JPS6042990B2 - パタ−ン認識方法 - Google Patents
パタ−ン認識方法Info
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- JPS6042990B2 JPS6042990B2 JP53059933A JP5993378A JPS6042990B2 JP S6042990 B2 JPS6042990 B2 JP S6042990B2 JP 53059933 A JP53059933 A JP 53059933A JP 5993378 A JP5993378 A JP 5993378A JP S6042990 B2 JPS6042990 B2 JP S6042990B2
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- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000004886 head movement Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 241000406668 Loxodonta cyclotis Species 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
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- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/1444—Selective acquisition, locating or processing of specific regions, e.g. highlighted text, fiducial marks or predetermined fields
-
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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- G06V30/10—Character recognition
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- G06V30/148—Segmentation of character regions
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
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- Theoretical Computer Science (AREA)
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- Image Processing (AREA)
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- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、大型の図面、帳票等に書かれた2次元画像
データを認識するためのパターン認識方法に関するもの
である。
データを認識するためのパターン認識方法に関するもの
である。
従来、大型の図面や帳票等に書かれた線図形を認識す
る場合には、線図形は、図面等全体に広がりを有し、全
体として1つの意味を有するものてあるから、線図形を
特定するために、該全体の画像データを一度に記憶でき
るメモリ容量が必要とされた。
る場合には、線図形は、図面等全体に広がりを有し、全
体として1つの意味を有するものてあるから、線図形を
特定するために、該全体の画像データを一度に記憶でき
るメモリ容量が必要とされた。
つまり、図面全体に広がる線を追跡し処理する関係上、
図面全体のデータを処理装置が直接アクセスできるメモ
リに入れる必要があるのである。しかし、大画面の線図
形をパターン認識するためには非常に大きなメモリ容量
を必要とするから、処理装置が直接アクセスできるメモ
リの容量が少ないマイクロコンピュータ等では大画面の
線図形認識を行なうことができないという不都合があつ
た。本発明の目的は、大型の画面認識のためにメモリの
容量を、従来に比べて低減し、簡易な装置で線図形の認
識が可能なパターン認識方法を堤供することにある。
図面全体のデータを処理装置が直接アクセスできるメモ
リに入れる必要があるのである。しかし、大画面の線図
形をパターン認識するためには非常に大きなメモリ容量
を必要とするから、処理装置が直接アクセスできるメモ
リの容量が少ないマイクロコンピュータ等では大画面の
線図形認識を行なうことができないという不都合があつ
た。本発明の目的は、大型の画面認識のためにメモリの
容量を、従来に比べて低減し、簡易な装置で線図形の認
識が可能なパターン認識方法を堤供することにある。
このような目的を達成するために、本発明は、認識すべ
き画面を、隣り合う画面が一部重複した部分を有するよ
うな複数の部分画面に分割し、複数の部分画面のうちの
一つの部分画面である第1の部分画面のデータを画面格
納用メモリに記憶し、第1の部分画面に含まれる線図形
のデータに基づいて第1の部分画面の線図形の特徴点を
検出し、第1の部分画面以外の他の部分画面の各々につ
いて、第1の部分画面でなされる手順と同じ手順で、順
次前記画面格納用メモリに記憶した部分画面のデータに
基づいて線図形の特徴点を検出し、複数の部分画面全体
について特徴点を検出した後に、検出された特徴点座標
から隣り合う部分画面に含まれる線図形が同一線分に属
するかを判断し、判断結果に基づいて線図形全体の特徴
を求めることにより線図形全体を認識することを特徴と
する。以下、本発明の実施例を図面により詳細に説明す
る。第1図は、本発明によるパターン認識方法の原理を
示すもので、大型図面の読取りを行なう例である。
き画面を、隣り合う画面が一部重複した部分を有するよ
うな複数の部分画面に分割し、複数の部分画面のうちの
一つの部分画面である第1の部分画面のデータを画面格
納用メモリに記憶し、第1の部分画面に含まれる線図形
のデータに基づいて第1の部分画面の線図形の特徴点を
検出し、第1の部分画面以外の他の部分画面の各々につ
いて、第1の部分画面でなされる手順と同じ手順で、順
次前記画面格納用メモリに記憶した部分画面のデータに
基づいて線図形の特徴点を検出し、複数の部分画面全体
について特徴点を検出した後に、検出された特徴点座標
から隣り合う部分画面に含まれる線図形が同一線分に属
するかを判断し、判断結果に基づいて線図形全体の特徴
を求めることにより線図形全体を認識することを特徴と
する。以下、本発明の実施例を図面により詳細に説明す
る。第1図は、本発明によるパターン認識方法の原理を
示すもので、大型図面の読取りを行なう例である。
図から解るように、全画面10は一度に処理できる単位
である複数個の小領域11,12,13,・・・・に分
割されており、隣接する小領域、例えば、11と13の
間には重複領域14が設けられ、11と12との間にも
同様に重複領域15が設けれている。
である複数個の小領域11,12,13,・・・・に分
割されており、隣接する小領域、例えば、11と13の
間には重複領域14が設けられ、11と12との間にも
同様に重複領域15が設けれている。
このような大画面10のデータを読取る場合、小領域単
位で行なわれる。例えば、小領域11,12の順番で矢
印で示す行方向に小領域単位で光電変換を行ない、次い
で、小領域13を含む行の光電変換を順次行なうように
し、また、このような光電変換で得られた各小領域の画
像データを順次認識処理するようにし、そして、各小領
域の認識結果を基に全体の画面データの読取りを完了す
る。第2図は、本発明によるパターン認識方法を実現す
る大型図面読取装置の一実施例のブロック図を示すもの
で、21は分割画面入力装置、22は分割画面格納用メ
モリ、23は線認識部、24はは認識テーブル格納メモ
リ、25は制御部、26はは接続処理部である。
位で行なわれる。例えば、小領域11,12の順番で矢
印で示す行方向に小領域単位で光電変換を行ない、次い
で、小領域13を含む行の光電変換を順次行なうように
し、また、このような光電変換で得られた各小領域の画
像データを順次認識処理するようにし、そして、各小領
域の認識結果を基に全体の画面データの読取りを完了す
る。第2図は、本発明によるパターン認識方法を実現す
る大型図面読取装置の一実施例のブロック図を示すもの
で、21は分割画面入力装置、22は分割画面格納用メ
モリ、23は線認識部、24はは認識テーブル格納メモ
リ、25は制御部、26はは接続処理部である。
設計図などの図面には、第3図aに示すように一般に、
線28を含んており、線を含む大画面を読取る場合、大
画面10中の小領域、例えば、横および縦方向長さ力G
XおよびSYである領域11の分割画面を分割画面入力
装置21により光電変換し、2値化処理などの前処理を
行なつた後、分割画面格納用画像メモリ22に格納する
。
線28を含んており、線を含む大画面を読取る場合、大
画面10中の小領域、例えば、横および縦方向長さ力G
XおよびSYである領域11の分割画面を分割画面入力
装置21により光電変換し、2値化処理などの前処理を
行なつた後、分割画面格納用画像メモリ22に格納する
。
したがつて、このメモリ22には、第3図bに示すよう
なデータとして格納される。
なデータとして格納される。
但し、第4図b(7)Piは座標を示してるいる。次に
、このメモリ22に格納された画像データを読取り、文
字、線認識部23に送り、分割画面中の文字、線の認識
を行なう。認識の結果、第3図Cに示すような分割画面
認識テーブル27を得、それを認識テーブル格納メモリ
24に格納する。この認識結果では、線は端点、屈曲点
等の特徴点の座標によつて表わされる。例えば、線aは
、座標Pl,P2,P3,P4によつて、線a(Pl,
p2,p3,p,)のように表わされる。さらに、図に
は示されていないが、曲線は折れ線近似等の手法で表わ
される。こ1のようにして小領域11の分割画面の認識
が終了すると、次の小領域12の分割画面の取込み、認
識処理を上述したと同様して行ない、大画面10の全領
域あるいは所望領域の分割画面の認識処理を行なう。こ
のようにして、メモリ24には、各分割画面の認識結果
が分割画面認識テーブル27として格納される。
、このメモリ22に格納された画像データを読取り、文
字、線認識部23に送り、分割画面中の文字、線の認識
を行なう。認識の結果、第3図Cに示すような分割画面
認識テーブル27を得、それを認識テーブル格納メモリ
24に格納する。この認識結果では、線は端点、屈曲点
等の特徴点の座標によつて表わされる。例えば、線aは
、座標Pl,P2,P3,P4によつて、線a(Pl,
p2,p3,p,)のように表わされる。さらに、図に
は示されていないが、曲線は折れ線近似等の手法で表わ
される。こ1のようにして小領域11の分割画面の認識
が終了すると、次の小領域12の分割画面の取込み、認
識処理を上述したと同様して行ない、大画面10の全領
域あるいは所望領域の分割画面の認識処理を行なう。こ
のようにして、メモリ24には、各分割画面の認識結果
が分割画面認識テーブル27として格納される。
これらの処理が終了すると、接続処理部26では、これ
らの分割画面認識テーブル27の内容を読み出し、その
内容を取捨選択して隣接ノする分割画面間の、認識結果
の接続を行ない、その結果、第3図dに示すような認識
テーブル28を作成し、認識テーブル格納用メモリ24
に格納する。線の場合は、一方の分割画面の境界上に線
分が存在したとしても、隣接した分割画面の境界上に完
全な型で存在しているので、線として確実に認識するこ
とができ、脱落してしまうことはない。
らの分割画面認識テーブル27の内容を読み出し、その
内容を取捨選択して隣接ノする分割画面間の、認識結果
の接続を行ない、その結果、第3図dに示すような認識
テーブル28を作成し、認識テーブル格納用メモリ24
に格納する。線の場合は、一方の分割画面の境界上に線
分が存在したとしても、隣接した分割画面の境界上に完
全な型で存在しているので、線として確実に認識するこ
とができ、脱落してしまうことはない。
また、上述したように、1つの分割画面が画像メモリ2
2に格納され、認識処理された後に次の分割画面が画像
メモリ22に柿納されるので、画像メモリ22としては
1つの分割画面を記憶する容量を有しておればよく、全
体画面を格納する場合に比べて、メモリ容量を著るしく
低減できる。なお、第2図の、構成では、分割画面入力
装置21、線認識部23および接続処理部26の動作は
、制御部25からの制御データ、タイミング信号によつ
て制御される。以下、第2図の装置の各部分の動作につ
き、以下に詳細に説明する。
2に格納され、認識処理された後に次の分割画面が画像
メモリ22に柿納されるので、画像メモリ22としては
1つの分割画面を記憶する容量を有しておればよく、全
体画面を格納する場合に比べて、メモリ容量を著るしく
低減できる。なお、第2図の、構成では、分割画面入力
装置21、線認識部23および接続処理部26の動作は
、制御部25からの制御データ、タイミング信号によつ
て制御される。以下、第2図の装置の各部分の動作につ
き、以下に詳細に説明する。
第4図は第2図の分割画面入力装置21の具体的構成の
一例を示すものである。
一例を示すものである。
図において、31は大画面載置台、32はテレビカメラ
等からなる画像入力ヘッド、33は可動レール、34,
35は固定レール、36は画像入力ヘッド移動用モータ
、37は可動レール移動用モータ、38はモータ駆動回
路、39は画像入力ヘッド移動制御回路、40は画像入
力制御回路を示す。
等からなる画像入力ヘッド、33は可動レール、34,
35は固定レール、36は画像入力ヘッド移動用モータ
、37は可動レール移動用モータ、38はモータ駆動回
路、39は画像入力ヘッド移動制御回路、40は画像入
力制御回路を示す。
また、10は大画面、22は画像メモリである。このよ
うな構成において、制御部25から画像入力ヘッド移動
制御回路39に画像入力ヘッド32の移動目標値をセッ
トし、それによつて、モータ駆動回路38を通して可動
レール移動用モータ31および画像入力ヘッド移動用モ
ータ36を駆.動し、画像入力ヘッド32を可動レール
33に沿つてY方向に移動させるとともに、可動レール
33を固定レール34,35に沿つてx方向に移動させ
、画像入力ヘッド32を目標位置に移動させる。
うな構成において、制御部25から画像入力ヘッド移動
制御回路39に画像入力ヘッド32の移動目標値をセッ
トし、それによつて、モータ駆動回路38を通して可動
レール移動用モータ31および画像入力ヘッド移動用モ
ータ36を駆.動し、画像入力ヘッド32を可動レール
33に沿つてY方向に移動させるとともに、可動レール
33を固定レール34,35に沿つてx方向に移動させ
、画像入力ヘッド32を目標位置に移動させる。
次に、制御部25から画像入力制御回路40に入力の起
動を発すると、画像入力ヘッド32のテレビカメラ等で
撮像された小領域の分割画面の映像信号が前処理され、
その結果が画像メモリ22に記憶される。そして、次々
に制御部25から移動目標値が入力され、その度に、対
応する小領域の分割画面が画像メモリ22に格納される
。
動を発すると、画像入力ヘッド32のテレビカメラ等で
撮像された小領域の分割画面の映像信号が前処理され、
その結果が画像メモリ22に記憶される。そして、次々
に制御部25から移動目標値が入力され、その度に、対
応する小領域の分割画面が画像メモリ22に格納される
。
なお、画像入力ヘッド32の内に、x方向に直線状に配
列されたアレーセンサを用いる場合には、画像入力ヘッ
ド32を目標位置に移動させた後、画像入力ヘッド32
をY方向に小領域に対応する分だけ移動させながら、映
像信号を入力に、それが終つた後、重複領域分だけ、画
像入力ヘッド32を後退させ、次の隣接領域の分割画面
の映像信号を入力すれはよい。
列されたアレーセンサを用いる場合には、画像入力ヘッ
ド32を目標位置に移動させた後、画像入力ヘッド32
をY方向に小領域に対応する分だけ移動させながら、映
像信号を入力に、それが終つた後、重複領域分だけ、画
像入力ヘッド32を後退させ、次の隣接領域の分割画面
の映像信号を入力すれはよい。
なお、分割画面入力装置21としては、画像入力ヘッド
を固定して、図面を移動させるようにしフたものを用い
ることもできるし、また、全画面あるいは必要な画面部
分をカバーする複数個の画像入力ヘッドを配置し、それ
らヘッドからの出力を選択的に取り出すようにしてもよ
い。
を固定して、図面を移動させるようにしフたものを用い
ることもできるし、また、全画面あるいは必要な画面部
分をカバーする複数個の画像入力ヘッドを配置し、それ
らヘッドからの出力を選択的に取り出すようにしてもよ
い。
第5図は、第2図の線認識部23における線認7識の一
例の手順を示すものである。
例の手順を示すものである。
まず、画像メモリ22に格納された画面データを所定の
順序に従つて取り出し、“1゛の絵素(黒の絵素)を捜
す。
順序に従つて取り出し、“1゛の絵素(黒の絵素)を捜
す。
゜゜1゛の絵素が検出されると、第6図aに、示すよう
に、その絵素を中心とζしたリング状のウインド領域W
1を設定し、その領域内の絵素を抽出する。その領域内
に“1゛の絵素が含まれていれば、その“1゛の絵素の
領域の中心座標を求め、その位置を座標テーブルに記憶
するとともに、その位置を中心としたウインド領域W2
を設定する。それと同時に、ウインド領域W1とその内
円領域R1内の゜“1゛の絵素を特定の662″の絵素
にし、次のウインド領域W2の絵素を抽出し、その内の
゜゜1゛の絵素を検出する。このようにして、線の追跡
を行なうことができる。また、第6図bのように、すで
に追跡を終了した線aに交叉して現在追跡中の線bが存
在する場合、図のようにウインド領域W3が設定される
と、そのウインド領域“′r゛の絵素がないので、間違
つて判定される可能性がある。
に、その絵素を中心とζしたリング状のウインド領域W
1を設定し、その領域内の絵素を抽出する。その領域内
に“1゛の絵素が含まれていれば、その“1゛の絵素の
領域の中心座標を求め、その位置を座標テーブルに記憶
するとともに、その位置を中心としたウインド領域W2
を設定する。それと同時に、ウインド領域W1とその内
円領域R1内の゜“1゛の絵素を特定の662″の絵素
にし、次のウインド領域W2の絵素を抽出し、その内の
゜゜1゛の絵素を検出する。このようにして、線の追跡
を行なうことができる。また、第6図bのように、すで
に追跡を終了した線aに交叉して現在追跡中の線bが存
在する場合、図のようにウインド領域W3が設定される
と、そのウインド領域“′r゛の絵素がないので、間違
つて判定される可能性がある。
そこで、ウインド領域642゛2の絵素がある場には、
ウインド領域を大きくして、その領域内の“1゛の検出
を行なうようにする。このような手法に従えば、画面上
の線を追跡することができ、その追跡結果として得られ
る座標に基づいて、線認識がなされる。
ウインド領域を大きくして、その領域内の“1゛の検出
を行なうようにする。このような手法に従えば、画面上
の線を追跡することができ、その追跡結果として得られ
る座標に基づいて、線認識がなされる。
線認識を行なう場合は、上述した例に限らず、種々の方
法が従来から考えられており、それらのいずれの方法を
とつてもよい。
法が従来から考えられており、それらのいずれの方法を
とつてもよい。
この線認識部23としては、公知の専用装置を使つても
よいし、あるいは、マイクロコンピュータ等のプロセッ
サを使つて実現してもよい。
よいし、あるいは、マイクロコンピュータ等のプロセッ
サを使つて実現してもよい。
第7図は第3図の接続処理部25の動作の原理を説明す
るもので、2つの隣接する領域の分割画.面の線を接続
する場合を示す。第7図において、重なり領域14を有
する隣接する2つの小領域11および12の分割画面の
内、小領域11に線Al,a2,a3が含まれており、
小領域12に線Bl,b.,Y)3が含まれているとす
ると、認識テーブル格納メモリ24内の、それぞれの領
域11.および12に対応する分割画面認識テーブル4
1および42には図のように、結線数dと特徴点座標e
とが格納されている。
るもので、2つの隣接する領域の分割画.面の線を接続
する場合を示す。第7図において、重なり領域14を有
する隣接する2つの小領域11および12の分割画面の
内、小領域11に線Al,a2,a3が含まれており、
小領域12に線Bl,b.,Y)3が含まれているとす
ると、認識テーブル格納メモリ24内の、それぞれの領
域11.および12に対応する分割画面認識テーブル4
1および42には図のように、結線数dと特徴点座標e
とが格納されている。
接続処理部25では、この認識テーブル41,42の内
容により、重複領域14における線aと線bとの重なり
を調べ、線の特徴点座標の取捨選択を行なつて線の結合
を行ない、新たな認識テーブル43を作成して、メモリ
24に格納する。第8図は上述した接続処理の手順の一
例を示す−ローチャートである。
容により、重複領域14における線aと線bとの重なり
を調べ、線の特徴点座標の取捨選択を行なつて線の結合
を行ない、新たな認識テーブル43を作成して、メモリ
24に格納する。第8図は上述した接続処理の手順の一
例を示す−ローチャートである。
第7図に示す分割画面の線aと線bとを接続する例につ
いて以下説明する。
いて以下説明する。
領域11および12上の各線aおよびbの座標をP,お
よびQjとし、また、両線A,bの座標が一致しない状
態をF=0、一致がある状態をF=1とする。
よびQjとし、また、両線A,bの座標が一致しない状
態をF=0、一致がある状態をF=1とする。
まず、i=1,j=1,F=0として、線b上の座標q
1すなわち、q1が線aのセグメントP,〜Pi+1す
なわち、P1〜P2の上にあるかどうかを調べる。
1すなわち、q1が線aのセグメントP,〜Pi+1す
なわち、P1〜P2の上にあるかどうかを調べる。
そのセグメント上に線bはなければ、iを1+1にし、
それがm(mは接続状態を調べている線aの特徴点座標
の数を表わす。)に達したかどうかを調べる。mに達し
ていなければ、今度はP2〜P3のセグメント上に点q
1があるかどうかを調べる。動作をiがmに達するまで
続ける。一方これらのセグメントP,〜Pi+1上に点
Q,があることが確認されると、F=1を設定するとと
もに、jをj+1にし、、それがn+1(nは接続状態
を調べている線bの特徴点座標の数)に達したかどうか
を調べる。この場合、n+1に達していなければ、次の
点座標Qj+1がセグメントP,〜P,+1上にあるか
どうかを調べる。上述した動作を繰り返し、iがmに達
すると、その時、F=1であるかどうかが調べられ、F
=0であれば、接続はなかつたものとして、点座標q1
〜Qnの線を認識テーブル43に登録する候補とする。
一方、F=1であれば、P..=Q,−1に一致するか
どうかを調べて、一致すれば、P..の後にQ,〜Qn
を続けて一つの線として認識テーブル43に登録し、P
m半Q,−1であれば、Prn−1にQj−Qnを続け
て1つの線として認識テーブル43に登録する。
それがm(mは接続状態を調べている線aの特徴点座標
の数を表わす。)に達したかどうかを調べる。mに達し
ていなければ、今度はP2〜P3のセグメント上に点q
1があるかどうかを調べる。動作をiがmに達するまで
続ける。一方これらのセグメントP,〜Pi+1上に点
Q,があることが確認されると、F=1を設定するとと
もに、jをj+1にし、、それがn+1(nは接続状態
を調べている線bの特徴点座標の数)に達したかどうか
を調べる。この場合、n+1に達していなければ、次の
点座標Qj+1がセグメントP,〜P,+1上にあるか
どうかを調べる。上述した動作を繰り返し、iがmに達
すると、その時、F=1であるかどうかが調べられ、F
=0であれば、接続はなかつたものとして、点座標q1
〜Qnの線を認識テーブル43に登録する候補とする。
一方、F=1であれば、P..=Q,−1に一致するか
どうかを調べて、一致すれば、P..の後にQ,〜Qn
を続けて一つの線として認識テーブル43に登録し、P
m半Q,−1であれば、Prn−1にQj−Qnを続け
て1つの線として認識テーブル43に登録する。
また、jがn+1に達すれば、点Qj−Qnは完全に7
[有]1〜P.nに含まれると判断して、点q1〜Qn
を消去してしまう。このように処理することにより、隣
接する領域の分割画面の線の接続がなされる。
[有]1〜P.nに含まれると判断して、点q1〜Qn
を消去してしまう。このように処理することにより、隣
接する領域の分割画面の線の接続がなされる。
なお、上述した例では分割画面が2つの場合について説
明したが、3つ以上の分割画面の場合でも同様な手順で
処理できる。
明したが、3つ以上の分割画面の場合でも同様な手順で
処理できる。
このような処理をマイクロコンピュータ等のプロセッサ
を使つて実行するようにすれば、簡単に処理できる。
を使つて実行するようにすれば、簡単に処理できる。
また、上記した機能を果す専用装置を接続処理部26と
して構成するようにしもよい。なお、制御部25として
は、マイクロコンピュータ等ののプロセッサで構成され
得る。
して構成するようにしもよい。なお、制御部25として
は、マイクロコンピュータ等ののプロセッサで構成され
得る。
また、メモリ22および24としては、マイクロコンピ
ュータ等のランダムアクセスメモリなどが使用できる。
ュータ等のランダムアクセスメモリなどが使用できる。
さらに、第2図の装置を1つのマイクロコンピュータ等
て構成するようにしてもよい。以上述べたように本発明
によれば、大画面の画面認識を、1つの分割画面を格納
するメモリにより行なうことができ、従来の方法に比べ
て著しく小容量のメモリによつて画面認識をすることが
できる。
て構成するようにしてもよい。以上述べたように本発明
によれば、大画面の画面認識を、1つの分割画面を格納
するメモリにより行なうことができ、従来の方法に比べ
て著しく小容量のメモリによつて画面認識をすることが
できる。
第1図は本発明によるパターン認識方法の原理の説明図
、第2図は本発明によるパターン認識方法を実現する大
型図面読取装置の一実施例のフロック図、第3図は第2
図の動作の説明図、第4図は第2図の分割画面入力装置
の一例の具体的構成ノ図、第5図は第2図の線認識部の
処理手順を示すフローチャート、第6図は第5図の処理
手順の説明図、第7図および第8図は第2図の接続処理
部の処理手順の説明図。 10は大画面、11〜13は小領域、14,15は重複
領域、21は分割画面入力装置、22は象メモリ、26
は接続処理部を示す。
、第2図は本発明によるパターン認識方法を実現する大
型図面読取装置の一実施例のフロック図、第3図は第2
図の動作の説明図、第4図は第2図の分割画面入力装置
の一例の具体的構成ノ図、第5図は第2図の線認識部の
処理手順を示すフローチャート、第6図は第5図の処理
手順の説明図、第7図および第8図は第2図の接続処理
部の処理手順の説明図。 10は大画面、11〜13は小領域、14,15は重複
領域、21は分割画面入力装置、22は象メモリ、26
は接続処理部を示す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 線図形を有する画面を隣り合う画面が一部重複した
部分を有するような複数の部分画面に分割し、前記複数
の部分画面のうち1つの部分画面である第1の部分画面
のデータを画面格納用メモリに記憶し、該第1の部分画
面に含まれる線図形のデータに基づいて第1の部分画面
に含まれる線図形の特徴を表わす点(以下特徴点という
)を検出し、第1の部分画面以外の他の部分画面の各々
について、前記第1の部分画面でなされる手順と同じ手
順で、順次前記画面格納用メモリに記憶した部分画面に
含まれる線図形のデータに基づいて線図形の特徴点を検
出し、前記複数の部分画面全体について特徴点を検出し
た後に、該検出された特徴点座標から、上記隣り合う部
分画面に含まれる線図形が同一線分に属するかを判断し
、該判断結果に基づいて線図形全体の特徴を求めること
により線図形全体を認識することを特徴とするパターン
認識方法。 2 線図形を有する画面を隣り合う画面が一部重複した
部分を有するような部分画面ごとに光電変換し、該光電
変換された第1の部分画面のデータを画面格納用メモリ
に記憶し、該第1の部分画面に含まれる線図形のデータ
に基づいて第1の部分画面に含まれる線図形の特徴点を
検出し、第1の部分画面以外の他の部分画面の各々につ
いて、前記第1の部分画面でなされる手順と同じ手順で
、順次前記画面格納用メモリに記憶した部分画面に含ま
れる線図形のデータに基づいて線図形の特徴点を検出し
、前記複数の部分画面全体について特徴点を検出した後
に、該検出された特徴点座標から、上記隣り合う部分画
面に含まれる線図形が同一線分に属するかを判断し、該
判断結果に基づいて線図形全体の特徴を求めることによ
り線図形全体を認識することを特徴とするパターン認識
方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP53059933A JPS6042990B2 (ja) | 1978-05-22 | 1978-05-22 | パタ−ン認識方法 |
US06/037,034 US4272756A (en) | 1978-05-22 | 1979-05-08 | Method of pattern recognition and apparatus thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP53059933A JPS6042990B2 (ja) | 1978-05-22 | 1978-05-22 | パタ−ン認識方法 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58243828A Division JPS59132078A (ja) | 1983-12-26 | 1983-12-26 | 文字認識方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS54152433A JPS54152433A (en) | 1979-11-30 |
JPS6042990B2 true JPS6042990B2 (ja) | 1985-09-26 |
Family
ID=13127416
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP53059933A Expired JPS6042990B2 (ja) | 1978-05-22 | 1978-05-22 | パタ−ン認識方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4272756A (ja) |
JP (1) | JPS6042990B2 (ja) |
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---|---|---|---|---|
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-
1978
- 1978-05-22 JP JP53059933A patent/JPS6042990B2/ja not_active Expired
-
1979
- 1979-05-08 US US06/037,034 patent/US4272756A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US4272756A (en) | 1981-06-09 |
JPS54152433A (en) | 1979-11-30 |
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