JPH064704A - 罫線識別方法及び領域識別方法 - Google Patents
罫線識別方法及び領域識別方法Info
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- JPH064704A JPH064704A JP4160866A JP16086692A JPH064704A JP H064704 A JPH064704 A JP H064704A JP 4160866 A JP4160866 A JP 4160866A JP 16086692 A JP16086692 A JP 16086692A JP H064704 A JPH064704 A JP H064704A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 水平・垂直罫線、表領域、囲み枠領域を正確
に識別する。 【構成】 矩形分類部５０６で判定した表領域候補に関
し、水平罫線抽出部１０８と水平罫線検定部１１２によ
り水平罫線を、垂直罫線抽出部４０８と垂直罫線検定部
４１２により垂直罫線を、それぞ抽出する。領域判定部
５１７において表領域矩形候補毎に水平，垂直罫線の本
数等の条件によって表領域の判定、あるいは表領域、囲
み枠領域、その他領域の判定を行なう。
に識別する。 【構成】 矩形分類部５０６で判定した表領域候補に関
し、水平罫線抽出部１０８と水平罫線検定部１１２によ
り水平罫線を、垂直罫線抽出部４０８と垂直罫線検定部
４１２により垂直罫線を、それぞ抽出する。領域判定部
５１７において表領域矩形候補毎に水平，垂直罫線の本
数等の条件によって表領域の判定、あるいは表領域、囲
み枠領域、その他領域の判定を行なう。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、文書画像中の罫線や表
領域等の抽出に関する。
領域等の抽出に関する。
【０００２】
【従来の技術】図表と文字等が混在する一般文書画像の
データを記録メディアにファイリングしたりＧ４ファク
シミリで伝送するような場合、文書画像中の水平罫線、
垂直罫線、罫線による囲み枠領域、罫線による表領域等
を自動的に識別できると都合がよいが、このような目的
に最適な技術は未だ確立されていない。
データを記録メディアにファイリングしたりＧ４ファク
シミリで伝送するような場合、文書画像中の水平罫線、
垂直罫線、罫線による囲み枠領域、罫線による表領域等
を自動的に識別できると都合がよいが、このような目的
に最適な技術は未だ確立されていない。
【０００３】なお、これまで知られている関連技術とし
て、原稿をスキャンし２値化した画像から黒連結の矩形
を抽出し、その大きさを閾値と比較することによって、
文字の矩形と線図形の矩形を判別する画像抽出方式（特
開昭５５−１６２１７７号）、黒ランを矩形統合し、一
定以上の大きさの矩形の内部の一定以上の長さのランを
統合して水平罫線を抽出し、水平罫線の個数より、当該
矩形が表領域であるか否かを判別する表領域識別方法
（特願平１−１４３４５６号）がある。
て、原稿をスキャンし２値化した画像から黒連結の矩形
を抽出し、その大きさを閾値と比較することによって、
文字の矩形と線図形の矩形を判別する画像抽出方式（特
開昭５５−１６２１７７号）、黒ランを矩形統合し、一
定以上の大きさの矩形の内部の一定以上の長さのランを
統合して水平罫線を抽出し、水平罫線の個数より、当該
矩形が表領域であるか否かを判別する表領域識別方法
（特願平１−１４３４５６号）がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前記画像抽出方式は、
線図形に関し水平罫線、垂直罫線、表、囲み枠等に詳細
に識別するものではない。また、前記表領域識別方法も
水平罫線だけを抽出し、その個数によって表領域の判定
を行なうため、表領域の識別精度が不十分な場合があ
り、また内部に罫線のない囲み枠等の識別ができない。
線図形に関し水平罫線、垂直罫線、表、囲み枠等に詳細
に識別するものではない。また、前記表領域識別方法も
水平罫線だけを抽出し、その個数によって表領域の判定
を行なうため、表領域の識別精度が不十分な場合があ
り、また内部に罫線のない囲み枠等の識別ができない。
【０００５】よって本発明の目的は、水平罫線、垂直罫
線、表領域、囲み枠領域、その他領域のより高精度な識
別・抽出のための技術を提供することにある。
線、表領域、囲み枠領域、その他領域のより高精度な識
別・抽出のための技術を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１または２の発明
方法によれば、文書画像またはその縮小画像から抽出し
た黒連結成分の外接矩形の中から、水平方向及び垂直方
向の大きさに基づいて水平罫線矩形候補または垂直罫線
矩形候補を選ぶ。水平罫線の識別の場合には水平方向
に、垂直罫線の識別の場合に垂直方向に、それぞれの矩
形候補の範囲、内の文書画像またはその縮小画像をスキ
ャンすることにより、ある閾値以上の長さの黒ランから
なる水平罫線矩形または垂直罫線矩形を抽出する。そし
て、各方向罫線矩形候補と、それより抽出された各方向
罫線矩形の水平方向及び垂直方向の大きさの関係に基づ
き（請求項１の発明）、あるいは水平方向及び垂直方向
の位置関係に基づき（請求項２の発明）、該罫線矩形が
水平または垂直罫線であるか否かを判定する。
方法によれば、文書画像またはその縮小画像から抽出し
た黒連結成分の外接矩形の中から、水平方向及び垂直方
向の大きさに基づいて水平罫線矩形候補または垂直罫線
矩形候補を選ぶ。水平罫線の識別の場合には水平方向
に、垂直罫線の識別の場合に垂直方向に、それぞれの矩
形候補の範囲、内の文書画像またはその縮小画像をスキ
ャンすることにより、ある閾値以上の長さの黒ランから
なる水平罫線矩形または垂直罫線矩形を抽出する。そし
て、各方向罫線矩形候補と、それより抽出された各方向
罫線矩形の水平方向及び垂直方向の大きさの関係に基づ
き（請求項１の発明）、あるいは水平方向及び垂直方向
の位置関係に基づき（請求項２の発明）、該罫線矩形が
水平または垂直罫線であるか否かを判定する。
【０００７】請求項３または４の発明によれば、文書画
像またはその縮小画像から抽出した黒連結成分の外接矩
形の中から、水平方向及び垂直方向の大きさに基づき表
領域矩形候補を選ぶ。各表領域矩形候補の範囲につい
て、文書画像またはその縮小画像を水平方向にスキャン
することによって、ある閾値以上の長さの黒ランからな
る水平罫線矩形を抽出し、該水平罫線矩形に対して水平
罫線の条件判定を行なうことによって水平罫線を抽出
し、また文書画像またはその縮小画像を垂直方向にスキ
ャンし、ある閾値以上の長さの黒ランからなる垂直罫線
を抽出し、該垂直罫線矩形に対して垂直罫線の条件判定
を行なうことによって垂直罫線を抽出する。そして、請
求項３の発明にあっては、表領域矩形候補から抽出され
た水平罫線の本数及び垂直罫線の本数を少なくとも含む
判定条件により、表領域矩形候補を表領域であるか否か
を判定する。請求項４の発明にあっては、判定条件に表
領域矩形候補の特定範囲における水平罫線または垂直罫
線の有無も含み、該判定条件によって該表領域矩形候補
を表領域、囲み枠領域、またはその他領域のいずれであ
るかを判定する。
像またはその縮小画像から抽出した黒連結成分の外接矩
形の中から、水平方向及び垂直方向の大きさに基づき表
領域矩形候補を選ぶ。各表領域矩形候補の範囲につい
て、文書画像またはその縮小画像を水平方向にスキャン
することによって、ある閾値以上の長さの黒ランからな
る水平罫線矩形を抽出し、該水平罫線矩形に対して水平
罫線の条件判定を行なうことによって水平罫線を抽出
し、また文書画像またはその縮小画像を垂直方向にスキ
ャンし、ある閾値以上の長さの黒ランからなる垂直罫線
を抽出し、該垂直罫線矩形に対して垂直罫線の条件判定
を行なうことによって垂直罫線を抽出する。そして、請
求項３の発明にあっては、表領域矩形候補から抽出され
た水平罫線の本数及び垂直罫線の本数を少なくとも含む
判定条件により、表領域矩形候補を表領域であるか否か
を判定する。請求項４の発明にあっては、判定条件に表
領域矩形候補の特定範囲における水平罫線または垂直罫
線の有無も含み、該判定条件によって該表領域矩形候補
を表領域、囲み枠領域、またはその他領域のいずれであ
るかを判定する。
【０００８】
【作用】請求項１または２の発明の方法は、罫線矩形候
補の選択、罫線矩形候補内の罫線矩形の抽出、罫線矩形
の条件判定という段階を経ることによって、水平または
垂直罫線の正確な識別、抽出が可能である。
補の選択、罫線矩形候補内の罫線矩形の抽出、罫線矩形
の条件判定という段階を経ることによって、水平または
垂直罫線の正確な識別、抽出が可能である。
【０００９】請求項３または４の発明の領域識別方法
は、表領域矩形候補の選択、表領域矩形候補内の水平罫
線と垂直罫線の抽出、表領域矩形候補内の水平罫線及び
垂直罫線の本数を含む条件の判定（請求項３の発明）、
または表領域矩形候補内の水平及び垂直罫線の本数に加
え表領域矩形候補の特定範囲における水平または垂直罫
線の有無を含む条件の判定（請求項４の発明）、という
段階を経ることによって、表領域の正確な識別が可能で
あり、また請求項４の発明によれば表領域以外の囲み枠
領域とその他領域の識別も可能である。
は、表領域矩形候補の選択、表領域矩形候補内の水平罫
線と垂直罫線の抽出、表領域矩形候補内の水平罫線及び
垂直罫線の本数を含む条件の判定（請求項３の発明）、
または表領域矩形候補内の水平及び垂直罫線の本数に加
え表領域矩形候補の特定範囲における水平または垂直罫
線の有無を含む条件の判定（請求項４の発明）、という
段階を経ることによって、表領域の正確な識別が可能で
あり、また請求項４の発明によれば表領域以外の囲み枠
領域とその他領域の識別も可能である。
【００１０】
【実施例】実施例１ 本実施例は、図１に示すように、スキャナ等によって入
力された文書画像データを記憶する文書画像メモリ１０
０、このメモリ１００内の文書画像データの黒連結成分
の外接矩形を抽出する矩形抽出部１０２、これにより抽
出された矩形の情報を記録するための矩形メモリ１０
４、この矩形メモリ内の矩形情報を基に、抽出された矩
形の幅、高さを予め与えられた閾値と比較することによ
り矩形の種類分けを行なう矩形分類部１０６、この矩形
分類部１０６によって水平セパレータ（水平罫線）と判
定された矩形の情報（矩形メモリ１０４に格納されてい
る）を参照し、この矩形の画像（文書画像メモリ１００
に格納されている）に対し水平方向スキャンを行なって
水平方向の黒ランを抽出し、予め与えられた閾値以上の
長さの黒ランから矩形を生成する水平罫線抽出部１０
８、これによって抽出された矩形の情報を記憶する水平
罫線矩形メモリ１１０、このメモリ１１０に格納された
矩形の情報を基に、その矩形が水平セパレータ（水平罫
線）かどうかの最終判定を行なう水平罫線検定部１１
２、各処理部１０２，１０６，１０８，１１２の制御を
行なう制御部１１４からなる機能構成を有する。
力された文書画像データを記憶する文書画像メモリ１０
０、このメモリ１００内の文書画像データの黒連結成分
の外接矩形を抽出する矩形抽出部１０２、これにより抽
出された矩形の情報を記録するための矩形メモリ１０
４、この矩形メモリ内の矩形情報を基に、抽出された矩
形の幅、高さを予め与えられた閾値と比較することによ
り矩形の種類分けを行なう矩形分類部１０６、この矩形
分類部１０６によって水平セパレータ（水平罫線）と判
定された矩形の情報（矩形メモリ１０４に格納されてい
る）を参照し、この矩形の画像（文書画像メモリ１００
に格納されている）に対し水平方向スキャンを行なって
水平方向の黒ランを抽出し、予め与えられた閾値以上の
長さの黒ランから矩形を生成する水平罫線抽出部１０
８、これによって抽出された矩形の情報を記憶する水平
罫線矩形メモリ１１０、このメモリ１１０に格納された
矩形の情報を基に、その矩形が水平セパレータ（水平罫
線）かどうかの最終判定を行なう水平罫線検定部１１
２、各処理部１０２，１０６，１０８，１１２の制御を
行なう制御部１１４からなる機能構成を有する。
【００１１】なお、矩形抽出部１０２の前段に画像縮小
部を設け、これによって入力文書画像を縮小した画像を
対象として矩形抽出以下の各処理を行なってもよい。ま
た、この画像縮小部を含め各処理部は、ハードウエアと
して実現されるか、あるいはコンピュータシステム上で
ソフトウエアによって実現される。
部を設け、これによって入力文書画像を縮小した画像を
対象として矩形抽出以下の各処理を行なってもよい。ま
た、この画像縮小部を含め各処理部は、ハードウエアと
して実現されるか、あるいはコンピュータシステム上で
ソフトウエアによって実現される。
【００１２】本実施例における水平パラメータ（水平罫
線）判定処理のフローは図２のように示される。以下、
この処理の詳細について説明するが、図３は説明中で適
宜参照される処理説明図である。
線）判定処理のフローは図２のように示される。以下、
この処理の詳細について説明するが、図３は説明中で適
宜参照される処理説明図である。
【００１３】まず、入力された文書画像に対し、矩形抽
出部１０２において黒連結成分の外接矩形の抽出を行な
う（ステップ２００）。この処理は、例えば画像をスキ
ャンしながら接続した黒ランの外接矩形を抽出し、これ
を一定距離内にあるものについて統合する操作を繰り返
すことによって行なうことができる。
出部１０２において黒連結成分の外接矩形の抽出を行な
う（ステップ２００）。この処理は、例えば画像をスキ
ャンしながら接続した黒ランの外接矩形を抽出し、これ
を一定距離内にあるものについて統合する操作を繰り返
すことによって行なうことができる。
【００１４】この抽出された矩形に対し、矩形分類部１
０６において、矩形の水平方向の大きさＷ，垂直方向の
大きさＨと、それぞれの閾値ＲＬＨＴＨ，ＲＬＶＴＨと
の比較判定を行ない、 Ｗ＞ＲＬＨＴＨ かつ Ｈ＞ＲＬＶＴＨ の条件を満たす矩形を水平罫線矩形候補たる矩形（１）
と判定する（ステップ２１０，２１５）。
０６において、矩形の水平方向の大きさＷ，垂直方向の
大きさＨと、それぞれの閾値ＲＬＨＴＨ，ＲＬＶＴＨと
の比較判定を行ない、 Ｗ＞ＲＬＨＴＨ かつ Ｈ＞ＲＬＶＴＨ の条件を満たす矩形を水平罫線矩形候補たる矩形（１）
と判定する（ステップ２１０，２１５）。
【００１５】図３（ａ）及び（ｂ）において、３００は
矩形（１）の例を示し、その内部の網掛け部は文字や罫
線等の黒連結成分である。なお、矩形抽出部１０２にお
いては、このような文字や罫線等の黒連結成分の統合を
行なうことによって矩形を抽出するが、かかる処理つい
ては公知であるので詳細説明は省略する。
矩形（１）の例を示し、その内部の網掛け部は文字や罫
線等の黒連結成分である。なお、矩形抽出部１０２にお
いては、このような文字や罫線等の黒連結成分の統合を
行なうことによって矩形を抽出するが、かかる処理つい
ては公知であるので詳細説明は省略する。
【００１６】なお、本実施例では閾値ＲＬＨＴＨ，ＲＬ
ＶＴＨを固定しているが、適応的に自動設定するように
してもよい。一例を挙げれば、矩形抽出処理２００の際
に文字とみなしえる黒連結成分の垂直方向の大きさの
（横書き文書の場合）のヒストグラムを作成し、このヒ
ストグラムに基づいて標準文字サイズを決定し、この標
準文字サイズに適当な係数を掛けることによって閾値Ｒ
ＬＨＴＨ，ＲＬＶＴＨを算出する。ただし、これはあく
まで一例に過ぎない。
ＶＴＨを固定しているが、適応的に自動設定するように
してもよい。一例を挙げれば、矩形抽出処理２００の際
に文字とみなしえる黒連結成分の垂直方向の大きさの
（横書き文書の場合）のヒストグラムを作成し、このヒ
ストグラムに基づいて標準文字サイズを決定し、この標
準文字サイズに適当な係数を掛けることによって閾値Ｒ
ＬＨＴＨ，ＲＬＶＴＨを算出する。ただし、これはあく
まで一例に過ぎない。
【００１７】次に水平罫線抽出部１０８において、矩形
（１）の範囲の画像を水平方向にスキャンすることによ
り、閾値ＲＵＮＨＴＨ以上の長さの黒ランを抽出し、こ
の長い黒ランのみの連結成分に外接する矩形（矩形
（２））を罫線矩形として抽出する（ステップ２１
５）。図３（ｂ）において、３０２は矩形（１）３００
から抽出された長い黒ランのみから生成される矩形
（２）であり、Ｈ１とＷ１は垂直方向と水平方向の大き
さである。なお、閾値ＲＵＮＨＴＨは、固定値として予
め与えられるが、上記ＲＬＨＴＨ，ＲＬＶＴＨと同様に
適応的に自動設定するようにしてもよい。
（１）の範囲の画像を水平方向にスキャンすることによ
り、閾値ＲＵＮＨＴＨ以上の長さの黒ランを抽出し、こ
の長い黒ランのみの連結成分に外接する矩形（矩形
（２））を罫線矩形として抽出する（ステップ２１
５）。図３（ｂ）において、３０２は矩形（１）３００
から抽出された長い黒ランのみから生成される矩形
（２）であり、Ｈ１とＷ１は垂直方向と水平方向の大き
さである。なお、閾値ＲＵＮＨＴＨは、固定値として予
め与えられるが、上記ＲＬＨＴＨ，ＲＬＶＴＨと同様に
適応的に自動設定するようにしてもよい。
【００１８】このような矩形（２）に対し、水平罫線検
定部１１２において、 Ｗ１／Ｗ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｈ１＞Ｈ＞閾
値（例えば０．８） の条件判定を行ない（ステップ２２０，２２５）、この
条件を満たすときに矩形（２）を最終的に水平罫線であ
ると判定する（ステップ２３０）。図３（ｂ）に示した
矩形（２）３０２は水平罫線と最終判定される。
定部１１２において、 Ｗ１／Ｗ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｈ１＞Ｈ＞閾
値（例えば０．８） の条件判定を行ない（ステップ２２０，２２５）、この
条件を満たすときに矩形（２）を最終的に水平罫線であ
ると判定する（ステップ２３０）。図３（ｂ）に示した
矩形（２）３０２は水平罫線と最終判定される。
【００１９】制御部１１４は、矩形抽出部２００により
抽出された矩形に対する処理の終了判定（ステップ２３
５）を行ない、未処理の矩形が残っている場合は、ステ
ップ２０５以下の処理を再開させる。
抽出された矩形に対する処理の終了判定（ステップ２３
５）を行ない、未処理の矩形が残っている場合は、ステ
ップ２０５以下の処理を再開させる。
【００２０】実施例２ 本実施例は、実施例１と同様に図１に示す機能的構成を
有する。処理内容も、水平罫線検定部１１２の処理を除
いて実施例１と同様である。
有する。処理内容も、水平罫線検定部１１２の処理を除
いて実施例１と同様である。
【００２１】すなわち、実施例１においては、水平罫線
検定部１１２は、矩形（１）と矩形（２）の水平方向及
び垂直方向の大きさの比によって水平罫線の検定を行な
った（図２のステップ２２０〜２３０）。これに対し本
実施例においては、図３（ｃ）に示すように、矩形
（１）３００と矩形（２）３０２の始終点の水平方向の
位置の差ΔＷ１，ΔＷ２、垂直方向の位置の差ΔＨ１，
ΔＨ２が、 ΔＷ１＜閾値 かつ ΔＷ２＜閾値 かつ Δｈ１＜閾
値 かつΔＨ２＜閾値 のときに、矩形（２）３０２を最終的に水平罫線と判定
する。
検定部１１２は、矩形（１）と矩形（２）の水平方向及
び垂直方向の大きさの比によって水平罫線の検定を行な
った（図２のステップ２２０〜２３０）。これに対し本
実施例においては、図３（ｃ）に示すように、矩形
（１）３００と矩形（２）３０２の始終点の水平方向の
位置の差ΔＷ１，ΔＷ２、垂直方向の位置の差ΔＨ１，
ΔＨ２が、 ΔＷ１＜閾値 かつ ΔＷ２＜閾値 かつ Δｈ１＜閾
値 かつΔＨ２＜閾値 のときに、矩形（２）３０２を最終的に水平罫線と判定
する。
【００２２】実施例３ 本実施例は図４に示すような機能的構成を有する。本実
施例は垂直罫線を抽出する関係から、実施例１と次の点
が相違する。
施例は垂直罫線を抽出する関係から、実施例１と次の点
が相違する。
【００２３】矩形分類部１０６において、矩形の水平方
向の大きさをＷ、垂直方向の大きさ）Ｈとし、Ｗ＜ＲＬ
ＨＴＨかつＨ＞ＲＬＶＴＨの条件が満たされる場合に、
その矩形を垂直罫線矩形候補たる矩形（１）に分類す
る。なお、垂直罫線を対象としているので、水平罫線を
対象とした実施例１，２とは閾値ＲＬＨＴＨ，ＲＬＶＴ
Ｈの大小関係が逆になる。
向の大きさをＷ、垂直方向の大きさ）Ｈとし、Ｗ＜ＲＬ
ＨＴＨかつＨ＞ＲＬＶＴＨの条件が満たされる場合に、
その矩形を垂直罫線矩形候補たる矩形（１）に分類す
る。なお、垂直罫線を対象としているので、水平罫線を
対象とした実施例１，２とは閾値ＲＬＨＴＨ，ＲＬＶＴ
Ｈの大小関係が逆になる。
【００２４】垂直罫線抽出部４０８において、矩形
（１）の範囲の文書画像を垂直方向にスキャンして黒ラ
ンを抽出し、予め与えられた閾値ＲＵＮＨＴＨ以上の長
さの黒ランのみの連結成分からなる矩形（２）を抽出
し、その情報を垂直罫線矩形メモリ４１０に格納する。
（１）の範囲の文書画像を垂直方向にスキャンして黒ラ
ンを抽出し、予め与えられた閾値ＲＵＮＨＴＨ以上の長
さの黒ランのみの連結成分からなる矩形（２）を抽出
し、その情報を垂直罫線矩形メモリ４１０に格納する。
【００２５】垂直罫線検定部４１２は、矩形（２）の水
平方向の大きさＷ１，垂直方向の大きさＨ１と矩形
（１）の水平方向の大きさＷ，垂直方向の大きさＨとの
間に、 Ｗ１／Ｗ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｈ１／Ｈ＞閾
値（例えば０．８） の条件が成立する場合に、矩形（２）を垂直罫線である
と最終判定する。
平方向の大きさＷ１，垂直方向の大きさＨ１と矩形
（１）の水平方向の大きさＷ，垂直方向の大きさＨとの
間に、 Ｗ１／Ｗ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｈ１／Ｈ＞閾
値（例えば０．８） の条件が成立する場合に、矩形（２）を垂直罫線である
と最終判定する。
【００２６】なお、本実施例においても、入力文書画像
を縮小した画像を処理対象として垂直罫線抽出を行なっ
てもよい。
を縮小した画像を処理対象として垂直罫線抽出を行なっ
てもよい。
【００２７】実施例４ 本実施例は、実施例３と同様に図４に示す機能的構成を
有する。処理内容も、垂直罫線検定部４１２の処理を除
いて実施例３と同様である。
有する。処理内容も、垂直罫線検定部４１２の処理を除
いて実施例３と同様である。
【００２８】すなわち、本実施例においては、垂直罫線
検定部４１２は、矩形（１）と矩形（２）の始終点の水
平方向の位置の差ΔＷ１，ΔＷ２、垂直方向の位置の差
ΔＨ１，ΔＨ２が、 ΔＷ１＜閾値 かつ ΔＷ２＜閾値 かつ Δｈ１＜閾
値 かつΔＨ２＜閾値 のときに、矩形（２）を最終的に垂直罫線と判定する。
検定部４１２は、矩形（１）と矩形（２）の始終点の水
平方向の位置の差ΔＷ１，ΔＷ２、垂直方向の位置の差
ΔＨ１，ΔＨ２が、 ΔＷ１＜閾値 かつ ΔＷ２＜閾値 かつ Δｈ１＜閾
値 かつΔＨ２＜閾値 のときに、矩形（２）を最終的に垂直罫線と判定する。
【００２９】なお、本実施例においても、入力文書画像
の縮小画像を対象として処理を行なうこともできる。
の縮小画像を対象として処理を行なうこともできる。
【００３０】実施例５ 図５は本実施例の機能ブロック図である。ただし、図１
または図４の同等部分は同符号により示されている。５
０６は矩形分類部であり、これは図１または図４の矩形
分類部１０６と分類条件が異なる。５１４は追加された
領域判定部である。図６は本実施例の処理フローチャー
ト、図７は処理説明用の図である。以下、処理内容を説
明する。
または図４の同等部分は同符号により示されている。５
０６は矩形分類部であり、これは図１または図４の矩形
分類部１０６と分類条件が異なる。５１４は追加された
領域判定部である。図６は本実施例の処理フローチャー
ト、図７は処理説明用の図である。以下、処理内容を説
明する。
【００３１】矩形抽出部１０２において、文書画像より
黒連結成分の外接矩形を抽出し、矩形の情報を矩形メモ
リ１０４に格納する（ステップ６００）。なお、入力文
書画像の縮小処理を行ない、縮小処理について矩形抽出
以下の処理を実行することも可能である。
黒連結成分の外接矩形を抽出し、矩形の情報を矩形メモ
リ１０４に格納する（ステップ６００）。なお、入力文
書画像の縮小処理を行ない、縮小処理について矩形抽出
以下の処理を実行することも可能である。
【００３２】矩形分類部５０６において、矩形の水平方
向の大きさＷ、垂直方向の大きさＨと、水平方向の閾値
ＬＡＲＧＥＨＴＨ、垂直方向の閾値ＬＡＲＧＥＶＴＨと
の比較判定を行ない、 Ｗ＞ＬＡＲＧＥＨＴＨ かつ Ｈ＞ＬＡＲＧＥＶＴＨ の条件を満たす矩形を表領域矩形候補たる矩形（１）と
判定する（ステップ６０５，６１０）。
向の大きさＷ、垂直方向の大きさＨと、水平方向の閾値
ＬＡＲＧＥＨＴＨ、垂直方向の閾値ＬＡＲＧＥＶＴＨと
の比較判定を行ない、 Ｗ＞ＬＡＲＧＥＨＴＨ かつ Ｈ＞ＬＡＲＧＥＶＴＨ の条件を満たす矩形を表領域矩形候補たる矩形（１）と
判定する（ステップ６０５，６１０）。
【００３３】なお、ここでは水平方向の罫線と垂直方向
の罫線からなる、ある大きさ以上の表領域を識別するこ
とを目的としているので、閾値ＬＡＲＧＥＨＴＨ，ＬＡ
ＲＧＥＶＴＨは、そのような識別対象の表領域の最小サ
イズを考慮し予め決定される。ただし、これらの閾値
を、例えば矩形の高さのヒストグラム等に基づいて適応
的に自動決定するようにしてもよい。
の罫線からなる、ある大きさ以上の表領域を識別するこ
とを目的としているので、閾値ＬＡＲＧＥＨＴＨ，ＬＡ
ＲＧＥＶＴＨは、そのような識別対象の表領域の最小サ
イズを考慮し予め決定される。ただし、これらの閾値
を、例えば矩形の高さのヒストグラム等に基づいて適応
的に自動決定するようにしてもよい。
【００３４】次に、水平罫線抽出部１０８と水平罫線検
定部１１２により矩形（１）から水平罫線を抽出する
（ステップ６１５）。実施例１と同様に、水平罫線抽出
部１０８において表領域矩形候補たる矩形（１）の範囲
内の画像を水平スキャンし、所定値以上の長さの黒ラン
のみから生成される水平罫線矩形たる矩形（２）を抽出
する。水平罫線検定部１１２において、矩形（２）の水
平方向の大きさＷ１、垂直方向の大きさＨ１、矩形
（１）の水平方向の大きさＷに関して、 Ｗ１／Ｗ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｈ１＜ＲＬＨ
ｅｉｇｈｔＴＨ の条件を満たすときに、矩形（２）を水平罫線として抽
出する。なお、閾値ＲＬＨｅｉｇｈｔは固定値として
も、適応的に決定される可変値としてもよい。
定部１１２により矩形（１）から水平罫線を抽出する
（ステップ６１５）。実施例１と同様に、水平罫線抽出
部１０８において表領域矩形候補たる矩形（１）の範囲
内の画像を水平スキャンし、所定値以上の長さの黒ラン
のみから生成される水平罫線矩形たる矩形（２）を抽出
する。水平罫線検定部１１２において、矩形（２）の水
平方向の大きさＷ１、垂直方向の大きさＨ１、矩形
（１）の水平方向の大きさＷに関して、 Ｗ１／Ｗ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｈ１＜ＲＬＨ
ｅｉｇｈｔＴＨ の条件を満たすときに、矩形（２）を水平罫線として抽
出する。なお、閾値ＲＬＨｅｉｇｈｔは固定値として
も、適応的に決定される可変値としてもよい。
【００３５】また、垂直罫線抽出部４０８と垂直罫線検
定部４１２により表領域矩形候補たる矩形（１）から垂
直罫線を抽出する（ステップ６２０）。垂直罫線抽出部
４０８により、実施例３と同様に、矩形（１）の範囲の
画像を垂直スキャンし、所定値以上の長さの黒ランのみ
から生成される垂直罫線矩形たる矩形（２）を抽出し、
垂直罫線検定部４１２により、矩形（２）の水平方向の
大きさＷ１、垂直方向の大きさＨ１、矩形（１）の垂直
方向の大きさＨに関し、 Ｈ１／Ｈ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｗ１＜ＲＬＷ
ｉｄｔｈＴＨ の条件を満たすときに、矩形（２）を垂直罫線として抽
出する。なお、閾値ＲＬｗｉｄｔｈＴＨは固定値として
も、あるいは適応的に決定される可変値としてもよい。
定部４１２により表領域矩形候補たる矩形（１）から垂
直罫線を抽出する（ステップ６２０）。垂直罫線抽出部
４０８により、実施例３と同様に、矩形（１）の範囲の
画像を垂直スキャンし、所定値以上の長さの黒ランのみ
から生成される垂直罫線矩形たる矩形（２）を抽出し、
垂直罫線検定部４１２により、矩形（２）の水平方向の
大きさＷ１、垂直方向の大きさＨ１、矩形（１）の垂直
方向の大きさＨに関し、 Ｈ１／Ｈ＞閾値（例えば０．８） かつ Ｗ１＜ＲＬＷ
ｉｄｔｈＴＨ の条件を満たすときに、矩形（２）を垂直罫線として抽
出する。なお、閾値ＲＬｗｉｄｔｈＴＨは固定値として
も、あるいは適応的に決定される可変値としてもよい。
【００３６】次に、領域判定部５１７において、矩形分
類部５０６で分類された表領域矩形候補たる矩形（１）
毎に、それより抽出された水平罫線と垂直罫線の本数と
閾値とを比較する（ステップ６２５，６３０）。ここで
は、閾値として３を用いるものとすると、３本以上の水
平罫線と３本以上の垂直罫線の両方が抽出された矩形
（１）を表領域と判定する（ステップ６３５）。なお、
各方向罫線検定部１１２，４１２より抽出した罫線の位
置座標が出され、領域判定部５１７はこの位置座標と矩
形メモリ１０４に格納されている矩形（１）の情報との
比較によって、各罫線がどの矩形（１）に属するもので
あるかを認識する。
類部５０６で分類された表領域矩形候補たる矩形（１）
毎に、それより抽出された水平罫線と垂直罫線の本数と
閾値とを比較する（ステップ６２５，６３０）。ここで
は、閾値として３を用いるものとすると、３本以上の水
平罫線と３本以上の垂直罫線の両方が抽出された矩形
（１）を表領域と判定する（ステップ６３５）。なお、
各方向罫線検定部１１２，４１２より抽出した罫線の位
置座標が出され、領域判定部５１７はこの位置座標と矩
形メモリ１０４に格納されている矩形（１）の情報との
比較によって、各罫線がどの矩形（１）に属するもので
あるかを認識する。
【００３７】図７において、７００は表領域矩形候補た
る矩形（１）の例である。この例では、矩形（１）７０
０は３本の水平罫線と３本の垂直罫線からなる表領域で
ある。水平罫線は矩形（２）７０２ａ〜７０２ｃとして
抽出され、垂直罫線は矩形（２）７０４ａ〜７０４ｃと
して抽出され、それぞれ最終的に水平罫線または垂直罫
線と判定されるので、この矩形（１）７００は各罫線の
本数の条件を満足し表領域と判定されることになる。
る矩形（１）の例である。この例では、矩形（１）７０
０は３本の水平罫線と３本の垂直罫線からなる表領域で
ある。水平罫線は矩形（２）７０２ａ〜７０２ｃとして
抽出され、垂直罫線は矩形（２）７０４ａ〜７０４ｃと
して抽出され、それぞれ最終的に水平罫線または垂直罫
線と判定されるので、この矩形（１）７００は各罫線の
本数の条件を満足し表領域と判定されることになる。
【００３８】実施例６ 本実施例は実施例５と同様の機能構成を有する。本実施
例の処理内容は、領域判定部５１７の判定条件（図６の
ステップ６２５，６３０対応）が実施例５の場合と異な
るが、その他は同様である。
例の処理内容は、領域判定部５１７の判定条件（図６の
ステップ６２５，６３０対応）が実施例５の場合と異な
るが、その他は同様である。
【００３９】領域判定部５１７の処理について、図７
（ｂ）により説明する。矩形（１）７００の上辺からあ
る範囲ＲａｎｇｅＵＴＨにある最も上の水平罫線（７０
２ａ）をｕｐｐｅｒ、矩形（１）７００の下辺からある
範囲ＲａｎｇｅＬＴＨにある最も下の水平罫線（７０２
ｃ）をｌｏｗｅｒとする。このようなｕｐｐｅｒとｌｏ
ｗｅｒが存在し、かつ実施例５と同様に水平罫線、垂直
罫線がともに３本以上存在する場合に、矩形（１）を表
領域と判定する。
（ｂ）により説明する。矩形（１）７００の上辺からあ
る範囲ＲａｎｇｅＵＴＨにある最も上の水平罫線（７０
２ａ）をｕｐｐｅｒ、矩形（１）７００の下辺からある
範囲ＲａｎｇｅＬＴＨにある最も下の水平罫線（７０２
ｃ）をｌｏｗｅｒとする。このようなｕｐｐｅｒとｌｏ
ｗｅｒが存在し、かつ実施例５と同様に水平罫線、垂直
罫線がともに３本以上存在する場合に、矩形（１）を表
領域と判定する。
【００４０】実施例７ 本実施例は実施例５と同様の機能構成を有する。本実施
例の処理内容は、領域判定部５１７の判定条件が実施例
５の場合と異なるが、その他は同様である。
例の処理内容は、領域判定部５１７の判定条件が実施例
５の場合と異なるが、その他は同様である。
【００４１】領域判定部５１７の処理について、図７に
より説明する。実施例６の場合と同様に、ｕｐｐｅｒと
ｌｏｗｅｒを求める。さらに、矩形（１）７００の左辺
からＲａｎｇｅＬＦＴＨｋの範囲と矩形（１）の右辺か
らＲａｎｇｅＲＴＨの範囲を除いた中間の範囲にある垂
直罫線（７０４ｂ）をｍｉｄｄｌｅとする。
より説明する。実施例６の場合と同様に、ｕｐｐｅｒと
ｌｏｗｅｒを求める。さらに、矩形（１）７００の左辺
からＲａｎｇｅＬＦＴＨｋの範囲と矩形（１）の右辺か
らＲａｎｇｅＲＴＨの範囲を除いた中間の範囲にある垂
直罫線（７０４ｂ）をｍｉｄｄｌｅとする。
【００４２】そして、水平罫線が３本以上あり、かつ、
ｕｐｐｅｒとｌｏｗｅｒ（実施例６参照）が存在し、か
つ、ｍｉｄｄｌｅが１本以上ある場合に矩形（１）を表
領域と判定する。
ｕｐｐｅｒとｌｏｗｅｒ（実施例６参照）が存在し、か
つ、ｍｉｄｄｌｅが１本以上ある場合に矩形（１）を表
領域と判定する。
【００４３】実施例８ 本実施例は実施例５と同様の機能構成を有する。本実施
例の処理内容は、領域判定部５１７の判定条件が実施例
５の場合と異なるが、その他は同様である。
例の処理内容は、領域判定部５１７の判定条件が実施例
５の場合と異なるが、その他は同様である。
【００４４】表領域判定部５１７の処理を図７を用いて
説明する。実施例６の場合と同様に、ｕｐｐｅｒとｌｏ
ｗｅｒを求める。さらに、矩形（１）７００の左辺から
ＲａｎｇｅＬＦＴＨの範囲にある最も左の垂直罫線（７
０４ａ）をｌｅｆｔ、矩形（１）の右辺からＲａｎｇｅ
ＲＴＨの範囲にある最も右の垂直罫線（７０４ｃ）をｒ
ｉｇｈｔ、それらの範囲以外の中間の範囲にある垂直罫
線（７０４ｂ）をｍｉｄｄｌｅとして求める。
説明する。実施例６の場合と同様に、ｕｐｐｅｒとｌｏ
ｗｅｒを求める。さらに、矩形（１）７００の左辺から
ＲａｎｇｅＬＦＴＨの範囲にある最も左の垂直罫線（７
０４ａ）をｌｅｆｔ、矩形（１）の右辺からＲａｎｇｅ
ＲＴＨの範囲にある最も右の垂直罫線（７０４ｃ）をｒ
ｉｇｈｔ、それらの範囲以外の中間の範囲にある垂直罫
線（７０４ｂ）をｍｉｄｄｌｅとして求める。
【００４５】そして、領域（１）において、実施例５，
６，７のいずれかの表領域判定条件に当てはまる場合は
領域（１）を表領域と判定する。それに当てはまらない
らない場合、ｕｐｐｅｒ，ｌｏｗｅｒ，ｌｅｆｔ，ｒｉ
ｇｈｔの一つ以上が存在するときは領域（１）を囲み領
域と判定するが、ｕｐｐｅｒ，ｌｏｗｅｒ，ｌｅｆｔ，
ｒｉｇｈｔのいずれも存在しないときは領域（１）を表
領域でも囲み枠領域でもない、その他領域（図、写真
等）と判定する。
６，７のいずれかの表領域判定条件に当てはまる場合は
領域（１）を表領域と判定する。それに当てはまらない
らない場合、ｕｐｐｅｒ，ｌｏｗｅｒ，ｌｅｆｔ，ｒｉ
ｇｈｔの一つ以上が存在するときは領域（１）を囲み領
域と判定するが、ｕｐｐｅｒ，ｌｏｗｅｒ，ｌｅｆｔ，
ｒｉｇｈｔのいずれも存在しないときは領域（１）を表
領域でも囲み枠領域でもない、その他領域（図、写真
等）と判定する。
【００４６】
【発明の効果】以上の詳細説明から明らかなように、請
求項１または２の発明によれば水平または垂直罫線を正
確に識別できるという効果を得られ、請求項３の発明に
よれば表領域を正確に識別できるという効果を得られ、
また請求項４の発明によれば表領域の正確な識別と囲み
枠領域、その他領域の識別が可能になるという効果を得
られる。
求項１または２の発明によれば水平または垂直罫線を正
確に識別できるという効果を得られ、請求項３の発明に
よれば表領域を正確に識別できるという効果を得られ、
また請求項４の発明によれば表領域の正確な識別と囲み
枠領域、その他領域の識別が可能になるという効果を得
られる。
【図１】実施例１及び実施例２の機能ブロック図であ
る。
る。
【図２】実施例１の処理フローチャートである。
【図３】（ａ）水平罫線矩形候補の抽出例を示す図であ
る。 （ｂ）実施例１における水平罫線判定の説明図である。 （ｃ）実施例２における水平罫線判定の説明図である。
る。 （ｂ）実施例１における水平罫線判定の説明図である。 （ｃ）実施例２における水平罫線判定の説明図である。
【図４】実施例３及び実施例４の機能ブロック図であ
る。
る。
【図５】実施例５，６，７及び８の機能ブロック図であ
る。
る。
【図６】実施例５の処理フローチャートである。
【図７】（ａ）表領域矩形候補の例を示す図である。 （ｂ）水平罫線に関する説明図である。 （ｃ）垂直罫線に関する説明図である。
１００ 文書画像メモリ １０２ 矩形抽出部 １０４ 矩形メモリ １０６ 矩形分類部 １０８ 水平罫線抽出部 １１０ 水平罫線矩形メモリ １１２ 水平罫線検定部 １１４ 制御部 ３００ 水平罫線矩形候補（矩形（１）） ３０２ 水平罫線矩形（矩形（２）） ４０８ 垂直罫線抽出部 ４１０ 垂直罫線矩形メモリ ４１２ 垂直罫線検定部 ５０６ 矩形分類部 ５１７ 領域判定部 ７００ 表領域矩形候補（矩形（１）） ７０２ａ〜７０２ｃ 水平罫線矩形（矩形（２）） ７０４ａ〜７０４ｃ 垂直罫線矩形（矩形（２））
Claims (4)
- 【請求項１】 （ア）文書画像またはその縮小画像から
黒連結成分の外接矩形を抽出し、 （イ）上記（ア）で抽出された矩形より、その水平方向
及び垂直方向の大きさに基づき、水平方向または垂直方
向いずれか特定の方向の罫線矩形候補を選び、 （ウ）上記（イ）で選ばれた罫線矩形候補の範囲につい
て文書画像またはその縮小画像を特定方向にスキャン
し、ある閾値以上の長さの黒ランから罫線矩形を生成
し、 （エ）上記（イ）で選ばれた罫線矩形候補と、それより
上記（ウ）で得られた罫線矩形の水平方向及び垂直方向
の大きさの関係に基づき、該罫線矩形が特定方向の罫線
であるか否かを判定する罫線識別方法。 - 【請求項２】 （ア）文書画像またはその縮小画像から
黒連結成分の外接矩形を抽出し、 （イ）上記（ア）で抽出された矩形より、その水平方向
及び垂直方向の大きさに基づき、水平方向または垂直方
向いずれか特定の方向の罫線矩形候補を選び、 （ウ）上記（イ）で選ばれた罫線矩形候補の範囲につい
て文書画像またはその縮小画像を特定方向にスキャン
し、ある閾値以上の長さの黒ランから罫線矩形を生成
し、 （エ）上記（イ）で選ばれた罫線矩形候補と、それより
上記（ウ）で得られた罫線矩形の水平方向及び垂直方向
の位置関係に基づき、該罫線矩形が特定方向の罫線であ
るか否かを判定する罫線識別方法。 - 【請求項３】 （ア）文書画像またはその縮小画像から
黒連結成分の外接矩形を抽出し、 （イ）上記（ア）で抽出された矩形より、その水平方向
及び垂直方向の大きさに基づき、表領域矩形候補を選
び、 （ウ）上記（イ）で選ばれた表領域矩形候補の範囲につ
いて文書画像またはその縮小画像を水平方向にスキャン
することによって、ある閾値以上の長さの黒ランからな
る水平罫線矩形を抽出し、該水平罫線矩形に対して水平
罫線の条件判定を行なうことによって水平罫線を抽出
し、 （エ）上記（イ）で選ばれた表領域矩形候補の範囲につ
いて文書画像またはその縮小画像を垂直方向にスキャン
し、ある閾値以上の長さの黒ランからなる垂直罫線を抽
出し、該垂直罫線矩形に対して垂直罫線の条件判定を行
なうことによって垂直罫線を抽出し、 （オ）上記（イ）で選ばれた表領域矩形候補から上記
（ウ）で抽出された水平罫線の本数及び上記（エ）で抽
出された垂直罫線の本数を少なくとも含む判定条件によ
り、該表領域矩形候補を表領域であるか否かを判定する
領域識別方法。 - 【請求項４】 請求項３記載の領域識別方法において、
上記（ウ）の判定条件に表領域矩形候補の特定範囲にお
ける水平罫線または垂直罫線の有無も含み、該判定条件
によって、該表領域矩形候補を表領域、囲み枠領域、ま
たはその他領域のいずれであるかを判定することを特徴
とする領域識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16086692A JP3215163B2 (ja) | 1992-06-19 | 1992-06-19 | 罫線識別方法及び領域識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16086692A JP3215163B2 (ja) | 1992-06-19 | 1992-06-19 | 罫線識別方法及び領域識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH064704A true JPH064704A (ja) | 1994-01-14 |
| JP3215163B2 JP3215163B2 (ja) | 2001-10-02 |
Family
ID=15724070
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16086692A Expired - Lifetime JP3215163B2 (ja) | 1992-06-19 | 1992-06-19 | 罫線識別方法及び領域識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3215163B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7995869B2 (en) | 2006-05-02 | 2011-08-09 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing apparatus, information processing method, and information storing medium |
| US8125683B2 (en) | 2005-06-01 | 2012-02-28 | Ricoh Company, Ltd. | Image preview processing apparatus, image preview processing method, and image preview computer product |
| US8260057B2 (en) | 2007-07-12 | 2012-09-04 | Ricoh Company, Limited | Image processing apparatus that obtains a ruled line from a multi-value image |
| US8321367B2 (en) | 2008-03-17 | 2012-11-27 | Ricoh Company. Ltd. | Data processing apparatus, method, and computer program product for user objective prediction |
| US9858512B2 (en) | 2015-07-30 | 2018-01-02 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image processing apparatus with an improved detection of ruled lines |
| US10106919B2 (en) | 2012-12-28 | 2018-10-23 | Kuraray Co., Ltd. | Drawing device and drawing method |
| US10650493B2 (en) | 2017-06-05 | 2020-05-12 | Kyocera Document Solutions, Inc. | Image processing apparatus |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3344774B2 (ja) | 1993-06-25 | 2002-11-18 | 株式会社リコー | 矩形分類方法 |
| US8254669B2 (en) | 2007-09-19 | 2012-08-28 | Ricoh Company, Ltd. | Data processing apparatus, computer program product, and data processing method for predicting an optimum function based on a case database and image feature values calculated by a feature-value calculating unit |
-
1992
- 1992-06-19 JP JP16086692A patent/JP3215163B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8125683B2 (en) | 2005-06-01 | 2012-02-28 | Ricoh Company, Ltd. | Image preview processing apparatus, image preview processing method, and image preview computer product |
| US7995869B2 (en) | 2006-05-02 | 2011-08-09 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing apparatus, information processing method, and information storing medium |
| US8260057B2 (en) | 2007-07-12 | 2012-09-04 | Ricoh Company, Limited | Image processing apparatus that obtains a ruled line from a multi-value image |
| US8321367B2 (en) | 2008-03-17 | 2012-11-27 | Ricoh Company. Ltd. | Data processing apparatus, method, and computer program product for user objective prediction |
| US10106919B2 (en) | 2012-12-28 | 2018-10-23 | Kuraray Co., Ltd. | Drawing device and drawing method |
| US9858512B2 (en) | 2015-07-30 | 2018-01-02 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image processing apparatus with an improved detection of ruled lines |
| US10650493B2 (en) | 2017-06-05 | 2020-05-12 | Kyocera Document Solutions, Inc. | Image processing apparatus |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3215163B2 (ja) | 2001-10-02 |
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