JPH0737036A - 矩形分類方法 - Google Patents
矩形分類方法Info
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- JPH0737036A JPH0737036A JP5155580A JP15558093A JPH0737036A JP H0737036 A JPH0737036 A JP H0737036A JP 5155580 A JP5155580 A JP 5155580A JP 15558093 A JP15558093 A JP 15558093A JP H0737036 A JPH0737036 A JP H0737036A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 黒画素連結成分の外接矩形の属性分類の精度
を改善する。 【構成】 外接矩形の大きさ、形状より文字、水平罫線
候補、垂直罫線候補、表矩形候補に大雑把に分類する
（１００）。文字に分類された矩形以外については、矩
形領域内の水平または垂直方向の長い黒ランからなる架
空罫線を抽出し、その個数、矩形内の相対的位置等の情
報による条件判定（１０２〜１２４）によって、文字、
セパレータ、表、囲み枠、図グラフその他に分類する。
を改善する。 【構成】 外接矩形の大きさ、形状より文字、水平罫線
候補、垂直罫線候補、表矩形候補に大雑把に分類する
（１００）。文字に分類された矩形以外については、矩
形領域内の水平または垂直方向の長い黒ランからなる架
空罫線を抽出し、その個数、矩形内の相対的位置等の情
報による条件判定（１０２〜１２４）によって、文字、
セパレータ、表、囲み枠、図グラフその他に分類する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文書等の２値画像上の
黒画素連結成分の外接矩形の領域の属性を分類する方法
に関する。
黒画素連結成分の外接矩形の領域の属性を分類する方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字、表、図、グラフ、セパレータ等の
属性の異なる領域が混在した文書の文字認識において
は、一般に前処理段階で文書の領域分割を行なう必要が
ある。同様の領域分割は、文書の伝送、画像データベー
スへの文書入力等の分野でも必要とされる。
属性の異なる領域が混在した文書の文字認識において
は、一般に前処理段階で文書の領域分割を行なう必要が
ある。同様の領域分割は、文書の伝送、画像データベー
スへの文書入力等の分野でも必要とされる。
【０００３】このような領域分割を、文書画像上の黒画
素連結成分の外接矩形を抽出し、それらを統合していく
というボトムアップ的な手法で行なう場合、抽出した矩
形の属性を分類する必要がある。
素連結成分の外接矩形を抽出し、それらを統合していく
というボトムアップ的な手法で行なう場合、抽出した矩
形の属性を分類する必要がある。
【０００４】従来、この矩形分類の例として、矩形の形
状や面積等から文字領域、文字領域間を区切るためのセ
パレータ、あるいはイメージに分類する方法が知られて
いる（特開平３−１２６１８１号）。しかし、このよう
な矩形の外形的特徴のみに基づいた分類方法では、画像
格納用メモリの必要容量を減らすために画像を圧縮する
と文字の矩形間が融合するため、セパレータの矩形と文
字列の矩形の分類を誤る等、分類精度に自ずと限界があ
った。
状や面積等から文字領域、文字領域間を区切るためのセ
パレータ、あるいはイメージに分類する方法が知られて
いる（特開平３−１２６１８１号）。しかし、このよう
な矩形の外形的特徴のみに基づいた分類方法では、画像
格納用メモリの必要容量を減らすために画像を圧縮する
と文字の矩形間が融合するため、セパレータの矩形と文
字列の矩形の分類を誤る等、分類精度に自ずと限界があ
った。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】よって本発明の主たる
目的は、黒画素連結成分の外接矩形の領域の属性を、よ
り高精度に分類する方法を提供することにある。
目的は、黒画素連結成分の外接矩形の領域の属性を、よ
り高精度に分類する方法を提供することにある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の骨子は、文書
等の２値画像上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域
の属性を分類する方法において、矩形領域の画素情報か
ら水平方向または垂直方向の長い黒ランを抽出し、その
連続性より架空罫線を抽出して、該架空罫線の個数及び
該矩形領域内での相対的位置並びに該矩形領域の外形的
特徴を、該矩形領域の属性分類のための情報として利用
することにある。
等の２値画像上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域
の属性を分類する方法において、矩形領域の画素情報か
ら水平方向または垂直方向の長い黒ランを抽出し、その
連続性より架空罫線を抽出して、該架空罫線の個数及び
該矩形領域内での相対的位置並びに該矩形領域の外形的
特徴を、該矩形領域の属性分類のための情報として利用
することにある。
【０００７】
【作用】本発明によれば、矩形領域の外形的特徴に加え
て、矩形領域内の水平方向及び回直方向の架空罫線の個
数及び矩形領域内の相対的位置の情報を属性分類に利用
するため、文字、表、囲み枠、セパレータ、グラフ、図
等の高精度な分類が可能となる。さらに、これら情報に
よる分類判定の条件の選び方によって、分類の柔軟性・
自由度を確保できる。
て、矩形領域内の水平方向及び回直方向の架空罫線の個
数及び矩形領域内の相対的位置の情報を属性分類に利用
するため、文字、表、囲み枠、セパレータ、グラフ、図
等の高精度な分類が可能となる。さらに、これら情報に
よる分類判定の条件の選び方によって、分類の柔軟性・
自由度を確保できる。
【０００８】
【実施例】図１に本発明の一実施例に係るシステムの概
略構成を示す。図１において、スキャナ１によって読み
取られた文書画像のデータは、画像入力部２によって画
像メモリ３に格納される。画像メモリ３内の文書画像デ
ータは、領域識別部６の画像圧縮部７に読み出され、こ
こで所定の圧縮率のＯＲ圧縮を施されてから画像メモリ
３に戻される。画像メモリ３内の文書画像データは、画
像表示部４によってディスプレー５に表示させることが
できる。なお、画像入力部７より文書画像データを画像
圧縮部７へ直接入力し、ここで圧縮させた画像データを
画像メモリ３に格納させることも可能である。
略構成を示す。図１において、スキャナ１によって読み
取られた文書画像のデータは、画像入力部２によって画
像メモリ３に格納される。画像メモリ３内の文書画像デ
ータは、領域識別部６の画像圧縮部７に読み出され、こ
こで所定の圧縮率のＯＲ圧縮を施されてから画像メモリ
３に戻される。画像メモリ３内の文書画像データは、画
像表示部４によってディスプレー５に表示させることが
できる。なお、画像入力部７より文書画像データを画像
圧縮部７へ直接入力し、ここで圧縮させた画像データを
画像メモリ３に格納させることも可能である。
【０００９】領域識別部６は、前記の画像圧縮部７と、
外接矩形検出部８、矩形分類部９、文字領域統合部１０
からなる。外接矩形検出部８は、画像メモリ３内の圧縮
された文書画像データより、黒画素連結成分に外接する
矩形を抽出する部分である。ここで抽出された矩形に
は、文字（１文字または２文字以上の文字列）の矩形の
ほかに罫線、表、図、グラフその他、様々な属性の矩形
が含まれる。矩形分類部９は、このような様々な矩形の
属性を、矩形の形状情報及び内部データから分類するも
ので、本発明の要旨に直接関連する部分である。文字領
域統合部１０は、文字矩形と分類された矩形を統合し
て、文字領域を生成する部分である。
外接矩形検出部８、矩形分類部９、文字領域統合部１０
からなる。外接矩形検出部８は、画像メモリ３内の圧縮
された文書画像データより、黒画素連結成分に外接する
矩形を抽出する部分である。ここで抽出された矩形に
は、文字（１文字または２文字以上の文字列）の矩形の
ほかに罫線、表、図、グラフその他、様々な属性の矩形
が含まれる。矩形分類部９は、このような様々な矩形の
属性を、矩形の形状情報及び内部データから分類するも
ので、本発明の要旨に直接関連する部分である。文字領
域統合部１０は、文字矩形と分類された矩形を統合し
て、文字領域を生成する部分である。
【００１０】本実施例においては、領域識別部６による
領域識別の結果は、文字認識部１１による文字認識処理
に利用される。つまり、領域識別部６は光学的文字認識
の前処理部として利用される。しかし、これは一例に過
ぎない。
領域識別の結果は、文字認識部１１による文字認識処理
に利用される。つまり、領域識別部６は光学的文字認識
の前処理部として利用される。しかし、これは一例に過
ぎない。
【００１１】以下、矩形分類部９による矩形分類処理の
内容について、図２乃至図８を用いて詳細に説明する。
内容について、図２乃至図８を用いて詳細に説明する。
【００１２】図２に、矩形分類処理の全体的フローを示
す。まず、矩形の大きさ及び形状によって、矩形の種類
を大雑把に分類する（ステップ１００）。この分類処理
の情報には、文書の標準文字サイズと矩形の大小関係
や、矩形の縦横比を利用することができる。図６によ
り、本実施例におけるステップ１００の分類方法を説明
する。
す。まず、矩形の大きさ及び形状によって、矩形の種類
を大雑把に分類する（ステップ１００）。この分類処理
の情報には、文書の標準文字サイズと矩形の大小関係
や、矩形の縦横比を利用することができる。図６によ
り、本実施例におけるステップ１００の分類方法を説明
する。
【００１３】図６の（ａ）に示すように、矩形の高さ
（ｈｅｉｇｈｔ）を、標準文字サイズ（ｓｉｚｅ）との
大小関係によってクラス１からクラス３に分ける。ま
た、矩形の幅（ｗｉｄｔｈ）を、標準文字サイズとの大
小関係によってクラス１からクラス３に分ける。
（ｈｅｉｇｈｔ）を、標準文字サイズ（ｓｉｚｅ）との
大小関係によってクラス１からクラス３に分ける。ま
た、矩形の幅（ｗｉｄｔｈ）を、標準文字サイズとの大
小関係によってクラス１からクラス３に分ける。
【００１４】ここで標準文字サイズは、予め分かってい
る場合には、その値を用いればよいし、予め分かってい
ない場合には文書画像より抽出された矩形の高さの分布
から適応的に決定するような方法を採用すればよい。こ
のような適応的な標準文字サイズの決定方法は公知であ
るので、ここでは詳細は述べない。
る場合には、その値を用いればよいし、予め分かってい
ない場合には文書画像より抽出された矩形の高さの分布
から適応的に決定するような方法を採用すればよい。こ
のような適応的な標準文字サイズの決定方法は公知であ
るので、ここでは詳細は述べない。
【００１５】このようにして得られた矩形高さクラス及
び矩形幅クラスから矩形の種類を大分類する。この大分
類テーブルの例を図６の（ｂ）に示す。このテーブルよ
り、例えば矩形幅がクラス１またはクラス２で、矩形高
さがクラス１またはクラス２ならば、その矩形は文字候
補または大文字候補と分類される。この矩形の場合に
は、この大分類の結果がそのまま矩形分類の最終結果と
なり、その分類処理は完了である。しかし、矩形幅がク
ラス１で、矩形高さがクラス３ならば垂直罫線候補と分
類され、この矩形はステップ１１０以下の詳細分類の対
象となる。大分類結果が水平罫線候補あるいは表領域候
補となった矩形の場合も、その矩形はステップ１０２以
下あるいはステップ１２０以下の詳細分類の対象とな
る。
び矩形幅クラスから矩形の種類を大分類する。この大分
類テーブルの例を図６の（ｂ）に示す。このテーブルよ
り、例えば矩形幅がクラス１またはクラス２で、矩形高
さがクラス１またはクラス２ならば、その矩形は文字候
補または大文字候補と分類される。この矩形の場合に
は、この大分類の結果がそのまま矩形分類の最終結果と
なり、その分類処理は完了である。しかし、矩形幅がク
ラス１で、矩形高さがクラス３ならば垂直罫線候補と分
類され、この矩形はステップ１１０以下の詳細分類の対
象となる。大分類結果が水平罫線候補あるいは表領域候
補となった矩形の場合も、その矩形はステップ１０２以
下あるいはステップ１２０以下の詳細分類の対象とな
る。
【００１６】まず、表領域候補となった矩形の詳細分類
について説明する。当該矩形の領域内をスキャンして水
平方向の所定閾値以上の長さを有する長い黒ランだけを
抽出し、その接続したものを囲む外接矩形を水平方向の
架空罫線として抽出する（ステップ１２０）。
について説明する。当該矩形の領域内をスキャンして水
平方向の所定閾値以上の長さを有する長い黒ランだけを
抽出し、その接続したものを囲む外接矩形を水平方向の
架空罫線として抽出する（ステップ１２０）。
【００１７】図７は、この水平方向の架空罫線抽出の説
明図である。（ａ）に示す例では、長い黒ラン２０１，
２０２の外接矩形２０３が水平方向の架空罫線として抽
出される。（ｂ）に示す例では、黒ラン２０６〜２１０
は短いので無視され、長い黒ラン２０４，２０５だけの
外接矩形２１１が架空罫線として抽出される。（ｃ）の
例では、長い黒ラン２１３，２１４と長い黒ラン２１
５，２１６は、短い黒ラン２１８〜２２５を介して接続
しているが、これら短い黒ランは無視されるので、黒ラ
ン２１３，２１４の外接矩形２２６と、黒ラン２１５，
２１６の外接矩形２２７の二つが架空罫線として抽出さ
れる。
明図である。（ａ）に示す例では、長い黒ラン２０１，
２０２の外接矩形２０３が水平方向の架空罫線として抽
出される。（ｂ）に示す例では、黒ラン２０６〜２１０
は短いので無視され、長い黒ラン２０４，２０５だけの
外接矩形２１１が架空罫線として抽出される。（ｃ）の
例では、長い黒ラン２１３，２１４と長い黒ラン２１
５，２１６は、短い黒ラン２１８〜２２５を介して接続
しているが、これら短い黒ランは無視されるので、黒ラ
ン２１３，２１４の外接矩形２２６と、黒ラン２１５，
２１６の外接矩形２２７の二つが架空罫線として抽出さ
れる。
【００１８】次に、当該矩形の領域内をスキャンして、
垂直方向に長い黒ランだけを抽出し、その接続したもの
を囲む外接矩形を垂直方向の架空罫線として抽出する
（ステップ１２２）。この抽出方法は、方向が異なる以
外は水平方向の架空罫線の抽出の場合と同様である。
垂直方向に長い黒ランだけを抽出し、その接続したもの
を囲む外接矩形を垂直方向の架空罫線として抽出する
（ステップ１２２）。この抽出方法は、方向が異なる以
外は水平方向の架空罫線の抽出の場合と同様である。
【００１９】次に、架空罫線の数、位置、長さに着目し
て、当該矩形を＜表＞、＜囲み枠＞または＜図、グラフ
その他＞に分類する（ステップ１２４）。このステップ
１２４の処理の詳細を図３に示す。
て、当該矩形を＜表＞、＜囲み枠＞または＜図、グラフ
その他＞に分類する（ステップ１２４）。このステップ
１２４の処理の詳細を図３に示す。
【００２０】まず、ステップ１２０，１２２で抽出され
た架空罫線の中で、縦横比が罫線として不適当なもの
と、当該矩形（架空罫線が抽出された元の矩形）の幅ま
たは高さに対して短か過ぎるものを除外する（ステップ
１２４ａ，１２４ｂ）。
た架空罫線の中で、縦横比が罫線として不適当なもの
と、当該矩形（架空罫線が抽出された元の矩形）の幅ま
たは高さに対して短か過ぎるものを除外する（ステップ
１２４ａ，１２４ｂ）。
【００２１】次に、除外されずに残った架空罫線につい
て、架空罫線の本数、位置の条件、例えば図３の右上部
分に示した４条件の判定を順次行なう（ステップ１２４
ｃ〜１２４ｆ）。
て、架空罫線の本数、位置の条件、例えば図３の右上部
分に示した４条件の判定を順次行なう（ステップ１２４
ｃ〜１２４ｆ）。
【００２２】まず条件（１）すなわち「当該矩形領域の
上及び下に水平方向架空罫線がそれぞれ存在し、かつ中
央寄り１本以上の垂直方向架空罫線が存在する」の条件
が成立するが調べる（ステップ１２４ｃ）。同条件が成
立するとき当該矩形を＜表＞と分類する。このように分
類される例を図８の（ａ）に示す。なお、図８に示した
各例の外側の枠線は矩形の境界線を意味し、内部の網掛
けされた長矩形は架空罫線を意味する。
上及び下に水平方向架空罫線がそれぞれ存在し、かつ中
央寄り１本以上の垂直方向架空罫線が存在する」の条件
が成立するが調べる（ステップ１２４ｃ）。同条件が成
立するとき当該矩形を＜表＞と分類する。このように分
類される例を図８の（ａ）に示す。なお、図８に示した
各例の外側の枠線は矩形の境界線を意味し、内部の網掛
けされた長矩形は架空罫線を意味する。
【００２３】条件（１）が不成立の場合、条件（２）す
なわち「当該矩形領域に６本以上の水平方向架空罫線が
存在し、かつ当該矩形領域の上及び下に水平方向架空罫
線がそれぞれ存在し、かつ当該矩形領域の左及び右に垂
直方向架空罫線がそれぞれ存在する」の条件が成立する
か調べる（ステップ１２４ｄ）。この条件が成立すると
きは、当該矩形を＜表＞と分類する。このように分類さ
れる例を図８の（ｂ）に示す。
なわち「当該矩形領域に６本以上の水平方向架空罫線が
存在し、かつ当該矩形領域の上及び下に水平方向架空罫
線がそれぞれ存在し、かつ当該矩形領域の左及び右に垂
直方向架空罫線がそれぞれ存在する」の条件が成立する
か調べる（ステップ１２４ｄ）。この条件が成立すると
きは、当該矩形を＜表＞と分類する。このように分類さ
れる例を図８の（ｂ）に示す。
【００２４】条件（２）が不成立の場合、条件（３）す
なわち「当該矩形領域の上及び下に水平方向の架空罫線
がそれぞれ存在し、かつ当該矩形領域の左及び右に垂直
方向の架空罫線がそれぞれ存在する」の条件の成立を調
べる（ステップ１２４ｅ）。同条件が成立するとき、当
該矩形を＜囲み枠＞と分類する。このように分類される
例を図８の（ｃ）に示す。
なわち「当該矩形領域の上及び下に水平方向の架空罫線
がそれぞれ存在し、かつ当該矩形領域の左及び右に垂直
方向の架空罫線がそれぞれ存在する」の条件の成立を調
べる（ステップ１２４ｅ）。同条件が成立するとき、当
該矩形を＜囲み枠＞と分類する。このように分類される
例を図８の（ｃ）に示す。
【００２５】条件（３）が不成立の場合、条件（４）す
なわち「当該矩形領域の左及び下に垂直方向及び水平方
向の架空罫線がそれぞれ存在するか、あるいは当該矩形
領域の上及び左に水平方向及び垂直方向の架空罫線がそ
れぞれ存在するか、そのいずれか一方である」の条件の
成立を調べる（ステップ１２４ｆ）。同条件が成立する
ときは、当該矩形を＜グラフ＞と分類する。このように
分類される例を図８の（ｄ）に示す。
なわち「当該矩形領域の左及び下に垂直方向及び水平方
向の架空罫線がそれぞれ存在するか、あるいは当該矩形
領域の上及び左に水平方向及び垂直方向の架空罫線がそ
れぞれ存在するか、そのいずれか一方である」の条件の
成立を調べる（ステップ１２４ｆ）。同条件が成立する
ときは、当該矩形を＜グラフ＞と分類する。このように
分類される例を図８の（ｄ）に示す。
【００２６】他方、条件（４）が不成立の場合、当該矩
形を＜図その他＞に分類する。その例を図８の（ｅ）及
び（ｆ）に示す。（ｆ）の例では、矩形領域内に長い黒
ランによる架空罫線が全く存在しない場合である。
形を＜図その他＞に分類する。その例を図８の（ｅ）及
び（ｆ）に示す。（ｆ）の例では、矩形領域内に長い黒
ランによる架空罫線が全く存在しない場合である。
【００２７】次にステップ１００で水平罫線候補とされ
た矩形の詳細分類の処理（ステップ１０２，１０４）に
ついて説明する。その詳細フローを図４に示す。ここで
の処理で、文字矩形であるか、上下に並んだ文字領域を
区切る水平罫線（水平セパレータ）であるかの識別を行
なう。初めのステップ１０２は図４に示すように二つの
ステップ１０２ａ，１０２ｂからなる。ステップ１０２
ａにおいて、当該矩形の幅／高さ比が所定閾値未満であ
るか調べる。本実施例では、この閾値は２０に選ばれ
る。幅／高さ比が２０未満のときには、当該矩形は最終
的に＜文字矩形＞に分類される。この判定は、１文字あ
るいは数文字の文字矩形と水平セパレータの矩形との幅
／高さ比の違いに着目したものである。
た矩形の詳細分類の処理（ステップ１０２，１０４）に
ついて説明する。その詳細フローを図４に示す。ここで
の処理で、文字矩形であるか、上下に並んだ文字領域を
区切る水平罫線（水平セパレータ）であるかの識別を行
なう。初めのステップ１０２は図４に示すように二つの
ステップ１０２ａ，１０２ｂからなる。ステップ１０２
ａにおいて、当該矩形の幅／高さ比が所定閾値未満であ
るか調べる。本実施例では、この閾値は２０に選ばれ
る。幅／高さ比が２０未満のときには、当該矩形は最終
的に＜文字矩形＞に分類される。この判定は、１文字あ
るいは数文字の文字矩形と水平セパレータの矩形との幅
／高さ比の違いに着目したものである。
【００２８】ステップ１０２ａで幅／高さ比が２０以上
のときには、ステップ１０２ｂにおいて、当該矩形領域
をスキャンして水平方向に長い黒ランだけを抽出し、抽
出した長い黒ランの接続したものを囲む外接矩形を水平
方向の架空罫線として抽出する。そしてステップ１０４
に進む。
のときには、ステップ１０２ｂにおいて、当該矩形領域
をスキャンして水平方向に長い黒ランだけを抽出し、抽
出した長い黒ランの接続したものを囲む外接矩形を水平
方向の架空罫線として抽出する。そしてステップ１０４
に進む。
【００２９】ステップ１０４は二つのステップ１０４
ａ，１０４ｂからなる。まずステップ１０４ａでは、当
該矩形領域より抽出された水平方向の架空罫線の数が所
定閾値以上であるか調べる。本実施例では、この閾値と
して６を選んでいる。架空罫線が６本以上のときは当該
矩形を最終的に＜文字矩形＞に分類する。
ａ，１０４ｂからなる。まずステップ１０４ａでは、当
該矩形領域より抽出された水平方向の架空罫線の数が所
定閾値以上であるか調べる。本実施例では、この閾値と
して６を選んでいる。架空罫線が６本以上のときは当該
矩形を最終的に＜文字矩形＞に分類する。
【００３０】水平方向架空罫線が６本未満である場合、
ステップ１０４ｂで、当該矩形領域の略真ん中に、長く
て細い水平方向架空罫線が存在するか調べ、存在すると
きは当該矩形を＜水平セパレータ＞に分類し、存在しな
いときは＜文字矩形＞に分類する。この条件判定によっ
て、アンダーライン付文字列の矩形と水平セパレータと
を区別できる。
ステップ１０４ｂで、当該矩形領域の略真ん中に、長く
て細い水平方向架空罫線が存在するか調べ、存在すると
きは当該矩形を＜水平セパレータ＞に分類し、存在しな
いときは＜文字矩形＞に分類する。この条件判定によっ
て、アンダーライン付文字列の矩形と水平セパレータと
を区別できる。
【００３１】次に、ステップ１００で＜垂直罫線候補＞
に分類された矩形についての詳細分類処理（ステップ１
１０，１１２）について説明する。その詳細フローを図
５に示す。ここでの処理で、左右に並んだ文字領域を区
切る垂直罫線（垂直セパレータ）と＜図その他＞の識別
を行なう。初めのステップ１１０ａは、図５に示すよう
に二つのステップ１１０ａ，１１０ｂからなる。ステッ
プ１１０ａにおいて、当該矩形の高さ／幅比が所定閾値
未満であるか調べる。本実施例では、この閾値は２０に
選ばれる。高さ／幅比が２０未満のときには、当該矩形
は最終的に＜図その他形＞に分類される。この判定は、
垂直セパレータの矩形と、＜図その他＞の矩形との高さ
／幅比の違いに着目したものである。
に分類された矩形についての詳細分類処理（ステップ１
１０，１１２）について説明する。その詳細フローを図
５に示す。ここでの処理で、左右に並んだ文字領域を区
切る垂直罫線（垂直セパレータ）と＜図その他＞の識別
を行なう。初めのステップ１１０ａは、図５に示すよう
に二つのステップ１１０ａ，１１０ｂからなる。ステッ
プ１１０ａにおいて、当該矩形の高さ／幅比が所定閾値
未満であるか調べる。本実施例では、この閾値は２０に
選ばれる。高さ／幅比が２０未満のときには、当該矩形
は最終的に＜図その他形＞に分類される。この判定は、
垂直セパレータの矩形と、＜図その他＞の矩形との高さ
／幅比の違いに着目したものである。
【００３２】ステップ１１０ａで高さ／幅比が２０以上
のときには、ステップ１１０ｂにおいて、当該矩形領域
をスキャンして垂直方向に長い黒ランだけを抽出し、抽
出した長い黒ランの接続したものを囲む外接矩形を垂直
方向の架空罫線として抽出する。そしてステップ１１２
に進む。
のときには、ステップ１１０ｂにおいて、当該矩形領域
をスキャンして垂直方向に長い黒ランだけを抽出し、抽
出した長い黒ランの接続したものを囲む外接矩形を垂直
方向の架空罫線として抽出する。そしてステップ１１２
に進む。
【００３３】ステップ１１２は二つのステップ１１２
ａ，１１２ｂからなる。まずステップ１１２ａでは、当
該矩形領域より抽出された垂直方向の架空罫線の数が所
定閾値以上であるか調べる。本実施例では、この閾値と
して４を選んでいる。架空罫線が４本以上のときは当該
矩形を最終的に＜図その他＞の矩形に分類する。
ａ，１１２ｂからなる。まずステップ１１２ａでは、当
該矩形領域より抽出された垂直方向の架空罫線の数が所
定閾値以上であるか調べる。本実施例では、この閾値と
して４を選んでいる。架空罫線が４本以上のときは当該
矩形を最終的に＜図その他＞の矩形に分類する。
【００３４】垂直方向架空罫線が４本未満である場合、
ステップ１１２ｂで、当該矩形領域に（真ん中である必
要はない）、長くて細い垂直方向架空罫線が存在するか
調べ、存在するときは当該矩形を＜垂直セパレータ＞に
分類し、存在しないときは＜図その他＞に分類する。
ステップ１１２ｂで、当該矩形領域に（真ん中である必
要はない）、長くて細い垂直方向架空罫線が存在するか
調べ、存在するときは当該矩形を＜垂直セパレータ＞に
分類し、存在しないときは＜図その他＞に分類する。
【００３５】
【発明の効果】以上の説明から理解されるように、本発
明によれば、画像上の黒画素連結成分に外接する矩形に
ついて、文字、表、囲み枠、セパレータ、グラフ、図等
の分類を高精度に行なうことが可能となる。さらに、こ
れら情報による分類判定の条件の選び方によって分類内
容を柔軟に変更することが可能であるので、例えば対象
とする文書や表の形式に適応させて分類性能を特化する
ことも容易である。等々の効果を得られる。
明によれば、画像上の黒画素連結成分に外接する矩形に
ついて、文字、表、囲み枠、セパレータ、グラフ、図等
の分類を高精度に行なうことが可能となる。さらに、こ
れら情報による分類判定の条件の選び方によって分類内
容を柔軟に変更することが可能であるので、例えば対象
とする文書や表の形式に適応させて分類性能を特化する
ことも容易である。等々の効果を得られる。
【図１】本発明の一実施例に係るシステムの概略構成図
である。
である。
【図２】矩形分類処理の全体的フローを示す。
【図３】大分類により表領域候補となった矩形の詳細分
類処理のフローを示す。
類処理のフローを示す。
【図４】大分類により水平罫線候補となった矩形の詳細
分類処理のフローを示す。
分類処理のフローを示す。
【図５】大分類により垂直罫線候補となった矩形の詳細
分類処理のフローを示す。
分類処理のフローを示す。
【図６】（ａ）矩形の高さ及び幅のクラス分けの説明図
である。 （ｂ）矩形の大分類テーブルの説明図である。
である。 （ｂ）矩形の大分類テーブルの説明図である。
【図７】架空罫線の抽出の説明図である。
【図８】（ａ）表の矩形の例を示す。 （ｂ）表の矩形の例を示す。 （ｃ）囲み枠の矩形の例を示す。 （ｄ）グラフの矩形の例を示す。 （ｅ）図その他の矩形の例を示す。 （ｆ）図その他の矩形の例を示す。
１ スキャナ ２ 画像入力部 ３ 画像メモリ ４ 画像表示部 ５ ディスプレー ６ 領域識別部 ７ 画像圧縮部 ８ 外接矩形検出部 ９ 矩形分類部 １０ 文字領域統合部 １１ 文字認識部
Claims (1)
- 【請求項１】 文書等の２値画像上の黒画素連結成分に
外接する矩形の領域の属性を分類する方法において、矩
形領域の画素情報から水平方向または垂直方向の長い黒
ランを抽出し、その連続性より架空罫線を抽出して、該
架空罫線の個数及び該矩形領域内での相対的位置並びに
該矩形領域の外形的特徴を、該矩形領域の属性分類のた
めの情報として用いることを特徴とする矩形分類方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15558093A JP3344774B2 (ja) | 1993-06-25 | 1993-06-25 | 矩形分類方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15558093A JP3344774B2 (ja) | 1993-06-25 | 1993-06-25 | 矩形分類方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0737036A true JPH0737036A (ja) | 1995-02-07 |
| JP3344774B2 JP3344774B2 (ja) | 2002-11-18 |
Family
ID=15609157
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15558093A Expired - Fee Related JP3344774B2 (ja) | 1993-06-25 | 1993-06-25 | 矩形分類方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3344774B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6289120B1 (en) | 1997-01-31 | 2001-09-11 | Ricoh Company, Ltd. | Method and system for processing images of forms which have irregular construction and/or determining whether characters are interior to a form |
| JP2002279434A (ja) * | 2001-02-22 | 2002-09-27 | Oce Print Logic Technologies Sa | ドキュメントにおける自動的テーブル位置決め |
| JP2009070242A (ja) * | 2007-09-14 | 2009-04-02 | Ricoh Co Ltd | 領域分割方法及び装置、並びにプログラム |
| KR200445992Y1 (ko) * | 2009-07-13 | 2009-09-14 | 최승권 | 개선된 수세미 |
| US7995869B2 (en) | 2006-05-02 | 2011-08-09 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing apparatus, information processing method, and information storing medium |
| US8001466B2 (en) | 2005-06-17 | 2011-08-16 | Ricoh Company, Ltd. | Document processing apparatus and method |
| US8260057B2 (en) | 2007-07-12 | 2012-09-04 | Ricoh Company, Limited | Image processing apparatus that obtains a ruled line from a multi-value image |
| US9451127B2 (en) | 2014-07-25 | 2016-09-20 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image processing apparatus and non-transitory computer readable recording medium for encoding halftone image |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4951373B2 (ja) | 2007-03-13 | 2012-06-13 | 株式会社リコー | 画像検索装置、画像検索方法、及びコンピュータプログラム |
-
1993
- 1993-06-25 JP JP15558093A patent/JP3344774B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
| US6289120B1 (en) | 1997-01-31 | 2001-09-11 | Ricoh Company, Ltd. | Method and system for processing images of forms which have irregular construction and/or determining whether characters are interior to a form |
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| US8260057B2 (en) | 2007-07-12 | 2012-09-04 | Ricoh Company, Limited | Image processing apparatus that obtains a ruled line from a multi-value image |
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| KR200445992Y1 (ko) * | 2009-07-13 | 2009-09-14 | 최승권 | 개선된 수세미 |
| US9451127B2 (en) | 2014-07-25 | 2016-09-20 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image processing apparatus and non-transitory computer readable recording medium for encoding halftone image |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3344774B2 (ja) | 2002-11-18 |
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