JPH11341259A

JPH11341259A - 文書画像の傾き補正方法

Info

Publication number: JPH11341259A
Application number: JP10147822A
Authority: JP
Inventors: Kenichiro Sakai; 憲一郎酒井; Hirotaka Chiba; 広隆千葉; Tsuguo Noda; 嗣男野田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1998-05-28
Filing date: 1998-05-28
Publication date: 1999-12-10
Anticipated expiration: 2018-05-28
Also published as: US6771842B1; JP3876531B2

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、イメージスキャナから入力された文
書画像の傾きを補正する文書画像の傾き補正方法に関す
るものであり、従来の文書画像傾き判別・補正の方法で
は判別精度が低かったという問題点を解決するためにな
された。【構成】入力された文書画像を所定の幅Ｗを有する領域
に分割しＥ後、この領域から黒画素が存在するラインを
検出する。そして、検出された黒画素を含むラインが連
続している領域を部分画像として抽出し、前記部分画像
の傾き角度θを検出、検出された部分画像の傾き角度に
基づいて、前記文書画像の傾き角度を判別して文書画像
の傾きを補正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、イメージスキャナ
などの画像入力装置から入力された画像（特に文書画
像）の傾きを補正する文書画像の傾き補正方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、文書画像を入力するための装
置として、イメージスキャナが利用されている。これま
でのイメージスキャナとしては、据え置き型のいわゆる
フラットベッド型のスキャナが使用されているが、近年
持ち運びが容易で手動で操作される小型のハンドヘルド
スキャナの開発・製品化が進んでいる。

【０００３】このようなハンドヘルドスキャナでは特
に、利用者の操作の仕方によって文書画像が傾いて入力
される可能性が非常に高い。理想的には、スキャナの操
作方向が文書の向きに対して平行あるいは垂直であるこ
とが望ましい。この場合には、入力される文書画像は傾
かないはずである。しかし、ハンドヘルドスキャナでは
操作者の操作の自由度が高いため、文書の向きに対して
スキャナを傾けて読取が行われる可能性が非常に高い。
これは、利用者が意識する、しないに関わらない。そし
て、スキャナが文書に対して斜め方向に操作された場
合、文書画像も斜めに入力されることとなる。

【０００４】このような問題点を解決するための従来技
術として、以下のようなものが存在する。特開昭６３−
１８０１８０号公報に開示される発明では、文書画像の
文書部分に外接する矩形の各辺を、読み取られた文書画
像に基づいて直線近似により求める技術が開示される。
そして、求められた直線（辺）と画像の外郭との角度を
求め、これを文書画像の傾きとしている。

【０００５】特開平７−１９２０８６号公報には、画像
上の黒画素と白画素との境界となる点を複数個読み取ら
れた文書画像から抽出し、これらの抽出された回帰直線
を求める技術が開示される。文書画像の傾き角度は、求
められた回帰直線の回帰計数の値から求めることができ
る。特開平７−２８２１９５号公報には、入力された文
書画像の各ライン毎に、黒画素の個数をルイ的した投影
プロフィールを作成する技術が開示される。傾き角度
は、作成された投影プロフィールの分散値により求める
ことができる。

【０００６】これらの技術はそして、算出された文書の
傾き角度に基づいて、この傾きを打ち消す方向に入力さ
れた文書画像を回転させることにより、文書の傾きを補
正している。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの技術
では以下のような問題が出てくる。例えば、スキャナで
文書の一部分をスキャンした場合などは、スキャンされ
た画像全体に文字が存在することとなる。特にハンドヘ
ルドスキャナの場合には、装置の小型化を図っているた
め、一度に読取ができる範囲が狭く、文書の一部分しか
読取ができないといった事態が発生する可能性は非常に
高い。このような場合、画像中の文書部分に外接する矩
形領域は読み取られた画像の外郭と同じになる。そのた
め、特開昭６３−１８０１８０号公報に開示された技術
では、このような読取が行われた場合には、文書に外接
する矩形の各辺と画像の外郭の角度に基づいて文書画像
の傾き画像を求めることはできない。

【０００８】一方、文書画像が文字のみから構成されて
はおらず、線画や写真等の図が存在する場合、図の画像
部分の黒画素と白画素との境界は直線的にはならない。
従って、この境界の回帰直線の傾き角度は文書画像の傾
き角度を示していない。そのため、画像部分の白画素と
黒画素の境界点の回帰直線の傾きに基づいて文書画像の
傾きを算出する特開平７−１９２０８６号公報に開示さ
れる技術では、このような図が混在している場合には、
誤った傾き角度を算出してしまう可能性が非常に高くな
る。

【０００９】また、図を含んでいる文書画像の投影プロ
フィールを作成して文書の傾き角度を算出する場合、文
書画像（文字部分）と濃さの異なる図面が存在すると、
この図を含んだ全体的な投影プロフィールの分布は文書
画像の投影プロフィールとは異なることが予想される。
そのため、特開平７−２８２１９５号公報に開示される
技術では、このような問題に対処することができない。

【００１０】本発明はこのような問題に鑑み、文書画像
の一部分や、図を含む文書画像であっても、文書の傾き
角度を高い精度で検出できる文書画像の傾き検出方法を
提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明は、文書画像の傾きを検出して、これに
基づいて文書画像の傾きを補正する文書画像の傾き補正
方法において、入力された文書画像を、所定の幅を有す
る領域に分割し、分割された領域から、黒画素が存在す
るラインを検出し、検出された黒画素を含むラインが連
続している領域を、部分画像として抽出し、前記部分画
像の傾き角度を検出し、検出された部分画像の傾き角
度に基づいて、前記文書画像の傾き角度を判別し、前記
判別された文書画像の傾き角度により、前記入力された
文書画像の傾きを補正する文書画像の補正方法であるこ
とを特徴とする。

【００１２】更には、本発明は、前記部分画像に対して
座標軸を設定して、部分画像内に存在する黒画素の座標
を直線近似し、近似直線の傾きを当該部分画像の傾きと
することを特徴とする。更にまた、本発明は、前記部分
画像内の画素数に対する黒画素数の割合を算出し、前記
黒画素数が予め設定された範囲内にある部分画像につい
て、当該部分画像の傾き角度を検出することを特徴とす
る。

【００１３】また、本発明は、前記部分画像の高さが予
め設定された高さの範囲内にあるか否かを判別し、前記
部分画像の高さが当該範囲内にあると判定された場合
に、当該部分画像の傾き角度を検出することを特徴とす
る。更に、本発明は、前記部分画像の中で、前記ライン
方向に連続して黒画素が存在しない領域の幅を求め、前
記黒画素が存在しない領域の幅と予め設定された幅とを
比較し、前記比較の結果当該領域の幅が予め設定された
幅よりも小さい場合のみ、当該部分画像の傾き角度を検
出することを特徴とする。

【００１４】また、本発明は、複数の部分画像を抽出
し、前記複数の部分画像のそれぞれについて傾き角度を
算出し、前記検出された複数の傾き角度に基づいて当該
文書画像の傾き角度を算出することを特徴とする。更
に、本発明は、前記複数の部分画像のそれぞれについて
算出した傾き角度の符号毎に、傾き角度情報の個数を計
数し、前記計数の結果数が多い符号を有する傾き角度情
報に基づいて、当該文書画像の傾き角度を検出すること
を特徴とする。

【００１５】また、本発明は、前記複数の部分画像の傾
き角度の平均値を求め、当該平均値を当該文書の傾き角
度として決定することを特徴とする。そして、本発明
は、前記抽出された部分画像の対角線の角度を算出し、
当該部分画像の傾き角度と前記対角線の角度とを比較
し、前記部分画像の傾き角度が前記対角線の角度よりも
小さい場合に、当該部分画像の傾き角度に基づいた文書
画像の傾き角度を検出することを特徴とする。

【００１６】

【実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施形態に
ついて説明する。図１は、イメージスキャナにより読み
取られた文書画像の模式図であり、図中丸印で示されて
いるのは一つの文字である。図１に図示された文書画像
は横書きであり、一つの行が右上がりに傾いて入力され
たものとする。

【００１７】ここで、傾いている文書画像内の文字が、
文書画像の傾き角度と同じ傾きを持つ直線上に並んでい
る、すなわち文書を構成する行の傾き角が文書画像の傾
き角と同じであることが判る。本実施形態はこの点に着
目し、文書画像の中から行の一部を部分画像として抽
出、この部分画像の傾きを求めることによって文書画像
の傾き角度を検出するという構成を採用したことを特徴
とする。

【００１８】より具体的に説明すると、文書画像を所定
の分割幅Ｗを持つ領域に分割する。ここで、図１の例で
は文書が横書きであるため、領域の分割方向は縦方向と
している。この理由等については、詳細後述する。次い
で、分割幅Ｗを持つ領域の中から、黒画素を含むライン
が連続する領域を検出する（この場合行方向）。そし
て、特定の条件を満たしている領域を、行の一部の画像
であると判別し、図１の（ｂ）に図示されるように部分
画像として抽出する。なお、ここでは文字を構成する画
素を「黒画素」と想定しており、実際の画素の色は問題
にはしていない。従って、黒地に白い字で印刷されてい
るような文書についても、文字の領域は「黒画素」であ
るものと考える。また、カラースキャナを用いて着色原
稿を読み取った場合、ＲＧＢの三色に分解されて読み取
られるが、この場合についても文字を構成する領域が
「黒画素」であると考えることとする。

【００１９】抽出された部分画像の水平方向をｘ軸、垂
直方向をｙ軸に取り、部分画像内の黒画素の座標を直線
で近似する。そして、近似した直線の傾きｍを算出す
る。近似直線ｍの傾きは、例えば黒画素の座標の回帰直
線の傾きとして、次式により算出することができる。ｍ＝（ｎΣｘ_iｙ_i−Σｘ_iΣｙ_i）／（ｎΣｘ_i ²−（Σｘ_i）²）・・・（１）ここで、Σはｉ＝０からＮ−１までを加算することを意
味するものとする。ただし、Ｎは部分画像内の黒画素の
個数を、ｘ_i及びｙ_iはそれぞれｉ番目の黒画素のｘ座
標とｙ座標である。

【００２０】そして、上記して求めた近似直線の傾きｍ
から、この直線の傾き角度θを θ＝ｔａｎ^-1ｍ．．．（２）の関係より求めることができるのである。なお、利用す
る部分領域を一つのみとしてしまうと、直線近似の誤差
等の影響を受けてしまい、正しい文書の傾きを求めるこ
とができなくなる可能性もある。そのため、複数の部分
画像を抽出し、これらについてそれぞれ直線の傾きを求
めるようにすることが望ましい。そして、全ての抽出さ
れた部分画像の傾き角度に基づいて、文書画像の傾きを
算出するようにすれば、文書傾きの様子を高い精度で判
別することができる。

【００２１】図２は、本実施形態による傾き角度検出の
処理手順を示したフローチャートである。ここでは、全
体的な処理の流れを示している。まずスキャナ等から入
力された文書画像をメモリ内に一旦格納する（Ｓ１０
１）。続いて、入力され文書画像の分割幅Ｗを、設定さ
れているスキャナの解像度等から決定する（Ｓ１０
２）。

【００２２】文書画像を分割する幅Ｗは、図３に示され
た関係により算出する。分割幅をＷ、文書画像の行間の
画素数をＤ、傾きを検出しようとする場合の最大角度を
θ₁としたときに、次式Ｗ×ｓｉｎθ＜Ｄ．．．（３）を満たすＷを分割幅として選択する。

【００２３】例えばθとＤを同一条件として、分割幅を
図３に図示されるＷ’としようとした場合、上下の行の
黒画素が連続して検出されてしまうこととなり、上下の
行を水平方向には分割できなくなる。従って、上記の式
により求められた分割幅Ｗで文書を分割することは、非
常に重要なこととなる。ここで、行間を同一とすれば、
最大の検出角度を大きくしようとした場合、分割幅Ｗは
小さくなる。しかし、分割幅Ｗが小さいと、傾きを検出
するための直線の長さが短くなる。そのため、直線近似
を行う上で、近似して求められた直線の傾きと実際の行
の傾きとの誤差が大きくなってしまい、傾き検出の精度
が低下する可能性がある。

【００２４】一方、分割幅Ｗを広く取れば、近似された
直線の傾きと実際の行の傾きとの誤差が小さくなる。し
かし、上下の行を分割できなくなる可能性があるため、
分割幅Ｗをあまり大きくし過ぎると、検出できる傾きの
最大角度が非常に小さくなってしまう可能性が出てく
る。ここで、手動操作のハンドヘルドスキャナを考慮し
た場合、文書と装置との傾きはほぼ１０度以内の傾きと
なると考えられる。そのため、上記した分割幅Ｗは、１
０度程度の傾きが検出できるように設定されれば、傾き
検出の精度と、検出できる最大傾き角とのバランスがう
まくとれるようになる。

【００２５】また、同一の文書画像を読み取った場合の
行間の画素数は、スキャナ等の解像度により異なる。例
えば、４００ｄｐｉで読み取られた場合の行間の画素数
は、２００ｄｐｉで読み取られた場合の行間の画素数の
２倍となる。そのため、上記した分割幅Ｗの大きさを設
定する際には、スキャナの解像度を考慮する必要があ
る。

【００２６】実際にスキャナを用いて画像読取を行う場
合には、スキャナの解像度が予め設定される。そのた
め、分割幅Ｗを設定する際には、この事前に設定されて
いるスキャナ解像度に基づいて、分割幅Ｗを求める。具
体的には、分割幅Ｗを解像度に比例して変更するように
する。これによって、解像度によらず適切な幅で入力画
像を分割することが可能となる。

【００２７】このように決定された分割幅Ｗにより、文
書画像が画素幅Ｗにより分割される（Ｓ１０３）。続い
て、分割幅Ｗで分割された領域の中で、黒画素を含むラ
インが連続している領域を検出する（Ｓ１０４）。Ｓ１
０４のステップの詳細は、図４に図示されるので、これ
を用いて領域検出の処理を説明する。なお、図４におい
て、Ｒは検出した領域の個数を示し、ｍは図２のＳ１０
３により分割された領域の中で選択した領域の番号を示
している。また、ｎは分割した領域内における先頭から
のライン番号を、Ｓは黒画素を含むラインの開始位置を
示すものとする。

【００２８】処理が開始されると、先ずＲ＝０、ｍ＝１
に設定する（Ｓ２０１）。そして、ｍ番目の分割領域を
選択する（Ｓ２０２）。初期段階では、１番目の分割領
域が選択されることとなる。続いて、ｎ＝１を設定、つ
まりｍ番目の領域の最初のライン番号を設定する（Ｓ２
０３）。ライン番号が設定された後、ｎ番目のライン中
に黒画素があるか否かを検出する（Ｓ２０４）。黒画素
が存在する場合にはＳ２０９の処理を実行し、黒画素が
存在しない場合にはＳ２０５の処理を実行する。

【００２９】Ｓ２０４にて黒画素が検出されない場合に
は、ｎ＝ｎ＋１とする（Ｓ２０５）。そして、ｍ番目の
分割領域の最終ラインを超えたか否かが判別される（Ｓ
２０６）。最終ラインを超えていない場合には、Ｓ２０
４の処理を繰り返す。一方、Ｓ２０６にて最終ラインを
超えたと判断された場合には、ｍ＝ｍ＋１とする（Ｓ２
０７）。そして、最終の分割領域を超えたか否かが判別
される（Ｓ２０８）。最終の分割領域を超えていない場
合には、Ｓ２０２以下の処理を繰り返す。一方、Ｓ２０
８にて最終分割領域を超えていると判断された場合に
は、処理を終了する。

【００３０】Ｓ２０４にてｎ番目のラインが黒画素を含
むと判断された場合、Ｓ２０９にてＳ＝ｎと設定され
る。続いて、ｎ＝ｎ＋１と設定される（Ｓ２１０）。こ
の後、Ｓ２１１にて最終ラインを超えたか否かが判別さ
れる。最終ラインを超えた場合には、Ｓ２０７の処理を
実行する。一方、最終ラインを超えていないと判断され
ている場合、Ｓ２１２でｎ番目のラインが黒画素を含む
か否かが判定される。黒画素を含むと判断された場合、
Ｓ２１０以降の処理を繰り返す。一方、Ｓ２１２でｎ番
目のラインが黒画素を含まないと判断された場合、Ｓ番
目からｎ−１番目のラインを、一つの領域として検出す
るとともに、Ｒ＝Ｒ＋１とする（Ｓ２１３）。そして、
Ｓ２０５以降の処理を実行する。

【００３１】このような処理を全ての分割領域について
繰り返すことによって、黒画素を含むラインが連続する
領域とその個数Ｒを求めることができる。Ｓ１０４の処
理が実行されると、次いで所定の条件を満たす領域を部
分画像として抽出する処理が実行される（Ｓ１０５）。
図５は、Ｓ１０５の処理をさらに詳細に図示したフロー
チャートである。なお、図５において符号Ｋは図４の処
理で抽出された部分画像の個数、ｍはＳ１０４の処理に
より検出した領域の中で選択した領域の番号、ＲはＳ１
０４の処理で検出した領域の個数を示している。

【００３２】Ｓ１０５の処理が実行されると、まずＫ＝
０、ｍ＝１が設定される。続いて、Ｓ３０２ではｍ番目
の領域が選択される。そして、Ｓ３０３で選択されたｍ
番目の領域の高さが所定の範囲内であるか否かが判別さ
れる。これは、図６のように高さが非常に低い領域や高
い領域を除外するための処理である。例えば図６ａのよ
うな画像上のノイズのように高さの小さい領域や、図６
ｂのように図の一部分のように部分領域の高さが高い領
域は、文字を含む領域ではない。従って、文書画像の傾
きの判別対象からは除外する方が望ましい。そのため
に、一般的な文字の高さに基づいて、抽出する領域の最
大高さと最小高さを設定、この範囲内の高さを有する領
域のみを部分画像として抽出することにより、文字では
ないと思われる画像を抽出しないようにすることができ
る。

【００３３】なお、同じ文字であっても文書画像の読取
解像度に比例してその大きさが変化する。そのため、抽
出する領域の高さを解像度に比例して変化させることに
よって、解像度によらず適切な高さの領域を部分画像と
して抽出することができるようになる。Ｓ３０３で選択
された領域の高さが所定の範囲内であると判別された場
合、続いて選択されたｍ番目の領域内に存在する画素に
対する黒画素の割合、つまり黒画素率を算出する（Ｓ３
０４）。

【００３４】このようにしてｍ番目の領域の黒画素率が
算出された後、算出された黒画素率が所定の範囲内であ
るか否かが判別される（Ｓ３０５）。これは、図７ａの
ように黒画素率が非常に大きい領域や、図７ｂのように
黒画素率が非常に小さい領域を除外するための処理であ
る。文書画像の傾き検出に使用する画像は文字を含む行
の一部である。これに対して、図７ａのように領域内全
体が黒画素である領域や、逆に図７ｂのようにその領域
内に黒画素が少ない領域は、文字画像の部分ではないと
考えられるので、文書画像の傾き検出のために抽出する
ことは好ましくない。

【００３５】そこで、通常考えられる文字画像の黒画素
率などを参考にして、抽出される領域の黒画素率に最大
値と最小値を設定する。抽出される領域の黒画素率が設
定された黒画素率の範囲内にあれば、その領域は文字領
域であると考えることができる。これに対して、ある領
域の黒画素率が設定された黒画素率の範囲を外れる場合
には、その領域は文字領域ではないと考えられるので、
この領域は抽出しないようにする。

【００３６】黒画素率が所定の範囲内であると判別され
た場合には、続いてその領域内の空白領域の幅が所定の
範囲内であるか否かが判別される（Ｓ３０６）。これ
は、図８のように空白領域が占める割合が高い領域を除
外するために行われる処理である。図８のように文字間
に空白部分が多い領域は、黒画素の分布に偏りがある。
そのため、この領域を用いても正しく傾き角度を検出す
ることができない可能性がある。そのため、このような
領域についても、文書画像の傾き角度を検出することに
用いるのは好ましくない。そこで、図８の例では行方向
に黒画素が存在しない部分の幅Ｗ’を求め、分割領域の
幅ＷとＷ’の割合を算出する。この割合が予め設定され
た割合よりも大きい場合には、その領域を抽出しないよ
うにする。なお、分割領域幅Ｗは予め定められているの
で、これに対して所定割合となるＷ’も予め定めること
は可能である。そこで、Ｗ’の大きさから直接その領域
を抽出するか否かを判定することも可能である。

【００３７】Ｓ３０６の処理の結果、その領域内の空白
領域の幅が所定の範囲内であると判別された場合には、
続いてｍ番目の領域を部分画像として抽出し、Ｋ＝Ｋ＋
１と設定する（Ｓ３０７）。この後、Ｓ３０７でｍ＝ｍ
＋１を設定する。これにより、次の領域が選択される。
一方、ｍ番目の領域がＳ３０３、Ｓ３０５あるいはＳ３
０６のいずれかで、それぞれ設定された条件を満たさな
かった場合にも、Ｓ３０８の処理が実行される。

【００３８】Ｓ３０８の処理に引き続き、Ｓ３０９でｍ
がＲに等しいか否かが判定される。つまり、Ｓ１０４で
検出された領域の全てについて図５の処理が終了したか
否かが判定されることとなる。ｍがＲに等しくない場
合、つまり未処理の領域が残っている場合には、Ｓ３０
２以降の処理を実行して、部分画像抽出の処理が繰り返
される。

【００３９】このように、図５の処理が実行されること
によって、Ｓ１０４の処理で選択された領域の中から、
文書の行の一部分と思われる度合いが高い領域が、部分
画像として選択的に抽出されていく。Ｓ１０５で抽出さ
れた部分画像に対しては次に、傾き角度が算出される
（Ｓ１０６）。これは式（１）に示された通りに算出で
きる。

【００４０】Ｓ１０６で部分画像の傾き角度が算出され
ると、続いてＳ１０７で文書画像の傾き角度が決定され
る。図９は、Ｓ１０７の処理を詳細に説明したフローチ
ャートである。図９において、処理が開始されるとまず
ｍ＝１が設定される（Ｓ４０１）。ここで、ｍはＳ１０
４で抽出された部分画像の中で選択した部分画像とその
傾き角度を示す。なお、図９においてＫはＳ１０４で抽
出した部分画像の個数を示すための記号である。

【００４１】Ｓ４０１に続いて、ｍ番目の部分画像の対
角線の角度を算出する（Ｓ４０２）。そして、Ｓ１０２
で算出された部分画像の対角線の角度と部分画像の傾き
角度の大小関係が判別される（Ｓ４０３）。図１０に
図示されるように、通常の文字領域が抽出されているの
であれば、抽出した部分画像の傾き角度は、その部分画
像の対角線の角度よりも常に小さくなると考えられる。
逆に、算出された部分画像の傾き角度が、その部分画像
の対角線の角度よりも大きい場合には、算出された部分
画像の傾き角度は誤りであると判断することも可能であ
る。このような誤りであると思われる部分画像の傾き角
度を捨てるようにすることで、傾き角度の検出精度を向
上させることができる。

【００４２】Ｓ４０３での判別の結果、対角線角度が傾
き角度よりも小さい場合には、傾き角度を誤りとしてｍ
番目の部分画像の傾き角度を削除し（Ｓ４０４）、次の
部分画像を指し示すためにｍ＝ｍ＋１を設定する（Ｓ４
０５）。一方、Ｓ４０３で対角線角度が部分画像の傾き
角度よりも大きいと判断された場合には、Ｓ４０５の処
理を続いて実行する。

【００４３】Ｓ４０５に続いて、抽出した全ての部分画
像に対してＳ４０２からＳ４０５までの処理を完了した
かどうかを判別するために、ｍ＝Ｋであるか否かが判別
される（Ｓ４０６）。ｍがＫに等しくない場合には、未
処理の部分画像が残っているので、Ｓ４０２以降の処理
を繰り返す。一方、ｍ＝Ｋの場合には、全ての部分画像
に対する処理が終了したことを示している。

【００４４】この場合には、Ｓ４０６に続き部分画像の
傾き角度の中で、正の値を持つ傾き角度の個数と、負の
値を持つ傾き角度の個数とが、それぞれ計数される（Ｓ
４０７）。複数の部分画像についてその傾き角度を算出
した場合、算出結果に誤差がある程度生じたとしても、
本来の正しい角度の符号と同符号を持つ傾き角度の個数
の方が、逆符号を持つ傾き角度の数よりも多いと考える
ことができる。そのため、算出された傾き角度の中か
ら、正の符号を持つ傾き角度の数と、負の符号を持つ傾
き角度の数とをそれぞれ計数し、個数が多い傾き角度の
みを残し、個数が少ない傾き角度を捨てることで、傾き
角度の検出精度を上げることができる。

【００４５】この傾き角度の計数結果に基づいて、正負
の個数の多い方の符号を持つ傾き角度が選択される（Ｓ
４０８）。この後、選択された傾き角度の平均値と標準
偏差を算出し（Ｓ４０９）、平均値から＋／−標準偏差
以内の傾き角度を選択する（Ｓ４１０）。そして、Ｓ４
１０で選択された傾き角度の平均値を算出して、これを
文書画像の傾き角度に決定する（Ｓ４１１）。

【００４６】複数の傾き角度の平均値を元の文書画像の
傾き角度とすることによって、単一の部分画像の傾き角
度のみから文書画像の傾きを判断する場合と比較して、
より正確に傾き角度を算出することができるようにな
る。また、検出された部分画像の傾き角度が平均角度か
ら大きく外れている場合、この角度は正しい傾き角度で
はないと考えられる。そのため、算出された傾き角度の
分布から標準偏差を求め、平均傾き角度を中心に＋／−
標準偏差の範囲内にある角度を選択して、選択された角
度の平均値を文書画像の傾き角度とすることで、更に文
書画像の傾き角度の検出精度を向上させることができ
る。このような処理を行うことで、文書画像傾き角度を
求めることができる。文書画像の補正は、求められた傾
き角度とは逆符号で、同じ角度だけ文書画像を回転させ
ることで行われる。以上の説明は、文書が横書きである
場合について説明している。しかし、文書画像が縦書き
文書であった場合や、９０度回転している文書画像であ
った場合には画像を図１１のように縦方向に分割した領
域の中から行の一部分を部分画像として抽出することは
できない。このような場合、図１１に図示されるよう
に、文書画像の分割を横方向に行い、分割された部分画
像の中から黒画素が連続する領域を検出するようにすれ
ば後は上記した方法で傾き補正を行うことができる。

【００４７】また、文書画像が横書きか縦書きかが判ら
ない場合には、傾き角度の検出を縦方向と横方向との両
方について行う。そして、抽出できた部分画像の個数が
多い方向の傾き角度を文書画像の傾き角度とすればよ
い。ある分割幅で文書画像を分割して、分割された画像
の中から黒画素が連続する領域を検出する場合に、行方
向と直交する方向に文書画像を分割すれば、図１１のよ
うに各行の一部分を独立した領域として検出することが
できる。これに対し、行方向と同じ方向に文書画像を分
割すると、図１１の破線で示したように、複数の行が一
つの領域として検出されてしまう。そこで、行方向に対
して直交する方向に文書画像を分割することで、より多
くの部分画像を抽出することができる。

【００４８】図１２は、縦方向及び横方向から文書画像
の傾き角度を検出する手順を示したフローチャートであ
る。処理が開始されると、まずある方向（例えば縦方
向）について、入力された文書画像の傾き角度検出の処
理を行う（Ｓ５０１）。続いて、入力されている文書画
像に対して、９０度回転の処理を施す（Ｓ５０２）。続
いて、９０度回転された文書画像に対して傾き角度検出
の処理を行う（Ｓ５０３）。Ｓ５０１で縦方向の角度検
出が行われたのであれば、Ｓ５０３では横方向の角度検
出が行われることとなる。なお、Ｓ５０１、Ｓ５０３の
処理は、これまで説明してきた文書画像の傾き角度検出
の処理を行えばよい。また、Ｓ５０１とＳ５０３とでの
文書画像の分割の方向は、互いに同一方向である。

【００４９】そして、縦横それぞれの方向について、抽
出された部分画像の個数が多い方向が正しい文書方向で
あると判断し、この方向について算出された傾き角度を
その文書方向として決定する（Ｓ５０４）。なお、文書
によっては縦書きと横書きとが混在しているケースもあ
るが、このような場合主に一方向（例えば横書き）に文
書が記載され、部分的に他方向（例えば縦書き）に文書
が記載されるケースが殆どであり、縦書きと横書きの割
合が半々程度である文書は実際には非常に少ないと考え
られる。そのため、図のような処理を行うことで、一
方の文書方向についての部分画像の方が、他方よりも多
くなることが予想されるので、文書方向を高い確率で判
別することが可能である。

【００５０】また、図１２の例では文書画像を回転さ
せ、文書画像の分割方向を同じくしているが、文書画像
の回転処理を行わず、Ｓ５０１とＳ５０３とでの文書画
像の分割方向を、互いに直交する方法とするように処理
しても構わない。

【００５１】

【発明の効果】以上述べた通り、本発明によれば、文書
画像の傾き角度の検出を、高精度で行うことが可能とな
る。特に、抽出された文書画像の中から、文字らしいも
のが含まれている部分を部分画像として複数個抽出し、
抽出した各部分画像から傾き角度を求め、これらの傾き
角度により文書画像の傾き角度を求めるようにしている
ため、傾き角度の検出をより高精度に行うことが可能で
ある。

【００５２】このため、ハンドヘルドスキャナにより任
意の方向からスキャンして入力した文書画像の傾き角度
を検出して、文書画像の傾きを自動的に正立補正するこ
とができるので、文書画像の傾き補正の操作性およびユ
ーザインタフェースの改善に寄与するところが大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】読み取られた文書画像の模式図と、本発明の
一実施形態による文書画像傾き検出方法を図示した図
面。

【図２】本発明の一実施形態による文書画像傾き判別
の処理手順を示したフローチャート。

【図３】分割幅Ｗの算出の仕方を図示した図面。

【図４】黒画素を含むラインが連続する領域を検出す
る手順を示したフローチャート。

【図５】部分画像抽出手順を示したフローチャート。

【図６】高さが低い領域や高い領域の例を図示する図
面。

【図７】黒画素率が高い高い領域や低い領域の例を図
示する図面。

【図８】空白領域が占める割合が高い領域の例を図示
する図面。

【図９】文書画像の傾きを算出する手順を示すフロー
チャート。

【図１０】部分領域の対角線と傾きとの関係を示す図
面。

【図１１】縦書き文書画像から部分画像を抽出する例を
説明する図面。

【図１２】縦横両方向について文書画像の傾きを検出す
る場合の手順を示すフローチャート。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文書画像の傾きを検出して、これに基づ
いて文書画像の傾きを補正する文書画像の傾き補正方法
において、入力された文書画像を、所定の幅を有する領域に分割
し、分割された領域から、黒画素が存在するラインを検出
し、検出された黒画素を含むラインが連続している領域を、
部分画像として抽出し、前記部分画像の傾き角度を検出し、検出された部分画像の傾き角度に基づいて、前記文書画
像の傾き角度を判別し、前記判別された文書画像の傾き角度により、前記入力さ
れた文書画像の傾きを補正することを特徴とする、文書
画像の傾き補正方法。
【請求項２】前記文書画像の傾き補正方法において、前記部分画像に対して座標軸を設定して、部分画像内に
存在する黒画素の座標を直線近似し、前記近似直線の傾きを当該部分画像の傾きとすることを
特徴とする、請求項１に記載の文書画像補正方法。
【請求項３】前記文書画像の傾き補正方法において、前記部分画像内の画素数に対する黒画素数の割合を算出
し、前記黒画素数が予め設定された範囲内にある部分画像に
ついて、当該部分画像の傾き角度を検出することを特徴
とする、請求項１または２に記載の文書画像の傾き補正
方法。
【請求項４】前記文書画像の傾き補正方法において、前記部分画像の高さが、予め設定された高さの範囲内に
あるか否かを判別し、前記部分画像の高さが当該範囲内にあると判定された場
合に、当該部分画像の傾き角度を検出することを特徴と
する、請求項１に記載の文書画像補正方法。
【請求項５】前記文書画像の傾き補正方法において、前記部分画像の中で、前記ライン方向に連続して黒画素
が存在しない領域の幅を求め、前記黒画素が存在しない領域の幅と予め設定された幅と
を比較し、前記比較の結果当該領域の幅が予め設定された幅よりも
小さい場合のみ、当該部分画像の傾き角度を検出するこ
とを特徴とする、請求項１に記載の文書画像補正方法。
【請求項６】前記文書画像の傾き補正方法において、複数の部分画像を抽出し、前記複数の部分画像のそれぞれについて傾き角度を算出
し、前記検出された複数の傾き角度に基づいて当該文書画像
の傾き角度を算出することを特徴とする、請求項１に記
載の文書画像補正方法。
【請求項７】前記文書画像の補正方法において、前記複数の部分画像のそれぞれについて算出した傾き角
度の符号毎に、傾き角度情報の個数を計数し、前記計数の結果数が多い符号を有する傾き角度情報に基
づいて、当該文書画像の傾き角度を検出することを特徴
とする、請求項６に記載の文書画像補正方法。
【請求項８】前記文書画像の補正方法において、前記複数の部分画像の傾き角度の平均値を求め、当該平均値を当該文書の傾き角度として決定することを
特徴とする、請求項６に記載の文書画像補正方法。
【請求項９】前記文書画像の補正方法において、前記抽出された部分画像の対角線の角度を算出し、当該部分画像の傾き角度と、前記対角線の角度とを比較
し、前記部分画像の傾き角度が前記対角線の角度よりも小さ
い場合に、当該部分画像の傾き角度に基づいた文書画像
の傾き角度を検出することを特徴とする、請求項１に記
載の文書画像補正方法。