JPH09311905A - 行検出方法および文字認識装置 - Google Patents
行検出方法および文字認識装置Info
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- JPH09311905A JPH09311905A JP8128354A JP12835496A JPH09311905A JP H09311905 A JPH09311905 A JP H09311905A JP 8128354 A JP8128354 A JP 8128354A JP 12835496 A JP12835496 A JP 12835496A JP H09311905 A JPH09311905 A JP H09311905A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】高速で行検出精度の高い行検出方法およびそれ
を用いた文字認識装置を提供する。 【解決手段】行方向射影情報算出部５は、行候補領域の
それぞれについて、その行候補領域に属する外接矩形デ
ータに基づき前記外接矩形の重心位置をピークとする関
数Ｆｉ（ｘ）を求めて、これらを重ね合わせることによ
り行方向射影情報Ｇ（ｘ）を算出し、行の分割・統合部
６は、行候補領域の行方向射影情報から得られる射影値
の極大点位置とその行候補領域に属する各外接矩形の重
心位置を比較して行候補領域の分割位置を求めて行候補
領域を分割し、隣接する２つの行候補領域の行方向射影
情報を比較して、一方の行候補領域の行方向射影情報か
ら得られる射影値の極大点位置が他方の行候補領域の行
方向射影情報に基づき予め定められる範囲内にあるとき
前記２つの行候補領域を統合する。
を用いた文字認識装置を提供する。 【解決手段】行方向射影情報算出部５は、行候補領域の
それぞれについて、その行候補領域に属する外接矩形デ
ータに基づき前記外接矩形の重心位置をピークとする関
数Ｆｉ（ｘ）を求めて、これらを重ね合わせることによ
り行方向射影情報Ｇ（ｘ）を算出し、行の分割・統合部
６は、行候補領域の行方向射影情報から得られる射影値
の極大点位置とその行候補領域に属する各外接矩形の重
心位置を比較して行候補領域の分割位置を求めて行候補
領域を分割し、隣接する２つの行候補領域の行方向射影
情報を比較して、一方の行候補領域の行方向射影情報か
ら得られる射影値の極大点位置が他方の行候補領域の行
方向射影情報に基づき予め定められる範囲内にあるとき
前記２つの行候補領域を統合する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、光学的文
字読取装置（ＯＣＲ）等において、紙に書かれた文書を
直接読み取って文字認識する際に、その文書画像から文
字行を検出する文字検出方法および、それを用いた文字
認識装置に関する。
字読取装置（ＯＣＲ）等において、紙に書かれた文書を
直接読み取って文字認識する際に、その文書画像から文
字行を検出する文字検出方法および、それを用いた文字
認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、手書きまたは活字で記載された
書状をスキャナ等の画像読取装置で読取り、その読み取
られた文書画像から文字を認識して文章情報を取り出す
文字認識装置において、文書画像から文字または文字列
を切り出す処理が必要である。
書状をスキャナ等の画像読取装置で読取り、その読み取
られた文書画像から文字を認識して文章情報を取り出す
文字認識装置において、文書画像から文字または文字列
を切り出す処理が必要である。
【０００３】文字列を検出する方法としては、例えば、
画像上の黒画素の固まりに外接する矩形情報を求め、そ
れらを統合して文字列を検出する方法等がある。この文
字行検出方法は、まず、スキャナ等により読み取られた
書状の画像に対し、微分・２値化処理を施して２値化画
像を求める。さらに、２値化画像上の黒画素の連結して
いる画像領域を求めて、その領域に外接する矩形情報を
求める。その後、求めた各矩形領域の形状・位置などを
基に、外接矩形領域を統合して行候補領域を切り出す。
画像上の黒画素の固まりに外接する矩形情報を求め、そ
れらを統合して文字列を検出する方法等がある。この文
字行検出方法は、まず、スキャナ等により読み取られた
書状の画像に対し、微分・２値化処理を施して２値化画
像を求める。さらに、２値化画像上の黒画素の連結して
いる画像領域を求めて、その領域に外接する矩形情報を
求める。その後、求めた各矩形領域の形状・位置などを
基に、外接矩形領域を統合して行候補領域を切り出す。
【０００４】このようにして切り出された行領域候補
は、たとえば、スキャナ等で読み取られた書状が汚れて
いたり、行が斜めに書かれていたり、あるいは同一行内
で文字サイズが不均等であるために外接矩形情報が不正
確で、本来１行であったものが複数行に分かれて切り出
されたり、隣合う複数の行がまとめて１行として切り出
されたりする場合がある。
は、たとえば、スキャナ等で読み取られた書状が汚れて
いたり、行が斜めに書かれていたり、あるいは同一行内
で文字サイズが不均等であるために外接矩形情報が不正
確で、本来１行であったものが複数行に分かれて切り出
されたり、隣合う複数の行がまとめて１行として切り出
されたりする場合がある。
【０００５】そこで、従来の行検出方法では、各行候補
領域内の射影情報を算出して行候補領域の統合・分割を
行うようになっている。すなわち、行候補領域の２値化
画像が切り出されると（図１１のステップＳ１００）、
図１１のフローチャートに示した手順に従って行方向の
射影情報が算出される。
領域内の射影情報を算出して行候補領域の統合・分割を
行うようになっている。すなわち、行候補領域の２値化
画像が切り出されると（図１１のステップＳ１００）、
図１１のフローチャートに示した手順に従って行方向の
射影情報が算出される。
【０００６】まず、行領域候補内の各画素を順に評価し
て（ステップＳ１０１）、その画素が黒画素であった場
合は（ステップＳ１０３）、行方向にその画素を射影し
た位置の射影値を増やし射影情報を更新する（ステップ
Ｓ１０４）。
て（ステップＳ１０１）、その画素が黒画素であった場
合は（ステップＳ１０３）、行方向にその画素を射影し
た位置の射影値を増やし射影情報を更新する（ステップ
Ｓ１０４）。
【０００７】全ての画素についての評価が終了すると行
方向の射影情報が求まる（ステップＳ１０５）。例え
ば、図３（ａ）のような行画像内の黒画素を行方向に射
影した場合、図３（ｃ）のような結果を得る。
方向の射影情報が求まる（ステップＳ１０５）。例え
ば、図３（ａ）のような行画像内の黒画素を行方向に射
影した場合、図３（ｃ）のような結果を得る。
【０００８】このようにして求められた各行候補領域の
射影情報をもとに、行候補の分離位置の検出あるいは各
行候補領域の統合の可否を判断し、最終的に行を検出す
るようになっていた。
射影情報をもとに、行候補の分離位置の検出あるいは各
行候補領域の統合の可否を判断し、最終的に行を検出す
るようになっていた。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の行検出
方法では、各行候補領域内の画素を１つずつ黒画素か否
か判定して、黒画素である場合は現在の射影情報に加算
するといった判定処理が必須であるので一行あたりの計
算量が多くなり、また、高速に演算するためには専用の
ハードウェアが必要であった。
方法では、各行候補領域内の画素を１つずつ黒画素か否
か判定して、黒画素である場合は現在の射影情報に加算
するといった判定処理が必須であるので一行あたりの計
算量が多くなり、また、高速に演算するためには専用の
ハードウェアが必要であった。
【００１０】また、行候補の分割・統合処理を何度も実
行する場合には処理時間が長くかかるという問題点があ
った。さらに、行に属する文字を画素情報として扱って
いるので、例えば、書状に文字が斜めに書かれている場
合等の文字行の検出の精度が低いという問題点があっ
た。そこで、本発明は、高速で、行検出精度の高い行検
出方法およびそれを用いた文字認識装置を提供すること
を目的とする。
行する場合には処理時間が長くかかるという問題点があ
った。さらに、行に属する文字を画素情報として扱って
いるので、例えば、書状に文字が斜めに書かれている場
合等の文字行の検出の精度が低いという問題点があっ
た。そこで、本発明は、高速で、行検出精度の高い行検
出方法およびそれを用いた文字認識装置を提供すること
を目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明の行検出方法は、
入力された文書画像を２値化し、この２値化画像をその
画像中の画素連結成分を求めた外接矩形データに変換
し、この外接矩形データに基づき外接矩形を統合して行
候補領域を検出し、この検出された行候補領域に属する
外接矩形データに基づき、それぞれの外接矩形単位の射
影情報を求め、それぞれの外接矩形の射影情報に基づき
前記行候補領域の行方向射影情報を算出し、この行方向
射影情報に基づき、前記行候補領域から文字行を検出す
ることにより、高速でしかも精度の高い文字行検出が行
える。
入力された文書画像を２値化し、この２値化画像をその
画像中の画素連結成分を求めた外接矩形データに変換
し、この外接矩形データに基づき外接矩形を統合して行
候補領域を検出し、この検出された行候補領域に属する
外接矩形データに基づき、それぞれの外接矩形単位の射
影情報を求め、それぞれの外接矩形の射影情報に基づき
前記行候補領域の行方向射影情報を算出し、この行方向
射影情報に基づき、前記行候補領域から文字行を検出す
ることにより、高速でしかも精度の高い文字行検出が行
える。
【００１２】また、前記外接矩形の位置と大きさに基づ
き前記外接矩形の射影情報を求め、各行候補領域毎にそ
れに属する全ての外接矩形の射影情報を重ね合わせるこ
とにより前記行候補領域のそれぞれの行方向射影情報を
算出することにより、射影情報の計算の高速化が図れ
る。
き前記外接矩形の射影情報を求め、各行候補領域毎にそ
れに属する全ての外接矩形の射影情報を重ね合わせるこ
とにより前記行候補領域のそれぞれの行方向射影情報を
算出することにより、射影情報の計算の高速化が図れ
る。
【００１３】また、前記外接矩形の位置と大きさに基づ
き前記外接矩形の重心位置をピークとする射影情報を求
め、各行候補領域毎にそれに属する全ての外接矩形の射
影情報を重ね合わせることにより前記行候補領域のそれ
ぞれの行方向射影情報を算出することにより、射影情報
の計算の高速化が図れる。
き前記外接矩形の重心位置をピークとする射影情報を求
め、各行候補領域毎にそれに属する全ての外接矩形の射
影情報を重ね合わせることにより前記行候補領域のそれ
ぞれの行方向射影情報を算出することにより、射影情報
の計算の高速化が図れる。
【００１４】また、前記行候補領域の行方向射影情報か
ら得られる射影値の極大値および極小値から行候補領域
を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを
判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射
影情報の極小値に基づき行分割位置を求め、それぞれの
外接矩形の重心位置と行分割位置とを比較することによ
り外接矩形を複数の行に区分し、この区分されたそれぞ
れの行の外接矩形を統合することにより文字行を検出す
ることにより、文字行検出が高速に、しかも高精度に行
える。
ら得られる射影値の極大値および極小値から行候補領域
を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを
判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射
影情報の極小値に基づき行分割位置を求め、それぞれの
外接矩形の重心位置と行分割位置とを比較することによ
り外接矩形を複数の行に区分し、この区分されたそれぞ
れの行の外接矩形を統合することにより文字行を検出す
ることにより、文字行検出が高速に、しかも高精度に行
える。
【００１５】また、前記行候補領域の行方向射影情報か
ら得られる射影値の極大値および極小値から行候補領域
を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを
判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射
影情報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの
外接矩形の重心位置と行領域とを比較して外接矩形をそ
れぞれの行に区分し、この区分されたそれぞれの行の外
接矩形を統合することにより文字行を検出することによ
り、文字行検出が高速に行え、しかも高精度に行える。
ら得られる射影値の極大値および極小値から行候補領域
を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを
判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射
影情報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの
外接矩形の重心位置と行領域とを比較して外接矩形をそ
れぞれの行に区分し、この区分されたそれぞれの行の外
接矩形を統合することにより文字行を検出することによ
り、文字行検出が高速に行え、しかも高精度に行える。
【００１６】また、前記行候補領域の行方向射影情報か
ら得られる射影値の極大値および極小値から行候補領域
を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを
判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射
影情報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの
外接矩形の重心位置と行領域とを比較して、当該外接矩
形の重心位置がそれぞれの行領域間に存在するとき、当
該外接矩形をそれぞれの行領域に分割することにより文
字行を検出することにより、文字行検出が高速に行え、
しかも高精度に行える。
ら得られる射影値の極大値および極小値から行候補領域
を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを
判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射
影情報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの
外接矩形の重心位置と行領域とを比較して、当該外接矩
形の重心位置がそれぞれの行領域間に存在するとき、当
該外接矩形をそれぞれの行領域に分割することにより文
字行を検出することにより、文字行検出が高速に行え、
しかも高精度に行える。
【００１７】また、本発明の行検出方法は、入力された
文書画像を２値化し、この２値化画像をその画像中の画
素連結成分を求めた外接矩形データに変換し、この外接
矩形データに基づき行候補領域を検出し、この行候補領
域が行方向に２分して検出されるとき、各外接矩形単位
で求められた射影情報をそれぞれの行候補領域について
重ね合わせることにより行候補領域の行射影情報を求
め、一方の行射影情報の極大点の位置を他方の行射影情
報と比較することによりそれぞれの行候補領域の統合の
可否を判定し、この判定結果に基づいて行候補領域の統
合を行うことにより文字行を検出することにより文字行
検出が高速に行え、しかも高精度に行える。
文書画像を２値化し、この２値化画像をその画像中の画
素連結成分を求めた外接矩形データに変換し、この外接
矩形データに基づき行候補領域を検出し、この行候補領
域が行方向に２分して検出されるとき、各外接矩形単位
で求められた射影情報をそれぞれの行候補領域について
重ね合わせることにより行候補領域の行射影情報を求
め、一方の行射影情報の極大点の位置を他方の行射影情
報と比較することによりそれぞれの行候補領域の統合の
可否を判定し、この判定結果に基づいて行候補領域の統
合を行うことにより文字行を検出することにより文字行
検出が高速に行え、しかも高精度に行える。
【００１８】本発明の文字認識装置は、文書画像を光電
変換して入力する画像入力手段と、この画像入力手段で
入力された画像を２値化し、この２値化画像をその画像
中の画素連結成分を求めた外接矩形データに変換する変
換手段と、この変換手段により変換された前記外接矩形
データに基づき外接矩形を統合して行候補領域を検出す
る行候補検出手段と、この行候補検出手段で検出された
行候補領域に属する外接矩形データに基づき、それぞれ
の外接矩形単位の射影情報を求め、それぞれの外接矩形
の射影情報に基づき前記行候補領域の行方向射影情報を
算出する算出手段と、この算出手段で算出された行候補
領域の行方向射影情報に基づき文字行を検出する文字行
検出手段と、この文字行検出手段で検出された文字行か
ら文字を検出して文字認識を行う文字認識手段と、を具
備しすることにより、高速でしかも精度の高い文字行検
出が行え、従って、高速でしかも文字認識率の高い文字
認識が可能となる。
変換して入力する画像入力手段と、この画像入力手段で
入力された画像を２値化し、この２値化画像をその画像
中の画素連結成分を求めた外接矩形データに変換する変
換手段と、この変換手段により変換された前記外接矩形
データに基づき外接矩形を統合して行候補領域を検出す
る行候補検出手段と、この行候補検出手段で検出された
行候補領域に属する外接矩形データに基づき、それぞれ
の外接矩形単位の射影情報を求め、それぞれの外接矩形
の射影情報に基づき前記行候補領域の行方向射影情報を
算出する算出手段と、この算出手段で算出された行候補
領域の行方向射影情報に基づき文字行を検出する文字行
検出手段と、この文字行検出手段で検出された文字行か
ら文字を検出して文字認識を行う文字認識手段と、を具
備しすることにより、高速でしかも精度の高い文字行検
出が行え、従って、高速でしかも文字認識率の高い文字
認識が可能となる。
【００１９】また、前記算出手段は、前記外接矩形の位
置と大きさに基づき前記外接矩形の射影情報を求め、行
候補領域に属する全ての外接矩形の射影情報を重ね合わ
せることにより前記行候補領域の行方向射影情報を算出
することにより、射影情報の計算の高速化が図れる。
置と大きさに基づき前記外接矩形の射影情報を求め、行
候補領域に属する全ての外接矩形の射影情報を重ね合わ
せることにより前記行候補領域の行方向射影情報を算出
することにより、射影情報の計算の高速化が図れる。
【００２０】また、前記算出手段は、前記外接矩形の位
置と大きさに基づき前記外接矩形の重心位置をピークと
する射影情報を求め、行候補領域に属する全ての外接矩
形の射影情報を重ね合わせることにより前記行候補領域
の行方向射影情報を算出することにより、射影情報の計
算の高速化が図れる。
置と大きさに基づき前記外接矩形の重心位置をピークと
する射影情報を求め、行候補領域に属する全ての外接矩
形の射影情報を重ね合わせることにより前記行候補領域
の行方向射影情報を算出することにより、射影情報の計
算の高速化が図れる。
【００２１】また、前記文字行検出手段は、前記算出手
段で算出された行候補領域の行方向射影情報から得られ
る射影値の極大値および極小値から行候補領域を行方向
と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定し、
複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情報の
極小値に基づき行分割位置を求め、それぞれの外接矩形
の重心位置と行分割位置とを比較することにより外接矩
形を複数の行に区分し、この区分されたそれぞれの行の
外接矩形を統合することにより文字行を検出することに
より、文字行検出が高速に行え、しかも高精度に行え
る。
段で算出された行候補領域の行方向射影情報から得られ
る射影値の極大値および極小値から行候補領域を行方向
と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定し、
複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情報の
極小値に基づき行分割位置を求め、それぞれの外接矩形
の重心位置と行分割位置とを比較することにより外接矩
形を複数の行に区分し、この区分されたそれぞれの行の
外接矩形を統合することにより文字行を検出することに
より、文字行検出が高速に行え、しかも高精度に行え
る。
【００２２】また、前記文字行検出手段は、前記算出手
段で算出された行候補領域の行方向射影情報から得られ
る射影値の極大値および極小値から行候補領域を行方向
と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定し、
複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情報に
基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの外接矩形
の重心位置と行領域とを比較して外接矩形をそれぞれの
行に区分し、この区分されたそれぞれの行の外接矩形を
統合することにより文字行を検出することにより、文字
行検出が高速に行え、しかも高精度に行える。
段で算出された行候補領域の行方向射影情報から得られ
る射影値の極大値および極小値から行候補領域を行方向
と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定し、
複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情報に
基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの外接矩形
の重心位置と行領域とを比較して外接矩形をそれぞれの
行に区分し、この区分されたそれぞれの行の外接矩形を
統合することにより文字行を検出することにより、文字
行検出が高速に行え、しかも高精度に行える。
【００２３】また、前記文字行検出手段は、前記算出手
段で算出された行候補領域の行方向射影情報から得られ
る射影値の極大値および極小値から行候補領域を行方向
と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定し、
複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情報に
基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの外接矩形
の重心位置と行領域とを比較して、当該外接矩形の重心
位置がそれぞれの行領域間に存在するとき、当該外接矩
形をそれぞれの行領域に分割することにより文字行を検
出することにより、文字行検出が高速に行え、しかも高
精度に行える。
段で算出された行候補領域の行方向射影情報から得られ
る射影値の極大値および極小値から行候補領域を行方向
と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定し、
複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情報に
基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの外接矩形
の重心位置と行領域とを比較して、当該外接矩形の重心
位置がそれぞれの行領域間に存在するとき、当該外接矩
形をそれぞれの行領域に分割することにより文字行を検
出することにより、文字行検出が高速に行え、しかも高
精度に行える。
【００２４】また、前記文字行検出手段は、前記行候補
検出手段で検出された行候補領域が行方向に２分して検
出されるとき、前記算出手段で算出された一方の行候補
領域の行方向射影情報の極大点の位置を他方の行候補領
域の行射影情報と比較することによりそれぞれの行候補
領域の統合の可否を判定し、この判定結果に基づいて行
候補領域の統合を行うことにより文字行を検出すること
により、文字行検出が高速に行え、しかも高精度に行え
る。
検出手段で検出された行候補領域が行方向に２分して検
出されるとき、前記算出手段で算出された一方の行候補
領域の行方向射影情報の極大点の位置を他方の行候補領
域の行射影情報と比較することによりそれぞれの行候補
領域の統合の可否を判定し、この判定結果に基づいて行
候補領域の統合を行うことにより文字行を検出すること
により、文字行検出が高速に行え、しかも高精度に行え
る。
【００２５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る
行検出方法を適用した文字認識装置の構成を示したもの
で、例えば、コンピュータ用の光学的文字読取装置（Ｏ
ＣＲ）として紙に書かれた文字を直接読み取ったり、郵
便物処理システム等に用いられて書状上の画像から宛名
情報を認識したりするものである。
て図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る
行検出方法を適用した文字認識装置の構成を示したもの
で、例えば、コンピュータ用の光学的文字読取装置（Ｏ
ＣＲ）として紙に書かれた文字を直接読み取ったり、郵
便物処理システム等に用いられて書状上の画像から宛名
情報を認識したりするものである。
【００２６】図１において、画像入力部１は、スキャナ
等から構成され、例えば書状上の画像を光学的に読取り
電気信号に変換して出力するようになっている。なお、
ここで扱う文字は手書き文字であっても活字文字であっ
てもよい。
等から構成され、例えば書状上の画像を光学的に読取り
電気信号に変換して出力するようになっている。なお、
ここで扱う文字は手書き文字であっても活字文字であっ
てもよい。
【００２７】画像入力部１で読み取られた書状の文書画
像に対し、２値化処理部２で所定の２値化処理を施して
２値化画像を求め、それを黒画素連結領域抽出部３に送
る。黒画素連結領域抽出部３は、文書の２値化画像の黒
画素の連結している領域を抽出して、その各領域に外接
する矩形情報を求めるようになっている。ここで求めら
れた各黒画素連結領域の外接矩形情報は候補検出部４に
送られる。
像に対し、２値化処理部２で所定の２値化処理を施して
２値化画像を求め、それを黒画素連結領域抽出部３に送
る。黒画素連結領域抽出部３は、文書の２値化画像の黒
画素の連結している領域を抽出して、その各領域に外接
する矩形情報を求めるようになっている。ここで求めら
れた各黒画素連結領域の外接矩形情報は候補検出部４に
送られる。
【００２８】行候補検出部４は、各矩形情報に含まれる
各矩形領域の形状・位置などを基に、外接矩形領域を統
合して行候補領域を切り出して、その行候補の矩形情報
を抽出するようになっている。各行候補領域の矩形情
報、および、それに含まれる黒画素連結領域の外接矩形
情報（以下、黒画素外接矩形情報と呼ぶこともある）は
所定のメモリに記憶される。
各矩形領域の形状・位置などを基に、外接矩形領域を統
合して行候補領域を切り出して、その行候補の矩形情報
を抽出するようになっている。各行候補領域の矩形情
報、および、それに含まれる黒画素連結領域の外接矩形
情報（以下、黒画素外接矩形情報と呼ぶこともある）は
所定のメモリに記憶される。
【００２９】行方向射影情報算出部５は、切り出された
行候補のそれぞれについて、その行方向の射影情報を算
出するようになっている。その詳細は後述する。行の分
割・統合部６は、算出された射影情報に基づき、行候補
領域の分割・統合処理を行って最終的に文字行の検出を
行うようになっている。その詳細は後述する。
行候補のそれぞれについて、その行方向の射影情報を算
出するようになっている。その詳細は後述する。行の分
割・統合部６は、算出された射影情報に基づき、行候補
領域の分割・統合処理を行って最終的に文字行の検出を
行うようになっている。その詳細は後述する。
【００３０】文字認識部７は、検出された文字行から文
字を検出して、具備された辞書８を参照して文字認識を
行うようになっている。本発明の行検出方法は、特に、
行方向射影情報算出部５、行の分割・統合部６の処理に
特徴付けられるものである。
字を検出して、具備された辞書８を参照して文字認識を
行うようになっている。本発明の行検出方法は、特に、
行方向射影情報算出部５、行の分割・統合部６の処理に
特徴付けられるものである。
【００３１】次に、行方向射影情報算出部５における行
候補領域の行方向射影情報の算出処理について、図２に
示すフローチャートを参照して説明する。まず射影情報
を求めたい行候補の矩形情報と、その行候補に属するｎ
個（ｎ＞１）の黒画素外接矩形情報を所定のメモリから
読み出す（ステップＳ１）。
候補領域の行方向射影情報の算出処理について、図２に
示すフローチャートを参照して説明する。まず射影情報
を求めたい行候補の矩形情報と、その行候補に属するｎ
個（ｎ＞１）の黒画素外接矩形情報を所定のメモリから
読み出す（ステップＳ１）。
【００３２】次に、ｎ個の黒画素外接矩形のそれぞれに
ついて（ステップＳ２）、行候補内での位置および形状
に基づき、後述する手順に従って、関数Ｆi （ｘ）（１
＜ｉ＜ｎ）を求める（ステップＳ４）。このとき、ｘ軸
方向は行方向と垂直な方向に取り、座標系の取り方は行
に対する相対座標系であってもよいし、書状の座標系を
そのまま使用しても良い。
ついて（ステップＳ２）、行候補内での位置および形状
に基づき、後述する手順に従って、関数Ｆi （ｘ）（１
＜ｉ＜ｎ）を求める（ステップＳ４）。このとき、ｘ軸
方向は行方向と垂直な方向に取り、座標系の取り方は行
に対する相対座標系であってもよいし、書状の座標系を
そのまま使用しても良い。
【００３３】その行候補に属する全ての黒画素外接矩形
についての関数Ｆi （ｘ）を求めたら（ステップＳ３〜
ステップＳ５）、ステップＳ６に進む。ステップＳ６で
は、全て（ｉ＝１〜ｎ）の黒画素外接矩形についての関
数Ｆi（ｘ）を加算した式（１）で定義されるＧ（ｘ）
を算出する。
についての関数Ｆi （ｘ）を求めたら（ステップＳ３〜
ステップＳ５）、ステップＳ６に進む。ステップＳ６で
は、全て（ｉ＝１〜ｎ）の黒画素外接矩形についての関
数Ｆi（ｘ）を加算した式（１）で定義されるＧ（ｘ）
を算出する。
【００３４】
【数１】
【００３５】すなわち、Ｇ（ｘ）は、黒画素外接矩形情
報から算出した行方向の射影情報とみなすことができ
る。例えば、画像入力部１で読み取られた書状上の画像
から検出された行候補が図３（ａ）で示すものであると
き、この行候補は、図３（ｂ）に示すような黒画素外接
矩形から構成されているものとする。このとき、図２の
処理が実行されて、最終的にステップＳ６において算出
される行方向射影情報Ｇ（ｘ）は、図３（ｃ）に示すよ
うな形状の射影情報を表現するものとなる。
報から算出した行方向の射影情報とみなすことができ
る。例えば、画像入力部１で読み取られた書状上の画像
から検出された行候補が図３（ａ）で示すものであると
き、この行候補は、図３（ｂ）に示すような黒画素外接
矩形から構成されているものとする。このとき、図２の
処理が実行されて、最終的にステップＳ６において算出
される行方向射影情報Ｇ（ｘ）は、図３（ｃ）に示すよ
うな形状の射影情報を表現するものとなる。
【００３６】次に、黒画素外接矩形から関数Ｆｉ（ｘ）
を算出する方法の一具体例について図４を参照して説明
する。図４において、行候補領域２１に対する相対座標
系を考え、行方向にＹ軸、行垂直方向（行方向と直交す
る方向）にＸ軸を取る。行候補領域２１に属する第ｉ番
目の黒画素外接矩形２２がＸ軸方向のＸｓからＸｅの範
囲に存在している場合、Ｆｉ（ｘ）は式（２）で定義す
る。
を算出する方法の一具体例について図４を参照して説明
する。図４において、行候補領域２１に対する相対座標
系を考え、行方向にＹ軸、行垂直方向（行方向と直交す
る方向）にＸ軸を取る。行候補領域２１に属する第ｉ番
目の黒画素外接矩形２２がＸ軸方向のＸｓからＸｅの範
囲に存在している場合、Ｆｉ（ｘ）は式（２）で定義す
る。
【００３７】
【数２】
【００３８】式（２）において、定数ａ＝１とした場合
を図４に示す。なお、定数ａの値は「１」に限らず、他
の値であってもよい。式（２）で示す関数Ｆｉ（ｘ）
は、図４に示すように、黒画素外接矩形２２の行垂直方
向（ｘ方向）に占める範囲ΔＸ（＝Ｘｅ−Ｘｓ）の中心
（Ｘｓ＋ΔＸ／２）において最大値（例えば、ΔＸ／
２）、黒画素外接矩形２２のｘ方向の２つの端点で最小
値（例えば、「０」）をとるような二等辺三角形状のも
のであるが、これは、一般に文字行の行中心に文字線密
度が集中して射影値が高くなることに対応している。す
なわち、関数Ｆｉ（ｘ）は、行の重心に射影値のピーク
がくるように定義するのが望ましく、特に、式（２）に
限定するものではない。
を図４に示す。なお、定数ａの値は「１」に限らず、他
の値であってもよい。式（２）で示す関数Ｆｉ（ｘ）
は、図４に示すように、黒画素外接矩形２２の行垂直方
向（ｘ方向）に占める範囲ΔＸ（＝Ｘｅ−Ｘｓ）の中心
（Ｘｓ＋ΔＸ／２）において最大値（例えば、ΔＸ／
２）、黒画素外接矩形２２のｘ方向の２つの端点で最小
値（例えば、「０」）をとるような二等辺三角形状のも
のであるが、これは、一般に文字行の行中心に文字線密
度が集中して射影値が高くなることに対応している。す
なわち、関数Ｆｉ（ｘ）は、行の重心に射影値のピーク
がくるように定義するのが望ましく、特に、式（２）に
限定するものではない。
【００３９】式（２）において、ａは定数としている
が、ａは黒画素外接矩形の位置・形状の関数であっても
よい。次式（３）は、式（２）で定義されるＦｉ（ｘ）
のａの部分がΔＸi とΔＹiの関数である場合の一例で
ある。ここで、ΔＸi とΔＹi をそれぞれ ΔＸi （＝Ｘei−Ｘsi） ΔＹi （＝Ｙei−Ｙsi） とする。
が、ａは黒画素外接矩形の位置・形状の関数であっても
よい。次式（３）は、式（２）で定義されるＦｉ（ｘ）
のａの部分がΔＸi とΔＹiの関数である場合の一例で
ある。ここで、ΔＸi とΔＹi をそれぞれ ΔＸi （＝Ｘei−Ｘsi） ΔＹi （＝Ｙei−Ｙsi） とする。
【００４０】
【数３】 式（３）において、定数ａ＝１とした場合を図５に示
す。なお、定数ａの値は「１」に限らず、他の値であっ
てもよい。
す。なお、定数ａの値は「１」に限らず、他の値であっ
てもよい。
【００４１】式（３）の関数Ｅは、黒画素外接矩形ｉの
位置の関数であってもよい。次式（４）は、関数Ｅが黒
画素外接矩形ｉの重心の位置（Ｘgi、Ｙgi）の関数であ
る場合の一例である。ここで、 （Ｘgi、Ｙgi）＝（（Ｘｓｉ＋Ｘｅｉ）／２、（Ｙｓｉ
＋Ｙｅｉ）／２） とする。
位置の関数であってもよい。次式（４）は、関数Ｅが黒
画素外接矩形ｉの重心の位置（Ｘgi、Ｙgi）の関数であ
る場合の一例である。ここで、 （Ｘgi、Ｙgi）＝（（Ｘｓｉ＋Ｘｅｉ）／２、（Ｙｓｉ
＋Ｙｅｉ）／２） とする。
【００４２】
【数４】
【００４３】式（４）において、ａ＝１、ｂ＝１とした
場合を図６に示す。なお、図６では、Ｙ１の値は定数と
しているが、何らかの関数で定義されるものであっても
よく、例えば、黒画素外接矩形が属する行領域位置情報
から算出されるものであってもよい。また、関数Ｆｉ
（ｘ）は、式（５）に示すように、ｎ（≧２）次式であ
ってもよい。
場合を図６に示す。なお、図６では、Ｙ１の値は定数と
しているが、何らかの関数で定義されるものであっても
よく、例えば、黒画素外接矩形が属する行領域位置情報
から算出されるものであってもよい。また、関数Ｆｉ
（ｘ）は、式（５）に示すように、ｎ（≧２）次式であ
ってもよい。
【００４４】
【数５】
【００４５】式（５）において、定数ａ＝１、ｎ＝２と
した場合を図７に示す。なお、式（５）において、定数
ａは「１」以外の値であってもよい。さらに、関数Ｆｉ
（ｘ）は二等辺三角形状に限らず、例えば、台形状のも
のでもよい。その場合の関数Ｆｉ（ｘ）を式（６）に示
す。
した場合を図７に示す。なお、式（５）において、定数
ａは「１」以外の値であってもよい。さらに、関数Ｆｉ
（ｘ）は二等辺三角形状に限らず、例えば、台形状のも
のでもよい。その場合の関数Ｆｉ（ｘ）を式（６）に示
す。
【００４６】
【数６】
【００４７】式（６）において、定数ａ＝３、ｂ＝２／
３とした場合を図８に示す。式（６）で定義した関数Ｑ
i は、ΔＸｉのみの関数であり、ａ、ｂは定数としてい
るが、ａ、ｂは、黒画素外接矩形の位置・形状の関数で
あってもよい。
３とした場合を図８に示す。式（６）で定義した関数Ｑ
i は、ΔＸｉのみの関数であり、ａ、ｂは定数としてい
るが、ａ、ｂは、黒画素外接矩形の位置・形状の関数で
あってもよい。
【００４８】このように、外接矩形単位の射影情報を各
黒画素の加算により求める代わりに簡易な関数によって
簡略的に求めることにより高速な処理が可能となるもの
である。
黒画素の加算により求める代わりに簡易な関数によって
簡略的に求めることにより高速な処理が可能となるもの
である。
【００４９】また、図４〜図８では、黒画素外接矩形の
座標系として、行に対する相対座標を用いる場合を扱っ
ているが、書状画像の座標系を使用してもよい。さて、
行候補領域２１に属する全ての黒画素外接矩形から算出
された関数Ｆｉ（ｘ）を加算することにより、式（１）
より、行候補領域２１の行方向射影情報Ｇ（ｘ）が得ら
れるわけであるが、この行方向射影情報Ｇ（ｘ）は、結
局、行候補領域２１の画素点分布射影を表していること
になる。そして、行方向射影情報Ｇ（ｘ）の極大点の位
置が行候補領域２１の重心位置にほぼ一致してただ１つ
あるとき、その行候補領域は分割する必要のない文字行
である可能性が非常に高いことになる。
座標系として、行に対する相対座標を用いる場合を扱っ
ているが、書状画像の座標系を使用してもよい。さて、
行候補領域２１に属する全ての黒画素外接矩形から算出
された関数Ｆｉ（ｘ）を加算することにより、式（１）
より、行候補領域２１の行方向射影情報Ｇ（ｘ）が得ら
れるわけであるが、この行方向射影情報Ｇ（ｘ）は、結
局、行候補領域２１の画素点分布射影を表していること
になる。そして、行方向射影情報Ｇ（ｘ）の極大点の位
置が行候補領域２１の重心位置にほぼ一致してただ１つ
あるとき、その行候補領域は分割する必要のない文字行
である可能性が非常に高いことになる。
【００５０】次に、行の分割・統合部６における行の分
割処理について、図９に示すフローチャートを参照して
説明する。図１の行候補検出部４では、例えば、書状が
汚れていたり、行が斜めに書かれていたり、文字サイズ
が不均一であるといった場合に、隣合う複数の行がまと
めて１つの行候補領域として検出される可能性が高い。
割処理について、図９に示すフローチャートを参照して
説明する。図１の行候補検出部４では、例えば、書状が
汚れていたり、行が斜めに書かれていたり、文字サイズ
が不均一であるといった場合に、隣合う複数の行がまと
めて１つの行候補領域として検出される可能性が高い。
【００５１】そこで、本来複数の行であるものがまとめ
て１行として検出された行を分割する場合には、従来手
法では行候補領域内の２値化画像の画素を行方向に射影
して作成した射影情報で極大値・極小値を取る位置を見
つけ、最小の極小値があらかじめ用意した方法で求まる
基準値より小さい場合は射影情報が最小極小値をとる位
置で行を行垂直方向に２つに分割する。
て１行として検出された行を分割する場合には、従来手
法では行候補領域内の２値化画像の画素を行方向に射影
して作成した射影情報で極大値・極小値を取る位置を見
つけ、最小の極小値があらかじめ用意した方法で求まる
基準値より小さい場合は射影情報が最小極小値をとる位
置で行を行垂直方向に２つに分割する。
【００５２】しかし、この従来手法では、画素単位に処
理を行っていたため、書状の座標系に対し文字行が傾い
て記載されている場合、書状から行情報を切り出した時
に隣合う行の領域同士が重なり合っており、行分割の際
に隣接行の一部を取り込んで再分割されてしまうといっ
た問題点がある。
理を行っていたため、書状の座標系に対し文字行が傾い
て記載されている場合、書状から行情報を切り出した時
に隣合う行の領域同士が重なり合っており、行分割の際
に隣接行の一部を取り込んで再分割されてしまうといっ
た問題点がある。
【００５３】そこで、本発明に係る行分割処理は、行候
補領域内の黒画素外接矩形情報を用いて、行の分割位置
を求めることを特徴とする。以下、行候補領域の行方向
にｙ軸、行垂直方向にｘ軸を取って説明する。
補領域内の黒画素外接矩形情報を用いて、行の分割位置
を求めることを特徴とする。以下、行候補領域の行方向
にｙ軸、行垂直方向にｘ軸を取って説明する。
【００５４】まず、行方向射影情報算出部５で算出され
た各行候補領域の行方向射影情報Ｇ（ｘ）の最小極小値
の位置αを求める（ステップＳ１０）。すなわち、図１
０（ａ）に示すように、行候補領域３１の行方向射影情
報Ｇ（ｘ）から行候補領域３１の画素点分布射影３２が
２つの極大点Ａ、Ｂを持ち、その間に最小極小値が１つ
存在する場合、この行候補領域３１は２つの行が混じり
合っている可能性が高い。
た各行候補領域の行方向射影情報Ｇ（ｘ）の最小極小値
の位置αを求める（ステップＳ１０）。すなわち、図１
０（ａ）に示すように、行候補領域３１の行方向射影情
報Ｇ（ｘ）から行候補領域３１の画素点分布射影３２が
２つの極大点Ａ、Ｂを持ち、その間に最小極小値が１つ
存在する場合、この行候補領域３１は２つの行が混じり
合っている可能性が高い。
【００５５】この最小極小値が予め定められた基準値と
比較し、基準値より小さい場合は行を直線ｘ＝α（３
３）を基準に行垂直方向に分割することになる。行を分
割する際には、各黒画素外接矩形について重心位置をも
とめ（図１０の×印）、重心がｘ＝αを境にしたどちら
側に位置するかを評価する。例えば、黒画素外接矩形の
重心が図１０の極大点位置Ａに近い場合はＡ側の、極大
点位置Ｂに近い場合はＢ側の行に属するものと判断し、
それぞれを区別して登録する（ステップＳ１２）。
比較し、基準値より小さい場合は行を直線ｘ＝α（３
３）を基準に行垂直方向に分割することになる。行を分
割する際には、各黒画素外接矩形について重心位置をも
とめ（図１０の×印）、重心がｘ＝αを境にしたどちら
側に位置するかを評価する。例えば、黒画素外接矩形の
重心が図１０の極大点位置Ａに近い場合はＡ側の、極大
点位置Ｂに近い場合はＢ側の行に属するものと判断し、
それぞれを区別して登録する（ステップＳ１２）。
【００５６】行候補領域３１内の全黒画素外接矩形につ
いてステップＳ１１、ステップＳ１２の評価が終ると、
図１０（ｂ）に示すように、Ａ側に属する黒画素外接矩
形を統合することによって新たな行３５を抽出する。同
様にＢ側に属する黒画素外接矩形を統合することによっ
て新たな行３６を抽出する（ステップＳ１３）。
いてステップＳ１１、ステップＳ１２の評価が終ると、
図１０（ｂ）に示すように、Ａ側に属する黒画素外接矩
形を統合することによって新たな行３５を抽出する。同
様にＢ側に属する黒画素外接矩形を統合することによっ
て新たな行３６を抽出する（ステップＳ１３）。
【００５７】次に、行の分割・統合部６における、他の
行の分割処理について、図１１に示すフローチャートを
参照して説明する。すなわち、ここでは、隣り合う行と
文字の一部が接触しているために２行が１行として検出
された行を再分割する処理について説明する。
行の分割処理について、図１１に示すフローチャートを
参照して説明する。すなわち、ここでは、隣り合う行と
文字の一部が接触しているために２行が１行として検出
された行を再分割する処理について説明する。
【００５８】以下、行候補領域の行方向にｙ軸、行垂直
方向にｘ軸を取って説明する。まず、図９、図１０の説
明と同様、図１２（ａ）に示すような行方向射影情報算
出部５で算出された各行候補領域４１の行方向射影情報
Ｇ（ｘ）の最小極小値の位置αを求める（ステップＳ２
０）。この最小極小値が予め定められた基準値と比較
し、基準値より小さい場合は行を直線ｘ＝α（３３）を
基準に行垂直方向に分割することになる。
方向にｘ軸を取って説明する。まず、図９、図１０の説
明と同様、図１２（ａ）に示すような行方向射影情報算
出部５で算出された各行候補領域４１の行方向射影情報
Ｇ（ｘ）の最小極小値の位置αを求める（ステップＳ２
０）。この最小極小値が予め定められた基準値と比較
し、基準値より小さい場合は行を直線ｘ＝α（３３）を
基準に行垂直方向に分割することになる。
【００５９】行を分割する際には、まず、射影情報Ｇ
（ｘ）のうち、文字の大きさ等を考慮した予め定められ
た閾値ｔｈより値が大きい範囲、すなわち、図１２の領
域Ａａ、Ｂｂを求める。なお、ここでは、領域Ａａ、Ｂ
ｂを求めるのに、閾値ｔｈを用いる方法を述べている
が、直線ｘ＝αの両側からそれぞれ最大値の位置をもと
め、その位置から一定幅範囲をとってＡａ、Ｂｂとする
方法も考えられる。
（ｘ）のうち、文字の大きさ等を考慮した予め定められ
た閾値ｔｈより値が大きい範囲、すなわち、図１２の領
域Ａａ、Ｂｂを求める。なお、ここでは、領域Ａａ、Ｂ
ｂを求めるのに、閾値ｔｈを用いる方法を述べている
が、直線ｘ＝αの両側からそれぞれ最大値の位置をもと
め、その位置から一定幅範囲をとってＡａ、Ｂｂとする
方法も考えられる。
【００６０】次に、各黒画素外接矩形について重心位置
（図１２（ａ）の行候補領域４１内の各黒画素外接矩形
の×印）を求め、重心が領域Ａａ、Ｂａのいずれに含ま
れているかを調べる（ステップＳ２３、ステップＳ２
４）。領域ＡａまたはＢａに含まれている場合は、それ
ぞれその黒画素外接矩形は、その含まれている領域側の
行に属するものと判断し、それぞれを区別して登録する
（ステップＳ２５、ステップＳ２６）。
（図１２（ａ）の行候補領域４１内の各黒画素外接矩形
の×印）を求め、重心が領域Ａａ、Ｂａのいずれに含ま
れているかを調べる（ステップＳ２３、ステップＳ２
４）。領域ＡａまたはＢａに含まれている場合は、それ
ぞれその黒画素外接矩形は、その含まれている領域側の
行に属するものと判断し、それぞれを区別して登録する
（ステップＳ２５、ステップＳ２６）。
【００６１】黒画素外接矩形の重心が領域ＡａにもＢａ
にも含まれていない場合は、ステップＳ２７に進み、そ
の黒画素外接矩形をｘ＝αの位置で２つに分割し、分割
後の矩形はそれぞれの重心が属する側の行に属するもの
と判断して、それぞれを区別して登録する（ステップＳ
２８）。
にも含まれていない場合は、ステップＳ２７に進み、そ
の黒画素外接矩形をｘ＝αの位置で２つに分割し、分割
後の矩形はそれぞれの重心が属する側の行に属するもの
と判断して、それぞれを区別して登録する（ステップＳ
２８）。
【００６２】行候補領域４１内の全黒画素外接矩形につ
いて、ステップＳ２３〜ステップＳ２８評価が終了する
と（ステップＳ２２）、図１２（ｂ）に示すように、領
域Ａａ側に属する黒画素外接矩形を統合することによっ
て新たな行５４を抽出する。同様に、領域Ｂａ側に属す
る黒画素外接矩形を統合することによって新たな行５５
を抽出する（ステップＳ２９）。
いて、ステップＳ２３〜ステップＳ２８評価が終了する
と（ステップＳ２２）、図１２（ｂ）に示すように、領
域Ａａ側に属する黒画素外接矩形を統合することによっ
て新たな行５４を抽出する。同様に、領域Ｂａ側に属す
る黒画素外接矩形を統合することによって新たな行５５
を抽出する（ステップＳ２９）。
【００６３】次に、行の分割・統合部６における行の統
合処理について、図１３に示すフローチャートを参照し
て説明する。図１の行候補検出部４では、例えば、書状
が汚れていたり、行が斜めに書かれていたり、文字サイ
ズが不均一であるといった場合に、本来１行であったも
のが複数の行候補領域に分かれて検出される可能性が高
い。
合処理について、図１３に示すフローチャートを参照し
て説明する。図１の行候補検出部４では、例えば、書状
が汚れていたり、行が斜めに書かれていたり、文字サイ
ズが不均一であるといった場合に、本来１行であったも
のが複数の行候補領域に分かれて検出される可能性が高
い。
【００６４】そこで、本発明の行の統合処理は、行候補
領域内の黒画素外接矩形情報を用いて算出された行方向
射影情報に基づき行の統合を行うものである。以下、行
候補領域の行方向にｙ軸、行垂直方向にｘ軸を取って説
明する。
領域内の黒画素外接矩形情報を用いて算出された行方向
射影情報に基づき行の統合を行うものである。以下、行
候補領域の行方向にｙ軸、行垂直方向にｘ軸を取って説
明する。
【００６５】図１４（ａ）に示すような２つの行候補領
域ＳとＴを統合すべきか否は、まずｙ軸方向の行間距離
Δｙが予め用意された固定のしきい値または予め用意さ
れた計算方法で算出されたしきい値よりも大きいか否か
で判定する（ステップＳ３０）。もしもしきい値よりも
大きい場合は行候補領域ＳとＴはそれぞれ別個の行であ
ると判断できるので、これらの統合は行わない（ステッ
プＳ３２）。一方、Δｙがしきい値よりも小さい場合は
ステップＳ３１に進む。
域ＳとＴを統合すべきか否は、まずｙ軸方向の行間距離
Δｙが予め用意された固定のしきい値または予め用意さ
れた計算方法で算出されたしきい値よりも大きいか否か
で判定する（ステップＳ３０）。もしもしきい値よりも
大きい場合は行候補領域ＳとＴはそれぞれ別個の行であ
ると判断できるので、これらの統合は行わない（ステッ
プＳ３２）。一方、Δｙがしきい値よりも小さい場合は
ステップＳ３１に進む。
【００６６】ステップＳ３１では、図１の行方向射影情
報算出部５で算出された行候補領域ＳおよびＴのそれぞ
れの行方向射影情報ＧS （ｘ）、ＧT （ｘ）から、文字
サイズ等を考慮した最も文字行らしい範囲ＰS 、ＰT
（図１４（ｂ）参照）をあらかじめ用意された統計的な
手法等を用いて算出する。
報算出部５で算出された行候補領域ＳおよびＴのそれぞ
れの行方向射影情報ＧS （ｘ）、ＧT （ｘ）から、文字
サイズ等を考慮した最も文字行らしい範囲ＰS 、ＰT
（図１４（ｂ）参照）をあらかじめ用意された統計的な
手法等を用いて算出する。
【００６７】次に、ＧS （ｘ）の極大値がＰT のピーク
範囲に含まれるか、または、ＧT （ｘ）の極大値がＰS
のピーク範囲に含まれるかを調べる（ステップＳ３３、
Ｓ３４）。
範囲に含まれるか、または、ＧT （ｘ）の極大値がＰS
のピーク範囲に含まれるかを調べる（ステップＳ３３、
Ｓ３４）。
【００６８】少なくとも一方の条件が満たされている場
合は、図１４（ｃ）に示すように、行候補領域ＳとＴを
統合し、行候補領域ＡとＢに属する黒画素外接矩形情報
を１つにまとめることによって２行を統合したあとの行
候補領域７２の矩形情報および、行候補領域７２内の黒
画素外接矩形情報を得る（ステップＳ３６）。どちらの
条件も満たされない場合は行候補領域ＡとＢの統合は行
わない（ステップＳ３５）。
合は、図１４（ｃ）に示すように、行候補領域ＳとＴを
統合し、行候補領域ＡとＢに属する黒画素外接矩形情報
を１つにまとめることによって２行を統合したあとの行
候補領域７２の矩形情報および、行候補領域７２内の黒
画素外接矩形情報を得る（ステップＳ３６）。どちらの
条件も満たされない場合は行候補領域ＡとＢの統合は行
わない（ステップＳ３５）。
【００６９】図１の行の分割・統合部６で、行候補検出
部４で検出された全ての行候補に対し、図９、図１１、
図１３に示した行の分割・統合処理を繰り返し実行し
て、各行候補の分割・統合が行われなくなった時点で最
終的に文字行が検出されることになる。
部４で検出された全ての行候補に対し、図９、図１１、
図１３に示した行の分割・統合処理を繰り返し実行し
て、各行候補の分割・統合が行われなくなった時点で最
終的に文字行が検出されることになる。
【００７０】以上、説明したように、上記実施形態によ
れば、画像入力部１で文書画像を入力し、その文書画像
を２値化処理部２で２値化して得られた２値化画像を、
黒画素連結領域抽出部３でその２値化画像中の画素連結
成分を求めた外接矩形データに変換し、行候補検出部４
で前記外接矩形データに基づき前記画素連結成分を統合
して行候補領域を検出し、行方向射影情報算出部５で、
この検出された行候補領域のそれぞれに属する外接矩形
データに基づき、その外接矩形の射影情報を求めて、こ
の外接矩形の射影情報に基づき前記行候補領域のそれぞ
れの行方向射影情報を算出し、この算出された各行候補
領域の行方向射影情報と前記外接矩形データに基づき行
分割・統合部６で前記行候補領域に対し分割・統合処理
を施して文字行を検出し、文字認識部７でその検出され
た各文字行から文字を検出して文字認識を行うことによ
り、高速でしかも精度の高い文字行検出が行え、従っ
て、高速でしかも文字認識率の高い文字認識が可能とな
る。
れば、画像入力部１で文書画像を入力し、その文書画像
を２値化処理部２で２値化して得られた２値化画像を、
黒画素連結領域抽出部３でその２値化画像中の画素連結
成分を求めた外接矩形データに変換し、行候補検出部４
で前記外接矩形データに基づき前記画素連結成分を統合
して行候補領域を検出し、行方向射影情報算出部５で、
この検出された行候補領域のそれぞれに属する外接矩形
データに基づき、その外接矩形の射影情報を求めて、こ
の外接矩形の射影情報に基づき前記行候補領域のそれぞ
れの行方向射影情報を算出し、この算出された各行候補
領域の行方向射影情報と前記外接矩形データに基づき行
分割・統合部６で前記行候補領域に対し分割・統合処理
を施して文字行を検出し、文字認識部７でその検出され
た各文字行から文字を検出して文字認識を行うことによ
り、高速でしかも精度の高い文字行検出が行え、従っ
て、高速でしかも文字認識率の高い文字認識が可能とな
る。
【００７１】また、行方向射影情報算出部５は、外接矩
形の位置と大きさに基づき前記外接矩形の重心位置をピ
ークとする射影情報Ｆｉ（ｘ）を求め、各行候補領域毎
に属する全ての外接矩形の射影情報Ｆｉ（ｘ）を重ね合
わせて、行方向射影情報Ｇ（ｘ）を算出することによ
り、各行候補領域に属する黒画素外接矩形の位置情報と
幅情報から行方向の射影情報が算出できるため行候補領
域の射影情報計算が高速に実行できる。
形の位置と大きさに基づき前記外接矩形の重心位置をピ
ークとする射影情報Ｆｉ（ｘ）を求め、各行候補領域毎
に属する全ての外接矩形の射影情報Ｆｉ（ｘ）を重ね合
わせて、行方向射影情報Ｇ（ｘ）を算出することによ
り、各行候補領域に属する黒画素外接矩形の位置情報と
幅情報から行方向の射影情報が算出できるため行候補領
域の射影情報計算が高速に実行できる。
【００７２】また、行の分割・統合部６は、行候補領域
の行方向射影情報から得られる射影値の極大点位置と、
その行候補領域に属する各外接矩形の重心位置を比較し
て前記行候補領域の分割位置を求め、その分割位置に基
づき行候補領域を分割し、隣接する２つの行候補領域の
行方向射影情報を比較して、一方の行候補領域の行方向
射影情報から得られる射影値の極大点位置が他方の行候
補領域の行方向射影情報に基づき予め定められる範囲内
にあるとき、前記２つの行候補領域を統合することによ
り、従来よりも同一時間内により多くの行の分割判定お
よび統合処理が実行でき、行検出性能を向上できる。す
なわち、行が書状に対し斜めに書かれている場合にも行
の分割、統合判定処理が高精度に行え、各行候補は、そ
の行候補に属する文字を画素情報としてでなく矩形情報
の形で持っているので、隣接行からの文字の入り込みの
検出が容易で、行の分割判定処理が高精度に行える。
の行方向射影情報から得られる射影値の極大点位置と、
その行候補領域に属する各外接矩形の重心位置を比較し
て前記行候補領域の分割位置を求め、その分割位置に基
づき行候補領域を分割し、隣接する２つの行候補領域の
行方向射影情報を比較して、一方の行候補領域の行方向
射影情報から得られる射影値の極大点位置が他方の行候
補領域の行方向射影情報に基づき予め定められる範囲内
にあるとき、前記２つの行候補領域を統合することによ
り、従来よりも同一時間内により多くの行の分割判定お
よび統合処理が実行でき、行検出性能を向上できる。す
なわち、行が書状に対し斜めに書かれている場合にも行
の分割、統合判定処理が高精度に行え、各行候補は、そ
の行候補に属する文字を画素情報としてでなく矩形情報
の形で持っているので、隣接行からの文字の入り込みの
検出が容易で、行の分割判定処理が高精度に行える。
【００７３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
高速でしかも行検出精度の高い行検出方法およびそれを
用いた文字認識装置を提供できる。
高速でしかも行検出精度の高い行検出方法およびそれを
用いた文字認識装置を提供できる。
【図１】本発明の一実施形態に係る行検出方法を用いた
文字認識装置の構成を概略的に示した図。
文字認識装置の構成を概略的に示した図。
【図２】行方向射影情報算出処理動作を説明するための
フローチャート。
フローチャート。
【図３】行方向射影情報について説明するための図。
【図４】行方向射影情報算出処理の一例を具体的に説明
するための図。
するための図。
【図５】行方向射影情報算出処理の他の例を具体的に説
明するための図。
明するための図。
【図６】行方向射影情報算出処理のさらに他の例を具体
的に説明するための図。
的に説明するための図。
【図７】行方向射影情報算出処理のさらに他の例を具体
的に説明するための図。
的に説明するための図。
【図８】行方向射影情報算出処理のさらに他の例をを具
体的に説明するための図。
体的に説明するための図。
【図９】行の分割処理を説明するための図。
【図１０】図５の行の分割処理を具体的に説明するため
の図。
の図。
【図１１】その他の行の分割処理動作を説明するための
フローチャート。
フローチャート。
【図１２】図７の行の分割処理を具体的に説明するため
の図。
の図。
【図１３】行の統合処理動作を説明するためのフローチ
ャート。
ャート。
【図１４】行の統合処理を具体的に説明するための図。
【図１５】従来の行方向射影情報算出処理動作を説明す
るためのフローチャート。
るためのフローチャート。
１…画像入力部、２…２値化処理部、３…黒画素連結領
域抽出部、４…行候補領域検出部、５…行方向射影情報
算出部、６…行の分割・統合部、７…文字認識部、８…
辞書。
域抽出部、４…行候補領域検出部、５…行方向射影情報
算出部、６…行の分割・統合部、７…文字認識部、８…
辞書。
Claims (14)
- 【請求項１】 入力された文書画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換し、この外接矩形データに基づき外接矩形
を統合して行候補領域を検出し、この検出された行候補
領域に属する外接矩形データに基づき、それぞれの外接
矩形単位の射影情報を求め、それぞれの外接矩形の射影
情報に基づき前記行候補領域の行方向射影情報を算出
し、この行方向射影情報に基づき、前記行候補領域から
文字行を検出することを特徴とする行検出方法。 - 【請求項２】 前記外接矩形の位置と大きさに基づき前
記外接矩形の射影情報を求め、行候補領域に属する全て
の外接矩形の射影情報を重ね合わせることにより前記行
候補領域の行方向射影情報を算出することを特徴とする
請求項１記載の行検出方法。 - 【請求項３】 前記外接矩形の位置と大きさに基づき前
記外接矩形の重心位置をピークとする射影情報を求め、
行候補領域に属する全ての外接矩形の射影情報を重ね合
わせることにより前記行候補領域のそれぞれの行方向射
影情報を算出することを特徴とする請求項１記載の行検
出方法。 - 【請求項４】 前記行候補領域の行方向射影情報から得
られる射影値の極大値および極小値から行候補領域を行
方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定
し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情
報の極小値に基づき行分割位置を求め、それぞれの外接
矩形の重心位置と行分割位置とを比較することにより外
接矩形を複数の行に区分し、この区分されたそれぞれの
行の外接矩形を統合することにより文字行を検出するこ
とを特徴とする請求項１記載の行検出方法。 - 【請求項５】 前記行候補領域の行方向射影情報から得
られる射影値の極大値および極小値から行候補領域を行
方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定
し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情
報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの外接
矩形の重心位置と行領域とを比較して外接矩形をそれぞ
れの行に区分し、この区分されたそれぞれの行の外接矩
形を統合することにより文字行を検出することを特徴と
する請求項１記載の行検出方法。 - 【請求項６】 前記行候補領域の行方向射影情報から得
られる射影値の極大値および極小値から行候補領域を行
方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否かを判定
し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向射影情
報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれの外接
矩形の重心位置と行領域とを比較して、当該外接矩形の
重心位置がそれぞれの行領域間に存在するとき、当該外
接矩形をそれぞれの行領域に分割することにより文字行
を検出することを特徴とする請求項１記載の行検出方
法。 - 【請求項７】 入力された文書画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換し、この外接矩形データに基づき行候補領
域を検出し、この行候補領域が行方向に２分して検出さ
れるとき、各外接矩形単位で求められた射影情報をそれ
ぞれの行候補領域について重ね合わせることにより行候
補領域の行射影情報を求め、一方の行射影情報の極大点
の位置を他方の行射影情報と比較することによりそれぞ
れの行候補領域の統合の可否を判定し、この判定結果に
基づいて行候補領域の統合を行うことにより文字行を検
出することを特徴とする行検出方法。 - 【請求項８】 文書画像を光電変換して入力する画像入
力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段により変換された前記外接矩形データに基
づき外接矩形を統合して行候補領域を検出する行候補検
出手段と、 この行候補検出手段で検出された行候補領域に属する外
接矩形データに基づき、それぞれの外接矩形単位の射影
情報を求め、それぞれの外接矩形の射影情報に基づき前
記行候補領域の行方向射影情報を算出する算出手段と、 この算出手段で算出された行候補領域の行方向射影情報
に基づき文字行を検出する文字行検出手段と、 この文字行検出手段で検出された文字行から文字を検出
して文字認識を行う文字認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項９】 前記算出手段は、 前記外接矩形の位置と大きさに基づき前記外接矩形の射
影情報を求め、行候補領域に属する全ての外接矩形の射
影情報を重ね合わせることにより前記行候補領域の行方
向射影情報を算出すること特徴とする請求項８記載の文
字認識装置。 - 【請求項１０】 前記算出手段は、 前記外接矩形の位置と大きさに基づき前記外接矩形の重
心位置をピークとする射影情報を求め、行候補領域に属
する全ての外接矩形の射影情報を重ね合わせることによ
り前記行候補領域の行方向射影情報を算出することを特
徴とする請求項８記載の文字認識装置。 - 【請求項１１】 前記文字行検出手段は、 前記算出手段で算出された行候補領域の行方向射影情報
から得られる射影値の極大値および極小値から行候補領
域を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否か
を判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向
射影情報の極小値に基づき行分割位置を求め、それぞれ
の外接矩形の重心位置と行分割位置とを比較することに
より外接矩形を複数の行に区分し、この区分されたそれ
ぞれの行の外接矩形を統合することにより文字行を検出
することを特徴とする請求項８記載の文字認識装置。 - 【請求項１２】 前記文字行検出手段は、 前記算出手段で算出された行候補領域の行方向射影情報
から得られる射影値の極大値および極小値から行候補領
域を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否か
を判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向
射影情報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれ
の外接矩形の重心位置と行領域とを比較して外接矩形を
それぞれの行に区分し、この区分されたそれぞれの行の
外接矩形を統合することにより文字行を検出することを
特徴とする請求項８記載の文字認識装置。 - 【請求項１３】 前記文字行検出手段は、 前記算出手段で算出された行候補領域の行方向射影情報
から得られる射影値の極大値および極小値から行候補領
域を行方向と直交する方向に複数行に分割すべきか否か
を判定し、複数行に分割すべきと判定されたとき行方向
射影情報に基づいてそれぞれの行領域を求め、それぞれ
の外接矩形の重心位置と行領域とを比較して、当該外接
矩形の重心位置がそれぞれの行領域間に存在するとき、
当該外接矩形をそれぞれの行領域に分割することにより
文字行を検出することを特徴とする請求項８記載の文字
認識装置。 - 【請求項１４】 前記文字行検出手段は、 前記行候補検出手段で検出された行候補領域が行方向に
２分して検出されるとき、前記算出手段で算出された一
方の行候補領域の行方向射影情報の極大点の位置を他方
の行候補領域の行射影情報と比較することによりそれぞ
れの行候補領域の統合の可否を判定し、この判定結果に
基づいて行候補領域の統合を行うことにより文字行を検
出することを特徴とする請求項８記載の文字認識装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12835496A JP4011646B2 (ja) | 1996-05-23 | 1996-05-23 | 行検出方法および文字認識装置 |
| DE69728469T DE69728469T2 (de) | 1996-05-23 | 1997-05-21 | Gerät und Verfahren zur Ermittlung der Zeichenlinie mittels vereinfachter Projektionsinformation; Zeichenerkennungsgerät und Verfahren |
| EP97108229A EP0809205B1 (en) | 1996-05-23 | 1997-05-21 | Character line detecting apparatus using simplified projection information and method thereof and character recognition apparatus thereof and method thereof |
| US08/863,029 US6035064A (en) | 1996-05-23 | 1997-05-23 | Apparatus and method for detecting and recognizing character line using simplified projection information |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12835496A JP4011646B2 (ja) | 1996-05-23 | 1996-05-23 | 行検出方法および文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09311905A true JPH09311905A (ja) | 1997-12-02 |
| JP4011646B2 JP4011646B2 (ja) | 2007-11-21 |
Family
ID=14982753
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12835496A Expired - Fee Related JP4011646B2 (ja) | 1996-05-23 | 1996-05-23 | 行検出方法および文字認識装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6035064A (ja) |
| EP (1) | EP0809205B1 (ja) |
| JP (1) | JP4011646B2 (ja) |
| DE (1) | DE69728469T2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014035622A (ja) * | 2012-08-08 | 2014-02-24 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| WO2017069001A1 (ja) * | 2015-10-19 | 2017-04-27 | 国立大学法人東京農工大学 | プログラム、情報記憶媒体及び情報処理装置 |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7013035B2 (en) * | 1998-09-25 | 2006-03-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method for setting an extraction area, and apparatus and recording medium |
| US6850634B1 (en) * | 1998-09-25 | 2005-02-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, method, and storage medium for processing a radiation image |
| US6868183B1 (en) * | 1999-04-01 | 2005-03-15 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method depending on the type of original image |
| US7031553B2 (en) * | 2000-09-22 | 2006-04-18 | Sri International | Method and apparatus for recognizing text in an image sequence of scene imagery |
| US7321687B2 (en) * | 2002-03-07 | 2008-01-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for image processing to label an object in a binary image |
| US7096432B2 (en) * | 2002-05-14 | 2006-08-22 | Microsoft Corporation | Write anywhere tool |
| RU2251738C2 (ru) * | 2003-01-28 | 2005-05-10 | "Аби Софтвер Лтд." | Способ приведения в соответствие заполненной машиночитаемой формы и ее шаблона при наличии искажений (варианты) |
| US8620080B2 (en) * | 2008-09-26 | 2013-12-31 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for locating text in a digital image |
| US8705836B2 (en) * | 2012-08-06 | 2014-04-22 | A2iA S.A. | Systems and methods for recognizing information in objects using a mobile device |
| US9160946B1 (en) | 2015-01-21 | 2015-10-13 | A2iA S.A. | Systems and methods for capturing images using a mobile device |
| CN113920497B (zh) * | 2021-12-07 | 2022-04-08 | 广东电网有限责任公司东莞供电局 | 一种铭牌识别模型的训练、铭牌的识别方法及相关装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6043555B2 (ja) * | 1980-02-26 | 1985-09-28 | 株式会社トキメック | 印字文字切出し装置 |
| US4998285A (en) * | 1988-03-11 | 1991-03-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Character recognition apparatus |
| JP3187182B2 (ja) * | 1993-01-06 | 2001-07-11 | 株式会社東芝 | 光学的手書き文字列認識方法および装置 |
| JP3388867B2 (ja) * | 1994-03-31 | 2003-03-24 | 株式会社東芝 | 宛名領域検出装置および宛名領域検出方法 |
-
1996
- 1996-05-23 JP JP12835496A patent/JP4011646B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-05-21 EP EP97108229A patent/EP0809205B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1997-05-21 DE DE69728469T patent/DE69728469T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1997-05-23 US US08/863,029 patent/US6035064A/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014035622A (ja) * | 2012-08-08 | 2014-02-24 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| WO2017069001A1 (ja) * | 2015-10-19 | 2017-04-27 | 国立大学法人東京農工大学 | プログラム、情報記憶媒体及び情報処理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0809205A3 (en) | 1999-09-15 |
| EP0809205A2 (en) | 1997-11-26 |
| EP0809205B1 (en) | 2004-04-07 |
| JP4011646B2 (ja) | 2007-11-21 |
| DE69728469T2 (de) | 2005-05-12 |
| US6035064A (en) | 2000-03-07 |
| DE69728469D1 (de) | 2004-05-13 |
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