JP6262176B2

JP6262176B2 - 文書画像における縦線および横線の検出および削除

Info

Publication number: JP6262176B2
Application number: JP2015148126A
Authority: JP
Inventors: ファーンガーン
Original assignee: コニカミノルタラボラトリーユー．エス．エー．，インコーポレイテッド
Priority date: 2014-09-30
Filing date: 2015-07-27
Publication date: 2018-01-17
Anticipated expiration: 2035-07-27
Also published as: US9495343B2; EP3002712A2; US20160092417A1; CN105469027A; EP3002712A3; CN105469027B; JP2016071855A

Description

本発明は、文書画像の処理、特に文書画像における横線および縦線の検出および削除のための方法に関する。

文書画像とは一般的に、かなりの量のテキストを含む複数ページの文書を表すデジタル画像のことを言う。文書画像は、しばしば線を含み、たとえば表を構成する直線、テキストにおける下線などのように、特に縦線および横線を含む。一般的に、光学文字認識（ＯＣＲ）や文書認証などの文書画像解析の焦点は、文字（文字およびその他の記号）であり、線を削除することがしばしば要求される。これらの線は、通常は一方向に長く、はっきりと削除されない場合には、後続する連結成分解析においてエラーや誤りが発生しかねない。これまでにも、たとえばハフ変換（Ｈｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ランレングス符号化（ｒｕｎｌｅｎｇｔｈｃｏｄｉｎｇ）、モルフォロジー解析（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙａｎａｌｙｓｉｓ）などの、線の検出および削除に関する様々な方法が提案されてきた。しかしながら、実際の文書に対してこれらの方法を適用すると、画質や、画像がどのくらい適切に二値化されているかということによって、しばしば影響される。たとえば、不適切な二値化閾値は、モルフォロジーに基づく線の検出を失敗させる原因となりうる。

本発明は、関連する技術の制限および不利益に起因する一つ以上の問題を十分に解決する、線の検出および削除方法ならびに関連する装置を対象とする。

本発明の目的は、様々な画質の文書画像における横線および縦線を検出できる、線の検出および削除方法を提供することである。

本発明の追加の特徴および利点は以下の説明に記載され、ある程度は説明から明らかであり、または本発明の実施により知ることができる。本発明の目的および他の利点は、それについて記載された明細書、特許請求の範囲および添付の図面において特に示された構造によって実現および達成される。

これらの目的および／または他の目的を達成するために、具体的および広く記述されているように、本発明は、グレースケール文書画像における縦線および横線の検出および削除のための方法であって、複数の異なる二値化条件を用いて、前記グレースケール文書画像から複数の第１の二値画像を生成するステップと、前記複数の第１の二値画像に対応する複数のバウンディングボックスセットを生成するために、前記複数の第１の二値画像の各々において横線および縦線を個別に検出するステップと、ここで、各バウンディングボックスセットは、検出された縦線または横線をそれぞれ示す複数のバウンディングボックスを含み、前記複数のバウンディングボックスセットを、前記グレースケール文書画像において検出された縦線および横線を示す一つの統合バウンディングボックスセットとして統合するステップと、前記グレースケール文書画像から第２の二値画像を生成するステップと、前記検出された線を示す前記統合バウンディングボックスセットを用いて、前記第２の二値画像から横線および縦線を削除するために、前記第２の二値画像を処理するステップと、を含む。

上記の方法において、第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、前記第１の二値画像の各画素に関連する線幅を取得するステップ（ａ）と、ここで、対象の画素に関連する前記線幅は、前記画素を含んで連続する前景画素の横方向および縦方向のランレングスのうち、より小さい方のランレングスとして定義され、縦線を構成要素として用いて、前記第１の二値画像に対してオープニング処理を実行するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ｂ）によって生成された前記第１の二値画像から連結成分を抽出するステップ（ｃ）と、各連結成分における画素の各縦方向の列について、前記列における全ての画素に関連する前記線幅の平均値に対する前記列の高さの比率を計算し、前記比率が所定の閾値よりも小さい場合に、前記第１の二値画像から前記画素の列を削除するステップ（ｄ）と、縦方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記第１の二値画像を縦方向に射影し、前記縦方向射影ヒストグラムの全ての非ゼロ部分の横方向の境界を、前記検出された縦線の左右の境界として取得するステップ（ｅ）と、前記縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、第１の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記第１の二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影し、かつ第２の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｂ）より前の前記第１の二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影するステップ（ｆ）と、前記第１の横方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、前記第２の横方向射影ヒストグラムの対応する非ゼロ部分を特定し、上下の境界を、前記検出された縦線の前記上下の境界として取得するステップ（ｇ）と、を含む。

他の態様において、本発明は、文書画像に基づく二値画像における縦線の検出および削除のための方法であって、前記二値画像の各画素に関連する線幅を取得するステップ（ａ）と、ここで、対象の画素に関連する前記線幅は、前記画素を含んで連続する前景画素の横方向および縦方向のランレングスのうち、より小さい方のランレングスとして定義され、縦線を構成要素として用いて、前記二値画像に対してオープニング処理を実行するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ｂ）によって生成された前記二値画像から連結成分を抽出するステップ（ｃ）と、各連結成分における画素の各列について、前記列における全ての画素の前記線幅の平均値に対する前記列の高さの比率を計算し、前記比率が所定の閾値よりも小さい場合に、前記二値画像から前記画素の列を削除するステップ（ｄ）と、縦方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記二値画像を縦方向に射影し、前記縦方向射影ヒストグラムの全ての非ゼロ部分の横方向の境界を、前記検出された縦線の左右の境界として取得するステップ（ｅ）と、前記縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、第１の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影し、かつ第２の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｂ）より前の前記二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影するステップ（ｆ）と、前記第１の横方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、前記第２の横方向射影ヒストグラムの対応する非ゼロ部分を特定し、上下の境界を、前記検出された縦線の前記上下の境界として取得するステップ（ｇ）と、前記検出された縦線の前記左右の境界および前記上下の境界を用いて、前記二値画像から縦線を削除するために、前記二値画像を処理するステップ（ｈ）と、を含む。

他の態様において、本発明は、情報処理装置を制御するために、コンピュータープログラムおよびコンピュータープログラムを内部に格納したコンピューターが使用可能な非一時的媒体（たとえば、メモリーまたは記憶装置）を提供し、コンピュータープログラムは、情報処理装置に上記の方法を実行させるために構成される。

前述の概要および以下の詳述は、いずれも典型例および説明を示すものであり、特許請求の範囲に記載された発明の仔細な説明を提供することを目的としている。

本発明の実施形態に係る文書画像の縦線および横線の検出および削除方法を説明する概略図である。図１の方法による線の検出処理を説明する概略図である。図１の方法による線の検出処理を説明する概略図である。本発明の実施形態に係る方法が実装される情報処理装置の構成を示す概略図である。

本発明の実施形態は、複数の二値化閾値に基づいて、入力するグレースケール文書画像から複数の二値画像を生成し、同一の手順を個別に用いてこれらの複数の二値画像の各々から横線および縦線を検出し、検出結果を統合する、文書画像のための縦線および横線の検出方法を提供する。各二値画像に対する線の検出処理は、線幅解析を適用する。

この線の検出処理は、非常に効果的である。一般的に、線の検出結果は、グレースケール画像がどのように二値化されるかによって影響を受ける。二値画像が明るすぎると、二値画像における細い線は消えてしまい、検出されないことがある。二値画像が暗すぎると、線が太くなりすぎること、および／または近接した線やその他の画像の構成要素と統合されてしまうことにより、線ではないと判断されることがある。適切な二値化閾値を設定して、入力画像を正しく判断することは、多くの場合難しい。そこで、ここで説明される複数の二値化という技術を用いて、複数の二値画像からの線の検出結果を統合することによって、様々な画質の文書画像における縦線および横線が効果的に検出される。

横線および縦線の検出および削除方法は、図１〜２Ｂを参照して説明される。入力文書画像はグレースケール画像であって、各画素は、たとえば０から２５５のマルチビットの画素値を有する。元の画像（たとえば、スキャナーによって生成された画像）がカラー画像である場合は、初めにグレースケール画像に変換されるか、または、各カラーチャンネルがグレースケール画像として扱われる。

図１に示すように、初めに、歪み補正、ノイズ除去、ダウンサンプリングなどを含む前処理が、グレースケールの入力画像に対して任意で適用される（ステップＳ１１）。便宜上、前処理がなされたグレースケール画像についても、入力グレースケール画像と呼ぶ。

複数の二値画像（１ビット画像）を取得するために、入力グレースケール画像は複数回二値化され、各回の二値化は、広範囲にわたり異なる二値化閾値を用いる（ステップＳ１２）。二値化閾値は１から２５４までの任意の値である。比較的明るい入力グレースケール画像に対しては、比較的低めの閾値が使用され、一方で、通常の暗さの入力グレースケール画像に対しては、比較的高めの閾値が要求される。任意の望ましい数の二値画像が使用される。一般的なアプリケーションにおいては、満足できる結果を得るために、３つの異なる二値画像があれば十分である。異なる二値化閾値を使用することに代えて、二値化アルゴリズムが他の二値化パラメータを使用する場合には他の二値化パラメータを調整することによって、または異なる二値化アルゴリズムを適用することによって、複数の二値画像が生成されてもよい。

線の検出処理は、二値画像の各々に対して個別に適用され（ステップＳ１３の処理）、全ての二値画像からの結果、すなわち検出された線の結果は、最終的な線の検出結果を出すために一つに統合される（ステップＳ１４）。

本開示において、背景は画素値０の白であると仮定され、前景（テキスト、図など）は画素値１の黒であると仮定される。黒対白、およびテキスト対背景についての画素値の定義は、選択可能な事項であり、ここで説明される実装は、異なる画素値の定義に適応させるために容易に修正されうることに留意されたい。

各二値画像に適用されるステップＳ１３の線の検出処理は、図２Ａおよび図２Ｂを参照し、以下で説明される。

まず、二値画像の各画素に関連する線幅を取得するために、線幅解析が実行される（ステップＳ２１）。ここで、対象の画素に関連する線幅は、当該対象の画素を含み、横および縦方向において連続する黒画素のランレングスのうち、より小さい方のランレングスとして定義される。白画素（背景）の線幅は、ゼロである。黒画素が線または文字線の一部である場合、線幅は、文書における線または文字線の一般的な幅と同じオーダーになる傾向がある。黒画素が図の要素の一部である場合、その線幅は、かなり大きな値となる傾向がある。線幅は、以降の線の検出処理の様々なステップにおいて使用される。

縦線を構成要素として用いて、二値の入力画像に対してオープニング処理が実行される（ステップＳ２２）。オープニングは、収縮の後に膨張を伴い、同じ構成要素を使用するモルフォロジー演算である。オープニング処理は、構成要素を内部にはめ込むことが可能な二値画像の、画像要素を抽出するものと考えられる。好ましくは、ステップＳ２２において、構成要素は比較的短い縦線である。一実施形態では、構成要素は画素長２５かつ画素幅１である。１０から１００画素のような、他の長さが使用されてもよい。結果的に生じた二値画像を、便宜上、フィルター画像と呼ぶ。

次に、フィルター画像の連結成分が抽出され、ある連結成分またはその一部を削除するために、平均の線幅および列の高さに基づいて、一度に一列ずつ、解析が実行される（ステップＳ２３）。本ステップにおいて、各連結成分に対して、その内部に含まれる画素幅１を有する画素の縦列全てが、列挙される。各画素列に沿って、列に沿う画素の線幅がステップＳ２１の結果から読み出され、各列の線幅の平均値が計算される。この線幅の平均値に対する列の高さの比率が、所定の閾値よりも大きい場合、画素列は実線の一部として保持される。そうでない場合には、画素列は実線の一部でないと見なされ、削除される。一例では、所定の閾値は２０であるが、１０と３０の間のような他の適切な値が使用されてもよい。本ステップにおいて、各画素列は個別に処理されるが、実際に連結成分全体が縦線ではなかった場合には、結果として連結成分全体が削除される。結果的に生じた画像を、便宜上、縦線画像と呼ぶ。

さらに、縦線の横方向位置が決定される（ステップＳ２４）。これを達成するため、ステップＳ２３からの縦線画像は縦方向に射影され、射影ヒストグラム（縦方向射影ヒストグラムと呼ぶ）が取得される。縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分（ゼロでない各部分）は、縦線（または統合された複数の縦線）に一致する。このヒストグラムを解析することによって、横方向位置および縦線の幅が取得される（ステップＳ２４）。

以下の一連のステップは、各縦線の上下の境界を決定する（ステップＳ２５１からＳ２５３、まとめてステップＳ２５）。縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分について、縦方向射影ヒストグラムの非ゼロ部分に対応する横方向位置における画像の縦方向スライスである、対応する縦線画像の縦方向スライスが、この画像スライスについてのヒストグラム（第１の横方向射影ヒストグラムと呼ぶ）を生成するために、横方向に射影される（ステップＳ２５１）。一方、元の二値画像（すなわち、オープニング処理前の二値画像）の同じ部分のスライスも、もう一つのヒストグラム（第２の横方向射影ヒストグラムと呼ぶ）を生成するために、横方向に射影される（ステップＳ２５２）。第２の横方向射影ヒストグラムは、縦方向位置において、第１の横方向射影ヒストグラムの非ゼロ部分に対応する非ゼロ部分を有し、同様に、縦線ではない元の二値画像の他の成分に対応する他の非ゼロ部分も有する（と考えられる）。このように、第１の横方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、第２の横方向射影ヒストグラムの対応する非ゼロ部分が特定され、その上下の境界は、該当する位置において検出された縦線の上下の境界として取得される（ステップＳ２５３）。

ステップＳ２５１からＳ２５３は、縦方向射影ヒストグラムの全ての非ゼロ部分に対して実行される。結果として、二値画像の全ての縦線が特定され、それらの４つの境界線が取得される。

これが、対象の二値画像に対する縦線の検出の結論である。結果として、各縦線のバウンディングボックスが取得される。

二値画像における横線は、適切な修正、すなわち、各ステップにおいて、縦および横（上／下および左／右、縦列および横行も含む）を入れ替えることによる修正を行った、ステップＳ２２からＳ２５３と同様のステップを用いて検出されうる。ステップＳ２１で計算された線幅は横線の検出においても使用されうるため、ステップＳ２１を繰り返す必要はない。

縦線および横線の検出ステップが、複数の二値画像の全てに対して実行された後、全ての二値画像から検出された線（バウンディングボックス）が比較され、縦線および横線の検出処理の出力を構成するバウンディングボックスセットに統合される（図１のステップＳ１４）。統合する際、一つの二値画像からのバウンディングボックスが、完全に他の二値画像からのバウンディングボックスの内部に位置する場合、前者のバウンディングボックスは削除され、二つの異なる二値画像からの二つのバウンディングボックスが十分に重なる場合、すなわち、一つのバウンディングボックスの少なくとも５０％がもう一つに重なる場合、二つのバウンディングボックスは、両方を結合する新しいバウンディングボックスによって置き換えられる。

再び図１を参照して、入力グレースケール画像がステップＳ１１においてダウンサンプリングされていた場合には、検出された線のバウンディングボックスは、入力グレースケール画像の元のサイズに戻される（ステップＳ１５）。線の検出結果を用いて、長い縦線および横線が削除された綺麗な二値画像が生成される（ステップＳ１６）。削除の処理においては、線幅に対する高さの比率が大きい全ての縦線は削除される。横線の削除については、下線と交差するテキストの線を保持しながら、下線を含む横線を削除するために、本方法が設計されるべきである。たとえば、「ＨｏｒｉｚｏｎｔａｌａｎｄＶｅｒｔｉｃａｌＬｉｎｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲｅｍｏｖａｌｆｏｒＤｏｃｕｍｅｎｔＩｍａｇｅｓ」という名称の共有の特許出願（米国特許出願１４／５０２，８２０に基づく日本特許出願）において記載される線の削除方法が使用されてもよい。

ここで説明される横線および縦線の検出および削除方法は、たとえば図４に示すコンピューター１２０のような、情報処理システムに実装されうる。コンピューター１２０は、プロセッサー１２１、記憶装置（ハードディスクドライブなど）１２２および内部メモリー（ＲＡＭなど）１２３を含む。記憶装置１２２は、本方法を実行するためにＲＡＭ１２３に読み出され、プロセッサー１２１によって実行されるソフトウェアプログラムを格納する。

一態様において、本発明は、情報処理システムによって実行される方法である。他の態様において、本発明は、本方法を実行する目的で情報処理装置を制御するための、コンピュータープログラムおよびコンピュータープログラムを内部に格納したコンピューターが使用可能な非一時的媒体である。さらに他の態様において、本発明は、情報処理システムにおいて具体化されている。

本発明の思想または範囲から逸脱することなく、本発明に係る横線および縦線の検出および削除方法と、本発明に関連する装置とにおける様々な修正および変更が可能であることは、当業者にとって明らかである。このように、本発明は、添付された特許請求の範囲およびそれらの同等物に記載の範囲で行われる修正および変更も含む。

Claims

グレースケール文書画像における縦線および横線の検出および削除のための方法であって、
複数の異なる二値化条件を用いて、前記グレースケール文書画像から複数の第１の二値画像を生成するステップと、
前記複数の第１の二値画像に対応する複数のバウンディングボックスセットを生成するために、前記複数の第１の二値画像の各々において横線および縦線を個別に検出するステップと、ここで、各バウンディングボックスセットは、検出された縦線または横線をそれぞれ示す複数のバウンディングボックスを含み、
前記複数のバウンディングボックスセットを、前記グレースケール文書画像において検出された縦線および横線を示す一つの統合バウンディングボックスセットとして統合するステップと、
前記グレースケール文書画像から第２の二値画像を生成するステップと、
前記検出された線を示す前記統合バウンディングボックスセットを用いて、前記第２の二値画像から横線および縦線を削除するために、前記第２の二値画像を処理するステップと、
を含む方法。
前記複数の二値化条件は、複数の異なる二値化閾値である請求項１に記載の方法。
前記複数の第１の二値画像を生成するステップより前に、前記グレースケール文書画像の歪み補正、ノイズ除去およびダウンサンプリングを行うステップと、
前記統合するステップの後に、前記統合バウンディングボックスセットのサイズを拡大するステップと、
をさらに含む請求項１または請求項２に記載の方法。
第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、
前記第１の二値画像の各画素に関連する線幅を取得するステップ（ａ）と、ここで、対象の画素に関連する前記線幅は、前記画素を含んで連続する前景画素の横方向および縦方向のランレングスのうち、より小さい方のランレングスとして定義され、
縦線を構成要素として用いて、前記第１の二値画像に対してオープニング処理を実行するステップ（ｂ）と、
前記ステップ（ｂ）によって生成された前記第１の二値画像から連結成分を抽出するステップ（ｃ）と、
各連結成分における画素の各縦方向の列について、前記列における全ての画素に関連する前記線幅の平均値に対する前記列の高さの比率を計算し、前記比率が所定の閾値よりも小さい場合に、前記第１の二値画像から前記画素の列を削除するステップ（ｄ）と、
を含む請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、
前記ステップ（ｄ）の後に、
縦方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記第１の二値画像を縦方向に射影し、前記縦方向射影ヒストグラムの全ての非ゼロ部分の横方向の境界を、前記検出された縦線の左右の境界として取得するステップ（ｅ）をさらに含む請求項４に記載の方法。
第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、
前記ステップ（ｅ）の後に、
前記縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、第１の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記第１の二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影し、かつ第２の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｂ）より前の前記第１の二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影するステップ（ｆ）と、
前記第１の横方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、前記第２の横方向射影ヒストグラムの対応する非ゼロ部分を特定し、上下の境界を、前記検出された縦線の前記上下の境界として取得するステップ（ｇ）と、
をさらに含む請求項５に記載の方法。
文書画像に基づく二値画像における縦線の検出および削除のための方法であって、
前記二値画像の各画素に関連する線幅を取得するステップ（ａ）と、ここで、対象の画素に関連する前記線幅は、前記画素を含んで連続する前景画素の横方向および縦方向のランレングスのうち、より小さい方のランレングスとして定義され、
縦線を構成要素として用いて、前記二値画像に対してオープニング処理を実行するステップ（ｂ）と、
前記ステップ（ｂ）によって生成された前記二値画像から連結成分を抽出するステップ（ｃ）と、
各連結成分における画素の各列について、前記列における全ての画素の前記線幅の平均値に対する前記列の高さの比率を計算し、前記比率が所定の閾値よりも小さい場合に、前記二値画像から前記画素の列を削除するステップ（ｄ）と、
縦方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記二値画像を縦方向に射影し、前記縦方向射影ヒストグラムの全ての非ゼロ部分の横方向の境界を、前記検出された縦線の左右の境界として取得するステップ（ｅ）と、
前記縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、第１の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影し、かつ第２の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｂ）より前の前記二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影するステップ（ｆ）と、
前記第１の横方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、前記第２の横方向射影ヒストグラムの対応する非ゼロ部分を特定し、上下の境界を、前記検出された縦線の前記上下の境界として取得するステップ（ｇ）と、
前記検出された縦線の前記左右の境界および前記上下の境界を用いて、前記二値画像から縦線を削除するために、前記二値画像を処理するステップ（ｈ）と、
を含む方法。
情報処理装置を制御するためのコンピュータープログラムであって、当該コンピュータープログラムは、グレースケール文書画像における縦線および横線の検出および削除のための処理を前記情報処理装置に実行させるために構成され、
複数の異なる二値化条件を用いて、前記グレースケール文書画像から複数の第１の二値画像を生成するステップと、
前記複数の第１の二値画像に対応する複数のバウンディングボックスセットを生成するために、前記複数の第１の二値画像の各々において横線および縦線を個別に検出するステップと、ここで、各バウンディングボックスセットは、検出された縦線または横線をそれぞれ示す複数のバウンディングボックスを含み、
前記複数のバウンディングボックスセットを、前記グレースケール文書画像において検出された縦線および横線を示す一つの統合バウンディングボックスセットとして統合するステップと、
前記グレースケール文書画像から第２の二値画像を生成するステップと、
前記検出された線を示す前記統合バウンディングボックスセットを用いて、前記第２の二値画像から横線および縦線を削除するために、前記第２の二値画像を処理するステップと、
を含むコンピュータープログラム。
前記複数の二値化条件は、複数の異なる二値化閾値である請求項８に記載のコンピュータープログラム。
前記複数の第１の二値画像を生成するステップより前に、前記グレースケール文書画像の歪み補正、ノイズ除去およびダウンサンプリングを行うステップと、
前記統合するステップの後に、前記統合バウンディングボックスセットのサイズを拡大するステップと、
をさらに含む請求項８または請求項９に記載のコンピュータープログラム。
第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、
前記第１の二値画像の各画素に関連する線幅を取得するステップ（ａ）と、ここで、対象の画素に関連する前記線幅は、前記画素を含んで連続する前景画素の横方向および縦方向のランレングスのうち、より小さい方のランレングスとして定義され、
縦線を構成要素として用いて、前記第１の二値画像に対してオープニング処理を実行するステップ（ｂ）と、
前記ステップ（ｂ）によって生成された前記第１の二値画像から連結成分を抽出するステップ（ｃ）と、
各連結成分における画素の各縦方向の列について、前記列における全ての画素に関連する前記線幅の平均値に対する前記列の高さの比率を計算し、前記比率が所定の閾値よりも小さい場合に、前記第１の二値画像から前記画素の列を削除するステップ（ｄ）と、
を含む請求項８〜１０のいずれか一項に記載のコンピュータープログラム。
第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、
前記ステップ（ｄ）の後に、
縦方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記第１の二値画像を縦方向に射影し、前記縦方向射影ヒストグラムの全ての非ゼロ部分の横方向の境界を、前記検出された縦線の左右の境界として取得するステップ（ｅ）をさらに含む請求項１１に記載のコンピュータープログラム。
第１の二値画像の各々に対する、前記検出するステップは、
前記ステップ（ｅ）の後に、
前記縦方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、第１の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｄ）によって生成された前記第１の二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影し、かつ第２の横方向射影ヒストグラムを生成するために、前記ステップ（ｂ）より前の前記第１の二値画像の対応する縦方向スライスを横方向に射影するステップ（ｆ）と、
前記第１の横方向射影ヒストグラムの各非ゼロ部分に対して、前記第２の横方向射影ヒストグラムの対応する非ゼロ部分を特定し、上下の境界を、前記検出された縦線の前記上下の境界として取得するステップ（ｇ）と、
をさらに含む請求項１２に記載のコンピュータープログラム。
請求項８〜１３のいずれか一項に記載のコンピュータープログラムを格納したコンピューター読み取り可能な記録媒体。