JP2817885B2 - ベクトル化方法 - Google Patents
ベクトル化方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理技術における
ベクトル化方法に関し、特に、地図や図面などの線画像
情報から線分を自動抽出して各線分を始点の座標と終点
の座標で表すベクトル情報に変換する方法に関するもの
である。
ベクトル化方法に関し、特に、地図や図面などの線画像
情報から線分を自動抽出して各線分を始点の座標と終点
の座標で表すベクトル情報に変換する方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】細線化処理技術を用いて、２値画像をベ
クトル情報に変換する方法が数多く提案されている（例
えば、J. Kuehn et al.: Parallel image thinning and
vectorization on PASM, Proc. CVPR85, p.368, 1985
参照）。細線化で得られた線分は、交差部分や屈折部分
で形状がひずむため、これを整形する必要がある。その
ため、いくつかの整形処理方法が提案されている（例え
ば、西嶋他：線図形の自動整形、情報処理学会第３４回
全国大会、２Ｅ−７，1987-03 参照）。
クトル情報に変換する方法が数多く提案されている（例
えば、J. Kuehn et al.: Parallel image thinning and
vectorization on PASM, Proc. CVPR85, p.368, 1985
参照）。細線化で得られた線分は、交差部分や屈折部分
で形状がひずむため、これを整形する必要がある。その
ため、いくつかの整形処理方法が提案されている（例え
ば、西嶋他：線図形の自動整形、情報処理学会第３４回
全国大会、２Ｅ−７，1987-03 参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
整形処理は、経験的に定めたパターンに一致する部分を
修正するのみであり、細線化によって生ずる様々なひず
みパターンに対応できていないため、形状ひずみが残る
という問題があった。
整形処理は、経験的に定めたパターンに一致する部分を
修正するのみであり、細線化によって生ずる様々なひず
みパターンに対応できていないため、形状ひずみが残る
という問題があった。
【０００４】本発明は、前記問題点を解決するためにな
されたものであり、本発明の目的は、様々な形状ひずみ
パターンに対して信頼度の高い整形を行うことが可能な
技術を提供することにある。
されたものであり、本発明の目的は、様々な形状ひずみ
パターンに対して信頼度の高い整形を行うことが可能な
技術を提供することにある。
【０００５】本発明の前記ならびにその他の目的及び新
規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明ら
かにする。
規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明ら
かにする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、２値画像から線分を自動抽出して各線分
を始点の座標と終点の座標で表すベクトル情報に変換す
る方法であって、２値画像を細線化し、残された画素が
中心線上にあるか否かを判定する第１の過程と、該第１
の過程で得られた細線化画像における中心線上にある画
素列をベクトルデータに変換し、中心線上にない画素列
もベクトルデータに変換し、各ベクトルに中心線として
の信頼度を付与する第２の過程と、該第２の過程で得ら
れたベクトルデータを各ベクトルの信頼度を基にして整
形する第３の過程とを有することを最も主要な特徴とす
る。
に、本発明は、２値画像から線分を自動抽出して各線分
を始点の座標と終点の座標で表すベクトル情報に変換す
る方法であって、２値画像を細線化し、残された画素が
中心線上にあるか否かを判定する第１の過程と、該第１
の過程で得られた細線化画像における中心線上にある画
素列をベクトルデータに変換し、中心線上にない画素列
もベクトルデータに変換し、各ベクトルに中心線として
の信頼度を付与する第２の過程と、該第２の過程で得ら
れたベクトルデータを各ベクトルの信頼度を基にして整
形する第３の過程とを有することを最も主要な特徴とす
る。
【０００７】
【作用】前述の手段によれば、細線化処理によりひずみ
が生じている画素（すなわち、中心線上にない画素）
と、ひずみが生じていない画素とに区別しておき、ひず
みが生じていない画素列をベクトルデータに変換し、ひ
ずみが生じている画素列をベクトルデータに変換し、各
ベクトルに中心線としての信頼度を付与し、この信頼度
を基にしてベクトルデータを整形するので、様々な形状
ひずみパターンに対して信頼度の高い整形を行うことが
できる。
が生じている画素（すなわち、中心線上にない画素）
と、ひずみが生じていない画素とに区別しておき、ひず
みが生じていない画素列をベクトルデータに変換し、ひ
ずみが生じている画素列をベクトルデータに変換し、各
ベクトルに中心線としての信頼度を付与し、この信頼度
を基にしてベクトルデータを整形するので、様々な形状
ひずみパターンに対して信頼度の高い整形を行うことが
できる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に
説明する。
説明する。
【０００９】図１は、本発明の一実施例のベクトル化方
法を実施するための装置の機能構成を示すブロック図で
あり、１は細線化部、２は原始ベクトル作成部、３はベ
クトル整形部である。
法を実施するための装置の機能構成を示すブロック図で
あり、１は細線化部、２は原始ベクトル作成部、３はベ
クトル整形部である。
【００１０】前記細線化部１では、外部より与えられた
２値画像を細線化画像に変換する。なお、この技術で
は、中心線画像を表すグラフを生成する。グラフの節点
は、細線化により残された画素を、辺はそれらの連結関
係を表わしている。
２値画像を細線化画像に変換する。なお、この技術で
は、中心線画像を表すグラフを生成する。グラフの節点
は、細線化により残された画素を、辺はそれらの連結関
係を表わしている。
【００１１】図２は、細線化の結果として得られるグラ
フの例を示す図であり、（ａ）は２値画像を示す図、
（ｂ）は細線化画像を表わすグラフである。図２におい
て、“１”は値１の画素を表わし、余白は値０の画素を
表わす。また、黒丸はグラフ上の節点の中で中心線上に
あるものを表し、黒四角は中心線上にないものを表わ
す。線分はグラフの辺を表わす。“１”は細線化によっ
て削除された値１の画素を表わす。
フの例を示す図であり、（ａ）は２値画像を示す図、
（ｂ）は細線化画像を表わすグラフである。図２におい
て、“１”は値１の画素を表わし、余白は値０の画素を
表わす。また、黒丸はグラフ上の節点の中で中心線上に
あるものを表し、黒四角は中心線上にないものを表わ
す。線分はグラフの辺を表わす。“１”は細線化によっ
て削除された値１の画素を表わす。
【００１２】原始ベクトル作成部２は、以下の手順１０
１から１０３を順次実行して原始ベクトルを作成する。
１から１０３を順次実行して原始ベクトルを作成する。
【００１３】（手順１０１）：細線化部１で得られたグ
ラフの節点の中で、接続する辺の個数が２でない節点を
特徴点とする。
ラフの節点の中で、接続する辺の個数が２でない節点を
特徴点とする。
【００１４】（手順１０２）：２つの特徴点の間の節点
列を中心線上にある節点列と中心線上にない節点列に分
割する。
列を中心線上にある節点列と中心線上にない節点列に分
割する。
【００１５】（手順１０３）：手順１０２で得られた各
節点列を直線近似してベクトル列に変換する。以下、２
つの特徴点の間のベクトル列をブランチと呼ぶ。
節点列を直線近似してベクトル列に変換する。以下、２
つの特徴点の間のベクトル列をブランチと呼ぶ。
【００１６】（手順１０４）：中心線上にある節点列か
ら得られたベクトルに対して、対応する節点の個数をベ
クトルの信頼度として付与する。一方、中心線上にない
節点列から得られたベクトルに対して信頼度０を付与す
る。以下、信頼度が０より大きいベクトルは信頼ベクト
ル、その他は不信頼ベクトルと呼ぶ。
ら得られたベクトルに対して、対応する節点の個数をベ
クトルの信頼度として付与する。一方、中心線上にない
節点列から得られたベクトルに対して信頼度０を付与す
る。以下、信頼度が０より大きいベクトルは信頼ベクト
ル、その他は不信頼ベクトルと呼ぶ。
【００１７】図３は、原始ベクトル作成部の処理結果の
例を示す図であり、１０は特徴点、１１は信頼ベクト
ル、１２は不信頼ベクトル、１３はブランチである。図
４は、ベクトル整形部３の手順１０５を説明するための
図であり、（ａ）は条件１を満す場合の処理を説明する
ための図、（ｂ）は条件２を満す場合の処理を説明する
ための図である。図５は、ベクトル整形部３の手順１０
６を説明するための図、図６は、ベクトル整形部３の手
順１０７を説明するための図である。図４，図５，図６
において、黒丸はベクトルの端点を、黒四角はベクトル
の端点の中の特徴点をそれぞれ表わし、実線分は信頼ベ
クトルを、破線分は不信頼ベクトルをそれぞれ表わす。
例を示す図であり、１０は特徴点、１１は信頼ベクト
ル、１２は不信頼ベクトル、１３はブランチである。図
４は、ベクトル整形部３の手順１０５を説明するための
図であり、（ａ）は条件１を満す場合の処理を説明する
ための図、（ｂ）は条件２を満す場合の処理を説明する
ための図である。図５は、ベクトル整形部３の手順１０
６を説明するための図、図６は、ベクトル整形部３の手
順１０７を説明するための図である。図４，図５，図６
において、黒丸はベクトルの端点を、黒四角はベクトル
の端点の中の特徴点をそれぞれ表わし、実線分は信頼ベ
クトルを、破線分は不信頼ベクトルをそれぞれ表わす。
【００１８】ベクトル整形部３は、不信頼ベクトル１２
の正しい位置を信頼ベクトル１１を用いて推定すること
を行う。具体的には、次の手順１０５から１０８を順次
実行する。
の正しい位置を信頼ベクトル１１を用いて推定すること
を行う。具体的には、次の手順１０５から１０８を順次
実行する。
【００１９】（手順１０５）：各ブランチ１３に対し
て、不信頼ベクトル１２を挟む信頼ベクトル１１の対の
中で信頼度の総和が最大であるものを求め、次の条件１
を満足するならば、図４（ａ）のように挟まれた不信頼
ベクトル１２を削除して、信頼ベクトル１１を延長す
る。もし、条件２を満足するならば、図４（ｂ）のよう
に挟まれた不信頼ベクトル１２を削除して、信頼ベクト
ル１１を一つの信頼ベクトル１１に統合する。この場
合、統合された信頼ベクトル１１の信頼度は、もとの信
頼ベクトル１１の信頼度の和とする。最大の信頼度を与
える対が条件１及び２を満足しないならば、それらを除
いて、最大の信頼度をもつ対を調べるというように処理
を行い、すべての信頼ベクトル１１の対が条件１と２を
満足しなくなるまで反復する。
て、不信頼ベクトル１２を挟む信頼ベクトル１１の対の
中で信頼度の総和が最大であるものを求め、次の条件１
を満足するならば、図４（ａ）のように挟まれた不信頼
ベクトル１２を削除して、信頼ベクトル１１を延長す
る。もし、条件２を満足するならば、図４（ｂ）のよう
に挟まれた不信頼ベクトル１２を削除して、信頼ベクト
ル１１を一つの信頼ベクトル１１に統合する。この場
合、統合された信頼ベクトル１１の信頼度は、もとの信
頼ベクトル１１の信頼度の和とする。最大の信頼度を与
える対が条件１及び２を満足しないならば、それらを除
いて、最大の信頼度をもつ対を調べるというように処理
を行い、すべての信頼ベクトル１１の対が条件１と２を
満足しなくなるまで反復する。
【００２０】（条件１）：図４（ａ）に示すように、信
頼ベクトル１１をその２つの端点（ｘ2，ｙ2）と
（ｘ3，ｙ3）から延長したとき、交点（ｐ，ｑ）が存在
する。そして、該信頼ベクトル１１のなす角は鋭角であ
る。 （条件２）：図４（ｂ）に示すように、一つの信頼ベク
トル１１の角度θ1ともう一方の信頼ベクトルの角度θ2
が、これらの信頼ベクトル１１の端点（ｘ1，ｙ1）と
（ｘ4，ｙ4）を結んでできる線分の角度θ3に近い。
頼ベクトル１１をその２つの端点（ｘ2，ｙ2）と
（ｘ3，ｙ3）から延長したとき、交点（ｐ，ｑ）が存在
する。そして、該信頼ベクトル１１のなす角は鋭角であ
る。 （条件２）：図４（ｂ）に示すように、一つの信頼ベク
トル１１の角度θ1ともう一方の信頼ベクトルの角度θ2
が、これらの信頼ベクトル１１の端点（ｘ1，ｙ1）と
（ｘ4，ｙ4）を結んでできる線分の角度θ3に近い。
【００２１】（手順１０６）：図５に示すような不信頼
ベクトル１２を挟む特徴点１０の対を求める。もし、こ
の２つの特徴点１０を１つに統合したとき、これらの特
徴点１０に接続するブランチ１３の交差及び接触が生じ
ないならば、これらの特徴点１０を一つに統合する。こ
の処理は、統合できる特徴点１０の対が存在しなくなる
まで反復する。
ベクトル１２を挟む特徴点１０の対を求める。もし、こ
の２つの特徴点１０を１つに統合したとき、これらの特
徴点１０に接続するブランチ１３の交差及び接触が生じ
ないならば、これらの特徴点１０を一つに統合する。こ
の処理は、統合できる特徴点１０の対が存在しなくなる
まで反復する。
【００２２】（手順１０７）：各特徴点１０に対して、
それに接続する各ブランチ１３を辿り、最初に検出され
る信頼ベクトル１１を求める。得られた信頼ベクトル１
１の中から、信頼度の和が最大の信頼ベクトル１１の対
を求める。もし、この信頼ベクトル１１の対が次の条件
３を満足するならば、最大信頼度を与えるベクトル対の
交点を新しい特徴点１０として、元の特徴点１０、元の
特徴点１０と各ブランチ１３上の最初に検出された信頼
ベクトル１１との間の不信頼ベクトル１２を削除し、最
初に検出された各信頼ベクトル１１と新しい特徴点１０
との間を一本の線分でつなぐ。さらに、この線分と最初
に検出された信頼ベクトル１１とを統合できるならば
（すなわち、条件２を満足するならば）、２つのベクト
ルを１つのベクトルに統合する。最大の信頼度を与える
対が条件３を満足しないならば、それらを除いて、最大
の信頼度をもつ対を調べるというように処理を続ける。
そして、整形できる特徴点１０が存在しなくなるまで、
各特徴点１０に前記の処理を反復する。
それに接続する各ブランチ１３を辿り、最初に検出され
る信頼ベクトル１１を求める。得られた信頼ベクトル１
１の中から、信頼度の和が最大の信頼ベクトル１１の対
を求める。もし、この信頼ベクトル１１の対が次の条件
３を満足するならば、最大信頼度を与えるベクトル対の
交点を新しい特徴点１０として、元の特徴点１０、元の
特徴点１０と各ブランチ１３上の最初に検出された信頼
ベクトル１１との間の不信頼ベクトル１２を削除し、最
初に検出された各信頼ベクトル１１と新しい特徴点１０
との間を一本の線分でつなぐ。さらに、この線分と最初
に検出された信頼ベクトル１１とを統合できるならば
（すなわち、条件２を満足するならば）、２つのベクト
ルを１つのベクトルに統合する。最大の信頼度を与える
対が条件３を満足しないならば、それらを除いて、最大
の信頼度をもつ対を調べるというように処理を続ける。
そして、整形できる特徴点１０が存在しなくなるまで、
各特徴点１０に前記の処理を反復する。
【００２３】（条件３）：図４（ａ）に示すように、信
頼ベクトル１１をその２つの端点（ｘ2，ｙ2）と
（ｘ3，ｙ3）から延長したとき、交点（ｐ，ｑ）が存在
する。そして、この交点と注目している特徴点１０との
距離が入力画像の最大線幅の半分より小さい。入力画像
の最大線幅は細線化処理の反復回数から計算できる。
頼ベクトル１１をその２つの端点（ｘ2，ｙ2）と
（ｘ3，ｙ3）から延長したとき、交点（ｐ，ｑ）が存在
する。そして、この交点と注目している特徴点１０との
距離が入力画像の最大線幅の半分より小さい。入力画像
の最大線幅は細線化処理の反復回数から計算できる。
【００２４】（手順１０８）：同じブランチ上にあり、
隣接するベクトル対が条件２を満足するならば、これら
の２つのベクトルを１つのベクトルに統合する。手順１
０８は、隣接する２つの不信頼ベクトル１２、隣接する
不信頼ベクトル１２と信頼ベクトル１１、隣接する２つ
の信頼ベクトル１１の統合によりデータ量を削減するた
めに行う。
隣接するベクトル対が条件２を満足するならば、これら
の２つのベクトルを１つのベクトルに統合する。手順１
０８は、隣接する２つの不信頼ベクトル１２、隣接する
不信頼ベクトル１２と信頼ベクトル１１、隣接する２つ
の信頼ベクトル１１の統合によりデータ量を削減するた
めに行う。
【００２５】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更し得
ることはいうまでもない。
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更し得
ることはいうまでもない。
【００２６】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、様々な形状ひずみパターンに対して信頼度の高い整
形を行うことができるので、形状の良いベクトルデータ
を得ることができる。
ば、様々な形状ひずみパターンに対して信頼度の高い整
形を行うことができるので、形状の良いベクトルデータ
を得ることができる。
【図１】 本発明の一実施例のベクトル化方法を実施す
るための装置の機能構成を示すブロック図、
るための装置の機能構成を示すブロック図、
【図２】 本実施例の細線化処理の結果を表すグラフの
例を示す図、
例を示す図、
【図３】 図２に示した細線化結果に対する原始ベクト
ル作成部の処理結果を示す図、
ル作成部の処理結果を示す図、
【図４】 本実施例のベクトル整形部の手順１０５を説
明するための図、
明するための図、
【図５】 本実施例のベクトル整形部の手順１０６を説
明するための図、
明するための図、
【図６】 本実施例のベクトル整形部の手順１０７を説
明するための図。
明するための図。
１…細線化部、２…原始ベクトル作成部、３…ベクトル
整形部、１０…特徴点、１１…信頼ベクトル、１２…不
信頼ベクトル、１３…ブランチ。
整形部、１０…特徴点、１１…信頼ベクトル、１２…不
信頼ベクトル、１３…ブランチ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 9/00 - 9/20 G06T 5/00
Claims (1)
- 【請求項１】 ２値画像から線分を自動抽出して各線分
を始点の座標と終点の座標で表すベクトル情報に変換す
る方法であって、２値画像を細線化し、残された画素が
中心線上にあるか否かを判定する第１の過程と、該第１
の過程で得られた細線化画像における中心線上にある画
素列をベクトルデータに変換し、中心線上にない画素列
もベクトルデータに変換し、各ベクトルに中心線として
の信頼度を付与する第２の過程と、該第２の過程で得ら
れたベクトルデータを各ベクトルの信頼度を基にして整
形する第３の過程とを有することを特徴とするベクトル
化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31475991A JP2817885B2 (ja) | 1991-11-28 | 1991-11-28 | ベクトル化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31475991A JP2817885B2 (ja) | 1991-11-28 | 1991-11-28 | ベクトル化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06215122A JPH06215122A (ja) | 1994-08-05 |
| JP2817885B2 true JP2817885B2 (ja) | 1998-10-30 |
Family
ID=18057243
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31475991A Expired - Fee Related JP2817885B2 (ja) | 1991-11-28 | 1991-11-28 | ベクトル化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2817885B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008052701A (ja) * | 2006-07-28 | 2008-03-06 | Sony Corp | 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム |
-
1991
- 1991-11-28 JP JP31475991A patent/JP2817885B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06215122A (ja) | 1994-08-05 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |