JPH06337960A - 表認識装置 - Google Patents
表認識装置Info
- Publication number
- JPH06337960A JPH06337960A JP5126559A JP12655993A JPH06337960A JP H06337960 A JPH06337960 A JP H06337960A JP 5126559 A JP5126559 A JP 5126559A JP 12655993 A JP12655993 A JP 12655993A JP H06337960 A JPH06337960 A JP H06337960A
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- JP
- Japan
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- extracted
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- cell
- white
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】
【目的】スキャナーから入力した表画像を基に、表構造
を認識することを目的とする。 【構成】画像入力部２１から入力した表画像の縦、横２
方向のランのうち、一定長さ以上のものを連結すること
により、実線の罫線を抽出する。次に、抽出された罫線
の内、幅がしきい値以上のもので囲まれた部分を白黒反
転セル候補として白黒反転セル候補抽出部２４で抽出す
る。抽出した白黒反転セル候補の内部の黒画素の密度が
５０％よりも大きければ、その部分を白黒反転セル決定
部２５で白黒反転セルと決定する。決定したセル内の画
素を画素反転部２６で反転することにより、通常のセル
と同様の文字認識を行う。 【効果】白黒反転したセルを持った表を認識する場合、
白黒反転セルを先に抽出し、その内部の画素を反転する
ため、表の構造および内部の文字をよ正確に認識するこ
とができる。
を認識することを目的とする。 【構成】画像入力部２１から入力した表画像の縦、横２
方向のランのうち、一定長さ以上のものを連結すること
により、実線の罫線を抽出する。次に、抽出された罫線
の内、幅がしきい値以上のもので囲まれた部分を白黒反
転セル候補として白黒反転セル候補抽出部２４で抽出す
る。抽出した白黒反転セル候補の内部の黒画素の密度が
５０％よりも大きければ、その部分を白黒反転セル決定
部２５で白黒反転セルと決定する。決定したセル内の画
素を画素反転部２６で反転することにより、通常のセル
と同様の文字認識を行う。 【効果】白黒反転したセルを持った表を認識する場合、
白黒反転セルを先に抽出し、その内部の画素を反転する
ため、表の構造および内部の文字をよ正確に認識するこ
とができる。
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。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、線幅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。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、線幅およびセル内の文字を認識する必要が
ある。
【０００３】以下に従来の表認識装置について説明す
る。図５は従来の表認識装置の機能ブロック図であり、
１１はスキャナなどの入力装置などで文書画像を入力す
る画像入力部であり、入力された画像データは画像領域
１２に格納される。画像データは実線ラン抽出部１３で
走査して一定長さ以上の黒画素の並び（以下ランとい
う）が抽出され、またラン画像データは破線ラン抽出部
１４で走査して特定パターンのランの並びが抽出され
る。前記実線ラン抽出部１３および破線ラン抽出部１４
で抽出されたランの連結性は表構造抽出部１５で調べて
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、セルを抽出する。前記セル内の文字は文字切
り出し部１６で切り出され、サンプル文字は文字パター
ン辞書１７で記憶される。そして各セル内の文字を文字
認識部１８でサンプル文字と比較し、前もって決めた値
よりも近い類似度ならば、その文字として出力し、認識
した表の情報は表出力部１９で出力されるようになって
いる。
る。図５は従来の表認識装置の機能ブロック図であり、
１１はスキャナなどの入力装置などで文書画像を入力す
る画像入力部であり、入力された画像データは画像領域
１２に格納される。画像データは実線ラン抽出部１３で
走査して一定長さ以上の黒画素の並び（以下ランとい
う）が抽出され、またラン画像データは破線ラン抽出部
１４で走査して特定パターンのランの並びが抽出され
る。前記実線ラン抽出部１３および破線ラン抽出部１４
で抽出されたランの連結性は表構造抽出部１５で調べて
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、セルを抽出する。前記セル内の文字は文字切
り出し部１６で切り出され、サンプル文字は文字パター
ン辞書１７で記憶される。そして各セル内の文字を文字
認識部１８でサンプル文字と比較し、前もって決めた値
よりも近い類似度ならば、その文字として出力し、認識
した表の情報は表出力部１９で出力されるようになって
いる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、表の中に白黒反転のセルを持つ文書の場
合、上記実線ラン抽出部１３において、白黒反転セル内
に無数の実線ランを抽出してしまい、表の構造が正確に
認識できないという問題点があった。
の構成では、表の中に白黒反転のセルを持つ文書の場
合、上記実線ラン抽出部１３において、白黒反転セル内
に無数の実線ランを抽出してしまい、表の構造が正確に
認識できないという問題点があった。
【０００５】本発明は前記従来の問題に留意し、表の構
造が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。
造が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】本発明は上記問題点を解
決するため、しきい値よりも幅が大きいランに囲まれた
部分を抽出する白黒反転セル候補抽出部と、白黒反転セ
ルかどうかを決定する白黒反転セル決定部と、白黒反転
セル内の白画素と黒画素を反転する画素反転部を備える
表認識装置の構成とする。
決するため、しきい値よりも幅が大きいランに囲まれた
部分を抽出する白黒反転セル候補抽出部と、白黒反転セ
ルかどうかを決定する白黒反転セル決定部と、白黒反転
セル内の白画素と黒画素を反転する画素反転部を備える
表認識装置の構成とする。
【０００７】
【作用】本発明は上記した構成において、白黒反転セル
を抽出し、抽出したセル内の画素を反転することによ
り、中の文字も通常のセルと同様に認識することができ
る。したがって、白黒反転セルを持った表の構造および
中の文字認識が可能となる。
を抽出し、抽出したセル内の画素を反転することによ
り、中の文字も通常のセルと同様に認識することができ
る。したがって、白黒反転セルを持った表の構造および
中の文字認識が可能となる。
【０００８】
【実施例】以下本発明の実施例を説明する。図１は本発
明の一実施例における表認識装置の機能ブロック図を示
すものである。図１において構成要素として２１はスキ
ャナなどの入力装置などで文書画像を入力する画像入力
部、２２は入力された画像データを格納する画像領域、
２３は画像データを走査して一定長さ以上のランを抽出
する実線ラン抽出部、２４は実線ラン抽出部２３で抽出
されたランの内、幅がしきい値よりも大きいものに囲ま
れた部分を抽出する白黒反転セル候補抽出部、２５は抽
出されたセル候補の内部の黒画素比を算出し、５０％よ
り大きい場合はその部分を白黒反転セルと決定する白黒
反転セル決定部、２６は白黒反転セル決定部２５で抽出
された白黒反転セル内の内部の画素を反転する画素反転
部、２７は画像データを走査して特定パターンのランの
並びを抽出する破線ラン抽出部、２８は実線ラン抽出部
２３で抽出された実線ランと白黒反転セル決定部２５で
抽出された白黒反転セルと破線ラン抽出部２７で抽出さ
れた破線ランの相互関係を見ることにより、表構造を抽
出する表構造を抽出する表構造抽出部、２９は白黒反転
セル決定部２５で反転されたセル内および表構造抽出部
２８で抽出された通常のセル内の文字を切り出す文字切
り出し部、３０はサンプル文字を記憶する文字パターン
辞書、３１は各セル内の文字をサンプル文字と比較し、
前もって決めた値よりも近い類似度ならば、その文字と
して出力する文字認識部、３２は認識した表の情報を出
力する表出力部である。
明の一実施例における表認識装置の機能ブロック図を示
すものである。図１において構成要素として２１はスキ
ャナなどの入力装置などで文書画像を入力する画像入力
部、２２は入力された画像データを格納する画像領域、
２３は画像データを走査して一定長さ以上のランを抽出
する実線ラン抽出部、２４は実線ラン抽出部２３で抽出
されたランの内、幅がしきい値よりも大きいものに囲ま
れた部分を抽出する白黒反転セル候補抽出部、２５は抽
出されたセル候補の内部の黒画素比を算出し、５０％よ
り大きい場合はその部分を白黒反転セルと決定する白黒
反転セル決定部、２６は白黒反転セル決定部２５で抽出
された白黒反転セル内の内部の画素を反転する画素反転
部、２７は画像データを走査して特定パターンのランの
並びを抽出する破線ラン抽出部、２８は実線ラン抽出部
２３で抽出された実線ランと白黒反転セル決定部２５で
抽出された白黒反転セルと破線ラン抽出部２７で抽出さ
れた破線ランの相互関係を見ることにより、表構造を抽
出する表構造を抽出する表構造抽出部、２９は白黒反転
セル決定部２５で反転されたセル内および表構造抽出部
２８で抽出された通常のセル内の文字を切り出す文字切
り出し部、３０はサンプル文字を記憶する文字パターン
辞書、３１は各セル内の文字をサンプル文字と比較し、
前もって決めた値よりも近い類似度ならば、その文字と
して出力する文字認識部、３２は認識した表の情報を出
力する表出力部である。
【０００９】図２は本実施例の表認識装置の構成を示す
ブロック図である。図２において４０は表画像を読み取
るスキャナで、読み取った表画像を読み取るスキャナ
で、読み取った表画像をイメージデータとして出力す
る。４１はＲＡＭで、スキャナ４０からのイメージデー
タを記憶する画像メモリ領域４２、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４３、
ランの並びから抽出した実線および破線を格納する罫線
領域４４、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４５を有する。４６はＲＯＭ
で、文字認識に使用する辞書を記憶した特徴辞書領域４
７およびプログラム記憶領域４８を有する。４９はプロ
グラム記憶領域４８に記憶された制御プログラムに従っ
て処理を行う処理回路である。５０は認識指令を行うキ
ーボードであり、５１は表データ領域４５に記憶された
表を表示する表示部である。
ブロック図である。図２において４０は表画像を読み取
るスキャナで、読み取った表画像を読み取るスキャナ
で、読み取った表画像をイメージデータとして出力す
る。４１はＲＡＭで、スキャナ４０からのイメージデー
タを記憶する画像メモリ領域４２、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４３、
ランの並びから抽出した実線および破線を格納する罫線
領域４４、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４５を有する。４６はＲＯＭ
で、文字認識に使用する辞書を記憶した特徴辞書領域４
７およびプログラム記憶領域４８を有する。４９はプロ
グラム記憶領域４８に記憶された制御プログラムに従っ
て処理を行う処理回路である。５０は認識指令を行うキ
ーボードであり、５１は表データ領域４５に記憶された
表を表示する表示部である。
【００１０】以上の各構成要素よりなる本実施例の表認
識装置について以下その動作を図３のフローチャートを
用いて説明する。ステップｓ１では、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では、入力
した画像の傾きを補正する。ステップｓ３では、画像の
縦、横２方向の黒画素の並びを抽出する。ステップｓ４
では、抽出したランの内、一定長さ以上のものを検索す
る。ステップｓ５では、ｓ４で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、白黒反転セル
を抽出する（このステップの詳細は後述する）。ステッ
プｓ７では、抽出した白黒反転セルの内部の画素を反転
する。ステップｓ８では、ステップｓ３で抽出したラン
の内、特定パターンで一定長さより長いものを検索す
る。ステップｓ９では、検索したランを連結して、破線
を抽出する。ステップｓ１０では、ステップｓ５で抽出
した罫線の中で白黒反転セルに含まれないものと、ステ
ップｓ６で抽出した白黒反転セルと、ステップｓ９で抽
出した破線に囲まれた部分を通常のセルとして抽出す
る。ステップｓ１１では、文字認識が終了していないセ
ルがあるか調べ、あればステップｓ１２のセル内文字認
識を行う。ステップｓ１３では、認識された表を出力す
る。
識装置について以下その動作を図３のフローチャートを
用いて説明する。ステップｓ１では、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では、入力
した画像の傾きを補正する。ステップｓ３では、画像の
縦、横２方向の黒画素の並びを抽出する。ステップｓ４
では、抽出したランの内、一定長さ以上のものを検索す
る。ステップｓ５では、ｓ４で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、白黒反転セル
を抽出する（このステップの詳細は後述する）。ステッ
プｓ７では、抽出した白黒反転セルの内部の画素を反転
する。ステップｓ８では、ステップｓ３で抽出したラン
の内、特定パターンで一定長さより長いものを検索す
る。ステップｓ９では、検索したランを連結して、破線
を抽出する。ステップｓ１０では、ステップｓ５で抽出
した罫線の中で白黒反転セルに含まれないものと、ステ
ップｓ６で抽出した白黒反転セルと、ステップｓ９で抽
出した破線に囲まれた部分を通常のセルとして抽出す
る。ステップｓ１１では、文字認識が終了していないセ
ルがあるか調べ、あればステップｓ１２のセル内文字認
識を行う。ステップｓ１３では、認識された表を出力す
る。
【００１１】次に図４のフローチャートを用いてステッ
プｓ６の詳細について説明する。ステップｓ６１では、
ステップ４で抽出した罫線の内、しきい値よりも幅が太
いものを検索する。ステップｓ６２では、検索した罫線
で囲まれた部分がないか調べ、有ればステップｓ６３、
なければ白黒反転セル抽出部を終了する。ステップｓ６
３では、ステップｓ６２で見つかった部分の内部の黒画
素の比率を算出する。ステップｓ６４では、黒画素の比
率が５０％よりも大きいかどうか調べ、大きければ、ス
テップｓ６５で白黒反転部として出力する。
プｓ６の詳細について説明する。ステップｓ６１では、
ステップ４で抽出した罫線の内、しきい値よりも幅が太
いものを検索する。ステップｓ６２では、検索した罫線
で囲まれた部分がないか調べ、有ればステップｓ６３、
なければ白黒反転セル抽出部を終了する。ステップｓ６
３では、ステップｓ６２で見つかった部分の内部の黒画
素の比率を算出する。ステップｓ６４では、黒画素の比
率が５０％よりも大きいかどうか調べ、大きければ、ス
テップｓ６５で白黒反転部として出力する。
【００１２】以上のように本実施例によれば、白黒反転
セル候補抽出部２４と、白黒反転セル決定部２５、およ
び画素反転部２６を設けることにより、正確に表の構造
および内部の文字を認識することができる。
セル候補抽出部２４と、白黒反転セル決定部２５、およ
び画素反転部２６を設けることにより、正確に表の構造
および内部の文字を認識することができる。
【００１３】
【発明の効果】前記実施例の説明より明らかなように、
本発明は罫線の内、幅がしきい値以上のもので囲まれた
部分を白黒反転セル候補として抽出する白黒反転セル候
補抽出部と、抽出した白黒反転セル候補の内部の黒画素
の密度により、その部分を白黒反転セルと決定する白黒
反転セル決定部と、決定したセル内の画素を反転する画
素反転部を設けることにより、表の構造および内部の文
字を正確に認識することができる。
本発明は罫線の内、幅がしきい値以上のもので囲まれた
部分を白黒反転セル候補として抽出する白黒反転セル候
補抽出部と、抽出した白黒反転セル候補の内部の黒画素
の密度により、その部分を白黒反転セルと決定する白黒
反転セル決定部と、決定したセル内の画素を反転する画
素反転部を設けることにより、表の構造および内部の文
字を正確に認識することができる。
【図１】本発明の一実施例における表認識装置の機能ブ
ロック図
ロック図
【図２】本実施例の表認識装置の構成を示すブロック図
【図３】本実施例における制御手順を示すフローチャー
ト
ト
【図４】本実施例における制御手順を示すフローチャー
ト
ト
【図５】従来の表認識装置の機能ブロック図
２１ 画像入力部 ２２ 画像領域 ２３ 実線ラン抽出部 ２４ 白黒反転セル候補抽出部 ２５ 白黒反転セル決定部 ２６ 画素反転部 ２７ 破線ラン抽出部 ２８ 表構造抽出部 ２９ 文字切り出し部 ３０ 文字パターン辞書 ３１ 文字認識部 ３２ 表出力部 ４０ スキャナ ４１ ＲＡＭ ４２ 画像メモリ領域 ４３ ラン領域 ４４ 罫線領域 ４５ 表データ領域 ４６ ＲＯＭ ４７ 特徴辞書領域 ４８ プログラム記憶領域 ４９ 処理回路 ５０ キーボード ５１ 表示部
Claims (1)
- 【請求項１】 与えられた入力図形を走査して得られた
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手段と、抽出されたランを連結
することにより、実線の罫線を抽出する手段と、抽出さ
れた罫線の内、幅がしきい値以上のもので囲まれた部分
を白黒反転セル候補として抽出する手段と、抽出した白
黒反転セル候補の内部の黒画素の密度により、その部分
を白黒反転セルと決定する手段と、決定したセル内の画
素を反転する手段を有し、表の構造および中の文字を正
確に認識することを特徴とする表認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5126559A JPH06337960A (ja) | 1993-05-28 | 1993-05-28 | 表認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5126559A JPH06337960A (ja) | 1993-05-28 | 1993-05-28 | 表認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06337960A true JPH06337960A (ja) | 1994-12-06 |
Family
ID=14938168
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5126559A Pending JPH06337960A (ja) | 1993-05-28 | 1993-05-28 | 表認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06337960A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008198157A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-08-28 | Fujitsu Ltd | 表認識プログラム、表認識方法および表認識装置 |
-
1993
- 1993-05-28 JP JP5126559A patent/JPH06337960A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008198157A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-08-28 | Fujitsu Ltd | 表認識プログラム、表認識方法および表認識装置 |
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