JP2789622B2 - 文字／図形領域判定装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は人間による認識のためのマーク付け等が行わ
れていない一般の文書を認識するための文書画像認識に
おいて、文字と図形が混在する文書における文字領域と
図形領域を識別判定する装置に関するものである。

（従来の技術） 一般に行われている文字／図形領域判定処理は（１）
黒画素群の大きさ，（２）近隣の線の密度，（３）周辺
分布特徴などを利用している。

（発明が解決しようとする課題） しかし、上記の黒画素群の大きさにより分離処理をす
る方法（１）においては、黒画素群の大きさだけからで
は、見出しなどの大きな文字、小さな図形などは誤った
分離をしてしまうという問題点がある。

上記の近隣の線の密度により分離処理をする方法
（２）においては、近隣の線の密度を調べるためには、
線のストロークを抽出し、その分布を調べる必要がある
ので、そのための処理が煩雑で一般に処理時間がかかっ
てしまうという問題点がある。

上記の周辺分布特徴を利用する方法（３）において
は、周辺分布では、黒画素を投影加算するために、文字
と図形が縦・横方向から見た際に分離してないと、分離
を行いにくいという問題点がある。

本発明は、このような従来技術の問題点を解決するこ
とを目的とするものである。つまり、大きな文字も文字
として、小さな図形も図形として分離でき、比較的簡単
な処理により、高速化でき、文字と図形が複雑に混在し
ていても文字／図形分離が行えるようにすることを目的
とするものである。

（課題を解決するための手段） 上記目的を達成するための本発明の構成は、第１図の
実施例に示すように、画像をデジタル化して入力する画
像入力部１と、画像を記憶しておくイメージメモリ２
と、画像における輪郭を抽出する輪郭抽出部３と、その
輪郭抽出部３により抽出した輪郭を追跡し、これをチェ
ーン符号化するチェーン符号化部４と、そのチェーン符
号の方向の変化回数を計数する方向変化計数部５と、そ
の一連のチェーン符号に連結する黒画素を計数する黒連
結計数部６と、方向変化計数部５により計数した方向変
化回数と黒連結計数部６により計数した黒画素数とに基
づいて文字領域と図形領域とを判定する領域判定部７と
を備えたことを特徴とする。

（作用） 本発明は、画像入力部１から一般文書（人間による処
理のためのマーク付け等が行われていない文書）をデジ
タル入力し、その原画像をイメージメモリ２に格納して
おき、その原画像に対して、輪郭抽出部３により画像の
輪郭を抽出し、その輪郭線をたどりながら、チェーン符
号化部４によって、チェーン符号化を行い、方向変化計
数部５によってチェーン符号の方向の変化を計数し、黒
連結計数部６によって、一連のチェーン符号に連結する
原画像の黒画素（つまり、その一連のチェーン符号によ
って囲まれた黒画素の面積）を計数し、領域判定部７に
よって、チェーン符号の変化回数とその一連のチェーン
符号の変化回数とその一連のチェーン符号によって囲ま
れた黒画素の面積を利用して、文字の領域と図形の領域
を判定する。

（実施例） 第１図は本発明の一実施例を示すもので、画像入力部
1,イメージメモリ2,輪郭抽出部3,チェーン符号化部4,方
向変化計数部5,黒連結計数部6,領域判定部7,文字処理部
8,図形処理部９からなっている。

画像入力部１は、文字や図形が混在する文書画像をデ
ジタル化して入力する。

イメージメモリ２は、前記デジタルデータを記憶して
おく。

輪郭抽出部３は、第２図に示すように原画像と、その
原画像を１画素分、右にシフトした画像との論理積をと
り、その処理結果の画像と原画像を１画素分、左にシフ
トした画像との論理積をとり、同じように上，下に１画
素分シフトした画像との論理積をとると、４方向に１画
素分収縮した画像ができあがり、この画像と原画像との
排他的論理和をとることによって、輪郭抽出をする。第
３図に原画像と、収縮画像と、輪郭抽出画像を示す。

チェーン符号化部４は、輪郭抽出部３によって輪郭抽
出された画像に対して、ラスター走査を行い、黒画素を
見つけ、その黒画素を白画素に置き換え、その画素の８
近傍を走査し、黒画素があったならば、第４図に従い、
チェーン符号化を行い、その画素を白画素に置き換え、
次々とこの処理を８近傍に黒画素がなくなるまで、くり
返す。また、８近傍に複数の黒画素が存在した場合は、
注目した画素以外の黒画素の位置情報をスタックする。
メインの黒画素追跡が終了した時点でスタックされた画
素の位置情報を取り出し、同様にチェーン符号化をくり
返す。このスタックされていた画素情報から追跡して抽
出したチェーン符号はメインのチェーン符号とつながっ
ているので、子チェーン符号とする。スタックにある画
素情報を全て取り出した時点で、最初に行っていたラス
ター走査を続ける。これによって、画像全てのチェーン
符号化が行われる。第５図はチェーン符号化の手順をよ
り詳細に示すフローチャートである。

まず、走査の始点として着目画素を画像の左上とする
（ステップ11）。その着目画素が黒画素であるか否かを
調べ（ステップ12）、黒画素でないときは着目画素をラ
スター走査順に従って変更する（ステップ13）。着目し
た画素が最終画素（例えば画像の右下の画素）であるか
否かを判定し（ステップ14）、最終画素でなければステ
ップ12へ戻り、着目画素が黒画素であるかどうかを判定
し、黒画素でなければ着目画素を変更するという動作を
繰り返して着目画素が黒画素に遭遇するまでラスター走
査順に従って走査して行く。

着目画素が黒画素であったときは、着目画素を白画素
に変更する（ステップ15）。そして、着目画素の周りの
８近傍に黒画素があるかどうかを調べる（ステップ1
6）。黒画素が８近傍に２個以上あるときはスタックに
２個目以上の座標を入れる（ステップ18）。１個目の黒
画素に対しては、次のステップ（19）の処理を行う。着
目画素の近傍に黒画素が１個あるときは、それをチェー
ン符号化する（ステップ19）。即ち、第４図における中
心の画素からみた近傍の８画素の方向のうち該当する方
向の数値（0,1,2,3,4,5,6,7）で符号化する。そして上
記近傍の黒画素を次の着目画素とし、ステップ15に戻
り、同様のチェーン符号化処理を続行する。

着目画素の８近傍に黒画素がなかったときは、スタッ
クを調べる（ステップ20）。スタックに黒画素座標があ
るときにはその座標を取り出し（ステップ21）、これを
着目画素とし、ステップ15に戻り、同様のチェーン符号
化処理を続行する。スタックに黒画素座標がないときに
は次の黒画素を走査するために、ステップ12に戻る。こ
のとき着目画素の位置は、チェーン符号化のための追跡
処理を行う前の座標である。

走査の最終画素に達したら（ステップ14）、チェーン
符号化処理を終了する。

方向変化計数部５は、チェーン符号化された各々の黒
画素連（１本のメインのチェーン符号とそれにつながっ
ている子チェーン符号の組）の方向の変化を計数する。

黒連結計数部６では、チェーン符号化部４によって生
成された一連のチェーン符号（メインのチェーン符号と
その子チェーン符号の組）に連結している原画像の黒画
素を計数する。たとえば、第３図（ｃ）の輪郭抽出画像
は一連のチェーン符号になっており（“を”の穴、つま
り第３図（ｃ）の10、は外側の輪郭と接しており、一連
のチェーン符号を形成している）、このチェーン符号に
連結している原画像の黒画素とは、第３図（ｂ）の収縮
画像になる。つまり、一連のチェーン符号に連結する黒
画素を計数することは、孤立画像の面積を計数している
ことになる。また、第６図のように複数の輪郭を持つ、
つまり、一連のチェーン符号が複数組で一つの孤立画像
を形成している場合は、その複数組のチェーン符号を新
たに一連のチェーン符号として、方向変化計数部５で処
理している一連のチェーン符号と対応がとれるようにす
る。具体的には、そのようなチェーン符号番号を文字／
図形の領域判定部７へ知らせるようにする。

領域判定部７では、“文字は比較的小さく、複雑で輪
郭の方向変化が煩雑であり、図形は比較的大きく、簡単
で輪郭の方向変化が少ない”ことを利用して、各々のチ
ェーン符号の方向の変化回数とその黒連結画像の画素数
（面積）の関係、たとえば式（１）のような比をとり、
あるしきい値で、文字と図形を分離する。

（チェーン符号の方向の変化回数）／（面積）…（１） 文字と判定した領域は文字処理部８へ、図形と判定し
た領域は図形処理部９へ渡す。

文字処理部８や図形処理部９では、文書画像認識のた
めの文字認識や、図形のベクトル化などそれぞれの画像
の特性に適した処理を行う。

なお、上記の実施例においては、輪郭抽出部３で上，
下，左，右の４方向で収縮したが、これを右上，右下，
左上，左下も含めた８方向で収縮を行うようにすること
もできる。

また、輪郭抽出部としては、上記実施例では輪郭を抽
出するのに収縮画像を用いたが、その他の輪郭抽出手
段、例えば、画像に微分処理を施して輪郭を得るような
手段を用いてもよい。

また、上記実施例では輪郭抽出してからチェーン符号
化を行っているが、これを輪郭抽出を行わずに、黒画素
と白画素の境界をたどることによって、チェーン符号化
を行うようにすることもできる。

（発明の効果） 本発明は、輪郭線をチェーン符号化し、そのチェーン
符号より方向の変化回数を計数すると共に、そのチェー
ン符号に連結している黒画素数（面積）を計数すること
によって、文字領域の図形領域を分離するように構成し
たので、大きな文字も文字として、小さな図形を図形と
して分離でき、しかも従来技術に比べ比較的簡単な処理
であるので、処理を高速化することでき、文字と図形が
複雑に混在していても文字領域と図形領域の判定を確実
に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の一実施例の構成を示すブロック図で
ある。 第２図は、収縮画像を作成する方法の説明図である。 第３図（ａ）は原画像、同図（ｂ）は第２図の方法によ
って得られた収縮画像、同図（ｃ）は輪郭抽出された画
像の例を示す図である。 第４図は、チェーン符号化する際のチェーン符号の方向
とそれを表す数を示す図である。 第５図は、本実施例におけるチェーン符号化の手順を示
すフローチャートである。 第６図は、１つの黒連結画像に対して、複数のチェーン
符号が存在する例を示す図である。 １……画像入力部、２……イメージメモリ、３……輪郭
抽出部、４……チェーン符号化部、５……方向変化計数
部、６……黒連結計数部、７……領域判定部、８……文
字処理部、９……図形処理部。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像をデジタル化して入力する画像入力部
   と、 画像を記憶しておくイメージメモリと、 画像における輪郭を抽出する輪郭抽出部と、 輪郭抽出部により抽出した輪郭を追跡し、これをチェー
   ン符号化するチェーン符号化部と、 そのチェーン符号の方向の変化回数を計数する方向変化
   計数部と、 その一連のチェーン符号に連結する黒画素を計数する黒
   連結計数部と、 方向変化計数部により計数した方向変化回数と黒連結計
   数部により計数した黒画素数より文字領域と図形領域と
   を判定する領域判定部と を備えたことを特徴とする文字／図形領域判定装置。