JPH10334236A

JPH10334236A - 線図形の認識方法

Info

Publication number: JPH10334236A
Application number: JP14362097A
Authority: JP
Inventors: Akio Shio; 昭夫塩; Yasuhiro Aoki; 康浩青木; Hideki Koike; 秀樹小池; Masuhiro Yasumoto; 益啓安本
Original assignee: N T T INTELLIGENT TECHNOL KK; Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: N T T INTELLIGENT TECHNOL KK; Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1997-06-02
Filing date: 1997-06-02
Publication date: 1998-12-18

Abstract

(57)【要約】【課題】図面画像の中から複数の直線や円弧などの線
分を安定に抽出する。【解決手段】図面画像中の線分をＨough変換によって
パラメータ空間上の投票値に変換し、該投票値の大きな
順に１個または複数のパラメータ値を求めてその線分情
報を登録し、該線分情報に対応する線分を一時図面画像
から削除する処理を、図面画像上の黒画素がなくなるま
で繰り返す。そして、登録された線分情報をもとに、各
線分を他の線分との交点位置で複数に分割し、該分割し
た各線分が入力図面画像上に存在するか否か判定して、
存在しない場合は該線分を削除し、残った線分を統合す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、図面上に書かれた
線図形を抽出して認識する方法に関し、特に線図形が複
数の線分の集合からなる場合に有効である線図形の認識
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】線分や円弧など特定線分の抽出には、従
来からＨough変換（Ｐ.Ｖ.Ｃ.Ｈough：“Ｍethod and m
eans for recognizing complex patterns”、Ｕ.Ｓ.Ｐa
tent3069654，Ｄec.18，1962）や一般Ｈough変換（以
下、両者をまとめてＨough変換と呼ぶ）が広く利用され
ている。Ｈough変換は、直線や円弧の他、任意形状の図
形の検出を、パラメータ空間上への投票値のピーク検出
によって実現する方法であり、線分の途切れ、他の図形
との接触、ランダム雑音などに影響され難いという優れ
た特徴をもっている。

【０００３】しかし、パラメータ空間上では、雑音に起
因する多数のピークが存在するため、適切な線分が得ら
れないという問題がある。すなわち、雑音に起因するピ
ーク値が、正しいピーク値よりも大きな値となる場合も
多くあるため、特に短い線分まで抽出しようとすると、
雑音を線分と見倣す誤抽出が頻繁に起こる。また、本来
１個のピークであるべきところに複数のピーク（パラメ
ータ空間上で隣接）が検出されるなどの問題もある。更
に、Ｈough変換では、原理的に入力画像上での位置情報
を持たないため、抽出された線分の存在する区間情報、
すなわち始点、終点などの位置情報が得られないという
問題があった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、この様な従
来方法に於ける問題、すなわち、雑音に起因する線分の
誤検出、パラメータ空間上で隣接した線分の検出、位置
情報獲得に関する問題点などを解決し、図面から安定に
線分を抽出して認識する方法を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明では、Ｈough変換
処理を段階的に繰り返して実行することによって、雑音
に起因する線分の誤検出およびパラメータ空間上で隣接
した線分の検出の問題点を解決する。まず、最初のＨou
gh変換では、投票数が最大のものから１個（または複
数）のピークを求める。これによって得られる線分は、
最も大きい（長い）線分であり、これが雑音であること
は無い。ただし、複数のピークを求める場合、パラメー
タ空間上で隣接するピークが含まれる場合、それらを統
合する。次に、一時記憶上の図面に於いて求めた線分を
削除して、再びＨough変換を行い同様の処理を繰り返
す。この様に、代表的な大きな線分から順次決定される
ため、雑音に起因する線分の誤検出およびパラメータ空
間上で隣接した線分の検出の問題が生じない。位置情報
の獲得に関する問題点については、Ｈough変換によって
得られた線分ごとに、もともとの入力図面上を線分に沿
って走査しながら部分毎に線分の有無を調べ、各線分の
始点、終点などを決定することによって解決する。

【０００６】

【発明の実施の形態】図１は、本発明による線図形の認
識方法の全体的処理フローの一実施例であって、外接枠
抽出処理１０、Ｈough変換処理２０、線分抽出処理３
０、線分黒画素削除処理４０、線分分割処理５０、線分
削除処理６０および線分統合処理７０からなる。処理１
０〜４０はＨough変換による線分抽出処理であり、大き
な線分から順次、段階的に繰り返し実行される。処理５
０〜７０は線分の統合処理であり、最終的に線分の認識
結果が出力される。以下、各処理について詳述する。

【０００７】〈外接枠抽出処理１０〉外接枠抽出処理１
０では、処理時間を削減するため、Ｈough変換をおこな
う入力図面画像の位置範囲、すなわち外接枠矩形の抽出
をおこなう。図２に該外接枠抽出処理１０の詳細フロー
を示す。

【０００８】外接枠矩形の抽出は、紙に書かれた図面あ
るいはそれを電子的データに変換した図面の画像を入力
して、該画像の上下左右からラスタ走査をおこない、そ
れぞれ黒画素とぶつかった点を外接枠矩形の座標として
確定し格納する（ステップ１１〜１４）。外接枠抽出処
理で黒画素が検出されなかった場合は、Ｈough変換によ
る線分抽出を終了し（ステップ１５）、線分の統合処理
に移る。

【０００９】図９は、該外接枠抽出処理１０の説明図で
あって、入力図面画像１１０に対して外接枠矩形１２０
を抽出した結果を示す。

【００１０】〈Ｈough変換処理２０〉Ｈough変換処理２
０では、外接枠抽出処理１０で検出された外接矩形内の
図面画像に対してＨough変換を行う。Ｈough変換は、例
えば抽出対象が直線の場合には、各黒画素を原点からの
距離ｒと方位角θからなるパラメータ空間上に投票する
変換になる。図３に該Ｈough変換処理２０の詳細フロー
を示す。

【００１１】Ｈough変換処理２０では、処理対象の図面
画像と外接枠抽出処理１０で得られた外接枠矩形情報を
入力して、図面画像における外接枠矩形情報で示される
範囲内にある各黒画素について、当該黒画素の座標（ｘ
_i，ｙ_i）から、式ｒ＝ｘ_icosθ＋ｙ_isinθ を用いてθ_iに対するｒを求める（ステップ２１）。こ
のようにして、外接矩形内の各黒画素を原点からの距離
ｒと方向角θからなるパラメータ空間上に投票する（ス
テップ２２）。

【００１２】図１０はＨough変換処理２０の説明図で、
（Ａ）は図面画像、（Ｂ）はパラメータ空間である。す
なわち、図１０（Ａ）の図面画像に示されている各黒点
（位置座標（ｘ₁，ｙ₁））は、ｒ＝ｘ_icosθ ＋ｙ_isinθ に従って、図１０（Ｂ）に示すようにsin波形に変換さ
れる（波形の位置にある点に１づつ投票）。図面画像上
の黒点を上式に従って順次変換していくと、図１０
（Ｂ）のパラメータ空間上にあるように、（ｒ，θ）空
間上の投票値にピークが現れてくる。ただし、パラメー
タ空間の値域は、０ ≦ ｒ ≦（図面画像の対角線の長さ）０≦ θ ＜３６０である。

【００１３】ここまで、直線を抽出する場合についてだ
け説明してきたが、円弧やそれ以外の図形を抽出する場
合も同様に実現することができる。例えば、円弧の場合
には、決定すべきパラメータが中心座標と半径の３つに
なり、パラメータ空間は３次元になる。しかし、この場
合にもパラメータ空間上に投票し、その最大値を決める
という考え方は同様である。

【００１４】〈線分抽出処理３０〉図４に線分抽出処理
３０の詳細フローを示す。線分抽出処理３０では、ま
ず、図１０（Ｂ）に示したようなパラメータ空間上で投
票値の大きな順にＮ個の座標点（ｒ_i，θ_i）（ｉ＝１，
・・・，Ｎ）を求める（ステップ３１）。パラメータ空
間上の各点は図面画像の直線に対応することになり、各
々、ｒ_iとθから線分ｙ＝ａｘ＋ｂを求め、線分情報と
して登録する（ステップ３２）。ここで線分の方程式は
次式で表わされる。

【００１５】

【数１】

【００１６】図１１（Ａ）は、線分抽出処理３０の一般
的説明図であって、３１０は抽出される線分、３２０は
原点から抽出される線分に下ろした垂線である。この様
に抽出される線分は、図１１（Ｂ）に３３０で示す様
に、投票値の大きい（長い）もの、すなわち確実なもの
が優先される。しかし、選択する座標点数Ｎが１よりも
大きな場合には、パラメータ空間上で隣接した座標点、
すなわち図面画像上で僅かにずれた複数の線分が選ばれ
ることになるため、線分を求める前にパラメータ空間上
で近接する座標点が存在する場合にはこれらを統合す
る。

【００１７】以上の方法によって抽出された線分は、始
終点と線分を表す各パラメータとともに、線分テーブル
に格納される。円弧や曲線を含む線分の場合にもパラメ
ータ空間から同様に抽出することができる。

【００１８】〈線分黒画素削除処理４０〉線分黒画素削
除処理４０は、線分抽出処理により暫定的に確定した線
分を一時記憶上に退避した図面上で消去する処理であ
る。図５に該線分黒画素削除処理４０の詳細フローを示
す。

【００１９】線分黒画素削除処理４０では、線分抽出処
理３０で抽出された線分情報と図面画像を入力として、
線分情報から図面画像上の座標を算出し（ステップ４
１）、該座標を中心とする指定範囲の黒画素（線分）を
削除する（ステップ４２）。この線分上の黒画素が削除
された図面画像は一時記憶上に退避しておく。

【００２０】図１２は線分黒画素削除処理４０の説明図
であって、４１０は線分黒画素、４２０は抽出された線
分、４３０は線分４２０の削除範囲を示す。すなわち、
線分４２０が抽出された場合、この線分４２０を中心と
して一定幅の削除範囲４３０内にある線分黒画素４１０
を一時図面画像上から削除する。

【００２１】ここまでの処理において、先ず一番長いＮ
個の線分が決定される。この決定された線分を一時図面
画像上から削除した後に、処理１０〜４０を繰り返すこ
とにより、次々と長い順に線分が決定される。例えば、
図９の例では、図１３にＨough変換による線分抽出処理
結果の一例を示す様に、入力図面画像４５０上の線分要
素が長い順に線分４６０として抽出され、図面画像上に
一定の大きさ以上の外接矩形４７０が取得できなくなる
と、Ｈough変換による線分抽出が終了となる。

【００２２】〈線分分割処理５０〉図６に線分分割処理
５０の処理フローを示す。線分分割処理５０では、線分
テーブルに格納された線分情報から、もともとの入力図
面画像上に実際に存在する線分位置を確定するために、
各線分どうしの交点を求め、その交点の位置で複数の線
分に細分化する（ステップ５１）。線分と線分の交点
は、両線分の方程式の解として求めることが出来る。た
だし、外接枠の外側に位置するものは解から除外する。

【００２３】図１４は線分分割処理５０により細分化さ
れた線分の一例を示したものである。細分化された線分
情報は線分テーブルに戻される。

【００２４】〈線分削除処理６０〉線分削除処理６０
は、線分分割処理５０で細分化された線分テーブル上の
各線分について、図面画像上に実際に線分が存在するか
否かを判定し、存在しなければ線分テーブル上で削除す
る処理である。図７に該線分削除処理６０の詳細フロー
を示す。

【００２５】線分削除処理６０では、図面画像と線分テ
ーブルの線分情報を入力して、まず、細分化された各線
分の始終点間での黒画素の有無を調べる（ステップ６
１）。これは、細分化された各線分上の点（検索点）を
中心とする円で図面画像上の黒画素を検索し、黒画素を
含む割合を求めることで行う。次に、この黒画素の占め
る割合が、予め定める値よりも小さい場合には、線分が
存在しないと判定して、該当線分情報を線分テーブルか
ら削除する（ステップ６２）。この結果、線分テーブル
には、無効な線分が削除された有効な線分情報が残る。

【００２６】図１５は線分削除処理６０の説明図であっ
て、６１０は線分黒画素、６２０は抽出された線分、６
３０は線分６２０に対する検索範囲、６４０は外接枠矩
形である。また、図１６は、線分削除処理の結果の一例
である。

【００２７】〈線分統合処理７０〉線分統合処理７０
は、線分テーブル上で、近接した線分を結合（それぞれ
の線分を延長して始終点を一致させる）する処理であ
る。ただし、両線分が同一線分に属する（同じパラメー
タの線分）場合には、これらを単一の線分に統合して線
分テーブル上に再構築する。図８に該線分統合処理７０
の詳細フローを示す。

【００２８】線分統合処理７０では、無効な線分が削除
された線分テーブルの線分情報を入力して、細分化され
た連続する線分を結合した後（ステップ７１）、指定さ
れた距離の範囲内にある近接した線分を結合する（ステ
ップ７２）。なお、この処理では、同時に線分の結合関
係（始点と終点に結合する線分の番号）も求める。

【００２９】図１７は線分統合処理７０の説明図で、
（Ａ）は細分化された連続する線分の統合を示し、
（Ｂ）は近接した線分の結合を示している。

【００３０】図１８は本発明による認識結果の一例であ
る。図１８に示すように、入力図面画像７１０の右上に
ある様な短い線分に対しても、安定に抽出が可能であ
り、雑音に起因する誤った線分が抽出されることもな
い。また、一例として７２０に示す様に、各線分の始終
点、結合関係なども同時に抽出できる。

【００３１】以上、本発明の一実施の形態を説明した
が、これらは、いわゆるコンピュータを利用して実現さ
れるものである。その際、図１さらには図２乃至図８に
示したような処理フロー（手順）は、アプリケーション
プログラムとしてあらかじめコンピュータ内に用意して
おいてもよいし、あるいは、これらの手順を記述したプ
ログラムを記録した記憶媒体（フロッピーディスク、光
ディスク等）をコンピュータにかけて読み込ませる（イ
ンストール）これでもよい。

【００３２】

【発明の効果】本発明では、長い線分から優先的に線分
を抽出し、抽出した線分を削除した後に、次に長い線分
を抽出すると言う処理を繰り返すため、短い線分も安定
に抽出でき、雑音に起因する誤った線分が抽出されるこ
ともない。また、位置情報に関しても各線分の始終点、
結合関係などが同時に抽出でき、線分の安定な認識が可
能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の全体処理フロー図である。

【図２】外接枠抽出処理の詳細フロー図である。

【図３】Ｈough変換処理の詳細フロー図である。

【図４】線分抽出処理の詳細フロー図である。

【図５】線分黒画素削除処理の詳細フロー図である。

【図６】線分分割処理の詳細フロー図である。

【図７】線分削除処理の詳細フロー図である。

【図８】線分統合処理の詳細フロー図である。

【図９】外接枠抽出処理の説明図である。

【図１０】Ｈough変換処理の説明図である。

【図１１】線分抽出処理の説明図である。

【図１２】線分黒画素削除処理の説明図である。

【図１３】Ｈough変換による線分抽出処理結果の一例で
ある。

【図１４】線分分割処理の結果の一例である。

【図１５】線分削除処理の説明図である。

【図１６】線分削除処理の結果の一例である。

【図１７】線分統合処理の説明図である。

【図１８】本発明による認識結果の一例である。

【符号の説明】

１０外接枠抽出処理２０Ｈough変換処理３０線分抽出処理４０線分黒画素削除処理５０線分分割処理６０線分削除処理７０線分統合処理

フロントページの続き (72)発明者青木康浩東京都新宿区西新宿三丁目19番２号日本電信電話株式会社内 (72)発明者小池秀樹東京都新宿区西新宿三丁目19番２号日本電信電話株式会社内 (72)発明者安本益啓神奈川県横浜市中区不老町２丁目９番１号エヌ・ティ・ティ・インテリジェントテクノロジ株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】図面画像を入力し、該図面画像の中から
線図形を認識する方法であって、図面画像中の線分をＨough変換によってパラメータ空間
上の投票値に変換し、該投票値の大きな順に１個または
複数のパラメータ値を求めてその線分情報を登録し、該
線分情報に対応する線分を一時図面画像から削除する処
理を、前記図面画像上の黒画素がなくなるまで繰り返す
過程と、前記登録された線分情報をもとに、各線分を他の線分と
の交点位置で複数に分割し、該分割した各線分が入力画
面画像上に存在するか否か判定して、存在しない場合は
該線分を削除し、残った線分を統合する過程と、からな
ることを特徴とする線図形の認識方法。
【請求項２】請求項１記載の線図形の認識方法におい
て、Ｈough変換処理に先立って、該Ｈough変換を行う図
面画像の外接枠の抽出を行うことを特徴とする線図形の
認識方法。