JPH0142029B2 - - Google Patents
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- JPH0142029B2 JPH0142029B2 JP19552984A JP19552984A JPH0142029B2 JP H0142029 B2 JPH0142029 B2 JP H0142029B2 JP 19552984 A JP19552984 A JP 19552984A JP 19552984 A JP19552984 A JP 19552984A JP H0142029 B2 JPH0142029 B2 JP H0142029B2
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
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Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
この発明は、図面中の特定の図形を検出して、
その形状を認識する図形認識装置に関するもので
ある。
その形状を認識する図形認識装置に関するもので
ある。
第９図は従来の図形認識装置を示すブロツク構
成図である。図において、１は図面を画像として
入力し、デイジタル化した２値画像データを得る
画像入力装置、２は入力した２値画像データを格
納する２値画像メモリ、３は画像データ中の線要
素の太さが「１」になるまで線要素を細める細線
化回路、４は太さ「１」の線要素の２値画像の点
列の座標を記憶する点列データメモリ、５は点列
データから特定形状の対象図形を抽出してコード
化するコード化回路、６はコード化されたデータ
を格納するコード化データメモリである。
成図である。図において、１は図面を画像として
入力し、デイジタル化した２値画像データを得る
画像入力装置、２は入力した２値画像データを格
納する２値画像メモリ、３は画像データ中の線要
素の太さが「１」になるまで線要素を細める細線
化回路、４は太さ「１」の線要素の２値画像の点
列の座標を記憶する点列データメモリ、５は点列
データから特定形状の対象図形を抽出してコード
化するコード化回路、６はコード化されたデータ
を格納するコード化データメモリである。
第１０図は、第９図の図形認識装置において、
入力された２値画像データと細線化されたデータ
を示す説明図である。今、画像入力装置１によつ
て入力された図形は、２値化され、太さを持つた
デイジタル画像として２値画像メモリ２に格納さ
れる。細線化回路３は、第１０図に「〇」印で示
す様な太さを持つた２値画像データから、「〓」
印で示す様な線の中心を抽出するまで細めてい
き、中心の点の位置情報をｘ−ｙ座標列として求
める。この様にして求めたｘ−ｙ座標列を点列デ
ータと呼ぶ。点列データメモリ４に、上記点列デ
ータを格納する。コード化回路５は、点列データ
から図面中の図形を直線や円弧にコード化し、そ
の形状を解析して特定の対象図形を認識する。コ
ード化データメモリ６は、認識した図形コードを
格納する。
入力された２値画像データと細線化されたデータ
を示す説明図である。今、画像入力装置１によつ
て入力された図形は、２値化され、太さを持つた
デイジタル画像として２値画像メモリ２に格納さ
れる。細線化回路３は、第１０図に「〇」印で示
す様な太さを持つた２値画像データから、「〓」
印で示す様な線の中心を抽出するまで細めてい
き、中心の点の位置情報をｘ−ｙ座標列として求
める。この様にして求めたｘ−ｙ座標列を点列デ
ータと呼ぶ。点列データメモリ４に、上記点列デ
ータを格納する。コード化回路５は、点列データ
から図面中の図形を直線や円弧にコード化し、そ
の形状を解析して特定の対象図形を認識する。コ
ード化データメモリ６は、認識した図形コードを
格納する。
上記の様な従来の図形認識装置では、図面中の
特定の図形を検出して、その形状を認識する際
に、複雑な背景と特定の対象図形が重畳して書か
れた図面に対して、背景線と対象図形が交わつた
り、接したりしているために、対象図形のみを抽
出し、その形状を認識することは非常に困難であ
るという問題点があつた。
特定の図形を検出して、その形状を認識する際
に、複雑な背景と特定の対象図形が重畳して書か
れた図面に対して、背景線と対象図形が交わつた
り、接したりしているために、対象図形のみを抽
出し、その形状を認識することは非常に困難であ
るという問題点があつた。
この発明は、かかる問題点を解決するためにな
されたもので、図面中の一定の大きさの黒の領域
と白の領域の各特徴量、及び各領域間の関係を用
いて図形を認識する様にした図形認識装置を得る
ことを目的とするものである。
されたもので、図面中の一定の大きさの黒の領域
と白の領域の各特徴量、及び各領域間の関係を用
いて図形を認識する様にした図形認識装置を得る
ことを目的とするものである。
この発明に係る図形認識装置は、複雑な背景と
特定の対象図形が重畳して書かれた図面から大き
さが一定範囲内の黒の領域と白の領域とを抽出
し、それぞれの領域の大きさ、存在範囲、中心座
標、形状と、各領域間の位置関係、接続関係及び
複数領域を統合した領域の形状等のパラメータに
より、特定の図形と判定するものである。
特定の対象図形が重畳して書かれた図面から大き
さが一定範囲内の黒の領域と白の領域とを抽出
し、それぞれの領域の大きさ、存在範囲、中心座
標、形状と、各領域間の位置関係、接続関係及び
複数領域を統合した領域の形状等のパラメータに
より、特定の図形と判定するものである。
この発明の図形認識装置においては、複雑な背
景と特定の対象図形が重畳して書かれた図面から
特定の対象図形を認識するため、図面中の一定の
大きさの黒の領域と白の領域の各特徴量、及び各
領域間の関係を用いて図形を認識する様にする。
景と特定の対象図形が重畳して書かれた図面から
特定の対象図形を認識するため、図面中の一定の
大きさの黒の領域と白の領域の各特徴量、及び各
領域間の関係を用いて図形を認識する様にする。
第１図はこの発明の一実施例である図形認識装
置を示すブロツク構成図である。図において、１
は画像入力装置、２は２値画像メモリ、７は領域
抽出回路、８は点列データ抽出回路、９は点列デ
ータメモリ、１０は点列データ解析回路、１１は
領域のパラメータを格納するメモリ、１２は領域
解析回路、１３は領域の関係を表わすパラメータ
を格納するメモリ、１４は図形判定回路、１５は
判定結果のコードを格納するメモリである。
置を示すブロツク構成図である。図において、１
は画像入力装置、２は２値画像メモリ、７は領域
抽出回路、８は点列データ抽出回路、９は点列デ
ータメモリ、１０は点列データ解析回路、１１は
領域のパラメータを格納するメモリ、１２は領域
解析回路、１３は領域の関係を表わすパラメータ
を格納するメモリ、１４は図形判定回路、１５は
判定結果のコードを格納するメモリである。
次に、上記第１図に示す図形認識装置の動作に
ついて説明する。第２図に示す様な入力の対象と
なる図面、例えば特定の対象図形（図中の◎，
〇，〓，〓）と複雑な背景が重畳して書かれた図
面を、画像入力装置１によつて入力し、図面中の
図形、背景等がデイジタル化した２値画像データ
として２値画像メモリ２に格納される。領域抽出
回路７は、領域の膨張と収縮、画像演算、境界画
像抽出などを行う。画像抽出回路７は、２値画像
データ中の白の領域（値「０」の領域）を以下の
方法で抽出する。まず、入力された２値画像デー
タに対して、膨張収縮操作を行う。第３図に示す
様に、注目している画像データαに対して、Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈの画像データをαの
８近傍と、Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇの画像データをαの４
近傍とそれぞれ呼ぶ。そして、Ａ〜Ｈとαは
「０」又は「１」の値をとる。膨張操作には、８
連結膨張操作と４連結膨張操作があり、８連結膨
張操作は、 α＝０の点に対して、 Max（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，）＝
１ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝１の点に対して、 β＝１ (1) を出力する。ここで、βは入力画像データαに対
応する出力画像データであり、Max（ａ，ｂ）は
ａ，ｂの値の内最大の値とする。また、４連結膨
張操作は、 α＝０の点に対して、 Max（Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇ）＝１ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝１の点に対して、 β＝１ (2) を出力する。また、収縮操作には、８連結収縮操
作と４連結収縮操作があり、８連結収縮操作は、
注目している画像データαが、 α＝１の点に対して、 Min（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，）＝
０ならば β＝０ それ以外は β＝１ α＝０の点に対して、 β＝０ (3) を出力する。Min（ａ，ｂ）はａ，ｂの値の内最
小の値とする。
ついて説明する。第２図に示す様な入力の対象と
なる図面、例えば特定の対象図形（図中の◎，
〇，〓，〓）と複雑な背景が重畳して書かれた図
面を、画像入力装置１によつて入力し、図面中の
図形、背景等がデイジタル化した２値画像データ
として２値画像メモリ２に格納される。領域抽出
回路７は、領域の膨張と収縮、画像演算、境界画
像抽出などを行う。画像抽出回路７は、２値画像
データ中の白の領域（値「０」の領域）を以下の
方法で抽出する。まず、入力された２値画像デー
タに対して、膨張収縮操作を行う。第３図に示す
様に、注目している画像データαに対して、Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈの画像データをαの
８近傍と、Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇの画像データをαの４
近傍とそれぞれ呼ぶ。そして、Ａ〜Ｈとαは
「０」又は「１」の値をとる。膨張操作には、８
連結膨張操作と４連結膨張操作があり、８連結膨
張操作は、 α＝０の点に対して、 Max（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，）＝
１ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝１の点に対して、 β＝１ (1) を出力する。ここで、βは入力画像データαに対
応する出力画像データであり、Max（ａ，ｂ）は
ａ，ｂの値の内最大の値とする。また、４連結膨
張操作は、 α＝０の点に対して、 Max（Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇ）＝１ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝１の点に対して、 β＝１ (2) を出力する。また、収縮操作には、８連結収縮操
作と４連結収縮操作があり、８連結収縮操作は、
注目している画像データαが、 α＝１の点に対して、 Min（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，）＝
０ならば β＝０ それ以外は β＝１ α＝０の点に対して、 β＝０ (3) を出力する。Min（ａ，ｂ）はａ，ｂの値の内最
小の値とする。
また、４連結収縮操作は、
α＝１の点に対して、
Min（Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇ）＝０ならば β＝０
それ以外は β＝１
α＝０の点に対して、 β＝０ (4)
を出力する。入力画像データに対して膨張（又は
収縮）操作を１回施すというのは、すべての入力
画像データに対して上記(1)又は(2)式（上記(3)又は
(4)式）の演算を施すことである。領域抽出回路７
は、対象図形内の白の領域が消滅する回数だけ入
力画像データに膨張操作を施す。第４図ａに示す
入力画像データに対して４連結膨張操作を３回施
した出力画像データを、第４図ｂに示している。
次に、膨張操作を施した画像データを入力画像デ
ータとして、膨張回数と同じ回数だけ収縮操作を
施す。第４図ｂに示すデータに対して４連結収縮
操作を３回施した出力画像データを、第４図ｃに
示している。入力画像データγと膨張収縮操作後
の画像データδの排他的論理和の画像演算を行
う。すなわち、 γ＝δならば ε＝０ γ≠δならば ε＝１ ただし、εは各入力画像データγ，δに対応す
る出力画像データで、γ，δは「０」又は「１」
の値をとる。第４図ａに示すものと第４図ｃに示
すものとの排他的論理和の画像演算を行つたもの
を、第４図ｄに示している。この様にして抽出さ
れた白の領域の画像データを入力として、境界画
像の抽出を行う。境界画像の抽出の仕方は、入力
画像が、 α＝１の点に対して、 Min（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，）＝
０ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝０の点に対して、 β＝０ (5) を出力する場合を、８連結境界抽出と呼ぶ。ま
た、 α＝１の点に対し、 Min（Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｇ）＝０ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝０の点に対して、β＝０ (6) を出力する場合を、４連結境界抽出と呼ぶ。第４
図ｄに示す画像データを入力として４連結境界抽
出したものを、第４図ｅに示している。
収縮）操作を１回施すというのは、すべての入力
画像データに対して上記(1)又は(2)式（上記(3)又は
(4)式）の演算を施すことである。領域抽出回路７
は、対象図形内の白の領域が消滅する回数だけ入
力画像データに膨張操作を施す。第４図ａに示す
入力画像データに対して４連結膨張操作を３回施
した出力画像データを、第４図ｂに示している。
次に、膨張操作を施した画像データを入力画像デ
ータとして、膨張回数と同じ回数だけ収縮操作を
施す。第４図ｂに示すデータに対して４連結収縮
操作を３回施した出力画像データを、第４図ｃに
示している。入力画像データγと膨張収縮操作後
の画像データδの排他的論理和の画像演算を行
う。すなわち、 γ＝δならば ε＝０ γ≠δならば ε＝１ ただし、εは各入力画像データγ，δに対応す
る出力画像データで、γ，δは「０」又は「１」
の値をとる。第４図ａに示すものと第４図ｃに示
すものとの排他的論理和の画像演算を行つたもの
を、第４図ｄに示している。この様にして抽出さ
れた白の領域の画像データを入力として、境界画
像の抽出を行う。境界画像の抽出の仕方は、入力
画像が、 α＝１の点に対して、 Min（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，）＝
０ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝０の点に対して、 β＝０ (5) を出力する場合を、８連結境界抽出と呼ぶ。ま
た、 α＝１の点に対し、 Min（Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｇ）＝０ならば β＝１ それ以外は β＝０ α＝０の点に対して、β＝０ (6) を出力する場合を、４連結境界抽出と呼ぶ。第４
図ｄに示す画像データを入力として４連結境界抽
出したものを、第４図ｅに示している。
また、領域抽出回路７は、入力画像データ中の
黒の領域（値「１」の領域）を以下の方法で抽出
する。入力画像データに対し、対象図形の黒の領
域が残り、これと連結した幅が対象の黒の領域よ
り細い黒の領域が消滅する回数だけ収縮操作を行
う。第５図ａに示す入力画像に対して４連結収縮
操作を１回施した出力画像データを、第５図ｂに
示している。次に、収縮操作を施した回数と同じ
回数だけ膨張操作を行う。第５図ｂに示す入力画
像に対して４連結膨張操作を１回施した出力画像
データを、第５図ｃに示している。その後、白の
領域の境界画像データの抽出の時に、上記と同じ
方法で、黒の領域の境界画像データを抽出する。
白と黒の各領域の境界画像データは、２値画像メ
モリ２に格納される。さらに、領域抽出回路７
は、白の領域の抽出後の画像データξと黒の領域
の抽出後の画像データηの間で論理和の画像演算
として、 ξ＝１又はη＝１ ＝１ ξ＝０かつη＝０ ＝０……(7) を行う。ただし、ξ，η，は「０」又は「１」
の値をとり、は出力画像データである。この様
にして抽出された出力画像データの一例を、第６
図ａに示している。第６図ａに示す様に、中の黒
塗りの部分は白の領域又は黒の領域を示してい
る。このデータに対し、入力画像データの線の太
さだけ膨張操作を施し、さらに同じ回数だけ収縮
操作を施して対象図形を抽出する。第６図ａに示
すデータを入力画像として４連結膨張操作を１回
施した出力画像データを第６図ｂに示し、次に、
第６図ｂに示す入力画像に対して４連結収縮操作
を１回施した出力画像データを、第６図ｃに示し
ている。その後、境界画像データを抽出して２値
画像メモリ２に格納する。この２値画像メモリ２
に格納された領域の境界画像データを読み出し、
点列データ抽出回路８で境界画像データの「１」
の値をとる各点のｘ−ｙ座標列を求め、これを点
列データとして点列データメモリ９に格納する。
点列データは白の領域、黒の領域、及びこれら複
数の近接した領域を統合した領域に対して求めら
れる。点列データ解析回路１０は、点列データか
らその領域の存在する範囲、その領域の外接長方
形の大きさ、中心位置、周囲長等のパラメータを
求め、これらのパラメータをメモリ１１に格納す
る。
黒の領域（値「１」の領域）を以下の方法で抽出
する。入力画像データに対し、対象図形の黒の領
域が残り、これと連結した幅が対象の黒の領域よ
り細い黒の領域が消滅する回数だけ収縮操作を行
う。第５図ａに示す入力画像に対して４連結収縮
操作を１回施した出力画像データを、第５図ｂに
示している。次に、収縮操作を施した回数と同じ
回数だけ膨張操作を行う。第５図ｂに示す入力画
像に対して４連結膨張操作を１回施した出力画像
データを、第５図ｃに示している。その後、白の
領域の境界画像データの抽出の時に、上記と同じ
方法で、黒の領域の境界画像データを抽出する。
白と黒の各領域の境界画像データは、２値画像メ
モリ２に格納される。さらに、領域抽出回路７
は、白の領域の抽出後の画像データξと黒の領域
の抽出後の画像データηの間で論理和の画像演算
として、 ξ＝１又はη＝１ ＝１ ξ＝０かつη＝０ ＝０……(7) を行う。ただし、ξ，η，は「０」又は「１」
の値をとり、は出力画像データである。この様
にして抽出された出力画像データの一例を、第６
図ａに示している。第６図ａに示す様に、中の黒
塗りの部分は白の領域又は黒の領域を示してい
る。このデータに対し、入力画像データの線の太
さだけ膨張操作を施し、さらに同じ回数だけ収縮
操作を施して対象図形を抽出する。第６図ａに示
すデータを入力画像として４連結膨張操作を１回
施した出力画像データを第６図ｂに示し、次に、
第６図ｂに示す入力画像に対して４連結収縮操作
を１回施した出力画像データを、第６図ｃに示し
ている。その後、境界画像データを抽出して２値
画像メモリ２に格納する。この２値画像メモリ２
に格納された領域の境界画像データを読み出し、
点列データ抽出回路８で境界画像データの「１」
の値をとる各点のｘ−ｙ座標列を求め、これを点
列データとして点列データメモリ９に格納する。
点列データは白の領域、黒の領域、及びこれら複
数の近接した領域を統合した領域に対して求めら
れる。点列データ解析回路１０は、点列データか
らその領域の存在する範囲、その領域の外接長方
形の大きさ、中心位置、周囲長等のパラメータを
求め、これらのパラメータをメモリ１１に格納す
る。
次に、領域解析回路１２は、各領域のパラメー
タから近接する領域の境界を求め、近接する領域
間の位置関係や複数の近接する領域を統合した領
域との包含関係を求める。第７図ａないしｃに、
領域の境界及び領域の関係を求める一例を示して
いる。第７図ａに示す様な白又は黒の領域の境界
の画像データで、点列データ内部の各領域をA1，
A2と名付ける。第７図ｂは、各領域A1，A2を統
合した領域の境界の画像データを示しており、こ
れを領域Ａと名付ける。各領域A1，A2は点列デ
ータ化され、パラメータが求められている。各領
域A1，A2の存在範囲と領域Ａの存在範囲の差か
ら、各領域A1とA2に境界が求められ、これを境
界Ｂと名付ける。第７図ａに「〇」印で示した範
囲が境界Ｂとなる。次に、領域Ａは各領域A1，
A2を含み、各領域A1とA2は境界Ｂを境に近接し
ているという位置関係を表わしたテーブルを作成
する。このテーブルの一例は、第７図ｃに示して
いる。この様な近接する領域の位置関係や包含関
係の情報を、メモリ１３に格納する。図形判定回
路１４は、領域の点列データから求めたパラメー
タと近接する領域の位置関係や包含関係より、特
定の対象図形を認識する。例えばある領域Ａの大
きさＳが、θ1Ｓθ2（θ1，θ2は閾値）で、領域
Ａの境界線が円の形状をし、領域Ａが含む各領域
A1，A2の各々の白の領域と黒の領域が半円形状
の領域で直線状の境界Ｂを境に隣接している場
合、領域Ａは特定形状の「〓」と判定する。認識
された対象図形は、その中心座標と対象図形のコ
ードをメモリ１５に格納する。領域が近接してい
るかどうかは、抽出された全画面の領域のパラメ
ータをサーチして接続関係を取り出すが、第８図
に示す様に画面全体を幾つかのブロツクに分割
し、例えばブロツクb1内の領域a1の隣接関係は、
ブロツクb1内の他の領域a2，a3のみのパラメータ
をサーチすることにより得る様にすると、処理時
間を減らすことが可能である。
タから近接する領域の境界を求め、近接する領域
間の位置関係や複数の近接する領域を統合した領
域との包含関係を求める。第７図ａないしｃに、
領域の境界及び領域の関係を求める一例を示して
いる。第７図ａに示す様な白又は黒の領域の境界
の画像データで、点列データ内部の各領域をA1，
A2と名付ける。第７図ｂは、各領域A1，A2を統
合した領域の境界の画像データを示しており、こ
れを領域Ａと名付ける。各領域A1，A2は点列デ
ータ化され、パラメータが求められている。各領
域A1，A2の存在範囲と領域Ａの存在範囲の差か
ら、各領域A1とA2に境界が求められ、これを境
界Ｂと名付ける。第７図ａに「〇」印で示した範
囲が境界Ｂとなる。次に、領域Ａは各領域A1，
A2を含み、各領域A1とA2は境界Ｂを境に近接し
ているという位置関係を表わしたテーブルを作成
する。このテーブルの一例は、第７図ｃに示して
いる。この様な近接する領域の位置関係や包含関
係の情報を、メモリ１３に格納する。図形判定回
路１４は、領域の点列データから求めたパラメー
タと近接する領域の位置関係や包含関係より、特
定の対象図形を認識する。例えばある領域Ａの大
きさＳが、θ1Ｓθ2（θ1，θ2は閾値）で、領域
Ａの境界線が円の形状をし、領域Ａが含む各領域
A1，A2の各々の白の領域と黒の領域が半円形状
の領域で直線状の境界Ｂを境に隣接している場
合、領域Ａは特定形状の「〓」と判定する。認識
された対象図形は、その中心座標と対象図形のコ
ードをメモリ１５に格納する。領域が近接してい
るかどうかは、抽出された全画面の領域のパラメ
ータをサーチして接続関係を取り出すが、第８図
に示す様に画面全体を幾つかのブロツクに分割
し、例えばブロツクb1内の領域a1の隣接関係は、
ブロツクb1内の他の領域a2，a3のみのパラメータ
をサーチすることにより得る様にすると、処理時
間を減らすことが可能である。
この発明は以上説明したとおり、図形認識装置
において、複雑な背景と特定の対象図形が重畳し
て書かれた図面から大きさが一定範囲内の黒の領
域と白の領域、及びこれら複数の近接する領域を
統合した領域を抽出し、各領域の形状を表わすパ
ラメータと各領域間の接続情報等を求めることに
よつて、領域が対象図形か否かを判定する様にし
たので、この種の従来装置と比べて、極めて容易
に、かつ効率的に対象図形のみを認識することが
できるという優れた効果を奏するものである。
において、複雑な背景と特定の対象図形が重畳し
て書かれた図面から大きさが一定範囲内の黒の領
域と白の領域、及びこれら複数の近接する領域を
統合した領域を抽出し、各領域の形状を表わすパ
ラメータと各領域間の接続情報等を求めることに
よつて、領域が対象図形か否かを判定する様にし
たので、この種の従来装置と比べて、極めて容易
に、かつ効率的に対象図形のみを認識することが
できるという優れた効果を奏するものである。
第１図はこの発明の一実施例である図形認識装
置を示すブロツク構成図、第２図は入力の対象と
なる図面の一例を示す図、第３図は、第１図の図
形認識装置において、膨張、収縮、境界画像の抽
出の各処理を説明するための図、第４図は、第１
図の図形認識装置において、大きさが一定範囲内
の白の領域を抽出するための説明図、第５図は、
第１図の図形認識装置において、大きさが一定範
囲内の黒の領域を抽出するための説明図、第６図
は、第１図の図形認識装置において、複数の近接
する領域を統合して抽出するための説明図、第７
図及び第８図は、それぞれ第１図の図形認識装置
において、領域の位置関係、接続関係を求めるた
めの説明図、第９図は従来の図形認識装置を示す
ブロツク構成図、第１０図は、第９図の図形認識
装置において、入力された２値画像データと細線
化されたデータを示す説明図である。 図において、１……画像入力装置、２……２値
画像メモリ、７……領域抽出回路、８……点列デ
ータ抽出回路、９……点列データメモリ、１０…
…点列データ解析回路、１１，１３，１５……メ
モリ、１２……領域解析回路、１４……図形判定
回路である。なお、各図中、同一符号は同一、又
は相当部分を示す。
置を示すブロツク構成図、第２図は入力の対象と
なる図面の一例を示す図、第３図は、第１図の図
形認識装置において、膨張、収縮、境界画像の抽
出の各処理を説明するための図、第４図は、第１
図の図形認識装置において、大きさが一定範囲内
の白の領域を抽出するための説明図、第５図は、
第１図の図形認識装置において、大きさが一定範
囲内の黒の領域を抽出するための説明図、第６図
は、第１図の図形認識装置において、複数の近接
する領域を統合して抽出するための説明図、第７
図及び第８図は、それぞれ第１図の図形認識装置
において、領域の位置関係、接続関係を求めるた
めの説明図、第９図は従来の図形認識装置を示す
ブロツク構成図、第１０図は、第９図の図形認識
装置において、入力された２値画像データと細線
化されたデータを示す説明図である。 図において、１……画像入力装置、２……２値
画像メモリ、７……領域抽出回路、８……点列デ
ータ抽出回路、９……点列データメモリ、１０…
…点列データ解析回路、１１，１３，１５……メ
モリ、１２……領域解析回路、１４……図形判定
回路である。なお、各図中、同一符号は同一、又
は相当部分を示す。
Claims (1)
- １ 図面中の特定の図形を検出して認識する図形
認識装置において、前記図面を２値画像データと
して読み取り、この読み取つた２値画像データを
記憶する手段と、この２値画像データの中より大
きさが特定の値の範囲内で、形状が一定の範囲内
の値「０」の白の塊の領域と黒の塊の領域を値
「１」として求めて、その結果を記憶する手段と、
前記領域の境界の点の座標データの点列を求めて
これを記憶する手段と、この点列のデータより前
記領域の存在する範囲、中心の位置、大きさ等の
パラメータを求める手段と、複数の領域のパラメ
ータより互いに近接する境界を求める手段と、こ
の近接する領域間の位置関係、パラメータの間の
関係、複数の近接する領域間を統合した領域のパ
ラメータ等を求める手段と、前記各関係やパラメ
ータより領域の集合からなるものを特定の図形で
あると判定する手段を備えたことを特徴とする図
形認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19552984A JPS6174079A (ja) | 1984-09-18 | 1984-09-18 | 図形認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19552984A JPS6174079A (ja) | 1984-09-18 | 1984-09-18 | 図形認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6174079A JPS6174079A (ja) | 1986-04-16 |
| JPH0142029B2 true JPH0142029B2 (ja) | 1989-09-08 |
Family
ID=16342601
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19552984A Granted JPS6174079A (ja) | 1984-09-18 | 1984-09-18 | 図形認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6174079A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE3726710C1 (en) * | 1987-08-11 | 1989-03-02 | Hoshizaki Electric Co Ltd | Ice-producing machine |
| JPH0512398A (ja) * | 1990-12-28 | 1993-01-22 | Mutoh Ind Ltd | 画像編集方法および装置 |
-
1984
- 1984-09-18 JP JP19552984A patent/JPS6174079A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6174079A (ja) | 1986-04-16 |
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