JPH09319830A - フォント識別方法 - Google Patents
フォント識別方法Info
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- JPH09319830A JPH09319830A JP8134917A JP13491796A JPH09319830A JP H09319830 A JPH09319830 A JP H09319830A JP 8134917 A JP8134917 A JP 8134917A JP 13491796 A JP13491796 A JP 13491796A JP H09319830 A JPH09319830 A JP H09319830A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 斜めのストロークを含む文字や多少のノイズ
のある文字画像からでも、文字認識することなしにその
フォントを識別する。 【解決手段】 フォント識別部４内のランレングスヒス
トグラム処理部４１は、画像全体の垂直方向のランレン
グスヒストグラムと、切り出された各文字のランレング
スヒストグラムを求める。特徴量計算部４２は、それら
のランレングスヒストグラムの差分を求め、該差分を基
に各文字のフォント（明朝体かゴシック体）を識別す
る。
のある文字画像からでも、文字認識することなしにその
フォントを識別する。 【解決手段】 フォント識別部４内のランレングスヒス
トグラム処理部４１は、画像全体の垂直方向のランレン
グスヒストグラムと、切り出された各文字のランレング
スヒストグラムを求める。特徴量計算部４２は、それら
のランレングスヒストグラムの差分を求め、該差分を基
に各文字のフォント（明朝体かゴシック体）を識別す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識すること
なくフォントを識別するフォント識別方法に関する。
なくフォントを識別するフォント識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】文字認識装置は、文字画像を認識し、そ
の文字コードを出力するものであり、その属性であるフ
ォントは識別されない。しかるに、高度化する文書画像
処理においては、文字画像の認識によって単に文字コー
ドを求めるにとどまらず、そのサイズやフォントなどの
属性を求めることが要求されている。
の文字コードを出力するものであり、その属性であるフ
ォントは識別されない。しかるに、高度化する文書画像
処理においては、文字画像の認識によって単に文字コー
ドを求めるにとどまらず、そのサイズやフォントなどの
属性を求めることが要求されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記したように、従来
の文字認識装置は入力画像の文字パターンを認識して、
その文字コードを出力することは可能であるが、文字属
性の一つであるフォントを識別してその識別結果を出力
することは困難であった。
の文字認識装置は入力画像の文字パターンを認識して、
その文字コードを出力することは可能であるが、文字属
性の一つであるフォントを識別してその識別結果を出力
することは困難であった。
【０００４】フォントを識別する装置としては、特開平
６−２０８６４９号公報に記載された文字認識装置があ
る。この装置では、識別手法としてランレングスヒスト
グラムを用いている。すなわち、水平方向および垂直方
向のランレングスヒストグラムのモード（最頻値）よっ
て横および縦の文字線幅を推定し、この線幅の比によっ
て明朝体かゴシック体かを判定する方法である。
６−２０８６４９号公報に記載された文字認識装置があ
る。この装置では、識別手法としてランレングスヒスト
グラムを用いている。すなわち、水平方向および垂直方
向のランレングスヒストグラムのモード（最頻値）よっ
て横および縦の文字線幅を推定し、この線幅の比によっ
て明朝体かゴシック体かを判定する方法である。
【０００５】しかし、この方法では、「中」や「田」等
のように文字を構成するストロークの多くが水平または
垂直な直線で、かつ画像にノイズがない場合でのみ識別
することができ、それ以外では精度よく識別できない。
例えば、斜めのストロークがあると、ランレングスヒス
トグラムのピークが誤った線幅で出力され、正しい線幅
を検出することができず、このため、多くの文字のフォ
ントが識別できないという問題がある。
のように文字を構成するストロークの多くが水平または
垂直な直線で、かつ画像にノイズがない場合でのみ識別
することができ、それ以外では精度よく識別できない。
例えば、斜めのストロークがあると、ランレングスヒス
トグラムのピークが誤った線幅で出力され、正しい線幅
を検出することができず、このため、多くの文字のフォ
ントが識別できないという問題がある。
【０００６】本発明の目的は、斜めのストロークを含む
文字や多少のノイズのある文字画像からでも、文字認識
することなしにそのフォントを識別するフォント識別方
法を提供することにある。
文字や多少のノイズのある文字画像からでも、文字認識
することなしにそのフォントを識別するフォント識別方
法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、与えられた画像全体と、
該画像中の対象とする文字画像のそれぞれについて、所
定方向のランレングスヒストグラムを求め、それらの差
分（以下、特徴量）を基に前記対象文字のフォントを識
別することを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、与えられた画像全体と、
該画像中の対象とする文字画像のそれぞれについて、所
定方向のランレングスヒストグラムを求め、それらの差
分（以下、特徴量）を基に前記対象文字のフォントを識
別することを特徴としている。
【０００８】請求項２記載の発明では、前記対象文字画
像のランレングスヒストグラムを平滑化することを特徴
としている。
像のランレングスヒストグラムを平滑化することを特徴
としている。
【０００９】請求項３記載の発明では、前記対象文字の
特徴量を、該対象文字の前後の文字の特徴量を用いて平
滑化することを特徴としている。
特徴量を、該対象文字の前後の文字の特徴量を用いて平
滑化することを特徴としている。
【００１０】請求項４記載の発明では、前記対象文字の
ランレングスヒストグラムの最頻値と、画像全体のラン
レングスヒストグラムの最頻値との差を基に前記対象文
字のフォントを識別することを特徴としている。
ランレングスヒストグラムの最頻値と、画像全体のラン
レングスヒストグラムの最頻値との差を基に前記対象文
字のフォントを識別することを特徴としている。
【００１１】請求項５記載の発明では、前記対象文字の
フォント識別結果を、該対象文字の前後のフォント識別
結果を用いて修正することを特徴としている。
フォント識別結果を、該対象文字の前後のフォント識別
結果を用いて修正することを特徴としている。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面を
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例に係
るフォント識別装置の構成を示す。フォント識別装置
は、文書を２値画像として読み込む画像入力部１、画像
データを蓄積するメモリ２、文書画像から文字画像のみ
を抽出する文字切り出し部３、フォントを識別するフォ
ント識別部４、表示装置などの結果出力部５、全体を制
御する制御部６、データ通信路７から構成されている。
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例に係
るフォント識別装置の構成を示す。フォント識別装置
は、文書を２値画像として読み込む画像入力部１、画像
データを蓄積するメモリ２、文書画像から文字画像のみ
を抽出する文字切り出し部３、フォントを識別するフォ
ント識別部４、表示装置などの結果出力部５、全体を制
御する制御部６、データ通信路７から構成されている。
【００１３】また、フォント識別部は、ランレングスヒ
ストグラムの作成やランレングスヒストグラムのモード
の計算を行うランレングスヒストグラム処理部４１と、
ランレングスヒストグラムの差分から特徴量を求める特
徴量計算部４２と、特徴量の平滑化を行う特徴量平滑化
部４３と、識別結果修正部４４から構成されている。
ストグラムの作成やランレングスヒストグラムのモード
の計算を行うランレングスヒストグラム処理部４１と、
ランレングスヒストグラムの差分から特徴量を求める特
徴量計算部４２と、特徴量の平滑化を行う特徴量平滑化
部４３と、識別結果修正部４４から構成されている。
【００１４】図２、３は、フオント識別処理のフローチ
ャートを示す。図２、３を用いて、本発明のフォント識
別処理を説明する。処理ステップ２０１では、画像入力
装置１により、識別対象である原稿を画像情報として本
装置内のメモリ２に取り込む。処理ステップ２０２で
は、文字切り出し部３は文書画像から文字画像のみを抽
出し、その外接矩形の座標を求める文字矩形抽出処理を
行う。
ャートを示す。図２、３を用いて、本発明のフォント識
別処理を説明する。処理ステップ２０１では、画像入力
装置１により、識別対象である原稿を画像情報として本
装置内のメモリ２に取り込む。処理ステップ２０２で
は、文字切り出し部３は文書画像から文字画像のみを抽
出し、その外接矩形の座標を求める文字矩形抽出処理を
行う。
【００１５】処理ステップ２０３では、ランレングスヒ
ストグラム処理部４１は、切り出された全ての文字矩形
内の画像の垂直方向ランレングスヒストグラムを求める
（ノイズがないか、あるいはノイズの影響が大きくない
場合は、入力画像全体の垂直方向ランレングスヒストグ
ラムを求めるようにしてもよい）。この際、全ての大き
さについて求めると処理時間が増大するので、フォント
識別に有効である適当な大きさのランレングスまでのヒ
ストグラムを作成する。また、このランレングスヒスト
グラムは各値を全体の要素数で割る正規化を行う。
ストグラム処理部４１は、切り出された全ての文字矩形
内の画像の垂直方向ランレングスヒストグラムを求める
（ノイズがないか、あるいはノイズの影響が大きくない
場合は、入力画像全体の垂直方向ランレングスヒストグ
ラムを求めるようにしてもよい）。この際、全ての大き
さについて求めると処理時間が増大するので、フォント
識別に有効である適当な大きさのランレングスまでのヒ
ストグラムを作成する。また、このランレングスヒスト
グラムは各値を全体の要素数で割る正規化を行う。
【００１６】
【数１】
【００１７】処理ステップ２０４では、フォント識別部
４は処理対象とする文字番号を初期化する。処理ステッ
プ２０５では、ｉ番目の文字を取り出し、処理対象とす
る。処理ステップ２０６では、ｉ番目の文字矩形の大き
さを計算し、閾値よりも大きいときは処理ステップ２０
７に進み、小さいときは、処理ステップ２０８に進む。
４は処理対象とする文字番号を初期化する。処理ステッ
プ２０５では、ｉ番目の文字を取り出し、処理対象とす
る。処理ステップ２０６では、ｉ番目の文字矩形の大き
さを計算し、閾値よりも大きいときは処理ステップ２０
７に進み、小さいときは、処理ステップ２０８に進む。
【００１８】処理ステップ２０７では、ｉ番目の文字矩
形の垂直方向のランレングスヒストグラムを求める。処
理ステップ２０３で定めた大きさまでのランレングスヒ
ストグラムを求めこととする。また、処理ステップ２０
３で行った正規化も行う。処理ステップ２０８では、処
理ステップ２０６で文字の大きさが閾値よりも小さいと
判断されたので、フォントを不定として、処理ステップ
２１１に進む。
形の垂直方向のランレングスヒストグラムを求める。処
理ステップ２０３で定めた大きさまでのランレングスヒ
ストグラムを求めこととする。また、処理ステップ２０
３で行った正規化も行う。処理ステップ２０８では、処
理ステップ２０６で文字の大きさが閾値よりも小さいと
判断されたので、フォントを不定として、処理ステップ
２１１に進む。
【００１９】処理ステップ２０９では、ｉ番目の文字の
ランレングスヒストグラムを平滑化する。具体的には、
全てのｒｌについて、
ランレングスヒストグラムを平滑化する。具体的には、
全てのｒｌについて、
【００２０】
【数２】
【００２１】のように、注目するランレングスヒストグ
ラムの両隣のテータを重みをかけて足し合わせ、重みの
合計で割る。処理ステップ２１０では、ｉ番目の文字の
ランレングスヒストグラムと全体のランレングスヒスト
グラムの差分を求める。すなわち、
ラムの両隣のテータを重みをかけて足し合わせ、重みの
合計で割る。処理ステップ２１０では、ｉ番目の文字の
ランレングスヒストグラムと全体のランレングスヒスト
グラムの差分を求める。すなわち、
【００２２】
【数３】
【００２３】によって、各ランレングスヒストグラムに
ついて差の絶対値を求めて合計する。
ついて差の絶対値を求めて合計する。
【００２４】処理ステップ２１１では、ｉを１だけイン
クリメントし、対象文字を一つ進める。処理ステップ２
１２では、ｉ番目の文字が存在するか否か確かめ、存在
すれば処理ステップ２０５へ、存在しなければ処理ステ
ップ２１３ヘ進む。
クリメントし、対象文字を一つ進める。処理ステップ２
１２では、ｉ番目の文字が存在するか否か確かめ、存在
すれば処理ステップ２０５へ、存在しなければ処理ステ
ップ２１３ヘ進む。
【００２５】図３において、処理ステップ２１３では、
全ての文字のランレングスヒストグラムの差分の平滑化
を行う。今、ｎ番目の文字のランレングスヒストグラム
の差分をＣnとすると、
全ての文字のランレングスヒストグラムの差分の平滑化
を行う。今、ｎ番目の文字のランレングスヒストグラム
の差分をＣnとすると、
【００２６】
【数４】
【００２７】という式に従って、平滑化を行う。
【００２８】処理ステップ２１４では、処理対象とする
文字番号を初期化する。処理ステップ２１５では、ｉ番
目の文字を取り出し、処理対象とする。処理ステップ２
１６では、ｉ番目の文字のランレングスヒストグラムの
モード（最頻値）と全体のランレングスヒストグラムの
モードの差を求める。
文字番号を初期化する。処理ステップ２１５では、ｉ番
目の文字を取り出し、処理対象とする。処理ステップ２
１６では、ｉ番目の文字のランレングスヒストグラムの
モード（最頻値）と全体のランレングスヒストグラムの
モードの差を求める。
【００２９】処理ステップ２１７では、処理ステップ２
１６で求めた差によって、 Ｍall−Ｍi≧ｔｈ ただし、 Ｍall：全体のランレングスヒストグラムのモード Ｍi ：ｉ番目の文字のランレングスヒストグラムのモ
ード ｔｈ ：所定の閾値 が成立すれば処理ステップ２１８に、成立しなければ処
理ステップ２２１に進む。
１６で求めた差によって、 Ｍall−Ｍi≧ｔｈ ただし、 Ｍall：全体のランレングスヒストグラムのモード Ｍi ：ｉ番目の文字のランレングスヒストグラムのモ
ード ｔｈ ：所定の閾値 が成立すれば処理ステップ２１８に、成立しなければ処
理ステップ２２１に進む。
【００３０】処理ステップ２１８では、処理ステップ２
１０で用いた式によってｉ番目の文字のランレングスヒ
ストグラムと全体のランレングスヒストグラムの差分を
求める。
１０で用いた式によってｉ番目の文字のランレングスヒ
ストグラムと全体のランレングスヒストグラムの差分を
求める。
【００３１】処理ステップ２１９では、処理ステップ２
１８で求めた差分が閾値より大きければ処理ステップ２
２０に進み、小さければ処理ステップ２２１に進む。処
理ステップ２２０では、ｉ番目の文字のフォントはゴシ
ック体と判定する。処理ステップ２２１では、ｉ番目の
文字のフォントは明朝体と判定する。
１８で求めた差分が閾値より大きければ処理ステップ２
２０に進み、小さければ処理ステップ２２１に進む。処
理ステップ２２０では、ｉ番目の文字のフォントはゴシ
ック体と判定する。処理ステップ２２１では、ｉ番目の
文字のフォントは明朝体と判定する。
【００３２】処理ステップ２２２では、ｉを１だけイン
クリメントし、注目文字を一つ進める。処理ステップ２
２３では、ｉ番目の文字が存在するか否か確かめ、存在
すれば処理ステップ２１５に、存在しなければ処理ステ
ップ２２４に進む。
クリメントし、注目文字を一つ進める。処理ステップ２
２３では、ｉ番目の文字が存在するか否か確かめ、存在
すれば処理ステップ２１５に、存在しなければ処理ステ
ップ２２４に進む。
【００３３】処理ステップ２２４では、識別結果修正部
４４は識別結果をより正確なものとするために後処理を
行う。つまり、同じフォントの文字は固まって存在する
ことが多いので、前後の文字のフォントによって識別結
果を修正する処理である。基本的には明朝体（ゴシック
体）の一文字がゴシック体（明朝体）に挾まれた場合に
入れ替えを行う。図４は、フォントの入れ替えパターン
を示す。
４４は識別結果をより正確なものとするために後処理を
行う。つまり、同じフォントの文字は固まって存在する
ことが多いので、前後の文字のフォントによって識別結
果を修正する処理である。基本的には明朝体（ゴシック
体）の一文字がゴシック体（明朝体）に挾まれた場合に
入れ替えを行う。図４は、フォントの入れ替えパターン
を示す。
【００３４】但し、いずれの場合も入れ替える文字矩形
の信頼度とその前後（不定と識別された文字矩形は除
く）の文字矩形の信頼度の平均の差が閾値よりも大きい
時には上記の入れ替えは行わない。
の信頼度とその前後（不定と識別された文字矩形は除
く）の文字矩形の信頼度の平均の差が閾値よりも大きい
時には上記の入れ替えは行わない。
【００３５】このようにして全ての文字のフォントを精
度良く識別し、全体の処理を終了する。なお、本発明は
上記した構成に限定されるものではなく、上記フォント
識別部、文字切り出し部などは、プロセッサ上でソフト
ウェア処理によって実現してもよい。
度良く識別し、全体の処理を終了する。なお、本発明は
上記した構成に限定されるものではなく、上記フォント
識別部、文字切り出し部などは、プロセッサ上でソフト
ウェア処理によって実現してもよい。
【００３６】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、対象文字と全体のランレングスヒストグ
ラムの差分を特徴量としているので、高精度に、また効
率良くフォントを識別することができ、文書画像の再現
に有用となる。また、本発明では文字認識を必要とせ
ず、また特徴量として、複雑な画像処理の必要のないラ
ンレングスヒストグラムを用いているので、高速で、プ
ログラムサイズが小さいフォント識別装置を実現するこ
とができる。
発明によれば、対象文字と全体のランレングスヒストグ
ラムの差分を特徴量としているので、高精度に、また効
率良くフォントを識別することができ、文書画像の再現
に有用となる。また、本発明では文字認識を必要とせ
ず、また特徴量として、複雑な画像処理の必要のないラ
ンレングスヒストグラムを用いているので、高速で、プ
ログラムサイズが小さいフォント識別装置を実現するこ
とができる。
【００３７】請求項２記載の発明によれば、対象文字の
ランレングスヒストグラムを平滑化し、画像のつぶれや
ノイズの影響を軽減できるので、高精度にフォントを識
別することができる。
ランレングスヒストグラムを平滑化し、画像のつぶれや
ノイズの影響を軽減できるので、高精度にフォントを識
別することができる。
【００３８】請求項３記載の発明によれば、対象文字の
特徴量を対象文字の前後の特徴量を用いて平滑化してい
るので、同じフォントにも係らず一文字だけ大きく特徴
量の異なる文字が出現しても、それが誤って識別される
ことが防止される。
特徴量を対象文字の前後の特徴量を用いて平滑化してい
るので、同じフォントにも係らず一文字だけ大きく特徴
量の異なる文字が出現しても、それが誤って識別される
ことが防止される。
【００３９】請求項４記載の発明によれば、対象文字と
全体のランレングスヒストグラムのモードをそれぞれ計
算し、もし対象文字のランレングスヒストグラムのモー
ドが全体のそれ以下の場合には、明朝体と識別すること
で、それ以降の処理を省くことができる。これによっ
て、効率的にフォントを識別することが可能になる。
全体のランレングスヒストグラムのモードをそれぞれ計
算し、もし対象文字のランレングスヒストグラムのモー
ドが全体のそれ以下の場合には、明朝体と識別すること
で、それ以降の処理を省くことができる。これによっ
て、効率的にフォントを識別することが可能になる。
【００４０】請求項５記載の発明によれば、対象文字と
その前後の文字の識別結果によって結果を修正すること
ができる。これは、識別を誤ったとしても、予め定義さ
れたパターンの識別結果になったときには修正を施すこ
とができ、高精度にフォントを識別することが可能とな
る。
その前後の文字の識別結果によって結果を修正すること
ができる。これは、識別を誤ったとしても、予め定義さ
れたパターンの識別結果になったときには修正を施すこ
とができ、高精度にフォントを識別することが可能とな
る。
【図１】本発明の実施例の構成を示す。
【図２】本発明の処理フローチャートである。
【図３】図２の続きの処理フローチャートである。
【図４】フォントの入れ替えパターンを示す。
１ 画像入力部 ２ メモリ ３ 文字切り出し部 ４ フォント識別部 ５ 結果出力部 ６ 制御部 ７ データ通信路
Claims (5)
- 【請求項１】 与えられた画像全体と、該画像中の対象
とする文字画像のそれぞれについて、所定方向のランレ
ングスヒストグラムを求め、それらの差分（以下、特徴
量）を基に前記対象文字のフォントを識別することを特
徴とするフォント識別方法。 - 【請求項２】 前記対象文字画像のランレングスヒスト
グラムを平滑化することを特徴とする請求項１記載のフ
ォント識別方法。 - 【請求項３】 前記対象文字の特徴量を、該対象文字の
前後の文字の特徴量を用いて平滑化することを特徴とす
る請求項１記載のフォント識別方法。 - 【請求項４】 前記対象文字のランレングスヒストグラ
ムの最頻値と、画像全体のランレングスヒストグラムの
最頻値との差を基に前記対象文字のフォントを識別する
ことを特徴とする請求項１記載のフォント識別方法。 - 【請求項５】 前記対象文字のフォント識別結果を、該
対象文字の前後のフォント識別結果を用いて修正するこ
とを特徴とする請求項１記載のフォント識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8134917A JPH09319830A (ja) | 1996-05-29 | 1996-05-29 | フォント識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8134917A JPH09319830A (ja) | 1996-05-29 | 1996-05-29 | フォント識別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09319830A true JPH09319830A (ja) | 1997-12-12 |
Family
ID=15139563
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8134917A Pending JPH09319830A (ja) | 1996-05-29 | 1996-05-29 | フォント識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09319830A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7099507B2 (en) | 1998-11-05 | 2006-08-29 | Ricoh Company, Ltd | Method and system for extracting title from document image |
| CN109784146A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-21 | 广州企图腾科技有限公司 | 一种字体种类识别方法、电子设备、存储介质 |
-
1996
- 1996-05-29 JP JP8134917A patent/JPH09319830A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7099507B2 (en) | 1998-11-05 | 2006-08-29 | Ricoh Company, Ltd | Method and system for extracting title from document image |
| CN109784146A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-21 | 广州企图腾科技有限公司 | 一种字体种类识别方法、电子设备、存储介质 |
| CN109784146B (zh) * | 2018-12-05 | 2023-11-07 | 广州企图腾科技有限公司 | 一种字体种类识别方法、电子设备、存储介质 |
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