JPS62290979A - 枠線構成装置 - 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】 ３、発明の詳細な説明 ［産業上の利用分野コ 本発明は、例えば手書画像等の如く任意の曲線を含む原
始画像を加工して、直線からなる表枠線を生成する装置
に関する。

［従来の技術］ 従来、例えばワードプロセサ等の文書作成装置では、表
等の枠線を人力する際には、例えばカーソルキー、又は
マウス等のポインティングデバイスを使用して、枠線の
長さ、位置を指示していた。このような従来の方法は、
ポインティングデバイスの操作に時間がかかり、簡単に
入力出来るというものではない。また、枠入力は文字入
力と操作が性質上具なるため、使用者は繁雑な操作を習
得しなければならず、大変不便であった。

［発明が解決しようとする問題点コ 本発明は上記従来技術の間の点を解決するために提案さ
れたもので、その目的は例えば手書入力画像の如き任意
の曲線からなる原始画像から、直線の枠線を得る枠線構
成装置を提案する事を目的とする。

［問題点を解決するための手段］ 上記課題を実現するための本発明の構成は、任意の曲線
からなる原始画像を加工して、直線からなる枠線を得る
枠線構成装置であって、所定の画素長単位で画像を分割
する分割一手段、画素の集合から線分を抽出する線分抽
出手段、線分の傾ぎを演算する演算手段、前記線分をグ
ループ分けする分類手段、前記線分を並べ換える並換手
段とを有する。

［作用］ 上記構成の本発明において、分割手段は原始画像を所定
の画素長で連続する集合毎に分割し、線分抽出手段はこ
れらの各集合を集合を代表させる線分の形で抽出し、演
算手段は線分の前記直線に対する傾きを演算し、分類手
段はこの傾きに基づいて前記線分を、前記直線の傾き毎
にグループ分けし、並換手段は前記各グループに属する
前記線分を、該グループに対応する前記直線と平行する
１つの直線上に並ぶように、前記線分を並べ換える。こ
の並べ換えられた線分の集まりが求める枠線となる。

［実施例］ 以下、添付図面を参照しつつ本発明に係る実施例の枠線
構成装置を詳細に説明する。以下の実施例は手書き人力
された表を表わす画像から、表を形成する枠線を認識し
、枠線全体を直線からなる表に仕上げるものである。

第２図は実施例の枠線構成装置を含むグラフィックシス
テムの外観図で、１は制御部、２はＣＲＴ、３はキーボ
ード、４はマウスである。これらで所謂ワークステーシ
ョンを構成している。又、５は文書を走査して画像を入
力するイメージスキャナ、６はワークステーションで処
理された画像を用紙にハードコピーするイメージプリン
タである。本認識装置においては、手書きの原始画像は
原稿用紙等に書かれたものをイメージスキャナ５で読取
るか、又はマウス４によりＣＲＴ２上に手書き画像を形
成するようにしてもよい。要は手書き画像を何等かの形
で、後述のイメージメモリ部１０へ格納されればよい。

第１図は第２図の枠線４Ｍ成装首のハードウェア構成を
示すブロック図である。ワークステーションの制御部１
は、全体を制御するｃｐｕ回路８、枠線認識するプログ
ラムを格納した例えばＲＡＭ等から成るプログラムメモ
リ部９と、デジタル画像を格納するイメージメモリ部１
０から構成される。

第３図は、枠線認識処理の流れの概念を示すフローチャ
ートである。このフローチャートに従って、ステップ毎
にその細部を順に説明する。

〈イメージ入力〉・・・ステップＳ３１まず、使用者が
ノートあるいはシート紙等の用紙上に、所望の枠線をラ
フスケッチする。第４図に、手書きによる枠線が描かれ
たシートの一例を示す。この原稿をイメージスキャナ５
に乗せ、キーボード３あるいはマウス４からイメージ人
力命令を制御部１に与える。すると、ＣＰＵ回路８はプ
ログラムメモリ部９に格納されたプログラムに従い、イ
メージスキャナ５に画像スキャン命令を送る。イメージ
スキャナ５は原稿上の画像情報をＣＣＤ等のセンサから
読み取り、イメージメモリ部１０に画像を格納する。

く前処理〉・・・ステップＳ３２ イメージスキャナ５より入力されたデジタル画像は、イ
メージメモリ部１０上では第５図に示すマトリクス構造
を持つ。画像は、原稿の横方向（以後これをＸ方向とす
る）に最大ｍ個、原稿の縦方向（以後これをＸ方向とす
る）に最大ｎ個の画素から構成されており、原稿の白、
黒に対応して各画素はそれぞれ“Ｏ“、“１”の値を持
つ。即ち、画素の座標値を、横方向にｘ＝１．２．・・
・。

ｍ、横方向にｙ　＝　ｌ　、　２．・・・ｎとした時、
位置（ｘ、ｙ）の画素の値ｐ　（ｘ、ｙ）は次の式で表
すことができる。

′（゛・　ｙ）＝　（＝？：）息■容（手書きによって
描かれた表枠は、Ｐ　（ｘ、ｙ）＝１である画素の集合
として表現されるのであるが、Ｐ　（ｘ、ｙ）＝１であ
る画素の列を追跡するための前処理として、ノイズ除去
及び細線化を行う。ノイズ除去は例えば周知の平滑化等
で可能である。又、細線化は例えば位数、連結度等を考
慮して黒画素の縮退を行う等の周知の技術を用いる事が
できる。このノイズ除去及び細線化が終了すると、手書
きの表枠は幅１の連続点の集合となる。例えば第４図の
手書き入力の枠線の内、枠線部分６１の近傍の線及びそ
の周辺の白部分６０を第６図（ａ）に示す。第６図（ａ
）で、論理値”　ｏ　”の画素が白部で、“１°゛の画
像か黒部である。

〈ベクトル化〉・・・ステップＳ３３ こうして得られたデジタル画像のＰ　（１，２）・・・
、ｐ　（ｘ、ｙ）、・・・Ｐ（ｍ、ｎ）なる各画素につ
いて、枠線を追跡しベクトル化する。本実施例の線追跡
／ベクトル化のアルゴリズムを第７図（ａ）に示す。線
追跡とは黒画素を順次追跡するものであるが、その追跡
は白画素が現われるか、若しくは一度辿った黒画素に出
会うまで続ける。

又、ベクトル化とは連続する黒画素を所定の長さで切り
、その始点と終点の座標で線分とし、その線分でその間
の黒画素の集合を代表させるものである。その所定の長
さとして、本実施例では１０画素とする。

第８図（ａ）に線追跡とベクトル化の例を示す。図中、
矢印は追跡方向を、実線は分′ｇ（１されたベクトル（
線分）を、仮線は手書き入力された原画像を、一点鎖線
は最終的な枠線を示す。第８図（ａ）の例ではベクトル
Ｉ　、　　ＩＩ、　ＩＩＩ・・・が横線（水平線）にな
るべきものであり、ベクトルＩＶ、Ｖ。

■が縦線（垂直線）となるべきものである。

本実施例では各ベクトルが垂直線を構成すべきものか、
それとも水平線を構成すべきものかの区別を各ベクトル
の傾きから行なう。従って、前記所定の長さは短くすれ
ばする程、複雑（細かい）な形状の表を認識する事が可
能となるが、その反面、第８図（ｂ）の如く例えば枠線
の角部分のような場合に、表の垂直線と水平線とを誤認
識する可能性が高くなる。例えば、最低の長さとして、
理論上２画素幅をとる事は可能であるが、その２画素で
表わされる線分の傾きは±４５度をとる事があり、この
場合にその線分の属する枠線が縦線であるべきか横線で
あるべきかの判断は、その線分の前後関係を判断しない
限りは困難となる。

そこで、本実施例では、ベクトルの長さを一応１０画素
と比較的短くとることにより細かい表の認識を可能とし
、その上で上記誤認識の防止を、ヒストグラムからの最
頷値をもって目的の枠線が存在する座標とするようにし
て、ノイズ処理するようにしている。この点については
後に詳述する。

第９図に第７区（ａ）のアルゴリズムにより得られたベ
クトルの集合を格納するベクトルテーブルを示す。ベク
トルテーブルは始点座標、終点座標及びそれら２つの座
標で定義される線分の傾きに等を格納するようになって
いる。但し、第９図中、添字、は始点を、６は終点を表
わすものとする。

第７図（ａ）１のフローチャートに従って説明するとス
テップ５ｔｏｏで最初の黒画素を捜す。これはラスクス
キャン方式で左上端の画素Ｐ（１゜１）から順に捜して
行けばよい。そのような画素が見付かると、ステップ５
１０４でその点を始点座標（ｘｇ、ｙヨ）として、第９
図のベクトルテーブルに格納する。ステップ５１０５で
第６図（ｂ）の追跡マツプを「追跡済み」　（例えば、
“２”）とマークする。この追跡マツプはイメージメモ
リ部１０の各画素に対応して１つづつあるもので、追跡
の結果白画素であれば“１°°とマークし、黒画素であ
れば“２”とマークする。追跡マツプは例えばＲＡＭで
構成されたプログラムメモリ部９内の一部に設ける事が
できる。

ステップ８１０６の黒点追跡は例えば第８図（Ｃ）の如
く、画素Ｐ　（ｘ、ｙ）の隣接点を追跡するものである
。画素Ｐ　（ｘ、ｙ）の８個の隣接点について、Ｐ　（
ｘ＋１．ｙ−１）　、　Ｐ　（ｘ＋１．ｙ＋１）　、　
Ｐ　（ｘ、ｙ＋ｌ）　、　Ｐ　（ｘ−１，ｙ＋１）　、
　Ｐ　（ｘ−１，ｙ）　、　Ｐ　（ｘ−１，ｙ−１）　
、　Ｐ　（ｘ、ｙ−１）の順に、黒点の存在を調べる。

もし、８つの隣接点中のいずれかに黒点が存在すれば、
ステップ５１０７からステップ５１０８へ進み、当該画
素に対応する追跡マツプ上の点を、追跡済みの黒点とマ
ーク（“２”）する。この黒点追跡を１０画素分のベク
トルを切り取るまで繰返す（ステップ３１０６〜ステツ
プ５１０９のループ）。

１つのベクトルを切出すと、ステップ５１１０へ進み、
当該黒点の座標を、ステップ５１０４（又は、ステップ
Ｓｌ　１１）で始点を格納したベクトルの対応する終点
（ｘａ　、　ｙａ　）としてベクトルテーブルに格納す
る。更に、当該黒点の座標をステップ５１１１で、次の
ベクトルの始点座（票（Ｘｓ、ｙよ）・とじて格納する
。

やがて、ステップ５１０７で、第８図（ｅ）の領域に黒
点がなく、又はあっても追跡済みの点（第６図（ｂ）の
マツプで“２”とマークされている画素）のみであるな
らば、追跡してきた線は現在の画素で終わると考えられ
るので、ステップ５１１２でベクトルテーブルの終点座
標（ｘｅ　。

ｙｓ）を格納する。そして、ステップ５１１３でその点
が白点ならば白（“１”）とマークし、追跡済みの黒点
ならばその旨マークする。こうして１つのベクトルの追
跡が完了した。

そこで次に、ステップ５１１４で末だ未追跡の画素を捜
し、ステップ５１０１に戻り、その点が黒点か白点かを
判断し、黒点なら、ステップ５１０４へ進み、前述のス
テップを繰返す。もしステップ５ｌｏｔで白点をみつけ
たら、ステップ５１０２で、追跡マツプを“１”とマー
クする。

ステップ５１０３では、全ての画素を追跡したかを判断
する。これは、追跡マツプに“０”の点が残っているか
否かで判断できる。こうして、ベクトルテーブルには、
水平線、垂直線を構成する全てのベクトルが追跡された
順で混在して格納される。

くベクトル分類〉・・・ステップＳ３４こうして、すべ
ての画素についてベクトル化を行った後、ベクトルテー
ブルの座標値より、ベクトル毎の傾きｋを求め、ベクト
ルテーブルに記入する。ベクトルの傾きｋは次の式で表
される。

＝　（（ｙ：：ｙ：）／（ｘ・−゛・））ヒ＝＝：２は
（この傾きはベクトルテーブル中に格納されているベク
トルが垂直ベクトルか水平ベクトルかの判断に使う。垂
直ベクトルとは第１９図に示した如く枠の縦線を構成す
べきベクトルであり、水平ベクトルとは枠の横線を構成
すべきベクトルである。

ベクトル分類のアルゴリズムを第７図（ｂ）に示す。

同図のフローチャートにおいて、ステップＳ１０→ステ
ツプＳ１７→ステツプＳＩＯのループはベクトルテーブ
ルから順にベクトルを読出して、傾きｋを算出し、その
ｋに応じて水平ベクトル又は垂直ベクトルに分類するも
のである。ステップＳＩＯでベクトルを取出して、ステ
ップＳ１１で上述の式に基づいて傾きｋを算出する。ス
テップＳ１２のモードとは、枠線認識を精細モードで行
うのか通常モードを行うかの意味で、これら２つのモー
ドはキーボード３等により１択され、本装置はこのステ
ップに入るに先立っていずれかのモートに設定されてい
る。

ここで、通常モードはすべてのベクトルを垂直ベクトル
か水平ベクトルかのいずれかに分類するもので、このよ
うな分類は車にｌｋｌ＞１、又はｌｋｌ≦１であるかを
判断（ステップ５１４）し、その判断に基づいて、水平
ベクトルテーブル（ステップ５１５）又は垂直ベクトル
テーブル（ステップ５１６）にベクトルを格納すること
よりなされる。垂直ベクトルテーブルを第１０図に、水
平ベクトルテーブルを第１１図に示す。

精細モードとは第７図（Ｃ）に示したように、ｌ　ｋ　
ｌ　＜１／Ｊ３であれば水平ベクトルと判断し、Ｉｋｌ
＞Ｊ３であれば垂直ベクトルと判断する一方で、１／Ｊ
３≦ｌｋｌ≦１３の間にあるベクトルは認識対象から除
外するモードである。こうすることにより、後述のピス
トグラムの最頻値の）′ｈ度を上げる事が可能となり、
より所望の枠線に近い表が得られるようになる。何故な
ら、１／Ｊ３≦１に！≦１３なる範囲は角度で言えば、
３０度〜６０度、１２０度〜１５０度・・・・・・であ
り、このような範囲にあるベクトルは斜め方向に人力さ
れたものでありノイズとすべきものであるからである。

このために、１／Ｊ３≦ｌｋｌ≦１３のときは、ステッ
プＳ１３からステップ３１７に直接進み、垂直ベクトル
テーブル又は水平ベクトルテーブルに格納しない。尚、
精細モードを画する１／Ｊ３≦Ｉｋ１≦Ｊ３は、当然の
事ながらこれらの値に限られず、可変であってよい。

さて、この垂直ベクトルテーブル、又は水平ベクトルテ
ーブルへの格納の際（ステップＳ１５゜５１６）、各ベ
クトルがｘ　Ｉｔｈ、又はｙ軸に平行でないであろう事
を考慮して、そのバラツキを少なくするために、垂直ベ
クトルについては、第１２図（ａ）に示すようにＣＸＭ
　＋）ｃ、）／２をその垂直ベクトルのＸ座標（そのよ
うな座標を便宜上、Ｘ中点と呼ぶ）として代表させ、一
方、水平ベクトルについては、第１２図（ｂ）に示すよ
うに（ｙｔ＋ｙｅ）／２をそのＸ座標（同じく、Ｘ中点
と呼ぶ）として代表させるように格納する。

即ち、一本の垂直ベクトルはＸ中点及び始点、終点のＸ
座標で表現できる。もし枠線の１つの垂直線を構成して
いる垂直ベクトルが複数個あるならば、そのような複数
個の垂直ベクトルは互いに近い値のＸ中点をもつ筈であ
る。これが後述のヒストグラムをとる根拠となっている
。又、水平ベクトルについても同様である。

そこで、ベクトルの分類が終わると、ステップ５１８で
、垂直ベクトルはＸ中点の座標の値で、水平ベクトルは
Ｘ中点の座標の値で、夫々昇順に並べ換え（ソーティン
グ）を行う。この並べ換えにより、ベクトル化の追跡類
に依存したものであった垂直、水平ベクトルテーブル中
の各ベクトルの順序が、１つの垂直線（又は、水平線）
を構成するベクトル毎に、並べ換えられる。この段階で
は第２０図に示した如く、最終的には一本の直線となる
べき複数の垂直ベクトル（水平ベクトル）はバラバラで
、いずれのＸ中点（Ｘ中点）を垂直線（水平線）の最終
的なＸ座標値（ｙ［標値）とすべきか決定されていない
。

その決定のために、ステップＳＩ９で垂直ベクトル（水
平ベクトル）については、Ｘ中点（Ｘ中点）についての
ヒストグラムを求め、そのｍ　ＢＲ値をもって、垂直線
（水平線）のＸ座標（Ｘ座標）とする。第１３図に第４
図の画像の場合に得られる垂直ベクトルのヒストグラム
の一例を示す。最頻値を順にＸ　ｌ　＋　Ｘ２　＋　ｘ
３　＋　Ｘ　４　＋　Ｘ　５　とする。同様のヒストグ
ラムを水平ベクトルテーブルについても求め、結果とし
て、水平線のｙ座標値Ｙ　＋＋ｙ２．３’３．３／　４
．ｙＳを得る。次に、ステップＳ２０で垂直ベクトルテ
ーブル（水平ベクトルテーブル）中のＸ中点（Ｘ中点）
を各垂直線（水平線）毎に、前記求めた最頻値ｘＩ　（
ｙｌ）で置き換える。この時点で、垂直ベクトルテーブ
ル（水平ベクトルテーブル）中においては、１つの垂直
線（水平線）を構成するベクトルの始点座標と終点座標
とは１つの直線で連なる。尚、前述のベクトルの中点を
ベクトル位置に置き換える操作はヒストグラムの拡がり
を狭め、精度を増す効果がある。

前述した精細モードの効果について説明する。

通常モードでは第１３図のヒストグラムにおいて、各Ｘ
の値に対する頻度の幅が拡がってしまう。この拡がりは
最頻値を求めるときの誤差要素になる。ところが、精細
モードにおいては、斜め方向（例えば、３０度〜６０度
、１２０度〜１５０度・・・・・・）に人力されたベク
トルは認識対象から除外され、従ってヒストグラム上に
は現われないので、前記法がりが少なくなる効果がある
。

〈プリンタ出力〉・・・ステップＳ３５ここで得られた
垂直、水平ベクトルをプリンタ６に出力すると、排紙ト
レイ７上に、第１４図に示す清書された表枠線が描かれ
た出力用線が得られる。

〈出力の評価〉 さて上述した実施例では、一定の範囲内にあるベクトル
を垂直ベクトル又は水平ベクトルに分類していた。この
分類は、ベクトルを縦線方向又は横線方向に揃うように
強制的に回転している事に相当する。このような回転は
ベクトルが同じｔｇ、線又は横線上にあれば問題無いが
、第８図（ｂ）の枠線の角の部分のベクトル２０のよう
に、このベクトルを垂直ベクトルか水平ベクトルのいず
れかにしてしまうと、その方のベクトルは「飛び出た」
部分ができ、他方には「空白」の部分ができる。又、前
述した精細モードであっては、ベクトル２０は斜めであ
るとして除外され、結果的に「空白１部分ができる。し
かしこの「空白」部分は次の理由により問題にならない
と考えられる。

即ち、ベクトル切出しは１０画素単位で行なっているの
で、「飛び出る」部分又は「空白」部分の最大長は、そ
のベクトルの傾きが４５度として、１０／７２＝約７画
素程度であると考えられ、この程度であれば問題になら
ないからである。又、この程度であねば、削除、補間は
容易である。

ところで、前述の実施例は、入力された手書き画像を第
４図の如く線の切れ目がない状態で入力されたものとし
て説明した。しかし、手書きであれば、例えば第１５図
のように切れ目１００，１０１が存在する事もあり得る
。ところが、この切れ目はベクトル化の過程でベクトル
の情報そのものとしてはイ肖えてしまう。又、もしその
切れ目が１０画素以上であれば、ベクトルの個数が１つ
減る事になる。そこで、上記実施例と同様に、垂直ベク
トル及び水平ベクトルについて、ヒストグラムをとり、
更に並べ変えを行う。そして、抜けた部分の画素数を数
え、その抜は部分の画素数と所定の閾値とを比べ、抜け
の画素数が小のときは、その抜けの部分を補間するよう
にする。さて、上記閾値としては、通常考えられる表の
升目の大きさ、又は、１文字のフォントの大きさを目安
にして決定すればよい。

〈実施例の効果） 以上説明した実施例によれば、 ■二手書きによる枠線を、イメージスキャナから人力す
るという簡単な手順で、清書化された表枠線を文字作成
装置に人力出来るようになった。

■：任意の曲線を含む原始画像を加工して、高精度に、
直線からなる枠線を生成できる。

■：精細モードにすれは、ば線又は横線とすへぎでない
ペクト（しをノイズとして除外でき、より正確な表が得
られる。

■：ファクシミリで得られる走査線画像に画素の添加、
削除を行うような構成に比して、より高精度にできる。

・５：手直ベクトル、水平ベクトルの夫々の、横線、紅
線に対する相対的値（二をベクトルの中点で置き換える
ので、ヒストグラムをとるときの誤差が極小化される。

■：清書化された枠線をＣＲＴＺ上に出力し、制御部１
の持つワードプロセッサ機能により文字、図形を加える
といった文書ＷＡ集も可能である。また、水平、垂直方
向の枠線をベクトル情報として格納しているので、文字
追加の際、文字の大きさに従って簡単に枠線の位置を変
更できる。

〈他の変形例〉 上述の実施例と異なり、ベクトルの傾きｋの分類を、水
平、垂直の２種類だけでなく、水平、垂直、右斜線、左
斜線の４種類にし、斜め線の枠線も認識可能になる。こ
のときは、ヒストグラムも水平、垂直、右斜線、左斜線
の４種類について行えばよい。又、ベクトル化も単に始
点と終点の組合せで把握した方法に限られず、所定幅毎
に連続する黒点の集合において、例えば最小自乗法によ
るベクトルの抽出も可能である。

又、上述の実施例において、手書き画像による入力は原
稿をイメージスキャナから人力するようにしていたが、
マウス４等のポインティングデバイス等を用いてＣＲ７
２画面上に描いて入力するようにしてもよい。

又、第１６図の如く、表の升目が一部で他の部分と異な
る部分１０２があっても、つまり大きい升目を必要とす
るような場合Ｇｆ、前述した実施例に従ってヒストグラ
ムをとれば第１７図の如く、前記異なる部分に対応する
ヒストグラムの度数が比較的大きく下がるので、手書き
による抜けとの区別がつく。そして、１０２に対応する
部分のベクトルは存在しないので、出力された表は第１
８図の如く所期のものが得られる。

［発明の効果コ 以上説明したように本発明によれば、例えば手書入力画
像等の如き任意の曲線からなる原始画像から、直線の枠
線を得る事ができる。特に、従来のように画像を走査し
て人力する必要はなく、原始画像全体から枠線を再構成
する事ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る一実施例のブロック構成図、 第２図は実施例の枠線構成装置をグラフィック処理シス
テムとしたときの外観図、 第３図は実施例における処理手順の概略を示すフローチ
ャート、 第４図は手書き入力の一例を示す図、 第５図はイメージメモリ内の空間を示す図、第６図（ａ
）は第４図の人力の一部に対応するイメージメモリ内の
データを示す図、 第６図（ｂ）はイメージメモリの各画素に対応した追跡
マツプの図、 第７図（ａ）は実施例に係る処理の制御手順を示すフロ
ーチャート、 第７図（ｂ）はベクトル分類のＢ−ｑフローチャート、 第７図（Ｃ）は精細モードを説明する図、第８図（ａ）
、（ｂ）はベクトル化処理を説明する図、 第８図（Ｃ）はベクトル化のための黒点追跡の手法を説
明する図、 第９図はベクトルテーブルを示す図、 第１０図、第１１図は夫々垂直ベクトル及び水平ベクト
ルテーブルを示す図、 第１２図（ｆｆ）、（ｂ）はベクトルの最適化を説明す
る図、 第１３図はＸ方向に対するベクトルのヒストグラム、 第１４図は実施例により清書化された表を示す図 第１５図は手書入力の一部に抜けがある場合を説明する
図、 第１６図、１７図、１８図は夫々、他の変形例における
手書入力図、ヒストグラム、清書化された表の図、 第１９図は同一方向ではあるが、位置がバラバラである
垂直ベクトル及び水平ベクトルと最終的な枠線との対応
を示す図である。 図中、 １・・・制御部、２・・・ＣＲＴディスプレイ、３・・
・キーボード、４・・・マウス、５・・・イメージスキ
ャナ、６・・・プリンタ部、８・・・ＣＰＵ回路、９・
・・プログラムメモリ部、１０・・・イメージメモリ部
、１００゜１０１・・・抜け（切れ目）、Ｉ〜■・・・
ベクトルである。 特許出願人　　キャノン株式会社 代理人　弁理士　　犬　塚　康　ｉ″゛、−″パ″゛ツ
：＝−χ゛−・。 ｉｉミ２ｊ７だ； 引　コ 第３コ □χ 雰５図 □工 第６塁　（０） ｉ套Ｌ　Ｆ、７　・ソフ。 正前、ハ目 ■ 第　９７ 水子へ゛クトルフー７ル ヱＳ？χｅ ′Ｉ χ九蘭−産ＡＬ通 第１３２！ 第１４図 第１５ご 筒１６図 工８同〈も職種 零１７Ｆ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）任意の曲線からなる原始画像を加工して直線から
   なる枠線を得る枠線構成装置であつて、前記原始画像を
   所定の画素長で連続する集合毎に分割する分割手段と、 前記集合を、集合を代表させる線分の形で抽出する線分
   抽出手段と、 該線分の前記直線に対する傾きを演算する演算手段と、 前記傾きに基づいて前記線分を、前記直線の傾き毎にグ
   ループ分けする分類手段と、 前記各グループに属する前記線分を、該グループに対応
   する前記直線と平行する１つの直線上に並ぶように、前
   記線分を並べ換える並換手段とを有し、 該並べ換えられた線分の集りが枠線とする事を特徴とす
   る枠線構成装置。
2. （２）原始画像は手書き入力された画像である事を特徴
   とする特許請求の範囲第１項に記載の枠線構成装置。
3. （３）前記直線と平行する１つの直線の位置は、グルー
   プに属する線分のヒストグラムから決定する事を特徴と
   する特許請求の範囲第１項に記載の枠線構成装置。
4. （４）枠線を構成する直線は、すくなくとも２つの直交
   直線を含む事を特徴とする特許請求の範囲第１項に記載
   の枠線構成装置。