JPH05159100A - 表認識装置 - Google Patents
表認識装置Info
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- JPH05159100A JPH05159100A JP3321629A JP32162991A JPH05159100A JP H05159100 A JPH05159100 A JP H05159100A JP 3321629 A JP3321629 A JP 3321629A JP 32162991 A JP32162991 A JP 32162991A JP H05159100 A JPH05159100 A JP H05159100A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 罫線で囲まれたセル内の文字を破線と間違わ
ない表検出装置を提供する。 【構成】 ラン抽出部２３で検出したラン（連結した黒
画素）の連結性から罫線抽出部２４が罫線を抽出し、前
記罫線で囲まれたセル内部において、ラベリング部２５
が連結黒画素の外接矩形の高さまたは幅が所定値以下の
ものを抽出し、ヒストグラム部２６がそれらの縦方向お
よび横方向でのヒストグラムを作成して並び状態を調
べ、表構造検出部２７が所定値以上に大きい累積数の外
接矩形であって、所定値以下の間隔の配列のものを破線
と判断する。破線の具備すべき特性を基に線分を検出す
るので、文字を破線とする誤認識がない。
ない表検出装置を提供する。 【構成】 ラン抽出部２３で検出したラン（連結した黒
画素）の連結性から罫線抽出部２４が罫線を抽出し、前
記罫線で囲まれたセル内部において、ラベリング部２５
が連結黒画素の外接矩形の高さまたは幅が所定値以下の
ものを抽出し、ヒストグラム部２６がそれらの縦方向お
よび横方向でのヒストグラムを作成して並び状態を調
べ、表構造検出部２７が所定値以上に大きい累積数の外
接矩形であって、所定値以下の間隔の配列のものを破線
と判断する。破線の具備すべき特性を基に線分を検出す
るので、文字を破線とする誤認識がない。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は印刷された表を読み取
り、表構造およびセル内の文字を認識する表認識装置に
関する。
り、表構造およびセル内の文字を認識する表認識装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、表認識装置がコンピュータなどの
入力装置として利用されるようになってきたが、文書の
清書システムとして表認識装置の利用を考慮すると、罫
線位置、線種およびセル内の文字を認識する必要があ
る。
入力装置として利用されるようになってきたが、文書の
清書システムとして表認識装置の利用を考慮すると、罫
線位置、線種およびセル内の文字を認識する必要があ
る。
【０００３】以下、従来の表認識装置について図面を参
照しながら説明する。図５は従来の表認識装置の構成を
ブロック図で示す。図において、認識指令部１１がキー
ボード、マウスなどの指示により表認識を行なう命令を
発行し、画像メモリ１２は入力された画像データを格納
し、実線ラン抽出部１３が前記画像データを走査して一
定長さ以上の黒画素の並び（以下、ランと称す。）を抽
出し、一方、破線ラン抽出部１４が前記画像データを走
査して特定パターンのランの並びを抽出する。表構造抽
出部１５は実線ラン抽出部１３および破線ラン抽出部１
４で抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出し、抽
出された罫線位置の相互関係を見ることによりセルを抽
出し、文字認識部１７は各セル内のパターンを文字パタ
ーン辞書１６のサンプル文字と比較し、あらかじめ決め
た値よりも近い類似度ならば、そのパターンに対応する
文字を出力し、表出力部１８は認識した表の情報を出力
する。
照しながら説明する。図５は従来の表認識装置の構成を
ブロック図で示す。図において、認識指令部１１がキー
ボード、マウスなどの指示により表認識を行なう命令を
発行し、画像メモリ１２は入力された画像データを格納
し、実線ラン抽出部１３が前記画像データを走査して一
定長さ以上の黒画素の並び（以下、ランと称す。）を抽
出し、一方、破線ラン抽出部１４が前記画像データを走
査して特定パターンのランの並びを抽出する。表構造抽
出部１５は実線ラン抽出部１３および破線ラン抽出部１
４で抽出されたランの連結性を調べて罫線を抽出し、抽
出された罫線位置の相互関係を見ることによりセルを抽
出し、文字認識部１７は各セル内のパターンを文字パタ
ーン辞書１６のサンプル文字と比較し、あらかじめ決め
た値よりも近い類似度ならば、そのパターンに対応する
文字を出力し、表出力部１８は認識した表の情報を出力
する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の表認
識装置では、表の中に文字が密集している場合、上記破
線ラン抽出部が文字部分を誤って罫線と認識し、表の構
造が正確に認識できないという問題があった。
識装置では、表の中に文字が密集している場合、上記破
線ラン抽出部が文字部分を誤って罫線と認識し、表の構
造が正確に認識できないという問題があった。
【０００５】本発明は上記の課題を解決するもので、表
の中に文字が密集しても表構造を正確に認識できる表認
識装置を提供することを目的とする。
の中に文字が密集しても表構造を正確に認識できる表認
識装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、与えられた入力図形を走査して得た原図
形情報に基づいて、表の構造を認識する表認識装置にお
いて、縦、横２方向の黒画素のランのうち、一定長さ以
上のものを抽出するラン抽出手段と、抽出されたランの
連結状態から実線の罫線を抽出する罫線抽出手段と、抽
出された罫線で囲まれたセル内において、連結黒画素の
外接矩形を抽出するラベリング手段と、抽出した外接矩
形のうち、幅または高さがしきい値以下のものを選択し
て、その縦および横方向のヒストグラムを作成するヒス
トグラム抽出手段と、前記ヒストグラムにおいて縦方向
または横方向に所定値以上の累積数を示す外接矩形であ
って、かつ所定値以下の間隔で位置するものを破線と判
断する破線抽出手段とを備えた表認識装置である。
成するために、与えられた入力図形を走査して得た原図
形情報に基づいて、表の構造を認識する表認識装置にお
いて、縦、横２方向の黒画素のランのうち、一定長さ以
上のものを抽出するラン抽出手段と、抽出されたランの
連結状態から実線の罫線を抽出する罫線抽出手段と、抽
出された罫線で囲まれたセル内において、連結黒画素の
外接矩形を抽出するラベリング手段と、抽出した外接矩
形のうち、幅または高さがしきい値以下のものを選択し
て、その縦および横方向のヒストグラムを作成するヒス
トグラム抽出手段と、前記ヒストグラムにおいて縦方向
または横方向に所定値以上の累積数を示す外接矩形であ
って、かつ所定値以下の間隔で位置するものを破線と判
断する破線抽出手段とを備えた表認識装置である。
【０００７】
【作用】本発明は上記の構成において、ラン抽出部で抽
出したラン（連結した黒画素）の連結性から罫線抽出部
が罫線を抽出し、前記罫線で囲まれたセル内部におい
て、ラベリング部が連結黒画素の外接矩形の高さまたは
幅が所定値以下のものを抽出し、ヒストグラム部がそれ
らの縦方向および横方向でのヒストグラムを作成して並
び状態を調べ、表構造抽出部が所定値以上に大きい累積
数の外接矩形であって、所定値以下の間隔の配列のもの
を破線と判断する。破線の具備すべき特性を基に線分を
抽出する。
出したラン（連結した黒画素）の連結性から罫線抽出部
が罫線を抽出し、前記罫線で囲まれたセル内部におい
て、ラベリング部が連結黒画素の外接矩形の高さまたは
幅が所定値以下のものを抽出し、ヒストグラム部がそれ
らの縦方向および横方向でのヒストグラムを作成して並
び状態を調べ、表構造抽出部が所定値以上に大きい累積
数の外接矩形であって、所定値以下の間隔の配列のもの
を破線と判断する。破線の具備すべき特性を基に線分を
抽出する。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例の表認識装置につい
て図面を参照しながら説明する。
て図面を参照しながら説明する。
【０００９】図１は本発明の一実施例の表認識装置の機
能構成をブロック図で示す。図において、２１はキーボ
ード、マウスなどの指示により、表認識を行なう命令を
発行する認識指令部、２２は入力された画像データを格
納する画像メモリ、２３は前記画像データを走査して一
定長さ以上のランを抽出するラン抽出部、２４は抽出さ
れたランの連結性を調べて罫線を抽出する罫線抽出部、
２５は抽出された罫線で囲まれた領域内で、連結黒画素
の外接矩形を抽出するラベリング部、２６は抽出された
外接矩形のうち、幅または高さがしきい値以下のものを
選んで、その縦、横方向のヒストグラムを作成するヒス
トグラム抽出部、２７は前記ヒストグラムの特徴と、外
接矩形の位置関係から実線以外の罫線を抽出し、セルに
分解する表構造抽出部、２８はサンプル文字を記憶する
文字パターン辞書、２９は各セル内のパターンを文字パ
ターン辞書２８のサンプル文字のパターンと比較し、あ
らかじめ決めた値よりも近い類似度ならばその文字を出
力する文字認識部、３０は認識した表の情報を出力する
表出力部である。
能構成をブロック図で示す。図において、２１はキーボ
ード、マウスなどの指示により、表認識を行なう命令を
発行する認識指令部、２２は入力された画像データを格
納する画像メモリ、２３は前記画像データを走査して一
定長さ以上のランを抽出するラン抽出部、２４は抽出さ
れたランの連結性を調べて罫線を抽出する罫線抽出部、
２５は抽出された罫線で囲まれた領域内で、連結黒画素
の外接矩形を抽出するラベリング部、２６は抽出された
外接矩形のうち、幅または高さがしきい値以下のものを
選んで、その縦、横方向のヒストグラムを作成するヒス
トグラム抽出部、２７は前記ヒストグラムの特徴と、外
接矩形の位置関係から実線以外の罫線を抽出し、セルに
分解する表構造抽出部、２８はサンプル文字を記憶する
文字パターン辞書、２９は各セル内のパターンを文字パ
ターン辞書２８のサンプル文字のパターンと比較し、あ
らかじめ決めた値よりも近い類似度ならばその文字を出
力する文字認識部、３０は認識した表の情報を出力する
表出力部である。
【００１０】図２は本発明の一実施例の表認識装置の回
路構成をブロック図で示す。図において、３１は表画像
を読み取ってイメージデータを出力するスキャナ、３２
はＲＡＭであって、スキャナ３１の出力するイメージデ
ータを記憶する画像メモリ領域３３、イメージデータの
縦、横２方向の黒画素の並びを格納するラン領域３４、
イメージデータの連結黒画素の外接矩形を格納する外接
矩形領域３５、外接矩形の縦、横２方向の頻度のヒスト
グラムを格納するヒストグラム領域３６、表認識の結果
得られる表の構造、セル内の文字を格納する表データ領
域３７を有する。３８はＲＯＭであって、文字認識に使
用する辞書を記憶した特徴辞書領域３９およびプログラ
ム記憶領域４０を有する。４１は前記制御プログラムに
従って処理を実行する処理回路、４２は認識指令を発行
するキーボード、４３は表データ領域３７に記憶された
表を表示する表示部である。
路構成をブロック図で示す。図において、３１は表画像
を読み取ってイメージデータを出力するスキャナ、３２
はＲＡＭであって、スキャナ３１の出力するイメージデ
ータを記憶する画像メモリ領域３３、イメージデータの
縦、横２方向の黒画素の並びを格納するラン領域３４、
イメージデータの連結黒画素の外接矩形を格納する外接
矩形領域３５、外接矩形の縦、横２方向の頻度のヒスト
グラムを格納するヒストグラム領域３６、表認識の結果
得られる表の構造、セル内の文字を格納する表データ領
域３７を有する。３８はＲＯＭであって、文字認識に使
用する辞書を記憶した特徴辞書領域３９およびプログラ
ム記憶領域４０を有する。４１は前記制御プログラムに
従って処理を実行する処理回路、４２は認識指令を発行
するキーボード、４３は表データ領域３７に記憶された
表を表示する表示部である。
【００１１】以下、上記の構成要素の相互関係と動作に
ついて説明する。図３は本発明の一実施例の表認識装置
の動作をフローチャートで示す。ステップｓ１でスキャ
ナから画像を入力し、メモリに格納する。ステップｓ２
で入力した画像の傾きを補正し、ステップｓ３で画像の
縦、横２方向の黒画素の並びをからランを抽出する。ス
テップｓ４で抽出したランのうち、一定長さ以上のラン
を検索し、ステップｓ５で前記検索したランを連結して
罫線を抽出する。ステップｓ６では、まずステップｓ５
で抽出した実線で囲まれた部分の有無を調べ、有る場合
はステップｓ７に、無い場合はステップｓ８に移行す
る。ステップｓ７では実線以外の罫線を抽出する（この
ステップの詳細は後述する。）。ステップｓ８ではステ
ップｓ５で抽出された罫線およびステップｓ７で抽出さ
れた破線に囲まれた部分をセルとして抽出する。ステッ
プｓ９では文字認識が終了していないセル内の文字があ
るかどうかを調べ、あればステップｓ１１でセル内の文
字認識を行ない、ない場合はステップｓ１２に移行して
認識された表を出力する。以上の処理で表認識処理を終
了する。
ついて説明する。図３は本発明の一実施例の表認識装置
の動作をフローチャートで示す。ステップｓ１でスキャ
ナから画像を入力し、メモリに格納する。ステップｓ２
で入力した画像の傾きを補正し、ステップｓ３で画像の
縦、横２方向の黒画素の並びをからランを抽出する。ス
テップｓ４で抽出したランのうち、一定長さ以上のラン
を検索し、ステップｓ５で前記検索したランを連結して
罫線を抽出する。ステップｓ６では、まずステップｓ５
で抽出した実線で囲まれた部分の有無を調べ、有る場合
はステップｓ７に、無い場合はステップｓ８に移行す
る。ステップｓ７では実線以外の罫線を抽出する（この
ステップの詳細は後述する。）。ステップｓ８ではステ
ップｓ５で抽出された罫線およびステップｓ７で抽出さ
れた破線に囲まれた部分をセルとして抽出する。ステッ
プｓ９では文字認識が終了していないセル内の文字があ
るかどうかを調べ、あればステップｓ１１でセル内の文
字認識を行ない、ない場合はステップｓ１２に移行して
認識された表を出力する。以上の処理で表認識処理を終
了する。
【００１２】図４は図３におけるステップｓ７の破線抽
出動作の詳細をフロ−チャートで示す。ステップｓ７１
では領域内の連結黒画素の外接矩形を抽出してリストを
作成する（以下、この処理をラベリングと称す）。ステ
ップｓ７２では未処理のラベリングデータの有無を調
べ、有ればステップｓ７３に、無ければステップｓ７７
に移行する。ステップｓ７３では対象とするラベリング
データの高さがしきい値以下かどうかを調べる。しきい
値以下であればステップｓ７４に移行してラベリングデ
ータを横方向に投影した部分のヒストグラムを１づつ増
加させる。ステップｓ７３でしきい値を越える場合はス
テップｓ７５に移行して、対象とするラベリングデータ
の幅がしきい値以下かどうかを調べる。しきい値以下で
あればステップｓ７６に移行して、ラベリングデータを
縦方向に投影した部分のヒストグラムを１づつ増加させ
る。ステップｓ７５でしきい値を越える場合はステップ
ｓ７２に戻る。以上の処理を繰り返すことで、すべての
外接矩形のラベリングを終了し、高さがしきい値以下で
ある外接矩形のヒストグラムおよび幅がしきい値以下の
外接矩形のヒストグラムがそれぞれ作成される。ステッ
プｓ７７ではヒストグラムのレベルがしきい値よりも高
いところの有無を調べ、有ればステップｓ７８以降の処
理を繰り返し、無ければ終了する。ステップｓ７８では
ステップｓ７７で見つかった部分を通るラベリングデー
タを検索し、ラベリングデータ間の最大間隔が所定間隔
値以下かどうかを調べ、しきい値以下であればステップ
ｓ７９で実線以外の罫線として出力する。
出動作の詳細をフロ−チャートで示す。ステップｓ７１
では領域内の連結黒画素の外接矩形を抽出してリストを
作成する（以下、この処理をラベリングと称す）。ステ
ップｓ７２では未処理のラベリングデータの有無を調
べ、有ればステップｓ７３に、無ければステップｓ７７
に移行する。ステップｓ７３では対象とするラベリング
データの高さがしきい値以下かどうかを調べる。しきい
値以下であればステップｓ７４に移行してラベリングデ
ータを横方向に投影した部分のヒストグラムを１づつ増
加させる。ステップｓ７３でしきい値を越える場合はス
テップｓ７５に移行して、対象とするラベリングデータ
の幅がしきい値以下かどうかを調べる。しきい値以下で
あればステップｓ７６に移行して、ラベリングデータを
縦方向に投影した部分のヒストグラムを１づつ増加させ
る。ステップｓ７５でしきい値を越える場合はステップ
ｓ７２に戻る。以上の処理を繰り返すことで、すべての
外接矩形のラベリングを終了し、高さがしきい値以下で
ある外接矩形のヒストグラムおよび幅がしきい値以下の
外接矩形のヒストグラムがそれぞれ作成される。ステッ
プｓ７７ではヒストグラムのレベルがしきい値よりも高
いところの有無を調べ、有ればステップｓ７８以降の処
理を繰り返し、無ければ終了する。ステップｓ７８では
ステップｓ７７で見つかった部分を通るラベリングデー
タを検索し、ラベリングデータ間の最大間隔が所定間隔
値以下かどうかを調べ、しきい値以下であればステップ
ｓ７９で実線以外の罫線として出力する。
【００１３】以上のように本発明の実施例の表認識装置
によれば、ラベリング部、ヒストグラム抽出部および破
線抽出部を設け、ラベリング部がセル内においてランを
外接矩形で囲み、ヒストグラム部がしきい値以下の高ま
たは幅の外接矩形部分を破線の候補部分として、そのヒ
ストクラムを投影位置と対応して作成し、破線抽出部が
ヒストグラムにおいて所定数以上に並んでいる外接矩形
を抽出し、抽出した外接矩形の間隔が所定値以下のもの
を破線とし判断することにより、破線構造の具備すべき
特性を基にして破線を抽出するので、破線を文字と混同
せずに正しく抽出でき、正確に表の構造を認識すること
ができる。
によれば、ラベリング部、ヒストグラム抽出部および破
線抽出部を設け、ラベリング部がセル内においてランを
外接矩形で囲み、ヒストグラム部がしきい値以下の高ま
たは幅の外接矩形部分を破線の候補部分として、そのヒ
ストクラムを投影位置と対応して作成し、破線抽出部が
ヒストグラムにおいて所定数以上に並んでいる外接矩形
を抽出し、抽出した外接矩形の間隔が所定値以下のもの
を破線とし判断することにより、破線構造の具備すべき
特性を基にして破線を抽出するので、破線を文字と混同
せずに正しく抽出でき、正確に表の構造を認識すること
ができる。
【００１４】
【発明の効果】以上の実施例から明かなように、本発明
は与えられた入力図形を走査して得た原図形情報に基づ
いて、表の構造を認識する表認識装置において、縦、横
２方向の黒画素のランのうち、一定長さ以上のものを抽
出するラン抽出手段と、抽出されたランの連結状態から
実線の罫線を抽出する罫線抽出手段と、抽出された罫線
で囲まれたセル内において、連結黒画素の外接矩形を抽
出するラベリング手段と、抽出した外接矩形のうち、幅
または高さがしきい値以下のものを選択して、その縦お
よび横方向のヒストグラムを作成するヒストグラム抽出
手段と、前記ヒストグラムにおいて縦方向または横方向
に所定値以上の累積数を示す外接矩形であって、かつ所
定値以下の間隔で位置するものを破線と判断する破線抽
出手段とを備えた表認識装置とすることにより、セル内
の文字を破線と誤認識せず、表の構造を正確に認識する
ことができる。。
は与えられた入力図形を走査して得た原図形情報に基づ
いて、表の構造を認識する表認識装置において、縦、横
２方向の黒画素のランのうち、一定長さ以上のものを抽
出するラン抽出手段と、抽出されたランの連結状態から
実線の罫線を抽出する罫線抽出手段と、抽出された罫線
で囲まれたセル内において、連結黒画素の外接矩形を抽
出するラベリング手段と、抽出した外接矩形のうち、幅
または高さがしきい値以下のものを選択して、その縦お
よび横方向のヒストグラムを作成するヒストグラム抽出
手段と、前記ヒストグラムにおいて縦方向または横方向
に所定値以上の累積数を示す外接矩形であって、かつ所
定値以下の間隔で位置するものを破線と判断する破線抽
出手段とを備えた表認識装置とすることにより、セル内
の文字を破線と誤認識せず、表の構造を正確に認識する
ことができる。。
【図１】本発明の一実施例の表認識装置の機能構成を示
すブロック図
すブロック図
【図２】本発明の一実施例の表認識装置の回路構成を示
すブロック図
すブロック図
【図３】本発明の一実施例の表認識装置の動作を示すフ
ローチャート
ローチャート
【図４】本発明の一実施例の表認識装置における破線抽
出動作を示すフローチャート
出動作を示すフローチャート
【図５】従来の表認識装置の構成を示すブロック図
２１ 認識指令部 ２２ 画像メモリ ２３ ラン抽出部（ラン抽出手段） ２４ 罫線抽出部（罫線抽出手段） ２５ ラベリング部（ラベリング手段） ２６ ヒストグラム抽出部（ヒストグラム抽出手段） ２７ 表構造抽出部（表構造秀出手段） ２８ 文字パターン辞書 ２９ 文字認識部 ３０ 表出力部
Claims (1)
- 【請求項１】 与えられた入力図形を走査して得た原図
形情報に基づいて、表の構造を認識する表認識装置にお
いて、縦、横２方向の黒画素のランのうち、一定長さ以
上のものを抽出するラン抽出手段と、抽出されたランの
連結状態から実線の罫線を抽出する罫線抽出手段と、抽
出された罫線で囲まれたセル内において、連結黒画素の
外接矩形を抽出するラベリング手段と、抽出した外接矩
形のうち、幅または高さがしきい値以下のものを選択し
て、その縦および横方向のヒストグラムを作成するヒス
トグラム抽出手段と、前記ヒストグラムにおいて縦方向
または横方向に所定値以上の累積数を示す外接矩形であ
って、かつ所定値以下の間隔で位置するものを破線と判
断する破線抽出手段とを備えた表認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3321629A JPH05159100A (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 表認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3321629A JPH05159100A (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 表認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05159100A true JPH05159100A (ja) | 1993-06-25 |
Family
ID=18134642
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3321629A Pending JPH05159100A (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 表認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05159100A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020199451A1 (zh) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | 原初科技（北京）有限公司 | 利用铵盐和硅酸盐制备氨气的方法 |
-
1991
- 1991-12-05 JP JP3321629A patent/JPH05159100A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020199451A1 (zh) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | 原初科技（北京）有限公司 | 利用铵盐和硅酸盐制备氨气的方法 |
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