JPH07141465A - 文書画像の傾き検出方法 - Google Patents
文書画像の傾き検出方法Info
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- JPH07141465A JPH07141465A JP5288961A JP28896193A JPH07141465A JP H07141465 A JPH07141465 A JP H07141465A JP 5288961 A JP5288961 A JP 5288961A JP 28896193 A JP28896193 A JP 28896193A JP H07141465 A JPH07141465 A JP H07141465A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 圧縮画像の連結成分を使用することによって
処理対象となるデータ量を削減し、処理時間を短縮する
と共に、縦方向と横方向で異なる処理をすることによ
り、文字列方向に係らず正確に傾きを検出する。 【構成】 圧縮画像（１０２）から黒画素の連結成分が
抽出され（１０３）、該成分の方向から文字列方向を検
出する（１０４）。横方向の傾きヒストグラムと縦方向
の傾きヒストグラムを作成する（１０５）。各ヒストグ
ラムにおいて候補角と確信度を算出し、確信度の高い方
の傾きを決定する（１０６）。
処理対象となるデータ量を削減し、処理時間を短縮する
と共に、縦方向と横方向で異なる処理をすることによ
り、文字列方向に係らず正確に傾きを検出する。 【構成】 圧縮画像（１０２）から黒画素の連結成分が
抽出され（１０３）、該成分の方向から文字列方向を検
出する（１０４）。横方向の傾きヒストグラムと縦方向
の傾きヒストグラムを作成する（１０５）。各ヒストグ
ラムにおいて候補角と確信度を算出し、確信度の高い方
の傾きを決定する（１０６）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文字列の傾きから文書
画像の傾きを検出する方法に関する。
画像の傾きを検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字認識装置、文書データベースなどに
おける前処理として、文書画像の傾きの正規化処理が必
要となる。従来、画像の傾きを検出する方法として、入
力画像を複数の傾きに沿って走査し、黒画素頻度ヒスト
グラムを作成し、閾値以上の頻度を持つ走査線における
超過部分の合計値を算出し、該値が最大となる傾きを文
書の傾きとする方法（特開平２−６９８８６号公報を参
照）、連結成分の特徴量を複数方向に積分し、その分布
を求め、積分した結果が最も尖鋭となる方向を傾き角と
する方法（特開平２−１０８１７７号公報を参照）、連
結成分から基準点を求め、Ｈｏｕｇｈ変換で傾きを求め
る方法（特開平３−２１３０５３号公報を参照）などが
ある。
おける前処理として、文書画像の傾きの正規化処理が必
要となる。従来、画像の傾きを検出する方法として、入
力画像を複数の傾きに沿って走査し、黒画素頻度ヒスト
グラムを作成し、閾値以上の頻度を持つ走査線における
超過部分の合計値を算出し、該値が最大となる傾きを文
書の傾きとする方法（特開平２−６９８８６号公報を参
照）、連結成分の特徴量を複数方向に積分し、その分布
を求め、積分した結果が最も尖鋭となる方向を傾き角と
する方法（特開平２−１０８１７７号公報を参照）、連
結成分から基準点を求め、Ｈｏｕｇｈ変換で傾きを求め
る方法（特開平３−２１３０５３号公報を参照）などが
ある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した第１
の方法は、画素を処理対象としているので、処理量が多
くなり相当の処理時間を必要とする。また、第２の方法
では、文字列方向を特に考慮していないために、文字列
方向によらない処理をしている。したがって、文字列に
相当する矩形と、それ以外の矩形の判別に面積を使用し
ているが、判別の精度は十分とはいえない。第３の方法
は、Ｈｏｕｇｈ変換を使用するため処理時間がかかり、
精度も悪い。また、上記した何れも方法も原画像におい
て連結成分を抽出しているが、その場合、処理対象とな
る連結成分が多く存在するために処理時間がかかるとい
う問題がある。
の方法は、画素を処理対象としているので、処理量が多
くなり相当の処理時間を必要とする。また、第２の方法
では、文字列方向を特に考慮していないために、文字列
方向によらない処理をしている。したがって、文字列に
相当する矩形と、それ以外の矩形の判別に面積を使用し
ているが、判別の精度は十分とはいえない。第３の方法
は、Ｈｏｕｇｈ変換を使用するため処理時間がかかり、
精度も悪い。また、上記した何れも方法も原画像におい
て連結成分を抽出しているが、その場合、処理対象とな
る連結成分が多く存在するために処理時間がかかるとい
う問題がある。
【０００４】本発明の目的は、圧縮画像の連結成分を使
用することによって処理対象となるデータ量を削減し、
処理時間を短縮すると共に、縦方向と横方向で異なる処
理をすることにより、文字列方向に係らず正確に傾きを
検出するようにした文書画像の傾き検出方法を提供する
ことにある。
用することによって処理対象となるデータ量を削減し、
処理時間を短縮すると共に、縦方向と横方向で異なる処
理をすることにより、文字列方向に係らず正確に傾きを
検出するようにした文書画像の傾き検出方法を提供する
ことにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、圧縮された文書画像から
黒画素連結成分の外接矩形を求め、該外接矩形から文字
列に相当する矩形を判別し、該判別された各矩形におい
て一乃至複数の基準点を設定し、近傍矩形の基準点間を
結ぶ直線の傾きのヒストグラムに基づいて画像の傾きを
検出する方法において、横方向の近傍矩形のヒストグラ
ムと縦方向の近傍矩形のヒストグラムを作成し、該作成
された各ヒストグラムから傾きと確信度を算出し、該算
出された確信度とヒストグラムから得られる情報に基づ
いて何れか一方の傾きを用いることを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、圧縮された文書画像から
黒画素連結成分の外接矩形を求め、該外接矩形から文字
列に相当する矩形を判別し、該判別された各矩形におい
て一乃至複数の基準点を設定し、近傍矩形の基準点間を
結ぶ直線の傾きのヒストグラムに基づいて画像の傾きを
検出する方法において、横方向の近傍矩形のヒストグラ
ムと縦方向の近傍矩形のヒストグラムを作成し、該作成
された各ヒストグラムから傾きと確信度を算出し、該算
出された確信度とヒストグラムから得られる情報に基づ
いて何れか一方の傾きを用いることを特徴としている。
【０００６】請求項２記載の発明では、文書画像の文字
列方向を検出することによって、前記ヒストグラムから
確信度を算出するとき、横方向と縦方向とで異なる処理
をすることを特徴としている。
列方向を検出することによって、前記ヒストグラムから
確信度を算出するとき、横方向と縦方向とで異なる処理
をすることを特徴としている。
【０００７】請求項３記載の発明では、前記直線の傾き
のヒストグラムを作成するとき、同一直線上に、所定の
閾値以上の数の基準点がのる場合にのみ計数することを
特徴としている。
のヒストグラムを作成するとき、同一直線上に、所定の
閾値以上の数の基準点がのる場合にのみ計数することを
特徴としている。
【０００８】請求項４記載の発明では、前記ヒストグラ
ムを作成する際の近傍矩形の判別基準は、処理対象矩形
と、その左右上下の各方向にある最近傍矩形との距離を
計測し、該距離が所定の閾値以上のとき、該方向にある
近傍矩形を処理対象外とすることを特徴としている。
ムを作成する際の近傍矩形の判別基準は、処理対象矩形
と、その左右上下の各方向にある最近傍矩形との距離を
計測し、該距離が所定の閾値以上のとき、該方向にある
近傍矩形を処理対象外とすることを特徴としている。
【０００９】請求項５記載の発明では、文書画像の文字
列方向を検出することによって、前記直線の傾きのヒス
トグラムを求めるとき、横方向と縦方向とで異なる処理
をすることを特徴としている。
列方向を検出することによって、前記直線の傾きのヒス
トグラムを求めるとき、横方向と縦方向とで異なる処理
をすることを特徴としている。
【００１０】請求項６記載の発明では、前記文字列方向
と異なる方向における、前記直線の傾きのヒストグラム
を求めるとき、コラムの開始位置を検出し、該コラム開
始位置近傍にある外接矩形のみを使用することを特徴と
している。
と異なる方向における、前記直線の傾きのヒストグラム
を求めるとき、コラムの開始位置を検出し、該コラム開
始位置近傍にある外接矩形のみを使用することを特徴と
している。
【００１１】
【作用】入力された文書画像が圧縮され、圧縮画像から
黒画素の連結成分が抽出される。連結成分の方向から文
字列方向が検出される。文字列の横方向の傾きヒストグ
ラムと縦方向の傾きヒストグラムが作成され、各ヒスト
グラムにおいて候補角と確信度を求め、確信度の高い方
の傾きから文書画像の傾きが決定される。これにより、
文字列方向によらずに、より正確に傾きを検出すること
ができる。
黒画素の連結成分が抽出される。連結成分の方向から文
字列方向が検出される。文字列の横方向の傾きヒストグ
ラムと縦方向の傾きヒストグラムが作成され、各ヒスト
グラムにおいて候補角と確信度を求め、確信度の高い方
の傾きから文書画像の傾きが決定される。これにより、
文字列方向によらずに、より正確に傾きを検出すること
ができる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。図１は、本発明のブロック構成図であ
る。図において、１０１は、文書画像を取り込むスキャ
ナなどの画像入力手段、１０２は、入力された画像を所
定の単位で圧縮する画像圧縮手段である。１０３は、圧
縮画像から黒画素の連結成分を抽出する連結成分抽出手
段、１０４は、連結成分から文字列の方向を検出する文
字列方向検出手段である。
的に説明する。図１は、本発明のブロック構成図であ
る。図において、１０１は、文書画像を取り込むスキャ
ナなどの画像入力手段、１０２は、入力された画像を所
定の単位で圧縮する画像圧縮手段である。１０３は、圧
縮画像から黒画素の連結成分を抽出する連結成分抽出手
段、１０４は、連結成分から文字列の方向を検出する文
字列方向検出手段である。
【００１３】１０５は、横方向、縦方向の傾きヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成手段、１０６は、横方
向、縦方向のヒストグラムから傾きを決定する傾き決定
手段、１０７は、データ記憶部、１０８は、各手段を制
御する制御部、１０９は、データ通信路および制御通信
路である。
ラムを作成するヒストグラム作成手段、１０６は、横方
向、縦方向のヒストグラムから傾きを決定する傾き決定
手段、１０７は、データ記憶部、１０８は、各手段を制
御する制御部、１０９は、データ通信路および制御通信
路である。
【００１４】図２は、本発明の処理フローチャートであ
る。画像入力手段１０１を用いて画像を入力し（ステッ
プ２０１）、画像圧縮手段１０２は入力画像を圧縮する
（ステップ２０２）。この圧縮方法としては種々の方法
があるが、例えば入力画像が４００ｄｐｉ程度とする
と、８×８画素を処理単位とし、８×８画素の内の１つ
でも黒画素がある場合に、圧縮画素を黒とする方式を採
る。この方式による８画素単位の処理は計算機の処理に
適しているので処理速度が速く、また各文字または文字
列が一つの連結成分となることが多い。
る。画像入力手段１０１を用いて画像を入力し（ステッ
プ２０１）、画像圧縮手段１０２は入力画像を圧縮する
（ステップ２０２）。この圧縮方法としては種々の方法
があるが、例えば入力画像が４００ｄｐｉ程度とする
と、８×８画素を処理単位とし、８×８画素の内の１つ
でも黒画素がある場合に、圧縮画素を黒とする方式を採
る。この方式による８画素単位の処理は計算機の処理に
適しているので処理速度が速く、また各文字または文字
列が一つの連結成分となることが多い。
【００１５】連結成分抽出手段１０３は、上記したよう
にして圧縮された画像から連結成分を抽出し、その外接
矩形を求める（ステップ２０３）。この連結成分は、前
述したように各文字または文字列が一つの連結成分とな
ることが多く、また図や写真などの領域も一塊となる特
性がある。この特性を利用して、文字列方向検出手段１
０４は、高速に文字列方向を検出する（ステップ２０
４）。文字列方向の検出方法として、例えば本出願人が
先に提案した文書画像縦書き判定方法（特願平４−１２
０２６３号）を用いる。つまり、この方法は、圧縮した
画像の連結成分は、文字間が融合するために文字列方向
に長くなるという性質を利用した検出方法である。
にして圧縮された画像から連結成分を抽出し、その外接
矩形を求める（ステップ２０３）。この連結成分は、前
述したように各文字または文字列が一つの連結成分とな
ることが多く、また図や写真などの領域も一塊となる特
性がある。この特性を利用して、文字列方向検出手段１
０４は、高速に文字列方向を検出する（ステップ２０
４）。文字列方向の検出方法として、例えば本出願人が
先に提案した文書画像縦書き判定方法（特願平４−１２
０２６３号）を用いる。つまり、この方法は、圧縮した
画像の連結成分は、文字間が融合するために文字列方向
に長くなるという性質を利用した検出方法である。
【００１６】以下、文字列方向が横である場合を例にし
て説明する。まず、ヒストグラム作成手段１０５は、横
方向の傾きヒストグラムを作成する（ステップ２０
５）。これは、ステップ２０３で抽出された連結成分の
外接矩形の内、所定の閾値以下の高さを持つ外接矩形だ
けを処理対象とし、この外接矩形の左下点および右下点
を基準点として、該矩形の横方向近傍の同じく閾値以下
の高さを持つ外接矩形との比較を行う。なお、基準点と
しては、上記したものの他に、外接矩形の左上点および
右上点でもよい。
て説明する。まず、ヒストグラム作成手段１０５は、横
方向の傾きヒストグラムを作成する（ステップ２０
５）。これは、ステップ２０３で抽出された連結成分の
外接矩形の内、所定の閾値以下の高さを持つ外接矩形だ
けを処理対象とし、この外接矩形の左下点および右下点
を基準点として、該矩形の横方向近傍の同じく閾値以下
の高さを持つ外接矩形との比較を行う。なお、基準点と
しては、上記したものの他に、外接矩形の左上点および
右上点でもよい。
【００１７】図３は、基準点間を結ぶ直線の傾きのヒス
トグラム作成を説明する図である。図において、３０１
〜３０４は所定の閾値以下の高さの外接矩形である。３
０５〜３０８は各外接矩形の基準点であり、この例では
各外接矩形の左下点を基準点としている。３０９、３１
０は基準点を結んだ直線である。
トグラム作成を説明する図である。図において、３０１
〜３０４は所定の閾値以下の高さの外接矩形である。３
０５〜３０８は各外接矩形の基準点であり、この例では
各外接矩形の左下点を基準点としている。３０９、３１
０は基準点を結んだ直線である。
【００１８】まず、処理対象となる外接矩形を選ぶ。つ
まり、文字列に相当する矩形で、上から順番に選び、こ
の選ばれた外接矩形の横方向近傍の内、まず右側にある
近傍矩形を選ぶ。例えば、図３においては、処理対象と
なるのが矩形３０１であるとすると、その右側にある近
傍矩形３０２〜３０４が参照矩形となる。
まり、文字列に相当する矩形で、上から順番に選び、こ
の選ばれた外接矩形の横方向近傍の内、まず右側にある
近傍矩形を選ぶ。例えば、図３においては、処理対象と
なるのが矩形３０１であるとすると、その右側にある近
傍矩形３０２〜３０４が参照矩形となる。
【００１９】このとき、処理矩形と参照矩形の位置関係
をみて、参照矩形の方が上部にある場合には基準点を矩
形の左下点とする。そして、この基準点間を結んで傾き
を得る。直線３０９は、基準点３０５、３０６、３０８
を結んだ直線であり、直線３１０は、基準点３０５、３
０７を結んだ直線である。直線３０９の傾きにおいて
は、その直線上に２つの基準点３０６と３０８が乗って
いる。従って、直線３０９の傾きをα１とすると、α１
の頻度は２となり、同様に直線３１０の傾きをα２とす
ると、α２の頻度は１となる。
をみて、参照矩形の方が上部にある場合には基準点を矩
形の左下点とする。そして、この基準点間を結んで傾き
を得る。直線３０９は、基準点３０５、３０６、３０８
を結んだ直線であり、直線３１０は、基準点３０５、３
０７を結んだ直線である。直線３０９の傾きにおいて
は、その直線上に２つの基準点３０６と３０８が乗って
いる。従って、直線３０９の傾きをα１とすると、α１
の頻度は２となり、同様に直線３１０の傾きをα２とす
ると、α２の頻度は１となる。
【００２０】このような傾きをα１〜αＮのＮ段階に離
散化して、各処理矩形毎に求めた頻度を加算してヒスト
グラムを作成する。また、傾き検出の精度を向上させる
ために、所定の閾値以上の傾きの頻度のみを足し合わせ
ることによって、ヒストグラムを作成するようにしても
よい。図３の例では、閾値を２とすると、α１の頻度
“２”は採用されるが、α２の頻度“１”は採用されな
い。
散化して、各処理矩形毎に求めた頻度を加算してヒスト
グラムを作成する。また、傾き検出の精度を向上させる
ために、所定の閾値以上の傾きの頻度のみを足し合わせ
ることによって、ヒストグラムを作成するようにしても
よい。図３の例では、閾値を２とすると、α１の頻度
“２”は採用されるが、α２の頻度“１”は採用されな
い。
【００２１】さらに、ヒストグラムを作成する際の近傍
矩形の判別基準として、参照矩形を探索して頻度を求め
るときに、矩形間距離を測定する。そして、最近傍矩形
との距離（図３の例では、処理矩形３０１と参照矩形３
０２の間の距離３１１）が所定の閾値以上の場合には、
処理矩形と最近傍矩形（図３の例では参照矩形３０２）
との傾きを、ヒストグラムの作成には採用しない。これ
により、別コラムの文字間など、本来同一直線上にのる
ことが保証されない文字列間の傾きを考慮することな
く、正しい傾きの方向に頻度が高くなるようにヒストグ
ラムを作成することができる。
矩形の判別基準として、参照矩形を探索して頻度を求め
るときに、矩形間距離を測定する。そして、最近傍矩形
との距離（図３の例では、処理矩形３０１と参照矩形３
０２の間の距離３１１）が所定の閾値以上の場合には、
処理矩形と最近傍矩形（図３の例では参照矩形３０２）
との傾きを、ヒストグラムの作成には採用しない。これ
により、別コラムの文字間など、本来同一直線上にのる
ことが保証されない文字列間の傾きを考慮することな
く、正しい傾きの方向に頻度が高くなるようにヒストグ
ラムを作成することができる。
【００２２】図３の例では処理矩形の右側にある参照矩
形を示しているが、左側についても同様の処理を行う。
また、傾きが左上がりで、処理矩形の右側にある参照矩
形が処理矩形よりも下部にある場合は、前述した基準点
は外接矩形の右下点に設定する。
形を示しているが、左側についても同様の処理を行う。
また、傾きが左上がりで、処理矩形の右側にある参照矩
形が処理矩形よりも下部にある場合は、前述した基準点
は外接矩形の右下点に設定する。
【００２３】図２に戻り、次いで、縦方向のヒストグラ
ムを作成する（ステップ２０６）。まず、画像を横方向
の帯状に分割し、その帯状の範囲で矩形の左上点を垂直
に投射したヒストグラムを作成する。図４は、縦方向の
ヒストグラム作成を説明する図である。画像は、例えば
１番目のスキャンライン４０８からＫ番目のスキャンラ
イン４０９によって帯状に分割され、４０１、４０２、
４０６、４０７は帯状範囲にある矩形である。
ムを作成する（ステップ２０６）。まず、画像を横方向
の帯状に分割し、その帯状の範囲で矩形の左上点を垂直
に投射したヒストグラムを作成する。図４は、縦方向の
ヒストグラム作成を説明する図である。画像は、例えば
１番目のスキャンライン４０８からＫ番目のスキャンラ
イン４０９によって帯状に分割され、４０１、４０２、
４０６、４０７は帯状範囲にある矩形である。
【００２４】４０３は、各矩形の左上点を垂直に投射し
たヒストグラムである。例えば、頻度値４０５は、矩形
４０１、４０６、４０７の左上点４０１１、４０６１、
４０７１を垂直に投射したものである。そして、このヒ
ストグラムの局所ピークを検出する。図４の場合のピー
クは４０５となる。
たヒストグラムである。例えば、頻度値４０５は、矩形
４０１、４０６、４０７の左上点４０１１、４０６１、
４０７１を垂直に投射したものである。そして、このヒ
ストグラムの局所ピークを検出する。図４の場合のピー
クは４０５となる。
【００２５】このピーク４０５の近傍に左上点が存在す
る矩形（４０１、４０６、４０７）のみを処理対象矩形
として（ピーク外にある矩形４０２などを用いない）、
前述した横方向と同様に、矩形の左上点間を結ぶ直線の
傾き毎の頻度を求めてヒストグラムを作成する。直線４
０４は、左上点４０１１と４０６１を結んだ直線であ
り、垂直線とのなす角が傾きとなる。
る矩形（４０１、４０６、４０７）のみを処理対象矩形
として（ピーク外にある矩形４０２などを用いない）、
前述した横方向と同様に、矩形の左上点間を結ぶ直線の
傾き毎の頻度を求めてヒストグラムを作成する。直線４
０４は、左上点４０１１と４０６１を結んだ直線であ
り、垂直線とのなす角が傾きとなる。
【００２６】本発明は上記したように処理しているの
で、例えば、図４の矩形４０２に示すように、行間が狭
いために画像圧縮によって異なる行の文字列が融合して
横方向に正しい傾きを求めることができない場合でも、
縦方向に正しい傾きを求めることができる。
で、例えば、図４の矩形４０２に示すように、行間が狭
いために画像圧縮によって異なる行の文字列が融合して
横方向に正しい傾きを求めることができない場合でも、
縦方向に正しい傾きを求めることができる。
【００２７】また、横方向と同様な処理によって縦方向
のヒストグラムを作成すると、直線４０４の線上にのる
矩形は全矩形の一部であるので、正しい傾きがヒストグ
ラム上で強いピークを生成しない（横方向のように、ほ
とんどの矩形が何れかの行上にある場合は、正しい傾き
がヒストグラム上で強いピークを生成する）。本発明で
は、これに対処するために、コラムの開始位置を検出す
ることによって、コラムの端近傍の矩形（４０１、４０
６、４０７）のみを用いる。これによって、精度の高い
傾き検出が可能となる。なお、前述した横方向の場合と
同様に、矩形間の上下距離を測定し、最近傍矩形との距
離（図４の例では、処理矩形４０１と参照矩形４０６の
間の上下の距離）が所定の閾値以上の場合には、該最近
傍矩形を処理対象外とする。
のヒストグラムを作成すると、直線４０４の線上にのる
矩形は全矩形の一部であるので、正しい傾きがヒストグ
ラム上で強いピークを生成しない（横方向のように、ほ
とんどの矩形が何れかの行上にある場合は、正しい傾き
がヒストグラム上で強いピークを生成する）。本発明で
は、これに対処するために、コラムの開始位置を検出す
ることによって、コラムの端近傍の矩形（４０１、４０
６、４０７）のみを用いる。これによって、精度の高い
傾き検出が可能となる。なお、前述した横方向の場合と
同様に、矩形間の上下距離を測定し、最近傍矩形との距
離（図４の例では、処理矩形４０１と参照矩形４０６の
間の上下の距離）が所定の閾値以上の場合には、該最近
傍矩形を処理対象外とする。
【００２８】次いで、傾き決定手段１０６は、上記した
横方向、縦方向のヒストグラムから画像の傾きを決定す
る（ステップ２０７）。決定の方法は、それぞれのヒス
トグラムにおいて、候補角および確信度を求め、確信度
の強い方の角度を採用する。ただし、確信度が同一の場
合は、頻度の高い方を採用する。候補角は、ヒストグラ
ムの最頻値をとることにより求める。また、各クラス毎
の頻度を単純に比較するのではなく、近傍の頻度を足し
合わせたもので比較を行ってもよい。例えば、クラスＮ
の前後のＮ−１、Ｎ＋１における頻度を足し、これを全
体と比較してピークを探すようにしてもよい。
横方向、縦方向のヒストグラムから画像の傾きを決定す
る（ステップ２０７）。決定の方法は、それぞれのヒス
トグラムにおいて、候補角および確信度を求め、確信度
の強い方の角度を採用する。ただし、確信度が同一の場
合は、頻度の高い方を採用する。候補角は、ヒストグラ
ムの最頻値をとることにより求める。また、各クラス毎
の頻度を単純に比較するのではなく、近傍の頻度を足し
合わせたもので比較を行ってもよい。例えば、クラスＮ
の前後のＮ−１、Ｎ＋１における頻度を足し、これを全
体と比較してピークを探すようにしてもよい。
【００２９】確信度は、最頻値と全体の平均頻度との
比、あるいは最頻値と第２頻度値との差分などから決定
し、０から１の間の値にふる。このとき、縦方向と横方
向とでは、上記した比などのパラメータは異なる値を使
用する。つまり、確信度を異なる値とする。
比、あるいは最頻値と第２頻度値との差分などから決定
し、０から１の間の値にふる。このとき、縦方向と横方
向とでは、上記した比などのパラメータは異なる値を使
用する。つまり、確信度を異なる値とする。
【００３０】本実施例ではさらに、縦方向のヒストグラ
ム作成時において、コラム開始点近傍の矩形のみを用い
ずに、近傍以外の矩形を採用した場合には、最頻値と全
体の平均頻度との比が小さくなるので、横方向に比べて
より低い頻度値でも、高い確信度が出るようにする。ま
た、コラム開始点近傍の矩形のみを採用する場合でも、
最頻値と第２頻度値との差分が小さくなるため、この差
が小さくても高い確信度が出るようにする。上記した処
理によって画像の傾きが検出されるが、行方向が縦の場
合は、縦について上記した横方向の処理を、横について
上記した縦方向の処理を適用すればよい。
ム作成時において、コラム開始点近傍の矩形のみを用い
ずに、近傍以外の矩形を採用した場合には、最頻値と全
体の平均頻度との比が小さくなるので、横方向に比べて
より低い頻度値でも、高い確信度が出るようにする。ま
た、コラム開始点近傍の矩形のみを採用する場合でも、
最頻値と第２頻度値との差分が小さくなるため、この差
が小さくても高い確信度が出るようにする。上記した処
理によって画像の傾きが検出されるが、行方向が縦の場
合は、縦について上記した横方向の処理を、横について
上記した縦方向の処理を適用すればよい。
【００３１】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、横方向の近傍矩形と縦方向の近傍矩形に
おいて、それぞれヒストグラムを作成し、各ヒストグラ
ムから傾きと確信度を求め、両者の確信度およびヒスト
グラムから得られる情報に基づいて、何れかの傾きを採
用しているので、行方向の縦、横の両方に対応して処理
することができる。
発明によれば、横方向の近傍矩形と縦方向の近傍矩形に
おいて、それぞれヒストグラムを作成し、各ヒストグラ
ムから傾きと確信度を求め、両者の確信度およびヒスト
グラムから得られる情報に基づいて、何れかの傾きを採
用しているので、行方向の縦、横の両方に対応して処理
することができる。
【００３２】請求項２記載の発明によれば、確信度を求
めるときに、縦方向と横方向に異なる処理をしているの
で、縦方向と横方向の検出角度を有効に利用することが
できる。
めるときに、縦方向と横方向に異なる処理をしているの
で、縦方向と横方向の検出角度を有効に利用することが
できる。
【００３３】請求項３記載の発明によれば、各矩形にお
いて、参照基準点が同一角度上に閾値以上のる場合にヒ
ストグラムを作成しているので、細かい図や写真などが
存在して文字列相当の大きさの矩形が生成される場合で
も、これらのノイズの影響を受けにくくなる。
いて、参照基準点が同一角度上に閾値以上のる場合にヒ
ストグラムを作成しているので、細かい図や写真などが
存在して文字列相当の大きさの矩形が生成される場合で
も、これらのノイズの影響を受けにくくなる。
【００３４】請求項４記載の発明によれば、ヒストグラ
ムを作成する際の近傍矩形の判別基準として、左右上下
の最近傍矩形との距離を計測し、この距離が所定の閾値
以上の場合には、その方向の近傍矩形を処理対象外とし
ているので、別コラムの文字列矩形を比較して傾きを求
めるという事態が回避され、より正確な画像の傾き検出
が可能となる。
ムを作成する際の近傍矩形の判別基準として、左右上下
の最近傍矩形との距離を計測し、この距離が所定の閾値
以上の場合には、その方向の近傍矩形を処理対象外とし
ているので、別コラムの文字列矩形を比較して傾きを求
めるという事態が回避され、より正確な画像の傾き検出
が可能となる。
【００３５】請求項５記載の発明によれば、文書画像の
文字列方向を検出することによって、直線の傾きのヒス
トグラムを求める際に、文字列矩形とそれ以外のものの
判別を行方向別に行うなど、縦方向と横方向で異なる処
理をしているので、文字列の方向によらない傾き検出を
行うことができる。
文字列方向を検出することによって、直線の傾きのヒス
トグラムを求める際に、文字列矩形とそれ以外のものの
判別を行方向別に行うなど、縦方向と横方向で異なる処
理をしているので、文字列の方向によらない傾き検出を
行うことができる。
【００３６】請求項６記載の発明によれば、コラムの開
始位置を検出することによって、文字列方向と異なる方
向における直線の傾きのヒストグラムを求める際に、コ
ラム開始位置近傍の外接矩形のみを使用しているので、
余分な矩形間傾きを参照することなく、精度の高い傾き
検出を行うことができる。
始位置を検出することによって、文字列方向と異なる方
向における直線の傾きのヒストグラムを求める際に、コ
ラム開始位置近傍の外接矩形のみを使用しているので、
余分な矩形間傾きを参照することなく、精度の高い傾き
検出を行うことができる。
【図１】本発明のブロック構成図である。
【図２】本発明の処理フローチャートである。
【図３】基準点間を結ぶ直線の傾きのヒストグラム作成
を説明する図である。
を説明する図である。
【図４】縦方向のヒストグラム作成を説明する図であ
る。
る。
１０１ 画像入力手段 １０２ 画像圧縮手段 １０３ 連結成分抽出手段 １０４ 文字列方向検出手段 １０５ ヒストグラム作成手段 １０６ 傾き決定手段 １０７ データ記憶部 １０８ 制御部 １０９ データ通信路、制御通信路
Claims (6)
- 【請求項１】 圧縮された文書画像から黒画素連結成分
の外接矩形を求め、該外接矩形から文字列に相当する矩
形を判別し、該判別された各矩形において一乃至複数の
基準点を設定し、近傍矩形の基準点間を結ぶ直線の傾き
のヒストグラムに基づいて画像の傾きを検出する方法に
おいて、横方向の近傍矩形のヒストグラムと縦方向の近
傍矩形のヒストグラムを作成し、該作成された各ヒスト
グラムから傾きと確信度を算出し、該算出された確信度
とヒストグラムから得られる情報に基づいて何れか一方
の傾きを用いることを特徴とする文書画像の傾き検出方
法。 - 【請求項２】 文書画像の文字列方向を検出することに
よって、前記ヒストグラムから確信度を算出するとき、
横方向と縦方向とで異なる処理をすることを特徴とする
請求項１記載の文書画像の傾き検出方法。 - 【請求項３】 前記直線の傾きのヒストグラムを作成す
るとき、同一直線上に、所定の閾値以上の数の基準点が
のる場合にのみ計数することを特徴とする請求項１記載
の文書画像の傾き検出方法。 - 【請求項４】 前記ヒストグラムを作成する際の近傍矩
形の判別基準は、処理対象矩形と、その左右上下の各方
向にある最近傍矩形との距離を計測し、該距離が所定の
閾値以上のとき、該方向にある近傍矩形を処理対象外と
することを特徴とする請求項１記載の文書画像の傾き検
出方法。 - 【請求項５】 文書画像の文字列方向を検出することに
よって、前記直線の傾きのヒストグラムを求めるとき、
横方向と縦方向とで異なる処理をすることを特徴とする
請求項１記載の文書画像の傾き検出方法。 - 【請求項６】 前記文字列方向と異なる方向における、
前記直線の傾きのヒストグラムを求めるとき、コラムの
開始位置を検出し、該コラム開始位置近傍にある外接矩
形のみを使用することを特徴とする請求項５記載の文書
画像の傾き検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28896193A JP3281469B2 (ja) | 1993-11-18 | 1993-11-18 | 文書画像の傾き検出方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28896193A JP3281469B2 (ja) | 1993-11-18 | 1993-11-18 | 文書画像の傾き検出方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07141465A true JPH07141465A (ja) | 1995-06-02 |
| JP3281469B2 JP3281469B2 (ja) | 2002-05-13 |
Family
ID=17737045
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28896193A Expired - Lifetime JP3281469B2 (ja) | 1993-11-18 | 1993-11-18 | 文書画像の傾き検出方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3281469B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6771842B1 (en) | 1998-05-28 | 2004-08-03 | Fujitsu Limited | Document image skew detection method |
| US7065261B1 (en) | 1999-03-23 | 2006-06-20 | Minolta Co., Ltd. | Image processing device and image processing method for correction of image distortion |
| KR100615058B1 (ko) * | 2003-11-10 | 2006-08-22 | 히타치 오므론 터미널 솔루션즈 가부시키가이샤 | 휴대 정보 단말 장치의 문자인식에 있어서의 처리 대상 선택 방법 및 휴대 정보 단말 장치 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8139897B2 (en) | 2007-03-15 | 2012-03-20 | Ricoh Company, Limited | Detecting tilt in an image having different resolutions in different directions |
-
1993
- 1993-11-18 JP JP28896193A patent/JP3281469B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6771842B1 (en) | 1998-05-28 | 2004-08-03 | Fujitsu Limited | Document image skew detection method |
| US7065261B1 (en) | 1999-03-23 | 2006-06-20 | Minolta Co., Ltd. | Image processing device and image processing method for correction of image distortion |
| KR100615058B1 (ko) * | 2003-11-10 | 2006-08-22 | 히타치 오므론 터미널 솔루션즈 가부시키가이샤 | 휴대 정보 단말 장치의 문자인식에 있어서의 처리 대상 선택 방법 및 휴대 정보 단말 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3281469B2 (ja) | 2002-05-13 |
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