JPH04178776A - 図形処理方式 - 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】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は、線分によって表現された対象図形を単純な図
形に群化させるシステムにおける図形処理方式に関する
。

（従来の技術） 一般に、図形処理システムにおいては、処理対象とする
図形（対象図形）を線分（座標データ列）によって表現
し、そのデータに基づいて処理を行なう。この種、図形
処理システムにおいては、線分によって表現された対象
図形を、単純な図形毎に分離する（群化する）処理が行
なわれる。この群化処理は、図形の自動整形を行なう場
合や、図形の理解を行なう場合等において、人間の感覚
と合った結果を得るために有効な処理である。

例えば、第８図に示すような、対象図形が与えられてい
る場合、人間の感覚からすれば、単純な図形、すなわち
四角形２−３−５−７、四角形８−９−１０−１１、及
び線分１−２に群化するのが自然である。この群化の法
則は、ゲシュタルト則の閉合の法則として知られている
。このゲシュタルト則の閉会の法則については、例えば
に、Ｔ。

スペア−１Ｓ、Ｗ、　　レムクール著、苧阪直行訳「視
覚の情報処理−く見ること〉のソフトウェア−」の７９
頁に記載されている。

しかしながら、従来の図形処理方式では、第８図に示す
ような対象図形が与えられた場合、線分４−５．５−６
．６−８．８−４が閉じた図形を成しており、かつ４つ
の内角が全てほぼ９ｏ″であるので、四角形４−５−６
−８を認識する。

この結果、第８図に示す図形を、四角形４〜５−６−８
と、線分１−３．３−４．２−７．７−６゜４−９．　
９−１０．　ｔｏ−１１，１１−６に群化してしまう。

（発明が解決しようとする課題） このように、従来の技術では、第８図の例のように、群
化可能な単純な図形が存在すれば優先されるので、人間
の感覚に合うように、対象図形を単純な図形に群化させ
ることが困難となっていた。

本発明は前記のような点に鑑みてなされたもので、線分
によって表現された対象図形を人間の感覚に合うように
、単純な図形に群化させることが可能な図形処理方式を
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） 本発明は、線分によって表現された対象図形を単純な図
形に群化させるシステムにおいて、対象図形を群化させ
るためのルールを記憶するためのルールベースと、前記
ルールベース中のルールに基づいて、対象図形を群化す
る群化手段とを具備して構成するものである。

（作　用） このような方式によれば、ルールの内容に基づいて群化
処理を行なうことにより、人間の感覚に合った群化結果
を得ることができる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例を説明する。第
２図は同実施例に係わる図形処理方式を適用する推論シ
ステム（エキスパートシステム）の構成を示すブロック
図である。１２図に示す推論システムは、推論エンジン
１０．ルールベース１５、ワーキングメモリ２０．対象
図形記憶装置２５、及び群化結果記憶装ｒｉｔｓｏによ
って構成されている。

推論エンジン１０は、群化処理を行なうためのプログラ
ム（図示せず）、データ等に基づいて、対象図形に対す
る群化処理実行のための制御を司るものである。推論エ
ンジン１０は、コンテクスト管理機能を有しており、後
述するルールに従ってコンテクスト（Ｃｎ）の生成、削
除を行なう。コンテクスト（Ｃｎ）は、あるコンテクス
トにおける処理における推論の途中の状況を表すもので
ある。

あるコンテクスト（Ｃｎ）をもとにした推論によって生
成された下位のコンテクスト（Ｃｎ＋１）は、上位のコ
ンテクスト（Ｃｎ）のデータを継承しており階層関係が
存在する。従って、バックトラックにより、図形の群化
結果を得ることができる。

ルールベース１５は、群化処理を行なうためのルールを
記憶するものである。ルールの詳細な内容については後
述する。

ワーキングメモリ２０は、推論エンジン１０により処理
される対象図形のデータを一時格納するものである。

対象図形記憶装置２５は、群化処理の対象とされる対象
図形のデータを記憶するものである。

群化結果記憶装置３０は、群化処理を行なうためのルー
ルに基づく推論エンジン１ｏによる群化処理の結果を記
憶するものである。

第３図に同実施例における、群化処理を行なうためのル
ールを示している。ここでは、ルール１〜ルール４が設
定されている。各ルールの具体的な内容を次に示す。

１）ルール１ 認識された図形の一辺が延長可能かどうかを判断し、延
長可能ならば同辺のコンテクストのコピーを作成してこ
のコンテクストに移り、同コンテクストにおいてその辺
を延長し、延長して出来た線分にフラグを付け、延長し
た辺を一辺として認識されている図形は認識されなかっ
たものとする。

２）ルール２ 図形を認識し、かつもしこの図形の辺となる線分にフラ
グか付いていたら、このフラグを消去する。

３）ルール３ 連続した２線分を統合して１本の線分にすることか可能
かどうかを判断し、可能ならば統合して１本の線分にす
る。

４）ルール４ フラグの付いた線分か存在したら、その線分のコンテク
ストを削除して、上位のコンテクストに戻る。

ここでは、認識する図形を四角形のみとして、ルール１
における四角形の辺を延長可能であるかどうかの判断の
方式について説明する。すなわち、第４図に示すように
、既に認工されている四角形ＡＢＣＤの辺ＡＢと、同辺
に接続する線分ＡＥの成す角度ＺＢＡＥが、 π−ε＜、４ＢＡＥ＜π＋ε であるとき、辺ＡＢと線分ＡＥを統合して線分ＢＥとす
ることが可能であると判定する。

なお、四角形ＡＢＣＤの頂点Ａに対して、第４図に示す
ように、１本の線分が接続されているものと、第５図に
示すように、２本の線分が接続されているものがある場
合には、第４図に示すパターンの方を第５図に示すパタ
ーンより優先して処理することにより、全体の処理効率
を向上させることができる。

また、ルール２における四角形の認識は、次のような方
法で行なう。すなわち、線分ＡＢ、線分ＢＣ１線分ＣＤ
、線分ＤＡか存在し、 （π／２）−ε＜ＺＤＡＢ＜　（π／２）＋ε（π／２
）−ε＜ＺＡＢｃ＜　（π／２）＋ε（π／２）−さく
ＺＢＣＤく（π／２）＋ε（π／２）−ε＜ＺｃＤＡ＜
　（π／２）＋εであるとき、４つの線分は四角形ＡＢ
ＣＤを形成しているものと判断する。この時、線分ＡＢ
、線分ＢＣ１線分ＣＤ、線分ＤＡは、それぞれ辺ＡＢ。

辺ＢＣ，辺ＣＤ、辺ＤＡに書き替えられる。

また、ルール３における２線分ＡＢ、ＡＣが１本の線分
に統合可能であるかどうかの判断は、次のような方法で
行なう。すなわち、 π−ε＜ＺＢＡＣ＜π＋ε であるとき、２線分を１つの線分ＢＣに統合可能である
と判断する。

次に、同実施例における群化処理の具体的な方法につい
て、第１図に示すフローチャートを参照しながら説明す
る。第１図に示すように、各ルールの適用優先順位は、
高い順からルール１．ルール２．ルール３．ルール４と
なっている。推論エンジンｌＯは、対象図形について、
適用優先順位の高いルールから順次条件の判定を行ない
、条件が一致したルールの内容について実行する。そし
て、適用するルールが存在しなくなった時点のコンテク
ストの状態を、群化処理によって得られる結果とする。

ここでは、第８図に示す対象図形を例にして説明する。

対象図形記憶装置２５に記憶された対象図形のデータは
、ルールに従う推論エンジンｌＯの処理に供される。初
期状態としては、コンテクストＣ１におけるワーキング
メモリ２０の内容に、線分１−２゜線分２−３．線分３
−４．線分４−５．線分５−６、線分６−７、線分７−
２．線分８−４．線分８−６．線分６−１１．線分１１
−１０．線分１０−９゜線分９−４が存在する。

ワーキングメモリ２０では、第６図に示すような構成に
よって、データが格納される。すなわち、線分１〜線分
ｎｌのそれぞれについて、線分の始点Ｐｓ、線分の終点
Ｐｅ、及びフラグｆ’ｌａｇを記憶するための領域が設
けられている。

推論エンジン１０は、ワーキングメモリ２０上の対象図
形のデータについて、ルールベース１５中のルールを参
照して処理を実行する。これにより、まず四角形４−５
−６−８が、ルール２によって認識されてワーキングメ
モリ２０に記憶される。そして、線分４−５．線分５−
６．線分６−８．線分８−４は、それぞれ辺４−５１辺
５−６２辺６−８１辺８−４に変更される。

なお、ワーキングメモリ２０には、第７図に示すように
、認識された図形１〜図形ｎＦのそれぞれについて、図
形を構成する線分のりストＰｌｉｓｔ、及び図形の種類
ｐ　ｔｙｐｅを示すデータを記憶するための領域が設け
られている。

次に、ルール１が四角形４−５−６−８の辺５−６と線
分６−７に対して適用され、現在のコンテクストＣ１の
コピーＣ２が作成され、このコンテクストＣ２に処理対
象が移る。コンテクストＣ２では、辺５−６と辺６−７
が線分５−７に統合されると共に、ワーキングメモリ２
０上から四角形４−５−６−８の認識結果が消去される
。また、辺５−６９辺６−８１辺８−４か、それぞれ線
分４−５．線分６−８．線分８−４に書き替えられる。

この際、線分５−７には、フラグか設定される。

次に、線分３−４と線分４−５に対してルール３が適用
され、線分３−５に統合される。

次に、ルール２によって、四角形２−３〜５−７が認識
され、各線分か前記同様に辺に変更されて、ワーキング
メモリ２０の所定の領域に認識結果が記憶される。この
際、線分３−５のフラグは消去される。

次に、四角形２−３−５−７の辺２−３と線分１−２に
対して、ルール１か適用され、コンテクストＣ２のコピ
ーＣ３か作成され、同コンテクストＣ３に処理が移る。

コンテクストＣ３では、辺２−３と辺１−２が線分１−
３に統合されると共に、ワーキングメモリ２０上から四
角形２−３−５−７の認識結果が消去され、同四角形の
各辺が線分に変更される。この際、線分１−３には、フ
ラグが設定される。

次に、ルール３によって線分８−４が線分８−９に統合
され、ルール３によって線分８−６と線分６−１１が線
分８−１１に統合され、ルール２によって四角形８−９
−１０−１１が認識される。

次に、ルール１〜ルール３が適用されず、かつ線分１−
３にフラグが設定されているので、ルール４が適用され
て、コンチフス）Ｃ３か消去され、コンテクストＣ２に
戻る。

次に、ルール３によって線分８−４と線分４−９が線分
８−９に統合され、ルール３によって線分８−６と線分
６−１１が線分８−１１に統合され、ルール２によって
四角形ｇ−９−１０−１１が認識されでワーキングメモ
リ２０の所定の領域に記憶される。

次には、適用可能なルールが存在せず、かつフラグが設
定された線分も存在しないので、現在のコンテクストＣ
２の状態が求める結果となる。

すなわち、対象図形に対する群化結果は、四角形２−３
−５−７、四角形８−９−１０−１１、及び線分１−２
である。

このようにして、ルールヘース】５に格納された第３図
に示すようなルールに基づいて、群化処理を行なうこと
により、人間の感覚に合った群化結果を容易に得ること
ができる。

なお、前記実施例においては、説明を簡単にするために
図形の種類を四角形のみとしているか、他の複数種の図
形を対象とすることができる。

［発明の効果］ 以上のように本発明によれば、線分によって表現された
対象図形を人間の感覚に合うように、単純な図形に群化
させることか可能となるものである。

【図面の簡単な説明】

第１図乃至第７図は本発明の一実施例に係わる図であり
、第１図は図形処理方式における群化処理の具体的な方
法の手順を示すフローチャート、第２図は同実施例に係
わる図形処理方式を適用する推論システムの構成を示す
ブロック図、第３図は群化処理を行なうためのルールの
内容を示す図、第４図及び第５図はルール１を説明する
ための図、第６図及び第７図はワーキングメモリの構成
を示す図である。第８図は群化処理を説明するための図
である。 １０・・・推論エンジン、１５・・・ルールベース、２
０・・・ワーキングメモリ、２５・・・対象図形記憶装
置、３０・・・群化結果記憶装置。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 １１２　図 第４図　　　　　　　　　第５図 第１図 ＩＩ３ｒＩＩＪ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）線分によって表現された対象図形を単純な図形に
   群化させるシステムにおいて、 対象図形を群化させるためのルールを記憶するためのル
   ールベースと、 前記ルールベース中のルールに基づいて、対象図形を群
   化する群化手段と、 を具備したことを特徴とする図形処理方式。
2. （２）前記ルールベースには、認識された図形の一辺が
   延長可能かどうかを判断し、延長可能ならば同辺のコン
   テクストのコピーを作成してこのコンテクストに移り、
   同コンテクストにおいてその辺を延長し、延長して出来
   た線分にフラグを付け、延長した辺を一辺として認識さ
   れている図形は認識されなかったものとするルール１と
   、図形を認識し、かつもしこの図形の辺となる線分にフ
   ラグが付いていたら、このフラグを消去するルール２と
   、連続した２線分を統合して１本の線分にすることが可
   能かどうかを判断し、可能ならば統合して１本の線分に
   するルール３と、フラグの付いた線分が存在したら、そ
   の線分のコンテクストを削除して、上位のコンテクスト
   に戻るルール４とが少なくとも記憶され、 前記群化手段は、前記各ルールの優先順位をルール１、
   ルール２、ルール３、ルール４の順とし、適用するルー
   ルが存在しなくなったときのコンテクストの状態を群化
   結果とすることを特徴とする第１請求項記載の図形処理
   方式。