JPS6257075A - 図面画像自動変換装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明は、文書に含まれる図面画像内の文字列や図形要
素の形状、全体のサイズなどを修正変更するような用途
に適用される実時間図面画像自動変換装置に関する。

〔従来技術〕

技術論文などの文書に挿入される図面は、既存図面の一
部修正、たとえば文字列の変更（日本語から外国語への
翻訳、フォントの変更など）１図面全体の拡大縮小１部
分的な削除、移動などにより作成することが多い。この
ような図面画像の変換には、図表作成機能を持つワード
プロセッサを利用できるが、扱い得る図形要素が限定さ
れると＼もに、図形の入力作業が煩雑になるという問題
がある。

〔目　的〕

本発明の目的は、イメージ・スキャナ等から入力された
図面画像に対し、実時間で変換図面画像を得ることがで
き、しかも扱い得る図形要素の制約の少ない図面画像自
動変換装置を提供することにある。

〔構　成〕

本発明による図面画像自動変換装置は、入力される図面
画像から文字列１文字を含む閉領域であるブロンｊ、ｓ
ｓなどの図形要素の存在位置を抽出し、それら各図形要
素にそれぞれ独立に変換処理′を施すことにより、変換
画像を得ることを主たる特徴とするものである。

以下、一実施例に基づき本発明の詳細な説明するが、こ
＼では対象とする図面としてブロック図面を選ぶ。この
ブロック図面とは１文字列１文字を含む閉領域（これを
ブロックと呼ぶ）、およびブロック間の接続線を基本と
する図面である。このようなブロック図面としては、フ
ローチャー１−１論理回路図１組織図などがある。ブロ
ック図面は。

図形部分の形状に関して自由度が大きく１文字の置き換
えに伴って図形部分を伸縮させれば見易い図面が得られ
る。

第１図は本発明の一実施例による図面画像自動変換装置
の機能構成を示したものである。本装置の処理機能は構
造把握部１０２１図面変換部１０４、画像生成部１０６
に大別される。

構造把握部１０２はイメージ・スキャナ等からの入力画
像１０１を解析して１図面の構造を把握し、入力図面の
構造記述１０３を作成する。処理は画素レベルの処理で
あり、データフロー型イメージプロセッサ（以下、ｌｍ
ＰＰと略称する）で実行する。第２図に該構造把握部１
０２での処理概要を示す。まず入力画像について、黒及
び白の連結領域の外接長方形を抽出する（２０１，２０
２）。次に小さな黒連結領域をマージし、文字列として
抽出しく２０３）、文字列を中に含む内連結領域をブロ
ック領域として抽出する（２０１）。

さらに文字列を除いた入力画像から横線及び縦線を検出
して（２０５，２０６）、ａと線の接続点も抽出する（
２０７）。

図面変換部１０４は、キーボード等からの利用者による
変換機能の指示に基づき、入力図面の構造記述１０３か
ら出力図面の構造記述１０５への変換を行う。該図面変
換部１０４での処理は構造把握部１０２の結果に基づい
ており、コードレベルの処理であるので、ホストプロセ
ッサで実行する。

画像生成部１０６は入力図面の構造記述１０３及び出力
図面の構造記述１０５に基づき、入力画像１０１から出
力画像１０７への変換を行う。第３図に該画像生成部１
０６の処理概念図を示す。

即ち、画像生成部１０６での処理は文字列３０１′の生
成と線３０２’　、３０３’のコピーの二つの処理を含
む。文字列３０１′の生成には、１人力画像の文字列３
０１をそのまＮコピーする場合と、文字フォントパター
ンを出力画像中に埋め込む場合の二つの場合がある。線
３０２’　、３０３’　のコピーは入絵画像の線３０２
，３０３の性質を保つため、入力画像の線幅などを参照
して行う。該画像生成部１０６の大部分は画素レベルの
処理であるのでＩ　ｍ　Ｐ　Ｐで実行する。

第４図は本図面画像自動変換装置のソフトウェア構成を
示したものであり、図面変換処理を分担するホスト側（
上側）と、構造把握や画像生成等のイメージ処理を分担
するｌｍＰＰ側（下側）に分かれる。ホスト側には構造
把握コン１−ロール・プログラム４０１１図面変換プロ
グラム４０２、画像生成コントロール・プログラム４０
３がある。

ｌｍＰＰ側には構造把握プログラム４０４、画像生成プ
ログラム４０５があり、これらはＩ　ｍ　Ｐ　Ｐファー
ムウェアパッケージ４０６からローディングされる。画
像メモリ５１１は入力画像や出力画像を格納するのに用
いられる。Ｉ　ｍ　Ｐ　Ｐ側の構造把握、画像生成処理
はホスト側の構造把握コントロール・プログラム４０１
、画像生成コン１〜ロール・プログラム４０３により制
御されながら実行される。

第５図は本図面画像自動変換装置のハードウェア構成を
示したものであり、ホス１−側はホストプロセッサ５０
１、入出力制御装置５０２、該入出力制御装置５０２に
接続されたグラフィックディスプレイ５０３、イメージ
スキャナ５０４．レーザビームプリンタ５０５からなる
。ｌｍＰＰ側は４つのイメージプロセッサ（ＩｍＰＰ）
５０６〜５０９、該ｌｍＰＰ５０６〜５０９を制御する
コントローラ５１０、画像メモリ５１１よりなる。

５１２はデータ線、制御線などからなるバスである。

以下、構造把握９図面変換１画像生成の各処理について
詳述する。

、構−造把握 構造把握の処理概要は第２図に示した通りであるが、ニ
ーでは、白・黒領域の外接長方形の抽出と縦線・横線領
域の抽出について説明する。他の構成要素の抽出につい
ては、既存の技術であるので省略する。構造把握の処理
は、第５図のイメージプロセッサ５０６〜５０９で実行
される。

まず、白・黒領域の外接長方形の抽出について説明する
。この処理は、第６図に示すように、白・黒境界線抽出
６０１，６０２と境界線トレース６０３．６０４よりな
る。

（１）白・黒領域の境界線抽出 第７図に示す入力画像の３×３メツシユにおいて、Ｘｏ
が境界点であるか否かを判定する対象画像であり５判定
後の値をＸ。′とすると、ｘｏ’＝ｘ、　・Ｘ２・Ｘ、
−Ｘ。

である。このアルゴリズムをデータフロー型イメージプ
ロセッサ向きアルゴリズムに変更するために、連続した
いくつかの画素をまとめて一括処理すると＼もに、この
処理を並列化する。

即ち、１ｍｌ’Ｐの上では、第８図に示すように、４点
ずつ一括して処理する。第８図において。

入力画像上の４点ｘ、、ｘ２．ｘ３．ｘ、を処理するに
は、３×６の領域が必要である。各行の６点からテーブ
ル参照によりり、Ｍ、Ｎのマスクパターンを次のように
作る。

３つのマスクパターンの論理和（ＯＲ）をとって、入力
画像のｘ、、ｘ２．ｘ３．ｘ、と論理積（ＡＮＤ）をと
ることにより、処理結果を得る。メモリアクセスの最小
単位は１ワードであり、ｌワード中には１６画素含まれ
ているので。

第９図に示すように、上下連続する３ワードを４つの３
×６の領域に分割し、完全に並列に処理して最後に統合
する。

（２）境界線のトレース 境界線抽出処理を施した画像に対して、境界線をトレー
スしながら、閉領域の外接長方形を求める。まず、第１
０図に示すように１画像を走査して黒画素をみつける。

見つけた黒画素に対してその値を１から０に変更し、既
に得られているＸ、Ｙ座標の最大値と比較することによ
り、Ｘ、Ｙ座標の最大値・最小値を更新する。

さらに見つけた黒画素の４近傍を調べる。もし黒画素が
存在すればスタックに入れる（ＴＲＡＣＥ）。４近傍に
おけるこの処理が終ると、スタックから黒画素を取り出
しくＰＯＰ　ＵＰ）。

スタックが空になるまで同じ処理を繰り返す。

スタックが空になった時点で、閉領域の外接長方形が求
まり、その最大、最小のＸ、Ｙ座標が得られる。

トレースのアルゴリズムをＩ　ｍ　Ｐ　Ｐ上で効率よく
実行させるために、次の４つの並列動作可能な部分に分
離し並列実行する。

（ａ）走査部二人力画像の最初から走査を開始し、黒画
素の存在するワードをみつけた時点でその座標をトレー
ス部に渡し終了する。

（ｂ）トレース部：黒画素の値を１から０に変更し、そ
の４近傍を調べ、黒画素が存在すれば。

その座標をスタック部及び比較部に渡す。４近傍の処理
が終わると、　スタック部にＰＯＰ　　ＵＰ　＋−−ク
ンを出す。

（ｃ）スタック部ニドレース部からの座標を蓄積し、Ｐ
ＯＰ　　ＵＰトークンがきたらトレース部にＦＩｌ？Ｏ
（ＦＩＲ８Ｔ　ＩＮ　ＦＩＲ３Ｔ　０ＵＴ）の順に座標
を渡す。空になったら走査部を起動して走査を開始させ
、比較部の座標を出力させる。

（ｄ）比較部：Ｘ、Ｙ軸の最大、最小値を同時に比較す
るに ＼で、並列性は２箇所存在する。１つはトレース部、比
較部、スタック部の３つの部分が同時に動作している点
である。もう１つは各部分内の並列性である。即ち、１
〜レ一ス部は黒画素を１から０に変更する動作と、４近
傍の４点を調べる動作を同時に行い、また比較部はＸ。

Ｙ軸の最大、最小の比較を同時に実行す′葛。

次に、縦線・横線の抽出処理について説明する。

、これは入力画像より文字列を消去した画像において線
分を検出し、線分の始点及び終点を求める処理である。

この処理は、第１１図に示すように圧縮画像の生成７０
１，７０２とその上での線分抽出７０３，７０４より成
る。

（１）圧縮画像の生成 線分を効率よく抽出するために圧縮画像を生成し、処理
時間の短縮を図る。縦線を抽出するには、第１２図に示
すように、８走査線おきの２本の走査線間で論理積（Ａ
ＮＤ）をどり１走査線を作り出す方法により圧縮画像を
生成し。

情報量を１／８に圧縮する。

（２）縦線分・横線分の抽出 圧縮画像上で、（ａ）線の幅がある値以下、（ｂ）傾き
の変化が一定の値以下、（Ｃ）上下の線切片の距離があ
る値以下の条件を満たすものを線として抽出する。まず
圧縮画像を走査し、線切片をみつけたら、その線切片か
ら次の線切片を探索していき、上の条件をチェックしな
がら線分を抽出する。

ｌｍＰＰの上では、第１３図に示すように、３つの並列
に動作しうる部分に分ける。まず圧縮画像を走査し、線
切片を見つける。その線切片をもとに、次の走査線にお
ける線切片をみつけ、比較部に渡し、線としての条件を
満たしているかどうかチェックする。条件を満たしてお
れば、さらに次の走査線上の線切片をみつけ、条件を満
たしているかのチェックを繰り返す。

条件を満たさなくなれば、ｉｓ分が終了したとして次の
線分抽出のために画像の走査を繰り返す。

この構造把握で抽出された黒連結・白連結領域。

文字領域、ブロック領域、！！Ａ切片、縦線・横線。

接続点の抽出結果を第１４図（ｂ）〜（ｇ）に示す。第
１４図（ａ）は入力画面である。

１」１ＪＬ良 画像変換は構造把握処理で得られた入力図面の構造記述
について、文字列の置換え、ブロック領域の拡大、縮少
、移動、削除などを行い、出力図面の構造記述を得る処
理であり、第５図のホストプロセッサ５０１で実行され
る。この際、図面としての体裁を保ち、また図面の表す
意味を変えないために１次のような変換ルールを拘束条
件として設定し１画像変換の計画をたてる。

１）文字、ブロック領域、接続線の各構成要素間の相対
的位置関係は保持する。　（レイアラ１−のヒナ型があ
るので１人間の最少限の介入で自動変換が可能となる） １１）Ｍ図面で幅の等しい線は１局所的な異なったブロ
ック・サイズ変換を行っても、変換後の線幅を等しくす
る。（現在の画像処理ＬＳＩ、複写機の拡大機能などの
場合、変換は局所的であって、変換後の文字の大きさ、
線の太さの統一性がなく、バラバラの図面になっている
）画像変換計画の内容は、例えば入力構造記述上で変換
後の文字列の文字数とブロック領域の大きさの関係をチ
ェックし、ブロック領域内に文字列が入りきらないとき
は、ブロック領域の拡大を行う、ブロック領域の拡大に
おいては、入力画像上で同一サイズのブロック領域は同
一倍率で共ｊこ拡大する。

１」１」Ｌ處 画像生成処理では、入力構造記述および出力構造記述に
従って、文字と図形の線の各構成要素ごとに独立に画像
生成を行う。

（１）文字の生成：文字は置き換えるべき文字列がコー
ドとして指示された場合は、そのコードをキーとして対
応する文字フォント（ビットパターン）を内部のメモリ
から取り出し、それをブロック領域の所定位置に配置す
る。指示されない場合は、元の文字パターンをそのま一
ブロック領域の所定位置な複写する。

（２）線の生成：拡大縮小などを行う範囲毎に、また出
力構造記述上の線要素毎に入力構造記述を参照し、入力
画像上の線を横切る方向の黒ランを単位として複写を行
う。

第１５図に図面の変換結果の例を示す、第１５図（ｂ）
の例では、（ａ）の入力図面に対し、ブロック領域内の
文字列が日本語から英語に置換えられ、また二つのブロ
ック領域が文字列の置換えの関係で拡大されているが、
全体のサイズと線（接続線とブロック領域の枠線）の幅
は変化していない。

第１５図（Ｃ）の例では、全体が縮小されているが。

線幅は変わっていない。

〔効　果〕

以上の説明から明らかな如く、本発明によれば次のよう
な効果が得られる。

（１）構造把握に基づく処理であるから、単純な拡大縮
小のように全画素に処理を施す必要がなく。

高速変換を実現できる。

（２）文字は構成要素として別に独立に抽出処理される
ので、縦横で異なる比率の拡大縮小を行っても、単純な
拡大縮小のように文字がいびつになることはない。

（３）同様に線も構成要素として独立に扱われるので、
拡大縮小による４ａ幅の変化を防止できる。

（４）データフロー型イメージプロセッサの使用および
ホストプロセッサとの役割分担により１図面画像変換処
理における処理速度の問題を解消し、実時間で図面画像
の変換処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例による図面画像自動変換装こ
の機能構成図、第２図は同装置の構造把握処理の流九を
示す図、第３図は画像生成処理の説明図、第４図はソフ
トウェア構成を示す図、第５図はハードウェア構成を示
す図、第６図は白−黒領域の外接長方形の抽出処理を示
す図、第７図は境界線抽出に用いる４近傍を示す図、第
８図は境界線抽出処理を示す図、第９図はイメージプロ
セッサで実施された境界線抽出の方法を示す図、第１Ｏ
図は境界線の１−レース処理を示す図、第１１図は縦線
・横線領域を抽出する処理のブロック図、第１２図は圧
縮画像の生成を示す図、第１３図は縦線・横線の抽出を
イメージプロセッサで実行する方法を示す図、第１４図
は入力図面の変換経過の一例を示す図、第１５図は図面
の変換結果の一例を示す図である。 １０１・・・入力画像、　　１０２・・・構造把握部、
１０４・・・図面変換部、　　１０６・・・画像生成部
。 １０７・・・出力画像。 支中廼１４ぺ・宵ε乃稽ｊ− 第　　２　　図　横這長棧超理 第　　３　　　図　　誹唾＝（Ｊミ；蹟゛シと一環＋０
１　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　１Ｌ
１７第　　５　　　図　八−ドウニア神々“４Ｌｍ　Ｐ
Ｐ　　　　４１ｍＰＰ　　　　　　　　　　　　　６０
３マスク／＼−ターン １冒ＪＯＲ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力された図面画像から文字列、文字を含む閉領
   域のブロック、線などの図形要素を抽出する手段と、前
   記抽出した各図形要素にそれぞれ独立に変換処理を施こ
   す手段と、前記変換後の各図形要素に基づいて出力図面
   画像を生成する手段を有することを特徴とする図面画像
   変換装置。
2. （２）前記図形要素の抽出およびその変換処理手段にお
   いて、座標計算等のコード処理および変換計画等の知的
   処理はホストプロセッサを用い、線抽出等のイメージ処
   理は複数のデータフロー型イメージプロセッサを用いる
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の図面画像
   自動変換装置。