JPS63157287A - 文字パタ−ン抽出方法 - Google Patents
文字パタ−ン抽出方法Info
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- JPS63157287A JPS63157287A JP61305931A JP30593186A JPS63157287A JP S63157287 A JPS63157287 A JP S63157287A JP 61305931 A JP61305931 A JP 61305931A JP 30593186 A JP30593186 A JP 30593186A JP S63157287 A JPS63157287 A JP S63157287A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 17
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 17
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［技術分野〕
本発明は、罫線などの長い線分と交差した文字のパター
ンを、線分と分離して抽出する方法に関する。
ンを、線分と分離して抽出する方法に関する。
ラインプリンタの出力帳票のように、罫線の印刷された
用紙に印刷された文書では、罫線に文字が交差してしま
うことがある。
用紙に印刷された文書では、罫線に文字が交差してしま
うことがある。
このような文書を光学的文字！ｇ識表装置読み取らせた
場合、罫線と文字とを分離できないため、正常な文字認
識は期待できない。
場合、罫線と文字とを分離できないため、正常な文字認
識は期待できない。
このような文書の文字認識を可能にするためには、文字
のパターンを罫線と分離して抽出する前処理を膚す必要
がある。しかし、このような分離抽出を適切に行う技術
は知られていない。
のパターンを罫線と分離して抽出する前処理を膚す必要
がある。しかし、このような分離抽出を適切に行う技術
は知られていない。
なお、パターンの分離抽出に関連する文献として、昭和
５８年度電子通信学会総合全国大会予稿集、第５−３０
１頁に掲載の論文［自山手書き論理回路図の認識」（安
居院猛、他２名）がある。
５８年度電子通信学会総合全国大会予稿集、第５−３０
１頁に掲載の論文［自山手書き論理回路図の認識」（安
居院猛、他２名）がある。
この論文に述べられている技術を文書画像に適用し、ま
とまった広さを持つ黒領域を文字部分として抽出させる
ことも考えられるが、文字と交差した罫線を適切に分離
することは無理である。
とまった広さを持つ黒領域を文字部分として抽出させる
ことも考えられるが、文字と交差した罫線を適切に分離
することは無理である。
したがって、本発明の目的は１文字と罫線が交差したよ
うな文書から、良好な文字パターンを抽出するための文
字パターン抽出方法を提供することにある。
うな文書から、良好な文字パターンを抽出するための文
字パターン抽出方法を提供することにある。
この目的を達成するために１本発明においては、文書の
２値画像の黒のランを抽出し、抽出したランをその長さ
によって類ランと長ランとに分類する。そして、特定の
連結条件を’ａ’ａ足して長ランと連結する類ランを境
界ランとし、接近した境界ラン相互の間を埋める補間ラ
ンを生成し、この補間ランおよび類ランを文字パターン
として抽出する。
２値画像の黒のランを抽出し、抽出したランをその長さ
によって類ランと長ランとに分類する。そして、特定の
連結条件を’ａ’ａ足して長ランと連結する類ランを境
界ランとし、接近した境界ラン相互の間を埋める補間ラ
ンを生成し、この補間ランおよび類ランを文字パターン
として抽出する。
以下図面を参照し１本発明の一実施例について詳細に説
明する。
明する。
第１図は、本発明の文字パターン抽出方法によって文字
パターンの抽出処理を行う装置の概略ブロック図である
。この図において、１０は中央処理装置、１２は抽出処
理プログラムやデータなどが格納されるメモリである。
パターンの抽出処理を行う装置の概略ブロック図である
。この図において、１０は中央処理装置、１２は抽出処
理プログラムやデータなどが格納されるメモリである。
１４は図示しないスキャナによって読み取られた文書の
２値画像が書き込まれる画像メモリである。１６は各部
を接続するためのバスである。抽出処理は、抽出処理プ
ログラムに従って中央処理装置１０により実行される。
２値画像が書き込まれる画像メモリである。１６は各部
を接続するためのバスである。抽出処理は、抽出処理プ
ログラムに従って中央処理装置１０により実行される。
第２図および第３図は抽出処理の概略フローチャートで
あり、また第４図から第６図は抽出処理の説明図である
。以下、これらの図面を用い１本発明による文字パター
ン抽出処理を説明する。
あり、また第４図から第６図は抽出処理の説明図である
。以下、これらの図面を用い１本発明による文字パター
ン抽出処理を説明する。
ステップ１において１画像メモリ１４内の２値画像のラ
スタースキャンが行われ、白から黒への変化点と黒から
白への変化点が順次検出され、黒のラン（黒画前述）が
抽出される。そして、抽出された各ランの始点と終点の
位置情報がメモリ１２上のテーブル１６に格納される。
スタースキャンが行われ、白から黒への変化点と黒から
白への変化点が順次検出され、黒のラン（黒画前述）が
抽出される。そして、抽出された各ランの始点と終点の
位置情報がメモリ１２上のテーブル１６に格納される。
第４図の１８は抽出されたランであり、その始点（左端
）と終点（右端）のＸ方向（主走査方向、文字の水平方
向）の位置ＸＳ （ｉ）とＸＦ （ｉ）、およびＹ方向
（垂直方向）の位［ＹＰ（ｉ）がテーブル１６に格納さ
れる。
）と終点（右端）のＸ方向（主走査方向、文字の水平方
向）の位置ＸＳ （ｉ）とＸＦ （ｉ）、およびＹ方向
（垂直方向）の位［ＹＰ（ｉ）がテーブル１６に格納さ
れる。
このようなランの抽出が終わると、ステップ２において
、テーブル１６から一つのランのＸＳ（ｉ）、ＸＥ （
ｉ）が読み出される。そして、ステップ４において、そ
のランの長さく＝ＸＥ （ｉ）−ＸＳ （ｉ））と閾値
ＬＴＨとの比較判定が行われる。二＼で、閾値Ｌ Ｔ
Ｈは文字幅の２倍程度に選ばれる。
、テーブル１６から一つのランのＸＳ（ｉ）、ＸＥ （
ｉ）が読み出される。そして、ステップ４において、そ
のランの長さく＝ＸＥ （ｉ）−ＸＳ （ｉ））と閾値
ＬＴＨとの比較判定が行われる。二＼で、閾値Ｌ Ｔ
Ｈは文字幅の２倍程度に選ばれる。
ランの長さが閾値Ｌ Ｔ Ｈより大きい場合は長ラン（
罫線）であり、ステップ５に処理が進む。長さが閾値Ｌ
Ｔ）１以下のランは類ラン（文字部分のラン、またはノ
イズ）であり、ステップ８の処理に進む。ランの短長の
情報はテーブル１６に格納される。
罫線）であり、ステップ５に処理が進む。長さが閾値Ｌ
Ｔ）１以下のランは類ラン（文字部分のラン、またはノ
イズ）であり、ステップ８の処理に進む。ランの短長の
情報はテーブル１６に格納される。
長ランの場合、ステップ５において、前（上）の走査線
に連結条件を満足するランがあるか調べられる。この連
結条件は、現在のランの始点位置をＸＳ （ｉ）、終点
位置をＸＥ （ｉ）、垂直位置をＹＰ （ｉ） 、前の
走査線のランを始点位置をＸＳ （ｊ） 、終点位置を
ＸＥ （ｊ）、その垂直位置をＹＰ（ｊ）とし、 ＸＳ （ｉ）≦ＸＳ （ｊ）≦ＸＥ （ｉ）または ＸＳ （ｉ）≦ＸＥ （ｊ）≦ＸＥ （ｉ）であって、
かつ ＹＰ （ｊ）−ＹＰ （ｉ）≦１ の条件を満足するランを、連結したランと判定する。こ
のランが存在しない場合は、ステップ２に戻り次のラン
の処理に進む。
に連結条件を満足するランがあるか調べられる。この連
結条件は、現在のランの始点位置をＸＳ （ｉ）、終点
位置をＸＥ （ｉ）、垂直位置をＹＰ （ｉ） 、前の
走査線のランを始点位置をＸＳ （ｊ） 、終点位置を
ＸＥ （ｊ）、その垂直位置をＹＰ（ｊ）とし、 ＸＳ （ｉ）≦ＸＳ （ｊ）≦ＸＥ （ｉ）または ＸＳ （ｉ）≦ＸＥ （ｊ）≦ＸＥ （ｉ）であって、
かつ ＹＰ （ｊ）−ＹＰ （ｉ）≦１ の条件を満足するランを、連結したランと判定する。こ
のランが存在しない場合は、ステップ２に戻り次のラン
の処理に進む。
連結したランが存在する場合、ステップ６において、そ
の連結ランが類ランであるか調べられる。
の連結ランが類ランであるか調べられる。
連結ランが長ランの場合はステップ２に戻るが。
類ランの場合はステップ７において、その類ランを境界
ランとし、境界ランのラベルが付けられ（ラベルはテー
ブル１６に格納される）、ステップ２に戻る。
ランとし、境界ランのラベルが付けられ（ラベルはテー
ブル１６に格納される）、ステップ２に戻る。
現在のランが類ランの場合、ステップ８において前の走
査線に連結しているランがあるか調べられる。この連結
条件はステップ５と同じである。
査線に連結しているランがあるか調べられる。この連結
条件はステップ５と同じである。
連結ランがない場合、ステップ１０において現在のラン
にラベルが付けられ、ステップ２に戻る。
にラベルが付けられ、ステップ２に戻る。
連結条件を満足するランがあれば、ステップ９において
、その連結ランが類ランであるか調べられる。長ランの
場合はステップ７に進むが、短うンの場合は、ステップ
１１において、その連結ランと同じラベルが現在のラン
に付けられステップ２に戻る。
、その連結ランが類ランであるか調べられる。長ランの
場合はステップ７に進むが、短うンの場合は、ステップ
１１において、その連結ランと同じラベルが現在のラン
に付けられステップ２に戻る。
第５図は、二Ｎまでの処理結果の一例を示している。こ
の図において５数字１と数字３はそれぞれ類ラン２０に
付られたラベルであり、符号■。
の図において５数字１と数字３はそれぞれ類ラン２０に
付られたラベルであり、符号■。
■、■、■は境界ラン２１につけられたラベルである。
２２は長ランであり、ラベルは付けられない。
以上のような処理が最終ランまで終了すると、ステップ
３の判定条件が成立し、第３図に示すステップ１２の処
理に進む。
３の判定条件が成立し、第３図に示すステップ１２の処
理に進む。
ステップ１２において、テーブル１６を参照して同一ラ
ベルの付けられた領域が１つ選択され、その高さｈ（同
一ラベルの付けられたランの垂直位置の最大値と最小値
の差）が求められる。
ベルの付けられた領域が１つ選択され、その高さｈ（同
一ラベルの付けられたランの垂直位置の最大値と最小値
の差）が求められる。
ステップ１４においては、その高さｈと閾値ＨＴＨとの
比較判定が行われる。ＨＴＨは２に選ばれる。ｈ＜ＨＴ
Ｈの場合、現在の同一ラベル付きランの領域はノイズ（
罫線のエツジの凹凸）と判断されるので、ステップ１５
においてラベルが削除され、ステップ１２に戻る。ｈ≧
ＨＴＨの場合、文字部分の領域と判断されてラベルは保
存され、ステップ１２に戻る。
比較判定が行われる。ＨＴＨは２に選ばれる。ｈ＜ＨＴ
Ｈの場合、現在の同一ラベル付きランの領域はノイズ（
罫線のエツジの凹凸）と判断されるので、ステップ１５
においてラベルが削除され、ステップ１２に戻る。ｈ≧
ＨＴＨの場合、文字部分の領域と判断されてラベルは保
存され、ステップ１２に戻る。
このような処理がすべてのラベルに関してなされろと、
ステップ１３において終了判定が成立しステップ１６の
処理に進む。
ステップ１３において終了判定が成立しステップ１６の
処理に進む。
ステップ１６において、ラベルを削除されずに残ってい
る境界ランが一つ取り出される。ステップ１８において
は、この境界ランの近傍に一定の条件を満足する境界ラ
ン（ラベルが付いているもの）があるか調べられる。こ
の判定の条件は、現在の境界ランの始点位置をＸＳ （
ｉ） 、終点位置をＸＦ （ｉ） 、垂直位置をＹＰ
（ｉ） 、近傍の境界ランの始点位置をＸＳ （ｊ）、
終点位置をＸＥ（ｊ）、垂直位置をＹＰ （ｊ）として
、ＸＳ （ｉ）≦ＸＳ （ｊ）≦ＸＥ （ｉ）または ＸＳ （ｉ）≦ＸＥ （ｊ）≦ＸＥ （ｊ）であって、
かつ ＩＹＰ （ｊ）−ＹＰ （ｉ）ｌ≦ＷＴＨである。
る境界ランが一つ取り出される。ステップ１８において
は、この境界ランの近傍に一定の条件を満足する境界ラ
ン（ラベルが付いているもの）があるか調べられる。こ
の判定の条件は、現在の境界ランの始点位置をＸＳ （
ｉ） 、終点位置をＸＦ （ｉ） 、垂直位置をＹＰ
（ｉ） 、近傍の境界ランの始点位置をＸＳ （ｊ）、
終点位置をＸＥ（ｊ）、垂直位置をＹＰ （ｊ）として
、ＸＳ （ｉ）≦ＸＳ （ｊ）≦ＸＥ （ｉ）または ＸＳ （ｉ）≦ＸＥ （ｊ）≦ＸＥ （ｊ）であって、
かつ ＩＹＰ （ｊ）−ＹＰ （ｉ）ｌ≦ＷＴＨである。
二Ｎで、ＷＴＨは線分（罫線）の幅に１を加えた程度の
値に選ばれる。
値に選ばれる。
この判定条件を満足しない場合は、ステップ１６に戻る
。
。
上記の判定条件を満足した場合、現在の境界ランと近傍
の境界ランとの間で文字が罫線により分断さ九ていると
判断される。この場合、ステップ１９において、（ＸＳ
（ｉ）、ＹＰ （ｉ＋１））。
の境界ランとの間で文字が罫線により分断さ九ていると
判断される。この場合、ステップ１９において、（ＸＳ
（ｉ）、ＹＰ （ｉ＋１））。
（ＸＥ （ｉ）、ＹＰ （ｉ＋１））、（ＸＳ （ｊ）
。
。
ＹＰ（ｊ−１））、（ＸＥ （ｊ）、ＹＰ （ｉ−１）
）の４点で囲まれた領域を埋める補間ランが生成され、
現在の境界ランと同じラベルが、その近傍の境界ランと
補間ランに付けられ、ステップ２０において、現在の境
界ラン、近傍の境界ランおよび補間ランは類ランに分類
が変更される。
）の４点で囲まれた領域を埋める補間ランが生成され、
現在の境界ランと同じラベルが、その近傍の境界ランと
補間ランに付けられ、ステップ２０において、現在の境
界ラン、近傍の境界ランおよび補間ランは類ランに分類
が変更される。
ラベル付きの境界ランがなくなるとステップ１７におい
て終了判定がなされ１文字パターンの抽出処理は終了す
る。
て終了判定がなされ１文字パターンの抽出処理は終了す
る。
第５図に説明したような画像の最終的な処理結果を第６
図に示す。この図において、文字のパターンを構成する
類ランは同一のラベル１が付けられ、同一ラベルが付け
られた補間ラン（斜線部分）２３により接続されている
。この同一のラベル１がつけられたランの集合が、一つ
の文字のパターンとして抽出される。また、第５図にお
いてラベル物または■がつけられた境界ランはラベルが
削除され、ノイズとして除去されている。
図に示す。この図において、文字のパターンを構成する
類ランは同一のラベル１が付けられ、同一ラベルが付け
られた補間ラン（斜線部分）２３により接続されている
。この同一のラベル１がつけられたランの集合が、一つ
の文字のパターンとして抽出される。また、第５図にお
いてラベル物または■がつけられた境界ランはラベルが
削除され、ノイズとして除去されている。
このように、この実施例によれば、′ｓ線（その他の長
い線分）と交差した文字のパターンを、罫線から分前し
良好なパターンとして抽出することができる。
い線分）と交差した文字のパターンを、罫線から分前し
良好なパターンとして抽出することができる。
なお、この実施例の場合、一つの文字を構成するランに
は同一のラベルが付けられるので、その１、ＩＪ出しが
容易である。
は同一のラベルが付けられるので、その１、ＩＪ出しが
容易である。
しかし文字部分のランへのラベル付けが必要でない場合
、境界ランのラベル付けを省き、境界ランのヒまたは下
に類ランが存在するか判定し、存在しない境界ランを除
去するように、処理を変（することができろ。
、境界ランのラベル付けを省き、境界ランのヒまたは下
に類ランが存在するか判定し、存在しない境界ランを除
去するように、処理を変（することができろ。
以上の説明から明らかなように１本発明によれば、罫線
などの長い線分と交差した文字のパターンを、罫線など
から分離し良好なパターンとして抽出することができる
ため、罫線などと交差した文字の認識も可能となる。
などの長い線分と交差した文字のパターンを、罫線など
から分離し良好なパターンとして抽出することができる
ため、罫線などと交差した文字の認識も可能となる。
第１図は本発明を実施するための装置構成の一例を示す
概略ブロック図、第２図は文字パターン抽出処理の前半
を示すフローチャート、第３図は文字パターン抽出処理
の後半を示すフローチャート、第４図はラン抽出を説明
するための図、第５図は文字パターン抽出処理の途中結
果の一例を示す図、第６図は文字パターン抽出処理の結
果の一例を示す図である。 １０・・・中央処理装置、 １２・・・メモリ。 １４・・・画像メモリ、 １６・・・テーブル、２０
・・・短ラン、 ２°１・・・境界ラン、２２・・・
長ラン、 ２３・・・補間ラン。 第１図
概略ブロック図、第２図は文字パターン抽出処理の前半
を示すフローチャート、第３図は文字パターン抽出処理
の後半を示すフローチャート、第４図はラン抽出を説明
するための図、第５図は文字パターン抽出処理の途中結
果の一例を示す図、第６図は文字パターン抽出処理の結
果の一例を示す図である。 １０・・・中央処理装置、 １２・・・メモリ。 １４・・・画像メモリ、 １６・・・テーブル、２０
・・・短ラン、 ２°１・・・境界ラン、２２・・・
長ラン、 ２３・・・補間ラン。 第１図
Claims (1)
- （１）文書の２値画像の黒のランを抽出し、抽出したラ
ンをその長さによって短ランと長ランとに分類し、特定
の連結条件を満足して長ランと連結する短ランを境界ラ
ンとして、接近した境界ラン相互の間を埋める補間ラン
を生成し、前記短ランおよび前記補間ランを文字パター
ンとして抽出することを特徴とする文字パターン抽出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61305931A JP2558668B2 (ja) | 1986-12-20 | 1986-12-20 | 文字パタ−ン抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61305931A JP2558668B2 (ja) | 1986-12-20 | 1986-12-20 | 文字パタ−ン抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63157287A true JPS63157287A (ja) | 1988-06-30 |
| JP2558668B2 JP2558668B2 (ja) | 1996-11-27 |
Family
ID=17951020
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61305931A Expired - Lifetime JP2558668B2 (ja) | 1986-12-20 | 1986-12-20 | 文字パタ−ン抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2558668B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0728940A (ja) * | 1993-06-30 | 1995-01-31 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 文書処理のためのイメージ・セグメント化およびイメージ要素分類の方法 |
| JP2007241397A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及びプログラム |
| CN115457038A (zh) * | 2022-11-11 | 2022-12-09 | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 | 分级预测模型的训练方法、分级预测的方法及相关产品 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55162176A (en) * | 1979-05-31 | 1980-12-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Picture extraction system |
-
1986
- 1986-12-20 JP JP61305931A patent/JP2558668B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55162176A (en) * | 1979-05-31 | 1980-12-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Picture extraction system |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0728940A (ja) * | 1993-06-30 | 1995-01-31 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 文書処理のためのイメージ・セグメント化およびイメージ要素分類の方法 |
| JP2007241397A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及びプログラム |
| CN115457038A (zh) * | 2022-11-11 | 2022-12-09 | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 | 分级预测模型的训练方法、分级预测的方法及相关产品 |
| CN115457038B (zh) * | 2022-11-11 | 2023-08-22 | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 | 分级预测模型的训练方法、分级预测的方法及相关产品 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2558668B2 (ja) | 1996-11-27 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |