JPH08241424A - 対話型図面入力方法 - Google Patents
対話型図面入力方法Info
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- JPH08241424A JPH08241424A JP4568495A JP4568495A JPH08241424A JP H08241424 A JPH08241424 A JP H08241424A JP 4568495 A JP4568495 A JP 4568495A JP 4568495 A JP4568495 A JP 4568495A JP H08241424 A JPH08241424 A JP H08241424A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等に
より線分が不安定な場合にも柔軟に対処し、システム構
築の手間、コストを軽減するとともに、実際の入力作業
において安定的な図形抽出を可能にする。 【構成】 図面画像を粗から密に階層的に分割し（ステ
ップ２〜４）、黒画素で囲まれた閉領域を抽出する（ス
テップ５）。特定の階層において抽出された全ての閉領
域を基本閉領域として登録し（ステップ８）、以降の密
に分割された階層において抽出された閉領域と前記基本
閉領域との包含関係を調べ、外部の領域と接合した閉領
域を検知・無効化し（ステップ７）、有効な領域を基本
閉領域として再登録する（ステップ８）。各々の単位図
形に対して、属性に関する確からしさを算出し、全ての
単位図形に属性が付与された後、図面の整形、再構成を
行う（ステップ１１〜１５）。
より線分が不安定な場合にも柔軟に対処し、システム構
築の手間、コストを軽減するとともに、実際の入力作業
において安定的な図形抽出を可能にする。 【構成】 図面画像を粗から密に階層的に分割し（ステ
ップ２〜４）、黒画素で囲まれた閉領域を抽出する（ス
テップ５）。特定の階層において抽出された全ての閉領
域を基本閉領域として登録し（ステップ８）、以降の密
に分割された階層において抽出された閉領域と前記基本
閉領域との包含関係を調べ、外部の領域と接合した閉領
域を検知・無効化し（ステップ７）、有効な領域を基本
閉領域として再登録する（ステップ８）。各々の単位図
形に対して、属性に関する確からしさを算出し、全ての
単位図形に属性が付与された後、図面の整形、再構成を
行う（ステップ１１〜１５）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、イメージデータとして
獲得された図面情報を計算機に入力する方法に関する。
獲得された図面情報を計算機に入力する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の図面認識方法では、図形を形成す
る線分に注目し、線分を追跡し、図形を抽出していた。
る線分に注目し、線分を追跡し、図形を抽出していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このため、実線、点線
といった線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等によ
り線分が不安定な図面を対象とする場合には、それらを
想定した膨大なプログラミングが必要になるため、シス
テム構築のための手間や費用が大きくなってしまってい
た。また、従来方法による対処には限界があり、オペレ
ータの判断を介在させた線分接続の作業が必要となり、
入力作業を行うオペレータの作業負担はより大きなもの
になっていた。
といった線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等によ
り線分が不安定な図面を対象とする場合には、それらを
想定した膨大なプログラミングが必要になるため、シス
テム構築のための手間や費用が大きくなってしまってい
た。また、従来方法による対処には限界があり、オペレ
ータの判断を介在させた線分接続の作業が必要となり、
入力作業を行うオペレータの作業負担はより大きなもの
になっていた。
【０００４】このように従来の方法では、実線、点線と
いった線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等により
線分が不安定な図面を対象とする場合には、システム構
築の手間、コストが大きくなってしまうだけではなく、
実際の入力作業において、効率的な入力ができず、オペ
レータの負担が大きくなってしまうという問題点があ
る。
いった線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等により
線分が不安定な図面を対象とする場合には、システム構
築の手間、コストが大きくなってしまうだけではなく、
実際の入力作業において、効率的な入力ができず、オペ
レータの負担が大きくなってしまうという問題点があ
る。
【０００５】本発明の目的は、実線、点線といった線分
の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等により線分が不安
定な場合にも柔軟に対処でき、システム構築の手間、コ
ストを軽減するとともに、実線の入力作業において安定
的な図形抽出を可能にし、入力作業を行うオペレータの
負担を大幅に軽減した対話型図面入力方法を提供するこ
とにある。
の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等により線分が不安
定な場合にも柔軟に対処でき、システム構築の手間、コ
ストを軽減するとともに、実線の入力作業において安定
的な図形抽出を可能にし、入力作業を行うオペレータの
負担を大幅に軽減した対話型図面入力方法を提供するこ
とにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の対話型図面入力
方法は、入力された図面画像を粗から密に階層的に分割
し、特定の階層以降では黒画素で囲まれた閉領域を抽出
し、特定の階層において抽出された全ての閉領域を基本
閉領域として登録し、以降の密に分割された階層におい
て抽出された閉領域と前記基本閉領域との包含関係を調
べ、画像の掠れや点線、破線によって外部の領域と接合
した閉領域を検知すると、その外部の領域と接合した閉
領域を無効化し、有効な領域を基本閉領域として再登録
し、最終的に得られた全ての有効な閉領域を単位図形と
して登録し、各々の単位図形に対して、対象図面に関す
る知識を用い属性に関する確からしさを算出し、その確
からしさの高い場合は自動的に属性を付与し、確からし
さが低く属性を付与できない場合は、画面上にそれらの
単位図形を強調表示し、オペレータが入力対象とする単
位図形を指示しながら、その単位図形の属性を対話的に
入力するとともに、属性が付与された単位図形は強調表
示を通常表示に戻し、全ての単位図形に属性が付与され
た後、その属性情報および図面に関する知識を利用し図
面の整形、再構成を行う。
方法は、入力された図面画像を粗から密に階層的に分割
し、特定の階層以降では黒画素で囲まれた閉領域を抽出
し、特定の階層において抽出された全ての閉領域を基本
閉領域として登録し、以降の密に分割された階層におい
て抽出された閉領域と前記基本閉領域との包含関係を調
べ、画像の掠れや点線、破線によって外部の領域と接合
した閉領域を検知すると、その外部の領域と接合した閉
領域を無効化し、有効な領域を基本閉領域として再登録
し、最終的に得られた全ての有効な閉領域を単位図形と
して登録し、各々の単位図形に対して、対象図面に関す
る知識を用い属性に関する確からしさを算出し、その確
からしさの高い場合は自動的に属性を付与し、確からし
さが低く属性を付与できない場合は、画面上にそれらの
単位図形を強調表示し、オペレータが入力対象とする単
位図形を指示しながら、その単位図形の属性を対話的に
入力するとともに、属性が付与された単位図形は強調表
示を通常表示に戻し、全ての単位図形に属性が付与され
た後、その属性情報および図面に関する知識を利用し図
面の整形、再構成を行う。
【０００７】４進木構造化法を用いて画像の分割を行な
うことができる。
うことができる。
【０００８】
【作用】本発明は、入力された図面画像を粗から密に階
層的に分割し、特定の階層以降において閉領域を抽出
し、特定の階層において抽出された全ての閉領域を基本
閉領域として登録し、以降の密に分割された階層におい
て抽出された閉領域と上記基本閉領域との包含関係を調
べ、画像の掠れや点線・破線による不正な領域の接合を
検知し、不正に接合された閉領域を無効化し、有効な領
域を基本閉領域として再登録することにより、実線、点
線といった線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等に
より線分が不安定な場合にも柔軟に対処できる。
層的に分割し、特定の階層以降において閉領域を抽出
し、特定の階層において抽出された全ての閉領域を基本
閉領域として登録し、以降の密に分割された階層におい
て抽出された閉領域と上記基本閉領域との包含関係を調
べ、画像の掠れや点線・破線による不正な領域の接合を
検知し、不正に接合された閉領域を無効化し、有効な領
域を基本閉領域として再登録することにより、実線、点
線といった線分の種類が多岐にわたる場合や、掠れ等に
より線分が不安定な場合にも柔軟に対処できる。
【０００９】したがって、システム構築の手間、コスト
を軽減できるとともに、実際の入力作業において安定的
な図形抽出が行えるため、入力作業を行うオペレータの
負担を大幅に軽減することが可能になる。
を軽減できるとともに、実際の入力作業において安定的
な図形抽出が行えるため、入力作業を行うオペレータの
負担を大幅に軽減することが可能になる。
【００１０】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１１】図１は本発明の一実施例の対話型図面入力
方法の流れ図である。
方法の流れ図である。
【００１２】まず、図面画像を分割する階層数ｎを初期
化する（ステップ１）。
化する（ステップ１）。
【００１３】次に、入力された画像を階層１から指定さ
れた階層Ｎまで粗から密に分割する（ステップ２〜
４）。この分割は４進木構造化法（ｑｕａｄｔｒｅｅ
法）を用いて行なう。４進木構造化法は画像を４つの単
位領域（ノード）に分割し、そのノード内に黒画素があ
る場合のみ更に細かく分割していく方法である。この方
法を用いれば、黒画素のある範囲だけを階層的に分割す
ることができ、任意の粗さの画像を高速に得ることがで
きる。４進木構造化法を用いなくても画像を粗から密に
階層的に分割することは可能であるが、４進木構造化法
では不必要な空白部分は処理しないので、処理時間の短
縮、データ量の削減が図れる。
れた階層Ｎまで粗から密に分割する（ステップ２〜
４）。この分割は４進木構造化法（ｑｕａｄｔｒｅｅ
法）を用いて行なう。４進木構造化法は画像を４つの単
位領域（ノード）に分割し、そのノード内に黒画素があ
る場合のみ更に細かく分割していく方法である。この方
法を用いれば、黒画素のある範囲だけを階層的に分割す
ることができ、任意の粗さの画像を高速に得ることがで
きる。４進木構造化法を用いなくても画像を粗から密に
階層的に分割することは可能であるが、４進木構造化法
では不必要な空白部分は処理しないので、処理時間の短
縮、データ量の削減が図れる。
【００１４】ステップ４でｎ≧Ｎと判定されると、黒画
素で囲まれる閉領域の抽出を行う（ステップ５）。閉領
域の抽出は４進木データ上で行うこともできるが、処理
が複雑になるため、４進木データをビットマップデータ
に変換してから抽出処理を行うものとする。閉領域の抽
出は白黒の境界となる画素を追跡することにより実現で
きる。ここで、Ｎの値は対象とする図面の性質に応じて
予め設定しておく。Ｎは抽出したい閉領域のおおまかな
大きさから設定できる。抽出したい領域の大きさ（一辺
の長さ）をＸｆ、画像をＮ回分割した場合４進木のノー
ドの大きさ（一辺の長さ）をＸNとすると図２（１）、
２＜Ｘｆ／ＸNとなるようにＮを設定すれば良い。この
ように設定すれば、Ｎ回分割した画像上に抽出したい閉
領域が必ず存在していることになる図２（２）。パラメ
ータＮの設定は厳密でなくてもよいが、Ｘｆ／ＸNが２
に近いほど線分の掠れ、点線・破線に対する適応性は高
くなる。
素で囲まれる閉領域の抽出を行う（ステップ５）。閉領
域の抽出は４進木データ上で行うこともできるが、処理
が複雑になるため、４進木データをビットマップデータ
に変換してから抽出処理を行うものとする。閉領域の抽
出は白黒の境界となる画素を追跡することにより実現で
きる。ここで、Ｎの値は対象とする図面の性質に応じて
予め設定しておく。Ｎは抽出したい閉領域のおおまかな
大きさから設定できる。抽出したい領域の大きさ（一辺
の長さ）をＸｆ、画像をＮ回分割した場合４進木のノー
ドの大きさ（一辺の長さ）をＸNとすると図２（１）、
２＜Ｘｆ／ＸNとなるようにＮを設定すれば良い。この
ように設定すれば、Ｎ回分割した画像上に抽出したい閉
領域が必ず存在していることになる図２（２）。パラメ
ータＮの設定は厳密でなくてもよいが、Ｘｆ／ＸNが２
に近いほど線分の掠れ、点線・破線に対する適応性は高
くなる。
【００１５】次に、再び階層数を判定する（ステップ
６）。階層数ｎ＝Ｎの場合、ステップ５で抽出された閉
領域全てを基本閉領域として登録する（ステップ８）。
６）。階層数ｎ＝Ｎの場合、ステップ５で抽出された閉
領域全てを基本閉領域として登録する（ステップ８）。
【００１６】階層数ｎ＞Ｎの場合、抽出された閉領域と
登録されている基本閉領域との包含関係を調べることに
より、不正領域を検知し、それを無効化する（ステップ
７）。この不正領域というのは、破線や入力画像の掠れ
によって枠外の領域と接合してしまった領域のことを指
す。原画像に図３（１）に示すような掠れによる切断が
あったものとする。図３（２）に示すように、第ｎ階層
では異なるグループに属する領域ａｉ，ｂｊがあり、こ
れら領域ａｉとｂｊとが第（ｎ＋１）階層では領域Ａｋ
に統合された場合、領域の枠外の接合があったと判断
し、図３（４）に示すように、領域Ａｋを無効とし、こ
の部分の分割は第ｎ階層で終了する。これにより、破線
や掠れのある部分の分割を適正な階層で自動的に停止す
ることができる。その他は次の分割終了条件のいずれか
を満たすまで続けられる。なお、不正領域が検知されな
ければ抽出した閉領域を基本閉領域として登録する（ス
テップ８）。
登録されている基本閉領域との包含関係を調べることに
より、不正領域を検知し、それを無効化する（ステップ
７）。この不正領域というのは、破線や入力画像の掠れ
によって枠外の領域と接合してしまった領域のことを指
す。原画像に図３（１）に示すような掠れによる切断が
あったものとする。図３（２）に示すように、第ｎ階層
では異なるグループに属する領域ａｉ，ｂｊがあり、こ
れら領域ａｉとｂｊとが第（ｎ＋１）階層では領域Ａｋ
に統合された場合、領域の枠外の接合があったと判断
し、図３（４）に示すように、領域Ａｋを無効とし、こ
の部分の分割は第ｎ階層で終了する。これにより、破線
や掠れのある部分の分割を適正な階層で自動的に停止す
ることができる。その他は次の分割終了条件のいずれか
を満たすまで続けられる。なお、不正領域が検知されな
ければ抽出した閉領域を基本閉領域として登録する（ス
テップ８）。
【００１７】次に、分割回数がその上限値（この値は画
像の性質、処理時間等を考慮して設定しておく）に達し
たか、および有効領域が未だ存在するかどうかの分割終
了条件を判定する（ステップ９）。分割回数が上限値に
達したか、有効領域が無くなれば、以降のステップ１０
〜１５に進み、そうでなければ、ステップ２に戻り、前
述の処理を繰り返す。
像の性質、処理時間等を考慮して設定しておく）に達し
たか、および有効領域が未だ存在するかどうかの分割終
了条件を判定する（ステップ９）。分割回数が上限値に
達したか、有効領域が無くなれば、以降のステップ１０
〜１５に進み、そうでなければ、ステップ２に戻り、前
述の処理を繰り返す。
【００１８】以上が閉領域抽出に関する処理の説明であ
る。
る。
【００１９】次に、抽出された全ての閉領域を単位図形
として登録する（ステップ１０）。次に、これらの単位
図形の属性（ここでは、各単位図形が属するカテゴリー
（部屋、収納、ドア等）とする）の決定を行う。間取り
図面の場合は、単位図形の形状、大きさなどから属性を
決定することが可能である。具体的な方法は様々なもの
が考えられるが、ここではその一例を示す。 （１）形状の判定 図面中に現れる全てのカテゴリーの図形形状のテンプレ
ートを用意しておき、各単位図形とこれらのテンプレー
トとのマッチングを取る。図１０はテンプレートの一例
である。マッチングの際に各カテゴリーとの適合度Ｐ１
（ｉ，ｊ）を算出する。ここで、Ｐ１（ｉ，ｊ）は単位
図形ｉのカテゴリーｊに対する形状の適合度であり、テ
ンプレートとの一致画素数といった公知の手段で算出で
きる。 （２）大きさの判定 図面中に現れる全てのカテゴリーの図形に対して、その
大きさに関する統計を獲得しておく。それを用い、対象
とする単位図形の各カテゴリーに対する大きさに関する
適合度Ｐ２（ｉ，ｊ）を算出しておく。ここで、Ｐ２
（ｉ，ｊ）は単位図形ｉのカテゴリーｊに対する大きさ
の適合度であり、図形の大きさに対するカテゴリーｊの
分布から直接求めることができる。
として登録する（ステップ１０）。次に、これらの単位
図形の属性（ここでは、各単位図形が属するカテゴリー
（部屋、収納、ドア等）とする）の決定を行う。間取り
図面の場合は、単位図形の形状、大きさなどから属性を
決定することが可能である。具体的な方法は様々なもの
が考えられるが、ここではその一例を示す。 （１）形状の判定 図面中に現れる全てのカテゴリーの図形形状のテンプレ
ートを用意しておき、各単位図形とこれらのテンプレー
トとのマッチングを取る。図１０はテンプレートの一例
である。マッチングの際に各カテゴリーとの適合度Ｐ１
（ｉ，ｊ）を算出する。ここで、Ｐ１（ｉ，ｊ）は単位
図形ｉのカテゴリーｊに対する形状の適合度であり、テ
ンプレートとの一致画素数といった公知の手段で算出で
きる。 （２）大きさの判定 図面中に現れる全てのカテゴリーの図形に対して、その
大きさに関する統計を獲得しておく。それを用い、対象
とする単位図形の各カテゴリーに対する大きさに関する
適合度Ｐ２（ｉ，ｊ）を算出しておく。ここで、Ｐ２
（ｉ，ｊ）は単位図形ｉのカテゴリーｊに対する大きさ
の適合度であり、図形の大きさに対するカテゴリーｊの
分布から直接求めることができる。
【００２０】ここで、各単位図形ｉに対して、カテゴリ
ーｊである適合度Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｆ｛Ｐ１（ｉ，ｊ）、
Ｐ２（ｉ，ｊ）｝を算出する。関数Ｆ（ｘｉ、ｘｊ）は
Σｘやｘｉ* ｘｊ等が考えられるが、必要に応じて最適
なものを選べばよい。
ーｊである適合度Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｆ｛Ｐ１（ｉ，ｊ）、
Ｐ２（ｉ，ｊ）｝を算出する。関数Ｆ（ｘｉ、ｘｊ）は
Σｘやｘｉ* ｘｊ等が考えられるが、必要に応じて最適
なものを選べばよい。
【００２１】（１），（２）から各単位図形に対して、
各カテゴリーに対する適合度Ｐ（ｉ，ｊ）が求められ
る。そして、ある単位図形が一つのカテゴリーに対して
のみ高い適合度を持つ場合に自動的に属性を付与する
（ステップ１２）。それ以外の単位図形はディスプレイ
上に強調表示し、オペレータの判断を仰ぐ（ステップ１
３）。オペレータは属性を入力しようとする単位図形を
マウス等で指示し、属性を入力していく（ステップ１
４）。更に、属性が自動的に付与されたものに誤りがあ
るかどうかをオペレータが確認し、誤りがあった場合に
は同様にオペレータがその単位図形を指示し、訂正す
る。全ての単位図形に対して属性が付与された後、図面
に関する知識を利用して図形の整形、再構成を行う（ス
テップ１５）。
各カテゴリーに対する適合度Ｐ（ｉ，ｊ）が求められ
る。そして、ある単位図形が一つのカテゴリーに対して
のみ高い適合度を持つ場合に自動的に属性を付与する
（ステップ１２）。それ以外の単位図形はディスプレイ
上に強調表示し、オペレータの判断を仰ぐ（ステップ１
３）。オペレータは属性を入力しようとする単位図形を
マウス等で指示し、属性を入力していく（ステップ１
４）。更に、属性が自動的に付与されたものに誤りがあ
るかどうかをオペレータが確認し、誤りがあった場合に
は同様にオペレータがその単位図形を指示し、訂正す
る。全ての単位図形に対して属性が付与された後、図面
に関する知識を利用して図形の整形、再構成を行う（ス
テップ１５）。
【００２２】次に、本実施例の具体的動作例を説明す
る。
る。
【００２３】本発明は図面中の閉領域が実質的な意味を
持つような図面（市街地図、間取り図等）や、記号が閉
領域である図面（論理回路図等）や、囲み枠の多い図面
（図表、フローチャート）等に対して特に有効である
が、ここでは間取り図を例に説明する。
持つような図面（市街地図、間取り図等）や、記号が閉
領域である図面（論理回路図等）や、囲み枠の多い図面
（図表、フローチャート）等に対して特に有効である
が、ここでは間取り図を例に説明する。
【００２４】図４は紙面に描かれた間取り図の例であ
り、これを計算機に入力し、属性情報を付与するものと
する。図４の入力画像は図５に示すように４進木構造化
法により領域分割され、次に図６に示すように領域分割
され、さらに指定された階層（ｎ＝Ｎ）まで領域分割さ
れる。次に、黒画素で囲まれる背景閉領域の抽出を行
う。閉領域の抽出は４進木データ上で行うことも可能で
はあるが、処理が複雑になるため４進木データをビット
マップデータに変換してから抽出処理を行うものとす
る。図７（１）は４進木データから変換されたビットマ
ップデータである。閉領域の抽出は白黒の境界となる画
素を追跡することにより実現できる。図８（１）は抽出
された閉領域を示す図である。ここで抽出された閉領域
全てを基本閉領域として登録し、更に分割を進めてい
く。
り、これを計算機に入力し、属性情報を付与するものと
する。図４の入力画像は図５に示すように４進木構造化
法により領域分割され、次に図６に示すように領域分割
され、さらに指定された階層（ｎ＝Ｎ）まで領域分割さ
れる。次に、黒画素で囲まれる背景閉領域の抽出を行
う。閉領域の抽出は４進木データ上で行うことも可能で
はあるが、処理が複雑になるため４進木データをビット
マップデータに変換してから抽出処理を行うものとす
る。図７（１）は４進木データから変換されたビットマ
ップデータである。閉領域の抽出は白黒の境界となる画
素を追跡することにより実現できる。図８（１）は抽出
された閉領域を示す図である。ここで抽出された閉領域
全てを基本閉領域として登録し、更に分割を進めてい
く。
【００２５】ｎ＞Ｎの各階層についても同様に閉領域を
抽出する。ここで抽出された図形と登録されている基本
閉領域との包含関係を調べることにより、不正領域を検
知する。図７（２）〜（４）はさらに分割を進めていっ
た場合のビットマップデータ、図８（２）〜（４）はこ
れらビットマップデータから抽出された閉領域を示して
いる。図８（１）では各々の領域は孤立した閉領域にな
っているが、その形状は非常に粗いものになっている。
これに対し図８（３）ではいくつかの領域が線分の掠れ
のために接合してしまっていることがわかる。そして図
８（４）が閉領域抽出結果である。このように掠れ等の
ある部分は粗く、また掠れのない実線で囲まれる部分は
より詳細に抽出されていることがわかる。このように以
上に述べた閉領域抽出法は、線分の破れに自動的に対処
できる能力を持つため、画像に掠れがある場合や、領域
が点線や破線で囲まれる場合でも単一の処理で安定的に
閉領域を抽出できる。
抽出する。ここで抽出された図形と登録されている基本
閉領域との包含関係を調べることにより、不正領域を検
知する。図７（２）〜（４）はさらに分割を進めていっ
た場合のビットマップデータ、図８（２）〜（４）はこ
れらビットマップデータから抽出された閉領域を示して
いる。図８（１）では各々の領域は孤立した閉領域にな
っているが、その形状は非常に粗いものになっている。
これに対し図８（３）ではいくつかの領域が線分の掠れ
のために接合してしまっていることがわかる。そして図
８（４）が閉領域抽出結果である。このように掠れ等の
ある部分は粗く、また掠れのない実線で囲まれる部分は
より詳細に抽出されていることがわかる。このように以
上に述べた閉領域抽出法は、線分の破れに自動的に対処
できる能力を持つため、画像に掠れがある場合や、領域
が点線や破線で囲まれる場合でも単一の処理で安定的に
閉領域を抽出できる。
【００２６】次に、図８（４）中の抽出された全ての閉
領域を単位図形として登録する。そしてこれらの単位図
形の適合度Ｐ（ｉ，ｊ）を計算する。適合度の高い図形
に属性を付与し、それ以外の図形はディスプレイに強調
表示し、オペレータにより属性を入力する。全ての単位
図形に対して属性が付与された後、図面に関する知識を
利用して図形の整形・再構成を行なう。図１０に整形・
再構成された結果を示す。この例では各単位図形に与え
られた属性情報は、その図形のカテゴリーのみである
が、更に詳細な属性情報が与えられればより正確に図面
を再構成することができる。
領域を単位図形として登録する。そしてこれらの単位図
形の適合度Ｐ（ｉ，ｊ）を計算する。適合度の高い図形
に属性を付与し、それ以外の図形はディスプレイに強調
表示し、オペレータにより属性を入力する。全ての単位
図形に対して属性が付与された後、図面に関する知識を
利用して図形の整形・再構成を行なう。図１０に整形・
再構成された結果を示す。この例では各単位図形に与え
られた属性情報は、その図形のカテゴリーのみである
が、更に詳細な属性情報が与えられればより正確に図面
を再構成することができる。
【００２７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
実線、点線といった線分の種類が多岐にわたる場合や、
掠れ等により線分が不安定な場合にも柔軟に対処するこ
とができ、システム構築の手間、コストを軽減できると
ともに、実際の入力作業において安定的な図形抽出が行
えるため、入力作業を行うオペレータの負担を大幅に軽
減することが可能になる。
実線、点線といった線分の種類が多岐にわたる場合や、
掠れ等により線分が不安定な場合にも柔軟に対処するこ
とができ、システム構築の手間、コストを軽減できると
ともに、実際の入力作業において安定的な図形抽出が行
えるため、入力作業を行うオペレータの負担を大幅に軽
減することが可能になる。
【図１】本発明の一実施例の対話型図面入力方法の流れ
図である。
図である。
【図２】階層数Ｎの設定方法を説明する図で、同図
（１）は抽出した原画像のパターン、同図（２）は階層
Ｎにおける画像を示す。
（１）は抽出した原画像のパターン、同図（２）は階層
Ｎにおける画像を示す。
【図３】不正領域の検知、無効化の例を示す図である。
【図４】入力画像の例を示す図である。
【図５】図４の入力画像を４進木構造化法により分割し
た様子を示す図である。
た様子を示す図である。
【図６】図４の画像を４進木構造化によりさらに分割し
た様子を示す図である。
た様子を示す図である。
【図７】４進木構造化データにより変換されたビットマ
ップデータを示す図である。
ップデータを示す図である。
【図８】図７のビットマップデータから得られた閉領域
を示す図である。
を示す図である。
【図９】形状判定のためのテンプレートの例を示す図で
ある。
ある。
【図１０】整形・再構成された図面を示す図である。
１〜１５ ステップ
Claims (2)
- 【請求項１】 イメージデータとして獲得された図面情
報を計算機に効率的に入力する方法であって、 入力された図面画像を粗から密に階層的に分割し、特定
の階層以降では黒画素で囲まれた閉領域を抽出し、特定
の階層において抽出された全ての閉領域を基本閉領域と
して登録し、以降の密に分割された階層において抽出さ
れた閉領域と前記基本閉領域との包含関係を調べ、画像
の掠れや点線、破線によって外部の領域と接合した閉領
域を検知すると、その外部の領域と接合した閉領域を無
効化し、有効な領域を基本閉領域として再登録し、最終
的に得られた全ての有効な閉領域を単位図形として登録
し、各々の単位図形に対して、対象図面に関する知識を
用い属性に関する確からしさを算出し、その確からしさ
の高い場合は自動的に属性を付与し、確からしさが低く
属性を付与できない場合は、画面上にそれらの単位図形
を強調表示し、オペレータが入力対象とする単位図形を
指示しながら、その単位図形の属性を対話的に入力する
とともに、属性が付与された単位図形は強調表示を通常
表示に戻し、全ての単位図形に属性が付与された後、そ
の属性情報および図面に関する知識を利用し図面の整
形、再構成を行う対話型図面入力方法。 - 【請求項２】 ４進木構造化法を用いて画像の分割を行
なう請求項１記載の対話型図面入力方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4568495A JP2945601B2 (ja) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | 対話型図面入力方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4568495A JP2945601B2 (ja) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | 対話型図面入力方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08241424A true JPH08241424A (ja) | 1996-09-17 |
| JP2945601B2 JP2945601B2 (ja) | 1999-09-06 |
Family
ID=12726227
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4568495A Expired - Lifetime JP2945601B2 (ja) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | 対話型図面入力方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2945601B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10124528A (ja) * | 1996-10-16 | 1998-05-15 | Toshiba Corp | 多次元データ管理方法、多次元データ管理装置、多次元データ管理プログラムを記録した媒体 |
| JPH10198805A (ja) * | 1996-12-31 | 1998-07-31 | Ricoh Co Ltd | 建設図面からのトイレ認識方法及び建設図面認識装置 |
| JPH11110548A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Ricoh Co Ltd | 建築図面からドアを認識する方法及びその装置 |
-
1995
- 1995-03-06 JP JP4568495A patent/JP2945601B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10124528A (ja) * | 1996-10-16 | 1998-05-15 | Toshiba Corp | 多次元データ管理方法、多次元データ管理装置、多次元データ管理プログラムを記録した媒体 |
| JPH10198805A (ja) * | 1996-12-31 | 1998-07-31 | Ricoh Co Ltd | 建設図面からのトイレ認識方法及び建設図面認識装置 |
| JPH11110548A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Ricoh Co Ltd | 建築図面からドアを認識する方法及びその装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2945601B2 (ja) | 1999-09-06 |
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