(57)【要約】【課題】図面内のシンボル画像を高精度かつ高速に検出することができる図面内シンボル検出装置を得ることを目的とする。【解決手段】  図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向θを求め、その法線方向θに一致する特徴点Ｆiの法線方向θiが特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに記憶されていれば、その法線方向θiを有する特徴点Ｆiが輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の極座標Ｒjを特徴量テーブルから取得する特徴点候補選択部２２を設け、特徴点候補選択部２２により取得された他の特徴点の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出する。【選択図】図１
2007241436.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象のシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点の位置及びエッジの法線方向を記憶する特徴量記憶手段と、図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向を求め、上記法線方向に一致する特徴点の法線方向が上記特徴量記憶手段に記憶されていれば、上記特徴点が輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の位置を上記特徴量記憶手段から取得する特徴量取得手段と、上記特徴量取得手段により取得された他の特徴点の位置に対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出するシンボル検出手段とを備えた図面内シンボル検出装置。
【請求項２】
シンボル検出手段は、特徴量取得手段により取得された他の特徴点の位置に対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であり、かつ、他の特徴点の位置に対応する図面画像上の画素におけるエッジの法線方向が、他の特徴点におけるエッジの法線方向と一致すれば、シンボル画像の存在を検出することを特徴とする請求項１記載の図面内シンボル検出装置。
【請求項３】
検出対象のシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点の位置及びエッジの法線方向を記憶する特徴量記憶手段と、図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向を求め、上記法線方向に一致する特徴点の法線方向が上記特徴量記憶手段に記憶されていれば、上記特徴点が輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の位置及びエッジの法線方向を上記特徴量記憶手段から取得する特徴量取得手段と、上記特徴量取得手段により取得された他の特徴点の位置に対応する図面画像上の画素におけるエッジの法線方向が、上記特徴量取得手段により取得された他の特徴点におけるエッジの法線方向と一致すれば、シンボル画像の存在を検出するシンボル検出手段とを備えた図面内シンボル検出装置。
【請求項４】
検出対象のシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点を選択する特徴点選択手段と、上記特徴点選択手段により選択された複数の特徴点の位置及びエッジの法線方向を特定する特徴量特定手段と、上記特徴量特定手段により特定された複数の特徴点の位置及びエッジの法線方向を特徴量記憶手段に登録する登録手段とを設けたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の図面内シンボル検出装置。
【請求項５】
特徴点選択手段は、検出対象のシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点の位置及びエッジの法線方向が特徴量記憶手段に登録された後、上記シンボル画像の輪郭線上から上記複数の特徴点と異なる他の特徴点を選択することを特徴とする請求項４記載の図面内シンボル検出装置。
【請求項６】
特徴量取得手段は、シンボル検出手段によりシンボル画像の存在が検出されない場合、先に取得した複数の特徴点と異なる他の特徴点の位置を取得することを特徴とする請求項５記載の図面内シンボル検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、図面画像上からシンボル画像を検出する図面内シンボル検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の図面内シンボル検出装置は、図面画像から所定長の線分（ベクトル）を探索して、その所定長の線分の周辺に存在する縦横方向ベクトルの本数、交点数、角度等を検出する。
そして、従来の図面内シンボル検出装置は、縦横方向ベクトルの本数、交点数、角度等を指標にして、辞書データテーブルから合致するシンボル画像を検出する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平６−３４８８４９号公報（段落番号［０００６］、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の図面内シンボル検出装置は以上のように構成されているので、縦横方向ベクトルの本数、交点数、角度等を指標にしてシンボル画像を検出しているが、図面画像上のシンボル画像に掠れがある状況や、配線や引き出し線などのノイズ要素がシンボル画像に重畳されている状況下では、ベクトル長が大きな影響を受けるため、シンボル画像の検出精度が劣化するなどの課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、図面内のシンボル画像を高精度かつ高速に検出することができる図面内シンボル検出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る図面内シンボル検出装置は、図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向を求め、その法線方向に一致する特徴点の法線方向が特徴量記憶手段に記憶されていれば、その特徴点が輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の位置を特徴量記憶手段から取得する特徴量取得手段を設け、特徴量取得手段により取得された他の特徴点の位置に対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向を求め、その法線方向に一致する特徴点の法線方向が特徴量記憶手段に記憶されていれば、その特徴点が輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の位置を特徴量記憶手段から取得する特徴量取得手段を設け、特徴量取得手段により取得された他の特徴点の位置に対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出するように構成したので、図面画像上のシンボル画像を高精度かつ高速に検出することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による図面内シンボル検出装置を示す構成図であり、図面内シンボル検出装置は検出対象のシンボル画像を登録するシンボル画像登録部１と、図面画像からシンボル画像を抽出するシンボル画像抽出部２とから構成されている。
図において、シンボル画像登録部１のシンボル画像入力部１１は検出対象のシンボル画像を入力する例えばイメージスキャナなどの入力装置である。
シンボル画像登録部１の特徴点選択部１２はシンボル画像入力部１１により入力されたシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点Ｆi（１≦ｉ≦Ｎ）を選択する処理を実施する。
なお、シンボル画像入力部１１及び特徴点選択部１２から特徴点選択手段が構成されている。
【０００９】
シンボル画像登録部１の特徴量抽出部１３は特徴点選択部１２により選択された複数の特徴点Ｆiの特徴量として、複数の特徴点Ｆiの極座標（位置）Ｒi及びエッジの法線方向θiを抽出する処理を実施する。なお、特徴量抽出部１３は特徴量特定手段を構成している。
シンボル画像登録部１の特徴量登録部１４は特徴量抽出部１３により抽出された複数の特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiを特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに登録する処理を実施する。なお、特徴量登録部１４は登録手段を構成している。
シンボル画像登録部１の特徴量記憶部１５は複数の特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiが登録されている特徴量テーブルを記憶しているメモリである。なお、特徴量記憶部１５は特徴量記憶手段を構成している。
【００１０】
シンボル画像抽出部２の図面画像入力部２１は図面画像を入力する例えばイメージスキャナなどの入力装置である。
シンボル画像抽出部２の特徴点候補選択部２２は図面画像入力部２１により入力された図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向θを求め、その法線方向θに一致する特徴点Ｆiの法線方向θiが特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに記憶されていれば、その特徴点Ｆiが輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点を特徴点候補Ｆjとして選択し、特徴量記憶部１５の特徴量テーブルから特徴点候補Ｆjの極座標Ｒjを取得する処理を実施する。なお、特徴点候補選択部２２は特徴量取得手段を構成している。
【００１１】
シンボル画像抽出部２のシンボル検出部２３は特徴点候補選択部２２により取得された特徴点候補Ｆjの極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出する処理を実施する。なお、シンボル検出部２３はシンボル検出手段を構成している。
図２はこの発明の実施の形態１による図面内シンボル検出装置の処理内容を示すフローチャートである。
【００１２】
図面内シンボル検出装置のシンボル画像登録部１は、図面画像に存在するシンボル画像を検出するに先立って、検出対象のシンボル画像を登録する処理を実施する。
即ち、シンボル画像登録部１のシンボル画像入力部１１は、検出対象のシンボル画像を登録する場合（ステップＳＴ１）、検出対象のシンボル画像を入力する（ステップＳＴ２）。
ここでは、説明の便宜上、シンボル画像入力部１１が図３のシンボル画像を入力するものとする。
【００１３】
シンボル画像登録部１の特徴点選択部１２は、シンボル画像入力部１１がシンボル画像を入力すると、そのシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点Ｆi（１≦ｉ≦Ｎ）を選択する（ステップＳＴ３）。
図４は図３のシンボル画像の輪郭線上から、距離が等間隔離れている画素を特徴点Ｆ1，Ｆ1，・・・，ＦNとして選択している例を示している。
ここでは、距離が等間隔離れている画素を特徴点として選択して、その特徴点を×印で示しているが、選択する特徴点の数や選択の仕方については、その他の方法を用いてもよい。例えば、以下の非特許文献に開示されている方法を用いて、特徴点を選択するようにしてもよい。
・非特許文献
「ＳＵＳＡＮ−ａ  ｎｅｗ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｌｏｗ  ｌｅｖｅｌ  ｉｍａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（Ｉｎｔ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，ｖｏｌ．２３，ｎｏ．１，ｐｐ．４５−７８，１９９７）
【００１４】
シンボル画像登録部１の特徴量抽出部１３は、特徴点選択部１２が複数の特徴点Ｆiを選択すると、複数の特徴点Ｆiの特徴量として、複数の特徴点Ｆiの極座標Ｒiとエッジの法線方向θiを抽出する（ステップＳＴ４）。
以下、特徴量抽出部１３による特徴量の抽出処理を具体的に説明する。図５は特徴量抽出部１３による特徴量の抽出処理を示す説明図である。
【００１５】
最初に、特徴量抽出部１３は、特徴点選択部１２により選択された複数の特徴点Ｆiの中から、任意の特徴点を基準点Ｏとして１つ選択する。
次に、特徴量抽出部１３は、図５に示すように、基準点Ｏを原点として、各特徴点Ｆiの位置を極座標Ｒiで表現する。
Ｒi＝Ｆi（ｒi，αi）
ｒi＝線分ＯＦi
０≦αi≦２π
ただし、ｒiは基準点Ｏと特徴点Ｆiを結ぶ線分の長さを示し、αiは基準点Ｏから水平方向に伸びる半直線Ｌを基準線とする時計方向の角度である。
次に、特徴量抽出部１３は、各特徴点Ｆiにおけるエッジの法線方向θiを、特徴点Ｆiから水平方向に伸びる半直線Ｈを基準線とする反時計方向の角度θi（０≦θi≦２π）として求める。
【００１６】
シンボル画像登録部１の特徴量登録部１４は、特徴量抽出部１３が複数の特徴点Ｆiの特徴量として、複数の特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiを抽出すると、検出対象のシンボル画像と複数の特徴点Ｆiを対応付けて、複数の特徴点Ｆiの特徴量を特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに登録する（ステップＳＴ５）。
図６は特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiが登録されている特徴量テーブルを示す説明図である。
【００１７】
図面内シンボル検出装置のシンボル画像抽出部２は、上記のようにして、シンボル画像登録部１が検出対象のシンボル画像を登録すると、図面画像に存在するシンボル画像の検出処理を実施する。
即ち、シンボル画像抽出部２の図面画像入力部２１は、図面画像に存在するシンボル画像を検出する場合（ステップＳＴ１）、図面画像を入力する（ステップＳＴ６）。
ここでは、説明の便宜上、図面画像入力部２１が図７の図面画像を入力するものとする。
【００１８】
シンボル画像抽出部２の特徴点候補選択部２２は、図面画像入力部２１が図面画像を入力すると、図面画像に対するラスタ走査を実施して、輝度値が所定の閾値以下の画素（以下、注目画素という）を探索する。
特徴点候補選択部２２は、注目画素が見つかるまでラスタ走査を継続し、注目画素が見つかると、特徴量抽出部１３と同様の方法で、注目画素におけるエッジの法線方向θを求める。
【００１９】
特徴点候補選択部２２は、注目画素におけるエッジの法線方向θを求めると、注目画素におけるエッジの法線方向θを特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに記憶されている各特徴点Ｆiの法線方向θiと比較する。
特徴点候補選択部２２は、注目画素におけるエッジの法線方向θと一致する特徴点Ｆiの法線方向θiが特徴量テーブルに記憶されていなければ（θ＝θiを満足する特徴点Ｆiが存在しない場合）、ラスタ走査を継続して他の注目画素を探索する。
一方、注目画素におけるエッジの法線方向θと一致する特徴点Ｆiの法線方向θiが特徴量テーブルに記憶されていれば（θ＝θiを満足する特徴点Ｆiが存在する場合）、注目画素が検出対象のシンボル画像の特徴点の一部であると認定する。
【００２０】
特徴点候補選択部２２は、注目画素が検出対象のシンボル画像の特徴点の一部であると認定すると、注目画素におけるエッジの法線方向θと一致する法線方向θiを有する特徴点Ｆiを基準点Ｏとし、その特徴点Ｆiが輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点を特徴点候補Ｆj（１≦ｊ≦Ｎ，ｉ≠ｊ）として選択する。
そして、特徴点候補選択部２２は、特徴量記憶部１５の特徴量テーブルから特徴点候補Ｆjの極座標Ｒjを取得し、基準点Ｏの極座標Ｒi＝Ｆi（ｒi，αi）及び特徴点候補Ｆjの極座標Ｒj＝Ｆj（ｒj，αj）から、特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定する（ステップＳＴ７）。
【００２１】
ｘj＝ｘi−Ｓ（ｒiｃｏｓαi＋ｒjｃｏｓαj）
ｙj＝ｙi−Ｓ（ｒiｓｉｎαi＋ｒjｓｉｎαj）
ただし、（ｘi，ｙi）は基準点Ｏに対応する図面画像上の画素の位置であり、Ｓはスケーリングのパラメータを示している。
ここで、図８は特徴点候補選択部２２により特定された特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を示している説明図である。
図８の例では、特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置に×印が付されている。
【００２２】
シンボル画像抽出部２のシンボル検出部２３は、特徴点候補選択部２２が特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定すると、その画素の輝度値が閾値以下であるか否かを判別する。
シンボル検出部２３は、全ての特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素のうち、一つでも輝度値が閾値を上回っている画素があれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像ではないと認定する。この場合、特徴点候補選択部２２がラスタ走査を継続して他の注目画素を探索する。
一方、全ての画素の輝度値が閾値以下であれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像であると認定する（ステップＳＴ８）。
【００２３】
ここで、図９は特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値を上回っているためにシンボル画像であると認定されない例を示している説明図である。
図９の例では、●印が付されている特徴点候補Ｆ1，Ｆ2，Ｆ3に対応する画素の輝度値が閾値を上回っている。
図１０は特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であるためにシンボル画像であると認定される例を示している説明図である。
【００２４】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向θを求め、その法線方向θに一致する特徴点Ｆiの法線方向θiが特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに記憶されていれば、その法線方向θiを有する特徴点Ｆiが輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点の極座標Ｒjを特徴量テーブルから取得する特徴点候補選択部２２を設け、特徴点候補選択部２２により取得された他の特徴点の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であれば、シンボル画像の存在を検出するように構成したので、図面画像上のシンボル画像を高精度かつ高速に検出することができる効果を奏する。
【００２５】
即ち、図面画像上の注目画素におけるエッジの法線方向θに一致する特徴点Ｆiの法線方向θiが特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに記憶されていなければ、シンボル検出部２３がシンボル画像の検出処理を実施する必要がなく、照合回数を絞り込むことができるので、図面画像上のシンボル画像を高速に検出することができる。
また、この実施の形態１では、特徴点候補の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であるか否かを判別する方式であって、図面画像から所定長の線分（ベクトル）を探索する方式ではないので、配線や引き出し線などのノイズ要素がシンボル画像に重畳されている場合でも、ノイズ要素の影響を受け難く、シンボル画像を精度よく検出することができる。
【００２６】
また、この実施の形態１によれば、検出対象のシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点Ｆiを選択して、複数の特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiを特定し、複数の特徴点Ｆiの特徴量として、複数の特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiを特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに登録するように構成したので、複雑な登録処理を実施することなく、速やかにシンボル画像の検出処理を開始することができる効果を奏する。
【００２７】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、特徴点候補の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素の輝度値を基準にして、シンボル画像であるか否かを認定するものについて示したが、特徴点候補の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素におけるエッジの法線方向を基準にして、シンボル画像であるか否かを認定するようにしてもよい。
あるいは、図面画像上の画素の輝度値と法線方向の双方を基準にして、シンボル画像であるか否かを認定するようにしてもよい。
以下、特徴点候補の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素におけるエッジの法線方向を基準にして、シンボル画像であるか否かを認定する場合の処理内容を説明する。
【００２８】
シンボル画像抽出部２の特徴点候補選択部２２は、上記実施の形態１と同様にして、注目画素が検出対象のシンボル画像の特徴点の一部であると認定すると、注目画素におけるエッジの法線方向θと一致する法線方向θiを有する特徴点Ｆiを基準点Ｏとし、その特徴点Ｆiが輪郭線上に存在しているシンボル画像の他の特徴点を特徴点候補Ｆj（１≦ｊ≦Ｎ，ｉ≠ｊ）として選択する。
そして、特徴点候補選択部２２は、特徴量記憶部１５の特徴量テーブルから特徴点候補Ｆjの極座標Ｒj及び法線方向θjを取得し、基準点Ｏの極座標Ｒi＝Ｆi（ｒi，αi）及び特徴点候補Ｆjの極座標Ｒj＝Ｆj（ｒj，αj）から、特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定する。
【００２９】
シンボル画像抽出部２のシンボル検出部２３は、特徴点候補選択部２２が特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定すると、特徴量抽出部１３と同様の方法で、その画素におけるエッジの法線方向θを求める。
シンボル検出部２３は、全ての特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素のうち、一つでもエッジの法線方向θが、対応する特徴点候補Ｆjの法線方向θjと異なる画素があれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像ではないと認定する。この場合、特徴点候補選択部２２がラスタ走査を継続して他の注目画素を探索する。
一方、全ての画素におけるエッジの法線方向θが、対応する特徴点候補Ｆjの法線方向θjと一致すれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像であると認定する。
【００３０】
図１１は図面画像上の画素の輝度値を基準にすると、全ての画素の輝度値が基準値以下になり、シンボル画像を誤検出するが、図面画像上の画素におけるエッジの法線方向を基準にすると、エッジの法線方向θが特徴点候補Ｆjの法線方向θjと異なる画素があるために、シンボル画像を誤検出しない例を示している。
【００３１】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、特徴点候補の極座標Ｒjに対応する図面画像上の画素におけるエッジの法線方向を基準にして、シンボル画像であるか否かを認定するように構成したので、シンボル画像の検出精度を高めることができる効果を奏する。
【００３２】
実施の形態３．
上記実施の形態１，２では、特徴点選択部１２が検出対象のシンボル画像の輪郭線上に存在する複数の特徴点Ｆiを選択すると、特徴量抽出部１３が複数の特徴点Ｆiの特徴量を抽出して、特徴量登録部１４が複数の特徴点Ｆiの特徴量を特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに登録するものについて示したが、さらに、特徴点選択部１２が上記のシンボル画像の輪郭線上から、上記の特徴点Ｆiと異なる複数の特徴点Ｆkを選択するようにして、特徴量抽出部１３が複数の特徴点Ｆkの特徴量を抽出し、特徴量登録部１４が複数の特徴点Ｆkの特徴量を特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに登録するようにしてもよい。
この場合、同一の検出対象のシンボル画像に対して、二組の特徴点Ｆi，Ｆkの特徴量が特徴量記憶部１５の特徴量テーブルに登録されることになる。
【００３３】
シンボル画像抽出部２のシンボル検出部２３は、特徴点候補選択部２２が特徴点Ｆiに係る特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定すると、上記実施の形態１と同様に、その画素の輝度値が閾値以下であるか否かを判別する。
シンボル検出部２３は、全ての特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素のうち、一つでも輝度値が閾値を上回っている画素があれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像ではないと認定する。
図１２では、特徴点Ｆiの特徴量を基準にして、図面画像上の画素の位置を特定しているが、図面画像のシンボルが掠れているために、図面画像上の全ての画素の輝度値が閾値以下にならず、シンボル画像が検出されない例を示している。
【００３４】
特徴点候補選択部２２は、輝度値が閾値を上回っている画素の個数が所定数以下であれば、図１３に示すように、特徴点Ｆkに係る特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定する。
シンボル検出部２３は、特徴点候補選択部２２が特徴点Ｆkに係る特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を特定すると、その画素の輝度値が閾値以下であるか否かを判別する。
シンボル検出部２３は、全ての特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素のうち、一つでも輝度値が閾値を上回っている画素があれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像ではないと認定する。
一方、全ての画素の輝度値が閾値以下であれば、当該特徴点候補Ｆjを有する画像は、検出対象のシンボル画像であると認定する。
図１３では、特徴点Ｆkの特徴量を基準にして、図面画像上の画素の位置を特定しており、図面画像のシンボルが掠れているが、図面画像上の全ての画素の輝度値が閾値以下になって、シンボル画像が検出される例を示している。
【００３５】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、シンボル検出部２３によりシンボル画像の存在が検出されない場合、特徴点候補選択部２２が先に取得した複数の特徴点Ｆiと異なる他の特徴点Ｆkの極座標Ｒkを取得するように構成したので、図面画像のシンボルが掠れている場合や、ノイズが重畳している場合でも、安定的にシンボル画像を検出することができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】この発明の実施の形態１による図面内シンボル検出装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による図面内シンボル検出装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】検出対象のシンボル画像の一例を示す説明図である。
【図４】図３のシンボル画像の輪郭線上から、距離が等間隔離れている画素を特徴点Ｆ1，Ｆ1，・・・，ＦNとして選択している例を示す説明図である。
【図５】特徴量抽出部による特徴量の抽出処理を示す説明図である。
【図６】特徴点Ｆiの極座標Ｒi及びエッジの法線方向θiが登録されている特徴量テーブルを示す説明図である。
【図７】図面画像の一例を示す説明図である。
【図８】特徴点候補選択部により特定された特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の位置（ｘj，ｙj）を示している説明図である。
【図９】特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値を上回っているためにシンボル画像であると認定されない例を示している説明図である。
【図１０】特徴点候補Ｆjに対応する図面画像上の画素の輝度値が閾値以下であるためにシンボル画像であると認定される例を示している説明図である。
【図１１】図面画像上の画素の輝度値を基準にするとシンボル画像を誤検出するが、図面画像上の画素におけるエッジの法線方向を基準にするとシンボル画像を誤検出しない例を示す説明図である。
【図１２】特徴点Ｆiの特徴量を基準にして、図面画像上の画素の位置を特定しているが、図面画像のシンボルが掠れているために、図面画像上の全ての画素の輝度値が閾値以下にならず、シンボル画像が検出されない例を示す説明図である。
【図１３】特徴点Ｆkの特徴量を基準にして、図面画像上の画素の位置を特定しており、図面画像のシンボルが掠れているが、図面画像上の全ての画素の輝度値が閾値以下になって、シンボル画像が検出される例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３７】
１  シンボル画像登録部、２  シンボル画像抽出部、１１  シンボル画像入力部（特徴点選択手段）、１２  特徴点選択部（特徴点選択手段）、１３  特徴量抽出部（特徴量特定手段）、１４  特徴量登録部（登録手段）、１５  特徴量記憶部（特徴量記憶手段）、２１  図面画像入力部、２２  特徴点候補選択部（特徴量取得手段）、２３  シンボル検出部（シンボル検出手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2007241436.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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