JPH07160812A - 画像処理装置及び方法 - Google Patents
画像処理装置及び方法Info
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- JPH07160812A JPH07160812A JP5309142A JP30914293A JPH07160812A JP H07160812 A JPH07160812 A JP H07160812A JP 5309142 A JP5309142 A JP 5309142A JP 30914293 A JP30914293 A JP 30914293A JP H07160812 A JPH07160812 A JP H07160812A
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- Character Input (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 線画と文字とが混在した画像を入力した場
合、文字部分を効率良くそれらを分離することを可能に
する。 【構成】 スキャナ１から原稿画像を入力し、その２値
画像をＲＡＭ２に格納する。そして、ＲＡＭ２に格納さ
れている２値画像の集合体ごとに、膨張処理を行わせ
る。ただし、この膨張処理はその膨張率が所定の条件を
満たすまで行われる。この後、少なくともその膨張処理
の回数より多い回数だけ、収縮処理を行ない、線画部分
を除去させる。つまり、残った画素が文字部分の位置と
して判断する。
合、文字部分を効率良くそれらを分離することを可能に
する。 【構成】 スキャナ１から原稿画像を入力し、その２値
画像をＲＡＭ２に格納する。そして、ＲＡＭ２に格納さ
れている２値画像の集合体ごとに、膨張処理を行わせ
る。ただし、この膨張処理はその膨張率が所定の条件を
満たすまで行われる。この後、少なくともその膨張処理
の回数より多い回数だけ、収縮処理を行ない、線画部分
を除去させる。つまり、残った画素が文字部分の位置と
して判断する。
Description
【０００１】 〔発明の詳細な説明〕本願発明は画像処理装置及び方
法、詳しくは画像中の線画と文字を分離する画像処理装
置及び方法に関するものである。
法、詳しくは画像中の線画と文字を分離する画像処理装
置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】地図や図面等、文字と線分が描かれてい
る原稿をスキャナ等で読み取り、コンピュータ上で編
集，文字検索等の処理する場合、これまでは、まず２値
化，ラベリング，細線化等を行ない、ラベルの付けられ
た画素群に対し、画素数や長さをカウントして画素数の
多いもの（長さの長いもの）を線分、短いものを文字を
構成する要素として認識することにより、文字と線分を
同時に抽出していた。
る原稿をスキャナ等で読み取り、コンピュータ上で編
集，文字検索等の処理する場合、これまでは、まず２値
化，ラベリング，細線化等を行ない、ラベルの付けられ
た画素群に対し、画素数や長さをカウントして画素数の
多いもの（長さの長いもの）を線分、短いものを文字を
構成する要素として認識することにより、文字と線分を
同時に抽出していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
の方法では文字の抽出と共に線分の抽出、および認識を
行なっていたため、前処理に時間がかかりすぎるという
欠点があった。
の方法では文字の抽出と共に線分の抽出、および認識を
行なっていたため、前処理に時間がかかりすぎるという
欠点があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は上記問題点に鑑
みなされたものであり、線画と文字とが混在した画像を
入力した場合、文字部分を効率良くそれらを分離するこ
とを可能にした画像処理装置及び方法を提供しようとす
るものである。この課題を解決するため本発明の画像処
理装置は以下に示す構成を備える。すなわち、文字と線
画が混在した画像を入力し、文字部分を分離する画像処
理装置であって、入力した画像を構成する有意なドット
の集合体部分を順次膨張させ、当該膨張処理による膨張
率が所定の条件を満たすまで繰り返す膨張手段と、少な
くとも前記膨張手段の繰り返し回数より多い回数だけ、
前記膨張手段で膨張された画像を収縮する収縮手段と、
該収縮手段で残った有意なドットの位置を文字領域位置
と判断する判断手段とを備える。
みなされたものであり、線画と文字とが混在した画像を
入力した場合、文字部分を効率良くそれらを分離するこ
とを可能にした画像処理装置及び方法を提供しようとす
るものである。この課題を解決するため本発明の画像処
理装置は以下に示す構成を備える。すなわち、文字と線
画が混在した画像を入力し、文字部分を分離する画像処
理装置であって、入力した画像を構成する有意なドット
の集合体部分を順次膨張させ、当該膨張処理による膨張
率が所定の条件を満たすまで繰り返す膨張手段と、少な
くとも前記膨張手段の繰り返し回数より多い回数だけ、
前記膨張手段で膨張された画像を収縮する収縮手段と、
該収縮手段で残った有意なドットの位置を文字領域位置
と判断する判断手段とを備える。
【０００５】また、本発明の画像処理方法は以下に示す
工程を備える。文字と線画が混在した画像を入力し、文
字部分を分離する画像処理方法であって、入力した画像
を構成する有意なドットの集合体部分を順次膨張させ、
当該膨張処理による膨張率が所定の条件を満たすまで繰
り返す膨張工程と、少なくとも前記膨張工程の繰り返し
回数より多い回数だけ、前記膨張工程で膨張された画像
を収縮する収縮工程と、該収縮工程で残った有意なドッ
トの位置を文字領域位置と判断する工程とを備える。
工程を備える。文字と線画が混在した画像を入力し、文
字部分を分離する画像処理方法であって、入力した画像
を構成する有意なドットの集合体部分を順次膨張させ、
当該膨張処理による膨張率が所定の条件を満たすまで繰
り返す膨張工程と、少なくとも前記膨張工程の繰り返し
回数より多い回数だけ、前記膨張工程で膨張された画像
を収縮する収縮工程と、該収縮工程で残った有意なドッ
トの位置を文字領域位置と判断する工程とを備える。
【０００６】
【作用】かかる本発明の構成或は工程において、入力さ
れた画像を膨張させていき、それぞれの膨張率が所定の
条件を満足するまで繰り返していく。次に、その繰り返
し回数より多い回数だけ、収縮処理を繰り返し、線画部
分を除去する。こうして残った有意な画素が文字イメー
ジのあった箇所として判断する。
れた画像を膨張させていき、それぞれの膨張率が所定の
条件を満足するまで繰り返していく。次に、その繰り返
し回数より多い回数だけ、収縮処理を繰り返し、線画部
分を除去する。こうして残った有意な画素が文字イメー
ジのあった箇所として判断する。
【０００７】
【実施例】以下、添付図面に従って本発明に係る実施例
を詳細に説明する。図１に実施例の装置の構成を示し、
図２に図１中のＣＰＵ３によって行なわれる処理手順
（図１におけるプログラムメモリ６に格納されることに
なる）を示す。
を詳細に説明する。図１に実施例の装置の構成を示し、
図２に図１中のＣＰＵ３によって行なわれる処理手順
（図１におけるプログラムメモリ６に格納されることに
なる）を示す。
【０００８】図１において、１は画像を読み込むための
画像入力装置であるスキャナ、２はスキャナ１からの画
像データ等の各種データを一時保存するためのＲＡＭ、
３は装置全体の制御を司るＣＰＵで、プログラムメモリ
６に記憶された制御プログラムに従って図２に示す処理
を行う。４はＲＡＭ２中のデータにアクセスする際の位
置を指定するアドレスバス、５はアドレスバスによって
指定されたアドレスのデータの入出力や、画像入力装置
１からのデータをＲＡＭ２あるいはＣＰＵ３に送るため
のデータバス、７はＶＲＡＭであり、表示装置８で表示
されるデータが置かれる。
画像入力装置であるスキャナ、２はスキャナ１からの画
像データ等の各種データを一時保存するためのＲＡＭ、
３は装置全体の制御を司るＣＰＵで、プログラムメモリ
６に記憶された制御プログラムに従って図２に示す処理
を行う。４はＲＡＭ２中のデータにアクセスする際の位
置を指定するアドレスバス、５はアドレスバスによって
指定されたアドレスのデータの入出力や、画像入力装置
１からのデータをＲＡＭ２あるいはＣＰＵ３に送るため
のデータバス、７はＶＲＡＭであり、表示装置８で表示
されるデータが置かれる。
【０００９】図２を基に実施例の装置（ＣＰＵ３）の動
作内容を説明する。まずステップＳ１においてスキャナ
１から画像データを読み込み、ＲＡＭ２に保存する。次
に、ステップＳＳ２において２値化を行う。ステップＳ
３ではステップＳ２において出力された２値画像の任意
の画素ｆ(i,j)に対し以下の式（１）に従い膨張（拡
散）処理を行う。
作内容を説明する。まずステップＳ１においてスキャナ
１から画像データを読み込み、ＲＡＭ２に保存する。次
に、ステップＳＳ２において２値化を行う。ステップＳ
３ではステップＳ２において出力された２値画像の任意
の画素ｆ(i,j)に対し以下の式（１）に従い膨張（拡
散）処理を行う。
【００１０】
【数１】
【００１１】この処理により、線分の幅が太くなると同
時に、文字列部分を塊にすることができる。図３にこの
時の様子を示す。ここでは、線幅１，線間４，線の長さ
を７５の場合を考える。このとき１回膨張処理を行うと
１つの線幅は３（「２」増える）になり、線の部分の変
化した画素数をカウントすると、４６８（＝｛７５×２
＋（１＋２）×２｝×３）になる。
時に、文字列部分を塊にすることができる。図３にこの
時の様子を示す。ここでは、線幅１，線間４，線の長さ
を７５の場合を考える。このとき１回膨張処理を行うと
１つの線幅は３（「２」増える）になり、線の部分の変
化した画素数をカウントすると、４６８（＝｛７５×２
＋（１＋２）×２｝×３）になる。
【００１２】もう一度膨張処理を行うと、変化する画素
数は４８０（＝｛（７５＋２）×２＋（３＋２）×２｝
×３＝４８０となる。ただし、このとき、図３の下段に
示す如く３本の線は一塊となってしまう。さらにもう一
度膨張処理を行うと、｛（７５＋２＋２）×２＋１５×
２｝＝１８８となり、変化する画素数の増加分が減るこ
とになる。
数は４８０（＝｛（７５＋２）×２＋（３＋２）×２｝
×３＝４８０となる。ただし、このとき、図３の下段に
示す如く３本の線は一塊となってしまう。さらにもう一
度膨張処理を行うと、｛（７５＋２＋２）×２＋１５×
２｝＝１８８となり、変化する画素数の増加分が減るこ
とになる。
【００１３】このことから、膨張処理は変化する画素数
の増加が少なくなった時の回数より２回少ない回数行
い、変化する画素数の増加が少なくなった時の２回前の
画像をステップＳ３の出力とする。尚、線画が一本のみ
の場合には、上記のような膨張処理により変化する画素
数の変化率が下がることがなくなるので、予め決められ
た回数だけ行う。
の増加が少なくなった時の回数より２回少ない回数行
い、変化する画素数の増加が少なくなった時の２回前の
画像をステップＳ３の出力とする。尚、線画が一本のみ
の場合には、上記のような膨張処理により変化する画素
数の変化率が下がることがなくなるので、予め決められ
た回数だけ行う。
【００１４】ステップＳ４ではステップＳ３を行った結
果出力された画像の任意の画素ｆi,j に対し、以下の式
（２）に従い収縮（縮退）処理を行う。
果出力された画像の任意の画素ｆi,j に対し、以下の式
（２）に従い収縮（縮退）処理を行う。
【００１５】
【数２】
【００１６】この処理を行うことにより、線分の幅を細
くすることができる。図４にこの時の様子を示す。ステ
ップＳ３の時と同様に変化した画素数をカウントして行
くと、３回目には文字列部分が一塊になった部分だけが
処理されるので、縮小処理により変化した画素数はそれ
までに比べると減少する。このことから、収縮処理は変
化した画素数をカウントして行き、変化した画素数の現
象が少なくなる時まで繰り返される。
くすることができる。図４にこの時の様子を示す。ステ
ップＳ３の時と同様に変化した画素数をカウントして行
くと、３回目には文字列部分が一塊になった部分だけが
処理されるので、縮小処理により変化した画素数はそれ
までに比べると減少する。このことから、収縮処理は変
化した画素数をカウントして行き、変化した画素数の現
象が少なくなる時まで繰り返される。
【００１７】以上の結果、膨張，収縮処理の回数をそれ
ぞれｍ，ｎとすると、ｍ＜ｎのとき線分が消去される。
しかし、収縮処理を終了した結果の画像において文字列
領域を示す画素の塊は、元画像における文字列領域より
も小さくなる。そこでステップＳ５において、再び膨張
処理を（ｎ−ｍ）回行う。次に、ステップＳ５において
出力された画像データから画素の塊を検出し、それを囲
む矩形領域を検出する（ステップＳ６）。
ぞれｍ，ｎとすると、ｍ＜ｎのとき線分が消去される。
しかし、収縮処理を終了した結果の画像において文字列
領域を示す画素の塊は、元画像における文字列領域より
も小さくなる。そこでステップＳ５において、再び膨張
処理を（ｎ−ｍ）回行う。次に、ステップＳ５において
出力された画像データから画素の塊を検出し、それを囲
む矩形領域を検出する（ステップＳ６）。
【００１８】次に、検出された領域に対応する元画像内
の矩形領域を抽出し、その矩形領域から文字抽出を行う
（ステップＳ７）。これは矩形領域に対し縦方向，横方
向から沿って黒画素数を数えヒストグラムを生成し、ヒ
ストグラムの谷の部分を文字間の隙間の部分と判定し、
山の部分を文字領域として判定することにより、文字抽
出を行うことができる。
の矩形領域を抽出し、その矩形領域から文字抽出を行う
（ステップＳ７）。これは矩形領域に対し縦方向，横方
向から沿って黒画素数を数えヒストグラムを生成し、ヒ
ストグラムの谷の部分を文字間の隙間の部分と判定し、
山の部分を文字領域として判定することにより、文字抽
出を行うことができる。
【００１９】尚、上記実施例では、原稿画像をＲＡＭ２
に格納した後に、２値化するとして説明したが、スキャ
ナ１からのデータをその時点で所定の閾値と比較するこ
とで２値化し、ＲＡＭ２には予め２値化された画像を格
納するようにしても良い。また、上記例に従えば、膨張
処理、縮小処理を行い文字部分を残したが、かかる処理
を行うと、ＲＡＭ２には未加工の原画画像を保持してお
くメモリ空間が必要になるか、再度原稿画像を読み取り
を行う必要になる。そこで、メモリ容量の単価の低いハ
ードディスク装置等に原画像を一旦記憶させておく。そ
して、上記処理でＲＡＭ２上で文字領域の特定する情報
を抽出した後、先に待避しておいた画像データを再びＲ
ＡＭ２に展開し、文字の切り出し及び認識するようにし
ても良い。これは、以下に説明する他の実施例でも同様
である。
に格納した後に、２値化するとして説明したが、スキャ
ナ１からのデータをその時点で所定の閾値と比較するこ
とで２値化し、ＲＡＭ２には予め２値化された画像を格
納するようにしても良い。また、上記例に従えば、膨張
処理、縮小処理を行い文字部分を残したが、かかる処理
を行うと、ＲＡＭ２には未加工の原画画像を保持してお
くメモリ空間が必要になるか、再度原稿画像を読み取り
を行う必要になる。そこで、メモリ容量の単価の低いハ
ードディスク装置等に原画像を一旦記憶させておく。そ
して、上記処理でＲＡＭ２上で文字領域の特定する情報
を抽出した後、先に待避しておいた画像データを再びＲ
ＡＭ２に展開し、文字の切り出し及び認識するようにし
ても良い。これは、以下に説明する他の実施例でも同様
である。
【００２０】［第２の実施例の説明］次に、図５のフロ
ーチャートを基に第２の実施例を説明する。尚、本第２
の実施例を実現するためには、同図のフローチャートに
基づくプログラムが図１のプログラムメモリ６に格納さ
れている。まず、ステップＳ１１において、画像入力装
置１から画像データを読み込みＲＡＭ２に保存する。次
に、ステップＳ１２において２値化を行う。ステップＳ
１３ではステップＳ１２において出力された２値画像の
任意の画素ｆij に対し以下の式（３）に従い膨張（拡
散）処理を行う（処理後の画素位置ｇijの２値を定めて
いる）。
ーチャートを基に第２の実施例を説明する。尚、本第２
の実施例を実現するためには、同図のフローチャートに
基づくプログラムが図１のプログラムメモリ６に格納さ
れている。まず、ステップＳ１１において、画像入力装
置１から画像データを読み込みＲＡＭ２に保存する。次
に、ステップＳ１２において２値化を行う。ステップＳ
１３ではステップＳ１２において出力された２値画像の
任意の画素ｆij に対し以下の式（３）に従い膨張（拡
散）処理を行う（処理後の画素位置ｇijの２値を定めて
いる）。
【００２１】
【数３】
【００２２】この処理により、横方向への膨張処理が行
われ、縦線の幅が太くなると同時に、横方向に並んだ文
字列部分を塊にすることができる。膨張処理の回数は、
第１実施例で示した方法により決定される。次にステッ
プＳ１４ではステップＳ１３において出力された画像の
任意の画素ｆij に対し以下の式（４）に従い収縮処理
を行う。
われ、縦線の幅が太くなると同時に、横方向に並んだ文
字列部分を塊にすることができる。膨張処理の回数は、
第１実施例で示した方法により決定される。次にステッ
プＳ１４ではステップＳ１３において出力された画像の
任意の画素ｆij に対し以下の式（４）に従い収縮処理
を行う。
【００２３】
【数４】
【００２４】収縮処理の回数は、第１実施例で示したも
のと同じ方法により決定される。式（３），式（４）に
よる膨張，縮小処理の回数をそれぞれｍ１，ｎ１とする
と、ｍ１＜ｎ１のとき縦線が消去される。収縮処理を終
了した結果の画像において文字列領域を示す画素の塊
は、元画像における文字列領域よりも小さくなる。そこ
でステップＳ１５において、再び式（３）に従った膨張
処理を（ｎ１−ｍ１）回行う。
のと同じ方法により決定される。式（３），式（４）に
よる膨張，縮小処理の回数をそれぞれｍ１，ｎ１とする
と、ｍ１＜ｎ１のとき縦線が消去される。収縮処理を終
了した結果の画像において文字列領域を示す画素の塊
は、元画像における文字列領域よりも小さくなる。そこ
でステップＳ１５において、再び式（３）に従った膨張
処理を（ｎ１−ｍ１）回行う。
【００２５】次に、ステップＳ１６ではステップＳ１５
において出力された画像の任意の画素ｆij に対し以下
の式（５）に従い膨張処理を行う。なお、膨張処理回数
についてはステップＳ１３と同じ方法により決められ
る。
において出力された画像の任意の画素ｆij に対し以下
の式（５）に従い膨張処理を行う。なお、膨張処理回数
についてはステップＳ１３と同じ方法により決められ
る。
【００２６】
【数５】
【００２７】この処理により、縦方向への膨張処理が行
われた横線の幅が太くなると同時に、縦方向へ並んだ文
字列部分を塊にすることができる。次に、ステップＳ１
７ではステップＳ１６において出力された画像の任意の
画素ｆij に対し以下の式（６）に従い収縮処理を行
う。
われた横線の幅が太くなると同時に、縦方向へ並んだ文
字列部分を塊にすることができる。次に、ステップＳ１
７ではステップＳ１６において出力された画像の任意の
画素ｆij に対し以下の式（６）に従い収縮処理を行
う。
【００２８】
【数６】
【００２９】尚、収縮処理の回数についてはステップＳ
１４と同じ方法により決められる。式（５），式（６）
による膨張，収縮処理の回数をそれぞれｍ２，ｎ２とす
ると、ｍ２＜ｎ２のとき横線が消去される。収縮処理を
終了した結果の画像において文字列領域を示す画素の塊
は、元画像における文字列領域よりも小さくなる。そこ
でステップＳ１８において、再び式（５）に従って膨張
処理を（ｎ２−ｍ２）回行う。次に、ステップＳ１７に
おいて出力された画像データから画素の塊を検出し、そ
れを囲む矩形領域を検出する（ステップＳ１９）。
１４と同じ方法により決められる。式（５），式（６）
による膨張，収縮処理の回数をそれぞれｍ２，ｎ２とす
ると、ｍ２＜ｎ２のとき横線が消去される。収縮処理を
終了した結果の画像において文字列領域を示す画素の塊
は、元画像における文字列領域よりも小さくなる。そこ
でステップＳ１８において、再び式（５）に従って膨張
処理を（ｎ２−ｍ２）回行う。次に、ステップＳ１７に
おいて出力された画像データから画素の塊を検出し、そ
れを囲む矩形領域を検出する（ステップＳ１９）。
【００３０】次に、検出された領域に対応する元画像内
の矩形領域を抽出し、その矩形領域から文字抽出を行う
（ステップＳ２０）。ステップＳ２０の文字抽出につい
ては、実施例１に述べた方法と同じ方法により行う。 ［第３の実施例の説明］次に、図６のフローチャートを
基に本発明の第３実施例を説明する。ただし、この処理
内容に従ったプログラムがプログラムメモリ６に格納さ
れているのは、上記第２の実施例と同様である。
の矩形領域を抽出し、その矩形領域から文字抽出を行う
（ステップＳ２０）。ステップＳ２０の文字抽出につい
ては、実施例１に述べた方法と同じ方法により行う。 ［第３の実施例の説明］次に、図６のフローチャートを
基に本発明の第３実施例を説明する。ただし、この処理
内容に従ったプログラムがプログラムメモリ６に格納さ
れているのは、上記第２の実施例と同様である。
【００３１】さて、本第３の実施例では、上記第２の実
施例で述べた方法により、ステップ２１からステップ２
９で元画像から文字列領域を含む矩形領域を抽出する
（それぞれは図５におけるステップＳ１１からステップ
Ｓ１９に対応する）。次にステップ１３０より、この矩
形領域内で連結している画素に同一の数字を割り当てて
行く（ラベリング）。次のステップ１１では、ラベリン
グされた画素群の位置関係から文字の抽出を行う。
施例で述べた方法により、ステップ２１からステップ２
９で元画像から文字列領域を含む矩形領域を抽出する
（それぞれは図５におけるステップＳ１１からステップ
Ｓ１９に対応する）。次にステップ１３０より、この矩
形領域内で連結している画素に同一の数字を割り当てて
行く（ラベリング）。次のステップ１１では、ラベリン
グされた画素群の位置関係から文字の抽出を行う。
【００３２】例えば、文字列イメージ“ａｊ”に対しラ
ベリングを行うと“ａ”を構成する画素には１、“ｊ”
の上の点を構成する画素には２、その下のストロークを
構成する画素に対しては３という番号が付けられる。次
のステップ１０において、同一ラベルの付けられた画素
群を囲む矩形と画素群の重心を求める。そしてその結
果、２と３の重心間の距離は１との重心間の距離より大
分小さいので、２と３で１文字を構成し、１と２，３の
間は広く空いているので１は１文字である、というよう
に判定し、（ステップ１１）、それぞれ文字として抽出
される。
ベリングを行うと“ａ”を構成する画素には１、“ｊ”
の上の点を構成する画素には２、その下のストロークを
構成する画素に対しては３という番号が付けられる。次
のステップ１０において、同一ラベルの付けられた画素
群を囲む矩形と画素群の重心を求める。そしてその結
果、２と３の重心間の距離は１との重心間の距離より大
分小さいので、２と３で１文字を構成し、１と２，３の
間は広く空いているので１は１文字である、というよう
に判定し、（ステップ１１）、それぞれ文字として抽出
される。
【００３３】尚、元画像から文字列領域を含む矩形領域
を抽出する方法は、第１の実施例のステップ１からステ
ップ６を用いることも可能である。以上は特に黒に注目
して２値化したが、地図のように色のある文字が含まれ
る場合には、ある色に注目して上記の処理を行うことに
よりその色の文字を抽出することができる。
を抽出する方法は、第１の実施例のステップ１からステ
ップ６を用いることも可能である。以上は特に黒に注目
して２値化したが、地図のように色のある文字が含まれ
る場合には、ある色に注目して上記の処理を行うことに
よりその色の文字を抽出することができる。
【００３４】以上説明したように本実施例よれば、線分
を消去し、文字の含まれる領域を抽出し、そのあとで文
字の抽出を行うことにより、従来より処理時間の短縮を
行うことができる。尚、実施例では単独の装置として説
明したが、画像読み取り部と上記処理を行う処理部とを
独立させたシステム、例えばイメージスキャナ装置とパ
ーソナルコンピュータで構成されるシステムにも適応で
きることは言うまでもない。従って、本願発明は装置或
はシステムに外部からプログラムグラムを供給すること
で実現する場合にも適応可能であることは当業者であれ
ば容易に推察されよう。
を消去し、文字の含まれる領域を抽出し、そのあとで文
字の抽出を行うことにより、従来より処理時間の短縮を
行うことができる。尚、実施例では単独の装置として説
明したが、画像読み取り部と上記処理を行う処理部とを
独立させたシステム、例えばイメージスキャナ装置とパ
ーソナルコンピュータで構成されるシステムにも適応で
きることは言うまでもない。従って、本願発明は装置或
はシステムに外部からプログラムグラムを供給すること
で実現する場合にも適応可能であることは当業者であれ
ば容易に推察されよう。
【００３５】尚、実施例では線画が１ドットの幅を有す
るとして説明したが、これは読み取り解像度や原稿中の
線分の太さで変化するので、操作者が適宜指定するよう
にしても良い。このとき、その指定内容に応じて上記処
理における収縮処理の回数等が変化するのは、容易に推
察されよう。さらには、実施例ではスキャナを介して原
稿画像を直接入力したが、例えばフロッピーディスクな
どに記憶された文字と線画の混在画像でも良く、場合に
よっては回線を介して受信するようにしても良い。
るとして説明したが、これは読み取り解像度や原稿中の
線分の太さで変化するので、操作者が適宜指定するよう
にしても良い。このとき、その指定内容に応じて上記処
理における収縮処理の回数等が変化するのは、容易に推
察されよう。さらには、実施例ではスキャナを介して原
稿画像を直接入力したが、例えばフロッピーディスクな
どに記憶された文字と線画の混在画像でも良く、場合に
よっては回線を介して受信するようにしても良い。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、線
画と文字とが混在した画像を入力した場合、文字部分を
効率良くそれらを分離することが可能になる。
画と文字とが混在した画像を入力した場合、文字部分を
効率良くそれらを分離することが可能になる。
【図１】実施例における装置のブロック構成図である。
【図２】第１の実施例における処理内容を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図３】第１の実施例の膨張処理における画像の推移を
示す図である。
示す図である。
【図４】第１の実施例の収縮処理における画像の推移を
示す図である。
示す図である。
【図５】第２の実施例における処理内容を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図６】第３の実施例における処理内容を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
１ スキャナ ２ ＲＡＭ ３ ＣＰＵ ４ ＶＲＡＭ ５ 表示装置 ６ プログラムメモリ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 巽 栄作 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 (72)発明者 島田 和俊 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 (72)発明者 砂川 伸一 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 (72)発明者 長崎 克彦 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 (4)
- 【請求項１】 文字と線画が混在した画像を入力し、文
字部分を分離する画像処理装置であって、 入力した画像を構成する有意なドットの集合体部分を順
次膨張させ、当該膨張処理による膨張率が所定の条件を
満たすまで繰り返す膨張手段と、 少なくとも前記膨張手段の繰り返し回数より多い回数だ
け、前記膨張手段で膨張された画像を収縮する収縮手段
と、 該収縮手段で残った有意なドットの位置を文字領域位置
と判断する判断手段とを備えることを特徴とする画像処
理装置 - 【請求項２】 更に、前記収縮手段及び前記膨張手段に
よる処理回数に基づき、前記収縮手段で収縮された画像
を膨張させる第２の膨張手段と、 該第２の膨張手段で得られた有意なドットの分布領域に
従って、前記入力画像中の文字を切り出す手段とを備え
ることを特徴とする請求項第１項に記載の画像処理装
置。 - 【請求項３】 文字と線画が混在した画像を入力し、文
字部分を分離する画像処理方法であって、 入力した画像を構成する有意なドットの集合体部分を順
次膨張させ、当該膨張処理による膨張率が所定の条件を
満たすまで繰り返す膨張工程と、 少なくとも前記膨張工程の繰り返し回数より多い回数だ
け、前記膨張工程で膨張された画像を収縮する収縮工程
と、 該収縮工程で残った有意なドットの位置を文字領域位置
と判断する工程とを備えることを特徴とする画像処理方
法 - 【請求項４】 更に、前記収縮工程及び前記膨張工程に
よる処理回数に基づき、前記収縮工程で収縮された画像
を膨張させる第２の膨張工程と、 該第２の膨張工程で得られた有意なドットの分布領域に
従って、前記入力画像中の文字を切り出す工程とを備え
ることを特徴とする請求項第３項に記載の画像処理方
法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5309142A JP3062382B2 (ja) | 1993-12-09 | 1993-12-09 | 画像処理装置及び方法 |
| EP94308872A EP0657838B1 (en) | 1993-12-09 | 1994-11-30 | Image processing apparatus and method |
| DE69425807T DE69425807D1 (de) | 1993-12-09 | 1994-11-30 | Bildverarbeitungsgerät und -verfahren |
| KR1019940033248A KR0167616B1 (ko) | 1993-12-09 | 1994-12-08 | 화상 처리 장치 및 방법 |
| US08/950,180 US5974191A (en) | 1993-12-09 | 1997-10-14 | Image processing apparatus and method |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP5309142A JP3062382B2 (ja) | 1993-12-09 | 1993-12-09 | 画像処理装置及び方法 |
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|---|---|
| JPH07160812A true JPH07160812A (ja) | 1995-06-23 |
| JP3062382B2 JP3062382B2 (ja) | 2000-07-10 |
Family
ID=17989418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5309142A Expired - Fee Related JP3062382B2 (ja) | 1993-12-09 | 1993-12-09 | 画像処理装置及び方法 |
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|---|---|
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| EP (1) | EP0657838B1 (ja) |
| JP (1) | JP3062382B2 (ja) |
| KR (1) | KR0167616B1 (ja) |
| DE (1) | DE69425807D1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6671410B2 (en) | 1997-03-24 | 2003-12-30 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus that can have picture quality improved in reproduced original image data |
| JP2014063397A (ja) * | 2012-09-21 | 2014-04-10 | Fujitsu Ltd | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
| JP2019161623A (ja) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、および、コンピュータプログラム |
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| JP3777785B2 (ja) * | 1998-03-18 | 2006-05-24 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像処理装置 |
| US6532302B2 (en) * | 1998-04-08 | 2003-03-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Multiple size reductions for image segmentation |
| US6671395B1 (en) * | 1999-10-15 | 2003-12-30 | D. Michael Ott | Document image processing with stroke preservation and background suppression |
| US6950553B1 (en) | 2000-03-23 | 2005-09-27 | Cardiff Software, Inc. | Method and system for searching form features for form identification |
| US6920247B1 (en) * | 2000-06-27 | 2005-07-19 | Cardiff Software, Inc. | Method for optical recognition of a multi-language set of letters with diacritics |
| KR101169140B1 (ko) * | 2010-02-17 | 2012-07-30 | 고려대학교 산학협력단 | 문자 영역 추출을 위한 영상 생성 장치 및 방법 |
| CN103425986B (zh) * | 2013-08-31 | 2016-08-10 | 西安电子科技大学 | 基于边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征提取方法 |
| CN104182755B (zh) * | 2014-08-30 | 2017-04-12 | 西安电子科技大学 | 基于塔形pca的乳腺钼靶x线图像块特征提取方法 |
| JP2022026507A (ja) | 2020-07-31 | 2022-02-10 | キヤノン株式会社 | 画像記録装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5202933A (en) * | 1989-12-08 | 1993-04-13 | Xerox Corporation | Segmentation of text and graphics |
| US5065437A (en) * | 1989-12-08 | 1991-11-12 | Xerox Corporation | Identification and segmentation of finely textured and solid regions of binary images |
| JPH0528317A (ja) * | 1991-07-23 | 1993-02-05 | Canon Inc | 画像処理方法及び装置 |
-
1993
- 1993-12-09 JP JP5309142A patent/JP3062382B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-11-30 DE DE69425807T patent/DE69425807D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1994-11-30 EP EP94308872A patent/EP0657838B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-12-08 KR KR1019940033248A patent/KR0167616B1/ko not_active IP Right Cessation
-
1997
- 1997-10-14 US US08/950,180 patent/US5974191A/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6671410B2 (en) | 1997-03-24 | 2003-12-30 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus that can have picture quality improved in reproduced original image data |
| JP2014063397A (ja) * | 2012-09-21 | 2014-04-10 | Fujitsu Ltd | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
| JP2019161623A (ja) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、および、コンピュータプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0657838A3 (en) | 1995-11-22 |
| US5974191A (en) | 1999-10-26 |
| DE69425807D1 (de) | 2000-10-12 |
| JP3062382B2 (ja) | 2000-07-10 |
| KR0167616B1 (ko) | 1999-01-15 |
| KR950020289A (ko) | 1995-07-24 |
| EP0657838B1 (en) | 2000-09-06 |
| EP0657838A2 (en) | 1995-06-14 |
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