JPH0850650A - 図形清書化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 手書きまたは印刷した図形等を読み取って、
ベクトルデータに変換してから認識処理することにより
清書化を行い得る図面清書化装置及び、手書きまたは印
刷した表や書式を読み取って清書化した罫線を得る罫線
清書化装置の提供。 【構成】 画像データ処理ブロック２３が外部インター
フェイスブロック２２を介して送られたイメージ化され
た図面データを受取り、それら図面データのアウトライ
ンベクトルを作成する。次に、認識用プロセッサブロッ
ク２１で、閉鎖図形か否かを判定するため対象図形内輪
郭ベクトルを求め、内輪郭ベクトルが得られた図形につ
いて基本図形の判定処理を行う。基本図形と判定された
場合には対象図形のベクトルを基本図形のベクトルで置
き換える。基本図形でない場合には直線近似補正を行い
対象図形のベクトルを補正されたベクトルデータで置き
換える。閉鎖図形でない場合には対応するイメージデー
タの細線化処理を行い、中心線ストロークベクトルを作
成する。最後に、置き換えた図形のベクトルと中心線ス
トロークベクトルを合成して清書化データを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は手書き（フリーハンド）
または印刷された図面やイラスト等の図を自動的に清書
化する図形清書化装置及び表や書式等の罫線を自動的に
抽出して清書化する罫線清書化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ディスプレイ画面上に表示された図形を
選択したり、キーボード入力やマウス等のポインティン
グデバイスを用いて画面上で図形作成を行う方式はＣＡ
Ｄシステム等により良く知られている。また、近年、手
書きの文字を読み取って認識した文字コードを出力する
文字認識装置が数多く開発されている。これらに対し、
手書き図形を認識し清書化する装置の主なものに入力装
置としてタブレット等を用いて、このタブレット上に描
かれた軌跡を追跡して図形を認識し清書化図面を出力す
る方式がある。また、手書き図形の認識装置に関する技
術として上記タブレット入力方式とは異なり、下書きし
た図形や文書を読取り装置から読み込み解析して文書作
成効率の向上を図ったものに特開平４−２９９７７６号
公報に開示された技術がある。この技術では下書きされ
た図形を読取り装置で読み取ったのち、図形認識データ
ベースに格納された図形パターンとの比較を行い、図形
を認識している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】手書き図形の認識処理
において、上記タブレット入力方式では、１本の線を引
く毎にその引かれた線に対して認識処理を行うので予め
原稿上に下書きされた図形の認識には使用できないとい
う欠点があった。これに対し、上記特開平４−２９９７
７６号公報に開示された技術では読み取った手書き図形
データと認識データベースに格納された図形パターンと
の比較を行っているので、図形パターンに相当しない複
雑な図形については認識率が低下するという問題点、及
び、原稿に大量の図形が書き込まれている場合や大型の
図形が書かれている場合などにデータ量が大量となるの
で、それに備えて記憶容量が大型化し、また、処理時間
が増大するという問題点があった。

【０００４】本発明は上記従来技術の欠点及び問題点を
解決するためになされたものであり、手書きまたは印刷
した図形やイラストを読み取って、ベクトルデータに変
換してから認識処理することにより清書化を行いうる図
面清書化装置及び、手書きまたは印刷した表や書式を読
み取って清書化した罫線を得る罫線清書化装置を提供す
ることを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに第１の発明の図形清書化装置は、描画または印刷さ
れた図を読み取ってイメージデータに変換する読取り装
置と、イメージデータをベクトル変換し、アウトライン
ベクトルを得るベクトル変換手段と、対象図が閉鎖図形
か否かを判定する図形判定手段と、対象図が閉鎖図形の
とき、該図形のベクトルの特徴を抽出し基本図形のベク
トルの特徴との比較を行う特徴比較手段と、比較結果に
基づき基本図形と特徴の一致した対象図のベクトルを該
基本図形のベクトルで置換するベクトル置換手段と、比
較結果に基づき基本図形と特徴の一致しない対象図のベ
クトルについて直線近似補正によりベクトルを補正して
置換するベクトル直線補正手段と、対象図が閉鎖図形で
ないときは、中心線ストロークベクトルを生成する中心
線ストロークベクトル生成手段と、置換結果と上記中心
線ストロークベクトルを合成して清書化された図形デー
タを出力する図形データ合成手段と、を有することを特
徴とする。

【０００６】第２の発明は、上記第１の発明の図形清書
化装置において、更に、置換された基本図形ベクトルの
位置と大きさを比較し、類似図形について大きさを整合
し、また、近接する図形についてはその位置関係を相互
に補正する図形補正手段を含むことを特徴とする。

【０００７】第３の発明は、上記第１または第２の発明
の図形清書化装置において、特徴比較手段が、対象図に
外接する４角形の頂点及び辺と対象図のベトクルとの距
離及び長さ条件を基準として基本図形との特徴の一致、
不一致を判定する判定手段を含むことを特徴とする。

【０００８】第４の発明は、描画または印刷された表ま
たは罫線を有する書式を読み取ってイメージデータに変
換する読取り装置と、読み取ったイメージデータ全ての
細線化を行い細線化されたイメージデータの中心線スト
ロークベクトルの生成を行う中心線ストロークベクトル
作成手段と、中心線ストロークベクトルから罫線ベクト
ルデータのみを抽出する罫線ベクトルデータ抽出手段
と、罫線ベクトルを、少なくとも、縦線、横線、斜線、
及び曲線の成分ベクトルに分解し、各成分ベクトルを抽
出する罫線ベクトル成分抽出手段と、各成分ベクトルの
補正及び各成分ベクトルの相互位置関係の補正を行う罫
線補正手段と、補正後の各成分ベクトルを合成し、清書
化された罫線データを出力する罫線データ合成手段と、
を有することを特徴とする。

【０００９】第５の発明は、上記第４の発明の罫線清書
化装置において、更に、抽出された罫線ベクトルデータ
の凹凸の平滑化を行う平滑化手段を含むことを特徴とす
る。

【００１０】

【作用】上記構成により、第１ないし第３の発明の図形
清書化装置は、対象図が閉鎖図形のとき、特徴比較手段
により図形のベクトルの特徴を抽出し基本図形のベクト
ルの特徴との比較を行い、比較結果に基づき基本図形と
特徴の一致した対象図のベクトルを該基本図形のベクト
ルで置換し、基本図形と特徴の一致しない対象図のベク
トルについて直線補正手段によりベクトルを補正して置
換する。また、対象図が閉鎖図形でないときは、中心線
ストロークベクトル生成手段により中心線ストロークベ
クトルを生成する。そして、図形データ合成手段により
置換結果と中心線ストロークベクトルを合成して清書化
された図形データを出力する。

【００１１】従って、基本図形に相当しない複雑な図形
についても閉鎖図形の場合には直線補正手段によりベク
トルを補正して置換し、閉鎖図形でない場合には中心線
ストロークベクトル生成手段により中心線ストロークベ
クトルを生成し直線近似により補正し、合成手段により
清書化された図形データを得ることができるので、認識
率が低下するという問題点が生じない。また、原稿に大
量の図形が書き込まれている場合や大型の図形が書かれ
ている場合でもベクトル変換によりベクトル化されるの
で従来方式に比べデータ量が増大しない。

【００１２】第４、第５の発明は、中心線ストロークベ
クトル作成手段により読み取ったイメージデータ全ての
細線化を行い細線化されたイメージデータの中心線スト
ロークベクトルの生成を行ってから、罫線ベクトルデー
タ抽出手段により罫線ベクトルデータのみを抽出するの
で、表または書式の文字は消去され罫線が抜出されて清
書化される。

【００１３】

【実施例】図１は本発明の図形清書化装置の構成例を示
すブロック図であり、図形清書化装置１０は手書きまた
は印刷原稿を読み取ってイメージデータを出力するスキ
ャナー等の入力装置１と、入力装置１からのイメージデ
ータを受け取って、ベクトル変換、図形認識及び歪み補
正処理、並びにフォーマット変換処理等の図形清書化処
理を行い清書化された図形データを出力する図形清書化
処理装置２と、図形清書化処理装置２からの清書化され
た図形データを受け取って編集し、出力するＣＡＤ装置
やワードプロセッサ等の編集装置又は／及びプリンタや
プロッタ等の出力装置を備えている。

【００１４】また、図形清書化処理装置２は図示しない
がＣＰＵ及びメモリーデータの一時記憶及び処理用バッ
ファとして内部記憶部（メモリ）を有するコンピュータ
プロセッサで構成され、入力図形データ、中間処理デー
タ、或いは清書化された図形データを格納する格納装置
（例えば、磁気ディスクや光ディスク等）を接続し得
る。

【００１５】図２は図１の図形清書化処理装置２の基本
構成を示す図であり、図形清書化処理装置２は、装置全
体の制御及び認識処理並びに手書き図形の歪み補正処理
を行う認識用プロセッサ２１、入力装置及び編集装置及
び／又は出力装置等の外部機器とのデータ入出力を行う
外部インターフェイスブロック（外部Ｉ／Ｆブロック）
２２、及び画像データ処理ブロック２３から構成されて
いる。なお、認識用プロセッサ２１は上述したようにＣ
ＰＵ及びメモリを有し、画像データ処理ブロック２３は
イメージデータに対するフィルタ処理やベクトル変換処
理等を行うブロックであり、ハードウエアによって構成
することもでき、ソフトウエア（プログラム）によって
構成することもできる。

【００１６】また、認識用プロセッサ２１は第１〜第３
の発明では、図形判定手段、特徴比較手段、ベクトル直
線比較手段、中心線ストロークベクトル生成手段、図形
データ合成手段を実行する（なお、第２の発明では、更
に、図形補正手段の実行を行い、第３の発明では判定手
段の実行を含む）。また、第４及び第５の発明では、罫
線ベクトルデータ抽出手段、ベクトル成分抽出手段、罫
線補正手段を実行する（第５の発明は平滑化手段の実行
を含む）。

【００１７】また、上記図形判定手段、特徴比較手段、
ベクトル直線比較手段、中心線ストロークベクトル生成
手段、図形データ合成手段、図形補正手段、判定手段、
罫線ベクトルデータ抽出手段、ベクトル成分抽出手段、
罫線補正手段、及び平滑化手段はプログラムで実現され
ることが望ましく、プログラムで実現された場合には格
納装置に格納され、装置の駆動時にメモリに読み込まれ
て、認識用プロセッサ２１により実行される。

【００１８】〈実施例１〉第１〜第３の発明の要点は、 図形原稿のイメージデータ（以下、ラスターデー
タ）のベクトル化を行い、 対象図形が閉鎖図形である時は、該図形のベクトル
の特徴を抽出し基本図形のベクトルの特徴との比較を行
い、対象図形が閉鎖図形でない時は中心線ストロークベ
クトルを生成する。 上記比較結果に基づき基本図形と特徴の一致した対
象図形のベクトルを該基本図形のベクトルにより置換
し、その他の閉鎖図形の図形ベクトルについては直線近
似補正によるベクトルの置換を行い、 上記置換結果と中心線ストロークベクトルを合成す
る、ことにより清書化された図形データを出力する点に
ある。 第１の発明の実施例については、図７に示すフローチャ
ートにより説明するが、説明の便宜上、これらの説明に
先立ち上記〜の動作について図３〜図６により説明
する。

【００１９】［１．対象図形の特徴抽出処理］ 〈ａ．内輪郭ベクトルの抽出〉図３は、本実施例の対象
図形の特徴抽出の説明図である。画像データ処理ブロッ
ク２３で作成されたベクトルは閉鎖図形であり、図形の
外輪郭ベクトルと内輪郭ベクトルを含んでいるが、認識
用プロセッサブロック２１でこの中から内輪郭ベクトル
のみを抽出する。ここで、外輪郭とは、図３（ａ）を例
とすると、矩形を形成する線の外側３１に沿った輪郭を
いい、内輪郭とは図３（ａ）の矩形を形成する線の内側
３２に沿った輪郭をいう。すなわち、手書き図形等では
ラスターデータは後述するように所定の幅をもつので閉
鎖された図形では外輪郭と内輪郭を有することになる。
なお、直線の場合には図３（ｂ）に示すように外輪郭３
１’はあるが（内部空間が存在しないので）内輪郭は存
在しない。なお、図３（ｂ）で記号３３で示されている
中心線は後述する中心線ストロークベクトルである。

【００２０】次に、本実施例で内輪郭ベクトルを抽出す
る理由は、図３（ｃ）に示すような図形３６と図形３８
が直線３７で結ばれた図形を対象図形とした場合を例と
すると、内輪郭ベクトルを抽出した場合には図３（ｄ）
に示すように図形３６と図形３７が抽出されるが、外輪
郭ベクトルを抽出した場合には図３（ｅ）に示すように
元の図形（図３（ｃ））とは異なる形の図形が抽出され
るからである。すなわち、基本図形はいずれも閉じた図
形であることから、図形の内輪郭を見つけ出して処理す
ることにより基本図形の判定及び置き換えが迅速に行え
る。なお、内輪郭ベクトルを抽出した場合は図３（ｄ）
に示すように直線３７は抽出されないが後述する合成処
理により中心線ストロークベクトル化された直線が付加
され、図３（ｃ）の図形の清書化データが得られる。

【００２１】〈ｂ．中心線ストロークベクトルの生成〉
ラスターデータが直線である場合には前述したように内
輪郭ベクトルは存在しない。そこで、そのラスターデー
タに対して細線化処理を行い、細線化処理されたラスタ
ーデータに対して座標と方向を与えベクトル化（中心線
ストロークベクトル化）する。ここで、細線化は、手書
きの線は図３（ｂ）に示すように幅をもっているのでこ
の幅を狭くして１〜３ドットの細線にする処理である。

【００２２】［２．基本図形の補正による清書化処理］
前述の対象図形の特徴抽出処理により内輪郭ベクトルが
得られた図形について、対象と成る図形のベクトルの特
徴を基本図形（円，４角形，３角形，菱形，……，等）
のベクトルの特徴と比較し、基本図形のベクトルに当て
はまるものについては元の図形のベクトルを削除し、基
本図形のベクトルで置き換える。この処理を実行するた
め、認識用プロセッサ２１は以下の手順（１）〜（６）
を実行する。 （１）まず、対象図形の描くベクトルに外接する４角形
を想定する。 （２）外接する４角形の縦横の長さの比を調べる。 （３）外接する４角形のどの頂点に接近したかを判定す
るため、例えば、下記の判定基準を設ける。

【００２３】〈判定基準〉外接４角形の頂点を中心とす
る円（半径は短辺の長さの１／８）を外接４角形のある
頂点を中心として描いたと仮想したとき、その仮想円の
内側に対象となる図形のベクトルが含まれた場合を接近
したと判定する。この判定を外接４角形のそれぞれの頂
点について行う。なお、この判定基準で仮想円の半径ｒ
を長さの１／８としたが、１／９＜ｒ＜１／７であれば
よい。 （４）次に、対象となる図形のベクトルの一部が上述し
た外接４角形の一辺と見做せるか否かを判定するため、
例えば、下記の判定基準を設け、そのベクトルが外接４
角形の４つの辺のうちどの辺にあるかを調べる。

【００２４】〈判定基準〉図４に示すような領域を仮想
し、その領域に含まれる（対象図形の）ベクトルの長さ
の総和が注目する外接４角形の辺の長さの６０％以上
（望ましくは７０％以上）ある場合、外接４角形の一辺
と見做す。 （５）対象となる図形の中に直線部分が何本あるかを調
べる。 （６）上記手順（１）〜（５）によって得られた情報を
もとに認識用プロセッサ２１は対象図形がどの基本図形
に相当するかを判定し、基本図形に当てはまると判定さ
れたものについては図形ベクトルを基本図形のベクトル
で置き換えるベクトルの置き換えを行う。また、基本図
形に当てはまらない複雑な形状の場合には後述する直線
の補正または近似による清書化処理を行う。なお、基本
図形に相当するか否かを判定するため、例えば、下記の
判定基準を設ける。なお、下記判定基準３は説明上その
一部を例示するものであり、全ての基本図形を示してい
るものではなく、例えば、５角形，６角形，……，楕
円，紡錘形等についての判定基準も自由に設定できる。

【００２５】〈判定基準〉 ａ．円の判定基準； ・縦横比がほぼ１対１で、外接４角形の頂点を中心とす
る円（半径ｒは各辺の１／９〜１／７（望ましくは１／
８））を各頂点に仮想し、その仮想円の内側に対象とな
るベクトルを含まない頂点が３ヵ所以上あり、 ・外接４角形の全ての辺のほぼ中央に接するが接する長
さがその辺の長さの１／９以下（望ましくは１／１０以
下）であり、 ・長い直線ベクトル（長さ４８ドット（１ドット＝１／
１６mm））以上の本数が図形の総ベクトル本数の１／９
０以下（望ましくは１／１００以下）である、場合に対
象図形を円と判定する。

【００２６】ｂ．４角形の判定基準； ・対象図形のベクトルが外接４角形の全ての頂点に接近
し、対象図形の全ての辺を対象ベクトルの一部と見做し
得る、 ・対象図形のベクトルを直線近似した場合に全てのベク
トルの長さが外接４角形の辺の長さの７０％以上（望ま
しくは８０％以上）の長さになる、場合に対象図形を４
角形と判定する。

【００２７】ｃ．直角３角形の判定基準； ・対象図形のベクトルが外接４角形の３つの頂点に接近
し、外接４角形の２つの辺を対象図形のベクトルの一部
と見做し得る、 ・外接４角形の残りの２辺と対象図形のベクトルとが接
することはなく、 ・対象図形のベクトルを直線近似した場合に全てのベク
トルの長さが外接４角形の辺の長さの７０％以上（望ま
しくは８０％以上）の長さになる、場合に対象図形を直
角３角形と判定する。

【００２８】ｄ．正３角形の判定基準（含：２等辺３角
形）； ・対象図形のベクトルが外接４角形の２つの頂点に接近
し、外接４角形の１つの辺を対象図形のベクトルの一部
と見做し得る、 ・ベクトルの一部と見做し得る外接４角形の１辺の反対
側の辺のほぼ中央部に対象図形のあるベクトルが接す
る、 ・対象図形のベクトルを直線近似した場合に全てのベク
トルの長さが外接４角形の辺の長さの７０％以上（望ま
しくは８０％以上）の長さになる、場合に対象図形を正
３角形と判定する。

【００２９】ｅ．菱形の判定基準 ・対象図形のベクトルが外接４角形の２つの頂点に接近
しない、 ・外接４角形の各辺のほぼ中央部に接するが、外接４角
形の内側に仮想した領域（図４参照）に入るベクトルの
量が対象図形のベクトルの総量の１／７以下（望ましく
は１／８以下）である、 ・対象図形のベクトルを直線近似した場合に全てのベク
トルの長さが外接４角形の辺の長さの５０％以下の長さ
になる、場合に対象図形を菱形と判定する。

【００３０】［３．直線の補正または近似による図形の
清書化処理］前述の対象図形の特徴抽出処理により内輪
郭ベクトルが得られた図形のうち、基本図形との一致判
定が得られなかった図形については直線の補正または近
似による図形の清書化処理により清書化された図形デー
タを生成する。

【００３１】図５は直線データの補正動作の説明図であ
り、図５（ａ）は手書き原稿または印刷原稿から得た線
のラスターデータの例である（以下、元図という）。手
書きの図形原稿または印刷原稿の図形若しくは罫線は、
手書き原稿ではぶれや歪みが生じ、印刷原稿では印刷時
や読み込み時のぶれがある。従って、線のラスターデー
タは図５（ａ）に示すようになる。

【００３２】図５（ａ）の元図（ラスターデータ）Ａを
図形清書化処理装置２でベクトル変換すると図５（ｂ）
に示すようなベクトルデータＢが生成される。すなわ
ち、生成されたベクトルデータは図５（ｂ）で部分ベク
トル２２２，２２３で凹部分として、また部分ベクトル
２２５〜２２７で凸部分として示されている元図の歪み
や画像読取り時の歪みを含んでいる。これらの歪みの成
分を取り除いて真っ直ぐな直線に補正するため、認識用
プロセッサ２１は以下の手順（１）〜（３）を実行す
る。 （１）ベクトルＢの始点及び終点の座標（Ｘ１，Ｙ
１），（Ｘ２，Ｙ２）を取り出す。 （２）ベクトルＢの始点及び終点座標が、部分ベクトル
の始点及び終点の座標とどのような位置関係にあるかを
調べる。すなわち、ベクトルＢの始点及び終点を結ぶ直
線の上に部分ベクトル２２１がほぼ乗る（所定の範囲で
重なることを意味する）か否かを調べ、ほぼ乗る場合に
は、次に、ベクトルＢの始点及び終点を結ぶ直線の上に
部分ベクトル２２１に続くベクトル２２２がほぼ乗るか
否かを調べ、同様の動作を部分ベクトルが終るかベクト
ルＢの始点及び終点を結ぶ直線と大きくはずれる部分ベ
クトルが現れるまで繰り返す。

【００３３】ここで、ベクトルＢの始点及び終点を結ぶ
直線の上に部分ベクトルが重なると判定する範囲（幅）
は、本実施例では理想直線の幅を１ドット分の幅（１ド
ット＝１／１６mm）とする時、手書きによる線の太さの
相違等を考慮して、理想直線に沿って２ドット（すなわ
ち、直線幅＝５ドット）としている。従って、図５
（ａ），（ｂ）の例では部分ベクトル２２２，２２３で
凹部分として、また部分ベクトル２２５〜２２７で凸部
分として示されている歪みは許容範囲内にあるのでベク
トルＢ全体は直線と判定され、図５（ｃ）に示す１本の
直線ベクトルＣに置き換えられる。これに対して、ベク
トルＢの始点及び終点を結ぶ直線と大きくはずれる部分
ベクトルが現れた場合の処理は以下の手順による。 （３）ベクトルＢの始点及び終点を結ぶ直線と大きくは
ずれる部分ベクトル２２５’が現れた場合には、ベクト
ル２２５’の前の点（ベクトル２２４の終点）までを直
線と判定し、１本の直線（ベクトルＢより短い）ベクト
ルで置き換える（図５（ｅ）参照）。

【００３４】［４．図形の合成処理］図６は上記基本図
形の補正による清書化処理及び直線の補正または近似に
よる清書化処理によって清書化された図形の合成処理の
説明図であり、図６（ａ）は図３（ｃ）に示した図形を
基本図形の補正による清書化処理により清書化した矩形
３６，３８であり、図６（ｂ）は直線の中心線ストロー
クベクトル化により得られた直線ベクトルによる清書化
処理によって清書化された直線３７である。この２つを
合成して、図６（ｃ）のような清書された図形（この場
合はフローチャートの一部）データが生成される。手書
きの図形原稿は図１０に示すような円や、４角形，……
といった基本図形と直線及びこれらを結ぶ線で構成され
る。本実施例では、このような図形原稿を入力装置１で
読取り、図形清書化処理装置２で清書化して編集装置３
または出力装置４に出力する。

【００３５】図７は、手書き図面の清書化処理の一実施
例を示すフローチャートであり、以下、図７に基づいて
説明する。なお、図１０，図１２は手書きの図形原稿の
例であり、図１１，図１３は本実施例によりこれら手書
きの図形を清書化した図形の出力である。

【００３６】ステップＳ１では、画像データ処理ブロッ
ク２３が外部インターフェイスブロック２２を介して送
られたイメージ化された各図面データ（ラスターデー
タ）を受取メモリのラスターデータ記憶領域に記憶し、
画像データ処理ブロック２３によりベクトル変換を行っ
て、それら図面データのアウトラインベクトルを作成
し、メモリのアウトラインベクトル記憶領域に記憶す
る。

【００３７】ステップＳ２では、閉鎖図形か否かを判定
するため前述した対象図形の特徴抽出処理により内輪郭
ベクトルを求める。内輪郭ベクトルの始点と終点が一致
しない時は閉鎖図形でないものとしてステップＳ７に移
行する。

【００３８】ステップＳ３では、内輪郭ベクトルが得ら
れた図形について、前述した基本図形の補正による清書
化処理により基本図形の判定処理を行う。判定の結果が
基本図形に当てはまる場合にはステップＳ４に移行し、
当てはまらない場合にはステップＳ５に移行する。

【００３９】ステップＳ４では、メモリのアウトライン
ベクトル記憶領域上で対象図形のベクトルを基本図形の
ベクトルで置き換えてステップＳ６に移行する。

【００４０】ステップＳ５では、前述した直線の補正ま
たは近似による清書化処理により直線近似による補正を
行いメモリのアウトラインベクトル記憶領域上で対象図
形のベクトルを補正されたベクトルデータで置き換えて
ステップＳ６に移行する。

【００４１】ステップＳ６では内輪郭の得られた図形の
ラスターデータをラスターデータ記憶領域の元の図面デ
ータから削除し、次の図形ベクトルの処理を行うために
ステップＳ２に戻る。

【００４２】ステップＳ７では、内輪郭ベクトルが得ら
れなかったラスターデータの細線化処理を行い、中心線
ストロークベクトルを作成してステップＳ８に移行す
る。

【００４３】ステップＳ８では、得られたベクトル中に
閉じた図形があるか否かを判定し（すなわち、内輪郭ベ
クトルであるか否かを調べ）、閉じた図形があればステ
ップＳ９に移行し、なければステップＳ１２に移行す
る。

【００４４】ステップＳ９では、前述した基本図形の補
正による清書化処理により基本図形の判定処理を行う。
判定の結果が基本図形に当てはまる場合にはステップＳ
１０に移行し、当てはまらない場合にはステップＳ１１
に移行する。

【００４５】ステップＳ１０では、メモリのアウトライ
ンベクトル記憶領域上で対象図形のベクトルを基本図形
のベクトルで置き換えてステップＳ８に戻る。この場
合、基本図形同士で位置と大きさを比較し似たものは同
じ大きさに揃え、近傍にあるもの同士ではその位置を相
互に補間する。

【００４６】ステップＳ１１では、前述した直線の補正
または近似による清書化処理により直線近似による補正
を行いメモリのアウトラインベクトル記憶領域上で対象
図形のベクトルを補正されたベクトルデータで置き換え
てステップＳ８に戻る。この場合、水平に近い斜線や垂
直に近い斜線はそれぞれ水平線、垂直線に置き換える。

【００４７】ステップＳ１２では、前述した直線の補正
または近似による清書化処理により直線近似による補正
を行いメモリのアウトラインベクトル記憶領域上で対象
図形のベクトルを補正されたベクトルデータで置き換え
てステップＳ１３に移行する。この場合、水平に近い斜
線や垂直に近い斜線はそれぞれ水平線、垂直線に置き換
える。

【００４８】ステップＳ１３では、置換された図形のベ
クトルと中心線ストロークベクトルを合成し清書化され
た図形データとして出力する。

【００４９】なお、上記実施例ではステップＳ１はベク
トル変換手段の動作に、ステップＳ２は図形判定手段の
動作に、ステップＳ３は特徴比較手段の動作に、ステッ
プＳ４はベクトル置換手段の動作に、ステップＳ５はベ
クトル直線補正手段の動作に、ステップＳ７は中心線ス
トロークベクトル生成手段の動作に、ステップＳ１３は
図形データ合成手段の動作に相当する。

【００５０】〈実施例２〉第４、第５の発明の要点は、 原稿のラスターデータの完全細線化を行い、 細線化されたラスターデータの中心線ストロークベ
クトルの作成を行って、 上記中心線ストロークベクトルから罫線のベクトル
データのみを抽出し、 上記罫線ベクトルから縦線、横線、斜線、曲線等の
成分ベクトルを抽出する、 そして、上記成分ベクトルの補正及び相互位置関係
の補正を行い、 補正後の各成分ベクトルを合成する、ことにより、
清書化された罫線データを出力する点にある。

【００５１】表や、書式等の罫線入り原稿は、手書きで
記入又は印刷された罫線及び罫線枠と及び文字からなっ
ている。本実施例では、このような原稿を入力装置１で
読取り、図形清書化処理装置２で文字を取り除き罫線及
び罫線枠のみを清書化して編集装置３または出力装置４
に出力する。

【００５２】図８は、罫線及び罫線枠のある書式原稿の
清書化処理の一実施例を示すフローチャートであり、以
下、図８に基づいて説明する。なお、図１４、図１６は
罫線及び罫線枠のある書式原稿の例であり、図１５、図
１７は本実施例によりこれらから罫線及び罫線枠のみを
清書化した出力である。図８のステップＳ２１では、画
像データ処理ブロック２３が外部インターフェイスブロ
ック２２を介して送られたイメージ化された各書式デー
タ（ラスターデータ）を受取メモリのラスターデータ記
憶領域に記憶する。

【００５３】ステップＳ２２では、認識用プロセッサー
ブロック２１で、前述した中心線ストロークベクトルの
抽出処理により細線化されたラスターデータの中心線ス
トロークベクトル化を行い（［１．対象図形の特徴抽出
処理参照］）、メモリのベクトルデータ記憶領域に記憶
する。

【００５４】ステップＳ２３では、中心線ストロークベ
クトルから罫線ベクトルを抽出しそれ以外のベクトルを
削除する。この処理により、罫線枠内に書かれた（或い
は、印刷された）文字等は削除され罫線ベクトルのみが
残る。なお、罫線ベクトル抽出のための罫線判定基準と
して、例えば、次のような基準を設ける。 ・連続したベクトルで長さの総和が１５０〜１７０ドッ
ト（望ましくは１６０ドット）以上あるベクトルを罫線
ベクトルと判定する。 ・長さの操作は１７０ドット以下（望ましくは１６０ド
ット以下）であるが、１５ドット以上（望ましくは１６
ドット以上）のベクトルが２個以上存在する連続ベクト
ルを罫線ベクトルと判定する。 ・長さの総和は１７０ドット以下（望ましくは１６０ド
ット以下）であるが、７ドット以上（望ましくは８ドッ
ト以上）のベクトルが３個以上存在する連続ベクトルを
罫線ベクトルと判定する。 ここで、上記第２，第３の基準により、折れ曲がった罫
線を抽出することができる。

【００５５】ステップＳ２４では、前述した直線の補正
または近似による図形の清書化処理の要領で罫線の凹凸
を検出し凹凸を削除して直線として平滑化する。

【００５６】ステップＳ２５では、連続したベクトルを
縦成分、横成分に分割する。

【００５７】次に、ステップＳ２６で曲線部分の抽出を
行う。罫線の曲線ベクトル抽出のための定基準として、
例えば、次のような基準を設ける。 ・９ドット以下（望ましくは８ドット以下）の短いベク
トルか、傾きが４０度〜５０度（望ましくは４５度）の
ベクトルが１８個以上（望ましくは２０個以上）あり、
始点から中点までの角度と、中点から終点までの角度の
差が１５度以上であるベクトルを曲線ベクトルと判定す
る。

【００５８】ステップＳ２７では分割されたそれぞれの
線分ベクトル毎に関連のあるベクトル同士を連結して１
本の連続したベクトルに置き換える。この際、置き換え
られた線分ベクトルに対応するラスターデータをメモリ
のラスターデータ記憶領域から削除する。

【００５９】ステップＳ２８では、ラスターデータ記憶
領域に残っているラスターデータのうち斜線部分を１本
のベクトルとし、ベクトル記憶領域の対応するベクトル
データと置き換える。罫線の斜線ベクトル抽出のための
判定基準として、例えば、次のような基準を設ける。 ・縦線分ベクトル及び横線分ベクトルのうちに関連のあ
るベクトルがなく、一定の範囲で連続性があるベクトル
を縦線分ベクトルと判定する。

【００６０】ステップＳ２９では、置き換えられた縦線
分ベクトル及び横線分ベクトルをそれぞれ垂直、水平に
補正する。

【００６１】次に、ステップＳ３０では、上記ステップ
Ｓ２９で垂直、水平に補正した場合他のベクトルと隙間
が空く場合があるので、関連のあるベクトル同士が接す
るように再補正する。

【００６２】ステップＳ３１で斜線の始点、終点を垂
直、水平ベクトルの座標を基準に補正する。

【００６３】最後に、ステップＳ３２で水平、垂直ベク
トルの頂点付近に曲線がある場合にはその頂点同士を曲
線で結び、罫線の清書化処理を終了して清書化された罫
線データを出力する。

【００６４】なお、上記実施例で、ステップＳ２１，Ｓ
２２は中心線ストロークベクトル生成手段の動作に、ス
テップＳ２３は罫線ベクトルデータ抽出手段の動作に、
ステップＳ２５，Ｓ２６は罫線ベクトル成分抽出手段の
動作に、ステップＳ２７は罫線補正手段の動作に、ステ
ップＳ２９〜Ｓ３２は罫線データ合成手段の動作に相当
する。

【００６５】なお、上記実施例において罫線の抽出のた
め罫線判定基準を設けて中心線ストロークベクトルから
罫線ベクトルを抽出しているが（ステップＳ２３参
照）、罫線の縦線及び横線の抽出については、図９に示
す方法により行うこともできる。すなわち、元図のラス
ターデータ（図９（ａ））から縦線に相当する部分と横
線に相当する部分を抽出してそのあとで合成する。縦線
に相当する部分の抽出には元図のラスターデータに対し
て横方向の収縮を行い（図９（ｂ））、縦線に相当する
部分の抽出には元図のラスターデータに対して横方向の
収縮を行う（図９（ｂ））。その後、収縮化によって得
られた縦線、横線のラスターデータをそれぞれ別個にベ
クトル化し、直線補正を行ったのち合成して罫線フォー
マットを得ることができる。

【００６６】

【発明の効果】以上説明したように第１〜第３の発明の
図形清書化装置によれば、手書きで書いた図形やイラス
ト等を清書化したデータを得ることができるので、ワー
ドプロセッサやＣＡＤシステム、ＤＴＰ（ディスク・ト
ップ・パブリッシング）システム等で簡単に利用でき
る。また、印刷された図形やイラストについても同様に
清書化したデータを得ることができる。第４、第５の発
明の罫線清書化装置によれば、表のフォーマットを手書
きで書きそれを清書化し、表フォーマットデータを得て
ワードプロセッサ用の表フォーマットとして用いること
ができる。また、印刷された定型フォーマット（書式）
から罫線部分を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の手書き図形清書化装置の構成例を示す
ブロック図である。

【図２】図形清書化処理装置の基本構成を示す図であ
る。

【図３】本実施例の対象図形の特徴抽出の説明図であ
る。

【図４】対象図形のベクトルの特徴と基本図形の特徴と
を比較・判定するための仮想領域の説明図である。

【図５】直線データの補正動作の説明図である。

【図６】基本図形の補正による清書化処理及び直線の補
正または近似による清書化処理によって清書化された図
形の合成処理の説明図である。

【図７】罫線及び罫線枠のある書式原稿の清書化処理の
一実施例を示すフローチャートである。

【図８】手書き図面の清書化処理の一実施例を示すフロ
ーチャートである。

【図９】罫線抜出し処理の他の実施例の説明図である。

【図１０】手書き図形原稿の例である。

【図１１】図１０の手書き図形を清書化した図形の出力
である。

【図１２】手書きの図形原稿の例である。

【図１３】図１２の手書き図形を清書化した図形の出力
である。

【図１４】罫線及び罫線枠のある書式原稿の例である。

【図１５】図１４の罫線及び罫線枠を清書化した罫線及
び罫線枠の出力である。

【図１６】罫線及び罫線枠のある書式原稿の例である。

【図１７】図１６の罫線及び罫線枠を清書化した罫線及
び罫線枠の出力である。

【符号の説明】

１ 入力装置（読取り装置） ２ 図形清書化処理装置 １０ 図形清書化装置 ２１ 認識用プロセッサブロック（図形判定手段、特徴
比較手段、ベクトル直線比較手段、中心線ストロークベ
クトル生成手段、図形データ合成手段、図形補正手段、
判定手段、罫線ベクトルデータ抽出手段、ベクトル成分
抽出手段、罫線補正手段、平滑化手段） ２２ インターフェイスブロック ２３ 画像データ処理ブロック（ベクトル変換手段）

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 描画または印刷された図を読み取ってイ
   メージデータに変換する読取り装置と、 前記イメージデータをベクトル変換し、アウトラインベ
   クトルを得るベクトル変換手段と、 対象図が閉鎖図形か否かを判定する図形判定手段と、 対象図が閉鎖図形のとき、 該図形のベクトルの特徴を抽出し基本図形のベクトルの
   特徴との比較を行う特徴比較手段と、 上記比較結果に基づき基本図形と特徴の一致した対象図
   のベクトルを該基本図形のベクトルで置換するベクトル
   置換手段と、 上記比較結果に基づき基本図形と特徴の一致しない対象
   図のベクトルについて直線近似補正によりベクトルを補
   正して置換するベクトル直線補正手段と、 対象図が閉鎖図形でないときは、中心線ストロークベク
   トルを生成する中心線ストロークベクトル生成手段と、 上記置換結果と上記中心線ストロークベクトルを合成し
   て清書化された図形データを出力する図形データ合成手
   段と、 を有することを特徴とする図形清書化装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の図形清書化装置におい
   て、更に、置換された基本図形ベクトルの位置と大きさ
   を比較し、類似図形について大きさを整合し、また、近
   接する図形についてはその位置関係を相互に補正する図
   形補正手段を含むことを特徴とする。
3. 【請求項３】 請求項１または２記載の図形清書化装置
   において、特徴比較手段が、対象図に外接する４角形の
   頂点及び辺と対象図のベトクルとの距離及び長さ条件を
   基準として基本図形との特徴の一致、不一致を判定する
   判定手段を含むことを特徴とする。
4. 【請求項４】 描画または印刷された表または罫線を有
   する書式を読み取ってイメージデータに変換する読取り
   装置と、 上記により読み取ったイメージデータ全ての細線化を行
   い細線化されたイメージデータの中心線ストロークベク
   トルの生成を行う中心線ストロークベクトル作成手段
   と、 上記中心線ストロークベクトルから罫線ベクトルデータ
   のみを抽出する罫線ベクトルデータ抽出手段と、 上記罫線ベクトルを、少なくとも、縦線、横線、斜線、
   及び曲線の成分ベクトルに分解し、各成分ベクトルを抽
   出する罫線ベクトル成分抽出手段と、 上記各成分ベクトルの補正及び各成分ベクトルの相互位
   置関係の補正を行う罫線補正手段と、 上記補正後の各成分ベクトルを合成し、清書化された罫
   線データを出力する罫線データ合成手段と、 を有することを特徴とする罫線清書化装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の罫線清書化装置におい
   て、更に、抽出された罫線ベクトルデータの凹凸の平滑
   化を行う平滑化手段を含むことを特徴とする。