JPH0490083A - 文字認識装置 - Google Patents
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- JPH0490083A JPH0490083A JP2205229A JP20522990A JPH0490083A JP H0490083 A JPH0490083 A JP H0490083A JP 2205229 A JP2205229 A JP 2205229A JP 20522990 A JP20522990 A JP 20522990A JP H0490083 A JPH0490083 A JP H0490083A
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- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 7
- 238000010606 normalization Methods 0.000 abstract description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
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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。
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Description
本発明は文書画像を入力して、該文書画像の文字等を認
識する文字認識装置に関するものである。
識する文字認識装置に関するものである。
従来の文字認識装置は、文書画像等を読取って入力する
人力部と、入力画像に対して１文字のパターンを切出し
て各種の正規化を施す前処理部と、この正規化されたパ
ターンから幾何学的特徴を抽出し、予め辞書に格納され
ている標準パターンと照合してその文書画像の文字部分
を認識する認識部から構成されている。特に、日本語の
文字認識を行う文字認識装置では、邦文には横書き文書
以外に縦書きの文書が存在するため、１文字のパターン
を切出す前処理部では、横書き文書画像の場合には水平
方向の射影をとって文字行を抽出し、抽出された１行あ
るいは複数行毎に垂直方向の射影をとることにより１文
字を切出している。 また、縦書き文書画像の場合には、垂直方向の射影をと
って文字行を抽出し、抽出された１行あるいは複数行毎
に水平方向の射影を取ることにより１文字の切出しを行
なっている。
人力部と、入力画像に対して１文字のパターンを切出し
て各種の正規化を施す前処理部と、この正規化されたパ
ターンから幾何学的特徴を抽出し、予め辞書に格納され
ている標準パターンと照合してその文書画像の文字部分
を認識する認識部から構成されている。特に、日本語の
文字認識を行う文字認識装置では、邦文には横書き文書
以外に縦書きの文書が存在するため、１文字のパターン
を切出す前処理部では、横書き文書画像の場合には水平
方向の射影をとって文字行を抽出し、抽出された１行あ
るいは複数行毎に垂直方向の射影をとることにより１文
字を切出している。 また、縦書き文書画像の場合には、垂直方向の射影をと
って文字行を抽出し、抽出された１行あるいは複数行毎
に水平方向の射影を取ることにより１文字の切出しを行
なっている。
【発明が解決しようとする課題】
このため、邦文の文字認識を行う文字認識装置では、横
書きの文書の場合と、縦書き文書の場合とでは処理が異
なる。このため、横書文書或は縦書文書専用の文字認識
装置を用意するか、もしくは文字認識を行う前に、ユー
ザにより横書き文書であるか、縦書き文書であるかを指
示する必要があった。 本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、文書の画
像をもとに、その文書画像が縦書きか横書きかを検出し
て文字認識を行うことができる文字認識装置を提供する
ことを目的とする。
書きの文書の場合と、縦書き文書の場合とでは処理が異
なる。このため、横書文書或は縦書文書専用の文字認識
装置を用意するか、もしくは文字認識を行う前に、ユー
ザにより横書き文書であるか、縦書き文書であるかを指
示する必要があった。 本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、文書の画
像をもとに、その文書画像が縦書きか横書きかを検出し
て文字認識を行うことができる文字認識装置を提供する
ことを目的とする。
上記目的を達成するために本発明の文字認識装置は以下
の様な構成からなる。即ち、 文書画像を入力して、該文書画像の文字を認識する文字
認識装置であって、前記文書画像の文字行の方向を判定
する文字行判定手段と、前記文字行判定手段によって判
定された行方向に文字ノ（ターンを切出し、前記文字パ
ターンの特徴を認識用辞書に格納された標準パターンと
照合して文字認識を行なう認識手段とを有する。
の様な構成からなる。即ち、 文書画像を入力して、該文書画像の文字を認識する文字
認識装置であって、前記文書画像の文字行の方向を判定
する文字行判定手段と、前記文字行判定手段によって判
定された行方向に文字ノ（ターンを切出し、前記文字パ
ターンの特徴を認識用辞書に格納された標準パターンと
照合して文字認識を行なう認識手段とを有する。
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施例を詳細
に説明する。 〈文字認識装置の説明 （第１図）〉 第１図は本発明の実施例の文字認識装置の概略構成を示
すブロック図である。 第１図において、１は第１の実施例の文字認識装置を示
している。２は文書画像を読取って入力する入力部で、
例えばスキャナ等により構成され原稿画像データをデジ
タルで入力している。３は装置１全体を制御する演算処
理用の中央処理装置（以下、ＣＰＵという）を示してい
る。４はＲＯＭで、ＣＰＵ３の第３図以降のフローチャ
ートで示された制御プログラムや各種データを格納して
いる。５はメモリ（ＲＡＭ）で、ＣＰＵ３のワークエリ
アとして使用されるとともに、入力部２より入力された
文書画像データを記憶する領域をも備えている。 ６は文字行判定部で、メモリ５に記憶された文書画像の
文字行の方向、即ち文書画像の文書が縦書きか横書きか
を判定している。７は前処理部で、メモリ５に記憶され
た文書画像の１文字のパターンを切出し、各種の正規化
を実行している。 ８は認識部で、前処理部７によって前処理されたパター
ンから幾何学的特徴を抽出し、予め認識用辞書９に格納
されている標準パターンと照合して文書画像の文字認識
を行っている。１０は表示部で、入力された文書画像の
認識結果等を表示している。１１はシステムバスで、Ｃ
ＰＵ３よりのデータバス、アドレスバス及び制御信号バ
ス等を含んでいる。１２は外部の出力装置、例えばプリ
ンタ１３等とのインターフェース制御を行うインターフ
ェース部を示している。 〈文書画像の説明 （第２図）〉 第２図は実施例の文字認識装置１に入力される文書画像
の一例を示す図である。 第２図において、２１は入力部２で読取られる文書画像
を示している。そして、２２は文書画像２１を水平方向
に走査したときの文字画像の射影（黒画素の計数値）を
示し、２３は同じく文書画像２１を垂直方向に走査した
ときの文字画像の射影を示している。２４．２５のそれ
ぞれは基準値αを示す線分を示している。 第２図の例では、入力された文書画像２１は横書きの文
書であり、各ライン毎に黒画素数をカウントした計数値
が基準値αを越えているライン数が、垂直方向に比べて
水平方向の方が多いことがわかる。 〈第１の実施例の説明 （第３図、第４図）〉第３図は
第１の実施例のＣＰＵ３の動作を説明するフローチャー
トで、この処理を実行する制御プログラムはＲＯＭ４に
記憶されている。 まずステップＳＬで、入力部２において、操作者により
セットされた文書画像を入力部２（スキャナ）により読
取って入力し、メモリ５に記憶する。次にステップＳ２
に進み、文字判定部６において、メモリ５に記憶された
文書画像が横書きか縦書きかを判別する。これはメモリ
５に記憶されている文書画像の水平方向、垂直方向の射
影（黒画素数）を求め、その画素数が基準値０以上とな
るライン数が、文書画像全体のライン数のとれ（らいに
なるかを求めて比較する。 この文字行判定部６で実行されるステップＳ２の詳細は
第４図に示す通りである。第４図に従って説明すると、
まずステップＳｌｌで水平方向の１ライン毎に黒画素の
数をカウントし、ステップＳＬ２でその計数値が基準値
α以上となるライン数を求める。これを文書画像の水平
方向の全ライン（ＴＨとする）に対して行ない、基準値
α以上となったライン数ＵＨを求める。そして、全ライ
ン数ＴＨに対して、基準値α以上となったライン数ＵＨ
を基に、その割合ＲＨを求める。このＲＨは、以下に示
す式により求められる。 ＲＨ＝ Ｕ Ｈ／Ｔ Ｈ 次にステップＳ１３に進み、同様にして垂直方向の射影
を考える。ここでは、文書画像の垂直方向の１ライン毎
に黒画素の数をカウントする。ステップＳ１４では、こ
の計数値が基準値α以上であるかチエツクし、これを垂
直方向の全ライン（ＴＶとする）に対して行ない、基準
値α以上となったライン数ＵＶを求める。そして、全ラ
イン数ＴＶに対する基準値α以上となったライン数ＵＶ
を基に、基準値α以上となったライン数の割合ＲＶを求
める。このＲＶは、以下に示す式で求められる。 ＲＶ ＝ Ｕ Ｖ／Ｔ Ｖ こうして、ステップＳ１５に進み、基準値α以上となっ
た水平方向及び垂直方向のライン数の全ライン数に対す
る割合ＲＨ，ＲＶを比較する。ここで、ＲＨ≧ＲＶを満
たせば、文書画像は横書きであると判定される。 再び、第３図のフローチャートに戻り、横書き文書のと
きはステップＳ３に進み、前処理部７において横書き用
の前処理を行なう。この横書き用の前処理とは、まず水
平方向の射影をとって文字行を抽出し、抽出された１行
あるいは複数行毎に垂直方向の射影を取ることにより１
文字を切出す文字切出し処理１位置、傾き、線幅、濃度
等の正規化処理、雑音除去処理等である。 また、ステップＳ２において、ＲＨ≧ＲＶを満たさなか
った場合は、メモリ５に記憶されている文書画像は縦書
きであると判定してステップＳ４に進み、前処理部７に
おいて縦書き用の前処理を行なう。この縦書き用の前処
理とは、まず垂直方向の射影をとって文字行を抽出し、
抽出された１行あるいは複数行毎に水平方向の射影をと
ることにより１文字を切り出す文字切出し処理１位置。 傾き、線幅、濃度等の正規化処理、雑音除去処理等であ
る。 次にステップＳ５に進み、前処理部７において前処理さ
れた１文字毎の未知文字パターンに対して、認識部８で
輪郭線特徴等の抽出を行なう。この認識用辞書９には、
認識対象となっている全ての文字の標準パターンの特徴
が記憶されている。 この未知文字パターンの特徴と、辞書９に記憶されてい
る標準パターンの特徴をマツチングさせて最も確からし
いものを認識結果としてメモリ５に記憶し、入力された
文書画像内の全文字を同様に認識してメモリ５に記憶す
る。次にステップＳ６に進み、メモリ５に記憶された認
識結果を表示部１０に表示する。尚、プリンタ１３より
文字等を出力する処理については説明を省略している。 以上の説明により、第１の実施例によれば、横書き文書
にも縦書き文書にも対応できる、ユーザにとって使い易
い文字認識装置を実現することができる。 〈第２の実施例 （第Ｓ図）〉 第５図は第３図のステップＳ２の横書きか縦書きを判別
する第２の実施例の処理を示すフローチャートで、ここ
では第１の実施例のステップＳ１１とＳ１２と、ステッ
プＳ１３と３１４を実行する順序を逆にしている。即ち
、第１の実施例では水平方向の次に垂直方向の画素数を
計数するようにしているが、第２の実施例では最初に垂
直方向の黒画素数を計数し、その後水平方向の黒画素数
を計数するようにしている。尚、第２の実施例における
文字認識装置の構成は第１図に示す第１の実施例と同様
である。 以上の説明により、第２の実施例においても、前述の第
１の実施例と同様の作用・効果を得ることができる。 〈第３の実施例 （第６図）〉 第６図は第３の実施例を示すフローチャートである。こ
こでは、第１の実施例のステップＳ２における黒画素の
カウントを白画素のカウントに置換えている。尚、この
第３の実施例における文字認識装置の構成及びステップ
Ｓ２以外のフローチャートは、第１の実施例（第１図と
第３図）と同じである。 まずステップＳ３１で、水平方向の１ライン毎に白画素
の数をカウントする。次にステップＳ３２で、その画素
数が基準値α以上であるかチエツクし、このカウント数
が入力画像全域で何ライン基準値α以上となったかカウ
ントする。そして、基準値α以上となったライン数の全
ライン数に対する割合をＲＨとする。 次にステップＳ３３に進み、同様にして、垂直方向の１
ライン毎に白画素の数をカウントする。 次にステップＳ３４で、その画素数が基準値α以上であ
るかチエツクし、このカウント数が入力画像全域で何ラ
イン基準値α以上となったかカウントする。そして、基
準値α以上となったライン数の全ライン数に対する割合
をＲＶとする。 次にステップＳ３５に進み、前述のＲＨとＲＶを比較し
、ＲＨ≦ＲＶを満たせば横書きと判定し、満たさなけれ
ば縦書きと判定する。 以上の説明により、第３の実施例においても前述の第１
及び第２の実施例と同様の作用・効果を得ることができ
る。 〈第４の実施例 （第７図）〉 第７図は第４の実施例を示すフローチャートである。こ
こでは、第１の実施例のステップＳ２における１ライン
毎の黒画素のカウントを複数ライン毎の黒画素のカウン
トに置換えている。この第４の実施例における文字認識
装置の構成及びステップＳ２以外のフローチャートは第
１の実施例（第１図と第３図）と同じである。 まずステップＳ４１で水平方向の複数ライン毎に黒画素
の数をカウントする。そしてステップＳ４２で、このカ
ウンタ数が基準値α以上であるかチエツクし、入力画像
全域で何ラインが基準値６以上となったかをみる。そし
て、基準値α以上となったライン数の、全ライン数に対
する割合をＲＨとする。 同様にして、ステップＳ４３で垂直方向に黒画素数を計
数し、ステップＳ４４で基準値α以上となったライン数
の、全ライン数に対する割合をＲＶとする。 こうして求めたＲＨとＲＶとをステップＳ４５で比較し
て、ＲＨ≧ＲＶを満たせば横書きと判定し、満たさなけ
れば縦書きと判定する。 以上の説明により第４の実施例においても前述の第１の
実施例と同様の作用・効果を得ることができる。 〈第５の実施例〉 前述した第３の実施例において、前述の第２の実施例の
如く水平方向と垂直方向の順序を入れ換えても、第１の
実施例と同様の作用・効果を得ることができる。なお、
このときの文字認識装置のブロック図、フローチャート
は第１の実施例（第１図と第３図）と同様であり、フロ
ーチャートのステップＳ２は第６図のＳ３１．Ｓ３２と
、Ｓ３３、Ｓ３４とを入れ換えて、ステップＳ３３．Ｓ
３４、Ｓ３１そしてＳ３２の順に実行する。 〈第６の実施例〉 前述の第３の実施例において、前述の実施例４の如（１
ライン毎のカウントを複数ライン毎にしても第１の実施
例と同様の効果が得られる。尚、このときの文字認識装
置のブロック図、フローチャートは第１の実施例（第１
図と第３図）と同じであり、フローチャートのステップ
Ｓ２は第６図のＳ３１とＳ３３の「１ライン毎」を「複
数ライン毎」に入れ換えたものと同じである。 く第７の実施例〉 前述の第４の実施例において、第２の実施例の如く水平
方向と垂直方向の順序を入れ換えても、第１の実施例と
同様の作用・効果を得ることができる。尚、このときの
文字認識装置のブロック図、フローチャートは第１の実
施例（第１図と第３図）と同じである。そして、第７の
実施例のフローチャートのステップＳ２（第３図）は第
７図のＳ４３．Ｓ４４とＳ４１．Ｓ４２とを入れ換えて
、ステップＳ４３．Ｓ４４．Ｓ４１そしてＳ４２の順で
実行したものと同じである。 〈第８の実施例 （第８図）〉 第１の実施例のステップＳ２（第４図）における「黒画
素数が基準値α以上」を「黒画素数が基準値α以下」に
おきかえても良い門この第８の実施例における文字認識
装置の構成及びステップＳ２以外のフローチャートは第
１の実施ｈ＋ （第１図と第３図）と同じである。 第８の実施例のフローチャートのステップＳ２の詳細を
第８図に示す。 ステップＳ５１で水平方向の１ライン毎に黒画素の数を
カウントし、基準値α以下であるかチエツクする。そし
て、ステップＳ５２で、入力画像全域で何ラインが基準
値α以下となったかカウントし、そのライン数の全ライ
ン数に対する割合をＲＨとする。 次にステップ８５３で、垂直方向の１ライン毎に黒画素
の数をカウントする。ステップＳ５４では、基準値ａ以
下であるかチエツクして、入力画像全域で何ラインが基
準値α以下となったかカウントし、そのライン数の割合
なＲＶとする。次にステップＳ５５に進み、この求めた
ＲＨとＲＶを比較してＲＨ≦ＲＶを満たせば、文書画像
が横書きの文書画像と判定し、満たさなければ縦書きと
判定する。 以上の説明により、第８の実施例においても前述の第１
の実施例と同様の作用・効果を得ることができる。 以上説明したように本実施例によれば、文書の文字列の
方向を自動的に判定して、文書画像が横書き文書或は縦
書き文書であるかを認識できるようになる。このため、
文書原稿を読取って認識する際、ユーザが一々縦書き文
書か横書き文書かを指示しな（て良くなり、文字認識の
操作性が向上する効果がある。 【発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、文書画像をもとに
、その文書画像が縦書きか横書きかを自動的に検出して
文字認識を行うことができる効果がある。
に説明する。 〈文字認識装置の説明 （第１図）〉 第１図は本発明の実施例の文字認識装置の概略構成を示
すブロック図である。 第１図において、１は第１の実施例の文字認識装置を示
している。２は文書画像を読取って入力する入力部で、
例えばスキャナ等により構成され原稿画像データをデジ
タルで入力している。３は装置１全体を制御する演算処
理用の中央処理装置（以下、ＣＰＵという）を示してい
る。４はＲＯＭで、ＣＰＵ３の第３図以降のフローチャ
ートで示された制御プログラムや各種データを格納して
いる。５はメモリ（ＲＡＭ）で、ＣＰＵ３のワークエリ
アとして使用されるとともに、入力部２より入力された
文書画像データを記憶する領域をも備えている。 ６は文字行判定部で、メモリ５に記憶された文書画像の
文字行の方向、即ち文書画像の文書が縦書きか横書きか
を判定している。７は前処理部で、メモリ５に記憶され
た文書画像の１文字のパターンを切出し、各種の正規化
を実行している。 ８は認識部で、前処理部７によって前処理されたパター
ンから幾何学的特徴を抽出し、予め認識用辞書９に格納
されている標準パターンと照合して文書画像の文字認識
を行っている。１０は表示部で、入力された文書画像の
認識結果等を表示している。１１はシステムバスで、Ｃ
ＰＵ３よりのデータバス、アドレスバス及び制御信号バ
ス等を含んでいる。１２は外部の出力装置、例えばプリ
ンタ１３等とのインターフェース制御を行うインターフ
ェース部を示している。 〈文書画像の説明 （第２図）〉 第２図は実施例の文字認識装置１に入力される文書画像
の一例を示す図である。 第２図において、２１は入力部２で読取られる文書画像
を示している。そして、２２は文書画像２１を水平方向
に走査したときの文字画像の射影（黒画素の計数値）を
示し、２３は同じく文書画像２１を垂直方向に走査した
ときの文字画像の射影を示している。２４．２５のそれ
ぞれは基準値αを示す線分を示している。 第２図の例では、入力された文書画像２１は横書きの文
書であり、各ライン毎に黒画素数をカウントした計数値
が基準値αを越えているライン数が、垂直方向に比べて
水平方向の方が多いことがわかる。 〈第１の実施例の説明 （第３図、第４図）〉第３図は
第１の実施例のＣＰＵ３の動作を説明するフローチャー
トで、この処理を実行する制御プログラムはＲＯＭ４に
記憶されている。 まずステップＳＬで、入力部２において、操作者により
セットされた文書画像を入力部２（スキャナ）により読
取って入力し、メモリ５に記憶する。次にステップＳ２
に進み、文字判定部６において、メモリ５に記憶された
文書画像が横書きか縦書きかを判別する。これはメモリ
５に記憶されている文書画像の水平方向、垂直方向の射
影（黒画素数）を求め、その画素数が基準値０以上とな
るライン数が、文書画像全体のライン数のとれ（らいに
なるかを求めて比較する。 この文字行判定部６で実行されるステップＳ２の詳細は
第４図に示す通りである。第４図に従って説明すると、
まずステップＳｌｌで水平方向の１ライン毎に黒画素の
数をカウントし、ステップＳＬ２でその計数値が基準値
α以上となるライン数を求める。これを文書画像の水平
方向の全ライン（ＴＨとする）に対して行ない、基準値
α以上となったライン数ＵＨを求める。そして、全ライ
ン数ＴＨに対して、基準値α以上となったライン数ＵＨ
を基に、その割合ＲＨを求める。このＲＨは、以下に示
す式により求められる。 ＲＨ＝ Ｕ Ｈ／Ｔ Ｈ 次にステップＳ１３に進み、同様にして垂直方向の射影
を考える。ここでは、文書画像の垂直方向の１ライン毎
に黒画素の数をカウントする。ステップＳ１４では、こ
の計数値が基準値α以上であるかチエツクし、これを垂
直方向の全ライン（ＴＶとする）に対して行ない、基準
値α以上となったライン数ＵＶを求める。そして、全ラ
イン数ＴＶに対する基準値α以上となったライン数ＵＶ
を基に、基準値α以上となったライン数の割合ＲＶを求
める。このＲＶは、以下に示す式で求められる。 ＲＶ ＝ Ｕ Ｖ／Ｔ Ｖ こうして、ステップＳ１５に進み、基準値α以上となっ
た水平方向及び垂直方向のライン数の全ライン数に対す
る割合ＲＨ，ＲＶを比較する。ここで、ＲＨ≧ＲＶを満
たせば、文書画像は横書きであると判定される。 再び、第３図のフローチャートに戻り、横書き文書のと
きはステップＳ３に進み、前処理部７において横書き用
の前処理を行なう。この横書き用の前処理とは、まず水
平方向の射影をとって文字行を抽出し、抽出された１行
あるいは複数行毎に垂直方向の射影を取ることにより１
文字を切出す文字切出し処理１位置、傾き、線幅、濃度
等の正規化処理、雑音除去処理等である。 また、ステップＳ２において、ＲＨ≧ＲＶを満たさなか
った場合は、メモリ５に記憶されている文書画像は縦書
きであると判定してステップＳ４に進み、前処理部７に
おいて縦書き用の前処理を行なう。この縦書き用の前処
理とは、まず垂直方向の射影をとって文字行を抽出し、
抽出された１行あるいは複数行毎に水平方向の射影をと
ることにより１文字を切り出す文字切出し処理１位置。 傾き、線幅、濃度等の正規化処理、雑音除去処理等であ
る。 次にステップＳ５に進み、前処理部７において前処理さ
れた１文字毎の未知文字パターンに対して、認識部８で
輪郭線特徴等の抽出を行なう。この認識用辞書９には、
認識対象となっている全ての文字の標準パターンの特徴
が記憶されている。 この未知文字パターンの特徴と、辞書９に記憶されてい
る標準パターンの特徴をマツチングさせて最も確からし
いものを認識結果としてメモリ５に記憶し、入力された
文書画像内の全文字を同様に認識してメモリ５に記憶す
る。次にステップＳ６に進み、メモリ５に記憶された認
識結果を表示部１０に表示する。尚、プリンタ１３より
文字等を出力する処理については説明を省略している。 以上の説明により、第１の実施例によれば、横書き文書
にも縦書き文書にも対応できる、ユーザにとって使い易
い文字認識装置を実現することができる。 〈第２の実施例 （第Ｓ図）〉 第５図は第３図のステップＳ２の横書きか縦書きを判別
する第２の実施例の処理を示すフローチャートで、ここ
では第１の実施例のステップＳ１１とＳ１２と、ステッ
プＳ１３と３１４を実行する順序を逆にしている。即ち
、第１の実施例では水平方向の次に垂直方向の画素数を
計数するようにしているが、第２の実施例では最初に垂
直方向の黒画素数を計数し、その後水平方向の黒画素数
を計数するようにしている。尚、第２の実施例における
文字認識装置の構成は第１図に示す第１の実施例と同様
である。 以上の説明により、第２の実施例においても、前述の第
１の実施例と同様の作用・効果を得ることができる。 〈第３の実施例 （第６図）〉 第６図は第３の実施例を示すフローチャートである。こ
こでは、第１の実施例のステップＳ２における黒画素の
カウントを白画素のカウントに置換えている。尚、この
第３の実施例における文字認識装置の構成及びステップ
Ｓ２以外のフローチャートは、第１の実施例（第１図と
第３図）と同じである。 まずステップＳ３１で、水平方向の１ライン毎に白画素
の数をカウントする。次にステップＳ３２で、その画素
数が基準値α以上であるかチエツクし、このカウント数
が入力画像全域で何ライン基準値α以上となったかカウ
ントする。そして、基準値α以上となったライン数の全
ライン数に対する割合をＲＨとする。 次にステップＳ３３に進み、同様にして、垂直方向の１
ライン毎に白画素の数をカウントする。 次にステップＳ３４で、その画素数が基準値α以上であ
るかチエツクし、このカウント数が入力画像全域で何ラ
イン基準値α以上となったかカウントする。そして、基
準値α以上となったライン数の全ライン数に対する割合
をＲＶとする。 次にステップＳ３５に進み、前述のＲＨとＲＶを比較し
、ＲＨ≦ＲＶを満たせば横書きと判定し、満たさなけれ
ば縦書きと判定する。 以上の説明により、第３の実施例においても前述の第１
及び第２の実施例と同様の作用・効果を得ることができ
る。 〈第４の実施例 （第７図）〉 第７図は第４の実施例を示すフローチャートである。こ
こでは、第１の実施例のステップＳ２における１ライン
毎の黒画素のカウントを複数ライン毎の黒画素のカウン
トに置換えている。この第４の実施例における文字認識
装置の構成及びステップＳ２以外のフローチャートは第
１の実施例（第１図と第３図）と同じである。 まずステップＳ４１で水平方向の複数ライン毎に黒画素
の数をカウントする。そしてステップＳ４２で、このカ
ウンタ数が基準値α以上であるかチエツクし、入力画像
全域で何ラインが基準値６以上となったかをみる。そし
て、基準値α以上となったライン数の、全ライン数に対
する割合をＲＨとする。 同様にして、ステップＳ４３で垂直方向に黒画素数を計
数し、ステップＳ４４で基準値α以上となったライン数
の、全ライン数に対する割合をＲＶとする。 こうして求めたＲＨとＲＶとをステップＳ４５で比較し
て、ＲＨ≧ＲＶを満たせば横書きと判定し、満たさなけ
れば縦書きと判定する。 以上の説明により第４の実施例においても前述の第１の
実施例と同様の作用・効果を得ることができる。 〈第５の実施例〉 前述した第３の実施例において、前述の第２の実施例の
如く水平方向と垂直方向の順序を入れ換えても、第１の
実施例と同様の作用・効果を得ることができる。なお、
このときの文字認識装置のブロック図、フローチャート
は第１の実施例（第１図と第３図）と同様であり、フロ
ーチャートのステップＳ２は第６図のＳ３１．Ｓ３２と
、Ｓ３３、Ｓ３４とを入れ換えて、ステップＳ３３．Ｓ
３４、Ｓ３１そしてＳ３２の順に実行する。 〈第６の実施例〉 前述の第３の実施例において、前述の実施例４の如（１
ライン毎のカウントを複数ライン毎にしても第１の実施
例と同様の効果が得られる。尚、このときの文字認識装
置のブロック図、フローチャートは第１の実施例（第１
図と第３図）と同じであり、フローチャートのステップ
Ｓ２は第６図のＳ３１とＳ３３の「１ライン毎」を「複
数ライン毎」に入れ換えたものと同じである。 く第７の実施例〉 前述の第４の実施例において、第２の実施例の如く水平
方向と垂直方向の順序を入れ換えても、第１の実施例と
同様の作用・効果を得ることができる。尚、このときの
文字認識装置のブロック図、フローチャートは第１の実
施例（第１図と第３図）と同じである。そして、第７の
実施例のフローチャートのステップＳ２（第３図）は第
７図のＳ４３．Ｓ４４とＳ４１．Ｓ４２とを入れ換えて
、ステップＳ４３．Ｓ４４．Ｓ４１そしてＳ４２の順で
実行したものと同じである。 〈第８の実施例 （第８図）〉 第１の実施例のステップＳ２（第４図）における「黒画
素数が基準値α以上」を「黒画素数が基準値α以下」に
おきかえても良い門この第８の実施例における文字認識
装置の構成及びステップＳ２以外のフローチャートは第
１の実施ｈ＋ （第１図と第３図）と同じである。 第８の実施例のフローチャートのステップＳ２の詳細を
第８図に示す。 ステップＳ５１で水平方向の１ライン毎に黒画素の数を
カウントし、基準値α以下であるかチエツクする。そし
て、ステップＳ５２で、入力画像全域で何ラインが基準
値α以下となったかカウントし、そのライン数の全ライ
ン数に対する割合をＲＨとする。 次にステップ８５３で、垂直方向の１ライン毎に黒画素
の数をカウントする。ステップＳ５４では、基準値ａ以
下であるかチエツクして、入力画像全域で何ラインが基
準値α以下となったかカウントし、そのライン数の割合
なＲＶとする。次にステップＳ５５に進み、この求めた
ＲＨとＲＶを比較してＲＨ≦ＲＶを満たせば、文書画像
が横書きの文書画像と判定し、満たさなければ縦書きと
判定する。 以上の説明により、第８の実施例においても前述の第１
の実施例と同様の作用・効果を得ることができる。 以上説明したように本実施例によれば、文書の文字列の
方向を自動的に判定して、文書画像が横書き文書或は縦
書き文書であるかを認識できるようになる。このため、
文書原稿を読取って認識する際、ユーザが一々縦書き文
書か横書き文書かを指示しな（て良くなり、文字認識の
操作性が向上する効果がある。 【発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、文書画像をもとに
、その文書画像が縦書きか横書きかを自動的に検出して
文字認識を行うことができる効果がある。
第１図は本発明の第１の実施例の文字認識装置の概略構
成を示すブロック図、 第２図は本実施例の文字認識装置で読取られる文書原稿
及び文書画像の水平・垂直射影例を示す図、 第３図は本発明の第１の実施例の文字認識装置における
文字認識処理を示すフローチャート、第４図は第１の実
施例の第３図のステップＳ２の詳細を示すフローチャー
ト、 第５図は第２の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャート、 第６図は第３の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャート、 第７図は第４の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャート、そして 第８図は第８の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャートである。 図中、１・・・文字認識装置、２・・・入力部、３・・
・ＣＰＵ、４・・・ＲＯＭ、５・・・メモリ、６・・・
文字行判定部、７・・・前処理部、８・・・認識部、９
・・・認識用辞書、１０・・・表示部、１１・・・シス
テムバス、１２・・・インターフェース部、１３・・・
プリンタ、２１・・・文書画像、２２・・・水平方向の
射影、２３・・・垂直方向の射影である。 第２図 第５図 第４図 第６図
成を示すブロック図、 第２図は本実施例の文字認識装置で読取られる文書原稿
及び文書画像の水平・垂直射影例を示す図、 第３図は本発明の第１の実施例の文字認識装置における
文字認識処理を示すフローチャート、第４図は第１の実
施例の第３図のステップＳ２の詳細を示すフローチャー
ト、 第５図は第２の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャート、 第６図は第３の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャート、 第７図は第４の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャート、そして 第８図は第８の実施例のステップＳ２の詳細を示すフロ
ーチャートである。 図中、１・・・文字認識装置、２・・・入力部、３・・
・ＣＰＵ、４・・・ＲＯＭ、５・・・メモリ、６・・・
文字行判定部、７・・・前処理部、８・・・認識部、９
・・・認識用辞書、１０・・・表示部、１１・・・シス
テムバス、１２・・・インターフェース部、１３・・・
プリンタ、２１・・・文書画像、２２・・・水平方向の
射影、２３・・・垂直方向の射影である。 第２図 第５図 第４図 第６図
Claims (3)
- （１）文書画像を入力して、該文書画像の文字を認識す
る文字認識装置であつて、 前記文書画像の文字行の方向を判定する文字行判定手段
と、 前記文字行判定手段によつて判定された行方向に文字パ
ターンを切出し、前記文字パターンの特徴を認識用辞書
に格納された標準パターンと照合して文字認識を行なう
認識手段と、 を有することを特徴とする文字認識装置。 - （２）前記文字行判定手段は、前記文書画像の水平方向
及び垂直方向のそれぞれに対し所定量以上のイメージデ
ータが出現するライン数を求める手段と、水平方向及び
垂直方向のそれぞれに対して求められた前記ライン数の
、前記水平及び垂直方向の全ライン数に対する割合をそ
れぞれ算出する算出手段と、前記算出手段により算出さ
れた前記水平及び垂直方向に対する割合を比較して前記
文書画像の文字行の方向を判定する判定手段と、を有す
ることを特徴とする請求項第１項記載の文字認識装置。 - （３）前記文字行判定手段は、前記文書画像の水平方向
及び垂直方向のそれぞれに対し所定量以下のイメージデ
ータが出現するライン数を求める手段と、水平方向及び
垂直方向のそれぞれに対して求められた前記ライン数の
、前記水平及び垂直方向の全ライン数に対する割合をそ
れぞれ算出する算出手段と、前記算出手段により算出さ
れた前記水平及び垂直方向に対する割合を比較して前記
文書画像の文字行の方向を判定する判定手段と、を有す
ることを特徴とする請求項第１項記載の文字認識装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2205229A JPH0490083A (ja) | 1990-08-03 | 1990-08-03 | 文字認識装置 |
| EP91307105A EP0472313B1 (en) | 1990-08-03 | 1991-08-02 | Image processing method and apparatus therefor |
| DE69130469T DE69130469T2 (de) | 1990-08-03 | 1991-08-02 | Gerät und Verfahren zur Bildverarbeitung |
| US08/135,129 US5696841A (en) | 1990-08-03 | 1993-10-12 | Image processing method and apparatus for extracting vertically and horizontally written text |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2205229A JPH0490083A (ja) | 1990-08-03 | 1990-08-03 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0490083A true JPH0490083A (ja) | 1992-03-24 |
Family
ID=16503545
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2205229A Pending JPH0490083A (ja) | 1990-08-03 | 1990-08-03 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0490083A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5588072A (en) * | 1993-12-22 | 1996-12-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for selecting blocks of image data from image data having both horizontally- and vertically-oriented blocks |
| US5680478A (en) * | 1992-04-24 | 1997-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for character recognition |
| US5893127A (en) * | 1996-11-18 | 1999-04-06 | Canon Information Systems, Inc. | Generator for document with HTML tagged table having data elements which preserve layout relationships of information in bitmap image of original document |
| US6512848B2 (en) | 1996-11-18 | 2003-01-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Page analysis system |
| JP2008204203A (ja) * | 2007-02-20 | 2008-09-04 | Kobe Steel Ltd | 文字列画像の画像処理方法，そのプログラム及びその装置 |
-
1990
- 1990-08-03 JP JP2205229A patent/JPH0490083A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5680478A (en) * | 1992-04-24 | 1997-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for character recognition |
| US5680479A (en) * | 1992-04-24 | 1997-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for character recognition |
| US6115497A (en) * | 1992-04-24 | 2000-09-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for character recognition |
| US5588072A (en) * | 1993-12-22 | 1996-12-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for selecting blocks of image data from image data having both horizontally- and vertically-oriented blocks |
| US5854853A (en) * | 1993-12-22 | 1998-12-29 | Canon Kabushika Kaisha | Method and apparatus for selecting blocks of image data from image data having both horizontally- and vertically-oriented blocks |
| US5893127A (en) * | 1996-11-18 | 1999-04-06 | Canon Information Systems, Inc. | Generator for document with HTML tagged table having data elements which preserve layout relationships of information in bitmap image of original document |
| US6512848B2 (en) | 1996-11-18 | 2003-01-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Page analysis system |
| JP2008204203A (ja) * | 2007-02-20 | 2008-09-04 | Kobe Steel Ltd | 文字列画像の画像処理方法，そのプログラム及びその装置 |
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