JPH11338975A - 文字切り出し処理方式および文字切り出し処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】文字認識のために文書画像から文字を切り出す
文字切り出し処理方式に関し，文字の切り出しを高速か
つ高精度に行うことができるようにする。 【解決手段】文書画像２を入力して文字を切り出すにあ
たって，切り出しパラメータの段階的探索手段１０は，
切り出しパラメータの探索を，粗い探索と最急降下法等
を用いた精密な探索というように段階的に行い，最適切
り出し位置決定手段１１は，切り出しパラメータの段階
的探索手段１０で探索した切り出しパラメータ候補の中
から，最も有効な切り出し位置を文字認識手段１２によ
る認識結果を利用して選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，文書画像認識装置
において文字を認識するにあたって，文書画像中の文字
列から文字を切り出すための文字切り出し処理方式およ
び文字切り出し処理プログラムを記録した記録媒体に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】文書をスキャナ等により読み取り，その
読み取った文書の画像に含まれる文字を自動認識するた
めには，各文字のイメージを文書画像中から切り出す必
要がある。

【０００３】従来，等ピッチの文字列の文字切り出し処
理方式の一つとして，辻らが「文字読取装置」と題して
提案している特開昭５８−２１４９６９号公報に記載さ
れているものがある。この方式では，まず文字列の行方
向の各ドット位置における行垂直方向の黒画素数を求め
保持しておき，次に切り出し開始点・文字幅からなる切
り出しパラメータを変化させて切り出しを行い，切り出
し位置の平均黒画素数が最小のものを切り出しパラメー
タと決定し，切り出しを行う。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし，従来の方式で
は，切り出しパラメータを決定する際に，切り出しパラ
メータの探索を，例えばａドット単位（０＜ａ≦１）と
いうように，あらかじめ設定された固定値ａの単位で行
っているため，このａの値が小さいと探索時間が非常に
長くかかるという問題があり，一方，このａの値が大き
いと切り出しの精度が悪くなるという問題があった。な
お，実際に文書から読み取った文書画像中の文字幅ｗ
は，一般にドット幅の整数倍になるとは限らないため
（むしろドット幅の整数倍になることは少ない），一般
にａの値は１より小さい値を用いる必要がある。

【０００５】また，従来の方式では，ａ×ｎ（ｎは整
数）の文字幅で切り出した切り出し位置における行垂直
方向（文字の高さの方向）の平均黒画素数をもとにし
て，この平均黒画素数が小さくなるように切り出しパラ
メータを求めるときに，最適な切り出しパラメータの文
字幅が，例えば２７．５ドットであるような文字列に対
して，２倍の５５ドットの文字幅で切り出した場合で
も，平均黒画素数が０に近くなることから，切り出しの
文字幅を誤って認識することがあった。

【０００６】また，文字間が非常に狭く文字同士が接触
しているような文字列（接触文字列）の場合に，偏と旁
からなるような分離文字（例えば，「引」など）が存在
するときには，１文字の偏と旁の間の空白の箇所の黒画
素数が少なくなるため，文字幅を誤って認識する場合も
あった。

【０００７】また，文字ごとに，その文字を構成する連
結した黒画素幅が少しずつ異なるため，文字列の先頭に
黒画素の横幅の狭い文字（例えば，「１」や「了」な
ど）がある場合には，文字列の最初の黒画素の位置から
認識した先頭と，実際に切り出しを行うべき切り出し開
始位置（開始点）とが大きく異なる場合もある。これに
より，実際の切り出し位置がずれてしまわないようにす
るためには，切り出し開始位置についても変化させて最
適な位置を探索する必要があり，探索の刻み単位ａが小
さいと，非常に探索時間が長くなるという問題があっ
た。

【０００８】本発明は上記問題点の解決を図り，文字切
り出しのための切り出しパラメータの探索時間を短縮
し，文字認識のための文字の切り出し精度および速度を
向上させることを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は，上記課題を解
決するため，切り出しパラメータの粗い推定と，最急降
下法等による精密な推定という段階的探索を行うことに
より，従来技術では困難であった文字切り出しを高速か
つ高精度に行うことができるようにしたものである。

【００１０】具体的には，本発明は，例えば以下の処理
を行う。 １）切り出しパラメータを決定する際，処理時間を短く
するため，探索領域を狭めることにより，処理を高速化
できるようにする。そのため，まず粗い切り出しパラメ
ータにより切り出しを行い，平均黒画素数が最小のもの
を求める。次に，この粗い切り出しにより得られた切り
出しパラメータの文字幅を最急降下法を用いて細かく変
化させて精密な切り出しパラメータを推定する。

【００１１】２）また，平均黒画素数が最小のときの切
り出しパラメータを用いて切り出しを行った場合に，接
触文字列中に分離文字があると切り出しミスが発生する
ことがあるため，文字認識を併用することにより，切り
出し精度の向上を図る。すなわち，まず切り出しパラメ
ータ推定時に，切り出し後の矩形数ごとに切り出し位置
の平均黒画素数が最小のものを記憶しておき，それらに
ついて，文字認識を行い，その結果得られた情報をもと
に最も確からしい切り出し位置を選択する。

【００１２】図１は，本発明の原理説明図である。本発
明を実現する文字切り出し装置１は，文書画像２の文字
列を入力して文字を切り出すにあたって，切り出しパラ
メータを段階的に変化させて，切り出しパラメータの探
索を行う切り出しパラメータの段階的探索手段１０と，
切り出しパラメータの段階的探索手段１０で探索した切
り出しパラメータ候補の中から，最も有効な切り出し位
置を選択する最適切り出し位置決定手段１１とを備え
る。

【００１３】探索する切り出しパラメータは，切り出し
の文字幅と切り出し開始位置である。なお，切り出しの
文字幅だけを段階的に探索するようにしてもよい。切り
出しパラメータの段階的探索手段１０は，例えば最初に
切り出しパラメータ空間を粗く全探索し，次に最急降下
法を用いて精密に探索するという段階的な探索を行う。

【００１４】この探索では，切り出しパラメータを変化
させて切り出しを行い，切り出し後の矩形数ごとに切り
出し位置の平均黒画素数が最小のものを求め，切り出し
パラメータの候補を決定する。

【００１５】最適切り出し位置決定手段１１は，切り出
し位置の有効性判定のための判定基準として，文字認識
手段１２による文字認識の結果を利用する。すなわち，
切り出しパラメータの候補によって切り出した文字領域
を，文字認識手段１２によって認識することにより，認
識結果の標準文字との距離の平均，正読確率の平均，ま
たは正解率などを，切り出し位置の有効性判定のための
判定基準とする。

【００１６】以上の各処理手段を計算機によって実現す
るためのプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒
体メモリ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な
記憶媒体に格納することができる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下，本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図２は，本発明による処理
の流れの概要を示す。

【００１８】文書画像２の文字列を入力する（ステップ
Ｓ１）。なお，複数行からなる文書画像２の場合，各行
領域の切り出しは，行間の空白などにより事前に行われ
ているものとする。最初に，切り出しパラメータを粗く
変化させて全範囲を探索し（ステップＳ２），切り出し
後の矩形数ごとに切り出し位置の最小平均黒画素数を求
め，その値を保持する（ステップＳ３）。切り出しパラ
メータの候補を選択し（ステップＳ４），候補の文字幅
を最急降下法を用いて精密に推定する（ステップＳ
５）。次に，精密に推定した矩形数ごとの切り出しパラ
メータで文字を切り出し，その切り出した文字を文字認
識手段１２によって認識する。文字の認識については，
既存の技術を用いて行ってよい。この認識結果から最適
なものを選択し，そのときの切り出しパラメータを最適
パラメータとして出力する（ステップＳ７）。

【００１９】以上の処理を詳しく説明する。以下では，
切り出しパラメータの粗い推定を１ドット単位，精密な
推定を０．１ドット単位で行うものとする。また，認識
対象の文書は横書きであり，横行について文字を切り出
すものとする。もちろん，縦行の場合にも，同様に文字
の切り出しを行うことが可能である。

【００２０】（１）切り出しパラメータの粗い推定 まず，切り出しパラメータを粗く変化させて全範囲につ
いて切り出しを行う。このとき，切り出し開始位置およ
び文字幅を１ドット単位で変化させ，切り出し後の矩形
数ごとに切り出し位置の平均黒画素数が最小となるもの
を求める。行の長さがＬドット，切り出しパラメータの
文字幅がｘドットであるとすると，切り出し後の矩形数
（行内推定文字数）は，約Ｌ／ｘである。なお，行の長
さＬは，切り出し開始位置の値によって最大１文字分増
減する。切り出し位置の平均黒画素数とは，行の先頭
（切り出し開始位置）から，ｘ×ｎ（ｎ＝１，２，３，
…）ドット目における縦方向にカウントした黒画素数の
平均である。

【００２１】例えば，図３に示す「電話番号」の文字列
の画像から文字を切り出す場合を例に説明する。入力し
た文字列の行方向の各ドット位置における文字の高さ方
向の黒画素数のヒストグラムを求め，記憶しておく。次
に，切り出しパラメータの探索範囲を定めるため，行の
最大文字の高さ（黒画素数のヒストグラムの最大値）を
求め，それをもとに文字幅の最大と最小を定める。例え
ば，文字幅の最大を最大文字の高さに文字間空白を加え
た値とし，文字幅の最小を最大文字の高さの半分とす
る。図３の例では，行中の最大文字の高さが４７ドット
であり，探索すべき最大文字幅を４８ドット，最小文字
幅を２３ドットとしている。

【００２２】次に，図３に示すように，切り出し開始点
および文字幅を１ドット単位で変化させて，切り出し後
の文字数ごとに最小平均黒画素数，文字幅，開始点を保
持する。例えば，文字幅を２３としたとき，切り出し開
始点に応じて，９文字または１０文字の切り出しが可能
であり，切り出し文字数＝９，文字幅＝２３である場合
に，開始点＝０，１，２，…，のそれぞれの場合につい
て平均黒画素数を求める。そして，切り出し後の文字数
が９文字になる切り出しパラメータのうち，黒画素数の
平均が最小のものを保持する。同様に，切り出し後の文
字数が１０の場合の切り出しパラメータについても黒画
素数の平均が最小のものを保持する。

【００２３】次に，文字幅を２４として，同様に切り出
し後の文字数ごとに最小平均黒画素数を求め，保持す
る。以上の処理を最小文字幅の２３から最大文字幅の４
８まで繰り返したならば，次に，切り出し後の文字数ご
とに保存した切り出しパラメータを最小平均黒画素数の
小さい順に並べ換える。

【００２４】図４は，切り出し後の文字数ごとに切り出
しパラメータを平均黒画素数の小さい順に並べ換えた結
果を示す。この結果をもとに，平均黒画素数が最小のも
のから順に所定数の切り出しパラメータについて，さら
に精密な推定を行う。

【００２５】（２）切り出しパラメータの精密な推定 切り出しパラメータの粗い推定により得られた切り出し
パラメータの文字幅を，最急降下法を用いて，０．１ド
ット単位で変化させて切り出しパラメータの精密な推定
を行う。

【００２６】最急降下法の手順は，以下のとおりであ
る。まず，粗い推定で得られた切り出しパラメータのそ
れぞれについて，文字幅を前後に０．１ドット刻みで±
０．３の範囲で変化させて，切り出し位置の平均黒画素
数を求める。次に，＋側と−側で得られた平均黒画素数
を，現在保持している最小平均黒画素数と比較し，切り
出しパラメータの文字幅を平均黒画素数が最小であるも
のに変更する。この処理を繰り返し，切り出しパラメー
タを精密に推定する。

【００２７】図５は，最急降下法による切り出しパラメ
ータの精密な推定の例を示す図である。図５中，太い実
線は，文字幅を１ドット単位で変化させた時の切り出し
位置の平均画素数を示す。この太い実線は，切り出しパ
ラメータの粗い推定により求められた値である。細い実
線は，文字幅を０．１ドット単位で変化させた時の切り
出し位置の平均画素数を示し，点線は，文字幅を０．１
ドット単位で±０．３の範囲変化させて最急降下法を使
用した時の切り出し位置の変化を示す。

【００２８】粗い推定により求めた切り出しパラメータ
の文字幅が４８のものを例に，最急降下法による精密な
推定方法を説明する。 文字幅を４８±０．３の範囲内で変化させて，各々
の切り出し位置の平均黒画素数が最小のところを求め
る。そして，平均黒画素数が最小のところに文字幅を変
更する。図５の例では，文字幅を４７．７から４８．３
まで０．１刻みで変化させて，平均黒画素数が最小であ
った４８．２に文字幅を変更している。

【００２９】 さらに，文字幅を１回目で文字幅を変
更させた方向に，０．１刻みで０．３まで変化させる。
ここでは，１回目は文字幅を＋側へ変化させたので，文
字幅を４８．４〜４８．６の間で変化させる。これらの
最小平均黒画素数を，文字幅４８．２のときのものと比
較して，より小さいものに文字幅を変更する。ここで
は，さらに小さかった４８．６に文字幅を変更する。

【００３０】 同様に文字幅を０．３変化させ，最小
なものが変わらなかったところの文字幅を精密な切り出
しパラメータとする。図６は，最急降下法による精密な
推定により求められた切り出しパラメータの例を示して
いる。

【００３１】（３）文字認識の利用による最適切り出し
位置の決定 以上のようにして求めた切り出しパラメータでは，接触
文字列中に分離文字が存在するような場合に，分離文字
中の空白により，図７に示すような，切り出しミスが発
生する可能性がある。このようなミスの発生を少なくす
るため文字認識を用いる。

【００３２】まず，切り出し後の矩形数ごとに切り出し
位置の平均黒画素数が最小のもののみ記憶しておき（図
６参照），それぞれの切り出しパラメータにより切り出
しを行う。それらについて，文字認識手段１２により実
際に文字認識を試み，その結果得られた情報をもとにも
っとも確からしい切り出し位置を選択する。認識の結果
得られる情報としては，距離値，正読確率，正解率など
がある。

【００３３】例えば，切り出し位置の有効性判定のため
の判定基準として文字認識の結果の距離値（標準文字と
の非類似度）を用いる場合には，１行中の認識結果から
得られた距離値の平均をとり，その距離が最小のものを
選択する。これにより，接触文字列中に分離文字がある
ような場合でも，誤切り出しを大幅に削減することがで
きる。

【００３４】図８は，切り出しパラメータの粗い推定の
処理フローチャートである。図８のステップＳ２１で
は，最初に行方向の各ドット位置における行垂直方向の
黒画素数をカウントし，保持しておく。次に，その行の
最大高さ，すなわちステップＳ２１で保持しておいた黒
画素数の最大のものを求める（ステップＳ２２）。その
行の最大高さから以下の値を計算する（ステップＳ２
３）。

【００３５】 ・最大文字幅＝最大高さ＋文字間空白 ・最小文字幅＝最大高さ／２ 以下では，切り出しパラメータの探索空間を，切り出し
の文字幅については最小文字幅から最大文字幅まで，ま
た，切り出し開始位置（開始点）については，０から切
り出しの文字幅として，１ドット刻みで切り出し位置を
探索する。まず，開始点＝０として（ステップＳ２
４），最小文字幅による切り出しを行う（ステップＳ２
５）。これまでの切り出し後の文字数が同じもののうち
平均黒画素数が最小かどうかを調べ（ステップＳ２
６），平均黒画素数が最小の場合には，切り出し後の文
字数ごとに最小平均黒画素数，文字幅，開始点を保存し
（ステップＳ２７），平均黒画素数が最小でない場合に
は，開始点に１ずつ加えて（ステップＳ２８），開始点
が文字幅より小さい間はステップＳ２５〜Ｓ２８の処理
を繰り返す（ステップＳ２９）。なお，ここでは図３に
示すように，開始点＝０の位置を，行方向において最も
左側に現れた黒画素の位置とし，開始点が１増えるごと
に左側に１ドットずつ開始位置をずらしている。

【００３６】さらに，開始点が切り出しの文字幅と同じ
になったならば，文字幅に１ドット加算し（ステップＳ
３０），文字幅が最大文字幅より小さい間は，同様にス
テップＳ２４〜Ｓ３０の処理を繰り返す（ステップＳ３
１）。

【００３７】最後に，切り出し後の文字数ごとに最小平
均黒画素数，文字幅，開始点を出力する（ステップＳ３
２）。図９および図１０は，切り出しパラメータの精密
な推定の処理フローチャートである。

【００３８】図９のステップＳ４１で，粗く求めた切り
出し後の文字数ごとの最小平均黒画素数，文字幅，開始
点を入力し，最小平均黒画素数が小さい順に並べかえる
（ステップＳ４２）。探索の刻み幅ｉをｉ＝０．１と
し，＋側の切り出し位置の最小平均黒画素数の初期値ａ
ｖｅｐを，ａｖｅｐ＝２５５．０として（ステップＳ４
３），文字幅をｉずつ増やしながら（ステップＳ４
４），新しい切り出し位置の平均黒画素数が現在の最小
平均黒画素数より小さいかどうかを調べ（ステップＳ４
５），新しい切り出し位置の平均黒画素数が現在のもの
より小さければ，新しい切り出し位置の平均黒画素数
を，最小平均黒画素数ａｖｅｐとして保存し，またその
ときの文字幅を，文字幅ｐｉｔｃｈｐとして保存する
（ステップＳ４６）。このステップＳ４４〜Ｓ４６の処
理を，文字幅が（最初の文字幅＋０．３）になるまで３
回繰り返す（ステップＳ４７）。

【００３９】次に，−側の切り出し位置の探索を同様に
行う。探索の刻み幅をｉ＝０．１とし，−側の切り出し
位置の最小平均黒画素数の初期値ａｖｅｍを，ａｖｅｍ
＝２５５．０として（ステップＳ４８），文字幅をｉず
つ減らしながら（ステップＳ４９），新しい切り出し位
置の平均黒画素数が現在の最小平均黒画素数より小さい
かどうかを調べ（ステップＳ５０），新しい切り出し位
置の平均黒画素数が現在のものより小さければ，新しい
切り出し位置の平均黒画素数を，最小平均黒画素数ａｖ
ｅｍとして保存し，そのときの文字幅を，文字幅ｐｉｔ
ｃｈｍとして保存する（ステップＳ５１）。このステッ
プＳ４９〜Ｓ５１の処理を，文字幅が（最初の文字幅−
０．３）になるまで３回繰り返す（ステップＳ５２）。

【００４０】次にａｖｅｍとａｖｅｐとが２５５．０で
あるかどうかを調べて（ステップＳ５３），ａｖｅｍま
たはａｖｅｐが２５５．０の場合には，粗い推定による
切り出し文字幅が最適な切り出しパラメータであるの
で，図１０のステップＳ６２へ進み，粗い推定で求めた
元の文字幅を出力する。

【００４１】ａｖｅｍまたはａｖｅｐが２５５．０でな
い場合には，ステップＳ５４の処理へ進み，ａｖｅｍと
ａｖｅｐの大小を比較する。ａｖｅｐがａｖｅｍより小
さくない場合には，図１０のステップＳ５５の処理へ進
み，ａｖｅｐがａｖｅｍより小さい場合には，図１０の
ステップＳ６３の処理へ進む。

【００４２】ステップＳ５５では，文字幅の−側方向へ
さらに探索を続けるため，文字幅＝ｐｉｔｃｈｍとし
て，ｉ＝０．１，ａｖｅｍ＝２５５．０とし（ステップ
Ｓ５６），文字幅をｉずつ減らしながら（ステップＳ５
７），新しい切り出し位置の平均黒画素数が現在の最小
平均黒画素数より小さいかどうかを調べ（ステップＳ５
８），新しい切り出し位置の平均黒画素数が現在のもの
より小さければ，最小平均黒画素数ａｖｅｍと文字幅ｐ
ｉｔｃｈｍとを保存し（ステップＳ５９），この処理を
３回繰り返す（ステップＳ６０）。ａｖｅｍが２５５．
０であるかどうかを調べて（ステップＳ６１），もし，
そうである場合には，最急降下法により求めた最小平均
黒画素数を持つ文字幅を切り出しパラメータとする（ス
テップＳ６２）。そうでない場合には，ステップＳ５６
へ戻り，さらに−側方向に文字幅を，−０．１，−０．
２，−０．３だけ引いたものを順に探索する。

【００４３】また，プラス側に探索する場合には，ステ
ップＳ６３で，文字幅＝ｐｉｔｃｈｐとし，ｉ＝０．
１，ａｖｅｐ＝２５５．０として（ステップＳ６４），
文字幅をｉずつ増やしながら（ステップＳ６５），新し
い切り出し位置の平均黒画素数が現在の最小平均黒画素
数より小さいかどうかを調べ（ステップＳ６６），新し
い切り出し位置の平均黒画素数が現在のものより小さけ
れば，最小平均黒画素数ａｖｅｐと文字幅ｐｉｔｃｈｐ
とを保存し（ステップＳ６７），この処理を３回繰り返
す（ステップＳ６８）。ａｖｅｐが２５５．０であるか
どうかを調べて（ステップＳ６９），そうである場合に
は，最急降下法により求めた最小平均黒画素数を持つ文
字幅を切り出しパラメータとする（ステップＳ６２）。
そうでない場合には，さらに＋側方向に０．１刻みで文
字幅を増やしながら探索を繰り返す。

【００４４】以上の段階的探索による処理結果と，切り
出しパラメータの段階的探索を行わずに，切り出し開始
位置を１ドット単位，文字幅を０．１ドット単位で変化
させて切り出しパラメータの全探索を行った場合の処理
結果とを実際に比較したところ，切り出し精度は同じで
あった。一方，切り出しのための処理時間は，段階的探
索を行ったほうが，大幅に短かった。

【００４５】

【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
文字の切り出し位置を精度よく，かつ，高速に取得する
ことができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図である。

【図２】本発明による処理の流れの概要を示す図であ
る。

【図３】切り出しパラメータの粗い推定を説明する図で
ある。

【図４】切り出しパラメータの粗い推定により求められ
た切り出し後の文字数ごとの切り出しパラメータの例を
示す図である。

【図５】最急降下法による切り出しパラメータの精密な
推定の例を示す図である。

【図６】最急降下法による精密な推定により求められた
切り出しパラメータの例を示す図である。

【図７】接触文字列中に分離文字がある場合の切り出し
ミスの例を示す図である。

【図８】切り出しパラメータの粗い推定の処理フローチ
ャートである。

【図９】切り出しパラメータの精密な推定の処理フロー
チャートである。

【図１０】切り出しパラメータの精密な推定の処理フロ
ーチャートである。

【符号の説明】

１ 文字切り出し装置 ２ 文書画像 １０ 切り出しパラメータの段階的探索手段 １１ 最適切り出し位置決定手段 １２ 文字認識手段

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字を含む画像から文字を切り出す文字
   切り出し処理方式において，切り出しの文字幅または切
   り出しの文字幅と切り出し開始位置とからなる切り出し
   パラメータの探索を段階的に行う段階的探索手段と，前
   記段階的探索手段により探索した切り出しパラメータ候
   補の中から，最も有効な切り出し位置を選択する最適切
   り出し位置決定手段とを備えることを特徴とする文字切
   り出し処理方式。
2. 【請求項２】 前記段階的探索手段は，最初に切り出し
   パラメータ空間を粗く探索し，次に粗く探索した結果を
   もとに最急降下法を用いて精密に探索することを特徴と
   する請求項１記載の文字切り出し処理方式。
3. 【請求項３】 前記段階的探索手段における探索では，
   切り出しパラメータを変化させて切り出しを行い，切り
   出し後の矩形数ごとに切り出し位置の平均黒画素数が最
   小のものを求め，切り出しパラメータの候補を決定する
   ことを特徴とする請求項１記載の文字切り出し処理方
   式。
4. 【請求項４】 前記最適切り出し位置決定手段は，切り
   出し位置の有効性判定のための判定基準として，文字認
   識の結果を利用することを特徴とする請求項１記載の文
   字切り出し処理方式。
5. 【請求項５】 前記判定基準とする文字認識の結果とし
   て，距離の平均，正読確率の平均，または正解率を利用
   することを特徴とする請求項４記載の文字切り出し処理
   方式。
6. 【請求項６】 計算機を用いて文字を含む画像から文字
   を切り出すためのプログラムを記録した記録媒体であっ
   て，切り出し開始位置と切り出しの文字幅からなる切り
   出しパラメータの探索を段階的に行う処理と，前記処理
   により探索した切り出しパラメータ候補の中から，最も
   有効な切り出し位置を選択する処理とを計算機に実行さ
   せるためのプログラムを記録したことを特徴とする文字
   切り出し処理プログラムを記録した記録媒体。