JP2877480B2 - 高精度ベクトル近似装置及び方法 - Google Patents
高精度ベクトル近似装置及び方法Info
- Publication number
- JP2877480B2 JP2877480B2 JP26536790A JP26536790A JP2877480B2 JP 2877480 B2 JP2877480 B2 JP 2877480B2 JP 26536790 A JP26536790 A JP 26536790A JP 26536790 A JP26536790 A JP 26536790A JP 2877480 B2 JP2877480 B2 JP 2877480B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- approximation
- line
- vector
- point
- setting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像処理法、特に、平面線図形の画素を用
いて、最小二乗近似線を引き平面線図形の曲線に対して
折れ線近似させる画像処理法に関する。
いて、最小二乗近似線を引き平面線図形の曲線に対して
折れ線近似させる画像処理法に関する。
従来、このような直線近似方法によれば次のような方
法がある。
法がある。
第１の従来技術としては、原曲線のサンプル点列から
近似点を抽出する方法がある。第10図を用いて、この方
法を説明する。第10図には、原曲線Ｌを例えばスキャナ
のような画像を読み取る手段によって量子化が行なわれ
ている。近似点を原曲線Ｌのサンプル点列から抽出する
場合、量子化ノイズが乗った点を選択する場合が考えら
れるため曲線の原図形に忠実なベクトルは期待できな
い。すなわち、原曲線Ｌ中のP1を選択すれば曲線に忠実
といえるが、P2、P3を近似点とするとすれば曲線の原図
形に忠実なベクトルを選択しているとはいえず原曲線Ｌ
のデータとして量子化ノイズが乗ることになる。
近似点を抽出する方法がある。第10図を用いて、この方
法を説明する。第10図には、原曲線Ｌを例えばスキャナ
のような画像を読み取る手段によって量子化が行なわれ
ている。近似点を原曲線Ｌのサンプル点列から抽出する
場合、量子化ノイズが乗った点を選択する場合が考えら
れるため曲線の原図形に忠実なベクトルは期待できな
い。すなわち、原曲線Ｌ中のP1を選択すれば曲線に忠実
といえるが、P2、P3を近似点とするとすれば曲線の原図
形に忠実なベクトルを選択しているとはいえず原曲線Ｌ
のデータとして量子化ノイズが乗ることになる。
第２の従来技術としては、最小二乗近似法を用いる方
法がある。この方法を第11図を用いて説明する。第11図
には、近似対象となる曲線Ｖが示されている。この方法
によれば曲線Ｖに近似させるために直線ｌを選択し、曲
線Ｖと直線ｌとの間の領域の面積Ｓを積分によって求め
るＳ＝∫・ε2dt。そして、その間の領域の面積Ｓの最
大誤差量Emaxとを定め、最大誤差量Emaxより小さいＳを
形成し得る直線ｌを選択して直線ｌ上のいずれかの点を
近似点として選択する。
法がある。この方法を第11図を用いて説明する。第11図
には、近似対象となる曲線Ｖが示されている。この方法
によれば曲線Ｖに近似させるために直線ｌを選択し、曲
線Ｖと直線ｌとの間の領域の面積Ｓを積分によって求め
るＳ＝∫・ε2dt。そして、その間の領域の面積Ｓの最
大誤差量Emaxとを定め、最大誤差量Emaxより小さいＳを
形成し得る直線ｌを選択して直線ｌ上のいずれかの点を
近似点として選択する。
しかしながら、上記した第１の従来技術によれば、近
似点を原曲線のサンプル点列から抽出する場合、原図形
に量子化ノイズが乗った点を選択するため、曲線の原図
形に忠実なベクトルは期待できず、高精度なベクトル近
似には不向きである。
似点を原曲線のサンプル点列から抽出する場合、原図形
に量子化ノイズが乗った点を選択するため、曲線の原図
形に忠実なベクトルは期待できず、高精度なベクトル近
似には不向きである。
また、第２の最小二乗近似法を用いる従来技術によれ
ば、第１の従来技術と異なり、近似点として量子化ノイ
ズの乗った点を選択しないが曲線を近似した最小二乗近
似法による直線のどの点を近似点とするか明確ではな
い。従って、近似点をどこに設定するかによって、近似
点にかなりバラつきが生じることがあり、高精度なベク
トル近似は困難である。
ば、第１の従来技術と異なり、近似点として量子化ノイ
ズの乗った点を選択しないが曲線を近似した最小二乗近
似法による直線のどの点を近似点とするか明確ではな
い。従って、近似点をどこに設定するかによって、近似
点にかなりバラつきが生じることがあり、高精度なベク
トル近似は困難である。
本発明は、上記したような従来技術の諸問題に鑑みて
なされたものでその目的とすることろは、原図形の量子
化ノイズに影響されずに原図形に忠実に直線及び曲線の
平滑化ができしかも、角形状を保持しながらデータ削減
ができる高精度ベクトル近似装置及び方法を提供するこ
とにある。
なされたものでその目的とすることろは、原図形の量子
化ノイズに影響されずに原図形に忠実に直線及び曲線の
平滑化ができしかも、角形状を保持しながらデータ削減
ができる高精度ベクトル近似装置及び方法を提供するこ
とにある。
〔課題を解決するための手段〕 上記目的を有する本発明は、線図形のベクトル列に対
し、最小２乗線によってベクトル近似線分を設定するベ
クトル近似線分設定手段と、近似線分の内分点を近似点
として設定するベクトル近似点設定手段を有する。
し、最小２乗線によってベクトル近似線分を設定するベ
クトル近似線分設定手段と、近似線分の内分点を近似点
として設定するベクトル近似点設定手段を有する。
また、線図形のベクトル列に対し、最小２乗線によっ
てベクトル近似線分を設定し、近似線分の内分点を近似
点として設定する。
てベクトル近似線分を設定し、近似線分の内分点を近似
点として設定する。
また、線図形のベクトル列に対し、最小２乗線によっ
てベクトル近似線分を設定するベクトル近似線分設定手
段と、近似線分の内分点を近似点として設定するベクト
ル近似点設定手段と、近似線分の内分点を近似点として
設定するとき、近似領域を重複させながら近似を進める
近似領域重複手段とを有する。
てベクトル近似線分を設定するベクトル近似線分設定手
段と、近似線分の内分点を近似点として設定するベクト
ル近似点設定手段と、近似線分の内分点を近似点として
設定するとき、近似領域を重複させながら近似を進める
近似領域重複手段とを有する。
さらに他の方法によれば、線図形のベクトル列に対
し、最小２乗線によってベクトル近似線分を設定し、近
似線分の内分点を近似点として設定し、近似線分の内分
点を近似点として設定するとき、近似領域を重複させな
がら近似を行なう。
し、最小２乗線によってベクトル近似線分を設定し、近
似線分の内分点を近似点として設定し、近似線分の内分
点を近似点として設定するとき、近似領域を重複させな
がら近似を行なう。
線図形のベクトル列を構成する各画素毎に線図形のベ
クトル列の湾曲の程度を夫々算出し、求めた線図形を角
度によって複数の段階に分類し、各段階毎にベクトル列
に近似する近似点を求め、近似点を結んでベクトル近似
線を求める。
クトル列の湾曲の程度を夫々算出し、求めた線図形を角
度によって複数の段階に分類し、各段階毎にベクトル列
に近似する近似点を求め、近似点を結んでベクトル近似
線を求める。
以下、本発明を図示した一実施例に基づいて説明す
る。第１図を参照すると、本発明の高精度のベクトル近
似装置のブロック図が示されている。ベクトル近似装置
は、記憶部と演算部とを有するCPU1を備えている。CPU1
には、画像を読み取るスキャナ等の画像読取部２が接続
されている。また、CPU1には、線図形のベクトル列の湾
曲の角度、すなわち曲率を算出する曲率算出部と、検査
点前後数点からなる移動平均をその検査点の曲率として
計算する曲率移動平均すなわち、曲率としての変化量を
求める曲率移動平均計算部とからなる曲率算出手段３が
接続されている。さらに、CPU1には、曲率を角度毎に角
部、角度の大、中、小に分類する分類手段４と、角度の
大、中、小によって近似線の近似法を変化させる分類別
近似部５とが接続されている。
る。第１図を参照すると、本発明の高精度のベクトル近
似装置のブロック図が示されている。ベクトル近似装置
は、記憶部と演算部とを有するCPU1を備えている。CPU1
には、画像を読み取るスキャナ等の画像読取部２が接続
されている。また、CPU1には、線図形のベクトル列の湾
曲の角度、すなわち曲率を算出する曲率算出部と、検査
点前後数点からなる移動平均をその検査点の曲率として
計算する曲率移動平均すなわち、曲率としての変化量を
求める曲率移動平均計算部とからなる曲率算出手段３が
接続されている。さらに、CPU1には、曲率を角度毎に角
部、角度の大、中、小に分類する分類手段４と、角度の
大、中、小によって近似線の近似法を変化させる分類別
近似部５とが接続されている。
このような構成を有する高精度のベクトル近似装置は
次のように動作する。第２図を参照すると、まず、スキ
ャナ等での画像読取部２で線図形が描かれた原稿を読み
取り、一画素単位になるまで細線化し画素毎の座標を付
してベクトル化する。ここに細線化については、デジタ
ル画像処理工学（日刊工業新聞社刊）に詳細に記載され
ている。
次のように動作する。第２図を参照すると、まず、スキ
ャナ等での画像読取部２で線図形が描かれた原稿を読み
取り、一画素単位になるまで細線化し画素毎の座標を付
してベクトル化する。ここに細線化については、デジタ
ル画像処理工学（日刊工業新聞社刊）に詳細に記載され
ている。
次に、第３図を参照して、各点の曲率を算出する方法
を説明する。まず、線図形の画素単位のベクトル列に対
する曲率算出を説明する。まず、端点、分岐点を終始点
とする画素単位のベクトル列全点を対象とし、各検査点
Ci前後の20点目とでなく捕角θを求める。すなわち、検
査点M1から前方20点目の画素MFと画素MRとを選択し、検
査点M1と前方の画素MF、また、検査点M1と後方の画素MR
とを結び、直線LFと直線LRの補角θを求める。
を説明する。まず、線図形の画素単位のベクトル列に対
する曲率算出を説明する。まず、端点、分岐点を終始点
とする画素単位のベクトル列全点を対象とし、各検査点
Ci前後の20点目とでなく捕角θを求める。すなわち、検
査点M1から前方20点目の画素MFと画素MRとを選択し、検
査点M1と前方の画素MF、また、検査点M1と後方の画素MR
とを結び、直線LFと直線LRの補角θを求める。
次に画素単位のノイズの影響を防ぐため、検査点前後
４点に対し、次式による移動平均をその検査点の曲率と
して計算する。
４点に対し、次式による移動平均をその検査点の曲率と
して計算する。
Cmi＝｛2.5×（Ci-4＋Ci+4）＋5.0×（Ci-3＋Ci+3）＋7.5×（Ci-2＋Ci+2） ＋10.0×（Ci-1＋Ci＋Ci+1）｝/60.0 いま、第３図（ｂ）を用いて説明すると、検査点の補角
をCiとする。検査点Ciの前方４点の補角をCi+1、Ci+2、
Ci+3、Ci+4とし、後方４点の補角をCi-1、Ci-2、Ci-3、
Ci-4とする。次に、検査点ｉ点におけるCi点での補角を
代入して曲率移動平均Cmiを求める。そして、Cmiの角度
の大きさによって角（曲率移動平均70゜以上）、大（曲
率移動平均18゜以上70゜未満）、中（曲率移動平均7.5
゜以上18゜未満）、小（曲率移動平均7.5゜未満）とい
うように角度ごとに分類分けする（ステップ103）。
をCiとする。検査点Ciの前方４点の補角をCi+1、Ci+2、
Ci+3、Ci+4とし、後方４点の補角をCi-1、Ci-2、Ci-3、
Ci-4とする。次に、検査点ｉ点におけるCi点での補角を
代入して曲率移動平均Cmiを求める。そして、Cmiの角度
の大きさによって角（曲率移動平均70゜以上）、大（曲
率移動平均18゜以上70゜未満）、中（曲率移動平均7.5
゜以上18゜未満）、小（曲率移動平均7.5゜未満）とい
うように角度ごとに分類分けする（ステップ103）。
次に、段階ごとに分類した後、分類別に近似線を引い
て、近似点を求める。曲率移動平均が70゜以上の場合に
は、角部として認識し、P1からP4あるいはP5〜P8によっ
て表される画素を選択する。そして、２ドットおきに画
素を削除してP3、P6を消去する。その結果、P1、P2、
P4、P5、P7、P8によって角部としてデータが形成され
る。
て、近似点を求める。曲率移動平均が70゜以上の場合に
は、角部として認識し、P1からP4あるいはP5〜P8によっ
て表される画素を選択する。そして、２ドットおきに画
素を削除してP3、P6を消去する。その結果、P1、P2、
P4、P5、P7、P8によって角部としてデータが形成され
る。
次に、角度が大の場合について近似方法を説明する。
角度大に分類されたベクトル列に対し、累積誤差Emax
（最大許容累積誤差）以内におさまる検査点が最短の最
小二乗近似線を引く。ただし、検査点数は、限定する。
すなわち、曲率移動平均が大の場合、18゜以上、70゜未
満となり、最短６画素分の検査点数に関する最小二乗近
似線を引く。そして、最大累積誤差が1.5画素以内なら
さらに最大32画素分まで画素を延ばして最小二乗近似線
を引く（第４図を参照）。このようにして得られる原曲
線Ｏに対する最小二乗近似線Ｌを第６図中に示す。そし
て検査開始点Ｓから検査終了点Ｅにまで延びる最小二乗
近似線Ｌを3:1に内分する点であって、原曲線Ｏの内側
にある点を近似点Ｘとして選択する。ここで3:1に内分
する点を近似点とするのは、原曲線をテーラー展開した
高次の項を近似する点を検査区間を両端点とすると誤差
量が多くなるためである。これは、近似する原曲線をテ
ーラー展開した高次の項が近似区間の端点ではなく近似
線分の内側の点となるためである。第９図（ａ）に２次
の項、第３次の項の展開した高次の項が近似線と交わる
位置を示すが、交点の位置は、近似区間の端点ではな
く、近似線分の内側の点となっている。
角度大に分類されたベクトル列に対し、累積誤差Emax
（最大許容累積誤差）以内におさまる検査点が最短の最
小二乗近似線を引く。ただし、検査点数は、限定する。
すなわち、曲率移動平均が大の場合、18゜以上、70゜未
満となり、最短６画素分の検査点数に関する最小二乗近
似線を引く。そして、最大累積誤差が1.5画素以内なら
さらに最大32画素分まで画素を延ばして最小二乗近似線
を引く（第４図を参照）。このようにして得られる原曲
線Ｏに対する最小二乗近似線Ｌを第６図中に示す。そし
て検査開始点Ｓから検査終了点Ｅにまで延びる最小二乗
近似線Ｌを3:1に内分する点であって、原曲線Ｏの内側
にある点を近似点Ｘとして選択する。ここで3:1に内分
する点を近似点とするのは、原曲線をテーラー展開した
高次の項を近似する点を検査区間を両端点とすると誤差
量が多くなるためである。これは、近似する原曲線をテ
ーラー展開した高次の項が近似区間の端点ではなく近似
線分の内側の点となるためである。第９図（ａ）に２次
の項、第３次の項の展開した高次の項が近似線と交わる
位置を示すが、交点の位置は、近似区間の端点ではな
く、近似線分の内側の点となっている。
次に、角度中、小の場合について、第４図及び第７図
を参照して説明する。角度中とは曲率移動平均7.5゜以
上18゜未満のものをいい、角度小は、曲率移動平均7.5
゜未満のものをいう。最短検査点数を12画素として、最
小二乗近似線分を求める（第４図を参照）。そして、最
大累積二乗誤差が4.0画素以内であればさらに最長48画
素まで最小二乗近似線分を求める。そして、第７図のよ
うに原曲線Ｏについて最小二乗線Ｌを求める。最小二乗
近似線分Ｌを1:3に内分する点を近似点X1とし、3:1に内
分する点を近似点X2とする。この近似点X1、X2の座標を
残して前に求められた隣接する近似点と結ぶ。
を参照して説明する。角度中とは曲率移動平均7.5゜以
上18゜未満のものをいい、角度小は、曲率移動平均7.5
゜未満のものをいう。最短検査点数を12画素として、最
小二乗近似線分を求める（第４図を参照）。そして、最
大累積二乗誤差が4.0画素以内であればさらに最長48画
素まで最小二乗近似線分を求める。そして、第７図のよ
うに原曲線Ｏについて最小二乗線Ｌを求める。最小二乗
近似線分Ｌを1:3に内分する点を近似点X1とし、3:1に内
分する点を近似点X2とする。この近似点X1、X2の座標を
残して前に求められた隣接する近似点と結ぶ。
上記したように曲率極大の角においては、角の点を保
存するため、量子化された点を使用して単純間引きを行
ない、曲率大では、許容誤差を小さくし近似区間を小さ
くし、制限して滑らかな曲線を表現する。曲率中また
は、曲率小では曲率が小いほど許容誤差を大きくして直
線性を表現するようにする。
存するため、量子化された点を使用して単純間引きを行
ない、曲率大では、許容誤差を小さくし近似区間を小さ
くし、制限して滑らかな曲線を表現する。曲率中また
は、曲率小では曲率が小いほど許容誤差を大きくして直
線性を表現するようにする。
しかしながら、曲率大では最小二乗近似線で近似した
近似区間1/4および3/4の点を近似点とするので急激に曲
りが生じる折り返し状の線で近似点が欠落する場合が有
る。
近似区間1/4および3/4の点を近似点とするので急激に曲
りが生じる折り返し状の線で近似点が欠落する場合が有
る。
これを第８図（ａ）を用いて説明すると、まず、L1、
L2で最小二乗近似線を表わす。その結果、領域LAでは近
似点が欠落する可能性がある。このために、近似領域
ZA、ZB、ZCをそれぞれ重複させて、近似を進め、領域ZB
で近似点XBZ、XCZを新たに設け、平滑化する。
L2で最小二乗近似線を表わす。その結果、領域LAでは近
似点が欠落する可能性がある。このために、近似領域
ZA、ZB、ZCをそれぞれ重複させて、近似を進め、領域ZB
で近似点XBZ、XCZを新たに設け、平滑化する。
以上にように本発明の高精度ベクトル近似装置及び方
法によれば、直線と曲線が混在する画素単位のベクトル
列に対し、原図形の量子化ノイズに影響されずに、しか
も元図形に忠実に直線及び曲線の平滑化ができる利点が
ある。
法によれば、直線と曲線が混在する画素単位のベクトル
列に対し、原図形の量子化ノイズに影響されずに、しか
も元図形に忠実に直線及び曲線の平滑化ができる利点が
ある。
第１図は本発明の高精度のベクトル近似装置のブロック
図、第２図は本発明の高精度のベクトル近似方法のフロ
ーチャート、第３図は曲率算出の説明図、第４図は曲率
の分類表、第５図は曲率大の場合の間引き方法の説明
図、第６図は角度大の近似線の説明図、第７図は曲率中
小の場合の近似線の説明図、第８図はオーバーラップさ
せて近似線を尽す説明図、第９図は線分を内分する近似
点を結ぶ場合の説明図、第10図は量子化ノイズの説明
図、第11図は従来技術の最小二乗近似法の説明図であ
る。 １……CPU、２……画像読取部、４……分類手段、５…
…分類別近似。
図、第２図は本発明の高精度のベクトル近似方法のフロ
ーチャート、第３図は曲率算出の説明図、第４図は曲率
の分類表、第５図は曲率大の場合の間引き方法の説明
図、第６図は角度大の近似線の説明図、第７図は曲率中
小の場合の近似線の説明図、第８図はオーバーラップさ
せて近似線を尽す説明図、第９図は線分を内分する近似
点を結ぶ場合の説明図、第10図は量子化ノイズの説明
図、第11図は従来技術の最小二乗近似法の説明図であ
る。 １……CPU、２……画像読取部、４……分類手段、５…
…分類別近似。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−278290（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−95686（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−222264（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−256988（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−188678（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−62767（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−118887（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−134672（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 5/00
Claims (6)
- 【請求項１】線図形のベクトル列に対し、最小２乗線に
よってベクトル近似線分を設定するベクトル近似線分設
定手段と、近似線分の内分点を近似点として設定するベ
クトル近似点設定手段を有する高精度ベクトル近似装
置。 - 【請求項２】線図形のベクトル列に対し、最小２乗線に
よってベクトル近似線分を設定し、近似線分の内分点を
近似点として設定する高精度ベクトル近似方法。 - 【請求項３】線図形のベクトル列に対し、最小２乗線に
よってベクトル近似線分を設定するベクトル近似線分設
定手段と、近似線分の内分点を近似点として設定するベ
クトル近似点設定手段と、近似線分の内分点を近似点と
して設定するとき、近似領域を重複させながら近似を進
める近似領域重複手段とを有する高精度ベクトル近似装
置。 - 【請求項４】線図形のベクトル列に対し、最小２乗線に
よってベクトル近似線分を設定し、近似線分の内分点を
近似点として設定し、近似線分の内分点を近似点として
設定するとき、近似領域を重複させながら近似を行なう
高精度ベクトル近似方法。 - 【請求項５】線図形のベクトル列を構成する各画素毎に
線図形のベクトル列の湾曲の程度を夫々算出する算出手
段と、求めた湾曲の程度を角度によって複数の段階に分
類する分類手段と、を備え各段階毎にベクトル近似点を
設定する請求項１又は請求項３記載の高精度ベクトル近
似装置。 - 【請求項６】線図形のベクトル列を構成する各画素毎に
線図形のベクトル列の湾曲の程度を夫々算出し、求めた
湾曲の程度を角度によって複数の段階に分類し、各段階
毎にベクトル近似点を設定する請求項２又は請求項４記
載の高精度ベクトル近似方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26536790A JP2877480B2 (ja) | 1990-10-03 | 1990-10-03 | 高精度ベクトル近似装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26536790A JP2877480B2 (ja) | 1990-10-03 | 1990-10-03 | 高精度ベクトル近似装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04141789A JPH04141789A (ja) | 1992-05-15 |
| JP2877480B2 true JP2877480B2 (ja) | 1999-03-31 |
Family
ID=17416197
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26536790A Expired - Lifetime JP2877480B2 (ja) | 1990-10-03 | 1990-10-03 | 高精度ベクトル近似装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2877480B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1632925A1 (en) * | 2003-06-11 | 2006-03-08 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Digital map position information compressing method and device |
| JP4741344B2 (ja) * | 2005-11-07 | 2011-08-03 | ダイハツ工業株式会社 | 形状認識装置及び歪評価装置 |
| CN101901488B (zh) * | 2009-05-25 | 2015-09-09 | 富士通株式会社 | 用于曲线近似的方法和装置以及图形显示控制方法和装置 |
-
1990
- 1990-10-03 JP JP26536790A patent/JP2877480B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04141789A (ja) | 1992-05-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3391864B2 (ja) | 画像データ処理方法及び装置及びグラフィックシステム | |
| JP3352181B2 (ja) | 画像データ処理方法および装置 | |
| JPH01231183A (ja) | 画像処理装置における直線性判定装置 | |
| JP2877480B2 (ja) | 高精度ベクトル近似装置及び方法 | |
| US5119440A (en) | Method and apparatus for preparing picture masks and for digitizing line edges | |
| Strong III et al. | A region coloring technique for scene analysis | |
| JP3223384B2 (ja) | 濃淡画像のパターンマッチング装置 | |
| JP2961140B2 (ja) | 画像処理方法 | |
| JP3332511B2 (ja) | 画像データ処理方法及び装置及びグラフィックシステム | |
| JP3300092B2 (ja) | 画像特徴抽出装置 | |
| JPS5847059B2 (ja) | 画像フアイル作成装置 | |
| JPH0636048A (ja) | ボリュームデータクリッピング方式 | |
| JPH02141881A (ja) | 差分フィールド歪の直接測定用の構成可能な相関窓 | |
| JPH0564393B2 (ja) | ||
| JPH10124666A (ja) | テンプレートマッチング処理方法 | |
| US7512253B2 (en) | Method of digitizing graphic information | |
| JP3352761B2 (ja) | 画像データの位置変換方法 | |
| JPH09245166A (ja) | パターンマッチング装置 | |
| JP3230530B2 (ja) | 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法 | |
| JP2845295B2 (ja) | 物体形状分割記述処理方法 | |
| JP2000268184A (ja) | 画像処理装置及び方法並びに記録媒体 | |
| Lacroix et al. | Constrained Gradient: low-level tool for feature extraction | |
| JP3080097B2 (ja) | 平行線図形抽出方法 | |
| JPH05114049A (ja) | 線図形の角抽出方法 | |
| JP2802132B2 (ja) | 画像形成装置 |