JP3249605B2 - 書類辺縁検出装置 - Google Patents
書類辺縁検出装置Info
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- G06V30/1478—Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised of characters or characters lines
Description
書類の画像信号をスキャナ等から入力して書類の辺縁を
表す直線の方程式を求めることにより正確に書類の辺縁
を検出する辺縁検出装置に関する。
の辺縁検出処理は多くの画像処理装置の前処理として重
要な役割を演じていた。例えば、定型書式書類の文字認
識においては、各文字は書類の辺縁に対して予め決めら
れた領域に書かれるため、これらの文字を切り出すため
には書類の辺縁検出を行う必要がある。そして、この辺
縁検出を行う過程で書類の傾き角も検出できるので、そ
の書類の傾き角をその後の文字認識段階での補助情報と
して用いることもできる。また、正規の書類読み出し位
置に対して傾きを持って入力された書類画像のスキュー
角補正を行う場合も、まず書類の傾き角を検出しなけれ
ばならず、辺縁検出が有効となる。さらに、その他黒の
背景を持つ書類画像をPPCプリンタにそのまま出力す
ると多量のトナーを消費するので、背景の黒画素を消す
ために書類の辺縁検出が行われることもある。
的に活用されるため、従来から様々な書類画像の辺縁検
出方法が提案されている。例えば、従来の書類の辺縁検
出方法の第1の方法としては、ハフ変換を用いて書類の
辺縁を表す直線成分を検出する方法がある。また、第2
の方法としては、例えば特開平4−3654号公報に記
載された“画像処理装置”で示されたものがある。すな
わち、書類画像について主走査線上を両方向から走査し
て、画像が白から黒の連続、あるいは黒から白の連続に
なる部分(黒または白の画素数が設定値以上連続したこ
とにより判定)を辺縁の候補として抽出し、それら候補
点のうちで画像領域を広くする点を辺縁上の点の座標と
して選択し、さらにそれらの点の座標から最小自乗法に
より辺縁を表す直線の方程式を求める方法である。
の書類辺縁検出方法の第1の方法では、ハフ変換を用い
て書類の辺縁を表す直線成分を検出しているので、処理
に時間がかかるだけでなく複雑な処理を必要とするとい
う問題点があった。また、第1の方法では、書類上にそ
の辺縁と平行な画像成分がある場合は、辺縁の検出が必
ずしも容易ではないという問題点もある。さらに、第2
の方法では、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなど
がある場合、この部分の点も辺縁上の画素と見なしてし
まうために、これらの不適切な点を含んだ辺縁上の点の
座標から直線の方程式を近似しても書類の辺縁を表す直
線を正しく求めることはできないという問題点があっ
た。
めになされたもので、書類に比較的大きな破損、折れ、
汚れなどがあったり、あるいは書類が大きく傾いて読み
取られたりしても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出
が可能となる書類辺縁検出装置を得ることを目的として
いる。
に、本発明に係る書類辺縁検出装置は、まず書類画像の
辺縁上にある点の候補を求め、次いで辺縁上にある点の
候補を結んだ方向ベクトルの傾きが平行あるいは直角に
なることを利用して不適当な点の候補を除去することに
よって、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなどがあ
ったり、あるいは書類が大きく傾いて読み取られたりし
ても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出を可能とする
ものであって、2次元画像空間上に存在する長方形の書
類画像の辺縁上の複数点の座標を前記2次元画像空間の
主走査方向および副走査方向に等間隔で検出する辺縁点
検出手段と、辺縁点検出手段によって検出された複数の
辺縁上の点の隣合う2点を結んだ方向ベクトルを作成す
る方向ベクトル作成手段と、方向ベクトル作成手段によ
り得られた複数の方向ベクトルについて、ある方向ベク
トルに類似した傾きを持つ方向ベクトルの個数と、その
方向ベクトルの傾きに対して所定の変位角を持つ方向ベ
クトルの個数を計数する計数手段と、計数手段によって
算出された個数の合計が最大となった方向ベクトル、及
びその方向ベクトルと類似した傾きを持つ方向ベクトル
のみを残して、それ以外の方向ベクトルに属する点を除
去する除去手段と、除去手段により除去されなかった点
を用いて書類画像の1辺を表す直線の方程式を求める辺
算出手段とを備えたことを特徴とする。
ば、書類画像の走査により複数の辺縁点の座標を検出
し、隣合う2点を結ぶ方向ベクトルを求める。そして、
各方向ベクトルに付いて自分自身とほぼ同じ方向、ある
いは略90度の方向を持つベクトルの数を求め、その数
の合計が最大になる方向ベクトル、及びその方向ベクト
ルと同じ方向を持つ方向ベクトルの両端を構成する点の
座標のみを用いて直線の方程式を計算するので、安定か
つ高速な書類の辺縁検出が高精度に実現できるようにな
る。
説明する。図1は本実施例に係る書類の辺縁検出装置の
ブロック図である。
装置は、入力多値画像11を2値画像に変換する画像2
値化部12と、画像2値化部12より出力される出力画
像を副走査方向に走査して水平辺縁パターンを抽出する
ためのラインメモリ13と、同じく画像2値化部12よ
り出力される出力画像を主走査方向に走査して垂直辺縁
パターンを抽出するためのシフトレジスタ20と、水平
辺縁パターン比較器14と、垂直辺縁パターン比較器2
1と、水平辺縁パターン比較器14により検出された水
平辺縁上の点の候補の座標を記憶するための水平辺縁座
標メモリ16と、同じく検出された垂直辺縁上の点の候
補の座標を記憶するための垂直辺縁座標メモリ23と、
これらの座標メモリに記憶された垂直・水平辺縁上の点
の座標を用いて書類辺縁上の点を検出するCPU17
と、外部から同期信号を入力して同期信号から各部に供
給する同期クロックを生成するクロック発生器18と、
辺縁パターン比較器14、21の出力が真になった時に
画像内での辺縁パターンの位置を水平辺縁座標メモリ1
6、垂直辺縁座標メモリ23に与える座標カウンタ19
とから構成されている。
類の辺縁検出装置の動作について説明する。まず、辺縁
検出の対象となる書類の入力多値画像11は、スキャナ
等の画像入力手段によりX方向を主走査として走査され
て本実施例の辺縁検出装置に入力され、画像2値化部1
2により2値画像に変換される。この画像2値化部12
より出力される2値化画像について垂直・水平辺縁上の
点の候補が以下に説明する操作により検出される。
は、書類の水平辺縁上の候補点の検出のためにnライン
分の画像データを記憶するラインメモリ13に送られ
る。ここで、入力画像の位置(x,y)における画素の
画像2値化処理結果をP(x,y)とすると、ラインメ
モリ13は送られた2値化画像データの全てを記憶する
のではなく、主走査方向にx0 画素毎の画素値P(kx
0 ,y)、(k=1,2,3,・・・・)をnライン分
記憶する。また、このラインメモリ13は、x0 画素毎
の画素値P(kx0 ,y)を取り込むと同時に、取り込
んだ画素値を含むnライン分の画像データP(kx0 ,
a)、(a=y,y−1,・・・,y−n+1)を水平
辺縁パターン比較器14に送る。水平辺縁パターン比較
器14ではラインメモリ13からの出力信号と、予め用
意された水平辺縁パターンとを比較し、一致すれば真、
不一致であれば偽の判定結果を水平辺縁座標メモリ16
に送る。
較器14で比較される予め用意されたn=8の場合の水
平辺縁パターンの具体例を示す図である。また、上記動
作において入力された書類が傾いたものであるとする
と、垂直辺縁上の点を誤って水平辺縁上の点として検出
してしまうこともある。例えば、図2は、水平辺縁上の
点を検出しようとして垂直辺縁上の点も検出してしまう
例を示した図である。しかし、このような場合も本実施
例の辺縁検出装置では支障なく動作することは後述の通
りである。そして、続いて水平辺縁座標メモリ16で
は、水平辺縁パターン比較器14の出力が真になった瞬
間、すなわちラインメモリ13からの出力信号と水平辺
縁パターンとの比較が一致した時の、座標カウンタ19
からの出力信号が記憶される。これら一連の操作は、画
像データをx=k・x0 、(k=1,2,3,・・・
・)において副走査方向に走査して水平辺縁パターンを
探索することに相当する。この動作の概念図を図5に示
す。以上は、水平辺縁上の点を検出する手順であるが、
垂直辺縁に付いてもほぼ同様の操作が行われて垂直辺縁
上の点の座標が垂直辺縁座標メモリ23に記憶される。
は、m段のシフトレジスタ20に送られ、主走査方向に
m画素分の2値化画像データP(b,y)、(b=x,
x−1,・・・,x−m+1)が垂直辺縁パターン比較
器21に出力される。垂直辺縁パターン比較器21で
は、予め用意された垂直辺縁パターンとシフトレジスタ
20から出力された画像データが比較されるが、比較は
毎回行われるのではなくy0 ライン間隔で行われ、それ
以外の場合垂直辺縁パターン比較器21の出力は偽にな
る。
較器21で比較される予め用意されたm=8の場合の垂
直辺縁パターンの具体例を示す図である。また、水平辺
縁の場合と同様に、書類が傾いているとしても本実施例
の書類の辺縁検出装置では支障なく動作することは後述
する。そして、続く垂直辺縁座標メモリ23では、垂直
辺縁パターン比較器21の出力が真になった瞬間、すな
わちシフトレジスタ20からの出力信号と垂直辺縁パタ
ーンとの比較が一致した時の、座標カウンタ19からの
出力が記憶される。これら一連の操作は、画像データを
y=h・y0 、(h=1,2,3,・・・・)において
主走査方向に走査して垂直辺縁パターンを探索すること
に相当する。この動作の概念図を図5に示す。
メモリ16には水平辺縁上にあると思われる複数の点の
座標が記憶され、垂直辺縁座標メモリ23には垂直辺縁
上にあると思われる複数の点の座標が記憶されている。
これらの座標メモリに記憶された点の座標は、書類画像
の辺縁上にある点の候補と見なされる。ところが、書類
に比較的大きな破損や折れ、汚れなどがある場合、これ
らの箇所で検出された点の座標は本来の書類の辺縁上に
はない。また、書類が大きく傾いている場合、検出しよ
うとする辺縁以外の辺縁を検出してしまう虞もある。例
えば、図2は、水平辺縁上の点を検出しようとして垂直
辺縁上の点も検出してしまう例を示した図である。そこ
で、本実施例の辺縁検出装置では、これらの座標メモリ
の後段に接続される、書類の辺縁検出用のCPU17に
より座標メモリに記憶されている辺縁上の点の候補のう
ちから、書類の破損や折れ、汚れなどが原因で本来の辺
縁の位置を正しく表していない点や、書類が大きく傾い
ているために他の辺縁上にありながら検出されてしまっ
た点の座標を取り除く。
て、CPU17で行われる辺縁検出の手順を説明する。
水平辺縁上の点の候補、H0 ,H1,・・・、Hi-1
が、垂直辺縁座標メモリ23にはj個の垂直辺縁上の点
の候補、V0 ,V1 ,・・・、Vj-1 があるものとす
る。ただし、点の候補H0 ,H1,・・・、Hi-1 、及
びV0 ,V1 ,・・・、Vj-1 はそれぞれ、x座標の小
さいもの、y座標の小さいものから順に並べられている
ものとする。
・・,Hi-2 Hi-1 を結んだ方向ベクトルS0 ,S1 ,
・・・,Si-2 を作る。
・・,Vj-2 Vj-1 を結んだ方向ベクトルT0 ,T1 ,
・・・,Tj-2 を作る。
1,2,・・・i-2 )のそれぞれについて、Sk と平行
な方向ベクトルをS0 ,S1 ,・・・,Si-2 の中か
ら、またSk と垂直な傾きを持つ方向ベクトルをT0 ,
T1 ,・・・,Tj-2 の中から探索して、その合計の本
数をNk とする。ここで、方向ベクトルSa =(xa ,
ya )とSb =(xb ,yb )が垂直・水平の関係にあ
るとは、両方向ベクトルが式(1)の条件を満足するこ
とをいう。
ことで多少の誤差を吸収させる。
大のものをNp とする。このとき、水平辺縁座標メモリ
16内の点の候補の中から、その最大のNp に対応する
方向ベクトルSp の両端の点Hp ,Hp+1 と、Sp に平
行な方向ベクトルの両端の点のみを残して、その他の点
をすべて水平辺緑座標メモリ16から消去する。
モリ16内に残った点の候補を通る直線の方程式を最小
自乗法により求め、これを書類の水平辺縁を表す直線の
方程式とする。
用した場合の概念図である。図から明らかなように、こ
の書類には比較的大きな汚れがあり、しかも大きく傾い
ている。図6に示す○印は水平辺縁上の点の候補であ
り、△印は垂直辺縁上の点の候補である。図に示す書類
の場合では、水平辺縁上の点の候補が8つ、垂直辺縁上
の点の候補が8つ検出されていることが分かる。水平辺
縁上の点の候補の中には書類の汚れが原因で、本来の辺
縁の位置を正しく表示していない点(H1 ,H2)や、
書類が大きく傾いているために他の辺縁にありながら検
出されてしまった点(H6 ,H7 )が含まれている。図
6に示すS0 からS6 は水平辺縁上の点の候補の内で隣
合う2点を結んだ方向ベクトルであり、S0 〜S6 に併
記された括弧内の数字は、S0 からS6 の中で当該方向
ベクトルと平行な関係にある方向ベクトルの数と、T0
からT6 の中でその方向ベクトルと垂直な関係にある方
向ベクトルの数との合計である。従って、図6に示す例
では、手順4に示す処理によりS3 (S4 でもよい)が
選択され、S3 の両端の点H3 ,H4 ,及びS3 と平行
なS4 の両端の点H4 ,H5 が残されて、手順5により
これら3点(H3 ,H4 ,及びH5 )を通る直線の方程
式が求められる。
したように書類の破損や折れ、汚れなどによって本来の
書類の辺縁上にない点が辺縁上の画素と見なされてしま
うことを、それらの点が一般的に小数派に属することを
利用して、多数決方式により除去することにより防止
し、安定した書類の辺縁検出方式を実現している。特
に、検出すべき本来の辺縁上の点以外に、その辺縁に対
して垂直な辺縁上の点も考慮することにより、いっそう
確実な書類の辺縁検出を可能としている。
る場合に付いて説明したが、同様の手順で垂直辺縁に付
いても検出可能であることは容易に類推可能である。ま
た、水平辺縁パターン比較器14で使用される辺縁パタ
ーンを変更することにより、もう一方の垂直・水平辺縁
も検出することができる。
方向ベクトルに対して他方の方向ベクトルが平行である
条件を式(2)で示したが、水平辺縁上の点の候補はx
毎、垂直辺縁上の点の候補はy毎に等間隔で検出されて
いるので、下記式(2)の条件は下記式(3)のように
簡略化できる。このような簡略化により計算時間を短縮
することができる。
縁パターンを探索することによって書類の辺縁上の点の
候補を求めたが、辺縁上の点の座標を求める方法はこれ
に限られるわけではない。例えば、スキャナの紙搬送系
の途中に水平辺縁を検出する光学センサをいくつか取り
付けておき、それぞれのセンサが紙の辺縁を検出した時
間と紙の搬送速度の関係から、紙の水平辺縁上にある点
の座標を求めることも可能である。
標メモリ16内に残った点の候補を通る直線の方程式を
求める方法として最小自乗法を挙げたが、それに限定さ
れるものではない。例えば、手順4の結果として残った
全ての点に関して隣接する2点を結ぶ直線の方程式を求
め、それらの直線の傾き及びy切片の平均値を求め、そ
れら平均値を直線の傾き、y切片としてもよい。
モリ、シフトレジスタ、辺縁パターン比較器を用いて辺
縁上の点の候補を求めたが、2値化画像をまず画像メモ
リに取り込み、この画像データを直接CPU17で処理
することで、プログラムによって辺縁パターンの検
出、本来の辺縁の位置を正しく表していない点の除
去、辺縁を表す直線の計算、の3つの処理をまとめて
行うことも可能である。
するためにその辺縁と垂直な辺縁の情報も用いるように
説明したが、手順3に示した“垂直な方向ベクトルをT
0 ,T1 ,・・・,Tj-2 の中から探索する”という操
作を除けば、検出すべき辺縁と垂直な辺縁の情報は用い
なくても辺縁検出は可能である。しかし、検出すべき辺
縁の1辺の情報だけを用いると、書類に比較的大きな破
損や折れ、汚れなどがある場合、あるいは書類が大きく
傾いている場合には、正確な辺縁検出が困難になること
がある。
検出装置によれば、画像を走査して書類辺縁上の点を検
出し、次いで本来の辺縁上にある点の候補を結んだ方向
ベクトルの傾きが平行あるいは直角になることを利用し
て不適当な点の候補を除去し、結果として残った点の候
補のみを用いて書類の辺縁直線の方程式を求めるように
構成したので、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れな
どがあったり、あるいは書類が大きく傾いて読み取られ
たりしても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出が可能
となるという効果がある。また、本実施例の書類の辺縁
検出装置によれば、ハフ変換等の時間のかかる処理を必
要とせず、ハードウエア化も容易であり、必要となる演
算も計算機に適しているので安価で高速な書類の辺縁検
出装置が実現可能であるという効果がある。
ある。
検出しようとして垂直辺縁上の点も検出してしまう例を
示した図である。
図である。
図である。
直・水平辺縁パターンを探索する動作の概念図である。
動作の概念図である。
Claims (1)
- 【請求項1】 2次元画像空間上に存在する長方形の書
類画像の辺縁上の複数点の座標を、前記2次元画像空間
の主走査方向および副走査方向に等間隔で検出する辺縁
点検出手段と、該辺縁点検出手段によって検出された複
数の辺縁上の点の隣合う2点を結んだ方向ベクトルを作
成する方向ベクトル作成手段と、該方向ベクトル作成手
段により得られた方向ベクトルの中から、ある方向ベク
トルに対しほぼ平行な方向ベクトルの個数と、前記ほぼ
平行な方向ベクトルとは略90度を成す方向ベクトルの
個数と、をそれぞれ計数する計数手段と、該計数手段に
よって算出された個数の合計が最大となった一の方向ベ
クトル、及び当該一の方向ベクトルと類似した傾きを持
つ方向ベクトルのみを残して、それ以外の方向ベクトル
に属する点を除去する除去手段と、該除去手段により除
去されなかった点を用いて書類の1辺を表す直線の方程
式を求める辺算出手段とを備えたことを特徴とする書類
辺縁検出装置。
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JP31449792A Expired - Fee Related JP3249605B2 (ja) | 1992-11-25 | 1992-11-25 | 書類辺縁検出装置 |
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