JPH07129723A - 表認識装置および表認識方法 - Google Patents
表認識装置および表認識方法Info
- Publication number
- JPH07129723A JPH07129723A JP5273458A JP27345893A JPH07129723A JP H07129723 A JPH07129723 A JP H07129723A JP 5273458 A JP5273458 A JP 5273458A JP 27345893 A JP27345893 A JP 27345893A JP H07129723 A JPH07129723 A JP H07129723A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 セルの対角線上に斜め線が存在する表画像を
正確に認識することができる表認識装置を提供すること
である。 【構成】 斜め線抽出部６、斜め線出力部７および斜め
線消去部８が設けられる。斜め線抽出部６は、画像メモ
リ２内の画像データにおいて、セル抽出部５により抽出
されたセルの対角線上に黒画素が連続して存在するかど
うかを調べて斜め線を抽出する。斜め線出力部７は斜め
線抽出部６により抽出された斜め線を出力する。斜め線
消去部８は、画像メモリ２内の画像データにおいて、斜
め線抽出部６により抽出された斜め線を消去する。
正確に認識することができる表認識装置を提供すること
である。 【構成】 斜め線抽出部６、斜め線出力部７および斜め
線消去部８が設けられる。斜め線抽出部６は、画像メモ
リ２内の画像データにおいて、セル抽出部５により抽出
されたセルの対角線上に黒画素が連続して存在するかど
うかを調べて斜め線を抽出する。斜め線出力部７は斜め
線抽出部６により抽出された斜め線を出力する。斜め線
消去部８は、画像メモリ２内の画像データにおいて、斜
め線抽出部６により抽出された斜め線を消去する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データにおいて表
構造およびセル内の文字を認識する表認識装置および表
認識方法に関するものである。
構造およびセル内の文字を認識する表認識装置および表
認識方法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等の入
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、線巾およびセル内の文字を認識する必要があ
る。
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、線巾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５は従来の表認識装置の機能構成を示すブロック
図である。
る。図５は従来の表認識装置の機能構成を示すブロック
図である。
【０００４】画像入力部５１は、スキャナー等の画像入
力器から表画像を読み取り、それを２値の画像データに
変換する。画像メモリ５２は、画像入力部５１から与え
られる画像データを格納する。実線ラン抽出部５３は、
画像メモリ５２内の画像データを走査して一定長さ以上
の黒画素の並び（以下ランと呼ぶ）を抽出する。破線ラ
ン抽出部５４は、画像メモリ５２内の画像データを走査
して特定パターンのランを抽出する。表構造抽出部５５
は、実線ラン抽出部５３および破線ラン抽出部５４によ
り抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出するとと
もに、抽出された罫線位置の相互関係を解析することに
より表内のセルを抽出する。
力器から表画像を読み取り、それを２値の画像データに
変換する。画像メモリ５２は、画像入力部５１から与え
られる画像データを格納する。実線ラン抽出部５３は、
画像メモリ５２内の画像データを走査して一定長さ以上
の黒画素の並び（以下ランと呼ぶ）を抽出する。破線ラ
ン抽出部５４は、画像メモリ５２内の画像データを走査
して特定パターンのランを抽出する。表構造抽出部５５
は、実線ラン抽出部５３および破線ラン抽出部５４によ
り抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出するとと
もに、抽出された罫線位置の相互関係を解析することに
より表内のセルを抽出する。
【０００５】一方、文字パターン辞書５６にはサンプル
文字が記憶される。文字認識部５７においては、表構造
抽出部５５により抽出されたセル内のデータが文字とし
て認識される。文字認識部５７は、画像メモリ５２内の
画像データにおいて、表構造抽出部５５により抽出され
た各セル内の文字を文字パターン辞書５６に記憶された
サンプル文字と比較し、類似度を算出する。そして、算
出された類似度が予め定められた値よりも高い場合に
は、そのサンプル文字をセル内の文字として出力する。
表出力部５８は、表構造抽出部５５により抽出された表
構造および文字認識部５７により認識された文字の情報
を出力する。
文字が記憶される。文字認識部５７においては、表構造
抽出部５５により抽出されたセル内のデータが文字とし
て認識される。文字認識部５７は、画像メモリ５２内の
画像データにおいて、表構造抽出部５５により抽出され
た各セル内の文字を文字パターン辞書５６に記憶された
サンプル文字と比較し、類似度を算出する。そして、算
出された類似度が予め定められた値よりも高い場合に
は、そのサンプル文字をセル内の文字として出力する。
表出力部５８は、表構造抽出部５５により抽出された表
構造および文字認識部５７により認識された文字の情報
を出力する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来の表認識装置では、図６に示すようにセルの対角線
上に斜め線が存在する表画像を認識する場合、斜め線は
特別な意味をもたず、文字コードとして出力されるとい
う問題点があった。
従来の表認識装置では、図６に示すようにセルの対角線
上に斜め線が存在する表画像を認識する場合、斜め線は
特別な意味をもたず、文字コードとして出力されるとい
う問題点があった。
【０００７】そこで、本発明の目的は、セルの対角線上
に斜め線が存在する表画像を認識する場合でも正確な表
構造認識およびセル内の文字認識を行なうことができる
表認識装置および表認識方法を提供することを目的とす
る。
に斜め線が存在する表画像を認識する場合でも正確な表
構造認識およびセル内の文字認識を行なうことができる
表認識装置および表認識方法を提供することを目的とす
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明に係る表認識装置
は、画像データにおいて四方を罫線で囲まれた領域をセ
ルとして抽出するセル抽出手段と、セル抽出手段により
抽出されたセルの対角線上の画素を調べることにより斜
め線を抽出する斜め線抽出手段と、斜め線抽出手段によ
り抽出された斜め線を画像データから消去する斜め線消
去手段とを備える。
は、画像データにおいて四方を罫線で囲まれた領域をセ
ルとして抽出するセル抽出手段と、セル抽出手段により
抽出されたセルの対角線上の画素を調べることにより斜
め線を抽出する斜め線抽出手段と、斜め線抽出手段によ
り抽出された斜め線を画像データから消去する斜め線消
去手段とを備える。
【０００９】本発明に係る表認識方法は、画像データに
おいて四方を罫線で囲まれた領域をセルとして抽出する
ステップと、抽出されたセルの対角線上の画素を調べる
ことにより斜め線を抽出するステップと、斜め線抽出手
段により抽出された斜め線を画像データから消去するス
テップとを含む。
おいて四方を罫線で囲まれた領域をセルとして抽出する
ステップと、抽出されたセルの対角線上の画素を調べる
ことにより斜め線を抽出するステップと、斜め線抽出手
段により抽出された斜め線を画像データから消去するス
テップとを含む。
【００１０】
【作用】本発明に係る表認識装置および表認識方法にお
いては、セルの対角線上に斜め線が存在する表画像を認
識する場合、画像データにおいて各セルの対角線上の斜
め線部分が抽出され、画像データから抽出された斜め線
が消去される。したがって、セルの対角線上の斜め線が
誤って文字コードとして出力されることがなくなり、か
つセルの対角線上の斜め線を表構造データとして抽出す
ることができる。
いては、セルの対角線上に斜め線が存在する表画像を認
識する場合、画像データにおいて各セルの対角線上の斜
め線部分が抽出され、画像データから抽出された斜め線
が消去される。したがって、セルの対角線上の斜め線が
誤って文字コードとして出力されることがなくなり、か
つセルの対角線上の斜め線を表構造データとして抽出す
ることができる。
【００１１】
【実施例】図１は、本発明の一実施例による表認識装置
の機能構成を示すブロック図である。
の機能構成を示すブロック図である。
【００１２】図１において、画像入力部１は、スキャナ
等の画像入力器から表画像を読み取り、それを２値の画
像データに変換する。画像メモリ２は、画像入力部１か
ら与えられる画像データを格納する。実線ラン抽出部３
は、画像メモリ２内の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、ランと呼ぶ）を抽出する。破
線ラン抽出部４は、画像メモリ２内の画像データを走査
して特定パターンのランを抽出する。セル抽出部５は、
実線ラン抽出部３および破線ラン抽出部４により抽出さ
れたランの連結性を調べて罫線を抽出するとともに、抽
出された罫線で囲まれた矩形領域をセルとして抽出す
る。
等の画像入力器から表画像を読み取り、それを２値の画
像データに変換する。画像メモリ２は、画像入力部１か
ら与えられる画像データを格納する。実線ラン抽出部３
は、画像メモリ２内の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、ランと呼ぶ）を抽出する。破
線ラン抽出部４は、画像メモリ２内の画像データを走査
して特定パターンのランを抽出する。セル抽出部５は、
実線ラン抽出部３および破線ラン抽出部４により抽出さ
れたランの連結性を調べて罫線を抽出するとともに、抽
出された罫線で囲まれた矩形領域をセルとして抽出す
る。
【００１３】斜め線抽出部６は、画像メモリ２内の画像
データにおいて、セル抽出部５により抽出されたセルの
対角線上に斜め線が存在するかどうかを調べ、斜め線を
抽出する。斜め線出力部７は、斜め線抽出部６により抽
出された斜め線を出力する。斜め線消去部８は、画像メ
モリ２内の画像データにおいて、斜め線抽出部６により
抽出された斜め線を消去する。
データにおいて、セル抽出部５により抽出されたセルの
対角線上に斜め線が存在するかどうかを調べ、斜め線を
抽出する。斜め線出力部７は、斜め線抽出部６により抽
出された斜め線を出力する。斜め線消去部８は、画像メ
モリ２内の画像データにおいて、斜め線抽出部６により
抽出された斜め線を消去する。
【００１４】文字パターン辞書９にはサンプル文字が記
憶される。文字認識部１０は、画像メモリ２内の画像デ
ータにおいて、セル抽出部５により抽出された各セル内
の文字を文字パターン辞書９内のサンプル文字と比較
し、類似度を算出する。そして、算出された類似度が予
め定めた値よりも高い場合に、そのサンプル文字をセル
内の文字として出力する。表出力部１１は、セル抽出部
３５により抽出された表構造、文字認識部１０により認
識された文字、および斜め線出力部７により出力された
斜め線の情報を出力する。
憶される。文字認識部１０は、画像メモリ２内の画像デ
ータにおいて、セル抽出部５により抽出された各セル内
の文字を文字パターン辞書９内のサンプル文字と比較
し、類似度を算出する。そして、算出された類似度が予
め定めた値よりも高い場合に、そのサンプル文字をセル
内の文字として出力する。表出力部１１は、セル抽出部
３５により抽出された表構造、文字認識部１０により認
識された文字、および斜め線出力部７により出力された
斜め線の情報を出力する。
【００１５】図２は、この実施例の表認識装置のハード
ウエア構成を示すブロック図である。
ウエア構成を示すブロック図である。
【００１６】この表認識装置は、スキャナ４１、ＲＡＭ
（ランダムアクセスメモリ）４２、ＲＯＭ（リードオン
リメモリ）４６、処理回路４９、キーボード５０および
表示部５１を含む。
（ランダムアクセスメモリ）４２、ＲＯＭ（リードオン
リメモリ）４６、処理回路４９、キーボード５０および
表示部５１を含む。
【００１７】スキャナ４１は表画像を読み取り、読み取
った表画像を画像データ（イメージデータ）として出力
する。ＲＡＭ４２は、画像メモリ領域４３、ラン領域４
４および表データ領域４５を含む。画像メモリ領域４３
にはスキャナ４１から与えられる画像データが記憶され
る。ラン領域４４には画像メモリ領域４３内の画像デー
タの縦および横の２方向のランが格納される。表データ
領域４５には表認識の結果として得られる表構造および
セル内の文字が格納される。
った表画像を画像データ（イメージデータ）として出力
する。ＲＡＭ４２は、画像メモリ領域４３、ラン領域４
４および表データ領域４５を含む。画像メモリ領域４３
にはスキャナ４１から与えられる画像データが記憶され
る。ラン領域４４には画像メモリ領域４３内の画像デー
タの縦および横の２方向のランが格納される。表データ
領域４５には表認識の結果として得られる表構造および
セル内の文字が格納される。
【００１８】ＲＯＭ４６は特徴辞書領域４７およびプロ
グラム記憶領域４８を含む。特徴辞書領域４７には文字
認識に使用する文字パターン辞書が記憶される。プログ
ラム領域４８には制御プログラムが記憶される。処理回
路４９は、プログラム記憶領域４８に記憶された制御プ
ログラムに従って処理を行なう。キーボード５０は認識
指令を行なうために用いられる。表示部５１は表データ
領域４５に記憶された表構造および文字を表示する。
グラム記憶領域４８を含む。特徴辞書領域４７には文字
認識に使用する文字パターン辞書が記憶される。プログ
ラム領域４８には制御プログラムが記憶される。処理回
路４９は、プログラム記憶領域４８に記憶された制御プ
ログラムに従って処理を行なう。キーボード５０は認識
指令を行なうために用いられる。表示部５１は表データ
領域４５に記憶された表構造および文字を表示する。
【００１９】図２の画像メモリ領域４３は図１の画像メ
モリ２に対応し、図２の特徴辞書領域４７は図１の文字
パターン辞書９に対応する。また、図２のプログラム記
憶領域４８に記憶された制御プログラムおよび処理回路
４９が、図１の画像入力部１、実線ラン抽出部３、破線
ラン抽出部４、セル抽出部５、斜め線抽出部６、斜め線
出力部７、斜め線消去部８、文字認識部１０および表出
力部１１を構成する。
モリ２に対応し、図２の特徴辞書領域４７は図１の文字
パターン辞書９に対応する。また、図２のプログラム記
憶領域４８に記憶された制御プログラムおよび処理回路
４９が、図１の画像入力部１、実線ラン抽出部３、破線
ラン抽出部４、セル抽出部５、斜め線抽出部６、斜め線
出力部７、斜め線消去部８、文字認識部１０および表出
力部１１を構成する。
【００２０】次に、図３のフローチャートを参照しなが
ら図１および図２に示される表認識装置の動作を説明す
る。
ら図１および図２に示される表認識装置の動作を説明す
る。
【００２１】ステップｓ１では、画像入力部１がスキャ
ナ４１から画像データを入力し、入力された画像データ
を画像メモリ２（画像メモリ領域４３）に格納する。ス
テップｓ２では、画像メモリ２内の画像データにおいて
画像の傾きが補正される。ステップｓ３では、ステップ
ｓ２で傾き補正された画像データから、実線ラン抽出部
３が縦および横方向の一定長さ以上のランを抽出し、破
線ラン抽出部４が縦および横方向の特定パターンのラン
を抽出する。抽出されたランはラン領域４４に格納され
る。
ナ４１から画像データを入力し、入力された画像データ
を画像メモリ２（画像メモリ領域４３）に格納する。ス
テップｓ２では、画像メモリ２内の画像データにおいて
画像の傾きが補正される。ステップｓ３では、ステップ
ｓ２で傾き補正された画像データから、実線ラン抽出部
３が縦および横方向の一定長さ以上のランを抽出し、破
線ラン抽出部４が縦および横方向の特定パターンのラン
を抽出する。抽出されたランはラン領域４４に格納され
る。
【００２２】ステップｓ４では、セル抽出部５が、ステ
ップｓ３で抽出されたランのうち、途切れの長さが所定
のしきい値以内でかつ長さが所定のしきい値以上のラン
を選択する。ステップｓ５では、セル抽出部５が、ステ
ップｓ４で選択されたランを連結し、罫線を抽出する。
抽出された罫線は表データ領域４５に格納される。ステ
ップｓ６では、さらにセル抽出部５が、画像メモリ２内
の画像データにおいてステップｓ５で抽出した罫線で囲
まれた矩形領域をセルとして抽出する。
ップｓ３で抽出されたランのうち、途切れの長さが所定
のしきい値以内でかつ長さが所定のしきい値以上のラン
を選択する。ステップｓ５では、セル抽出部５が、ステ
ップｓ４で選択されたランを連結し、罫線を抽出する。
抽出された罫線は表データ領域４５に格納される。ステ
ップｓ６では、さらにセル抽出部５が、画像メモリ２内
の画像データにおいてステップｓ５で抽出した罫線で囲
まれた矩形領域をセルとして抽出する。
【００２３】ステップｓ７では、斜め線抽出部６が、画
像メモリ２内の画像データにおいてステップｓ６で抽出
されたすべてのセル内の斜め線を抽出するとともに、斜
め線消去部８が、画像メモリ２内の画像データから斜め
線部分の画像を消去する（このステップの詳細は後述す
る）。抽出された斜め線は表データ領域４５に格納され
る。
像メモリ２内の画像データにおいてステップｓ６で抽出
されたすべてのセル内の斜め線を抽出するとともに、斜
め線消去部８が、画像メモリ２内の画像データから斜め
線部分の画像を消去する（このステップの詳細は後述す
る）。抽出された斜め線は表データ領域４５に格納され
る。
【００２４】ステップｓ８では、文字認識部１０による
セル内の文字認識がすべて終了したかどうかを調べ、終
了した場合にはステップｓ１０で表出力部１１が表デー
タ領域４５に格納された表構造および文字を出力して処
理を終了する。文字認識部１０によるセル内の文字認識
がすべて終了していない場合は、ステップｓ９で文字認
識部１０が文字認識を行なう。
セル内の文字認識がすべて終了したかどうかを調べ、終
了した場合にはステップｓ１０で表出力部１１が表デー
タ領域４５に格納された表構造および文字を出力して処
理を終了する。文字認識部１０によるセル内の文字認識
がすべて終了していない場合は、ステップｓ９で文字認
識部１０が文字認識を行なう。
【００２５】次に、図４のフローチャートを用いて図３
のステップｓ７の斜め線抽出処理を詳細に説明する。
のステップｓ７の斜め線抽出処理を詳細に説明する。
【００２６】ステップｓ７１では、未処理のセルがある
かどうかを調べ、未処理の処理がある場合にはステップ
ｓ７２に進み、未処理のセルがない場合には処理を終了
する。
かどうかを調べ、未処理の処理がある場合にはステップ
ｓ７２に進み、未処理のセルがない場合には処理を終了
する。
【００２７】ステップｓ７２では、斜め線抽出部６が、
画像メモリ２内の画像データにおいてセルの左上角から
右下角の斜め方向の画素を走査し、黒画素の並びを調べ
る。この斜め方向の走査は、セルの左上角のアドレスお
よびセルの右下角のアドレスに基づいてセルの対角線上
のアドレスを算出することにより行なう。
画像メモリ２内の画像データにおいてセルの左上角から
右下角の斜め方向の画素を走査し、黒画素の並びを調べ
る。この斜め方向の走査は、セルの左上角のアドレスお
よびセルの右下角のアドレスに基づいてセルの対角線上
のアドレスを算出することにより行なう。
【００２８】ステップｓ７３では、斜め線抽出部６は、
ステップｓ７２で走査した黒画素の並びの途切れが所定
のしきい値以内であるかどうかを調べる。黒画素の並び
の途切れがしきい値以内であれば斜め線があると判断し
てステップｓ７４に進み、黒画素の並びの途切れが所定
のしきい値より大きければステップｓ７６に進む。
ステップｓ７２で走査した黒画素の並びの途切れが所定
のしきい値以内であるかどうかを調べる。黒画素の並び
の途切れがしきい値以内であれば斜め線があると判断し
てステップｓ７４に進み、黒画素の並びの途切れが所定
のしきい値より大きければステップｓ７６に進む。
【００２９】ステップｓ７４では、斜め線出力部７が、
斜め線抽出部６により抽出された斜め線データを表デー
タ領域４５に出力する。ステップｓ７５では、斜め線消
去部８が、画像メモリ２内の画像データにおいてステッ
プｓ７２で走査された画像部分を白画素で消去する。
斜め線抽出部６により抽出された斜め線データを表デー
タ領域４５に出力する。ステップｓ７５では、斜め線消
去部８が、画像メモリ２内の画像データにおいてステッ
プｓ７２で走査された画像部分を白画素で消去する。
【００３０】ステップｓ７６では、斜め線抽出部６が、
画像メモリ２内の画像データにおいてセルの右上角から
左下角の斜め方向の画素を走査し、黒画素の並びを調べ
る。ステップｓ７７では、斜め線抽出部６は、ステップ
ｓ７６で走査した黒画素の並びの途切れが所定のしきい
値以内であるかどうかを調べる。黒画素の並びの途切れ
がしきい値以内であれば斜め線があると判断してステッ
プｓ７８に進み、黒画素の並びの途切れがしきい値より
大きければステップｓ７１に戻る。
画像メモリ２内の画像データにおいてセルの右上角から
左下角の斜め方向の画素を走査し、黒画素の並びを調べ
る。ステップｓ７７では、斜め線抽出部６は、ステップ
ｓ７６で走査した黒画素の並びの途切れが所定のしきい
値以内であるかどうかを調べる。黒画素の並びの途切れ
がしきい値以内であれば斜め線があると判断してステッ
プｓ７８に進み、黒画素の並びの途切れがしきい値より
大きければステップｓ７１に戻る。
【００３１】ステップｓ７８では、斜め線出力部７が、
斜め線抽出部６により抽出された斜め線データを表デー
タ領域４５に出力する。ステップｓ７９では、斜め線消
去部８が、画像メモリ２内の画像データにおいてステッ
プｓ７６で走査された画像部分を白画素で消去する。
斜め線抽出部６により抽出された斜め線データを表デー
タ領域４５に出力する。ステップｓ７９では、斜め線消
去部８が、画像メモリ２内の画像データにおいてステッ
プｓ７６で走査された画像部分を白画素で消去する。
【００３２】上記実施例によれば、画像データにおける
各セル内の斜め線が斜め線抽出部６により抽出され、斜
め線出力部７により出力されるとともに、斜め線消去部
８により画像データにおける各セル内の斜め線が消去さ
れるので、セル内に斜め線が存在する表画像について
も、表構造および各セル内の文字を正確に認識すること
ができる。
各セル内の斜め線が斜め線抽出部６により抽出され、斜
め線出力部７により出力されるとともに、斜め線消去部
８により画像データにおける各セル内の斜め線が消去さ
れるので、セル内に斜め線が存在する表画像について
も、表構造および各セル内の文字を正確に認識すること
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
タにおいて各セル内の対角線上の斜め線が斜め線データ
として抽出され、かつ各セル内の斜め線が画像データか
ら消去されるので、各セルの対角線上に斜め線が存在す
る表画像についても表構造および各セル内の文字を正確
に認識することができる。
タにおいて各セル内の対角線上の斜め線が斜め線データ
として抽出され、かつ各セル内の斜め線が画像データか
ら消去されるので、各セルの対角線上に斜め線が存在す
る表画像についても表構造および各セル内の文字を正確
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構
成を示すブロック図
成を示すブロック図
【図２】本発明の一実施例における表認識装置のハード
ウエア構成を示すブロック図
ウエア構成を示すブロック図
【図３】本発明の一実施例における表認識装置の動作を
示すフローチャート
示すフローチャート
【図４】本発明の一実施例における表認識装置の斜め線
抽出処理のフローチャート
抽出処理のフローチャート
【図５】従来の表認識装置の機能構成を示すブロック図
【図６】セルの対角線上に斜め線が存在する表画像を示
す図
す図
１ 画像入力部 ２ 画像メモリ ３ 実線ラン抽出部 ４ 破線ラン抽出部 ５ セル抽出部 ６ 斜め線抽出部 ７ 斜め線出力部 ８ 斜め線消去部 ９ 文字パターン辞書 １０ 文字認識部 １１ 表出力部 ４１ スキャナ ４２ ＲＡＭ ４３ 画像メモリ領域 ４４ ラン領域 ４５ 表データ領域 ４６ ＲＯＭ ４７ 特徴辞書領域 ４８ プログラム記憶領域 ４９ 処理回路 ５０ キーボード ５１ 表示部
Claims (2)
- 【請求項１】画像データにおいて四方を罫線で囲まれた
領域をセルとして抽出するセル抽出手段と、 前記セル抽出手段により抽出されたセルの対角線上の画
素を調べることにより斜め線を抽出する斜め線抽出手段
と、 前記斜め線抽出手段により抽出された斜め線を前記画像
データから消去する斜め線消去手段とを備えた、表認識
装置。 - 【請求項２】画像データにおいて四方を罫線で囲まれた
領域をセルとして抽出するステップと、 前記抽出されたセルの対角線上の画素を調べることによ
り斜め線を抽出するステップと、 前記抽出された斜め線を前記画像データから消去するス
テップとを含む、表認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27345893A JP3502130B2 (ja) | 1993-11-01 | 1993-11-01 | 表認識装置および表認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27345893A JP3502130B2 (ja) | 1993-11-01 | 1993-11-01 | 表認識装置および表認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07129723A true JPH07129723A (ja) | 1995-05-19 |
| JP3502130B2 JP3502130B2 (ja) | 2004-03-02 |
Family
ID=17528200
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27345893A Expired - Fee Related JP3502130B2 (ja) | 1993-11-01 | 1993-11-01 | 表認識装置および表認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3502130B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012038160A (ja) * | 2010-08-09 | 2012-02-23 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像判定装置及びプログラム |
-
1993
- 1993-11-01 JP JP27345893A patent/JP3502130B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012038160A (ja) * | 2010-08-09 | 2012-02-23 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像判定装置及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3502130B2 (ja) | 2004-03-02 |
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