JP2706744B2

JP2706744B2 - 画像データの位置歪み補正方法

Info

Publication number: JP2706744B2
Application number: JP4105780A
Authority: JP
Inventors: 義数守
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1992-03-31
Filing date: 1992-03-31
Publication date: 1998-01-28
Anticipated expiration: 2013-01-28
Also published as: JPH06208617A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、図面データの自動入力
装置などに利用される画像データの位置歪み補正方法に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図面をイメージスキャナーなどで電子的
に走査し、得られた２値の画像データに対してベクトル
化処理と文字、記号等の図形要素の認識とを行う図面の
自動入力システムが開発されている。このような図面の
自動入力システムでは、図面の描かれている媒体( 例え
ば紙やマイラー紙) の伸縮や、イメージスキャナの有限
の解像度、あるいは媒体の送り精度等に起因する図形デ
ータの微小な位置誤差(歪み) が自動入力された図面デ
ータ全体にわたって生じる。特に、Ａ３乃至Ａ１サイズ
程度の大型の設計図などでは、大きな位置歪みが発生す
る。このため、ベクトル化処理の前処理として、位置歪
みの補正を行うことが往々にして必要になる。

【０００３】このような位置歪みを補正する方法として
は、例えば周知のアフィン変換による方法( 例えば「エ
レクトロニクス技術集中基礎口座ディジタル画像処理
技術」日本工業技術センター昭和58年発行参照) や、
立体幾何の“点による投影"に基づく方法( 例えば「数
学ワンポイント双書立体幾何」共立出版昭和54年発
行参照) 、あるいは水平もしくは垂直方向に存在する位
置歪みをその位置歪みの方向と直交する方向に段階的に
補正する方法( 特開平1-２５３７９６等) などが知られ
ている。いずれの方法による場合でも、イメージスキャ
ナで読取ったラスターデータを構成する画素群のそれぞ
れについて位置歪みを補正している。

【０００４】本出願人が先に出願した「画像データの位
置歪み補正方法」と題する特願平３ー３０３９３６号の
明細書には、ベクトル処理後の図枠内に含まれる画像デ
ータについて、アフィン変換による３点位置歪み補正
と、未補正の１個の頂点を対応の補正後の頂点に一致さ
せるための補正量を算定し、これを図枠内の各画像デー
タに相対位置に応じて比例配分する４点位置歪み補正方
法が開示されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の位置歪み補
正方法では、自動入力後の図枠などの位置歪みから補正
係数を算定し、これに基づき図枠内の図面データの位置
歪みを補正しているが、これは図面全体に生じた平均的
な補正量のもとで位置歪みを行うことを意味している。
しかしながら、このような方法では、媒体の送りむらな
どによって発生した局部的な歪みを補正できないという
問題がある。

【０００６】また、上記従来の位置歪み補正方法のうち
上記本出願人の先願に係わるもの以外では、ラスターデ
ータを構成する画素群のそれぞれに対して位置歪みの補
正を行っている。これは、従来、位置歪み補正対象の図
面サイズが数百画素×数百画素程度と比較的小さなもの
が主体であったためと考えられる。しかしながら、Ａ３
乃至Ａ１サイズの大きな設計図を対象とする図面の自動
入力システムでは、位置歪み補正対象のラスターデータ
の画素数が数万画素×数万画素程度もの膨大なものとな
るため、処理時間が長引くという問題がある。また、補
正対象のラスターデータを蓄積しておく大容量のメモリ
に加えて位置歪み補正中のラスターデータを一時的に蓄
積しておく大容量のメモリも必要になり、システム全体
が高価になるという問題がある。

【０００７】従って、本発明の一つの解決課題は、媒体
の送りむらなどによって発生する局部的な位置歪みに対
応可能な新規な位置歪み補正方法を提供することにあ
る。

【０００８】本発明の他の解決課題は、処理時間とコン
ピュータ資源の低減が可能な新規な位置歪み補正方法を
提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明に係わる画像デー
タの位置歪み補正方法は、ａ．媒体上に所定間隔で縦横に配列される複数の基準線
によって囲まれる枡目を形成しておく段階と、ｂ．イメージスキャナで読取られベクトル化処理され、
枡目内部にベクトル化画像データを含むことを条件とし
て、枡目の全部又は一部を抽出する段階と、ｃ．上記抽出した１個又は隣接する複数個の枡目につい
て実際に抽出した４個の頂点と位置歪みが無いことを想
定して算定した４個の頂点とに基づきこの枡目に含まれ
るベクトル化画像データに対して４点位置歪みを行う段
階とを含んでいる。

【００１０】

【作用】紙などの媒体上には、所定サイズの枡目が予め
形成される。イメージスキャナで読取られベクトル化処
理された各枡目は、媒体の送りむらなどによって発生す
る局部的な位置歪みを反映したものとなる。各枡目の全
部あるいは内部にベクトル化された画像データをを含む
ものだけが抽出され、抽出された各枡目あるいは隣接複
数個の枡目を単位としてこれらに含まれるベクトル化画
像データに対し４点位置歪み補正が行われる。この４点
位置歪み補正は、実際に抽出した４個の頂点と、位置歪
みが無いことを想定して算定した４個の頂点とに基づき
行われる。補正単位の枡目の個数を送りむらの発生状況
に応じて適宜設定することにより、最小限の処理時間の
もとで必要な精度の歪み補正が行われる。

【００１１】また、本発明の位置歪み補正方法によれ
ば、ベクトル化処理後に位置歪みの補正を行うため、ラ
スターデータを補正する場合に比べて、データ量が大幅
に圧縮され、処理時間の短縮、コンピュータ資源の低減
が可能になる。

【００１２】

【実施例】図４は、本発明の一実施例の画像データの位
置歪み補正方法をベクトル化や文字認識等の前処理とし
て行う図面自動入力システムの構成を示すブロック図で
あり、１はＣＰＵ、２はワークＲＡＭ、３はグラフィッ
クコントローラ、４は画像メモリ、５は表示装置、６は
イメージスキャナ、７はスキャナインタフェース、８は
入力インタフェース、９はキーボード、１０はマウス、
１１はデータメモリ、１２はシステムバスである。

【００１３】図４の図面自動入力システムでは、図２に
示すような所定間隔で縦横に延在される基準線群によっ
て所定サイズの枡目が形成されたＡ３乃至Ａ１程度の大
型の設計図や地図などの図面が読取られる。この図面上
に描かれた二次元画像データがイメージスキャナ６のラ
インセンサで読取られ、図面上の明暗に応じて変化する
読取りレベルが量子化され、白画素（“０”）と黒画素
（“１”）の二値信号の画素列に変換される。この二値
信号の画素列には、ラインセンサによる主走査と副走査
との組合せから成る読取り順序に対応して、原図上の二
次元座標（Ｘ，Ｙ）が属性の一つして自動的に付与され
る。この明暗の属性と二次元座標の属性とを有する画素
列（以下「ラスターデータ」と称する）は、スキャナイ
ンタフェース７、システムバス１２を介してデータメモ
リ１１に転送され、二次元座標に対応して割当てられる
アドレスに書込まれる。

【００１４】データメモリ１１に書込まれたラスターデ
ータに対しベクトル化処理を行わせるには、キーボード
９からベクトル化処理を指令するコマンドをＣＰＵ１に
入力する。処理を開始したＣＰＵ１は、データメモリ１
１からラスターデータを読出し、まず、所定線幅のラス
ターデータに変換する前処理を実行する。この前処理
は、ラスターデータを指定された幅まで外側から削り取
る細線化や、ラスターデータの端点を接続する輪郭線抽
出処理とこれによって抽出されたほぼ平行な２本の輪郭
線の中間に指定された線幅の中心線を発生させる芯線化
処理との組合せなどによって行われる。

【００１５】上記前処理によって作成された所定線幅の
ラスターデータに対してベクトル化の本処理が行われ
る。このベクトル化の本処理では、連結性を有する点群
が直線上に存在するか否かの判定に基づき線分の認識が
行われ、この認識された線分群が連結性を有するか否か
の判定に基づき折れ線の認識が行われ、この認識された
折れ線が特定の円弧上に存在するか否かの判定に基づき
円弧の認識が行われる。このベクトル化の本処理によ
り、ラスターデータが線分、円弧などの基本図形の描画
コマンド群から成るベクトル化データに変換される。こ
れらの描画コマンドは、線分であれば線分の描画コマン
ドと端点の座標であり、円弧であれば円弧の描画コマン
ドと端点を含む円弧状の３点の座標などから成る。この
ようにして作成されたベクトル化画像データは、後続の
位置歪み補正に備えて一旦データメモリ１１に保存され
る。

【００１６】イメージスキャナ８で読取った画像データ
は、この読取り機構に固有の紙の送りむらなどによる局
部的な位置歪みを含んでいるため、ベクトル化処理後に
その位置歪みの補正が行われる。この位置歪み補正に際
しては、外部からキーボード９やマウス１０を介してそ
の旨の開始指令が発せられ、入力インタフェース部８と
システムバス１１とを介してＣＰＵ１に転送される。こ
の位置歪みの開始指令を受けたＣＰＵ１は、図１のフロ
ーチャートに示す内容の位置歪み補正を開始する。

【００１７】ＣＰＵ１は、まず、データメモリ１１から
ベクトル化処理済みの画像データを読出してこれに含ま
れる基準線群を抽出し（ステップＡ）、抽出した基準線
群の交点群を算定する（ステップＢ）。この際、原図の
かすれなどによる基準線の欠落に伴って交点が欠落して
いる場合も想定されるので、対話形式で基準線の延長を
行わせ、欠落した交点を補完する。次に、ＣＰＵ１は、
算定した交点群を、位置座標の昇順又は降順に行と列と
に、すなわち何行目・何列目の交点という具合に再配列
し（ステップＣ）、隣接する４個の交点で囲まれる枡目
を識別し、これらの配列順、例えば、左上から右下にか
けて番号を付与する（ステップＤ）。

【００１８】続いて、ＣＰＵ１は、識別した枡目のうち
内部にベクトル化画像データを含むもののみを抽出し
（ステップＥ）、抽出した全ての枡目に含まれるベクト
ル化画像データについて枡目単位の４点位置歪み補正を
繰り返す。すなわち、ＣＰＵ１は抽出した枡目の中から
位置歪み補正が未処理のものを一つ選択し（ステップ
Ｆ）、その４個の頂点、すなわち位置歪みを含む基準線
のベクトル化データから算定した位置歪みを含む４個の
交点を補正前の旧頂点として定義する（ステップＧ）。
次に、ＣＰＵ１は、選択した枡目の４個の交点が位置歪
みを含まないと仮定した場合の無歪みの交点を、一番左
下の枡目の左下の交点（「基準点」と称する）の座標と
基準線の既知の間隔とから算定し、これを４個の新頂点
として定義する（ステップＨ）。

【００１９】すなわち、基準線のＸ，Ｙ方向への間隔が
それぞれＬｘ，Ｌｙであり、選択した枡目が１番左から
ｍ番目で１番下からｎ番目の枡目であり、かつ基準点の
座標が（Ｘｏ，Ｙｏ）の場合には、この選択した位置歪
み補正対象の枡目の各新頂点の座標は、左下が〔Ｘｏ＋
（ｍ−１）Ｌｘ，Ｙｏ＋（ｎ−１）Ｌｙ〕、左上が〔Ｘ
ｏ＋（ｍ−１）Ｌｘ，Ｙｏ＋ｎＬｙ〕、右下が〔Ｘｏ＋
ｍＬｘ，Ｙｏ＋（ｎ−１）Ｌｙ〕、右上が〔Ｘｏ＋ｍＬ
ｘ，Ｙｏ＋ｎＬｙ〕と定義される。

【００２０】次に、ＣＰＵ１は、４個の旧頂点のうち３
個を対応の３個の新頂点のそれぞれに一致させるための
アフィン変換係数を算定し、３点位置歪み補正を実行す
る。例えば、図３（Ｉ）に示すように、４個の旧頂点
（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）中の３個（ａ，ｂ，ｃ）を対応の３
個の新頂点（Ａ，Ｂ，Ｃ）のそれぞれに一致させるため
のアフィン変換係数が算定され、このアフィン変換係数
を用いて、この枡目内に含まれる全ベクトル化データに
ついて位置歪み補正が実行される。

【００２１】続いて、ＣＰＵ１は、新頂点と一致しない
１個の頂点をその新頂点に一致させるのに必要な位置の
補正量を算定し、これを枡目内のベクトル化画像データ
に対しその相対位置に応じて比例配分することにより４
点位置歪み補正を行う（ステップＪ）。すなわち、図３
（II）に示すように、新頂点Ｃとまだ一致していない１
個の頂点ｃ₁をこの新頂点Ｃに一致させるのに必要な位
置の補正量（ベクトルα）を算定し、このベクトルの
（Ｘ，Ｙ）成分、（αｘ，αｙ）をこの頂点ｃ₁と各ベ
クトル化データの相対位置に応じて比例配分する。図３
（II）の例では、ベクトル化データＰ₁に対する位置歪
み補正量の比例配分量は、βｘ＝αｘ・（Ｘ₁／Ｘ
ｃ₁）、βｙ＝αｙ・（Ｙ₁／Ｙｃ₁）となる。

【００２２】ＣＰＵ１は、一つの枡目についてベクトル
化データの４点位置歪み補正が終了すると、これがステ
ップＥにおいて処理対象として抽出済みの最後の未処理
の枡目であるか否かを判定し（ステップＫ）、未処理の
枡目がまだ残存していれば、ステップＦに戻って未処理
の枡目を一つ選択し、上述の４点位置歪み補正を最後の
枡目まで反復する。このように、ベクトル化データを含
む全ての枡目については４点位置補正歪みが行われ、イ
メージスキャナによる読取り時の送りむらなどに起因す
る細かい位置歪みが枡目単位で補正される。

【００２３】以上、４点位置歪み補正をアフィン変換に
よる３点位置歪み補正と、残る１頂点の補正量を相対位
置関係に基づき各ベクトル化画像データに比例配分する
処理との組合せによって行う構成を例示した。しかしな
がら、この４点位置歪み補正を、従来公知の他の方法に
よって行う構成とすることもできる。

【００２４】また、紙などの媒体上に予め作成されてい
る枡目をそのまま４点位置補正歪みの単位とする構成を
例示した。しかしながら、実際の位置歪みの発生状況や
必要な補正精度に応じて、隣接する２×２個分の枡目
や、３×３個分の枡目を４点位置歪み補正の単位として
選択する構成とすることもできる。

【００２５】なお、上記実施例では媒体上に予め所定間
隔で縦横に配列される枡目が形成されているが、本発明
では必ずしもかかる特別な媒体を使う必要がなく、イメ
ージスキャナによる読取りの前あるいは読取時にかかる
枡目を形成する工程を設けることも可能である。この工
程は、例えば枡目が形成された透明シートを読取るべき
媒体に重ね合わせて、同時にイメージスキャナで読取ら
せる方法を採ることによって可能である。

【００２６】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明の位
置歪み補正方法によれば、紙などの媒体上に予め枡目を
形成しておき、読取った画像データに対し１個又は隣接
する複数個の枡目を単位として４点位置歪み補正を行う
構成であるから、イメージスキャナによる読取り時の送
りむらなどに起因する細かい位置歪みが枡目単位で補正
できるという効果が奏される。

【００２７】また、本発明の位置歪み補正方法によれ
ば、ベクトル化処理後に位置歪みの補正を行う構成であ
るから、ラスターデータについて位置歪み補正を行う場
合に比べて、処理対象のデータ量が圧縮され、処理時間
の短縮、コンピュータ資源の低減が可能になるという効
果も奏される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の位置歪み補正方法の処理内
容を説明するためのフローチャートである。

【図２】上記処理対象の図面データが描かれる紙などの
媒体上に形成される所定間隔の枡目を示す概念図であ
る。

【図３】上記一実施例の４点位置補正の方法を説明する
ための概念図である。

【図４】上記実施例を適用する図面自動入力システムの
構成を例示するブロック図である。

【符号の説明】

Ａ〜Ｄイメージスキャナで読取られベクトル化処理さ
れた枡目を抽出する段階Ｇ〜Ｊ抽出した枡目に対して４点位置歪み補正を行う
段階

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】媒体上に図面が描かれ、その図面の二次元
画像をイメージスキャナで読取り、これをベクトル化処
理して保存しあるいは処理する画像入力システムに適用
する画像データの位置歪み補正方法であって、ａ．前記媒体上に所定間隔で縦横に配列される複数の基
準線によって囲まれる枡目を形成しておく段階と、ｂ．イメージスキャナで読取られベクトル化処理され、
枡目内部にベクトル化画像データを含むことを条件とし
て、枡目の全部又は一部を抽出する段階と、ｃ．前記抽出した１個又は隣接する複数個の枡目につい
て実際に抽出した４個の頂点と位置歪みが無いことを想
定して算定した４個の頂点とに基づきこの枡目に含まれ
るベクトル化画像データに対して４点位置歪み補正を行
う段階とを含むことを特徴とする画像データの位置歪み
補正方法。
【請求項２】前記１個又は隣接する複数個の枡目につい
ての４点位置歪み補正は、アフィン変換に基づく３点位
置歪み補正と、未補正の１個の頂点について必要な補正
量を算定しこの算定値をこの１個の頂点との相対位置関
係に応じて各ベクトル画像データに比例配分する処理と
の組合せから成ることを特徴とする請求項１記載の画像
データの位置歪み補正方法。
【請求項３】前記処理段階ｃにおける複数個の枡目の数
は、必要な補正精度に応じて外部から設定可能であるこ
とを特徴とする請求項１又は２記載の画像データの位置
歪み補正方法。
【請求項４】所定間隔で縦横に配列される複数の基準線
によって囲まれる枡目が形成された媒体上に図面が描か
れ、その図面の二次元画像をイメージスキャナで読み取
り、これをベクトル化処理して保存しあるいは処理する
画像入力システムに適用する画像データの位置歪み補正
方法であって、ａ．イメージスキャナで読取られベクトル化処理され、
枡目内部にベクトル化画像データを含むことを条件とし
て枡目の全部又は一部を抽出する段階と、ｂ．前記抽出した１個又は隣接する複数個の枡目につい
て実際に抽出した４個の頂点と位置歪みが無いことを想
定して算定した４個の頂点とに基づきこの枡目に含まれ
るベクトル化画像データに対して４点位置歪み補正を行
う段階とを含むことを特徴とする画像データの位置歪み
補正方法。
【請求項５】前記１個又は隣接する複数個の枡目につい
ての４点位置歪み補正は、アフィン変換に基づく３点位
置歪み補正と、未補正の１個の頂点について必要な補正
量を算定しこの算定値をこの１個の頂点との相対位置関
係に応じて各ベクトル化画像データに比例配分する処理
との組合せから成ることを特徴とする請求項４記載の画
像データの位置歪み補正方法。
【請求項６】前記処理段階ｂにおける複数個の枡目の数
は、必要な補正精度に応じて外部から設定可能であるこ
とを特徴とする請求項４又は５記載の画像データの位置
歪み補正方法。