JP3063483B2 - ノイズ画素除去方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、手書き図面をスキャ
ナで読み取るなどして得られるラスタデータを対象とす
る図面入力装置等において、画像中のノイズを除去する
ノイズ画素除去方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＣＡＤ（コンピュータエイディド
デザイン）の普及に伴って、図面入力装置のニーズが高
まっている。この図面入力装置は、図面や文書などの画
像をイメージスキャナ等で読み取ってＣＡＤ等で取り扱
うに適した画像データを得るためのものであり、画像ベ
クトル化処理等の手法を用いて画像を処理する。

【０００３】画像ベクトル化処理による画像処理フロー
の一例を図１３に示す。図に示すように、まずイメージ
スキャナ等から白黒に２値化された画像データ（ラスタ
データ）を読み込み（Ｓ１）、読み込んだラスタデータ
を用いてベクトル化処理を行う（Ｓ２）。すなわち画像
の輪郭を抽出して輪郭ベクトルを生成し、その輪郭ベク
トルを用いて芯線ベクトルを生成する。さらにベクトル
データを用いて認識処理を行い（Ｓ３）、画像を構成す
る基本要素（文字・線分・シンボル等）を分離する。こ
の後、分離した基本要素データをＣＡＤフォーマットに
変換してＣＡＤに出力する（Ｓ４）。

【０００４】ここで原図が非常に低品質であって、汚れ
ていたりあるいは線が薄かったりする場合、そのラスタ
データにはノイズ（線の切れ・かすれ等を含む）が含ま
れている。このような画像データから得られたベクトル
データにも当然ノイズが含まれており、その後の認識処
理に悪影響を及ぼす。このような理由からたとえばラス
タデータやベクトルデータに対しノイズ除去等を目的と
して編集処理を行うことが可能となっている。

【０００５】ラスタデータの編集処理には、インタラク
ティブな処理手段として、いわゆるカット処理やペース
ト処理、描画・削除処理などの手段が用意されている。
カット処理は画像の所望の領域を削除する処理であり、
ペースト処理は画像の１部分と同じものを他の部分に１
ないし複数複写する処理であり、描画・削除処理は黒画
素群あるいは白画素群を画像に書込む処理である。一
方、ベクトルデータの編集処理には、輪郭ベクトルを用
いたノイズ自動除去処理などの手段がある。このノイズ
自動除去処理は、図１４に示すようにしきい値より小さ
い輪郭ベクトル群を削除する処理である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来のラスタデータに
対する編集処理では、ノイズデータを除去するにあたっ
て、たとえば上記のカット処理により個々のノイズ部分
を削除する煩瑣な作業が必要となる。しかもこの種の処
理では内部メモリや外部記憶装置上の画像データが作業
に従って変更されるため、ラスタデータを誤加工した場
合、そのデータを復元することが困難であり、誤加工の
程度によっては元データを再度読み込んで編集処理をや
り直なければならない。これらの要因により編集処理の
作業性が阻害され、オペレータの負担が増大していた。
これとともに、ラスタデ−タを加工するには作業用のメ
モリ領域を大量に必要とするため、広い範囲の編集処理
ができなかった。

【０００７】また、ノイズ除去に関しては、たとえば上
記のベクトルデータの編集処理におけるノイズ自動処理
で一括して除去することも可能ではあるが、この場合、
ノイズと一緒に画像要素も誤削除されて元の画像が損な
われ、認識のときに不都合を生じるおそれがあった。さ
らにベクトル化処理においてノイズデータを含むラスタ
データを処理対象とすることになるため、ノイズ部分に
多数のベクトルが生成されて処理が遅くなる難点もあっ
た。

【０００８】この発明は、かかる事情に鑑み、スキャナ
等で読み取ったラスタデータを対象として編集処理を行
う画像処理方法において、ノイズ除去処理の作業性・効
率を向上させるとともに高速に編集処理ができ、かつメ
モリ使用量を少なくでき、しかも広い範囲の編集処理が
できるノイズ画素除去方法を提供することを目的とす
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段および作用】この発明は、
上記の目的を達成するために、スキャナ等により得られ
た図面等の白黒２値のイメージデータにおいて、図面の
ノイズ画像を識別し、削除するために、前記イメージデ
ータより、白連結画素、黒連結画素を識別し、予め設定
されたノイズサイズと前記白黒連結画素の主走査、副走
査値を比較し、閾値より小さい連結画素をノイズとして
前記イメージデータより削除するノイズ画素除去方法で
あって、ノイズ削除に際して、予め指定された領域の境
界に接する連結画素を一時領域に退避させておくことを
特徴とするものである。

【００１０】

【００１１】

【実施例】以下、この発明の実施例を図面に基づいて説
明する。この発明の一実施例に係るノイズ画素除去方法
は、前述した図面入力装置におけるラスタデータの編集
処理への適用例である。ここで、ラスタデータとは、ラ
スタスキャンして得られるデータのことで、スキャナよ
り得られるイメージデータも含まれる。ラスタデータと
イメージデータはしばしばイメージデータを表す用語と
しても用いられる。図１は編集処理のモジュ−ル構成説
明図で、図１において、１１は無効化／有効化処理部
で、この無効化／有効化処理部１１は前処理部１２、ｒ
ｅａｄ部１３、大小分離部１４、ｗｒｉｔｅ部１５、後
処理部１６を有し、さらに分離部１４にはラベル付け部
１７、判定部１８、探索部１９がある。

【００１２】次に上記各部について述べる。前処理部１
２は事前に入力された無効化／有効化処理する領域の境
界に接する連結画素（無効化／有効化処理の対象になら
ない）を一時領域に退避する処理のことである。無効化
／有効化時に処理対象とされているのは、直接的に初期
ラスタデータではなく、白黒連結画素に識別され、保持
されているデータである。一時領域に退避は、これらの
データのうち、処理領域の境界に接触しているものであ
り、退避とは、これらの画素をこの連結画素データが削
除（白黒反転して上書き）し、削除した分を一時領域と
して設けられた別領域に保存することを言う。また、ｒ
ｅａｄ部１３とｗｒｉｔｅ部１５は処理の内容（黒ノイ
ズデ−タ、白ノイズデ−タ、無効化／有効化処理）に合
わせて対象となるラスタデ−タ、ノイズデ−タを読み書
きする処理のことである。ここで、無効化／有効化の対
象はノイズ画素であるから、ノイズ画素は連結画素のサ
イズが指定閾値内かどうかで決定される。従って、無効
化／有効化の処理の結果、ノイズ画素となった連結画素
群をもとめてノイズデータと称している。大小分離部１
４は事前に入力されたノイズサイズをしきい値にして、
連結画素の大きさがノイズサイズより大きいものと、小
さいものに分離する処理を行う。ノイズサイズとは、無
効化／有効化の処理する場合に、操作者（オペレータ）
が連結画素の大きさを指定することである。例えば、図
面要素を示す画像（線等）に対して、ノイズとしてみな
し得る画像は、黒いごま塩状の点状画素であり、これら
の画素の大きさを主走査と副走査サイズで表し、この大
きさが前記ノイズサイズとより小さいものをノイズ画素
として処理する。なお、詳細な処理内容は後述する。後
処理部１６は前処理部１２で一時領域に退避したデ−タ
を復帰させる処理を行う。

【００１３】ここで、前処理部１２と後処理部１６につ
いて述べる。無効化／有効化する対象の領域の境界に接
する連結画素は、その領域内だけを見た場合にはノイズ
サイズより小さくても、領域外に大きく広がっている可
能性がある（図４参照）。そのため、領域の境界に接し
た連結画素は、有効化／無効化の対象から外す必要があ
る。この実施例では、読み込まれた１ラインと、その前
のノイズサイズ分のデ−タしか連結画素の追跡を行わな
いため、ある連結画素が領域の境界に接しているかどう
かを調べるのは、非常に困難である。前処理部１２では
実際に無効化／有効化を行う前に、前述のように領域の
境界に接する連結画素を一時領域に退避させ、領域の境
界に接している画素から「探索」モジュ−ルの要領で連
結画素を一時領域に退避させる。後処理部１６では無効
化／有効化が終了してから一時領域に退避させた連結画
素をオリジナルのラスタデ−タに復帰させる。

【００１４】次に大小分離部１４の処理の詳細を図２に
示す大小分離部処理のフロ−チャ−トについて述べる。
図２において、ｒｅａｄ部（Ｓ１）は前述の場合と同様
に処理する内容（黒ノイズ、白ノイズおよび無効化／有
効化）に合わせてラスタデ−タまたは黒ノイズデ−タ、
白ノイズデ−タのいずれかの一副走査座標のランレング
スデ−タを読み込む処理を行う。このランレングスデ−
タなどについては後述の図５から図１２により述べる。
ｒｅａｄ部（Ｓ１）の処理が終わったのち、ラベル付け
部（Ｓ１）の処理を行う。ラベル付け部（Ｓ２）はｒｅ
ａｄ部（Ｓ１）で読み込んだランレングスデ−タの黒画
素（なたは白画素）にラベル付けをする。その際、１つ
前のラベルデ−タを参照し、連結画素には同じラベルを
付ける。また、各画素のラベルデ−タに、その画素が属
している連結画素の副走査始点座標、主走査方向最小
値、主走査方向最大値が記録される。ラベル付けおよび
記録されたのち次の判定部（Ｓ３）の処理を行う。

【００１５】判定部（Ｓ３）はラベルデ−タを参照し
て、ノイズサイズより小さな連結画素のリストを作る。
作られたリストは次の探索部（Ｓ４）の処理を行う。探
索部（Ｓ４）ではノイズサイズより大きな連結画素を格
納するバッファと小さな連結画素を格納するバッファを
予め用意する。バッファの主走査方向の大きさは処理す
る領域の主走査方向の大きさに等しく、副走査方向はノ
イズサイズに等しく採る。読み込まれた画素のうちまだ
継続する可能性のある連結画素は大きな連結画素を格納
するバッファに格納しておき、そして探索部（Ｓ４）で
は判定部（Ｓ３）でノイズサイズより小さいと判定され
た連結画素を大きな連結画素を格納するバッファから選
択し、小さな連結画素を格納するバッファに移動する処
理を行う。この処理の後、ｗｒｉｔｅ部（Ｓ５）の処理
を行う。

【００１６】ｗｒｉｔｅ部（Ｓ５）は処理する内容（黒
ノイズ、白ノイズおよび無効化／有効化）に合わせて２
つのバッファの最も古いデ−タをラスタ、黒ノイズデ−
タまたは白ノイズデ−タに書き込む処理を行う。書き込
み処理を行った後、バッファシフト部（Ｓ６）の処理が
行われる。バッファシフト部（Ｓ６）は図３のバッファ
の説明に書いてある向きにバッファをシフトさせる。ま
ず、ラスタ、黒ノイズまたは白ノイズに描き込んだデ−
タが保存されていたラインに、その副走査方向のライン
（図３では右向き）を上書きする。上書きしたデ−タが
あったところにその副走査方向のラインを上書きする。
これを繰り返して全てのラインをシフトし、ノイズサイ
ズより大きな連結画素を格納するバッファの空いたライ
ンに読み込まれたデ−タを上書きする。小さな連結画素
を格納するバッファの空いたラインは画素数ゼロにクリ
アする。その後、領域内の全ての副走査座標の処理をし
たかを判断部（Ｓ７）で行い、処理をした場合にはリタ
−ンし、しない場合は再びｒｅａｄ部（Ｓ１）から処理
を繰り返す。

【００１７】ここで、無効化処理と有効化処理について
述べる。図５は無効化処理におけるデ−タの流れを示す
もので、図５において、初期イメージデータ（ラスタデ
ータ）としてランレングス符号形式のデータを取り扱
う。図４にランレングス符号データのデータ構造を示
す。各副走査座標のデータは、黒部分の始点座標ｘs1，
ｘs2…と黒部分の長さｌ1，ｌ2…との組み合わせで表現
されている。この初期イメージデータ（ラスタデータ）
１から黒ノイズデータ２および白ノイズデータ３を抽出
し、これらの黒ノイズデータ２および白ノイズデータ３
を削除（無効化）してイメージデータ（ラスタデータ）
４を生成する。このノイズの無効化処理では、図７に示
すように各副走査座標の黒部分または白連結部分を主走
査方向にわたって連結した黒連結画素および白連結画素
を生成し、この黒連結画素または白連結画素を基本単位
としてノイズデータを抽出する手法をとる。

【００１８】オペレータは、図８に示すように、懸案画
像中から処理対象とすべき領域（主走査座標：ｘs〜ｘ
e，副走査座標：ｙs〜ｙe）を指定したうえでノイズの
無効化処理の選択指示を入力する。この指示を受けて装
置は、まず初期イメージデータ（ラスタデータ）の指定
領域より１回り大きい領域（主走査座標：ｘs-1〜ｘe+
1，副走査座標：ｙs-1〜ｙe+1）における黒部分または
白部分にラベルを付与する（Ｓ１）。この処理の様子
（黒の場合）を図９に示す。図に示すように、副走査座
標ｙs-1からｙe+1まで順次座標を指定し、各座標におい
て主走査座標ｘs側から黒部分を順次ピックアップす
る。そして各黒部分を、始点座標（主走査座標）や連続
長さにより表し、ラベル番号（連続番号）等を付与す
る。

【００１９】このようにして副走査座標ｙe+1まで黒部
分のデータを作成した後、ラベル番号を統合化して黒連
結画素をグループ化する。この処理では隣接する副走査
座標における黒部分同士を比較し、たとえば図１０に示
すようにｙs-1を懸案座標、ｙsを比較対象座標とする
と、ｙs-1の最初の黒部分Ａと主走査座標が重なるもの
をｙsから検索し、そのような黒部分があった場合、そ
の黒部分のラベル番号を黒部分Ａのラベル番号に変更す
る。そしてｙs-1の次の黒部分Ｂについて同様の処理を
行う。この手順で、ｙs-1におけるすべての黒部分につ
いて同様の処理を繰り返し、さらに各副走査座標につい
て繰り返すことにより、図７に示す黒連結画素または白
連結画素を構成する黒部分同士または白部分同士のラベ
ル番号を統合する。

【００２０】次に、黒連結画素または白連結画素の開始
部分を検索する（Ｓ２）。この処理では、図１１に示す
ように、副走査座標ｙsから処理を初めて、前の副走査
座標ｙs-1において主走査座標の重なる黒部分が存在し
ない黒部分をピックアップする。黒部分の始点座標，終
点座標をｘs，ｘeとすると、副走査座標ｙs-1の座標範
囲ｘs-1〜ｘe+1の領域に黒部分がないことを確認する。
このような黒部分が見つかると、その長さｌが「ｌ＜Δ
ｘ（主走査方向のしきい値）」となることを確認したう
えで、懸案黒部分のデータｙn，ｘs，ｘeをバッファに
蓄積する。

【００２１】この後、作成したデータを用いて無効化処
理の対象を特定する。この処理では、バッファに蓄積さ
れた黒部分の副走査座標をｙnとし、副走査方向のしき
い値をΔｙとすると、ｙ0＝ｙn＋Δｙ−１なる副走査座
標ｙ0を求め、懸案黒部分と同一のラベル番号の黒部分
が副走査座標ｙ0に存在するか否かを識別する。もしそ
のような黒部分が存在すれば懸案黒部分を対象から外
す。もし同一のラベル番号の黒部分が存在しなければ、
さらに同一のラベル番号の黒部分のうちから副走査座標
の最大値と最小値を取得し、その差がしきい値Δｘ未満
であるかを識別する。この一連の処理により、各連結画
素のうち主走査方向および副走査方向の大きさが共にし
きい値以下のものをピックアップする。

【００２２】この後、特定した黒連結画素および白連結
画素から黒ノイズデータ２および白ノイズデータを生成
し、これらの黒ノイズデータ２および白ノイズデータ３
を初期イメージデータ（ラスタデータ）１に反転上書き
することで、ノイズを除去したイメージデータ（ラスタ
データ）４を生成する。

【００２３】このイメージデータ（ラスタデータ）４は
リアルタイムで表示され、この表示内容によりノイズ除
去処理の結果をオペレータが確認する。ここでこの実施
例装置は、除去データの有効化処理（画像復元処理）機
能を有しており、もし処理結果に不都合があれば、オペ
レータは有効化処理を選択指示してイメージデータ（ラ
スタデータ）４を初期イメージデータ（ラスタデータ）
１に復元することができる。この有効化処理におけるデ
ータの流れを図１２に示す。無効化処理で作成した黒ノ
イズデータ２および白ノイズデータ３は、処理終了後も
保存されており、実施例装置は、上記の有効化処理選択
を受けて黒ノイズデータ２および白ノイズデータ３をイ
メージデータ（ラスタデータ）４に上書きし、初期イメ
ージデータ（ラスタデータ）１′を生成する。

【００２４】

【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
図面入力装置等のノイズ画素除去方法において、副走査
座標における黒部分または白部分を識別し、さらに主走
査方向において黒部分同士または白部分同士を連結して
黒連結画素または白連結画素を作成し、この連結画素を
基本単位としてノイズデータか否かを判定を行って、ラ
スタデータを対象とするノイズ一括除去を行う。また処
理結果に不都合があった場合でも、ノイズデータをノイ
ズ除去後のイメージデータ（ラスタデータ）に上書きす
ることで、ノイズ除去前のイメージデータ（ラスタデー
タ）を容易に復元できる。したがってラスタデータに対
するノイズの一括除去が可能となり、ラスタデータ編集
処理の作業性・効率の向上に寄与する。これらの他に、
この発明では、ラスタデ−タを前処理部と後処理部で処
理するようにしたので、作業用メモリ領域を少なくで
き、かつ、広い範囲の処理ができ、しかも、高速処理が
できる利点が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例に係る処理のモジュ−ル構
成説明図。

【図２】大小分離処理を説明するためフロ−チャ−ト。

【図３】バッファの説明図。

【図４】前処理、後処理の説明図。

【図５】ノイズの無効化処理におけるデータの流れを示
す説明図。

【図６】ランレングス符号データのデータ構造を示す説
明図。

【図７】黒連結画素および白連結画素を示す説明図。

【図８】処理対象領域の指定を示す説明図。

【図９】イメージデータ中の黒部分の構造化を示す説明
図。

【図１０】黒部分の連結の様子を示す説明図。

【図１１】黒連結画素の開始部分検索の様子を示す説明
図。

【図１２】有効化処理におけるデータの流れを示す説明
図。

【図１３】画像ベクトル化処理による画像処理の流れを
示すフローチャート。

【図１４】輪郭ベクトル群除去の様子を示す説明図。

【符号の説明】

１１…無効化／有効化処理部 １２…前処理部 １３…ｒｅａｄ部 １４…分離部 １５…ｗｒｉｔｅ部 １６…後処理部 １７…ラベル付け部 １８…判定部 １９…探索部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 5/00

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 スキャナ等により得られた図面等の白黒
   ２値のイメージデータにおいて、図面のノイズ画像を識
   別し、削除するために、前記イメージデータより、白連
   結画素、黒連結画素を識別し、予め設定されたノイズサ
   イズと前記白黒連結画素の主走査、副走査値を比較し、
   閾値より小さい連結画素をノイズとして前記イメージデ
   ータより削除するノイズ画素除去方法であって、 ノイズ削除に際して、予め指定された領域の境界に接す
   る連結画素を一時領域に退避させておくことを特徴とす
   るノイズ画素除去方法 。