JPS62226390A - 黒丸判定方式 - Google Patents
黒丸判定方式Info
- Publication number
- JPS62226390A JPS62226390A JP6989186A JP6989186A JPS62226390A JP S62226390 A JPS62226390 A JP S62226390A JP 6989186 A JP6989186 A JP 6989186A JP 6989186 A JP6989186 A JP 6989186A JP S62226390 A JPS62226390 A JP S62226390A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- black
- data
- dot
- image
- black circle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 abstract 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 101100276984 Mus musculus Ccdc88c gene Proteins 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
ん産業上の利用分野
本発明は、図形処理菌aにおいて図形上の線と線との父
点に黒丸が記入されているか否かを判定する黒丸判定方
式に関するものである。
点に黒丸が記入されているか否かを判定する黒丸判定方
式に関するものである。
B0発明の概要 ・
本発明は図形上の線と線との父点に黒丸が記入されてい
るか否かを判定する黒丸判定方式において、 画像メモリを1回のアクセスにつきm x n (m。
るか否かを判定する黒丸判定方式において、 画像メモリを1回のアクセスにつきm x n (m。
n≧2の贅数)ドツトのデータが読み出し可能なメモリ
で構成したうえ、m×nドツトの領域における白画像と
黒画像の組合せパターンに応じてそれぞれの組合せパタ
ーンEこおける黒画像の敬を記憶したデータ変換テーブ
ルを設け、画像メモリから読み出したm×nドツトのデ
ータを前記データ変換テーブルに入力して該入力データ
に対応した黒画素の数値を取り出し、該#ll値を計数
する動作を予め定めた黒丸の判定領域の全てについて実
行し、その実行結果によって黒丸が記入されているか否
かを判定するようlこしたことにより、黒丸を判定する
際の画1象メモリのアクセス回数を大幅に少なくするこ
とができるようにしたものである。
で構成したうえ、m×nドツトの領域における白画像と
黒画像の組合せパターンに応じてそれぞれの組合せパタ
ーンEこおける黒画像の敬を記憶したデータ変換テーブ
ルを設け、画像メモリから読み出したm×nドツトのデ
ータを前記データ変換テーブルに入力して該入力データ
に対応した黒画素の数値を取り出し、該#ll値を計数
する動作を予め定めた黒丸の判定領域の全てについて実
行し、その実行結果によって黒丸が記入されているか否
かを判定するようlこしたことにより、黒丸を判定する
際の画1象メモリのアクセス回数を大幅に少なくするこ
とができるようにしたものである。
C1従来の技術
回路図等の図形処理においては、配線を示す線が単に5
!差しているだけか、電気的lこ+gj続されているか
を交点に黒丸が有るか無いかで判断しなければならない
が、従来は以下に述べるような判定アルゴリズムlこよ
って黒丸が有るか無いかを判定するようにしていた。
!差しているだけか、電気的lこ+gj続されているか
を交点に黒丸が有るか無いかで判断しなければならない
が、従来は以下に述べるような判定アルゴリズムlこよ
って黒丸が有るか無いかを判定するようにしていた。
すなわち、−例として第5図(a) kこ示す黒丸が有
る線の交点画像と、同図(b) lこ示す黒丸が無い線
の交点とを考えると、まずこれらの交線画像に細線化処
理を施した細線化画像が形成される。これによって、第
5図(a) lこ示す画1mは同図(Cンに示す細勝化
画181こ変換され、また第5図(b)に示す画1jは
同図(a)に示す細線化画像に変換される。次ζこ、こ
のla線化画像から線と線の交点の座標が求められ、こ
の交点座標を中心としてKxエドットの判定領域におけ
る黒画素の数を計数し、その計数値が閾値を越えている
ならば、6黒丸有り°′として判定する。第5図の例で
は同図(e) 、 &)に示すように判定領域を6×6
ドツトとしているが、同図(e)の画像では6×6ドツ
トの判定慣域内に32個の黒画素が存在し、また同図(
f)の画像では20個の黒画素が存在するので、閾値を
例えば「30」とすれば同図(81の画jは黒丸有り、
同図(f)の画像では黒丸無しとして判定されることに
なる。
る線の交点画像と、同図(b) lこ示す黒丸が無い線
の交点とを考えると、まずこれらの交線画像に細線化処
理を施した細線化画像が形成される。これによって、第
5図(a) lこ示す画1mは同図(Cンに示す細勝化
画181こ変換され、また第5図(b)に示す画1jは
同図(a)に示す細線化画像に変換される。次ζこ、こ
のla線化画像から線と線の交点の座標が求められ、こ
の交点座標を中心としてKxエドットの判定領域におけ
る黒画素の数を計数し、その計数値が閾値を越えている
ならば、6黒丸有り°′として判定する。第5図の例で
は同図(e) 、 &)に示すように判定領域を6×6
ドツトとしているが、同図(e)の画像では6×6ドツ
トの判定慣域内に32個の黒画素が存在し、また同図(
f)の画像では20個の黒画素が存在するので、閾値を
例えば「30」とすれば同図(81の画jは黒丸有り、
同図(f)の画像では黒丸無しとして判定されることに
なる。
第6図はこのような判定を行うためにに×エドットの判
定領域に存在する黒画素の数を計越する従来の計数プロ
グラムの流れを示すフローチャートであり、(x、y)
を計数範囲の中心圧伸、x。
定領域に存在する黒画素の数を計越する従来の計数プロ
グラムの流れを示すフローチャートであり、(x、y)
を計数範囲の中心圧伸、x。
yを作業変数、SUMを黒画素数として表わしている。
このプログラムでは判定領域を6×6ドツトとしている
ため、最初lこSUMがクリアされ、次に作業変数x、
yに「x−3J 、 「x−3Jが代入される(ステッ
プ10 、11 、12 ’l。つまり、判定領域の左
上隅のドツトのデータを画像メモリから読み出すために
、x=X−3、y=Y−3が設定される。次にx e
7で示されるドツトアドレスのデータが読み出され、こ
れが黒画素であるか否かが判別され、黒画素であればL
13UMに「1」が刀口算される。(ステ゛ンプ13〜
15)。
ため、最初lこSUMがクリアされ、次に作業変数x、
yに「x−3J 、 「x−3Jが代入される(ステッ
プ10 、11 、12 ’l。つまり、判定領域の左
上隅のドツトのデータを画像メモリから読み出すために
、x=X−3、y=Y−3が設定される。次にx e
7で示されるドツトアドレスのデータが読み出され、こ
れが黒画素であるか否かが判別され、黒画素であればL
13UMに「1」が刀口算される。(ステ゛ンプ13〜
15)。
次にyがr7+ I Jjこ更新され、左上隅の1つ下
側のドツトのアドレスがN出され、これが「Y+2」以
下であれば、左下隅のドツトまで走立を終了していない
ことになるため、x=x−3、y= y+1で示される
ドツトのデータが読み出される(ステップ16 、17
、13 )。しかし、y ) y +2で■れば、X
方向(こ走丘を#勃するためIこX=x+2ic′!j
!、新さ′rL(ステップ18)、X≦X+2であるこ
とを条件にX=X+ 1 、y=Y−3のドツトのアド
レスから同様な読み出しが行なわれ、X=X+3 、y
=Y43になったところで黒丸の計数が終了する。
側のドツトのアドレスがN出され、これが「Y+2」以
下であれば、左下隅のドツトまで走立を終了していない
ことになるため、x=x−3、y= y+1で示される
ドツトのデータが読み出される(ステップ16 、17
、13 )。しかし、y ) y +2で■れば、X
方向(こ走丘を#勃するためIこX=x+2ic′!j
!、新さ′rL(ステップ18)、X≦X+2であるこ
とを条件にX=X+ 1 、y=Y−3のドツトのアド
レスから同様な読み出しが行なわれ、X=X+3 、y
=Y43になったところで黒丸の計数が終了する。
すなわち、従来は判定領域内のすべてのドツトのデータ
を1ドツト単位で読み出し、それぞれが黒画素で有るか
否かを判定し、その刊定結果薔こ基づいてiti数(的
を史0「シ、最終的な計数値擾こよって黒丸が有るか否
かを判定するようlζしている。
を1ドツト単位で読み出し、それぞれが黒画素で有るか
否かを判定し、その刊定結果薔こ基づいてiti数(的
を史0「シ、最終的な計数値擾こよって黒丸が有るか否
かを判定するようlζしている。
わ0発明が解決しようとする問題点
従って、上記のように1ドツト車位で判定領域内の画像
データを読み出すよう(こした場合、画像メモリへのア
クセス回数が判定領域のドツト数と同じ回数だけ必要E
こなる。このため、判デに要する時間が長くなるという
開端があった。
データを読み出すよう(こした場合、画像メモリへのア
クセス回数が判定領域のドツト数と同じ回数だけ必要E
こなる。このため、判デに要する時間が長くなるという
開端があった。
本発明の目的は、短時間のうちEこ黒丸の有那を判定す
ることができる黒丸判定方式を提供することにある。
ることができる黒丸判定方式を提供することにある。
E1問題点を解決するための手段
本発明は、画像メモリに記憶された図形のデータを絖み
出して図形の線と線とが交差する点に記入された黒丸を
判定する判定方式において、画+JI!メモリを1回の
アクセスにつ@m×n(m。
出して図形の線と線とが交差する点に記入された黒丸を
判定する判定方式において、画+JI!メモリを1回の
アクセスにつ@m×n(m。
n≧2の歴数)ドツトのデータが読み出し町1止なメモ
リで構成したうえ、m×nドツトの領域−こおける白画
像と黒画像の組合せパターンに応じてそれぞれの組合せ
パターンにおける黒画像の数を記憶したデータ変換テー
ブルを設け、画像メモリから読み出したm×nドツトの
データを前記データ変換テーブルに入力して該入力デー
タに対応した黒l7Iii累の数11白を取り出し、該
数値を計数する動作を予め定めた黒丸の判定領域の全て
について実行し、その実行結果によって得られた黒画素
の数が四端より大きいか否かによって黒丸が記入されて
いるか否かを判定することを特徴としている。
リで構成したうえ、m×nドツトの領域−こおける白画
像と黒画像の組合せパターンに応じてそれぞれの組合せ
パターンにおける黒画像の数を記憶したデータ変換テー
ブルを設け、画像メモリから読み出したm×nドツトの
データを前記データ変換テーブルに入力して該入力デー
タに対応した黒l7Iii累の数11白を取り出し、該
数値を計数する動作を予め定めた黒丸の判定領域の全て
について実行し、その実行結果によって得られた黒画素
の数が四端より大きいか否かによって黒丸が記入されて
いるか否かを判定することを特徴としている。
71作 用
画像メモリからはm×nドツト単位で画はデータが6児
み出される。この画像データは変3美テーブルにおいて
該m×nドツトの画像データの黒画素叔を表わす数値に
変候プれる。従って、判定憤域を8X6ドツト、m×n
=3x3とした場合、画像メモリを4回アクセスするだ
けで判定値域内の黒画素数を計数することができる。
み出される。この画像データは変3美テーブルにおいて
該m×nドツトの画像データの黒画素叔を表わす数値に
変候プれる。従って、判定憤域を8X6ドツト、m×n
=3x3とした場合、画像メモリを4回アクセスするだ
けで判定値域内の黒画素数を計数することができる。
G、実施例
第1図は本発明を実現するための図形処理装置の一実施
例を示すブロック図である。同図において、1はこれか
らデータ変換処理を受ける画像データが格納されている
画像メモリ、2は画像メモリ1から出力されるピクセル
データをm×nドツトのマトリクスデータに変換するマ
トリクス合成回路、3は入力されるm×nドツトの画像
データに対して一義的に変換データを定められる場合に
使用するデータ変換テーブル、4はデータ変惧テーブル
3から出力される変換データの一部のデータを用いその
内容に応じて画f永処理プロセッサに対して処理要X(
割込み等)を発生するための処理要求発生回路、5はデ
ータ誕侠テーブル3から出力される変換データに対して
更tこデータ変換処理を加えるための画1象処理プロセ
ツせ、6は画f域処理プロセッサ5の出力するアクセス
アトリスを読み出しアドレス、Jき込みアドレスlこ変
換したり、データ変換テーブルを用いた処理の場合には
自動釣に読み遅浅アドレスを発生したりするためのアド
レス制御回路である。
例を示すブロック図である。同図において、1はこれか
らデータ変換処理を受ける画像データが格納されている
画像メモリ、2は画像メモリ1から出力されるピクセル
データをm×nドツトのマトリクスデータに変換するマ
トリクス合成回路、3は入力されるm×nドツトの画像
データに対して一義的に変換データを定められる場合に
使用するデータ変換テーブル、4はデータ変惧テーブル
3から出力される変換データの一部のデータを用いその
内容に応じて画f永処理プロセッサに対して処理要X(
割込み等)を発生するための処理要求発生回路、5はデ
ータ誕侠テーブル3から出力される変換データに対して
更tこデータ変換処理を加えるための画1象処理プロセ
ツせ、6は画f域処理プロセッサ5の出力するアクセス
アトリスを読み出しアドレス、Jき込みアドレスlこ変
換したり、データ変換テーブルを用いた処理の場合には
自動釣に読み遅浅アドレスを発生したりするためのアド
レス制御回路である。
ここで、データーff1mデープル31こは、第2図に
示すように、m×nドツトの領域における白画素と黒画
素の組合せパターンに応じてそれぞれの49合せパター
ンlこおける黒画素の数が変懐データとして予め記憶さ
れている。なお、第2図ではm×n = 3 x 3と
した場合を示している。
示すように、m×nドツトの領域における白画素と黒画
素の組合せパターンに応じてそれぞれの49合せパター
ンlこおける黒画素の数が変懐データとして予め記憶さ
れている。なお、第2図ではm×n = 3 x 3と
した場合を示している。
第3図fa) 、 (1)lはこのような構成lこよっ
て黒丸の有無を判定する画像の一例を示すものであり、
同図(a)は黒丸有りの場合、同図(b)は黒丸無しの
場合を示している。
て黒丸の有無を判定する画像の一例を示すものであり、
同図(a)は黒丸有りの場合、同図(b)は黒丸無しの
場合を示している。
第4図は判定領域を6×6ドツトとした場合の黒画素の
数を計数するプログラムの流れを示す70−千ヤードで
ある。
数を計数するプログラムの流れを示す70−千ヤードで
ある。
以下、この70−チャートに従って動作を説明する。
まず、6x6ドツトの判定領域のうち上側左半分の3×
3ドツトの中心rim(X−2、Y−2)をχめる。こ
の中心座標は細線化処理後の父点座樟から簡単−こ求め
ることができる。そこで、黒画素数SUMをクリアしく
ステップ20)、(x−2、Y−2)で示される画渾メ
モリ1のアドノスをアクセスし、そのアドレスを中心と
する3×3ドツトの画像データを読み出し、これを変換
テーブル3に入力する(ステップ21)、すると、第3
図(a)の列では上側左半分には8個の黒画素が存在す
るため、変換デープル3からは変俟データエ8という数
値データが出力される。この数値データは前記SUMに
加算される(ステップ22)。
3ドツトの中心rim(X−2、Y−2)をχめる。こ
の中心座標は細線化処理後の父点座樟から簡単−こ求め
ることができる。そこで、黒画素数SUMをクリアしく
ステップ20)、(x−2、Y−2)で示される画渾メ
モリ1のアドノスをアクセスし、そのアドレスを中心と
する3×3ドツトの画像データを読み出し、これを変換
テーブル3に入力する(ステップ21)、すると、第3
図(a)の列では上側左半分には8個の黒画素が存在す
るため、変換デープル3からは変俟データエ8という数
値データが出力される。この数値データは前記SUMに
加算される(ステップ22)。
以所、同様にして下側左半分の3X3ドツトの中心座標
(X+1.Y−2)、下側左半分の中心座棉(X−2,
Y+l)、下側左半分の中心座標(x” 1 、 Y
+ 1 ) i+:日?’に’A出シ、各中心II 8
k ヲ中心とした3×3ドツトの画1′I!データを画
1jメモリ1から読み出し、それぞれの画1!j4デー
タを変換テーブル3に入力し、その点画系数を表わす数
値データを1収り出し、SUMに加7rJ、する(ステ
ップ23〜28)。
(X+1.Y−2)、下側左半分の中心座棉(X−2,
Y+l)、下側左半分の中心座標(x” 1 、 Y
+ 1 ) i+:日?’に’A出シ、各中心II 8
k ヲ中心とした3×3ドツトの画1′I!データを画
1jメモリ1から読み出し、それぞれの画1!j4デー
タを変換テーブル3に入力し、その点画系数を表わす数
値データを1収り出し、SUMに加7rJ、する(ステ
ップ23〜28)。
これによって、画1タメモリ1を4回アクセスした段階
lこなると、第3図(a)の例ではstyM=3zとい
う黒画素の計数値が得られる。−刀、第3図(b)に示
す例ではSσM=20という黒画素の計数値が得られる
。
lこなると、第3図(a)の例ではstyM=3zとい
う黒画素の計数値が得られる。−刀、第3図(b)に示
す例ではSσM=20という黒画素の計数値が得られる
。
従って、従来例と比較すれば画像メモリ1へのアクセス
回数が36回から4回へ大幅(こ減少することが明瞭で
ある。また、変換テーブルの出力を単純に加算するだけ
であるため、計数ステップ数も1/4に減少する。
回数が36回から4回へ大幅(こ減少することが明瞭で
ある。また、変換テーブルの出力を単純に加算するだけ
であるため、計数ステップ数も1/4に減少する。
几発明の詳細
な説明したことから明らかなように本発明によれば、黒
丸の有無を判定する際の画1′4Iメモリへのアクセス
回数とttfjiステップ数を大幅に減少することがで
きる。この結果、短時間のうちに黒丸の有無を判定する
ことができる効果がある。
丸の有無を判定する際の画1′4Iメモリへのアクセス
回数とttfjiステップ数を大幅に減少することがで
きる。この結果、短時間のうちに黒丸の有無を判定する
ことができる効果がある。
第1図は本発明を実現するための図形処理装置の−゛実
画例を示すブロック図、第2図はデータ変洟テーブルの
記憶内容の一例を示す説明図、第3図(a) 、 (b
)は黒丸の有無を判定する画像の一例を示す父線画諏図
、第4図は黒画素の計数プログラムの流れを示すフロー
チャート、第5図(a)〜(f)は従来の判定方式を説
明するための変線画像図、第6図は従来の黒画累討叔プ
ログラムの流れを示す70−千ヤードである。 ■・・・画像メモリ、2・・・マトリクス合成回路、3
・・・データ変換テーブル、4・・・処理要求発生回路
、5・・・画像処理プロセッサ、6・・・アドレス制御
回路。 第1図 実施例のブロック図 第2図;−碍讐累一品品 (a) (b) 第4図 第6図
画例を示すブロック図、第2図はデータ変洟テーブルの
記憶内容の一例を示す説明図、第3図(a) 、 (b
)は黒丸の有無を判定する画像の一例を示す父線画諏図
、第4図は黒画素の計数プログラムの流れを示すフロー
チャート、第5図(a)〜(f)は従来の判定方式を説
明するための変線画像図、第6図は従来の黒画累討叔プ
ログラムの流れを示す70−千ヤードである。 ■・・・画像メモリ、2・・・マトリクス合成回路、3
・・・データ変換テーブル、4・・・処理要求発生回路
、5・・・画像処理プロセッサ、6・・・アドレス制御
回路。 第1図 実施例のブロック図 第2図;−碍讐累一品品 (a) (b) 第4図 第6図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 画像メモリに記憶された図形のデータを読み出して図形
の線と線とが交差する点に記入された黒丸を判定する判
定方式において、 画像メモリを1回のアクセスにつきm×n(m、n≧2
の整数)ドットのデータが読み出し可能なメモリで構成
したうえ、m×nドットの領域における白画像と黒画像
の組合せパターンに応じてそれぞれの組合せパターンに
おける黒画像の数を記憶したデータ変換テーブルを設け
、画像メモリから読み出したm×nドットのデータを前
記データ変換テーブルに入力して該入力データに対応し
た黒画素の数値を取り出し、該数値を計数する動作を予
め定めた黒丸の判定領域の全てについて実行し、その実
行結果によって得られた黒画素の数が閾値より大きいか
否かによって黒丸が記入されているか否かを判定するこ
とを特徴とする黒丸判定方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6989186A JPS62226390A (ja) | 1986-03-28 | 1986-03-28 | 黒丸判定方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6989186A JPS62226390A (ja) | 1986-03-28 | 1986-03-28 | 黒丸判定方式 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62226390A true JPS62226390A (ja) | 1987-10-05 |
Family
ID=13415797
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6989186A Pending JPS62226390A (ja) | 1986-03-28 | 1986-03-28 | 黒丸判定方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS62226390A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010099136A (ja) * | 2008-10-21 | 2010-05-06 | Ricoh Co Ltd | 手書き点と線の認識処理方法及び装置 |
-
1986
- 1986-03-28 JP JP6989186A patent/JPS62226390A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010099136A (ja) * | 2008-10-21 | 2010-05-06 | Ricoh Co Ltd | 手書き点と線の認識処理方法及び装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US4087788A (en) | Data compression system | |
US5014331A (en) | Method of detecting an internal point within a closed area | |
JPS62226390A (ja) | 黒丸判定方式 | |
EP0290619A1 (en) | Apparatus for calculating moment of image data | |
KR960001753B1 (ko) | 2치 화상처리에 의한 방향성 식별장치 | |
JPH0139153B2 (ja) | ||
JP3303748B2 (ja) | 基準1次元データ列の登録方法、画像認識方法、登録装置、画像認識装置ならびに記録媒体 | |
JPS58142468A (ja) | 図形処理装置 | |
JPS5816217B2 (ja) | 連結領域検出方法 | |
JPH06274648A (ja) | 画像生成装置 | |
JPH0148587B2 (ja) | ||
JPH10312460A (ja) | 画像処理方法及び高精度画像処理装置 | |
JPS62115590A (ja) | 画像周囲長抽出方式 | |
JPH0442710B2 (ja) | ||
JP2000048188A (ja) | 画像データ変換装置 | |
JPH06152965A (ja) | 2値化処理装置 | |
JPS62154969A (ja) | 画素密度変換方法 | |
JPS6246387A (ja) | パタ−ンマツチング方法 | |
JPS6085677A (ja) | 画像位置変換装置 | |
JPH04281575A (ja) | 画像の細線化方式 | |
JPS62196771A (ja) | 分割画像の画像処理装置 | |
JPH0696217A (ja) | 輝度変換回路 | |
JPS5915289A (ja) | 表示装置 | |
JPH02188892A (ja) | 文字認識処理方式 | |
JPS6234290A (ja) | ベクトル情報の抽出方式 |