JPH0814845B2 - 領域検出方法及び領域検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は画像処理における領域検出（例えば原稿領
域検出や行領域検出）を行なうための検出方法及び装置
に関する。

（従来の技術） 文字認識装置、電子複写機、ファクシミリ装置その他
の画像処理装置において、視野内の画像データのうち特
定領域（例えば原稿領域や行領域）の画像データのみに
着目して画像処理を行なうことは、処理速度を向上する
ための手段として又領域毎に個別の処理を行なうための
手段として、非常に有効である。この種の領域検出方法
として、例えば、特開昭60-194868号公報や特開昭58-12
3169号公報に開示される方法が従来より提案されてい
る。

前者の方法では、原稿或は帳票が配置された読取り領
域（視野）を撮像素子によって走査し、主走査方向に走
査したときの撮像素子の出力変化を検出する。そして出
力変化があった画素の座標（端縁座標）を領域を規定す
るための座標とし、複数個の端縁座標から作成される座
標系列によって、読取領域に配置された原稿或は帳票の
領域規定を行なう。

また後者の方法では、まず、帳票等が配置された読取
り領域を撮像素子を以って走査すると共に、撮像素子を
介して量子化された画像データを画像メモリに格納す
る。その後、格納された画像データを分割して水平方向
又は垂直方向に走査し、分割した画像データ毎に周辺分
布を作成する。そして、周辺分布に基づいて、文字読取
装置或は認識装置の読取り或は認識対象となる文字行の
領域検出を行なう。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら上述した前者の従来方法では、端縁座標
を検出するためのレジスタに加え、座標系列を保存する
ためのメモリが必要となり、しかも座標系列のためのメ
モリとして容量の大きなものが必要であった。これがた
め、ハードウェアの規模が大きくなるという問題点があ
った。また、読取り領域に配置された原稿等のサイズや
傾斜を検出する場合に、原稿等のエッジ（端縁）が凹凸
となっていると、これら検出が正確に行なえないという
問題点があった。

さらに後者の従来方法では、画像データを格納するた
めの画像メモリに加え、周辺分布を作成し格納するため
の容量の大きなメモリが必要であった。これがためハー
ドウェア規模が大きくなるという問題点があった。ま
た、読取領域を走査して画像データを一旦メモリに格納
した後、周辺分布を作成するため、処理速度が遅いとい
う問題点があった。

この発明の目的は、上述した従来の問題点を解決し、
ハードウェア規模の縮小を図りしかも高速に精度良く目
的とする領域検出を行なえる領域検出方法及びその装置
を提供することにある。

（課題を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この出願の方法発明は、 量子化された、領域検出のための画像データを二次元
座標系で表現するため、画像データの画素にＸ座標及び
Ｙ座標を付与し、 Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値及
びβ値とを用いて計算値αＸ＋βＹを算出して所定の画
素値を有する画素の計算値に関して最大計算値及び最小
計算値を検出し、 最大計算値及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標
をそれぞれ領域座標とし、この領域座標を以って検出領
域を規定することを特徴とする。

この方法発明の実施に当り、α及びβとして（α＝β
＝１）及び（α＝１、β＝−１）の少なくともいずれか
一方の組のα及びβを用いるのが好適である。

またこの方法発明の実施に当り、検出領域を原稿領域
とし、この原稿領域と背景領域とが区別出来る画像デー
タを得、所定の画素値を原稿の地を意味する画素値とす
るのが好適である。

またこの方法発明の実施に当り、検出領域を行領域と
し、行領域の文字線部と背景領域とが区別出来る画像デ
ータを得、所定の画素値を文字線部を意味する画素値と
するのが好適である。

またこの方法発明の実施に当り、画像データの画素値
を、ノイズ画素を除去するための又は特定の図形を検出
するためのフィルタを介して決定するのが好適である。

さらにこの出願の装置発明は、 量子化された、領域検出のための画像データを出力す
る読取部と、 画像データの二次元座標系で表現するため画像データ
の画素のＸ座標を発生するＸ座標発生手段と、 画像データの二次元座標系で表現するための画像デー
タの画素のＹ座標を発生するＹ座標発生手段と、 Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値及
びβ値とを用いて計算値αＸ＋βＹを算出して所定の画
素値を有する画素の計算値に関する最大計算値及び最小
計算値を検出する計算検出手段と、 検出領域を規定する領域座標として最大計算値を与え
る画素の座標を保存するための最大値座標保存手段と、 領域座標として前記最小計算値を与える画素の座標を
保存するための最小値座標保存手段とを備え構成となっ
ている。

またこの装置発明の実施に当り、計算検出手段は、計
算値を算出する計算手段と、所定の画素値を有する画素
の最大計算値を検出する最大値検出手段と、所定の画素
値を有する画素の最小計算値を検出する最小値検出手段
とを備える構成とするのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、α及びβとして（α
＝β＝１）及び（α＝１、β＝−１）の少なくともいず
れか一方の組のα及びβを用いるのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、検出領域を原稿領域
とし、この原稿領域と背景領域とが区別出来る画像デー
タを得、所定の画素値を原稿の地を意味する画素値とす
るのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、検出領域を行領域と
し、行領域の文字線部と背景領域とが区別出来る画像デ
ータを得、所定の画素値を文字線部を意味する画素値と
するのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、読取部は、ノイズ画
素を除去するための又は特定の図形を検出するためのフ
ィルタを備えた構成とするのが好適である。

（作用） 上述の方法及び装置発明によれば、二次元画像データ
の画素にＸ、Ｙ座標を付与し、所定の画素値を有する画
素に関する、計算値αＸ＋βＹの最大値及び最小値を検
出する。そして、最大及び最小計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標をそれぞれ領域座標とし、この領域座標によ
って検出領域を規定する。

このようにして検出領域を規定する上述の手順は、非
常に簡単な手順であり、従って装置構成の簡素化を図れ
る。

また上述の手順は、読取部の走査と並行して行なえる
ので領域検出のための処理時間が短縮出来る。

（実施例） 以下、図面を参照して、この出願の方法発明及び装置
発明の実施例につき説明する。尚、図面はこれら発明が
理解出来る程度に概略的に示してあるにすぎず、従って
各構成成分の構成、データの流れ及び数値的条件は必ず
しも図示例に限定されるものではない。

第一実施例 〈装置発明の説明〉 （装置構成の概略） 第１図は装置発明の実施例の説明に供する機能ブロッ
ク図である。

同図に示すように、この実施例の領域検出装置は、量
子化された、領域検出のための画像データを出力する読
取部10と、計算値αＸ＋βＹ（α、βは任意の定数）を
利用して検出領域を規定するための領域座標を検出する
任意好適個数（例えば２個）の領域検出手段12、14とを
備える。この実施例では、領域検出のために例えば（α
＝β＝１）及び（α＝１、β＝−１）の二組のα及びβ
値を用いるので、２個の領域検出手段12、14を備える構
成となっている。

尚、領域検出手段の個数は領域検出のためにα及びβ
値を何組用いるかによって任意好適に変更することが出
来、例えばｎ組のα及びβ値を用いる場合、ｎ個の領域
検出手段を備えた構成とし、α及び又はβを各領域検出
手段毎に異なる任意好適な値に設定すれば良い。また、
原稿領域その他のほぼ矩形形状を有する領域の検出の場
合には、（α＝β＝１）及び又は（α＝１、β＝−１）
を用いるのが好適である。

（読取部） 読取部10の光電変換部10aは、読取り対象例えば原稿
が配置された読取領域に照射した光によって得られる、
読取り領域の濃度情報Ｌを入力し、この濃度情報Ｌを量
子化された例えば二値のディジタル信号の原画像データ
に変換する。原画像データは読取領域を例えば線順次に
走査することによって得られる。

第２図は読取り領域の全面に関する原画像データの一
例を示す図である。同図において、20は原稿が配置され
た読取り領域全面の原画像データ、20aは原稿領域の画
像データ（原稿データ）及び20bは原稿の背景となる背
景領域の画像データ（背景データ）を示し、原画像デー
タ20は原稿データ20a及び背景データ20bとから構成され
ている。またａ、ｂ、ｃ及びｄはそれぞれほぼ矩形状の
原稿の角点を示す。尚、原稿データ20aは原画像データ2
0のうち１点鎖線で囲まれる白抜き領域の画像データ及
び背景データ20bは原画像データ20のうち原稿データを
除くハッチング領域の画像データを指している。

原画像データ20は、このデータ20の左上角点（左上角
の画素）を原点（0,0）とする二次元座標系（Ｘ−Ｙ座
標系）で表現され、Ｘ軸の軸方向を主走査方向及びＹ軸
の軸方向を副走査方向としている。

この実施例では読取り部10の光電変換部10aから出力
される原画像データ20を領域検出のための画像データと
して用いる。しかも検出領域を原稿領域とし、この原稿
領域の検出のために原稿領域と背景領域とが区別出来る
画像データを得る。原稿領域と背景領域とが区別出来る
画像データは、例えば、読取り領域を原稿よりも広く設
定し、原稿の地を白地として背景データ20bを黒ビット
（画素値「１」）で表現するようにすることによって、
得ることが出来る。この場合、原稿データ20aの白ビッ
ト（画素値「０」）は原稿の地を意味する地画素とな
り、原稿データ20aの黒ビットは原稿に記された文字や
図形等の情報を意味する情報画素又は原稿の汚れや折れ
や破れ等によって生ずるノイズ画素となる。

（領域検出手段） 領域検出手段12は、領域検出のための画像データを二
次元座標系で表現するため画像データの画素のＸ座標を
発生するＸ座標発生手段16と、領域検出のための画像デ
ータを二次元座標系で表現するため画像データのＹ座標
を発生するＹ座標発生手段18と、Ｘ、Ｙ座標と特定のα
及びβ値とを用いて計算値αＸ＋βＹを算出して所定の
画素値を有する画素の計算値に関する最大計算値及び最
小計算値を検出する計算検出手段121と、検出領域を規
定する領域座標として最大計算値を与える画素の座標を
保存するための最大値座標保存手段122と、領域座標と
して最小計算値を与える画素の座標を保存するための最
小値座標保存手段123とを備える。

そして領域検出手段12の計算検出手段121は、計算値
αＸ＋βＹを算出する計算手段121aと、所定の画素値を
有する画素の最大計算値を検出する最大値検出手段121b
と、所定の画素値を有する画素の最小計算値を検出する
最小値検出手段121cとを備える。

領域検出手段14は、領域検出手段12と同様にして、Ｘ
座標発生手段16と、Ｙ座標発生手段18と、計算検出手段
141と、最大値座標保存手段142と、最小値座標保存手段
143とを備え、そして計算検出手段141は、計算手段141a
と、最大値検出手段141bと、最小値検出手段141cとを備
える。

領域検出手段12、14は共通の座標発生手段16及び18を
備えている。

この実施例では二組のα、β値すなわち（α＝β＝
１）及び（α＝１、β＝−１）を用いるので、計算検出
手段121において計算値Ｘ＋Ｙに関する最大及び最小計
算値を、また計算検出手段141において計算値Ｘ−Ｙに
関する最大及び最小計算値を検出する。

上述の領域検出手段12、14においては、例えば、計算
手段121aを加算回路を以って、計算手段141aを減算回路
を以って、検出手段121b、121c、141b、141cをそれぞれ
比較器及びレジスタを以って、さらに座標保存手段12
2、123、142、143をそれぞれレジスタ回路を以って構成
することが出来る。

〈方法発明の説明及び装置発明の動作説明〉 第３図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明の実施例及び装置発
明の実施例の動作説明に供する図である。

以下、第３図（Ａ）〜（Ｂ）に加え第１図及び第２図
を適宜参照して、この出願の方法発明を上述した装置発
明の実施例に適用した例につき説明する。

尚、所定の画素値を有する画素に関する最大計算値及
び最小計算値を検出する方法としては、例えば次の及
びの方法が考えられる。計算手段121a、141aにおい
て領域検出のための画像データの全画素につき計算値を
算出し、検出手段121b、121c及び141b、141cにおいて手
段121a、141aから入力された計算値が所定の画素値を有
する画素のものか否かを判断しこの判断結果に基づき所
定の画素値を有する画素の計算値のみから最小及び最大
計算値を検出する方法、計算手段121a、141aにおいて
入力された画素のＸ、Ｙ座標が所定の画素値を有する画
素のＸ、Ｙ座標か否かを判断しこの判断結果に基づき所
定の画素値を有する画素のみについて計算値を算出し、
検出手段121b、121c及び141b、141cにおいて手段121a、
141aから入力された計算値の最大及び最小計算値を検出
し、この最大及び最小計算値を所定の画素値を有する画
素の最大及び最小計算値とする方法。方法としては前記
及びのいずれでも良いが、以下に述べる説明では前
記の方法によって検出を行なう。

I:領域検出手段12に着目した説明 ＊ステップ（１）〜（３） 読取部10が原稿の配置された読取り領域の走査を開始
すると（ステップ（１））、読取部10は量子化された、
領域検出のための画像データとして原画像データ20を走
査順次に画素毎に出力するので、最大値検出手段121b及
び最小値検出手段121cはこの原画像データ20を画素毎に
入力する。これと共に、Ｘ座標（主走査）発生手段16及
びＹ座標（副走査）発生手段18は読取部10の出力と同期
させて原画像データ20の画素のＸ、Ｙ座標を画素毎に発
生する。その結果、画素毎にＸ、Ｙ座標が付与された原
画像データ20、すなわち二次元座標系で表現される領域
検出のための画像データが得られる。座標発生手段16、
18からのＸ、Ｙ座標は計算手段121a、最大値座標保存手
段122及び最小値座標保存手段123に入力される。（ステ
ップ（２）） 計算手段121aはＸ、Ｙ座標を入力するとこれらＸ、Ｙ
座標から計算値Ｘ＋Ｙを算出し、算出した計算値を最大
値検出手段121b及び最小値検出手段121cに対し出力する
（ステップ（３））。

ステップ（２）〜（３）によって、最大値検出手段12
1bは原画像データ20及び計算値Ｘ＋Ｙを、最小値検出手
段121cは原画像データ20及び計算値Ｘ＋Ｙを、最大値座
標保存手段122はＸ、Ｙ座標を、さらに最小値座標保存
手段123はＸ、Ｙ座標を１画素毎に入力する。

そして、領域検出手段12は後述のステップ（４）、
（5a）、（5b）或は（７）の判断を１画素毎に繰り返し
行ない、その判断結果に応じた動作を行なう。

＊ステップ（４） 最大値検出手段121b及び最小値検出手段121cは入力さ
れた原画像データ20が所定の画素値を有する画素か否か
を１画素毎に判断する。（ステップ（４）） 原稿領域を検出する場合、原稿の地を意味する画素
（地画素）であるか否か、この実施例では白ビットの画
素であるか否かを判断し、この地画素に関する最大及び
最小計算値を検出する。

所定の画素値を有さないとき 最大値検出手段121b、最大値座標保存手段122、最小
値検出手段121c及び最小値座標保存手段123は動作しな
い。

検出手段121b、121cはステップ（４）の次にステップ
（７）の判断を行なう。

所定の画素値を有するとき 最大値検出手段121bは、ステップ（４）の次に比較値
及び計算値の比較の判断（ステップ（５））を、及び最
小値検出手段121cは、ステップ（４）の次に比較値及び
計算値の比較の判断（ステップ（5b））を行なう。

＊ステップ（5a） 計算値が比較値よりも大きいか或は比較値と等しい
とき 最大値検出手段121bは先に格納されている比較値に換
えて、比較値よりも大きいか或は比較値と等しい計算値
を新たな比較値として格納し（比較値の書換え）、これ
と共にセットパルスを最大値座標保存手段122に対し出
力する。セットパルスを入力した最大値座標保存手段12
2は、Ｘ座標発生手段16及びＹ座標発生手段18から出力
されるＸ、Ｙ座標を格納する（Ｘ、Ｙ座標の書換え）。
（ステップ（６）） 計算値が比較値よりも小さいとき 最大値検出手段121b及び最大値座標保存手段122は動
作しない。

最大値検出手段は、のいずれの場合もステップ
（5a）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最大値検出手段122は格納される比較値の初期値
としては、例えば、計算値αＸ＋βＹとして取り得る値
よりも小さな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であ
り原画像データ20を2048行3072列の画素に分割した（従
って０≦Ｘ≦3071及び０≦Ｙ≦2047となる）場合には、
例えば−１を比較値の初期値とすることが出来る。また
比較値及びＸ、Ｙ座標の書換えを計算値αＸ＋βＹが比
較値よりも大きいときのみ行なうようにし、これと共に
計算値が比較値よりも小さいか或は比較値と等しいと
き、最大値検出手段121bの比較値及び最大値座標保存手
段122のＸ、Ｙ座標を書換えないようにしても良い。最
大値座標保存手段122のＸ、Ｙ座標の初期値としては任
意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（5b） 計算値が比較値よりも小さいとき 最小値検出手段121cは先に格納されている比較値に換
えて比較値よりも小さい計算値を比較値として格納する
（比較値の書換え）と共に、最小値座標保存手段123に
対しセットパルスを出力する。最小値座標保存手段123
はセットパルスを入力すると、Ｘ座標発生手段16及びＹ
座標発生手段18から出力されるＸ、Ｙ座標を格納する
（Ｘ、Ｙ座標の書換え）。（ステップ（６）） 計算値が比較値よりも大きいか或は比較値と等しい
とき 最小値検出手段121c及び最小値座標保存手段123は動
作しない。

最小値検出手段121cは、のいずれの場合にもステ
ップ（5b）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最小値検出手段121cに格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αＸ＋βＹとして取り得る値よ
りも大きな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり
原画像データ20を2048行3072列の画素に分割した（従っ
て０≦Ｘ≦3071及び０≦Ｙ≦2047となる）場合には、例
えば5119を比較値の初期値とすることが出来る。また計
算値αＸ＋βＹが比較値よりも小さいか比較値と等しい
とき比較値及びＸ、Ｙ座標の書換えを行ない、これと共
に計算値αＸ＋βＹが比較値よりも大きいとき比較値及
びＸ、Ｙ座標の書換えを行なわないようにしても良い。
最小値座標保存手段123のＸ、Ｙ座標の初期値としては
任意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（７） 読取り領域の走査が終了したとき 最大値検出手段121b及び最小値検出手段121cは読取り
領域の走査が終了し全ての画素につき処理を終了する
と、Ｘ、Ｙ座標の出力信号を最大値座標保存手段122及
び最小値座標保存手段123に対し出力する。この出力信
号を入力した最大値座標保存手段122及び最小値座標保
存手段123は、格納しているＸ、Ｙ座標を原稿領域を規
定するための領域座標として出力する。これと共に最大
値検出手段121b及び最小値検出手段121cは比較値の初期
化を行なう。全ての画素につき処理を終了した時点で最
大値座標保存手段122及び最小値座標保存手段123に保存
（格納）されているＸ、Ｙ座標が最大及び最小計算値を
与える画素のＸ、Ｙ座標すなわち領域座標である。（ス
テップ（８）） 領域検出手段12にあっては、α＝β＝１としたので、
全ての画素につき処理を終了した時点で最大値座標保存
手段122に格納されているＸ、Ｙ座標が角点ｃの座標と
なり及び最小値座標保存手段123に格納されているＸ、
Ｙ座標が角点ａのＸ、Ｙ座標となる。

読取り領域の走査が終了しないとき 最大値検出手段121b及び最小値検出手段121cは読取領
域の走査が終了せず従って原画像データ20の全ての画素
につき処理が終了していなければ、原画像データ20の残
りの画素につきステップ（４）、（5a）、（5b）或は
（７）の判断を行ない、その判断結果に応じて動作す
る。

領域検出手段14は、上述した領域検出手段12の動作と
並行して、領域検出手段12と同様の動作を行なうので、
領域検出手段14の動作については説明を省略する。

II:領域座料検出の原理的説明 第４図は領域座標検出の原理的説明に供する図であ
る。以下、第４図を参照して説明する。

原画像データ20上において原稿データ20aを通過する
直線αＸ＋βＹ＝Ｃを想定し、傾きが一定値に固定され
Ｃの値が種々の値となる直線群αＸ＋βＹ＝Ｃを考え
る。すると、原稿データ20aを通過する直線群の中に角
点を通過する直線を見出すことが出来、このとき角点を
通過する直線のＣの値は直線群中、最小の値或は最大の
値となる。従って原稿データ20aの各画素につきＣの値
すなわち計算値αＸ＋βＹを算出し、計算値αＸ＋βＹ
が最大或は最小となる画素のＸ、Ｙ座標を領域座標とす
れば良いことが理解出来る。

例えばα＝β＝１として原稿データ20aの領域を通過
する直線群L:X＋Ｙ＝Ｃ₁を考え、Ｃ₁の値をより小さく
してゆくと角点ａにおり近い直線が得られＣ₁の値が最
小となるとき角点ａを通過する直線Ｌ₁が得られること
が理解出来る。またＣ₁の値をより大きくしてゆくと角
点ｃにより近い直線が得られＣ₁の値が最大となるとき
角点ｃを通過する直線Ｌ_nが得られる。従って、原稿デ
ータ20aの画素のなかで計算値Ｘ＋Ｙの最小値を与える
座標が角点ａの及び最大値を与える画素の座標が角点ｃ
の座標すなわち領域座標となることが理解出来る。

同様にして、例えばα＝１、β＝−１として原稿デー
タ20aの領域を通過する直線群M:X−Ｙ＝Ｃ₂を考える
と、Ｃ₂の値が最小となるとき角点ｄを通過する直線Ｍ_m
が及びＣ₂の値が最大となるとき点ｂを通過する直線Ｍ₁
が得られる。従って、原稿データ20aの画素のなかで計
算値Ｘ−Ｙの最小値を与える画素の座標が角点ｄの及び
最大値を与える画素の座標が角点ｂの座標すなわち領域
座標となることが理解出来る。

検出領域は角点ａ、ｂ、ｃ及びｄの座標によって規定
される矩形領域、すなわちこれら角点を有する矩形領域
となる。

この実施例では、座標発生手段16、18をカウンタを以
って、計算手段121aを加算器及び計算手段141aを減算器
を以って、最大値検出手段121b、141bを比較器及びレジ
スタを以って、最小値検出手段121c、141cを比較器及び
レジスタを以って、さらに座標保持手段122、123、14
2、143をレジスタを以って構成しており、従ってハード
ウェア規模を従来よりも小さく出来る。

〈変形例〉 第一実施例では、２組のα及びβ値を用いて従って傾
きが異なる２つの直線群Ｌ、Ｍを用いて角点検出を行な
った場合につき説明したが、３組以上のα及びβ値を用
いて従って傾きが異なる３つ以上の直線群を用いること
によってほぼ多角形形状（ほぼｎ角形形状）の領域を検
出することも可能である。この場合、それぞれの組のα
及びβ値につき上述と同様の原理に従って最大計算値及
び最小計算値を求め、よってｎ個の角点の座標（領域座
標）を検出すれば良い。検出領域は検出したｎ個の角点
の座標によって規定されるｎ角形領域、すなわちｎ個の
角点を有するｎ角形領域となる。この場合の装置構成
は、領域検出手段の配設個数を、角点検出のために用い
るα及びβ値の組の個数と同数とする他は、上述した第
一実施例と同様の構成とすれば良い。

また例えば原稿領域の検出のように、ほぼ矩形形状を
有する領域の検出を行なう場合には、１組のα及びβ値
を用いて最大及び最小計算値を与える２つの画素の座標
を検出するようにしても良い。この場合に得られる角点
座標は例えば角点ｃ及びａのように対角する位置にある
角点の座標となる。検出領域はこれら対角位置にある角
点の座標によって規定される領域、すなわち検出された
角点を結ぶ線分を対角線として備える矩形領域となる。
この場合の装置構成は、領域検出手段の配設個数を、１
個とする他は上述した第一実施例の装置構成と同様とす
れば良い。

さらに、検出領域を行領域としても良い。この場合の
装置構成は例えば上述の第一実施例の装置構成と同様と
することが出来る。

第５図は行領域検出の場合の画像データの一例を示す
図である。同図において22は読取部10によって帳票を走
査して得た光電変換部からの原画像データであり、この
原画像データ22は行領域24の文字線部の画像データ（文
字データ）26と、文字の背景領域の画像データ（背景デ
ータ）28とを含んでおり、文字線部と背景領域とが区別
出来る画像データとなている。図示例では、例えば帳票
の地は白地として背景データ28が白ビット（画素値
「０」）で表現されるようにし、これと共に帳票に記さ
れる文字線を黒線とし従って文字データ26が黒ビット
（画素値「１」）で表現されるようにすることによっ
て、文字線部と背景領域とが区別出来る画像データを得
ている。

行領域24の検出は、行を構成する文字につき領域検出
手段12、14による走査を行ない領域座標となる角点Ａ、
Ｂ、Ｃ、Ｄの座標を検出すれば良い。行領域はこれら角
点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄによって規定される矩形領域、すなわ
ち角点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを有する矩形領域となる。角点
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの座標検出は、所定の画素値を有する画
素（この場合には文字データ26であることを意味する黒
ビットの画素）に関する最大及び最小計算値を検出する
ことによって、行なえる。

検出された角点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの座標は行領域24の傾
斜を表現するために用いることも出来、例えば角点Ａ及
びＣを含む直線の傾きを行領域24の傾斜量とし、或は角
点Ａ及びＣを含む直線の傾きと角点Ｂ及びＤを含む直線
の傾きとを平均した値を行領域の傾斜量として用いるこ
とが出来る。

第二実施例 〈装置発明の説明〉 第６図は装置発明の第二実施例の説明に供する機能ブ
ロック図である。尚、第一実施例の構成成分と同様の構
成成分については同一の符号を付して示し、その詳細な
説明を省略する。

この装置発明の第二実施例は、読取部がフィルタを備
えている他は、上述した装置発明の第一実施例と同様の
構成となっている。

同図において、30は読取部を示し、この読取部30は光
電変換部10aとノイズ画素を除去するためのフィルタ30a
とを備える。フィルタ30aは光電変換部10aと領域検出手
段12、14との間に設けられている。フィルタ30aは、例
えば従来用いられているフィルタと同様、シフトレジス
タとROM（Read-Only Memory）とを備えている。

この実施例のフィルタ30aは、光電変換部10aから入力
された例えば原画像データ20の修正画像データを出力す
る。領域検出手段12、14の最大値検出手段121b、141bと
最小値検出手段121c、141cとはノイズ画素のより少ない
修正画像データを入力し、従ってこの実施例では修正画
像データを領域検出のための画像データとして用いる。

修正画像データから領域座標を検出することによっ
て、領域検出を上述した第一実施例よりも精度良く正確
に行なえるという利点がある。

〈方法発明の説明及び装置発明の動作の説明〉 フィルタ30aは、原画像データ20のある一つの画素
（中心画素）の画素値を、この中心画素の周辺の任意好
適個数の画素（観測画素）の画素値を観測情報として用
いて決定する。原画像データ20の画素の画素値を中心画
素の画素値に改めた修正画像データが、領域検出のため
の画像データとなる。従って、領域検出のための画像デ
ータの画素値がフィルタ30aを介し決定される。

第７図はフィルタの一例を示す図である。フィルタ30
aは、例えば、第７図に示すように３×３の観測窓を有
し、中心画素ａ₀を中心に配置して中心画素ａ₀及び観測
画素ａ_n（ｎは１以上８以下の自然数）を３行３列に配
列し、中心画素ａ₀の８近傍の画素の画素値を観測情報
としている。

第８図（Ａ）〜（Ｂ）はノイズ画素を有する原画像デ
ータの一例を示す図であり、第８図（Ａ）点線丸で囲ま
れる領域の部分を拡大して示した図が第８図（Ｂ）であ
る。

これら図に示すように、例えば背景データ20b中にノ
イズ画素のデータ（ノイズデータ）20cが存在する原画
像データ20を処理して領域座標を検出すると、ノイズ画
素のＸ、Ｙ座標を領域座標として検出し、その結果、目
的とする検出領域の検出を精度良く行なえない場合があ
る。このような場合に背景データ20b中のノイズ画素を
除去した修正画像データから領域座標を検出すれば、領
域検出を精度良く行なえる。

この場合、フィルタ30aは観測画素及び中心画素の画
素値の総和又は観測画素の画素値の総和が所定の比較値
以上になると、中心画素の画素値を、この中心画素値の
値に拘らず、背景データを意味する画素値に修正して出
力する。

例えば、原稿データ20aが白ビット及び背景データ20b
が黒ビットで表現され、従ってノイズデータ20cは白ビ
ットとなる場合を考え、所定の比較値を５とすると、フ
ィルタ30aは中心画素値及び観測画素値の総和が５以上
となるとき中心画素値を黒ビットとして出力する。その
結果、フィルタ30aはノイズデータ20cを背景データ20b
を意味する黒ビットとして出力する。

読取部30のフィルタ30aから出力される修正画像デー
タは、領域検出手段12、14に入力され、領域検出手段1
2、14は入力された修正画像データから領域座標を検出
する。

修正画像データを処理して領域座標を検出する方法及
び動作は上述した第一実施例と同様なので説明を省略す
る。

また第一実施例の変形例で述べた行領域の検出の場合
（第５図参照）、背景データ28を白ビットで及び文字デ
ータ26を黒ビットで表現するようにしているので、背景
データ28中の黒ビットがノイズとなる。従って、フィル
タ30aは観測画素及び中心画素の画素値の総和又は観測
画素の画素値の総和が所定の比較値以上になるとき、中
心画素の画素値を、背景データ28を意味する画素値すな
わち白ビットとして出力する。

この第二実施例によれば、原画像データ20にノイズが
含まれていたとしても、フィルタ30aによってノイズを
除去した修正画像データを領域検出のための画像データ
として用いるので、ノイズに影響されない精度の良い領
域検出が行なえる。

またフィルタ30aは例えばシフトレジスタ及びROMによ
って構成される簡単な構成なので、この第二実施例にお
いても第一実施例と同様、ハードウェア規模を従来より
小さく出来る。

第二実施例においても、第一実施例と同様の変形を行
なうことが出来る。

この発明は上述した実施例にのみ限定されるものでは
なく、各構成成分を任意好適変更或は変形することが出
来る。

例えば、領域検出のための画像データとして二値に処
理されたデータのみならず、多値処理された画像データ
を用いても良い。この場合、多値処理された画像データ
のうち、特定の色を有する画素であることを意味する画
素値の画素に着目し、この画素に関する最大及び最小計
算値から領域座標を検出し、よって特定の色を有する画
像領域の検出を行なっても良い。或は特定の濃度を有す
る画素であることを意味する画素値の画素に着目し、こ
の画素に関する最大及び最小計算値から領域座標を検出
し、よって特定の濃度を有する画像領域の検出を行なう
ようにしても良い。

またフィルタを特定の図形を検出するためのフィルタ
とし、このフィルタを用いることによって特定の図形例
えば横線や×印が含まれる画像領域の検出を行なうこと
も出来る。この場合、フィルタは、中心画素と中心画素
近傍の任意好適個数の観測画素とを観測して特定の図形
を検出すると、中心画素の画素値を特定の図形を検出し
たことを意味する画素値として出力する。従って、フィ
ルタを特定の図形を検出するためのフィルタとした場合
には、特定の図形を検出したことを意味する画素値の画
素に着目し、この画素に関する最大及び最小計算値から
領域座標を検出することによって、特定の図形が含まれ
る画像領域を検出することが出来る。

例えば、一例としてフィルタを３×３の観測窓を有し
横線を検出するフィルタとした場合（第７図参照）、ａ
₈、ａ₀及びａ₄が黒ビットとなり、ａ₁、ａ₂、ａ₃、
ａ₇、ａ₆及びａ₅が白ビットとなったとき、フィルタは
中心画素ａ₀の画素値を、特定の図形（例えば横線）を
検出したことを意味する画素値として、出力するように
すれば良い。或は一例としてフィルタを３×３の観測窓
を有し×印を検出するフィルタとした場合、ａ₁、ａ₃、
ａ₀、ａ₇及びａ₅が黒ビットとなりａ₂、ａ₈、ａ₄及びａ
₆が白ビットとなったとき、フィルタは中心画素ａ₀の画
素値を、特定の図形（例えば×印）を検出したことを意
味する画素値として、出力するようにすれば良い。

また所定の画素値を有する画素に関する最大及び最小
計算値を求めるための手順（アルゴリズム）は上述した
実施例にのみ限定されず、最大及び最小値を求めるため
に従来より用いられている任意好適な手順を用いるよう
にしても良い。

また領域座標によって規定される領域（規定領域）の
画像データを原画像データから切出すために、この発明
を応用しても良い。この場合、例えば上述した実施例の
装置に画像メモリ及び切出部を付加した構成とすれば良
い。そして従来行なわれる如く、読取部からの原画像デ
ータを領域検出手段と画像メモリとに入力し、領域検出
手段によって検出された領域座標を切出部に入力する。
切出部は入力された領域座標に基づき画像メモリの原画
像データから規定領域の画像データを切出し出力する。

（発明の効果） 上述した説明からも明らかなように、この出願の領域
検出方法及び領域検出装置によれば、二次元画像データ
の画素にＸ、Ｙ座標を付与し、所定の画素値を有する画
素に関する計算値αＸ＋βＹの最大値及び最小値を検出
する。そして、最大及び最小の計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標をそれぞれ領域座標とし、この領域座標によ
って検出領域を規定する。

このようにして検出領域を規定する上述の手順は非常
に簡単な手順であるので、装置構成を非常に簡単化する
ことが出来、従ってハードウェア規模の縮小を図れると
いう利点がある。

また上述の手順は、読取部の走査と並行して行なえ、
従って単純な１回の走査で領域検出が行なうことが出来
るので、高速な領域検出が可能である。

また、画像メモリを有する画像処理装置にこの出願の
発明を応用した場合、画像メモリへの画像データの書込
みを終了したと同時に領域検出を終了することが出来、
従って処理速度が非常に高速な画像処理装置を実現する
ことが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は装置発明の第一実施例の機能ブロック図、 第２図は原稿領域の検出のための画像データの説明に供
する図、 第３図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明の第一実施例の説明及
び装置発明の第一実施例の動作の説明に供する図、 第４図は領域座標検出の原理的説明に供する図、 第５図は行領域の検出のための画像データの説明に供す
る図、 第６図は装置発明の第二実施例の機能ブロック図、 第７図は方法発明の第二実施例の説明及び装置発明の第
二実施例の動作説明のためのフィルタの図、 第８図（Ａ）〜（Ｂ）はノイズを有する画像データの例
を示す図である。 10、30……読取部、12、14……領域検出手段 121、141……計算検出手段 121a、141a……計算手段 121b、141b……最大値検出手段 121c、141c……最小値検出手段 122、142……最大値座標保存手段 123、143……最小値座標保存手段 16……Ｘ座標発生手段、18……Ｙ座標発生手段 30a……フィルタ。

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】量子化された、領域検出のための画像デー
   タを二次元座標系で表現するため、前記画像データの画
   素にＸ座標及びＹ座標を付与し、 前記Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値
   及びβ値とを用いて計算値αＸ＋βＹを算出して所定の
   画素値を有する画素の前記計算値に関して最大計算値及
   び最小計算値を検出し、 前記最大計算値及び前記最小計算値を与える画素のＸ、
   Ｙ座標をそれぞれ領域座標とし、該領域座標を以って検
   出領域を規定することを特徴とする領域検出方法。
2. 【請求項２】前記α及びβとして（α＝β＝１）及び
   （α＝１、β＝−１）の少なくともいずれか一方の組の
   α及びβを用いることを特徴とする特許請求の範囲第１
   項に記載の領域検出方法。
3. 【請求項３】前記検出領域を原稿領域とし、該原稿領域
   と背景領域とが区別出来る画像データを得、前記所定の
   画素値を原稿の地を意味する画素値とすることを特徴と
   する特許請求の範囲第１項又は第２項に記載の領域検出
   方法。
4. 【請求項４】前記検出領域を行領域とし、行領域の文字
   線部と背景領域とが区別出来る画像データを得、前記所
   定の画素値を文字線部を意味する画素値とすることを特
   徴とする特許請求の範囲第１項又は第２項に記載の領域
   検出方法。
5. 【請求項５】前記画像データの画素値を、ノイズ画素を
   除去するための又は特定の図形を検出するためのフィル
   タを介して決定することを特徴とする特許請求の範囲第
   １項〜第４項のいずれか１項に記載の領域検出方法。
6. 【請求項６】量子化された、領域検出のための画像デー
   タを出力する読取部と、 前記画像データを二次元座標系で表現するため前記画像
   データの画素のＸ座標を発生するＸ座標発生手段と、 前記画像データを二次元座標系で表現するため前記画像
   データの画素のＹ座標を発生するＹ座標発生手段と、 前記Ｘ座標及びＹ座標と、少なくとも一組の特定のα値
   及びβ値とを用いて計算値αＸ＋βＹを算出して所定の
   画素値を有する画素の前記計算値に関する最大計算値及
   び最小計算値を検出する計算検出手段と、 検出領域を規定する領域座標として前記最大計算値を与
   える画素の座標を保存するための最大値座標保存手段
   と、 前記領域座標として前記最小計算値を与える画素の座標
   を保存するための最小値座標保存手段とを備えて成るこ
   とを特徴とする領域検出装置。
7. 【請求項７】前記計算検出手段は、前記計算値を算出す
   る計算手段と、前記所定の画素値を有する画素の最大計
   算値を検出する最大値検出手段と、前記所定の画素値を
   有する画素の最小計算値を検出する最小値検出手段とを
   備えて成ることを特徴とする特許請求の範囲第６項に記
   載の領域検出装置。
8. 【請求項８】前記α及びβとして（α＝β＝１）及び
   （α＝１、β＝−１）の少なくともいずれか一方の組の
   α及びβを用いることを特徴とする特許請求の範囲第６
   項又は第７項に記載の領域検出装置。
9. 【請求項９】前記検出領域を原稿領域とし、該原稿領域
   と背景領域とが区別出来る画像データを得、前記所定の
   画素値を原稿の地を意味する画素値とすることを特徴と
   する特許請求の範囲第６項〜第８項のいずれか１項に記
   載の領域検出装置。
10. 【請求項１０】前記検出領域を行領域とし、行領域の文
    字線部と背景領域とが区別出来る画像データを得、前記
    所定の画素値を文字線部を意味する画素値とすることを
    特徴とする特許請求の範囲第６項〜第８項のいずれか１
    項に記載の領域検出装置。
11. 【請求項１１】前記読取部は、ノイズ画素を除去するた
    めの又は特定の図形を検出するためのフィルタを備えて
    成ることを特徴とする特許請求の範囲第６項〜第10項の
    いずれか１項に記載の領域検出装置。