JP3335009B2 - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
画像処理方法及び画像処理装置Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06V30/10—Character recognition
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- G06V30/162—Quantising the image signal
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Character Input (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理方法及び画像
処理装置に関する。
処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電子ファイルシステムが有する機能とし
て、画像データから画像データ中に含まれる文字画像を
認識しコード化する文字認識機能、検索結果画像データ
を表示あるいは記録する表示／記録機能などが挙げられ
る。
て、画像データから画像データ中に含まれる文字画像を
認識しコード化する文字認識機能、検索結果画像データ
を表示あるいは記録する表示／記録機能などが挙げられ
る。
【０００３】文字認識機能に対しては、最適固定しきい
値で画像を２値化し、文字部を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形で画像を提供し、一方、表示／記録機能に
対しては、画像中の像域に合った形で適応的にハーフト
ーンを変えた画像を提供したい。即ち、各機能において
提供したい画像の形は異なる。
値で画像を２値化し、文字部を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形で画像を提供し、一方、表示／記録機能に
対しては、画像中の像域に合った形で適応的にハーフト
ーンを変えた画像を提供したい。即ち、各機能において
提供したい画像の形は異なる。
【０００４】ここで、各機能において最適な形の画像を
提供するために、入力画像を分析し、画像を階層構造化
することにより画像データを階層構造的に保持してお
き、各機能の要求に応じて必要な階層構造の画像データ
を用意する方法がある。
提供するために、入力画像を分析し、画像を階層構造化
することにより画像データを階層構造的に保持してお
き、各機能の要求に応じて必要な階層構造の画像データ
を用意する方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法では入力画像を分析する精度がよくなかったため、
画像を精度よく階層構造化させることができないという
問題があった。
方法では入力画像を分析する精度がよくなかったため、
画像を精度よく階層構造化させることができないという
問題があった。
【０００６】本発明は上述の点に鑑みてなされたもので
あり、入力画像を精度よく分析することが可能な画像処
理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
あり、入力画像を精度よく分析することが可能な画像処
理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【０００８】
【０００９】
【００１０】
【００１１】
【課題を解決するための手段】上述の目的のため、本発
明の画像処理方法は、画像を表す多値画像データを入力
する入力工程と、前記画像に対応する画像データに基づ
いて第１の閾値を決定する第１の決定工程と、前記第１
の閾値を用いて前記多値画像データを２値化し、２値画
像データを発生する第１の２値化工程と、前記第１の２
値化工程により発生した２値画像データに基づいて、前
記画像を文字領域と非文字領域に分離する第１の分離工
程と、前記非文字領域内の画像に対応する画像データに
基づいて第２の閾値を決定する第２の決定工程と、前記
第２の閾値を用いて前記非文字領域内の画像を表す多値
画像データを２値化し、２値画像データを発生する第２
の２値化工程と、前記第２の２値化工程により発生した
２値画像データに基づいて、前記非文字領域内の画像を
文字領域と非文字領域に分離する第２の分離工程とを有
することを特徴とする。
明の画像処理方法は、画像を表す多値画像データを入力
する入力工程と、前記画像に対応する画像データに基づ
いて第１の閾値を決定する第１の決定工程と、前記第１
の閾値を用いて前記多値画像データを２値化し、２値画
像データを発生する第１の２値化工程と、前記第１の２
値化工程により発生した２値画像データに基づいて、前
記画像を文字領域と非文字領域に分離する第１の分離工
程と、前記非文字領域内の画像に対応する画像データに
基づいて第２の閾値を決定する第２の決定工程と、前記
第２の閾値を用いて前記非文字領域内の画像を表す多値
画像データを２値化し、２値画像データを発生する第２
の２値化工程と、前記第２の２値化工程により発生した
２値画像データに基づいて、前記非文字領域内の画像を
文字領域と非文字領域に分離する第２の分離工程とを有
することを特徴とする。
【００１２】また、上述の目的のため、本発明の画像処
理装置は、画像を表す多値画像データを入力する入力手
段と、前記画像に対応する画像データに基づいて第１の
閾値を決定する第１の決定手段と、前記第１の閾値を用
いて前記多値画像データを２値化し、２値画像データを
発生する第１の２値化手段と、前記第１の２値化手段に
より発生した２値画像データに基づいて、前記画像を文
字領域と非文字領域に分離する第１の分離手段と、前記
非文字領域内の画像に対応する画像データに基づいて第
２の閾値を決定する第２の決定手段と、前記第２の閾値
を用いて前記非文字領域内の画像を表す多値画像データ
を２値化し、２値画像データを発生する第２の２値化手
段と、前記第２の２値化手段により発生した２値画像デ
ータに基づいて、前記非文字領域内の画像を文字領域と
非文字領域に分離する第２の分離手段とを有することを
特徴とする。
理装置は、画像を表す多値画像データを入力する入力手
段と、前記画像に対応する画像データに基づいて第１の
閾値を決定する第１の決定手段と、前記第１の閾値を用
いて前記多値画像データを２値化し、２値画像データを
発生する第１の２値化手段と、前記第１の２値化手段に
より発生した２値画像データに基づいて、前記画像を文
字領域と非文字領域に分離する第１の分離手段と、前記
非文字領域内の画像に対応する画像データに基づいて第
２の閾値を決定する第２の決定手段と、前記第２の閾値
を用いて前記非文字領域内の画像を表す多値画像データ
を２値化し、２値画像データを発生する第２の２値化手
段と、前記第２の２値化手段により発生した２値画像デ
ータに基づいて、前記非文字領域内の画像を文字領域と
非文字領域に分離する第２の分離手段とを有することを
特徴とする。
【００１３】
【実施例】電子ファイリングで必要な機能としては、 （１）画像データから画像データ中に含まれる文字画像
を認識しコード化する文字認識機能 （２）画像データ中の写真や表等の内容や位置情報を認
識する機能 （３）検索のための検索指示部（文字や画像位置などの
指定情報を使う） （４）検索結果画像データを表示記録する機能 等に大別できる。本発明の実施例はこの各機能に最適な
画像データを提供する方法に関する。
を認識しコード化する文字認識機能 （２）画像データ中の写真や表等の内容や位置情報を認
識する機能 （３）検索のための検索指示部（文字や画像位置などの
指定情報を使う） （４）検索結果画像データを表示記録する機能 等に大別できる。本発明の実施例はこの各機能に最適な
画像データを提供する方法に関する。
【００１４】即ち、入力画像を電子ファイル用に適する
形で画像を保管する方法に関する。特に、入力画像から
文字部分をＯＣＲ技術を用い認識しコード化し、写真部
分や表の部分等はその位置情報とその概略内容を認識
し、これらの情報を利用し検索に役立てるシステムに関
する。
形で画像を保管する方法に関する。特に、入力画像から
文字部分をＯＣＲ技術を用い認識しコード化し、写真部
分や表の部分等はその位置情報とその概略内容を認識
し、これらの情報を利用し検索に役立てるシステムに関
する。
【００１５】但し、電子ファイルの検索に用いる他、例
えば、画像データを効率よく圧縮して通信に役立てるな
ど、他の用途に用いてもよい。
えば、画像データを効率よく圧縮して通信に役立てるな
ど、他の用途に用いてもよい。
【００１６】本発明の実施例における特徴的な構成は、
装置内の複数の機能（例えば文字認識，表示／記録）に
対して最適な形の画像データを提供することである。例
えば （１）文字認識機能に対しては、最適固定しきい値で入
力画像を２値化し、文字部分を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形の画像を提供したい。 （２）ＣＲＴ又はプリンタに出力するための画像は全面
をハーフトーン又は、像域に有った形で適応的にハーフ
トーンを変えた画像を提供したい。 （３）検索段階では、検索文字指定や画像位置情報とそ
の内容から画像検索をしたい。
装置内の複数の機能（例えば文字認識，表示／記録）に
対して最適な形の画像データを提供することである。例
えば （１）文字認識機能に対しては、最適固定しきい値で入
力画像を２値化し、文字部分を浮き上がらせ、背景部分
を削除した形の画像を提供したい。 （２）ＣＲＴ又はプリンタに出力するための画像は全面
をハーフトーン又は、像域に有った形で適応的にハーフ
トーンを変えた画像を提供したい。 （３）検索段階では、検索文字指定や画像位置情報とそ
の内容から画像検索をしたい。
【００１７】これらの条件を満足する方法としては、以
下の２つが考えられる。 （１）１つの入力画像に対し、上記３種類の画像又は情
報を用意する。 （２）入力画像を分析し、階層構造的に画像と情報を保
有し、各機能の要求に応じ、必要な画像情報構造のデー
タを用意する。 （１）の方法は簡単な方法であるが、複数の画像データ
を持つ必要があるため画像データ量が多くなる。（２）
の方法は複雑であるが画像データ量が少なくて済む。
下の２つが考えられる。 （１）１つの入力画像に対し、上記３種類の画像又は情
報を用意する。 （２）入力画像を分析し、階層構造的に画像と情報を保
有し、各機能の要求に応じ、必要な画像情報構造のデー
タを用意する。 （１）の方法は簡単な方法であるが、複数の画像データ
を持つ必要があるため画像データ量が多くなる。（２）
の方法は複雑であるが画像データ量が少なくて済む。
【００１８】本実施例では、入力の多値画像に適した最
適しきい値で２値化し、本出願人により先に提案されて
いるＢｌｏｃｋ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ（ＢＳ）処理部に
渡し、画像領域の種類に応じて、例えば文字部分と写真
を含む画像部と表部分に分割する。文字部分以外の領域
は領域情報から再度、その領域に適する２値化のしきい
値を決定し、再度前述ＢＳ部分に渡し文字部分、表部分
が在るかどうかを判別させる。この処理を文字、表部分
が存在しなくなるまで繰り返す。各文字部分は文字部分
領域の最適しきい値で再２値化し、文字データとし統合
する。
適しきい値で２値化し、本出願人により先に提案されて
いるＢｌｏｃｋ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ（ＢＳ）処理部に
渡し、画像領域の種類に応じて、例えば文字部分と写真
を含む画像部と表部分に分割する。文字部分以外の領域
は領域情報から再度、その領域に適する２値化のしきい
値を決定し、再度前述ＢＳ部分に渡し文字部分、表部分
が在るかどうかを判別させる。この処理を文字、表部分
が存在しなくなるまで繰り返す。各文字部分は文字部分
領域の最適しきい値で再２値化し、文字データとし統合
する。
【００１９】このように多値の原画を２値画像データを
用いた画像領域分割方法であるＢＳ技術を用い、原画像
を各機能の用途にあう形で階層化する方法で上述の課題
を解決する。課題解決の最も簡単な方法の１例は、機能
に合った画像データを階層的に複数持つことである。
用いた画像領域分割方法であるＢＳ技術を用い、原画像
を各機能の用途にあう形で階層化する方法で上述の課題
を解決する。課題解決の最も簡単な方法の１例は、機能
に合った画像データを階層的に複数持つことである。
【００２０】以下に本発明の具体的実施例を図面に沿っ
て説明する。
て説明する。
【００２１】図２は本実施例を説明するための原稿画像
の一例である。
の一例である。
【００２２】図２においてはタイトル部分で背景は薄
いグレーで構成されているとする。は背景が白の上に
１２ポイントサイズの文字で横書きで記述された文章で
ある。は２５６階調の白黒写真である。は背景が比
較的黒いグレーで構成されたタイトル部分である。その
他は１０ポイントのサイズ文字で書かれた縦書き文章で
ある。は比較的黒いグレーで覆われた表である。
いグレーで構成されているとする。は背景が白の上に
１２ポイントサイズの文字で横書きで記述された文章で
ある。は２５６階調の白黒写真である。は背景が比
較的黒いグレーで構成されたタイトル部分である。その
他は１０ポイントのサイズ文字で書かれた縦書き文章で
ある。は比較的黒いグレーで覆われた表である。
【００２３】図３は画像全体から決定した最適しきい値
で２値化した画像である。最適しきい値は、例えば、画
像全体の画像データの濃度分布をヒストグラムをとるこ
とによって求めることができる。
で２値化した画像である。最適しきい値は、例えば、画
像全体の画像データの濃度分布をヒストグラムをとるこ
とによって求めることができる。
【００２４】即ち、最大濃度レベルと最小濃度レベルの
中間をとったり、頻度が最も高い濃度レベルを高濃度領
域，低濃度領域を夫々とり、そのレベルの中間とするな
どである。
中間をとったり、頻度が最も高い濃度レベルを高濃度領
域，低濃度領域を夫々とり、そのレベルの中間とするな
どである。
【００２５】図３の２値画像データを用いていわゆるブ
ロックセレクションの技術を施すことによりの部分を
文字領域と認識し、の（Ａ）部以外との（Ｃ）以外
を文字部と判断する。ここでは文字領域の判定以外に、
文字の大きさ、文字の書き方向をも判定する。ブロック
セレクションは例えば、特開平５−２３３８７３号の領
域分割方法等の技術を用いる事により実現できる。
ロックセレクションの技術を施すことによりの部分を
文字領域と認識し、の（Ａ）部以外との（Ｃ）以外
を文字部と判断する。ここでは文字領域の判定以外に、
文字の大きさ、文字の書き方向をも判定する。ブロック
セレクションは例えば、特開平５−２３３８７３号の領
域分割方法等の技術を用いる事により実現できる。
【００２６】図３において、（Ａ）、、、（Ｃ）部
は非文字部領域と判断する。非文字部と判定された領域
については、再度、各領域毎の最適しきい値が決定され
る。
は非文字部領域と判断する。非文字部と判定された領域
については、再度、各領域毎の最適しきい値が決定され
る。
【００２７】図３の（Ａ）の領域を、その領域内の最適
しきい値で再度２値化すると図４の様に文字部分があら
われ、再度ブロックセレクションを施すことで文字領域
と再認識される。
しきい値で再度２値化すると図４の様に文字部分があら
われ、再度ブロックセレクションを施すことで文字領域
と再認識される。
【００２８】同様にして、図３の（Ｃ）の部分も図６の
ように文字部分と再認識される。はその部分の最適し
きい値を求めて２値化した画像をブロックセレクション
により判定しても文字部分を判定できず、再度、非画像
部と判断する。従って、の部分は写真を含む画像部と
判断される。
ように文字部分と再認識される。はその部分の最適し
きい値を求めて２値化した画像をブロックセレクション
により判定しても文字部分を判定できず、再度、非画像
部と判断する。従って、の部分は写真を含む画像部と
判断される。
【００２９】一方、図３のはその領域の最適しきい値
で２値化することにより図５のような表の領域であると
判断される。
で２値化することにより図５のような表の領域であると
判断される。
【００３０】図１は本実施例の全体制御フローを示す図
であり、図７は、全体構成を示すブロック図である。
であり、図７は、全体構成を示すブロック図である。
【００３１】図７において、１００はスキャナであり、
原稿を走査し多値画像データを発生する。２００はメモ
リであり、スキャナからの画像データを記憶し、その画
像データをホストコンピュータ３００との間でやりとり
する。３００はホストコンピュータであり、本実施例の
全体の制御をつかさどる。４００は文字認識を行う文字
認識部、５００は画像領域の種類をブロック単位で判断
するブロックセレクション部、６００は階層化された情
報を記憶し、検索等が可能な電子ファイル、７００はホ
ストコンピュータからの画像データに応じて媒体上に可
視画像を形成するプリンタである。
原稿を走査し多値画像データを発生する。２００はメモ
リであり、スキャナからの画像データを記憶し、その画
像データをホストコンピュータ３００との間でやりとり
する。３００はホストコンピュータであり、本実施例の
全体の制御をつかさどる。４００は文字認識を行う文字
認識部、５００は画像領域の種類をブロック単位で判断
するブロックセレクション部、６００は階層化された情
報を記憶し、検索等が可能な電子ファイル、７００はホ
ストコンピュータからの画像データに応じて媒体上に可
視画像を形成するプリンタである。
【００３２】図１に沿って本実施例のホストコンピュー
タ３００の処理手順を説明する。
タ３００の処理手順を説明する。
【００３３】原稿は図１のスキャナにより読み取らせ、
多値画像データとしてメモリ２００に格納する（Ｓ
１）。次に第１回目の最適しきい値を原画像全体の画像
から上述のように計算し、決定する（Ｓ２）。次にその
しきい値で全体画像を２値化する（Ｓ３）。このしきい
値で２値化された画像は図２に示す２値画像となる。こ
の図２の２値化データをブロックセレクション部５００
に転送し、ブロックセレクションを行わせると（Ｓ
４）、の領域は文字領域と判断するがの（Ａ）
部分との（Ｃ）部分は画像領域と第１回目では判断す
る。同様に部分も画像領域と判断する。その結果を
位置情報及びその位置情報によって規定される領域の画
像の種類を表す内容情報としてブロックセレクション部
５００より受け取る。
多値画像データとしてメモリ２００に格納する（Ｓ
１）。次に第１回目の最適しきい値を原画像全体の画像
から上述のように計算し、決定する（Ｓ２）。次にその
しきい値で全体画像を２値化する（Ｓ３）。このしきい
値で２値化された画像は図２に示す２値画像となる。こ
の図２の２値化データをブロックセレクション部５００
に転送し、ブロックセレクションを行わせると（Ｓ
４）、の領域は文字領域と判断するがの（Ａ）
部分との（Ｃ）部分は画像領域と第１回目では判断す
る。同様に部分も画像領域と判断する。その結果を
位置情報及びその位置情報によって規定される領域の画
像の種類を表す内容情報としてブロックセレクション部
５００より受け取る。
【００３４】ここで、非文字領域と判断した領域は
（Ａ），（Ｂ），（Ｃ），の４の領域となる。その他
は文字領域と判断され（Ｓ５）、その文字領域内の画像
データをメモリ２００から再度読み出し、最適しきい値
を求め（Ｓ６）、再２値化し（Ｓ７）、文字認識部４０
０に転送する。これにより、文字画像部分は文字コー
ド、文字の大きさ等が認識される（Ｓ８）。一方、文字
画像部分は必要に応じて、圧縮し（Ｓ９）、文字画像デ
ータとして電子ファイル６００に記憶させる。この部分
の文字情報は文字コード、文字位置、文字サイズデー
タ、文字部分画像データを付加し纏められる。
（Ａ），（Ｂ），（Ｃ），の４の領域となる。その他
は文字領域と判断され（Ｓ５）、その文字領域内の画像
データをメモリ２００から再度読み出し、最適しきい値
を求め（Ｓ６）、再２値化し（Ｓ７）、文字認識部４０
０に転送する。これにより、文字画像部分は文字コー
ド、文字の大きさ等が認識される（Ｓ８）。一方、文字
画像部分は必要に応じて、圧縮し（Ｓ９）、文字画像デ
ータとして電子ファイル６００に記憶させる。この部分
の文字情報は文字コード、文字位置、文字サイズデー
タ、文字部分画像データを付加し纏められる。
【００３５】上述の様に、第１回目の２値画像では３ケ
所の文字部データが作成される。
所の文字部データが作成される。
【００３６】次に、非文字画像部データは複数の非文字
画像データの位置情報が一時格納されたホストコンピュ
ータ内のメモリ部分から逐次読みだされ、メモリ２００
から原画像データを再度読み出し、その領域での最適し
きい値を求める（Ｓ１１）。図３の場合、（Ａ）の領域
での最適しきい値を求め２値化すると（Ｓ１２）、図４
の様になる。この２値画像データをブロックセレクショ
ン部５００に渡すと（Ｓ１３）、図４のように原画が保
有していた、“市況”が読め、（Ａ）が文字部であるこ
とを認識する（Ｓ１４）。しかし、の部分の画像デー
タを読みだし、再度、最適しきい値を求め２値化しても
文字、表部分はあらわれず、従って、ブロックセレクシ
ョン部５００に渡しても、文字部が存在するとは判定し
ない（Ｓ１４）。従って、この部分は非文字非表部分の
データと判断する。同様に（Ｂ）部分の最適しきい値を
求め再２値化すると図５のように表があらわれ、このデ
ータをブロックセレクション部５００に渡すと、この部
分は表の領域と判断される。（Ｃ）の部分は（Ａ）の部
分と同様で、この部分の最適しきい値を求め、２値化す
る事により文字が現れ、“国会報告”が見え、この部分
のデータをブロックセレクション部５００に渡すと、文
字領域と認識され、合わせて、文字の位置、文字の大き
さ等の情報が認識される。
画像データの位置情報が一時格納されたホストコンピュ
ータ内のメモリ部分から逐次読みだされ、メモリ２００
から原画像データを再度読み出し、その領域での最適し
きい値を求める（Ｓ１１）。図３の場合、（Ａ）の領域
での最適しきい値を求め２値化すると（Ｓ１２）、図４
の様になる。この２値画像データをブロックセレクショ
ン部５００に渡すと（Ｓ１３）、図４のように原画が保
有していた、“市況”が読め、（Ａ）が文字部であるこ
とを認識する（Ｓ１４）。しかし、の部分の画像デー
タを読みだし、再度、最適しきい値を求め２値化しても
文字、表部分はあらわれず、従って、ブロックセレクシ
ョン部５００に渡しても、文字部が存在するとは判定し
ない（Ｓ１４）。従って、この部分は非文字非表部分の
データと判断する。同様に（Ｂ）部分の最適しきい値を
求め再２値化すると図５のように表があらわれ、このデ
ータをブロックセレクション部５００に渡すと、この部
分は表の領域と判断される。（Ｃ）の部分は（Ａ）の部
分と同様で、この部分の最適しきい値を求め、２値化す
る事により文字が現れ、“国会報告”が見え、この部分
のデータをブロックセレクション部５００に渡すと、文
字領域と認識され、合わせて、文字の位置、文字の大き
さ等の情報が認識される。
【００３７】一方、ハーフトーン画像はハーフトーン処
理を施し（Ｓ１５）、圧縮し（Ｓ１６）、電子ファイル
６００に格納する。
理を施し（Ｓ１５）、圧縮し（Ｓ１６）、電子ファイル
６００に格納する。
【００３８】以上の処理を繰り返し（Ｓ１７）、電子フ
ァイル６００に格納された各画像データは、図８のよう
に全体が１つの画像データを構成し、装置内の各機能又
は外部との画像データ交換に用いられる。
ァイル６００に格納された各画像データは、図８のよう
に全体が１つの画像データを構成し、装置内の各機能又
は外部との画像データ交換に用いられる。
【００３９】この形式の画像を受けた装置内機能又は外
部アプリケーションでは、 （１）装置内機能またはアプリケーションが持つ文字認
識で認識を実行させるときは、図２の及び（Ａ）
（Ｃ）の各文字画像データを利用し文字認識する。これ
により、原稿の文字部分のみを浮き上がらせた、ＯＣＲ
に最適な画像がアプリケーションに加えられる。 （２）装置内機能またはアプリケーションが印刷を実行
するときには、図１のの画像データを出力する。これ
によりハーフトーンの含まれた出力が可能となる。 （３）検索アプリケーションの場合、文字コードにより
検索するときには図１のの文字コードから検索情報
と一致する文字コードデータを抽出し、該当する画像デ
ータを表示する。検索データが、画像位置情報であれ
ば、図１のの画像位置情報、画像内容から指定された
情報と一致する画像を表示する。表を基準に検索すると
きは図１のを基準に検索し表示する。
部アプリケーションでは、 （１）装置内機能またはアプリケーションが持つ文字認
識で認識を実行させるときは、図２の及び（Ａ）
（Ｃ）の各文字画像データを利用し文字認識する。これ
により、原稿の文字部分のみを浮き上がらせた、ＯＣＲ
に最適な画像がアプリケーションに加えられる。 （２）装置内機能またはアプリケーションが印刷を実行
するときには、図１のの画像データを出力する。これ
によりハーフトーンの含まれた出力が可能となる。 （３）検索アプリケーションの場合、文字コードにより
検索するときには図１のの文字コードから検索情報
と一致する文字コードデータを抽出し、該当する画像デ
ータを表示する。検索データが、画像位置情報であれ
ば、図１のの画像位置情報、画像内容から指定された
情報と一致する画像を表示する。表を基準に検索すると
きは図１のを基準に検索し表示する。
【００４０】図１のからのようにして、原画像を階
層構造化させた画像を用いる事により装置内機能または
外部アプリケーションが要求する複数の機能に適した画
像を利用でき、画像保有形態として非常に便利である。
層構造化させた画像を用いる事により装置内機能または
外部アプリケーションが要求する複数の機能に適した画
像を利用でき、画像保有形態として非常に便利である。
【００４１】以上の説明では、 全体のハーフトーン画像 各画像領域とその画像内容 文字画像とそのコードデータ、文字位置、文字サイズ 表画像データと表位置 に分け画像格納する例を示したが、最も簡単で実用的な
例として、 全体のハーフトーン画像 文字部分全体の文字コード に分けてもよい。
例として、 全体のハーフトーン画像 文字部分全体の文字コード に分けてもよい。
【００４２】従来の方法では、検索は出来るが、出力表
示記録画像はハーフトーン成分が無いため、原画が部分
的にまったく読めない場合が生じていたが、本実施例の
画像データ階層構造方式を用いる事により （１）装置が要求する複数の機能に最適な画像データを
各機能に提供できる。 （２）単純に複数の画像を持つより、階層構造化したほ
うが画像データ容量的に少なくて済む。 （３）その結果とし、検索効率が良く、検索結果を表示
記録したときの画質が良い電子ファイリング装置を構成
できる。という効果が得られる。
示記録画像はハーフトーン成分が無いため、原画が部分
的にまったく読めない場合が生じていたが、本実施例の
画像データ階層構造方式を用いる事により （１）装置が要求する複数の機能に最適な画像データを
各機能に提供できる。 （２）単純に複数の画像を持つより、階層構造化したほ
うが画像データ容量的に少なくて済む。 （３）その結果とし、検索効率が良く、検索結果を表示
記録したときの画質が良い電子ファイリング装置を構成
できる。という効果が得られる。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像に対して文字領域と非文字領域に分類し、非文字領
域と分類された領域に対して、さらに文字領域と非文字
領域に分類することによって、画像を精度よく分析する
ことが可能となる。
画像に対して文字領域と非文字領域に分類し、非文字領
域と分類された領域に対して、さらに文字領域と非文字
領域に分類することによって、画像を精度よく分析する
ことが可能となる。
【図１】本発明の実施例のホストコンピュータによる処
理の流れを示す図。
理の流れを示す図。
【図２】原稿画像の一例を示す図。
【図３】２値化の一例を示す図。
【図４】２値化の一例を示す図。
【図５】２値化の一例を示す図。
【図６】２値化の一例を示す図。
【図７】本発明を実現する装置の一例の全体構成を示す
ブロック図。
ブロック図。
【図８】階層構造化されたデータの一例を示す図。
３００ ホストコンピュータ ４００ 文字認識部 ５００ ブロックセレクション部 ６００ 電子ファイル
フロントページの続き (72)発明者 森 浩 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤ ノン株式会社内 審査官 松永 稔 (56)参考文献 特開 平５−276396（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−319133（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−95400（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−175464（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/41 - 1/419 H04N 1/40
Claims (5)
- 【請求項１】 画像を表す多値画像データを入力する入
力工程と、 前記画像に対応する画像データに基づいて第１の閾値を
決定する第１の決定工程と、 前記第１の閾値を用いて前記多値画像データを２値化
し、２値画像データを発生する第１の２値化工程と、前記第１の２値化工程により発生した２値画像データに
基づいて、前記画像を文字領域と非文字領域に分離する
第１の分離工程と、 前記非文字領域内の画像に対応する画像データに基づい
て第２の閾値を決定する第２の決定工程と、 前記第２の閾値を用いて前記非文字領域内の画像を表す
多値画像データを２値化し、２値画像データを発生する
第２の２値化工程と、 前記第２の２値化工程により発生した２値画像データに
基づいて、前記非文字領域内の画像を文字領域と非文字
領域に分離する第２の分離工程とを有することを特徴と
する画像処理方法。 - 【請求項２】 さらに、前記分類された文字領域、及び
非文字領域の画像データを用いて、前記画像が階層構造
化された画像データを生成する生成工程を有することを
特徴とする請求項１記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 前記階層構造化された画像データは、文
字認識用の画像データ，表示／プリント用画像データ及
び検索用の複数のコードデータ群のうち少なくとも１つ
を含むことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方
法。 - 【請求項４】 前記階層構造化された画像データが、通
信用の画像データであることを特徴とする請求項２記載
の画像処理方法。 - 【請求項５】 画像を表す多値画像データを入力する入
力手段と、 前記画像に対応する画像データに基づいて第１の閾値を
決定する第１の決定手段と、 前記第１の閾値を用いて前記多値画像データを２値化
し、２値画像データを発生する第１の２値化手段と、 前記第１の２値化手段により発生した２値画像データに
基づいて、前記画像を 文字領域と非文字領域に分離する
第１の分離手段と、 前記非文字領域内の画像に対応する画像データに基づい
て第２の閾値を決定する第２の決定手段と、 前記第２の閾値を用いて前記非文字領域内の画像を表す
多値画像データを２値化し、２値画像データを発生する
第２の２値化手段と、 前記第２の２値化手段により発生した２値画像データに
基づいて、前記非文字領域内の画像を文字領域と非文字
領域に分離する第２の分離手段とを有することを特徴と
する画像処理装置。
Priority Applications (2)
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|---|---|---|---|
| JP21464594A JP3335009B2 (ja) | 1994-09-08 | 1994-09-08 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
| US08/524,409 US6282314B1 (en) | 1994-09-08 | 1995-09-06 | Image processing method and apparatus which iteratively divides image data into sub-regions |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21464594A JP3335009B2 (ja) | 1994-09-08 | 1994-09-08 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
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|---|---|
| JPH0879536A JPH0879536A (ja) | 1996-03-22 |
| JP3335009B2 true JP3335009B2 (ja) | 2002-10-15 |
Family
ID=16659193
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP21464594A Expired - Fee Related JP3335009B2 (ja) | 1994-09-08 | 1994-09-08 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
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| JP4150842B2 (ja) * | 2000-05-09 | 2008-09-17 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 |
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| KR100453516B1 (ko) * | 2002-05-21 | 2004-10-20 | 주식회사 이노티브 | 네트워크상의 고품질 거대 영상 전송 시스템 및 전송방법 |
| DE50210590D1 (de) * | 2002-06-06 | 2007-09-13 | Imaging Solutions Ag | Farbmanagement mit Referenzgamut |
| US7538903B2 (en) * | 2002-07-11 | 2009-05-26 | Stone Cheng | Method for scanning by using a virtual frame holder |
| FR2851357B1 (fr) * | 2003-02-19 | 2005-04-22 | Solystic | Procede pour la reconnaissance optique d'envois postaux utilisant plusieurs images |
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| JP2007180789A (ja) * | 2005-12-27 | 2007-07-12 | Brother Ind Ltd | 複写機能付画像形成装置 |
| JP4854398B2 (ja) * | 2006-06-27 | 2012-01-18 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP5011508B2 (ja) * | 2007-04-27 | 2012-08-29 | 日本電産サンキョー株式会社 | 文字列認識方法及び文字列認識装置 |
| US8526766B2 (en) * | 2007-10-31 | 2013-09-03 | Ctb/Mcgraw-Hill Llc | Use of composite bitmapped images in conjunction with display of captured data |
| WO2010002416A1 (en) * | 2008-07-03 | 2010-01-07 | Zkimmer Inc. | System and method for displaying digital editions of pictorial periodicals or publications |
| JP5334042B2 (ja) * | 2008-11-23 | 2013-11-06 | 日本電産サンキョー株式会社 | 文字列認識方法及び文字列認識装置 |
| US9202127B2 (en) | 2011-07-08 | 2015-12-01 | Qualcomm Incorporated | Parallel processing method and apparatus for determining text information from an image |
| US10740638B1 (en) * | 2016-12-30 | 2020-08-11 | Business Imaging Systems, Inc. | Data element profiles and overrides for dynamic optical character recognition based data extraction |
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| JP2702928B2 (ja) * | 1987-06-19 | 1998-01-26 | 株式会社日立製作所 | 画像入力装置 |
| US5371610A (en) * | 1990-01-19 | 1994-12-06 | Minolta Camera Kabushiki Kaisha | Image data processing apparatus |
| EP0447252B1 (en) * | 1990-03-15 | 1999-05-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image communication method and apparatus |
| US5280547A (en) * | 1990-06-08 | 1994-01-18 | Xerox Corporation | Dense aggregative hierarhical techniques for data analysis |
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| JPH05167863A (ja) | 1991-04-15 | 1993-07-02 | Canon Inc | 画像処理方法及び装置 |
| US5297219A (en) * | 1991-06-27 | 1994-03-22 | Eastman Kodak Company | Transforms for digital images in a hierarchical environment |
| US5387983A (en) * | 1991-09-27 | 1995-02-07 | Minolta Camera Kabushiki Kaisha | Facsimile apparatus comprising converting means for converting binary image data into multi-value image data and image processing apparatus judging pseudo half-tone image |
| JPH0591313A (ja) * | 1991-09-27 | 1993-04-09 | Minolta Camera Co Ltd | フアクシミリ装置 |
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| US5568571A (en) * | 1992-12-14 | 1996-10-22 | University Microfilms, Inc. | Image enhancement system |
| US5533148A (en) * | 1993-09-30 | 1996-07-02 | International Business Machines Corporation | Method for restructuring physical design images into hierarchical data models |
-
1994
- 1994-09-08 JP JP21464594A patent/JP3335009B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-09-06 US US08/524,409 patent/US6282314B1/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6282314B1 (en) | 2001-08-28 |
| JPH0879536A (ja) | 1996-03-22 |
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