JP4093970B2 - 画像歪み補正装置、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
請求項9記載の発明のプログラムは、画像読取手段の主走査方向に対してページ綴じ部がほぼ平行となるようにスキャン面の上もしくは下に接触した書籍原稿画像を前記画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを当該スキャン画像内の文字行の形状を基に補正する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記スキャン画像から主走査方向に予め定めた第1閾値以上かつ予め定めた第2閾値以下の数の黒画素が連結する黒画素ランのみを抽出する機能と、抽出した黒画素ランを基に縦成分のみの矩形を縦成分矩形として抽出する機能と、抽出した縦成分矩形間の主走査方向および副走査方向の距離を基に文字行を抽出する機能と、抽出した各文字行内にて隣接する縦成分矩形の中心座標間の副走査方向の距離を矩形間距離として検出する機能と、前記スキャン画像を主走査方向に平行な方向を長辺とする短冊状の複数の領域に分割し、各短冊領域内での矩形間距離の平均を基に非歪み領域と歪み領域で矩形間距離が同じになるような前記スキャン画像の短冊領域毎の副走査方向変倍率を算出する機能と、を実行させる。
請求項17記載の発明は、請求項9ないし16のいずれか一記載のプログラムを記憶することを特徴とする記憶媒体。
まず、ステップS41におけるスキャン画像からのページ外形の抽出処理について説明する。ここで、図12は上端にページ外形が存在するスキャン画像の一例を示す説明図、図13は図12に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図13に示すヒストグラムのx軸はスキャン画像の主走査方向(図12の上下方向)を示すものであり、スキャン画像の上端はヒストグラムの左端に対応付けられている。なお、ページ外形が下端に存在するスキャン画像の場合には、スキャン画像の下端がヒストグラムの右端に対応付けられることになる。したがって、図12に示すようにスキャン画像の上端にページ外形が存在する場合、スキャン画像の上部に黒い帯が現れることから、図13に示すヒストグラムの左端には高い縦棒が現れることになる。本実施の形態では、このような特性を利用して、スキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断を行う。
続くステップS42においては、スキャン画像からの罫線の抽出処理を実行する。ステップS42におけるスキャン画像からの罫線の抽出処理について説明する。
ここで、図14は罫線が存在するスキャン画像の一例を示す説明図である。本実施の形態では、罫線の矩形抽出を導入し、図14に示すようなスキャン画像に存在する罫線を1つの矩形として抽出する。なお、詳細については後述するが、ただ単に矩形抽出を行うだけでは罫線が単独で抽出できない場合もあるために、本実施の形態では、ランの登録に制限を設けた矩形抽出を行う。
そこで、罫線を単独で抽出するために、ランの登録に制限を設けた矩形抽出を行う。図16に示すような罫線とノイズが接触している画像に対して、主走査方向(垂直方向)に一定値未満のランのみを登録し矩形を抽出すると、図18に示すように罫線を構成する黒画素は登録対象のランとなるが、ノイズを構成する黒画素はランとして登録されない。罫線を構成する黒画素を対象として矩形抽出を行うため、罫線を単独で抽出することができる。
表など、副走査方向(水平方向)の罫線と主走査方向(垂直方向)の罫線とが交差している画像に矩形抽出を行うと、主走査方向の罫線はランとして登録されないため、副走査方向に矩形が細切れに抽出されてしまう。すると、図19に示すように、副走査方向に長い罫線があるにもかかわらず、その罫線は1つの矩形として抽出されず、複数の細切れの矩形となって抽出される。
次いで、一定値未満のランのみを登録した矩形抽出を行い、副走査方向に細長い矩形の有無にて罫線の有無を判定する。このような罫線の有無の判定は、画像の左上・左下・右上・右下の4箇所それぞれにおいて行う。例えば、図21に示す画像の場合、左上にのみ罫線が存在しないということになる。ある箇所にて複数罫線が存在する場合は、補正に利用する罫線を以下の優先順位で決定する。
例えば、図21に示す画像の右下の場合、綴じ部付近まで食い込んでいる罫線が補正に利用される。
例えば、図21に示す画像の右上の場合、双方の罫線は綴じ部付近まで食い込んでいるため、長さが長い方の罫線が補正に利用される。
例えば、図21に示す画像の左下の場合、双方の罫線は綴じ部付近まで食い込んでいて、なおかつ、長さがほぼ同じため、画像の外側に位置する罫線が補正に利用される。
以上のようにして最適罫線を選択した後、各罫線の座標値を検出する。罫線の位置座標は、抽出された矩形の座標から得ることができる。なお、特殊な例として、副走査方向に細長い矩形の位置が画像の上端や下端に接している場合は、その矩形がノイズである可能性を考慮して、罫線とはみなさないものとする。また、左右のページそれぞれで細長い矩形が抽出された場合(例えば、左上と右上、左下と右下)、画像によっては、綴じ部をまたがる形で左右ページの矩形が統合されることがある。すると、水平方向画像全体に細長い矩形が抽出されることから、抽出された矩形にそのような特徴が見られた場合は、綴じ部位置を境にその矩形を分割する。
続くステップS43においては、スキャン画像からの文字行の抽出処理を実行する。ステップS43におけるスキャン画像からの文字行の抽出処理について説明する。本実施の形態においては、まず、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別を行う。
スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別手法について説明する。ここで、図22は図8に示した画像の副走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図22中の横軸は、副走査方向(左右方向)の黒画素(スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素)の主走査方向上での位置を示し、図22中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。また、図23は図8に示した画像の主走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図23中の横軸は、主走査方向(上下方向)の黒画素(スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素)の副走査方向上での位置を示し、図23中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。画像中の文字が横書きの図8に示したようなスキャン画像の場合、図22に示すような副走査方向のヒストグラムは激しく変化するが、図23に示すような主走査方向のヒストグラムの変化は少ない。また、特に図示しないが、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行である場合には、主走査方向のヒストグラムは激しく変化するが、副走査方向のヒストグラムの変化は少ない。
そして、下記に示す式(3)により、
同様に、下記に示す式(4)により、
そして、下記に示す式(5)により、
以上のようにして横書き文字行と判別された場合、横書き文字行候補を検出する。従来方式では、文字単位の外接矩形を抽出して横書き文字行候補を検出するようにしていたが、矩形を抽出する際に隣接する文字同士が接触して複数の文字が一つの矩形となる問題点があった。そこで、本実施の形態では、ランの長さに制限を設けて文字の縦成分のみの矩形を抽出することで不適切なランを排除し、隣接する文字が接触しないようにする。ここで、縦成分とは文字の垂直方向の成分のことである。このように文字の縦成分のみの矩形を抽出する理由は、アルファベット(a〜z)文字のアスペクト比は一定ではないが、文字に含まれる垂直方向の成分のピッチが一定に近いためである。
次に、抽出した横書き文字行の中から歪み補正に最適な横書き文字行を選択する。複数の横書き文字行が検出される場合、どの横書き文字行を用いて歪み補正するかを選択する必要がある。最適な横書き文字行の選択基準の一例としては、前述した最適な罫線の選択基準と基本的に同様であって、補正に利用する横書き文字行を以下の優先順位で決定する。
1.綴じ部付近まで食い込んでいる横書き文字行
例えば、図28に示す画像の右下の場合、綴じ部付近まで食い込んでいる横書き文字行が補正に利用される。
2.長さが長い方の横書き文字行
例えば、図28に示す画像の右上の場合、双方の横書き文字行は綴じ部付近まで食い込んでいるため、長さが長い方の横書き文字行が補正に利用される。
3.位置が外側の横書き文字行
例えば、図28に示す画像の左下の場合、双方の横書き文字行は綴じ部付近まで食い込んでいて、なおかつ、長さがほぼ同じため、画像の外側に位置する横書き文字行が補正に利用される。
最適な横書き文字行が選択された場合には、横書き文字行の(主走査方向の)座標値を決定する。横書き文字行の(主走査方向の)座標値は、横書き文字行内の各縦成分矩形主走査方向の中心点を連結し、直線部分と曲線部分とを近似して抽出することにより横書き文字行の(主走査方向の)座標値を決定することになる。より詳細には、図28に示すDは綴じ部境界線であり、BDの間は多項式近似曲線で(主走査方向の)座標値を推定し、一番左端のAとBとの間は近似直線の値で(主走査方向の)座標値を推定する。
次に、各縦書き文字行から横書き文字行を抽出する。
1.y座標の正方向(図33中、上方へ向かう方向)に関して、着目行Hの先頭位置から一定範囲内b1(例えば平均文字行幅の1/2)に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
2.y座標の負方向(図33中、下方へ向かう方向)に関して、着目行Hの先頭位置から見てx座標の正方向(綴じ部境界線へ向かう方向)に対して予め定めた一定角度(ここでは、角度を直線の傾き(b2/a1)で表している)の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
すなわち、着目行Hの次の縦書き文字行Iの先頭は上記の範囲外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Jの先頭は範囲内に存在するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Jを新たな着目行として同様の処理を続ける。
1.y座標の負方向(図34中、下方へ向かう方向)に関して、着目行Lの先頭位置から見てx座標の正方向(綴じ部境界線へ向かう方向)に対して予め定めた一定角度(ここでは、角度を直線の傾き(b3/a2)で表しているが、歪みを生じている部分では基本的にページの内側へ文字行の先頭が食い込んでいくのを考慮して、b2/a1<b3/a2とする)の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
2.着目行Lの先頭位置と抽出する縦書き文字行の先頭位置を結ぶ直線の傾き(b4/a2)が、着目行Lの先頭位置と直前の抽出行Kの先頭位置を結ぶ直線の傾き(b5/a3)から一定値αを引いた値よりも大きい。すなわち、“b4/a2>b5/a3−α”を満足すること(基本的には、“b4/a2>b5/a3”で良いが、誤差を考慮して一定値αを導入する。一定値αは予め定めた値である)
すなわち、着目行Lの次の縦書き文字行Mの先頭はこの条件外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Nの先頭は条件を満足するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Nを新たな着目行として同様の処理を続ける。
ページ外形>罫線>文字行
とされている。このような選択優先順位にしたのは、文字行はページ外形や罫線に比べて抽出精度が低く、また、画像の外側にあるページ外形を利用する方が精度の高い歪み補正率を得ることができるためである。ただし、本実施の形態においては、ページ外形は一般に左右ページにまたがるが、罫線や文字行は両ページにあるとは限らないので、スキャン画像の上辺または下辺からの基準線選択の優先順位は、下記に示すようになる。
2.左右両ページともに「罫線」
3.一方のページが「罫線」、他方のページが「文字行」
4.左右両ページともに「文字行」
5.一方のページのみに「罫線」、他方のページには「手がかりなし」
6.一方のページのみに「文字行」、他方のページには「手がかりなし」
ここで、「手がかりなし」とは、ページ外形、罫線、文字行のいずれも抽出できなかった場合を言う。
ここでは、スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合について説明する。図38に示すように、スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合は、いずれを基準線、参照線にしても構わない。なお、本実施の形態においては、基準線として選択した「ページ外形」、「罫線」、「文字行」は、下辺に位置させるものとする。この場合においては、基準線と仮想ページ外形とは一致していることから、仮想ページ外形算出処理(ステップS53)においては特に処理を実行しなくても良い。
h0/h
として表すことができる。即ち、歪み補正率とは、主走査方向に画像を伸長して補正する際に、基準線と参照線との間の距離を副走査方向の全ての位置xにおいて等しくなるように、各xに関して算出した値である。
ここでは、スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺ではページ外形が途中で切れているが「罫線」と「文字行」とが存在する場合について説明する。図40に示すように、スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合は、「ページ外形」を基準線として下辺に位置させ、「文字行」と「罫線」とを参照線とする(図40に示す例では、左ページが「文字行」、右ページが「罫線」である)。この場合においても、基準線と仮想ページ外形とは一致していることから、仮想ページ外形算出処理(ステップS53)においては特に処理を実行しなくても良い。
h0/h
として表すことができる。
ここでは、スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合について説明する。スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合は、図42に示すように、左右両ページに「罫線」が存在する側を下辺に位置させ、その2本の「罫線」を基準線とし、他方の辺に位置する「文字行」と「罫線」とを参照線とする(図42に示す例では、左ページが「文字行」、右ページが「罫線」である)。ところで、このように、基準線が「ページ外形」ではない場合は、基準線をそのまま仮想ページ外形と見なしてはならない。なぜなら、両者を一致させた場合、後の主走査方向歪み補正処理において仮想ページ外形(基準線)を最下辺に画素シフトする際、基準線より下方の画像情報が全て欠落してしまうからである。
a/b=a0/b0
であることから、「罫線」LD上の位置xから仮想ページ外形VEまでの距離aを算出することができる。したがって、「罫線」LD上の位置から仮想ページ外形VEまでの距離を副走査方向の全ての位置xにおいて算出することにより、仮想ページ外形VEを求めることができる。このような処理は、左右ページについてそれぞれ独立に行われる。
h0/h
として表すことができる。
ここでは、スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合について説明する。スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合(他方のページは「手がかりなし」)は、図44に示すように、「罫線」と「文字行」とが存在する側を下辺に位置させ、それらの「罫線」と「文字行」とを基準線とし、他方の辺に位置する「罫線」とスキャン画像を副走査方向に貫く中心線Cとを参照線とする(図44に示す例では、左ページが「罫線」、右ページが「手がかりなし」である)。なお、中心線Cは、スキャン画像の主走査方向の中心を副走査方向に横切る線であり、書籍原稿40の中心線ではない。
a/b=a0/b0
であることから、「罫線」LD上の位置xから仮想ページ外形VEまでの距離aを算出することができる。したがって、「罫線」LD上の位置から仮想ページ外形VEまでの距離を副走査方向の全ての位置xにおいて算出することにより、仮想ページ外形VEを求めることができる。このような処理は、左右ページについてそれぞれ独立に行われる。なお、右ページのように上辺に「罫線」が存在する場合については、中心線Cに代えて、前述したように上辺の「罫線」を用いる。
h0/h
として表すことができる。
ここでは、スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合について説明する。スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し(他方のページは「手がかりなし」)、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合(一方のページは「手がかりなし」)は、図46に示すように、「罫線」が存在する側を下辺に位置させ、その「罫線」を基準線とし、「罫線」が存在しない方のページ(「文字行」が存在する方のページ)については、文字行Lを中心線Cを挟んで線対称の位置に移動させた曲線SLを基準線とする。参照線については、「罫線」が存在するページは中心線Cを、「文字行」が存在するページはその「文字行」を、それぞれ参照線とする。
1.図49に示すように、今注目している縦成分矩形A1の中心座標を(X0,Y0)とし、副走査方向に隣接する縦成分矩形A2の中心座標を(X1,Y1)とする。
2.副走査方向での縦成分矩形の中心座標間の距離W(W=X1−X0)を求める。
3.単語間の距離を対象とすると、距離Wの値が大きくなり不安定になってしまう。そこで、距離Wがある一定値以上のものは排除する。
4.縦成分矩形の中心座標間の中点C(C=W/2)を求め、距離Wの中点Cが属する短冊領域Zを求める(図49の例では、中点Cは短冊領域Z1に属する)。
5.各短冊領域Z内の縦成分矩形A間の距離Wの平均値を求める。
(基準矩形間距離)/(各短冊領域の矩形間距離の平均)
の値を、当該短冊領域の副走査方向変倍率とする。なお、全短冊領域の矩形間距離の平均の最大値を基準矩形間距離とすることが好ましい。
37 記憶媒体
40 書籍原稿
41 ページ綴じ部
Claims (17)
- 画像読取手段の主走査方向に対してページ綴じ部がほぼ平行となるようにスキャン面の上もしくは下に接触した書籍原稿画像を前記画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを当該スキャン画像内の文字行の形状を基に補正する画像歪み補正装置において、
前記スキャン画像から主走査方向に予め定めた第1閾値以上かつ予め定めた第2閾値以下の数の黒画素が連結する黒画素ランのみを抽出する手段と、
抽出した黒画素ランを基に縦成分のみの矩形を縦成分矩形として抽出する手段と、
抽出した縦成分矩形間の主走査方向および副走査方向の距離を基に文字行を抽出する手段と、
抽出した各文字行内にて隣接する縦成分矩形の中心座標間の副走査方向の距離を矩形間距離として検出する手段と、
前記スキャン画像を主走査方向に平行な方向を長辺とする短冊状の複数の領域に分割し、各短冊領域内での矩形間距離の平均を基に非歪み領域と歪み領域で矩形間距離が同じになるような前記スキャン画像の短冊領域毎の副走査方向変倍率を算出する手段と、
を備えることを特徴とする画像歪み補正装置。 - 抽出した縦成分矩形の主走査方向の長さが予め定めた閾値以上の場合、当該縦成分矩形の長さを当該閾値の長さに縮める、
ことを特徴とする請求項1記載の画像歪み補正装置。 - 各短冊領域内にて矩形間距離の平均を求めるに際し、隣接する縦成分矩形の中心座標の副走査方向の中点が当該短冊領域に属するような縦成分矩形の組み合わせに対応する矩形間距離のみを対象として算出する、
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像歪み補正装置。 - 矩形間距離が予め定めた閾値より大きい場合はこれを予め除外した後、矩形間距離の平均を求める、
ことを特徴とする請求項3記載の画像歪み補正装置。 - 短冊領域の位置の変化に対する矩形間距離の平均の変化にフィルタリング処理を施して、短冊領域の位置の変化に対する矩形間距離の平均の変化がなだらかになるようにする、
ことを特徴とする請求項4記載の画像歪み補正装置。 - ある基準となる短冊領域を定め、その基準短冊領域の矩形間距離の平均を原稿画像全体の基準矩形間距離とし、(基準矩形間距離)/(各短冊領域の矩形間距離の平均)の値を、当該短冊領域の副走査方向変倍率とする、
ことを特徴とする請求項4または5記載の画像歪み補正装置。 - 全短冊領域の矩形間距離の平均の最大値を基準矩形間距離とする、
ことを特徴とする請求項6記載の画像歪み補正装置。 - 各短冊領域の境界部で副走査方向変倍率が連続的に変化するように副走査方向変倍率を補正する、
ことを特徴とする請求項7記載の画像歪み補正装置。 - 画像読取手段の主走査方向に対してページ綴じ部がほぼ平行となるようにスキャン面の上もしくは下に接触した書籍原稿画像を前記画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを当該スキャン画像内の文字行の形状を基に補正する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、
前記スキャン画像から主走査方向に予め定めた第1閾値以上かつ予め定めた第2閾値以下の数の黒画素が連結する黒画素ランのみを抽出する機能と、
抽出した黒画素ランを基に縦成分のみの矩形を縦成分矩形として抽出する機能と、
抽出した縦成分矩形間の主走査方向および副走査方向の距離を基に文字行を抽出する機能と、
抽出した各文字行内にて隣接する縦成分矩形の中心座標間の副走査方向の距離を矩形間距離として検出する機能と、
前記スキャン画像を主走査方向に平行な方向を長辺とする短冊状の複数の領域に分割し、各短冊領域内での矩形間距離の平均を基に非歪み領域と歪み領域で矩形間距離が同じになるような前記スキャン画像の短冊領域毎の副走査方向変倍率を算出する機能と、
を実行させることを特徴とするプログラム。 - 抽出した縦成分矩形の主走査方向の長さが予め定めた閾値以上の場合、当該縦成分矩形の長さを当該閾値の長さに縮める、
ことを特徴とする請求項9記載のプログラム。 - 各短冊領域内にて矩形間距離の平均を求めるに際し、隣接する縦成分矩形の中心座標の副走査方向の中点が当該短冊領域に属するような縦成分矩形の組み合わせに対応する矩形間距離のみを対象として算出する、
ことを特徴とする請求項9または10記載のプログラム。 - 矩形間距離が予め定めた閾値より大きい場合はこれを予め除外した後、矩形間距離の平均を求める、
ことを特徴とする請求項11記載のプログラム。 - 短冊領域の位置の変化に対する矩形間距離の平均の変化にフィルタリング処理を施して、短冊領域の位置の変化に対する矩形間距離の平均の変化がなだらかになるようにする、
ことを特徴とする請求項12記載のプログラム。 - ある基準となる短冊領域を定め、その基準短冊領域の矩形間距離の平均を原稿画像全体の基準矩形間距離とし、(基準矩形間距離)/(各短冊領域の矩形間距離の平均)の値を、当該短冊領域の副走査方向変倍率とする、
ことを特徴とする請求項12または13記載のプログラム。 - 全短冊領域の矩形間距離の平均の最大値を基準矩形間距離とする、
ことを特徴とする請求項14記載のプログラム。 - 各短冊領域の境界部で副走査方向変倍率が連続的に変化するように副走査方向変倍率を補正する、
ことを特徴とする請求項15記載のプログラム。 - 請求項9ないし16のいずれか一記載のプログラムを記憶することを特徴とする記憶媒体。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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