JPH04216187A - 線画像処理方法 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字や図面等の線画像
についての線画像処理方法に関する。

【０００２】文字認識や図面認識においては、イメージ
スキャナ等で入力した画像から、線図形を抽出し、その
線図形の分岐や交差を検出して、対象図形の構造を調べ
ることが多い。

【０００３】

【従来の技術】従来、線画像の構造解析に当っては、８
連結細線化処理を施して得られる線図形の分岐点や交差
点を検出することにより行っている。その際、分岐点や
交差点の検出には、８連結数が用いられている（（文献
１）長谷川、輿水、中山、横井：画像処理の基本技法、
技術評論社、ｐ．４７，ｐ．７４（１９８６）参照）。 すなわち、８連結数が３の場合は分岐点であり、４の場
合は交差点であるとしている。この方法は、細線化によ
り、線幅が１の完全な線図形が得られた場合には、位相
幾何学上、正しい構造を記述できる。しかし、細線化に
より、必ずしも完全な線図形を得られるとは限らない。

【０００４】そこで、完全な線図形記述を得る方法とし
て、８近傍画素間の連結をグラフで表し、不要な連結を
削除する方法が開発されている（（文献２）鈴木智：完
全な線図形への変換方法、信学春季全大、Ｄ−２５０（
１９８９）参照）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来技術では、
位相幾何学上、正しい線画像の構造記述が得られるが、
その得られる記述は、必ずしも、人が見て自然な記述に
はならない。その例を図２に示す。図２図示左上は、細
線化された線図形である。同図図示右上は、図示左上の
ものを見て人が知覚する構造である。同図図示左下は、
文献２により得られる線図形の構造記述である。

【０００６】図２図示左上に示される線図形を、人が見
た場合、同図図示左下の中の太線と細線のうち細線で示
された８本の線分は知覚されない傾向にある。これは、
文献４（田崎、大山、樋渡：視覚情報処理、朝倉書店、
ｐ．２２３（１９７９）参照）に述べられているように
、「視野内の対象が単純化され、整理されているのが知
覚的世界の特徴である」ことによる。すなわち、人は、
細かい位相構造を無視し、近距離にある特徴点を統合し
て、より単純な構造を知覚する傾向にあると考えられる
。

【０００７】本発明は、図２図示左上のものから図２図
示右上のものを得るように、人にとってより自然な記述
を得ることを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図を示す。

【０００９】本発明においては、細線化された線図形に
おいて、互いに連結していない線図形に異なるラベルを
付与するラベル付与手段１０と、各ラベル付けされた線
図形について、図形上の各点の８近傍点数が３以上にな
るものの数により、線図形のタイプを分ける線図形のタ
イプ分け手段２０と、１つの線図形の中に存在する互い
に近い候補点集合を、それらの重心に統一する候補点統
一手段３０と、重心を含んで、候補点集合を内接する線
幅１の矩形マスクを生成するマスク生成手段４０と、そ
の矩形マスク内に含まれる点を消去するマスク内消去手
段５０と、重心と矩形マスク上の点を直線で結ぶ重心点
との連結手段６０とを用いることにより、近距離にある
特徴点を統合して、より人間に知覚されやすい構造記述
を達成するようにしている。

【００１０】

【作用】　　　　従来の技術では、位相幾何学上の正当
性を重視し、人間の知覚に対する忠実性をあまり考慮し
ていなかった。本発明では、特徴候補点を重心に集約す
ること、および、候補点集合を内接する矩形マスク上の
点を線分の記述発生点とすることにより、微細な構造に
とらわれず、人間の知覚により近い構造記述を可能にし
ている。

【００１１】

【実施例】本発明の実施例を、図面を用いて、詳細に示
す。図３は、本発明の実施例である線画像処理の流れを
示す。

【００１２】 処理（１）は、線画像入力であり、イメージスキャナや
テレビカメラにより、線画像が取り込まれる。

【００１３】 処理（２）は、細線化の処理である。細線化の処理方法
には、従来様々なものが提案されている。ここでは、一
例として、文献３（田村秀行：細線化についての諸考察
、信学技報、ＰＲＬ７５−６６（Ｄｅｃ．１９７５）参
照）に示される田村の方法を用いる。図４の入力線画像
を細線化すると、図５に示す線図形が得られる。

【００１４】 処理（３）は、非連結要素のラベル付けであり、文献１
のｐ．４７に示される方法により実行可能である。図６
はその結果を示す。

【００１５】 処理（４）は、処理（５）から処理（９）までの処理を
各要素について繰り返すことを示す。

【００１６】 処理（５）は、特徴候補点を計数する処理である。特徴
候補点とは、８近傍数が３以上の点である。図７に８近
傍数を示す。この例では、図６においてラベル１の要素
の特徴候補点数は９であり、ラベル２の要素のそれは４
である。図６中に示す○印は、これらの特徴候補点を示
す。

【００１７】 処理（６）は、候補点数が２以上の場合、処理（６’）
は、１の場合、処理（６”）は、０の場合の処理の分岐
をしめす。処理（６）の場合は、処理（７）以降の処理
を継続する。処理（６’）の場合は、処理（７）の処理
をスキップして、処理（８）の処理に移る。処理（６”
）の場合は、処理（７）〜処理（９）の処理をスキップ
して、処理（４）に移る。

【００１８】 処理（７）は、候補点集合を統一する処理であり、相互
に一定の距離以内にある候補点をそれらの重心に集約す
る。その処理の流れを図８（ｃ）に示す。一般に、１、
・・・、ｎのｎ個の候補点があった場合（図８（ａ）は
例図を表している。図８（ａ）の場合には１２個の候補
点が存在するものとしている）、最初に、点１に対する
点２、・・・、ｎの距離を求め、一定距離以内の点にラ
ベル１を付与し、それより距離の大きい点に２以降のラ
ベルを、順次付与する。

【００１９】次に、点２のラベル以下のラベルを有する
点はそのままにして、それ以外の点について、点２に対
する距離を求め、一定距離以内の点に点２のラベルと同
じラベルを再付与し、それ以上の点に点２のラベルの次
のラベルから順次再付与する。

【００２０】以下、点３以降について、同様にラベルを
再付与する。図８（ｂ）はこのようなラベル再付与の過
程を過程（１）ないし過程（１２）で表している。この
ようにすることにより、最終的に一定の距離以内の点は
、同じラベルを有するようにすることができる。その後
、同じラベルを有する点集合について、次式により、重
心を求める。

【００２１】 　　（重心のｘ座標値）＝（　　Σ（候補点のｘ座標値
））／（候補点数）　　（重心のｙ座標値）＝（　　Σ
（候補点のｙ座標値））／（候補点数）図８（ａ）の場
合には、候補点（１，４，５）と候補点（２，３，６，
７，・・・，１２）との２つのグループに分けられ、候
補点４と候補点８とに統合されている。

【００２２】 処理（８）は、マスクの生成処理である。重心を含んで
、候補点集合を内接する線幅１の矩形マスクを生成する
。

【００２３】 処理（９）は、マスク内の点の消去処理である。その結
果を図９に示す。図中の星印は統一点（重心点）を示し
、実線の枠はマスクを示す。なお、マスク上の点のうち
、消去した点と８連結距離が１になる点とを、線分の記
述発生点として保存する。

【００２４】 処理（１０）は、再度、非連結要素のラベル付けの処理
である。その結果を図１０に示す。

【００２５】 処理（１１）は、重心とマスク上の線分記述発生点との
連結処理である。この処理は、以下のようにして、実現
できる。まず、線分記述発生点の８近傍点の内、重心に
最も近い点（内挿点）に線分記述発生点と同じラベルを
付ける。次にその内挿点の８近傍点の内、重心に最も近
い点に同じラベルを付ける。これを、内挿点が重心に一
致するまで、繰り返す。

【００２６】以上の処理を行って得られた最終結果を、
図１１に示す。図１１から、人間の知覚に適合した構造
記述ができていることが確認できる。また、図２図示右
下に、図２図示左上に示すものに対する処理結果を示す
。

【００２７】なお、本発明による処理結果では、特徴候
補点付近に、入力線画像に存在しない点を生成する場合
があるが、その点は、大局的な線画像構造に影響を与え
ないので、実用上問題にはならないと考えられる。

【００２８】

【発明の効果】本発明により、従来の技術よりも人間の
知覚に近い構造記述が可能になった。本発明を応用する
ことにより、文字認識や、図面認識において、作成者の
意図に合致した答を得ることが容易になる。本発明は、
基本的な処理であり、種々の線画像処理に汎用的に利用
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】従来の場合と本発明の場合とを対比して本発明
の効果を示すための図である。

【図３】本発明の実施例である線画像処理の流れを示す
。

【図４】入力線画像を示す。

【図５】細線化した結果を示す。

【図６】非連結要素ラベル付けの結果を示す。

【図７】８近傍数を示す。

【図８】候補点集合の統一方法を示す。

【図９】マスク内の点の消去処理結果を示す。

【図１０】再度、非連結要素ラベル付けを行った結果を
示す。

【図１１】本発明による処理の最終結果を示す。

【符号の説明】

１０　　ラベル付与手段 ２０　　タイプ分け手段 ３０　　候補点統一手段 ４０　　マスク生成手段 ５０　　マスク内消去手段 ６０　　連結手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　２値化された線画像を細線化して線図
   形とし、その線図形の連結関係から線画像の構造を記述
   する線画像処理方法において、互いに連結していない線
   図形に異なるラベルを付与する手段と、各ラベル付けさ
   れた線図形について、図形上の各点の８近傍点数が３以
   上になる特徴候補点について各近傍点の数により、線図
   形のタイプを分ける手段と、１つの線図形の中に存在す
   る互いに近い候補点集合を、それらの重心に統一する手
   段と、重心を含んで、候補点集合を内接する線幅１の矩
   形マスクを生成する手段と、その矩形マスク内に含まれ
   る点を消去する手段と、重心と矩形マスク上の点とを直
   線で結ぶ手段を有し、線画像の構造記述を得ることを特
   徴とする線画像処理方法。