JPH10307890A - 画像処理方法、装置および記録媒体 - Google Patents
画像処理方法、装置および記録媒体Info
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- JPH10307890A JPH10307890A JP9119328A JP11932897A JPH10307890A JP H10307890 A JPH10307890 A JP H10307890A JP 9119328 A JP9119328 A JP 9119328A JP 11932897 A JP11932897 A JP 11932897A JP H10307890 A JPH10307890 A JP H10307890A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 傾き検出対象文書の傾きが大きいと判定され
た場合には、既に得られている粗い傾きを基準として、
文字列、罫線の矩形情報を再抽出することにより、高精
度の矩形情報と、信頼性の高い傾き検出値を得る。 【解決手段】 特徴抽出手段１０２は、入力された文書
画像から文書構成要素の位置特徴（文字列の外接矩形）
を抽出する。傾き決定手段１０３は、その特徴を基に傾
きを計算し、大傾き判定手段１０４はその傾きが閾値以
上か否かを判定する。傾きが閾値を超えているとき、特
徴抽出手段１０２は、その傾きを用いて再度特徴を抽出
し、傾き決定手段１０３は再抽出された特徴を用いて傾
きを求める。
た場合には、既に得られている粗い傾きを基準として、
文字列、罫線の矩形情報を再抽出することにより、高精
度の矩形情報と、信頼性の高い傾き検出値を得る。 【解決手段】 特徴抽出手段１０２は、入力された文書
画像から文書構成要素の位置特徴（文字列の外接矩形）
を抽出する。傾き決定手段１０３は、その特徴を基に傾
きを計算し、大傾き判定手段１０４はその傾きが閾値以
上か否かを判定する。傾きが閾値を超えているとき、特
徴抽出手段１０２は、その傾きを用いて再度特徴を抽出
し、傾き決定手段１０３は再抽出された特徴を用いて傾
きを求める。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書の傾きを精度
よく検出する画像処理方法、装置および記録媒体に関す
る。
よく検出する画像処理方法、装置および記録媒体に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、文字認識処理などにおいては、文
書画像が傾いて入力される場合があるが、その傾きが多
少であれば傾きを修正することなく認識を実行すること
ができる。しかし、画像の傾きが大きい場合には、認識
の前処理としてその傾きを修正する必要がある。
書画像が傾いて入力される場合があるが、その傾きが多
少であれば傾きを修正することなく認識を実行すること
ができる。しかし、画像の傾きが大きい場合には、認識
の前処理としてその傾きを修正する必要がある。
【０００３】このような文書画像の傾きを検出する方法
として、本出願人は先に幾つかの方法を提案した。その
一つの方法は、特開平７−１４１４６５号公報に記載さ
れた方法で、文字列の外接矩形について、近傍の矩形間
を結ぶ直線の傾きのヒストグラムから文書画像の傾きお
よび傾きの確信度を求める。
として、本出願人は先に幾つかの方法を提案した。その
一つの方法は、特開平７−１４１４６５号公報に記載さ
れた方法で、文字列の外接矩形について、近傍の矩形間
を結ぶ直線の傾きのヒストグラムから文書画像の傾きお
よび傾きの確信度を求める。
【０００４】また、他の方法として、特開平７−１０５
３１０号公報に記載された、画像傾き検出方法及び表処
理方法であり、この方法では、罫線の外接矩形を求め、
矩形内の黒ランの並びから傾きを計算する。
３１０号公報に記載された、画像傾き検出方法及び表処
理方法であり、この方法では、罫線の外接矩形を求め、
矩形内の黒ランの並びから傾きを計算する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記した第１の方法で
は、傾きがない場合を基準として文字列の矩形情報を抽
出するので、傾き検出対象文書の傾きが大きい場合に
は、文字の外接矩形を適切に抽出するのが困難であっ
た。この場合、抽出された矩形特徴から文書が大きく傾
いていることを判別することができるが、計算された傾
きの信頼度が低くなる可能性がある。また、上記した第
２の方法も同様に、傾きの大きい場合に計算された傾き
の信頼性が必ずしも高いとはいえない。
は、傾きがない場合を基準として文字列の矩形情報を抽
出するので、傾き検出対象文書の傾きが大きい場合に
は、文字の外接矩形を適切に抽出するのが困難であっ
た。この場合、抽出された矩形特徴から文書が大きく傾
いていることを判別することができるが、計算された傾
きの信頼度が低くなる可能性がある。また、上記した第
２の方法も同様に、傾きの大きい場合に計算された傾き
の信頼性が必ずしも高いとはいえない。
【０００６】本発明の目的は、傾き検出対象文書の傾き
が大きいと判定された場合には、既に得られている粗い
傾きを基準として、文字列、罫線の矩形情報を再抽出す
ることにより、高精度の矩形情報と、信頼性の高い傾き
検出値を得ることができる画像処理方法、装置および記
録媒体を提供することにある。
が大きいと判定された場合には、既に得られている粗い
傾きを基準として、文字列、罫線の矩形情報を再抽出す
ることにより、高精度の矩形情報と、信頼性の高い傾き
検出値を得ることができる画像処理方法、装置および記
録媒体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、文書画像中の文書構成要
素の特徴を抽出し、該特徴を基に前記文書画像の傾きを
算出し、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否か
を判定し、該算出された傾きが所定の閾値を超えると
き、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴を抽出
し、再抽出された特徴を基に前記文書画像の傾きを算出
することを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、文書画像中の文書構成要
素の特徴を抽出し、該特徴を基に前記文書画像の傾きを
算出し、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否か
を判定し、該算出された傾きが所定の閾値を超えると
き、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴を抽出
し、再抽出された特徴を基に前記文書画像の傾きを算出
することを特徴としている。
【０００８】請求項２記載の発明では、前記文書構成要
素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴
としている。
素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴
としている。
【０００９】請求項３記載の発明では、前記文書構成要
素の特徴として、罫線の外接矩形を用いることを特徴と
している。
素の特徴として、罫線の外接矩形を用いることを特徴と
している。
【００１０】請求項４記載の発明では、文書画像中の文
書構成要素の特徴を抽出する手段と、該特徴を基に前記
文書画像の傾きを算出する手段と、該算出された傾きが
所定の閾値を超えるか否かを判定する手段と、該算出さ
れた傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前
記文書画像から再度特徴を抽出する手段と、再抽出され
た特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する手段を備え
たことを特徴としている。
書構成要素の特徴を抽出する手段と、該特徴を基に前記
文書画像の傾きを算出する手段と、該算出された傾きが
所定の閾値を超えるか否かを判定する手段と、該算出さ
れた傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前
記文書画像から再度特徴を抽出する手段と、再抽出され
た特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する手段を備え
たことを特徴としている。
【００１１】請求項５記載の発明では、前記文書構成要
素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴
としている。
素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴
としている。
【００１２】請求項６記載の発明では、前記文書構成要
素の特徴として、罫線の外接矩形を用いることを特徴と
している。
素の特徴として、罫線の外接矩形を用いることを特徴と
している。
【００１３】請求項７記載の発明では、文書画像中の文
書構成要素の特徴を抽出する機能と、該特徴を基に前記
文書画像の傾きを算出する機能と、該算出された傾きが
所定の閾値を超えるか否かを判定する機能と、該算出さ
れた傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前
記文書画像から再度特徴を抽出する機能と、再抽出され
た特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する機能をコン
ピュー夕に実現させるためのプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とし
ている。
書構成要素の特徴を抽出する機能と、該特徴を基に前記
文書画像の傾きを算出する機能と、該算出された傾きが
所定の閾値を超えるか否かを判定する機能と、該算出さ
れた傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前
記文書画像から再度特徴を抽出する機能と、再抽出され
た特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する機能をコン
ピュー夕に実現させるためのプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とし
ている。
【００１４】
【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は画像入力手段、１０２
は文書構成要素の位置特徴抽出手段、１０３は傾き決定
手段、１０４は大傾き判定手段、１０５はデータ記憶
部、１０６は各処理の制御部、１０７はデータ転送路お
よび制御通信路である。
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は画像入力手段、１０２
は文書構成要素の位置特徴抽出手段、１０３は傾き決定
手段、１０４は大傾き判定手段、１０５はデータ記憶
部、１０６は各処理の制御部、１０７はデータ転送路お
よび制御通信路である。
【００１５】図２は、本発明の処理フローチャートであ
る。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）。この画像入力手段としては、ス
キャナ、ファックスなどでもよく、また既に電子ファイ
リングされている文書画像を利用してもよい。
る。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）。この画像入力手段としては、ス
キャナ、ファックスなどでもよく、また既に電子ファイ
リングされている文書画像を利用してもよい。
【００１６】次に、文書構成要素の位置特徴抽出手段１
０２によって文書中の罫線、文字列などの文書構成要素
の位置特徴を抽出する（ステップ２０２）。図３は、文
書構成要素の位置特徴の抽出例を示す。この例では、文
書構成要素の位置特徴として文字列の外接矩形情報を利
用している。まず、文字列の外接矩形を抽出する。図３
において、３０１は文書中の文字列であり、３０２は抽
出された文字列の外接矩形である。この外接矩形の抽出
方法としては、例えば前掲した公報（特開平７−１４１
４６５号）に記載の公知技術（黒画素の連結成分を抽出
し、その外接矩形を求める方法）を用いればよい。
０２によって文書中の罫線、文字列などの文書構成要素
の位置特徴を抽出する（ステップ２０２）。図３は、文
書構成要素の位置特徴の抽出例を示す。この例では、文
書構成要素の位置特徴として文字列の外接矩形情報を利
用している。まず、文字列の外接矩形を抽出する。図３
において、３０１は文書中の文字列であり、３０２は抽
出された文字列の外接矩形である。この外接矩形の抽出
方法としては、例えば前掲した公報（特開平７−１４１
４６５号）に記載の公知技術（黒画素の連結成分を抽出
し、その外接矩形を求める方法）を用いればよい。
【００１７】次に、傾き決定手段１０３は、文書画像の
傾きを検出する（ステップ２０３）。この傾き検出方法
として、前掲した公報（特開平７−１４１４６５号）に
記載の公知技術を用いればよい。すなわち、黒画素連結
成分の外接矩形を求め、該外接矩形から文字列に相当す
る矩形を判別し、判別された各矩形において複数の基準
点を設定し、近傍矩形の基準点間を結ぶ直線の傾きのヒ
ストグラムに基づいて画像の傾きを検出する。
傾きを検出する（ステップ２０３）。この傾き検出方法
として、前掲した公報（特開平７−１４１４６５号）に
記載の公知技術を用いればよい。すなわち、黒画素連結
成分の外接矩形を求め、該外接矩形から文字列に相当す
る矩形を判別し、判別された各矩形において複数の基準
点を設定し、近傍矩形の基準点間を結ぶ直線の傾きのヒ
ストグラムに基づいて画像の傾きを検出する。
【００１８】そして、大傾き判定手段１０４は、検出さ
れた傾きが大きいか否かを判定する（ステップ２０
４）。この大きい傾きか否かは、予め基準となる角度を
閾値として決めておき、この閾値との比較によって判定
する。ステップ２０４の判定の結果、傾きが大きくない
とき、計算された角度を文書の傾きと決定して、処理を
終了する。
れた傾きが大きいか否かを判定する（ステップ２０
４）。この大きい傾きか否かは、予め基準となる角度を
閾値として決めておき、この閾値との比較によって判定
する。ステップ２０４の判定の結果、傾きが大きくない
とき、計算された角度を文書の傾きと決定して、処理を
終了する。
【００１９】一方、ステップ２０４で、傾きが大きいと
判定されたとき、前掲した公報の方法で得られた角度
は、文書の傾きを概ね反映したものになってはいるが、
その信頼性はさほど高くはない。これは、図３に示すよ
うに、外接矩形の抽出が不十分であるからである。つま
り、上記した方法では、傾き０を基準として矩形抽出を
行っているために、傾きが大きい場合には矩形抽出が必
ずしも正確に行われないためである。
判定されたとき、前掲した公報の方法で得られた角度
は、文書の傾きを概ね反映したものになってはいるが、
その信頼性はさほど高くはない。これは、図３に示すよ
うに、外接矩形の抽出が不十分であるからである。つま
り、上記した方法では、傾き０を基準として矩形抽出を
行っているために、傾きが大きい場合には矩形抽出が必
ずしも正確に行われないためである。
【００２０】そこで、本発明では、ステップ２０３で得
られた、文書の傾きを概ね反映した角度を利用し、文書
構成要素の位置特徴抽出手段１０２により文書構成要素
の位置特徴（文字列の外接矩形など）を再度抽出する
（ステップ２０５）。再抽出された文字列の外接矩形を
図４に示す。図中、４０１は、文書中の文字列であり、
４０２は、抽出された文字列の外接矩形を示す。再抽出
された特徴を基に、傾き決定手段１０３は、傾きを再計
算する（ステップ２０６）。
られた、文書の傾きを概ね反映した角度を利用し、文書
構成要素の位置特徴抽出手段１０２により文書構成要素
の位置特徴（文字列の外接矩形など）を再度抽出する
（ステップ２０５）。再抽出された文字列の外接矩形を
図４に示す。図中、４０１は、文書中の文字列であり、
４０２は、抽出された文字列の外接矩形を示す。再抽出
された特徴を基に、傾き決定手段１０３は、傾きを再計
算する（ステップ２０６）。
【００２１】上記した実施例では、文書構成要素の位置
特徴として文字列の外接矩形を用いたが、位置特徴とし
て罫線の外接矩形を利用することができる。罫線の外接
矩形を利用する場合も同様に、傾きが大きいと判断され
たときには、罫線の外接矩形を再抽出し、傾きを計算し
直すことにより、正確な傾きを求めることができる。
特徴として文字列の外接矩形を用いたが、位置特徴とし
て罫線の外接矩形を利用することができる。罫線の外接
矩形を利用する場合も同様に、傾きが大きいと判断され
たときには、罫線の外接矩形を再抽出し、傾きを計算し
直すことにより、正確な傾きを求めることができる。
【００２２】また、本発明は上記した実施例に限定され
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５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、スキ
ャナなどからなる汎用の処理装置を用意し、ＣＤ−ＲＯ
Ｍなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本
発明の画像処理機能を実現するプログラムが記録されて
いる。また、スキャナから入力された文書画像は一時的
にハードディスクなどに格納される。そして、該プログ
ラムが起動されると、一時保存された文書画像データが
読み込まれて、画像処理を実行して、その傾き検出結果
が文字認識処理プログラムなどにわたされる。
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５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、スキ
ャナなどからなる汎用の処理装置を用意し、ＣＤ−ＲＯ
Ｍなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本
発明の画像処理機能を実現するプログラムが記録されて
いる。また、スキャナから入力された文書画像は一時的
にハードディスクなどに格納される。そして、該プログ
ラムが起動されると、一時保存された文書画像データが
読み込まれて、画像処理を実行して、その傾き検出結果
が文字認識処理プログラムなどにわたされる。
【００２３】
【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、文書画像の傾きが所定値以上大きいと判定されたと
き、文書構成要素の特徴を再度抽出し、再抽出された特
徴を基に傾きを求めているので、傾きが大きい文書の傾
きを精度よく検出することができる。
ば、文書画像の傾きが所定値以上大きいと判定されたと
き、文書構成要素の特徴を再度抽出し、再抽出された特
徴を基に傾きを求めているので、傾きが大きい文書の傾
きを精度よく検出することができる。
【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】文書構成要素の位置特徴の抽出例を示す。
【図４】文書構成要素の位置特徴を再度抽出した例を示
す。
す。
【図５】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 文書構成要素の位置特徴抽出手段 １０３ 傾き決定手段 １０４ 大傾き判定手段 １０５ データ記憶部 １０６ 制御部 １０７ データ転送路および制御通信路
Claims (7)
- 【請求項１】 文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出
し、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出し、該算出
された傾きが所定の閾値を超えるか否かを判定し、該算
出された傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基
に前記文書画像から再度特徴を抽出し、再抽出された特
徴を基に前記文書画像の傾きを算出することを特徴とす
る画像処理方法。 - 【請求項２】 前記文書構成要素の特徴として、文字列
の外接矩形を用いることを特徴とする請求項１記載の画
像処理方法。 - 【請求項３】 前記文書構成要素の特徴として、罫線の
外接矩形を用いることを特徴とする請求項１記載の画像
処理方法。 - 【請求項４】 文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出
する手段と、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出す
る手段と、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否
かを判定する手段と、該算出された傾きが所定の閾値を
超えるとき、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴
を抽出する手段と、再抽出された特徴を基に前記文書画
像の傾きを算出する手段を備えたことを特徴とする画像
処理装置。 - 【請求項５】 前記文書構成要素の特徴として、文字列
の外接矩形を用いることを特徴とする請求項４記載の画
像処理装置。 - 【請求項６】 前記文書構成要素の特徴として、罫線の
外接矩形を用いることを特徴とする請求項４記載の画像
処理装置。 - 【請求項７】 文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出
する機能と、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出す
る機能と、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否
かを判定する機能と、該算出された傾きが所定の閾値を
超えるとき、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴
を抽出する機能と、再抽出された特徴を基に前記文書画
像の傾きを算出する機能をコンピュー夕に実現させるた
めのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11932897A JP3712825B2 (ja) | 1997-05-09 | 1997-05-09 | 画像処理方法、装置および記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11932897A JP3712825B2 (ja) | 1997-05-09 | 1997-05-09 | 画像処理方法、装置および記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10307890A true JPH10307890A (ja) | 1998-11-17 |
| JP3712825B2 JP3712825B2 (ja) | 2005-11-02 |
Family
ID=14758761
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11932897A Expired - Fee Related JP3712825B2 (ja) | 1997-05-09 | 1997-05-09 | 画像処理方法、装置および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3712825B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008004078A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Samsung Electronics Co Ltd | 移動ロボットの格子マップ作成方法及び装置及び媒体とこれを利用した領域分離方法及び装置及び媒体 |
-
1997
- 1997-05-09 JP JP11932897A patent/JP3712825B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008004078A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Samsung Electronics Co Ltd | 移動ロボットの格子マップ作成方法及び装置及び媒体とこれを利用した領域分離方法及び装置及び媒体 |
| JP4664326B2 (ja) * | 2006-06-20 | 2011-04-06 | 三星電子株式会社 | 移動ロボットの格子マップを利用した領域分離方法及び装置及び媒体 |
| US8060254B2 (en) | 2006-06-20 | 2011-11-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method, apparatus, and medium for building grid map in mobile robot and method, apparatus, and medium for cell decomposition that uses grid map |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3712825B2 (ja) | 2005-11-02 |
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|---|---|---|---|
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