JP2626528B2 - 図形認識装置 - Google Patents
図形認識装置Info
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/32—Digital ink
- G06V30/36—Matching; Classification
- G06V30/373—Matching; Classification using a special pattern or subpattern alphabet
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- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/32—Digital ink
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、線図形を認識する図形
認識装置に関し、特にディジタイザやタブレットを用い
た手書き図形の認識装置に関するものである。
認識装置に関し、特にディジタイザやタブレットを用い
た手書き図形の認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】一般に、光学的手段で図面を読みとる図
面読みとり装置や、ディジタイザやタブレットを用いた
対話的図面入力装置において、図形を認識する場合に
は、図形を構成する線を直線や円弧などの基本的な線分
に分割する点（このような点を一般的に特徴点と呼ぶこ
とにする）を検出し、検出した特徴点によって図形を細
分化し、特徴点の位置や、２つの特徴点間の線分の種類
を特定することによって図形認識を行っている。そのた
めには、図形を構成する全ての点に対して、当該点が特
徴点であるか否かを判定することが必要になる。
面読みとり装置や、ディジタイザやタブレットを用いた
対話的図面入力装置において、図形を認識する場合に
は、図形を構成する線を直線や円弧などの基本的な線分
に分割する点（このような点を一般的に特徴点と呼ぶこ
とにする）を検出し、検出した特徴点によって図形を細
分化し、特徴点の位置や、２つの特徴点間の線分の種類
を特定することによって図形認識を行っている。そのた
めには、図形を構成する全ての点に対して、当該点が特
徴点であるか否かを判定することが必要になる。
【０００３】特徴点であるか否かを判定する従来の装置
としては、例えば、特公平４−６２１０７号公報に記載
された発明がある。図８は、このような従来の装置の構
成を示すブロック図であって、図面入力手段１１から入
力された図面のイメージデータは、点列読みだし手段１
２によって図面のイメージデータを構成する線上の点列
の座標位置を含む点列データとして一時記憶されて順次
読みだされる。読みだされたデータは間引き判定手段３
１によって間引きされ、間引きされずに残ったデータが
サンプル点データとして点データ記憶手段１３に順次書
き込まれる。
としては、例えば、特公平４−６２１０７号公報に記載
された発明がある。図８は、このような従来の装置の構
成を示すブロック図であって、図面入力手段１１から入
力された図面のイメージデータは、点列読みだし手段１
２によって図面のイメージデータを構成する線上の点列
の座標位置を含む点列データとして一時記憶されて順次
読みだされる。読みだされたデータは間引き判定手段３
１によって間引きされ、間引きされずに残ったデータが
サンプル点データとして点データ記憶手段１３に順次書
き込まれる。
【０００４】点列読みだし手段１２によって読みだされ
る点のデータを着目点データとすると、この着目点デー
タと点データ記憶手段１３に最後に書き込まれたデータ
との距離が、距離算出手段１６によって算出され、この
距離が間引き判定手段３１で間引きを行う際に参照され
る。頂点らしさ算出手段３２は、点データ記憶手段１３
内の各サンプル点データの頂点らしさを算出し、線種判
別手段１９は隣接する２頂点間の線の種類を判定する。
図形形状判定手段２０は、頂点らしさ算出手段３２と線
種判別手段１９の出力データから図形形状を判定し、こ
れを認識結果表示手段２１に表示する。
る点のデータを着目点データとすると、この着目点デー
タと点データ記憶手段１３に最後に書き込まれたデータ
との距離が、距離算出手段１６によって算出され、この
距離が間引き判定手段３１で間引きを行う際に参照され
る。頂点らしさ算出手段３２は、点データ記憶手段１３
内の各サンプル点データの頂点らしさを算出し、線種判
別手段１９は隣接する２頂点間の線の種類を判定する。
図形形状判定手段２０は、頂点らしさ算出手段３２と線
種判別手段１９の出力データから図形形状を判定し、こ
れを認識結果表示手段２１に表示する。
【０００５】図９は、図８の間引き判定手段３１の動作
を示すフローチャートであって、１０２、１０６はそれ
ぞれ処理ステップを示す。次に、図８および図９を参照
して図８の装置の動作を説明する。光学的手段で図面を
読みとる図面読みとり装置の場合と、ディジタイザやタ
ブレットを用いた対話的図面入力装置の場合とでは、図
形入力手段１１と点列読みだし手段１２の処理内容が多
少異なるため、それぞれについて説明する。
を示すフローチャートであって、１０２、１０６はそれ
ぞれ処理ステップを示す。次に、図８および図９を参照
して図８の装置の動作を説明する。光学的手段で図面を
読みとる図面読みとり装置の場合と、ディジタイザやタ
ブレットを用いた対話的図面入力装置の場合とでは、図
形入力手段１１と点列読みだし手段１２の処理内容が多
少異なるため、それぞれについて説明する。
【０００６】始めに光学的手段で図面を読みとる図面読
みとり装置の場合は、図形入力手段１１は、例えばＣＣ
Ｄセンサにより図面をイメージデータに変換して、点列
読みだし手段１２に供給する。例えばプログラム制御に
より動作する点列読みだし手段１２は、細線化処理を行
うことにより図面のイメージデータを連続する点列デー
タに変換し、一時記憶する。一方、ディジタイザやタブ
レットを用いた対話的図面入力装置の場合は、図形入力
手段１１は、例えば抵抗被膜センサを用いたディジタイ
ザにより、人間が描写した線を点列のデータ（このデー
タには各点の位置座標値などを含む）に変換して一時記
憶する。このようにして一時記憶されたデータは、点列
読みだし手段１２によって順次読みこまれ点列データと
して一時記憶される。
みとり装置の場合は、図形入力手段１１は、例えばＣＣ
Ｄセンサにより図面をイメージデータに変換して、点列
読みだし手段１２に供給する。例えばプログラム制御に
より動作する点列読みだし手段１２は、細線化処理を行
うことにより図面のイメージデータを連続する点列デー
タに変換し、一時記憶する。一方、ディジタイザやタブ
レットを用いた対話的図面入力装置の場合は、図形入力
手段１１は、例えば抵抗被膜センサを用いたディジタイ
ザにより、人間が描写した線を点列のデータ（このデー
タには各点の位置座標値などを含む）に変換して一時記
憶する。このようにして一時記憶されたデータは、点列
読みだし手段１２によって順次読みこまれ点列データと
して一時記憶される。
【０００７】点列読みだし手段１２が点列データとして
一時記憶しているデータから読みだしたデータを着目点
データとすると、この着目点データを点データ記憶手段
１３に格納するか否かは、間引き判定手段３１での判定
による。すなわち、着目点データによって示される位置
と、点データ記憶手段１３に最後に格納されたサンプル
点データによって示される位置との間の距離を、距離算
出手段１６で算出し、この算出距離ｌが、予め閾値距離
として定めるＬｔｈの値より大きいときは（１＞Ｌｔ
ｈ）、当該着目点データをサンプル点データとして点デ
ータ記憶手段１３に記憶させ、そうでないときは当該着
目点データを棄て、次の点のデータを着目点データとし
て出力する（図９のステップ１０２，１０６参照）。
一時記憶しているデータから読みだしたデータを着目点
データとすると、この着目点データを点データ記憶手段
１３に格納するか否かは、間引き判定手段３１での判定
による。すなわち、着目点データによって示される位置
と、点データ記憶手段１３に最後に格納されたサンプル
点データによって示される位置との間の距離を、距離算
出手段１６で算出し、この算出距離ｌが、予め閾値距離
として定めるＬｔｈの値より大きいときは（１＞Ｌｔ
ｈ）、当該着目点データをサンプル点データとして点デ
ータ記憶手段１３に記憶させ、そうでないときは当該着
目点データを棄て、次の点のデータを着目点データとし
て出力する（図９のステップ１０２，１０６参照）。
【０００８】点データ記憶手段１３は、例えばＦＩＦＯ
（ｆｉｒｓｔ−ｉｎ−ｆｉｒｓｔ−ｏｕｔ）メモリから
構成され、１〜Ｎのアドレスがあるとすると、新しく書
き込まれるデータは常に１番地に書き込まれ、そのとき
１番地にあったデータは２番地に送られ、Ｋ（１＜Ｋ＜
Ｎ）番地にあったデータはＫ＋１番地に送られ、Ｎ番地
にあったデータは消滅する。このようにして最新のＮ個
のサンプル点データが順次点データ記憶手段１３に格納
される。
（ｆｉｒｓｔ−ｉｎ−ｆｉｒｓｔ−ｏｕｔ）メモリから
構成され、１〜Ｎのアドレスがあるとすると、新しく書
き込まれるデータは常に１番地に書き込まれ、そのとき
１番地にあったデータは２番地に送られ、Ｋ（１＜Ｋ＜
Ｎ）番地にあったデータはＫ＋１番地に送られ、Ｎ番地
にあったデータは消滅する。このようにして最新のＮ個
のサンプル点データが順次点データ記憶手段１３に格納
される。
【０００９】以下、この明細書では説明の便宜のため、
一つのサンプル点の座標位置を始点とし、そのサンプル
点の次に記憶されたサンプル点の座標位置を終点とする
ベクトルをサンプル点間ベクトルと言うことにするが、
頂点らしさ算出手段３２は当該サンプル点のサンプル点
間ベクトルと、一つ前のサンプル点のサンプル点間ベク
トルの間の角度差をもって当該サンプル点の頂点らしさ
とし、この頂点らしさの値が所定の閾値より大きいとき
に頂点と判定している。また、線種判別手段１９では隣
接する２頂点間のサンプル点間ベクトルの方向が、ほぼ
同一の場合には直線と判別し、ほぼ一定の割合で変化す
る場合には円弧と判別する。
一つのサンプル点の座標位置を始点とし、そのサンプル
点の次に記憶されたサンプル点の座標位置を終点とする
ベクトルをサンプル点間ベクトルと言うことにするが、
頂点らしさ算出手段３２は当該サンプル点のサンプル点
間ベクトルと、一つ前のサンプル点のサンプル点間ベク
トルの間の角度差をもって当該サンプル点の頂点らしさ
とし、この頂点らしさの値が所定の閾値より大きいとき
に頂点と判定している。また、線種判別手段１９では隣
接する２頂点間のサンプル点間ベクトルの方向が、ほぼ
同一の場合には直線と判別し、ほぼ一定の割合で変化す
る場合には円弧と判別する。
【００１０】図形形状判定手段２０は、頂点らしさ算出
手段３２で頂点と判定された頂点位置と、線種判別手段
１９で判別した線分の種類に基づき、認識対象の図形カ
テゴリ毎に予め定義してある認識辞書データとの整合を
求め、その整合の度合いにより図形の形状を認識し、そ
の結果を認識結果表示手段２１に供給する。認識結果表
示手段２１は、認識結果の図形を表示する。なお、この
認識結果を基に図形の形状や線種などを修正して表示す
ることも可能である。また、特公平４−６２１０７号公
報で公告された装置では、サンプル点を生成する所定距
離を２段階に用意し、マクロ的認識とミクロ的認識を行
うことによって総合的な処理速度と認識率を向上させて
いるが、本発明には直接の関係はないのでこの説明は省
略する。
手段３２で頂点と判定された頂点位置と、線種判別手段
１９で判別した線分の種類に基づき、認識対象の図形カ
テゴリ毎に予め定義してある認識辞書データとの整合を
求め、その整合の度合いにより図形の形状を認識し、そ
の結果を認識結果表示手段２１に供給する。認識結果表
示手段２１は、認識結果の図形を表示する。なお、この
認識結果を基に図形の形状や線種などを修正して表示す
ることも可能である。また、特公平４−６２１０７号公
報で公告された装置では、サンプル点を生成する所定距
離を２段階に用意し、マクロ的認識とミクロ的認識を行
うことによって総合的な処理速度と認識率を向上させて
いるが、本発明には直接の関係はないのでこの説明は省
略する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】上記のような図８につ
いて説明した図形認識装置では、図形に雑音が混入する
と頂点らしさの判定を誤り、ひいては図形形状の判定を
誤るという問題点があった。すなわち、図形入力手段１
１において、光学的読み取り装置を使う場合には、ＣＣ
Ｄセンサの出力するアナログ波形を２値化するときに、
エッジノイズと呼ばれるランダムノイズが発生する。ま
た、人間の手書きの線図形を読み取るタブレット等の装
置を使う場合でも、手ぶれなどのランダムノイズが発生
する。さらに、ＬＣＤとタブレットとを一体化した表示
一体型のタブレットの場合には、ＬＣＤの出す電磁波の
影響でバーストノイズが発生する。
いて説明した図形認識装置では、図形に雑音が混入する
と頂点らしさの判定を誤り、ひいては図形形状の判定を
誤るという問題点があった。すなわち、図形入力手段１
１において、光学的読み取り装置を使う場合には、ＣＣ
Ｄセンサの出力するアナログ波形を２値化するときに、
エッジノイズと呼ばれるランダムノイズが発生する。ま
た、人間の手書きの線図形を読み取るタブレット等の装
置を使う場合でも、手ぶれなどのランダムノイズが発生
する。さらに、ＬＣＤとタブレットとを一体化した表示
一体型のタブレットの場合には、ＬＣＤの出す電磁波の
影響でバーストノイズが発生する。
【００１２】図１０はランダムノイズとバーストノイズ
が存在する場合の、図８に示す装置の動作を説明するた
めの図であり、図１０（ａ）はランダムノイズとバース
トノイズが存在する場合の図形入力手段１１の出力結果
を示す図で、円で囲んだ黒点がバーストノイズの影響を
示す。図９に示すＬｔｈは、ランダムノイズを除去する
のに適当な長さに選ばれるが、これでは図１０（ｂ）に
示すようにバーストノイスの点をサンプル点として格納
する結果になる。また、これを避けるためＬｔｈを大き
くすると、図１０（ｃ）のようになって頂点らしさが低
く算出され、頂点が間引きされて棄てられることがあ
る。
が存在する場合の、図８に示す装置の動作を説明するた
めの図であり、図１０（ａ）はランダムノイズとバース
トノイズが存在する場合の図形入力手段１１の出力結果
を示す図で、円で囲んだ黒点がバーストノイズの影響を
示す。図９に示すＬｔｈは、ランダムノイズを除去する
のに適当な長さに選ばれるが、これでは図１０（ｂ）に
示すようにバーストノイスの点をサンプル点として格納
する結果になる。また、これを避けるためＬｔｈを大き
くすると、図１０（ｃ）のようになって頂点らしさが低
く算出され、頂点が間引きされて棄てられることがあ
る。
【００１３】本発明は、従来のものにおける上述の問題
点を解決するためになされたものであり、手書きされた
線図形の認識に関して、ランダムノイズやバーストノイ
ズの影響を除去した良好な認識が行える図形認識装置を
提供することを目的としている。
点を解決するためになされたものであり、手書きされた
線図形の認識に関して、ランダムノイズやバーストノイ
ズの影響を除去した良好な認識が行える図形認識装置を
提供することを目的としている。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明に係わる図形認識
装置は、データ記憶手段に最後に格納されたサンプル点
の座標位置を始点とし、点列読みだし手段によって読み
だされた着目点の座標位置を終点とする、ベクトルの方
向と最近のサンプル点間ベクトルの方向の平均値との角
度差が予め定める第１の閾値より大きく、予め定める第
２の閾値より小さい場合に、当該着目点をサンプル点と
して点データ記憶手段に格納することとした。
装置は、データ記憶手段に最後に格納されたサンプル点
の座標位置を始点とし、点列読みだし手段によって読み
だされた着目点の座標位置を終点とする、ベクトルの方
向と最近のサンプル点間ベクトルの方向の平均値との角
度差が予め定める第１の閾値より大きく、予め定める第
２の閾値より小さい場合に、当該着目点をサンプル点と
して点データ記憶手段に格納することとした。
【００１５】また、直線部分が長く続く部分などでは、
上記角度差が第１の閾値より小さい部分が長く続きサン
プル点間距離が長くなり過ぎるので、着目点と最後のサ
ンプル点の間の距離が閾値距離以上になる場合はこの着
目点をサンプル点とすることとした。
上記角度差が第１の閾値より小さい部分が長く続きサン
プル点間距離が長くなり過ぎるので、着目点と最後のサ
ンプル点の間の距離が閾値距離以上になる場合はこの着
目点をサンプル点とすることとした。
【００１６】さらに、バーストノイズの影響を避けるた
め、着目点に続いて読みだされる予定の数個の点と最後
のサンプル点間の距離を参考にして、サンプル点を決定
することとした。
め、着目点に続いて読みだされる予定の数個の点と最後
のサンプル点間の距離を参考にして、サンプル点を決定
することとした。
【００１７】すなわち、本発明の実施例１では、線図形
を入力する図形入力手段と、この図形入力手段から入力
された線図形を少なくとも座標値を含む点データに変換
して一時記憶し、この一時記憶した点データを順次読み
だす点列読みだし手段と、所定の個数分の点データをサ
ンプル点データとして順次記憶する点データ記憶手段
と、前記点データ記憶手段内の一つのサンプル点の座標
位置を始点としそのサンプル点の次に記憶されたサンプ
ル点の座標位置を終点とするベクトルをサンプル点間ベ
クトルとするとき、前記点データ記憶手段に最後に格納
されたサンプル点の座標を終点とするサンプル点間ベク
トルの方向を算出するベクトル方向平均値算出手段と、
前記点列読みだし手段によって読みだした点を着目点と
し、前記点データ記憶手段に最後に格納されたサンプル
点の座標位置を始点とし、前記着目点を終点とする、ベ
クトルの方向と前記ベクトル方向平均値算出手段で算出
された平均値との角度差を求める角度差算出手段と、こ
の角度差算出手段によって算出された角度差が、予め定
める第１の閾値Ｄｔｈ１より大きく且つ予め定める第２
の閾値Ｄｔｈ２より小さい時に、当該着目点をサンプル
点として前記点データ記憶手段に書き込む間引き判定手
段と、前記点データ記憶手段に記憶される各サンプル点
について、当該サンプル点の頂点らしさを算出する頂点
らしさ算出手段と、頂点らしさ算出手段で頂点と判定し
た頂点のうち、隣接する２個の頂点についてその２個の
頂点間が直線であるか曲線であるかを判別する線種判別
手段と、前記頂点らしさ算出手段と前記線種判別手段の
処理結果に基づいて前記入力された線図形の形状を認識
する図形形状判定手段とを備えたことを特徴とする。
を入力する図形入力手段と、この図形入力手段から入力
された線図形を少なくとも座標値を含む点データに変換
して一時記憶し、この一時記憶した点データを順次読み
だす点列読みだし手段と、所定の個数分の点データをサ
ンプル点データとして順次記憶する点データ記憶手段
と、前記点データ記憶手段内の一つのサンプル点の座標
位置を始点としそのサンプル点の次に記憶されたサンプ
ル点の座標位置を終点とするベクトルをサンプル点間ベ
クトルとするとき、前記点データ記憶手段に最後に格納
されたサンプル点の座標を終点とするサンプル点間ベク
トルの方向を算出するベクトル方向平均値算出手段と、
前記点列読みだし手段によって読みだした点を着目点と
し、前記点データ記憶手段に最後に格納されたサンプル
点の座標位置を始点とし、前記着目点を終点とする、ベ
クトルの方向と前記ベクトル方向平均値算出手段で算出
された平均値との角度差を求める角度差算出手段と、こ
の角度差算出手段によって算出された角度差が、予め定
める第１の閾値Ｄｔｈ１より大きく且つ予め定める第２
の閾値Ｄｔｈ２より小さい時に、当該着目点をサンプル
点として前記点データ記憶手段に書き込む間引き判定手
段と、前記点データ記憶手段に記憶される各サンプル点
について、当該サンプル点の頂点らしさを算出する頂点
らしさ算出手段と、頂点らしさ算出手段で頂点と判定し
た頂点のうち、隣接する２個の頂点についてその２個の
頂点間が直線であるか曲線であるかを判別する線種判別
手段と、前記頂点らしさ算出手段と前記線種判別手段の
処理結果に基づいて前記入力された線図形の形状を認識
する図形形状判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】また、本発明の実施例２では、着目点と最
後のサンプル点との距離を算出する距離算出手段を設
け、実施例１の間引き判定手段を、前記角度差算出手段
によって算出された角度差が予め定める第１の閾値Ｄｔ
ｈ１より大きく且つ予め定める第２の閾値Ｄｔｈ２より
小さい場合または前記距離算出手段によって算出された
距離が予め定める閾値距離Ｌｔｈより大きい場合に、当
該着目点をサンプル点として前記点データ記憶手段に書
き込む間引き判定手段としたことを特徴とする。
後のサンプル点との距離を算出する距離算出手段を設
け、実施例１の間引き判定手段を、前記角度差算出手段
によって算出された角度差が予め定める第１の閾値Ｄｔ
ｈ１より大きく且つ予め定める第２の閾値Ｄｔｈ２より
小さい場合または前記距離算出手段によって算出された
距離が予め定める閾値距離Ｌｔｈより大きい場合に、当
該着目点をサンプル点として前記点データ記憶手段に書
き込む間引き判定手段としたことを特徴とする。
【００１９】また、本発明の実施例３では、実施例２の
距離算出手段および間引き判定手段を、前記点データ記
憶手段に最後に格納された点から前記着目点までの距離
および前記着目点に次いで前記点列読みだし手段によっ
て読みだされる予定の所定個数の点とのそれぞれの距離
を算出する距離算出手段と、前記角度差算出手段によっ
て算出された角度差が予め定める第１の閾値Ｄｔｈ１よ
り大きく且つ予め定める第２の閾値Ｄｔｈ２より小さい
場合または前記距離算出手段によって算出された距離の
全てが予め定める閾値距離Ｌｔｈより大きい場合に、当
該着目点をサンプル点として前記点データ記憶手段に書
き込む間引き判定手段としたことを特徴とする。
距離算出手段および間引き判定手段を、前記点データ記
憶手段に最後に格納された点から前記着目点までの距離
および前記着目点に次いで前記点列読みだし手段によっ
て読みだされる予定の所定個数の点とのそれぞれの距離
を算出する距離算出手段と、前記角度差算出手段によっ
て算出された角度差が予め定める第１の閾値Ｄｔｈ１よ
り大きく且つ予め定める第２の閾値Ｄｔｈ２より小さい
場合または前記距離算出手段によって算出された距離の
全てが予め定める閾値距離Ｌｔｈより大きい場合に、当
該着目点をサンプル点として前記点データ記憶手段に書
き込む間引き判定手段としたことを特徴とする。
【００２０】また、本発明の頂点らしさ算出手段は、前
記点データ記憶手段中の各サンプル点を順次着目点と
し、この着目点から所定距離Ｌａ以上離れ、且つ当該着
目点に最も近いサンプル点を、当該着目点より以前に前
記点データ記憶手段に格納されたサンプル点と当該着目
点以後に前記点データ記憶手段に格納されたサンプル点
の中から、それぞれ１個のサンプル点を探索し、この探
索した２個のサンプル点と当該着目点とを結ぶ２線分の
なす角度を、当該着目点の頂点らしさの度合いとするこ
とを特徴とする。
記点データ記憶手段中の各サンプル点を順次着目点と
し、この着目点から所定距離Ｌａ以上離れ、且つ当該着
目点に最も近いサンプル点を、当該着目点より以前に前
記点データ記憶手段に格納されたサンプル点と当該着目
点以後に前記点データ記憶手段に格納されたサンプル点
の中から、それぞれ１個のサンプル点を探索し、この探
索した２個のサンプル点と当該着目点とを結ぶ２線分の
なす角度を、当該着目点の頂点らしさの度合いとするこ
とを特徴とする。
【００２１】
実施例１．以下、本発明の実施例を図面について説明す
る。図４は本発明の実施例１を示すブロック図であっ
て、図４において図８と同一符号は同一または相当部分
を示し、１４は平均ベクトル算出手段（以後、これをベ
クトル方向平均値算出手段とも記す）、１５は角度差算
出手段、１７は本発明の間引き判定手段、１８は本発明
の頂点らしさ判定手段である。なお、平均ベクトル算出
手段１４，角度差算出手段１５，間引き判定手段１７，
頂点らしさ算出手段１８は、例えばプログラム制御で動
作する。
る。図４は本発明の実施例１を示すブロック図であっ
て、図４において図８と同一符号は同一または相当部分
を示し、１４は平均ベクトル算出手段（以後、これをベ
クトル方向平均値算出手段とも記す）、１５は角度差算
出手段、１７は本発明の間引き判定手段、１８は本発明
の頂点らしさ判定手段である。なお、平均ベクトル算出
手段１４，角度差算出手段１５，間引き判定手段１７，
頂点らしさ算出手段１８は、例えばプログラム制御で動
作する。
【００２２】図５は、図４の間引き判定手段１７の動作
を示すフローチャートで、図９と同一符号は同一ステッ
プを示し、ステップ１０１は本実施例の判定ステップで
ある。平均ベクトル算出手段１４は、点データ記憶手段
１３に格納されている最近のサンプル点についてサンプ
ル点間ベクトルの方向の平均値を算出する。
を示すフローチャートで、図９と同一符号は同一ステッ
プを示し、ステップ１０１は本実施例の判定ステップで
ある。平均ベクトル算出手段１４は、点データ記憶手段
１３に格納されている最近のサンプル点についてサンプ
ル点間ベクトルの方向の平均値を算出する。
【００２３】そして本実施例では、点データ記憶手段１
３に最後に格納されたサンプル点を終点とするサンプル
点間ベクトルの方向を、サンプル点間ベクトルの方向の
平均値とする。
３に最後に格納されたサンプル点を終点とするサンプル
点間ベクトルの方向を、サンプル点間ベクトルの方向の
平均値とする。
【００２４】角度差算出手段１５は、点データ記憶手段
１３に最後に格納されたサンプル点を始点とし着目点を
終点とするベクトルの方向と、平均ベクトル算出手段１
４で算出したベクトルの方向との角度差（正確にいえば
角度差の絶対値）ｄを算出し、ステップ１０１の判定を
行う。ｄ≦Ｄｔｈ１の場合は当該着目点が最近のサンプ
ル点と同一線上にあることを意味するので、この着目点
をサンプル点として格納する必要はない。また、ｄ≧Ｄ
ｔｈ２の場合は当該着目点がノイズの影響を受けている
と判定して、この着目点をサンプル点として格納しな
い。ステップ１０１の判定がＹＥＳの場合だけ次のステ
ップ１０６に移る。
１３に最後に格納されたサンプル点を始点とし着目点を
終点とするベクトルの方向と、平均ベクトル算出手段１
４で算出したベクトルの方向との角度差（正確にいえば
角度差の絶対値）ｄを算出し、ステップ１０１の判定を
行う。ｄ≦Ｄｔｈ１の場合は当該着目点が最近のサンプ
ル点と同一線上にあることを意味するので、この着目点
をサンプル点として格納する必要はない。また、ｄ≧Ｄ
ｔｈ２の場合は当該着目点がノイズの影響を受けている
と判定して、この着目点をサンプル点として格納しな
い。ステップ１０１の判定がＹＥＳの場合だけ次のステ
ップ１０６に移る。
【００２５】図７は、頂点らしさ算出手段の動作を説明
するための図であり、点ａ〜ｋは点データ記憶手段１３
中のサンプル点データの座標位置を示し、これらのデー
タは点ａから点ｋに向けて順次記憶されたものとする。
ここで、点ｆの頂点らしさを算出する場合、点ｆから所
定距離Ｌａ以上の距離にある最初のサンプル点を探索す
る。そして、サンプル点ｆより以前に格納されたサンプ
ル点の方向に向けて探索すると、サンプル点ｃを得、サ
ンプル点ｆより以後に格納されたサンプル点の方向に向
けて探索するとサンプル点ｉを得る。従って、サンプル
点ｆの頂点らしさは点ｃと点ｆを結ぶ線分と、点ｆと点
ｉを結ぶ線分とのなす角度によって表す。従来の頂点ら
しさ算出手段３２（図８）では、図７に示す例のような
場合、点ｅと点ｆとを結ぶ線分と、点ｆと点ｇを結ぶ線
分とのなす角度によって、サンプル点ｆの頂点らしさを
表しており、これはノイズの影響のために頂点らしさを
正しく表すことができなかったが、この実施例１の頂点
らしさ算出手段１８によって、これを改善することがで
きる。
するための図であり、点ａ〜ｋは点データ記憶手段１３
中のサンプル点データの座標位置を示し、これらのデー
タは点ａから点ｋに向けて順次記憶されたものとする。
ここで、点ｆの頂点らしさを算出する場合、点ｆから所
定距離Ｌａ以上の距離にある最初のサンプル点を探索す
る。そして、サンプル点ｆより以前に格納されたサンプ
ル点の方向に向けて探索すると、サンプル点ｃを得、サ
ンプル点ｆより以後に格納されたサンプル点の方向に向
けて探索するとサンプル点ｉを得る。従って、サンプル
点ｆの頂点らしさは点ｃと点ｆを結ぶ線分と、点ｆと点
ｉを結ぶ線分とのなす角度によって表す。従来の頂点ら
しさ算出手段３２（図８）では、図７に示す例のような
場合、点ｅと点ｆとを結ぶ線分と、点ｆと点ｇを結ぶ線
分とのなす角度によって、サンプル点ｆの頂点らしさを
表しており、これはノイズの影響のために頂点らしさを
正しく表すことができなかったが、この実施例１の頂点
らしさ算出手段１８によって、これを改善することがで
きる。
【００２６】実施例２．図１は、本発明の実施例２を示
すブロック図であって、図において図４と同一符号は同
一又は相当部分を示し、１６は図８の同一符号に相当す
る距離算出手段、２２は間引き判定手段である。図２
は、図１に示す間引き判定手段２２の動作を示すフロー
チャートで、図５の同一符号に相当するステップに、ス
テップ１０２が追加される。
すブロック図であって、図において図４と同一符号は同
一又は相当部分を示し、１６は図８の同一符号に相当す
る距離算出手段、２２は間引き判定手段である。図２
は、図１に示す間引き判定手段２２の動作を示すフロー
チャートで、図５の同一符号に相当するステップに、ス
テップ１０２が追加される。
【００２７】距離算出手段１６で算出された距離ｌが、
閾値距離Ｌｔｈより大きい場合、ステップ１０２−ステ
ップ１０６により、当該着目点がサンプル点として点デ
ータ記憶手段１３に格納される。図５に示すステップで
は、サンプル点間隔が大きくなり過ぎる場合が発生する
のでステップ１０２を挿入する。
閾値距離Ｌｔｈより大きい場合、ステップ１０２−ステ
ップ１０６により、当該着目点がサンプル点として点デ
ータ記憶手段１３に格納される。図５に示すステップで
は、サンプル点間隔が大きくなり過ぎる場合が発生する
のでステップ１０２を挿入する。
【００２８】実施例３．本発明の実施例３では、図１の
距離算出手段１６で、点データ記憶手段１３に最後に格
納されたサンプル点から着目点までの距離の他に、着目
点に次いで点列読みだし手段１２によって読みだされる
予定の所定個数の点までの距離を算出した上で、これら
算出した距離が全て閾値距離Ｌｔｈより大きい場合に、
当該着目点をサンプル点として格納することとしたもの
である。すなわち、図６（ａ）では点ａから点ｄの順に
格納され、点ｅが着目点であるとすると、図２に示すス
テップでは、点ｄから点ｅまでの距離がＬｔｈより大き
いので、点ｅがサンプル点として格納される結果にな
る。然しながら点ｅの次に読みだされる予定の点ｆの距
離は、Ｌｔｈより小さいので、この第３の実施例では点
ｆが棄てられることになる。図６（ｂ）では点ｐが着目
点の場合、点ｐ，ｑ，ｒの距離は何れもＬｔｈより大き
いので点ｐはサンプル点として格納される。
距離算出手段１６で、点データ記憶手段１３に最後に格
納されたサンプル点から着目点までの距離の他に、着目
点に次いで点列読みだし手段１２によって読みだされる
予定の所定個数の点までの距離を算出した上で、これら
算出した距離が全て閾値距離Ｌｔｈより大きい場合に、
当該着目点をサンプル点として格納することとしたもの
である。すなわち、図６（ａ）では点ａから点ｄの順に
格納され、点ｅが着目点であるとすると、図２に示すス
テップでは、点ｄから点ｅまでの距離がＬｔｈより大き
いので、点ｅがサンプル点として格納される結果にな
る。然しながら点ｅの次に読みだされる予定の点ｆの距
離は、Ｌｔｈより小さいので、この第３の実施例では点
ｆが棄てられることになる。図６（ｂ）では点ｐが着目
点の場合、点ｐ，ｑ，ｒの距離は何れもＬｔｈより大き
いので点ｐはサンプル点として格納される。
【００２９】図３は、この実施例３における間引き判定
手段２２の動作を示すフローチャートであり、図２に示
すステップに、ステップ１０３，１０４，１０５が挿入
されている。Ｃｔｈ個の点データ全てについてその距離
がＬｔｈより大きくならない限り、ステップ１０５の判
定はＹＥＳとならないから、ステップ１０３，１０４，
１０５は、距離算出手段１６で算出した距離の全てがＬ
ｔｈを越える場合、当該着目点はサンプル点として格納
されることを意味する。なお、点列読みだし手段１２か
ら先読みした各点データは、点列読みだし手段１２中か
らは削除されないため、以降の処理で着目点として読み
だされる。
手段２２の動作を示すフローチャートであり、図２に示
すステップに、ステップ１０３，１０４，１０５が挿入
されている。Ｃｔｈ個の点データ全てについてその距離
がＬｔｈより大きくならない限り、ステップ１０５の判
定はＹＥＳとならないから、ステップ１０３，１０４，
１０５は、距離算出手段１６で算出した距離の全てがＬ
ｔｈを越える場合、当該着目点はサンプル点として格納
されることを意味する。なお、点列読みだし手段１２か
ら先読みした各点データは、点列読みだし手段１２中か
らは削除されないため、以降の処理で着目点として読み
だされる。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように本発明の実施例１お
よび実施例２によれば、角度成分を用いてランダムノイ
ズを除き、ランダムノイズに影響されない点をサンプル
点として格納することができる。
よび実施例２によれば、角度成分を用いてランダムノイ
ズを除き、ランダムノイズに影響されない点をサンプル
点として格納することができる。
【００３１】また、本発明の実施例３によれば、サンプ
ル点とするか否かを判定中の着目点よりも後の点列の距
離を算出し、これらの距離が何れも閾値距離以上である
か否かにより、当該着目点がバーストノイズによるもの
であるか否かを判定するので、バーストノイズに影響さ
れた点を除去することができる。
ル点とするか否かを判定中の着目点よりも後の点列の距
離を算出し、これらの距離が何れも閾値距離以上である
か否かにより、当該着目点がバーストノイズによるもの
であるか否かを判定するので、バーストノイズに影響さ
れた点を除去することができる。
【００３２】さらに本発明の他の実施例によれば、サン
プル点の頂点らしさを算出する場合、当該サンプル点か
ら両側へ所定距離以上離れたサンプル点となす角度を用
いたので、ノイズが頂点らしさに影響することを防止で
きる等の効果がある。
プル点の頂点らしさを算出する場合、当該サンプル点か
ら両側へ所定距離以上離れたサンプル点となす角度を用
いたので、ノイズが頂点らしさに影響することを防止で
きる等の効果がある。
【図１】本発明の実施例２を示すブロック図である。
【図２】図１の間引き判定手段の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図３】本発明の実施例３における間引き判定手段の動
作を示すフローチャートである。
作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１を示すブロック図である。
【図５】図４の間引き判定手段の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図６】本発明の効果を説明するための図である。
【図７】本発明の頂点らしさ算出手段の動作を説明する
ための図である。
ための図である。
【図８】従来の装置を示すブロック図である。
【図９】図８に示す従来の装置の間引き判定手段の動作
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図１０】雑音の影響を説明するための図である。
１１ 図形入力手段 １２ 点列読みだし手段 １３ 点データ記憶手段 １４ 平均ベクトル算出手段 １５ 角度差算出手段 １６ 距離算出手段 １７ 間引き判定手段 １８ 頂点らしさ算出手段 １９ 線種判別手段 ２０ 図形形状判定手段 ２１ 認識結果表示手段 ２２ 間引き判定手段
Claims (3)
- 【請求項１】 線図形を入力する図形入力手段と、 この図形入力手段から入力された線図形を少なくとも座
標値を含む点データに変換して一時記憶し、この一時記
憶した点データを順次読みだす点列読みだし手段と、 所定の個数分の点データをサンプル点データとして順次
記憶する点データ記憶手段と、 前記点データ記憶手段内の一つのサンプル点の座標位置
を始点としそのサンプル点の次に記憶されたサンプル点
の座標位置を終点とするベクトルをサンプル点間ベクト
ルとするとき、前記点データ記憶手段に最後に格納され
たサンプル点の座標を終点とするサンプル点間ベクトル
の方向を算出するベクトル方向平均値算出手段と、 前記点列読みだし手段によって読みだした点を着目点と
し、前記点データ記憶手段に最後に格納されたサンプル
点の座標位置を始点とし前記着目点を終点とするベクト
ルの方向と、前記ベクトル方向平均値算出手段で算出さ
れた平均値との角度差を求める角度差算出手段と、 この角度差算出手段によって算出された角度差が予め定
める第１の閾値Ｄｔｈ１より大きく且つ予め定める第２
の閾値Ｄｔｈ２より小さい場合に、当該着目点をサンプ
ル点として前記点データ記憶手段に書き込む間引き判定
手段と、 前記点データ記憶手段に記憶される各サンプル点につい
て、当該サンプル点の頂点らしさを算出する、前記点デ
ータ記憶手段中の各サンプル点を順次着目点としこの着
目点から所定距離Ｌａ以上離れ且つ当該着目点に最も近
いサンプル点を当該着目点より以前に前記点データ記憶
手段に格納されたサンプル点と当該着目点以後に前記点
データ記憶手段に格納されたサンプル点の中からそれぞ
れ１個のサンプル点を探索し、この探索した２個のサン
プル点と当該着目点とを結ぶ２線分のなす角度を、当該
着目点の頂点らしさの度合いとする頂点らしさ算出手段
と、 頂点らしさ算出手段で頂点と判定した頂点のうち、隣接
する２個の頂点についてその２個の頂点間が直線である
か曲線であるかを判別する線種判別手段と、 前記頂点らしさ算出手段と前記線種判別手段の処理結果
に基づいて前記入力された線図形の形状を認識する図形
形状判定手段とを備えた図形認識装置。 - 【請求項２】 線図形を入力する図形入力手段と、 この図形入力手段から入力された線図形を少なくとも座
標値を含む点データに変換して一時記憶し、この一時記
憶した点データを順次読みだす点列読みだし手段と、 所定の個数分の点データをサンプル点データとして順次
記憶する点データ記憶手段と、 前記点データ記憶手段内の一つのサンプル点の座標位置
を始点としそのサンプル点の次に記憶されたサンプル点
の座標位置を終点とするベクトルをサンプル点間ベクト
ルとするとき、前記点データ記憶手段に最後に格納され
たサンプル点の座標を終点とするサンプル点間ベクトル
の方向を算出するベクトル方向平均値算出手段と、 前記点列読みだし手段によって読みだした点を着目点と
し、前記点データ記憶手段に最後に格納されたサンプル
点の座標位置を始点とし前記着目点を終点とするベクト
ルの方向と前記ベクトル方向平均値算出手段で算出され
た平均値との角度差を求める角度差算出手段と、 前記点データ記憶手段に最後に格納されたサンプル点か
ら前記着目点までの距離を算出する距離算出手段と、 前記角度差算出手段によって算出された角度差が予め定
める第１の閾値Ｄｔｈ１より大きく且つ予め定める第２
の閾値Ｄｔｈ２より小さい場合または前記距離算出手段
によって算出された距離が予め定める閾値距離Ｌｔｈよ
り大きい場合に、当該着目点をサンプル点として前記点
データ記憶手段に書き込む間引き判定手段と、 前記点データ記憶手段に記憶される各サンプル点につい
て、当該サンプル点の頂点らしさを算出する、前記点デ
ータ記憶手段中の各サンプル点を順次着目点としこの着
目点から所定距離Ｌａ以上離れ且つ当該着目点に最も近
いサンプル点を当該着目点より以前に前記点データ記憶
手段に格納されたサンプル点と当該着目点以後に前記点
データ記憶手段に格納されたサンプル点の中からそれぞ
れ１個の サンプル点を探索し、この探索した２個のサン
プル点と当該着目点とを結ぶ２線分のなす角度を、当該
着目点の頂点らしさの度合いとする頂点らしさ算出手段
と、 頂点らしさ算出手段で頂点と判定した頂点のうち、隣接
する２個の頂点についてその２個の頂点間が直線である
か曲線であるかを判別する線種判別手段と、 前記頂点らしさ算出手段と前記線種判別手段の処理結果
に基づいて前記入力された線図形の形状を認識する図形
形状判定手段とを備えた図形認識装置。 - 【請求項３】 線図形を入力する図形入力手段と、 この図形入力手段から入力された線図形を少なくとも座
標値を含む点データに変換して一時記憶し、この一時記
憶した点データを順次読みだす点列読みだし手段と、 所定の個数分の点データをサンプル点データとして順次
記憶する点データ記憶手段と、 前記点データ記憶手段内の一つのサンプル点の座標位置
を始点としそのサンプル点の次に記憶されたサンプル点
の座標位置を終点とするベクトルをサンプル点間ベクト
ルとするとき、前記点データ記憶手段に最後に格納され
たサンプル点の座標を終点とするサンプル点間ベクトル
の方向を算出するベクトル方向平均値算出手段と、 前記点列読みだし手段によって読みだした点を着目点と
し、前記点データ記憶手段に最後に格納されたサンプル
点の座標位置を始点とし前記着目点を終点とするベクト
ルの方向と前記ベクトル方向平均値算出手段で算出され
た平均値との角度差を求める角度差算出手段と、 前記点データ記憶手段に最後に格納された点から前記着
目点までの距離および前記着目点に次いで前記点列読み
だし手段によって読みだされる予定の所定個数の点との
それぞれの距離を算出する距離算出手段と、 前記角度差算出手段によって算出された角度差が予め定
める第１の閾値Ｄｔｈ１より大きく且つ予め定める第２
の閾値Ｄｔｈ２より小さい場合または前記距離算出手段
によって算出された距離の全てが予め定める閾値距離Ｌ
ｔｈより大きい場合に、当該着目点をサンプル点として
前記点データ記憶手段に書き込む間引き判定手段と、 前記点データ記憶手段に記憶される各サンプル点につい
て、当該サンプル点の頂点らしさを算出する、前記点デ
ータ記憶手段中の各サンプル点を順次着目点としこの着
目点から所定距離Ｌａ以上離れ且つ当該着目点に最も近
いサンプル点を当該着目点より以前に前記点データ記憶
手段に格納されたサンプル点と当該着目点以後に前記点
データ記憶手段に格納されたサンプル点の中からそれぞ
れ１個のサンプル点を探索し、この探索した２個のサン
プル点と当該着目点とを結ぶ２線分のなす角度を、当該
着目点の頂点らしさの度合いとする頂点らしさ算出手段
と、 頂点らしさ算出手段で頂点と判定した頂点のうち、隣接
する２個の頂点についてその２個の頂点間が直線である
か曲線であるかを判別する線種判別手段と、 前記頂点らしさ算出手段と前記線種判別手段の処理結果
に基づいて前記入力された線図形の形状を認識する図形
形状判定手段とを備えた図形認識装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5313965A JP2626528B2 (ja) | 1993-11-22 | 1993-11-22 | 図形認識装置 |
| US08/340,384 US5606629A (en) | 1993-11-22 | 1994-11-15 | Figure recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5313965A JP2626528B2 (ja) | 1993-11-22 | 1993-11-22 | 図形認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07146944A JPH07146944A (ja) | 1995-06-06 |
| JP2626528B2 true JP2626528B2 (ja) | 1997-07-02 |
Family
ID=18047618
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5313965A Expired - Fee Related JP2626528B2 (ja) | 1993-11-22 | 1993-11-22 | 図形認識装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5606629A (ja) |
| JP (1) | JP2626528B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3764773B2 (ja) * | 1996-02-29 | 2006-04-12 | 富士通株式会社 | 注視点を用いた頑健な認識装置 |
| JP3815704B2 (ja) * | 1997-10-28 | 2006-08-30 | 株式会社リコー | 図形分類処理方法、図形検索処理方法、図形分類システム、図形検索システム、図形分類用特徴抽出処理方法、図形分類用表作成処理方法、情報記録媒体、図形間の類似度又は相異度の評価処理方法、図形正規化処理方法、及び、図形間対応付け処理方法 |
| WO2002055136A2 (en) * | 2000-12-01 | 2002-07-18 | Nephros Therapeutics Inc | Intrasvascular drug delivery device and use therefor |
| US20020146175A1 (en) * | 2001-02-12 | 2002-10-10 | Josh Goldfoot | Method of shape recognition using postulated lines |
| CN104160409B (zh) * | 2012-01-02 | 2017-12-19 | 意大利电信股份公司 | 用于图像分析的方法和系统 |
| JP2014178941A (ja) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Nec Corp | 画像照合システム |
| KR102437135B1 (ko) | 2015-09-23 | 2022-08-29 | 삼성전자주식회사 | 이미지를 처리하는 전자 장치 및 그 제어 방법 |
| CN106485244B (zh) * | 2016-10-12 | 2020-12-01 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 采样方法及装置 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4375081A (en) * | 1980-12-05 | 1983-02-22 | Pencept, Inc. | Multistage digital filtering utilizing several criteria |
| JPS58189787A (ja) * | 1982-04-28 | 1983-11-05 | Fujitsu Ltd | 線図形の直線・円弧近似方式 |
| JPS60136892A (ja) * | 1983-12-26 | 1985-07-20 | Hitachi Ltd | オンライン手書き図形認識装置 |
| JPS61153785A (ja) * | 1984-12-26 | 1986-07-12 | Ricoh Co Ltd | 頂点検出法 |
| JPS6282486A (ja) * | 1985-10-08 | 1987-04-15 | Hitachi Ltd | オンライン手書き図形認識装置 |
| JPH07107708B2 (ja) * | 1986-09-26 | 1995-11-15 | 株式会社日立製作所 | パタ−ン認識方法 |
| JP2609236B2 (ja) * | 1986-12-11 | 1997-05-14 | 古野電気株式会社 | 海図データ抽出装置 |
| US5023918A (en) * | 1989-10-03 | 1991-06-11 | International Business Machines Corporation | Cross-product filter |
| JPH0462107A (ja) * | 1990-06-26 | 1992-02-27 | Shikoku Block Kogyo Kk | 敷石用コンクリートブロックの製造方法 |
| JP3192468B2 (ja) * | 1992-04-16 | 2001-07-30 | パイオニア株式会社 | オンライン手書き文字認識装置及び認識方法 |
-
1993
- 1993-11-22 JP JP5313965A patent/JP2626528B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-11-15 US US08/340,384 patent/US5606629A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07146944A (ja) | 1995-06-06 |
| US5606629A (en) | 1997-02-25 |
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