JPH1173515A

JPH1173515A - 図面入力装置及びこの装置で使用される画像構造解析方法

Info

Publication number: JPH1173515A
Application number: JP29972797A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Ishida; 宏石田; Hiroshi Shishido; 洋宍道; Hideki Nakamura; 秀貴中村; Asami Kudou; 麻実工藤; Masamichi Hirabayashi; 政道平林
Original assignee: Meidensha Corp; Meidensha Electric Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Meidensha Corp; Meidensha Electric Manufacturing Co Ltd
Priority date: 1997-02-12
Filing date: 1997-10-31
Publication date: 1999-03-16

Abstract

(57)【要約】【課題】入力図面の認識が正確にできるようにした。【解決手段】スキャナ１１で入力図面を読み取ってイ
メージデータ（画像データ）に変換し、このデータを記
憶手段１２に記憶させる。この記憶手段１２には入力手
段１３から図形や文字等のデータも記憶される。記憶手
段１２に記憶された画像や図形等のデータは表示手段１
４に供給されて画像や図形として表示される。表示手段
１４に表示された画像や図形は表示制御手段１５により
その表示が制御される。表示手段１４に表示された画像
は、その構造を構造解析手段１６で解析する。この構造
解析手段１６は画像の構造解析を行うものである。表示
手段１４に表示された画像は選択手段１７により選択さ
れ、画像は認識手段１７で認識される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、図面をスキャナ
を使用してイメージデータを読み取り、図面を認識する
図面入力装置及びこの装置で使用される画像構造解析方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】スキャナから入力した図面を認識させる
装置には、全自動型と対話認識型の２種類の形式があ
る。前者の全自動型の認識装置は、入力図面を自動認識
し、認識が終了するまでオペレータは一切介在しないよ
うにしたものである。図面入力装置が正しく認識できる
ように描かれた図面は、全自動型のもので認識させても
問題は生じないが、既存の図面を認識させると誤った認
識が生じ、認識後のオペレータによる修正には時間がか
かってしまう問題がある。

【０００３】後者の対話認識型のものは、入力図面をオ
ペレータが対話形式で認識させて行くものであるから、
誤った認識、すなわち、修正量が少なくなり、結果とし
て入力時間が短くなる。この対話認識型の図面入力装置
においては、オペレータが認識する要素を選択して、す
なわちスキャナにより入力したイメージデータの輪郭線
を選択して、図形や文字に変換する手段である。この手
段の一例を図１４により述べる。図１４ａにおいて、ま
ず、画像データａ₁の輪郭線ａ₂を検出する。その後、図
１４ｂで作成した輪郭の線的な部分をペアで探し、その
中心に芯線ｂ₁を生成する。生成された芯線を元に図１
４ｃで輪郭ｃ₁を線分単位に分割する。分割された輪郭
から図１４ｄで線分ｄ₁を抽出する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述のように図面入力
装置には全自動型と対話認識型があるが、全自動型の認
識装置において、図面を半自動認識する場合、画像から
図形に変換する際に、輪郭データが介在することにな
る。よって認識しても画像は残っているので、複数のオ
ペレータが作業する場合、どこまで図面を入力したかが
判別しにくい。従って、認識していない部分を探すのに
時間がかかる。これは、図面を要素別に入力する場合に
顕著になる。

【０００５】また、対話認識型の図面入力装置では、場
合によっては図形を認識せずに作図する場合もある。こ
の場合は輪郭が残ってしまうので、他のオペレータが一
括して認識処理を行うと、二重に重なる図形が生じる可
能性がある。しかし、入力した部分に輪郭線が残ってい
るかを調べるには労力がかかる。このため、ＣＡＤで図
面を入力してきたオペレータは、上記輪郭線という概念
がないために、図面入力に違和感を持つことになる。つ
まり、輪郭線に慣れるまで図面の入力に時間がかかり、
これに伴い余計なコストがかかることになる。また、対
話認識型の図面入力装置では、図１４で作成した輪郭
は、画像の形によってはペアをうまく探せないことがあ
る。例えば、図１５ａに示すような画像データａ₁の場
合、輪郭線ａ₂検出した後、芯線を生成すると、図１５
ｂに示すように芯線ｂ₁、ｂ₂と２つになり、この芯線を
もとに図１５ｃのように輪郭ｃ₁、ｃ₂を線分単位に分割
すると、図１５ｄのようになって線分を正確に抽出でき
なくなり、入力図面の認識が不正確になってしまう問題
がある。

【０００６】この発明は上記の事情に鑑みてなされたも
ので、入力図面の認識が正確にできるようにした図面入
力装置及びこの装置で使用される画像構造解析方法を提
供することを課題とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明は、上記の課題
を達成するために、第１発明は、図面を入力するための
スキャナと、このスキャナで図面を読み取った画像デー
タを記憶させるとともに、入力手段から入力される画像
や図形のデータを記憶させる記憶手段と、この記憶手段
に記憶された画像や図形等のデータを表示させる表示手
段と、この表示手段に表示された画像や図形を制御する
表示制御手段と、前記表示手段に表示された画像や図形
等の構造を解析するための構造解析手段と、前記表示手
段に表示された画像を選択する選択手段および画像を認
識するための認識手段とを備えたものである。

【０００８】第２発明は、表示手段に表示された画像を
細線化した後、その細線化した画像より、端点および分
岐点を抽出し、しかる後、抽出した分岐点の拡大を行っ
て分岐部分を特定し、線分部分と分岐部分のそれぞれ１
塊の部分をブロック化し、接続関係の構築を行い、その
構築した接続関係をもとに、線分部分に輪郭を作成した
ものである。

【０００９】第３発明は、前記画像の分岐部分の特定に
際して、全ての分岐点の位置の画素を拡散画素とした
後、全ての黒画素の８近傍を検索し、８近傍の画素に拡
散画素と抑止画素が存在するなら抑止画素とし、８近傍
の画素に拡散画素と白画素が存在するなら抑止画素と
し、８近傍の画素に拡散画素が存在するなら拡散画素と
した後に、拡散画素及び抑止画素になった部分を分岐部
分としたものである。

【００１０】第４発明は、前記画像の分岐部分の特定に
際して、全ての分岐点の位置の画素を拡散画素とした
後、全ての黒画素の８近傍を検索し、８近傍の画素に拡
散画素と抑止画素が存在するなら抑止画素とし、８近傍
の画素に拡散画素と白画素が存在するなら抑止画素と
し、８近傍の画素に拡散画素が存在するなら拡散画素と
した後に、次に全ての黒画素の４近傍を検索し、４近傍
の画素に拡散画素と抑止画素が存在するなら抑止画素と
し、４近傍の画素に拡散画素と白画素が存在するなら抑
止画素とし、４近傍の画素に拡散画素が存在するなら拡
散画素とした後に、拡散画素及び抑止画素になった部分
を分岐部分としたものである。

【００１１】第６発明は、図面入力装置の表示手段に表
示された画像の線分からペアになる第１、第２の輪郭の
交差している部分を一定方向から探索して、第１、第２
の輪郭の交差している部分の交点を求め、その交点から
探索方向の第１の輪郭の長さを求めて、長い方の第１の
輪郭を、前記交点に近い第２の輪郭の座標点に移動させ
るようにしたものである。

【００１２】第７発明は、図面入力装置の表示手段に表
示された画像の線分からペアになる第１、第２の輪郭の
交差している部分または接触している部分を探索して交
差または接触していることを求めた後、第１、第２の輪
郭の始点の座標点位置、または一方の輪郭の始点が他方
の輪郭の線分上にあるときに、両輪郭の向きを探索し、
その両輪郭の向きが互いに逆方向であったなら、前記輪
郭の始点からの長さが長い方の線分の座標点位置を、始
点からの長さが短い方の線分の終点に合わせた後に、そ
の座標点位置を短い方の線分の終点位置に移動させるよ
うにしたことを特徴とするものである。

【００１３】第８発明は、図面入力装置の表示手段に表
示された画像の線分からペアになる第１、第２の輪郭の
内、一方の輪郭がループを構成した際に、ループを構成
している輪郭の両端から交差している輪郭を探索して交
点が求められたなら、交点から先の輪郭の距離を求め、
距離の短い方の輪郭の座標点位置まで前記交点の座標点
位置を移動させるようにしたものである。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下この発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図１はこの発明の実施の形態を示
すブロック構成図で、図１において、１１は図面を入力
するためのスキャナで、このスキャナ１１で図面を読み
取ったイメージデータ（画像データ）を記憶手段１２に
記憶させる。この記憶手段１２には入力手段１３から図
形や文字等のデータも記憶される。記憶手段１２に記憶
された画像や図形等のデータは表示手段１４に供給され
て画像や図形として表示される。表示手段１４に表示さ
れた画像や図形は表示制御手段１５によりその表示が制
御される。１６は表示手段１４に表示された画像の構造
を解析するための構造解析手段で、この構造解析手段１
６は後述のようにして画像の構造解析を行う。１７は表
示手段１４に表示された画像を選択する選択手段、１８
は画像を認識するための認識手段である。次に構造解析
手段１６の機能に付いて図２および図３により述べる。
構造解析手段１６は、表示手段１４に表示された画像の
細線化を行う（図２のＳ１）。この画像が細線化された
様子を図３ａに示す。図３ａにおいて、３１は画像３２
を細線化したものである。図３ａに示すように細線化し
た画像から図３ｂに示すように分岐点３３と端点３４を
抽出する（図２のＳ２）。抽出した分岐点３３をもとに
分岐点の拡大を図３ｃに示す符号３５のように行って構
造解析し、分岐部分を特定する（図２のＳ３）。その
後、線分部分と特定された分岐部分のそれぞれ１塊の部
分をブロック化し、接続関係を構築する（図２のＳ
４）。構築された接続関係をもとに、線分部分に図３ｄ
に示すような輪郭３６を作成する（図２のＳ５）。作成
された輪郭３６から、図３ｄに示すような線分３７を作
成する。

【００１５】なお、上記において、線分とは、画像の構
造上、線分と見なせる部分で、円弧や文字の直線部分も
線分である。また、分岐とは、上記の線分と線分がつな
がる部分および線分の端点である。

【００１６】ここで、前記構造解析による分岐部分の特
定の手法の例について述べる。この手法にはいくつか例
が存在するので、以下３つの例を掲げる。

【００１７】例１は、８近傍拡散方式による画像の分岐
部分を特定する方式である。この方式を図４により述べ
る。まず、全ての分岐点の位置の画素を拡散画素とする
（Ｓ４１）。その後、全ての黒画素の８近傍を検索処理
する（Ｓ４２）。検索処理において、最初に８近傍の画
素に拡散画素と抑止画素が存在するかを判別（Ｓ４３）
し、「Ｙｅｓ」なら抑止画素とする。また、「Ｎｏ」な
ら８近傍の画素に拡散画素と白画素が存在するかを判別
（Ｓ４４）し、「Ｙｅｓ」なら抑止画素とし、「Ｎｏ」
なら８近傍の画素に拡散画素が存在するかを判別（Ｓ４
５）し、「Ｙｅｓ」なら拡散画素とする。ステップＳ４
５で「Ｎｏ」なら変化する画素が存在するかを判別（Ｓ
４６）し、「Ｙｅｓ」ならステップＳ４２から処理を繰
り返し、「Ｎｏ」なら拡散画素および抑止画素になった
部分を、分岐部分とする処理を行う（Ｓ４７）。

【００１８】次に例２について述べる。この例２の方式
は８−４近傍拡散方式で前記例１の処理のステップＳ４
１からステップＳ４５までは同じ処理を行うので、ステ
ップＳ５１以降の処理について図５により述べる。図５
において、ステップＳ５１はステップＳ４５で拡散画素
がない（Ｎｏ）と判別されたなら、黒画素の４近傍を検
索する処理を行い、その処理で４近傍の画素に拡散画素
と抑止画素が存在するかを判別（Ｓ５２）し、「Ｙｅ
ｓ」なら抑止画素とし、「Ｎｏ」なら４近傍の画素に拡
散画素と白画素が存在するかを判別（Ｓ５３）する。こ
の判別で「Ｙｅｓ」なら抑止画素とし、「Ｎｏ」なら４
近傍の画素に拡散画素が存在するかを判別（Ｓ５４）す
る。ステップＳ５４で「Ｙｅｓ」なら拡散画素とし、
「Ｎｏ」なら変化する画素が存在するかを判別（Ｓ５
５）し、「Ｙｅｓ」ならステップＳ４２とステップＳ５
１の処理を行い、「Ｎｏ」なら拡散画素および抑止画素
になった部分を分岐部分とする処理を行う（Ｓ５６）。

【００１９】最後に例３について図６により述べる。例
３の方式は、円拡散方式で画像の分岐部分を特定するも
ので、図６において、まず、ステップＳ６０で任意の分
岐点の位置の画素を拡散画素とする処理を行う。この処
理で拡散画素としたなら、円の半径を「１」とする（Ｓ
６１）。次に分岐点から円の半径内にある黒画素を検索
処理を行う（Ｓ６２）。この処理で８近傍の画素に拡散
画素と抑止画素が存在するかを判別（Ｓ６３）し、「Ｙ
ｅｓ」なら抑止画素とする。また、「Ｎｏ」なら８近傍
の画素に拡散画素と白画素が存在するかを判別（Ｓ６
４）し、「Ｙｅｓ」なら抑止画素とし、「Ｎｏ」なら８
近傍の画素に拡散画素が存在するかを判別（Ｓ６５）
し、「Ｙｅｓ」なら拡散画素とする。ステップＳ６５で
「Ｎｏ」なら変化する画素が存在するかを判別（Ｓ６
６）し、この判別で「Ｙｅｓ」なら円の直径を「１」増
やす処理（Ｓ６７）をしてステップＳ６２から処理を繰
り返す。ステップＳ６６の判別で「Ｎｏ」なら検出した
分岐画素部分が整合性を喪失せずかつ面積が小さくなる
ように処理（Ｓ６８）した後、全ての分岐点について上
記処理（Ｓ６９）を行う。

【００２０】図７はスキャナから入力した画像の構造解
析した画像説明図で、この画像においては、線分、分岐
の他に塗り潰しの３種類の画像種別が存在する場合のも
ので、図７において、７１は線分画像、７２は分岐画
像、７３は塗り潰し画像を示す。なお、塗り潰しとは、
線分と分岐のどちらにも属さない部分である。

【００２１】図８は上記実施の形態に示した構成を用い
て図面を入力し、構造解析した際に、画像を選択して認
識できるようしたフローチャートで、図８において、ま
ず、図面をスキャナにより入力する（Ｓ８０）。入力し
た画像の構造解析を次に行う（Ｓ８１）。構造解析され
た画像（図７に示すような画像）はオペレータにより所
望の画像が選択される（Ｓ８２）。次にオペレータが装
置に図形や文字の認識を指示（Ｓ８３）すると、装置が
画像の認識を行う（Ｓ８４）。その後、装置が認識した
画像の表示を消し（Ｓ８５）、次の図面の入力を行うか
判別（Ｓ８６）し、「Ｙｅｓ」ならステップＳ８２から
処理を繰り返し、「Ｎｏ」なら処理を終了する。

【００２２】図８のように処理することにより、画像を
選択して認識できるようにし、かつ認識した画像の表示
を消すようにしたので、オペレータの操作の負担を軽減
することができる。なお、図８の処理では、認識後の画
像の表示を消すようにしているが、認識前の画像を参照
する場合など、必要に応じて認識画像の表示を切り替え
ることができる。

【００２３】一般に図形の認識は、画像から作られた輪
郭をもとに行われていたが、画像から図形に変換する際
に、途中で輪郭ができると認識に不安が伴うので、構造
解析後の画像を選択して輪郭を意識せず図形に変換可能
とすることにより前記不安を解消できる。以下このこと
について述べる。このためには、図９Ａに示すように入
力された画像を得たなら、この画像に対して構造解析を
行って、図９Ｂに示すように線分、端点および分岐点を
得る。この解析後の画像の管理は図１０に示すように管
理すれば、輪郭を意識せずに画像を図形に変換すること
ができる。

【００２４】また、図形の認識においては、画像に対し
て直接輪郭を作成した場合、画像の線と線の結合部分等
が曖昧になって、その後の図形の認識などによい結果が
得られないことがある。このため、画像を構造解析し、
前記図９Ｂに示すように線分、端点および分岐点を得て
から、図１１に示すように線分に対して、端点または分
岐点を基準に、２本の輪郭線１１１ａを取り出す。取り
出した輪郭線１１１ａをラーマ法により図１２に示すよ
うにデータの間引きを行って図１２の図示右側の図形を
得る。このように処理すれば、線分と線分の接続情報が
残るため、認識して図形に変換する精度が向上するよう
になる。

【００２５】図１３Ａ〜Ｈは２値画像の図形認識精度を
向上させるためにおける処理手段の説明図で、まず、図
１３Ａで画像の構造解析で図１３Ｂのように細線化を行
い、図１３Ｃでその線の交点から分岐ブロックと線分ブ
ロックを作成する。次に線分ブロックの方向を調べ、延
長線上にある線分のペアを組む（図１３Ｄ）。二組のペ
アが組めた場合、それを４分岐とみなし、間にある線分
を分岐ブロックに含めて図１３Ｅのような画像にする。
その後、図１３Ｅの画像の分岐ブロックに対して面積が
小さくなるように最適化を施して図１３Ｆに示すような
画像を得る。この画像に基づいて図形の認識を行うと、
図１３Ｇのような理想の認識図形を得ることできる。し
かし、図１３Ｃのような画像にて認識させると、図１３
Ｈのような図形となってしまう。

【００２６】図１６Ａ〜Ｃは輪郭交差の修正を行うとき
の説明図で、この輪郭交差の修正を説明するに当たり、
輪郭交差の修正をしなければならない場合を前記図１２
を用いて述べる。図１２において、得られた輪郭線１１
１ａはラーマ法を用いてデータの間引きを行って図１２
の図示右側の輪郭図形に作成する。この場合、輪郭から
図形を認識するには、輪郭の中心線を求めて行ってい
る。しかし、前記データ間引きのとき、細かく、曲線の
多い線分に対しては、輪郭線が交差してしまうことが多
くなる。輪郭線が交差すると図形の認識で、元画像から
のずれ等の支障が生じてしまう。

【００２７】上記のことを解決するために、図１６Ａに
示すように、ペアになる第１、第２の輪郭線１６１、１
６２が途中で交差していた場合、以下のような手順で輪
郭線を修正する。まず、ペアになる第１、第２の輪郭線
１６１、１６２の交差している部分を図示矢印方向１６
３に向けて探索する。この探索により図１６Ｂに示すよ
うに第１、第２の輪郭線１６１、１６２が、最初に交差
している部分の交点１６４の座標を求める。その後、そ
の交点１６４から探索矢印方向１６３の第１の輪郭線１
６１の輪郭点１６５までの輪郭長さＬ１と、第２の輪郭
線１６２の輪郭点１６６までの輪郭長さＬ２を求める。

【００２８】上記のようにして求めた輪郭長さＬ１が輪
郭長さＬ２より長いときには、図１６Ｃに示すように輪
郭長さＬ１を、交点１６４に近い輪郭長さＬ２の輪郭点
１６６の座標点に移動させる。すなわち、輪郭長さが長
い方の第１の輪郭線１６１の輪郭（図示破線部分）を図
１６Ｃに示すように図示上方にずらして第１の輪郭線１
６１の輪郭線を修正する。

【００２９】図１７Ａ，Ｂは始点が同じで輪郭の向きが
逆方向の場合の時の説明図で、この図１７Ａ，Ｂは図１
６Ａ〜Ｃにおける輪郭交差の修正においても輪郭異常を
生じる場合の解決手段である。図１７Ａにおいて、ペア
になる第１、第２の輪郭線１７１、１７２の交差、また
は接触している部分を図示矢印方向１７３に向けて端か
ら探索する。この探索により第１、第２の輪郭線１７
１、１７２の始点が同じ点にある場合には、輪郭線の方
向を探索する。この探索の結果、方向が逆方向になって
いる場合は、始点からの長さが長い方の第２の輪郭線１
７２上に任意の座標点を設定する。この座標点を、第１
の輪郭線１７１の終点位置の座標点１７４に合わせる。
その後、図１７Ｂに示すように第２の輪郭線１７２の座
標点を第１の輪郭線１７１の終点位置の座標点まで移動
させて第２の輪郭線１７５を生成する。このように変換
することにより図形に変換する精度の向上が期待でき
る。

【００３０】図１８Ａ、Ｂは単一輪郭の修正を行うとき
の説明図で、特に一方の輪郭線が図１８Ａに示すように
ループを構成する場合の問題を解決するようにしたもの
である。図１８Ａにおいて、第１の輪郭線１８１の輪郭
の両端から、交差している輪郭線を探索する。この探索
により交点座標１８２が求められたなら、その交点座標
１８２から先の輪郭線１８３、１８４の距離を探索す
る。この距離探索の結果、距離の短い輪郭線１８４の終
点１８５まで、前記交点座標１８２の位置を移動させ
て、図１８Ｂに示す輪郭線１８６を生成する。このよう
にして輪郭線を生成することにより、図形に変換する精
度が向上するようになる。

【００３１】

【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
入力図面の認識が正確にできるとともに、認識して図形
に変換する精度の向上を図ることができるようにした利
点がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態を示すブロック構成図。

【図２】この発明における画像の構造解析方法を示すフ
ローチャート。

【図３】画像の構造解析方法の説明図。

【図４】画像の分岐部分を特定する８近傍拡散方式のフ
ローチャート。

【図５】画像の分岐部分を特定する８−４近傍拡散方式
のフローチャート。

【図６】画像の分岐部分を特定する円拡散方式のフロー
チャート。

【図７】構造解析した画像説明図。

【図８】構造解析した際に、画像を選択して認識できる
ようしたフローチャート。

【図９】入力された画像とその画像を構造解析したとき
の説明図。

【図１０】画像の管理説明図。

【図１１】端点または分岐点を基準に２本の輪郭線を得
るための説明図。

【図１２】ラーマ法を使用してデータの間引きを行った
ときの説明図。

【図１３】２値画像の認識精度を向上させるの説明図。

【図１４】入力した画像から線分を抽出するときの説明
図、

【図１５】入力した画像か線分を抽出できないときの説
明図。

【図１６】輪郭交差を修正する時の説明図。

【図１７】始点が同じで輪郭の向きが逆方向の場合の時
の説明図。

【図１８】単一輪郭を修正する時の説明図。

【符号の説明】

１１…スキャナ１２…記憶手段１３…入力手段１４…表示手段１５…表示制御手段１６…構造解析手段１７…選択手段１８…認識手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者工藤麻実東京都品川区大崎２丁目１番17号株式会社明電舎内 (72)発明者平林政道東京都品川区大崎２丁目１番17号株式会社明電舎内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】図面を入力するためのスキャナと、この
スキャナで図面を読み取った画像データを記憶させると
ともに、入力手段から入力される画像や図形のデータを
記憶させる記憶手段と、この記憶手段に記憶された画像
や図形等のデータを表示させる表示手段と、この表示手
段に表示された画像や図形を制御する表示制御手段と、
前記表示手段に表示された画像や図形等の構造を解析す
るための構造解析手段と、前記表示手段に表示された画
像を選択する選択手段および画像を認識するための認識
手段とを備えたことを特徴とする図面入力装置。
【請求項２】請求項１記載の図面入力装置において、
その図面入力装置の表示手段に表示された画像を細線化
した後、その細線化した画像より、端点および分岐点を
抽出し、しかる後、抽出した分岐点の拡大を行って分岐
部分を特定し、線分部分と分岐部分のそれぞれ１塊の部
分をブロック化し、接続関係の構築を行い、その構築し
た接続関係をもとに、線分部分に輪郭を作成したことを
特徴とする図面入力装置で使用される画像構造解析方
法。
【請求項３】前記画像の分岐部分の特定に際して、全
ての分岐点の位置の画素を拡散画素とした後、全ての黒
画素の８近傍を検索し、８近傍の画素に拡散画素と抑止
画素が存在するなら抑止画素とし、８近傍の画素に拡散
画素と白画素が存在するなら抑止画素とし、８近傍の画
素に拡散画素が存在するなら拡散画素とした後に、拡散
画素及び抑止画素になった部分を分岐部分としたことを
特徴とする請求項２記載の図面入力装置で使用される画
像構造解析方法。
【請求項４】前記画像の分岐部分の特定に際して、全
ての分岐点の位置の画素を拡散画素とした後、全ての黒
画素の８近傍を検索し、８近傍の画素に拡散画素と抑止
画素が存在するなら抑止画素とし、８近傍の画素に拡散
画素と白画素が存在するなら抑止画素とし、８近傍の画
素に拡散画素が存在するなら拡散画素とした後に、次に
全ての黒画素の４近傍を検索し、４近傍の画素に拡散画
素と抑止画素が存在するなら抑止画素とし、４近傍の画
素に拡散画素と白画素が存在するなら抑止画素とし、４
近傍の画素に拡散画素が存在するなら拡散画素とした後
に、拡散画素及び抑止画素になった部分を分岐部分とし
たことを特徴とする請求項２記載の図面入力装置で使用
される画像構造解析方法。
【請求項５】前記画像の分岐部分の特定に際して、任
意の分岐点の位置の画素を拡散画素とした後、円の半径
を「１」として、分岐点から円の半径内にある黒画素を
検索し、８近傍の画素に拡散画素と抑止画素が存在する
なら抑止画素とし、８近傍の画素に拡散画素と白画素が
存在するなら抑止画素とし、８近傍の画素に拡散画素が
存在するなら拡散画素とした後に、検出した分岐画素部
分が、整合性を喪失せずかつ面積が小さくなるようにし
た請求項２記載の図面入力装置で使用される画像構造解
析方法。
【請求項６】請求項１記載の図面入力装置において、
その図面入力装置の表示手段に表示された画像の線分か
らペアになる第１、第２の輪郭の交差している部分を一
定方向から探索して、第１、第２の輪郭の交差している
部分の交点を求め、その交点から探索方向の第１の輪郭
の長さを求めて、長い方の第１の輪郭を、前記交点に近
い第２の輪郭の座標点に移動させるようにしたことを特
徴とする図面入力装置で使用される画像構造解析方法。
【請求項７】請求項１記載の図面入力装置において、
その図面入力装置の表示手段に表示された画像の線分か
らペアになる第１、第２の輪郭の交差している部分また
は接触している部分を探索して交差または接触している
ことを求めた後、第１、第２の輪郭の始点の座標点位
置、または一方の輪郭の始点が他方の輪郭の線分上にあ
るときに、両輪郭の向きを探索し、その両輪郭の向きが
互いに逆方向であったなら、前記輪郭の始点からの長さ
が長い方の線分の座標点位置を、始点からの長さが短い
方の線分の終点に合わせた後に、その座標点位置を短い
方の線分の終点位置に移動させるようにしたことを特徴
とする図面入力装置で使用される画像構造解析方法。
【請求項８】請求項１記載の図面入力装置において、
その図面入力装置の表示手段に表示された画像の線分か
らペアになる第１、第２の輪郭の内、一方の輪郭がルー
プを構成した際に、ループを構成している輪郭の両端か
ら交差している輪郭を探索して交点が求められたなら、
交点から先の輪郭の距離を求め、距離の短い方の輪郭の
座標点位置まで前記交点の座標点位置を移動させるよう
にしたことを特徴とする図面入力装置で使用される画像
構造解析方法。