JPS6049483A - 手書き線図形近似符号化装置 - Google Patents

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】 産業上の利用分野 本発明は、手書き入力される線図形の時系列的な座標値
データを、計算機により実時間で近似符号化処理する手
書き線図形近似符号化装置に関するものである。

従来例の構成とその問題点 計算機に入力される手書き線図形の時系列的な座標値デ
ータを解析し、前記手書き線図形を近似符号化する方法
として、従来は第１図に示す様に手書き線図形の座標値
データ１を小領域に分割し、各小領域ごとに直線である
か円弧であるか、円弧であれば曲率半径をめる、という
ように微視的に線要素の検出を行ない、属性が類似した
隣接する小領域を統合し、最終的に第２図に示す様な近
似符号化された結果２を得る方法を用いていた。

前記近似符号化結果２は第１図の座標値データ１を、か
なり正確に近似している。しかし第１図の座標値データ
１が手書きによる入力データであることを考慮して前記
座標値データ１全体を大局的に解析すれば、一つの円を
表わしていると判断するべきであることがわかる。従来
技法では、この様に手書き線図形を微視的に解析するた
めに、線図形の全体像を把握することができないうえに
多大の処理時間を要し、しかも圧縮率の高い符号化が行
なえないという問題がある。

発明の目的 本発明は、この様な従来の問題点を除去し、手書き入力
される線図形を大局的に解析し、実時間で圧縮率が高い
近似符号化を行なう手書き線図形近似符号化装置を提供
することを目的とする。

発明の構成 本発明の手書き線図形近似符号化装置は、手書き入力さ
れる線図形の幾何学的な形状を前記線図形の時系列的な
座標値データから判断し、直線要素と円要素と円弧要素
を検出するために、前記直線要素と円要素と円弧要素の
各近似許容誤差を、複雑な線要素に対しては小さく、粗
大な線要素に対しては大きく設定する近似許容誤差自動
設定部と、前記手書き線図形を大局的に解析することに
より、出現頻度が高い直線要素と円要素を巨視的な検証
から始めて階層的に優先して検出し、近似符号化の最小
単位にまで分割する線要素解析検出部を備えており、手
書きで入力される線図形に対して実時間で圧縮率の高い
近似符号化を有力うものである。

実施例の説明 以下本発明の手書き線図形近似符号化装置の一実施例を
図面を参照して説明する。第３図において、−３は手書
き線図形入力部であり、本実施例では入力装置としてタ
ブレットを使用する。４は屈曲点抽出部であり、手書き
線図形入力部３で入力された手書き線図形の時系列的な
座標値データから屈曲点を抽出する。５は近似許容誤差
自動設定部であり、直線と円と円弧の各線要素に対する
近似許容誤差を自動設定する。６は線要素解析検出部で
アリ、近似許容誤差自動設定部５でめた近似許容誤差内
に納まる直線と円と円弧および点の各線要素を階層的に
検出する。７は符号化データ格納部であり、線要素解析
検出部６で検出された近似記述の最小単位である各線要
素の符号化データをリスト８内に格納する。９は近似記
述出力部であり、符号化データ格納部７で得られた各線
要素の符号化データより、近似記述結果をディスプレイ
１ｏ上に出力する。

上記の様に構成された装置において、以下その動作を各
処理部毎に説明する。

■　手書き線図形入力部３ 本実施例では第３図の手書き線図形入力部３の入力装置
として座標値データの・サンプリング周波数が一定であ
るタブレットを使用する。タブレットに手書き入力され
る線図形は、タブレットの座標値データサンプリング機
能により、その座標値データが得られる。手書き線図形
入力部３は、これを受け一筆で描かれた線図形（以下、
ストロークと呼ぶ）毎に、その座標値データを以下の処
理部へ出力する。

■　屈曲点抽出部４ 一定周波数で座標値データをサンプリングするタブレッ
トに手書き入力される線図形の時系列的な座標値データ
から屈曲点を抽出するために、屈曲点抽出部４では、前
処理として屈曲点付近では手書き入力される線図形の描
画速度が激減するととに着目して屈曲点候補点を抽出す
る屈曲点候補点抽出処理と、前記屈曲候補点が屈曲点で
あるか否かを検証する屈曲点検証処理を行なう。

以下に前記屈点候補点抽出処理と屈曲点検証処理につい
て説明する。

（１）屈曲点候補点抽出処理 第４図に矢印により示す様に描画速度の極小値をすべて
屈曲点候補点として抽出すると、手のブレや量子化に伴
なう雑音等の影響がすべて含まれてしまうので効率的で
はない。従って第６図に示す様に、描画速度が激減する
画素を含む小領域１１．１２を設定し、その小領域１１
．１２内で描画速度が最小値となる画素１３．１４を屈
曲点候補点として抽出する。

前記小領域は以下の手順で設定す゛る。

（１）第６図に示す様な線図形の時系列的な画素列（ｐ
、　、　ｐ２・・・＋　Ｐｉ−４＋Ｐｌ　５＋Ｐｌ　２
＋Ｐｌ　ｊ、＋Ｐｌ＋Ｐｌ　＋　１　＋・・・＋ＰｚＪ
において各画素の描画速度は、タブレットの座標値デー
タサンプリング周波数が一定であることにより、隣接す
る各画素間距離から算出されたものである。従って画素
Ｐｉの描画速度８４は ５ｉ＝Ｄｉｉ−１ （Ｄｉ、ｉ−＋は画素ＰｉとＰｉ　、との画素間距離）
で表わされる。

（ｉｉ）　（ｉｌ　テ算出すれた画素Ｐｉ−４（７）描
画速度５ｉ−４に定数Ｃ（ＯくＣく１）を掛けた値ＣＸ
Ｓｉ　、とＳｉ　を比較すれば次の二つの場合が考えら
れる。

ｃｘｓｉ　、≧ＳＳ由由・・・・・・・・ｆａ）ＣＸ　
Ｓ　ｉ−ａ　＜Ｓ　ｉ・・・・・・・・・・・・（ｂ）
（ｉｉｉ）　すべてのｉ（５≦ｉ≦ｎ：ｎは全画素数）
について（ｉｌ　、　（ｉｉｌを繰り返し、（ａｌ　、
　（ｂｌいずれの状態であるか調べる。

例えばｊ−＝ｊ＋において状態が（ｂｌから（ａ）へ変
化すれば画素ｊ１が前記小領域の初めの画素であり、逆
に１＝ｊ２において状態が（ａ）から（ｂｌへ変化すれ
ば画素（ｊ２１）が前記小領域の終わりの画素で−ある
ことがわかり、画素ｊ＋から画素（ｊ２　’１）までの
間に含まれる画素群が一つの小領域として設定される。

第６図にＱ＝１．、ｃ＝ｏ、ｅｓの場合を示す。

第６図ａから明らかな様に、Ｃが１に近い程描画速度が
最小値をとる画素１５，１６．１７を含んだ小領域１８
，１９．２０が抽出されるが、画素１６は描画速度が速
いため、屈曲点でないと判断するのが妥当である。第６
図ｂ　Ｋ　Ｃ＝　０．５の場合を示すが、小領域は１８
．１９となり、画素１６を含む小領域は抽出されなくな
り、効率的である。

以上の様にして抽出される各小領域内で描画速度が最小
となる画素を屈曲点候補点として抽出する。

（２）屈曲点検証処理 前記屈曲点候補点抽出処理で抽出した屈曲点候補点が屈
曲点であるか否かを検証する。

まず屈曲点候補点を中心とする画素列の開き角を測定す
るために、開き角測定の際の腕長さを以下の手順でめる
。

（ｉｌ　腕長さｌの初期値ｌ。を与える。

（１１）第７図ａに示す様に屈曲点候補点２０の前後両
方向に、それぞれｌ離れた地点に最も近い画素２１．２
２を抽出する。

（ｉｉｉ）　第７図すに示す様に抽出された両画素２１
゜２２を結ぶ直線に屈曲点候補点２ｏから垂線を降ろし
、足の長さｄを算出する。

Ｏｖｌ　前記垂線の足の長さｄが閾値りより小さければ
１４−１＋Δｌとする。

（ｖ）　ｄ）Ｄとなるまでｆｉｉ）　〜（ｉｖｌを繰り
返す。

以上の手順により、屈曲点候補点付近の幾何学的な形状
を考慮した前記腕長さが算出できる。

次にまった腕長さで屈曲点候補点を中心とする画素列の
開き角を算出する。第８図に示す様に屈曲点候補点２０
を中心に距離が前記腕長さＥを初めて超える両画素２１
．２２と屈曲点候補点２０を結んだ直線の交差角を開き
角とする。

算出した開き角よシ、屈曲点候補点が屈曲点であるか否
か一回目の検証を行なう。その際、予め設定した次の二
つのパラメータにより屈曲点抽出処理時間の短縮を図っ
ている。

（１）　認識円弧最小直径 手書き入力の際、描画方向を反転しようとすると、スタ
イラスペンの滑り等の影響により、屈曲点付近で描画軌
跡が丸まってしまう現象が起こる。この影響を無視する
ために、このパラメータ以下の直径で描かれる円弧上に
屈曲点候補点が抽出された場合、円弧として認識せず、
無条件に屈曲点としている。

（ＩＩ）　認識屈曲点最大開き角 このパラメータ以上の開き角を有する屈曲点候補点は、
屈曲点ではなく直線上の一点であるとみなす。

以上の処理により屈曲点であるか否かを判断できない屈
曲点候補点に対して、二次元平面上の情報より二回目の
検証を行なう。即ち第９図に示す様に、直線２３．２４
に、それぞれ両端間に位置する画素から垂線を降ろし、
各画素からの足の長さがすべて閾値以下であれば屈曲点
候補点２０を屈曲点として抽出する。

■　近似許容誤差自動設定部５ 第１０図に示す様に長さの異なる二本の直線を手書きし
た場合、明らかに長い線分の誤差ε２の方が大きくなる
。従って近似を行なう際の許容誤差は線分長に依存して
決定することが望ましい。従って第１１図に示す様に線
分長に比例して直線と円と円弧の各近似許容誤差を自動
設定しており、緻密な線要素に対しては厳密に、粗大な
線要素に対しては粗く近似する様に考慮している。但し
、タブレットの広さを考慮して上限値εｈを、またタブ
レットの座標値読み取り誤差を考慮して下限値εｌを設
定している。

■　線要素解析検出部６ 人力されるストロークを大局的に解析し、直線や円の様
に出現頻度が高い線要素から優先的に検出するために、
ストロークを以下の手順で階層的に分割し、各線要素の
検出処理を行なう。

（１）　直線１円２点の検出処理（ストロークおよびプ
レセグメント単位） 屈曲点前後で分割されたプレセグメント（屈曲点が存在
しない場合はストローク）が直線１円あるいは点である
か否かを判断する。以下にプレセグメントが直線１円あ
るいは点として検出されるだめの条件をしるす。

（１）直線の条件：第１２図に示す様にプレセグメント
２６の両端点を結ぶ直線２６ＦＣプレセグメント２５内
の全画素から垂線を降ろし、すべての足の長さが直線近
似許容誤差内にあれば直線であると判断する。

（１１）　円の条件：第１３図に示す様なプレセグメン
ト２７が円であるためには以下の三条性が満たされなけ
ればならない。

（ａｌ　プレセグメント２７が閉曲線であるか否か、即
ち第１３図でプレセグメント２７の始終点２８．２９の
座標間距離ｅが閾値以下であること。

（ｂｌ　プレセグメント２７の偏平状態を調べる。

即ち、第１３図においてプレセグメント２７に外接する
矩形の縦横比（ｄｇ／ｄｘ）が許容偏平率内にあること
。

（Ｃ１プレセグメント２γに外接する矩形の対角線の交
点を、プレセグメント２７の仮の中心点３０とする。前
記中心点３０と全画素間との距離を算出し、すべての画
素が離心長の許容範囲Ｒｍｉｎ−Ｒｍａｘ内であること
。

（ｉｉｉ）　点の条件：プレセグメント２７の始点と全
画素との距離が、すべて閾値以下であれば、点であると
判断する。

プレセグメントが直線９円２点のいずれでもない場合は
曲線であると判断する。

（２）　曲線プレセグメントの分割処理曲線プレセグメ
ントを以下の手順で直線部分と曲線部分（右旋回線と左
旋回線）に分割する。

（１）曲線プレセグメントの各画素の旋回方向をめる。

第１４図已に示す様に画素３１が画素３２．３３を結ぶ
直線より、描画方向に対して左にある場合、右旋回線と
いい、ラベル２で表わし、逆に第１４図すに示す様に右
にある場合、左旋回線といい、ラベル１で表わす。なお
直線上にある場合は一つ前の画素が持つラベルを引き継
ぐものとするみ （１１）第１６図に示す様に曲線プレセグメントを連続
した同一旋回方向の画素群に分割する。

（ｉｉｉ）　（ｉｉ）で分割した画素群のうち、画素群
を構成するために必要な最小画素数に満たない画素群に
対し、以下の処理を行なう。

（ａ）　第１６Ｎａに示す様に、隣接する定方向旋回画
素群２，３の構成画素数が、共に最小構成画素数以上の
場合、着目している画素群３４の旋回方向を隣接する画
素群３６゜３６の旋回方向に変更する。

（ｂｌ　第１６図すに示す様に、隣接する定方向旋回画
素群の構成画素数が、一方でも最小構成画素数以下であ
れば、着目している画素群のラベルを０（直進）とする
。

（ｉｖｌ　（ｉｉｉ）で修正された定方向旋回画素群の
旋回方向に着目して、曲線プレセグメントを直線部と右
旋回線部と左旋回線部（以下セグメントと呼ぶ）に分割
する。

（３）直線セグメント検証処理 （閾でめられた直線セグメントが直線の近似許容誤差内
にあるか否かを検証する。直線セグメント内の各画素か
ら両端点を結ぶ直線に垂線を降ろし、全画素からの足の
長さが閾値以下であれば直線であると判断する。また、
一画素でも閾値を越える場合、両端点を結ぶ直線の左右
いずれの側に画素が偏っているかにより、左右いずれか
の旋回線部とみなす。

（４１曲線セグメントの分割処理 （（８）と（３）で抽出された左右旋回線より成る曲線
セグメントを以下の手順で一つの円弧で近似可能な部分
旋回線（以下プリミティブと呼ぶ）に分割する。

（１）左、右旋回線を強制的に一つの円弧で近似する。

第１７図に示す様に近似円弧と各画素間との距離が、す
べて近似許容誤差内であれば、このセグメントを近似符
号化の際の最小単位であるプリミティブとする。

（ｉｉ）　（ｉ）の処理において一画素でも近似許容誤
差を越える場合は、旋回線を二つの部分旋回線に二分割
し、それぞれの部分旋回線について（１）の処理を行な
う。

■　符号化データ格納部７ ■で近似符号化の最小単位にまで分割されたプリミティ
ブの符号化データをリスト　に格納する。

■　近似記述出力部９ 手書き入力された線図形、即ち原画と、前記手書き線図
形から抽出された各プリミティブの符号化データから記
述される近似結果をディスプレイ１ｏ上に表示する。

発明の効果 以上の様に、本発明は手書き入力される線図形の幾何学
的形状を考慮して、直線要素と円要素と円弧要素の近似
許容誤差を自動的に設定するため、緻密な線要素に対し
ては厳密な、粗大な線要素に対しては粗い近似符号化が
行なえる。また、前記手書き線図形を大局的に解析する
ことにより、出現頻度が高い直線要素と円要素を階層的
に優先して検出するため、実時間で圧縮率の高い近似符
号化を行なうことができ、近似記述や認識処理等へ発展
するうえでも極めて効率的な装置である。

【図面の簡単な説明】

第１図は手書き線図形の座標値データ図、第２図は手書
き線図形の近似記述結果を示す近似図形図、第３図は本
発明の一実施例におけるオンライン手書き線図形近似記
述装置の構成を示すブロック図、第４図〜第６図は屈曲
点候補点抽出の原理を説明するだめの速度分布図、第７
図〜第９図は屈曲点検証の原理を説明するだめの図、第
１０図は手書き線図形の線分長に比例した誤差を示す比
較図、第１１図は線分長と近似許容誤差の関係を示す対
応図、第１２図は直線検証の原理図、第１３図は円検証
の原理図、第１４図は旋回方向の定義図、第１５図は曲
線セグメントの分割図、第１６図はラベル付けの修正図
、第１７図は円弧検証の原理図である。 ３・・・・・・手書き線図形入力部、４・・・・・・屈
曲点抽出部、５・・・・・・近似許容誤差自動設定部、
６・・・・・・線要素解析検出部、７・・・・・・符号
化データ格納部、９・・−・・・近似記述出力部。 代理人の氏名　弁理士　中　尾　敏　男　ほか１名第１
図 第３図 第６図 第７図 α　ｂ 第８図 第９図 第１０図 第１１図 疎分艮 第１２図 Ｚら 第１３図 第１４図 α　ｂ Ｓ還太旬　謹邑方向 第１５図 第１６図 、９Ｓ Ｑ 第１７図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 手書き入力される線図形の幾何学的な形状を、前記線図
   形の時系列的な座標値データから判断し、直線要素と円
   要素と円弧要素を検出するために、前記直線要素と円要
   素と円弧要素の各近似許容誤差を、緻密な線要素に対し
   ては小さく、粗大な線要素に対しては大きく設定する近
   似許容誤差自動設定部と、前記手書き入力線図形を大局
   的に解析することにより、出現頻度が高い直線要素と円
   要素を巨視的な検証から始めて階層的に優先して検出し
   、近似符号化の最小単位にまで分割する線要素解析検出
   部を具備し、手書き入力される線図形を実時間で近似符
   号化する手書き線図形近似符号化装置。