JP2001229342A - 文字抽出方法及び装置並びに記憶媒体 - Google Patents
文字抽出方法及び装置並びに記憶媒体Info
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- JP2001229342A JP2001229342A JP2000040444A JP2000040444A JP2001229342A JP 2001229342 A JP2001229342 A JP 2001229342A JP 2000040444 A JP2000040444 A JP 2000040444A JP 2000040444 A JP2000040444 A JP 2000040444A JP 2001229342 A JP2001229342 A JP 2001229342A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 枠内の文字が罫線と接触している場合にも、
枠内の文字を確実に抽出する。 【解決手段】 主，副走査方向の長い黒ランを抽出し統
合することにより罫線矩形を抽出し（Ｓ２，Ｓ３）、罫
線矩形の外側の座標を用いて枠領域を認識し（Ｓ４）、
枠領域内の長い白ランを抽出し統合することにより枠の
内部に対応した白画素連結成分領域を抽出し、その内部
の罫線を消去する（Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７）。白画素連結成
分領域内の黒画素連結成分矩形を抽出し（Ｓ８）、罫線
ノイズの矩形を除去し（Ｓ９）、残った矩形を統合した
文字領域の２値イメージデータを切り出す（Ｓ１０）。
枠内の文字を確実に抽出する。 【解決手段】 主，副走査方向の長い黒ランを抽出し統
合することにより罫線矩形を抽出し（Ｓ２，Ｓ３）、罫
線矩形の外側の座標を用いて枠領域を認識し（Ｓ４）、
枠領域内の長い白ランを抽出し統合することにより枠の
内部に対応した白画素連結成分領域を抽出し、その内部
の罫線を消去する（Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７）。白画素連結成
分領域内の黒画素連結成分矩形を抽出し（Ｓ８）、罫線
ノイズの矩形を除去し（Ｓ９）、残った矩形を統合した
文字領域の２値イメージデータを切り出す（Ｓ１０）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理の分野に
係り、特に、文字認識装置などにおいて、表や帳票など
の罫線によって囲まれた枠の内部に記入された文字を抽
出する技術に関する。
係り、特に、文字認識装置などにおいて、表や帳票など
の罫線によって囲まれた枠の内部に記入された文字を抽
出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】帳票な文書などの表領域に記載された文
字を抽出する方法とし、特開平３−１７２９８４号公報
に開示されているように、罫線矩形を抽出し、罫線によ
って囲まれる枠を罫線矩形の外側の座標を用いて認識
し、枠内の黒画素連結成分の外接矩形を求めてから、枠
に接している外接矩形を除去し、残った外接矩形を用い
て枠内の文字を切り出す方法が知られている。
字を抽出する方法とし、特開平３−１７２９８４号公報
に開示されているように、罫線矩形を抽出し、罫線によ
って囲まれる枠を罫線矩形の外側の座標を用いて認識
し、枠内の黒画素連結成分の外接矩形を求めてから、枠
に接している外接矩形を除去し、残った外接矩形を用い
て枠内の文字を切り出す方法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来方法では、枠
内に罫線に接触した文字がある場合に、罫線に接触して
いる文字に対応する外接矩形が、罫線に対応する黒画素
の外接矩形と同一のものになってしまい、枠に接してい
る外接矩形として除去される結果、枠内の文字抽出に失
敗することがある。
内に罫線に接触した文字がある場合に、罫線に接触して
いる文字に対応する外接矩形が、罫線に対応する黒画素
の外接矩形と同一のものになってしまい、枠に接してい
る外接矩形として除去される結果、枠内の文字抽出に失
敗することがある。
【０００４】よって、本発明の目的は、枠内に罫線と接
触した文字がある場合にも、枠内の文字を確実に抽出可
能な文字抽出方法及び装置を提供することにある。
触した文字がある場合にも、枠内の文字を確実に抽出可
能な文字抽出方法及び装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明においては、２値画像上の罫線の矩形を抽出
し、抽出した罫線矩形の外側の座標を用いて罫線で囲ま
れた枠の領域を認識し、認識した枠領域内の白画素連結
成分の矩形を抽出し、その中で面積が最大の矩形の領域
を白画素連結成分領域として抽出し、抽出した白画素連
結成分領域内の黒画素連結成分の矩形を抽出し、それを
統合することにより文字領域を抽出する。また、罫線の
切れに対処するため、枠領域内の所定値以上の長さの白
ランを抽出して統合することによって白画素連結成分の
矩形を抽出する。また、スキューに対処するため、黒画
素連結成分矩形の抽出に先立って、白画素連結成分領域
内の周辺部の罫線の黒画素を消去する。また、画像のゆ
らぎなどにより発生する罫線ノイズに対処するため、黒
画素連結成分矩形の統合により文字領域を抽出する前
に、罫線ノイズに相当する黒画素連結成分矩形を除去す
る。
め、本発明においては、２値画像上の罫線の矩形を抽出
し、抽出した罫線矩形の外側の座標を用いて罫線で囲ま
れた枠の領域を認識し、認識した枠領域内の白画素連結
成分の矩形を抽出し、その中で面積が最大の矩形の領域
を白画素連結成分領域として抽出し、抽出した白画素連
結成分領域内の黒画素連結成分の矩形を抽出し、それを
統合することにより文字領域を抽出する。また、罫線の
切れに対処するため、枠領域内の所定値以上の長さの白
ランを抽出して統合することによって白画素連結成分の
矩形を抽出する。また、スキューに対処するため、黒画
素連結成分矩形の抽出に先立って、白画素連結成分領域
内の周辺部の罫線の黒画素を消去する。また、画像のゆ
らぎなどにより発生する罫線ノイズに対処するため、黒
画素連結成分矩形の統合により文字領域を抽出する前
に、罫線ノイズに相当する黒画素連結成分矩形を除去す
る。
【０００６】このような本発明の特徴及びその他の特徴
について、実施の形態に関連して以下詳述する。
について、実施の形態に関連して以下詳述する。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照し、本発明
の実施の一形態である文字抽出装置について説明する。
この文字抽出装置のブロック構成の一例と処理の流れを
図１と図２にそれぞれ示す。また、図４から図１０は処
理の説明のための図である。
の実施の一形態である文字抽出装置について説明する。
この文字抽出装置のブロック構成の一例と処理の流れを
図１と図２にそれぞれ示す。また、図４から図１０は処
理の説明のための図である。
【０００８】この文字抽出装置は、例えば光学文字認識
装置の前処理部として用いられるもので、図１に見られ
るように、表や帳票などの罫線のある原稿の２値イメー
ジデータを入力するためのスキャナなどの画像入力部１
００と、入力された２値イメージデータを蓄積するため
の２値イメージメモリ１０２と、罫線で囲まれた枠領域
の認識に関わる黒ラン抽出部１０４、黒ランメモリ１０
６、罫線抽出部１０８、罫線メモリ１１０、枠抽出部１
１２及び枠領域メモリ１１４と、実際の枠の内部（文字
が記入される領域）に対応した領域（後述の白画素連結
成分領域）の認識に関わる白ラン抽出部１１６、白ラン
メモリ１１８、白画素連結成分抽出部１２０及び白画素
連結成分メモリ１２２と、白画素連結成分領域内の罫線
の黒画素を消去するための罫線消去部１２４と、個々の
文字の外接矩形又は文字線の外接矩形の抽出のための黒
画素連結成分抽出部１２６と、黒画素連結成分メモリ１
２８と、罫線ノイズを除去するための罫線ノイズ除去部
１３０と、文字領域画像データを切り出すための文字抽
出部１３２と、文字領域画像メモリ１３４とから構成さ
れる。
装置の前処理部として用いられるもので、図１に見られ
るように、表や帳票などの罫線のある原稿の２値イメー
ジデータを入力するためのスキャナなどの画像入力部１
００と、入力された２値イメージデータを蓄積するため
の２値イメージメモリ１０２と、罫線で囲まれた枠領域
の認識に関わる黒ラン抽出部１０４、黒ランメモリ１０
６、罫線抽出部１０８、罫線メモリ１１０、枠抽出部１
１２及び枠領域メモリ１１４と、実際の枠の内部（文字
が記入される領域）に対応した領域（後述の白画素連結
成分領域）の認識に関わる白ラン抽出部１１６、白ラン
メモリ１１８、白画素連結成分抽出部１２０及び白画素
連結成分メモリ１２２と、白画素連結成分領域内の罫線
の黒画素を消去するための罫線消去部１２４と、個々の
文字の外接矩形又は文字線の外接矩形の抽出のための黒
画素連結成分抽出部１２６と、黒画素連結成分メモリ１
２８と、罫線ノイズを除去するための罫線ノイズ除去部
１３０と、文字領域画像データを切り出すための文字抽
出部１３２と、文字領域画像メモリ１３４とから構成さ
れる。
【０００９】このような構成の文字抽出装置は、必ずし
も専用のハードウェアによって実現される必要はなく、
例えば図３に示すようなＣＰＵ２０１、メモリ２０２、
ハードディスク２０３、入力装置（イメージスキャナ、
キーボード、マウスなど）２０４、ディスプレイ２０
６、各種記憶媒体（磁気ディスク、光ディスク、光磁気
ディスク、メモリカードなど）２０７の読み書きのため
の媒体ドライブ２０５、外部の機器やネットワークとの
通信のための通信装置（モデム、ネットワークアダプタ
など）２０８などをバス２１０で接続した一般的な構成
のコンピュータを利用し、ソフトウェアにより実現する
こともできる。
も専用のハードウェアによって実現される必要はなく、
例えば図３に示すようなＣＰＵ２０１、メモリ２０２、
ハードディスク２０３、入力装置（イメージスキャナ、
キーボード、マウスなど）２０４、ディスプレイ２０
６、各種記憶媒体（磁気ディスク、光ディスク、光磁気
ディスク、メモリカードなど）２０７の読み書きのため
の媒体ドライブ２０５、外部の機器やネットワークとの
通信のための通信装置（モデム、ネットワークアダプタ
など）２０８などをバス２１０で接続した一般的な構成
のコンピュータを利用し、ソフトウェアにより実現する
こともできる。
【００１０】この場合、図１に示した各部の機能をコン
ピュータ上で実現するためのプログラム、換言すれば、
図２に示した処理ステップをコンピュータ上で実行する
ためのプログラムが、例えば、それが記録された記憶媒
体２０７から媒体ドライブ２０５によってメモリ２０２
に読み込まれたり、外部装置より通信装置２０８によっ
てメモリ２０２に読み込まれたり、あるいはハードディ
スク２０３からメモリ２０２に読み込まれ、ＣＰＵ２０
１により実行される。このプログラムを、それを固定記
憶させた半導体ＲＯＭとして実装してもよい。このよう
なプログラムが記録された各種記憶媒体２０７や半導体
ＲＯＭなどの記憶媒体も本発明に包含されるものであ
る。
ピュータ上で実現するためのプログラム、換言すれば、
図２に示した処理ステップをコンピュータ上で実行する
ためのプログラムが、例えば、それが記録された記憶媒
体２０７から媒体ドライブ２０５によってメモリ２０２
に読み込まれたり、外部装置より通信装置２０８によっ
てメモリ２０２に読み込まれたり、あるいはハードディ
スク２０３からメモリ２０２に読み込まれ、ＣＰＵ２０
１により実行される。このプログラムを、それを固定記
憶させた半導体ＲＯＭとして実装してもよい。このよう
なプログラムが記録された各種記憶媒体２０７や半導体
ＲＯＭなどの記憶媒体も本発明に包含されるものであ
る。
【００１１】また、表や帳票などの罫線のある原稿の２
値イメージは、例えば入力装置２０４に含まれるスキャ
ナによって読み込まれたり、記憶媒体２０７から読み込
まれたり、あるいは通信装置２０８によって外部機器か
ら入力される。
値イメージは、例えば入力装置２０４に含まれるスキャ
ナによって読み込まれたり、記憶媒体２０７から読み込
まれたり、あるいは通信装置２０８によって外部機器か
ら入力される。
【００１２】次に、図１に示したブロック構成に基づい
て、この文字抽出装置の動作を説明する。
て、この文字抽出装置の動作を説明する。
【００１３】まず、２値画像入力部１００によって、表
や帳票などの罫線のある原稿の２値イメージデータを入
力し、２値イメージメモリ１０２に格納する（図２のス
テップＳ１）。黒ラン抽出部１０４で、２値イメージメ
モリ１０２内の２値イメージデータをスキャンし、主走
査方向及び副走査方向の、所定値以上の長さを持つ黒ラ
ンを抽出し、抽出した各黒ランに関するデータ（始点、
終点の座標等）を黒ランメモリ１０６に格納する（ステ
ップＳ２）。
や帳票などの罫線のある原稿の２値イメージデータを入
力し、２値イメージメモリ１０２に格納する（図２のス
テップＳ１）。黒ラン抽出部１０４で、２値イメージメ
モリ１０２内の２値イメージデータをスキャンし、主走
査方向及び副走査方向の、所定値以上の長さを持つ黒ラ
ンを抽出し、抽出した各黒ランに関するデータ（始点、
終点の座標等）を黒ランメモリ１０６に格納する（ステ
ップＳ２）。
【００１４】この黒ランの抽出処理が終わると、罫線抽
出部１０８で、黒ランメモリ１０６の黒ランデータを参
照し、主走査方向の黒ラン及び副走査方向の黒ランのそ
れぞれに対し、所定の距離範囲内にある黒ランを矩形に
統合する処理を行い、統合した矩形の中で、罫線として
妥当な長さ及び幅を持つ矩形を主走査方向又は副走査方
向の罫線の矩形として抽出し、そのデータ（矩形の始
点、終点の座標など）を罫線メモリ１１０に格納する
（ステップＳ３）。
出部１０８で、黒ランメモリ１０６の黒ランデータを参
照し、主走査方向の黒ラン及び副走査方向の黒ランのそ
れぞれに対し、所定の距離範囲内にある黒ランを矩形に
統合する処理を行い、統合した矩形の中で、罫線として
妥当な長さ及び幅を持つ矩形を主走査方向又は副走査方
向の罫線の矩形として抽出し、そのデータ（矩形の始
点、終点の座標など）を罫線メモリ１１０に格納する
（ステップＳ３）。
【００１５】次に枠抽出部１１２で、罫線メモリ１１４
内の罫線矩形データを参照し、主走査方向の罫線と副走
査方向の罫線とによって四方を囲まれた枠の領域を認識
し、その枠領域に関するデータ（始点、終点の座標な
ど）を枠領域メモリ１１４に格納する（ステップＳ
４）。この枠領域の認識には、それを囲む罫線矩形の外
側の座標を用いる。例えば、主走査方向の罫線は、図４
に示すような主走査方向の黒ラン（黒線）を統合した矩
形（破線）として抽出される。枠の上側の罫線のｙ座標
としては図４に示す罫線矩形のＹｓが用いられ、枠領域
の下側の罫線のｙ座標としては図４に示す罫線矩形のＹ
ｅが用いられる。同様に、枠領域の左側の罫線のｘ座標
としては罫線矩形の左側のｘ座標が、枠領域の右側の罫
線のｘ座標としては罫線矩形の右側のｘ座標が用いられ
る。このように、枠を構成する罫線の矩形の外側の座標
を用いて枠領域を認識するため、図５に例示するよう
に、罫線（太線）で囲まれた実際の枠領域よりも広い矩
形領域（破線）が枠領域として認識される。ただし、図
５は誇張されており、認識される枠領域と実際の枠領域
とのずれは実際には図５に示すほど大きくない。スキュ
ーや、画像の揺らぎなどによる罫線矩形の膨らみがなけ
れば、罫線と罫線矩形とが良く一致するため、認識され
る枠領域と、実際の枠領域（罫線を含む）とがほぼ一致
する。
内の罫線矩形データを参照し、主走査方向の罫線と副走
査方向の罫線とによって四方を囲まれた枠の領域を認識
し、その枠領域に関するデータ（始点、終点の座標な
ど）を枠領域メモリ１１４に格納する（ステップＳ
４）。この枠領域の認識には、それを囲む罫線矩形の外
側の座標を用いる。例えば、主走査方向の罫線は、図４
に示すような主走査方向の黒ラン（黒線）を統合した矩
形（破線）として抽出される。枠の上側の罫線のｙ座標
としては図４に示す罫線矩形のＹｓが用いられ、枠領域
の下側の罫線のｙ座標としては図４に示す罫線矩形のＹ
ｅが用いられる。同様に、枠領域の左側の罫線のｘ座標
としては罫線矩形の左側のｘ座標が、枠領域の右側の罫
線のｘ座標としては罫線矩形の右側のｘ座標が用いられ
る。このように、枠を構成する罫線の矩形の外側の座標
を用いて枠領域を認識するため、図５に例示するよう
に、罫線（太線）で囲まれた実際の枠領域よりも広い矩
形領域（破線）が枠領域として認識される。ただし、図
５は誇張されており、認識される枠領域と実際の枠領域
とのずれは実際には図５に示すほど大きくない。スキュ
ーや、画像の揺らぎなどによる罫線矩形の膨らみがなけ
れば、罫線と罫線矩形とが良く一致するため、認識され
る枠領域と、実際の枠領域（罫線を含む）とがほぼ一致
する。
【００１６】次に、以上のようにして認識された枠領域
から、実際の枠の内側領域（文字が記入される領域）に
対応した領域を抽出するための処理を行う。まず、白ラ
ン抽出部１１６で、枠領域メモリ１１４内の枠領域デー
タによって示される個々の枠領域の内部に関し、２値イ
メージメモリ１０２内の２値イメージデータをスキャン
して所定値以上の長さの白ランを抽出し、抽出した白ラ
ンに関するデータ（始点、終点の座標など）を各枠領域
に対応付けて白ランメモリ１１８に格納する（ステップ
Ｓ５）。一般に、枠領域は文字行方向に長いため、文字
行方向の白ランが抽出される。ここでは、主走査方向が
文字行方向に対応するものとして、主走査方向の白ラン
が抽出される。
から、実際の枠の内側領域（文字が記入される領域）に
対応した領域を抽出するための処理を行う。まず、白ラ
ン抽出部１１６で、枠領域メモリ１１４内の枠領域デー
タによって示される個々の枠領域の内部に関し、２値イ
メージメモリ１０２内の２値イメージデータをスキャン
して所定値以上の長さの白ランを抽出し、抽出した白ラ
ンに関するデータ（始点、終点の座標など）を各枠領域
に対応付けて白ランメモリ１１８に格納する（ステップ
Ｓ５）。一般に、枠領域は文字行方向に長いため、文字
行方向の白ランが抽出される。ここでは、主走査方向が
文字行方向に対応するものとして、主走査方向の白ラン
が抽出される。
【００１７】次に、白画素連結成分抽出部１２０におい
て、白ランメモリ１１８内の白ランデータを参照し、各
枠領域毎に、その内部の白ランを統合することによって
白画素連結成分の外接矩形を白画素連結成分領域として
抽出し、そのデータ（始点、終点の座標など）を白画素
連結成分メモリ１２２に格納する（ステップＳ６）。こ
の際、各枠領域の内部に２つ以上の白画素連結成分領域
が抽出された場合には、その中で面積が最も大きな１つ
の白画素連結成分領域を選び、そのデータのみを白画素
連結成分メモリ１２２に格納する。例えば、図５に示す
枠領域の場合、白ランの統合によって、実際の枠の内部
に対応する白画素連結成分領域のほかに、枠の外側に複
数の白画素連結成分領域が得られるが、その中で面積が
最大の、実際の枠の内部に対応した白画素連結成分領域
が選択される。
て、白ランメモリ１１８内の白ランデータを参照し、各
枠領域毎に、その内部の白ランを統合することによって
白画素連結成分の外接矩形を白画素連結成分領域として
抽出し、そのデータ（始点、終点の座標など）を白画素
連結成分メモリ１２２に格納する（ステップＳ６）。こ
の際、各枠領域の内部に２つ以上の白画素連結成分領域
が抽出された場合には、その中で面積が最も大きな１つ
の白画素連結成分領域を選び、そのデータのみを白画素
連結成分メモリ１２２に格納する。例えば、図５に示す
枠領域の場合、白ランの統合によって、実際の枠の内部
に対応する白画素連結成分領域のほかに、枠の外側に複
数の白画素連結成分領域が得られるが、その中で面積が
最大の、実際の枠の内部に対応した白画素連結成分領域
が選択される。
【００１８】なお、図６に例示するように、枠を構成す
る罫線が印刷のかすれなどで部分的に切れている場合が
ある。このような罫線の切れた部分の白ランまで検出
し、それを統合すると、図６中の網掛け領域と枠の内部
とが１つの白画素連結成分領域に統合されてしまう。白
ラン抽出部１１６は、罫線の切れた部分のような、所定
値より短い白ランを抽出対象から除外することにより、
そのような不都合を回避している。
る罫線が印刷のかすれなどで部分的に切れている場合が
ある。このような罫線の切れた部分の白ランまで検出
し、それを統合すると、図６中の網掛け領域と枠の内部
とが１つの白画素連結成分領域に統合されてしまう。白
ラン抽出部１１６は、罫線の切れた部分のような、所定
値より短い白ランを抽出対象から除外することにより、
そのような不都合を回避している。
【００１９】スキューがあると、以上のようにして抽出
された白画素連結成分領域に罫線が含まれてしまう。そ
こで、罫線消去部１２４で、白画素連結成分メモリ１２
２内の白画素連結成分領域データによって示される各白
画素連結成分領域毎に、領域の各辺の内側の限定された
範囲（領域の内側で、罫線の黒画素が存在する可能性の
ある限定された周辺部）について、２値イメージメモリ
１０２内の２値イメージデータをスキャンして罫線の黒
画素を検出し、それを白画素に置き換えることにより、
白画素連結成分領域に含まれている罫線の消去を行う
（ステップＳ７）。例えば、白画素連結成分領域の各辺
に沿った方向（主走査方向又は副走査方向）の一定値以
上の長さの黒ランを探索し、罫線とみなし得る黒ランの
連結成分を抽出して、その黒画素を白画素に置き換え
る。図６に示した枠領域について罫線消去を行った結果
を図７に示す。図７中の白抜きの線が消去された罫線を
表している。なお、図７は誇張されており、実際には白
画像連結成分領域には罫線の一部しか入り込まないこと
が多い。この場合、白画素連結成分領域の内部に入り込
んだ罫線の部分だけが消去されることになる。
された白画素連結成分領域に罫線が含まれてしまう。そ
こで、罫線消去部１２４で、白画素連結成分メモリ１２
２内の白画素連結成分領域データによって示される各白
画素連結成分領域毎に、領域の各辺の内側の限定された
範囲（領域の内側で、罫線の黒画素が存在する可能性の
ある限定された周辺部）について、２値イメージメモリ
１０２内の２値イメージデータをスキャンして罫線の黒
画素を検出し、それを白画素に置き換えることにより、
白画素連結成分領域に含まれている罫線の消去を行う
（ステップＳ７）。例えば、白画素連結成分領域の各辺
に沿った方向（主走査方向又は副走査方向）の一定値以
上の長さの黒ランを探索し、罫線とみなし得る黒ランの
連結成分を抽出して、その黒画素を白画素に置き換え
る。図６に示した枠領域について罫線消去を行った結果
を図７に示す。図７中の白抜きの線が消去された罫線を
表している。なお、図７は誇張されており、実際には白
画像連結成分領域には罫線の一部しか入り込まないこと
が多い。この場合、白画素連結成分領域の内部に入り込
んだ罫線の部分だけが消去されることになる。
【００２０】次に、黒画素連結成分抽出部１２６で、罫
線消去後の各白画素連結成分領域の内部について、２値
イメージメモリ１０２上の２値イメージデータをスキャ
ンし、黒画素連結成分の外接矩形を抽出し、そのデータ
（始点、終点の座標など）を黒画素連結成分メモリ１２
８に格納する（ステップＳ８）。図７に示した枠領域か
ら抽出された白画素連結成分領域の場合、図８に示すよ
うに、文字又は文字線に外接する矩形が黒画素連結成分
矩形として抽出される。
線消去後の各白画素連結成分領域の内部について、２値
イメージメモリ１０２上の２値イメージデータをスキャ
ンし、黒画素連結成分の外接矩形を抽出し、そのデータ
（始点、終点の座標など）を黒画素連結成分メモリ１２
８に格納する（ステップＳ８）。図７に示した枠領域か
ら抽出された白画素連結成分領域の場合、図８に示すよ
うに、文字又は文字線に外接する矩形が黒画素連結成分
矩形として抽出される。
【００２１】画像の揺らぎなどにより、罫線の境界に図
９に例示するようなノイズが発生することがある。この
ような罫線ノイズは、その黒ランが罫線としての黒ラン
より短いと、前述の罫線消去によっては消去されないた
め、黒画素連結成分矩形として抽出されることになる。
罫線ノイズ除去部１３０は、そのような罫線ノイズに相
当する黒画素連結成分矩形のデータを黒画素連結成分メ
モリ１２８から削除する（ステップＳ９）。例えば、罫
線矩形に接する黒画素連結成分矩形で、罫線に対し垂直
な方向の長さが所定値以下の黒画素連結成分矩形を罫線
ノイズとみなし削除する。
９に例示するようなノイズが発生することがある。この
ような罫線ノイズは、その黒ランが罫線としての黒ラン
より短いと、前述の罫線消去によっては消去されないた
め、黒画素連結成分矩形として抽出されることになる。
罫線ノイズ除去部１３０は、そのような罫線ノイズに相
当する黒画素連結成分矩形のデータを黒画素連結成分メ
モリ１２８から削除する（ステップＳ９）。例えば、罫
線矩形に接する黒画素連結成分矩形で、罫線に対し垂直
な方向の長さが所定値以下の黒画素連結成分矩形を罫線
ノイズとみなし削除する。
【００２２】このような罫線ノイズの除去後、文字抽出
部１３２において、黒画素連結成分メモリ１２８内のデ
ータを参照し、各白画素連結成分領域毎に、黒画素連結
成分矩形を統合することにより文字領域（図１０参照）
を求め、その文字領域の２値イメージデータ（文字領域
画像）を２値イメージメモリ１０２より切り出し、文字
領域画像メモリ１３４に格納する（ステップＳ１０）。
このようにして、文字と罫線の接触がある枠の内部の文
字も確実に抽出することが可能である。しかも、以上に
述べたように、スキュー、罫線の切れ、画像の揺れなど
による罫線ノイズがあっても、確実な文字抽出が可能で
ある。
部１３２において、黒画素連結成分メモリ１２８内のデ
ータを参照し、各白画素連結成分領域毎に、黒画素連結
成分矩形を統合することにより文字領域（図１０参照）
を求め、その文字領域の２値イメージデータ（文字領域
画像）を２値イメージメモリ１０２より切り出し、文字
領域画像メモリ１３４に格納する（ステップＳ１０）。
このようにして、文字と罫線の接触がある枠の内部の文
字も確実に抽出することが可能である。しかも、以上に
述べたように、スキュー、罫線の切れ、画像の揺れなど
による罫線ノイズがあっても、確実な文字抽出が可能で
ある。
【００２３】本発明の他の実施の形態によれば、罫線消
去部１２４が省かれ、罫線消去を行うことなく黒画素連
結成分矩形の抽出が行われる。このような構成によって
も、スキューや画像のゆらぎなどによる罫線矩形の膨ら
みを心配する必要なない場合には、罫線と文字との接触
がある枠においても正常な文字抽出が可能であることは
以上の説明から明らかである。
去部１２４が省かれ、罫線消去を行うことなく黒画素連
結成分矩形の抽出が行われる。このような構成によって
も、スキューや画像のゆらぎなどによる罫線矩形の膨ら
みを心配する必要なない場合には、罫線と文字との接触
がある枠においても正常な文字抽出が可能であることは
以上の説明から明らかである。
【００２４】本発明の他の実施の形態によれば、罫線ノ
イズ除去部１３０が省かれる。このような構成によって
も、罫線ノイズを心配する必要がない場合には、問題な
く枠内の文字抽出が可能であることは以上の説明から明
らかである。
イズ除去部１３０が省かれる。このような構成によって
も、罫線ノイズを心配する必要がない場合には、問題な
く枠内の文字抽出が可能であることは以上の説明から明
らかである。
【００２５】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１乃至８の各項記載の発明によれば、枠内に罫線と接触
した文字がある場合でも、枠内文字の確実な抽出が可能
である。請求項２又は６記載の発明によれば、枠の罫線
に切れがあっても支障無く白画素連結成分領域を抽出
し、枠内の文字を確実に抽出可能である。請求項３又は
７記載の発明によれば、スキューや画像の揺らぎによる
罫線矩形の膨らみがあっても、枠内の文字を精度よく抽
出可能である。請求項４又は８記載の発明によれば、画
像のゆらぎなどによって罫線ノイズが発生した場合で
も、その影響を受けることなく精度の良い文字抽出が可
能である。また、請求項９記載の発明によれば、以上の
ような文字抽出処理を一般的なコンピュータを利用し容
易に実施できる、等々の効果を得られる。
１乃至８の各項記載の発明によれば、枠内に罫線と接触
した文字がある場合でも、枠内文字の確実な抽出が可能
である。請求項２又は６記載の発明によれば、枠の罫線
に切れがあっても支障無く白画素連結成分領域を抽出
し、枠内の文字を確実に抽出可能である。請求項３又は
７記載の発明によれば、スキューや画像の揺らぎによる
罫線矩形の膨らみがあっても、枠内の文字を精度よく抽
出可能である。請求項４又は８記載の発明によれば、画
像のゆらぎなどによって罫線ノイズが発生した場合で
も、その影響を受けることなく精度の良い文字抽出が可
能である。また、請求項９記載の発明によれば、以上の
ような文字抽出処理を一般的なコンピュータを利用し容
易に実施できる、等々の効果を得られる。
【図１】本発明による文字抽出装置のブロック構成の一
例を示すブロック図である。
例を示すブロック図である。
【図２】文字抽出処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明をソフトウェアで実施するために利用し
得るコンピュータの一例を示すブロック図である。
得るコンピュータの一例を示すブロック図である。
【図４】黒ランの統合により抽出される罫線矩形の説明
図である。
図である。
【図５】認識された枠領域の例を示す図である。
【図６】罫線の切れに関する説明のための図である。
【図７】認識された枠領域内の罫線消去を説明するため
の図である。
の図である。
【図８】枠領域より抽出される黒画素連結成分矩形の例
を示す図である。
を示す図である。
【図９】罫線ノイズの説明図である。
【図１０】黒画素連結成分矩形の統合により抽出される
文字領域の例を示す図である。
文字領域の例を示す図である。
１００ ２値画像入力部 １０２ ２値イメージメモリ １０４ 黒ラン抽出部 １０６ 黒ランメモリ １０８ 罫線抽出部 １１０ 罫線メモリ １１２ 枠抽出部 １１４ 枠領域メモリ １１６ 白ラン抽出部 １１８ 白ランメモリ １２０ 白画素連結成分抽出部 １２２ 白画素連結成分メモリ １２４ 罫線消去部 １２６ 黒画素連結成分抽出部 １２８ 黒画素連結成分メモリ １３０ 罫線ノイズ除去部 １３２ 文字抽出部 １３４ 文字領域画像メモリ
Claims (9)
- 【請求項１】 ２値画像上の罫線の矩形を抽出する第１
ステップと、罫線で囲まれた枠の領域を前記第１ステッ
プで抽出された罫線の矩形の外側の座標を用いて認識す
るための第２ステップと、この第２ステップで認識され
た枠領域内の白画素連結成分の矩形を抽出し、その中で
面積が最大の矩形の領域を白画素連結成分領域として抽
出するための第３ステップと、この第３ステップで抽出
された白画素連結成分領域内の黒画素連結成分の矩形を
抽出するための第４ステップと、この第４ステップで抽
出された黒画素連結成分矩形を統合することにより文字
領域を抽出するための第５ステップとを含むことを特徴
とする文字抽出方法。 - 【請求項２】 前記第３ステップにおいて、枠領域内の
所定値以上の長さの白ランを抽出して統合することによ
って白画素連結成分の矩形を抽出することを特徴とする
請求項１記載の文字抽出方法。 - 【請求項３】 前記第４ステップに先だって、白画素連
結成分領域内の周辺部の罫線の黒画素を消去するための
ステップを含むことを特徴とする請求項１又は２記載の
文字抽出方法。 - 【請求項４】 前記第５ステップに先立って、罫線ノイ
ズに相当する黒画素連結成分矩形を除去するためのステ
ップを含むことを特徴とする請求項１、２又は３記載の
文字抽出方法。 - 【請求項５】 ２値イメージデータを入力する第１手段
と、この第１手段により入力された２値イメージデータ
から罫線の矩形を抽出するための第２手段と、罫線で囲
まれた枠の領域を前記第２手段により抽出された罫線の
矩形の外側の座標を用いて認識するための第３手段と、
この第３手段により認識された枠領域内について前記入
力された２値イメージデータをスキャンすることにより
白画素連結成分の矩形を抽出し、その中で面積が最大の
矩形の領域を白画素連結成分領域として抽出するための
第４手段と、この第４手段により抽出された白画素連結
成分領域内について前記入力された２値イメージデータ
をスキャンすることにより黒画素連結成分の矩形を抽出
するための第５手段と、この第５手段により抽出された
黒画素連結成分矩形を統合した文字領域の２値イメージ
データを前記入力された２値イメージデータより抽出す
るための第６手段とを具備することを特徴とする文字抽
出装置。 - 【請求項６】 前記第４手段は、枠領域内の所定値以上
の長さの白ランを抽出して統合することによって白画素
連結成分の矩形を抽出することを特徴とする請求項５記
載の文字抽出装置。 - 【請求項７】 前記第５手段による黒画素連結成分矩形
の抽出に先立って、前記第４手段により抽出された白画
素連結成分領域内の周辺部の罫線の黒画素を白画素に置
き換える処理を前記入力された２値イメージデータに施
すための手段を具備することを特徴とする請求項５又は
６記載の文字抽出装置。 - 【請求項８】 前記第６手段による文字領域の２値イメ
ージデータの抽出に先立って、前記第５手段により抽出
された黒画素連結成分矩形から罫線ノイズに相当する黒
画素連結成分矩形を除去するための手段を具備すること
を特徴とする請求項５、６又は７記載の文字抽出装置。 - 【請求項９】 請求項１、２、３又は４記載の文字抽出
方法の各ステップの処理をコンピュータに実行させるた
めのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュ
ータ読み取り可能な記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000040444A JP4040231B2 (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 文字抽出方法及び装置並びに記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000040444A JP4040231B2 (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 文字抽出方法及び装置並びに記憶媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001229342A true JP2001229342A (ja) | 2001-08-24 |
| JP4040231B2 JP4040231B2 (ja) | 2008-01-30 |
Family
ID=18563817
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000040444A Expired - Lifetime JP4040231B2 (ja) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | 文字抽出方法及び装置並びに記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4040231B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7003159B2 (en) | 2000-07-28 | 2006-02-21 | Ricoh Co., Ltd. | Document frame recognition system and method |
| CN113449729A (zh) * | 2020-03-26 | 2021-09-28 | 富士通株式会社 | 用于消除线的图像处理装置、图像处理方法及存储介质 |
-
2000
- 2000-02-18 JP JP2000040444A patent/JP4040231B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7003159B2 (en) | 2000-07-28 | 2006-02-21 | Ricoh Co., Ltd. | Document frame recognition system and method |
| CN113449729A (zh) * | 2020-03-26 | 2021-09-28 | 富士通株式会社 | 用于消除线的图像处理装置、图像处理方法及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4040231B2 (ja) | 2008-01-30 |
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