JPH0540849A - 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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- JPH0540849A JPH0540849A JP3195438A JP19543891A JPH0540849A JP H0540849 A JPH0540849 A JP H0540849A JP 3195438 A JP3195438 A JP 3195438A JP 19543891 A JP19543891 A JP 19543891A JP H0540849 A JPH0540849 A JP H0540849A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 文書画像の領域抽出処理において、領域抽出
の切り出し回数を減らすと共に、統合処理を省くことに
より、領域抽出処理の高速化を図る。 【構成】 最適２値化処理３０で最適２値化された２値
画像データが統合閾値設定処理５０へ送られる。統合閾
値設定処理５０では、２値画像データを横方向及び縦方
向に走査し、最長白ラン幅のヒストグラムを作成し、統
合閾値を設定し、それを領域抽出処理６０へ送る。領域
抽出処理６０では、横方向もしくは縦方向の領域分割が
１回終了した時点で、統合閾値設定処理５０で設定され
た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、等しくなければ処理を続ける。この領域抽出処理
６０が終了すれば、属性判別処理７０により、フイール
ドセパレータ領域、写真領域、図表領域、及びその他の
文字領域の３つの属性に分類される。
の切り出し回数を減らすと共に、統合処理を省くことに
より、領域抽出処理の高速化を図る。 【構成】 最適２値化処理３０で最適２値化された２値
画像データが統合閾値設定処理５０へ送られる。統合閾
値設定処理５０では、２値画像データを横方向及び縦方
向に走査し、最長白ラン幅のヒストグラムを作成し、統
合閾値を設定し、それを領域抽出処理６０へ送る。領域
抽出処理６０では、横方向もしくは縦方向の領域分割が
１回終了した時点で、統合閾値設定処理５０で設定され
た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、等しくなければ処理を続ける。この領域抽出処理
６０が終了すれば、属性判別処理７０により、フイール
ドセパレータ領域、写真領域、図表領域、及びその他の
文字領域の３つの属性に分類される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ファクシミリ等の通信
機器や文書画像データベース入力装置、光学的文字読取
り装置（ＯＣＲ）等において、文書画像中における写真
領域や図表領域等といった領域を抽出する文書画像の領
域抽出方法に関するものである。
機器や文書画像データベース入力装置、光学的文字読取
り装置（ＯＣＲ）等において、文書画像中における写真
領域や図表領域等といった領域を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
としては、例えば特開昭６２−７１３７９号公報に記載
されるものがあった。
としては、例えば特開昭６２−７１３７９号公報に記載
されるものがあった。
【０００３】この文書画像の領域抽出方法では、文書画
像データを入力し、主走査方向（例えば、横方向）に黒
画素を計数（カウント）して閾値を超えるラインを検出
し、該カウント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）
に黒画素をカウントしてカウント値が閾値を超える列を
検出し、カウント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。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。このような第１〜第４
の領域切り出しを行って文書画像の領域を抽出した後、
該抽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、文字領域、写真領域、図
表領域等の属性を判別している。
像データを入力し、主走査方向（例えば、横方向）に黒
画素を計数（カウント）して閾値を超えるラインを検出
し、該カウント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）
に黒画素をカウントしてカウント値が閾値を超える列を
検出し、カウント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。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。このような第１〜第４
の領域切り出しを行って文書画像の領域を抽出した後、
該抽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、文字領域、写真領域、図
表領域等の属性を判別している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
文書画像の領域抽出方法では、次のような課題があっ
た。
文書画像の領域抽出方法では、次のような課題があっ
た。
【０００５】（ａ）従来の領域抽出方法では、領域切り
出し処理において、対象に応じて様々な閾値を任意に設
定する必要がある。例えば、個々の論文誌に対して領域
切り出しを行う場合、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。そのため、領域抽出後に行う属性の判別
処理の効率が低いという問題があった。
出し処理において、対象に応じて様々な閾値を任意に設
定する必要がある。例えば、個々の論文誌に対して領域
切り出しを行う場合、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。そのため、領域抽出後に行う属性の判別
処理の効率が低いという問題があった。
【０００６】（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１−２６４６４９号明細書に
おいて、領域抽出方法を提案した。この提案では、文書
画像データを入力し、最適２値化処理によって２値画像
を作成する。この２値化された２値画像データの全領域
において、横方向に黒画素が１つでも存在する黒ライン
を検出し、次に黒画素が１つも存在しない白ラインが閾
値以上連続するまでの領域を切り出し、今度はその切り
出された領域において縦方向に同様な走査を行う。以
降、これらの走査を、これ以上切り出しは行えないとい
うところまで繰り返し処理を続ける。このような領域抽
出処理を行った後に、前記切り出れた矩形領域について
属性判別を行い、文字領域と判定された外接矩形領域に
ついてのみ統合処理を行う。
本願出願人は、先に特願平１−２６４６４９号明細書に
おいて、領域抽出方法を提案した。この提案では、文書
画像データを入力し、最適２値化処理によって２値画像
を作成する。この２値化された２値画像データの全領域
において、横方向に黒画素が１つでも存在する黒ライン
を検出し、次に黒画素が１つも存在しない白ラインが閾
値以上連続するまでの領域を切り出し、今度はその切り
出された領域において縦方向に同様な走査を行う。以
降、これらの走査を、これ以上切り出しは行えないとい
うところまで繰り返し処理を続ける。このような領域抽
出処理を行った後に、前記切り出れた矩形領域について
属性判別を行い、文字領域と判定された外接矩形領域に
ついてのみ統合処理を行う。
【０００７】ところが、この領域抽出方法では、領域抽
出をこれ以上切り出しが行えないというところまで行
い、さらに切り出された領域について統合処理を行うた
め、切り出し回数の増大及び統合処理の必要性により、
領域抽出処理に時間がかかり、処理の高速化を図ること
が難しく、技術的に充分満足のゆく領域抽出方法を得る
ことが困難であった。
出をこれ以上切り出しが行えないというところまで行
い、さらに切り出された領域について統合処理を行うた
め、切り出し回数の増大及び統合処理の必要性により、
領域抽出処理に時間がかかり、処理の高速化を図ること
が難しく、技術的に充分満足のゆく領域抽出方法を得る
ことが困難であった。
【０００８】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、短い処理時間で比較的簡単に、領域抽出を行う
ことが困難な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、短い処理時間で比較的簡単に、領域抽出を行う
ことが困難な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。
【０００９】
【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、文書画像を多値画像データの形で読み取
り、前記多値画像データをその特徴及び性質を失うこと
なく最適２値化して２値画像を作成し、前記２値画像に
基づき、属性判別処理を行うための領域抽出を行う文書
画像の領域抽出方法において、統合閾値設定処理と領域
抽出処理とを実行した後に、前記属性判別処理を行うよ
うにしている。
するために、文書画像を多値画像データの形で読み取
り、前記多値画像データをその特徴及び性質を失うこと
なく最適２値化して２値画像を作成し、前記２値画像に
基づき、属性判別処理を行うための領域抽出を行う文書
画像の領域抽出方法において、統合閾値設定処理と領域
抽出処理とを実行した後に、前記属性判別処理を行うよ
うにしている。
【００１０】ここで、統合閾値設定処理では、前記２値
画像を横方向及び縦方向に全面走査して最長白ランを抽
出し、その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、該白ラン幅を統合閾値として決定す
る。
画像を横方向及び縦方向に全面走査して最長白ランを抽
出し、その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、該白ラン幅を統合閾値として決定す
る。
【００１１】次に、領域抽出処理では、前記２値画像に
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挾まれた第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挾まれた第２
の黒ブロックを抽出する縦分割処理とを、複数回行う。
そして、第１及び第２の黒ブロックのそれぞれの間隔と
前記統合閾値とを比較してそれらの間隔が前記統合閾値
よりも狭ければ統合し、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。
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挾まれた第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挾まれた第２
の黒ブロックを抽出する縦分割処理とを、複数回行う。
そして、第１及び第２の黒ブロックのそれぞれの間隔と
前記統合閾値とを比較してそれらの間隔が前記統合閾値
よりも狭ければ統合し、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。
【００１２】
【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、最適２値化された２値画像の
データが統合閾値設定処理へ送られると、該統合閾値設
定処理では、２値画像を横方向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、統合閾値を設定し
て領域抽出処理へ送る。
抽出方法を構成したので、最適２値化された２値画像の
データが統合閾値設定処理へ送られると、該統合閾値設
定処理では、２値画像を横方向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、統合閾値を設定し
て領域抽出処理へ送る。
【００１３】領域抽出処理では、横方向もしくは縦方向
の領域分割が例えば１回終了した時点で、統合閾値設定
処理で設定された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。
これにより、領域抽出の切り出し回数の減少と、統合処
理の省略化が図れる。従って、前記課題を解決できるの
である。
の領域分割が例えば１回終了した時点で、統合閾値設定
処理で設定された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。
これにより、領域抽出の切り出し回数の減少と、統合処
理の省略化が図れる。従って、前記課題を解決できるの
である。
【００１４】
【実施例】図１は、本発明の実施例の領域抽出方法を示
す処理内容の図である。
す処理内容の図である。
【００１５】文書画像の領域抽出処理を行う場合、ま
ず、読取り処理１０において、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ
Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等のイメージセンサに
より、入力文書画像を走査して多値画像データを読み取
り、その多値画像データを多値画像メモリ２０へ格納す
る。
ず、読取り処理１０において、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ
Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等のイメージセンサに
より、入力文書画像を走査して多値画像データを読み取
り、その多値画像データを多値画像メモリ２０へ格納す
る。
【００１６】最適２値化処理３０では、多値画像メモリ
２０に格納された多値画像データをその特徴及び性質を
損なうことなく最適２値化して２値画像データに変換
し、その２値画像データを２値画像メモリ４０へ格納す
る。
２０に格納された多値画像データをその特徴及び性質を
損なうことなく最適２値化して２値画像データに変換
し、その２値画像データを２値画像メモリ４０へ格納す
る。
【００１７】この最適２値化処理３０では、文字・フィ
ールドセパレータ領域は像域分離、図表・写真領域はデ
ィザ処理を施し、それら両者の画像を合成する処理が行
われる。即ち、入力多値画像データにおいて、注目画素
を中心とした局所領域での濃度差分値の絶対値の大きさ
から、非中間調画像部分と中間調画像部分とに分類す
る。そして、非中間調画像部分と判別された場合、注目
画素を固定閾値によって２値化し、一方、中間調画像部
分と判定された場合、注目画素をディザマトリクス閾値
によって２値化する。
ールドセパレータ領域は像域分離、図表・写真領域はデ
ィザ処理を施し、それら両者の画像を合成する処理が行
われる。即ち、入力多値画像データにおいて、注目画素
を中心とした局所領域での濃度差分値の絶対値の大きさ
から、非中間調画像部分と中間調画像部分とに分類す
る。そして、非中間調画像部分と判別された場合、注目
画素を固定閾値によって２値化し、一方、中間調画像部
分と判定された場合、注目画素をディザマトリクス閾値
によって２値化する。
【００１８】このような最適２値化処理３０が行われる
と、文字領域及び図表領域といった非中間調画像部分
は、白と黒の境のエッジ部分のくっきりとした画像とな
り、写真領域等の中間調画像部分は、新聞等で見られる
ディザ画像となり、これらの合成２値画像として得られ
る。この合成２値画像のデータは、２値画像メモリ４０
に格納される。
と、文字領域及び図表領域といった非中間調画像部分
は、白と黒の境のエッジ部分のくっきりとした画像とな
り、写真領域等の中間調画像部分は、新聞等で見られる
ディザ画像となり、これらの合成２値画像として得られ
る。この合成２値画像のデータは、２値画像メモリ４０
に格納される。
【００１９】次に、統合閾値設定処理５０では、２値画
像メモリ４０内に格納された２値画像データを走査し、
統合閾値を設定し、領域抽出処理６０へ送る。領域抽出
処理６０では、統合閾値を使用して領域抽出を行い、そ
の抽出した領域結果を属性判別処理７０へ送る。
像メモリ４０内に格納された２値画像データを走査し、
統合閾値を設定し、領域抽出処理６０へ送る。領域抽出
処理６０では、統合閾値を使用して領域抽出を行い、そ
の抽出した領域結果を属性判別処理７０へ送る。
【００２０】属性判別処理７０では、抽出された領域か
ら、文書画像を例えばフィールドセパレータ領域、写真
領域、図形領域、及びその他の文字領域の属性に分類
し、全ての処理を終了する。
ら、文書画像を例えばフィールドセパレータ領域、写真
領域、図形領域、及びその他の文字領域の属性に分類
し、全ての処理を終了する。
【００２１】図２は図１中の統合閾値設定処理５０の処
理内容を示す図、及び図３は図２中の最長白ラン抽出例
を示す図である。
理内容を示す図、及び図３は図２中の最長白ラン抽出例
を示す図である。
【００２２】統合閾値設定処理５０を行う場合、図２に
おいて、まず、最適２値化処理３０により２値化された
２値画像５１のデータを横方向に走査し、最長白ラン分
布抽出処理５２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。これにより、例えば図
３に示すような最長白ランの抽出結果が得られる。
おいて、まず、最適２値化処理３０により２値化された
２値画像５１のデータを横方向に走査し、最長白ラン分
布抽出処理５２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。これにより、例えば図
３に示すような最長白ランの抽出結果が得られる。
【００２３】次に、白ラン幅ヒストグラム作成処理５３
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５４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
ン幅を検出し、統合閾値決定処理５５により、横及び縦
方向の統合閾値ｔｈｌ−ｙ，ｔｈｌ−ｘを求める。
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５４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
ン幅を検出し、統合閾値決定処理５５により、横及び縦
方向の統合閾値ｔｈｌ−ｙ，ｔｈｌ−ｘを求める。
【００２４】図４は、図２中の白ラン幅ヒストグラム作
成処理５３による横方向の白ラン幅ヒストグラム作成処
理のフローチャートである。なお、図中のＳ５３−１〜
Ｓ５３−１２は、各処理のステップを示す。
成処理５３による横方向の白ラン幅ヒストグラム作成処
理のフローチャートである。なお、図中のＳ５３−１〜
Ｓ５３−１２は、各処理のステップを示す。
【００２５】図４において、最長白ラン分布抽出処理５
２により得られた結果を入力とし、Ｓ５３−１，Ｓ５３
−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、Ｓ５３−３の最長白ラン抽出結果を、Ｓ５
３−４においてまず最初の１ラインを走査し、Ｓ５３−
５で、最長白ランの画素数ｍａｘを求める。
２により得られた結果を入力とし、Ｓ５３−１，Ｓ５３
−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、Ｓ５３−３の最長白ラン抽出結果を、Ｓ５
３−４においてまず最初の１ラインを走査し、Ｓ５３−
５で、最長白ランの画素数ｍａｘを求める。
【００２６】次に、Ｓ５３−６で次の行へ進み、２ライ
ン目を走査し、Ｓ５３−７で最長白ランの画素数ｍａｘ
１を求めた後、Ｓ５３−８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、その変化量がある閾値ｔｈｌ−１よりも大きけれ
ばｈｉｓｔ−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。
ン目を走査し、Ｓ５３−７で最長白ランの画素数ｍａｘ
１を求めた後、Ｓ５３−８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、その変化量がある閾値ｔｈｌ−１よりも大きけれ
ばｈｉｓｔ−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。
【００２７】これらの操作をＳ５３−９，Ｓ５３−１０
を介して画像の最終行まで繰り返し、Ｓ５３−１１でｗ
ｉｄ−ｙ≠０を条件に、Ｓ５３−１２でｈｉｓｔ−ｙ
（ｗｉｄ−ｙ）を１インクリメントして処理を終了す
る。
を介して画像の最終行まで繰り返し、Ｓ５３−１１でｗ
ｉｄ−ｙ≠０を条件に、Ｓ５３−１２でｈｉｓｔ−ｙ
（ｗｉｄ−ｙ）を１インクリメントして処理を終了す
る。
【００２８】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。な
お、第３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。
理のアルゴリズムは、横方向のものと同様である。な
お、第３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。
【００２９】図５は、白ラン幅ヒストグラム作成処理５
３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を求める、図２中の白ラン幅検出
処理５４の処理内容を示すフローチャートである。な
お、図中のＳ５４−１〜Ｓ５４−９は、各処理ステップ
を示す。
３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を求める、図２中の白ラン幅検出
処理５４の処理内容を示すフローチャートである。な
お、図中のＳ５４−１〜Ｓ５４−９は、各処理ステップ
を示す。
【００３０】図５のＳ５４−１において、横方向の白ラ
ン幅のヒストグラムｈｉｓｔ−ｙ（ｉ）を入力し、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、Ｓ５４−２，Ｓ５４
−３で各々０に初期化する。次に、Ｓ５４−４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、その白ラン幅の出
現頻度ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）とｍａｘ２の値とを
Ｓ５４−５で比較する。ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）＞
ｍａｘ２であれば、Ｓ５４−６でｍａｘ２＝ｈｉｓｔ−
ｙ（ｗｉｄ−ｙ）とし、さらにＳ５４−７でｔｈｌ−ｙ
＝ｗｉｄ−ｙとした後、Ｓ５４−８で、ｗｉｄ−ｙを１
インクリメントする。Ｓ５４−４，Ｓ５４−５でノーの
時には、直接、Ｓ５４−８へ進む。
ン幅のヒストグラムｈｉｓｔ−ｙ（ｉ）を入力し、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、Ｓ５４−２，Ｓ５４
−３で各々０に初期化する。次に、Ｓ５４−４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、その白ラン幅の出
現頻度ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）とｍａｘ２の値とを
Ｓ５４−５で比較する。ｈｉｓｔ−ｙ（ｗｉｄ−ｙ）＞
ｍａｘ２であれば、Ｓ５４−６でｍａｘ２＝ｈｉｓｔ−
ｙ（ｗｉｄ−ｙ）とし、さらにＳ５４−７でｔｈｌ−ｙ
＝ｗｉｄ−ｙとした後、Ｓ５４−８で、ｗｉｄ−ｙを１
インクリメントする。Ｓ５４−４，Ｓ５４−５でノーの
時には、直接、Ｓ５４−８へ進む。
【００３１】これらの操作をＳ５４−９を介してデータ
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。
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。
【００３２】縦方向の統合閾値も同様に求めることがで
きる。図６は、図１中の領域抽出処理６０の処理内容を
示すフローチャートである。領域抽出を行う場合、ま
ず、横分割処理６１によって１回目の横分割を行い、以
降は縦分割処理６２と横分割処理６４を交互に行う。そ
して、判定処理６３，６５により、横分割によって得ら
れた第１の黒ブロック数と縦分割によって得られた第２
の黒ブロック数が等しいか否かを判定し、それら両者の
ブロック数が等しくなった時点で、図１中の領域抽出処
理６０を終了する。
きる。図６は、図１中の領域抽出処理６０の処理内容を
示すフローチャートである。領域抽出を行う場合、ま
ず、横分割処理６１によって１回目の横分割を行い、以
降は縦分割処理６２と横分割処理６４を交互に行う。そ
して、判定処理６３，６５により、横分割によって得ら
れた第１の黒ブロック数と縦分割によって得られた第２
の黒ブロック数が等しいか否かを判定し、それら両者の
ブロック数が等しくなった時点で、図１中の領域抽出処
理６０を終了する。
【００３３】図７は、図６中の横分割処理６１，６４の
内容を示す図である。横分割処理を行う場合、まず、図
２の２値画像５１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。そして、これらの処理によって抽出された黒ブロッ
クの間隔を調べ、その間隔が統合閾値設定処理５０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。
内容を示す図である。横分割処理を行う場合、まず、図
２の２値画像５１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。そして、これらの処理によって抽出された黒ブロッ
クの間隔を調べ、その間隔が統合閾値設定処理５０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。
【００３４】図６中の縦分割処理６２も、図７と同様な
手順で行う。このような領域抽出処理６０が終わると、
図１中の属性判別処理７０が行われる。
手順で行う。このような領域抽出処理６０が終わると、
図１中の属性判別処理７０が行われる。
【００３５】以上のように、本実施例では、最適２値化
された２値画像データを用いて統合閾値設定処理５０を
行い、その処理結果を用いて領域抽出処理６０を行うよ
うにしているので、該領域抽出処理６０では、予め統合
閾値が分っており、横方向及び縦方向の各分割処理の中
に統合処理を組み込む。そのため、本願出願人の先の提
案のように、分割できなくなるまで領域抽出の切り出し
処理を続ける必要がなく、縦分割で得られたブロック数
と横分割で得られたブロック数とが等しくなった時点
で、分割処理を終了することができる。従って、領域抽
出の切り出し回数を減少できると共に、統合処理を省く
ことができ、それによって領域抽出処理の高速化が図れ
る。
された２値画像データを用いて統合閾値設定処理５０を
行い、その処理結果を用いて領域抽出処理６０を行うよ
うにしているので、該領域抽出処理６０では、予め統合
閾値が分っており、横方向及び縦方向の各分割処理の中
に統合処理を組み込む。そのため、本願出願人の先の提
案のように、分割できなくなるまで領域抽出の切り出し
処理を続ける必要がなく、縦分割で得られたブロック数
と横分割で得られたブロック数とが等しくなった時点
で、分割処理を終了することができる。従って、領域抽
出の切り出し回数を減少できると共に、統合処理を省く
ことができ、それによって領域抽出処理の高速化が図れ
る。
【００３６】なお、本発明は上記実施例に限定されず、
例えば、図６において、縦分割処理６２を行った後に横
分割処理６１を行う等、各処理手順を図示以外の形に変
更できる。
例えば、図６において、縦分割処理６２を行った後に横
分割処理６１を行う等、各処理手順を図示以外の形に変
更できる。
【００３７】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、最適２値化された２値画像に基づき統合閾値設定
処理で統合閾値を求めた後、領域抽出処理を行うように
している。そのため、領域抽出処理では、予め統合閾値
が分かっており、横方向及び縦方向の各分割処理の中に
統合処理を組み込むことにより、分割できなくなるまで
領域抽出の切り出しを続ける必要がなく、横分割で得ら
れたブロック数と縦分割で得られたブロック数とが等し
くなった時点で分割処理を終了することができる。従っ
て、領域抽出の切り出し回数が減少すると共に、統合処
理を省くことができ、それによって領域抽出処理を高速
に行うことができる。
れば、最適２値化された２値画像に基づき統合閾値設定
処理で統合閾値を求めた後、領域抽出処理を行うように
している。そのため、領域抽出処理では、予め統合閾値
が分かっており、横方向及び縦方向の各分割処理の中に
統合処理を組み込むことにより、分割できなくなるまで
領域抽出の切り出しを続ける必要がなく、横分割で得ら
れたブロック数と縦分割で得られたブロック数とが等し
くなった時点で分割処理を終了することができる。従っ
て、領域抽出の切り出し回数が減少すると共に、統合処
理を省くことができ、それによって領域抽出処理を高速
に行うことができる。
【図１】本発明の実施例の領域抽出方法を説明するため
の処理内容の図である。
の処理内容の図である。
【図２】図１中の統合閾値設定処理５０の処理内容を示
す図である。
す図である。
【図３】図２中の最長白ラン抽出例を示す図である。
【図４】図２中の横方向の白ラン幅ヒストグラム作成処
理５３のフローチャートである。
理５３のフローチャートである。
【図５】図２中の白ラン幅検出処理５４のフローチャー
トである。
トである。
【図６】図１中の領域抽出処理６０の処理内容を示す図
である。
である。
【図７】図６中の横分割処理６１，６４の内容を示す図
である。
である。
【符号の説明】 １０ 読取り処理 ３０ 最適２値化処理 ５０ 統合閾値設定処理 ６０ 領域抽出処理 ７０ 属性判別処理
Claims (1)
- 【請求項１】 文書画像を多値画像データの形で読み取
り、前記多値画像データをその特徴及び性質を失うこと
なく最適２値化して２値画像を作成し、前記２値画像に
基づき、属性判別処理を行うため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２値画像を横方向及び縦方向に全面走査して最長白
ランを抽出し、その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、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２値画像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挾まれた第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
で挾まれた第２の黒ブロックを抽出する縦分割処理と
を、複数回行い、該第１及び第２の黒ブロックのそれぞ
れの間隔と前記統合閾値とを比較してそれらの間隔が前
記統合閾値よりも狭ければ統合し、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、 実行した後に前記属性判別処理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 |
|---|---|---|---|
| JP3195438A JPH0540849A (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 |
|---|---|---|---|
| JP3195438A JPH0540849A (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 文書画像の領域抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0540849A true JPH0540849A (ja) | 1993-02-19 |
Family
ID=16341065
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3195438A Withdrawn JPH0540849A (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) | JPH0540849A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001037543A1 (fr) * | 1999-11-12 | 2001-05-25 | Effort Corporation | Appareil permettant de diviser un ensemble de donnees d'images d'un support d'enregistrement optique, procede associe audit appareil et support d'enregistrement correspondant |
| US8650473B2 (en) | 2008-07-11 | 2014-02-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Document managing apparatus, document managing method, and storage medium |
| US10572759B2 (en) | 2015-07-10 | 2020-02-25 | Rakuten, Inc. | Image processing device, image processing method, and program |
-
1991
- 1991-08-05 JP JP3195438A patent/JPH0540849A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001037543A1 (fr) * | 1999-11-12 | 2001-05-25 | Effort Corporation | Appareil permettant de diviser un ensemble de donnees d'images d'un support d'enregistrement optique, procede associe audit appareil et support d'enregistrement correspondant |
| US8650473B2 (en) | 2008-07-11 | 2014-02-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Document managing apparatus, document managing method, and storage medium |
| US10572759B2 (en) | 2015-07-10 | 2020-02-25 | Rakuten, Inc. | Image processing device, image processing method, and program |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19981112 |