JPS5814709B2 - 閉図形の形状認識方式 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、フローチャートのシンボル等の閉ループで構
成される図形（こゝでは閉図形という）に対する認識方
式に関し、更に詳細にはこれらの閉図形が円、三角形、
四角形等の幾何学的形状のいずれかにあるかを判断する
形状認識方式に関する。

フローチャートの自動認識を行なうには先ずシンボルマ
ークを認識する必要があり、それには該マークが円、三
角形、四角形等の幾何学的形状のいずれかであるかを判
別する必要がある。

勿論四角形にも正方形、矩形、菱形など種々の形状があ
り、三角形などにも同様のことが言えるが、かゝる細分
類はそれぞれの形状の特徴を加味することにより行なう
ことができ、そして細かく区分できるほど図形認識の適
用対象をフローチャートに限らず広く一般に適用するこ
とが可能になるが、本発明はそのうちの大まかな分類即
ち閉図形が円，三角形、四角形などのいずれに該当する
かを判別しようとするものである。

閉図形の上記分類を行なうため本発明ではマスク操作に
より閉図形の輪郭線を構成する線分の向きおよび変曲点
を検出する。

例えば閉図形が矩形又は正方形なら、水平、垂直各方向
の線分が各々２つ、変曲点が４つであり、かゝる特徴が
得られたら該図形は矩形または正方形であると判断する
ことができる。

ところで例えばアスタリスク（牢）で画いた第１図に示
す閉図形例えばフローチャートの判別部を認識しようと
する場合、図に示す中空の菱形そのままについて特定の
マスク群による走査（以下マスク操作という）を行なっ
て線分の向き、変曲点等の特徴を抽出すると外部輪郭Ａ
の特徴の他に内部空白部の輪郭Ｂの特徴も加わってしま
い、確実な又は安定した特徴抽出を行なうことができな
い。

本発明はこのような問題に対処しながら，閉図形につい
て安定した特徴を抽出し、該閉図形の判別を行なうこと
ができる形状認識方式を提供することを目的とする。

すなわち本発明では、認識の対象となる閉図形の輪郭線
内部に存在する閉領域をあらかじめ輪郭線と同一状態に
埋め合わせる変換を行なう。

そしてこの変換された図形に対してＮ行×Ｎ列のマスク
操作を行ない方向コードヒストグラムを作成し、これに
Ｎ種類の閾値を設定してその閉図形の特徴を抽出する。

そしてこの抽出された特徴を用いて、あらかじめ作成し
たツリーに従い、閉図形を円や三角形等に分類する。

以下実施例と共に、本発明を更に詳細に説明する。

アスタリスクで構成された第１図に示されるようなシン
ボルが、認識の対象となる入力図形Ｆとして与えられた
とすると、この入力図形に対しまず穴埋めを行なう。

この穴埋めの詳細は本出願人が同時に出願した特願昭５
３−７１３４２号、特開昭５４−１６１８４５号「閉ル
ープをもつ図形の前処理方式」で詳述したが、その概要
を述べると、先ず入力図形Ｆを囲む枠Ｅを作る。

これには該入力図形を持つ図面を走査して該図形のＸ，
Ｙ方向の始終端座標を知り、該座標値に適当なマージン
を加えて枠Ｅの上、下，左、右の辺を決定すればよい。

枠Ｅの設定は、入力図形Ｆが例えば白地に黒で画かれて
いるとすれば前記走査で得た地が白「０」、図形輪郭部
が黒「１」からなる画信号を画像メモリへ書込み、その
画像メモリの該図形周囲の枠Ｅ相当部分を１，０以外の
例えば２に変換することにより行なう。

次いでこのメモリを３行ずつ読出し、その読出し信号を
第９図に示すマスクＭ１〜Ｍ４でチェックする。

これは、マスクＭ１〜Ｍ４で第１図の図形を走査したの
と等価であり、そしてこれらのマスクは斜線を付して示
す枠Ｅに対応するデータ「２」部分、網線を付して示す
図形輪郭に対応するデータ「１」部分、無印の白地また
は枠に対応するデータ「０」または「２」部分を持って
いるので、走査が枠Ｅに差しかゝるとこの枠Ｅを検出す
ることができる。

しかし枠Ｅの近傍では図形輪郭はないからマスクＭ１〜
Ｍ４と一致する画像信号はなく、この状態では該マスク
で走査される部分を枠Ｅと同じデータ「２」に変換して
ゆく。

マスク走査が図形輪郭に差しかゝると輪郭部は黒「１」
であるからマスクＭ１〜Ｍ４のいずれかと一致する場合
が生じ始め、このとき該マスクで指定されるＸ印部分は
データ変換を禁止する。

マスクＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４のデータ「１」部分は円
の第４，第３，第２，第１象限部分に対応しており、×
印部分はそれらの円弧の内側を示している。

従って上記の如き操作を縦または横方向に複数回行なう
と枠Ｅと図形Ｆの輪郭線Ａとの間の白「０」部分がすべ
て枠Ｅと同じデータ「２」に変換され、輪郭線Ｂ内の白
部分はそのまメ残留する。

そこで反転操作を行なうと輪郭線Ｂ内の部分が黒「１」
になり、輪郭線Ａと枠Ｅの間は白「０」になる。

こうして図形の内部空洞部を埋める操作を行なうことが
できる。

この穴埋めされた図形に対してＮＸＮのマスク操作を行
ない、方向コードヒストグラムを作成する。

第２図は３×３のマトリックスから成る方向抽出マスク
を説明するためのもので、同図Ａは番号１から番号８ま
での８個の方向コードを示し、同図Ｂはこれらの各コー
ドについてのマスクを説明するものである。

マスクのうち斜線の施された質ものは認識対象が黒地で
ある場合を、又、白地のものは認識対象が白地である場
合を示す。

これに対しマスクにＸ印が付されているものは、認識対
象が白地でも黒地でも良い場合すなわちピント・ケア（
Ｄｏｎ’ｔ Ｃａｒｅ）の状態であることを表わす。

入力図形に対してこの３×３のマスク操作を行なうのは
、第３図に示す３×３マスク操作回路３０である。

３×３マスク操作回路３０は、穴埋めされた入力図形を
走査する。

この走査は入力図形の存在しない白部分から順に行なわ
れ、入力図形の存在する黒部分に到達した時点で，図形
輪郭線の方向性のチェックが行なわれる。

第４図は第１図に示す入力図形の一部分Ｄについてのマ
スク操作を説明するためのもので、この場合番号１のマ
スクが入力図形に合致したことを示す。

ドント・ケアの概念をマスク操作に用いているので、入
力図形が特定方向に多少傾いていてもマスクの合致を図
ることが可能である。

３×３マスク操作回路３０はこのようにして入力図形の
各輪郭をチェックし、その結果該当すると判断されたマ
スクの番号を順に方向コードヒストグラム作成回路４０
に送出する。

方向コードヒストグラム作成回路４０はマスクの種類だ
けのカウンタを備えており、３×３マスク操作回路３０
から該当するマスク番号が入力する度に、そのマスクの
番号に対応するカウンタを１ずつ加算する。

このようにして入力図形の走査終了と共に、第５図で示
すような方向コードヒストグラムが作成される。

同図で番号１から番号８は第２図Ｂに示した８種類のマ
スクにそれぞれ対応する。

また各番号についての棒線の長さは、入力図形に対して
マスクが合致した頻度を表わす。

このようにして得られた方向コードヒストグラムから、
図形の識別のために、ピークの個数とバレー（谷）の個
数の特徴が抽出される。

ピークの個数およびバレーの個数は次のようにして抽出
する。

まず第５図に示すように方向コードヒストグラムに、Ｌ
（ロー）、Ｍ（ミドル）およびＨ（ハイ）の３種の閾値
を設定する。

この閾値の設定位置は分類する図形の種類や大きさ等に
よって適宜調整する。

閾値Ｈ、閾値Ｍを越えるものをそれぞれ閾値ハイ、閾値
ミドルによるピークと呼び、これら２種類のピークを計
数したものがピークの個数である。

例えば第５図では、閾値Ｈｉｇｈによるピークは符号■
および■で示す２ケ所に存在するので、本図形の閾値Ｈ
によるピークの個数は２個となる。

同様に閾値Ｍによるピークは符号■，■および■で示す
３ケ所に存在するので、閾値Ｍによるピークの個数は３
個となる。

ピークはある程度図形の辺の長さに対応して検出される
ので、これを閾値Ｈと閾値Ｍの２段階に分けて検出する
こととし．長方形と正方形との識別を可能としようとす
るものである。

次にバレーとは閾値Ｌを越えた棒線にはさまれた，閾値
Ｌに満たない部分をいい、その部分を計数したのがバレ
ーの個数である、第５図で示した例では、バレーはアス
タリスク１，２，および３を付して示す２，４と５，お
よび８の部分に存在し、バレーの個数は３個となる。

このようにバレー（ピークも同様）の計数に当っては、
閾値しに満たない符号■，■，■および■を付して示す
２，４，５，８の部分を単純に計数するのではなく、符
号■および■のように連続して閾値しに満たない部分は
１個として計数する。

また，第２図Ａに示すように方向コードは一循している
ので、アスタリスク３の部分のように、方向コードを示
す番号７と１が閾値Ｌを越え、その中間の番号８は閾値
Ｌに達していない部分、すなわち符号■の部分もバレー
の個数として計数する。

このようにバレーについて独得の計数を行なうのは、バ
レーによって入力図形に存在する辺の屈曲点および辺の
角度変化を特徴的に検出しようとするためである。

このようにして得られたピークの個数およびバレーの個
数という特徴を用いて、あらかじめ作成したツリーに従
って認識対象図形の粗分類を行なう。

第６図は認識対象図形を円、三角形または四角形に分類
するツリーの一例を示す。

この例では閾値ハイによるピークの個数とバレーの個数
で図形を決定し、閾値ミドルによるピークの個数は特徴
としては用いていない。

まずピークの個数が調べられ３個のときは三角、４個の
ときは四角形であると判定される。

それ以外の時は、更に「バレーの個数」が調べられる。

そして３個のときは三角形、４個のときは四角形として
判定され、それ以外の０個から２個のときは円形である
と判定される。

これを第７図に示す、頂点ａ，ｂ，ｃを有する三角形に
ついて説明すると，辺ａｃについてマスク操作が行なイ
つれるときは番号２の方向コードについての合致が多く
、また辺ａｂ，辺ｂｃについてはそれぞれ番号４および
７についての方向コードの合致が多い。

この他の番号の方向コードについては合致をみることは
極めて少ないので、結局ピークの個数は３個となり、三
角形であることが判定される。

このように三角形ではピークの個数が３個表われること
が多く，またバレーの個数も３個表われることが多い。

同様に四角形は四個の線分から構成されるのでピークの
個数もバレーの個数も共に４個表われることが多い。

また円形については各方向コードがほぼ均等に合致する
のでピークの個数、バレーの個数とも零が、あるいは少
数となる。

もちろんこのようなピークの個数やバレーの個数は図形
の傾斜や閾値のとり方によって異なる。

またピークの表われる方向コードの缶号は図形の傾斜に
よって異なってくる。

これらの変化を特徴として認識すれば更に複雑な図形認
識かり能となる。

第８図はこのような認識方法の一例を示したもので、同
図Ａは三角形の回転に伴なうピークを生じるマスクの変
化を表わし、同図Ｂは長方形の回転に伴なうそれを表４
つしている。

以上のように本発明の方式は、閉図形に存する閉早域を
あらかじめ埋め合わせてから形状の認識を行なうので、
閉図形の内部輪郭が図形認識に影響を与えることがなく
、形状についての大まかな認識を正確に行なうことがで
きる。

しかもピークを生じるマスクの種類を調べることにより
、図形の向きの違いなども区別することが可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は認識の対象となる閉図形の一例を示す図、第２
図は本発明に使用する３×３の方向抽出マスクを説明す
る図、第３図は形状認識装置のブロック図、第４図はマ
スクの合致を説明する図、第５図は方向コードヒストグ
ラム，第６図は形状認識のためのツリーの一例を示す図
、第７図は三角形とピークを生じるマスクの種類との関
係を説明する図、第８図は図形の回転とピークを生じる
マスクの番号との関係を説明する図、第９図は空白部埋
込み用マスクの説明図である。 図中、Ｆは閉図形、Ｄはその輪郭、Ｃは内部空白部、１
〜８はマスク、Ｈ，Ｍ，Ｌは閾値である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 閉図形を円形、三角形、四角形などの幾何学的図形
   に分類する形状認識方式において、認識の対象となる閉
   図形の輪郭線内部に存在する空白部をあらかじめ輪郭線
   と同一状態に埋めるデータ変換を行ない、この変換され
   た図形に対して縦、横、斜線を検出する複数個のマスク
   による走査を行なって図形輪郭の各線分の方向の現われ
   る頻度を示す方向コードヒストグラムを作成し、これに
   閾値を設定して、一定の閾値を越える方向コードの個数
   をピークの個数とし、また一定の閾値を越えずかつその
   両側のものは該閾値を越える方向コードの個数をバレー
   の個数とし、これらのピークおよびバレーの個数を用い
   て対象閉図形を幾何学的図形の１つに分類することを特
   徴とした閉図形の形状認識方式。