JPH10124670A - 図面認識方法 - Google Patents
図面認識方法Info
- Publication number
- JPH10124670A JPH10124670A JP8276495A JP27649596A JPH10124670A JP H10124670 A JPH10124670 A JP H10124670A JP 8276495 A JP8276495 A JP 8276495A JP 27649596 A JP27649596 A JP 27649596A JP H10124670 A JPH10124670 A JP H10124670A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- line
- line segment
- vertical
- black point
- horizontal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 基準線がグリッド状に印刷された用紙上に書
かれた図面について、基準線上に筆記されていない線分
の認識も可能にする。 【解決手段】 用紙上に書かれた図面をイメージ入力手
段で読み取って得られる２値画像１００を入力して、該
２値画像１００の縦方向および横方向の黒点射影をそれ
ぞれ求め（２００）、該縦方向の黒点射影および横方向
の黒点射影を基に、図面中の縦線分および横線分の存在
する位置のＸおよびＹ座標系列をそれぞれ求め（３０
０）、該縦横線分位置のＸ座標系列を利用して、これら
座標系列を通る縦線と横線に沿って線分属性の判定を行
い、認識結果５００を出力する（４００）。
かれた図面について、基準線上に筆記されていない線分
の認識も可能にする。 【解決手段】 用紙上に書かれた図面をイメージ入力手
段で読み取って得られる２値画像１００を入力して、該
２値画像１００の縦方向および横方向の黒点射影をそれ
ぞれ求め（２００）、該縦方向の黒点射影および横方向
の黒点射影を基に、図面中の縦線分および横線分の存在
する位置のＸおよびＹ座標系列をそれぞれ求め（３０
０）、該縦横線分位置のＸ座標系列を利用して、これら
座標系列を通る縦線と横線に沿って線分属性の判定を行
い、認識結果５００を出力する（４００）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、紙の上に書かれた
フローチャートや設計図面、あるいは建築間取り図面な
どのように、主に縦横の線分で構成される手書き図面等
を自動的に認識する方法に関する。
フローチャートや設計図面、あるいは建築間取り図面な
どのように、主に縦横の線分で構成される手書き図面等
を自動的に認識する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】通常、フローチャートや建築間取り図面
などは、グラフ用紙などの様な縦横とも一定の間隔で基
準線がグリッド状に印刷された用紙上に、当該基準線
（以下、グリッド線と呼ぶ）に沿って書かれる。図３
は、この様な基準線の印刷された図面筆記用紙の一例で
あって、１０は図面筆記用紙、１１はグリッド線、１２
はグリッド位置検出用マークである。グリッド線１１
は、筆記の際の基準となる線であり、通常はイメージセ
ンサには見えない色、すなわちドロップアウトカラーで
印刷される。グリッド位置検出用マーク１２は、イメー
ジセンサが検出可能な色で印刷されるマークであって、
イメージセンサには見えないグリッド線の位置を検出す
るための基準位置として用いられる。
などは、グラフ用紙などの様な縦横とも一定の間隔で基
準線がグリッド状に印刷された用紙上に、当該基準線
（以下、グリッド線と呼ぶ）に沿って書かれる。図３
は、この様な基準線の印刷された図面筆記用紙の一例で
あって、１０は図面筆記用紙、１１はグリッド線、１２
はグリッド位置検出用マークである。グリッド線１１
は、筆記の際の基準となる線であり、通常はイメージセ
ンサには見えない色、すなわちドロップアウトカラーで
印刷される。グリッド位置検出用マーク１２は、イメー
ジセンサが検出可能な色で印刷されるマークであって、
イメージセンサには見えないグリッド線の位置を検出す
るための基準位置として用いられる。
【０００３】この様な筆記用紙上に書かれた図面をコン
ピュータで自動認識する場合には、筆記線分がグリッド
線上に書かれるため、グリッド位置検出用マークにより
グリッド位置を算出し、グリッド線に沿って線分の有
無、太さなどの属性を調べれば十分である。
ピュータで自動認識する場合には、筆記線分がグリッド
線上に書かれるため、グリッド位置検出用マークにより
グリッド位置を算出し、グリッド線に沿って線分の有
無、太さなどの属性を調べれば十分である。
【０００４】ところが、実際の図面では、このグリッド
の上に乗らない線分が書かれることがある。例えば、フ
ローチャートでは、矩形の枠内に書く文字数が多い時に
は枠を若干大きくしたくなる。また、建築間取り図の場
合にも、階段や廊下の幅を通常規格の幅（９１０ｍｍ）
よりも若干広くしたい場合がしばしば起こる。この結
果、図面上でも筆記の基準となるグリッド位置からずれ
た位置に線分を書く必要が生じる。
の上に乗らない線分が書かれることがある。例えば、フ
ローチャートでは、矩形の枠内に書く文字数が多い時に
は枠を若干大きくしたくなる。また、建築間取り図の場
合にも、階段や廊下の幅を通常規格の幅（９１０ｍｍ）
よりも若干広くしたい場合がしばしば起こる。この結
果、図面上でも筆記の基準となるグリッド位置からずれ
た位置に線分を書く必要が生じる。
【０００５】従来の図面認識方法では、図面にグリッド
上に書かれていない線分が含まれる場合には、グリッド
から外れた線分が無視されたり、不適切な結果を出力す
る問題があった。
上に書かれていない線分が含まれる場合には、グリッド
から外れた線分が無視されたり、不適切な結果を出力す
る問題があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、従来
のグリッド位置検出用マークとグリッドの印刷された用
紙を用いた場合の線分をグリッド上に書かなければなら
ないという制約を排除し、グリッド上の線分だけでなく
グリッド上に書かれいていない線分でも同時に認識でき
る図面認識方法を提供することにある。
のグリッド位置検出用マークとグリッドの印刷された用
紙を用いた場合の線分をグリッド上に書かなければなら
ないという制約を排除し、グリッド上の線分だけでなく
グリッド上に書かれいていない線分でも同時に認識でき
る図面認識方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明では、紙の上に書
かれた図面をイメージ入力手段で読み取って得られる２
値画像の縦および横方向の黒点射影を直接に利用するこ
とによって、線分位置を自動検出し、その位置をあたか
も基準グリッド位置と見做して線分を認識する。したが
って、紙の上に筆記された線分は縦線または横線であれ
ば良く、必ずしも規定のグリッド上にある必要はない。
筆記された線分の位置は、２値画像の黒点の射影から求
めるため、従来のグリッド上の線分のみを対象とする手
法に線分位置を算出する僅かな処理を追加するだけでグ
リッド上にない線分をも認識できる。
かれた図面をイメージ入力手段で読み取って得られる２
値画像の縦および横方向の黒点射影を直接に利用するこ
とによって、線分位置を自動検出し、その位置をあたか
も基準グリッド位置と見做して線分を認識する。したが
って、紙の上に筆記された線分は縦線または横線であれ
ば良く、必ずしも規定のグリッド上にある必要はない。
筆記された線分の位置は、２値画像の黒点の射影から求
めるため、従来のグリッド上の線分のみを対象とする手
法に線分位置を算出する僅かな処理を追加するだけでグ
リッド上にない線分をも認識できる。
【０００８】
【発明の実施の形態】図１は、本発明を実施する装置構
成の概略ブロック図である。図において、１は紙に書か
れた図面を読み取るイメージスキャナなどのイメージ入
力装置、２は該イメージ入力装置１で読み取られた２値
画像を入力し、該２値画像の縦横方向の黒点射影を利用
して線分を認識する本発明の中心をなす図面認識装置
（ＣＰＵ）、３は該図面認識装置２の認識結果の図面を
出力するディスプレイなどの図面出力装置、４は図面認
識装置２の処理プログラムの格納や作業用メモリとして
用いられる記憶装置である。
成の概略ブロック図である。図において、１は紙に書か
れた図面を読み取るイメージスキャナなどのイメージ入
力装置、２は該イメージ入力装置１で読み取られた２値
画像を入力し、該２値画像の縦横方向の黒点射影を利用
して線分を認識する本発明の中心をなす図面認識装置
（ＣＰＵ）、３は該図面認識装置２の認識結果の図面を
出力するディスプレイなどの図面出力装置、４は図面認
識装置２の処理プログラムの格納や作業用メモリとして
用いられる記憶装置である。
【０００９】図２は、本発明にかかる図面認識方法の一
実施例の処理フローチャートであって、図１の図面認識
装置２で実行される。以下、図２に基づいて説明する。
実施例の処理フローチャートであって、図１の図面認識
装置２で実行される。以下、図２に基づいて説明する。
【００１０】〈２値画像１００〉２値画像１００は、紙
に書かれた図面をイメージスキャナなどのイメージ入力
装置１によって光電変換して得られるものである。図４
にその一例を示す。同図に於いて、１１０はグリッド
線、１２０は筆記された線分である。以下の説明では、
白い紙の部分は値「０」、鉛筆など黒い線で筆記された
線分の部分は値「１」で表されているものとする。
に書かれた図面をイメージスキャナなどのイメージ入力
装置１によって光電変換して得られるものである。図４
にその一例を示す。同図に於いて、１１０はグリッド
線、１２０は筆記された線分である。以下の説明では、
白い紙の部分は値「０」、鉛筆など黒い線で筆記された
線分の部分は値「１」で表されているものとする。
【００１１】〈黒点射影抽出処理２００〉黒点射影抽出
処理２００は、２値画像１００を入力として、画像の縦
方向および横方向のそれぞれについて黒点射影を求める
処理である。図５は、該黒点射影抽出処理２００の説明
図であって、２１０は縦方向の黒点射影、２２０は横方
向の黒点射影である。縦方向について言えば、黒点射影
２１０は、Ｘ軸に垂直な各直線（Ｘ＝ｘ）上に存在する
黒点（２値画像の値が「１」の点）の数の合計を求めた
ものである。同様にして、横方向の黒点射影２２０は、
Ｙ軸に直垂な各直線（Ｙ＝ｙ）上に存在する黒点の数の
合計を求めることで得られる。縦方向の線分と横方向の
線分に対する処理は、基本的に同様であるので、以下の
説明では、縦方向の線分に着目して説明することにし、
縦方向の黒点射影２１０をｔ（ｘ）で表わすことにす
る。
処理２００は、２値画像１００を入力として、画像の縦
方向および横方向のそれぞれについて黒点射影を求める
処理である。図５は、該黒点射影抽出処理２００の説明
図であって、２１０は縦方向の黒点射影、２２０は横方
向の黒点射影である。縦方向について言えば、黒点射影
２１０は、Ｘ軸に垂直な各直線（Ｘ＝ｘ）上に存在する
黒点（２値画像の値が「１」の点）の数の合計を求めた
ものである。同様にして、横方向の黒点射影２２０は、
Ｙ軸に直垂な各直線（Ｙ＝ｙ）上に存在する黒点の数の
合計を求めることで得られる。縦方向の線分と横方向の
線分に対する処理は、基本的に同様であるので、以下の
説明では、縦方向の線分に着目して説明することにし、
縦方向の黒点射影２１０をｔ（ｘ）で表わすことにす
る。
【００１２】〈線分位置検出処理３００〉線分位置検出
処理３００は、黒点射影抽出処理２００で求めた縦方向
の黒点射影２１０および横方向の黒点射影２２０を基
に、線分の存在するＸ座標列およびＹ座標列を求める処
理である。図６は、縦方向に関する線分位置検出処理の
説明図であって、２１０は図５の縦方向の黒点射影、３
１０はその平滑化後の射影、３２０はしきい値、３３０
は線分位置である。
処理３００は、黒点射影抽出処理２００で求めた縦方向
の黒点射影２１０および横方向の黒点射影２２０を基
に、線分の存在するＸ座標列およびＹ座標列を求める処
理である。図６は、縦方向に関する線分位置検出処理の
説明図であって、２１０は図５の縦方向の黒点射影、３
１０はその平滑化後の射影、３２０はしきい値、３３０
は線分位置である。
【００１３】黒点射影は、図５の２１０に示すように、
基本的に線分の存在する位置付近で大きな値となり極大
値をとる。しかし、黒点射影は必ずしも滑らかでなく、
局所的な変動によって誤った極大値が得られることもあ
る。そこで、線分位置検出処理では、まず、実際に線分
が存在する位置を安定に求めるために、図５の３１０に
示すように、黒点射影２１０を平滑化する。平滑化の方
法には、様々のものが考えられるが、平滑化すると言う
本来の目的を達成できればどのような方法でも構わな
い。平滑化の具体例としては、黒点射影ｔ（ｘ）にボケ
関数ｂ（ｘ）を畳み込むのがもっとも簡単である。具体
的には、平滑化後の射影（Ｔ（ｘ））は、
基本的に線分の存在する位置付近で大きな値となり極大
値をとる。しかし、黒点射影は必ずしも滑らかでなく、
局所的な変動によって誤った極大値が得られることもあ
る。そこで、線分位置検出処理では、まず、実際に線分
が存在する位置を安定に求めるために、図５の３１０に
示すように、黒点射影２１０を平滑化する。平滑化の方
法には、様々のものが考えられるが、平滑化すると言う
本来の目的を達成できればどのような方法でも構わな
い。平滑化の具体例としては、黒点射影ｔ（ｘ）にボケ
関数ｂ（ｘ）を畳み込むのがもっとも簡単である。具体
的には、平滑化後の射影（Ｔ（ｘ））は、
【００１４】
【数１】
【００１５】で表される。ここで、ボケ関数ｂ（ｘ）の
形は、何でも構わないが、ｎ画素、高さ１／ｎの矩形関
数を使うものがもっとも簡単である。
形は、何でも構わないが、ｎ画素、高さ１／ｎの矩形関
数を使うものがもっとも簡単である。
【００１６】次に、線分位置検出処理では、平滑化後の
射影３１０について、極大値を求め、それがしきい値３
２０よりも大きい場合には線分が検出されたとみなし、
線分位置３３０の座標列を出力する。座標列は、縦方向
の線分と横方向の線分のそれぞれに対して、 ｛ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4，・・・｝ ｛ｙ1，ｙ2，ｙ3，ｙ4，・・・｝ となる。なお、しきい値処理は、雑音に起因する誤った
線分位置の出力を防止するために行うものである。
射影３１０について、極大値を求め、それがしきい値３
２０よりも大きい場合には線分が検出されたとみなし、
線分位置３３０の座標列を出力する。座標列は、縦方向
の線分と横方向の線分のそれぞれに対して、 ｛ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4，・・・｝ ｛ｙ1，ｙ2，ｙ3，ｙ4，・・・｝ となる。なお、しきい値処理は、雑音に起因する誤った
線分位置の出力を防止するために行うものである。
【００１７】〈線分認識処理４００〉線分認識処理４０
０は、線分位置検出処理３００で求めた線分位置のＸ座
標列およびＹ座標系列を利用して、これら座標列を通る
縦線と横線に沿って線分属性の判定を行い、認識結果を
出力する処理である。図７は、線分認識処理４００の説
明図であって、４１０は視野領域、４２０は視野領域の
中心軸、４３０は筆記された太線、４３５は筆記された
細線、４４０は黒点射影、４５０はしきい値、４６０は
２値特徴量、４７０は認識結果である。
０は、線分位置検出処理３００で求めた線分位置のＸ座
標列およびＹ座標系列を利用して、これら座標列を通る
縦線と横線に沿って線分属性の判定を行い、認識結果を
出力する処理である。図７は、線分認識処理４００の説
明図であって、４１０は視野領域、４２０は視野領域の
中心軸、４３０は筆記された太線、４３５は筆記された
細線、４４０は黒点射影、４５０はしきい値、４６０は
２値特徴量、４７０は認識結果である。
【００１８】まず、視野領域４１０の中心軸４２０を、
線分位置検出処理３００で求めた座標列の各座標値を通
る直線上に合わせて移動させながら、以下の処理を繰り
返し実行する。視野領域４１０内には、例えば、図７に
示す様な筆記された太線４３０と細線４３５が観測され
る。これに対して中心軸に垂直な方向に射影をとれば、
図７の様な黒点射影４４０が得られる。これをしきい値
４５０で２値化すれば、２値特徴量４６０が得られる。
この２値特徴量から、線分の本数と太さを認識結果４７
０として出力するとすれば、図７の例では、太線（ＴＨ
ＩＣＫ）、細線（ＴＨＩＮ）からなる２重線と言認識結
果となる。なお、図７の認識結果４７０は３本まで（３
重線まで）の線について線種と太さ情報を表現する様に
なっており、３項目の「ｎｕｌｌ」は、３本目の線が存
在しないことを意味している。
線分位置検出処理３００で求めた座標列の各座標値を通
る直線上に合わせて移動させながら、以下の処理を繰り
返し実行する。視野領域４１０内には、例えば、図７に
示す様な筆記された太線４３０と細線４３５が観測され
る。これに対して中心軸に垂直な方向に射影をとれば、
図７の様な黒点射影４４０が得られる。これをしきい値
４５０で２値化すれば、２値特徴量４６０が得られる。
この２値特徴量から、線分の本数と太さを認識結果４７
０として出力するとすれば、図７の例では、太線（ＴＨ
ＩＣＫ）、細線（ＴＨＩＮ）からなる２重線と言認識結
果となる。なお、図７の認識結果４７０は３本まで（３
重線まで）の線について線種と太さ情報を表現する様に
なっており、３項目の「ｎｕｌｌ」は、３本目の線が存
在しないことを意味している。
【００１９】〈認識結果５００〉図８は、図４に示した
２値画像に対する認識結果５００を図示したものであっ
て、５１０は太線、５２０は細線、５３０は細２重線を
示す。
２値画像に対する認識結果５００を図示したものであっ
て、５１０は太線、５２０は細線、５３０は細２重線を
示す。
【００２０】
【発明の効果】以上説明しました様に、本発明の図面認
識方法では、２値画像の縦および横方向の黒点射影を直
接に利用して、線分位置を自動検出し、その位置をあた
かも基準グリッドの位置と見做すことによって、従来手
法のグリッド線上に筆記しなければならないと言う制約
を緩和できる。この結果、本発明の方法によれば、等間
隔に印刷されたグリッド上に書かれていない縦または横
方向の線分も認識可能となる。
識方法では、２値画像の縦および横方向の黒点射影を直
接に利用して、線分位置を自動検出し、その位置をあた
かも基準グリッドの位置と見做すことによって、従来手
法のグリッド線上に筆記しなければならないと言う制約
を緩和できる。この結果、本発明の方法によれば、等間
隔に印刷されたグリッド上に書かれていない縦または横
方向の線分も認識可能となる。
【図１】本発明の図面認識方法を実施する装置構成の概
略ブロック図である。
略ブロック図である。
【図２】本発明の図面認識方法の一実施例の処理フロー
チャートである。
チャートである。
【図３】図面筆記用紙の一例を示す図である。
【図４】２値画像の一例を示す図である。
【図５】図２の黒点射影抽出処理の説明図である。
【図６】図２の線分位置検出処理の説明図である。
【図７】図２の線分認識処理の説明図である。
【図８】認識結果の一例を示す図である。
１００ ２値画像 ２００ 黒点射影抽出処理 ２１０ 縦方向の黒点射影 ２２０ 横方向の黒点射影 ３００ 線分位置検出処理 ４００ 線分認識処理 ５００ 認識結果
Claims (1)
- 【請求項１】 紙の上に書かれた図面を入力して自動認
識する方法であって、入力された背景の白および線図形
の黒の画素から構成される２値画像に対して縦（Ｙ軸）
方向の黒点射影および横（Ｘ軸）方向の黒点射影をそれ
ぞれ求め、前記縦方向の黒点射影のピーク位置から図面
中の縦線分の存在する位置のＸ座標系列を求め、前記横
方向の黒点射影のピーク位置から図面中の横線分の存在
する位置のＹ座標系列を求め、前記Ｘ座標系列に含まれ
る各Ｘ座標を通る縦線および前記Ｙ座標系列に含まれる
各Ｙ座標を通る横線に沿って、該縦線および横線の近傍
にある線分の属性を判定することを特徴とする図面認識
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8276495A JPH10124670A (ja) | 1996-10-18 | 1996-10-18 | 図面認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8276495A JPH10124670A (ja) | 1996-10-18 | 1996-10-18 | 図面認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10124670A true JPH10124670A (ja) | 1998-05-15 |
Family
ID=17570265
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8276495A Pending JPH10124670A (ja) | 1996-10-18 | 1996-10-18 | 図面認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10124670A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015049776A (ja) * | 2013-09-03 | 2015-03-16 | 国立大学法人 東京大学 | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム |
| JP2020154362A (ja) * | 2019-03-18 | 2020-09-24 | ファミリアホームサービス株式会社 | 間取り図生成装置及び間取り図生成方法 |
-
1996
- 1996-10-18 JP JP8276495A patent/JPH10124670A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015049776A (ja) * | 2013-09-03 | 2015-03-16 | 国立大学法人 東京大学 | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム |
| JP2020154362A (ja) * | 2019-03-18 | 2020-09-24 | ファミリアホームサービス株式会社 | 間取り図生成装置及び間取り図生成方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7342572B2 (en) | System and method for transforming an ordinary computer monitor into a touch screen | |
| US5748809A (en) | Active area identification on a machine readable form using form landmarks | |
| US9959475B2 (en) | Table data recovering in case of image distortion | |
| CN112115884A (zh) | 一种表格识别方法及其系统 | |
| CN111626145B (zh) | 一种简捷有效的残缺表格识别及跨页拼接方法 | |
| JP3471578B2 (ja) | 行方向判定装置、画像傾き検出装置及び画像傾き補正装置 | |
| JP4574503B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
| US20060061777A1 (en) | Modifying digital documents | |
| JPH10124670A (ja) | 図面認識方法 | |
| CN114445524A (zh) | 一种不动产房屋分层平面图矢量化自动成图方法 | |
| CN105930813B (zh) | 一种在任意自然场景下检测行文本的方法 | |
| JP2846486B2 (ja) | 画像入力装置 | |
| JPH04112283A (ja) | 画像処理方法及び装置 | |
| JPH04352295A (ja) | 文字列方向判別装置 | |
| JP3947173B2 (ja) | 表画像処理装置、プログラム記録媒体、表画像処理方法 | |
| JP2778437B2 (ja) | 文書画像傾き検出装置 | |
| JPH03263282A (ja) | 文字読取装置の文字切出し方法 | |
| JP3658468B2 (ja) | 建築図面認識方法及び認識装置 | |
| JP3521606B2 (ja) | 文字読取り装置 | |
| JP7532124B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| JP3240280B2 (ja) | 帳票読み取り方法および帳票読み取りプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| JP2983448B2 (ja) | 図面認識方法 | |
| JP2616447B2 (ja) | 地図データ入力方式 | |
| JPH11250256A (ja) | 図形認識処理方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 | |
| JPH10187886A (ja) | 文字認識装置および文字認識方法 |