JPH10228473A - 文書画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体 - Google Patents
文書画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体Info
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- JPH10228473A JPH10228473A JP9028955A JP2895597A JPH10228473A JP H10228473 A JPH10228473 A JP H10228473A JP 9028955 A JP9028955 A JP 9028955A JP 2895597 A JP2895597 A JP 2895597A JP H10228473 A JPH10228473 A JP H10228473A
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- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/93—Document management systems
- G06F16/94—Hypermedia
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- Databases & Information Systems (AREA)
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 キャプションがあるなしに係らず、図、表と
それに関連する本文との間にリンクを自動的に生成し、
ハイパーテキスト化する。 【解決手段】 領域分割手段１０２は文書画像を文字領
域、図、表などの要素に分割し、キャプション判別手段
１０３は図、表などのキャプションに相当する文字領域
を判別する。文字認識手段１０４は文字領域を認識し、
リンク生成手段１０５は図、表やキャプションと、それ
に関連する本文の該当筒所の間にリンクを生成し、構造
表現手段１０６によってリンク情報などをＨＴＭＬで表
現する。
それに関連する本文との間にリンクを自動的に生成し、
ハイパーテキスト化する。 【解決手段】 領域分割手段１０２は文書画像を文字領
域、図、表などの要素に分割し、キャプション判別手段
１０３は図、表などのキャプションに相当する文字領域
を判別する。文字認識手段１０４は文字領域を認識し、
リンク生成手段１０５は図、表やキャプションと、それ
に関連する本文の該当筒所の間にリンクを生成し、構造
表現手段１０６によってリンク情報などをＨＴＭＬで表
現する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書画像からハイ
パーテキスト（ＨＴＭＬ文書）を自動的に生成する文書
画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体に関す
る。
パーテキスト（ＨＴＭＬ文書）を自動的に生成する文書
画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】入力した文書画像を有効に利用するため
には、文書画像のままでは扱いにくいので、レイアウト
解析技術やＯＣＲ等を利用して構造化文書にするのが望
ましい。ＨＴＭＬ（Ｈyper Ｔext Ｍarkup Ｌanguage）
文書はその一例であり、文書内または文書間にリンク関
係を表現することができる。
には、文書画像のままでは扱いにくいので、レイアウト
解析技術やＯＣＲ等を利用して構造化文書にするのが望
ましい。ＨＴＭＬ（Ｈyper Ｔext Ｍarkup Ｌanguage）
文書はその一例であり、文書内または文書間にリンク関
係を表現することができる。
【０００３】文書をハイパーテキスト化する従来技術と
して、例えば、第１の公知例（特開平７−９８７０８号
公報に記載された「文書処理システムおよびその方
法」）では、読み手の意図に従って作成済みの文書を読
み手に適合するように再構成して出力し、またハイパー
文書を構成することにより文書の参照方法を任意に決定
できるシステムがある。
して、例えば、第１の公知例（特開平７−９８７０８号
公報に記載された「文書処理システムおよびその方
法」）では、読み手の意図に従って作成済みの文書を読
み手に適合するように再構成して出力し、またハイパー
文書を構成することにより文書の参照方法を任意に決定
できるシステムがある。
【０００４】また、第２の公知例として、藤井他「イメ
ージを対象としたＨＴＭＬ自動生成方式の検討」 電子
通信学会 信学技報 ＯＳＦ９５−２３，ＩＥ９５−５
５（１９９５−０９）では、文書画像（複数ページから
なる）をイメージとして入力し、それをＨＴＭＬ文書と
して扱えるように各ページイメージ毎に与えた属性から
ＨＴＭＬ文書を自動生成する方法がある。
ージを対象としたＨＴＭＬ自動生成方式の検討」 電子
通信学会 信学技報 ＯＳＦ９５−２３，ＩＥ９５−５
５（１９９５−０９）では、文書画像（複数ページから
なる）をイメージとして入力し、それをＨＴＭＬ文書と
して扱えるように各ページイメージ毎に与えた属性から
ＨＴＭＬ文書を自動生成する方法がある。
【０００５】さらに、第３の公知例として、大開他「電
子図書館構築のための印刷文書のハイパーテキスト化」
画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ’９６）１
９９６年７月、および小山他「適用性を高めた印刷文書
の論理構造化の一手法」 電子情報通信学会１９９５年
総合大会 Ｄ‐５８１がある。これら２つの論文に記載
されている手法では、まず抽出した文字領域と図領域を
コラム位置の推測によって文字ブロックと図表ブロック
に識別し、図表ブロックに含まれているキャプションの
文字認識結果により図表番号をラベルとして与える。そ
して本文中の参照箇所（「図１」などの単語）を検出
し、ＨＴＭＬ形式でリンク表現を生成する。
子図書館構築のための印刷文書のハイパーテキスト化」
画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ’９６）１
９９６年７月、および小山他「適用性を高めた印刷文書
の論理構造化の一手法」 電子情報通信学会１９９５年
総合大会 Ｄ‐５８１がある。これら２つの論文に記載
されている手法では、まず抽出した文字領域と図領域を
コラム位置の推測によって文字ブロックと図表ブロック
に識別し、図表ブロックに含まれているキャプションの
文字認識結果により図表番号をラベルとして与える。そ
して本文中の参照箇所（「図１」などの単語）を検出
し、ＨＴＭＬ形式でリンク表現を生成する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した第１
の例では、読み手の意図、レベル、状況に合わせて文書
を再構成するために、文書を部品化、構造化、ハイパー
テキスト化しているが、特に、図と本文との間にリンク
が生成されていない。また、入力文書画像からの当該リ
ンクの自動生成についても記載されておらず、当該リン
クを生成することはできない。
の例では、読み手の意図、レベル、状況に合わせて文書
を再構成するために、文書を部品化、構造化、ハイパー
テキスト化しているが、特に、図と本文との間にリンク
が生成されていない。また、入力文書画像からの当該リ
ンクの自動生成についても記載されておらず、当該リン
クを生成することはできない。
【０００７】また、第２の例では、生成したＨＴＭＬ文
書はページイメージを単位としており、ページ内の図と
本文の間のリンクなどが生成されない。
書はページイメージを単位としており、ページ内の図と
本文の間のリンクなどが生成されない。
【０００８】さらに、第３の例では、キャプションを検
出するためにはコラムの存在が必要であり、またキャプ
ションが存在しない場合には図表などと関連する本文の
間にリンクを生成することができない。
出するためにはコラムの存在が必要であり、またキャプ
ションが存在しない場合には図表などと関連する本文の
間にリンクを生成することができない。
【０００９】本発明の目的は、キャプションがあるなし
に係らず、図、表とそれに関連する本文との間にリンク
を自動的に生成し、ハイパーテキスト化する文書画像処
理方法、文書画像処理装置および記憶媒体を提供するこ
とにある。
に係らず、図、表とそれに関連する本文との間にリンク
を自動的に生成し、ハイパーテキスト化する文書画像処
理方法、文書画像処理装置および記憶媒体を提供するこ
とにある。
【００１０】
【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、文書画像を、文字領域、
図、表（以下、図表）領域を含む要素に分割し、該図表
領域とその近傍の文字領域との位置関係を基に該図表に
関連するキャプションがあるか否かを検出し、該キャプ
ションが検出されたとき、該キャプション内から前記図
表に関連する所定の文字列を検出し、該検出された文字
列と同一の文字列を前記文字領域から検出し、前記キャ
プション内の文字列と前記文字領域内の文字列との間に
リンクを生成することを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、文書画像を、文字領域、
図、表（以下、図表）領域を含む要素に分割し、該図表
領域とその近傍の文字領域との位置関係を基に該図表に
関連するキャプションがあるか否かを検出し、該キャプ
ションが検出されたとき、該キャプション内から前記図
表に関連する所定の文字列を検出し、該検出された文字
列と同一の文字列を前記文字領域から検出し、前記キャ
プション内の文字列と前記文字領域内の文字列との間に
リンクを生成することを特徴としている。
【００１１】請求項２記載の発明では、前記図表に関連
する所定の文字列は、図表の番号であることを特徴とし
ている。
する所定の文字列は、図表の番号であることを特徴とし
ている。
【００１２】請求項３記載の発明では、文書画像を、文
字領域、図表領域を含む要素に分割し、該図表領域とそ
の近傍の文字領域との位置関係を基に該図表に関連する
キャプションがあるか否かを検出し、該キャプションが
検出されないとき、前記図表に関連する所定の文字列
を、前記文字領域から検出し、該文字領域内の文字列と
前記図表との間にリンクを生成することを特徴としてい
る。
字領域、図表領域を含む要素に分割し、該図表領域とそ
の近傍の文字領域との位置関係を基に該図表に関連する
キャプションがあるか否かを検出し、該キャプションが
検出されないとき、前記図表に関連する所定の文字列
を、前記文字領域から検出し、該文字領域内の文字列と
前記図表との間にリンクを生成することを特徴としてい
る。
【００１３】請求項４記載の発明では、前記図表に関連
する所定の文字列は、レイアウトに関する表現であるこ
とを特徴としている。
する所定の文字列は、レイアウトに関する表現であるこ
とを特徴としている。
【００１４】請求項５記載の発明では、前記リンク生成
された文書画像をハイパーテキスト化することを特徴と
している。
された文書画像をハイパーテキスト化することを特徴と
している。
【００１５】請求項６記載の発明では、文書画像を入力
する手段と、該入力された文書画像を、文字領域、図表
領域を含む所定の領域に分割する手段と、該文字領域内
の文字を認識する手段と、前記図表と文字との間に、ま
たは文字間にリンクを生成する手段と、該リンク生成さ
れた文書画像をハイパーテキスト化する手段と、該生成
したリンクを用いてハイパーテキストを表示する手段と
を備えたことを特徴としている。
する手段と、該入力された文書画像を、文字領域、図表
領域を含む所定の領域に分割する手段と、該文字領域内
の文字を認識する手段と、前記図表と文字との間に、ま
たは文字間にリンクを生成する手段と、該リンク生成さ
れた文書画像をハイパーテキスト化する手段と、該生成
したリンクを用いてハイパーテキストを表示する手段と
を備えたことを特徴としている。
【００１６】請求項７記載の発明では、文書画像を、文
字領域、図表領域を含む要素に分割する機能と、該図表
領域とその近傍の文字領域との位置関係を基に該図表に
関連するキャプションがあるか否かを検出する機能と、
該キャプションが検出されたとき、該キャプション内か
ら前記図表に関連する所定の文字列を検出する機能と、
該検出された文字列と同一の文字列を前記文字領域から
検出する機能と、前記キャプション内の文字列と前記文
字領域内の文字列との間にリンクを生成する機能と、前
記キャプションが検出されないとき、前記図表に関連す
る所定の文字列を、前記文字領域から検出する機能と、
該文字領域内の文字列と前記図表との間にリンクを生成
する機能と、該リンク生成された文書画像をハイパーテ
キスト化する機能と、該生成したリンクを用いてハイパ
ーテキストを表示する機能をコンピュータに実現させる
ためのプログラムを記憶したことを特徴としている。
字領域、図表領域を含む要素に分割する機能と、該図表
領域とその近傍の文字領域との位置関係を基に該図表に
関連するキャプションがあるか否かを検出する機能と、
該キャプションが検出されたとき、該キャプション内か
ら前記図表に関連する所定の文字列を検出する機能と、
該検出された文字列と同一の文字列を前記文字領域から
検出する機能と、前記キャプション内の文字列と前記文
字領域内の文字列との間にリンクを生成する機能と、前
記キャプションが検出されないとき、前記図表に関連す
る所定の文字列を、前記文字領域から検出する機能と、
該文字領域内の文字列と前記図表との間にリンクを生成
する機能と、該リンク生成された文書画像をハイパーテ
キスト化する機能と、該生成したリンクを用いてハイパ
ーテキストを表示する機能をコンピュータに実現させる
ためのプログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１７】
【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、本発明の実施例の構
成を示す。図において、１０１は画像の入力手段、１０
２は文書画像を文字領域などの要素に分割する領域分割
手段、１０３は図表などのキャプションに相当する文字
領域を判別するキャプション判別手段、１０４は文字行
の抽出処理、文字の切り出し処理を含む文字領域の文字
を認識する文字認識手段、１０５は図表やキャプション
と、それに関連する本文の該当筒所の間にリンクを生成
するリンク生成手段、１０６はこれらリンク情報や文字
コード情報など抽出した情報をＨＴＭＬなどで表現する
構造表現手段、１０７は全体の制御部、１０８は入力さ
れた画像データ、領域データ、文字データなど各種デー
タを記憶するデータ記憶部、１０９はデータ通信路、１
１０は通信回線に接続されたモデムである。
用いて具体的に説明する。図１は、本発明の実施例の構
成を示す。図において、１０１は画像の入力手段、１０
２は文書画像を文字領域などの要素に分割する領域分割
手段、１０３は図表などのキャプションに相当する文字
領域を判別するキャプション判別手段、１０４は文字行
の抽出処理、文字の切り出し処理を含む文字領域の文字
を認識する文字認識手段、１０５は図表やキャプション
と、それに関連する本文の該当筒所の間にリンクを生成
するリンク生成手段、１０６はこれらリンク情報や文字
コード情報など抽出した情報をＨＴＭＬなどで表現する
構造表現手段、１０７は全体の制御部、１０８は入力さ
れた画像データ、領域データ、文字データなど各種デー
タを記憶するデータ記憶部、１０９はデータ通信路、１
１０は通信回線に接続されたモデムである。
【００１８】図２は、本発明の処理フローチャートを示
す。以下、図２を参照しながら本発明の処理動作を説明
する。まず、画像入力手段１０１によって文書画像を得
る（ステップ２０１）。この画像入力手段はスキャナ、
ファツクスなどであり、またネットワーク経由で別の機
器から画像を得るようにしてもよい。
す。以下、図２を参照しながら本発明の処理動作を説明
する。まず、画像入力手段１０１によって文書画像を得
る（ステップ２０１）。この画像入力手段はスキャナ、
ファツクスなどであり、またネットワーク経由で別の機
器から画像を得るようにしてもよい。
【００１９】次に、入力された文書画像を、領域分割手
段１０２によって文字領域と図、表、罫線等の要素に分
割する（ステップ２０２）。この領域分割方法として
は、例えば特開平６−２００９２号公報に記載された公
知技術を用いればよい。抽出した領域は、属性として要
素の種類（文字領域、図、表など）、その位置（領域の
外接矩形など）、領域番号などを持つ。
段１０２によって文字領域と図、表、罫線等の要素に分
割する（ステップ２０２）。この領域分割方法として
は、例えば特開平６−２００９２号公報に記載された公
知技術を用いればよい。抽出した領域は、属性として要
素の種類（文字領域、図、表など）、その位置（領域の
外接矩形など）、領域番号などを持つ。
【００２０】領域情報が抽出されると、キャプション判
別手段１０３はキャプションの判別を行う（ステップ２
０３）。図３は、ステップ２０３のキャプション判別処
理の詳細なフローチャートを示す。また、図４は、文書
画像が領域分割された例を示す。図において、各領域４
０１、４０２、４０４、４０５は文字領域であり、４０
３は図または表である。以下、図４を例に、キャプショ
ン判別処理を説明する。図、表、または図、表以外でキ
ャプションを持つものを処理対象とする（ステップ３０
２）。図４の例では、図または表の領域４０３が処理対
象となる。
別手段１０３はキャプションの判別を行う（ステップ２
０３）。図３は、ステップ２０３のキャプション判別処
理の詳細なフローチャートを示す。また、図４は、文書
画像が領域分割された例を示す。図において、各領域４
０１、４０２、４０４、４０５は文字領域であり、４０
３は図または表である。以下、図４を例に、キャプショ
ン判別処理を説明する。図、表、または図、表以外でキ
ャプションを持つものを処理対象とする（ステップ３０
２）。図４の例では、図または表の領域４０３が処理対
象となる。
【００２１】各処理対象毎に以下の処理を行う。まず、
キャプション候補となる文字領域を検出する（ステップ
３０３）。これは、文字領域の高さ、処理対象となる図
または表との位置関係などの特徴量を基に検出する。図
５は、ステップ３０３の詳細なフローチャートを示す。
例えば、文字領域の高さの絶対値が所定の閾値以内にあ
ること、および／または、文字領域の高さとページ全体
の標準文字サイズとの比が所定の閾値以内にあること
（ステップ５０１）、また、位置関係としては図、表領
域４０３と文字領域４０４との距離４０６が所定の閾値
以内にあること（ステップ５０２）、図、表領域４０３
と文字領域４０４との左右（または上下）のずれ４０
７、４０８などが所定の閾値以内であること（ステップ
５０３）が、キャプション候補となる条件であるとす
る。なお、図４の例では、図表の上下にあるキャプショ
ンを例にしているが、左右にある場合も同様である。
キャプション候補となる文字領域を検出する（ステップ
３０３）。これは、文字領域の高さ、処理対象となる図
または表との位置関係などの特徴量を基に検出する。図
５は、ステップ３０３の詳細なフローチャートを示す。
例えば、文字領域の高さの絶対値が所定の閾値以内にあ
ること、および／または、文字領域の高さとページ全体
の標準文字サイズとの比が所定の閾値以内にあること
（ステップ５０１）、また、位置関係としては図、表領
域４０３と文字領域４０４との距離４０６が所定の閾値
以内にあること（ステップ５０２）、図、表領域４０３
と文字領域４０４との左右（または上下）のずれ４０
７、４０８などが所定の閾値以内であること（ステップ
５０３）が、キャプション候補となる条件であるとす
る。なお、図４の例では、図表の上下にあるキャプショ
ンを例にしているが、左右にある場合も同様である。
【００２２】図３のフローチャートに戻り、次に、近傍
文字領域との位置関係を調べる（ステップ３０４）。図
６は、ステップ３０４の詳細なフローチャートを示す。
図４では、キャプション侯補４０４の近傍に文字領域４
０５が存在する（ステップ６０１でＹｅｓ）。この２つ
の文字領域が一つの文章を構成するものである場合は、
キャプション侯補４０４が図、表領域４０３に近い位置
にあっても、キャプションとならない。従って、以下の
ステップではその関係を調べる。
文字領域との位置関係を調べる（ステップ３０４）。図
６は、ステップ３０４の詳細なフローチャートを示す。
図４では、キャプション侯補４０４の近傍に文字領域４
０５が存在する（ステップ６０１でＹｅｓ）。この２つ
の文字領域が一つの文章を構成するものである場合は、
キャプション侯補４０４が図、表領域４０３に近い位置
にあっても、キャプションとならない。従って、以下の
ステップではその関係を調べる。
【００２３】すなわち、キャプション侯補４０４と近傍
文字領域４０５との距離４０９、ずれ４１０、４１１を
調ベ、いずれか１つないし複数の値が所定の閾値より大
きい場合（ステップ６０２でＮｏ）、また距離４０９が
距離４０６に比べて十分に大きい場合（ステップ６０３
でＮｏ）にはキャプションと判定し、この近傍文字領域
４０５は無視してよい。そうでない場合は（ステップ６
０３でＹｅｓ）、キャプション侯補４０４をキャプショ
ンと判定しない。
文字領域４０５との距離４０９、ずれ４１０、４１１を
調ベ、いずれか１つないし複数の値が所定の閾値より大
きい場合（ステップ６０２でＮｏ）、また距離４０９が
距離４０６に比べて十分に大きい場合（ステップ６０３
でＮｏ）にはキャプションと判定し、この近傍文字領域
４０５は無視してよい。そうでない場合は（ステップ６
０３でＹｅｓ）、キャプション侯補４０４をキャプショ
ンと判定しない。
【００２４】文字領域４０２がキャプション候補の位置
にあるが、近傍文字領域４０１と文字領域４０２の位置
関係が、ステップ６０２、６０３の条件を満たすので、
文字領域４０２を非キャプションと判定する。
にあるが、近傍文字領域４０１と文字領域４０２の位置
関係が、ステップ６０２、６０３の条件を満たすので、
文字領域４０２を非キャプションと判定する。
【００２５】以上の処理を繰り返し、対象領域全てにつ
いて処理を終えたらこの処理が終了する（ステップ３０
１）。上記したように判定された各キャプション領域
は、どの対象領域のキャプションであるのかというキャ
プション情報をデータ記憶部１０８に保持しておく。つ
まり、例えば、図、表の領域番号４０３と、キャプショ
ン領域の領域番号４０４とをペアにした情報がデータ記
憶部１０８に格納される。
いて処理を終えたらこの処理が終了する（ステップ３０
１）。上記したように判定された各キャプション領域
は、どの対象領域のキャプションであるのかというキャ
プション情報をデータ記憶部１０８に保持しておく。つ
まり、例えば、図、表の領域番号４０３と、キャプショ
ン領域の領域番号４０４とをペアにした情報がデータ記
憶部１０８に格納される。
【００２６】次に、文字認識手段１０４は、各文字領域
から文字行を切り出し、文字行から各文字を切り出し、
文字認識処理を行う（ステップ２０４）。次に、リンク
生成手段１０５は、ステップ２０３で求めたキャプショ
ンと、キャプション以外の文字領域（以下、本文）の関
連箇所の間にリンクを生成する（ステップ２０５）。ま
ず、キャプション情報を基にキャプションを求め、該キ
ャプションに含まれる図などの番号を、文字認識結果か
ら求める。例えば、「図１」、「第１図」などの図番で
ある。次いで、本文中の同一表現箇所を文字認識結果か
ら検出する。該当する箇所が検出されたら、当該箇所と
キャプションとの間にリンクを生成する。
から文字行を切り出し、文字行から各文字を切り出し、
文字認識処理を行う（ステップ２０４）。次に、リンク
生成手段１０５は、ステップ２０３で求めたキャプショ
ンと、キャプション以外の文字領域（以下、本文）の関
連箇所の間にリンクを生成する（ステップ２０５）。ま
ず、キャプション情報を基にキャプションを求め、該キ
ャプションに含まれる図などの番号を、文字認識結果か
ら求める。例えば、「図１」、「第１図」などの図番で
ある。次いで、本文中の同一表現箇所を文字認識結果か
ら検出する。該当する箇所が検出されたら、当該箇所と
キャプションとの間にリンクを生成する。
【００２７】続いて、リンク生成手段１０５は、図、表
などと本文の間の直接的なリンクを生成する（ステップ
２０６）。ところで、図、表などが上記したように必ず
キャプションを持つとは限らない。そこで、本文中の
「上図」、「左表」などのように、図、表を表現し、な
おかつレイアウト的な情報（上、左などの位置的表現）
を含む表現を検出する。本文中の上記した表現の位置
と、近傍の図表などの位置は、ステップ２０２およびス
テップ２０４で得た領域の位置情報や文字切り出し、認
識結果の位置情報として得られる。したがって、本文中
の上記した表現位置から見て、「上」、「下」、あるい
は「左」などで、最も近傍にある図や表などの該当する
領域を検出し、これら図、表などと本文の該当箇所との
間にリンクを生成する（ステップ２０６）。最後に、構
造表現手段１０６は上記処理の結果を構造化表現する
（ステップ２０７）。リンク関係を表現できる形式とし
ては、例えばＨＴＭＬがある。これらリンク情報や文字
コード情報など抽出した情報を上記した形式に変換す
る。
などと本文の間の直接的なリンクを生成する（ステップ
２０６）。ところで、図、表などが上記したように必ず
キャプションを持つとは限らない。そこで、本文中の
「上図」、「左表」などのように、図、表を表現し、な
おかつレイアウト的な情報（上、左などの位置的表現）
を含む表現を検出する。本文中の上記した表現の位置
と、近傍の図表などの位置は、ステップ２０２およびス
テップ２０４で得た領域の位置情報や文字切り出し、認
識結果の位置情報として得られる。したがって、本文中
の上記した表現位置から見て、「上」、「下」、あるい
は「左」などで、最も近傍にある図や表などの該当する
領域を検出し、これら図、表などと本文の該当箇所との
間にリンクを生成する（ステップ２０６）。最後に、構
造表現手段１０６は上記処理の結果を構造化表現する
（ステップ２０７）。リンク関係を表現できる形式とし
ては、例えばＨＴＭＬがある。これらリンク情報や文字
コード情報など抽出した情報を上記した形式に変換す
る。
【００２８】なお、本発明は上記したものに限定され
ず、ソフトウェアによっても実現することができる。本
発明をソフトウェアによって実現する場合には、図７に
示すように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、表示装置、ハー
ドディスク、キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、モデ
ムなどからなる汎用の処理装置を用意し、ＣＤ−ＲＯＭ
などのコンピュータ記憶媒体には、本発明の文書画像の
処理機能を実現するプログラムが記録されている。
ず、ソフトウェアによっても実現することができる。本
発明をソフトウェアによって実現する場合には、図７に
示すように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、表示装置、ハー
ドディスク、キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、モデ
ムなどからなる汎用の処理装置を用意し、ＣＤ−ＲＯＭ
などのコンピュータ記憶媒体には、本発明の文書画像の
処理機能を実現するプログラムが記録されている。
【００２９】ハードディスクなどには、本発明の文書画
像処理機能によって、入力文書画像がハイパーテキスト
化されて格納されているので、その文書画像を読み出
し、表示装置に表示し、例えばアンダーラインで示され
た「図３」をマウスでクリックすることにより、「図
３」にリンクされた図が表示される。また、同様に、例
えば「上図」をクリックすると、「上図」にリンクされ
た図が表示される。
像処理機能によって、入力文書画像がハイパーテキスト
化されて格納されているので、その文書画像を読み出
し、表示装置に表示し、例えばアンダーラインで示され
た「図３」をマウスでクリックすることにより、「図
３」にリンクされた図が表示される。また、同様に、例
えば「上図」をクリックすると、「上図」にリンクされ
た図が表示される。
【００３０】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、入力文書画像をハイパーテキストで表現して利用す
るシステムにおいて、文書画像に含まれる図、表に関連
するキャプションがある場合には、キャプション内の文
字列と本文中の関連箇所との間に自動的にリンクを生成
することができ、また、キャプションがない場合には、
図、表とその図、表に関連する本文中の箇所との間に自
動的にリンクを生成することができる。
ば、入力文書画像をハイパーテキストで表現して利用す
るシステムにおいて、文書画像に含まれる図、表に関連
するキャプションがある場合には、キャプション内の文
字列と本文中の関連箇所との間に自動的にリンクを生成
することができ、また、キャプションがない場合には、
図、表とその図、表に関連する本文中の箇所との間に自
動的にリンクを生成することができる。
【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を示す。
【図３】ステップ２０３のキャプション判別処理の詳細
なフローチャートを示す。
なフローチャートを示す。
【図４】文書画像が領域分割された例を示す。
【図５】ステップ３０３の詳細なフローチャートを示
す。
す。
【図６】ステップ３０４の詳細なフローチャートを示
す。
す。
【図７】本発明をソフトウェアによって実現する場合の
構成例を示す。
構成例を示す。
１０１ 画像入力手段 １０２ 領域分割手段 １０３ キャプション判別手段 １０４ 文字認識手段 １０５ リンク生成手段 １０６ 構造表現手段 １０７ 制御部 １０８ データ記憶部 １０９ データ通信路 １１０ モデム
Claims (7)
- 【請求項１】 文書画像を、文字領域、図、表（以下、
図表）領域を含む要素に分割し、該図表領域とその近傍
の文字領域との位置関係を基に該図表に関連するキャプ
ションがあるか否かを検出し、該キャプションが検出さ
れたとき、該キャプション内から前記図表に関連する所
定の文字列を検出し、該検出された文字列と同一の文字
列を前記文字領域から検出し、前記キャプション内の文
字列と前記文字領域内の文字列との間にリンクを生成す
ることを特徴とする文書画像処理方法。 - 【請求項２】 前記図表に関連する所定の文字列は、図
表の番号であることを特徴とする請求項１記載の文書画
像処理方法。 - 【請求項３】 文書画像を、文字領域、図表領域を含む
要素に分割し、該図表領域とその近傍の文字領域との位
置関係を基に該図表に関連するキャプションがあるか否
かを検出し、該キャプションが検出されないとき、前記
図表に関連する所定の文字列を、前記文字領域から検出
し、該文字領域内の文字列と前記図表との間にリンクを
生成することを特徴とする文書画像処理方法。 - 【請求項４】 前記図表に関連する所定の文字列は、レ
イアウトに関する表現であることを特徴とする請求項２
記載の文書画像処理方法。 - 【請求項５】 前記リンク生成された文書画像をハイパ
ーテキスト化することを特徴とする請求項１または２記
載の文書画像処理方法。 - 【請求項６】 文書画像を入力する手段と、該入力され
た文書画像を、文字領域、図表領域を含む所定の領域に
分割する手段と、該文字領域内の文字を認識する手段
と、前記図表と文字との間に、または文字間にリンクを
生成する手段と、該リンク生成された文書画像をハイパ
ーテキスト化する手段と、該生成したリンクを用いてハ
イパーテキストを表示する手段とを備えたことを特徴と
する文書画像処理装置。 - 【請求項７】 文書画像を、文字領域、図表領域を含む
要素に分割する機能と、該図表領域とその近傍の文字領
域との位置関係を基に該図表に関連するキャプションが
あるか否かを検出する機能と、該キャプションが検出さ
れたとき、該キャプション内から前記図表に関連する所
定の文字列を検出する機能と、該検出された文字列と同
一の文字列を前記文字領域から検出する機能と、前記キ
ャプション内の文字列と前記文字領域内の文字列との間
にリンクを生成する機能と、前記キャプションが検出さ
れないとき、前記図表に関連する所定の文字列を、前記
文字領域から検出する機能と、該文字領域内の文字列と
前記図表との間にリンクを生成する機能と、該リンク生
成された文書画像をハイパーテキスト化する機能と、該
生成したリンクを用いてハイパーテキストを表示する機
能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記憶
した記憶媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9028955A JPH10228473A (ja) | 1997-02-13 | 1997-02-13 | 文書画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体 |
| US09/023,274 US6178434B1 (en) | 1997-02-13 | 1998-02-13 | Anchor based automatic link generator for text image containing figures |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9028955A JPH10228473A (ja) | 1997-02-13 | 1997-02-13 | 文書画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10228473A true JPH10228473A (ja) | 1998-08-25 |
Family
ID=12262847
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9028955A Pending JPH10228473A (ja) | 1997-02-13 | 1997-02-13 | 文書画像処理方法、文書画像処理装置および記憶媒体 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6178434B1 (ja) |
| JP (1) | JPH10228473A (ja) |
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| US8614838B2 (en) | 2010-01-05 | 2013-12-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
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| JP2015225377A (ja) * | 2014-05-26 | 2015-12-14 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | 文書処理装置及び文書処理プログラム |
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