JP2003030585A - 画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体Info
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- JP2003030585A JP2003030585A JP2001212035A JP2001212035A JP2003030585A JP 2003030585 A JP2003030585 A JP 2003030585A JP 2001212035 A JP2001212035 A JP 2001212035A JP 2001212035 A JP2001212035 A JP 2001212035A JP 2003030585 A JP2003030585 A JP 2003030585A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文字記入枠内に記入された文字と、文字記入
枠内にあるプレプリント文字とを区別して読み取る。 【解決手段】 罫線を抽出し、該罫線を除いた記入枠領
域に対して行方向に射影してヒストグラムをとり、該ヒ
ストグラムの分布に基づいて、記入枠領域内のプレプリ
ント部分と記入文字部分を区別する。
枠内にあるプレプリント文字とを区別して読み取る。 【解決手段】 罫線を抽出し、該罫線を除いた記入枠領
域に対して行方向に射影してヒストグラムをとり、該ヒ
ストグラムの分布に基づいて、記入枠領域内のプレプリ
ント部分と記入文字部分を区別する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書上の記入枠内
にあらかじめ印刷された文字等（プレプリント）を含ま
ないように記入された文字画像を切り出して、読み取り
を行うための画像処理装置、方法、プログラム及び記憶
媒体に関するものである。
にあらかじめ印刷された文字等（プレプリント）を含ま
ないように記入された文字画像を切り出して、読み取り
を行うための画像処理装置、方法、プログラム及び記憶
媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】申し込み用紙や帳票などの文書には、あ
らかじめ記入項目を示す文字等がプレプリントされてお
り、記入者はその項目に応じた内容を記入するようにな
っている。
らかじめ記入項目を示す文字等がプレプリントされてお
り、記入者はその項目に応じた内容を記入するようにな
っている。
【０００３】このような帳票にユーザが記入した文字を
自動的に読み取るようにするため、記入枠やプレプリン
トされた文字をドロップアウトカラーで印刷して、ユー
ザが記入した文字のみを読み取るようにしたものが一般
的に用いられているが、ドロップアウトカラーを用いる
場合、専用の色を用いて帳票をデザインして印刷し、ま
た、ドロップアウトカラーの帳票を読み取れる専用のイ
メージスキャナを使用する必要があるためコストがかか
っていた。
自動的に読み取るようにするため、記入枠やプレプリン
トされた文字をドロップアウトカラーで印刷して、ユー
ザが記入した文字のみを読み取るようにしたものが一般
的に用いられているが、ドロップアウトカラーを用いる
場合、専用の色を用いて帳票をデザインして印刷し、ま
た、ドロップアウトカラーの帳票を読み取れる専用のイ
メージスキャナを使用する必要があるためコストがかか
っていた。
【０００４】そのためドロップアウトカラーを用いない
帳票であっても、ユーザが記入した文字を読み取ること
が可能な読み取り方法が望まれている。
帳票であっても、ユーザが記入した文字を読み取ること
が可能な読み取り方法が望まれている。
【０００５】特開平９−２５９２２０号公報では、多値
濃淡画像で文書を読み取り、記入文字部とプレプリント
部の濃淡情報の差異に基づき、文字部とプレプリント部
とを分離するように構成されている。
濃淡画像で文書を読み取り、記入文字部とプレプリント
部の濃淡情報の差異に基づき、文字部とプレプリント部
とを分離するように構成されている。
【０００６】また、特開平９−２３１２９１号公報で
は、抽出した文字を文字認識し、該文字が活字であると
認識すればプレプリントされた文字であると判定するよ
うに構成されている。
は、抽出した文字を文字認識し、該文字が活字であると
認識すればプレプリントされた文字であると判定するよ
うに構成されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平９−２５９２２０号公報では、記入文字部とプレプ
リント部の濃淡情報に違いがあることが前提で、プレプ
リント部とほぼ同等の濃度で手書きされたもの、あるい
はプリンタ等を使用し、プレプリントされた文書にプレ
プリント部とほぼ同等の濃度で文字が記入印刷されたも
のは文字部とプレプリント部を分離できないという問題
点があった。
開平９−２５９２２０号公報では、記入文字部とプレプ
リント部の濃淡情報に違いがあることが前提で、プレプ
リント部とほぼ同等の濃度で手書きされたもの、あるい
はプリンタ等を使用し、プレプリントされた文書にプレ
プリント部とほぼ同等の濃度で文字が記入印刷されたも
のは文字部とプレプリント部を分離できないという問題
点があった。
【０００８】また、上記特開平９−２３１２９１号公報
では、記入文字部が手書きであることが前提となってお
り、プリンタ等を使用して記入された文字はプレプリン
ト部と区別できないという問題点があった。
では、記入文字部が手書きであることが前提となってお
り、プリンタ等を使用して記入された文字はプレプリン
ト部と区別できないという問題点があった。
【０００９】本発明は上記の課題を解消するためになさ
れたもので、記入枠内にあるプレプリント文字を分離
し、記入枠内に記入された文字を区別して読み取ること
を目的とする。
れたもので、記入枠内にあるプレプリント文字を分離
し、記入枠内に記入された文字を区別して読み取ること
を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の画像処理装置は、２値の文書画像から行方
向の罫線を抽出する行方向罫線抽出手段と、前記抽出さ
れた行方向罫線に基づき、前記文書２値画像から列方向
の罫線を抽出する列方向罫線抽出手段と、前記抽出され
た行方向罫線および列方向罫線に囲まれ且つ該罫線を除
いた領域を記入枠領域とし、該記入枠領域に対して行方
向に射影してヒストグラムをとるヒストグラム取得手段
と、前記ヒストグラムの分布に基づいて、該記入枠領域
内のプレプリント部分と記入文字部分を区別する区別手
段とを有することを特徴とする。
に、本発明の画像処理装置は、２値の文書画像から行方
向の罫線を抽出する行方向罫線抽出手段と、前記抽出さ
れた行方向罫線に基づき、前記文書２値画像から列方向
の罫線を抽出する列方向罫線抽出手段と、前記抽出され
た行方向罫線および列方向罫線に囲まれ且つ該罫線を除
いた領域を記入枠領域とし、該記入枠領域に対して行方
向に射影してヒストグラムをとるヒストグラム取得手段
と、前記ヒストグラムの分布に基づいて、該記入枠領域
内のプレプリント部分と記入文字部分を区別する区別手
段とを有することを特徴とする。
【００１１】上記課題を解決するために、本発明の画像
処理方法は、２値の文書画像から行方向の罫線を抽出す
る行方向罫線抽出ステップと、前記抽出された行方向罫
線に基づき、前記文書２値画像から列方向の罫線を抽出
する列方向罫線抽出ステップと、前記抽出された行方向
罫線および列方向罫線に囲まれ且つ該罫線を除いた領域
を記入枠領域とし、該記入枠領域に対して行方向に射影
してヒストグラムをとるヒストグラム取得ステップと、
前記ヒストグラムの分布に基づいて、該記入枠領域内の
プレプリント部分と記入文字部分を区別する区別ステッ
プとを有することを特徴とする。
処理方法は、２値の文書画像から行方向の罫線を抽出す
る行方向罫線抽出ステップと、前記抽出された行方向罫
線に基づき、前記文書２値画像から列方向の罫線を抽出
する列方向罫線抽出ステップと、前記抽出された行方向
罫線および列方向罫線に囲まれ且つ該罫線を除いた領域
を記入枠領域とし、該記入枠領域に対して行方向に射影
してヒストグラムをとるヒストグラム取得ステップと、
前記ヒストグラムの分布に基づいて、該記入枠領域内の
プレプリント部分と記入文字部分を区別する区別ステッ
プとを有することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】［第１の実施形態］図１は本実施
形態における文書を読み取るための画像処理装置の構成
を示すブロック図である。１０１はＲＯＭ１０２に格納
されている制御プログラムに従って本装置全体の制御を
行うＣＰＵ、１０２はＣＰＵ１０１に後述するフローチ
ャートに示す処理を実行させるためのプログラム等を格
納するＲＯＭ、１０３はＣＰＵが処理を行う際のワーク
エリアとして用いたり文書画像データ等を記憶したりす
るＲＡＭ、１０４は磁気ディスク等の外部記憶装置であ
り、１０５はディスプレイ、１０６はキーボード、１０
７はマウス等のポインティングデバイス、１０８は画像
を読み取るためのイメージスキャナである。また、１０
９はネットワークインターフェースであり、図示しない
遠隔地に存在する装置と通信し、プログラムやデータな
どを読み込んだり、書き込んだりする。
形態における文書を読み取るための画像処理装置の構成
を示すブロック図である。１０１はＲＯＭ１０２に格納
されている制御プログラムに従って本装置全体の制御を
行うＣＰＵ、１０２はＣＰＵ１０１に後述するフローチ
ャートに示す処理を実行させるためのプログラム等を格
納するＲＯＭ、１０３はＣＰＵが処理を行う際のワーク
エリアとして用いたり文書画像データ等を記憶したりす
るＲＡＭ、１０４は磁気ディスク等の外部記憶装置であ
り、１０５はディスプレイ、１０６はキーボード、１０
７はマウス等のポインティングデバイス、１０８は画像
を読み取るためのイメージスキャナである。また、１０
９はネットワークインターフェースであり、図示しない
遠隔地に存在する装置と通信し、プログラムやデータな
どを読み込んだり、書き込んだりする。
【００１３】図１１は、各種データ処理プログラムを格
納するＲＯＭ１０２のメモリマップである。なお、特に
図示しないが、各種プログラムに従属するデータも上記
ディレクトリに管理されている。なお、本実施形態で
は、ＲＯＭにプログラムが格納されているものとした
が、このプログラムは、フロッピー（登録商標）ディス
クやＣＤ−ＲＯＭなどの外部記憶媒体に格納され、必要
に応じて読み込まれて実行されるものであってもよい
し、ネットワークを介して外部装置から受信されて実行
されるものであってもよい。
納するＲＯＭ１０２のメモリマップである。なお、特に
図示しないが、各種プログラムに従属するデータも上記
ディレクトリに管理されている。なお、本実施形態で
は、ＲＯＭにプログラムが格納されているものとした
が、このプログラムは、フロッピー（登録商標）ディス
クやＣＤ−ＲＯＭなどの外部記憶媒体に格納され、必要
に応じて読み込まれて実行されるものであってもよい
し、ネットワークを介して外部装置から受信されて実行
されるものであってもよい。
【００１４】次に、上述したような画像処理装置におい
て実現される第１の実施形態について、図２乃至図１０
を用いて説明する。
て実現される第１の実施形態について、図２乃至図１０
を用いて説明する。
【００１５】図２は、文字記入枠を抽出し、文字記入枠
内に記入された文字を切り出す方法を示すフローチャー
トである。また、図５は、本実施形態が処理する帳票の
記入枠部分を一例として示したものであり、５０１は文
字記入枠、５０２は処理を行う範囲を示している。
内に記入された文字を切り出す方法を示すフローチャー
トである。また、図５は、本実施形態が処理する帳票の
記入枠部分を一例として示したものであり、５０１は文
字記入枠、５０２は処理を行う範囲を示している。
【００１６】ステップＳ２０１では、イメージスキャナ
１０８等の光電変換装置から読み込まれ二値化された画
像（以下「二値画像」）、あるいは、すでに読み込まれ
外部記憶装置１０４等に記憶している二値画像の処理範
囲５０２から横方向の罫線（以下「横罫線」）を抽出す
る。
１０８等の光電変換装置から読み込まれ二値化された画
像（以下「二値画像」）、あるいは、すでに読み込まれ
外部記憶装置１０４等に記憶している二値画像の処理範
囲５０２から横方向の罫線（以下「横罫線」）を抽出す
る。
【００１７】ステップＳ２０１での横罫線抽出処理の一
例を図３のフローチャートに示す。
例を図３のフローチャートに示す。
【００１８】ステップＳ３０１では、二値画像に対し、
処理範囲５０２を縦方向の短冊状に分割する。図６
（Ａ）は図５の帳票の一例を縦方向の短冊状に分割した
ことを示す図である。図６（Ｂ）及び図６（Ｅ）は、処
理範囲５０２の短冊状に分割した領域の１つ（６０２＿
１及び６０２＿２）を示す。
処理範囲５０２を縦方向の短冊状に分割する。図６
（Ａ）は図５の帳票の一例を縦方向の短冊状に分割した
ことを示す図である。図６（Ｂ）及び図６（Ｅ）は、処
理範囲５０２の短冊状に分割した領域の１つ（６０２＿
１及び６０２＿２）を示す。
【００１９】ステップＳ３０２では、短冊領域毎に水平
方向に射影を取り黒画素の度数分布を作成する。図６
（Ｃ）は、図６（Ｂ）の短冊領域６０２＿１の範囲内の
水平方向射影に対する黒画素の度数分布（ヒストグラ
ム）を示し、図６（Ｆ）は、図６（Ｅ）の短冊領域６０
２＿２の範囲内の水平方向射影に対する黒画素の度数分
布（ヒストグラム）を示す。
方向に射影を取り黒画素の度数分布を作成する。図６
（Ｃ）は、図６（Ｂ）の短冊領域６０２＿１の範囲内の
水平方向射影に対する黒画素の度数分布（ヒストグラ
ム）を示し、図６（Ｆ）は、図６（Ｅ）の短冊領域６０
２＿２の範囲内の水平方向射影に対する黒画素の度数分
布（ヒストグラム）を示す。
【００２０】ステップＳ３０３で、この度数分布と閾値
ＳＨとを比較し、黒画素の度数が所定の閾値ＳＨ以上あ
れば、その範囲である図６（Ｂ）の６０４＿１１、６０
４＿１２および図６（Ｅ）の６０４＿２１、６０４＿２
２を罫線の断片とする。図６（Ｄ）及び図６（Ｇ）は、
それぞれ図６（Ｂ）の短冊領域６０２＿１および図６
（Ｅ）の短冊領域６０２＿２に含まれる横罫線の断片を
抽出した図である。
ＳＨとを比較し、黒画素の度数が所定の閾値ＳＨ以上あ
れば、その範囲である図６（Ｂ）の６０４＿１１、６０
４＿１２および図６（Ｅ）の６０４＿２１、６０４＿２
２を罫線の断片とする。図６（Ｄ）及び図６（Ｇ）は、
それぞれ図６（Ｂ）の短冊領域６０２＿１および図６
（Ｅ）の短冊領域６０２＿２に含まれる横罫線の断片を
抽出した図である。
【００２１】ステップＳ３０４で隣り合う短冊同士で、
行方向に連続性のある罫線断片が存在するか判断し、存
在すればステップＳ３０５に進み、存在しなければステ
ップＳ３０８に進む。
行方向に連続性のある罫線断片が存在するか判断し、存
在すればステップＳ３０５に進み、存在しなければステ
ップＳ３０８に進む。
【００２２】ステップＳ３０５にて、連続性のある罫線
断片の太さがほぼ同じであるか判断し、ほぼ同じであれ
ば、ステップＳ３０６でそれらを結合していく。すなわ
ち、ステップＳ３０３で抽出された短冊６０２＿１の２
本の罫線断片の太さをそれぞれＷｋ１１，Ｗｋ１２（図
６（Ｃ））、短冊６０２＿２の２本の罫線断片の太さを
Ｗｋ２１、Ｗｋ２２（図６（Ｆ））としたとき、Ｗｋ１
１＝Ｗｋ２１なら、６０４＿１１は６０４＿２１と、ま
た、Ｗｋ１２＝Ｗｋ２２なら、６０４＿１２は６０４＿
２２とそれぞれ結合する。ここで上述の「連続性があ
る」とは、隣り合う短冊間の短冊境界線において各短冊
内の罫線断片が縦方向に重複した部分を有する（罫線断
片の存在する縦軸方向の位置がほぼ同じ）ことをいう。
また、結合とは、短冊毎の罫線断片が連続性のある１つ
の直線であると認識することをいう。
断片の太さがほぼ同じであるか判断し、ほぼ同じであれ
ば、ステップＳ３０６でそれらを結合していく。すなわ
ち、ステップＳ３０３で抽出された短冊６０２＿１の２
本の罫線断片の太さをそれぞれＷｋ１１，Ｗｋ１２（図
６（Ｃ））、短冊６０２＿２の２本の罫線断片の太さを
Ｗｋ２１、Ｗｋ２２（図６（Ｆ））としたとき、Ｗｋ１
１＝Ｗｋ２１なら、６０４＿１１は６０４＿２１と、ま
た、Ｗｋ１２＝Ｗｋ２２なら、６０４＿１２は６０４＿
２２とそれぞれ結合する。ここで上述の「連続性があ
る」とは、隣り合う短冊間の短冊境界線において各短冊
内の罫線断片が縦方向に重複した部分を有する（罫線断
片の存在する縦軸方向の位置がほぼ同じ）ことをいう。
また、結合とは、短冊毎の罫線断片が連続性のある１つ
の直線であると認識することをいう。
【００２３】罫線断片の太さが異なると判断された場合
は、ステップＳ３０７で太い罫線断片を細い罫線断片の
位置および太さと同じであると仮定して結合を続けてい
く。
は、ステップＳ３０７で太い罫線断片を細い罫線断片の
位置および太さと同じであると仮定して結合を続けてい
く。
【００２４】複数の短冊領域に対して順次ステップＳ３
０４〜Ｓ３０７の処理を行い、結合できる罫線断片がな
くなった時点で、ステップＳ３０８に進む。
０４〜Ｓ３０７の処理を行い、結合できる罫線断片がな
くなった時点で、ステップＳ３０８に進む。
【００２５】一方、上記のような罫線断片の抽出方法で
は、本来、抽出すべき横罫線以外のものを罫線断片とし
て抽出することが起こり得る。すなわち、例えば文字記
入枠に記入された文字「７」の横棒部分は、各短冊内に
おける水平方向の黒画像の度数が多く、黒画素の度数が
所定値ＳＨ以上となる場合があり、それらも罫線の断片
と認識され抽出されてしまうことがある。このように、
上記罫線断片抽出方法にて抽出された横罫線断片は、本
来の横罫線断片以外の断片も含んでいる場合があり、処
理範囲５０２から抽出されて結合された横罫線断片は、
図８（Ａ）のようになる。ここで、最終的に抽出すべき
横罫線であるかどうかは、予め罫線の最低の長さを決め
ておくか、あるいは処理範囲５０２の幅ＡＷを基準にし
た閾値を決めるなどして判断する。すなわち、ステップ
Ｓ３０８にて、長さの短い罫線断片結合が除去される。
図８（Ｂ）は、ステップＳ３０８にて長さの短い罫線断
片結合が除去されたことを示す図である。この結果、本
来抽出すべき横罫線を抽出することができる。
は、本来、抽出すべき横罫線以外のものを罫線断片とし
て抽出することが起こり得る。すなわち、例えば文字記
入枠に記入された文字「７」の横棒部分は、各短冊内に
おける水平方向の黒画像の度数が多く、黒画素の度数が
所定値ＳＨ以上となる場合があり、それらも罫線の断片
と認識され抽出されてしまうことがある。このように、
上記罫線断片抽出方法にて抽出された横罫線断片は、本
来の横罫線断片以外の断片も含んでいる場合があり、処
理範囲５０２から抽出されて結合された横罫線断片は、
図８（Ａ）のようになる。ここで、最終的に抽出すべき
横罫線であるかどうかは、予め罫線の最低の長さを決め
ておくか、あるいは処理範囲５０２の幅ＡＷを基準にし
た閾値を決めるなどして判断する。すなわち、ステップ
Ｓ３０８にて、長さの短い罫線断片結合が除去される。
図８（Ｂ）は、ステップＳ３０８にて長さの短い罫線断
片結合が除去されたことを示す図である。この結果、本
来抽出すべき横罫線を抽出することができる。
【００２６】ステップＳ３０９において、このようにし
て求めた横罫線を横罫線の位置や太さ、長さを記憶す
る。
て求めた横罫線を横罫線の位置や太さ、長さを記憶す
る。
【００２７】図２に戻って、ステップＳ２０２におい
て、ステップＳ２０１で抽出された横罫線が２本以上存
在するかどうか判断する。横罫線が２本抽出できなかっ
た場合は、文字記入枠が存在しないとして処理を終了す
る。
て、ステップＳ２０１で抽出された横罫線が２本以上存
在するかどうか判断する。横罫線が２本抽出できなかっ
た場合は、文字記入枠が存在しないとして処理を終了す
る。
【００２８】横罫線が２本以上存在すると判断した場合
は、ステップＳ２０３に進み、横罫線間の領域から縦方
向の罫線（以下「縦罫線」）を抽出する。縦罫線抽出処
理を、図４のフローチャートを用いて説明する。
は、ステップＳ２０３に進み、横罫線間の領域から縦方
向の罫線（以下「縦罫線」）を抽出する。縦罫線抽出処
理を、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００２９】ステップＳ４０１で、抽出した２つの横罫
線間の領域で、垂直方向に射影し黒画素の度数分布（ヒ
ストグラム）を取る。このとき、横罫線抽出処理で求め
た２本の横罫線部分は度数に含まないようにする。図９
は、図５において横罫線抽出処理で求められた２本の横
罫線（図８）の間の領域に対して、垂直方向のヒストグ
ラムを取った結果である。
線間の領域で、垂直方向に射影し黒画素の度数分布（ヒ
ストグラム）を取る。このとき、横罫線抽出処理で求め
た２本の横罫線部分は度数に含まないようにする。図９
は、図５において横罫線抽出処理で求められた２本の横
罫線（図８）の間の領域に対して、垂直方向のヒストグ
ラムを取った結果である。
【００３０】ステップＳ４０２で、射影が存在する部分
の度数の平均値をＴｂとして求める。さらにステップＳ
４０３で、閾値Ｔｂより大きいヒストグラムの山の部分
を取り出し（９０１〜９１２）、その個数をＮとする。
まず閾値Ｔｂを使うことにより、明らかに縦罫線ではな
い部分（９１４、９１３）が除かれる。ステップＳ４０
４で個数Ｎが０より大きいか否か判断し、Ｎが０なら縦
罫線はないとして処理は終了する。Ｎが０より大きい場
合には、ステップＳ４０５に進み、Ｔｂより大きい部分
Ｎ個のうち上位Ｎ／２個分の度数の平均値をＴｐとして
求める。ステップＳ４０６でＴｐより度数が大きい部分
（９０１〜９０８、９１０、９１１）を山の部分のピー
クとして取り出す。このＴｐを用いることにより、１つ
の山の部分に複数の縦罫線のピークが含まれている場合
に各ピークを別々に取り出すことができる。例えば、記
入枠に大きく文字が記入されて、記入された文字の両側
にある縦罫線が１つの山部分としてステップＳ４０３で
取り出された場合などにおいても、縦罫線を２本取り出
すことができる。
の度数の平均値をＴｂとして求める。さらにステップＳ
４０３で、閾値Ｔｂより大きいヒストグラムの山の部分
を取り出し（９０１〜９１２）、その個数をＮとする。
まず閾値Ｔｂを使うことにより、明らかに縦罫線ではな
い部分（９１４、９１３）が除かれる。ステップＳ４０
４で個数Ｎが０より大きいか否か判断し、Ｎが０なら縦
罫線はないとして処理は終了する。Ｎが０より大きい場
合には、ステップＳ４０５に進み、Ｔｂより大きい部分
Ｎ個のうち上位Ｎ／２個分の度数の平均値をＴｐとして
求める。ステップＳ４０６でＴｐより度数が大きい部分
（９０１〜９０８、９１０、９１１）を山の部分のピー
クとして取り出す。このＴｐを用いることにより、１つ
の山の部分に複数の縦罫線のピークが含まれている場合
に各ピークを別々に取り出すことができる。例えば、記
入枠に大きく文字が記入されて、記入された文字の両側
にある縦罫線が１つの山部分としてステップＳ４０３で
取り出された場合などにおいても、縦罫線を２本取り出
すことができる。
【００３１】そして、各山のピーク付近の分布形状を調
べ、その形状がなだらかであれば縦罫線候補からはず
す。図９の山９１１は最大度数付近の度数も大きくなだ
らかな形状となっているので縦罫線候補から外される。
結果として図９では、９０１〜９０８及び９１０が縦罫
線候補として抽出される。
べ、その形状がなだらかであれば縦罫線候補からはず
す。図９の山９１１は最大度数付近の度数も大きくなだ
らかな形状となっているので縦罫線候補から外される。
結果として図９では、９０１〜９０８及び９１０が縦罫
線候補として抽出される。
【００３２】なお、上述の手順では１つのＴｐを決めて
用いていたが、ステップＳ４０２で取り出された山の部
分毎にＴｐを定めるようにしてもよい。例えば、ステッ
プＳ４０３で取り出されたＴｂ以上のヒストグラムの山
の部分（９０１〜９１２）のそれぞれに対して、各山部
分の最大値の８０％を閾値Ｔｐとして求めるようにして
もよい。その場合、９０９は２つのピークが取り出され
ることになるが、ピーク付近の分布形状がなだらかなの
で、縦罫線候補から外されることになる。
用いていたが、ステップＳ４０２で取り出された山の部
分毎にＴｐを定めるようにしてもよい。例えば、ステッ
プＳ４０３で取り出されたＴｂ以上のヒストグラムの山
の部分（９０１〜９１２）のそれぞれに対して、各山部
分の最大値の８０％を閾値Ｔｐとして求めるようにして
もよい。その場合、９０９は２つのピークが取り出され
ることになるが、ピーク付近の分布形状がなだらかなの
で、縦罫線候補から外されることになる。
【００３３】ステップＳ４０７では、縦罫線候補が抽出
されたかどうか判断し、抽出されていれば、ステップＳ
４０８に進んで、それらの位置、太さ、長さを記憶す
る。抽出されていなければ縦罫線はないとして終了す
る。
されたかどうか判断し、抽出されていれば、ステップＳ
４０８に進んで、それらの位置、太さ、長さを記憶す
る。抽出されていなければ縦罫線はないとして終了す
る。
【００３４】図２に戻って、ステップＳ２０４では、ス
テップＳ２０３で抽出された縦罫線候補が２本以上存在
するか否かを判断し、２本以上存在しない場合には、文
字記入枠が存在しないとして処理を終了する。
テップＳ２０３で抽出された縦罫線候補が２本以上存在
するか否かを判断し、２本以上存在しない場合には、文
字記入枠が存在しないとして処理を終了する。
【００３５】縦罫線候補が２本以上存在した場合には、
ステップＳ２０５にて、抽出した横罫線と縦罫線で囲ま
れた内側部分を文字記入枠領域として抽出する。図１０
の１００１〜１００８は、抽出した文字記入枠領域の大
きさを図示したものである。図９の９１０が閾値Ｔｐよ
り大きく、縦罫線候補となっているので、１００４と１
００５は、実際の文字記入枠領域を二分割した形となっ
ている。
ステップＳ２０５にて、抽出した横罫線と縦罫線で囲ま
れた内側部分を文字記入枠領域として抽出する。図１０
の１００１〜１００８は、抽出した文字記入枠領域の大
きさを図示したものである。図９の９１０が閾値Ｔｐよ
り大きく、縦罫線候補となっているので、１００４と１
００５は、実際の文字記入枠領域を二分割した形となっ
ている。
【００３６】ステップＳ２０６において、抽出された文
字記入枠領域の幅から標準ピッチを求める。ピッチと
は、隣り合う縦罫線間の距離、すなわち各文字記入枠領
域の幅である。標準ピッチは、各文字記入枠のピッチの
統計をとって決定する。すなわち、処理を行う範囲５０
２内の文字記入枠のピッチは、すべて均等であるという
前提のもと、文字記入枠のピッチの統計をとって、最大
分布となる文字記入枠の幅を標準ピッチとする。
字記入枠領域の幅から標準ピッチを求める。ピッチと
は、隣り合う縦罫線間の距離、すなわち各文字記入枠領
域の幅である。標準ピッチは、各文字記入枠のピッチの
統計をとって決定する。すなわち、処理を行う範囲５０
２内の文字記入枠のピッチは、すべて均等であるという
前提のもと、文字記入枠のピッチの統計をとって、最大
分布となる文字記入枠の幅を標準ピッチとする。
【００３７】ステップＳ２０７において、標準ピッチに
基づいて、分割されている文字記入枠領域は結合され
る。したがって、図１０の１００４と１００５は結合さ
れることになる。
基づいて、分割されている文字記入枠領域は結合され
る。したがって、図１０の１００４と１００５は結合さ
れることになる。
【００３８】ステップＳ２０８において、各文字記入枠
内の黒画素が連結した画像を抽出する。
内の黒画素が連結した画像を抽出する。
【００３９】ステップＳ２０９において、文字記入枠内
に黒画素連結画像があるかどうか判断し、画像がなけれ
ば、ステップＳ２１０に進んで、その文字記入枠を空欄
とする。
に黒画素連結画像があるかどうか判断し、画像がなけれ
ば、ステップＳ２１０に進んで、その文字記入枠を空欄
とする。
【００４０】一方、ステップＳ２０９で文字記入枠内に
画像があると判断すれば、ステップＳ２１１に進み、抽
出された画像からプレプリント部分を除去する。抽出さ
れた画像からプレプリント部分を除去する手順を図７の
フローチャートを用いて説明する。
画像があると判断すれば、ステップＳ２１１に進み、抽
出された画像からプレプリント部分を除去する。抽出さ
れた画像からプレプリント部分を除去する手順を図７の
フローチャートを用いて説明する。
【００４１】ステップＳ７０１で、画像が存在する記入
枠内について、ステップＳ２０８で抽出された記入枠内
の領域それぞれに対して、水平方向に射影してヒストグ
ラムを取り、各記入枠の上端を基準原点としてヒストグ
ラムを累積していく。つまり、罫線を除いた記入枠領域
の水平方向のヒストグラムが得られる。なお、ここで各
記入枠の上端を基準としてヒストグラムを累積している
のは、画像が傾いている場合に記入枠の位置が上下にず
れるのに対応するためである。図１３に、罫線を除いた
記入枠領域の水平方向ヒストグラムを示す。
枠内について、ステップＳ２０８で抽出された記入枠内
の領域それぞれに対して、水平方向に射影してヒストグ
ラムを取り、各記入枠の上端を基準原点としてヒストグ
ラムを累積していく。つまり、罫線を除いた記入枠領域
の水平方向のヒストグラムが得られる。なお、ここで各
記入枠の上端を基準としてヒストグラムを累積している
のは、画像が傾いている場合に記入枠の位置が上下にず
れるのに対応するためである。図１３に、罫線を除いた
記入枠領域の水平方向ヒストグラムを示す。
【００４２】ステップＳ７０２において、Ｓ７０１で得
られたヒストグラムから最大の幅を持つブランク部分を
見つける。理想的には、射影が全く存在しない部分をブ
ランクとするが、ノイズがある場合や、プレプリント部
分と記入文字部分の一部が接触している場合等を考慮し
て、ブランク部分を判断するための度数の閾値を数個に
する（例えば度数が５個までの部分はブランクとして判
断する）ようにしてもよい。
られたヒストグラムから最大の幅を持つブランク部分を
見つける。理想的には、射影が全く存在しない部分をブ
ランクとするが、ノイズがある場合や、プレプリント部
分と記入文字部分の一部が接触している場合等を考慮し
て、ブランク部分を判断するための度数の閾値を数個に
する（例えば度数が５個までの部分はブランクとして判
断する）ようにしてもよい。
【００４３】ステップＳ７０３において、ブランクが見
つかったかどうかを判断し、見つからなければ、プレプ
リント部分が存在しないと判断し、処理を終了する。ま
た、見つけられた最大のブランクの幅が、あらかじめ定
めた閾値以下の場合もブランクが存在しないとして判断
する。
つかったかどうかを判断し、見つからなければ、プレプ
リント部分が存在しないと判断し、処理を終了する。ま
た、見つけられた最大のブランクの幅が、あらかじめ定
めた閾値以下の場合もブランクが存在しないとして判断
する。
【００４４】ステップＳ７０３でブランクが見つかった
と判断した場合、ステップＳ７０４に進み、ブランクの
位置からプレプリント部の位置を決定する。すなわち、
プレプリント文字は記入文字より小さな文字であること
が多いので、本実施形態では、ヒストグラムの上端座標
をＴｈ、下端座標をＢｈ、ブランクの上端座標をｔ、下
端座標をｂとすると、｜ｔ−Ｔｈ｜＜｜Ｂｈ−ｂ｜なら
ブランクの上がプレプリント部、そうでなければブラン
クの下がプレプリント部とする。（なお、本実施形態で
はヒストグラムの垂直軸の下方向にいくほど座標値は大
きくなるようにとっている）。
と判断した場合、ステップＳ７０４に進み、ブランクの
位置からプレプリント部の位置を決定する。すなわち、
プレプリント文字は記入文字より小さな文字であること
が多いので、本実施形態では、ヒストグラムの上端座標
をＴｈ、下端座標をＢｈ、ブランクの上端座標をｔ、下
端座標をｂとすると、｜ｔ−Ｔｈ｜＜｜Ｂｈ−ｂ｜なら
ブランクの上がプレプリント部、そうでなければブラン
クの下がプレプリント部とする。（なお、本実施形態で
はヒストグラムの垂直軸の下方向にいくほど座標値は大
きくなるようにとっている）。
【００４５】ステップＳ７０５で、ステップＳ２０８で
抽出された画像を記入文字部分とプレプリント部分に分
割する。例えば、ブランクの上端ｔ及び下端ｂに基づい
て、分割基準位置となる閾値ｔｈ、ｂｈを定めて、ステ
ップＳ７０４でブランクの上側がプレプリント部である
とした場合、抽出された画像の下端がｂｈよりも上な
ら、その画像はプレプリント部分であるとし、抽出され
た画像の上端がｔｈよりも下なら、その画像は記入され
た文字部分であるとする。なお、閾値はｔｈ＝ｔ、ｂｈ
＝ｂとしてもよいし、ｔｈ＝ｔ＋Ａ、ｂｈ＝ｂ−Ａ’
（Ａ、Ａ’は誤差を考慮して経験的に求めた値）として
もよい。また、ｔｈとｂｈが同じ値になるようにしても
よく、例えば、ｔｈ＝ｂｈ＝（ｔとｂの中間位置）とす
るようにしてもよい。
抽出された画像を記入文字部分とプレプリント部分に分
割する。例えば、ブランクの上端ｔ及び下端ｂに基づい
て、分割基準位置となる閾値ｔｈ、ｂｈを定めて、ステ
ップＳ７０４でブランクの上側がプレプリント部である
とした場合、抽出された画像の下端がｂｈよりも上な
ら、その画像はプレプリント部分であるとし、抽出され
た画像の上端がｔｈよりも下なら、その画像は記入され
た文字部分であるとする。なお、閾値はｔｈ＝ｔ、ｂｈ
＝ｂとしてもよいし、ｔｈ＝ｔ＋Ａ、ｂｈ＝ｂ−Ａ’
（Ａ、Ａ’は誤差を考慮して経験的に求めた値）として
もよい。また、ｔｈとｂｈが同じ値になるようにしても
よく、例えば、ｔｈ＝ｂｈ＝（ｔとｂの中間位置）とす
るようにしてもよい。
【００４６】なお、プレプリント部分の下の文字記入枠
内に文字が記入されていた場合、ステップＳ２０８では
文字記入枠毎に黒画素連結画像を抽出するので、抽出さ
れた文字記入枠内の画像にはプレプリント部分黒画素連
結画像と記入文字部分黒画素連結画像の両方が含まれて
いるが、この場合、ｔｈ≦ｃ≦ｂｈなるｃで画像を分割
する。このｃは、その画像の水平方向の射影を取って射
影がブランクになる部分からｃを選んで、画像を分割す
る。
内に文字が記入されていた場合、ステップＳ２０８では
文字記入枠毎に黒画素連結画像を抽出するので、抽出さ
れた文字記入枠内の画像にはプレプリント部分黒画素連
結画像と記入文字部分黒画素連結画像の両方が含まれて
いるが、この場合、ｔｈ≦ｃ≦ｂｈなるｃで画像を分割
する。このｃは、その画像の水平方向の射影を取って射
影がブランクになる部分からｃを選んで、画像を分割す
る。
【００４７】また、プレプリント部分の下の文字記入枠
内に文字が記入されていた場合で、且つプレプリント部
分に接触して文字が記入されていた場合、ステップＳ２
０８で抽出された画像には、プレプリント部分と記入文
字部分とが含まれるが、この場合、その画像を囲む最少
矩形領域において水平方向に射影してヒストグラムをと
って、ｔｈとｂｈの間でヒストグラムが最少となる個所
ｃ（ｔｈ≦ｃ≦ｂｈ）で、その画像を分割する。このよ
うに、記入欄全体のヒストグラムに基づいて、プレプリ
ント部分と記入文字部分との境界位置を予測する（Ｓ７
０４）ことによって、記入文字がプレプリント部分と接
触している画像においても、記入文字とプレプリント部
分を分離することができる。
内に文字が記入されていた場合で、且つプレプリント部
分に接触して文字が記入されていた場合、ステップＳ２
０８で抽出された画像には、プレプリント部分と記入文
字部分とが含まれるが、この場合、その画像を囲む最少
矩形領域において水平方向に射影してヒストグラムをと
って、ｔｈとｂｈの間でヒストグラムが最少となる個所
ｃ（ｔｈ≦ｃ≦ｂｈ）で、その画像を分割する。このよ
うに、記入欄全体のヒストグラムに基づいて、プレプリ
ント部分と記入文字部分との境界位置を予測する（Ｓ７
０４）ことによって、記入文字がプレプリント部分と接
触している画像においても、記入文字とプレプリント部
分を分離することができる。
【００４８】ステップＳ７０６において、プレプリント
部分があったか判断し、プレプリント部分があれば、ス
テップＳ７０７に進んで、ステップＳ２０８で抽出され
た画像からプレプリント部分を除去する。
部分があったか判断し、プレプリント部分があれば、ス
テップＳ７０７に進んで、ステップＳ２０８で抽出され
た画像からプレプリント部分を除去する。
【００４９】図２に戻って、上述したようにステップＳ
２１１でプレプリント部分を除去した後、ステップＳ２
１２で、文字記入枠内の残った画像（記入文字部分）が
存在するか調べる。画像がなければ、ステップＳ２１０
に進み、その文字記入枠を空欄とする。画像があれば、
ステップＳ２１３に進み、その文字記入枠内の画像を記
入文字画像とする。
２１１でプレプリント部分を除去した後、ステップＳ２
１２で、文字記入枠内の残った画像（記入文字部分）が
存在するか調べる。画像がなければ、ステップＳ２１０
に進み、その文字記入枠を空欄とする。画像があれば、
ステップＳ２１３に進み、その文字記入枠内の画像を記
入文字画像とする。
【００５０】更に、以上のようにして抽出した記入文字
画像に対して、文字認識処理を実行して文字コードを出
力し、帳票解析などの処理を行なう。
画像に対して、文字認識処理を実行して文字コードを出
力し、帳票解析などの処理を行なう。
【００５１】以上説明したように、罫線を除いた記入枠
内の画像に対して、水平方向のヒストグラムを取って、
そのヒストグラムからプレプリント部の位置を決定する
ので、文字を記入する部分が１文字毎に区切られた形状
のもので、なおかつプレプリントの位置が記入枠の上部
であっても下部であっても、記入文字部分を正しく抽出
できる効果がある。
内の画像に対して、水平方向のヒストグラムを取って、
そのヒストグラムからプレプリント部の位置を決定する
ので、文字を記入する部分が１文字毎に区切られた形状
のもので、なおかつプレプリントの位置が記入枠の上部
であっても下部であっても、記入文字部分を正しく抽出
できる効果がある。
【００５２】また、本実施形態により罫線内部領域の上
端を原点にして抽出画像のヒストグラムを取るので、画
像に傾きがあってもプレプリント部の位置を正しく決定
できる効果がある。
端を原点にして抽出画像のヒストグラムを取るので、画
像に傾きがあってもプレプリント部の位置を正しく決定
できる効果がある。
【００５３】なお、本実施形態では文字記入枠を構成す
る垂直罫線が、上部で水平方向の罫線に接しない形状の
例を用いて説明したが、図１２にあるように、垂直罫線
が上部の水平方向の罫線に接していても、同様の処理で
記入された文字画像のみを抽出できることは言うまでも
ない。また、縦罫線が点線であっても本発明を適用でき
る。
る垂直罫線が、上部で水平方向の罫線に接しない形状の
例を用いて説明したが、図１２にあるように、垂直罫線
が上部の水平方向の罫線に接していても、同様の処理で
記入された文字画像のみを抽出できることは言うまでも
ない。また、縦罫線が点線であっても本発明を適用でき
る。
【００５４】また、本実施形態では横書きの文字記入枠
について説明したが、縦書きであっても処理方向を変え
れば同様の処理で記入文字画像を抽出できることは用意
に想像できる。
について説明したが、縦書きであっても処理方向を変え
れば同様の処理で記入文字画像を抽出できることは用意
に想像できる。
【００５５】また、プレプリント部分が文字ではなく、
記号や絵などであっても本実施形態を適用可能である。
記号や絵などであっても本実施形態を適用可能である。
【００５６】［第２の実施形態］第１の実施形態では、
プレプリント部分を除去していたが、プレプリント部分
をプレプリント文字として抽出して文字認識処理を施す
ことも可能である。
プレプリント部分を除去していたが、プレプリント部分
をプレプリント文字として抽出して文字認識処理を施す
ことも可能である。
【００５７】具体的には、図２のステップＳ２１１（図
７のステップＳ７０７）において、プレプリント部分を
除去する代わりに、プレプリント部分を抽出するように
すればよい。
７のステップＳ７０７）において、プレプリント部分を
除去する代わりに、プレプリント部分を抽出するように
すればよい。
【００５８】そして、抽出したプレプリント部分に対し
て文字認識処理を行い、例えば、ステップＳ２１３で抽
出する記入文字のインデックス情報として付加したり、
項目の照合に利用したりすることができる。
て文字認識処理を行い、例えば、ステップＳ２１３で抽
出する記入文字のインデックス情報として付加したり、
項目の照合に利用したりすることができる。
【００５９】以上説明したように、プレプリント部分お
よび記入文字部分を区別して抽出することができる。ま
た、プレプリント部分の文字を文字認識処理して、その
後の処理に役立てることができる。
よび記入文字部分を区別して抽出することができる。ま
た、プレプリント部分の文字を文字認識処理して、その
後の処理に役立てることができる。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
文字記入枠の位置や大きさをあらかじめ正確に求め、帳
票定義として記憶しておかなくても、文字記入枠内のプ
レプリント部分と記入文字部分とを区別して、正しく抽
出することができる。
文字記入枠の位置や大きさをあらかじめ正確に求め、帳
票定義として記憶しておかなくても、文字記入枠内のプ
レプリント部分と記入文字部分とを区別して、正しく抽
出することができる。
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】記入文字抽出手順を示すフローチャートであ
る。
る。
【図３】横罫線抽出手順を示すフローチャートである。
【図４】縦罫線抽出手順を示すフローチャートである。
【図５】帳票の一例を示す図である。
【図６】横罫線抽出時の処理を説明するための図であ
る。
る。
【図７】プレプリント除去手順を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図８】横罫線を抽出した状態を示す図である。
【図９】縦罫線抽出時の処理を説明するための図であ
る。
る。
【図１０】文字記入枠領域を決定する際の説明図であ
る。
る。
【図１１】本画像処理装置で読みだし実行可能な各種デ
ータ処理プログラムを格納する記憶媒体のメモリマップ
を説明する図である。
ータ処理プログラムを格納する記憶媒体のメモリマップ
を説明する図である。
【図１２】帳票の一例を示す図である。
【図１３】プレプリント除去（抽出）手順を説明するた
めの図である。
めの図である。
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 外部記憶装置
１０５ ディスプレイ
１０６ キーボード
１０７ ポインティングデバイス
１０８ イメージスキャナ
１０９ ネットワークインターフェース
Claims (18)
- 【請求項１】 ２値の文書画像から行方向の罫線を抽出
する行方向罫線抽出手段と、 前記抽出された行方向罫線に基づき、前記文書２値画像
から列方向の罫線を抽出する列方向罫線抽出手段と、 前記抽出された行方向罫線および列方向罫線に囲まれ且
つ該罫線を除いた領域を記入枠領域とし、該記入枠領域
に対して行方向に射影してヒストグラムをとるヒストグ
ラム取得手段と、 前記ヒストグラムの分布に基づいて、該記入枠領域内の
プレプリント部分と記入文字部分を区別する区別手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 更に、前記文書画像から、前記記入文字
部分の画像を抽出する記入文字抽出手段を有することを
特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 更に、該抽出された記入文字部分の画像
を文字認識する文字認識手段を有することを特徴とする
請求項２に記載の画像処理装置。 - 【請求項４】 更に、前記文書画像から、前記プレプリ
ント部分の画像を抽出するプレプリント抽出手段と、 該抽出されたプレプリント部分の画像を文字認識する文
字認識手段とを有することを特徴とする請求項１乃至３
のいずれかに記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記ヒストグラム取得手段は、各記入枠
領域を行方向に射影して得たヒストグラムを、各記入枠
領域の上端を基準点として累積したヒストグラムを取得
することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載
の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記区別手段は、前記ヒストグラムのブ
ランク部分を基準として記入枠領域の画像を分割するこ
とにより、前記プレプリント部分と前記記入文字部分と
を区別することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか
に記載の画像処理装置。 - 【請求項７】 前記行方向罫線抽出手段は、前記文書画
像を列方向の短冊状領域に分割し、前記短冊状領域ごと
に行方向に射影して求めたヒストグラムから行方向罫線
断片を抽出し、前記行方向罫線断片の位置に応じて、隣
り合う短冊状領域に含まれる該行方向罫線断片を結合し
ていき、該結合された行方向罫線断片のうち、所定の長
さ以上の行方向罫線断片を行方向罫線とすることを特徴
とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項８】 前記列方向罫線抽出手段は、前記抽出し
た横罫線の間の領域に対して列方向に射影して求めたヒ
ストグラムに基づき、列方向罫線候補を抽出し、隣り合
う列方向罫線候補のピッチの統計を取ることにより列方
向罫線を抽出す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９】 ２値の文書画像から行方向の罫線を抽出
する行方向罫線抽出ステップと、 前記抽出された行方向罫線に基づき、前記文書２値画像
から列方向の罫線を抽出する列方向罫線抽出ステップ
と、 前記抽出された行方向罫線および列方向罫線に囲まれ且
つ該罫線を除いた領域を記入枠領域とし、該記入枠領域
に対して行方向に射影してヒストグラムをとるヒストグ
ラム取得ステップと、 前記ヒストグラムの分布に基づいて、該記入枠領域内の
プレプリント部分と記入文字部分を区別する区別ステッ
プとを有することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１０】 更に、前記文書画像から、前記記入文
字部分の画像を抽出する記入文字抽出ステップを有する
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。 - 【請求項１１】 更に、該抽出された記入文字部分の画
像を文字認識する文字認識ステップを有することを特徴
とする請求項１０に記載の画像処理方法。 - 【請求項１２】 更に、前記文書画像から、前記プレプ
リント部分の画像を抽出するプレプリント抽出ステップ
と、 該抽出されたプレプリント部分の画像を文字認識する文
字認識ステップとを有することを特徴とする請求項９乃
至１１のいずれかに記載の画像処理方法。 - 【請求項１３】 前記ヒストグラム取得ステップでは、
各記入枠領域を行方向に射影して得たヒストグラムを、
各記入枠領域の上端を基準点として累積したヒストグラ
ムを取得することを特徴とする請求項９乃至１２のいず
れかに記載の画像処理方法。 - 【請求項１４】 前記区別ステップでは、前記ヒストグ
ラムのブランク部分を基準として記入枠領域の画像を分
割することにより、前記プレプリント部分と前記記入文
字部分とを区別することを特徴とする請求項９乃至１３
のいずれかに記載の画像処理方法。 - 【請求項１５】 前記行方向罫線抽出ステップでは、前
記文書画像を列方向の短冊状領域に分割し、前記短冊状
領域ごとに行方向に射影して求めたヒストグラムから行
方向罫線断片を抽出し、前記行方向罫線断片の位置に応
じて、隣り合う短冊状領域に含まれる該行方向罫線断片
を結合していき、該結合された行方向罫線断片のうち、
所定の長さ以上の行方向罫線断片を行方向罫線とするこ
とを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。 - 【請求項１６】 前記列方向罫線抽出ステップでは、前
記抽出した横罫線の間の領域に対して列方向に射影して
求めたヒストグラムに基づき、列方向罫線候補を抽出
し、隣り合う列方向罫線候補のピッチの統計を取ること
により列方向罫線を抽出することを特徴とする請求項９
に記載の画像処理方法。 - 【請求項１７】 請求項９乃至１６のいずれかに記載の
画像処理方法をコンピュータに実現させるためのコンピ
ュータ実行可能なプログラム。 - 【請求項１８】 請求項９乃至１６のいずれかに記載の
画像処理方法をコンピュータに実現させるためのコンピ
ュータ読み取り可能なプログラムを格納する記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001212035A JP4731748B2 (ja) | 2001-07-12 | 2001-07-12 | 画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001212035A JP4731748B2 (ja) | 2001-07-12 | 2001-07-12 | 画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003030585A true JP2003030585A (ja) | 2003-01-31 |
| JP4731748B2 JP4731748B2 (ja) | 2011-07-27 |
Family
ID=19047261
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001212035A Expired - Fee Related JP4731748B2 (ja) | 2001-07-12 | 2001-07-12 | 画像処理装置、方法、プログラム及び記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4731748B2 (ja) |
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| JP2017138703A (ja) * | 2016-02-02 | 2017-08-10 | コニカミノルタ株式会社 | 文字認識装置及びプログラム |
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| JPH1166228A (ja) * | 1997-08-25 | 1999-03-09 | Oki Electric Ind Co Ltd | 光学式文字読取装置用帳票のフォーマット情報生成方法 |
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-
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- 2001-07-12 JP JP2001212035A patent/JP4731748B2/ja not_active Expired - Fee Related
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