JPH06187489A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH06187489A JPH06187489A JP4337330A JP33733092A JPH06187489A JP H06187489 A JPH06187489 A JP H06187489A JP 4337330 A JP4337330 A JP 4337330A JP 33733092 A JP33733092 A JP 33733092A JP H06187489 A JPH06187489 A JP H06187489A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- rectangle
- line
- rectangles
- interval
- 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
Links
Landscapes
- Character Input (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 スキャナから取り込んだ二値データの文字間
隔が広い文書でも正確に領域抽出できるようにする。 【構成】 スキャナ４から取り込んだ画像データを画像
データ縮小部８で縮小した上、外接矩形抽出部９で黒画
素が連結している箇所を検出して、連結している黒画素
の外接矩形の情報をメモリに格納する。そして、文字矩
形識別部10において外接矩形の大きさ，黒画素の数及び
黒画素の密度に基づいて文字候補の矩形を識別すると、
文字間・行間検出部11は文字候補矩形の上下左右に隣接
する矩形との矩形間距離とその出現回数から文字間・行
間を検出する。すると、行統合部12は、(文字間＜行間
＜領域間)の条件から文字候補矩形の統合有効距離を行
間として、矩形の統合処理によって行を抽出する。そこ
で、文字領域統合部13で抽出された行を基に文字領域を
抽出して、文字認識部14で文字認識する。
隔が広い文書でも正確に領域抽出できるようにする。 【構成】 スキャナ４から取り込んだ画像データを画像
データ縮小部８で縮小した上、外接矩形抽出部９で黒画
素が連結している箇所を検出して、連結している黒画素
の外接矩形の情報をメモリに格納する。そして、文字矩
形識別部10において外接矩形の大きさ，黒画素の数及び
黒画素の密度に基づいて文字候補の矩形を識別すると、
文字間・行間検出部11は文字候補矩形の上下左右に隣接
する矩形との矩形間距離とその出現回数から文字間・行
間を検出する。すると、行統合部12は、(文字間＜行間
＜領域間)の条件から文字候補矩形の統合有効距離を行
間として、矩形の統合処理によって行を抽出する。そこ
で、文字領域統合部13で抽出された行を基に文字領域を
抽出して、文字認識部14で文字認識する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、印刷文書のデータベー
ス化や文書の再利用のために、スキャナ等の光学的手段
を用いて文書画像を取り込んだ上、取り込んだ画像デー
タから文字，図形，表等の属性毎に領域を抽出して、各
属性に応じた認識処理を行う文字認識装置に関するもの
である。
ス化や文書の再利用のために、スキャナ等の光学的手段
を用いて文書画像を取り込んだ上、取り込んだ画像デー
タから文字，図形，表等の属性毎に領域を抽出して、各
属性に応じた認識処理を行う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は、スキャナにより
取り込んだ二値データの黒画素の連結状態を調べ、黒画
素が連結しているかたまりに外接する矩形(以下「外接
矩形」という)の座標を検出して、メモリに格納した
上、予め定められた閾値以下の大きさの外接矩形を文字
候補として抽出して、この文字候補の矩形(以下「文字
候補矩形」という)を統合することにより、行を抽出す
る。そして、基準となる文字候補矩形(以下「基準矩
形」という)に対して、上下左右の４方向で最も近い文
字候補矩形(以下「最短距離矩形」という)を検出した
上、図９のように文字領域の間隔が狭い文書に対して、
図10のような文字領域間にまたがった行統合を防ぐた
め、基準矩形と検出された文字候補矩形との距離が基準
矩形の矩形サイズの半分未満であれば、２つの矩形は同
一文字領域内に存在するとみなして、矩形の統合を行
う。このとき、基準矩形と検出された最短距離矩形が上
下に位置していれば縦組み文字列、左右に位置していれ
ば横組み文字列と決定する。そこで、検出された行情報
から領域の抽出を行って、同一方向に隣り合う行の幅が
等しく行間の距離が閾値以下であれば、２つの行は同一
領域内にあるとして領域の統合を行った後、抽出した文
字領域について、文字の切り出し及び認識処理を行う。
取り込んだ二値データの黒画素の連結状態を調べ、黒画
素が連結しているかたまりに外接する矩形(以下「外接
矩形」という)の座標を検出して、メモリに格納した
上、予め定められた閾値以下の大きさの外接矩形を文字
候補として抽出して、この文字候補の矩形(以下「文字
候補矩形」という)を統合することにより、行を抽出す
る。そして、基準となる文字候補矩形(以下「基準矩
形」という)に対して、上下左右の４方向で最も近い文
字候補矩形(以下「最短距離矩形」という)を検出した
上、図９のように文字領域の間隔が狭い文書に対して、
図10のような文字領域間にまたがった行統合を防ぐた
め、基準矩形と検出された文字候補矩形との距離が基準
矩形の矩形サイズの半分未満であれば、２つの矩形は同
一文字領域内に存在するとみなして、矩形の統合を行
う。このとき、基準矩形と検出された最短距離矩形が上
下に位置していれば縦組み文字列、左右に位置していれ
ば横組み文字列と決定する。そこで、検出された行情報
から領域の抽出を行って、同一方向に隣り合う行の幅が
等しく行間の距離が閾値以下であれば、２つの行は同一
領域内にあるとして領域の統合を行った後、抽出した文
字領域について、文字の切り出し及び認識処理を行う。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方式では、矩形統合の有効距離を基準矩形の矩形サイズ
の半分未満としているため、図３のように文字間隔が文
字サイズの半分以上あるような文書では領域が複数に分
かれてしまうといった課題を有していた。
方式では、矩形統合の有効距離を基準矩形の矩形サイズ
の半分未満としているため、図３のように文字間隔が文
字サイズの半分以上あるような文書では領域が複数に分
かれてしまうといった課題を有していた。
【０００４】本発明は、このような課題に鑑みてなされ
たもので、文字間隔が広い文書でも正確に領域抽出でき
る文字認識装置を提供することを目的としている。
たもので、文字間隔が広い文書でも正確に領域抽出でき
る文字認識装置を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、文字統合処理
を軽減するために、スキャナより取り込んだ画像データ
を縮小する手段と、縮小データに対して外接矩形を検出
して、外接矩形の大きさが予め定められた閾値以下の矩
形を文字候補矩形として識別する手段と、識別した全文
字候補矩形の最頻サイズを認識対象文書の基準文字サイ
ズとする手段と、各文字候補矩形に対して左右に隣接す
る矩形を検出して、矩形間の距離を算出した上、最も出
現回数の多い距離を認識対象文書の水平方向の矩形間距
離として、出現回数と距離とを記憶させる手段と、各文
字候補矩形に対して上下に隣接する矩形を検出して、矩
形間の距離を算出した上、最も出現回数の多い距離を認
識対象文書の垂直方向の矩形間距離として、出現回数と
距離とを記憶させる手段と、検出した水平方向の矩形間
距離及び垂直方向の矩形間距離とそれらの出現回数か
ら、文字組み方向，文字間，行間を検出する手段と、
(文字間＜行間＜領域間)の条件を用いて、文字候補矩形
の統合有効距離を行間として矩形の統合処理を行って、
行を抽出する手段と、抽出された行を基に文字領域を抽
出して、それぞれの文字領域について文字の切り出し及
び認識を行う手段とからなるものである。
を軽減するために、スキャナより取り込んだ画像データ
を縮小する手段と、縮小データに対して外接矩形を検出
して、外接矩形の大きさが予め定められた閾値以下の矩
形を文字候補矩形として識別する手段と、識別した全文
字候補矩形の最頻サイズを認識対象文書の基準文字サイ
ズとする手段と、各文字候補矩形に対して左右に隣接す
る矩形を検出して、矩形間の距離を算出した上、最も出
現回数の多い距離を認識対象文書の水平方向の矩形間距
離として、出現回数と距離とを記憶させる手段と、各文
字候補矩形に対して上下に隣接する矩形を検出して、矩
形間の距離を算出した上、最も出現回数の多い距離を認
識対象文書の垂直方向の矩形間距離として、出現回数と
距離とを記憶させる手段と、検出した水平方向の矩形間
距離及び垂直方向の矩形間距離とそれらの出現回数か
ら、文字組み方向，文字間，行間を検出する手段と、
(文字間＜行間＜領域間)の条件を用いて、文字候補矩形
の統合有効距離を行間として矩形の統合処理を行って、
行を抽出する手段と、抽出された行を基に文字領域を抽
出して、それぞれの文字領域について文字の切り出し及
び認識を行う手段とからなるものである。
【０００６】
【作用】本発明によれば、矩形を統合する有効距離を行
間とすることにより、文字間隔が広い文書でも領域抽出
を正確に行うことができる。
間とすることにより、文字間隔が広い文書でも領域抽出
を正確に行うことができる。
【０００７】又、行統合処理を水平方向と垂直方向とで
それぞれ個別に行うことによって、縦組みと、横組みと
の混在文書にも対応できる。
それぞれ個別に行うことによって、縦組みと、横組みと
の混在文書にも対応できる。
【０００８】
【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。図１は本発明の一実施例における
領域分割を実行する装置の構成を示したもので、１は領
域抽出を行う中央処理装置(以下「ＣＰＵ」という)で、
このＣＰＵ１は、図２に示すように、画像データ取込部
７，画像データ縮小部８，外接矩形抽出部９，文字矩形
識別部10，文字間・行間検出部11，行統合部12，文字領
域統合部13，文字認識部14からなる。２は文字認識プロ
グラムを格納したリードオンリーメモリ(以下「ＲＯ
Ｍ」という)、３はスキャナ４で読み取った画像データ
及び認識プログラムのデータを格納するランダムアクセ
スメモリ(以下「ＲＡＭ」という)、５は外部からＣＰＵ
１に対して指令を与えるためのキーボード、６はＣＰＵ
１が認識した認識結果を表示するＣＲＴである。
照しながら説明する。図１は本発明の一実施例における
領域分割を実行する装置の構成を示したもので、１は領
域抽出を行う中央処理装置(以下「ＣＰＵ」という)で、
このＣＰＵ１は、図２に示すように、画像データ取込部
７，画像データ縮小部８，外接矩形抽出部９，文字矩形
識別部10，文字間・行間検出部11，行統合部12，文字領
域統合部13，文字認識部14からなる。２は文字認識プロ
グラムを格納したリードオンリーメモリ(以下「ＲＯ
Ｍ」という)、３はスキャナ４で読み取った画像データ
及び認識プログラムのデータを格納するランダムアクセ
スメモリ(以下「ＲＡＭ」という)、５は外部からＣＰＵ
１に対して指令を与えるためのキーボード、６はＣＰＵ
１が認識した認識結果を表示するＣＲＴである。
【０００９】以下、図３及び図４のフローチャートと図
５の画像データ例とを基に文字領域抽出処理について説
明する。
５の画像データ例とを基に文字領域抽出処理について説
明する。
【００１０】画像データ取込部７は、認識対象文書をス
キャナ４により２値画像データとして取り込んだ上〔ス
テップ１(以下各ステップを「Ｓ１」の如く表す)〕、そ
の取り込んだ二値画像データの文字領域抽出処理を画像
データ縮小部８において高速で行うために、例えば解像
度100DPI程度にＯＲ縮小してＲＡＭ３に格納する(Ｓ
２)。
キャナ４により２値画像データとして取り込んだ上〔ス
テップ１(以下各ステップを「Ｓ１」の如く表す)〕、そ
の取り込んだ二値画像データの文字領域抽出処理を画像
データ縮小部８において高速で行うために、例えば解像
度100DPI程度にＯＲ縮小してＲＡＭ３に格納する(Ｓ
２)。
【００１１】外接矩形抽出部９は、縮小された画像デー
タから黒画像が連結している箇所を検出して、連結して
いる黒画像の外接矩形を抽出した上、全ての外接矩形の
座標情報をＲＡＭ３に格納する(Ｓ３)。例えば、図５に
示した画像データは、図６に示したＫ１〜Ｋ８の８個の
外接矩形として抽出される。この外接矩形の座標系は左
上が原点で、水平方向の座標をｘで、垂直方向の座標を
ｙで表し、又、外接矩形は左上の座標(ｘ１，ｙ１)と右
下の座標(ｘ２，ｙ２)とで表す。
タから黒画像が連結している箇所を検出して、連結して
いる黒画像の外接矩形を抽出した上、全ての外接矩形の
座標情報をＲＡＭ３に格納する(Ｓ３)。例えば、図５に
示した画像データは、図６に示したＫ１〜Ｋ８の８個の
外接矩形として抽出される。この外接矩形の座標系は左
上が原点で、水平方向の座標をｘで、垂直方向の座標を
ｙで表し、又、外接矩形は左上の座標(ｘ１，ｙ１)と右
下の座標(ｘ２，ｙ２)とで表す。
【００１２】文字矩形識別部10は外接矩形の大きさ，黒
画素の数及び黒画素の密度に基づいて文字か文字以外か
に識別して、文字候補の矩形を抽出する(Ｓ４)。この場
合、文字以外の属性矩形として識別するのは、次の５つ
の条件の内のいずれか１つを満たせばよい。即ち、 1) 外接矩形の黒画素数が閾値のとき 2) 矩形の縦横比が閾値ＦＤ＿ＲＡＴＩＯ以上のとき 3) 外接矩形の短辺が閾値ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ以上のとき 4) 外接矩形の長辺が閾値ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ以上で、外
接矩形の黒画素密度が閾値ＰＥＲ＿ＤＩＡＧ＿ＭＩＮ以
下のとき 5) 外接矩形の長辺が閾値ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ以上で、外
接矩形の黒画素密度が閾値ＰＥＲ＿ＤＩＡＧ＿ＭＡＸ以
上のとき 又、この条件に当てはまらなかったものは文字候補矩形
として識別される。例えば、図６のＫ１〜Ｋ８の矩形は
すべて文字候補矩形として識別される。
画素の数及び黒画素の密度に基づいて文字か文字以外か
に識別して、文字候補の矩形を抽出する(Ｓ４)。この場
合、文字以外の属性矩形として識別するのは、次の５つ
の条件の内のいずれか１つを満たせばよい。即ち、 1) 外接矩形の黒画素数が閾値のとき 2) 矩形の縦横比が閾値ＦＤ＿ＲＡＴＩＯ以上のとき 3) 外接矩形の短辺が閾値ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ以上のとき 4) 外接矩形の長辺が閾値ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ以上で、外
接矩形の黒画素密度が閾値ＰＥＲ＿ＤＩＡＧ＿ＭＩＮ以
下のとき 5) 外接矩形の長辺が閾値ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ以上で、外
接矩形の黒画素密度が閾値ＰＥＲ＿ＤＩＡＧ＿ＭＡＸ以
上のとき 又、この条件に当てはまらなかったものは文字候補矩形
として識別される。例えば、図６のＫ１〜Ｋ８の矩形は
すべて文字候補矩形として識別される。
【００１３】文字間・行間検出部11は、文字候補矩形を
基に、Ｓ５〜Ｓ12の処理を行う。
基に、Ｓ５〜Ｓ12の処理を行う。
【００１４】先ず、文字矩形識別部10で抽出した文字候
補矩形から各文字候補矩形の幅と高さを求めた上、その
中で出現回数が最も多いものを認識対象文書の基準文字
サイズとする(Ｓ５)。ただし、文字候補矩形の文字サイ
ズが閾値ＰＯＩＮＴ＿０６に満たない場合には、基準文
字サイズをＰＯＩＮＴ＿０６にし、又、出現回数が同数
の文字サイズが複数ある場合には、その中の最大サイズ
にする。例えば、図６の文字候補矩形の文字サイズが
５，８，９で、その出現回数はいずれも４回であるの
で、基準文字サイズは最も大きい数の９とする。
補矩形から各文字候補矩形の幅と高さを求めた上、その
中で出現回数が最も多いものを認識対象文書の基準文字
サイズとする(Ｓ５)。ただし、文字候補矩形の文字サイ
ズが閾値ＰＯＩＮＴ＿０６に満たない場合には、基準文
字サイズをＰＯＩＮＴ＿０６にし、又、出現回数が同数
の文字サイズが複数ある場合には、その中の最大サイズ
にする。例えば、図６の文字候補矩形の文字サイズが
５，８，９で、その出現回数はいずれも４回であるの
で、基準文字サイズは最も大きい数の９とする。
【００１５】次に、水平方向の矩形間の最頻距離を検出
する。各文字候補矩形に対して隣接する矩形を検出し
て、その距離を求め、矩形間の距離の出現回数が最も多
かったものを認識対象文書の水平方向の矩形間距離とし
て、その出現回数をＲＡＭ３のｈＣｏｕｎｔに、その距
離をＲＡＭ３のｈＤｉｓにそれぞれ記憶させる(Ｓ５)。
例えば、図６の外接矩形の水平矩形間の距離ｈＤｉｓは
５で、その出現回数ｈＣｏｕｎｔは３である。
する。各文字候補矩形に対して隣接する矩形を検出し
て、その距離を求め、矩形間の距離の出現回数が最も多
かったものを認識対象文書の水平方向の矩形間距離とし
て、その出現回数をＲＡＭ３のｈＣｏｕｎｔに、その距
離をＲＡＭ３のｈＤｉｓにそれぞれ記憶させる(Ｓ５)。
例えば、図６の外接矩形の水平矩形間の距離ｈＤｉｓは
５で、その出現回数ｈＣｏｕｎｔは３である。
【００１６】同様にして、垂直方向の矩形間の最頻距離
を検出して、垂直矩形間の距離をＲＡＭ３のｖＤｉｓ
に、その出現回数をＲＡＭ３のｖＣｏｕｎｔに記憶させ
る(Ｓ５)。例えば、図６の外接矩形の垂直矩形間の距離
ｖＤｉｓは８で、その出現回数ｖＣｏｕｎｔは４であ
る。
を検出して、垂直矩形間の距離をＲＡＭ３のｖＤｉｓ
に、その出現回数をＲＡＭ３のｖＣｏｕｎｔに記憶させ
る(Ｓ５)。例えば、図６の外接矩形の垂直矩形間の距離
ｖＤｉｓは８で、その出現回数ｖＣｏｕｎｔは４であ
る。
【００１７】このようにして検出した水平及び垂直矩形
間の距離と出現回数とから文字間・行間の決定を行う
(Ｓ６)。水平方向の矩形間距離の出現回数ｈＣｏｕｎｔ
と垂直方向の矩形間距離の出現回数ｖＣｏｕｎｔとに差
がある場合はＳ７の処理を行い、差がない場合はＳ10の
処理を行う。このとき、ｈＣｏｕｎｔとｖＣｏｕｎｔと
の差については、 ｜ｈＣｏｕｎｔ−ｖＣｏｕｎｔ｜÷(ｈＣｏｕｎｔ＋ｖＣｏｕｎｔ)×100 ＞ 閾値ＣＴ＿ＤＩＦＦ の条件を満たせば差があると判定する。例えば、図６で
は計算結果が14％で、閾値ＣＴ＿ＤＩＦＦより小さいの
で、出現個数には差がないと判定して、Ｓ10の処理を行
う。
間の距離と出現回数とから文字間・行間の決定を行う
(Ｓ６)。水平方向の矩形間距離の出現回数ｈＣｏｕｎｔ
と垂直方向の矩形間距離の出現回数ｖＣｏｕｎｔとに差
がある場合はＳ７の処理を行い、差がない場合はＳ10の
処理を行う。このとき、ｈＣｏｕｎｔとｖＣｏｕｎｔと
の差については、 ｜ｈＣｏｕｎｔ−ｖＣｏｕｎｔ｜÷(ｈＣｏｕｎｔ＋ｖＣｏｕｎｔ)×100 ＞ 閾値ＣＴ＿ＤＩＦＦ の条件を満たせば差があると判定する。例えば、図６で
は計算結果が14％で、閾値ＣＴ＿ＤＩＦＦより小さいの
で、出現個数には差がないと判定して、Ｓ10の処理を行
う。
【００１８】又、出現回数に差があった場合には、水平
方向の矩形間距離の出現回数ｈＣｏｕｎｔと垂直方向の
矩形間距離の出現回数ｖＣｏｕｎｔとを比較して(Ｓ
７)、ｖＣｏｕｎｔが多ければ認識対象文書は縦組み文
書であると判定して、ＲＡＭ３の矩形マージ方向フラグ
ｄｉｒＦｌａｇに垂直方向情報を、文字ピッチｃｈＰｉ
ｔｃｈに垂直方向の矩形間の距離ｖＤｉｓを、行間ピッ
チｌｎＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の距離ｈＤｉｓを
それぞれセットする(Ｓ８)。ｈＣｏｕｎｔが多ければ認
識対象文書は横組み文書であると判定して、矩形マージ
方向フラグｄｉｒＦｌａｇに水平方向情報を、文字ピッ
チｃｈＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の距離ｈＤｉｓ
を、行間ピッチｌｎＰｉｔｃｈに垂直方向の矩形間の距
離ｖＤｉｓをそれぞれセットする(Ｓ９)。
方向の矩形間距離の出現回数ｈＣｏｕｎｔと垂直方向の
矩形間距離の出現回数ｖＣｏｕｎｔとを比較して(Ｓ
７)、ｖＣｏｕｎｔが多ければ認識対象文書は縦組み文
書であると判定して、ＲＡＭ３の矩形マージ方向フラグ
ｄｉｒＦｌａｇに垂直方向情報を、文字ピッチｃｈＰｉ
ｔｃｈに垂直方向の矩形間の距離ｖＤｉｓを、行間ピッ
チｌｎＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の距離ｈＤｉｓを
それぞれセットする(Ｓ８)。ｈＣｏｕｎｔが多ければ認
識対象文書は横組み文書であると判定して、矩形マージ
方向フラグｄｉｒＦｌａｇに水平方向情報を、文字ピッ
チｃｈＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の距離ｈＤｉｓ
を、行間ピッチｌｎＰｉｔｃｈに垂直方向の矩形間の距
離ｖＤｉｓをそれぞれセットする(Ｓ９)。
【００１９】又、出現回数に差がなかった場合には、水
平方向の矩形間距離ｈＤｉｓと垂直方向の矩形間距離ｖ
Ｄｉｓを比較して(Ｓ10)、ｖＤｉｓがｈＤｉｓよりも短
ければ、認識対象文書は縦組み文書と判定して、矩形マ
ージ方向フラグｄｉｒＦｌａｇに垂直方向情報を、文字
ピッチｃｈＰｉｔｃｈに垂直方向の矩形間の距離ｖＤｉ
ｓを、行間ピッチｌｎＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の
距離ｈＤｉｓをそれぞれセットする(Ｓ11)。そして、ｈ
ＤｉｓがｖＤｉｓよりも短ければ、横組み文書と判定し
て、矩形マージ方向フラグｄｉｒＦｌａｇに水平方向情
報を、文字ピッチｃｈＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の
距離ｈＤｉｓを、行間ピッチｌｎＰｉｔｃｈに垂直方向
の矩形間の距離ｖＤｉｓをそれぞれセットする(Ｓ12)。
平方向の矩形間距離ｈＤｉｓと垂直方向の矩形間距離ｖ
Ｄｉｓを比較して(Ｓ10)、ｖＤｉｓがｈＤｉｓよりも短
ければ、認識対象文書は縦組み文書と判定して、矩形マ
ージ方向フラグｄｉｒＦｌａｇに垂直方向情報を、文字
ピッチｃｈＰｉｔｃｈに垂直方向の矩形間の距離ｖＤｉ
ｓを、行間ピッチｌｎＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の
距離ｈＤｉｓをそれぞれセットする(Ｓ11)。そして、ｈ
ＤｉｓがｖＤｉｓよりも短ければ、横組み文書と判定し
て、矩形マージ方向フラグｄｉｒＦｌａｇに水平方向情
報を、文字ピッチｃｈＰｉｔｃｈに水平方向の矩形間の
距離ｈＤｉｓを、行間ピッチｌｎＰｉｔｃｈに垂直方向
の矩形間の距離ｖＤｉｓをそれぞれセットする(Ｓ12)。
【００２０】例えば、図６では出現回数に差がなく、ｈ
Ｄｉｓが５で、ｖＤｉｓの８よりも距離が短いので、Ｓ
12の処理を行って、ｄｉｒＦｌａｇ＝水平方向，ｃｈＰ
ｉｔｃｈ＝５，ｌｎ＿Ｐｉｔｃｈ＝８がセットされる。
Ｄｉｓが５で、ｖＤｉｓの８よりも距離が短いので、Ｓ
12の処理を行って、ｄｉｒＦｌａｇ＝水平方向，ｃｈＰ
ｉｔｃｈ＝５，ｌｎ＿Ｐｉｔｃｈ＝８がセットされる。
【００２１】行統合部12は、このようにして検出した文
字間・行間から行統合を行い(Ｓ13)、矩形マージ方向フ
ラグｄｉｒＦｌａｇが垂直の場合は、垂直方向の矩形統
合(Ｓ14)、水平方向の矩形統合(Ｓ15)の順序で、ｄｉｒ
Ｆｌａｇが水平の場合は、水平方向の矩形統合(Ｓ16)、
垂直方向の矩形統合(Ｓ17)の順序で矩形の統合を行っ
て、行を抽出する。このとき、(文字間＜行間＜領域間)
の条件から、行統合の有効距離を文字間・行間検出部11
で検出した行間とする。例えば、図６では、ｄｉｒＦｌ
ａｇが水平方向となっているので、水平方向の矩形統合
処理を行った後、垂直方向の矩形統合処理を行う。その
際の行統合の有効距離はｌｎＰｉｔｃｈ＝８となり、矩
形統合の結果は図５のようになる。ここで、水平方向の
矩形の統合と垂直方向の矩形の統合をそれぞれ行うの
は、縦横混在文書に対応するためである。
字間・行間から行統合を行い(Ｓ13)、矩形マージ方向フ
ラグｄｉｒＦｌａｇが垂直の場合は、垂直方向の矩形統
合(Ｓ14)、水平方向の矩形統合(Ｓ15)の順序で、ｄｉｒ
Ｆｌａｇが水平の場合は、水平方向の矩形統合(Ｓ16)、
垂直方向の矩形統合(Ｓ17)の順序で矩形の統合を行っ
て、行を抽出する。このとき、(文字間＜行間＜領域間)
の条件から、行統合の有効距離を文字間・行間検出部11
で検出した行間とする。例えば、図６では、ｄｉｒＦｌ
ａｇが水平方向となっているので、水平方向の矩形統合
処理を行った後、垂直方向の矩形統合処理を行う。その
際の行統合の有効距離はｌｎＰｉｔｃｈ＝８となり、矩
形統合の結果は図５のようになる。ここで、水平方向の
矩形の統合と垂直方向の矩形の統合をそれぞれ行うの
は、縦横混在文書に対応するためである。
【００２２】文字領域統合部13は、行統合結果から文字
領域の抽出を行う(Ｓ18)。例えば、図７の行情報から抽
出した文字領域は図８のようになる。
領域の抽出を行う(Ｓ18)。例えば、図７の行情報から抽
出した文字領域は図８のようになる。
【００２３】そして、最後に抽出された文字領域に対し
て、文字認識処理を行う(Ｓ19)。
て、文字認識処理を行う(Ｓ19)。
【００２４】尚、本実施例では、 ＮＯＩＳＥ＿ＭＩＮ ≦ ２ ＦＤ＿ＲＡＴＩＯ ≦ 30 ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ ≦ 100 ＰＥＲ＿ＤＩＡＧ＿ＭＩＮ ≦ 15 ＰＥＲ＿ＤＩＡＧ＿ＭＡＸ ≦ 80 ＰＯＩＮＴ＿０６ ≦ ８ ＣＴ＿ＦＩＦＦ ≦ 20 の値とした。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
矩形を統合する有効距離を行間とすることにより、文字
間隔が広い文書でも正確に領域抽出することができると
いう効果を奏する。
矩形を統合する有効距離を行間とすることにより、文字
間隔が広い文書でも正確に領域抽出することができると
いう効果を奏する。
【００２６】又、行統合処理を水平方向と垂直方向とで
それぞれ個別に行うことによって、縦組みと横組みとの
混在文書にも対応できるという効果を奏する。
それぞれ個別に行うことによって、縦組みと横組みとの
混在文書にも対応できるという効果を奏する。
【図１】本発明の一実施例における領域分割を実行する
装置のブロック図である。
装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施例のブロック図である。
【図３】本発明の一実施例のフローチャートである。
【図４】図３のフローチャートの続きである。
【図５】本発明の一実施例の説明に使用する画像データ
の一例である。
の一例である。
【図６】本発明の一実施例において図５の画像データの
外接矩形の抽出結果を示すものである。
外接矩形の抽出結果を示すものである。
【図７】本発明の一実施例において図６の外接矩形から
の行の抽出結果を示すものである。
の行の抽出結果を示すものである。
【図８】本発明の一実施例において図７の行からの領域
の抽出結果を示すものである。
の抽出結果を示すものである。
【図９】文字の領域の間隔が狭い画像データの例を示す
ものである。
ものである。
【図１０】図９の画像データの外接矩形の抽出結果を示
すものである。
すものである。
１…中央処理装置(ＣＰＵ)、 ２…リードオンリーメモ
リ(ＲＯＭ)、 ３…ランダムアクセスメモリ(ＲＡＭ)、
４…スキャナ、 ５…キーボード、 ６…ＣＲＴ、
７…画像データ取込部、 ８…画像データ縮小部、 ９
…外接矩形抽出部、 10…文字矩形識別部、 11…文字
間・行間検出部、 12…行統合部、 13…文字領域統合
部、 14…文字認識部。
リ(ＲＯＭ)、 ３…ランダムアクセスメモリ(ＲＡＭ)、
４…スキャナ、 ５…キーボード、 ６…ＣＲＴ、
７…画像データ取込部、 ８…画像データ縮小部、 ９
…外接矩形抽出部、 10…文字矩形識別部、 11…文字
間・行間検出部、 12…行統合部、 13…文字領域統合
部、 14…文字認識部。
Claims (1)
- 【請求項１】 二値化された文字認識対象文書の画像デ
ータを縮小する手段と、 黒画素が連結している箇所を検出して、連結している前
記黒画素の外接矩形の情報をメモリに格納する手段と、 前記外接矩形の大きさ，前記外接矩形の縦横比及び黒画
素密度から文字候補矩形を識別する手段と、 前記文字候補矩形の水平方向の矩形間隔及び垂直方向の
矩形間隔を検出して、文字間及び行間を検出する手段
と、 前記行間を基に前記文字候補矩形を統合して、行を抽出
する手段と、 前記行を統合して文字領域を抽出する手段とを具備した
ことを特徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4337330A JPH06187489A (ja) | 1992-12-17 | 1992-12-17 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4337330A JPH06187489A (ja) | 1992-12-17 | 1992-12-17 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06187489A true JPH06187489A (ja) | 1994-07-08 |
Family
ID=18307614
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4337330A Pending JPH06187489A (ja) | 1992-12-17 | 1992-12-17 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06187489A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1063776A (ja) * | 1996-08-16 | 1998-03-06 | Fujitsu Ltd | 文字列方向推定方法および装置 |
| US7660014B2 (en) | 2006-01-17 | 2010-02-09 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus capable of extracting rule from document image with high precision |
| US8208744B2 (en) | 2006-01-23 | 2012-06-26 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus capable of accurately and quickly determining character part included in image |
| US8213748B2 (en) | 2008-02-26 | 2012-07-03 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Generating an electronic document with reference to allocated font corresponding to character identifier from an image |
| US8411955B2 (en) | 2007-02-21 | 2013-04-02 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method and computer-readable medium |
| JP2019515374A (ja) * | 2016-08-31 | 2019-06-06 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド | 画像内の文字領域を認識するための方法及び装置 |
-
1992
- 1992-12-17 JP JP4337330A patent/JPH06187489A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1063776A (ja) * | 1996-08-16 | 1998-03-06 | Fujitsu Ltd | 文字列方向推定方法および装置 |
| US7660014B2 (en) | 2006-01-17 | 2010-02-09 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus capable of extracting rule from document image with high precision |
| US8208744B2 (en) | 2006-01-23 | 2012-06-26 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus capable of accurately and quickly determining character part included in image |
| US8411955B2 (en) | 2007-02-21 | 2013-04-02 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method and computer-readable medium |
| US8213748B2 (en) | 2008-02-26 | 2012-07-03 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Generating an electronic document with reference to allocated font corresponding to character identifier from an image |
| JP2019515374A (ja) * | 2016-08-31 | 2019-06-06 | バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド | 画像内の文字領域を認識するための方法及び装置 |
| US10803338B2 (en) | 2016-08-31 | 2020-10-13 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and device for recognizing the character area in a image |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5502777A (en) | Method and apparatus for recognizing table and figure having many lateral and longitudinal lines | |
| JP3411472B2 (ja) | パターン抽出装置 | |
| JPH06187489A (ja) | 文字認識装置 | |
| JPH0950527A (ja) | 枠抽出装置及び矩形抽出装置 | |
| JP2845370B2 (ja) | 文字認識方法 | |
| JP2868134B2 (ja) | 画像処理方法及び装置 | |
| JP2890306B2 (ja) | 表領域分離装置および表領域分離方法 | |
| CN1983302A (zh) | 行方向判定程序、方法以及装置 | |
| JP3476595B2 (ja) | 画像領域分割方法、および画像２値化方法 | |
| JP3276555B2 (ja) | フォーマット認識装置及び文字読取り装置 | |
| JPH07160810A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2917427B2 (ja) | 図面読取装置 | |
| JPH06180771A (ja) | 英文字認識装置 | |
| JPH02116987A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP3095470B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP3437296B2 (ja) | 文字列高速抽出装置 | |
| JP7043667B1 (ja) | 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法 | |
| JPH07168911A (ja) | 文書認識装置 | |
| JPH0628520A (ja) | 文字認識装置 | |
| JP2917394B2 (ja) | 文字認識装置及び文字切り出し方法 | |
| JPH0589244A (ja) | パターンマツチング方法及び装置 | |
| JPH0721309A (ja) | 文書認識装置 | |
| JPH0449148B2 (ja) | ||
| JPH05274472A (ja) | 画像認識装置 | |
| JP2978801B2 (ja) | 手書き文字認識の文字入力方式 |