JPH05182022A - 文字原稿の傾き補正方法 - Google Patents
文字原稿の傾き補正方法Info
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- JPH05182022A JPH05182022A JP3201247A JP20124791A JPH05182022A JP H05182022 A JPH05182022 A JP H05182022A JP 3201247 A JP3201247 A JP 3201247A JP 20124791 A JP20124791 A JP 20124791A JP H05182022 A JPH05182022 A JP H05182022A
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
〔目的〕特に、複写機、ファクシミリ、ＯＣＲ等、セッ
トされた原稿を画像として読み取る機器における原稿の
不測の傾きを解消する文字原稿の傾き補正方法を提供す
ることを目的とする。 〔構成〕文字原稿の画像を所定回数膨張させ、輪郭各部
の縦横成分を算出し、これら成分の内より多い成分につ
いて、各部の所定コンボリューションパターンに基づい
てその傾きを算出し、この傾きを解消するように前記画
像を回転させることを特徴とする。
トされた原稿を画像として読み取る機器における原稿の
不測の傾きを解消する文字原稿の傾き補正方法を提供す
ることを目的とする。 〔構成〕文字原稿の画像を所定回数膨張させ、輪郭各部
の縦横成分を算出し、これら成分の内より多い成分につ
いて、各部の所定コンボリューションパターンに基づい
てその傾きを算出し、この傾きを解消するように前記画
像を回転させることを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は文字原稿の傾き補正方
法に係り、特に、複写機、ファクシミリ、ＯＣＲ等、セ
ットされた原稿を画像として読み取る機器における、原
稿の不測の傾きを解消するための傾き補正方法に関す
る。
法に係り、特に、複写機、ファクシミリ、ＯＣＲ等、セ
ットされた原稿を画像として読み取る機器における、原
稿の不測の傾きを解消するための傾き補正方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】文字原稿の傾きによって、ファクシミリ
においてはデータ圧縮率が低下し、ＯＣＲにおいては認
識率の低下を招く。また複写機では、複写品質の安定化
を図る上で、原稿の傾き補正を自動化する必要がある。
傾き補正の前提として傾き検出が不可欠であるが、従来
技術として、膨張、収縮、細線化を用いた手法が知られ
ていた（中村納、氏家誠、岡本教佳、南敏、”ミックス
モード通信のための文字領域の抽出アルゴリズム”、電
子通信学会論文誌 ＶＯＬ．Ｊ６７−Ｄ，Ｎｏ．１１，
ｐｐ１２７７−１２８４、１９８４年１１月）。
においてはデータ圧縮率が低下し、ＯＣＲにおいては認
識率の低下を招く。また複写機では、複写品質の安定化
を図る上で、原稿の傾き補正を自動化する必要がある。
傾き補正の前提として傾き検出が不可欠であるが、従来
技術として、膨張、収縮、細線化を用いた手法が知られ
ていた（中村納、氏家誠、岡本教佳、南敏、”ミックス
モード通信のための文字領域の抽出アルゴリズム”、電
子通信学会論文誌 ＶＯＬ．Ｊ６７−Ｄ，Ｎｏ．１１，
ｐｐ１２７７−１２８４、１９８４年１１月）。
【０００３】この手法によれば、文字原稿を２値化し、
膨張によって文字相互を連結する。さらに、収縮、穴埋
めによって、文字列を比較的細い帯として表示し、これ
を細線化する。また細線化画像の両端不整部分を縮退に
よって消去する。このような細線化画像において、ラベ
リング後、所定値以上の長さのグループの傾きを求め、
この傾きを原稿の傾きとみなす。ここに、ラベリングに
より与えられるグループ数は、１スキャンでは最大でも
画素濃度であり、グループ数が著しく増加すると処理時
間が増大するばかりでなく、ラベルカウンタのオーバー
フローにより、処理不能となる。
膨張によって文字相互を連結する。さらに、収縮、穴埋
めによって、文字列を比較的細い帯として表示し、これ
を細線化する。また細線化画像の両端不整部分を縮退に
よって消去する。このような細線化画像において、ラベ
リング後、所定値以上の長さのグループの傾きを求め、
この傾きを原稿の傾きとみなす。ここに、ラベリングに
より与えられるグループ数は、１スキャンでは最大でも
画素濃度であり、グループ数が著しく増加すると処理時
間が増大するばかりでなく、ラベルカウンタのオーバー
フローにより、処理不能となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、確実に傾
き補正を実行でき、かつグループ数にかかわらず処理が
高速な、文字原稿の傾き補正方法を提供することを目的
とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、確実に傾
き補正を実行でき、かつグループ数にかかわらず処理が
高速な、文字原稿の傾き補正方法を提供することを目的
とする。
【０００５】
【課題を解決する手段】この発明に係る文字原稿の傾き
補正方法は、文字原稿の画像を所定回数膨張させ、膨張
画像の縦横成分を算出し、これら成分の内、より多い成
分についてその傾きを算出し、この傾きを解消するよう
に前記画像を回転させるものである。この発明に係る文
字原稿の傾き補正方法によれば、ラベリングのような逐
次処理を行うことなく、いわゆるコンボリューション演
算のみで、傾き検出、補正を行い得る。
補正方法は、文字原稿の画像を所定回数膨張させ、膨張
画像の縦横成分を算出し、これら成分の内、より多い成
分についてその傾きを算出し、この傾きを解消するよう
に前記画像を回転させるものである。この発明に係る文
字原稿の傾き補正方法によれば、ラベリングのような逐
次処理を行うことなく、いわゆるコンボリューション演
算のみで、傾き検出、補正を行い得る。
【０００６】
【実施例】次にこの発明に係る、文字原稿の傾き補正方
法の１実施例を図面に基づいて説明する。図１は同実施
例を示すフローチャートであり、まず原稿をスキャナー
等の入力手段から読取り（ステップ１−１）、以後の処
理に適合するように画像のサイズを調整する（ステップ
１−２）。例えば、スキャナの出力画像が４０９６×４
０９６画素であり、画像処理部の処理対象画像が１０２
４×１０２４であったとすれば、１／４の縮小が必要で
ある。この縮小の処理において、所定コンボリューショ
ンの平均値を特定画素の濃度とする処理を行えば、原画
像の濃淡情報を最大限の保存し得る。すなわち、１／４
の縮小では、４ｘ４コンボリューションの平均値を特定
画素（例えば同コンボリューション内の左上の画素）の
濃度とする。
法の１実施例を図面に基づいて説明する。図１は同実施
例を示すフローチャートであり、まず原稿をスキャナー
等の入力手段から読取り（ステップ１−１）、以後の処
理に適合するように画像のサイズを調整する（ステップ
１−２）。例えば、スキャナの出力画像が４０９６×４
０９６画素であり、画像処理部の処理対象画像が１０２
４×１０２４であったとすれば、１／４の縮小が必要で
ある。この縮小の処理において、所定コンボリューショ
ンの平均値を特定画素の濃度とする処理を行えば、原画
像の濃淡情報を最大限の保存し得る。すなわち、１／４
の縮小では、４ｘ４コンボリューションの平均値を特定
画素（例えば同コンボリューション内の左上の画素）の
濃度とする。
【０００７】次に画像の濃度ヒストグラムを求め、最適
閾値による２値化を行い（ステップ１−３）、さらにノ
イズを除去する（ステップ１−４）。最適閾値の算出法
としては、濃度の中央値を閾値とする方法、モード法、
判別分析法、Ｐ−タイル法等が存在する。また、ノイズ
除去法としては、孤立点除去、メディアンフィルタ等が
有効である。ここで最適膨張回数Ｎｄｉｌを求め（ステ
ップ１−５〜１−１３）、Ｎｄｉｌ回目の膨張画像につ
いて以後の処理を行う。最適膨張回数は、文字行間が連
結しない範囲で最大の膨張回数であり、その判断は、膨
張にともなう面積増大傾向の鈍化を検出（ステップ１−
１０）して行う。なお、あらかじめ予測される最大膨張
回数Ｉに達したか否かの判断を同時に行う（ステップ１
−１１）ことによって、ノイズに起因する判断ミスを防
止し得る。
閾値による２値化を行い（ステップ１−３）、さらにノ
イズを除去する（ステップ１−４）。最適閾値の算出法
としては、濃度の中央値を閾値とする方法、モード法、
判別分析法、Ｐ−タイル法等が存在する。また、ノイズ
除去法としては、孤立点除去、メディアンフィルタ等が
有効である。ここで最適膨張回数Ｎｄｉｌを求め（ステ
ップ１−５〜１−１３）、Ｎｄｉｌ回目の膨張画像につ
いて以後の処理を行う。最適膨張回数は、文字行間が連
結しない範囲で最大の膨張回数であり、その判断は、膨
張にともなう面積増大傾向の鈍化を検出（ステップ１−
１０）して行う。なお、あらかじめ予測される最大膨張
回数Ｉに達したか否かの判断を同時に行う（ステップ１
−１１）ことによって、ノイズに起因する判断ミスを防
止し得る。
【０００８】次に原稿の主要成分、すなわち横書き原稿
か、縦書き原稿かの判断を行う。この判断は画像各部の
パターンの傾き成分を総合することによって行う（ステ
ップ１−１４）。傾き成分算出に際しては、３×３コン
ボリューションにおいて図２（Ａ）〜（Ｌ）のパターン
を横成分、図３（Ａ）〜（Ｌ）のパターンを縦成分と
し、いずれのパターンが多いかによって、画像全体につ
いての主要成分を求める。これらパターンは図形の輪郭
部分であり、輪郭の傾きを２画素の画素列ごとに定義
し、コンボリューション内の傾きの合計値が水平に近い
ものを横方向のパターンとし、垂直に近いものを縦方向
のパターンとしている。なお、コンボリューション周縁
に背景画素を１画素含むパターン（図２および図３の
（Ｋ）、（Ｌ））については、背景画素が左右周縁にあ
る場合に縦パターン、上下周縁にある場合に横パターン
としており、斜め４５度のパターンはいずれにも含めな
い。
か、縦書き原稿かの判断を行う。この判断は画像各部の
パターンの傾き成分を総合することによって行う（ステ
ップ１−１４）。傾き成分算出に際しては、３×３コン
ボリューションにおいて図２（Ａ）〜（Ｌ）のパターン
を横成分、図３（Ａ）〜（Ｌ）のパターンを縦成分と
し、いずれのパターンが多いかによって、画像全体につ
いての主要成分を求める。これらパターンは図形の輪郭
部分であり、輪郭の傾きを２画素の画素列ごとに定義
し、コンボリューション内の傾きの合計値が水平に近い
ものを横方向のパターンとし、垂直に近いものを縦方向
のパターンとしている。なお、コンボリューション周縁
に背景画素を１画素含むパターン（図２および図３の
（Ｋ）、（Ｌ））については、背景画素が左右周縁にあ
る場合に縦パターン、上下周縁にある場合に横パターン
としており、斜め４５度のパターンはいずれにも含めな
い。
【０００９】縦方向のパターンの数をＮｖ、横方向のパ
ターンの数をＮｈとすると、 Ｎｖ≦Ｎｈ のときに主要成分を横方向と判断し、そうでないときに
縦方向と判断する（ステップ１−１５〜１−１７）。こ
こに主要成分の指標をｈｏｒｖとし、縦方向のとき、ｈ
ｏｒｖに「ｖ」を代入し、横方向のとき、ｈｏｒｖに
「ｈ」を代入する（ステップ１−１６、１−１７）。
ターンの数をＮｈとすると、 Ｎｖ≦Ｎｈ のときに主要成分を横方向と判断し、そうでないときに
縦方向と判断する（ステップ１−１５〜１−１７）。こ
こに主要成分の指標をｈｏｒｖとし、縦方向のとき、ｈ
ｏｒｖに「ｖ」を代入し、横方向のとき、ｈｏｒｖに
「ｈ」を代入する（ステップ１−１６、１−１７）。
【００１０】ここで主要成分の方向に画像を所定回数膨
張させ、各行の文字を連結させる。膨張回数は文字が確
実に連結する最小限の回数とすべきであり、経験的に
は、前記Ｎｄｉｌに基づいて、 ９Ｎｄｉｌ／４ 〔回〕 などの値が採用される。図４（Ａ）の横書き原稿につい
て、上記回数の横方向の膨張を実行した結果は図４
（Ｂ）に示すとおりであり、大部分の行がそれぞれ一体
に連結している。
張させ、各行の文字を連結させる。膨張回数は文字が確
実に連結する最小限の回数とすべきであり、経験的に
は、前記Ｎｄｉｌに基づいて、 ９Ｎｄｉｌ／４ 〔回〕 などの値が採用される。図４（Ａ）の横書き原稿につい
て、上記回数の横方向の膨張を実行した結果は図４
（Ｂ）に示すとおりであり、大部分の行がそれぞれ一体
に連結している。
【００１１】横成分を主体とする画像の傾き算出に際し
ては、前記図２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）、
（Ｅ）、（Ｆ）、（Ｇ）、（Ｈ）、（Ｉ）、（Ｊ）、
（Ｋ）、（Ｌ）の各パターンの個数をカウントし、その
カウント値に係数を掛けつつ合計する。ここに、各パタ
ーンの形状と、各パターン数に乗ずべき数値は以下のと
おりである。
ては、前記図２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）、
（Ｅ）、（Ｆ）、（Ｇ）、（Ｈ）、（Ｉ）、（Ｊ）、
（Ｋ）、（Ｌ）の各パターンの個数をカウントし、その
カウント値に係数を掛けつつ合計する。ここに、各パタ
ーンの形状と、各パターン数に乗ずべき数値は以下のと
おりである。
【００１２】横パターン形状および係数 （Ａ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（下側）係数＝０．５ （Ｂ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（上側）係数＝０．５ （Ｃ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右上り
パターン）」（下側）係数＝−０．５ （Ｄ）「（２画素の右上りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（上側）係数＝−０．５ （Ｅ）「（２画素の右上りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（下側）係数＝−０．５ （Ｆ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右上り
パターン）」（上側）係数＝−０．５ （Ｇ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（下側）係数＝０．５ （Ｈ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（上側）係数＝０．５ （Ｉ）「３画素の水平パターン」（下側）係数＝０ （Ｊ）「３画素の水平パターン」（上側）係数＝０ （Ｋ）「（２画素の右上りパターン）＋（２画素の右下
りパターン）」（下側）係数＝０ （Ｌ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の右上
りパターン）」（上側）係数＝０ （Ｍ）「３画素の右下りのパターン」（下側）係数＝１ （Ｎ）「３画素の右下りのパターン」（上側）係数＝１ （Ｏ）「３画素の右上りのパターン」（下側）係数＝ー
１ （Ｐ）「３画素の右上りのパターン」（上側）係数＝ー
１
パターン）」（下側）係数＝０．５ （Ｂ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（上側）係数＝０．５ （Ｃ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右上り
パターン）」（下側）係数＝−０．５ （Ｄ）「（２画素の右上りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（上側）係数＝−０．５ （Ｅ）「（２画素の右上りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（下側）係数＝−０．５ （Ｆ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右上り
パターン）」（上側）係数＝−０．５ （Ｇ）「（２画素の水平パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（下側）係数＝０．５ （Ｈ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の水平
パターン）」（上側）係数＝０．５ （Ｉ）「３画素の水平パターン」（下側）係数＝０ （Ｊ）「３画素の水平パターン」（上側）係数＝０ （Ｋ）「（２画素の右上りパターン）＋（２画素の右下
りパターン）」（下側）係数＝０ （Ｌ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の右上
りパターン）」（上側）係数＝０ （Ｍ）「３画素の右下りのパターン」（下側）係数＝１ （Ｎ）「３画素の右下りのパターン」（上側）係数＝１ （Ｏ）「３画素の右上りのパターン」（下側）係数＝ー
１ （Ｐ）「３画素の右上りのパターン」（上側）係数＝ー
１
【００１３】これら係数は各パターンの水平成分に対す
る誤差成分であり、３画素の斜めのパターンに対して絶
対値「１」を与えている。これらパターン（Ａ）〜
（Ｐ）の画像全体についてのトータル個数をＮａ〜Ｎｐ
とすると、傾き角度θは、以下の式で与えられる。
る誤差成分であり、３画素の斜めのパターンに対して絶
対値「１」を与えている。これらパターン（Ａ）〜
（Ｐ）の画像全体についてのトータル個数をＮａ〜Ｎｐ
とすると、傾き角度θは、以下の式で与えられる。
【００１４】θ＝ｔａｎ-1〔｛０．５（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎ
ｇ＋Ｎｈ）ー０．５（Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎｅ＋Ｎｆ）＋Ｎｍ
＋ＮｎーＮｏーＮｐ｝／（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎ
ｅ＋Ｎｆ＋Ｎｇ＋Ｎｈ＋Ｎｉ＋Ｎｊ＋Ｎｋ＋Ｎｌ＋Ｎｍ
＋Ｎｎ＋Ｎｏ＋Ｎｐ）〕
ｇ＋Ｎｈ）ー０．５（Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎｅ＋Ｎｆ）＋Ｎｍ
＋ＮｎーＮｏーＮｐ｝／（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎ
ｅ＋Ｎｆ＋Ｎｇ＋Ｎｈ＋Ｎｉ＋Ｎｊ＋Ｎｋ＋Ｎｌ＋Ｎｍ
＋Ｎｎ＋Ｎｏ＋Ｎｐ）〕
【００１５】縦書きの文字原稿に対する処理も同様であ
り、図２（Ａ）〜（Ｐ）に対応する横書き原稿の処理内
容を図３（Ａ）〜（Ｐ）に示す。そして、これらパター
ンの形状および係数は以下のとおりである。
り、図２（Ａ）〜（Ｐ）に対応する横書き原稿の処理内
容を図３（Ａ）〜（Ｐ）に示す。そして、これらパター
ンの形状および係数は以下のとおりである。
【００１６】縦パターン形状および係数 （Ａ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の左下り
パターン）」（右側）係数＝０．５ （Ｂ）「（２画素の左下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（左側）係数＝０．５ （Ｃ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（右側）係数＝−０．５ （Ｄ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（左側）係数＝−０．５ （Ｅ）「（２画素の左下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（右側）係数＝０．５ （Ｆ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の左下り
パターン）」（左側）係数＝０．５ （Ｇ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（左側）係数＝−０．５ （Ｈ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（右側）係数＝−０．５ （Ｉ）「３画素の垂直パターン」（右側）係数＝０ （Ｊ）「３画素の垂直パターン」（左側）係数＝０ （Ｋ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の左下
りパターン）」（左側）係数＝０ （Ｌ）「（２画素の左下りパターン）＋（２画素の右下
りパターン）」（右側）係数＝０ （Ｍ）「３画素の右下りのパターン」（左側）係数＝−
１ （Ｎ）「３画素の右下りのパターン」（右側）係数＝−
１ （Ｏ）「３画素の右上りのパターン」（右側）係数＝１ （Ｐ）「３画素の右上りのパターン」（左側）係数＝１
パターン）」（右側）係数＝０．５ （Ｂ）「（２画素の左下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（左側）係数＝０．５ （Ｃ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（右側）係数＝−０．５ （Ｄ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（左側）係数＝−０．５ （Ｅ）「（２画素の左下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（右側）係数＝０．５ （Ｆ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の左下り
パターン）」（左側）係数＝０．５ （Ｇ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の垂直
パターン）」（左側）係数＝−０．５ （Ｈ）「（２画素の垂直パターン）＋（２画素の右下り
パターン）」（右側）係数＝−０．５ （Ｉ）「３画素の垂直パターン」（右側）係数＝０ （Ｊ）「３画素の垂直パターン」（左側）係数＝０ （Ｋ）「（２画素の右下りパターン）＋（２画素の左下
りパターン）」（左側）係数＝０ （Ｌ）「（２画素の左下りパターン）＋（２画素の右下
りパターン）」（右側）係数＝０ （Ｍ）「３画素の右下りのパターン」（左側）係数＝−
１ （Ｎ）「３画素の右下りのパターン」（右側）係数＝−
１ （Ｏ）「３画素の右上りのパターン」（右側）係数＝１ （Ｐ）「３画素の右上りのパターン」（左側）係数＝１
【００１７】これらパターン（Ａ）〜（Ｐ）の画像全体
についてのトータル個数をＮａ〜Ｎｐとすると、傾き角
度θは、以下の式で与えられる。 θ＝ｔａｎ-1〔｛０．５（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｅ＋Ｎｆ）−
０．５（Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎｇ＋Ｎｈ）−Ｎｍ−Ｎｎ＋Ｎｏ
＋Ｎｐ｝／（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎｅ＋Ｎｆ＋Ｎ
ｇ＋Ｎｈ＋Ｎｉ＋Ｎｊ＋Ｎｋ＋Ｎｌ＋Ｎｍ＋Ｎｎ＋Ｎｏ
＋Ｎｐ）〕
についてのトータル個数をＮａ〜Ｎｐとすると、傾き角
度θは、以下の式で与えられる。 θ＝ｔａｎ-1〔｛０．５（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｅ＋Ｎｆ）−
０．５（Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎｇ＋Ｎｈ）−Ｎｍ−Ｎｎ＋Ｎｏ
＋Ｎｐ｝／（Ｎａ＋Ｎｂ＋Ｎｃ＋Ｎｄ＋Ｎｅ＋Ｎｆ＋Ｎ
ｇ＋Ｎｈ＋Ｎｉ＋Ｎｊ＋Ｎｋ＋Ｎｌ＋Ｎｍ＋Ｎｎ＋Ｎｏ
＋Ｎｐ）〕
【００１８】以上の傾き角度算出後、この傾きを解消す
るように画像をアフィン変換する。アフィン変換はソフ
トウエアによるマトリックス演算、あるいは専用ＩＣに
よるアドレス変換処理により実行し得る。以上のよう
に、細線化を行うことなく各行の主要成分を抽出でき、
大局的な方向判定に基づく、正確かつ高速の傾き補正
を、確実に実行し得る。
るように画像をアフィン変換する。アフィン変換はソフ
トウエアによるマトリックス演算、あるいは専用ＩＣに
よるアドレス変換処理により実行し得る。以上のよう
に、細線化を行うことなく各行の主要成分を抽出でき、
大局的な方向判定に基づく、正確かつ高速の傾き補正
を、確実に実行し得る。
【００１９】
【発明の効果】前述のとおり、この発明に係る文字原稿
の傾き補正方法は、文字原稿の画像を所定回数膨張さ
せ、膨張画像の輪郭を抽出し、輪郭各部の縦横成分を算
出し、これら成分の内、より多い成分についてその傾き
を算出し、この傾きを解消するように前記画像を回転さ
せるので、確実に傾き補正を実行でき、かつグループ数
にかかわらず処理が高速であるという優れた効果を有す
る。
の傾き補正方法は、文字原稿の画像を所定回数膨張さ
せ、膨張画像の輪郭を抽出し、輪郭各部の縦横成分を算
出し、これら成分の内、より多い成分についてその傾き
を算出し、この傾きを解消するように前記画像を回転さ
せるので、確実に傾き補正を実行でき、かつグループ数
にかかわらず処理が高速であるという優れた効果を有す
る。
【図１】この発明に係る傾き補正方法の１実施例を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図２（Ａ）】０．５の誤差成分を含む横成分パターン
を示す概念図である。
を示す概念図である。
【図２（Ｂ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｃ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｄ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｅ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｆ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｇ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｈ）】０．５の誤差成分を含む他の横成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図２（Ｉ）】水平な横成分パターンを示す概念図であ
る。
る。
【図２（Ｊ）】他の水平な横成分パターンを示す概念図
である。
である。
【図２（Ｋ）】１個の背景画素を含む横成分パターンを
示す概念図である。
示す概念図である。
【図２（Ｌ）】１個の背景画素を含む他の横成分パター
ンを示す概念図である。
ンを示す概念図である。
【図２（Ｍ）】３画素の右下りパターンを示す概念図で
ある。
ある。
【図２（Ｎ）】３画素の他の右下りパターンを示す概念
図である。
図である。
【図２（Ｏ）】３画素の右上りパターンを示す概念図で
ある。
ある。
【図２（Ｐ）】３画素の他の右上りパターンを示す概念
図である。
図である。
【図３（Ａ）】０．５の誤差成分を含む縦成分パターン
を示す概念図である。
を示す概念図である。
【図３（Ｂ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｃ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｄ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｅ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｆ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｇ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｈ）】０．５の誤差成分を含む他の縦成分パタ
ーンを示す概念図である。
ーンを示す概念図である。
【図３（Ｉ）】垂直な縦成分パターンを示す概念図であ
る。
る。
【図３（Ｊ）】他の垂直な縦成分パターンを示す概念図
である。
である。
【図３（Ｋ）】１個の背景画素を含む縦成分パターンを
示す概念図である。
示す概念図である。
【図３（Ｌ）】１個の背景画素を含む他の縦成分パター
ンを示す概念図である。
ンを示す概念図である。
【図３（Ｍ）】３画素の右下りパターンを示す概念図で
ある。
ある。
【図３（Ｎ）】３画素の他の右下りパターンを示す概念
図である。
図である。
【図３（Ｏ）】３画素の右上りパターンを示す概念図で
ある。
ある。
【図３（Ｐ）】３画素の他の右上りパターンを示す概念
図である。
図である。
【図４（Ａ）】横書き原稿の例を示す概念図である。
【図４（Ｂ）】横書き原稿の横方向の膨張図形を示す概
念図である。
念図である。
【図５（Ａ）】縦書き原稿の例を示す概念図である。
【図５（Ｂ）】縦書き原稿の縦方向の膨張図形を示す概
念図である。
念図である。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年１０月２７日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る文字原稿の傾き補正方法の１実
施例を示すステップ１−１からステップ１−１３のフロ
ーチャートである。
施例を示すステップ１−１からステップ１−１３のフロ
ーチャートである。
【図２】横成分パターンを説明するための概念図であ
る。 （Ａ）０．５の誤差成分を含む横成分パターンを示す概
念図である。 （Ｂ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｃ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｄ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｅ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｆ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｇ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｈ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｉ）水平な横成分パターンを示す概念図である。 （Ｊ）他の水平な横成分パターンを示す概念図である。 （Ｋ）１個の背景画素を含む横成分パターンを示す概念
図である。 （Ｌ）１個の背景画素を含む他の横成分パターンを示す
概念図である。 （Ｍ）３画素の右下りパターンを示す概念図である。 （Ｎ）３画素の他の右下りパターンを示す概念図であ
る。 （Ｏ）３画素の右上りパターンを示す概念図である。 （Ｐ）３画素の他の右上りパターンを示す概念図であ
る。
る。 （Ａ）０．５の誤差成分を含む横成分パターンを示す概
念図である。 （Ｂ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｃ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｄ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｅ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｆ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｇ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｈ）０．５の誤差成分を含む他の横成分パターンを示
す概念図である。 （Ｉ）水平な横成分パターンを示す概念図である。 （Ｊ）他の水平な横成分パターンを示す概念図である。 （Ｋ）１個の背景画素を含む横成分パターンを示す概念
図である。 （Ｌ）１個の背景画素を含む他の横成分パターンを示す
概念図である。 （Ｍ）３画素の右下りパターンを示す概念図である。 （Ｎ）３画素の他の右下りパターンを示す概念図であ
る。 （Ｏ）３画素の右上りパターンを示す概念図である。 （Ｐ）３画素の他の右上りパターンを示す概念図であ
る。
【図３】縦成分パターンを説明するための概念図であ
る。 （Ａ）０．５の誤差成分を含む縦成分パターンを示す概
念図である。 （Ｂ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｃ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｄ）０・５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｅ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｆ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｇ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｈ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｉ）垂直な縦成分パターンを示す概念図である。 （Ｊ）他の垂直な縦成分パターンを示す概念図である。 （Ｋ）１個の背景画素を含む縦成分パターンを示す概念
図である。 （Ｌ）１個の背景画素を含む他の縦成分パターンを示す
概念図である。 （Ｍ）３画素の右下りパターンを示す概念図である。 （Ｎ）３画素の他の右下りパターンを示す概念図であ
る。 （Ｏ）３画素の右上りパターンを示す概念図である。 （Ｐ）３画素の他の右上りパターンを示す概念図であ
る。
る。 （Ａ）０．５の誤差成分を含む縦成分パターンを示す概
念図である。 （Ｂ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｃ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｄ）０・５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｅ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｆ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｇ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｈ）０．５の誤差成分を含む他の縦成分パターンを示
す概念図である。 （Ｉ）垂直な縦成分パターンを示す概念図である。 （Ｊ）他の垂直な縦成分パターンを示す概念図である。 （Ｋ）１個の背景画素を含む縦成分パターンを示す概念
図である。 （Ｌ）１個の背景画素を含む他の縦成分パターンを示す
概念図である。 （Ｍ）３画素の右下りパターンを示す概念図である。 （Ｎ）３画素の他の右下りパターンを示す概念図であ
る。 （Ｏ）３画素の右上りパターンを示す概念図である。 （Ｐ）３画素の他の右上りパターンを示す概念図であ
る。
【図４】横書き原稿を説明するための概念図である。 （Ａ）横書き原稿の例を示す概念図である。 （Ｂ）横書き原稿の横方向の膨張図形を示す概念図であ
る。
る。
【図５】縦書き原稿を説明するための概念図である。 （Ａ）縦書き原稿の例を示す概念図である。 （Ｂ）縦書き原稿の縦方向の膨張図形を示す概念図であ
る。
る。
【図６】ステップ１−１４からステップ１−２１のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正内容】
【図２】
【図３】
【図１】
【図４】
【図５】
【図６】
Claims (5)
- 【請求項１】 文字原稿の画像を所定回数膨張させ、輪
郭各部の縦横成分を算出し、これら成分の内より多い成
分について、各部の所定コンボリューションパターンに
基づいてその傾きを算出し、この傾きを解消するように
前記画像を回転させることを特徴とする文字原稿の傾き
補正方法。 - 【請求項２】 傾きは、所定コンボリューション内にお
ける主要成分と誤差成分を求め、この誤差成分の画像全
体についての総和を主要成分の総和で除算することによ
って求めることを特徴とする請求項１記載の文字原稿の
傾き補正方法。 - 【請求項３】 コンボリューションは３画素×３画素の
サイズであることを特徴とする請求項２記載の文字原稿
の傾き補正方法。 - 【請求項４】 主要成分は水平または垂直であることを
特徴とする請求項２記載の文字原稿の傾き補正方法。 - 【請求項５】 誤差成分は、コンボリューション内の２
画素の画素列ごとに定義し、コンボリューション内の誤
差成分の合計をそのコンボリューションの誤差成分とす
ることを特徴とする請求項２記載の文字原稿の傾き補正
方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3201247A JP3046653B2 (ja) | 1991-07-16 | 1991-07-16 | 文字原稿の傾き補正方法 |
| DE69232345T DE69232345T2 (de) | 1991-07-16 | 1992-07-15 | Verfahren zur Bestimmung der Neigung eines Schriftzeichen enthaltenden Bildes |
| EP92112054A EP0525513B1 (en) | 1991-07-16 | 1992-07-15 | Method for detecting inclination of an image of characters |
| US08/535,322 US5546479A (en) | 1991-07-16 | 1995-09-27 | Method for detecting inclination of an image of characters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3201247A JP3046653B2 (ja) | 1991-07-16 | 1991-07-16 | 文字原稿の傾き補正方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05182022A true JPH05182022A (ja) | 1993-07-23 |
| JP3046653B2 JP3046653B2 (ja) | 2000-05-29 |
Family
ID=16437780
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3201247A Expired - Fee Related JP3046653B2 (ja) | 1991-07-16 | 1991-07-16 | 文字原稿の傾き補正方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3046653B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5348796A (en) * | 1984-10-05 | 1994-09-20 | Kanegafuchi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Flame-retarded composite fiber |
| JP2005311971A (ja) * | 2004-04-26 | 2005-11-04 | Mitsutoyo Corp | 画像処理装置及び方法並びにプログラム |
| CN110697373A (zh) * | 2019-07-31 | 2020-01-17 | 湖北凯瑞知行智能装备有限公司 | 一种基于图像识别技术的传送皮带跑偏故障检测方法 |
-
1991
- 1991-07-16 JP JP3201247A patent/JP3046653B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5348796A (en) * | 1984-10-05 | 1994-09-20 | Kanegafuchi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Flame-retarded composite fiber |
| US5503916A (en) * | 1984-10-05 | 1996-04-02 | Kanegafuchi Kagaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Flame-retarded clothing |
| US5503915A (en) * | 1984-10-05 | 1996-04-02 | Kanegafuchi Kagaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Flame retarded interior good |
| US5506042A (en) * | 1984-10-05 | 1996-04-09 | Kanegafuchi Kagaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Flame-retarded bedding product |
| JP2005311971A (ja) * | 2004-04-26 | 2005-11-04 | Mitsutoyo Corp | 画像処理装置及び方法並びにプログラム |
| US7515764B2 (en) | 2004-04-26 | 2009-04-07 | Mitutoyo Corporation | Image processing apparatus using morphology |
| CN110697373A (zh) * | 2019-07-31 | 2020-01-17 | 湖北凯瑞知行智能装备有限公司 | 一种基于图像识别技术的传送皮带跑偏故障检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3046653B2 (ja) | 2000-05-29 |
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Legal Events
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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