JPH0713984A - Image processor - Google Patents

Image processor

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JPH0713984A
JPH0713984A JP5180710A JP18071093A JPH0713984A JP H0713984 A JPH0713984 A JP H0713984A JP 5180710 A JP5180710 A JP 5180710A JP 18071093 A JP18071093 A JP 18071093A JP H0713984 A JPH0713984 A JP H0713984A
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image
mark
line
processing
check
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豊 中村
Junichi Osumi
淳一 大住
Norio Yamamoto
紀夫 山本
Hiroshi Iida
博史 飯田
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Fujifilm Business Innovation Corp
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Fuji Xerox Co Ltd
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Abstract

PURPOSE:To provide an image processor which is capable of recognizing marks from the images obtained from general scanner and facsimile, etc., and the images obtained through a network, and easily canceling the marks. CONSTITUTION:Single-color input images obtained through an image scanner, a facsimile and a network are inputted in an area detection means 1 and areas where marks are possible to exist are segmented. In a line segment detection means 2, a long line which exists in the segmented image and is an ineffective information, is detected. A mark discrimination means 3 outputs a signal where the mark is ineffective when the long line is detected in the line segment detection means 2. When the ineffective information is not detected in the line segment detection means 2, whether the marks are imparted to the segmented areas or not, is discriminated and the discrimination result is outputted.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、イメージスキャナ、フ
ァクシミリ等で読み取った画像や、ネットワークを通し
て得られた単一色の画像から特定の形状を抽出し、特定
形状内にチェックされた情報を認識する画像処理装置に
関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention extracts a specific shape from an image read by an image scanner, a facsimile or the like or an image of a single color obtained through a network, and recognizes information checked in the specific shape. The present invention relates to an image processing device.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、マークを読み取るための公知の技
術としては、例えば、マークシートに利用されている技
術がある。マークが付与されるマークシート等の原稿上
の枠は、チェックする筆記用具、例えば、鉛筆やボール
ペン等とは異なる色で描かれている。この色は、イメー
ジスキャナでは読み取らない、いわゆるドロップアウト
カラーを用いるため、読み取った原稿の画像中には、マ
ークするための枠は存在しない。マークの位置は、原稿
上に記されているフォーマット番号やタイミングマーク
などの情報を読み取ったり、予め位置情報を入力してお
くことにより知ることができるので、これらの情報に基
づき、絶対座標を用いたマーク位置の画素数からマーク
チェックの有無を判定することができる。
2. Description of the Related Art Conventionally, as a known technique for reading a mark, for example, there is a technique used for a mark sheet. A frame on a document such as a mark sheet to which a mark is given is drawn in a color different from that of a writing instrument to be checked, such as a pencil or a ballpoint pen. Since this color uses so-called dropout color that is not read by an image scanner, there is no frame for marking in the image of the read document. The position of the mark can be known by reading the information such as the format number and timing mark written on the document, or by inputting the position information in advance, so the absolute coordinates are used based on this information. Whether or not the mark is checked can be determined from the number of pixels at the mark position.

【0003】しかし、このような原稿は、特定の位置で
しか読み取れず、また、一般のスキャナ、ファクシミリ
等により得た画像や、ネットワークを通して得られた画
像では、マークの枠が除去されないため、認識ができな
い欠点があった。また、原稿作成に関しても、スキャナ
で識別できないドロップアウトカラーを用いるため、原
稿を容易には作成できないという欠点があった。
However, such an original can be read only at a specific position, and the mark frame is not removed in an image obtained by a general scanner, a facsimile or the like, or an image obtained through a network. There was a drawback that I could not. Further, with respect to the document creation, since the dropout color that cannot be identified by the scanner is used, the document cannot be easily created.

【0004】一方、上述のような原稿において、誤って
マークを施してしまった場合には、マークを消去する必
要がある。筆記具として鉛筆を用いている場合には、消
しゴムなどで容易に消去することができるが、ボールペ
ン等を用いている場合には、消去は困難である。また、
大量のマーキング処理を行なっている場合には、特に簡
易に消去を行なえるようにする必要がある。そのため、
例えば特開平2−8978号公報には、取消用のマーク
記入欄を設けることが記載されている。しかし、取消用
のマーク記入欄を別に設けると、その分だけ原稿のスペ
ースが必要となり、原稿面を有効に利用できないという
問題がある。また、取消用のマーク記入欄によって、他
のマーク記入欄の配置が自由に行なえないなどの問題も
ある。
On the other hand, when a mark is erroneously made on the above-mentioned original, it is necessary to erase the mark. When a pencil is used as a writing tool, it can be easily erased with an eraser, but when a ballpoint pen or the like is used, it is difficult to erase. Also,
When performing a large amount of marking processing, it is necessary to make erasing particularly easy. for that reason,
For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-8978 describes that a mark entry field for cancellation is provided. However, if a cancel mark entry field is separately provided, a space for the manuscript is required, and there is a problem that the manuscript surface cannot be effectively used. In addition, there is a problem that other mark entry fields cannot be freely arranged depending on the cancellation mark entry field.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した事
情に鑑みてなされたもので、一般のスキャナ、ファクシ
ミリ等により得た画像や、ネットワークを通して得られ
た画像からマークを認識できるとともに、マークの取り
消しを容易に行なうことのできる画像処理装置を提供す
ることを目的とするものである。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and can recognize a mark from an image obtained by a general scanner, a facsimile or the like, or an image obtained through a network, and at the same time, the mark can be recognized. It is an object of the present invention to provide an image processing device capable of easily canceling.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】本発明は、画像に記載さ
れたマークを認識する画像処理装置において、前記画像
中からマークの記載領域を抽出する領域抽出手段と、該
領域抽出手段により抽出されたマークの記載領域内の線
分を検出する線分検出手段と、前記領域抽出手段により
抽出されたマークの記載領域に記載されたマークを検出
するとともに前記線分検出手段により検出された線分の
長さがあらかじめ定めた閾値以上の場合はそのマークを
無効とするマーク識別手段を具備することを特徴とする
ものである。
According to the present invention, in an image processing apparatus for recognizing a mark described in an image, a region extracting means for extracting a mark describing region from the image, and an area extracting means for extracting the mark in the image. Line segment detection means for detecting a line segment in the mark description area, and a line segment detected by the line segment detection means while detecting the mark described in the mark description area extracted by the area extraction means Is provided with mark identifying means for invalidating the mark when the length of the mark is greater than or equal to a predetermined threshold value.

【0007】[0007]

【作用】本発明によれば、領域抽出手段によりマークの
記載領域を抽出し、マーク識別手段でマークを検出する
ので、一般のイメージスキャナ、ファクシミリや、ネッ
トワークを通して得られた単一色の画像に対してマーク
記載枠およびマークの抽出および認識ができる。これに
より、ユーザが自由にマーク記載領域を設計し、利用す
ることができる。
According to the present invention, the area in which the mark is written is extracted by the area extracting means and the mark is detected by the mark identifying means, so that it can be applied to an image of a single color obtained through a general image scanner, facsimile, or network. The mark description frame and the mark can be extracted and recognized. This allows the user to freely design and use the mark writing area.

【0008】また、線分検出手段により、マークの記載
領域内の線分を検出することにより、例えば、二重線な
どで消去を指示した場合に、この消去を示す二重線を検
出することができ、消去の指示を検出した場合には、マ
ーク識別手段においてマークを無効とすることによっ
て、付与したマークがなかったものとされ、取り消しが
行われる。
Further, by detecting the line segment in the mark writing area by the line segment detecting means, for example, when erasing is instructed by a double line or the like, the double line indicating the erasing is detected. When the erasing instruction is detected, the mark is invalidated by the mark identifying means, so that it is determined that there is no added mark, and the mark is canceled.

【0009】[0009]

【実施例】図1は、本発明の画像処理装置の一実施例を
示すブロック図である。図中、1は領域検出手段、2は
線分検出手段、3はマーク識別手段である。イメージス
キャナから入力された画像や、ファクシミリ、ネットワ
ークを通して得られた単一色の入力画像は、領域検出手
段1に入力される。領域検出手段1は、入力画像からマ
ークの存在する可能性のある領域を切り出す。切り出す
領域は、マークの記入枠等よりも広い領域とすることが
できる。切り出された画像は、線分検出手段2及びマー
ク識別手段3に入力される。線分検出手段2では、切り
出された画像中に存在する長い線を検出する。この長い
線は、マークの取り消しのために付与された、例えば、
二重線等である。マーク識別手段3は、線分検出手段2
において長い線が検出された場合には、マークが無効で
ある信号を出力する。または、マークなしの信号を出力
させることもできる。線分検出手段2において長い線が
検出されなかった場合には、領域検出手段1によって切
り出された領域にマークが付与されたか否かを識別し、
識別結果を出力する。
1 is a block diagram showing an embodiment of an image processing apparatus of the present invention. In the figure, 1 is a region detecting means, 2 is a line segment detecting means, and 3 is a mark identifying means. The image input from the image scanner and the input image of a single color obtained through the facsimile or the network are input to the area detecting means 1. The area detection unit 1 cuts out an area where a mark may exist from the input image. The region to be cut out can be a region wider than the mark entry frame or the like. The cut out image is input to the line segment detecting means 2 and the mark identifying means 3. The line segment detecting means 2 detects a long line existing in the cut image. This long line was added to cancel the mark, for example,
Double lines, etc. The mark identifying means 3 is the line segment detecting means 2
If a long line is detected at, the mark is output as an invalid signal. Alternatively, a signal without a mark can be output. If a long line is not detected by the line segment detecting means 2, it is discriminated whether or not a mark is added to the area cut out by the area detecting means 1,
Output the identification result.

【0010】図2は、本発明の画像処理装置の一実施例
の動作を説明するためのフローチャートである。マーク
認識すべき画像が画像処理装置に入力されると、S11
において、領域検出手段1でマークの存在する可能性の
ある領域を切り出す。S12において、切り出された画
像領域から、無効情報、例えば、取り消しなどのために
付与された二重線等を検出する。無効情報が存在する場
合には、そのマークは無効となる。無効情報が存在しな
い場合には、S13において、マークを付与するための
枠などの予め原稿に印刷されている情報を除去する。そ
して、S14において、マークの有無を識別する。識別
方法の一例としては、切り出された画像領域内の黒また
は白の画素数をカウントし、予め設定されている閾値と
比較して、マークの有無を検出すればよい。例えば、マ
ークされている部分が黒画素であれば、黒画素数をカウ
ントし、カウント結果が閾値以上であればマーク有りと
判断し、閾値以下であればマークなしと判断する。もち
ろん、このほかの識別方法であってもよい。
FIG. 2 is a flow chart for explaining the operation of an embodiment of the image processing apparatus of the present invention. When an image for mark recognition is input to the image processing apparatus, S11
In, the area detecting means 1 cuts out an area where a mark may exist. In step S12, invalid information, such as a double line added for cancellation, is detected from the cut image area. If there is invalid information, the mark is invalid. If the invalid information does not exist, in S13, the information printed in advance on the original such as the frame for adding the mark is removed. Then, in S14, the presence or absence of the mark is identified. As an example of the identification method, the number of black or white pixels in the clipped image area may be counted and compared with a preset threshold value to detect the presence or absence of a mark. For example, if the marked portion is a black pixel, the number of black pixels is counted, and if the count result is greater than or equal to the threshold value, it is determined that there is a mark, and if it is less than the threshold value, it is determined that there is no mark. Of course, other identification methods may be used.

【0011】上述の無効情報の検出、枠等の除去、およ
び、マークの識別等の画像処理は、画素数カウントを加
えたモフォロジー(画像間論理演算)処理を利用した手
法で実現することができる。この手法を用いることによ
り、ソフトウェアやハードウェア処理のアルゴリズムが
共通化でき、マクロ化も可能であり、また、処理速度も
速くなり、通常のCPUでも高速にソフトウェア処理す
ることができる。また、ハードウェア化も容易であり、
さらに高速化が実施できる。ハードウェアの共通化が図
られ、また、処理速度も速くなる。さらに、モフォロジ
ー処理は特徴を一括して抽出することができるため、こ
れら特徴を組み合わせることにより形状抽出及び認識を
高速に行なうことができる。また、画像の歪み、ノイズ
に対しても影響が少なく、高精度な識別が可能となる。
The above-described image processing such as detection of invalid information, removal of a frame, and identification of a mark can be realized by a method using a morphology (inter-image logical operation) processing in which a pixel count is added. . By using this method, software and hardware processing algorithms can be made common, macros can be formed, and the processing speed can be increased, so that even a normal CPU can perform software processing at high speed. Also, it is easy to convert to hardware,
Further speedup can be implemented. Hardware can be standardized and the processing speed can be increased. Further, since the morphology processing can extract the features all at once, the shapes can be extracted and recognized at high speed by combining these features. Further, there is little influence on image distortion and noise, and highly accurate identification is possible.

【0012】図3は、マーキングを行なうためのチェッ
クボックスの例の説明図である。以下の説明では、原稿
に予め印刷しておくマーク付与の位置を指示する枠やド
ットをチェックボックスと呼ぶ。図3では、チェックボ
ックスの例と、種々のマーキングの状態を示している。
これらのチェックボックスおよびマーキングのためのチ
ェックは、単一色、例えば、黒のみにより構成すること
ができる。
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of a check box for marking. In the following description, a frame or dot that indicates the position of the mark to be printed on the document in advance is called a check box. FIG. 3 shows an example of check boxes and states of various markings.
These checkboxes and checks for markings can consist of only a single color, eg black.

【0013】図3(A)は、チェックボックスとして
に示すように矩形を用いる場合を示している。マーキン
グのためのチェックは、〜に示すように、レ印や、
○印、×印、/印、\印、塗り潰し等、種々のものを行
なうことができる。図3(B)は、チェックボックスと
してに示すようにドットを用いる場合を示している。
マーキングのためのチェックは、〜に示すように、
図3(A)の場合と同様、○印、×印、レ印や、●印等
により行なうことができる。さらに、図3(C)は、チ
ェックボックスとしてに示すようにドットと鉤状の記
号を組み合わせたものを用いている。マーキングのため
のチェックは、〜に示すように、図3(B)の場合
と同様に行なうことができる。これらの例において、チ
ェックボックスのみの場合がマーク「OFF」の状態で
あり、マーキングの例のような場合がマーク「ON」の
状態となる。
FIG. 3A shows a case where a rectangle is used as indicated by a check box. Checking for marking is as shown in ~,
Various things such as ○, ×, /, \, and filling can be performed. FIG. 3B shows a case where dots are used as shown as a check box.
Checks for marking, as shown in
Similar to the case of FIG. 3 (A), it can be performed by using a ◯ mark, an X mark, a check mark, a ● mark, or the like. Further, in FIG. 3C, a combination of dots and hook-shaped symbols is used as indicated by a check box. The check for marking can be performed in the same manner as in the case of FIG. In these examples, the mark “OFF” state is the case of only the check box, and the mark “ON” state is the case of the marking example.

【0014】また、書き損じなどにより、チェックボッ
クスにチェックした後、これを取り消すためには、図3
(D)や(E)に示すように、チェックボックスに複数
の長い縦線を引くことにより行なう。この例では、二重
線を縦に長く引くことにより、取り消しを指示してい
る。
In addition, in order to cancel the check after checking the check box due to writing failure, etc., please refer to FIG.
As shown in (D) and (E), the check box is drawn by drawing a plurality of long vertical lines. In this example, cancellation is instructed by drawing a double line vertically.

【0015】図3に示した例以外のチェックボックスを
使用することももちろん可能であるし、チェックも一般
的なものを示しているのみであり、例に示したものに限
定されるものではない。また、取り消しのための長い線
も、横に引くように構成することも可能であるし、ま
た、1本のみ、3本以上であってももちろんよい。
It is of course possible to use check boxes other than the example shown in FIG. 3, and the checks are only general ones, and are not limited to those shown in the example. . Further, the long line for canceling can also be constructed so as to be drawn horizontally, and, of course, only one line may be provided, and three or more lines may be provided.

【0016】以下、各処理について第1の具体例を用い
て詳述する。第1の具体例では、図3(A)に示した矩
形をチェックボックスとして用いる場合を例にして説明
する。まず、チェックボックスの無効情報の検出処理に
ついて説明する。図3(D)に示したように、チェック
ボックスを無効にする場合は、チェックボックスに複数
の長い縦線を引く。そこで、無効が指示された場合は、
切り出された領域内に長い縦線が存在している。つま
り、長い縦線のみを抽出することにより、無効領域を識
別することができる。
Hereinafter, each process will be described in detail using the first specific example. In the first specific example, a case where the rectangle shown in FIG. 3A is used as a check box will be described as an example. First, a process of detecting invalid information of a check box will be described. As shown in FIG. 3D, when the check box is disabled, a plurality of long vertical lines are drawn on the check box. Therefore, if invalidation is instructed,
There is a long vertical line in the cut out area. That is, the invalid area can be identified by extracting only the long vertical line.

【0017】図4は、第1の具体例における無効情報の
抽出の処理過程の説明図である。図4では、マークを無
効とする縦の二重線が記載されている場合と、通常のチ
ェックとしてレ印が付与された場合について、それぞれ
の処理ステップごとの画像の処理結果を示している。あ
わせて、各処理ステップの処理内容を右に示している。
FIG. 4 is an explanatory diagram of a process of extracting invalid information in the first specific example. FIG. 4 shows the processing result of the image for each processing step in the case where the vertical double line that invalidates the mark is described and in the case where the check mark is added as a normal check. In addition, the processing contents of each processing step are shown on the right.

【0018】まず、図4(A)は、切り出された画像を
示している。画像の切り出しは、入出力系の歪みを考慮
して、ある程度の余裕を持って切り出される。ただし、
無効を示す長い縦線は、切り出された画像の最上部から
最下部まで記されているとする。
First, FIG. 4A shows a clipped image. The image is cut out with some margin in consideration of the distortion of the input / output system. However,
A long vertical line indicating invalidity is assumed to be drawn from the top to the bottom of the clipped image.

【0019】このような切り出された画像に対して、図
4(B)のように、縦線の抽出を行ない、縦線以外の成
分を除去する。図5は、縦線検出の一例の説明図であ
る。縦線の検出は、「原画像を1ドット下にずらした画
像と原画像のANDを取る。」という操作を複数回繰り
返し、次に「処理画像を1ドット上にずらした画像と処
理画像のORを取る。」という操作を同じ回数だけ繰り
返すことにより、ある長さ以上の縦線のみを抽出する。
例えば、図5(A)に示した画像を原画像とし、図5
(A)に示した画像を1ドット下にずらした画像を作成
し、この画像と図5(A)に示した原画像とのANDを
取ることにより、図5(B)に示した画像が得られる。
さらに、図5(B)に示した画像を原画像とし、図5
(B)に示した画像を1ドット下にずらした画像を作成
して図5(B)に示した画像とANDを取ることによ
り、図5(C)に示した画像が得られる。次に、図5
(C)に示した画像を1ドット上にずらした画像を作成
して、図5(C)に示した画像とORを取ることによ
り、図5(D)に示す画像が得られる。さらに、図5
(D)に示した画像を1ドット上にずらした画像を作成
して、図5(D)に示した画像とORを取ることによ
り、図5(E)に示した画像が得られる。このような2
回のAND処理と2回のOR処理により、3ドット以上
縦に連続した部分のみが残った画像を得ることができ
る。
As shown in FIG. 4B, vertical lines are extracted from the image thus cut out, and components other than the vertical lines are removed. FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of vertical line detection. To detect a vertical line, the operation of "ANDing the original image with the original image shifted one dot below" is repeated a plurality of times, and then "the image with the processed image shifted one dot above and the processed image By repeating the operation of "ORing.""The same number of times, only vertical lines with a certain length or more are extracted.
For example, if the image shown in FIG.
An image shown in FIG. 5B is obtained by ANDing the image shown in FIG. 5A with the original image shown in FIG. 5A. can get.
Further, the image shown in FIG.
The image shown in FIG. 5C is obtained by creating an image in which the image shown in FIG. 5B is shifted down by one dot and taking the AND with the image shown in FIG. 5B. Next, FIG.
An image shown in FIG. 5D is obtained by creating an image in which the image shown in FIG. 5C is shifted by one dot and taking the OR with the image shown in FIG. 5C. Furthermore, FIG.
An image shown in FIG. 5E is obtained by creating an image in which the image shown in FIG. 5D is shifted by one dot and taking the OR with the image shown in FIG. 2 like this
By performing the AND processing twice and the OR processing twice, it is possible to obtain an image in which only a vertically continuous portion of 3 dots or more remains.

【0020】ここでは縦線抽出の1例について述べた
が、画像を左右にふくらませながらAND処理を行な
い、画像をふくらませて原画像とのORを行なうなどの
処理を加えることにより、原画像に忠実な線を抽出する
ことも可能になる。これらの処理は全て面単位で行なわ
れるが、BitBlt(Bit Bundary bl
ock transfar)等により、各ビットごとの
シーケンシャルな転送、演算のみにより実現できるた
め、高速に処理することができる。
Although an example of vertical line extraction has been described here, AND processing is performed while swelling the image to the left and right, and processing such as swelling the image and performing OR with the original image is performed to faithfully reproduce the original image. It is also possible to extract a simple line. All of these processes are performed on a face-by-face basis, but BitBlt (Bit Bundary bl
Since it can be realized only by sequential transfer and calculation of each bit by means of an occ transfer, etc., high speed processing is possible.

【0021】また、同様の手法によって、横線の抽出も
可能であり、例えば、原画像を1ドット右にずらした画
像と原画像のANDを取るという操作を複数回繰り返
し、次に処理画像を1ドット左にずらした画像と処理画
像のORを取るという操作を同じ回数だけ繰り返すこと
により、ある長さ以上の横線のみを抽出することができ
る。取り消しのための無効情報として、複数の横線を用
いる場合に有効である。
The horizontal line can also be extracted by the same method. For example, the operation of ANDing an image obtained by shifting the original image to the right by one dot and the original image is repeated a plurality of times, and then the processed image is made 1 time. By repeating the operation of taking the OR of the image shifted to the left of the dot and the processed image the same number of times, only the horizontal line having a certain length or more can be extracted. This is effective when a plurality of horizontal lines are used as invalid information for cancellation.

【0022】図4に戻り、このようにして抽出された縦
線には、チェックボックス自体の線や、チェックの線も
残っている。そこで、次に枠の縦線と無効を示した縦線
の識別が必要となる。縦線の中から無効情報を抽出する
ためには、まず最上部から最下部までの画像の連続成分
を取り出せばよい。まず、最上部から連続する黒画素を
抽出することにより、図4(C)に示す画像が得られ
る。この状態では、レ印のように、上部から伸びる縦線
を有する通常のチェックの場合には、依然として無効情
報以外の線が残る。さらに、最下部から連続する黒画素
を抽出することにより、図4(D)に示すように、無効
情報として記入された縦線のみを抽出することができ
る。
Returning to FIG. 4, the lines of the check box itself and the check lines also remain in the vertical lines thus extracted. Therefore, next, it is necessary to identify the vertical line of the frame and the vertical line indicating invalidity. In order to extract the invalid information from the vertical lines, first, the continuous components of the image from the top to the bottom may be extracted. First, by extracting consecutive black pixels from the uppermost part, the image shown in FIG. 4C is obtained. In this state, in the case of a normal check having a vertical line extending from the upper part like a check mark, a line other than invalid information still remains. Furthermore, by extracting continuous black pixels from the lowermost part, only the vertical line entered as invalid information can be extracted as shown in FIG.

【0023】図6は、連続成分の抽出処理の一例の説明
図である。上述の最上部あるいは最下部から黒画素が連
続した成分を取り出すための処理としては、まず、隣接
するAラインを1ドットずつ左右に拡大して、Cに示す
ラインを作成する。この処理は、例えば、左に1ドット
移動させた画像および右に1ドット移動させた画像とO
Rをとることにより実現できる。作成されたCに示すラ
インと1ライン下のBラインのAND処理を行ない、B
の位置に処理結果を書き込む。このような2ライン間の
処理を、最上部から最下部まで順次繰り返すことにより
実現することができる。すなわち、最上部のラインを1
ドット左右に拡大した画像と2ライン目の画像とのAN
D処理を行なって2ライン目に書き込み、書き込んだ2
ライン目の画像を1ドット左右に拡大した画像と3ライ
ン目の画像とのAND処理を行なって3ライン目に書き
込む。このようにして、最下部のラインまで処理を繰り
返す。処理が終了すると、最上部から黒画素が連続した
縦線のみが抽出される。更に、この処理を最下部から最
上部までに対して行なうことにより、画像の最上部から
最下部まで連続した、無効情報の線のみを抽出すること
ができる。
FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the continuous component extraction processing. As a process for extracting a component in which black pixels are continuous from the uppermost part or the lowermost part, first, adjacent A lines are enlarged horizontally by one dot to create a line C. This processing is performed by, for example, an image moved by 1 dot to the left and an image moved by 1 dot to the right and O.
It can be realized by taking R. The created line C is ANDed with the line B one line below,
Write the processing result to the position. Such a process between two lines can be realized by sequentially repeating the process from the top to the bottom. That is, the top line is 1
AN of the image enlarged to the left and right of the dot and the image of the second line
D processed and written to the second line, written 2
An image obtained by enlarging the image of the line on the right and left of one dot and the image of the third line is ANDed and written on the third line. In this way, the process is repeated up to the bottom line. When the processing is completed, only the vertical line in which black pixels are continuous from the top is extracted. Further, by performing this processing from the bottom to the top, it is possible to extract only lines of invalid information that are continuous from the top to the bottom of the image.

【0024】無効情報として横線を用いている場合に
は、最左端から最右端への処理と、最右端から最左端へ
の処理を同様に行なうことにより、最左端から最右端ま
で黒画素が連続した横線を抽出することができる。もち
ろん、縦線と横線とを組み合わせて用いている場合に
は、両方の処理を行なうことにより、最上部から最下部
まで連続した縦線と、最左端から最右端まで連続した横
線とを別々に得ることができる。
When a horizontal line is used as the invalid information, the same processing is performed from the leftmost edge to the rightmost edge and from the rightmost edge to the leftmost edge, so that black pixels continue from the leftmost edge to the rightmost edge. The horizontal line can be extracted. Of course, when vertical lines and horizontal lines are used in combination, vertical lines that are continuous from the top to the bottom and horizontal lines that are continuous from the leftmost to the rightmost are separately performed by performing both processes. Obtainable.

【0025】上述のようにして無効情報が検出される
と、チェックの有無にかかわらず、そのマークの記入欄
は無効となる。無効情報が検出されなかったときは、チ
ェックボックスにチェックがあるか否かを識別する。そ
のために、まず、チェックボックス情報を除去する。こ
の具体例では、チェックボックスは矩形であるので、縦
線および横線で構成されている。また、チェックの方法
として代表的なものとして、図3(A)の〜のよう
なチェック方法が考えられる。〜までのチェックに
は斜め線があるため、縦線および横線の除去処理が有効
である。しかし、単なる縦線および横線の除去処理で
は、のチェックはすべて除去されてしまい、誤認識が
生じる。しかし、チェックボックスの枠とを比べると
線の幅が異なっている。そこで、限定された線幅に対し
て、縦線および横線の除去処理を行なうことにより、
のチェックをOFF、〜をONと識別することがで
きる。
When the invalid information is detected as described above, the entry field of the mark becomes invalid regardless of whether or not there is a check. When invalid information is not detected, it is identified whether or not the check box is checked. Therefore, first, the check box information is removed. In this specific example, the check box has a rectangular shape, and thus is composed of vertical lines and horizontal lines. Further, as a typical check method, check methods such as those in FIGS. 3A to 3 can be considered. Since there is an oblique line in the checks up to, the vertical line and horizontal line removal processing is effective. However, in the simple vertical line and horizontal line removal processing, all the checks are removed, resulting in erroneous recognition. However, the width of the line is different when compared with the check box frame. Therefore, by performing vertical line and horizontal line removal processing for a limited line width,
Can be identified as OFF and ~ as ON.

【0026】上述の線幅に制限を持たせた横線除去アル
ゴリズムについて説明する。図7は、第1の具体例にお
けるチェックボックス情報の除去処理の一例の説明図で
ある。図7では、図3(A)の、の場合を例として
示している。図7(A)は、切り出された原画像を示し
ている。この画像を原画像とする。まず、原画像からt
hドット以上、上下に連続した画素からなる画像を抽出
する。抽出した画像は、図7(B)のようになる。ここ
では、thドットは、上下2ドットとしている。具体的
には、原画像を上に2ドットずらした画像と、原画像を
下に2ドットずらした画像とのANDを取ることによ
り、得ることができる。次に、原画像から上記抽出画
像、すなわち、図7(B)の画像を除去し、図7(C)
に示す画像を得る。具体的には、原画像と図7(B)の
画像の排他的論理和処理により得られる。さらに、得ら
れた画像に対して横線抽出を行ない、図7(D)に示す
画像を得る。この横線抽出の方法は、上述の図5で説明
した手法を横線抽出に適用することにより行なうことが
できる。このようにして抽出された横線を原画像から除
去することにより、図7(E)に示す画像が得られる。
The horizontal line removal algorithm with the above line width limited will be described. FIG. 7 is an explanatory diagram of an example of a check box information removal process in the first specific example. In FIG. 7, the case of FIG. 3A is shown as an example. FIG. 7 (A) shows the clipped original image. This image is the original image. First, t from the original image
An image composed of pixels that are continuous for h dots or more is extracted. The extracted image is as shown in FIG. Here, th dots are two dots in the upper and lower parts. Specifically, it can be obtained by ANDing an image obtained by shifting the original image by 2 dots upward and an image obtained by shifting the original image by 2 dots downward. Next, the extracted image, that is, the image of FIG. 7B is removed from the original image, and then the image of FIG.
Get the image shown in. Specifically, it is obtained by exclusive OR processing of the original image and the image of FIG. Further, horizontal lines are extracted from the obtained image to obtain the image shown in FIG. This horizontal line extraction method can be performed by applying the method described above with reference to FIG. 5 to horizontal line extraction. By removing the horizontal lines thus extracted from the original image, the image shown in FIG. 7E is obtained.

【0027】以上の処理により、横線の除去が行なわれ
る。横線の除去された画像に対して、縦方向に対しても
同様の処理を実施することにより、枠内の図形のみが残
ることになる。横線と縦線の除去の順序は、どちらが先
であってもよい。または、横線の除去と縦線の除去を別
々に行ない、処理後の画像のAND処理を行なうことに
より、枠内の図形を得ることができる。
The horizontal lines are removed by the above processing. By performing the same process in the vertical direction on the image from which the horizontal lines have been removed, only the graphic in the frame remains. Either the horizontal line or the vertical line may be removed first. Alternatively, removal of horizontal lines and removal of vertical lines are performed separately, and AND processing of the processed images is performed, whereby the figure in the frame can be obtained.

【0028】このようにして処理された画像について、
残った画素数をカウントし、規定値以上の場合は、チェ
ックボックスがONと判断され、規定値未満の場合はチ
ェックボックスがOFFと判断される。もちろん、チェ
ックの有無の判定として、カウント値を用いる方法以外
の方法を用いることも可能である。
Regarding the image processed in this way,
The number of remaining pixels is counted, and when the number of pixels is equal to or larger than the specified value, the check box is determined to be ON, and when the value is less than the specified value, the check box is determined to be OFF. Of course, it is also possible to use a method other than the method of using the count value to determine whether or not there is a check.

【0029】以下、第2の具体例について述べる。第2
の具体例では、図3(C)に示したドットと鉤状の記号
を組み合わせたチェックボックスを用いる場合を例にし
て説明する。なお、図3(B)に示したドットを用いた
チェックボックスの場合にも同様に処理を行なうことが
できる。
The second specific example will be described below. Second
In the specific example, a case will be described as an example in which a check box in which dots and hook-shaped symbols are combined as shown in FIG. 3C is used. Note that the same processing can be performed in the case of the check box using dots shown in FIG.

【0030】まず、チェックボックスの無効情報の検出
処理について説明するが、処理は第1の具体例と同様で
ある。図8は、第2の具体例における無効情報の抽出の
処理過程の説明図である。図8では、マークを無効とす
る縦の二重線が記載されている場合と、通常のチェック
として○印が付与された場合、及び、レ印が付与された
場合について、それぞれの処理ステップごとの画像の処
理結果を示している。あわせて、各処理ステップの処理
内容を右に示している。
First, the process of detecting the invalid information of the check box will be described, but the process is the same as in the first specific example. FIG. 8 is an explanatory diagram of a process of extracting invalid information in the second specific example. In FIG. 8, for each processing step, a vertical double line that invalidates the mark is described, a ○ check is added as a normal check, and a check mark is added. The processing result of the image of is shown. In addition, the processing contents of each processing step are shown on the right.

【0031】図8(A)は、切り出された画像を示して
いる。画像の切り出しは、入出力系の歪みを考慮して、
ある程度の余裕を持って切り出される。ただし、無効を
示す長い縦線は、切り出された画像の最上部から最下部
まで記されているとする。
FIG. 8A shows the cut out image. When cropping the image, considering the distortion of the input / output system,
It is cut out with some margin. However, it is assumed that a long vertical line indicating invalidity is written from the top to the bottom of the clipped image.

【0032】このような切り出された画像に対して、図
8(B)のように、縦線の抽出を行ない、縦線以外の成
分を除去する。縦線の検出の方法は、上述の図5で説明
した方法を用いることができる。抽出された縦線には、
チェックボックス自体の線や、チェックの線も残ってい
る。そこで、次に枠の縦線と無効を示した縦線の識別が
必要となる。縦線の中から無効情報を抽出するために
は、まず最上部から最下部までの画像の連続成分を取り
出せばよい。まず、最上部から連続する黒画素を抽出す
ることにより、図8(C)に示す画像が得られる。この
状態では、レ印のように、上部から伸びる縦線を有する
通常のチェックの場合には、依然として無効情報以外の
線が残る。さらに、最下部から連続する黒画素を抽出す
ることにより、図8(D)に示すように、無効情報とし
て記入された縦線のみを抽出することができる。この最
上部から連続する黒画素及び最下部から連続する黒画素
は、上述の図6で説明した方法を用いることができる。
As shown in FIG. 8B, vertical lines are extracted from the image thus cut out, and components other than the vertical lines are removed. As the method of detecting the vertical line, the method described in FIG. 5 above can be used. In the extracted vertical line,
The line of the check box itself and the line of the check remain. Therefore, next, it is necessary to identify the vertical line of the frame and the vertical line indicating invalidity. In order to extract the invalid information from the vertical lines, first, the continuous components of the image from the top to the bottom may be extracted. First, by extracting consecutive black pixels from the uppermost part, the image shown in FIG. 8C is obtained. In this state, in the case of a normal check having a vertical line extending from the upper part like a check mark, a line other than invalid information still remains. Further, by extracting continuous black pixels from the lowermost part, only vertical lines filled in as invalid information can be extracted as shown in FIG. For the black pixels continuous from the uppermost part and the black pixels continuous from the lowermost part, the method described in FIG. 6 can be used.

【0033】上述のようにして無効情報が検出される
と、チェックの有無にかかわらず、そのマークの記入欄
は無効となる。無効情報が検出されなかったときは、チ
ェックボックスにチェックがあるか否かを識別する。そ
のために、まず、チェックボックス情報を除去する。こ
の具体例では、チェックボックスはドットと鉤状の記号
を組み合わせた形状であるので、縦線および横線が構成
要素の一部に存在する。また、チェックの方法として代
表的なものとして、図3(C)の〜のようなチェッ
ク方法が考えられる。、、のチェックには斜め線
があるため、縦線および横線の除去処理が有効である。
しかし、単なる縦線および横線の除去処理では、のチ
ェックはすべて除去されてしまう可能性があり、誤認識
を生じる恐れがある。そのため、限定された線幅に対し
て、縦線および横線の除去処理を行なうことにより、
のチェックをOFF、〜をONと識別することがで
きる。
When the invalid information is detected as described above, the entry field of the mark becomes invalid regardless of the check. When invalid information is not detected, it is identified whether or not the check box is checked. Therefore, first, the check box information is removed. In this specific example, since the check box has a shape in which dots and hook-shaped symbols are combined, vertical lines and horizontal lines are present in some of the components. Further, as a typical check method, check methods such as those in FIGS. 3C to 3 can be considered. Since there is a diagonal line in the check of ,,, it is effective to remove the vertical line and the horizontal line.
However, in the simple vertical line and horizontal line removal processing, all the checks of may be removed, which may cause erroneous recognition. Therefore, by performing vertical line and horizontal line removal processing for a limited line width,
Can be identified as OFF and ~ as ON.

【0034】上述の線幅に制限を持たせた横線除去アル
ゴリズムは、第2の具体例においても、第1の具体例と
同様である。図9は、第2の具体例におけるチェックボ
ックス情報の除去処理の一例の説明図である。図9で
は、図3(C)の、の場合を例として示している。
図9(A)は、切り出された原画像を示している。この
画像を原画像とする。まず、原画像からthドット以
上、上下に連続した画素からなる画像を抽出する。抽出
した画像は、図9(B)のようになる。ここでは、th
ドットは、上下2ドットとしている。具体的には、原画
像を上に2ドットずらした画像と、原画像を下に2ドッ
トずらした画像とのANDを取ることにより、得ること
ができる。次に、原画像から上記抽出画像、すなわち、
図9(B)の画像を除去し、図9(C)に示す画像を得
る。具体的には、原画像と図9(B)の画像の排他的論
理和処理により得られる。さらに、得られた画像に対し
て横線抽出を行ない、図9(D)に示す画像を得る。こ
の横線抽出の方法は、上述の図5で説明した手法を横線
抽出に適用することにより行なうことができる。このよ
うにして抽出された横線を原画像から除去することによ
り、図9(E)に示す画像が得られる。
The horizontal line removal algorithm with the line width limited is similar to that of the first specific example in the second specific example. FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of the check box information removal processing according to the second specific example. In FIG. 9, the case of FIG. 3C is shown as an example.
FIG. 9A shows the original image that has been cut out. This image is the original image. First, an image composed of vertically continuous pixels of th dot or more is extracted from the original image. The extracted image is as shown in FIG. Here th
The dots are upper and lower two dots. Specifically, it can be obtained by ANDing an image obtained by shifting the original image by 2 dots upward and an image obtained by shifting the original image by 2 dots downward. Next, the extracted image from the original image, that is,
The image in FIG. 9 (B) is removed to obtain the image shown in FIG. 9 (C). Specifically, it is obtained by exclusive OR processing of the original image and the image of FIG. 9 (B). Further, horizontal lines are extracted from the obtained image to obtain the image shown in FIG. This horizontal line extraction method can be performed by applying the method described above with reference to FIG. 5 to horizontal line extraction. By removing the horizontal lines thus extracted from the original image, the image shown in FIG. 9E is obtained.

【0035】以上の処理により、横線の除去が行なわれ
る。横線の除去された画像に対して、縦方向に対しても
同様の処理を実施することにより、枠内の図形のみが残
ることになる。横線と縦線の除去の順序は、どちらが先
であってもよい。または、横線の除去と縦線の除去を別
々に行ない、処理後の画像のAND処理を行なうことに
より、枠内の図形を得ることができる。
The horizontal lines are removed by the above processing. By performing the same process in the vertical direction on the image from which the horizontal lines have been removed, only the graphic in the frame remains. Either the horizontal line or the vertical line may be removed first. Alternatively, removal of horizontal lines and removal of vertical lines are performed separately, and AND processing of the processed images is performed, whereby the figure in the frame can be obtained.

【0036】このようにして処理された画像について、
残った画素数をカウントし、規定値以上の場合は、チェ
ックボックスがONと判断され、規定値未満の場合はチ
ェックボックスがOFFと判断される。図9(E)で
は、チェックの○印や、塗り潰し部分が欠けてしまうこ
とがあるが、最終的に画素数のカウントによりチェック
の有無を判定する場合には、形状の変化は影響しない。
Regarding the image processed in this way,
The number of remaining pixels is counted, and when the number of pixels is equal to or larger than the specified value, the check box is determined to be ON, and when the value is less than the specified value, the check box is determined to be OFF. In FIG. 9E, the check mark and the filled portion may be missing, but when the presence or absence of the check is finally determined by counting the number of pixels, the change in shape has no effect.

【0037】[0037]

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、イメージスキャナ、ファクシミリ等で読み取
った画像や、ネットワークを通して得られた単一色のみ
の画像に対して、特定形状のチェックボックスを認識
し、各チェックボックスのONまたはOFF、および、
無効を識別することができるという効果がある。
As is apparent from the above description, according to the present invention, a check box with a specific shape is provided for an image read by an image scanner, a facsimile, or an image of only a single color obtained through a network. Is recognized, ON or OFF of each check box, and
The effect is that invalidity can be identified.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の画像処理装置の一実施例を示すブロ
ック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an image processing apparatus of the present invention.

【図2】 本発明の画像処理装置の一実施例の動作を説
明するためのフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of an embodiment of the image processing apparatus of the present invention.

【図3】 マーキングを行なうためのチェックボックス
の例の説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of a check box for marking.

【図4】 第1の具体例における無効情報の抽出の処理
過程の説明図である。
FIG. 4 is an explanatory diagram of a process of extracting invalid information in the first specific example.

【図5】 縦線検出の一例の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of vertical line detection.

【図6】 連続成分の抽出処理の一例の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of continuous component extraction processing.

【図7】 第1の具体例におけるチェックボックス情報
の除去処理の一例の説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram of an example of a check box information removal process in the first specific example.

【図8】 第2の具体例における無効情報の抽出の処理
過程の説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram of a process of extracting invalid information in the second specific example.

【図9】 第2の具体例におけるチェックボックス情報
の除去処理の一例の説明図である。
FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of check box information removal processing according to a second specific example.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 領域検出手段、2 線分検出手段、3 マーク識別
手段。
1 area detecting means, 2 line segment detecting means, 3 mark identifying means.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 飯田 博史 神奈川県川崎市高津区坂戸3丁目2番1号 KSP R&D ビジネスパークビル 富士ゼロックス株式会社内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Hiroshi Iida 3-2-1 Sakado, Takatsu-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa KSP R & D Business Park Building Fuji Xerox Co., Ltd.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 画像に記載されたマークを認識する画像
処理装置において、前記画像中からマークの記載領域を
抽出する領域抽出手段と、該領域抽出手段により抽出さ
れたマークの記載領域内の線分を検出する線分検出手段
と、前記領域抽出手段により抽出されたマークの記載領
域に記載されたマークを検出するとともに前記線分検出
手段により検出された線分の長さがあらかじめ定めた閾
値以上の場合はそのマークを無効とするマーク識別手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
1. In an image processing apparatus for recognizing a mark written in an image, a region extracting means for extracting a mark writing region from the image, and a line in the mark writing region extracted by the region extracting means. A line segment detecting means for detecting a segment, and a threshold value for detecting the mark written in the area in which the mark is extracted by the area extracting means and the length of the line segment detected by the line segment detecting means is predetermined. In the above case, the image processing apparatus is provided with a mark identifying means for invalidating the mark.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US7864986B2 (en) * 2003-06-03 2011-01-04 Gravic, Inc. Optical mark reading that uses a disregard state as part of an unambiguous symbology of marks to fill into response bubbles
US8412004B2 (en) 2010-10-15 2013-04-02 Gravic, Inc. Dynamic response form symbology processing
US8503785B2 (en) 2010-01-15 2013-08-06 Gravic, Inc. Dynamic response bubble attribute compensation

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