JPH09223189A - 表処理方法および表処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 表を構成する枠中の文字列の方向をより正確
に判断できる表処理方法の提供。 【解決手段】 文字列の画像イメージを走査して濃度ヒ
ストグラム３０および３４を抽出する。次に、濃度ヒス
トグラムの上端４０、下端４２、左端３６および右端３
８の各座標値を抽出する。次に、主走査方向に平行な辺
であって濃度ヒストグラム３４の上端４０および下端４
２の座標値をそれぞれ通る辺と、副走査方向に平行な辺
であって濃度ヒストグラム３０の左端３６および右端３
８の座標値をそれぞれ通る辺とによって囲まれた矩形枠
４４を設定する。次に、矩形枠４４の長手方向を文字列
の方向と判別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、表中の文字画像
を認識するための表処理装置および表処理方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来の表処理方法の一例が、文献：「特
開平４−３３０８０号公報」に記載されている。この文
献に記載の技術によれば、先ず、イメージ入力された文
書画像から、処理対象の表を構成する罫線に囲まれた枠
を抽出する。次に、抽出された枠の主走査方向の長さお
よび副走査方向の長さによって、枠内の文字行が横書き
であるか縦書きであるかを判別している。そして、この
判別結果に応じて各枠内の文字行の抽出方法を切り替え
ている。枠内の文字行が横書きであるか縦書きであるか
を知ること、即ち、文字列の方向を知ることは、精度良
く文字認識を行うために必要なことである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
表処理方法では、文字列の方向を枠の主走査方向の長さ
および副走査方向の長さによって判別している。その結
果、枠長さが長い方向と文字列の方向とが異なる場合に
は、文字列の方向を誤って判別してしまうという問題点
があった。例えば、縦長の枠中に横書きの文字行がある
場合には、文字列の方向を縦書きと誤って判別してしま
う。

【０００４】このため、表を構成する枠中の文字列の方
向をより正確に判断できる表処理方法および装置の実現
が望まれていた。

【０００５】

【課題を解決するための手段】

（第１の発明）この出願に係る第１の発明の表処理方法
によれば、表を構成する枠の中に記載された文字の文字
認識処理に先立ち、枠の中に記載された文字列の画像イ
メージに外接する矩形枠を設定し、この矩形枠の長手方
向を文字列の方向と判別することを特徴とする。

【０００６】また、好ましくは、第１の発明の表処理方
法において、矩形枠を求めるにあたり、文字列の画像イ
メージを複数の方向に走査して濃度ヒストグラムを抽出
し、この濃度ヒストグラムの上端、下端、右端および左
端の各座標値を抽出し、この各座標値を通る矩形枠を設
定すると良い。

【０００７】（第２の発明）また、この出願に係る第２
の発明の表処理装置によれば、表を構成する枠の中に記
載された文字の文字認識処理のための表処理装置であっ
て、表の画像イメージから罫線を抽出するための罫線抽
出手段と、罫線抽出手段によって抽出された罫線の座標
値から枠を抽出するための枠抽出手段と、表処理装置を
構成する各手段の制御を行うための制御手段とを具えて
なる表処理装置において、枠の中に記載された文字列の
画像イメージに外接する矩形枠を設定して、この矩形枠
の長手方向を文字列の方向と判別するための文字列方向
判別手段を具えてなることを特徴とする。

【０００８】また、好ましくは、第２の発明の表処理装
置において、文字列方向判別手段は、枠抽出手段によっ
て抽出された枠内に記載された文字列の画像イメージを
複数の方向に走査して濃度ヒストグラムを抽出し、この
濃度ヒストグラムの上端、下端、右端および左端の各座
標値を抽出し、この各座標値を通る矩形枠を設定するた
めの文字列方向手段であると良い。

【０００９】尚、ここで「文字」には、記号一般も含
む。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この出願
に係る第１の発明の表処理方法および第２の発明の表処
理装置の実施の形態について併せて説明する。尚、参照
する図面は、これらの発明が理解できる程度に各構成成
分の大きさ、形状および配置間を概略的に示してあるに
過ぎない。従って、これらの発明は図示例にのみ限定さ
れるものではない。

【００１１】（処理装置）先ず、図１に、第１の実施の
形態の表処理装置のブロック図を示す。この実施の形態
の表処理装置は、処理対象の表を構成する枠の中に記載
された文字の文字認識処理のための表処理装置である。

【００１２】そして、この表処理装置は、図１に示すよ
うに、制御手段１０、画像入力手段１２、画像イメージ
格納手段１４、罫線抽出手段１６、表情報格納手段１
８、枠抽出手段２０および文字列方向判別手段２２を具
えている。

【００１３】そして、この画像入力手段１２によって文
書や帳票といった情報媒体からその画像イメージが表処
理装置に入力される。また、入力された画像イメージ
は、画像イメージ格納手段１４に格納される。また、罫
線抽出手段１６では、画像イメージ格納手段１４から読
出された画像イメージから罫線を抽出する。罫線抽出手
段１６は、水平方向の罫線（以下、横罫線とも称する）
を抽出するための横罫線抽出手段１６ａと、垂直方向の
罫線（以下、縦罫線とも称する）を抽出する縦罫線抽出
手段１６ｂとを以って構成されている。抽出された罫線
の座標は、表情報格納手段１８に格納される。

【００１４】次に、枠抽出手段２０では、表情報格納手
段１８から読出された罫線の座標から枠を抽出する。枠
の抽出にあたっては、水平方向（主走査方向）および垂
直方向（副走査方向）に延在した罫線によって囲まれた
枠の抽出を行う。抽出された枠の座標は、表情報格納手
段１８に格納される。

【００１５】次に、文字列方向判別手段２２では、枠の
中に記載された文字列の画像イメージに外接する矩形枠
を設定して、この矩形枠の長手方向を文字列の方向と判
別する。また、この実施の形態の文字列方向判別手段２
２では、矩形枠を求めるにあたり、文字列の画像イメー
ジを構成する黒ブロック列をこの画像イメージの主走査
方向と副走査方向の濃度ヒストグラムを用いて抽出し、
この黒ブロック列の上端、下端、右端および左端の各座
標値を抽出し、この各座標値から、黒ブロック列に外接
する矩形枠を設定する。

【００１６】また、これらの各手段は、バスライン２４
を介して制御手段１０に接続している。制御手段１０
は、表処理装置の各手段の制御、例えば、画像データま
たは座標データの入出力の制御を行うためのものであ
る。

【００１７】（処理方法）次に、図２を参照して、この
実施の形態の表処理方法、特に、文字列方向判別手段の
働きについて説明する。図２は、第１の実施の形態の表
処理方法のフローチャートである。尚、この実施の形態
においては、図３に示すように、文字列の方向が水平方
向（主走査方向）である横書きの表を処理対象とする。

【００１８】（１）先ず、画像入力手段１２によって、
図３に示す表の画像イメージの入力を行う。画像イメー
ジの入力にあたっては、処理対象の表を含む情報媒体を
主走査方向（水平方向）および副走査方向（垂直方向）
に光学的に走査して、この情報媒体からの光信号を光電
変換する。ここでは、主走査方向にＸ軸、副走査方向に
Ｙ軸をそれぞれ仮想的に設定して、このＸ−Ｙ座標系で
画素データの位置を表す。

【００１９】この光電変換により得られた画像イメージ
は、画像イメージ格納手段１４としてのイメージメモリ
に格納される。格納された画像イメージは、Ｘ−Ｙ座標
系で画素の位置を指定することにより、その座標の画素
データをイメージメモリ上から読出すことができる。

【００２０】（２）次に、罫線抽出手段１６によって、
画像イメージから罫線を抽出する。先ず、水平方向の罫
線である横罫線の抽出にあたっては、画像イメージ格納
手段１４に格納された一部分または全画像イメージ上の
領域に対して、横罫線抽出手段１６ａによって、主走査
方向（水平方向）に一定の長さ以上連続した黒画素を検
出する。そして、検出された黒画素の連長を横罫線とし
て、その始点および終点の座標値を表情報格納手段１８
に格納する。尚、画像イメージ一部分の領域のみで検出
を行う場合は、その領域を、例えばオペレータがマウス
を用いて指定すると良い。また、黒画素の連長を横罫線
と判断するための水平方向の一定の長さには、任意適当
な値を設定することができる。

【００２１】また、垂直方向の罫線である縦罫線の抽出
にあっては、横罫線の場合と同様に、画像イメージ上の
領域に対して、縦罫線抽出手段１６ｂによって、副走査
方向（垂直方向）に一定の長さ以上連続した黒画素を検
出する。そして、検出された黒画素の連長を縦罫線とし
て、その始点および終点の座標値を表情報格納手段１８
に格納する。黒画素の連長を縦罫線として判断するため
の横方向の一定の長さについても、縦方向の一定の長さ
と個別に、任意適当な値を設定することができる。

【００２２】（３）次に、枠抽出手段２０によって、枠
を抽出する。枠の抽出にあたっては、先ず、横罫線およ
び縦罫線のそれぞれの始点および終点の座標値を表情報
格納手段１８から読出す。読出した座標値に基づいて、
横罫線と縦罫線とを組合せてその交点の座標を抽出する
ことによって、４つの交点（枠の４頂点）の座標を一組
として規定される、縦罫線と横罫線とに囲まれた枠を抽
出する。抽出された枠の４頂点の座標は、表情報格納手
段１８に格納する。

【００２３】（４）次に、文字列方向判別手段２２によ
って、文字列の方向を判別する。ここでは、図３の表中
の枠から、「Ａ社製」と記載された枠の文字列の方向に
ついて判別する。この枠自体は縦長であるが、枠中の文
字は横書きである。

【００２４】文字列の方向を判別するにあたっては、先
ず、（ａ）表情報格納手段１８から文字列方向を判別す
る枠の座標値を読出し、この座標値に基づいて画像格納
手段１４から画像イメージを取得する。図４に、取得し
た画像イメージを示す。図４は、文字列の方向の判別方
法の説明に供する図である。

【００２５】次に、（ｂ）文字列の画像イメージを走査
して濃度ヒストグラムを抽出する。濃度ヒストグラムを
抽出するにあたっては、先ず、枠内の画像イメージを副
走査方向（縦方向）に順次に走査して黒画素のヒストグ
ラム３０を抽出する。互いに隣接したヒストグラムの固
まりを黒ブロック３２と称する。このヒストグラム３０
は、枠内の各文字毎に黒ブロック３２となって現れる。
そして、枠内の走査することにより、ヒストグラム３０
は、各文字の画像イメージに対応する黒ブロック３２が
連なった黒ブロック列３０として抽出される。

【００２６】次に、枠内の画像イメージを主走査方向
（横方向）に順次に走査して黒画素の濃度ヒストグラム
３４を抽出する。

【００２７】次に、（ｃ）ヒストグラムの上端、下端、
右端および左端の各座標値を抽出する。副走査方向に走
査して得られた黒ブロック列３０のうち、画像の汚れ等
による黒画素を除去するため、一定の値以上のヒストグ
ラムの部分を抽出する。そして、抽出されたヒストグラ
ムの黒ブロック列の左端３６および右端３８の座標値を
抽出する。この黒ブロック列３０の左端３６および右端
３８の座標が文字列の画像イメージの左端および右端の
座標となる。

【００２８】次に、副走査方向の場合と同様に、主走査
方向の走査して得られた黒ブロック列（この場合は黒ブ
ロックは１つ）の上端４０および下端４２の座標値を抽
出する。この黒ブロック列３４の上端４０および下端４
２の座標が文字列の画像イメージの上端および下端の座
標となる。

【００２９】次に、（ｄ）この各座標値を通る矩形枠を
設定する。矩形枠の設定にあたっては、主走査方向に平
行な辺であって上端４０および下端４２の座標値をそれ
ぞれ通る辺と、副走査方向に平行な辺であって左端３６
および右端３８の座標値をそれぞれ通る辺とによって、
囲まれた矩形枠４４を設定する。

【００３０】尚、ここでは、矩形枠４４として、上下
端、左右端の点を通る枠を設定したが、上下端、左右端
のそれぞれ外側に接する枠を設定しても良い。

【００３１】次に、（ｅ）矩形枠４４の長手方向を文字
列の方向と判別する。判別にあたっては、矩形枠４４の
主走査方向の長さＸＬと、副走査方向の長さＹＬとが、
下記の（１）式の関係を満足する場合に文字列の方向を
横方向（横書き）と判別し、満足しない場合は縦方向
（縦書き）と判別する。

【００３２】ＸＬ＞ＹＬ・・・（１） 次に、判別された文字列の方向を前提として、従来周知
の技術を用いて文字認識を行う。文字認識にあたって
は、文字列の方向の判別結果によって、例えば行切り出
し方法および文字切り出し方法を代えることができる。

【００３３】例えば、横書きと判別した場合、行切り出
しを、主走査方向に走査して得られた黒画素のヒストグ
ラムを検出することによって行い、次に、文字切り出し
を、副走査方向に走査して得られた黒画素のヒストグラ
ムの黒ブロックごとに行う。また、例えば、縦書きと判
別した場合、行切り出しは、副走査方向に走査して得ら
れた黒画素のヒストグラムを検出することによって行
い、次に、文字切り出しは、主走査方向に走査して得ら
れた黒画素のヒストグラムの黒ブロックごとに行う。

【００３４】そして、文字切り出しで得られた文字画像
イメージの特徴を抽出して、認識辞書とのマッチングを
行って文字コードを出力することもできる。このため、
表領域中に横書きの枠および縦書きの枠が混在していて
も、文字の精度良い抽出の実現を図ることができる。こ
のため、高い文字認識度の実現を図ることが可能とな
る。上述した各実施の形態では、これらの発明を特定の
条件で構成した例についてのみ説明したが、これらの発
明は多くの変更および変形を行うことができる。例え
ば、上述した形態では、横書きの表を処理する例につい
て説明したが、これらの発明では、縦書きの表を処理す
ることもできる。

【００３５】また、これらの発明は、１つの表中に縦書
きの枠と横書きの枠とが混在した場合にも適用すること
ができる。

【００３６】

【発明の効果】この出願に係る第１の発明の表処理方法
および第２の発明の表処理装置によれば、文字列の画像
イメージに外接する矩形枠の長手方向を文字列の方向と
判別する。このため、枠の長手方向によって文字列の方
向を判別する場合よりも精度良く文字列の方向を判別す
ることができる。その結果、文字認識の精度の向上を図
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態の表処理装置のブロック図である。

【図２】実施の形態の表処理方法のフローチャートであ
る。

【図３】処理対象の表の説明に供する図である。

【図４】実施の形態の文字列の方向の判別方法の説明に
供する図である。

【符号の説明】

１０：制御手段 １２：画像入力手段 １４：画像イメージ格納手段 １６：罫線抽出手段 １６ａ：横罫線抽出手段 １６ｂ：縦罫線抽出手段 １８：表情報格納手段 ２０：枠抽出手段 ２２：文字列方向判別手段 ２４：バスライン ３０：濃度ヒストグラム（黒ブロック列） ３２：黒ブロック ３４：濃度ヒストグラム ３６：左端 ３８：右端 ４０：上端 ４２：下端 ４４：矩形枠

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 表を構成する枠の中に記載された文字の
   文字認識処理に先立ち、 前記枠の中に記載された文字列の画像イメージに外接す
   る矩形枠を設定し、 該矩形枠の長手方向を前記文字列の方向と判別すること
   を特徴とする表処理方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の表処理方法において、 前記矩形枠を求めるにあたり、 前記文字列の画像イメージを複数の方向に走査して濃度
   ヒストグラムを抽出し、 該濃度ヒストグラムの上端、下端、右端および左端の各
   座標値を抽出し、 該各座標値を通る矩形枠を設定することを特徴とする表
   処理方法。
3. 【請求項３】 表を構成する枠の中に記載された文字の
   文字認識処理のための表処理装置であって、 前記表の画像イメージから罫線を抽出するための罫線抽
   出手段と、 前記罫線抽出手段によって抽出された罫線の座標値から
   枠を抽出するための枠抽出手段と、 前記表処理装置を構成する各手段の制御を行うための制
   御手段とを具えてなる表処理装置において、 前記枠の中に記載された文字列の画像イメージに外接す
   る矩形枠を設定して、該矩形枠の長手方向を前記文字列
   の方向と判別するための文字列方向判別手段を具えてな
   ることを特徴とする表処理装置。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の表処理装置において、 前記文字列方向判別手段は、前記枠抽出手段によって抽
   出された枠内に記載された前記文字列の画像イメージを
   複数の方向に走査して濃度ヒストグラムを抽出し、該濃
   度ヒストグラムの上端、下端、右端および左端の各座標
   値を抽出し、該各座標値を通る矩形枠を設定するための
   文字列方向判別手段であることを特徴とする表処理装
   置。