JPH0498470A - 線図形の線幅分類方式 - 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】 Ｃ産業上の利用分野〕 本発明は、計算機に読み込まれた地図、機械図面等の図
面画像データ中の線図形の線幅による分類に関する。

（従来の技術〕 従来、線図形の線幅を計測する方法は、図形を上下、左
右、斜めといった方向に見て、各方向に存在する連続の
画素数から得られる長さのうち、最小の長さをその部分
の線幅とするといった方法や、線図形を水平あるいは垂
直に走査し、図形の水平あるいは垂直方向の線幅、さら
にその中点を求めて、芯線ト、ト列と図形の傾きを得、
これらをもとに真の線幅を求めるといった方法があった
。

他にも、芯線ドツトに円のテンプレートをあてはめ、線
図形の工、ジと円周の交わる２点間の距離から線幅を得
るもの（線幅認識装置、特開昭６０−２２９１８０号公
報）、芯線ドツト列を抽出し、抽出すべき範囲の幅を持
つ線を構成する周辺の画素を、中心にある画素からの距
離または距離に相当する情報を用いて抽出するもの（線
幅計測方式、特開昭６０−２２９１８０号公報）などが
あるが、いずれも処理は難しく、高速処理には適してい
るとは言えない。

〔発明が解決しようとする課題〕

地図や機械図面のような図面を認識・理解するためには
、様々な種類の図形が含まれている図面から、図形を線
幅によって分類する処理が重要であり、線幅の分類は高
い精度が要求され、また、扱うデータ量の膨大さから、
処理の高速化が要求されている。

本発明では、基本的な処理を組み合わせて、高精度に分
類ができ、ハードウェア化、あるいは並列計算によって
高速処理が可能となる線幅分類方式を提供することを目
的とする。

〔課題を解決するための手段〕

コンピュータに読み込まれた図面の画像データを荷重マ
トリックスで畳み込み積分を行う畳み込み積分部と、画
像データに対し、決められた閾値未満の画素値をＯとす
る閾値処理部と、２つの画像データ間で画素対応で算術
演算を行う画像間演算部を持ち、これらの基本的な画像
処理手法を組み合わせて図面中の線図形を線幅によって
分類する。

畳み込み積分は、同心円状に中心部が正の値で周辺部が
負の値からなる収縮用荷重マトリックスと、中心部が正
の値で中心から離れるに従って値が０に近づく膨張用荷
重マトリックスを用意する。

これらの荷重マトリックスと図面画像データとの積和演
算り二よって畳み込み積分を行う。

〔作　用〕

本発明の線幅分類方式は、図面画像データとの畳み込み
積分と閾値処理と画像データ間の算術演算によって図形
を線幅で分類するものである。

収縮用荷重マトリックスによる畳み込み積分、閾値処理
、画像間演算、閾値処理を順次実行することによって線
図形を収縮させる。この段階で、細い線図形は消滅する
。次に収縮した画像を膨張用荷重マトリックスによる畳
み込み積分によって膨張させる。消滅した細い線図形で
は何の変化も起こらない。この画像を原画像から画像間
演算で減算を行い、閾値処理を行うと、細い線図形のみ
が抽出される。

〔実施例］ 第１図は、本発明の一実施例を説明するための系統図で
ある。処理したい図面は画像読み取り部８でイメージス
キャナーより、濃淡画像として読み取られ、メモリに格
納される。この画像に対し、線幅分類部９と１０で線幅
分類処理を行う。線幅分類処理は、２つの異なった線幅
未満の線を抽出し、画像間演算部１１で、それらの結果
を減算することによって、特定線幅の線図形を抽出する
。

第２図は線幅による図形の分類の処理の手順を示したも
のであり、第１図の線幅分類部９と１０内で行われる処
理に対応する。第３図は、線幅が０から８画素の図形に
ついて線幅分類処理したステ、プ毎の結果を示したもの
である。第４図は線幅が異なる図形について線幅分類処
理を行ったステップ毎の結果の断面を示している。

線幅分類の手順を第２図、第３図、第４図にしたがって
説明する。まず、畳み込み積分（１）で原画像（第３図
（ａ））に対して２つのＧａｕｓｓ関数の差（ＤＯＧ関
数）で畳み込み積分をとる。ＤＯＧ関数は第（１）弐で
表される。

ＤＯＧ（ｒ）　−（１／２　Ｗ　ｔｙ　、ｚ）　・ｅｘ
ｐ（−ｒ２／２　ａ　、ｚ）（１／２πσｚ’）・ｅｘ
ｐ（−ｒ２／２σ％）　　（１）ここで、σ１．σｚ　
　：　　Ｇａｕｓｓ関数の標準偏差（σ２／σ１・１．
６）、ｒ：中心からの距離とする。畳み込み積分は、第
（１）式でサイズＭ　Ｘ　Ｍのマトリックスを作成しく
Ｍ／２＝３σ２、図３の場合Ｍ−５）、このマトリック
スと画像データの間で積和をとるものとする。畳み込み
積分（１）で得られた結果に対し、閾値処理（２）では
決められた閾値未満の値の画素値を０とする。ここでは
、閾値をＯとする。この結果、太い線の場合は、中心部
に画素値００部分ができるが、細い線ではＯの部分はで
きない（第３図（ｂ）、第４図（２））。

さらに閾値処理（２）で出来た画像を原画像から減算し
く画像間演算（３）、ただし、画像間で減算する場合、
減算する画像に対して十分値の大きな係数を掛ける）、
閾値処理（４）では、０で閾処理する。ここでの結果は
太い線では線の両端がいくらか縮小し、細い線では線全
体が消滅する（第３図（Ｃ）、第４図（４））。

閾値処理（４）で得られた画像に対し、第（２）式に基
づく畳み込み積分（５）でＧａｕｓｓ関数の畳み込み積
分をとり、収縮した線を膨張させる。

Ｇａｕｓｓ　（ｒ）　＝　（１／２　ｔｃ　ｔｙす・ｅ
ｘｐ（−ｒ２／２　ｔｔ　２）　　（２）Ｇａｕｓｓ関
数の標準偏差σは第（１）式のσ２と同じ値であり、マ
トリックスのサイズＭも同じ値である。ここでは線図形
が消滅している細い線では何の変化もない（第３図（ｄ
）、第４図（５））。

ここで得られた画像を原画像から減算しく画像間演算（
６））、Ｏで閾処理すると（閾値処理（７））、太い線
は消滅し、細い線が復元する（第３図（ｅ）、第４図（
７））。

以上に述べた手順で特定の軸以上の図形を消去し、その
幅より小さい図形を抽出することができる。消去できる
図形の線幅はＤＯＧ関数の標準偏差の大きさによって異
なってくるので、これによって、２つの異なった線幅以
下の図形について抽出を行い、それぞれの結果西像間で
減算を行い、特定線幅範囲の図形を抽出することができ
る。

第３図（ｅ）は線幅４以下の線分を抽出した結果を示し
たものであるが、第３図（ｆ）は（ｅ）の場合よりも大
きな標準偏差、すなわち大きなサイズのマトリックスで
畳み込み積分し、線幅６以下のものを抽出した結果を示
している。画像（ｆ）から画像（ｅ）を減算すると線幅
５〜６０線分を抽出することができる（第３図（ｇ））
。

〔発明の効果〕

本発明によれば、地図、機械図面などの図面上の図形を
線幅によって分類する際、いかなる形状の図形について
も、積和演算、閾値処理、画像間演算といった基本的な
画像処理の手法を組み合わせて処理することができるの
で専用ハードウェアや並列処理によって高速に処理する
ことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明した系統図、第２図は線幅
分類処理の手順の説明図、第３図（ａ）〜（ｇ）は異な
る線幅の線図形が描かれた画像について線幅分類処理を
実施した結果を示した画像の図、第４図は異なる線幅の
線図形に対して線幅分類処理を実施した結果の画素のレ
ヘル方向の断面を示した図である。 なお、図面に用いた符号において、 １・・・・・・・・・・・・・・・畳み込み積分２・・
・・・・・・・・・・・・・閾値処理３・・・・・・・
・・・・・・・・画像間演算４・・・・・・・・・・・
・・・・閾値処理５・・・・・・・・・・・・・・・畳
み込み積分６・・・・・・・・・・・・・・・画像間演
算７・・・・・・・・・・・・・・・閾値処理８・・・
・・・・・・・・・・・・画像読み取り部９・・・・・
・・・・・・・・・・線幅分類部■１０・・・・・・・
・・・・・線幅分類部■１１・・・・・・・・・・・・
画像間演算部である。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）図面から読み込んだ画像データを同心円状に中心
   部が正の値で周辺部が負の値からなる荷重マトリックス
   で積和演算により畳み込み積分を行い、決められた閾値
   未満の画素値を０とし、前記処理で得た画像データを原
   画像から減算し、決められた閾値未満の画素値を０とし
   、得られた画像データを中心部が正の値で中心から離れ
   るに従って値が０に近づく荷重マトリックスで積和演算
   により畳み込み積分を行い、前記処理で得た画像データ
   を原画像から減算し、決められた閾値未満の画素値を０
   とすることを特徴とする線図形の線幅分類方式。
2. （２）それぞれ大きさの異なる荷重マトリックスで畳み
   込み積分し処理した二つの画像データ間で画素対応で減
   算を行うことを特徴とする請求項１記載の線図形の線幅
   分類方式。