JP3149221B2

JP3149221B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP3149221B2
Application number: JP28448591A
Authority: JP
Inventors: 準一太田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1991-03-27
Filing date: 1991-10-30
Publication date: 2001-03-26
Anticipated expiration: 2016-03-26
Also published as: JPH0514703A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、デジタル複写機やファ
クシミリのようにデジタル入出力を有する機器におい
て、特定領域の画像について画像消去、斜体影付け、白
抜き等のデジタル画像処理を行ってプリンタ等に出力す
る画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、この種の画像処理装置で特定領
域の画像について画像処理を施す場合、原稿画像中にお
いてその処理対象領域及び処理内容を認識する必要があ
る。このような原稿画像中の画像処理領域及び処理内容
を認識させる方式として、従来は、マーカペンによりそ
の領域を指定するようにしている。例えば、特願平２−
２２９０６５号によれば、マーク画像の輪郭データを求
め、外側輪郭ループと内側輪郭ループとの対を処理対象
領域とし、これ以外をコマンドとみなしその種類を認識
するようにしている。また、特願平２−２９９４２８号
によれば、原稿画像中にマーカペンによって対象領域と
コマンドとを指定し、対象領域について指定コマンドに
従った画像処理を実行させるようにしている。特願平２
−１４４５２３号によれば、メモリに保持されている２
色のマーク画像情報の内、一方から処理領域情報を抽出
するとともに、他方から処理内容情報を得るようにして
いる。さらに、特願平２−１４４５２１号によれば、マ
ーク画像情報から連結する画素を切出して処理領域情報
を有する線画像か処理内容情報を有する文字画像かを判
定するようにしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、何れの方式
も原稿に直かにマーカペンにより記入しなければなら
ず、原稿を汚してしまうものであり、大事な原稿の場合
には適用できないものである。

【０００４】一方、このようなマーカペンによらない方
式として、例えば原稿中の表のタイトル部分のみを残し
て他の画像情報は削除したいような場合、修正液でその
部分を消すようにするとか、或いは、タイトル部分に例
えば斜体、白抜き、影付け等の画像処理を施したい場合
であれば、このような画像を有する原稿を別個に作成し
た後、これを元の原稿の所望位置に切り貼りすることに
より合成するようにしたものもある。しかし、これは原
稿自体を作成し直すものであり、やはり、原稿を損なう
ものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】原稿画像を画像入力手段
により光学的に読取って得られたデジタル画像を一旦記
憶手段に記憶させ、記憶された入力画像について画像処
理手段によりデジタル画像処理を施して画像出力手段に
出力させるようにした画像処理装置において、請求項１
記載の発明では、入力画像の輪郭線を追跡して画像輪郭
情報を出力する輪郭追跡手段と、この画像輪郭情報に基
づく各画像の輪郭の大きさからその画像が図形画像か否
かを判定する文字／図形判定手段と、判定された図形画
像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係を求めて外側輪郭
と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関係判定手段と、求
められた包含関係に基づき枠線領域を抽出する領域抽出
手段とを有する領域認識手段を設け、抽出された枠線領
域から画像処理対象領域と画像処理内容とを選択指示す
る選択手段を設けた。

【０００６】請求項２記載の発明では、選択手段を抽出
された枠線領域から画像処理対象領域のサイズと画像処
理内容とを選択指示するものとし、さらに、枠線領域の
サイズを求めてそのサイズから前記選択手段により選択
された画像処理対象領域を判定する領域サイズ判定手段
を設けた。

【０００７】請求項３記載の発明では、さらに、領域抽
出手段により抽出された枠線領域を形成する枠線画像を
ベクトル化するベクトル化手段と、ベクトル化された枠
線データを修正するベクトル修正手段と、修正されたベ
クトルデータを画像出力手段に対する出力メモリ中に展
開するベクトル作画手段と、ベクトル化された元の枠線
画像データを記憶手段から消去する画像消去手段と、画
像処理手段による画像処理後の画像データと前記ベクト
ル作画手段により作成された枠線ベクトル画像とを合成
する画像合成手段とを有する画像清書手段を、画像処理
手段と画像出力手段との間に設けた。

【０００８】一方、請求項４記載の発明では、入力画像
の輪郭線を追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手
段と、この画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさ
からその画像が図形画像か否かを判定する文字／図形判
定手段と、判定された図形画像の外側輪郭と内側輪郭と
の包含関係を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける
輪郭包含関係判定手段と、求められた包含関係に基づき
枠線領域を抽出する領域抽出手段と、抽出された枠線領
域相互の位置関係に基づき表構造を認識する表認識手段
とを有する領域認識手段を設け、認識された表構造中か
ら画像処理対象領域と画像処理内容とを選択指示する選
択手段を設けた。

【０００９】また、請求項５記載の発明では、入力画像
の輪郭線を追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手
段と、この画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさ
からその画像が図形画像か否かを判定する文字／図形判
定手段と、判定された図形画像の輪郭データをベクトル
化する輪郭ベクトル化手段と、ベクトル化された輪郭ベ
クトルの連続性が変化する点を輪郭の特徴点として抽出
する特徴点抽出手段と、前記輪郭ベクトルと抽出された
特徴点とに基づき表構造を認識する表認識手段とを有す
る領域認識手段を設け、認識された表構造中から画像処
理対象領域と画像処理内容とを選択指示する選択手段を
設けた。

【００１０】さらに、請求項６記載の発明では、入力画
像の輪郭線を追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡
手段と、この画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大き
さからその画像が図形画像か否かを判定する文字／図形
判定手段と、判定された図形画像をベクトル化する画像
ベクトル化手段と、ベクトル化されたベクトルデータを
修正するベクトル修正手段と、修正されたベクトルデー
タに基づき表構造を認識する表認識手段とを有する領域
認識手段を設け、認識された表構造中から画像処理対象
領域と画像処理内容とを選択指示する選択手段を設け、
画像処理手段による画像処理後の画像データ中に前記ベ
クトル修正手段により修正されたベクトルデータを合成
作画するベクトル作画手段を設けた。

【００１１】一方、請求項７記載の発明では、輪郭追跡
手段と文字／図形判定手段と輪郭包含関係判定手段と領
域抽出手段とともに、抽出された各枠線領域の内側輪郭
相互の位置関係に基づき複合表構造を認識する表認識手
段を有する領域認識手段を設け、認識された複合表を各
々の表に分割する表分割手段を設け、複合表中から分割
された表の内から画像処理対象表と画像処理内容とを選
択指示する選択手段を設けた。

【００１２】また、請求項８記載の発明では、輪郭追跡
手段と文字／図形判定手段と輪郭包含関係判定手段と領
域抽出手段とともに、抽出された各枠線領域の内側輪郭
の輪郭方向が大きく変化する点を輪郭の特徴点として抽
出する特徴点抽出手段と、抽出された特徴点から最短距
離にある他の特徴点までの距離を線幅として認識する線
幅認識手段とを有して認識された線幅が他の線幅に比べ
て太い部分を表枠とみなして複合表構造を認識する領域
認識手段を設け、表枠に基づき複合表を各々の表に分割
する表分割手段を設け、複合表中から分割された表の内
から画像処理対象表と画像処理内容とを選択指示する選
択手段を設けた。

【００１３】さらに、請求項９記載の発明では、画像処
理装置を、カラー原稿画像を光学的に読取って白黒デジ
タル画像とカラーデジタル画像とを得る画像入力手段を
有し、これらの読取り画像を一旦記憶手段に記憶させ、
記憶された入力画像について画像処理手段によりデジタ
ル画像処理を施して画像出力手段に出力させるものと
し、白黒デジタル画像による入力画像の輪郭線を追跡し
て画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この画像輪
郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画像が図
形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、判定さ
れた図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係を求め
て外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関係判定
手段と、求められた包含関係に基づき枠線領域を抽出す
る領域抽出手段と、この領域抽出手段により抽出された
各枠線領域の色分布を前記カラーデジタル画像による入
力画像に基づき調べて色領域を判定する色領域判定手段
とを有して前記領域抽出手段により抽出された領域情報
とこの色領域判定手段により判定された領域情報とによ
り複合表構造を認識する領域認識手段を設け、認識され
た複合表を各々の表に分割する表分割手段を設け、複合
表中から分割された表の内から画像処理対象表と画像処
理内容とを選択指示する選択手段を設けた。

【００１４】

【作用】原稿画像に画像処理を施して出力させる場合と
しては、枠線や表枠に囲まれた領域内の画像を対象とす
ることが多い。この点に着目すれば、マーカペン方式に
よらなくても、原稿画像中から枠線や表枠構造を抽出
し、その中の任意の領域を処理対象領域として選択する
ようにすれば、原稿自体には何の加工処理を要しないも
のとなる。ここに、請求項１記載の発明によれば、輪郭
追跡手段と文字／図形判定手段と輪郭包含関係判定手段
と領域抽出手段とによる領域認識手段により、原稿画像
中から選択対象候補として枠線領域が自動的に抽出され
るので、後は、選択手段により選択指定すればよく、マ
ーカペンによる領域指定を要しない。

【００１５】この際、枠線領域が多いと選択手段による
選択項目が増えて操作性が低下するが、請求項２記載の
発明によれば、枠線領域のサイズを領域選択の選択項目
とし、後で、領域サイズ判定手段により領域を特定する
ようにしたので、選択手段による選択項目が減り、操作
性をよくして対象領域を選択できる。

【００１６】また、枠線画像が手書きの場合もあるが、
請求項３記載の発明によれば、ベクトル方式を利用した
画像清書手段を設けたので、最終的な出力としては必要
な画像処理とともに枠線が清書された状態の画像を得る
こともできる。

【００１７】一方、請求項４記載の発明によれば、領域
認識手段中に表認識手段を有して表構造を認識するの
で、表中のタイトル領域の画像のみを残しそれ以外の領
域の画像を削除するといった表構造に適した画像処理へ
の対応が容易となる。特に、請求項５記載の発明によれ
ば、輪郭ベクトル化方式と特徴点抽出方式とを用いて表
構造を認識するので、複雑な表に対しても適用可能とな
る。また、請求項６記載の発明によっても、表枠の枠線
画像自体をベクトル化した後、統合等の修正を施して、
表構造を認識するようにしているので、複雑な表に対し
ても適用可能となるものであるが、特に、枠線画像のベ
クトルデータ化により少ないデータ量で済み、処理速度
も速くなる。加えて、修正されたベクトルデータをベク
トル作画手段により画像処理後の画像データ中に合成作
画するようにしたので、手書きの表枠の清書や表枠の線
幅等の変更なども可能となる。

【００１８】さらに、原稿画像に着目した場合、複合表
構造からなるものもあり、このような複合表については
各々の表に分割して別の画像処理を施したい場合もあ
る。このような場合、マーカペンやタブレットで領域を
指定してから、１つの表のみを抽出するとか、表に着色
するといった操作をしてから画像処理を行なっているの
で、分割の精度が悪いとか、複数の画像処理を選択でき
ないといった問題がある。この点、請求項７記載の発明
によれば、表を構成する項目領域の縦横の長さ、重心の
位置関係から複合表の構造を認識し、表を分割するの
で、複合表中の任意の表に対して任意の画像処理を施す
のが容易かつ正確となる。

【００１９】また、請求項８記載の発明によれば、複合
表構造において各表構成の変化が少ないような場合であ
っても、表を構成する線分の線幅を認識し、線幅の太い
部分を表枠＝表の切れ目とみなして分割するので、同様
に、複合表中の任意の表に対して任意の画像処理を施す
のが容易かつ正確となる。

【００２０】さらに、複合表が色分けされている場合に
は、請求項９記載の発明によれば、その色の違いから複
合表を分割し得るものとなり、同様に、複合表中の任意
の表に対して任意の画像処理を施すのが容易かつ正確と
なる。

【００２１】

【実施例】請求項１記載の発明の一実施例を図１ないし
図３に基づいて説明する。図２はデジタル複写機等の画
像処理装置全体の概略構成を示すブロック図であり、ま
ず、原稿画像を光学的に読取って２値のデジタル画像デ
ータに変換出力するスキャナ等の画像入力手段１が設け
られている。この画像入力手段１により読取り変換され
た入力画像はバス２を通して記憶手段としてのＲＡＭ３
に格納される。このＲＡＭ３に格納された入力画像につ
いて各種の画像処理を施し再びＲＡＭ３に格納する画像
処理手段４が設けられている。さらに、ＲＡＭ３に格納
された画像処理後の画像はプリンタ又はＣＲＴ等の画像
出力手段５に出力され、ハードコピーや表示に供され
る。さらに、ＲＯＭ６に格納されたプログラムを実行し
て、各手段１，４，５を制御するＣＰＵ７が設けられて
いる。前記ＲＡＭ３は入力画像の格納、画像処理後の画
像の格納の他、プログラムのワークエリアとして使用さ
れる。さらに、キーボード、テンキー、スタイラスペン
等により構成されてユーザからの各種メッセージを指示
入力させるための選択手段８もバス２を通して接続され
ている。

【００２２】しかして、本実施例の特徴的な領域認識処
理を行うブロック図構成を図１に示す。この処理は、主
にＣＰＵ７により行われるもので、輪郭追跡手段９と文
字／図形判定手段１０と輪郭包含関係判定手段１１と領
域抽出手段１２とにより構成された領域認識手段１３が
設けられている。輪郭追跡手段９はＲＡＭ３内の入力画
像の輪郭線を追跡して画像輪郭情報を出力するものであ
る。文字／図形判定手段１０は輪郭追跡手段９からの画
像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画像
が図形画像であるか文字画像であるかを判定するもので
ある。輪郭包含関係判定手段１１は図形画像と判定され
た場合に、この図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含
関係を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付けるもので
ある。領域抽出手段１２は輪郭包含関係判定手段１１に
より求められた包含関係に基づき枠線領域を抽出するも
のである。

【００２３】このような構成において、いま、図３(ａ)
に示すように枠線１４を含む原稿画像が読取り入力され
た場合を考える。まず、輪郭追跡手段９はＲＡＭ３内の
画像の黒画素の輪郭線を順次追跡して輪郭線ループを抽
出する（輪郭追跡方法については後述する）。文字／図
形判定手段１０では抽出された輪郭線ループの大きさと
予め設定された閾値とを比較して、入力画像が文字画像
であるか図形画像であるかを判定する（文字／図形判定
方法については後述する）。図３(ｂ)は枠線１４が図形
画像と判定された結果である図形輪郭を示し、外側輪郭
１５と内側輪郭１６，１７とよりなる。輪郭包含関係判
定手段１１ではこのような外側輪郭１５と内側輪郭１
６，１７との包含関係を調べ、外側輪郭１５と内側輪郭
１６，１７とを対応付ける。包含関係判定方法について
は後述するが、図３(ｂ)の例では、外側輪郭１５に含ま
れるのが内側輪郭１６，１７となる。このような対応関
係に基づき領域抽出手段１２では図３(ｃ)に示すように
内側輪郭１６，１７に囲まれた枠線領域１，２を画像処
理対象領域候補として抽出する。このようにして、原稿
画像中で枠線１４に囲まれた領域が自動的に抽出され
る。

【００２４】この後、選択手段８により、抽出された枠
線領域１，２の内、どの領域を画像処理の対象領域とす
るか、及び、どのような画像処理内容を施すかを、ユー
ザが選択指示することにより、画像処理手段４では指定
された領域１又は２に対して指定された画像処理を施
す。このような画像処理後の画像は画像出力手段５によ
り例えば紙に印刷出力される。図３(ｄ)は領域２内の画
像消去を指定した場合の出力画像例を示し、図３(ｅ)は
領域１内の画像に斜体、影付け処理を指定した場合の出
力画像例を示す。

【００２５】つづいて、請求項２記載の発明の一実施例
を図４及び図５により説明する。前記実施例において、
抽出された枠線領域数が多くなると、選択手段８による
選択項目が増えて操作性が低下する点に着目し、本実施
例では、抽出結果に対して外側輪郭に含まれる内側輪郭
の各枠線領域のサイズ（面積）を算出し、サイズに応じ
て画像処理対象又は処理対象外を特定させるようにした
ものである。このため、本実施例の選択手段８では画像
処理対象領域をサイズで選択指示するものとし、かつ、
領域サイズ判定手段１８が付加されている。

【００２６】このような構成において、いま、図５(ａ)
に示すような枠線１９を含む原稿画像が読取り入力され
た場合を考える。まず、前記実施例と同様に輪郭追跡手
段９と文字／図形判定手段１０と輪郭包含関係判定手段
１１と領域抽出手段１２とによる処理を経ることによ
り、図５(ｂ)に示すように枠線領域１，２，３なる抽出
結果が得られる。次に、ユーザは選択手段８によって、
抽出された枠線領域の内で、どの領域を画像処理の対象
とするかを、「最小領域内」「最小領域以外」「最大領
域内」「最大領域以外」の内から選択指示し、かつ、そ
の画像処理内容を選択指示する。このような指定を受け
て、領域サイズ判定手段１８では、外側輪郭内に含まれ
る各枠線領域１，２，３の大きさを計算し、指定された
処理対象領域を判定する（領域サイズ判定方法について
は後述する）。図示例では、領域１＜領域３＜領域２な
る大きさ関係になっている。処理対象領域を判定した
後、その領域について指定された画像処理を画像処理手
段４により行い、画像出力手段５に出力する。図５(ｃ)
は最小領域以外の画像消去を指定した場合の出力画像例
を示し、図５(ｄ)は最小領域内の画像の斜体、影付け処
理を指定した場合の出力画像例を示す。

【００２７】さらに、請求項３記載の発明の一実施例を
図６及び図７により説明する。本実施例は、手書き枠線
の場合に清書出力機能を持たせたものである。例えば、
図１の構成に対して、画像処理手段４・画像出力手段５
間にベクトル化手段２０とベクトル修正手段２１とベク
トル作画手段２２と画像消去手段２３と画像合成手段２
４とにより構成された画像清書手段２５が設けられてい
る。ベクトル化手段２０は前記領域抽出手段１２により
抽出された枠線領域を形成する枠線画像をベクトル化す
るものである。ベクトル修正手段２１は手書きの振れを
吸収するためにべクトル化された枠線データを修正する
ものである。ベクトル作画手段２２は修正されたベクト
ルデータを画像出力手段５に対するＲＡＭ３中に展開す
るものである。画像消去手段２３はベクトル化された元
の枠線画像データをＲＡＭ３から消去するものである。
画像合成手段２４は画像処理手段４による画像処理後の
画像データとベクトル作画手段２２により作成された枠
線ベクトル画像とを合成するものである。

【００２８】このような構成において、いま、図７(ａ)
に示すような手書きの枠線２６を含む原稿画像が読取り
入力された場合を考える。まず、前述した実施例と同様
に輪郭追跡手段９と文字／図形判定手段１０と輪郭包含
関係判定手段１１と領域抽出手段１２とによる処理を経
ることにより、図７(ｂ)に示すように枠線領域１，２，
３なる抽出結果が得られる。次に、選択手段８により例
えば領域２，３の画像消去を選択指示すると、画像処理
手段４は指定された処理を行い、図７(ｃ)に示すような
処理結果が得られる。これまでの処理は、例えば図３の
場合と同様である。この後、処理結果がベクトル化手段
２０に送られ、枠線の輪郭情報から枠線画像がベクトル
化され、図７(ｄ)に示すような枠線画像の中心を通るベ
クトルデータと枠線画像の線幅を得る（ベクトル化方法
については後述する）。この処理と並行して、元の枠線
画像をＲＡＭ３から消去する。ついで、ベクトル修正手
段２１により手書きの枠線２６の振れを修正して、図７
(ｅ)に示すような修正された輪郭ベクトルを得る（ベク
トル修正方法については後述する）。

【００２９】修正された輪郭ベクトルデータは枠線画像
のベクトル化時に取得した線幅データとともにベクトル
作画手段２２に送られ、図７(ｆ)に示すように清書され
た輪郭ベクトルが作画される。このようなベクトル作画
画像が、画像処理手段４による画像処理後の画像データ
とともに画像合成手段２４で合成されて、図７(ｇ)に示
すような合成出力が得られる。

【００３０】なお、本実施例では枠線画像消去後の画像
データ（画像処理済み）とベクトル作画後の清書された
輪郭ベクトル画像とを別のメモリ部に書込んで、画像合
成手段２４により両者を合成して出力画像を作成するよ
うにしたが、ベクトル作画手段が画像合成手段を兼用
し、枠線画像消去後の画像データ中にこのベクトル作画
手段２２が直接作画することにより、合成するようにし
てもよい。これによれば、画像合成手段２４を省略でき
るとともに、メモリ容量を節約できる。

【００３１】つづいて、請求項４記載の発明の一実施例
を図８及び図９により説明する。本実施例は、単なる枠
線領域の抽出に代えて、表枠領域の抽出を可能としたも
ので、領域認識手段１３中に表認識手段３１が付加され
ている。この表認識手段３１は領域抽出手段１２により
抽出された枠線領域相互の位置関係に基づき表構造を認
識するもので、これにより、表構造中のタイトル領域部
分とそれ以外の領域部分とに分け、分けられた領域を画
像処理対象候補として自動的に抽出できるようにしたも
のである。

【００３２】このような構成において、いま、図９(ａ)
に示すような表枠３２を含む原稿画像が読取り入力され
た場合を考える。まず、前述した実施例と同様に輪郭追
跡手段９と文字／図形判定手段１０とによる処理を経る
ことにより、図９(ｂ)に示すような外側輪郭３３と多数
の内側輪郭３４とよりなる図形輪郭が判定結果として得
られる。ついで、輪郭包含関係判定手段１１と領域抽出
手段１２とによる処理を経ることにより、図９(ｃ)に示
すように各内側輪郭３４内を表枠３２内の枠線領域ａ〜
ｐとして抽出する。このように抽出された領域ａ〜ｐは
表認識手段３１に入力され、各領域ａ〜ｐの代表点、例
えば領域の重心を図９(ｄ)中に示す黒丸点のように抽出
し、それらのＸ方向、Ｙ方向の位置関係から表構造を認
識する。表構造が認識されると、図９(ｅ)に示すように
表の一番上の領域（ａ〜ｄ）を水平方向のタイトル領域
Ｔ１部分、一番左の領域（ａ，ｅ，ｉ，ｍ）を垂直方向
のタイトル領域Ｔ２部分と判定する。

【００３３】この後、ユーザが選択手段８により何れの
領域を画像処理対象とするか、及び、その処理内容を選
択指定する。この指定に応じて画像処理手段４は対象領
域について指定された画像処理を施し、画像出力手段５
に出力する。図９(ｆ)はタイトル領域Ｔ１，Ｔ２以外の
領域の画像消去を指定した場合の出力画像例を示し、図
９(ｇ)はタイトル領域Ｔ１，Ｔ２の画像に斜体、白抜き
処理を指定した場合の出力画像例を示す。

【００３４】また、請求項５記載の発明の一実施例を図
１０ないし図１２により説明する。前述した実施例は、
枠線領域相互間の位置関係を代表点利用により求めるよ
うにしたもので、図９(ａ)に示したような簡単な構造の
表認識を対象としたものであるが、本実施例では、より
複雑な構造の表であっても認識可能としたものである。
このため、輪郭追跡手段９、文字／図形判定手段１０と
ともに、判定された図形画像の輪郭データをベクトル化
する輪郭ベクトル化手段３５と、ベクトル化された輪郭
ベクトルの連続性が変化する点を輪郭の特徴点として抽
出する特徴点抽出手段３６と、輪郭ベクトルと抽出され
た特徴点とに基づき表構造を認識する表認識手段３７と
により構成された領域認識手段３８が設けられている。

【００３５】このような構成において、いま、図１１
(ａ)に示すような表枠３９を含む原稿画像が読取り入力
された場合を考える。このような画像は輪郭追跡手段９
と文字／図形判定手段１０とによる処理を経ることによ
り、図１１(ｂ)に示すような外側輪郭４０と内側輪郭４
１とよりなる図形輪郭が判定結果として得られる。この
ような判定結果は輪郭ベクトル化手段３５に入力され、
輪郭データのデジタルノイズを吸収する形で内側輪郭４
１の輪郭チェーンコードデータがベクトル化される。つ
いで、特徴点抽出手段３６では連続する輪郭ベクトル間
の角度変化を計算し、角度変化の大きい点を特徴点とし
て抽出する（特徴点抽出方法は後述する）。図１２(ａ)
(ｂ)中の白丸点が特徴点を示す。表認識手段３７では輪
郭ベクトル化手段３５により得られた内側輪郭４１の輪
郭ベクトルデータと、特徴点抽出手段３６により抽出さ
れた特徴点とから、表構造、即ち、表の水平方向のタイ
トル領域Ｔ１部分と垂直方向のタイトル領域Ｔ２部分と
を認識する。

【００３６】水平方向のタイトル領域Ｔ１部分の認識方
法としては、例えば図１２(ａ)に示すように、まず、一
番左上にある内側輪郭ループ中の一番左上の特徴点ｐ₁
を開始点として、Ｙの正方向に進む輪郭ベクトルｖ₁ を
辿り、最初の特徴点ｐ₂ に辿り着く。次に、この特徴点
ｐ₂ からＸの正方向に進む輪郭ベクトルｖ₂ を辿り、次
にある特徴点ｐ₃ を探す。今度は、この特徴点ｐ₃ から
表枠の線幅に相当する距離にある特徴点ｐ₄，ｐ₅の内
で、現在の進行方向の延長方向にあり、かつ、その先に
現在の進行方向の延長方向に輪郭ベクトルｖ₃ が存在す
る特徴点ｐ₄ を探し、その方向に進む。このような処理
を順次繰返し、同じ方向に進む特徴点が無くなったら表
枠３９の端部に達したことになる。図１２(ａ)の例では
特徴点ｐ₆が表枠の右端のものを示す。今度は、この特
徴点ｐ₆ からＹの負方向に同様な追跡方法で進み、表枠
３９の右上の特徴点ｐ₇ に達したら、この特徴点ｐ₇ か
らＸの負方向に同様な追跡方法で進み、開始点ｐ₁ に戻
ったら追跡を完了する。このように追跡されて太線矢印
で囲まれた領域が、水平方向のタイトル領域Ｔ１部分と
なる（図１１(ｃ)参照）。

【００３７】一方、垂直方向のタイトル領域Ｔ２部分の
認識方法も基本的には同様である。例えば、図１２(ｂ)
に示すように、上記の開始点ｐ₁ からＸの正方向に進む
輪郭ベクトルｖ₄ を辿り最初の特徴点ｐ₈ を探す。今度
は、この特徴点ｐ₈ からＹの正方向に進む輪郭ベクトル
ｖ₅ を辿り、次にある特徴点ｐ₉ を探す。今度は、この
特徴点ｐ₉ から表枠の線幅に相当する距離にある特徴点
ｐ₁₀，ｐ₁₁の内で、現在の進行方向の延長方向にあり、
かつ、その先に現在の進行方向の延長方向に輪郭ベクト
ルｖ₆ が存在する特徴点ｐ₁₀を探し、その方向に進む。
このような処理を順次繰返し、同じ方向に進む特徴点が
無くなったら表枠３９の下端部に達したことになる。図
１２(ｂ)の例では特徴点ｐ₁₁が表枠の下端のものを示
す。今度は、この特徴点ｐ₁₁からＸの負方向に同様な追
跡方法で進み、表枠３９の左下の特徴点ｐ₁₃に達した
ら、この特徴点ｐ₁₃からＹの負方向に同様な追跡方法で
進み、開始点ｐ₁ に戻ったら追跡を完了する。このよう
に追跡されて太線矢印で囲まれた領域が、垂直方向のタ
イトル領域Ｔ２部分となる（図１１(ｃ)参照）。

【００３８】このような表認識手段３７による処理で、
図１１(ａ)に示した表枠３９は同図(ｃ)に示すような水
平、垂直方向のタイトル領域Ｔ１，Ｔ２を有する表構造
と認識される。この後、ユーザが選択手段８により前述
した実施例の場合と同様に、抽出された領域中のどの領
域の画像にどのような画像処理を施すかを選択指示す
る。この選択指示に応じて画像処理手段４では指定され
た画像処理を施し、画像出力手段５に出力する。図１１
(ｄ)はタイトル領域Ｔ１，Ｔ２以外の領域の画像消去を
指定した場合の出力画像例を示す。

【００３９】さらに、請求項６記載の発明の一実施例を
図１３及び図１４により説明する。本実施例も、前記実
施例のように複雑な表構造の表枠であっても認識可能と
したものであるが、例えば表枠が手書きのような場合で
あればその修正（清書化）をも可能としたものである。
手書き枠線の場合、その表枠の枠線画像をベクトル化
し、そのベクトルを手書きの振れを吸収する形で修正し
て作画することにより実現できる。この作画時に元の線
幅で作画させることはもちろんできるが、線幅や線種の
変更を行ってから作画させることもできる。また、ベク
トル化方式においては、表構造の認識は前記実施例方式
で行うことも可能であるが、本実施例では、枠線画像を
ベクトル化したベクトルデータを利用して表認識を行わ
せることによりデータ量を少なくし、処理速度が速くな
るようにしている。このため、輪郭追跡手段９と文字／
図形判定手段１０と画像ベクトル化手段４２とベクトル
修正手段４３と表認識手段４４とよりなる領域認識手段
４５が設けられているとともに、画像処理手段４・画像
出力手段５間にはベクトル作画手段４６が設けられてい
る。

【００４０】画像ベクトル化手段４２は図形画像自体を
ベクトル化するものである（ベクトル化方法については
後述する）。ベクトル修正手段４３は画像ベクトル化手
段４２によりベクトル化された輪郭ベクトルを修正する
ものであり、表認識手段４４による表構造の認識に供さ
れる。また、ベクトル作画手段４６は画像処理手段４に
よる画像処理後の画像データ中にベクトル修正手段４３
により修正された輪郭ベクトルデータを合成作画させる
ものである。

【００４１】このような構成において、いま、図１４
(ａ)に示すように表枠４７（手書きであってもよい）を
含む原稿画像が読取り入力された場合を考える。この場
合も前述した実施例の場合と同様に、輪郭追跡手段９、
文字／図形判定手段１０による処理を経て、表枠画像の
輪郭データが得られる（図１１(ｂ)参照）。次に、画像
ベクトル化手段４２により枠線画像自体がベクトル化さ
れるとともに、枠線画像を消去した後、ベクトル修正手
段４３により、手書きの表枠４７の場合には手書きによ
る振れを吸収する形でベクトルを統合したり、ベクトル
化時に表枠４７の線と線とで分断されたベクトルを統合
したり、水平又は垂直に近いベクトルを各々水平又は垂
直に修正する処理が行われる（修正方法については後述
する）。このようにベクトル修正の結果、図１４(ｂ)に
示すように太線と細線とにより表された修正ベクトルデ
ータが得られる。図中の白丸はベクトルの端点（始点又
は終点）を示す。

【００４２】ついで、表認識手段４４では修正後の輪郭
ベクトルデータの内から、まず、外枠に相当するベクト
ル４本を探す。これは、水平又は水平に近いベクトルの
内からＹ方向の最小、最大のベクトルＶ１，Ｖ２、垂直
又は垂直に近いベクトルの内からＸ方向の最小、最大の
ベクトルＶ３，Ｖ４を検索することにより達成される。
次に、検索されたこれらの外枠ベクトルＶ１〜Ｖ４とほ
ぼ同じ長さでＸ，Ｙ方向の小さいほうから２番目の位置
にあるベクトルＶ５，Ｖ６を探す。このような処理の結
果、ベクトルＶ１，Ｖ３，Ｖ５，Ｖ４に囲まれた領域が
水平方向のタイトル領域Ｔ１部分、ベクトルＶ１，Ｖ
３，Ｖ２，Ｖ６に囲まれた領域が垂直方向のタイトル領
域Ｔ２部分と認識される。図１４(ｃ)にこのような表構
造の認識結果を示す。

【００４３】この後、ユーザが選択手段８により前述し
た実施例の場合と同様に、抽出された領域中のどの領域
の画像にどのような画像処理を施すかを選択指示する。
この際、画像出力時に枠線の線幅や線種を変更したい場
合には、その内容を指定する。この選択指示に応じて画
像処理手段４では指定された画像処理を実行する。この
後、ベクトル作画手段４６による処理を受ける。このベ
クトル作画手段４６では修正後の輪郭ベクトルデータ
を、枠線画像のベクトル化時に取得した線幅又は選択手
段８により選択指定された線幅、線種で、画像ベクトル
化手段４２により枠線消去した後の画像データ中に合成
作画し、画像出力手段５に出力する。図１４(ｄ)はタイ
トル領域Ｔ１，Ｔ２以外の領域の画像消去を指定し、か
つ、枠線については外枠を太線、タイトル部分の境界線
を二重線、残った枠線の内で外枠から外枠に達している
枠線は中線、それ以外の枠線は細線を指定した場合の出
力画像例を示す。

【００４４】さらに、請求項７記載の発明の一実施例を
図１５及び図１６により説明する。本実施例は、複合表
構造の場合に、その構造を解析認識して各表に分割可能
とし、各表毎に別の画像処理を可能としたものである。
このため、領域抽出手段１２により抽出された各枠線領
域の内側輪郭相互の位置関係に基づき複合表構造を認識
する表認識手段５３を付加した領域認識手段５４が設け
られ、さらに、複合表をその切れ目で各表に分割する表
分割手段５５が設けられている。選択手段８は複合表中
から分割された表の内から画像処理対象表とその画像処
理内容とを選択指示するものである。

【００４５】このような構成において、いま、図１６
(ａ)に示すような複合表５６を含む原稿画像が読取り入
力された場合を考える。まず、前述した実施例と同様に
輪郭追跡手段９と文字／図形判定手段１０とによる処理
を経ることにより、同図(ｂ)に示すようような外側輪郭
５７と多数の内側輪郭５８とよりなる図形輪郭が判定結
果として得られる。ついで、輪郭包含関係判定手段１１
と領域抽出手段１２とによる処理を経ることにより、同
図(ｃ)に示すように各内側輪郭５８内を複合表５６内の
枠線領域Ｅ１〜Ｅ２８として抽出する。このように抽出
された枠線領域Ｅ１〜Ｅ２８は表認識手段５３に入力さ
れ、各領域Ｅ１〜Ｅ２８の代表点、例えば領域の重心を
同図(ｄ)中に黒丸点で示すように抽出し、それらのＸ，
Ｙ方向の位置関係から複合表５６の構造を認識する。こ
の認識結果から複合表５６の構造上の切れ目を認識し、
そこを分割部分と認識する。同図(ｄ)の例であれば、枠
線領域Ｅ１〜Ｅ１６により一つの表５６ａが構成され、
枠線領域Ｅ１７〜Ｅ２８により別の表５６ｂが構成され
ていることが判り、分割部分が判明する。そこで、表分
割手段５５では領域Ｅ１３〜Ｅ１６と領域Ｅ１７〜Ｅ１
９との境目部分を分割部分として複合表５６を２つの表
５６ａ，５６ｂに分割する。同図(ｅ)はこの分割結果を
示す。もっとも、図示例は分割部分を判りやすくするた
め、分割結果を故意にずらして示すが、実際には、表構
造情報が分割されるだけである。

【００４６】選択手段８は抽出された表５６ａ，５６ｂ
の領域の内、何れを画像処理の対象とし、どのような画
像処理を施すのかをユーザに選択させる。画像処理手段
４はこのようなユーザ指示に基づき選択された表５６ａ
又は５６ｂの領域について選択された画像処理を施し、
画像出力手段５に出力する。同図(ｆ)は表５６ａの領域
についてはハッチング状の網掛け処理を施し、表５６ｂ
の領域についてはそのタイトル部分の認識処理を行な
い、タイトル部分に斜体、影付け処理を行なった出力画
像例を示す。

【００４７】つづいて、請求項８記載の発明の一実施例
を図１７ないし図１９により説明する。前記実施例は、
枠線領域相互の位置関係の代表点利用により複合表構造
を解析して分割するようにしたものであるが、各表構造
に変化がなく、境界の表枠の線幅を太くして区別してい
るような場合には有効でない。そこで、本実施例では、
複合表を構成する線分の線幅を認識して複合表構造、即
ち、その切れ目部分を認識して分割し得るようにしたも
のである。

【００４８】このため、本実施例の領域認識手段５４に
は表認識手段５３に代えて、特徴点抽出手段５９と線幅
認識手段６０とが設けられている。特徴点抽出手段５９
は領域抽出手段１２により抽出された各枠線領域の内側
輪郭の輪郭方向が大きく変化する点を輪郭の特徴点とし
て抽出するものである。また、線幅認識手段６０は抽出
された特徴点から最短距離にある特徴点までの距離を線
幅として認識するものである。

【００４９】こような構成において、いま、図１８(ａ)
に示すように、構造的に差異のない２つの表６１ａ，６
１ｂからなる複合表６１を含む原稿画像が読取り入力さ
れた場合を考える。このような画像は、輪郭追跡手段
９、文字／図形判定手段１０、輪郭包含関係判定手段１
１による処理を経ることにより、図１６(ｃ)の場合と同
様な輪郭が得られる。このように得られた輪郭線は、特
徴点抽出手段５９により、予め定められ誤差範囲内に入
るように直線近似して輪郭ベクトルを生成し、その連続
する輪郭ベクトルの角度差が閾値より大きい場合、そこ
を輪郭の特徴点として抽出する。図１８(ｂ)中の黒丸点
がこの輪郭特徴点を示している。

【００５０】線幅認識手段６０では、抽出された輪郭の
特徴点の内、ある点から最も近い位置にある別の特徴点
との距離を線幅として認識する。図１９中に示す矢印が
線幅として認識された距離を表している。ここに、特徴
点間を結ぶ線が水平、垂直又はそれに近い場合には、そ
の線を線幅とし、それ以外の斜めの場合にはその斜め線
を破線矢印で示すように水平、垂直方向に射影したもも
のを線幅とする。

【００５１】また、本実施例の表分割手段６２は求めら
れた線幅が他より大きい部分を調べ、そこを複合表６１
の分割部分と判定して各表６１ａ，６１ｂに分割する。
図１８(ｂ)中の破線が分割された各表６１ａ，６１ｂを
示す。この後の処理は、前記実施例と同様である。

【００５２】さらに、請求項９記載の発明の一実施例を
図２０及び図２１により説明する。本実施例は、各表毎
に色分けされた複合表の場合に、その構造を認識して各
表に分割し得るようにしたものである。このため、本実
施例にあっては、まず、画像入力手段６３が、カラー原
稿画像を光学的に読取って白黒デジタル画像（白黒２値
画像）とカラーデジタル画像とを得るものとされてい
る。輪郭追跡手段９、文字／図形判定手段１０、輪郭包
含関係判定手段１１及び領域抽出手段１２は、画像入力
手段６３からの画像情報の内、白黒デジタル画像に基づ
いて処理するものとされている。また、この画像入力手
段６３から得られるカラーデジタル画像と領域抽出手段
１２から得られる領域情報とから色領域を判定する色領
域判定手段６４が設けられて、領域認識手段６５が構成
されている。

【００５３】このような構成において、いま、図２１
(ａ)に示すような色分けされた表６６ａ，６６ｂ（模式
上、網掛けの密度を異ならせて色分けを示す）からなる
複合表６６を含むカラー原稿画像が読取り入力された場
合を考える。読取られた白黒デジタル画像情報とカラー
デジタル画像情報とは各々ＲＡＭ３に格納される。この
内、白黒デジタル画像情報を用いて、輪郭追跡手段９、
文字／図形判定手段１０、輪郭包含関係判定手段１１及
び領域抽出手段１２による処理を順次行なうことによ
り、前述した場合と同様に、枠線領域情報が抽出され
る。

【００５４】一方、色領域判定手段６４では領域抽出手
段１２により抽出された枠線領域情報を基に、ＲＡＭ３
から読出したカラーデジタル画像を用いて、表領域内の
色分布を調べ、色の変化した部分を複合表６６の分割部
分と判定する。よって、本実施例の表分割手段６７は色
領域判定手段６４から出力される分割領域情報を基に複
合表６６を分割する。この結果、図２１(ｂ)に破線で示
すように各表６６ａ，６６ｂに分割される。後の処理
は、前記実施例と同様である。

【００５５】ところで、前述した実施例中における各処
理方式を図２２ないし図３０により説明する。まず、輪
郭追跡方法について説明する。この処理では、ＲＡＭ３
中の入力画像をラスタ走査し、追跡を開始する黒画素を
探し出す。ついで、この追跡開始画素から外側輪郭線の
場合には反時計回り、内側輪郭線の場合には時計回りに
輪郭画素を追跡し、再び追跡開始画素に戻ったら、１つ
の黒画素集合の輪郭線追跡が終了したことになる。この
ような処理を、まだ追跡が終了していない輪郭画素が無
くなるまで繰返す。外側輪郭線か内側輪郭線かは、追跡
開始画素の左側（ラスタ走査の１つ前の画素）が白画素
であれば外側輪郭線、黒画素であれば内側輪郭線と判断
することにより区別できる。

【００５６】図２２を参照して輪郭追跡方法を具体的に
説明する。ここに、輪郭線の方向としては、図２２(ｂ)
に示すような縦横斜め８方向なる０〜７の方向とした。
まず、同図(ａ)に示すようにラスタ走査し、追跡開始画
素を探す。追跡開始画素としては、その画素の周辺８個
の画素（上記の０〜７の各方向）の内の少なくとも１画
素が白画素であり、かつ、まだ輪郭追跡されていない画
素が該当する。追跡開始画素が(ｉ１，ｊ１)の位置に見
つかり、ラスタ走査時の１つ前の画素が白画素であるの
で、外側輪郭線と判断し、この位置(ｉ１，ｊ１)より反
時計回りに追跡を開始する。ついで、左方向（方向４）
から反時計回りに近傍画素を調べ、最初に見つかった黒
画素の方向を輪郭線の方向とする。その次に、追跡中心
画素を見つかったこの黒画素に移動し、（前回の輪郭線
の方向−２）の方向から反時計回りに近傍画素を調べ、
これを追跡開始画素に辿り着くまで繰返す。この結果、
図２２(ａ)の外側の矢印ループで示すような輪郭線の追
跡を行えたことになる。

【００５７】ついで、再び位置(ｉ１，ｊ１)からラスタ
走査し、次の追跡開始画素を探す。次の追跡開始画素が
(ｉ２，ｊ２)の位置に見つかり、ラスタ走査時の１つ前
の画素が黒画素であるので、内側輪郭線と判断し、この
位置(ｉ２，ｊ２)より時計回りに追跡を開始する。次
に、下方向（方向６）から時計回りに近傍画素を調べ、
最初に見つかった白画素の直前の黒画素の方向を輪郭線
の方向とする。その次に、追跡中心画素をこの黒画素に
移し、（前回の輪郭線の方向＋２）の方向から時計回り
に近傍画素を調べ、これを追跡開始画素に辿り着くまで
繰返す。この結果、図２２(ａ)の内側の矢印ループで示
すような輪郭線の追跡を行えたことになる。

【００５８】このような追跡結果を輪郭データとしてＲ
ＡＭ３に記憶する。輪郭データは図１６に示すように輪
郭ループの開始位置と長さ、外側輪郭か内側輪郭かの識
別フラグで構成されてＲＡＭ３中に格納される。図２３
のデータは図２２(ａ)の場合の輪郭線追跡結果を示すも
のである。

【００５９】ついで、文字／図形判定について説明す
る。輪郭線追跡結果として得られた輪郭データの内、Ｘ
方向、Ｙ方向の大きさにより、その輪郭線の内側の画像
がノイズなのか、文字なのか、或いは図形なのかを判定
する。ここに、ノイズ画像の大きさの上限、文字画像の
大きさの上限を予め決めておき、各々Ｌ１，Ｌ２とする
と、図２４のフローチャートに示すように、長さＸ，Ｙ
がともにＬ１より小さい場合をノイズ画像、長さＸ，Ｙ
がともにＬ１より大きくＬ２より小さい場合を文字画
像、それ以外を図形画像と判定する。画像判定データ
は、この判定結果をコード化して、図２５に示すように
図２３の順番に登録する。

【００６０】なお、設定値Ｌ１，Ｌ２は変倍率に応じて
変化させないと変倍読取り時の正確な画像判定ができな
いので、Ｌ１′＝Ｌ１×Ｒ、Ｌ２′＝Ｌ２×Ｒ（Ｒは変
倍率）という計算を行い、判定時にＬ１，Ｌ２に代え
て、Ｌ１′，Ｌ２′を用いる。

【００６１】また、輪郭包含関係の判定方法について説
明する。内側輪郭が外側輪郭に含まれるか否かの判定
は、例えば、図３のような場合であれば、図２６に示す
ように、外側輪郭を含む最小の矩形領域の左上点Ｐ１Ｓ
と右下点Ｐ１Ｅ、内側輪郭の最小の矩形領域の左上点Ｐ
２Ｓと右下点Ｐ２Ｅ、同じく内側輪郭の最小の矩形領域
の左上点Ｐ３Ｓと右下点Ｐ３Ｅとの関係が、Ｐ１Ｓ≦Ｐ２ＳかつＰ１Ｅ≧Ｐ２Ｅの時には、内側輪郭１は外側輪郭に含まれ、Ｐ１Ｓ≦Ｐ３ＳかつＰ１Ｅ≧Ｐ３Ｅの時には、内側輪郭２は外側輪郭に含まれると判定す
る。この結果、図２６の例であれば、外側輪郭内に内側
輪郭１で示す領域１と内側輪郭２で示す領域２とが含ま
れていると判定される。

【００６２】ついで、輪郭ベクトル化方法について説明
する。輪郭のベクトル化は、輪郭線追跡処理で得られた
輪郭のチェーンコードデータ（図２２(ｂ)に示した０〜
７の方向コードで表されたデータ）の内値の連続する部
分を許容誤差の範囲を越えないように統合しながら、よ
り長いベクトルに置き換えていく処理である。図２７に
例示するように、ある輪郭点を開始点とし、輪郭チェー
ンコード４８を辿りながらベクトルの終点を移動した
時、その間にある輪郭点とベクトルとの距離誤差が許容
誤差ｄ₁ 内であれば、そのベクトルに近似できることに
なる。この処理により、輪郭のデジタルノイズを吸収で
きるとともに、輪郭形状のデータ量を減らすことができ
る。

【００６３】次に、特徴点抽出方法について説明する。
特徴点とは、連続する輪郭ベクトル４９の角度差が大き
く変化する点をいう。例えば、図２８に示すようにある
輪郭ベクトル４９ａとこれに連続して接続されている輪
郭ベクトル４９ｂとの角度差θ₁ が予め設定されている
閾値を越えた場合、その接続点４９ａｂが特徴点として
抽出される。

【００６４】また、画像ベクトル化方法について説明す
る。２値の線図形画像のベクトル化方法としては、例え
ば電子通信学会論文誌１９８５年４月Ｖol．Ｊ６８−Ｄ
Ｎｏ．４（ｐ．８４５〜８５２）や、特開昭６２−２
８６１７７号公報等に示されているように、線図形画像
の輪郭を追跡しつつ、その中心線を求め、これを折線ベ
クトルとして近似表現する方法を利用すればよい。この
方法によれば、画像をベクトル化する段階で線幅データ
も同時に取得できる。

【００６５】さらに、ベクトル修正方法について説明す
る。図２９に示すように、あるベクトル４８ａの始点と
そのベクトルと連続しているｎ個先のベクトル４８ｎの
終点とを結んだベクトル５０と、その間にある各ベクト
ル４８ｂ，４８ｃ，〜の終点との距離が、予め設定され
ている許容誤差ｄ₂ 以下であれば、そのベクトル５０を
近似後の修正されたベクトルとするものである。

【００６６】また、本来、水平、垂直に書かれた線分
が、読取り時の原稿の置き方などで少し傾いた場合に
も、これを修正する。例えば、図３０に示すように、修
正前のベクトル５１が水平方向から少しずれていて、そ
のずれ角度θ₂が許容範囲内であれば、そのベクトル５
１を水平方向に修正し、修正されたベクトル５２とす
る。

【００６７】

【発明の効果】本発明は、上述したように、原稿画像中
に含まれ得る枠線や表枠がマーカペンによる領域指定に
代替し得る点に着目し、請求項１記載の発明では、輪郭
追跡手段と文字／図形判定手段と輪郭包含関係判定手段
と領域抽出手段とによる領域認識手段により、原稿画像
中から選択対象候補として枠線領域を自動的に抽出する
ようにしたので、後は、選択手段により対象領域を選択
指定すればよいものとなり、マーカペンによる領域指定
を要せず原稿を汚してしまうことがなくなる。

【００６８】この際、、請求項２記載の発明によれば、
枠線領域のサイズを領域選択の選択項目とし、後で、領
域サイズ判定手段により選択された領域を特定するよう
にしたので、枠線領域が多い場合であっても、選択手段
による選択項目が減り、操作性をよくして対象領域を選
択できるものとなる。

【００６９】また、請求項３記載の発明によれば、ベク
トル方式を利用した画像清書手段を設けたので、枠線画
像が手書きの場合であっても、最終的な出力としては必
要な画像処理の施された画像とともに枠線が清書された
状態の画像を得ることもできるものとなる。

【００７０】さらに、請求項４記載の発明によれば、領
域認識手段中に表認識手段を有して表構造を認識するよ
うにしたので、表中のタイトル領域の画像のみを残しそ
れ以外の領域の画像を削除する、といったような表構造
に適した画像処理への対応が容易なものとなる。特に、
請求項５記載の発明によれば、輪郭ベクトル化方式と特
徴点抽出方式とを用いて表構造を認識するので、タイト
ル部分が複数段構成のような複雑な表に対しても適用可
能となり、適用範囲が広がるものとなる。また、請求項
６記載の発明による場合も、表枠の枠線画像自体をベク
トル化した後、統合等の修正を施して、表構造を認識す
るようにしているので、複雑な表に対しても適用可能と
なると同時に、枠線画像自体のベクトルデータ化により
少ないデータ量で済み、処理速度も速くすることができ
る。加えて、修正されたベクトルデータをベクトル作画
手段により画像処理後の画像データ中に合成作画するよ
うにしたので、手書きの表枠の清書や表枠の線幅等の変
更なども可能となるものである。

【００７１】また、請求項７記載の発明によれば、領域
認識手段中に表を構成する項目領域の縦横の長さ、重心
の位置関係から複合表の構造を認識する表認識手段を有
し、認識された表構造に基づき表分割手段により各表に
分割するようにしたので、複合表中の任意の表に対して
容易かつ正確に任意の画像処理を施すことができる。

【００７２】また、複合表構造において各表構成の変化
が少なく、線幅で区別しているような場合、請求項８記
載の発明によれば、領域認識手段中に輪郭の特徴点を抽
出する特徴点抽出手段と、特徴点に基づき表を構成する
線分の線幅を認識する線幅認識手段とを有して、線幅の
太い部分を表枠＝表の切れ目とみなして表分割手段によ
り分割するようにしたので、単純構造の複合表中の任意
の表に対して任意の画像処理を容易かつ正確に施すこと
ができる。

【００７３】さらに、複合表の各表が色分けされている
場合、請求項９記載の発明によれば、領域判定手段中に
領域抽出手段の抽出結果とカラーデジタル画像とを用い
て色分布により色領域を判定する色領域判定手段を有
し、色の変化する部分を表の切れ目として表文かつ手段
により分割するようにしたので、色分けによる複合表中
の任意の表に対して任意の画像処理を容易かつ正確に施
すことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項１記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。

【図２】全体構成を示すブロック図である。

【図３】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図４】請求項２記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。

【図５】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図６】請求項３記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。

【図７】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図８】請求項４記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。

【図９】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図１０】請求項５記載の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図１１】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図１２】表構造認識処理を示す説明図である。

【図１３】請求項６記載の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図１４】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図１５】請求項７記載の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図１６】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図１７】請求項８記載の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図１８】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図１９】線幅情報の取得を示す説明図である。

【図２０】請求項９記載の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図２１】領域認識・画像処理例を順に示す説明図であ
る。

【図２２】輪郭線追跡処理を示す模式図である。

【図２３】輪郭線追跡処理結果の格納状態を示すＲＡＭ
マップである。

【図２４】文字／図形判定処理を示すフローチャートで
ある。

【図２５】文字／図形判定結果の格納状態を示すＲＡＭ
マップである。

【図２６】輪郭包含関係判定処理を示す模式図である。

【図２７】輪郭ベクトル化処理を示す模式図である。

【図２８】特徴点抽出処理を示す説明図である。

【図２９】ベクトル修正処理を示す模式図である。

【図３０】ベクトル修正処理を示す模式図である。

【符号の説明】

１画像入力手段３記憶手段４画像処理手段５画像出力手段９輪郭追跡手段１０文字／図形判定手段１１輪郭包含関係判定手段１２領域抽出手段１３領域認識手段１８領域サイズ判定手段２０ベクトル化手段２１ベクトル修正手段２２ベクトル作画手段２３画像消去手段２４画像合成手段２５画像清書手段３１表認識手段３５輪郭ベクトル化手段３６特徴点抽出手段３７表認識手段３８領域認識手段４２画像ベクトル化手段４３ベクトル修正手段４４表認識手段４５領域認識手段５３表認識手段５４領域認識手段５５表分割手段５６複合表５９特徴点抽出手段６０線幅認識手段６１複合表６２表分割手段６３画像入力手段６４色領域判定手段６５領域認識手段６６複合表６７表分割手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 G06T 3/00 G06T 7/40 H04N 1/387 H04N 1/46

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係
を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関
係判定手段と、求められた包含関係に基づき枠線領域を
抽出する領域抽出手段とを有する領域認識手段を設け、
抽出された枠線領域から画像処理対象領域と画像処理内
容とを選択指示する選択手段を設けたことを特徴とする
画像処理装置。
【請求項２】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係
を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関
係判定手段と、求められた包含関係に基づき枠線領域を
抽出する領域抽出手段とを有する領域認識手段を設け、
抽出された枠線領域から画像処理対象領域のサイズと画
像処理内容とを選択指示する選択手段を設け、前記枠線
領域のサイズを求めてそのサイズから前記選択手段によ
り選択された画像処理対象領域を判定する領域サイズ判
定手段を設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】領域抽出手段により抽出された枠線領域
を形成する枠線画像をベクトル化するベクトル化手段
と、ベクトル化された枠線データを修正するベクトル修
正手段と、修正されたベクトルデータを画像出力手段に
対する出力メモリ中に展開するベクトル作画手段と、ベ
クトル化された元の枠線画像データを記憶手段から消去
する画像消去手段と、画像処理手段による画像処理後の
画像データと前記ベクトル作画手段により作成された枠
線ベクトル画像とを合成する画像合成手段とを有する画
像清書手段を、画像処理手段と画像出力手段との間に設
けたことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装
置。
【請求項４】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係
を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関
係判定手段と、求められた包含関係に基づき枠線領域を
抽出する領域抽出手段と、抽出された枠線領域相互の位
置関係に基づき表構造を認識する表認識手段とを有する
領域認識手段を設け、認識された表構造中から画像処理
対象領域と画像処理内容とを選択指示する選択手段を設
けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像の輪郭データをベクトル化する輪郭
ベクトル化手段と、ベクトル化された輪郭ベクトルの連
続性が変化する点を輪郭の特徴点として抽出する特徴点
抽出手段と、前記輪郭ベクトルと抽出された特徴点とに
基づき表構造を認識する表認識手段とを有する領域認識
手段を設け、認識された表構造中から画像処理対象領域
と画像処理内容とを選択指示する選択手段を設けたこと
を特徴とする画像処理装置。
【請求項６】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像をベクトル化する画像ベクトル化手
段と、ベクトル化されたベクトルデータを修正するベク
トル修正手段と、修正されたベクトルデータに基づき表
構造を認識する表認識手段とを有する領域認識手段を設
け、認識された表構造中から画像処理対象領域と画像処
理内容とを選択指示する選択手段を設け、画像処理手段
による画像処理後の画像データ中に前記ベクトル修正手
段により修正されたベクトルデータを合成作画するベク
トル作画手段を設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係
を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関
係判定手段と、求められた包含関係に基づき枠線領域を
抽出する領域抽出手段と、抽出された各枠線領域の内側
輪郭相互の位置関係に基づき複合表構造を認識する表認
識手段とを有する領域認識手段を設け、認識された複合
表を各々の表に分割する表分割手段を設け、複合表中か
ら分割された表の内から画像処理対象表と画像処理内容
とを選択指示する選択手段を設けたことを特徴とする画
像処理装置。
【請求項８】原稿画像を画像入力手段により光学的に
読取って得られたデジタル画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記入力画像の輪郭線を
追跡して画像輪郭情報を出力する輪郭追跡手段と、この
画像輪郭情報に基づく各画像の輪郭の大きさからその画
像が図形画像か否かを判定する文字／図形判定手段と、
判定された図形画像の外側輪郭と内側輪郭との包含関係
を求めて外側輪郭と内側輪郭とを対応付ける輪郭包含関
係判定手段と、求められた包含関係に基づき枠線領域を
抽出する領域抽出手段と、抽出された各枠線領域の内側
輪郭の輪郭方向が大きく変化する点を輪郭の特徴点とし
て抽出する特徴点抽出手段と、抽出された特徴点から最
短距離にある他の特徴点までの距離を線幅として認識す
る線幅認識手段とを有して認識された線幅が他の線幅に
比べて太い部分を表枠とみなして複合表構造を認識する
領域認識手段を設け、前記表枠に基づき複合表を各々の
表に分割する表分割手段を設け、複合表中から分割され
た表の内から画像処理対象表と画像処理内容とを選択指
示する選択手段を設けたことを特徴とする画像処理装
置。
【請求項９】カラー原稿画像を光学的に読取って白黒
デジタル画像とカラーデジタル画像とを得る画像入力手
段を有し、これらの読取り画像を一旦記憶手段に記憶さ
せ、記憶された入力画像について画像処理手段によりデ
ジタル画像処理を施して画像出力手段に出力させるよう
にした画像処理装置において、前記白黒デジタル画像に
よる入力画像の輪郭線を追跡して画像輪郭情報を出力す
る輪郭追跡手段と、この画像輪郭情報に基づく各画像の
輪郭の大きさからその画像が図形画像か否かを判定する
文字／図形判定手段と、判定された図形画像の外側輪郭
と内側輪郭との包含関係を求めて外側輪郭と内側輪郭と
を対応付ける輪郭包含関係判定手段と、求められた包含
関係に基づき枠線領域を抽出する領域抽出手段と、この
領域抽出手段により抽出された各枠線領域の色分布を前
記カラーデジタル画像による入力画像に基づき調べて色
領域を判定する色領域判定手段とを有して前記領域抽出
手段により抽出された領域情報とこの色領域判定手段に
より判定された領域情報とにより複合表構造を認識する
領域認識手段を設け、認識された複合表を各々の表に分
割する表分割手段を設け、複合表中から分割された表の
内から画像処理対象表と画像処理内容とを選択指示する
選択手段を設けたことを特徴とする画像処理装置。