JPH1173475A - 行方向判定装置、画像傾き検出装置及び画像傾き補正装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複雑なレイアウトを有するような画像につい
ての行判定や縦横以外の行方向の判定を行うことのでき
る行判定装置が必要とされていた。 【解決手段】 本発明では、画像から文字部分をなす画
像要素（文字要素）を取り出し、各文字要素の近傍で文
字要素がいずれの方向に密に分布しているかを調べ、多
数決原理に基づいて処理領域の文字行の方向を判定する
ことを特徴とする行方向判定装置、および画像傾き検手
段を有する行方向判定装置の処理結果を利用して画像の
傾きを補正することを特徴とする画像傾き補正装置を提
供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、紙面画像を処理す
る画像処理装置、文字認識装置等に適用可能な、行方向
判定装置、画像傾き検出装置及び画像傾き補正装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】紙面画像の処理、特に文字認識処理を行
うにあたっては、文章の行方向の判定、つまり文書が縦
書きであるか横書きであるかの判定は重要である。その
理由として、文字切出し処理が多くの場合、行方向に依
存することが挙げられる。

【０００３】従来、行方向判定の方法として、入力画像
の縦方向、横方向の周辺分布を用いる方法が主流であっ
た（例えば、電子情報通信学会、信学技報ＰＲＬ８０−
７０）。これは周辺分布によって取り出される、文書が
縦書きと横書きとの違いによって生じる空白行に着目し
たものである。

【０００４】これに対して、周辺分布を用いない方法も
提案されている。例えば、特開平４−９００８２号公報
に記載のものが挙げられ、これは、縦方向、横方向の白
画素（空白部分）ランレングスの長さの頻度分布を作成
し、その頻度のピーク値を、縦方向、横方向で比較する
ことで、行方向を判定するものであり、例えば横書きで
あれば、文字の間隔は横方向の方が縦方向より小さく、
縦書きであれば、文字の間隔は縦方向の方が小さいこと
を利用している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上に述べたような、従
来の行方向判定装置や手法に関しては、以下の問題があ
る。

【０００６】第１に周辺分布を利用した手法では、複雑
なレイアウトを持った紙面については正しい結果が得ら
れないことがある。これは、複雑なレイアウトを持った
紙面においては、領域全体の周辺分布では、必ずしも各
文字列の周囲の空白が検出できないことに起因してい
る。

【０００７】第２に空白部分のランレングスを利用した
手法では、画像中の空白部分のランの情報を画像の広い
範囲から取り出すことになるが、この情報は文字認識な
どの処理では多くの場合有用ではないので、行方向抽出
以外で利用できない情報を得るために、多くの演算時間
および計算資源を費やすことになり、効率が低下する。

【０００８】第３に空白部分のランレングスを利用した
手法では、判定が可能な方向が限定される。判定可能な
方向を図１に示す。ランレングスが自然に定義できる縦
方向２０、横方向２１、あるいは４５度の倍数の角度を
もった方向２２、２３以外には判定できない。このこと
は、大きな傾きを持った紙面が入力された場合は、まず
画像の傾き補正を行わなければ、正しい処理を行えない
ことを意味しており、画像が傾きやすい、手持ち型スキ
ャナや、カメラからの入力にあたっては問題となる。ま
た、４５度の倍数の角度についても判定対象に加えるた
めには、新たにこの方向のランレングスを抽出すること
になり、画像記憶手段（画像メモリ）へのアクセスが増
大する。画像メモリを斜め方向にスキャンすることは、
連続しないアドレスをアクセスすること、アドレス計算
が必要なことから、処理時間の増大につながりやすい。
また、縦、横の周辺分布を利用した手法では、縦横以外
の方向の判定が不可能なことはいうまでもない。

【０００９】第４に周辺分布を利用した手法、空白部分
のランレングスを利用したいずれにおいても、上で述べ
たように処理可能な方向は限られているので、処理結果
を画像の傾き検出、あるいは画像の傾き補正に用いるこ
とは不可能である。したがって、行方向検出装置とは全
く別途に画像傾き検出処理および画像傾き補正装置が必
要となり、装置の大型化、高価格化につながる。

【００１０】本発明の目的は、複雑なレイアウトを処理
可能で、しかも途中処理結果の大半が文字認識などの処
理に利用可能であり、縦横以外の方向の判定にも容易に
拡張可能な、行方向判定装置を提供し、あわせてそれを
利用した画像傾き検出装置及び画像傾き補正装置を提供
することである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の行方向判定装置
は、入力された画像を記憶する画像記憶手段と、前記画
像記憶手段に記憶された画像から、文字等の構成要素と
なる文字要素を抽出する文字要素抽出手段と、前記文字
要素の密度を予め定められた複数の方向それぞれについ
て文字要素の密度を算出する文字要素密度算出手段と、
前記文字要素の密度から前記予め定められた複数の方向
に対して前記文字要素が密に分布している方向を検出
し、前記文字要素が密に分布している方向を文字の行方
向とする行方向判定手段と、を備えたことを特徴とす
る。

【００１２】また、前記予め定められた複数の方向は、
前記文字要素の外接矩形における代表点を中心とした円
を分割して形成される方向であることを特徴とする。

【００１３】また、前記文字密度算出手段は、予め定め
られた複数の方向ごとに前記文字要素と近接する各文字
要素との最も近い距離を算出する文字要素距離算出手段
からなり、前記行判定手段は、前記文字要素距離算出手
段から得られた文字要素の距離を予め定められた方向ご
とに比較し、多数決原理に基づいて前記文字要素が密に
分布している方向を決めることを特徴とする。

【００１４】また、前記文字密度算出手段は、まず、前
記予め定められた方向について前記文字要素と近接する
各文字要素との最も近い距離を方向の向きごとに算出
し、次に、前記向きごとに算出された文字要素の距離の
うち距離の大きい方をその方向の文字要素の距離とする
文字要素距離算出手段からなり、前記行判定手段は、前
記文字要素距離算出手段から得られた文字要素の距離を
予め定められた方向ごとに比較し、多数決原理に基づい
て前記文字要素が密に分布している方向を決めることを
特徴とする。

【００１５】また、別の前記文字要素密度として、前記
文字要素の外接矩形の代表点が前記円を分割した領域に
含まれる数で決められることを特徴とする。

【００１６】さらに、本発明の画像傾き検出装置は、上
述のいずれかに記載の行方向判定装置と、その処理結果
である行の方向と予め入力された基準行方向とから、入
力画像の傾きを検出する画像傾き検出手段を備えること
を特徴とする。

【００１７】また、さらに画像傾き補正装置は、前記画
像傾き検出装置と、前記画像傾き検出手段から得られる
処理結果から画像の補正を行う画像傾き補正手段を備え
ることを特徴とする。

【００１８】

【発明の実施の形態】

（第１の実施の形態）図２は、本発明の第１の実施の形
態である行方向判定装置のブロック図である。図３は、
本発明の第１の実施の形態の処理フローチャートであ
る。以下、これらを用いて説明する。

【００１９】画像情報が記載された紙面はスキャナない
しカメラで構成される画像入力部１から入力され、得ら
れた画像データは画像メモリ２に格納される（ステップ
３０１）。画像メモリ２の内容は表示装置４に転送され
る（ステップ３０２）。表示装置４はディスプレイ５
に、転送された画像データを表示する（ステップ３０
３）。

【００２０】以下、必要に応じて画像上の任意の点を、
例えば左上の点を原点（０，０）として、そこから横方
向をｘ方向、縦方向をｙ方向とした、ピクセル単位の座
標系の点として表わす。また、縦書きとは、画像で縦方
向に行が走っている場合を指し、横書きとは、画像で横
方向に行が走っている場合とする。

【００２１】ここで、ユーザは、キーボード６またはマ
ウス７を用いて処理領域を指定し、その処理領域データ
がＣＰＵ３に貯えられる（ステップ３０４）。ここで、
単一の処理領域の中では、異なった方向を持つ行は混在
しないことが前提となっており、また、文字以外の領
域、つまり写真や線画などは含まれていないことが望ま
しい。処理領域の指定方法としては、処理領域を紙面上
の長方形として、その左上の座標（Ｘ０，Ｙ０）と、右
下の座標（Ｘ１，Ｙ１）の組で指定することが考えられ
るが、さらに複雑な指定法をとることももちろん可能で
ある。また、ここでユーザが手動で処理領域を指定して
いるが、領域分割を自動的に行う技術も特開平５−２２
５３７８号公報に記載のものなど、従来数多く提案され
ており、これを利用しても差し支えない。

【００２２】指定された処理領域の位置データはＣＰＵ
３から文字要素抽出部８に転送され、文字要素抽出部８
は位置データと、画像メモリ２の内容を参照して、文字
要素を抽出し、文字要素バッファ９に格納する（ステッ
プ３０５）。本明細書では、文字要素の抽出は通常黒画
素と呼ばれる画素に着目して行うものとするが、具体的
なピクセルの値は、システムによって定まっているもの
とする。

【００２３】ここで、文字要素について説明する。文字
要素を抽出するのは、簡単にいえば文字がどの方向に密
に分布しているかを調べるためである。したがって、文
字要素として文字自体をとることができれば理想的であ
るが、画像内で、どの部分が１つの文字をなしているか
は文字認識処理が終了していない限り分かっていないの
が普通である。そのため、文字を構成する部品と考えら
れる画像の要素でこれを代用する。その代表的な例とし
ては、画像の連結領域があげられる。これを画像から抽
出する方法としては、長尾、「画像認識論」、コロナ
社、１９８３年、８５ページなど、公知のどのような技
術を用いてもよい。なお、本発明では、文字は言うまで
もなく、英数字や記号等を用いた場合でも文字認識処理
を必要としないので行方向判定を行うことができる。

【００２４】連結領域の外接矩形が分かれば充分な場合
は、同一出願人による特開平５−８１４７４号公報に記
載の連結成分の外接矩形を取得する手法を利用すれば高
速に処理を行うことができる。以下、文字要素抽出部８
は画像の連結領域の外接矩形を左上の座標（ｓｘ，ｓ
ｙ）および右下の座標（ｅｘ，ｅｙ）の組として取り出
して、文字要素バッファ９に格納するとして説明する
が、外接矩形の表し方はこれに限るものではない。図４
は文字要素バッファ９の構造の例である。２次元的な構
成となっており、縦方向の並びは各文字要素に対応して
おり、横方向の並びは文字要素の外接矩形の左上の座標
のｘ座標、ｙ座標、右下のｘ座標、ｙ座標に対応してい
る。図４では、ｉ番めの文字要素（ｉ＝０，１，…，Ｎ
−１；ただしＮは文字要素の数）の外接矩形の左上のｘ
座標、ｙ座標をそれぞれｓｘ［ｉ］，ｓｙ［ｉ］，右下
のｘ座標、ｙ座標をそれぞれｅｘ［ｉ］，ｅｙ［ｉ］と
している。もちろん、文字要素およびその表わし方は連
結矩形の外接矩形に限るものではなく、たとえば、外接
矩形の座標の代わりに各文字要素の中心点や重心の座標
を保持することも考えられるし、同一出願人による特開
平０２−２７７１８５号公報に記載されているような、
連結成分に基づかない文字要素またはその外接矩形を用
いることもできる。また、別の装置によって、文字がす
でに切出されている場合は、文字自体を文字要素とでき
るのは無論のことであり、この場合は図２のブロック図
からは文字要素抽出部９は不要になる。

【００２５】文字要素距離算出部１０は、文字要素バッ
ファ９の内容を参照して、各文字要素に対して、各方向
ごとに近傍にある各文字要素への距離を算出して、その
最も小さな距離を文字要素距離バッファ１１に格納する
（ステップ３０６）。

【００２６】文字要素間の距離を算出するのは、文字要
素間の距離が小さいほど、文字要素が密に分布している
と考えられるためであり、文字要素の密度を測定した場
合と、大小関係は逆になるが、本質的には同じである。
文字要素間の距離についてもいろいろな定義の仕方があ
り、一般の距離と異なり、任意の２つの文字要素の間で
距離が定義されている必要は必ずしもない。図５では、
そのような距離の定義の例を「ト」５１の文字と「キ」
５２の文字を用いて説明するための図である。「ト」５
１の文字要素をｓｘ［０］，ｓｙ［０］，ｅｘ［０］，
ｅｙ［０］とし、「キ」５２の文字要素をｓｘ［１］，
ｓｙ［１］，ｅｘ［１］，ｅｙ［１］とする。２つの文
字要素のｘ座標の範囲が重なっている場合のみ、双方の
外接矩形の横方向の辺で、最も近いｙ座標を持つ組み合
わせを取り出して、そのｙ座標の差を縦方向の距離と定
義する。図５（ａ）はそのような距離が定義される場
合、図５（ｂ）はされない場合を示した図である。２つ
の外接矩形処理された文字要素「ト」５１と「キ」５２
とのｙ座標の範囲が重なっている場合（図５（ａ）の場
合）のみ、横方向への距離を、双方の外接矩形の縦方向
の辺で、最も近いｘ座標を持つ組み合わせを取り出し
て、そのｘ座標の差を横方向の距離（ｓｘ［１］−ｅｘ
［０］）と定義する。図５（ｃ）はそのような距離が定
義される場合、図５（ｄ）はされない場合を示した図で
ある。２つの外接矩形処理された文字要素のｘ座標の範
囲が重なっている場合（図５（ｃ）の場合）のみ、縦方
向への距離を、双方の外接矩形の横方向の辺で、最も近
いｙ座標を持つ組み合わせを取り出して、そのｙ座標の
差を縦方向の距離（ｓｙ［１］−ｅｙ［０］）と定義す
る。

【００２７】ここであげた例は行方向の判定対象が、横
方向、縦方向の２方向の場合であり、以下これを用いて
説明するが、後述するように、２つの文字要素の間の距
離の定義はこれに限らないし、その定義の仕方によって
は横方向、縦方向以外にも行方向の判定対象を拡張でき
る。

【００２８】図５で示した距離に対応した文字要素距離
バッファ１１の構成例を図６に示す。図６に示すよう
に、２次元的な構成となっており、縦方向の並びは各文
字要素に対応しており、横方向の並びは各文字要素か
ら、横方向に最も近い距離を持つ文字要素への距離、縦
方向に最も近い距離を持つ文字要素への距離に対応して
いる。以下、文字要素距離バッファ１１に格納されてい
る、ｉ番めの文字要素（ｉ＝０，１，…Ｎ−１；ただし
Ｎは文字要素の個数）から横方向に最も近い距離を持つ
文字要素への距離をＤ［ｉ］［０］，縦方向に最も近い
距離を持つ文字要素への距離をＤ［ｉ］［１］として説
明する。

【００２９】文字要素距離算出部１０が文字要素バッフ
ァ９の内容を参照して、各文字要素、各方向ごとに、近
傍にある各文字要素への距離を算出して、その最も小さ
な距離を文字要素距離バッファ１１に格納する際の手順
の例としては以下のようなものが考えられる。 （１） 各Ｄ［ｉ］［ｊ］（ｉ＝０，１，…Ｎ−１，ｊ
＝０，１）の要素をＵＤで初期化する。ただし、ＵＤ＝
ｍａｘ（ｌｘ，ｌｙ） であり、ｌｘ＝処理領域の横方
向の幅，ｌｙ＝処理領域の縦方向への高さである。 （２） ｉ＝０ （３） ｊ＝０ （４） ｋ＝０ （５） ｉ番めの文字要素とｊ番めの文字要素との間の
距離ｄを方向ｋ（ｋ＝０；横方向、ｋ＝１；縦方向）に
ついて算出する。 （６） ｄが定義されているときはＤ［ｉ］［ｋ］＝ｍ
ｉｎ（Ｄ［ｉ］［ｋ］，ｄ）とする。すなわち、現在の
Ｄ［ｉ］［ｋ］と比較して、ｄの方が小さいときのみＤ
［ｉ］［ｋ］をｄで更新する。ｄが定義されていないと
きは何もしない。 （７） ｋ＝ｋ＋１ （８） ｋ＜２であれば（５）にもどる。 （９） ｊ＝ｊ＋１ （１０） ｊ＝＝ｉであればｊ＋＝１ （１１） ｊ＜Ｎであれば（４）に戻る。 （１２） ｉ＝ｉ＋１ （１３） ｉ＜Ｎであれば（３）にもどる。

【００３０】上記で説明したように、一般の距離と違
い、任意の２つの文字要素の間で距離が定義されるので
はないため、文字要素と、方向によっては、他のどの文
字要素との間にも距離が定義されず、したがって、最も
近い文字要素への距離も定義されないことがある。この
ような場合に対応するＤ［ｉ］［ｊ］の要素としては、
距離が定義されている場合と区別できる値を格納してお
けば良い。本実施例で述べた文字要素距離算出部１０の
処理手順では、横方向に距離が定義されていない場合、
縦方向に距離が定義されていない場合とも、ＵＤ＝ｍａ
ｘ（ｌｘ，ｌｙ）（ただし、ｌｘ＝処理領域の横方向の
幅，ｌｙ＝処理領域の縦方向への高さ）が格納されてい
ることになる。距離が定義されていない場合に、このよ
うな横方向、縦方向共通の、距離としてはありえない大
きな値を用いる利点は、異なる方向への距離の大小比較
の際、距離が定義されていない場合をそれ以外の場合と
区別せずに扱えることである。このような区別をいとわ
なければ、定義されない距離に対応する値は、距離とし
てありえない値でありさえすれば何を用いてもよく、さ
らに直接的に、文字要素バッファ９または文字要素距離
バッファ１１と１対１対応する、距離が定義されている
かどうかを示すフラグを持たせるような構成でも良い。

【００３１】なお、ＵＤの値は、ここに用いたもの以外
でも、縦方向、横方向に共通の値であり、縦方向、横方
向の文字要素間の距離として可能な値よりも大きければ
効果は同じである。

【００３２】あまりに小さな文字要素や、大きな文字要
素は、文字間隔を推定するという目的からは好ましくな
いので、文字要素距離算出部１０は、文字要素バッファ
９を参照しながら、そのような文字要素（不適文字要
素）に対応するＤ［ｉ］［０］およびＤ［ｉ］［１］に
は上述のＵＤを格納しておき、また、不適文字要素以外
の文字要素から最も近い文字要素を探索する際にも、不
適文字要素は無視することとする。

【００３３】あるいは、行方向判定で抽出した文字要素
を後段の処理で使わない場合は、文字要素バッファ９か
ら、あらかじめ不適文字要素を除去しておいてもよい。
不適文字要素を識別する基準としては、適切なしきい値
をあらかじめ定めておくことや、平均値からの隔たりを
用いる方法など、種々のものが考えられるし、形状など
大きさ以外の条件を付加することも考えられる。

【００３４】行方向判定部１２は、文字要素距離バッフ
ァ１１の内容を参照しながら、多数決原理を用いて、文
字要素ごとに縦横いずれの方向に距離が小さいものが多
いかを調べる（ステップ３０７）。

【００３５】すなわち、各ｉ（ｉ＝０，１，…Ｎ−１；
ただしＮは文字要素の個数）について、Ｄ［ｉ］［０］
＜Ｄ［ｉ］［１］となるｉの個数Ｍ［０］，Ｄ［ｉ］
［０］＞Ｄ［ｉ］［１］となるｉの個数Ｍ［１］，をそ
れぞれ数えあげる。

【００３６】Ｍ［０］，Ｍ［１］の定義については他に
も考えられる。例えば、Ｍ［０］，Ｍ［１］の算出にあ
たり、Ｄ［ｉ］［０］とＤ［ｉ］［１］の差が一定以上
にならないｉは無視するようなことも可能である。

【００３７】続いて、行方向判定部１２はＭ［ｊ０］＝
ｍａｘ（Ｍ［０］，Ｍ［１］）となるｊ０を求める。こ
れは文字要素の距離が小さくなる頻度が最も高くなるよ
うな方向を求めることに対応する。このようなｊ０が複
数個ある場合は行方向判定部１２は「判定不能」とし
て，ｊ０＝可能な方向の数（この場合は２）とする。

【００３８】Ｍ［］の値と行方向との関係の定め方につ
いては他にも考えられる。例えば、「判定不能」という
場合分けは用いないで、いかなる場合もいずれかの方向
を表わす番号を出力することも考えられるし、最大の頻
度を持つ方向と、その次の頻度を持つ方向の差を「確信
度」として別途出力することもできる。

【００３９】最後に、行方向判定部１２は、番号方向対
応テーブル１３を参照して、最大の頻度を持つ方向また
は「判定不能」などの他の情報を表わすｊ０の値を行方
向の角度やその他の出力に変換して出力する（ステップ
３０８）。番号方向対応テーブル１４の例を図７に示
す。行方向判定部１２の出力は、図２では表示装置４に
送られるようになっているが、本行方向判定装置の出力
を、文字認識装置などの他の装置の入力として用いる場
合は、別の適切な出力インターフェースを使用できるの
は無論のことである。

【００４０】＜第２の実施の形態＞本発明の第２の実施
の形態では、第１の実施の形態で用いた文字要素の距離
の定義を変更して、より高精度な行方向判定を行う。以
下、図２と図３を流用して第１の実施の形態との相違点
を説明する。その他の部分については第１の実施の形態
と同様である。

【００４１】文字要素距離算出部１０が文字要素バッフ
ァ９の内容を参照して、各文字要素ごとに、近傍にある
最も近い文字要素への距離を算出して、文字要素距離バ
ッファ１１に格納する（ステップ３０６）際、第１の実
施の形態では、各文字要素（Ａとする）から、その文字
要素がＡの左、右のいずれに位置するか（横方向の場
合）、上、下のいずれに位置するか（縦方向の場合）を
区別していなかったが、第２の実施の形態では、この方
向に対する向きの区別を行う。つまり、第１の実施の形
態で、各文字要素Ａごとに、縦方向、横方向に、最も近
くにある文字要素を取り出して、そのＡからの距離を比
較した代わりに、第２の実施の形態では、上方向、下方
向の向きについても最もＡから近いものの距離を調べ、
その大きい方の値を第１の実施の形態で用いた縦方向で
Ａにもっとも近い文字要素への距離の代わりに用い、左
方向、右方向についても同様に、それぞれについて最も
Ａから近いものの距離を調べ、その大きい方の値を横方
向でＡにもっとも近い文字要素への距離の代わりに用い
るのである。

【００４２】基準となる文字要素（Ａとする）から、上
方向、下方向、左方向、右方向への文字要素Ｂの距離の
定める方法を図８を用いて説明する。

【００４３】（１） 文字要素Ａと、ある文字要素Ｂの
ｘ座標の範囲が重なっており、ｙ座標範囲が重なってお
らず、Ｂに含まれる任意の点のｙ座標がＡに含まれる任
意の点のｙ座標より小さい（すなわち、ＢがＡの上にあ
る）場合のみ、文字要素ＡからＢの上方向への距離を、
文字要素Ａの外接矩形の上側の横方向の辺と文字要素Ｂ
の外接矩形の下側の横方向の辺のｙ座標の差として定義
する（図８（ａ））。

【００４４】（２） 文字要素Ａと、ある文字要素Ｂの
ｘ座標の範囲が重なっており、ｙ座標の範囲が重なって
おらず、Ｂに含まれる任意の点のｙ座標がＡに含まれる
任意の点のｙ座標より大きい（すなわち、ＢがＡの下に
ある）場合のみ、文字要素ＡからＢの下方向への距離
を、文字要素Ａの外接矩形の下側の横方向の辺と文字要
素Ｂの外接矩形の上側の横方向の辺のｙ座標の差として
定義する（図８（ｂ））。

【００４５】（３） 文字要素Ａと、ある文字要素Ｂの
ｙ座標の範囲が重なっており、ｘ座標の範囲が重なって
おらず、Ｂに含まれる任意の点のｘ座標がＡに含まれる
任意の点のｘ座標より小さい（すなわち、ＢがＡの左に
ある）場合のみ、文字要素ＡからＢの左方向への距離
を、文字要素Ａの外接矩形の左側の縦方向の辺と文字要
素Ｂの外接矩形の右側の縦方向の辺のｘ座標の差として
定義する（図８（ｃ））。

【００４６】（４） 文字要素Ａと、ある文字要素Ｂの
ｙ座標の範囲が重なっており、ｘ座標の範囲が重なって
おらず、Ｂに含まれる任意の点のｘ座標がＡに含まれる
任意の点のｘ座標より大きい（すなわち、ＢがＡの右に
ある）場合のみ、文字要素ＡからＢの右方向への距離
を、文字要素Ａの外接矩形の右側の縦方向の辺と文字要
素Ｂの外接矩形の左側の縦方向の辺のｘ座標の差として
定義する（図８（ｄ））。

【００４７】図８で示した距離に対応した文字要素距離
バッファ１１の構成例を図９に示す。第１の実施の形態
の項で述べたものと同様に、２次元的な構成となってお
り、縦方向の並びは各文字要素に対応しており、横方向
の並びは各文字要素から、左方向に最も近い距離を持つ
文字要素への距離、右方向に最も近い距離を持つ文字要
素への距離、上方向に最も近い距離を持つ文字要素への
距離、下方向に最も近い距離を持つ文字要素への距離に
対応している。図９では文字要素距離バッファ１１に格
納されている、ｉ番めの文字要素（ｉ＝０，１，…Ｎ−
１；ただしＮは文字要素の個数）から左方向に最も近い
距離を持つ文字要素への距離をＤ［ｉ］［０］，右方向
に最も近い距離を持つ文字要素への距離をＤ［ｉ］
［１］，上方向に最も近い距離を持つ文字要素への距離
をＤ［ｉ］［２］，下方向に最も近い距離を持つ文字要
素への距離をＤ［ｉ］［３］として表わしており、以
下、この記法を用いて説明する。

【００４８】文字要素距離算出部１０の処理手順の例と
しては、以下のようなものがある。方向の種類が２つか
ら４つに増えている以外は第１の実施の形態で説明した
ものと同様である。 （１） 各Ｄ［ｉ］［ｊ］（ｉ＝０，１，…Ｎ−１，ｊ
＝０，１，２，３）の要素をＵＤで初期化する。ただ
し、ＵＤ＝ｍａｘ（ｌｘ，ｌｙ） であり、ｌｘ＝処理
領域の横方向の幅，ｌｙ＝処理領域の縦方向への高さで
ある。 （２） ｊ＝０ （３） ｋ＝０ （４） ｉ番めの文字要素とｊ番めの文字要素との間の
距離ｄを方向ｋ（ｋ＝０：左方向、ｋ＝１：右方向、ｋ
＝２：上方向、ｋ＝３；下方向）について算出する。 （５） ｄが定義されているときはＤ［ｉ］［ｋ］＝ｍ
ｉｎ（Ｄ［ｉ］［ｋ］，ｄ）とする。すなわち、現在の
Ｄ［ｉ］［ｋ］と比較して、ｄの方が小さいときのみＤ
［ｉ］［ｋ］をｄで更新する。ｄが定義されていないと
きは何もしない。 （６） ｋ＝ｋ＋１ （７） ｋ＜４であれば（５）にもどる。 （８） ｊ＝ｊ＋１ （９） ｊ＝＝ｉであればｊ＋＝１ （１０） ｊ＜Ｎであれば（４）に戻る。 （１１） ｉ＝ｉ＋１ （１２） ｉ＜Ｎであれば（３）にもどる。

【００４９】行方向判定部１２は、文字要素距離バッフ
ァ１１の内容を参照しながら、文字要素ごとに、縦横い
ずれの方向に、距離が小さいものが多いかを調べる（ス
テップ３０７）際、以下のように行う。

【００５０】行方向判定部１２は、各ｉ（ｉ＝０，１，
…Ｎ−１；ただしＮは文字要素の個数）について、 ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］［１］）＜ｍａｘ
（Ｄ［ｉ］［２］，Ｄ［ｉ］［３］）となるｉの個数Ｍ
［０］ ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］［１］）＞ｍａｘ
（Ｄ［ｉ］［２］，Ｄ［ｉ］［３］）となるｉの個数Ｍ
［１］をそれぞれ数えあげる。

【００５１】本実施例ではＤ［ｉ］［］が定義されない
場合に、Ｄ［ｉ］［］にＵＤという値を割り当てている
ことになっているので、Ｄ［ｉ］［］が定義されていな
い場合の特別扱いが不要になっているが、このことは第
１の実施の形態と同様に、必須でない。また、ＵＤの値
としてはこれに限るものではないのも同様である。

【００５２】行方向判定部１２はＭ［０］＞＝Ｍ［１］
であれば、行方向は横方向、Ｍ［０］＜Ｍ［１］であれ
ば、行方向は縦方向と判定する。（ステップ３０８）。
なお、Ｍ［０］，Ｍ［１］の定義方法や、その値と行方
向との関係については他にも考えられること、「判定不
能」など、行方向以外の出力を定めることができるのは
第１の実施の形態と同様である。

【００５３】以上に述べた距離の定義を採用する利点を
説明する図が図１０である。図１０（ａ）のような縦書
き文字列からなる領域があった場合、第１の実施の形
態、第２の実施の形態とも連結成分を文字要素としてい
るため、文字要素は共通である。

【００５４】図１０（ｂ）、図１０（ｃ）に示す矢印
が、対応する文字要素距離バッファ１１に格納される距
離の対象となる文字要素を表わしており、第１の実施の
形態で用いた文字要素距離の定義を行った場合を図１０
（ｂ）に示し、第２の実施の形態で用いた文字要素距離
の定義を行った場合を図１０（ｃ）に示す。

【００５５】図１０（ｂ）に示されるように、第１の実
施の形態で定義した方法では、文字要素１０２から見て
横方向に最も近い文字要素は文字要素１０３に、文字要
素１０３から見て横方向に最も近い文字要素は文字要素
１０２に、文字要素１０４から見て横方向に最も近い文
字要素は文字要素１０３になり、実際の横方向の文字間
隔に比べて過小な値が文字要素距離バッファ１１に格納
されることになる。実際にはこのようなことが起こる割
合は、小さすぎる文字要素を判定対象から除いておく限
り、それほど多くなく、領域全体の文字要素から判定を
行う際には問題になることは少ない。

【００５６】しかし、このようなことが起こりにくくす
るために、第２の実施の形態では左方向、右方向への最
も近い文字要素を取り出しておき、そのどちらか遠い方
を横方向で最も近い文字要素とし、縦方向についても上
方向、下方向への最も近い文字要素を取り出しておき、
そのどちらか遠い方を最も近い文字要素に用いたのが、
第２の実施の形態である。これによって、図１０（ｃ）
に示されるように、文字要素１０２から見て横方向に最
も近い文字要素は文字要素１０１に、文字要素１０４か
ら見て横方向に最も近い文字要素は文字要素１０５にな
り、問題となるような現象が大幅に減少している。第２
の実施の形態では、上述したことを利用してより高精度
の行判定を行うことを目的としたものである。

【００５７】＜第３の実施の形態＞本発明の第３の実施
の形態では、第１の実施の形態で用いた文字要素の距離
の定義を変更して、縦、横以外の方向も判定の対象に加
える。以下、図２と図３を流用して第１の実施の形態と
の相違点を説明する。その他の部分については、第１の
実施の形態と同様である。

【００５８】文字要素距離算出部１０が文字要素バッフ
ァ９の内容を参照して、各文字要素、各方向ごとに、近
傍にある最も近い文字要素への距離を算出して、文字要
素距離バッファ１１に格納する（ステップ３０６）際に
用いる各方向への距離を、以下のように定める。

【００５９】まず、文字要素ごとに、代表点を定める。
文字要素の代表点の例としては、文字要素の重心点や、
文字要素の外接矩形の中心点、すなわち外接矩形の左上
の座標が（ｓｘ，ｓｙ），右下の座標が（ｅｘ，ｅｙ）
で与えられているとき、（（ｓｘ＋ｅｘ）／２，（ｓｙ
＋ｅｙ）／２）で与えられる点などが考えられるが、こ
れに限るものではない。

【００６０】以下、文字要素の外接矩形の中心点を文字
要素の代表点とした例で説明する。各文字要素から、各
方向への他の文字要素への距離を以下のように定義す
る。まず、３６０度を複数の角度に分割しておく。図１
１（ａ）は１５度から始まり、３０度ごとに、１２個に
分割した例であり、以下これを用いて説明するが、分割
の数、仕方はこれに限るものではなく、また、かならず
しも等分である必要はない。ただし、分割を円の分割で
表わした場合、分割線は全て、円の中心を通り、円周と
２点で交差するものが望ましい。

【００６１】これは、１８０度異なる角度は同一視する
ためである。各分割の中心となる角度が１８０度未満の
場合は、これをその分割が表わす方向とし、１８０度以
上の場合は、そこから１８０度を引いた角度を各分割が
表わす方向とする。例えば、図８の例では、各分割は、
０度、３０度、…、１５０度、０度、３０度、…、１５
０度を表わしていることになる。この様子を図１１
（ｂ）に示す。

【００６２】以下では、横方向を０度、縦方向を９０度
とする。着目している文字要素をＡとすると、Ａの代表
点から、任意の文字要素（Ｂとする）の代表点への距離
を測定できる。ここでは２点間の距離ｄは２点をむすぶ
線分の長さとするが、その２乗を取っても論理的には変
わらないし、目的によっては、シティブロック距離（ｘ
座標の差と、ｙ座標の差の和）など、他の距離尺度も可
能である。

【００６３】この２点間を結ぶ線分は、線分をＡの代表
点を中心とした円の上に配置すると、分割のいずれかに
含まれる。この様子を図１１（ｃ）に示す。このとき、
文字要素Ａと文字要素Ｂの間の方向は、線分が含まれる
分割が表わす方向（分割の中心となる角度）であり、距
離はｄであるとする。また、このとき、他の方向につい
ては、文字要素Ａと文字要素Ｂの間で距離は定義されな
いとする。

【００６４】以下、各分割があらわす角度に図１１
（ｄ）で示すような番号を付けて表わす。配列と角度の
対応をつけるときには、この番号を用いるものとする。
なお、分割の方法と同様、この番号付与法は可能なもの
の一例であり、角度と対応さえ取れていれば他のもので
も構わない。以下、ｉ番めの文字要素（ｉ＝０，１，…
Ｎ−１；ただしＮは文字要素の個数）からｊ番めの方向
（ｊ＝０，１，…５）への最も近い距離を持つ文字要素
への距離をＤ［ｉ］［ｊ］で表わす。

【００６５】この距離に対応した文字要素距離バッファ
１１の構成例を図１２に示す。第１の実施の形態の項で
述べたものと同様に、２次元的な構成となっており、縦
方向の並びは各文字要素に対応しており、横方向の並び
は各方向への距離に対応している。ここであげた距離の
例では６通りの方向番号があるので、文字要素距離バッ
ファ１１の横方向の並びは６個ある。

【００６６】文字要素距離算出部１０の処理手順の例と
しては、以下のようなものがあげられる。第１の実施の
形態で述べたものに比べて、方向の種類が増えているこ
と以外に、第３の実施の形態では、任意の２つの文字要
素Ａ、文字要素Ｂの間で、距離が定義される方向は１つ
だけであり、逆に必ず１つの方向では距離が定義される
ため、少し簡略化されている部分がある。 （１） 各Ｄ［ｉ］［ｊ］（ｉ＝０，１，…Ｎ−１，ｊ
＝０，１，…５）の要素をＵＤで初期化する。ただし、
ＵＤ＝ｍａｘ（ｌｘ，ｌｙ）であり、ｌｘ＝処理領域の
横方向の幅，ｌｙ＝処理領域の縦方向への高さである。 （２） ｉ＝０ （３） ｊ＝０ （４） ｉ番めの文字要素とｊ番めの文字要素との間の
距離ｄおよび方向ｋ（ｋ＝０，１，…１１）を算出す
る。 （５） ｄが定義されているときはＤ［ｉ］［ｋ］＝ｍ
ｉｎ（Ｄ［ｉ］［ｋ］，ｄ）とする。すなわち、現在の
Ｄ［ｉ］［ｋ］と比較して、ｄの方が小さいときのみＤ
［ｉ］［ｋ］をｄで更新する。ｄが定義されていないと
きは何もしない。 （６） ｊ＝ｊ＋１ （７） ｊ＝＝ｉであればｊ＋＝１ （８） ｊ＜Ｎであれば（４）に戻る。 （９） ｉ＝ｉ＋１ （１０） ｉ＜Ｎであれば（３）にもどる。

【００６７】ここではＤ［ｉ］［］が定義されない場合
に、Ｄ［ｉ］［］にＵＤという値を割り当てていること
になっているので、Ｄ［ｉ］［］が定義されていない場
合の特別扱いが不要になっているが、第１の実施の形態
と同様に、このことは必須でない。また、ＵＤの値とし
てはこれに限るものではないのも同様である。

【００６８】行方向判定部１２は、文字要素距離バッフ
ァ１１の内容を参照しながら、文字要素ごとに、いずれ
の方向に、距離が小さいものが多いかを調べる（ステッ
プ３０７）。すなわち、各ｉ（ｉ＝０，１，…Ｎ−１；
ただしＮは文字要素の個数）について、 Ｄ［ｉ］［０］＝ｍｉｎ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［０］ Ｄ［ｉ］［１］＝ｍｉｎ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［１］ Ｄ［ｉ］［２］＝ｍｉｎ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［２］ Ｄ［ｉ］［３］＝ｍｉｎ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［３］ Ｄ［ｉ］［４］＝ｍｉｎ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［４］ Ｄ［ｉ］［５］＝ｍｉｎ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［５］ をそれぞれ数えあげ、Ｍ［ｊ０］＝ ｍａｘ（Ｍ
［０］，Ｍ［１］，…，Ｍ［５］）となるｊ０を求め
て、ｊ０を行方向の番号とするのである。このようなｊ
０が複数ある場合は「判定不能」として、ｊ０＝可能な
方向の数（この場合は６）とする。

【００６９】Ｍ［］の定義方法や、その値と行方向との
関係についてはこれが唯一のものではないのは、第１の
実施の形態と同様である。

【００７０】以上の方法で、行方向が抽出できるのは、
文書の文字配置は、行方向に密であるという経験的事実
を利用したものである。また、縦方向、横方向以外の方
向の検出は、文書自体に行が斜めに走っている場合だけ
ではなく、ハンディスキャナやカメラなどの入力機器を
用いたために紙面に対して傾きが大きくなった場合に、
行方向を取り出すことにも利用できる。

【００７１】最後に、行方向判定部１２は、番号方向対
応テーブル１３を参照して、最大の頻度を持つ方向また
は「判定不能」であることを表わすｊの値を行方向の角
度やその他の出力に変換して出力する（ステップ３０
８）。番号方向対応テーブル１３の例を図１３に示す。
行方向判定部１２の出力は、図２では表示装置４に送ら
れるようになっているが、本行方向判定装置の出力を、
文字認識装置などの他の装置の入力として用いる場合
は、別の適切な出力インターフェースを使用できるのは
第１の実施の形態と同様である。

【００７２】＜第４の実施の形態＞発明の第４の実施の
形態は、第３の実施の形態で、各文字要素の近傍の文字
要素への距離を用いた代わりに、各文字要素の近傍の文
字要素密度を算出して、最も密度の高い方向を文字要素
ごとに調べ、最も高い密度を示す頻度が最も高い方向
を、画像の処理領域の行方向とするものである。

【００７３】図１４は、発明の第４の実施の形態のブロ
ック図である。図２の文字要素距離算出部１０が文字要
素密度算出部１４１０に、文字要素距離バッファ１１が
文字要素密度バッファ１４１１になっている以外は図２
と同様である。

【００７４】図１５は、本発明の第４の実施の形態の処
理フローチャートである。ステップ１５０６とステップ
１５０７以外は、図３と同様である。

【００７５】以下、第３の実施の形態との相違点につい
て説明する。文字要素密度算出部１４１０は、各文字要
素、各方向について、その近傍の文字要素の分布の密度
を算出して、文字要素密度バッファ１４１１に格納する
（ステップ１５０６）。文字要素およびその代表点の定
義については、第３の実施の形態で用いた例をここでも
用いて説明するが、これに限るものではない。

【００７６】ここで、文字要素の近傍の文字要素密度を
定義する。文字要素密度の定義の例としてここでは以下
のものを用いるが、これはあくまでも一例である。図１
６（ａ）のように、各文字要素の代表点を中心とした半
径Ｒの円を考え、その円を角度により分割して、各分割
に含まれる、周囲の文字要素の代表点の数を、その分割
に対応する方向への文字要素密度とする。ここでは円の
中心にある「を」の近傍の文字要素の分布が示されてい
る。

【００７７】なお、角度の分割については、ここでは図
１１（ａ）で表わされているものを用い、各分割が表わ
している方向は図１１（ｂ）で与えられているものとす
る。また、各方向への番号は図１１（ｄ）で表わされて
いるものを用いる。他にも考えられるのは、発明の第３
の実施の形態と同様である。

【００７８】図１６（ｂ）は、図１６（ａ）の文字要素
をその代表点に置き換えた図である。ただし、半径Ｒの
円に収まっているものだけを図示した。３０度の角度に
対応する分割に含まれる文字要素の数（図中「３０度」
と書かれた２つの部分の合計）が最も多く、すなわち、
この角度に最も密に文字要素が分布していることがより
明確に示されている。

【００７９】ここに述べたステップ１５０６の処理手順
の例としては、以下のようなものがあげられる。以下方
向に図１１（ｄ）で示すような番号を付けて表わし、ｉ
番めの文字要素（ｉ＝０，１，…Ｎ−１；ただしＮは文
字要素の個数）の近傍の、ｊ番めの方向への文字要素の
密度をＤ［ｉ］［ｊ］で表わす。 （１） 各Ｄ［ｉ］［ｊ］（ｉ＝０，１，…Ｎ−１，ｊ
＝０，１，…，５）の要素を０で初期化する。 （２） ｉ＝０ （３） ｊ＝０ （４） ｉ番めの文字要素の近傍の、ｊ番めの方向を表
わす角度分割に含まれている代表点を数えて、その数を
Ｄ［ｉ］［ｊ］に格納する。 （５） ｊ＝ｊ＋１ （６） ｊ＜６であれば（４）にもどる。 （７） ｉ＝ｉ＋１ （８） ｉ＜Ｎであれば（３）にもどる。

【００８０】行方向判定部１４１２は、文字要素距離バ
ッファ１４１１の内容を参照しながら、文字要素ごと
に、いずれの方向に、近傍での文字要素密度が大きいも
のが多いかを調べる（ステップ１５０７）。

【００８１】すなわち、各ｉ（ｉ＝０，１，…Ｎ−１；
ただしＮは文字要素の個数）について、 Ｄ［ｉ］［０］＝ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［０］ Ｄ［ｉ］［１］＝ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［１］ Ｄ［ｉ］［２］＝ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［２］ Ｄ［ｉ］［３］＝ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［３］ Ｄ［ｉ］［４］＝ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［４］ Ｄ［ｉ］［５］＝ｍａｘ（Ｄ［ｉ］［０］，Ｄ［ｉ］
［１］，…，Ｄ［ｉ］［５］）となるｉの個数Ｍ［５］ をそれぞれ数えあげ、Ｍ［ｊ０］＝ ｍａｘ（Ｍ
［０］，Ｍ［１］，…，Ｍ［５］）となるｊ０を求め
て、ｊ０を行方向の番号とするのである。このようなｊ
０が複数ある場合は「判定不能」として、ｊ０＝可能な
方向の数（この場合は６）とする。

【００８２】Ｍ［］の定義方法や、その値と行方向との
関係についてはこれが唯一のものではないのは、第３の
実施の形態と同様である。ステップ１５０８以降は第３
の実施の形態と同様の処理を行えば良い。

【００８３】＜第５の実施の形態＞第５の実施の形態
は、第３の実施の形態で、縦、横以外の行方向を取り出
せることを利用して、あらかじめ正しい行方向が分かっ
ている場合に、紙面画像から取り出された行方向と、正
しい行方向を比較することによって、紙面画像の傾きを
抽出して、補正する画像傾き補正装置である。

【００８４】図１８は、本発明の第５の実施の形態であ
る、画像傾き補正装置のブロック図である。図１９は、
本発明の第５の実施の形態の処理フローチャートであ
る。以下これらを用いて説明する。

【００８５】第５の実施の形態で行われる処理は、行方
向判定部１８１３が番号方向対応テーブル１８１３を参
照して、最大の頻度を持つ方向または「判定不能」であ
ることを表わすｊ０の値を行方向の角度やその他の出力
に変換して出力する（ステップ１９０８）までは以下を
除いて全く第３の実施の形態と同様である。

【００８６】すなわち、ユーザが、キーボード１８０７
またはマウス１８０８を用いて処理領域を指定する際
（ステップ１９０４）、処理領域中の正しい行方向を入
力し、その入力がＣＰＵ１８０３によって基準行方向メ
モリ１８１４に格納されるのである。ユーザが基準行方
向を入力する方法としては、種々なものが考えられる。
ここでは、ユーザが角度を数字でキーボード１８０７か
ら入力するとする。

【００８７】また、行方向としては、あらかじめ、縦方
向（９０度）か横方向（０度）のいずれかと仮定してお
き、行方向判定部１８１２の出力角度に近い方を正しい
行方向とすることも、以下の２つの仮定が成り立つ場合
には有効である。この場合は、基準行方向入力メモリ１
８１４は不要となる。 （１） 行方向は縦方向か横方向のいずれかである。 （２） 紙面の傾きは９０度より充分小さい。この場
合、ユーザが角度を指定する操作が不要になるため、さ
らに操作が簡略化される。

【００８８】ステップ１９０８において、画像傾き算出
部１８１５は行方向判定部１８１２の出力を受け取り、
それが「判定不能」など、角度を表わす出力ではない場
合を除いて（ステップ１９０９）、これとステップ１９
０４で得られた基準行方向メモリ１８１４の内容とを比
較して、画像の傾きを角度として算出する。例えば、、
行方向判定部１８１２で行方向が３０度である場合に、
基準行方向が３０度であれば画像傾きは０度として検出
され、また、行方向判定部１８１２で行方向が０度であ
る場合には、基準行方向が３０度であれば画像傾きは−
３０度傾いているとして検出される。このような処理を
行った結果を画像傾き補正部１８１６に転送する（ステ
ップ１９１０）。

【００８９】画像傾き補正部１８１６は、画像メモリ１
８０２に格納されている画像データに、算出された画像
の傾きの逆の角度をもつ回転の補正を加えて、画像の推
定の傾きの影響を打ち消す（ステップ１９１１）。画像
傾き補正部１８１６による画像の回転にあたっては、特
開昭６３−１９１１９２号公報など、適切な公知技術を
用いるものとする。

【００９０】

【発明の効果】本発明による行方向判定装置では、文字
を構成する文字要素の局所的な密度に着目しているの
で、レイアウトが複雑な画像データのような大域的な特
徴に影響を受けずに判定が可能である。

【００９１】また、本発明による行方向判定装置は、文
字を構成する文字要素に基づいて処理を行っているの
で、他の目的で文字要素の抽出がすでに行われていれば
それをそのまま利用することができ、行方向判定のため
に新たに文字要素抽出を行っても、抽出された文字要素
は文字認識において文字切出し等に利用できるため、極
めて効率が高い。

【００９２】さらに、本発明による行方向判定装置は、
縦、横以外でも、一定以上角度に差のある方向は区別で
きるため、傾きが大きくなっても行方向は検出可能であ
り、このことは、手持ちスキャナやカメラなど、幅広い
入力機器に対応可能であることを意味している。また、
斜め方向も判定対象に入れた場合も、文字要素の抽出の
段階には関係しないため、画像メモリへのアクセスが増
大するようなことはない。

【００９３】本発明による画像傾き検出装置および画像
傾き補正装置は、本発明による行方向判定装置の上に述
べた特徴を利用して、少量の処理を付加するのみで構成
できる。このため、特に本発明による行方向判定装置と
併用するときわめて効率が高くすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ランレングスを自然に定義できるのは限られた
方向のみであることを説明した図である。

【図２】本発明の第１〜３の実施の形態のブロック図で
ある。

【図３】本発明の第１〜３の実施の形態の処理フローチ
ャートである。

【図４】本発明の第１の形態における、文字要素バッフ
ァの構造の例である。

【図５】本発明の第１の形態における、文字要素の間の
距離を説明した図である。

【図６】本発明の第１の形態における文字要素距離バッ
ファの構造例である。

【図７】本発明の第１の形態における番号方向対応テー
ブルの例である。

【図８】本発明の第２の形態における文字要素の間の距
離を説明した図である。

【図９】本発明の第２の形態における文字要素距離バッ
ファの構造例である。

【図１０】本発明の第２の形態における文字要素の間の
距離の利点を説明した図である。

【図１１】本発明の第３の実施の形態における角度の分
割を示した図である。

【図１２】本発明の第３の実施の形態における文字要素
距離バッファの構造例である。

【図１３】本発明の第３の実施の形態における番号方向
対応テーブルの例である。

【図１４】本発明の第４の実施の形態のブロック図であ
る。

【図１５】本発明の第４の実施の形態の処理フローチャ
ートである。

【図１６】本発明の第４の実施の形態における、各方向
への文字要素密度の定義の一例を説明した図である。

【図１７】本発明の第４の実施の形態における文字要素
密度バッファの構造例である。

【図１８】本発明の第５の実施の形態のブロック図であ
る。

【図１９】本発明の第５の実施の形態の処理フローチャ
ートである。

【符号の説明】

１、１４０１、１８０１ 画像入力部 ２、１４０２、１８０２ 画像メモリ ３、１４０３、１８０３ ＣＰＵ ４、１４０４、１８０４ 表示装置 ５、１４０５、１８０５ ディスプレイ ６、１４０６、１８０６ キーボード ７、１４０７ １８０７ マウス ８、１４０８、１８０８ 文字要素抽出部 ９、１４０９、１８０９ 文字要素バッファ １０ 文字要素距離算出部 １１ 文字要素距離バッファ １２、１４１２、１８１２ 行方向判定部 １３、１４１３、１８１３ 番号方向対応テーブル １４１０、１８１０ 文字要素密度算出部 １４１１、１８１１ 文字要素密度バッファ １８１４ 基準行方向メモリ １８１５ 画像傾き算出部 １８１６ 画像傾き補正部

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された画像を記憶する画像記憶手段
   と、 前記画像記憶手段に記憶された画像から、文字等の構成
   要素となる文字要素を抽出する文字要素抽出手段と、 前記文字要素の密度を予め定められた複数の方向それぞ
   れについて文字要素の密度を算出する文字要素密度算出
   手段と、 前記文字要素の密度から前記予め定められた複数の方向
   に対して前記文字要素が密に分布している方向を検出
   し、前記文字要素が密に分布している方向を文字の行方
   向とする行方向判定手段と、を備えたことを特徴とする
   行方向判定装置。
2. 【請求項２】 前記予め定められた複数の方向は、前記
   文字要素の外接矩形における代表点を中心とした円を分
   割して形成される方向であることを特徴とする請求項１
   に記載の行方向判定装置。
3. 【請求項３】 前記文字密度算出手段は、予め定められ
   た複数の方向ごとに前記文字要素と近接する各文字要素
   との最も近い距離を算出する文字要素距離算出手段から
   なり、 前記行判定手段は、前記文字要素距離算出手段から得ら
   れた文字要素の距離を予め定められた方向ごとに比較
   し、多数決原理に基づいて前記文字要素が密に分布して
   いる方向を決めることを特徴とする請求項１または請求
   項２に記載の行方向判定装置。
4. 【請求項４】 前記文字密度算出手段は、まず、前記予
   め定められた方向について前記文字要素と近接する各文
   字要素との最も近い距離を方向の向きごとに算出し、次
   に、前記向きごとに算出された文字要素の距離のうち距
   離の大きい方をその方向の文字要素の距離とする文字要
   素距離算出手段からなり、 前記行判定手段は、前記文字要素距離算出手段から得ら
   れた文字要素の距離を予め定められた方向ごとに比較
   し、多数決原理に基づいて前記文字要素が密に分布して
   いる方向を決めることを特徴とする請求項１または請求
   項２に記載の行方向判定装置。
5. 【請求項５】 前記文字要素密度は、前記文字要素の外
   接矩形の代表点が前記円を分割した領域に含まれる数で
   決められることを特徴とする請求項２に記載の行方向判
   定装置。
6. 【請求項６】 請求項１乃至５のいずれかに記載の行方
   向判定装置と、 その処理結果である行の方向と予め入力された基準行方
   向とから、入力画像の傾きを検出する画像傾き検出手段
   を備えることを特徴とする画像傾き検出装置。
7. 【請求項７】 請求項６に記載の画像傾き検出装置と、 前記画像傾き検出手段から得られる処理結果から画像の
   補正を行う画像傾き補正手段を備えることを特徴とする
   画像傾き補正装置。