JPH04160575A - 形状認識装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は入力画像データをヘタ１−ルデータに変換して
、そのベクトルデータに基づいて入力画像の図形を認識
する、例えばデジタルプリンタ、ファクシミリ、デジタ
ル式印刷機、デジタル複写機等に好適な形状認識装置に
関する。

〔従来の技術〕

ラスター走査で読み取った画像信号を画像処理して画像
を認識する技術として、例えば特開昭５４−１５４９３
５号公報には図中の２つの円を結ぶ連結線を認識できる
方法が、また特開昭５５−８３９７２号公報にはある領
域を用いてビットマツプ画像内の異なる記号を区別する
方法が、特開昭５６−５９３７４号公報にはビットマツ
プ画像内の線同士の接合点と、その点での線の方向を取
り出す装置が、特開昭５６−１０５５６７号公報、特開
昭５９−５２３８４号公報および特開昭６０−２４６８
１号公報には方眼紙に描かれた例えば回路図のような線
図を読み取り、方眼紙の枡目毎に「辞書」と比較して異
なる記号を区別する図面読取装置が開示されている。

また特開昭５６−１．０５５８０号公報には細線化処理
によってヒツトマツプデータをベクトルデータに変換し
た後、線長さを計算し記号を認識する図形認識方法が、
特開昭５７−２５０８３号公報には対象図形の認識方法
が、特開昭５７−１５００７５号公報にはビットマツプ
画像の水平および垂直線を調べて矩形形状を認識する装
置が、特開昭５８−１８７７６号公報にはまず図形中心
を見つけ、該中心から図形外周上の点までの距離を全方
位にわたって測定してその距離、即ち半径ｒと角度をグ
ラフ化し、該グラフの一次微分を計算して図形の形状を
認識する技術が開示されている。

さらに特開昭５８−２４．９７４号公報、特開昭５９−
２２１７５号公報、特開昭５１−２２１７８号公報およ
び特開昭６１−８７７号公報にはまずビットマツプ画像
の輪郭線を見つり、該輪郭線−］二の各点において８方
向への濃度変化を調へて輪郭線」−の開始点からの距離
に対してグラフ化することにより画像の形状を認識する
方法が、特開昭６０−４５８８７号公報には認識すべき
形状の領域を指定し、デジタル画像の水平方向の切断線
の画素数を数えることにより形状を認識する装置が、特
開昭６（１−１４２４８６号公報には線ベクトルの交点
を見つけ、該交点を含む小領域を取り出し「辞書」と比
較して例えば回路図記号等を認識する図面認識装置が、
特開昭６１−７４０７８号公報および特開昭６１−７４
０７９月公報にはマＩ・リソクス演算を用いて接合線と
記号を分離する形状分離装置および形状認識装置が、特
開昭６１−１８２１８３号公報にはビン１−マツプ画像
の形状が画像分割法を用いて「辞書」中の１組の形状と
比較するパターン認識方法が、特開昭６１−２０８１７
１号公報には回路図等の図面要素を見つけ、「辞書」と
比較して図面を読み取る装置が、さらに特開昭６２−１
３３５８８号公作には交点と接合点を求め、それらの領
域の画像を取り出し「辞書ｊと比較することによってそ
れらの形状を決定する画像認識装置が開示されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

多くの理由によって画像中の形状を認識することが望ま
しいので、−上記のように回路図やフローチャートの記
号を自動的に読み取る装置が多数開発されてきた。つま
り、形状を記述するのに必要なメモリーはその形状を形
成するベクトルを記述するのに必要なメモリーよりずっ
と少なくて済むので、形状認識によって画像データを形
状データに圧縮することが可能となる。また−貝形状と
して認識してしまえば、各種図形処理を行った後も形状
が劣化しない。例えば円をベクトルデータとして保持す
るのと円の形状データとして保持するのを比較すると、
ベクトルデークで保持した場合は、回転や拡大といった
処理を行うとギザギザが目立ってくるか、円の形状デー
タで保持するとそういった劣化はない。

従来の形状認識方式は断片的なヒツトマツプデータまた
は方向データを「辞書」と比較して形状認識し、ビｙ　
ｌ・マツプ画像処理を行う時間のかかる処理方式になっ
ている。他の方式も知られているが、それとても極少数
の組の記号や形状が認識できるに過ぎない。

本発明は画像中のどんな大きさ、形状の閉図形でも高速
かつ効率的に認識できる形状認識装置を提供することを
目的とする。さらに正方形、長方形、円、三角形、平行
四辺形および他の基本形状を区別することかできる形状
認識装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するだめの手段〕

本発明は北記課題を解決するために、第１の手段は形状
認識装置が始点、終点、角度および幅から成るベクＩ・
ルデータを保持するベクトル記憶手段と、前記ヘクＩ・
ル記憶手段に保持されたベクトルデータから矩形や円等
の基本形状を形成するベクトルデークを分離する分離手
段と、前記分離されたへりトルデータを基本形状毎に記
憶する分離ベタ１−ル記憶手段とを有するようにしたも
のである。

第２の手段は第１の手段において、形状認識装置がさら
に前記基本形状の中心点を計算し平行な線の数を数える
ために、前記基本形状の水平および垂直範囲を計算する
計算手段とを有するようにしたものである。

第３の手段は第１または第２の手段において、形状認識
装置がラスター走査画像データをベクトルデータに変換
するベクトル変換手段と、ベクトルデータを出力走査画
像のラスターデータに変換する走査画像変換手段を有す
るようにしたものである。

〔作用〕

第１の手段では、画像データが入力すると始点、終点、
角度および幅から成るベクトルデータに変換されベクト
ル記憶手段に記憶される。読み出されたベクトルデータ
は分離手段によって前記ベクトル記憶手段に保持された
ベクトルデータから基本形状を形成するベクトルデータ
を分離する。分離ベクトル記憶手段は分離されたベクト
ルデータを保持する。

第２の手段では、計算手段は基本形状の中心点を計算し
平行な線の数を数えるために、前記基本形状の水平およ
び垂直範囲を計算する。

第３の手段では、ベクトル変換手段は、ラスクー走査装
置で読み取られたラスターデータをベクトルデータに変
換する。走査画像変換手段はへクトルデータを出力走査
画像のラスターデータに変換する。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を参照して詳細に説明す
る。

第１図は本発明の一実施例としてのデジタル複写機の画
像処理回路の概略ブロック図である。図において、■は
原稿読み取り装置であって原稿を光学的に読み取り２値
データに変換した後画像データとしてメモリに格納する
。２ば画像判定部であり格納された画像データが文字デ
ータなのか図形画像データなのかを判定する。３はベク
トル変換部であり、図形画像と判定された画像データを
読み出して図形画像データを抽出し、それをベクトルデ
ータに変換する。４は図形認識部であってベクトルデー
タを読み出して直線、円等の図形要素として認識すると
共にそれらの認識結果を図形要素データとして格納する
。５は作画装置であって図形要素データと文字データを
合成し記録紙上に作画する。

ベクトル変換部３でベクトル変換された画像データは多
くの処理を得て出力されるが、その前に最も圧縮された
状態に変換される。第２図はベクトルのベクトルデータ
フォーマットを示したものである。

本発明は閉形状を構成する各ベクトルは、その両端にそ
れぞれ連結するベクトルを有しているという原理に基づ
いている。この原理によってどちらかの端に隣接するベ
クトルを有しないベクトルは形状ベクトルではないとし
てフラグを立て取り除くことができる。上記処理を何度
も繰り返すことにより、次に述べる例外を除いて殆どの
非形状ベクトルは取り除かれる。即ち、例外は３つのベ
クトルの終端が同一の点で終わっている場合である。な
お、本明細書ではベクトルの終端が一致している時のみ
接合していると言い、ベクトルの長さ方向に沿った途中
で他のベタ１ヘルに交差する時には接合しているとは言
わないことにする。

第３図は実施例による画像認識処理のフローチャー１・
を示したものである。以下このフローチャートに従って
上記処理を説明する。

まずステップＳ−１では画像中の全てのベクトルの終点
を取り出しバッファメモリに記録する。

このバッファメモリにはベクトルの２倍の数の点座標と
共に、取り出したベクトルのカウンタ（ＮＵＭ−ＪＰ）
、除去フラグ（ＳＴ）および指標が記憶される。次にス
テップＳ−２で、不要ベクトルの除去またはヘクＩ・ル
の除去処理速度を」二げるために、高速整列法によって
Ｘ座標の小さい順に各点を整列させる（Ｓ−２）。

次にステップＳ−３では除去フラグ設定処理によって除
去フラグが立てられた点（ベクトル）がバッファメモリ
から除去され、ＮＵｔ−ＪＰの値がＯにリセットされる
。この不要ベクトル除去処理は除去すべき点がなくなる
まで（Ｓ−４）続けられ、全ての除去処理が終了すると
、閉図形が認識される（Ｓ−５）。最早、閉図形が存在
しなくなると（Ｓ−６でＮＯ）、閉図形の形状認識が行
われる（Ｓ−７）。

第４図は除去フラグ設定処理のフローチャートを示した
ものである。図に従って除去フラグ設定処理を説明する
。

まず初期化処理が行われ（Ｓ−８）、次のステップＳ−
９でハソファメモリの最後の記憶部分にあるのかどうか
判断される。その結果ＮＯならばステップ５−１０で次
の点に移り、ステップ５−１）では最初の点から始まっ
て、それぞれの点に連なる他の点を見つけ、その点から
の距離が一定の範囲に入る他の点の数が数えられる。こ
うして数えた点の数がベクトルのＮＵＭ−ＪＰとなる。

次にステップ５−１２でベクトルのＮＵＭ−ＪＰが０よ
り大きいかどうか判断され、その結果ＮＯ（ＮＵＭ−Ｊ
Ｐ＝０）ならばステップ５−１３でその点に除去フラグ
を立てる。ステップ５−１４では除去フラグが立てられ
た点を見つけ、その点のベクトルの反対側の終点にも除
去フラグを立てる。この処理はバッファメモリの最後の
記憶部分に至るまで続けられる（Ｓ−９でＹＥＳ）。

第６図（ａ）、　（ｂ）は２つの異なる画像のベクトル
除去処理の手順を示す説明図である。図から明らかなよ
うに、閉図形を構成するベクトルは分離され、升形状ヘ
ク１〜ルは取り除かれる。（ｂ）には３つのベクトルの
終端が一致する例外的な場合の画像が示されている。こ
れらのベクトルはそのままにして後述の処理に委ねられ
る。そのまま残しておくのはそれらのベクトルが閉図形
の一部を構成するかもしれないからである。

第５図は閉図形認識処理のフローチャートであり、同図
に従って第３図のステップＳ−５の閉図形認識処理を説
明する。

除去フラグを立て除去される殆どの非形状ベクトルに関
して、各々の図形の周囲に沿ってその図形を構成するベ
クトルを記録し、それらのＸ座標およびＸ座標の最大値
と最小値を記録するのは容易である。これらの値を用い
て図形の中心点、幅および高さが決定される。

３つのベクトルの終端が一致することがある場合には複
雑になる。まず終点が格納されているバッファメモリか
ら開始点を選ぶ。この開始点は両端にそれぞれ接合点を
有し、かつ接合点には除去フラグが立てられていないベ
クトルの終点でなげればならない。即ち、ＮＵＭ−ＪＰ
＝２、除去フラグ−Ｏ１指標（ＰＴ）ｌである開始点を
見つげる（Ｓ−１５）、次に同じベクトルの反対側の終
点、ＰＴ２を見つけ、さらにこの開始点に最も近い終点
を探し、図形の周りを回る方向、即ち時計周りか反時計
回りかを決定する（Ｓ−１６）。次に閉図形の周回方向
が変わったかどうかを判断しくＳ−１７）、その結果が
ＮｏならばＰＴＩおよびＰＴ２に除去フラグを立て、閉
図形に対するベクトルを別々に記録する（Ｓ−１６）。

ステップ５−２０ではＰ’ｒ２のＮＵＭ−ＪＰ（７）値
が３かどうかが判断される。その結果がＮｏならばこの
ベクトルの終点を見つける、即ち閉図形の次の点ＰＴ１
を見つける。（Ｓ−２４）。最近接点の探索、ベクトル
の他端への転移および除去の処理は開始点に再び戻るま
で繰り返される（Ｓ〜２５）。

３ベクトルが接合した図形の処理は以下のように扱われ
る。３ベクトル接合点が見つかった時、即ちＰＴ２のＮ
ＵＭ−、ＪＰの値が３（Ｓ−２０でＹＥＳ）の時、ステ
ップ５−２１でそれが閉図形における開始点かどうかが
判断される。Ｎｏの時は何時でもレジスタの状態が記憶
される（Ｓ−２３）。ステップ５−２１で判断がＹＥＳ
の時ば除去フラグを解除し、ＰＴＩのＮＵＭ−ＪＰの値
を３にセントする（Ｓ−２２）。ステップ５−１７で３
ベクトル接合点で間違った過程を採ったことが分かれば
レジスタの値を前の値に戻し、各終点には除去フラグを
立てて３ベクトルば０にリセットされる（Ｓ−１８）。

３ベクトルには除去フラグが立てられたままになってい
るが、やがてこれらは除去される。閉図形の周りを回る
方向が変わると、順路違いになってしまうことが分かる
。

次に第３図のステップＳ−７での閉図形の形状認識処理
を説明する。

各々のベクトルに対してそれぞれ形状ベクトルが記憶さ
れていれば、容易に形状を決定することができる。本実
施例では次の３つの主パラメーターを用いて以下のよう
にして閉図形の形状が決定される。即ち主パラメーター
は（１）図形中のベクトル数、（２）図形中の平行線の
数、（３）図形中の隣接ベクトル間の最小角および最大
角である。第７図は形状認識される基本形状のセントの
例を示したものである。

円：（１）ベクトル数〉５； （３）隣接ベクトル間の最小角；画像のベクトル化方式
によるが１２０度が妥当な角度である。

多角形：（１）ベクトル数−任意数； （２）平行線の数〈２； （３）隣接ベクトル間の最小角〈８０°；正方形：（１
）ベクトル数−４； （２）平行線対の数−２； （３）２つのベクトル間の最大角＃９０°；（４）高さ
ζ幅 長方形＝（１）ベクトルｔ８１．＝４；（２）平行線対
の数−２； （３）２つのベクトル間の最大角−９０°；（４）高さ
一幅 平行四辺形：（１）ベクトル数−４； （２）平行線対の数−２； （３）２つのベタ１−ル間の最大角：許容誤差の限界に
よる９０度より大きな角度； 三角形＝（１）ベクトル数−３； 最小角および最大角の値および高さ対幅の比は発明が適
用される装置に特有の値となる。円のヘタ１〜ル数も画
像をベクＩ−ル化する際のアルゴリズムにより変化する
。Ｘおよびｙ方向の高さと幅は例えば円と楕円を区別す
るのに用いられる。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、請求項第１項記載
の発明にあってはベクトル記憶手段に保持されたベクト
ルデータから矩形や円等の基本形状を形成するベクトル
データを分離する分離手段と、前記分離されたベクトル
データを基本形状づσに記憶する分離ベクトル記憶手段
とを有するから、画像のベクトルデータから基本形状の
ベクトルデータを高速かつ効率的に取り出すことができ
る。

また第２項記載の発明にあっては、他のベクトルデータ
から基本形状を形成するベクトルデータを得る基本形状
形成手段と、前記基本形状を個々のベクトルに分解して
ベクトルデータを記憶する基本形状ベクトル記憶手段と
、前記基本形状の水平および垂直範囲を計算する計算手
段を有するから、多数組の閉図形を高速に認識すること
ができる。

さらに第３項記載の発明にあっては、ラスクー走査画像
データをベクトルデータに変換するベクトル変換手段と
、ベクトルデータを出力走査画像のラスターデータに変
換する走査画像変換手段を有するから、本発明を非ベク
トル画像へ拡張する際に有用なものとなる。

【図面の簡単な説明】

図面は全て本発明の実施例に係る図であって、第１図は
本発明の一実施例としてのデジタル複写機の画像処理回
路の概略プロ・ツク図、第２図はベクトルのデータフォ
ーマットを示した説明図、第３図、第４図および第５図
はそれぞれ画像認識処理、除去フラグ設定処理および閉
図形認識処理のフローチャート、第６図は画像のベクト
ル除去処理の手順を示す説明図、第７図は形状認識され
る基本形状のセントの例を示した説明図である。 １・・・原稿読み取り装置、２・・・画像判定部、３・
・・ヘタ１−ル変換部、４・・・図形認識部、５・・・
作画装置。 第２図 第３図 区 蛎 第 円 ７図 輻 １日 Ｘす辛４ 」二〇７１ン −ＬＫ＋／Ｊ”／

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）始点、終点、角度および幅から成るベクトルデー
   タを保持するベクトル記憶手段と、 前記ベクトル記憶手段に保持されたベクトルデータから
   矩形や円等の基本形状を形成するベクトルデータを分離
   する分離手段と、 前記分離されたベクトルデータを基本形状毎に記憶する
   分離ベクトル記憶手段と、 を有する形状認識装置。
2. （２）請求項第１項記載の形状認識装置において、前記
   基本形状の中心点を計算し平行な線の数を数えるために
   、前記基本形状の水平および垂直範囲を計算する計算手
   段を有する形状認識装置。
3. （３）請求項第１項または第２項記載の形状認識装置に
   おいて、ラスター走査画像データをベクトルデータに変
   換するベクトル変換手段と、ベクトルデータを出力走査
   画像のラスターデータに変換する走査画像変換手段を有
   する形状認識装置。