JPS5952384A

JPS5952384A - シンボル認識方式

Info

Publication number: JPS5952384A
Application number: JP57162472A
Authority: JP
Inventors: Akira Inoue; 彰井上; Shigemi Osada; 茂美長田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1982-09-18
Filing date: 1982-09-18
Publication date: 1984-03-26
Also published as: JPH0421228B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】（１）発明の技術分野本発明は画像を２次元的な小領域単位に分割し圧縮し友
情報を入カバターンとし、認識対象シンボルの辞書パタ
ーンとマツチングを行ない、所定のシンボルを自動抽出
するシンボル認識方式に関するものである。

（２）従来技術と問題点（１）従来、論理回路図面等のように、予め定められた格子軸
を基準として描かれた論理表記シンボルと、格子軸上に
沿って描かれた論理表記シンボル間（７）配線パターン
と、シンボルの名称を意味する文字が混在する図面の中
から論理表記シンボルの位置および形状を自動抽出する
方式は種々考えられているが、論理表記シンボルは様々
な大きさのものかあ）、シかも手書きによる変形が生じ
る可能性が高いから、これらの手法を適用しようとする
と、第１には種々の大きさに対処するためには特徴が複
雑になシ、第２には洩々の変形に対処するためには辞書
パターンの数がぼり大になる等の欠点がある。

これに対し、本出願人は先に「線パターンの自動認識装
置」、「手書き線図形の自動認識方式」等の数種の提案
を行なっている。これらは、格子軸上にたとえば手書き
等によシ描かれた線パターンと文字群が存在する図面を
光学的に読取シ、この入力画像情報を格子を基準とした
小さな矩形領域単位で情報圧縮し、この圧縮された情報
を用ｈ（２）て線パターン部分のみを抽出し、格子軸上の情報に変換
近似するようにしたものである。そのため、後述の実施
例で示すように、入力画像情報を検証回路によシ、画像
データの格子軸に対する水平。

垂直方向のズレをサイズを異にする２つの検証窓を用い
第１．第２の検証処理を行ない、これによシ正規化され
た図形に対し、格子点近傍を第３の検証窓を用いて線パ
ターンの線分の有無から第３の検証処理が行なわれる。

その結果、第１．第２の各方向と第３の対応する方向の
検証の不一致からあいまい方向が検出される。これらを
まとめて第１図に示す格子点ラベルコードを得る。すな
わち、１６ビツトの区分のうち１２〜１５ビツトは正規
化された図形の形状が格子点から４方向、すなわち下（
Ｄ）、左（Ｌ）、上（Ｕ）、右（Ｒ）で示され、この方
向に対応してズレ方向が６〜６ビツトに、あいまい方向
が８〜１１ビツトに示され、あいまい方向とずれ方向の
有無に応じて０ビツトと７ビツトに７ラグが設けられる
。

このような格子点ラベルコードを決定し、手書き（５）等による線パターン切れ１文字除去、ズレ補正。

あいまい補正等の処理を行なり線パターン部分のみを抽
出する。

これらの論理我記シンボルの認識方式としては、従来種
々の方法が考えられているが、いずれもシンボル領域の
情報のあいまいさに問題があるため、前記シンボル領域
が他の文字図形とオーバラップして抽出されるおそれが
あった。

（３）発明の目的本発明の目的は画像を格子点を基準とした小領域で分割
し、各領域内の情報を圧縮して表現した特徴を基にして
、シンボル領域がオーバラップすることなくシンボルを
正確に抽出できるシンボル認識方式を提供することであ
る。

（４）発明の構成前記目的を達成するため、本発明のシンボル認識方式は
画像を２次元的な小領域単位に分割し圧縮した情報を入
カバターンとし、認識対象シンボルの辞書パターンとマ
ツチングを行ない、所定のシンボルを自動抽出するシン
ボル認識方式におい（４）て、シンボルを認識確実なものから順にマツチングを行
なうとともに、決定されたシンボル領域の各小領域単位
の情報にラベルコードを付与するようにしたことを特徴
とするものである。

（５）発明の実施例本発明の原理は、認識対象となるシンボルを確実なもの
、たとえば直線で構成された大きなシンボルから順にあ
いまいさを決定してマツチングを行ない、このシンボル
領域の格子点ラベルコードにシンボル領域を設けてフラ
グ金付与することによシ、シンボルがオーバラップして
認識されるのを防止するものである。

以下、第２図（α）〜＜ｃ＞から第４図は本発明の要部
の概略説明図である。

まず、本発明の格子点パターンのあいまいさを処理する
方法として本出願人の提案による特願昭５７−４５９５
４号「パターンマツチング方式」を適用する。

第２図Ｃａ）〜（ｃ）はこ？あいまいさを処理するパタ
ーンマツチング方式の概略を示す。すなわち、同図（５
）＠）の標準パターンを仮定した場合、各格子点のパター
ンに手書き等によシ若干の四方向に対するはみ出しや欠
落があっても、許容しても差支えないというドントケア
コードを導入し、あいまい性を処理するようにしたもの
である。

同図（ｂ）は同図（α）の標準パターンの２１列に相当
する部分を取出したものであシ、同図Ｃｃ）はこれに対
応する辞書パターンを示す。すなわち、２１列の領域１
〜７の各パターンに対する４ビツトの標準コードＡｓ（
Ｄ）ｔ　Ａｘ（Ｌ）＊　Ａｓ（Ｕ）ｔ　Ａ４休メの後に
５ビツトのドントケアコードＮｔ（”）ｔ　Ｎ、（Ｌ）
、　Ｎｓ（す＋　Ｎ４（Ｒ）を設け、最終にドントケア
コードの全体評価ＮＴを付カロし、合計９ビツトであい
まい性の評価が行なわれる。

ここに示すドントケアコードで示される各領域の図形は
同図（ロ）に斜線部■〜６で示されるもので、このよう
に標準図形からのはみ出しがあっても許容され、全体評
価ＮＴは０となシ減点されないことを示している。これ
によシ相当分のあいまｈ性が処理され、これ以外のコー
ドの場合だけが減点されることになる。

（６）このパターンマツチングの方法でＰｌと同様にＰ２ｐＰ
８をと、Ｑ、ＭＹＸＭＸの入カバターンを呼出し、辞書
パターンとの類似度演算を次式（１）に従って行なう。

ｈまＳが全体的な類似度を示すと、Ｂ＝ｘｘＷ□、　　
　　　　　　　　　　（１）ここでＷ＝碍・身（Ｐｋ■Ａｋ（Ｐｋ■Ａｋ）ΔＮｋ）ｍＹ　
　　ｋ−ｓこの全体的な類似度Ｓに対して閾値を設定し、閾値以上
であればシンボルと判定できる。標準パターンと異なる
あいまいな認識対象物に対しても、１つの辞書パターン
で柔軟に対処でき、よシ精密なマツチングが可能となる
。またこの段階ではいかなるシンボルであるかを決定し
ないで、全体的な類似度Ｓを保持したまま、別の処理を
行ない、その処理結果と類似度を組合わせた形のシンボ
ル認識も可能となる。

これに対し、本発明ではシンボル領域のオーバラップ防
止処理を行なうため、シンボル領域の格子点ラベルコー
ドに対し第３図に示すように、シ（７）ンボル領域を示すコードを第１図の格子点ラベルコード
に付加する。すなわち、１７〜２０ビツトにＳ！〜Ｓ４
を、１６ビツトにｓＴを設け、Ｓｌは右方向。

Ｓ２は上方向ｅ　Ｓｓは左方向、Ｓ４は下方向に走査し
てシンボルの認識の有無により′１＃、”０”を付する
。

ｓＴはＳ１〜Ｓ４のＯＲをとったものである。

このような格子点ラベルコードを用意し、対象とするシ
ンボル認識の結果に対し以下の処理を行なうものである
。すなわち、第２図（６）の辞書パターンのドントケア
コードの全体評価ＮＴを参照し、■ＮＴ＝０に対応する
格子点ラベルコードのＳＴがすべて′０″のとき認識結
果を採用し、かつ、ＮＴ＝０に対応するラベルコードの
ＳＴとＳ！〜Ｓ４をすべて１にして識別する。

■ｓＴが少なくとも１つ１１″のときは認識結果を不採
用とする。この場合はオーバラップや包含が行なわれて
いることを示す。

このようにして、格子点ラベルコードのＳＴ、　Ｓ１〜
Ｓ４がすべて″１″のシンボルを抽出すれば、オーバラ
ップを防止したｇ繊を行なうことができる。

（８）第４図（α）　、　（ｂ）はオーバラップの例を示した
もので、同図（α）のオーバラップしたシンボル■＋＠
。

または同図（ｂ）のθ＋・から本発明の方式によシ■ま
たはＯを抽出し、正確に認識することができる。

第５図は上述の原理に従う本発明の実施例の構成説明図
である。

同図は前述の提案例「手書線図形の自動認識方式」公開
枝軸８１−５５５５号における実施例回路によシ手書線
図等を格子単位に格子点ラベルコードとして正規化し、
さらにあいまい補正を含む各補正処理等の最初の手順ま
でを烏用し、その結果の格子点ラベルコードに対し本発
明を適用したものである。

同図において、手書き図面が画像入力装置１によシ読取
られ、画像データが画像メモリ２に記憶される。この画
像メモリ２に保持された画像データから基準点の入力状
態が基準点検出回路４によシ検出され、その入力歪に基
づき補正された各格子点のアドレスが格子点テーブル５
に保持される。

次に、制御部１１はこの格子点テーブル５から得られた
アドレスに基づき、画像メモリ２を格子軸（９）間のサイズで２×２の検証窓で読出し、これを格子変換
回路（水平）６および格子変換回路（垂直）８に転送し
、その結果得られたデータを格子点ラベルコード生成回
路（水平）７および格子点ラベルコード生成回路（垂直
）９において処理し、初期格子点ラベルコードＬＢＬを
抽出する。そしてこれをＬＢＬテーブル１３に格納する
。

この初期格子点ラベルコードＬＢＬに応じて、検証ウィ
ンドウ設定回路１２によシ所定のサイズの第１検証窓を
設定し、これを用い検証回路３によシ第１検証処理を行
なう。この結果得られた第１検証ズレ情報ＳＸ１．ＳＹ
ｌをＳＸ１・ＳＹＩテーブル１６に格納する。

このようにして得られた′ｓ１検証ズレ情報ＳＸ１゜Ｓ
Ｙｌを基にして格子点テーブル５の格子点アドレスをア
ドレス変換回路１８でシフトさせて正規化した後、再び
格子変換回路（水平）６および格子変換回路（垂直）８
と、格子点ラベルコード生成回路（水平）７および格子
点ラベルコード生成回路（垂直）９によシ第１検証ラベ
ルコードＬＢ１を求（１０）め、これをＬＢＩテーブル１４に記入する。このＬＥｉ
に基づき、検証ウィンドウ設定回路１２によシ所定のサ
イズの第２検証窓を設定し、これを用い検証回路６によ
シ第２検証処理を行なう。この結果得られた第２検証ズ
レ情報ＳＸ２．　ＳＴ２をＳＸ２・ＳＹ２テーブル１７
に格納する。

このようにして得られた第２検証ズレ情報ＳＸ２゜ＳＴ
２により格子点テーブル５から得られる格子点アドレス
をアドレス変換回路１８でシフトさせて正規化した後、
前述と同様にして第２検証ラベルコードＬＢ２を求め、
これをＬＢ２テーブル１５に格納する。

次に格子点近傍の詳細な図形状態を調べるため、第３検
証窓を検証ウィンドウ設定回路１２に設定し、前述の第
１．第２検証窓の場合と同様に検証回路３によ）処理を
行なう。その結果得られたデータをＬＢ６生成回路１９
に送出し、第３検証ラベルコードＬＢ３を得て、これを
ＬＢ３Ｂ３テーブル２０納する。

そして、ＬＢ６Ｂ６テーブル２０の第６検証ラベ（１１
）ルコードＬＢ３．　ＬＢＬテーブル１６からの初期格子
点ラベルコードＬＢＬ、ＬＢ１テーブル１４からの第１
検証ラベルコードＬＢＩ、ＬＢ２テーブル１５からの第
２検証ラベルコードＬＢ２．　ＳＸＩ・ＳＹ１テーブル
１６からの第１検証ズレ情報ＳＸ１．　ＳＹＩ、および
ＳＸ２　＠ＳＹ２テーブル１７からの第２検証ズレ情報
ＳＸ２・ＳＴ２等によシ、格子点ラベルコード決定回路
２１で処理、修正される。その結果得られた格子点ラベ
ルコードＬＡＢＥＬがラベルテーブル２２に格納される
。

このラベルシー斗テーブル２２からの格子点ラベ。

ルコードに対し、対処理回路２３によシ格子点間の関係
が対となって１ないものを除去する処理を行ない、線パ
ターン切れ補正回路２４によシ線パターン切れを補正し
、文字除去回路（Ｉ）２５によシ格子点間の関係が文字
の特徴を示すものを除去し、次のズレ補正回路（１）　
２６でその格子点における格子点ラベルコードのズレフ
ラグが１″であってもとのズレ方向に対向する格子点の
ズレフラグとあいまいフラグがｈずれも“０″であると
、当初の格子点（１２）のズレフラグを０″に落す。また、あいまい補正回路（
１）　２７でその格子点における格子点ラベルコードの
あいまいフラグが１”であっても、４方向のうち、少な
くとも２方向があいまい方向を示す１″であシ、この４
ｒまい方向に対向する格子点のズレフラグとあいまいフ
ラグがいずれも′０”であると、当初の格子点のあいま
めフラグを１０”に落す。

以下提案例では文字除去、ズレ補正、あいまい補正等の
手順がさらに繰返して行なわれているが、本発明ではこ
れらを省略して類似度抽出回路２９で処理するように構
成したものである。

すなわち、ラベルテーブル２２内の格子点ラベルコード
は前述の補正回路２３〜２７で補正され、第６図（ｂ）
のＰｌに相当する入カバターンを類似度抽出回路２９に
入れ、一方辞書メモリ２８から第６図（Ｏ）に示す標準
コードＡ１〜Ａ４　、ドントケアコードＮ１〜Ｎ４゜Ｎ
Ｔよ構成る辞誓パターンを類似度抽出回路２９に入れる
。ここで両者を用い式（１）の逐次的な類似度演算を行
ない、所定の聞直を設定してパターンマツチングを行な
い、シンボルを認識し、シンボル認（１６）識テーブル３０に格納する。

このシンボル認識テーブル３０のシンボル認識結果をシ
ンボル領域のオーバラップ処理回路６１に送り、前述の
ＳＴ、　Ｓｔ〜Ｓ４を調べＳＴが全て０”のときはＳＴ
。

Ｓ！〜Ｓ４を全て′１″として採用して出力し、ＳＴが
１つでも１１″であると不採用として捨てる。

このようにしてシンボル認識テーブル６０には正確なシ
ンボルだけが格納される。

（６）発明の詳細な説明したように、本発明によれば、シンボルを認識確
実なものから順にマツチングを行なうとともに、決定さ
れたシンボル領域の各小領域単位の情報にラベルコード
を付与することによシ、シンボル認識結果からシンボル
領域の情報を観察することができ、これによシ認識結果
のシンボル領域が互いにオーバラップすることを防ぐこ
とができる。これによジオ−バラツブによる誤認識をな
くすることができる。また、本発明を適用することによ
シ、配線がシンボルの一部に入夛込んで追跡されるのを
防止することも可能である。

（１４）

【図面の簡単な説明】

部の概略説明図、第５図は本発明の実施例の構成説明図
であシ、図中１は画像入力装置、２は画像メモリ、６は
検証回路、４は基準点検出回路、５は格子点テーブル、
６は格子変換回路（水平）、７は格子点ラベルコード生
成回路（水平）、８は格子変換回路（垂直）、９は格子
点ラベルコード生成回路（垂直）、１０はアドレス制御
部、１１は制御部、１２は検証ウィンドウ設定回路、１
６はＬＢＬテーブル、１４はＬＢＩテーブル、１５はＬ
Ｂ２テーブル、１６はＳＸＩ・ＳＹ１テーブル、１７は
ＳＸ２・ＳＹ２テーブル、１８はアドレス変換回路、１
９はＬＢ５生成回路、２０はＬＢ３Ｂ３テーブル１は格
子点ラベルコード決定回路、２２はラベルテーブル、２
３は対処理回路、２４は線パターン切れ補正回路２５は
文字除去回路（■）、２６はズレ補正回路（Ｉ）、２７
はあいまい補正回路（１）、２８は辞書メモリ、２９は
類似度抽出回路、３０はシンボル認識テーブル、（１５
）３１はシンボル領域のオーバラップ処理回路を示す。特許出願人富士通株式会社復代理人　弁理士　１）坂　善　重（１６）４８１− 日一　＞％

Claims

【特許請求の範囲】

画像を２次元的な小領域単位に分割し圧縮した情報を入
カバターンとし、認識対象シンボルの辞書パターンとマ
ツチングを行ない、所定のシンボルを自動抽出するシン
ボル認識方式において、シンボルを認識確実なものから
順にマツチングを行なうとともに、決定されたシンボル
領域の各小領域単位の情報にラベルコードを付与するよ
うにしたことを特徴とするシンボル認識方式。