JPH02267678A

JPH02267678A - 画像領域識別装置

Info

Publication number: JPH02267678A
Application number: JP1087039A
Authority: JP
Inventors: Yutaka Nakamura; 豊中村
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1989-04-07
Filing date: 1989-04-07
Publication date: 1990-11-01
Anticipated expiration: 2014-12-20
Also published as: JP2993007B2

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）この発明は文字線画像等で表される２値画像と、写真画
像等で表される中間調画像の混在した文書画像中から２
値領域と中間調領域とを識別する文書画像領域識別装置
に関する。

また、この発明は、文字、図形、表、中間調等さまざま
な構造情報を含む文書画像中から、構造情報を高速に抽
出する構造情報抽出装置に関し、この構造情報抽出装置
は上記文書画像領域識別装置において使用するのに適し
たものである。

（従来技術）原稿中に含まれる２値画像と中間調画像をデジタル画像
として良好に再現させる場合には、２値領域と中間調領
域それぞれの特性に応じた処理を行う必要がある。その
ため文字線画像のような２値画像七写真画像等のような
中間調画像の画像識別を行う必要がある。さらに通信に
おける画像圧縮の向上等を考慮した場合、画像領域の識
別は必須のものとなる。従来の画像領域識別方式として
例えば特開昭５８−２０５３７８号公報記載のものがあ
る。文字線画像の濃度特性は第３図に示すように近接画
素との濃度差が激しい特性を示す。

一方、写真画像は第４図に示すように、濃度変化がゆる
やかな特性となる。上記従来例は、以上のような画像の
濃度特性の違いを利用して画像を識別するものであり、
具体的にはＭＸＮ画素のブロックを単位にしてブロック
内の最大濃度差を求め、濃度差が予め定めたしきい値よ
りも大きな場合は２値領域、小さい場合は中間調領域と
して識別する方式である。

しかし、中間調領域にも濃度差の高い領域は存在するし
、逆に文字領域においても濃度差の小さい領域が存在す
ることがあるため、どうしても誤認を防ぐことができな
いという欠点があった。

文書画像に対して、それぞれの構造情報に基づいた処理
を行う文書画像処理装置を考えた場合、それぞれの構造
要素を矩形で囲む方式は有用であり、各種の方式が提案
されている。

例えば従来の方式の一例として画像の輪郭線を追跡する
ことにより構造情報を矩形で囲む方式がある。この方式
では、黒領域に対して黒画素の連結成分の追跡を行うこ
とにより黒画素群を含む要素の最小Ｘ、Ｙ座標、最大Ｘ
、Ｙ座標を求めることができ、それぞれの構造情報を矩
形で囲むことができる。

しかし、この従来の構造情報抽出方式は画素追跡を行う
ため、メモリのアクセスが順次的でないため処理時間が
遅（なる。さらに、矩形領域が重なったり、多数個に分
割されたりするため、分離、融合するための処理が複雑
になるという欠点があった。

（発明が解決しようとする課題）本発明は従来技術の欠点を解消するものであり、文書画
像中の文字線画像と中間調画像の識別を正確に行うこと
ができ、良好な再生画像を得ることのできる画像領域識
別装置を提供することを目的とするものである。

上記目的を達成するために、本発明は文書画像中の文字
線画像と中間ｒＡ両画像識別をそれらの構造情報から得
られる矩形を識別単位とするが、本発明は、そのための
文書画像中の構造情報の抽出を高速に、かつ正確に行う
ことができる構造情報抽出装置を提供することをさらに
目的とするものである。

（！１題を解決するための手段）本発明の画像領域識別装置は、文字ｔ！ｉＩ画像領域、
中間調領域の混在する多値で人力された画像に対して２
値化処理を行う２値化手段（第１図１）と、２値化され
た画像に対して黒画素を連結して矩形化処理を行う矩形
化処理手段（３）と、２値化された画像の孤立点除去処
理を行う孤立点除去手段（第１図５．第２０図）と、孤
立点除去を行った画像に対して輪郭抽出処理を行う輪郭
抽出手段（第１図６．第２１図）と、矩形で囲まれた領
域を単位として、矩形の大きさ、および矩形内に存在す
る２値の黒画素の数と輪郭抽出された画素との比から文
字線画像領域と中間調領域を識別する領域判定手段（第
１図８、第２２図）とを備えたことを特徴とする。

また、本発明の構造情報抽出装置は、画像の構造情報を
含む入力２値画像およびそれに対する矩形化処理の結果
の画像を記憶する画像メモリ（第１図２．第２図１０）
と、注目画素に対して上下左右のうち、周囲２画素を参
照して注目画素を黒画素とするかどうかを決定すること
により、左上から右下に向かって黒画素を連結する処理
（第１１図）と、右上から左下に向かって黒画素を連結
する処理（第１２図）と、左下から右上に向かうて黒画
素を連結する処理（第１３図）と、右下から左上に向か
って黒画素を連結する処理（第１４図）とを複合して行
うことにより、画像の構造情報単位ごとの矩形化処理を
行う矩形化処理手段（第１図３）とを備えたことを特徴
とする。

本発明の一態様では矩形化処理手段は、画像メモリ（１
０）を、左上から右下へ、右上から左下へ、左下から右
上へ、右下から左上へというように複数の方向にそれぞ
れ順次アクセスするようメモリアクセス信号を発生する
メモリアクセス制御手段（第２図９）と、画像メモリの
アクセス中に、現にアクセス中の画素即ち注目画素に対
して１ライン前の対応画素、および注目画素と同ライン
で注目画素より１つ前にアクセスされ画素連結処理され
た画素を一時的に記憶する一時記憶手段（第１６図１１
．１３）と、前記１ライン前の対応画素および前記１つ
前にアクセスされた画素が共に黒画素のとき、注目画素
を黒画素にして画像メモリ（１０）および−時記憶手段
（１１，１３）に書込む画素連結処理手段（第２図１２
．第１７図１７．２１）とを備えている。

（作　用）入力画像はスキャナ等より多値で入力される。

画像入力データは２値化処理手段（１）により２値化処
理される。２値化された画像は矩形化処理手段（３）に
よって黒画素を連結する矩形化処理を施され、画像の識
別単位として利用される。また、２値化された画像は、
孤立点除去手段（５）により孤立点を除去された後、輪
郭抽出手段（６）により輪郭の抽出処理がなされる。領
域判定手段（８）は、矩形化処理手段（３）により得ら
れた矩形で囲まれた領域を単位として、矩形の大きさ、
および矩形内に存在する２値の黒画素の数と輪郭抽出さ
れた画素との比から文字線画像領域と中間調領域を識別
する。

本発明の構造情報抽出装置においては入力画像は白黒の
２値データとして画像メモリ（１０）に格納される。メ
モリアクセス制御手段（９）は画像メモリ（１０）に格
納された画像データを左上から右下、右上から左下、左
下から右上、右下から左上の順次アクセスするようなア
ドレス信号を発生し、画像メモリ（１０）にそのアドレ
ス信号を送り、そのアドレスに対し読み出し書込みを行
う。画素連結処理手段（１２）はメモリのアクセス方向
によって異なるパターンを用いて黒領域の連結を行い、
再び画像メモリに格納する。この順次処理をメモリアク
セス方向を変えて行うことにより、画像メモリには構造
情報ごとに矩形で囲まれた画像を得ることができる。

（実施例）実施例に基づいて本発明の内容を詳細に説明する。

一般に文書画像は、大別して文字領域、図表領域、中間
調領域に分けることができる。これらの画像をマクロ的
に見ると次の特徴がある。

■文字の大きさは図表、中間調領域に比べると小さい。

■中間調はエツジ成分をあまり含まない。

■文字、線はほとんどがエツジ成分である。

■文字（列）、中間調、図表領域はたがいに独立してお
り、重なることはない。

以上の簡単な特徴をみることにより文字領域と中間調領
域を識別することができる。その識別の原理を、模式図
を用いながら具体的に説明する。

第５図に一般の文書の構成の一例を示すが、上記４つの
特徴が現れている。次に２値画像に対して黒画素を連結
するような形で矩形処理を行うたちのを第６図に示す。

なお、矩形化処理の具体的な構成と作用については、後
で詳細に説明する。文書画像は上記■の特性を持つため
、矩形処理が可能になる。また、この矩形化処理により
上記■の特性がさらに強調される。この過程で、矩形の
大きい画像は中間調あるいは図表領域、小さい領域は文
字領域の可能性が高くなる。そこで最後に矩形内の濃度
と輪郭つまり上記■と■の特徴をを見ることにより、文
字線画領域であるか中間調領域であるかを判定する。

第７図ないし第９図に文字線画、写真、網点の３１！Ｉ
ｆ類の画像に対して２値化を行った場合（ａ）と、２値
化画像に対して孤立点除去を行った後、輪郭抽出を行っ
た場合（ｂ）の模式図を示す。これらの図から明らかな
ように、文字線画像はほとんどがエツジ成分であるのに
対して、写真、網点画像等の中間調領域はエツジ成分が
ほとんど除去されて〜）ることがわかる。

以上より、矩形を識別単位として矩形の大きさ、矩形内
の２値画像の画素数と輪郭抽出後の画素数との比を調べ
、しきい値よりも大きい場合は中間調領域、しきい値よ
りも小さい場合は文字線画領域とすることにより、各領
域の識別をすることが可能になる。

第１図は以上に説明した領域識別の原理による本発明の
画像領域識別装置の一実施例の概略の構成を示すもので
あり、２値化手段１、矩形化処理された画像を格納する
矩形化領域画像メモリ２、矩形化処理を行う矩形化処理
手段３．２値化された画像を記憶する２値画像メモリ４
．２値化された画像に対して孤立点除去を施す孤立点除
去手段５、孤立点除去後の画像に対して輪郭抽出処理を
施す輪郭抽出手段６、抽出された輪郭画像を記憶する輪
郭画像メモリ７、各画像メモリ２．４．７の記憶内容に
基づいて両画像領域の判定を行う領域判定手段８とから
なっている。

矩形化処理（構造情報の抽出）まず、矩形化処理手段３の処理について説明する。

入力されたアナログ画像はデジタル変換された後、２値
処理される。アナログ値をデジタルの２値に圧縮するた
め、画像が持っている各種情報（特に濃度に関する情報
）の多（が失われる。しかし、大局的な特徴として各構
造情報（文字、図形、表、中間調）は独立して存在する
という情報は２値画像になってもに失われない。そこで
その情報を積極的に利用することによって、構造情報を
独立して矩形領域で囲むことができる。

ここでは構造情報の抽出方式の一例として文字である１
辺」という画像を例として説明する。

第１０図に１辺」という文字を画素単位で示す。

図に示すように、文字領域などは含まれていない。

そこでこの画像中に含まれる黒画素をもとに、ある一定
の領域で囲むことができれば、その領域は一意の属性（
文字、図形、表、中間１）で表すことができる。

そこでこの画像に対して第１１図（ａ）に示すマスクパ
ターンを用いて左上から右下に黒画素の連結を行う。注
目画素に対して上の画素、左の画素が共に黒画素であっ
たならば注目画素を黒画素に変換する処理を行う。この
マスク処理を行った例を第１１図（ｂ）に示す。黒画素
を右手方向に連結した画像が得られる。

次に第１２図（ａ）に示すマスクパターンで右上から左
下に対して黒画素連結処理を行う。得られた結果を第１
２図（ｂ）に示す。先程の処理と逆に左方向に黒画素を
連結した画像が得られる。

次に第１３図（ａ）に示すマスクパターンで左下から右
上に対して黒画素連結処理を行う。得られた結果を第１
３図（ｂ）に示す。文字全体がほぼ矩形領域で囲まれて
きたことがわかる。

最後に第１４図（ａ）に示すマスクパターンで右下から
左上に対して黒画素の連結処理を行う。

得られた結果を第１４図（ｂ）に示す。

このように一連の４回の処理を行うことにより文字領域
を矩形で囲むことができる。処理の説明は文字を例にし
て行ったが、この結果は図形、表、中間調に対してもあ
てはまる。その様子を第１５図（ａ）（ｂ）に示す。ま
た、連結処理の順序は上記に固定されるものではな（、
さまざまな組合せがある。

本実施例においては１辺」という文字を例に説明した。

一方、「誠」というように「言」と「成」が左右方向に
完全に分離している場合はそれぞれを矩形領域で囲むこ
とはできない。このような現象は文字領域のみならず、
他の領域でも発生することがある。しかし、この場合で
も従来手法のように矩形領域が重なることはない。また
、それぞれの構造情報の抽出はできているため、それぞ
れの属性の特徴を用いることにより、統合を行うことが
できる。

またこの方式はそれぞれの画像に対して順番に画素を連
結するため、その順番による方向性を持つ。そのため１
回の処理のみでは矩形とならない領域がまれに存在する
。しかし、このような場合もこの方式をもう一度適用す
ることにより解決でき、すべて矩形で囲むことができる
。

黒画素の連結処理は順次的であるため専用ハードウェア
化が可能であり、より高速な処理を行うこともできる。

さらに本発明の矩形化処理は、第１８図（ａ）に示すよ
うに従来技術では矩形が入り組んだようになるものでも
、同図（ｂ）に示すように１つの矩形領域として囲むこ
とができる。

第２図は、以上に説明した黒画素連結処理による矩形化
手段３の構成の一例を示すものである。

画像メモリ１０には２値化手段１で２値化された画像が
最初記憶され、その記憶画像はメモリアクセス制御回路
９によって順次アドレス指定されて読み出され、画素連
結処理回路１２により連結処理されてその結果が画像メ
モリ１０に再書込みされる。

ラインメモリ１１には前の１ライン分が記憶されており
、画像メモリ１０から読み出された現ラインの画素の１
ライン前の対応画素が、画素連結処理回路１２へ与えら
れる。画素連結処理回路１２は例えば第１６図のように
ラッチ回路１３、アンド回路１４およびオア回路１５か
らなる簡単な回路によって構成することができる。今、
画像メモリ１０から読み出された画素（注目画素）の１
つ前の画素（第１１図（ａ）の場合は注目画素の左側の
画素）と１ライン前の画素（第１１図（ａ）の場合は注
目画素の左側の画素）との論理積をとることにより、黒
連結をするかいなかが決定され、黒連結をすると決定さ
れたとき即ちアンド回路１３の出力が“１”のとき、注
目画素を黒画素にし、注目画素が読み出された画像メモ
リ１０の元のアドレス位置に書込まれる。それ以外の場
合は注目画素が読み出されたときの画素値がそのまま画
像メモリＩＯの元のアドレス位置に書込まれる。黒連結
処理は４方向に行うので、画像メモリ１０のアドレス指
定（走査）も第１１図（ａ）より第１４図（ａ）に示す
４方向に対して実施する。

第１７図は、矩形化処理手段の他の構成例を示すもので
、第２図の例では画像メモリ１０を４方向に走査する必
要があったが、本例では数ライン分のランダムアクセス
メモリ１９を持たせるとともに２組みの画素連結処理回
路１７．２１を設けることによりことにより、左上から
右下と右上から左下の処理、左下から右上と右下から左
上の処理をほぼ同時に処理することもできるようにした
ものである。メモリのアクセス順序が連結処理によって
異なるためランダムアクセスメモリ１９により一度メモ
リに書き込む順序を書き換えて黒画素の連結処理を行う
。そして再度、メモリに書き込む順序を書き換えて、も
との状態にもどし、画像メモリに書き込む。このように
うな回路構成にすることにより処理速度は第２図の構成
の場合のほぼ２倍になる。

本実施例の矩形化処理手段によって文字、図形、表、中
間調等の混在した文書画像に対してそれぞれの構造情報
を高速にしかも精度よく抽出することができる。

孤立点除去処理は第１９図（ａ）（ｂ）に示すように４
連結もしくは８連結のマスクパターンにより行う。ここ
では−例として１ドツトの孤立点除去のマスクパターン
を示す。４連結の場合の孤立点除去回路構成の一例を第
２０図に示す。第２０図に示すように、ラインメモリ２
５．．２５□およびラッチ回路２６〜２９により着目画
素の上下左右の隣接画素の値を取り出し、ＯＲ回路３０
に入力し、ラッチ路２７の出力である着目画素の値とＯ
Ｒ回路２５の出力をＡＮＤ回路３１に入力し、着目画素
の上下左右の隣接画素がすべて白画素であるとき、着目
画素の値に関わらずＡＮＤ回路３１の出力を白画素値と
するよう構成されている。

輪郭検出は３ライン分のデータを参照することにより、
簡単な論理演算で抽出することができる。

輪郭検出回路構成の一例を第２１図に示す。

第２１図において、画像を走査して順次出力される２値
化されたデータが入力され、走査線の２ライン分をライ
ンメモリ４４．．４４□に記憶することによって、ライ
ンメモリ４４１の出力を注目画素出力すとするとき、ラ
インメモリ４４□から注目画素の１ライン前の対応画素
（上方向の隣接画素）Ｃを出力し、入力データを注目画
素の１ライン後の対応画素（下方向の隣接画素）ａとし
て出力する。また、ラインメモリ４４．の出力からラッ
チ４５．４６を用いて注目画素ｅと１画素前の隣接画素
ｄと１画素後の隣接画素ｆとを出力する。

排他的論理和演算（ＥＸＯＲ）回路３２により注目画素
すと下方向の隣接画素ａとの排他的論理和演算を行い、
その出力ｇと注目画素すとの論理積演算（ＡＮＤ）をＡ
ＮＤ回路３３により行うことによって、画像の下側の輪
郭部を表わす信号りを得る。また、ＥＸＯＲ回１１！３
４により注目画素すと上方向の隣接画素Ｃとの排他的論
理和演算を行い、その出力ｉと注目画素すとの論理積演
算をＡＮＤ回路３５により行うことによって、上側の輪
郭部を表わす信号ｊを得る。信号ｊおよびｊをＯＲ回路
３６によって混合することにより画像の上下の輪郭部を
表す信号ｋを得る。

ＥＸＯＲ回路３７により注目画素ｅと１画素前の隣接画
素ｄとの排他的論理和演算を行い、その出力！と注目画
素ｅとの論理積演算をＡＮＤ回路３８により行うことに
よって、画像の右側部の輪郭部分を表わす信号ｍを得る
。また、ＥＸＯＲ回路３９により注目画素ｅと左隣の隣
接画素ｆとの排他的論理和演算を行い、その出力ｎと注
目画素ｅとの論理積演算をＡＮＤ回路４０により行うこ
とによって、左側部の輪郭部分を表わす信号０を得る。

信号ｍおよび０をＯＲ回路４１によって混合することに
より画像の左右の輪郭部分を表す、信号ｐを得る。

ＯＲ回路４３により画像の上下の輪郭を表す信号にと左
右の輪郭を表す信号ｐとの論理和演算により輪郭線を表
す信号を出力する。なお、ラッチ４２は注目画素すとｅ
とが１画素分の時間のずれがあるので、そのタイミング
の調整を行うためのものである。画像を走査しながら順
次以上のような処理をすることによって、輪郭部を正確
に求めることができる。この輪郭検出回路は、簡単な論
理演算のみのハードウェアによる逐次処理を行うので、
処理が高速であるとともに、リアルタイムの処理が可能
である。

画像領域の判定は、まず始めに矩形の大きさをみて小さ
い場合は文字線画領域、大きい場合は図表／中間調領域
と判定する。しきい値は入力系の解像度にもよるが通常
の文書であれば２４ポイント程度の大きさがめやすとな
る。つぎに図表／中間調領域に対しては矩形内の２値画
像の画素数と輪郭抽出後の画素数との比を調べ、しきい
値よりも大きい場合は文字線画領域、小さい場合は中間
調領域と判定する。この場合のしきい値も入力系の解像
度により変わるが数程度がめやすとなる。

第２２図はそのような判定処理を具体化するための領域
判定手段８の構成の一例を示すものであり、第２３図は
領域判定処理のフローを示す図である。

矩形化領域画像メモリ２から読み出した矩形化処理した
画像に基づき矩形領域の面積を矩形面積算出部５０で算
出する。判定部５２において、矩形の面積の大きさしき
い値と比較し、その結果、しきい値より小さいときはそ
の矩形領域は文字線画像であると判定する。比較の結果
しきい値よりも大きいときは、矩形領域アドレス発生部
４７において、矩形化領域画像メモリ２から読み出した
矩形化処理した画像に基づき矩形領域の各画素のアドレ
スを発生する。発生したアドレスにより２値画像メモリ
４および輪郭画像メモリ７からそれぞれ矩形領域内の画
素を読みだし、その読み出した画素の黒画素の数をそれ
ぞれ黒画素計数部４８゜４８で計数する。計数した矩形
内の２値画像の黒画素数上輪郭画像の黒画素数との比を
比算出部５１で算出する。判定部５２は比算出部５１で
算出した比を予め定めたしきい値と比較し、しきい値よ
りも大きい場合は文字線画領域、小さい場合は中間調領
域と判定する。

（発明の効果）本発明によれば、文書画像中の文字線画像と中間調画像
の識別の単位を矩形とするので、従来のような誤認がな
（なり正確な識別が可能になり、高品質の画像再現が可
能になる。さらに孤立点除去により写真画像に加えて網
点画像にも対処しているため、良好な再生画像を得るこ
とができる。

また本発明を画像圧縮に適用した場合、領域を矩形の単
位で識別す石ため、スムーズに処理を切り変えることが
可能になる。

また、本発明の構造情報抽出装置（矩形化処理手段）に
よれば、文字、図形、表、中間調等の混在した文書画像
に対してそれぞれの構造情報を高速にしかも精度よく抽
出することができる。また、黒画素の連結処理は順次的
であるため専用ハードウェア化が可能であり、より高速
な処理を行うこともできる。さらに本発明の構造情報抽
出処理は、従来技術では矩形が入り組んだようになるも
のでも、１つの矩形領域として囲むことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の画像領域識別装置の一実施例の概略の
構成を示す図である。第２図は本発明による矩形化手段の構成の一例を示す図
である。第３図は文字画像の濃度特性を示す図である。第４図は写真画像の濃度特性を示す図である。第５図は一般の文書の構成の一例を示す図である。第６図は矩形処理を説明する図である。第７図（ａ）は２値化した文字画像、同図（ｂ）は２Ｍ
化した文字ｉｉ！ｉｉ［に対して孤立点除去および輪郭
処理を施した後の文字画像をそれぞれ示す図である。第８図（ａ）は２値化した写真画像、同図（ｂ）は２値
化した写真画像に対して孤立点除去および輪郭処理を施
した後の写真画像をそれぞれ示す図である。第９図（ａ）は２値化した網点画像、同図（ｂ）は２値
化した網点画像に対して孤立点除去および輪郭処理を施
した後の網点画像をそれぞれ示す図である。第１０図は文字の画素パターンの一例を示す図である。第１１図（ａ）は左上から右下へマスク処理を行う場合
のマスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）は
そのマスク処理の結果を示す図である。第１２図（ａ）は右上から左下へマスク処理を行う場合
のマスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）は
そのマスク処理の結果を示す図である。第１３図（ａ）は左下から右上へマスク処理を行う場合
のマスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）は
そのマスク処理の結果を示す図である。第１４図（ａ）は右下から左上へマスク処理を行う場合
のマスクおよび走査方向を示す図であり、同図（ｂ）は
そのマスク処理の結果を示す図である。第１５図（ａ）は２値化した画像の一例を示す図、同図
（ｂ）はその画像に黒連結処理を行った結果の矩形化画
像を示す図である。第１６図は画素連結処理回路の一例を示す図である。第１７図は本発明による矩形化処理手段の他の実施例の
構成を示す図である。第１８図は従来方式によって得られた矩形領域および本
発明を用いた場合の矩形領域の形を示す図である。第１９図（ａ）は８連結の孤立点除去のマスクパターン
、同図（ｂ）は（ｂ）は４連結の孤立点除去のマスクパ
ターンを示す図である。第２０図は孤立点除去手段の回路構成の一例を示す図で
ある。３・・・矩形化処理的段、５・・・孤立点除去手段、７・・・輪郭画像メモリ、４・・・２値画像メモリ、６・・・輪郭抽出手段、８・・・領域判定手段。第２１図は輪郭検出手段の回路構成の一例を示す図であ
る。第２２図は領域判定手段の構成の一例を示す図である。第２３図は領域判定処理のフローを示す図である。１・・・２値化手段、２・・・矩形化領域画像メモリ、
−４８・第３図第４図第７図文字画像の特性ｈａ部うに何カっ出京乏なわな葉る場こた・五つよ電町
ユいりが現無た這らろ国間も。るはビトやれ履ぬ匹いのに響で二を一＃６日思なや、１
１＋だめの書にら全国以西コっ最・わ布部うに何カつ出
家となりな累る場こた・五つよ電町２６％りが現無た連
らる国閏も。るはビトやｔＶ観ぬ四いのに響て二を−け。ｌ思なや％米だめのＷ仲ら全国以西コつ最・図面の浄δ 第図与★画像（特性第図作ｂｈ色像り特性第１２図第１３図（ｂ）第１０図第１４図（ｂ）第１５図（ａ）五つよ電町江いりが脱熱た迷らる間開１（ｂ） ■■■■■■ｌｓｌ■箇■需冒■■■■閣曹第１８図（坑禾方式１てＪる陀形３Ｆ１６図第１７図３１１１９図第２０図第２１図第２２図第２８図中間１：Ｈ１域発明の名称補正をする者事件との関係住　　所名　　　称代表者手続補正書（太夫）平成元年８月２４日画像領域識別装置およびそれに使用できる構造情報抽出
装置

Claims

【特許請求の範囲】

（１）文字線画像領域、中間調領域の混在する多値で入
力された画像に対して２値化処理を行う２値化手段と、２値化された画像に対して黒画素を連結して矩形化処理
を行う矩形化処理手段と、２値化された画像の孤立点除去処理を行う孤立点除去手
段と、孤立点除去を行った画像に対して輪郭抽出処理を行う輪
郭抽出手段と、短形化処理手段により得られた矩形の領域を単位として
、矩形の大きさ、および矩形内に存在する２値の黒画素
の数と輪郭抽出された画素との比から文字線画像領域と
中間調領域を判定する領域判定手段とを備えたことを特徴とする画像領域識別装置。
（２）画像の構造情報を含む入力２値画像およびそれに
対する矩形化処理の結果の画像を記憶する画像メモリと
、注目画素に対して上下左右のうち、周囲２画素を参照し
て注目画素を黒画素とするかどうかを決定することによ
り、左上から右下に向かって黒画素を連結する処理と、
右上から左下に向かって黒画素を連結する処理と、左下
から右上に向かって黒画素を連結する処理と、右下から
左上に向かって黒画素を連結する処理とを複合して行い
、画像の構造情報単位ごとの矩形化処理を行う矩形化処
理手段とを備えたことを特徴とする行う構造情報抽出装置。
（３）前記矩形化処理手段が、前記画像メモリを、左上から右下へ、右上から左下へ、
左下から右上へ、右下から左上へというように複数の方
向にそれぞれ順次アクセスするようメモリアクセス信号
を発生するメモリアクセス制御手段と、画像メモリのアクセス中に、現にアクセス中の画素即ち
注目画素に対して１ライン前の対応画素、および注目画
素と同ラインで注目画素より１つ前にアクセスされ画素
連結処理された画素を一時的に記憶する一時記憶手段と
、前記１ライン前の対応画素および前記１つ前にアクセス
された画素が共に黒画素のとき、注目画素を黒画素にし
て画像メモリおよび一時記憶手段に書込む画素連結手段
とを備えたことを特徴とする請求項（２）記載の構造情報
抽出装置。