JPH0620040A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH0620040A JPH0620040A JP4175146A JP17514692A JPH0620040A JP H0620040 A JPH0620040 A JP H0620040A JP 4175146 A JP4175146 A JP 4175146A JP 17514692 A JP17514692 A JP 17514692A JP H0620040 A JPH0620040 A JP H0620040A
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 ＣＰＵは、芯線ベクトルの接続処理後に、３
本以上の芯線の接続箇所あるいは芯線の不連続箇所を検
出する。直線要素６については、芯線ベクトル端点Ａ〜
Ｄを連結して仮想ベクトルＡＤ，ＣＢを設定する。シン
ボル要素５については、Ａ，Ｂ間あるいはＣ，Ｄ間の輪
郭ベクトルを追跡して仮想ベクトルＤＡ，ＢＣを設定す
る。仮想ベクトルを輪郭ベクトルとみなし、輪郭ベクト
ルループを＃１、＃２から＃１′〜＃３′に改編する。
改編したループに従って輪郭ベクトルデータのセクショ
ンを改編する。 【効果】原画像に忠実なベクトル化画像データが得られ
る。画像の認識の際、画像の各要素の輪郭を簡素な手順
で正確に認識できる。特に、線要素の線幅や塗り潰し図
形要素の形状を正確に認識できる。
本以上の芯線の接続箇所あるいは芯線の不連続箇所を検
出する。直線要素６については、芯線ベクトル端点Ａ〜
Ｄを連結して仮想ベクトルＡＤ，ＣＢを設定する。シン
ボル要素５については、Ａ，Ｂ間あるいはＣ，Ｄ間の輪
郭ベクトルを追跡して仮想ベクトルＤＡ，ＢＣを設定す
る。仮想ベクトルを輪郭ベクトルとみなし、輪郭ベクト
ルループを＃１、＃２から＃１′〜＃３′に改編する。
改編したループに従って輪郭ベクトルデータのセクショ
ンを改編する。 【効果】原画像に忠実なベクトル化画像データが得られ
る。画像の認識の際、画像の各要素の輪郭を簡素な手順
で正確に認識できる。特に、線要素の線幅や塗り潰し図
形要素の形状を正確に認識できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、２値画像データを輪
郭ベクトルデータおよび芯線ベクトルデータに変換する
画像処理装置に関する。
郭ベクトルデータおよび芯線ベクトルデータに変換する
画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、ＣＡＤ（コンピュータエイディド
デザイン）の普及に伴って、図面入力装置のニーズが高
まっている。この図面入力装置は、図面や文書などの画
像をイメージスキャナ等で読み取ってＣＡＤ等で取り扱
うに適した画像データを得るためのものであり、ＣＡＤ
等で取り扱うにあたっての簡便性を確保しつつデータ圧
縮を行う点が重要となる。これらの点を満足する画像処
理技術として画像ベクトル化処理が挙げられる。
デザイン）の普及に伴って、図面入力装置のニーズが高
まっている。この図面入力装置は、図面や文書などの画
像をイメージスキャナ等で読み取ってＣＡＤ等で取り扱
うに適した画像データを得るためのものであり、ＣＡＤ
等で取り扱うにあたっての簡便性を確保しつつデータ圧
縮を行う点が重要となる。これらの点を満足する画像処
理技術として画像ベクトル化処理が挙げられる。
【０００３】画像ベクトル化処理による画像処理では、
イメージスキャナ等で読み取られた２値画像データを使
用して輪郭ベクトルを生成し、さらに芯線ベクトルを生
成する。また２値画像データから直接、細線近似ベクト
ルデータを生成する手法もある。このようにして得られ
たベクトルデータを使用して、画像を構成する要素（文
字・線分等）を分離・認識し、その認識結果を結合・編
集する。
イメージスキャナ等で読み取られた２値画像データを使
用して輪郭ベクトルを生成し、さらに芯線ベクトルを生
成する。また２値画像データから直接、細線近似ベクト
ルデータを生成する手法もある。このようにして得られ
たベクトルデータを使用して、画像を構成する要素（文
字・線分等）を分離・認識し、その認識結果を結合・編
集する。
【０００４】ここで上記の画像ベクトル化処理のうち前
者について詳細を説明する。図７は画像ベクトル化処理
手順の概略を示す。また図８は処理画像の例を示し、
（ａ）は読み取った画像（原図）、（ｂ）は芯線ベクト
ル生成時の画像、（ｃ）は芯線ベクトル接続後の画像を
示す。この処理では、２値画像データを読み込んで（Ｓ
１）、その画像（図８（ａ））の輪郭を抽出し（Ｓ
２）、抽出した輪郭を折れ線近似することにより輪郭ベ
クトル１を生成する（Ｓ３）。この後、芯線ベクトル２
の生成処理を行う（Ｓ４）。すなわち、ペアになる２本
の輪郭ベクトル１を探し出して輪郭ベクトル１のペアの
中心線に相当する芯線ベクトル２を生成する。この処理
を輪郭に沿って連続的に行い、輪郭ベクトルのペアが途
切れるとその点を中断点３として記憶したうえで、新た
に輪郭ベクトルのペアの探索を開始する。芯線ベクトル
２の生成が終了すると、複数の中断点３の近傍に接続点
４を設定して中断点３を接続し、所定の芯線ベクトル２
を１つに統合する（Ｓ５）。統合した芯線ベクトル２
は、１つのセクションにまとめられて管理される。また
輪郭ベクトル１は、セクション＃１〜３のように、ルー
プごとにセクションにまとめられて管理される。
者について詳細を説明する。図７は画像ベクトル化処理
手順の概略を示す。また図８は処理画像の例を示し、
（ａ）は読み取った画像（原図）、（ｂ）は芯線ベクト
ル生成時の画像、（ｃ）は芯線ベクトル接続後の画像を
示す。この処理では、２値画像データを読み込んで（Ｓ
１）、その画像（図８（ａ））の輪郭を抽出し（Ｓ
２）、抽出した輪郭を折れ線近似することにより輪郭ベ
クトル１を生成する（Ｓ３）。この後、芯線ベクトル２
の生成処理を行う（Ｓ４）。すなわち、ペアになる２本
の輪郭ベクトル１を探し出して輪郭ベクトル１のペアの
中心線に相当する芯線ベクトル２を生成する。この処理
を輪郭に沿って連続的に行い、輪郭ベクトルのペアが途
切れるとその点を中断点３として記憶したうえで、新た
に輪郭ベクトルのペアの探索を開始する。芯線ベクトル
２の生成が終了すると、複数の中断点３の近傍に接続点
４を設定して中断点３を接続し、所定の芯線ベクトル２
を１つに統合する（Ｓ５）。統合した芯線ベクトル２
は、１つのセクションにまとめられて管理される。また
輪郭ベクトル１は、セクション＃１〜３のように、ルー
プごとにセクションにまとめられて管理される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記の従来の技術で
は、画像によっては原画像とかなり食い違う場合が生じ
る。このような画像例を図９に示す。図９（ａ）に示す
ように原画像が、たとえば円形の塗り潰しシンボル要素
５に直線要素６が結合したものである場合、図９（ｂ）
に示すようにシンボル要素５の位置には芯線ベクトル２
の中断箇所が残るのみで、シンボル要素５をうまく表現
することができなかった。また細線化処理では、図９
（ｃ）に示すように、単に１本の直線としか表現できな
い。このため、認識処理において、シンボル要素５を認
識することが困難となる等の問題を生じていた。
は、画像によっては原画像とかなり食い違う場合が生じ
る。このような画像例を図９に示す。図９（ａ）に示す
ように原画像が、たとえば円形の塗り潰しシンボル要素
５に直線要素６が結合したものである場合、図９（ｂ）
に示すようにシンボル要素５の位置には芯線ベクトル２
の中断箇所が残るのみで、シンボル要素５をうまく表現
することができなかった。また細線化処理では、図９
（ｃ）に示すように、単に１本の直線としか表現できな
い。このため、認識処理において、シンボル要素５を認
識することが困難となる等の問題を生じていた。
【０００６】この発明は、かかる問題点に鑑み、画像ベ
クトル化処理による画像処理装置において、画像要素、
特に芯線ベクトルを発生しない塗り潰し図形要素を適切
に表現できる装置を提供することを目的とする。
クトル化処理による画像処理装置において、画像要素、
特に芯線ベクトルを発生しない塗り潰し図形要素を適切
に表現できる装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明の構成を図１に
示す。この発明は、上記の目的を達成するために、２値
画像データを用いて画像の輪郭を検出し、検出した輪郭
から輪郭ベクトルを生成して輪郭ベクトルループ単位で
輪郭ベクトルデータを区分・構造化し、該輪郭ベクトル
から芯線ベクトルを生成し、芯線ベクトルの中断点同士
を接続して芯線を統合する装置において、芯線統合後に
輪郭ベクトルデータの区分を改編する区分改編手段７を
備えたものである。この区分改編手段７は、次の手段を
有する。
示す。この発明は、上記の目的を達成するために、２値
画像データを用いて画像の輪郭を検出し、検出した輪郭
から輪郭ベクトルを生成して輪郭ベクトルループ単位で
輪郭ベクトルデータを区分・構造化し、該輪郭ベクトル
から芯線ベクトルを生成し、芯線ベクトルの中断点同士
を接続して芯線を統合する装置において、芯線統合後に
輪郭ベクトルデータの区分を改編する区分改編手段７を
備えたものである。この区分改編手段７は、次の手段を
有する。
【０００８】１．仮想ベクトル設定対象箇所を検出する
検出手段８。この検出手段は、次の基準に従って検出動
作を行う。
検出手段８。この検出手段は、次の基準に従って検出動
作を行う。
【０００９】（ａ）３つ以上の中断点を接続した芯線接
続点を仮想ベクトル設定対象箇所とする。
続点を仮想ベクトル設定対象箇所とする。
【００１０】（ｂ）輪郭ベクトルが連続し且つ芯線ベク
トルが不連続な箇所を仮想ベクトル設定対象箇所とす
る。
トルが不連続な箇所を仮想ベクトル設定対象箇所とす
る。
【００１１】２．芯線ベクトルの中断点に対応して、該
中断点の両側の輪郭ベクトル同士を連結する仮想ベクト
ルを設定する仮想ベクトル設定手段９。この仮想ベクト
ル設定手段９は、検出基準（ａ）により検出された仮想
ベクトル設定対象箇所の場合に芯線側仮想ベクトルを設
定し、検出基準（ｂ）により検出された仮想ベクトル設
定対象箇所の場合に芯線側仮想ベクトルおよび芯線不連
続側仮想ベクトルを設定する。芯線側仮想ベクトルは、
懸案中断点からみて懸案中断点が設定された芯線ベクト
ル側の輪郭ベクトル同士を連結するベクトルである。一
方、芯線不連続側仮想ベクトルは、懸案中断点からみて
芯線ベクトルの不連続側の輪郭ベクトル同士を連結する
ベクトルである。
中断点の両側の輪郭ベクトル同士を連結する仮想ベクト
ルを設定する仮想ベクトル設定手段９。この仮想ベクト
ル設定手段９は、検出基準（ａ）により検出された仮想
ベクトル設定対象箇所の場合に芯線側仮想ベクトルを設
定し、検出基準（ｂ）により検出された仮想ベクトル設
定対象箇所の場合に芯線側仮想ベクトルおよび芯線不連
続側仮想ベクトルを設定する。芯線側仮想ベクトルは、
懸案中断点からみて懸案中断点が設定された芯線ベクト
ル側の輪郭ベクトル同士を連結するベクトルである。一
方、芯線不連続側仮想ベクトルは、懸案中断点からみて
芯線ベクトルの不連続側の輪郭ベクトル同士を連結する
ベクトルである。
【００１２】３．仮想ベクトルを輪郭ベクトルとみなし
て輪郭ベクトルループを再設定するループ再設定手段１
０。
て輪郭ベクトルループを再設定するループ再設定手段１
０。
【００１３】４．再設定した輪郭ベクトルループ単位で
輪郭ベクトルデータを再区分するデータ再区分手段１
１。
輪郭ベクトルデータを再区分するデータ再区分手段１
１。
【００１４】
【作用】この発明では、まず線要素あるいは塗り潰し図
形要素などの画像要素の結合点を所定の検出基準に従っ
て検出する。そして検出した各結合点において仮想ベク
トルを設定し、輪郭ベクトルループを画像要素に対応す
る形に分割・再編成する。
形要素などの画像要素の結合点を所定の検出基準に従っ
て検出する。そして検出した各結合点において仮想ベク
トルを設定し、輪郭ベクトルループを画像要素に対応す
る形に分割・再編成する。
【００１５】このとき線要素同士の結合点の場合、結合
点に含まれる各中断点に対し、芯線ベクトル側の輪郭ベ
クトルを連結するような芯線側仮想ベクトルを設定する
ことで、各線要素に対応する輪郭ベクトルループを形成
できる。また塗り潰し図形要素と線要素との結合点の場
合、図形要素に芯線ベクトルが生成されずに芯線の不連
続箇所が生じることがある。この場合、上記の芯線側仮
想ベクトルに加え、芯線ベクトル不連続側の輪郭ベクト
ル同士を連結する芯線不連続側仮想ベクトルを設定する
ことで、。図形要素および線要素のそれぞれに対応する
輪郭ベクトルループを形成できる。
点に含まれる各中断点に対し、芯線ベクトル側の輪郭ベ
クトルを連結するような芯線側仮想ベクトルを設定する
ことで、各線要素に対応する輪郭ベクトルループを形成
できる。また塗り潰し図形要素と線要素との結合点の場
合、図形要素に芯線ベクトルが生成されずに芯線の不連
続箇所が生じることがある。この場合、上記の芯線側仮
想ベクトルに加え、芯線ベクトル不連続側の輪郭ベクト
ル同士を連結する芯線不連続側仮想ベクトルを設定する
ことで、。図形要素および線要素のそれぞれに対応する
輪郭ベクトルループを形成できる。
【００１６】この後、再編成した輪郭ベクトルループに
基づいて輪郭ベクトルデータのセクションを改編して構
造化し直す。このことにより、認識処理において画像要
素の輪郭ベクトルデータを取得する際に、原則として単
一のセクションのみを参照すればよいので処理手順が簡
素化され、特に塗り潰し図形要素の認識に有利となる。
基づいて輪郭ベクトルデータのセクションを改編して構
造化し直す。このことにより、認識処理において画像要
素の輪郭ベクトルデータを取得する際に、原則として単
一のセクションのみを参照すればよいので処理手順が簡
素化され、特に塗り潰し図形要素の認識に有利となる。
【００１７】
【実施例】以下、この発明の実施例を説明する。
【００１８】この発明の一実施例に係る画像処理装置の
システム構成の要部を図２に示す。１２はポインティン
グデバイス１３その他からの入力を取り込む入力インタ
フェース、１４はＣＲＴ（カソードレイチューブ）装
置、１５は表示制御を行う表示インタフェース、１６は
外部記憶装置、１７は外部記憶インタフェース、１８は
外部システムとの間で画像データ等の伝送を行う通信制
御インタフェース、１９はＣＰＵ（中央処理装置）であ
る。２０はメインメモリであり、この実施例に係る輪郭
ベクトルのセクション改編処理その他のプログラム等を
格納している。
システム構成の要部を図２に示す。１２はポインティン
グデバイス１３その他からの入力を取り込む入力インタ
フェース、１４はＣＲＴ（カソードレイチューブ）装
置、１５は表示制御を行う表示インタフェース、１６は
外部記憶装置、１７は外部記憶インタフェース、１８は
外部システムとの間で画像データ等の伝送を行う通信制
御インタフェース、１９はＣＰＵ（中央処理装置）であ
る。２０はメインメモリであり、この実施例に係る輪郭
ベクトルのセクション改編処理その他のプログラム等を
格納している。
【００１９】前述のように、画像ベクトル化処理では、
輪郭ベクトルおよび芯線ベクトルを生成し、この後、中
断点を接続して芯線を統合し、生成した輪郭ベクトルを
ループ単位でセクションに区分して管理する。この実施
例では、画像認識における便宜等を考慮して、中断点接
続後に輪郭ベクトルループのセクションを改編すること
としている。
輪郭ベクトルおよび芯線ベクトルを生成し、この後、中
断点を接続して芯線を統合し、生成した輪郭ベクトルを
ループ単位でセクションに区分して管理する。この実施
例では、画像認識における便宜等を考慮して、中断点接
続後に輪郭ベクトルループのセクションを改編すること
としている。
【００２０】このセクション改編処理手順の概略を図３
に示す。また処理画像の例を図４に示す。この処理で
は、まず芯線の分岐点や交差点といった図形的特徴点を
検出する（Ｓ１）。そして検出された図形的特徴点にお
いて仮想ベクトルを設定し（Ｓ２）、この仮想ベクトル
を用いて輪郭ループを分割・統合し、新たな輪郭ループ
に対応するセクションを設定する（Ｓ３）。
に示す。また処理画像の例を図４に示す。この処理で
は、まず芯線の分岐点や交差点といった図形的特徴点を
検出する（Ｓ１）。そして検出された図形的特徴点にお
いて仮想ベクトルを設定し（Ｓ２）、この仮想ベクトル
を用いて輪郭ループを分割・統合し、新たな輪郭ループ
に対応するセクションを設定する（Ｓ３）。
【００２１】具体的に説明すると、たとえば図４（ａ）
に示すように、中断点Ｘに対し中断点Ｙ，Ｚが接続して
なるＴ字形の分岐点が検出された場合、まず中断点Ｘ〜
Ｚに対応する輪郭ベクトルＯ1〜Ｏ6の情報を取得する。
そして図４（ｂ）に示すように、輪郭ベクトルＯ1〜Ｏ6
の端点Ａ〜Ｅからなるループを想定すると、このループ
を中断点Ｘ〜Ｚに対応して３分割するような分割点を設
定する。すなわち中断点Ｘ，Ｙについてみると、両点に
対応する輪郭ベクトルＯ2，Ｏ3は端点Ｂを共有している
ので、この点Ｂを分割点とする。また中断点Ｘ，Ｚにつ
いてみると、輪郭ベクトルＯ1，Ｏ5間に輪郭ベクトルＡ
Ｅがあるので、この輪郭ベクトルＡＥ上に適当な手法で
分割点Ｐを設定する。そしてこれらの分割点Ｂ，Ｐを連
結する仮想ベクトルＢＰを設定する。同様に中断点Ｙ，
Ｚについても、輪郭ベクトルＯ3上の線分ＣＤにて適当
な手法で分割点Ｐを設定し、仮想ベクトルＱＢ，ＰＱを
設定する。
に示すように、中断点Ｘに対し中断点Ｙ，Ｚが接続して
なるＴ字形の分岐点が検出された場合、まず中断点Ｘ〜
Ｚに対応する輪郭ベクトルＯ1〜Ｏ6の情報を取得する。
そして図４（ｂ）に示すように、輪郭ベクトルＯ1〜Ｏ6
の端点Ａ〜Ｅからなるループを想定すると、このループ
を中断点Ｘ〜Ｚに対応して３分割するような分割点を設
定する。すなわち中断点Ｘ，Ｙについてみると、両点に
対応する輪郭ベクトルＯ2，Ｏ3は端点Ｂを共有している
ので、この点Ｂを分割点とする。また中断点Ｘ，Ｚにつ
いてみると、輪郭ベクトルＯ1，Ｏ5間に輪郭ベクトルＡ
Ｅがあるので、この輪郭ベクトルＡＥ上に適当な手法で
分割点Ｐを設定する。そしてこれらの分割点Ｂ，Ｐを連
結する仮想ベクトルＢＰを設定する。同様に中断点Ｙ，
Ｚについても、輪郭ベクトルＯ3上の線分ＣＤにて適当
な手法で分割点Ｐを設定し、仮想ベクトルＱＢ，ＰＱを
設定する。
【００２２】この後、図４（ｃ）に示すように、仮想ベ
クトルＢＰを用いてＯ2→Ｂ→Ｐ→Ａ→Ｏ1なる輪郭ベク
トルループを構成してセクション＃１′を設定する。同
様に、仮想ベクトルＱＢ，ＰＱを用いてセクション＃
２′，＃３′を設定する。このようにして、たとえば図
９に示す画像の場合、図５に示すように輪郭ベクトルル
ープのセクションが＃１〜＃３であったところを＃１′
〜＃３′に改編する。
クトルＢＰを用いてＯ2→Ｂ→Ｐ→Ａ→Ｏ1なる輪郭ベク
トルループを構成してセクション＃１′を設定する。同
様に、仮想ベクトルＱＢ，ＰＱを用いてセクション＃
２′，＃３′を設定する。このようにして、たとえば図
９に示す画像の場合、図５に示すように輪郭ベクトルル
ープのセクションが＃１〜＃３であったところを＃１′
〜＃３′に改編する。
【００２３】次に、塗り潰しシンボル要素を含む図形的
特徴点の取り扱いについて説明する。塗り潰しシンボル
要素を含む画像を処理対象とする場合の一例を図６に示
す。芯線ベクトル生成の際、輪郭ベクトルペアの間隔が
基準より大きい場合は芯線ベクトル生成しないこととし
ているので、図に示す画像の場合、シンボル要素５の部
分において芯線が不連続となり、直線要素６の芯線ベク
トルの端点は中断点Ｘ，Ｙとして記憶されている。この
ような芯線不連続箇所は、図形的特徴点としての検出対
象となる。この場合の仮想ベクトル設定処理では、直線
要素６に対して上記の手法で仮想ベクトルＡＤ，ＣＢが
設定され、さらに残ったＡ，Ｂ間あるいはＣ，Ｄ間の輪
郭ベクトルを連結するための仮想ベクトルが設定され
る。
特徴点の取り扱いについて説明する。塗り潰しシンボル
要素を含む画像を処理対象とする場合の一例を図６に示
す。芯線ベクトル生成の際、輪郭ベクトルペアの間隔が
基準より大きい場合は芯線ベクトル生成しないこととし
ているので、図に示す画像の場合、シンボル要素５の部
分において芯線が不連続となり、直線要素６の芯線ベク
トルの端点は中断点Ｘ，Ｙとして記憶されている。この
ような芯線不連続箇所は、図形的特徴点としての検出対
象となる。この場合の仮想ベクトル設定処理では、直線
要素６に対して上記の手法で仮想ベクトルＡＤ，ＣＢが
設定され、さらに残ったＡ，Ｂ間あるいはＣ，Ｄ間の輪
郭ベクトルを連結するための仮想ベクトルが設定され
る。
【００２４】すなわち、たとえば点Ａから開始して輪郭
ベクトルを追跡し、点Ｂに到達すると点Ｂに対応する中
断点Ｙに関する情報を取得する。そして点Ｂと共に輪郭
ベクトルの端点となっている点Ｃを求め、点Ｂ，Ｃ間に
仮想ベクトルＢＣを設定する。さらに点Ｃ，Ｄ間の輪郭
ベクトルを追跡し、点Ｄに到達すると同様の手法で仮想
ベクトルＤＡを設定する。開始点Ａに戻ると追跡を終了
し、ループＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ａについて輪郭ベクトルル
ープセクションを設定する。
ベクトルを追跡し、点Ｂに到達すると点Ｂに対応する中
断点Ｙに関する情報を取得する。そして点Ｂと共に輪郭
ベクトルの端点となっている点Ｃを求め、点Ｂ，Ｃ間に
仮想ベクトルＢＣを設定する。さらに点Ｃ，Ｄ間の輪郭
ベクトルを追跡し、点Ｄに到達すると同様の手法で仮想
ベクトルＤＡを設定する。開始点Ａに戻ると追跡を終了
し、ループＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ａについて輪郭ベクトルル
ープセクションを設定する。
【００２５】このようにして画像中の全輪郭ベクトルを
対象としてセクション再設定を行い、線要素やシンボル
要素といった画像要素を中心として輪郭ベクトルデータ
を構造化し直す。
対象としてセクション再設定を行い、線要素やシンボル
要素といった画像要素を中心として輪郭ベクトルデータ
を構造化し直す。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
画像要素に対応した輪郭ベクトルループを形成し、この
ループに基づいたセクションをもって輪郭ベクトルデー
タを構造化することとし、原画像に忠実なベクトル化画
像データを得ることを可能とする。それゆえ画像の認識
の際、画像の各要素の輪郭を簡素な手順で正確に認識で
き、認識処理速度・認識精度が向上する。特に、線要素
および塗り潰し図形要素が結合した画像を取り扱う場
合、線要素の線幅や図形要素の形状を正確に認識できる
利点がある。
画像要素に対応した輪郭ベクトルループを形成し、この
ループに基づいたセクションをもって輪郭ベクトルデー
タを構造化することとし、原画像に忠実なベクトル化画
像データを得ることを可能とする。それゆえ画像の認識
の際、画像の各要素の輪郭を簡素な手順で正確に認識で
き、認識処理速度・認識精度が向上する。特に、線要素
および塗り潰し図形要素が結合した画像を取り扱う場
合、線要素の線幅や図形要素の形状を正確に認識できる
利点がある。
【図１】この発明の構成を示す機能ブロック図。
【図２】この発明の一実施例に係る画像処理装置のシス
テム構成の要部を示すブロック図。
テム構成の要部を示すブロック図。
【図３】セクション改編処理手順の概略を示すフローチ
ャート。
ャート。
【図４】セクション改編処理による処理画像例を示す説
明図。
明図。
【図５】セクション改編の様子を示す説明図。
【図６】セクション改編処理による処理画像例を示す説
明図。
明図。
【図７】画像ベクトル化処理の概略を示すフローチャー
ト。
ト。
【図８】画像ベクトル化処理による画像例を示す説明
図。
図。
【図９】従来の画像処理による画像例を示す説明図。
５…シンボル要素 ６…直線要素 Ｘ〜Ｚ…中断点 Ｏ1〜Ｏ6…輪郭ベクトル Ａ〜Ｅ…輪郭ベクトルの端点 Ｐ，Ｑ…分割点 ＃１〜＃３…改編前のセクション ＃１′〜＃３′…改編後のセクション
Claims (3)
- 【請求項１】 ２値画像データを用いて画像の輪郭を検
出し、検出した輪郭から輪郭ベクトルを生成して輪郭ベ
クトルループ単位で輪郭ベクトルデータを区分・構造化
し、該輪郭ベクトルから芯線ベクトルを生成し、芯線ベ
クトルの中断点同士を接続して芯線を統合する装置にお
いて、 芯線統合後に輪郭ベクトルデータの区分を改編する区分
改編手段を備え、 該区分改編手段は、芯線ベクトルの中断点に対応して該
中断点の両側の輪郭ベクトル同士を連結する仮想ベクト
ルを設定する仮想ベクトル設定手段と、該仮想ベクトル
を輪郭ベクトルとみなして輪郭ベクトルループを再設定
するループ再設定手段と、再設定した輪郭ベクトルルー
プ単位で輪郭ベクトルデータを再区分するデータ再区分
手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記区分改編手段は、３つ以上の中断点
を接続した芯線接続点を仮想ベクトル設定対象箇所とし
て検出する検出手段を有し、 前記仮想ベクトル設定手段は、該仮想ベクトル設定対象
箇所については、懸案中断点からみて懸案中断点が設定
された芯線ベクトル側の輪郭ベクトル同士を連結する芯
線側仮想ベクトルを設定するものであることを特徴とす
る請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記区分改編手段は、輪郭ベクトルが連
続し且つ芯線ベクトルが不連続な箇所を仮想ベクトル設
定対象箇所として検出する検出手段を有し、 前記仮想ベクトル設定手段は、該仮想ベクトル設定対象
箇所については、懸案中断点からみて懸案中断点が設定
された芯線ベクトル側の輪郭ベクトル同士を連結する芯
線側仮想ベクトルの他に、懸案中断点からみて芯線ベク
トルの不連続側の輪郭ベクトル同士を連結する芯線不連
続側仮想ベクトルを設定するものであることを特徴とす
る請求項１または２記載の画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4175146A JPH0620040A (ja) | 1992-07-02 | 1992-07-02 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4175146A JPH0620040A (ja) | 1992-07-02 | 1992-07-02 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0620040A true JPH0620040A (ja) | 1994-01-28 |
Family
ID=15991087
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4175146A Pending JPH0620040A (ja) | 1992-07-02 | 1992-07-02 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0620040A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8520951B2 (en) | 2008-05-02 | 2013-08-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method, image processing apparatus, and computer readable storage medium |
-
1992
- 1992-07-02 JP JP4175146A patent/JPH0620040A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8520951B2 (en) | 2008-05-02 | 2013-08-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method, image processing apparatus, and computer readable storage medium |
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