JPS6336483A - 輪郭画像の生成方法 - 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〕 本発明は製品の自動検査や画面の読み取りなどの分野で
物体の形状、姿勢、大きさ、数を検出するためにスキャ
ナやカメラなどから白黒２イ直のラスタ画像で入力する
場合、またはメモリ上の白黒２値（すなわち１かＯ）の
画像データをラスタ状に順次読みだす場合にその画像の
輪郭を生成する方式に関する。

〔発明の概要〕

本発明はラスタ画像を主走査線毎に白黒画素の変化点列
として記［αし、主走査線２本分の変化点の位置を比較
して輪郭をベクトルとして生成すると同時に、このベク
トルを設定した近似誤差以下で近似する輪郭画像の生成
方法を提供するものである。

また連結するベクトルに対してはラベリングを行い、こ
の結果から孤立したノイズを区別して除去する。

主走査線ごとの処理を操り返すことで画像の輪郭を逐次
、生成できる。

〔従来の技術〕

従来は第２図に示すようにメモリ上の画像に対して、任
意の変化点（Ａ点）から画素追跡法によって、Ｂ点、０
点の順で白黒画素の境界を図中の黒矢印で示す経路で追
跡し、図中０印で示す移動後の座標値（Ｘ、Ｙ）を記憶
していき、−回りしてＡ点に戻ることによって輪郭を表
す座標点列が完成する。

これらの技術は特開昭５９−９５６８０号公報及びオー
ム社刊“文字　図形認識技術の基礎”（森　俊二　著）
に紹介されている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来の方式では画素追跡法を用いるため、画像データへ
のアクセスは非うスク的である。従って人力されるラス
タデータを逐次的に処理できないため処理速度が低かっ
た。

また、メモリ節約のため輪郭をベクトル近似したり、孤
立したノイズと思われる小さな（設定値以下の大きさ）
輪郭を除去するなどの措置をｔｉｉｆ郭ベクトルの生成
と同時に行わないため、実用上不必要な座標点列を格納
する余分なメモリが必要であった・ 〔問題点を解決するための手段〕 第３図は１本の主走査線上の連続した画素を表し、０印
は白黒の変化点を表す。図のように変化点検出器で主走
査線毎に白黒の変化点を検出してその座標値（Ｘ）をバ
ッファへ記４２する。

第４図は主走査線２本分の変化点の位置関係を表し、０
印は白黒の変化点、白矢印は輪郭ベクトルを表す。図に
示すように２値画像の輪郭ベクトルは主走査線２本分の
変化点の位置関係から作る事ができ、変化点比較器で当
該主走査線２本分の輪郭ベクトルを生成する。

全主走査線について、この処理を順次行えば、求める輪
郭画像を往成する。

また、主走査線毎に得られる輪郭ベクトルは近似誤差を
格納したテーブルを参照することによって近似され、輪
郭ベクトルを格納するテーブルに書き込まれる。

さらに近似したベクトルについてラベリングを行い、そ
の結果をテーブルに書き込み、孤立したノイズ（第９図
のように閉じた輪郭ベクトルの外接長方形の大きさが設
定値以下であるもの）の区別と消去を行う。

〔作用〕

ラスタデータを入力する変化点検出器はデータの画素を
カウントして白から黒になった画素の座標（第２図にし
たがった座標）と黒から白になった座標をバッファに書
き込む。

バッファには最新の主走査線２本分の変化点の座標を常
に蓄え、主走査線カウンタによって主走査線が新しくな
った事がわかると古い（２行前の）主走査線の変化点の
データの上に新しい主走査線の変化点座標を上書きする
。

また、前記主走査線カウンタはその値をＹ座標として変
化点比較器へ供給する。

新しい行の変化点は１行前の変化点と比較器によって比
較され、主走査線２本分の輪郭がすべて検出される。

画像の輪郭は第５図の白矢印で示す輪郭ベクトルの集ま
りで表せる。検出した輪郭には、第５図の破線でかこん
だａ　−ｆの６つのパターンがある。

２本の主走査線に注目すると、これらのパターンは第６
図の（ａｌ〜（ｆｌのパターンに相当する。

図ｆａ）とＴｏ）のパターンは新しい性器こ新しい輪郭
が現れた場合である。図（Ｃ１と（ｄｉのパターンは前
の行から新しい行に輪郭が継続する場合である。

図（ｅｌと（ｆｌのパターンは前の行にあった輪郭が、
新しい行に無い場合である。輪郭は輪郭ベクトル生成器
によって近似されてテーブルに書き込まれる。近似でき
るかどうかの判定はベクトルの近似誤差を書き込んだテ
ーブルを上記輪郭ベクトル生成器が参照して行われる。

近似できる場合は近（以されたベクトルがテーブルに書
き込まれ、近似誤差を更新する。

近似できない場合は２木の別々のベクトルとしてテーブ
ルに書き込み、近似誤差を初期化する。

また各ベクトルについてラベリングを行い、結果（第１
０図のように連結するベクトルの外接長方形の左上隅と
右下隅の座標）をテーブルに書き込む。第５図（ｅｌの
パターンで輪郭が閉じる（輪郭なので必ず閉ループをな
す）毎にテーブルを参照することで孤立したノイズを区
別し、その輪郭ベクトルをテーブルから消去する。

上記の処理を入力するラスタデータの主走査線毎に行う
。

〔実施例〕

第１図は本発明のブロック図である。

入力するラスタデータについて主走査線カウンタ２は主
走査線をカウントし、変化点検出器１は主走査線上の変
化点を検出して、その座標値Ｘｉ。

Ｙｊ　　（ｉ＝ｌ〜ｎｊ、ｎｊ＝第ｊ行めの主走査線上
の変化点の数、Ｊ＝１〜Ｎ、Ｎ＝主走査線の数）をバッ
ファ３へ書き込む。

変化点の座標は主走査線上で第３図に示すような位置を
示す。

バッファ３は最新の主走査線２本分の変化点を保持する
。２本分の変化点は２つのバッファ（ａｌと（ｂｌを交
互に使って記憶する。バッファ３の変化点は第４図のよ
うになるので、変化点比較器４によって第６図に示す６
つのパターンに分類される。

この６つのパターンは２つずつ３つの輪郭ベクトル生成
器がそれぞれ専門に処理する。

第６図＋ａｌと（ｂｌのパターンは新しい主走査線上に
前の行の主走査線に連結する＆ｆ郭ベクトルのない輪郭
が現れた場合である。

この場合、図中０印で示す変化点について、白矢印で示
す輪郭ベクトルが生成される。輪郭ベクトル生成器５は
このベクトルをベクトルテーブル９に書き込む。ベクト
ルテーブル９は第８図で示すように、第７図の白矢印で
示すベクトルＡ、　　Ｂ。

Ｃをその始終点座標とベクトル同士のリンクポインタで
表す。

また、以後のベクトルの近似のための近似誤差の初期値
を近似誤差テーブル８へ書き込む。ラベリング結果（第
９図のように連結するベクトルの外接長方形の左上隅と
右下隅の座標）はラベリングテーブルｌＯへ書き込む。

第６図（Ｃ）と（ｄ＋のパターンは前の行の主走査線に
連結する輪郭ベクトルがある場合を示す。

この場合、図中Ｏ印で示す２＆ｌｌの変化点について、
白矢印で示す２本の輪郭ベクトルが生成される。丁でに
生成されたベクトルと図の新しいベクトルが近似できる
かどうかは近似誤差テーブル８の近似誤差から判定され
る。近似できる場合は、新しい１本の近似ベクトルがつ
くられる。近似できない場合は、すでにベクトルテーブ
ルに書き込まれたベクトルと別のベクトル停つくられる
。輪郭ベクトル生成器６はこのベクトルをベクトルテー
ブル９に凹き込む。またラベリング結果をラベリングテ
ーブル１０に、近似に必要な近似誤差を近似誤差テーブ
ル８へ書き込む。

第６図（ｅ）と（ｆｌのパターンは前の行の主走査線に
新しい主走査線上のベクトルと連結しない輪郭ベクトル
があり、２つの輪郭が接合した事を示す。

この場合、輪郭ベクトル生成器７はこのベクトルによっ
て連結される輪郭ベクトル２本を連結しベクトルテーブ
ル９へ書き込む。

このとき、ラベリングテーブル１０を参照して外接長方
形の大きさが設定値より小さいなら、孤立したノイズと
判定し、ベクトルテーブル９内でこのベクトルと連結す
るすべてのベクトルを消去する。

本実施例ではベクトルの近似法の例としてＲＭＰＰ法（
Ｊ、　５ＫＩａｎｓｌｙ　＆　Ｖ、　Ｇｏｎｚａｌｅｚ
　：　Ｆａｓｔ　Ｐｏｌｙｇ−ｏｎａｌ　Ａｐｐｒｉｃ
ａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｕｒｖｅｓ　、
ＩＥＥＥＰａ−仁ｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｏｎ、Ｖ
ｏｌ　１２．（１９７９）、）を使用した。

このアルゴリズムによると第１１図（ａｌのように、近
似できるかどうか判定すべきベクトルＢが、近似済みベ
クトルＡに対し角度範囲（ｒ　−１）内ならば、このベ
クトルは近似できる。同図［ｂ）のように、角度範囲外
ならば、近似できない。

近似誤差テーブル８には、第１２図のように近似ベクト
ルの始終点の座標と新しいベクトルの近似判定に必要な
近似角度範囲を書き込む。

近似により第１３図のように近似前のベクトル（図中黒
矢印）が長いベクトル（図中白矢印）になり、ベクトル
の数が減少する。

ベクトルテーブル９ではベクトルを第８図のように表し
、各ベクトルは双方向のポインタで前後のベクトルとリ
ンクしている。輪郭ベクトルは常に右側に黒画素がくる
ように作られるので、最終的に輪郭は第５図の白矢印で
示す閉じた輪郭ベクトルの集まりになる。

以上のような処理を全主走査線について行うとベクトル
テーブル９に連結した輪郭ベクトルが生成される。

〔発明の効果］ ラスタデータを変化点の形で主走査線単位にバッファリ
ングし、前の行の主走査線の変化点と比較するだけで輪
郭を生成するので、主走査線に対して逐次的処理であり
、高速処理を行える。

また輪郭を検出すると同時にこれを近似してメモリに置
くためメモリを節約できる。

また孤立したノイズの除去も輪郭の生成と並行して行え
るので、さらにメモリを節約でき、孤立したノイズの除
去処理を別に考慮する必要がない。

【図面の簡単な説明】

第１図は輪郭画像生成装置の構成ブロック図である。第
２図は従来の画素追跡法による輪郭画像の生成方法の模
式図である。第３図は主走査線における変化点の定義を
示す図である。第４図は主走査線２本分の変化点の模式
図である。第５図は画像の輪郭のベクトル表現と輪郭の
パターンの説明図である。第６図（ａｌ〜（［１は輪郭
ベクトルのパターンの模式図である。第７図は！２　’
５’？＝ベクトルの模式図である。第８図は輪郭ベクト
ルをいれるベクトルテーブルの説明図である。第９図は
輪郭ベクトルの外接長方形の模式図である。第１０１′
２Ｉはラベリングテーブルの説明図である。第１１図（
ａ）〜［ｂ）はベクトルの近似アルゴリズムの説明図で
ある。第１２図は近似誤差テーブルにおける近似誤差の
表現の説明図である。第１３図は近似によって輪郭ベク
トルが減少することの説明図である。 １・・・変化点検出器 ２・・・主走査線カウンタ ３・・　・バッファ ４・・・変化点比較器 ５・・・輪郭ベクトル生成器（１） ６・・・　　　　　　　　　　（２） ７・・・　　　　　　　　　　（３） ８・・・近似誤差テーブル ９・・・ベクトルテーブル １０・・・ラベリングテーブル 以上 ４、貴官ＷＡイづヒタニガ（イζ置ｆｆｉ、！万一）口
・・７口笛１図 第２図 主疋盃漆翠１″：１１アづ変イ巳、−匁定表をじ戸ｆ図
第３図 ｉｌ互４栗２半分の支イし戸、の不！Ａ図第４８ 第５図 （ａ）　　　　　　　　　　　　　　（ｂ）（ｃ）　　
　　　　　　　　　　　（ｄ）袢郭へ７トルのバ７−ン
拶「へ図 第６図 第７図　　　゛　第８図 輪享アベクトルータト愕−を方乃−撲式ロ　　　　　　
フヘ・ルフテーブｌ−説明図第９図　　　　第１０図 ベットルｏｔイ↓ズアルゴソｈ′ム＝ｑｚａｓｃり第１
１図 ；ＪＬ似票差の表現−家」ｍ２ 第１２因 ｔ＃／、Ｉ”Ｊ−χ市射郭ペアトル〃ζシ入り゛するニ
ヒの占えｐ月７第１３図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）白黒２値のラスタ画像について主走査線ごとに白
   黒の変化点を検出し、次いで主走査線２本分の変化点を
   記憶し、次に変化点を比較して輪郭を生成することを特
   徴とする輪郭画像の生成方法。
2. （２）前記輪郭の生成において、設定した近似誤差以下
   で輪郭をベクトル近似して輪郭を生成することを特徴と
   する特許請求の範囲第１項記載の輪郭画像の生成方法。
3. （３）前記輪郭の生成において、輪郭をベクトル近似し
   て第１のメモリに書き込み、連結するベクトルのラベリ
   ングを行いラベリング結果を第２のメモリに書き込み、
   前記ラベリング結果から孤立したノイズを区別し、前記
   第１のメモリに書き込まれた近似ベクトルのうち前記孤
   立したノイズに該当する輪郭ベクトルを消去することを
   特徴とする特許請求の範囲第１項記載の輪郭画像の生成
   方法。