JPH0573714A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH0573714A JPH0573714A JP3236054A JP23605491A JPH0573714A JP H0573714 A JPH0573714 A JP H0573714A JP 3236054 A JP3236054 A JP 3236054A JP 23605491 A JP23605491 A JP 23605491A JP H0573714 A JPH0573714 A JP H0573714A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- area
- histogram
- horizontal
- pitch
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 スキャナから取り込んだ２値データを基に、
領域の分割、識別を行う。識別結果が文字領域の場合
に、文字組み方向を決定し、自動で文字認識を行う。 【構成】 文字領域と判定された領域に対して、水平／
垂直ヒストグラムの周期が検出可能か否か判定する。水
平方向の周期性が検出できない場合は文字組み方向は縦
組み文字領域となり、垂直方向の周期性が検出できない
場合は文字組み方向は横組み文字領域となる。水平／垂
直の周期性が検出できる場合は、ヒストグラム極小値間
の距離の平均を検出し、文字組み方向を決定する。 【効果】 文字間隔が狭い文字領域や不定ピッチの文字
領域についても文字組み方向の決定が可能となり、高精
度の文字認識が行える。
領域の分割、識別を行う。識別結果が文字領域の場合
に、文字組み方向を決定し、自動で文字認識を行う。 【構成】 文字領域と判定された領域に対して、水平／
垂直ヒストグラムの周期が検出可能か否か判定する。水
平方向の周期性が検出できない場合は文字組み方向は縦
組み文字領域となり、垂直方向の周期性が検出できない
場合は文字組み方向は横組み文字領域となる。水平／垂
直の周期性が検出できる場合は、ヒストグラム極小値間
の距離の平均を検出し、文字組み方向を決定する。 【効果】 文字間隔が狭い文字領域や不定ピッチの文字
領域についても文字組み方向の決定が可能となり、高精
度の文字認識が行える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字・図形等が混在す
る印刷文書を文字・図形等の領域の属性に応じた認識を
行うことが可能な文字認識装置に関するものである。
る印刷文書を文字・図形等の領域の属性に応じた認識を
行うことが可能な文字認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の文字認識装置における領域属性識
別方式について、図６のブロック図を基に説明する。
別方式について、図６のブロック図を基に説明する。
【０００３】１は読み取った画像の領域を分割する領域
分割部、２は領域分割部１で分割された各領域の属性を
判定する属性判定部、３は水平及び垂直のヒストグラム
を抽出するヒストグラム抽出部、４はヒストグラム抽出
部３で抽出されたヒストグラムの極小値を検出するヒス
トグラム極小値検出部、５は文字、組み方向決定部、６
は認識処理部である。
分割部、２は領域分割部１で分割された各領域の属性を
判定する属性判定部、３は水平及び垂直のヒストグラム
を抽出するヒストグラム抽出部、４はヒストグラム抽出
部３で抽出されたヒストグラムの極小値を検出するヒス
トグラム極小値検出部、５は文字、組み方向決定部、６
は認識処理部である。
【０００４】まず、領域分割部１によってスキャナによ
って取り込まれた２値データの白画素情報を基に領域を
分割する。
って取り込まれた２値データの白画素情報を基に領域を
分割する。
【０００５】次に、属性判定部２において領域の黒画素
密度、及び外接矩形から、領域の属性が文字領域である
か、図形領域であるか、または、写真領域であるかを判
定する。図形であれば図形のベクトル化を行い、写真領
域であれば、画像領域に対してデータ圧縮処理を行う。
密度、及び外接矩形から、領域の属性が文字領域である
か、図形領域であるか、または、写真領域であるかを判
定する。図形であれば図形のベクトル化を行い、写真領
域であれば、画像領域に対してデータ圧縮処理を行う。
【０００６】文字領域の場合には、ヒストグラム抽出部
３において文字の組み方向が縦書き領域か、横書き領域
かを決定するため、領域内の水平／垂直ヒストグラムを
検出する。そして、ヒストグラム極小値検出部４におい
て検出された各ヒストグラムのピーク値を検出し、ピー
ク間の距離を求める。この距離は、［文字サイズ＋行
間］、あるいは、［文字サイズ＋文字間］であり、行間
は文字間よりも大きいという特徴から、水平方向のヒス
トグラムのピーク間距離の平均と垂直方向の平均値を比
較して、文字組み方向決定部５において大きい方向を文
字組み方向とする。
３において文字の組み方向が縦書き領域か、横書き領域
かを決定するため、領域内の水平／垂直ヒストグラムを
検出する。そして、ヒストグラム極小値検出部４におい
て検出された各ヒストグラムのピーク値を検出し、ピー
ク間の距離を求める。この距離は、［文字サイズ＋行
間］、あるいは、［文字サイズ＋文字間］であり、行間
は文字間よりも大きいという特徴から、水平方向のヒス
トグラムのピーク間距離の平均と垂直方向の平均値を比
較して、文字組み方向決定部５において大きい方向を文
字組み方向とする。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】従来の方式で、文字間
ピッチの狭い文字領域や文字ピッチが不定ピッチの文字
領域に対して文字組み判定を行うと、文字組み方向でな
い側のヒストグラムは行の文字間に次行の文字が重な
り、なだらかな形状となる。このため、正確な［文字サ
イズ＋文字間］が検出不可能となり、誤判定してしま
う。
ピッチの狭い文字領域や文字ピッチが不定ピッチの文字
領域に対して文字組み判定を行うと、文字組み方向でな
い側のヒストグラムは行の文字間に次行の文字が重な
り、なだらかな形状となる。このため、正確な［文字サ
イズ＋文字間］が検出不可能となり、誤判定してしま
う。
【０００８】例えば、図２（ａ）のような文字間隔の狭
い横組み文字領域の組み方向を決定する。ここで、図２
（ａ）のイメージデータの水平ヒストグラム検出結果が
図３（ｂ）のグラフで極小値が３箇所検出できる。同様
に、垂直ヒストグラム検出結果が図２（ｃ）で極小値が
３箇所検出できる。水平と垂直の極小値間の距離の平均
を計算すると垂直方向の極小値間の距離が水平方向の距
離より大きいため、ここでの文字組み判定結果は縦組み
文字領域と誤判定されてしまう。
い横組み文字領域の組み方向を決定する。ここで、図２
（ａ）のイメージデータの水平ヒストグラム検出結果が
図３（ｂ）のグラフで極小値が３箇所検出できる。同様
に、垂直ヒストグラム検出結果が図２（ｃ）で極小値が
３箇所検出できる。水平と垂直の極小値間の距離の平均
を計算すると垂直方向の極小値間の距離が水平方向の距
離より大きいため、ここでの文字組み判定結果は縦組み
文字領域と誤判定されてしまう。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、この課題を解
決するため、以下に示す手段を設ける。
決するため、以下に示す手段を設ける。
【００１０】領域判定部で文字領域と判定された領域に
対して、スキャナ読み取りデータより水平／垂直方向の
ヒストグラムを抽出し、抽出されたヒストグラムの形状
が正確な極小値の座標を取り得るか否かの判定を行い、
行送りは不定ピッチとはならないという条件より、水平
方向ヒストグラムの形状から周期性を検出できない場合
は文字組み方向は縦組み文字領域とし、垂直方向ヒスト
グラムの形状から周期性を検出できない場合は文字組み
方向は横組み文字領域とし、水平／垂直ヒストグラムの
周期性が検出できる場合は、ブロック１１のヒストグラ
ム極小値周期検出部で極小値間の距離の平均を検出し、
文字組み方向を決定する構成でなる。
対して、スキャナ読み取りデータより水平／垂直方向の
ヒストグラムを抽出し、抽出されたヒストグラムの形状
が正確な極小値の座標を取り得るか否かの判定を行い、
行送りは不定ピッチとはならないという条件より、水平
方向ヒストグラムの形状から周期性を検出できない場合
は文字組み方向は縦組み文字領域とし、垂直方向ヒスト
グラムの形状から周期性を検出できない場合は文字組み
方向は横組み文字領域とし、水平／垂直ヒストグラムの
周期性が検出できる場合は、ブロック１１のヒストグラ
ム極小値周期検出部で極小値間の距離の平均を検出し、
文字組み方向を決定する構成でなる。
【００１１】
【作用】本発明は前記の構成により、不定文字ピッチの
文字領域についても文字組み方向の決定が可能となる。
文字領域についても文字組み方向の決定が可能となる。
【００１２】
【実施例】本発明の一実施例における文字認識装置につ
いて図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例
における領域属性識別を実行する装置ブロックを示した
ものである。図１において、７は領域属性識別プログラ
ムが格納されているリードオンリーメモリ（以下ＲＯＭ
と称する）である。８は領域属性識別を行う中央処理装
置（以下ＣＰＵと称する）であって、図３の領域分割
部、領域判定部、ヒストグラム検査部、ヒストグラム極
小値検出部、文字組み方向決定部、認識処理部を有す
る。９はスキャナ１０によって取り込まれた２値データ
を格納するランダムアクセスメモリ（以下ＲＡＭと称す
る）である。１１はＣＰＵ２によって識別された領域の
認識結果を表示する表示装置である。
いて図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例
における領域属性識別を実行する装置ブロックを示した
ものである。図１において、７は領域属性識別プログラ
ムが格納されているリードオンリーメモリ（以下ＲＯＭ
と称する）である。８は領域属性識別を行う中央処理装
置（以下ＣＰＵと称する）であって、図３の領域分割
部、領域判定部、ヒストグラム検査部、ヒストグラム極
小値検出部、文字組み方向決定部、認識処理部を有す
る。９はスキャナ１０によって取り込まれた２値データ
を格納するランダムアクセスメモリ（以下ＲＡＭと称す
る）である。１１はＣＰＵ２によって識別された領域の
認識結果を表示する表示装置である。
【００１３】以下、図４のフローチャートを参照しなが
ら説明する。
ら説明する。
【００１４】まず、認識を行う文書を２値データとして
スキャナ１０から取り込み、ＲＡＭ９に格納する（ｓ
１）。ＣＰＵ８において、取り込んだ２値データから領
域分割部によって水平方向の空白帯と、垂直方向の空白
帯を検出する。検出された空白帯によって囲まれている
範囲内を１領域として、検出された全領域の左上と右下
の座標値をＲＡＭ９に格納する（ｓ２）。
スキャナ１０から取り込み、ＲＡＭ９に格納する（ｓ
１）。ＣＰＵ８において、取り込んだ２値データから領
域分割部によって水平方向の空白帯と、垂直方向の空白
帯を検出する。検出された空白帯によって囲まれている
範囲内を１領域として、検出された全領域の左上と右下
の座標値をＲＡＭ９に格納する（ｓ２）。
【００１５】領域判定部において、分割された領域の領
域属性の判定を行い（ｓ４）、文字領域以外の場合は
（ｓ１６）の認識処理ヘジャンプする（ｓ５）。文字領
域の場合は水平／垂直ヒストグラムを検出して結果をＲ
ＡＭ３に格納する（ｓ６）。そして水平方向のヒストグ
ラムの形状が周期性を持つか否かを検出する。周期性が
無ければその領域は縦組み文字領域であると判定でき、
（ｓ１５）へジャンプする。さらに、垂直方向のヒスト
グラムの形状が周期性を持つか否かを検出し、周期性が
無ければ、その領域は横組み文字領域であると判定で
き、（ｓ１４）へジャンプする。そして、水平／垂直ヒ
ストグラムの両方共に周期性が検出された場合は、各ヒ
ストグラム周期を算出し、文字組方向決定部において文
字組み方向を決定する（ｓ１１〜１３）。水平方向のヒ
ストグラム周期が垂直方向のヒストグラム周期よりも大
きければ、その領域は横書き文字領域となり（ｓ１
４）、垂直方向のヒストグラム周期が水平方向のヒスト
グラム周期よりも大きければ、その領域は縦書き文字領
域となる（ｓ１５）。
域属性の判定を行い（ｓ４）、文字領域以外の場合は
（ｓ１６）の認識処理ヘジャンプする（ｓ５）。文字領
域の場合は水平／垂直ヒストグラムを検出して結果をＲ
ＡＭ３に格納する（ｓ６）。そして水平方向のヒストグ
ラムの形状が周期性を持つか否かを検出する。周期性が
無ければその領域は縦組み文字領域であると判定でき、
（ｓ１５）へジャンプする。さらに、垂直方向のヒスト
グラムの形状が周期性を持つか否かを検出し、周期性が
無ければ、その領域は横組み文字領域であると判定で
き、（ｓ１４）へジャンプする。そして、水平／垂直ヒ
ストグラムの両方共に周期性が検出された場合は、各ヒ
ストグラム周期を算出し、文字組方向決定部において文
字組み方向を決定する（ｓ１１〜１３）。水平方向のヒ
ストグラム周期が垂直方向のヒストグラム周期よりも大
きければ、その領域は横書き文字領域となり（ｓ１
４）、垂直方向のヒストグラム周期が水平方向のヒスト
グラム周期よりも大きければ、その領域は縦書き文字領
域となる（ｓ１５）。
【００１６】以下、ｓ７、ｓ９のヒストグラム形状検査
について説明する。
について説明する。
【００１７】領域内のヒストグラムの最大値を検出し、
ＲＡＭ３のｈｉｓｔＭａｘに格納する図２の水平／垂直
ヒストグラムの最大値は図５（ａ）、（ｂ）の◎の位置
の黒画素数がセットされる。次にヒストグラム分布が減
少から増加に変化している位置の黒画素の数を調べその
中で最も小さい値をＲＡＭ３のｈｉｓｔＭｉｎに格納す
る。図２の水平／垂直ヒストグラムの極小最小値は図５
（ａ）、（ｂ）の○の位置の黒画素数がセットされる。
ｈｉｓｔＭａｘとｈｉｓｔＭｉｎの結果から周期性の検
定を行う。
ＲＡＭ３のｈｉｓｔＭａｘに格納する図２の水平／垂直
ヒストグラムの最大値は図５（ａ）、（ｂ）の◎の位置
の黒画素数がセットされる。次にヒストグラム分布が減
少から増加に変化している位置の黒画素の数を調べその
中で最も小さい値をＲＡＭ３のｈｉｓｔＭｉｎに格納す
る。図２の水平／垂直ヒストグラムの極小最小値は図５
（ａ）、（ｂ）の○の位置の黒画素数がセットされる。
ｈｉｓｔＭａｘとｈｉｓｔＭｉｎの結果から周期性の検
定を行う。
【００１８】（ｈｉｓｔＭａｘ ＞ ｈｉｓｔＭｉｎ
× ｔｈｒｅｓｈ）を満たせばそのヒストグラムは周期
性を持つとする。
× ｔｈｒｅｓｈ）を満たせばそのヒストグラムは周期
性を持つとする。
【００１９】図２の例では水平方向ヒストグラムは周期
性を持ち、垂直方向ヒストグラムは周期性を持たないと
判定され、この領域は横組み文字領域となる。
性を持ち、垂直方向ヒストグラムは周期性を持たないと
判定され、この領域は横組み文字領域となる。
【００２０】また、周期性を持つと判定されたものにつ
いても、不定文字ピッチ領域の［文字サイズ＋行間］
は、ほぼ一定で、［文字＋文字間］はばらつきが大きい
という情報から、各極小値間の分散を算出し、分散値が
閾値ｖａｒ以上であれば、他方向が文字組み方向とな
る。
いても、不定文字ピッチ領域の［文字サイズ＋行間］
は、ほぼ一定で、［文字＋文字間］はばらつきが大きい
という情報から、各極小値間の分散を算出し、分散値が
閾値ｖａｒ以上であれば、他方向が文字組み方向とな
る。
【００２１】尚、本実施例では、ｔｈｒｅｓｈ、ｖａｒ
の値は以下の値とした。
の値は以下の値とした。
【００２２】ｔｈｒｅｓｈ＝３ ｖａｒ＝５０
【００２３】
【発明の効果】今回の方式は上記実施例から明らかなよ
うに、文字間／行間特徴を用いた文字組みの判定を行う
ため、不定文字ピッチの文字領域や文字間の狭い文字組
み判定が可能となり、高精度の文字認識が行えるという
効果を有する。
うに、文字間／行間特徴を用いた文字組みの判定を行う
ため、不定文字ピッチの文字領域や文字間の狭い文字組
み判定が可能となり、高精度の文字認識が行えるという
効果を有する。
【図１】本発明の一実施例における領域識別を実行する
装置ブロック図
装置ブロック図
【図２】文字組み判定を行う例題を示す図
【図３】実施例のブロック図
【図４】実施例におけるフローチャート
【図５】図２における周期性検査の図
【図６】従来例におけるブロック図
１ リードオンリメモリ ２ 中央処理装置 ３ ランダムアクセスメモリ ４ スキャナ ５ 表示装置
Claims (1)
- 【請求項１】２値化された認識対象文書の領域分割を行
い、分割された領域の属性を識別し、認識を行う文字認
識装置において、被認識文書を２値データに変換する手
段と、２値データの白画素情報から領域を分割する手段
と、分割された各領域について領域内の黒画素情報から
領域の属性を識別する手段と、識別結果が文字領域の場
合に、水平／垂直方向のヒストグラムを検出する手段
と、ヒストグラム形状から分布の周期性を検査する手段
と、領域内の行送りは一定のピッチで文字送りは等ピッ
チあるいは不定ピッチとなるという行間／文字間情報を
基に周期性検査結果から文字組み方向を決定する手段を
備え、不定ピッチの文字領域についても文字認識を行う
ことを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3236054A JPH0573714A (ja) | 1991-09-17 | 1991-09-17 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3236054A JPH0573714A (ja) | 1991-09-17 | 1991-09-17 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0573714A true JPH0573714A (ja) | 1993-03-26 |
Family
ID=16995059
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3236054A Pending JPH0573714A (ja) | 1991-09-17 | 1991-09-17 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0573714A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010154575A (ja) * | 2001-08-27 | 2010-07-08 | Ricoh Co Ltd | 画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置及びプログラム |
-
1991
- 1991-09-17 JP JP3236054A patent/JPH0573714A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010154575A (ja) * | 2001-08-27 | 2010-07-08 | Ricoh Co Ltd | 画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置及びプログラム |
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