JP3080097B2 - Parallel line figure extraction method - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、計算機に読み込まれた地図、機械図面等の
画像データ中に含まれる平行線図形の抽出方法に関す
る。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates to a method for extracting a parallel line figure included in image data such as a map and a machine drawing read by a computer.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

地図や機械図面のような画像を計算機で認識・理解す
る処理、特に、地図図形を認識して道路図形を抽出する
といった処理では、様々な種類の線図形が含まれている
画像から平行線を抽出する処理が必要となってくる。In the process of recognizing and understanding images such as maps and mechanical drawings with a computer, especially in the process of recognizing map figures and extracting road figures, parallel lines are extracted from images containing various types of line figures. Extraction processing is required.

このように平行線の抽出法は、例えば地図図形処理中
の道路図形等の抽出において検討されている。平行線の
追跡方法としては、平行線の内側を２本のベクトルで並
行に追跡しながら両ベクトルの内積をとり、平行線を抽
出するものや（電子通信学会論文誌,vol.J67D No12,pp1
1429−11426,1984.12）、画素の輪郭線を画素が常に右
側にくるようにとると、平行線の候補となるベクトル
（ペアベクトル）の向きが互いに逆向きになることを利
用して平行線を求める方法などがある（AUTOCARTO JAPA
N論文集，昭62）。As described above, the method of extracting parallel lines is being studied in, for example, extracting a road figure or the like during map figure processing. As a method of tracking a parallel line, a method of taking the inner product of both vectors while tracking the inside of the parallel line in parallel with two vectors and extracting the parallel line (IEICE Transactions, vol.J67D No12, pp1
1429-11426, 1984.12), by taking the contour of a pixel so that the pixel is always on the right side, the direction of the vector (pair vector) which is a candidate for the parallel line is reversed by using the opposite direction. There is a way to ask (AUTOCARTO JAPA
N Papers, 62).

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

平行線の抽出は、正確さや扱うデータ量の膨大さか
ら、処理の高速化が要求される。しかしながら、上記し
た何れの方法も、一般に平行線の検出処理は難しく、処
理は複雑で高速処理は困難であった。Extraction of parallel lines requires high-speed processing because of the accuracy and the enormous amount of data to be handled. However, in any of the above-described methods, generally, parallel line detection processing is difficult, processing is complicated, and high-speed processing is difficult.

本発明では、基本的な処理を組み合わせて、正確に平
行線の抽出ができ、ハードウェア化あるいは並列計算に
よって高速処理が可能となる平行線図形の抽出方法を提
供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a parallel line graphic extraction method that can accurately extract parallel lines by combining basic processes and can perform high-speed processing by hardware or parallel calculation.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

本発明の平行線図形抽出方法は、直線状に中心部が正
の値で周辺部が負の値からなる荷重マトリックスを用意
し、この荷重マトリックスと画像データとの積和演算に
よって畳み込み積分を行う第１ステップと、前記第１ス
テップで得られた結果に対して、決められた閾値未満の
画素値を０とする閾値処理を行うことにより、画像デー
タ中の特定方位の線図形を抽出する第２ステップと、前
記第２ステップで得られた画像データにおいて、前記荷
重マトリックスの方位と直角の方位に、同一線上で互い
に等距離の位置に３点の検査点をとり、両端の検査点に
おける画素値同士の論理和演算を行い、この論理和演算
の結果と中央の検査点における画素値との論理積演算を
行うことにより、特定間隔の線図形のみを抽出する第３
ステップとを有することを特徴とする。According to the parallel line graphic extraction method of the present invention, a load matrix is prepared in which a central portion is a positive value and a peripheral portion is a negative value in a straight line, and convolution integration is performed by a product-sum operation of the load matrix and image data. A first step of extracting a line figure in a specific direction from the image data by performing a threshold process on the result obtained in the first step to set a pixel value smaller than a predetermined threshold to 0; In the image data obtained in the second step and the second step, three inspection points are set at positions equidistant from each other on the same line in an azimuth perpendicular to the azimuth of the load matrix, and pixels at the inspection points at both ends are taken. By performing a logical OR operation between the values and performing a logical AND operation between the result of the logical OR operation and the pixel value at the central inspection point, a third method for extracting only a line figure at a specific interval
And a step.

また、本発明の平行線図形抽出方法の他の特徴とする
ところは、直線状に中心部が正の値で周辺部が負の値か
らなる荷重マトリックスを用意し、この荷重マトリック
スと画像データとの積和演算によって畳み込み積分を行
う第１ステップと、前記第１ステップで得られた結果に
対して、決められた閾値未満の画素値を０とする閾値処
理を行うことにより、画像データ中の特定方位の線図形
を抽出する第２ステップと、前記第２ステップで得られ
た画像データにおいて、前記荷重マトリックスの方位と
直角の方位に、同一線上で互いに等距離の位置に３点の
検査点をとり、両端の検査点における画素値同士の排他
的論理和演算を行い、この排他的論理和演算の結果と中
央の検査点における画素値との論理積演算を行うことに
より、特定間隔の線図形のみを抽出する第３ステップと
を有することを特徴とする。Another feature of the parallel line graphic extraction method of the present invention is that a load matrix is prepared in which a central portion has a positive value and a peripheral portion has a negative value in a straight line. A first step of performing convolution integration by a multiply-accumulate operation, and performing a threshold process on the result obtained in the first step to set a pixel value smaller than a predetermined threshold to 0, thereby obtaining image data in the image data. A second step of extracting a line figure having a specific azimuth; and in the image data obtained in the second step, three inspection points at azimuths perpendicular to the azimuth of the load matrix and at equal distances from each other on the same line. By performing an exclusive OR operation between the pixel values at the inspection points at both ends, and performing an AND operation between the result of the exclusive OR operation and the pixel value at the central inspection point to obtain a line at a specific interval. And having a third step of extracting shape only.

また、本発明の平行線図形抽出方法のその他の特徴と
するところは、前記荷重マトリックスを複数用意し、画
像データに対してそれぞれの荷重マトリックスで畳み込
み積分を行うとともに閾値処理を行うことにより、画像
データ中の複数方位の線図形をそれぞれ抽出し、特定方
位の線図形を抽出したそれぞれの画像データについて同
一位置の画素間で論理和演算または算術和演算を行うこ
とを特徴とする。Another feature of the parallel line graphic extraction method of the present invention is that a plurality of the load matrices are prepared, and convolution integration is performed on the image data with each of the load matrices, and a threshold process is performed. It is characterized in that a line figure in a plurality of directions is extracted from the data, and a logical sum operation or an arithmetic sum operation is performed between pixels at the same position with respect to each image data from which the line figure in a specific direction is extracted.

〔作用〕[Action]

本発明の平行線抽出方法は、画像データと荷重マトリ
ックスとの畳み込み積分および閾値処理によって平行線
図形を抽出するものである。さらに、所定の論理演算に
よって特定間隔の平行線図形のみを抽出するものであ
る。The parallel line extraction method of the present invention extracts a parallel line figure by convolution integration of image data and a load matrix and threshold processing. Furthermore, only parallel line figures at specific intervals are extracted by a predetermined logical operation.

すなわち、直線検出用の荷重マトリックスによる畳み
込み積分および閾値処理を実行することによって、特定
方位の線図形を抽出する。次に、特定方位の線図形を抽
出した画像データについて、荷重マトリックスの方位と
直角の方向に、同一線上で互いに等距離の位置に３点の
検査点をとり、これらの検査点の画素値の間で論理演算
を行うことにより、画像データ中の特定方位の特定間隔
の平行線図形のみを抽出する。That is, a convolution integral using a load matrix for straight line detection and threshold processing are executed to extract a line figure in a specific direction. Next, with respect to the image data obtained by extracting the line figure in the specific direction, three inspection points are set at positions equidistant from each other on the same line in a direction perpendicular to the direction of the load matrix, and pixel values of these inspection points are determined. By performing a logical operation between them, only parallel line figures at specific intervals in specific directions in the image data are extracted.

以上の処理を複数の方位について行い、それらの結果
の総和あるいは論理和を画像データ間の演算によって行
えば、あらゆる方位の平行線を抽出することができる。If the above processing is performed for a plurality of directions and the sum or the logical sum of the results is calculated by operation between the image data, parallel lines in all directions can be extracted.

〔実施例〕〔Example〕

第１図は、本発明の一実施例を説明するための図であ
り、第２図は、本実施例を適用して幅（平行線の間隔）
がそれぞれ６画素、12画素、24画素である同心円の図形
（ａ）から幅が12画素の平行線の抽出処理を行った結果
を示したものである。FIG. 1 is a diagram for explaining an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram showing the width (interval between parallel lines) of the present embodiment.
Shows the result of performing a process of extracting a parallel line having a width of 12 pixels from a concentric graphic (a) having 6, 12, and 24 pixels, respectively.

第１図において、図示しないイメージスキャナなどの
画像読み取り装置により濃淡画像として読み取られた処
理したい入力画像データ（第２図（ａ））は、８つの平
行線抽出部〜に夫々入力される。これらの平行線抽
出部〜では、入力された画像データに対して、後述
する畳み込み積分および閾値処理を行うことにより、そ
れぞれ特定方位の線図形を抽出する。第２図（ｂ）は、
例えば平行線抽出部で垂直方位の線図形の抽出を行っ
た結果である。ここでは、閾値の定め方によって、抽出
する方位にある程度の余裕を持たせ、厳密に垂直な方位
だけでなく略垂直な方位の線図形も抽出している。In FIG. 1, input image data (FIG. 2 (a)) to be processed and read as a grayscale image by an image reading device such as an image scanner (not shown) is input to each of eight parallel line extracting units. These parallel line extraction units 1 to 3 perform convolution integration and threshold processing, which will be described later, on the input image data, thereby extracting line figures in specific directions. FIG. 2 (b)
For example, this is a result of extracting a line figure in the vertical direction by the parallel line extraction unit. Here, depending on how the threshold value is determined, a certain margin is given to the direction to be extracted, so that not only a strictly vertical direction but also a line figure having a substantially vertical direction is extracted.

次に、各平行線抽出部〜では、閾値処理後の画像
データに対して後述する論理演算を行うことにより、特
定間隔の平行線のみを抽出する。第２図（ｃ）は、第２
図（ｂ）のように抽出された垂直方位の線図形について
論理演算を行い、幅12画素の平行線のみを抽出した結果
である。Next, each of the parallel line extraction units to performs a logical operation, which will be described later, on the image data after the threshold processing, thereby extracting only parallel lines at a specific interval. FIG. 2 (c)
This is the result of performing a logical operation on the line figure in the vertical orientation extracted as shown in FIG. (B) and extracting only a parallel line having a width of 12 pixels.

以上のようにして、１つの平行線抽出部では１つの方
位の平行線図形を抽出することができる。本実施例で
は、あらゆる方向の平行線図形を抽出するために、以上
の畳み込み積分、閾値処理および論理演算処理を平行線
抽出部〜で複数方位について行い、それぞれの結果
の総和あるいは論理和を画像間演算部で処理すること
により、幅12画素の平行線でなる同心円の図形（第２図
（ｄ））を抽出している。As described above, one parallel line extracting unit can extract a parallel line figure in one azimuth. In this embodiment, in order to extract parallel line figures in all directions, the above convolution integration, threshold processing, and logical operation processing are performed for a plurality of directions by the parallel line extraction unit to and the sum or logical sum of the results is imaged. By processing in the interval calculation unit, a concentric figure (FIG. 2 (d)) consisting of parallel lines having a width of 12 pixels is extracted.

第３図は、第１図の平行線抽出部〜の各部の処理
手順を説明するための図である。平行線分は、以下に記
す畳み込み積分１、閾値処理２および論理演算３の各処
理で検出する。FIG. 3 is a diagram for explaining a processing procedure of each unit of the parallel line extracting unit to FIG. Parallel line segments are detected by the following convolution integral 1, threshold processing 2, and logical operation 3.

まず、畳み込み積分１および閾値処理２で特定方位の
線図形の抽出を行う。畳み込み積分１では、画像サイズ
より十分に小さい第４図のような直線検出用の荷重マト
リックスで入力画像データとの積和演算を実行する。こ
の際、荷重マトリックスを画面上の端から端までスキャ
ンしていくことにより、入力画像データとの積和演算を
実行する。First, a line figure in a specific direction is extracted by convolution integral 1 and threshold processing 2. In the convolution integral 1, a product-sum operation with the input image data is executed using a load matrix for detecting a straight line, which is sufficiently smaller than the image size as shown in FIG. At this time, the load-sum matrix is scanned from the end to the end on the screen to execute a product-sum operation with the input image data.

荷重マトリックスの各要素は、直線状に中心部が正の
値で周辺部が負の値であり、それらの値は、マトリック
スの方位（第４図の例の場合は垂直方位）と直角な方向
に２つのGauss関数の差（DOG関数：（式１））で算出す
る。Each element of the load matrix has a positive value at the center and a negative value at the periphery in a straight line, and these values are in a direction perpendicular to the azimuth of the matrix (vertical azimuth in the example of FIG. 4). And the difference between the two Gauss functions (DOG function: (Equation 1)).

ここで、σ₁,σ₂:マトリックスの方位と直角の方位の
Gauss関数の標準偏差（σ₂/σ_１＝1.6）、σ_y:マトリッ
クスの方位のGauss関数の標準偏差、x:マトリックスの
方位と直角の方位におけるマトリックス上の位置（マト
リックスの中心においてｘ＝０）、y:マトリックスの方
位におけるマトリックス上の位置（マトリックスの中心
においてｙ＝０）とする。なお、荷重マトリックスの正
の値の領域幅および負の値の領域幅は、処理対象となる
画像データ中に含まれる図形の線幅に対応させるのが好
ましい。 Where σ ₁ , σ ₂ :
Standard deviation of the Gauss function (σ ₂ / σ ₁ = 1.6), σ _y : standard deviation of the Gaussian function of the orientation of the matrix, x: position on the matrix in the orientation perpendicular to the orientation of the matrix (x = 0 at the center of the matrix) ), Y: position on the matrix in the orientation of the matrix (y = 0 at the center of the matrix). It is preferable that the positive value area width and the negative value area width of the load matrix correspond to the line width of the figure included in the image data to be processed.

畳み込み積分は、上記（式１）でサイズＭ×Ｎの荷重
マトリックスを作成し（N/2＝３σ）、この荷重マトリ
ックスと画像データとの間で積和をとるものとする。荷
重マトリックスの方位が第４図に示す垂直方位の場合、
処理対象となる画像データをｆ（i,j）、荷重マトリッ
クスをｗ（i,j）、結果の画像データをｇ（i,j）とする
と、 となる。In the convolution integral, a weight matrix of size M × N is created by (Equation 1) (N / 2 = 3σ), and the product sum is calculated between the weight matrix and the image data. When the orientation of the load matrix is the vertical orientation shown in FIG.
If the image data to be processed is f (i, j), the load matrix is w (i, j), and the resulting image data is g (i, j), Becomes

閾値処理２では、畳み込み積分後の画像データに対し
て、決められた閾値以下の値を０にする。これにより、
荷重マトリックスの方位と同一および略同一の方位の線
分を検出する。すなわち、マトリックスの方位とほぼ同
一の方位の線分の場合は、その線分はマトリックス中の
正の値の領域と大きく重なるので、畳み込み積分１によ
り得られる値は決められた閾値よりも大きなものとな
り、そのまま残される。一方、マトリックスの方位と異
なる方位の線分の場合は、マトリックス中の正の値の領
域とも負の値の領域とも大きく重なるので、畳み込み積
分１により得られる値は決められた閾値よりも小さくな
り、閾値処理２により値が０にされる。点図形の場合
も、畳み込み積分１により得られる値は小さくなるの
で、閾値処理２により消去される。したがって、この時
点で、特定方位に対する複数の線図形が平行線として抽
出される。In the threshold processing 2, a value equal to or less than a predetermined threshold is set to 0 for the image data after convolution integration. This allows
A line segment having the same or substantially the same direction as the direction of the load matrix is detected. That is, in the case of a line segment having substantially the same direction as the direction of the matrix, the line segment greatly overlaps with a region of a positive value in the matrix, and the value obtained by the convolution integral 1 is larger than the determined threshold. And remains as it is. On the other hand, in the case of a line segment having an azimuth different from the azimuth of the matrix, since both the positive value area and the negative value area in the matrix greatly overlap, the value obtained by the convolution integral 1 becomes smaller than the determined threshold. , The value is set to 0 by threshold processing 2. Also in the case of a point figure, the value obtained by the convolution integral 1 becomes small, so that it is deleted by the threshold processing 2. Therefore, at this point, a plurality of line figures for the specific direction are extracted as parallel lines.

次に、論理演算３では、閾値処理後の画像データにつ
いて、抽出された平行線が特定間隔のものか否かの判定
を、以下の方法で行う。まず、第５図（ａ）に示すよう
に、対象となる画像データの中に１つの着目点x_iをと
り、上記の直線検出用マトリックスの方位と直角な方向
の同一直線上に、上記着目点x_iの両側で特定の距離１の
位置に２つの検査点x_i-1,x_i+1をとる。Next, in the logical operation 3, with respect to the image data after the threshold processing, it is determined whether or not the extracted parallel lines are at a specific interval by the following method. First, as shown in FIG. 5 (a), one point of interest _xi is set in the target image data, and the point of interest is placed on the same straight line in a direction perpendicular to the direction of the above-described straight line detection matrix. test point x _i-1 either side of the two at the position of specific distance 1 of the point x _i, take x _{i + 1.}

第５図（ａ）に示したように、上記着目点x_iが互いに
平行な線分（斜線部分）上に存在するのであれば、抽出
された平行線の間隔が特定間隔１であるためには、左右
の検査点x_i-1,x_i+1の少なくともどちらか一方が平行線
の他の線分上に存在すればよい。したがって、点ｘの画
素値をＰ（ｘ）とし、Ｐ（ｘ）が二値（0,1）の場合、
着目点x_iが特定間隔１の平行線の一方の線分上に存在す
れば、 Ｐ(x_ｉ)AND(P(x_i-1)OR P(x_i+1))＝１…（式３） となる。この（式３）は、画素値Ｐ（ｘ）が多値（例え
ば０〜255）となる場合には、閾値をｐとして、 MIN{P(x_ｉ),MAX(P(x_i-1),P(x_i+1))}≧ｐ…（式４） として表せる。As shown in FIG. 5 (a), if the above target point x _i are present on the parallel line segments to each other (hatched portion), because the spacing between the extracted parallel lines is a particular interval 1 Suffices that at least _one of the left and right inspection points x _i−1 and x _{i + 1} exists on another parallel line segment. Therefore, if the pixel value of point x is P (x), and P (x) is binary (0,1),
If present on one line of the parallel lines of target point x _i is a particular interval _{1, P (x i) AND} (P (x i-1) OR P (x i + 1)) = 1 ... ( Equation 3) When the pixel value P (x) is multi-valued (for example, 0 to 255), this (Equation 3) sets MIN {P (x _i ), MAX (P (x _i−1 ) as the threshold value p. , P (x _{i + 1} ))} ≧ p (Expression 4)

これら３点x_i,x_i-1,x_i+1の画素値から以上の（式３）
または（式４）の値を計算し、それを出力画素値とすれ
ば、着目点x_iを画像データ中で順次スキャンしていくこ
とにより、間隔１の平行線を構成する線分が順次抽出さ
れる。From the pixel values of these three points x _i , x _i-1 , x _{i + 1} , the above (Equation 3)
Alternatively, if the value of (Equation 4) is calculated and set as the output pixel value, the points of interest _xi are sequentially scanned in the image data, so that the line segments forming the parallel lines at the interval 1 are sequentially extracted. Is done.

このように（式３）あるいは（式４）に従って論理演
算を行うと、互いに平行な線分が特定間隔１毎に複数並
んでいる場合には、第５図（ｂ）に示すようにそれらが
全て抽出される。As described above, when the logical operation is performed according to (Equation 3) or (Equation 4), when a plurality of mutually parallel line segments are arranged for each specific interval 1, as shown in FIG. All are extracted.

これに対して、間隔が１の互いに平行な２本のみの線
分を平行線として抽出したい場合には、左右の検査点x
_i-1,x_i+1は、平行な線分上に同時には存在しないはずで
ある。したがって、点ｘの画素値Ｐ（ｘ）が二値であれ
ば、第６図（ａ）に示すように、 Ｐ(x_ｉ)AND(P(x_i-1)XOR P(x_i+1))＝１…（式５） となり、Ｐ（ｘ）が多値となる場合は、 MIN［Ｐ（x_i），｛MAX（Ｐ（x_i-1）,P（x_i+1）） −MIN（Ｐ（x_i-1）,P（x_i+1））｝］≧ｐ…（式６） で表記できる。On the other hand, when it is desired to extract only two parallel line segments having an interval of 1 as parallel lines, the left and right inspection points x
_i-1 and x _{i + 1} should not exist simultaneously on parallel line segments. Therefore, if the pixel value P of the point x (x) is the binary, as shown in FIG. 6 _{(a), P (x i} ) AND (P (x i-1) XOR P (x i + 1 )) = 1 ... (if equation 5) and, P (x) is _{multi-valued, MIN [P (x i)} , {MAX (P (x i-1), P (x i + 1)) −MIN (P (x _i−1 ), P (x _{i + 1} ))}] ≧ p (Expression 6)

しかしながら、第６図（ｂ）のような図形（第５図
（ｂ）に示したものと同じ図形）では、上記（式５）あ
るいは（式６）によって論理演算を行っても、両端の線
が残ってしまう（第６図（ｃ））。この場合、以上の処
理を２回行う（着目点x_iのスキャンが一度終わったら、
もう一度最初からスキャンして同様の処理を行う）こと
で、両端の線を消去することができる。However, in a graphic like FIG. 6 (b) (the same graphic as shown in FIG. 5 (b)), even if the logical operation is performed by the above (Equation 5) or (Equation 6), the line at both ends is Remains (FIG. 6 (c)). In this case, the above processing is performed twice (after the scan of the point of interest x _i is completed once,
By scanning again from the beginning and performing the same processing), the lines at both ends can be erased.

以上のようにして、１つの荷重マトリックスを用いて
１つの方位の特定間隔の平行線図形を抽出することがで
きるが、あるゆる方向の平行線図形を抽出するには、以
上の処理を複数方位について行い（複数方位の荷重マト
リックスを用いる）、それぞれの結果の総和あるいは論
理和をとる必要がある（第１図参照）。As described above, a parallel line figure at a specific interval in one direction can be extracted using one load matrix. To extract a parallel line figure in any direction, the above processing must be performed in multiple directions. (Using a load matrix in a plurality of directions), and it is necessary to take the total or logical sum of the results (see FIG. 1).

なお、第１図の実施例では、直線検出用の荷重マトリ
ックスは、π/8毎の角度で８方位のマトリックスを用意
し、以上の処理を８方位について行い、これらの結果画
像の総和をとっているが、本発明は８方位には限定され
ない。In the embodiment shown in FIG. 1, a matrix for eight directions is prepared as a load matrix for detecting a straight line at an angle of every π / 8, the above processing is performed for eight directions, and the sum of these resultant images is calculated. However, the present invention is not limited to eight directions.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上詳しく説明したように、本発明によれば、地図や
機械図面などの画像上の図形から平行線を抽出する際、
いかなる形状の図形についても、積和演算、閾値処理、
論理演算といった基本的な画像処理の手法を組み合わせ
て処理することができるので、専用ハードウェアや並列
処理等によって高速に処理することが可能となる。As described above in detail, according to the present invention, when extracting parallel lines from a figure on an image such as a map or a mechanical drawing,
Regarding figures of any shape, product sum operation, threshold processing,
Since processing can be performed by combining basic image processing techniques such as logical operation, high-speed processing can be performed by dedicated hardware, parallel processing, or the like.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第１図は本発明の一実施例を説明した系統図、第２図は
異なる間隔の平行線図形が描かれた画像について特定間
隔の平行線抽出処理を実施した結果を示した画像の図、
第３図は平行線抽出処理の手順の説明図、第４図は直線
検出用の荷重マトリックスの一例を示す図、第５図は論
理演算の一例の説明図、第６図は論理演算の他の例の説
明図である。 なお、図面に用いた符号において、 １……畳み込み積分 ２……閾値処理 ３……論理演算 〜……平行線抽出部 ……画像間演算部 である。FIG. 1 is a system diagram illustrating an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram of an image showing a result of performing parallel line extraction processing at a specific interval on an image in which parallel line figures at different intervals are drawn,
FIG. 3 is an explanatory diagram of a parallel line extracting process, FIG. 4 is a diagram showing an example of a load matrix for detecting a straight line, FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of a logical operation, and FIG. It is explanatory drawing of the example of. It should be noted that, in the reference numerals used in the drawings, 1... Convolution integral 2... Threshold processing 3... Logical operation...

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭61−118883（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−16686（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−193282（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References JP-A-61-118883 (JP, A) JP-A-2-16686 (JP, A) JP-A-63-193282 (JP, A) (58) Investigation Field (Int.Cl. ⁷ , DB name) G06T 7/00

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】直線状に中心部が正の値で周辺部が負の値
からなる荷重マトリックスを用意し、この荷重マトリッ
クスと画像データとの積和演算によって畳み込み積分を
行う第１ステップと、 前記第１ステップで得られた結果に対して、決められた
閾値未満の画素値を０とする閾値処理を行うことによ
り、画像データ中の特定方位の線図形を抽出する第２ス
テップと、 前記第２ステップで得られた画像データにおいて、前記
荷重マトリックスの方位と直角の方位に、同一線上で互
いに等距離の位置に３点の検査点をとり、両端の検査点
における画素値同士の論理和演算を行い、この論理和演
算の結果と中央の検査点における画素値との論理積演算
を行うことにより、特定間隔の線図形のみを抽出する第
３ステップとを有することを特徴とする平行線図形抽出
方法。A first step of preparing a load matrix having a positive value at a central portion and a negative value at a peripheral portion in a straight line, and performing convolution integration by a product-sum operation of the load matrix and image data; A second step of extracting a line figure in a specific direction from the image data by performing a threshold process on the result obtained in the first step so that a pixel value less than a predetermined threshold is set to 0; In the image data obtained in the second step, three inspection points are set at positions equidistant from each other on the same line in an azimuth perpendicular to the azimuth of the load matrix, and a logical sum of pixel values at the inspection points at both ends is taken. And a third step of extracting only a line figure at a specific interval by performing an AND operation of the result of the OR operation and the pixel value at the central inspection point. Row line shape extraction method. 【請求項２】直線状に中心部が正の値で周辺部が負の値
からなる荷重マトリックスを用意し、この荷重マトリッ
クスと画像データとの積和演算によって畳み込み積分を
行う第１ステップと、 前記第１ステップで得られた結果に対して、決められた
閾値未満の画素値を０とする閾値処理を行うことによ
り、画像データ中の特定方位の線図形を抽出する第２ス
テップと、 前記第２ステップで得られた画像データにおいて、前記
荷重マトリックスの方位と直角の方位に、同一線上で互
いに等距離の位置に３点の検査点をとり、両端の検査点
における画素値同士の排他的論理和演算を行い、この排
他的論理和演算の結果と中央の検査点における画素値と
の論理積演算を行うことにより、特定間隔の線図形のみ
を抽出する第３ステップとを有することを特徴とする平
行線図形抽出方法。2. A first step of preparing a load matrix composed of a linearly linear center portion having a positive value and a peripheral portion having a negative value, and performing convolution integration by sum-of-products operation of the load matrix and image data; A second step of extracting a line figure in a specific direction from the image data by performing a threshold process on the result obtained in the first step so that a pixel value less than a predetermined threshold is set to 0; In the image data obtained in the second step, three inspection points are set at positions equidistant from each other on the same line in an azimuth perpendicular to the azimuth of the load matrix. A third step of performing only an OR operation and performing an AND operation on the result of the exclusive OR operation and the pixel value at the central inspection point to extract only a line figure at a specific interval. Parallel line shapes extraction method characterized. 【請求項３】前記荷重マトリックスを複数用意し、画像
データに対してそれぞれの荷重マトリックスで畳む込み
積分を行うとともに閾値処理を行うことにより、画像デ
ータ中の複数方位の線図形をそれぞれ抽出し、特定方位
の線図形を抽出したそれぞれの画像データについて同一
位置の画素間で論理和演算または算術和演算を行うこと
を特徴とする請求項１または２に記載の平行線図形抽出
方法。3. A plurality of load matrices are prepared, and convolution integration is performed on the image data with the respective load matrices and threshold processing is performed, thereby extracting line figures in a plurality of directions from the image data. 3. The parallel line figure extracting method according to claim 1, wherein a logical sum operation or an arithmetic sum operation is performed between pixels at the same position for each image data from which a line figure in a specific direction is extracted.