JPH01177681A - 領域検出方法及び領域検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は画像処理における領域検出（例えば原稿領域
検出や行領域検出）を行なうための検出方法及びその装
置に関する。

（従来の技術） 文字認識装置、電子複写機、ファクシミリ装置その他の
画像処理装置において、視野内の画像データのうち特定
領域（例えば原稿領域ヤ行領域）の画像データのみに着
目して画像処理を行なうことは、処理速度を向上するた
めの手段として又領域毎に個別の処理を行なうためため
の手段として、非常に有効な手段である。この種の領域
検出方法として、例えば、特開昭６０−１９４８６８号
公報や特開昭５８−１２３１６９号公報に開示される方
法が従来より提案されている。

前者の方法では、原稿或は帳票が配置された読取り領域
（視野）を撮像素子によって走査し、主走査方向に走査
したときの撮像素子の出力変化を検出する。そして出力
変化があった画素の座標（端縁座標）を領域を規定する
ための座標とし、複数個の端縁座標から作成される座標
系列によって、読取領域に配置された原稿或は帳票の領
域規定を行なう。

また後者の方法では、まず、帳票等が配置された読取り
領域を撮像素子を以って走査すると共に、撮像素子を介
して量子化された画像データを画像メモリに格納する。

その後、格納された画像データを分割して水平方向又は
垂直方向に走査し、分割した画像データ毎に周辺分布を
作成する。そして、周辺分布に基づいて、文字読取装置
或は認識装置の読取り或は認識対象となる文字行の領域
検出を行なう。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら上述した前者の従来方法では、端縁座標を
検出するためのレジスタに加え、座標系列を保存するた
めのメモリが必要となり、しかも座標系列のためのメモ
リとして容量の大きなものが必要であった。これがため
、ハードウェアの規模が大きくなるという問題点があっ
た。また、読取り領域（こ配置された原稿等のサイズ−
１′５傾斜を検出する場合に、原稿等のエツジ（端縁）
が凹凸となっていると、これら検出が正確に行なえない
という問題点があった。

さらに後者の従来方法では、画像データを格納するため
の画像メモリに加え、周辺分布を作成し格納するための
容量の大きなメモリが必要であった。これかためハード
ウェア規模が大きくなるという問題点があった。また、
読取領域を走査して画像データを−Ｈメモリに格納した
後、周辺分布を作成するため、処理速度が遅いという問
題点があった。

この発明の目的は、上述した従来の問題点を解決し、ハ
ードウェア規模の縮小を図りしがも高速に精度良く目的
とする領域検出を行なえる領域検出方法及びその装置を
提供することにある。

（課題を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この出願の方法発明は、 量子化された、領域検出のための画像データを二次元座
標系で表現するため、画像データの画素にＸ座標及びＹ
座標を付与し、 Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値及び
β値とを用いて計算値αＸ＋ＢＹを算出して所定の画素
値を有する画素の計算値に関して最大計算値及び最小計
算値を検出し、 最大計算値及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を
それぞれ領域座標とし、この領域座標を以って検出領域
を規定することを特徴とする。

この方法発明の実施に当り、α及びβとして（α＝β−
１）及び（α＝１、β＝−１）の少なくともいずれか一
方の組のα及びβを用いるのが好適である。

またこの方法発明の実施に当り、検出領域を原稿領域と
し、この原稿領域と背景領域とが区別出来る画像データ
を得、所定の画素値を原稿の地を意味する画素値とする
のが好適である。

またこの方法発明の実施に当り、検出領域を行領域とし
、行領域の文字線部と背景領域とが区別出来る画像デー
タを得、所定の画素値を文字線部を意味する画素値とす
るのが好適である。

またこの方法発明の実施に当り、画像データの画素値を
、ノイズ画素を除去するための又は特定の図形を検出す
るためのフィルタを介して決定するのが好適である。

ざらにこの出願の装置発明は、 量子化された、領域検出のための画像データを出力する
読取部と、 画像データを二次元座標系で表現するため画像データの
画素のＸ座標を発生するＸ座標発生手段と、 画像データを二次元座標系で表現するため画像データの
画素のＹ座標を発生するＹ座標発生手段と、 Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値及び
β値とを用いて計算値αＸ＋ＢＹを算出して所定の画素
値を有する画素の計算値に関する最大計算値及び最小計
算値を検出する計算検出手段と、 検出領域を規定する領域座標として最大計算値を与える
画素の座標を保存するための最大値座標保存手段と、 領域座標として前記最小計算値を与える画素の座標を保
存するための最小値座標保存手段とを備える構成となっ
ている。

またこの装置発明の実施（こ当り、計算検出手段は、計
算値を算出する計算手段と、所定の画素値を有する画素
の最大計算値を検出する最大値検出手段と、所定の画素
値を有する画素の最小計算値を検出する最小値検出手段
とを備える構成とするのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、α及びβとして（α＝
β＝１）及び（α＝１、β＝−１）の少なくともいずれ
か一方の組のα及びβを用いるのか好適である。

またこの装置発明の実施に当り、検出領域を原稿領域と
し、この原稿領域と背景領域とが区別出来る画像データ
を得、所定の画素値を原稿の地を意味する画素値とする
のが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、検出領域を行領域とし
、行領域の文字線部と背景領域とが区別出来る画像デー
タを得、所定の画素値を文字線部を意味する画素値とす
るのが好適である。

またこの装置発明の寅施に当り、読取部は、ノイズ画素
を除去するための又は特定の図形を検出するためのフィ
ルタを備えた構成とするのが好適である。

（作用） 上述の方法及び装置発明によれば、二次元画像データの
画素にＸ、Ｙ座標を付与し、所定の画素値を有する画素
に関する、計算値αＸ＋βＹの最大値及び最小値を検出
する。そして、最大及び最小計算値を与える画素のＸ、
Ｙ座標をそれぞれ領域座標とし、この領域座標によって
検出領域を規定する。

このようにして検出領域を規定する上述の手順は、非常
に簡単な手順であり、従って装置構成の簡素化を図れる
。

また上述の手順は、読取部の走査と並行して行なえるの
で領域検出のための処理時間が短縮出来る。

（実施例） 以下、図面を参照して、この出願の方法発明及び装置発
明の実施例につき説明する。尚、図面はこれら発明が理
解出来る程度に概略的に示しであるにすぎず、従って各
構成成分の構成、データの流れ及び数値的条件は必ずし
も図示例に限定されるものではない。

に叉蓬Ｌ 〈装置発明の説明〉 （装置構成の概略） 第１図は装置発明の詳細な説明に供する機能ブロック図
である。

同図に示すように、この実施例の領域検出装置は、量子
化された、領域検出のための画像データを出力する読取
部１０と、計算値αχ＋βＹ（α、βは任意の定数）を
利用して検出領域を規定するための領域座標を検出する
任意好適個数（例えば２個）の領域検出手段１２．１４
とを備える。この実施例では、領域検出のために例えば
（α＝８＝１）及び（α＝１、β−−１）の二組のα及
びβ値を用いるので、２個の領域検出手段１２Ｊ４を備
える構成となっている。

尚、領域検出手段の個数１お領域検出のため（こα及び
β値を何組用いるかによって任意好適に変更することが
出来、例えばｎ組のα及びβ箭ヲ用いる場合、ｎ個の領
域検出手段ｉ備えた構成とし、α及び又はβを各領域検
出手段毎に異なる任意好適な値に設定すれば良い。また
、原稿領域その他のほぼ矩形形状を有する領域の検出の
場合には、（α−β＝１）及び又は（α＝１、β−−１
）を用いるのが好適である。

（読取部） 読取部１０の光電変換部１０ａは、読取り対象例えば原
稿が配置された読取領域に照射した光によって得られる
、読取り領域の濃度情報り壱入力し、この濃度情報りを
量子化された例えば二値のディジタル信号の原画像デー
タに変換する。原画像データは読取領域を例えば線順次
（こ走査することによって得られる。

第２図は読取り領域の全面に闇する原画像データの一例
を示す図である。同図において、２０は原稿が配置され
た読取り領域全面の原画像データ、２０ａは原稿領域の
画像データ（原稿データ）及び２０ｂは原稿の背景とな
る背景領域の画像データ（背景データ）を示し、原画像
データ２０は原稿データ２０ａ及び背景データ２０ｂと
がら構成されている。またａ、ｂ、ｃ及びｄはそれぞれ
ほぼ矩形状の原稿の角点を示す。尚、原稿データ２０ａ
は原画像データ２０のうち一点鎖線で囲まれる白抜き領
域の画像データ及び背景データ２０ｂは原画像データ２
０のうち原稿データを除くハツチング領域の画像データ
を指している。

原画像データ２０は、このデータ２０の左上角点（左上
角の画素）を原点（０，Ｏ）とする二次元座標ｍ（ｘ−
Ｙ座標系）で表現されミＸ軸の軸方向を主走査方向及び
Ｙ軸の軸方向を副走査方向としている。

この実施例では読取り部１０の光電変換部１０ａから出
力される原画像データ２０を領域検出のための画像デー
タとして用いる。しかも検出領域を原稿領域とし、この
原稿領域の検出のために原稿領域と背景領域とが区別出
来る画像データを得る。原稿領域と背景領域とが区別出
来る画像データは、例えば、読取り領域を原稿よりも広
く設定し、原稿の地を白地として背景データ２０ｂを黒
ビット（画素値「１」）で表現するようにすることによ
って、得ることが出来る。この場合、原稿データ２０ａ
の白ビット（画素値「Ｏ」）は原稿の地を意味する地画
素となり、原稿データ２０ａの黒ビットは原稿に記され
た文字や図形等の情報を意味する情報画素又は原稿の汚
れや折れや破れ等によって生ずるノイズ画素となる。

（領域検出手段） 領域検出手段１２は、領域検出のための画像データを二
次元座標系で表現するため画像データの画素のＸ座標を
発生するＸ座標発生手段１６と、領域検出のための画像
データを二次元座標系で表現するため画像データのＹ座
標を発生するＹ座標発生手段１８と、Ｘ、Ｙ座標と特定
のα及びβ値とを用いて計算値αＸ＋βＹｕ算出して所
定の画素値を有する画素の計算値に関する最大計算値及
び最小計算値を検出する計算検出手段１２１と、検出領
域を規定する領域座標として最大計算値を与える画素の
座標を保存するための最大値座標保存手段１２２と、領
域座標として最小計算値を与える画素の座標を保存する
ための最小値座標保存手段１２３とを備える。

そして領域検出手段１２の計算検出手段１２１は、計算
値αＸ＋βＹを算出する計算手段１２１ａと、所定の画
素値を有する画素の最大計算値を検出する最大値検出手
段１２１ｂと、所定の画素値を有する画素の最小計算値
を検出する最小値検出手段１２１Ｃとを備える。

領域検出手段１４は、領域検出手段１２と同様にして、
Ｘ座標発生手段１６と、Ｙ座標発生手段１８と、計算検
出手段１４１と、最大値座標保存手段１４２と、最小値
座標保存手段１４３とを備え、そして計算検出手段１４
１は、計算手段１４１ａと、最大値検出手段１４１ｂと
、最小値検出手段１４１Ｃとを備える。

領域検出手段１２．１４は共通の座標発生手段１６及び
１８を備えている。

この実施例では二組のα、β値すなわち（α＝β＝１）
及び（α−１、β−−１）を用いるので、計算検出手段
１２１において計算値Ｘ＋Ｙに関する最大及び最小計算
値を、また計算検出手段１４１において計算値Ｘ−Ｙに
関する最大及び最小計算値を検出する。

上述の領域検出手段１２．１４においては、例えば、計
算手段１２１ａを加算回路を以って、計算手段１４１ａ
Ｖ減算回路を以って、検出手段１２１ｂ、１２１ｃ。

１４１ｂ、　１４１ｃをそれぞれ比較器及びレジスタを
以って、さらに座標保存手段１２２．１２３．１４２．
１４３をそれぞれレジスタ回路を以って構成することが
出来　。

る。

〈方法発明の説明及び装置発明の動作説明〉第３図（Ａ
）〜（Ｂ）は方法発明の実施例及び装置発明の実施例の
動作説明に供する図である。

以下、第３図（Ａ）〜（Ｂ）に加え第１図及び第２図を
適宜参照して、この出願の方法発明を上述した装置発明
の実施例に適用した例につき説明する。

尚、所定の画素値を有する画素に関する最大計算値及び
最小計算値を検出する方法としては、例えば次の■及び
■の方法が考えられる。■計算手段１２１ａ、　１４１
ａにおいて領域検出のための画像データの全画素につき
計算値を算出し、検出手段１２１ｂ１１２１ｃ及び１４
１ｂ、　１４１ｃにおいで手段１２１ａ。

１４１ａから入力された計算値が所定の画素値を有する
画素のものか否かを判断しこの判断結果に基づき所定の
画素値を有する画素の計算値のみから最小及び最大計算
値を検出する方法、■計算手段１２１ａ、　１４１ａに
おいて入力された画素のＸ、Ｙ座標が所定の画素値を有
する画素のＸ、Ｙ座標か否かを判断しこの判断結果に基
づき所定の画素値を有する画素のみについで計算値を算
出し、検出手段１２１ｂ、　１２１ｃ及び１４１ｂ、Ｉ
ｔｌｃにおいて手段１２１ａ。

１４１ａから入力された計算値の最大及び最小計算値を
検出し、この最大及び最小計算値を所定の画素値を有す
る画素の最大及び最小計算値とする方法。方法としては
前記■及び■のいずれでも良いが、以下（こ述べる説明
では前記■の方法によって検出を行なう。

工：領域検出手段１２に着目した説明 ＊ステップ（１）〜（３） 読取部１０が原稿の配Ｍされた読取り領域の走査を開始
すると（ステップ（１））、読取部１０は量子化された
、領域検出のための画像データとして原画像データ２０
を走査順次に画素毎に出力するので、最大値検出手段１
２１ｂ及び最小値検出手段１２１ｃはこの原画像データ
２０を画素毎に入力する。これと共に、Ｘ座標（主走査
）発生手段１６及びＹ座標（副走査）発生手段１８は読
取部１０の出力と同期させて原画像データ２０の画素の
Ｘ、Ｙ座標を画素毎に発生する。その結果、画素毎にＸ
、Ｙ座標が付与された原画像データ２０、すなわち二次
元座標系で表現される領域検出のための画像データが得
られる。座標発生手段１６．１８からのＸ、Ｙ座標は計
算手段１２１ａ、最大値座標保存手段１２２及び最小値
座標保存手段１２３に入力される。（ステップ計算手段
１２１ａはＸ、Ｙ座標を入力するとこれらＸ、Ｙ座標か
ら計算値Ｘ＋Ｙを算出し、算出した計算値を最大値検出
手段１２１ｂ及び最小値検出手段１２１ｃに対し出力す
る（ステップ（３））。

ステップ（２）〜（３）によって、最大値検出手段１２
１ｂは原画像データ２０及び計算値Ｘ＋Ｙを、最小値検
出手段１２１Ｃは原画像データ２０及び計算値Ｘ＋Ｙを
、最大値座標保存手段１２２はＸ、Ｙ座標を、さらに最
小値座標保存手段１２３はＸ、Ｙ座標を１画素毎に入力
する。

そして、領域検出手段１２は後述のステ・ンブ（４）、
（５ａ）、（５ｂ）或は（７）の判断を１画素毎に繰り
返し行ない、その判断結果に応した動作を行なう。

＊ステップ（４） 最大値検出手段１２１ｂ及び最小値検出手段１２１Ｃは
入力された原画像データ２０が所定の画素値を有する画
素か否かを１画素毎に判断する。（ステップ原稿領域を
検出する場合、原稿の地を意味する画素（地画素）であ
るか否か、この実施例では白ビットの画素であるか否か
を判断し、この地画素に間する最大及び最小計算値を検
出する。

■所定の画素値を有ざないとき 最大値検出手段１２１ｂ、最大値座標保存手段１２２、
最小値検出手段１２１Ｃ及び最小値座標保存手段１２３
は動作しない。

検出手段１２１ｂ、１２１ｃはステップ（４）の次にス
テップ（７）の判断を行なう。

■所定の画素値を有するとき 最大値検出手段１２１ｂは、ステップ（４）の次に比較
値及び計算値の比較の判断（ステ・ｙブ（５））’＆、
及び最小値検出手段１２１Ｃは、ステ・ｙブ（４）の次
に比較値及び計算値の比較の判断（ステップ（５ｂ））
を行なう。

＊ステップ（５ａ） ■計算値が比較値よりも大きいか或は比較値と等しいと
き 最大値検出手段１２１ｂは先に格納されている比較値に
換えて、比較値よりも大きいか或は比較値と等しい計算
値を新たな比較値として格納しく比較値の書換え）、こ
れと共にセットパルスを最大値座標保存手段１２２に対
し出力する。セットパルスを入力した最大値座標保存手
段１２２は、格納されているＸ、Ｙ座標に換えで、比較
値よりも大きな或は比較値と等しい計算値を与える画素
のＸ、Ｙ座標を新たに格納する（Ｘ、Ｙ座標の書換え）
。（ステ・ｙブ（６）） ■計算値が比較値よりも小さいとき 最大値検出手段１２１ｂ及び最大値座標保存手段１２２
は動作しない。

最大値検出手段は■、■のいずれの場合もステップ（５
ａ）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最大値検出手段１２２に格納される比較値の初期値
としては、例えば、計算値αＸ＋βＹとして取り得る値
よりも小さな＠を用いれば良い。例えばα−β＝１であ
り原画像データ２０を２０４８行３０７２列の画素に分
割した（従って０≦Ｘ≦３０７１及びＯ≦Ｙ≦２０４７
となる）場合には、例えば−１を比較値の初期値とする
ことが出来る。或は比較値の初期値として、最大値検出
手段１２１ｂに一番最初に入力された計算値αＸ＋βＹ
を用いるようにしても良い。また比較値及びＸ、Ｙ座標
の書換えを計算値αχ＋βＹが比較値よりも大きいとき
のみ行なうようにし、これと共に計算値が比較値よりも
小さいか或は比較値と等しいとき、最大値検出手段１２
１ｂの比較値及び最大値座標保存手段１２２のＸ、Ｙ座
標１Ｆｒ！換えないように□しても良い。最大値座標保
存手段１２２のＸ、Ｙ座標の初期値としては任意好適な
数値を用いて良い。

＊ステップ（５ｂ） ■計算値が比較値よりも小さいとき 最小値検出手段１２１ｃは先（こ格納されている比較値
に換えて比較値よりも小ざい計算値を比較値として格納
する（比較値の書換え）と共に、最小値座標保存手段１
２３に対しセットパルスを出力する。最小値座標保存手
段１２３はセットパルスを入力すると、この手段３４４
に格納されているＸ、　Ｙ座標を、比較値よりも小さな
計算値を与える画素の原画像データ２０のＸ、Ｙ座標に
書換える（Ｘ、Ｙ座標の書換え）。（ステップ（６））
■計算値が比較値よりも大きいか或は比較値と等しいと
き 最小値検出手段１２１０及び最小値座標保存手段１２３
は動作しない。

最小値検出手段１２１Ｇは■、■のいずれの場合にもス
テップ（５ｂ）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最小値検出手段１２１Ｃに格納される比較値の初期
値としては、例えば計算値αχ＋βＹとして取り得る値
よりも大きな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であ
り原画像データ２０！　２０４８行３０７２列の画素に
分割した（従っでＯ≦Ｘ≦３０７１及びＯ≦Ｙ≦２０４
７となる）場合には、例えば５１１９％比較値の初期値
とすることが出来る。或は比較値の初期値として、最小
値検出手段１２１Ｃに一番最初に入力された計算値αＸ
＋ＢＹを用いるよう（こしても良い。また計算値αχ＋
βＹが比較値よりも小ざいか比較値と等しいとき比較値
及びＸ、Ｙ座標の書換えを行ない、これと共に計算値α
Ｘ＋ＢＹが比較値よりも大きいとき比較値及びＸ、Ｙ座
標の書換えを行なわないようにしても良い。最小値座標
保存手段１２３のＸ、Ｙ座標の初期値としては任意好適
な数値を用いて良い。

＊ステップ（７） ■読取り領域の走査が終了したとき 最大値検出手段１２１ｂ及び最小値検出手段１２１Ｇは
読取り領域の走査が終了し全ての画素につき処理を終了
すると、Ｘ、Ｙ座標の出力信号を最大値座標保存手段１
２２及び最小値座標保存手段１２３に対し出力する。こ
の出力信号を入力した最小値座標保存手段１２２及び最
小値座標保存手段１２３は、格納している×、Ｙ座標を
原稿領域を規定するための領域座標として出力する。こ
れと共に最大値検出手段１２１ｂ及び最小値検出手段１
２１Ｇは比較値の初期化を行なう。全ての画素につき処
理を終了した時点で最大値座標保存手段１２２及び最小
値座標保存手段１２３（こ保存（格納）されているＸ、
Ｙ座標が最大及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標
すなわち領域座標である。（ステップ領域検出手段１２
にあっては、α＝β＝１としたので、全ての画素につき
処理を終了した時点で最大値座標保存手段１２２に格納
されているＸ、Ｙ座標が角点Ｃの座標となり及び最小値
座標保存手段１２３に格納されているＸ、Ｙ座標が角点
ａのＸ、Ｙ座標となる。

■読取り領域の走査が終了しないとき 最大値検出手段１２１ｂ及び最小値検出手段１２１ｃは
読取領域の走査が終了せず従って原画像データ２０の全
ての画素につき処理が終了していなければ、原画像デー
タ２０の残りの画素につきステップ（４）、（５ａ）、
（５ｂ）或は（７）の判断を行ない、その判断結果に応
して動作する。

領域検出手段１４は、上述した領域検出手段１２の動作
と並行して、領域検出手段１２と同様の動作を行なうの
で、領域検出手段１４の動作については説明を省略する
。

■：領域座標検出の原理的説明 第４図は領域座標検出の原理的説明に供する図である。

以下、第４図を参照して説明する。

原画像データ２０上において原稿データ２０ａを通過す
る直線αＸ＋βＹ＝Ｃを想定し、傾きが一定値に固定さ
れＣの値が種々の値となる直線群αＸ＋βＹ＝Ｃを考え
る。すると、原稿データ２０ａを通過する直線群の中に
角点を通過する直線を見出すことが出来、このとき角点
を通過する直線のＣの値は直線群中、最小の値或は最大
の値となる。

従って原稿デーク２０ａの各画素につきＣの値すなわち
計算値α×＋βＹを算出し、計算値αＸ＋βＹが最大酸
は最小となる画素のＸ、Ｙ座標ヲ領域座標とすれば良い
ことが理解出来る。

例えばα＝β＝１として原稿データ２０ａの領域を通過
する直線群Ｌ　：　Ｘ＋’／＝Ｃ，を考え、Ｃ１の値を
より小さくしてゆくと角点ａにより近い直線が得られＣ
０の値が最小となるとき角点ａを通過する直線Ｌ１が得
られることが理解出来る。またＣ４の値をより大きくし
てゆくと角点Ｃにより近い直線が得られＣ＋の値が最大
となるとき角点Ｃを通過する直線り。が得られる。従っ
て、原稿データ２０ａの画素のなかで計算値Ｘ＋Ｙの最
小値を与える画素の座標が角点ａの及び最大値を与える
画素の座標が角点Ｃの座標すなわち領域座標となること
が理解出来る。

同様にして、例えばα＝１、β＝−１として原稿データ
２０ａの領域を通過する直線群Ｍ：Ｘ−Ｙ＝Ｃ２＋考え
ると、Ｃ２の値が最小となるとき角点ｄｉ通過する直線
Ｍ□が及びＣ２の値が最大となるとき点ｂｖ通過する直
線Ｍ、が得られる。

従って、原稿データ２０ａの画素のなかで計算値Ｘ−Ｙ
の最小値を与える画素の座標が角点ｄの及び最大値を与
える画素の座標が角点すの座標すなわち領域座標となる
ことが理解出来る。

検出領域は角点ａ、ｂ、ｃ及びｄの座標によって規定さ
れる矩形領域、すなわちこれら角点を有する矩形領域と
なる。

この実施例では、座標発生手段１６．１８をカウンタを
以って、計算手段１２１ａを加算器及び計算手段１４１
ａを減算器を以って、最大値検出手段１２１ｂ。

１４１ｂを比較器及びレジスタを以って、最小値検出手
段１２１ｃ、１４１ｃ　＠比較器及びレジスタを以って
、さらに座標保存手段１２２．１２３．１４２．１４３
８レジスタを以って構成しており、従ってハードウェア
規模を従来よりも小ざ〈出来る。

く変形例〉 第一実施例では、２組のα及びβ値を用いて従って傾き
が異なる２つの直線群り、Ｍを用いて角点検出を行なっ
た場合につき説明したが、３組以上のα及びβ値を用い
て従って傾きが異なる３つ以上の直線群を用いることに
よってほぼ多角形形状（はぼｎ角形形状）の領域を検出
することも可能である。この場合、それぞれの組のα及
びβ値につき上述と同様の原理に従って最大計算値及び
最小計算値を求め、よってｎ個の角点の座標（領域座標
）を検出すれば良い。検出領域は検出したｎ個の角点の
座標によって規定されるｎ角形領域、すなわちｎ個の角
点を有するｎ角形領域となる。この場合の装置構成は、
領域検出手段の配設個数を、角点検出のために用いるα
及びβ値の組の個数と同数とする他は、上述した第一実
施例と同様の構成とすれば良い。

また例えば原稿領域の検出のように、はぼ矩形形状を有
する領域の検出を行なう場合には、１組のα及びβ値を
用いて最大及び最小計算値を与える２つの画素の座標を
検出するようにしても良い。この場合に得られる角点座
標は例えば角点Ｃ及びａのように対角する位置にある角
点の座標となる。検出領域はこれら対角位冒にある角点
の座標によって規定される領域、すなわち検出された角
点を結ぶ線分を対角線として備える矩形領域となる。こ
の場合の装置構成は、領域検出手段の配設個数を、１個
とする他は上述した第一実施例の装置構成と同様とすれ
ば良い。

さらに、検出領域を行領域としても良い。この場合の装
置構成は例えば上述の第−実施例の装置構成と同様とす
ることが出来る。

第５図は行領域検出の場合の画像データの一例を示す図
である。同図において２２は読取部１０によって帳票を
走査して得た光電変換部からの原画像データであり、こ
の原画像データ２２は行領域２４の文字線部の画像デー
タ（文字データ）２６と、文字の背景領域の画像データ
（背景データ）２８とを含んでおり、文字線部と背景領
域とが区別出来る画像データとなでいる。図示例では、
例えば帳票の地を白地として背景データ２８が白ビット
（画素値「０」）で表現されるようにし、これと共に帳
票に記される文字線を黒線とし従って文字データ２６が
黒ビット（画素値「１」）で表現されるようにすること
によって、文字線部と背景領域とが区別出来る画像デー
タを得ている。

行領域２４の検出は、行を構成する文字につき領域検出
手段１２．１４による走査を行ない領域座標となる角点
Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄの座標を検出すれば良い。行領域はこれ
ら角点Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄによって規定される矩形領域、す
なわち角点Ａ、Ｂ、Ｃ１Ｄを有する矩形領域となる。角
点Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄの座標検出は、所定の画素値を有する
画素（この場合には文字データ２６であることを意味す
る黒ビットの画素）に関する最大及び最小計算値を検出
することによって、行なえる。

検出された角点Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄの座標は行領域２４の傾
斜を表現するために用いることも出来、例えば角点Ａ及
びＣを含む直線の傾きを行領域２４の傾斜量とし、或は
角点Ａ及びＣを含む直線の傾きと角点Ｂ及びＤを含む直
線の傾きとを平均した値を行領域の傾斜量として用いる
ことが出来る。

第４例 〈装置発明の説明〉 第６図は装置発明の第二実施例の説明に供する機能ブロ
ック図である。尚、第一実施例の構成成分と同様の構成
成分については同一の符号を付して示し、その詳細な説
明を省略する。

この装置発明の第二実施例は、読取部がフィルタを備え
ている他は、上述した装置発明の第一実施例と同様の構
成となっている。

同図において、３０は読取部を示し、この読取部３０は
光電変換部１０ａとノイズ画素を除去するためのフィル
タ３０ａとを備える。フィルタ３０ａは光電変換部１０
ａと領域検出手段１２．１４との間に設けられている。

フィルタ３０ａは、例えば従来用いられているフィルタ
と同様、シフトレジスタとＲＯＭ（旦ｅａｄ−Ｏｎｌｙ
　Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。

この実施例のフィルタ３０ａは、光電変換部１０ａから
入力された例えば原画像データ２０の修正画像データを
出力する。領域検出手段１２．１４の最大値検出手段＋
２１ｂ、１４１ｂと最小値検出手段１２１ｃ１１４１ｃ
とはノイズ画素のより少ない修正画像データを入力し、
従ってこの実施例では修正画像データを領域検出のため
の画像データとして用いる。

修正画像データから領域座標を検出することによって、
領域検出を上述した第一実施例よりも精度良く正確に行
なえるという利点がある。

〈方法発明の説明及び装置発明の詳細な説明〉フィルタ
３０ａは、原画像データ２０のある一つの画素（中心画
素）の画素値を、この中心画素の周辺の任意好適個数の
画素（観測画素）の画素値を観測情報として用いて決定
する。原画像データ２０の画素の画素値を中心画素の画
素値に改めた修正画像データが、領域検出のための画像
データとなる。従って、領域検出のための画像データの
画素値がフィルタ３０ａを介し決定される。

第７図はフィルタの一例を示す図である。フィルタ３０
ａは、例えば、第７図に示すように３ｘ３の観測窓を有
し、中心画素ａ。を中心に配置して中心画素ａ。及び観
測画素ａ、（ｎは１以上８以下の自然数）を３行３列に
配列し、中心画素ａ。

の８近傍の画素の画素値を観測情報としている。

第８図（Ａ）〜（Ｂ）はノイズ画素を有する原画像デー
タの一例を示す図であり、第８図（Ａ）点線光で囲まれ
る領域の部分を拡大して示した図が第８図（Ｂ）である
。

これら図に示すように、例えば背景データ２０ｂ中にノ
イズ画素のデータ（ノイズデータ）２０ｃが存在する原
画像データ２０を処理して領域座標を検出すると、ノイ
ズ画素のＸ、Ｙ座標を領域座標として検出し、その結果
、目的とする検出領域の検出を精度良く行なえない場合
がある。このような場合に背景データ２０ｂ中のノイズ
画素を除去した修正画像データから領域座標を検出すれ
ば、領域検出を精度良く行なえる。

この場合、フィルタ３０ａは観測画素及び中心画素の画
素値の総和又は観測画素の画素値の総和が所定の比較値
以上になると、中心画素の画素値を、この中心画素値の
値に拘らず、背景データを意味する画素値に修正しで出
力する。

例えば、原稿データ２０ａが白ビット及び背景データ２
０ｂか黒ビットで表現され、従ってノイズデータ２０ｃ
は白ビットとなる場合を考え、所定の比較値を５とする
と、フィルタ３０ａは中心画素値及び観測画素値の総和
が５以上となるとき中心画素値を黒ビットとして出力す
る。その結果、フィルタ３０ａはノイズデータ２０ｃを
背景データ２０ｂ　Ｖ意味する黒ビットとして出力する
。

読取部３０のフィルタ３０ａから出力される修正画像デ
ータは、領域検出手段１２．１４に入力され、領域検出
手段１２．１４は入力された修正画像データから領域座
標を検出する。

修正画像データを処理して領域座標を検出する方法及び
動作は上述した第一実施例と同様なので説明を省略する
。

また第一実施例の変形例で述べた行領域の検出の場合（
第５図参照）、背景データ２８を白ヒツトで及び文字デ
ータ２６ヲ黒ビツトで表現するようにしているので、背
景データ２８中の黒ビットがノイズとなる。従って、フ
ィルタ３０ａは観測画素及び中心画素の画素値の総和又
は観測画素の画素値の総和が所定の比較値以上になると
き、中心画素の画素値を、背景データ２８を意味する画
素値すなわち白ビットとして出力する。

この第二実施例によれば、原画像データ２０にノイズが
含まれでいたとしても、フィルタ３０ａによってノイズ
を除去した修正画像データを領域検出のための画像デー
タとして用いるので、ノイズに影響されない精度の良い
領域検出が行なえる。

またフィルタ３０ａは例えばシフトレジスタ及びＲＯＭ
によって構成される簡単な構成なので、この第二実施例
においても第一実施例と同様、ハードウェア規模を従来
より小ざ〈出来る。

第二実施例においても、第一実施例と同様の変形を行な
うことが出来る。

この発明は上述した実施例にのみ限定されるものではな
く、各構成成分を任意好適変更或は変形することが出来
る。

例えば、領域検出のための画像データとして二値に処理
されたデータのみならず、多値処理された画像データを
用いても良い。この場合、多値処理された画像データの
うち、特定の色を有する画素であることを意味する画素
値の画素に着目し、この画素に間する最大及び最小計算
値から領域座標を検出し、よって特定の色を有する画像
領域の検出を行なっても良い。或は特定の濃度を有する
画素であることを意味する画素値の画素に着目し、この
画素に関する最大及び最小計算値から領域座標を検出し
、よって特定の濃度を有する画像領域の検出を行なうよ
う（こしでも良い。

またフィルタを特定の図形を検出するためのフィルタと
し、このフィルタを用いることによって特定の図形例え
ば横線やＸ印が含まれる画像領域の検出を行なうことも
出来る。この場合、フィルタは、中心画素と中心画素近
傍の任意好適個数の観測画素とを観測して特定の図形を
検出すると、中心画素の画素値を特定の図形を検出した
ことを意味する画素値として出力する。従って、フィル
タを特定の図形を検出するためのフィルタとした場合に
は、特定の図形を検出したことを意味する画素値の画素
に着目し、この画素に関する最大及び最小計算値から領
域座標を検出することによって、特定の図形が含まれる
画像領域を検出することが出来る。

例えば、−例としてフィルタ１Ｆｒ３ｘ３の観測窓を有
し横線を検出するフィルタとした場合（第７図参照）、
ａ８、ａＯ及びａ４が黒ビットとなりａｌ、ａ２、ａ３
、ａ７、ａ６及びａ５が白ビットとなったとき、フィル
タは中心画素ａ。の画素偵ヲ、特定の図形（例えば横線
）を検出したことを意味する画素値として、出力するよ
うにすれば良い。或は−例としてフィルタを３×３の観
測窓を有しＸ印を検出するフィルタとした場合、ａｌ、
ａ３、ａＯ−。

ａ７及びａ５が黒ビットとなりａ２、ａ８、ａ、Ｉ及び
ａ６が白ビットとなったとき、フィルタは中心画素ａ。

の画素値を、特定の図形（例えば×印）を検出したこと
を意味する画素値として、出力するようにすれば良い。

また所定の画素値を有する画素に関する最大及び最小計
算値を求めるための手順（アルゴリズム）は上述した実
施例にのみ限定されず、最大及び最小値を求めるために
従来より用いられている任意好適な手順を用いるように
しても良い。

また領域座標によって規定される（規定領域）の画像デ
ータを原画像データから切出すために、この発明を応用
しても良い。この場合、例えば上述した実施例の装置に
画像メモリ及び切出部を付加した構成とすれば良い。そ
して従来行なわれる如く、読取部からの原画像データを
領域検出手段と画像メモリとに入力し、領域検出手段に
よって検出された領域座標を切出部に入力する。切出部
は入力された領域座標に基づき画像メモリの原画像デー
タから規定領域の画像データを切出し出力する。

（発明の効果） 上述した説明からも明らかなように、この出願の領域検
出方法及び領域検出装置によれば、二次元画像データの
画素にＸ、Ｙ座標を付与し、所定の画素値を有する画素
に関する計算値αＸ＋βＹの最大値及び最小値を検出す
る。そして、最大及び最小の計算値を与える画素のＸ、
Ｙ座標をそれぞれ領域座標とし、この領域座標によって
検出領域を規定する。

このようにして検出領域を規定する上述の手順は非常に
簡単な手順であるので、装置構成を非常に簡単化するこ
とが出来、従ってハードウェア規模の縮小を図れるとい
う利点がある。

また上述の手順は、読取部の走査と並行して行なえ、従
って単純な１回の走査で領域検出が行なうことが出来る
ので、高速な領域検出が可能である。

また、画像メモリを有する画像処理装置にこの出願の発
明を応用した場合、画像メモリへの画像データの書込み
を終了したと同時に領域検出を終了することが出来、従
って処理速度が非常に高速な画像処理袋Ｍを実現するこ
とが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は装置発明の第一実施例の機能ブロック図、 第２図は原稿領域の検出のための画像データの説明に供
する図、 第３図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明の第一実施例の説明及
び装置発明の第一実施例の動作の説明に供する図、 第４図は領域座標検出の原理的説明に供する図、 第５図は行領域の検出のための画像データの説明に供す
る図、 第６図は装置発明の第二実施例の機能ブロック図、 第７図は方法発明の第二実施例の説明及び装置発明の第
二実施例の動作説明のためのフィルタの図、 第８図（Ａ）〜（Ｂ）はノイズを有する画像データの例
を示す図である。 １０．３０・・・読取部、　　１２．１４・・・領域検
出手段１２１．１４１・・・計算検出手段 １２１ａｉ４１ａ・・・計算手段 １２１ｂ、１４１ｂ・・・最大値検出手段１２１ｃ、１
４１ｃ・・・最小値検出手段１２２．１４２・・・最大
値座標保存手段１２３．１４３・・・最小値座標保存手
段１６・・・Ｘ座標発生手段、１８・・・Ｙ座標発生手
段３０ａ　−フィルタ。 方法発明及び装置発明の説明図 方法発明及び装置発明の説明図 Ｍｅ　Ｏ園　ｔ　Ｄ　ｚ 第３図（Ａ） 領域座標検出の原理的説明図 第４図 ５ＰＩｔ）　　四　−〇ノ 第５図 手続補正書 平成元年３月２９日

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. （１）量子化された、領域検出のための画像データを二
   次元座標系で表現するため、前記画像データの画素にＸ
   座標及びＹ座標を付与し、 前記Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値
   及びＢ値とを用いて計算値αＸ＋βＹを算出して所定の
   画素値を有する画素の前記計算値に関して最大計算値及
   び最小計算値を検出し、前記最大計算値及び前記最小計
   算値を与える画素のＸ、Ｙ座標をそれぞれ領域座標とし
   、該領域座標を以って検出領域を規定することを特徴と
   する領域検出方法。
2. （２）前記α及びＢとして（α＝Ｂ＝１）及び（α＝１
   、Ｂ＝−１）の少なくともいずれか一方の組のα及びＢ
   を用いることを特徴とする特許請求の範囲第１項に記載
   の領域検出方法。
3. （３）前記検出領域を原稿領域とし、該原稿領域と背景
   領域とが区別出来る画像データを得、前記所定の画素値
   を原稿の地を意味する画素値とすることを特徴とする特
   許請求の範囲第１項又は第２項に記載の領域検出方法。
4. （４）前記検出領域を行領域とし、行領域の文字線部と
   背景領域とが区別出来る画像データを得、前記所定の画
   素値を文字線部を意味する画素値とすることを特徴とす
   る特許請求の範囲第１項又は第２項に記載の領域検出方
   法。
5. （５）前記画像データの画素値を、ノイズ画素を除去す
   るための又は特定の図形を検出するためのフィルタを介
   して決定することを特徴とする特許請求の範囲第１項〜
   第４項のいずれか１項に記載の領域検出方法。
6. （６）量子化された、領域検出のための画像データを出
   力する読取部と、 前記画像データを二次元座標系で表現するため前記画像
   データの画素のＸ座標を発生するＸ座標発生手段と、 前記画像データを二次元座標系で表現するため前記画像
   データの画素のＹ座標を発生するＹ座標発生手段と、 前記Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値
   及びβ値とを用いて計算値αＸ＋ＢＹを算出して所定の
   画素値を有する画素の前記計算値に関する最大計算値及
   び最小計算値を検出する計算検出手段と、 検出領域を規定する領域座標として前記最大計算値を与
   える画素の座標を保存するための最大値座標保存手段と
   、 前記領域座標として前記最小計算値を与える画素の座標
   を保存するための最小値座標保存手段とを備えて成るこ
   とを特徴とする領域検出装置。
7. （７）前記計算検出手段は、前記計算値を算出する計算
   手段と、前記所定の画素値を有する画素の最大計算値を
   検出する最大値検出手段と、前記所定の画素値を有する
   画素の最小計算値を検出する最小値検出手段とを備えて
   成ることを特徴とする特許請求の範囲第６項に記載の領
   域検出装置。
8. （８）前記α及びβとして（α＝β＝１）及び（α＝１
   、β＝−１）の少なくともいずれか一方の組のα及びβ
   を用いることを特徴とする特許請求の範囲第６項又は第
   ７項に記載の領域検出装置。
9. （９）前記検出領域を原稿領域とし、該原稿領域と背景
   領域とが区別出来る画像データを得、前記所定の画素値
   を原稿の地を意味する画素値とすることを特徴とする特
   許請求の範囲第６項〜第８項のいずれか１項に記載の領
   域検出装置。
10. （１０）前記検出領域を行領域とし、行領域の文字線部
    と背景領域とが区別出来る画像データを得、前記所定の
    画素値を文字線部を意味する画素値とすることを特徴と
    する特許請求の範囲第６項〜第８項のいずれか１項に記
    載の領域検出装置。
11. （１１）前記読取部は、ノイズ画素を除去するための又
    は特定の図形を検出するためのフィルタを備えて成るこ
    とを特徴とする特許請求の範囲第６項〜第１０項のいず
    れか１項に記載の領域検出装置。