JPH0351968A - 直線化判別方式 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は入力線画像をセグメント分割してなる各部分線
画像を直線シンボルで記述する際における、各部分線画
像に対する直線近似の妥当性を適切に判定することので
きる直線化判別方式に関する。

（従来の技術） 画像処理技術の１つに、例えばフリーハンドで記載され
た図面等の線画像を解析し、線画像を構或する複数の部
分線画像を直線近似して直線シンボルを用いて記述する
技術がある。このような直線近似処理（直線化処理）は
、一般的には線画像を構成する線分を、その端点や折れ
点，交差点等の特徴点に従ってセグメント分割し、この
セグメント分割された部分線画像毎にその部分線画像が
直線近似し得るか否かを判定して行われる。

しかしてこの種の直線化（直線近似）の判定は、従来一
般的には、例えば指定されたセグメントの両端を結ぶ直
線を仮定し、この直線と上記指定セグメントをなす画素
の並びの各画素との距離をそれぞれ求め、これらの各距
離が所定値以下である場合には、これを直線近似可能で
あると判定することによりなされる。また画素の並びに
よって示される指定セグメントの曲率を、例えば画素の
並びの向きの変化の系列として求め、統計的に求められ
る上記指定セグメントの曲率がＯに近い場合にはこれを
直線近似可能であると判定すること等によりなされてい
る。

ところが前述したように、仮定直線と指定セグメントと
の各画素についての距離を求めて直線判定する手法にあ
っては膨大な掛け算処理を実行する必要があり、多大な
処理時間を必要とする。また指定セグメントの曲率を統
計的に求めて直線判定する手法にあっては、例えばその
指定セグメントが半径の非常に大きい円の一部であるよ
うな場合、これを直線化可能であると誤判定してしまう
ことがある。つまり指定されたセグメントの曲率と云う
局所的な特徴だけを捉えて直線近似が可能であるか否か
を判定するので、緩やかな弧を描く長いセグメントを誤
って直線近似してしまう虞れがある。

（発明が解決しようとする課題） このように従来の直線近似に対する判定法にあっては、
例えばセグメント分割された部分線図形の曲率等、局所
的な特徴だけを捉えて直線近似の良否の判定を行ってい
るので、半径の大きい円の一部のような緩やかな弧を描
く長い線図形を誤って（不本意に）直線近似してしまう
等の不具合があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、掛け算処理等の煩雑な計算処理
を行うことなく、セグメント分割された部分線図形の特
徴を効果的に捉えてその直線化の判定を精度良く行うこ
とのできる実用性の高い直線化判別方式を提供すること
にある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明に係る直線化判別方式は、入力線画像をセグメン
ト分割して求められる部分線画像毎に、例えばその部分
線画像を形成する画素の並びの向きの変化から求められ
る各画素についての曲率が所定の設定値より小さいか否
かを判定し、曲率が所定の設定値より小さい画素の数と
部分線画像を形成する全画素数との比較によって当該部
分線画像に対する局所的な特徴を求めると共に、上記部
分線画像の端部（始端と終端）での画素の並びの向きか
らその部分線画像の大域的な特徴を求め、これらの特徴
を総合的に判定して該部分線画像が直線近似し得るか否
かを判定するようにしたことを特徴とするものである。

（作　用） 本発明によれば、入力線画像をセグメント分割してなる
部分線画像毎に、その部分線画像についての曲率から求
められる局所的な特徴と、端点での線分の向きの情報か
ら求められる大域的な特徴とに従い、当該部分線画像が
直線近似する為の条件を満たしているか否かが判定され
る。この結果、曲率が０に近く、その局所的な特徴だけ
からは直線近似可能であると判定されるような滑らかな
曲線セグメントであっても、その端点での向きの違いに
より示される大域的な特徴から直線近似が不適当である
との結論を導くことが可能となり、不本意な直線近似を
行ってしまうことを未然に防いで直線化処理を精度良く
実行することが可能となる。

また上述した特徴抽出処理によれば、処理時間の掛かる
乗算（掛け算）処理を大幅に少なくすることが可能とな
るので、その処理の高速化と単純化を図ることが可能と
なる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例に係る直線化判
別方式について説明する。

第１図は実施例方式を適用して実現される直線化処理装
置の要部概略構成図で、ｌは直線化処理の対象となる手
書き線図形画像等を入力する為のイメージスキャナ等か
らなる画像入力部である。

この画像人力部ｌは線画像を２値化処理して画像人力し
、これを直線化処理に供する。

しかして画像人力部ｌを介して２値化されて入力された
線画像は、先ず細線化処理部２に与えられて細線化処理
が施され、線幅［１］（１画素の線幅）の細線化画像に
変換される。この細線化処理は、例えば［３Ｘ３］画素
のマスクを用いた周知のフィルタリング処理の手法を用
いて、入力線画像の骨格をなす線要素を構成する画素の
並びを抽出することにより行われる。

セグメント分割部３は上述した如く細線化処理された細
線化画像を人力して、例えば線分の端点や折れ点，交差
点，分岐点等の特徴点に従って上記細線化画像をセグメ
ント分割し、複数の部分線画像（セグメント）を求める
。このセグメント分割の為の上記特徴点の検出処理につ
いても、例えば［３Ｘ３］画素のマスクを用いたフィル
タリングにより上述した端点や折れ点，交差点．分岐点
等の特徴を識別判定することによりなされる。

本装置における直線化処理は、このような細線化とセグ
メント分割による前処理を経て、分割された各部分線画
像（セグメント）毎に実行される。

曲率取得部４は指定された部分線画像（セグメント）を
線追跡することでその曲率を求める。具体的にはセグメ
ントを構成する画素の並びを追跡し、セグメント上の各
点での画素の連結方向をそれぞれ求め、その方向コード
列（所謂フリーマンのチェインコード）を求める。そし
てこの方向コード列の差分を取ることにより当該部分線
画像（セグメント）の上述した各点での曲率を算出する
。つまり各点間で方向コードがどの程度変化しているか
を差分としてそれぞれ求め、この差分値をその点におけ
る曲率として求める。

具体的には、例えば第２図（ａ）　（ｂ）に示すような
４連結方向コードや８連結方向コードを用いてセグメン
ト上の各点における方向コードを求める。

この際、例えば上記４連結方向コードの場合と８連結方
向コードの場合とでは、１画素の動きであってもその移
動距離が異なるので、上述した如く求められる方向コー
ドに所定の補間処理を施すことが望ましい。しかる後、
このようにして求められる方向コードの列から各点間で
の方向コードの差分を上記各点での曲率として求めるこ
とになる。

しかしてこのようにして求められる各点での曲率には、
線画像上における局所的な雑音に起因する変動分が多分
に含まれていると考えられる。そこでこの実施例では上
記各点での曲率をその周囲の点での曲率をも考慮し、例
えば荷重平均の手法を用いて直線化判定に用いる曲率を
算出するものとなっている。

具体的には注目点を中心とした部分線画１ｇ！（セグメ
ント）上の前後７画素（計１５画素）での曲率の荷重平
均を、その中心ほど荷重値を重くした前後に対称な荷重
パターンを設定して実行し、上記注目点での曲率を算出
するようにしている。曲率取得部４はこのような曲率演
算処理により、前述した如くセグメント分割された各部
分線画像（セグメント）上の各点における曲率をそれぞ
れ求めている。

さて直線判定部５は部分線画像（セグメント）毎に、そ
の部分線画像上の各点について求められた曲率の情報に
従い、その部分線画像を直線近似し得るか否かの直線化
判定を行う。この直線化判定は局所的特徴判定手段５ａ
による上記各点での曲率に注目した判定処理と、大域的
特徴判定手段５ｂによる部分線画像の端点での方向コー
ドに着目した判定処理とによって行われる。

上記局所的特徴判定手段５ａは、直線の曲率は基本的に
は０であり、直線近似し得る部分線画像としてはその曲
率が０に十分近いと云う性質を持つことに着目して直線
か判定を行う。そこでこの局所的特徴判定手段５ａでは
、例えば注目している部分線画像（セグメント）上の各
点の曲率Ｃを所定の設定値Ｃｔｈと比較し、その曲率Ｃ
が０に近いか否かを判定する。そして所定の設定値Ｃｔ
ｈより小さい曲率Ｃを持つ画素の数Ｎ　　を求める。こ
のｔｉｎ 画素の数Ｎ　　と上記部分線画像（セグメント）ｉｎ を構或する全ての画素数Ｎ　　との比率Ｒを求め、ａｌ
ｌ この比率Ｒが所定の閾値Ｒｔｈよりも大きいか否かを判
定して当該部分線画像を直線近似し得るか否かを判定す
る。

つまり Ｎ　　　／Ｎ　　　−Ｒ　　＞　　Ｒ，ｈｆｉｎ　　　
ａｌｌ なる条件が満たされるか否かを判定し、この条件が満た
された場合には、当該部分線画像の局所的特徴が直線化
の為の要件を満たしているとして判定する。この結果、
第３図（ａ）に示すような曲率の大きい部分線画像は、
所定の設定値Ｃｔｈより小さい曲率Ｃを持つ画素が殆ど
検出されないことから直線化不適当なセグメントである
と判定される。

そして第３図（ｂ）に示すような緩やかな曲りを持つ部
分線画像については、所定の設定値Ｃｔｈより小さい曲
率Ｃを持つ画素が数多く検出されることから直線化可能
なセグメントの候補として判定される。

然し乍ら、この第３図（ｂ）に示すような部分線画像は
、本来的には直線化のセグメント候補から除くべきもの
である。しかし上述した曲率に基づく局所的な特徴判定
だけでは、この種の部分線画像を直線化の対象から除外
することは不可能である。そこでこのような部分線画像
を直線化の対象から除外するべく前記大域的特徴判定部
５ｂを用いた大域的特徴の判定が行われる。

即ち、大域的特徴判定部５ｂは上述した如く局所的特徴
が直線化の要件を満たしていると判定された部分線画像
（セグメント）について、その両端部（始端と終端）に
おける前述した方向コードを求める。そしてこれらの始
端と終端とにおける方向コードの差（向きの差）ＤＤを
求め、その絶対値が所定の閾値Ｄ　Ｄ　ｔｈ以下である
か否かを判定する。つまり Ｄ　Ｄ　１　　　　く　　　Ｄ　Ｄ　ｔｈであるか否か
を判定し、この条件が満たされた場合には前述した如く
局所的特徴（曲率）に基づいて直線化の候補として求め
られた部分線画像が大域的にも直線化の要件を満たして
いると判定する。

即ち、第３図（ｂ）に示すようにセグメント上の各点で
の曲率が小さい場合であっても、その始端と終端での線
分の向きが大きく異なるような場合、上述した判定条件
に従ってこれを検出して直線化の対象から除外する。

このような局所的特徴および大域的特徴とに基づく直線
化の条件判定により、例えば前述した緩やかな弧を描く
円の一部をなす部分線図形のように、曲率に基づく局所
的な特徴判定だけでは直線化の対象セグメントであると
して誤判定されるようなものであっても、これを効果的
に直線化の対象から除外することが可能となる。

尚、上述した大域的な特徴を示す方向コードの差ＤＤに
ついては、前述した如く求められた曲率Ｃをその部分線
画像の全域に渡って累積することによっても求めること
ができる。

即ち、注目している部分線画像の各点における方向コー
ドをＣ　，　　（　１−０．１．２・・・）とし、その
差分をＤ，としたとき、前述した荷重平均処理により求
められる各点での荷重平均曲率ＣＲ，は、荷重平均の重
み計数を０１として ｌ４ ＣＲ　　　一　Σ　　（θ　　＋Ｄ　　　　）Ｉ　　　
　　　　　　　　ｋ　　　　　　ｌｎｋｋ−０ 一Σ　θ　＆ＣＣ　　　　　−Ｃｉ＋ｋ）ｋ−ｏ　　ｋ
　　　ｉｎｋ″ｌ ？し■て求められる。

前述した局所的特徴判定はこの荷重平均曲率ＣＲＩをセ
グメント上の各点についてそれぞれ調べて行われる。

しかしてこのような荷重平均曲率ＣＲ，をセグメント上
の全ての点に亘って累積すると、その累ｍｒｍｓは上記
セグメントをなす画素の数をＬとしたとき、 一００・（Ｃ１−Ｃｏ ＋　　　　　・・・　・・・ ） 十００・（Ｃ２−Ｃｌ ＋　　　　　・・・　・・・ 十〇　・（Ｃ２−Ｃ１） ｌ ＋θｌ４．（Ｃ１５−Ｃ１４） ）十θｌ・（　Ｃ　ａ　　Ｃ　２ ＋０１４・（　Ｃ　ｔｅ−　ｃ　ｌ５）） 冫 十　〇　　・（Ｃ　　　　　−Ｃ　　　　　）Ｏ　　　
　　　Ｌ−１４　　　　　Ｌ−１３＋　θ　・　（Ｃ　
　　　　−Ｃ　　　　　）ｌ　　　　　　Ｌ−１３　　
　　　Ｌ−１２＋　　・・・・・・　　十θ　・（Ｃ−
Ｃ）１４　　　　　Ｌ　　　　　Ｌ−１ 一　θ　・Ｃ　　　　＋　θ　・Ｃ　　　　＋　θ　　
・ＣＯ　　　　Ｌ−１４　　　　　１　　　　Ｌ−１３
　　　　　２　　　　Ｌ−１２＋　　・・・・・・　　
十θ１４”’　Ｌ一〇ｏ−ｃｏ十０１”Ｌ−０２”２ ′″゛゛′　　　−θｉｉ”　１４ となり、結局、始端付近での方向コードの加重平均と終
端付近での方向コードの加重平均との差になる。

従って前記荷重平均曲率ＣＲ，をセグメント上の全ての
点に亘って累積することによって始端と終端との方向の
差を示す大域的な特徴を求めることが可能となる。これ
故、前述した如く取得したセグメント上の各点での曲率
の情報に従い、局所的な特徴と大域的な特徴とを求めて
該部分線画像を直線化し得るか否かを判定することがで
き、従来のような不具合を効果的に解消することが可能
となる。

以上の判定処理により部分線画像（セグメント）が直線
化可能であると判断されたとき、その部分線画像につい
ての直線シンボルが生成され、直線シンボル格納部６に
登録される。そしてこのような処理が入力線画像のセグ
メント分割された全ての部分線画像（セグメント）に対
して実行されたとき、直線化可能な全ての部分線画像に
ついての直線シンボルが直線シンボル格納部Ｂに格納さ
れることになるから、これを読出して表示部７に表示す
る。この直線化された部分線画像を示す直線シンボルの
表示は、例えば入力線画像を表示している表示画面上に
上記直線化シンボルをその表示色を異ならせる等して重
ね表示する。この重ね表示により直線化処理結果に対す
る確認を視覚的に行うことが可能となる。

第４図は上述した処理手続きの流れを示すものである。

この第４図を参照して上述した直線化判定処理を要約す
ると、先ず処理対象とする２値線画像を人力し（ステッ
プａ）、これを細線化処理する（ステップｂ）。そして
細線化された２値線画像をセグメント分割し（ステップ
Ｃ）、その中の１つを選択してその部分線画像（セグメ
ント）についての曲率の取得処理を実行する（ステップ
ｄ）。

この曲率の取得処理は、第５図に詳細な処理手続きを示
すようにセグメントを線追跡し（ステップｄＬ）　、方
向コード列を求める（ステップｄ２）。

そして方向コードに対する前述した補間処理を行い（ス
テップｄ３）、方向コードの差分を算出してセグメント
上の各点での曲率を求め（ステップｄ４）、これを荷重
平均化処理して上記各点での曲率を取得することにより
なされる（ステップｄ５）。

以上のように部分線画像についての曲率を取得した後、
当該部分線画像についての直線化判定処理を行う（ステ
ップｅ）。この直線化判定処理は、第６図に示すように
所定の曲率閾値以下の曲率を持つ画素の数Ｎ　　を求め
（ステップｅｌ）　，更に口ｎ 当該セグメントを構成する全画素数Ｎ　　を求めａｌｌ る（ステップｅ２）。

そしてその比率が所定の閾値Ｒ１ｈを越えているか否か
により局所的な特徴判定を行い（ステップｅ３）、この
判定処理に合格した場合には次に端点での画素の並び（
線分）の向きの差ＤＤを求め、この差ＤＤが所定の閾値
Ｄ　Ｄ　ｔｈ以下であるかを調べて大域的な特徴判定を
行う（ステップｅ４）。これらの判定処理により、局所
的な特徴および大域的な特徴が直線近似の為の条件を満
たしていることが確認されたとき、その部分線画像につ
いての直線シンボルを生成する（ステップｅ５）。

このような直線判定により直線シンボルが生成されたと
き、これを前記直線シンボル格納部６に格納する（ステ
ップｆ）。そして前述した如くセグメント分割された全
ての部分線画像についての上述した直線化判定処理が終
了したか否かを判定し（ステップｇ）、終了していない
場合には次の部分線画像について直線化判定処理を繰り
返し実行する。そして全ての部分線画像についての直線
化判定処理が終了した時には、その処理結果を表示し（
ステップｈ）　その処理を終了する。

ここで直線化できなかった部分線画像については、例え
ばその部分線画像を更に複数の部分線画像に分割し、こ
れらの部分線画像が直線化できるか否かを調べて直線化
処理を進めても良いことは云うまでもない。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。例えば曲率の取得手段や局所的な特徴判定および大域
的な特徴判定の手法はその仕様に応じて種々変形可能で
ある。また直線化処理された直線シンボルの表示形態も
特に限定されない。

その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形
して実施することができる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、セグメント分割し
た部分線画像毎にその線分を追跡してセグメント上の各
点での曲率を求め、この曲率から局所的な特徴と大域的
な特徴とを求めて直線近似の要件を満たしているか否か
を判定して直線か処理を行うので、部分線画像を精度良
く直線近似していくことができる。しかも直線化判定に
曲率の情報を有効に用いているので、従来の距離計算の
ような大掛かりな掛け算処理が不要であり、その処理速
度の高速化を図ることができる等の実用上多大なる効果
が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る直線化判別方式を適用
して実現される直線化処理装置の要部概略構成図、第２
図は部分線図形の方向コード列化に用いる方向コードの
例を示す図、第３図は部分線図形の例を示す図、第４図
は直線化判定処理手続きの全体的な流れを示す図、第５
図は曲率取／ｌ乙 得処理手続きを示す図、第６図は直線蜜の条件判定処理
手続きを示す図である。 ■・・・画像人力部、２・・・細線化処理部、３・・・
セグメント分割部、４・・・曲率取得部、５・・・直線
判定部、５ａ・・・局所的特徴判定手段、５ｂ・・・大
域的特徴判定手段、６・・・直線シンボル格納部、７・
・・表示部。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力線画像のセグメント分割された部分線画像毎
   に、その部分線画像が直線近似し得るか否かを判定する
   に際し、 セグメント分割して抽出された部分線画像の曲率から求
   められる局所的な特徴と、上記部分線画像の端部での向
   きから求められる大域的な特徴とをそれぞれ判定して該
   部分線画像が直線近似し得るか否かを判定することを特
   徴とする直線化判別方式。
2. （２）部分線画像の局所的な特徴は、細線化された部分
   線画像を形成する画素の並びの向きの変化から求められ
   る各画素についての曲率が所定の設定値より小さい画素
   の数と、上記部分線画像を形成する全画素数とを比較し
   て求められることを特徴とする請求項（１）に記載の直
   線化判別方式。
3. （３）部分線画像の大域的な特徴は、細線化された部分
   線画像を形成する画素の並びの始端と終端での向きを比
   較して求められることを特徴とする請求項（１）に記載
   の直線化判別方式。