JPH1065911A - ラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル変換装置 - Google Patents
ラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル変換装置Info
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- JPH1065911A JPH1065911A JP8215619A JP21561996A JPH1065911A JP H1065911 A JPH1065911 A JP H1065911A JP 8215619 A JP8215619 A JP 8215619A JP 21561996 A JP21561996 A JP 21561996A JP H1065911 A JPH1065911 A JP H1065911A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ラスタデータを、手書き図面をなるべく忠実
にベクトル変換方法で変換するラスタデータのベクトル
変換方法および装置を提供する。 【解決手段】 画像取り込み装置から取り込まれる白黒
などの２値の画像データであるラスタデータをベクトル
データに変換するためのラスタデータのベクトル変換方
法において、取り込まれたラスタデータとしての線分
を、幅が１ドットの線分にする細線化処理手段２と、線
分のそれぞれのドットの性質を判定する細分化処理手段
３と、線分化処理手段３によって判定されたドットの性
質をもとに、線分のラスタデータをベクトルデータに設
定するチェーン符号化処理手段４と、画像データから線
分どうしの補正を行う近似処理手段５とを有する。
にベクトル変換方法で変換するラスタデータのベクトル
変換方法および装置を提供する。 【解決手段】 画像取り込み装置から取り込まれる白黒
などの２値の画像データであるラスタデータをベクトル
データに変換するためのラスタデータのベクトル変換方
法において、取り込まれたラスタデータとしての線分
を、幅が１ドットの線分にする細線化処理手段２と、線
分のそれぞれのドットの性質を判定する細分化処理手段
３と、線分化処理手段３によって判定されたドットの性
質をもとに、線分のラスタデータをベクトルデータに設
定するチェーン符号化処理手段４と、画像データから線
分どうしの補正を行う近似処理手段５とを有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ラスタデータのベ
クトル変換方法およびベクトル変換装置に関し、特に画
像取り込み装置から取り込まれる白黒などの２値の画像
データであるラスタデータをベクトルデータに変換する
ためのラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル
変換装置に関する。
クトル変換方法およびベクトル変換装置に関し、特に画
像取り込み装置から取り込まれる白黒などの２値の画像
データであるラスタデータをベクトルデータに変換する
ためのラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル
変換装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種のラスタデータのベクトル
変換方法変換方法は、建築図面などの手書き図面を、Ｃ
ＡＤや図面管理などのシステムに取り込むために用いら
れている。従来のラスタデータのベクトル変換方法の一
例が、特開平１−１５７０号公報に記載されている。こ
の公報に記載されたラスタデータのベクトル変換方法
は、入力された画像データを読み取り、変化点を検出す
るようにしたもので、最初の変化点を検出すると、次に
この変化点に関連する次の変化点を検出するために次の
ラスタラインを検索する方法が用いられている。例え
ば、図２のような線分の手書き図面を画像取り込み装置
によって取り込むと、図３のようなラスタデータ形式の
データとなる。このラスタデータをバイト単位またはド
ット単位で読み込んでいく。読み込まれたデータから最
初の変化点６を検出し、この変化点に関連する変化点７
を検出するためにラスタデータを読み込んでいく。この
ようにして得られるベクトルデータは、図７に示される
図面となる。
変換方法変換方法は、建築図面などの手書き図面を、Ｃ
ＡＤや図面管理などのシステムに取り込むために用いら
れている。従来のラスタデータのベクトル変換方法の一
例が、特開平１−１５７０号公報に記載されている。こ
の公報に記載されたラスタデータのベクトル変換方法
は、入力された画像データを読み取り、変化点を検出す
るようにしたもので、最初の変化点を検出すると、次に
この変化点に関連する次の変化点を検出するために次の
ラスタラインを検索する方法が用いられている。例え
ば、図２のような線分の手書き図面を画像取り込み装置
によって取り込むと、図３のようなラスタデータ形式の
データとなる。このラスタデータをバイト単位またはド
ット単位で読み込んでいく。読み込まれたデータから最
初の変化点６を検出し、この変化点に関連する変化点７
を検出するためにラスタデータを読み込んでいく。この
ようにして得られるベクトルデータは、図７に示される
図面となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来のラスタデータの
ベクトル変換方法の問題点は、ベクトルデータに変換さ
れた段階で、画像取り込み装置で読み取った、元の手書
き図面で１本の線分として意図していたものが、複数本
の線分になってしまう場合が多いことである。その理由
は、取り込んだ場合、その線分が、幅を持って取り込ま
れてしまう場合があり、その幅が均一ではないため、１
ドットのデータを元にベクトル化を行うと、線分化によ
って得られる幅が１本の線分でなく複数の線分として表
現されてしまうためである。
ベクトル変換方法の問題点は、ベクトルデータに変換さ
れた段階で、画像取り込み装置で読み取った、元の手書
き図面で１本の線分として意図していたものが、複数本
の線分になってしまう場合が多いことである。その理由
は、取り込んだ場合、その線分が、幅を持って取り込ま
れてしまう場合があり、その幅が均一ではないため、１
ドットのデータを元にベクトル化を行うと、線分化によ
って得られる幅が１本の線分でなく複数の線分として表
現されてしまうためである。
【０００４】従って、本発明の目的は、ラスタデータ
を、手書き図面をなるべく忠実にベクトル変換方法で変
換するラスタデータのベクトル変換方法を提供すること
にある。
を、手書き図面をなるべく忠実にベクトル変換方法で変
換するラスタデータのベクトル変換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】上記目的は、本発明のラ
スタデータのベクトル変換方法、すなわち、画像取り込
み装置から取り込まれる白黒などの２値の画像データで
あるラスタデータをベクトルデータに変換するためのラ
スタデータのベクトル変換方法において、取り込まれた
ラスタデータとしての線分を、幅が１ドットの線分にす
る細線化処理手段と、線分のそれぞれのドットの性質を
判定する線分化処理手段と、線分化処理手段によって判
定されたドットの性質をもとに、線分のラスタデータを
ベクトルデータに設定するチェーン符号化処理手段と、
画像データから線分どうしの補正を行う近似処理手段と
を有することを特徴とするラスタデータのベクトル変換
方法によって達成できる。
スタデータのベクトル変換方法、すなわち、画像取り込
み装置から取り込まれる白黒などの２値の画像データで
あるラスタデータをベクトルデータに変換するためのラ
スタデータのベクトル変換方法において、取り込まれた
ラスタデータとしての線分を、幅が１ドットの線分にす
る細線化処理手段と、線分のそれぞれのドットの性質を
判定する線分化処理手段と、線分化処理手段によって判
定されたドットの性質をもとに、線分のラスタデータを
ベクトルデータに設定するチェーン符号化処理手段と、
画像データから線分どうしの補正を行う近似処理手段と
を有することを特徴とするラスタデータのベクトル変換
方法によって達成できる。
【０００６】また、細線化処理手段が、線分が幅を持っ
た場合に幅をドット１になるように、余分なドットを削
除していくと良い。
た場合に幅をドット１になるように、余分なドットを削
除していくと良い。
【０００７】さらに、線分化処理手段が、ドットが線分
の端点，途中点，分岐点，交点のうちいずれに相当する
のかを判定するようにすれば良い。
の端点，途中点，分岐点，交点のうちいずれに相当する
のかを判定するようにすれば良い。
【０００８】またさらに、チェーン符号化処理手段が、
ドットの性質を始点，終点のドットの方向と個数をベク
トルデータに設定すると良い。
ドットの性質を始点，終点のドットの方向と個数をベク
トルデータに設定すると良い。
【０００９】また、チェーン符号化処理手段が、ドット
群の並びの方向と、そのドットの個数について、同じ方
向に向くドットの並びを一区切りとして、その方向と個
数を前記ベクトルデータに設定すると良い。
群の並びの方向と、そのドットの個数について、同じ方
向に向くドットの並びを一区切りとして、その方向と個
数を前記ベクトルデータに設定すると良い。
【００１０】さらに、近似処理手段は、隣り合う２本の
線分を１本の線分にするかを判定するようにすれば良
い。
線分を１本の線分にするかを判定するようにすれば良
い。
【００１１】またさらに、近似処理手段が、ベクトルの
うち、隣り合う２本のベクトルが作る交点と他の２点を
結ぶ線分との垂線の長さを測定し、この垂線の長さから
この２本の線分を１本にする近似を行うことと良い。
うち、隣り合う２本のベクトルが作る交点と他の２点を
結ぶ線分との垂線の長さを測定し、この垂線の長さから
この２本の線分を１本にする近似を行うことと良い。
【００１２】本発明のラスタデータのベクトル変換方法
は、モノクロ画像取り込み装置から読みとった手書きの
図面を細線化，線分化，チェーン符号化，近似の各処理
を行うことにより、ラスタデータをベクトルデータに変
換する。より具体的には、取り込まれたラスタデータと
しての線分を、幅が１ドットの線分にする細線化処理手
段と、そのデータのそれぞれのドットの性質を判定する
線分化処理手段と、また線分化によって判定されたドッ
トの性質をもとに線分のラスタデータをベクトルデータ
である構造体データに設定するチェーン符号化処理手
段、構造体データから線分どうしの補正を行う近似処理
手段とを有する。細線化処理手段は、線分が幅を持った
場合に幅をドット１になるように、余分なドットを削除
していく。線分化処理手段は、ドット毎にそのドットが
線分の端なのか等を判定する。チェーン符号か処理手段
は、そのドットの性質を始点，終点のドットの方向と個
数を構造体データに設定する。近似処理手段は、隣り合
う２本の線分を１本の線分にするかを判定する。
は、モノクロ画像取り込み装置から読みとった手書きの
図面を細線化，線分化，チェーン符号化，近似の各処理
を行うことにより、ラスタデータをベクトルデータに変
換する。より具体的には、取り込まれたラスタデータと
しての線分を、幅が１ドットの線分にする細線化処理手
段と、そのデータのそれぞれのドットの性質を判定する
線分化処理手段と、また線分化によって判定されたドッ
トの性質をもとに線分のラスタデータをベクトルデータ
である構造体データに設定するチェーン符号化処理手
段、構造体データから線分どうしの補正を行う近似処理
手段とを有する。細線化処理手段は、線分が幅を持った
場合に幅をドット１になるように、余分なドットを削除
していく。線分化処理手段は、ドット毎にそのドットが
線分の端なのか等を判定する。チェーン符号か処理手段
は、そのドットの性質を始点，終点のドットの方向と個
数を構造体データに設定する。近似処理手段は、隣り合
う２本の線分を１本の線分にするかを判定する。
【００１３】
【発明の実施の形態】本発明の実施例について、図面を
参照して詳細に説明する。
参照して詳細に説明する。
【００１４】図１は本発明の処理の流れを示すフローチ
ャートである。この図を参照すると、ラスタデータのベ
クトル変換方法は、スキャナ等モノクロ画像取り込み装
置から読みとられたデータに対する、細線化処理手段
２，線分化処理手段３，チェーン符号化処理手段４，近
似処理手段５という流れによって構成される。細線化処
理手段２は、スキャナなどモノクロ画像取り込み装置に
よって読み込まれた線分のラスタデータが幅を持って表
現される場合があるため、その幅を１ドットにする。デ
ータの線分化処理手段３は、幅が１となったラスタデー
タのドットが、その線分においてどのような位置、関係
にあるのかといったドットの性質を判定する。線分の構
成するドットの性質としては、端点，途中点，分岐点，
交点がある。チェーン符号化処理手順４は、線分化によ
って得られたドットの性質を構造体データに設定する。
１つの線分に対して、その線分を構成するドットのデー
タを表す構造体を１つ作成する。線分が複数存在すれ
ば、その数だけ構造体データは作成される。構造体デー
タを構成する要素は、線分の始点座標，終点座標，始点
を起点にどの方向に何個のドットがあるかを終点まで追
跡したデータである。近似処理手順５は、本来１本の線
分であるはずのデータが、複数の線分によって構成され
て表現されている場合があるため、この複数の線分を本
来の１本の線分、またはそれに近い線分に復元する。
ャートである。この図を参照すると、ラスタデータのベ
クトル変換方法は、スキャナ等モノクロ画像取り込み装
置から読みとられたデータに対する、細線化処理手段
２，線分化処理手段３，チェーン符号化処理手段４，近
似処理手段５という流れによって構成される。細線化処
理手段２は、スキャナなどモノクロ画像取り込み装置に
よって読み込まれた線分のラスタデータが幅を持って表
現される場合があるため、その幅を１ドットにする。デ
ータの線分化処理手段３は、幅が１となったラスタデー
タのドットが、その線分においてどのような位置、関係
にあるのかといったドットの性質を判定する。線分の構
成するドットの性質としては、端点，途中点，分岐点，
交点がある。チェーン符号化処理手順４は、線分化によ
って得られたドットの性質を構造体データに設定する。
１つの線分に対して、その線分を構成するドットのデー
タを表す構造体を１つ作成する。線分が複数存在すれ
ば、その数だけ構造体データは作成される。構造体デー
タを構成する要素は、線分の始点座標，終点座標，始点
を起点にどの方向に何個のドットがあるかを終点まで追
跡したデータである。近似処理手順５は、本来１本の線
分であるはずのデータが、複数の線分によって構成され
て表現されている場合があるため、この複数の線分を本
来の１本の線分、またはそれに近い線分に復元する。
【００１５】次に、図２から図１３までについて説明す
ると、図２は取り込まれる前の手書きの図である。図３
はデータが画像取り込み装置によって取り込まれた後の
図である。図４はデータが細線化された後の図である。
図５は図４の一部分を拡大した図である。図６は図５に
おいて線分化するためのドットの性質を判定した後の図
である。図７は近似処理が行われる前のベクトルデータ
を示す図である。図８はドットの並ぶ方向を示す図であ
る。図９はそれぞれのドットの性質と方向を解析した結
果を示す図である。図１０は線分のドットのデータを設
定する構造体を示す図である。図１１は図９の結果を図
１０の構造体に設定した場合を示す図である。図１２は
近似の行うときの計算を行う線分について示した図であ
る。図１３は図７において近似を行った結果を示した図
である。
ると、図２は取り込まれる前の手書きの図である。図３
はデータが画像取り込み装置によって取り込まれた後の
図である。図４はデータが細線化された後の図である。
図５は図４の一部分を拡大した図である。図６は図５に
おいて線分化するためのドットの性質を判定した後の図
である。図７は近似処理が行われる前のベクトルデータ
を示す図である。図８はドットの並ぶ方向を示す図であ
る。図９はそれぞれのドットの性質と方向を解析した結
果を示す図である。図１０は線分のドットのデータを設
定する構造体を示す図である。図１１は図９の結果を図
１０の構造体に設定した場合を示す図である。図１２は
近似の行うときの計算を行う線分について示した図であ
る。図１３は図７において近似を行った結果を示した図
である。
【００１６】図２から図１３までを参照して、本発明の
実施例の動作について説明する。図２の手書きされた図
をモノクロ画像取り込み装置によって取り込むと、取り
込まれた画像は図３に示される画像データとなる。画像
データは、０と１の配列によってモノクロを表現する。
図２の手書き図面を画像取り込み装置で取り込むと、図
３のように幅を持ったデータで表現されてしまう。この
幅を持つデータを細線化処理手段２により細線化する
と、図４にように幅が１ドットの線分データが生成され
る。細線化は、従来の技術を使用する。線分化方法の概
略は、あるドットに着目し、そのドットの周りの８箇所
を操作する。その８箇所にあるドットの数とそのドット
がどれだけ固まって存在するかによって、着目したドッ
トを削除するかどうか判定していく。周りに２個以上の
ドットが存在した場合、その２つのドットが隣り合って
いれば、着目したドットは削除され、隣り合わずにいた
場合、着目したドットは削除されない。
実施例の動作について説明する。図２の手書きされた図
をモノクロ画像取り込み装置によって取り込むと、取り
込まれた画像は図３に示される画像データとなる。画像
データは、０と１の配列によってモノクロを表現する。
図２の手書き図面を画像取り込み装置で取り込むと、図
３のように幅を持ったデータで表現されてしまう。この
幅を持つデータを細線化処理手段２により細線化する
と、図４にように幅が１ドットの線分データが生成され
る。細線化は、従来の技術を使用する。線分化方法の概
略は、あるドットに着目し、そのドットの周りの８箇所
を操作する。その８箇所にあるドットの数とそのドット
がどれだけ固まって存在するかによって、着目したドッ
トを削除するかどうか判定していく。周りに２個以上の
ドットが存在した場合、その２つのドットが隣り合って
いれば、着目したドットは削除され、隣り合わずにいた
場合、着目したドットは削除されない。
【００１７】次に、細線化処理手順２により細線化され
たデータは、次に線分化処理手順３を行う。図４の線分
の一部分を拡大したものが図５である。この図５から線
分を構成するドットが、その線分においてどのような性
質を持っているかを判定し、線分を構成するドットの性
質を示す数値に書き換えていく。性質を判定する方法と
しては、対象とするドットの８方向をチェックして、８
方向のうち１方向にだけドットが存在すれば端点８、２
方向にドットが存在しその２方向が対称の方向であれば
途中点９、対称でなければ分岐点１０、また８方向のう
ち４方向にドットが存在すればそのドットは交点１１と
判定される。このような判定を行って書くドットの性質
を示した線分が図６である。次に、チェーン符号化処理
手順４を行う。図８は、線分の方向について、８方向に
それぞれ数字を割り当てたものである。この方向を示す
規則から、端点からのドットの繋がりを調べる。
たデータは、次に線分化処理手順３を行う。図４の線分
の一部分を拡大したものが図５である。この図５から線
分を構成するドットが、その線分においてどのような性
質を持っているかを判定し、線分を構成するドットの性
質を示す数値に書き換えていく。性質を判定する方法と
しては、対象とするドットの８方向をチェックして、８
方向のうち１方向にだけドットが存在すれば端点８、２
方向にドットが存在しその２方向が対称の方向であれば
途中点９、対称でなければ分岐点１０、また８方向のう
ち４方向にドットが存在すればそのドットは交点１１と
判定される。このような判定を行って書くドットの性質
を示した線分が図６である。次に、チェーン符号化処理
手順４を行う。図８は、線分の方向について、８方向に
それぞれ数字を割り当てたものである。この方向を示す
規則から、端点からのドットの繋がりを調べる。
【００１８】このようにして、図５から割り出したチェ
ーン符号化処理手順の結果が図９である。図９のように
割り出したドットの方向１２、１４と個数１３、１５を
図１０に示す構造体に設定する。線分の端点から端点ま
でのデータが、この構造体１６に一つ設定される。チェ
ーン符号化の要素数２１とは、線分の端点から端点まで
いくつの分岐点があるかを表す。図９のドット数と方向
を設定したものを図１１に示す。
ーン符号化処理手順の結果が図９である。図９のように
割り出したドットの方向１２、１４と個数１３、１５を
図１０に示す構造体に設定する。線分の端点から端点ま
でのデータが、この構造体１６に一つ設定される。チェ
ーン符号化の要素数２１とは、線分の端点から端点まで
いくつの分岐点があるかを表す。図９のドット数と方向
を設定したものを図１１に示す。
【００１９】この構造体データから、近似処理手順５を
行う。読み取られた画像データは、図２のように２本の
線分だけで構成されているが、ベクトル化の処理によっ
て、図７に示すように複数の線分で構成された線分で表
現されてしまう。この図７の線分を元の図２の線分に近
づける処理が近似処理手順５である。近似の方法は図１
２に示す方法で行う。図１２は、図６の端点と分岐点の
みを取り出し線分化した図である。図１１のように設定
された構造体から分岐点を挟んだ２つの線分２５（Ｐｓ
−Ｐｊ）、線分２６（Ｐｊ−Ｐｅ）が取り出せるため、
この２つの線分を比較する。図１２を参照すると、ドッ
ト２３（Ｐｊ）から線分２７（Ｐｓ−Ｐｅ）に垂線を引
くことができる。この垂線２８とドット２３（Ｐｊ）の
長さ２９（Ｅｔｈ）を予め設定されている数値と比較す
る。予め設定されている数値とは、ドットで表現され、
３であればこの垂線２８の長さ２９（Ｅｔｈ）に対して
３ドットより大きいか小さいかを比較することである。
予め設定されている数値よりも長さ２９（Ｅｔｈ）が大
きければ、２本の線分がそのままにし、小さければ２本
の線分Ｐｓ−Ｐｅとなる。この近似により図７が図２に
近い線分を再現できる。再現された図面を表したもの
が、図１３である。
行う。読み取られた画像データは、図２のように２本の
線分だけで構成されているが、ベクトル化の処理によっ
て、図７に示すように複数の線分で構成された線分で表
現されてしまう。この図７の線分を元の図２の線分に近
づける処理が近似処理手順５である。近似の方法は図１
２に示す方法で行う。図１２は、図６の端点と分岐点の
みを取り出し線分化した図である。図１１のように設定
された構造体から分岐点を挟んだ２つの線分２５（Ｐｓ
−Ｐｊ）、線分２６（Ｐｊ−Ｐｅ）が取り出せるため、
この２つの線分を比較する。図１２を参照すると、ドッ
ト２３（Ｐｊ）から線分２７（Ｐｓ−Ｐｅ）に垂線を引
くことができる。この垂線２８とドット２３（Ｐｊ）の
長さ２９（Ｅｔｈ）を予め設定されている数値と比較す
る。予め設定されている数値とは、ドットで表現され、
３であればこの垂線２８の長さ２９（Ｅｔｈ）に対して
３ドットより大きいか小さいかを比較することである。
予め設定されている数値よりも長さ２９（Ｅｔｈ）が大
きければ、２本の線分がそのままにし、小さければ２本
の線分Ｐｓ−Ｐｅとなる。この近似により図７が図２に
近い線分を再現できる。再現された図面を表したもの
が、図１３である。
【００２０】次に、近似の行うときの計算を行う線分に
ついて詳細に説明する。図１２において、長さ２９（Ｅ
ｔｈ）の数値を小さくすれば、隣り合う２本の線分２５
（Ｐｓ−Ｐｊ）、２６（Ｐｊ−Ｐｅ）を一本の線分２７
（Ｐｓ−Ｐｅ）にする可能性が高くなり、図面の復元の
精度が増すが、処理時間も増える。しかしそれほど復元
の精度を必要としない場合、例えば図面の大まかな外観
がわかればいいといった程度の図面である場合、長さ２
９（Ｅｔｈ）を判断する数値を大きくすれば、図面の復
元の精度は落ちるが処理時間は早くなる。なお、本発明
において、簡単な線分を用いて説明をしたが、線分の数
に制限などはない。
ついて詳細に説明する。図１２において、長さ２９（Ｅ
ｔｈ）の数値を小さくすれば、隣り合う２本の線分２５
（Ｐｓ−Ｐｊ）、２６（Ｐｊ−Ｐｅ）を一本の線分２７
（Ｐｓ−Ｐｅ）にする可能性が高くなり、図面の復元の
精度が増すが、処理時間も増える。しかしそれほど復元
の精度を必要としない場合、例えば図面の大まかな外観
がわかればいいといった程度の図面である場合、長さ２
９（Ｅｔｈ）を判断する数値を大きくすれば、図面の復
元の精度は落ちるが処理時間は早くなる。なお、本発明
において、簡単な線分を用いて説明をしたが、線分の数
に制限などはない。
【００２１】
【発明の効果】この発明の効果は、手書き図面などをベ
クトルデータに変換する際、線分を従来技術と比べて、
より忠実に復元できることである。これにより、ラスタ
データ化する前の元データに対する、ベクトルデータの
精度が増す。その理由は、ラスタデータをベクトルデー
タ化する段階で２本の線分を１本の線分にする近似処理
を行っているためである。
クトルデータに変換する際、線分を従来技術と比べて、
より忠実に復元できることである。これにより、ラスタ
データ化する前の元データに対する、ベクトルデータの
精度が増す。その理由は、ラスタデータをベクトルデー
タ化する段階で２本の線分を１本の線分にする近似処理
を行っているためである。
【図１】本発明の処理の流れを示すフローチャートであ
る。
る。
【図２】データが取り込まれる前の手書きの図である。
【図３】データが画像取り込み装置によって取り込まれ
た後の図である。
た後の図である。
【図４】データが細線化された後の図である。
【図５】図４の一部分を拡大した図である。
【図６】図５に対し、線分化するためのドットの性質を
判定した後の図である。
判定した後の図である。
【図７】近似処理が行われる前のベクトルデータを示す
図である。
図である。
【図８】ドットの並ぶ方向を示す図である。
【図９】それぞれのドットの性質と方向を解析した結果
を示す図である。
を示す図である。
【図１０】線分のドットのデータを設定する構造体を示
す図である。
す図である。
【図１１】図９の結果を図１０の構造体に設定した場合
を示す図である。
を示す図である。
【図１２】近似の行うときの計算を行う線分について示
した図である。
した図である。
【図１３】図７に対して、近似を行った結果を示した図
である。
である。
１ ラスタデータの読み込み ２ 細線化 ３ 線分化 ４ チェーン符号化 ５ 近似 ６ 変化点１ ７ 変化点２ ８ 端点 ９ 途中点 １０ 分岐点 １１ 交点 １２ 方向 １３ ドット数 １４ 方向 １５ ドット数 １６ 線分の構造体データ １７ 始点Ｘ座標 １８ 始点Ｙ座標 １９ 終点Ｘ座標 ２０ 終点Ｙ座標 ２１ チェーン符号化の要素数 ２２ 線分の端点座標 ２３ 線分の途中点座標 ２４ 線分の端点座標 ２５〜２８ 線分 ２９ 長さ
Claims (8)
- 【請求項１】画像取り込み装置から取り込まれる白黒な
どの２値の画像データであるラスタデータをベクトルデ
ータに変換するためのラスタデータのベクトル変換方法
において、 前記取り込まれたラスタデータとしての線分を、幅が１
ドットの線分にする細線化処理手段と、 前記線分のそれぞれのドットの性質を判定する線分化処
理手段と、 前記線分化処理手段によって判定されたドットの性質を
もとに、前記線分のラスタデータをベクトルデータに設
定するチェーン符号化処理手段と、 前記画像データから前記線分どうしの補正を行う近似処
理手段と、 を有することを特徴とする、ラスタデータのベクトル変
換方法。 - 【請求項２】前記細線化処理手段が、線分が幅を持った
場合に幅をドット１になるように、余分なドットを削除
していくことを特徴とする、請求項１に記載のラスタデ
ータベクトル変換方法。 - 【請求項３】前記線分化処理手段が、前記ドットは前記
線分の端点，途中点，分岐点，交点のうちいずれに相当
するのかを判定することを特徴とする、請求項１または
２に記載のラスタデータのベクトル変換方法。 - 【請求項４】前記チェーン符号化処理手段が、前記ドッ
トの性質を始点、終点のドットの方向と個数を前記ベク
トルデータに設定することを特徴とする請求項１〜３の
いずれかに記載のラスタデータのベクトル変換方法。 - 【請求項５】前記チェーン符号化処理手段が、前記ドッ
ト群の並びの方向と、そのドットの個数について、同じ
方向に向くドットの並びを一区切りとして、その方向と
個数を前記ベクトルデータに設定することを特徴とす
る、請求項１〜４のいずれかに記載のラスタデータのベ
クトル変換方法。 - 【請求項６】前記近似処理手段は、隣り合う２本の線分
を１本の線分にするかを判定することを特徴とする請求
項１〜５のいずれかに記載のラスタデータのベクトル変
換方法。 - 【請求項７】前記近似処理手段が、前記ベクトルのう
ち、隣り合う２本のベクトルが作る交点と他の２点を結
ぶ線分との垂線の長さを測定し、この垂線の長さからこ
の２本の線分を１本にする近似を行うことを特徴とす
る、請求項１〜６のいずれかに記載のラスタデータのベ
クトル変換方法。 - 【請求項８】画像取り込み装置から取り込まれる白黒な
どの２値の画像データであるラスタデータをベクトルデ
ータに変換するためのラスタデータのベクトル変換装置
において、 前記取り込まれたラスタデータとしての線分を、幅が１
ドットの線分にする細線化処理手段と、 前記線分のそれぞれのドットの性質を判定する線分化処
理手段と、 前記線分化処理手段によって判定されたドットの性質を
もとに、前記線分のラスタデータをベクトルデータに設
定するチェーン符号化処理手段と、 前記画像データから前記線分どうしの補正を行う近似処
理手段と、 を有することを特徴とする、ラスタデータのベクトル変
換装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8215619A JPH1065911A (ja) | 1996-08-15 | 1996-08-15 | ラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル変換装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8215619A JPH1065911A (ja) | 1996-08-15 | 1996-08-15 | ラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル変換装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1065911A true JPH1065911A (ja) | 1998-03-06 |
Family
ID=16675412
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8215619A Pending JPH1065911A (ja) | 1996-08-15 | 1996-08-15 | ラスタデータのベクトル変換方法およびベクトル変換装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1065911A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6879719B1 (en) | 2000-02-24 | 2005-04-12 | International Business Machines Corporation | Method for measurement of full-two dimensional submicron shapes |
-
1996
- 1996-08-15 JP JP8215619A patent/JPH1065911A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6879719B1 (en) | 2000-02-24 | 2005-04-12 | International Business Machines Corporation | Method for measurement of full-two dimensional submicron shapes |
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