JP2993007B2 - 画像領域識別装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は文字線画像等で表される２値画像と、写真
画像等で表される中間調画像の混在した文書画像中から
２値領域と中間調領域とを識別する文書画像領域識別装
置に関する。

また、この発明は、文字、図形、表、中間調等さまざ
まな構造情報を含む文書画像中から、構造情報を高速に
抽出し、構造情報を基に領域を識別する画像領域識別装
置に関する。

（従来技術） 原稿中に含まれる２値画像と中間調画像をデジタル画
像として良好に再現させる場合には、２値領域と中間調
領域それぞれの特性に応じた処理を行う必要がある。そ
のため文字線画像のような２値画像と写真画像等のよう
な中間調画像の画像識別を行う必要がある。さらに通信
における画像圧縮の向上等を考慮した場合、画像領域の
識別は必須のものとなる。従来の画像領域識別方式とし
て例えば特開昭58−205376号公報記載のものがある。文
字線画像の濃度特性は第３図に示すように近接画素との
濃度差が激しい特性を示す。一方、写真画像は第４図に
示すように、濃度変化がゆるやかな特性となる。上記従
来例は、以上のような画像の濃度特性の違いを利用して
画像を識別するものであり、具体的にはＭ×Ｎ画素のブ
ロックを単位にしてブロック内の最大濃度差を求め、濃
度差が予め定めたしきい値よりも大きな場合は２値領
域、小さい場合は中間調領域として識別する方式であ
る。

しかし、中間調領域にも濃度差の高い領域は存在する
し、逆に文字領域においても濃度差の小さい領域が存在
することがあるため、どうしても誤認を防ぐことができ
ないという欠点があった。

文書画像に対して、それぞれの構造情報に基づいた処
理を行う文書画像処理装置を考えた場合、それぞれの構
造要素を矩形で囲む方式は有用であり、各種の方式が提
案されている。

例えば従来の方式の一例として画像の輪郭線を追跡す
ることにより構造情報を矩形で囲む方式がある。この方
式では、黒領域に対して黒画素の連結成分の追跡を行う
ことにより黒画素群を含む要素の最小X,Y座標、最大X,Y
座標を求めることができ、それぞれの構造情報を矩形で
囲むことができる。

しかし、この従来の構造情報抽出方式は画素追跡を行
うため、メモリのアクセスが順次的でないため処理時間
が遅くなる。さらに、矩形領域が重なったり、多数個に
分割されたりするため、分離、融合するための処理が複
雑になるという欠点があった。

（発明が解決しようとする課題） 本発明は従来技術の欠点を解消するものであり、文書
画像中の文字線画像と中間調画像の識別を正確に行うこ
とができ、良好な再生画像を得ることのできる画像領域
識別装置を提供することを目的とするものである。

上記目的を達成するために、本発明は文書画像中の文
字線画像と中間調画像の識別をそれらの構造情報から得
られる矩形を識別単位とするが、本発明は、そのための
文書画像中の構造情報の抽出を高速に、かつ正確に行う
ことができるようにすることをさらに目的とするもので
ある。

（課題を解決するための手段） 本発明の画像領域識別装置は、文字線画像領域、中間
調領域の混在する多値で入力された画像に対して２値化
処理を行う２値化手段（第１図１）と、２値化された画
像に対して黒画素を連結して矩形化処理を行う矩形化処
理手段（３）と、２値化された画像の孤立点除去処理を
行う孤立点除去手段（第１図5,第20図）と、孤立点除去
を行った画像に対して輪郭抽出処理を行う輪郭抽出手段
（第１図6,第21図）と、矩形で囲まれた領域を単位とし
て、矩形の大きさ、および矩形内に存在する２値の黒画
素の数と輪郭抽出により得られた輪郭画像の黒画素の数
との比から文字線画像領域と中間調領域を識別する領域
判定手段（第１図８、第22図）とを備えたことを特徴と
する。

また、本発明の画像領域識別装置は、画像の構造情報
を含む入力２値画像およびそれに対する矩形化処理の結
果の画像を記憶する画像メモリ（第１図2,第２図10）
と、注目画素に対して上下左右のうち、周囲２画素を参
照して注目画素を黒画素とするかどうかを決定すること
により、左上から右下に向かって黒画素を連結する処理
（第11図）と、右上から左下に向かって黒画素を連結す
る処理（第12図）と、左下から右上に向かって黒画素を
連結する処理（第13図）と、右下から左上に向かって黒
画素を連結する処理（第14図）とを複合して行うことに
より、画像の構造情報単位ごとの矩形化処理を行う矩形
化処理手段（第１図３）とを備えたことを特徴とする。

本発明の一態様では矩形化処理手段は、画像メモリ
（10）を、左上から右下へ、右上から左下へ、左下から
右上へ、右下から左上へというように複数の方向にそれ
ぞれ順次アクセスするようメモリアクセス信号を発生す
るメモリアクセス制御手段（第２図９）と、画像メモリ
のアクセス中に、現にアクセス中の画素即ち注目画素に
対して１ライン前の対応画素、および注目画素と同ライ
ンで注目画素より１つ前にアクセスされ画素連結処理さ
れた画素を一時的に記憶する一時記憶手段（第16図11,1
3）と、前記１ライン前の対応画素および前記１つ前に
アクセスされた画素が共に黒画素のとき、注目画素を黒
画素にして画像メモリ（10）および一時記憶手段（11.1
3）に書込む画素連結処理手段（第２図12,第17図17,2
1）とを備えている。

（作 用） 入力画像はスキャナ等より多値で入力される。画像入
力データは２値化処理手段（１）により２値化処理され
る。２値化された画像は矩形化処理手段（３）によって
黒画素を連結する矩形化処理を施され、画像の識別単位
として利用される。また、２値化された画像は、孤立点
除去手段（５）により孤立点を除去された後、輪郭抽出
手段（６）により輪郭の抽出処理がなされる。領域判定
手段（８）は、矩形化処理手段（３）により得られた矩
形で囲まれた領域を単位として、矩形の大きさ、および
矩形内に存在する２値の黒画素の数と輪郭抽出により得
られた輪郭画像の黒画素の数との比から文字線画像領域
と中間調領域を識別する。

前記矩形化処理手段においては入力画像は白黒の２値
データとして画像メモリ（10）に格納される。メモリア
クセス制御手段（９）は画像メモリ（10）に格納された
画像データを左上から右下、右上から左下、左下から右
上、右下から左上の順次アクセスするようなアドレス信
号を発生し、画像メモリ（10）にそのアドレス信号を送
り、そのアドレスに対し読み出し書込みを行う。画素連
結処理手段（12）はメモリのアクセス方向によって異な
るパターンを用いて黒領域の連結を行い、再び画像メモ
リに格納する。この順次処理をメモリアクセス方向を変
えて行うことにより、画像メモリには構造情報ごとに矩
形で囲まれた画像を得ることができる。

（実施例） 実施例に基づいて本発明の内容を詳細に説明する。

一般に文書画像は、大別して文字領域、図表領域、中
間調領域に分けることができる。これらの画像をマクロ
的に見ると次の特徴がある。

文字の大きさは図表、中間調領域に比べると小さい。

中間調はエッジ成分をあまり含まない。

文字、線はほとんどがエッジ成分である。

文字（列）、中間調、図表領域はたがいに独立してお
り、重なることはない。

以上の簡単な特徴をみることにより文字領域と中間調
領域を識別することができる。その識別の原理を、模式
図を用いながら具体的に説明する。第５図に一般の文書
の構成の一例を示すが、上記４つの特徴が現れている。
次に２値画像に対して黒画素を連結するような形で矩形
処理を行ったものを第６図に示す。なお、矩形化処理の
具体的な構成と作用については、後で詳細に説明する。
文書画像は上記の特性を持つため、矩形処理が可能に
なる。また、この矩形化処理により上記の特性がさら
に強調される。この過程で、矩形の大きい画像は中間調
あるいは図表領域、小さい領域は文字領域の可能性が高
くなる。そこで最後に矩形内の濃度と輪郭つまり上記
との特徴をを見ることにより、文字線画領域であるか
中間調領域であるかを判定する。

第７図ないし第９図に文字線画、写真、網点の３種類
の画像に対して２値化を行った場合（ａ）と、２値化画
像に対して孤立点除去を行った後、輪郭抽出を行った場
合（ｂ）の模式図を示す。これらの図から明らかなよう
に、文字線画像はほとんどがエッジ成分であるのに対し
て、写真、網点画像等の中間調領域はエッジ成分がほと
んど除去されていることがわかる。

以上より、矩形を識別単位として矩形の大きさ、矩形
内の２値画像の画素数と輪郭抽出後の画素数との比を調
べ、しきい値よりも大きい場合は中間調領域、しきい値
よりも小さい場合は文字線画領域とすることにより、各
領域の識別をすることが可能になる。

第１図は以上に説明した領域識別の原理による本発明
の画像領域識別装置の一実施例の概略の構成を示すもの
であり、２値化手段１、矩形化処理された画像を格納す
る矩形化領域画像メモリ２、矩形化処理を行う矩形化処
理手段３、２値化された画像を記憶する２値画像メモリ
４、２値化された画像に対して孤立点除去を施す孤立点
除去手段５、孤立点除去後の画像に対して輪郭抽出処理
を施す輪郭抽出手段６、抽出された輪郭画像を記憶する
輪郭画像メモリ７、各画像メモリ2,4,7の記憶内容に基
づいて画画像領域の判定を行う領域判定手段８とからな
っている。

矩形化処理（構造情報の抽出） まず、矩形化処理手段３の処理について説明する。

入力されたアナログ画像はデジタル変換された後、２
値処理される。アナログ値をデジタルの２値に圧縮する
ため、画像が持っている各種情報（特に濃度に関する情
報）の多くが失われる。しかし、大局的な特徴として各
構造情報（文字、図形、表、中間調）は独立して存在す
るという情報は２値画像になってもに失われない。そこ
でその情報を積極的に利用することによって、構造情報
を独立して矩形領域で囲むことができる。

ここでは構造情報の抽出方式の一例として文字である
「辺」という画像を例として説明する。

第10図に「辺」という文字を画素単位で示す。図に示
すように、文字領域などは含まれていない。そこでこの
画像中に含まれる黒画素をもとに、ある一定領域で囲む
ことができれば、その領域は一意の属性（文字、図形、
表、中間調）で表すことができる。

そこでこの画像に対して第11図（ａ）に示すマスクパ
ターンを用いて左上から右下に黒画素の連結を行う。注
目画素に対して上の画素、左の画素が共に黒画素であっ
たならば注目画素を黒画素に変換する処理を行う。この
マスク処理を行った例を第11図（ｂ）に示す。黒画素を
右手方向に連結した画像が得られる。

次に第12図（ａ）に示すマスクパターンで右上から左
下に対して黒画素連結処理を行う。得られた結果を第12
図（ｂ）に示す。先程の処理と逆に左方向に黒画素を連
結した画像が得られる。

次に第13図（ａ）に示すマスクパターンで左下から右
上に対して黒画素連結処理を行う。得られた結果を第13
図（ｂ）に示す。文字全体がほぼ矩形領域で囲まれてき
たことがわかる。

最後に第14図（ａ）に示すマスクパターンで右下から
左上に対して黒画素の連結処理を行う。得られた結果を
第14図（ｂ）に示す。

このように一連の４回の処理を行うことにより文字領
域を矩形で囲むことができる。処理の説明は文字を例に
して行ったが、この結果は図形、表、中間調に対しても
あてはまる。その様子を第15図（ａ）（ｂ）に示す。ま
た、連結処理の順序は上記に固定されるものではなく、
さまざまな組合せがある。

本実施例においては「辺」という文字を例に説明し
た。一方、「誠」というように「言」と「成」が左右方
向に完全に分離している場合はそれぞれを矩形領域で囲
むことはできない。このような現象は文字領域のみなら
ず、他の領域でも発生することがある。しかし、この場
合でも従来手法のように矩形領域が重なることはない。
また、それぞれの構造情報の抽出はできているため、そ
れぞれの属性の特徴を用いることにより、統合を行うこ
とができる。

またこの方式はそれぞれの画像に対して順番に画素を
連結するため、その順番による方向性を持つ。そのため
１回の処理のみでは矩形とならない領域がまれに存在す
る。しかし、このような場合もこの方式をもう一度適用
することにより解決でき、すべて矩形で囲むことができ
る。

黒画素の連結処理は順次的であるため専用ハードウエ
ア化が可能であり、より高速な処理を行うこともでき
る。さらに本発明の矩形化処理は、第18図（ａ）に示す
ように従来技術では矩形が入り組んだようになるもので
も、同図（ｂ）に示すように１つの矩形領域として囲む
ことができる。

第２図は、以上に説明した黒画素連結処理による矩形
化手段３の構成の一例を示すものである。画像メモリ10
には２値化手段１で２値化された画像が最初記憶され、
その記憶画像はメモリアクセス制御回路９によって順次
アドレス指定されて読み出され、画素連結処理回路12に
より連結処理されてその結果が画像メモリ10に再書込み
される。

ラインメモリ11には前の１ライン分が記憶されてお
り、画像メモリ10から読み出された現ラインの画素の１
ライン前の対応画素が、画素連結処理回路12へ与えられ
る。画素連結処理回路12は例えば第16図のようにラッチ
回路13、アンド回路14およびオア回路15からなる簡単な
回路によって構成することができる。今、画像メモリ10
から読み出された画素（注目画素）の１つ前の画素（第
11図（ａ）の場合は注目画素の左側の画素）と１ライン
前の画素（第11図（ａ）の場合は注目画素の左側の画
素）との論理積をとることにより、黒連結をするかいな
かが決定され、黒連結をすると決定されたとき即ちアン
ド回路13の出力が“1"のとき、注目画素を黒画素にし、
注目画素が読み出された画像メモリ10の元のアドレス位
置に書込まれる。それ以外の場合は注目画素が読み出さ
れたときの画素値がそのまま画像メモリ10の元のアドレ
ス位置に書込まれる。黒連結処理は４方向に行うので、
画像メモリ10のアドレス指定（走査）も第11図（ａ）よ
り第14図（ａ）に示す４方向に対して実施する。

第17図は、矩形化処理手段の他の構成例を示すもの
で、第２図の例では画像メモリ10を４方向に走査する必
要があったが、本例では数ライン分のランダムアクセス
メモリ19を持たせるとともに２組みの画素連結処理回路
17,21を設けることによりことにより、左上から右下と
右上から左下の処理、左下から右上と右下から左上の処
理をほぼ同時に処理することもできるようにしたもので
ある。メモリのアクセス順序が連結処理によって異なる
ためランダムアクセスメモリ19により一度メモリに書き
込む順序を書き換えて黒画素の連結処理を行う。そして
再度、メモリに書き込む順序を書き換えて、もとの状態
にもどし、画像メモリに書き込む。このようにうな回路
構成にすることにより処理速度は第２図の構成の場合の
ほぼ２倍になる。

本実施例の矩形化処理手段によって文字、図形、表、
中間調等の混在した文書画像に対してそれぞれの構造情
報を高速にしかも精度よく抽出することができる。

孤立点除去処理 孤立点除去処理は第19図（ａ）（ｂ）に示すように４
連結もしくは８連結のマスクパターンにより行う。ここ
では一例として１ドットの孤立点除去のマスクパターン
を示す。４連結の場合の孤立点除去回路構成の一例を第
20図に示す。第20図に示すように、ラインメモリ25₁,25
₂およびラッチ回路26〜29により着目画素の上下左右の
隣接画素の値を取り出し、OR回路30に入力し、ラッチ路
27の出力である着目画素の値とOR回路25の出力をAND回
路31に入力し、着目画素の上下左右の隣接画素がすべて
白画素であるとき、着目画素の値に関わらずAND回路31
の出力を白画素値とするよう構成されている。

輪郭検出処理 輪郭検出は３ライン分のデータを参照することによ
り、簡単な論理演算で抽出することができる。輪郭検出
回路構成の一例を第21図に示す。

第21図において、画像を走査して順次出力される２値
化されたデータが入力され、走査線の２ライン分をライ
ンメモリ44₁,44₂に記憶することによって、ラインメモ
リ44₁の出力を注目画素出力ｂとするとき、ラインメモ
リ44₂から注目画素の１ライン前の対応画素（上方向の
隣接画素）ｃを出力し、入力データを注目画素の１ライ
ン後の対応画素（下方向の隣接画素）ａとして出力す
る。また、ラインメモリ44₁の出力からラッチ45,46を用
いて注目画素ｅと１画素前の隣接画素ｄと１画素後の隣
接画素ｆとを出力する。

排他的論理和演算（EXOR）回路32により注目画素ｂと
下方向の隣接画素ａとの排他的論理和演算を行い、その
出力ｇと注目画素ｂとの論理積演算（AND）をAND回路33
により行うことによって、画像の下側の輪郭部を表わす
信号ｈを得る。また、EXOR回路34により注目画素ｂと上
方向の隣接画素ｃとの排他的論理和演算を行い、その出
力ｉと注目画素ｂとの論理積演算をAND回路35により行
うことによって、上側の輪郭部を表わす信号ｊを得る。
信号ｉおよびｊをOR回路36によって混合することにより
画像の上下の輪郭部を表す信号ｋを得る。

EXOR回路37により注目画素ｅと１画素前の隣接画素ｄ
との排他的論理和演算を行い、その出力ｌと注目画素ｅ
との論理積演算をAND回路38により行うことによって、
画像の右側部の輪郭部分を表わす信号ｍを得る。また、
EXOR回路39により注目画素ｅと左隣の隣接画素ｆとの排
他的論理和演算を行い、その出力ｎと注目画素ｅとの論
理積演算をAND回路40により行うことによって、左側部
の輪郭部分を表わす信号ｏを得る。信号ｍおよびｏをOR
回路41によって混合することにより画像の左右の輪郭部
分を表す信号ｐを得る。

OR回路43により画像の上下の輪郭を表す信号ｋと左右
の輪郭を表す信号ｐとの論理和演算により輪郭線を表す
信号を出力する。なお、ラッチ42は注目画素ｂとｅとが
１画素分の時間のずれがあるので、そのタイミングの調
整を行うためのものである。画像を走査しながら順次以
上のような処理をすることによって、輪郭部を正確に求
めることができる。この輪郭検出回路は、簡単な論理演
算のみのハードウエアによる逐次処理を行うので、処理
が高速であるとともに、リアルタイムの処理が可能であ
る。

領域判定処理 画像領域の判定は、まず始めに矩形の大きさをみて小
さい場合は文字線画領域、大きい場合は図表／中間調領
域と判定する。しきい値は入力系の解像度にもよるが通
常の文書であれば24ポイント程度の大きさがめやすとな
る。つぎに図表／中間調領域に対しては矩形内の２値画
像の画素数と輪郭抽出後の画素数との比を調べ、しきい
値よりも大きい場合は文字線画領域、小さい場合は中間
調領域と判定する。この場合のしきい値も入力系の解像
度により変わるが数程度がめやすとなる。

第22図はそのような判定処理を具体化するための領域
判定手段８の構成の一例を示すものであり、第23図は領
域判定処理のフローを示す図である。

矩形化領域画像メモリ２から読み出した矩形化処理し
た画像に基づき矩形領域の面積を矩形面積算出部50で算
出する。判定部52において、矩形の面積の大きさとしき
い値と比較し、その結果、しきい値より小さいときはそ
の矩形領域は文字線画像であると判定する。比較の結果
しきい値よりも大きいときは、矩形領域アドレス発生部
47において、矩形化領域画像メモリ２から読み出した矩
形化処理した画像に基づき矩形領域の各画素のアドレス
を発生する。発生したアドレスにより２値画像メモリ４
および輪郭画像メモリ７からそれぞれ矩形領域内の画素
を読みだし、その読み出した画素の黒画素の数をそれぞ
れ黒画素計数部48,49で計数する。計数した矩形内の２
値画像の黒画素数と輪郭画像の黒画素数との比を比算出
部51で算出する。判定部52は比算出部51で算出した比を
予め定めたしきい値と比較し、しきい値よりも大きい場
合は文字線画領域、小さい場合は中間調領域と判定す
る。

（発明の効果） 本発明によれば、文書画像中の文字線画像と中間調画
像の識別の単位を矩形とするので、従来のような誤認が
なくなり正確な識別が可能になり、高品質の画像再現が
可能になる。さらに孤立点除去により写真画像に加えて
網点画像にも対処しているため、良好な再生画像を得る
ことができる。

また本発明を画像圧縮に適用した場合、領域を矩形の
単位で識別するため、スムーズに処理を切り変えること
が可能になる。

また、本発明の構造情報抽出装置（矩形化処理手段）
によれば、文字、図形、表、中間調等の混在した文書画
像に対してそれぞれの構造情報を高速にしかも精度よく
抽出することができる。また、黒画素の連結処理は順次
的であるため専用ハードウエア化が可能であり、より高
速な処理を行うこともできる。さらに本発明の構造情報
抽出処理は、従来技術では矩形が入り組んだようになる
のでも、１つの矩形領域として囲むことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の画像領域識別装置の一実施例の概略の
構成を示す図である。 第２図は本発明による矩形化手段の構成の一例を示す図
である。 第３図は文字画像の濃度特性を示す図である。 第４図は写真画像の濃度特性を示す図である。 第５図は一般の文書の構成の一例を示す図である。 第６図は矩形処理を説明する図である。 第７図（ａ）は２値化した文字画像、同図（ｂ）は２値
化した文字画像に対して孤立点除去および輪郭処理を施
した後の文字画像をそれぞれ示す図である。 第８図（ａ）は２値化した写真画像、同図（ｂ）は２値
化した写真画像に対して孤立点除去および輪郭処理を施
した後の写真画像をそれぞれ示す図である。 第９図（ａ）は２値化した網点画像、同図（ｂ）は２値
化した網点画像に対して孤立点除去および輪郭処理を施
した後の網点画像をそれぞれ示す図である。 第10図は文字の画素パターンの一例を示す図である。 第11図（ａ）は左上から右下へマスク処理を行う場合の
マスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）はそ
のマスク処理の結果を示す図である。 第12図（ａ）は右上から左下へマスク処理を行う場合の
マスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）はそ
のマスク処理の結果を示す図である。 第13図（ａ）は左下から右上へマスク処理を行う場合の
マスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）はそ
のマスク処理の結果を示す図である。 第14図（ａ）は右下から左上へマスク処理を行う場合の
マスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）はそ
のマスク処理の結果を示す図である。 第15図（ａ）は２値化した画像の一例を示す図、同図
（ｂ）はその画像に黒連結処理を行った結果の矩形化画
像を示す図である。 第16図は画素連結処理回路の一例を示す図である。 第17図は本発明による矩形化処理手段の他の実施例の構
成を示す図である。 第18図は従来方式によって得られた矩形領域および本発
明を用いた場合の矩形領域の形を示す図である。 第19図（ａ）は８連結の孤立点除去のマスクパターン、
同図（ｂ）は（ｂ）は４連結の孤立点除去のマスクパタ
ーンを示す図である。 第20図は孤立点除去手段の回路構成の一例を示す図であ
る。 第21図は輪郭検出手段の回路構成の一例を示す図であ
る。 第22図は領域判定手段の構成の一例を示す図である。 第23図は領域判定処理のフローを示す図である。 １……２値化手段、２……矩形化領域画像メモリ、 ３……矩形化処理的段、４……２値画像メモリ、 ５……孤立点除去手段、６……輪郭抽出手段、 ７……輪郭画像メモリ、８……領域判定手段。

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字線画像領域、中間調領域の混在する多
   値で入力された画像に対して２値化処理を行う２値化手
   段と、 ２値化された画像に対して黒画素を連結して矩形化処理
   を行う矩形化処理手段と、 ２値化された画像の孤立点除去処理を行う孤立点除去手
   段と、 孤立点除去を行った画像に対して輪郭抽出処理を行う輪
   郭抽出手段と、 矩形化処理手段により得られた矩形の領域を単位とし
   て、矩形の大きさ、および矩形内に存在する前記２値化
   処理された画像の黒画素の数と前記輪郭抽出処理により
   得られた輪郭画像の黒画素の数との比から文字線画像領
   域と中間調領域を判定する領域判定手段と を備えたことを特徴とする画像領域識別装置。
2. 【請求項２】画像の構造情報を含む入力２値画像および
   それに対する矩形化処理の結果の画像を記憶する画像メ
   モリと、 注目画素に対して上下左右のうち、周囲２画素を参照し
   て注目画素を黒画素とするかどうかを決定することによ
   り、左上から右下に向かって黒画素を連結する処理と、
   右上から左下に向かって黒画素を連結する処理と、左下
   から右上に向かって黒画素を連結する処理と、右下から
   左上に向かって黒画素を連結する処理とを複合して行
   い、画像の構造情報単位ごとの矩形化処理を行う矩形化
   処理手段と を備えたことを特徴とする請求項（１）記載の画像領域
   識別装置。
3. 【請求項３】前記矩形化処理手段が、 前記画像メモリを、左上から右下へ、右上から左下へ、
   左下から右上へ、右下から左上へというように複数の方
   向にそれぞれ順次アクセスするようメモリアクセス信号
   を発生するメモリアクセス制御手段と、 画像メモリのアクセス中に、現にアクセス中の画素即ち
   注目画素に対して１ライン前の対応画素、および注目画
   素と同ラインで注目画素より１つ前にアクセスされ画素
   連結処理された画素を一時的に記憶する一時記憶手段
   と、 前記１ライン前の対応画素および前記１つ前にアクセス
   された画素が共に黒画素のとき、注目画素を黒画素にし
   て画像メモリおよび一時記憶手段に書込む画素連結手段
   と を備えたことを特徴とする請求項（２）記載の画像領域
   識別装置。