JPH1091787A - 線図形認識方法及び線図形認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データ中の線分を複数の線分が交差・接
触した部分でも正確に抽出し得る線図形認識方法を提供
すること。 【解決手段】 線画を含む画像データから線分を抽出す
る線図形認識方法において、画像データから所定の線分
候補を抽出し（１２）、抽出された前記線分候補を評価
・補正し（１３）、前記画像データのうち、前記線分候
補を評価・補正して得られた線分のみに対応する部分を
選択的に消去する（１４）ことを特徴とする。また、上
記の一例の処理を、線分候補が抽出できなくなくまで繰
り返し実行する（１５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、図面中の線分を抽
出する線図形認識方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近時、設計図面や地図等の各種図面を計
算機を用いて管理するためのシステムが盛んに開発され
ている。また、計算機で管理するためには、これら各種
図面を計算機での取り扱いが容易なデータ形式であるベ
クトル情報に予め変換してから当該計算機に入力する必
要がある。そのための自動ディジタイジングの方法とし
て、ラスタベクタ変換技術がある。

【０００３】従来の代表的な方式としては、画像入力手
段によって図面を走査して得られた画像から線幅が１の
細線化画像を求め、細線化画像上で特徴点（交差点、屈
折点等）を抽出し、その間を折れ線近似する方法や、輪
郭線画像を求め、相対する輪郭線の中心線を求めて線分
近似する方法等がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来のラスタ
ベクタ変換技術においては各種図面等の入力された線画
像が交差していたり、接触している場合に線分が歪み、
正しく認識できないといった問題点があった。

【０００５】本発明は、上記事情を考慮してなされたも
のであり、画像データ中の線分を複数の線分が交差・接
触した部分でも正確に抽出し得る線図形認識方法及び装
置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、線画を含む画
像データから線分を抽出する線図形認識方法において、
画像データから所定の線分候補を抽出し、抽出された前
記線分候補を評価・補正し、前記画像データのうち、前
記線分候補を評価・補正して得られた線分のみに対応す
る部分を選択的に消去することを特徴とする。

【０００７】また、本発明は、線画を含む画像データか
ら線分を抽出する線図形認識方法において、画像データ
から所定の線分候補を抽出し、抽出された該線分候補を
評価・補正し、該画像データのうち前記線分候補を評価
・補正して得られた線分のみに対応する部分を選択的に
消去する処理を、線分候補が抽出できなくなくまで繰り
返し実行することを特徴とする。

【０００８】また、本発明は、線画を含む画像データか
ら線分を抽出する線図形認識装置において、画像データ
から所定の線分候補を抽出する手段と、抽出された前記
線分候補を評価・補正する手段と、前記画像データのう
ち、前記線分候補を評価・補正して得られた線分のみに
対応する部分を選択的に消去する手段とを備えたことを
特徴とする。

【０００９】線分候補としては、例えば他の線分と交差
あるいは接触した部分を持つものを選択する。評価・補
正では、例えば、細線化データや輪郭線データなどを利
用した手法を用いて抽出した線分候補をもとに、該線分
候補に対応する部分を含む画像に対してハフ変換を施す
ことによって、正確な線分を求めるようにしても良い。

【００１０】本発明によれば、線分候補をあらかじめ抽
出しておくことによって、抽出線分の対象を限定でき、
効率良く認識できる。さらに、その線分の存在する部分
を探索し、他の線分との隣接関係の情報を用いることに
よって、正確にかつ効率よく線分を補正し認識すること
ができる。

【００１１】また、認識できた線分の画像を、他の線分
と交差・接触している部分は残してそれ以外の部分を消
去することによって、交差や接触が原因でその部分で途
切れた線分として抽出されたり、正確に抽出されなかっ
た部分に対して、交差・接触する線分が解消されるの
で、認識が進むにしたがって、歪みの少ない画像から線
分を抽出することになり、正確な線分が抽出できる。ま
た、線分と画像との対応づけを確実に行うことができ
る。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら発明の
実態の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に
係る線図形認識装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【００１３】図１のように、本実施形態の線図形認識装
置は、入力部１１、線分候補抽出部１２、線分評価・補
正部１３、画像消去部１４、終了判定処理部１５、処理
結果出力部１６、記憶部１７を備えている。

【００１４】入力部１１は、紙面に記載されている文字
や図形の線分を２値の画像として取り込む。入力部１１
には、紙面上の画像を光学像として取り込み電気信号に
変換に変換する装置、例えばイメージスキャナを用いる
ことができる。

【００１５】なお、既に電気信号に変換され２値化され
ている画像データを外部から読み込んで処理してもよ
い。この場合、入力部１１には、必要に応じ通信インタ
フェース装置や磁気記録再生装置等を用いることができ
る。

【００１６】線分候補抽出部１２は、取り込まれた画像
から、線分を抽出し、その線分のパラメータを計算す
る。例えば、直線線分の場合には直線の式、終端座標、
線幅、他の線分との接点情報等を数値データとして抽出
する。円・円弧の場合にも同様に、円の式、始終点座
標、中心座標、中心角、線幅、他の線分との隣接情報等
を計算する。他の曲線の場合にも同様にその線分を表す
ための線分の式、線幅、隣接情報等を抽出する。

【００１７】線分評価・補正部１３は、線分候補抽出部
１２で抽出された線分の情報に基づき、その線分に該当
する画像から、局所的な情報（例えば、抽出線分の周囲
を含めた画像や、隣接する他の線分の情報）を用いて、
線分を補正し、上記線分情報の補正を行なう。このとき
統合できる線分は統合したり、分割しなければならない
線分は分割することができる。

【００１８】画像消去部１４は、線分評価・補正部１３
で補正したパラメータを用いて、交差点など、他の線分
にも対応する画像を探索する。そして、候補線分につい
て消去処理を適用するか否かを判定し、その線分に対応
する画像のうち他の線分要素に対応しない画像のみを消
去する。

【００１９】終了判定処理部１５は、画像消去部１４で
処理した結果の画像に対して繰り返し線分候補抽出から
画像消去までの処理を行なうか否かを判定する。抽出線
分や線分に対応する画像等の入力データ、出力データあ
るいは処理中のデータ等は、記憶部１６に記憶され、必
要に応じて出力部１６に表示される。

【００２０】出力部１６は、ＣＲＴなどの表示装置ある
いはプリンタなどから構成される。図２は、本実施形態
の線図形認識装置を実現するためのハードウェア構成の
一例であり、線図形認識処理を処理プロセッサにより実
現した例である。図２の構成では装置全体の制御を処理
プロセッサ２１が行なう。入力したい紙面は、イメージ
スキャナ２２を用いて２値画像として入力され、スキャ
ナインタフェース２３を介し、画像メモリコントローラ
２４の制御により画像バス２９を経由して画像メモリ２
５に格納される。画像メモリ２５のアドレス制御は、ア
ドレスコントローラ２６が行なう。あらかじめメモリ２
７に格納された線図形抽出プログラムにより、処理プロ
セッサ２１において、線図形認識処理を行なう。処理途
中のデータや処理結果の線分等は、一旦メモリ２７に格
納され、必要に応じてハードディスク等の記憶装置やＣ
ＲＴなどの表示装置（図示せず）に出力される。

【００２１】図２の構成の代わりに、本実施形態の線図
形認識装置は、すべてハードウェアによって実現しても
よい。また、図１の機能ブロックのうち所望のものだけ
をハードウェア化し、残りの機能ブロックはソフトウェ
アにより実現してもよい。

【００２２】図３は、本実施形態の線図形認識装置によ
る線図形認識処理の概要を示すフローチャートである。
最初に線図形認識処理の概略を説明する。まず、ステッ
プＳ１において紙面に記載されている文字や図形が２値
の画像として取り込まれる。

【００２３】次に、ステップＳ２にて入力画像から線分
候補を抽出し、ベクトルデータに変換する。ステップＳ
３では、ステップＳ２で抽出した線分の周囲の情報を用
いて線分を補正する。

【００２４】ステップＳ４では、修正されたデータを用
いて、抽出線分に対応した画像画素のうち、他の線分に
対応しないもののみを消去する。ステップＳ５では、消
去した残りの画像や消去した線分の情報をもとに繰り返
し処理を行うか否かを判定する。

【００２５】ステップＳ５でＮＯになるまでステップＳ
１〜ステップＳ４の処理が繰り返される。上記の繰り返
し処理が終了した後に画像が残っている場合は、その画
像に対して線分抽出を行い（ステップＳ６，Ｓ７）、処
理を終了する。

【００２６】次に、本実施形態の線図形認識処理につい
て具体例を用いながら詳細に説明する。まず、ステップ
Ｓ１で入力部１１から紙面に記載されている文字や図形
が２値の画像として取り込まれた後、ステップＳ２で線
分候補抽出部１２により入力画像に対して線分抽出処理
が施される。なお、あらかじめハードディスク等の記憶
装置に蓄えられている画像データを読み込んでステップ
Ｓ２以下の処理を行なってもよい。

【００２７】ステップＳ２の線分抽出処理は、例えば、
特開平２−９３７７１のラスタベクタ変換装置で示され
ている方法や、特開平４−３４６６８で示されている方
法を用いて行うことができる。また、曲線に関しては特
開平５−３３４３８４に示された方法を応用して抽出す
ることができる。線分候補の抽出はこの方法に限るもの
ではなく、他の線分抽出抽出手法を用いてもよい。

【００２８】次に、ステップＳ３で線分評価・補正部１
３において、線分を含む画像を切り出し、ステップＳ２
で抽出した線分候補のパラメータを補正する。以下、評
価・補正の方法を直線線分の場合について一例を説明す
る。まず、図４の線分４１（ステップＳ２で得られたも
の）を線分評価の対象とすると、この線分の始終端３
１，３３をもとに、入力画像３５から対象部分を切り出
す。このとき、線分を含む矩形で囲まれた画像を切り出
す。切り出す幅は、始終端の座標からある幅分（例えば
図４中のｗ１，ｗ２，ｈ１，ｈ３）広げた範囲を切り出
せば良い。ただし、画像を切り出すのは処理する範囲を
限定し、高速に処理するためであり、必ずしも部分画像
に切りだす必要はない。

【００２９】次に、ステップＳ２での候補線分の抽出
に、細線化データや輪郭線データを利用した手法を用い
た場合、他の線分の抽出方法により、上記の切り出した
画像中から線分のパラメータを抽出する。例えば、切り
出した画像に対してハフ変換を施し、線分のパラメータ
を抽出する。ハフ変換を施して、傾きと切片のパラメー
タを決定するときにも、図５のように先に抽出した線分
４２のパラメータにより、線分の傾きと切片の変化の範
囲を限定することによって（例えば図中のΔａ、Δｂの
範囲）、必要なパラメータ空間を小さくしてもよい。こ
のようにすることによって、計算量やメモリが節約さ
れ、高速化することができる。

【００３０】その他の情報（例えば線幅や端点）につい
ては、特開平５−３３４３８３に記述されている方法を
用いて計測することができる。これにより例えば図６に
示すように、ステップＳ２で抽出され線分（図中４３）
が、線分（図中４５）のように評価・補正される。

【００３１】抽出候補が信頼できる線分であれば補正を
行なう必要はないが、例えば図７の（ａ）の入力画像６
８のように滑らかにカーブしている場合、あるいは
（ｃ）の入力画像７０のように線幅が変化している場合
など、他の線分と交差・接触していると線分が画像内で
傾いたり歪んだりして、必ずしも精度良く抽出できるわ
けではないので、それぞれ図７の（ｂ），（ｄ）のよう
に補正するのが望ましい。

【００３２】例えば、図７（ａ）の線分７１の場合、線
分の任意の点において左右の境界線までの距離の差を計
測しその差があるしきい値以下になるように補正を行な
う。補正した点列がひとつの線分で表現できないときに
点列を分割する。

【００３３】分割の方法としては点列を端点から順に走
査し、直線を延長していく。このとき、点列から延長し
た線分までの距離の差があるしきい値以下になるように
延長していく。

【００３４】もし、距離があるしきい値以上になるよう
な点が存在する場合にはその点を分割点として、終端ま
で同様の処理を行なえばよい。図７（ａ）の例では、端
点７４を設けることにより線分７１を線分７２と線分７
３に分割している。

【００３５】分割の方法はこの方法に限ったことではな
く、２分割法等を用いてもよい。また、次のようにハフ
変換の投票空間のピーク点を調べることによって行なっ
てもよい。

【００３６】抽出した線分候補の周囲の限定された範囲
でハフ変換を行なうと、抽出線分候補が正しく求まって
いる場合には投票空間のピークはひとつ存在する。しか
し、そうでない場合は、同程度のピークが複数存在する
ことになる。

【００３７】抽出線分の周りの画素（例えば線幅程度の
範囲）に対して、それぞれのピークに対応する画素を見
つけることによって、例えばピークが２つの場合には、
抽出線分を２つに分解することができる。

【００３８】または、ハフ変換によって顕著なピークが
でず、直線が特定できない場合に、その線分を消去する
処理をしないようにし、その線分に隣接する線分から消
去の対象にするようにしても良い。もしくは、候補線分
をピークがでるような線分になるまで、分割してから次
の処理をするようにしても良い。

【００３９】次に、ステップＳ３の評価・補正処理に続
いて、ステップＳ４の画像消去処理が行われる。補正し
た線分のパラメータを用いてその線分に対応する画像を
消す方法としては、例えば、上記特開平５−３３４３８
３に記述されている方法を用いることができる。図８で
示されるように、両端点８１，８３の座標値を与えるこ
とによって、その線分に交差している部分を、輪郭線の
凹凸等を利用して特徴点を抽出し、その特徴点から、交
差部８５（図８中の斜線で示した領域）を抽出し、交差
部８５以外の線分を構成する画像８７，８９を消去す
る。画像を消去する方法としては、この方法に限ったこ
とではなく、画像をランレングスで表現し、候補線分の
位置とその線分の太さに対応する長さのランレングスを
消去する方法等、他の方法を用いて消去してもよい。

【００４０】ステップＳ５の終了判定方法は、例えば、
抽出候補の線分の長さがあるしきい値以下になった場
合、全ての画像が線分として抽出され、抽出対象の画像
が全て消去された場合、あるいは線分の交差・接触等が
無くなった場合等、抽出したい線分に応じて適宜変更す
ることができる。また、抽出した線分と消去した画像と
を関連づけて記憶しておいてもよい。

【００４１】以上のような方法を用いることによって、
例えば図９のような図形９０中の線分９１が消去対象と
なった場合には、その線分に対応する画像のうち、図１
０で示される斜線部で表された共通部１０１は他の線分
と交差してる部分なので、その部分は残したまま、他の
部分を消去する。同様に、線分９２が消去対象となった
場合には、その線分に対応する画像のうち、共通部１０
２の部分は残したまま、他の部分を消去する。すると、
図１１のように交差のない線分画像１０３が得られる。
その後、この画像１０３に対し再度ステップＳ２からの
処理を施すことによって、容易に精度のよい線分が得ら
れる。

【００４２】また、例えば図１２（ａ）のように互いに
交差してる線分１２１，１２２，１２３に対応する入力
画像でも、上記した処理を繰り返すごとに（ｂ）→
（ｃ）→（ｄ）のように交差部分が解消され、線分抽出
処理が容易になる。

【００４３】なお、前述したように、ステップＳ１〜ス
テップＳ５の繰り返し処理の後、画像が残っている場合
は、この残った画像に対して、線分抽出処理を行なっ
て、全ての画像から線分を抽出するようにしてもよい
（ステップＳ６，Ｓ７）。

【００４４】以上では、直線に対応する入力画像を例に
取って説明してきたが、本実施形態によれば、円・円弧
および曲線に対しても、直線の場合と同様の処理を行な
い交差・接触のない画像を作ることによって正確な線分
を得ることができる。

【００４５】複数の種類の線分を消去する場合にその順
序は問わないが、直線や曲線が混在している図面では効
率良く、正確に抽出するためには、直線部に対して上記
処理を行なったのち、円・円弧抽出やその他、曲線抽出
を行なうことが望ましい。

【００４６】例えば図１３（ａ）に示すような画像の場
合、直線から抽出することによって、（ｂ）のように交
差した直線部分が共通部分を残して消去されるので、接
触・交差部分で正確に要素が抽出できなかった従来技術
の円・円弧抽出や曲線抽出でも確実に要素抽出が行なえ
る。

【００４７】また、それぞれの種類の線分の要素の消去
の順序もとくに問わないが、線分抽出時における評価値
の高いものから消去の対象にするのが望ましい。評価値
の例としては、線分と画像上のサンプル点最小２乗誤差
の小さいもの、線分長の長いもの、抽出線分の画像の輪
郭線がでているもの等で評価することができる。ただし
評価の方法は、上記の方法に限るものではない。

【００４８】さらに、ある線分を消去した場合には、そ
の線分に交差・接触等の隣接関係がある線分は、同じ繰
り返し処理中には、行なわず、次の繰り返し処理に行な
うようにするのが望ましい。そのように処理することに
よって交差・接触部分が無くなっているので抽出が容易
となる。

【００４９】また、交差のない線分をはじめに消去、も
しくは線分消去の対象にしないようにすることによっ
て、処理を簡素化してもよい。もしくは、線分中の交差
部分だけを消去の対象にすることによって処理を簡単に
してもよい。

【００５０】さらに、実際に画像を消去するのではな
く、画像に対して、処理済のフラグをつけてフラグのつ
いている画像に対しては、処理しないようにしてもよ
い。本発明は、上述した実施形態に限定されるものでは
なく、その技術的範囲において種々変形して実施するこ
とができる。

【００５１】

【発明の効果】本発明によれば、確実に抽出できた線分
に対応する画像を交差部分や接触部分の画像は残したま
ま、そうでない部分のみを消去していくことによって、
従来ならば交差や接触があるために線分が歪んで正しく
抽出できなかった部分に対して、このような交差・接触
が解消されるため、線分の抽出が正確かつ容易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る線図形認識装置の概
略構成を示すブロック図

【図２】同実施形態の線図形認識装置のハードウェア構
成の一例を示す図

【図３】同実施形態の線図形認識処理の流れを示すフロ
ーチャート

【図４】処理対象の線分を含む画像切り出しの一例を示
す図

【図５】線分を補正するときの補正範囲を限定する一例
を示す図

【図６】補正した線分の一例を示す図

【図７】補正をするのが好ましい線分の一例を示す図

【図８】画像消去する場合の交差部の抽出を説明するた
めの図

【図９】画像消去処理の対象線分を説明するための図

【図１０】画像消去処理の対象線分の交差部を説明する
ための図

【図１１】交差部を残して対象画像を消去した場合の一
例を示す図

【図１２】同実施形態の繰り返し処理を説明するための
図

【図１３】直線部分と曲線部分との交差や接触を持つ画
像の一例を示す図

【符号の説明】

１１…入力部 １２…線分候補抽出部 １３…線分評価・補正部 １４…画像消去部 １５…終了判定処理部 １６…処理結果出力部 １７…記憶部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】線画を含む画像データから線分を抽出する
   線図形認識方法において、 画像データから所定の線分候補を抽出し、 抽出された前記線分候補を評価・補正し、 前記画像データのうち、前記線分候補を評価・補正して
   得られた線分のみに対応する部分を選択的に消去するこ
   とを特徴とする線図形認識方法。
2. 【請求項２】線画を含む画像データから線分を抽出する
   線図形認識方法において、 画像データから所定の線分候補を抽出し、抽出された該
   線分候補を評価・補正し、該画像データのうち前記線分
   候補を評価・補正して得られた線分のみに対応する部分
   を選択的に消去する処理を、線分候補が抽出できなくな
   るまで繰り返し実行することを特徴とする線図形認識方
   法。
3. 【請求項３】線画を含む画像データから線分を抽出する
   線図形認識装置において、 画像データから所定の線分候補を抽出する手段と、 抽出された前記線分候補を評価・補正する手段と、 前記画像データのうち、前記線分候補を評価・補正して
   得られた線分のみに対応する部分を選択的に消去する手
   段とを備えたことを特徴とする線図形認識装置。