JPH10254991A - 罫線消去方法及び機械読み取り可能な媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 任意の帳票等の画像より、罫線と近接した文
字線を保存しつつ罫線を高精度に消去する。 【解決手段】 罫線の直交部分を認識して消去する（３
０２，３０３）。罫線のベクトル方向に処理位置を移動
しつつ、処理位置において直交する黒ランの長さを罫線
太さと比較し（３０９）、罫線太さ以外の長さの黒ラン
は消去する（３１０）。罫線太さより相当に長い黒ラン
は消去せず（３１２）、それより短い黒ランについては
罫線との重心のずれを検出し（３１３）、重心のずれが
大きいときには、その重心のずれ方向と反対の端側を部
分的に消去する（３１５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理に係り、と
くに、文字認識装置の前処理部等において、文字と罫線
が混在した帳票等の画像より、文字を保存しつつ罫線を
消去する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】罫線を多く含む帳票のような画像を文字
認識装置で処理する場合、罫線と文字との近接（接触、
交差、重複）が大きな問題となる。高精度の文字認識を
実現するには、そのような近接した文字を罫線と分離し
て認識しなければならず、その一つの方法として、前処
理段階で帳票画像より罫線だけを消去する方法がある。

【０００３】このような罫線の消去を実現する手段とし
て、ＦｏｒｍＯｕｔ！（イスラエル国、ＴｉＳ社）なる
商品名のソフトウエアが知られている。このソフトウエ
アは、記入欄が未記入の帳票（見本）を読み取って、そ
の定型情報（罫線、文字、図形）を学習する。その後、
記入欄が記入された同種の帳票を読み取り、その画像よ
り、学習した定型情報を除去し、記入欄に記入された文
字等の変動情報だけの画像を出力する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記ソフトウエアは、
「見本」が存在すること、それを予め学習すること、学
習済みの見本と同種の帳票を処理することを前提として
おり、見本のない帳票類や学習したことのない種類の帳
票類の処理に利用できない。また、罫線と文字の接触に
はある程度対応が可能なようであるが、罫線との交差、
特に斜め線との交差や重複の場合には、文字を復元でき
るほどの性能は期待できないようである。

【０００５】本発明の目的は、見本を利用することな
く、任意の種類の帳票等の画像より、文字を保存しつつ
罫線を高精度に消去する方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明による罫線消去方
法は、見本を利用することなく、帳票等の画像より、罫
線と近接した文字線を保存しつつ罫線を消去するため、
罫線の直交部分を認識するステップ、認識された直交部
分を消去するステップ、及び、罫線の重心の付近を垂直
に横切る黒ランの中で、罫線の太さを超えない長さを持
つ黒ランを消去するステップを含む（請求項１乃至
４）。さらに、罫線に文字線が斜めに交差した部分に罫
線の未消去部分を残さないために、罫線の重心の付近を
垂直に横切る黒ランで、罫線の太さより大きく、かつ、
罫線の太さより十分大きな閾値より小さい長さを持つ黒
ランであって、その重心が罫線の重心より所定値以上ず
れた黒ランについて、その重心のずれ方向と反対の端側
を部分的に消去するステップを含む（請求項２又は
４）。さらに、罫線と文字線との重複もしくは接触した
部分に罫線の未消去部分を残さないために、罫線の重心
付近を垂直に横切る黒ランであって、罫線の太さより所
定の若干量だけ大きなほぼ一定の長さを持つ黒ランが連
続し、前又は後に罫線の太さより十分に大きな所定値以
上の長さを持つ黒ランが存在する区間を検出し、その区
間内の黒ランについて、その重心の罫線の重心からずれ
た方向と反対の端側を部分的に消去するステップを含む
（請求項３又は４）。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照し、本発明の実
施の形態を説明する。

【０００８】本発明は、例えば図１に示すような一般的
な構成のコンピュータシステム１０においてソフトウエ
アにより実施することができる。図１において、１２は
各構成部の相互接続のためのバス、１４は中央演算処理
装置（ＣＰＵ）、１６はシステムメモリである。２０は
プリンタ等の外部装置であって、パラレルポート２２を
介しバス１２に接続される。２４はディスプレイであっ
てディスプレイアダプター２６を介してバス１２に接続
され、３８はポインティングデバイスのマウスでシリア
ルポート２８によりバス１２に接続される。３０はキー
ボード、３２は固定ディスク装置、３３はフロッピーデ
ィスクドライブである。３４はイメージスキャナであ
り、外部インターフェイス３６によりバス１２に接続さ
れる。

【０００９】処理の対象となる画像は、例えば、イメー
ジスキャナ３４によって原稿より読み取られて入力さ
れ、あるいは、フロッピーディスク３３Ａに一旦記録さ
れた後にフロッピーディスクドライブ３３を介して入力
される。入力された画像データは固定ディスクドライブ
３２に一旦保存され、処理実行時にシステムメモリ１６
の特定領域に読み込まれるか、あるいは直接的にシステ
ムメモリ１６の特定領域に読み込まれる。処理途中の画
像データや最終的な結果としての画像データ、その他の
データはシステムメモリ１６の特定領域に一時的に記憶
される。最終結果の画像データは、固定ディスクドライ
ブ３０に保存され、必要な時に外部装置２０やフロッピ
ーディスク３３Ａに出力される。また、入力された画像
データや処理途中の画像データはディスプレイ２４に表
示させることができる。ユーザは、罫線の指定や他の情
報の入力を、マウス３８やキーボード３０を操作するこ
とにより行うことができる。後記実施例に関連して詳細
に説明する罫線消去処理のためのプログラムは、固定デ
ィスクドライブ３２又はフロッピーティスク３３Ａより
システムメモリ１６にロードされ、中央演算処理装置１
４によって実行される。

【００１０】以下、本発明による罫線消去処理について
具体的に説明するが、図１に示すコンピュータシステム
１０の構成との関連は自明であろうから説明を省略す
る。

【００１１】図２は本発明の第１の実施例による処理の
流れを示すフローチャートである。図２において、ま
ず、文字と罫線を含む文書等の画像データが入力され
（ステップ２００）、次にその画像データの２値化処理
を行う（ステップ２０１）。この２値化処理後の画像デ
ータに対し画像圧縮を施す（ステップ２０２）。この画
像圧縮後の画像データが後述の処理の対象となる。な
お、入力された画像データが２値化済みの場合には、ス
テップ２０１の２値化処理は不要である。また、ステッ
プ２０２の画像圧縮は、画像データの記憶に必要なメモ
リ量の削減と処理時間の短縮を目的としており、その必
要がなければ省いてよい。

【００１２】次に、画像データ中の罫線を認識する（ス
テップ２０３）。罫線の自動認識は、例えば水平、垂直
方向の長い黒ランを統合し、その外接矩形を罫線として
抽出する方法や、水平、垂直方向に黒画素の射影をとっ
て、ピークをもっている領域を罫線として抽出する方法
によって行うことが可能である。求める罫線の情報は、
例えば罫線の位置、長さ、太さである。そのような方法
で認識される罫線は、水平方向と垂直方向の罫線である
が、ベクトル解析による罫線認識方法を採用すれば、斜
め罫線も認識可能である。

【００１３】おな、システム上で予め罫線の位置情報が
与えられるようにしてもよい。具体的には、罫線のテン
プレートを使って罫線の位置情報を与え、あるいは、画
像データをディスプレイ２４に画面表示し、その画面上
でマウス３８又はキーボード３０を利用して罫線の位置
を指定し位置情報を与える方法を採用してもよい。

【００１４】次に、水平、垂直方向の罫線の直交部分を
認識する（ステップ２０４）。ベクトル解析の方法によ
り斜め罫線も認識した場合には、斜め罫線相互の直交部
分も認識する。図３（ａ）に示すように、垂直方向の罫
線の矩形１０１の左上頂点の座標を（Ｖxs，Ｖys）、右
下頂点の座標を（Ｖxe，Ｖye）とし、これと直交する水
平方向の罫線の矩形１００の左上頂点の座標を（Ｈxs，
Ｈys）、右下頂点の座標を（Ｈxe，Ｈye）とすると、直
交部分１０２は、左上頂点の座標が（Ｖxs，Ｈys）、右
下頂点の座標が（Ｖxe，Ｈye）の四角形領域として求ま
る。

【００１５】このようにして求められた罫線の直交部分
の黒画素を白画素に置き換える（ステップ２０５）。か
くして、罫線と罫線の直交部分が画像より消去される。
消去される部分は罫線相互の直交する部分に限定され、
罫線と文字との直交部分は消去されることはない。

【００１６】このようにして罫線の直交部分を消去した
画像データに対し、ステップ２０６〜２１２の処理ルー
プで罫線の未消去部分を消去する。ステップ２０６で罫
線を１つ選び、その罫線の消去をステップ２０７〜２１
１の処理ループで行う。この処理は、罫線の始点より終
点へ向かって１画素単位で処理位置を変えながら繰り返
し実行され、罫線の終端まで処理した段階でループを抜
ける。

【００１７】処理内容は次のとおりである。処理位置に
おいて、罫線の重心付近を横切る、罫線のベクトル方向
に垂直な方向の黒ランの長さを検出する（ステップ２０
８）。例えば、図３（ｂ）に示す水平方向の罫線の矩形
１００の場合、（Ｈxs，(Ｈys＋Ｈye)／２）と（Ｈxe，
(Ｈys＋Ｈye)／２）の２点を結ぶ直線１１１の周辺で、
それを縦方向に横切る黒ランの長さを、左端から右端ま
で処理位置を順次移しながら検出する。検出した黒ラン
の長さと罫線の太さを比較し（ステップ２０９）、黒ラ
ンの長さが罫線の太さ以下ならば、その黒ランの黒画素
を白画素に置き換える（ステップ２１０）。ここで、罫
線の太さとは、予めシステムにおいて指定されるかユー
ザに指定された罫線の平均太さのことである。なお、こ
のような静的な閾値処理に代えて、注目した黒ランと直
前の黒ランとの長さの差分が小さい場合に、注目した黒
ランを消去すると判断するような動的な閾値処理を用い
ることも可能である。

【００１８】一つの罫線の消去処理が終わると、ステッ
プ２０６に戻って、別の１つの罫線を選び、同様の罫線
消去処理を行う。最後の罫線まで処理したとステップ２
１２で判断すると、罫線消去処理は完了し、罫線処理済
みの画像データが出力される（ステップ２１３）。

【００１９】この第１実施例によれば、罫線と近接（接
触、交差、重複）した文字線を保存しつつ罫線を消去す
ることができる。しかし反面、罫線の文字線が近接した
部分の消去が不完全になる。例えば、図４（ａ）に示す
文字線１２１が罫線１２２に斜めに交差した部分１２０
の場合、図４（ｂ）に黒領域として表した罫線１２２の
部分１２３は、その黒ランの長さが罫線太さより大きい
ため消去されず、ノイズとして残ってしまう。このよう
な消去漏れ部分の面積が十分に小さければ許容できる
が、その面積が無視できない大きさであると、罫線消去
後の画像に対する文字認識等に悪影響がある。次に説明
する本発明の第２の実施例によれば、文字線が斜めに交
差する部分の罫線の消去漏れを大幅に減らすことができ
る。

【００２０】図５は、本発明の第２の実施例の処理の流
れを示すフローチャートである。図５において、画像デ
ータの入力のステップ３００、罫線認識のステップ３０
１、罫線直交部分の認識のステップ３０２、罫線直交部
分の消去のステップ３０３は、図２のステップ２００，
２０３，２０４，２０５と同様である。なお、入力され
る画像データが２値化されていない場合には、その２値
化処理が必要となる。また、使用メモリ量の削減や処理
時間の短縮のために、画像データの圧縮処理を追加して
もよい。

【００２１】罫線の直交部分を消去した後の画像データ
に対し、ステップ３０５〜３１８の処理ループによっ
て、罫線の未消去部分の消去を行う。まず、未処理の罫
線を一つ選び（ステップ３０５）、初期フラグをオフし
（ステップ３０６）、当該罫線のベクトル方向に１画素
単位で処理位置をずらしながら、未消去部分を順次に消
去する（ステップ３０７〜３１７）。

【００２２】処理位置において、罫線の重心付近を横切
る、罫線のベクトル方向に垂直な方向の黒ランの長さを
検出する（ステップ３０８）。これは図２のステップ２
０８と同様である（図３（ｂ）参照）。検出した黒ラン
の長さと罫線の太さとの大小判定を行う（ステップ３０
９）。黒ランの長さが罫線の太さ以下ならば、その黒ラ
ンは罫線を構成している黒ランとみなし、その黒画素を
白画素に置き換え（ステップ３１０）、初期フラグをオ
フする（ステップ３１１）。そして、処理位置が罫線の
終端まで達していなければ、ステップ３１７よりステッ
プ３０７に戻り、処理位置を一つ進めて処理を続ける。

【００２３】検出された黒ランの長さが罫線太さより大
きいとステップ３０９で判断された場合、その黒ランの
長さと、罫線太さや文字太さ（システムにより予め指定
されるかユーザ指定される）より十分に大きく選ばれた
閾値との大小判定を行う（ステップ３１２）。黒ランの
長さが閾値以上であると判定された場合、罫線と直交し
た文字線と判断されるので、その黒ランを消去しない
で、次の処理位置の処理に進む。例えば、図６（ａ）に
示すような文字線１３２と罫線１３１の交差部分１３０
においては、黒ランの長さは罫線太さ及び文字太さより
遥かに大きくなるため、消去しない。したがって、図６
（ｂ）に拡大して示すように、罫線１３１の文字線１３
２との交差部分を除いた部分だけが消去され、文字線１
３２は保存される。

【００２４】ステップ３１２において、黒ランの長さが
閾値より小さいと判定された場合、黒ランの重心（中
点）と罫線の重心（太さ方向の中点）とのずれを検出し
（ステップ３１３）、そのずれが所定の閾値より大きい
か否かを判定し（ステップ３１４）、ずれが閾値より大
きいときには黒ラン消去のためのステップ３１５に進む
が、そうでないときには処理位置を１つ進めて処理を続
ける。

【００２５】ステップ３１３，３１４，３１５に関して
図７により具体的に説明する。図７（ａ）において、１
４０は罫線、１４１は罫線１４０と交差した文字線であ
る。１４２は罫線の太さ方向の重心を結んだ線であり、
１４３は罫線１４０のベクトル方向に垂直な方向の黒ラ
ンの重心を結んだ線である。罫線１４０の先頭から文字
線と交差するＰ１位置の直前までは、その黒ランはステ
ップ３１０によって消去される。しかし、Ｐ１位置で
は、閾値を超える長い黒ランが検出されるためステップ
３１３に進み、重心のずれ（線１４２と線１４３のず
れ）が検出される。そして、図７（ａ）に示す例のよう
に、重心のずれが大きい場合には、ステップ３１５に進
む。

【００２６】このステップ３１５において、初めは初期
フラグはオフであるので、当該処理位置での黒ランの長
さｈから罫線の太さｂを引いた基準値Ｘを求める（ステ
ップ３１５Ａ）。図７（ｂ）は、この基準値Ｘの求め方
を説明している。そして初期フラグをオンにし（ステッ
プ３１５Ｂ）、当該処理位置の黒ランの、その重心のず
れた方向の端から基準値Ｘに相当する長さ分を保存し、
残りの部分を消去する（ステップ３１５Ｃ）。図７
（ａ）の例では、Ｐ１位置の黒ランの下端より基準値Ｘ
に相当する長さ分を保存し、残りの上の部分の黒画素を
白画素に置き換えることになる。

【００２７】処理位置を順に右に進めながら、同様の黒
ランの部分消去を行っていく。重心のずれが閾値より小
さくなるＰ２位置まで黒ランの部分消去が行われる。Ｐ
２位置からは、重心のずれが閾値より小さくなるため黒
ランの部分消去（ステップ３１５）は行われない。その
結果、図７（ｃ）に示すように罫線１４０の文字線１４
１より上側の三角形状の部分１４５が消去される。

【００２８】重心のずれが閾値を超えるＰ３位置の直前
まではステップ３１５に進むことなく処理位置が進めら
れるが、Ｐ３位置に達するとステップ３１５に進む。こ
の時点では初期フラグはオンの状態であるので、基準値
Ｘは再計算されず、Ｐ１位置で求められた基準値ｘが用
いられ、黒ランの重心のずれた側の端より基準値Ｘの長
さを超えた部分が消去される（ステップ３１５Ｃ）。図
７（ａ）の例では、黒ランの下端側部分が消去される。
この部分消去はＰ４位置まで順次行われる。その結果、
図７（ｃ）に示すように罫線１４０の文字線１４１より
下側の三角形状の部分１４６が消去される。このように
して、前記第１実施例では消去できなかった文字線等と
斜めに交差した罫線部分が消去される。Ｐ４位置の次の
処理位置からは黒ランの長さが罫線太さ以下となるの
で、ステップ３１０によって消去される。

【００２９】図８は、重心のずれが小さくなる例を示し
ている。１５０は罫線、１５１はその重心を結んだ線、
１５２及び１５３は罫線１５０と交差した文字線等の
線、１５４は罫線太さ方向の黒ランの重心を結んだ線で
ある。この例のような線の交差部分については、ステッ
プ３１５の部分消去の対象から外されるので、交差線分
と接触した罫線の部分（図８の斜線領域１５５，１５
６）はノイズとして残ってしまう。

【００３０】このようにして、ステップ３０７〜３１７
の処理ループにより１つの罫線の消去が終了すると、ス
テップ３０５に戻って次の罫線を一つ選び、その消去処
理を実行する。最後の罫線まで消去処理が終わると、ス
テップ３１８で処理ループを抜け、罫線処理後の画像デ
ータが出力され（ステップ３１９）、これが終わると処
理は完了する。

【００３１】図９及び図１０は、本発明の第３の実施例
による処理の流れを示すフローチャートである。本実施
例は、罫線の文字線との重複もしくは接触部分の消去漏
れを減らすことができる。

【００３２】図９において、画像データ入力のステップ
４００、罫線認識のステップ４０１、罫線直交部分の認
識のステップ４０２、罫線直交部分の消去のステップ４
０３は、図２のステップ２００，２０３，２０４，２０
５と同様である。なお、入力される画像データが２値化
されていない場合には、その２値化処理が必要となる。
また、使用メモリ量の削減や処理時間の短縮のために、
画像データの圧縮処理を追加してもよい。

【００３３】罫線の直交部分を消去した後の画像データ
に対し、ステップ４０５〜４１３の処理ループによっ
て、罫線の未消去部分と思われる黒ラン消去領域を作成
する。実際の消去は図１０に示すステップ４１５〜４２
４の処理ループで行う。

【００３４】まず、未処理の罫線を一つ選び（ステップ
４０５）、その罫線のベクトル方向に１画素単位で処理
位置をずらしながら、未消去部分と思われる黒ラン消去
領域を作成する（ステップ４０６〜４１２）。処理位置
において、罫線の重心付近を横切る、罫線のベクトル方
向に垂直な方向の黒ランの長さを検出する（ステップ４
０７）。これは図２のステップ２０８と同様である（図
３（ｂ）参照）。検出した黒ランの長さと罫線の太さと
の大小判定を行う（ステップ４０８）。黒ランの長さが
罫線の太さ以下ならば、その黒ランは罫線を構成してい
る黒ランである可能性が高いので、ステップ４０９に進
む。このステップ４０９では、ステップ４０８で罫線の
構成黒ランである可能性が高いと判断された連続した黒
ランを統合した黒ラン消去領域の作成、更新を行う。そ
して、処理位置が罫線の終端まで達していなければ、ス
テップ４１２よりステップ４０６に戻り、処理位置を一
つ進めて処理を続ける。

【００３５】検出された黒ランの長さが罫線太さより大
きいとステップ４０８で判断された場合、その黒ランの
長さと、罫線太さや文字太さより十分に大きく選ばれた
閾値との大小判定を行う（ステップ４１０）。黒ランの
長さが閾値以上であると判定された場合、交差した文字
の黒ランであるとみなされ、その黒ランは消去対象から
除外され、ステップ４１２よりステップ４０６に戻り、
次の処理位置の処理に進む。ステップ４１０において、
黒ランの長さが閾値より小さいと判定された場合には、
ステップ４１１に進む。このステップ４１１では、ステ
ップ４１０で長さが閾値より小さいと判定された連続し
た黒ランを含む黒ラン消去領域の作成、更新を行う（ス
テップ４１１）。そして、ステップ４１２よりステップ
４０６に戻り、次の処理位置の処理を続ける。

【００３６】注目した罫線の終端まで処理が終わると、
ステップ４０６〜４１２の処理ループを抜け、ステップ
４０５に戻り、次の未処理の罫線に対する処理を始め
る。最後の罫線の処理が終わると、ステップ４０５〜４
１３の処理ループを抜け、ステップ４１５〜４２４の処
理ループに入る。

【００３７】一つの黒ラン消去領域を選び（ステップ４
１５）、その大きさ（罫線の長さ方向の大きさ）を所定
の閾値より小さいか調べる（ステップ４１６）。その閾
値より大きさが小さい場合、黒ラン消去領域は罫線では
ないとみなされ、消去の対象から外され、ステップ４２
４よりステップ４１５に戻り、次の黒ラン消去領域の処
理に進む。

【００３８】黒ラン消去領域が所定の閾値より大きい場
合、その黒ラン消去領域内の黒ランの長さの分布（太さ
の分布）、及び、図７に関連して説明した黒ランの重心
と罫線の重心とのずれを求める（ステップ４１７）。

【００３９】求めた黒ラン長分布を参照し、領域全体に
わたって、黒ラン長がほぼ一定であり、かつ、黒ラン長
が罫線太さを超えないか調べる（ステップ４１８）。こ
の条件が満たされる場合、その黒ラン消去領域は罫線と
判断できるので、領域内の黒ランの全画素を白画素に置
き換え、黒ランを全体的に消去し（ステップ４１９）、
当該黒ラン消去領域に対する処理を終わる。

【００４０】ステップ４１８の条件が不成立の場合、罫
線太さより若干大きく、かつ、変化の小さい黒ラン長が
連続し、前及び／又は後に罫線太さよりかなり大きな黒
ラン長が存在する区間があるか調べる（ステップ４２
０）。そのような区間がある場合、その区間は文字と罫
線との重複もしくは接触がある部分と考えられるので、
文字線に相当する部分を残すように当該区間内の黒ラン
を部分的に消去し（ステップ４２１）、その後にステッ
プ４２２に進む。

【００４１】この部分消去について図１１により説明す
る。図１１（ａ）は罫線１６０に文字１６１が重複もし
くは接触した例を示している。その重複もしくは接触し
た部分１６２を図１１（ｂ）に拡大して示す。図１１
（ｂ）に示す区間１６３がステップ４２０で見つけられ
る。この例では、区間１６３の黒ランの重心が罫線の重
心に対し上側にずれている。したがって、区間１６３内
の黒ランの上端より基準値に相当する長さ分だけを残
し、それにより下端側の部分を消去する。基準値として
は、システムにより予め与えられる、又はユーザにより
指定される文字の太さを用いることができる。このよう
な部分消去の結果は図１１（ｃ）のようになる。図１１
（ｃ）において、網掛け部分が消去された部分である。
なお、罫線１６０の区間１６４及び区間１６５の部分は
それぞれ別個の黒ラン消去領域として抽出され、それぞ
れステップ４１９により消去される。

【００４２】次に、ステップ４１７で取得した重心ずれ
の情報を参照し、黒ランの重心と罫線の重心とのずれが
所定の閾値より大きい部分があるか調べる（ステップ４
２２）。この閾値は図５のステップ３１４で用いる閾値
と同様の値でよい。重心のずれが大きい部分がある場
合、罫線に文字線が斜めに交差した部分であると考えら
れるので、ステップ４２３において、図５のステップ３
１５と同様に、斜めに交差した文字線と罫線とのなす三
角形状の領域の黒画素を白画素に置き換え、それがノイ
ズとして残らないようにする処理を行う。

【００４３】このようにして、黒ラン消去領域を１つず
つ処理し、最後の黒ラン消去領域の処理を終わるとステ
ップ４２４で処理ループから抜ける。そして、消去処理
後の画像データを出力し（ステップ４２５）、処理を完
了する。

【００４４】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１乃至４の各項記載の発明によれば、見本を用いること
なく、任意の帳票等の画像より、罫線と近接した文字線
を保存しつつ、罫線を消去することができる。請求項２
記載の発明によれば、罫線に文字線が斜めに交差した部
分に罫線の未消去部分を残さない精密な罫線消去が可能
である。請求項３記載の発明によれば、罫線と文字線と
の重複もしくは接触部分に罫線の未消去部分を残さない
精密な罫線消去が可能である。請求項４記載の発明によ
れば、罫線に文字線が斜めに交差した部分及び罫線に文
字線が重複もしくは接触した部分に、罫線の未消去部分
を残さないような精密な罫線消去が可能である。請求項
５記載の発明によれば、請求項１乃至４の各項記載の発
明による罫線消去を、一般的なコンピュータシステムを
利用し容易に実行することができる等々の効果を得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明をソフトウエアにより実施する場合に利
用できるコンピュータシステムの一例を示すブロック図
である。

【図２】本発明の第１の実施例による罫線消去処理のフ
ローチャートである。

【図３】（ａ）罫線の直交部の検出を説明するための図
である。 （ｂ）罫線の黒ランの長さの検出を説明するための図で
ある。

【図４】（ａ）罫線に文字線が斜めに交差する例を示す
図である。 （ｂ）罫線と文字線が斜めに交差する部分における罫線
消去漏れによるノイズを説明するための拡大図である。

【図５】本発明の第２の実施例による罫線消去処理のフ
ローチャートである。

【図６】（ａ）罫線に文字線が直交する例を示す図であ
る。 （ｂ）罫線と文字線との直交部に対する処理を説明する
ための拡大図である。

【図７】罫線に文字線が斜めに交差した部分における罫
線の重心と黒ランの重心のずれ、及び罫線消去処理を説
明するための図である。

【図８】罫線と文字線の斜め交差の例と、その部分にお
ける罫線の重心と黒ランの重心のずれを示す図である。

【図９】本発明の第３の実施例による罫線消去処理のフ
ローチャートの前半部分である。

【図１０】本発明の第３の実施例による罫線消去処理の
フローチャートの後半部分である。

【図１１】（ａ）罫線と文字線との重複もしくは接触の
例を示す図である。 （ｂ）罫線と文字線との重複もしくは接触部分に対する
罫線消去処理を説明するための拡大図である。 （ｃ）罫線と文字線との重複もしくは接触部分に対する
罫線消去処理の結果を示す拡大図である。

【符号の説明】

１４ 中央演算処理装置 １６ システムメモリ ２４ ディスプレイ ３０ キーボード ３２ 固定ディスクドライブ ３３ フロッピーディスクドライブ ３３Ａ フロッピーディスク ３４ イメージスキャナ １００，１０１ 罫線の矩形 １０２ 罫線の直交部分 １２１ 文字線 １２２ 罫線 １３１ 罫線 １３２ 文字線 １４０ 罫線 １４１ 文字線 １４２ 罫線の重心を結んだ線 １４３ 黒ランの重心を結んだ線 １５０ 罫線 １５１ 罫線の重心を結んだ線 １５２，１５３ 文字線 １５４ 黒ランの重心を結んだ線 １５５，１５６ 罫線の未消去部分 １６０ 罫線 １６１ 文字線 １６３ 文字線と罫線の重複もしくは接触部分

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字と罫線が混在した画像より罫線を消
   去する方法であって、罫線の直交部分を認識するステッ
   プ、認識された直交部分を消去するステップ、及び、罫
   線の重心の付近を垂直に横切る黒ランの中で、罫線の太
   さを超えない長さを持つ黒ランを消去するステップを有
   することを特徴とする罫線消去方法。
2. 【請求項２】 文字と罫線が混在した画像より罫線を消
   去する方法であって、罫線の直交部分を認識するステッ
   プ、認識された直交部分を消去するステップ、罫線の重
   心の付近を垂直に横切る黒ランの中で、罫線の太さを超
   えない長さを持つ黒ランを消去するステップ、及び、罫
   線の重心の付近を垂直に横切る黒ランで、罫線の太さよ
   り大きく、かつ、罫線の太さより十分大きな閾値より小
   さい長さを持つ黒ランであって、その重心が罫線の重心
   より所定値以上ずれた黒ランについて、その重心のずれ
   方向と反対の端側を部分的に消去するステップを有する
   ことを特徴とする罫線消去方法。
3. 【請求項３】 文字と罫線が混在した画像より罫線を消
   去する方法であって、罫線の直交部分を認識するステッ
   プ、認識された直交部分を消去するステップ、罫線の重
   心の付近を垂直に横切る黒ランの中で、罫線の太さを超
   えない長さを持つ黒ランを消去するステップ、及び、罫
   線の重心付近を垂直に横切る黒ランであって、罫線の太
   さより所定の若干量だけ大きなほぼ一定の長さを持つ黒
   ランが連続し、前又は後に罫線の太さより十分に大きな
   所定値以上の長さを持つ黒ランが存在する区間を検出
   し、その区間内の黒ランについて、その重心の罫線の重
   心からずれた方向と反対の端側を部分的に消去するステ
   ップを有することを特徴とする罫線消去方法。
4. 【請求項４】 文字と罫線が混在した画像より罫線を消
   去する方法であって、罫線の直交部分を認識するステッ
   プ、認識された直交部分を消去するステップ、罫線の重
   心の付近を垂直に横切る黒ランの中で、罫線の太さを超
   えない長さを持つ黒ランを消去するステップ、罫線の重
   心の付近を垂直に横切る黒ランで、罫線の太さより大き
   く、かつ、罫線の太さより十分大きな閾値より小さい長
   さを持つ黒ランであって、その重心が罫線の重心より所
   定値以上ずれた黒ランについて、その重心のずれ方向と
   反対の端側を部分的に消去するステップ、及び、罫線の
   重心付近を垂直に横切る黒ランであって、罫線の太さよ
   り所定の若干量だけ大きなほぼ一定の長さを持つ黒ラン
   が連続し、前又は後に罫線の太さより十分に大きな所定
   値以上の長さを持つ黒ランが存在する区間を検出し、そ
   の区間内の黒ランについて、その重心の罫線の重心から
   ずれた方向と反対の端側を部分的に消去するステップを
   有することを特徴とする罫線消去方法。
5. 【請求項５】 請求項１、２、３又は４記載の罫線消去
   方法の各処理ステップをコンピュータに実行させるため
   のプログラムを記録した機械読み取り可能な媒体。