JPH0293771A - ラスタベクタ変換方法及び線図形入力装置 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、例えば設計図面や地図等の線画像をベクトル
情報に変換するラスタベクタ変換装置に関する。

（従来の技術） 近年、設計図面や地図等の各種図面を計算機を用いて管
理するためのシステムが盛んに開発されている。また、
計算機を用いて管理するためには、これら各種図面を計
算機での取扱いが容易なデータ形式であるベクトル情報
に予め変換してから当該計算機に入力する必要があり、
そのための自動ディジタイジングの方法としてラスタベ
クタ変換技術がある。

この従来のラスタベクタ変換技術によれば、座標点列が
与えられた場合、すなわち−筆書きの図形に対する直線
近似の場合には、実用的なベクトル化を行なうことが可
能であるが、複数の線分が交差する図面に対しては局所
的に種々変形が生じ、高品質なベクトル化を行なうまで
には到っていなかった。

（発明が解決しようとする課題） 上述したように従来のラスタベクタ変換技術においては
、各種図面等の入力された線画像に複数の線分が交差若
しくは接することによって形成される分岐や線分の端点
等（以下、これらを単に節点という）が、多数存在する
場合には良好なベクトル化が困難であった。

すなわちベクトル化に際して、 ■）　入力された線画像に対して施される細線化等の前
処理によって生じる構造的な歪みに対する補正、 ＩＩ）　　！子化によって本質的に生じる歪みに対する
補正、 ■）　視覚的に許容される範囲内の誤差に対する補正、 等がそれぞれ明確に区別されることなく変換処理が実行
されることに起因していると考えられた。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、その目的
としては、ラスタベクタ変換処理を行なう際に、生じる
歪みに対して、それぞれ的確な補正を行なうことで高品
質なベクトル化を行なうことのできるラスタベクタ変換
装置を提供することを目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記目的を達成するため、本発明のラスタベクタ変換装
置は、入力する線画像の節点で区切られる線分の直線近
似を行なう近似手段と、この近似手段によって近似され
た線分の一側の節点をこの節点に接続する他の線分との
関係に対応させて移動する整形手段を有して構成した。

（作用） 本発明におけるラスタベクタ変換装置においては、まず
線画像が入力すると、この線画像に存在する各節点で区
切られる線分毎に近似手段がこの線分に対する直線近似
を行なう。次に整形手段はこの直線近似の行なわれた線
分の任意の１側の節点を介して接続する他の線分の他側
の節点と、前記線分との関係に対応させて当該部点の移
動を行なって各線分間の整形を行なう。

（実施例） 以下、図面を用いて本発明の一実施例を説明する。

第１図は、本発明に係るラスタベクタ変換装置を用いた
線図形入力装置の概略を示すブロック図である。

処理プロセッサ１は、当該線図形入力装置全体の制御を
行なう。この処理プロセッサ１は、システムバスＳＢを
介してスキャナ２インタフエース３゜画像メモリコント
ローラ４、アドレスコントローラ６、タブレットインタ
フェース９、表示コントローラ１０、メモリ１１等が接
続され、またスキャナインタフェース３にはスキャナ装
置２、画像メモリコントローラ４には画像メモリ５、タ
ブレットインタフェース９にはタブレット８、表示コン
トローラ１０にはＣＲＴ７がそれぞれ接続される。また
スキャナインタフェース３、画像メモリコントローラ４
、画像メモリ５、アドレスコントローラ６、表示コント
ローラ１０はそれぞれ画像バスＶＢによっても接続され
る。

スキャナ装置２は、図示しない計算機等に図面等のイメ
ージ情報を入力するものであって、例えばＡ１サイズの
図面をスキャニングによって光学的に入力し、２値画像
としてスキャナインタフェース３を介して、画像メモリ
コントローラ４の制御の下、画像メモリ５に格納される
。このとき画像メモリ５に格納される入力画像の番地制
御はアドレスコントローラ６によって行なわれる。この
ようにして、画像メモリ５に格納された画像は、順次表
示コントローラ１０を介してＣＲＴ７に表示される。

またスキャナ装置２からの図面を入力する際の指示は、
ＣＲＴ７等のデイスプレィ装置の画面に表示されるメニ
ューを図示しないマウスあるいはタブレット８を用いて
選択して入力、あるいはタブレット８のシート上に表示
されるメニューを選択して入力することによって行なわ
れる。

また、処理プロセッサ１は、タブレット８から入力され
る指令に従い、画像メモリ５上の画像メモリ５上の入力
画像を処理して、ラスタベクタ変換を行なった後に、当
該入力画像に係るベクトルデータをメモリ１１に格納す
る。このメモリ１１はディスクメモリ装置等によって構
成され、前記変換されたベクトルデータを順次蓄積し、
処理プロセッサ１の制御で他の計算機等にこのベクトル
データの転送を行なう。

尚、タブレット８及びＣＲＴ７の制御は処理ブロセッナ
１の起動により、タブレットインタフェ−ス９及び表示
コントローラ１０がそれぞれ行なう。

第２図は、処理プロセッサ１が行なう処理手順を示すフ
ローチャートである。

まず、線画像をスキャナ装置２によって画像メモリ５に
入力しくステップ１０１）、当該線画像の線幅を１にす
るための細線化処理を行なう（ステップ１０２）。次に
ステップ１０３に進み、線分追跡を行ないながら、第３
図に示すセグメントテーブルの作成を行なう。このとき
、始点及び終点となり得るのは、線分追跡において出会
う端点、分岐分および角点等の節点のうちのいずれかの
特徴点である。これらの特徴点によって区切られる線分
（以後、セグメントと称す）は、セグメントテーブルに
おいて図３（ａ）に示す８方向に対応する方向コードの
系列によって表現されている。

また、全てのセグメントの数、すなわちセグメント総数
を示すポインタが用意されている。

さらに、ステップ１０４において、方向コードによって
表されている各セグメントは直線近似され、いわゆるベ
クタ情報に変換される。ベクタ情報は、第３図（ｂ　）
において方向コード列が近似座標点列、コード長が座標
点の個数におきかえられたフォーマットで表現される。

以上の処理は、従来技術の組み合せによって実現可能で
ある。

次にステップ１０５．１０６によって行なわれる２階層
若しくは２段階の整形処理について説明する。

すなわち、第１段において構造的な変形を修正するため
の整形処理を行ない、次に第２段においてその結果に対
し節点座標の微小移動に基づく整形処理を行なうもので
ある。

第４図は、第２図における構造的な整形処理を説明する
ためのフローチャートである。

まず、前処理段階で雑音成分として発生するセグメント
は長さがβ以下のセグメントであると定義する（ステッ
プ１１１）。次に長さがβ以下のセグメントをセグメン
トテーブルより探す（ステップ１１２）。検出できたと
きには１、ステップ１１３において片方が端点であるか
どうかを調べる。片方が端点であるときには、ステップ
１１４゜１１５へ進み第５図（ａｌ）に示すケース１か
、第５図（ａ２）に示すケース２かを調べ、ステップ１
１６．１２０においてそれぞれに対応した整形処理を行
なう（セグメントテーブルを修正する）。このときケー
ス１か２であるかは、長さβ以下のセグメントが３分岐
点につながり、他の２本のセグメントのなす角度がＡ以
下のときをケース２、それ以外をケース１とすることで
判定する。

なお、両方とも端点であるセグメントは除去する（ステ
ップ１１９）。両方とも分岐点であった場合は、それに
連結する長さβ以下のセグメントをすべて求め（ステッ
プ１１７）、１本のときはケース３、複数本のときは、
ケース４に示す整形処理を行なう。以上の処理を、長さ
β以下のセグメントがなくなるまで順次行なう。

第６図は、第２図のステップ１０６によって示される節
点座標の微小移動による整形処理を説明するための図で
あ。

まず、ステップ１３１において分岐点をまたがってセグ
メントが滑らかに接続される部分をその長さが最も長く
なるように、セグメントテーブルより１つ求める（以下
、この部分を単にストロークと呼ぶ）。

未処理のストロークが抽出できた場合は（ステップ１３
２）、そのストロークが１つの直線となり得るかどうか
を調べる。もし、１本の直線となり得ない場合は両筒点
を結ぶ直線より最も離れた節点で２分割を行ない、それ
ぞれの部分ストロークについてそれが１つの直線となり
得るかどうかを調べる。以上のことを１つの直線となり
得る部分が抽出できるまで繰り返して行なう（ステップ
１３３）。この処理によってそのストロークを構成する
すべてのベクトルが１つの部分ストロークとなるまで分
割されることになる。もし、複数のベクトルが分岐点を
またがって１つの直線ストロークとして抽出されたとき
は、それらを各々１本の直線として後述する整形を実行
する（セグメントテーブルを修正する）。次にこのよう
にして処理されたストロークを構成するセグメントをす
べて処理済とする。ステップ１３２においてセグメント
テーブルを構成する全てのセグメントが処理されたとき
（すなわち、新たなストロークが抽出されなくなった時
）、推移方向に関するスムージングの考え方に基づいて
後述する整形処理を行なう（ステップ１３４）。

第７図は、第６図において用いたストローク抽出の方法
を説明するための図である。

今、端点Ｓをストローク抽出の開始点として選択する。

セグメントＡに連結するセグメントとしてセグメントＢ
、Ｃ，Ｄの３つが存在している。

このとき、１つのストロークを構成する条件として推移
角度が００度以下であることとし、条件を満たすものが
ない場合はそこでストロークが終了であるとし、また条
件を満たすものが複数存在する場合は、推移角度θが最
も小さいものをストロークの構成要素に選ぶ。

第７図の場合は、セグメントＣがセグメントＡの同一の
ストロークを構成するものとして選ばれる。次にセグメ
ントＣについてセグメントＡと同様に調べる。以上のよ
うにストロークが終了するまで、順次ストロークを構成
するセグメンｉ〜が抽出されていく。また、ストローク
抽出の開始点が端点てなく分岐点である場合には、両方
向にストロークを検索するものとする。

第８図は、直線部分ストローク抽出と整形方法を説明す
るための図である。

第８図（ａ　）において節点■から節点■までがストロ
ークとして抽出されているものとする。節点■から節点
■までのストロークが直線となり得るかどうかの判定は
、節点■と節点■を結ぶ直線と節点■乃至節点■までの
各節点との距離γがすべてα以内であるかどうかによっ
て行なう。条件を満たさないときには、最も離れた節点
、例えば第８図（ａ　）の節点■を分割点として２分割
し、それぞれの部分ストロークに対し、同様のことを行
なう。この場合、節点■から節点■までと、節点■から
節点■までがそれぞれ１つの直線部分ストロークとして
抽出される。直線となり得ると判断された部分ストロー
クは、その両節点を結ぶ直線として再定義され、セグメ
ントテーブルが書き換えられる。セグメントテーブルの
書き換えは、次のような方法で行なう。

■）　直線となり得ると判定された部分ストロークの両
面点を除く節点のうち分岐点でないもの例え゛ば第８図
（ａ　）において節点■、■。

■、■は、すべて除去する。

■）　分岐点の場合例えば第８図（ａ　）において節点
■は、直線ストロークの両節点を結ぶ直線との交点を新
しい分岐点として再定義する。

第９図は、分岐点再定義の特殊な場合を説明するための
図である。第９図に示すように、交点が複数ある場合は
、それらの交点と、もどの分岐点の重心Ｇを新たな分岐
点として定義する。このとき、新しい分岐点の移動距離
γがα以内に収まらないときには、この移動は行なわな
い。

第１０図は推移方向に関するスムージングによる整形を
説明するための図である。

この整形は、前段で抽出されたすべてのストロークにつ
いて次のことを順次行なうことで実行される。推移方向
が左回り、右回り、左回りのときは右側の節点を、右回
り、左回り、右回りのときは左回りの節点をそれぞれス
ムージングの考え方で修正するものとする。

スムージングは、第１０図において、節点■を節点■と
節点■とを結ぶ直線上に移動させることによりなされる
。このときの、セグメントテーブルの書き換え方法は、
直線ストローク抽出による整形の場合と同じである。た
だし、移動距離γはα以内であることが条件であり、こ
の条件を満たさない場合、スムージングは行なわない。

なお、第１０図の例は、移動節点が１ケの場合であった
が、複数個であっても、同様の条件で同様に整形が可能
である。

第１１図は、上記実施例によるラスタベクタ変換の処理
例を示す図である。第１１図（ａ　）は入力される線画
像であり、第１１図（ｂ）はこの入力された線画像を細
線化した結果を示す図であって、数ケ所の節点において
構造的な歪みが見られる。第１１図（Ｃ）は第１１図（
ｂ　）に示す線図をベクトル化した結果を示す図であり
、第１１図（ｄ　’）は本実施例による２段階の整形処
理を行なった結果を示す図である。、最終的には、△乃
至Ｆの６本のストロークが抽出されている状態が示され
ている。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、分岐点等の節点
が多数存在する複雑な図面に対しても、見た目に美しい
高品質のベクトル情報が得られることになるので、図面
を効率的に管理することができる等の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の一実施例を説明するためのブロック
図、第２図は、処理プロセッサが行なう処理手順を説明
するためのフローチャート、第３図はセグメントテーブ
ルのデータ構造を説明するための図、第４図は第２図に
おける構造的な整形処理を説明するためのフローチャー
ト、第５図は構造的な整形ルールを説明するための図、
第６図は第２図における節点座標の微小移動による整形
処理を説明するためのフローチャート、第７図乃至第１
０図は、各々処理の内容を説明するための図、第１１図
はラスタベクタ変換の例である。 １・・・処理プロセッサ　　２・・・スキャナ装置１１
・・・メモリ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力する線画像の節点で区切られる線分の直線近似を行
   なう近似手段と、 この近似手段によって近似された線分の一側の節点をこ
   の節点に接続する他の線分との関係に対応させて移動す
   る整形手段と を有することを特徴とするラスタベクタ変換装置。