(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、
前記入力情報中の小連結成分数を計測し、この小連結成分数が入力情報中の全連結成分数に占める割合を尺度として入力情報の切れ・かすれ度合いを自動判定し、判定された切れ・かすれ度合いを用いて入力情報の補正を行うことを特徴とする入力情報補正方法。
【請求項２】
記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、
前記入力情報中の連結成分の周囲長を求め、予め設定してある周囲長閾値以下の連結成分数をカウントし、その数を入力情報中の全連結成分数で割ることにより短周囲長連結成分数の全連結成分数に占める割合を求め、この割合を用いて入力情報の補正を行うことを特徴とする入力情報補正方法。
【請求項３】
記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、
前記入力情報中の各連結成分の周囲長を合計し、その値を全連結成分数で割ることにより連結成分の平均周囲長を求め、この平均周囲長を用いて入力情報の補正を行うことを特徴とする入力情報補正方法。
【請求項４】
記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、
前記入力情報中の小連結成分数が入力情報中の全連結成分数に占める割合，連結成分の短周囲長連結成分数の全連結成分数に占める割合，連結成分の平均周囲長のうちの２つ以上を用いて入力情報の補正を行うことを特徴とする入力情報補正方法。
【請求項５】
判定された入力情報の切れ・かすれ度合いに応じ、入力情報毎に別々な線分途切れの繋ぎ処理を切り替えて補正を施すことにより、入力情報毎に、その切れ・かすれ度合いに適応的な補正を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の入力情報補正方法。
【請求項６】
判定された切れ・かすれ度合いに応じ、イメージ入力装置をチューニングすることで、適当な入力情報を得ることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の入力情報補正方法。
【請求項７】
請求項１，２，３のいずれか１項に記載の入力情報補正方法をコンピュータで実現するためのプログラムを記録した、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、記録部材上に書かれた図面や文章等の情報が、イメージ入力装置によって、白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法およびそのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図面認識や文字認識等において、処理対象となる入力情報の品質は、そのオリジナル情報の品質や、入力時に使用するイメージ入力装置の性能、設定で決まり、認識結果に影響を及ぼす。とりわけ、入力情報の切れ・かすれ度合いは、結果に大きな影響を与える。
【０００３】
このため、従来は、オリジナル情報の品質制限や、イメージ入力装置の制約条件等を加えることで、得られる入力情報の切れ・かすれ度合いを予め限定し、予想される切れ・かすれ度合いのみに応じた補正を行っていた。しかし、実環境での切れ・かすれ度合いは、予想されるものに比べてばらつきが大きく、従来の方法では適切な補正ができないという問題があった。
【０００４】
例えば、入力情報の切れ・かすれ度合いが非常に強いと予想し、線分を繋ぐ処理等に重点を置いた補正方法では、切れ・かすれ度合いがそれほど強くない入力情報が処理対象となる場合、繋ぎ過ぎといった問題が生じる。また逆に、線分が太まったり元々途切れていた線分が繋がってしまう等、オリジナル情報よりも入力情報が濃くなってしまった場合、繋ぎ処理とは逆の処理をしなければならない。この場合も従来方法では、正しく補正することはできない。
【０００５】
このように、従来の入力情報補正方法では、入力情報の切れ・かすれ度合いのばらつきに柔軟に対応することが出来ず、不適切な補正結果を出力することになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来技術では、切れ・かすれ度合いが異なる入力情報各々に対し、その切れ・かすれ度合いに適応的な補正を行うことができないという問題点があった。
【０００７】
本発明の目的は、入力情報の切れ・かすれ度合いを自動判定することによって、上記の点を解決した入力情報補正方法およびそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、入力情報中の特徴量を計測し、この特徴量を尺度とすることによって、入力情報のみにより、その切れ・かすれ度合いを自動判定することを、最も主要な特徴とする。これにより、入力情報毎に、その切れ・かすれ度合いに適応的な補正を行うことが可能になる。
【００１０】
本発明の入力情報補正方法にかかる第１の発明は、記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、前記入力情報中の小連結成分数を計測し、この小連結成分数が入力情報中の全連結成分数に占める割合を尺度として入力情報の切れ・かすれ度合いを自動判定し、判定された切れ・かすれ度合いを用いて入力情報の補正を行うものである。
【００１２】
同じく第２の発明は、記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、前記入力情報中の連結成分の周囲長を求め、予め設定してある周囲長閾値以下の連結成分数をカウントし、その数を入力情報中の全連結成分数で割ることにより短周囲長連結成分数の全連結成分数に占める割合を求め、この割合を用いて入力情報の補正を行うものである。
【００１３】
同じく第３の発明は、記録部材上に書かれた情報が、イメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正方法であって、前記入力情報中の各連結成分の周囲長を合計し、その値を全連結成分数で割ることにより連結成分の平均周囲長を求め、この平均周囲長を用いて入力情報の補正を行うものである。
【００１５】
同じく第４の発明は、前記入力情報中の小連結成分数が入力情報中の全連結成分数に占める割合，連結成分の短周囲長連結成分数の全連結成分数に占める割合，連結成分の平均周囲長のうちの２つ以上を用いて入力情報の補正を行うものである。
【００１６】
同じく第５の発明は、前記第１〜第４の発明において、判定された入力情報の切れ・かすれ度合いに応じ、入力情報毎に別々な線分途切れの繋ぎ処理を切り替えて補正を施すことにより、入力情報毎に、その切れ・かすれ度合いに適応的な補正を行うものである。
【００１７】
同じく第６の発明は、前記第１〜第４の発明において、判定された切れ・かすれ度合いに応じ、イメージ入力装置をチューニングすることで、適当な入力情報を得るものである。
【００１８】
同じく第７の発明は、前記第１〜第３の発明のいずれか一つの情報補正方法をコンピュータで実現するためのプログラムを記録した、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態として、建築間取り図面を対象とした図面認識システムに適用する例をとり、次の２つの実施例を説明する。このうち実施例１は、判定された入力情報の切れ・かすれ度合いに応じ、繋ぎ処理を切り替えて施すといった補正方法であり、実施例２は、判定された入力情報の切れ・かすれ度合いに応じ、イメージ入力装置をチューニングして適当な入力情報を得るといった補正方法である。
【００２０】
〔実施例１〕
図１に、実施例１の処理手順を示す。なお、（１）〜（５）は各ステップを示す。
【００２１】
１００は記録部材上の情報がイメージ入力装置から入力されて得られた２値データの入力情報、２００は出力された補正結果である。
【００２２】
ステップ（１）は、紙等の記録部材上に書かれた、図面や文章等を、スキャナやファクシミリ等のイメージ入力装置によって、白及び黒の２値に変換して入力する処理である。
【００２３】
ステップ（１）の情報入力の結果、図面や文章等の２値データが得られる。本実施例では、入力情報１００として、紙の上に書かれた建築図面が、スキャナやファクシミリによって入力されて得られたものを用いる。該入力情報１００の例を図２に示す。
【００２４】
ステップ（２）は、特徴量計測処理で、入力情報１００中から、その切れ・かすれ度合いの判定尺度として使用できる特徴量を計測する。ここで、入力情報の切れ・かすれは、線分等の黒画素領域が分断されて発生する。つまり、切れ・かすれ度合いが強い入力情報中には、面積の小さい黒画素の連結成分（互いに連結している画素の集合）が多く存在する。そこで、切れ・かすれ度合いの判定尺度として使用できる特徴量の一例として、「入力情報中の小連結成分数が、全連結成分数に占める割合（以下ＲＳＣ＝Ｔｈｅ  Ｒａｔｉｏ  ｏｆ  Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）」が挙げられ、以下でＲＳＣ計測処理の一例について図１のステップ（３）以降の説明の前に説明する。
【００２５】
図３は、特徴量計測処理の流れを示す。なお、（１１）〜（１３）は各ステップを示す。
【００２６】
情報入力を行った後、黒画素ラベリング処理を行う（１１）。これは、入力情報１００に対し黒画素連結成分を対象とし、同じ連結成分に属するすべての画素に同じラベル（番号）を割り当て、異なる連結成分には異なるラベルを割り当てる処理である。この時、連結成分は４−連結（上，下，左，右）のものでも、８−連結（上，下，左，右，斜め）のものでもどちらでもよい。図４に、４−連結の黒画素連結成分を対象としたラベリング処理の例を示す。
【００２７】
面積カウント処理（１２）は、ラベリングされた各々の連結成分の面積（黒画素数）をカウントする処理である。
【００２８】
ＲＳＣ計算処理（１３）は、予め設定してある面積閾値以下の連結成分数をカウントし、その数を入力情報中の全連結成分数で割ることにより、ＲＳＣを計算する処理である。図５に、ＲＳＣ計算例を示す。
【００２９】
以上の処理により、入力情報中から、切れ・かすれ度合いの判定尺度として使用できる特徴量ＲＳＣを計測する。
【００３０】
ここで、再び図１において、イメージ入力装置の不適切な２値化閾値や、オリジナル情報の汚れ等が原因となって入力情報中にノイズが発生した場合、切れ・かすれとは無関係に小連結成分が多発することになる。この場合、ＲＳＣは入力情報の切れ・かすれ度合いではなく、入力情報のノイズ度合いを判定する尺度として使用されることになる。このように、ＲＳＣは、入力情報の切れ・かすれ度合いと共に、ノイズ度合いの判定尺度としても使用する。従って、ＲＳＣによる特徴量計測処理（２）の後、ノイズであるか切れ・かすれであるかの切り分けの判定をし（３）、切れ・かすれであると判定した場合に切れ・かすれ度合いに適応的な補正処理（４）を行う。ノイズと判定した場合は、補正を行わず・再度ノイズの無い入力情報を促すメッセージを出力する等のリジェクト処理を行う（５）。ＲＳＣがどちらの判定尺度であるかの切り分けは、例えば、特願平１０−２７２０１１号におけるイメージ入力装置の２値化閾値を求める方法や、本実施例でのように入力情報が建築図面等の場合、入力情報中から間取り部分以外を分離し、該部分の黒画素数を計測してノイズ発生か否かを判断する方法等によって可能である。
【００３１】
また、ＲＳＣ以外に、切れ・かすれ度合いの判定尺度として使用できる特徴量の例と、その求め方を以下に示す。以下の特徴量は、単独で使用しても、複数組み合せて使用しても良い。
【００３２】
１．「連結成分の平均面積」
本発明とは、直接関係ないが、参考例として示す。
入力情報中の全黒画素数を、全連結成分数で割ることにより求まる。
【００３３】
２．「短周囲長連結成分数の、全連結成分数に占める割合」
連結成分の周囲長を境界線追跡によって求め、予め設定してある周囲長閾値以下の連結成分数をカウントし、その数を入力情報中の全連結成分数で割ることにより求まる。
【００３４】
３．「連結成分の平均周囲長」
各連結成分の周囲長を合計し、その値を全連結成分数で割ることにより求まる。
【００３５】
４．「連結成分の複雑度」
本発明とは直接関係ないが、参考例として示す。
切れ・かすれ度合いが強い入力情報中には、図６に示すように、端がギザギザな連結成分が多く存在することより、入力情報の切れ・かすれ度合いの判定尺度として使用できる特徴量であり、連結成分に境界線追跡を施し、境界方向の変化回数をカウントすることにより求まる。
【００３６】
切れ・かすれ度合いに適応的な補正処理のステップ（４）は、特徴量計測処理のステップ（２）によって計測された、入力情報の切れ・かすれ度合いの尺度となる特徴量を用い、入力情報毎に、その切れ・かすれ度合いに適応的な補正処理を施す処理である。以下に、一例として、特徴量ＲＳＣを用いた補正処理を説明する。
【００３７】
入力情報中の切れ・かすれを補正する方法としては、モホロジー（黒画素連結成分の境界点を一層分太くする膨張処理の後、その逆に一層分細める収縮処理を施す処理）や、端点繋ぎ（端点を抽出し、ある一定の距離閾値内の端点を繋ぐ処理）等がある。これら補正方法の内、例えばモホロジーでは、膨張処理を施す回数によって、切れ・かすれを繋ぐことができる距離の最大値が決定する。ただし、該処理は回数を多く施せばそれで良いというものではなく、適当な回数で留めておかなければ、逆に繋ぎすぎの問題が生じる。そこで、ＲＳＣの値に応じ該処理を施す回数を切り替えることによって、入力情報の切れ・かすれ度合いに適応的な補正処理を施すことができる。また、オリジナル情報よりも入力情報が濃くなってしまった場合には、モホロジーの収縮処理をＲＳＣに応じた回数施すことにより、濃くなった度合いに適応的に線分を細めることができる。
【００３８】
〔実施例２〕
図７に、実施例２の処理手順を示す。なお、１００は入力情報、２００は補正結果、（２１）〜（２５）は各ステップを示す。
【００３９】
入力情報１００は記録部材上の情報がイメージ入力装置から入力されるステップ（２１）によって得られた２値データである。ステップ（２２）では、切れ・かすれ度合いを判定する尺度となる特徴量が計測される。ステップ（２３）では得られた入力情報が適当な品質かの判定が行われる。ステップ（２４）は情報再入力前に行う入力装置チューニング処理を行う。ステップ（２５）は適当な品質と判定された入力情報に施す補正処理を行う。
【００４０】
入力情報１００，ステップ（２２）の特徴量計測処理は、実施例１と同様であるため、説明は省略する。
【００４１】
ステップ（２３）の判定は、ステップ（２２）の特徴量計測処理により得られた入力情報の切れ・かすれ度合いの尺度となる特徴量を用い、該入力情報の切れ・かすれ度合いが予め設定してある許容範囲内であり、その後行うステップ（２５）の補正処理に適当かどうか判定する。判定方法の一例として、ＲＳＣを切れ・かすれ度合いを表す特徴量として使用する場合について説明する。計測して得られた入力情報のＲＳＣと、予め設定するＲＳＣ適正範囲とを比較し、適正範囲内であれば該入力情報の切れ・かすれ度合いが許容範囲内と判定し（２３）、適正範囲外であれば該入力情報の切れ・かすれ度合いが許容範囲外又は濃くなりすぎていると判定しステップ（２４）に進む。
【００４２】
ステップ（２４）の入力装置チューニング処理は、情報を再入力する前に、イメージ入力装置の設定変更等、適当な品質の入力情報が得られるように、スキャナの２値化閾値や、ＦＡＸの読み取り濃度変更等、入力装置のチューニングを行う処理である。例えば、ステップ（２３）の判定で、入力情報の切れ・かすれ度合いが強すぎると判定された場合、その度合いに応じてスキャナの２値化閾値を低く設定することで、再入力時に前回より切れ・かすれ度合いが弱い入力情報が、また逆に、入力情報が濃くなりすぎていると判定された場合、その度合いに応じてスキャナの２値化闘値を高く設定することで、再入力時に前回より薄い入力情報が得られる。このように、判定された切れ・かすれ度合いに適応的に、イメージ入力装置の設定変更等を行い、再入力時に得られる入力情報の切れ・かすれ度合いをコントロールし、適当な品質の入力情報を得る。
【００４３】
ステップ（２５）の補正処理は、予め設定されたモホロジーや端点繋ぎ等によって、切れ・かすれ度合いが予め設定する許容範囲内である入力情報を補正する処理である。
【００４４】
また、本発明は、表示手段と入力手段を備えたコンピュータによって実施してもよく、上記各段階をコンピュータに処理させるためのプログラムを、磁気媒体やＣＤ−ＲＯＭなどコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納して配布することもできる。すなわち、記録部材の上に書かれた情報がイメージ入力装置によって白及び黒の２値に変換されて得られた入力情報の補正に用いるプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、前記入力情報中の特徴量を計測する手順と、計測された特徴量を尺度とすることによって、入力情報のみによりその切れ・かすれ度合いを自動判定する手順と、判定された切れ・かすれ度合いを用いて前記入力情報の補正を行う手順の入力情報補正方法のプログラムを記録したものである。
【００４５】
【発明の効果】
以上述べた様に、本発明は、入力情報中の小連結成分数を計測し、この小連結成分数が入力情報中の全連結成分数に占める割合を求め、これを切れ・かすれの判定尺度にする。
また、入力情報中の連結成分の周囲長を求め、予め設定してある周囲長閾値以下の連結成分をカウントし、その数を入力情報中の全連結成分数で割ることにより短周囲長連結成分数の全連結成分数に占める割合を求め、これを切れ・かすれの判定尺度にする。
また、入力情報中の各連結成分の周囲長を合計し、その値を全連結成分数で割ることにより連結成分の平均周囲長を求め、これを切れ・かすれの判定尺度にする。
【００４６】
この結果、切れ・かすれ度合いが大きく異なる入力情報に対し、該入力情報に適応的な補正を行うことが可能になる。また、図面認識や文字認識等の認識システムに、本発明で説明した切れ・かすれ度合い自動判定法を導入した場合、不適切な品質である入力情報の自動リジェクト処理や、リジェクト理由を判断して入力者に通知する等が可能となる。
【００４７】
また、本発明のコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録した記録媒体によれば、コンピュータの制御によって前記入力情報の補正方法を容易に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例１の処理手順を示す図である。
【図２】本発明の入力情報の例を示す図である。
【図３】本発明の特徴量計測処理の手順を示す図である。
【図４】本発明のラベリング処理の例を示す図である。
【図５】本発明のＲＳＣ計算の例を示す図である。
【図６】参考例の切れ・かすれ度合いが強い入力情報中の黒画素連結成分を示す図である。
【図７】本発明の実施例２の処理手順を示す図である。
【符号の説明】
１００  入力情報
２００  補正結果
（１）〜（５）  ステップ
（１１）〜（１３）  ステップ
（２１）〜（２５）  ステップ
【図１】
0003565252.tif 000002
【図２】
0003565252.tif 000003
【図３】
0003565252.tif 000004
【図４】
0003565252.tif 000005
【図５】
0003565252.tif 000006
【図６】
0003565252.tif 000007
【図７】
0003565252.tif 000008