JPH06150056A - 表認識装置 - Google Patents
表認識装置Info
- Publication number
- JPH06150056A JPH06150056A JP4298320A JP29832092A JPH06150056A JP H06150056 A JPH06150056 A JP H06150056A JP 4298320 A JP4298320 A JP 4298320A JP 29832092 A JP29832092 A JP 29832092A JP H06150056 A JPH06150056 A JP H06150056A
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- ruled
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は「１」等の文字が罫線に近接するほ
ど大きく書かれていたり、罫線の一部が途切れている原
画像を表認識する場合であっても、表構造を正しく認識
し、正しい表情報を得ることのできる認識率が高く信頼
性に優れた表認識装置の提供を目的とする。 【構成】 与えられた入力図形を走査して得られた画像
データに基づいて表の構造を認識する表認識装置であっ
て、画像データを走査して特定パターンのランを抽出し
抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出する罫線抽
出部と、前記罫線抽出部で抽出された罫線の位置関係を
調べて不完全な部分を検索する不完全部分検索部と、前
記不完全部分検索部で検索された不完全部分の画像デー
タから再び特定パターンのランを抽出し罫線がないか調
べる罫線再抽出部とを備えた構成からなる。
ど大きく書かれていたり、罫線の一部が途切れている原
画像を表認識する場合であっても、表構造を正しく認識
し、正しい表情報を得ることのできる認識率が高く信頼
性に優れた表認識装置の提供を目的とする。 【構成】 与えられた入力図形を走査して得られた画像
データに基づいて表の構造を認識する表認識装置であっ
て、画像データを走査して特定パターンのランを抽出し
抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出する罫線抽
出部と、前記罫線抽出部で抽出された罫線の位置関係を
調べて不完全な部分を検索する不完全部分検索部と、前
記不完全部分検索部で検索された不完全部分の画像デー
タから再び特定パターンのランを抽出し罫線がないか調
べる罫線再抽出部とを備えた構成からなる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は印刷・手書き等により作
成された表を読み取り、表構造及び罫線で囲まれたセル
内の文字を認識する表認識装置に関するものである。
成された表を読み取り、表構造及び罫線で囲まれたセル
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、情報機器の発展により、作業性の
向上のため文書の電子化が広く行われるようになり、そ
れとともに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
・線幅及びセル内の文字を認識する必要がある。
向上のため文書の電子化が広く行われるようになり、そ
れとともに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
・線幅及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る。
る。図６は従来の表認識装置の機能ブロック図である。
【０００４】１はキーボード・マウス等の指示により表
認識を行う指令を発する認識指令部、２は入力された画
像データを格納する画像メモリ、３は画像メモリ２に格
納されている画像データを走査して実線ラン長さしきい
値以上の長さの黒画素の並び（以下ランという）を抽出
する実線ラン抽出部、４は画像メモリ２に格納されてい
る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、５は実線ラン抽出部３及び破線
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
罫線に囲まれたセルを抽出する表構造抽出部、６は文字
認識の際に用いられるサンプル文字を記憶する文字パタ
ーン辞書、７は各セル内の各々の文字を文字パターン辞
書６内のサンプル文字と比較しその類似度が文字認識し
きい値より大きいならばその文字であると認識してそれ
に対応する文字コードを出力する文字認識部、８は表構
造抽出部５で抽出された表構造と文字認識部７で認識さ
れた文字コードからなる表情報を出力する表情報出力部
である。
認識を行う指令を発する認識指令部、２は入力された画
像データを格納する画像メモリ、３は画像メモリ２に格
納されている画像データを走査して実線ラン長さしきい
値以上の長さの黒画素の並び（以下ランという）を抽出
する実線ラン抽出部、４は画像メモリ２に格納されてい
る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、５は実線ラン抽出部３及び破線
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
罫線に囲まれたセルを抽出する表構造抽出部、６は文字
認識の際に用いられるサンプル文字を記憶する文字パタ
ーン辞書、７は各セル内の各々の文字を文字パターン辞
書６内のサンプル文字と比較しその類似度が文字認識し
きい値より大きいならばその文字であると認識してそれ
に対応する文字コードを出力する文字認識部、８は表構
造抽出部５で抽出された表構造と文字認識部７で認識さ
れた文字コードからなる表情報を出力する表情報出力部
である。
【０００５】
【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、図７（ａ）に示す様な「１」等の文字が罫
線に近接するほど大きく書かれている原画像を表認識す
る場合に、この文字部分ａを罫線と誤認識し、表構造抽
出部によって図７（ｂ）に示すような誤った表構造認識
結果が得られ、認識率が低下し、信頼性に欠けるという
問題点があった。
の構成では、図７（ａ）に示す様な「１」等の文字が罫
線に近接するほど大きく書かれている原画像を表認識す
る場合に、この文字部分ａを罫線と誤認識し、表構造抽
出部によって図７（ｂ）に示すような誤った表構造認識
結果が得られ、認識率が低下し、信頼性に欠けるという
問題点があった。
【０００６】又、図７（ａ）に示す様な罫線の一部が途
切れている原画像を表認識する場合に、この罫線部分Ａ
を文字と誤認識し、表構造抽出部によって図７（ｃ）に
示すような誤った表構造認識結果が得られ、認識率が低
下し、信頼性に欠けるという問題点があった。
切れている原画像を表認識する場合に、この罫線部分Ａ
を文字と誤認識し、表構造抽出部によって図７（ｃ）に
示すような誤った表構造認識結果が得られ、認識率が低
下し、信頼性に欠けるという問題点があった。
【０００７】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、「１」等の文字が罫線に近接するほど大きく書かれ
ていたり、罫線の一部が途切れている原画像を表認識す
る場合であっても、表構造を正しく認識し、正しい表情
報を得ることのできる認識率が高く信頼性に優れた表認
識装置を提供する事を目的とする。
で、「１」等の文字が罫線に近接するほど大きく書かれ
ていたり、罫線の一部が途切れている原画像を表認識す
る場合であっても、表構造を正しく認識し、正しい表情
報を得ることのできる認識率が高く信頼性に優れた表認
識装置を提供する事を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明の表認識装置は、与えられた入力図形を走査し
て得られた画像データに基づいて表の構造を認識する表
認識装置であって、画像データを走査して特定パターン
のランを抽出し抽出されたランの連結性を調べて罫線を
抽出する罫線抽出部と、前記罫線抽出部で抽出された罫
線の位置関係を調べて不完全な部分を検索する不完全部
分検索部と、前記不完全部分検索部で検索された不完全
部分の画像データから再び特定パターンのランを抽出し
罫線がないか調べる罫線再抽出部とを備えた構成を有し
ている。
に本発明の表認識装置は、与えられた入力図形を走査し
て得られた画像データに基づいて表の構造を認識する表
認識装置であって、画像データを走査して特定パターン
のランを抽出し抽出されたランの連結性を調べて罫線を
抽出する罫線抽出部と、前記罫線抽出部で抽出された罫
線の位置関係を調べて不完全な部分を検索する不完全部
分検索部と、前記不完全部分検索部で検索された不完全
部分の画像データから再び特定パターンのランを抽出し
罫線がないか調べる罫線再抽出部とを備えた構成を有し
ている。
【０００９】
【作用】この構成によって、不完全部分検索部で不完全
部分を検索し、罫線再抽出部で不完全部分に罫線がない
か調べることにより、表構造を正しく認識し、正しい表
情報を得ることができる。
部分を検索し、罫線再抽出部で不完全部分に罫線がない
か調べることにより、表構造を正しく認識し、正しい表
情報を得ることができる。
【００１０】
【実施例】以下本発明の一実施例について、図面を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
【００１１】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であり、図２は表認識装置の構成を
示すブロック図である。
置の機能ブロック図であり、図２は表認識装置の構成を
示すブロック図である。
【００１２】１は認識指令部、２は画像メモリ、６は文
字パターン辞書、７は文字認識部、８は表情報出力部で
あり、これらは従来例と同様なもので同一の番号を付し
説明を省略する。
字パターン辞書、７は文字認識部、８は表情報出力部で
あり、これらは従来例と同様なもので同一の番号を付し
説明を省略する。
【００１３】９は画像メモリ２に格納されている画像デ
ータ中の特定パターンの黒画素の並びを抽出するラン抽
出部、１０はラン抽出部９で抽出されたランの連結性を
調べて罫線を抽出する罫線抽出部、１１は罫線抽出部１
０で抽出された罫線の位置関係を調べ罫線が表画像を貫
通していない部分を不完全部分として検索する不完全部
分検索部、１２は不完全部分検索部１１で検索された不
完全部分に罫線がないか再度調べる罫線再抽出部、１３
は罫線抽出部１０及び罫線再抽出部１２で抽出された罫
線で囲まれた矩形をセルとして抽出するセル抽出部であ
る。
ータ中の特定パターンの黒画素の並びを抽出するラン抽
出部、１０はラン抽出部９で抽出されたランの連結性を
調べて罫線を抽出する罫線抽出部、１１は罫線抽出部１
０で抽出された罫線の位置関係を調べ罫線が表画像を貫
通していない部分を不完全部分として検索する不完全部
分検索部、１２は不完全部分検索部１１で検索された不
完全部分に罫線がないか再度調べる罫線再抽出部、１３
は罫線抽出部１０及び罫線再抽出部１２で抽出された罫
線で囲まれた矩形をセルとして抽出するセル抽出部であ
る。
【００１４】図２において、１４は原画像を読み取り画
像データに変換して出力するスキャナ、１５はスキャナ
１４からの画像データを記憶する画像メモリ領域１６
と、画像メモリ領域の縦・横２方向の黒画素の並びを格
納するラン領域１７と、表認識の結果得られる表構造及
びセル内の文字の文字コードを格納する表情報領域１８
とを備えたＲＡＭ、１９は文字認識に使用する文字パタ
ーンよりなる辞書を記憶した文字パターン辞書領域２０
と、すべての処理手順が表記されたプログラムを記憶す
るプログラム記憶領域２１とを備えたＲＯＭ、２２はプ
ログラム記憶領域２１に記憶された制御プログラムに従
って処理を行う制御部、２３は認識開始指令等を入力す
るキーボード、２４は表情報領域１８に記憶された表情
報より認識結果である表を表示する表示部である。
像データに変換して出力するスキャナ、１５はスキャナ
１４からの画像データを記憶する画像メモリ領域１６
と、画像メモリ領域の縦・横２方向の黒画素の並びを格
納するラン領域１７と、表認識の結果得られる表構造及
びセル内の文字の文字コードを格納する表情報領域１８
とを備えたＲＡＭ、１９は文字認識に使用する文字パタ
ーンよりなる辞書を記憶した文字パターン辞書領域２０
と、すべての処理手順が表記されたプログラムを記憶す
るプログラム記憶領域２１とを備えたＲＯＭ、２２はプ
ログラム記憶領域２１に記憶された制御プログラムに従
って処理を行う制御部、２３は認識開始指令等を入力す
るキーボード、２４は表情報領域１８に記憶された表情
報より認識結果である表を表示する表示部である。
【００１５】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、以下その動作を説明する。
装置について、以下その動作を説明する。
【００１６】図３は本発明の一実施例における表認識装
置の表認識処理のフローチャートである。
置の表認識処理のフローチャートである。
【００１７】始めに、スキャナ１４から原画像を入力
し、原画像データに変換して画像メモリ２に格納する
（Ｓ１）。
し、原画像データに変換して画像メモリ２に格納する
（Ｓ１）。
【００１８】次に、入力された原画像データの傾きを補
正し、画像データを得る（Ｓ２）。次に、Ｓ２で得られ
た画像データから縦・横方向ランを抽出する（Ｓ３）。
次に、Ｓ３で抽出されたランの内、途切れが第一ラン途
切れしきい値以内で、長さが最小ラン長さしきい値以上
のものを罫線要素として選ぶ（Ｓ４）。次に、Ｓ４で選
ばれたランを連結し、罫線とする（Ｓ５）。次に、Ｓ５
で抽出された罫線の構造を調べ、不完全部分を検索する
（このステップの詳細は後述する）（Ｓ６）。次に、Ｓ
６で検索された不完全部分のランの途切れが第二ラン途
切れしきい値（Ｓ４の第一ラン途切れしきい値よりも大
きい）以内かどうかを調べる（Ｓ７）。
正し、画像データを得る（Ｓ２）。次に、Ｓ２で得られ
た画像データから縦・横方向ランを抽出する（Ｓ３）。
次に、Ｓ３で抽出されたランの内、途切れが第一ラン途
切れしきい値以内で、長さが最小ラン長さしきい値以上
のものを罫線要素として選ぶ（Ｓ４）。次に、Ｓ４で選
ばれたランを連結し、罫線とする（Ｓ５）。次に、Ｓ５
で抽出された罫線の構造を調べ、不完全部分を検索する
（このステップの詳細は後述する）（Ｓ６）。次に、Ｓ
６で検索された不完全部分のランの途切れが第二ラン途
切れしきい値（Ｓ４の第一ラン途切れしきい値よりも大
きい）以内かどうかを調べる（Ｓ７）。
【００１９】ｎｏである場合は、Ｓ９にｊｕｍｐする。
ｙｅｓである場合は、その不完全部分に罫線を追加する
（Ｓ８）。次に、全ての不完全部分に対して罫線再抽出
処理が終了したかどうか調べる（Ｓ９）。
ｙｅｓである場合は、その不完全部分に罫線を追加する
（Ｓ８）。次に、全ての不完全部分に対して罫線再抽出
処理が終了したかどうか調べる（Ｓ９）。
【００２０】ｎｏである場合は、Ｓ７にｊｕｍｐし、次
の不完全部分に対して処理を行う。ｙｅｓである場合
は、Ｓ５及びＳ８で抽出された罫線で囲まれた部分をセ
ルとして抽出する（Ｓ１０）。
の不完全部分に対して処理を行う。ｙｅｓである場合
は、Ｓ５及びＳ８で抽出された罫線で囲まれた部分をセ
ルとして抽出する（Ｓ１０）。
【００２１】次に、セル内の文字を文字パターン辞書６
と比較することにより文字認識を行い、表認識処理を終
了する（Ｓ１１）。
と比較することにより文字認識を行い、表認識処理を終
了する（Ｓ１１）。
【００２２】次に、Ｓ６の不完全部分検索部の詳細につ
いて説明する。図４は表認識装置の不完全部分検索部の
詳細なフローチャートである。
いて説明する。図４は表認識装置の不完全部分検索部の
詳細なフローチャートである。
【００２３】まず、縦方向罫線は水平方向の位置が同じ
もの、横方向罫線は垂直方向の位置が同じものでグルー
プ化する（Ｓ６１）。
もの、横方向罫線は垂直方向の位置が同じものでグルー
プ化する（Ｓ６１）。
【００２４】この時、画像データ中の表画像の位置およ
び大きさを算出する。次に、一つのグループに含まれる
全ての罫線をつなぎ合わせる（Ｓ６２）。次に、Ｓ６２
でつなぎ合わせた罫線が表画像を貫通するか否かをＳ６
１で算出された表画像の位置および大きさから調べる
（Ｓ６３）。
び大きさを算出する。次に、一つのグループに含まれる
全ての罫線をつなぎ合わせる（Ｓ６２）。次に、Ｓ６２
でつなぎ合わせた罫線が表画像を貫通するか否かをＳ６
１で算出された表画像の位置および大きさから調べる
（Ｓ６３）。
【００２５】ｙｅｓである場合は、Ｓ６５にｊｕｍｐす
る。ｎｏである場合は、貫通していない部分を不完全部
分として出力する（Ｓ６４）。
る。ｎｏである場合は、貫通していない部分を不完全部
分として出力する（Ｓ６４）。
【００２６】次に、全てのグループの処理が終了したか
どうか調べる（Ｓ６５）。ｎｏである場合は、Ｓ６２に
ｊｕｍｐし、次のグループに対する処理を行う。ｙｅｓ
である場合は、不完全部分抽出部の処理を終了する。
どうか調べる（Ｓ６５）。ｎｏである場合は、Ｓ６２に
ｊｕｍｐし、次のグループに対する処理を行う。ｙｅｓ
である場合は、不完全部分抽出部の処理を終了する。
【００２７】ここで、図７（ａ）に示す原画像に対する
表認識処理の具体例を以下に示す。まず、認識指令部１
からの指令により、スキャナ１４によって図７（ａ）に
示す原画像を読み取り画像データを得る。次に、ラン抽
出部９により罫線要素となるランを抽出する。次に、罫
線抽出部１０により罫線要素となるランを接続し、罫線
を抽出する。この時の罫線抽出部１０の出力を図５
（ａ）に示す。
表認識処理の具体例を以下に示す。まず、認識指令部１
からの指令により、スキャナ１４によって図７（ａ）に
示す原画像を読み取り画像データを得る。次に、ラン抽
出部９により罫線要素となるランを抽出する。次に、罫
線抽出部１０により罫線要素となるランを接続し、罫線
を抽出する。この時の罫線抽出部１０の出力を図５
（ａ）に示す。
【００２８】図７（ａ）の罫線部分Ａは、その途切れが
第一ラン途切れしきい値よりも大きいために、罫線とし
て抽出されていない。
第一ラン途切れしきい値よりも大きいために、罫線とし
て抽出されていない。
【００２９】図７（ａ）の文字部分ａは、その途切れが
第一ラン途切れしきい値よりも大きいために、罫線とし
て抽出されていない。
第一ラン途切れしきい値よりも大きいために、罫線とし
て抽出されていない。
【００３０】次に、不完全部分検索部１１によって、不
完全部分を検索する。図５（ａ）に示す罫線抽出部１０
の出力は、横方向４本・縦方向３本の罫線から構成され
ている。その中で、縦方向の中央の罫線だけが表画像を
貫通していない。そこで、その部分を不完全部分Ｂとす
る。この時の不完全部分検索部１１での検索結果を図５
（ｂ）に示す。
完全部分を検索する。図５（ａ）に示す罫線抽出部１０
の出力は、横方向４本・縦方向３本の罫線から構成され
ている。その中で、縦方向の中央の罫線だけが表画像を
貫通していない。そこで、その部分を不完全部分Ｂとす
る。この時の不完全部分検索部１１での検索結果を図５
（ｂ）に示す。
【００３１】次に、罫線再抽出部１２により不完全部分
に罫線がないか調べる。画像データの不完全部分Ｂの位
置には罫線部分Ａが存在し、その途切れが第二ラン途切
れしきい値よりも小さいために、罫線が存在すると判断
し、その部分に罫線を追加する。この時の表構造認識結
果を図５（ｃ）に示す。
に罫線がないか調べる。画像データの不完全部分Ｂの位
置には罫線部分Ａが存在し、その途切れが第二ラン途切
れしきい値よりも小さいために、罫線が存在すると判断
し、その部分に罫線を追加する。この時の表構造認識結
果を図５（ｃ）に示す。
【００３２】図５（ｃ）より判るように、原画像図７
（ａ）の表構造を正しく認識することができる。
（ａ）の表構造を正しく認識することができる。
【００３３】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、画像デー
タを走査して特定パターンのランを抽出する罫線抽出部
と、抽出された罫線の位置関係を調べることにより不完
全な部分を探す不完全部分検索部と、不完全部分の画像
から再び特定パターンのランを抽出し罫線があるか確か
める罫線再抽出部とを備えることにより、罫線抽出部で
抽出できなかった部分の罫線を罫線再抽出部で抽出する
ことができ、「１」等の文字が罫線に近接するほど大き
く書かれていたり、罫線の一部が途切れているような場
合でも、表の構造を正確に認識することができる。
タを走査して特定パターンのランを抽出する罫線抽出部
と、抽出された罫線の位置関係を調べることにより不完
全な部分を探す不完全部分検索部と、不完全部分の画像
から再び特定パターンのランを抽出し罫線があるか確か
める罫線再抽出部とを備えることにより、罫線抽出部で
抽出できなかった部分の罫線を罫線再抽出部で抽出する
ことができ、「１」等の文字が罫線に近接するほど大き
く書かれていたり、罫線の一部が途切れているような場
合でも、表の構造を正確に認識することができる。
【図１】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
ロック図
【図２】本発明の一実施例における表認識装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図３】本発明の一実施例における表認識装置の表認識
処理のフローチャート
処理のフローチャート
【図４】本発明の一実施例における表認識装置の不完全
部分検索部の詳細なフローチャート
部分検索部の詳細なフローチャート
【図５】（ａ）本発明の表認識装置の罫線抽出部の出力
を示す図 （ｂ）本発明の表認識装置の不完全部分検索部の検索結
果を示す図 （ｃ）本発明の表認識装置の表構造認識結果を示す図
を示す図 （ｂ）本発明の表認識装置の不完全部分検索部の検索結
果を示す図 （ｃ）本発明の表認識装置の表構造認識結果を示す図
【図６】従来の表認識装置の機能ブロック図
【図７】（ａ）表認識される原画像を示す図 （ｂ）従来の表認識装置の認識結果の一例を示す図 （ｃ）従来の表認識装置の認識結果の一例を示す図
１ 認識指令部 ２ 画像メモリ ３ 実線ラン抽出部 ４ 破線ラン抽出部 ５ 表構造抽出部 ６ 文字パターン辞書 ７ 文字認識部 ８ 表情報出力部 ９ ラン抽出部 １０ 罫線抽出部 １１ 不完全部分検索部 １２ 罫線再抽出部 １３ セル抽出部 １４ スキャナ １５ ＲＡＭ １６ 画像メモリ領域 １７ ラン領域 １８ 表情報領域 １９ ＲＯＭ ２０ 文字パターン辞書領域 ２１ プログラム記憶領域 ２２ 制御部 ２３ キーボード ２４ 表示部
Claims (1)
- 【請求項１】与えられた入力図形を走査して得られた画
像データに基づいて表の構造を認識する表認識装置であ
って、画像データを走査して特定パターンのランを抽出
し抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出する罫線
抽出部と、前記罫線抽出部で抽出された罫線の位置関係
を調べて不完全な部分を検索する不完全部分検索部と、
前記不完全部分検索部で検索された不完全部分の画像デ
ータから再び特定パターンのランを抽出し罫線がないか
調べる罫線再抽出部とを備えたことを特徴とする表認識
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4298320A JPH06150056A (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | 表認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4298320A JPH06150056A (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | 表認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06150056A true JPH06150056A (ja) | 1994-05-31 |
Family
ID=17858128
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4298320A Pending JPH06150056A (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | 表認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06150056A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7769234B2 (en) * | 2006-08-31 | 2010-08-03 | Fujitsu Limited | Ruled line extracting program, ruled line extracting apparatus and ruled line extracting method |
| JP2017033438A (ja) * | 2015-08-05 | 2017-02-09 | コニカミノルタ株式会社 | 帳票識別装置、帳票識別方法及びプログラム |
| CN111079756A (zh) * | 2018-10-19 | 2020-04-28 | 杭州萤石软件有限公司 | 一种单据图像中的表格提取与重建方法和设备 |
-
1992
- 1992-11-09 JP JP4298320A patent/JPH06150056A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7769234B2 (en) * | 2006-08-31 | 2010-08-03 | Fujitsu Limited | Ruled line extracting program, ruled line extracting apparatus and ruled line extracting method |
| JP2017033438A (ja) * | 2015-08-05 | 2017-02-09 | コニカミノルタ株式会社 | 帳票識別装置、帳票識別方法及びプログラム |
| CN111079756A (zh) * | 2018-10-19 | 2020-04-28 | 杭州萤石软件有限公司 | 一种单据图像中的表格提取与重建方法和设备 |
| CN111079756B (zh) * | 2018-10-19 | 2023-09-19 | 杭州萤石软件有限公司 | 一种单据图像中的表格提取与重建方法和设备 |
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