JPH05500285A - 書式画像における曲がりを検出する方法 - Google Patents
書式画像における曲がりを検出する方法Info
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- JPH05500285A JPH05500285A JP3510599A JP51059991A JPH05500285A JP H05500285 A JPH05500285 A JP H05500285A JP 3510599 A JP3510599 A JP 3510599A JP 51059991 A JP51059991 A JP 51059991A JP H05500285 A JPH05500285 A JP H05500285A
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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。
Description
【発明の詳細な説明】
エ における曲か を賎
発皿旦技玉的分野
この発明は一般に画像処理技法に、且つ更に詳細には、書式画像における曲がり
の自動検出に関係している。
主盟凶背景
図形情報のディジタル符号化は一般にファクシミリデータ伝送から、コンピユー
タ化された写真解析及びパターン認識、計算機援助設計応用に至る広範囲の種類
の分野において要求される。そのようなディジタル化における最初の段階は制
。
御された方法で書類を走査して、各点における画像の図形値を測定することであ
る。現在利用可能な走査装置は、各セルが約0.01mm平方である解像度セル
のn線のそれぞれに対して二進出力信号を実質上同時に供給することが可能であ
る。それゆえに、例えば工業図面の1メートルの長さの走査線は10’のそのよ
うな解像度セルを収容することになるであろうし、又1平方センチメートル10
”の解像度セルを収容することになるであろう。
上に指摘されたように、ディジタル化情報が0.01m解像度セルからのラスク
出力データの形式をしている場合、典型的な80文字アルファベットラインは各
20cm長の走査線に対して約200の情報信号として符号化されるかもしれず
、これは生うスク出力データの2X10’ビツトに比べて99パーセントの低減
である。A4の用紙が6X10”のそのような解像度セルを収容していることを
考えると、そのような符号化はやはり非常に厄介で、走査線ごとに、1ページの
二階調書込みを符号化するために巨万を超える情報信号を必要とすることがわか
る。この非効率は、従来技術においては、第2の次元の全域でラン長圧縮データ
を相関させることによって、典型的には連続した隣接走査線データを比較して差
を符号化することによって、より広いパターンを捜す多くの技法によって取り扱
われる。
電子式書類的がり除去はディジタル他紙準拠式書式の更なる書類処理を可能にす
るために必要な本質的前処理能力である。この発明は書式画像の曲がり角度を検
出するための高速且つ正確な方法を提供する。
曲がった画像を補正するためには二つの処理段階が必要である。すなわち、第1
に、曲がりの量を確立して次に曲がり補正の使用により画像の曲がりを除去する
ことである。書類の曲がりは通常書類の側部境界及び/又は画像に含まれた直線
の方向によって定義される。第2に、書式書類に対しては、それは書式又は表を
構成するための基本的要素である直線、及び書式曲がりの状態を示すのに役立つ
直線の方向によって支配される。書式画像の曲がりは大多数の直線が水平又は垂
直方向からそれているときに包含されることができる。過去においては直線境界
の方向を検出するために、ハウ(Hough)変換が使用された。線検出のため
にこの変換を直接適用すると主要な欠点が生しる。それは多数の画素のためにパ
ラメトリック空間(ρ、θ)におけるヒストグラムを作るために広大な計算を必
要とする。これは実用的な応用の妨げとなることがある。
光酉五回丞
この発明は書類輪郭ベクトル化とディジタル化書式画像の曲がり角度の高速検出
のための変更ハウ変換の使用とを組み合わせる。曲がり補正はマトリックス(行
列)乗算によって行われる。
凹血二H惠笠説皿
図IA〜ICは画素近傍及び画素捜索順序を示しており、図2Aは単一のベクト
ルにより置き換えられる多数の短いほとんど一致したベクトルを生じることにな
る多角形の線形近似を図式で例示しており、図2Bは置換ベクトルからの偏差が
減小される方法を図解しており、図3は曲がり角度の検出のための流れ図であり
、図4Aはデカルト(直交)空間における書式線上の三つの点を示した図式例で
あり、
図4Bは図4Aにおける武士の3点に対応するパラメトリック空間における正弦
曲線の図式例であり、
図5A−Cはピーク検出におけるヒストグラムの使用を図式で例示しており、又
図6A−Dは書類書式のための変換及び曲がり補正を図解している。
発」(実施tゑ方法
この発明は前に言及したビットマツプ技法と関連した制限の多くを克服する多角
形準拠式方法を利用している。
輪郭ベクトル化はディジタル化書類を多角形の集まりへ変換する。この変換は輪
郭画素の区分的線形近似が後続する輪郭画素追跡を必要とする。
輪郭画素追跡動作は水平方向に画素を走査することによって始まる。0がら1へ
の遷移が検出されると、それは開始点に復帰して輪郭が完成されるまで回転順序
に輪郭を追跡する。捜索が行われる回転順序は図1に図解されている。画素ρ。
は書類ページを左から右へ走査することにより検出された遷移である。中心画素
がρ1最初の遷移である図ICに示された3×3格子を用いて、次の遷移が見つ
けられるまで図ICの指定捜索順序で調べてみて、この場合には、ρ2が3×3
格子のセル番号3において見つけられた。この画素はモジュール(加法群)8算
術を用いて前の方向に4の値を加え且つその結果に1を加えるという規則を用い
て見つけられた。図IBにおけるρ2は現在同じ捜索順序における3×3格子に
おける中心画素であり、従ってセル3において遷移を見つける。捜索における次
の画素は方向8において画素ρ2から始まる。この過程は閉じた輪郭が完成され
るまで繰り返される。輪郭追跡の完了後、走査は次の遷移を見つけるために再開
されて、次の輪郭を追跡する。この過程は最後の輪郭が完了されるまで繰り返さ
れる。
2]がa綿元b」以
区分的線形近領過程は共線画素を併合することによって一連の輪郭画素を一連の
ベクトルへ変換する。閉じた境界を形成する一連のベクトルは図2Aに示された
ような多角形になる0区分的線形近似法は反復中に鋭い角の検出を可能にする内
積制約を課すことによって幾分変更されている。輪郭画素を順次走査して、同じ
直線上にある連続した画素をベクトルへと併合する。これは図2Aに示されたよ
うに一連のベクトルで構成される多角形を形成する。多角形の頂点は(Vt、v
よ、■3、・・・ V、・・・ v、)によって示されている。任意の二つの連
続したベクトル(例えば、vl及びVt、、 )の正規化内積の計算ここで □
□
且つ
一1≦■、≦1
任意の三つの連続した点し1、Vl、■、、1を考察すると、vl−1、V、。
。
は三角形V、−い V8、V、。、の辺を形成する。線分v8−1、■2.昌よ
Δ−Vi−1、V、、v8,1の底辺である。ΔV、−1、Vl、V、9.の高
さはv、−8、■、及びVl、V、。1のシリーズをVi−1、vl、1に近似
させるための偏差として役立つ。
この偏差が所定のしきい値(ε)より小さく且つ■、が所定の負の値より太きレ
ナれば、上述の近イ以子が適用される。そうでなければ、部分v1は保たれ且つ
次の二つの連続した部分は線形近似のために提出される。
図2bにおいてベクトルv、、Vt及びV、v、。1は、置換ベクトルVi−I
Vt、、からの偏差であるdに対する値が所与の値より下であるならCヨ置換
が行われる。しかしながら、dが所定値より上である場合には、原初ペクト1番
ま保存される。dのベクトルは
によって与えられる。従って、鋭い角の保存は反復中に二つの連続したベクトル
のそれぞれの正規化内積値をめて、この値が負のしきし)値より/J1さし)と
きに番ま線分を飛ばして演算子を併合することによって行われる。負のしき%)
(直番ま、vL% N角における辺線分の内積が負の値でなければならなし)の
で選択される。それゆえ、正規化値が小さいほど、角がより鋭いことをそれは示
してし)る。この特定の応用に対しては、しきい値はラジアン単位で(−0,5
)に設定される。このII約を区分的線形近似法に組み込むことによって、この
過程は鋭く自力くる鋭角の角を保存すると共にざわついた短い線分を平滑化する
ことが判明した。注目されるべきことであるが、この能力は線形近位法が線状の
物体に適用されたときに特に重大である。注目されるべきことであるが、区分的
線形近似アルゴリズムの演算中、平滑化しきい値は1から始められて、しきい値
まで増分され且つ反復は線形近似において得られたゆがんだ結果を最小化するよ
うに進行する。
完了したとき、輪郭ベクトル化過程はビットマツプ画像を単純な多角形の集まり
に変換する。多角形表現はより少ないデータを必要とするベクトル領域において
行われる直線方位の抽出を可能にする。
輪郭ベクトル化の適用後、−Sに、書式画像は広範囲に変化する大きさの多数の
輪郭多角形を生成する。物体輪郭成分(内側又は外側)を表す閉じた多角形の集
まりが得られる。より大きい多角形は画像のより大きい図形外形線(輪郭)を表
現している。図形外形線は画像における枠又は表の境界であることができる。
集められた多角形に大きさフィルタを適用することによって、図形境界を表現す
るより大きい多角形が線角度検出における使用のために抽出される。書式画像に
おいては、これらの大きい図形輪郭成分は直線境界線で構成されている。それゆ
えに、書式の曲がり角度検出は直線の方位の検出に変わる。
こらの図形境界と関連した多角形ベクトルは直線の検出のために変更ハウ(Ho
ugh)変換に入力される。
画像構造が容易に認識され得るパラメトリック領域へ画像点を写像するハウ変換
技法は直線検出のために一般に使用されている。この線一点変換が画像点に適用
されると、それは所与の直線に沿って存在する画像点を検出するために使用され
ることができる。
この適用のために開発された変更形式のものは大きい図形輪郭成分の抽出におい
て各ベクトルの中心座標(x、y)を使用している。更に、各ベクトルの角度及
び長さは事前の情報としてベクトル端点の座標から計算される。ベクトル角度と
合体されたベクトルの中心座標(x、y)のパラメトリック(ρ、θ)空間への
変換、ヒストグラムを作る速度はビットマツプ画像における標準ハウ変換の適用
に比べてかなり改善される。
デカルト空間における点(x、y)に対するハウ変換は次式によって与えられる
。
ρk 2χ cos 8w +)’ Sin θ賞ここで、ρは図4Aに示され
たように原点からの垂直距離であり、且つθはその線の度単位の傾斜である。そ
れゆえ、画像区間における任意の線はパラメトリンク空間(ρ、θ)における点
によって記述される。同様に、デカルト空間(X。
y)における点はパラメトリック空間における曲線に対応している。、画像空間
における共線点に対応するパラメトリンク領域曲線は共通の(ρ、θ)で交わる
。
画像点Ncが直線によって結ばれ得る点の集合は、(ρ、θ)が接続線を記述し
ている場合、位置(ρ、θ)での大きさNcのハウ変換領域における計数を生成
する。
寞際には、点(X4.y、)のハウ変換は、θが幅Δρのm間隔で量子化されて
いるθ5のすべてのn値に対して上の方程式からρを計算することによって行わ
れる。この方法で、量子化正弦曲線が得られ、そして量子化曲線に沿って各セル
が等しい量増分される。この手順はすべての点に対して繰り返される。画像にお
ける共線点はパラメトリンク(ρ、e)空間におけるピークとして現れる。
直線を抽出するために使用される変更ハウ変換は変換されるべき点として抽出図
形輪郭多角形におけるベクトルの中心点(Xi +yt )をとる、これは直線
に沿って存在するベクトルの集合を検出するが、書式書類の曲がり角度の定義付
けのために使用されるのはこれらの検出された直線の方位である。
変ヌL立炎垣
1、前に抽出された大きい多角形を読み取る。
2、W=取り囲む長方形の幅、H=取り囲む長方形の高さである場合、方程式、
恒σδ” +(H/2戸−により定義される最大値ρを計算する。次に、デカル
ト空間における点の原点を多角形の包含長方形の中心点として設定する。
3゜値ρを幅Δρのm間隔へと量子化して、Ooないし360°の範囲において
Δθごとにθの値を標本化する。
4、ベクトルの中心点標本(xt、 yi ) 、ベクトル長及び角度(θk)
を計算する。
5、ベクトル(ρ)の中心座標(xi、yi)及び角度(θ)を用いて、ハウ変
換方程式に従って計算が行われ得る。これは前に記述された点−曲線写像ではな
く点一点写像であることに注目せよ。
6、ヒストグラムにおける座標(ρに、θ、)でのベクトル長の値を加える。
7、多角形の最後のベクトルが処理されてしまうまで段階(4)〜(6)を繰り
返す。
8、ピークθ、より下の曲がり角度を検出する際に記述され且つ多角形の曲がり
角度として定義された変換領域からのピーク検出。
9、大きい群の最後の多角形が処理されてしまうまで段階(1)〜(8)を操り
返す。
10、書類書式的がり角度は大きい多角形のすべてから集められた曲がり角度の
平均値である。
上に述べられたアルゴリズムを使用することには三つの利点がある。すなわち(
I)ベクトル化過程から生じるデータ点における多大な減少がある。これはハウ
変換を計算する際の計算ループにおける実質的な減小を生じることになる。
(II)ベクトル角度情報の使用、デカルト空間(x、y)からパラメトリック
空間(ρ、θ)へのデータ点の変換は標準方程式におけるような一対多写像では
なく一対一写像である。これは累積子配列を計算する際の処理段階の数を大いに
低減する。(III)重み付き累積子の使用はより確実な長いベクトルに対応す
るピークを大いに強調し且つざわついた短いベクトルを強調除去することができ
る。これはパラメトリック空間(ρ、e)におけるピークの検出能力をかなり改
善する。
典か−ユニΩ検車
書式書類が特定の方位に曲がっているならば、θΦ値にρのすべての可能な値が
走査されて、累積配列(ヒストグラム、図5A)における高いピークのクラスタ
(集落)を与えるときに決定される。ピークのクラスタと関連したeの値は、書
式の曲がり角度として定義された優勢な輪郭線の可能性のある方法を示している
。
有効なピークの検出は図5A−Cに示されたような例によって説明される。この
例は三つの大きい図形多角形が抽出されることを仮定している。変更ハウ変換は
、それぞれ三つの多角形1.2及び3に対応する三つの累積子配列を与える。
ρのすべての可能な値を走査することによって、ピークの大多数はそれぞれ図5
A−Cに示されたように多角形1.2及び3に対応するρ1.ρ2及びρ、にお
いて見いだされる。ピークのクラスタと関連したeの値は主要な輪郭線の方位を
示している。書式の曲がり角度を反映している真のピークを確認するために、ピ
ークは二つの規準を満たすことを要求される。すなわち、第1に、ピーク値は全
体的なしきい値を超えなければならず、第2に、ピークと関連したθ値が180
゜に加えられたときに、局所的ピークの類領のクラスタが見つけられるべきであ
る。
第1の要件はピーク検出のために短い線分を無視してより長い線分を保つことで
ある。線分が長いほど、データがより確実になる。第2の要件は傾斜線から生じ
るかもしれない誤線検出を避けることである。一対の不平行ベクトルはこれが曲
がった長方形状箱形の輪郭線であることを確認する。これらの制限の両方を例に
おいて示されたピークに課することによって、多角形1におけるピークだけが両
方の規準を満たす。多角形2及び3はピーク値がしきい値より小さいこと又は対
応する対が見いだされ得ないことのために両方の基準を満たすことができない。
実際の曲がり角度のより良い値をめるために、初めのユニの最高の限定されたピ
ークが集められ、そしてこの集められたピークを持ったθ角度の平均値が書式の
曲がり角度としてとられる。ピーク検出におけるθに対する使用範囲は60゜≦
θ≦120°及び240°≦e≦360°に限られる。θの使用範囲は検出され
るべき書式の予想最大曲がり角度に依存している。上に定義されたθの範囲は検
出されるべき書式の曲がり角度に関して30°の最大値を仮定している。
1皿典だユ補正
曲がり角度が決定された後、ベクトル化書類における書類曲がり補正は、次の方
程式において示されたjテ列演算により各多角形の頂点を並進させ且つ回転させ
る幾何学的変換を使用する。
ここでt+=X+(1−coset ) + Y+ sin f3*計算順序は
図6A−Dに図解されており、これにおいては各多角形の頂点は書類の中心点ρ
の周りに回転させられている。変換過程は三段階順序からなっている。
第1段階は各多角形の頂点の並進を行って中心点ρが図6Bに示されたように原
点にあるようにする。第2段階はθの度で多角形の頂点を回転させる。そのよう
な回転の結果は図6Cに示されている。図6Dは原点における点が書類の中心に
復帰するように並進する第3段階の結果である。(XaY4)及び(X、 、Y
、 )はそれぞれ変換の前及び後の多角形の頂点の座標である。決定された曲が
り角はθ3であり且つ(XI y+)は中心点ρの座標である。
流れ区
紙の書類は段階10において走査され且つディジタル化されて書類はディジタル
画像へと変換される0段階12において、しきい値設定動作がディジタル化画像
の各画素に適用される。
これにより二進(ピントマツプ)画像が生成される0段階14において、物体輪
郭追従動作が使用されてビットマツプ画像における物体の縁部画素(すなわち、
物体の輪郭)が抽出される。線形近(以動作が次に段階16において適用されて
、共線輪郭画素が直線線分へと併合される。これにより多角形の集まりが生じる
ことになる。各多角形は物体の内側又は外側輪郭を表している。段階18におい
て、水平及び垂直の両方向における境界設定多角形の一番端の座標を減算するこ
とによってこの多角形の大きさく幅及び高さ)を計算する多角形境界設定が行わ
れる。
段階20において、所定の大きさしきい値が多角形の集まりに適用される。これ
により多角形の二つの集合が生しることになる。段階22において集められたも
のは小さい多角形の集まりである。段階24において確立された集まりは大きい
図形輪郭と関係がある。次に、段階26において多角形ベクトルに変更ハウ変換
が適用される。この変換の使用により、多角形ベクトルの中心座標の、直線検出
のためにより容易であるパラメトリンク領域における二次元累積子配列への写像
が生じることになる0次の段階2日において、累積子配列はパラメトリンク配列
における最高のピークを見つけるために走査される。段階30、最終段階、にお
いて、最高ピークの角度値が読み取られ、そしてこの角度値が書式書類の曲がり
角度として定義される。
占 び 上の゛
この発明は祇準拠式書類の解析及び解釈の自動化を与える計算機準拠式システム
において存効である。この発明はディジタル化書式画像の任意の曲がり角度の高
速検出のために輪郭の幾何学的空間関係及び変更ハウ変換を使用しており、そし
て次に曲がり補正が行われる。この発明はデータ構造、記憶、及び書類解析の確
度、強さ、効率において以前に通用されたビットマツプ画像に比べて利点を持っ
ている。従って、この発明は書類解析及び分類の前処理段階において書式の曲が
り角度を決定するのにより適当である。
FIG、2B
FIG、3
X Cos eKtY Sin eK”ρKFIG、4A
FIG、54
FIG、58
FIG、5C
原、初′cP、y、!、へ/)J1襄後ェ に枳る (る
i−道−1
書類輪郭ベクトル化、及び変更ハウ変換の使用が組合せにおいて使用されてディ
ジタル化書式画像の曲がり角度が検出され、従って画像の曲がりは書類解析及び
分類前に書式画像の前処理において補正されることができる。
m 瞥 謹 審 親 委
国際調査報告
Claims (6)
- 1.ディジタル化書式書類画像の曲がり角度を確実に決定するための方法であっ て、 ディジタル化画像の初期設定を行って二進画像を生成する段階、輪郭ベクトル化 を用いて二進画像を一連のベクトルにより形成された閉じた多角形の集まりへと 変換する段階、 各多角形に対する包含長方形の幅及び高さを計算する段階、長方形の高さ又は幅 を用いてしきい値を確立してすべての多角形を二つの部類へと分類し、その際第 1の部類が所定値より小さい高さ又は幅を持った小さい多角形を包含し且つ第2 の部類のより大きい多角形においては高さ又は幅が所定の第2の値より大きくな るようにする段階、第2部類の多角形における各多角形に対するベクトルデータ を、変更ハウ変換を使用してパラメトリック領域へと変換して、各多角形に対す る(ρ,θ)のヒストグラムを生じさせる段階、 所定の第3しきい値を用いてパラメトリック領域内のヒストグラムにおけるピー クを検出する段階、 前記の第3しきい値より上のピーク値ρの角度値θを決定する段階、任意の角度 値θ1がθ1+180°において付加的な対応するピークを持っているかどうか を決定して、持っていると決定されたならば、そのように設定されたθ1のすべ ての値を平均して、平均値θ1、が書式書類の曲がり角度として定義される段階 、 によって特徴づけられている前記の方法。
- 2.前記の輪郭ベクトル化が輪郭画素追跡及び区分的線形近似の段階からなって いる、請求項1に記載の曲がり角度を決定する方法。
- 3.多角形を取り囲む長方形の中心座標がデカルト座標の原点として使用される 、請求項2に記載の曲がり角度を決定する方法。
- 4.前記の変更ハウ変換が、 a)第2部類の大きい多角形から所与の多角形における各ベクトルの中心座標を 決定する段階、 b)各ベクトルの長さ及び角度(θ)を計算する段階、c)各多角形における各 ベクトルの中心座標及び角度を使用し、ρ=Xcosθ+ysinθを用いてパ ラメトリック空間におけるρの値を決定し且つ前記の多角形における各ベクトル に対するベクトル長さを用いて(ρ,θ)のヒストグラムをプロットする段階、 d)ヒストグラムの前記のプロットにおいて、多角形におけるすべてのベクトル に対するすべてのベクトル長さを累積的方法で含める段階、e)パラメトリック 領域においてθ1に存在するピークを検出し、且つ対応するピークがθ1+18 0°に存在するかどうかを決定する段階、並びに f)第2部類におけるすべての大きい寸法の多角形が処理されてしまうまで段階 a〜eを繰り返す段階、 を含んでいる、請求項3に記載の曲がり角度を決定する方法。
- 5.ρがデカルト座標系におけるベクトルに垂直な原点からの線の長さである、 請求項4に記載の曲がり角度を決定する方法。
- 6.ディジタル化書式書類画像の曲がり角度を決定するための多角形準拠式方法 であって、 a)ディジタル化画像にしきい値を設定して二進画像を生成する段階、b)輪郭 ベクトル化を用いて二進画像を一連のベクトルにより形成された閉じた多角形の 集まりへと変換する段階、 c)多角形を包含する包含長方形に対する幅及び高さを計算する段階、d)しき い値を確立してすべての多角形を二つの部想へと分類し、その際第1の部類が所 定値より小さい包含長方形の高さ又は幅を持った小さい方の多角形を含み且つ第 2の部類が所定値より大きい包含長方形の高さ又は幅を持った大きい方の多角形 を包含するようにする段階、e)第2部類の大きい方の多角形から各多角形にお ける各ベクトルの中心座標を決定する段階、 f)各ベクトルの長さ及び角度を決定する段階、g)各多角形における各ベクト ルの前記の中心座標及び前記の角度を使用し、ρ=Xcosθ+ysinθを用 いてパラメトリック空間におけるρの値を決定し、前記の多角形における各ベク トルに対するベクトル長を用いて(ρ,θ)のヒストグラムをプロットする段階 、 h)ヒストグラムのプロットにおいて、各多角形におけるすべてのベクトルに対 するすべてのベクトル長を含める段階、i)パラメトリック領域に存在するピー クを検出し且つθに対する対応する値を決定する段階、 j)前記の所定値より大きい包含長方形の高さ又は幅を持ったすべての大きい方 の寸法の多角形が処理されてしまうまで段階e〜iを繰り返す段階、k)所定の しきい値より上のピークの角度値を決定する段階、並びに1)明確に決定された 角度値θ1の任意のものかθ1、+180°において対応するものを持っている かどうかを決定し、持っていると決定されたならばθ1を書式書類の曲がり角度 として定義する段階、を含んでいる前記の方法。
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