JPH10340337A - 図枠線図形のある図面のイメージデータの傾き及び伸縮の補正方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 コンピュータに入力されている紙図面やマイ
クロフィルムのイメージデータにおいて、イメージデー
タ作成時に生じる傾きや伸縮などの原図とのずれを自動
的に検出し補正する。 【構成】通常図面に描かれている図枠線図形（長方形）
が特定の位置、大きさを持つことに着目し、イメージデ
ータ上の図枠線図形の存在する位置を推測し、その近傍
でヒストグラムを作成し、得られたヒストグラムに基づ
いて図枠線図形の頂点座標を求め、その値とコンピュー
タ予め記憶された基準値を比較し、イメージの原図に対
する伸縮を求める。また、任意の複数の平行な走査に沿
って各走査の各座標値における黒画素の密度を計算し、
その密度から図枠線図形上の座標値を求め、さらにその
座標値から最小２乗法で図枠線の傾きを求めイメージデ
ータの傾きを補正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は地図、回路図、建設
図などの図面のイメージデータの傾きや伸縮の補正方法
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図面のイメージデータをコンピュータで
保存し、保存したデータを検索、閲覧、紙面上に出図し
たりする図面管理装置において、紙図面からコンピュー
タに図面のイメージデータを入力する場合、通常イメー
ジスキャナが用いられる。イメージスキャナは図面に光
を照射し、反射され返ってくる光の強度をＣＣＤセンサ
ーで読みとり白黒の２値のイメージデータを得る装置で
ある。ＣＣＤセンサーは通常１次元の配列構造をもち、
センサーが図面上を移動するかまたはセンサーに対して
図面が移動することによって図面全体を白黒２値化し、
白黒画素の図面のイメージデータを得るものである。

【０００３】前記イメージスキャナーへの図面のセット
は必ずしもセンサー進行方向または図面進行方向に対し
て平行または垂直にならず、その場合、図面に想定する
座標系はイメージデータに想定する座標系に対して角度
θの傾きをもつことになる。

【０００４】また図面管理装置で扱う図面のイメージデ
ータはマイクロフィルムより得る場合がある。マイクロ
フィルムは撮影時の位置合わせが微妙であるため、等倍
にイメージを戻して扱うと図面の端の部分が切れたり
し、通常では等倍より縮小されたイメージとして得る場
合が多い。

【０００５】このようにイメージデータの図面は入力元
の図面に対して大きさ、傾きなどの差異が生じ、イメー
ジデータを正式図面として活用するためにはこれらの差
異を補正する必要がある。

【０００６】従来、イメージデータの図面の伸縮や角度
を補正する通常の方法は、コンピュータ内部のイメージ
データを紙面に出図またはＣＲＴ上に表示し、その図面
の傾き、紙原図に対する伸縮を計測し、補正に必要なパ
ラメータ（傾き角度、縦横の伸縮率）を得、キーボード
またはマウスで前記パラメータをコンピュータに指示し
補正を行っていた。

【０００７】すなわち角度補正の場合は予めＣＲＴ画面
にコンピュータ内部の図面のイメージデータを表示さ
せ、図面上で通常水平または垂直であるべき図形上の２
点をマウスでクリックする。コンピュータはマウスでク
リックされた２点の座標値を認識し、この２点がなす直
線の傾き角θを計算し、イメージデータの各黒画素が存
在する座標を角度−θで座標変換をし、イメージデータ
を再構成する。

【０００８】また伸縮を補正する場合は、前記角度補正
同様に予めＣＲＴ画面に図面のイメージデータを表示さ
せ、図面上に距離が記述されている、あるいは相互間距
離が既知である２点をマウスでクリックし、その距離を
キーボードからコンピュータへ入力する。コンピュータ
はマウスでクリックされた２点の座標値を認識し、クリ
ックされた２点の座標値からイメージデータ上の距離を
計算し、この計算された距離と先に入力されたその２点
の本来の距離を比較し伸縮率を求めてイメージデータを
補正する。

【０００９】

【発明が解決しようとしている課題】上記に説明したよ
うに図面管理装置で扱われている図面のイメージデータ
は正常な大きさ、傾きを保っているイメージばかりでな
く、そのイメージデータを作成された状況によって様々
な傾きや、大きさの誤差をもって保存されている。その
ため、大きさ、傾きの正常な図面を出図するにあたっ
て、図面１枚ごとに上記に述べたように人間がコンピュ
ータと対話的に操作を行いながら伸縮率や傾きの補正の
パラメータを得て、補正する必要があり手間がかかっ
た。

【００１０】本発明は，通常，図面に描かれている図枠
線図形が一定の大きさを持ち且つ水平または垂直である
ことに基づきイメージデータの傾き及び大きさを求め、
これによりイメージデータの伸縮及び傾きを補正するこ
とを提案するものである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明はイメー
ジデータの図枠線図形の座標値をヒストグラムを作成す
ることで求め、その座標値から計算されるイメージデー
タの図枠線図形の縦横の長さと、コンピュータに記憶さ
れている図枠線図形の基準情報の縦横の長さを比較して
イメージデータの図面と紙原図との伸縮比を求め、図面
のイメージデータの紙原図と同じ大きさに補正する。

【００１２】請求項２の発明はイメージデータの図枠線
図形の任意の１辺と交差する複数の各走査線上の各座標
における黒画素の密度を計算し、各走査線毎に黒画素密
度の高い点の座標値をイメージデータの図枠線図形の１
辺上にある座標点として求め、これら座標値を統計的に
処理することによって図枠線図形の１辺の直線式を求め
これより図枠線図形の傾き、即ち図面のイメージデータ
の傾きを求め、そのイメージデータの傾きを補正する。

【００１３】請求項３の発明は、請求項２の方法でイメ
ージデータの傾きを求めた後、イメージの傾き補正を行
い、その補正後に新たに得られるイメージデータに対し
て、請求項１の方法でイメージデータの図面と実際の図
面との伸縮比を求める。

【００１４】

【発明の実施の形態】

（実施の形態１）請求項１に係わる発明の実施の形態を
図１、及び図３、図４で説明する。

【００１５】図１はこの発明の実施形態のフロチャート
である。図１においてステップ１は、図３のような図枠
線図形のある図面のイメージデータをコンピュータのメ
モリ上に展開する。メモリのアドレスはイメージデータ
のＸＹ座標値と１対１に対応し、黒画素がある座標値に
対応するメモリには「１」が格納され、白画素がある座
標に対応するメモリには「０」が格納されている。

【００１６】ステップ２では表１に示されるようなコン
ピュータに予め記憶されている基準情報に基づいてヒス
トグラム作成領域を計算する。基準情報は伸縮や傾きが
ない状態のイメージデータにおける図枠線図形の情報を
持ち、その主な情報は処理対象の図面のサイズに対応す
るイメージデータの最大座標値、図枠線図形の長方形の
縦横の大きさ、図枠線図形の頂点座標位置である。ヒス
トグラム作成領域は、この基準情報より既知である図面
サイズとイメージデータ作成時の解像度から参照し、こ
の情報内の図枠線図形の頂点座標が含まれるような領域
（図３：領域Ａ−Ｂ間、領域Ｃ−Ｄ間、領域Ｅ−Ｆ間、
領域Ｇ−Ｈ間）として計算する。例えば領域Ａ−Ｂ間ま
たは領域Ｃ−Ｄ間をヒストグラム作成領域としてを求め
る場合は基準情報内の図枠線図形のＸ座標（表１：Ｘ1
またはＸ２）を用いて（Ｘ１±ΔＬ）または（Ｘ２±Δ
Ｌ）で求める。ΔＬは図面をイメージデータ化したとき
の位置づれ、伸縮を考慮して最大座標値の１０〜３０％
程度の値を使用する。

【００１７】ステップ３ではステップ２で求めたヒスト
グラム作成領域おけるイメージデータをｙ軸またはＸ軸
に平行に走査し、その走査線上に対応するメモリ上で
「１」が格納されている黒画素をカウントしてヒストグ
ラム（図４）を作成する。

【００１８】ステップ４は上記の各領域のヒストグラム
に基づいてイメージデータの図枠線図形の頂点座標、即
ち長方形の４点を求める。長方形の４点は各ヒストグラ
ム作成領域、領域、即ちＡ−Ｂ間でＸ座標としてｘ１
を、領域Ｃ−Ｄ間でＸ座標をｘ２を（ｘ１＜ｘ２）、領
域Ｅ−Ｆ間でＹ座標としてｙ２を、領域Ｇ−ＨでＹ座標
としてｙ１が（ｙ１＜ｙ２）が得られると、これより
（ｘ１，ｙ１）、（ｘ１、ｙ２）、（ｘ２、ｙ１）、
（ｘ２、ｙ２）と求められる。

【００１９】図４はＡ−Ｂ間においてヒストグラムを作
成した結果を示している。図枠線図形である長方形は図
面に描かれた図形の中で最大の図形であり、その各１辺
は最大の長さを有する直線となる。また一般に線画像は
線幅を持つため、ヒストグラムは線幅程度の黒画素分布
幅を持ち、そのヒストグラムの長さは最大となる。この
ような特徴を持つヒストグラムからの枠線図形の座標
（図４の場合はｘ座標）は、紙図面に描かれた線図形の
線幅の誤差と線画像のコントラスト及び画像全体の濃淡
によって決まる閾値γを設けそのγより大きいヒストグ
ラムの中心として計算する。例えば図４の場合では閾値
γとヒストグラムの交点をａ、ｂ（ｂ＞ａ）とし、その
交点の間でヒストグラムが集中している。このとき枠線
図形の座標ＸｃはＸｃ＝ａ＋（ｂ−ａ）／２として求め
る。

【００２０】ステップ５はステップ４において求めたイ
メージデータの枠線図形の座標値（ｘ１、ｙ１）、（ｘ
２、ｙ１）、（ｘ１、ｙ２）、（ｘ２、ｙ２）より枠線
図形の２辺の長さをｗ＝ｘ２−ｘ１、ｈ=ｙ２−ｙ１と
して求め、ステップ２のヒストグラムの領域計算で使用
した表１の基準情報の値を利用し、ｘ軸方向の伸縮率を
ｋ１＝ｗ／（水平方向長さ基準値）、ｙ軸方向の伸縮率
をｋ２＝ｗ／（垂直方向長さ基準値）と求してめる。ス
テップ６ではステップ５において求めた縦横の伸縮率k
1、k2に従いイメージデータの伸縮補正を行う。Ｘ軸、
Ｙ軸方向に連続しているn×m（ｎ：Ｘ軸方向に黒画素が
連続する個数、ｍ：Ｙ軸方向に黒画素が連続する個数）
の長方形の黒画素の塊を伸縮すると、そのときの長方形
の各頂点座標を（xs、ys）、（xs、ye）、（xe、ys）、
（xe、ye）とすれば伸縮後の長方形の座標値はそれぞれ
（xs・k1、ys・k2）、（xs・k1、ye・k2）、（xe・k1、ys・k
2）、（xe・k1、ye・k2）となり前記ｎ×ｍ黒画素は大き
さ(n・k1)×(m・k2)に変換される。このようにイメージデ
ータの全ての連続する黒画素に対して伸縮を行い、イメ
ージデータを再構成して伸縮補正のデータを得る。

【００２１】（実施の形態２）請求項２に係わる発明の
実施の形態を図２、及び図５、図６で説明する。

【００２２】図２はこの発明のフロチャートである。図
２においてステップ１は実施の形態１と同様にイメージ
データをメモリ上に展開する。

【００２３】ステップ２では図枠線図形上の任意の１辺
と交わる平行な複数の走査線を求める。

【００２４】すなわち図５における、ｙ軸に平行である
べき図枠線の１辺と交差するような走査線Ｓ１、Ｓ２、
Ｓ３を求める。

【００２５】ステップ３は上記ステップで求めた走査線
Ｓ１、 Ｓ２、Ｓ３上の各座標値の黒画素の密度を求め
る。座標値（ｘ、ｙ）の密度は（ｘ、ｙ）座標を中心と
した一定領域内にカウントされる黒画素数とし、前記領
域は前記走査線Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３上を図枠線の外側から
内側に向かって１座標（１画素単位）づつ走査する。

【００２６】図６は上記の一定領域を走査線方向に１次
元の広がりをもつ領域とし、この領域を走査線Ｓ１上で
図枠線の外側から内側へ１座標づつ走査しながら密度を
求めた結果を示している。

【００２７】ステップ４はステップ３で求めた各走査線
の密度に基づいて図枠線図形の１辺上にある座標値を求
める。枠線上の座標値はノイズを枠線と誤認識するのを
防止するための一定の閾値δを設けそれ以上のピーク値
をもつ山のうち画像の端（ｘ座標が０）に最も近いもの
を枠線の線画像の密度を示すものとし、その山の中心Ｒ
ｃ（山の開始点R1と終了点R2の中間点）またはその山の
最も高い点の座標値として計算する。また前記閾値δは
領域内にカウントされ得る黒画素数の最大値の８０％程
度の値を使用する。ステップ５ではステップ４において
求めた図枠線図形の座標値より最小２乗法としてして知
られている統計手法用いて図枠線図形の１辺の直線式を
求める。図枠線図形の直線式がＹ＝αＸ＋βと求まれ
ば、θ＝ａｒｃｔａｎ（α） より、図面のイメージデ
ータの傾きをめることができる。ステップ６ではステッ
プ５で計算した傾きより、ｃｏｓ（−θ）、ｓｉｎ（−
θ）を求め、イメージデータの各黒画素の座標点（ｘ，
ｙ）を座標の回転変換式 Ｘ ＝ ｘ・cos（−θ）＋ ｙ・ sin（−θ） Ｙ ＝ −ｘ・sin（−θ）＋ ｙ・ cos（−θ） を使用し変換後の黒画素の座標値（Ｘ，Ｙ）を求め、こ
の座標位置のメモリに「１」を格納し、それ以外を
「０」で格納して図面のイメージデータ補正する。

【００２８】（実施の形態３）本発明の実施形態では図
面のイメージデータの紙原図に対する伸縮率を求めるに
先だって実施の形態２によって図面のイメージデータの
傾きを求めた後、図面のイメージデータの傾きの補正を
する。

【００２９】このようにして得られた傾き補正された図
面イメージデータに対して実施の形態１を行い図面のイ
メージデータの伸縮率を計算して伸縮率の補正をする。

【００３０】

【発明の効果】本発明によれば図枠線図形のある図面の
イメージデータにおいて、図面のイメージデータ化時に
生じた伸縮や傾きをそのイメージデータのみから計算す
ることができ、補正に必要な伸縮率や傾きを人が入力す
ることなく図面のイメージデータの補正を行うことが可
能となった。これによって図面のイメージデータを管理
している装置においてイメージ図面の紙面上への出力
（プロットアウト）の前に本発明実施する構成にすると
人手がかからずに紙原図と同じ大きさ及び正常な傾きの
図面の入手ができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１のフロチャート

【図２】本発明の実施の形態２のフロチャート

【図３】処理対象の図面及びそのイメージデータ

【図４】ヒストグラム作成結果

【図５】傾いている図面のイメージデータ

【図６】密度計算例

【表１】図枠線図形の基準情報

【表１】

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】以下のステップからなるコンピュータ内に
   格納されている図枠線図形有する図面のイメージデータ
   の伸縮の補正方法 コンピュータに予め記憶させた図枠線図形の基準情報に
   基づいてイメージデータの図枠線図形の位置を推測し、
   その位置の近傍のヒストグラム作成領域を計算するステ
   ップ 前記のステップで計算したヒストグラム作成領域におい
   て黒画素の個数をカウントしヒストグラムを作成するス
   テップ 前記ヒストグラムから長方形の形を持つ図枠線図形の頂
   点座標を求め、頂点座標よりイメージデータの図枠線図
   形の大きさを計算し、この大きさと前記基準情報内にあ
   る図枠線図形の大きさを比較し、図面のイメージデータ
   化時の伸縮率を計算するステップ 計算された伸縮率に従い、図面イメージデータを紙原図
   と同じ大きさに補正するステップ
2. 【請求項２】以下のステップからなるコンピュータ内に
   格納されている図枠線図形を有する図面のイメージデー
   タの傾きの補正方法 前記図枠線図形の任意の１辺と交わるように複数の走査
   線を求めるステップ 前記ステップの各走査線上の各座標値における黒画素の
   密度を、各座標値を中心とした一定領域内に含まれる黒
   画素数として求めるステップ 前記各走査線毎に黒画素密度の高い座標値をイメージデ
   ータにおける前記図枠線図形の任意の１辺と交わった点
   の座標値として求めるステップ 前記各走査線毎に求めた図枠線上の座標を統計的に処理
   し、前記図枠線図形の１辺の直線式を求め、且つその直
   線の傾きより図面のイメージデータの傾きを求めるステ
   ップ 上記傾きに基づきイメージデータを座標変換し、前記図
   面イメージデータの傾き補正を行うステップ
3. 【請求項３】コンピュータに格納されているされている
   図枠線図形を有する図面のイメージデータの補正方法で
   あって、請求項２の方法で図面のイメージデータの傾き
   補正を行い、その後に傾き補正された図面のイメージデ
   ータに対して、請求項１の方法でイメージデータの伸縮
   補正を行う図面イメージデータの補正方法