JPH04156694A - 文字認識方式 - 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】 〔概　　　要〕 罫線をも含む画像から文字コードを発生する文字認識方
式に関し、 文字と罫線を共に文字コードに変換する文字認識方式を
提供することを目的とし、 認識すべき画像情報が加わり、該画像情報から罫線の座
標を抽出する罫線抽出手段と、該罫線抽出手段で抽出さ
れた罫線を除いた領域から文字を認識する文字認識手段
、前記罫線抽出手段の結果と前記文字認識手段の結果と
から罫線コードを含む文字コードで出力するｖ２識結果
出力手段とを有するように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は文書等の文字を読み取る文字読み取り装置に係
り、更に詳しくは罫線をも含む画像から文字コードを発
生する文字認識方式に関する。

〔従来の技術〕

文字読み取り装置においては、文字と共に罫線を認識す
る技術が要求されている。

罫線を含んだ文字認識には罫線だけを抽出した後に文字
を抽出する方法がある。この方法は先に罫線を抽出し、
罫線にあたる画像を原画像から除去した後文字を抽出し
ている。この場合罫線の誤抽出による原画像の誤消去が
起きる場合があり、罫線と文字の位置関係を管理する必
要がある。

また罫線を抽出した後、原画像上で罫線の存在位置を避
けながら文字を抽出する方法がある。この方法には文字
の抽出を罫線に囲まれている矩形単位で行うものと文字
の抽出を１原画単位で行うものとがある。１矩形単位で
行う場合には、罫線を表示し罫線で囲まれた領域毎に文
字抽出認識を行い、文字を罫線で囲まれている領域に埋
めていく方式であり、罫線と文字の位置関係を管理する
必要がある。また、文字の抽出を１原画単位で行う場合
には表示は１折重位で、罫線の存在するところでは罫線
の種類に応じた記号とし、認識した文字はそのままコー
ドとしている。

罫線と文字とを同時に抽出する方法では、必ず１折重位
で処理を行う。すなわち−行切り出しを行い罫線と文字
とを分離し、罫線は罫線の種類に応じた記号を、文字は
認識結果記号としている。

この方式においては、表示後に整形が必要であり、前述
の１文字の抽出を１折重位で行う場合と比べ、罫線認識
の前処理が不必要な分だけ高速化することができる。

一方、罫線抽出方法には ｉ）２値化画像データ全体を対象にして縦罫線要素（プ
リミティブ）を抽出して、それを繋ぎ合わせて全体の罫
線を構成する方法と １ｉ）２値化画像データ全体を対象にして傾き対応のた
め全体を縦に短冊状に区分けして横ヒストグラムをとり
、全体を横に短冊状に区分して縦ヒストグラムをとり、
短冊毎の罫線候補線を見つけてそれの隣接状態から罫線
候補線の接続を決め、全体の罫線を求める方法とがある
。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述した従来の文字認識方式においては、罫線の認識で
罫線をグラフィックデータとして扱っているため、その
ままでは通常の文章コードとしてワードプロセッサ等に
直接入力することができないという問題を有していた。

また、このため、ワードプロセッサ等に使用する場合に
は、文字の間に罫線用の文字コードを入れる適応ソフト
プログラムを必要とした。

本発明は文字と罫線を共に文字コードに変換する文字認
識方式を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理ブロック図である。

罫線抽出手段１は認識すべき画像情報が加わり、該画像
情報から罫線の座標を抽出する。また、この前述罫線抽
出手段１は罫線を抽出すると共にその抽出した罫線の傾
きをも求める。

文字認識手段２は前記罫線抽出手段１で抽出された罫線
を除いた領域から文字を認識する。この文字の認識は各
行の領域を判断して１折重位で行う。また、文字認識手
段２はこの罫線抽出の傾きに対応して行め領域を求め、
その行内の文字を認識する。

認識結果出力手段３は前記罫線抽出手段１の結果と前記
文字認識手段２の結果とから罫線コードをも含む文字コ
ードを出力する。

〔作　　用〕

罫線抽出手段１は入力する画像情報から罫線を認識する
と共にその罫線の座標を抽出する。その抽出した結果と
画像情報とは文字認識手段２に加わり、文字Ｕ！識手段
２は罫線が位置する座標を除いた領域から文字を認識す
る。この文字認識手段２で認識した結果と前記罫線抽出
手段１で抽出した罫線の座標とが認識結果出力手段３に
加わり、認識結果出力手段３は罫線コードを含む文字コ
ードでその結果を出力する。罫線抽出手段２の出力は例
えば行単位であり、この罫線抽出手段２によって傾き等
が考慮されて加わり、認識結果出力手段３は罫線と入力
画像の斜め傾きとに対応して文字と罫線とをコード化す
る。

本発明によれば罫線と文字とを共に文字コードで出力す
ることができる。

［実　　施　　例〕 以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。

第２図は本発明の実施例のシステム構成図である。認識
装置１０は制御部１０−１、文字切出し処理部１０−２
、認識処理部１０−３、イメージメモリ１０−４〜１０
−６より成る。

制御部１０−１は文字切出し処理部１０−２、認識処理
部１０−３、イメージメモリ１０−４〜１０−６を制御
すると共に外部装置、例えばパソコン１１に対しレイア
ウトイメージデータ認識結果等を出力する。またパソコ
ン１１からはオペレータの指示によって入力した制御コ
マンド等が入力する。パソコン１１には表示＆キ一部１
２が接続しており、入力するレイアウトや前述のレイア
ウトイメージデータ認識結果の表示をパソコン１１は表
示＆キ一部１２に出力する。また、オペレータからの要
求に対応した起動コマンドや認識領域設定等の情報が表
示＆キ一部１２より加わりパソコン１１はそれらを制御
コマンドとして制御部１０−１に加える一方、パソコン
１１から加わる制御コマンドが例えば文字切出しの指示
であったならば文字切出し処理部１０−２に対し文字領
域の切り出しの制御を行う。また、認識の指示であった
ならば、認識処理部１０−３に対し文字認識の制御を行
う。なお、この時の文字認識を行うためのデータはイメ
ージメモリ１０−４〜１０−６に格納されている情報で
ある。

認識装置１０にはスキャナ１３が接続されており、制御
部１０−１からの読み取りコマンド等に対しイメージデ
ータを読み取り、認識袋Ｗ１０に出力する。この読み取
ったイメージデータがイメージメモリ１０−４〜１０−
６に格納され、認識処理が成されるのである。

以下では、更に本発明の実施例の動作を詳細に説明する
。

第３図は本発明の実施例の処理フローチャートである。

Ｌ’２識処理を開始すると先ずスキャナを動作させ、読
み取るべきイメージをイメージメモリ１０−４に取り込
む。さらに詳細に説明するとオペレータのキー操作によ
って制御コマンドがパソコン１１に加わり、さらにパソ
コンからその制御コマンドが制御装置１０に加わって、
スキャナ１３に対しイメージデータを認識装置１０内の
イメージメモリ１０−４に格納するコマンドが出力され
る。そしてスキャナ１３がこのコマンドに対応したイメ
ージデータを取り込んでイメージメモリ１０−４に格納
する（Ｓｌ）。イメージメモリ１０−４に格納されたイ
メージデータは制御部１０−１によって１／８圧縮画像
となる。１／８の圧縮画像データはイメージメモリ１０
−５に格納される。そしてこのイメージメモリ１０−５
に格納した圧縮画像データを読み取ってパソコン１１に
出力する。パソコンはその１／８圧縮画像を表示＆キ一
部１２に表示する。この表示からオペレータは認識すべ
き範囲を指定し、パソコン１１はその範囲を認識装置１
０に出力する（Ｓ２）。

第４図はレイアウトイメージ範囲指定の説明図である。

１／８圧縮画像を表示＆キ一部１２が表示し、点線ＤＰ
ＬＩ〜ＤＰＬ４の如くオペレータはパソコンに対しこの
４本の線で囲まれた領域を認識する範囲として入力する
。これにより、その情報が制御部１０−１に加わり、以
後はその領域に対する処理を実行する。

先ず罫線抽出を行う（Ｓ３）。パソコン１１からオペレ
ータが１／８画像上で指定した範囲に相当する原画像の
範囲で罫線抽出を行い（Ｓ３）、縦／横罫線の原画像上
の座標（縦／横の開始座標並びに終了座標）を格納する
。続いて行傾きの決定を行う（Ｓ４）。この行傾きの決
定処理は横罫線の座標から行の傾きを計算して全ての行
の傾きの平均値を行の傾きとする。尚、横罫線が存在し
ない場合は、原画像上で縦に区分を設けて短冊状の領域
を作り、その短冊毎で上から短冊の横幅長のセンサを用
い、白→黒、黒→白となる座標を記録してそれから１行
の傾きを求める（この場合、縦罫線の存在する短冊は傾
き検出から除く）。傾きを計算する際には行の整形処理
を使用する（第５図参照）。続いて処理Ｓ４において求
めた傾きで認識エリアの一番上（ＴＯＰ）から行切り出
しを開始する（Ｓ５）。この時横罫線が存在する場合に
はＴＯＰ−１本日の横罫線、１本日の横罫線〜２本口の
横罫線のように横罫線を避けて処理を行う。行切り出し
は予め求めた傾き値を持つ認識エリアの左端〜右端まで
の長さのセンサを用い、開始座標（交差する黒画素が縦
罫線であるものを除いて、初めて黒画素と交差した座標
）から順次下へ移動し、交差する黒画素が縦罫線のもの
だけとなるところで停止する。この縦方向の探査開始座
標〜終了座標が１行として抽出するものである。

すなわち探査開始座標がＳＴＩであり、終了座標がＥＮ
Ｉ、またこの終了座標のＥＮＩは次の探査開始座標とな
る。すなわち通常ＥＮＬ＝ＳＴ（１十１）がなりたつ。

また横罫線があるところでは強制的に探査を打ち切って
ＥＮＩを決めてしまう。

次の開始座標５Ｔ（１＋１）は横罫線のすぐ下の座標と
する。すなわち第６図の如く開始座標ならびに終了座標
が決定する。罫線を除いた１行を抽出した後、続いて文
字切出し認識処理Ｓ６を行う。

文字切出し文字ｖ！、識処理Ｓ６は１行を切り出した後
でその行内の文字を切り出すために、この行だけを対象
にした縦ヒストグラムをとる。この縦ヒストグラムで縦
罫線のところを除去する（第７図参照）。

縦罫線除去済の縦ヒストグラムを文字切出し処理部に加
え、文字切出し結果として、文字の横方向の開始座標、
終了座標を得る。これを更に文字認識処理部へ入力し、
文字認識結果の文字コードを得る。この文字コードとそ
の横方向の開始位置、終了位置を記憶する。

空白は、文字切出し部を検出して特別なコードを付ける
。出力は平均文字幅で空白を割った数だけ出力される。

尚、その座標はその時に求められ付加されてくる。そし
て罫線を含んだ認識結果を表示する。すなわち前述した
処理６の指定された認識でのＴＯＰから繰り返していく
が１行済む毎に結果をパソコン上へ表示する（Ｓ７）。

縦罫線の場合、縦罫線の開始位置、終了位置の座標情報
をもとに罫線の長さに比例した数の横罫線の文字コード
を表示する。幾つ表示するかは罫線の長さ／文字幅で決
める。文字幅は１行前の文字の幅の平均値であり、前に
文字がない場合にはデフォルトの値を用いる。横罫線の
表示中に縦罫線が存在する場合は、そのところだけ縦罫
線を表示する（第８図参照）。また、文字の場合得られ
た文字と罫線の座標から若い順に表示してい＜　（Ｓ７
）。

続いて指示された領域全ての認識を行ったかを判別（３
Ｂ）Ｌ、終了してない時（Ｎ）には次行切出しを行い（
Ｓ９）、再度処理（Ｓ６）より実行する。この次行切出
し処理Ｓ９は前述した行切出し処理Ｓ５と同様であり、
処理（Ｓ５）においては先頭の行を切り出すのに対し、
次行切出し処理（Ｓ９）は前記続く行を切り出す処理で
ある。

前述した動作を順次繰り返し各行の罫線並びに文字を表
示すると判別（Ｓ８）において指定した全領域を終了し
たと判別しくＹ）、続いて罫線整形処理（３１０）を行
う。第８図に示す如（、文字単位や横罫線、縦罫線の大
きさを考慮し、更にはブランクをも考慮した場合、前述
した処理（Ｓ６、Ｓ７）で表示した処理結果はその縦罫
線が変化している。すなわち１本の直線となっていない
。

これを正しい罫線とするのが罫線整形処理（３１０）で
ある。読み込みデータを全て認識処理した後、パソコン
１１によってデコボコしている罫線を整形する。そして
、その結果を表示（第９図）する。

以上本発明の実施例を用いて詳細に説明したが本発明は
これに限るものではない。例えば、本発明の実施例にお
いては１／８縮小したレイアウトイメージを表示してい
るが、デイスプレィが大きいならば１頁分直接表示して
もよく、またディスプレイの分解能が悪い場合には更に
縮小して表示してもよい。

〔発明の効果］ 以上の如〈従来は罫線はグラフ表示、文字は文字表示で
あったものを、本発明によれば罫線が認識結果と同じ文
字コードで表示されるので出力結果を専用ソフトウェア
ではなく、一般のソフトウェアでも扱うことができる。

また、原画像を処理するので高精度な出力が可能となり
、また更に原画像を対象とした高速な罫線抽出装置が存
在すれば高速な罫線認識が実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図は本発明の実施例のシステム構成図、第３図は本
発明の実施例の処理フローチャート、第４図はレイアウ
トイメージ範囲指定の説明図、第５図は横罫線が存在し
ない場合に傾きを求める処理、 第６図は各座標位置の説明図、 第７図は紺ヒストグラムと縦罫線の所を除去したヒスト
グラム図、 第８図は処理結果（出力）を示す図、 第９図は罫線成型結果を示す図である。 １・・・罫線抽出手段、 ２・・・文字認識手段、 ３・・・認識結果出力手段。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）認識すべき画像情報が加わり、該画像情報から罫
   線の座標を抽出する罫線抽出手段（１）と、 該罫線抽出手段（１）で抽出された罫線を除いた領域か
   ら文字を認識する文字認識手段（２）と、前記罫線抽出
   手段（１）の結果と前記文字認識手段（２）の結果とか
   ら罫線コードを含む文字コードで出力する認識結果出力
   手段（３）とを有することを特徴とする文字認識方式。
2. （２）前記文字認識手段（２）は各行の領域を判断して
   各行単位でその行内の文字を文字コードに変換すること
   を特徴とする請求項１記載の文字認識方式。
3. （３）前記罫線抽出手段（１）は罫線を抽出すると共に
   、該抽出した罫線の傾きをも求め、前記文字認識手段（
   ２）が該傾きに対応して行の領域を求めることを特徴と
   する請求項２記載の文字認識方式。