JPH04141783A - 電子線図形データ作成装置及び方法 - 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、線図形のデータ作成装置及び方法、特に、線
図形の形状の内部の閉領域を形成してぬりつぶすことに
よって、線図形のデータを作成する線図形のデータ作成
装置及び方法に関する。

〔従来の技術〕

従来、２本線道路の中心線の位置情報を入力する方法と
して、ディジタイザを用いた人手によって入力していた
。

すなわちディジタイザ上に図面を貼り、入力しようとす
る図形の２本線道路の中心線に沿ってカーソルを移動さ
せながら、図形上の点列を指定してゆき、たとえば２本
線道路の中心線が第３１図（ａ）に示すような曲線の場
合Ｘ印で示す点を順に入力することにより、計算機に第
３１図（ｂ）の折れ線で近似された図形を入力できる。

また、第２の従来例として画像中の平行線領域を抽出し
て中心線を求める方法がある。第３２図を参照して第２
の従来例を説明する。この方法においては、道路として
の平行線を抽出する際に、平行線の定義を与える必要が
ある。平行線の定義としては、例えば、２つの条件があ
り、条件１としてＩ　＞ｋ−ｄ　（ｋ＞１）ここにｌは
、平行線の長さ、ｋはパラメータである。条件２は、平
行線の内側は、空白であるとの条件である。この２つの
条件を満足するものが道路を表わすものとして抽出され
ることになる。

その後、この平行線として抽出されたデータを使用して
道路中心線を求めるようになっている（電子情報通信学
会論文誌　１９８９／４　Ｖｏｌ　Ｊ７２−ＤＩｆ　　
Ｎｏ、４　　Ｐ５４７〜　Ｐ２Ｓ５）　　。

次に、第３３図を参照して第３の従来例を説明する。こ
の第３の従来例では原画像をベクトル化し平行なベクト
ルの組を使って芯線を求め、道路中心線を求める方法が
述べられている（電子情報通信学会論文誌　１９８５／
２　Ｖｏｌ　Ｊ６８−Ｄ−Ｎｏ、２　Ｐ］５３〜Ｐ１６
０）。この方法によれば、まず地図上の図形の周りを時
計方向に追跡し、ベクトル化して輪郭線りが形成される
。次に、輪郭線りの中から一本の輪郭線Ｖを取り出し、
ベクトル■の左側に近接して、かつ平行して存在し、方
向が逆のベクトルＷを探す。

そして、ベクトル■、Ｗをペアベクトルとし、その中心
に道路中心線を発生させる。

〔発明が解決しようとする課題〕

すなわち、第１の従来技術によれば、ディジタイザによ
る入力は多大な労力を要し、入力誤差も大きく、入力漏
れのおそれが生しる。

また、自動的に位置情報を抽出する従来技術の第２例で
は、道路平行線の判別がつきにくい疑似的な線が生じた
場合、抽出不良が生じる。

すなわち、第２の例によれば、上述したように第１の条
件と第２の条件との２つの条件を満たした場合だけ平行
線として抽出するようになっているため、たとえば、第
２９図の丸印Ａ中に示すように道路中に立体交差がある
場合に第２の条件である内部が空白であるという条件を
満たさないので道路であるにもかかわらず道路として抽
出されないこととなり、抽出不良が生じる。

さらに、自動的に位置情報を抽出する従来技術の第３例
によれば、第３０図の丸印Ｂ中に示すように、図形自身
のとぎれが生じた場合に輪郭線■、Ｗが形成され得す道
路中心線が求められないので処理が中断される。

本発明は上記諸問題に鑑みてなされたもので、その目的
とするところは、道路と、道路以外を区別して閉領域を
形成してあらかしめ道路を確定することで迅速に道路中
心線を作成することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を有する本発明は道路を含む線図形を記載した
原稿を読み取り画素単位毎のデータに変換する読み取り
手段と、読み取られた画素を一画素単位まで細線化して
座標を付してベクトルデータとするベクトル化手段と、
ベクトル化された線図形のベクトルの近似点を設定する
ベクトル近似手段と、ベクトル近似によって得られたデ
ータを基に、線図形内に閉領域を形成する閉領域形成手
段と、閉図形領域を細線化して道路中心線を抽出する道
路中心線抽出手段と、道路中心線抽出手段によって形成
された複数のベクトル列のうち特定のベクトル列の連な
りを示すベクトル群を指定するベクトル群指定手段とを
有する。

また、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り、画
像単位毎のデータに変換し、読み取られた画素を一画素
単位まで細線化して座標を付してベクトルデータを作成
し、ベクトル化された線図形のベクトルの近似点を設定
し、ベクトル近似によって得られたデータを基に線図形
内に閉領域を形成し、閉領域図形領域を細線化して道路
中心線を抽出し、道路中心線を抽出して形成された複数
のベクトル列のうち特定のベクトル列の連なりを示すベ
クトル群を指定する。

また、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り画素
単位毎のデータに変換する読み取り手段と、読み取られ
た画素を一画素単位まで細線化して座標を付してベクト
ルデータとするベクトル化手段と、ベクトル化された線
図形のベクトルの近似点を設定するベクトル近似手段と
、ベクトル近似によって得られたデータを基に、線図形
内に閉領域を形成し、閉領域化されたベクトル近似デー
タを表示用電子データとする閉領域形成手段と、を有す
る。

さらに、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り、
画像単位毎のデータに変換し、読み取られた画素を一画
素単位まで細線化して座標を付してベクトルデータを作
成し、ベクトル化された線図形のベクトルの近似点を設
定し、ベクトル近似によって得られたデータを基に線図
形内に閉領域を形成し、閉領域化されたベクトル近似デ
ータを表示用電子データとする。

〔作用〕

上記目的を有する本発明によれば、２本の平行線で書か
れた道路を有する道路地図において、道路と道路以外を
区別して、閉領域を形成し、閉領域内のぬりつぶし手段
によってぬりつぶされた領域を反転させ、道路中心線を
求めるため道路領域を一画素のなるまで細線化する細線
化された道路中心線に関してベクトル化を図る。

このように、道路と道路以外の領域を識別するために閉
領域を形成して道路を確定してから次の作業を行なうの
で閉領域化不良箇所が修正箇所として明確化され、修正
箇所の発見を容易にし、修正作業が迅速になる。

また、閉領域を形成したベクトルは、そのままＣＲＴに
道路又はそれ以外の領域を塗潰し表示するための表示用
データとして用いることができる。

〔実施例〕

以下、本発明を図示の実施例に基づいて説明する。

ＣＰＵｌ０には、例えば、光学的に地図から図形を読み
取るスキャナ等の図面読み取り部１と、読み取られた図
形を一画素になるまで細線化し、細線化を行なった中心
線について、端点、分岐点、交差点を終始点として、線
セグメントを形成し、各線セグメントの点列位置につい
て座標を記録する、いわゆる、ベクトル化を行う細線化
ベクトル化部２と、ベクトル化部２によってベクトル化
されたデータによって道路と、ベクトル化された曲線部
、角部をベクトル近似するベクトル近似部３と道路意外
を区別し、道路以外の領域を閉領域として形成する閉領
域形成部４と、閉領域形成部４によって形成された閉領
域内をぬりつぶし、道路中心を抽出する道路中心抽出部
５と、道路中心線から幹線道路を示すような意味のある
ベクトルの連なりを指定するベクトル群指定部６とが接
続されている。

次に、第２図のフローチャートを用いて、本発明の道路
中心線作成装置の動作を説明する。まず、２線表記され
た地図図面を光学的にスキャナ等の図面読み取り部１で
読み取り、第９図（ａ）に示すような画像をイメージデ
ータとして蓄える（ステップ１００）。次に、図面読み
取り部１で読み取ったイメージデータを細線化ベクトル
化部２によって線の太さが一画素になるまで細くし、第
９図（ａ）に示すような画像を得る。ここで細線化につ
いては代表的な方法としてＨｉｌｄｉｔｃｈの方法があ
る（デジタル画像処理工学　日刊工業新聞社刊参照）。

次に、細線化ベクトル化部２を用いて端点、分岐点、交
差点を終始点とする線セグメントの各点を追跡し、点列
位置の座標を記録化してベクトル化する（ステップ１０
１）。

次に、ベクトル近似部３によって、ベクトル近似を行な
う（ステップ１０２）。これは、線図形のベクトル列を
構成する各画素毎に線図形のベクトル列の湾曲の程度を
角度によって複数の段階に分類し、各段階毎に前記ベク
トル列に近似する近似点を設定し、この近似点を結んで
高精度のベクトル近似線を設定する。

これを、第３図の高精度ベクトル近似法のフローチャー
トを用いて、詳しく説明する。

第２図８１０１で得られたベクトル列に対し、各点の曲
率を算出する。各曲率の算出の方法は第４図に示すよう
に検査点ｉ点を中心に検査点の前２０点目間　と後２０
点目間　とに線Ｌ　％ＬＲＦ　　　　　　　　　　　　
　　ＲＦ を引き、線Ｌ　とＬＲとの補角θを各検査点の曲率Ｃと
して求める。さらにＣ、＝　（２，５ｘ１　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
ｍ（Ｃ，＋Ｃ，）＋５．Ｏｘ　（Ｃ，＋Ｃ，）＋−４＋
＋４　　　　　　　　　＋−３＋＋３＋７．５ｘ　（Ｃ
十Ｃ，）＋１０．０ｘ１−２　　　＋　”、　２ （Ｃ，＋Ｃ，＋Ｃ，））／６０．０によって一］　　　
＋　　　　＋＋１ 検査点前後４点の各曲率の移動平均をその検査点での曲
率とする。次に第５図に示すように曲率移動平均の値が
、７０°以上を角部、１８°以上７００未満を曲率大、
７．５°以上１８°未満を曲率中、７．５°未満を曲率
小として、分類する。

曲率７０°以上の角部の場合には、第６図に示すように
、Ｐ　　、Ｐ　　、Ｐ　　、Ｐ　　、Ｐ　　、Ｐ　　。

Ｐ　　ＳＰ　　のうちＰ５、Ｐ６を削減してデータの削
減を行ない角部を残す。

次に、角度が大の場合について近似方法を説明する。角
度大とは曲率移動平均が１８°以上７０°未満のものを
いう。角度大に分類されたベクトル列に対し、累積誤差
がＥｍａｘ　　Ｃ最大許容累積誤差）以内におさまる検
査点が最長（多）の最小二乗近似線を引く。ただし、検
査点数は、限定する。すなわち、曲率が犬の場合、最短
６画素分の検査点数に関する最小二乗近似線を引く。そ
して、最大累積誤差が１．５画素以内ならさらに最大３
２画素分まで画素を逐次延ばして最小二乗近似線をひく
　（第７図を参照）。このようにして得られる原曲線Ｏ
に対する最小二乗近似線りを第７図中に示す。そして検
査開始点Ｓから検査終了点Ｅまでに延びる最小二乗近似
線Ｓから検査終了点Ｅまでに延びる最小二乗近似線りを
３＝１に内分する点であって、原曲線０の内側にある点
を近似点Ｘとして選択する。ここで３：１に内分する点
を近似点とするのは、原曲線をテーラ−展開した高次の
項まで考慮すると近似する点を検査区間の両端点とする
と誤差量が多くなるためである。これは、二乗誤差を最
小とするため、近似する原曲線をテーラ−展開した高次
の項が近似区間の端点てはなく近似区間の内側の点で近
似線分と交差するためである。

次に、角度中、小の場合について、第４図及び第８図を
参照して説明する。角度中とは曲率移動平均７．５°以
上１８°未満のものをいい、角度小は、曲率移動平均７
．５°未満のものをいう。

最短検査点数を１２画素として、最小二乗近似線分を求
める（第８図を参照）。そして、最大累積二乗誤差が４
．０画素以内であればさらに最長４８８画素で検査点数
をふやして最小二乗近似線分を求める。そして、第７図
のように原曲線Ｏについて最小二乗線りを求める。最小
二乗近似線分りを１３に内分する点を近似点Ｘ１とし、
３：１に内分する点を近似点Ｘ２とする。この近似点Ｘ
１、Ｘ２の座標を残して前に求められた隣接する近似点
と結ぶ。

上記したように曲率極大の角においては、角の点を保存
するため、量子化された点を使用して単純間引きを行な
い、曲率大では、許容誤差を小さくし近似区間を小さく
し、制限して滑らかな曲線を表現する。曲率中または曲
率小では曲率が小さいほど許容誤差を大きくして直進性
を表現するようにする。

次に、ベクトル近似された線図形の閉領域化について説
明する。

ここで、第１５図に示すブロック図を参照して閉領域形
成部４を説明する。閉領域形成部４は道路端点抽出部３
１と境界間ベクトル抽出部３２、とぎれ抽出部３３及び
端点間接続部３４とからなる。

道路端点抽出部３１は次のように動作する。

第１７図及び第１８図を参照して説明する。まず、例え
ば、第９図（ｂ）中の道路端点領域２５内にある検査ベ
クトル１７の端点Ａから半径ｒｄの円内に端点をもつ近
傍ベクトル１５．１６．１８のうち、検査ベクトル１７
と平行なベクトルを抽出する。第１７図においては、検
査ベクトル１７と、平行なベクトル１５と検査ベクトル
１８とが抽出される。

次に、検査ベクトル１７の端点Ａから検査ベクトル１８
の端点Ｂと、検査ベクトル１５の端点りを線１　．１　
　によって結び、その線１　．１とベクトル１７とのな
す角が直角であるもの、すなわち、検査ベクトル１８を
平行ベクトルとして抽出して道路端点Ａ、Ｂを抽出する
（ステップ１２１）。

次に、とぎれ部抽出部３３において第９図（ｂ）中の地
図上の線切れによるとぎれ部、例えば、符号２９．３０
で示される部分を抽出する。

その抽出を第１８図を参照して説明すると、線切れ部Ｆ
から半径ｒ　１中心角θの扇型の接続点捜索領域を設け
、その領域内をサーチし、接続点Ｆを抽出する。

次に、領域境界間ベクトル抽出部３２においては、境界
部の開領域を抽出する。開領域は、細線化され、ベクト
ル化された線を追跡し、まず、始点、終点とも境界点で
ある線を抽出する。それについて第９図（ｂ）を用いて
具体的に説明すると、例えば、線Ｚ　は、始点Ｐ　１終
点Ｐ２が共に境界点であり、抽出される対象線となる。

また、線Ｚ　に関しては終点Ｐ３から出発して、終点Ｐ
４に至るベクトルを追跡した結果、始点Ｐ　１終点Ｐ４
とともに境界点にあるため線抽出される対象線となる。

このようにすべての線について始点、終点が共に境界点
であるものを抽出する。

その後、それらの始点と終点とを結んで出来た領域を塗
り潰したと仮定したとき、塗り潰し領域が、他の塗り潰
し領域を含まないように、境界点のペアを抽出する。第
９図（ａ、　）に示す場合には、Ｐ　とＰ　　、Ｐ　　
とＰ　を境界点のペアとして抽出する。そして、このよ
うにすべての境界点のペアを抽出する（ステップ１２３
）。

その後、端点間接続部３４で、上述した方法で発見され
た接続候補点平行ベクトル１７．１８の端点Ａ、Ｂと、
道路端点部２３．２４．２５．２６．２７．２８と線切
れ部ＥＦ間に新たなラインを追加する。このように、地
図上の図形のすべての線切れ部やとぎれ部についてライ
ンを追加する。その結果、第９図（ｂ）中の道路端点部
２３．２４．２５．２６．２７．２８の部分が接続され
、また、線とぎれ部２９．３０が接続され、さらに、境
界部分を示す点線部分が接続され、第１０図に示すよう
な図形が形成される。

次に、ぬりつぶし部５によって、閉領域形成部によって
形成された閉領域内をぬりつぶす。

このように閉領域内をぬりつぶすことによって、第１１
図に示すような画像が得られる（ステップ１０４）。

このとき、閉領域内にとぎれ部開放部があれば、閉領域
が形成されずその部分がぬりつぶされることがないので
、空白部として残り、たとえば第１４図のような図面が
形成される。このような空白部は、前述したような道路
端点抽出部３１または、境界開部抽出部３２、とぎれ抽
出部３３によっては道路端点、とぎれ部が見い出さない
場合に生じる。

例えば、とぎれ部抽出部３３によればＶ。とθとの条件
によっては端点Ｅが見つからないこともあり、そのよう
な場合に閉領域化されず、空白部として残ることとなる
。

このような空白部が生じたときには、この空白部に注目
し、とぎれ部分や、境界開部分について一つ一つ手作業
により、閉領域を形成する。このようにして閉領域化が
完成したベクトルデータは、電子地図等をＣＲＴに（塗
潰し）表示するための表示用データとして用いるととも
に、下記の道路中心線を求める基礎データとしても用い
られる。

前記のようにして得られたイメージを白黒反転させたも
のが道路イメージとなる。ここにぬりつぶし部と白黒反
転手段によってデータ変換手段が構成される。この道路
イメージに対して細線化ベクトル化部２を用いて一画素
となるまで細線化し、端点、分岐点、交差点を終始点と
する線セグメントの角点列を追跡し点列位置を記録すべ
く、ベクトル化して道路中心線の位置情報を求める。

次に、道路中心線自動修正を行う（ステップ１０４）。

而して、道路中心線自動修正法によれば、任意太さの線
図形の細線化結果をその分岐点及び交差点を含まない折
れ線を抽出すると共に、その折れ線相互間の接続情報を
抽出する。ベクトル化では画素と近似誤差の小さいベク
トルを求める手法を採用したが夫々の細線化処理におい
て図形にひずみが生じるので細線画像を忠実にベクトル
化しても元の線図形の中心線とは異なる形状になる場合
がある。第２３図に示す例がそれである。この第２３図
のような中心線を第２４図のような形状に修正するのが
道路中心線自動修正処理である。

このような道路中心線自動修正処理を第１９図を参照し
て説明する。線図形の輪郭を追跡し、線図形の屈曲点を
抽出する。追跡した順に屈曲点を結んで得られた線分の
中で、細線化結果から得られた折れ線１２の両側にあっ
て、対となる線分の組１１ａ、１３を抽出する。線分の
組１１ａ１１３に内接する長方形Ｆ　　ＳＦ　　、Ｆ　
　ＳＦ　　からなる信頼区間を求め、その内部になる折
れ線１２の形状を線分の組の座標を用いて修正し、信頼
区間の中心線を求める。その結果、第２０図に示すよう
な中心線１２が信頼区間Ｆ　　、Ｆ　　。

Ｆ３、Ｆ　内ではベンド点１２Ｐのない直線となる。

次に、線分の組に外接する長方形■　、■　、■３、■
４からなる予測区間を求め、それらが相互に重なる線図
形の屈曲点部分の折れ線の形状を信頼区間の中心線を用
いて修正する。第２６図に示す線図形の屈曲点を第２７
図のように修正する。

さらに折れ線５０．５１．５２相互の接続情報に基づい
て、折れ線５０．５１．５２の接続部分の形状を信頼区
間の中心線を用いて修正し、細線化結果の分岐点部分に
あたる中心線を求める。第２３図に示す線図形の屈曲点
を第２４図のように修正する。

このように道路中心線を道路の屈曲点を結んで得られた
線分で対となる線分の組を抽出し、信頼区間の中心線を
用いて修正するため人手による修正にように多大な労力
を要せず修正漏れがなくしかも道路中心線を修正し得る
。

このようにして、道路中心線を形成した後、道路中心線
は、分岐点や交差点を有する網目形状をしたベクトルデ
ータからなる。このようなベクトルデータから任意のデ
ータ列を選択するため、原稿上に透過性材をかぶせ当該
ベクトル列と他のベクトル列の分岐点の近傍にマークＭ
　　、Ｍ　　を配置３ 置する。マークＭ　　、Ｍ　　を配置したトレーシング
ペーパを、読み取り装置により読み取り、ベクトル群ご
とに分類分けされたマークから当該ベクトル群のマーク
に対応する分岐点、若しくは端点を探索し、ベクトル列
を追跡し任意ベクトル群を自動作成する。

このようにベクトル列を自動作成することにより任意の
ベクトル群を指定するための作業用コンピュータの専有
を防止し得るので、単色認識の画像読み取り装置でよく
安価な画像読み取りが可能となる。

〔発明の効果〕

このように、道路中心線作成装置によれば上記したよう
に、道路又は道路領域以外を区別しあらかじめ道路を確
定させてから道路中心線の抽出を行なうため、交差点、
分岐点付近での抽出抜けや、抽ａ不良を起こさずに、二
条線道路の中心線を迅速にしかも正確に形成することか
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の電子線図形データ作成装置のブロッ
ク図、第２図は、電子線図形データ作成装置のフローチ
ャート、第３図は高精度ベクトル近似法のフローチャー
ト、第４図は、曲率を求める説明図であり、第４図（ａ
）は、曲率算出の説明図、第４図（ｂ）は、曲率移動平
均の算出の説明図、第５図は、曲率分類表、第６図は、
角部のデータの削減を示す説明図、第７図は、曲率犬の
場合の近似点の求め方を示す説明図、第８図は、曲率中
、小の場合の近似点の求め方、第９図は、閉領域形成前
の説明図、第１０図は、閉領域形成後の説明図、第１１
図は、ぬりつぶし後の説明図、第１２図は、白黒反転後
の説明図、第１３図は、細線化後の説明図、第１４図は
、閉領域化不良を説明する図、第１５図は、端点間接続
部の説明図、第１６図は、端点間接続のフローチャート
、第１７図は、端点間接続の説明図、第１８図は、とぎ
れ部の接続の説明図、第１９図は、信頼区間の形成の説
明図、第２０図は、修正前の道路中心線の形状を示す説
明図、第２１図は、修正後の道路中心線の修正後の形状
を示す説明図、第２２図は、道路端点の形状を示す説明
図、第２３図は、道路中心線の修正前の形状を示す説明
図、第２４図は、道路中心線の修正後の形状を示す説明
図、第２５図は、予測区間の説明図、第２６図は、予測
区間により各部の補正をする場合の説明図、第２７図は
、新ベンド点の形成後の説明図、第２８図は、ベクトル
群選定の説明図、第２９図、第３０図は、従来技術によ
る従来技術のとぎれ部を示す説明図、第３１図、第３２
図、第３３図は、従来技術を示す説明図である。 ］・・・図面読取部、２・・細線化ベクトル部、３・・
・ベクトル近似部、４・・閉領域形成部、５・・・道路
中心抽出部、６・・・ベクトル群指定部。 出願人代理人　　石　　川　　泰　　実弟 図 第 図 第 図 第 図 第 図 （Ｑ） （ｂ） 第 図 第１０図 第１１ 図 第１３図 第１２図 第１４図 第１５図 第１７図 第１６図 第１８図 第１９図 第２０図 第２１図 第２２図 第２３図 第２４図 第２５図 第２６図 第２７図 第２８図 第３ｊ図 、Ｉ＞ｋ、ｄ （ｋ〉１ 第３２図 第３３図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り画素単
   位毎のデータに変換する読み取り手段と、読み取られた
   画素を一画素単位まで細線化して座標を付してベクトル
   データとするベクトル化手段と、ベクトル化された線図
   形のベクトルの近似点を設定するベクトル近似手段と、
   ベクトル近似によって得られたデータを基に、線図形内
   に閉領域を形成する閉領域形成手段と、閉図形領域を細
   線化して道路中心線を抽出する道路中心線抽出手段と、
   道路中心線抽出手段によって形成された複数のベクトル
   列のうち特定のベクトル列の連なりを示すベクトル群を
   指定するベクトル群指定手段とを有する電子線図形デー
   タ作成装置。 ２、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り、画像
   単位毎のデータに変換し、読み取られた画素を一画素単
   位まで細線化して座標を付してベクトルデータを作成し
   、ベクトル化された線図形のベクトルの近似点を設定し
   、ベクトル近似によって得られたデータを基に線図形内
   に閉領域を形成し、閉領域図形領域を細線化して道路中
   心線を抽出し、道路中心線を抽出して形成された複数の
   ベクトル列のうち特定のベクトル列の連なりを示すベク
   トル群を指定する電子線図形データ作成方法。 ３、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り画素単
   位毎のデータに変換する読み取り手段と、読み取られた
   画素を一画素単位まで細線化して座標を付してベクトル
   データとするベクトル化手段と、ベクトル化された線図
   形のベクトルの近似点を設定するベクトル近似手段と、
   ベクトル近似によって得られたデータを基に、線図形内
   に閉領域を形成し、閉領域化されたベクトル近似データ
   を表示用電子データとする閉領域形成手段と、を有する
   電子線図形データ作成装置。 ４、道路を含む線図形を記載した原稿を読み取り、画像
   単位毎のデータに変換し、読み取られた画素を一画素単
   位まで細線化して座標を付してベクトルデータを作成し
   、ベクトル化された線図形のベクトルの近似点を設定し
   、ベクトル近似によって得られたデータを基に線図形内
   に閉領域を形成し、閉領域化されたベクトル近似データ
   を表示用電子データとする電子線図形データ作成方法。