JPH11328399A - 図形抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ２値図面をベクトル情報に変換するための図
形抽出方法において、雑音や歪みの発生の問題と、誤検
出の問題を抜本的に解決する。 【解決手段】 まず、図面を構成する基本図形（直線、
円、三角形、四角形など）を認識対象として選ぶ。この
認識対象とする基本図形の特徴を重み値によって表現す
る検索用の第１のテンプレートを登録し（２００）、こ
れを用いて第１の図形抽出処理を行う（３００）。第１
の図形抽出処理の結果から、正しく抽出された図面中の
部分領域と、誤って抽出された図面中の部分領域とを切
り出し、これら切り出された図形領域を基に類似した図
形との差を強調するように第２のテンプレートを作成し
（６００）、第２のテンプレートを用いて第２の図形抽
出処理を行う（７００）。テンプレートを用いて雑音や
歪みの発生を解決し、類似図形との差異に基づいてテン
プレートを修正することで、誤検出を防止する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、紙の上に書かれた
設備管理図面、機械設計図面、地図など、様々な図面を
ＣＡＤなどで扱えるベクトルデータに変換する方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】既存図面を自動認識する従来手法には、
以下の二つの方法が考えられる。

【０００３】第１の方法は、細線化処理や白黒の境界線
を抽出する処理を行い、得られた画像上の黒点を追跡す
ることによって、図面画像を構造化されたベクトルデー
タに変換するものである。この方法では、図面の局所に
注目して処理するため、線分の部分的な歪みや、雑音に
影響されやすいという問題があった。この結果、手書き
による筆記変動や雑音を含む通常の図面に対しては、歪
みを多く含んだベクトルデータになっていた。特に、線
分の交差点付近など線分が密になっている部分での歪み
は著しく、例えば図８に示す例の様に、本来交差点とな
るべきものが複数の分岐点に別れたり、線分の交差によ
って図形の形状が著しく歪んだりするなどの問題があっ
た。

【０００４】第２の方法は、一般Ｈｏｕｇｈ変換「森
俊二、坂倉 栂子：画像認識の基礎［２］、Ｐａｇｅ１
１−１４、オーム社、１９９０」などの方法で、上記第
１の方法の欠点がほぼ解決できる。この方法は、図面の
大部分が、直線、四角形、円など比較的少数種の基本図
形から構成されることを利用したもので、予め与えるこ
れら基本図形と類似した形状をもつ図形を、図面中から
探索する方式である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この種
の従来の第２の方法は、基本的に抽出対象との類似性の
みに基づいて対象を抽出するため、抽出対象と区別すべ
き類似した対象に関する情報を使っていない。

【０００６】このため、例えば円を抽出対象とする場合
には、図９に示す様に抽出対象でない類似した形状の図
形が図面中から間違って多数検出されると云う問題があ
った。図９（ａ）に於いて、１０００は入力図面
（例）、図９（ｂ）に於いて、１１００は図形抽出結果
（例）、１１０１は正しく抽出された図形、１１０２は
誤って抽出された図形である。

【０００７】本発明は、上記従来の第１の方法のような
雑音や歪みの発生の問題がなく、しかも上記従来の第２
の方法における誤検出の問題を抜本的に解決する図形抽
出方法を提供するものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、以下に列記し
た発明により上記の課題を解決する。

【０００９】（１）の発明は、白黒の２値で表現された
図面をベクトル情報に変換する方法であって、認識対象
とする図形の特徴を重み値によって表現する第１のテン
プレートを登録し、該第１のテンプレートを用いて第１
の図形抽出処理を行い、該第１の図形抽出処理の結果か
ら、正しく抽出された図面中の部分領域と、誤って抽出
された図面中の部分領域とを切り出し、これら切り出さ
れた図形領域を基に第２のテンプレートを作成し、該第
２のテンプレートを用いて第２の図形抽出処理を行うこ
とを特徴とする図形抽出方法である。

【００１０】（２）の発明は、（１）の発明において、
上記第２のテンプレートは、着目する認識対象図形とそ
れ以外の対象図形との差が大きくなる様に作成されるこ
とを特徴とする図形抽出方法である。

【００１１】（３）の発明は、（１）または（２）の発
明において、上記第１および第２の図形抽出処理は、第
１および第２のテンプレートの中心を図面上の黒点に重
ねながら相関を求め、その値の大きさによって図形位置
を抽出することを特徴とする請求項１または請求項２に
記載の図形抽出方法である。

【００１２】（４）の発明は、白黒の２値で表現された
図面をベクトル情報に変換する方法をコンピュータで実
行するためのプログラムを記録した記録媒体であって、
認識対象とする図形の特徴を重み値によって表現する第
１のテンプレートを登録する手順と、該第１のテンプレ
ートを用いて第１の図形抽出処理を行う手順と、該第１
の図形抽出処理の結果から、正しく抽出された図面中の
部分領域と、誤って抽出された図面中の部分領域とを切
り出す手順と、これら切り出された図形領域を基に第２
のテンプレートを作成する手順と、該第２のテンプレー
トを用いて第２の図形抽出処理を行う手順と、をコンピ
ュータで実行するためのプログラムを該コンピュータが
読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする図
形抽出プログラムを記録した記録媒体である。

【００１３】（５）の発明は、（４）の発明において、
上記第２のテンプレートを作成する手順では、着目する
認識対象図形とそれ以外の対象図形との差が大きくなる
様に該第２のテンプレートを作成することを特徴とする
図形抽出プログラムを記録した記録媒体である。

【００１４】（６）の発明は、（４）または（５）の発
明において、上記第１および第２の図形抽出処理を行う
手順では、第１および第２のテンプレートの中心を図面
上の黒点に重ねながら相関を求め、その値の大きさによ
って図形位置を抽出することを特徴とする図形抽出プロ
グラムを記録した記録媒体である。

【００１５】本発明では、上述の第２の従来方法の基本
的な考え方を踏襲し、雑音や歪みの発生の問題を無く
す。まず、図面を構成する基本図形（直線、円、三角
形、四角形など）を認識対象として選ぶ。これらの認識
対象毎に検索用のテンプレートを利用する。以上は、第
２の従来方法と同様である。しかし、上記の様に類似し
た図形を判別するためには、それぞれの形状をテンプレ
ートに記述するのみでは、不十分であり、それらの差異
を強調する様にする必要がある。そこで本発明では、類
似した図形との差を強調するようにテンプレートを補正
する機能を付加する。テンプレートを類似図形との差異
に基づいて修正するため、従来方法において多数発生し
ていた誤検出が防止できる。この為、高い精度で図面を
認識することができる。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を用いて詳細に説明する。

【００１７】図１は、本発明の処理フローの実施形態例
であって、１００は認識対象となる２値図面、２００は
第１のテンプレート登録処理、３００は第１の図形抽出
処理、４００は第１の図形抽出結果、５００は第１の図
形抽出結果の登録操作、６００は第２のテンプレート登
録処理、７００は第２の図形抽出処理、８００は第２の
図形抽出結果である。

【００１８】２値図面１００は、紙に書かれた図面をイ
メージスキャナなどのイメージ入力手段によって光電変
換して得られるものであり、その一例を図２に示す。以
下の説明では、白い紙の部分は値０、鉛筆など黒い線で
筆記された線分の部分は値１で表されているものとす
る。

【００１９】第１のテンプレート登録処理２００は、認
識対象とする定型図形を初期登録する処理である。登録
の方法には２つの方法がある。

【００２０】最初の方法は、予め決められた認識対象図
形の形状に合わせてテンプレートを決める簡易な方法で
あり、例えば、円を抽出するテンプレートの場合には、
円の半径をｒとして、 ｘ²＋ｙ²＝ｒ² なる式によってテンプレート図形を与える。この方法
は、対象図形の形状が簡単な関数の形に表現できる場合
に適している。

【００２１】もう一方の方法は、実際の図面中に含まれ
る対象図形を切り出し、これに基づいてテンプレートを
作成する方法であり、どんな複雑な形状の図形であって
も容易に表現できる。

【００２２】図３は、この方法によって円を抽出するテ
ンプレートを作成する手順の説明図であって、２１０は
２値図面、２２０は抽出対象である円を含む矩形領域、
２３０は矩形領域２２０によって切り出された図形、２
４０は切り出された図形２３０を整形して得られた図
形、２５０は整形された図形２４０を聖ね合わせて合成
した円のテンプレートである。

【００２３】まず、マウスなどを用いたマニュアル操作
によって２値図面２１０上の抽出対象図形を矩形領域で
切り出す。切り出す矩形領域の数は１個でもよいが、実
際の図形の大きさや形などの変動に対処するため、複数
個切り出しておく（図３の２３０）。次に、切り出され
た図形から、不要な部分の削除や不足部分の補完を行
い、２４０の様に形を整形する。最後に、整形して得ら
れた複数の図形を重ね合わせて平均化し、テンプレート
２５０を作成する。重ね合わせるには位置の整合が必要
であるが、目視によって複数個の図形が重なる様に設定
してもよいし、相関などを用いて自動的に位置合わせす
ることもできる。

【００２４】自動的に位置整合を行う方法について説明
する。マニュアル操作によって図面から矩形で切り出さ
れたＫ個（Ｋ≧２）の対象図形を Ｔ¹（ｘ，ｙ），．．．，Ｔ^K（ｘ，ｙ） と表す。まず最初に適当な２つ、例えばＴⁱを基準図
形、Ｔ^j（ｊ≠ｉ）を被整合対象図形として選び、Ｔ^jの
位置のずらし量（ｄ^j _x，ｄ^j _y）を変化させながら、相関

【００２５】

【数１】

【００２６】または、正規化相関

【００２７】

【数２】

【００２８】の何れかを求め、これら相関係数が最大と
なるずらし量を位置補正量（Ｄ^j _x，Ｄ^j _y）とする。ただ
し、φは、対象図形ＴⁱとＴ^jの重なる領域の位置座標
（ｘ，ｙ）の集合を示す。

【００２９】以上の説明では、相関係数を利用した例を
示したが、単純に２つの対象図形の差の絶対値の和

【００３０】

【数３】

【００３１】や、ユークリッド距離

【００３２】

【数４】

【００３３】などの距離値を計算し、その値が最小にな
る様に位置合わせしても概ね同等の結果が期待できる。

【００３４】この様な方法によって得られる補正量（Ｄ
^j _x，Ｄ^j _y）だけ位置をずらし、Ｋ枚の対象図形を重ね合
わせて平均化することにより、第１のテンプレートＴを
得る。すなわち、第１のテンプレートＴは、

【００３５】

【数５】

【００３６】により得ることができる。

【００３７】以上で説明したテンプレート登録方法は、
実際の図面に書かれた対象図形を平均化して利用するた
め、対象図形の変動も考慮され、安定した認識結果が期
待できる。

【００３８】図４は、第１の図形抽出処理３００の処理
フローの実施形態例であって、３１０は２値図面、３２
０は第１のテンプレート、３３０は投票処理、３４０は
投票画像、３５０は検索処理、４００は第１の図形抽出
結果である。

【００３９】投票処理３３０では、入力の２値図面３１
０、Ｉ（ｘ，ｙ）の上を、第１のテンプレート登録処理
２００で作成したテンプレート３２０、Ｔ（ｘ，ｙ）を
移動させながら、各点ごとに２値図面（部分）とテンプ
レートとの類似度を計算して、投票画像３４０Ｖ、
（Ｘ，Ｙ）上に投票する。類似度としては例えば相関

【００４０】

【数６】

【００４１】または、入力２値図面（部分）の値で正規
化した正規化相関

【００４２】

【数７】

【００４３】などが利用できる。

【００４４】ただし、Φは入力２値図面とテンプレート
との重なる領域の画素の（ｘ，ｙ）座標の集合を示す。
類似度としては、これら相関のほか様々な尺度が利用可
能であり、大小関係は逆になるが差分の絶対値の和、ユ
ークリッド距離などを用いても同様な結果が期待でき
る。相関Ｃ（Ｘ，Ｙ）（式（１））の場合を例に説明す
ると、投票画像Ｖ（Ｘ，Ｙ）の全ての画素値を０に初期
設定した後、（Ｘ，Ｙ）の値を変えながら順次、式
（１）に従って相関Ｃ（Ｘ，Ｙ）を計算し、投票画像Ｖ
（Ｘ，Ｙ）を Ｖ（Ｘ，Ｙ）＝Ｃ（Ｘ，Ｙ） によって求める。式（１）の計算コストは必ずしも低く
ないが、入力図面およびテンプレートが２値のデータで
ある場合には、積が０または１になるため、計算コスト
を大幅に減らすことができる。

【００４５】この様にして得られる投票画像３４０、Ｖ
（Ｘ，Ｙ）は、入力図面に対してテンプレートで畳み込
んだものであるから、入力図面をぼかした様な画像にな
る。

【００４６】検索処理３５０は、投票画像３４０、Ｖ
（Ｘ，Ｙ）を入力として、対象図形を抽出する処理であ
る。投票画像に於いて、投票値の大きな部分はテンプレ
ートと類似した図形の存在する位置を表す。そこで、投
票画像のうち、投票値が一定値以下で雑音と見做せる部
分を除外したのち、投票値が極大値をとる位置を検出対
象図形の位置と決定できる。

【００４７】この様な方法によって決定された位置に、
抽出対象図形を重ねて表示すると、図９（ｂ）の従来の
第２の方法の問題点の図形抽出結果（例）１１００で示
した様な第１の図形抽出結果４００が得られる。

【００４８】以上、説明した一連の処理は、一般Ｈｏｕ
ｇｈ変換を利用した従来の第２の方法と基本的に同じも
のであって、上述の様に、抽出対象図形のほか、誤って
対象とは異なる図形も同時に抽出されると云う問題があ
る。

【００４９】第１の図形抽出結果の登録操作５００以降
の処理は、この様な誤抽出の問題を解決するためのもの
である。まず、第１の図形抽出結果の登録操作５００で
は、第１の図形抽出結果４００で得られた検出図形をテ
ンプレートの大きさの矩形領域で切り出し、「正しく検
出された図形」と「誤って検出された図形」の２種類に
分類して登録する。ただし、この分類作業には、「正し
い」か「誤っている」かの人間の判断が必要である。図
５は、この様な方法で登録された図形の例であって、５
１０は正しく検出された図形、５２０は誤って検出され
た図形の例を示す。

【００５０】第２のテンプレート登録処理６００では、
Ｍ個の正しく検出された図形と、Ｎ個の誤って検出され
た図形を基に第２のテンプレートを作成する処理であ
る。正しく検出された図形をＴ^m _c（ｘ，ｙ）（≧０；１
≦ｍ≦Ｍ）、誤って検出された図形をＴⁿ _e（ｘ，ｙ）
（≧０；１≦ｎ≦Ｎ）とするとき、第２のテンプレート

【００５１】

【数８】

【００５２】によって求める。ただし、α，βは実験的
に定める重み計数である。

【００５３】式（２）に於いて、

【００５４】

【数９】

【００５５】の値は、第１項すなわち第１のテンプレー
トＴ（ｘ，ｙ）の値と、第２項の正解図形の値が大きい
ほど大きくなり、第３項の誤り図形の値が大きくなる
と、

【００５６】

【数１０】

【００５７】の値は小さくなる。すなわち、第２のテン
プレート

【００５８】

【数１１】

【００５９】の値は、第１項と第２項で大きな値を持
ち、第３項が小さい値を持つ部分で大きな値となる。反
対に誤り図形のみで大きな値を持つ部分では、マイナス
の値をとることになる。

【００６０】また、この式（２）の定義のほか計算コス
トの少ない簡易版も考えられる。例えば、式（２）の結
果を適当な閾値を用いて、−１，０，１の３値にする方
法がある。こうすると第２の図形抽出処理７００で行う
相関計算が掛け算のない加減算のみで実現できるため、
計算コストを大幅に減少させることができる。

【００６１】第２のテンプレートの算出方法は、正解図
形が値をもつところで大きな値、誤り図形が値を持つ部
分が小さな値を取るようになっていれば、必ずしも式
（２）に限定する必要はない。

【００６２】図６は、第２の図形抽出処理７００の処理
フローの実施形態例であって、７１０は２値図面、７２
０は第２のテンプレート、７３０は投票処理、７４０は
投票画像、７５０は検索処理、８００は第２の図形抽出
結果である。本処理ブロックは、図６に示した第１の図
形抽出処理３００と同一であり、異なるのは使用するテ
ンプレートのみである。

【００６３】図７は、第２の図形抽出処理を行った結果
得られる、第２の図形抽出結果８００の一例であって、
第１の図形抽出結果に含まれていた誤抽出図形が消え、
抽出対象図形のみが正しく抽出されているのが判る。

【００６４】なお、以上の説明では、円の抽出の場合を
例に説明してきたが、本発明は、図面中の図形の形状を
テンプレートの形で登録して抽出する方法であるから、
矩形、三角形などは勿論、任意形状の図形の抽出にも適
用できる。

【００６５】また、図１〜図７を用いて説明した図形抽
出方法を、コンピュータを用いて実現できることは言う
までもなく、コンピュータでその処理の手順を実行させ
るためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可
能な記録媒体、例えば、ＦＤ（フロッピーディスク）
や、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リム
ーバブルディスクなどに記録して提供し、配布すること
が可能である。

【００６６】

【発明の効果】以上説明してきた様に、本発明では、第
１の図形抽出処理で得られた「正しい検出図形」と「誤
って検出された図形」を利用し、これらに基づいて学習
することによって第２のテンプレートを登録し、再度抽
出処理を行うため、誤りなく対象図形を抽出することが
可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態例の処理フローを示す図で
ある。

【図２】上記実施形態例での２値図面の例を示す図であ
る。

【図３】（ａ），（ｂ）は、上記実施形態例での第１の
テンプレート登録処理の説明図である。

【図４】上記実施形態例での第１の図形抽出処理ブロッ
クの実施形態例を示す図である。

【図５】上記実施形態例での登録された図形の例を示す
図である。

【図６】上記実施形態例第２の図形抽出処理ブロックの
実施形態例を示す図である。

【図７】上記実施形態例での第２の図形抽出結果の一例
を示す図である。

【図８】従来の第１の方法の問題点を説明する図であ
る。

【図９】（ａ），（ｂ）は、従来の第２の方法の問題点
を説明する図である。

【符号の説明】

１００…２値図面 ２００…第１のテンプレート登録処理 ２１０…２値図面 ２２０…抽出対象を含む矩形領域 ２３０…切り出された図形 ２４０…整形して得られた図形 ２５０…合成された円のテンプレート ３００…第１の図形抽出処理 ３１０…２値図面 ３２０…第１のテンプレート ３３０…投票処理 ３４０…投票画像 ３５０…検索処理 ４００…第１の図形抽出結果 ５００…第１の図形抽出結果の登録操作 ５１０…正しく検出された図形の例 ５２０…誤って検出された図形の例 ６００…第２のテンプレート登録処理 ７００…第２の図形抽出処理 ７１０…２値図面 ７２０…第２のテンプレート ７３０…投票処理 ７４０…投票画像 ７５０…検索処理 ８００…第２の図形抽出結果 １０００…入力図面（例）

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 白黒の２値で表現された図面をベクトル
   情報に変換する方法であって、 認識対象とする図形の特徴を重み値によって表現する第
   １のテンプレートを登録し、 該第１のテンプレートを用いて第１の図形抽出処理を行
   い、 該第１の図形抽出処理の結果から、正しく抽出された図
   面中の部分領域と、誤って抽出された図面中の部分領域
   とを切り出し、 これら切り出された図形領域を基に第２のテンプレート
   を作成し、 該第２のテンプレートを用いて第２の図形抽出処理を行
   う、 ことを特徴とする図形抽出方法。
2. 【請求項２】 上記第２のテンプレートは、着目する認
   識対象図形とそれ以外の対象図形との差が大きくなる様
   に作成される、 ことを特徴とする請求項１に記載の図形抽出方法。
3. 【請求項３】 上記第１および第２の図形抽出処理は、
   第１および第２のテンプレートの中心を図面上の黒点に
   重ねながら相関を求め、その値の大きさによって図形位
   置を抽出する、 ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の図形
   抽出方法。
4. 【請求項４】 白黒の２値で表現された図面をベクトル
   情報に変換する方法をコンピュータで実行するためのプ
   ログラムを記録した記録媒体であって、 認識対象とする図形の特徴を重み値によって表現する第
   １のテンプレートを登録する手順と、 該第１のテンプレートを用いて第１の図形抽出処理を行
   う手順と、 該第１の図形抽出処理の結果から、正しく抽出された図
   面中の部分領域と、誤って抽出された図面中の部分領域
   とを切り出す手順と、 これら切り出された図形領域を基に第２のテンプレート
   を作成する手順と、 該第２のテンプレートを用いて第２の図形抽出処理を行
   う手順と、 をコンピュータで実行するためのプログラムを該コンピ
   ュータが読み取り可能な記録媒体に記録した、 ことを特徴とする図形抽出プログラムを記録した記録媒
   体。
5. 【請求項５】 上記第２のテンプレートを作成する手順
   では、着目する認識対象図形とそれ以外の対象図形との
   差が大きくなる様に該第２のテンプレートを作成する、 ことを特徴とする請求項４に記載の図形抽出プログラム
   を記録した記録媒体。
6. 【請求項６】 上記第１および第２の図形抽出処理を行
   う手順では、第１および第２のテンプレートの中心を図
   面上の黒点に重ねながら相関を求め、その値の大きさに
   よって図形位置を抽出する、 ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の図形
   抽出プログラムを記録した記録媒体。