JP3100825B2 - 線認識方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は線認識方法に関する。
より詳しくは、文字と破線とを精度良く識別できる線認
識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術および発明が解決しようとする課題】帳票
を含めた一般文書には罫線（表を構成する場合も含む）
が含まれることが多い。このような場合、ＯＣＲ（光学
的文字読み取り機）で処理を行うと、文字を構成する線
と、罫線を構成する破線や点線、鎖線（簡単のため、こ
の明細書の全体を通して単に「破線」という。）との間
の混同が起こりがちである。

【０００３】これまで、破線抽出については、黒画素連
結矩形（黒画素の連なりを、それに外接する矩形として
抽出したもの）の幅、高さおよび隣接間距離が線種に固
有のヒストグラムを示すことを利用して、破線の構成要
素を文字の構成要素から識別する手法が知られている
(例えば、特開平４−２９１４７８)。また、破線が途切
れなく一本の線になる大きさまで画像を縮小して、破
線、実線をまとめて抽出する手法(例えば、特開平５−
１２４８９)が提案されている。

【０００４】このうち前者の手法では、(１)破線と、こ
れと同程度の大きさを持つ文字とを区別するのが難しい
という問題がある。

【０００５】また、後者の手法でも、小さな文字が狭い
間隔で並ぶと縮小画像では実線になってしまい、やはり
上記(１)の問題は解決されていない。また、(２)原画像
から連結黒画素を取り出した後、縮小画像を作成して、
さらに縮小画像の内容を探査するため、画像メモリに対
するアクセスを頻繁に行わねばならない。このため、高
速な認識ができないという問題がある。(３)縮小画像で
は実線と破線との区別が失われるため、最終結果におい
て線種の区別が必要なアプリケーションには応用しにく
いという問題がある。

【０００６】そこで、この発明の目的は、少数回の画像
メモリへのアクセスでもって、破線と文字とを精度良く
区別できる線認識方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の線認識方法は、入力された画像か
ら、縦横いずれか一方向に延びる画素のランを抽出する
工程と、上記一方向に延びる画素のランから縦横のうち
他方向に延びる画素のランを抽出する工程と、上記各ラ
ンが延びる方向と長さとに基づいて、上記抽出したラン
の集合からそれぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実線を
構成する可能性を持つランを含む４種の部分集合を作成
する工程と、上記４種の部分集合のそれぞれで、互いに
連結しているランを統合して線素となし、上記４種の部
分集合にそれぞれ対応する４種の線素集合を作成すると
ともに、上記各線素に含まれるランの長さの和を算出す
る工程と、上記各線素に含まれるランの長さの和と、上
記各線素に対して外接する矩形の面積との比に基づい
て、上記４種の線素集合からそれぞれ横破線、縦破線、
横実線、縦実線を構成するのに不適格な線素を除去する
工程と、上記４種の線素集合のそれぞれで、残っている
線素が互いに近接しているか否かを判定して、上記各線
素を互いに近接している線素からなるグループに分類
し、上記各グループをそれぞれ１つの線として抽出する
工程を有することを特徴としている。

【０００８】また、請求項２に記載の線認識方法は、入
力された画像から、縦横いずれか一方向に延びる画素の
ランを抽出する工程と、上記抽出したランのすべてを要
素に含む集合を、それぞれ横破線、縦破線を構成する可
能性を持つランを含む２種の部分集合として設定すると
ともに、上記各ランが延びる長さに基づいて、上記抽出
したランの集合からそれぞれ横実線、縦実線を構成する
可能性を持つランを含む２種の部分集合を作成する工程
と、上記４種の部分集合のそれぞれで、互いに連結して
いるランを統合して線素となし、上記４種の部分集合に
それぞれ対応する４種の線素集合を作成するとともに、
上記各線素に含まれるランの長さの和を算出する工程
と、上記各線素に含まれるランの長さの和と、上記各線
素に対して外接する矩形の面積との比に基づいて、上記
４種の線素集合からそれぞれ横破線、縦破線、横実線、
縦実線を構成するのに不適格な線素を除去する工程と、
上記４種の線素集合のそれぞれで、残っている線素が互
いに近接しているか否かを判定して、上記各線素を互い
に近接している線素からなるグループに分類し、上記各
グループをそれぞれ１つの線として抽出する工程を有す
ることを特徴としている。

【０００９】また、請求項３に記載の線認識方法は、請
求項１または２に記載の線認識方法において、上記横破
線、縦破線に対応する線素集合から得られた上記各グル
ープのうち、グループに属する線素の数が一定数未満の
ものを無視することを特徴としている。

【００１０】また、請求項４に記載の線認識方法は、請
求項１乃至３のいずれか一つに記載の線認識方法におい
て、上記抽出した線を構成する各線素について、上記線
素に含まれるランの長さの和と、上記線素の長さとの比
に基づいて線素の太さを求め、この線素の太さに基づい
て上記線の太さを算出することを特徴としている。

【００１１】

【作用】請求項１の線認識方法では、４種の線素集合か
らそれぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実線を構成する
のに不適格な線素を除去している。このとき、不適格な
線素を、上記各線素に含まれるランの長さの和、すなわ
ち各線素に含まれる画素の数と、上記各線素に対して外
接する矩形の面積との比に基づいて除去しているので、
破線を構成する線素と、文字とが、たとえ大きさが似て
いても、精度良く区別される。したがって、破線と文字
とが精度良く区別される。

【００１２】しかも、入力された画像、すなわち画像メ
モリに対するアクセスは、最初に縦横いずれか一方向の
画素ランを取り出す処理だけであるから、高速な処理が
可能となる。

【００１３】また、横破線、縦破線、横実線、縦実線を
構成する可能性を持つランを含む４種の部分集合を作成
した後、上記４種の部分集合にそれぞれ対応する４種の
線素集合を作成し、各線素集合のそれぞれで線を抽出し
ているので、従来と異なり、破線と実線との区別がなさ
れた状態で最終結果が得られる。

【００１４】また、ランの部分集合の定め方にも依存す
るが、線素集合から除かれる上記不適格な線素は、一般
に文字を構成する要素であるから、文字認識を行う場合
の入力情報とすることができる。

【００１５】また、上記４種の線素集合のそれぞれで、
各線素を互いに近接している線素からなるグループに分
類し、上記各グループをそれぞれ１つの線として抽出す
る工程では、残っている線素が互いに近接しているか否
かを判定している。この線素が互いに近接しているとい
う条件は局所的な性質であるから、この工程は破線全体
の傾きから殆ど影響を受けない。したがって、傾きを持
った破線についても精度良く抽出が行われる。

【００１６】なお、線素集合のそれぞれで、各線素を互
いに近接している線素からなるグループに分類し、上記
各グループをそれぞれ１つの線として抽出するので、互
いに近接している線素を取り出す順序は、最終結果に全
く影響を与えない。したがって、各線素集合内で、線素
を座標その他の情報によって予めソーティング（順序付
け）しておくというような必要はない。したがって、簡
単に線抽出が行われる。

【００１７】請求項２に記載の線認識方法は、請求項１
の線認識方法と同様に作用して、同様の効果を奏する。
しかも、この請求項２の線認識方法では、入力された画
像から、縦横いずれか一方向に延びる画素のランを抽出
した後、上記抽出したランのすべてを要素に含む集合
を、それぞれ横破線、縦破線を構成する可能性を持つラ
ンを含む２種の部分集合として設定するとともに、上記
各ランが延びる長さに基づいて、上記抽出したランの集
合からそれぞれ横実線、縦実線を構成する可能性を持つ
ランを含む２種の部分集合を作成している。すなわち、
縦横のうち上記一方向のランだけでもって、上記４種の
部分集合を作成している。したがって、縦横の残りの方
向のランを生成する必要がなく、両方向のランを生成す
る場合に比して、処理が簡素化される。

【００１８】請求項３に記載の線認識方法では、横破
線、縦破線に対応する線素集合から得られた上記各グル
ープのうち、グループに属する線素の数が一定数未満の
ものを無視するので、つぶれた文字やノイズなどが破線
として抽出されることが無くなる。つまり、横破線、縦
破線に対応する線素集合に、特定の文字が偶発的な理由
で残っていたとしても、その特定の文字の近くにある他
の文字は一般にその線素集合に残らないので、上記特定
の文字のグループに分類される線素の数は極めて少なく
なる。したがって、グループに属する線素の数が一定数
未満のものを無視することによって、つぶれた文字やノ
イズなどが破線として抽出されることが無くなる。

【００１９】請求項４に記載の線認識方法では、抽出し
た線を構成する各線素について、上記線素に含まれるラ
ンの長さの和と、上記線素の長さとの比に基づいて線素
の太さを求め、この線素の太さに基づいて上記線の太さ
を算出する。したがって、線の種類と併せて、線の太さ
表す情報も出力される。

【００２０】

【実施例】以下、この発明の線認識方法を実施例により
詳細に説明する。

【００２１】図１はこの発明を実施するのに用いる線認
識装置のブロック構成を示している。スキャナ００は、
入力紙面をスキャンして、画像を画像メモリ０１に格納
する。横方向ラン抽出部０２は、画像メモリ０１を走査
して横方向に延びる黒画素のラン（１画素分の太さを持
つ）を抽出し、抽出した横方向のランを表すラン情報
（始点、終点の座標など）を横方向ランメモリ０３に格
納する。縦方向ラン抽出部０４は、横方向ランメモリ０
３の内容から縦方向のランを生成して、生成した縦方向
のランを表すラン情報を縦方向ランメモリ０５に格納す
る。

【００２２】ラン長測定部０６は、横方向ランメモリ０
３、縦方向ランメモリ０５の内容を参照して各ランの長
さを測定し、その長さに応じて、横方向ランメモリ０３
と縦方向ランメモリ０５の内容を、横破線ランメモリ０
７、横実線ランメモリ０８、縦破線ランメモリ０９、縦
実線ランメモリ１０に部分的にコピーする。つまり、横
方向、縦方向のラン（ラン情報）から、ランの長さに基
づいて、それぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実線に含
まれる可能性を持つランを取り出して、上記４つの線種
に対応するランの部分集合を作成する。

【００２３】ラン統合部１１は横破線ランメモリ０７の
内容を参照して、連結しているランを統合して線素を作
成するとともに、線素に含まれる黒画素数を算出する。
そして、各線素を表す線素情報（線素に対して外接する
矩形の座標と、線素に含まれる黒画素数）を横破線線素
メモリ１２に格納する。同様に、ラン統合部１１は、横
実線ランメモリ０８、縦破線ランメモリ０９、縦実線ラ
ンメモリ１０の内容からそれぞれ横実線線素メモリ１
３、縦破線線素メモリ１４、縦実線線素メモリ１５の内
容を作る。各線素メモリ１２，…，１４に格納された線
素（線素情報）は、それぞれ横破線、横実線、縦破線、
縦実線に対応する線素集合を構成する。

【００２４】異常線素条件テーブル１７は、横破線、横
実線、縦破線、縦実線の各線種に含まれる可能性が低い
と考えられる線素を表す条件を保持している。線素検証
部１６は、横破線に含まれる可能性が低いと考えられる
線素を表す条件を異常線素条件テーブル１７から取り出
し、その条件に該当するものを横破線線素メモリ１２の
内容から除去する。同様に、線素検証部１６は、横実
線、縦破線、縦実線の各線種に含まれる可能性が低いと
考えられる線素を表す条件を異常線素条件テーブル１７
からそれぞれ取り出し、取り出した条件に該当するもの
を線素メモリ１３，…，１５の内容からそれぞれ除去す
る。

【００２５】近接条件テーブル１９は、各線素集合につ
いて、線素が互いに近接していることを表す条件を保持
している。線素近接関係判定部１８は、線素が互いに近
接していることを表す条件を近接条件テーブル１９から
取り出し、各線素集合について、その条件に応じて線素
を統合して線を抽出する。そして、抽出した線の番号を
各線素メモリ１２，…，１５の内容に付加する。ただ
し、線を構成しない場合は、そのことが識別できる値を
入れる。

【００２６】線幅判定部２０は、各線素メモリ１２，
…，１５の内容を参照して各線の線幅を算出し、算出し
た線幅をそれぞれ横破線線幅メモリ２１、横実線線幅メ
モリ２２、縦破線線幅メモリ２３、縦実線線幅メモリ２
４に書き込む。出力制御部２５は、各線素メモリ１２，
…，１５の内容と各線幅メモリ２１，…，２４の内容と
を参照して、所定の線幅を持つ破線や実線をディスプレ
イ２６に出力する。横破線線素メモリ１２、縦破線線素
メモリ１４に格納された線素情報に基づく線はそれぞれ
横破線、縦破線として出力される一方、横実線線素メモ
リ１３、縦実線線素メモリ１５に格納された線素情報に
基づく線はそれぞれ横実線、縦実線として出力される。
ユーザは、ディスプレイ２６に出力された結果をキーボ
ード２７、マウス２８を用いて適宜修正することができ
る。プリンタ２９は、ディスプレイ２６に表示された結
果を印刷することができる。

【００２７】この線認識装置は全体として図２の動作フ
ローに従って、ステップＳ０〜Ｓ６の処理を行う。な
お、以下の説明で、「一定値」とあるのは、該当する処理
において特定の値であることを意味し、各処理を通じて
共通の値が設定されていることを意味するものではな
い。

【００２８】（ステップＳ０）まず、スキャナ００が、
入力紙面をスキャンして、画像を画像メモリ０１に格納
する。例えば、縦実線の画像は、図３(a)に示すよう
に、全体として縦に延び、画素単位で細かな凹凸を示す
画像として格納される。

【００２９】（ステップＳ１）次に、横方向ラン抽出部
０２が、画像メモリ０１を走査して横方向のランを抽出
し、抽出した横方向のランを表すラン情報（始点、終点
の座標など）を横方向ランメモリ０３に格納する。

【００３０】例えば図３(a)に示した画像から横方向の
ランを抽出した場合、同図(e)に示すようなものが得ら
れる。

【００３１】横方向のランをラン情報として表現する形
式は、横方向の始点、終点座標、縦方向の座標(ランは
１画素の太さを持つので縦方向の始点座標＝縦方向の終
点座標)が復元可能であれば何でもよい。

【００３２】（ステップＳ２）次に、縦方向ラン抽出部
０４が、横方向ランメモリ０３の内容、つまり上記で
得られた横方向のランを表すラン情報から縦方向のラン
を生成して、生成した縦方向のランを表すラン情報を縦
方向ランメモリ０５に格納する。横方向のランを表すラ
ン情報は、画像を再構成するのに必要な情報をすべて含
むので、これに基づいて縦方向のランを生成することが
できる。

【００３３】例えば図３(e)に示した横方向のラン（ラ
ン情報）から、縦方向のランを抽出した場合、同図(b)
に示すようなものが得られる。

【００３４】縦方向のランを表現する形式は、縦方向の
始点、終点座標、横方向の座標(ランは１ラインからな
るので横方向の始点座標＝横方向の終点座標)が復元可
能であれば何でもよい。

【００３５】なお、後述の通り、このステップ２が省略
可能な場合がある。

【００３６】（ステップＳ３）次に、ラン長測定部０６
は、横方向ランメモリ０３、縦方向ランメモリ０５の内
容を参照して各ランの長さを測定する。その長さに応じ
て、横破線ランメモリ０７、横実線ランメモリ０８、縦
破線ランメモリ０９、縦実線ランメモリ１０に、横方向
ランメモリ０３と縦方向ランメモリ０５の内容を部分的
にコピーする。つまり、ステップＳ１，Ｓ２で抽出また
は生成した横方向，縦方向のランの集合から、各ランの
長さに基づいて、それぞれ横破線、縦破線、横実線、縦
実線に含まれる可能性を持つランを取り出して、上記４
つの線種に対応するランの部分集合を作成する。作成さ
れる部分集合は、次の４種類である。

【００３７】「部分集合の種類」 ＨＤ₀:横破線に含まれる可能性を持つラン ＶＤ₀:縦破線に含まれる可能性を持つラン ＨＳ₀:横実線に含まれる可能性を持つラン ＶＳ₀:縦実線に含まれる可能性を持つラン これらの部分集合の間には互いに重複があっても良い。
また、各ランをどの部分集合に入れるかを定める基準
も、次に示すように複数考えられる。その基準の例を三
通り挙げる。

【００３８】「基準１」 ＨＤ₀:ステップＳ１で得られたすべての横ラン ＶＤ₀:ＨＤ₀と同じ ＨＳ₀:一定値以下の長さを持つ縦ラン ＶＳ₀:一定値以下の長さを持つ横ラン 「基準２」 ＨＤ₀:ステップＳ１で得られたすべての横ラン ＶＤ₀:ＨＤ₀と同じ ＨＳ₀:一定値以上の長さを持つ横ラン ＶＳ₀:一定値以上の長さを持つ縦ラン 「基準３」 ＨＤ₀:ステップＳ１で得られたすべての横ラン ＶＤ₀:ＨＤ₀と同じ ＨＳ₀:一定値以上の長さを持つ横ラン ＶＳ₀:一定値以下(ＨＳ₀とは別のしきい値)の長さを持
つ横ラン 例えば、図３(e)に示した横ランの集合から、上記基準
１または３を用いて部分集合ＶＳ₀を作成した場合、同
図(f)に示すようなものが得られる。この場合、部分集
合ＶＳ₀は一定値以下の長さを持つ横ランからなり、最
下部にあった長い横ランは縦実線に含まれる可能性が無
いとして除外されている。また、これとは別に、図３
(b)に示した縦ランの集合から、上記基準２を用いて部
分集合ＶＳ₀を作成した場合、同図(c)に示すようなもの
が得られる。この場合、部分集合ＶＳ₀は一定値以上の
長さを持つ縦ランからなり、両側にあった短い縦ランは
縦実線に含まれる可能性が無いとして除外されている。
いずれの基準を採用しても、後のステップの処理を円滑
に行うことができる。

【００３９】なお、上記基準３を使用した場合は、縦ラ
ンを使用しないため、先に述べたようにステップＳ２を
省略することができ、線認識処理を簡素化することがで
きる。いずれにしても、画像メモリ０１そのものへのア
クセスは、ステップＳ１の横方向のランの抽出以外には
必要がない。

【００４０】（ステップＳ４）次に、ラン統合部１１
が、上記ステップＳ３で得られた部分集合ＨＤ₀、Ｖ
Ｄ₀、ＨＳ₀、ＶＳ₀のそれぞれについて、各部分集合内
で互いに連結するランを統合して線素を作成する。線素
を線素情報として表現するには、その外接矩形、つまり
線素に含まれるランを全て含む最小の矩形の座標を用い
る。

【００４１】例えば、部分集合ＶＳ₀が図３(f)に示した
ものである場合、その外接矩形は同図(g)に示すような
ものである。また、部分集合ＶＳ₀が図３(c)に示したも
のである場合、その外接矩形は同図(d)に示すようなも
のである。先に述べたように、いずれの場合も円滑に処
理を行うことができる。

【００４２】ここで、上記各部分集合ＨＤ₀、ＶＳ₀、Ｈ
Ｓ₀、ＶＳ₀に含まれるランからできた線素の集合をそれ
ぞれ線素集合ＨＤ₁、ＶＤ₁、ＨＳ₁、ＶＳ₁とする。な
お、上記基準１，２，３の例では、いずれもＨＤ₀とＶ
Ｓ₀との内容が同じであるため、ＨＤ₁とＶＤ₁との内容
もこの時点では同じである。

【００４３】また、線素作成と同時に、ラン統合部１１
は、各線素毎に、線素に含まれるランの長さの和を算出
する。これは、線素に含まれる黒画素の数を算出するこ
とに相当する。

【００４４】ラン統合部１１は、上記線素集合ＨＤ₁を
構成する各線素を表す線素情報（線素に対する外接矩形
の座標と、各線素に含まれる黒画素数）を、横破線線素
メモリ１２に格納する。同様に、上記線素集合ＶＤ₁、
ＨＳ₁、ＶＳ₁を構成する各線素を表す線素情報を、それ
ぞれ横実線線素メモリ１３、縦破線線素メモリ１４、縦
実線線素メモリ１５に格納する。

【００４５】（ステップＳ５）次に、線素検証部１６
が、横破線に含まれる可能性が低いと考えられる条件を
異常線素条件テーブル１７から取り出し、その条件に該
当する線素情報を横破線線素メモリ１２の内容から除去
する。同様に、線素検証部１６は、横実線、縦破線、縦
実線の各線種に含まれる可能性が低いと考えられる条件
を異常線素条件テーブル１７からそれぞれ取り出し、取
り出した条件に該当する線素情報を各線素メモリ１３，
…，１５の内容から除去する。つまり、線素集合Ｈ
Ｄ₁、ＶＤ₁、ＨＳ₁、ＶＳ₁から、それぞれ横破線、縦破
線、横実線、縦実線を構成する可能性が低いと考えられ
る不適格な線素を取り除く。

【００４６】ここで、線素集合から不適格な線素を取り
除く手法は、図３から直感的に理解することができる。
同図(a)は文字「９」、同図(b)は破線の線素を表してい
る（図は、説明の便宜上、ランではなく、画素を単位と
して表している。）。この例では、両者の外接矩形（図
示せず）の面積ｒがいずれも８×１６＝１２８であり同
じであるが、黒画素の数ｐが４４と１０１であり大きく
異なる。この例から、外接矩形の面積ｐと黒画素数ｒと
の比ｐ／ｒに基づいて、破線と文字とを区別できること
が分かる。このようにして、線素集合から不適格な線素
を取り除くことができる。

【００４７】詳しくは、線素検証部１６は、上記線素集
合ＨＤ₁、ＶＤ₁、ＨＳ₁、ＶＳ₁から、それぞれ次の条件
に該当する線素を取り除く。

【００４８】「取り除かれる線素の条件」 ＨＤ₁から取り除かれる線素: (線素に含まれる黒画素数／線素の外接矩形の面積)が
一定値以下のもの線素の縦方向の長さが一定値以上の
もの 線素の横方向の長さが一定値以上のもの ＶＤ₁から取り除かれる線素: (線素に含まれる黒画素数／線素の外接矩形の面積)が
一定値以下のもの線素の縦方向の長さが一定値以上の
もの 線素の横方向の長さが一定値以上のもの ＨＳ₁から取り除かれる線素: (線素に含まれる黒画素数／線素の横方向の長さ)が一
定値以上のもの 線素の縦方向の長さが一定値以上のもの 線素の横方向の長さが一定値以下のもの ＶＳ₁から取り除かれる線素: (線素に含まれる黒画素数／線素の縦方向の長さ)が一
定値以上のもの 線素の縦方向の長さが一定値以下のもの 線素の横方向の長さが一定値以上のもの このうち、ＨＤ₁、ＶＤ₁についての一つ目の条件によ
って、それぞれ破線をなす線素と同じ大きさを持つよう
な文字を除去することができる。また、この条件中の
一定値を適切に定めることによって、同一の線素が破線
と実線との両方に属する可能性を皆無にできる。

【００４９】さらに、ＨＤ₁とＶＤ₁とのいずれかに属す
る線素であってこのステップＳ５で破線である可能性が
低いと判定されるものは、そのまま文字の構成要素の候
補と考えることができる（ただし、部分集合ＨＤ₀、Ｖ
Ｄ₀の定め方に依存する。）。すなわち、ステップＳ３
の基準１〜３のいずれを用いた場合も、ＨＤ₁とＶＤ₁と
のいずれかに属する線素であってこのステップＳ５で除
去されるものは、画像中の連結黒画素外接矩形で、かつ
破線である可能性が低いものであるから、文字を構成す
る要素であるとみなすことができる。したがって、文字
認識を行う場合には、その入力情報とすることができ
る。

【００５０】（ステップＳ６）次に、線素近接関係判定
部１８が、各線素メモリ１２，…，１５について、線素
が互いに近接していることを定義する条件を近接条件テ
ーブル１９から取り出し、その条件に応じて線素を統合
して、同一の線を構成すると考えられるグループに分け
る。これにより、各線素集合ＨＤ₁、ＶＤ₁、ＨＳ₁、Ｖ
Ｓ₁からそれぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実線を抽
出する。

【００５１】ここで、上記２つの線素が「互いに近接」
しているという関係は、色々な定義が可能であり、ま
た、各線素集合毎に異なっていても差し支えない。例え
ば、次のような定義を採用することができる。

【００５２】「互いに近接」の定義 ＨＤ₁に含まれる線素の近接: ２つの線素の外接矩形の間の横方向のスペースは、予
め定められたしきい値t₀より小さい。 ２つの長方形は縦方向に重なる。

【００５３】ＨＳ₁に含まれる線素の近接:基本的にＨＤ
₁についての定義，と同じで、上記中のしきい値
ｔ₀の値が異なる。

【００５４】ＶＤ₁に含まれる線素の近接: ２つの線素の外接矩形の間の縦方向のスペースは、予
め定められたしきい値t₁より小さい。 ２つの長方形は横方向に重なる。

【００５５】ＶＳ₁に含まれる線素の近接:基本的にＶＤ
₁についての定義，と同じで、上記中のしきい値
ｔ₁の値が異なる。

【００５６】図５は線素集合ＨＤ₁に含まれる線素が互
いに近接しているかどうかの判定例を示している。な
お、図の下部に、しきい値ｔ₀として長さαを示してい
る。上記ＨＤ₁についての近接の定義によれば、同図(a)
に示す線素ｅi，ｅjは、線素間の横方向のスペースがα
未満で、かつ縦方向に重なりがあるから、互いに近接し
ていると判定される。同図(b)に示す線素ｅi，ｅjは、
線素間の横方向のスペースがα未満であるが、縦方向に
重なりがないため、互いに近接しているとは判定されな
い。同図(c)に示す線素ｅi，ｅjは、縦方向に重なりが
あるが、線素間の横方向のスペースがαを超えるため、
互いに近接しているとは判定されない。

【００５７】具体的には、線素集合ＨＤ₁、ＶＤ₁、ＨＳ
₁、ＶＳ₁のそれぞれについて、集合に含まれている線素
をグループに分ける手順は、次の（ｉ）〜（iii）の通
りである。

【００５８】（ｉ）まず、線素集合に含まれている各線
素と１対１対応する要素(ラベル）からなるラベル配列
をつくり、各要素の値（ラベル値）を総て異なった値に
初期化する。

【００５９】（ii）次に、図７のフローに示すように、
その線素集合に含まれる任意の２つの線素ｅi，ｅj（た
だし、ｉ，ｊは個々の線素を指定するための整数）を取
り出し（Ｓ６１）、その線素集合について上記「互いに
近接」の定義を参照して、ｅiとｅjが互いに近接してい
るかどうかを判定する（Ｓ６２）。ｅiとｅjが互いに近
接していれば、その２つの線素ｅi，ｅjに対応するラベ
ル値を同一にする。同時に、それまで、線素ｅi，ｅjの
いずれかとラベル値が等しい状態にあった線素について
も、そのラベル値をｅi，ｅjの新しいラベル値と同一に
する（Ｓ６３）。ｅiとｅjが互いに近接していなけれ
ば、直接Ｓ６４に進む。Ｓ６４では、全てのｉ，ｊの組
み合わせを処理したかどうかをチェックする。組み合わ
せが残っていれば、Ｓ６１に戻って処理を繰り返す。

【００６０】（iii）線素ｅi，ｅjの全ての組み合わせ
について上記（ii）の処理を行った時点で、ラベル値が
等しい状態にある線素を同一のグループに属するものと
する（Ｓ６５）。

【００６１】上記（ｉ）〜（iii）の処理が終わった時
点で、同一のグループに属する線素（ラベル値が等しい
状態にある線素）は一つの線を構成するものと考えら
れ、別のグループに属するものは別の線を構成するもの
と考えられる。このようにして、各線素集合に含まれる
線素をグループに分けて線を抽出する。線素集合Ｈ
Ｄ₁、ＶＤ₁、ＨＳ₁、ＶＳ₁から抽出された線は、それぞ
れ横破線、縦破線、横実線、縦実線を構成する。

【００６２】線素近接関係判定部１８は、同一グループ
に属する線素によって構成される線の番号を各線素メモ
リ１２，…，１５の内容に付加する。ただし、線に対応
しない場合は、そのことが識別できる値を入れるものと
する。

【００６３】なお、このステップＳ６では、破線のみな
らず、実線についても、それが複数の線素からなってい
ることを前提にして処理を行うので、原画像で実線が途
切れていたとしても、それをつなぎあわせることができ
る。

【００６４】ここで、破線を構成するグループについて
は、一定数以上の線素を含むかどうかを検査して、そう
でないものは処理対象から除外する。これは、線素集合
ＨＤ₁、ＶＤ₁に、つぶれた文字やノイズなどが除去され
ず残っていたときの対策である。つまり、つぶれた文字
等が偶発的な理由で除去されず、線素集合ＨＤ₁、ＶＤ₁
に残っていた場合、その文字の近くにある文字は一般に
その線素集合に残らない。この結果、残っている線素を
グループに分けるとき、その文字と同じグループに属す
る線素の数は極めて少なくなる。したがって、グループ
内の線素の数が一定数未満のものを無視することによっ
て、つぶれた文字等が破線として抽出されるのを防ぐこ
とができる。

【００６５】線素集合ＨＤ₁とＶＤ₁とのいずれかに属す
る線素であって、このステップＳ６で破線である可能性
が低いと判定されたものは、そのまま文字認識の入力情
報として使用することができる（ただし、部分集合ＨＤ
₀、ＶＤ₀の定め方に依存する。）。これは、前ステップ
Ｓ５と同様である。

【００６６】また、このステップＳ６では、ラベリング
を用いて、線素が同一の線に属するか否かを判定するの
で、線素を取り出す順序は、最終結果に全く影響を与え
ない。したがって、各線素集合内で、線素を座標その他
の情報によって予めソーティング（順序付け）しておく
というような必要はなく、簡単に線を抽出することがで
きる。

【００６７】また、２つの線素が互いに近接していると
いう条件は局所的な性質であるから、上記（ｉ）〜（ii
i）の処理は破線全体の傾きから殆ど影響を受けない。
したがって、傾きを持った破線についても精度良く抽出
を行うことができる。

【００６８】例えば、図６は、傾いた横破線を抽出する
場合を示している。同図(a)は、線素集合ＨＤ₁に含まれ
る線素ｅ０，…，ｅ８の配置をそれぞれ外接矩形で表し
ている。また、線素間の横方向のスペースのしきい値α
を併せて示している。

【００６９】（ｉ′）まず、表１の上段に示すように、
各線素ｅi（ｉ＝０，…，８）に対応するラベルの初期
値をｉとする。なお、図６(a)の各外接矩形内には、理
解を助けるため、このラベルの初期値を書き込んでい
る。

【００７０】（ii′）次に、２つの線素（ｅi，ｅj）を
取り出す順序を指定する。この例では、最初にｉ＝０に
設定した状態で、ｊを１，２，…，８と変化させて（ｅ
0，ｅj）の組み合わせを一度ずつ取り出し、２つの線素
ｅ0とｅjが互いに近接しているかどうかを判定する。
「互いに近接」していると判定した場合、ｅjのラベル
値をｅ0のラベル値に一致させる。この場合、図６(a)に
示すように、ｅ0とｅ7とが互いに近接しているから、表
１の２段目に示すように、ｅ7のラベル値をｅ0のラベル
値（＝０）に一致させる。次に、ｉ＝１に設定した状態
で、ｊを２，３，…，８と変化させて（ｅ1，ｅj）を一
度ずつ取り出し、２つの線素ｅ1とｅjが互いに近接して
いるかどうかを判定する。この場合、図６(a)に示すよ
うに、ｅ1とｅ6とが「互いに近接」しているから、表１
の３段目に示すように、ｅ6のラベル値をｅ1のラベル値
（＝１）に一致させる。このように、ｉを０，…，（線
素数−１）と変化させ、それぞれのｉについてｊをｉ，
ｉ＋１，…，（線素数−１）まで変化させて、全ての
（ｅi，ｅj）の組み合わせについて一度づつ判定を行
う。表１は、この順序で（ｅi，ｅj）を一度ずつ取り出
した場合の、各線素のラベル値の変化を示している。

【００７１】（iii′）そして、線素ｅi，ｅjの全ての
組み合わせについて上記（ii′）の処理を行った時点
で、ラベル値が等しい状態にある線素を同一のグループ
に属するものとする。表１の最下段に示すように、線素
ｅ０，…，ｅ８のラベル値は最終的に０と１との２通り
に分かれる。図６(b)の各外接矩形内には、このラベル
の最終値を書き込んでいる。この図から分かるように、
線素集合ＨＤ₁の線素ｅ０，…，ｅ８が、最終的に、異な
る破線を構成する２つのグループに分れたわけである。
このように、傾きを持った破線についても精度良く抽出
を行うことができる。

【表１】 （ステップＳ７）次に、線幅判定部２０は、各線素メモ
リ１２，…，１５の内容を参照して、ステップＳ６で抽
出された線を構成する各線素について、その太さ（線
幅）を算出する。すなわち、線素集合ＨＤ₁、ＨＳ₁に含
まれる線素については、 (線素に含まれる黒画素数)／(線素の横方向の長さ) を線幅とする一方、線素集合ＶＤ₁、ＶＳ₁に含まれる線
素については、 (線素に含まれる黒画素数)／(線素の縦方向の長さ) を線幅とする。

【００７２】続いて、この線素の太さから、線の太さを
算出する。線の太さを定義する方法はいくつか考えられ
る。例えば、線を構成する線素の太さを単純平均する方
法、線素の長さで重みをつけた加重平均をとる方法など
である。

【００７３】線幅判定部２０は、横破線、横実線、縦破
線、縦実線について算出した線幅をそれぞれ横破線線幅
メモリ２１、横実線線幅メモリ２２、縦破線線幅メモリ
２３、縦実線線幅メモリ２４に書き込む。

【００７４】なお、線の太さを出力する方法としては、
そのまま太さの数値として出力する方法、一定以上の太
さのものを太線として実線や破線とは別の線種として出
力する方法などが可能である。

【００７５】（ステップＳ８）出力制御部２５は、各線
素メモリ１２，…，１５の内容と各線幅メモリ２１，
…，２４の内容とを参照して、所定の線幅を持つ破線や
実線をディスプレイ２６に出力する。横破線線素メモリ
１２、縦破線線素メモリ１４、横実線線素メモリ１３、
縦実線線素メモリ１５に格納された線素情報に基づく線
は、それぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実線として出
力される。当然ながら、入力画像の傾きに応じて、これ
らの線が傾きを持って出力される場合もある。

【００７６】ユーザは、ディスプレイ２６に出力された
結果をキーボード２７、マウス２８を用いて適宜修正す
ることができ、また、プリンタ２９を用いて、ディスプ
レイ２６に表示された結果を印刷することができる。

【００７７】なお、この実施例では、ステップＳ１で横
方向のランを抽出した後、ステップＳ２で縦方向のラン
を生成しているが、これに限られるものではない。ステ
ップ１とステップ２とを逆にして、まず縦方向のランを
抽出し、続いて横方向のランを生成するようにしても良
い。例えば図３(a)に示した画像から縦方向のランを抽
出した場合、同図(e)に示すようなものが得られ、この
縦方向のラン（正確にはラン情報）から横方向のランを
抽出した場合、同図(b)に示すようなものが得られる。
つまり、いずれの方向のランを先に抽出したとしても、
同じ結果が得られるのである。

【００７８】また、このようにステップＳ１で先に縦方
向のランを抽出した場合、ステップＳ３でラン集合から
横破線、縦破線、横実線、縦実線を構成する可能性を持
つランを含む４つの部分集合を作成するとき、横ランを
使用しない基準を採用することもできる。例えば、 「基準３′」 ＨＤ₀:ステップＳ１で得られたすべての縦ラン ＶＤ₀:ＨＤ₀と同じ ＨＳ₀:一定値以下の長さを持つ縦ラン ＶＳ₀:一定値以上(ＨＳ₀とは別のしきい値)の長さを持
つ縦ラン このようにした場合、ステップＳ２に相当する横方向の
ラン抽出を省略して、処理を簡素化することができる。

【００７９】

【発明の効果】以上より明らかなように、請求項１の線
認識方法は、４種の線素集合からそれぞれ横破線、縦破
線、横実線、縦実線を構成するのに不適格な線素を除去
する工程で、不適格な線素を、上記各線素に含まれるラ
ンの長さの和、すなわち各線素に含まれる画素の数と、
上記各線素に対して外接する矩形の面積との比に基づい
て除去しているので、破線と文字とを精度良く区別する
ことができる。

【００８０】しかも、入力された画像、すなわち画像メ
モリに対するアクセスは、最初に縦横いずれか一方向の
画素ランを取り出す処理だけであるから、高速に線認識
を行うことができる。

【００８１】また、横破線、縦破線、横実線、縦実線を
構成する可能性を持つランを含む４種の部分集合を作成
した後、上記４種の部分集合にそれぞれ対応する４種の
線素集合を作成し、各線素集合のそれぞれで線を抽出し
ているので、従来と異なり、破線と実線との区別をつけ
た状態で最終結果を得ることができる。

【００８２】また、ランの部分集合の定め方にも依存す
るが、線素集合から除かれる上記不適格な線素は、一般
に文字を構成する要素であるから、文字認識を行う場合
の入力情報とすることができる。

【００８３】また、上記４種の線素集合のそれぞれで、
各線素を互いに近接している線素からなるグループに分
類し、上記各グループをそれぞれ１つの線として抽出す
る工程では、残っている線素が互いに近接しているか否
かを判定している。この線素が互いに近接しているとい
う条件は局所的な性質であるから、この工程は破線全体
の傾きから殆ど影響を受けない。したがって、傾きを持
った破線についても精度良く抽出を行うことができる。

【００８４】また、線素集合のそれぞれで、各線素を互
いに近接している線素からなるグループに分類し、上記
各グループをそれぞれ１つの線として抽出するので、互
いに近接している線素を取り出す順序は、最終結果に全
く影響を与えない。したがって、各線素集合内で、線素
を座標その他の情報によって予めソーティング（順序付
け）しておくというような必要はなく、簡単に線抽出を
行うことができる。

【００８５】請求項２に記載の線認識方法は、請求項１
の線認識方法と同様に作用して、同様の効果を奏する。
しかも、この請求項２の線認識方法では、入力された画
像から、縦横いずれか一方向に延びる画素のランを抽出
した後、上記抽出したランのすべてを要素に含む集合
を、それぞれ横破線、縦破線を構成する可能性を持つラ
ンを含む２種の部分集合として設定するとともに、上記
各ランが延びる長さに基づいて、上記抽出したランの集
合からそれぞれ横実線、縦実線を構成する可能性を持つ
ランを含む２種の部分集合を作成している。すなわち、
縦横のうち上記一方向のランだけでもって、上記４種の
部分集合を作成している。したがって、縦横の残りの方
向のランを生成する必要がなく、両方向のランを生成す
る場合に比して、処理を簡素化できる。

【００８６】請求項３に記載の線認識方法では、横破
線、縦破線に対応する線素集合から得られた上記各グル
ープのうち、グループに属する線素の数が一定数未満の
ものを無視するので、つぶれた文字やノイズなどが破線
として抽出されるのを防止することができる。

【００８７】請求項４に記載の線認識方法は、抽出した
線を構成する各線素について、上記線素に含まれるラン
の長さの和と、上記線素の長さとの比に基づいて線素の
太さを求め、この線素の太さに基づいて上記線の太さを
算出するので、線の種類と併せて、線の太さを表す情報
も出力することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の線認識方法を実施するための線認
識装置のブロック構成を示す図である。

【図２】 上記線認識装置の動作フローを示す図であ
る。

【図３】 原画像から生成した横方向、縦方向のラン
と、線素の外接矩形を図である。

【図４】 文字と破線を構成する線素との識別方法を直
感的に説明する図である。

【図５】 ２つの線素が互いに近接するかどうかの基準
を説明する図である。

【図６】 線素集合から傾きを持った２つの破線を抽出
する手順を説明する図である。

【図７】 線素集合から線を抽出する処理フローを示す
図である。

【符号の説明】

００ スキャナ ０１ 画像メ
モリ ０２ 横方向ラン抽出部 ０３ 横方向
ランメモリ ０４ 縦方向ラン抽出部 ０５ 縦方向
ランメモリ ０６ ラン長測定部 ０７ 横破線
ランメモリ ０８ 横実線ランメモリ ０９ 縦破線
ランメモリ １０ 縦実線ランメモリ １１ ラン統
合部 １２ 横破線線素メモリ １３ 横実線
線素メモリ １４ 縦破線線素メモリ １５ 縦実線
線素メモリ １６ 線素検証部 １７ 異常線
素条件テーブル １８ 線素近接関係判定部 １９ 近接条
件テーブル ２０ 線幅判定部 ２１ 横破線
線幅メモリ ２２ 横実線線幅メモリ ２３ 縦破線
線幅メモリ ２４ 縦実線線幅メモリ ２５ 出力制
御部 ２６ ディスプレイ ２７ キーボ
ード ２８ マウス ２９ プリン
タ

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された画像から、縦横いずれか一方
   向に延びる画素のランを抽出する工程と、 上記一方向に延びる画素のランから縦横のうち他方向に
   延びる画素のランを抽出する工程と、 上記各ランが延びる方向と長さとに基づいて、上記抽出
   したランの集合からそれぞれ横破線、縦破線、横実線、
   縦実線を構成する可能性を持つランを含む４種の部分集
   合を作成する工程と、 上記４種の部分集合のそれぞれで、互いに連結している
   ランを統合して線素となし、上記４種の部分集合にそれ
   ぞれ対応する４種の線素集合を作成するとともに、上記
   各線素に含まれるランの長さの和を算出する工程と、 上記各線素に含まれるランの長さの和と、上記各線素に
   対して外接する矩形の面積との比に基づいて、上記４種
   の線素集合からそれぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実
   線を構成するのに不適格な線素を除去する工程と、 上記４種の線素集合のそれぞれで、残っている線素が互
   いに近接しているか否かを判定して、上記各線素を互い
   に近接している線素からなるグループに分類し、上記各
   グループをそれぞれ１つの線として抽出する工程を有す
   ることを特徴とする線認識方法。
2. 【請求項２】 入力された画像から、縦横いずれか一方
   向に延びる画素のランを抽出する工程と、 上記抽出したランのすべてを要素に含む集合を、それぞ
   れ横破線、縦破線を構成する可能性を持つランを含む２
   種の部分集合として設定するとともに、上記各ランが延
   びる長さに基づいて、上記抽出したランの集合からそれ
   ぞれ横実線、縦実線を構成する可能性を持つランを含む
   ２種の部分集合を作成する工程と、 上記４種の部分集合のそれぞれで、互いに連結している
   ランを統合して線素となし、上記４種の部分集合にそれ
   ぞれ対応する４種の線素集合を作成するとともに、上記
   各線素に含まれるランの長さの和を算出する工程と、 上記各線素に含まれるランの長さの和と、上記各線素に
   対して外接する矩形の面積との比に基づいて、上記４種
   の線素集合からそれぞれ横破線、縦破線、横実線、縦実
   線を構成するのに不適格な線素を除去する工程と、 上記４種の線素集合のそれぞれで、残っている線素が互
   いに近接しているか否かを判定して、上記各線素を互い
   に近接している線素からなるグループに分類し、上記各
   グループをそれぞれ１つの線として抽出する工程を有す
   ることを特徴とする線認識方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の線認識方法に
   おいて、 上記横破線、縦破線に対応する線素集合から得られた上
   記各グループのうち、グループに属する線素の数が一定
   数未満のものを無視することを特徴とする線認識方法。
4. 【請求項４】 請求項１乃至３のいずれか一つに記載の
   線認識方法において、 上記抽出した線を構成する各線素について、上記線素に
   含まれるランの長さの和と、上記線素の長さとの比に基
   づいて線素の太さを求め、この線素の太さに基づいて上
   記線の太さを算出することを特徴とする線認識方法。
5. 【請求項５】 入力された画像から、破線のドットの候
   補となる黒画素の小領域を黒画素の連結領域として取り
   出す工程と、 破線のドットとして適確な小領域をサイズおよび含まれ
   る黒画素の占める面積とその外接矩形の面積比によって
   選び出す工程と、 各小領域を所定方向に近接しているという関係に基づい
   てラベリングする工程と、 ラベリングの結果同一のラベルがついた小領域からなる
   グループのうち、一定数以上の小領域を含むグループを
   破線として認識する工程を有することを特徴とする線認
   識方法。