JPH08249419A - 表領域判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 高精度に表領域の判定を行なうことのできる
表領域判定装置を提供することを目的とするものであ
る。 【構成】 画像入力部１において、表領域か否かの判定
を行なう対象となる文書画像を入力する。図形領域抽出
部２は、文書画像から表領域を含む図形領域のみを抽出
し、図形領域画像を生成して、画像記憶部３に記憶す
る。罫線抽出部４では、画像記憶部３に記憶されている
図形領域画像から、垂直線，水平線等の罫線を抽出し
て、罫線画像を生成する。次に、黒画素計数部５におい
て、画像記憶部３に記憶されている図形領域画像と、罫
線抽出部４で生成した罫線画像の黒画素数を計数する。
表領域度算出部６では、黒画素計数部５から得られる２
つの黒画素数の値から表領域度を求める。表領域判定部
７は、表領域度をもとに、対象画像が表領域か否かを判
定し、判定結果を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、一般の文書画像から表
領域を認識する表領域判定装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般の文書画像には、文字や、図、表、
写真等の異なる領域が混在している。画像処理を行なう
場合、各領域の特性に応じた処理が行なわれる。例え
ば、文字領域については文字認識処理、図形領域につい
てはベクトル化処理、表領域については表構造認識処
理、写真領域については中間調処理といった処理が行な
われる。しかし、これらの処理を施すためには、それぞ
れの領域の特性を判定しなければならない。そのため、
各領域ごとの処理に先だって、各領域に分離する必要が
ある。

【０００３】従来、表領域を判定する方法としては、領
域から表を形成する罫線を抽出できるか否かによって判
定するものが多かった。この手法の１例として、例え
ば、特開平４−１９５６９４号公報に記載されている表
領域判定方法がある。この方法は、まず、領域内の連結
黒画素のうち、あらかじめ定めたサイズより大きなもの
を表領域候補として抽出し、その中の横罫線の数が閾値
以上であれば、その領域を表領域と判定しようというも
のである。

【０００４】しかし、このような手法は、罫線の有無で
表か否かの判定を行なっているため、通常の線図形中に
罫線状の線分が存在する場合に、これを表と誤って判定
してしまう。図５は、従来の方法によって表と誤認識さ
れる線図形の一例の説明図である。図５に示す図形で
は、円の中に格子状の線図形が描かれている。従来の表
領域の判定方法では、円内の格子を表の罫線として認識
してしまう。このように、従来の判定方法を用いた場
合、図５に示すような線図形であっても表と認識すると
いった、誤認識が発生するという問題があった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した問
題点に鑑みてなされたもので、高精度に表領域の判定を
行なうことのできる表領域判定装置を提供することを目
的とするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、表領域判定装
置において、読み取った画像から図形領域のみを抽出し
た図形領域画像を生成する図形領域抽出部と、前記図形
領域画像から罫線のみを抽出した罫線画像を生成する罫
線抽出部と、前記図形領域画像および前記罫線画像中の
特定色の画素数を計数する画素計数部と、前記図形領域
画像の特定色の画素数と前記罫線画像中の特定色の画素
数から表領域度を算出する表領域度算出部と、前記表領
域度から入力画像が表領域であるか否かの判定を行ない
判定結果を出力する表領域判定部を有することを特徴と
するものである。

【０００７】

【作用】本発明によれば、読み取った画像から表を含む
図形領域のみを抽出した図形領域画像を生成し、生成し
た図形領域画像から罫線のみを抽出した罫線画像を生成
し、図形領域画像および罫線画像中の特定色の画素数を
計数する。特定色としては、例えば黒あるいは白とする
ことができる。例えば、黒画素を計数した時、図形領域
画像中の黒画素数と罫線画像中の黒画素数から表領域度
を算出する。この表領域度から入力画像が表領域である
か否かの判定を行ない、判定結果を出力する。このよう
に、本発明では、罫線だけでなく、表領域度を算出して
判定しているので、高精度に表領域を判定することがで
きる。表領域度としては、図形領域画像中の黒画素数
と、罫線画像中の黒画素数の比を用いることができる。
この場合、表領域度は図形領域画像中の罫線部分が占め
る面積比を表わし、この面積比が一定の閾値以上である
か否かを判定することによって表領域か否かの判定を行
なうことができる。

【０００８】

【実施例】図１は、本発明の表領域判定装置の一実施例
を示すブロック図である。図中、１は画像入力部、２は
図形領域抽出部、３は画像記憶部、４は罫線抽出部、５
は黒画素計数部、６は表領域度算出部、７は表領域判定
部である。

【０００９】画像入力部１は、表領域であるか否かの判
定を行なう対象となる文書画像を入力する。図形領域抽
出部２は、画像入力部１で入力された文書画像から、図
形領域を抽出し、図形領域のみからなる図形領域画像を
生成する。画像記憶部３は、図形領域抽出部２で生成さ
れた図形領域画像が記録される。罫線抽出部４は、画像
記憶部３に記憶されている図形領域画像から、罫線部分
を抽出し、罫線部分のみの罫線画像を生成する。黒画素
計数部５は、画像記憶部３に記憶されている図形領域画
像中の黒画素数を数える。また、罫線抽出部４で生成さ
れた罫線画像中の黒画素数を数える。

【００１０】表領域度算出部６は、黒画素計数部５から
得られる、画像記憶部３に記憶されている図形領域画像
中の黒画素数と、罫線画像中の黒画素数をもとに、入力
された文書画像の表領域度を算出する。表領域判定部７
は、表領域度算出部６で算出された表領域度から、表領
域か否かの判定を行ない、判定結果を出力する。

【００１１】以下、本発明の表領域判定装置の一実施例
における動作の一例を説明する。画像入力部１におい
て、表領域であるか否かの判定を行なう対象となる文書
画像を入力する。入力された文書画像から、図形領域抽
出部２において、表領域を含む図形領域のみが抽出さ
れ、図形領域画像が生成される。上述のように文書画像
には一般に図形部分と文字部分等が存在する。図形領域
の抽出方法は、文字／図形分離手法として広く知られて
おり、例えば、特開平３−１０２９６４号公報に記載さ
れている手法を始めとして様々な手法がある。図形領域
抽出部２における図形領域の抽出手法としては、公知の
どの手法を用いてもよい。最も簡単な方法としては、領
域内の連結黒画素を求め、その大きさが閾値以上なら図
形、閾値未満なら文字とみなす、という方法が考えられ
る。図形領域抽出部２で生成された図形領域画像は、画
像記憶部３に記憶される。

【００１２】罫線抽出部４では、画像記憶部３に記憶さ
れている図形領域画像から、垂直線，水平線等の罫線を
抽出して、罫線画像を生成する。具体的な抽出方法とし
ては、例えば、特開平２−２１０５８６号公報に記載さ
れている方法などを用いることができる。基本的に、水
平または垂直方向に画像を走査し、閾値以上黒画素が連
続している部分を罫線として取り出すことができる。閾
値は画像の大きさ、読み取り解像度等により設定すれば
よい。

【００１３】次に、黒画素計数部５において、画像記憶
部３に記憶されている図形領域画像と、罫線抽出部４で
生成した罫線画像の黒画素数を計数する。計数した２つ
の画像の黒画素数は表領域度算出部６に送られる。表領
域度算出部６では、黒画素計数部５から得られる２つの
黒画素数の値から表領域度を求める。表領域度とは、そ
の画像が表領域である確率を数値的に表したもので、種
々の値を用いることができる。例えば、以下の式により
計算された値を用いることができる。 表領域度＝罫線画像の黒画素数／図形領域画像の黒画素
数 この式は、画像中の図形領域のうち、罫線部分がどのく
らいの割合を占めるかを表わすものである。計算される
表領域度は、０〜１の値をとり得る。この値が大きいほ
ど対象領域は表領域である確率が高いこととなる。

【００１４】具体例を用いて上述の動作の一例を説明す
る。図２は、表画像の一例の説明図、図３は、図形領域
画像の一例の説明図、図４は、罫線画像の一例の説明図
である。ここでは、図２に示すような表を含む文書画像
が画像入力部１から入力されたものとする。図形領域抽
出部２では、画像入力部１から入力された文書画像か
ら、図形領域を抽出する。図２に示す表画像は、図形領
域抽出部２によって図３に示すような図形領域が抽出さ
れる。図３に示す図形領域画像は、画像記憶部３に記憶
される。

【００１５】罫線抽出部４は、画像記憶部３に記憶され
ている図３に示す図形領域画像から、罫線を抽出する。
この処理によって得られる罫線画像を図４に示す。左上
のセル内の斜線は、水平または垂直方向に見ると閾値未
満しか黒画素が連続していないため、罫線として抽出さ
れなかった。図３に示す図形領域画像および図４に示す
罫線画像は、黒画素計数部５において、それぞれ黒画素
数が計数される。ここでは、仮に図３に示す図形領域画
像の黒画素数を１８６０、図４に示す罫線画像の黒画素
数を１８００とする。これらの値が表領域度算出部６に
送られる。

【００１６】表領域度算出部６では、２つの黒画素数か
ら、表領域度を求める。表領域度を上述の式によって求
めると、 １８００／１８６０＝０．９６７７・・・ となる。すなわち、対象領域の表領域度は約０．９７と
いうことになる。この値は、対象領域は約９７％の確率
で表領域であると考えられる。表領域判定部７では、こ
の表領域度の値が閾値以上であれば、表領域であると結
果を出力し、閾値未満なら表領域ではないと結果を出力
する。閾値は対象によって設定するが、通常は０．６〜
０．９位の値を用いることができる。この例の場合に
は、表領域度が約０．９７であるので、表領域であるも
のと判定され、その旨の結果が表領域判定部７から出力
される。

【００１７】例えば、従来の技術で示した図５に示すよ
うな画像を考えてみる。図５に示した画像では、円の内
部に格子状の水平線および垂直線が含まれている。従来
の方法では水平線、垂直線が罫線とみなされ、表領域で
あると判定されてしまう。一方、本発明では罫線部分と
して抽出される水平線、垂直線部分の黒画素数を６０
０、円上の部分の黒画素数を５００、したがって図形領
域の黒画素数を２つの合計の１１００とすれば、この場
合の表領域度は ６００／１１００＝０．５４５４・・・ となる。表領域判定部７で用いる閾値を例えば０．７に
設定しておけば、図５に示した画像は表画像でないと判
定することができる。

【００１８】このように、上述の実施例では、従来のよ
うに単に罫線があるか否かの判断だけで表領域の判定を
行なうのではなく、罫線部分が図形領域に占める割合を
判定基準として用いることにより、より高精度、かつ柔
軟な判定を可能としている。

【００１９】上述の例では、黒画素計数部５において図
形領域画像と罫線画像の黒画素を計数したが、これに限
らず、白画素を計数して判定するように構成することも
できる。また、表領域度算出部６において計算する表領
域度は、上述の式に限られるものではなく、図形領域画
像および罫線画像の特定色の画素数から算出される種々
の値を用いることが可能である。

【００２０】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、図形領域画像および罫線画像の特定色の画素
数から算出される表領域度を用いて、入力画像が表領域
であるか否かの判定を行なうように構成したので、従来
のように罫線状の線分があるか否かで表領域か否かの判
定を行なう場合に比べ、より高精度、かつ柔軟な表領域
判定を行なうことができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の表領域判定装置の一実施例を示すブ
ロック図である。

【図２】 表画像の一例の説明図である。

【図３】 図形領域画像の一例の説明図である。

【図４】 罫線画像の一例の説明図である。

【図５】 従来の方法によって表と誤認識される線図形
の一例の説明図である。

【符号の説明】

１…画像入力部、２…図形領域抽出部、３…画像記憶
部、４…罫線抽出部、５…黒画素計数部、６…表領域度
算出部、７…表領域判定部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 読み取った画像から図形領域のみを抽出
   した図形領域画像を生成する図形領域抽出部と、前記図
   形領域画像から罫線のみを抽出した罫線画像を生成する
   罫線抽出部と、前記図形領域画像および前記罫線画像中
   の特定色の画素数を計数する画素計数部と、前記図形領
   域画像の特定色の画素数と前記罫線画像中の特定色の画
   素数から表領域度を算出する表領域度算出部と、前記表
   領域度から入力画像が表領域であるか否かの判定を行な
   い判定結果を出力する表領域判定部を有することを特徴
   とする表領域判定装置。