JPH02250193A - 図形・文字分離方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、論理回路図等のように線図形と英数文字が混
在して存在する手書き図面から得られる画像データにお
いて、線図形要素と文字要素とを分離する図形・文字分
離方式に関する。

〔従来の技術〕

従来、この種の図形・文字分離方式は、対象とする論理
回路図で記述されている文字の種類は算用数字と英文字
とがほとんどであるため、文字種を英数文字に限定され
ていて、大部分の文字では、１文字は連続した画像で構
成されていて一つの孤立画像であり、ｉ′や“ｊｏのよ
うに１文字が複数の孤立画像から構成されている場合で
も、主要な孤立図形は文字の大きさをほぼ表現していて
、図面中に描かれる文字の大きさもほぼ揃っているのて
、各孤立画像のＸ方向とＸ方向とのフエレ長（ｆ、、ｆ
ｙ＞を測定し、２つのフェレ長が予め定めておいた長さ
条件を満たすならば、文字候補であると判定している。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしなから、従来図形・文字分離方式では、文字要素
と線図形要素とが接触していた場合、文字要素が誤って
、線図形要素の一部として認識されてしまう欠点がある
。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の図形・文字分離方式は、手書きした論理回路図
等の線図形と英数文字とが混在する図面を、直交軸座標
により座標指定され、２値の濃度レベルを有する画素の
集合よりなる２値画像に変換し、さらに前記画像を線幅
が１画素になるように細める細線化処理を行って得られ
た細線化画像から文字要素と図形要素とを分離するよう
に構成した文字・図形分離方式において、第１図の基本
精成図に示すように、２値化　細線化した画像を入力す
る画像データ入力手段１と、画像が分岐または交差して
いる特徴点を全画像中から抽出する特徴点抽出手段２と
、特徴点を中心として所定の大きさを持つ部分領域に対
してハフ変換を行うハフ変換手段３と、ハフ変換て生成
したパラメータから所定の長さを越える直線成分を抽出
する長直線成分検出手段４と、長色線成分の内、特徴点
以外の画像を前記部分領域から削除する長面線成分削除
手段５と、前記部分領域において、長面線成分削除手段
５の出力画像から孤立画像のフェレ長を測定するフェレ
長測定手段６と、文字要素候補を抽出するためにフェレ
長に設定した条件を孤立画像が満たす場合にこの孤立画
像を文字候補として出力する文字候補出力手段７とを備
えることにより構成される。

〔作用〕

以上の構成における作用を、第２図のハフ変換の説明図
および第３図の動作を説明するための図を参照して説明
すると、文字要素と線図形要素とが重なって混在してい
る部分画像は、前記の両要素が交わっている部分で、必
ず交差点か分岐点を持つ。これらを特徴点と総称すると
、特徴点の近傍の部分領域をすべて抽出すれば、部分領
域中には第３図に示すように前記の両要素が重なって存
在している部分画像を含んでいる可能性がある。

そこで前記の部分領域を以下に説明する方法によって、
すべて処理し、文字要素の候補を抽出する。

いま、第２図（ａ）に示すように直交座標をとると、こ
の座標において直線の式は、 １）＝Ｘ’ＣＯ８θ＋ｙ・ｓｉｎθ　　　　−（１）と
表せる。ここで、ρは原点から直線に下ろした垂線の長
さ、θはこの垂線とＸ軸とのなす角である。また、点Ａ
（ｘｏ、ｙθ）が、直線上に存在すれば、 ρ＝＝ＸＯ−ＣＯ３θ−１−ｙ（、・ｓｉｎθ　、−、
（２）の関係が成り立つ。式（２）をρとθに関する方
程式と考え、ρ−θ空間上に表せは、第２図（１〕）に
示す１本の軌跡となる。すなわち、ｘ−ｙ空間上の１本
の直線はρ−θ空間上の１点に対応し、ρ−θ空間の軌
跡はｘ−ｙ空間において、点Ａ（Ｘｏ　、　３１０　）
を通る全ての直線群を表している。

以上がハフ変換で、ハフ変換によれは、この性質により
ρ−θ空間において軌跡が集中している点を抽出すれば
ｘ−ｙ空間上の直線を抽出できることがよく知られてい
る。

これを第３図の一点鎖線で囲まれる部分領域に含まれる
細線化された部分画像にあてはめると、ｘ−ｙ空間にお
いて長い直線部、ρ−θ空間上で、多数の点の重なりと
して表現される。文字要素と線図形要素とが重なって混
在している部分画像においては、長い直線部分が線図形
要素に対応していることが多いので、ρ−θ空間で、軌
跡が集中している領域を検出し、ｘ−ｙ空間の長い直線
を抽出し、第３図の部分画像から削除すれは、文字候補
を線図形から分離して抽出てきる。

〔実施例〕

次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。

第４図は本発明の一実施例のブロック図である。

画像データ入力部１１は手書きした論理回路図等の線図
形と英数文字とが混在する手書き図面をスキャナ入力し
、コンピュータのメモリに直交軸アドレスによりアドレ
ス指定して、０と１との２値の濃度レベルを有する画素
の集合よりなる２値画像データとして記憶する。メモリ
上の画像データは、フェレ長測定部１２において各孤立
画像毎にそのフェレ長（ｆＸ、ｆｙ）を計測する。さら
にフェレ長測定部１２の出力をもとに、文字候補・線図
形候補分離部１３において、予め定めた定数ｆ　ｍａｘ
　＋　ｆｍｌｎにより、以下の条件、ｉｆＸ、ｆｙ＜ｆ
□８） かつ （ｆＸ＞ｆｍＩｌ＋）または（ｆｙ＞ｆｍｌｎ）を満た
す画像を文字候補とし、以下の条件、ｉｆＸ＞１．、）
まなは（ｆｙ＞ｆ、ｎ、Ｘｌを満たす画像を線図形候補
として出力する。

しかし、線図形候補として抽出された画像の中には、文
字成分が線成分と重なって描かれていたため同一の線図
形候補として抽出されている画像が含すれている可能性
がある。

文字成分と線図形成分が重なっている画像については、
文字成分と線図形成分を分離する必要があるが、文字成
分と線図形成分の重なっている部分には必ず分岐点か交
差点を持った特徴点が存在する。さらに、特徴点の近傍
の線図形成分は多くの場合、文字成分に比べて長い直線
で構成されている。そこて、特徴点抽出部１４において
特徴点を抽出し、特徴点の近傍の領域に対してハフ変換
部１５によりハフ変換を行い、長面線成分検出部１６に
おいて、ρ−θ空間から、長い直線成分を検出し、特徴
点画素を除く長い直線成分を構成する画素値を長直線成
分削除部１７てＯとすることにより、画像中の文字成分
候補を線図形成分から分離することができる。部分領域
内で、文字成分候補を抽出するためには、フェレ長測定
部１８て部分領域内の孤立画像のフェレ長を測定し、文
字候補出力部１つにおいて、文字候補・線図形候補分離
部１３と同様の条件判断を行う。抽出された文字候補は
、文字認識部へ出力し、最終的な画像の意味決定を行う
。

〔発明の効果〕

以上詳細に述べたとおり本発明は、線図形と英数文字と
が混在した手書き図面において、線図形と英数文字が重
なっている場合でも、両者を分離することが可能となり
、認識率の高い図面認識システムを構成することができ
るという効果がある。

・・・長面線成分削除手段、６・・フェレ長測定手段、
７・・・文字候補出力手段。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 手書きした論理回路図等の線図形と英数文字とが混在す
   る図面を、直交軸座標により座標指定され、２値の濃度
   レベルを有する画素の集合よりなる２値画像に変換し、
   さらに前記画像を線幅が１画素になるように細める細線
   化処理を行って得られた細線化画像からの文字要素と図
   形要素とを分離するように構成した文字・図形分離方式
   において、２値化・細線化した画像を入力する画像デー
   タ入力手段と、画像が分岐または交差している特徴点を
   全画像中から抽出する特徴点抽出手段と、特徴点を中心
   として所定の大きさを持つ部分領域に対してハフ変換を
   行うハフ変換手段と、ハフ変換で生成したパラメータか
   ら所定の長さを越える直線成分を抽出する長直線成分検
   出手段と、長直線成分の内、特徴点以外の画像を前記部
   分領域より削除する長直線成分削除手段と、前記部分領
   域において、長直線成分削除手段の出力画像から孤立画
   像のフェレ長を測定するフェレ長測定手段と、文字要素
   候補を抽出するためにフェレ長に設定した条件を孤立画
   像が満たす場合にこの孤立画像を文字候補として出力す
   る文字候補出力手段とを備えることを特徴とする図形・
   文字分離方式。