JPH01142876A - 原稿領域検出装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は画像人力処理装置における人力原稿の領域を検
出する方式に関する。

（従来技術） 従来の画像入力処理装置における入力原稿の領域を検出
する方式が特開昭６０−１９４８６８号に開示されてい
る。この文献に開示されている方式は次のようなもので
ある。原稿が周囲と区別できる状態に配置された原稿読
取り面を撮像素子により主走査方向及び副走査方向に走
査し、各主走査ライン上ににおける撮像素子の最初の出
力変化時の座標及び最後の出力変化時の座標を原稿端縁
として検出して、これらの座標を記憶し、これれの座標
に基づいて原稿のサイズ、配置された位置及びその傾き
等を検出するものであった。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上記従来の方式では検出した原稿端縁の
座標におけるＸ座標（主走査方向の座標）が最大、最小
となる点と、Ｙ座標（副走査方向の座標）が最大、最小
となる点とで原稿の４つの角点を検出している。そこで
、第３図に示すように原稿の傾斜がほとんど無く原稿の
辺に凹凸がある場合、実際の角点と大きく異なる点を同
図のように辺の中央部分の凹凸部を角点として検出して
しまう。また、原稿の辺にノイズやうねりがある場合も
同様となる。よって、従来の方式では正しい原稿のサイ
ズ、配置された位置及びその傾き等を検出できないとい
う問題点がある。ここで、第３図におけるＰｔｌ＋Ｐｔ
ｒ、Ｐｔ１ｌＬ＋Ｐｂｒは検出された左上角点、右上角
点、左下角点、も下角点を示す。

本発明はこれらの問題点を解決するためのもので、簡単
な処理で精度が良い原稿領域検出装置を提供することを
目的とする。

（問題点を解決するための手段） 本発明は前記問題点を解決するために、周囲と区別し得
る状態に原稿が配置された原稿読取り面を読取って量子
化して得られる画像データを記憶し、該画像データに基
づいて原稿の領域を検出する原稿領域検出装置において
、画像データに基づいて周辺分布を作成する周辺分布作
成部と、周辺分布に基づいて各々の辺を辺代表する各々
少なくとも３点を検出する辺検出ラインの座標を決定す
る辺検出ライン座標決定部と、辺検出ラインを原稿領域
外部から走査して各辺少なくとも３点の所定数の辺サン
プル点を検出し、各辺の各辺サンプル点から各辺２点合
計８点の辺代表点の座標を検出する辺代表点座標検出部
と、辺代表点８点の座標から各辺代表点を結ぶ直線４本
のうち２本が交わる交点４点を原稿の４つの角点とし、
この角点の座標を計算する原稿角点座標計算部と゛を具
備することに特徴がある。

（作用） 以上のような構成を有する本発明によれば、周辺分布作
成部では水平方向、垂直方向の各方向の周辺分布が作成
される。辺検出ライン座標決定部は作成された周辺分布
に基づいて各々の辺を辺代表する各々少なくとも３点を
検出する辺検出ラインの座標を決定する。そして、辺代
表座標検出部は決定された辺検出ラインに沿って前記画
像データを走査することによって原稿の各辺少なくとも
３点の所定数の辺サンプル点を検出し、各辺の各辺サン
プル点から各辺２点合計８点の座標を検出する。原稿角
点座標計算部は辺代表点８点の座標から各辺代表点を結
ぶ直線４本のうち２木が交わる交点４点を原稿の４つの
角点とし、この角点の座標を計算し出力する。

従フて、本発明は前記問題点を解決することができ、簡
単な処理で精度が良い原稿領域検出装置を提供できる。

（実施例） 以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第１図は本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。同図において、１は光入力で、四辺形である原稿全
面を含むように原稿が配置された原稿読取り面からの光
入力であフて原稿の存在しない部分からの光入力が無い
ように読取装置は構成されているものとする。２は光電
変換部で、光入力１の原稿読取り面の全領域を例えば２
０４８Ｘ３０７２の画像へ分解して各画素を２値のディ
ジタル信号（以下、この信号を入力画像データと称する
）へ変換する。３は画像メモリで、原稿読取り面の全領
域における各画素のＸ、Ｙ座標を再現できる形式で人力
画像データを記憶するものであり、原稿読取り面の全領
域に対応して２０４８Ｘ　３０７２ビツトの容量を有す
るものである。４は周辺分布作成部で、画像メモリ３の
入力画像データをＸ。

Ｙ座標へ投影してつまり画像メモリ３の２次元座標にお
□ける水平方向、垂直方向へ投影して例えば黒ビット数
の分布を求め、周辺分布Ｓ　Ｘ　（ｘ）　。

Ｓ　Ｙ　（ｙ）を作成して図示していない周辺分布メモ
リに格納する。５は辺検出ライン座標決定部で、周辺分
布メモリを参照して各々の辺における少なくとも３つの
辺サンプル点を検出する辺検出ラインの座標を決定する
ものである。６は辺代表点座標検出部で、辺サンプル点
座標検出部６１と辺代表点座標決定部６２から構成して
おり、画像メモリ３における辺検出ライン座標決定部５
で決定された辺検出ラインの座標が示す辺検出ラインを
走査及び処理して各辺２点合計８点の辺代表点を検出す
るものである。７は原稿角点座標計算部で、辺代表点座
標検出部６で検出された辺代表点８点の座標から各代表
点を結ぶ直線４本のうち２本が交わる交点４点を原稿の
４つの角点としてその座標を計算し、原稿角点座標出力
端子８に出力する。尚、周辺分布作成部４により求めた
周辺分布ｓ　ｘ　（ｘ）　、　ｓ　ｙ　（ｙ）は次式で
表わされる。

ただし、ｘ、ｙは画像メモリ３における２次元座標であ
り、Ｐ　（ｘ、ｙ）は黒ビットまたは白ビットを意味し
、黒ビット（原稿上の文字部の色及び原稿領域外部の色
を示す）の場合Ｐ　（ｘ、ｙ）＝１、白ビット（原稿上
の地色を示す）の場合Ｐ　（ｘ、ｙ）＝Ｏをとる。

次に、本実施例の動作を第１図、人力画像データ例とし
て白紙の原稿が配置された原稿読取り面を示す第２図（
ａ）及び第２図（ａ）の画像データに対する周辺分布Ｓ
　Ｘ　（ｘ）、Ｓ　Ｙ　（ｙ）を示す第２図（ｂ）　、
　（Ｃ）を用いて説明する。

先ず、四辺形である原稿全面を含む原稿が配置された原
稿読取り面からの光入力１が光電変換部２に人力し、光
電変換部２は人力された光入力１を人力画像データへ変
換して画像メモリ３に格納する。画像メモリ３には原稿
読取り面金領域における各画素のＸ、Ｙ座標を再現でき
る形式で格納されている。そして、周辺分布作成部４は
画像メモリ３の人力画像データをＸ軸、Ｙ軸へ投影して
第２図（ｂ）　、　（Ｃ）に示すような周辺分布Ｓ　Ｘ
　（ｘ）　。

Ｓ　Ｙ　（ｙ）を作成して周辺分布メモリに格納する。

そして、辺検出ライン座標決定部５は先ず各々の周辺分
布における閾値Ｘ　ＴＨＬ、　Ｙ　ＴＨＬを第２図（ｂ
）　、　（Ｃ）に示すように決定する。この閾値ＸＴ）
ＩＬ。

Ｙ　ＴＨＬは次式で表わされる。

ＸＴＨＬ　＝　（Ｍ−ＸＭＩＮ＋Ｎ−ＸＭＡＸ）／（Ｍ
＋Ｎ）　　−−−（３）ＹＴＨＬ　＝　（Ｍ−ＹＭＩＮ
＋Ｎ−ＹＭＡＸ）／（Ｍ＋Ｎ）　　・・・（４）ただし
、ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ　ハ周辺分布５Ｘ（ｘ）ｋ：おけ
る最小値、最大値であり、ＹＭＩＮ、ＹＭＡＸは周辺分
布Ｓ　Ｙ　（ｙ）における最小値、最大値であり、Ｍ、
　Ｎは閾値を決定する定数である。ここで、本実施例で
はＭ＝Ｎ＝１とする。

次に、周辺分布Ｓ　Ｘ　（ｘ）において閾値ＸＴＨＬ未
満となる最小座標×１と最大座標×２を、周辺分布Ｓ　
Ｙ　（ｙ）において閾値ＹＴＨＬ未満となる最小座標Ｙ
１と最大座標Ｙ２を検出する。さらに、座標×１゜Ｘ２
．　Ｙｌ、　Ｙ２と定数αにより辺検出ライン座標Ｘ、
、、Ｘ、□、Ｙ、１．Ｙ、２を決定する。定数αハ座標
Ｘ、１．Ｘ、□で表わされる２本の辺検出ラインが共に
上辺、下辺を、座標Ｙ、、、Ｙ、□で表わされる２本の
辺検出ラインが共に左辺、右辺を横切るように定められ
る。よって、次式のような関係となる。

Ｘ、□＝Ｘ、＋α　　・　・　・　（５）Ｙｓ１＝ＹＩ
＋α　　・　・　・　（６）ＸＳ２＝Ｘ２−α　　・　
・　・　（７）Ｙ８□＝Ｙ２−α　　・　・　・（８）
ここで、本実施例ではα＝４００とする。

さらに、Ｘ軸、Ｙ軸における各々の辺検出ラインの座標
の中点ｘｓ３、Ｙ３３を次式のようにして算出する。

Ｘ５３＝　（ｘｇｌ＋　Ｘ５２）　／　２　　　”　”
　”　（９）Ｙ８３＝（ＹｓＩ＋Ｙ３□）／２　　・・
・（１０）尚、上述のような黒ビットの周辺分布から辺
検出ラインを得る方法の代りに白ビットの周辺分布を作
成し、式（３）　、　（４）における定数Ｍ、Ｎを入れ
換えた計算式から閾値Ｘ　ＴＨＬ、　Ｙ　ＴＨＬを求め
、各々周辺分布において閾値Ｘ　ＴＨＬを越える最小座
標×１と最大座標ｘ２、閾値Ｙ　ＴＨＬを越える最小座
標Ｙ、と最大座標Ｙ２を検出し、これらの座標から同様
に式（５）　、　（６）　、　（７）　、　（８）　、
　（９）　、　（１０）によって辺検出ライン座標を決
定する方法をとっても同様な辺検出ライン座標を得るこ
とができる。

そして、辺代表点座標検出部６の辺サンプル点座標検出
部６１は先ず辺検出ライン座標Ｘｓ、。

ｘＳ□、ＸＳ３が示す辺検出ラインをそれぞれｙ＝Ｑか
らｙ＝　３０７１まで走査し、最初の白ビットを検出す
る点の座標（Ｘｓｌ、　Ｙｔｌ）、（ＸＳ２．　Ｙｔｚ
）、（ＸＳ３．　ＹＬ３）を検出する。この３点は上辺
の辺サンプル点３点である。さらに、辺検出ライン座標
ｘｓ□、ｘｓ２．Ｘ８３が示す辺検出ラインをそれぞれ
ｙ＝３０７１からｙ＝Ｑへ走査し、最初に白ビットを検
出する点の座標（Ｘｓｓ、　ＹＬＩ）、（ＸＳ２゜Ｙｂ
２）、（ＸＳ３．　Ｙｂ３）を検出する。この３点は下
辺の辺サンプル点３点である。次に、辺検出ライン座標
Ｙ、、、　Ｙ、２．　Ｙｇ３が示す辺検出ラインをそれ
ぞれｘ＝０からｘ　＝　２０４７へ走査し、最初に白ビ
ットを検出する点の座標（Ｘｚ＋、　Ｙｓ＋）、（Ｘ１
２．　ＹＳ２）、（Ｘ１３．　ＹＳ３）を検出する。こ
の３点は左辺の辺サンプル点３点である。さらに、辺検
出ライン座標Ｙ５１．ＹＳ２．Ｙｇ３が示す辺検出ライ
ンをそれぞれｘ　＝　２０４７からｘ＝０へ走査し、最
初に白ビットを検出する点の座標（ｘｒ＋。

Ｙｓ＋）、（Ｘ　、２．　Ｙ　Ｓ２）、（Ｘ　、３．　
Ｙ　３３）を検出する。この３点は右辺の辺サンプル点
３点である。以上の上下左右の各辺の辺サンプル点３点
、合計１２点の辺サンプル点を検出する。

辺代表点座標検出部６の辺代表点座標決定部６２は各辺
における少なくとも３つの辺サンプル点から２個の辺代
表点を決定する。ここでは前述のように３点の辺サンプ
ル点から２個の辺代表点を決定する手順を説明する。ま
た、辺代表点の決定方法は隣接する２点の辺サンプル点
の中点を辺代表点とするものである。

上辺において、辺代表点Ｔ１は（Ｘｓ＋、Ｙｔ＋）及び
（Ｘ　ｓ＋、　Ｙ　ｔ３）の座標を持つ各々の辺サンプ
ル点の中点として、辺代表点Ｔ２は（ＸＳ３゜Ｙｔ＋）
及び（ＸＳ２．　ＹＬ２）　（７）座標を持つ各々ノ辺
サンプル点の中点として計算される。つまり、Ｔ１の座
標を（ＸＴＩ、　ＹＴり　、Ｔ　２の座標を（ＸＴ２．
　ＹＴ２）とすると、以下の式によって計算される。

ｘ、ｒ＋＝（ｘｓ＋＋ｘｓ３）／２　　−−−（ｔｌ）
ＹＴｌ＝　　（ＹＳＩ＋ＹＳ３）／２　　　　・　・　
・（１２）ＸＴ２＝　　（ＸＳ３＋　Ｘ５２）　／　２
　　　　・”　　・（１３）ＹＴ１＝　　（ＹＳ３＋Ｙ
Ｓ２）　／　２　　　　・・・（１４）尚、他の３辺に
ついても同様な方法で計算される。

また、辺代表点座標の他の決定方法として以下の方法を
用いてもよい。

（ａ）辺検出ライン座標を各々の周辺分布において４個
決定し、これより各辺４点の辺サンプル点を検出し、辺
の一端から１番目と２番目の中点及び３番目と４番目の
中点を辺代表点とする方法。

（ｂ）各辺４以上の所定数の辺サンプル点に対し、任意
の辺サンプル点の２点の中点を求め、この中点よりさら
に中点を求めるという処理を２点の中点が求まるまで繰
り返しこれを辺代表点とする方法。

（Ｃ）各辺３以上の所定数の辺サンプル点の最小２乗近
似直線の任意の２点を求め、これを辺代表点とする方法
。

そして、第１図の原稿角点座標計算部７は辺代表点座標
検出部６により検出された辺代表点８点の座標から各辺
の代表点２点を結ぶ直線４本のうち２本が交わる交点４
点を原稿の４つの角点としてその座標をその座標として
以下の計算手順で計算する。

先ず、上辺の代表点座標（ＸＴＩ、　ＹＴＩ）、（Ｘ　
Ｔ２．　Ｙ　Ｔ２）と左辺の代表点座標（ＸＬＩ。

ＹＬＩ）、（Ｘ　Ｌ２．　Ｙ　Ｌ２）から原稿の左上角
点座標（Ｘ□、Ｙｔｚ）を計算する。

Ｘｔｚ＝　　（（ＸＴ２−ＸＴＩ）　　（ＸＬ２ＹＬＩ
　　　ＸＬＩＹＬＩ）　−（ＸＬ２−　ＸＬＩ）　　（
ＸＴ２ＹＴ１−　ＸＴＩＹＴ２）　）／（（ＸＬ２−Ｘ
ＬＩ）（ＹＴ２−ＹＴＩ）　　　（ＸＴ２−ＸＴＩ）　
　（ＹＬ、２−ＹＬＩ）　）　　　　　・・・（９）Ｙ
ｔｎ＝　（（ＹＴ２−ＹＴＩ）（ＹＬ２ＸＬＩ　　ＹＬ
ＩＸＬ２）（ＹＬ２　　ＹＬＩ）　　（ＹＴ２ＸＴＩ　
　ＹＴＩＸＴ２）　）／（（ＹＬ２−ＹＬＩ）　　（Ｘ
Ｔ２　　ＸＴＩ）　　　（ＹＴ２−ＹＴＩ）　　（ｘｔ
、ｚ−ｘｔ、１）　）　　　　　”　”　’　（１ｏ）
以下、同様に上辺の代表点座標（Ｘ　Ｔ　Ｉ　、　Ｙ　
Ｔ□）。

（Ｘ　Ｔ２．　Ｙ　Ｔ２）と右辺の代表点座標（ＸＲＩ
。

ＹＦｌｌ）　、　　（ＸＲ２，ＹＲ□）とから原稿の右
上角点座標（ｘ　ｔｒ＋　ｙ　ｔｒ）を計算し、下辺の
代表点座標（Ｘａ＋、　ＹＢｔ）　、　　（ＸＢ２．　
ＹＢ２）　ト左辺（７）代ｍ点座標（ＸＬｌ、　ＹＬＩ
）　、（ＸＬ２．　ＹＬ２）から原稿の左下角点座標（
Ｘｂｉ、　Ｙｂｔ）を計算し、下辺の代表点座標（ＸＢ
Ｉ、　ＹＢＩ）　、　　（ＸＢ２．　ＹＢ２）と右辺の
代表点座標（ＸＲＩ、　ＹＲＩ）　、　　（ＸＲ２，Ｙ
Ｂ２）　トから原稿の右下角点座標（ｘｂｒ、　ｙｂｒ
）を計算する。　このように計算した原稿の角点座標は
原稿角点座標出力端子８に出力され、下記のように原稿
の傾きの検出等に利用される。

上辺の傾きをもって原稿の傾きとする場合、その傾きを
θとすると、 θ＝ｊａｎ−’（（Ｙｔｒ　　Ｙｔｔ）　／　（Ｘｔｒ
　　Ｘｔｔ）　）・・・（１７） で与えられる。また、角点座標及び傾きθを原稿上の文
字列の検出処理に使用することも可能である。

（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、原稿を含む画像
の周辺分布から決定した辺検出ラインを走査して検出し
た少なくとも３点の辺サンプル点より辺代表点２点を得
て、この各辺の辺代表点２点の座標を基に原稿の角点座
標を検出しているので、辺におけるノイズ、辺のうねり
及び凹凸等によって辺サンプル点がバラついてもほぼ辺
に沿った直線を辺代表点２点の座標として得ることがで
きる。また、各辺代表点２点を結ぶ直線４本による４つ
の交点座標を計算し、これらをもって原稿角点座標とし
ているので、辺におけるノイズ、辺のうねり及び凹凸が
よほど大きくない限り実際の角点の近傍点を検出するこ
とができ、よって積度よく原稿のサイズ、配置された位
置及び傾き等の情報を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成を示すブロック図、第
２図（ａ）は白紙の原稿が配置された原稿読取り面を示
す図、第２図（ｂ）　、　（Ｃ）は第２図（ａ）の画像
データに対する周辺分布Ｓ　Ｘ　（ｘ）　、　Ｓ−Ｙ　
（３／）を示す図、第３図は従来技術の問題点を説明す
る図である。 １・・・光入力、　　　　２・・・光電変換部、３・・
・画像メモリ、　４・−周辺分布作成部、５・・・辺検
出ライン座標決定部、 ６・・・辺代表点座標検出部、 ７・・・原稿角点座標計算部、 ８・・・原稿角点座標出力端子、 ６１−・・辺サンプル点座標検出部、 ６２−・・辺代表点座標決定・部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 周囲と区別し得る状態に原稿が配置された原稿読取り面
   を読取って量子化して得られる画像データを記憶し、該
   画像データに基づいて原稿の領域を検出する原稿領域検
   出装置において、 前記画像データに基づいて周辺分布を作成する周辺分布
   作成部と、 前記周辺分布に基づいて各々の辺を辺する各々少なくと
   も３点を検出する辺検出ラインの座標を決定する辺検出
   ライン座標決定部と、 前記辺検出ラインを原稿領域外部から走査して各辺少な
   くとも３点の所定数の辺サンプル点を検出し、各辺の各
   辺サンプル点から各辺２点合計８点の辺代表点の座標を
   検出する辺代表点座標検出部と、 前記辺代表点８点の座標から各辺代表点を結ぶ直線４本
   のうち２本が交わる交点４点を原稿の４つの角点とし、
   該角点の座標を計算する原稿角点座標計算部とを具備す
   ることを特徴とする原稿領域検出装置。