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JPH01184586A - System for compressing pattern data by curve approximation - Google Patents

System for compressing pattern data by curve approximation

Info

Publication number
JPH01184586A
JPH01184586A JP755888A JP755888A JPH01184586A JP H01184586 A JPH01184586 A JP H01184586A JP 755888 A JP755888 A JP 755888A JP 755888 A JP755888 A JP 755888A JP H01184586 A JPH01184586 A JP H01184586A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
curve
stroke
curved
curve approximation
contour
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP755888A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Satoshi Naoi
聡 直井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP755888A priority Critical patent/JPH01184586A/en
Publication of JPH01184586A publication Critical patent/JPH01184586A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To generate a recovery pattern with high quality by extracting curvature part ornament to be connected to a curve stroke, and setting a curve approximation section optimum for a curvature part. CONSTITUTION:A curvature part ornament extraction means 12 extracts the curvature part ornament 18 to be connected to an oblique line/curve stroke 17 based on an inflection point 15, a horizontal/vertical stroke 16, and the oblique line/curve stroke 17. Next, at an optimum curve approximation section setting means 13, the curvature part ornament 18 extracted at the curvature part ornament extraction means 12 is separated from the oblique line/curve stroke 17 to be connected to the means 12 completely, and the curve approximation section is set on them, respectively. Curve approximation by an (n)th-order spline function is applied on a set curve approximation section at a curve approximation means 14, respectively, then, corresponding compression data is outputted.

Description

【発明の詳細な説明】 cii    要〕 文字、図形等のパターンの輪郭線を直線と曲線で近似し
てパターンデータを圧縮するパターンデータ圧縮方式に
係り、特に飾り部分の抽出方式に関し、 曲線部飾りを抽出してその部分の適切な曲線近似区間を
設定可能とすることにより、高品質な復元パターンを得
ることを目的とし、 パターンの輪郭線の屈曲点を抽出し、該抽出した屈曲点
間の輪郭ベクトルから水平/垂直ストロークと斜め線/
曲線ストロークを抽出した後、前記輪郭線を直線及び曲
線で近似してパターンデータを圧縮するパターンデータ
圧縮方式において、曲線ストロークに接続する曲線部飾
りを抽出する曲線部飾り抽出手段と、該手段により抽出
された前記曲線部飾りとそれに接続する前記曲線ストロ
ークとを分離し、最適な曲線近似区間の設定を行う最適
曲線近似区間設定手段とを有するように構成する。
[Detailed Description of the Invention] cii Essential] This invention relates to a pattern data compression method that compresses pattern data by approximating the contour lines of patterns such as characters and figures using straight lines and curves, and particularly relates to a method for extracting decorative parts. The aim is to obtain a high-quality restored pattern by extracting the curve and setting an appropriate curve approximation section for that part. Horizontal/vertical strokes and diagonal lines from contour vectors/
In a pattern data compression method that compresses pattern data by approximating the contour line with a straight line and a curved line after extracting a curved stroke, a curved part decoration extraction means for extracting a curved part decoration connected to the curved stroke; The present invention is configured to include an optimum curve approximation section setting means for separating the extracted curve part ornament and the curve stroke connected thereto and setting an optimum curve approximation section.

また、前記最適曲線近似区間設定手段により設定された
前記曲線近似区間内の曲線ストロークに対してn次スプ
ライン関数による曲線近似を行う曲線近似手段を有する
ように構成する。
Further, the present invention is configured to include curve approximation means for performing curve approximation using an n-th order spline function to a curve stroke within the curve approximation section set by the optimum curve approximation section setting means.

〔産業上の利用分野〕[Industrial application field]

本発明は、文字、図形等のパターンの輪郭線を直線と曲
線で近似してパターンデータを圧縮するパターンデータ
圧縮方式に係り、特に飾り部分の抽出方式に関する。
The present invention relates to a pattern data compression method for compressing pattern data by approximating the contour lines of patterns such as characters and figures using straight lines and curves, and particularly relates to a method for extracting decorative parts.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

文字、図形等のパターンの入力に当たっては、入力され
たパターンはメモリに記憶され、出力に当たってはメモ
リのパターンデータを引き出し記録又は表示する。
When inputting patterns such as characters and figures, the inputted patterns are stored in the memory, and when outputting, the pattern data from the memory is retrieved and recorded or displayed.

このようなパターンの記憶に際し、なるべくメモリ容量
が少なくて済むことが望ましい、このため、文字、図形
をフルドツトで記憶する代わりに何等かのデータ圧縮を
行って記憶し、出力に当たってはデータ復元を行う方法
、が用いられている。
When storing such patterns, it is desirable to use as little memory capacity as possible. For this reason, instead of storing characters and figures as full dots, some kind of data compression is performed and stored, and the data is restored when outputting. method is used.

このようなデータ圧縮の方法として、パターンの輪郭線
に注目し、パターンを輪郭線のデータとして記憶する方
式がある。この方式は、データ量を少な(できるばかり
でな(、品質のよい復元パターンが得られるため、電子
出版システムや高性清プリンタ等への通用が期待され、
注目を浴びている。
One such data compression method is to focus on the outline of a pattern and store the pattern as outline data. This method not only reduces the amount of data, but also provides a high-quality restoration pattern, so it is expected to be applicable to electronic publishing systems and high quality printers.
It is attracting attention.

特に、パターンの輪郭を直線と曲線で近似してデータ圧
縮する方法は、輪郭を直線のみで近似する方法に比較し
て、復元時に拡大、縮小しても斜め線や曲線ストローク
が滑らかに生成されて、高品質の復元パターンが得られ
る。
In particular, when data is compressed by approximating the outline of a pattern using straight lines and curves, diagonal lines and curved strokes are generated more smoothly even when enlarged or reduced during restoration, compared to methods where the outline is approximated using only straight lines. As a result, high-quality restoration patterns can be obtained.

係るデータ圧縮方法においては、拡大してもより滑らか
で高品質な復元パターンが得られるようなものが望まれ
ている。このよな要望に答えるべく、本出願人は特開昭
61−208184号公報「パターン情報m圧縮方式」
、特開昭62−063384号公報「パターンの相似変
換方式」、特開昭62−1401824 号公報「パタ
ーンの相似変換方式」、特願昭60−118920号「
パターンデータの圧縮方式」、特願昭61−11748
5号「斜め線及び曲線ストローク抽出方式」、特願昭6
1−220400号「曲線近似によるパターン圧縮方式
」、特願昭62−091805号「パターンデータ圧縮
方法」、特願昭62−139117号「曲線近似による
パターンデータの圧縮方式」等の従来方式を提案してき
た。
In such a data compression method, it is desired that a smoother and higher quality restoration pattern can be obtained even when the data is expanded. In order to meet these demands, the present applicant has published Japanese Patent Application Laid-Open No. 61-208184 entitled "Pattern Information m Compression Method".
, Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-063384 "Pattern Similarity Transformation Method", Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-1401824 "Pattern Similarity Transformation Method", Japanese Patent Application No. 1987-118920 "
"Compression method for pattern data", patent application No. 61-11748
No. 5 “Diagonal line and curved stroke extraction method”, patent application 1986
Proposed conventional methods such as No. 1-220400 "Pattern Compression Method Using Curve Approximation", Japanese Patent Application No. 1982-091805 "Pattern Data Compression Method", and Japanese Patent Application No. 139117-1983 "Pattern Data Compression Method Using Curve Approximation"I've done it.

上記各方式の全体的な動作概要は、まずドツト1ターン
の輪郭を直線近似によりベクトル化し、次に近似した輪
郭のベクトルの方向の情報により水平/!r!直ストロ
ーク、飾り、斜線/曲線ストロークの抽出を行い、さら
に抽出した斜線/曲線ストロークの輪郭をB−スプライ
ン関数を用いて近似する方式である。
The overall operation of each of the above methods is as follows: First, the contour of one turn of dots is vectorized by linear approximation, and then horizontal/! r! This method extracts straight strokes, ornaments, and diagonal/curved strokes, and then approximates the contours of the extracted diagonal/curved strokes using a B-spline function.

ここで特に、飾りの抽出方式に注目する。第1θ図(a
)に、文字ドツトパターンの輪郭の一例を示す。この場
合、直線部3.4、曲線部5.6の他に直線部3.4に
挟まれた直線部飾り1、曲線部5.6と直線部3に挟ま
れた曲線部飾り2を有する。直線部飾り1を抽出するた
めの従来方式としては、第11図に示すように第10図
の輪郭線から抽出した屈曲点P1〜P7から水平ストロ
ークE+、E2及び垂直ストロークE3を求め、これら
のストロークに接続する輪郭構造に対し、水平/!I!
直ストロークの端点から最も離れた屈曲点P2を求め、
ある闇値内の距離にある場合に、その周辺の屈曲・点P
+=P3からなる部分を飾りとして抽出していた。
Here, we pay particular attention to the decoration extraction method. Figure 1θ (a
) shows an example of the outline of a character dot pattern. In this case, in addition to the straight part 3.4 and the curved part 5.6, there is a straight part decoration 1 sandwiched between the straight part 3.4 and a curved part decoration 2 sandwiched between the curved part 5.6 and the straight part 3. . As shown in FIG. 11, the conventional method for extracting straight line decoration 1 is to obtain horizontal strokes E+, E2 and vertical stroke E3 from bending points P1 to P7 extracted from the contour line in FIG. For the contour structure connected to the stroke, horizontal /! I!
Find the bending point P2 farthest from the end point of the direct stroke,
If the distance is within a certain darkness value, the surrounding bend/point P
The part consisting of +=P3 was extracted as a decoration.

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

しかし、上記従来例においては、第10図(a)の曲線
部飾り2を抽出することができなかった。また、第10
図世)のように曲線部8.9に挟まれた曲線部飾り7も
同様に抽出することができながうた、そのため、第12
図(a)又は(b)に示すように、曲線部5と曲線部飾
り2 (同図(a))又は曲線部8と曲線部飾り7(同
図伽))からなる部分を、各々1つの曲線近似区間lO
又は11で近似してしまい、これにB−スプライン関数
近似を適用すると、曲線近似区間が適切でないために、
例えば第9図(b)の矢印A2で示すように復元パター
ンにおいて曲線部に接続する飾りが消えてしまい、特に
パターンの拡大を行った場合に高品質な復元パターンを
得ることが出来ないという問題点を有していた。
However, in the conventional example described above, the curved part ornament 2 shown in FIG. 10(a) could not be extracted. Also, the 10th
The curved part decoration 7 sandwiched between the curved parts 8 and 9 as shown in Figure 7 cannot be extracted in the same way, so the 12th
As shown in Figure (a) or (b), each part consisting of a curved part 5 and a curved part ornament 2 (as shown in the figure (a)) or a curved part 8 and a curved part ornament 7 (as shown in the figure) is one curve approximation interval lO
Or, if you apply B-spline function approximation to this, the curve approximation interval is not appropriate, so
For example, as shown by arrow A2 in FIG. 9(b), decorations connected to curved parts in the restored pattern disappear, making it impossible to obtain a high-quality restored pattern, especially when the pattern is enlarged. It had a point.

本発明は、曲線部飾りを抽出してその部分の適切な曲線
近似区間を設定可能とすることにより、高品質な復元パ
ターンを得ることを目的とする。
An object of the present invention is to obtain a high-quality restoration pattern by extracting a curved part ornament and making it possible to set an appropriate curve approximation section for that part.

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

第1図は、本発明の原理説明図である。まず、曲線部飾
り抽出手段12では、予めパターンの輪郭線から抽出し
た屈曲点15、水平/垂直ストローク16、斜め線/曲
線ストローク17 (以下、単に曲線ストローク17と
呼ぶ)を基に、曲線ストローク17に接続する曲線部飾
り18を抽出する。この動作は、例えば水平/垂直スト
ローク16と曲線ストローク17の間に位置する輪郭パ
ターンの構造や、曲線ストローク17に付加している輪
郭パターンの構造を調べることにより実現する。輪郭パ
ターンの構造情報としては、例えば屈曲点15間を結ぶ
輪郭線長や、隣接する屈曲点に向かう輪郭ベクトルの方
向を用いる。
FIG. 1 is a diagram explaining the principle of the present invention. First, the curved part decoration extraction means 12 extracts a curved line based on the bending point 15, horizontal/vertical stroke 16, and diagonal line/curved stroke 17 (hereinafter simply referred to as the curved stroke 17) extracted from the outline of the pattern in advance. The curved part ornament 18 connected to 17 is extracted. This operation is realized, for example, by examining the structure of the contour pattern located between the horizontal/vertical stroke 16 and the curved stroke 17 or the structure of the contour pattern added to the curved stroke 17. As the structure information of the contour pattern, for example, the length of the contour line connecting the bending points 15 and the direction of the contour vector toward the adjacent bending points are used.

次に、最適曲線近似区間設定手段13では、上記曲線部
飾り抽出手段12において抽出された曲線部飾り18と
、それに接続する曲線ストローク17とを完全に分離し
、各々に曲線近似区間19.20を設定する。
Next, the optimum curve approximation section setting means 13 completely separates the curve section decoration 18 extracted by the curve section decoration extraction means 12 and the curve stroke 17 connected thereto, and assigns a curve approximation section 19.2 to each of them. Set.

このようにして設定された各曲線近似区間19.20に
対して、曲線近似手段14において0次スプライン関数
による曲線近似が行われ、対応する圧縮デー夕が出力さ
れる。
The curve approximation means 14 performs curve approximation using a zero-order spline function for each of the curve approximation sections 19 and 20 set in this way, and outputs the corresponding compressed data.

〔作   用〕[For production]

上記手段により、例えば第1図伽)に示すような曲線部
飾り18を有するパターンがあった場合、まず、例えば
第1図(C)のように各屈曲点P1〜Ps(同図(a)
 15に対応)、及び曲線ストローク対S1と32(同
じ<17に対応)が抽出されたとする。これに対して、
第1図(a)の曲線部飾り抽出手段12は、例えば次の
ようにして曲線部飾り18を抽出する。
By using the above method, if there is a pattern having a curved part decoration 18 as shown in FIG. 1(a), first, as shown in FIG.
15) and the curved stroke pair S1 and 32 (corresponding to the same <17) are extracted. On the contrary,
The curved part decoration extracting means 12 of FIG. 1(a) extracts the curved part decoration 18 in the following manner, for example.

まず、曲線ストローク対の中で、それを構成する輪郭ベ
クトル(隣接する屈曲点を結ぶペクト元)が、各屈曲点
を原点としたx−y座標上で第3象限を指す曲線ストロ
ークに着目し、その始めの屈曲点を抽出する。第1図(
C)では、曲線ストロークS1上の各輪郭ベクトルが上
記条件に該当し、その始めの屈曲点P2が抽出される。
First, among curved stroke pairs, we focus on curved strokes whose contour vectors (pect vectors connecting adjacent bending points) point to the third quadrant on the x-y coordinates with each bending point as the origin. , extract its initial bending point. Figure 1 (
In C), each contour vector on the curved stroke S1 satisfies the above conditions, and its first bending point P2 is extracted.

次に、拳同様に各輪郭ベクトルが第1象限を指す曲線ス
トロークに着目し、その終りの屈曲点を抽出する。第1
図(C)では、曲線ストロークs2上の各輪郭ベクトル
が上記条件に該当し、その終りの屈曲点P+が抽出され
る。
Next, similarly to the fist, we focus on the curved stroke in which each contour vector points to the first quadrant, and extract the bending point at the end of the curved stroke. 1st
In the diagram (C), each contour vector on the curved stroke s2 satisfies the above conditions, and the final bending point P+ is extracted.

上記2つの屈曲点間を結ぶ輪郭線(輪郭ベクトル)の長
さがある闇値より短(、かつ、それを構成する輪郭ベク
トルの中で第4象限を示しているものがあれば、その輪
郭部分を曲線部飾りとして抽出する。第1図(C)では
、前記2つの屈曲点P1とP2を結ぶ輪郭ベクトルがそ
れに相当し、この部分が第1図(b)の曲線部飾り18
として抽出される。
If the length of the contour line (contour vector) connecting the above two bending points is shorter than a certain dark value (and if any of the contour vectors composing it indicates the fourth quadrant, then the contour The part is extracted as a curved part decoration.In FIG. 1(C), the contour vector connecting the two bending points P1 and P2 corresponds to it, and this part is the curved part decoration 18 in FIG. 1(b).
is extracted as

次に、第1図(a)の最適曲線近似区間設定手段13は
、例えば次のようにして曲線部飾り18とそれが接続さ
れる曲線ストロークとを分離して、曲線近似区間を設定
する。
Next, the optimal curve approximation section setting means 13 of FIG. 1(a) separates the curve part decoration 18 and the curve stroke to which it is connected, and sets a curve approximation section, for example, in the following manner.

即ち、第1図(C)の各曲線ストロークS l % S
 2上において、各輪郭ベクトルがなす角を調べて、不
連続な屈曲点を見つける。第1図(C)では、屈曲点P
3がそれに相当する。これにより、この屈曲点P3を境
にして、第1図(C)の曲線ストロークS1を第1図(
blの2つの曲線近似区間19.20に分離する。
That is, each curve stroke S l % S in FIG. 1(C)
2, examine the angles formed by each contour vector to find discontinuous bending points. In Fig. 1(C), the bending point P
3 corresponds to that. As a result, the curve stroke S1 in FIG. 1(C) is changed from the curved stroke S1 in FIG.
bl into two curve approximation sections 19 and 20.

以上のようにして、最適な曲線近似区間19.20が求
まったら、第1図(a)の曲線近偵手段14において、
各区間毎に1次スプライン関数による曲線近似を行うこ
とにより、対応する圧縮データが得られる。
Once the optimal curve approximation section 19.20 is determined in the above manner, the curve approximation means 14 of FIG. 1(a) calculates
By performing curve approximation using a linear spline function for each section, corresponding compressed data can be obtained.

これを基にして復元パターンを作成すれば、第1図(b
)の曲線部飾り18を適切に表現した復元パターンが得
られる。
If a restoration pattern is created based on this, Figure 1 (b
) can be obtained.

〔実  施  例〕〔Example〕

以下、本発明の実施例につき詳細な説明を行う。 Embodiments of the present invention will be described in detail below.

(A)本発明の実施例の全体構成 まず、第2図は本発明の実施例の全体構成図である。屈
曲点抽出部22は文字ドツトパターン記憶部21に記憶
されている文字ドツトパターンから輪郭線を抽出した後
、その屈曲点を抽出して、各々の座標とともに屈曲点属
性テーブル23に記憶する。
(A) Overall configuration of an embodiment of the present invention First, FIG. 2 is an overall configuration diagram of an embodiment of the present invention. After extracting the contour line from the character dot pattern stored in the character dot pattern storage 21, the bending point extraction section 22 extracts the bending point and stores it in the bending point attribute table 23 along with the respective coordinates.

水平/!!!直ストローク認識部24では、屈曲点属性
テーブル23上の隣接する屈曲点を結んで得た文字ドツ
トパターンの輪郭ベクトルから水平ストローク及び垂直
ストローク部分を抽出し、テーブル23の対応する各屈
曲点に水平ストローク及び垂直ストロークの属性を付加
する。飾り抽出部25では、文字ドツトパターンの輪郭
ベクトルからパターンの水平/垂直ストロークに接続す
る飾り部分を抽出し、テーブル23の対応する各屈曲点
に飾りの属性を付加する。
Horizontal/! ! ! The straight stroke recognition unit 24 extracts horizontal strokes and vertical stroke parts from the contour vector of the character dot pattern obtained by connecting adjacent bending points on the bending point attribute table 23, and adds a horizontal stroke to each corresponding bending point in the table 23. Add stroke and vertical stroke attributes. The decoration extraction section 25 extracts the decoration parts connected to the horizontal/vertical strokes of the pattern from the contour vector of the character dot pattern, and adds the attributes of the decoration to each corresponding bending point in the table 23.

斜め線/曲線ストローク抽出部26では、後述する4方
向分類を用いて前記水平/垂直ストローク及び飾りの属
性のない輪郭ベクトルから一価関数の斜め線/曲線スト
ロークを抽出する。
The diagonal line/curve stroke extraction unit 26 extracts diagonal line/curve strokes of a single-valued function from the horizontal/vertical strokes and the contour vector without the decoration attribute using four-way classification, which will be described later.

曲線近似区間設定部27では、■斜め線/曲線ストロー
クの抽出部で得られた一価関数の輪郭線をそのまま曲線
近似区間として設定する処理、■−一価関数統合して多
価関数を抽出し、更に曲線近似区間を再設定する処理、
■水平/垂直ストロークと曲線ストロークを統合する処
理、及び■曲線部飾りに対応する曲線近似区間の設定処
理(曲線部飾りの抽出処理も含む)を行い、特に■が本
発明に関連する処理である。
The curve approximation section setting section 27 performs two steps: 1. Setting the contour of the single-valued function obtained in the diagonal line/curve stroke extraction section as a curve approximation section; Then, the process of resetting the curve approximation section,
■Processing for integrating horizontal/vertical strokes and curved strokes, and ■Processing for setting curve approximation sections corresponding to curved part decorations (including processing for extracting curved part decorations). be.

多項式の係数算出部2日では、曲線近似区間設定部27
で設定された各曲線近似区間において抽出される斜め線
/曲線ストロークに対し、その屈曲点を用いて輪郭近似
多項式(n次のスプライン関数)の各係数を算出する。
In the polynomial coefficient calculation section 2, the curve approximation section setting section 27
For the diagonal line/curve stroke extracted in each curve approximation section set in , each coefficient of the contour approximation polynomial (n-th order spline function) is calculated using the bending point.

残差2乗和判定部30では、多項式の件数算出部28で
算出した係数の残差2乗和を求めて、係数の適否を判定
する。
The residual sum of squares determination section 30 determines the sum of squares of the coefficients calculated by the polynomial number calculation section 28, and determines whether the coefficients are appropriate.

振動判定部31では、求めた多項式が振動しているか否
かを判定する。
The vibration determination unit 31 determines whether the obtained polynomial is vibrating.

斜め線及び曲線ストロークの輪郭復元部29は、残差2
乗和の条件や振動判定の条件の満足しない場合、文字ド
ツトパターンの解像度が小さくて屈曲点の数が少なく、
屈曲点のみで圧縮データを作成すると品質が十分でない
場合に、DDA (Digital Differen
tial Analyzer )により直線近似を行っ
て多項式の係数算出部28の件数算出のための参照点を
増やす処理を行う。
The contour restoration unit 29 for diagonal lines and curved strokes uses the residual 2
If the multiplicative sum conditions and vibration judgment conditions are not satisfied, the resolution of the character dot pattern is small and the number of bending points is small.
If the quality is not sufficient when compressed data is created using only bending points, DDA (Digital Differential
tial analyzer) to perform linear approximation to increase the number of reference points for calculating the number of polynomial coefficient calculation units 28.

曲線近似による圧縮データ作成部33では、得られた多
項式の係数と曲線近似した区間の両端点の座標値を得、
圧縮データ記憶部34に記憶する。
The compressed data creation unit 33 by curve approximation obtains the coefficients of the obtained polynomial and the coordinate values of both end points of the curve-approximated section,
The data is stored in the compressed data storage unit 34.

直線近似による圧縮データ作成部32では水平/垂直ス
トローク及び飾りを直線近似した圧縮データを得、圧縮
データ記憶部34に記憶する。
A compressed data creation unit 32 using linear approximation obtains compressed data in which horizontal/vertical strokes and decorations are linearly approximated, and stores it in a compressed data storage unit 34 .

以上の構成において、22及び24〜33で示した各処
理部は、コンピュータシステムによって実行されるプロ
グラム又は専用ハードウェアとして実現され、また、文
字パターン記憶部21、屈曲点属性テーブル23、及び
圧縮データ記憶部34は、ディスク装置等の記憶媒体上
に設けられる。
In the above configuration, each processing section 22 and 24 to 33 is realized as a program executed by a computer system or dedicated hardware, and also includes a character pattern storage section 21, a bending point attribute table 23, and compressed data. The storage unit 34 is provided on a storage medium such as a disk device.

以上の構成の実施例の動作につき、以下に詳細に説明を
行う。第2図の実施例に基づいて説明を行う処理は、(
B)屈曲点抽出処理、(C)水平/!r!直ストローク
認識及び飾り抽出処理、(D)斜め線/曲線ストローク
抽出処理、(E)曲線近似区間設定処理、CF)圧縮デ
ータ作へ処理、及びCG)データ復元処理からなり、特
に(E)が本発明に係る部分である。以下順を追って説
明を行う。
The operation of the embodiment having the above configuration will be described in detail below. The process explained based on the embodiment shown in FIG.
B) Bend point extraction processing, (C) Horizontal/! r! It consists of direct stroke recognition and decoration extraction processing, (D) diagonal line/curved stroke extraction processing, (E) curve approximation section setting processing, CF) processing for compressed data creation, and CG) data restoration processing, and especially (E). This is a part related to the present invention. A step-by-step explanation will be given below.

(B)屈曲点抽出処理 屈曲点抽出処理は、第2図の屈曲点抽出部22において
行われ、第3図は本実施例の動作説明図、第4図は屈曲
点属性テーブル23の説明図である。
(B) Bend Point Extraction Process The bend point extraction process is performed in the bend point extraction unit 22 shown in FIG. 2, FIG. 3 is an explanatory diagram of the operation of this embodiment, and FIG. It is.

以下、第10図(a)の文字ドツトパターンに対する処
理を例にとって第4図(a)によって説明する。
The processing for the character dot pattern shown in FIG. 10(a) will be described below with reference to FIG. 4(a) as an example.

まず第3図に示す如く屈曲点属性テーブル23(第2図
に対応)は、抽出された屈曲点(座標を含む)と、その
属性として線群番号(水平/!I!直ストロークの対を
表す)、位置(屈曲点が水平/垂直ストロークの左右上
下のどの位置にあるか)、飾り(飾り抽出部25で抽出
される文字の飾りであるのかどうかを示す)、曲線の属
性(屈曲点P1とP nlの成す輪郭ベクトルの4方向
分類された結果)、曲線近似区間(屈曲点が屈する曲線
近似区間)曲線群番号(曲線/斜め線の対を表す)がテ
ーブルとして設けられている。
First, as shown in FIG. 3, the bending point attribute table 23 (corresponding to FIG. 2) contains extracted bending points (including coordinates) and line group numbers (horizontal/!I!direct stroke pairs) as their attributes. ), position (where the bending point is on the left, right, top, or bottom of the horizontal/vertical stroke), decoration (indicates whether it is a decoration of the character extracted by the decoration extraction unit 25), curve attributes (bending point The results of four-way classification of the contour vector formed by P1 and Pnl), the curve approximation section (the curve approximation section where the bending point bends), and the curve group number (representing a curve/diagonal line pair) are provided as a table.

そして、文字ドツトパターン格納部21 (第2図)の
文字ドツトパターンから輪郭の屈曲点を屈曲点抽出部2
2で抽出する。屈曲点は、輪郭線の屈曲部に当たる点で
あり、この例では第4図(a)に示す如く、開始点(第
1屈曲点とする)P+からP2、P3、・・・の方向に
輪郭をたどって屈曲点を求める。
Then, the bending point of the outline is extracted from the character dot pattern in the character dot pattern storage unit 21 (FIG. 2) by the bending point extraction unit 2.
Extract with 2. The bending point is a point corresponding to the bending part of the contour line, and in this example, as shown in FIG. Find the point of inflection.

屈曲点を求める方法としては、例えば本出願人による既
出側の「パターン情報量圧縮方式」 (特開昭61−2
08184号公報)の技術を用いることができる。
As a method for determining the inflection point, for example, the "pattern information amount compression method" published by the present applicant (Japanese Patent Application Laid-open No. 61-2
08184) can be used.

即ち、文字輪郭線は閉ループを作るので、ドツト群で表
される輪郭線の隣接2点を第1の屈曲点である始点Ps
とし、また、終点をPeとして点Pを終点より始点へ遠
廻りしながら輪郭線上で辿らせ、D D A (Dig
ital Differential Analyze
r )で点PとPsを結ぶ直線を発生し、該直線と輪郭
線とのずれを調べる。点P3が角にあたるとすると、点
Pがその1つの手前の角に来たとき上記ずれはなくなる
からそのときの点Pの位置を第2の屈曲点とする。次は
この第2の屈曲点をPs相当とし、同′様処理を行うと
第2の屈曲点の1つ手前の第3の屈曲点が発見でき、以
下同様にして輪郭線上の全屈曲点を求めることができる
In other words, since the character contour line forms a closed loop, two adjacent points of the contour line represented by a group of dots are set as the first bending point, which is the starting point Ps.
In addition, the end point is Pe, and the point P is traced on the contour line while detouring from the end point to the start point, and D D A (Dig
Ital Differential Analyze
A straight line connecting points P and Ps is generated at point P and Ps, and the deviation between the straight line and the contour line is examined. Assuming that point P3 is at a corner, when point P comes to one corner in front of it, the above deviation disappears, so the position of point P at that time is set as the second bending point. Next, by making this second bending point equivalent to Ps and performing the same process, you can find the third bending point one place before the second bending point. You can ask for it.

このようにして、第10図(a)の文字ドツトパターン
では第4図(a)に示す如く屈曲点P1〜P15が抽出
され、第3図の屈曲点属性テーブル23に屈曲点番号と
その座標(特に図示していない)が格納される。
In this way, in the character dot pattern of FIG. 10(a), bending points P1 to P15 are extracted as shown in FIG. 4(a), and the bending point number and its coordinates are stored in the bending point attribute table 23 of FIG. (not specifically shown) is stored.

(C)zk:胎乙取箕ノトローク認職及び飾り抽叶処胛
次に水平/!I!直ストローク認識部24及び飾り抽出
部25(第2図)において水平ストローク、垂直ストロ
ーク及びこれらにffi続される飾り部を抽出する。
(C) zk: Uta Oto Tori Mino Trok Certification and Decoration Lottery Office Etsuji Horizontal/! I! A straight stroke recognition unit 24 and a decoration extraction unit 25 (FIG. 2) extract horizontal strokes, vertical strokes, and decorations connected to these strokes.

これらは屈曲点属性テーブル23 (第2図)上の各屈
曲点の座標から、第4図(a)に示す如く各屈曲点間を
直線近似した(叩ちパターンの輪郭を直線近似した)線
分(輪郭ベクトル)を求めて、抽出する。
From the coordinates of each bending point on the bending point attribute table 23 (Fig. 2), these are lines that are a straight line approximation between each bending point (a straight line approximation of the contour of the striking pattern) as shown in Fig. 4 (a). (contour vector) and extract it.

この方法としては、例えば本出願人による既出側の「パ
ターンの相似変換方式」 (特開昭62−063384
号公報)の技術を利用できる。
This method includes, for example, the "pattern similarity conversion method" (Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-063384, published by the present applicant).
(No. Publication) technology can be used.

即ち、まず、水平/垂直ストローク認識部2Aにおいて
、各屈曲点間の線分の方向を求め、線分の水平のものに
はEISE2、垂直方向のものにはEりなどの輪郭線番
号を与える。水平/垂直方向にないもの(所定のルール
に合わないもの)には輪郭線番号は付さない。次に、E
i  (i=1.2、・・・)が付いた輪郭については
、対になるものを重なり度と距離から求め、線群Gを求
める。
That is, first, the horizontal/vertical stroke recognition unit 2A determines the direction of the line segment between each bending point, and gives a contour number such as EISE2 to a horizontal line segment and E to a vertical line segment. . Contour numbers are not assigned to items that are not in the horizontal/vertical direction (those that do not meet the predetermined rules). Next, E
For contours marked with i (i=1.2, . . . ), pairs are determined from the degree of overlap and distance, and line group G is determined.

水平ストローク、垂直ストロークの検出は屈曲点の座標
値を使って簡単に行える。例えば線分の両端の屈曲点を
Pi  (Xi、Yi) 、Pj  (Xj、Yj)と
すれば、X1=Xj、Yi#Yjなら垂直線、Yi= 
Y J s X i≠Xjなら水平線である。
Detection of horizontal strokes and vertical strokes can be easily performed using the coordinate values of bending points. For example, if the bending points at both ends of a line segment are Pi (Xi, Yi), Pj (Xj, Yj), then if X1=Xj, Yi#Yj then it is a vertical line, Yi=
Y J s X If i≠Xj, it is a horizontal line.

この例では、第4図(a)に示すように、屈曲点P4、
P5、P+a、P+5(同図「口」で示した屈曲点)が
水平ストローク又は垂直ストロークの屈曲点であると認
識され、屈曲点属性テーブル23の線群番号欄にrGJ
が付され、かつ、的の線群には同一番号が付加される。
In this example, as shown in FIG. 4(a), the bending point P4,
P5, P+a, and P+5 (the bending points indicated by the "mouth" in the figure) are recognized as the bending points of the horizontal stroke or vertical stroke, and rGJ is entered in the line group number column of the bending point attribute table 23.
is attached, and the same number is attached to the target line group.

例えば屈曲点P4、P5の水平ストロークと屈曲点P1
4、P+5の水平ストロークは、第3図のように対の線
群として各屈曲点にG1と付される。又各線群のパター
ンの中央からの位置が位置の欄に書込まれる。即ち、屈
曲点P4、Pjは線群G+の上に位置し、P141P1
5は線群 GIの下に位置するという情報が第3図の屈
曲点属性テーブル23に付与される。
For example, the horizontal stroke of bending points P4 and P5 and the bending point P1
4, P+5 horizontal strokes are labeled G1 at each bending point as a pair of line groups, as shown in FIG. Also, the position of each line group from the center of the pattern is written in the position column. That is, the bending points P4 and Pj are located above the line group G+, and P141P1
Information that 5 is located under the line group GI is given to the bending point attribute table 23 in FIG.

次に、飾り抽出部25(第2図)における水平/垂直ス
トロークに接続される飾りの抽出は、第3図の屈曲点属
性テーブル23上の線群(ここではG + )の端点か
らある閾値以内の距離にある屈曲点を飾りとみなすこと
により行う、即ち、第4図(a)では、屈曲点P+、P
t、P3の部分が飾りとして抽出される。
Next, the decoration extraction unit 25 (FIG. 2) extracts the decorations connected to the horizontal/vertical strokes using a certain threshold value from the end point of the line group (G + in this case) on the bending point attribute table 23 of FIG. In other words, in Fig. 4(a), the bending points P+, P
The portions t and P3 are extracted as decorations.

次に、このようにして抽出された各屈曲点に、属性とし
てそれらが飾りであること、及び対応する線群の番号と
その線群に対する上下左右のいずれかの位置関係の情報
が屈曲点属性テーブル23に付与される。即ち、第4図
(a)では、各屈曲点P1、P2、P3は各々飾りであ
り、線群G1の上に位置するという情報が第3図の屈曲
点属性テーブルに付加される。
Next, for each bending point extracted in this way, information about the fact that they are ornaments as an attribute, the number of the corresponding line group, and the positional relationship in either the upper, lower, left, or right direction with respect to the line group is added to the bending point attribute. It is given to table 23. That is, in FIG. 4(a), the bending points P1, P2, and P3 are decorations, and information that they are located above the line group G1 is added to the bending point attribute table in FIG. 3.

CD)斜め線/曲線ストローク抽出処理次に、斜め線/
曲線ストローク抽出部26(第2図)において、斜め線
/曲線ストロークの抽出が行われる。
CD) Diagonal line/curve stroke extraction process Next, diagonal line/curve stroke extraction processing
A curved stroke extraction unit 26 (FIG. 2) extracts diagonal lines/curved strokes.

この方法としては、例えば本出願人による既出願の「斜
め線及び曲線ストローク抽出方式」 (特願昭61−1
17485号)の技術を利用できる。以下に、その手順
を示す。
This method includes, for example, the "diagonal line and curved stroke extraction method" (Japanese Patent Application No. 1988-1-1), which has already been filed by the present applicant.
17485) can be used. The procedure is shown below.

(i)  まず、屈曲点属性テーブル中で、水平/垂直
ストローク及び飾り属性のない屈曲点に関し、各屈曲点
間の輪郭ベクトルの方向を分類する。そのために、第5
図に示す如(、原点Oを屈曲点P+とじて次の屈曲点P
 ++rに向かう輪郭ベクトルの方向が第1〜第4象限
のいずれにあるかを判定し、屈曲点属性テーブル23に
曲線の属性A〜Dを付する。
(i) First, in the bending point attribute table, with respect to bending points without horizontal/vertical strokes and decorative attributes, the direction of the contour vector between each bending point is classified. For that reason, the fifth
As shown in the figure (, the origin O is set as the bending point P+ and the next bending point P
It is determined in which of the first to fourth quadrants the direction of the contour vector toward ++r lies, and curve attributes A to D are added to the bending point attribute table 23.

例えば、第4図(a)の例において、屈曲点P5から屈
曲点Psへ向かう輪郭ベクトルは、第1象限なので、そ
の輪郭ベクトルの開始点P5に第3図の如く曲線の属性
rAJを記入する。
For example, in the example of FIG. 4(a), the contour vector from the bending point P5 to the bending point Ps is in the first quadrant, so the curve attribute rAJ is written at the starting point P5 of the contour vector as shown in FIG. .

(ii )  次に、(i)における各屈曲点について
、連続する同じ曲線照性を持つ屈曲点列を統合してグル
ープ化し、1価関数の斜め線及び曲線ストロークを抽出
する。そしてそのストローク番号を、屈曲点属性テーブ
ル23の曲線近似区間の欄に付与する。
(ii) Next, for each bending point in (i), consecutive bending point sequences having the same curve illumination are integrated and grouped, and diagonal lines and curved strokes of the monovalent function are extracted. The stroke number is then assigned to the curve approximation section column of the bending point attribute table 23.

例えば、第4図(a)において屈曲点P 71 P 8
1Ps、Ptoは連続し、かつ同−曲線照性「C」のた
め統合され、グループ化されて、斜め線/曲線ス゛トロ
ークが抽出される。この例では第3図及び第4図(a)
に示すように、S t HS 21  S 38Sa、
Ssの斜め線/曲線ストロークが抽出される。なお、S
6.S?については後述する。
For example, in FIG. 4(a), the bending point P 71 P 8
1Ps, Pto are continuous and because of the same curve illumination "C" are integrated and grouped to extract diagonal line/curve strokes. In this example, Figures 3 and 4 (a)
As shown in S t HS 21 S 38Sa,
The diagonal line/curve stroke of Ss is extracted. In addition, S
6. S? This will be discussed later.

(in )  次に抽出した斜め線/曲線ストロークの
輪郭線対の抽出を行う。
(in) Next, a contour pair of the extracted diagonal line/curved stroke is extracted.

すなわち、抽出された各輪郭線に対して、その輪郭線の
方向、輪郭線の長さ及び各輪郭線間の距離を用いて、各
輪郭線間で対応付けを行って、斜め線/曲線ストローク
を構成する輪郭線対の抽出が行われる。
That is, for each extracted contour line, the direction of the contour line, the length of the contour line, and the distance between each contour line are used to create a correspondence between each contour line, and a diagonal line/curved stroke is created. A pair of contour lines constituting the image is extracted.

いま、文字パターン内に輪郭線を表す屈曲点列のグルー
プがNグループ存在するとき、グループjの屈曲点の総
数をnj  (j=+1.2.  ・・・N)とし、グ
ループj内の各屈曲点をPj、i  (j=1.2. 
 ・・・、N;i=1.2.−−・、nj)とし、グル
ープj内の各屈曲点のx、y座標をX(Pj、i)、Y
 (Pj、i)として、次のステ・ノブ1〜ステツプ5
の処理を行うことにより、斜め線及び曲線ストロークを
構成する輪郭線対を抽出する。
Now, when there are N groups of bending point sequences representing outlines in a character pattern, the total number of bending points in group j is set as nj (j=+1.2....N), and each group in group j Let the bending point be Pj,i (j=1.2.
..., N; i=1.2. --・, nj), and the x, y coordinates of each bending point in group j are X(Pj, i), Y
As (Pj, i), the next step knob 1 to step 5
By performing the processing described above, pairs of contour lines forming diagonal lines and curved strokes are extracted.

ステップ1: まず、輪郭線長算出処理として、次の(1)式により、
各グループの輪郭線の長さを算出する。
Step 1: First, as a contour line length calculation process, using the following equation (1),
Calculate the length of the outline of each group.

蒙ノ ・ ・ ・ ・(1) ここで、Lj (j−1,2,・・・、N)はグループ
jの輪郭線の長さである。また、グループjの輪郭線の
終点は、屈曲点Pj、njの次の屈曲点となる0例えば
、グループjとグループ(j+1)が隣合う場合に、グ
ループjの輪郭線の終点は次のグループ(j+1)の輪
郭線の始点となるので、 X (Pj、nj+1)=X (Pj+1.1)Y (
Pj、nj+1)−Y (Pj+1.1)が成立する。
(1) Here, Lj (j-1, 2, . . . , N) is the length of the contour line of group j. Also, the end point of the outline of group j is the next bending point after the bending points Pj, nj. For example, when group j and group (j+1) are adjacent, the end point of the outline of group j is the next bending point of the bending point Pj, nj. This is the starting point of the contour line of (j+1), so X (Pj, nj+1)=X (Pj+1.1)Y (
Pj, nj+1)-Y (Pj+1.1) holds true.

(1)式から明らかなように、輪郭線の長さLjは、グ
ループjの輪郭線の軌跡の長さを表すものである。
As is clear from equation (1), the length Lj of the contour line represents the length of the locus of the contour line of group j.

第4図(a)の場合は、グループS I+ S 21 
S 31S4.SSについてのLj  (j−1〜5)
が算出される。
In the case of FIG. 4(a), group S I+ S 21
S31S4. Lj for SS (j-1 to 5)
is calculated.

ステップ2; また、輪郭線長算出処理では、設定された閾値Lthに
対し、L t h<L jを満たす各グループを抽出す
る。これにより、文字パターンにおける正規の斜め線/
曲線ストロークを構成する輪郭線となり得ない、僅かな
長さの輪郭線に対するグループが除去される。
Step 2: Also, in the contour line length calculation process, each group satisfying L th<L j is extracted for the set threshold Lth. This allows regular diagonal lines/
Groups for contours of small length that cannot be contours forming a curved stroke are removed.

この閾値Lthは、多くの文字、図形パターンにおける
各種の輪郭線長の値から実験的に求められる。
This threshold Lth is experimentally determined from various contour length values of many character and graphic patterns.

次に、t、 t h<t、 iを満たす各グループ中の
1つのグループ(グループjとする)の曲線属性(AT
R(j)とする)に対して、グループにの属性ATR(
k)が、表1に示す対応関係を満たすすべてのグループ
kをグループjのマツチング候補とする。
Next, the curve attribute (AT
R(j)), the attribute ATR(
k) sets all groups k that satisfy the correspondence shown in Table 1 as matching candidates for group j.

表1 矢印は前記グループの方向を示しており、表1から明ら
かなように、グループjのマツチング候補となるグルー
プにのATR(k)の方向は、グループjのATR(j
)と逆方向に設定される。
Table 1 Arrows indicate the directions of the groups, and as is clear from Table 1, the direction of ATR(k) for groups that are matching candidates for group j is equal to ATR(j
) is set in the opposite direction.

これは2、斜め線/曲線ストロークの構成要素となり得
る輪郭線対の属性は、互いに逆方向の属性を持つことに
よる。
This is due to the fact that the attributes of a pair of contour lines that can be constituent elements of a diagonal line/curved stroke have attributes in opposite directions.

第4図(a)の場合、グループS+のマツチング候補は
グループS3.S4であり、グループS2のマツチング
候補はグループS5である。
In the case of FIG. 4(a), the matching candidates for group S+ are group S3. S4, and the matching candidate for group S2 is group S5.

ステップ3; 次に輪郭線間距離算出処理として、グループjのマツチ
ング候補であるすべてのグループkについて、輪郭線間
距離dj、kを次の(2)式によって算出する。
Step 3: Next, as an inter-contour distance calculation process, the inter-contour distances dj,k are calculated using the following equation (2) for all groups k that are matching candidates for group j.

ここで、 Mjx= (X (Pj、1) +X (P j、  n j+1) ) /2Mj)’
= (Y (Pj、1) +Y (Pj、nj÷1) ) /2 Mkx= (X (Pk、1) +x (Pk、nk+1))/2 Mk7= (Y (Pk、1) +Y (Pk、nk+1))/ま ただし、Pj、nj+1 (又はpi(、nk+1)は
、Pj、nj(又はPk、nk)の次の屈曲点であり、
グループjとグループ(j+1)が隣合う場合には、P
j、nj+1はグループ(j+1)の始点となる。
Here, Mjx= (X (Pj, 1) +X (P j, n j+1) ) /2Mj)'
= (Y (Pj, 1) +Y (Pj, nj÷1) ) /2 Mkx= (X (Pk, 1) +x (Pk, nk+1)) /2 Mk7= (Y (Pk, 1) +Y (Pk, nk+1))/where Pj, nj+1 (or pi(, nk+1) is the next bending point of Pj, nj (or Pk, nk),
When group j and group (j+1) are adjacent to each other, P
j, nj+1 becomes the starting point of group (j+1).

すなわち、グループjとグループにの輪郭線間の距%1
ldj、にとして、ここでは、各輪郭線の始点と終点の
中点Mj  (Mjx、Mjy)及びMk(Mkx、M
ky)との間の距離を用いている。
That is, the distance between group j and the contour line of group %1
ldj, here, the midpoints Mj (Mjx, Mjy) and Mk (Mkx, M
ky) is used.

ステップ4; 続いて、輪郭線対識別処理として、輪郭線長算出処理で
算出された各輪郭線長情報、及び輪郭線間距離算出処理
で算出された各輪郭線間距離情報に基づき、グループj
のマツチング候補であるすべてのグループkに対して次
の(3)式で示される識別量DJkを算出する。
Step 4: Next, as a contour pair identification process, group j is determined based on each contour length information calculated in the contour length calculation process and each contour line distance information calculated in the inter-contour distance calculation process.
The discrimination amount DJk expressed by the following equation (3) is calculated for all groups k that are matching candidates.

D jk−d j、 k+ l L j−Lk l・・
・(3)ここで、a3.hは、(2)式によって求めら
れたグループjとグループにの輪郭線間距離である。
D jk-d j, k+ l L j-Lk l...
・(3) Here, a3. h is the distance between group j and the contour lines of the group, which is determined by equation (2).

Lj及びLkは、(1)式によって求められたグループ
jとグループにの各輪郭線長であり、1Lj−Lklは
、両輪郭線長の差の絶対値を示す。
Lj and Lk are the contour lengths of group j and the group determined by equation (1), and 1Lj-Lkl indicates the absolute value of the difference between the two contour lengths.

グループjは、識別mD3kを最小にするグループとマ
ンチングし、グループjの輪郭線と対になる。
Group j is munched with the group that minimizes the discrimination mD3k and paired with the contour of group j.

ステップ5; すべてのjについて、前述のステップ2〜ステツプ4の
処理を行い、すべてのグループについての輪郭線対を求
める。
Step 5: For all j, perform steps 2 to 4 described above to obtain contour pairs for all groups.

この結果は、屈曲点属性テーブル23に書込まれる。第
4図(a)では、例えば、屈曲点P7〜P++の曲線ス
トロークS3と、屈曲点P++〜P13の曲線ス)・ロ
ーフS4が対となり、これらの屈曲点に対し曲線群番号
として「Fl」が第3図の屈曲点属性テーブル23に書
込まれる。
This result is written to the bending point attribute table 23. In FIG. 4(a), for example, a curve stroke S3 of bending points P7 to P++ and a curve stroke S4 of bending points P++ to P13 are paired, and "Fl" is assigned as the curve group number for these bending points. is written to the bending point attribute table 23 in FIG.

以上の動作により、1価関数の斜め線/曲線ストローク
上ク出が終了する。
With the above operations, the extraction of the diagonal line/curve stroke of the monovalent function is completed.

この抽出終了後の屈曲点属性テーブル23の内容が例え
ば第3図であり、これをパターンとして図示したものが
第4図(a)である。ただし、Sa。
The contents of the bending point attribute table 23 after this extraction is shown in FIG. 3, for example, and FIG. 4(a) shows this as a pattern. However, Sa.

S7については後述する。第4図(a)では、rOJが
曲線(斜め線)ストローク上にある屈曲点、「口」が水
平/垂直ストローク上にある屈曲点、「Δ」が水平/!
r!直ストロークに接続する飾り部分の屈曲点である。
S7 will be described later. In FIG. 4(a), rOJ is the bending point on the curved (diagonal line) stroke, "mouth" is the bending point on the horizontal/vertical stroke, and "Δ" is the horizontal/!
r! This is the bending point of the decorative part that connects to the straight stroke.

この例では、第10図(a)の文字ドツトパターンが5
本の斜め線/曲線ストローク(区間)S+=35と、1
対の水平/垂直ストロークG−に近似されたことになる
In this example, the character dot pattern in Figure 10(a) is 5
Book diagonal line/curved stroke (section) S+=35 and 1
This is approximated by a pair of horizontal/vertical strokes G-.

以上まで述べた処理により、第10図(a)のような文
字ドツトパターンに対して水平/垂直ストローク、斜め
線/曲線ストロークが適切に抽出され、また第10図(
a)の1に示すような水平/垂直ストロークに接続する
直線部飾りが抽出される。しかし、第10図(a)の場
合、直線部3及び曲線部5゜6に接続する曲線部飾り2
は飾りとしては抽出されておらず、第4図(a)に示し
たように、屈曲点P7からP++までが1本の曲線スト
ロークS3によって表現されてしまっている。従って、
このまま文字ドツトパターンの復元を行うと、既に述べ
たように第9図(b)の矢印A2で示した如く、曲線部
飾りを表現できなくなってしまう。このことは、第10
図(b)に示すような文字ドツトパターンにおいて、曲
線部8.9に接続する曲線部飾り7に対しても全(同様
のことがいえる。
Through the processing described above, horizontal/vertical strokes and diagonal/curved strokes are appropriately extracted for the character dot pattern shown in FIG.
Linear decorations connected to horizontal/vertical strokes as shown in 1 of a) are extracted. However, in the case of FIG. 10(a), the curved part decoration 2 connected to the straight part 3 and the curved part 5°6
is not extracted as a decoration, and as shown in FIG. 4(a), the bending point P7 to P++ is expressed by one curved stroke S3. Therefore,
If the character dot pattern is restored as it is, as mentioned above, it will not be possible to express the curved part decoration as shown by arrow A2 in FIG. 9(b). This is the 10th
In a character dot pattern as shown in FIG.

そこで本発明における実施例においては、前記(13)
〜(D)の各処理の後に上記のような曲線部飾りを抽出
する処理を行う。
Therefore, in the embodiment of the present invention, the above (13)
After each process of (D), the process of extracting the curved part decoration as described above is performed.

この処理は、第2図の曲線近似区間設定部の処理の一部
として実現される。具体的には、第6図に示すように曲
線部飾り抽出部35と最適曲線近似区間設定部36から
なる。以下、第6図のm能ブロック図と、第3図、第4
図を用いながら説明を行う。
This process is realized as part of the process of the curve approximation section setting section in FIG. Specifically, as shown in FIG. 6, it consists of a curve section decoration extraction section 35 and an optimal curve approximation section setting section 36. Below, the m-function block diagram in Figure 6, Figures 3 and 4 are shown below.
This will be explained using diagrams.

まず、曲線部飾り抽出部35では、曲線部飾りの抽出を
行う。この処理は、水平ストロークと曲線ストロークの
間に位置する輪郭パターンの構造や曲線ストロークに付
加している輪郭パターンの構造を調べることにより実現
する。輪郭パターンの構造情報としては、輪郭線長と輪
郭ベクトルの方向を用いる。以下にそのアルゴリズムを
示す。
First, the curved part decoration extraction section 35 extracts the curved part decoration. This processing is realized by examining the structure of the contour pattern located between the horizontal stroke and the curved stroke and the structure of the contour pattern added to the curved stroke. The outline length and the direction of the outline vector are used as the structure information of the outline pattern. The algorithm is shown below.

ステップ1; まず、屈曲点属性テーブル23 (第2図)において、
曲線近似区間が設定されている、即ち曲線ストロークを
構成し、かつ、曲線群をなす輪郭線対の中で、曲線の属
性が「C」、即ち第3象限である屈曲点に着目する。
Step 1; First, in the bending point attribute table 23 (Fig. 2),
Among a pair of contour lines for which a curve approximation section is set, that is, a curve stroke and a group of curves, attention is paid to a bending point where the curve attribute is "C", that is, the third quadrant.

第1θ図(a)に対応する第4図(a)及び第3図の例
では、屈曲点P7.P8.T’9.PI oがそれに相
当する。また、第10図(b)に対応する第4図(C)
の例では、屈曲点P2.P3.P亀、P5がそれに相当
する。
In the example of FIGS. 4(a) and 3 corresponding to FIG. 1θ(a), the bending point P7. P8. T'9. PI o corresponds to this. Also, FIG. 4(C) corresponding to FIG. 10(b)
In the example, the bending point P2. P3. P turtle and P5 correspond to it.

ステップ2; 次に、着目した(第3象尿を示す)屈曲点が含まれる曲
線ストローク(曲線近似区間)において、その曲線スト
ロークの始めの屈曲点を抽出し、それをSlとする。こ
の処理は、第6図のブロック37で行われる。第3図及
び第4図(a)の例では、屈曲点P7がSZとされる。
Step 2: Next, in the curved stroke (curve approximation section) that includes the curved point of interest (indicating the third elephant urine), extract the first curved point of the curved stroke and set it as Sl. This processing occurs at block 37 in FIG. In the example of FIGS. 3 and 4(a), the bending point P7 is set to SZ.

また、第4図(C)の例では、屈曲点P2がSI!とさ
れる。
Moreover, in the example of FIG. 4(C), the bending point P2 is SI! It is said that

また、屈曲点属性テーブル23(第2図)から、曲線の
属性が「A」、即ち第1象限を指す屈曲点に対応する曲
線ストローク(曲線近似区間)において、その終わりの
屈曲点を抽出し、それをE。
Also, from the bending point attribute table 23 (Fig. 2), in the curve stroke (curve approximation section) corresponding to the bending point where the curve attribute is "A", that is, pointing to the first quadrant, the final bending point is extracted. , it is E.

とする。この処理も、第6図のブロック37で行われ、
第3図及び第4図(a)の例では、屈曲点P13がE。
shall be. This process is also performed in block 37 of FIG.
In the example of FIGS. 3 and 4(a), the bending point P13 is E.

とされる。また、第4図(C)の例では、屈曲点P1が
E。とされる。
It is said that Moreover, in the example of FIG. 4(C), the bending point P1 is E. It is said that

次に、屈曲点E nの次の屈曲点E−がある場合、En
とE n@の少なくともどちらか一方の属性が水平スト
ロニクであるか否かによって、ステップ3゜4又はステ
ップ5のいずれか一方に分岐する。この処理は、第6図
のブロック38で行う。第3図及び第4図(810例で
は、屈曲点P+a=E□4の属性が水平ストロークであ
るためステップ3.4に分岐する。なお、水平ストロー
クであることは、第3図の屈曲点属性テーブル23の位
置の欄に「上」又は「下」の属性が付与されており、か
つ、曲線の属性の欄が未記載であることで識別できる。
Next, if there is an inflection point E− next to the inflection point En, then En
The process branches to either Step 3.4 or Step 5 depending on whether or not the attribute of at least one of and E n@ is horizontal stronic. This processing is performed at block 38 in FIG. 3 and 4 (in the example 810, the attribute of the bending point P+a=E It can be identified by the attribute "upper" or "lower" being assigned to the position column of the attribute table 23 and the fact that the curve attribute column is blank.

又、第4図(ClO例では、屈曲点Enの次の屈曲点は
存在しないため、ステップ5に分岐する。
Further, since there is no bending point next to the bending point En in the ClO example shown in FIG. 4, the process branches to step 5.

ステップ3; 水平ストロークが存在する場合、屈曲点En又はEnn
は水平ストロークの下側の輪郭線上に位置しており、そ
こで屈曲点属性テーブル23(第2図)を調べて水平ス
トロークの上側の輪郭線の端点である屈曲点PKを抽出
する。これは、第6図のブロック39において行われる
。第3図及び第4図(a)の例では、屈曲点P5がPK
とされる。これは、第3図の屈曲点属性テーブル23に
おいて、上記水平ストロークに対応する屈曲点と同じ線
群番号G1を有する屈曲点で、かつ、位置の欄に「上」
の属性が付与されているものを探せばよい。
Step 3; If there is a horizontal stroke, the bending point En or Enn
is located on the lower contour of the horizontal stroke, and the bending point attribute table 23 (FIG. 2) is checked to extract the bending point PK, which is the end point of the upper contour of the horizontal stroke. This is done in block 39 of FIG. In the example of FIGS. 3 and 4(a), the bending point P5 is PK
It is said that This is a bending point that has the same line group number G1 as the bending point corresponding to the horizontal stroke in the bending point attribute table 23 of FIG. 3, and has "above" in the position column.
All you have to do is look for one that has the attribute .

ステップ4; 以上の処理により、屈曲点PKが見つかったら、次に屈
曲点P【と81との間の輪郭線の構造を調べ、以下の条
件を満たすときに、その部分が曲゛線部飾りであること
を抽出する。
Step 4: After the bending point PK is found through the above processing, the structure of the contour line between the bending point P Extract that.

(I)屈曲点PKとse間の輪郭線の長さが、ある閾値
Thよりも短い。
(I) The length of the contour line between the bending points PK and se is shorter than a certain threshold Th.

(■)屈曲点Ptと81間にある屈曲点の中で曲線の属
性が「D」、即ち第4象限を示すものが存在する。
(■) Among the bending points between the bending point Pt and 81, there is a curve whose attribute is "D", that is, indicates the fourth quadrant.

上記において、(I)の処理は、前記処理(D)の(1
)式によって計算でき、第6図のブロック40で行われ
る。また、閾値Thについては、文字パターンのサイズ
によって異なるため、それに応じて特には図示しないテ
ーブルを参照して決定する。
In the above, the process (I) is the process (1) of the process (D).
) and is performed in block 40 of FIG. Further, since the threshold Th differs depending on the size of the character pattern, it is determined accordingly by referring to a table (not shown).

そして、(1)の条件判断は、第6図のブロック43で
行われる。また、(If)の処理は、屈曲点属性テーブ
ル23を参照すればよく、第6図のブロック42で行わ
れる。
The condition determination (1) is then performed in block 43 of FIG. Further, the process (If) can be performed by referring to the bending point attribute table 23, and is performed in block 42 of FIG.

第3図及び第4図(a)の例では、屈曲点PK=P5と
屈曲点Sε=P7において上記(I)、(If)の条件
を満たすため、この部分、即ち屈曲点P5、P6、P7
の部分が曲線部飾りとして抽出される。
In the example of FIG. 3 and FIG. 4(a), since the above conditions (I) and (If) are satisfied at the bending point PK=P5 and the bending point Sε=P7, this part, that is, the bending points P5, P6, P7
The part is extracted as a curved part decoration.

ステップ5; 前記ステップ2において、水平ストロークが存在しない
と判断された場合には、上記ステップ3゜4は行わず、
本ステップ5を行う。ここでは、屈曲点E l’lとS
Jの間の輪郭線の構造を調べ、以下の条種を満たすとき
に、その部分が曲線部飾りであることを抽出する。
Step 5; If it is determined in step 2 that there is no horizontal stroke, steps 3 and 4 are not performed;
Perform this step 5. Here, the inflection points E l'l and S
The structure of the contour line between J is examined, and when the following line types are satisfied, it is extracted that the part is a curved part decoration.

(1)屈曲点Enと81間の輪郭線の長さが、ある閾値
Thよりも短い。
(1) The length of the contour line between the bending point En and 81 is shorter than a certain threshold Th.

(II)屈曲点E nと84間にある屈曲点の中で曲線
の属性が「D」、叩ち第4象限を示すものが存在する。
(II) Among the bending points between E n and 84, there is a curve whose attribute is "D" and indicates the fourth quadrant.

上記において、(1)の処理は、前記ステップ4の(1
)と全く同様に計算でき、第6図のブロック41で行わ
れる。そして(I)の条件判断は、前記と同様に第6図
のブロック43で行われる。
In the above, the process (1) is performed in step 4 (1).
) and is performed in block 41 of FIG. The conditional judgment (I) is performed in block 43 of FIG. 6 in the same manner as described above.

また、(II)の処理も、前記と同様にして第6゜図の
ブロック42で行われる。
Further, the process (II) is also performed in block 42 of FIG. 6 in the same manner as described above.

第4図(C)の例では、屈曲点E。=P+と屈曲点5R
=P2において上記(1)、  (IF)の条件を満た
すため、この部分、即ち屈曲点P1.P2の部分が曲線
部飾りとして抽出される。
In the example of FIG. 4(C), the bending point E. =P+ and bending point 5R
In order to satisfy the conditions (1) and (IF) above at P2, this portion, that is, the bending point P1. The part P2 is extracted as a curved part decoration.

以上、ステップ1〜ステツプ5で示した第6図の曲線部
飾り抽出部35での処理により曲線部飾りが抽出された
ら、次に、第6図の最適曲線近似区間設定部36での処
理に移る。
As described above, once the curved part decoration has been extracted by the process in the curved part decoration extracting unit 35 of FIG. Move.

ここでは、曲線部飾り(厳密にはその一部)に接続する
曲線ストロークの各輪郭ベクトルの傾きを調べ、それに
より第4図中)又は第1図世)に示すように、曲線部飾
りの曲線近似区間46又は19と、曲線ストロークの曲
線近似区間47又は20を完全に分離して設定し、各々
にスプライン関数近似(後述する)を通用できるように
する。そのために、以下の2つのステップを実行する。
Here, we examine the slope of each contour vector of the curved stroke that connects to the curved part decoration (strictly speaking, a part of it), and as a result, as shown in Figure 4 (in Figure 4) or Figure 1), the curved part decoration is The curve approximation section 46 or 19 and the curve approximation section 47 or 20 of the curve stroke are set completely separate, so that spline function approximation (described later) can be applied to each. To do so, perform the following two steps.

ステップ6; まず、曲線部飾りに接続される曲線ストローク上の各屈
曲点間の輪郭ベクトルのなす角度を計算し、傾きの不連
続な輪郭ベクトルに対応する屈曲点を抽出する。そのた
めに、輪郭ベクトルp、p、;+。
Step 6: First, calculate the angle formed by the contour vector between each bending point on the curved stroke connected to the curved part ornament, and extract the bending point corresponding to the contour vector with discontinuous slope. For that, the contour vector p, p, ;+.

と輪郭ベクトルPJ+IPンユのなす角度をある閾値T
hθ1で評価し、同じ(PJP跡とP、1−a P 4
のなす角度をThθ2で評価し、Pa−t P jとP
、IN P4tλのなす角度をThθ3で評価して、傾
きの不連続な点を見つける。
The angle formed by the contour vector PJ+IPunyu is set to a certain threshold T
Evaluated by hθ1, same (PJP trace and P, 1-a P 4
Evaluate the angle formed by Thθ2, and calculate Pa-t P j and P
, IN P4tλ is evaluated by Thθ3 to find a point where the slope is discontinuous.

もし、上記の処理で不連続点が見つからない場合には、
水平な輪郭ベクトルP4P、;、+を見つけ、屈曲点P
j◆1を不連続点とする。
If the above process does not find a discontinuity point,
Find the horizontal contour vector P4P,;,+ and find the inflection point P
Let j◆1 be the discontinuous point.

以上の処理は、第6図のブロック44で行われる。これ
により、第3図及び第4図(810例では屈曲点P s
 、第4図(C)の例では屈曲点P3が不連続点として
抽出される。
The above processing is performed in block 44 of FIG. As a result, as shown in FIGS. 3 and 4 (in the 810 example, the bending point P s
In the example of FIG. 4(C), the bending point P3 is extracted as a discontinuous point.

ステップ7; 以上のようにして不連続な屈曲点が見つかったら、対応
する曲線ストロークをその屈曲点で分割し、屈曲点属性
テーブル23(第2図)上の曲線近似区間の内容を修正
する。この処理は、第6図のブロック45で行われる。
Step 7: When a discontinuous bending point is found as described above, the corresponding curve stroke is divided at the bending point, and the contents of the curve approximation section on the bending point attribute table 23 (FIG. 2) are corrected. This processing occurs at block 45 in FIG.

即ち、第4図+8)に対応する第3図の例では、S3で
示される曲線近似区間は、S6と87に分割される。
That is, in the example of FIG. 3 corresponding to FIG. 4+8), the curve approximation section indicated by S3 is divided into S6 and 87.

上記ステップ6.7により、第4図(b)又は第1図世
)に示すような最適な曲線近似区間を設定することが可
能となり、後述するB−スプライン関数による曲線近似
を行った場合に、その部分を明確に表現できる。
Through step 6.7 above, it becomes possible to set the optimal curve approximation section as shown in Figure 4 (b) or Figure 1), and when curve approximation is performed using the B-spline function described later. , can express that part clearly.

(E−21その他の曲線部・似区間の設定処理以上CB
)〜(D〕、及び(E−1)の処理により求まった屈曲
点属性テーブル23(第2図)上の各曲線近似区間(第
3図参照)の各々について、後述するB−スプライン関
数による曲線近似を行うことになるが、第2図の曲線近
似区間設定部27では、そのほかに以下に示す2つの主
な処理を行う。なお、以下に示す処理は、本発明には直
接は関連せず、また第4図の例にも現れないため、第7
図及び第8図の説明図を用いて簡単に説明を行うにとど
める。
(E-21 Other curved sections/similar section setting processing and above CB
) to (D] and (E-1) for each curve approximation section (see FIG. 3) on the bending point attribute table 23 (FIG. 2) using the B-spline function described later. In addition to performing curve approximation, the curve approximation section setting unit 27 in FIG. 2 also performs the following two main processes. Note that the following processes are not directly related to the present invention. 7 and does not appear in the example in Figure 4.
A brief explanation will be given using the diagram and the explanatory diagram of FIG. 8.

処理1; この処理は、本出願人による既出側の「パターンデータ
圧縮方法」 (特願昭62−091805号)に記載さ
れている技術である。
Process 1: This process is a technique described in the previously published "Pattern Data Compression Method" (Japanese Patent Application No. 1983-091805) by the present applicant.

今、例えば第7図にl)に示すように「口」で示される
垂直ストロークGIの屈曲点P3と、「○」で示される
1価関数の曲線ストロークS1.S2の屈曲点P1.P
2.Pa、Ps、P6からなる輪郭線のパターンがあっ
た場合、垂直ストロークG1を直線近似し、曲線ストロ
ークS+、SzをB−スプライン関数で曲線近似して圧
縮データを作成し、これから復元パターンを得ると、第
7図(b)に示すように滑らかさのない復元パターンし
か得られない。これは特に、平仮名のパターンに多く現
れる。
Now, for example, as shown in l) in FIG. 7, there is a bending point P3 of the vertical stroke GI indicated by "mouth" and a curved stroke S1 of the monovalent function indicated by "○". S2 bending point P1. P
2. If there is a contour line pattern consisting of Pa, Ps, and P6, the vertical stroke G1 is approximated by a straight line, the curved strokes S+ and Sz are approximated by a B-spline function to create compressed data, and a restored pattern is obtained from this. In this case, only a restored pattern without smoothness is obtained as shown in FIG. 7(b). This is especially common in hiragana patterns.

そこで、1価関数の曲線ストロークSt、S2と、垂直
ストロークC+  (又は水平ストローク)を統合し、
多価関数の曲線ストロークを抽出する。
Therefore, by integrating the curved strokes St and S2 of the monovalent function and the vertical stroke C+ (or horizontal stroke),
Extract curve strokes of multivalued functions.

そして上記多価関数の曲線ストロークに対して、平滑性
を保つように新たなストロークの分割を行って、第7図
(Lz)に示すように1価関数の曲線ストロークS3.
St、S5に分割する。そしてこの分割結果に従って、
屈曲点属性テーブル23(第2図)内の曲線近似区間の
内容を書き替える。
Then, new strokes are divided into curved strokes of the multivalued function so as to maintain smoothness, and as shown in FIG. 7 (Lz), the curved strokes of the monovalent function S3.
It is divided into St and S5. And according to this division result,
The contents of the curve approximation section in the bending point attribute table 23 (FIG. 2) are rewritten.

上記のようにして新たに設定された曲線近似区間に対し
て、B−スプライン関数による近似を行って圧縮データ
を作成することにより、それから得られる復元パターン
として第7図(d)に示すような滑らかなものを得るこ
とができる。
By creating compressed data by approximating the curve approximation section newly set as described above using a B-spline function, the resulting restoration pattern is as shown in Figure 7(d). You can get something smooth.

処理2; この処理は、本出願人による既出願の「曲線近似による
パターンデータの圧縮方式」 (特願昭62−1391
17  号)に記載されている技術である。
Processing 2: This process is based on the previously filed “Pattern Data Compression Method by Curve Approximation” (Patent Application No. 1391/1986) filed by the present applicant.
This is the technology described in No. 17).

今、例えば第8図(a)に示すように「口」で示される
垂直ストローク群G1の屈曲点PI、P7゜P8と、「
○」で示される1価関数の曲線ストロークSl、S2の
屈曲点P2.P3.’P4.P5゜P6からなる輪郭線
のパターンがあった場合、亜直ストローク群G+を直線
近似し、曲線ストロークSl、S2をB−スプライン関
数で曲線近似して圧縮データを作成し、これから復元パ
ターンを得ると、第8図(b)に示すように滑らかさの
ない復元パターンしか得られない。これは漢字パターン
の「はらい」等に多く現れる。
Now, for example, as shown in FIG. 8(a), the bending points PI, P7°P8 of the vertical stroke group G1 indicated by "mouth", and "
The bending point P2 of the curve strokes Sl and S2 of the monovalent function indicated by ``○''. P3. 'P4. If there is a contour line pattern consisting of P5°P6, the sub-straight stroke group G+ is approximated by a straight line, the curved strokes Sl and S2 are approximated by a B-spline function to create compressed data, and a restored pattern is obtained from this. Then, as shown in FIG. 8(b), only a restored pattern without smoothness is obtained. This often appears in kanji patterns such as ``harai''.

そこで、1価関数の曲線ストロークS1と!!!直スト
ローク群CI、及びS2と01を統合し、第8図(C)
のように屈曲点p +、P2.P3+  p、。
Therefore, the curve stroke S1 of the monovalent function! ! ! Direct stroke group CI and S2 and 01 are integrated, and Fig. 8(C)
The inflection point p +, P2 . P3+ p,.

P5を曲線ストローク(曲線近似区間)S3とし、屈曲
点Ps、Pb、P7.pHを曲線ストローク(曲線近似
区間)Saとする。そしてこれに従って、屈曲点属性テ
ーブル23(第2図)内の曲線近似区間の内容を書き替
える。
P5 is a curve stroke (curve approximation section) S3, and bending points Ps, Pb, P7 . Let pH be a curve stroke (curve approximation section) Sa. Then, in accordance with this, the contents of the curve approximation section in the bending point attribute table 23 (FIG. 2) are rewritten.

上記のようにして新たに設定された曲線近似区間に対し
て、B−スプライン関数による近似を行って圧縮データ
を作成することにより、それから得られる復元パターン
として第8図(d)に示すような滑らかなものを得るこ
とができる。
By creating compressed data by approximating the curve approximation section newly set as described above using a B-spline function, the resulting restoration pattern is as shown in Figure 8(d). You can get something smooth.

CF)圧縮データ作成処理 以上のようにして作成された第2図の屈曲点属性テーブ
ル23(第3図参照)の内容、特に屈曲点座標とその属
性(線群番号、飾り、曲線の属性、曲線群番゛号、曲線
近似区間)を用いて、圧縮データを作成する。
CF) Compressed data creation process The contents of the bending point attribute table 23 (see Fig. 3) in Fig. 2 created as described above, especially the bending point coordinates and their attributes (line group number, decoration, curve attributes, Create compressed data using the curve group number and curve approximation section.

上述の抽出において、水平ストローク、垂直ストローク
及びこれらに接続される飾りは直線として抽出して直線
近似の対象とし、斜め線/曲線ストロークのみ曲線近似
の対象とするように抽出されている。
In the above extraction, horizontal strokes, vertical strokes, and decorations connected to these are extracted as straight lines and subjected to straight line approximation, and only diagonal lines/curved strokes are extracted so as to be subjected to curve approximation.

従って、このようにして抽出された文字パターンを拡大
、縮小した場合に、凹凸が目立つ長い曲線ストローク又
は斜め線を美しいパターンで再生できる。
Therefore, when the character pattern extracted in this manner is enlarged or reduced, long curved strokes or diagonal lines with noticeable irregularities can be reproduced as beautiful patterns.

又、斜め線/曲線ストロークは1価関数の曲線として近
似区間が設定されており、極大値と極小値が存在しない
ことから、得られた曲線の振動現象の有無を検証でき、
適切な曲線が得られる。ここではまず、曲線近似区間の
データ作成について説明する。
In addition, the approximation interval for the diagonal line/curve stroke is set as a curve of a monovalent function, and there are no local maximums or minimum values, so it is possible to verify the presence or absence of vibration phenomena in the obtained curve.
A suitable curve is obtained. First, data creation for the curve approximation section will be explained.

曲線近似区間が定まれば、それに適切な曲線を近似して
求める方法は種々ある。ここでは、本出願人による既出
願の「パターンデータ圧縮方式」(特願昭61−118
920号)に示されているn次のスプライン関数による
平滑化方式、特に数値的に安定であるB−スプライン関
数によるものを用いる。
Once the curve approximation interval is determined, there are various methods for approximating and finding an appropriate curve. Here, we will discuss the "Pattern Data Compression Method" (Patent Application No. 61-118), which has already been filed by the present applicant.
A smoothing method using an nth-order spline function, particularly a method using a numerically stable B-spline function, as shown in No. 920) is used.

この方法は、曲線部分の数多い屈曲点の代わりに多項式
の計数を記憶すればよく、大幅なデータ圧縮ができる。
This method only requires storing polynomial coefficients instead of the many bending points of a curved section, and can significantly compress data.

曲線近似; B−スプライン平滑化方式には、周知の如
(、節点列を外部から与える固定節点式と、節点列を内
部で適応的に与える節点追加方式、又は逐次分割方式が
ある。節点列の与え方は幾通りもあり、曲線の形状によ
って異なるので、ここでは後者の節点追加方式を採る。
Curve approximation; As is well known, B-spline smoothing methods include a fixed node method that provides a node string from the outside, a node addition method that adaptively provides a node string internally, or a sequential division method. There are many ways to give , and it depends on the shape of the curve, so here we will use the latter method of adding nodes.

B−スプライン関数による平滑化方式(節点追加方式)
の一般式S (x)を(4)式に示す。
Smoothing method using B-spline function (node addition method)
The general formula S (x) is shown in equation (4).

但しmは次数、ntは節点の数、c3は係数、Nj、m
+1は(m+1)階の差分商 (4)式の係数Cjは、最小2乗近似的条件から求めら
れる。具体的には(5)式の評価式を満足するよ・ ・
 ・ ・ ・(5) 但しδ2は残差2乗和、δ’thは残差2乗和の闇値、
yiはi番目参照点のy座標値、σ曇′は観測誤差、n
は参照点の総数 ここで観測誤差σI2は、参照点の重み、叩ちどの点を
重要視するかを表す係数である。ここでは、スプライン
関数の次数mを3とし、観測誤差σ1′は両端の参照点
を最小に設定し、他の参照点のそれを曲線の傾きに応じ
て設定する。
However, m is the order, nt is the number of nodes, c3 is the coefficient, Nj, m
+1 is the (m+1)th order difference quotient. The coefficient Cj of equation (4) is obtained from the least squares approximation condition. Specifically, it satisfies the evaluation formula (5)...
・ ・ ・(5) However, δ2 is the sum of squared residuals, δ'th is the dark value of the sum of squared residuals,
yi is the y-coordinate value of the i-th reference point, σ' is the observation error, n
is the total number of reference points, and observation error σI2 is a coefficient representing the weight of the reference points and which point is given importance. Here, the order m of the spline function is set to 3, and the observation error σ1' is set to the minimum at the reference points at both ends, and that at other reference points is set according to the slope of the curve.

また、曲線の傾きに応じて(4)式に示すXの1(西関
数S (x)だけでなくYの1価関数S (y)でも近
似する。例えば第4図(alでは、曲線近似区間S2,
35.36に対しては、Xの1価関数で近似し、S+、
Sa、S?に対してはYの1価関数で近似する。以上の
処理は、第2図の多項式の係数算出部28、及び残差2
乗和判定部30において行われる。
Also, depending on the slope of the curve, it is approximated not only by the 1 (West function S (x)) of X shown in equation (4) but also by the monovalent function S (y) of Y. For example, in Fig. 4 (al), the curve approximation Section S2,
35.36 is approximated by a monovalent function of X, and S+,
Sa, S? is approximated by a monovalent function of Y. The above processing is carried out by the polynomial coefficient calculation unit 28 and the residual 2
This is performed in the sum-of-multiplies determining section 30.

振動判定; 前記のように本発明ではあらかじめ曲線近
似の対象となる各セグメント(線分)内に存在する極大
値、極小値の数がわかるので、曲線近似の後にその数を
調べることにより振動が起きているか否か判定できる。
Vibration determination: As mentioned above, in the present invention, the number of local maximum values and local minimum values that exist in each segment (line segment) that is the target of curve approximation is known in advance, so by checking the number after curve approximation, vibration can be detected. You can determine whether you are awake or not.

本来1価関数の曲線ストロークに対しては、曲線近似の
対象となる各セグメン、ト内に極大値、極小値は存在し
ないのでこれを調べることにより振動が起きているか否
か判定できる。この処理を、第2図の振動判定部31が
以下のようにして行う。
Normally, for a curve stroke of a monovalent function, there are no local maximum values or local minimum values within each segment to be approximated, so by examining these, it can be determined whether vibration is occurring. This process is performed by the vibration determination section 31 in FIG. 2 as follows.

まず、本来1価関数の曲線ストロークに対して振動の有
無を調べる方法を説明する。極大値、極小値の有無は、
得られた曲線を細かく分割し、各点の微係数の符号を調
べれば分かるが、微係数算出の手間を省(ため、これは
次のように行う。
First, a method for checking the presence or absence of vibration in a curved stroke that is originally a monovalent function will be explained. The presence or absence of local maximum values and local minimum values is
This can be found by dividing the obtained curve into small pieces and checking the sign of the differential coefficient at each point, but to save the effort of calculating the differential coefficient, this is done as follows.

各セグメントは、屈曲点間の輪郭ベクトルを90゜おき
の4方向に分類し、その属性を基に決定しておくので、
各分割区間の属性を調べることにより極大値と極小値の
有無がわかり、振動の有無を判定できる。分割した1番
目の点のX座標をXl、y座標を5(XL)とすると、
(j2jl)とlの区間で(XL?l +X L )の
正負と(S (x、n) −3(XL))の正負を調べ
ることにより属性が分かる。次に振動判定の処理ステッ
プを示す。
Each segment is determined based on the attributes of the contour vectors between bending points classified into four directions at 90° intervals.
By examining the attributes of each divided section, the presence or absence of local maximum values and local minimum values can be determined, and the presence or absence of vibration can be determined. Assuming that the X coordinate of the first divided point is Xl and the y coordinate is 5 (XL),
The attribute can be determined by checking the sign of (XL?l +X L ) and the sign of (S (x, n) −3(XL)) in the interval between (j2jl) and l. Next, processing steps for vibration determination will be described.

ステップl−・−・−曲線を、分割点N3個として(N
f−1)個に分割する。
Step l--- Curve is divided into N3 division points (N
Divide into f-1) pieces.

ステップ2 ・−・−分割点2=1の属性を求める。Step 2 - Find the attribute of division point 2=1.

(N2−x+)と(S (N2)  S (XI))の
正負を判定することにより、表2に示す属性を決定する
The attributes shown in Table 2 are determined by determining whether (N2-x+) and (S (N2) S (XI)) are positive or negative.

ステップ3−一一一分割点x=2の属性を同様な方法で
求め、x=iの属性と一致しているか否かを2周ぺる。
Step 3-1 Find the attribute of the division point x=2 in the same way, and check whether it matches the attribute of x=i twice.

ステップ4−・−もし属性が一致していればβ=3につ
いても属性を求め、ρ=1とのWb任の一致/不一致を
調べる。属性が一致しなければ振動ありと判定し、処理
を打ち切る。
Step 4--If the attributes match, determine the attributes for β=3 as well, and check the match/mismatch of Wb with ρ=1. If the attributes do not match, it is determined that vibration is present, and the process is terminated.

ステ・ノブ5 −−−−1 = 4からJ=N、−1ま
でステップ4の処理を行い、fi−Ns−1まで属性の
一致が確認できればtlii!IIなしと判定する。
Step Knob 5 ----1 = 4 to J=N, -1, and if the attribute matches are confirmed up to fi-Ns-1, tlii! It is determined that there is no II.

次に、本来多価関数の曲線ストロークから生成された曲
線ストロークに対して振動の有無を調べる方法を説明す
る。この例としては、例えば第7図(C)の34がある
。多価関数の曲線ストロークの各セグメントは、前記(
E−2)で説明したように、1価関数の曲線ストローク
の統合と再曲線分割により決定されているため、1価関
数の曲線ストロークの方向の属性より多価関数の曲線ス
トロークの各セグメントの方向の属性が明らかである。
Next, a method of checking the presence or absence of vibration in a curved stroke originally generated from a curved stroke of a multivalued function will be explained. An example of this is, for example, 34 in FIG. 7(C). Each segment of the curve stroke of the multivalued function is
As explained in E-2), since it is determined by the integration and re-curve division of the curve stroke of a single-value function, each segment of the curve stroke of a multi-value function is determined from the attribute of the direction of the curve stroke of a single-value function. The attribute of direction is clear.

以下、多価関数の曲線ストロークに対する振動判定の処
理ステップを示す。
The processing steps for vibration determination for a curved stroke of a multivalued function will be described below.

ステップ1′ ・−ある曲線近似区間に対して屈曲点属
性テーブル23(第2図)より曲線の属性を調べる。区
間内で全ての曲線の属性が同じであれば極大値、極小値
が存在しない区間とみなし、前述のステップ1からステ
ップ5の処理を行って振動判定する。そうでない場合は
、2種類の属性をAT (1) 、AT (2)に記憶
する。
Step 1' - Check the curve attributes for a certain curve approximation section from the bending point attribute table 23 (FIG. 2). If all the curves in the section have the same attributes, it is regarded as a section in which no maximum value or minimum value exists, and the above-mentioned steps 1 to 5 are performed to determine vibration. Otherwise, two types of attributes are stored in AT (1) and AT (2).

ステップ2′ ・−曲線を、分割点をN8個として(N
、−1)(Imに分割する。
Step 2' -Curve with N8 dividing points (N
, -1) (divide into Im.

ステップ3′ ・−・各分割点においてCXi+を−x
+)と(S (x匈)  S (x I)の正負を判定
することにより表2に示す属性を決定する。
Step 3' ---CXi+ at each division point by -x
+) and (S (x匈) S (x I)) The attributes shown in Table 2 are determined by determining the sign of S (x I).

ステップ4′ ・・−全ての分割点の属性を調べ、属性
の種類の数をNATRとし、NA3個の各属性をAT’
  (1)〜AT’  (NATR)に記憶する。
Step 4' - Examine the attributes of all division points, set the number of attribute types to NATR, and set each of the NA3 attributes to AT'
(1) - Store in AT' (NATR).

ステップ5′・・・−NAIK≠2の場合、振動が生じ
ていると見なし、処理を打ち切る。
Step 5'...--If NAIK≠2, it is assumed that vibration is occurring and the process is terminated.

ステップ6′ ・・・−AT (1)=AT’  (1
)且つAT (2)=AT’  (2)であれば振動な
しと判定し、そうでなければ振動ありと判定する。
Step 6'...-AT (1)=AT' (1
) and AT (2)=AT' (2), it is determined that there is no vibration; otherwise, it is determined that there is vibration.

表2 第2図の斜め線及び曲線ストロークの輪郭復元部29に
おいて、前記(4)式により行う。なお屈曲点が少ない
場合は(5)式により得られる誤差の信頼性が薄く、ま
た振動現象も生じやすいため、適切な曲線を得ることが
難しい。そこで屈曲点数が少ない場合は、屈曲点間をD
DAにより発生させた直線で結び、参照点を増やして曲
線近似を行う。また屈曲点が多い場合でも(5)式の誤
差条件と前記の振動判定の条件を満足しないとき、屈曲
点間をDDAで結び、参照点を増やして曲線近似を行う
Table 2 The contour restoring unit 29 for diagonal lines and curved strokes in FIG. 2 performs the calculation using the equation (4) above. Note that if there are few bending points, the reliability of the error obtained by equation (5) is low, and vibration phenomena are likely to occur, making it difficult to obtain an appropriate curve. Therefore, if there are few bending points, D
The lines are connected by straight lines generated by DA, and the number of reference points is increased to perform curve approximation. Further, even if there are many bending points, if the error condition of equation (5) and the vibration determination condition described above are not satisfied, the bending points are connected by DDA, the number of reference points is increased, and curve approximation is performed.

部ち、第2図の多項式の係数算出部28が、屈曲点属性
テーブル23から各曲線近似区間の屈曲点の座標を得、
斜め線及び曲線ストロークの輪郭復元部29で節点列を
発生させ、(4)式で係数Cj。
First, the polynomial coefficient calculation unit 28 in FIG. 2 obtains the coordinates of the bending point of each curve approximation section from the bending point attribute table 23,
The contour restoring unit 29 for diagonal lines and curved strokes generates a nodal sequence, and the coefficient Cj is calculated using equation (4).

S (x)を算出し、残差2乗和判定部30で(4)式
で求めたS (x)に対する残差2乗和を求め、残差2
乗和が(5)式を満足するように(4)式、即ち係数C
jを算出し直し、更に振動判定部31で振動判定し、振
動判定条件を満たさないと再び係数算出をやり直し、残
差2乗和の条件と振動判定の条件の両方を満足する係数
Cjを見付ける。
S (x) is calculated, and the residual sum of squares judgment unit 30 calculates the residual sum of squares for S (x) obtained by equation (4), and the residual sum of squares is
(4), that is, the coefficient C so that the sum of the products satisfies the equation (5).
j is recalculated, and the vibration determination unit 31 further performs vibration determination. If the vibration determination condition is not satisfied, the coefficient calculation is performed again to find a coefficient Cj that satisfies both the residual sum of squares condition and the vibration determination condition. .

このようにして、B−スプライン関数の係数Cjを見付
けると、曲線近似による圧縮データ作成部23はこの係
数Cjと当該曲線近似区間の始点、終点を圧縮データと
して符号化し圧縮データ記憶部34へ格納する。
When the coefficient Cj of the B-spline function is found in this way, the compressed data creation unit 23 by curve approximation encodes this coefficient Cj and the start and end points of the curve approximation section as compressed data, and stores it in the compressed data storage unit 34. do.

また、水平ストローク、垂直ストローク及びこれらに接
続する飾りは、直線近似による圧縮データ作成部32で
直線の端点を圧縮データとして符号化し圧縮データ記憶
部34へ格納する。
Further, for horizontal strokes, vertical strokes, and decorations connected to these, a compressed data creation unit 32 uses straight line approximation to encode end points of straight lines as compressed data, and stores the encoded data in a compressed data storage unit 34.

(G)データ復元処理 上記(B)〜(F)の処理によって得た文字ドツトパタ
ーンの圧縮データの復元及びパターン生成については、
本出願人による既出願の「パターンデータの圧縮方式」
 (特願昭61−118920号)に詳細に述べである
ので詳細は省略するが、概略としては第2図の屈曲点属
性テーブル23と、圧縮データ記憶部34の内容から、
水平/垂直ストローク及びそれに接続される飾りに対す
る屈曲点の線形変換、DDAによる輪郭復元、また斜め
線/曲線ストロークに対する多項式の線形変換、関数値
算出、輪郭復元、直線近似部と曲線近似部の接続、及び
塗りつぶし等の処理により実現される。
(G) Data Restoration Process Regarding the restoration of the compressed data of the character dot pattern obtained through the processing of (B) to (F) above and the pattern generation,
“Pattern data compression method” already filed by the applicant
(Japanese Patent Application No. 61-118920), so the details will be omitted, but as a general outline, from the bending point attribute table 23 in FIG. 2 and the contents of the compressed data storage section 34,
Linear transformation of bending points for horizontal/vertical strokes and ornaments connected to them, contour restoration using DDA, linear transformation of polynomials for diagonal lines/curved strokes, function value calculation, contour restoration, connection of straight line approximation part and curve approximation part , and processing such as filling.

第9図に、本実施例によって復元された拡大文字パター
ンを従来例と比較して示す。矢印A+(同図(a))及
びA2(同図(b))に示されるように、本実施例では
従来例で再現できなかった曲線部飾りを明確に再現でき
ていることがわかる。これは、例えば第10図(a)の
曲線部飾り2と曲線部5を、第4図世)のように別々の
曲線近似区間46と47として抽出できたためである。
FIG. 9 shows the enlarged character pattern restored by this embodiment in comparison with the conventional example. As shown by the arrows A+ ((a) in the same figure) and A2 ((b) in the same figure), it can be seen that in this example, the curved part decoration, which could not be reproduced in the conventional example, can be clearly reproduced. This is because, for example, the curved part decoration 2 and curved part 5 in FIG. 10(a) can be extracted as separate curve approximation sections 46 and 47 as shown in FIG. 4).

これにより、より高品質な復元文字パターンを得ること
が可能となる。
This makes it possible to obtain a restored character pattern of higher quality.

なお、本発明は文字パターンだけでな(、他の図形パタ
ーンの曲線部飾りの抽出にも当然通用可能である。
Note that the present invention is applicable not only to character patterns (but also to extraction of curved decorations of other graphic patterns).

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

本発明によれば、曲線ストロークに接続する曲線部飾り
を抽出し、曲線部に対して最適な曲線近似区間を設定で
きるため、高品質な復元パターンを生成することが可能
となる。
According to the present invention, it is possible to extract a curved part decoration connected to a curved stroke and set an optimal curve approximation section for the curved part, so that it is possible to generate a high-quality restoration pattern.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図(a)〜(C)は、本発明の原理説明図、第2図
は、本発明の実施例の全体構成図、第3図は、屈曲点属
性テーブル23の説明図、第4図(1m1〜(C)は、
本実施例の動作説明図、第5図は、輪郭ベクトルの4方
向分類の説明図、第6図は、本発明による曲線部飾り抽
出部と最適曲線近似区間設定部の機能ブロック図、第7
図(a)〜(d)は、処理1の動作説明図、第8図(a
)〜(d)は、処理2の動作説明図、第9図(a)、 
(blは、本実施例と従来例の復元パターンを示した図
、 第10図(a)、 (b)は、文字ドツトパターンの輪
郭の例を示した図、 第11図は、直線部飾りの抽出動作の説明図、第12図
(a)、 (b)は、従来例の問題点の説明図である。 12・・・曲線部飾り抽出手段、 13・・・rIt通曲線曲線近似区間設定手段4・・・
曲線近似手段、 15・・・屈曲点、 16・・・水平/垂直ストローク、 17・・・斜め線/曲線ストローク、 18・・・曲線部飾り、 19.20・・・曲線近似区間、 特許出願人   富士通株式会社 輪郭ベクトレの4方向舅4興の既M■4第5図 (0)           (b) (C)(d) A五甲10動イ乍訳j月図 第7図 (0)            (b)(C)    
        (d )点部2の1作ヱ■図 第8図 奉 り一 身上シイ列 本大施伊1h4&来り11 第9 従来4’111 (b) の復元ノ\゛クーソ表示しl:図 図 文字ドツトパターンの@邪の4り717第10図 名示し/こ図 2 曲碌部責tり 従来4列の問題点 第12図 のHll明 年続補正書 昭和63年7θ月夕日 3、補正をする者 事件との関係  特許出願人 住 所  神奈川県用崎市中原区上小田中1015番地
名 称 (522)富士通株式会社 代表者山本卓眞 4、復代理人  郵便番号102 住 所  東京都千代田区麹町6丁目1番18号自  
  発 6、補正の対象 明細書の「3、発明の詳細な説明」の欄及び図7、補正
の内容 1)明細書の第5頁第15行目に「1ターンの」とある
を「パターンの」と補正する。 1細嘗の第11頁第18行目に「た文字ドントパタノの
」とあるを「られる」と補正する。 り細書の第13頁第3行目に「輪廓近似多項式」ろるを
「近似多項式」と補正する。 ]細嘗の第13頁第5行目に「件数算出」とあるを「係
数算出」と補正する。 5)明細書の第13頁第16行目に「件数算出」とある
を「係数算出」と補正する。 6)明細書の第15頁第1行目〜第2行目に「第3図は
本実施例の動作説明図、第4図は屈曲点属性テーブル2
3の説明図である。」とあるを「第3図は屈曲点属性テ
ーブル23の説明図、第4図は本参例の動作説明図であ
る。」と補正する。 1面の第3図を別紙のとおり補正する。
FIGS. 1(a) to (C) are diagrams explaining the principle of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing the overall configuration of an embodiment of the invention, FIG. 3 is a diagram explaining the bending point attribute table 23, and FIG. Figure (1m1~(C) is
5 is an explanatory diagram of the four-direction classification of contour vectors; FIG. 6 is a functional block diagram of the curved part decoration extracting unit and the optimal curve approximation section setting unit according to the present invention; FIG.
Figures (a) to (d) are operation explanatory diagrams of process 1, and Figure 8 (a)
) to (d) are operation explanatory diagrams of process 2, FIG. 9(a),
(bl is a diagram showing the restored patterns of this embodiment and the conventional example, Figures 10(a) and (b) are diagrams showing an example of the outline of a character dot pattern, Figure 11 is a straight line decoration 12(a) and 12(b) are explanatory diagrams of the problems of the conventional example. 12... Curved portion decoration extraction means 13... rIt regular curve curve approximation section Setting means 4...
Curve approximation means, 15...Bending point, 16...Horizontal/vertical stroke, 17...Diagonal line/curve stroke, 18...Curve part decoration, 19.20...Curve approximation section, Patent application People Fujitsu Ltd. Contour Vectre's 4-direction 4-direction M ■ 4 Fig. 5 (0) (b) (C) (d) b) (C)
(d) 1st work of point part 2 ヱ ■Figure 8 Figure 8 Riichi Kinjoshi Retsuhon Daisei 1h4 & Kari 11 No. 9 Conventional 4'111 (b) Restoration of \゛Cuso display l: Diagram Character dot pattern @Ja no 4 717 Figure 10 Name shown/Figure 2 Problems with conventional 4 columns due to curved part Figure 12 Hll Ming year continuation amendment book 1986 7theta month sunset 3, correction. Patent applicant address 1015 Kamiodanaka, Nakahara-ku, Yozaki-shi, Kanagawa Name (522) Fujitsu Limited Representative Takuma Yamamoto 4 Sub-agent Postal code 102 Address Kojimachi, Chiyoda-ku, Tokyo 6-1-18
Section 6, “3. Detailed Description of the Invention” column of the specification to be amended and Figure 7, Contents of the amendment 1) In the 15th line of page 5 of the specification, the phrase “1 turn” has been replaced with “pattern”. Correct it with "No." In the 18th line of page 11 of the 1st book, the words ``ta character donto patano'' are corrected to ``areru''. In the 3rd line of page 13 of the specification, ``Ring approximation polynomial'' is corrected to ``approximate polynomial''. ] In the 5th line of page 13 of Hosojo, the phrase ``calculating the number of cases'' has been corrected to ``calculating the coefficient.'' 5) In the 13th page, line 16 of the specification, the phrase "count calculation" should be corrected to "coefficient calculation." 6) On page 15, lines 1 and 2 of the specification, it says "Figure 3 is an explanatory diagram of the operation of this embodiment, and Figure 4 is the bending point attribute table 2.
FIG. 3 is an explanatory diagram of No. 3. ” has been corrected to read “FIG. 3 is an explanatory diagram of the bending point attribute table 23, and FIG. 4 is an explanatory diagram of the operation of this reference example.” Figure 3 on page 1 is corrected as shown in the attached sheet.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1)パターンの輪郭線の屈曲点(15)を抽出し、該抽
出した屈曲点(15)間の輪郭ベクトルから水平/垂直
ストローク(16)と斜め線/曲線ストローク(17)
を抽出した後、前記輪郭線を直線及び曲線で近似してパ
ターンデータを圧縮するパターンデータ圧縮方式におい
て、 曲線ストローク(17)に接続する曲線部飾り(18)
を抽出する曲線部飾り抽出手段(12)と、 該手段により抽出された前記曲線部飾り(18)とそれ
に接続する前記曲線ストローク(17)とを分離し、最
適な曲線近似区間(19、20)の設定を行う最適曲線
近似区間設定手段(13)とを有することを特徴とする
曲線近似によるパターンデータの圧縮方式。2)前記最
適曲線近似区間設定手段(13)により設定された前記
曲線近似区間(19、20)内の曲線ストロークに対し
てn次スプライン関数による曲線近似を行う曲線近似手
段(14)を有することを特徴とする請求項1記載の曲
線近似によるパターンデータの圧縮方式。
[Claims] 1) Extract the bending points (15) of the contour of the pattern, and extract horizontal/vertical strokes (16) and diagonal/curved strokes (17) from the contour vector between the extracted bending points (15). )
In a pattern data compression method that compresses pattern data by approximating the contour line with a straight line and a curved line after extracting the contour line, a curved part decoration (18) connected to a curved stroke (17) is used.
a curved part decoration extracting means (12) for extracting the curved part decoration (12), and separates the curved part decoration (18) extracted by the means and the curved stroke (17) connected thereto, and extracts the optimal curve approximation section (19, 20). ). A method for compressing pattern data by curve approximation, characterized in that the method comprises: optimal curve approximation section setting means (13) for setting the following: 2) It has a curve approximation means (14) that performs curve approximation by an n-th order spline function to the curve stroke within the curve approximation section (19, 20) set by the optimal curve approximation section setting means (13). 2. A pattern data compression method using curve approximation according to claim 1.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04170684A (en) * 1990-11-05 1992-06-18 Alps Electric Co Ltd Method for approximating positional data

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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