JPH11120366A - Segment contiguity relation determining method - Google Patents

Segment contiguity relation determining method

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JPH11120366A
JPH11120366A JP10106165A JP10616598A JPH11120366A JP H11120366 A JPH11120366 A JP H11120366A JP 10106165 A JP10106165 A JP 10106165A JP 10616598 A JP10616598 A JP 10616598A JP H11120366 A JPH11120366 A JP H11120366A
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JP
Japan
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line segment
line
sets
gradient
adjacency
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Application number
JP10106165A
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Japanese (ja)
Inventor
Kyung-Shik Jang
京植 張
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WiniaDaewoo Co Ltd
Original Assignee
Daewoo Electronics Co Ltd
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Filing date
Publication date
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    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/757Matching configurations of points or features

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  • General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To shorten the time needed to estimate a segment more by effectively determining the contiguity relation between segments extracted from scanned video and storing the contiguity relation information in a memory. SOLUTION: A division part 20 extracts a pattern primitive like a segment by using segmenting and outline extracting algorithm. The extracted outline that the pattern primitive represents is mapped to, for example, an X-Y plane and converted into vector data. Then the segment data approximated to a segment is supplied to a segment estimation part 30. This estimation part 30 determines contiguity relation between segments along an X or Y axis for the selected segment and information on the determined contiguity relation is stored in a memory in the estimation part 30. Then this contiguity relation information is supplied to a body recognition part 50, which performs pattern classification according to retrieved syntax and its own pattern syntax rule to output a final pattern recognition result.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、パターン認識シス
テムに関し、特に、そのパターン認識システムにおい
て、走査された映像から抽出される物体の輪郭線を表す
複数の線分間の隣接関係を決定する方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a pattern recognition system and, more particularly, to a method for determining an adjacency between a plurality of lines representing contours of an object extracted from a scanned image in the pattern recognition system. .

【0002】[0002]

【従来の技術】電気通信情報システムにおける映像処理
において、パターン認識技法はますます活発に研究され
ている。パターン認識技法において、パターンの認識
は、入力パターンを格納されたパターンモデルのリスト
と比較することにより行われる。他のパターン認識技法
としては、与えられた入力映像がどのパターンに属して
いるかを決定する手法があり、また、より改善された技
法としては、パターン表示がサブパターンまたはパター
ンプリミティブ(pattern primitive)の同定、連関性
(connectivity)またはシンタクスに基づいて構成され
る。
2. Description of the Related Art In video processing in telecommunications information systems, pattern recognition techniques are being actively studied. In pattern recognition techniques, pattern recognition is performed by comparing an input pattern with a stored list of pattern models. Other pattern recognition techniques include determining which pattern a given input video belongs to, and improved techniques include sub-patterns or pattern primitives. Configured based on identification, connectivity or syntax.

【0003】入力映像は2進データに変換され、その
後、物体の輪郭線が抽出される。物体の輪郭線は、境界
部分に存在する画素間を線分で結んで形成される軌跡と
して求められる。その後、物体の輪郭線を構成する線
分、または曲線は線分近似法によって一連の連続する線
分によって近似される。この直線近似法はハフ変換法
(Hough transform)によって行われる。
[0003] An input image is converted into binary data, and thereafter, an outline of an object is extracted. The contour line of the object is obtained as a trajectory formed by connecting pixels existing in the boundary portion with line segments. Thereafter, the line segments or curves constituting the contour of the object are approximated by a series of continuous line segments by a line segment approximation method. This straight-line approximation method is performed by a Hough transform method.

【0004】入力映像における物体の輪郭線が複数の線
分により表現され得る場合に、該当物体を構成する複数
の線分の間には一定の規則が存在することになる。
When an outline of an object in an input image can be represented by a plurality of line segments, a certain rule exists between the plurality of line segments constituting the object.

【0005】しかしながら、入力映像データを直線近似
法で近似して求められたデータは無意味なデータに過ぎ
ない。従来の方法においては、直線近似法により得られ
た全ての線分が物体を構成する線分に適用されて、該当
物体の外形を形成している。
[0005] However, data obtained by approximating the input video data by the linear approximation method is only meaningless data. In the conventional method, all the line segments obtained by the straight line approximation method are applied to the line segments constituting the object to form the outer shape of the object.

【0006】従って、従来の方法は物体の輪郭線を抽出
するの相当な時間がかかり、非効率であるという問題が
あった。
Therefore, the conventional method has a problem that it takes a considerable amount of time to extract the contour of an object and is inefficient.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の主な
目的は、パターン認識システムに用いられ、入力映像か
ら抽出した複数の線分の間の隣接関係を効果的に決定し
て、高速且つ効率的にパターン認識する線分隣接関係決
定方法を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, a main object of the present invention is to use a pattern recognition system, which effectively determines the adjacency between a plurality of line segments extracted from an input image, thereby achieving high speed and high speed. An object of the present invention is to provide a line segment adjacency determination method for efficiently recognizing a pattern.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明によれば、パターン認識システムに用いら
れ、各々が走査された映像から抽出され、直線で近似さ
れた物体の輪郭線を表す複数の線分の間の隣接関係を決
定する線分隣接関係決定方法であって、X軸及びY軸方
向に各々前記複数の線分から順次選択される基準線分と
隣接関係を満足する線分の集合を求める第a過程と、前
記基準線分の勾配と、前記基準線分と隣接関係を満足す
る前記各線分の中点とを結ぶ複数直線の勾配とを求める
第b過程と、前記基準線分の勾配が前記直線の勾配より
小さい場合は、前記基準線分が前記直線の左側で隣接関
係を有することと決定し、前記基準線分の勾配が前記直
線の勾配より大きい場合は、前記基準線分が前記線分の
右側で隣接関係を有することと決定し、前記基準線分の
勾配が前記直線の勾配と等しい場合は、前記基準線分が
前記直線と隣接関係を有さないことと決定する第c過程
とを含むことを特徴とする線分隣接関係決定方法が提供
される。
According to the present invention, there is provided, in accordance with the present invention, a contour line of an object used in a pattern recognition system, each of which is extracted from a scanned image and approximated by a straight line. Is a line segment adjacency relationship determining method for determining an adjacency relationship between a plurality of line segments, and the adjacency relationship is satisfied with a reference line segment sequentially selected from the plurality of line segments in the X-axis and Y-axis directions. An a step of obtaining a set of line segments, a b step of obtaining a gradient of the reference line segment, and a gradient of a plurality of straight lines connecting the reference line segment and the midpoint of each of the line segments satisfying the adjacent relationship; When the gradient of the reference line segment is smaller than the gradient of the straight line, it is determined that the reference line segment has an adjacent relationship on the left side of the straight line, and when the gradient of the reference line segment is larger than the gradient of the straight line, , The reference line segment has an adjacent relationship on the right side of the line segment. Determining that the gradient of the reference line segment is equal to the gradient of the straight line, and determining that the reference line segment does not have an adjacent relationship with the straight line. A line segment adjacency determination method is provided.

【0009】[0009]

【発明の実施の形態】以下、本発明の好適実施例につい
て図面を参照しながらより詳しく説明する。
Preferred embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.

【0010】図1を参照すると、本発明によるパターン
認識システムの概略的なブロック図が示されており、こ
のシステムは、スキャナ10、分割部20、線分推定部
30及び物体認識部40から構成されている。
Referring to FIG. 1, there is shown a schematic block diagram of a pattern recognition system according to the present invention, which comprises a scanner 10, a division unit 20, a line segment estimation unit 30, and an object recognition unit 40. Have been.

【0011】スキャナ10は通常のスキャナ機の1つで
あって、入力される映像信号を2進データに変換する役
割を果たす。このスキャナ10によって走査された映像
は、図2に示したように線分L1、L2、L3、…により
構成される物体を含む。
The scanner 10 is one of ordinary scanner machines, and plays a role of converting an input video signal into binary data. The image scanned by the scanner 10 includes an object constituted by line segments L 1 , L 2 , L 3 ,... As shown in FIG.

【0012】分割部20は線分化及び輪郭線抽出アルゴ
リズムを用いて、例えば、線分のようなパターンプリミ
ティブを抽出する。その分割部20により抽出された出
力は、図2に示したように線分L1、L2、L3、…によ
り構成される物体を有する。パターンプリミティブで表
現される抽出輪郭線は可変空間、例えば、X−Y平面に
マッピングされて、ベクトルデータに変換される。この
ベクトルデータの変換プロセスには、物体を線分に近似
するハフ変換法(Hough transform)が
用いられる。その後、線分に近似された線分データは線
分推定部30に供給される。
The dividing unit 20 extracts a pattern primitive such as a line segment using a line differentiation and contour line extraction algorithm. The output extracted by the division unit 20 has an object composed of line segments L 1 , L 2 , L 3 ,... As shown in FIG. The extracted contour represented by the pattern primitive is mapped to a variable space, for example, an XY plane, and is converted into vector data. In this vector data conversion process, a Hough transform method that approximates an object to a line segment is used. After that, the line segment data approximated to the line segment is supplied to the line segment estimation unit 30.

【0013】この線分推定部30は、選択された線分に
対してX軸またはY軸方向に線分間の隣接関係、即ち、
右方向のまたは左方向の隣接関係を決定する。こうして
決定された隣接関係の情報は、線分推定部30内のメモ
リ40(図3参照)に格納される。
The line segment estimating unit 30 determines the adjacency of the selected line segment in the X-axis or Y-axis direction, that is,
Determine the right or left adjacency. The information on the adjacency determined in this manner is stored in the memory 40 (see FIG. 3) in the line segment estimating unit 30.

【0014】図3に示したように、メモリ40は線分デ
ータ格納領域42と隣接関係情報格納領域44とより構
成される。線分データ格納領域42には線分ベクトルデ
ータが格納され、隣接関係情報格納領域44には該当線
分ベクトルデータに対する隣接関係情報即ち、右方向の
または左方向の隣接関係情報が格納される。その後、線
分推定部30で得られた隣接関係情報は、物体認識部5
0に供給される。
As shown in FIG. 3, the memory 40 comprises a line segment data storage area 42 and an adjacent relation information storage area 44. Line segment data storage area 42 stores line segment vector data, and adjacency information storage area 44 stores adjacency information for the line segment vector data, that is, right or left adjacency information. Thereafter, the adjacency relation information obtained by the line segment estimation unit 30 is
0 is supplied.

【0015】この物体認識部50は、検索されるシンタ
クス及びそれ自体のパターンシンタクスルールに基づい
てパターン分類を行って、最終的なパターン認識結果を
出力する。
The object recognition unit 50 performs pattern classification based on the syntax to be searched and its own pattern syntax rule, and outputs a final pattern recognition result.

【0016】図4〜図6は、各々本発明による線分推定
部30にて行われる線分の隣接関係を決定する過程を説
明するための流れ図である。図7〜9は各々線分間の隣
接関係を示した模式図である。
FIGS. 4 to 6 are flow charts for explaining the process of determining the adjacency of line segments performed by the line segment estimating unit 30 according to the present invention. 7 to 9 are schematic diagrams each showing an adjacent relationship between line segments.

【0017】図4〜図6を参照すると、最初、ステップ
110において、一組の線分ベクトル(例えば、L1
2、L3、L4)で表現される各線分がX−Y平面上に
配列される。これらの各線分の両終点をX座標上に整列
することによって、集合Xを形成する。この集合Xは下
記の式(1)通り表現される。
Referring to FIGS. 4-6, initially, at step 110, a set of line segment vectors (eg, L 1 ,
L 2, each line segment is represented by L 3, L 4) is arranged on the X-Y plane. A set X is formed by aligning both end points of these line segments on the X coordinate. This set X is expressed as the following equation (1).

【0018】[0018]

【数1】 X={χi|χi<χi+1,i=1,2,…,n} 式(1)X = {χ i | χ ii + 1 , i = 1, 2,..., N} Equation (1)

【0019】上記式(1)を満足する集合Xは、
{X1、X2、X3、…、X8}として表現され得る。
The set X satisfying the above equation (1) is
{X 1 , X 2 , X 3 ,..., X 8 }.

【0020】ステップ120において、各線分の両終点
をX軸上にマッピングして、2つの隣接する要素よりな
る集合Sを求める。この集合Sは、下記の式(2)のよ
うに表現され得る。
In step 120, both end points of each line segment are mapped on the X axis to obtain a set S composed of two adjacent elements. This set S can be expressed as in the following equation (2).

【0021】[0021]

【数2】 S={(X、y)χi≦χ≦χi+1,‐∞y∞、i=1,2,…,n−1} 式(2)S = {(X, y)} i ≤ {≤ { i + 1 ,-{y}, i = 1, 2,..., N-1} Equation (2)

【0022】従って、上記式(2)を満足する集合S
は、{(X1、X2)、(X2、X3)、(X3、X4)、
…、(X7、X8)}となる。
Therefore, the set S satisfying the above equation (2)
Are {(X 1 , X 2 ), (X 2 , X 3 ), (X 3 , X 4 ),
.., (X 7 , X 8 )}.

【0023】ステップ130においては、X座標上で集
合Sの各要素により定義される区間内に存在する、線分
要素よりなる集合Uの第1要素が求められる。ここで、
図7に示すように、集合Uの第1要素の各線分は、各線
分の中点をY座標上にマッピングしてY座標値の昇順に
従って整列される。例えば、区間(X1、X2)に対応す
る集合Uの第1要素は(L4、L1)となる。その後、ス
テップ140にて、処理される区間があるか否かが判定
される。まだ、残りの区間が(X2、X3)より(X2
3)まで存在するので、プロセスはステップ130に
戻り、残りの区間全体に対して繰返して行われる。同様
に、区間(X1、X2)に対応する集合Uの第2要素は
(L4、L1、L2)であり、区間(X3、X4)に対応す
る第3要素は(L4、L1、L2)である。このようにし
て、全ての区間に対する処理が終了すると、ステップ1
50にて集合Uは、{(L4、L1)、(L4、L1
2)、(L4、L1、L2)、(L4、L1、L2)、
(L4、L2)、(L4、L3)、(L3)}となる。
In step 130, the first element of the set U composed of line segment elements, which is present in the section defined by the elements of the set S on the X coordinate, is obtained. here,
As shown in FIG. 7, each line segment of the first element of the set U is arranged in the ascending order of the Y coordinate value by mapping the midpoint of each line segment on the Y coordinate. For example, the first element of the set U corresponding to the section (X 1 , X 2 ) is (L 4 , L 1 ). Thereafter, in step 140, it is determined whether there is a section to be processed. Still, the remaining sections are (X 2 , X 3 ) more than (X 2 , X 3 )
Since there are up to X 3 ), the process returns to step 130 and is repeated for the entire remaining interval. Similarly, the second element of the set U corresponding to the section (X 1 , X 2 ) is (L 4 , L 1 , L 2 ), and the third element corresponding to the section (X 3 , X 4 ) is ( L 4 , L 1 , L 2 ). When the processing for all the sections is completed in this way, step 1
At 50, the set U is {(L 4 , L 1 ), (L 4 , L 1 ,
L 2 ), (L 4 , L 1 , L 2 ), (L 4 , L 1 , L 2 ),
(L 4 , L 2 ), (L 4 , L 3 ), (L 3 )}.

【0024】ステップ160〜180では、各要素が各
線分Liと隣接関係を有する線分の組よりなる集合Mを
求める。ここで、iは正の整数であって、輪郭線を構成
する線分の個数と同じであり、本実施例においては4で
ある。ステップ160にて最初、線分L1と隣接関係を
有する線分が両線分L4、L2として求められる。その
後、隣接関係を有する線分がも存在するか否かがチェッ
クされる(ステップ170)。残りの線分L2、L3、L
4が存在するので、プロセスはステップ160に戻り、
残りの線分全体に対して繰返して行われる。このように
して、全ての線分に対する処理が終了すると、ステップ
180にて集合Mは{(L2、L4)、(L1、L4)、
(L4)、(L1、L2、L3)}となる。従って、各線分
1〜L4と隣接関係を有する各線分の組はY軸方向への
隣接関係を満足する。
[0024] In step 160 to 180, obtains the set M of each element consists of a set of line segments having adjacent relationship with each line segment L i. Here, i is a positive integer, which is the same as the number of line segments constituting the contour, and is 4 in this embodiment. The first step 160, the line segment having the adjacency relationship between the line segment L 1 is obtained as two line segments L 4, L 2. Thereafter, it is checked whether or not there is also a line segment having an adjacent relationship (step 170). The remaining line segments L 2 , L 3 , L
Since there are four , the process returns to step 160,
This is repeated for the remaining line segments. In this way, when the processing for all the line segments is completed, the set M becomes {(L 2 , L 4 ), (L 1 , L 4 ),
(L 4 ), (L 1 , L 2 , L 3 )}. Therefore, each set of line segments having an adjacent relationship with each of the line segments L 1 to L 4 satisfies the adjacent relationship in the Y-axis direction.

【0025】前述したステップ110〜180における
Y軸方向の隣接関係を満足する線分の集合を求める過程
と同様に、ステップ190〜260が、X軸方向の隣接
関係を満足する線分の集合を求めるために繰返して行わ
れる。
Similarly to the process of obtaining the set of line segments satisfying the adjacent relationship in the Y-axis direction in steps 110 to 180 described above, steps 190 to 260 determine the set of line segments satisfying the adjacent relationship in the X-axis direction. It is done repeatedly to find out.

【0026】ステップ190にて、集合Yが{y1
2、y3、…、y8}が求められる。
At step 190, the set Y is {y 1 ,
y 2 , y 3 ,..., y 8 } are required.

【0027】ステップ200にて、各要素が各線分の両
終点の間の区間を表す集合Tが、{(y1、y2)、(y
2、y3)、…、(y7、y8)}通り求められる。
In step 200, a set T in which each element represents a section between both end points of each line segment is represented by {(y 1 , y 2 ), (y
2 , y 3 ),..., (Y 7 , y 8 )}.

【0028】ステップ130〜150と同様に、ステッ
プ210〜230が繰返して行われることによって、Y
座標上で集合Tの各要素により定義される区間内に存在
する、線分要素よりなる集合Vの第1要素が求められ
る。ここで、図8に示すように、集合V内の第1要素の
各線分は、各線分の中点をX座標上にマッピングしてX
座標値の昇順に従って整列される。そのようにして求め
られた集合Vは、{(L4、L3)、(L1、L4
3)、(L1、L4、L3)、(L1、L4、L3)、
(L1 、L3)、(L1、L2)、(L2)}となる。
As in steps 130 to 150, the step
Steps 210 to 230 are repeatedly performed, so that Y
Exists in the section defined by each element of set T on coordinates
The first element of the set V consisting of line segment elements
You. Here, as shown in FIG.
Each line segment is obtained by mapping the midpoint of each line segment on the X coordinate.
Sorted in ascending order of coordinate values. So asked
The set V obtained is {(LFour, LThree), (L1, LFour,
LThree), (L1, LFour, LThree), (L1, LFour, LThree),
(L1 , LThree), (L1, LTwo), (LTwo)}

【0029】ステップ240〜260にて、各要素が各
線分Liと隣接関係を有する線分の組よりなる集合Oが
{(L2、L3、L4)、(L1)、(L1、L4)、
(L1、L3 )}通り求められる。各線分L1〜L4と隣接
関係を有する各線分の要素はX軸方向への隣接関係を満
足する。
In steps 240 to 260, each element is
Line segment LiA set O consisting of a set of line segments having an adjacent relationship with
{(LTwo, LThree, LFour), (L1), (L1, LFour),
(L1, LThree )} Required. Each line segment L1~ LFourAnd adjacent
The elements of each line segment that have a relationship satisfy the adjacent relationship in the X-axis direction.
Add.

【0030】ステップ270においては、集合Mと集合
Oとの間の和集合Ndi(L)が{(L2、L3
4)、(L1、L4)、(L1、L4)、(L1、L2
3)}通り求められる。ここで、和集合Ndi(L)
内の各要素の成分は、両集合M、Oにおける対応要素の
成分どうしの和である。
In step 270, the union Ndi (L) between the set M and the set O is {(L 2 , L 3 ,
L 4 ), (L 1 , L 4 ), (L 1 , L 4 ), (L 1 , L 2 ,
L 3 ). Here, the union Ndi (L)
Is the sum of the components of the corresponding elements in both sets M and O.

【0031】図9には、各線分L1、L2、L3、L4に対
してX及びY軸方向に各々隣接関係を満足する線分が示
されている。ステップ280にて、基準線分のグラディ
エントまたは勾配mと、この基準線分の中点と基準線分
と隣接関係を満足する各線分の中点とを結ぶ直線の勾配
iを求める。例えば、基準線分がL1であり、その基準
線分の勾配がmであると、L1と隣接関係を満足する線
分はL2、L3及びL4である。L1の中点とL2、L3及び
4と隣接関係を満足する各線分の中点とを結ぶ直線の
勾配は、各々m2、m3及びm4として求められる。
FIG. 9 shows a line segment satisfying the adjacent relationship in the X and Y axis directions with respect to the line segments L 1 , L 2 , L 3 , and L 4 . In step 280, obtaining the gradient or slope m of the reference line, the slope m i of the straight line connecting the midpoint of each line segment that satisfies the midpoint and the reference line segment and the adjacent relationship of the reference line segment. For example, the reference line segment is L 1, the slope of the reference line segment is m, the line segments that satisfy the adjacency and L 1 is L 2, L 3 and L 4. Slope of the line connecting the midpoint of each line segment L 1 of the midpoint and L 2, L 3 and L 4 and satisfy the adjacency is determined as each m 2, m 3 and m 4.

【0032】ステップ290においては、勾配mと勾配
i(例えば、m2)との間の比較が行われる。もし、勾
配mが勾配m2より小さい場合は、基準線分L1が隣接関
係を満足する線分L2の左側に配置されていると決定し
(ステップ300)、勾配mが勾配m2より大きい場合
には、基準線分L1が線分L2の右側に配置されていると
決め(ステップ310)、勾配m=勾配m2の場合は、
両側の何れにも属さないと決定する(ステップ30
5)。
In step 290, a comparison is made between gradient m and gradient mi (eg, m 2 ). If the slope m is the slope m 2 less than, determines a reference line L 1 is disposed on the left side of the line segment L 2 satisfying the adjacency (step 300), the slope m is than the slope m 2 If large, the reference line segment L 1 is determined as being located on the right side of the line segment L 2 (step 310), if the slope m = slope m 2 is
It is determined that it does not belong to any of both sides (step 30)
5).

【0033】ステップ280において全ての線分L1
2、L3及びL4に対するチェックが行われることによ
って、本実施例においては、線分L1が線分L2の左側で
隣接関係を有することと決定する。すると、ステップ3
00〜ステップ310で得られた結果データはメモリ4
0に格納される(ステップ320)。
At step 280, all line segments L 1 ,
By checking L 2 , L 3, and L 4 , in this embodiment, it is determined that the line segment L 1 has an adjacent relationship on the left side of the line segment L 2 . Then step 3
The result data obtained in 00 to step 310 is stored in the memory 4
0 (step 320).

【0034】ステップ330においては、処理される線
分が存在するか否かを判断して、存在する場合はプロセ
スはステップ300に戻り、上記ステップ280〜33
0を繰返して行われる。全ての線分が処理され、その結
果データがメモリ40に全て格納された場合、プロセス
は終了する。
In step 330, it is determined whether or not there is a line segment to be processed. If so, the process returns to step 300, and the above-mentioned steps 280 to 33 are performed.
This operation is repeated 0. If all line segments have been processed and the resulting data is all stored in memory 40, the process ends.

【0035】上記において、本発明の好適な実施の形態
について説明したが、本発明の請求範囲を逸脱すること
なく、当業者は種々の改変をなし得るであろう。
While the preferred embodiment of the present invention has been described above, those skilled in the art will be able to make various modifications without departing from the scope of the present invention.

【0036】[0036]

【発明の効果】従って、本発明によれば、走査された映
像から抽出される各線分の間の隣接関係を効果的に取り
決め、その隣接関係情報をメモリに格納することによっ
て、線分を推定するに掛かる時間をより一層減らすこと
ができる。
According to the present invention, therefore, the adjacency between the line segments extracted from the scanned image is effectively determined, and the adjacency information is stored in the memory to estimate the line segments. The time required to do so can be further reduced.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】通常のパターン認識システムのブロック図であ
る。
FIG. 1 is a block diagram of a normal pattern recognition system.

【図2】複数の線分よりなる物体の近似輪郭線映像を示
した模式図である。
FIG. 2 is a schematic diagram showing an approximate contour image of an object composed of a plurality of line segments.

【図3】図1中の線分推定部内のメモリの構成を示した
模式図である。
FIG. 3 is a schematic diagram showing a configuration of a memory in a line segment estimation unit in FIG. 1;

【図4】本発明による線分隣接関係決定方法を説明する
流れ図である。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a line segment adjacency determination method according to the present invention.

【図5】本発明による線分隣接関係決定方法を説明する
流れ図である。
FIG. 5 is a flowchart illustrating a line segment adjacency determination method according to the present invention.

【図6】本発明による線分隣接関係決定方法を説明する
流れ図である。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a line segment adjacency determination method according to the present invention.

【図7】線分間の隣接関係を示した模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram showing an adjacency relationship between line segments.

【図8】図7と同様線分間の隣接関係を示した模式図で
ある。
FIG. 8 is a schematic diagram showing an adjacency relationship between line segments as in FIG. 7;

【図9】図7及び図8と同様線分間の隣接関係を示した
模式図である。
FIG. 9 is a schematic diagram showing an adjacency relationship between line segments as in FIGS. 7 and 8;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 スキャナ 20 分割部 30 線分推定部 40 メモリ 42 線分データ格納領域 44 隣接関係情報格納領域 50 物体認識部 Reference Signs List 10 scanner 20 division unit 30 line segment estimation unit 40 memory 42 line segment data storage area 44 adjacency relation information storage area 50 object recognition unit

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 パターン認識システムに用いられ、各
々が走査された映像から抽出され、直線で近似された物
体の輪郭線を表す複数の線分の間の隣接関係を決定する
線分隣接関係決定方法であって、 X軸及びY軸方向に各々前記複数の線分から順次選択さ
れる基準線分と隣接関係を満足する線分の集合を求める
第a過程と、 前記基準線分の勾配と、前記基準線分と隣接関係を満足
する前記各線分の中点とを結ぶ複数直線の勾配とを求め
る第b過程と、 前記基準線分の勾配が前記直線の勾配より小さい場合
は、前記基準線分が前記直線の左側で隣接関係を有する
ことと決定し、前記基準線分の勾配が前記直線の勾配よ
り大きい場合は、前記基準線分が前記線分の右側で隣接
関係を有することと決定し、前記基準線分の勾配が前記
直線の勾配と等しい場合は、前記基準線分が前記直線と
隣接関係を有さないことと決定する第c過程とを含むこ
とを特徴とする線分隣接関係決定方法。
1. A line segment adjacency determination for use in a pattern recognition system, wherein each line segment is extracted from a scanned image and determines the adjacency between a plurality of line segments representing the contour of an object approximated by a straight line. A method of obtaining a set of line segments satisfying an adjacent relationship with a reference line segment sequentially selected from the plurality of line segments in the X-axis direction and the Y-axis direction, a gradient of the reference line segment; B) determining a gradient of a plurality of straight lines connecting the reference line segment and the midpoint of each of the line segments satisfying the adjacency relationship; and if the gradient of the reference line segment is smaller than the gradient of the straight line, the reference line Is determined to have an adjacent relationship on the left side of the straight line, and if the gradient of the reference line segment is greater than the gradient of the straight line, it is determined that the reference line segment has an adjacent relationship on the right side of the line segment. And the gradient of the reference line segment is equal to the gradient of the straight line. And c. Determining that the reference line segment does not have an adjacent relationship with the straight line.
【請求項2】 前記第c過程で得られた結果データ
を、前記パターン認識システムに組み込まれたメモリに
格納する第d過程を更に含むことを特徴とする請求項1
に記載の線分隣接関係決定方法。
2. The method according to claim 1, further comprising the step of: d storing the result data obtained in the step c in a memory incorporated in the pattern recognition system.
3. The method for determining line segment adjacency according to item 1.
【請求項3】 前記第a過程が、 各要素が前記複数の線分の各終点をX座標及びY座標上
にマッピングして各座標上の値を表す2つの集合を求め
る第a1過程と、 各要素が前記複数の線分の両終点をX軸及びY軸上にマ
ッピングして、2つの隣接する値よりなる2つの集合を
求める第a2過程と、 前記第a2過程で得られた各集合に対して、前記2つの
隣接する値の間の区間内に存在する、線分要素よりなる
2つの集合を求める第a3過程と、 前記第a3過程で得られた各集合に対して、各要素が前
記各線分と隣接関係を有する線分よりなる2つの集合を
求める第a4過程と、 前記第a4過程で得られた2つの集合の間の和集合を求
める第a5過程とを有することを特徴とする請求項1に
記載の線分隣接関係決定方法。
3. The a-step in which the a-step includes: an element mapping each end point of the plurality of line segments on an X coordinate and a Y coordinate to obtain two sets representing values on each coordinate; An a2 step in which each element maps both end points of the plurality of line segments on the X axis and the Y axis to obtain two sets of two adjacent values; and each set obtained in the a2 step. A3 step of obtaining two sets of line segment elements existing in an interval between the two adjacent values, and for each set obtained in the a3 step, Has an a4 step of obtaining two sets of line segments having an adjacent relationship with each of the line segments, and an a5 step of obtaining a union between the two sets obtained in the a4 step. 2. The method according to claim 1, wherein:
【請求項4】 前記第a過程が、 各要素が前記複数の線分の各終点をX座標及びY座標上
にマッピングして、各座標上の値を表す2つの集合を求
める第a1過程と、 各要素が前記複数の線分の両終点をX軸及びY軸上にマ
ッピングして、2つの隣接する値よりなる2つの集合を
求める第a2過程と、 前記第a2過程で得られた各集合に対して、前記2つの
隣接する値の間の区間内に存在する、線分要素よりなる
2つの集合を求める第a3過程と、 前記第a3過程で得られた各集合に対して、各要素が前
記各線分と隣接関係を有する線分よりなる2つの集合を
求める第a4過程と、 前記第a4過程で得られた2つの集合の間の和集合を求
める第a5過程とを有することを特徴とする請求項2に
記載の線分隣接関係決定方法。
4. An a1 step in which each element maps each end point of the plurality of line segments on an X coordinate and a Y coordinate to obtain two sets representing values on each coordinate. An a2 step in which each element maps both end points of the plurality of line segments on the X-axis and the Y-axis to obtain two sets of two adjacent values, and each obtained in the a2 step A3 step of obtaining two sets of line segment elements, which are present in the section between the two adjacent values, for each set; and for each set obtained in the a3 step, An a4 step of obtaining two sets of line segments whose elements are adjacent to each of the line segments; and an a5 step of obtaining a union between the two sets obtained in the a4 step. 3. The method for determining a line segment adjacency relationship according to claim 2, wherein:
【請求項5】 パターン認識システムに用いられ、各
々が走査された映像から抽出され、直線で近似された物
体の輪郭線を表す複数の線分の間の隣接関係を決定する
線分隣接関係決定装置であって、 X軸及びY軸方向に各々前記複数の線分から順次選択さ
れる基準線分と隣接関係を満足する線分の集合を求める
線分集合計算手段と、 前記基準線分の勾配と、前記基準線分と隣接関係を満足
する前記各線分の中点とを結ぶ複数直線の勾配とを求め
る勾配計算手段と、 前記基準線分の勾配が前記直線の勾配より小さい場合
は、前記基準線分が前記直線の左側で隣接関係を有する
ことと決定し、前記基準線分の勾配が前記直線の勾配よ
り大きい場合は、前記基準線分が前記線分の右側で隣接
関係を有することと決定し、前記基準線分の勾配が前記
直線の勾配と等しい場合は、前記基準線分が前記直線と
隣接関係を有さないことと決定する隣接関係決定手段と
を含むことを特徴とする線分隣接関係決定装置。
5. A line segment adjacency determination which is used in a pattern recognition system and which determines an adjacency between a plurality of line segments each extracted from a scanned image and representing a contour of an object approximated by a straight line. An apparatus for calculating a set of line segments satisfying an adjacency with a reference line segment sequentially selected from the plurality of line segments in the X-axis direction and the Y-axis direction; And gradient calculating means for determining the gradient of a plurality of straight lines connecting the reference line segment and the midpoint of each of the line segments satisfying the adjacency relationship. If the gradient of the reference line segment is smaller than the gradient of the straight line, It is determined that the reference line segment has an adjacent relationship on the left side of the straight line, and if the gradient of the reference line segment is larger than the gradient of the straight line, the reference line segment has an adjacent relationship on the right side of the line segment. And the gradient of the reference line segment is A line segment adjacency determination device, comprising: an adjacency determination unit that determines that the reference line segment does not have an adjacency with the straight line when the gradient is equal to the line gradient.
【請求項6】 前記隣接関係決定手段で得られた結果
データを格納する格納手段をさらに含むことを特徴とす
る請求項5に記載の線分隣接関係決定装置。
6. The line segment adjacency determination device according to claim 5, further comprising a storage unit for storing result data obtained by said adjacency determination unit.
【請求項7】 前記線分集合計算手段が、 各要素が前記複数の線分の各終点をX座標及びY座標上
にマッピングして各座標上の値を表す2つの集合を求め
る第1集合計算手段と、 各要素が前記複数の線分の両終点をX軸及びY軸上にマ
ッピングして、2つの隣接する値よりなる2つの集合を
求める第2集合計算手段と、 前記第2集合計算手段で得られた各集合に対して、前記
2つの隣接する値の間の区間内に存在する、線分要素よ
りなる2つの集合を求める第3集合計算手段と、 前記第3集合計算手段で得られた各集合に対して、各要
素が前記各線分と隣接関係を有する線分よりなる2つの
集合を求める第4集合計算手段と、 前記第4集合計算手段で得られた2つの集合の間の和集
合を求める第5集合計算手段とを有することを特徴とす
る請求項5に記載の線分隣接関係決定装置。
7. A first set in which the line segment set calculating means maps each end point of each of the plurality of line segments on an X coordinate and a Y coordinate to obtain two sets representing values on each coordinate. Calculating means; and each element mapping both end points of the plurality of line segments on the X axis and the Y axis to obtain two sets of two adjacent values; and the second set A third set calculating means for obtaining, for each set obtained by the calculating means, two sets of line segment elements existing in an interval between the two adjacent values; and the third set calculating means A fourth set calculating means for obtaining, for each set obtained by the above, two sets each including a line segment having each element adjacent to each of the line segments; and two sets obtained by the fourth set calculating means. And a fifth set calculating means for obtaining a union between Line adjacency determination apparatus according to Motomeko 5.
【請求項8】 前記線分集合計算手段が、 各要素が前記複数の線分の各終点をX座標及びY座標上
にマッピングして各座標上の値を表す2つの集合を求め
る第1集合計算手段と、 各要素が前記複数の線分の両終点をX軸及びY軸上にマ
ッピングして、2つの隣接する値よりなる2つの集合を
求める第2集合計算手段と、 前記第2集合計算手段で得られた各集合に対して、前記
2つの隣接する値の間の区間内に存在する、線分要素よ
りなる2つの集合を求める第3集合計算手段と、 前記第3集合計算手段で得られた各集合に対して、各要
素が前記各線分と隣接関係を有する線分よりなる2つの
集合を求める第4集合計算手段と、 前記第4集合計算手段で得られた2つの集合の間の和集
合を求める第5集合計算手段とを有することを特徴とす
る請求項6に記載の線分隣接関係決定装置。
8. A first set in which the line segment set calculating means maps each end point of each of the plurality of line segments on an X coordinate and a Y coordinate to obtain two sets representing values on each coordinate. A second set calculation means, wherein each element maps both end points of the plurality of line segments on an X axis and a Y axis to obtain two sets of two adjacent values, and the second set A third set calculating means for obtaining, for each set obtained by the calculating means, two sets of line segment elements existing in an interval between the two adjacent values; and the third set calculating means A fourth set calculating means for obtaining, for each set obtained by the above, two sets each including a line segment having each element adjacent to each of the line segments; and two sets obtained by the fourth set calculating means. And a fifth set calculating means for obtaining a union between Line adjacency determination apparatus according to Motomeko 6.
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