）、入力された線画像か
ら細線画像および輪郭線画像を作り、折れ線近似データ
を作成し（Ｓ２）、複数の種類の図形要素抽出し（Ｓ
３）、ある１つの図形要素に注目し、その図形要素の近
傍にあり、ベクトルデータが重複している要素を選び
（Ｓ４）、重複部がなくなるように要素を再構成し、連
結点、交差点、接触点等の座標を計算し、線分および曲
線の整形を行なう（Ｓ５，Ｓ６）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像認識方法、ＣＡ
Ｄ、データファイリング装置等の図面中の図形等の構成
要素を自動抽出または編集入力する画像認識方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近時、設計図面や地図等の各種図面を計
算機を用いて管理するためのシステムが盛んに開発され
ている。また、計算機で管理するためには、これら各種
図面を、計算機で取り扱い易いデータ形式であるベクト
ル情報に予め変換してから当該計算機に入力する必要が
ある。そのための自動ディジタイジングの方法としてラ
スタベクタ変換技術がある。

【０００３】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
細線化画像を求め、細線化画像上で特徴点（交差点、屈
折点等）を抽出し、その間を折れ線近似する方法や、折
れ線近似されたデータに対して曲線の当てはめを行ない
曲線近似する方法、また、輪郭線画像を求め、相対する
輪郭線の中心線を求めて線分近似する方法等がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来のラスタベクタ変
換技術においては、各種図面等の入力された線画像に複
数の線分や曲線が交差もしくは接触することによって形
成される分岐や線分の端点または屈折点等（以下これら
を単に特徴点と呼ぶ）が他数存在する場合においては、
一続きである線分や円弧（以後、円弧は円を含むものと
する）等の曲線が分割されたり、局所的に歪みが生じた
りして、良好なベクトル化が困難であった。

【０００５】特に、線図形を線分だけで近似するのでは
なく、円弧やその他の曲線も用いてベクトル化する場
合、図形を構成する特徴点を予め抽出し、その特定区間
内が直線であるか曲線であるかを認識しているので、複
数の直線と曲線が混合してる区間においては認識が困難
であった。また、抽出された隣接要素の接続関係（「滑
らかな接続」「接する」「交差」等）を考慮した接続が
なされていなかった。

【０００６】また、従来、直線抽出と曲線抽出が独立し
て行なわれた場合に得られるベクトルデータは、直線部
と曲線部の端点が必ずしも一致せず、連続してるはずの
線画像が途切れていたり、逆に重なりあっていたりとい
った問題点があった。また、特徴点間においてその区間
が直線であるのか、曲線であるのかを選択しながらベク
トル化をする方法においては、特徴点の検出に失敗した
部分では歪んだベクトルとなる。また、特徴点において
一続きであるはずの直線や曲線が分割されるという問題
点があった。

【０００７】本発明は、上記従来技術の問題点を解決
し、画像データ中の直線線分と曲線線分を正確に認識
し、これら各要素間の接続関係を考慮した接続を行なう
ことによって原画像に忠実なベクトル化を行なう画像認
識方法を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明によると、入力さ
れた線画像の線分および曲線の重複部、接続部および交
差部を検出し、検出されたこの重複部において線画像が
直線および曲線のどちらに適しているかを判定し、前記
接続部および交差部の座標値を検出し、前記線分および
曲線を整形することを特徴とする画像認識方法を提供す
る。

【０００９】本発明によると、入力された線画像の特徴
点で区切られた区間を折れ線近似し、輪郭線画像を抽出
し、輪郭線画像を折れ線近似し、これら折れ線近似デー
タに対して図形のあてはめを行なって直線要素および曲
線要素を認識し、重複部において要素が直線および曲線
のどちらに適しているかを判定し、要素を再構成し、各
要素間の接続関係を調べ座標値を計算し、線分および曲
線を整形する画像認識方法を提供する。

【００１０】

【作用】本発明は、入力された線画像から、まず直線要
素と曲線要素を抽出する。次に、ある１つの要素の近傍
の要素すべてに対して、重複、接触、交差等の位置関係
を調べる。重複している場合には、重複部分のどこまで
がどちらの要素で表現すれば良いかを調べ、重複部分を
分割し、要素を再構成する。再構成された要素は重複部
があった近傍の要素と接触することになる。接触部およ
び交差部においては、それぞれの要素のベクトル情報か
ら接触点および交差点の座標データを計算し、要素のベ
クトルデータとこれら座標データ、原画像データもしく
は原画像を画像処理したデータの少なくとも１つをもと
に各要素の整形を行なう。

【００１１】直線抽出や曲線抽出がどのような方法で行
なわれても、抽出結果の要素に対して近傍の要素との接
続関係を調べ、要素の分離、統合および削除を行なうた
め最悪でも基データの品質を保証したまま、原画像に即
したベクトル化を行なうことができる。また、新たに要
素が認識された場合、今までに認識された図形要素の品
質を保ちながら、新たな図形要素の置換えが容易に行な
える。

【００１２】

【実施例】以下、図を用いて本発明の一実施例を説明す
る。

【００１３】図１は、本発明における画像認識方法を実
施する画像認識装置、例えば図面認識装置の概略を示す
ブロック図である。

【００１４】画像入力部１は、図面を走査して線画像を
入力し、記憶する。前処理部２において入力された線画
像から細線画像および輪郭線画像を作り、折れ線近似デ
ータを作成する。以上の処理は従来技術の組合せで実現
可能である。

【００１５】図形抽出部３は、少なくとも２種類以上の
図形要素、例えば直線、円、円弧、楕円、矩形、多角形
等を抽出する部分からなり、各図形抽出は並列に行なう
ことができる。各図形の抽出での処理結果は互いに影響
しない。重複要素再構成部４では、図形要素抽出により
得られたベクトルデータの、ある１つの要素に注目し、
その要素の近傍にあり、ベクトルデータが重複している
要素を選び、重複部がなくなるように要素を再構成す
る。

【００１６】次に、交点検出部５において、連結点、交
差点、接触点等の座標を計算し、要素整形部６におい
て、線分および曲線の整形を行なう。制御部７は、これ
ら一連の処理を制御する。

【００１７】次に、図２の処理手順を示すフローチャー
トを参照して本実施例の動作を説明する。

【００１８】装置の開始において、画像入力部１により
図面を走査することにより、線画像を得る（ステップＳ
１）。線画像は、前処理部２により細線化および輪郭処
理などの前処理がなされる（ステップＳ２）。前処理に
より生成された細線画像および輪郭線画像から図形抽出
部３により直線、円、円弧、楕円、矩形、多角形などの
図形要素が抽出される（ステップＳ３）。抽出された図
形要素は重複要素再構成部４によってベクトルデータが
重複している図形要素を検出し、重複がなくなるように
図形要素を再構成する（ステップＳ４）。再構成処理の
後、交点検出部５により連結点、交差点、接触点などの
座標が計算される（ステップＳ５）。次に、要素整形部
６において、端点の整形処理が行われる（ステップ
６）。

【００１９】上記処理がすべての要素について行われた
かがチェックされ（ステップＳ７）、未処理の要素があ
る場合、重複部抽出処理（ステップＳ４）に戻り、すべ
て終了しておれば、画像認識処理は終了する。

【００２０】次に、上記画像認識処理をさらに具体的に
説明する。

【００２１】前処理部２によって得られた折れ線近似の
短線分データから直線や曲線を抽出する方法として隣接
する折れ線近似データに図形のあてはめを行なって抽出
する方法がある。特徴点で途切れない直線を抽出する方
法として、例えば特開平２−９３７７１に示された手法
を用いて実現することができる。曲線抽出は、例えば円
弧を抽出する場合、同様に隣接する短線分データの組が
円弧として構成できるかを調べることによって抽出でき
る。なお、前処理を必要としないで直線や曲線を抽出す
る方法は、後に変形例として説明する。

【００２２】以上のような処理を行なってベクトル化し
た場合、図３の線画像に対して、直線抽出の結果は図４
のように曲線部も短線分の多角形近似で表され、円弧抽
出の結果は図５のように直線部が大きな半径を持つ円弧
として表されることになる。

【００２３】このように原画像の同一部分が異なったベ
クトルデータで表現された時の重複部分の解消方法の一
例について述べる。

【００２４】まず、直線や曲線の図形要素を抽出した時
にそれらを構成する短線分データを対応付けて順に記憶
し、抽出した図形要素から参照できるようにしておく。
ある１つの図形要素、例えば図６の円弧４１に着目す
る。この円弧４１に対応付けられている短線分データと
共通な図形要素があるかを見れば容易に判断できる。例
えば、直線４２が短線４３の短線分データを共有してい
るので、重複していることが分かり、また、両者の端点
に対応しているので、端点接続であることが分かる。ま
た、直線４４は短線４５の短線分データを共有している
が、両者の途中の短線分データであることから交差点で
あることが分かる。このように共通の短線分データが図
形の途中のデータか、端のデータかを調べることによっ
て端点で接続しているのか、交差しているのかを判断す
ることができる。

【００２５】次に、端点で重複部分がある場合には、こ
の重複部分の短線分データが直線と曲線のどちらに近似
すれば良いかを判断する方法の一例を述べる。

【００２６】重複部分を含まないようにした時のそれぞ
れの直線や円弧を評価し直す。評価の方法は、直線や曲
線抽出部で抽出に用いた図形あてはめの方法を用いても
良いし、その図形の原画像の輪郭線の曲率を計算しても
よい。次に、重複部分をある長さ分だけ加えた要素につ
いて、同様に評価し直す。重複部分を加える長さは、例
えば短線分データ単位でも良いし、重複部をその大きさ
に応じてＮ等分した長さでも良いし、曲率の変化点等の
特徴点で区切った単位でも良い。

【００２７】例えば、図７の円弧を考えた場合、重複の
ない部分で評価した円弧を５１とすると、５２の部分を
含んだ時の円弧は５３となる。この時、円弧５１と５３
の半径、中心座標の誤差、両側の輪郭線の曲率との誤差
等が閾値以下の場合には、部分５２を円弧に含め、この
部分５２を直線５４の構成要素から除外する。直線につ
いても、同様に重複部分を除いた時の直線の傾き、輪郭
線との距離の大きさ等が閾値以内の場合に直線に含め
る。ただし、どちらにも含まれる場合には、誤差の小さ
い方に含める。これらの処理を重複部分がなくなるまで
繰り返す。

【００２８】次に、直線と円弧の交差点、接続点および
接触点（まとめて交点と呼ぶ）の座標の計算方法の一例
を述べる。

【００２９】ある線分上の一点（Ｘｐ，Ｙｐ）は、１つ
の端点（Ｘｓ，Ｙｓ）と直線の傾き方向に平行で（Ｘ
ｓ，Ｙｓ）からもう一方の端点に向かう方向の単位ベク
トル（Ｘｅ，Ｙｅ）と線分の長さＬを用いて次式で表さ
れる。

【００３０】（Ｘｐ，Ｙｐ）＝（Ｘｓ，Ｙｓ）＋ｔＬ（Ｘｅ，Ｙｅ）但し、０＜＝ｔ＜＝１単位ベクトルが一方の端点から（Ｘｓ，Ｙｓ）へ向かう
方向である場合にはｔが −１＜＝ｔ＜＝０であ
ることはいうまでもない。

【００３１】円弧上の点（Ｘａ，Ｙａ）は、中心（Ｘ
０，Ｙ０）、半径Ｒ０を用いて、（Ｘａ−Ｘ０）＊（Ｘａ−Ｘ０）＋（Ｙａ−Ｙ０）＊
（Ｙａ−Ｙ０）−Ｒ０＊Ｒ０＝０を満たし、中心から（Ｘａ，Ｙａ）へのベクトルの角度
が円弧の始点の角度と週点の角度の範囲内に入っている
必要がある。交点が存在すると、（Ｘｐ，Ｙｐ）＝（Ｘ
ａ，Ｙａ）であるので、上記式に（Ｘｐ、Ｙｐ）をｔで
表した式を代入すると、ｔの値が計算でき、交点座標が
分かる。この値が０＜＝ｔ＜＝１を満たしていない
場合は、交点は線分上にないことが分かる。また、０＜
＝ｔ＜＝１を満たした場合でも、交点が円弧上にな
い場合があるので、この時には、（Ｘｐ，Ｙｐ）を求
め、（Ｘａ，Ｙａ）へのベクトルの角度を計算すること
によって円弧上にあるかを判定する。

【００３２】抽出された円弧と線分が図８のような関係
にある場合、ベクトル化されたデータから交点がないこ
とになる。この場合、ｔの範囲を０＋α＜＝ｔ＜＝
１＋αと広げてやることによって交点が計算できる。こ
のαはαＬ（Ｘｅ，Ｙｅ）の大きさが原画像の太さ程度
になるように設定すれば十分であるが、大きさに制約は
なく、負の値を用いても良い。

【００３３】線分を、ｔを用いて表すことによって変数
の数を減らすことができ、また、線分の延長や短縮が容
易になる。しかし、交点の計算は、この方法に限ったこ
とではなく、ＡＸ＋ＢＹ＋Ｃ＝０の直線の式を用いて計
算しても良い。線分上に、計算された交点があるか否か
の判定も各始点と終点の座標値を用いて判定しても良
い。また、各図形要素が占める原画像上にあるかを調べ
ることによって判定しても良い。

【００３４】上述のようにしてすべての要素同士につい
て交点を求める。

【００３５】ところで、実際の入力画像の線画像は太さ
を持っているので、図９の部分７１のように実際はつき
抜けていない線分がつき抜けたように表されたり、部分
７２のように接続しているはずの要素が途切れていた
り、部分７３のように一点で接続しているはずが交点が
近傍に２点存在するといったことが起こる。このような
場合の整形の一例を次に述べる。

【００３６】つき抜けているかの判定は、まず、計算で
得られた交点のつき抜けている部分の長さが、ある閾値
以下の部分を選ぶ。この時の閾値としては、その部分に
おける原画像の線幅程度が適当であるが、これに限った
ことではない。次に、この部分の画像の輪郭線の形状が
Ｔ字になっているか、十字になっているかを調べる。輪
郭線の形状は輪郭線の凹凸を調べることによって可能で
ある。輪郭線を用いずにこの画像を、例えばパターンマ
ッチングしても良いし、つき出した方向の法線方向の輪
郭線が図１０の線分８１のように途切れているか、線分
８２のように連続しているかで判定しても良い。Ｔ字に
なっている時には線分のつき出した部分は削除し、端点
を交点に移動する。

【００３７】次に、連続しているかどうかの判定方法の
一例を説明する。

【００３８】線分を構成する時に短線分データを対応付
けている場合、少なくともこれら短線分データは連続し
ている。これを用いると、図１１のように線分９１の端
点の短線分データ９２と円弧９３の短線分データ９４は
連続していることが容易に分かる。このような部分が存
在するにもかかわらず、交点が存在していない時には、
線分９１の端点座標を円弧の端点座標に合わせる。逆に
１点で接続すべきところは、短線分データが９５と９６
のように分岐なしに接続しているので、この部分で２点
の交点がある場合には、各図形要素の端点を一方に合わ
せるか、またはこの２点間は重複している部分と判断し
て先に説明した重複部の判定を用いて接続点を決定して
も良い。

【００３９】対応付けた短線分データがない場合でも、
次のような方法によって整形することが可能である。

【００４０】即ち、ある図形データが存在する連続する
黒画素の領域は、原画像から容易に分かる。従って、２
つの図形データが同一の領域に含まれるかは、それぞれ
の図形データの領域が一致するかを調べれば分かる。も
し同一の領域に含まれ、かつ端点同士の距離がある閾値
以下であり、その間には他の図形要素が存在していなけ
れば、両端点を移動して接続する。この閾値には線幅程
度が望ましいが、これに限ったことではない。また、１
点で接続するはずの部分は、図１２の２つの要素１０３
および１０４で囲まれた部分のように原画像がすべて黒
画素でつまっていることから交点が２点でないことが分
かる。要素１０３と１０４のように間に白の疎がある場
合は、交点が２点有ることが分かる。このようにして整
形が行なわれ、原画像に忠実なベクトルデータが得られ
る。

【００４１】次に、細線化や輪郭線抽出を必要としない
変形例を説明する。

【００４２】この変形例では、先に説明した図１のブロ
ック図の前処理部は必要がない。まず、直線抽出および
曲線抽出は画素を用いて抽出を行なうことになるが、こ
れは公知のハフ変換を用いて抽出することができる。ま
た、分岐のない連続する黒画素のモーメンとを計算する
ことによっても直線と曲線を抽出することができる。も
ちろん、これらの方法は、細線化や輪郭線抽出を必要と
しない場合に限ったことではなく、細線化や輪郭線抽出
を行なった画像に対して適用して抽出することもでき
る。また、原画像の画素を用いた重複部分の切り出しは
以下のようにしておこなうことができる。

【００４３】即ち、抽出された図形要素が存在する黒画
素の連続する領域は抽出された図形要素の形状、端点座
標が分かっているので、それに対応する原画像の位置か
ら切り出すことができる。例えば、図１３に示されるよ
うに抽出された図形要素を含む矩形を作り、その矩形に
含まれる画像を切り出せばよい。近傍の図形についても
同様に切り出し、それぞれの切り出した画像１１１と１
１２の位置を合わせて論理積をとると、重複している部
分画像１１３が残る。この部分画像１１３に連続する黒
画素の領域が存在していれば、この２つの図形には共通
部分があることが分かる。この領域に対応するそれぞれ
の図形要素の部分ベクトルは、部分画像と図形要素が存
在する黒画素の連続する領域との関係から元の図形要素
のベクトル情報のどの部分に当たるかが容易に分かる。
例えば、原画像の端とベクトル情報の端点とを対応付け
ておき、重複していた部分画像の位置と長さから比例配
分して求めても良い。

【００４４】

【発明の効果】本発明によれば、直線や曲線がそれぞれ
別々に抽出され、相互に独立したデータであっても、原
画像を現在認識されているデータのどの図形で表せば適
切かが各部分において選択できるので、必要なベクトル
データだけを残し、図面に忠実なベクトルデータを構築
できる。このため、図面を効率良く管理でき、ＣＡＤ等
での変更も容易になる。

【００４５】また、それぞれの図形の抽出部は独立して
いるので、新たな図形の抽出部を組み込むことが容易で
ある。従って、新たに何らかの図形が抽出されたとする
と、現在のベクトルデータの品質を落さずに新たな図形
データで置き換えることができ、すでにあるベクトルデ
ータを無駄にすることがなく、ベクトルデータの表現力
を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る画像認識方法を実施す
る画像認識装置のブロック図。

【図２】図１の画像認識装置の処理の流れを示すフロー
チャート図。

【図３】画像認識装置により認識される原画像を示す
図。

【図４】原画像を直線抽出する直線抽出結果を示す図。

【図５】原画像を円弧抽出する円弧抽出結果を示す図。

【図６】原画像と短線分データとの対応を示す図。

【図７】重複部分の抽出を示す図。

【図８】交点が画像上に乗っていない例を示す図。

【図９】整形を要する交点の例を示す図。

【図１０】交差するか、Ｔ字に接続するかを判断する例
を示す図。

【図１１】接続点整形の例を示す図。

【図１２】接続点整形の例を示す図。

【図１３】重複部抽出の例を示す図。

【符号の説明】

１…画像入力部、２…前処理部、３…図形抽出部、４…
重複要素再構成部、５…交点検出部、６…要素整形部、
７…制御部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所 7459−5ＬＧ０６Ｆ 15/70 ３３０Ｚ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された線画像の線分および曲線の重
複部、接続部および交差部を検出し、検出されたこの重
複部において線画像が直線および曲線のどちらに適して
いるかを判定し、前記接続部および交差部の座標値を検
出し、前記線分および曲線を整形することを特徴とする
画像認識方法。