JPH0613212B2 - 文字画像デ−タの処理方法 - Google Patents
文字画像デ−タの処理方法Info
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- JPH0613212B2 JPH0613212B2 JP58183071A JP18307183A JPH0613212B2 JP H0613212 B2 JPH0613212 B2 JP H0613212B2 JP 58183071 A JP58183071 A JP 58183071A JP 18307183 A JP18307183 A JP 18307183A JP H0613212 B2 JPH0613212 B2 JP H0613212B2
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- point
- section
- sample
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- G—PHYSICS
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- G06F7/00—Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
- Image Processing (AREA)
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- Character Discrimination (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 [発明の技術分野] 本発明は、文字画像(以下、文字という)データの処理
方法に係わり、特に、x,y座標上に展開した文字の輪
郭を、xを変数とする複数の1価関数のブロック
[P1,Pn]に分割し、各ブロックの形状を特定する
データを作成し、このブロックデータの集合を1文字の
圧縮データとして記憶することによって、データの圧縮
を行なようにした文字画像データの処理方法に関するも
のである。
方法に係わり、特に、x,y座標上に展開した文字の輪
郭を、xを変数とする複数の1価関数のブロック
[P1,Pn]に分割し、各ブロックの形状を特定する
データを作成し、このブロックデータの集合を1文字の
圧縮データとして記憶することによって、データの圧縮
を行なようにした文字画像データの処理方法に関するも
のである。
[発明の背景技術] 文字をドット分解して求めた2値データが、極めて冗長
性の高いデータであることは周知である。そこで、従来
この冗長性を軽減するために種々のデータ圧縮方式が提
案されてきた。
性の高いデータであることは周知である。そこで、従来
この冗長性を軽減するために種々のデータ圧縮方式が提
案されてきた。
文字の形状を輪郭で把握し、その輪郭を特定するデータ
を記憶することによってデータ量の圧縮を図るようにし
た所謂輪郭法と呼ばれるデータ圧縮方式もその1つであ
る。
を記憶することによってデータ量の圧縮を図るようにし
た所謂輪郭法と呼ばれるデータ圧縮方式もその1つであ
る。
この輪郭法によるデータ圧縮方式としては、第1図の如
き直線(ベクトル)近似法や、第2図の如きn次曲線近
似法が既に提案されている。
き直線(ベクトル)近似法や、第2図の如きn次曲線近
似法が既に提案されている。
第1図に例示した直線近似法は、特開昭54−1495
22号公報、特開昭55−79154号公報等に開示さ
れた方法であり、その概要は、点線で示した任意文字の
輪郭1を実線で示したベクトル2の集合で近似し、各ベ
クトルを特定する情報(始点位置、長さ及び傾き、ある
いは水平・垂直方向成分)を符号化データとすることに
よってデータ圧縮を可能とするものである。
22号公報、特開昭55−79154号公報等に開示さ
れた方法であり、その概要は、点線で示した任意文字の
輪郭1を実線で示したベクトル2の集合で近似し、各ベ
クトルを特定する情報(始点位置、長さ及び傾き、ある
いは水平・垂直方向成分)を符号化データとすることに
よってデータ圧縮を可能とするものである。
又、第2図に例示したn次曲線近似法は、本件出願人が
特願昭55−116160号(特公昭62−33948
号)として既に出願した方法であり、その概要は任意文
字の輪郭上に適宜設定した点P群の座標を記憶すること
によってデータ量の圧縮を図ると共に、任意連続する
(n+1)個の点を結ぶn次曲線3(図はn=2)の集
合で、所望輪郭を近似しようとするものである。
特願昭55−116160号(特公昭62−33948
号)として既に出願した方法であり、その概要は任意文
字の輪郭上に適宜設定した点P群の座標を記憶すること
によってデータ量の圧縮を図ると共に、任意連続する
(n+1)個の点を結ぶn次曲線3(図はn=2)の集
合で、所望輪郭を近似しようとするものである。
これら輪郭法によるデータ圧縮方式は、その圧縮データ
を解読して文字像を再生する際、補間処理や間引き処
理、ないしベクトルの倍率変換処理を実施することによ
って、種々倍率の文字像の再生に対処し得るという特徴
を有している。
を解読して文字像を再生する際、補間処理や間引き処
理、ないしベクトルの倍率変換処理を実施することによ
って、種々倍率の文字像の再生に対処し得るという特徴
を有している。
[背景技術の問題点] しかし、その反面これら従来方式は、例えば、第1図に
おける各ベクトルの端点P、あるいは、第2図における
各n次曲線3の接続点Pcを中心とする左右の各接線の
傾き角δが、いずれの場合も不連続となってしまうこと
からも明らかなように、輪郭の滑らかさ(輪郭の傾きの
連続性)について、最適の結果が保証されないという本
質的な欠陥を有していた。
おける各ベクトルの端点P、あるいは、第2図における
各n次曲線3の接続点Pcを中心とする左右の各接線の
傾き角δが、いずれの場合も不連続となってしまうこと
からも明らかなように、輪郭の滑らかさ(輪郭の傾きの
連続性)について、最適の結果が保証されないという本
質的な欠陥を有していた。
これに対して、一般的に文字の輪郭形状は直線的な部分
と曲線的な部分を有しており、さらに単に輪郭部自体が
連続しているのみならず、文字画線の交叉部や「ハネ」
の先端などの特異な点を除いて見た場合、その1次導関
数(輪郭の傾き)が連続的に変化する特徴を有してい
る。
と曲線的な部分を有しており、さらに単に輪郭部自体が
連続しているのみならず、文字画線の交叉部や「ハネ」
の先端などの特異な点を除いて見た場合、その1次導関
数(輪郭の傾き)が連続的に変化する特徴を有してい
る。
従って、従来輪郭法によるデータ圧縮方式では、文字輪
郭を忠実に特定した圧縮データが得にくいばかりでな
く、該データに基づいて再生された文字像の不自然さ
(傾きの不連続性)を取り除くことができないという問
題を有していた。
郭を忠実に特定した圧縮データが得にくいばかりでな
く、該データに基づいて再生された文字像の不自然さ
(傾きの不連続性)を取り除くことができないという問
題を有していた。
このような問題を解決するため、本件出願人は特願昭5
7−16884号(特開昭58−134745号)の方
式を既に出願した。
7−16884号(特開昭58−134745号)の方
式を既に出願した。
しかし、ここで開示したデータ圧縮方式は、 任意1ブロック中の全てのサンプル区間を一度に近似
しようとしたために、曲線部と曲線部が接続するような
部分では、その接続点近傍で輪郭より外れた凹凸が発生
しやすい。また、本来直線として再現されるべき部分
も、その前後の標本(サンプル)区間の近似曲線の影響
を受けて近似されるので直線の再現性が劣ってしまう。
しようとしたために、曲線部と曲線部が接続するような
部分では、その接続点近傍で輪郭より外れた凹凸が発生
しやすい。また、本来直線として再現されるべき部分
も、その前後の標本(サンプル)区間の近似曲線の影響
を受けて近似されるので直線の再現性が劣ってしまう。
更に、各サンプル区間を一度に近似しようとしたため
に、標本(サンプル)点が新設されると、これに影響し
て他の標本(サンプル)区間の近似曲線も変化してしま
うということも明らかとなった。そして標本(サンプ
ル)点が新設されるたびに、任意1ブロック上の全ての
標本(サンプル)区間について夫々近似曲線を求め直さ
なければならず、しかも符号化に複雑な演算を要するた
め、求めるデータの作成に時間がかかるという問題点も
残っていた。
に、標本(サンプル)点が新設されると、これに影響し
て他の標本(サンプル)区間の近似曲線も変化してしま
うということも明らかとなった。そして標本(サンプ
ル)点が新設されるたびに、任意1ブロック上の全ての
標本(サンプル)区間について夫々近似曲線を求め直さ
なければならず、しかも符号化に複雑な演算を要するた
め、求めるデータの作成に時間がかかるという問題点も
残っていた。
[発明の目的] 本発明は、以上のような従来技術の問題点に鑑みて成し
たものであり、所望輪郭とのズレが少なくしかも輪郭を
滑らかに再現でき、尚かつ圧縮率の高いデータを高速に
算出できるようにしたものである。
たものであり、所望輪郭とのズレが少なくしかも輪郭を
滑らかに再現でき、尚かつ圧縮率の高いデータを高速に
算出できるようにしたものである。
そしてこのような目的を達成するため本発明は、x,y
座標上に展開した文字画像輪郭を、xを変数とする1価
関数のブロック[P1,Pn](P1,Pnは任意1ブ
ロックの始点と終点)に分割し、各ブロック毎の輪郭形
状を特定するブロックデータを作成し、このブロックデ
ータの集合を1文字画像の圧縮データとして記憶するよ
うにした文字画像データの処理方法において、前記分割
した輪郭のブロックを構成しているm個の輪郭点Q
j(j=1〜m)上のいずれかを始点と終点とする輪郭
区間を、該輪郭区間内の各輪郭点との偏位量が所定の許
容値以下で、かつその長さliを最大とするベクトルに
置き換える過程と、前記ベクトルの長さliと予め設定
した長さLとを比較する過程と、前記ベクトルと該ベク
トルに隣接するベクトルとの交叉角θiと予め設定した
角度θとを比較する過程と、前記比較結果がi>Lの
とき、前記輪郭区間を直線部と識別し、該輪郭区間の始
点,終点の座標に基づき該輪郭区間を直線近似するn次
多項式f(x)(n=1)を求める過程と、前記比較結
果がli≦Lのとき、前記輪郭区間を曲線部と識別し、
さらにθ≦θiのとき次のベクトルについて繰り返し前
記比較を行ない、li>Lとなったとき、またはθi<
θとなったとき、それまでの輪郭区間を1つの連続した
曲線部と識別する過程と、前記曲線部の輪郭区間にサン
プル区間を設定する過程と、該設定したサンプル区間の
始点終点の座標とその傾きに基づいて、前記サンプル区
間を曲線近似するn次多項式f(x)(n=2,3)を
求める過程と、前記任意1ブロック中に存在する直線部
の始点座標と、曲線部に設定した各サンプル区間の始点
座標、及び直線部と曲線部の各サンプル区間を近似する
n次多項式の係数と次数を、各ブロック毎に求めて1文
字画像の圧縮データとして記憶するようにしたことを特
徴とする。
座標上に展開した文字画像輪郭を、xを変数とする1価
関数のブロック[P1,Pn](P1,Pnは任意1ブ
ロックの始点と終点)に分割し、各ブロック毎の輪郭形
状を特定するブロックデータを作成し、このブロックデ
ータの集合を1文字画像の圧縮データとして記憶するよ
うにした文字画像データの処理方法において、前記分割
した輪郭のブロックを構成しているm個の輪郭点Q
j(j=1〜m)上のいずれかを始点と終点とする輪郭
区間を、該輪郭区間内の各輪郭点との偏位量が所定の許
容値以下で、かつその長さliを最大とするベクトルに
置き換える過程と、前記ベクトルの長さliと予め設定
した長さLとを比較する過程と、前記ベクトルと該ベク
トルに隣接するベクトルとの交叉角θiと予め設定した
角度θとを比較する過程と、前記比較結果がi>Lの
とき、前記輪郭区間を直線部と識別し、該輪郭区間の始
点,終点の座標に基づき該輪郭区間を直線近似するn次
多項式f(x)(n=1)を求める過程と、前記比較結
果がli≦Lのとき、前記輪郭区間を曲線部と識別し、
さらにθ≦θiのとき次のベクトルについて繰り返し前
記比較を行ない、li>Lとなったとき、またはθi<
θとなったとき、それまでの輪郭区間を1つの連続した
曲線部と識別する過程と、前記曲線部の輪郭区間にサン
プル区間を設定する過程と、該設定したサンプル区間の
始点終点の座標とその傾きに基づいて、前記サンプル区
間を曲線近似するn次多項式f(x)(n=2,3)を
求める過程と、前記任意1ブロック中に存在する直線部
の始点座標と、曲線部に設定した各サンプル区間の始点
座標、及び直線部と曲線部の各サンプル区間を近似する
n次多項式の係数と次数を、各ブロック毎に求めて1文
字画像の圧縮データとして記憶するようにしたことを特
徴とする。
[発明の概要] 本発明によるデータ処理の概要を第3図に示すフローチ
ャートに従って説明する。
ャートに従って説明する。
入力した文字画像はx,yマトリクス状にドット分解さ
れ(30)、該ドット分解された文字像の輪郭を抽出する(3
1)。抽出された輪郭は輪郭との偏位量が許容誤差以下と
なるようなベクトルで直線近似する(32)。直線近似され
た輪郭は、ベクトルの長さに基づいて直線部と見倣され
る輪郭と曲線部の一部と見倣される輪郭とに識別される
(33)。更に、隣接するベクトルの交叉角に基づき輪郭を
分割する点を求める(34)。そして直線部に対しては該区
間を直線標本区間とし、n次多項式(n=1)で表わ
す。曲線部に対しては該区間内に任意複数個の標本区間
を設定し、その区間内の輪郭形状をn次多項式(n=
2,3)で曲線近似するための準備として、先ず、輪郭
を形成する各輪郭点における傾きを求める(35)。標本区
間を近似するn次多項式は、標本区間の始点及び終点に
該当する輪郭点の座標とそこにおける先に求めた傾きよ
り求める。そして該区間を延長しながら、該区間を近似
するn次多項式と輪郭との偏位量が許容誤差以下に収ま
る範囲内で最長となる標本区間を求め、該区間の始点終
点を標本点として決定していく(36)。
れ(30)、該ドット分解された文字像の輪郭を抽出する(3
1)。抽出された輪郭は輪郭との偏位量が許容誤差以下と
なるようなベクトルで直線近似する(32)。直線近似され
た輪郭は、ベクトルの長さに基づいて直線部と見倣され
る輪郭と曲線部の一部と見倣される輪郭とに識別される
(33)。更に、隣接するベクトルの交叉角に基づき輪郭を
分割する点を求める(34)。そして直線部に対しては該区
間を直線標本区間とし、n次多項式(n=1)で表わ
す。曲線部に対しては該区間内に任意複数個の標本区間
を設定し、その区間内の輪郭形状をn次多項式(n=
2,3)で曲線近似するための準備として、先ず、輪郭
を形成する各輪郭点における傾きを求める(35)。標本区
間を近似するn次多項式は、標本区間の始点及び終点に
該当する輪郭点の座標とそこにおける先に求めた傾きよ
り求める。そして該区間を延長しながら、該区間を近似
するn次多項式と輪郭との偏位量が許容誤差以下に収ま
る範囲内で最長となる標本区間を求め、該区間の始点終
点を標本点として決定していく(36)。
このようにして順次標本区間を求め、各標本区間を近似
するn次多項式が求まると、次に各n次多項式の1次導
関数を求め、各輪郭点の傾きを再度算出する(37)。そし
て新たに求めた各輪郭点の傾きと座標値に基づいて前記
同様に標本点を決定し、より輪郭に忠実なn次多項式を
算出する(38)。次にこのようにして求めた前記n次多項
式における係数及び次数等をコード化する(39)。更に、
1ブロックのx方向に対する始点・終点間距離の長いも
の順に、各ブロックデータを記憶する(40)ようにすれ
ば、後の文字輪郭の復元を効率良く行なうことができ
る。そして記憶された文字輪郭の圧縮データは、複数の
デコーダで分散解読(41)するなどし、その解読結果に基
づいて所望の文字像を復元する(42)。
するn次多項式が求まると、次に各n次多項式の1次導
関数を求め、各輪郭点の傾きを再度算出する(37)。そし
て新たに求めた各輪郭点の傾きと座標値に基づいて前記
同様に標本点を決定し、より輪郭に忠実なn次多項式を
算出する(38)。次にこのようにして求めた前記n次多項
式における係数及び次数等をコード化する(39)。更に、
1ブロックのx方向に対する始点・終点間距離の長いも
の順に、各ブロックデータを記憶する(40)ようにすれ
ば、後の文字輪郭の復元を効率良く行なうことができ
る。そして記憶された文字輪郭の圧縮データは、複数の
デコーダで分散解読(41)するなどし、その解読結果に基
づいて所望の文字像を復元する(42)。
[発明の実施例] 次に第3図で説明した各部のデータ処理について詳細に
説明する。
説明する。
[画像入力(30)] スキャナ装置等のラスタ走査によって文字画像をx,y
マトリクス状にドット分解し、これによって求められた
ビットパターンデータが処理対象となる文字データとし
て供給される。
マトリクス状にドット分解し、これによって求められた
ビットパターンデータが処理対象となる文字データとし
て供給される。
[輪郭抽出(31)] 分解した文字データに対応する2値データが、xまたは
y方向において、「0」から「1」、または「1」から
「0」に変化するドット位置(輪郭点Q)を求めること
により輪郭が得られる。そして、求めた輪郭に対しxを
変数とする1価関数のブロックに分割して複数ブロック
の集合とする。
y方向において、「0」から「1」、または「1」から
「0」に変化するドット位置(輪郭点Q)を求めること
により輪郭が得られる。そして、求めた輪郭に対しxを
変数とする1価関数のブロックに分割して複数ブロック
の集合とする。
第4図は、このようにして求めたブロックの集合として
1文字を表現したときの説明図で、「○」が各ブロック
の始点と終点である。
1文字を表現したときの説明図で、「○」が各ブロック
の始点と終点である。
[直線近似(32)] 輪郭上の任意1ブロックにおいて、輪郭との偏位量が所
定の許容誤差以下に収まる範囲で、その長さliが最大
となるよう設定した多数のベクトルにより直線近似を行
なう。
定の許容誤差以下に収まる範囲で、その長さliが最大
となるよう設定した多数のベクトルにより直線近似を行
なう。
第5図は、任意の1ブロック[P1,Pn](P1,P
nは任意1ブロックの始点と終点)において、点線で示
した文字輪郭50をベクトル51の集合で直線近似を行
なったものである。各ベクトル51の接続点P1,
P2,…,Pn-1,Pnは、標本(サンプル)点とし
て、後述する標本点座標記憶部60に記憶する。
nは任意1ブロックの始点と終点)において、点線で示
した文字輪郭50をベクトル51の集合で直線近似を行
なったものである。各ベクトル51の接続点P1,
P2,…,Pn-1,Pnは、標本(サンプル)点とし
て、後述する標本点座標記憶部60に記憶する。
[輪郭の直線部と曲線部の識別(33)] 先に述べたように、一般的に文字の輪郭形状は、直線的
な部分と曲線的な部分とを持ち合わせており、前述した
従来方法の1つでは、1ブロック中のサンプル区間を一
度に一括して近似しようとしていたために、曲線部と曲
線部が接続するようにな部分におていは、その接続点近
傍において多くの標本点を設定し多くの近似式に分割し
て表現しなければならず、この部分におけるデータ量が
増大してしまい、圧縮率が低下していた。
な部分と曲線的な部分とを持ち合わせており、前述した
従来方法の1つでは、1ブロック中のサンプル区間を一
度に一括して近似しようとしていたために、曲線部と曲
線部が接続するようにな部分におていは、その接続点近
傍において多くの標本点を設定し多くの近似式に分割し
て表現しなければならず、この部分におけるデータ量が
増大してしまい、圧縮率が低下していた。
これに対処するため、[輪郭の直線部と曲線部の識別(3
3)]では、上述した直線近似により求めたベクトルの長
さliに基づいて、輪郭形状が直線部か曲線部かをまず
識別し、識別した直線部と曲線部とを夫々別々に処理す
ることで直線と曲線の輪郭形状をもつ文字でも忠実に再
現できるようにした。
3)]では、上述した直線近似により求めたベクトルの長
さliに基づいて、輪郭形状が直線部か曲線部かをまず
識別し、識別した直線部と曲線部とを夫々別々に処理す
ることで直線と曲線の輪郭形状をもつ文字でも忠実に再
現できるようにした。
第6図は、文字輪郭の直線部と曲線部の識別方法を実現
する構成の一実施例を示すブロック図である。図におい
て、60は前記直線近似(32)によって得られた標本点
(接続点)Pをブロック単位に記憶する標本点座標記憶
部、61は識別するベクトル長Lを予め設定する直線部
識別ベクトル長設定部、62は曲線を分割する点を識別
する角度θを設定する曲線分割点識別角度設定部、63
はi+1番目の標本点Pi+1の座標、即ち、点Pi+1に対
応する輪郭点Qj+sの座標(xj+s,yj+s)を保持する
ための次標本点座標レジスタ、64はi番目の標本点P
iに対応する輪郭点Qjの座標(xj,yj)を保持す
るための現標本点座標レジスタ、65はi−1番目の標
本点Pi-1に対応する輪郭点Qj-uの座標(xj-u,
yj-u)を保持するための前標本点座標レジスタ、66
は前記次標本点座標レジスタ63と現標本点座標レジス
タ64の各座票より標本区間[xj,xj+s]のベクト
ルの長さliを算出するベクトル長算出部、67は前記
次標本点座標レジスタ63、現標本点座標レジスタ64
及び前標本点座標レジスタ65の各々座標より、標本点
Piでのベクトル間角度θiを算出するベクトル間角度
算出部、68は直線部識別ベクトル長設定部61で設定
したベクトル長Lを前記ベクトル長算出部66で算出し
たベクトル長liとを比較するベクトル長比較部、69
は前記曲線分割点識別角度設定部62で設定した角度θ
と前記ベクトル間角度算出部67で算出したベクトル間
角度θiとを比較する角度比較部、70,71は前記ベ
クトル長比較部68の比較結果に基づき、直線部または
曲線部の区間を夫々記憶する直線部記憶部と曲線部記憶
部、72は前記角度比較部69において、θ>θiのと
きi番目の標本点Piを曲線分割点として記憶する曲線
分割点座標記憶部である。
する構成の一実施例を示すブロック図である。図におい
て、60は前記直線近似(32)によって得られた標本点
(接続点)Pをブロック単位に記憶する標本点座標記憶
部、61は識別するベクトル長Lを予め設定する直線部
識別ベクトル長設定部、62は曲線を分割する点を識別
する角度θを設定する曲線分割点識別角度設定部、63
はi+1番目の標本点Pi+1の座標、即ち、点Pi+1に対
応する輪郭点Qj+sの座標(xj+s,yj+s)を保持する
ための次標本点座標レジスタ、64はi番目の標本点P
iに対応する輪郭点Qjの座標(xj,yj)を保持す
るための現標本点座標レジスタ、65はi−1番目の標
本点Pi-1に対応する輪郭点Qj-uの座標(xj-u,
yj-u)を保持するための前標本点座標レジスタ、66
は前記次標本点座標レジスタ63と現標本点座標レジス
タ64の各座票より標本区間[xj,xj+s]のベクト
ルの長さliを算出するベクトル長算出部、67は前記
次標本点座標レジスタ63、現標本点座標レジスタ64
及び前標本点座標レジスタ65の各々座標より、標本点
Piでのベクトル間角度θiを算出するベクトル間角度
算出部、68は直線部識別ベクトル長設定部61で設定
したベクトル長Lを前記ベクトル長算出部66で算出し
たベクトル長liとを比較するベクトル長比較部、69
は前記曲線分割点識別角度設定部62で設定した角度θ
と前記ベクトル間角度算出部67で算出したベクトル間
角度θiとを比較する角度比較部、70,71は前記ベ
クトル長比較部68の比較結果に基づき、直線部または
曲線部の区間を夫々記憶する直線部記憶部と曲線部記憶
部、72は前記角度比較部69において、θ>θiのと
きi番目の標本点Piを曲線分割点として記憶する曲線
分割点座標記憶部である。
次に動作について説明する。先ず、直線部識別ベクトル
長設定部61に識別ベクトル長Lを、曲線分割点識別角
度設定部62に角度θを夫々設定する。次に、標本点座
標記憶部60より、任意1ブロック[P1,Pn]の始
点P1の座標を次標本点座標レジスタ63に送る。この
時点では現標本点座標レジスタ64には何も記憶されて
いないので後述するベクトル長算出部66においてベク
トル長を求めることはできない。次に、次標本点座標レ
ジスタ63に記憶された標本点座標は現標本点座標レジ
スタ64に転送され、次標本点座標レジスタ63には新
たに次標本点P2の座標が記憶される。以後は、現標本
点座標レジスタ64の標本点座標を前標本点座標レジス
タ65に、次標本点座標レジスタ63の標本点座標を現
標本点座標レジスタ64にそれぞれシフトして記憶し、
次標本点座標レジスタ63には標本点座標記憶部60よ
り次標本点座標が記憶される。
長設定部61に識別ベクトル長Lを、曲線分割点識別角
度設定部62に角度θを夫々設定する。次に、標本点座
標記憶部60より、任意1ブロック[P1,Pn]の始
点P1の座標を次標本点座標レジスタ63に送る。この
時点では現標本点座標レジスタ64には何も記憶されて
いないので後述するベクトル長算出部66においてベク
トル長を求めることはできない。次に、次標本点座標レ
ジスタ63に記憶された標本点座標は現標本点座標レジ
スタ64に転送され、次標本点座標レジスタ63には新
たに次標本点P2の座標が記憶される。以後は、現標本
点座標レジスタ64の標本点座標を前標本点座標レジス
タ65に、次標本点座標レジスタ63の標本点座標を現
標本点座標レジスタ64にそれぞれシフトして記憶し、
次標本点座標レジスタ63には標本点座標記憶部60よ
り次標本点座標が記憶される。
ベクトル長算出部66は、前記次標本点座標レジスタ6
3のi+1番目の標本点Pi+1の座標(xj+s,yj+s)
と現標本点座標レジスタ64のi番目の標本点Piの座
標(xj,yj)より、 を算出する。算出したベクトル長liはベクトル長比較
部68にて、前記直線部識別ベクトル長設定部61で予
め設定した識別長Lと比較する。ここで、li>Lのと
きは、前記ベクトルで近似した[Pi,Pi+1]の区間
を直線部と判断し、該区間の始点座標及び終点座票を1
つの直線部に関する情報として直線部記憶部70に記憶
する。
3のi+1番目の標本点Pi+1の座標(xj+s,yj+s)
と現標本点座標レジスタ64のi番目の標本点Piの座
標(xj,yj)より、 を算出する。算出したベクトル長liはベクトル長比較
部68にて、前記直線部識別ベクトル長設定部61で予
め設定した識別長Lと比較する。ここで、li>Lのと
きは、前記ベクトルで近似した[Pi,Pi+1]の区間
を直線部と判断し、該区間の始点座標及び終点座票を1
つの直線部に関する情報として直線部記憶部70に記憶
する。
また、li≦Lのときは、[Pi,Pi+1]の区間を曲
線部と判断し、一旦、該区間の始点と終点の座標を曲線
部に関する情報として記憶部71に記憶し、次の区間
[Pi+1,Pi+2]の識別を同様にして順次行なってい
く。
線部と判断し、一旦、該区間の始点と終点の座標を曲線
部に関する情報として記憶部71に記憶し、次の区間
[Pi+1,Pi+2]の識別を同様にして順次行なってい
く。
このようにして1つの任意ブロック[P1,Pn]を構
成する直線部と曲線部のデータを各記憶部70、71に
記憶し、以後同様な処理の繰り返しを実施し、以下文字
を構成する全部のブロックについて識別していく。
成する直線部と曲線部のデータを各記憶部70、71に
記憶し、以後同様な処理の繰り返しを実施し、以下文字
を構成する全部のブロックについて識別していく。
[輪郭(曲線部)の分割(34)] 一方、ベクトル間角度算出部67では、次標本点座標レ
ジスタ63,現標本点座標レジスタ64,前標本点座標
レジスタ65より、それぞれ標本点Pi-1,Pi,Pi+1
の座標(xj-u,yj-u),(xj,yj),(xj+s,
yj+s)を読み出し、第5図に示すベクトル間角度(ベ
クトルと該ベクトルに互いに隣接するベクトルとの交叉
角)θiを算出する。算出したベクトル間角度θiは角
度比較部69にて、前記曲線分割点識別角度設定部62
で予め設定した角度θと比較する。ここで、θ>θiの
とき曲線分割信号が発生され、標本点Piを新たな曲線
分割点として、曲線分割点座標記憶部72にその座標を
記憶する。
ジスタ63,現標本点座標レジスタ64,前標本点座標
レジスタ65より、それぞれ標本点Pi-1,Pi,Pi+1
の座標(xj-u,yj-u),(xj,yj),(xj+s,
yj+s)を読み出し、第5図に示すベクトル間角度(ベ
クトルと該ベクトルに互いに隣接するベクトルとの交叉
角)θiを算出する。算出したベクトル間角度θiは角
度比較部69にて、前記曲線分割点識別角度設定部62
で予め設定した角度θと比較する。ここで、θ>θiの
とき曲線分割信号が発生され、標本点Piを新たな曲線
分割点として、曲線分割点座標記憶部72にその座標を
記憶する。
通常、この曲線分割点の近傍には、前述した文字画像の
交叉部のように多くの標本点が存在し、求める近似曲線
の処理に時間がかかっていたが、前記のように求めたこ
の曲線分割点で輪郭を分割することにより、曲線分割点
の前後で夫々別個に曲線近似するので処理時間も速く、
しかも容易に近似曲線を求めることができる。
交叉部のように多くの標本点が存在し、求める近似曲線
の処理に時間がかかっていたが、前記のように求めたこ
の曲線分割点で輪郭を分割することにより、曲線分割点
の前後で夫々別個に曲線近似するので処理時間も速く、
しかも容易に近似曲線を求めることができる。
第7図は、第4図に図示した文字輪郭に対して、上記し
た[直線近似(32)]〜[輪郭の分割(34)]の処理をした
例で、直線部と曲線部の識別結果を示している。
た[直線近似(32)]〜[輪郭の分割(34)]の処理をした
例で、直線部と曲線部の識別結果を示している。
図において、○は1ブロックの始点及び終点、△は直線
近似により得られた標本点、●は曲線分割点である。ま
た、※は直線部、無印は曲線部を示す。
近似により得られた標本点、●は曲線分割点である。ま
た、※は直線部、無印は曲線部を示す。
[各輪郭点の傾き算出(35)] 上記求めた曲線部の輪郭形状を適宜1ないし複数個に分
け、これらを夫々n次多項式(但し、n=2,3)を用
いて近似するが、個々のn次多項式は、2点の座標値及
び傾きが決定すれば一意的に決定される。そこで先ず輪
郭上の各輪郭点における傾きを求める。
け、これらを夫々n次多項式(但し、n=2,3)を用
いて近似するが、個々のn次多項式は、2点の座標値及
び傾きが決定すれば一意的に決定される。そこで先ず輪
郭上の各輪郭点における傾きを求める。
各輪郭点における傾きは、その輪郭点の前後の輪郭点を
所定数だけ抽出し、その傾きを算出する輪郭点と抽出し
た各輪郭点とを結んだ線分の傾きをそれぞれ求めればよ
い。
所定数だけ抽出し、その傾きを算出する輪郭点と抽出し
た各輪郭点とを結んだ線分の傾きをそれぞれ求めればよ
い。
次にその算出方法を第8図の曲線部の例に従って説明す
る。先ず、第8図(a)のように輪郭上の任意1ブロッ
ク[P1,Pn]の始点P1(輪郭点Q1)における傾
きt1を求めるには、始点P1の後に存在する輪郭点を
任意数だけ抽出し、始点P1と抽出した輪郭点とを結ぶ
線分の傾きを算出し、これら各線分の傾きから始点P1
の傾きt1を後述する式より算出する。
る。先ず、第8図(a)のように輪郭上の任意1ブロッ
ク[P1,Pn]の始点P1(輪郭点Q1)における傾
きt1を求めるには、始点P1の後に存在する輪郭点を
任意数だけ抽出し、始点P1と抽出した輪郭点とを結ぶ
線分の傾きを算出し、これら各線分の傾きから始点P1
の傾きt1を後述する式より算出する。
例えば、傾きを求めようとしている輪郭点Q1の後側の
輪郭点を2点抽出して傾きを求める場合は、まず、線分
Q1Q2の傾きm1,線分Q1Q3の傾きm2を求め
る。
輪郭点を2点抽出して傾きを求める場合は、まず、線分
Q1Q2の傾きm1,線分Q1Q3の傾きm2を求め
る。
線分の傾きm1は、2点の座標(x1,y1),
(x2,y2)から、 で求めることができる。尚、m2の場合も同様にして求
める。
(x2,y2)から、 で求めることができる。尚、m2の場合も同様にして求
める。
夫々線分の傾きm1,m2が求まると、輪郭点Q1にお
ける傾きt1は、 により求まる。尚、終点Pn(Qn)においてもこの始
点P1(Q1)と同様にして求めることができる。
ける傾きt1は、 により求まる。尚、終点Pn(Qn)においてもこの始
点P1(Q1)と同様にして求めることができる。
次に、第8図(b)により2番目の輪郭点Q2における
傾きt2を求める場合について説明する。この場合、輪
郭点Q2の前側にはQ1の1点しかないので前後1点を
抽出し、輪郭点Q2より各輪郭点とを結んだ線分の傾き
をそれぞれ求め、輪郭点Q2における傾きt2とする。
この傾きt2は次式より求める。
傾きt2を求める場合について説明する。この場合、輪
郭点Q2の前側にはQ1の1点しかないので前後1点を
抽出し、輪郭点Q2より各輪郭点とを結んだ線分の傾き
をそれぞれ求め、輪郭点Q2における傾きt2とする。
この傾きt2は次式より求める。
このように指定した所望数の輪郭点が前後に存在しない
場合は、指定範囲内で最大数の輪郭点を抽出して傾きを
求める。
場合は、指定範囲内で最大数の輪郭点を抽出して傾きを
求める。
次に、第8図(c)により輪郭点Q3における傾きt3
を求める場合について説明する。この輪郭点Q3は、前
後に所定数の輪郭点が存在する。よって輪郭点Q3と他
の輪郭点とを結ぶ各線分の傾きm1,m2,m3,m4
を夫々求め、輪郭点Q3における傾きt3を、 より求める。以後、同様にして各輪郭点における傾きを
算出していく。
を求める場合について説明する。この輪郭点Q3は、前
後に所定数の輪郭点が存在する。よって輪郭点Q3と他
の輪郭点とを結ぶ各線分の傾きm1,m2,m3,m4
を夫々求め、輪郭点Q3における傾きt3を、 より求める。以後、同様にして各輪郭点における傾きを
算出していく。
[サンプル点の決定(36)] 以上のようにして曲線部を構成する各輪郭点における傾
きが求まると、次に曲線部に該当する輪郭上に適宜1な
いし複数個のサンプル区間を設定するため、後述する手
順によって輪郭上に2つの輪郭点を求め、次にこれら両
輪郭点間を近似する近似曲線を求め、該近似曲線と輪郭
との偏位量εを各輪郭点について逐次求める。
きが求まると、次に曲線部に該当する輪郭上に適宜1な
いし複数個のサンプル区間を設定するため、後述する手
順によって輪郭上に2つの輪郭点を求め、次にこれら両
輪郭点間を近似する近似曲線を求め、該近似曲線と輪郭
との偏位量εを各輪郭点について逐次求める。
こうして求められた各偏位量εが許容誤差Δ以下の場
合、輪郭点を更に1つ前進させ、この拡大された両輪郭
点間について再度偏位量εを求め直して上記同様の処理
を繰り返し、該偏位量εが1つでも許容誤差Δを出ない
範囲内で最長となる区間(これを以下、サンプル区間と
いう)を求めながら、輪郭をサンプル区間毎に分割して
いく。こうして得られたサンプル区間によって決定する
n次多項式が輪郭を表現するのに必要な近似曲線の1つ
として決定される。
合、輪郭点を更に1つ前進させ、この拡大された両輪郭
点間について再度偏位量εを求め直して上記同様の処理
を繰り返し、該偏位量εが1つでも許容誤差Δを出ない
範囲内で最長となる区間(これを以下、サンプル区間と
いう)を求めながら、輪郭をサンプル区間毎に分割して
いく。こうして得られたサンプル区間によって決定する
n次多項式が輪郭を表現するのに必要な近似曲線の1つ
として決定される。
以下、第9図を用いて、n次多項式の近似曲線の算出方
法について説明し、次いで偏位量の算出について説明す
る。
法について説明し、次いで偏位量の算出について説明す
る。
まず、直線部記憶部70及び曲線部記憶部71に記憶し
た座標値により、近似する区間が直線部か曲線部である
かを判別する。そして、該区間が直線部であれば、区間
の始点座標と該区間を示すn次多項式(n=1)を算出
し、後述するコード化を行なう。
た座標値により、近似する区間が直線部か曲線部である
かを判別する。そして、該区間が直線部であれば、区間
の始点座標と該区間を示すn次多項式(n=1)を算出
し、後述するコード化を行なう。
次に、該区間が曲線部である場合について説明する。
第9図(a)において、Qjは着目している第j番目の
サンプル点であり、Qj+rは任意のサンプル候補点であ
る。そして両点を始点終点とする区間をサンプル候補区
間[Qj,Qj+r]という。
サンプル点であり、Qj+rは任意のサンプル候補点であ
る。そして両点を始点終点とする区間をサンプル候補区
間[Qj,Qj+r]という。
尚、前記サンプル点Qjは、初期条件として前記曲線部
の始点に設定し、サンプル点候補Qj+rは、サンプル点
Qjよりr個の輪郭点だけ隔たった位置に設定される。
の始点に設定し、サンプル点候補Qj+rは、サンプル点
Qjよりr個の輪郭点だけ隔たった位置に設定される。
そこで先ずこれらサンプル点Qj及びサンプル点候補Q
j+rの座標(xj,yj)、(xj+r,yj+r)、及びそ
の傾きtj,tj+rに基づいて、両点を通過するn次多
項式f(x)の係数と次数を求めて近似曲線を得る。更
に前記サンプル候補区間[Qj,Qj+r]に存在する全
ての輪郭点と前記n次多項式で求めた近似曲線との各偏
位量εが所定の許容誤差Δ以下であるか否かを比較し、
その結果が全ての場合においてε≦Δであれば、前記求
めた近似曲線を許容し得るものと判断する。
j+rの座標(xj,yj)、(xj+r,yj+r)、及びそ
の傾きtj,tj+rに基づいて、両点を通過するn次多
項式f(x)の係数と次数を求めて近似曲線を得る。更
に前記サンプル候補区間[Qj,Qj+r]に存在する全
ての輪郭点と前記n次多項式で求めた近似曲線との各偏
位量εが所定の許容誤差Δ以下であるか否かを比較し、
その結果が全ての場合においてε≦Δであれば、前記求
めた近似曲線を許容し得るものと判断する。
ところで、1つの近似曲線によって表現しえる区間が長
い程、換言すれば与えられた任意の輪郭を表現するのに
必要な近似曲線の数が少ない程、データ量が少なくな
り、効率よく圧縮することができる。
い程、換言すれば与えられた任意の輪郭を表現するのに
必要な近似曲線の数が少ない程、データ量が少なくな
り、効率よく圧縮することができる。
そこで最初に設定した任意輪郭点Qj+rをサンプル点候
補とすることで定まるサンプル候補区間[Qj,
Qj+r]について、上記のようにして求めた近似曲線
と、該サンプル候補区間[Qj,Qj+r]の各輪郭点と
の偏位量εを算出し、許容誤差Δと比較した結果が全て
ε≦Δであれば、現在のサンプル点候補Qj+rを1つ伸
ばして隣の輪郭点Qj+r+1を新たなサンプル点候補とし
て前記比較を行なう。
補とすることで定まるサンプル候補区間[Qj,
Qj+r]について、上記のようにして求めた近似曲線
と、該サンプル候補区間[Qj,Qj+r]の各輪郭点と
の偏位量εを算出し、許容誤差Δと比較した結果が全て
ε≦Δであれば、現在のサンプル点候補Qj+rを1つ伸
ばして隣の輪郭点Qj+r+1を新たなサンプル点候補とし
て前記比較を行なう。
以後比較結果が全てε≦Δである限りサンプル点候補を
順次更新して前記比較を繰り返し、輪郭点Qj+r+pを新
たなサンプル点候補とした時に、いずれか1つの偏位量
εが、ε>Δとなったとき、その直前の輪郭点Q
j+r+p-1を第2のサンプル点としてサンプル区間[Q
j,Qj+r+p-1]を設定する。このサンプル区間[Q
j,Qj+r+p-1]における近似曲線が、与えられた任意
の輪郭を表現するのに必要な近似曲線の1つとして決定
される。
順次更新して前記比較を繰り返し、輪郭点Qj+r+pを新
たなサンプル点候補とした時に、いずれか1つの偏位量
εが、ε>Δとなったとき、その直前の輪郭点Q
j+r+p-1を第2のサンプル点としてサンプル区間[Q
j,Qj+r+p-1]を設定する。このサンプル区間[Q
j,Qj+r+p-1]における近似曲線が、与えられた任意
の輪郭を表現するのに必要な近似曲線の1つとして決定
される。
一方、最初に設定したサンプル候補区間[Qj,
Qj+r]による近似曲線と、該サンプル候補区間[Q
j,Qj+r]の各輪郭点との偏位量εを算出し、結果が
1つでもε>Δであれば、そのサンプル候補区間を1つ
縮小して輪郭点Qj+r-1を新たなサンプル点候補として
前記比較を行なう。以後比較結果が全てε≦Δとなるま
でサンプル候補区間を順次縮小して前記比較を繰り返
し、輪郭点Qj+r-pで全てε≦Δとなったとき、該サン
プル点候補Qj+r-pを第2のサンプル点としてサンプル
区間[Qj,Qj+r-p]を設定する。このサンプル区間
[Qj,Qj+r-p]における近似曲線が、与えられた任
意の輪郭を表現するのに必要な近似曲線の1つとして決
定される。
Qj+r]による近似曲線と、該サンプル候補区間[Q
j,Qj+r]の各輪郭点との偏位量εを算出し、結果が
1つでもε>Δであれば、そのサンプル候補区間を1つ
縮小して輪郭点Qj+r-1を新たなサンプル点候補として
前記比較を行なう。以後比較結果が全てε≦Δとなるま
でサンプル候補区間を順次縮小して前記比較を繰り返
し、輪郭点Qj+r-pで全てε≦Δとなったとき、該サン
プル点候補Qj+r-pを第2のサンプル点としてサンプル
区間[Qj,Qj+r-p]を設定する。このサンプル区間
[Qj,Qj+r-p]における近似曲線が、与えられた任
意の輪郭を表現するのに必要な近似曲線の1つとして決
定される。
このような処理によって、前記偏位量εが許容誤差Δの
範囲内で、最長となるサンプル区間を決定しながら、輪
郭をサンプル区間で分割していく。そしてこのサンプル
区間において決定するn次多項式で輪郭が近似される。
範囲内で、最長となるサンプル区間を決定しながら、輪
郭をサンプル区間で分割していく。そしてこのサンプル
区間において決定するn次多項式で輪郭が近似される。
尚、他の実施例として、サンプル候補区間[Qj,Q
j+r-p]が許容誤差を越えたとき、その時点におけるサ
ンプル候補点をQj+r+pを暫定的に記憶しておき、更に
数点先までのサンプル候補区間について前記偏位量εの
評価を行なう。そして所定の数点先に到っても許容誤差
を越えるようなとき、前記Qj+r+p-1をサンプル点とし
てサンプル区間を決定するようにしてもよい。
j+r-p]が許容誤差を越えたとき、その時点におけるサ
ンプル候補点をQj+r+pを暫定的に記憶しておき、更に
数点先までのサンプル候補区間について前記偏位量εの
評価を行なう。そして所定の数点先に到っても許容誤差
を越えるようなとき、前記Qj+r+p-1をサンプル点とし
てサンプル区間を決定するようにしてもよい。
勿論この場合、数点先のサンプル候補区間において許容
誤差の条件が充足した時は、該候補区間が新たなサンプ
ル区間に更新され、更にそこからサンプル点を前進させ
ながら前述の評価処理を繰り返して実行する。このよう
な先読みを実施することにより、サンプル区間を更に長
くすることができ、データ圧縮率が向上する。
誤差の条件が充足した時は、該候補区間が新たなサンプ
ル区間に更新され、更にそこからサンプル点を前進させ
ながら前述の評価処理を繰り返して実行する。このよう
な先読みを実施することにより、サンプル区間を更に長
くすることができ、データ圧縮率が向上する。
次に、偏位量の算出方法について説明する。
第9図(a)において、90は輪郭、Bは輪郭90上の
輪郭点、91はn次多項式f(x)の近似曲線、92は
サンプル候補区間[Qj,Qj+r]の始点Qjと終点Q
j+rの2点間を結んだ直線、93は点Bから直線92へ
下した垂線、Cは近似曲線91と垂線93との交点、B
Aは点Bにおける輪郭90と近似曲線91とのx方向に
おける偏位量εx、BCは輪郭90と近似曲線91との
偏位量ε、BDは輪郭90と近似曲線91とのy方向に
おける偏位量εyである。
輪郭点、91はn次多項式f(x)の近似曲線、92は
サンプル候補区間[Qj,Qj+r]の始点Qjと終点Q
j+rの2点間を結んだ直線、93は点Bから直線92へ
下した垂線、Cは近似曲線91と垂線93との交点、B
Aは点Bにおける輪郭90と近似曲線91とのx方向に
おける偏位量εx、BCは輪郭90と近似曲線91との
偏位量ε、BDは輪郭90と近似曲線91とのy方向に
おける偏位量εyである。
以下、3次曲線の場合を例に説明する。既に算出した始
点Qj及びサンプル候補点Qj+rの傾きtj,tj+rと座
標値(xj,yj),(xj+r,yj+r)を下記3次式に
代入する。
点Qj及びサンプル候補点Qj+rの傾きtj,tj+rと座
標値(xj,yj),(xj+r,yj+r)を下記3次式に
代入する。
f(x)=yj+bj(x−xj) +cj(x−xj)2 +dj(x−xj)3 bj=tj 以上のように近似曲線f(x)を決定する各係数が求ま
ると、該近似曲線f(x)と各輪郭点との偏位量εを夫
々求める。
ると、該近似曲線f(x)と各輪郭点との偏位量εを夫
々求める。
図において、輪郭90と近似曲線91の偏位量ε(=B
C)を求めるに際し、本発明では偏位量εを近似計算す
ることによって、高速処理を可能としている。
C)を求めるに際し、本発明では偏位量εを近似計算す
ることによって、高速処理を可能としている。
即ち、変位量εはBC間の距離であり、輪郭点と近似曲
線との隔り量である。通常、点と曲線との距離を測る場
合、曲線の接線に直交する方向に測定する。そして曲線
上の複数の点においてその法線方向に前記点が存在する
場合には、その中で最も短かい距離を点と曲線との距離
とするのが一般的である。
線との隔り量である。通常、点と曲線との距離を測る場
合、曲線の接線に直交する方向に測定する。そして曲線
上の複数の点においてその法線方向に前記点が存在する
場合には、その中で最も短かい距離を点と曲線との距離
とするのが一般的である。
本願のようにn次曲線と輪郭点との距離εを測定する場
合にも同じように、まずn次曲線の接線と直交する法線
の式と、輪郭点を通る直線の式とを連立させた方程式を
解くことによって、n次曲線上の測定点を求め、次いで
その点と対象となっている輪郭点との距離を計算しなけ
ればならない。以上の計算を実施するには膨大な演算量
を必要とする。
合にも同じように、まずn次曲線の接線と直交する法線
の式と、輪郭点を通る直線の式とを連立させた方程式を
解くことによって、n次曲線上の測定点を求め、次いで
その点と対象となっている輪郭点との距離を計算しなけ
ればならない。以上の計算を実施するには膨大な演算量
を必要とする。
そこで本発明では以下に述べるような近似計算によって
偏位量εを求めるようにした。
偏位量εを求めるようにした。
第9図(b)は、(a)における輪郭90と近似曲線9
1との変位量εを拡大したものである。図において、線
分CAは直線92に平行であると仮定し、線分CAの傾
きmを直線92の傾きとする。そして、輪郭点Bと、近
似曲線91とのx方向及びy方向に対する隔り量εx,
εyを求めることにより、所望の偏位量εは、 で近似的に求めることができる。
1との変位量εを拡大したものである。図において、線
分CAは直線92に平行であると仮定し、線分CAの傾
きmを直線92の傾きとする。そして、輪郭点Bと、近
似曲線91とのx方向及びy方向に対する隔り量εx,
εyを求めることにより、所望の偏位量εは、 で近似的に求めることができる。
このようにして求めに近似的偏位量εと許容誤差Δとを
比較し、その結果によってサンプル点候補を選択し、サ
ンプル区間を決定して曲線部を複数に分割していく。
比較し、その結果によってサンプル点候補を選択し、サ
ンプル区間を決定して曲線部を複数に分割していく。
[各輪郭点の傾き再算出(37)] 上記の如く、輪郭が複数のサンプル区間においてそれぞ
れ3次式の近似曲線で近似されると、該サンプル区間の
始点座標と該サンプル区間を近似する近似曲線の次数及
び係数を、輪郭データとして記憶することにより圧縮さ
れたコードを得ることができる。
れ3次式の近似曲線で近似されると、該サンプル区間の
始点座標と該サンプル区間を近似する近似曲線の次数及
び係数を、輪郭データとして記憶することにより圧縮さ
れたコードを得ることができる。
しかし、前記[各輪郭点の傾き算出(35)]で求めた各輪
郭点の傾きは、その前後所定数の輪郭点との傾きの平均
値としたものであるため、輪郭点の並び方が大きく変動
したり或いは輪郭点のデータがもともと離散的なデジタ
ルデータである等の理由によって、実際の傾きとは異な
る場合がある。
郭点の傾きは、その前後所定数の輪郭点との傾きの平均
値としたものであるため、輪郭点の並び方が大きく変動
したり或いは輪郭点のデータがもともと離散的なデジタ
ルデータである等の理由によって、実際の傾きとは異な
る場合がある。
そこで、輪郭の傾きの連続性を更に忠実に近似するた
め、下記のようにして傾きを再度算出する。即ち、各サ
ンプル区間におけるn次多項式f(x)の一次導関数
f′(x)より求まる傾きを該サンプル区間の各輪郭点
における傾きとする。
め、下記のようにして傾きを再度算出する。即ち、各サ
ンプル区間におけるn次多項式f(x)の一次導関数
f′(x)より求まる傾きを該サンプル区間の各輪郭点
における傾きとする。
[サンプル点の再決定(38)] 上記[各輪郭点の傾き再算出(37)]によって各輪郭点に
おける傾きを再度算出した場合は、求めた各輪郭点にお
ける傾きを用いて、前記[サンプル点の決定(36)]と同
様の処理を行ない、再度サンプル点を決定しながらサン
プル区間を求め直す。このようにして再度求めたサンプ
ル区間は、より輪郭に忠実なn次多項式f(x)で近似
される。
おける傾きを再度算出した場合は、求めた各輪郭点にお
ける傾きを用いて、前記[サンプル点の決定(36)]と同
様の処理を行ない、再度サンプル点を決定しながらサン
プル区間を求め直す。このようにして再度求めたサンプ
ル区間は、より輪郭に忠実なn次多項式f(x)で近似
される。
[コード化(39)] 直線記憶部70に記憶した1つの直線部の始点終点の座
標を1つのサンプル区間とみなして、この両座標に基づ
いて該区間を直線近似するn次多項式f(x)(n=
1)の係数を算出し、コード化する。これを1つの符号
化データとする。
標を1つのサンプル区間とみなして、この両座標に基づ
いて該区間を直線近似するn次多項式f(x)(n=
1)の係数を算出し、コード化する。これを1つの符号
化データとする。
一方、曲線部の場合は夫々各サンプル区間の始点座標、
n次多項式f(x)の係数、及び次数等をコード化し、
さらに輪郭を各ブロック単位に編成したブロックデータ
の集合として記憶することにより、輪郭に忠実な圧縮デ
ータを得ることができる。
n次多項式f(x)の係数、及び次数等をコード化し、
さらに輪郭を各ブロック単位に編成したブロックデータ
の集合として記憶することにより、輪郭に忠実な圧縮デ
ータを得ることができる。
第10図は、任意1つのブロックデータの好ましいデー
タ記憶フォーマットの一例を示す図である。図のフォー
マットにおいて、ブロックヘッダーは、1ブロックの始
点終点座標、及び1ブロック中に存在する直線部と曲線
部のサンプル区間の数を記憶し、セグメントヘッダーは
1サンプル区間の始点X,Y座標及びn次多項式f
(x)の次数を記憶し、セグメント情報は前記次数によ
り求まるn次多項式f(x)の各係数を記憶したもので
ある。
タ記憶フォーマットの一例を示す図である。図のフォー
マットにおいて、ブロックヘッダーは、1ブロックの始
点終点座標、及び1ブロック中に存在する直線部と曲線
部のサンプル区間の数を記憶し、セグメントヘッダーは
1サンプル区間の始点X,Y座標及びn次多項式f
(x)の次数を記憶し、セグメント情報は前記次数によ
り求まるn次多項式f(x)の各係数を記憶したもので
ある。
そして、セグメントヘッダーとセグメント情報によって
1つのサンプル区間符号化データが編成されており、更
に、前記サンプル区間数に応じたサンプル区間符号化デ
ータが順次配列され、全体で1文字のブロックデータを
構成している。
1つのサンプル区間符号化データが編成されており、更
に、前記サンプル区間数に応じたサンプル区間符号化デ
ータが順次配列され、全体で1文字のブロックデータを
構成している。
[圧縮データの記憶(40)] 上記フォーマットによりコード化された各ブロックデー
タを、例えばブロックを単位として、各ブロックにおけ
る解読処理時間の長い順に記憶することにより、文字輪
郭の復元の際に効率良く復元を行なうことが可能であ
る。
タを、例えばブロックを単位として、各ブロックにおけ
る解読処理時間の長い順に記憶することにより、文字輪
郭の復元の際に効率良く復元を行なうことが可能であ
る。
例えば第11図(a)は、文字「あ」に対して各ブロッ
ク(説明上、各ブロックに1〜20の番号を付した)毎に
圧縮データを求めた場合を示す。そして、解読に要する
時間の長いもの(例えば、x方向に対して各ブロックの
始点と終点の距離の長いもの)から順に記憶する。第1
1図(a)において、1ブロックの解読に要する時間が
1番長いのはブロック12であり、以下ブロック10,
ブロック16と続き、ブロック3が一番短くなってい
る。従って、この例により最終的に求められる1文字分
の輪郭圧縮データは、第11図(b)に示すようなブロ
ックデータの集合として記憶されることになる。
ク(説明上、各ブロックに1〜20の番号を付した)毎に
圧縮データを求めた場合を示す。そして、解読に要する
時間の長いもの(例えば、x方向に対して各ブロックの
始点と終点の距離の長いもの)から順に記憶する。第1
1図(a)において、1ブロックの解読に要する時間が
1番長いのはブロック12であり、以下ブロック10,
ブロック16と続き、ブロック3が一番短くなってい
る。従って、この例により最終的に求められる1文字分
の輪郭圧縮データは、第11図(b)に示すようなブロ
ックデータの集合として記憶されることになる。
[分散デコード(41)] 次に元の輪郭を復元する方法について説明する。この場
合、輪郭の復元を高速に行なうためには、1ブロック毎
の前記ブロックデータを複数のデコーダに順次転送して
処理を行ない、処理の済んだデコーダより次のブロック
データを処理していくようにする。
合、輪郭の復元を高速に行なうためには、1ブロック毎
の前記ブロックデータを複数のデコーダに順次転送して
処理を行ない、処理の済んだデコーダより次のブロック
データを処理していくようにする。
そこで第11図(b)のように圧縮データを1ブロック
の解読に要する時間の長いものより順に記憶し、複数の
デコーダで処理することでデコーダを効率良く使用でき
る。
の解読に要する時間の長いものより順に記憶し、複数の
デコーダで処理することでデコーダを効率良く使用でき
る。
以下、第12図及び第13図を参照して説明する。第1
2図は、輪郭復元を最適に行なうための一実施例を示す
ブロック図である。図において、120は各ブロックデ
ータを1ブロックの解読に要する時間の長い順に記憶し
た圧縮データ記憶部、121はつの1ブロックデータを
後述するデコーダを選択して転送するセレクタ1、12
2は別途入力した所望倍率を記憶する倍率記憶部、12
3は前記ブロックデータを倍率相当の輪郭に復元するn
個のデコーダより成るデコーダ群、124は前記デコー
ダ群123の内、処理の終了したデコーダを選択し、解
読して求めた輪郭画素データを後述する1文字記憶部に
転送するセレクタ2、125は前記セレクタ2(12
4)より送られた輪郭データを記憶する1文字記憶部、
126は前記1文字記憶部125に記憶完了した1文字
分の輪郭画素データに基づき、文字を印字または表示等
を行なう出力装置である。
2図は、輪郭復元を最適に行なうための一実施例を示す
ブロック図である。図において、120は各ブロックデ
ータを1ブロックの解読に要する時間の長い順に記憶し
た圧縮データ記憶部、121はつの1ブロックデータを
後述するデコーダを選択して転送するセレクタ1、12
2は別途入力した所望倍率を記憶する倍率記憶部、12
3は前記ブロックデータを倍率相当の輪郭に復元するn
個のデコーダより成るデコーダ群、124は前記デコー
ダ群123の内、処理の終了したデコーダを選択し、解
読して求めた輪郭画素データを後述する1文字記憶部に
転送するセレクタ2、125は前記セレクタ2(12
4)より送られた輪郭データを記憶する1文字記憶部、
126は前記1文字記憶部125に記憶完了した1文字
分の輪郭画素データに基づき、文字を印字または表示等
を行なう出力装置である。
次に、動作について説明する。圧縮データ記憶部120
より1ブロックの解読に要する時間の長い順(例えば第
11図において、ブロック12,ブロック10,ブロッ
ク16…の順)にセレクタ1(121)に転送する。セ
レクタ1(121)は前記転送されたブロックデータ
を、デコーダ群122のデコーダ1より順にデコーダを
選択して転送を行なう。ブロックデータの転送が終了し
たデコーダは前記ブロックデータと倍率記憶部122に
別途記憶した所望倍率データに基づいて、輪郭の復元処
理を開始する。セレクタ2(124)は復元処理の完了
したデコーダを順次選択し、復元した輪郭画素データを
1文字記憶部125に転送していく。1ブロック分の復
元処理の完了したデコーダは、セレクタ1(121)に
対してブロックデータの転送を要求し、次の1ブロック
分のブロックデータが転送される。
より1ブロックの解読に要する時間の長い順(例えば第
11図において、ブロック12,ブロック10,ブロッ
ク16…の順)にセレクタ1(121)に転送する。セ
レクタ1(121)は前記転送されたブロックデータ
を、デコーダ群122のデコーダ1より順にデコーダを
選択して転送を行なう。ブロックデータの転送が終了し
たデコーダは前記ブロックデータと倍率記憶部122に
別途記憶した所望倍率データに基づいて、輪郭の復元処
理を開始する。セレクタ2(124)は復元処理の完了
したデコーダを順次選択し、復元した輪郭画素データを
1文字記憶部125に転送していく。1ブロック分の復
元処理の完了したデコーダは、セレクタ1(121)に
対してブロックデータの転送を要求し、次の1ブロック
分のブロックデータが転送される。
第13図は第12図に示した各デコーダ群123の処理
状態の例を示すタイミングチャートである。
状態の例を示すタイミングチャートである。
図において、T1はセレクタ1(121)から各デコー
ダへブロックデータを転送する時間、T2は各デコーダ
が解読した輪郭画素データをセレクタ2(124)を介
して1文字記憶部125へ転送する時間であり、T3は
各デコーダにおけるブロックデータの解読処理時間であ
る。また、T4は1文字分の処理時間を示す。
ダへブロックデータを転送する時間、T2は各デコーダ
が解読した輪郭画素データをセレクタ2(124)を介
して1文字記憶部125へ転送する時間であり、T3は
各デコーダにおけるブロックデータの解読処理時間であ
る。また、T4は1文字分の処理時間を示す。
デコーダ1〜nへnブロック分のブロックデータが転送
され処理が開始すると、次にn+1番目のブロックデー
タは、処理時間の最も短かったデコーダ(この場合デコ
ーダ3)へ転送され、引続き処理を行なっていく。
され処理が開始すると、次にn+1番目のブロックデー
タは、処理時間の最も短かったデコーダ(この場合デコ
ーダ3)へ転送され、引続き処理を行なっていく。
しかも転送する各ブロックデータは、前述の通りその処
理時間が次第に短くなっていく順番に配列されているの
で、第13図に図示の如く各デコーダは、ほぼ同様に1
文字分の解読を終了する。従って各デコーダはほぼ均等
に稼動し、無駄な遊び時間を生じることなく速やかに文
字データの解読が終了する。
理時間が次第に短くなっていく順番に配列されているの
で、第13図に図示の如く各デコーダは、ほぼ同様に1
文字分の解読を終了する。従って各デコーダはほぼ均等
に稼動し、無駄な遊び時間を生じることなく速やかに文
字データの解読が終了する。
[輪郭の復元(42)] 上述の如く、各デコーダより復元された1ブロックの輪
郭データは、1文字記憶部125に逐次記憶していき1
文字分の輪郭データが完成する。そして、1文字記憶部
125に記憶された1文字分の輪郭データを、例えばレ
ーザビームプリンタ、CRT写真植字機或いは表示装置
等といった出力装置126に供給して所望の文字が復元
される。
郭データは、1文字記憶部125に逐次記憶していき1
文字分の輪郭データが完成する。そして、1文字記憶部
125に記憶された1文字分の輪郭データを、例えばレ
ーザビームプリンタ、CRT写真植字機或いは表示装置
等といった出力装置126に供給して所望の文字が復元
される。
[発明の効果] 以上述べてきたように本発明は、輪郭を直線部と曲線部
とに識別し、直線部は直線で表わすと共に曲線部は適宜
複数の曲線近似で表わすようにしたので、直線近似か曲
線近似の一方だけによる場合に比べ少ないデータ量で文
字画像を忠実に品質よく再現することができる。更に曲
線部について最適に曲線近似できるサンプル区間で順次
区分していくようになっており、これら曲線部上に適宜
定められる各サンプル区間を曲線近似するn次多項式
は、各サンプル区間の始点、終点の傾きを考慮し、該サ
ンプル区間毎に演算するので、曲線部の接続を滑らかに
再現することができる。さらに直線として再現される部
分は、その前後の近似曲線の影響を受けないので、直線
の再現性を維持することができる。また本発明は輪郭を
n次多項式で近似しているため、文字を大きく拡大して
再生したとき、本来曲線である所が折れ線状に再生され
てしまうという従来ベクトル方式の欠点も当然解消する
ことができる。
とに識別し、直線部は直線で表わすと共に曲線部は適宜
複数の曲線近似で表わすようにしたので、直線近似か曲
線近似の一方だけによる場合に比べ少ないデータ量で文
字画像を忠実に品質よく再現することができる。更に曲
線部について最適に曲線近似できるサンプル区間で順次
区分していくようになっており、これら曲線部上に適宜
定められる各サンプル区間を曲線近似するn次多項式
は、各サンプル区間の始点、終点の傾きを考慮し、該サ
ンプル区間毎に演算するので、曲線部の接続を滑らかに
再現することができる。さらに直線として再現される部
分は、その前後の近似曲線の影響を受けないので、直線
の再現性を維持することができる。また本発明は輪郭を
n次多項式で近似しているため、文字を大きく拡大して
再生したとき、本来曲線である所が折れ線状に再生され
てしまうという従来ベクトル方式の欠点も当然解消する
ことができる。
以上に述べてきたように本発明は、所望輪郭とのズレが
少なくしかも輪郭を滑らかに再現でき、尚かつ圧縮率の
高いデータを高速に得ることができるという大なる効果
を有するものである。
少なくしかも輪郭を滑らかに再現でき、尚かつ圧縮率の
高いデータを高速に得ることができるという大なる効果
を有するものである。
以上説明してきた本発明になる文字画像データの処理方
法を、800×800ドットから成る明朝体平仮名文字
「あ」に適用して検証した結果、所望文字画像に対する
許容誤差を1ドットとした場合、1.21%にまでデー
タ量を圧縮することができた。
法を、800×800ドットから成る明朝体平仮名文字
「あ」に適用して検証した結果、所望文字画像に対する
許容誤差を1ドットとした場合、1.21%にまでデー
タ量を圧縮することができた。
また、上記説明では文字「あ」を例として説明してきた
が、それ以外にも漢字や文字以外の各種マーク,記号,
線画などの画像についても同様に扱えることは明らかで
ある。
が、それ以外にも漢字や文字以外の各種マーク,記号,
線画などの画像についても同様に扱えることは明らかで
ある。
第1図,第2図は従来の輪郭法データ圧縮を説明する
図、第3図は本発明の概要を示すフローチャート、第4
図は輪郭をxを変数とする1価関数のブロックに分割し
た一例を示す図、第5図は直線近似を説明する図、第6
図は直線部と曲線部の識別方法の一実施例を示すブロッ
ク図、第7図は直線部と曲線部の識別結果を示す図、第
8図は各輪郭点における傾きの算出方法を説明する図、
第9図はサンプル点の決定方法を説明する図、第10図
は任意ブロックデータの記憶フォーマットの一例を示す
図、第11図はブロックデータの記憶例を説明する図、
第12図はブロックデータを復元する実施例を示すブロ
ック図、第13図は第12図の動作を示すタイミングチ
ャートである。 1,50,90…文字の輪郭 2,51…2次元ベクトル 3…m次曲線要素 60…標本点座標記憶部 61…直線部識別ベクトル長設定部 62…曲線分割点識別角度設定部 63…次標本点座標レジスタ 64…現標本点座標レジスタ 65…前標本点座標レジスタ 66…ベクトル長算出部 67…ベクトル間角度算出部 68…ベクトル長比較部 69…角度比較部 70…直線部記憶部 71…曲線部記憶部 72…曲線分割点座標記憶部 91…n次多項式の近似曲線 120…圧縮データ記憶部 121…セレクタ1、122…倍率記憶部 123…デコーダ群、124…セレクタ2 125…1文字記憶部、126…出力装置
図、第3図は本発明の概要を示すフローチャート、第4
図は輪郭をxを変数とする1価関数のブロックに分割し
た一例を示す図、第5図は直線近似を説明する図、第6
図は直線部と曲線部の識別方法の一実施例を示すブロッ
ク図、第7図は直線部と曲線部の識別結果を示す図、第
8図は各輪郭点における傾きの算出方法を説明する図、
第9図はサンプル点の決定方法を説明する図、第10図
は任意ブロックデータの記憶フォーマットの一例を示す
図、第11図はブロックデータの記憶例を説明する図、
第12図はブロックデータを復元する実施例を示すブロ
ック図、第13図は第12図の動作を示すタイミングチ
ャートである。 1,50,90…文字の輪郭 2,51…2次元ベクトル 3…m次曲線要素 60…標本点座標記憶部 61…直線部識別ベクトル長設定部 62…曲線分割点識別角度設定部 63…次標本点座標レジスタ 64…現標本点座標レジスタ 65…前標本点座標レジスタ 66…ベクトル長算出部 67…ベクトル間角度算出部 68…ベクトル長比較部 69…角度比較部 70…直線部記憶部 71…曲線部記憶部 72…曲線分割点座標記憶部 91…n次多項式の近似曲線 120…圧縮データ記憶部 121…セレクタ1、122…倍率記憶部 123…デコーダ群、124…セレクタ2 125…1文字記憶部、126…出力装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭54−149522(JP,A) 特開 昭58−134745(JP,A) 「bit」Vol.13,No.10(1981 年9月号−通巻169号)(昭56−9−1) 共立出版 P.1218−1225 電子通信学会論文誌 Vol.J62− D,No.10(昭54−10−25)P.665− 672
Claims (3)
- 【請求項1】x,y座標上に展開した文字画像輪郭を、
xを変数とする1価関数のブロック[P1,Pn](P
1,Pnは任意1ブロックの始点と終点)に分割し、各
ブロック毎の輪郭形状を特定するブロックデータを作成
し、このブロックデータの集合を1文字画像の圧縮デー
タとして記憶するようにした文字画像データの処理方法
において、 前記分割した輪郭のブロックを構成しているm個の輪郭
点Qj(j=1〜m)上のいずれかを始点と終点とする
輪郭区間を、該輪郭区間内の各輪郭点との偏位量が所定
の許容値以下で、かつその長さliを最大とするベクト
ルに置き換える過程と、 前記ベクトルの長さliと予め設定した長さLとを比較
する過程と、 前記ベクトルと該ベクトルに隣接するベクトルとの交叉
角θiと予め設定した角度θとを比較する過程と、 前記比較結果がli>Lのとき、前記輪郭区間を直線部
と識別し、該輪郭区間の始点,終点の座標に基づき該輪
郭区間を直線近似するn次多項式f(x)(n=1)を
求める過程と、 前記比較結果がli≦Lのとき、前記輪郭区間を曲線部
と識別し、さらにθ≦θiのとき次のベクトルについて
繰り返し前記比較を行ない、li>Lとなったとき、ま
たはθi<θとなったとき、それまでの輪郭区間を1つ
の連続した曲線部と識別する過程と、 前記曲線部の輪郭区間にサンプル区間を設定する過程
と、 該設定したサンプル区間の始点,終点の座標とその傾き
に基づいて、前記サンプル区間を曲線近似するn次多項
式f(x)(n=2,3)を求める過程と、 前記任意1ブロック中に存在する直線部の始点座標と、
曲線部に設定した各サンプル区間の始点座標、及び直線
部と曲線部の各サンプル区間を近似するn次多項式の係
数と次数を、各ブロック毎に求めて1文字画像の圧縮デ
ータとして記憶するようにした文字画像データの処理方
法。 - 【請求項2】前記サンプル区間の始点終点の座標とその
傾きに基づいて、前記サンプル区間を曲線近似するn次
多項式f(x)(n=2,3)を求める前記過程が、 該サンプル区間の始点Q1及び終点Qrと、それぞれそ
の前後所定数の輪郭点とを結ぶ線分の傾きの平均値t1
及びtrを求めて、それを始点Q1及び終点Qrにおけ
る曲線の傾きとして定め、 前記定めた始点Q1及び終点Qrにおける傾きt1及び
trと、始点Q1の座標(x1,y1)及び終点Qrの
座標(xr,yr)に基づいて下記式(1)のn次多項式
f(x)(但し、n=2,3)を求め、 f(x)=y1+b1(x−x1) +c1(x−x1)2 +d1(x−x1)3……(1) 但し、 b1=t1 次いで、このn次多項式f(x)の一次導関数f′(x)に基
づいて前記曲線近似区間の各輪郭点における輪郭の傾き
を求め直し、 この一次導関数f′(x)に基づいて求めた各輪郭点にお
ける輪郭の傾きと各輪郭点の座標値から、前記式(1)と
同様に別途n次多項式f(x)(但し、n=2,3)を
求め直し、該求め直したn次多項式f(x)を所望のn
次多項式f(x)とする過程である、前記特許請求の範
囲第(1)項記載の文字画像データの処理方法。 - 【請求項3】前記曲線部の輪郭区間にサンプル区間を設
定する過程が、 輪郭点Qjを第1のサンプル点とし、任意の輪郭点Q
j+rをサンプル点候補とするサンプル候補区間[Qj,
Qj+r]を設定し、この両サンプル点の座標(xj,y
j)、(xj+r,yj+r)とその傾きtj,tj+rに基づ
いてサンプル候補区間を曲線近似するn次多項式f
(x)(n=2,3)を求める過程と、 前記n次多項式f(x)で近似した曲線と、サンプル候
補区間内の各輪郭点との偏位量εを (但し、mはサンプル候補区間の始点,終点を結んだ直
線の傾き、εx,εyはサンプル候補区間に存在する各
輪郭点と近似曲線との夫々x方向、y方向の偏位量)に
よって求める過程と、 前記偏位量εと予め設定した許容誤差Δとを比較する過
程と、 前記サンプル候補区間の全ての輪郭点における前記比較
結果がε≦Δのとき、サンプル点候補に隣接する輪郭点
Qj+r+1を新たなサンプル点候補とし、更新されたサン
プル候補区間[Qj,Qj+r+1]について前記同様の比
較を行なってサンプル点候補を順延し、輪郭点Qj+r+p
でε>Δとなったとき、その直前の輪郭点Qj+r+p-1で
新たなサンプル区間[Qj,Qj+r+p-1]を設定するよ
うにしたことを特徴とする前記特許請求の範囲第(1)項
記載の文字画像データの処理方法。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58183071A JPH0613212B2 (ja) | 1983-10-03 | 1983-10-03 | 文字画像デ−タの処理方法 |
GB08406187A GB2147474B (en) | 1983-10-03 | 1984-03-09 | Method of processing character or pictorial image data |
KR1019840001671A KR890003318B1 (ko) | 1983-10-03 | 1984-03-30 | 문자 화상 데이타 처리 시스템 |
US07/057,390 US4771474A (en) | 1983-10-03 | 1987-06-02 | Apparatus for processing character or pictorial image data |
HK852/88A HK85288A (en) | 1983-10-03 | 1988-10-20 | Method of processing character or pictorial image data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58183071A JPH0613212B2 (ja) | 1983-10-03 | 1983-10-03 | 文字画像デ−タの処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6075975A JPS6075975A (ja) | 1985-04-30 |
JPH0613212B2 true JPH0613212B2 (ja) | 1994-02-23 |
Family
ID=16129237
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58183071A Expired - Lifetime JPH0613212B2 (ja) | 1983-10-03 | 1983-10-03 | 文字画像デ−タの処理方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0613212B2 (ja) |
KR (1) | KR890003318B1 (ja) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0831959B2 (ja) * | 1985-12-18 | 1996-03-27 | 富士通株式会社 | 画像変換装置 |
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