JP3153439B2 - 文書画像傾き検出方法 - 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、文書画像の傾き検出
方法に関し、特に文書中に縦書き及び横書きが混在して
いる場合や文書中に写真、図、或は表が含まれている場
合に用いて好適な文書画像の傾き検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】文書画像について、文字認識処理などの
処理を行なうために文字行の切出しや文字の切出しを行
なったり、表内の文字の検出のために表の罫線の抽出を
行なう場合、画像が傾いていると正常に処理が行なえな
い場合がある。

【０００３】このため文書画像の傾きを検出するための
方法として、例えば特公昭６３−２５３９１にも開示さ
れているように、走査方向を複数の方向として文書画像
を走査して、各走査方向毎に黒画素ヒストグラムを作成
し、このヒストグラムが最も急峻に変化する走査方向を
文書画像の傾きとする方法が提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述した
従来技術では、ヒストグラムが最も急峻に変化する走査
方向を文書画像の傾きとするので、原理的に、文書画像
の傾きを検出することができない場合がある。例えば縦
書き及び横書きの文字行が混在している場合や文書内に
写真や図表が含まれている場合に、傾き検出が困難であ
る。

【０００５】また上述した従来技術では、傾き検出の精
度を向上させるため、各走査方向毎に、数画素行例えば
４０〜８０画素行にわたって文書画像を走査して、ヒス
トグラムを作成する必要がある。さらに走査方向が文書
画像の傾きから僅かにずれただけで、ヒストグラムの変
化が小さくなり、従って傾き検出の精度を向上させるた
めには、小さな角度間隔例えば０．１°〜０．２°間隔
で走査方向を少しずつ回転させて、各走査方向毎にヒス
トグラムを作成する必要がある。これがため、傾き検出
の精度を向上させるには文書画像の走査量が膨大とな
り、特に大きく傾いた文書画像の傾きを検出する場合
に、時間がかかるという問題点があった。

【０００６】この発明の第一の目的は、縦書き及び横書
きの文字行が混在している場合や、文書内に写真や図表
が含まれている場合でも、文書画像の傾き検出を行なう
ことのできる文書画像傾き検出方法を提供することにあ
る。

【０００７】この発明の第二の目的は、第一の目的に加
え、少ない走査量でも傾き検出精度を向上させることの
できる文書画像傾き検出方法を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段及び作用】第一の目的を達
成するため、この発明は、処理対象文書を走査して得た
文書画像の傾きを検出するに当り、処理対象文書の複数
の角隅部分の余白領域及び文字図形領域に対応した角隅
余白ブロック及び角隅文字図形ブロックを含む複数の部
分画像を格納する部分画像記憶部を設け、部分画像記憶
部に格納された複数の角隅部分に対応する複数の部分画
像に対しそれぞれ、（処理ａ）部分画像内の角隅文字図
形ブロックに外接する外接矩形を検出する処理と（処理
ｂ）処理ａで検出した外接矩形の辺のうち角隅余白ブロ
ック及び角隅文字図形ブロックの境界にほぼ沿って位置
する辺を着目辺とし、着目辺上の文字図形画素のうち着
目辺の端点との距離が最短となる文字図形画素を検出す
る処理と（処理ｃ）走査線を、着目辺に平行な位置から
最短の文字図形画素の回りに回転させ、走査線回転方向
を、最短の文字図形画素よりも画素に対応する最短の端
点の側に位置する走査線部分が角隅文字図形ブロックか
ら遠ざかるように回転する方向とし、外接矩形内の走査
線上で文字図形画素が検出されない最大の回転角度を、
文書画像の傾き候補として検出する処理とを行ない、複
数の部分画像に対して得られた複数の傾き候補の全部又
は一部の平均値を、文書画像の傾きとして検出すること
を特徴とする。

【０００９】この発明は、一般的な処理対象文書では、
文書紙面の上下左右の縁部分に所定幅の余白領域を設
け、これら上下左右の余白領域で囲まれた文書紙面中央
部に文字図形領域を設けるという点に着目して成された
ものであり、このような文書の角隅部分では余白領域と
文字図形領域とはほぼ直線状に境界を成して存在する可
能性が高い。

【００１０】この発明によれば、部分画像記憶部には、
これら複数の角隅部分の余白領域及び文字図形領域に対
応した角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックを含
んだ複数の部分画像を格納する。そして、処理対象文書
の複数の角隅部分に対応する複数の部分画像に対しそれ
ぞれ（ａ）〜（ｃ）を行い複数の傾き候補を検出する。

【００１１】まず部分画像内の角隅文字図形ブロックに
外接する外接矩形を検出し、この外接矩形の辺のうち角
隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックの境界にほぼ
沿って位置する辺を着目辺とする。より具体的には、処
理対象文書の左上角隅部分に対応する部分画像の場合に
は外接矩形の左側縦辺及び又は上側横辺を着目辺とし、
処理対象文書の左下角隅部分に対応する部分画像の場合
には外接矩形の左側縦辺及び又は下側横辺を着目辺とす
る。また処理対象文書の右上角隅部分に対応する部分画
像の場合には外接矩形の右側縦辺及び又は上側横辺を着
目辺とし、処理対象文書の右下角隅部分に対応する部分
画像の場合には外接矩形の右側縦辺及び又は下側横辺を
着目辺とする。

【００１２】そして着目辺上の文字図形画素のうち当該
着目辺の端点との距離が最短となる文字図形画素を検出
し、走査線を、着目辺に平行な位置から最短の文字図形
画素の回りに回転させる。この際、走査線回転方向を、
最短の文字図形画素よりも当該画素に対応する最短の端
点の側に位置する走査線部分（以下、走査線部分ａと表
す）が角隅文字図形ブロックから遠ざかるように回転す
る方向とする。

【００１３】ここで最短の文字画素を挟んで走査線部分
ａとは反対側の走査線部分を走査線部分ｂと表せば、走
査線部分ｂは外接矩形内の角隅余白ブロックから角隅文
字図形ブロックへ向けて回転して外接矩形内を移動する
こととなる。

【００１４】従って外接矩形内の走査線上、より具体的
には外接矩形内の走査線部分ｂ上で文字図形画素が検出
されない最大の回転角度を検出することは、角隅余白ブ
ロック及び角隅文字図形ブロックが成すほぼ直線状の境
界の位置を検出することとほぼ等価であり、この発明で
は、この最大の回転角度すなわち角隅の余白及び文字図
形ブロックの境界位置を、文書画像の傾き候補として検
出するものである。

【００１５】このように複数の部分画像に関して直線状
の境界の位置を、傾き候補として検出することにより、
文書中に縦書き及び横書きの文字行が混在する場合や文
書中に図、表或は写真が含まれている場合でも、文書画
像の傾きを検出することができる。

【００１６】そして複数の部分画像に対して得られた複
数の傾き候補の全部又は一部の平均値を算出し、この平
均値を文書画像の傾きとする。このように平均値を文書
画像の傾きとするのは、文書画像の傾きを精度よく得る
ためである。

【００１７】またこの発明によれば、それぞれの部分画
像に関して走査線上の文字図形画素の有無に応じて、傾
き候補を検出するので、文書画像の走査量が少なくても
文書画像の傾き検出の精度を向上することができる。

【００１８】

【００１９】

【００２０】さらに第二の目的を達成するため、この発
明は、処理対象文書を走査して得た文書画像の傾きを検
出するに当り、処理対象文書の角隅部分の余白領域及び
文字図形領域に対応した角隅余白ブロック及び角隅文字
図形ブロックを含む部分画像を格納する部分画像記憶部
を設け、部分画像記憶部に格納された部分画像に対し、
（処理ａ）部分画像内の角隅文字図形ブロックに外接す
る外接矩形を検出する処理と（処理ｂ）外接矩形の辺の
うち角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックの境界
にほぼ沿って位置する縦辺及び横辺をそれぞれ着目辺と
し、これら２種の着目辺毎に着目辺上の文字図形画素の
うち着目辺の端点との距離が最短となる文字図形画素を
検出する処理と（処理ｃ）２種の着目辺毎に走査線を、
着目辺に平行な位置から最短の文字図形画素の回りに回
転させ、走査線回転方向を、最短の文字図形画素よりも
画素に対応する最短の端点の側に位置する走査線部分が
角隅文字図形ブロックから遠ざかるように回転する方向
とし、外接矩形内の走査線上で文字図形画素が検出され
ない最大の回転角度を、文書画像の傾き候補として検出
する処理とを行ない、２種の着目辺に対して得られた複
数の傾き候補の全部又は一部の平均値を、文書画像の傾
きとして検出することを特徴とする。

【００２１】このように境界にほぼ沿って位置する縦辺
及び横辺をそれぞれ着目辺として、それぞれの着目辺に
ついてそれぞれ傾き候補を検出し、これら複数の傾き候
補を用いて文書画像の傾きを得ることにより、文書画像
の走査量が少なくても、文書画像の傾き検出の精度を向
上することができる。

【００２２】さらに第二の目的を達成するため、この発
明は、検出された複数の傾き候補を、値の大きさの順に
並べ、並べた傾き候補を、所定角度間隔以内で連続する
グループ毎に、グループ分けし、グループを構成する傾
き候補の個数が最多のグループが１つの場合は、最多の
グループを構成する傾き候補の平均値を文書画像の傾き
として検出し、グループを構成する傾き候補の個数が最
多のグループが複数の場合は、これら最多のグループに
関して、各グループ毎に、グループを構成する傾き候補
の平均値を求め、平均値の絶対値が最小となるグループ
の、平均値を文書画像の傾きとして検出することを特徴
とする。

【００２３】このように複数の傾き候補をグループ分け
して、グループを構成する傾き候補の個数が最多のグル
ープの傾き候補を用いて、文書画像の傾きを検出するこ
とにより、文書画像の走査量が少なくても、文書画像の
傾き検出の精度を向上させることができる。

【００２４】

【実施例】図１はこの発明の実施に用いて好適な文書画
像傾き検出装置の構成の一例を示す機能ブロック図であ
る。

【００２５】同図に示す文書画像傾き検出装置１０は、
部分画像記憶部１２、傾き候補検出部１４及び傾き検出
部１６を備える。傾き候補検出部１４及び傾き検出部１
６は、マイクロコンピュータ１８により構成される。

【００２６】部分画像記憶部１２は、処理対象文書の角
隅部分の余白領域及び文字図形領域に対応した角隅余白
ブロック及び角隅文字図形ブロックを含む部分画像が格
納される記憶部である。

【００２７】傾き候補検出部１４は、部分画像記憶部１
２に格納された部分画像に対し、次に述べる（処理ａ）
〜（処理ｃ）を行なう。

【００２８】（処理ａ）部分画像内の角隅文字図形ブロ
ックに外接する外接矩形を検出する処理。

【００２９】（処理ｂ）処理ａで検出した外接矩形の辺
のうち角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックの境
界にほぼ沿って位置する辺を着目辺とし、着目辺上の文
字図形画素のうち当該着目辺の端点との距離が最短とな
る文字図形画素を検出する処理。

【００３０】（処理ｃ）走査線を、着目辺に平行な位置
から最短の文字図形画素の回りに回転させ、この走査線
回転方向を、最短の文字図形画素よりも当該画素に対応
する最短の端点の側に位置する走査線部分が角隅文字図
形ブロックから遠ざかるように回転する方向とし、外接
矩形内の走査線上で文字図形画素が検出されない最大の
回転角度を、文書画像の傾き候補として検出する処理。

【００３１】傾き検出部１６は、文書画像の傾き候補の
全部又は一部の平均値を、文書画像の傾きとして検出す
る。

【００３２】さらにこの文書画像傾き検出装置１０は、
文書画像記憶部２０、部分画像切出し装置２２及びノイ
ズ除去装置２４を備える。

【００３３】文書画像記憶部２０は、処理対象文書全面
に対応する文書画像が格納される記憶部である。部分画
像切出し装置２２は、文書画像記憶部２０に格納されて
いる文書画像から、処理対象文書の角隅部分に対応する
部分画像を切り出し、この部分画像を部分画像記憶部１
２に格納する。ノイズ除去装置２４は、記憶部１２に格
納されている部分画像のノイズを除去する。

【００３４】図２は処理対象文書の一例を示す図であ
る。同図にも示すように、一般的な処理対象文書２６に
あっては、文書２６の上下左右の縁部分に余白領域２８
１〜２８４を設け、これら余白領域２８１〜２８４で囲
まれた文書中央部に文字図形領域３０を設けている。文
字図形領域３０には、文字行、図、表、写真或はそのほ
かの文字図形が印刷され若しくは手書きされている。図
２中、文書２６の外形を表す矩形の内側において、点を
付した領域はヘッダ、フッタ、或は文字行を概念的に表
し、また実線は罫線を表す。

【００３５】文書画像の傾き検出に用いる部分画像とし
ては、文書２６の左上角隅部分３２１、左下角隅部分３
２２、右上角隅部分３２３或は右下角隅部分３２４に対
応する画像を用いる。

【００３６】図からも理解できるように、角隅部分３２
１〜３２４にあっては、行頭或は行末が揃っていたり、
フィールドセパレータ例えば罫線が存在しているため、
余白領域２８１〜２８４と文字図形領域３０とは、ほぼ
直線状の境界（以下、単に直線状境界と表す）を成して
存在している可能性が非常に高い。言い換えれば、角隅
部分３２１〜３２４には、直線状境界を形成するのに適
した成分例えば行頭、行末或はフィールドセパレータが
存在する可能性が高い。

【００３７】直線状の境界の傾きは、文書画像の傾き候
補として用いて好適であり、角隅部分３２１〜３２４か
ら抽出される部分画像は、直線状境界の傾きを検出する
のに適している。

【００３８】図３は文書画像の格納領域及び部分画像の
抽出領域を示す図であって、図中、３４は文書画像記憶
部２０上に設定された文書画像の格納領域、３６１〜３
６４は文書画像記憶部２０上に設定された部分画像の抽
出領域を示す。抽出領域３６１〜３６４は格納領域３４
の一部である。図３及び図２を参照して、文書画像記憶
部２０上の抽出領域３６１〜３６４と処理対象文書２６
の角隅部分３２１〜３２４との対応関係について説明す
る。

【００３９】文書画像記憶部２０及び部分画像記憶部１
２上には、相対応するＸ−Ｙ座標系を仮想的に設定して
おり、この座標系で表されるＸ、Ｙ座標をアドレスに用
いて、これら記憶部２０及び１２に対して文書画像及び
部分画像の書き込みを行ない或はこれら記憶部２０及び
１２から文書画像及び部分画像の読み出しを行なうこと
ができる。

【００４０】一方、処理対象文書２６の角隅部分３２ｉ
（ｉ＝１、２、３、４）に、目安領域３８ｉを設定す
る。目安領域３８ｉは、角隅部分３２ｉから、傾き候補
の検出に適した部分画像を抽出するための目安となる領
域である。

【００４１】処理対象文書２６の横幅方向及び縦幅方向
と文書画像記憶部２０上のＸ軸方向及びＹ軸方向とが平
行となるように、文書画像が格納領域３４に格納された
場合を、文書画像が傾いていない場合とすれば、この場
合の目安領域３８ｉ内の文書画像を部分画像として抽出
できるように、抽出領域３６ｉを設定してある。

【００４２】従って文書画像が傾いていない場合は、抽
出領域３６ｉから抽出した部分画像は目安領域３８ｉ内
の文書画像と一致する。しかしながら、文書画像が傾い
ている場合は、抽出領域３６ｉから抽出した部分画像
は、目安領域３８ｉ内の文書画像とは一致せず目安領域
３８ｉ内の文書画像の一部と目安領域３８ｉの近傍領域
内の文書画像とを含む画像となる。

【００４３】このように文書画像が傾いた場合でも、傾
き候補の検出に適した部分画像が得られるように、目安
領域３８ｉ及び抽出領域３６ｉの設定位置や広さを設定
する必要がある。この点を考慮しつつ、目安領域３８ｉ
及び抽出領域３６ｉを例えば次のように設定する。

【００４４】ここでは、目安領域３８ｉを、横辺及び縦
辺が処理対象文書２６の横幅方向及び縦幅方向に平行な
ａ_i ドット×ｂ_i ドットの矩形領域とする。目安領域３
８ｉを広く設定すれば、目安領域３８ｉ内に存在する直
線状境界を長くすることができ、従って傾き候補として
検出する直線状境界の傾きをより精度良く検出すること
ができる。部分画像の走査量が過大になるのを回避しつ
つ、実用上充分な検出精度を確保するには、例えば文書
画像を得るために用いるスキャナの読取り分解能が４０
０ＤＰＩである場合にはａ_i ＝ｂ_i ＝８００ドットとし
て、約５ｃｍ四方の正方形領域を目安領域３８ｉとすれ
ば良い。

【００４５】そして目安領域３８ｉを、文書２６の横幅
方向において文書２６の端縁からｍ_i ドットだけ文書中
央部側へ離間させた位置に配置し、かつ、目安領域３８
ｉを、文書２６の縦幅方向において文書２６の端縁から
ｎ_i ドットだけ文書中央部側へ離間させた位置に配置す
る。

【００４６】具体的には、左上角隅部分３２１に設定す
る目安領域３８１を、文書２６の左端縁からｍ₁ ドット
及び上端縁からｎ₁ ドット離間させ、左下角隅部分３２
２に設定する目安領域３８２を、文書２６の左端縁から
ｍ₂ ドット及び下端縁からｎ₂ ドット離間させる。また
右上角隅部分３２３に設定する目安領域３８３を、文書
２６の右端縁からｍ₃ ドット及び上端縁からｎ₃ ドット
離間させ、右下角隅部分３２４に設定する目安領域３８
４を、文書２６の右端縁からｍ₄ ドット及び下端縁から
ｎ₄ ドット離間させる。

【００４７】このように位置をずらすのは、スキャナに
よる文書画像の読み込みの段階でノイズを生じ易い箇所
の画像が部分画像中に含まれるのを回避するためであ
る。ｍ_i 及びｎ_i の値は、一般的な文書における余白領
域２９１等の幅よりも小さくする。例えば、文書画像を
得るために用いるスキャナの読取り分解能が４００ＤＰ
Ｉである場合には、ｍ_i ＝ｎ_i ＝１６０ドットとし、目
安領域３８ｉを文書２６の端縁から１ｃｍ程度離間させ
る。

【００４８】同様にして、抽出領域３６ｉを、文書画像
格納領域３４の横幅方向（Ｘ軸方向）及び縦幅方向（Ｙ
軸方向）に平行なａ_i ドット×ｂ_i ドットの矩形領域と
する。例えば文書画像を得るために用いるスキャナの読
取り分解能が４００ＤＰＩである場合にはａ_i ＝ｂ_i ＝
８００ドットとする。

【００４９】そして抽出領域３６ｉを、文書画像格納領
域３４の横幅方向において文書画像格納領域３４の端縁
からｍ_i ドットだけ文書画像格納領域３４の中央部側へ
離間させた位置に配置し、かつ、抽出領域３６ｉを、文
書画像格納領域３４の縦幅方向において文書画像格納領
域３４の端縁からｎ_i ドットだけ文書画像格納領域３４
の中央部側へ離間させた位置に配置する。

【００５０】具体的には、左上角隅部分３２１の目安領
域３８１に対応する抽出領域３６１を、文書画像格納領
域３４の左端縁からｍ₁ ドット及び上端縁からｎ₁ ドッ
ト離間させ、左下角隅部分３２２の目安領域３８２に対
応する抽出領域３６２を、文書画像格納領域３４の左端
縁からｍ₂ ドット及び下端縁からｎ₂ ドット離間させ
る。また右上角隅部分３２３の目安領域３８３に対応す
る抽出領域３６３を、文書画像格納領域３４の右端縁か
らｍ₃ ドット及び上端縁からｎ₃ ドット離間させ、右下
角隅部分３２４の目安領域３８４に対応する抽出領域３
６４を、文書画像格納領域３４の右端縁からｍ₄ ドット
及び下端縁からｎ₄ ドット離間させる。例えば、文書画
像を得るために用いるスキャナの読取り分解能が４００
ＤＰＩである場合には、ｍ_i ＝ｎ_i ＝１６０ドットとす
る。

【００５１】次に文書画像傾き検出装置１０の動作の説
明とともにこの発明の文書画像検出方法の実施例につい
ても説明する。

【００５２】まず、処理対象文書２６をその全面にわた
って、スキャナにより走査して、処理対象文書全面に対
応する文書画像を、文書画像記憶部２０の格納領域３４
に格納する。文書画像は、量子化された電気信号であ
る。ここでは、文書画像を白黒２値の電気信号とし、こ
の文書画像の黒画素を文字図形画素としてまた白画素を
余白画素として取り扱う。

【００５３】次に部分画像切出し装置２２は、文書画像
記憶部２０上の抽出領域３６１〜３６４のいずれかひと
つ例えば抽出領域３６１に格納されている画像を、部分
画像として切り出し、切り出した部分画像を部分画像記
憶部１２に格納する。

【００５４】図４は部分画像の具体例のひとつを示す図
であって、図中の符号４０は部分画像記憶部１２上に設
定された部分画像の格納領域、４２はノイズを示す。同
図にあっては、格納領域４０内に格納された部分画像中
の白画素を白地で及び黒画素を黒地で表して、左上角隅
部分３２１から得られる部分画像の一例を示してある。

【００５５】次にノイズ除去装置２４は、部分画像記憶
部１２の格納領域４０に格納されている部分画像から、
ノイズを除去する。ここでは一般的な平滑化処理の手法
として知られている収縮処理及び拡散処理を組み合わせ
た手法により、ノイズを除去する。この手法によれば、
ノイズとして微小な黒画素の塊を除去でき、従って傾き
候補の検出精度を向上させることができる。

【００５６】図５はノイズ除去のために行なう収縮処理
の説明に供する図である。図５にも示すように、収縮処
理では、部分画像中の黒画素に順次に着目してゆき、注
目黒画素の上下左右に位置する４個の画素のうち１つで
も白画素があった場合に、当該黒画素を白画素に置き換
える。この収縮処理により、ノイズ４２として微小な黒
画素の塊を除去できる。

【００５７】図６はノイズ除去のために行なう拡散処理
の説明に供する図である。図５にも示すように、拡散処
理では、部分画像中の黒画素に順次に着目してゆき、注
目黒画素の上下左右に位置する４個の画素中に白画素が
あった場合に、当該白画素を黒画素に置き換える。

【００５８】収縮処理をα回繰り返して行なった後に拡
散処理をそれと同じ回数αだけ繰り返し行なう。これに
より、傾き候補の検出に用いる直線状境界を忠実に再現
しつつ、ノイズ４２を除去できる。処理の繰り返し回数
αは、ノイズ４２とみなすべき黒画素の塊の大きさをど
れ位の大きさとするかによって、決定される。例えばス
キャナの読取り分解能を４００ＤＰＩとした場合には、
α＝２程度とすれば良い。

【００５９】図７はノイズ除去後の部分画像の具体例の
ひとつを示す図である。同図にあっては、図４に示す格
納領域４０内の部分画像から、上記収縮及び拡散処理に
よってノイズ４２を除去した後の、部分画像を示してあ
る。但し図７中には、後述する説明の便宜を図るために
走査線を表す一点鎖線と外接矩形を表す二点鎖線とを書
き加えてあるが、これら走査線及び外接矩形は部分画像
中には含まれていないものである。

【００６０】次に傾き候補検出部１４は、処理対象文書
２６の複数の角隅部分ここでは４個の角隅部分３２１、
３２２、３２３及び３２４に対応する複数の部分画像に
対しそれぞれ、（処理ａ）〜（処理ｃ）を行なって、複
数の傾き候補を検出する。さらに傾き候補検出部１４
は、（処理ａ）で検出した外接矩形の縦辺及び横辺であ
って角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックの境界
にほぼ沿って位置する縦辺及び横辺をそれぞれ着目辺と
し、これら２種の着目辺に対しそれぞれ（処理ｂ）〜
（処理ｃ）を行なって、複数の傾き候補を検出する。従
って、処理対象文書２６から合計８個の傾き候補を検出
する。この傾き候補の検出処理の流れを、図８に示す。
また傾き候補の検出において、角隅部分３２１、３２
２、３２３及び３２４から得られる各部分画像に関し、
外接矩形のいずれの辺を着目辺とし、さらに走査線の回
転方向をどのような方向とするかについて、具体的に表
にしてまとめたものを図９に示す。

【００６１】最初の部分画像が部分画像記憶部１２に格
納されると、傾き候補検出部１４は動作を開始し（開
始）、部分画像記憶部１２の部分画像を走査して、部分
画像内の角隅文字図形ブロックに外接する外接矩形４４
を検出する（Ｓ１：処理ａ）。図７中に、検出された外
接矩形４４の一例を、二点鎖線で表す。

【００６２】この外接矩形４４の上側端縁位置をＹ_U 、
下側端縁位置をＹ_D 、左側端縁位置をＸ_L 及び右側端縁
位置をＸ_R と表せば、外接矩形４４は、Ｙ_U ≦Ｙ≦Ｙ_D
かつＸ_L ≦Ｘ≦Ｘ_R なる矩形領域である。

【００６３】上側端縁位置Ｙ_U の検出に当っては、格納
領域４０の横辺に平行な走査線従ってＸ軸に平行な走査
線を、格納領域４０の上側の横辺から下側の横辺へ向け
て線順次に移動させ、走査線上の文字図形画素の有無を
判定する。線順次に移動させて行く過程で最初に文字図
形画素を検出した走査線の座標位置Ｙを、上側端縁位置
Ｙ_U として検出する。

【００６４】下側端縁位置Ｙ_D の検出に当っては、Ｘ軸
に平行な走査線を、辺に平行な走査線を、格納領域４０
の下側の横辺から上側の横辺へ向けて線順次に移動さ
せ、走査線上の文字図形画素の有無を判定する。線順次
に移動させて行く過程で最初に文字図形画素を検出した
走査線の座標位置Ｙを、下側端縁位置Ｙ_D として検出す
る。

【００６５】左側端縁位置Ｘ_L の検出に当っては、格納
領域４０の縦辺に平行な走査線従ってＹ軸に平行な走査
線を、格納領域４０の左側の縦辺から右側の縦辺へ向け
て線順次に移動させ、走査線上の文字図形画素の有無を
判定する。線順次に移動させて行く過程で最初に文字図
形画素を検出した走査線の座標位置Ｘを、左側端縁位置
Ｘ_L として検出する。

【００６６】右側端縁位置Ｘ_R の検出に当っては、Ｙ軸
に平行な走査線を、格納領域４０の右側の縦辺から左側
の縦辺へ向けて線順次に移動させ、走査線上の文字図形
画素の有無を判定する。線順次に移動させて行く過程で
最初に文字図形画素を検出した走査線の座標位置Ｘを、
右側端縁位置Ｘ_R として検出する。

【００６７】このようにして、部分画像中の角隅文字図
形ブロックに外接する外接矩形４４を検出する。角隅文
字図形ブロックは、処理対象文書２６の角隅部分に存在
する文字図形領域３０に対応した領域である。

【００６８】次に傾き候補検出部１４は、角隅余白ブロ
ック及び角隅文字図形ブロックの境界にほぼ沿って位置
する外接矩形辺を着目辺とし、着目辺上の文字図形画素
のうち当該着目辺の端点との距離が最短となる文字図形
画素を検出する（Ｓ２：処理ｂ）。角隅余白ブロック
は、処理対象文書２６の角隅部分に存在する余白領域に
対応する領域である。

【００６９】左上角隅部分３２１に対応する部分画像に
関しては、外接矩形４４の上側の横辺或は左側の縦辺
が、角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックの直線
状境界にほぼ沿って位置する外接矩形辺となるので、外
接矩形４４の上側の横辺或は左側の縦辺を着目辺とする
こととなる（図７参照）。

【００７０】同様にして、左下角隅部分３２２に対応す
る部分画像に関しては、外接矩形４４の左側の縦辺或は
下側の横辺を着目辺とし、右上角隅部分３２３に対応す
る部分画像に関しては、外接矩形４４の右側の縦辺或は
上側の横辺を着目辺とし、さらに右下角隅部分３２４に
対応する部分画像に関しては、外接矩形４４の右側の縦
辺或は下側の横辺を着目辺とすることとなる。

【００７１】そして或る着目辺Ａに複数個の文字図形画
素ａ1 〜ａn が乗っている場合には、当該辺Ａの一方の
端点Ａ1 及び他方の端点Ａ2 （これら端点Ａ1 及びＡ2
は外接矩形４４の頂点でもある）、文字図形画素ａ1 〜
ａn の各文字図形画素と端点Ａ1 との距離を距離Ｄ11〜
Ｄ1n、文字図形画素ａ1 〜ａn の各画素と端点Ａ2 との
距離を距離Ｄ21〜Ｄ2nとするとき、これら距離Ｄ11〜Ｄ
1n、Ｄ21〜Ｄ2nのなかで最も短い距離を得た文字図形画
素及び端点を最短の文字図形画素及び最短の端点として
検出する。

【００７２】例えば、着目辺Ａが外接矩形４４の上側又
は下側の横辺である場合には、文字図形画素ａ1 〜ａn
のうちＸ座標の最も小さな画素と着目辺Ａの左側の端点
Ａ1との離間距離ＤL を求め、さらに文字図形画素ａ1
〜ａn のうちＸ座標の最も大きな画素と着目辺Ａの右側
の端点Ａ2 との離間距離ＤR を求め、これら離間距離Ｄ
L 、ＤR のうちより小さな距離を得た文字図形画素及び
端点を、最短の文字図形画素及び最短の端点として検出
する。

【００７３】また着目辺Ａが外接矩形４４の左側又は右
側の縦辺である場合には、文字図形画素ａ1 〜ａn のう
ちＹ座標の最も小さな画素と着目辺Ａの上側の端点Ａ1
との離間距離ＤU を求め、さらに文字図形画素ａ1 〜ａ
n のうちＹ座標の最も大きな画素と着目辺Ａの下側の端
点Ａ2 との離間距離ＤD とを求め、これら離間距離ＤU
、ＤD のうち、より小さな距離を得た文字図形画素及
び端点を、最短の文字図形画素及び端点として検出す
る。

【００７４】図７の例では、外接矩形４４の上側の横辺
或は左側の縦辺を着目辺とすることになり、上側の横辺
に関しては最短の文字図形画素及び最短の端点として符
号ａUmin及びＡUminを付した画素及び端点が、また左側
の縦辺に関しては最短の文字図形画素及び最短の端点と
して符号ａLmin及びＡLminを付した画素及び端点が検出
されることとなる。

【００７５】次に傾き候補検出部１４は、走査線を、着
目辺に平行な位置から最短の文字図形画素の回りに回転
させ、この走査線回転方向を、最短の文字図形画素より
も当該画素に対応する最短の端点の側に位置する走査線
部分が角隅文字図形ブロックから遠ざかるように回転す
る方向とし、外接矩形内の走査線上で文字図形画素が検
出されない最大の回転角度を、文書画像の傾き候補とし
て検出する（Ｓ３：処理ｃ）。

【００７６】ここで正の走査線回転方向を、走査線を時
計回りに回転させる方向とし、負の走査線回転方向を、
走査線を反時計回りに回転させる方向とすると、具体的
な走査線回転方向は以下に述べる如くになる。

【００７７】左上角隅部分３２１に対応する部分画像に
関しては、着目辺を外接矩形４４の上側の横辺としたと
き、最短の端点が当該上側の横辺の左側端点或は右側端
点（すなわち外接矩形４４の左上頂点或は右上頂点）で
あれば走査線回転方向は正の方向或は負の方向である。
また着目辺を外接矩形４４の左側の縦辺としたときは、
最短の端点が当該左側の縦辺の上側端点或は下側端点
（すなわち外接矩形４４の左上頂点或は左下頂点）であ
れば走査線回転方向は負の方向或は正の方向である。

【００７８】図７の左上角隅部分３２１に対応する部分
画像の例では、外接矩形４４の上側の横辺を着目辺とし
たとき、最短の端点ＡUminは外接矩形４４の左上頂点で
あるので、走査線回転方向は正の方向となる。そして走
査線回転方向を正の方向として、走査線４６を最短の文
字図形画素ａUminの回りに回転させる。従って着目辺と
走査線４６との成す角度β°を、所定角度間隔γ°で変
化させ、各角度β°毎に外接矩形４４内の走査線４６上
で文字図形画素を検出したか判定する。文字図形画素を
最初に検出したの走査線４６（４６２）の一つ前の走査
線４６（４６１）の回転角度β°を、傾き候補として検
出する。

【００７９】この場合、図７中の走査線４６（４６１）
及び４６（４６２）からも理解できるように、走査線回
転方向を正の方向とすることにより、最短の文字図形画
素ａUminよりも当該画素ａUminに対応する最短の端点Ａ
Uminの側に位置する走査線部分４６ａが角隅文字図形ブ
ロックから遠ざかるように回転し、従って最短の文字図
形画素ａUminを挟んで走査線部分４６ａとは反対側の走
査線部分４６ｂは、外接矩形４４内の角隅余白ブロック
から角隅文字図形ブロックへ向けて回転して外接矩形４
４内を移動することとなる。これがため、文字図形画素
を最初に検出した走査線４６（４６２）の一つ前の走査
線４６（４６１）の回転角度β°を、傾き候補として検
出し用いることができる。

【００８０】同様に、図７の左上角隅部分３２１に対応
する部分画像の例において、外接矩形４４の左側の縦辺
を着目辺としたときは、最短の端点ＡLminは外接矩形４
４の左下頂点であるので、走査線回転方向は正の方向と
なる。

【００８１】この場合も、図７中の走査線４６（４６
３）及び４６（４６４）からも理解できるように、走査
線回転方向を正の方向とすることにより、最短の文字図
形画素ａLminよりも当該画素ａLminに対応する最短の端
点ＡLminの側に位置する走査線部分４６ａが角隅文字図
形ブロックから遠ざかるように回転し、従って最短の文
字図形画素ａLminを挟んで走査線部分４６ａとは反対側
の走査線部分４６ｂは、外接矩形４４内の角隅余白ブロ
ックから角隅文字図形ブロックへ向けて回転して外接矩
形４４内を移動することとなる。これがため、文字図形
画素を最初に検出した走査線４６（４６４）の一つ前の
走査線４６（４６３）の回転角度β°を、傾き候補とし
て検出し用いることができる。

【００８２】傾き候補の検出精度は走査線４６の回転角
度間隔γ°の値に応じて変化し、従って回転角度間隔γ
°の値を調整することにより、所望の精度で、傾き候補
を検出することができる。傾き候補の検出精度を上げる
には、回転角度間隔γ°の値を小さくすれば良い。例え
ばγ°＝０．５°とする。

【００８３】左上角隅部分３２１に対応する部分画像の
場合と同様にして、他の角隅部分３２２、３２３及び３
２４についても以下に述べるように走査線回転方向を定
めることにより、傾き候補を検出することができる。

【００８４】左下角隅部分３２２に対応する部分画像に
関しては、着目辺を外接矩形４４の左側の縦辺としたと
きは、最短の端点が当該左側の縦辺の上側端点或は下側
端点（すなわち外接矩形４４の左上頂点或は左下頂点）
であれば走査線回転方向は負の方向或は正の方向とな
る。また着目辺を外接矩形４４の下側の横辺としたとき
は、最短の端点が当該下側の横辺の左側端点或は右側端
点（すなわち外接矩形４４の左下頂点或は右下頂点）で
あれば走査線回転方向は負の方向或は正の方向となる。

【００８５】さらに右上角隅部分３２３に対応する部分
画像に関しては、着目辺を外接矩形４４の右側の縦辺と
したとき、最短の端点が当該右側の縦辺の上側端点或は
下側端点（すなわち外接矩形４４の右上頂点或は右下頂
点）であれば走査線回転方向は正の方向或は負の方向と
なる。また着目辺を外接矩形４４の上側の横辺としたと
きは、最短の端点が当該上側の横辺の左側端点或は右側
端点（すなわち外接矩形４４の左上頂点或は右上頂点）
であれば走査線回転方向は正の方向或は負の方向とな
る。

【００８６】右下角隅部分３２４に対応する部分画像に
関しては、着目辺を外接矩形４４の右側の縦辺としたと
きは、最短の端点が当該右側の縦辺の上側端点或は下側
端点（すなわち外接矩形４４の右上頂点或は右下頂点）
であれば走査線回転方向は正の方向或は負の方向であ
る。また着目辺を外接矩形４４の下側の横辺としたとき
は、最短の端点が当該下側の横辺の左側端点或は右側端
点（すなわち外接矩形４４の左下頂点或は右下頂点）で
あれば走査線回転方向は負の方向或は正の方向となる。

【００８７】次に傾き候補検出部１４は、現在傾き候補
の検出に供している部分画像（以下、現在の部分画像）
に関して、全ての着目辺につき傾き候補の検出を終了し
たか判定する（Ｓ４）。

【００８８】全ての着目辺につき傾き候補の検出を終了
していなければ、当該現在の部分画像に関して、残りの
着目辺につき傾き候補の検出を行なうべく、傾き候補検
出部１４はＳ２の処理を行なう。

【００８９】また全ての着目辺につき傾き候補の検出を
終了していれば、次に傾き候補検出部１４は、角隅部分
３２１〜３２４に対応する部分画像の全てについて傾き
候補を検出したか判定する（Ｓ５）。

【００９０】全ての部分画像について傾き候補を検出し
ていない場合には、傾き候補検出部１４は、残りの角隅
部分に対応する部分画像についても傾き候補を検出すべ
くＳ１の処理を行なう。

【００９１】全ての部分画像について傾き候補を検出し
終えた場合には、傾き候補検出部１４は、傾き候補の検
出処理を完了する（終了）。

【００９２】傾き候補検出部１４は、例えば角隅部分３
２１、３２２、３２３及び３２４の順に順次に、部分画
像に対してＳ１〜Ｓ４の処理を行なって、合計８個の傾
き候補を検出する。

【００９３】角隅部分３２１、３２２、３２３及び３２
４に対応する部分画像は、Ｓ４の判定で全ての部分画像
について傾き候補を検出していないとの判定を得る毎
に、その文書画像記憶部２０から切り出して部分画像記
憶部１２に格納するようにしても良いし、また角隅部分
３２１〜３２４に対応する部分画像を全て、各角隅部分
毎に個別に、部分画像記憶部１２に格納した後、傾き候
補検出部１４の動作を開始させるようにしても良い。

【００９４】傾き候補検出部１４が傾き候補の検出処理
を完了したら、次に傾き検出部１６は、検出された複数
の傾き候補この例では合計８個の傾き候補を用いて、文
書画像の傾きを検出する。

【００９５】ここでは、検出された複数の傾き候補この
例では合計８個の傾き候補を、値の大きさの順に並べ、
これら並べた傾き候補を、所定角度間隔ω°以内で連続
するグループ毎に、グループ分けする。そしてグループ
を構成する傾き候補の個数が最多のグループが１つの場
合は、当該最多のグループを構成する傾き候補の平均値
を文書画像の傾きとして検出する。またグループを構成
する傾き候補の個数が最多のグループが複数の場合は、
これら最多のグループに関して、各グループ毎に、グル
ープを構成する傾き候補の平均値を求め、この平均値の
絶対値が最小となる（或はより零に近い）グループの、
当該平均値を文書画像の傾きとして検出する。このよう
にすることにより、極端に大きな値を取る傾き候補や、
極端に小さな値を取る傾き候補を用いずに、文書画像の
傾きを検出できるので、文書画像の傾きの検出精度を向
上させることができる。

【００９６】ω°は、有為な値のばらつきを有さない複
数の傾き候補を１グループにまとめることができるよう
に、設定する。例えばω°＝０．５°とする。

【００９７】例えば、傾き候補として、−１０．５°、
−１０．０°、−９．５°、−８．０°、−８．０°、
−７．５°、−４．０°、−２．０°の合計８個を得た
ものとする。この場合、ω°＝０．５°とすれば、第一
のグループとして（−１０．５°、−１０．０°、−
９．５°）と、第二のグループとして（−８．０°、−
８．０°、−７．５°）と、第三のグループとして（−
４．０°）と、第四のグループとして（−２．０°）と
の４つのグループを得ることができる。このときの最多
のグループは第一のグループと第二のグループの２つで
あるが、これらグループのうち平均値がより小さい方の
グループ（或は零により近い方のグループ）は、第二の
グループであるので、第二のグループに属する傾き候補
の平均値−７．８°を、文書画像の傾きとして検出する
こととなる。

【００９８】傾き検出部１６は、検出した文書画像の傾
きを次段の装置へ、出力して動作を終了する。次段の装
置は、処理対象となる文書画像が傾いていると処理に支
障がある装置、或は、その傾きを事前に知る必要のある
装置であって、次段の装置として例えば文字認識装置を
挙げることができる。傾き検出部１６が検出した文書画
像の傾きに基づき、文書画像の傾きを補正することによ
り、文字認識などの画像処理の精度を向上させることが
できる。

【００９９】この実施例の文書画像傾き検出装置１０及
びこの装置１０により実施される文書画像傾き検出方法
によれば、行頭が揃っていたり、罫線等のフィールドセ
パレータが存在する文書２６の角隅部分から得た部分画
像においては、角隅余白ブロックと角隅文字図形ブロッ
クとが直線状の境界を成して存在する可能性が高いとい
う点に着目し、最短の文字図形画素を中心として走査線
４６を回転させて、文字図形画素が検出されない最大の
角度を文書画像の傾き候補として検出するので、処理対
象文書２６に縦、横の文字行が混在している場合や処理
対象文書２６に写真、図、表などが含まれている場合に
も、文書画像の傾きを検出することができる。

【０１００】また最短の文字図形画素を中心として走査
線４６を回転させて、文字図形画素が検出されない最大
の角度を文書画像の傾き候補として検出するので、傾き
候補検出のために走査する画像の量は、回転角度間隔γ
°毎に１画素行であり、画像の走査量を著しく減少させ
ることができる。また複数の傾き候補ここでは８個の傾
き候補を検出するようにしたとしても、ヒストグラムを
作成して文書画像の傾きを検出する従来手法に比して、
画像の走査量を１０分の１から５分の１程度まで低減で
きる。

【０１０１】しかも下記（１）〜（４）の如くして傾き
候補を検出するので、画像の走査量が少なくても、精度
良く文書画像の傾きを検出することができる。 （１）ノイズを除去した部分画像から傾き候補を検出す
る。 （２）文書画像の上下左右の角隅部分３２１〜３２４に
対応する４個の部分画像からそれぞれ傾き候補を検出す
る。 （３）上下左右の角隅部分３２１〜３２４に対応する４
個の部分画像に関し、それぞれ２種の着目辺について傾
き候補を検出する。

【０１０２】（４）複数の傾き候補を検出し、これら傾
き候補をグループ分けして、グループに属する傾き候補
の個数が最多であってかつグループに属する傾き候補の
平均値の絶対値がより零に近いグループを検出し、当該
グループに属する傾き候補の平均値を、文書画像の傾き
とする。

【０１０３】発明は上述した実施例にのみ限定されるも
のではなく、発明の趣旨の範囲内で種々の変更を行なう
ことができる。

【０１０４】例えば、上述した文書画像傾き検出装置１
０において、部分画像記憶部１２、部分画像記憶部２２
及びノイズ除去装置２４を設けずに、傾き候補検出部１
４が文書画像記憶部２０の抽出領域３６１〜３６４内の
各部分画像を走査して、傾き候補を検出するようにして
も良い。すなわちこの発明に係る文書画像傾き検出装置
１０及び文書画像傾き検出方法の実施例において、上述
した収縮及び拡散処理を組み合わせたノイズ除去処理を
施していない部分画像から傾き候補を検出するようにし
ても良いし、また文書画像記憶部２０を部分画像記憶部
として用いるようにしても構わない。

【０１０５】

【発明の効果】上述した説明からも明らかなように、請
求項１の発明によれば、行頭或は行末が揃っていたり、
罫線等のフィールドセパレータが存在する文書角隅部分
から得た部分画像においては、角隅余白ブロックと角隅
文字図形ブロックとが直線状の境界を成して存在する可
能性が高いという点に着目し、最短の文字図形画素を中
心として走査線を回転させて、外接矩形内の走査線上で
文字図形画素が検出されない最大の角度を文書画像の傾
き候補として検出するので、処理対象文書に縦、横の文
字行が混在している場合や処理対象文書に写真、図、表
などが含まれている場合にも、文書画像の傾きを検出す
ることができる。

【０１０６】また最短の文字図形画素を中心として走査
線を回転させて、外接矩形内の走査線上で文字図形画素
が検出されない最大の角度を文書画像の傾き候補として
検出するので、傾き候補検出のために走査する画像の量
は、走査線の回転角度間隔毎に１画素行であり、画像の
走査量を著しく減少させることができる。従って文書画
像の傾きの検出精度を向上させるため複数の傾き候補を
検出するようにしたとしても、ヒストグラムを作成して
文書画像の傾きを検出する従来手法に比して、画像の走
査量を少なくすることができる。

【０１０７】また請求項１の発明において、画像処理対
象文書の４つの角隅部分に対応する４つの部分画像のな
かから選択した、２〜４つの部分画像から検出した複数
の傾き候補を用いて文書画像の傾きを検出するので、文
書画像の走査量が少なくても、文書画像の傾き検出の精
度を向上することができる。

【０１０８】さらに請求項２の発明によれば、部分画像
から２種の着目辺について傾き候補を検出し、これら複
数の傾き候補を用いて文書画像の傾きを得るので、文書
画像の走査量が少なくても、文書画像の傾き検出の精度
を向上することができる。

【０１０９】さらに請求項３の発明によれば、請求項１
又は２の発明において、検出された複数の傾き候補をグ
ループ分けして、グループを構成する傾き候補の個数が
最多のグループの傾き候補を用いて、文書画像の傾きを
検出するので、文書画像の走査量が少なくても、文書画
像の傾き検出の精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例の実施に供する文書画像傾き
検出装置の一例を示す図である。

【図２】処理対象文書の一例を示す図である。

【図３】文書画像及び部分画像の説明に供する図であ
る。

【図４】部分画像の具体的な一例を示す図である。

【図５】ノイズ除去処理で行なう収縮処理の説明に供す
る図である。

【図６】ノイズ除去処理で行なう拡散処理の説明に供す
る図である。

【図７】ノイズ除去後の部分画像の具体的な一例を示す
図である。

【図８】傾き候補の検出処理の流れの一例を示す図であ
る。

【図９】傾き候補を検出する場合の着目辺及び走査線回
転方向の説明に供する図である。

【符号の説明】

１０：文書画像傾き検出装置 １２：部分画像記憶部 １４：傾き候補検出部 １６：傾き検出部 １８：マイクロコンピュータ ２０：文書画像記憶部 ２２：部分画像切り出し装置 ２４：ノイズ除去装置

フロントページの続き (72)発明者 鳥越 真 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平４−584（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−17586（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/82

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 処理対象文書を走査して得た文書画像の
   傾きを検出するに当り、 前記処理対象文書の複数の角隅部分の余白領域及び文字
   図形領域に対応した角隅余白ブロック及び角隅文字図形
   ブロックを含む複数の部分画像を格納する部分画像記憶
   部を設け、 該部分画像記憶部に格納された複数の角隅部分に対応す
   る複数の部分画像に対しそれぞれ、 （処理ａ）部分画像内の角隅文字図形ブロックに外接す
   る外接矩形を検出する処理と （処理ｂ）前記外接矩形の辺のうち角隅余白ブロック及
   び角隅文字図形ブロックの境界にほぼ沿って位置する辺
   を着目辺とし、該着目辺上の文字図形画素のうち当該着
   目辺の端点との距離が最短となる文字図形画素を検出す
   る処理と （処理ｃ）走査線を、着目辺に平行な位置から最短の文
   字図形画素の回りに回転させ、該走査線回転方向を、最
   短の文字図形画素よりも当該画素に対応する最短の端点
   の側に位置する走査線部分が角隅文字図形ブロックから
   遠ざかるように回転する方向とし、前記外接矩形内の走
   査線上で文字図形画素が検出されない最大の回転角度
   を、文書画像の傾き候補として検出する処理とを行な
   い、 複数の部分画像に対して得られた複数の傾き候補の全部
   又は一部の平均値を、文書画像の傾きとして検出するこ
   とを特徴とする文書画像傾き検出方法。
2. 【請求項２】 処理対象文書を走査して得た文書画像の
   傾きを検出するに当り、 前記処理対象文書の角隅部分の余白領域及び文字図形領
   域に対応した角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロッ
   クを含む部分画像を格納する部分画像記憶部を設け、 該部分画像記憶部に格納された部分画像に対し、 （処理ａ）部分画像内の角隅文字図形ブロックに外接す
   る外接矩形を検出する処理と（処理ｂ）前記外接矩形の
   辺のうち角隅余白ブロック及び角隅文字図形ブロックの
   境界にほぼ沿って位置する縦辺及び横辺をそれぞれ着目
   辺とし、これら２種の着目辺毎に着目辺上の文字図形画
   素のうち当該着目辺の端点との距離が最短となる文字図
   形画素を検出する処理と （処理ｃ）前記２種の着目辺毎に走査線を、着目辺に平
   行な位置から最短の文字図形画素の回りに回転させ、該
   走査線回転方向を、最短の文字図形画素よりも当該画素
   に対応する最短の端点の側に位置する走査線部分が角隅
   文字図形ブロックから遠ざかるように回転する方向と
   し、前記外接矩形内の走査線上で文字図形画素が検出さ
   れない最大の回転角度を、文書画像の傾き候補として検
   出する処理とを行ない、 ２種の着目辺に対して得られた複数の傾き候補の全部又
   は一部の平均値を、文書画像の傾きとして検出すること
   を特徴とする文書画像傾き検出方法。
3. 【請求項３】 請求項１又は２に記載の文書画像傾き検
   出方法において、 検出された複数の傾き候補を、値の大きさの順に並べ、 該並べた傾き候補を、所定角度間隔以内で連続するグル
   ープ毎に、グループ分けし、 グループを構成する傾き候補の個数が最多のグループが
   １つの場合は、当該最多のグループを構成する傾き候補
   の平均値を文書画像の傾きとして検出し、 グループを構成する傾き候補の個数が最多のグループが
   複数の場合は、これら最多のグループに関して、各グル
   ープ毎に、グループを構成する傾き候補の平均値を求
   め、該平均値の絶対値が最小となるグループの、当該平
   均値を文書画像の傾きとして検出することを特徴とする
   文書画像傾き検出方法。