JP3545481B2

JP3545481B2 - 画像認識方法及びその装置

Info

Publication number: JP3545481B2
Application number: JP02378895A
Authority: JP
Inventors: 隆之西村
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-02-13
Filing date: 1995-02-13
Publication date: 2004-07-21
Anticipated expiration: 2019-07-21
Also published as: JPH08221571A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、建築・設備業等の建設業界で広く使用されている建設図面その他の図面や、各種帳票，統計表，データ表等の各種表などのように輪郭及び区切線（仕切線）を有する画像の認識方法及びその認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＣＡＤシステム等を用いて、家屋やビル等の建築図面あるいは水道管，ガス管，電力・通信ケーブル等の配管図面等を含む建設図面を容易に作成したり、そのデータを記憶させておいて設計変更や増改築等の際に利用することは行なわれている。しかし、その建設図面のデータには、作成したシステムにより互換性がなく、期間の経過や業者の変更により利用できなくなる。
また、家屋の増改築等を行なう場合には、紙に描かれた古い建設図面しかない場合が多く、増改築の間取り図等を変更しない部分も含めて全て描きなおさなければならなかった。
【０００３】
そこで、紙に描かれた建設図面を読み取って、コンピュータで処理できるデータとして認識して記憶させることも試みられているが、そのための特別な方法や装置はなく、建設図面をイメージスキャナで読み取り、そのイメージ画像データをパーソナルコンピュータ等に入力させて、一般の図形認識機能を利用して線分認識やパターン認識を行なっている。
【０００４】
あるいはさらに、高機能の図形エディタを補助に使うことによって図形認識機能をレベルアップし、自動認識機能が多少不完全な場合でも、例えばラスタ・ベクタ変換することにより直線や円弧等の基本線図を自動認識できるようにしたものもある。また、このような図形認識技術によって、連続する線分を認識することにより、帳票等の罫線を文字等と区別して認識することも試みられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の図面認識装置あるいは画像認識装置は、高度の操作知識等を必要とし、パソコンなどを使い慣れている人や専門のオペレータに利用が限定され、建設図面を頻繁に使用する業界関係者、あるいは帳票等を頻繁に使用する事務員などにとって、決して使い勝手のよいものであるとはいえなかった。
【０００６】
また、従来の認識方法あるいは認識装置では、直線や円弧等の基本線図は自動認識することができるが、種々の線分や文字・記号等が記載されている図面や表から、その輪郭と区切線（建設図面の場合は壁等の間仕切り）のみを正確に抽出すること困難であり、認識結果の修正に多大な時間と手間を要するという問題があった。
【０００７】
さらに、建設業において使用される家屋やビル等の建設図面は、その図面上の各線分が人間の目には同じ大きさの連続線として見えても、厳密に見れば太さも一様でなく、軌跡もゆらいでいる。また、連続線のはずであっても所々切れている場合もある。これらの不完全さは作図時のみならず、用紙の経年変化や読み取り時の誤差などからも生じるものである。
そのため、例えば線分として認識できる太さの限界があまり細いと、わずかなかすれでも線分が切れていると認識してしまう。また太めの線分を長方形のように認識してしまうこともある。
【０００８】
これは、原図の品質は勿論であるが、感光紙を使用したいわゆる青焼き図面のようにコントラストが低い（黒と白の境界がはっきりしない）図面が多く、さらにその青焼きの特徴である細かな点が表面に現れるため、従来の図面認識装置では精度の高い自動認識をすることは困難であり、その修正に多くの手間を要するので殆ど実用にならなかった。
【０００９】
ところで、家屋の建設図面（建築図面）では間取りを仕切る壁が図面の中心的役割を果たし、図面中のどの部分が壁であるかを認識することによって、建設図面のおおよその間取りを理解することができる。従って、図面中の壁の位置及びその長さを認識することは、建設図面を認識する上で最も重要な事項である。
また、帳票などの表においては、罫線を文字や記号と切り分けて認識することが重要であるが、表内の短い区切線などは認識が困難であった。
【００１０】
この発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データ、あるいはそのランレングスを符号化した符号化画像データから、その図面や表を知る上で重要な情報である輪郭及び区切線（仕切線）を精度よく自動認識できるようにすることを目的とする。それによって、たとえば建設図面における間取り等を知るための壁の位置及び長さ等を認識し、究極的にはそのその認識結果から自動積算や見積などを行なえるようにすることも目的とする。あるいはまた、帳票等の水平及び垂直方向の直線からなる罫線の位置及び長さ等を正確に把握できるようにすることも目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記の目的を達成するため、次のような画像認識方法及び画像認識装置を提供する。
この発明による画像認識方法は、図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測し、その計測に基づいて前記イメージ画像データの水平方向及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、その作成した両方向のドット数計測配列データのピークを検出し、その検出したピークと対応する領域について、輪郭又は区切線としての条件を満たすと判定した場合にその領域に輪郭又は区切線が存在すると認識する判定処理を実行し、その認識処理の結果輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に、前記ピーク値と対応する領域を等分割する分割処理を実行し、その等分割後の各領域について新たに前記判定処理を実行することを特徴とする。
【００１２】
あるいは、図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測し、その計測に基づいて前記イメージ画像データの水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、その作成した両方向のドット数計測配列データに基づいて判定対象とする領域を抽出し、その判定対象の領域について輪郭又は区切線の有無を判定する判定処理を実行し、その輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に前記抽出した領域を等分割する分割処理を実行し、その等分割後の各領域を新たな判定対象として前記判定処理を実行するようにしてもよい。
これらの画像認識方法において、上記輪郭又は区切線の有無を判別できるまで上記判定処理及び上記分割処理を繰り返し実行するようにするとよい。
さらに、認識した画像の輪郭及び区切線を表示手段に表示するようにするとよい。
【００１３】
また、この発明による画像認識装置は、図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測する手段と、その手段が作成した両方向のドット数計測配列データのピークを検出する手段と、その手段が検出したピークと対応する領域について、輪郭又は区切線としての条件を満たすと判定した場合にその領域に輪郭又は区切線が存在すると認識する判定手段と、その手段が輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に、上記ピーク値と対応する領域を等分割する分割手段とを設け、上記判定手段に、上記分割手段による等分割後の各領域についても、輪郭又は区切線としての条件を満たすと判定した場合にその領域に輪郭又は区切線が存在すると認識する手段を設けたものである。
【００１４】
あるいはまた、図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測する手段と、その手段による計測に基づいて上記イメージ画像データの水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成する手段と、その手段が作成した両方向のドット数計測配列データに基づいて判定対象とする領域を抽出する手段と、その手段が抽出した判定対象の領域について輪郭又は区切線の有無を判定する判定手段と、その手段が輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に上記抽出した領域を等分割する分割手段とを設け、上記判定手段に、上記分割手段による等分割後の各領域を新たな判定対象として上記判定を行う手段を設けてもよい。
【００１５】
これらの画像認識装置において、上記輪郭又は区切線の有無を判別できるまで上記判定手段による判定と上記分割手段による分割とを繰り返し行うようにするとよい。
さらに、認識した画像の輪郭及び区切線を表示する表示手段を設けるとよい。
【００１９】
【作用】
建設図面で間取り等を知る上で最も重要な壁等の輪郭及び骨格部分、表等の罫線部分は、一般にポジ画像であれば黒の密度が、ネガ画像であれば白の密度が特に高くなっている。また、建設図面や帳票を構成する線分の殆どは直交する２方向のいずれか（水平方向又は垂直方向）に描かれている。
【００２０】
この発明による画像認識方法によれば、図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データから、その水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データ（ヒストグラム）を作成し、その両方向のドット数計測配列データに基づいて画像の輪郭及び区切線を認識するので、画質の悪い図面や帳票などでも、かなり精度よくその輪郭及び区切線を認識することができる。
【００２１】
さらに、この方法で認識した輪郭及区切線に基づいて、その認識対象とする範囲を限定し、その範囲毎にイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して再度水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、その両方向のドット数計測配列データに基づいて上記限定した各範囲内の画像の輪郭及び区切線を認識することを、新たな輪郭又は区切線を認識できなくなるまで繰り返すようにすれば、輪郭内部の部分的な短い壁や罫線などの仕切線でも確実に認識でき、且つ実際には存在しない部分の輪郭や仕切線を誤認識する恐れもなくなる。
【００２２】
また、この発明による画像認識装置によれば、上記画像認識方法を容易に実施することができ、比較的画質の悪い図面や帳票などからも、その壁や罫線等の輪郭及び仕切線を精度よく自動的に認識してその認識データを得ることができ、それをパソコンなどに取り込んで利用すれば、その図面や表などの変更・作成を容易且つ迅速に行なうことが可能になる。
【００２３】
画像を読み取ったイメージ画像データのランレングスを符号化した符号化画像データを入力し、符号化画像データから元のイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成することもでき、それによって画像データのデータ量を圧縮できるので、それを記憶するメモリの容量を小さくできる。また、外部からファクシミリ機能などによって画像データを受信して認識処理を行なうことも容易になる。
【００２４】
さらに、ドット数計測配列データのピーク値を検出して、そのピーク値部分を輪郭又は区切線と認識することにより、特に壁や罫線の認識を容易に行なうことができる。その場合、複数種類の所定間隔、好ましくは認識対象とする画像における壁や罫線などの区切線の最小間隔に相当する間隔ごとに、ドット数計測配列データのピーク値があるか否かを解析することにより、区切線の認識精度を高めることができる。
【００２５】
輪郭・区切線認識手段により認識した結果を表示手段が表示することにより、その認識結果を確認することができる。
その場合、画像データ入力手段により入力した図面や帳票などのイメージ画像データを認識結果と同時に表示することにより、誤認識箇所や認識できなかった部分を見つけることができる。その際、上記イメージ画像データと認識結果とを重ね合わせて表示すれば、誤認識箇所や認識できなかった部分の発見及びその修正が一層容易になる。
あるいは、入力したイメージ画像データとその認識結果とを選択的に表示させて、その表示内容を比較検討することもできる。そして、その認識結果を操作者が確認して確定することもできる。
【００２６】
【実施例】
以下、この発明の実施例を図面を参照して具体的に説明する。
図１は、この発明による画像認識方法を実施する画像認識装置の一例の概略構成を示すブロック図であり、ハード構成とマイクロコンピュータによるソフト処理の機能とを混在して示している。
【００２７】
この装置は、全体制御部１，画像読取部２，通信制御部３，メモリ４，自動スキュー補正部５，ドット数計測配列データ作成部６，輪郭・区切線認識部７，再マッピング制御部８，表示部９，操作入力部１０，外部記憶装置１１，印刷装置１２，及びこれらを接続するバス１３などから構成される。
なお、これらの各部（又は装置）とバス１３との間に必要なインタフェース部は図示を省略している。
【００２８】
全体制御部１は、この画像認識装置全体の動作及び機能を制御するマイクロコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等から構成されるが代表して「ＣＰＵ」と略称される）であり、自動スキュー補正部５並びにこの発明に係るドット数計測配列データ作成部６，輪郭・区切線認識部７，及び再マッピング制御部８の各機能も、そのＣＰＵのソフト処理によって実現することができる。
【００２９】
画像読取部２は、セットされた図面や帳票等をスキャンしてその画像を読み取ってイメージ画像データを入力する画像データ入力手段であり、スキャン光学系及びＣＣＤなどのイメージセンサとその駆動回路等からなる公知のイメージスキャナである。また、その読み取ったイメージ画像データを所定の解像度で２値化して白ドットと黒ドットの画像データにする回路も含んでいる。
【００３０】
通信制御部３は、画像読取部２から画像データを取り込む代りに、外部から通信によりイメージ画像データ又はそのランレングスが符号化された符号化画像データを受信して入力する画像データ受信手段であると共に、この装置によって認識した画像の輪郭及び区切線データを外部装置へ送信することもできる。具体的にはＦＡＸモデムやパソコン通信制御手段を含むものである。
【００３１】
メモリ４は、画像読取部２によって読み取ったイメージ画像データ、通信制御部３によって受信したイメージ画像データ又は符号化画像データをはじめ、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された画像データ、ドット数計測配列データ作成部６によって作成されたドット数計測配列データ、輪郭・区切線認識部７によって認識された輪郭及び区切線の認識結果、及び再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ等を格納する大容量のＲＡＭあるいはハードディスク等によるメモリである。
【００３２】
自動スキュー補正部５は、メモリ４に格納した画像データの角度を調整して水平及び垂直の線分方向を装置の水平及び垂直の基準方向と一致させるように補正するためのものであり、公知の自動スキュー補正技術を用いることができる。なお、この自動スキュー補正部５により修正された画像データは、再びメモリ４に格納される。
【００３３】
ドット数計測配列データ作成部６は、自動スキュー補正がなされてメモリ４に格納されたイメージ画像データ又は符号化画像データ、及び後述する再マッピング制御部によって再マッピングされた画像データに対して、その画像データを水平及び垂直方向の２方向に限定して、それぞれドット幅単位に黒又は白ドット数を計測（カウント）し、その結果により水平及び垂直方向のドット数計測配列データ（ヒストグラム）を作成してメモリ４に格納するドット数計測配列データ作成手段である。
【００３４】
なお、読み取った画像がポジ画像（地の明度より画像の明度が低い）の場合には黒ドット数を計測し、ネガが画像（地の明度より画像の明度が高い）の場合には白ドット数を計測する。
【００３５】
輪郭・区切線認識部７は、ドット数計測配列データ作成部６によって作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて、入力した画像の輪郭及び区切線を認識し、例えば建設図面の画像の場合には、輪郭及び区切線として壁の位置，長さ，厚さ，種類等の壁データを抽出するための輪郭・区切線認識手段であり、その詳細は後で詳述する。
なお、参照したドット数計測配列データでは、輪郭及び区切線の認識（抽出）が困難あるいは不確実な場合は、画像の水平及び垂直方向のドット数計測配列データ作成範囲の再設定要求を全体制御部１へ送り、作成範囲を変更設定してドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させる。
【００３６】
再マッピング制御部８は、輪郭・仕切線認識部７により、輪郭又は仕切線と認識された部分により認識すべき画像の範囲を限定して、その部分を他の認識情報をも考慮した上で再度マッピングし、その限定した範囲毎にドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させるための画像データを作成するものであり、その際に原稿のノイズあるいは画像読取部２での読取ノイズも除去した画像データを作成する。このデータもメモリ４に格納される。
【００３７】
表示部９は、画像読取部２又は通信制御部３から入力し、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された図面等の画像データ、ドット数計測配列データ作成部６で作成された水平及び垂直方向の黒又は白のドット数計測配列データ、輪郭・区切線認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ等を表示するためのものであり、例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等である。
【００３８】
図２，図３は、表示部９の画面９ａの表示状態の例を示すものであり、図２は輪郭・区切線認識部７によって認識された建設図面の輪郭及び区切線（この例では壁）のデータを再マッピング制御部８によって再マッピングした画像データ（認識結果）の表示例である。この表示例において、二重の実線は壁の両面を示し、細線は壁の芯線及びその延長線を示している。
【００３９】
図３は、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建設図面の画像データ（入力したイメージ画像データ）と、上記再マッピングされた認識結果の画像データを同時に重ね合わせて表示した例を示す。この場合、両者の識別が容易にできるように、スキュー補正された入力イメージ画像データはハーフトーンで表示し（図３では図示の都合上点描で示している）、再マッピングされた認識結果の画像データを実線で表示する。
また、表示部９がカラーの表示装置である場合には、両画像の色を変えて表示することにより、識別性を向上させることができる。例えば、スキュー補正された入力イメージ画像データは薄青色で、再マッピングされた認識結果の画像データをオレンジ色あるいは緑色等で表示することにより、操作者は認識結果の部分を容易に識別できる。
【００４０】
あるいは、表示部９の画面９ａを分割して、スキュー補正された入力イメージ画像データと再マッピングされた認識結果の画像データをその分割したそれぞれの画面に対比させて表示することもできる。
または、同一の画面上にスキュー補正された入力イメージ画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを選択的に表示できるようにしてもよい。その場合には後述する操作入力部１０に表示選定手段（キー等）を設ければよい。
【００４１】
さらに、この表示部９は、認識結果を操作者が確認するための画面も表示する。すなわち、上記再マッピングされた認識結果の画像データを表示し、「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」というような表示を行う。
これにより、壁の認識が正確にできているかどうかを操作者が確認することができる。
【００４２】
操作入力部１０は、各種操作指示や機能選択指令、編集データ等を入力するためのものであり、キーボードやマウスあるいはタッチパネル等である。
この操作入力部１０は、表示選定手段としての機能も有し、表示部９の表示状態を操作者の所望の表示状態に変更することができる。例えばキー操作により、スキュー補正された入力イメージ画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを重ね合わせて表示させたり、どちらか一方のみを選択して表示させたりすることができる。
【００４３】
さらに、操作入力部１０は、上記「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」の表示に対し、「ＹＥＳ」または「ＮＯ」の情報を入力するためのキー等の入力手段も有する。そして、「ＹＥＳ」が選択された場合は認識処理を終了し、「ＮＯ」が選択された場合は再認識処理あるいは訂正処理に移行する。これにより、操作者は認識結果の内容を確認し、それを確定することができる。
【００４４】
外部記憶装置１１は、入力した画像データや、ドット数計測配列データ作成部６で作成された黒ドット数計測配列データ、輪郭・仕切線認識部７によって認識された輪郭及び仕切線のデータ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた認識結果の画像データ等をフロッピディスク（ＦＤ）や光磁気ディスク（ＯＭＤ）等の外部へ取り出し可能な記憶媒体に記憶させる記憶装置である。
印刷装置１２は、上記の各種データを紙に印刷あるいは描画して出力するプリンタあるいはプロッタである。
【００４５】
ここで、認識対象が建設図面（主に建築図面）である場合の「輪郭」と、区切線（仕切線）である「骨格」及び「外壁」と「内壁」の定義について、表１及び表２と図４によって説明する。
「輪郭」とは「外輪郭」のことであり、表１に○印で示すように外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線の部分）を意味するケース１の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース２，３の場合とがある。「骨格」とは、壁の全て（図４の（ｂ）（ｃ）に太線で示す部分の両方）を意味するケース１，２の場合と、外輪郭を除く壁（図４の（ｃ）に太線で示す部分のみ）を意味するケース３の場合とがある。これらの定義において、特に断わらないない場合はケース１の通常の意味として扱われる。
【００４６】
【表１】

【００４７】
【表２】

【００４８】
「外壁」とは表２に○印で示すように、外輪郭と同じく外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線で示す部分）を意味するケース４の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース５の場合とがある。
「内壁」とは表２に○印で示すように、ケース４，５とも外壁を除く壁（壁＝外壁＋内壁）であるが、ケース４の場合は図４の（ａ）に示す二重線の内側の線の部分と図４の（ｃ）に太線で示す部分であり、ケース５の場合は図４の（ｃ）に太線で示す部分である。
これらの定義においても、特に断わらないない場合はケース５の通常の意味として扱われる。
【００４９】
次に、図１に示した画像認識装置による建設図面（主に家屋やビル等の建築図面）認識の手順について、図５乃至図７のフロー図によって説明する。これらのフロー図において、各ステップを「Ｓ」で示している。また、この実施例では、認識する建設図面がポジ図面であるものとする。
図５は、画像の輪郭及び仕切線として壁の位置を認識する手順を示すフロー図である。
【００５０】
まず、ステップ１において、画像読取部にセットされた建設図面の画像を読み取り、その２値化したイメージ画像データを入力する。あるいは、通信制御部３によって外部から建設図面の画像データ（イメージ画像データあるいはそのランレングスを符号化した符号化画像データ）を受信して入力してもよい。
【００５１】
ステップ２において、ドット数計測配列データ作成部６によって作成される水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づく輪郭・仕切線認識部７による壁認識処理の精度を向上させるために、入力した画像データの自動スキュー補正を行なう。この自動スキュー補正は、従来から知られているいくつかの方法により行えばよいので、その内容の詳細な説明は省略する。
【００５２】
次にステップ３において、自動スキュー補正された画像データの全体を調査対象とする。そして、ステップ４において、ネスト変数は０（初期値：画像全体を対象にするという意味）である。「ネスト変数」は建設図面の解析範囲をトップダウンで絞り込む時の絞り込み段階を表す。ネスト変数の値が大きいほど解析が深くなっている（細かい部分まで進んでいる）ことを表わす。
【００５３】
ステップ５において、壁の位置の調査対象の領域を限定する処理を行う。具体的には、この処理にいたる直前に調査領域の指示が示されていて、ここでは以降のステップ６〜９の処理のための準備（インタフェースの共通化）を行うだけである。個々の調査対象領域の形は矩形図になる。最初はネスト変数が０なので図面全体を調査対象とする。
【００５４】
ステップ６において、水平方向の黒ドット数計測配列データを作成する。これは、画像データの垂直方向の１ドット幅毎に水平方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持するものである。
次にステップ７において、ステップ６で作成した水平方向の黒ドット数計測配列データに基づいて、壁の抽出（認識）処理を行う。その処理手順については後述する。
【００５５】
ステップ８では、ステップ６と同様に垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成する。すなわち、画像データの水平方向の１ドット幅毎に垂直方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持する。
ステップ９では、その垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づいて壁の抽出（認識）処理を行う。
【００５６】
そして、ステップ１０において領域を分割する壁候補があるかどうかを判断する。ここで、水平あるいは垂直方向で１つでも領域を分割する壁候補があれば、ステップ１１へ、１つもそのような壁候補がなければ、ステップ１３へ進む。
例えば、図８に示すような調査対象領域（壁Ｗで囲まれた領）内に領域を分割する壁候補Ｗｄが存在するかどうかを判断する。
【００５７】
ステップ１１では、ネスト変数を＋１して再設定する。これは、現在の解析領域の中から壁を認識し、その壁を使って新たに区切られた現在の領域内の小領域に解析範囲を限定する段階に入ることを表わす。
そして、ステップ１２において、その調査対象の領域の細分化を行う。具体的には、ステップ７，ステップ９で認識した壁候補の芯線（中心線）で、例えば図８に示すように調査対象領域を壁候補Ｗ，Ｗｄの細線で示す芯線によって領域Ｓａ１，Ｓａ２に２分割する。さらに、その最初の細分化領域（例えば最も左上の領域）に調査対象の位置づけを行う。
【００５８】
この新たに細分化された領域群の中での解析の順番には特別な順序が必要になる訳ではないが、例えば、領域開始位置のｘ，ｙ座標値の小さい順番に行なうことなどが考えられる。
図９は、壁候補によって細分化された各領域のネストＮｏ．とその解析処理順序の一例を示し、実線は壁候補の芯線（中心線）を、▲１▼，▲２▼，▲３▼はネストＮｏ．を、１〜８の小さい数字は処理順序をそれぞれ示している。
【００５９】
その後、ステップ５に戻って上述の処理を繰り返し行う。
ステップ１０において、領域を分割すべき壁候補が１つもなかった場合は、ステップ１３に進んで同次ネスト領域（図９で同じネストＮｏ．の領域）の残りがないかどうかを判断する。残りがある場合は、ステップ１５において同次ネストの次の領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００６０】
同次ネスト領域の残りがない場合は、ステップ１４へ進んでネスト変数が０であるかどうかを判断する。ネスト変数が０でない場合は、ステップ１６においてネスト変数を−１して１段階上位のネスト領域の処理に戻り、ステップ１３でその段階の残りのネスト領域があるかどうかを判断する。あればステップ１５で次のネスト領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００６１】
ステップ１４でネスト変数が０の場合は、ステップ１７へ進んで、ステップ７，９によって得られた各領域毎の壁候補の認識データをもとに各壁の位置及びサイズを確定し、その壁認識データをメモリ４に格納する。その格納方法については後述する。
そして、ステップ１８でその認識データを必要に応じて表示部９に表示、又は印刷装置１２によって印刷、あるいは外部記憶装置１１に記憶させて、処理を終了する。
【００６２】
次に図６に基づいて、図５のステップ７及び９の壁の抽出（認識）処理の手順を説明するが、それに先立って、建設図面である建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を図１０及び図１１に示す。これらの図において、（ａ）は建築図面の画像データ、（ｂ）は水平方向の黒ドット数計測配列データ、（ｃ）は垂直方向の黒ドット数計測配列データである。
さらに、図１０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して図１２に示す。
【００６３】
図１０の建築図面では、壁のシンボルが壁の両面と芯線によって表わされており、図１１の建築図面では、壁のシンボルが壁の厚さ内の塗りつぶし（黒）によって表わされている。
この黒ドット数計測配列データにおいて、一番細い黒線の幅が１ドット幅であり、各黒線の長さが（ａ）に示す建築図面の画像データの１ドット幅毎の水平方向又は垂直方向の黒ドット数の計数値に相当する。
これらの図から明らかなように、建築図面を構成する線分の大部分（９０％以上）は水平方向又は垂直方向に描かれており、特に壁の部分で黒ドットの密度が高くなっている。そのため、水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データには、壁が存在する位置にピークが表われることになる。
【００６４】
図６のフローの処理を開始すると、まずステップ２１において、指定方向とクロスする方向（水平方向の黒ドット数計測配列データ作成の指定であれば垂直方向に、また垂直方向の指定であれば水平方向に）に、建設図面の基準の単位長に相当する所定間隔ごとに何回壁認識処理のループが可能かを確認する。
ここで、この単位長は一般の住宅の場合にはその最小壁間隔である半間あるいは１メートルであり、ここでは半間（９１ｃｍ）とする。
【００６５】
そして、水平方向の黒ドット数計測配列データに対しては垂直方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとし、垂直方向の黒ドット数計測配列データに対しては水平方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとして自動設定する。また、半間サイズをｈとし、この値は予め図面の縮尺データ及び半間長を入力するか又は計算による自動算出などにより決定する。
この幅サイズＬと半間サイズをｈからＬ／ｈを算出して小数点以下は切上げた数値を壁認識処理の大ループの実行回数ｎとする。図１２にｈで示す範囲が１回の大ループでの処理範囲である。
【００６６】
次いで、ステップ２２で大ループの回数カウンタのカウント値ｉの初期設定（ｉ←１）を行なう。
そして、ステップ２３において回数カウンタのカウント値ｉが可能な大ループの実行回数ｎを超えた（ｉ＞ｎ）かどうかを判定する。超えていれば、当該領域の解析を終了する。超えていなければ、ステップ２４において当該ｉ番目の半間内の最初の解析処理として最高ピーク（図１２にＰで示す）に位置付け、その点をｘｐとする。このように半間毎に解析処理することにより、その中のピーク値が壁の一部である可能性が高いことになる。
【００６７】
次に、ステップ２５において壁の対象としての最初の条件であるピーク（極大値）の高さが半間（ｈ）以上かどうかを判定する。その結果、ピークの高さが半間未満の場合には壁の認識不明として、次の半間先の解析に移るためステップ３４に進む。ピークの高さが半間以上ある時には次の解析ステップ２６に移行する。このステップ２６において、最高ピークの位置から左右両側（例えば、２Ｗ幅）を調べて、壁の厚みの範囲（両面の位置：Ｗ_１，Ｗ_２及び厚みＷｅ＝｜Ｗ_１−Ｗ_２｜）の絞り込みを行う。ここでＷは壁の厚みの意味で、例えばＷｍａｘと同じ値で使用する。
【００６８】
この絞り込み方法としては、（最高ピーク値−ｍｉｎ）＊ｒａｔｅ＋ｍｉｎ
以上の値を持つ最高ピーク位置の両端又は片側のピーク位置を、壁の両面の位置Ｗ_１，Ｗ_２又は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ_１であるときの他方の面の位置Ｗ_２として絞り込む方法がある。
図１３はこの絞り込み処理の説明図であり、（ａ）は最高ピーク位置ｘｐの両側に壁の両面の位置Ｗ_１，Ｗ_２が存在する場合の例である。この場合は、最高ピーク位置ｘｐは壁の芯線位置の候補と推定される。
【００６９】
図１３の（ｂ）は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ_１であり、その片側に他方の面の位置Ｗ_２が存在する場合の例である。この場合は、長い方のピーク位置が図２に二重線で示した外輪郭の外壁位置の候補で、それに近接する短い方のピークがその内壁位置の候補と推定し得る。
ここで、ｒａｔｅは解析の前半（ネスト変数の値が小さい時）は小さめに、後半（ネスト変数の値が大きい時）では大きめにする（例えば、最初はｒａｔｅ＝０．７０とする）。ｍｉｎは図１３の（ｃ）に示すように現在注目している最大ピークＰの位置ｘｐの左右両側２Ｗに拡がった４Ｗ幅程度の幅内の黒ドット数計測データの最小値である。
【００７０】
このようにして、図６のステップ２６で絞り込んだ結果を基に、ステップ２７と２８で壁としての妥当性を確認する。
まずステップ２７においては、壁の厚みＷｅがその最大値Ｗｍａｘ（例えば３０ｃｍ）を超えているか否かを判断し、超えている時は壁の認識不明として次の半間先の解析に移るためステップ３４に進む。超えていなければステップ２８進み、壁の厚みＷｅが最小値Ｗｍｉｎ（例えば２．５ｃｍ）未満か否かを判断する。
【００７１】
その結果、壁の厚みＷｅが最小値Ｗｍｉｎ未満の場合はステップ３０へ進み、そうでない時はステップ２９に進む。ステップ３０においては壁以外のピーク（例えば、畳，窓，引戸など）を認識したものとしてその情報を得る。
ステップ２９においては、壁の候補となる領域から、壁としての条件を満たすかどうかを後述する２等分割探索法によって判定し、壁だと認識できたものについて、ステップ３１において当該壁の両面の位置Ｗ_１，Ｗ_２及び厚みＷｅなどの情報を退避（記憶）してステップ３２に進む。
【００７２】
ステップ２９で壁としての条件を満たさなければステップ３２に移行する。ステップ３２においては、壁の両面位置（座標）Ｗ_１及びＷ_２が共に現在処理を行なっている領域の内側かどうかを判定し、内側であればステップ３３に進む。そうでなければステップ３４に移行する。
ステップ３３では、現在の処理領域を細分化し、新しい細分領域を示す境界データとして、Ｗ_１，Ｗ_２，Ｗｅを退避（記憶）する。また、（Ｗ_１＋Ｗ_２）／２がその壁の芯線位置である。
ステップ３４では、次の半間先の処理を行うため大ループの回数カウンタのカウント値ｉを＋１してから、ステップ２３に戻って上述の処理を繰り返し行う。
【００７３】
このようにして、対象となる黒ドット数計測配列データの一端（先頭要素）から半間毎に解析処理し、反対の端まで解析が終われば、今回の範囲の解析を終了する。水平方向と垂直方向の２方向のを黒ドット数計測配列データに対して別々に解析し、次回の解析範囲は、今回の解析で壁と認識できた範囲に限定する。そのため、水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを解析した結果を組み合わせて、総当たりの場合分けを行なう。
【００７４】
この実施例では、壁の芯線位置は隣の壁との間隔が半間単位の整数倍になるように配置されているとみなす。
そして、特徴的なピークが発見できる範囲までを解析データとして有効に使用する。逆に云えば、解析対象とするある範囲内に壁に相当する特徴が、水平方向及び垂直方向の両方合わせても一つも発見できなかったときは解析を終了する。１回の解析範囲は、最初は図面全体を対象にし、以後発見された壁で区切られた範囲に限定し直す方法をとって、壁のピークが発見されやすくし、且つ細部までの解析が容易になるようにする。
【００７５】
次に、図６のステップ２９において「壁としての条件を満たすか」を判断する２等分割探索法について、図７のフロー図によって説明する。
この図７に示すフローの処理を開始すると、まずステップ４１において、２等分割探索法の初期設定を行う。すなわち、壁分析のための領域分割要素数ｎを１にし、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮｏ．を指すｋを０に、また、調査領域の分割配列要素として、Ｓ〔０〕，Ｅ〔０〕それぞれに入力のスタート及びエンド画像アドレスを代入して初期設定とする。
【００７６】
その後、ステップ４２に進み、調査領域の開始アドレスＳ〔ｋ〕と終了アドレスＥ〔ｋ〕が等しければステップ５３に移行し、等しくなければステップ４３に進む。ステップ４３においてはイメージ画像データの対象領域の分割処理を行ない、元の領域を小数以下の誤差を除いて２等分割する。
すなわち、分割する前半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１を、Ｓ１＝Ｓ〔ｋ〕，Ｅ１＝（１／２）（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）とし、後半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２を、Ｓ２＝（１／２）（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）＋１，Ｅ２＝Ｅ〔ｋ〕とする。
【００７７】
それによって、例えば図１４に示すように、建設図面のイメージ画像データ中において、壁候補が存在する線（一点鎖線で示す）の元の領域幅を最初は１の位置で２等分割する。その後壁の有無を判別できるまで、順次図１４に示す位置２で２回目、３の位置で３回目、４の位置で４回目というように２等分割を繰り返して、細分化した領域でステップ４４及び４５の壁調査を行なうようにする。
ステップ４４及び４５においては、２等分割したそれぞれの領域Ｐ１，Ｐ２が壁で満たされているかどうかを調査し、ステップ４６に進む。
【００７８】
ここでは、指定された領域（スタートアドレスからエンドアドレスまで）の黒ドット数計測配列データを分析した結果、黒ドットのピーク（壁の厚みの広がりを保って）高さが、指定された領域の幅（長さ）と比較して次の▲１▼〜▲３▼の判断をする。
▲１▼：５％以下のとき、ｖ＝０：非壁部と判断
▲２▼：９５％以上のとき、ｖ＝１：壁部と判断
▲３▼：上記以外のとき、ｖ＝２：どちらとも判断できない
これを図に示すと図１５に▲１▼，▲２▼，▲３▼で示すようになる。
【００７９】
ステップ４６においては、ステップ４３で分割された前半の領域Ｐ１について、壁が存在するかどうか判断できない（ｖ＝２）場合はステップ４７に進み、そうでなければステップ４９に進む。
ステップ４７においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された後半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２）で置き換える。
【００８０】
ステップ４８においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された前半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ４９においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された前半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１）で置き換える。
【００８１】
ステップ５０においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された後半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ５１では、領域アドレスの新しい格納配列要素を示せるように新しい格納配列要素Ｎｏ．を示す変数ｎを＋１してから、ステップ５２に進む。
【００８２】
ステップ５２においては、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の最も小さいＮｏ．を指すｋ要素内の分類コードｖが壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の場合は、ステップ４２に戻って更に細分割する処理を繰り返す。そうでない場合はステップ５３に進む。
ステップ５３では、壁が存在するかどうか判らない内容が一つ解決したとして、その指標ｋを＋１してからステップ５４に進む。
【００８３】
ステップ５４においては、壁分析のための領域分割要素数ｎと、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮｏ．を指すｋとが、等しくなっているかどうか判定し、等しければ壁認識のための分割処理が終了したと判断してステップ５５へ進む。等しくなければステップ５２へ戻る。
ステップ５５においては、分割された領域アドレス・データ（配列）が上昇順に並ぶよう、スタートアドレス順（昇順）にソートを実行してステップ５６に移行する。すなわち、Ｓ〔０〕〜Ｓ〔ｎ−１〕，Ｅ〔０〕〜Ｅ〔ｎ−１〕，ｖ〔０〕〜ｖ〔ｎ−１〕のデータをＳ〔〕をキーにして昇順にソートする。
【００８４】
ステップ５６においては、壁部分及び非壁部分が連続している場合は、それぞれ縮退処理（一つの範囲で表現）して終了する。すなわち、連続したｖ〔〕値が０又は１の状態の場合は、Ｓ〔〕，Ｅ〔〕データを圧縮する。
なお、この時に、壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の配列要素を含む場合は、その要素の前後の要素が壁を示している場合には壁データに変更し、また、非壁を示している場合には非壁データに変更して処理する。
【００８５】
上述した二等分割探索処理による画像データ中の壁位置の分析例を図１６に示す。この図１６の（ａ）には壁のイメージ画像（斜線を施した部分）Ｗとその調査対象領域を破線で示しており、この調査対象領域は先に認識された壁候補の存在位置に沿って設定される。そして、Ｓ〔０〕＝０がその調査領域の最初のスタートアドレス、Ｅ〔０〕＝１５が最初のエンドアドレスである。４，５，７等の途中の数字は分割後の調査対象領域のスタート又はエンドアドレス（いずれも画像アドレス）である。
【００８６】
図１６の（ｂ）には変数ｎ＝１〜１０の各調査段階における各調査対象領域のスタートアドレスＳ，エンドアドレスＥ，及び壁の有無に関する判断結果ｖとその確定状況、ソート状況、並びに縮退処理結果をｋの値と共に示している。
そして、最終的には画像アドレス５〜１２に壁が存在することを認識している。
【００８７】
次に、図１７によって建設図面の輪郭及び区切線である壁の認識例を説明する。この図１７には、ネスト変数（ｎｅｓｔ）と、領域分割状態と認識された実際の壁の状態とを示している。
まず、ネスト変数＝０で建設図面の全体を壁位置の調査対象として壁の抽出を行なう。その結果（Ａ）に実線で示すように建設図面の家屋部の輪郭と水平及び垂直方向の壁候補の位置を認識できたとする。しかし、その認識できた壁候補のうち実際の壁は（ａ）に示す部分だけであるが、それはまだ判らない。
【００８８】
そこで次に、ネスト変数＝１にして、（Ａ）に示す認識できた壁候補の芯線で区切られた各矩形領域毎に調査対象領域を限定して壁の抽出を行なう。それによって（Ｂ）に▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼で示す４つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識されると共に、先に認識された壁候補のうち、実際の壁は（ａ）に示された部分だけであったことが確認され、（ｂ）に示す壁の状態が認識される。
【００８９】
さらに、ネスト変数＝２にして、（Ｂ）において新たな壁候補が認識された４つの領域▲１▼〜▲４▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。それによって、（Ｃ）に▲５▼，▲６▼で示す２つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識され、（ｃ）に示す壁の状態が認識される。
【００９０】
その後、ネスト変数＝３にして、（Ｃ）において新たな壁候補が認識された２つの領域▲５▼，▲６▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。その結果いずれの分割領域でも新たな壁候補を抽出できなにかった場合には、それによって壁位置の調査を終了し、（ｃ）に示す壁位置が最終的な壁認識結果であることが確定し、そのデータをメモリに格納する。
【００９１】
このように、分割した各調査対象領域のいずれでも新たな壁候補が抽出されなくなるまで、調査対象領域を細分化して壁の抽出を行なう。それによって、小さな壁でも確実に認識することができ、且つ壁候補のうち実際には壁が存在する部分と存在しない部分とを正確に判別することができる。
【００９２】
次に、上述のようにして認識した建設図面の輪郭及び骨格に相当する壁の位置及びサイズ等の情報（解析結果データ）を、図１に示したメモリ４及び外部記憶装置１１の記憶媒体に格納する内容の一例について、図１８によって説明する。図１８において、（Ａ）はネスト数、（Ｂ）は固有ネスト情報、（Ｃ）水平方向の壁情報、（Ｄ）は垂直方向の壁情報、（Ｅ）は水平な壁のモデル、（Ｆ）は垂直な壁のモデルを示す。
【００９３】
ネスト数は、子ネストポインタの入れ子（親子関係）の深さを示し、壁が全然認識されなかった場合は、ネスト数＝０である。
固有ネスト情報は、ネストＮｏ．，ＮＥＸＴ兄弟ポインタ，子ネストポインタ，壁数（水平方向及び垂直方向），壁情報ポインタ（水平方向及び垂直方向）からなる。
【００９４】
ＮＥＸＴ兄弟ポインタは、同時階層ネスト情報の次のアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮｏ．は、当該処理のものと同じ値である。
子ネストポインタは、一階層下の階層ネスト情報の先頭データのアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮｏ．は、当該処理のものに＋１した値である。
【００９５】
（Ｂ）に示す固有ネスト情報中の水平方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｃ）に示す水平方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の水平方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ａ，ｙ座標：ｂ）、壁の横（ｘ方向）サイズ：ｃ、壁の縦（ｙ方向）サイズ：壁の厚みｄからなる。これらのａ〜ｄによって（Ｅ）に示す水平な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【００９６】
同様に、固有ネスト情報中の垂直方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｄ）に示す垂直方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の垂直方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ｅ，ｙ座標：ｆ）、壁の縦（ｙ方向）サイズ：ｇ、壁の横（ｘ方向）サイズ：壁の厚みｈからなる。これらのｅ〜ｈによって（Ｆ）に示す垂直な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【００９７】
ここで、第１７図によって説明した建設図面の壁の認識と同様にして、表の輪郭及び罫線（区切線）を認識する場合の例を図１９によって説明する。このような表の輪郭及び罫線もその殆どが水平又は垂直方向に延びている。
図１９の（Ａ）に示すような複雑な罫線を有する表の認識を行なう場合、そのイメージ画像データを入力した後、まず、ネスト変数値＝０でその画像全体を調査対象領域として輪郭及び罫線の認識を行なう。それによって、（Ｂ）に太線で示す輪郭と細線で示す長い罫線を認識する。
【００９８】
次に、ネスト変数＝１にして、図１９の（Ｂ）において認識された輪郭と罫線によって区切られた各領域をそれぞれ調査対象領域として輪郭及び罫線の認識を行なう。それによって、（Ｃ）に太線で示す短い罫線を新たに認識し、破線で示す部分には輪郭又は罫線が存在しないことを認識する。
そこでさらに、ネスト変数＝２にして、新たに認識された罫線によって細分化された各領域をそれぞれ調査対象領域として輪郭及び罫線の認識を行なう。それによって、（Ｄ）に太線で示す短い罫線を新たに認識する。
【００９９】
そしてさらに、ネスト変数＝３にして、新たに認識された罫線によってさらに細分化された各領域をそれぞれ調査対象領域として輪郭及び罫線の認識を行なうが、いずれの領域でも新たな罫線を認識できない。それによって輪郭及び罫線位置の調査を終了し、（Ｄ）に示す輪郭及び罫線の位置が最終的な認識結果であることが確定し、そのデータをメモリに格納する。
このようにして、長方形でない輪郭や複雑な短い罫線を有する表でも、その輪郭及び各罫線を正確に認識することができる。
【０１００】
なお、上述の実施例ではポジ画像を認識対象としたので、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の黒ドット数を計測（カウント）して黒ドット数計測配列データを作成したが、ネガ画像を認識対象とする場合には、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の白ドット数を計測（カウント）して白ドット数計測配列データを作成すれば、その画像の輪郭及び区切線の認識を同様に行なうことができる。
また、上述のようにして認識した図面や表等の輪郭及び区切線（壁や罫線など）に関する認識データは、ＣＡＤ用ベクトルデータに変換をすることができ、異機種間のＣＡＤデータの互換性を得ることができる。
【０１０１】
【発明の効果】
以上説明してきたように、この発明の画像認識方法及び画像認識装置によれば、従来正確な認識が困難であった青焼などの比較的コントラストが低い図面や、ノイズの多い図面あるいは古い建設図面などの画質の悪い図面、あるいは古い帳票などの画質の悪い表でも、簡単にその輪郭及区切線、すなわち壁や罫線を精度よく認識することができる。
【０１０２】
特に、最初に画像全体に対して認識した輪郭及び区切線に基づいて、その認識対象を細分化するようにその対象範囲を限定し、その範囲毎にそのイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドットの数計測配列データを作成し、その両方向のドット数計測配列データに基づいて上記限定した各範囲内の画像の輪郭及び区切線を認識することを、新たな輪郭又は区切線を認識できなくなるまで繰り返すようにすれば、短い壁や罫線等も確実に認識でき、且つ実際には存在しない部分の輪郭や罫線を誤認識する恐れもなくなる。
【０１０３】
また、その認識したデータをパソコンなどに取り込んで利用すれば、増改築の際の見取り図などの建設図面の作成・変更、あるいは表の改定フォーマットの作成・変更などを容易且つ迅速に行なうことが可能になる。
さらに、画像のイメージデータをランレングス符号化した画像データとしてＦＡＸ通信等によって入力し、その画像の輪郭及び区切線を認識することもできる。そしてまた、一般の建設図面や帳票等における最小区切線間隔（壁間隔あるいは罫線間隔）に相当する所定の間隔ごとにドット数計測配列データのピーク値があるか否かを解析することにより、区切線の認識精度を高めることができる。
【０１０４】
さらに、輪郭・区切線認識手段により認識した結果を表示することにより、その認識結果を確認し、確定することができる。その場合、入力したイメージ画像データを認識結果と同時にあるいは選択的に表示することにより、その表示内容を比較検討して、誤認識箇所や認識できなかった部分を見つけることができる。入力したイメージ画像データと認識結果とを重ね合わせて表示すれば、誤認識箇所や認識できなかった部分の発見及びその修正が一層容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による画像認識方法を実施する画像認識装置の一例の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の表示部９における再マッピングされた認識結果の画像データの表示例を示す図である。
【図３】同じくスキュー補正された建設図面の入力画像データを認識結果の画像データと重ね合わせて表示した例を示す図である。
【図４】建設図面における外輪郭，外壁，内壁及び骨格の定義を説明するための図である。
【図５】図１に示した画像認識装置による壁の位置を認識する手順を示すフロー図である。
【図６】図５におけるステッブ７及び９の壁の抽出（認識）処理のサブルーチンのフロー図である。
【図７】同じく壁の位置を認識する２等分探索法を実行処理するフロー図である。
【図８】調査対象領域内の壁候補とそれによる領域分割例を示す説明図である。
【図９】壁候補によって細分化された領域群のネストＮｏ．とその解析処理順序の一例を示す説明図である。
【図１０】建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を示す図である。
【図１１】同じくその他の具体例を示す図である。
【図１２】図１０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して示す図である。
【図１３】図６のステップ２６におけるピークの両側又は片側に壁の両面を絞り込む処理の説明図である。
【図１４】図７のステップ４３における領域幅の分割処理の説明図である。
【図１５】図７のステップ４４，４５における対象領域の壁調査による判断の説明図である。
【図１６】図７に示した二等分割探索処理による壁のサンプル（壁候補）の分析例を示す説明図である。
【図１７】この発明による建設図面の壁の認識例の説明図である。
【図１８】解析結果データのメモリへの格納内容の一例を示す説明図である。
【図１９】この発明による表の輪郭及び罫線の認識例を示す説明図である。
【符号の説明】
１：全体制御部２：画像読取部３：通信制御部
４：メモリ５：自動スキュー補正部
６：ドット数計測配列データ作成部
７：輪郭・仕切線認識部８：再マッピング制御部
９：表示部１０：操作入力部
１１：外部記憶装置１２：印刷装置
１３：バス

Claims

図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測し、
その計測に基づいて前記イメージ画像データの水平方向及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、
その作成した両方向のドット数計測配列データのピークを検出し、
その検出したピークと対応する領域について、輪郭又は区切線としての条件を満たすと判定した場合にその領域に輪郭又は区切線が存在すると認識する判定処理を実行し、
その認識処理の結果輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に、前記ピーク値と対応する領域を等分割する分割処理を実行し、
その等分割後の各領域について新たに前記判定処理を実行することを特徴とする画像認識方法。
図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測し、
その計測に基づいて前記イメージ画像データの水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、
その作成した両方向のドット数計測配列データに基づいて判定対象とする領域を抽出し、
その判定対象の領域について輪郭又は区切線の有無を判定する判定処理を実行し、
その輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に前記抽出した領域を等分割する分割処理を実行し、
その等分割後の各領域を新たな判定対象として前記判定処理を実行することを特徴とする画像認識方法。
請求項１又は２記載の画像認識方法であって、
前記輪郭又は区切線の有無を判別できるまで前記判定処理及び前記分割処理を繰り返し実行することを特徴とする画像認識方法。
請求項１乃至３のいずれか一項記載の画像認識方法であって、
認識した画像の輪郭及び区切線を表示手段に表示するようにしたことを特徴とする画像認識方法。
図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測する手段と、
該手段による計測に基づいて前記イメージ画像データの水平方向及び垂直方向のドット数計測配列データを作成する手段と、
該手段が作成した両方向のドット数計測配列データのピークを検出する手段と、
該手段が検出したピークと対応する領域について、輪郭又は区切線としての条件を満たすと判定した場合にその領域に輪郭又は区切線が存在すると認識する判定手段と、
該手段が輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に、前記ピーク値と対応する領域を等分割する分割手段とを設け、
前記判定手段に、前記分割手段による等分割後の各領域についても、輪郭又は区切線としての条件を満たすと判定した場合にその領域に輪郭又は区切線が存在すると認識する手段を設けたことを特徴とする画像認識装置。
図面や表等の輪郭及び区切線を有する画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測する手段と、
該手段による計測に基づいて前記イメージ画像データの水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成する手段と、
該手段が作成した両方向のドット数計測配列データに基づいて判定対象とする領域を抽出する手段と、
該手段が抽出した判定対象の領域について輪郭又は区切線の有無を判定する判定手段と、
該手段が輪郭又は区切線の有無を判別できなかった場合に前記抽出した領域を等分割する分割手段とを設け、
前記判定手段に、前記分割手段による等分割後の各領域を新たな判定対象として前記判定を行う手段を設けたことを特徴とする画像認識装置。
請求項５又は６記載の画像認識装置であって、
前記輪郭又は区切線の有無を判別できるまで前記判定手段による判定と前記分割手段による分割とを繰り返し行うようにしたことを特徴とする画像認識装置。
請求項５乃至７のいずれか一項記載の画像認識装置であって、
認識した画像の輪郭及び区切線を表示する表示手段を設けたことを特徴とする画像認識装置。