JPS63310089A - 記号抽出方法 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は図面自動読取装置に係り、特に地図や施設図面
中の記号抽出に好適な記号抽出方法に関する。

〔従来の技術〕

従来、複雑な図面中の記号抽出は、特開昭５８−９６３
６５のように、記号を閉図形に限定し、穴の面積を基に
記号領域であるとしたり、記号は図面画像の額縁と同一
の連結領域に隣接するといった特徴から行なっていた。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来技術は閉図形以外の記号（たとえば塗りつぶし
記号）や図面画像の額縁と同一の連結領域に隣接しない
記号（たとえば配線と配線の間に囲まれた領域内の記号
）の抽出については配慮がされておらず、地図や施設図
面中の記号抽出への適用には問題があった。

本発明の目的は、孤立記号及び線に接続された記号の抽
出において、閉図形以外の塗りつぶし記号の抽出も可能
とし、線図形に囲まれた領域内の記号の抽出も可能とす
ることにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、図面画像の連結背景領域が一定面積又は一
定寸法以上の背景領域を抽出し、該背景領域から一定幅
膨張した、背景膨張領域を計算し。

該背景膨張領域から一定幅収縮して、背景収縮領域を計
算し、該背景領域以外の領域と該図面画像との論理積に
よって抽出される画像を記号画像と　′することにより
、達成される。

〔作用〕

一定面積又は一定寸法以上の背景領域は、ＬＡ図形間の
交差した比較的大きな領域は背景とすると、ともに、記
号内の小さな閉図形領域や線図形そのものは除外される
。したがってこの背景領域以外の領域は記号（記号内の
閉領域も含んで）と線図形の領域を示している。ここで
背景領域を線図形の幅以上かつ記号の幅以下で、膨張を
行なうと、背景膨張領域は、線図形の領域に侵入する。

この結果、背景膨張領域以外の領域は記号だけとなる。

しかも閉図形以外に塗りつぶし記号も含まれるただし、
膨張の結果、記号の一部分が欠損しているので、次に背
景膨張領域を逆に収縮する。この背景収縮領域は記号以
外の領域を示しており、実質的に記号が抽出されたこと
になる。ここでは背景収縮領域以外の領域と原画である
図面画像と論理積すなわち重なりのある部分を求める。

これにより、記号画像が求まる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。

第１図は本発明の詳細な説明図である。第１図において
１００から６００は図面画像の各ステップにおける処理
例を示したものである。１００は原画（図面画像）、２
００は背景領域、３００は背景膨張領域、４００は背景
収縮領域、５００は記号領域、６００は記号抽出画性で
ある０図面画ａ１１００は、スキャナ等の光電変換装置
から入力したものでも良いし、画像ファイルに既に格納
されているものであっても何ら問題はない。尚この図は
上水道施設図面を単純化して書いたものであり、記号１
０１は塗りつぶし記号、記号１０２〜１０４は閉図形で
あり、中に文字があったり、なかったりする、さらに記
号は線図形に接続されたり離されたりするが、いずれも
抽出する必要がある。画像は記号及び線図形部分（図中
ハツチング部）は値゛１′、背景部（白部分）はｇ　Ｏ
ａの２値画像とする。２０−０は図面画像１００の背景
部分のうち、連結領域の面積が一定値以上の背景部分の
み抽出した背景領域である。（ハツチング部は１′を示
す、以降同様）面積一定値以上の領域を抽出すると、記
号内の背景（微小白領域）は除外されるため、記号自身
と記号の内部及び線図形部分が白領域（値゛′０”）と
して抽出されたことになる０次に線図形部分を取り除く
と記号だけが抽出されることになる。３００は背景領域
２００を線図形が取り除かれる程度に膨張した背景膨張
領域である。一般に線図形の幅をｄとすると。

の論理和ｐｔａ（（ｉ、ｊ）はｉ１！ｊ像の位置）を新
しい画像値とする膨張演算を施すことにより、線図形だ
けを消滅することができる。しかし背景膨張領域３００
は記号の一部分を消滅させるので、次にこれを収縮させ
た画像、すなわち背景収縮領域４００を求める。この収
縮は、膨張時のマスクサイズをＫとすると、Ｌ＝に＋α
のマスクサイズの画像を観測してその中の論理積ＰａＪ
を新しい画像値とする収縮演算を施こすことにより行な
う、ここでαは２〜３程度のものであり、ＫよりもＬが
多少大きなマスクとすることが、記号領域の抽出に必要
である。５００は背景収縮領域４００の画像値を反転さ
せたものであり、記号部分が′１″となる記号領域であ
る。最後に図面画像１００と記号領域５００との間の論
理積を求め、これを記号抽出画像６００とする。１０１
〜１０４は抽出した記号の例である。

第２図は第１図の動作を行なうフローチャー１−の１例
を示したものである。

ステップ１０：原画１０９を入力。

スキャナ又は画像ファイルから１画像メモリへ入力する
。

ステップ２０〜４０：原画１００がら背景領域２００を
抽出。

ステップ２０：Ｊ７Ｘｉｉ１ｉｉ１００の背景部（白領
域）の連結領域にラベル番号を与える。画像中の連結領
域のラベル付は既に公知であり（たとえば、特開昭５７
−６７９８７　）ここでは記載を略する。

ステップ３０：原画１００の背景部分について各ラベル
番号毎に領域の面積を算出し、第３図のごとき、面積テ
ーブル７００を作成する。

ステップ４０：ｙＫ画１００の背景部分の内１面積テー
ブルを参照して、ある一定値以上のラベル番号を持つ背
景領域２００を抽出する。

ステップ５０：第４図のごときＫＸＫのマスク８００を
用いて、背景領域２００を膨張し、背景膨張領域３００
を抽出する。

ステップ６０：背景膨張領域３００をＬＸＬのマスクを
用いて収縮し、背景収縮領域４００を抽出する。

ステップ７０：背景収縮領域４００をｄ　Ｏｌ″。

゛１″反転し、記号領域５００を抽出する。

ステップ８０：原画１００と記号領域５００との論理積
を求め、記号抽出画像６００とする。

以上本実施例によれば、既存の画像処理技術の組合せ（
ラベリング技術、膨張・収縮演算２画像間論理演算）だ
けから、従来困難であった、閉図形及び塗りつぶし図形
の混在した図面からの記号抽出が可能となった。これに
より従来から開発されている画像処理用のＬＳＩや専用
ハードウェアが活用できるため、高速な記号抽出も実現
できるなど効果は大きい。

〔発明の効果〕

本発明によれば背景領域を抽出することによって、その
逆の記号領域を求めようとするものであり、記号内部の
複雑さや、変形に全く影響を受けず、閉図形や塗りつぶ
し図形からなる記号が混在しても両方の記号が抽出可能
となる効果がある。

又、背景領域の抽出に面積等の大きさ情報に関する制約
条件がついており、線図形の中に囲まれた記号をも抽出
可能となる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の動作例を示した図、第２図
は本発明の一実施例の処理のフローチャートを示す図、
第３図はラベル番号毎の面積を格納した面積テーブルを
示す図、第４図は膨張処理に使うマスクの例を示す図で
ある。 １００・・・原画、２００・・・背景領域、３００・・
・背景膨張領域、４００・・・背景収縮領域、５００・
・・記号領域、６００・・・記号抽出画像、７００・・
・面積テーブル、８００・・・膨張用マスク。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、記号、線図形が混在して書かれた図面を光電変換器
   により図面画像として入力した後、図面画像中の記号を
   自動的に認識する図面自動読取装置において、上記図面
   画像の連結背景領域がある一定面積又は一定寸法以上の
   背景領域を抽出し、上記背景領域から一定幅膨張した、
   背景膨張領域を計算し、上記背景膨張領域から一定幅収
   縮した、背景収縮領域を計算し、上記背景収縮領域以外
   の領域と該図面画像との論理積によつて抽出される画像
   を記号画像とすることを特徴とする記号抽出方法。