JPH01159780A - 列領域抽出方式 - 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】 〔概　　要〕 図面中に存在する複数の孤立領域の列を求める列領域抽
出方式に関し、 任意方向の文字等の列抽出を短時間で行える列領域抽出
方式を提供することを目的とし、図形情報より得られた
孤立領域１６報から、極小領域を求めるとともに、該極
小領域から第１の特定範囲内に存在する孤立領域に前記
極小領域を含ませる分離領域統合処理と、前記分離領域
統合処理によって得られた結果から、各孤立領域から第
２の特定範囲内に存在する孤立領域を検出して孤立領域
の列を求める列探索処理と、前記列探索処理より得られ
た方向と同一の方向で、前記分離領域統合処理によって
孤立領域に含まれた前記極小領域を分離するとともに孤
立領域にする孤立領域分割処理と前記列探索処理時に探
索の対象からはずした極小領域を前記列探索処理より得
られた文字列領域データに統合する極小孤立領域統合処
理とより成るように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は図面読取装置に係り、更に詳しくは図面中に存
在する複数の孤立領域の列を求める列領域抽出方式に関
する。

〔従来の技術〕

従来、図面読取装置等において図形を認識させる場合に
は、細線化等によって読取った図形の黒の部分を細線の
組合せによって表現し、その線分を特徴づけることによ
って図形を認識している。

一般的に図面中には文字も存在しており、この文字の認
識も要求されている。

上述の図面中の文字の認識は細線化を行った後に、文字
である領域を文字単位で切出し、横方向や縦方向の文字
列として認識している。

〔発明が解決しようとする問題点３ 図面中に存在する文字は横列や縦列とは限らず、各方向
の文字列が存在している。このため、横方向や縦方向の
みの認識では認識できない文字列が存在するという問題
を有していた。

また斜め方向の文字列に対しては文字列に付随している
線分の方向性などを利用して文字の探索範囲を決定し、
認識できるようにした方式もある。

この方式では各方向の文字列は認識できるが、文字列領
域の探索に方向性のための傾度計算等を必要とするため
、処理時間も長くなり、更に決められた方向の文字列以
外は抽出できないという問題を有していた。

本発明は上記従来の欠点に鑑み、任意方向の文字等の列
抽出を短時間で行える列領域抽出方式を提供することを
目的とする。

〔問題点を解決するための手段〕

第１図は本発明の機能ブロック図である。分離領域統合
処理１は図形情報より得られた孤立領域情報から、極小
領域を求めるとともに該極小領域から第１の特定範囲内
に存在する孤立領域に前記極小領域を含ませる処理であ
り、求められた各孤立領域の内例えば「ｊ」等の点の部
分が含まれて１個の「ｊ」としての孤立領域になる。列
探索処理２は、前記分離領域統合処理１によって得られ
た結果から、各孤立領域をそれぞれ中心として第２の特
定範囲内に存在する孤立領域を検出して、連続する孤立
領域の列を求める処理である。孤立領域分割処理３は列
探索処理２より得られた方向と同一の方向で、前記分離
領域統合処理１によって孤立領域内に含まれた前記極小
領域を分離して孤立領域にする処理であり、例えば近接
した文字はこの処理で再度分離される。極小孤立領域統
合処理４は前記列探索処理時に探索の対象からはずした
極小領域を前記列探索処理より得られた文字列領域デー
タに統合する処理である。

〔作　　　用〕

図面中に存在する文字中には点や線が離れて存在し、そ
の点や線を有する文字は、細線化されて求められた文字
は２個の孤立領域となってしまう。

例えば「ｊ」は点の部分とその下の部分とに分かれ、２
個の孤立領域となる。１個の文字でありながら２個の孤
立領域となった文字を１個とするのが分離領域統合処理
１である。そして求めた孤立領域からその連続性を列探
索処理２によって求める。ここで求められた方向は文字
列の方向である。

分離領域統合処理１で求めた各孤立領域の内、例えば数
字の連続が１個の孤立領域となってしまうことがあるの
で、孤立領域分割処理３では同じ方向すなわち、前述し
た文字列と同一方向の極小領域は１個の孤立領域である
として再度分離する。

極小孤立領域統合処理４では列探索処理２時に探索の対
象からはずした極小領域を前述した文字列との位置を確
認し、文字列に統合する。

以上の処理によって文字単位での分離と、その方向が求
められる。

〔実　　施　　例〕

以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。

第２図は本発明の文字列領域抽出の処理フローチャート
である。イメージスキャナ等による図形パターンは２値
化されて取込まれる（ｓｌ）と、その２値化データの細
線化と折線近似処理ｓ２を行う。白黒のデータとして読
取ったデータは当然その黒の部分は線ではあるが各画素
のデータがらすると太く、複数ドツトで１本の線の太さ
を表わしている。細線化は例えば１本線を１ドツト単位
の太さにし、基本的な線の要求を求める処理である。そ
して、その細線化して求められた基本的な線の要素の内
、曲線のものは、折線近似処理によって複数の折線とし
て表わすように折線近似処理を行う。この処理によって
入力した図形の折線データを得る（Ｓ３）。このデータ
から次には分離文字統合処理Ｓ４を行う。この処理は得
られた図形折線データＳ３から、各図形内の文字候補を
表わす矩形の内の極小孤立矩形の摘出を行った後、特定
範囲内に文字領域である他の矩形領域があるかを判定し
、特定範囲内に存在する時には１個の文字領域とする処
理である。第３図は分離文字統合処理のフローチャート
である。この処理Ｓ４においては図形折線データＳ３か
ら先ず、孤立極小矩形を抽出する（８４１）。そしてそ
の極小矩形領域から上下左右方向に特定距離（α）内の
領域を設定（３４２）Ｌ、その領域すなわち探索領域内
に他の矩形があるか否かを判定し、他の矩形領域が存在
する時には、その矩形９π域に前述の極小孤立矩形領域
を含めた矩形領域（３４３）とする。

上述の孤立矩形領域とはそれぞれ水平、垂直方向の線内
に存在する領域を表わすものであり、例えば、第８図に
示すようにｒＡＪ、ｒＢＪ、ｒｃＪ。

「Ｄ」をそれぞれ有する矩形の領域Ｍ。−Ｍ、を表わし
ている。このように矩形領域を求めても、例えば「ｊ」
や「＝」等はそれぞれ２個の矩形領域となってしまう。

これを１つの矩形領域として求めるのが分離文字統合処
理Ｓ４であり、例えば第６図における「ｊ」の点の部分
ＰＸとその下の部分ＰＹを別々な孤立領域として求めて
も、前述の孤立極小矩形を検出する処理５４１によって
「ｊ」の点の部分ｐｘが孤立極小矩形として検出され、
更にその孤立極小矩形領域が上下左右に対してα距離分
離れた範囲を求め（Ｓ４２）、その範囲に他の孤立矩形
領域ＰＹが存在した時にはその極小孤立矩形領域ＰＸを
孤立矩形領域ＰＹに含め１個の矩形領域ＰＸＹとするの
で「ｊ」等の文字も１個の矩形領域とすることができる
。また同様に第７図に示すような「：」等も１個の孤立
矩形領域とすることができる。尚、極小矩形領域とは一
辺が例えばＰ以下の矩形の領域を意味する。

上述の８４によって各文字単位の矩形領域のデーターＳ
５を求めることができる。すなわち第８図におけるｒＡ
Ｊ、ｒＢＪ、ｒｃＪ、ｒＤＪの各領域を求めることがで
きる。

このデータを用いて次には文字列探索処理Ｓ６を行う。

文字単位のデータＳ５は各文字の矩形領域を表わすデー
タを有しているので、この処理では、各矩形領域の連続
から文字列の方向を求める。

第４図は文字列探索処理Ｓ６の詳細なフローチャートで
ある。先ず文字単位のデータＳ５から、文字候補矩形を
摘出する（Ｓ６１）。これは、例えば特定の矩形内に入
る孤立矩形領域を求めるものであり、前述した極小矩形
領域は予め１個の矩形領域に含まれているので、１個の
文字候補の矩形領域となる。

次には、その求めた文字候補矩形のそれぞれの１個に対
し、探索領域を求める（Ｓ６２）。この探索領域とは、
第９図に示すように１個の孤立矩形領域が存在する中心
領域Ｅ、に対し、８方向の各領域Ｅ１〜Ｅｌｌに分割し
た領域を意味している。

この特定した８方向の各領域Ｅ、〜Ｅｆｌ内に他の孤立
した矩形の領域が存在するかを求め、存在する時にはそ
の探索した矩形にフラグを設定する処理を行う。第９図
における各領域Ｅ、−Ｅ、内の数値はラベルを表わして
いる。右上の領域Ｅ３が２、右の領域Ｅ、が９、右下Ｅ
Ｓ、下Ｅ６、左下Ｅ？、左Ｅａ、左上ＥＩ％上Ｅ２の各
領域のラベルはそれぞれ３．８，１３，６，１２．７で
ある。

例えば第８図で求めるならば、領域Ｂは文字ｒＢＪの矩
形領域Ｍ、から特定範囲の領域であり、この範囲内に他
の矩形領域が存在するときに連続とみなす。

前述のラベルは矩形領域Ｅ９を中心にして対角線上に存
在する領域のラベルを加算した場合１５となるように構
成されている。即ち、領域Ｅ、。

Ｅ７のラベルの合計が１５、同様に領域Ｅ、、Ｅ８領域
Ｅｓ　、Ｅ＋　、領域Ｅ６．Ｅ２の各ラベルの合計が１
５となっている。

第１０図は各領域内に孤立領域が存在するかを判別する
説明図である。領域Ｅ、の中心に近い方を点ＰＩ、遠い
方をＰ２とし、各矩形領域の点が存在する位置を求める
。そして少なくとも点Ｐ。

が存在する時にはその領域にその矩形領域が存在すると
し、その矩形領域のラベルを２とする。尚、このラベル
は他の領域Ｅ＋　、Ｅ２＋　Ｅａ〜Ｅ８に対しても同様
である。

上述したように各孤立領域に対し８方向の領域を対象に
その領域に孤立領域が存在する時にはラベルを付けてい
る（Ｓ６３）。そしてそのラベル付の後にラベルの判定
（Ｓ６４）を行う。このラベルの値は中心の矩形領域に
対し、列をなす構成をとっている時には、そのラベルの
加算値が１５となるので、判定Ｓ６４においては、加算
値が１５であるか否かを判定する。この判定によって１
５であった時には、列であるので文字列領域データとし
て記憶する。尚、ラベルの値の合計は１５でなくとも他
の値とすることも可能である。例えば第１１図に示すよ
うに中心の矩形領域Ｅ９Ｘに対し、矩形領域ＥＩＸ、Ｅ
５Ｘが領域Ｅ１．Ｅ５に存在した時には、この矩形領域
ＥＩＸ、Ｅ５Ｘのラベルが１２，３となり、この加算値
は１５であるので、この矩形領域ＥＩＸ、８５Ｘは矩形
領域Ｅ９Ｘと列をなすこととなる。よってこの結果のと
きにはそれらの矩形領域が列をなしているとして、文字
列領域データ（Ｓ７）として記憶される。

第２図に戻って説明する。上述の動作において殆どの文
字の矩形領域を求めることができるが、分離文字統合処
理Ｓ４によって、２文字であるものが、１文字として１
個の矩形領域となってしまう場合がある。例えば第１５
図に示すように数字の１０等は１とＯとが近傍に存在す
ることがあるので、これを１個としてしまう。これを２
個の文字のそれぞれ２個の矩形領域であるとするため、
文字列探索処理Ｓ６の後では孤立領域分割処理Ｓ８を行
う。

第１６図は孤立領域分割処理のフローチャートである。

文字列領域データＳ７から再度分離領域統合処理Ｓ４で
１個の領域として統合された孤立矩形の摘出を行う（５
８１）。そして、摘出を行った矩形領域内の各極小矩形
領域の中心点を結んだ方向を求める（Ｓ８２）。この方
向は文字列領域データが有する方向に対し、垂直方向に
あるかどうかを判定するためのものであり、例えば第１
５図に示すような１０の時には列方向（横方向）に対し
、「１０」の各極小矩形領域間の方向が水平方向（同方
向）にあるので、これらは２文字であるとして分離する
。また第１４図に示すように「±ｊ等の記号は上下方向
に分離しており、この分ｇｌｆは文字列方向の分離では
なく、文字列方向に対し垂直方向の分離であるので分離
はしない。この処理（Ｓ８２）において、第１５図に示
すような１０」等の文字は「１」と「０」とに分離され
、文字列領域データＳ７に新しく登録（３８３）される
。この処理によって新しい文字列領域データ９を得る。

第１３図は前述した文字列領域抽出処理で得られた文字
列矩形領域１０である。「φ」、「±」。

ｒｌＪ、ｒｏｂ、ｒ、Ｊ’、ｒ５Ｊが文字単位で分局１
ｔされる。

再び、第２図に戻って説明する。前述文字列探索処理（
Ｓ６）を実行時には、第１２図に示すような＝６Ｊ、ｒ
、Ｊ、ｒ５Ｊ、ｒ４Ｊなる文字のうち、「、」は極小矩
形のため、探索の対象から除外される。このような文字
列探索処理（Ｓ６）の処理の対象から除外された極小矩
形を改めて文字列領域データ（Ｓ９）に登録するための
極小孤立領域統合処理ＳＩＯを行う。

第５図は極小孤立領域統合処理のフローチャートである
。文字列領域データ（ｓ９）において、どの文字列領域
にも登録されていない極小孤立矩形を摘出しく５ＬＯＬ
）、その極小孤立矩形から一番近い文字列領域に対し、
文字列領域との距離を求める。この距離が１つの文字列
領域として成立する値以内であれば（Ｓ１０２）、この
極小孤立矩形を新しく文字列領域データ（ｓ９）に登録
する（Ｓ１０３）。この処理によって新しい文字列領域
データＳｌｌを得る。

第１２図は前述した極小孤立領域統合処理により、ｒ６
Ｊ、ｒ、Ｊ、ｒ５Ｊ、ｒ４Ｊの４文字からなる文字列領
域となる。

以上述べたが、説明において文字の矩形領域を用いてい
るがこれに限らず、特定の矩形領域を求めるようなもの
に例えば地図の記号等の検出等にも同様に応用可能であ
る。

〔発明の効果〕

本発明によれば、あらゆる方向に対し文字列を求めるこ
とができ、更にその文字側々の矩形領域を確実に求める
ことができる。また、斜め方向に対しても複り（Ｌな演
算をしていないので、高速に求めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の機能ブロック図、 第２図は、本発明の処理フローチャート、第３図は、分
離文字統合処理のフローチャート、第４図は、文字列探
索処理のフローチャート、第５図は、極小孤立領域統合
処理のフローチャート、 第６図は、極小領域の説明図、 第７図は、極小領域の説明図、 第８図は、矩形領域の説明図、 第９図は、領域の区分図、 第１０図は、領域内の判別説明図、 第１１図は、ラベル判別の説明図、 第１２図は、矩形領域図、 第１３図は、文字列矩形領域図、 第１４図は、矩形領域非分離の説明図、第１５図は、矩
形ｗｉ域骨分離説明図、第１６図は、孤立領域分割処理
のフローチャートである。 １・・・分離領域統合処理、 ２・・・列探索処理、 ３・・・孤立領域分割処理、 ４・・・極小孤立領域統合処理。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 図形情報より得られた孤立領域情報から、極小領域を求
   めるとともに、該極小領域から第１の特定範囲内に存在
   する孤立領域に前記極小領域を含ませる分離領域統合処
   理（１）と、 前記分離領域統合処理（１）によって得られた結果から
   、各孤立領域から第２の特定範囲内に存在する孤立領域
   を検出して孤立領域の列を求める列探索処理（２）と、 前記列探索処理（２）より得られた方向と同一の方向で
   、前記分離領域統合処理（１）によって孤立領域に含ま
   れた前記極小領域を分離して孤立領域にする孤立領域分
   割処理（３）と前記列探索処理（２）時に探索の対象か
   らはずした極小領域を前記列探索処理（２）より得られ
   た文字列領域データに統合する極小孤立領域統合処理（
   ４）とより成ることを特徴とする列領域抽出方式。