JPS63223978A - 線図形の整形方法 - 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】 〔概　要〕 屈曲点を種類分けし、対抗する屈曲点にお互いを打ち消
し合うような重みを付け、近傍における平均化処理を行
うことで細かな変動を消去し、線図形を整形する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、細線化処理され、分岐点や交差点を取り除い
た線図形の整形方式、特に屈曲点の抽出方式に関する。

文字、白地図、設計図面などの図形は線図形であるが、
これらを電子計算機のメモリに格納するには膨大なメモ
リ容量を必要とする。このため、ベクトル化と呼ばれる
処理によりデータ量を圧縮して格納する方法がとられる
。これは線図形を、直線ならば端点の座標値のみで、折
線ならば端点と屈曲点の座標値のみで表現する処理であ
る。

ベクトル化処理には、細線化処理により線図形を幅１　
（画素１個分の幅）の線にした後で行う場合と、原図形
に直接行う場合があるが、本発明は細線化された図形に
対して行う方法である。

細線化処理された図形では線部分の画素値は１で、周囲
はＯｌまたは線部分の画素値はＯで、周囲は１である。

以下においては前者の場合のみについて説明するが、後
者の場合においても同様である。線部分を表す１の連続
性について２種類の定義があり、画像上の任意の３×３
の近傍の中心の画素の値が１である場合、上下左右４方
向の１のみが中心の１に連続していると考える４連結と
、斜め方向へも連結性を考える８連結である。例えば第
２図（ａ）は４連結の定義では細線であるが、８連結の
定義では細線ではない。第２図（ａｌを８連結で細線化
すると第２図（ｂ）あるいは第２図（Ｃ）となる。

以下では連結性を８連結として説明するが、４連結の場
合も同様である。

細線における端点は、第３図に示す近傍パターンのいず
れかであり、入力画像の中でこれらのいずれかのパター
ンを持つ部分を探し、その中心の画素値として１を、そ
れ以外の場合にはＯを出力するような論理を組めば検出
することができる。

このように近傍パターンを定義し、そのパターンをもつ
部分の中心の画素値として１または０を、それ以外のパ
ターンをもつ部分の中心の画素値としてＯまたは１を与
える処理はハードウェア化が容易な論理フィルタリング
と言う処理として知られている。

同様に細線における分岐点は、第４図に示すパターンで
、交差点は第５図に示すパターンで与えられるため、８
余理フィルタリングによりこれらを検出した画像を得て
、原画像と排他的論理和をとることにより、原画像から
分岐点と交差点を取り除き、本発明が入力とする画像を
得ることができる。

〔従来の技術〕

屈曲点の検出方式としては、細線化２値画像中の線上の
各画素において、その近傍にある線上の画素との位置関
係から曲率を求め、曲率が急激に変化する画素の座標を
屈曲点とする方法がある。

例えば線図形が第６図の如くであれば、画素Ｐについて
距離３の位置にある線上の画素との関係から求めた角度
θがあるイキ値以上であればＰを屈曲点とする方法であ
る。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしこの方式ではある距離能れた画素値を参照する必
要があるため、メモリをランダム・アクセスする必要が
あり、ハードウェア化が困難であるため、処理速度が遅
い。

本発明は、ハードウェア化が容易なアルゴリズムであり
、高速に屈曲点を検出できる。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明では屈曲点を種類骨けし、同種で対抗する屈曲点
にお互いを打ち消し合うような重みを付け、重み付けし
た画像を、平均化することにより、近傍で対抗する屈曲
点を検出しないようにする。

以下図面で説明する。第７図は屈曲点のパターンである
。■〜■は１３５°の屈曲点で■〜＠は９０°の屈曲点
である。

第８図（１１、（２）は直線の線図形の例を表す。メモ
リに記憶させるため図形は正方格子上に量子化され、直
線は画素単位に見ると折線になる（第７図の屈曲点パタ
ーン■と■が現れている。）。第８図（１１は（２）よ
り傾斜が急で、傾斜が急なものほど１の繰り返しが短い
。

第８図（１）、（２）においては各々の直線の端点のみ
が重要であり、途中の屈曲点は意味を持たない。

第８図（１）、（２）は直線と屈曲点からなるが、特に
各点が微細で多数ある場合、人間の雌には直線に見える
。両直線において屈曲点は対抗した対になっている。こ
れら途中の対抗する屈曲点の対を屈曲点として検出しな
いようにし、途中の直線部を省略すれば、これらの直線
は両端点の座標のみで表現することができる。

第９図は折線の例であ、る。第９図においては■で示さ
れる画素を屈曲点とする折線と見るのが自然である。本
発明は第８図（１）、（２）に見られる直線上の屈曲点
は検出せず、第９図の■のような屈曲点を検出するもの
である。

折線屈曲部に現れる屈曲点■を、直線上に現れる屈曲点
と区別して検出するため、本発明では次の如き重み付け
を行う。第７図■〜■の屈曲点のパターンでは中心の画
素の値として８１を、■〜■に対しては、−８１を■、
［相］に対しては１６２を、■、＠に対しては−１６２
を付ける。

第１０図（１）は第８図（１）の直線に、第１０図（２
１は第９図の折線に重み付けを行った結果である。第８
図（２）では左下から１１と１が２個続き（第１列とす
る。）、次に斜め上方に１段上がって１１と１が２個続
く　（第２列とする。）が、第１０図（１）の左下端の
−８１は上記第１列の右端の１に対応しくこの右端の１
は第７図■のパターンの中心の１に該当し、従って重み
は−８１゜）、第１ｏ図（１１の次の８１は上記第２列
の左端の１に対応する（この左端は第７図■のパターン
の中心に該当し、従って重みは８１゜）。以下、同様で
ある。

また第９図の■は第７図［相］のパターンの中心に該当
し、従って重みは１６２である。

さてこうして得られた画像に原画像である細線化２値画
像をマスクとして平均化処理を施し、第１１図（１）、
（２）を得る。

第１１図（１）、（２）は次の処理で得られるものであ
る。第１２図（１）の３×３の近傍Ｆｌでは右上端の画
素値が−８１、残りの画素の値は０であるからＦｌ内の
画素値の和は−８１、これをＦｌ内の画素数９で割ると
−９であり、これをＦｌの中心Ｐ１の画素値とする。第
１１図（Ｌ）の左下の−９はこのようにして得られる。

同様に近傍Ｆ２については、近傍内の画素値の和は８１
−８１＝０、従ってＦ２の中心Ｐ２の画素値は０である
。これは第１１図（１）上記左下端の−９の右斜め上方
の０に該当する。このような平均化処理を、第８図（１
）で画素値が１の位置だけに行い、第８図（１１で画素
値が０の位置に０を割り付けていくと（原画像である細
線化２値画像でマスクすると言う意味。）、第１０図（
１）から第１１図（１）が得られる。また第１２図（２
）で近傍Ｆ３については、近傍内の画素値の和は−８１
＋１６２−８１＝０、従ってＦ３の中心Ｐ３の画素値は
０である。第１１図（２）の２つの２の間上の０はこう
して得られる。以下同様に平均化し、第９図でマスクす
ることで第１０図（２）から第１１図（２）が得られる
。このような（マスク付き）平均化処理はハードウェア
化が容易であり、現在広く用いられている。

さらに第１１図（１１、（２）に上記と同様の平均化処
理を施すことにより、第１３図（１）、（２）を得る。

第１３図（１）、（２）の画素のうちその値が一２以上
２以下のものには画素値０を、それ以外の画素には画素
値１を割り付けるような２値化処理により第１４図（１
１、（２）を得る。このような２値化処理もハードウェ
ア化が容易で、現在広く用いられている。

第１４図（１１、（２）に縮退化処理を施すことにより
、第１５図（１）、（２）を得る。第８図（１）、第９
図を入力とした場合この処理は意味を持たないが、例え
ば第１６図（１）のような画像を入力とすると、第１４
図に相当する画像は第１６図（２）のようになり、屈曲
点部分にノイズが生じる。縮退化処理は連続する画素値
ｌを一点の画素値ｌで代表させる処理で、やはり論理フ
ィルタリングで構成できる。第１６図（２）に縮退化処
理を施すことにより、第１６図（３）が得られる。

第１７図（１）、（２）は、第８図（１）、第９図から
第３図に示した端点のパターンを用いた論理フィルタリ
ングによって端点を抽出した画像である。

第１５図（１１と第１７図（１１、第１５図（２）と第
１７図（２）の間でそれぞれＯＲを取ることにより、第
１８図（１）、（２）が得られる。即ち第８図（１）か
らは端点のみが検出され、第９図からは端点と屈曲点が
抽出されている。

先に付けた重み、８１−８１１６２、−１６２は２回平
均化処理を施した後、値が残るように９の２乗である８
１を基本となる数とし、２つの屈曲点の種類を表すため
その２倍の数を採用したことにより決定されたものであ
る。２値化に用いたイキ値は基本数を８１としたため結
果の値が直線とみなされる部分で一２以上２以下の範囲
であるため決定される。重みとイキ値に以上に示した数
の倍数を用いても、正の数のみで扱えるようにおのおの
の数に１６２を加えても同様に処理できる。

また線部分の画゛素値を０、周囲を１で表す場合には、
最初の重み付けのパターンとして０と１を反転したもの
を用い、２値化の結果にＯと１が反転した結果が得られ
るようにし、縮退化処理におけるパターンとしてＯと１
を反転したものを用いれば良い。

平均化処理の範囲を拡張する場合には、以上と同様な考
え方で２値化のイキ値を決定すれば良い。

４連結の場合は第１９図に示す屈曲点パターンを用いれ
ば良い。（■〜＠と重みの対応は、８連結と同様である
。）また縮退化、端点検出にも４連結用のものを用いる
必要がある。

〔作用〕

このように屈曲点の種類に従って重み付けし、斜めの直
線において生じる屈曲部からの屈曲点の抽出を避け、折
線の屈曲点のみを抽出することができる。

〔実施例〕

第１図は本発明の実施例装置の構成を示す。

第１図の線図形整形回路ブロック図においてａは画像メ
モリであり、ここに第８図（１）、第９図の如き細線化
２値画像を格納する。

ｂ　−ｅは論理フィルタリング回路で、第７図■〜■を
論理フィルタリング回路すが、同■〜■を同Ｃが、同■
、■を同ｄが、同■、■を同ｅが検出すると１を、それ
以外ではＯを出力する。

ｆ　−％−ｉは濃度変換回路であり、ｂ　−ｅの出力が
１のとき８１、−８１．１６２、−１６２の重みを付け
る。

ｊ〜１は画素間演算回路であり、ｆ　％　ｉの出力を足
し合わせた画像を作成する。処理ｌ後は、第１０図（１
）、（２）が得られる。

ｍ、ｎは平均化フィルタリング回路でこれらの出力とし
て第１３図（１）、（２）を得る。

０は２値化回路であり、ｐは縮退化回路である。

０とｐの処理結果として第１５図（１１、（２）を得る
。

ｑは第３図のパターンを用いた論理フィルタリングによ
る端点検出回路であり、ａの画像メモリの細線化２値画
像から端点のみを検出する。

ｒは遅延回路でｂ　−％−ｅから０までの遅延と、ｑと
ｒの遅延を合わせるように、遅延時間が設定される。

Ｓは画素間演算回路であり、Ｏの出力とｒの出力の論理
和をとる。

ｔは画像メモリで処理結果が格納される。

この処理はパイプライン方式で実現できるため、画像メ
モリｔはな（とも良い。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明によれば正確な
屈曲点検出が可能で、またハードウェア化が容易なため
線図形の整形を高速に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示すブロック図、第２図は細
線の定義を説明する図、 第３図は８連結の端点のパターン図、 第４図は８連結の分岐点のパターン図、第５図は８連結
の交差点のパターン図、第６図は従来の方法を説明する
図、 第７図は８連結の屈曲点のパターン図、第８図は８連結
の直線の例、 第９図は８連結の折線の例、 第１０図は重み付けをした例、 第１１図は平均化を行った例、 第１２図は平均化処理の説明図、 第１３図は２回目の平均化を行った例、第１４図は２値
化の例、 第１５図は縮退化の例、 第１６図は縮退化の効果がある場合の例、第１７図は端
点検出の例、 第１８図は処理結果の例、 第１９図は４連結の屈曲点のパターン図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 細線化２値線画像の屈曲点を種類分けして、同種で対抗
   する屈曲点に屈曲部の両端点において互いに打ち消し合
   う重みを付け、 この重み付けされた画像に対して、入力である細線化２
   値画像をマスクとして近傍における平均化処理を２回施
   し、その結果を先の重みから決定されるイキ値によって
   ２値化し、その結果に縮退化処理を施すことにより、細
   線化２値画像から屈曲点のみを抽出することを特徴とす
   る線図形の整形方式。