JPH06203165A - 画像情報処理方法及び装置 - Google Patents
画像情報処理方法及び装置Info
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- JPH06203165A JPH06203165A JP5001229A JP122993A JPH06203165A JP H06203165 A JPH06203165 A JP H06203165A JP 5001229 A JP5001229 A JP 5001229A JP 122993 A JP122993 A JP 122993A JP H06203165 A JPH06203165 A JP H06203165A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image information
- pattern
- intersection
- position coordinates
- histogram
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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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- Artificial Intelligence (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
入力画像において、表の水平及び垂直方向に帯状の小規
模な範囲におけるヒストグラムをとることによりピーク
位置座標を求め、それをもとに表内の交点座標を探した
り、交点でパターンを切り出して辞書パターンと比較す
ることによってその交点の種類を識別することによって
セル領域を指定する技術。これにより、表内のセル領域
指定の際に、処理時間の短縮及びかすれにより表罫線の
切れているものや変形した表においても、より高精度に
セル領域の指定が可能となる。
模な範囲におけるヒストグラムをとることによりピーク
位置座標を求め、それをもとに表内の交点座標を探した
り、交点でパターンを切り出して辞書パターンと比較す
ることによってその交点の種類を識別することによって
セル領域を指定する技術。これにより、表内のセル領域
指定の際に、処理時間の短縮及びかすれにより表罫線の
切れているものや変形した表においても、より高精度に
セル領域の指定が可能となる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表領域であると認識さ
れている画像データから表内のセル領域を識別し得る画
像情報処理方法及び装置に関するものである。
れている画像データから表内のセル領域を識別し得る画
像情報処理方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理装置では領域分割手段に
よって、表領域であると認識された領域において表内部
のセル領域を求める場合には、輪郭線追跡によって罫線
の連続性を調べて行き、水平及び垂直方向のつながり具
合から表内の交点の位置座標を探して、セル領域を確定
する方法などが取られていた。
よって、表領域であると認識された領域において表内部
のセル領域を求める場合には、輪郭線追跡によって罫線
の連続性を調べて行き、水平及び垂直方向のつながり具
合から表内の交点の位置座標を探して、セル領域を確定
する方法などが取られていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような従来技術では、処理時間にかなりの時間を要し、
また原画像において表の罫線の一部がかすれ等によって
切れていた場合には、そこにおいて罫線の連続性が失わ
れ、輪郭線追跡では正しく表内のセル領域を確定できな
い場合が生ずるなどの問題点があった。
ような従来技術では、処理時間にかなりの時間を要し、
また原画像において表の罫線の一部がかすれ等によって
切れていた場合には、そこにおいて罫線の連続性が失わ
れ、輪郭線追跡では正しく表内のセル領域を確定できな
い場合が生ずるなどの問題点があった。
【０００４】本発明の目的は、上述の点を鑑みて、表内
のセル領域を指定する際の処理時間の短縮及びセル領域
指定の精度向上を図った画像処理装置を提供することに
ある。
のセル領域を指定する際の処理時間の短縮及びセル領域
指定の精度向上を図った画像処理装置を提供することに
ある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は画像情報を入力し、前記入力した画像情報
において、水平及び垂直方向に射影をとり、ヒストグラ
ムを作成し、前記作成したヒストグラムよりピーク位置
座標とピーク幅を求め、前記ピーク幅から表罫線の平均
幅を求め、該表罫線平均幅から求めた幅で、前記求めた
ピーク位置座標を基準として水平及び垂直方向にそれぞ
れ小ヒストグラムを作成し、該小ヒストグラムよりピー
ク位置座標を決定することを特徴とする画像情報処理方
法及び装置を提供する。
に、本発明は画像情報を入力し、前記入力した画像情報
において、水平及び垂直方向に射影をとり、ヒストグラ
ムを作成し、前記作成したヒストグラムよりピーク位置
座標とピーク幅を求め、前記ピーク幅から表罫線の平均
幅を求め、該表罫線平均幅から求めた幅で、前記求めた
ピーク位置座標を基準として水平及び垂直方向にそれぞ
れ小ヒストグラムを作成し、該小ヒストグラムよりピー
ク位置座標を決定することを特徴とする画像情報処理方
法及び装置を提供する。
【０００６】上記課題を解決するために、本発明は画像
情報を入力し、前記入力した画像情報において、水平及
び垂直方向に射影をとり、ヒストグラムを作成し、前記
作成したヒストグラムよりピーク位置座標とピーク幅を
求め、前記ピーク幅から表罫線の平均幅を求め、該表罫
線平均幅から交点で切り出すパターンの大きさを決定
し、前記求めた水平及び垂直方向のピーク位置座標を用
いて表内の交点位置座標を予測し、前記予測された交点
位置座標で前記入力した画像情報からパターンを切り出
し、前記切り出されたパターンから交点の種類を決定す
ることを特徴とする画像情報処理方法及び装置を提供す
る。
情報を入力し、前記入力した画像情報において、水平及
び垂直方向に射影をとり、ヒストグラムを作成し、前記
作成したヒストグラムよりピーク位置座標とピーク幅を
求め、前記ピーク幅から表罫線の平均幅を求め、該表罫
線平均幅から交点で切り出すパターンの大きさを決定
し、前記求めた水平及び垂直方向のピーク位置座標を用
いて表内の交点位置座標を予測し、前記予測された交点
位置座標で前記入力した画像情報からパターンを切り出
し、前記切り出されたパターンから交点の種類を決定す
ることを特徴とする画像情報処理方法及び装置を提供す
る。
【０００７】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記交点の種類の決定は、パターン辞書と比較す
ることにより行う。
しくは前記交点の種類の決定は、パターン辞書と比較す
ることにより行う。
【０００８】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記パターン辞書は、前記決定された切り出しパ
ターンの大きさで作成する。
しくは前記パターン辞書は、前記決定された切り出しパ
ターンの大きさで作成する。
【０００９】上記課題を解決するために、本発明は好ま
しくは前記切り出したパターンを正規化してから前記パ
ターン辞書との比較を行う。
しくは前記切り出したパターンを正規化してから前記パ
ターン辞書との比較を行う。
【００１０】
【作用】本発明によれば、表の交点が存在すると思われ
る座標付近で水平方向及び垂直方向に帯状の小規模な範
囲のヒストグラムをとることにより、ピーク位置座標が
求められ、表内の交点座標が得られ、セル領域を指定し
得る。
る座標付近で水平方向及び垂直方向に帯状の小規模な範
囲のヒストグラムをとることにより、ピーク位置座標が
求められ、表内の交点座標が得られ、セル領域を指定し
得る。
【００１１】本発明によれば、表の水平及び垂直方向の
ヒストグラムから得られたピーク位置座標とピーク幅よ
り交点座標と切り出しパターンの面積を求めて、実際に
切り出された表内の交点パターンと作成した交点パター
ン辞書とを比較することにより、表内の交点パターンの
種類を決定して、この交点パターンに含まれる交点位置
座標をもとに表内セル領域を確定して行くものである。
ヒストグラムから得られたピーク位置座標とピーク幅よ
り交点座標と切り出しパターンの面積を求めて、実際に
切り出された表内の交点パターンと作成した交点パター
ン辞書とを比較することにより、表内の交点パターンの
種類を決定して、この交点パターンに含まれる交点位置
座標をもとに表内セル領域を確定して行くものである。
【００１２】
【実施例】以下、図を参照して本発明の実施例を詳細に
説明する。
説明する。
【００１３】図１は本発明の一実施例の画像処理装置の
概略構成を示す。本図において、１０１は画像データの
入力部である。１０２は記憶部１０３に格納された制御
プログラムに従って装置の制御や各部処理の演算を行う
演算処理部（ＣＰＵ）である。１０３は後述するフロー
チャートの制御プログラムや後に説明する交点パターン
作成情報などの各種データを記憶しておく記憶部であ
り、ＲＯＭ、ＲＡＭを含む。１０７は演算処理結果や画
像処理結果、及び画像データを出力する出力部であり、
ホストコンピュータへの送信、プリンタによる印字のた
めの出力等を行う。１０４は同じくそれらを表示する。
例えばＣＲＴである。１０５は入力部１０１から入力さ
れた画像データを解析し、文字や表、図の区別等、領域
分割処理全体を行う領域分割部である。１０６は１０５
において表として取られた領域の画像データにおいて、
その表内のセル領域を指定する表内セル指定部である。
１０８は、画像データから表の交点部分を切り出す交点
パターンの大きさを均一にする正規化部である。１０９
は切り出された交点パターンの特徴ベクトルを抽出する
ところである。１１０は実際に求めた特徴ベクトルと辞
書の納められた学習ベクトルとの距離を計算するところ
である。１１１は各種辞書を格納する辞書部である。
概略構成を示す。本図において、１０１は画像データの
入力部である。１０２は記憶部１０３に格納された制御
プログラムに従って装置の制御や各部処理の演算を行う
演算処理部（ＣＰＵ）である。１０３は後述するフロー
チャートの制御プログラムや後に説明する交点パターン
作成情報などの各種データを記憶しておく記憶部であ
り、ＲＯＭ、ＲＡＭを含む。１０７は演算処理結果や画
像処理結果、及び画像データを出力する出力部であり、
ホストコンピュータへの送信、プリンタによる印字のた
めの出力等を行う。１０４は同じくそれらを表示する。
例えばＣＲＴである。１０５は入力部１０１から入力さ
れた画像データを解析し、文字や表、図の区別等、領域
分割処理全体を行う領域分割部である。１０６は１０５
において表として取られた領域の画像データにおいて、
その表内のセル領域を指定する表内セル指定部である。
１０８は、画像データから表の交点部分を切り出す交点
パターンの大きさを均一にする正規化部である。１０９
は切り出された交点パターンの特徴ベクトルを抽出する
ところである。１１０は実際に求めた特徴ベクトルと辞
書の納められた学習ベクトルとの距離を計算するところ
である。１１１は各種辞書を格納する辞書部である。
【００１４】〈小規模ヒストグラムによるセル領域の指
定〉表内セル指定部による小規模ヒストグラムでセル領
域を指定する処理の流れを図２のフローチャートに示
し、これに沿って説明して行く。
定〉表内セル指定部による小規模ヒストグラムでセル領
域を指定する処理の流れを図２のフローチャートに示
し、これに沿って説明して行く。
【００１５】図３の点線で示す表領域Ａは、本画像処理
装置の有する領域分割部により表であると判断された領
域である。図３は表領域Ａの１点を基準点として、領域
Ａの範囲内で水平及び垂直方向に画素のヒストグラムを
とったものである（２０１）。例えば水平・垂直方向に
ｍ×ｎのピークが現われたとするとそれぞれに予め定め
ておいた適当な高さの閾値Ｈａ、Ｈｂ以上のピーク位置
座標ａ（ａ1,ａ2 ，…，ａｍ），ｂ（ｂ1 ，ｂ2 ，…，
ｂn ）とピーク幅Ｗａ，Ｗｂを求めて、その領域Ａに対
応するピークデータとして記憶部１０３に記憶しておく
（２０２）。ここで、水平・垂直方向それぞれにピーク
位置が等間隔で且つ高さが等しければ、表内の罫線の交
点は計算で求めることが可能である。しかし、一般には
図３のような表も数多く存在し、単純に計算だけでは表
内のセル領域を確定することはできない。そこでまず図
３で求めたピーク幅Ｗａ，Ｗｂの平均をとり線幅平均Ｗ
を求める（２０３）。求められた線幅平均Ｗを参考にし
てＷにある値を加えたＭを定める。ＭはＭ＞Ｗであり、
Ｗとの割合で定めても、また、予め定めてある値を加え
て定めても良い。そして、記憶しておいた水平・垂直方
向のピーク位置座標ａ，ｂを基準に図４に示すように、
幅Ｍ（Ｍ＞Ｗ）ドットの帯状に画像データをとり出し、
水平・垂直方向に画素の部分ヒストグラムを作成する
（２０４）。そして、予めピーク位置座標ａ，ｂにより
予測される交点座標の領域ｚａ，ｚｂ及び適当な高さの
閾値ｈａ，ｈｂを定めて置き、それらの範囲内において
それぞれのピーク位置ａｉｊ，ｂｉｊを求める（ピーク
位置がないものに関してはゼロとしておく）（２０
５）。次に添字ｉ，ｊの組み合わせの等しいもの同士に
ついて（図４においてはａ21とｂ12）それらの間の距離
ｌを計算する。その距離ｌが予め定めてある適当なしき
い値Ｌ（＞０）より小さければ、すなわち、 ０≦１≦Ｌ であればａｉｊ＝ｂｉｊとみなして、その平均位置Ａｉ
ｊ（（Ｘａ＋Ｘｂ）／２，（Ｙａ＋Ｙｂ）／２）を表内
の交点座標と確定する。ここで、一方にピーク位置がな
いもの（位置座標＝０）については交点がないものとし
てＡｉｊにはゼロを代入する（２０６〜２０９）。
装置の有する領域分割部により表であると判断された領
域である。図３は表領域Ａの１点を基準点として、領域
Ａの範囲内で水平及び垂直方向に画素のヒストグラムを
とったものである（２０１）。例えば水平・垂直方向に
ｍ×ｎのピークが現われたとするとそれぞれに予め定め
ておいた適当な高さの閾値Ｈａ、Ｈｂ以上のピーク位置
座標ａ（ａ1,ａ2 ，…，ａｍ），ｂ（ｂ1 ，ｂ2 ，…，
ｂn ）とピーク幅Ｗａ，Ｗｂを求めて、その領域Ａに対
応するピークデータとして記憶部１０３に記憶しておく
（２０２）。ここで、水平・垂直方向それぞれにピーク
位置が等間隔で且つ高さが等しければ、表内の罫線の交
点は計算で求めることが可能である。しかし、一般には
図３のような表も数多く存在し、単純に計算だけでは表
内のセル領域を確定することはできない。そこでまず図
３で求めたピーク幅Ｗａ，Ｗｂの平均をとり線幅平均Ｗ
を求める（２０３）。求められた線幅平均Ｗを参考にし
てＷにある値を加えたＭを定める。ＭはＭ＞Ｗであり、
Ｗとの割合で定めても、また、予め定めてある値を加え
て定めても良い。そして、記憶しておいた水平・垂直方
向のピーク位置座標ａ，ｂを基準に図４に示すように、
幅Ｍ（Ｍ＞Ｗ）ドットの帯状に画像データをとり出し、
水平・垂直方向に画素の部分ヒストグラムを作成する
（２０４）。そして、予めピーク位置座標ａ，ｂにより
予測される交点座標の領域ｚａ，ｚｂ及び適当な高さの
閾値ｈａ，ｈｂを定めて置き、それらの範囲内において
それぞれのピーク位置ａｉｊ，ｂｉｊを求める（ピーク
位置がないものに関してはゼロとしておく）（２０
５）。次に添字ｉ，ｊの組み合わせの等しいもの同士に
ついて（図４においてはａ21とｂ12）それらの間の距離
ｌを計算する。その距離ｌが予め定めてある適当なしき
い値Ｌ（＞０）より小さければ、すなわち、 ０≦１≦Ｌ であればａｉｊ＝ｂｉｊとみなして、その平均位置Ａｉ
ｊ（（Ｘａ＋Ｘｂ）／２，（Ｙａ＋Ｙｂ）／２）を表内
の交点座標と確定する。ここで、一方にピーク位置がな
いもの（位置座標＝０）については交点がないものとし
てＡｉｊにはゼロを代入する（２０６〜２０９）。
【００１６】このようにして一つ一つ求めた交点座標の
例Ａ１１〜Ａ５４を図５に示す。これら求めた交点座標
は、表領域Ａのデータとして記憶部１０３に記憶され
る。次に、図５に示すように求めた交点座標Ａｉｊにお
いて列の若い番号を基準にして、水平・垂直方向の隣合
う点、例えば１列目の一番若いＡ１１を基準にして水平
・垂直方向にそれぞれ隣合う点はＡ１２，Ａ５１であ
る。（Ａ２１〜Ａ４１には交点がないのでゼロとなって
おり無視する。）従って、交点Ａ１１，Ａ１２，Ａ５１
で囲まれる矩形を表内のひとつのセル領域とする。１列
目はＡ５１が最終点であるので次は２列目のＡ１２を基
準にＡ１４，Ａ２２に囲まれる領域、Ａ２２を基準にＡ
２３，Ａ３２に囲まれる領域、…という要領でセル領域
を決定して行けばよい（２１０）。これら決定されたセ
ル領域は、セルごとに交点座標データと、セル番号とと
もに記憶部１０３に記憶される。
例Ａ１１〜Ａ５４を図５に示す。これら求めた交点座標
は、表領域Ａのデータとして記憶部１０３に記憶され
る。次に、図５に示すように求めた交点座標Ａｉｊにお
いて列の若い番号を基準にして、水平・垂直方向の隣合
う点、例えば１列目の一番若いＡ１１を基準にして水平
・垂直方向にそれぞれ隣合う点はＡ１２，Ａ５１であ
る。（Ａ２１〜Ａ４１には交点がないのでゼロとなって
おり無視する。）従って、交点Ａ１１，Ａ１２，Ａ５１
で囲まれる矩形を表内のひとつのセル領域とする。１列
目はＡ５１が最終点であるので次は２列目のＡ１２を基
準にＡ１４，Ａ２２に囲まれる領域、Ａ２２を基準にＡ
２３，Ａ３２に囲まれる領域、…という要領でセル領域
を決定して行けばよい（２１０）。これら決定されたセ
ル領域は、セルごとに交点座標データと、セル番号とと
もに記憶部１０３に記憶される。
【００１７】ここから、図６に示すような、閉じていな
い表についての処理を説明する。
い表についての処理を説明する。
【００１８】実際の文書画像では図３に示すような閉じ
た表ばかりではなく、かなり変形した表も数多く存在す
る。図６の（１）、（２）にその代表例を示す。
た表ばかりではなく、かなり変形した表も数多く存在す
る。図６の（１）、（２）にその代表例を示す。
【００１９】図６に示すようにまず、表領域Ｂに対して
水平・垂直方向に射影をとりヒストグラムを作成し、ピ
ークの座標及び幅を垂直方向に（ａ１，ｗａ１），（ａ
２，ｗａ２），（ａ３，ｗａ３），…と垂直方向に（ｂ
１，ｗｂ１），（ｂ２，ｗｂ２），（ｂ３，ｗｂ３）…
と求めるところまでは前記の図３の表の処理と同様であ
る（２０１、２０２）。ここで、水平方向と垂直方向の
それぞれの最初のピーク位置ａ１，ｂ１の距離ｓを計算
してこれがしきい値Ｓ（＞０）以内であれば同一点であ
るとみなす。すなわち、この時には表にコーナーがある
と判断するわけである。もしもこの表にコーナーが存在
しなければ変形型であると判断する。もっと厳密に判断
したい場合には四隅に対してコーナーの有無を調べれば
よい（２１１、２１２）。
水平・垂直方向に射影をとりヒストグラムを作成し、ピ
ークの座標及び幅を垂直方向に（ａ１，ｗａ１），（ａ
２，ｗａ２），（ａ３，ｗａ３），…と垂直方向に（ｂ
１，ｗｂ１），（ｂ２，ｗｂ２），（ｂ３，ｗｂ３）…
と求めるところまでは前記の図３の表の処理と同様であ
る（２０１、２０２）。ここで、水平方向と垂直方向の
それぞれの最初のピーク位置ａ１，ｂ１の距離ｓを計算
してこれがしきい値Ｓ（＞０）以内であれば同一点であ
るとみなす。すなわち、この時には表にコーナーがある
と判断するわけである。もしもこの表にコーナーが存在
しなければ変形型であると判断する。もっと厳密に判断
したい場合には四隅に対してコーナーの有無を調べれば
よい（２１１、２１２）。
【００２０】ここで、変形型だと判断された場合（２１
４）には垂直・水平方向のヒストグラムの始点と終点
（図６のＰｓ，Ｐｅ，Ｑｓ，Ｑｅ）より図７に示すよう
にコーナーＣ１１，Ｃ１４，Ｃ４１，Ｃ４４を求め、波
線で示すような仮想表枠を設定する（２１５）。後は前
記実施例と同様に、水平方向にはＣ１１，ａ１２，ａ１
３，Ｃ１４を基準に、垂直方向にはＣ１１，ｂ２１，ｂ
３１，ｃ４１を基準に、線幅から割だした適当な幅Ｍの
帯状にそれぞれヒストグラムを求めて、それらの平均的
な交点座標Ｃｉｊを決める。また、変形型の場合、コー
ナーの座標はＣ１１〜Ｃ４４を利用し、ａ１やｂ１の様
に外枠の点において平均する相手がない場合にはａ１や
ｂ１をその平均的交点として代用する。これで表内の交
点座標が決まったので前記と同様にＣ１１から列の若い
順に水平・垂直方向に隣合う点で囲まれる範囲をセル領
域として確定していく。
４）には垂直・水平方向のヒストグラムの始点と終点
（図６のＰｓ，Ｐｅ，Ｑｓ，Ｑｅ）より図７に示すよう
にコーナーＣ１１，Ｃ１４，Ｃ４１，Ｃ４４を求め、波
線で示すような仮想表枠を設定する（２１５）。後は前
記実施例と同様に、水平方向にはＣ１１，ａ１２，ａ１
３，Ｃ１４を基準に、垂直方向にはＣ１１，ｂ２１，ｂ
３１，ｃ４１を基準に、線幅から割だした適当な幅Ｍの
帯状にそれぞれヒストグラムを求めて、それらの平均的
な交点座標Ｃｉｊを決める。また、変形型の場合、コー
ナーの座標はＣ１１〜Ｃ４４を利用し、ａ１やｂ１の様
に外枠の点において平均する相手がない場合にはａ１や
ｂ１をその平均的交点として代用する。これで表内の交
点座標が決まったので前記と同様にＣ１１から列の若い
順に水平・垂直方向に隣合う点で囲まれる範囲をセル領
域として確定していく。
【００２１】〈交点から切り出したパターンを辞書と比
較することによるセル領域の指定〉表内セル指定部１０
６による交点からパターンを切り出し辞書と比較するこ
とによりセル領域を指定する処理の流れを図８のフロー
チャートに示し、これに沿って説明していく。
較することによるセル領域の指定〉表内セル指定部１０
６による交点からパターンを切り出し辞書と比較するこ
とによりセル領域を指定する処理の流れを図８のフロー
チャートに示し、これに沿って説明していく。
【００２２】図３に示した表領域Ａの表データからセル
領域を指定する場合の線幅平均Ｗを求め、格納するまで
の処理は既に説明してあるのでここでは省略する。一般
に、水平線、垂直線、対角線で構成される表において
は、交点パターンの種類は限られている。そこで、前記
求めた平均的線幅Ｗをもとに、交点において切り出すパ
ターンの大きさを決定し（８０３）、図４に示すように
ひとつのパターンに付き（２０３）で決定されたｄ×ｇ
ドットの適当な大きさで、予め準備し、記憶部１０３に
記憶しておいた交点パターン作成情報をもとに幾つかの
交点パターンを作成し、交点パターン辞書として記憶部
１０３に記憶して置く（８０４）。次に（２０２）で求
め、記憶部１０３に記憶しておいた水平・垂直方向のピ
ーク位置ａ，ｂにより予想される交点座標位置Ｃｉｊ
（ｉ：行、ｊ：列でともに１，２，３，…と続く。図１
１参照）を計算しておく。その交点を基準点として、ｄ
×ｇドットの交点パターンを画像データから切抜き、
（２０４）で作成した交点パターン辞書と比較する（８
０５）。具体的には図１０に示すように、交点パターン
辞書（図１０（１））と実際の交点パターン（図１０
（２））の同じ位置に対して、インクルーシブＯＲをと
り、最終的にｄ×ｇドット内に残った黒画素の数で全ド
ット数を割り、重なり度Ｄを求める。すなわち、 重なり度Ｄ＝全ドット数（ｄ×ｇ）／残った黒画素の数 とする。ひとつの交点パターンに対して、全ての辞書パ
ターンと比較して、最も重なり度の大きいものをその交
点での交点パターンとする（８０６）。ここまでで、交
点座標と交点パターンが決まったので、次に、それらを
用いて表内のセル領域を確定して行く。まず、列を基準
に若い順にその点から水平方向に隣合う点の交点パター
ンを観る（８０７）。このパターンが実際に交点を持つ
パターンであれば、次にその点を基準に垂直方向に隣合
う点を観る（交点を持つパターンとは、図９の（ａ）〜
（ｐ）の様に実際に交点のあるもの）。初めの点から見
て対角点にあたるこの点の交点パターンが始点での交点
パターンの対角点での交点パターンに成り得るかどうか
判断する（８０９）。すなわち、始点での交点パターン
が決まれば自ずとその対角線上に来る対角パターンは限
定されてくる。例えば、図９において、パターン（ａ）
に対する対角パターンとして（ｆ）は有り得るが（ｅ）
は有り得ない。この情報を予め記憶部に記憶しておき判
断するので有る。実際の例を図１１によって示す。ま
ず、Ｃ１１を基準に水平方向に隣合う点Ｃ１２の交点パ
ターンを観る。これは交点の持つパターンであるので、
次にその点より垂直に隣合う点Ｃ２２を観る。この交点
パターンは始点Ｃ１１の交点パターンに成り得るのでＣ
１１、Ｃ１２、Ｃ２２で囲まれる領域をひとつのセル領
域とする（８１１）。次にＣ２１を基準に水平方向の隣
接点Ｃ２２を観る。これは交点を含むからその点より垂
直方向の隣接点Ｃ３２に進む。しかし、Ｃ３２は始点Ｃ
２１の交点パターンの対角線上の交点パターンには成り
得ないのでその点は無視して次に、点Ｃ４２に進む（８
１０）。この点のパターンはＣ２１に対する交点パター
ンと成り得るので、従って、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ４２で
囲まれる領域をひとつのセル領域とする。これで最終行
第４行まで進んだので、次は、第２列目のＣ１２を基準
にする。ここでＣ１２に対する水平方向の隣接点Ｃ１３
の交点パターンには交点が含まれない（８０８）。従っ
て、この点は無視されさらに隣の点Ｃ１４に進む。これ
には交点が含まれるので、この点より垂直方向の隣接点
Ｃ２４を観る。この点はＣ１２の対角線上の交点パター
ンとなり得るのでＣ１２、Ｃ１４、Ｃ２２に囲まれる領
域をセル領域とする。あとは同じ要領でＣ２２、Ｃ２
３、Ｃ３３に囲まれる領域、Ｃ３２、Ｃ３３、Ｃ４３に
囲まれる領域…と言う具合いに順次セル領域を指定して
行く。これら決定されたセル領域は、セルごとに交点座
標データと、順次定めるセル管理番号とともに記憶部１
０３に記憶される。
領域を指定する場合の線幅平均Ｗを求め、格納するまで
の処理は既に説明してあるのでここでは省略する。一般
に、水平線、垂直線、対角線で構成される表において
は、交点パターンの種類は限られている。そこで、前記
求めた平均的線幅Ｗをもとに、交点において切り出すパ
ターンの大きさを決定し（８０３）、図４に示すように
ひとつのパターンに付き（２０３）で決定されたｄ×ｇ
ドットの適当な大きさで、予め準備し、記憶部１０３に
記憶しておいた交点パターン作成情報をもとに幾つかの
交点パターンを作成し、交点パターン辞書として記憶部
１０３に記憶して置く（８０４）。次に（２０２）で求
め、記憶部１０３に記憶しておいた水平・垂直方向のピ
ーク位置ａ，ｂにより予想される交点座標位置Ｃｉｊ
（ｉ：行、ｊ：列でともに１，２，３，…と続く。図１
１参照）を計算しておく。その交点を基準点として、ｄ
×ｇドットの交点パターンを画像データから切抜き、
（２０４）で作成した交点パターン辞書と比較する（８
０５）。具体的には図１０に示すように、交点パターン
辞書（図１０（１））と実際の交点パターン（図１０
（２））の同じ位置に対して、インクルーシブＯＲをと
り、最終的にｄ×ｇドット内に残った黒画素の数で全ド
ット数を割り、重なり度Ｄを求める。すなわち、 重なり度Ｄ＝全ドット数（ｄ×ｇ）／残った黒画素の数 とする。ひとつの交点パターンに対して、全ての辞書パ
ターンと比較して、最も重なり度の大きいものをその交
点での交点パターンとする（８０６）。ここまでで、交
点座標と交点パターンが決まったので、次に、それらを
用いて表内のセル領域を確定して行く。まず、列を基準
に若い順にその点から水平方向に隣合う点の交点パター
ンを観る（８０７）。このパターンが実際に交点を持つ
パターンであれば、次にその点を基準に垂直方向に隣合
う点を観る（交点を持つパターンとは、図９の（ａ）〜
（ｐ）の様に実際に交点のあるもの）。初めの点から見
て対角点にあたるこの点の交点パターンが始点での交点
パターンの対角点での交点パターンに成り得るかどうか
判断する（８０９）。すなわち、始点での交点パターン
が決まれば自ずとその対角線上に来る対角パターンは限
定されてくる。例えば、図９において、パターン（ａ）
に対する対角パターンとして（ｆ）は有り得るが（ｅ）
は有り得ない。この情報を予め記憶部に記憶しておき判
断するので有る。実際の例を図１１によって示す。ま
ず、Ｃ１１を基準に水平方向に隣合う点Ｃ１２の交点パ
ターンを観る。これは交点の持つパターンであるので、
次にその点より垂直に隣合う点Ｃ２２を観る。この交点
パターンは始点Ｃ１１の交点パターンに成り得るのでＣ
１１、Ｃ１２、Ｃ２２で囲まれる領域をひとつのセル領
域とする（８１１）。次にＣ２１を基準に水平方向の隣
接点Ｃ２２を観る。これは交点を含むからその点より垂
直方向の隣接点Ｃ３２に進む。しかし、Ｃ３２は始点Ｃ
２１の交点パターンの対角線上の交点パターンには成り
得ないのでその点は無視して次に、点Ｃ４２に進む（８
１０）。この点のパターンはＣ２１に対する交点パター
ンと成り得るので、従って、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ４２で
囲まれる領域をひとつのセル領域とする。これで最終行
第４行まで進んだので、次は、第２列目のＣ１２を基準
にする。ここでＣ１２に対する水平方向の隣接点Ｃ１３
の交点パターンには交点が含まれない（８０８）。従っ
て、この点は無視されさらに隣の点Ｃ１４に進む。これ
には交点が含まれるので、この点より垂直方向の隣接点
Ｃ２４を観る。この点はＣ１２の対角線上の交点パター
ンとなり得るのでＣ１２、Ｃ１４、Ｃ２２に囲まれる領
域をセル領域とする。あとは同じ要領でＣ２２、Ｃ２
３、Ｃ３３に囲まれる領域、Ｃ３２、Ｃ３３、Ｃ４３に
囲まれる領域…と言う具合いに順次セル領域を指定して
行く。これら決定されたセル領域は、セルごとに交点座
標データと、順次定めるセル管理番号とともに記憶部１
０３に記憶される。
【００２３】次に、図６（１）、（２）に示すような変
形型の場合のセル領域を上記の方法で求める処理を説明
する。図７に示すようにまず、表領域Ｂに対して水平・
垂直方向に射影をとりヒストグラムを作成し、ピークの
座標及び幅を垂直方向に（ａ１，ｗａ１），（ａ２，ｗ
ａ２），（ａ３，ｗａ３），…と垂直方向に（ｂ１，ｗ
ｂ１），（ｂ２，ｗｂ２），（ｂ３，ｗｂ３），…と求
めるところまでは前記と同様である（２０１、２０２）
ここで、それぞれの最初のピーク位置ａ１，ｂ１の距離
ｓを計算してこれがしきい値Ｓ（＞０）以内であれば同
一点であるとみなす。すなわち、この時には表にコーナ
ーがあると判断するわけである。もしもこの表にコーナ
ーが存在しなければ変形型であると判断する。もっと厳
密に判断したい場合には四隅に対してコーナーの有無を
調べればよいことは言うまでもない（８１１、８１
２）。
形型の場合のセル領域を上記の方法で求める処理を説明
する。図７に示すようにまず、表領域Ｂに対して水平・
垂直方向に射影をとりヒストグラムを作成し、ピークの
座標及び幅を垂直方向に（ａ１，ｗａ１），（ａ２，ｗ
ａ２），（ａ３，ｗａ３），…と垂直方向に（ｂ１，ｗ
ｂ１），（ｂ２，ｗｂ２），（ｂ３，ｗｂ３），…と求
めるところまでは前記と同様である（２０１、２０２）
ここで、それぞれの最初のピーク位置ａ１，ｂ１の距離
ｓを計算してこれがしきい値Ｓ（＞０）以内であれば同
一点であるとみなす。すなわち、この時には表にコーナ
ーがあると判断するわけである。もしもこの表にコーナ
ーが存在しなければ変形型であると判断する。もっと厳
密に判断したい場合には四隅に対してコーナーの有無を
調べればよいことは言うまでもない（８１１、８１
２）。
【００２４】図２のフローチャートにおける（２１１、
２１２）と同様にコーナーを調べることにより、変形型
だと判断された場合（２１４）には垂直・水平方向のヒ
ストグラムの始点と終点（図６のＰｓ，Ｐｅ，Ｑｓ，Ｑ
ｅ）より、図１２に示すようにコーナーＣ１１，Ｃ１
４，Ｃ４１，Ｃ４４を求め、波線で示すような仮想表枠
を設定する（８１６）。後は前記実施例と同様に、水平
方向にはＣ１１，ａ１，ａ１，Ｃ１４を基準に、垂直方
向にはＣ１１，ｂ１，ｂ１，Ｃ４１を基準に、交点座標
の位置を計算から求めて、それらの点を中心とするｄ×
ｇドットのパターンと交点パターン辞書との比較から実
際の交点パターンを割り出して、それを元に表内セル領
域を指定して行く。ここで、図６の様な変形型まで含め
て表内のセル領域を指定しようとすると、さらに図１３
の様な交点パターンも作成し、交点パターン辞書に加え
なければならない。
２１２）と同様にコーナーを調べることにより、変形型
だと判断された場合（２１４）には垂直・水平方向のヒ
ストグラムの始点と終点（図６のＰｓ，Ｐｅ，Ｑｓ，Ｑ
ｅ）より、図１２に示すようにコーナーＣ１１，Ｃ１
４，Ｃ４１，Ｃ４４を求め、波線で示すような仮想表枠
を設定する（８１６）。後は前記実施例と同様に、水平
方向にはＣ１１，ａ１，ａ１，Ｃ１４を基準に、垂直方
向にはＣ１１，ｂ１，ｂ１，Ｃ４１を基準に、交点座標
の位置を計算から求めて、それらの点を中心とするｄ×
ｇドットのパターンと交点パターン辞書との比較から実
際の交点パターンを割り出して、それを元に表内セル領
域を指定して行く。ここで、図６の様な変形型まで含め
て表内のセル領域を指定しようとすると、さらに図１３
の様な交点パターンも作成し、交点パターン辞書に加え
なければならない。
【００２５】〈交点から切り出すパターンを正規化する
処理〉表内セル指定部１０６による交点から切り出すパ
ターンを正規化する処理の流れを図１４のフローチャー
トに示し、これに沿って説明して行く。
処理〉表内セル指定部１０６による交点から切り出すパ
ターンを正規化する処理の流れを図１４のフローチャー
トに示し、これに沿って説明して行く。
【００２６】図３に示した表領域Ａの表データからセル
領域を指定する場合の、図４に示すように原画像の交点
パターンを切り出すための適当な大きさ（ｄ×ｇドッ
ト）を決める（８０３）までの処理は既に説明してある
ので、ここでは省略する。次に、前記求めた水平・垂直
方向のピーク位置ａ，ｂにより予想される交点座標位置
Ｃｉｊ（ｉ：行、ｊ：列でともに１，２，３，…と続
く。図１１参照）を計算しておき、その交点を基準点と
して、ｄ×ｇドットの交点パターンを切抜く。この切抜
かれた交点パターンを辞書と比較するために、正規化部
によりｄ×ｇドットをＤ×Ｇドットの大きさに正規化す
る（４０４）。次に特徴抽出部により、特徴ベクトルを
求める（４０５）。特徴抽出方法としては公知の事実と
していろいろな方法が考案されているがここでは、切り
出された原画の輪郭線に対してＮ方向の方向指数ヒスト
グラムを求めて、それを特徴ベクトルにする方法を用い
ることにする。最後に、識別計算部により、前記特徴ベ
クトルと交点パターン辞書の特徴ベクトルの距離計算を
して、距離が最も小さなものをその点の交点パターンを
確定する（４０６〜４０７）。ここで、距離計算には次
式を用いる。
領域を指定する場合の、図４に示すように原画像の交点
パターンを切り出すための適当な大きさ（ｄ×ｇドッ
ト）を決める（８０３）までの処理は既に説明してある
ので、ここでは省略する。次に、前記求めた水平・垂直
方向のピーク位置ａ，ｂにより予想される交点座標位置
Ｃｉｊ（ｉ：行、ｊ：列でともに１，２，３，…と続
く。図１１参照）を計算しておき、その交点を基準点と
して、ｄ×ｇドットの交点パターンを切抜く。この切抜
かれた交点パターンを辞書と比較するために、正規化部
によりｄ×ｇドットをＤ×Ｇドットの大きさに正規化す
る（４０４）。次に特徴抽出部により、特徴ベクトルを
求める（４０５）。特徴抽出方法としては公知の事実と
していろいろな方法が考案されているがここでは、切り
出された原画の輪郭線に対してＮ方向の方向指数ヒスト
グラムを求めて、それを特徴ベクトルにする方法を用い
ることにする。最後に、識別計算部により、前記特徴ベ
クトルと交点パターン辞書の特徴ベクトルの距離計算を
して、距離が最も小さなものをその点の交点パターンを
確定する（４０６〜４０７）。ここで、距離計算には次
式を用いる。
【００２７】ｄ＝Σ（Ｘｉ−Ｍｉ）2 ｎ：次元数 Ｘｉ：入力ベクトル Ｍｉ：学習ベクトル
【００２８】次に、前記求めた交点座標Ｃｉｊと交点パ
ターンにより表内のセル領域を求める方法を説明する。
まず、列を基準に若い順にその点から水平方向に隣合う
点の交点パターンを観る（４０８）。このパターンが実
際に交点を持つパターンであれば、次にその点を基準に
垂直方向に隣合う点を観る。（交点を持つパターンと
は、図４の（ａ）〜（ｐ）の様に実際に交点のあるも
の。）初めの点から見て対角点にあたるこの点の交点パ
ターンが始点での交点パターンの対角点での交点パター
ンに成り得るかどうか判断する（４１０）。すなわち、
始点での交点パターンが決まれば自ずとその対角線上に
来る交点パターンは限定されてくる。例えば、図９にお
いて、パターン（ａ）に対する対角パターンとして
（ｆ）はあり得るが（ｅ）はあり得ない。この情報を予
め交点パターン辞書に記憶しておき判断するのである。
実際の例を図１１によって示す。まず、Ｃ１１を基準に
水平方向に隣合う点Ｃ１２の交点パターンを観る。これ
は交点を持つパターンであるので、次にその点より垂直
に隣合う点Ｃ２２を観る。この交点パターンは始点Ｃ１
１の交点パターンに成り得るのでＣ１１、Ｃ１２、Ｃ２
２で囲まれる領域をひとつのセル領域とする（２１
２）。次にＣ２１を基準に水平方向の隣接点Ｃ２２を観
る。これは交点を含むからその点より垂直方向の隣接点
Ｃ３２に進む。しかし、Ｃ３２は始点Ｃ２１の交点パタ
ーンの対角線上の交点パターンには成り得ないのでその
点は無視して次に点Ｃ４２に進む（２１１）。この点の
パターンはＣ２１に対する交点パターンと成り得るの
で、従って、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ４２で囲まれる領域を
ひとつのセル領域とする。これで最終行第４行まで進ん
だので、次は、第２列目のＣ１２を基準にする。ここで
Ｃ１２に対する水平方向の隣接点Ｃ１３の交点パターン
には交点が含まれない。従って、この点は無視され、さ
らに隣の点Ｃ１４に進む（４０９）。これには交点が含
まれるので、この点より垂直方向の隣接点Ｃ２４を観
る。この点はＣ１２の対角線上の交点パターンと成り得
るのでＣ１２、Ｃ１４、Ｃ２４に囲まれる領域をセル領
域とする。あとは同じ要領で、Ｃ２２、Ｃ２３、Ｃ３３
に囲まれる領域、Ｃ３２、Ｃ３３、Ｃ４３に囲まれる領
域…という具合に順次セル領域を指定して行く。
ターンにより表内のセル領域を求める方法を説明する。
まず、列を基準に若い順にその点から水平方向に隣合う
点の交点パターンを観る（４０８）。このパターンが実
際に交点を持つパターンであれば、次にその点を基準に
垂直方向に隣合う点を観る。（交点を持つパターンと
は、図４の（ａ）〜（ｐ）の様に実際に交点のあるも
の。）初めの点から見て対角点にあたるこの点の交点パ
ターンが始点での交点パターンの対角点での交点パター
ンに成り得るかどうか判断する（４１０）。すなわち、
始点での交点パターンが決まれば自ずとその対角線上に
来る交点パターンは限定されてくる。例えば、図９にお
いて、パターン（ａ）に対する対角パターンとして
（ｆ）はあり得るが（ｅ）はあり得ない。この情報を予
め交点パターン辞書に記憶しておき判断するのである。
実際の例を図１１によって示す。まず、Ｃ１１を基準に
水平方向に隣合う点Ｃ１２の交点パターンを観る。これ
は交点を持つパターンであるので、次にその点より垂直
に隣合う点Ｃ２２を観る。この交点パターンは始点Ｃ１
１の交点パターンに成り得るのでＣ１１、Ｃ１２、Ｃ２
２で囲まれる領域をひとつのセル領域とする（２１
２）。次にＣ２１を基準に水平方向の隣接点Ｃ２２を観
る。これは交点を含むからその点より垂直方向の隣接点
Ｃ３２に進む。しかし、Ｃ３２は始点Ｃ２１の交点パタ
ーンの対角線上の交点パターンには成り得ないのでその
点は無視して次に点Ｃ４２に進む（２１１）。この点の
パターンはＣ２１に対する交点パターンと成り得るの
で、従って、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ４２で囲まれる領域を
ひとつのセル領域とする。これで最終行第４行まで進ん
だので、次は、第２列目のＣ１２を基準にする。ここで
Ｃ１２に対する水平方向の隣接点Ｃ１３の交点パターン
には交点が含まれない。従って、この点は無視され、さ
らに隣の点Ｃ１４に進む（４０９）。これには交点が含
まれるので、この点より垂直方向の隣接点Ｃ２４を観
る。この点はＣ１２の対角線上の交点パターンと成り得
るのでＣ１２、Ｃ１４、Ｃ２４に囲まれる領域をセル領
域とする。あとは同じ要領で、Ｃ２２、Ｃ２３、Ｃ３３
に囲まれる領域、Ｃ３２、Ｃ３３、Ｃ４３に囲まれる領
域…という具合に順次セル領域を指定して行く。
【００２９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
原画像の交点パターンを利用する方法であるので、かす
れのひどいものや変形した表においても、より高精度に
セル領域の指定が可能となる。
原画像の交点パターンを利用する方法であるので、かす
れのひどいものや変形した表においても、より高精度に
セル領域の指定が可能となる。
【図１】実施例の画像処理装置のブロック構成図。
【図２】実施例の動作処理手順を示す第１のフローチャ
ート。
ート。
【図３】ある表領域に対して、水平及び垂直方向にヒス
トグラムをとった例示図。
トグラムをとった例示図。
【図４】小規模な範囲のヒストグラムにおけるピーク位
置座標から交点座標を求める例示図。
置座標から交点座標を求める例示図。
【図５】求めた交点座標からセル領域を指定して行く過
程の図。
程の図。
【図６】変形型の表の例示図。
【図７】変形型の表に対して、仮想表枠を設けて交点座
標を求める例示図。
標を求める例示図。
【図８】実施例の動作処理手順を示す第２のフローチャ
ート。
ート。
【図９】作成する交点パターン辞書の例示図。
【図１０】交点パターン辞書と原画から切り出した交点
パターンの第１の例示図。
パターンの第１の例示図。
【図１１】求めた交点パターンに含まれる交点座標から
セル領域を指定して行く過程の図。
セル領域を指定して行く過程の図。
【図１２】変形型の表に対して、仮想表枠を付けた例示
図。
図。
【図１３】変形型の表のために辞書を付け加えるべき交
点パターンの例示図。
点パターンの例示図。
【図１４】実施例の動作処理手順を示す第３のフローチ
ャート。
ャート。
【図１５】交点パターン辞書と原画から切り出した正規
化された交点パターンの第２の例示図。
化された交点パターンの第２の例示図。
フロントページの続き (72)発明者 齋藤 和之 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内
Claims (12)
- 【請求項１】 画像情報を入力し、 前記入力した画像情報において、水平及び垂直方向に射
影をとり、ヒストグラムを形成し、 前記作成したヒストグラムよりピーク位置座標とピーク
幅を求め、 前記ピーク幅から表罫線の平均幅を求め、 該表罫線平均幅から求めた幅で、前記求めたピーク位置
座標を基準として水平および垂直方向にそれぞれ小ヒス
トグラムを作成し、 該小ヒストグラムよりピーク位置座標を決定することを
特徴とする画像情報処理方法。 - 【請求項２】 前記決定したピーク位置座標から該画像
情報の表のセル領域を識別することを特徴とする請求項
１に記載の画像情報処理方法。 - 【請求項３】 画像情報を入力し、 前記入力した画像情報において、水平及び垂直方向に射
影をとり、ヒストグラムを作成し、 前記作成したヒストグラムよりピーク位置座標とピーク
幅を求め、 前記ピーク幅から表罫線の平均幅を求め、 該表罫線平均幅から交点で切り出すパターンの大きさを
決定し、 前記求めた水平及び垂直方向のピーク位置座標を用いて
表内の交点位置座標を予測し、 前記予測された交点位置座標で前記入力した画像情報か
らパターンを切り出し、 前記切り出されたパターンから交点の種類を決定するこ
とを特徴とする画像情報処理方法。 - 【請求項４】 前記交点の種類の決定は、パターン辞書
と比較することにより行うことを特徴とする請求項３に
記載の画像情報処理方法。 - 【請求項５】 前記パターン辞書は、前記決定された切
り出しパターンの大きさで作成することを特徴とする請
求項４に記載の画像情報処理方法。 - 【請求項６】 前記切り出したパターンを正規化してか
ら前記パターン辞書との比較を行うことを特徴とする請
求項４に記載の画像情報処理方法。 - 【請求項７】 画像情報を入力する入力手段と、 前記入力した画像情報において、水平及び垂直方向に射
影をとり、ヒストグラムを作成する手段と、 前記作成したヒストグラムよりピーク位置座標とピーク
幅を求める手段と、 前記ピーク幅から表罫線の平均幅を求める手段と、 該表罫線平均幅から求めた幅で、前記求めたピーク位置
座標を基準として水平及び垂直方向にそれぞれ小ヒスト
グラムを作成する手段と、 該小ヒストグラムよりピーク位置座標を決定する手段と
を有することを特徴とする画像情報処理装置。 - 【請求項８】 前記決定したピーク位置座標から該画像
情報の表のセル領域を識別する手段を有することを特徴
とする請求項７に記載の画像情報処理装置。 - 【請求項９】 画像情報を入力する入力手段と、 前記入力した画像情報において、水平及び垂直方向に射
影をとり、ヒストグラムを作成する手段と、 前記作成したヒストグラムよりピーク位置座標とピーク
幅を求める手段と、 前記ピーク幅から表罫線の平均幅を求める手段と、 該表罫線平均幅から交点で切り出すパターンの大きさを
決定する手段と、 前記求めた水平及び垂直方向のピーク位置座標を用いて
表内の交点位置座標を予測する手段と、 前記予測された交点位置座標で前記入力した画像情報か
らパターンを切り出す手段と、 前記切り出されたパターンから交点の種類を決定する手
段とを有することを特徴とする画像情報処理装置。 - 【請求項１０】 前記交点の種類の決定は、パターン辞
書と比較することにより行うことを特徴とする請求項９
に記載の画像情報処理装置。 - 【請求項１１】 前記パターン辞書は、前記決定された
切り出しパターンの大きさで作成することを特徴とする
請求項１０に記載の画像情報処理装置。 - 【請求項１２】 前記切り出したパターンを正規化して
から前記パターン辞書との比較を行うことを特徴とする
請求項１０に記載の画像情報処理装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5001229A JPH06203165A (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 画像情報処理方法及び装置 |
| US08/685,779 US5774584A (en) | 1993-01-07 | 1996-07-24 | Method and apparatus for identifying table areas in documents |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5001229A JPH06203165A (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 画像情報処理方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06203165A true JPH06203165A (ja) | 1994-07-22 |
Family
ID=11495647
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5001229A Pending JPH06203165A (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 画像情報処理方法及び装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5774584A (ja) |
| JP (1) | JPH06203165A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6704450B2 (en) | 1996-12-27 | 2004-03-09 | Fujitsu Limited | Apparatus and method for extracting management information from image |
| US7440618B2 (en) | 2000-08-15 | 2008-10-21 | Fujitsu Limited | Apparatus for extracting rules line from multiple-valued image |
| CN104346320A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 株式会社东芝 | 手写文档处理装置、手写文档处理方法和手写文档处理程序 |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6018593A (en) * | 1996-09-11 | 2000-01-25 | Ricoh Company, Ltd. | Method and system for correcting image position based upon predetermined pattern portions |
| DE60204066T2 (de) * | 2001-02-22 | 2006-02-02 | Oce Print Logic Technologies S.A. | Automatische Lokalisierung von Tabellen in Dokumenten |
| EP1237115B1 (en) * | 2001-02-22 | 2005-05-11 | Océ Print Logic Technologies S.A. | Automatic table location in documents |
| US6871319B2 (en) * | 2001-03-27 | 2005-03-22 | Microsoft Corporation | Table styles inference engine |
| US7366978B1 (en) * | 2003-02-13 | 2008-04-29 | Microsoft Corporation | Method and system for creating a grid-like coordinate system for addressing data contained in an irregular computer-generated table |
| US7463770B2 (en) * | 2003-07-21 | 2008-12-09 | Lockheed Martin Corporation | Methods and systems for detection of repeating patterns of features |
| US7426690B1 (en) | 2003-12-09 | 2008-09-16 | Microsoft Corporation | Extensible markup language markup cloning on table rows and cells in a software application document |
| KR100726438B1 (ko) * | 2005-10-10 | 2007-06-11 | 삼성전자주식회사 | 예비 비트를 이용한 오류 제어 방법 및 장치 |
| US7583841B2 (en) * | 2005-12-21 | 2009-09-01 | Microsoft Corporation | Table detection in ink notes |
| US7664325B2 (en) * | 2005-12-21 | 2010-02-16 | Microsoft Corporation | Framework for detecting a structured handwritten object |
| US7707488B2 (en) * | 2006-02-09 | 2010-04-27 | Microsoft Corporation | Analyzing lines to detect tables in documents |
| JP4240107B2 (ja) * | 2006-10-27 | 2009-03-18 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 領域判定方法、領域判定装置、画像処理装置、およびコンピュータプログラム |
| JP5222126B2 (ja) * | 2008-12-25 | 2013-06-26 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム |
| WO2011012455A1 (en) * | 2009-07-30 | 2011-02-03 | Oce-Technologies B.V. | Automatic table location in documents |
| CN108845153B (zh) * | 2018-05-07 | 2020-01-07 | 江苏康尚生物医疗科技有限公司 | 一种白细胞粒子分析系统及方法 |
| CN112906532B (zh) * | 2021-02-07 | 2024-01-05 | 杭州睿胜软件有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4688088A (en) * | 1984-04-20 | 1987-08-18 | Canon Kabushiki Kaisha | Position detecting device and method |
| GB2190778B (en) * | 1986-05-19 | 1990-04-25 | Ricoh Kk | Character recognition with variable subdivisions of a character region |
| JPH07120385B2 (ja) * | 1987-07-24 | 1995-12-20 | シャープ株式会社 | 光学的読取り方法 |
| US4998285A (en) * | 1988-03-11 | 1991-03-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Character recognition apparatus |
| EP0358815B1 (en) * | 1988-09-12 | 1993-05-26 | Océ-Nederland B.V. | System and method for automatic segmentation |
| FR2656700B1 (fr) * | 1989-12-28 | 1992-08-07 | Aerospatiale | Procede de restitution du mouvement d'un mobile par observation d'un symbole forme sur ce dernier et dispositifs pour la mise en óoeuvre du procede. |
| JPH03290774A (ja) * | 1990-04-06 | 1991-12-20 | Fuji Facom Corp | 文書画像の文章領域抽出装置 |
| JPH04270485A (ja) * | 1991-02-26 | 1992-09-25 | Sony Corp | 印刷文字認識装置 |
| JPH0592646A (ja) * | 1991-09-30 | 1993-04-16 | Ezel Inc | 印刷物検査方法 |
-
1993
- 1993-01-07 JP JP5001229A patent/JPH06203165A/ja active Pending
-
1996
- 1996-07-24 US US08/685,779 patent/US5774584A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6704450B2 (en) | 1996-12-27 | 2004-03-09 | Fujitsu Limited | Apparatus and method for extracting management information from image |
| US7440618B2 (en) | 2000-08-15 | 2008-10-21 | Fujitsu Limited | Apparatus for extracting rules line from multiple-valued image |
| CN104346320A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 株式会社东芝 | 手写文档处理装置、手写文档处理方法和手写文档处理程序 |
| US20150042661A1 (en) * | 2013-08-09 | 2015-02-12 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Handwritten document processing device, handwritten document processing method, and handwritten document processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5774584A (en) | 1998-06-30 |
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