JPH04177583A

JPH04177583A - 傾き角検出方法

Info

Publication number: JPH04177583A
Application number: JP2305063A
Authority: JP
Inventors: Yasuhiko Murayama; 靖彦村山
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 1990-11-09
Filing date: 1990-11-09
Publication date: 1992-06-24

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］本発明は、文書画像処理装置において、文書のイ１き角
検出方法に関する。

［従来の技術］文書画像処理装置において、切り出された文字の認識率
を高めるために文書画像の傾き角を検出し、傾き補正を
しなければならない。従来の傾き角検出方法は、文書横
端から横方向に白ランレンゲスの分布パターンを求め、
左右の分布パターンの特徴点（例えば山から谷へ遷移す
る点）を結ぶ直線の傾きを文書画像の傾き角とする方法
（百本−男ら、゛周辺部の位相構造に着目した印刷文字
認識アルゴリズム°°ＰＲＬ１８８−１３）や、最初に
３６０度全周で一定角度毎の周辺分布（あるｌ直線上の
黒画素の出現個数を計数しながら直線を１画素分ずつず
らしていったもの）をとり、その分布中に山と谷が最も
顕著にでる角度をみつけることて大まかな角度補正を行
ない、微少角度は。

文書の左右両側の一部でとった周辺分布の山の位相のず
れにより求める方法（秋山照雄、°°書式指定情報によ
らない紙面構成要素抽出法°′、信学論Ｖｏｗ、Ｊ６６
−Ｄ−１，Ｎｏ、１　　ｐｐ、１１１−１１８°　８３
−０１）等がある。

〔発明が解決しようとする課題］しかし、前述の従来技術では、横書き文書という制限が
なければ処理できない、特徴点がはっきりしないため傾
き角検出精度が低い、計算量が多く傾き角検出までの処
理時間が長くかかる、処理すべきデータが膨大である、
あるいは処理する傾城の大部分が文字でなければ、傾き
角検出精度が落ちる等の問題を有する。

そこで本発明はこのような問題５占を解決するもので、
その目的とするところは縦書き文書、横書き文書に係わ
らず処理時間が少なく、精度よく傾き角を検出する方法
を提供するところにある。

［課題を解決するための手段］本発明の傾き角検出方法は、（ａ）画像入力装置により取り込まれた文書画像の部分
的な領域を抽出する部分領域抽出手段と、（ｂ）部分領
域抽出手段により抽出された領域を分割し、分割された
領域の白ランレングスのヒストグラムを求める白ランレ
ングス計算手段と、（ｃ）白ランレングス計算手段によ
り求めた白ランレングスのヒストグラムを用いて相互相
関を求める相互相関計算手段と、（ｄ）相互相関計算手段により計算された値を用いて前
記部分領域抽出手段により抽出されたｌｉが傾き角検出
に適した領域であるかを判定する計算結果判定手段と、（ｅ）相互相関計算手段と計算結果判定手段により計算
された値を用いて文書画像の傾き角を計算する傾き角計
算手段と、（ｆ）部分領域抽出手段、白ランレングス計算手段、相
互相関計算手段、計算結果判定手段、傾き角計算手段に
よる処理を行なうためのデータを記憶しておくための画
像記憶部、部分領域記・要部、白ランレングスデータ用
記憶部、相互相関データ用記憶部、傾き角データ用記憶
部とで構成された記憶部と、を備えたことを特徴とする。

［作　用］本発明の上記の構成によれば文書画像の画像の一部の領
域を抽出するので、白ランレングスヒストグラムおよび
相互相関を計算するに当たり、処理すべきデータ量が少
なくて演む。また抽出した領域を分割し、分割された領
域ごとに白ランレングスのヒストグラムを求めて、相互
相関をとって傾き角を求めるため、精度よ（傾き角の検
出を行なうことができる６又文書画像の傾き角を求める
連中で抽出した領域が傾き角検出に通しているかを判断
するので、文書画像が縦書きが、横書きかを事前に知っ
ている必要がなく、また文書画像に図、表、写真等が混
在していても文書画像の傾き角の検出が可能である。

［実　施　例］以下、本発明の実施例につき図面を用いて詳細に説明す
る。

文書画像処理装置とは第２図に示すような構成のもので
ある。すなわち文書の画像を入力するための画像入力部
１０１、文書画像の傾き角度の検出をするための傾き角
検出部１０２、文字列領域、写真、区、表等のイメージ
領域を抽出し分類する領域抽出分類部１０３、文字の切
り出し、文字の認識を行なう文字領域処理部１０４、イ
メージ領域の処理を行なうイメージ領域処理部１０５、
文字領域処理部１０４によりコード化された文字とイメ
ージ領域処理部１０５により処理されたデータを合成す
る合成部１０６．処理合成された結果を格納する保存部
１０７により構成されている６本発明は文書処理製雪に
おける傾き角検出部に係わるものである。

第１図は本発明の実施例に係わる装置構成を示すブロッ
ク図である。１０は画像や処理に関連したデータ、処理
結果を格納するための記憶部である。記憶部１０は画像
記憶部１０ａ、部分領域２憧部１０ｂ、白ランレングス
データ用記憶部１ＯＣ１相互相関データ用記憶部１０ｄ
、傾き角データ用記憶部１０ｅにより構成されている。

記憶部１０は第２図における各処理部に共通に使われる
ことがあってもよい、１１は傾き角検出の各処理の実行
を行なう傾き角検出処理部である。傾き角検出処理部１
１は部分領域抽出手段１１ａ、白ランレングス計算手段
１１ｂ、相互相関関数手ｊ、ｉｌｌ　１１ｃ、傾き角計
算手段ｌｉｄにより構成されている。傾き角検出処理部
１１はプログラムメモリに格納されたプログラムとこれ
を実行するプロセッサとにより実現される機能であって
も、専用のハードウェアによって構成されていてもよい
。以上の様に傾き角検出部１０２は記憶部１０と傾き角
検出処理部１１とにより構成される。

第１図の装置構成による処理内容について、以下に説明
する。

画像入力部１０１によって入力された文書画像は画像記
憶部１０ａに記憶される。

部分領域抽出手段１１ａの動作について第３図を用いて
説明をする。部分領域抽出手段１１ａは、画像記憶部１
０ａから部分的な領域の切り出しを行なう（ステップ２
０１）。部分的な卸域を切り出す位置は任意である。ま
た切り出す領域の大きさも任意であるが、切り出す領域
の大きさは縦横とも２００画素以上が望ましい。切り出
した部分的な領域は部分領域記憶部１０ｂに格納する（
ステップ２０２）。部分的な領域を切り出す理由は傾き
検出角処理部１１のｌｌｂから１１ｅの処理における計
算量を少なくするためである。

白ランレングス計算手段１１ｂの動作について第４図、
第５図（ａ）、第５図（ｂ）、第６図（ａ）、第６図（
ｂ）を用いて説明をする。部分領域抽出手段１１ａによ
り抽出され部分領域記憶部１０ｂに格納された領域をＮ
個に横方向、縦方向に、等分割する（ステップ３０１）
。Ｎを「５」とした場合、横方向に分割すると第５図（
ａ）のように部分領ｔＨＪ（綱掛けされた領域）は、直
線Ｌ１からＬ６により５つの領域ｓ１がらＳ５に等分割
される。同様に縦方向に分割すると第５図（ｂ）のよう
に部分領＠（綱掛けされた領＠）は、直＃ＪＬ７からＬ
１２により５つの領ｔａＳ６からＳＩＯに等分割される
。横方向に分割した場合、分割された各領域の左の直線
、例えば領域Ｓ１は直線Ｌ１から横方向に領域Ｓｌ内の
黒画素に到達するまでの白画素の長さを求める。この白
画素の長さのことを白ランレングスという。同様に縦方
向に分割した場合、分割された各領域の上の直線、例え
ば領＠Ｓ６は直線Ｌ７がら下方向に領ｔｆｆＳ６内の白
ランレングスを求める（ステップ３０２）。求めた白ラ
ンレングスのヒストグラムのデータを白ランレングスデ
ータ用記憶ＢｆＩＩＯｃに格納する（ステップ３０３）
。第６図（ａ）を第５図（ａ）のように横方向に等分割
して求めた白ランレングスのヒストグラムの例を第６図
（ｂ）に示す、第６図（ａ）、第６図（ｂ）において、
直線Ｌ１からＬ５が互いに対応している。

白ランレングスを求めるにあたって、横方向に分割した
場合、分割された各領域の左の直線から横方向にその領
域内の白ランレングスを求めたが、分割された各領域の
右の直線から求めても良い。

また縦方向に分割した場合も１分割された各領域の下の
直線から白ランレングスを求めてもよい。

次に、相互相関計算手段１１ｃの動作について第７図（
ａ）、第７図（ｂ）、第７図（ｃ）を用いて説明をする
。ここでいう相互相関とは、相互相関関数を用いて求め
たものである。例えば第６区（ｂ）の直線Ｌｌから領域
ｓ１に向がって求めた白ランレングスヒストグラムＨ１
をＸ、直ＭＬ１から領ｔｇ！ｔｓ２に向かって求めた白
ランレングスヒストグラムＨ２をＹとすると、相互相関
Ｃ（ｍ）は、第７図（ｂ）のように求められる。ここて
、ｍ（オフセ・ント）の範囲は、第５図の画素数ａを用
いて表わすと、−ａＳｍ≦αとなる。また、変数ｎの範
囲は１≦ｎ≦αである。同様に部分領域を縦方向に分割
した場合の相互相関も求めることができる。なお、オフ
セットｍの範囲は一〇≦ｍ≦αより狭い範囲であっても
かまわない。

部分領域を横方向、縦方向に分割し求めた隣り合う白ラ
ンレングスヒストグラムの相互相関を計算する（ステッ
プ４０１）。例えば、第６図においては、白ランレング
スヒストグラムＨ１とＨ２、Ｈ２とＨ３、Ｈ３とＨ４，
Ｈ４とＨ５の４つの相互相関を求めることができる。相
互相関Ｃ（ｍ）を求めた結果は、例えば第７図（ｃ）の
ようになる。求めた各相互相関のＣ（ｍ）の最大値とそ
の時のｍの値を相互相関データ用記憶部１０ｄに格納す
る（ステップ４０２）。

計算結果判定手段ｌｉｄの動作について第８図を用いて
説明をする。相互相関データ用記憶部ｌＯｄに納められ
た各相互相関の最大値の正規化を行なう。正規化の方法
は、第５図のように等分割した領域の画素数をα、βと
すると、相互相関Ｃ（ｍ）の最大値を（α×β×β）で
割った値とする（ステップ５０１）。部分明域を横方向
に分割し求めた相互相関の最大値の正規化の平均値Ａｈ
と、縦方向に分割し求めた相互相関の最大値の正規化の
値の平均値Ａｖを求める（ステップ５゜２）。ステップ
５０２で求めた平均値Ａｈを統計的に求めた２つのしき
い値り、Ｍと比較をする（ステップ５０３）。ステップ
５０３て条件を濯たし゛ていれば平均値Ａｖとしきい値
り、Ｍと比較をする。比較した結果により■（７００）
あるいは■（６００）に進む（ステップ５０４）。ステ
ップ５０３て条件を満たさない場合、平均値Ａ　ｖとし
きい４ａＬ、Ｍと比較をする。条件を満たす場合■（８
００）へ進む。満たさない場合■（２００）へ進む（ス
テップ５０５）。■（２００）へ進むのは、部分領域抽
出手８１１ａにより抽出された領域が角度検出に向かな
かったためである。

■（２００）へもどり、次の異なる部分領域の抽出を行
ない、処理を続ける。

傾き角計算手段ｌｉｅの動作について第９図を用いて説
明をする。第８区のステップ５０２て求めた２つの平均
値ＡｈとＡｖの比較を行なう（ステップ６０１）、ステ
ップ６０１の条件を満たす場合、もしくはステップ５０
４で■（７００）に分岐した場合、部分領域を横方向に
分割し、第７図のステップ４０２で求めたオフセットを
相互相関データ記憶部１０ｄから取出す。データの個数
は第４区のステップ３０１の分割数Ｎを用いて表わすと
（Ｎ−１）個、どなる。第５図の等分割された領域の画
素数βで、オフセットの値を割り、割った値のｊａｎ−
’を求めることにより角度を求める。ここで（Ｎ−１）
個の角度が求められる（ステップ６０２）。ステップ６
０１の条件を満たさない場合、もしくはステップ５０５
で■（８００）に分岐した場合、部分領域を縦方向に分
割し、第７図のステップ４０２で求めたオフセットを相
互相関データ記憶部１０ｄがら取出す。データの個数は
ｆＮ−１）個となる。ステップ６０２と同様に画素数β
で、オフセットの値を割り、割った値のｊａｎ−’を求
めることにより角度を求めるにこで＋Ｎ−１）個の角度
が求められる（ステップ６０３）、ステップ６０２ある
いはステップ６０３で求めた（Ｎ−１）個の角度の平均
値を求める。平均値を求めるに当たって、ステップ６０
２あるいはステップ６０３で求めた角度のうち、値が他
の値と大きく異なるものがあった場合はその値を除いて
平均値を求める。求めた値が文書画像の傾き角であり、
その値を傾き角データ用記憶部１０ｅｉ：格納する。（
ステップ６゜４）。

以上で説明した処理により文書画像の傾き角の検出を行
なうことができる。

［発明の効果］以上述べたように本発明によれば、入力した文書画像の
一部の領域を抽比し、抽出した領域を幾つかに分割し、
白ランレングスのヒストグラムを求め、求めた白ランレ
ングスの相互相関を用いて領域の判別、傾きの角の検出
を行なうことにより、処理すべきデータ量が少なくなり
、傾き検出に都合のよい領域を抽出でき、文書の縦書き
、横書きに・、ねらず、処理時間が短く、精度よく傾き
角の検出を行なえるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の装置構成を示すブロック図。第２図は文書画像処理装置の構成を示す図。第３図は部分領域抽出手段の処理の流れ図。第４図は白ランレングス計算手段の処理の流れ図。第５図は抽出された部分領域の分割の様子を示す図。第６図は白ランレングスのヒストグラムの例を示す図。第７図は相互相関計算手段の処理の流れ区。第８図は計算結果判定手段の処理の流れ区。第９図は傾き角計算手段の処理の流れ図。１０２・・　傾き角検出部１０　・　　・　　・　言己憶部１１・・　傾き角検出処理部１０ａ・・画像記憶部１０ｂ・・部分領域記憶部１０ｃ・　白ランレングスデータ用記憶部１０ｄ・・相
互相関データ用記憶部１０ｅ・・イ頃き角データ用配憧部１１ａ・　部分領域抽出手段１１ｂ・・白ランレングス計算手段１１ｃ・・相互相関計算手段１１ｄ・・計算結果判定手段１１ｅ・・傾き角計算手段以上出願人　セイコーエプソン株式会社代理人　弁理士　鈴　木　喜三部（他１名）傾き角検出
部第１図第４図ＳＩ　　Ｓ２　　Ｓ３　　Ｓ４　　Ｓ５第５図（ｂ）Ｃ（ｍ）−Σ刈ｎ＞　−Ｙ（ｍ＋　ｎ＞第７図（ｃ）第８図

Claims

【特許請求の範囲】（ａ）画像入力装置により取り込まれた文書画像の部分
的な領域を抽出する部分領域抽出手段と、（ｂ）前記部分領域抽出手段により抽出された領域を分
割し、分割された領域の白ランレングスのヒストグラム
を求める白ランレングス計算手段と、（ｃ）前記白ランレングス計算手段により求めた白ラン
レングスのヒストグラムを用いて相互相関を求める相互
相関計算手段と、（ｄ）前記相互相関計算手段により計算された値を用い
て前記部分領域抽出手段により抽出された領域が傾き角
検出に適した領域であるかを判定する計算結果判定手段
と、（ｅ）前記相互相関計算手段と前記計算結果判定手段に
より計算された値を用いて文書画像の傾き角を計算する
傾き角計算手段と、（ｆ）前記部分領域抽出手段、前記白ランレングス計算
手段、前記相互相関計算手段、前記計算結果判定手段、
前記傾き角計算手段による処理を行なうためのデータを
記憶しておくための画像記憶部、部分領域記憶部、白ラ
ンレングスデータ用記憶部、相互相関データ用記憶部、
傾き角データ用記憶部とで構成された記憶部と、を備えたことを特徴とする傾き角検出方法。