JPH1153466A

JPH1153466A - 表認識方法

Info

Publication number: JPH1153466A
Application number: JP9205772A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Shinjo; 広新庄; Kazuki Nakajima; 和樹中島; Katsumi Marukawa; 勝美丸川; Yoshihiro Shima; 好博嶋; Hidekazu Hatano; 英一羽田野; Takeyuki Sugimoto; 建行杉本
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1997-07-31
Filing date: 1997-07-31
Publication date: 1999-02-26
Anticipated expiration: 2017-07-31
Also published as: JP3936436B2

Abstract

(57)【要約】【課題】表形式の帳票画像に対して、罫線にかすれが
やノイズが存在する場合でも、高精度に表を認識する。【解決手段】表形式帳票の表面画像を入力し、帳票画
像から罫線を抽出し、罫線の交点と端点を抽出し、罫線
の交点と端点の形状を符号化し、表の構成要素である矩
形枠の四隅に相当する右上角、左上角、右下角、左下角
に相当する交点形状符号を検出することにより、枠の位
置を検出し、更に、枠の位置を検出した後に、枠の抽出
結果を用いて罫線のかすれ判定し、検出した罫線のかす
れを補正して、枠の位置を再検出する。【効果】罫線の交点を基に枠を検出するため、罫線の
一部分がかすれていても正しく表を認識できる。また、
枠抽出結果を利用して罫線のかすれを補正するため、罫
線の交点がかすれていても正しく表を認識できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、表が記載されてい
る文書および帳票から枠の位置を認識する表認識装置お
よび光学式文字読取装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】まず、以下の説明で用いる語句を定義す
る。「枠」とは、帳票上において、縦罫線と横罫線で囲
まれた矩形領域であり、その領域内に他の罫線を含まな
い領域であると定義する。「表」とは、連結した枠の集
合体であると定義する。「表認識」とは、表を含む画像
から枠の位置を認識することと定義する。

【０００３】従来のＯＣＲ（光学式文字読取装置）で
は、表形式の文書を認識する際には、あらかじめ読み取
りたい枠の座標を正確に定義しておく必要があった。

【０００４】これに対し、表の座標を定義せず、自動的
に表を認識する従来手法の例としては特開平６―５２３
５６号公報がある。この方法では、罫線の並び順に着目
して表を認識している。縦罫線を左から右方、横罫線を
上から下方向に出現順に番号付けし、この罫線符号の組
み合わせにより枠の位置を検出している。

【０００５】一方、２本の罫線の交点に着目して表を認
識する従来手法もある。ICDAR95、３０１頁から３０４
頁（Antonie Ting他、"A Syntactic Business Form Cla
ssifier、" ICDAR95(Third Inernational Conference o
n Document Analysis and Recognition)、１９９５
年）に論じられている方法では、罫線の交点を符号化す
ることにより表を認識している。この方法では、罫線の
交点の形状を、向きの異なる４種類のＬ型と、４種類の
Ｔ型、および１種類の十字型に分類し、矩形の四隅とな
るべき４つの交点の組み合わせを検出することにより枠
を抽出している。

【０００６】罫線のかすれの補正に関する従来技術とし
ては、特公平４―１８３５１公報に記載された技術があ
る。これは、２本の罫線の端点間の距離と方向の連続性
を評価して、距離と方向の連続性の値が基準値以内であ
れば、２本の罫線を接続して１本の罫線とするものであ
る。

【０００７】また、表認識における交点のかすれ補正に
ついては、MVA96、１３９頁から１４２頁（Hiroshi Shi
njo 他、"A Connecting Method for Disappeared Corne
r Patterns in Form Documents、" MVA96(IAPR Worksho
p on Machine Vision Applications)、１９９６年）に
論じられている。この方法では、表の最も外側の罫線の
交点のかすれを補正している。

【０００８】帳票上の文字を読取るには、枠内の文字行
の位置を抽出する必要がある。文字行抽出の従来例とし
ては、MIV89、２８２頁から２８７頁（"A New Method o
f Document Structure Extraction using Generic Layo
ut Knowledge、" MIV89 ( International Workshop on
Industrical Application of Machine Intelligenceand
Vision )、１９８９年）において連結成分融合法とし
て論じられている。ここで連結成分とは、画像中におい
て連結した黒画素塊である。この方法では、連結成分の
位置関係から、文字らしいと判断される大きさの連結成
分同士を次々と融合して文字行領域を抽出する。位置関
係の判定には、融合対象の連結成分同士のＸ座標やＹ座
標の差などの特徴量を、あらかじめ指定してあるしきい
値と比較する。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上記特開平６―５２３
５６号公報に記載の表認識方法では、罫線にかすれやノ
イズが存在すれば、正しく表認識できない。これは、罫
線の出現順が変わるために罫線の符号付けを誤るためで
ある。また、上記ICDAR９５、３０１頁から３０４頁に
記載の表認識方法では、枠の四隅の交点にかすれがない
ことが前提となっているので、罫線の交点がかすれてい
る場合には正しく表認識できない。

【００１０】したがって、本発明の第１の課題は、罫線
にかすれがやノイズが存在する場合でも、高精度に表を
認識することである。

【００１１】また、上記特公平４―１８３５１公報に記
載の罫線かすれ補正方法では、罫線と罫線以外の直線成
分とを区別することができないので、誤って罫線以外の
直線成分を接続する場合がある。

【００１２】したがって、本発明の第２の課題は、罫線
と罫線以外の直線成分を区別することにより、罫線のか
すれのみを正しく補正することである。

【００１３】また、上記特公平４―１８３５１公報に記
載の罫線かすれ補正方法では、直線性のある罫線のかす
れのみしか扱えないため、交点のかすれを補正すること
はできない。また、上記MVA96、１３９頁から１４２頁
に論じられている交点かすれ補正方法では、表の最も外
側の罫線の交点のかすれしか補正していないため、表の
内部の交点のかすれは補正できない。

【００１４】したがって、本発明の第３の課題は、表の
内部に罫線の交点のかすれが発生しても正しくかすれを
補正することである。

【００１５】また、上記MIV89、２８２頁から２８７頁
に記載の文字行抽出方法では、罫線と文字が接触した場
合に、正しく文字行の位置を認識できない。これは、文
字と罫線が接触しているために、罫線と文字を含む連結
成分を生成することになり、文字領域のみの連結成分が
生成されないからである。

【００１６】したがって、本発明の第４の課題は、文字
と罫線が接触している帳票に対しても、正しく文字行の
位置を認識することである。

【００１７】また、本発明の第５の課題は、表認識機能
により、あらかじめ枠の位置が指定されていない表形式
の帳票から文字位置を検出して、文字を認識する文字認
識装置を実現することである。

【００１８】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の課題は、
罫線にかすれがやノイズが存在する場合でも、高精度に
表の枠構造を認識することである。この課題に対する解
決手段は、表形式帳票の表面画像を入力し、帳票画像か
ら罫線を抽出し、罫線の交点と端点を抽出し、罫線の交
点と端点の形状を符号化し、表の構成要素である矩形枠
の四隅に相当する右上角、左上角、右下角、左下角に相
当する交点形状符号を検出することにより、枠の位置を
検出する表認識方法を提供することである。この表認識
方法では、枠の四隅の角に着目して枠を抽出する。した
がって、枠の四隅の以外であれば罫線がかすれていても
正しく表を認識できる。また、この表認識方法では、交
点だけでなく端点も符号化している。通常、枠を構成す
る罫線は必ず他の罫線と交わっているので、端点は罫線
のかすれであるとみなすことができる。したがって、交
点だけでなくかすれも合わせて符号化していることにな
り、かすれの補正が容易になる。

【００１９】本発明の第２の課題は、罫線と罫線以外の
直線成分を区別することにより、罫線のかすれのみを正
しく補正することである。また、本発明の第３の課題
は、表の内部に罫線の交点のかすれが発生しても正しく
かすれを補正することである。これらの課題に対する解
決手段は、枠の位置を検出した後に、枠の抽出結果を用
いて罫線のかすれを判定し、かすれた罫線を近傍の罫線
と接続することによりかすれを補正し、罫線の接続によ
り生成された交点と既存の交点を用いて、枠の位置を再
検出することにより、罫線のかすれによる表認識の誤り
を防ぐ表認識方法を提供することである。この表認識方
法では、枠の構成に寄与する罫線だけがかすれ補正の対
象となるため、誤ってノイズ成分に対してかすれ補正処
理をすることがない。また、この表認識方法では、表内
部の交点のかすれも補正することができる。

【００２０】本発明の第４の課題は、表認識の後、文字
と罫線が接触している帳票に対しても正しく文字行の位
置を認識することである。この課題に対する解決手段
は、表を認識することにより個々の枠領域を特定し、入
力画像から枠領域の画像を切り出し、罫線を除去し、枠
内の文字行の領域を認識し、文字行領域の画像から１文
字ごとの画像を切出し、文字を認識する光学式文字読取
方法を提供することである。この光学式文字読取方法で
は、文字行の領域を認識する前に罫線を除去するため、
枠と罫線が接触していても正しく文字行の領域を認識で
きる。

【００２１】本発明の第５の課題は、表認識機能によ
り、あらかじめ枠の位置が指定されていない表形式の帳
票から文字位置を検出して読取る文字認識装置を実現す
ることである。この課題に対する解決手段は、表を認識
することにより個々の枠領域を特定し、入力画像から枠
領域の画像を切り出し、枠内の文字行の領域を認識し、
文字行内の文字を認識することを特徴とする光学式文字
読取方法を提供することである。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を詳細に
説明する。なお、これにより本発明が限定されるもので
はない。

【００２３】図１は、本発明の一実施例である表認識シ
ステムの構成図である。スキャナ１０１により帳票１０
０の画像（帳票画像）を入力する。入力された画像デー
タは、認識／修正用計算機１０２のメモリや二次記憶装
置等に記録される。次に、認識／修正用計算機１０２に
おいて、画像上の罫線を抽出し、表を認識する。認識
は、計算機１０２の有するプロセッサが、メモリや二次
記憶装置に事前に記録されている後述する処理フロー
（プログラム）を実行することで行われる。認識結果や
途中結果は、必要に応じて認識／修正用計算機１０２の
画面上に表示される。認識結果に誤りがある場合には、
認識／修正用計算機１０２上で認識結果を修正する。認
識結果は、データベース１０３に格納される。

【００２４】図２は、表認識の処理フローを示す図であ
る。ステップ２００（画像入力）において帳票画像を入
力する。ステップ２０１（罫線抽出）において帳票画像
から縦罫線と横罫線を抽出する。ステップ２０２（交点
／端点検出）において、ステップ２０１で抽出した罫線
の交点と端点の形状と位置を検出する。ステップ２０３
（枠抽出）において、ステップ２０２で検出した交点か
ら枠の四隅である左上角、右上角、左下角、右下角に相
当する交点を検出して、枠を抽出する。なお、この処理
フローにおいて、情報量を減らすために、画像の縮小処
理をステップ２００とステップ２０１の間に入れてもよ
い。また、帳票画像の傾きの補正処理をステップ２００
とステップ２０１の間に入れてもよい。もしくは、画像
全体ではなく罫線の傾きのみを補正する処理をステップ
２０１とステップ２０２の間に入れてもよい。

【００２５】図３は、認識対象である表形式の帳票画像
を、説明のために簡略的に示した図である。帳票画像上
には、横罫線（３００から３０４）、縦罫線（３０５か
ら３０９）、文字行（３１０から３１３）、下線（３１
４から３１６）がある。横罫線３００と３０１は本来１
本の罫線であるが、３１７でかすれのために２本になっ
ている。以下、図３の帳票画像を入力例として、処理の
過程を説明する。

【００２６】図４は、図３の帳票画像に対する、図２の
ステップ２０１の罫線抽出処理の結果を示す図である。
図４（ａ）が横罫線の抽出結果、図４（ｂ）が縦罫線の
抽出結果である。罫線抽出方法の例としては、画像上で
長いランを抽出し、長いランを輪郭追跡することにより
実現できる。ここで、ランとは、同じスキャンライン上
で連続する黒画素の集合体である。以下に、横罫線を例
として罫線抽出処理を説明する。スキャン方向がＹ方向
（上から下）のランを生成し、長いランを抽出する。こ
の処理により、縦罫線や文字を構成する短いランは除去
される。次に、抽出された長いランを輪郭追跡する。得
られた輪郭のうち、横方向に細長い輪郭を罫線とする。
縦罫線の場合は、スキャン方向がＸ方向（左から右）の
ランを生成した後に、横罫線抽出と同様の処理をすれば
よい。図４の（ａ）では、下線（３１４から３１６）も
罫線として抽出されている。この下線はノイズ成分とみ
なされる（これについて後述する）。

【００２７】図４６は、図２のステップ２０２で罫線の
端点と交点の形状に対応して付加する符号（交点符号）
の例である。交点符号０は、罫線がないことを表す。交
点符号１から４は、罫線の端点を表す。これらは、他の
罫線と交差していない端点である。したがって、表認識
時にはかすれと判定される。交点符号５と６は、罫線の
一部分であることを表す。交点符号７から１０は、２本
の罫線がＬ字型に交差した交点を表す。交点符号１１か
ら１４は、２本の罫線がＴ字型に交差した交点を表す。
交点符号１５は、２本の罫線が十字型に交差した交点を
表す。なお、処理の必要性に応じて、交点符号０と５と
６は省略してもよい。図４６の右から２番目の列（枠の
四隅）は、交点の形状に応じて、枠の左上角、右上角、
左下角、右下角のうち、どの角になりうるかを示してい
る。

【００２８】図５は、図３の帳票画像に対する、図２の
ステップ２０２の端点／交点検出処理の結果を示す図で
ある。図５において、本来は交点符号の番号を示すべき
であるが、交点形状を示す方が理解しやすいため、交点
符号の代わりに交点形状を表示する。図５では、交点符
号０から１５のうち、０と５と６は使用していない。

【００２９】図６は、図３の帳票画像に対する、図２の
ステップ２０２の端点／交点検出処理の結果を示す図で
ある。図６では、交点符号０から１５の全てを使用して
表の構造を表現している。図６では、罫線の端点や交点
を基準として、仮想的に格子状に表を分割し、各格子点
ごとに交点符号を付けている。各格子点は、ｘ方向ｙ方
向に付けられた番号によって位置を特定できる。例えば
交点６００は、格子点（０、０）として表現できる。以
降、（ｘ、ｙ）の位置の格子点を格子点（ｘ、ｙ）と表
現する。

【００３０】図７は、図３の帳票画像に対して、図２の
ステップ２０３の枠抽出処理の結果と検出した交点形状
を示す図である。点線の四角形７００から７０７は、抽
出された枠を表している。この処理では、枠の左上角、
右上角、左下角、右下角の４つを検出することにより枠
を抽出する。したがって、下線３１４から３１６や罫線
のかすれ３１７は交点を生成しないため、これらの悪影
響を受けずに、正しく枠を抽出できる。

【００３１】図８と図９は、図２のステップ２０３の枠
抽出処理フローの一例を示す図である。図９は図８のス
テップ８０２の処理の詳細を示した図である。以下、図
６を例として図８と図９の処理を説明する。

【００３２】図８において、まずステップ８００で格子
点のｙ方向の位置を上から下へ走査する。ステップ８０
０で設定したｙの値について、ステップ８０１において
格子点のｘ方向の位置を左から右へ走査する。ステップ
８０２において、格子点（ｘ、ｙ）を基準として枠検出
処理をする。ただし、枠検出の順序はこの処理例と同じ
でなくてもよい。

【００３３】図６を例として図８の処理を説明する。ま
ず格子点（０、０）に対して枠検出し、次に格子点
（１、０）に対して枠検出する。格子点（８、０）の枠
検出処理が終われば、次に格子点（０、１）に対して枠
検出する。このようにして格子点（８、６）まで枠検出
処理を続ける。

【００３４】図９では、格子点（ｘ、ｙ）を左上角に持
つ枠を検出する。まず、図９で用いる記号について説明
する。ステップ９０１のＸｌは枠の左端の格子位置を表
す。ステップ９０８のＸｒは枠の右端の格子位置を表
す。ステップ９０２のＹｔは枠の上端の格子位置を表
す。ステップ９０５のＹｂは枠の下端の格子位置を表
す。以下、フローに添って説明する。ステップ９００で
は、格子点（ｘ、ｙ）の交点形状が左上角になりうるか
否かを判定する。ここでは、図４６の交点符号７、１
１、１３、１５のいずれかであれあばよい。交点符号が
それ以外であれば、格子点（ｘ、ｙ）を左上角に持つ枠
はないと判定して図９の処理を終了する（９１１）。格
子点が左上角であれば、ステップ９０１とステップ９０
２で左端の格子位置（Ｘｌ）と上端の格子位置（Ｙｔ）
を格納する。ステップ９０３では、Ｙｔ以上のｙの値に
対して以下の処理を繰り返す。ステップ９０４におい
て、格子点（Ｘｌ、ｙ）の交点形状が左下角になりうる
か否かを判定する。ここでは、図４６の交点符号９、１
１、１４、１５のいずれかであれあばよい。交点符号が
それ以外であれば格子点（Ｘｌ、ｙ＋１）について同じ
処理を行う。格子点が左下角であれば、ステップ９０５
で下端の格子位置（Ｙｂ）を格納する。ステップ９０６
では、Ｘｌ以上のｘの値に対して以下の処理を繰り返
す。ステップ９０７において、格子点（ｘ、Ｙｂ）の交
点形状が右下角になりうるか否かを判定する。ここで
は、図４６の交点符号１０、１２、１４、１５のいずれ
かであれあばよい。交点符号がそれ以外であれば格子点
（ｘ＋１、Ｙｂ）について同じ処理を行う。格子点が右
下角であれば、ステップ９０８で右端の格子位置（Ｘ
ｒ）を格納する。ステップ９０８において、格子点（Ｘ
ｒ、Ｙｔ）の交点形状が右上角になりうるか否かを判定
する。ここでは、図４６の交点符号８、１２、１３、１
５のいずれかであれあばよい。格子点が右上角であれ
ば、枠検出成功として図９の処理を終了する（９０
９）。ステップ９１０まで処理が進めば、格子点（ｘ、
ｙ）を左上角に持つ枠はないとして図９の処理を終了す
る。なお、角の検出の順序はこの処理例と同じでなくて
もよい。また、枠検出成功の条件は、４つの枠が全て検
出する代わりに、３つの角や対角線上の２つの角を検出
することにしてもよい。

【００３５】図６を例として図９の処理を説明する。ま
ず、格子点（１、０）について説明する。格子点（１、
０）の交点形状を判定する（９００）と、図４６の交点
符号１３なので左上角になりうる。したがって、左端と
上端の格子点位置を格納する（９０１と９０２）。次
に、格子点（１、１）の交点形状を判定する（９０４）
と、図４６の交点符号６なので左下角になりえない。そ
こで、格子点（２、１）の交点形状を判定する（９０
４）と、図４６の交点符号１１なので左下角になりう
る。したがって、下端の格子点位置を格納する（９０
５）。以下同様にして、格子点（４、２）を右下角、格
子点（４、０）を右上角として検出する。４つの角が揃
ったので、図７の７０１に相当する枠を検出する。次
に、格子点（２、０）について説明する。ステップ９０
０において、格子点（２、０）が左上角か否かを判定す
る。格子点（２、０）の交点形状は図４６の交点符号５
なので、左上角にはならないしたがって、ステップ９１
１でこの処理を終了する。

【００３６】本発明による表認識方法は、下線などのノ
イズ線分の影響を受けない。これは、枠の検出におい
て、線分ではなく角に着目しているため、角を作らない
ノイズ線分は無視されるためである。枠７０１の例で
は、枠内に図３の下線３１４が罫線として抽出されてい
る。しかし、下線３１４の端点である格子点（２、１）
の交点符号は１であり、格子点（３、１）の交点符号は
２である。これらの格子点は角ではないので、下線は枠
検出では無視される。

【００３７】次に、罫線のかすれを補正する機能を持つ
表認識方法について説明する。この処理により、罫線の
かすれやノイズによる表認識の誤りを防ぐことができ
る。

【００３８】図１０は、表認識の処理フローを示す図で
ある。ステップ２００の画像入力とステップ２０１の罫
線抽出、ステップ２０２の交点／端点検出、ステップ２
０３の枠抽出は図２と同じである。図１０の処理では、
一度枠抽出を行った結果を用いて罫線のかすれを検出
し、補正する。以下、処理フローについて説明する。ス
テップ２０３で枠抽出した後、ステップ１００１で罫線
のかすれを検出する。罫線のかすれが検出されなければ
（１００２）、処理を終了する（１００３）。かすれが
検出されれば、かすれを補正し（１００４）、枠抽出処
理（２０３）に戻る。あらかじめ設定した繰り返しの最
大数まで、もしくはかすれが無くなるまで、２０３から
１００４までの処理を繰り返す（１０００）。なお、情
報量を減らすために、ステップ２００とステップ２０１
の間に、画像の縮小処理を入れてもよい。また、帳票画
像の傾きの補正処理をステップ２００とステップ２０１
の間に入れてもよい。もしくは、画像全体ではなく罫線
の傾きのみを補正する処理をステップ２０１とステップ
２０２の間に入れてもよい。

【００３９】以下、５種類の罫線かすれパターンについ
て、図１０の罫線かすれ検出（１００１）と罫線かすれ
補正（１００４）の詳細な処理方法を説明する。なお、
以降のかすれ補正方法では、かすれ部分の長さ等、距離
の情報を利用していない。しかし、補正するかすれの最
大長さを制限する等の距離の情報を併用してもよい。

【００４０】第１のパターンのかすれとして、枠の上下
左右の辺となる罫線（以下、枠罫線と記述）の端点のか
すれについて説明する。このパターンのかすれ検出で
は、枠罫線の端点は必ず他の罫線と交わるということを
条件（前提条件）とする。したがって、枠罫線の端点が
他の罫線と交わっていなければ、この罫線はかすれてい
ると判定することができる。かすれの検出対象を枠罫線
に限定することにより、誤って文字の下線などを他の罫
線と接続することを防ぐ。

【００４１】以下、第１パターンのかすれについて、図
１１から図１３を用いてかすれ検出とかすれ補正方法の
概要を説明した後、図１２と図１４と図１５を用いてか
すれ検出方法を説明し、図１６から図２０を用いてかす
れ補正方法を説明する。

【００４２】まず、第１パターンのかすれ検出と補正処
理の概要を説明する。

【００４３】図１１は、枠罫線の端点がかすれている帳
票画像の例である。帳票画像上には、横罫線（１１００
から１１０３）、縦罫線（１１０４から１１０８）、文
字行（１１０９から１１１２）、下線（１１１３から１
１１５）がある。罫線１１０１は、左端点側がかすれて
いるため、罫線１１０５と交わっていない。

【００４４】図１２は、図１１の帳票画像に対して、図
１０のステップ２０３までの枠抽出処理の結果と検出し
た交点形状を示す図である。点線の四角形１２００から
１２０６は、抽出された枠を表している。罫線１１０１
は、左側端点において縦罫線１１０５罫線と交わってい
ないため、本来２つとして抽出されるべき枠が１つの枠
１２０１として誤抽出されている。以下、図１２を例と
して図１０の処理を説明する。ステップ１００１のかす
れ検出処理では、罫線１１０１の左端点である格子点
（２、２）がかすれた端点であると判定する。この理由
は、罫線１１０１が枠１２０２の下側の枠罫線であり、
枠１２０３の上側の枠罫線であるにもかかわらず、枠罫
線の両端点は必ず他の罫線と交わるという前提条件に反
するためである。かすれが検出されたので、ステップ１
００４のかすれ補正処理を行う。ここでは、罫線１１０
１を左側延長線上で最も近い罫線１１０５と接続する。
その結果、格子点（２、２）の交点符号は図４６におけ
る１から５になり、格子点（１、２）の交点符号は図４
６における６から１１になる。一方、下線１１１３から
１１１５は枠罫線ではないので、左右の端点とも他の罫
線と交わっていないにもかかわらず、かすれ補正の対象
にしない。

【００４５】かすれ補正後の枠抽出処理の結果を図１３
に示す。図１２で１つの枠（１２０１）として抽出され
た領域は、格子点（１、２）の交点を補正することによ
り、１３００と１３０１の２つの枠として抽出されてい
る。

【００４６】次に、第１パターンのかすれ検出方法につ
いて説明する。

【００４７】図１４と図１５は、図１０のステップ１０
０１の罫線かすれ検出処理の詳細なフローの例である。
図１５は図１４のステップ１４０１と１４０２の詳細処
理の詳細なフローの例である。ステップ１４０３と１４
０４は縦罫線に対して図１５と同様の処理を行う。

【００４８】図１４では、全ての枠に対して（１４０
０）、ステップ１４０１から１４０４において上下左右
の枠罫線の端点がかすれていないか検査する。

【００４９】図１５では、上下の枠罫線である横罫線の
端点のかすれを検査する。まず、枠罫線の左側の端点を
検出する（１５００）。左側端点が検査済みか否かを判
定し（１５０１）、検出済みでなければ、左側端点で縦
罫線と交わっているか否かを判定する（１５０２）。縦
罫線と交わっていなければ、左側端点をかすれ端点とし
てリストに登録する（１５０３）。次に、枠罫線の右側
の端点を検出する（１５０４）。右側端点が検査済みか
否かを判定し（１５０５）、検出済みでなければ、右側
端点で縦罫線と交わっているか否かを判定する（１５０
６）。縦罫線と交わっていなければ、右側端点をかすれ
端点としてリストに登録する（１５０７）。

【００５０】図１２を例として図１４と図１５の処理を
説明する。枠１２００と１２０１の枠罫線は、全て端点
で他の罫線と交わっているのでかすれ端点はない。枠１
２０２では、下側の枠罫線１１０１が左側端点で縦罫線
と交わっていないので、格子点（２、２）をかすれ端点
として登録する。枠１２０３では、上枠罫線１１０１は
枠１２０２の下枠罫線として既に検査済みなので、かす
れ検出は行わない。以下、同様の処理を繰り返す。

【００５１】次に、第１パターンのかすれ補正方法につ
いて説明する。このパターンのかすれ補正では、補正可
能なかすれを限定する。限定内容は、「かすれ補正対象
の２点間を結ぶ線分に直交する罫線は１本以下」であ
る。したがって、２本以上の罫線と交差するような広い
範囲のかすれは補正の対象としない。かすれの範囲を限
定することにより、補正の誤りを防ぐことができる。な
お、上記の限定条件の他に、かすれ部分の長さの最大値
を決め、この値以上であれば補正しないという条件を用
いることもできる。

【００５２】図１６から図１８は、図１０のステップ１
００４の罫線かすれ補正処理の詳細なフローの例であ
る。図１７は図１６のステップ１６００の詳細を示して
おり、図１８はステップ１６０１の詳細を示している。

【００５３】図１６の処理では、かすれ補正を２段階に
分ける。まず、同一直線上にある罫線と接続する（１６
００）。この時、接続対象の罫線がなければそのままに
しておく。次に、１６００で接続されなかったかすれ罫
線の端点を、直交関係にある罫線と接続する（１６０
１）。接続対象を同一直線上の罫線と直交する罫線を分
けるのは、同一直線上の罫線を補正対象とする場合に、
「かすれ補正対象の２点間を結ぶ線分に直交する罫線は
１本以下」という限定条件を利用するためである。この
条件により、図１９のような帳票画像が図２０のように
かすれた場合に、罫線２０００と罫線２００１を誤接続
することを避けることができる。図２０では、かすれの
ため、罫線１９０８が２００２と２００３に、罫線１９
０９が２００４と２００５に分れており、罫線１９０３
と１９０４が２０００と２００１のように短くなってい
る。図１６から図１８の処理を行うことにより、誤って
罫線２００１と２００１を接続せず、２００２と２００
３、２００４と２００５を接続した後に、それらの罫線
に２０００と２００１を接続する。詳細については、図
１７と図１８を用いて後述する。

【００５４】図１７は、図１６のステップ１６００の詳
細な処理の例を示す図である。以下、図２０を例として
この処理を説明する。この処理では、かすれていると検
出された端点の数だけ、以下の処理を繰り返す（１７０
０）。まず、かすれた端点側の同一線上に他の罫線があ
るか否かを判定する（１７０１）。罫線があれば、同一
線上にある罫線の端点とかすれた端点との間に、直交す
る罫線の本数が１本以下であるかを判定する（１７０
２）。１本以下であれば、この２本の罫線を接続する
（１７０３）。このとき、図２０の２００２と２００３
は、かすれによって２本に分れているために、実際には
罫線２０００の延長線と直交しない。しかし、このよう
な罫線も、１本の直交する罫線とみなすことにする。２
０００の端点２００６と罫線２００１の端点２００７の
間に直交する罫線は、２００２と２００３を１本とみな
した罫線と２００４と２００５を１本とみなした罫線の
２本である。したがって、直交する罫線の数が１本以下
でないため、罫線２０００と２００１は接続対象としな
い。一方、端点２００８と２００９の間には直交する罫
線は１本だけなので、罫線２００２と２００３は接続対
象となる。端点２０１１と２０１２も同様である。罫線
を接続すれば、接続した端点をかすれ端点のリストから
削除する（１７０４）。図２０では、端点２００６、２
００７、２００８、２０１１をかすれ端点のリストから
削除する。次に、罫線を接続した場合に、接続後の罫線
の端点が他の罫線と交わっているか否かを判定する（１
７０５）。接続後の罫線の端点が他の罫線と交わってい
なければ、新しいかすれ端点とみなしてかすれ端点リス
トに追加登録する（１７０６）。ただし、既にこの端点
がリストに登録されていれば登録しない。図２０では、
罫線２００２と２００３を接続した後、端点２０１０が
他の罫線と交わっているか否かを判定する。端点２０１
０はどの罫線とも交わっていないので、２０１０をかす
れ端点として追加登録する。一方、罫線２００４と２０
０５を接続した場合は、端点２０１３が罫線１９０５と
交わっているので、かすれ端点のリストには登録しな
い。

【００５５】図１８は、図１６のステップ１６０１の詳
細な処理を示している。この処理は、ステップ１６００
で補正されずに残ったかすれ端点について行う。この処
理では、かすれていると検出された端点の数だけ、以下
の処理を繰り返す（１８００）。まず、かすれ端点側に
罫線を延長した線と直交関係にある罫線が存在するか否
かを判定する（１８０１）。直交する罫線があれば、そ
の中で最もかすれ端点に近い罫線まで、かすれた罫線を
延長する（１８０２）。罫線が延長されれば、評価対象
のかすれ端点をかすれ端点のリストから削除する（１８
０３）。図２０では、罫線２００３を端点２０１０から
罫線１９０５に延長し、端点２０１０をかすれ端点のリ
ストから削除する。

【００５６】第２のパターンのかすれとして、孤立交点
について説明する。孤立交点とは、枠の四隅以外の交点
と定義する。孤立交点が検出されれば、帳票上の他の交
点がかすれていると判定する。孤立交点の検出によりか
すれを判定する理由は、他の交点がかすれているため
に、孤立交点が枠の四隅として選択されなかったとみな
すからである。

【００５７】以下、第２パターンのかすれ検出と補正に
ついて、図２１と図２２を用いて処理の概要を説明し、
図２２から図２４を用いてかすれ検出方法の詳細を説明
し、図２２と図２５を用いてかすれ補正方法の詳細を説
明する。

【００５８】まず、第２パターンのかすれ検出と補正処
理の概要を説明する。

【００５９】図２１は、かすれた帳票画像の例を示す図
である。帳票画像上には、横罫線（２１００から２１０
２）と縦罫線（２１０３から２１０６）がある。縦罫線
２１０４と２１０５は本来１本の罫線であるが、かすれ
のために２本になっている。

【００６０】図２２は、図２１の帳票画像に対して、図
１０のステップ２０３までの枠抽出処理の結果と検出し
た交点形状を示す図である。点線の四角形２２００から
２２０２は、抽出された枠を表している。以下、図２２
を用いて処理の概要を説明する。格子点（１、０）は２
２００から２２０２のどの枠の四隅にもなっていない。
したがって、格子点（１、０）を孤立交点と判定する。
かすれの補正では、格子点（１、０）の交点形状が下向
きのＴ字型なので、罫線２１０４を下向きに延長して罫
線２１０１に接続する。交点（１、２）は、交点符号が
図４６の１３から１５に変更される。その結果、枠２２
００は２つに分割される。

【００６１】次に、第２パターンのかすれ検出方法につ
いて説明する。

【００６２】図２３と図２４は、孤立交点の検出に基づ
く、図１０のステップ１００１の罫線かすれ検出処理の
詳細なフローの例である。図２４は図２３のステップ２
３０１の詳細処理の例を示した図である。ステップ２３
０２から２３０４も図２４と同様の処理を行う。

【００６３】図２３では、全ての枠に対して（２３０
０）、ステップ２３０１から２３０４において上下左右
の枠罫線上に存在する孤立交点を検出する。

【００６４】図２４では、枠の上側の枠罫線上の孤立交
点を検出する。まず、上側の枠形線上で、枠の左端から
右端までの間に（２４００）、孤立交点がないか検査す
る（２４０１）。孤立交点があれば、孤立交点のリスト
に登録する（２４０２）。

【００６５】図２２を例として図２３と図２４の処理を
説明する。まず、枠２２００の上側の枠罫線２１００に
ついて孤立交点を検出する（２３０１）。格子点（１、
０）は孤立交点なので（２４０１）、孤立交点リストに
登録する（２４０２）。枠２２００の下、左、右側の枠
罫線については、孤立交点は存在しない。枠２２０１と
２２０２の枠罫線上にも孤立交点は存在しない。なお、
この処理例では枠罫線上の孤立格子点のみを検出した
が、枠罫線以外の孤立交点を検出してもよい。

【００６６】次に、第２パターンのかすれ補正方法につ
いて説明する。

【００６７】図２５は、図１０のステップ１００４の罫
線かすれ補正処理の詳細なフローの例である。この処理
では、孤立交点の数だけ、以下の処理を繰り返す（２５
００）。まず、孤立交点を構成する罫線のうち、枠罫線
以外の罫線を延長し（２５０１）、最初に交差する罫線
に接続する（２５０２）。

【００６８】図２２を例として図２５の処理を説明す
る。まず、孤立交点である格子点（１、０）を構成する
罫線のうち、枠罫線でない罫線２１０４を下側に延長し
（２５０１）、罫線２１０１に接続する（２５０２）。
この結果、格子点（１、１）の交点符号は図４６におけ
る４から６になり、格子点（１、２）の交点符号は図４
６における１３から１５になる。

【００６９】第３のパターンのかすれとして、外枠罫線
のかすれについて説明する。ここで、外枠罫線とは表の
最も外側の枠罫線であると定義する。

【００７０】第３のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００１の罫線かすれ検出処理は、外枠罫線
にかすれがないかどうかを判定することである。外枠罫
線のの検出方法としては、表の最も外側の罫線を選択す
るなどの方法をとればよい。この時に、表は連続する枠
の集合体であるので、連続する枠の領域を表の領域とし
て検出した後に、表の最も外側の罫線を選択すれば、表
の外側のノイズ成分を外枠罫線として検出することはな
い。

【００７１】第３のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００４の罫線かすれ補正処理は、かすれた
外枠罫線同士を接続することである。

【００７２】図２６は、表の外枠の罫線がかすれた帳票
画像の例である。帳票画像上には、横罫線（２６００か
ら２６０２）、縦罫線（２６０３から２６０５）があ
る。罫線２６０２は、罫線２６０５と交わっているはず
であるが、かすれのために交わっていない。以下、図２
６の帳票画像を入力例として、外枠罫線のかすれ補正処
理の過程を説明する。６本の罫線のうち、外枠罫線とし
て選択されるのは、２６００、２６０２、２６０３、２
６０５の４本である。このうち、罫線２６０２は端点２
６０６がかすれており、罫線２６０５は端点２６０７が
かすれている。そこで、罫線２６０２と２６０７を延長
してかすれを補正する。

【００７３】第４のパターンのかすれとして、枠領域の
重複について説明する。このパターンでは、複数の枠の
間に重複した領域があれば、罫線がかすれていると判定
する。枠領域の重複の検出によりかすれを判定する理由
は、枠の四隅を検出して枠を抽出する場合、交点のかす
れにより、枠を重複して抽出する場合があるからであ
る。

【００７４】図２７は、重複した枠が検出される帳票画
像の例である。帳票画像上には、横罫線（２７００から
２７０２）、縦罫線（２７０３から２７０６）がある。
罫線２７０４は、罫線２７０５と交わっているはずであ
るが、かすれのために交わっていない。

【００７５】図２８は、図２２の帳票画像に対して、図
１０のステップ２０３までの枠抽出処理の結果と検出し
た交点形状を示す図である。点線の四角形２８００から
２８０３は、抽出された枠を表している。縦罫線のかす
れのために、格子点（１、２）の形状が十字型ではなく
Ｔ字型になっている。このために、枠２８００と枠２８
０１、枠２８０１と枠２８０３がそれぞれ重複した領域
をもつ。以下、図２８を例として、処理の例を説明す
る。

【００７６】第４のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００１の罫線かすれ検出処理は、重複する
枠の存在を検出することである。重複する枠があれば、
リストに登録する。図２８では、枠２８００と枠２８０
１、枠２８０１と枠２８０３重複しているとして登録さ
れる。

【００７７】第４のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００４の罫線かすれ補正処理の１つの例
は、重複すると判定された枠の枠罫線のかすれを補正す
ることである。枠２８００と枠２８０１の例では、枠２
８０１の左側枠罫線２７０４と罫線２７０５を接続する
ことにより、かすれを補正する。罫線の接続により、格
子点（１、１）の交点符号は図４６における４から６に
なり、格子点（１、２）の交点符号は図４６における１
３から１５になる。この結果、枠２８００と枠２８０１
が分割されて４つの枠が検出される。

【００７８】第４のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００４の罫線かすれ補正処理のもう１つの
例は、重複すると判定された枠の枠罫線を延長して直交
する罫線に接続することである。図２９は、枠領域が重
複した帳票画像の例である。帳票画像上には、横罫線
（２９００から２９０２）、縦罫線（２９０３から２９
０５）がある。図３０は、図２９の帳票画像に対して、
図１０のステップ２０３までの枠抽出処理の結果と検出
した交点形状を示す図である。点線の四角形３０００と
３００１は、抽出された枠を表している。枠３０００と
枠３００１は重複している。しかし、図２７と図２８で
説明したかすれ補正方法では重複を救済することはでき
ない。そこで、罫線２９０１と罫線２９０４の両方もし
くは一方を延長して直交する罫線と接続する。この結
果、枠３０００と枠３００１の重複が解消されて、４つ
もしくは３つの枠が抽出される。

【００７９】第５のパターンのかすれとして、枠として
抽出されない領域について説明する。このパターンで
は、表の領域内に枠として抽出されない領域があれば、
罫線がかすれていると判定する。枠として抽出されてい
ない領域の検出によりかすれを判定する理由は、枠の四
隅を検出して枠を抽出する場合、交点のかすれにより、
枠が抽出されない場合があるからである。

【００８０】図３１は、枠として抽出されない領域が発
生する帳票画像の例である。帳票画像上には、横罫線
（３１００から３１０３）、縦罫線（３１０４から３１
０７）がある。罫線３１０５は、罫線３１０６と交わっ
ているはずであるが、かすれのために交わっていない。

【００８１】図３２は、図３１の帳票画像に対して、図
１０のステップ２０３までの枠抽出処理の結果と検出し
た交点形状を示す図である。点線の四角形３２００から
３２０２は、抽出された枠を表している。縦罫線のかす
れのために、罫線３１０１、３１０２、３１０６、３１
０７に囲まれた領域が枠として抽出されていない。以
下、図３２を例として、処理の例を説明する。

【００８２】第５のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００１の罫線かすれ検出処理の例は、枠と
して抽出されない領域を検出することである。

【００８３】第５のパターンのかすれに対する、図１０
のステップ１００４の罫線かすれ補正処理の例は、枠と
して抽出されない領域を囲む罫線のかすれを補正するこ
とである。図３２では、罫線３１０６を３１０５と接続
する。この結果、格子点（１、１）の交点符号は図４６
における９から１１になり、格子点（１、２）の交点符
号は図４６における３から６になる。この結果、枠３２
０１と枠３２０２の間にもう一つ枠が検出されて、枠と
して抽出されない領域が無くなる。

【００８４】図３３は図１０のステップ１００１の罫線
かすれ検出処理のもう一つのフローの例である。ステッ
プ３３００からステップ３３０４において、これまでに
説明した５種類のかすれパターンを検出する。なお、図
３３では、５種類のかすれパターンを検出しているが、
４種類以下でもよい。

【００８５】図３４は図１０のステップ１００４の罫線
かすれ補正処理のもう一つのフローの例である。これま
でに説明した５種類のかすれパターンのそれぞれについ
て、検出されたかすれを補正する。なお、図３４では、
５種類のかすれパターンを補正しているが、４種類以下
でもよい。

【００８６】図３５は、本発明による表認識方法を用い
た光学式文字認識装置の処理フローの例である。ステッ
プ３５００から３５０３の処理は、図２や図１０の処理
を用いることができる。以下、図３５の処理を、図３に
示す帳票画像の例と図７に示す図３の帳票画像に対する
枠抽出結果を用いて説明する。ステップ３５００から３
５０３を実行することにより、図３の帳票画像から、図
７の７００から７０７の８個の枠が抽出される。ステッ
プ３５０４の枠内画像切出しでは、７００から７０７の
枠について、枠内の画像のみを切り出す。枠７００内の
画像を切り出した例を図３６に示す。なお、図３６の点
線による四角形３６００は、枠の領域を示すものであ
り、帳票上に記載されているものではない。ステップ３
５０５の文字行抽出では、ステップ３５０４で切出され
た画像から文字行の領域を抽出する。図３６の例では、
「１２」と記載された部分が行として抽出される。文字
行抽出方法の例としては、従来の技術に記載の連結成分
融合法などがある。ステップ３５０６の文字行領域画像
切出しでは、ステップ３５０４で切り出された画像から
文字行の領域の画像のみを切り出す。ステップ３５０７
の文字切出しでは、ステップ３５０６で切り出された文
字行領域の画像から、１文字ごとの領域を特定して切出
す。図３６の例では、「１」と「２」の領域が切出され
る。ステップ３５０８の文字認識では、ステップ３５０
７で切り出された１文字ごとの画像から、文字を特定す
る。

【００８７】図３７は、本発明による表認識方法を用い
た光学式文字認識装置の処理フローのもう一つの例であ
る。図３７の処理は、図３５の処理のステップ３５０４
と３５０５の間にステップ３７００を追加したものであ
る。以下、図３７の処理を、図３８に示す帳票画像の例
を用いて説明する。

【００８８】図３８では、「１２３」と記載された文字
行３８０６上に罫線３８０１が交差している。この画像
に対して、ステップ３５０４で文字行３８０６を含む枠
内画像を切出した結果が図３９である。この例では、文
字行が枠からはみ出しているので、枠の領域より少し広
い領域（３９００）を切り出している。図３９の画像に
対して、ステップ３５０５で連結成分融合法を用いて文
字行抽出をしても、文字行３８０６は抽出されない。こ
の理由は、文字と罫線が交差しているため、文字単独の
連結成分が生成されないためである。そこで、ステップ
３７００で、図３９の画像から罫線３９０１から３９０
４を除去する。罫線を除去した画像を図４０に示す。こ
の結果、文字領域のみの連結成分を生成することができ
るため、正しく文字行を抽出することができる。

【００８９】図４１は、図３の帳票画像に対する表認識
結果を表示する方法の例である。表示領域４１０８上
に、帳票画像と枠抽出結果４１００から４１０７を表示
する。枠抽出結果は、罫線上に重ねて表示してもよい
し、図４１のように実際の枠の領域より少し内側に表示
してもよい。

【００９０】図４２は、図３の帳票画像に対する表認識
結果を表示する方法の例である。表示領域４２０８上
に、帳票画像と枠抽出結果４２００から４２０７を表示
する。枠抽出結果は、枠領域の色もしくは模様を変えて
表示することにより、個々の枠領域をわかりやすく表示
する。枠抽出結果は、罫線上に重ねて表示してもよい
し、図４１のように実際の枠の領域より少し内側に表示
してもよい。

【００９１】図４３と図４４は、図３の帳票画像に対す
る表認識結果を表示する方法の例である。表示領域（４
３００、４４００）上に、帳票画像と枠抽出結果、およ
び検出した交点の形状を表示する。

【００９２】図４５は、図３の帳票画像に対する表認識
結果を表示する方法の例である。表示領域４５００上
に、検出した交点や端点の形状を表示する。

【００９３】

【発明の効果】本発明によれば、罫線にかすれやノイズ
が存在する場合でも、高精度に表を認識することができ
る。また、本発明による表認識機能付きＯＣＲでは、枠
の位置をあらかじめ指定しなくても枠内の文字を認識す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である表認識システムの構成
図である。

【図２】表認識の処理フローを説明する図である。

【図３】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図４】図３で示した帳票画像に対する罫線抽出処理の
結果を示す図である。

【図５】図３で示した帳票画像に対する交点／端点検出
処理の結果を示す図である。

【図６】図３で示した帳票画像に対する交点／端点検出
処理の結果を示す図である。

【図７】図３で示した帳票画像に対する交点／端点検出
処理の結果と枠抽出処理の結果を示す図である。

【図８】図２のステップ２０３の処理フローの例であ
る。

【図９】図８のステップ８０２の処理フローの例であ
る。

【図１０】罫線のかすれ補正機能をもつ表認識の処理フ
ローを説明する図である。

【図１１】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図１２】図１１で示した帳票画像に対する交点／端点
検出処理の結果と枠抽出処理の結果を示す図である。

【図１３】図１１で示した帳票画像に対する罫線かすれ
補正処理の結果を示す図である。

【図１４】図１０のステップ１００１の処理フローの例
である。

【図１５】図１４のステップ１４０１と１４０２の処理
フローの例である。

【図１６】図１０のステップ１００４の処理フローの例
である。

【図１７】図１６のステップ１６００の処理フローの例
である。

【図１８】図１６のステップ１６０１の処理フローの例
である。

【図１９】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図２０】かすれのある帳票画像の説明図である。

【図２１】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図２２】図２２で示した帳票画像に対する交点／端点
検出処理の結果と枠抽出処理の結果を示す図である。

【図２３】図１０のステップ１００１の処理フローの例
である。

【図２４】図２３のステップ２３０１の処理フローの例
である。

【図２５】図１０のステップ１００４の処理フローの例
である。

【図２６】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図２７】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図２８】図２７で示した帳票画像に対する交点／端点
検出処理の結果と枠抽出処理の結果を示す図である。

【図２９】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図３０】図２９で示した帳票画像に対する交点／端点
検出処理の結果と枠抽出処理の結果を示す図である。

【図３１】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図３２】図３１で示した帳票画像に対する交点／端点
検出処理の結果と枠抽出処理の結果を示す図である。

【図３３】図１０のステップ１００１の処理フローの例
である。

【図３４】図１０のステップ１００４の処理フローの例
である。

【図３５】本発明の表認識方法を用いた文字認識装置の
処理フローの例である。

【図３６】図３で示した帳票画像に対する枠内画像切出
し処理の結果を示す図である。

【図３７】本発明の表認識方法を用いた文字認識装置の
処理フローの例である。

【図３８】認識対象である帳票画像の説明図である。

【図３９】図３８で示した帳票画像に対する枠内画像切
出し処理の結果を示す図である。

【図４０】図３９で示した枠内画像に対する罫線除去処
理の結果を示す図である。

【図４１】本発明の表認識方法の結果を表示する例であ
る。

【図４２】本発明の表認識方法の結果を表示する例であ
る。

【図４３】本発明の表認識方法の結果を表示する例であ
る。

【図４４】本発明の表認識方法の結果を表示する例であ
る。

【図４５】本発明の表認識方法の結果を表示する例であ
る。

【図４６】表の罫線の交点や端点に付加する符号の例で
ある。

【符号の説明】

１００帳票、１０１スキャナ、１０２認識／修正用計算機、１０３データベース、３００〜３０４、３１４〜３１７横罫線、３０５〜３０９横罫線。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者嶋好博東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者羽田野英一神奈川県小田原市国府津2880番地株式会社日立製作所ストレージシステム事業部内 (72)発明者杉本建行神奈川県小田原市国府津2880番地株式会社日立製作所ストレージシステム事業部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】表形式帳票の表面画像を入力し、表の枠構
造を認識する表認識方法において、帳票画像から罫線を
抽出し、罫線の交点と端点を抽出し、罫線の交点と端点
の形状を符号化し、表の構成要素である矩形枠の四隅に
相当する右上角、左上角、右下角、左下角に相当する交
点形状符号を検出することにより、枠の位置を検出する
ことを特徴とする表認識方法。
【請求項２】表形式帳票の表面画像を入力し、表の枠構
造を認識する表認識方法において、帳票画像から罫線を
抽出し、罫線の交点と端点とを抽出し、罫線の交点と端
点との形状を符号化し、罫線の交点と端点以外の部分は
罫線の一部分であると符号化し、罫線以外の領域は罫線
なしであると符号化し、表の構成要素である矩形枠の四
隅に相当する右上角、左上角、右下角、左下角に相当す
る交点形状符号を検出することにより、枠の位置を検出
することを特徴とする表認識方法。
【請求項３】請求項１または請求項２に記載の表認識方
法において、枠の位置を検出した後に、枠の抽出結果を用いて罫線の
かすれを判定し、かすれた罫線を近傍の罫線と接続する
ことによりかすれを補正し、罫線の接続により生成され
た交点と既存の交点を用いて枠の位置を再検出すること
を特徴とする表認識方法。
【請求項４】請求項３に記載の表認識方法において、枠
の位置を検出した後に、１個以上の枠の辺となる罫線の
端点が他の罫線と交差していない場合に、この端点はか
すれていると判定し、当該罫線を近傍の罫線と接続し、罫線の接続により生成された交点と既存の交点を用いて
枠の位置を再検出することを特徴とする表認識方法。
【請求項５】請求項３に記載の表認識方法において、枠
の位置を検出した後に、枠の四隅以外にＴ字型の交点や
Ｌ字型の交点が存在する場合に、当該交点と対になる交
点がかすれているために当該交点が枠抽出に利用されな
かったと判定し、対となる交点のかすれを補正し、罫線の接続により生成された交点と既存の交点を用いて
枠の位置を再検出することを特徴とする表認識方法。
【請求項６】請求項３に記載の表認識方法において、枠
の位置を検出した後に、検出した複数の枠の領域が互い
に重複する場合に、重複した枠の四辺の罫線の一部がか
すれているために枠領域の重複が発生していると判定
し、重複した枠の四辺の罫線のかすれを補正し、罫線のかすれ補正により生成された交点と既存の交点を
用いて枠の位置を再検出することを特徴とする表認識方
法。
【請求項７】請求項３に記載の表認識方法において、枠の位置を検出した後に、表の外枠の罫線を検出し、外枠の罫線にかすれがあれば、この罫線のかすれを補正
し、罫線のかすれ補正により生成された交点と既存の交点を
用いて枠の位置を再検出することを特徴とする表認識方
法。
【請求項８】請求項３に記載の表認識方法において、枠の位置を検出した後に、表の領域内に枠として抽出さ
れない領域がある場合に、枠として抽出されなかった領
域を囲む罫線の一部がかすれているために、枠として抽
出されなかったと判定し、枠として抽出されなかった領域を囲む罫線のかすれを補
正し、罫線のかすれ補正により生成された交点と既存の交点を
用いて枠の位置を再検出することを特徴とする表認識方
法。
【請求項９】請求項１から請求項８のいずれかに記載の
表認識方法において、表を認識することにより個々の枠領域を特定し、入力画
像から枠領域の画像を切り出し、枠内の文字行の領域を
認識し、文字行領域の画像から１文字ごとの画像を切出
し、文字を認識することを特徴とする光学式文字読取方
法。
【請求項１０】請求項１から請求項８のいずれかに記載
の表認識方法において、表を認識することにより個々の枠領域を特定し、入力画
像から枠領域の画像を切り出し、罫線を除去し、枠内の
文字行の領域を認識し、文字行領域の画像から１文字ご
との画像を切出し、文字を認識することを特徴とする光
学式文字読取方法。
【請求項１１】請求項１から請求項８のいずれかに記載
の表認識方法において、帳票画像上に枠の抽出結果を重ねて表示することによ
り、表認識結果を示すことを特徴とする表認識結果表示
方法。
【請求項１２】請求項１から請求項８のいずれかに記載
の表認識方法において、帳票画像上に枠の抽出結果と、罫線の交点や端点の形状
と位置を重ねて表示することにより、表認識結果を示す
ことを特徴とする表認識結果表示方法。
【請求項１３】請求項１から請求項８のいずれかに記載
の表認識方法において、罫線の交点や端点の形状と位置を表示することにより、
表認識結果を示すことを特徴とする表認識結果表示方
法。