JPS6345687A - デイジタル画像の線分抽出方法 - 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】 く産業上の利用分野ン・ 本発明は、ファクシミリ装置等のディジタル画像入力装
置より得られる２次元２値ディジタル画像信号より画像
を形成する線分の抽出を行なうディジタル画像の線分抽
出方法に関するものである。

〈従来の技術〉 ファクシミリ装置等のディジタル画像入力装置より１ｑ
られる２次元２（０のディジタル画像信号を用いてその
ｒｆＡ分を抽出することは、画像の形状認識を行なう際
に重要である。

従来、画像の線分認識を行なう場合に次に説明するよう
な３つの方法が知られていた。

（１）ディジタル画像の輪郭線を追跡してその形状を認
識する。

（２）ディジタル画像の輪郭線の中心線を追跡すること
によってその形状を認識する。

（３）ディジタル画像が格納されている画像メモリ部内
を小さな正方格子に分割し、各格子間の境界線と線分の
交鎖状態でその形状を認識する。

以上３つの方法が知られているが、これらの方法は、画
像メモリ上にある画素を２次元的に処理しなければなら
ないため、処理時間が良くなり、ディジタル画像も常に
２次元の状態でメモリ上に用意しておかなければならな
いため、人容伍のメモリが必要であった。

尚、以上３つの方法とは別に本願出願人は、特願昭６１
−１０５２０号［ディジタル画像の形状抽出方法」にお
いて、１ライン分の画像データがら黒画素連結ｌ￥ｉ域
を検出する線順次方式によってディジタル画像を認識す
る技術を提案し、本発明の方ン人（まこれに基づいてい
る。

〈発明が解決しようとする問題点゛・ 本発明が解決しようとする問題は、ディジタル画像にお
けろ傾きの胃なる線分を判別して抽出しようとすること
であり、画（やデータのアクセス及び処理が容易である
ディジタル画像の線分抽出方法を実現することを目的と
する。

〈問題を解決するための手段〕・ 」１記した問題を解決した本発明は、２次元２１１０デ
ィジタル画隊を得る画像入力装置と、この２次元２値デ
ィジタル画像（ｃｉ号及びその線分抽出を行なうアルゴ
リズムと抽出情報を格納するメ七り部と、数（ＩＣ１演
惇及び前記線分抽出アルゴリズムを実行づるブロセツ１
大部とを有し、入力された２次元２饋ディジタル画像信
号内の図形のｔＩＡ分抽出方法において、 （イ）前記メモリ部に格納された２次元２１ｉｆ！ディ
ジタル画像情報を主走査方向に走査して全ての画素連結
成分の位買情報、幅値、重心舶を求めて前記メモリ部に
格納し、 （ロ）前記位冒情報より前回ラインの画素連結成分と今
回ラインの画素連結成分が連結しているかどうかを判別
し、 （ハ）連結していれば今回ラインのｎｔｒ　（口は整数
）間の画素連結成分の重心値と当該画素連結成分の重心
値より当該画素連結成分の重心変位値を求め、 〈二）前記ｎ　ｔｊ前の画素連結成分の重心変位値と当
該画素連結成分の重心変位値との差が設定値内である場
合は同一の線分を形成するとみなし、設定圃を越える場
合は異なる線分とみなすことを特徴とするディジタル画
像の線分抽出方法である。

く作用〉 本発明のディジタル画像の線分抽出方法は、１走査ライ
ンにＪハノる画素連結領域の幅と重心を求め、連結する
ｎｈ′前の画素連結領域の重心値から今回の画素連結領
域の中心変位値を咋出し、この重心変位値とｎｈｌｌｆ
ｌの重心変位（直との差を求め、この１直が設定値内で
あれば同−傾きの同一線分とみなし、設定値を越えると
傾きの異なる別の線分とみなす。

〈実施例〉 第１図に本発明のディジタル画像の線分抽出方法のフロ
ーチｒ−トを、第２図にこの方法を実現するためのＲ買
構成のブロック図を表わす。

第２図において、１は２次元２値ディジタル画像をＰ）
る画像入力装置、２はこの２次元２値ディジタル画像信
号及びその線分抽出を行なうアルゴリズムと抽出情報を
格納するメモリ部、３は故値演専及び本発明の線分抽出
アルゴリズムを実行するプロセラυ部である。

本発明が対象とするのは、２次元２値ディジタル画内で
あり、この画ＷＡ信号が格納されるメ七り部２内の画像
メモリに対して１ライン毎に走査を１１なう。

ここで、本発明の方法の原理について簡単に説明を行な
う。

第３図にＪ５いて、１行（カレンｌ〜・ライン）内金て
の黒画素連結領域（ラン情ｔａ）ｒ＋、ｒ２について幅
値α１．α２及び重心（直β１．β２を求める。

幅値α１　（α２）が予め設定しである幅値αＳよりも
大きいＪＪＡ合は、臣にある＃１１線分情報の中からこ
のラン情報ｒ＋（β２）に連結するラン情報を含む横線
分情報を検出して該当線分の一部とする。

幅値α１　〈α２）が設定値αＳよりも小さい場合は、
ラン情報ｒ＋（β２）に連結する前ラインの縦線分また
は斜線線分情報にβ３けるラン情報を探査する。

複数のラン情報の連結関係を探査する方法は、前述した
特願昭６１−１０５２０号に詳しく記載されている。

そして、前ラインに連結するラン情報が存在すれば、第
４図に示すように、ラン情報（例えばｒ＋）の０行（ｎ
は整数）前にあるラン情報ｒ−ｎにおける重心値β−ｌ
とラン情報ｒ１の重心値β、との変位γ、′を求める。

求まった変位γ、′に対しては、正規化処理を行ない、
重心変位値γ電を求める。

ここで、整数ｎの１直は斜線認識の分解能で決定し、重
心（１β−刊とβ１によって作られる三角形の角θが１
０度である斜線を判別り゛る場合、ｎＸｔａｎｉｏ’　
＞１ ｎ）５．７ であり、従ってｎ＝（３とする。

また、正規化処理について、斜線がθ度傾いた場合、０
行後の変位γ１′は、ｎｘｔａｎθで表わされるので、
θの分解能を１０度とすると、ｎ−６のとぎ、 変位γ′　　　中心変位値γ ０　　　　　（ｎｘｔａｎθ）　　（正規化Ｔ’　　）
〜１０’　　　　　〜１゜ 〜２０″　　　　〜２．１ 〜３０’　　　　　〜３２ 〜４０°　　　　〜５３ 〜５０°　　　　〜７４ 〜６０°　　　〜１０　　　　　　５ 〜７０″　　　〜１６　　　　　　６ 〜８０６　　〜３４　　　　　　７ （以下、水平線とみなす） のように、変位γ′に対して正規化を行ない、この正規
化を行なった後の値をつ心変位値γとして当該ラン情報
の重心変位値とする。

次に、γ−且とγ、とを比較してその差の絶対値を求め
、この差の値が１〈予め設定した値）以下の場合はラン
情報ｒｌはこの線分△と連結するものと判断し、線分情
報を更新する。即ち、線分情報は〈β−ｌ、γ−ＴＬ）
を捨て、（β−ｕ−１゜γ−ＴＬ−１＞を代わりに格納
し、順次、カレント・ラインの情報（β、γ）を（β−
１，γ−１）に格納し、常にカレント・ラインから−ｎ
ｆ、目までのβとＴの町を保持するようにする。

γと７−ＴＬの差が１より大きい場合は、このラン情報
ｒ、は該当線分とは異なる傾きで連結していると判断し
、新たな線分の先頭部であると判断する。

さて、第１図のフローチャートに沿って、本発明の方法
を順に説明する。

（１）はじめに、メモリ部２をクリアし、初期設定を行
なう。

（２）走査を始めるラインが最終行であるかどうかの判
断を行な・う。

（３）走査を始めるラインが最終行でなｌ−Ｊれば、１
行の走査をσ■始し、このラインＭ、Ｊ’ｉける全ての
ラン情報を抽出し、各々のラン情報の幅（１ｒ１αＬ、
重心値β９及び前ラインにおけるラン情報との連結状態
をみるための位置情報を求める。

（４）そして、幅値α（と予め設定しである値αＳとを
比較し、幅値α、が設定）「１αＳより大きい場合は、
位置情報より横線分情報を検出してこの線分の一部とし
、幅値αｌｈ＜設定値αＳより小さい揚台は、このラン
情報ｒｉに連結する縦線分情報、斜線線分情報における
ラン情報を探査するため、次のステーツブへ進む。

（５）連結しているラン情報が検出されると、ステップ
（６）に進み、検出されなければステップ〈９）に進む
。

（６）このステップにおいては、カレント・ラインのラ
ン情報における重心値β、と、ｎ１７（ｎは整数）前に
おけるラン情報ｒＴｌの重心値βＷよりβ１−βｎを演
算し、カレント・ラインにおけるこのラン情報ｒ、の変
位値γ１′を求め、この値７７’　を正規化して重心変
位（ｎ　７　ｒを演算する。

さて、（７）ステップでは、〈６ンステツプにおいて求
められたラン情報ｒ、の重心変位値γ。

とｎ行前のラン情報ｒＴｌの重心変位値ｒＴＩとを比較
する。

（８）これらの値の斧が予め設定した値１より小さい場
合は、ｎ行前のラン情報ｒ１１と当該ラン情報ｒ、とは
連結しているものとみなし、これらは同一線分情報でお
るとしてステップ（１０）を実行する。

これらの値が予め設定した値１より大きい場合は、〈９
）ステップにおいて当該ラン情報ｒｊについて傾きの異
なる新規な線分情報が得られたとみなす。

そして、（１０）カレント・ライン上に存在する他のラ
ン情報を検出し、ラン情報が存在する場合は、（３）ス
テップからの動作を繰り返し、ラン情報が存在しない場
合は、（１１）行送り走査を行なう。

このようにして、ラン情報を用いてディジタル画像に３
３ける１頃さ゛の異なる線分を抽出することができる。

本発明の方法を用いて線分情報を抽出−する例を第５図
に表わす。

この例では、カレント・ラインＣにおけるラン情報ｒＣ
が線分Ｂの一部であり、ラン情報ｒ（の幅値αＣを判別
し、重心値βＣより重心変位１＋ｎＴｃを求め、重心変
位（ａγＣの値によりｎ行前のラン情報ｒＴＬにお（プ
る線分情報（β−ｎ、γ−１１＞よりラン情報ｒＣにつ
いての線分情報（βｃ＋ＴＣ）を格納する。

即ち、第６図に示すように、ラン情報ｒ２に対してまで
は１つの同一線分Ｐ１情報と判断し、カレント・ライン
Ｃ１におけるラン情報ｒ＋につぃては傾きが異なること
を検出し、ラン情ｆｆ１ｒ＋からは別線弁が発生すると
判断する。

このように、本発明の方法は、ディジタル画像における
線分情報について、傾きの異なる直線線分を検出するこ
とができる。

ぐ発明の効果〉 本発明のディジタル画像の線分抽出方法は、１ラインに
おける画素連結領域の幅と重心を求め、連結するｎ行前
の画素連結領域の重心値から今回の画素連結領域の重心
変位値を算出し、この重心変位値とｎ行前の！ド２変位
値との差を求め、この値が設定値内であれば同−傾きの
同一線分とみなし、設定値を越えると傾きの異なる別の
線分とみなづので、ディジタル画像における傾きの異な
る線分を７１１別して抽出することができ、画像データ
のアクセス及び処理が容易であるディジタル画像のＰｉ
１分抽出方法を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のディジタル画像の線分抽出方法を表わ
すフローヂャート、第２図は本発明の方法を実Ｊｇシす
るのに好適な回路ｔＭ成ブロック図、第３図は本発明の
方法の原理を説明するための図、第１１図は本発明の方
法における重心変位値を求める演ｎを説明げるための図
、第５図は本発明の方法８実際に用いた場合を表わす図
、第６図は本発明の１）法を用いて傾きの異なる線分を
抽出した場合を表ねり図である。 １・・・画像入力装置、２・・・メモリ部、３・・・プ
ロセッサ部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ２次元２値ディジタル画像を得る画像入力装置と、この
   ２次元２値ディジタル画像信号及びその線分抽出を行な
   うアルゴリズムと抽出情報を格納するメモリ部と、数値
   演算及び前記線分抽出アルゴリズムを実行するプロセッ
   サ部とを有し、入力された２次元２値ディジタル画像信
   号内の図形の線分抽出方法において、 （イ）前記メモリ部に格納された２次元２値ディジタル
   画像情報を主走査方向に走査して全ての画素連結成分の
   位置情報、幅値、重心値を求めて前記メモリ部に格納し
   、 （ロ）前記位置情報より前回ラインの画素連結成分と今
   回ラインの画素連結成分が連結しているかどうかを判別
   し、 （ハ）連結していれば今回ラインのｎ行（ｎは整数）前
   の画素連結成分の重心値と当該画素連結成分の重心値よ
   り当該画素連結成分の重心変位値を求め、 （ニ）前記ｎ行前の画素連結成分の重心変位値と当該画
   素連結成分の重心変位値との差が設定値内である場合は
   同一の線分を形成するとみなし、設定値を越える場合は
   異なる線分とみなす ことを特徴とするディジタル画像の線分抽出方法。