JPH0573721A - 表認識装置 - Google Patents
表認識装置Info
- Publication number
- JPH0573721A JPH0573721A JP3233519A JP23351991A JPH0573721A JP H0573721 A JPH0573721 A JP H0573721A JP 3233519 A JP3233519 A JP 3233519A JP 23351991 A JP23351991 A JP 23351991A JP H0573721 A JPH0573721 A JP H0573721A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rectangle
- character
- ruled line
- estimated
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- Pending
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/412—Layout analysis of documents structured with printed lines or input boxes, e.g. business forms or tables
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Input (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】スキャナーから入力した表画像を基に、表構造
を認識する。 【構成】スキャナーから入力した表画像の連結黒画素の
外接矩形を黒画素ラベリング部11により求め、その大き
さから、文字である矩形を文字矩形推定部12により推定
する。推定した文字矩形の内部を白画素で満たし、ｎ×
ｎドットにおいて少しでも黒画素を有するものを１ドッ
トの黒画素とする縮小画像を縮小画像作成部13により作
成する。縮小画像の縦、横２方向のヒストグラムにおい
て、高さがしきい値よりも高く幅がしきい値より狭い部
分に罫線があると罫線位置推定部15により推定し、推定
した罫線位置の縮小画像でのランの並びを調べることに
より罫線を抽出する。 【効果】縮小画像を作成することにより、破線やかすれ
による線の途切れがなくなり、正確に表の構造を認識す
ることができる。
を認識する。 【構成】スキャナーから入力した表画像の連結黒画素の
外接矩形を黒画素ラベリング部11により求め、その大き
さから、文字である矩形を文字矩形推定部12により推定
する。推定した文字矩形の内部を白画素で満たし、ｎ×
ｎドットにおいて少しでも黒画素を有するものを１ドッ
トの黒画素とする縮小画像を縮小画像作成部13により作
成する。縮小画像の縦、横２方向のヒストグラムにおい
て、高さがしきい値よりも高く幅がしきい値より狭い部
分に罫線があると罫線位置推定部15により推定し、推定
した罫線位置の縮小画像でのランの並びを調べることに
より罫線を抽出する。 【効果】縮小画像を作成することにより、破線やかすれ
による線の途切れがなくなり、正確に表の構造を認識す
ることができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、印刷された表を読み取
り、表構造および、セル内の文字を認識する表認識装置
に関するものである。
り、表構造および、セル内の文字を認識する表認識装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、表認識装置がコンピュータなどの
入力装置として利用されるようになってきた。文書の清
書システムとして表認識装置の利用を考慮すると、罫線
位置、線種、線幅、およびセル内の文字を認識する必要
がある。
入力装置として利用されるようになってきた。文書の清
書システムとして表認識装置の利用を考慮すると、罫線
位置、線種、線幅、およびセル内の文字を認識する必要
がある。
【０００３】以下に従来の表認識装置について説明す
る。図６は従来の表認識装置の機能ブロック図であり、
表認識装置は、キーボード、マウスなどの指示により表
認識を行う命令を発行する認識指令部１と、入力された
画像データを格納する画像メモリ２と、画像データを走
査して一定長さ以上の黒画素の並び（以下ランという）
を抽出する実線ラン抽出部３と、画像データを走査して
特定パターンのランの並びを抽出する破線ラン抽出部４
と、実線ラン抽出部３および破線ラン抽出部４で抽出さ
れたランの連結性を調べて罫線を抽出し、抽出された罫
線位置の相互関係を見ることにより、セルを抽出する表
構造抽出部５と、サンプル文字を記憶する文字パターン
辞書６と、各セル内の文字をサンプル文字と比較し、前
もって決めた値よりも近い類似度ならば、その文字とし
て出力する文字認識部７と、認識した表の情報を出力す
る表出力部８とを備えた構成とされている。
る。図６は従来の表認識装置の機能ブロック図であり、
表認識装置は、キーボード、マウスなどの指示により表
認識を行う命令を発行する認識指令部１と、入力された
画像データを格納する画像メモリ２と、画像データを走
査して一定長さ以上の黒画素の並び（以下ランという）
を抽出する実線ラン抽出部３と、画像データを走査して
特定パターンのランの並びを抽出する破線ラン抽出部４
と、実線ラン抽出部３および破線ラン抽出部４で抽出さ
れたランの連結性を調べて罫線を抽出し、抽出された罫
線位置の相互関係を見ることにより、セルを抽出する表
構造抽出部５と、サンプル文字を記憶する文字パターン
辞書６と、各セル内の文字をサンプル文字と比較し、前
もって決めた値よりも近い類似度ならば、その文字とし
て出力する文字認識部７と、認識した表の情報を出力す
る表出力部８とを備えた構成とされている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、表の中に文字が密集している場合、破線ラ
ン抽出部４において、文字部分を誤って罫線と認識して
しまい、表の構造が正確に認識できないという問題があ
った。
の構成では、表の中に文字が密集している場合、破線ラ
ン抽出部４において、文字部分を誤って罫線と認識して
しまい、表の構造が正確に認識できないという問題があ
った。
【０００５】本発明は上記問題を解決するもので、表の
中に文字が密集したり、表の罫線が点線や波線で構成さ
れていたりする場合でも表の構造を正確に認識すること
のできる表認識装置を提供することを目的とするもので
ある。
中に文字が密集したり、表の罫線が点線や波線で構成さ
れていたりする場合でも表の構造を正確に認識すること
のできる表認識装置を提供することを目的とするもので
ある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
に本発明は、与えられた入力図形を走査して得られた原
図形情報に基づいて、表の構造を認識する表認識装置に
おいて、連結黒画素に外接する外接矩形のリストを作成
する外接矩形リスト作成部と、外接矩形の面積または辺
の長さから矩形内が文字であると推定する文字矩形推定
部と、文字であると推定した文字矩形の内部を白画素で
満たし、所定の矩形の複数ドットを、少しでも黒画素を
含む場合に１ドットの黒画素として縮小して縮小画像を
作成する縮小画像作成部と、縮小画像における縦、横２
方向の黒画素のヒストグラムを抽出するヒストグラム抽
出部と、抽出したヒストグラムから罫線位置を推定する
罫線位置推定部と、推定した罫線位置の縮小画像での一
定長さ以上の黒画素の並びを調べることにより罫線を抽
出する罫線抽出部とを備えたものである。
に本発明は、与えられた入力図形を走査して得られた原
図形情報に基づいて、表の構造を認識する表認識装置に
おいて、連結黒画素に外接する外接矩形のリストを作成
する外接矩形リスト作成部と、外接矩形の面積または辺
の長さから矩形内が文字であると推定する文字矩形推定
部と、文字であると推定した文字矩形の内部を白画素で
満たし、所定の矩形の複数ドットを、少しでも黒画素を
含む場合に１ドットの黒画素として縮小して縮小画像を
作成する縮小画像作成部と、縮小画像における縦、横２
方向の黒画素のヒストグラムを抽出するヒストグラム抽
出部と、抽出したヒストグラムから罫線位置を推定する
罫線位置推定部と、推定した罫線位置の縮小画像での一
定長さ以上の黒画素の並びを調べることにより罫線を抽
出する罫線抽出部とを備えたものである。
【０００７】
【作用】上記構成により、表の罫線部分が波線や点線で
構成されている場合や、罫線に途切れがある場合でも、
縮小率を適当に決めることにより、縮小画像では罫線の
途切れがなくなる。また、縮小画像を作成する段階で、
文字部分の消去を行って、この縮小画像における、縦、
横２方向のヒストグラムを抽出し、抽出したヒストグラ
ムの特徴から罫線位置を推定し、推定した位置の縮小画
像を見ることにより、表の中に文字が密集している場合
でも、表を構成する罫線を正確に抽出でき、正確な構造
認識が可能となる。
構成されている場合や、罫線に途切れがある場合でも、
縮小率を適当に決めることにより、縮小画像では罫線の
途切れがなくなる。また、縮小画像を作成する段階で、
文字部分の消去を行って、この縮小画像における、縦、
横２方向のヒストグラムを抽出し、抽出したヒストグラ
ムの特徴から罫線位置を推定し、推定した位置の縮小画
像を見ることにより、表の中に文字が密集している場合
でも、表を構成する罫線を正確に抽出でき、正確な構造
認識が可能となる。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例を
説明する。図１は本発明の一実施例における表認識装置
の機能ブロック図を示すものであり、従来のものと同機
能のものには同符号を付して、その説明は省略する。
説明する。図１は本発明の一実施例における表認識装置
の機能ブロック図を示すものであり、従来のものと同機
能のものには同符号を付して、その説明は省略する。
【０００９】図１に示すように、表認識装置は、認識指
令部１、画像メモリ２、表構造抽出部５、文字パターン
辞書６、文字認識部７、表出力部８の従来機能に加え
て、連結黒画素に外接する矩形のリストを作成する外接
矩形リスト作成部としての黒画素ラベリング部11と、外
接矩形の面積から矩形内が文字であると推定する文字矩
形推定部12と、文字矩形内の黒画素を除いて縮小画像を
作成する縮小画像作成部13と、縮小画像における縦、横
２方向の黒画素のヒストグラムを抽出するヒストグラム
抽出部14と、このヒストグラム抽出部14で抽出したヒス
トグラムにおいて高さがしきい値よりも高く、幅がしき
い値よりも狭い部分を捜し出す罫線位置推定部15と、こ
の罫線位置推定部15で推定した罫線位置の縮小画像デー
タを局所的にみることにより罫線を抽出する罫線抽出部
16と、セル内の文字を切り出す文字切り出し部17とを備
えた構成とされている。
令部１、画像メモリ２、表構造抽出部５、文字パターン
辞書６、文字認識部７、表出力部８の従来機能に加え
て、連結黒画素に外接する矩形のリストを作成する外接
矩形リスト作成部としての黒画素ラベリング部11と、外
接矩形の面積から矩形内が文字であると推定する文字矩
形推定部12と、文字矩形内の黒画素を除いて縮小画像を
作成する縮小画像作成部13と、縮小画像における縦、横
２方向の黒画素のヒストグラムを抽出するヒストグラム
抽出部14と、このヒストグラム抽出部14で抽出したヒス
トグラムにおいて高さがしきい値よりも高く、幅がしき
い値よりも狭い部分を捜し出す罫線位置推定部15と、こ
の罫線位置推定部15で推定した罫線位置の縮小画像デー
タを局所的にみることにより罫線を抽出する罫線抽出部
16と、セル内の文字を切り出す文字切り出し部17とを備
えた構成とされている。
【００１０】図２は本実施例の表認識装置の構成を示す
ブロック図である。図２において、21は表画像を読み取
るスキャナで、読み取った表画像をイメージデータとし
て出力する。22はＲＡＭで、スキャナ21からのイメージ
データを記憶する画像領域23と、連結黒画素の外接矩形
リストを格納する外接矩形リスト領域24と、イメージデ
ータの縮小画像を格納する縮小画像領域25と、縮小画像
の縦、横２方向の黒画素ヒストグラムを格納するヒスト
グラム領域26と、表認識の結果得られる表構造、セル内
文字を格納する表データ領域27とを有する。28はＲＯＭ
で、文字認識に使用する辞書を記憶した特徴辞書領域29
およびプログラム記憶領域30を有する。31はプログラム
記憶領域30に記憶された制御プログラムに従って上述機
能の処理を行う処理回路、32は認識指令を行うキーボー
ド、33は表データ領域27に記憶された表を表示する表示
部である。
ブロック図である。図２において、21は表画像を読み取
るスキャナで、読み取った表画像をイメージデータとし
て出力する。22はＲＡＭで、スキャナ21からのイメージ
データを記憶する画像領域23と、連結黒画素の外接矩形
リストを格納する外接矩形リスト領域24と、イメージデ
ータの縮小画像を格納する縮小画像領域25と、縮小画像
の縦、横２方向の黒画素ヒストグラムを格納するヒスト
グラム領域26と、表認識の結果得られる表構造、セル内
文字を格納する表データ領域27とを有する。28はＲＯＭ
で、文字認識に使用する辞書を記憶した特徴辞書領域29
およびプログラム記憶領域30を有する。31はプログラム
記憶領域30に記憶された制御プログラムに従って上述機
能の処理を行う処理回路、32は認識指令を行うキーボー
ド、33は表データ領域27に記憶された表を表示する表示
部である。
【００１１】以上のように構成された本実施例の表認識
装置について以下その動作を図３および図４のフローチ
ャートを用いて説明する。図３において、ステップｓ１
では、スキャナ21から画像を入力してＲＡＭ22の画像領
域23に格納する（図５の(a) 参照）。ステップｓ２で、
入力した画像の傾きを補正した後、ステップｓ３で、傾
きを補正した画像の連結黒画素に外接する矩形を作成す
る。ステップｓ４では、外接矩形の面積の最頻値、すな
わち１文字の矩形面積と考えられる値を求める。ただ
し、このとき、波線、点線などの要素を除くために、矩
形の短辺がしきい値以下のものは、計算に入れない。ス
テップｓ５では、ステップｓ４で求めた最頻値との比
が、しきい値の範囲に入っている外接矩形を検索する
し、この矩形を文字と推定する（図５の(b) 参照）。ス
テップｓ６では、縮小画像を作成する（図５の(c) 参
照）。
装置について以下その動作を図３および図４のフローチ
ャートを用いて説明する。図３において、ステップｓ１
では、スキャナ21から画像を入力してＲＡＭ22の画像領
域23に格納する（図５の(a) 参照）。ステップｓ２で、
入力した画像の傾きを補正した後、ステップｓ３で、傾
きを補正した画像の連結黒画素に外接する矩形を作成す
る。ステップｓ４では、外接矩形の面積の最頻値、すな
わち１文字の矩形面積と考えられる値を求める。ただ
し、このとき、波線、点線などの要素を除くために、矩
形の短辺がしきい値以下のものは、計算に入れない。ス
テップｓ５では、ステップｓ４で求めた最頻値との比
が、しきい値の範囲に入っている外接矩形を検索する
し、この矩形を文字と推定する（図５の(b) 参照）。ス
テップｓ６では、縮小画像を作成する（図５の(c) 参
照）。
【００１２】このステップ６の詳細を図４により説明す
る。まず、ステップｓ61で、縮小画像の１ドットライン
に相当するイメージデータの領域（たとえば１／５に縮
小する場合は、イメージデータ５ライン）をワーク領域
にコピーする。ステップｓ62では、ステップｓ61でコピ
ーした領域とステップｓ５で抽出された矩形とが重なっ
ている部分を探し、その内部を白画素で満たす。そし
て、ステップｓ63で、縮小画像の１ドットに相当するイ
メージの中（たとえば１／５に縮小する場合は、５×５
の正方形の内部）が全て白画素ならば０、それ以外は１
として、縮小画像領域に書き込む。ステップｓ64では、
全てのラインに対して、処理が終了したかどうかを調
べ、終了していなければステップｓ61以下の処理を繰り
返す。
る。まず、ステップｓ61で、縮小画像の１ドットライン
に相当するイメージデータの領域（たとえば１／５に縮
小する場合は、イメージデータ５ライン）をワーク領域
にコピーする。ステップｓ62では、ステップｓ61でコピ
ーした領域とステップｓ５で抽出された矩形とが重なっ
ている部分を探し、その内部を白画素で満たす。そし
て、ステップｓ63で、縮小画像の１ドットに相当するイ
メージの中（たとえば１／５に縮小する場合は、５×５
の正方形の内部）が全て白画素ならば０、それ以外は１
として、縮小画像領域に書き込む。ステップｓ64では、
全てのラインに対して、処理が終了したかどうかを調
べ、終了していなければステップｓ61以下の処理を繰り
返す。
【００１３】次に、図３に示すように、ステップｓ７に
おいて、ステップｓ６で得られた縮小画像の縦、横２方
向のヒストグラムを抽出する。ステップｓ８では、ステ
ップｓ７で得られたヒストグラムにおいて、高さがしき
い値よりも高く、幅がしきい値よりも狭い部分に罫線が
あると推定する。ステップｓ９では、推定した罫線位置
の縮小画像でのランの並びを調べることにより罫線を抽
出する。ステップｓ10では、ステップｓ９で得られた罫
線に囲まれた矩形を抽出し、表のセルとする。ステップ
ｓ11では、ステップｓ10で抽出された全てのセル内の文
字認識が終了したかどうかを調べ、終了するまでステッ
プｓ12のセル内文字認識を繰り返す。ステップｓ13で
は、得られた表構造を出力する。
おいて、ステップｓ６で得られた縮小画像の縦、横２方
向のヒストグラムを抽出する。ステップｓ８では、ステ
ップｓ７で得られたヒストグラムにおいて、高さがしき
い値よりも高く、幅がしきい値よりも狭い部分に罫線が
あると推定する。ステップｓ９では、推定した罫線位置
の縮小画像でのランの並びを調べることにより罫線を抽
出する。ステップｓ10では、ステップｓ９で得られた罫
線に囲まれた矩形を抽出し、表のセルとする。ステップ
ｓ11では、ステップｓ10で抽出された全てのセル内の文
字認識が終了したかどうかを調べ、終了するまでステッ
プｓ12のセル内文字認識を繰り返す。ステップｓ13で
は、得られた表構造を出力する。
【００１４】以上のように本実施例によれば、黒画素ラ
ベリング部11、文字矩形推定部12、縮小画像作成部13、
ヒストグラム抽出部14、罫線位置推定部15、および罫線
抽出部16の各機能を設けることにより、正確に表の構造
を認識することができる。
ベリング部11、文字矩形推定部12、縮小画像作成部13、
ヒストグラム抽出部14、罫線位置推定部15、および罫線
抽出部16の各機能を設けることにより、正確に表の構造
を認識することができる。
【００１５】とくに、まず文字認識を行うことから、表
の中に文字が密集している場合でも表を正確に認識でき
る。また、文字部分を除いた部分を縮小して罫線を抽出
するため、表の罫線が点線や波線で構成された場合でも
表を正確に認識できる。
の中に文字が密集している場合でも表を正確に認識でき
る。また、文字部分を除いた部分を縮小して罫線を抽出
するため、表の罫線が点線や波線で構成された場合でも
表を正確に認識できる。
【００１６】なお、上記実施例においては、外接矩形の
面積から文字矩形を推定したが、外接矩形の辺の長さか
ら文字矩形を推定してもよい。
面積から文字矩形を推定したが、外接矩形の辺の長さか
ら文字矩形を推定してもよい。
【００１７】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、連結黒画
素の外接矩形リストを作成する外接矩形リスト作成部
と、外接矩形の面積または辺の長さから矩形内が文字で
あると推定する文字矩形推定部と、文字矩形内の黒画素
を除いて縮小画像を作成する縮小画像作成部と、縮小画
像における縦、横２方向のヒストグラムを抽出するヒス
トグラム抽出部と、抽出したヒストグラムの特徴から罫
線位置を推定する罫線位置推定部と、推定した罫線位置
の縮小画像での一定長さ以上の黒画素の並びを調べるこ
とにより罫線を抽出する罫線抽出部とを設けることによ
り、表の構造を正確に認識することができる。
素の外接矩形リストを作成する外接矩形リスト作成部
と、外接矩形の面積または辺の長さから矩形内が文字で
あると推定する文字矩形推定部と、文字矩形内の黒画素
を除いて縮小画像を作成する縮小画像作成部と、縮小画
像における縦、横２方向のヒストグラムを抽出するヒス
トグラム抽出部と、抽出したヒストグラムの特徴から罫
線位置を推定する罫線位置推定部と、推定した罫線位置
の縮小画像での一定長さ以上の黒画素の並びを調べるこ
とにより罫線を抽出する罫線抽出部とを設けることによ
り、表の構造を正確に認識することができる。
【図１】本発明の実施例にかかる表認識装置の機能ブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】同表認識装置の構成を示すブロック図である。
【図３】同表認識装置の制御手順を示すフローチャート
である。
である。
【図４】同表認識装置の制御手順を示すフローチャート
である。
である。
【図５】同表認識装置の画像などの様子を示す図であ
る。
る。
【図６】従来の表認識装置の機能ブロック図である。
11 黒画素ラベリング部（外接矩形リスト作成部） 12 文字矩形推定部 13 縮小画像作成部 14 ヒストグラム抽出部 15 罫線位置推定部 16 罫線抽出部
Claims (1)
- 【請求項１】 与えられた入力図形を走査して得られた
原図形情報に基づいて、表の構造を認識する表認識装置
において、連結黒画素に外接する外接矩形のリストを作
成する外接矩形リスト作成部と、外接矩形の面積または
辺の長さから矩形内が文字であると推定する文字矩形推
定部と、文字であると推定した文字矩形の内部を白画素
で満たし、所定の矩形の複数ドットを、少しでも黒画素
を含む場合に１ドットの黒画素として縮小して縮小画像
を作成する縮小画像作成部と、縮小画像における縦、横
２方向の黒画素のヒストグラムを抽出するヒストグラム
抽出部と、抽出したヒストグラムから罫線位置を推定す
る罫線位置推定部と、推定した罫線位置の縮小画像での
一定長さ以上の黒画素の並びを調べることにより罫線を
抽出する罫線抽出部とを備えた表認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3233519A JPH0573721A (ja) | 1991-09-13 | 1991-09-13 | 表認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3233519A JPH0573721A (ja) | 1991-09-13 | 1991-09-13 | 表認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0573721A true JPH0573721A (ja) | 1993-03-26 |
Family
ID=16956307
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3233519A Pending JPH0573721A (ja) | 1991-09-13 | 1991-09-13 | 表認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0573721A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007148719A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、方法及びプログラム |
| JP2010183620A (ja) * | 2001-08-27 | 2010-08-19 | 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
- 1991-09-13 JP JP3233519A patent/JPH0573721A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010183620A (ja) * | 2001-08-27 | 2010-08-19 | 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 |
| JP2007148719A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、方法及びプログラム |
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