JPH0540848A - 文書画像の領域抽出方法 - Google Patents
文書画像の領域抽出方法Info
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- JPH0540848A JPH0540848A JP3195437A JP19543791A JPH0540848A JP H0540848 A JPH0540848 A JP H0540848A JP 3195437 A JP3195437 A JP 3195437A JP 19543791 A JP19543791 A JP 19543791A JP H0540848 A JPH0540848 A JP H0540848A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 文字領域を大きな領域として表現することに
より、文書の構成や、文章のつながり等を容易に知るこ
とができ、効率よく文字認識が行える。 【構成】 領域画像作成処理１により領域画像を作成
し、その領域画像を用いてラベル画像作成処理２によっ
てラベル画像を作成する。文字画像作成処理３では、ラ
ベル画像において文字領域以外の領域を白にし、文字の
みの文字画像を作成する。そして、統合閾値設定処理４
では、文字画像を走査して最長白ラン幅のヒストグラム
を作成し、統合閾値を設定する。領域抽出処理５では、
横もしくは縦方向の領域分割が１回終了した時点で設定
された前記統合閾値により統合を行い、前回切り出され
た領域数と今回切り出された領域数が等しければ領域抽
出を終了し、等しくなければ処理を続ける。
より、文書の構成や、文章のつながり等を容易に知るこ
とができ、効率よく文字認識が行える。 【構成】 領域画像作成処理１により領域画像を作成
し、その領域画像を用いてラベル画像作成処理２によっ
てラベル画像を作成する。文字画像作成処理３では、ラ
ベル画像において文字領域以外の領域を白にし、文字の
みの文字画像を作成する。そして、統合閾値設定処理４
では、文字画像を走査して最長白ラン幅のヒストグラム
を作成し、統合閾値を設定する。領域抽出処理５では、
横もしくは縦方向の領域分割が１回終了した時点で設定
された前記統合閾値により統合を行い、前回切り出され
た領域数と今回切り出された領域数が等しければ領域抽
出を終了し、等しくなければ処理を続ける。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ファクシミリ等の通信
機器や文書画像デ―タベ―ス入力装置、光学的文字読取
り装置（ＯＣＲ）等において、文書画像をその構成要素
の領域に抽出する文書画像の領域抽出方法に関するもの
である。
機器や文書画像デ―タベ―ス入力装置、光学的文字読取
り装置（ＯＣＲ）等において、文書画像をその構成要素
の領域に抽出する文書画像の領域抽出方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の文書画像の領域抽出方法
には、例えば、特開昭６２−７１３７９号公報に記載さ
れるものがあった。
には、例えば、特開昭６２−７１３７９号公報に記載さ
れるものがあった。
【０００３】この文献に記載された文書画像の領域抽出
方法では、文書画像デ―タを入力し、走査方向（例え
ば、横方向）に黒画素を計数して閾値を超えるラインを
検出し、該計数値が閾値以下の白ラインが所定個数連続
する状態を判定して第１の領域切り出しを行う。この第
１の領域切り出し内で、副走査方向（例えば、縦方向）
に黒画素を計数して該計数値が閾値を超える列を検出
し、該計数値が閾値以下の白列が所定個数連続する状態
を判定して第２の領域切り出しを行う。
方法では、文書画像デ―タを入力し、走査方向（例え
ば、横方向）に黒画素を計数して閾値を超えるラインを
検出し、該計数値が閾値以下の白ラインが所定個数連続
する状態を判定して第１の領域切り出しを行う。この第
１の領域切り出し内で、副走査方向（例えば、縦方向）
に黒画素を計数して該計数値が閾値を超える列を検出
し、該計数値が閾値以下の白列が所定個数連続する状態
を判定して第２の領域切り出しを行う。
【０００４】さらに、第２の領域切り出し内で、第１の
領域切り出しと同様な処理により、第３の領域切り出し
を行い、この第３の領域切り出し内で、第２の領域切り
出しと同様な処理により、第４の領域切り出しを行う。
そこで、この第４の領域切り出しで検出された領域につ
いて、その領域のランレングス情報、及び黒画素率情報
により、文字部、写真部、及び図表部の領域の属性を判
別している。
領域切り出しと同様な処理により、第３の領域切り出し
を行い、この第３の領域切り出し内で、第２の領域切り
出しと同様な処理により、第４の領域切り出しを行う。
そこで、この第４の領域切り出しで検出された領域につ
いて、その領域のランレングス情報、及び黒画素率情報
により、文字部、写真部、及び図表部の領域の属性を判
別している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記構
成の文書画像の領域抽出方法では、次のような課題があ
った。
成の文書画像の領域抽出方法では、次のような課題があ
った。
【０００６】（ａ）従来の方法では、領域を分割して抽
出する際に、その分割対象に応じて様々な閾値を任意に
設定する必要があった。例えば、個々の論文誌に対して
領域分割処理を施す場合、それらの閾値を各論文誌に応
じた適切な値に設定し直さなければならず、その値の選
定に手間がかかるという問題があった。
出する際に、その分割対象に応じて様々な閾値を任意に
設定する必要があった。例えば、個々の論文誌に対して
領域分割処理を施す場合、それらの閾値を各論文誌に応
じた適切な値に設定し直さなければならず、その値の選
定に手間がかかるという問題があった。
【０００７】（ｂ）前記（ａ）の問題を解決するため、
本願出願人は、先に特願平３−５２８４６号明細書にお
いて、領域抽出方法の提案を行った。
本願出願人は、先に特願平３−５２８４６号明細書にお
いて、領域抽出方法の提案を行った。
【０００８】図２は、本願出願人の先の提案における文
字領域例を示す図である。
字領域例を示す図である。
【０００９】本願出願人が先に行った提案では、先ず、
入力された白黒２値画像デ―タと同サイズの全面黒の多
値の領域画像を作成する。次に、原画像を横及び縦方向
に走査し、各々の方向で閾値Ｔ１，Ｔ２以上の白ランが
存在すれば領域画像においてその白ランに対応する部分
を白にして、文書画像の構成要素を黒画素連結領域とし
て表現する。この領域画像の黒の部分に対してラベル付
けを行い、領域画像の各黒連結領域に一意に番号を与え
てラベル画像を作成し、このラベル画像を用いて領域分
割を行うというものであった。
入力された白黒２値画像デ―タと同サイズの全面黒の多
値の領域画像を作成する。次に、原画像を横及び縦方向
に走査し、各々の方向で閾値Ｔ１，Ｔ２以上の白ランが
存在すれば領域画像においてその白ランに対応する部分
を白にして、文書画像の構成要素を黒画素連結領域とし
て表現する。この領域画像の黒の部分に対してラベル付
けを行い、領域画像の各黒連結領域に一意に番号を与え
てラベル画像を作成し、このラベル画像を用いて領域分
割を行うというものであった。
【００１０】ところが、この方法では、図２に示すよう
に、文字領域Ａが行単位もしくは文字単位といった小さ
な領域でしか表現することができず、文字認識を行う際
に文書の構成や、文章のつながり等を知ることが困難で
あり、技術的に未だ充分満足のゆく領域抽出方法が得ら
れなかった。
に、文字領域Ａが行単位もしくは文字単位といった小さ
な領域でしか表現することができず、文字認識を行う際
に文書の構成や、文章のつながり等を知ることが困難で
あり、技術的に未だ充分満足のゆく領域抽出方法が得ら
れなかった。
【００１１】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、文字領域を小さな領域でしか表現できず、それ
によって文字認識の効率が低下するという点について解
決した文書画像の領域抽出方法を提供するものである。
として、文字領域を小さな領域でしか表現できず、それ
によって文字認識の効率が低下するという点について解
決した文書画像の領域抽出方法を提供するものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記課題を解
決するために、全面黒の領域画像と原画像から文書画像
の構成要素を黒画素連結領域として表現した領域画像を
作成する領域画像作成処理と、前記領域画像の構成要素
に一意に番号を与えたラベル画像を作成するラベル画像
作成処理とを施し、前記ラベル画像を用いて前記文書画
像の領域抽出を行う文書画像の領域抽出方法において、
前記ラベル画像から文字領域以外の領域を全て白にした
文字画像を作成する文字画像作成処理と、統合閾値設定
処理と、領域抽出処理とを、実行して文書画像の領域抽
出を行う。
決するために、全面黒の領域画像と原画像から文書画像
の構成要素を黒画素連結領域として表現した領域画像を
作成する領域画像作成処理と、前記領域画像の構成要素
に一意に番号を与えたラベル画像を作成するラベル画像
作成処理とを施し、前記ラベル画像を用いて前記文書画
像の領域抽出を行う文書画像の領域抽出方法において、
前記ラベル画像から文字領域以外の領域を全て白にした
文字画像を作成する文字画像作成処理と、統合閾値設定
処理と、領域抽出処理とを、実行して文書画像の領域抽
出を行う。
【００１３】ここで、統合閾値設定処理は、前記文字画
像を横及び縦方向に全面走査して最長白ランを抽出し、
該最長白ランの変化から白ラン幅のヒストグラムを作成
し、該ヒストグラムにおいて最大頻度を与える白ラン幅
を検出した後、該白ラン幅を統合閾値として決定する。
次に、領域抽出処理において、前記文字画像内における
外接矩形の内部を横方向に走査して黒画素が１つも存在
しない白ラインで挟まれた第１の黒ブロックを抽出する
横分割処理と、該外接矩形の内部を縦方向に走査して黒
画素が１つも存在しない白ラインで挟まれた第２の黒ブ
ロックを抽出する縦分割処理とを複数回行う。さらに、
この領域抽出処理において、抽出された第１及び第２の
黒ブロックの間隔と前記統合閾値とを比較して該第１，
第２の黒ブロックの間隔が前記統合閾値よりも狭ければ
統合処理を行い、該第１と第２の黒ブロックの数が等し
くなった時点で抽出処理を終了する。
像を横及び縦方向に全面走査して最長白ランを抽出し、
該最長白ランの変化から白ラン幅のヒストグラムを作成
し、該ヒストグラムにおいて最大頻度を与える白ラン幅
を検出した後、該白ラン幅を統合閾値として決定する。
次に、領域抽出処理において、前記文字画像内における
外接矩形の内部を横方向に走査して黒画素が１つも存在
しない白ラインで挟まれた第１の黒ブロックを抽出する
横分割処理と、該外接矩形の内部を縦方向に走査して黒
画素が１つも存在しない白ラインで挟まれた第２の黒ブ
ロックを抽出する縦分割処理とを複数回行う。さらに、
この領域抽出処理において、抽出された第１及び第２の
黒ブロックの間隔と前記統合閾値とを比較して該第１，
第２の黒ブロックの間隔が前記統合閾値よりも狭ければ
統合処理を行い、該第１と第２の黒ブロックの数が等し
くなった時点で抽出処理を終了する。
【００１４】
【作用】本発明によれば、以上のように文書画像の領域
抽出方法を構成したので、領域画像作成処理によって文
書画像の領域画像を作成し、その作成された領域画像か
らラベル画像を作成する。次に、文字画像作成処理で
は、前処理で作成されたラベル画像において文字領域以
外の領域を白にし、文字のみの領域画像を作成し、その
領域画像を統合閾値設定処理へ送る。統合閾値設定処理
では、入力された領域画像を横及び縦方向に走査し、最
長白ラン幅のヒストグラムを作成し、統合閾値を設定す
る。
抽出方法を構成したので、領域画像作成処理によって文
書画像の領域画像を作成し、その作成された領域画像か
らラベル画像を作成する。次に、文字画像作成処理で
は、前処理で作成されたラベル画像において文字領域以
外の領域を白にし、文字のみの領域画像を作成し、その
領域画像を統合閾値設定処理へ送る。統合閾値設定処理
では、入力された領域画像を横及び縦方向に走査し、最
長白ラン幅のヒストグラムを作成し、統合閾値を設定す
る。
【００１５】すると、領域抽出処理では、横もしくは縦
方向の領域分割が１回終了した時点で設定された前記統
合閾値により統合を行い、前回切り出された領域数と今
回切り出された領域数とが等しければ領域抽出を終了
し、等しくなければ該領域抽出処理を続ける。これによ
り、文字領域を大きな領域として表現でき、文書の構成
や、文章のつながり等を容易に知ることが可能となり、
効率のよい文字認識が行える。従って、前記課題を解決
できるのである。
方向の領域分割が１回終了した時点で設定された前記統
合閾値により統合を行い、前回切り出された領域数と今
回切り出された領域数とが等しければ領域抽出を終了
し、等しくなければ該領域抽出処理を続ける。これによ
り、文字領域を大きな領域として表現でき、文書の構成
や、文章のつながり等を容易に知ることが可能となり、
効率のよい文字認識が行える。従って、前記課題を解決
できるのである。
【００１６】
【実施例】本実施例の実施例を示す領域抽出方法の処理
全体説明（Ｉ）と、その各処理内容（II）とを、図１，
図３，図４〜図９を参照しつつ、以下説明する。
全体説明（Ｉ）と、その各処理内容（II）とを、図１，
図３，図４〜図９を参照しつつ、以下説明する。
【００１７】（Ｉ） 領域抽出方法の処理全体説明（図
１） 図１は領域抽出方法の全体の処理内容図、及び図３は図
１中の文字画像の最長白ラン抽出例を示す図である。
１） 図１は領域抽出方法の全体の処理内容図、及び図３は図
１中の文字画像の最長白ラン抽出例を示す図である。
【００１８】図１に示すように、本実施例の領域抽出方
法では、まず、領域画像作成処理１により、全面黒の領
域画像と原画像から文書画像の構成要素を黒画素連結領
域として表現した領域画像を作成し、ラベル画像作成処
理２により、該領域画像の構成要素に一意に番号を与え
たラベル画像を作成する。
法では、まず、領域画像作成処理１により、全面黒の領
域画像と原画像から文書画像の構成要素を黒画素連結領
域として表現した領域画像を作成し、ラベル画像作成処
理２により、該領域画像の構成要素に一意に番号を与え
たラベル画像を作成する。
【００１９】次に、このラベル画像から文字画像作成処
理３で、文字領域以外の領域を全て白にした文字画像を
作成し、この文字画像を走査して統合閾値設定処理４に
より、統合閾値を設定する。この統合閾値を使用して領
域抽出処理５により、領域抽出を行う。これにより、図
３に示すように、文字領域Ｂを大きな領域として表現で
きる。そのため、文書の構成や、文章のつながり等を容
易に知ることができ、効率よく文字認識が行える。
理３で、文字領域以外の領域を全て白にした文字画像を
作成し、この文字画像を走査して統合閾値設定処理４に
より、統合閾値を設定する。この統合閾値を使用して領
域抽出処理５により、領域抽出を行う。これにより、図
３に示すように、文字領域Ｂを大きな領域として表現で
きる。そのため、文書の構成や、文章のつながり等を容
易に知ることができ、効率よく文字認識が行える。
【００２０】（II） 前記（Ｉ）の各処理内容 （II)(１） 統合閾値設定処理４（図４） 図４は図１中の統合閾値設定処理４の処理内容図、及び
図５は図４中の文字画像の最長白ラン抽出例を示す図で
ある。
図５は図４中の文字画像の最長白ラン抽出例を示す図で
ある。
【００２１】図４において、まず、図１中の文字画像作
成処理３により作成された文字画像デ―タ４１を横方向
に走査し、最長白ラン分布抽出処理４２により、横方向
の白ラン分布を抽出する。縦方向も同様な操作を行う。
抽出された最長白ランの作成例が図５に示されている。
成処理３により作成された文字画像デ―タ４１を横方向
に走査し、最長白ラン分布抽出処理４２により、横方向
の白ラン分布を抽出する。縦方向も同様な操作を行う。
抽出された最長白ランの作成例が図５に示されている。
【００２２】次に、白ラン幅ヒストグラム作成処理４３
により、白ラン分布から横及び縦方向の白ラン幅のヒス
トグラムを作成する。そして、白ラン幅検出処理４４に
より、このヒストグラムの最大値を与える連続する白ラ
ン幅を求めた後、統合閾値決定処理４５により、横及び
縦方向の統合閾値ｔｈｌ−ｙ，ｔｈｌ−ｘを求める。 （II)(１)(ａ） 図４中の白ラン幅ヒストグラム作成処
理４３（図６） 図６は、図４中の白ラン幅ヒストグラム作成処理４３に
よる横方向の白ラン幅ヒストグラム作成処理のフロ―チ
ャ―トである。図中のＳ４３−１〜Ｓ４３−１２は、各
処理ステップを表す。
により、白ラン分布から横及び縦方向の白ラン幅のヒス
トグラムを作成する。そして、白ラン幅検出処理４４に
より、このヒストグラムの最大値を与える連続する白ラ
ン幅を求めた後、統合閾値決定処理４５により、横及び
縦方向の統合閾値ｔｈｌ−ｙ，ｔｈｌ−ｘを求める。 （II)(１)(ａ） 図４中の白ラン幅ヒストグラム作成処
理４３（図６） 図６は、図４中の白ラン幅ヒストグラム作成処理４３に
よる横方向の白ラン幅ヒストグラム作成処理のフロ―チ
ャ―トである。図中のＳ４３−１〜Ｓ４３−１２は、各
処理ステップを表す。
【００２３】図６において、図４中の最長白ラン分布抽
出処理４２により得られた結果を入力とし、Ｓ４３−
１，Ｓ４３−２で、白ラン幅を与える変数ｗｉｄ−ｙ及
び白ラン幅ヒストグラムｈｉｓｔ−ｙ（ｉ）を全て０に
初期化する。そして、Ｓ４３−３の最長白ラン抽出結果
に対し、Ｓ４３−４で、まず最初の１ラインを走査し、
Ｓ４３−５で、最長白ランの画素数ｍａｘを求める。
出処理４２により得られた結果を入力とし、Ｓ４３−
１，Ｓ４３−２で、白ラン幅を与える変数ｗｉｄ−ｙ及
び白ラン幅ヒストグラムｈｉｓｔ−ｙ（ｉ）を全て０に
初期化する。そして、Ｓ４３−３の最長白ラン抽出結果
に対し、Ｓ４３−４で、まず最初の１ラインを走査し、
Ｓ４３−５で、最長白ランの画素数ｍａｘを求める。
【００２４】次に、Ｓ４３−６で次の行へ進み、Ｓ４３
−６で、２ライン目を走査し、最長白ランの画素数ｍａ
ｘ１を求め、Ｓ４３−８で、前ラインの白画素数と現ラ
インの白画素数の変化量（｜ｍａｘ−ｍａｘ１｜）を調
べ、それがある閾値ｔｈｌ−１よりも大きければｈｉｓ
ｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）を１インクリメント（＋１増分）
し、小さければｗｉｄ−ｙを１インクリメントする。
−６で、２ライン目を走査し、最長白ランの画素数ｍａ
ｘ１を求め、Ｓ４３−８で、前ラインの白画素数と現ラ
インの白画素数の変化量（｜ｍａｘ−ｍａｘ１｜）を調
べ、それがある閾値ｔｈｌ−１よりも大きければｈｉｓ
ｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）を１インクリメント（＋１増分）
し、小さければｗｉｄ−ｙを１インクリメントする。
【００２５】これらの操作を、Ｓ４３−９，Ｓ４３−１
０を介して画像の最終行まで繰り返し、Ｓ４３−１１で
ｗｉｄ−ｙ≠０であれば、Ｓ４３−１２で、ｈｉｓｔ−
ｙ（ｗｉｄ−ｙ）を１インクリメントして処理を終了す
る。
０を介して画像の最終行まで繰り返し、Ｓ４３−１１で
ｗｉｄ−ｙ≠０であれば、Ｓ４３−１２で、ｈｉｓｔ−
ｙ（ｗｉｄ−ｙ）を１インクリメントして処理を終了す
る。
【００２６】縦方向の白ラン幅のヒストグラム作成の処
理のアルゴリズムは、横方向のものと同様である。
理のアルゴリズムは、横方向のものと同様である。
【００２７】なお、第５図の谷間の部分の幅は、白ラン
幅のヒストグラムにはカウントしない。
幅のヒストグラムにはカウントしない。
【００２８】（II)(１)(ｂ） 図４中の白ラン幅検出処
理（図７） 図７は、上記処理で求めたヒストグラムにおいて最大頻
度を与える横方向の連続する白ラン幅の検出処理のフロ
―チャ―トである。図中のＳ４４−１〜Ｓ４４−９は、
処理ステップを表す。
理（図７） 図７は、上記処理で求めたヒストグラムにおいて最大頻
度を与える横方向の連続する白ラン幅の検出処理のフロ
―チャ―トである。図中のＳ４４−１〜Ｓ４４−９は、
処理ステップを表す。
【００２９】図７のＳ４４−１で、横方向の白ラン幅の
ヒストグラムｈｉｓｔ−ｙ（ｉ）を入力し、Ｓ４４−
２，Ｓ４４−３で、白ラン幅を与える変数ｗｉｄ−ｙ及
びヒストグラムにおいて最大頻度を与える変数ｍａｘ２
を、各々０に初期化する。
ヒストグラムｈｉｓｔ−ｙ（ｉ）を入力し、Ｓ４４−
２，Ｓ４４−３で、白ラン幅を与える変数ｗｉｄ−ｙ及
びヒストグラムにおいて最大頻度を与える変数ｍａｘ２
を、各々０に初期化する。
【００３０】次に、Ｓ４４−４で、白ラン幅ｗｉｄ−ｙ
の出現頻度とある固定閾値ｔｈｌ−３を比較し、出現頻
度の方が大きければ、Ｓ４４−５で、その白ラン幅の出
現頻度ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）とｍａｘ２の値とを
比較する。ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）＞ｍａｘ２であ
れば、Ｓ４４−６でｍａｘ２＝ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−
ｙ）とし、さらにＳ４４−７でｔｈｌ−ｙ＝ｗｉｄ−ｙ
として、Ｓ４４−８でｗｉｄ−ｙを１インクリメントす
る。Ｓ４４−４，Ｓ４４−５でノ―のときには、直接、
Ｓ４４−８へ進む。
の出現頻度とある固定閾値ｔｈｌ−３を比較し、出現頻
度の方が大きければ、Ｓ４４−５で、その白ラン幅の出
現頻度ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）とｍａｘ２の値とを
比較する。ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）＞ｍａｘ２であ
れば、Ｓ４４−６でｍａｘ２＝ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−
ｙ）とし、さらにＳ４４−７でｔｈｌ−ｙ＝ｗｉｄ−ｙ
として、Ｓ４４−８でｗｉｄ−ｙを１インクリメントす
る。Ｓ４４−４，Ｓ４４−５でノ―のときには、直接、
Ｓ４４−８へ進む。
【００３１】これらの操作をＳ４４−９を介してデ―タ
が終了するまで繰り返し、最終的なｔｈｌ−ｙの値を統
合閾値とする。なお、縦方向の統合閾値も同様に求める
ことができる。
が終了するまで繰り返し、最終的なｔｈｌ−ｙの値を統
合閾値とする。なお、縦方向の統合閾値も同様に求める
ことができる。
【００３２】（II)(２） 領域抽出処理５（図８） 図８は、図１中の領域抽出処理の内容を示す図である。
【００３３】まず、横分割処理１１で１回目の横分割を
行い、以降は縦分割処理５２と横分割処理５４を交互に
行う。判定処理５３，５５で、横分割によって得られた
第１のブロック数と、縦分割によって得られた第２のブ
ロック数との一致／不一致の判定を行い、縦分割のブロ
ック数と横分割のブロック数が等しくなった時点で、領
域抽出処理を終了する。
行い、以降は縦分割処理５２と横分割処理５４を交互に
行う。判定処理５３，５５で、横分割によって得られた
第１のブロック数と、縦分割によって得られた第２のブ
ロック数との一致／不一致の判定を行い、縦分割のブロ
ック数と横分割のブロック数が等しくなった時点で、領
域抽出処理を終了する。
【００３４】（II)(２)(ａ） 図８中の横分割処理５
１，５４（図９） 図９は、図８中の横分割処理５１，５４の内容を示す図
である。
１，５４（図９） 図９は、図８中の横分割処理５１，５４の内容を示す図
である。
【００３５】横分割処理では、まず、文字画像における
外接矩形（ＸＳｉ，ＹＳｉ，ＸＥｉ，ＹＥｉ）の内部を
横方向に走査し、黒画素が１つも存在しない白ラインで
挟まれた黒ブロックを抽出する。次に、抽出された黒ブ
ロックの間隔を調べて、その間隔が統合閾値設定処理４
によって得られた統合閾値ｔｈｌ−ｙよりも狭ければ統
合する。なお、縦分割処理５２も同様な手順で行う。
外接矩形（ＸＳｉ，ＹＳｉ，ＸＥｉ，ＹＥｉ）の内部を
横方向に走査し、黒画素が１つも存在しない白ラインで
挟まれた黒ブロックを抽出する。次に、抽出された黒ブ
ロックの間隔を調べて、その間隔が統合閾値設定処理４
によって得られた統合閾値ｔｈｌ−ｙよりも狭ければ統
合する。なお、縦分割処理５２も同様な手順で行う。
【００３６】以上のように、本実施例によれば、領域画
像作成処理１によって領域画像を作成し、その領域画像
からラベル画像作成処理２によってラベル画像を作成し
た後、文書画像作成処理３によって文書画像を作成し、
その文書画像に基づき統合閾値設定処理４で統合閾値を
設定し、該統合閾値を用いて領域抽出処理５で領域抽出
を実行するようにしている。このように、統合閾値設定
処理４で統合閾値を求めることにより、これまで文字領
域を小さな領域でしか表現できなかったものを、図３に
示すように大きな文字領域Ｂとして表現できる。そのた
め、文字認識における際の文書の構成や、文章のつなが
り等を容易に知ることができ、文字認識の効率のよい処
理が行える。
像作成処理１によって領域画像を作成し、その領域画像
からラベル画像作成処理２によってラベル画像を作成し
た後、文書画像作成処理３によって文書画像を作成し、
その文書画像に基づき統合閾値設定処理４で統合閾値を
設定し、該統合閾値を用いて領域抽出処理５で領域抽出
を実行するようにしている。このように、統合閾値設定
処理４で統合閾値を求めることにより、これまで文字領
域を小さな領域でしか表現できなかったものを、図３に
示すように大きな文字領域Ｂとして表現できる。そのた
め、文字認識における際の文書の構成や、文章のつなが
り等を容易に知ることができ、文字認識の効率のよい処
理が行える。
【００３７】なお、本発明は上記実施例に限定されず、
種々の変形が可能である。例えば、図８の領域検出処理
５において、縦分割処理５２を行った後に横分割処理５
１を行い、以後、その処理を交互に繰り返すようにした
り、或いは図４中の白ラン幅ヒストグラム作成処理４３
及び白ラン幅検出処理４４を図６及び図７以外の処理ス
テップに変形してもよい。また、図１の各処理１〜５
は、集積回路等の個別回路で構成した装置で実行した
り、或いはコンピュ―タを用いたプログラム制御等によ
り実行するようにしてもよい。
種々の変形が可能である。例えば、図８の領域検出処理
５において、縦分割処理５２を行った後に横分割処理５
１を行い、以後、その処理を交互に繰り返すようにした
り、或いは図４中の白ラン幅ヒストグラム作成処理４３
及び白ラン幅検出処理４４を図６及び図７以外の処理ス
テップに変形してもよい。また、図１の各処理１〜５
は、集積回路等の個別回路で構成した装置で実行した
り、或いはコンピュ―タを用いたプログラム制御等によ
り実行するようにしてもよい。
【００３８】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、領域画像作成処理及びラベル画像作成処理の後、
文字画像作成処理で文字画像を作成し、その文字画像を
用いて統合閾値設定処理で統合閾値を設定し、該統合閾
値を用いて領域抽出処理で領域の抽出を行うようにして
いる。このように統合閾値を求め、その統合閾値を用い
て領域の抽出を行うので、これまで文字領域を小さな領
域でしか表現できなかったものを、大きな領域として表
現できる。従って、文字認識における際の文書の構成
や、文章のつながり等を容易に知ることができ、それに
よって文字認識効率を著しく向上させることができる。
れば、領域画像作成処理及びラベル画像作成処理の後、
文字画像作成処理で文字画像を作成し、その文字画像を
用いて統合閾値設定処理で統合閾値を設定し、該統合閾
値を用いて領域抽出処理で領域の抽出を行うようにして
いる。このように統合閾値を求め、その統合閾値を用い
て領域の抽出を行うので、これまで文字領域を小さな領
域でしか表現できなかったものを、大きな領域として表
現できる。従って、文字認識における際の文書の構成
や、文章のつながり等を容易に知ることができ、それに
よって文字認識効率を著しく向上させることができる。
【図１】本発明の実施例を示す文書画像の領域抽出方法
の処理内容図である。
の処理内容図である。
【図２】先の提案の文字領域例を示す図である。
【図３】図１中の文字領域例を示す図である。
【図４】図１中の統合閾値設定処理４の処理内容を示す
図である。
図である。
【図５】図４中の文字画像の最長白ランの抽出例を示す
図である。
図である。
【図６】図４中の横方向の白ラン幅ヒストグラム作成処
理４３の内容を示すフロ―チャ―トである。
理４３の内容を示すフロ―チャ―トである。
【図７】図４中の白ラン幅検出処理４４の内容を示すフ
ロ―チャ―トである。
ロ―チャ―トである。
【図８】図１中の領域抽出処理５の処理内容を示す図で
ある。
ある。
【図９】図８中の横分割処理５１，５４の内容を示す図
である。
である。
１ 領域画像作成処理 ２ ラベル画像作成処理 ３ 文字画像作成処理 ４ 統合閾値設定処理 ５ 領域抽出処理 ４１ 文字画像 ４２ 最長白ラン分布抽出処理 ４３ 白ラン幅ヒストグラム作成処理 ４４ 白ラン幅検出処理 ４５ 統合閾値決定処理 ５１，５４ 横分割処理 ５２ 縦分割処理 ５３，５５ 判定処理
Claims (1)
- 【請求項１】 全面黒の領域画像と原画像から文書画像
の構成要素を黒画素連結領域として表現した領域画像を
作成する領域画像作成処理と、前記領域画像の構成要素
に一意に番号を与えたラベル画像を作成するラベル画像
作成処理とを施し、前記ラベル画像を用いて前記文書画
像の領域抽出を行う文書画像の領域抽出方法において、 前記ラベル画像から文字領域以外の領域を全て白にした
文字画像を作成する文字画像作成処理と、 前記文字画像を横及び縦方向に全面走査して最長白ラン
を抽出し、該最長白ランの変化から白ラン幅のヒストグ
ラムを作成し、該ヒストグラムにおいて最大頻度を与え
る白ラン幅を検出した後、該白ラン幅を統合閾値として
決定する統合閾値設定処理と、 前記文字画像内における外接矩形の内部を横方向に走査
して黒画素が１つも存在しない白ラインで挟まれた第１
の黒ブロックを抽出する横分割処理と、該外接矩形の内
部を縦方向に走査して黒画素が１つも存在しない白ライ
ンで挟まれた第２の黒ブロックを抽出する縦分割処理と
を複数回行い、抽出された第１及び第２の黒ブロックの
間隔と前記統合閾値とを比較して該第１，第２の黒ブロ
ックの間隔が前記統合閾値よりも狭ければ統合処理を行
い、該第１と第２の黒ブロックの数が等しくなった時点
で抽出処理を終了する領域抽出処理とを、 実行して前記文書画像の領域抽出を行うことを特徴とす
る文書画像の領域抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3195437A JPH0540848A (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 文書画像の領域抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3195437A JPH0540848A (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 文書画像の領域抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0540848A true JPH0540848A (ja) | 1993-02-19 |
Family
ID=16341049
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3195437A Pending JPH0540848A (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 文書画像の領域抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0540848A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6327384B1 (en) | 1996-11-13 | 2001-12-04 | Nec Corporation | Character recognition apparatus and method for recognizing characters |
| JP2009132155A (ja) * | 2009-01-23 | 2009-06-18 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置、複写装置、画像処理方法及びそのプログラム |
| US8274668B2 (en) | 2007-02-07 | 2012-09-25 | Seiko Epson Corporation | Image processing apparatus, copier, and image processing method and program |
-
1991
- 1991-08-05 JP JP3195437A patent/JPH0540848A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6327384B1 (en) | 1996-11-13 | 2001-12-04 | Nec Corporation | Character recognition apparatus and method for recognizing characters |
| US8274668B2 (en) | 2007-02-07 | 2012-09-25 | Seiko Epson Corporation | Image processing apparatus, copier, and image processing method and program |
| JP2009132155A (ja) * | 2009-01-23 | 2009-06-18 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置、複写装置、画像処理方法及びそのプログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990518 |