JP2000172782A

JP2000172782A - 画像抽出装置

Info

Publication number: JP2000172782A
Application number: JP11365345A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Naoi; 聡直井; Atsuko Asakawa; 敦子浅川; Masanori Yabuki; 眞紀矢吹; Yoshinobu Hotta; 悦伸堀田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1999-01-01
Filing date: 1999-12-22
Publication date: 2000-06-23

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】枠に接触する文字画像から枠を抽出し、文字
を高品位に復元する。【解決手段】画素と画素が繋がっている部分パターン
を抽出する連結パターン抽出手段４０と、一文字枠を抽
出する一文字枠抽出手段４６と、一文字枠を除去した部
分パターンから直線を検出する直線抽出手段４１，４２
と、直線から枠を検出する枠検出手段４３と、枠を部分
パターンから分離して文字、図形又は記号を切り出す枠
分離手段４４とを備え、直線抽出手段は、一文字枠を除
去した部分パターン毎に、その画像全体に対して横長及
び縦長のマスク内で走査する手段と、マスク内のパター
ンの占める割合を算出する手段と、算出した値が所定値
より大きければそのマスク内を全てパターンとみなし、
所定値以下であればマスク内のパターンを削除すること
により縦横成分の抽出を行う手段とを含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像抽出装置に係わ
り、特にＯＣＲ等の手書き文字認識装置において文字
枠、罫線等に接触した文字、図形等を抽出するための画
像抽出装置に関する。手書き用の入出力装置として、手
書き文字認識装置の需要が増加している。この様な手書
き文字認識装置において個々の文字の高い認識率を実現
するためには、認識の前段階である文字の切出し処理が
正確に行われることが重要である。

【０００２】認識の対象となる文書としては、帳票等の
文字を書く位置を予め指定された文書がある。この様な
文書では、文字を書く位置を指定した枠等がドロップ・
アウト・カラーでなく、黒枠等の罫線と文字とが同じ色
や濃度で書かれている。従って、文字が指定した範囲内
にきれいに書かれていれば比較的高い認識率で自動認識
が可能であるが、手書き文字が少しでも指定範囲を越え
て指定範囲を示す枠又は罫線に接触したりはみだしたり
すると、認識率が著しく低下するという問題が生じてい
た。

【０００３】本発明は、上記問題に対して、罫線、枠等
に触れている文字、図形、記号等から文字、図形、記号
等だけを正確に抽出するための画像抽出装置に関するも
のである。つまり、本発明は、手書き用文字認識装置だ
けでなく、印刷文字認識装置や図面認識装置における文
字及び記号の切出し、画像中の罫線と物体、図形や文字
との接触部分の分離等のように、直線と広い意味での図
形が重なったパターンから図形だけを切り出す際に適用
することができる画像抽出装置に関する。

【０００４】

【従来の技術】本出願人は、先に特願平５‐１０３２５
７号にて図９７に示す如き画像抽出方式を提案した。処
理の対象となる入力パターンは、予め極端な傾きや回転
の補正、雑音の除去、かすれの穴埋め等の前処理を施さ
れた２値画像であり、例えば黒枠の帳票から枠を除去す
るものとする。つまり、文字枠に関しては、横に細長い
一行のブロック枠が複数個あり、又、その枠のサイズ、
位置及び傾きが分からないブロック枠に対して手書き文
字が書かれており、文字が枠と接触したり枠からはみ出
していても枠だけを除去する。

【０００５】画像抽出方式は、図９７に示す如く、連結
パターン抽出部４０と、線分検出部４１と、直線検出部
４２と、枠検出部４３と、枠分離部４４とからなる。連
結パターン抽出部４０は、枠もしくは罫線等の直線部分
と文字、図形もしくは記号とから構成される入力パター
ンから画素と画素が繋がっている部分パターンを抽出す
る。線分検出部４１は、細線化処理部を含み、隣接投影
により連結パターン毎に一定長さで線分又は直線の一部
を検出する。直線検出部４２は、得られた複数の線分又
は直線の一部を統合して長い直線を検出する。枠検出部
４３は、得られた複数の直線の間隔等により、文字枠を
構成する直線を抽出する。枠分離部４４は、枠と枠の交
点によりブロック枠を一文字毎の枠に分割して夫々の枠
の幅を算出し、その幅に従って連結パターンから文字枠
を分離する。

【０００６】他方、対象となる入力パターンから除去す
るべき枠が上記以外の枠の場合には、例えば特開昭６２
‐２１２８８８号公報や特開平３‐１２６１８６号公報
にて提案されているような枠抽出方法も提案されてい
る。これらの枠抽出方法によれば、位置やサイズ等のフ
ォーマット情報及び傾きに関する情報を予め帳票データ
として入力し、格納しておく。枠の除去は、これらの格
納された情報に基づいて行われる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、本出願が先
に提案した画像抽出方式では、以下のような問題点があ
り、まだ改善の余地がある。第１に、対象とする枠が一
文字枠及び横一行のブロック枠以外の場合、即ち、表形
式のブロック枠やフリーフォーマット枠の場合には、枠
抽出処理を行うことができなかった。第２に、線分検出
部４１は細線化部を含み細線化処理を行うので、処理時
間が非常に長かった。又、細線化処理を行うと、原画像
の直線性が失われてしまうので、例えば図９８（ａ）に
示す原画像が細線化により図９８（ｂ）に示す如くな
り、枠の抽出が難しくなってしまった。第３に、一つの
文字が互いに隣合う複数の一文字枠を接続してしまって
いる場合、探索によって直線の途中が途切れていること
が分かった時点で、ブロック枠でも一文字枠でもないと
みなして以降の処理を行わなかった。第４に、一文字枠
を除去する場合、探索を行って枠抽出をするため、探索
が失敗して枠抽出を行うことができないこともあった。

【０００８】上記第４の問題点を、図９９に示す具体的
な例で説明する。探索の開始点がＡの場合は、部分パタ
ーンの探索が、この例では上から下の方向へ、且つ、下
の方向へ進めない場合は左右に例えば枠の幅に対応する
所定の画素数分だけ進むので、探索が図９９中矢印で示
す如く良好に行われる。しかし、探索の開始点がＢの場
合は、部分パターンの探索を下の方向へ進めることはで
きず、又、左右に所定の画素数分進んでも下の方向には
部分パターンが存在しないので、図９９中矢印で示す如
く探索は失敗してしまう。従って、この後者の場合に
は、枠抽出を行うことができない。

【０００９】他方、特開昭６２‐２１２８８８号公報や
特開平３‐１２６１８６号公報にて提案されているよう
な枠抽出方法では、対象とする枠が表形式のブロック枠
等であっても、枠の抽出が可能である。しかし、その反
面、位置やサイズ等のフォーマット情報及び傾きに関す
る情報を予め帳票データとして入力し、格納しておくこ
とが前提となっているので、処理が文字枠自体の凹凸や
僅かな傾きの影響を受け易いという第５の問題点があっ
た。つまり、所定の位置からはみ出した文字枠を文字と
みなして文字枠の抽出時に抽出しなかったり、逆に文字
部分を枠として抽出してしまったりすることがあった。
更に、ユーザーによる各枠に関する情報の入力には非常
に時間がかかり、ユーザーに対する負担が大きいという
問題もあった。

【００１０】本発明は、上記問題点を改善するためにな
されたものであって、枠、罫線等の直線部分に触れてい
る文字、図形、記号等から枠、罫線等の直線部分を正確
に抽出及び分離して、文字、図形、記号等を正確に切り
出すことにより、枠、罫線等の直線部分に接触した文
字、図形、記号等を高品位で復元することができ、これ
らの認識率を著しく向上させることができる画像抽出装
置を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記第２の課題は、第１
の発明である、一文字枠を含む表形式のブロック枠又は
フリーフォーマット枠と、文字、図形もしくは記号とか
ら構成される画像から画素と画素が繋がっている部分パ
ターンを抽出する連結パターン抽出手段４０と、該連結
パターン抽出手段４０により抽出された部分パターンに
基づいて前記画像から一文字枠を抽出する一文字枠抽出
手段４６と、該連結パターン抽出手段４０により抽出さ
れ、一文字枠を該一文字枠抽出手段４６により除去され
た部分パターンから直線を検出する直線抽出手段４１，
４２と、該直線抽出手段４１，４２により検出された直
線から枠を構成する直線を検出する枠検出手段４３と、
該枠検出手段４３により検出された直線を部分パターン
から分離することにより文字、図形もしくは記号を切り
出す枠分離手段４４とを有し、該直線抽出手段４１，４
２は、該連結パターン抽出手段４０により抽出され該一
文字枠抽出手段４６により一文字枠を除去された部分パ
ターン毎に、一文字枠を除去された部分パターンの画像
全体に対して横長及び縦長の２種類のマスク内で走査を
行う手段と、前記マスク内のパターンの占める割合を算
出する手段と、算出された値が所定値より大きければそ
のマスク内を全てパターンとみなすと共に、算出された
値が所定値以下であればマスク内のパターンを削除する
ことにより縦横成分の抽出を行う手段とを含む、画像抽
出装置によって達成される。

【００１２】上記第１及び第５の課題は、第２の発明で
ある、一文字枠を含む表形式のブロック枠又はフリーフ
ォーマット枠と、文字、図形もしくは記号とから構成さ
れる画像から画素と画素が繋がっている部分パターンを
抽出する連結パターン抽出手段４０と、該連結パターン
抽出手段４０により抽出された部分パターンに基づいて
前記画像から一文字枠を抽出する一文字枠抽出手段４６
と、該連結パターン抽出手段４０により抽出され、一文
字枠を該一文字枠抽出手段４６により除去された部分パ
ターンから直線を検出する直線抽出手段４１，４２と、
該直線抽出手段４１，４２により検出された直線から枠
を構成する直線を検出する枠検出手段４３と、該枠検出
手段４３により検出された直線を部分パターンから分離
することにより文字、図形もしくは記号を切り出す枠分
離手段４４とを有し、該枠検出手段４３は、該直線検出
手段４１，４２で検出された横枠を構成する直線の候補
のうち所定値以上の長さのものを横枠として検出する手
段と、検出した横枠に基づいて隣接する横枠が２本の場
合には横一行のブロック枠又はフリーフォーマット枠を
検出すると共に、横枠が３本以上の場合には表形式のブ
ロック枠を検出する手段とを含む、画像抽出装置によっ
て達成される。

【００１３】上記第３の課題は、第３の発明である、一
文字枠を含む表形式のブロック枠又はフリーフォーマッ
ト枠と、文字、図形もしくは記号とから構成される画像
から画素と画素が繋がっている部分パターンを抽出する
連結パターン抽出手段４０と、該連結パターン抽出手段
４０により抽出された部分パターンに基づいて前記画像
から一文字枠を抽出する一文字枠抽出手段４６と、該連
結パターン抽出手段４０により抽出され、一文字枠を該
一文字枠抽出手段４６により除去された部分パターンか
ら直線を検出する直線抽出手段４１，４２と、該直線抽
出手段４１，４２により検出された直線から枠を構成す
る直線を検出する枠検出手段４３と、該枠検出手段４３
により検出された直線を部分パターンから分離すること
により文字、図形もしくは記号を切り出す枠分離手段４
４と、該直線抽出手段４１，４２における横枠検出が失
敗した部分パターンについて枠抽出及び除去処理を行う
枠抽出・除去手段４５とを有する画像抽出装置によって
達成される。

【００１４】上記第４の課題は、第４の発明である、一
文字枠を含む表形式のブロック枠又はフリーフォーマッ
ト枠と、文字、図形もしくは記号とから構成される画像
から画素と画素が繋がっている部分パターンを抽出する
連結パターン抽出手段４０と、該連結パターン抽出手段
４０により抽出された部分パターンに基づいて前記画像
から一文字枠を抽出する一文字枠抽出手段４６と、該連
結パターン抽出手段４０により抽出され、一文字枠を該
一文字枠抽出手段４６により除去された部分パターンか
ら直線を検出する直線抽出手段４１，４２と、該直線抽
出手段４１，４２により検出された直線から枠を構成す
る直線を検出する枠検出手段４３と、該枠検出手段４３
により検出された直線を部分パターンから分離すること
により文字、図形もしくは記号を切り出す枠分離手段４
４とを有し、該直線抽出手段４１，４２は、部分パター
ンから直線を検出するために線分の探索を行う際に、枠
であると判断された矩形線分内で最も細い部分を探索の
開始点とする手段を含む画像抽出装置によって達成され
る。

【００１５】第５の発明は、矩形で各矩形が分離した枠
と文字、図形もしくは記号とから構成される画像から、
枠を抽出する画像抽出装置において、画像を構成するパ
ターンから画素と画素が繋がっている部分パターンを抽
出する連結パターン抽出手段２１と、抽出された各部分
パターンに基づいて枠を抽出する枠抽出手段２２と、抽
出された部分パターン及び枠に基づいて文字と枠との交
点を算出する交点算出手段２５−１，２５−２と、枠の
線幅に応じて枠を挟む文字線分間の距離及び傾きの連続
性の判定基準を適応的に変化させ、前記距離及び傾きの
連続性に基づいて交点の対応付けを行う交点対応付け手
段５５，６１と、対応付けられた交点に基づいて枠内の
文字線分を抽出する枠内文字抽出手段５６とを有する画
像抽出装置である。

【００１６】第１の発明によれば、マスク処理を行うの
で、原画像の直線性を失うことなく、且つ、比較的短い
処理時間で線分を検出できる。第２の発明によれば、フ
ォーマット情報を必要とすることなく、表形式のブロッ
ク枠及びフリーフォーマット枠を抽出することができ
る。第３の発明によれば、直線に途切れが見つかり処理
が終ってしまっても、マッチング処理を行うことにより
一文字範囲を抽出して枠の抽出をすることができる。

【００１７】第４の発明によれば、線分の探索の成功率
を向上することができる。第５の発明によれば、枠に接
触している文字の文字幅より枠幅が大きい場合、枠が傾
斜している場合等であっても、交点の対応付け等をより
正確に行って文字の切出し精度を向上できる。

【００１８】

【発明の実施の形態】図１は、本発明になる画像抽出装
置の第１実施例を示す図である。処理の対象となる入力
パターンは、予め極端な傾きや回転の補正、雑音の除
去、かすれの穴埋め等の前処理を施された２値画像であ
るものとする。又、本実施例では便宜上黒枠の帳票から
枠を除去するものとする。つまり、サイズ、位置及び傾
きが分からない枠に対して手書き文字が書かれており、
文字が枠と接触したり枠からはみ出していても枠だけを
除去する。処理の対象となる枠は、図１８（ａ）に示す
規則的な表形式のブロック枠、同図（ｂ）に示す不規則
な表形式のブロック枠、同図（ｃ）に示すフリーフォー
マット枠を含む。

【００１９】本実施例では、図１に示す如く、連結パタ
ーン抽出部４０と、一文字枠抽出部４６と、線分検出部
４１と、直線検出部４２と、枠検出部４３と、枠分離部
４４と、枠抽出・除去部４５とが設けられている。連結
パターン抽出部４０は、枠もしくは罫線等の直線部分と
文字、図形もしくは記号とから構成される入力パターン
から画素と画素が繋がっている部分パターンを抽出す
る。一文字枠抽出部４６は、部分パターンから一文字枠
を抽出する。線分検出部４１は、一文字枠を除去された
パターンに対して、隣接投影により連結パターン毎に一
定長さで線分又は直線の一部を検出する。直線検出部４
２は、得られた複数の線分又は直線の一部を統合して長
い直線を検出する。枠検出部４３は、得られた複数の直
線の間隔等により、文字枠を構成する直線を抽出する。
枠分離部４４は、枠と枠の交点によりブロック枠を一文
字毎の枠に分割して夫々の枠の幅を算出し、その幅に従
って連結パターンから文字枠を分離する。枠抽出・除去
部４５は、直線検出部４２における横枠検出が失敗した
部分パターンについて後述する枠抽出・除去処理を行
う。

【００２０】尚、枠を分離した後の処理としては、例え
ば後述する図３６に示す文字／枠交点算出部２５ａ〜図
３７に示す連結パターン統合部３４までの処理が考えら
れる。連結パターン抽出部４０は、ラベリング部４０ａ
からなる。複数のブロック枠が配置される位置の相対的
な関係に依存することなく各パターンを安定に抽出する
ために、ラベリング部４０ａでは８連結で繋がっている
パターンをラベリングにより抽出する。このラベリング
により得られた部分パターンは、文字が接触していない
場合の枠、枠に接触していない文字或は文字の一部、文
字の接触している枠のうち、いずれかである。そこで、
これらの部分パターンを判別して枠を抽出する。又、ラ
ベリングで得られた部分パターンのサイズが後で必要と
なるので、部分パターンを矩形近似して得られる矩形の
角の座標をラベリングの処理中に算出しておく。

【００２１】本実施例では、一文字枠抽出部５６は図２
に示す如く、線分検出部１４１と、直線検出部１４２
と、枠検出部１４３と、枠分離部１４４とからなる。線
分検出部１４１は、隣接投影により連結パターン毎に一
定長さで線分又は直線の一部を検出する。直線検出部１
４２は、得られた複数の線分又は直線の一部を統合して
長い直線を検出する。枠検出部１４３は、得られた複数
の直線の間隔等により、文字枠を構成する直線を抽出す
る。枠分離部１４４は、枠と枠の交点によりブロック枠
を一文字毎の枠に分割して夫々の枠の幅を算出し、その
幅に従って連結パターンから一文字枠を分離する。図２
中、図１と実質的に同じ部分には同一符号を付す。

【００２２】線分検出部１４１は、細線化部４１ａ、隣
接投影部４１ｂ、縦横線分検出部４１ｃ及び横線分探索
部４１ｄからなる。細線化部４１ａは、ラベリングで得
られた部分パターン毎に細線化処理を行う。この細線化
処理は、線幅の太さを同じにして、枠だけに存在する長
い直線を抽出し易くするために行うものであり、細線化
処理自体としては、公知の技術を使用し得る。尚、部分
パターンの細線化処理前の原パターンは、細線化された
パターンとは別に記憶しておき、後述する線分の探索時
と枠分離時とに使用する。

【００２３】隣接投影部４１ｂは、細線化されたパター
ンを縦横複数に分割し、縦横夫々の分割範囲内で隣接投
影を算出して、ある一定の長さの線分或は直線の一部を
矩形近似により検出する。「隣接投影」とは、注目行又
は列の投影値に周囲の行又は列の投影値を足し合わせた
結果を、投影値とするものである。これにより、直線が
傾きによって複数行又は列にわたっていても、直線を検
出することができる。従って、隣接投影を用いることに
より、ブロック枠等の大きな枠で、かつ、枠が傾いてい
る場合であっても、枠を構成する直線を検出することが
可能である。例えば図３に示すようにｉ行の投影値をｐ
（ｉ）とすると、隣接投影値Ｐ（ｉ）は次の（１）式に
基づいて算出できる。尚、図３ではｊ＝１である。又、
列の投影値も行の投影値と同様に算出可能である。

【００２４】Ｐ（ｉ）＝ｐ（ｉ−ｊ）＋ｐ（ｉ−ｊ＋１）＋・・・＋ｐ（ｉ）＋・・・＋ｐ（ｉ＋ｊ）（１）図４は、隣接投影部４１ｂの処理の一実施例をより詳細
に説明する図であり、処理をソフトウェアで実現する場
合のフローチャートを示す。図４において、ステップＳ
３０１は連結パターン抽出部４０で得られた部分パター
ンを縦方向及び横方向の複数の部分で分割する。ステッ
プＳ３０２は、縦横夫々の分割範囲内で投影を算出す
る。ステップＳ３０３は、算出された夫々の投影値に周
囲の投影値を加算する。更に、ステップＳ３０４は、上
記（１）式に基づいて隣接投影値を算出する。

【００２５】縦横線分検出部４１ｃは、隣接投影部４１
ｂで算出された隣接投影値と縦横夫々の分割長との比が
所定のしきい値以上である部分を直線の候補のある位置
とする。又、例えば図５の部分ａのように、複数の行又
は列が続いて所定のしきい値以上となった場合は、それ
らをまとめた矩形範囲に直線があるものとする。検出さ
れた直線又は直線の一部は矩形近似されているため、以
後「矩形線分」と呼ぶ。

【００２６】尚、隣接投影でなく通常の投影を用いる
と、傾いている長い直線は検出不能なため、部分パター
ンの分割数を多くし、分割長を短くする必要がある。し
かし、分割長が短くなると、文字を構成している短い直
線も多数検出されてしまう。これに対し、本実施例では
上記隣接投影を用いているので、比較的長い直線をも検
出可能である。

【００２７】図６は、縦横線分検出部４１ｃの処理の一
実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウ
ェアで実現する場合のフローチャートを示す。図６にお
いて、ステップＳ３１１は隣接投影部４１ｂで算出され
た隣接投影値と縦横夫々の分割長との比が所定のしきい
値以上であるか否かを判定する。ステップＳ３１１の判
定結果がＮＯであれば、ステップＳ３１２で線分が存在
しないものと判断する。他方、ステップＳ３１１の判定
結果がＹＥＳであれば、ステップＳ３１３で線分が存在
するものと判断する。この場合、ステップＳ３１４はは
存在すると判断された線分が、その上下にある線分と接
しているか否かを判定する。ステップＳ３１４の判定結
果がＮＯであれば、ステップＳ３１４は存在すると判断
された線分を矩形線分とする。他方、ステップＳ３１４
の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ３１６は存在
すると判断された線分とその上下にある線分とを統合
し、ステップＳ３１７は統合された線分を矩形線分とす
る。

【００２８】横線分探索部４１ｄは、縦横線分検出部４
１ｃで検出された矩形線分のうち、横線分が途中で切れ
ていないかどうかを確かめるための探索を行う。探索の
開始点は、矩形線分のなかで一番細い部分とする。例え
ば図７に「白丸」で示す中点等の一定の場所を開始点と
すると、同図に示す如く開始点が文字の部分であった場
合に探索が失敗する可能性が高いが、「黒丸」で示す一
番細い部分は文字である可能性が低いため、より確実に
探索を行うことができる。

【００２９】図８は、横線分探索部４１ｄの処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。図８におい
て、ステップＳ３２１は縦横線分検出部４１ｃで検出さ
れた矩形線分のうち、最も線幅の細い部分を算出する。
ステップＳ３２２は、算出された最も線幅の細い部分を
開始点として、左右に探索を開始する。ステップＳ３２
３は探索を行い、ステップＳ３２４は分岐点が存在する
か否かを判定する。ステップＳ３２４の判定結果がＹＥ
Ｓであれば、ステップＳ３２５で分岐点を記憶する。
又、ステップＳ３２４の判定結果がＮＯ或はステップＳ
３２５の後で、ステップＳ３２６が矩形線分の端に達し
たか否か、或は、探索が失敗したか否かを判定する。ス
テップＳ３２６の判定結果がＮＯであれば、処理はステ
ップＳ３２３へ戻る。

【００３０】他方、ステップＳ３２６の判定結果がＹＥ
Ｓの場合は、ステップＳ３２７で探索を終了し、ステッ
プＳ３２８で分岐点を記憶したか否かを判定する。ステ
ップＳ３２８の判定結果がＮＯであれば、処理は後述す
るステップＳ３３３へ進む。ステップＳ３２８の判定結
果がＹＥＳであれば、ステップＳ３２９で記憶されてい
る分岐点に戻って、ステップＳ３３０で探索を行う。ス
テップＳ３３１は、矩形線分の端に達したか否か、或
は、探索が失敗したか否かを判定する。ステップＳ３３
１の判定結果がＮＯであれば、処理はステップＳ３３０
へ戻る。他方、ステップＳ３３１の判定結果がＹＥＳで
あれば、ステップＳ２３２で探索を終了し、ステップＳ
３３３で探索の終了点が矩形線分の左右の端に達したか
否かを判定する。ステップＳ３３３の判定結果がＮＯで
あれば、ステップＳ３３４は矩形線分が横線分ではない
と判断する。又、ステップＳ３３３の判定結果がＹＥＳ
であれば、ステップＳ３３５は矩形線分が横線分である
と判断する。

【００３１】図２の説明に戻ると、直線検出部１４２
は、線分統合部４２ａ、直線検出部４２ｂ、線分統合部
４２ｃ及び直線検出部４２ｂからなる。線分統合部４２
ａ及び直線検出部４２ｂは、横線分に対して設けられて
おり、線分統合部４２ｃ及び直線検出部４２ｂは縦線分
に対して設けられている。直線検出部１４２は、図９
（ａ）に示す線分ｙ，ｚのように、途中で途切れていな
い矩形線分同士が接触或は繋がっていれば、これらの矩
形線分を統合して長い直線とする。更に、図９（ａ）に
示す線分ｘ，ｙのように、矩形線分が互いに繋がってい
なくても、垂直方向の距離が上記隣接投影の際加える行
又は列数ｊ以内であれば、これらの矩形線分を統合して
長い直線とする。直線検出部４２ｂは、線分統合部４２
ａで統合された直線の長さと、部分パターンを近似する
矩形の長さとの比が所定のしきい値以上であれば、横枠
を構成する直線の候補であると判断する。尚、直線検出
部４２ｂは、図９（ｂ）に示すように、線分統合部４２
ａで統合された線分ｘの左上の座標と線分ｚの右上の座
標を結んだ直線の傾きから、統合された直線の傾き、即
ち、部分パターンの傾きを求める。この部分パターンの
傾きは、後述する処理において用いられる。縦線分につ
いては、線分統合部４２ｃ及び直線検出部４２ｂによ
り、検出された全ての矩形線分について、上記線分統合
部４２ａ及び直線検出部４２ｂと同様な処理を行う。つ
まり、線分統合部４２ｃは矩形線分の統合を行って直線
を検出し、直線検出部４２ｂは検出された直線を矩形近
似して縦枠を構成する直線の候補であると判断する。

【００３２】図１０は、直線検出部１４２の線分統合部
４２ａ及び線分統合部４２ｃの処理の一実施例をより詳
細に説明する図であり、処理をソフトウェアで実現する
場合のフローチャートを示す。図１０において、ステッ
プＳ３４１は検出された矩形線分同士の距離を算出す
る。ステップＳ３４２は、算出された距離が隣接投影の
際加える行又は列数以内であるか否かを判定する。ステ
ップＳ３４２の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ３
４３で矩形線分の統合は行わないものとする。他方、ス
テップＳ３４２の判定結果がＹＥＳであれば、ステップ
Ｓ３４４は矩形線分の統合を行う。

【００３３】再び図２の説明に戻ると、枠検出部１４３
は、横枠検出部４３ａ、探索部４３ｂ、線間隔算出部４
３ｃ、ヒストグラム作成部４３ｄ及び縦枠検出部４３ｅ
からなる。横枠検出部４３ａは、直線検出部４２の直線
検出部４２ｂで検出された横枠を構成する直線の候補か
ら、横枠を検出する。本実施例では、横一行、かつ、一
文字ずつ等間隔の枠を持つブロック枠を対象としている
ため、得られた横方向の直線の中で最外郭のものを横枠
とする。探索部４３ｂは、縦枠を検出するため、直線検
出部１４２の直線検出部４２ｄで検出された縦枠を構成
する直線の候補及び横枠検出部４３ａで検出された横枠
に基づいて、縦線分の探索を行う。具体的には、縦枠の
候補の直線が、横枠検出部４３ａで得られた上下の横枠
まで達しているか、或は、途中で途切れていないかを、
探索により調べる。探索方法は、横線の場合と同様に、
矩形範囲内で一番細いところを開始点とする。探索の結
果、上下共に横枠に達している縦直線は縦枠の候補と
し、その他は文字の一部分とみなして省く。次に、線間
隔算出部４３ｃで、縦線の候補に残った縦直線同士の間
隔を算出する。又、ヒストグラム作成部４３ｄは、算出
された線間隔とその出現頻度をヒストグラムに示し、縦
枠検出部４３ｅは、著しく他と異なる間隔を形成する縦
直線を縦枠の候補から除外することにより、縦枠の候補
から除外されなかった縦直線を縦枠であるものとする。

【００３４】図１１は、探索部４３ｂの処理の一実施例
をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェアで
実現する場合のフローチャートを示す。同図中、図８と
実質的に同じステップには同一符号を付し、その説明は
省略する。図１１において、ステップＳ３４２は、最も
細い部分を開始点として上下に探索を開始する。ステッ
プＳ３４６及びステップＳ３５１は、夫々上下の横枠に
達したか、或は、探索が失敗したか否かを判定する。ス
テップＳ３５３は、探索終了点が上下の横枠に達したか
否かを判定する。ステップＳ３５３の判定結果がＮＯで
あればステップＳ３５４は縦枠の可能性がないと判断
し、判定結果がＹＥＳであればステップＳ３５５は縦枠
の可能性があると判断する。

【００３５】次に、図２の枠分離部１４４の説明をす
る。枠分離部１４４は、枠交点算出部４４ａ、一文字範
囲分離部４４ｂ、投影部４４ｃ、直線検出部４４ｄ、枠
探索部４４ｅ、辺幅算出部４４ｆ、枠除去部４４ｇ及び
接触文字補間部４４ｈとからなる。枠交点算出部４４ａ
は、枠検出部１４３から得られた縦枠及び横枠から、縦
枠と横枠との交点を算出する。図１２に示す例では、交
点Ａ１，Ｂ１，Ａ２，Ｂ２，・・・を算出する。そし
て、一文字範囲分離部４４ｂは、図１２に示すように、
算出した交点を用いて（Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４）、
（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４）、・・・という具合に、左
から一文字ずつの範囲に分離して行く。この結果、夫々
の分離部分は一文字枠と同様になる。投影部４４ｃは、
各分離部分の投影を算出し、直線検出部４４ｄは、得ら
れた投影から直線を検出する。より具体的には、直線検
出部４４ｄは、各分離部分の各行及び列の投影値と各分
離部分を矩形近似して得た矩形との夫々の比を計算し、
その比より文字枠を構成する直線の候補を求める。枠探
索部４４ｅは、文字枠を構成する直線の候補の中から直
線間の距離を算出し、文字枠を構成する最外郭の直線を
抽出することにより、各文字枠を探索して文字枠の位置
を求める。辺幅算出部４４ｆは、最外郭の直線に隣接す
る候補直線を求め、探索された文字枠の各辺の線幅を算
出する。枠除去部４４ｇは、各辺の最外郭の直線の位置
及び算出された各辺の線幅に基づいての一文字枠を一つ
ずつ除去する。接触文字補間部４４ｈは、文字枠が除去
されることによって欠けてしまった文字部分を補間す
る。これにより、文字枠を除去されて文字が一文字ずつ
切り出されて行く。

【００３６】尚、枠が図１３のように傾いていると、各
枠の上下に除去されない部分ｒａ，ｒｂ，ｒｃ，ｒｄが
残ってしまうこともある。そこで、上記直線検出部１４
２で求めた傾きが比較的大きい場合は、枠除去部４４ｇ
での枠の除去範囲を少し多めにしても良い。図１４及び
図１５は、本実施例により文字を切り出した場合の一例
を説明する図である。図１４（ａ）は原パターンを示
し、同図（ｂ）は図２の枠分離部４４の枠除去部４４ｇ
により抽出された枠を示す。図１５（ａ）は枠分離部４
４の枠除去部４４ｇで枠を抽出することにより切り出さ
れた文字を示し、同図（ｂ）は枠分離部４４の接触文字
補間部４４ｈにより補間された文字を示す。

【００３７】以上説明したように、抽出された部分パタ
ーンのうち一文字ずつ枠で仕切られている一文字枠に対
し、各部分パターンから直線を抽出し、抽出された直線
が枠であるか否かを判断し、文字領域を残して一文字枠
の枠線を消去する。尚、一文字枠の抽出方法は図２の方
法に限定されるものではなく、例えば後述する図２９の
連結パターン抽出部１、線幅の太い直線抽出部２、線幅
の細い直線抽出部３及び枠抽出部４からなる部分により
一文字枠の抽出を行っても良い。

【００３８】図１に戻って説明すると、線分検出部４１
は、マスク処理部４１Ａ、隣接投影部４１ｂ、縦横線分
検出部４１ｃ及び横線分探索部４１ｄからなる。マスク
処理部４１Ａは、ラベリングで得られた部分パターンか
ら一文字枠を除去した部分パターン毎に以下に説明する
マスク処理を行う。このマスク処理は、一文字枠を除去
された原部分パターンの画像全体に対して横長及び縦長
の２種類のマスク内で走査を行い、マスク内のパターン
の占める割合を算出する。算出された値が所定値より大
きければ、そのマスク内を全てパターンとみなす。他
方、算出された値が所定値以下であれば、マスク内のパ
ターンを削除することにより縦横成分の抽出を行う。複
数の行又は列が続いて上記割合が所定値より大きくなる
と、それらの行又は列をまとめて矩形範囲を作成し、そ
の矩形範囲の中心線を処理結果とする。

【００３９】尚、マスク処理の結果に得られる線分間で
隙間が開かないようにするには、マスク処理を行う範囲
に各々重なりを持たせれば良い。図１６は、縦×横が１
×６画素の矩形範囲を指定するマスクにより横成分を抽
出する場合を説明する図である。同図中、（ａ）は互い
に重なり合ったマスク「１」〜「９」を示す。又、同図
（ｂ）は原部分パターンの画像の一例を示し、同図
（ｃ）は（ａ）に示すマスクを用いてマスク処理を行っ
た場合に抽出される横成分を示す。同図中、黒い丸印が
抽出された横成分の画素を表す。

【００４０】図１７は、マスク処理部４１Ａの処理の一
実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウ
ェアで実現する場合のフローチャートを示す。図１７に
おいて、ステップＳ１は、原部分パターンの画像全体に
対して横長及び縦長の２種類のマスク内で走査を行う。
ステップＳ２は、マスク内のパターンの占める割合、即
ち、マスクの大きさに対するマスク内のパターンの面積
を算出し、この割合が所定値より大きいか否かを判断す
る。ステップＳ２の判断結果がＮＯであれば、ステップ
Ｓ３で縦成分又は横成分がないと判断して処理が終る。
他方、ステップＳ２の判断結果がＹＥＳの場合は、ステ
ップＳ４でマスク内を全てパターンとみなし、全てを縦
成分又は横成分とする。ステップＳ５は、得られた成分
が上下の成分又は左右の成分と接しているか否かを判断
する。ステップＳ５の判断結果がＮＯであると、ステッ
プＳ６で得られた成分を処理結果として出力する。

【００４１】ステップＳＳ５の判断結果がＹＥＳの場合
は、ステップＳ７で接している成分を統合し、ステップ
Ｓ８で統合された成分から矩形範囲を作成する。ステッ
プＳ９は作成された矩形範囲の中心線を算出し、ステッ
プＳ１０はその中心線を処理結果として出力する。尚、
部分パターンのマスク処理前の原部分パターンは、マス
ク処理されたパターンとは別に記憶しておき、後述する
線分の探索時と枠分離時とに使用する。

【００４２】隣接投影部４１ｂは、図２に示す隣接投影
部４１ｂと同様に、マスク処理されたパターンを縦横複
数に分割し、縦横夫々の分割範囲内で隣接投影を算出し
て、ある一定の長さの線分或は直線の一部を矩形近似に
より検出する。これにより、直線が傾きによって複数行
又は列にわたっていても、直線を検出することができ
る。従って、隣接投影を用いることにより、ブロック枠
等の大きな枠で、かつ、枠が傾いている場合であって
も、枠を構成する直線を検出することが可能である。

【００４３】縦横線分検出部４１ｃは、図２に示す縦横
線分検出部４１ｃと同様に、隣接投影部４１ｂで算出さ
れた隣接投影値と縦横夫々の分割長との比が所定のしき
い値以上である部分を直線の候補のある位置とする。
又、例えば図５の部分ａのように、複数の行又は列が続
いて所定のしきい値以上となった場合は、それらをまと
めた矩形範囲に直線があるものとする。検出された直線
又は直線の一部は矩形近似されているため、「矩形線
分」と呼ぶ。

【００４４】尚、隣接投影でなく通常の投影を用いる
と、傾いている長い直線は検出不能なため、部分パター
ンの分割数を多くし、分割長を短くする必要がある。し
かし、分割長が短くなると、文字を構成している短い直
線も多数検出されてしまう。これに対し、本実施例では
上記隣接投影を用いているので、比較的長い直線をも検
出可能である。

【００４５】横線分探索部４１ｄは、図２に示す横線分
探索部４１ｄと同様に、縦横線分検出部４１ｃで検出さ
れた矩形線分のうち、横線分が途中で切れていないかど
うかを確かめるための探索を行う。探索の開始点は、矩
形線分のなかで一番細い部分とする。例えば図７に「白
丸」で示す中点等の一定の場所を開始点とすると、同図
に示す如く開始点が文字の部分であった場合に探索が失
敗する可能性が高いが、「黒丸」で示す一番細い部分は
文字である可能性が低いため、より確実に探索を行うこ
とができる。

【００４６】図１の説明に戻ると、直線検出部４２は、
線分統合部４２ａ、直線検出部４２ｂ、線分統合部４２
ｃ及び直線検出部４２ｄからなる。線分統合部４２ａ及
び直線検出部４２ｂは、横線分に対して設けられてお
り、線分統合部４２ｃ及び直線検出部４２ｂは縦線分に
対して設けられている。直線検出部４２は、前記した図
９（ａ）に示す線分ｙ，ｚのように、途中で途切れてい
ない矩形線分同士が接触或は繋がっていれば、これらの
矩形線分を統合して長い直線とする。更に、図９（ａ）
に示す線分ｘ，ｙのように、矩形線分が互いに繋がって
いなくても、垂直方向の距離が上記隣接投影の際加える
行又は列数ｊ以内であれば、これらの矩形線分を統合し
て長い直線とする。直線検出部４２ｂは、線分統合部４
２ａで統合された直線の長さと、部分パターンを近似す
る矩形の長さとの比が所定のしきい値以上であれば、横
枠を構成する直線の候補であると判断する。尚、直線検
出部４２ｂは、図９（ｂ）に示すように、線分統合部４
２ａで統合された線分ｘの左上の座標と線分ｚの右上の
座標を結んだ直線の傾きから、統合された直線の傾き、
即ち、部分パターンの傾きを求める。この部分パターン
の傾きは、後述する処理において用いられる。縦線分に
ついては、線分統合部４２ｃ及び直線検出部４２ｂによ
り、検出された全ての矩形線分について、上記線分統合
部４２ａ及び直線検出部４２ｂと同様な処理を行う。つ
まり、線分統合部４２ｃは矩形線分の統合を行って直線
を検出し、直線検出部４２ｂは検出された直線を矩形近
似して縦枠を構成する直線の候補であると判断する。

【００４７】再び図１の説明に戻ると、枠検出部４３
は、横枠検出部４３ａ、探索部４３ｂ、線間隔算出部４
３ｃ、ヒストグラム作成部４３ｄ、縦枠検出部４３ｅ及
び隣接横枠選択部４３Ｆからなる。横枠検出部４３ａ
は、直線検出部４２の直線検出部４２ｂで検出された横
枠を構成する直線の候補から、横枠を検出する。本実施
例では、一文字枠が除去されている図１８に示す如き枠
を対象としているため、得られた横方向の直線の中でラ
ベルサイズと比較して所定値以上の長さのものを横枠と
する。隣接横枠選択部４３Ｆは、横枠検出部４３ａで検
出した横枠に基づいて、隣接する２本の横枠を選択す
る。例えば、横枠が２本の場合には横一行のブロック枠
又はフリーフォーマット枠であることがわかり、横枠が
３本以上の場合には表形式のブロック枠であることがわ
かる。探索部４３ｂは、縦枠を検出するため、直線検出
部４２の直線検出部４２ｄで検出された縦枠を構成する
直線の候補及び横枠検出部４３ａで検出した横枠に基づ
いて、縦線分の探索を行う。具体的には、縦枠の候補の
直線が、横枠検出部４３ａで得られた上下の横枠まで達
しているか、或は、途中で途切れていないかを、探索に
より調べる。探索方法は、横線の場合と同様に、矩形範
囲内で一番細いところを開始点とする。探索の結果、上
下共に横枠に達している縦線は縦枠の候補とし、その他
は文字の一部分とみなして省く。次に、線間隔算出部４
３ｃで、縦線の候補に残った縦線同士の間隔を算出す
る。又、ヒストグラム作成部４３ｄは、算出された線間
隔とその出現頻度をヒストグラムに示し、縦枠検出部４
３ｅは、処理の対象が図１８（ａ）に示す如き規則的な
表形式のブロック枠の場合、隣接横枠選択部４３ｆによ
り検出された２本の隣合う横枠に挟まれた範囲内の縦線
のうち、著しく他と異なる間隔を形成する縦線を縦枠の
候補から除外することにより、縦枠の候補から除外され
なかった縦線を縦枠であるものとする。

【００４８】本実施例では、横枠が２本で縦枠が左端と
右端の２本しかない場合、抽出する枠がフリーフォーマ
ット枠であるとみなす。しかし、枠抽出の際、長い直線
は傾きがある場合に検出しにくいので、図１９に示す如
く一定長さの単位に分割する。又、分割された部分がフ
リーフォーマット枠中のどの位置に対応するかで、消去
する枠の本数と位置を変化させる。つまり、分割された
部分がフリーフォーマット枠の左端位置に対応していれ
ば、左、上及び下の枠を消去する。分割された部分がフ
リーフォーマット枠の右端位置に対応していれば、右、
上及び下の枠を消去する。又、分割された部分がフリー
フォーマット枠の中間位置に対応していれば、上及び下
の枠のみをを消去する。

【００４９】他方、抽出する枠が表形式のブロック枠で
ある場合、隣接横枠選択部４３ｆは、横枠のうち隣合う
２本ずつを選択し、図２０に示す如く各隣合う２本の横
枠を上下の横枠とする一行のブロック枠が縦に重なって
いるものとみなす。従って、この場合は一行ずつ１ブロ
ック枠の場合と同様の処理を行うことが可能である。
尚、処理の対象が図１８（ｂ）に示す如き不規則な表形
式のブロック枠の場合、縦枠検出部４３ｅは、縦枠の候
補に残った縦線同士の間隔（距離）が文字サイズと比較
して極端に小さいと、その縦線を縦枠の候補から除外す
ることにより、縦枠の候補から除外されなかった縦線を
縦枠であるものとする。又、処理の対象が図１８（ａ）
に示す如き規則的な表形式のブロック枠の場合、隣接横
枠選択部４３ｆにより検出された２本の隣合う横枠に挟
まれた範囲内の縦線のうち、著しく他と異なる間隔を形
成する縦線を縦枠の候補から除外することにより、縦枠
の候補から除外されなかった縦線を縦枠であるものとす
る。

【００５０】図２１は、枠検出部４３全体の処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。図２１にお
いて、ステップＳ８１は、直線検出部４２の直線検出部
４２ｂで検出された横枠を構成する直線の候補が所定値
以上の長さを有するか否かを判断する。ステップＳ８１
の判断結果がＮＯであると、ステップＳ８２は横枠を構
成する直線の候補が横枠でないと判断して処理を終え
る。他方、ステップＳ８１の判断結果がＹＥＳの場合
は、ステップＳ８３で横枠を構成する直線の候補から横
枠を検出する。ステップＳ８４は、検出した横枠に基づ
いて、隣接する２本の横枠を選択する。又、ステップＳ
８５は、選択された隣接する２本の横枠に挟まれた範囲
を一つのブロック枠とみなす。

【００５１】次に、縦枠を検出するため、ステップＳ８
６は直線検出部４２の直線検出部４２ｄで検出された縦
枠を構成する直線の候補に基づいて縦線を検出し、ステ
ップＳ８７は検出された縦枠及び横枠に基づいて縦線分
の探索を行う。ステップＳ８８は、縦枠の候補の直線が
検出された上下の横枠まで達しているか否かを判断す
る。ステップＳ８８の判断結果がＮＯであると、ステッ
プＳ８９で検出された縦枠の候補の縦線を縦枠の候補か
ら除外して処理を終える。他方、ステップＳ８８の判断
結果がＹＥＳの場合は、ステップＳ９１で検出された縦
枠の候補の縦線を縦枠の候補とする。

【００５２】ステップＳ９２は、処理の対象が規則的な
表形式のブロック枠か不規則な表形式のブロック枠であ
るかを判断する。処理の対象が規則的な表形式のブロッ
ク枠である場合は、ステップＳ９３で縦線の候補に残っ
た縦線同士の間隔を算出すると共に、算出された線間隔
とその出現頻度の関係を表すヒストグラムを算出する。
ステップＳ９４は、処理の対象が図１８（ａ）に示す如
き規則的な表形式のブロック枠の場合、検出された２本
の隣合う横枠に挟まれた範囲内の縦線のうち、著しく他
と異なる間隔を形成する縦線を縦枠の候補から除外する
ことにより、縦枠の候補から除外されなかった縦線を縦
枠であるものとする。ステップＳ９５は、以上のように
得られた横枠及び縦枠に基づいて枠を抽出して、枠抽出
処理を終える。

【００５３】尚、ステップＳ９２において処理の対象が
不規則な表形式のブロック枠であると判断されると、ス
テップＳ９６で縦枠の候補の縦線を全て縦枠とみなし、
処理はその後ステップＳ９５へ進む。次に、図１の枠分
離部４４の説明をする。枠分離部４４は、枠交点算出部
４４ａ、分離部４４Ｂ、投影部４４ｃ、枠分割部４４
Ｄ、直線検出部４４ｄ、枠探索部４４ｅ、辺幅算出部４
４ｆ、枠除去部４４ｇ及び接触文字補間部４４ｈとから
なる。枠交点算出部４４ａは、枠検出部４３から得られ
た縦枠及び横枠から、縦枠と横枠との交点を算出する。
図２２に示す例では、交点Ａ１，Ｂ１，Ａ２，Ｂ２，・
・・を算出する。そして、分離部４４Ｂは、図２２に示
すように、算出した交点を用いて（Ａ１，Ａ２，Ａ３，
Ａ４）、（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４）、・・・という具
合に、左から四方を枠線で囲まれた部分を１つずつ分離
して行く。又、図２２中、Ｃ１及びＣ２の如く横線と縦
線との長さの比が所定値以下の場合は、各分離部分が一
文字枠と同様になる。投影部４４ｃは、各分離部分の投
影を算出し、直線検出部４４ｄは、得られた投影から直
線を検出する。より具体的には、直線検出部４４ｄは、
各分離部分の各行及び列の投影値と各分離部分を矩形近
似して得た矩形との夫々の比を計算し、その比より文字
枠を構成する直線の候補を求める。尚、投影値の算出方
法については、後述する第２実施例と共により詳細に説
明する。枠探索部４４ｅは、文字枠を構成する直線の候
補の中から直線間の距離を算出し、文字枠を構成する最
外郭の直線を抽出することにより、各文字枠を探索して
文字枠の位置を求める。辺幅算出部４４ｆは、最外郭の
直線に隣接する候補直線を求め、探索された文字枠の各
辺の線幅を算出する。枠除去部４４ｇは、各辺の最外郭
の直線の位置及び算出された各辺の線幅に基づいての文
字枠を一つずつ除去する。接触文字補間部４４ｈは、文
字枠が除去されることによって欠けてしまった文字部分
を補間する。これにより、文字枠を除去されて文字が一
文字ずつ切り出されて行く。

【００５４】尚、図２２中、Ｃ３の如く横線と縦線との
長さの比が所定値より大きい場合は、同図に示すように
各々の分割部分の位置に応じて消去する枠線の本数と位
置を変化させて枠線の消去を行う。具体的には、枠分割
部４４Ｄで枠をフリーフォーマット枠の場合と同様に複
数の分離部分に分割する。更に、投影部４４ｃ〜接触文
字補間部４４ｈは、枠分割部４４Ｄから得られる各分離
部分に対して上記処理を施す。

【００５５】図２３は、枠分離部４４全体の処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。図２３にお
いて、ステップＳ１０１は、枠検出部４３から得られた
縦枠及び横枠から縦枠と横枠との交点を算出する。ステ
ップＳ１０２は、算出した交点を用いて、左から四方を
枠線で囲まれた部分を１つずつ分離して行く。ステップ
Ｓ１０３は、横線と縦線との長さの比が所定値より大き
いか否かを判断する。横線と縦線との長さの比が所定値
以下の場合はステップＳ１０３の判断結果がＮＯであ
り、各分離部分が一文字枠と同様になるので、ステップ
Ｓ１０４で一文字枠の場合と同様に枠の抽出及び除去を
行い枠分離処理を終える。

【００５６】他方、ステップＳ１０３の判断結果がＹＥ
Ｓの場合は、各々の分割部分の位置に応じて消去する枠
線の本数と位置を変化させて枠線の消去を行う。つま
り、ステップＳ１０５で枠線で囲まれた部分をフリーフ
ォーマット枠の場合と同様に複数の分離部分に分離し、
ステップＳ１０６で分離部分毎に枠の位置を格納する。
又、ステップＳ１０７は、この様にして得られた分離部
分毎に、一文字枠の場合と同様に枠の抽出及び除去を行
い枠分離処理を終える。

【００５７】次に、図１の枠抽出・除去部４５の説明を
する。枠抽出・除去部４５は、直線検出部４５ａと、マ
ッチング処理部４５ｂと、枠処理部４５ｃとからなる。
直線検出部４５ａは、直線検出部４２における横枠探索
が失敗した部分パターンに対して、途中で途切れている
線分も含めて線分の統合を行う。マッチング処理部４５
ｂは、統合後の横線が部分パターンの大きさと比較して
所定値以上の長さを有する場合、その横線を横枠とみな
す。又、２本の隣合う横線の間にある縦線のうち、上下
の横線まで達しているものを縦枠の候補とする。この様
にして得られた枠及び枠の候補によって形成される矩形
範囲と、同一画像にあり上記一文字枠抽出部４６により
抽出済の一文字枠とのマッチングをとることにより、一
文字枠範囲を抽出する。枠処理部４５ｃは、マッチング
処理部４５ｂから得られる各一文字枠範囲に対して一文
字枠の場合と同様に枠の抽出及び除去の処理を行う。

【００５８】従って、例えば図２４（ａ）に示す如き隣
合う一文字枠が文字によって繋がっている原画像であっ
ても、良好に枠の抽出及び除去を行うことができる。つ
まり、この様な場合には、部分パターンの大きさだけで
は一文字枠とブロック枠との区別がつかないので、線分
検出部４１まではブロック枠の場合と同様の処理が行わ
れる。又、直線検出部４２は、探索により横線が途中で
途切れていることを検出するので、この途切れた横線は
ブロック枠を構成する直線とは認識されない。このた
め、処理は枠抽出・除去部４５へ移り、直線検出部４５
ａで直線検出部４２における横枠探索が失敗した部分パ
ターンに対して、途中で途切れている線分も含めて横線
の統合を行う。又、マッチング処理部４５ｂは、図２４
（ｂ）に示すように、上記の如き既に抽出済の一文字枠
とのマッチングを行う。これにより、図２４（ｃ）に示
す如き一文字枠への分離が可能となる。

【００５９】図２５は、枠抽出・除去部４５全体の処理
の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフ
トウェアで実現する場合のフローチャートを示す。図２
５において、ステップＳ１１１は、直線検出部４２にお
ける横枠探索が失敗した部分パターンに対して、途中で
途切れている線分も含めて線分の探索を行う。ステップ
Ｓ１１２は、探索の結果、線分が途切れているか否かを
判断する。ステップＳ１１２の判断結果がＮＯであれ
ば、図２１と共に説明した枠検出処理が続けられる。他
方、ステップＳ１１２の判断結果がＹＥＳの場合は、ス
テップＳ１１３で直線を検出することにより横線の統合
を行う。ステップＳ１１４は、四方を直線で囲まれた部
分を抽出し、ステップＳ１１５は抽出された四方を直線
で囲まれた部分が同一画像中の一文字枠の大きさと略同
じであるか否かを判断する。ステップＳ１１５の判断結
果がＮＯであれば、ステップＳ１１６で四方を直線で囲
まれた部分が一文字枠ではないと判断して処理を終え
る。他方、ステップＳ１１５の判断結果がＹＥＳであれ
ば、ステップＳ１１７で四方を直線で囲まれた部分を一
文字枠と同等の一文字範囲として認識し、一文字枠の場
合と同様に枠の抽出及び除去の処理を行う。

【００６０】ところで、枠検出部４３内の探索部４３ｂ
で線分の探索を行う場合、図９９と共に説明したような
探索の失敗が起こる可能性がある。そこで、例えば図２
１中ステップＳ８７における探索を行う際に、図２６に
示す如く枠であると判断された矩形線分内で最も細い部
分を探索の開始点とすることにより、探索の成功率を向
上し得る。図２６に示す枠は図９９に示した枠と同一で
あるが、図２６では線分の探索が成功することがわか
る。

【００６１】図２７及び図２８は、本実施例により文字
を切り出した場合の一例を説明する図である。図２７
（ａ）は図１に示す連結パターン抽出部４０から得られ
る原パターンを示し、同図（ｂ）は図１に示す一文字枠
抽出部４６により一文字枠を除去した後のパターンを示
す。又、図２７（ｃ）は同図（ｂ）のパターンに対して
図１に示す線分検出部４１内のマスク処理部４１Ａでマ
スク処理を行った後のパターンを示す。図２８（ａ）は
図２７（ｃ）に示すパターンに基づいて図１に示す枠分
離部４４内の枠除去部４４ｇで抽出した枠を示し、図２
８（ｂ）は枠除去部４４ｇで図２８（ａ）に示す枠を除
去することにより切り出した文字を示す。

【００６２】以上説明したように、本実施例において
は、次のような特徴１）〜６）を有する。１）傾きのある表形式のブロック枠やフリーフォーマッ
ト枠であっても、確実に文字枠を抽出し除去することが
できる。２）細線化処理の代わりにマスク処理を行うので、処理
時間を短縮することができる。

【００６３】３）細線化処理の代わりにマスク処理を行
うので、原画像の持つ直線性を保つことができ、これに
より直線検出が容易に行える。４）フリーフォーマット枠又は表形式のブロック枠のう
ち、４辺を枠で囲まれた矩形部分の中で横の長さの縦の
長さに対する比が所定値以上となった部分を複数の部分
に分割するので、傾きのある場合でも確実に枠を抽出し
除去することができる。

【００６４】５）横線の探索が失敗した場合にはマッチ
ング処理を行うので、複数の枠が文字を介して繋がって
いても確実に一文字枠の範囲毎に分離するので、枠を確
実に抽出し除去することができる。６）枠の抽出の際、枠であると判断された矩形線分の内
部で最も細い部分を枠探索の開始点とすることにより、
より確実に枠を抽出することができる。

【００６５】ところで、本出願人は、先に図２９に示す
如き画像抽出装置を特願平５‐１０３２５７号にて提案
している。同図中、連結パターン抽出部１は、枠もしく
は罫線等の直線部分と文字、図形もしくは記号とから構
成される画像から画素と画素が繋がっている部分パター
ンを抽出する。線幅の太い直線抽出部２は、連結パター
ン抽出部１において抽出された部分パターンの投影を求
めることにより部分パターン毎に連結パターンのサイズ
の縦、横の長さに相当する線幅の太い枠、罫線等の直線
を抽出する。線幅の細い直線抽出部３は、線幅の太い直
線抽出部２で抽出されなかった枠、罫線等の直線を抽出
する。枠抽出部４は、抽出された複数の直線から枠を構
成する４辺を抽出する。つまり、枠抽出部４は、線幅の
太い直線抽出部２或は線幅の細い直線抽出部３で抽出さ
れた直線のうち、部分パターンの最外郭の直線を求める
ことにより枠を検出する。連結パターン属性付加部５
は、連結パターンに枠、罫線等の直線が存在するかどう
かを調べ、存在しなかったら文字、図形もしくは記号又
はその一部から構成されるパターン（ハ）の属性を付加
する。又、連結パターン属性付加部５は、枠、罫線等の
直線分離後、文字、図形もしくは記号又はその一部の部
分パターンが存在するか否かに応じて、枠、罫線等の直
線パターン（ロ）の属性、枠、罫線等の直線に接触した
文字、図形もしくは記号又はその一部のパターン（イ）
の属性を付加する。

【００６６】分離部６は、枠、罫線等の直線の幅を算出
し、それに従って連結パターンから枠、罫線等の直線を
分離する。交点算出部７は、文字、図形もしくは記号と
枠、罫線等の直線が接する交点を算出する。交点対応付
け部８は、文字、図形もしくは記号を構成する線分間の
距離、方向に基づく線分の連続性の条件等により交点間
を対応付ける。補間部９は、交点対応付け部８において
対応付けられた交点間を接続することにより、枠、罫線
等の直線内の文字、図形もしくは記号の領域を補間す
る。連結性確認部１０は、補間部９において得られたパ
ターンが元々連結していたという情報を逆利用してパタ
ーンの連結性を確認する。

【００６７】連結性確認部１０で連結性が確認できない
場合には、交点対応付け部８の処理に戻り、交点の対応
付けの条件を拡張して対応付けを行う。そして、対応付
けられた交点について、補間部９で補間を行って、連結
性確認部１０で再度連結性の確認を行う。連結パターン
統合部１１は、文字、図形もしくは記号又はその一部か
ら構成されるパターン（ハ）の統合を行って、文字、図
形もしくは記号を抽出すると共に、補間部９において補
間された文字、図形もしくは記号のパターンと上記パタ
ーンを統合したときのサイズを考慮して両者を統合す
る。

【００６８】これにより、枠もしくは罫線等の直線部分
と文字、図形もしくは記号から構成される画像から、枠
もしくは罫線等の直線を確実に除去し、除去した部分を
正確に補間することにより、高品質の文字、図形もしく
は記号を抽出することができる。このため、文字認識装
置等において、文字、図形、記号等の認識率を著しく向
上させることができる。

【００６９】又、文字列抽出部１２は、連結パターン統
合部１１を介して得られるラベリングされた文字列を抽
出する。平均文字サイズ算出部１３は、抽出された文字
列に基づいて平均文字サイズを算出する。小分離ストロ
ーク抽出部１４は、平均文字サイズと面積条件と高さ条
件とを用いて、小分離ストロークを抽出する。文字ピッ
チ算出部１５は、小分離ストロークと判定されなかった
ものについて、外接矩形間の距離をピッチとして平均文
字ピッチを算出する。平均文字サイズ・ピッチ統合部１
６は、抽出された小分離ストローク、平均文字ピッチ、
平均文字サイズ、サイズ分散値などの情報に基づき文字
の統合を行う。確信度統合部１７は、抽出された小分離
ストロークとその左右に位置する文字パターンとの距離
を算出し、それらの距離の比を統合の確信度として定量
化し、確信度が高い場合には統合を行う。又、簡易認識
処理部１８は、オーバーハングのある手書き文字（数
字）を対象とした処理を行う。つまり、簡易認識処理部
１８は、小分離ストローク及びその左右に位置するパタ
ーン及び更にそれらを統合した場合のパターンに対し
て、線密度、傾き及び文字サイズを簡単に識別して文字
の統合を行う。

【００７０】しかし、図２９の画像抽出装置では、枠を
除去後に文字と枠との交点を算出して対応付けているの
で、図３０（ａ）に示す如く特に枠に接触している文字
の文字幅より枠幅の方がかなり大きい場合や、図３１
（ａ）に示す如く枠が傾斜している場合などには、文字
に関する情報が極端に減少してしまう。図３１（ａ）の
場合には、同図（ｂ）に示すように、文字の大部分に関
する情報が失われてしまう。又、図３１（ａ）の場合に
は、同図（ｂ）に示すように、抽出される枠は水平及び
／又は垂直方向に本来より大きい領域を占有しているの
で、図３０の場合と同様に文字の大部分に関する情報が
失われてしまう。図３０及び図３１中、枠はハッチング
で示す。

【００７１】従って、図２９の交点対応付け部８で用い
られている条件だけでは、図３２のように「１」が左右
に分離されており対応付けられない交点が生じる場合、
図３３のように「１」と「７」が実際には接触していな
いにもかかわらず枠と文字との交点を算出して誤って対
応付けてしまう場合、及び図３４のように誤った対応付
けを行ってしまう場合などがある。又、枠の分離後に連
結性が確認されたパターンに対して、図３５のように枠
と重なった文字パターンが再結合後も補間されない場合
もあり、連結性の確認だけでは対応付けの条件が不足し
ている。図３２〜図３５中、（ａ）は原画像を示し、
（ｂ）は図２９の交点対応付け部８での対応付けにより
最終的に切り出される文字を示す。尚、図３２及び図３
３中、「黒丸」は枠と文字との交点を示す。又、図３４
は「９」の誤った対応付けを示し、図３５は「８」が補
間されない場合を示す。

【００７２】次に、本発明になる画像抽出装置の第２実
施例について、図３６及び図３７と共に説明する。本実
施例では、本発明が黒枠の帳票から文字を切り出す処理
に適用されている。つまり、本実施例では、１文字枠の
サイズや位置がわからない矩形で分離した文字枠が複数
個あり、その文字枠に接触或はその文字枠からはみ出し
て手書き文字が書かれた場合に、文字及び文字枠のパタ
ーンから文字部分だけを一文字、一文字切り出す。

【００７３】本実施例では、画像抽出装置は図３６に示
す連結パターン抽出部２１、直線／枠抽出部２２、連結
パターン属性付加部２３、接触頻度算出部５１、枠分離
部２４、交点算出部２５−１，２５−２、図３７に示す
交点対応付け部５５，６１、枠内文字抽出部５６、枠内
文字補間部３２、文字列抽出部１２−１，１２−２、平
均文字サイズ・ピッチ統合部１６−１，１６−２、複数
連結性確認部５７−１，５７−２、連結パターン統合部
３４、再補間判定部６３、平均文字サイズ・ピッチ統合
部１６−３、確信度統合部１７及び簡易認識処理部１８
からなる。３交点算出部２５−１は、文字／枠交点算出
部２５ａ、枠内文字の交点算出部５２−２、枠外文字の
交点算出部５３−１及び文字／枠交点判定部５４−１と
からなる。２交点算出部２５−２は、文字／枠交点算出
部２５ａ、枠外文字の交点算出部５３−２及び文字／枠
交点判定部５４−２とからなる。

【００７４】図３６において、連結パターン抽出部２１
は、前処理を施された入力パターン信号から８連結で繋
がっているパターンをラベリングにより抽出するラベリ
ング部を有する。「８連結」のパターンとは、縦、横、
斜めの８方向のいずれかで繋がっているパターンを言
う。上記ラベリングには、一般的な手法を用いることが
できる。本実施例では、ラベリング部で得られる部分パ
ターンは、文字が接触していない枠、枠に接触していな
い文字或は文字の一部、又は枠に接触している文字のい
ずれかである。これらの部分パターンを判別して枠に接
触している文字だけに注目するために、枠を抽出する。
又、ラベリングで得られた部分パターンのサイズが後述
する処理で必要となるので、部分パターンを矩形に近似
して得られる矩形の角の座標をラベリングの処理中に算
出しておく。

【００７５】直線／枠抽出部２２は、線幅の太い直線／
枠及び線幅の細い直線／枠を抽出する。図３８に示す如
く、直線／枠抽出部２２は、投影部２２ａ、直線検出部
２２ｂ、４辺検出部２２ｃ、追跡部２２ｄ、４辺検出部
２２ｅ及び枠抽出部２２ｆを有する。投影部２２ａは、
連結パターン抽出部２１により抽出された部分パターン
を水平方向及び垂直方向に投影する。直線検出部２２ｂ
は、投影部２２ａで得た水平方向の投影及び垂直方向の
投影から水平線及び垂直線を検出する。４辺検出部２２
ｃは、直線検出部２２ｂにより検出された直線からなる
矩形の４辺を検出する。追跡部２２ｄは、直線検出部２
２ｂ及び４辺検出部２２ｃで検出できなかった線幅の細
い直線を求めるため、後述するｎランレングス手法によ
り線を追跡する。４辺検出部２２ｅは、追跡部２２ｄに
より求めた線幅の細い直線からなる矩形より４辺を検出
する。枠抽出部２２ｆは、４辺検出部２２ｃ，２２ｅで
求めた矩形より枠を抽出する。

【００７６】連結パターン属性付加部２３は、図３６に
示す如く、連結パターン抽出部２１により抽出された連
結パターンについて、直線／枠抽出部２２の抽出結果に
基づいて、「枠」、「文字パターン又はその一部」及び
「枠と文字パターン又はその一部との接触パターン」の
属性を付加する属性付加部を有する。接触頻度算出部５
１は、枠と文字の幅及び文字と枠の接触の度合から、接
触頻度を算出する。文字幅が枠幅より大きく、文字と枠
とが比較的に接触していない場合は、接触頻度が小さ
い。他方、文字幅と枠幅が略同じであるか、或は文字と
枠との接触が比較的多い場合は、接触頻度が大きい。接
触頻度が小さい場合は、枠分離部２４で枠を分離してか
ら、２交点算出部２５−２で文字と枠との交点を算出す
る。又、接触頻度が大きい場合は、３交点算出部２５−
１で文字と枠との交点を算出する。

【００７７】尚、枠分離部２４は、連結パターン属性付
加部２３で枠或は文字と枠との接触パターンとして属性
が付与された連結パターンから枠を分離する。枠分離部
２４は、図３９に示すように、枠部分の辺の幅を算出す
る辺幅算出部２４ａ、枠を除去する枠除去部２４ｂ、枠
を除去したパターンについて再びラベリングを施し、面
積の小さいパターンを雑音として除去する枠雑音除去部
２４ｃ及び属性付加部２４ｄを有する。属性付加部２４
ｄは、連結パターン属性付加部２３において属性が付与
されなかったパターンに対して、枠を除去しても残るパ
ターンには接触文字パターンの属性を付加し、枠を除去
したら何も残らないパターンには枠だけの属性を付加す
る。

【００７８】接触頻度が大きい場合、枠は分離されず、
３交点算出部２５−１内の文字／枠交点算出部２５ａ
は、接触文字パターンについて枠と文字との交点を算出
する。枠内文字の交点算出部５２−１は、全ての文字と
枠の交点に関してその位置から枠内方向へ文字線分を探
索して枠内の交点を算出すると同時に、その文字線分の
面積を求めておく。ただし、文字線分の探索中に文字線
分が途切れてしまう場合には、算出された交点が文字と
枠との交点ではないと判定する。次に、枠外文字の交点
算出部５３−１は、全ての文字と枠の交点に関してその
位置から枠外方向へ枠幅とある程度文字線分を探索して
枠外の交点を算出すると同時に、その文字線分の面積を
求めておく。枠外方向とは、枠内方向とは反対の方向で
あり、枠から外側へ向かう方向を指し、枠外の交点と
は、枠から遠い交点を指す。文字／枠交点判定部５４−
１は、枠内の交点算出部５２−１及び枠外の交点算出部
５２−２で求めた文字線分の面積の和が所定のしきい値
以下であれば、文字線分を雑音とみなして除去すると共
に、その交点が文字と枠との交点ではないと判定する。

【００７９】他方、接触頻度が小さい場合、枠分離部２
４で枠を分離した後、２交点算出部２５−２で交点を算
出する。２交点算出部２５−２内の文字／枠交点算出部
２５ａは、接触文字パターンについて枠と文字との交点
を算出する。枠外文字の交点算出部５３−２は、全ての
文字と枠の交点に関してその位置から枠外方向へ枠幅と
ある程度文字線分を探索して枠外の交点を算出すると同
時に、その文字線分の面積を求めておく。文字／枠交点
判定部５４−２は、枠外の交点算出部５２−２で求めた
文字線分の面積が所定のしきい値以下であれば、文字線
分を雑音とみなして除去すると共に、その交点が文字と
枠との交点ではないと判定する。

【００８０】接触頻度が大きく交点の算出が３交点算出
部２５−１で行われた場合は、図３７に示す３交点対応
付け部５５で交点の対応付けを行う。他方、接触頻度が
小さく交点の算出が２交点算出部２５−２で行われた場
合は、図３７に示す２交点対応付け部６１で交点の対応
付けを行う。３交点対応付け部５５は、３交点算出部２
５−１で得られた枠から遠い交点、文字と枠の交点及び
枠内の３種類の交点に基づいて、その文字線分の方向性
を求める。又、この方向性と枠内の交点における文字線
分間の距離及び方向に基づく文字線分の連続性の条件に
より、文字と枠との交点を対応付ける。枠内文字抽出部
５６は、対応する文字と枠との交点間を構成する文字線
分を枠から抽出する。文字列抽出部１２−１は、枠内文
字抽出部５６を介して得られるラベリングされた文字列
を抽出する。平均文字サイズ・ピッチ統合部１６−１
は、抽出された小分離ストローク、平均文字ピッチ、平
均文字サイズ、サイズ分散値などの情報に基づき文字の
統合を暫定的に行う。複数連結性確認部５７−１は、連
結線分数、穴の数、オイラー数などに基づいて連結性を
確認し、連結性が確認された場合には処理が連結パター
ン統合部３４へ進む。しかし、連結性が確認できない場
合は、３交点対応付け部５５の処理に戻って、連結性を
回復するような交点間の対応付けを行い、更に、枠内文
字補間部３２で対応付けられた交点等を接続して文字枠
を除去したことにより分離した文字パターンを接続して
枠内の文字領域を補間する補間処理を行う。この枠内文
字補間部３２での処理を終えてから、処理が連結パター
ン統合部３４へ進む。

【００８１】２交点対応付け部６１は、２交点算出部２
５−２で得られた文字と枠の交点及び枠内の２種類の交
点に基づいて、その文字線分の方向性を求める。又、こ
の方向性と枠内の交点における文字線分間の距離及び方
向に基づく文字線分の連続性の条件により、文字と枠と
の交点を対応付ける。枠内文字補間部３２は、対応付け
られた交点等を接続して文字枠を除去したことにより分
離した文字パターンを接続する補間処理を行う。文字列
抽出部１２−２は、枠内文字補間部３２を介して得られ
るラベリングされた文字列を抽出する。平均文字サイズ
・ピッチ統合部１６−２は、抽出された小分離ストロー
ク、平均文字ピッチ、平均文字サイズ、サイズ分散値な
どの情報に基づき文字の統合を暫定的に行う。複数連結
性確認部５７−２は、連結線分数、穴の数、オイラー数
などに基づいて連結性を確認し、連結性が確認された場
合には処理が連結パターン統合部３４へ進む。しかし、
連結性が確認できない場合は、２交点対応付け部６１の
処理に戻って、連結性を回復するような交点間の対応付
けを行い、更に、枠内文字補間部３２で対応付けられた
交点等を接続して文字枠を除去したことにより分離した
文字パターンを接続して枠内の文字領域を補間する補間
処理を行う。この枠内文字補間部３２での処理を終えて
から、処理が連結パターン統合部３４へ進む。

【００８２】再補間判定部６３は、再補間された文字パ
ターンの有無を判定し、無い場合にはそのまま確信度統
合部１７の処理へ進む。他方、再補間された文字パター
ンが有る場合には、平均文字サイズ・ピッチ統合部１６
−３で平均文字サイズ及びピッチを最終的に算出して文
字を統合してから、確信度統合部１７の処理へ進む。確
信度統合部１７は、抽出された小分離ストロークとその
左右に位置する文字パターンとの距離を算出し、それら
の距離の比を統合の確信度として定量化し、確信度が高
い場合には統合を行う。又、簡易認識処理部１８は、オ
ーバーハングのある手書き文字（数字）を対象とした処
理を行う。つまり、簡易認識処理部１８は、小分離スト
ローク及びその左右に位置するパターン及び更にそれら
を統合した場合のパターンに対して、線密度、傾き及び
文字サイズを簡単に識別して文字の統合を行う。

【００８３】枠内文字補間部３２は、交点対応付け部５
５又は６１において対応付けられた交点等を接続し、文
字枠を除去したことにより分離した文字パターンを接続
する。枠内文字補間部３２は、図４０に示す如く、単純
補間部３２ａ、交差点算出部３２ｂ、交差点枠内補間部
３２ｃ、交差点枠外補間部３２ｄ及び直線補間部３２ｅ
を有する。単純補間部３２ａは、一対一対応の交点間を
接続することにより補間する。交差点算出部３２ｂは、
一対多対応の交点及び再対応付けられた交点について、
交点における文字線分の輪郭の方向ベクトルの交差点を
算出する。交差点枠内補間部３２ｃは、求めた交差点が
枠の線幅内の場合に交点間を接続する。交差点枠外補間
部３２ｄは、求めた交差点が枠の線幅外の場合に交点間
を接続する。直線補間部３２ｅは、交差点が算出できな
い場合に、文字線分を枠に沿って直線で補間する。

【００８４】連結パターン統合部３４は、連結性が確認
された文字パターン或は図３６の連結パターン属性付加
部２３において文字パターンの属性が付加された文字パ
ターンを統合する。図４１に示す如く、連結パターン統
合部３４は、連結パターン仮統合部３４ａ、サイズ確認
部３４ｂ及び連結パターン統合部３４ｃを有する。連結
パターン仮統合部３４ａは、連結パターンの仮統合を行
う。サイズ確認部３４ｂは、仮統合された文字パターン
のサイズを確認する。連結パターン統合部３４ｃは、サ
イズ確認部３４ｂにおいて確認されたサイズが適切でな
い場合に連結パターンを更に統合する。

【００８５】次に、本実施例における文字の切出し処理
について説明する。（１）連結パターンの抽出図３６の連結パターン抽出部２１には、極端な傾きや回
転の補正、雑音の除去、「かすれ」の穴埋め等の前処理
が施された入力パターンが入力される。連結パターン抽
出部２１内のラベリング部は、この入力パターンについ
て、枠の位置に関係なく接触文字の候補を選択するた
め、縦、横、斜め方向の８方向のいずれかで繋がってい
るパターンをラベリングにより抽出する。この様なラベ
リングで得られた部分パターンは、（イ）文字が接触し
ていない場合の枠、（ロ）枠に接触していない文字或は
文字の一部、又は（ハ）枠に接触している文字のいずれ
かである。

【００８６】尚、ラベリングで得られた部分パターンの
サイズは上述の如く後の処理で必要となるので、ラベリ
ングの処理中に部分パターンを矩形に近似して得られる
矩形の角の座標を求めておく。（２）枠の抽出上記のように抽出された連結パターンのうち、枠に接触
している文字だけに注目するため、枠抽出部２２におい
て枠を抽出する。枠を抽出する際、一般に抽出の頻度が
高く、高速に抽出を行う必要があるので、先ず線幅の太
い直線／枠を抽出し、これによって抽出できなかった場
合には次に線幅の細い直線／枠を抽出する。

【００８７】（２ａ）線幅の太い直線／枠の抽出枠のサイズが未知で、かつ、枠に文字が接触している場
合でも、安定に枠を抽出する必要がある。そこで、図３
８に示す枠抽出部２２の投影部２２ａは、ラベリングで
得られた部分パターン毎に投影をとる。そして、直線検
出部２２ｂにおいて、投影値と部分パターンを矩形に近
似して得られる縦横サイズとの比を計算して、その比が
所定のしきい値以上であれば長い直線であると判断す
る。

【００８８】尚、この直線は、枠だけでなく文字のスト
ロークの場合もあるので、できるだけ最外郭の直線で矩
形らしさを満足する４辺に相当する直線を求める。図４
２は、連結パターン抽出部２１でのラベリングで得られ
た部分パターンの水平方向の投影と垂直方向の投影とを
示す図である。同図中、ラベリングにより得られた部分
パターン４１は、横方向に長さＬｘ、縦方向に長さＬｙ
を有する。又、部分パターンは、垂直方向の投影ＶＰ及
び水平方向の投影ＨＰを有する。

【００８９】ここで、説明の便宜上、画像のサイズをｍ
列×ｎ行、座標（ｉ，ｊ）の濃度値をｆ（ｉ，ｊ）、ｉ
行目の水平方向の投影をＰh （ｉ）、ｊ列目の垂直方向
の投影をＰv （ｊ）とすると、Ｐh （ｉ）及びＰv
（ｊ）は夫々次の（２）式及び（３）式で表される。

【００９０】

【数１】

【００９１】直線検出部２２ｂは、投影部２２ａで求め
た水平方向の投影及び垂直方向の投影について、連結パ
ターン抽出部２１で求めた部分パターンの矩形座標の矩
形の縦横の長さＬｘ及びＬｙを用いて、次の（４）式に
より縦の長さＬｘと水平方向の投影Ｐh （ｉ）との比、
又、次の（５）式により横の長さＬｙと垂直方向の投影
Ｐv （ｊ）との比を求め、これらの比をしきい値ＴＨL
と比較する。

【００９２】［Ｐh （ｉ）／Ｌｘ］≧ＴＨL （４）［Ｐv （ｊ）／Ｌｙ］≧ＴＨL （５）そして、（４）式と（５）式における比がしきい値ＴＨ
L 以上であれば、部分パターンが枠を構成する直線の候
補であるものとする。即ち、図４２に示すように、抽出
された部分パターンが矩形である場合には、その直線部
分の水平投影値Ｐh （ｉ）と垂直投影値Ｐv （ｊ）が最
も大きくなり、その縦横の長さＬｘとＬｙとの比も大き
くなるので、（４）式と（５）式により直線部分を判別
することができる。

【００９３】図４３及び図４４は、直線検出部２２ｂの
処理の一実施例をより詳細に説明する図である。図４３
は、枠の構成要素を示し、枠は上枠と下枠と左枠と右枠
とにより構成されている。上枠は、線分（直線）ｉ１及
びｉ１１からなる。下枠は、線分（直線）ｉ２及びｉ２
２からなる。左枠は、線分（直線）ｊ１及びｊ１１から
なる。右枠は、線分（直線）ｊ２及びｊ２２からなる。
ラベリングにより得られた部分パターンの矩形の縦横の
長さを夫々Ｌｘ，Ｌｙとすると、投影と長さとの比が所
定のしきい値ＴＨL 以上であれば、枠を構成する線分
（直線）の候補とする。

【００９４】図４４は、直線検出部２２ｂの処理をソフ
トウェアで実現する場合のフローチャートを示す。同図
中、ステップＳ１〜Ｓ７は、水平線のうち上枠の候補を
検出する。ステップＳ１１〜Ｓ１７は、水平線のうち下
枠の候補を検出する。ステップＳ２１〜Ｓ２７は、垂直
線のうち左枠の候補を検出する。又、ステップＳ３１〜
Ｓ３７は、垂直線のうち右枠の候補を検出する。ここで
は、説明の便宜上、ステップＳ１〜Ｓ７の動作のみを説
明し、他のステップの説明は省略する。

【００９５】図４４において、ステップＳ１はｉ＝０に
設定する。ステップＳ２は、［Ｐh（ｉ）／Ｌｘ］＜Ｔ
ＨL であるか否かを判定する。ステップＳ２の判定結果
がＮＯであると、ステップＳ３でｉをインクリメントし
てからステップＳ２へ戻る。他方、スッテップＳ２の判
定結果がＹＥＳであると、ステップＳ４はｉ１＝ｉに設
定する。次に、ステップＳ５は［Ｐh （ｉ）／Ｌｘ］≧
ＴＨL であるか否かを判定する。ステップＳ５の判定結
果がＹＥＳであると、ステップＳ６でｉをインクリメン
トしてからステップＳ５へ戻る。他方、スッテップＳ５
の判定結果がＮＯであると、ステップＳ７でｉ１１＝ｉ
−１に設定、これらの動作により上枠の候補が得られ
る。

【００９６】下枠、左枠及び右枠の候補も、夫々ステッ
プＳ１１〜Ｓ１７、ステップＳ２１〜Ｓ２７及びステッ
プＳ３１〜Ｓ３７により同様にして得られる。尚、例え
ばステップＳ１３及びＳ１６は、ｉをデクリメントす
る。４辺検出部２２ｃは、直線検出部２２ｂにより検出
された水平線ｉの候補と垂直線ｊの候補の中から、夫々
最外郭の水平線候補ｉ１，ｉ２及び垂直線の候補ｊ１，
ｊ２に着目して、次の（６）式及び（７）式を計算して
しきい値ＴＨL'と比較する。

【００９７】｜ｉ１−ｉ２｜／Ｌｙ≧ＴＨL' （６）｜ｊ１−ｊ２｜／Ｌｘ≧ＴＨL' （７）図４５は、４辺検出部２２ｃの処理の一実施例をより詳
細に説明する図であり、処理をソフトウェアで実現する
場合のフローチャートを示す。同図中、ステップＳ４１
は、上記（６）式が成立するか否かを判定する。ステッ
プＳ４１の判定結果がＹＥＳの場合、ステップＳ４２は
上記（７）式が成立するか否かを判定する。ステップＳ
４１又はＳ４２の判定結果がＮＯであると、処理は追跡
部２２ｄの処理へと進む。他方、ステップＳ４２の判定
結果がＹＥＳの場合、ステップＳ４３は部分パターンが
枠を構成する直線部分であるとみなして、直線部分を検
出する。

【００９８】枠抽出部２２ｆは、４辺検出部２２ｃの検
出結果に基づいて枠を抽出する。つまり、４辺検出部２
２ｃで直線部分が検出されるとこれに基づいて枠を抽出
し、直線部分が検出されないと他の候補に着目して上記
処理を繰り返すことにより、枠を抽出する。具体的に
は、候補が上記（６）式、（７）式を満足すれば枠を構
成する直線と見なし、満足しなければ他の候補に着目し
て上記処理を繰り返す。

【００９９】上記のように枠の骨格を構成する直線を求
めた後、その骨格線の前後に注目し、骨格線から連続し
て何本水平線の候補ｉ或は垂直線の候補ｊが存在するか
を計算し、その値を各辺の線幅の基準とする。図４６
（ａ）は、上記のようにして抽出された線幅の太い枠の
一例を示す図である。同図中、抽出された枠１５１に対
して骨格線１５２が得られ、各辺の線幅はこの例では２
画素分である。

【０１００】（２ｂ）線幅の細い直線／枠の抽出上記した図４６（ａ）の線幅の太い直線／枠の抽出処理
において算出できなかった部分パターンに注目して、線
幅の細い直線／枠の抽出を行う。図４６（ｂ）は線幅の
細い枠の一例を示す図であり、枠１５３及びその骨格線
１５４を示す。線幅の細い枠には、同図に示す如く、線
幅が１画素分程度で、かつ、傾き等による凹凸が生じて
いるパターンが含まれる。同図に示す線幅の細い枠を安
定に抽出するために、本実施例では次のようにして枠を
探索する。

【０１０１】即ち、枠の抽出には、図４７に示すよう
に、傾きによる凹凸が生じていても直線を検出できる
「ｎラインランレングス」と名付ける直線長を定義す
る。通常のランレングスでは、水平或は垂直に連続して
いる画素数を計算するので、図４６（ｂ）に示すような
凹凸が生じている長い直線では短い直線に分割されてし
まうが、図４７に示すｎラインランレングスでは、ある
ｎラインの間で８連結で接続するランレングスをｎライ
ンランレングスとして計算する。ｎの値は傾きの大きさ
で決定し、傾きが大きければ大きい程ｎを大きくする。
ｎ＝１の場合は、通常のランレングスに相当する。

【０１０２】図４７はｎ＝３の場合を示し、この場合は
凹凸が生じているにもかかわらず、７画素分の水平線と
して直線を抽出することができる。枠抽出部２２の追跡
部２２ｄは、連結パターン抽出部２１のラベリング部で
得られた部分パターンの矩形座標より矩形を構成する直
線の両端及び中点等の複数の点から枠の内部に垂線を下
ろして部分パターンと接触した位置を開始点として、上
記ｎラインランレングスにより、開始点より左右或は上
下方向へ部分パターンに沿って探索する。

【０１０３】この様な手法を用いることにより、枠から
文字がはみ出していても、安定に線幅の細い直線を求め
ることができる。図４８及び図４９は、追跡部２２ｄの
処理の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理を
ソフトウェアで実現する場合のフローチャートを示す。
図４８は水平方向のｎラインランレングスを求める処理
を示し、図４９は垂直方向のｎラインランレングスを求
める処理を示す。図４８及び図４９において、探索開始
点を（ｉｉ，ｊｊ）、水平線の長さをＮｈｉ、垂直線の
長さをＮｖｊで表すものとする。

【０１０４】図４８中、ステップＳ５１は、Ｎｈｉ＝
０、ｉ＝ｉｉ、ｊ＝ｊｊに設定する。ステップＳ５２
は、ｆ（ｉ＋１，ｊ）にラベルがあるか否かを判定す
る。ステップＳ５２の判定結果がＹＥＳであると、ステ
ップＳ５３でＮｈｉ及びｉをインクリメントしてから処
理をステップＳ５２へ戻す。他方、ステップＳ５２の判
定結果がＮＯであれば、ステップＳ５４で（ｊ＋１）≦
ｊｊ＋ｎ／２であるか否かを判定する。ステップＳ５４
の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ５５でｆ（ｉ
＋１，ｊ＋１）にラベルがあるか否かを判定する。ステ
ップＳ５５の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ５
６でｊをインクリメントしてから処理をステップＳ５３
へ戻す。ステップＳ５４又はＳ５５の判定結果がＮＯの
場合、ステップＳ５７で（ｊ−１）≧ｊｊ−ｎ／２であ
るか否かを判定する。ステップＳ５７の判定結果がＹＥ
Ｓであると、ステップＳ５８でｆ（ｉ＋１，ｊ−１）に
ラベルがあるか否かを判定する。ステップＳ５８の判定
結果がＹＥＳであれば、ステップＳ５９でｊをデクリメ
ントしてから処理をステップＳ５３へ戻す。ステップＳ
５７又はＳ５８の判定結果がＮＯの場合は、水平方向の
ｎラインランレングスを求める処理は終了する。

【０１０５】図４９中、ステップＳ６１は、Ｎｖｊ＝
０、ｉ＝ｉｉ、ｊ＝ｊｊに設定する。ステップＳ６２
は、ｆ（ｉ，ｊ＋１）にラベルがあるか否かを判定す
る。ステップＳ６２の判定結果がＹＥＳであると、ステ
ップＳ６３でＮｖｊ及びｊをインクリメントしてから処
理をステップＳ６２へ戻す。他方、ステップＳ６２の判
定結果がＮＯであれば、ステップＳ６４で（ｉ＋１）≦
ｉｉ＋ｎ／２であるか否かを判定する。ステップＳ６４
の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ６５でｆ（ｉ
＋１，ｊ＋１）にラベルがあるか否かを判定する。ステ
ップＳ６５の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ６
６でｉをインクリメントしてから処理をステップＳ６３
へ戻す。ステップＳ６４又はＳ６５の判定結果がＮＯの
場合、ステップＳ６７で（ｉ−１）≧ｉｉ−ｎ／２であ
るか否かを判定する。ステップＳ６７の判定結果がＹＥ
Ｓであると、ステップＳ６８でｆ（ｉ−１，ｊ＋１）に
ラベルがあるか否かを判定する。ステップＳ６８の判定
結果がＹＥＳであれば、ステップＳ６９でｉをデクリメ
ントしてから処理をステップＳ６３へ戻す。ステップＳ
６７又はＳ６８の判定結果がＮＯの場合は、垂直方向の
ｎラインランレングスを求める処理は終了する。

【０１０６】４辺検出部２２ｅは、上記のようにして得
られた直線の長さを、水平線の候補ｉはＮｈｉ、垂直線
の候補ｊはＮｖｊとする。又、連結パターン抽出部２１
のラベリング部で求めた部分パターンの矩形座標の矩形
の縦横の長さＬｘ及びＬｙを用いて、次の（８）式によ
り縦の長さＬｘと水平線の候補Ｎｈｉとの比、又、次の
（９）式により横の長さＬｙと垂直線の候補Ｎｖｊとの
比を求め、これらの比をしきい値ＴＨL と比較する。

【０１０７】［Ｎｈｉ／Ｌｘ］≧ＴＨL （８）［Ｎｖｊ／Ｌｙ］≧ＴＨL （９）そして、（８）式と（９）式における比がしきい値ＴＨ
L 以上であれば、各候補を、枠を構成する直線の候補で
あるものとする。図５０は、４辺検出部２２ｅの処理の
一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフト
ウェアで実現する場合のフローチャートを示す。同図
中、水平線の候補ｉはＮｈｉ、垂直線の候補ｊはＮｖｊ
であるものとする。又、ラベリングの際に得られた部分
パターンの矩形座標より、矩形の縦横の長さを夫々Ｌ
ｘ，Ｌｙとする。同図（ａ）において、ステップＳ７１
はＮｈｉ／Ｌｘ≧ＴＨL であるか否かを判定する。ステ
ップＳ７１の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ７
２はこの候補ｉが枠を構成する直線の候補として適切で
あると判断する。他方、ステップＳ７１の判定結果がＮ
Ｏであると、次の水平線の候補に対して処理を開始す
る。又、同図（ｂ）において、ステップＳ７５はＮｖｊ
／Ｌｙ≧ＴＨL であるか否かを判定する。ステップＳ７
５の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ７６はこの
候補ｊが枠を構成する直線の候補として適切であると判
断する。他方、ステップＳ７５の判定結果がＮＯである
と、次の垂直線の候補に対して処理を開始する。

【０１０８】４辺検出部２２ｃは、直線検出部２２ｂに
より検出された水平線ｉの候補と垂直線ｊの候補の中か
ら、夫々最外郭の水平線候補ｉ１，ｉ２及び垂直線の候
補ｊ１，ｊ２に着目して、次の（１０）式及び（１１）
式を計算してしきい値ＴＨL'と比較する。｜ｉ１−ｉ２｜／Ｌｙ≧ＴＨL' （１０）｜ｊ１−ｊ２｜／Ｌｘ≧ＴＨL' （１１）枠抽出部２２ｆは、前記した場合と同様に、４辺検出部
２２ｅの検出結果に基づいて枠を抽出する。つまり、４
辺検出部２２ｅで直線部分が検出されるとこれに基づい
て枠を抽出し、直線部分が検出されないと他の候補に着
目して上記処理を繰り返すことにより、枠を抽出する。
具体的には、候補が上記（１０）式、（１１）式を満足
すれば枠を構成する直線と見なし、満足しなければ他の
候補に着目して上記処理を繰り返す。尚、線幅の基準値
は、枠抽出中に得られた最大と最小の位置座標の差とし
て求める。

【０１０９】この様にして一つの文字枠を求めた後、抽
出された文字枠を全画像にわたってスキャンして、連結
パターン抽出部２１により抽出された部分パターンとの
マッチングをとってから新に文字枠を抽出することも可
能である。又、連結パターン抽出部２１において求めた
部分パターンを近似した矩形と抽出された文字枠とのサ
イズ比を算出し、算出したサイズ比が所定のしきい値内
の部分パターンだけに絞り込んで、抽出済の文字枠との
マッチングをとってから新に文字枠を抽出することも可
能である。

【０１１０】更に、抽出された文字枠のサイズ分だけ左
右或は上下の範囲内に存在する部分パターンを抽出し、
抽出した全ての部分パターンが次に説明する属性付加手
段において文字だけからなるパターンであると判定され
ている場合に、上記抽出された文字枠を文字パターンと
判定し直す手段を設けても良い。この様な手段を設けた
場合、例えば「国」という漢字のように枠に相当する矩
形部分を持つ文字であっても、文字の一部を誤って枠と
して判定してしまうことを防ぐことができる。

【０１１１】（３）連結パターンへの属性付加連結パターン属性付加部２３は、枠抽出部２２における
枠抽出の結果に基づいて各連結パターンを次の（イ）〜
（ハ）ように分けて、枠パターンと文字パターン及び文
字の部分パターンとに夫々枠と文字の属性を付加する。（イ）文字と枠の接触パターン（ロ）枠パターン（ハ）文字及び文字の部分パターン尚、枠が抽出できなかったパターンは、「文字パター
ン」或は「文字パターンの一部」という属性を付加す
る。又、上記のように属性を付加されたパターンは、後
述する連結パターン統合部３４で、そのパターン単独で
切り出すか、或は、文字パターンの一部と見なして他の
パターンと統合するか決められる。

【０１１２】（４）枠の分離図３９中、枠分離部２４の辺幅算出部２４ａは、枠の外
輪郭の凹凸と内輪郭の凹凸を考慮して、枠抽出時に得ら
れた線幅基準値＋２（外輪郭にプラス１、内輪郭にプラ
ス１）を線幅として求め、枠抽出において算出した骨格
線或は抽出中の最大／最小の位置より枠の外輪郭と内輪
郭の座標値を決定する。

【０１１３】図５１は、線幅の太い枠と線幅の細い枠の
骨格線、外輪郭、内輪郭、線幅を示す図であり、「太い
線」は外輪郭、「点線」は内輪郭、「細い線」は骨格線
を示す。同図（ａ）は線幅の太い枠を示し、同図（ｂ）
は線幅の細い枠を示す。辺幅算出部２４ａは、同図に示
すように、線幅の太い枠と線幅の細い枠について枠の外
輪郭と内輪郭の座標値を決定する。

【０１１４】辺幅算出部２４ａは、座標系を図５２に示
すものとすると、上枠の外輪郭の座標が（ｉ１，ｉ１
１）で幅がｗ１であると、上枠の枠座標を（ｉ１−１，
ｉ１１＋１）、そして辺の幅をｗ１＋２とする。又、下
枠の外輪郭の座標が（ｉ２，ｉ２２）で幅がｗ２である
と、下枠の枠座標を（ｉ２＋１，ｉ２２−１）、そして
辺の幅をｗ２＋２とする。同様にして、左枠の外輪郭の
座標が（ｊ１，ｊ１１）で幅がｗ３であると、左枠の枠
座標を（ｊ１−１，ｊ１１＋１）、そして辺の幅をｗ３
＋２とする。更に、右枠の外輪郭の座標が（ｊ２，ｊ２
２）で幅がｗ４であると、右枠の枠座標を（ｊ２＋１，
ｊ２２−１）、そして辺の幅をｗ４＋２とする。

【０１１５】図３９の枠分離部２４の説明に戻ると、枠
除去部２４ｂは、辺幅算出部２４ａにおいて求めた枠の
外輪郭と内輪郭の座標値により、外輪郭と内輪郭の間に
存在するパターンを除去する。枠雑音除去部２４ｃは、
枠を除去したパターンに対して再びラベリングを行い、
各ラベル毎に面積が小さい等の特徴により枠の一部とし
て残存しているパターンを除去する。属性付加部２４
ｄは、連結パターン属性付加部２３で属性が付加されな
かったパターンに着目して、枠を除去してもパターンが
存在しているものは接触文字パターン或は文字の一部で
あることを示すパターンの属性を付加し、枠を除去した
らパターンがなくなるものは枠だけであることを示すパ
ターンの属性を付加する。

【０１１６】尚、接触文字パターン或は文字の一部は、
後述するように、枠内の文字部分を補間した後、連結パ
ターン統合部３４で他の接触文字パターン或は文字の一
部と統合されるか、それとも単独のパターンとするか判
断される。（５）接触頻度の算出図３６に示す接触頻度算出部５１は、平均枠幅、枠の傾
き、及び全文字数に対する接触文字の割合を算出し、算
出された値のうちどれかがあるしきい値より小さい場合
は接触頻度が小さいと判定し、あるしきい値より大きい
場合は接触頻度が大きいと判定する。

【０１１７】図５３は、接触頻度算出部５１の処理の一
実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウ
ェアで実現する場合のフローチャートを示す。ステップ
Ｓ５０１は、連続パターン属性付加部２３からの属性情
報等を受け、ステップＳ５０２はこれに基づいて平均枠
幅Ｗａｖｅを算出し、ステップＳ５０３は枠の傾きｍｕ
ｋｉを算出する。ステップＳ５０４は、Ｔｈ．Ｗａｖｅ
を平均枠幅のしきい値とすると、Ｗａｖｅ＞Ｔｈ．Ｗａ
ｖｅであるか否かを判断する。ステップＳ５０４の判断
結果がＹＥＳであると、ステップＳ５０５は全文字数ｚ
ｎｕｍを算出する。ステップＳ５０６は、Ｔｈ．ｍｕｋ
ｉを枠の傾きのしきい値とすると、ｍｕｋｉ＞Ｔｈ．ｍ
ｕｋｉであるか否かを判断する。ステップＳ５０６の判
断結果がＹＥＳであると、ステップＳ５０７は接触文字
数ｓｎｕｍを算出する。ステップＳ５０８は、接触文字
数の全文字数に対する割合ｓｂａｚ＝ｓｎｕｍ／ｚｎｕ
ｍを算出する。ステップＳ５０９は、Ｔｈ．ｓｂａｚを
割合ｓｂａｚのしきい値とすると、ｓｂａｚ＞Ｔｈ．ｓ
ｂａｚであるか否かを判断する。ステップＳ５０９の判
断結果がＹＥＳであると、ステップＳ５１０で接触文字
頻度ＳＨが大きいと判断される。他方、ステップＳ５０
４，Ｓ５０６又はＳ５０９の判断結果がＮＯであると、
ステップＳ５１１で接触文字頻度ＳＨが小さいと判断さ
れる。

【０１１８】（６）文字／枠交点の算出図３６の文字／枠交点算出部２５ａにおいては、接触文
字パターン或は文字の一部を対象として、そのパターン
と枠の交点を算出する。即ち、枠分離部２４において求
めた外輪郭と内輪郭を使って、外輪郭には１画素分外側
の直線、内輪郭には１画素分内側の直線を求め、その直
線と接触文字パターン或は文字の一部が交わる点で黒か
ら白、或は、白から黒に変化する点を求め、これを交点
として抽出する。

【０１１９】図５４は、文字／枠交点算出部２５ａの処
理の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソ
フトウェアで実現する場合のフローチャートを示す。こ
の場合、図５２と同じ座標系を用いて上枠の外輪郭の外
側の座標をｉｓ１、内輪郭の内側の座標をｉｕ１とし、
下枠の外輪郭の外側の座標をｉｓ２、内輪郭の内側の座
標をｉｕ１とし、左枠の外輪郭の外側の座標をｊｓ１、
内輪郭の内側の座標をｊｕ１とし、右枠の外輪郭の外側
の座標をｊｓ２、内輪郭の内側の座標をｊｕ１として、
以下の処理を行う。

【０１２０】図５４は上枠の外輪郭と文字の交点を算出
する処理を示す。同図中、ステップＳ８１は交点数Ｋを
Ｋ＝０に設定し、ステップＳ８２はｊをｊｓ１≦ｊ≦ｊ
ｓ２に設定する。つまり、ステップＳ８２の設定によ
り、以下のステップＳ８３〜Ｓ８９をｊ＝ｊｓ１〜ｊｓ
２について行う。ステップＳ８３は、ｆ（ｉｓ１，ｊ）
にラベルがないか否かを判定する。ｆ（ｉｓ１，ｊ）に
ラベルがなくステップＳ８３の判定結果がＹＥＳである
と、ステップＳ８４でｊを増加させてから処理をステッ
プＳ８３へ戻す。他方、ステップＳ８３の判定結果がＮ
Ｏであれば、ステップＳ８５で交点の左側の座標をｊに
設定する。又、ステップＳ８６は、ｆ（ｉｓ１，ｊ）に
ラベルがあるか否かを判定する。ステップＳ８６の判定
結果がＮＯであると、ステップＳ８７でｊを増加させて
から処理をステップＳ８６へ戻す。他方、ステップＳ８
６の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ８８で交点
の右側の座標をｊに設定する。その後、ステップＳ８９
でＫを増加させる。ステップＳ８３〜Ｓ８９をｊ＝ｊｓ
１〜ｊｓ２について行った後、上枠の外輪郭と文字の交
点を算出する処理を終了する。

【０１２１】尚、上枠の内輪郭と文字の交点の算出、下
枠、左枠及び右枠の外輪郭と内輪郭と文字の交点の算出
は、図５４と同様の処理により行えるので、本明細書で
はその図示及び説明は省略する。（７）枠内文字の交点算出３交点算出部２５−１内の枠内文字の交点算出部５２−
１は、枠と文字との交点から枠内方向へ文字線分の輪郭
を追跡しながら文字線分の面積を求める。ただし、枠幅
まで追跡する途中で文字線分が存在しなくなる場合に
は、得られる交点は文字と枠との交点ではないと判定す
る。

【０１２２】図５５は、枠内文字の交点算出部５２−１
の処理の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理
をソフトウェアで実現する場合のフローチャートを示
す。ステップＳ５２１は、文字／枠交点算出部２５ａか
らの交点等を受け、ステップＳ５２２で初期設定が行わ
れる。ステップＳ５２２では、ｗｗ＝０、文字と枠との
交点を（Ａ０，Ｂ０）、文字幅ｍｗ＝Ｂ０−Ａ０、及び
文字線分の面積Ｍｔｉｋａｉ＝ｍｗに設定する。ステッ
プＳ５２３は、ｗｗ＝ｗｗ＋１とし、ステップＳ５２４
は、枠幅をｗとすると、ｗｗ＜ｗであるか否かを判断す
る。ステップＳ５２４の判断結果がＮＯであると、ステ
ップＳ５２５で処理が枠外文字の交点算出部５３−１の
処理へと進む。他方、ステップＳ５２４の判断結果がＹ
ＥＳの場合は、ステップＳ５２６でｗｗ地点の交点を追
跡する。又、ステップＳ５２７は、枠内の交点（Ａｗ
ｗ，Ｂｗｗ）が存在するか否かを判断する。

【０１２３】図５６は枠内の交点の追跡例を示し、追跡
は図中矢印で示すように行われる。図５６中、「黒丸」
は枠と文字との交点、「黒四角形」は枠内の交点、ハッ
チングは黒画素を表す。ステップＳ５２７の判断結果が
ＮＯの場合は、ステップＳ５２８で（Ａ０，Ｂ０）が文
字と枠の交点ではないと判定し、処理はステップＳ５２
５へ進む。つまり、図５７に示すように枠内に交点が存
在しない場合は、得られた交点（Ａ０，Ｂ０）は文字と
枠の交点ではないと判定する。他方、ステップＳ５２７
の判断結果がＹＥＳの場合は、ステップＳ５２９でｍｗ
≒Ｂｗｗ−Ｗｗｗであるか否かを判断する。ステップＳ
５２９の判断結果がＮＯであれば、処理はステップＳ５
２５へ進む。しかし、ステップＳ５２９の判断結果がＹ
ＥＳの場合は、ステップＳ５３０でｍｗ＝Ｂｗｗ−Ｗｗ
ｗ及びＭｔｉｋａｉ＝Ｍｔｉｋａｉ＋ｍｗとして、処理
をステップＳ５２３へ戻す。

【０１２４】（８）枠外文字の交点算出３交点算出部２５−１内の枠外文字の交点算出部５３−
１は、枠と文字との交点から枠外方向へ文字線分の輪郭
を追跡しながら文字線分の面積を求める。ただし、枠幅
まで追跡する途中で文字線分が存在しなくなる場合に
は、その地点の交点を枠から遠い交点であると判定す
る。

【０１２５】図５８は、枠外文字の交点算出部５３−１
の処理の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理
をソフトウェアで実現する場合のフローチャートを示
す。ステップＳ５４１−１は、枠内文字の交点算出部５
３−１を介して交点等を受け、ステップＳ５４２で初期
設定が行われる。ステップＳ５４２では、ｗｗ＝０、文
字と枠との交点を（Ａ０，Ｂ０）、文字幅ｍｗ＝Ｂ０−
Ａ０、及び文字線分の面積Ｍｔｏｏｉ＝ｍｗに設定す
る。ステップＳ５４３は、ｗｗ＝ｗｗ＋１とし、ステッ
プＳ５４４は、枠幅をｗとすると、ｗｗ＜ｗであるか否
かを判断する。ステップＳ５４４の判断結果がＮＯであ
ると、ステップＳ５４５で処理が文字／枠交点判定部５
４−１の処理へと進む。他方、ステップＳ５４４の判断
結果がＹＥＳの場合は、ステップＳ５４６でｗｗ地点の
交点を追跡する。又、ステップＳ５４７は、枠外の交点
（Ａｗｗ，Ｂｗｗ）が存在するか否かを判断する。

【０１２６】図５９は枠外の交点、即ち、枠から遠い交
点の追跡例を示し、追跡は図中矢印で示すように行われ
る。図５９中、「黒丸」は枠と文字との交点、「黒三角
形」は枠外の交点、ハッチングは黒画素を表す。ステッ
プＳ５４７の判断結果がＮＯの場合は、処理はステップ
Ｓ５４５へ進む。しかし、図６０に示すように追跡途中
で文字線分が存在しなくなる場合は、その地点の交点
（Ａ０，Ｂ０）が枠から遠い交点であると判定する。他
方、ステップＳ５４７の判断結果がＹＥＳの場合は、ス
テップＳ５４８でｍｗ≒Ｂｗｗ−Ｗｗｗであるか否かを
判断する。ステップＳ５４８の判断結果がＮＯであれ
ば、処理はステップＳ５４５へ進む。しかし、ステップ
Ｓ５４８の判断結果がＹＥＳの場合は、ステップＳ５４
９でｍｗ＝Ｂｗｗ−Ｗｗｗ及びＭｔｏｏｉ＝Ｍｔｏｏｉ
＋ｍｗとして、処理をステップＳ５４３へ戻す。

【０１２７】尚、２交点算出部２５−２内の枠外文字の
交点算出部５３−２の処理の場合は、図５８においてス
テップＳ５４１−１の代わりにステップＳ５４１−２が
行われる以外は枠外文字の交点算出部５３−１の処理と
同じである。又、ステップＳ５４１−２は、枠内文字の
交点算出部５３−１ではなく、２交点算出部２５−２内
の文字／枠交点算出部２５ａを介して交点等を受ける。

【０１２８】（９）文字／枠交点の判定３交点算出部２５−１内の文字／枠交点判定部５４−１
又は２交点算出部２５−２内の文字／枠交点判定部５４
−２は、枠内及び枠外の文字線分の面積の和があるしき
い値以下であると、得られた交点は文字と枠の交点では
ないと判定する。

【０１２９】図６１は、文字／枠交点判定部５４−１又
は文字／枠交点判定部５４−２の処理の一実施例をより
詳細に説明する図であり、処理をソフトウェアで実現す
る場合のフローチャートを示す。ステップＳ５５１は、
枠外文字の交点算出部５３−１又は５３−２から交点等
を受け、ステップＳ５５２は、枠内及び枠外の文字線分
の面積の和をＭｗａとすると、Ｍｗａ＝Ｍｔｉｋａｉ＋
Ｍｔｏｏｉに設定する。ステップＳ５５３は、面積の和
のしきい値をＴｈ．ｍｅｎｓｅｋｉとすると、Ｍｗａ＞
Ｔｈ．ｍｅｎｓｅｋｉであるか否かを判断する。ステッ
プＳ５５３の判断結果がＮＯであると、ステップＳ５５
４で交点（Ａ０，Ｂ０）は枠と文字の交点ではないと判
定され、処理はステップＳ５５６へ進む。他方、ステッ
プＳ５５３の判断結果がＹＥＳであると、ステップＳ５
５５で交点（Ａ０，Ｂ０）は枠と文字の交点であると判
定され、処理はステップＳ５５６へ進む。ステップＳ５
５６は、得られた交点に関する情報を文字／枠交点算出
部２５ａへ供給する。

【０１３０】（１０）３交点の対応付け図３７に示す３交点対応付け部５５は、対応付ける交点
の候補間を、枠から遠い交点、枠内の交点及び文字と枠
との交点からパターンの方向性を算出し、略同じ方向が
算出されればこれらの交点を対応付ける。方向性が一致
しない場合であっても、枠内の交点間の距離及び連続性
対応の条件を満足する場合は、その文字と枠の交点を対
応付ける。枠内の交点に対して対応付けの条件判定を行
うので、正しい対応付けを行うことができる。

【０１３１】図６２は、方向性が一致する場合の交点の
対応付けを示す図であり、同図中、ハッチングが黒画
素、「黒丸」は枠と文字との交点、「黒三角形」は枠か
ら遠い交点、矢印は方向性を表す。他方、図６３は方向
性が一致しない場合の交点の対応付けを示す図であり、
同図中、ハッチングが黒画素、「黒丸」は枠と文字との
交点、「黒三角形」は枠から遠い交点、矢印は方向性を
表す。

【０１３２】図６４は、３交点対応付け部５５の処理の
一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフト
ウェアで実現する場合のフローチャートを示す。ステッ
プＳ５６１は、３交点算出部２５−１からの交点等に関
する情報を受け、ステップＳ５６２は、枠幅をｗに設定
する。ステップＳ５６３は、文字と枠との交点１（Ａ，
Ｂ）と、その枠内の交点１（Ａｎ，Ｂｎ）と、枠から遠
い交点１（Ａｔ，Ｂｔ）とから、パターンの方向性Ｈ１
を求める。ステップＳ５６４は、文字と枠との交点２
（Ｃ，Ｄ）と、その枠内の交点２（Ｃｎ，Ｄｎ）と、枠
から遠い交点２（Ｃｔ，Ｄｔ）とから、パターンの方向
性Ｈ２を求める。ステップＳ５６５は、Ｈ１≒Ｈ２であ
るか否かを判断する。従って、ステップＳ５６３〜Ｓ５
６５で、方向性の対応を確認する。

【０１３３】ステップＳ５６５の判断結果がＮＯである
と、ステップＳ５６６は枠内の交点１の中点Ｔ１をＴ１
＝（Ａｎ＋Ｂｎ）／２より求める。又、ステップＳ５６
７は、枠内の交点２の中点Ｔ２をＴ２＝（Ｃｎ＋Ｄｎ）
／２より求める。ステップＳ５６８は、枠内の交点間の
距離ＫＮをＫＮ＝ＡＢＳ（Ｔ１−Ｔ２）より求める。ス
テップＳ５６９は、ＫＮ＜ｗであるか否かを判断する。
ステップＳ５６９の判断結果がＮＯであると、ステップ
Ｓ５７０は交点間の距離Ｌ１，Ｌ２をＬ１＝（Ｃｎ−Ｂ
ｎ）及びＬ２＝（Ａｎ−Ｄｎ）より求める。ステップＳ
５７１はＬ１＞０であるか否かを判断し、ステップＳ５
７１の判断結果がＹＥＳであると、ステップＳ５７２で
Ｌ１＜ｗ／２であるか否かを判断する。ステップＳ５７
１或はステップＳ５７２の判断結果がＮＯの場合は、ス
テップＳ５７３でＬ２＞０であるか否かを判断する。ス
テップＳ５７３の判断結果がＹＥＳであると、ステップ
Ｓ５７４でＬ２＜ｗ／２であるか否かを判断する。従っ
て、ステップＳ５６６〜Ｓ５７４で、距離対応の確認を
する。

【０１３４】ステップＳ５７３或はステップＳ５７４の
判断結果がＮＯの場合は、ステップＳ５７５でＡｎ＜Ｃ
ｎ＜Ｂｎであるか否かを判断する。ステップＳ５７５の
判断結果がＮＯの場合は、ステップＳ５７６でＡｎ＜Ｄ
ｎ＜Ｂｎであるか否かを判断する。ステップＳ５７６の
判断結果がＮＯであると、処理はステップＳ５６３に戻
る。従って、ステップＳ５７５及びステップＳ５７６
で、連続性対応の確認をする。

【０１３５】尚、ステップＳ５６５、Ｓ５６９、Ｓ５７
２、Ｓ５７４又はＳ５７６の判断結果がＹＥＳの場合
は、ステップＳ５７７で処理を枠内文字抽出部５６の処
理へ移す。枠内の交点に対して対応付けの条件判定を行
うので、図６５及び図６６に示すように正しい対応付け
を行うことができる。図６５は、枠内の交点により対応
付けが行われる場合を示し、ハッチングが黒画素、「黒
丸」は枠と文字との交点、「黒四角形」は枠内の交点を
示す。図６５中、（ａ）は実際のパターンを示し、
（ｂ）は文字と枠との交点では対応付けられれないこと
を示し、（ｃ）は枠内の交点により対応付けが行われる
ことを示す。又、図６６は枠内の交点により対応付けが
行われない場合を示し、ハッチングが黒画素、「黒丸」
は枠と文字との交点、「黒四角形」は枠内の交点を示
す。図６６中、（ａ）は実際のパターンを示し、（ｂ）
は枠内の交点により対応付けが行われないことを示す。
（１１）２交点の対応付け図３７に示す２交点対応付け部６１は、対応付ける交点
の候補間を、枠から遠い交点、枠内の交点及び文字と枠
との交点からパターンの方向性を算出し、略同じ方向が
算出されればこれらの交点を対応付ける。方向性が一致
しない場合であっても、文字と枠の交点間の距離及び連
続性対応の条件を満足する場合は、その交点を対応付け
る。

【０１３６】図６７は、２交点対応付け部６１の処理の
一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフト
ウェアで実現する場合のフローチャートを示す。ステッ
プＳ５８１は、２交点算出部２５−２からの交点等に関
する情報を受け、ステップＳ５８２は、枠幅をｗに設定
する。ステップＳ５８３は、文字と枠との交点１（Ａ，
Ｂ）と、枠から遠い交点１（Ａｔ，Ｂｔ）とから、パタ
ーンの方向性Ｈ１を求める。ステップＳ５８４は、文字
と枠との交点２（Ｃ，Ｄ）と、枠から遠い交点２（Ｃ
ｔ，Ｄｔ）とから、パターンの方向性Ｈ２を求める。ス
テップＳ５８５は、Ｈ１≒Ｈ２であるか否かを判断す
る。従って、ステップＳ５８３〜Ｓ５８５で、方向性の
対応を確認する。

【０１３７】ステップＳ５８５の判断結果がＮＯである
と、ステップＳ５８６は文字と枠との交点１の中点Ｔ１
をＴ１＝（Ａ＋Ｂ）／２より求める。又、ステップＳ５
８７は、文字と枠との交点２の中点Ｔ２をＴ２＝（Ｃ＋
Ｄ）／２より求める。ステップＳ５８８は、交点間の距
離ＫをＫＮ＝ＡＢＳ（Ｔ１−Ｔ２）より求める。ステッ
プＳ５８９は、Ｋ＜ｗであるか否かを判断する。ステッ
プＳ５８９の判断結果がＮＯであると、ステップＳ５９
０は交点間の距離Ｌ１，Ｌ２をＬ１＝（Ｃ−Ｂ）及びＬ
２＝（Ａ−Ｄ）より求める。ステップＳ５９１はＬ１＞
０であるか否かを判断し、ステップＳ５９１の判断結果
がＹＥＳであると、ステップＳ５９２でＬ１＜ｗ／２で
あるか否かを判断する。ステップＳ５９１或はステップ
Ｓ５９２の判断結果がＮＯの場合は、ステップＳ５９３
でＬ２＞０であるか否かを判断する。ステップＳ５９３
の判断結果がＹＥＳであると、ステップＳ５９４でＬ２
＜ｗ／２であるか否かを判断する。従って、ステップＳ
５８６〜Ｓ５９４で、距離対応の確認をする。

【０１３８】ステップＳ５９３或はステップＳ５９４の
判断結果がＮＯの場合は、ステップＳ５９５でＡ＜Ｃ＜
Ｂであるか否かを判断する。ステップＳ５９５の判断結
果がＮＯの場合は、ステップＳ５９６でＡ＜Ｄ＜Ｂであ
るか否かを判断する。ステップＳ５９６の判断結果がＮ
Ｏであると、処理はステップＳ５８３に戻る。従って、
ステップＳ５９５及びステップＳ５９６で、連続性対応
の確認をする。

【０１３９】尚、ステップＳ５８５、Ｓ５８９、Ｓ５９
２、Ｓ５９４又はＳ５９６の判断結果がＹＥＳの場合
は、ステップＳ５９７で処理を枠内文字補間部３２の処
理へ移す。（１２）枠内文字の抽出図３７に示す枠内文字抽出部５６は、対応付けた交点と
枠内に囲まれた範囲を文字成分であると判断する。文字
成分と判断されたものは抽出され、それ以外は枠である
ため除去する。つまり、図６８（ａ）に示すパターンの
場合、（ｂ）に示す文字成分が抽出される。尚。図６８
中、ハッチングは黒画素、黒丸は文字と枠との交点、梨
地は抽出された文字成分を示す。

【０１４０】図６９は、枠内文字抽出部５６の処理の一
実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウ
ェアで実現する場合のフローチャートを示す。ステップ
Ｓ６０１は、３交点対応付け部５５からの対応付けられ
た交点等に関する情報を受け、ステップＳ６０２は、対
応付けた交点１（Ａ１，Ｂ１）と交点２（Ａ２，Ｂ２）
間を通る直線Ｌ１，Ｌ２を算出する。ステップＳ６０３
は、交点１のある枠の直線Ｌ３を算出し、ステップＳ６
０４は、交点２のある枠の直線Ｌ４を算出する。ステッ
プＳ６０５は、枠内の黒画素で４本の直線Ｌ１，Ｌ２，
Ｌ３，Ｌ４で囲まれているものがあるか否かを判断す
る。ステップＳ６０５の判断結果がＹＥＳの場合は、ス
テップＳ６０６で文字線分の抽出を行い、処理は文字列
抽出部１２−１の処理へ移る。他方、ステップＳ６０５
の判断結果がＮＯの場合は、ステップＳ６０７で枠を除
去し、処理がステップＳ６０８へ進む。

【０１４１】（１３）枠内文字の補間図３７及び図４０に示す枠内文字補間部３２において
は、交点が一対一に対応している場合と、一対多に対応
している場合とに分け、接触文字パターン或はその一部
の交点間を滑らかに接続して、枠を分離したことにより
欠けた文字部分を補間する。

【０１４２】図４０に示す単純補間部３２ａは、一対一
に対応付けられた接触文字パターン或はその一部の交点
間を滑らかに接続する手段である。一対一の補間の場合
には、基本的には各交点間での文字線分の輪郭の方向ベ
クトルを算出して、方向ベクトルに従って各交点から直
線を引き、その直線と直線が交わる点で文字線分を結合
する。又、方向ベクトルを算出する手間を省くため、各
対応付けた交点間を接続し補間することもできる。

【０１４３】図７０は一対一の単純補間の例を示す図で
あり、補間する文字線分１０１ａ，１０１ｂ、枠１０２
及び補間された文字線分１０３を示す。ここでは、各対
応付けた交点間を接続し補間する場合を示している。同
図に示すように、文字線分１０１ａと文字線分１０１ｂ
の交点間を直線で接続し、その間を黒画素で埋めること
により、補間された文字線分１０３を得ることができ
る。

【０１４４】図７１は、単純補間部３２ａの処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。図７１にお
いて、ステップＳ１３１は、図７０中、交点ａk とａ’
k を結ぶ直線ｌａ及び交点ｂk とｂ’k を結ぶ直線ｌb
を求める。ステップＳ１３２は、図７０において、枠１
０２より１画素分文字側の座標ｃ，ｃ’について、ｃc
をｃ≦ｃc ≦ｃ’に設定する。直線ｌａと枠１０２の交
点をｐａ、直線ｌｂと枠１０２の交点をｐｂとすると、
ステップＳ１３４はｐａ≦ｐ≦ｐｂに設定すると共に、
ｆ（ｃc ，ｐ）を文字にする。尚、ステップＳ１３３及
びＳ１３４は、ｃc がｃ≦ｃc ≦ｃ’の範囲内で繰り返
される。

【０１４５】一対多の交点の補間の場合には、先ず、対
応直線の交差点算出部３２ｂにおいて、各交点での文字
線分の輪郭の方向ベクトルを算出し、方向ベクトルに従
って各交点から直線を引き、その直線と直線が交わる交
差点を算出する。尚、方向ベクトルを算出する手間を省
くため、各対応付けた交点間を結ぶ直線で方向ベクトル
を代用することもできる。

【０１４６】交差点算出部３２ｂにおいて交差点を算出
した後、その交差点が枠内にある場合には、交差点枠内
補間部３２ｃにより補間を行う。図７２は、交差点枠内
補間の例を示す図であり、補間前の文字線分１１１ａ，
１１１ｂ，１１１ｃ、枠１１２及び補間された文字線分
１１３を示す。ここでは、各対応付けた交点間を結ぶ直
線で方向ベクトルを代用した例を示している。対応付け
た交点間を直線で結び、その交差点が枠１１２内にある
場合には、同図に示すように、交点を結ぶ直線間を黒画
素で埋めることにより、文字線分を補間する。

【０１４７】図７３は、対応直線の交差点算出部３２ｂ
の処理の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理
をソフトウェアで実現する場合のフローチャートを示
す。図７３において、ステップＳ１４１は、一対多の交
点の補間であるか否かを判定する。ステップＳ１４１の
判定結果がＹＥＳの場合は、ステップＳ１４２で図７２
中、各対応付けた交点間を結ぶ直線ｌ１〜ｌ４を算出す
る。他方、ステップＳ１４１の判定結果がＮＯの場合
は、ステップＳ１４３で各交点での文字線分の輪郭の方
向ベクトルｌ１〜ｌ４を算出する。ステップＳ１４２又
はＳ１４３の後、ステップＳ１４４は交差点が枠１１２
内にあるか否かを判定する。ステップＳ１４４の判定結
果がＹＥＳの場合、ステップＳ１４５で後述する交差点
枠内補間部３２ｃの処理へ進む。他方、ステップＳ１４
４の判定結果がＮＯの場合、ステップＳ１４６で交差点
が枠１１２外にあるか否かを判定する。ステップＳ１４
６の判定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１４７で後
述する交差点枠外補間部３２ｄの処理へ進む。又、ステ
ップＳ１４６の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ１
４８で直線補間部３２ｅの処理へ進む。

【０１４８】図７４は、交差点枠内補間部３２ｃの処理
の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフ
トウェアで実現する場合のフローチャートを示す。尚、
図３０及び後述する図７５〜図７８においては、図７２
中交差点と直線ｌ１とｌ２の交点を（ｉk ，ｊk ）、枠
１１２の内輪郭の座標をｉn 、枠１１２の外輪郭の座標
をｉg 、文字線幅をｗ、枠１１２の外輪郭より文字線幅
ｗ分内側の座標をｉg-w とする。

【０１４９】図７４において、ステップＳ１６１は、ｉ
をｉn ≦ｉ＜ｉk に設定する。ステップＳ１６２はｌ
１，ｌ２とｉとの交点をＰａ，Ｐｂに設定し、ステップ
Ｓ１６３はＰがＰａ≦Ｐ≦Ｐｂであればｆ（ｉ，Ｐ）は
文字とする。又、ステップＳ１６２及びＳ１６３と平行
してステップＳ１６４及びＳ１６５が行われる。ステッ
プＳ１６４はｌ３，ｌ４とｉとの交点をＰａ，Ｐｂに設
定し、ステップＳ１６５はＰがＰａ≦Ｐ≦Ｐｂであれば
ｆ（ｉ，Ｐ）は文字とする。上記ステップＳ１６２〜Ｓ
１６５は、ｉn ≦ｉ＜ｉk の範囲内で繰り返される。
又、ステップＳ１６６は、ｉをｉk ≦ｉ＜ｉg に設定す
る。ステップＳ１６７はｌ１，ｌ４とｉとの交点をＰ
ａ，Ｐｂに設定し、ステップＳ１６８はＰがＰａ≦Ｐ≦
Ｐｂであればｆ（ｉ，Ｐ）は文字とする。上記ステップ
Ｓ１６７及びＳ１６８は、ｉk ≦ｉ＜ｉg の範囲内で繰
り返され、その後処理を終了する。

【０１５０】図７５は、交差点枠外補間部３２ｄの処理
の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフ
トウェアで実現する場合のフローチャートを示す。同図
中、図３０と同一ステップには同一符号を付し、その説
明は省略する。図７５において、ステップＳ１６１Ａが
ｉをｉn ≦ｉ＜ｉg-w に設定し、ステップＳ１６６Ａが
ｉをｉg-w ≦ｉ＜ｉg に設定する点を除けば、処理は図
７４の場合とほぼ同様である。

【０１５１】図７６は、直線補間部３２ｅの処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。同図中、図
７４と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省
略する。図７６において、ステップＳ１６１がなく、ス
テップＳ１６６Ｂがｉをｉs ≦ｉ＜ｉs+w に設定する点
を除けば、処理は図７４の場合とほぼ同様である。

【０１５２】尚、対応付けが不可能な交点に対しては、
図７７の如きソフトウェア処理を行えば良い。同図中、
図７４と同一ステップには同一符号を付し、その説明は
省略する。図７７において、ステップＳ１６１がなく、
ステップＳ１６６Ｃがｉをｉs ≦ｉ＜ｉg に設定する点
を除けば、処理は図７４の場合とほぼ同様である。

【０１５３】（１４）連結パターンの統合図３７及び図４１に示す連結パターン統合部３４におい
ては、枠内文字補間部３２で補間した接触文字パターン
と、連結パターン属性付加部２３において属性を付加さ
れた文字パターン或はその一部と、後述する複数連結性
確認部５７−１，５７−２からのパターンとを統合す
る。

【０１５４】枠が一文字枠である場合には、補間パター
ンと属性付けした文字パターン或はその一部でも同じ文
字枠に属する場合には、統合することを考えて、図４１
に示す連結パターン仮統合部３４ａにおいて統合し、両
者の統合により得られたパターンのサイズをサイズ確認
部３４ｂで確認する。そして、そのサイズが適切であれ
ば連結パターン統合部３４ｃで統合し、適切でなければ
統合しない。

【０１５５】即ち、抽出した一文字枠の位置に基づき、
部分パターンの一部が一文字枠の内部にあれば、それら
の部分パターンを一つの文字構成要素として統合し、統
合時に統合したパターンのサイズを求めて、それと一文
字枠のサイズとのサイズ比を計算し、計算値が所定のし
きい値の範囲内か否かを判定する。そして、サイズ比が
所定のしきい値内の場合には採用したパターンをそのま
ま採用し、所定のしきい値外の場合には、統合せずに元
の部分パターン毎に文字を切り出す。

【０１５６】本実施例においては、上記のようにして文
字を切り出しているので、従来において正確に切り出す
ことができなかった文字をも正確に切り出すことができ
る。尚、図７８は連結パターン統合部３４の処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。図７８にお
いて、ステップＳ１８１は補間した文字パターンと属性
付けられた文字パターンを統合し、ステップＳ１８２は
統合した文字パターンのサイズを示すＴＯＵＧＯＵを設
定する。ステップＳ１８３は、ＴＯＵＧＯＵが一文字枠
サイズ以下であるか否かを判定する。ステップＳ１８３
の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ１８４は統合を
行わず、処理を終了する。他方、ステップＳ１８３の判
定結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１８５で統合を行
ってから、処理を終了する。

【０１５７】（１５）文字列の抽出図３７に示す文字列抽出部１２−１は、枠内文字抽出部
５６から得られる文字に関する情報に基づいてラベリン
グされた文字列を抽出する。又、図３７に示す文字列抽
出部１２−２は、枠内文字補間部３２から得られる文字
に関する情報に基づいて、文字列抽出部１２−１と同様
に、ラベリングされた文字列を抽出する。

【０１５８】（１６）平均文字サイズ・ピッチの統合部図３７に示す平均文字サイズ・ピッチ統合部１６−１
は、文字列抽出部１２−１を介して得られる情報に基づ
いて抽出した小分離ストロークと平均文字ピッチ、平均
文字サイズ、サイズ分散値、ピッチ分散値の情報とに基
づき文字の統合を行う。

【０１５９】この平均文字サイズの算出処理フローを図
５に示す。図５に示すように、まずステップＳ１５１で
夫々の矩形の縦（横）方向の長さのヒストグラムを算出
する。そして、ステップＳ１５２で、そのヒストグラム
に基づき縦（横）の平均文字サイズを算出し、このサイ
ズを暫定平均文字サイズとする。このとき、文字がカナ
文字である場合には、図８０（ａ）に示すように、ヒス
トグラムは濁点やハ，リ，クなどから生ずる小分離スト
ロークによって双峰性になる。また、数字である場合に
は５や７などから生ずる小分離ストローク，あるいは英
字である場合にはＡやＥなどから生ずる小分離ストロー
クによってヒストグラムは、双峰性になる。このため、
算出された暫定平均文字サイズは、平均文字サイズより
も小さく算出される。そこで、ステップＳ１５３は、暫
定平均文字サイズより右の領域でヒストグラムが最大値
ＭＡＸをとる文字サイズを算出し、その文字サイズの左
右方向にヒストグラムがＭＡＸ／２以上をとる領域を決
定する。尚、図８０（ｂ）に示すように、ヒストグラム
の山に偏りがある場合には、暫定文字サイズにおけるヒ
ストグラムを最大値ＭＡＸとし、ヒストグラムがＭＡＸ
／２以上をとる領域を決定する。そして、ステップＳ１
５４は、その領域で再度、平均文字サイズを算出する。
この方法により、濁点等の小分離ストロークの影響を受
けずに、また、図８０に示すようにヒストグラムの分布
に依存せずに、平均的な文字サイズの算出を行うことが
できる。

【０１６０】次に、小分離ストロークの抽出処理を説明
する。先ず、既にストローク毎に抽出された外接矩形を
用いて、その外接矩形の面積が平均文字サイズの面積の
１／２以下か否か、又、外接矩形の高さが平均文字サイ
ズの高さの４／５以下か否かを判定する。そして、面積
比及び高さ比の条件を満たす場合にはその外接矩形の部
分パターンを小分離ストロークとして抽出する。ここ
で、横サイズ（幅）について考慮しないのは、５の小分
離ストロークのように小分離ストロークではあっても、
サイズ的に平均サイズと変わらないものが存在するから
である。

【０１６１】次に、文字ピッチの算出処理を説明する。
小分離ストロークの抽出処理において小分離ストローク
と判定されなかったもの（それ自体で一文字とみなされ
たもの）については、図８１に示すように夫々の外接矩
形間の距離ｐをピッチとし、ピッチのヒストグラムを算
出し、その結果に基づき平均文字ピッチの算出とその分
散値の算出を行う。

【０１６２】この平均文字ピッチの算出処理を次に説明
する。先ず、夫々の矩形間のピッチのヒストグラムを算
出する。次に、前記ヒストグラムに基づき平均文字ピッ
チを算出し、そのピッチを暫定平均文字ピッチとする。
又、例えば暫定平均文字ピッチより右の領域でヒストグ
ラムが最大値ＭＡＸをとる文字ピッチを算出し、その文
字ピッチの左右方向にヒストグラムがＭＡＸ／２以上を
とる領域を決定し、その領域で再度、平均文字ピッチを
算出する。次に、平均文字サイズ・ピッチ統合部１６
−１は評価関数Ｆ

【０１６３】

【数２】

【０１６４】に関してＦが零以上であるか否かを判定
し、Ｆが零以上のとき、サイズ・ピッチ平均，サイズ・
ピッチ分散を用いた統合を行う。ここで、ＭＰはピッチ
平均であり、ＭＷはサイズ平均である。ＶＰはピッチ分
散であり、αは１．６であり、βは０．５である。これ
らのパラメータの値は一例である。即ち、文字間の空白
の度合（ピッチ平均／サイズ平均）とのピッチ分散値の
値に応じた統合判定を行う。ここで、文字の統合幅ｗ
は、図８２（ａ）に示すような統合すべき部分パターン
と統合されるべき部分パターンとの幅である。

【０１６５】尚、図３７に示す平均文字サイズ・ピッチ
統合部１６−２は、文字列抽出部１２−２を介して得ら
れる情報に基づいて抽出した小分離ストロークと平均文
字ピッチ、平均文字サイズ、サイズ分散値、ピッチ分散
値の情報とに基づき、上記平均文字サイズ・ピッチ統合
部１６−１と同様に文字の統合を行う。（１７）複数連続性の確認図３７において、複数連続性確認部５７−１は、抽出し
た枠の位置と文字線分の位置との位置ずれから、再補間
する枠の範囲を算出する。又、算出した範囲内で、原画
像と現在の処理された画像の連結成分の数、穴の数及び
オイラー数を各々比較する。比較結果が一致しない場合
は、上記接触頻度算出部５１で算出した接触頻度の大小
に応じて３交点対応付け部５５で原画像と同じ文字成分
の連結性を保つための交点の再対応付けを行う。従っ
て、再対応付けられた交点間を枠内文字補間部３２で補
間すると、例えば図８３に示すように「０」を抽出する
ことができる。図８３は、原画像と処理された画像と
で、連結成分の数は変化しないが穴の数及びオイラー数
が変化した場合を示す。図８３中、（ａ）は原画像、
（ｂ）は枠内文字抽出部５６で抽出された文字、（ｃ）
は複数連続性確認部５７−１での比較結果に基づいて３
交点対応付け部５５で交点の再対応付けを行ってから上
記枠内文字補間部３２で補間をすることにより得られる
補間された文字を示す。

【０１６６】図８４は、複数連続性確認部５７−１の処
理の一実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソ
フトウェアで実現する場合のフローチャートを示す。図
８４において、ステップＳ６５１は、平均文字サイズ・
ピッチ統合部１６−１からの統合結果を受け、ステップ
Ｓ６５２は、枠の位置と抽出した文字の位置との位置す
れを算出する。ステップＳ６５３は、再補間を行う枠の
位置を設定する。ステップＳ６５４は、原画像の連結成
分の数Ｒｏを算出する。ステップＳ６５５は、現在の処
理された画像の連結成分の数Ｒｎを算出する。ステップ
Ｓ６５６は、原画像の穴の数Ａｏを算出する。ステップ
Ｓ６５７は、現在の処理された画像の穴の数Ａｎを算出
する。ステップＳ６５８は、原画像のオイラー数Ｏｏを
Ｏｏ＝Ｒｏ−Ａｏから算出する。又、ステップＳ６５９
は、現在の処理された画像のオイラー数ＯｎをＯｎ＝Ｒ
ｎ−Ａｎから算出する。ステップＳ６６０は、Ｒｏ≠Ｒ
ｎであるか否かを判断する。ステップＳ６６０の判断結
果がＮＯであれば、ステップＳ６６１でＡｎ≠Ａｏであ
るか否かを判断する。ステップＳ６６１の判断結果がＮ
Ｏであれば、ステップＳ６６２でＯｏ≠Ｏｎであるか否
かを判断する。ステップＳ６６２の判断結果がＮＯであ
れば、ステップＳ６６３で処理が連結パターン統合部３
４の処理へ移る。他方、ステップＳ６６０、Ｓ６６１又
はＳ６６２の判断結果がＹＥＳであると、ステップＳ６
６４で処理が３交点対応付け部５５へ移り、交点の再対
応付けが行われる。

【０１６７】尚、複数連続性確認部５７−２の処理は、
複数連続性確認部５７−１の処理と実質的に同じである
が、複数連続性確認部５７−２の場合は、図８４におい
てステップＳ６５１が平均文字サイズ・ピッチ統合部１
６−２からの統合結果を受ける。更に、ステップＳ６６
０、Ｓ６６１又はＳ６６２の判断結果がＹＥＳである
と、ステップＳ６６５で処理が２交点対応付け部６１へ
移り、交点の再対応付けが行われる。

【０１６８】（１８）再補間の判定図３７の再補間判定部６３は、再補間が必要ない場合や
再補間後も前と処理結果が変わらない場合は、前回のピ
ッチ及び平均文字サイズを用いて確信度統合部１７の処
理へ移るか、そうでない場合は、再度ピッチ及び平均文
字サイズを平均文字サイズ・ピッチ統合部１６−３で求
めるかの判定を行う。尚、平均文字サイズ・ピッチ統合
部１６−３の処理は、実質的に上記平均文字サイズ・ピ
ッチ統合部１６−１，１６−２の処理と同じであるの
で、その説明は省略する。

【０１６９】図８５は、再補間判定部６３の処理の一実
施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウェ
アで実現する場合のフローチャートを示す。図８５にお
いて、ステップＳ６７１は、連結パターン統合部３４を
介して情報を受け、ステップＳ６７２は再補間された部
分があるか否かを判断する。ステップＳ６７２の判断結
果がＹＥＳであれば、再度ピッチ及び平均文字サイズを
求めるために、処理を平均文字サイズ・ピッチ統合部１
６−３へ移す。他方、ステップＳ６７２の判断結果がＮ
Ｏの場合は、再補間後も前と処理結果が変わらないの
で、前回のピッチ及び平均文字サイズを用いて処理を確
信度統合部１７へ移す。

【０１７０】（１９）確信度による統合図３７に示す確信度統合部１７は、抽出された小分離ス
トロークとその左右に位置する文字パターンとの距離を
算出して、それらの距離に比を統合の確信度として定量
化することにより、確信度が高い場合には統合を行う。
つまり、平均文字サイズ・ピッチ統合部１６−１で算出
した評価関数Ｆが零よりも小さい場合で、例えばピッチ
平均をサイズ平均で割った値が１よりも大きい場合に
は、確信度統合部１７が、抽出された小分離ストローク
とその左右に位置するパターンとの距離を算出し、それ
らの距離の比を統合の確信度として定量化し、確信度が
高い場合には統合を行う。確信度統合部１７は、例え
ば、図８２（ｂ）及び図８２（ｃ）に示すような距離
ａ，ｂ，ｃ，ｄを用いて、ｂがａの２．６倍よりも大き
く、ｃがｄの２．６倍よりも大きい場合には（ステップ
１１０）、確信度による部分パターンの統合を行う。そ
して、ｂがａの２．６倍よりも小さく、ｃがｄの２．６
倍よりも小さい場合には、小分離ストロークの横／縦比
が２．６より大きければ後述する簡易認識処理部１８が
数字に限定して小分離ストローク統合を行う。

【０１７１】（２０）簡易認識による統合図３７の簡易認識処理部１８は、オーバーハングのある
手書き数字を対象とした処理を行うもので、小分離スト
ローク及びその左右に位置するパターン、更にそれらを
統合した場合のパターンに対して、線密度、傾き及び文
字サイズを簡単に識別して文字の統合を行っていく。つ
まり、小分離ストロークに対して、パターンマッチング
的手法を用いずにそれが一文字かあるいは文字の部分パ
ターンかを判別する。これによれば、複雑な処理を行う
必要がないので、高速に処理を行なえる。

【０１７２】図８６は、簡易認識処理部１８の処理の一
実施例をより詳細に説明する図であり、処理をソフトウ
ェアで実現する場合のフローチャートを示す。図８６に
おいて、先ずステップＳ１２１は、小分離ストロークの
横／縦比が２．６より大きいか否かを判断し、判断結果
がＮＯの場合にはステップＳ１２２で小分離ストローク
を５として統合する。ステップＳ１２１の判断結果がＹ
ＥＳの場合には、ステップＳ１２３で小分離ストローク
の横／縦比が１／３より小さいか否かを判定する。ステ
ップＳ１２３の判断結果がＹＥＳの場合には、後述する
ステップＳ１３２以降の７のルーチンに進む。他方、ス
テップＳ１２３の判断結果がＮＯの場合には、ステップ
Ｓ１２４以降で線密度の算出を行う。

【０１７３】数字の場合、小分離ストロークとして抽出
されるものは、小さく書かれた文字か５あるいは７の小
分離ストロークに限定される。このため、先ず、小さく
書かれた１文字と５か７の分離ストロークとを判別する
ために小分離ストロークに対して線密度を算出する。線
密度の算出方法の一例としては、図８７に示すように、
外接矩形が横長か縦長かを調べ、横長である場合には外
接矩形を縦に４等分し、同図（ａ）に示す如く真中以外
の２ラインで線密度を算出する。縦長である場合には、
図８７（ｂ）に示す如く外接矩形を横に４等分して同様
の処理を行う。尚、線密度算出方法として、この他に
外接矩形をｎ等分し、ｎライン目からｎ−ｍライン目ま
でにカウントした線密度の最大値を接密度にとるように
しても良い。

【０１７４】ここで、図８８に示すような横長のストロ
ークに対して横方向に線密度を算出した場合、誤った線
密度が算出されてしまうため、線密度の算出方法を外接
矩形の形に応じて変える。これによれば、パターンの凹
凸の影響を受けずに正確な線密度を算出できる。そし
て、ステップＳ１２４は、線密度の縦方向が２以下で、
横方向が１以下であるか否かを判断する。ステップＳ１
２４の判断結果がＮＯの場合には、ステップＳ１２５で
小分離ストロークではないとして拒絶する。他方、ステ
ップＳ１２４の判断結果がＹＥＳの場合は、ステップＳ
１２６で小分離ストロークの縦／横比が１以上か否かを
判定する。ステップＳ１２６の判断結果がＹＥＳの場合
には、ステップＳ１２７で小分離ストロークのＸ方向の
傾きを算出する。しかし、ステップＳ１２６の判断結果
がＮＯであると、ステップＳ１２８で小分離ストローク
のＹ方向の傾きを算出する。

【０１７５】傾きの算出方法については、図８９
（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、外接矩形を４等
分して、１本目と３本目の線とストロークとの２交点間
での傾きを算出する。実際には、交点が点ではなく、あ
る幅をもつので、その中点を選ぶ。線密度の算出方法と
同様に、傾きについても外接矩形が横長か縦長かによっ
て算出方法を区別する。横長矩形に対して、横方向に傾
きを算出した場合に誤りを生ずる可能性があるからであ
る。

【０１７６】このように、外接矩形が縦長か横長かによ
って、傾きの算出方向を変えることにより、適切傾きが
算出できる。次に、ステップＳ１２９はは、算出された
傾きを基にその傾きが５の分離ストロークの角度範囲
（−４０°〜２８°）であるか、７の分離ストロークの
角度範囲であるかを判断する。手書きで５及び７を書い
たときの分離ストロークの角度については、図９０
（ａ），（ｂ）に示すように、両者はほぼ排反の関係に
あるからである。

【０１７７】ここで、５の小分離ストロークの角度分布
よりも７の小分離ストロークの角度分布のほうが広い。
そこで、ステップＳ１３０は、５と７との識別にあたっ
て、確実に５の角度として算出されたものに対して、左
矩形との距離が右矩形との距離の１．５倍よりも小さい
か否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合にはステップ
Ｓ１３１で５として統合する。尚、ステップＳ１３０の
判断結果がＮＯの場合には、ステップＳ１３２の７のル
ーチンに進む。

【０１７８】一方、ステップＳ１２９において、文字サ
イズで拒絶されたもの及び７の角度として算出されたも
のは、以下の処理を行う。先ず、小分離ストロークの右
のストロークの線密度を算出し、右ストロークが７の右
の部分かどうかを判別する。ここでの線密度の算出方法
は、図９１に示すように、７の右の部分と２や９を区別
するために、縦と横の両方向の線密度を調べる。

【０１７９】そして、ステップＳ１３２は、右ストロー
クの線密度の縦方向が２以下で横方向が１以下か否かを
判断する。ステップＳ１３２の判断結果がＮＯの場合に
は、ステップＳ１３３で左ストロークとの距離が平均横
サイズの１．８倍より小さく、分離ストロークの傾きが
−８０°〜５１．６°か否かを判断する。ステップＳ１
３３の判断結果がＹＥＳの場合には、ステップＳ１３１
で５として統合し、判断結果がＮＯの場合には、ステッ
プＳ１３４で拒絶する。

【０１８０】一方、ステップＳ１３２の判断結果がＹＥ
Ｓであり、ステップＳ１３５での線密度の算出の結果、
縦方向が２であって、横方向が１となる場合には、７の
可能性があるとして、小分離ストロークと統合したとき
の文字サイズを調べる。つまり、ステップＳ１３５の判
断結果がＮＯであると、ステップＳ１３６でその文字サ
イズが平均文字サイズのある閾値倍以下である場合、７
として統合する。他方、この方法で線密度を算出した場
合、ステップＳ１３５において、線密度の縦方向が１
で、横方向が１と算出されたものは、７の右パターンで
あるかどうかを確認するために、以下の方法で線密度を
再度算出する。

【０１８１】具体的には、ステップＳ１３７は、図９２
（ａ），（ｂ）に示す縦線密度１，横線密度１に対し
て、図９２（ｃ）に示すように、外接矩形の横幅中心か
ら縦方向に線密度を見ていき、線密度がカウントされた
時点で、横方向に線密度を見ていき、直角線密度が２か
否かを判定する。ステップＳ１３７の判断結果がＹＥＳ
であり直角線密度が２となったものは、ステップＳ１３
６で７として統合する。尚、図９２（ｄ）に示す縦線密
度１，横線密度１に対して複数方向線密度は１となる。

【０１８２】このような直角方向に線密度を見ていくこ
とにより、従来、一方向だけの探索では判別できなかっ
たパターンの判別が行える。更に、図９２（ｆ）に示す
文字“ク”、図９２（ｇ）に示す“Ｌ”に対しては、直
角線密度２となる。図９２（ｈ）に示す“４”の場合に
複数方向は直角方向でなくとも良い。又、ステップＳ１
３６において、直角線密度が２以外の線密度である場合
や、文字サイズで拒絶されたものについては、５の小分
離ストロークの可能性もあるので、５のルーチンに戻
り、５として統合したときの文字サイズを調べる。つま
り、ステップＳ１３７の判断結果がＮＯであれば、処理
はステップＳ１３０へ戻る。そして、条件を満たす場合
には文字を統合し、条件を満たさない場合には拒絶す
る。

【０１８３】このように、不定ピッチや文字サイズの変
動のある文字列に対して文字の平均サイズ及びピッチを
厳密に算出し、統合の際にそれらの平均値と分散値に応
じて統合条件を適応的に変えているので、文字の精度の
高い切り出しが行える。特に、手書き数字文字列に対し
ては、パターンマッチング的手法を用いずに小分離スト
ロークに注目した簡易認識処理部１８を用いているの
で、正確で高速な処理が行える。即ち、文字列中の全て
のパターンに一様な処理を施すのではなく、小分離スト
ロークに注目した処理を施すことにより、切り出し処理
全体での処理の高速化を図れる。

【０１８４】又、文字列中の全ての外接矩形の幅のヒス
トグラムを算出し、まず暫定的に平均文字サイズを算出
し、その値に基づき正確に文字サイズを算出するので、
文字列中の文字サイズの変動が激しい場合やオーバハン
グのある文字列の場合でもより正確な平均文字サイズが
算出できる。その結果、文字の統合を的確に行うことが
できる。

【０１８５】更に、文字列中の文字サイズ，ピッチの平
均値，分散値に応じて、小分離ストローク統合の際の条
件を適応的に変えることにより文字サイズ，ピッチの変
動に依存せずに、より正確な統合が行える。又、カナ文
字中の濁点や数字の分離ストローク等が存在するとき、
それらのパターンも含めて文字間のピッチを算出する
と、実際のピッチ間隔より小さいピッチが算出される。
それらの小分離ストロークを予め除外して考えることに
より、より正確なピッチの算出が可能となる。

【０１８６】文字列中の文字の並び方の規則性により分
離ストロークを統合する際の閾値を適応的に変えるた
め、より正確な文字の統合が行える。さらに、文字列中
の文字の並び方に規則性がないが、分離ストロークとそ
の左右に位置するパターンとの距離比を確信度として定
量化し、その値に応じて統合を行うため、正確な統合を
行える。

【０１８７】次に、本実施例で切り出される文字の一例
を図９３〜９６と共に説明する。図９３〜図９６は、各
々先に説明した図３２〜図３５に対応している。図９３
中、ハッチングは黒画素、梨地は補間又は抽出された黒
画素、「黒丸」は枠と文字との交点、「黒三角形」は枠
から遠い交点、「黒四角形」は枠内の交点を表す。この
場合、「１」が左右に分離しており図３２で説明した方
法では対応付けができなかったが、本実施例では図９３
（ａ）に示す原画像に対して正しい対応付けを行って最
終的に（ｂ）に示す如き文字「１」を切り出すことがで
きる。

【０１８８】図９４中、ハッチングは黒画素、「黒丸」
は枠と文字との交点、「白丸」は枠と文字との交点では
ないと判定された交点を表す。この場合、図３３で説明
した方法では「１」と「７」が誤って対応付けられた
が、本実施例では図９４（ａ）に示す原画像に対して正
しい対応付けを行って最終的に（ｂ）に示す如き文字
「１」及び「７」を切り出すことができる。

【０１８９】図９５中、ハッチングは黒画素、梨地は補
間された黒画素を表す。この場合、図３４で説明した方
法では「９」の誤った対応付けが行われたが、本実施例
では図９５（ａ）に示す原画像に対して正しい対応付け
を行って最終的に（ｂ）に示す如き文字「９」を切り出
すことができる。図９６中、ハッチングは黒画素、梨地
は補間された黒画素を表す。この場合、図３５で説明し
た方法では「８」の再補間が行われなかったが、本実施
例では図９６（ａ）に示す原画像に対して正しい再対応
付けを行って最終的に（ｂ）に示す如き文字「８」を切
り出すことができる。

【０１９０】以上説明したように、本実施例では次のよ
うな特徴１）〜２３）を有する。１）本実施例によれば、枠内の文字線分を抽出した後、
それ以外の枠を除去するので、文字枠の線幅を算出して
文字線分の方向等の連続性と連結性を評価して高品質の
文字を切りだすことができるため、接触文字の認識率が
向上する。２）枠、罫線等内の文字線分を探索し、枠、罫線等と文
字との接触部分をより正確に把握るため、枠、罫線等の
傾いている場合、枠、罫線等に雑音が多く含まれる場合
や、文字幅と比較して枠、罫線等の幅が太い場合にも、
接触した文字部分を復元し、正解の文字パターンを抽出
できる。

【０１９１】３）枠内の文字線分を探索し、枠と文字と
の接触部分ではないことを把握する手段を設けているた
め、誤って文字パターンを復元しない。４）交点側から枠、罫線等の中心方向へ探索した文字線
分の面積を得る手段を備えたことにより、文字線分に含
まれる雑音を区別することができる。５）枠、罫線等と文字線分との交点側から枠、罫線等の
中心方向と逆方向へ文字線分を探索することにより対応
付ける交点がより正確になるため不要な文字パターンを
復元しない。

【０１９２】６）交点側から枠、罫線等の中心方向と逆
方向へ探索した文字線分の面積を得る手段を備えたこと
により、文字線分に含まれる雑音を区別することができ
る。７）枠、罫線等と文字線分との交点側から枠、罫線等の
中心方向と逆方向へ探索した文字線分の面積と面積の閾
値とを比較することにより雑音を除去できる。８）枠、罫線等と文字線分との交点側から枠、罫線等の
中心方向及び逆方向へ探索した各々の文字線分の面積の
和と面積の閾値とを比較することにより、雑音を除去で
きる。

【０１９３】９）ある枠、罫線等と文字線分との交点の
文字線分の面積の和がある閾値以上である場合に関し
て、枠、罫線等から遠い交点は、それが存在しなくなる
直前の値に決定する手段を備えたことにより、雑音でな
い文字線分との交点を算出するので正確なパターンを復
元できる。１０）枠、罫線等と文字線分との交点と枠、罫線等から
遠い交点とからこの文字線分の方向性が分かる。

【０１９４】１１）枠、罫線等内の交点と枠、罫線等か
ら遠い交点の２交点からこの文字線分の方向性が分か
る。１２）枠、罫線等内の交点、枠、罫線等と文字線分との
交点及び枠、罫線等から遠い交点の３交点からこの文字
線分の方向性が分かる。１３）枠、罫線等に接触している文字パターンの枠、罫
線等と文字線分との交点算出後、交点間を対応付ける手
段に関して、枠、罫線等を構成する２つの輪郭のうちの
どちらか、又は、両側に枠、罫線等と文字線分との交点
が存在する場合に、この枠、罫線等及びこれと水平方向
に隣接する枠、罫線等、又はそれに隣接する枠、罫線等
とそれぞれに隣接するすべての枠、罫線等において、こ
れと反対側に存在する枠、罫線等と文字線分との交点を
対応付け候補点とすることにより、角に接触しているパ
ターンや表中の複数の一文字枠に接触するパターンの復
元ができる。

【０１９５】１４）枠、罫線等に接触している文字パタ
ーンの枠、罫線等と文字線分との交点算出後、交点間を
対応付ける手段に関して、枠、罫線等を構成する２つの
輪郭のうちのどちらか、又は、両側に枠、罫線等と文字
線分との交点が存在した場合に、この枠、罫線等及びこ
れと垂直方向に隣接する全ての枠、罫線等の両側の輪郭
に存在する枠、罫線等と文字線分との交点対応付け候補
点とすることにより、角に接触しているパターンや表中
の複数の一文字枠に接触するパターンの復元ができる。

【０１９６】１５）方向性が一致した場合にこれらの交
点間を対応付けることを特徴とする交点の対応付け装置
により、ほぼ直線である文字線分のパターンの復元がで
きる。１６）枠、罫線等内の交点が存在した場合にこれを候補
点として、候補点間の距離と枠、罫線等の線幅から候補
点間の距離の近さを調べ、対応付けられた場合にこの
枠、罫線等と文字線分との交点を対応付けることによ
り、より正確なパターンを復元できる。

【０１９７】１７）枠、罫線等内の交点が存在した場合
にはこれを候補点として、候補点間の距離と、候補点間
の枠、罫線等と垂直方向の距離とから交点間の距離の近
さを調べ、対応付けられた場合にこの枠、罫線等と文字
線分との交点を対応付けることにより、より正確なパタ
ーンを復元できる。１８）連結性が確認できないパターンに対して文字列の
抽出後に算出した文字サイズ及びピッチ情報を用いるこ
とにより、１パターン毎の再連結を行う範囲を指定する
ことにより正確な再補間をおこないパターンの候補を復
元できる。

【０１９８】１９）文字列の抽出後に算出した文字サイ
ズ及びピッチ情報に基づいてパターンの統合を決定する
ので正確なパターンを復元でき、不要なパターンを復元
しない。２０）連結性が確認されたパターンに対して、切りだす
前後の穴の数が変化した場合に、対応付けて再補間し、
候補のパターンを復元できる。

【０１９９】２１）連結性が確認されたパターンに対し
て、切りだす前後のオイラー数が変化した場合に、対応
付けて再補間し、候補のパターンを復元できる。２２）連結性が確認されたパターンに対して、切りだす
前後の穴の数又はオライー数が変化した場合に、対応付
けて再補間し、候補のパターンを復元できる。２３）枠、罫線等の幅及びそのばらつき、傾斜角度、記
述された文字及び図形パターンの線幅、枠、罫線等との
接触の程度を得る手段、これらの情報から接触文字の頻
度を算出する手段、これを基に、枠、罫線等を除去後に
対応付け補間する手段か、又は、枠、罫線等抽出後に対
応付け文字線分を抽出した後に枠を除去する手段かを選
択することにより、接触頻度が小さいパターンに対して
は、高速に、接触頻度が大きいパターンに対しては、よ
り慎重に、各々正確なパターンを復元できる。

【０２００】以上本発明を実施例により説明したが、本
発明はこれらの実施例に限定されることなく、様々な変
形又は改良が本発明の範囲内で可能であることは、言う
までもない。

【０２０１】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明によれば、マスク処理を行うので、原画像の直線性を
失うことなく、且つ、比較的短い処理時間で線分を検出
できる。請求項４記載の発明によれば、フォーマット情
報を必要とすることなく、表形式のブロック枠及びフリ
ーフォーマット枠を抽出することができる。

【０２０２】請求項９記載の発明によれば、直線に途切
れが見つかり処理が終ってしまっても、マッチング処理
を行うことにより一文字範囲を抽出して枠の抽出をする
ことができる。請求項１１の発明によれば、線分の探索
の成功率を向上することができる。請求項１２の発明に
よれば、枠に接触している文字の文字幅より枠幅が大き
い場合、枠が傾斜している場合等であっても、交点の対
応付け等をより正確に行って文字の切出し精度を向上で
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明になる画像抽出装置の第１実施例を示す
ブロック図である。

【図２】一文字枠抽出部の一実施例を示すブロック図で
ある。

【図３】隣接投影方を説明する図である。

【図４】隣接投影部４１ｂの処理を説明するフローチャ
ートである。

【図５】矩形線分の検出を説明する図である。

【図６】縦横線分検出部４１ｃの処理を説明するフロー
チャートである。

【図７】探索の開始点を説明する図である。

【図８】横線分選択部４１ｄの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図９】矩形線分の連結及び直線の傾きを説明する図で
ある。

【図１０】線分統合部４２ａ，４２ｃの処理を説明する
フローチャートである。

【図１１】探索部４３ｂの処理を説明するフローチャー
トである。

【図１２】一文字枠への分離を説明する図である。

【図１３】枠の除去範囲を説明する図である。

【図１４】枠の抽出を説明する図である。

【図１５】文字の切出し及び補間を説明する図である。

【図１６】マスクにより横成分を抽出する場合を説明す
る図である。

【図１７】マスク処理部４１Ａの処理を説明するフロー
チャートである。

【図１８】処理の対象となる枠の種類を示す図である。

【図１９】フリーフォーマット枠の分割を説明する図で
ある。

【図２０】表形式のブロック枠におけるブロック枠の重
なりを説明する図である。

【図２１】枠検出部４３全体の処理を説明するフローチ
ャートである。

【図２２】ブロック枠の四辺を枠で囲まれた矩形部分へ
の分離を説明する図である。

【図２３】枠分離部４４全体の処理を説明するフローチ
ャートである。

【図２４】隣合う一文字枠が文字によって繋がっている
場合の処理を説明する図である。

【図２５】枠抽出・除去部４５全体の処理を説明するフ
ローチャートである。

【図２６】線分の探索を説明する図である。

【図２７】第１実施例により文字を切出した場合の一例
を示す図である。

【図２８】第１実施例により文字を切出した場合の一例
を示す図である。

【図２９】先に提案された画像抽出装置を示すブロック
図である。

【図３０】枠幅が文字幅よりかなり大きい場合の処理を
説明する図である。

【図３１】枠が傾斜している場合の処理を説明する図で
ある。

【図３２】１が左右に分離して対応付けができない例を
説明する図である。

【図３３】１と７とが誤って対応付けられる例を説明す
る図である。

【図３４】９の誤った対応付けの例を説明する図であ
る。

【図３５】８が再補間されない例を説明する図である。

【図３６】本発明になる画像抽出装置の第２実施例を示
すブロック図である。

【図３７】本発明になる画像抽出装置の第２実施例を示
すブロック図である。

【図３８】直線／枠抽出部２２の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図３９】枠分離部２４の一実施例を示すブロック図で
ある。

【図４０】枠内文字補間部３２の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図４１】連結パターン統合部３４の一実施例を示すブ
ロック図である。

【図４２】部分パターンの水平方向と垂直方向の投影を
示す図である。

【図４３】枠の構成要素を示す図である。

【図４４】直線検出部２２ｂの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図４５】４辺検出部２２ｃの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図４６】線幅の太い枠及び線幅の細い枠の一例を示す
図である。

【図４７】枠探索の手法を説明する図である。

【図４８】水平方向のｎラインランレングスを求める処
理を説明するフローチャートである。

【図４９】垂直方向のｎラインランレングスを求める処
理を説明するフローチャートである。

【図５０】４辺検出部２２ｅの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図５１】線幅の太い枠と線幅の細い枠の骨格線、外輪
郭等を示す図である。

【図５２】辺幅算出部２４ａで用いる座標を示す図であ
る。

【図５３】接触頻度算出部５１の処理の一実施例を示す
フローチャートである。

【図５４】交点算出部２５ａの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図５５】枠内文字の交点算出部５２−１の処理の一実
施例を説明するフローチャートである。

【図５６】枠内の交点の追跡例を示す図である。

【図５７】枠内に交点が存在しない場合の処理を説明す
る図である。

【図５８】枠外文字の交点算出部２５−１の処理の一実
施例を説明するフローチャートである。

【図５９】枠から遠い交点の追跡例を示す図である。

【図６０】追跡途中で文字線分がなくなる場合の処理を
説明する図である。

【図６１】文字／枠交点判定部５４−１又は５４−２の
処理の一実施例を説明するフローチャートである。

【図６２】方向性が一致する場合の交点の対応付けを示
す図である。

【図６３】方向性が一致しない場合の交点の対応付けを
示す図である。

【図６４】３交点対応付け部５５の処理の一実施例を説
明するフローチャートである。

【図６５】枠内の交点により対応付けが行われる場合を
示す図である。

【図６６】枠内の交点により対応付けが行われない場合
を示す図である。

【図６７】２交点対応付け部６１の処理の一実施例を説
明するフローチャートである。

【図６８】枠内文字の抽出例を示す図である。

【図６９】枠内文字抽出部５６の処理の一実施例を説明
するフローチャートである。

【図７０】一対一の単純補間の例を示す図である。

【図７１】単純補間部３２ａの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図７２】交差点枠内補間の一例を示す図である。

【図７３】対応直線の交差点算出部３２ｂの処理を説明
するフローチャートである。

【図７４】交差点枠内補間部３２ｃの処理を説明するフ
ローチャートである。

【図７５】交差点枠外補間部３２ｄの処理を説明するフ
ローチャートである。

【図７６】直線補間部３２ｅの処理を説明するフローチ
ャートである。

【図７７】対応付けが不可能な交点に対する処理を説明
するフローチャートである。

【図７８】連結パターン統合部３４の処理を説明するフ
ローチャートである。

【図７９】平均文字サイズ算出処理を説明するフローチ
ャートである。

【図８０】平均文字サイズ算出方法を説明する図であ
る。

【図８１】ピッチの算出方法を説明する図である。

【図８２】統合を説明する図である。

【図８３】原画像と処理された画像とで連結成分の数は
変化しないが穴の数及びオイラー数が変化した場合を示
す図である。

【図８４】複数連続性確認部５７−１の処理の一実施例
を説明するフローチャートである。

【図８５】再補間判定部６３の処理の一実施例を説明す
るフローチャートである。

【図８６】簡易認識処理部１８の処理の一実施例を説明
するフローチャートである。

【図８７】線密度の算出方法を説明する図である。

【図８８】横長のストロークに対して横方向線密度を算
出した場合の失敗例を示す図である。

【図８９】傾きの算出方法を説明する図である。

【図９０】５及び７の分離ストロークの角度を示す図で
ある。

【図９１】線密度の算出方法を説明する図である。

【図９２】複数方向の線密度の算出方法を説明する図で
ある。

【図９３】第２実施例を図３２の場合に適用した結果を
説明する図である。

【図９４】第２実施例を図３３の場合に適用した結果を
説明する図である。

【図９５】第２実施例を図３４の場合に適用した結果を
説明する図である。

【図９６】第２実施例を図３５の場合に適用した結果を
説明する図である。

【図９７】先に提案されている画像抽出方式を示すブロ
ック図である。

【図９８】細線化の問題を説明する図である。

【図９９】線分の探索の問題を説明する図である。

【符号の説明】

４０連結パターン抽出部４１線分検出部４２直線検出部４３枠検出部４４枠分離部４５枠抽出・除去部４６一文字枠抽出部２１連結パターン抽出部２２直線／枠抽出部２３連結パターン属性付加部２４枠分離部２５−１３交点算出部２５−２２交点算出部５５３交点対応付け部５６枠内文字抽出部３２枠内文字補間部１２−１，１２−２文字列抽出部１６−１，１６−２，１６−３平均文字
サイズ・ピッチ統合部５７−１，５７−２複数連結性確認部３４連結パターン統合部６３再補間判定部１７確信度統合部１８簡易認識統合部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者矢吹眞紀神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内 (72)発明者堀田悦伸神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】一文字枠を含む表形式のブロック枠又は
フリーフォーマット枠と、文字、図形もしくは記号とか
ら構成される画像から画素と画素が繋がっている部分パ
ターンを抽出する連結パターン抽出手段（４０）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出された部分
パターンに基づいて前記画像から一文字枠を抽出する一
文字枠抽出手段（４６）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出され、一文
字枠を該一文字枠抽出手段（４６）により除去された部
分パターンから直線を検出する直線抽出手段（４１，４
２）と、該直線抽出手段（４１，４２）により検出された直線か
ら枠を構成する直線を検出する枠検出手段（４３）と、該枠検出手段（４３）により検出された直線を部分パタ
ーンから分離することにより文字、図形もしくは記号を
切り出す枠分離手段（４４）とを有し、該直線抽出手段（４１，４２）は、該連結パターン抽出
手段（４０）により抽出され該一文字枠抽出手段（４
６）により一文字枠を除去された部分パターン毎に、一
文字枠を除去された部分パターンの画像全体に対して横
長及び縦長の２種類のマスク内で走査を行う手段と、前
記マスク内のパターンの占める割合を算出する手段と、
算出された値が所定値より大きければそのマスク内を全
てパターンとみなすと共に、算出された値が所定値以下
であればマスク内のパターンを削除することにより縦横
成分の抽出を行う手段とを含む、画像抽出装置。
【請求項２】前記直線抽出手段（４１，４２）は、複
数の行又は列が続いて前記割合が所定値より大きくなる
と、それらの行又は列をまとめて矩形範囲を作成し、そ
の矩形範囲の中心線を処理結果とする手段を含む、請求
項１の画像抽出装置。
【請求項３】前記直線抽出手段（４１，４２）は、マ
スク処理を行う範囲に各々重なりを持たせる手段を含
む、請求項１又は２の画像抽出装置。
【請求項４】一文字枠を含む表形式のブロック枠又は
フリーフォーマット枠と、文字、図形もしくは記号とか
ら構成される画像から画素と画素が繋がっている部分パ
ターンを抽出する連結パターン抽出手段（４０）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出された部分
パターンに基づいて前記画像から一文字枠を抽出する一
文字枠抽出手段（４６）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出され、一文
字枠を該一文字枠抽出手段（４６）により除去された部
分パターンから直線を検出する直線抽出手段（４１，４
２）と、該直線抽出手段（４１，４２）により検出された直線か
ら枠を構成する直線を検出する枠検出手段（４３）と、該枠検出手段（４３）により検出された直線を部分パタ
ーンから分離することにより文字、図形もしくは記号を
切り出す枠分離手段（４４）とを有し、該枠検出手段（４３）は、該直線検出手段（４１，４
２）で検出された横枠を構成する直線の候補のうち所定
値以上の長さのものを横枠として検出する手段と、検出
した横枠に基づいて隣接する横枠が２本の場合には横一
行のブロック枠又はフリーフォーマット枠を検出すると
共に、横枠が３本以上の場合には表形式のブロック枠を
検出する手段とを含む、画像抽出装置。
【請求項５】前記枠検出手段（４３）は、前記直線検
出手段（４１，４２）で検出された縦枠を構成する直線
の候補及び前記検出された横枠に基づいて、縦枠の候補
の直線が検出された上下の横枠まで達しているか、或
は、途中で途切れていないかを探索により調べる手段
と、探索の結果上下共に横枠に達している縦線は縦枠の
候補とし、その他は文字の一部分とみなして省く手段と
を含む、請求項５の画像抽出装置。
【請求項６】前記枠検出手段（４３）は、枠抽出の際
に所定の長さを越える直線は一定長さの単位に分割する
手段を含む、請求項４又は５の画像抽出装置。
【請求項７】前記枠検出手段（４３）は、分割された
部分がフリーフォーマット枠中のどの位置に対応するか
で消去する枠の本数と位置を変化させる手段を含む、請
求項６の画像抽出装置。
【請求項８】前記枠検出手段（４３）は、左から四方
を枠線で囲まれた部分を１つずつ分離して行き、横線と
縦線との長さの比が所定値以下の場合は各分離部分を一
文字枠として扱う手段を含む、請求項４、５、６又は７
の画像抽出装置。
【請求項９】一文字枠を含む表形式のブロック枠又は
フリーフォーマット枠と、文字、図形もしくは記号とか
ら構成される画像から画素と画素が繋がっている部分パ
ターンを抽出する連結パターン抽出手段（４０）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出された部分
パターンに基づいて前記画像から一文字枠を抽出する一
文字枠抽出手段（４６）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出され、一文
字枠を該一文字枠抽出手段（４６）により除去された部
分パターンから直線を検出する直線抽出手段（４１，４
２）と、該直線抽出手段（４１，４２）により検出された直線か
ら枠を構成する直線を検出する枠検出手段（４３）と、該枠検出手段（４３）により検出された直線を部分パタ
ーンから分離することにより文字、図形もしくは記号を
切り出す枠分離手段（４４）と、該直線抽出手段（４１，４２）における横枠検出が失敗
した部分パターンについて枠抽出及び除去処理を行う枠
抽出・除去手段（４５）とを有する画像抽出装置。
【請求項１０】前記枠抽出・除去手段（４５）は、前
記直線抽出手段（４１，４２）における横枠探索が失敗
した部分パターンに対して途中で途切れている線分も含
めて線分の統合を行う手段と、統合後の横線が部分パタ
ーンの大きさと比較して所定値以上の長さを有する場合
にその横線を横枠とみなすと共に、２本の隣合う横線の
間にある縦線のうち上下の横線まで達しているものを縦
枠の候補とする手段と、この様にして得られた枠及び枠
の候補によって形成される矩形範囲と同一画像にあり前
記一文字枠抽出手段（４６）により抽出済の一文字枠と
のマッチングをとることにより一文字枠範囲を抽出し、
各一文字枠範囲に対して一文字枠の場合と同様に枠の抽
出及び除去の処理を行う手段とを含む、請求項９の画像
抽出装置。
【請求項１１】一文字枠を含む表形式のブロック枠又
はフリーフォーマット枠と、文字、図形もしくは記号と
から構成される画像から画素と画素が繋がっている部分
パターンを抽出する連結パターン抽出手段（４０）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出された部分
パターンに基づいて前記画像から一文字枠を抽出する一
文字枠抽出手段（４６）と、該連結パターン抽出手段（４０）により抽出され、一文
字枠を該一文字枠抽出手段（４６）により除去された部
分パターンから直線を検出する直線抽出手段（４１，４
２）と、該直線抽出手段（４１，４２）により検出された直線か
ら枠を構成する直線を検出する枠検出手段（４３）と、該枠検出手段（４３）により検出された直線を部分パタ
ーンから分離することにより文字、図形もしくは記号を
切り出す枠分離手段（４４）とを有し、該直線抽出手段（４１，４２）は、部分パターンから直
線を検出するために線分の探索を行う際に、枠であると
判断された矩形線分内で最も細い部分を探索の開始点と
する手段を含む画像抽出装置。
【請求項１２】矩形で各矩形が分離した枠と文字、図
形もしくは記号とから構成される画像から、枠を抽出す
る画像抽出装置において、画像を構成するパターンから画素と画素が繋がっている
部分パターンを抽出する連結パターン抽出手段（２１）
と、抽出された各部分パターンに基づいて枠を抽出する枠抽
出手段（２２）と、抽出された部分パターン及び枠に基づいて文字と枠との
交点を算出する交点算出手段（２５−１，２５−２）
と、枠の線幅に応じて枠を挟む文字線分間の距離及び傾きの
連続性の判定基準を適応的に変化させ、前記距離及び傾
きの連続性に基づいて交点の対応付けを行う交点対応付
け手段（５５，６１）と、対応付けられた交点に基づいて枠内の文字線分を抽出す
る枠内文字抽出手段（５６）とを有する画像抽出装置。
【請求項１３】前記交点算出手段（２５−１，２５−
２）は、算出された枠と文字との全ての交点について、
交点側から枠の中心方向へ文字線分を探索する手段と、
探索した結果の枠内の交点が文字線分の延長であるか否
かを判定する手段とを含む、請求項１１の画像抽出装
置。
【請求項１４】前記交点算出手段（２５−１，２５−
２）は、枠と文字線分との交点側から枠の中心方向へ文
字線分を探索する過程で枠内の交点が存在しなくなる
と、その交点は枠と文字線分との交点ではないと判断す
る手段を含む、請求項１３の画像抽出装置。
【請求項１５】前記交点算出手段（２５−１，２５−
２）は、枠と文字線分との交点側から枠の中心方向へ文
字線分を探索する過程で、交点側から枠の中心方向へ探
索した文字線分の面積を求める手段を含む、請求項１３
又は１４の画像抽出装置。
【請求項１６】前記交点算出手段（２５−１，２５−
２）は、枠と文字線分との交点側から枠の中心方向とは
逆方向へ文字線分を探索する過程で、交点側から前記逆
方向へ探索した文字線分の面積を求める手段を含む、請
求項１２〜１５のうちいずれか一項記載の画像抽出装
置。
【請求項１７】前記交点算出手段（２５−１，２５−
２）は、枠と文字線分との交点側から枠の中心方向と逆
方向へ文字線分を探索する過程で枠外の交点が存在しな
くなると、前記中心方向と逆方向とへ探索した各々の文
字線分の面積の和が所定のしきい値より小さい場合はそ
の文字線分を雑音であると判断する手段を含む、請求項
１６の画像抽出装置。
【請求項１８】枠と文字の幅及び文字と枠との接触の
度合から文字と枠との接触頻度を算出し、文字幅が枠幅
より大きく比較的に文字と枠とが接触していない接触頻
度が小さい場合と、文字幅と枠幅とが略同じか或は文字
と枠との接触が比較的多い接触頻度が大きい場合とを判
別する接触頻度算出手段（５１）を更に有する、請求項
１２〜１７のうちいずれか一項記載の画像抽出装置。
【請求項１９】前記交点対応付け手段（５５，６１）
は、前記接触頻度算出手段（５１）が算出した接触頻度
が大きい場合、枠外の交点と、文字と枠との交点と、枠
内の交点との３種類の交点から文字線分の方向性を求
め、枠内の交点における文字線分間の距離及び方向に基
づく文字線分の連続性の条件と前記方向性とに基づいて
文字と枠との交点を対応付ける手段を含む、請求項１８
の画像抽出装置。
【請求項２０】前記交点対応付け手段（５５，６１）
は、略同じ方向性を持つ交点同士を対応付ける、請求項
１９の画像抽出装置。
【請求項２１】前記３種類の交点に基づいて文字と枠
との交点を対応付ける手段によって対応付けた交点と、
枠内とに囲まれた範囲を文字成分として抽出する枠内文
字抽出手段（５６）を更に有する、請求項１９又は２０
の画像抽出装置。
【請求項２２】前記交点対応付け手段（５５，６１）
は、前記接触頻度算出手段（５１）が算出した接触頻度
が小さい場合、枠外の交点と、文字と枠との交点との２
種類の交点から文字線分の方向性を求め、前記方向性に
基づいて文字と枠との交点を対応付ける手段を含む、請
求項１８〜２１のうちいずれか一項記載の画像抽出装
置。
【請求項２３】前記交点対応付け手段（５５，６１）
は、略同じ方向性を持つ交点同士を対応付ける、請求項
２２の画像抽出装置。
【請求項２４】前記２種類の交点に基づいて文字と枠
との交点を対応付ける手段によって対応付けた交点間を
接続することにより枠内の文字領域を補間する枠内文字
補間手段（３２）を更に有する、請求項２２又は２３の
画像抽出装置。
【請求項２５】前記交点対応付け手段（５５，６１）
による交点の対応付けの後に文字列を抽出する文字列抽
出手段（１２−１，１２−２）と、少なくとも平均文字
ピッチ及び平均文字サイズに関する情報に基づいて文字
の統合を行う統合手段（１６−１，１６−２）と、抽出
した枠の位置と文字線分の位置との位置ずれに基づいて
文字成分の連結性を確認して再補間する枠の範囲を算出
する連結性確認手段（５７−１，５７−２）とを更に有
する、請求項１２〜２４のうちいずれか一項記載の画像
抽出装置。
【請求項２６】前記交点対応付け手段（５５，６１）
は、連結性確認手段（５７−１，５７−２）により文字
成分の連結性が確認できない場合に連結性を回復するよ
うな交点の再対応付けを行う、請求項２５の画像抽出装
置。
【請求項２７】少なくとも平均文字ピッチ及び平均文
字サイズに関する情報に基づいて文字の統合を行う統合
手段（１６−１，１６−２，１６−３）と、再補間され
た文字パターンの有無に応じて前記統合を行わせる再補
間判定手段（６３）とを更に有する、請求項１２〜２６
のうちいずれか一項記載の画像抽出装置。