JPH0754548B2 - 画像のベクトル化方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［概要］ 細線化した２値画像を端点，分岐点間で折線近似法によ
りベクトル化する画像のベクトル化方法であって、分岐
点，端点に挟まれた点列を抽出し、点列の中からチェイ
ンコードが変化する点を求め、その点が近似ベクトルで
２分する平面のいずれにあるかによって分類し、それぞ
れの領域内で近似ベクトルとの距離が最大になる点を求
めて、その値がある閾値以上であれば、その点を屈折点
とすることによって、一度に最大２個までのベクトルの
屈折点を求めて繰り返しの回数を減少し、処理時間を短
縮するようにしたものである。

［産業上の利用分野］ 本発明は画像データのベクトル化方法、特に細線化した
画像データから折線近似によってベクトルを生成する方
法に関する。更に詳しくは、画像を細線化し、分岐点，
端点に挟まれた点列を抽出して折線ベクトルで近似する
とき屈折点となる画素を、近似ベクトルとその間の各画
素との距離が一定値以下になるように順次決定していく
画像のベクトル化方法に関する。

最近のコンピュータによるデータ処理の多様化に伴って
計算機支援設計（CAD）やコンピュータマッピングシス
テム等の分野においては、図面等に描かれた各種画像を
スキャナで読み取り、ベクトル化してコンピュータに入
力することが行われており、そのときの処理量の増大化
に伴って図面を高速に入力することが求められるように
なっている。特に大量の図面を入力することが必要な分
野では、図面１枚当りの処理時間を極力小さく抑えなく
てはならない。

このような事情から、短い処理時間で画像をベクトル化
することの可能な画像のベクトル化方法が必要とされ
る。

［従来の技術］ 第６図は従来の画像のベクトル化方法を示すフローチャ
ートであり、第７図は細線化，端点，分岐点抽出等の処
理パターンの一例を示す図、第８図は点列内でベクトル
との距離が最大の画素を求める処理の説明図である。

第６図において、ステップ１（細線化処理）では、第７
図の（ａ），（ｂ）に示すように画像データを入力し、
例えば３×３の大きさのマスクに特定のパターンが出現
したとき、その中心の黒画素を“白”に変更するという
処理を繰返し、線幅を持つ入力画像データから線幅が１
画素の細線化画像を作成する。

次のステップ２（点列抽出処理）では、ステップ１のマ
スク処理によって、第７図の（ｃ），（ｄ）に示すよう
な分岐点パターンや、同図の（ｅ），（ｆ）に示すよう
な端点パターンを捜し出す。続いて、ある端点或いは分
岐点から始めて連続する黒画素を、次の端点或いは分岐
点が出現するまで追跡して点列を取り出す。

ステップ３（点列内距離最大点抽出処理）では、第８図
に示すように点列の両端を結ぶ線分と、上記点列を形成
している各画素の距離“H"を求め、この距離“H"が最大
になる点における距離の値“Hmax"が予め設定しておい
た閾値以上であればその点を屈折点とし、“Hmax"が閾
値以下のときは屈折点は発生させない。

ステップ４（折線生成処理）では点列の両端及びその中
間の屈折点を連続して結ぶベクトルを生成する。

［発明が解決しようとする問題点］ 第６図にフローチャートで示されるような従来のベクト
ル化方法によれば、端点或いは分岐点に挟まれた点列の
中で近似ベクトルとの距離が最大になる１点を求め、そ
の点を屈折点とし、以下繰返しにおいても同様に近似ベ
クトルと距離が最大になる点１点だけを屈折点として求
めるため、すべての屈折点を求めるには繰返しの回数が
増加し、処理時間が長くなるという問題点があった。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであって、
短い処理時間で画像をベクトル化することのできる画像
ベクトル化方法を提供することを目的としている。

［問題点を解決するための手段］ 第１図は本発明の画像ベクトル化方法の原理を示すフロ
ーチャートである。本発明は画像を細線化し、分岐点，
端点に挟まれた点列の中で近似ベクトルとの距離が閾値
以上になる点を屈折点とすることによって、画像を折線
近似するベクトル化方法であって、細線化処理によって
線幅が１画素の画像データを作成し（ステップ１）、チ
ェインコード変化点抽出処理によって分岐点，端点間の
点列にチェインコードを与え、該チェインコードが変化
する画素を抽出し（ステップ２）、領域内距離最大点抽
出処理によってステップ２で抽出された各画像が近似ベ
クトルで分割される２つの領域のいずれの側にあるかを
判定し、２つの領域それぞれにおいてベクトルとの距離
が最大になる点を求め、この距離の値が閾値以上であれ
ば当該点を屈折点とし（ステップ３）、折線生成処理に
よって分岐点，端点，屈折点間にベクトルを生成する
（ステップ４）。

［作用］ ステップ３においては、ベクトルで２分割される領域そ
れぞれにおいてベクトルとの距離が最大になる点を求め
るもので、一度に最大２個の屈折点が求められ、処理の
繰返し回数を減少することができ、ベクトル化のための
処理時間の短縮化が可能となる。

［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明す
る。

第２図は、本発明の方法を実現する装置の機能ブロック
図であり、第３図は第２図におけるチェインコード変化
点抽出部の動作を説明するための図であり、第４図は第
２図における領域内距離最大点抽出部の動作の詳細を示
すフローチャート、第５図は処理動作を説明するための
図である。

第２図において、10は第１図におけるステップ１を実行
する細線化部、11はステップ２を実行するチェインコー
ド変化点抽出部、12はステップ３を実行する領域内距離
最大点抽出部、13はステップ４を実行する折線生成部で
ある。

細線化部10は、例えば画像読み取りスキャナ（図示せ
ず）からの画像データを入力し、細線化処理を行って細
線化データを作成する。

第３図（ａ）は、この細線化部10において細線化した画
像データの一例を示している。

チェインコード変化点抽出部11は、第３図（ａ）で示さ
れるような細線化された画像データを入力し、先ずはじ
めに、画像データの点列において、ある点からそれに隣
接する点へ移動する時の方向を示す傾斜角コード（これ
をチェインコードと呼ぶ）を付す。第３図（ｂ）は、こ
のチェインコードであって、矢印で示す各方向に対し
て、“0"〜“7"の数値が付されている。

第３図（ｃ）は、第３図（ａ）で示す画像データの点列
に対してチェインコードを与えたチェインコード列であ
る。ここで、○印で囲んだチェインコードは変化点を示
しており、このチェインコード変化点を次に抽出する。

第３図（ｄ）は、（ｃ）図のチェインコード列からチェ
インコードが変化する点を抽出し、その座標（X,Y）を
テーブルにしたものである。

チェインコード変化点抽出部11は、このようにして、上
述のように点列のチェインコードを調べ、直前のチェイ
ンコードと異なる点だけを求める処理を行う。

領域内距離最大点抽出部12は、第３図（ｄ）に示すよう
なチェインコードが変化する点の座標テーブルを参照
し、始めに、第４図に示すように“H"を求める（１）式
の計算を行う（ステップ31）。

上述の（１）式で表わされる“H"は、第５図（ａ）に示
すようにチェインコードが変化する画素における点列か
ら両端点（X1,Y1），（X2,Y2）を結ぶ線分との距離に相
当している。ここで、（１）式の値の符号が正の時は画
素の位置は両端点を結ぶ線分の上側、即ち、Ｙ座標が正
の方向にあり、（１）式の値の符号が負の時は画素の位
置は両端点を結ぶ線分の下側、即ち、Ｙ座標が負の方向
にあることを示している。そして、（１）式の分母は各
点の座標に依存せず、その値は正であるから各点におけ
る分子だけを計算し、その値を各座標について示すと、
第５図（ｂ）のテーブルの通りである。

このテーブルにおいて、分子の値が正のものの中で距離
が最大となるのは座標（5,6）の点であり、又、分子の
値が負のものの中で距離が最大になるのは座標（9,2）
の点である。第４図において、ステップ32では、このよ
うな分子の値が正，負において最大となる座標を抽出す
る。ここで、これらの２点における距離Ｈ＋,H−は、前
記（１）式から次の通りとなる。

続いて、ステップ33では、上述の距離Ｈ＋,H−の値が予
め設定されている距離の閾値より大きいかどうか判定す
る（ステップ33）。ここで、Ｈ＋,H−の値が予め設定さ
れている閾値より大きいと判定された場合、その点を屈
折点とし（ステップ34）、この２点と両端点を結ぶ３つ
のベクトルに対して、上記の処理を繰返し、第３図
（ａ）で示した画像データのベクトル化を行う。

このように、本発明の方法は細線化した点列内の全点の
中で、その点の両端を結ぶ線分との距離が最大となる１
点を求めるのではなく、両端を結ぶ線分のそれぞれの側
で距離が最大となる点を求め、近似ベクトルの屈折点を
求めるようにしたものであるから、繰返し回数が減少
し、短い処理時間で画像をベクトル化することができ
る。

［発明の効果］ 以上、詳細に説明したように、本発明のベクトル化方法
は、細線化した２値画像を端点，分岐点間で折線近似法
によりベクトル化する処理において、点列の中で近似ベ
クトルとの距離が最大になる１点を順次求めると、繰返
しの回数が増大するという問題を解決するために、点例
を近似ベクトルで分割される２つの領域のいずれに属す
るかでグループ化し、それぞれのグループ内でベクトル
との距離が最大になる点を求めるようにしたので、１回
の計算で最大２個の屈折点が求まり、ベクトルの屈折点
を求めるための処理時間の短縮化が図れる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の画像ベクトル化方法の原理を示すフロ
ーチャート、 第２図は本発明の方法を実現する装置の機能ブロック
図、 第３図は第２図におけるチェインコード変化点抽出部の
動作を説明するための図、 第４図は第２図における領域内距離最大点抽出部の動作
の詳細を示すフローチャート、 第５図はその動作を説明するための図、 第６図は従来方法を示すフローチャート、 第７図は細線化，端点，分岐点抽出等の処理パターンの
一例を示す図、 第８図は点列内でベクトルとの距離が最大の画素を求め
る処理の説明図である。 第２図において、 10は細線化部、 11はチェインコード変化点抽出部、 12は領域内距離最大点抽出部、 13は折線生成部である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像を細線化し、分岐点，端点に挟まれた
   点列の中で近似ベクトルとの距離が閾値以上になる点を
   屈折点とすることによって画像を折線近似するベクトル
   化方法であって、 細線化処理によって線幅が１画素の画像データを作成し
   （ステップ１）、 チェインコード変換点抽出処理によって分岐点，端点間
   の点列にチェインコードを与え、該チェインコードが変
   化する画素を抽出し（ステップ２）、 領域内距離最大点抽出処理によってステップ２で抽出さ
   れた各画像が近似ベクトルで分割される２つの領域のい
   ずれの側にあるかを判定し、２つの領域それぞれにおい
   てベクトルとの距離が最大となる点を求め、この距離が
   閾値以上であれば当該点を屈折点とし（ステップ３）、 折線生成処理によって分岐点，端点，屈折点間にベクト
   ルを生成する（ステップ４）ことを特徴とする画像のベ
   クトル化方法。