JPH10198705A

JPH10198705A - 文書画像処理装置および文書画像処理方法および情報記録媒体

Info

Publication number: JPH10198705A
Application number: JP9017605A
Authority: JP
Inventors: Tei Abe; 悌阿部; Shiori Ooaku; 志緒理大阿久; Takashi Saito; 高志齋藤; Tsukasa Kouchi; 司幸地
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1997-01-14
Filing date: 1997-01-14
Publication date: 1998-07-31

Abstract

(57)【要約】【課題】レイアウト構造や論理構造の類似した文書画
像(例えば複数の異なる新聞社の新聞の記事の一部)を
も、自動的に分類することの可能な文書画像処理装置お
よび文書画像処理方法および情報記録媒体を提供する。【解決手段】文書画像中に含まれている各文字画像の
書体を識別し、文書画像中の文字画像の書体の種類およ
び書体の種類数を検出する書体識別手段１１と、書体識
別手段１１によって識別され検出された文書画像中の文
字画像の書体の種類および書体の種類数に基づいて文書
画像を所定のクラスに分類する文書画像分類手段１３と
を有している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書画像処理を行
なう文書画像処理装置および文書画像処理方法および情
報記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、電子図書館に代表されるように文
書画像を電子化し、分類・検索する需要は非常に大き
い。従来では、文書画像を分類する方式として、例えば
文献「画像の認識・理解シンポジウム(MIRU'96) 講演論
文集２ページ295〜300」に示されるように、文書の論
理構造やレイアウト構造を抽出し、これらの構造が類似
しているもの同士でクラスを作り、分類する方法が知ら
れている。すなわち、この方式では、例えば論文、名
刺、新聞、帳票などクラスを予め設け、入力画像の論理
構造を抽出し、これらのいずれかのクラスに分類するも
のである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の方式で
は、論文，名刺といった構造的な特徴が違うクラスへの
分類はある程度可能であるが、例えば新聞のＡ紙とＢ紙
を分類することは論理構造に有為な差があるとは言え
ず、事実上不可能であるという問題があった。

【０００４】本発明は、従来の方法では分類が不可能で
あった、レイアウト構造や論理構造の類似した文書画像
(例えば複数の異なる新聞社の新聞の記事の一部)をも、
自動的に分類することの可能な文書画像処理装置および
文書画像処理方法および情報記録媒体を提供することを
目的としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明は、文書画像中に含まれている
各文字画像の書体を識別し、文書画像中の文字画像の書
体の種類および書体の種類数を検出する書体識別手段
と、書体識別手段によって識別され検出された文書画像
中の文字画像の書体の種類および書体の種類数に基づい
て文書画像を所定のクラスに分類する文書画像分類手段
とを有していることを特徴としている。

【０００６】また、請求項２記載の発明は、文書画像中
に含まれている各文字画像のサイズを識別し、文書画像
中の文字画像のサイズの種類およびサイズの種類数を検
出するサイズ識別手段と、サイズ識別手段によって識別
され検出された文書画像中の文字画像のサイズの種類お
よびサイズの種類数に基づいて文書画像を所定のクラス
に分類する文書画像分類手段とを有していることを特徴
としている。

【０００７】また、請求項３記載の発明は、文書画像中
に含まれている各文字画像の書体を識別し、文書画像中
の文字画像の書体の種類および書体の種類数を検出する
書体識別手段と、文書画像中に含まれている各文字画像
のサイズを識別し、文書画像中の文字画像のサイズの種
類およびサイズの種類数を検出するサイズ識別手段と、
前記書体識別手段によって識別され検出された文書画像
中の文字画像の書体の種類および書体の種類数と前記サ
イズ識別手段によって識別され検出された文書画像中の
文字画像のサイズの種類およびサイズの種類数とに基づ
いて文書画像を所定のクラスに分類する文書画像分類手
段とを有していることを特徴としている。

【０００８】また、請求項４記載の発明は、文書画像中
に含まれている各文字画像の書体および／またはサイズ
を識別し、文書画像中の文字画像の書体の種類および書
体の種類数、および／または、文書画像中の文字画像の
サイズの種類およびサイズの種類数を検出し、識別され
検出された書体の種類および書体の種類数、および／ま
たは、サイズの種類およびサイズの種類数に基づいて文
書画像を所定のクラスに分類することを特徴としてい
る。

【０００９】また、請求項５記載の発明は、文書画像中
に含まれている各文字画像の書体および／またはサイズ
を識別し、文書画像中の文字画像の書体の種類および書
体の種類数、および／または、文書画像中の文字画像の
サイズの種類およびサイズの種類数を検出し、識別され
検出された書体の種類および書体の種類数、および／ま
たは、サイズの種類およびサイズの種類数に基づいて文
書画像を所定のクラスに分類するためのプログラムが記
録されていることを特徴としている。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。図１は本発明に係る文書画像処理装
置の構成例を示す図である。図１を参照すると、この文
書画像処理装置は、文書を例えば２値画像として読み込
む画像入力部１と、画像入力部１で読み込まれた文書画
像を記憶するメモリ２と、文書画像を見出し，本文，写
真，表などの領域に分割し、領域を識別する領域識別部
３と、領域識別部３で識別された領域の識別結果に基づ
き、文書画像から文字画像(文字画像の領域)のみを抽出
する文字切り出し処理部４と、文字切り出し処理部４に
より切り出された各文字画像の書体(フォント)および／
または大きさ(サイズ)を特徴量として抽出し、該特徴量
に基づいて、文書画像をいずれかのクラスに(例えば、
新聞のＡ紙かＢ紙かに)分類する文書画像分類部５と、
全体の制御を行なう制御部６と、分類結果を出力する結
果出力部７とを有している。

【００１１】ここで、文字切り出し処理部４は、文書画
像から例えば図２に示すように１つの文字画像を切り出
すようになっている。すなわち、図２の例では、１つの
文字画像(図２の例では、文字「永」)は、文字の外接矩
形領域ＡＲとして切り出される。

【００１２】また、図３は図１の文書画像分類部５の第
１の構成例を示す図である。図３の例では、文書画像分
類部５は、文書画像中に含まれている各文字画像の書体
を識別し、文書画像中の文字画像の書体の種類(フォン
トタイプ)および書体の種類数(フォントタイプ数)を検
出する書体識別手段１１と、書体識別手段１１によって
識別され検出された文書画像中の文字画像の書体の種類
および書体の種類数に基づいて文書画像を所定のクラス
に分類する文書画像分類手段１３とを有している。

【００１３】図４，図５は図１の文書画像分類部５が図
３のように構成されている場合の処理動作例を説明する
ためのフローチャートである。図４，図５を参照する
と、先ず、ステップＳ１０１では、画像入力部１によ
り、処理対象である文字が記載された文書(例えば原稿)
を読込み、これを文書画像としてメモリ２内に取り込
む。次いで、ステップＳ１０２では、取り込んだ文書画
像に対して、領域識別部３によって、文書画像を見出
し，本文，写真，表などの領域に分割し、分割されたそ
れぞれの領域を見出し，本文，写真，表などに分類す
る。

【００１４】次いで、ステップＳ１０３では、文字切り
出し処理部４は、ステップＳ１０２で見出し及び本文と
分類された領域の部分を文字画像の部分と判断し、文書
画像から文字画像の部分のみを抽出し、その外接矩形の
座標を求める文字矩形抽出処理を行なう。

【００１５】しかる後、ステップＳ１０４では、文書画
像分類部５は、ステップＳ１０３で抽出された各文字画
像の書体(フォント)を識別する。これにより、文書画像
中に含まれている文字の書体の種類(例えば明朝体，ゴ
シック体，…など)を検出することができ、また、これ
によって、文書画像中に含まれている文字の書体の種類
数ｎ(例えば３種類(ｎ＝３)など)を検出(計数)すること
ができる(ステップＳ１０５)。

【００１６】このようにして、文書画像中にｎ種類の書
体(フォント)が存在することが検出されたとき、これら
ｎ種類の書体(フォント)のそれぞれがすでに登録されて
いるか否かを次に調べるため、ｎ種類の各書体(フォン
ト)に番号ｉ(ｉ＝１〜ｎ)を付し、ステップＳ１０６で
は、先ず、ｉを“１”に初期設定する。

【００１７】そして、ステップＳ１０７では、ｉ番目の
書体(フォント)が既に登録されたものか否かを判定し、
ｉ番目の書体(フォント)が登録されていないものである
ときには、ステップＳ１０８で、ｉ番目の書体(フォン
ト)を新たな書体(フォント)として登録して、ステップ
Ｓ１０９に進む。

【００１８】これに対し、ｉ番目の書体(フォント)が既
に登録されているものであれば、ステップＳ１０９へ進
む。ステップＳ１０９では、ｉを“１”だけインクリメ
ントし、ステップＳ１１０では、ｉがｎよりも大きくな
ったか否かを判断する。この結果、ｉがｎよりも大きく
ないときには、次の(ｉ＝ｉ＋１番目の)書体(フォント)
について、すでに登録されているか否かの判断処理を行
なうため、再びステップＳ１０７に戻る。

【００１９】このようにして、ｎ種類の書体(フォント)
のそれぞれについてステップＳ１０７〜Ｓ１１０の処理
を繰り返し行ない、ステップＳ１１０において、ｉがｎ
よりも大きくなったときには、ステップＳ１１１におい
て、この文書画像中に含まれている書体(フォント)の種
類と書体の種類数ｎとの組み合わせがすでに登録されて
いるか否かを判断し、この文書画像中に含まれている書
体(フォント)の種類と書体の種類数ｎとの組み合わせが
登録されていない場合には、ステップＳ１１２におい
て、この文書画像中に含まれている書体(フォント)の種
類と書体の種類数ｎとの組み合わせを登録する。そし
て、ステップＳ１１３では、ステップＳ１１２で新たに
登録した書体(フォント)の種類と書体の種類数ｎとの組
み合わせに対する文書クラスの名前を外部から入力する
か、または自動的に新たな文書クラスのインデックスを
決定し、ステップＳ１１４では新しい文書クラスを作成
する。そして、この場合、ステップＳ１１５では、ステ
ップＳ１１４で新たに作成した文書クラスに文書画像を
分類する(登録する)。

【００２０】このように、図１の文書画像分類部５が図
３のように構成されている場合、文書中で用いられてい
る文字の書体(フォント)の種類と書体(フォント)の種類
数とを特徴量として抽出し、文字の書体(フォント)の種
類と書体(フォント)の種類数とによって文書画像を識別
し、分類するので、従来では困難であったレイアウト構
造や論理構造が類似した文書画像でも高精度に効率よく
識別、分類ができる。

【００２１】また、図６は図１の文書画像分類部５の第
２の構成例を示す図である。図６の例では、文書画像分
類部５は、文書画像中に含まれている各文字画像の大き
さ(サイズ)を識別し、文書画像中の文字画像の大きさ
(サイズ)の種類および大きさ(サイズ)の種類数を検出す
るサイズ識別手段４１と、サイズ識別手段４１によって
識別され検出された文書画像中の文字画像の大きさ(サ
イズ)の種類および大きさ(サイズ)の種類数に基づいて
文書画像を所定のクラスに分類する文書画像分類手段４
３とを有している。

【００２２】図７，図８は図１の文書画像分類部５が図
６のように構成されている場合の処理動作例を説明する
ためのフローチャートである。

【００２３】図７，図８を参照すると、先ず、ステップ
Ｓ２０１では、画像入力部１により、処理対象である文
字が記載された文書(例えば原稿)を読込み、これを文書
画像としてメモリ２内に取り込む。次いで、ステップＳ
２０２では、取り込んだ文書画像に対して、領域識別部
３によって、文書画像を見出し，本文，写真，表などの
領域に分割し、分割されたそれぞれの領域を見出し，本
文，写真，表などに分類する。

【００２４】次いで、ステップＳ２０３では、文字切り
出し処理部４は、ステップＳ２０２で見出し及び本文と
分類された領域の部分を文字画像の部分と判断して、文
書画像から文字画像の部分のみを抽出し、その外接矩形
の座標を求める文字矩形抽出処理を行なう。

【００２５】しかる後、ステップＳ２０４では、文書画
像分類部５は、ステップＳ２０３で抽出された各文字画
像の大きさ(サイズ)を識別する。これにより、文書画像
中に含まれている文字のサイズの種類を検出することが
でき、また、これによって、文書画像中に含まれている
文字のサイズの種類数ｍ(例えば４種類(ｍ＝４)など)を
検出(計数)することができる(ステップＳ２０５)。

【００２６】このようにして、文書画像中にｍ種類のサ
イズ(大きさ)の文字が存在することが検出されたとき、
これらｍ種類のサイズのそれぞれがすでに登録されてい
るか否かを次に調べるため、ｍ種類の各サイズに番号ｊ
(ｊ＝１〜ｍ)を付し、ステップＳ２０６では、先ず、ｊ
を“１”に初期設定する。

【００２７】そして、ステップＳ２０７では、ｊ番目の
サイズが既に登録されたものか否かを判定し、ｊ番目の
サイズが登録されていないものであるときには、ステッ
プＳ２０８で、ｊ番目のサイズを新たなサイズとして登
録して、ステップＳ２０９に進む。

【００２８】これに対し、ｊ番目のサイズが既に登録さ
れているものであれば、ステップＳ２０９へ進む。ステ
ップＳ２０９では、ｊを“１”だけインクリメントし、
ステップＳ２１０では、ｊがｍよりも大きくなったか否
かを判断する。この結果、ｊがｍよりも大きくないとき
には、次の(ｊ＝ｊ＋１番目の)サイズについて、すでに
登録されているか否かの判断処理を行なうため、再びス
テップＳ２０７に戻る。

【００２９】このようにして、ｍ種類のサイズのそれぞ
れについてステップＳ２０７〜Ｓ２１０の処理を繰り返
し行ない、ステップＳ２１０において、ｊがｍよりも大
きくなったときには、ステップＳ２１１において、この
文書画像中に含まれているサイズの種類とサイズの種類
数ｍとの組み合わせがすでに登録されているか否かを判
断し、この文書画像中に含まれているサイズの種類とサ
イズの種類数ｍとの組み合わせが登録されていない場合
には、ステップＳ２１２において、この文書画像中に含
まれているサイズの種類とサイズの種類数ｍとの組み合
わせを登録する。そして、ステップＳ２１３では、ステ
ップＳ２１２で新たに登録したサイズの種類とサイズの
種類数ｍとの組み合わせに対する文書クラスの名前を外
部から入力するか、または自動的に新たな文書クラスの
インデックスを決定し、ステップＳ２１４では新しい文
書クラスを作成する。そして、この場合、ステップＳ２
１５では、ステップＳ２１４で新たに作成した文書クラ
スに文書画像を分類する(登録する)。

【００３０】このように、図１の文書画像分類部５が図
６のように構成されている場合、文書中で用いられてい
る文字の大きさ(サイズ)の種類と大きさ(サイズ)の種類
数とを特徴量として抽出し、文字の大きさ(サイズ)の種
類と大きさ(サイズ)の種類数とによって文書画像を識別
し、分類するので、従来では困難であったレイアウト構
造や論理構造が類似した文書画像でも高精度に効率良く
識別、分類ができる。

【００３１】また、図９は図１の文書画像分類部５の第
３の構成例を示す図である。図９の例では、文書画像分
類部５は、図３に示した第１の構成例の文書画像分類部
と図６に示した第２の構成例の文書画像分類部とを併せ
もち、文字画像の書体(フォント)と大きさ(サイズ)との
両方の情報を用いて文書画像を分類するようになってい
る。

【００３２】すなわち、図９の例では、文書画像分類部
５は、文書画像中に含まれている各文字画像の書体を識
別し、文書画像中の文字画像の書体の種類および書体の
種類数を検出する書体識別手段１１と、文書画像中に含
まれている各文字画像の大きさ(サイズ)を識別し、文書
画像中の文字画像の大きさ(サイズ)の種類および大きさ
(サイズ)の種類数を検出するサイズ識別手段４１と、書
体識別手段１１によって識別された書体の種類および書
体の種類数とサイズ識別手段４１によって識別された大
きさ(サイズ)の種類および大きさ(サイズ)の種類数とに
基づいて文書画像を所定のクラスに分類する文書画像分
類手段５０とを有している。

【００３３】図１０，図１１は図１の文書画像分類部５
が図９のように構成されている場合の処理動作例を説明
するためのフローチャートである。

【００３４】図１０，図１１を参照すると、先ず、ステ
ップＳ３０１では、画像入力部１により、処理対象であ
る文字が記載された文書(例えば原稿)を読込み、これを
文書画像としてメモリ２内に取り込む。次いで、ステッ
プＳ３０２では、取り込んだ文書画像に対して、領域識
別部３によって、文書画像を見出し，本文，写真，表な
どの領域に分割し、分割されたそれぞれの領域を見出
し，本文，写真，表などに分類する。

【００３５】次いで、ステップＳ３０３では、文字切り
出し処理部４は、ステップＳ３０２で見出し及び本文と
分類された領域の部分を文字画像の部分と判断して、文
書画像から文字画像の部分のみを抽出し、その外接矩形
の座標を求める文字矩形抽出処理を行なう。

【００３６】しかる後、ステップＳ３０４では、文書画
像分類部５は、ステップＳ３０３で抽出された各文字画
像の書体(フォント)を識別する。これにより、文書画像
中に含まれている文字の書体の種類(例えば明朝体，ゴ
シック体，…など)を検出することができ、また、これ
によって、文書画像中に含まれている文字の書体の種類
数ｎ(例えば３種類(ｎ＝３)など)を検出(計数)すること
ができる(ステップＳ３０５)。このようにして、文書画
像中にｎ種類の書体(フォント)が存在することが検出さ
れたとき、これらｎ種類の書体(フォント)のそれぞれが
すでに登録されているか否かを次に調べるため、ｎ種類
の各書体(フォント)に番号ｉ(ｉ＝１〜ｎ)を付し、ステ
ップＳ３０６では、先ず、ｉを“１”に初期設定する。

【００３７】そして、ステップＳ３０７では、ｉ番目の
書体(フォント)が既に登録されたものか否かを判定し、
ｉ番目の書体(フォント)が登録されていないものである
ときには、ステップＳ３０８では、ｉ番目の書体(フォ
ント)を新たな書体(フォント)として登録して、ステッ
プＳ３０９に進む。

【００３８】これに対し、ｉ番目の書体(フォント)が既
に登録されているものであれば、ステップＳ３０９へ進
む。ステップＳ３０９では、ｉを“１”だけインクリメ
ントし、ステップＳ３１０では、ｉがｎよりも大きくな
ったか否かを判断する。この結果、ｉがｎよりも大きく
ないときには、次の(ｉ＝ｉ＋１番目の)書体(フォント)
について、すでに登録されているか否かの判断処理を行
なうため、再びステップＳ３０７に戻る。

【００３９】このようにして、ｎ種類の各書体(フォン
ト)のそれぞれについてステップＳ３０７〜Ｓ３１０の
処理を繰り返し行ない、ステップＳ３１０において、ｉ
がｎよりも大きくなったときには、次に、ステップＳ３
１１において、ステップＳ３０３で抽出された各文字画
像の大きさ(サイズ)を識別する。これにより、文書画像
中に含まれている文字のサイズの種類を検出することが
でき、また、これによって、文書画像中に含まれている
文字のサイズの種類数ｍ(例えば４種類(ｍ＝４)など)を
検出(計数)することができる(ステップＳ３１２)。

【００４０】このようにして、文書画像中にｍ種類のサ
イズ(大きさ)の文字が存在することが検出されたとき、
これらｍ種類のサイズのそれぞれがすでに登録されてい
るか否かを次に調べるため、ｍ種類の各サイズに番号ｊ
(ｊ＝１〜ｍ)を付し、ステップＳ３１３では、先ず、ｊ
を“１”に初期設定する。

【００４１】そして、ステップＳ３１４では、ｊ番目の
サイズが既に登録されたものか否かを判定し、ｊ番目の
サイズが登録されていないものであるときには、ステッ
プＳ３１５では、ｊ番目のサイズを新たなサイズとして
登録して、ステップＳ３１６に進む。

【００４２】これに対し、ｊ番目のサイズが既に登録さ
れているものであれば、ステップＳ３１６へ進む。ステ
ップＳ３１６では、ｊを“１”だけインクリメントし、
ステップＳ３１７では、ｊがｍよりも大きくなったか否
かを判断する。この結果、ｊがｍよりも大きくないとき
には、次の(ｊ＝ｊ＋１番目の)サイズについて、すでに
登録されているか否かの判断処理を行なうため、再びス
テップＳ３１４に戻る。

【００４３】このようにして、ｍ種類のサイズのそれぞ
れについてステップＳ３１４〜Ｓ３１７の処理を繰り返
し行ない、ステップＳ３１７において、ｊがｍよりも大
きくなったときには、ステップＳ３１８において、ステ
ップＳ３０４，Ｓ３０５で識別し検出した書体(フォン
ト)の種類および書体の種類数とステップＳ３１１，Ｓ
３１２で識別し検出した大きさ(サイズ)の種類および大
きさ(サイズ)の種類数との組み合わせが既に登録された
ものか否かを判定し、既に登録されている場合には、ス
テップＳ３２２へ進み、文書画像を、ステップＳ３０
４，Ｓ３０５で識別し検出した書体(フォント)の種類お
よび書体の種類数とステップＳ３１１，Ｓ３１２で識別
し検出した大きさ(サイズ)の種類および大きさ(サイズ)
の種類数との組み合わせに対応する文書クラスに分類す
る(登録する)。

【００４４】これに対し、ステップＳ３１８において、
ステップＳ３０４，Ｓ３０５で識別し検出した書体(フ
ォント)の種類および書体の種類数とステップＳ３１
１，Ｓ３１２で識別し検出した大きさ(サイズ)の種類お
よび大きさ(サイズ)の種類数との組み合わせが登録され
ていないものであるときには、ステップＳ３１９では、
ステップＳ３０４，Ｓ３０５で識別し検出した書体(フ
ォント)の種類および書体の種類数とステップＳ３１
１，Ｓ３１２で識別し検出した大きさ(サイズ)の種類お
よび大きさ(サイズ)の種類数との組み合わせを新たな書
体(フォント)と大きさ(サイズ)の組み合わせとして登録
する。次いで、ステップＳ３２０では、ステップＳ３１
９で新たに登録した書体(フォント)と大きさ(サイズ)の
組み合わせに対する文書クラスの名前を外部から入力す
るか、または自動的に新たな文書クラスのインデックス
を決定し、ステップＳ３２１では新しい文書クラスを作
成する。そして、この場合、ステップＳ３２２では、ス
テップＳ３２１で新たに作成した文書クラスに文書画像
を分類する(登録する)。

【００４５】このように、図１の文書画像分類部５が図
９のように構成されている場合、文書中で用いられてい
る文字の書体(フォント)と大きさ(サイズ)とを組み合わ
せた情報を用いて文書画像を分類するので、さらに高精
度にあるいは詳細に分類することが可能となる。

【００４６】図１２は図１の文書画像処理装置のハード
ウェア構成例を示す図である。図１２を参照すると、こ
の文書画像処理装置は、例えばパーソナルコンピュータ
等で実現され、全体を制御するＣＰＵ２１と、ＣＰＵ２
１の制御プログラム等が記憶されているＲＯＭ２２と、
ＣＰＵ２１のワークエリア等として使用されるＲＡＭ２
３と、文書を文書画像として読込むスキャナ２４と、ス
キャナ２４で読込まれた文書画像が例えばページ単位で
記憶される文書画像ファイル２５と、文書画像に対し分
類を行なった結果を出力する結果出力装置(例えば、デ
ィスプレイやプリンタ)２６とを有している。

【００４７】ここで、スキャナ２４，文書画像ファイル
２５，結果出力装置２６は、図１の画像入力部１，メモ
リ２，結果出力部７にそれぞれ対応している。また、Ｃ
ＰＵ２１は、図１の制御部６，領域識別部３，文字切り
出し処理部４，文書画像分類部５の機能を有している。

【００４８】なお、ＣＰＵ２１におけるこのような制御
部６，領域識別部３，文字切り出し処理部４，文書画像
分類部５等としての機能は、例えばソフトウェアパッケ
ージ(具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体)の形
で提供することができ、このため、図９の例では、情報
記録媒体３０がセットさせるとき、これを駆動する媒体
駆動装置３１が設けられている。

【００４９】換言すれば、本発明の文書画像処理装置
は、イメージスキャナ，ディスプレイ等を備えた汎用の
計算機システムにＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体に記録
されたプログラムを読み込ませて、この汎用計算機シス
テムのマイクロプロセッサに文書画像処理を実行させる
装置構成においても実施することが可能である。この場
合、本発明の文書画像処理を実行するためのプログラム
(すなわち、ハードウェアシステムで用いられるプログ
ラム)は、媒体に記録された状態で提供される。プログ
ラムなどが記録される情報記録媒体としては、ＣＤ−Ｒ
ＯＭに限られるものではなく、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フレキ
シブルディスク，メモリカード等が用いられても良い。
媒体に記録されたプログラムは、ハードウェアシステム
に組み込まれている記憶装置、例えばハードディスク装
置にインストールされることにより、このプログラムを
実行して、上述した本発明の文書画像処理機能を実現す
る文書画像処理装置の構築に寄与する。

【００５０】また、本発明の文書画像処理機能を実現す
るためのプログラムは、媒体の形で提供されるのみなら
ず、通信によって(例えばサーバによって)提供されるも
のであっても良い。

【００５１】以上のように、本発明によれば、識別のた
めの特徴量として、各文書に固有な文字の書体(フォン
ト)の種類とその種類数および／または大きさ(サイズ)
の種類とその種類数を用いるので、従来の方法ではほと
んど識別，分類できないと思われるレイアウト構造や論
理構造が類似した文書画像(例えば複数の異なる新聞社
の新聞の記事の一部)をも自動的に精度良く識別，分類
することが可能となり、文書画像の蓄積，検索等を行な
うのに大変有用である。

【００５２】

【発明の効果】以上に説明したように、請求項１乃至請
求項５記載の発明によれば、識別のための特徴量とし
て、各文書に固有な文字の書体(フォント)の種類とその
種類数および／または大きさ(サイズ)の種類とその種類
数を用いるので、従来の方法では分類が不可能であっ
た、レイアウト構造や論理構造の類似した文書画像(例
えば複数の異なる新聞社の新聞の記事の一部)をも、自
動的に分類することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る文書画像処理装置の構成例を示す
図である。

【図２】１つの文字画像の一例を示す図である。

【図３】図１の文書画像分類部の第１の構成例を示す図
である。

【図４】図１の文書画像分類部が図３のように構成され
ている場合の処理動作例を説明するためのフローチャー
トである。

【図５】図１の文書画像分類部が図３のように構成され
ている場合の処理動作例を説明するためのフローチャー
トである。

【図６】図１の文書画像分類部の第２の構成例を示す図
である。

【図７】図１の文書画像分類部が図６のように構成され
ている場合の処理動作例を説明するためのフローチャー
トである。

【図８】図１の文書画像分類部が図６のように構成され
ている場合の処理動作例を説明するためのフローチャー
トである。

【図９】図１の文書画像分類部の第３の構成例を示す図
である。

【図１０】図１の文書画像分類部が図９のように構成さ
れている場合の処理動作例を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１１】図１の文書画像分類部が図９のように構成さ
れている場合の処理動作例を説明するためのフローチャ
ートである。

【図１２】図１の文書画像処理装置のハードウェア構成
例を示す図である。

【符号の説明】

１画像入力部２メモリ３領域識別部４文字切り出し処理部５文書画像分類部６制御部７結果出力部２１ＣＰＵ２２ＲＯＭ２３ＲＡＭ２４スキャナ２５文書画像ファイル２６結果出力装置３０情報記憶媒体３１媒体駆動装置１１書体識別手段１３文書画像分類手段４１サイズ識別手段４３文書画像分類手段５０文書画像分類手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者幸地司東京都大田区中馬込１丁目３番６号株式会社リコー内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文書画像中に含まれている各文字画像の
書体を識別し、文書画像中の文字画像の書体の種類およ
び書体の種類数を検出する書体識別手段と、書体識別手
段によって識別され検出された文書画像中の文字画像の
書体の種類および書体の種類数に基づいて文書画像を所
定のクラスに分類する文書画像分類手段とを有している
ことを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項２】文書画像中に含まれている各文字画像の
サイズを識別し、文書画像中の文字画像のサイズの種類
およびサイズの種類数を検出するサイズ識別手段と、サ
イズ識別手段によって識別され検出された文書画像中の
文字画像のサイズの種類およびサイズの種類数に基づい
て文書画像を所定のクラスに分類する文書画像分類手段
とを有していることを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項３】文書画像中に含まれている各文字画像の
書体を識別し、文書画像中の文字画像の書体の種類およ
び書体の種類数を検出する書体識別手段と、文書画像中
に含まれている各文字画像のサイズを識別し、文書画像
中の文字画像のサイズの種類およびサイズの種類数を検
出するサイズ識別手段と、前記書体識別手段によって識
別され検出された文書画像中の文字画像の書体の種類お
よび書体の種類数と前記サイズ識別手段によって識別さ
れ検出された文書画像中の文字画像のサイズの種類およ
びサイズの種類数とに基づいて文書画像を所定のクラス
に分類する文書画像分類手段とを有していることを特徴
とする文書画像処理装置。
【請求項４】文書画像中に含まれている各文字画像の
書体および／またはサイズを識別し、文書画像中の文字
画像の書体の種類および書体の種類数、および／また
は、文書画像中の文字画像のサイズの種類およびサイズ
の種類数を検出し、識別され検出された書体の種類およ
び書体の種類数、および／または、サイズの種類および
サイズの種類数に基づいて文書画像を所定のクラスに分
類することを特徴とする文書画像処理方法。
【請求項５】文書画像中に含まれている各文字画像の
書体および／またはサイズを識別し、文書画像中の文字
画像の書体の種類および書体の種類数、および／また
は、文書画像中の文字画像のサイズの種類およびサイズ
の種類数を検出し、識別され検出された書体の種類およ
び書体の種類数、および／または、サイズの種類および
サイズの種類数に基づいて文書画像を所定のクラスに分
類するためのプログラムが記録されていることを特徴と
する情報記録媒体。