JPH0620092A

JPH0620092A - 文書画像の領域識別方法

Info

Publication number: JPH0620092A
Application number: JP4178192A
Authority: JP
Inventors: Takashi Saito; 高志齋藤
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1992-07-06
Filing date: 1992-07-06
Publication date: 1994-01-28
Anticipated expiration: 2017-02-04
Also published as: US5613016A; JP3253356B2

Abstract

(57)【要約】【目的】文書画像の文字列、コラムの抽出精度を上げ
る。【構成】文書画像の縮小画像を生成し（１０２）、文
書画像の傾きを検出し（１０６）、縮小画像より文字候
補としての黒画素連結成分を抽出し（１０３，１０
４）、文字候補黒画素連結成分の近接するものを統合し
て文字列領域を求め（１０５）、空白セパレータを抽出
し（１０７）、文書画像の傾き情報を利用しまた空白セ
パレータを領域分割線として扱って、文字列領域の文字
列への統合と文字列のコラムへの統合を行なう（１０
８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文書画像の領域識別に
係り、特に、縦書き文書または横書き文書の画像上の文
字列、文章領域（コラム）の識別に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、周辺への黒画素の射影ヒストグラ
ムを利用し、黒画素の分布の高い部分を文字列の範囲と
する方法が知られている（秋山，増田「周辺分布、線
密度、外接矩形特徴を併用した文書画像の領域分割」
電子通信学会論文誌、’８６／８Ｖｏｌ．Ｊ６９−Ｄ
Ｎｏ．８，ｐｐ．１１８７−１１９５）。

【０００３】また、本発明に関連するものとして、平成
３年第１２８３４０号特許出願に係る文字領域抽出方法
がある。この方法は、文書画像の縮小画像上のスキャン
ラインの白、黒ランを抽出し、「ぼかし」処理によっ
て、長い白ランで区切られた黒ランと短い白ランの繋っ
た範囲を抽出し、この範囲で上下に連絡するランの集合
をブロックとして抽出する。そして、ブロックの中で文
字列の領域と見做されるブロックを文字列に統合し、さ
らに文字列をコラムに統合する。予め文書画像の傾きを
検出し、この傾きを文字列統合及びコラム統合の際に考
慮することによって、文書画像の傾きの影響を排除す
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記論文の方法では、
入力した文書画像に傾きがある場合、文字列の方向が射
影面に垂直でなくなるため正常な処理を期待できないの
で、文書画像の傾きを補正する処理が必要となる。しか
し、この傾き補正処理は画像全体に対する処理であるた
め、処理量が非常に多くなるという問題がある。また、
文章領域以外の領域（写真領域等）が混在した文書画像
の場合に、射影ヒストグラム上で文字列と写真領域等の
黒画素の分布が混同し、識別が困難になることがある。
さらに、ワープロ文書のように文字間隔が広い文書画像
の場合に、文字間の空白部がコラム間空白部と誤って抽
出され、その結果として一つの領域であるべきコラムが
分割されてしまうことがある。

【０００５】前記特許出願に係る方法では、画像の傾き
を考慮しながら文字列への統合、コラムへの統合を行な
うことで、処理量の多い画像の傾き補正処理を不要にで
きるとともに、写真と文字の混在にも強いが、改良すべ
き点もある。すなわち、文字領域と文字以外の領域が非
常に接近している場合に対応できない。これは「ぼか
し」処理を行なうためである。また、近接したコラム領
域の融合や、文字間隔の広い行の未統合が起こる場合が
ある。

【０００６】よって本発明の目的は、前記従来技術の弱
点を改善し、文書画像の文字列、コラム領域の識別のた
めのより優れた方法を提供すること、より具体的には、
前記特許出願に係る方法の利点を活かしつつ、その問題
点を解消する方法を提供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１の発明によれば、文書画像の縮小画像を生
成するステップと、文書画像の傾きを検出するステップ
と、縮小画像より文字候補としての黒画素連結成分を抽
出するステップと、文字候補としての黒画素連結成分の
近接するものを統合し文字列領域を得るステップと、文
書画像の傾き情報を利用し文字列領域を文字列方向へ統
合して文字列を得るステップと、文書画像の傾き情報を
利用し文字列をコラムに統合するステップとによって、
文書画像の領域識別がなされる。

【０００８】また請求項２の発明によれば、文書画像を
文字列方向に複数の帯に分割し、各帯毎に文字列方向と
垂直の方向への文字列領域の射影をとることによって、
ある値以上かつある値以下の幅を持つ空白部を抽出し、
この空白部の繋りからなる空白セパレータを、文書画像
の傾き情報を利用して抽出するステップが導入され、そ
して、この空白セパレータが、文字列への統合とコラム
への統合の際に領域分割線、すなわち黒画素からなる本
来のセパレータとして扱われる。

【０００９】

【作用】請求項１の発明によれば、前記特許出願に係る
方法と同様に、処理量の多い文書画像そのものの傾き補
正を行なわずに、傾きのある文書画像に対しても文字
列、コラムの識別抽出が可能である。しかも、前記特許
出願に係る方法と違って「ぼかし」処理を行なわないた
め、非常に接近した文字と文字以外の領域も分離可能に
なる。

【００１０】請求項２の発明によれば、空白セパレータ
を抽出し、これを領域分割線ため本来のセパレータと同
様に扱うため、新聞のようなコラム間距離の狭い文書
や、ワープロ作成文書のような文字間距離の広い文書に
おいても、コラム間の融合や文字列の分離を防ぎ、正確
に文字列、コラムの識別抽出を行なうことができる。

【００１１】

【実施例】図１は本発明の一実施例のブロック図であ
る。１０１は文書の画像を２値画像として入力するスキ
ャナ等の画像入力部、１０２は入力画像の縮小画像を生
成する画像縮小部、１０３は縮小画像から黒画素連結成
分を抽出する連結成分抽出部、１０４は抽出された黒画
素連結成分の種類を判別する連結成分判別部、１０５は
文字候補として判別された黒画素連結成分の近接するも
のを統合して文字列領域を得る文字候補連結成分統合
部、１０６は入力画像の傾きを検出する画像傾き検出
部、１０７は本来の黒画素によるセパレータ（領域分割
線）と同様に扱われる空白部の繋り（空白セパレータ）
を検出する空白セパレータ検出部、１０８は文字列領域
の文字列への統合及び文字列のコラム領域への統合を行
なう文字領域統合部、１０９は抽出された黒画素連結成
分や空白セパレータ、統合された文字列、コラム等の各
種データを一時的に記憶するためのデータ記憶部、１１
０は各部の動作を制御することによってシステム全体の
動きを統括する制御部である。１１１は各部間のデータ
や制御情報の伝達のためのシステムバスである。

【００１２】図２は本実施例の全体処理フローを示す。
以下、図２に沿って処理内容を説明する。

【００１３】まず画像入力部１０１によって文書を２値
画像として入力する（ステップ２０１）。次に、画像縮
小部１０２によって入力画像の縮小画像を生成する（ス
テップ２０２）。この縮小は、例えば４００ｄｐｉの入
力画像の８×８画素の論理和を縮小画像の１画素とする
方法による。そして、連結成分抽出部１０３で、縮小画
像上の黒画素連結成分を外接矩形として抽出する（ステ
ップ２０３）。さらに連結成分判別部１０４において、
抽出された黒画素連結成分を、その大きさ、形状（縦横
比等）等によって文字候補、縦横セパレータ（本来の黒
画素からなる領域分割線）、写真または図等に分類判別
する（ステップ２０４）。

【００１４】文字候補に分類された黒画素連結成分につ
いて、文字列方向に近接するものを統合する処理を文字
候補連結成分統合部１０５で行なう。これがステップ２
０５の一次統合処理である。

【００１５】この一次統合処理によって得られた文字列
領域に対応する入力画像の範囲内の黒画素連結成分の配
置から、入力画像の傾きを検出する（ステップ２０
６）。ただし、傾き検出は他の適当な方法を用いてよい
（例えば前記特許出願の明細書を参照）。

【００１６】次に、空白セパレータ検出部１０７におい
て、一次統合処理によって得られた文字列領域と画像の
傾き角度の情報に基づき空白セパレータを抽出する（ス
テップ２０７）。この処理の内容を図３並びに図４ない
し図７を参照して説明する。画像を文字列方向の帯状領
域に分割する（ステップ２０７ａ）。縦書き文書の場合
には縦方向（文字列方向）に分割し、横書き文書の場合
には横方向に分割する。

【００１７】図４に帯分割の例を示す。この画像３００
は横書きであるので、横方向の帯３０１〜３０９に分割
される。３１０は文字列、３１１は図形領域である。な
お、画像の傾きは無視する。この例の画像３００は右上
がりに傾いているが、水平に帯分割を行なう。広い空白
部で区切られた文字列３１０の集合がコラムである。こ
の例では、文字列が１個のものを含め４個のコラムがあ
る。

【００１８】次に帯毎に、その範囲に一部でも重なる文
字列領域（一次統合処理によって得られた領域）の高さ
のヒストグラムを作成し、その最頻値を標準文字サイズ
として求め、この標準文字サイズに所定値（例えば１．
１程度の値）を掛けることによって空白部閾値ｔｈａを
決定する（ステップ２０７ｂ）。

【００１９】次に、帯毎に、それに一部でも重なりのあ
る文字列領域について帯に垂直な方向の射影をとったと
きに、文字列領域が存在しない空白部の中で、先に決定
した空白部閾値ｔｈａ以上の幅の空白部だけを抽出する
（ステップ２０７ｃ）。

【００２０】図５は、この空白部抽出の説明のための図
である。４０６は一つの帯、４０１〜４１４は帯４０６
に一部でも重なりのある文字列領域である。４２７は帯
４２６に関する垂直射影に相当するもので、４１５〜４
１９は文字列領域が存在する領域、４２０〜４２５は文
字列領域が存在しない空白部である。このような空白部
の中から閾値ｔｈａ以上の幅のものだけを抽出する。た
だし、空白部をすべて、その幅と無関係に抽出させる実
施例も可能である。

【００２１】抽出された空白部の繋りを探ることによっ
て空白セパレータ候補を得る（ステップ２０７ｄ）。図
６を例に説明する。５０１〜５０７は帯であり、無地の
部分が抽出された空白部を示している。５０８は画像の
傾き角度に合わせた射影面である。処理は上の帯から順
に行なう。まず帯５０１から帯５０２にかけて射影面５
０８に対し共通部分を持つ空白部を抽出し、その共通部
を空白セパレータ候補とする（図６では５０９，５１
０，５１２の各部）。

【００２２】次に、この空白セパレータ候補と射影面５
０８に対して共通部を持つ、閾値ｔｈｂ以上かつ閾値ｔ
ｈｃ以下の幅の空白部を帯５０３において探す。この閾
値ｔｈｃは予め決めた固定値（例えば入力画像上での３
ｃｍに相当する値）としてもよいし、先の空白部選別の
ための閾値ｔｈａの数倍程度の値としてもよい。要は、
そのような条件を満たす空白部は、ある程度以上の幅
で、かつコラム間の空白よりも十分に広く、その後の処
理で文字列間の統合が行なわれないような大きさであれ
ばよい。

【００２３】そのような条件を満たす空白部が見つかっ
た空白セパレータ候補は下へ延長するが、見つからなか
った空白セパレータ候補はそこで終りにする。したがっ
て、図６の空白セパレータ候補５１１は帯５０３の手前
で終了するが、他の空白セパレータ候補５０９，５１
０，５１２は延長する。また、どの空白セパレータ候補
とも共通部を持たない空白部があれば、そこから新たに
空白セパレータ候補を発生させる。図６では、帯５０３
でそのような空白セパレータ候補５１３ができる。同様
の処理を順次下の帯へと繰り返す。

【００２４】図６の帯５０７において、空白セパレータ
候補５０９，５１０と共通部を持つ空白部５１４があ
る。しかし、この空白部５１４は閾値ｔｈｃを超える大
きな幅を持つため、空白候補セパレータ５０９，５１０
は帯５０６で終わりにする。図６の例では空白セパレー
タ候補５０９，５１０，５１２が最終的に得られる。

【００２５】次に、検出された空白セパレータ候補か
ら、その長さが閾値ｔｈｄ（例えば帯の高さの３倍程
度）以上のもののみを空白セパレータとして選択する
（ステップ２０７ｅ）。図６では、空白セパレータ候補
５０９，５１０，５１２が空白セパレータとしての条件
を満たす。

【００２６】この条件判定により選別された空白セパレ
ータをすべて有効なものとして採用してもよい。しかし
本実施例においては、後続処理の処理量をできるだけ減
らすために、無駄あるいは有害な空白セパレータを除去
し、最終的な空白セパレータを決定する（ステップ２０
７ｆ）。

【００２７】ここでは、まず画像の端部に位置する空白
セパレータを除去する。図６では、両端の空白セパレー
タ５０９，５１２が除去され、空白セパレータ５１０だ
けが残る。

【００２８】また、二つの空白セパレータが非常に近接
している場合、その中の短いほうの空白セパレータを除
去する。図７の例では、非常に近接した空白セパレータ
５５２，５５３の中で空白セパレータ５５３が除去され
る。

【００２９】さらに、注目した空白セパレータに対し
て、標準文字サイズから求めた閾値（通常の文字行に含
まれる文字数を考慮し、標準文字サイズの１０倍程度）
以下の距離内に、ある本数以上の空白セパレータがある
場合、注目した空白セパレータを除去する。図７の例で
は、空白セパレータ５５５から閾値距離５５７，５５８
の範囲内に空白セパレータ５５４，５５６があるので、
空白セパレータ５５５を除去する。したがって、図７の
例では、空白セパレータ５５２，５５４，５５６が最終
的に抽出されることになる。５５１は画像領域を示す。

【００３０】このようにして図２の空白セパレータ抽出
処理ステップ２０７を終わると、文字領域統合部１０８
で、空白セパレータを本来の黒画素によるセパレータ
（分割線）と同様に扱い、また画像の傾き情報も考慮し
て、文字列のさらなる統合と、文字列のコラムへの統合
（ステップ２０９）を実行する。

【００３１】ステップ２０８の文字列領域二次統合処理
について説明する。図８はその処理フロー図、図９及び
図１０は処理内容の説明図である。

【００３２】図９において、６０３は処理しようとして
いる文字列領域（図２のステップ２０５により文字候補
連結成分を統合した領域）、６０２はその時点までに作
成された文字列、６０１は文字列６０２の右端にある文
字列領域である。なお、この図では、横書きの文書を想
定し、これがスキャンラインに対して角度θだけ右上が
りに傾いているとしている。

【００３３】まず、未処理の文字列領域６０３を次の処
理対象として選択し（ステップ２０８ａ，２０８ｂ）、
作成済み文字列６０２の左端または右端にある文字列領
域、ここでは右端の文字列領域６０１との結合を試みる
（ステップ２０８ｃ）。次の条件をすべて満足した場合
に結合することができる。

【００３４】条件１：文字列領域間の距離（６０４）が
閾値以下である。条件２：文字列領域の上下の実効範囲（文字列領域６０
１については線６０５−６０６の範囲、文字列領域６０
３については線６０７−６０８の範囲）に重なりがあ
る。条件３：各文字列領域の上下の実効範囲から求めた文字
サイズ（６１０，６１１）の差が閾値以下である。条件４：文字列領域間にコラムを仕切る分割線すなわち
セパレータが存在しない。ただし、先に抽出された空白
セパレータも、本来の黒画素によるセパレータと同様に
扱う。

【００３５】ここで文字列領域の上下の実効範囲につい
て説明する。画像が傾いている場合には、文字列領域の
高さは実際の文字の高さよりも大きくなるので、画像の
傾きθを考慮して実際の文字の示す範囲を表わしたもの
が、この実効範囲である。

【００３６】すなわち、文字列領域６０１の横幅の中心
位置６１２、文字列領域６０１の右端から文字列領域の
高さ６１３だけ離れた位置６１４、同様に文字列領域６
０１の左端から文字列領域高さ６１３だけ離れた位置６
１５を考える。そして、画像が右上がりに傾いている場
合、文字列領域６０１内の一番上の文字候補連結成分の
左上端６１６を通る傾きθの線６０５と、文字列領域６
０１内の一番下の文字候補連結成分の右下端６１７を通
る傾きθの線６０６との間が文字列領域６０１の上下の
実効範囲となる。

【００３７】ただし、図７の（ｂ）に示すように、左上
端６１６が位置６１５より左側にあるときには、線６０
５は文字列領域６０１の外接矩形上の点６１８を通る傾
きθの線に修正される。逆に、図７の（ｃ）に示すよう
に、一番上の文字候補連結成分の左上端６１６が位置６
１４より右側にあるとは、線６０５は文字列領域６０１
の外接矩形上の点６１９を通る傾きθの線に修正され
る。一番下の文字候補連結成分の右下端６１７が位置６
１４−６１５の範囲を外れたときには、線６０６を同様
に修正する。

【００３８】なお、画像が右下がりに傾いている場合
は、図７（ａ）を左右反転した形で上下の実効範囲を求
めればよい。つまり、線６０５は一番上の文字候補連結
成分の右上端を通る線、線６０６は一番下の文字候補連
結成分の左下端を通る線とすればよい。その修正も同様
に考えればよい。

【００３９】処理しようとする文字列領域６０３につい
ては、その左上端を通る傾きθの線６０７と左下端を通
る傾きθの線６０８の間を上下の実効範囲とし、線６０
７，６０８の距離６１１を文字サイズとする。そして、
文字列領域６０１，６０３を結合した場合、それによっ
て更新後の文字列６２２の上下の実効範囲は、更新前文
字列６０２の実効範囲（線６２３−６２４）と文字列領
域６０３の実効範囲（線６０７−６０８）の和、すなわ
ち線６２３−６０８となる。

【００４０】さて、前記条件１〜４を全て満足すること
によって文字列領域が文字列に結合された場合は、ステ
ップ２０８ｄからステップ２０８ａに戻り、次の未処理
の文字列領域について同様の処理を試みる。条件１〜４
のいずれか一つでも満たさない場合は結合することがで
きないので、その文字列領域を要素とする新しい文字列
を作成し（ステップ２０８ｅ）、再びステップ２０８ａ
より処理を続ける。このような処理は、ステップ２０８
ｂで未処理の文字列領域がなくなったと判断されるまで
続けられる。

【００４１】図１０（ａ）に、ステップ２０８ａ〜２０
８ｅによる文字列領域の結合の例を示す。文字列領域７
０１，７０２，７０３，７０４は、この順に結合され、
それらの間にリンク７０５，７０６，７０７が張られ
る。

【００４２】さて、ステップ２０８ｂで未処理領域がな
くなったと判断された場合、ステップ２０８ｆにおい
て、文字列の包含関係を調べ、包含関係にある文字列を
統合する処理を行なう。

【００４３】例えば、図１０（ａ）において、ステップ
２０８ａ〜２０８ｅの処理によって結合された文字列領
域７０１，７０２，７０３，７０４からなる文字列７０
８と、結合されなかった単独の文字列領域からなる文字
列７０９，７１０が生成されたとする。これらの間で、
左右の範囲及び上下の実効範囲（文字列７０８は線７１
１−７１２の範囲、文字列７０９は線７１３−７１４の
範囲、文字列７１０は線７１５−７１６の範囲）を比較
すれば、文字列７０９は文字列７０８に包含されること
が分かる。したがって、図１０（ｂ）に示すように、文
字連れ７０９は文字列７０８に統合され、その構成要素
たる文字列領域７０１，７０２，７０３，７０４，７０
９は、その左端位置が左にあるものから順に改めてリン
ク７１８，７１９，７２０，７２１によって結合され
る。

【００４４】以上のようにして文字列への統合が終わる
と、次に文字列のコラムへの統合処理が行なわれる（ス
テップ２０９）。図１１はその処理フローを示す。以
下、図１２に示した例を用いて処理内用を説明する。

【００４５】図１２において、９０２〜９０５は文字
列、９０１は文字列９０２が統合されたコラムである。
９０６と９０７は文字列９０２の上下の実効範囲を示す
線、９０８は文字列９０２の文字サイズである。同様
に、９０９と９１０は文字列９０３の上下の実効範囲を
示す線、９１４は文字列９０４の文字サイズである。９
１５と９１６は文字列９０５の上下の実効範囲を示す
線、９１７は文字列９０５の文字サイズである。なお、
画像はスキャンラインより右上がりに傾いているものと
している。

【００４６】まず、コラムへの未統合の文字列を探し
（ステップ２０９ａ）、見つかったときは、その文字列
を作成済みコラムへの統合を試みる（ステップ２０９
ｃ）。なお、上にある文字列から下の文字列へ順に、す
なわち文字列９０２，９０３，９０４，９０５をこの順
に処理する。

【００４７】文字列９０３が処理対象として選ばれたと
すると、この時点で作成されているコラム９０１の最下
行である文字列９０２（行は１個または複数個の文字列
から構成され、９０２は文字列であると同時に行でもあ
る）に対して、以下の条件をすべて満足した場合に、文
字列９０３をコラム９０１に、文字列９０２の次行とし
て統合し、コラム９０１を更新する。

【００４８】条件５：それぞれの文字列（９０２，９０
３）の文字サイズ（９０８，９１１）の差が閾値以下で
ある。条件６：それぞれの文字列（９０２，９０３）の上下の
距離（９０７−９０９）つまり行間が所定の範囲内であ
る。条件７：コラム（９０１）を構成する行が閾値以上（例
えば３以上）ある場合、このコラム内の行間の平均値に
比べ、条件６の行間（９０７−９０９）が閾値以上大き
くない。条件８：コラム（９０１）の左右の実効範囲（９１９−
９１９）と統合しようとする文字列（９０３）の左右の
範囲（９２０−９２１）が重なりを有する。条件９：両方の文字列（９０２，９０３）の行間に領域
分割線すなわちセパレータ（空白セパレータも含む）が
存在しない。

【００４９】ここで条件８におけるコラムの左右の実効
範囲は次のようにして求める。まず、コラム内の各行の
左右の実効範囲を求め、それらの和をとってコラムの左
右の実効範囲とする。この処理は、コラムに新しい行も
しくは文字列を統合する時など、コラムの更新の都度行
なう。

【００５０】各行の左右の実効範囲は次のようにして求
める。ここでは、単独で行を構成する文字列９０２につ
いて考えると、画像が右上がりに傾いているので、文字
列９０２の左下端を通り、画像と同じ傾きを持つ線９１
８と、文字列９０２の右上端を通り画像と同じ傾きを持
つ線９２２との範囲を左右の実効範囲とする。画像が右
下がりに傾いている場合には、文字列９０２の左上端を
通る同じ傾きの線と右下端を通る同じ傾きの線との範囲
を左右の実効範囲とする。

【００５１】さて、注目した文字列９０３は以上の５条
件を満足するのでコラム９０１に統合し、文字列は新し
い行を構成する。続いて、文字列９０４が処理対象とな
り、これもコラム９０１に統合され、コラム９０１が更
新される。

【００５２】次に処理対象となる文字列９０４は、その
時のコラム９０１の最下行９０３に対して条件６を満足
しない。そこで文字列９０４が次の条件を全て満たすか
否かを調べ、満足するならば文字列９０４を最下行９０
３に統合する。

【００５３】条件１０：最下行（９０３）の一つ上の行
（９０２）との間で、先の条件５から条件８を満足す
る。条件１１：最下行（９０３）に対して、上下の実効範囲
が共通する部分（９２３）が閾値以上ある。条件１２：最下行（９０３）との間（９２０−９２４）
にセパレータ（空白セパレータも含む）が存在しない。

【００５４】ここで注目している文字列９０４は、最下
行９０３に対して条件１０〜１２を満たすので、最下行
９０３に統合され、コラムの最下行は文字列９０３，９
０４を要素とする行に更新される。

【００５５】次に文字列９０５に対する処理が行なわれ
る。ある文字列が前述の統合条件を満足しない場合、そ
の文字列を要素とする新しいコラムを生成する（ステッ
プ２０９ｅ）。また、未処理の文字列がなくなり、これ
をステップ２０９ｂで判断すると、処理を終了する。

【００５６】なお、本実施例においては、空白部の繋り
からなる空白セパレータの抽出の際に、帯毎に求めた標
準文字サイズから有効な空白部の幅の判定のための閾値
を決定した。このようにすると、文字間距離が変化して
も安定して空白セパレータを抽出できるという効果があ
る。

【００５７】本実施例においては、画像の端部に位置す
る空白セパレータを除去し、また近接した空白セパレー
タはその中の短いものを除去したが、これは処理量の削
減につながるという効果がある。

【００５８】また、ある空白セパレータから、標準文字
サイズより求めたある距離内に、他の空白セパレータが
ある個数以上存在するときに、当該空白セパレータを除
去している。このようにすると、空白セパレータとして
抽出されるべきでない余白部分の影響を排し、より安定
した処理が可能となる。

【００５９】

【発明の効果】請求項１の発明によれば、処理量の多い
文書画像の傾き補正を行なわずに、傾きのある文書画像
に対しても文字列、コラムの識別抽出が可能であり、ま
た「ぼかし」処理を行なわないため、非常に接近した文
字と文字以外の領域も分離可能となり、より高精度の領
域の識別抽出が可能である。

【００６０】また、請求項２の発明によれば、空白セパ
レータを抽出し、これを領域分割線たる本来のセパレー
タと同様に扱うため、新聞のようなコラム間距離の狭い
文書や、ワープロ作成文書のような文字間距離の広い文
書においても、コラム間の融合や文字列の分離を防いで
正確な文字列、コラムの識別抽出が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。

【図２】全体的処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図３】空白セパレータ抽出処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【図４】画像の帯分割の説明図である。

【図５】（ａ）帯毎の文字列領域の分布の例を示す図で
ある。（ｂ）帯毎の文字列領域の垂直射影を示す図である。

【図６】空白部の延長による空白セパレータの抽出を説
明する図である。

【図７】余分な空白セパレータの除去を説明するための
図である。

【図８】文字列領域の文字列への統合の処理の流れを示
すフローチャートである。

【図９】（ａ）文字列への統合の説明図である。（ｃ）文字列領域の上下の実効範囲の修正の説明図であ
る。（ｄ）文字列領域の上下の実効範囲の修正の説明図であ
る。

【図１０】（ａ）文字列領域の結合された例を示す図で
ある。（ｃ）包含関係による文字列の更新の例を示す図であ
る。

【図１１】文字列のコラムへの統合の処理の流れを示す
フローチャートである。

【図１２】コラムへの統合の説明図である。

【符号の説明】

１０１画像入力部１０２画像縮小部１０３連結成分抽出部１０４連結成分判別部１０５文字候補連結成分統合部１０６画像傾き検出部１０７空白セパレータ検出部１０８文字領域統合部１０９データ記憶部１１０制御部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文書画像の縮小画像を生成するステップ
と、文書画像の傾きを検出するステップと、縮小画像よ
り文字候補としての黒画素連結成分を抽出するステップ
と、文字候補としての黒画素連結成分の近接するものを
統合し文字列領域を得るステップと、文書画像の傾き情
報を利用し文字列領域を文字列方向へ統合して文字列を
得るステップと、文書画像の傾き情報を利用し文字列を
コラムに統合するステップとを有する文書画像の領域識
別方法。
【請求項２】請求項１記載の文書画像の領域識別方法
において、文書画像を文字列方向に複数の帯に分割し、
各帯毎に文字列方向と垂直の方向への文字列領域の射影
をとることによって、ある値以上かつある値以下の幅を
持つ空白部を抽出し、この空白部の繋りからなる空白セ
パレータを、文書画像の傾き情報を利用して抽出するス
テップを有し、文字列への統合のステップ及びコラムへ
の統合のステップにおいて空白セパレータを領域分割線
として扱うことを特徴とする文書画像の領域識別方法。