JP2706744B2 - 画像データの位置歪み補正方法 - Google Patents
画像データの位置歪み補正方法Info
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- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims 1
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
構成を例示するブロック図である。
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
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 (6)
- 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4105780A JP2706744B2 (ja) | 1992-03-31 | 1992-03-31 | 画像データの位置歪み補正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4105780A JP2706744B2 (ja) | 1992-03-31 | 1992-03-31 | 画像データの位置歪み補正方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06208617A JPH06208617A (ja) | 1994-07-26 |
JP2706744B2 true JP2706744B2 (ja) | 1998-01-28 |
Family
ID=14416669
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP4105780A Expired - Fee Related JP2706744B2 (ja) | 1992-03-31 | 1992-03-31 | 画像データの位置歪み補正方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2706744B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5387193B2 (ja) | 2009-07-16 | 2014-01-15 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理システム、画像処理装置およびプログラム |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5963580A (ja) * | 1982-10-04 | 1984-04-11 | Nippon Kogaku Kk <Nikon> | 半導体光位置検出器の位置補正装置 |
JPH01319872A (ja) * | 1988-06-21 | 1989-12-26 | Toshiba Corp | 格子画像による歪み計測方法及び装置 |
JPH01320579A (ja) * | 1988-06-22 | 1989-12-26 | Tokyo Gas Co Ltd | 図形処理機構 |
-
1992
- 1992-03-31 JP JP4105780A patent/JP2706744B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH06208617A (ja) | 1994-07-26 |
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