JPH0444308B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 学習機能を有する図形パターン抽出方式であつ
て、予め定められた格子軸に沿つて描かれた図面
の中から特定の図形パターンを抽出する場合に、
その抽出対象となる図形パターンの変動を自動的
に辞書パターンに反映できるようにしたものであ
る。

〔産業上の利用分野〕

本発明は学習機能を有する図形パターン抽出方
式に関する。

予め定められた格子軸に沿つて描かれた図面の
例としては、論理回路図面がある。

この論理回路図面は、上記格子軸を基準として
描かれた論理表記シンボルと、各論理表記シンボ
ル間の配線パターンと、シンボルの名称を意味す
る文字とが混在している。

本発明は、かかる図面から特定の論理表記シン
ボルの位置と形状といつた図形パターンを、自動
的に抽出する方式に関する。

〔従来の技術〕 従来の図形パターン抽出処理方式は第５図に示
すとおりである。

即ち、論理表記シンボルの一例としての３入力
アンドゲート（第５図Ａ）の形状が影響を及ぼす
と考えられる領域（Mx，My）の各格子点に対
する４方向コード（第５図Ｂ）を基準パターンと
して、辞書パターン（第５図Ｃ）を構成する。

ここで、第５図Ｃの辞書パターンが作成される
までの過程を簡単に説明すると次のようになる。

例えば、手書きにより描かれた図面を光学的に
読み取り、読み取つた入力画像情報を格子点を中
心とした小さな矩形領域単位で情報を圧縮して格
子点近傍の情報を格子点ラベルコートとしてコー
ド化する。（第６図）。

次に、所定の論理表記シンボルが抽出されるで
あろう位置での辞書パターンの大きさに対応した
大きさにまとめられた格子点ラベルコード群を標
本パターンとする（第７図）。標本パターンは１
格子点についての４方向コード（第６図）により
構成されており、４ビツトの４方向コードP₁、
P₂、P₃、P₄（第７図）は、それぞれ格子点ラベル
コードの４方向コードＤ、Ｌ、Ｕ、Ｒに相当する
（第６図）。

この標本パターンに基いて１格子点についての
辞書パターンを、第８図に示すように、構成す
る。

第８図において、０〜３ビツトは標準パターン
コードであり、標準パターンとして格子点から対
応する方向に線分パターンが存在するか否かを示
し、A₁は下Ｄを、A₂は左Ｌを、A₃は上Ｕを、A₄
は右Ｒを、それぞれ指標するものである。

４〜８ビツトは、ドントケアコードであり、標
準パターンとして格子点から対応する方向に線分
パターンが存在していなくてもよいことを示し、
N₁は下Ｄを、N₂は左Ｌを、N₃は上Ｕを、N₄は
右Ｒを、それぞれ指標するものである。８ビツト
目は、シンボル領域フラグであり、その格子点全
体がマツチング演算の対象となるか否かを指標す
るものである。

第５図Ｃは、上記の意味を有する第５図Ｂの標
準パターンの第３列目（Ｘ＝３）に対応する辞書
パターンである。

第５図Ｂにおいて、○印は格子点を、太線は当
該格子点からその方向に線パターンが存在しなけ
ればならないことを、二重線は当該格子点からそ
の方向に線パターンが存在してもいなくてもよい
ことを（ドントケア）、線がない方向は線パター
ンが存在してはならないことを、それぞれ示して
いる。

第５図Ａをアンドゲートは右側の上方と下方が
それぞれ曲線により形成されているため、この曲
線部分での４方向コードはあいまいであり、この
ために第５図Ｂもそれに対応してドントケアとな
つている。

そして、各格子点に関し、第５図Ｃに示すよう
な辞書パターンを抽出すべきすべての論理表記シ
ンボルについて作成し、登録しておく。

この辞書パターンに基いて論理表記シンボルを
自動的に抽出する場合は、入力パターンよりシン
ボルが抽出される位置からMx XMyの大きさの
標本パターンを呼び出し、辞書内の個々の辞書パ
ターンとのマツチング演算を次式に従つて行う。

Ｅ＝_Mx 〓^x=1 _My 〓^y=1 Wxy ……(1) ただし、Ｅはシンボルの全体的な評価値であ
る。

またWxyは１格子当たりの評価値であり第７
図の入力パターンの４方向コードＰと、第８図の
標準パターンＡとドントケアコードＮとに基いて
次式となる。

Wxy＝Ｓ×₄ 〓^k-1 ｛（PkAk）〓ｋ｝ ……(2) このWxyは標本パターンと辞書パターンとの
４方向コードが全て一致する場合は最小値“０”
をとり、全て不一致の場合は最大値“４”をと
る。

そして、全体的な評価値Ｅ（(1)式）はシンボル
の形状が影響を及ぼすと考えられる領域内の全格
子点の評価値の和で表わされる。

この全体的な評価値Ｅに対して、手書きによる
変形の影響を吸収するために従来はある閾値を設
定し、この閾値以下ならばシンボルと判定してい
た。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来方式は、手書き変動に対し柔軟に対処
できる。しかし、辞書パターンの構成法（第５図
ｃ）が面倒であるため、ユーザー自身が標準パタ
ーンとあいまいさを許容するドントケアパターン
を組み合わせて簡単に辞書パターンを作成できな
いという問題点があつた。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明によれば、画像の中からある特定の図形
パターンの存在する位置とその形状を自動抽出す
る場合、画像全体を二次元的な小領域単位に分割
し圧縮コード化した４方向コードの情報を入力パ
ターンとすると共に上記小領域単位の情報圧縮に
より得られる標準パターンの４方向コードの出現
確率を抽出される図形パターンの辞書パターンと
し、図形パターンが抽出される位置での上記辞書
パターンの大きさに対応する上記圧縮コード群を
標本パターンとして当該標本パターンと上記辞書
パターンとの逐次的マツチング演算により得られ
る不一致度に基いて図形パターンを抽出し、最初
に標準パターンのみで構成した初期の辞書パター
ンを用意しておき、実際の図形パターン抽出処理
過程において、辞書パターンとのマツチング演算
により図形パターンと判定された標本パターンの
情報を統計的手法により辞書パターンに反映さ
せ、初期の辞書パターンを図形パターンの抽出の
度毎に自動的に更新することにより、抽出対象と
なる図形パターンの変動を自動的に辞書パターン
に反映できることを特徴とする学習機能を有する
図形パターン抽出処理方法が提供される。

〔作用〕

上記本発明によれば、最初に標準パターンのみ
から成る辞書パターンを設定し、実際の図形パタ
ーン抽出処理過程で上記辞書パターンとのマツチ
ング演算によつて図形パターンと判定された標本
パターンの情報を統計的手法を用いて辞書パター
ンに反映させ、初期の辞書パターンを自動的に更
新して行くので、手続き変動の影響を吸収するた
めの辞書パターンの作成が極めて容易になる。

〔実施例〕

以下、本発明を実施例により添付図面を参照し
て説明する。

第１図は初期辞書パターンの説明図である。第
１図Ａの論理表記シンボルを例として、以下説明
する。

この第１図Ａを各格子点に関して方向コードで
構成する標準パターンで表わしたものが第１図Ｂ
である。

○印は各格子点を、太線は当該格子点からその
方向に線パターンが存在しなければならないこと
を、線がない方向は線パターンが存在してはなら
ないことを、それぞれ表わしている。

このように定められた標準パターンの第３列目
に対応する初期辞書パターンを示したものが第１
図Ｃである。

作成方法としては、第１に論理表記シンボルを
予め規定した位置に記入し、それを自動的に処理
して格子点ラベルコードを得、それを基に統計的
に作成することもできるし、第２に人間によつて
与えてもよい。この場合第２の作成方法では、文
字等の考慮は不要であり、比較的楽に作成でき
る。

第１図Ｃにおいて、コードPN₁、PN₂、PN₃、
PN₄は従来のコードA₁、A₂、A₃、A₄（第５図Ｃ）
の出現確立を示したものである。

例えば、初期辞書パターンを自動的に作成する
上記第１の場合では、その作成に際しN_L個の論
理表記シンボルを使用し、（Ｘ、Ｙ）＝（３、１）
の位置の下方向に線パターンが存在した回数が
N_A1であれば、P_o3i1＝N_A1／N_Lである。

また、人間が初期辞書パターンを作成する第２
の場合は、PN₁〜PN₄は適当に設定すればよい。
この第２の作成方法では、ある格子点のある方向
（A₁〜A₄）に線パターンが存在する可能性が高い
部分を高く低い部分を低く与えなければならな
い。

この極端な場合として、第２図に示すように、
“１”（可能性あり）、“０”（可能性なし）を与え
てもよい。

その格子点全体がマツチング演算の対象となる
かを示すシンボル領域フラグＳは、初期辞書パタ
ーンのPN₁〜PN₄の内容、即ちPnhijに閾値Pthを
設定しておいてPnhij（ｉ＝１〜４｝のうちでいず
れか１つがPthを越えるならば１、そうでなけれ
ば０とする。

このようにして作成された初期辞書パターンと
それに反映された論理表記シンボル数N_Lを基に
して学習を次のようにして進行させる。

現在の辞書パターンをD^Kとすると、このD^Kに
基いて次式に従つてマツチング演算を行う。

E′＝_Mx 〓^X=1 _My 〓^Y=1 W′xy ……(3) E′はシンボルの全体的な評価値、W′xyは１格
子点当たりの評価値である。

W′xyは、入力パターンの４方向コードP_K（第
７図）と辞書パターンD^K（D^Kの内容をPN_Kとす
る）との間で次のように与えられる。

W′xy＝Ｓ×₄ 〓^k=1 W_K ……(4) （W_K＝（１−PN_K）：P_K＝１ PN_K：P_K＝０） この１格子当たりの評価値W′xyは標本パター
ンに対してその出現確率を重みとした和である。
上記W′xyは標本パターンが“１”である場合、
辞書パターン内のその出現確率が高ければ小さな
値をとり一致を示し、反対に出現確率が低ければ
大きな値をとり不一致を示す。

従つて、この全体的な評価値E′に対して手書に
よる変形の影響も吸収するために閾値を設定し、
この閾値以下であればシンボルと判定される。

シンボルと判定されれば、次のようにしてその
シンボルの形状を辞書パターンD^K+1として取り
込む。

抽出されたシンボルの４方向コードPnhij（ｈ＝
１、…Mx、ｉ＝１、…4j＝１、…My）を蓄えて
おいて、次式に基いて現在の辞書パターンD^Kの
出現確率Pnhij^Kを更新する。

更新された辞書パターンD^Kの出現確率Pnhij^K
は、現在のN_LをN^K _Lとすれば、 なる関係式で表わされる。

この辞書パターンの更新を論理表記シンボルが
抽出されるごとに行うことによつて、徐々に辞書
パターンが手書きによる変形の影響を吸収してい
くことができる。

上記方式を実施するための装置構成図が第３図
に示すものであり、更にシンボル抽出回路３９の
詳細な回路が第４図に示されている。

第４図において、マツチング演算回路３９３は
上述した(3)式と(4)式によつてマツチング演算を行
つてシンボルの判定を、また辞書パターン更新回
路３９４は上述の(5)式に従つて辞書パターンの更
新を行う。

〔発明の効果〕

上記本発明によれば、最初に標準パターンのみ
から成る辞書パターンを設定し、実際の図形パタ
ーン抽出処理過程で上記辞書パターンとのマツチ
ング演算によつて図形パターンと判定された標本
パターンの情報を統計的手法を用いて辞書パター
ンに反映させ、初期の辞書パターンを自動的に更
新して行くので、手書き変動の影響を吸収するた
めの辞書パターンの作成が極めて容易になつた。

【図面の簡単な説明】

第１図はＡ〜Ｃ本発明に係る初期辞書パターン
の説明図、第２図は発明に係る初期辞書パターン
の例を示す図、第３図は本発明方式を実施するた
めの装置構成図、第４図はシンボル抽出回路の構
成図、第５図Ａ〜Ｃは従来技術の説明図、第６図
は格子点ラベルコードの説明図、第７図は格子点
単位の標本パターン説明図、第８図は格子点単位
の辞書パターン説明図である。 ３２……ラベルコードテーブル、３８……辞書
メモリ、３９……シンボル抽出回路、４０……シ
ンボル認識テーブル。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 画像の中からある特定の図形パターンの存在
   する位置とその形状を自動抽出する場合、 画像全体を二次元的な小領域単位に分割し圧縮
   コード化した４方向コードの情報を入力パターン
   とすると共に上記小領域単位の情報圧縮により得
   られる標準パターンの４方向コードの出現確率を
   抽出される図形パターンの辞書パターンとし、 図形パターンが抽出される位置での上記辞書パ
   ターンの大きさに対応する上記圧縮コード群を標
   本パターンとして当該標本パターンと上記辞書パ
   ターンとの逐次的マツチング演算により得られる
   不一致度に基いて図形パターンを抽出し、 最初に標準パターンのみで構成した初期の辞書
   パターンを用意しておき、実際の図形パターン抽
   出処理過程において、辞書パターンとのマツチン
   グ演算により図形パターンと判定された標本パタ
   ーンの情報を統計的手法により辞書パターンに反
   映させ、初期の辞書パターンを図形パターンの抽
   出の度毎に自動的に更新することにより、 抽出対象となる図形パターンの変動を自動的に
   辞書パターンに反映できることを特徴とする学習
   機能を有する図形パターン抽出処理方法。