JP2000194850A - ユ―ザ囲み領域の抽出装置及び抽出方法 - Google Patents
ユ―ザ囲み領域の抽出装置及び抽出方法Info
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- JP2000194850A JP2000194850A JP11362659A JP36265999A JP2000194850A JP 2000194850 A JP2000194850 A JP 2000194850A JP 11362659 A JP11362659 A JP 11362659A JP 36265999 A JP36265999 A JP 36265999A JP 2000194850 A JP2000194850 A JP 2000194850A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ユーザがマークした箇所について、画像処理
によりその箇所を識別して、印刷ないし記録できるよう
にする。 【解決手段】 文書１０の走査でユーザ囲み領域につい
てその位置を見つけ、抽出する。そのために、グラフ理
論における複連結成分を基礎としている。まず、入力イ
メージの内容をランレングスのセグメントとして表現す
る。セグメントから線隣接グラフを組み立てている。最
後に、ユーザが囲んだ領域を線隣接グラフの複連結成分
として検出する。
によりその箇所を識別して、印刷ないし記録できるよう
にする。 【解決手段】 文書１０の走査でユーザ囲み領域につい
てその位置を見つけ、抽出する。そのために、グラフ理
論における複連結成分を基礎としている。まず、入力イ
メージの内容をランレングスのセグメントとして表現す
る。セグメントから線隣接グラフを組み立てている。最
後に、ユーザが囲んだ領域を線隣接グラフの複連結成分
として検出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、概して、文書処理
方法に関し、特に、テキスト領域またはビットマップイ
メージの非テキスト領域についてのユーザ囲み部分の抽
出に関する。
方法に関し、特に、テキスト領域またはビットマップイ
メージの非テキスト領域についてのユーザ囲み部分の抽
出に関する。
【０００２】
【従来の技術】読書する間に文書の中にマークやメモを
つけることがよくある。例えば、本や雑誌を読んでいる
ときに、特に気に入ったところをペンで丸く囲むもので
ある。下線を引いたり、段落を円で囲んだり、ページに
メモを書いた時には、これらのメモやマークを施した部
分が読者にとって重要な関心事であったり、他人とのコ
ミュニケーションでの資料として役立つことがある。
つけることがよくある。例えば、本や雑誌を読んでいる
ときに、特に気に入ったところをペンで丸く囲むもので
ある。下線を引いたり、段落を円で囲んだり、ページに
メモを書いた時には、これらのメモやマークを施した部
分が読者にとって重要な関心事であったり、他人とのコ
ミュニケーションでの資料として役立つことがある。
【０００３】現今、電子メディアが紙文書に取って代わ
ろうとしていることから、これらの下線、ハイライト、
円などのマークを施したり、手書きメモやポストイット
（商標）を貼付した紙文書の部分が文書処理システムに
おいて自動的に識別できたり、同定できると共に、関連
する内容が抽出でき、保存できるならば有用であろう。
ろうとしていることから、これらの下線、ハイライト、
円などのマークを施したり、手書きメモやポストイット
（商標）を貼付した紙文書の部分が文書処理システムに
おいて自動的に識別できたり、同定できると共に、関連
する内容が抽出でき、保存できるならば有用であろう。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は、文書の走査か
らユーザが描いたマークのうちのあるタイプのもの、即
ち、ユーザ囲み領域についてその位置を見つけ、抽出す
る技術を開示している。本発明は、グラフ理論における
複連結成分を基礎としている。本発明は、まず、入力イ
メージの内容をランレングスのセグメントとして表現す
る。本発明は、セグメントから線隣接グラフ(line adja
cency graph：ＬＡＧ)を組み立てている。最後に、本発
明は、ユーザが囲んだ領域（例えば、円で囲んだ領域）
を線隣接グラフの複連結成分として検出している。
らユーザが描いたマークのうちのあるタイプのもの、即
ち、ユーザ囲み領域についてその位置を見つけ、抽出す
る技術を開示している。本発明は、グラフ理論における
複連結成分を基礎としている。本発明は、まず、入力イ
メージの内容をランレングスのセグメントとして表現す
る。本発明は、セグメントから線隣接グラフ(line adja
cency graph：ＬＡＧ)を組み立てている。最後に、本発
明は、ユーザが囲んだ領域（例えば、円で囲んだ領域）
を線隣接グラフの複連結成分として検出している。
【０００５】本発明は、電子ファイリングシステムや文
書データベース蓄積処理等の用途に有用である。現在、
ページ（例えば、新聞記事）の選択した箇所をまとめる
(アーカイブする)ために、ユーザがカット・アンド・ペ
ーストせざるを得ない。しかし、一人のユーザは、たま
にページの特定の箇所に興味を持つにすぎない。円選択
領域抽出法なら、ユーザとしては興味ある箇所を単にマ
ークし、後は画像処理によってその箇所を識別させて記
憶保存させるだけでよい。別な場合では、違った圧縮手
法をユーザ囲み領域に適用してこれらの選択領域におけ
る画像の画質を保護することができる。
書データベース蓄積処理等の用途に有用である。現在、
ページ（例えば、新聞記事）の選択した箇所をまとめる
(アーカイブする)ために、ユーザがカット・アンド・ペ
ーストせざるを得ない。しかし、一人のユーザは、たま
にページの特定の箇所に興味を持つにすぎない。円選択
領域抽出法なら、ユーザとしては興味ある箇所を単にマ
ークし、後は画像処理によってその箇所を識別させて記
憶保存させるだけでよい。別な場合では、違った圧縮手
法をユーザ囲み領域に適用してこれらの選択領域におけ
る画像の画質を保護することができる。
【０００６】本発明は、連結成分モジュールを用いて、
走査した文書のビットマップ形式の原イメージを分析す
る。本発明は、文書作成システムとは独立している。こ
れによって、キャラクターセット、アルファベット、そ
れに使用されている文字フォントが何であるかを気にす
ることなく、文書イメージからユーザ囲み領域を抽出す
ることができる。ここで、連結成分モジュールは、連結
している画像成分を記憶する。連結成分のデータは線隣
接グラフの形でデータ構造に記憶され、そのためにその
連結成分データの処理がはかどるのである。
走査した文書のビットマップ形式の原イメージを分析す
る。本発明は、文書作成システムとは独立している。こ
れによって、キャラクターセット、アルファベット、そ
れに使用されている文字フォントが何であるかを気にす
ることなく、文書イメージからユーザ囲み領域を抽出す
ることができる。ここで、連結成分モジュールは、連結
している画像成分を記憶する。連結成分のデータは線隣
接グラフの形でデータ構造に記憶され、そのためにその
連結成分データの処理がはかどるのである。
【０００７】連結成分データは、グラフ探査モジュール
(graph traversal module)で分析して各連結成分の幾何
学的特徴を抽出し、データ構造にその幾何学的特徴を蓄
積する。抽出した幾何学的特徴は、本発明によるさらな
る分析に必要な幾何学的特徴である。
(graph traversal module)で分析して各連結成分の幾何
学的特徴を抽出し、データ構造にその幾何学的特徴を蓄
積する。抽出した幾何学的特徴は、本発明によるさらな
る分析に必要な幾何学的特徴である。
【０００８】また、本発明では、複連結成分モジュール
を用いて、文書イメージのユーザ囲み領域から最大の複
連結成分を分離している。複連結成分モジュールは、囲
んでいる形状にとらわれることなく当該囲み箇所を検出
する。さらに、ユーザが描いた囲みは紙文書中のテキス
トやグラフの線と交差していてもよく、それでもなおそ
の囲みは複連結成分とみなされる。複連結成分モジュー
ルは深さ優先探索法(depth-first search)を用いてお
り、それ故に最大の複連結成分の検出を効率的に行うこ
とができる。
を用いて、文書イメージのユーザ囲み領域から最大の複
連結成分を分離している。複連結成分モジュールは、囲
んでいる形状にとらわれることなく当該囲み箇所を検出
する。さらに、ユーザが描いた囲みは紙文書中のテキス
トやグラフの線と交差していてもよく、それでもなおそ
の囲みは複連結成分とみなされる。複連結成分モジュー
ルは深さ優先探索法(depth-first search)を用いてお
り、それ故に最大の複連結成分の検出を効率的に行うこ
とができる。
【０００９】複連結成分モジュールによる処理の後に、
検出分析フィルタで、各ユーザ囲み領域の候補を修正(q
ualify)して抽出処理を精密化している。これらの付加
的な発見的方法(heuristics)によって、ユーザ囲み領域
の選択可能性から、最小サイズであるか又は写真イメー
ジである複連結エリアを除去している。
検出分析フィルタで、各ユーザ囲み領域の候補を修正(q
ualify)して抽出処理を精密化している。これらの付加
的な発見的方法(heuristics)によって、ユーザ囲み領域
の選択可能性から、最小サイズであるか又は写真イメー
ジである複連結エリアを除去している。
【００１０】ユーザ囲み領域の選択の後に、抽出モジュ
ールが、ユーザ囲み領域内にあるビットマップ部分を分
離して、将来の参考やユーザの操作のために備えて文書
イメージの抽出部分を蓄積メディアに蓄積する。本発明
では文書イメージの中でユーザが興味を持った部分のみ
を抽出するから、記憶ディスクの容量を大いに節約する
ことができる。
ールが、ユーザ囲み領域内にあるビットマップ部分を分
離して、将来の参考やユーザの操作のために備えて文書
イメージの抽出部分を蓄積メディアに蓄積する。本発明
では文書イメージの中でユーザが興味を持った部分のみ
を抽出するから、記憶ディスクの容量を大いに節約する
ことができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以後、添付図面を参照しながら、
本発明の好ましい実施の形態を詳述する。要するに、本
発明では、走査した文書からユーザ囲み領域の位置を決
めたり、それを抽出するものである。それゆえ、図１
に、走査した文書からユーザ囲み領域を抽出して、抽出
した領域を記憶又は印刷する本発明のシステムを示す。
本発明の好ましい実施の形態を詳述する。要するに、本
発明では、走査した文書からユーザ囲み領域の位置を決
めたり、それを抽出するものである。それゆえ、図１
に、走査した文書からユーザ囲み領域を抽出して、抽出
した領域を記憶又は印刷する本発明のシステムを示す。
【００１２】本発明によるユーザ囲み領域の抽出装置
は、コンピュータ用ソフトウエアプログラムか、又はス
キャナとかの画像処理プロセッサの如くの画像システム
に組み込むに適した埋込みシステムの何れかで実現でき
るのが望ましい。図１に示したように、ユーザ囲み領域
の抽出用ソフトウエアプログラムはコンピュータシステ
ム１８上で動く。
は、コンピュータ用ソフトウエアプログラムか、又はス
キャナとかの画像処理プロセッサの如くの画像システム
に組み込むに適した埋込みシステムの何れかで実現でき
るのが望ましい。図１に示したように、ユーザ囲み領域
の抽出用ソフトウエアプログラムはコンピュータシステ
ム１８上で動く。
【００１３】コンピュータシステム１８は、走査や印刷
等の種々の作業を行なう種々の周辺機器と適切な通信接
続部、即ち、インターフェースを介して接続している。
コンピュータシステム１８は、市販の利用可能なものを
用いることができ、好ましい実施の形態としては、マイ
クロソフト社製のウインドウズ９５、９８ないしＮＴの
ＯＳ上で動作するものである。しかし、ＵＮＩＸシステ
ム等を含むその他のシステムで動作するものも用いるこ
とができる。本発明のコンピュータシステム１８は、当
業者に周知のように周辺機器と直接、接続用インターフ
ェースカードや標準の接続用ケーブルにより接続するこ
とができる。また、周辺機器はネットワーク経由で接続
してもよい。
等の種々の作業を行なう種々の周辺機器と適切な通信接
続部、即ち、インターフェースを介して接続している。
コンピュータシステム１８は、市販の利用可能なものを
用いることができ、好ましい実施の形態としては、マイ
クロソフト社製のウインドウズ９５、９８ないしＮＴの
ＯＳ上で動作するものである。しかし、ＵＮＩＸシステ
ム等を含むその他のシステムで動作するものも用いるこ
とができる。本発明のコンピュータシステム１８は、当
業者に周知のように周辺機器と直接、接続用インターフ
ェースカードや標準の接続用ケーブルにより接続するこ
とができる。また、周辺機器はネットワーク経由で接続
してもよい。
【００１４】本発明において、ユーザは文書１０を用意
して、ペン又は他の筆記用具を用いてスキャナ１４やＦ
ＡＸ装置により読み取り可能なマークを残すように、そ
の文書中から必要な箇所を丸囲み又は囲むことになる。
スキャナ１４は、得られたデータを、それと接続してい
るコンピュータ１８に送ることになる。コンピュータ１
８はユーザ囲み領域を抽出し、好ましい実施の形態では
コンピュータのハードディスク２０に抽出した画像を保
存する。必要であれば抽出したユーザ囲み領域をレーザ
プリンタ２４の如くのプリンタ装置で印刷してもよい。
して、ペン又は他の筆記用具を用いてスキャナ１４やＦ
ＡＸ装置により読み取り可能なマークを残すように、そ
の文書中から必要な箇所を丸囲み又は囲むことになる。
スキャナ１４は、得られたデータを、それと接続してい
るコンピュータ１８に送ることになる。コンピュータ１
８はユーザ囲み領域を抽出し、好ましい実施の形態では
コンピュータのハードディスク２０に抽出した画像を保
存する。必要であれば抽出したユーザ囲み領域をレーザ
プリンタ２４の如くのプリンタ装置で印刷してもよい。
【００１５】図２は、システムのソフトウエアのブロッ
ク図を示している。図２に示した機能ブロック(functio
n block)は、コンピュータシステム１８のプロセッサに
より実行される。コンピュータ用ソフトウエアシステム
は、それぞれ異なるデータ処理機能を行なうように構成
した複数の処理モジュールを利用している。これらの処
理モジュールも矩形ブロックに示している。また、処理
モジュールのブロックと区別するために両側を開放した
矩形ブロックに、データ構造を示している。また、本発
明を理解するために、本発明の処理モジュールは処理シ
ーケンスに従って上から下の順に配置している。
ク図を示している。図２に示した機能ブロック(functio
n block)は、コンピュータシステム１８のプロセッサに
より実行される。コンピュータ用ソフトウエアシステム
は、それぞれ異なるデータ処理機能を行なうように構成
した複数の処理モジュールを利用している。これらの処
理モジュールも矩形ブロックに示している。また、処理
モジュールのブロックと区別するために両側を開放した
矩形ブロックに、データ構造を示している。また、本発
明を理解するために、本発明の処理モジュールは処理シ
ーケンスに従って上から下の順に配置している。
【００１６】雑誌のあるページを走査して得たページ２
７の画像データも図２に示してある。このページ画像デ
ータはビジュアル画像として図２に示しているが、実際
には、画像の黒又は白の画素がバイナリ値として記憶さ
れているビットマップ画像データの如くの画像データで
ある。
７の画像データも図２に示してある。このページ画像デ
ータはビジュアル画像として図２に示しているが、実際
には、画像の黒又は白の画素がバイナリ値として記憶さ
れているビットマップ画像データの如くの画像データで
ある。
【００１７】まず、ページ２７のビットマップ画像デー
タについて、分析器２８により連結成分の解析が行なわ
れる。バイナリ画像における連結成分は、タッチング黒
画素(touching black pixels)の最大集合である。本質
的には連結成分の抽出プロセスは、ページ２７のビット
マップ画像データ内の所定のデータ要素から始まり、そ
のデータ要素に隣接するデータ要素を解析して、それが
連結成分の部分からなるか否かを判定する。例えば、文
字「Ａ」やユーザが描いた円を構成する黒ドットは全て
連続しているから、これらは連結成分を構成しているこ
とになる。
タについて、分析器２８により連結成分の解析が行なわ
れる。バイナリ画像における連結成分は、タッチング黒
画素(touching black pixels)の最大集合である。本質
的には連結成分の抽出プロセスは、ページ２７のビット
マップ画像データ内の所定のデータ要素から始まり、そ
のデータ要素に隣接するデータ要素を解析して、それが
連結成分の部分からなるか否かを判定する。例えば、文
字「Ａ」やユーザが描いた円を構成する黒ドットは全て
連続しているから、これらは連結成分を構成しているこ
とになる。
【００１８】好ましい実施の形態においては、連結成分
の解析はラスタースキャン法により行うのが望ましく、
そうすることにより、同一水平線内で連続している黒画
素が生成されると共に、それがセグメントと呼ばれる単
位として扱われる。その後、線隣接グラフアルゴリズム
を利用して、連結成分分析器２８により作成されるセグ
メントを連結成分ＬＡＧデータ構造３０内に記憶される
べき線隣接グラフに表現する。
の解析はラスタースキャン法により行うのが望ましく、
そうすることにより、同一水平線内で連続している黒画
素が生成されると共に、それがセグメントと呼ばれる単
位として扱われる。その後、線隣接グラフアルゴリズム
を利用して、連結成分分析器２８により作成されるセグ
メントを連結成分ＬＡＧデータ構造３０内に記憶される
べき線隣接グラフに表現する。
【００１９】図３及び図４は、ビットマップ画像からの
連結成分を、連結成分ＬＡＧデータ構造３０内に記憶す
るに備えて、どのように線隣接グラフに変換するかを示
している。図３に示した連結成分の頂部で重複している
黒セグメントは、図４に示した線隣接グラフでの表現に
対応している。各黒セグメントは、線隣接グラフのノー
ドとして表現してある。例えば、図３に示した連結成分
には、図４の対応する線隣接グラフではノード６４とし
て示したセグメント５０が走査線５４に沿って含まれて
いる。
連結成分を、連結成分ＬＡＧデータ構造３０内に記憶す
るに備えて、どのように線隣接グラフに変換するかを示
している。図３に示した連結成分の頂部で重複している
黒セグメントは、図４に示した線隣接グラフでの表現に
対応している。各黒セグメントは、線隣接グラフのノー
ドとして表現してある。例えば、図３に示した連結成分
には、図４の対応する線隣接グラフではノード６４とし
て示したセグメント５０が走査線５４に沿って含まれて
いる。
【００２０】さらに、走査線５６に沿ったセグメント５
２は、図４ではノード６８として表している。走査線５
４と走査線５６とは画像内で隣接している。二つ又はそ
れ以上の黒セグメントが垂直面で隣接している場合に
は、その隣接関係を線隣接グラフではエッジとして表し
ている。例えば、セグメント５０と５２とは垂直面で隣
接しており、それぞれに対応するノード６４と６８とは
線隣接グラフ内で線６６でつながっている。また、水平
面内で分離しているセグメントは、連結成分の線隣接グ
ラフ内でも分離している。例えば、黒セグメント６０と
６２とは、走査線５８に沿ってスペースを置いて分離し
ている。また、セグメント６０と６２とに対応するノー
ド７０と７２とは、図４のグラフの中でも分離してい
る。
２は、図４ではノード６８として表している。走査線５
４と走査線５６とは画像内で隣接している。二つ又はそ
れ以上の黒セグメントが垂直面で隣接している場合に
は、その隣接関係を線隣接グラフではエッジとして表し
ている。例えば、セグメント５０と５２とは垂直面で隣
接しており、それぞれに対応するノード６４と６８とは
線隣接グラフ内で線６６でつながっている。また、水平
面内で分離しているセグメントは、連結成分の線隣接グ
ラフ内でも分離している。例えば、黒セグメント６０と
６２とは、走査線５８に沿ってスペースを置いて分離し
ている。また、セグメント６０と６２とに対応するノー
ド７０と７２とは、図４のグラフの中でも分離してい
る。
【００２１】連結成分ＬＡＧデータ構造３０が連結成分
分析器２８により構築(populate)された後、グラフ探査
モジュール３２が各連結成分から一定の幾何学的特徴を
抽出するために呼び出され、次いで得られたデータを幾
何学的特徴データ構造３６に記憶する。図５は、境界箱
７５の幅と高さとを含む連結成分の種々の幾何学的特徴
を示しており、ここで境界箱７５は連結成分を包み込む
最小矩形範囲をあらわしている。さらに、幾何学的特徴
には、境界箱７５の面積、穴７６の数、上方又は下方へ
の円弧７８の数、下方端８０と８２の数、上方端７４の
数などが挙げられる。
分析器２８により構築(populate)された後、グラフ探査
モジュール３２が各連結成分から一定の幾何学的特徴を
抽出するために呼び出され、次いで得られたデータを幾
何学的特徴データ構造３６に記憶する。図５は、境界箱
７５の幅と高さとを含む連結成分の種々の幾何学的特徴
を示しており、ここで境界箱７５は連結成分を包み込む
最小矩形範囲をあらわしている。さらに、幾何学的特徴
には、境界箱７５の面積、穴７６の数、上方又は下方へ
の円弧７８の数、下方端８０と８２の数、上方端７４の
数などが挙げられる。
【００２２】幾何学的特徴のデータ構造３６が構築され
た後、複連結成分モジュール３８を用いて画像内容の残
部から全ての複連結成分を分ける。複連結成分モジュー
ル３８は連結成分ＬＡＧデータ構造３０にアクセスし
て、複連結成分のために連結成分の線隣接グラフを分析
する。
た後、複連結成分モジュール３８を用いて画像内容の残
部から全ての複連結成分を分ける。複連結成分モジュー
ル３８は連結成分ＬＡＧデータ構造３０にアクセスし
て、複連結成分のために連結成分の線隣接グラフを分析
する。
【００２３】どれかのノードを除去しても線隣接グラフ
が非連結のサブ−グラフにくずれるようなことがなけれ
ば、当該線隣接グラフの連結成分は複連結成分と定める
ことができる。図７は、ノード１０２とノード１０８を
分離すると、図８に示した如く３つのサブ−グラフを有
する分離連結成分を生成することになる非複連結グラフ
(non-bi-connected graph)を示している。図６は、ノー
ド８４、８６、８８、９０、９２、９４、９６のいずれ
か一つを除去してもその線隣接グラフが複数のサブ−グ
ラフにくずれるようなことがない複連結成分を示してい
る。線隣接グラフには複数の複連結成分が含まれていて
もよい。従って、複連結成分とは、複連結している最大
のサブ-グラフと言うことになる。そこで、システムが
線隣接グラフをその複連結成分に分解する。例えば、ノ
ード８４，８６，８８，９０，９２，９４，９６を含む
連結成分は、複連結成分である。
が非連結のサブ−グラフにくずれるようなことがなけれ
ば、当該線隣接グラフの連結成分は複連結成分と定める
ことができる。図７は、ノード１０２とノード１０８を
分離すると、図８に示した如く３つのサブ−グラフを有
する分離連結成分を生成することになる非複連結グラフ
(non-bi-connected graph)を示している。図６は、ノー
ド８４、８６、８８、９０、９２、９４、９６のいずれ
か一つを除去してもその線隣接グラフが複数のサブ−グ
ラフにくずれるようなことがない複連結成分を示してい
る。線隣接グラフには複数の複連結成分が含まれていて
もよい。従って、複連結成分とは、複連結している最大
のサブ-グラフと言うことになる。そこで、システムが
線隣接グラフをその複連結成分に分解する。例えば、ノ
ード８４，８６，８８，９０，９２，９４，９６を含む
連結成分は、複連結成分である。
【００２４】好ましい実施の形態においては、複連結成
分モジュール３８は、図からのサブ-グラフの複連結成
分の量及びサイズを決めるのに深さ優先探索モジュール
４０を利用している。モジュール４０は、最初に全ての
ノードを未訪問、即ち、未検索として初期化する。グラ
フの処理は、任意のノードを根ノードとしてそこから始
める。各ノードは、最初の発見時に処理される。いった
んノードが処理されたら、ビットに１を立てて、それに
よって特定のノードが訪問(検索)されたことを示す。処
理されたノードと連結している隣接のノードを走査して
既に処理されたかどうかを判定する。未訪問ノードが見
つかる都度にアルゴリズムにより回帰的に処理される。
ノードに隣接する周辺が処理された後は、アルゴリズム
は根ノードに達して根ノードに連なる全てのノードを処
理するまで以前のノードに戻る。そして、グラフにおけ
る次の未処理ノードが根ノードとして選択され、グラフ
全体にわたる全てのノードが訪問(検索)されるまで同様
の手順が繰り返される。各ノードに関わる情報は、線隣
接グラフの最大複連結成分を判定するのに利用される。
分モジュール３８は、図からのサブ-グラフの複連結成
分の量及びサイズを決めるのに深さ優先探索モジュール
４０を利用している。モジュール４０は、最初に全ての
ノードを未訪問、即ち、未検索として初期化する。グラ
フの処理は、任意のノードを根ノードとしてそこから始
める。各ノードは、最初の発見時に処理される。いった
んノードが処理されたら、ビットに１を立てて、それに
よって特定のノードが訪問(検索)されたことを示す。処
理されたノードと連結している隣接のノードを走査して
既に処理されたかどうかを判定する。未訪問ノードが見
つかる都度にアルゴリズムにより回帰的に処理される。
ノードに隣接する周辺が処理された後は、アルゴリズム
は根ノードに達して根ノードに連なる全てのノードを処
理するまで以前のノードに戻る。そして、グラフにおけ
る次の未処理ノードが根ノードとして選択され、グラフ
全体にわたる全てのノードが訪問(検索)されるまで同様
の手順が繰り返される。各ノードに関わる情報は、線隣
接グラフの最大複連結成分を判定するのに利用される。
【００２５】複連結成分モジュール３８により連結成分
ＬＡＧデータ構造３０からの連結成分の線隣接グラフを
処理した後に、ユーザ囲み領域の検出ミスを減少させる
のに必要な機能が検出分析フィルタ４２により行われ
る。例えば、偽の複連結成分には、「Ｏ」の如くの大き
な印刷文字や多数の穴を含む写真の一部、穴を含むグラ
フィックなどが含まれている。上述した例では、ユーザ
囲み領域とは弁別しなければならない。好ましい実施の
形態においては、ユーザ囲み領域の誤検出を減らすた
め、ユーザ囲み領域ではない複連結成分からユーザ囲み
領域を弁別するために多数の発見法を利用している。
ＬＡＧデータ構造３０からの連結成分の線隣接グラフを
処理した後に、ユーザ囲み領域の検出ミスを減少させる
のに必要な機能が検出分析フィルタ４２により行われ
る。例えば、偽の複連結成分には、「Ｏ」の如くの大き
な印刷文字や多数の穴を含む写真の一部、穴を含むグラ
フィックなどが含まれている。上述した例では、ユーザ
囲み領域とは弁別しなければならない。好ましい実施の
形態においては、ユーザ囲み領域の誤検出を減らすた
め、ユーザ囲み領域ではない複連結成分からユーザ囲み
領域を弁別するために多数の発見法を利用している。
【００２６】一つの発見法は、最小サイズ検出器で実現
している。この最小サイズ検出器は、複連結成分モジュ
ール３８により見出されている全ての複連結成分の境界
箱７５を所定サイズと比較している。穴を含む文字は連
結成分とみなせることと、典型的なユーザ囲み領域に比
べてその文字は相対的に小さいことから、最小サイズの
境界は、複連結成分がユーザ囲み領域とみなせるように
セットされる。好ましい実施の形態においては、境界箱
の幅と高さは全画像の幅と高さの１／１０としている。
例えば、検出器は最初に画像の幅と高さとを求めて、複
連結成分の幅と高さを画像のそれと比較する。複連結成
分の幅と高さが画像のそれ以下であった場合には、特定
の複連結成分は考えられるユーザ囲み領域であるとして
破棄される。
している。この最小サイズ検出器は、複連結成分モジュ
ール３８により見出されている全ての複連結成分の境界
箱７５を所定サイズと比較している。穴を含む文字は連
結成分とみなせることと、典型的なユーザ囲み領域に比
べてその文字は相対的に小さいことから、最小サイズの
境界は、複連結成分がユーザ囲み領域とみなせるように
セットされる。好ましい実施の形態においては、境界箱
の幅と高さは全画像の幅と高さの１／１０としている。
例えば、検出器は最初に画像の幅と高さとを求めて、複
連結成分の幅と高さを画像のそれと比較する。複連結成
分の幅と高さが画像のそれ以下であった場合には、特定
の複連結成分は考えられるユーザ囲み領域であるとして
破棄される。
【００２７】他の発見法は、矩形フレーム検出器で実現
している。たいていの新聞や雑誌の記事は矩形フレーム
(枠)で本文や写真、グラフィックを囲っている。複連結
成分モジュールは矩形フレームを複連結成分とみなすで
あろう。従って、矩形フレーム検出器は、複連結成分モ
ジュールが複連結成分と見なすことになる複連結成分を
除去するものである。矩形フレーム検出器は、矩形が平
行な辺を二対持つのに対し、ユーザ囲み領域にはそのよ
うな平行な辺がない事実を利用している。矩形フレーム
検出器は、複連結成分の最も左にある画素から同じ走査
線に沿って最も右にある画素までの距離を計算する。そ
して、全ての走査線の平均距離と標準偏差値が計算され
る。標準偏差値が所定閾値より大きい場合には、複連結
成分はユーザ囲み領域の候補とみなされる。好ましい実
施の形態においては、閾値は平均距離の１０％に設定し
ている。所定の閾値より小さい標準偏差値を有する複連
結成分は捨てられる。
している。たいていの新聞や雑誌の記事は矩形フレーム
(枠)で本文や写真、グラフィックを囲っている。複連結
成分モジュールは矩形フレームを複連結成分とみなすで
あろう。従って、矩形フレーム検出器は、複連結成分モ
ジュールが複連結成分と見なすことになる複連結成分を
除去するものである。矩形フレーム検出器は、矩形が平
行な辺を二対持つのに対し、ユーザ囲み領域にはそのよ
うな平行な辺がない事実を利用している。矩形フレーム
検出器は、複連結成分の最も左にある画素から同じ走査
線に沿って最も右にある画素までの距離を計算する。そ
して、全ての走査線の平均距離と標準偏差値が計算され
る。標準偏差値が所定閾値より大きい場合には、複連結
成分はユーザ囲み領域の候補とみなされる。好ましい実
施の形態においては、閾値は平均距離の１０％に設定し
ている。所定の閾値より小さい標準偏差値を有する複連
結成分は捨てられる。
【００２８】更に別の発見法は、ユーザ囲み領域から写
真領域を識別する写真検出器で実現している。典型的な
写真領域は、ユーザ囲み領域のエリアにおける黒画素の
密度よりも高い黒画素密度を有している。そこで、写真
検出器で境界箱７５内の黒画素の割合を計算する。本発
明の好ましい実施の形態において、割合の閾値は、４０
％と設定している。画素密度が４０％より高い場合に
は、その複連結成分はユーザ囲み領域のリストから捨て
られる。
真領域を識別する写真検出器で実現している。典型的な
写真領域は、ユーザ囲み領域のエリアにおける黒画素の
密度よりも高い黒画素密度を有している。そこで、写真
検出器で境界箱７５内の黒画素の割合を計算する。本発
明の好ましい実施の形態において、割合の閾値は、４０
％と設定している。画素密度が４０％より高い場合に
は、その複連結成分はユーザ囲み領域のリストから捨て
られる。
【００２９】抽出モジュール４４は、ユーザが囲った画
像成分を抽出する。抽出モジュール４４は、同一走査線
上の最も左の画素と最も右の画素とを識別することによ
り抽出を行なっている。
像成分を抽出する。抽出モジュール４４は、同一走査線
上の最も左の画素と最も右の画素とを識別することによ
り抽出を行なっている。
【００３０】最も左の画素と最も右の画素との間にある
領域がユーザ囲み領域であり、これが抽出される。好ま
しい実施の形態において、抽出領域２２はハードディス
ク２０の如くの記憶装置２０に保存される。
領域がユーザ囲み領域であり、これが抽出される。好ま
しい実施の形態において、抽出領域２２はハードディス
ク２０の如くの記憶装置２０に保存される。
【図１】 本発明を利用するシステム構造の外観を示す
ブロック図。
ブロック図。
【図２】 本発明の好ましい実施の形態におけるシステ
ムブロック図。
ムブロック図。
【図３】 接続している構成要素のグラフ。
【図４】 図３のグラフに対応する線隣接グラフ。
【図５】 線隣接グラフを構成する連結成分の種々の幾
何学的特徴を説明する図。
何学的特徴を説明する図。
【図６】 連結成分の複連結を示す説明図。
【図７】 連結成分の非複連結を示す説明図。
【図８】 連結成分の非複連結の分離を示す説明図。
１０ 文書 ６６ 線 １４ スキャナ ６８ ノード １６ ＦＡＸ ７０ ノード １８ コンピュータシステム ７２ ノード ２０ ハードディスク ７４ エッジ ２２ 抽出イメージ ７５ 境界箱 ２４ レーザプリンタ ７６ 穴 ２７ ページ ７８ 円弧 ２８ 連結成分分析器 ８０ エッジ ３０ 連結成分ＬＡＧデータ構造 ８２ エッジ ３２ グラフ探査モジュール ８４ ノード ３６ 幾何学的特徴データ構造 ８６ ノード ３８ 連結成分モジュール ８８ ノード ４０ 深さ優先探索用モジュール ９０ ノード ５０ セグメント ９２ ノード ５２ セグメント ９４ ノード ５４ 走査線 ９６ ノード ５６ 走査線 １０２ ノード ６４ ノード １０８ ノード
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジャンイン・ジョウ アメリカ合衆国29206サウスカロライナ州 コロンビア、レイク・アベニュー3509番、 アパートメント1148 (72)発明者 ホンウェイ・シ アメリカ合衆国11373ニューヨーク州エル ムハースト、ゴス・ドライブ84−18番
Claims (20)
- 【請求項１】 各連結成分が連続する複数の黒画素を有
する文書イメージから複数の連結成分を識別する連結成
分分析器；前記連結成分分析器と接続しており、前記連
結成分の幾何学的特徴を抽出するグラフ探査モジュー
ル；前記グラフ探査モジュールと接続しており、前記連
結成分から複連結成分を選択する複連結成分モジュー
ル；前記複連結成分モジュールと接続しており、前記選
択した複連結成分の前記幾何学的特徴を所定限界と比較
して、前記比較結果を用いて前記文書イメージのユーザ
囲み領域を検出する検出分析フィルタ；とからなる文書
イメージにおけるユーザ囲み領域の抽出装置。 - 【請求項２】 前記検出分析フィルタと接続しており、
前記ユーザ囲み領域に関して各走査線についての最左端
の黒画素と最右端の黒画素とを識別することにより前記
文書イメージから前記ユーザ囲み領域を除去する抽出モ
ジュールをさらに備えている請求項１に記載のユーザ囲
み領域の抽出装置。 - 【請求項３】 前記幾何学的特徴が、境界箱、境界箱の
黒画素密度、各走査線に沿って最左端画素から最右端画
素の間の平均距離についての標準偏差及びこれらの組み
合わせとからなるグループより選択されたものである請
求項１に記載のユーザ囲み領域の抽出装置。 - 【請求項４】 前記所定限界が、前記境界箱の幅及び高
さが前記文書イメージの幅及び高さの所定割合にある前
記境界箱、所定割合にある連結成分の前記黒画素密度、
所定割合にある前記標準偏差及びこれらの組み合わせと
からなるグループより選択されたものである請求項３に
記載のユーザ囲み領域の抽出装置。 - 【請求項５】 複連結成分の選択において深さ優先探索
法を用いて複数の複連結成分を前記文書イメージ内に配
置するものである請求項１に記載のユーザ囲み領域の抽
出装置。 - 【請求項６】 前記複数の連結成分の前記幾何学的特徴
が、連結成分の面積、境界箱、境界箱の黒画素密度、穴
の数、上方又は下方向きの円弧の数、下端の数、上端の
数及びこれらの組み合わせとからなるグループより選択
されたものである請求項１に記載のユーザ囲み領域の抽
出装置。 - 【請求項７】 連結成分分析器と接続しており、連結成
分を各走査線内における黒セグメントと走査線間の関係
とを表している複数のノードとして記憶する連結成分Ｌ
ＡＧデータ構造をさらに備えている請求項１に記載のユ
ーザ囲み領域の抽出装置。 - 【請求項８】 前記グラフ探査モジュールと接続してお
り、前記複数の連結成分の前記幾何学的特徴を記憶する
幾何学的特徴データ構造をさらに備えた請求項１に記載
のユーザ囲み領域の抽出装置。 - 【請求項９】 前記抽出モジュールと接続しており、前
記文書イメージの前記ユーザ囲み領域を記憶する記憶装
置をさらに備えた請求項２に記載のユーザ囲み領域の抽
出装置。 - 【請求項１０】 各連結成分が連続する複数の黒画素
を有する文書イメージから複数の連結成分を識別する連
結成分分析器；前記連結成分分析器と接続しており、連
結成分の面積、境界箱、境界箱の黒画素密度、穴の数、
上方又は下方向きの円弧の数、下端の数、上端の数及び
これらの組み合わせとからなるグループより選択される
前記連結成分の幾何学的特徴を抽出するグラフ探査モジ
ュール；前記グラフ探査モジュールと接続しており、前
記連結成分から複連結成分を選択する複連結成分モジュ
ール；前記複連結成分モジュールと接続しており、前記
選択した複連結成分の前記幾何学的特徴を所定限界と比
較して、前記比較結果を用いて前記文書イメージのユー
ザ囲み領域を検出する検出分析フィルタ；前記検出分析
フィルタと接続しており、前記ユーザ囲み領域に関して
各走査線についての最左端の黒画素と最右端の黒画素と
を識別することにより前記文書イメージから前記ユーザ
囲み領域を除去する抽出モジュール；とからなる文書イ
メージにおけるユーザ囲み領域の抽出装置。 - 【請求項１１】 各連結成分が複数の連続した黒画素
を有する文書イメージから複数の連結成分を識別するス
テップ；前記複数の連結成分から幾何学的特徴を抽出す
るステップ；前記複数の連結成分から複連結成分を選択
するステップ；前記選択された複連結成分の幾何学的特
徴を所定限界と比較して、前記比較結果を用いて前記文
書イメージについてのユーザ囲み領域を検出するステッ
プ；からなる文書イメージにおけるユーザ囲み領域の抽
出方法。 - 【請求項１２】 前記ユーザ囲み領域に関して各走査線
についての最左端の黒画素と最右端の黒画素とを識別す
ることにより前記文書イメージから前記ユーザ囲み領域
を除去するステップをさらに備えている請求項１１に記
載のユーザ囲み領域の抽出方法。 - 【請求項１３】 前記幾何学的特徴が、連結成分の面
積、境界箱、境界箱の黒画素密度、穴の数、上方又は下
方向きの円弧の数、下端の数、上端の数及びこれらの組
み合わせとからなるグループより選択されたものである
請求項１１に記載のユーザ囲み領域の抽出方法。 - 【請求項１４】 前記所定限界が、前記境界箱の幅及び
高さが前記文書イメージの幅及び高さの所定割合にある
前記境界箱、所定割合にある連結成分の前記黒画素密
度、所定割合にある前記標準偏差及びこれらの組み合わ
せとからなるグループより選択されたものである請求項
１１に記載のユーザ囲み領域の抽出方法。 - 【請求項１５】 前記複連結成分の前記選択するステッ
プにおいて深さ優先探索法を用いて前記複数の複連結成
分を前記文書イメージ内に配置するものである請求項１
１に記載のユーザ囲み領域の抽出方法。 - 【請求項１６】 前記複数の連結成分の前記幾何学的特
徴が、連結成分の面積、境界箱、境界箱の黒画素密度、
穴の数、上方又は下方向きの円弧の数、下端の数、上端
の数及びこれらの組み合わせとからなるグループより選
択されたものである請求項１１に記載のユーザ囲み領域
の抽出方法。 - 【請求項１７】 連結成分を各走査線の黒セグメントと
走査線間の関係とを表している複数のノードとして記憶
するステップをさらに備えている請求項１１に記載のユ
ーザ囲み領域の抽出方法。 - 【請求項１８】 前記複数の連結成分の前記幾何学的特
徴を幾何学的特徴データベースに蓄積するステップをさ
らに備えている請求項１１に記載のユーザ囲み領域の抽
出方法。 - 【請求項１９】 前記文書イメージの前記ユーザ囲み領
域を記憶装置に保存するステップをさらに備えている請
求項１１に記載のユーザ囲み領域の抽出方法。 - 【請求項２０】 各連結成分が複数の連続した黒画素
を有する文書イメージから複数の連結成分を識別するス
テップ；前記複数の連結成分から、連結成分の面積、境
界箱、境界箱の黒画素密度、穴の数、上方又は下方向き
の円弧の数、下端の数、上端の数及びこれらの組み合わ
せとからなるグループより選択された幾何学的特徴を抽
出するステップ；前記複数の連結成分から複連結成分を
選択するステップ；前記選択された複連結成分の幾何学
的特徴を所定限界と比較して、前記比較結果を用いて前
記文書イメージについてのユーザ囲み領域を検出するス
テップ；前記ユーザ囲み領域に関して各走査線について
の最左端の黒画素と最右端の黒画素とを識別することに
より前記文書イメージから前記ユーザ囲み領域を除去す
るステップ；とからなる文書イメージにおけるユーザ囲
み領域の抽出方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/218758 | 1998-12-22 | ||
| US09/218,758 US6351559B1 (en) | 1998-12-22 | 1998-12-22 | User-enclosed region extraction from scanned document images |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000194850A true JP2000194850A (ja) | 2000-07-14 |
| JP3393098B2 JP3393098B2 (ja) | 2003-04-07 |
Family
ID=22816401
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP36265999A Expired - Fee Related JP3393098B2 (ja) | 1998-12-22 | 1999-12-21 | ユーザ囲み領域の抽出装置及び抽出方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6351559B1 (ja) |
| JP (1) | JP3393098B2 (ja) |
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| JP2007102545A (ja) * | 2005-10-05 | 2007-04-19 | Ricoh Co Ltd | 電子文書作成装置、電子文書作成方法及び電子文書作成プログラム |
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| WO2015057778A1 (en) | 2013-10-16 | 2015-04-23 | 3M Innovative Properties Company | Note recognition and association based on grouping |
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| CN110120060B (zh) * | 2018-02-06 | 2023-07-14 | 广东虚拟现实科技有限公司 | 标记物的识别方法、装置及识别跟踪系统 |
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| US20230229685A1 (en) * | 2022-01-18 | 2023-07-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for creating and using immersive media |
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1998
- 1998-12-22 US US09/218,758 patent/US6351559B1/en not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-12-21 JP JP36265999A patent/JP3393098B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
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| JP3393098B2 (ja) | 2003-04-07 |
| US6351559B1 (en) | 2002-02-26 |
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