JP2001338263A

JP2001338263A - 画像処理装置及び画像処理方法並びに記憶媒体

Info

Publication number: JP2001338263A
Application number: JP2000158906A
Authority: JP
Inventors: Shigeo Fukuoka; 茂雄福岡
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2000-05-29
Filing date: 2000-05-29
Publication date: 2001-12-07

Abstract

(57)【要約】【課題】特徴量の小さい文字や、正方向の文字に対し
てのみ類似文字が存在するような場合や、また更に、画
像データ中に文章がいくつかある場合にも、原稿の方向
判定を行うこと。【解決手段】文字の外接矩形を抽出し（ステップＳ
１１）、外接矩形中の文字の特徴ベクトルを抽出し（ス
テップＳ１２）、特徴ベクトルを使って文字認識を行な
い（公知技術）、認識文字と第一、二候補文字との類似
度をそれぞれ４方向について計算する（ステップＳ１
３、Ｓ１４，Ｓ１５）。認識文字が文章の方向判定に適
しているかどうかを判定し（ステップＳ１６）、適当認
識文字の数をカウントし（ステップＳ１７）、演算値Ｃ
（ｊ）を求め、演算値Ｃ（ｊ）が最大の値をとる時の
(特徴ベクトルの)角度ｊ（方向）をその文書の方向と判
定し終了する（ステップＳ１８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は入力された画像デー
タの方向を判定する画像処理装置及び画像処理方法並び
に記憶媒体に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】原稿の画像データに含まれる文章中の文
字を認識することで、この文章（文字領域）の方向を判
定し、その結果原稿の方向を判定する従来の画像処理方
法のフローチャートを図２に示し、同図を用いて以下、
説明する。

【０００３】ステップＳ２１は、図３に示すように、画
像データから文字の外接矩形を抽出する。例えば、”
外”という文字に対しては外接矩形３１を抽出する。

【０００４】ステップＳ２２は、ステップＳ２１で得ら
れた外接矩形中の文字の特徴ベクトルを抽出する。この
特徴ベクトルは、図４に示すように外接矩形を４×４の
領域に分割し、それぞれの領域に対して図５に示すよう
な４方向分の特徴量を持つ６４次元のベクトルである。

【０００５】ステップＳ２３は、ステップＳ２２で得ら
れた特徴ベクトルを使って文字認識を行ない（公知技
術）、文字認識の対象の文字（認識文字）と、文字認識
の結果、候補となる第一の文字（第一候補文字）との類
似度を計算する。

【０００６】ステップＳ２４は、回転した場合に同じ文
字に類似する文字（例：田、＋など）と、回転した場合
に別の文字に類似する文字（例：１、一、い、こ、な
ど）の文字コードを内容とするテーブルを参照する。こ
のテーブルの構成は、図６のようになっている。また、
前述の第一候補文字の文字コードとこのテーブルの内容
の文字コードとのマッチングを取る。

【０００７】ステップＳ２５は、ステップＳ２４でのマ
ッチングの結果により、処理フローを変える。マッチし
た場合は、この認識文字は、文章の方向を判定するため
には適当ではないと判断し、次の文字に対して上述の処
理を施すために、ステップＳ２１に進む。一方、マッチ
しなかった場合は、この認識文字は文章の方向を判定す
るために適当であると判断し、他の角度に回転された場
合の処理を行なうために、ステップＳ２６に進む。

【０００８】ステップＳ２６は、ステップＳ２２で得ら
れた特徴ベクトルを９０°回転する。特徴ベクトルの回
転は、図７、図８に示されるように特徴ベクトル内の各
特徴量の入れ換えで行なうことが出来る。

【０００９】ステップＳ２７ではステップＳ２６におい
て回転した特徴ベクトルを用いてステップＳ２３におけ
る処理と同じ処理を行う。

【００１０】ステップＳ２８は、４方向すべての方向に
対して文字認識が行なわれたかを判定し、まだ文字認識
が行なわれていない方向があれば、ステップＳ２６に処
理を移行し、更に特徴ベクトルを９０°回転させ文字認
識を行う。一方、すべての方向の文字認識が行なわれて
いれば、ステップＳ２９へ処理を移行する。

【００１１】ステップＳ２９は、認識文字数をカウント
し、Ｎ（定数）より小さければステップＳ２１へ進み、
ＮであればステップＳ３０に進む。

【００１２】ステップＳ３０は、特徴ベクトルを０°
（回転していない）、９０°、１８０°、２７０°回転
させた場合の夫々の認識文字に対する第一候補文字の類
似度（この類似度の定義は、相関の度合いであり、その
値が高ければ高いほど、類似していることを示してい
る）の平均値を求め、一番良い平均値の角度をその文書
の方向(原稿の方向)と判定し、終了する。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】例えばアルファベット
のように漢字に比べて比較的、特徴量の小さな文字の場
合、第一候補文字の類似度が漢字などの複雑な形の文字
に対して小さくなる。このため従来の方式の演算式では
間違った方向の確からしさの値が大きくなり結果的に誤
判定してしまっていた。また「問」や「間」のような正
方向の文字に対してのみ類似文字が存在するような場合
は下表のような演算結果となり間違った方向の演算値が
良い値となり誤判定の原因となっていた。

【表１】本発明は上述の問題点に対して鑑みたものであり、特徴
量の小さい文字や、正方向の文字に対してのみ類似文字
が存在するような場合には、文字単位で文章の方向判定
を行うことで原稿の方向判定を行う、また更に、画像デ
ータ中に文章がいくつかある場合には、各文章毎に（各
文字領域毎に）原稿の方向判定を行う画像処理装置及び
画像処理方法並びに記憶媒体を提供しようとするもので
ある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明の目的を達成する
ために、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備
える。すなわち、入力された画像データの方向を判定す
る画像処理装置であって、文字の特徴ベクトルを用い
て、当該文字に対して文字認識すると共に、この認識結
果に対する複数の候補文字の類似度を算出する文字認識
手段と、入力された文字の特徴ベクトルを、角度を変更
する毎に前記文字認識手段で認識させ、得られた各角度
における候補群をそれぞれ類似度と、各角度における第
１候補の類似度に基づいて注目文字が方向判定に適する
文字か否かを判定する第１の判定手段と、該第１の判定
手段によって方向判定に適する文字であると判定された
文字に基づいて前記文章の方向を判定する第２に判定手
段とを備える。

【００１５】本発明の目的を達成するために、例えば本
発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
画像データの方向を判定する画像処理装置であって、文
字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認識
すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の類
似度を算出する文字認識手段と、複数の領域で構成され
る画像を入力し、各領域を構成する個々の文字について
得られた特徴ベクトルを回転する毎に、前記文字認識手
段で認識させ、各回転角毎の認識結果に基づいて当該文
字を含む領域が方向判定に適するものか否かを判定する
第１の判定手段と、前記第１の判定手段を他の領域に対
して行わせ、それぞれの判定結果に基づいて前記画像デ
ータの方向を判定する第２の判定手段とを備える。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下添付図面に従って、本発明を
好適な実施形態に従って詳細に説明する。

【００１７】［第１の実施形態］本実施形態では原稿の
画像データに含まれる文章中の文字を認識することで、
この文章の方向を判定し、結果的に原稿の方向を判定す
る画像処理を行う画像処理装置及び画像処理方法を示
す。

【００１８】図１は図９に示した構成を備える本実施形
態における画像処理装置が行う、画像処理方法のフロー
チャートであり、以下このフローチャートに基づいて説
明する。なお図１に示したフローチャートに従ったプロ
グラムコードはＲＯＭ９０２に格納され、このプログラ
ムコードはＣＰＵ９０１によってＲＡＭ９０３をワーク
エリアとして用いることで実行される。

【００１９】ユーザが文章の方向を判定する旨の入力を
操作部９０４を介して入力すると、以下の処理が実行さ
れる。又、以下で用いる画像データは外部記憶装置やＣ
Ｄ−ＲＯＭなどの記憶媒体のドライブ等により構成され
る入力部９０６を介して画像処理装置に入力されるもの
とする。また図９において９０７は、９０１から９０６
の各部を繋ぐバスである。

【００２０】ステップＳ１１は、図３に示すように、画
像データから文字の外接矩形を抽出する。

【００２１】ステップＳ１２は、ステップＳ１１で得ら
れた外接矩形中の文字の特徴ベクトルを抽出する。この
特徴ベクトルは、図４に示すように外接矩形を４×４の
領域に分割し、それぞれの領域に対して図５に示すよう
な４方向分の特徴量を持つ６４次元のベクトルである。

【００２２】ステップＳ１３は、ステップＳ１２で得ら
れた特徴ベクトルを使って文字認識を行ない（公知技
術）、文字認識の対象の文字（認識文字）と、文字認識
の結果、候補となる第一、二の文字（第一候補文字、第
二候補文字）との類似度を、それぞれ計算し、ＲＡＭ９
０３に格納する。なお、この類似度の定義は、相関の度
合いであり、その値が高ければ高いほど、類似している
ことを示している。

【００２３】ステップＳ１４は、４方向すべての方向に
対して文字認識が行なわれたか（特徴ベクトルを０°，
９０°，１８０°，２７０°回転させて、夫々文字認識
されたか）を判定し、まだ文字認識が行なわれていない
方向があれば、ステップＳ１５へ処理を移行する。一
方、すべての方向について文字認識が行なわれていれ
ば、ステップＳ１６へ処理を移行する。

【００２４】ステップＳ１５は、ステップＳ１２で得ら
れた特徴ベクトルを９０°回転する。特徴ベクトルの回
転は、図７、図８に示されるようにベクトル内の各特徴
量の入れ換えで行なうことが出来る。そして９０°回転
した特徴ベクトルを用いて、再度ステップＳ１３におい
て文字認識を行う。

【００２５】ステップＳ１６は、認識文字が文章の方向
判定に適しているかどうかを判定し、適当と判定される
とステップＳ１７へ処理を移行し、不適当だと判定され
るとステップＳ１１へ処理を移行し、次の文字に対して
再度上述の処理を施す。なお、ステップＳ１６における
処理の詳細については後述する。

【００２６】ステップＳ１７は、ステップＳ１６におい
て適当であると判定された認識文字（以下、適当認識文
字）の数をカウントし、適当認識文字数がＮ（定数）よ
り小さければステップＳ１１に処理を移行し、適当認識
文字数がＮ以上であればステップＳ１８に処理を移行す
る。

【００２７】ステップＳ１８は、特徴ベクトルを０°
（回転していない）、９０°、１８０°、２７０°に回
転させた場合、式（１）で計算される演算値Ｃ（ｊ）
（ｊ＝０°，９０°，１８０°，２７０°）を求め、演
算値Ｃ（ｊ）が最大の値をとる時の(特徴ベクトルの)角
度ｊ（方向）をその文書の方向と判定し終了する。

【００２８】Ｃ（ｊ）＝Σ（ｂ（ｉ、ｊ）−ａ（ｉ、ｊ））／ａ（ｉ、ｊ）（式１）ａ（ｉ，ｊ）はｉ番目の適当認識文字に対して、特徴ベ
クトルをｊだけ回転させた場合の第一候補文字の類似
度、ｂ（ｉ，ｊ）はｉ番目の適当認識文字に対して、特
徴ベクトルをｊだけ回転させた場合の第二候補文字の類
似度、ｉは適当認識文字のインデックス、ｊは特徴ベク
トルの回転角度である。なお、（式１）においての総和
計算はｉについて、１からＭまでの総和を計算する。又
本実施形態においてはＭ＝Ｎである。なお、上述の処理
が終了した際には、その旨（文章の方向をテキストで表
示する等）を表示部９０５に表示する。

【００２９】次に、ステップＳ１６の認識文字が文章の
方向判定に適当かどうかの判定を行う処理について説明
する。

【００３０】「問」や「間」のような正方向の文字に対
してのみ類似文字が存在するような認識文字を含み、一
般には以下の式（２）を用いて計算し、Ｄ（ｊ）＝（ｂ（ｊ）−ａ（ｊ））／ａ（ｊ）（式２）特徴ベクトルをｊだけ回転させた場合に、認識文字に対
する第一の候補文字の類似度ａ（ｊ）が最大となる時の
角度ｊ１と、Ｄ（ｊ）が最大となる時の角度ｊ２とが一
致しない場合には、この認識文字は文章の方向判定には
不適当な文字（適当認識文字ではない）であるとする。

【００３１】また、各角度の第一候補文字の類似度の差
が小さい場合は、「口」や「田」等のように、回転して
も同じ形の文字や、「い」や「こ」のように回転すると
別の文字や同じ文字に形の似ている文字であるため、こ
れも文章の方向判定には不適当な文字であるとする。

【００３２】以上の説明により、画像処理方法、及びこ
の方法を実行する画像処理装置は、文字単位で文章の方
向判定を行うことで、特徴量の小さい文字や、正方向の
文字に対してのみ類似文字が存在するような場合にでも
文章の方向判定を行い、結果的に原稿の方向判定を行う
ことができることを示した。

【００３３】［第２の実施形態］本実施形態では、入力
された原稿の画像データ中に文章(文字領域)がいくつか
ある場合、つまり、画像データにおいて、文字領域や、
表中の文字領域がいくつかある場合には、これらの領域
を検知して、この文字領域単位で原稿の方向判定を行う
画像処理方法を示す。なお、本実施形態で用いる画像処
理装置の構成は、図９に示した構成と同じである。又、
以下で用いる類似度の定義については第１の実施形態と
同じである。

【００３４】図１０に本実施形態における画像処理方法
のフローチャートを示し、このフローチャートに従って
説明する。なお同図に示したフローチャートに従ったプ
ログラムコードはＲＯＭ９０２に格納され、このプログ
ラムコードはＣＰＵ９０１によってＲＡＭ９０３をワー
クエリアとして用いることで実行される。

【００３５】ステップＳ１０１は、入力部９０６を介し
て入力された画像データを、文字、写真、線画、表など
の領域に分ける。

【００３６】ステップＳ１０２は、ステップＳ１０１で
得られた領域で、文字（本文、タイトル、キャプション
など）領域や表中の文字領域があればステップＳ１０３
に、なければステップＳ１１３に移る。

【００３７】ステップＳ１０３は、ステップＳ１０１、
Ｓ１０２で得られた文字領域から１文字分の矩形を抽出
する。図１１に示した文字領域からの矩形の抽出の例で
は、文字領域１１０１に含まれる「特許事務所」の文字
列から１文字分の矩形１１０２をステップＳ１０３にお
いて抽出する。

【００３８】ステップＳ１０４は、ステップＳ１０３で
矩形が得られたらステップＳ１０５に処理を移行し、得
られなかったらステップＳ１１０に処理を移行する。

【００３９】ステップＳ１０５は、１文字の４方向分
（上下左右）の文字認識を行う。この文字認識の処理に
ついては第１の実施形態と同じである。

【００４０】ステップＳ１０６は、文字認識した文字
（以下、認識文字）が原稿の方向判定に適当な文字(適
当認識文字)であるかどうかの判定を行う。この判定の
方法は、第１の実施形態におけるステップＳ１６と同じ
でもよいが、図６に示したテーブルを用いて、認識文字
の文字コードがそのテーブル内に見つかった場合には不
適当な文字であるとしてもよい。その際には、各種の文
字コードのテーブルをＲＯＭ９０２に格納し、文字認識
の処理に認識文字に対する文字コードをＲＯＭ９０２に
格納された各種の文字コードのテーブルから特定する処
理を付加する必要がある。又このほかにも、この認識文
字の第一候補文字の各方向の類似度の差が所定の数より
も小さい場合は不適当な文字であるとしてもよい。

【００４１】ステップＳ１０７は、ステップＳ１０６で
適当であると判定された場合に行われ、適当認識文字数
をカウントすると共に、このカウント数をＭとして、式
（１）を計算する。

【００４２】ステップＳ１０８は、ステップＳ１０６で
不適当であると判定された場合に行われ、不適当な文字
であると判定された文字数をカウントする。

【００４３】ステップＳ１０９は、対象としている文字
領域の処理を続けるか否かを判定する。判定の方法は、
所定の数Ｎを設定し、対象としている文字領域での認識
文字数がＮ未満の場合処理を続ける。なおこの所定の数
Ｎは操作部９０４からユーザが入力してもよいし、予め
ＲＯＭ９０２に格納していてもよい。

【００４４】ステップＳ１１０は、処理した文字領域が
方向判定に適当であったか否かの判定を行う。本ステッ
プにおける判定方法は、４方向の演算値Ｃ（ｊ）の差が
所定の数よりも小さい場合には、この領域の結果を捨て
て、次の文字領域の処理に移行する（ステップＳ１０２
へ処理を移行する）。

【００４５】ステップＳ１１１は、ステップＳ１１０で
求まった演算値Ｃ（ｊ）を、過去に加算してきた演算値
Ｃ（ｊ）に対して各方向毎に加算する。

【００４６】ステップＳ１１２は、認識した文字数や領
域数、全体の認識結果から処理を続行するか否かを判定
する。この判定方法は、認識文字数がＫ（定数）文字未
満であれば処理を続行する。このほかにも、認識した文
字領域数をカウントし、このカウントがＬ（定数）未満
であれば処理を続行する。なお定数ＫまたはＬはユーザ
が操作部９０４を介して入力してもよいし、予めＲＯＭ
９０２に格納していてもよい。

【００４７】なお、本ステップ終了の時点で、これまで
処理してきたすべての文字領域の演算値Ｃ(ｊ)が加算さ
れてきたので、その結果、処理したすべての文字領域を
代表する演算値(代表値)Ｃa（ｊ）が求まる。ここで演
算値Ｃａ（ｊ）は処理した全ての文字領域の演算値Ｃ
（ｊ）の総和である。

【００４８】ステップＳ１１３は、得られた代表値Ｃa
（ｊ）が最大の値を示すｊを原稿の方向として判定す
る。

【００４９】以上の説明により、画像処理方法及びこの
画像処理方法を実行する画像処理装置は、入力された原
稿の画像データにおいて、文字領域や、表中の文字領域
を検知して、この文字領域単位で原稿の方向判定を行え
ることを示した。

【００５０】［第３の実施形態］第１又は２の実施形態
で示した画像処理方法はコンピュータ上においても実行
でき、本実施形態では画像処理装置として機能するコン
ピュータを示す。

【００５１】図１２に本実施形態におけるコンピュータ
の構成を示すブロック図を示す。

【００５２】１２０１はＣＰＵで、ＲＯＭ１２０２に格
納されたプログラムコードやデータを用いてコンピュー
タ全体の制御を行う。また、ＲＡＭ１２０３に格納され
たプログラムコードを実行すると共に、ＲＡＭ１２０３
に格納されたデータを用いる。

【００５３】１２０２はＲＯＭで、コンピュータの起動
の際に必要となるプログラムコードやデータなどを格納
する。又、コンピュータの起動後に必要となる文字デー
タなども格納している。

【００５４】１２０３はＲＡＭで、外部記憶装置１２０
４や、インターフェース部（以下、Ｉ／Ｆ部）１２０９
を介して外部のコンピュータからロードしたプログラム
コードやデータなどを格納すると共に、ＣＰＵ１２０１
がプログラムコードを実行する際にワークエリアとして
も用いられる。

【００５５】１２０４は外部記憶装置で、ＣＤ−ＲＯＭ
やフロッピー（登録商標）ディスクなどの記憶媒体から
プログラムコードやデータ等を保存することができる。

【００５６】１２０５は操作部で、キーボードやマウス
などのポインティングデバイスなどにより構成されてお
り、コンピュータに対して各種のコマンドを入力するこ
とができる。

【００５７】１２０６は表示部で、ＣＲＴや液晶画面な
どにより構成されており、コンピュータからのシステム
メッセージや帳票／表の画面等を表示することができ
る。

【００５８】１２０７はスキャナで、コンピュータに第
１，２の実施形態で用いた画像データ等を入力すること
ができる。

【００５９】１２０８はプリンタで、表示部１２０６に
表示される画面データを外部記憶装置に格納されている
プリンタドライバを用いてプリントデータとして紙にプ
リントすることができる。

【００６０】１２０９は上述のＩ／Ｆ部である。

【００６１】１２１０はＮＣＵで、通信回線を介してネ
ットワークにアクセスして、コンピュータにプログラム
コードやデータなどをダウンロードすることができる。
また、このコンピュータから外部のコンピュータに向け
てプログラムコードやデータ、またこのプログラムコー
ドの実行結果などをＮＣＵ１２１０から通信回線を介し
て外部のコンピュータなどに出力することができる。

【００６２】１２１１は上述の各部を繋ぐバスである。

【００６３】以上の構成を備えるコンピュータは図１，
１０に示したプログラムコードを実行することができ、
その結果、第１又は２の実施形態で示した画像処理装置
として機能することができる。

【００６４】［他の実施形態］なお、上述の実施形態
は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフ
ェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシ
ステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例え
ば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよ
い。

【００６５】また、上述の実施形態の目的は、前述した
実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコ
ードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システ
ムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置の
コンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納され
たプログラムコードを読み出し実行することによって
も、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶
媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した
実施形態の機能を実現することになり、そのプログラム
コードを記憶した記憶媒体は上述の実施形態を構成する
ことになる。また、コンピュータが読み出したプログラ
ムコードを実行することにより、前述した実施形態の機
能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指
示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーテ
ィングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部
を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実
現される場合も含まれることは言うまでもない。

【００６６】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。

【００６７】上述の実施形態を上記記憶媒体に適用する
場合、その記憶媒体には、先に説明した（図１又は１０
に示す）フローチャートに対応するプログラムコードが
格納されることになる。

【００６８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
特徴量の小さい文字や、正方向の文字に対してのみ類似
文字が存在するような場合や、また更に、画像データ中
に文章がいくつかある場合にも、原稿の方向判定を行う
ことができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態における画像処理方法
のフローチャートである。

【図２】原稿の方向を判定する従来の画像処理方法のフ
ローチャートである。

【図３】画像データからの文字の外接矩形の抽出を説明
する図である。

【図４】４×４の領域に分割した外接矩形を説明する図
である。

【図５】特徴ベクトルを説明する図である。

【図６】テーブルの内容を説明する図である。

【図７】特徴ベクトルの回転を説明する図である。

【図８】特徴ベクトルの回転を説明する図である。

【図９】本発明の第１の実施形態における画像処理装置
の構成を示すブロック図である。

【図１０】本発明の第２の実施形態における画像処理方
法のフローチャートである。

【図１１】文字領域からの矩形の抽出の例を示す図であ
る。

【図１２】本発明の第３の実施形態におけるコンピュー
タの構成を示すブロック図である。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された画像データの方向を判定する
画像処理装置であって、文字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認
識すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の
類似度を算出する文字認識手段と、入力された文字の特徴ベクトルを、角度を変更する毎に
前記文字認識手段で認識させ、得られた各角度における
候補群をそれぞれ類似度と、各角度における第１候補の
類似度に基づいて注目文字が方向判定に適する文字か否
かを判定する第１の判定手段と、該第１の判定手段によって方向判定に適する文字である
と判定された文字に基づいて前記文章の方向を判定する
第２に判定手段とを備えることを特徴とする画像処理装
置。
【請求項２】前記角度の変更は、０°から９０°毎に
４方向であることを特徴とする請求項１に記載の画像処
理装置。
【請求項３】前記第１の判定手段は、前記文字認識手
段による前記複数の候補文字のうち、第１及び第２の候
補文字の類似度を用いて、それらの差を前記第１の候補
文字の類似度で割った式の値が最大となるときの特徴ベ
クトルの回転角と、前記第１の候補文字の類似度が最大
となるときの特徴ベクトルの回転角とが一致すれば、前
記認識文字は前記文章の方向判定に適していると判定す
ることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装
置。
【請求項４】前記第２の判定手段は、前記方向判定に
適する文字と判定された文字に対する前記式の値を所定
の個数の当該文字に対して加算することで、前記特徴ベ
クトルの回転角に応じた演算値を算出し、当該演算値が
最大の値を示すような前記特徴ベクトルの回転角を、前
記文章の方向であると判定することを特徴とする請求項
１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】画像データの方向を判定する画像処理装
置であって、文字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認
識すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の
類似度を算出する文字認識手段と、複数の領域で構成される画像を入力し、各領域を構成す
る個々の文字について得られた特徴ベクトルを回転する
毎に、前記文字認識手段で認識させ、各回転角毎の認識
結果に基づいて当該文字を含む領域が方向判定に適する
ものか否かを判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段を他の領域に対して行わせ、それぞ
れの判定結果に基づいて前記画像データの方向を判定す
る第２の判定手段とを備えることを特徴とする画像処理
装置。
【請求項６】前記第１の判定手段は、各方向の前記類
似度の差が、所定の数よりも小さい場合、前記各領域が
前記画像データの方向判定には適していないと判定する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】前記第２の判定手段は、前記文字認識手
段による前記複数の候補文字のうち、第１及び第２の候
補文字の類似度を用いて、それらの差を前記第１の候補
文字の類似度で割った式の値を、前記第１の判定手段に
より適していると判定されたすべての領域に対して加算
することで、この加算値が最大の値を示すような前記特
徴ベクトルの回転角を、前記文章の方向であると判定す
ることを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装
置。
【請求項８】入力された画像データの方向を判定する
画像処理方法であって、文字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認
識すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の
類似度を算出する文字認識工程と、入力された文字の特徴ベクトルを、角度を変更する毎に
前記文字認識工程で認識させ、得られた各角度における
候補群をそれぞれ類似度と、各角度における第１候補の
類似度に基づいて注目文字が方向判定に適する文字か否
かを判定する第１の判定工程と、該第１の判定工程によって方向判定に適する文字である
と判定された文字に基づいて前記文章の方向を判定する
第２に判定工程とを備えることを特徴とする画像処理方
法。
【請求項９】画像データの方向を判定する画像処理方
法であって、文字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認
識すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の
類似度を算出する文字認識工程と、複数の領域で構成される画像を入力し、各領域を構成す
る個々の文字について得られた特徴ベクトルを回転する
毎に、前記文字認識工程で認識させ、各回転角毎の認識
結果に基づいて当該文字を含む領域が方向判定に適する
ものか否かを判定する第１の判定工程と、前記第１の判定工程を他の領域に対して行わせ、それぞ
れの判定結果に基づいて前記画像データの方向を判定す
る第２の判定工程とを備えることを特徴とする画像処理
方法。
【請求項１０】入力された画像データの方向を判定す
る画像処理装置として機能するプログラムコードを格納
する記憶媒体であって、文字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認
識すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の
類似度を算出する文字認識工程のプログラムコードと、入力された文字の特徴ベクトルを、角度を変更する毎に
前記文字認識工程で認識させ、得られた各角度における
候補群をそれぞれ類似度と、各角度における第１候補の
類似度に基づいて注目文字が方向判定に適する文字か否
かを判定する第１の判定工程のプログラムコードと、該第１の判定工程によって方向判定に適する文字である
と判定された文字に基づいて前記文章の方向を判定する
第２に判定工程のプログラムコードとを備えることを特
徴とする記憶媒体。
【請求項１１】画像データの方向を判定する画像処理
装置として機能するプログラムコードを格納する記憶媒
体であって、文字の特徴ベクトルを用いて、当該文字に対して文字認
識すると共に、この認識結果に対する複数の候補文字の
類似度を算出する文字認識工程のプログラムコードと、複数の領域で構成される画像を入力し、各領域を構成す
る個々の文字について得られた特徴ベクトルを回転する
毎に、前記文字認識工程で認識させ、各回転角毎の認識
結果に基づいて当該文字を含む領域が方向判定に適する
ものか否かを判定する第１の判定工程のプログラムコー
ドと、前記第１の判定工程を他の領域に対して行わせ、それぞ
れの判定結果に基づいて前記画像データの方向を判定す
る第２の判定工程のプログラムコードとを備えることを
特徴とする記憶媒体。