JPS63208986A - 図形認識方式 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明は図形認識方式、特にイメージデータ中の図形パ
ターンを認識する図形認識方式に関するものである。

［従来の技術］ 従来から、原稿読み取り装置でもって入力したイメージ
データ中にある文字記号パターンから正規の文字を認識
する文字認識装置がある。この文字認識装置における作
用効果は、手書きした原稿等を正規の清書体にするばか
りでなく、認識した文字記号パターンをコード化（多く
の場合にはＪＩＳコード化）することにより、例えば外
部記憶装置に記憶するときに少量のデータに圧縮するこ
とでもある。

ところで、この種の装置での認識対象となる原稿、或い
はイメージデータには文字記号パターンのみが存在して
いることを前提としているものである。従って、例えば
文字記号パターンと図形パターン（例えば円グラフ等）
とが混在している場合には図形パターンを認識できない
といった欠点がある。

更にまた、図形パターンのみを入力し、その図形パター
ンに対して画像処理（例えば拡大縮小処理等）、或いは
データ処理をする場合、従来ではイメージデータそのも
のでもって処理するため、それら処理後のデータも結局
膨大な量になってしまうという欠点ある。

［発明が解決しようとする問題点コ 本発明はかかる従来技術に鑑みなされたものであり、人
力したイメージデータ中の図形パターンを認識すること
を可能ならしめた図形認識方式を提供しようとするもの
である。

［問題点を解決するための手段］ この問題を解決するために本発明は以下に示す様な構成
からなる。

すなわち、 少なくとも図形パターンを入力する入力手段虻 と、入力した図形パターンを各構成要素毎に分離する分
離手段と、分離された構成要素の成分を抽出する抽出手
段とを備える。

［作用］ かかる本発明の構成において、人力手段で入力された図
形パターンを各構成要素毎に分離手段で分離し、分離さ
れた構成要素の成分を抽出手段でもって抽出するもので
ある。

［実施例］ 以下添付図面に従って本発明に係る実施例を詳細に説明
する。

［装置の構成と処理概要の説明 （第１図〜第３図）］ 第１図は本実施例の情報認識装置のブロック構成図であ
る。

図中、１は原稿であり、本実施例におけるこの原稿１に
は図示の如く文章情報（“×”は文字を意味する）と円
グラフが既に書かれているものとする。２は原稿１を光
学的に読取る画像読み取り装置である。３は読み取った
イメージデータを格納するバッファメモリである。４は
バッファメモリ３内に展開されたイメージデータ中の円
グラフを認識する円グラフ認識部であり、その処理の内
容は後述する。５は文字フォントＲＯＭ５内の情報、及
び円グラフ認識部４で得られた情報を基に、バッファメ
モリ３内に展開されたイメージデータ中の文字記号パタ
ーンを認識する文字認識部である。この文字認識部５で
認識された文字パターンは文字フォントＲＯＭ６から正
規の文字パターンを読出し、表示用のＲＡＭであるＶＲ
ＡＭ７に書込む処理をする。また、このＶＲＡＭ７に格
納された各種パターンはグラフィックコントローラＧＣ
８でもってＣＲＴ９に表示する。

更に、１０は本装置全体を制御するＣＰＵであり、装置
全体を制御するための制御プログラム（第２．４．６図
のフローチャート）を格納するＲＯＭ１０ａと、ＣＰｔ
１ｌＯのワークエリアとして使用するＲＡＭ１０ｂとを
備えている。

以上の構成における本装置の基本的な処理内容を説明す
ると第２図に示すフローチャートになる。

先ずステップＳ１で画像読み取り装置２でもつて原稿を
入力し、バッファメモリ３内にそのイメージデータを格
納する。次にステップＳ２では、入力したイメージデー
タ中の円グラフ（第３図（ａ））を構成する円及び線分
（細線化されている）を第３図（ｂ）に示す様に、いく
つかの点列に分け、直線近似を行って第３図（Ｃ）に示
す様に直線化する。次にステップＳ３では各図形の成分
（円であったら半径とその座標位置、線分であったら始
点と終点の座標位置）を抽出する。ステップＳ４では、
抽出された各成分に基づいて大円、小円、線分を第３図
（ｄ）に示す様にＶＲＡＭ７内に描画し、整合する。尚
、このＶＲＡＭ７に格納される円グラフパターンはバッ
ファメモリ３内に格納された円グラフパターンとは異な
るものである。すなわち、例えば縮小表示する場合には
間引き処理等をするのではなく、得られた成分値を基に
円及び線を描画するわけであるから、線或いは円の不自
然さが発生しない。

一方、文字記号パターンの場合には、ステップ５２〜ス
テツプＳ４でもって認識された図形パターン以外のパタ
ーン（文字記号パターン）を従来の方法に従って切出し
て（ステップＳ５）、文字認識する（ステップＳ６）。

この文字認識された文字記号パターンは文字フォントＲ
ＯＭ６に基づいて正規のパターンに変換され、ＶＲＡＭ
Ｔ内に展開される。

さて、ステップＳ７ではＶＲＡＭＴ内に展開されたイメ
ージデータをＣＲＴ９に表示する。

［円グラフ認識部の説明（第４図〜第７図）］上述した
構成において、円グラフ認識部４の処理内容を更に説明
する。

（点列の作成処理の説明、第４図、第５図）バッファメ
モリ３に格納されたイメージ画像データは細線化されて
、図形データ（この場合には円グラフパターン）のみに
され円グラフ認識部４内の不図示のメモリに格納される
。次に、格納された円グラフパターンは大円、小円及び
線分毎に分解される（第３図（ｂ））。従って、円グラ
フパターン中のどの画素が円周上のものであるかを判断
しなければ、それらを点列毎に分解することはできない
。

第５図にバッファメモリ３内に展開された円グラフの円
周上の１部分を拡大して示す。図中の画素列５１と５２
とが円周上のものを示し、画素列５３が線分を示すもの
である。尚、ここでの各画素列の傾きは説明を簡単にす
るために誇張しである。

さて、画素列５１の左端から反時計回りに注目画素をチ
ェックしていくとき、その注目画素における画素の連結
数（注目画素の回りにある８つ画素の”１”の個数）を
調べると、注目画素の置かれている状態を知ることがで
きる。

すなわち、連結数が１個の場合には注目画素は始点、或
いは終点であると判断でき、２個の場合には画素列中の
ものと判断できることになる。また、連結数が３つ以上
あるときには３つ以上の線分（この場合、円周上の画素
列も線分とする）でもって交叉していることを意味する
ことがわかる。

説明が前後するが、第５図において、画素列５５１の左
端の画素から上述したチェックをしていくと、画素５４
に到達するまでは連結数が２つとなることがわかる。す
なわち、１つは直前にチェックした画素であり、２つ目
は次回にチェックする画素を意味するわけである。

さて、画素５４にチェックが到達すると、注目画素（画
素５４）の連結数が３つになる。従って円周上をチェッ
クしていくとき画素列５３．５４のどちらをチェック対
象とするかが問題となる。

本実施例では従前にチェックした画素列５１に対する画
素列５３．５４との曲率とを求め、曲り具合が小さい方
をチェック対象の画素列とすることにした。尚、この判
断では画素列５１に対して画素列５３或いは５４の半径
の大きい方を選択する様にすることも考えられる。

以上の処理でもってチェック対象の画素が選択されるこ
とになるが、選択された画素位置に対応して、円グラフ
認識部内に設けられた不図示のバッファメモリ内の位置
のビットをセットする。すなわち、チェック対象の画素
の軌跡をプロットするわけである。尚、円グラフを構成
する直線の線分は画素５４を始点とし画素列５３をその
線分とみなす様にすればよい。なぜなら、画素５４の連
結数は奇数であるので、少なくとも線分の始点（或いは
終点）と考えられるからである。かくして、円グラフを
構成する各図形が第３図（ｂ）に示す様に分解され、円
グラフ認識部４内のメモリ（不図示）に夫々展開される
ことになる。

以上の処理手順を簡単にまとめると第４図に示す如くな
るのがわかるであろう。尚、ここでは円についてのみ説
明する。

先ず、ステップＳ４０では注目画素の連結数をチェック
し、ステップＳ４１で、その連結数毎にステップＳ４２
〜ステツプＳ４４に分岐する。

連結数が１つのとき、その注目画素を点列の始点或いは
終点とみなす（ステップ５４２）。

また、連結数が２つのときには、注目画素を画素列中の
途中の画素と判断する（ステップ５４３）。

さて、連結数が３つ以上あるときには、ステップＳ４４
に穆って、先に説明した曲率を算出し、ステップＳ４５
で次回のチェック対象の画素を決定する。

以上、注目画素が置かれている位置が円周上のものと判
断されたら、ステップＳ４６に穆ってその座標位置に対
応する円グラフ認識部４内のメモリに点列の円を形成し
ていくことになる。

（同成分の抽出処理（第６図、第７図））次に、円グラ
フを構成する円図形の成分（半径等）を抽出する処理手
順を説明する。

第７図は円グラフ認識部４内に展開された円パターンの
各線分毎の始点と終点を直線で結んだ状態を示す図であ
る。

今、注目画素がＢ点にあるとした場合、その両隣の画素
Ａ、Ｃを含む３点で、この円の中心座標位置、及び半径
は算出できる。

すなわち、各画素の座標位置を　（ｘ　ＡｌｙＡ）、（
Ｘａ、ｙａ）、（ｘｃ　＋　Ｖ　ｃ）とし、求める円の
中心座標を　（Ｘａ、Ｙｏ）とすると、以下の関係式が
成り立つ。

（Ｘａ−Ｘ＾）”（Ｙａ−ＹＡ）−ｒ２（Ｘａ−Ｘａ）
”（Ｖａ−ｙａ）−ｒ’（Ｘ’ａ−Ｘｃ）　”　（Ｖａ
−ｙｅ）　−ｒ２従って、これら連立方程式を算出すれ
ば中心座標　（ｘａ、ｙａ）′Ｅｔび、半径ｒが算出で
きる。

しかしながら、メモリ内に展開された各画素の位置は所
定の間隔に展開されるものであるから、１回の演算では
誤差が発生してしまう。従って、本実施例ではＢ点を注
目画素として演算した後に、今度は０点、そして０点・
・・を注目画素として同様の演算を繰返し、その結果得
られた値の頻度を求め、最大頻度のときの座標或いは半
径を最終的な座標位置、半径にすることにした。これに
よって誤差は小さくすることができるわけである。

上述した円成分は大円及び小円に対して求めることにな
るが、線分に対しては円グラフ認識部４内に展開された
点列の線分の始点と終点の座標位置を算出すればよいの
で説明は省略する。

さて、円グラフを構成する各図形要素の成分の抽出が終
えたら、今度はそれらの成分値を求に、ＶＲＡＭＴ内に
所望の倍率で描画して整合することになる。尚、抽出さ
れた各成分値はＲＡＭｌ０ｂ内に格納されるものとする
が、必要なら不図示の外部記憶装置に記憶させればよい
。このとき、格納するデータはイメージ画像データでは
ないので、小さいメモリ領域さえあれば十分である。ま
た、人力した円グラフのイメージそのものをＶＲＡＭに
展開するのでなく、得られた成分値でもって再描画する
ものであるから、任意の大きさ、更には完全な形でもっ
て表示することができることになる。

以上の円グラフの円成分の抽出処理を簡単にまとめると
第６図に示す様になる。

先ず、ステップＳ６０では注目画素を設定し、次にステ
ップＳ６１で注目画素とその両隣の線分の画素とから円
の中心位置座標と半径を算出する。算出値は次のステッ
プＳ６２でＲＡＭ１０ｂ内に格納することになる。

次のステップＳ６３では、注目画素の設定が一巡したか
否かを判断する。“ＮＯ”のときには、再びステップＳ
ｈｏに穆り、注目画素を設定（更新）し、以下同様の処
理をすることになる。

さて、ステップＳ６３では上述したチェック数（ステッ
プＳ６０〜ステツプＳ６３のループ数）が３回以上であ
るか否かを判断する。このとき、２以下の場合には円と
は考えられないから、ステップＳ６６に移りエラー処理
をする。また、３以上のときにはステップＳ６５でもっ
て、得られた成分値の度数を基に最適な成分値を決定す
ることになる。尚、この最適成分値もＲＡＭ１０ｂ内に
格納されるものとする。

次に、ステップＳ６５で決定された成分値を基にＶＲＡ
ＭＴ内の所定位置に円及び線分を描画し、整合すること
になる。

以上、説明した様に本実施例によれば、円グラフパター
ンの構成要素毎の成分を抽出することにより、円グラフ
パターンにかかる情報量を小さくすると共に、正確な円
グラフとして表示することが可能となる。

尚、本実施例では主に円グラフについて説明したが、こ
れに本発明が限定されるものではなく、・円或いは線分
でもって構成される図形についてもまったく同様に処理
することができる。

［発明の効果］ 以上説明した様に本発明によれば、人力したイメージ画
像データ中の図形パターンを認識することにより、図形
パターンの情報量を小さくし、正確な図形を再現或いは
整合することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例のおける情報認識装置のブロック構成
図、 第２図は本装置での全体処理手順を示すフローチャート
、 第３図（ａ）〜（ｄ）は円グラフ認識部での認識処理の
推移を示す図、 第４図は円の認識処理手順を示すフローチャート、 第５図は円認識を説明するための図、 第６図は円成分の抽出処理手順を示すフローチャート、 第７図は円成分の抽出を説明するための図である。 図中、１・・・原稿、２・・・画像読取り装置、３・・
・バッファメモリ、４・・・円グラフ認識部、５・・・
文字認識部、６・・・文字フォントＲＯＭ、７・・・Ｖ
ＲＡＭ。 ８−ＧＣ，９−ＣＲＴ、１０・・・ＣＰＵ、１０　ａ・
−・ＲＯＭ、１０ｂ・・・ＦＬＡＭである。 第１図 第４図 第６図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）少なくとも図形パターンを入力する入力手段と、
   入力した図形パターンを各構成要素毎に分離する分離手
   段と、分離された構成要素の成分を抽出する抽出手段と
   を備えることを特徴とする図形認識方式。
2. （２）分離手段は円と直線部とに分離することを特徴と
   する特許請求の範囲第１項記載の図形認識方式。
3. （３）抽出手段は円の中心座標及び半径と、線分の始点
   及び終点の座標位置を検出することを特徴とする特許請
   求の範囲第１項記載の図形認識方式。