JPH08194773A - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 入力された文書画像の横書き縦書きを決定
し、かつ文書画像の傾きを検出し、的確な文字の切り出
しおよび文字認識を行う。 【構成】 入力された文書画像から各文字ごとに外接矩
形を抽出し、この文書画像の行方向および列方向ごとに
各外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向と列方向
の重なり度を比較して、文書画像の横書きか縦書きかを
判定する第１の横書き／縦書き判定工程と、前記文書画
像の行方向および列方向に隣接するそれぞれの外接矩形
の中心間距離を求めて、行方向および、列方向における
中心間距離の平均値をもとにした文書画像の第２の横書
き／縦書き判定工程とを有し、処理対象文字数に応じ
て、第１，第２の判定工程を選択して横書きか縦書きか
の判定を行う。その後、外接矩形の座標変換を行い、さ
らに文書画像の傾きを検出して、傾き補正を行ったの
ち、文字の切り出しおよび文字認識を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文書画像を入力して、
入力された文書画像が横書きか縦書きかを判断するとと
もに文書画像の傾きを検出したのち、文字の切り出しお
よび文字認識を行う画像処理方法および画像処理装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】イメージスキャナなどにより複数行が同
時に読み込まれた文書画像、あるいは１頁分全面が読み
込まれた文書画像から文字認識を行うためには、まず、
所望とする行の抽出を行ったのち、文字の切り出しを行
い、切り出した文字を文字認識部に渡すという処理を行
う。このような処理を行う際、それぞれの文字画像に対
して外接矩形を抽出して、この外接矩形を用いて種々の
処理を行うことが従来より一般的に行われている。

【０００３】ここで、外接矩形とは、ある１つの文字
（または、ある１つの文字を構成する偏、旁りあるいは
冠などの一つ一つの構成要素）に接するが如くその文字
あるいは構成要素を包含する矩形をいう。たとえば、
「円」という文字の外接矩形は、図１２（ａ）に示すよ
うに１つの矩形で表され、「化」という文字の外接矩形
は、同図（ｂ）に示すように、偏と旁で構成される左右
２つの矩形で表され、また、「芋」という文字の外接矩
形は、同図（ｃ）に示すように、草冠とその下の「干」
という部分で構成される上下２つの矩形で表される。

【０００４】ところで、前記したように切り出した文字
から文字認識する際は、前後の文字の外接矩形との組み
合わせを考えた評価値を求め、この評価値を基に文字の
切り出しを行ったのち、切り出された文字に対して文字
認識することが行われる。しかし、処理対象の文書が日
本語の場合は、横書きと縦書きがあるため、前記したよ
うに前後の文字の外接矩形との組み合わせを考えた評価
値を求めるというような処理を行うには、横書きと縦書
きとを区別して処理する必要があり、そのためには、処
理対象の文書が横書きか縦書きかを判断する必要があ
る。

【０００５】また、前記したようにイメージスキャナな
どにより文書画像を入力するとき、傾いて文書画像が入
力された場合、文字の切り出し処理や文字認識処理が正
確に行えないことから、傾きを補正する必要がある。特
に、文字の切り出し処理を行うに際しては、傾きが大き
く影響してくる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】前記した処理対象の文
書が横書きか縦書きかを判断する方法としては、従来よ
り、幾つかの方法が提案されている。

【０００７】たとえば、文書画像において、或る文字に
注目してその文字に対して横並び方向（行方向）および
縦並び方向（列方向）に隣接する文字との間の並びの度
合いを判定して、この並びの度合いが或る値以上の場合
は、その注目文字とそれに隣接する文字とを１つのペア
と考え、横並び方向のペア数と縦並び方向のペア数を基
に縦書きか横書きかを判定する方法がある。これは、た
とえば横書き文書を例にとれば、この横書き文書を横並
び方向に見たとき、各文字は上下に大きくずれることな
く横方向のほぼ一直線上に並んで存在することが多い
が、この横書き文書を縦方向に見ると、縦方向には一直
線上には並ばずに、横方向へのずれが多いということを
考慮してなされた方法である。

【０００８】しかし、前記した従来の方法は、隣接した
文字との間の並びの度合いを判定して、この並びの度合
いが或る値以上の場合は、それらを１つのペアとし、こ
のペア数によって判断するため、２つの文字で１個のデ
ータしか得られないことから、得られるデータ数が少な
く、特に文書画像の文字数が少ない場合には、得られる
データ数は極めて少ないものとなり、正確な縦書き／横
書きの判断が行えないという欠点があった。

【０００９】また、傾いて文書画像が取り込まれた場合
の補正方法も、従来より、幾つかの方法が提案されてい
るが、従来は画像そのものの傾きを補正する方法が一般
的であるため、補正処理に多くの時間を要する問題があ
った。

【００１０】そこで、本発明は、横書きと縦書きの両方
をごく一般的に用いる日本語などの文書おいて、横書き
か縦書きかの判断を、判断に必要なデータ数に関係なく
的確に行え、また、傾いて文書画像が取り込まれた場合
に、傾き補正処理を短時間で可能とし、これにより文字
の切り出しおよび文字認識を的確に行うことを可能とす
る画像処理方法および画像処理装置を実現することを目
的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理方法
は、文書画像を入力し、入力された文書画像から文字の
切り出しを行ったのち文字認識する画像処理方法におい
て、前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形
を抽出し、この文書画像の行方向および列方向ごとに各
外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり度
を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた値
とを比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定する。

【００１２】そして、前記行方向の重なり度を基に得ら
れた値と列方向の重なり度を基に得られた値とを比較す
る際、行方向の重なり度を基に得られた値が列方向の値
に比べて大きくなる傾向にあることを考慮して、行方向
の重なり度を基に得られた値または列方向の重なり度を
基に得られた値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較
するようにする。

【００１３】また、本発明の画像処理方法は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理方法において、前記入力
された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽出し、横
書きか縦書きかの判定を行った結果、縦書きと判定され
た場合、文字の切り出し処理プログラムが横書き用のプ
ログラムである場合は、前記各外接矩形の座標を９０°
回転して座標変換した外接矩形を作成し、文字の切り出
し処理はこの座標変換した外接矩形を参照して行う。

【００１４】また、本発明の画像処理方法は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理方法において、前記入力
された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽出し、横
書きか縦書きかの判定を行った結果、横書きと判定され
た場合、文字の切り出し処理プログラムが縦書き用のプ
ログラムである場合は、前記各外接矩形の座標を９０°
回転して座標変換した外接矩形を作成し、文字の切り出
し処理はこの座標変換した外接矩形を参照して行う。

【００１５】そして、前記文字の切り出し処理プログラ
ムに応じた外接矩形の座標変換を行ったのちに行われる
文字認識のための文字画像の抽出は、座標変換前の外接
矩形を参照して行うようにする。

【００１６】また、本発明の画像処理方法は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理方法において、前記入力
された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽出し、そ
の外接矩形から文書画像の傾き角度を検出し、文書画像
に傾きが生じている場合は、前記外接矩形の座標を傾き
補正して座標変換した外接矩形を作成し、文字の切り出
し処理はこの座標変換した外接矩形を参照して行う。

【００１７】そして、前記文書画像の傾き補正後に行わ
れる文字認識のための文字画像の抽出は、座標変換前の
外接矩形を参照して行うようにする。

【００１８】さらに、前記文書画像の傾き角度にしきい
値を設定し、このしきい値以上の傾きがあると判断され
た場合は、文書画像再入力要求を出すようにする。

【００１９】また、本発明の画像処理方法は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理方法において、前記入力
された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽出し、こ
の文書画像の行方向および列方向ごとに各外接矩形同志
の重なり度を算出して、行方向の重なり度を基に得られ
た値と列方向の重なり度を基に得られた値とを比較して
文書画像が横書きか縦書きかを判定する第１の横書き／
縦書き判定工程と、前記入力された文書画像から各文字
ごとに外接矩形を抽出し、この文書画像の行方向および
列方向に隣接するそれぞれの外接矩形の中心間距離を求
めて、行方向における中心間距離の平均値および、列方
向における中心間距離の平均値をもとに文書画像が横書
きか縦書きかを判定する第２の横書き／縦書き判定工程
とを有し、前記入力された文書画像から得られた外接矩
形の数が予め設定したしきい値以上のときは、前記第２
の横書き／縦書き判定工程により、横書きか縦書きかの
判定を行い、外接矩形の数が予め設定したしきい値未満
のときは前記第１の横書き／縦書き判定工程により、横
書きか縦書きかの判定を行う。

【００２０】そして、前記第１の横書き／縦書き判定工
程において、前記行方向の重なり度を基に得られた値と
列方向の重なり度を基に得られた値とを比較する際、行
方向の重なり度を基に得られた値が列方向の値に比べて
大きくなる傾向にあることを考慮して、行方向の重なり
度を基に得られた値または列方向の重なり度を基に得ら
れた値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較するよう
にする。

【００２１】また、本発明の画像処理装置は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理装置において、文書画像
を入力する文書画像入力手段と、この文書画像入力手段
により入力された文書画像から各文字画像ごとに外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、前記入力された文書
画像の行方向および列方向ごとに各外接矩形同志の重な
り度を算出して、行方向の重なり度を基に得られた値と
列方向の重なり度を基に得られた値とを比較して文書画
像が横書きか縦書きかを判定する横書き／縦書き判定手
段とを有した構成とする。

【００２２】このような構成において、前記行方向の重
なり度を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得ら
れた値とを比較する際、行方向の重なり度を基に得られ
た値が列方向の値に比べて大きくなる傾向にあることを
考慮して、行方向の重なり度を基に得られた値または列
方向の重なり度を基に得られた値のいずれか一方に或る
定数を掛けて比較するようにする。

【００２３】また、本発明の画像処理装置は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理装置において、文書画像
を入力する文書画像入力手段と、この文書画像入力手段
により入力された文書画像から各文字画像ごとに外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、前記入力された文書
画像からその文書が横書きか縦書きかを判定する横書き
／縦書き判定手段と、この横書き／縦書き判定手段によ
り横書きか縦書きかの判定を行った結果が、文字の切り
出し処理プログラム切り出し方向と異なる場合は、文書
画像の各外接矩形の座標を９０°回転して座標変換した
外接矩形を作成する回転補正矩形作成手段とを有した構
成とし、文字の切り出し処理は前記９０°回転して座標
変換された後の外接矩形の座標を参照して行い、文字認
識のための文字抽出は、変換前の元の外接矩形の座標を
参照して行うようにする。

【００２４】また、本発明の画像処理装置は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理装置において、文書画像
を入力する文書画像入力手段と、この文書画像入力手段
により入力された文書画像から各文字画像ごとに外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、この外接矩形抽出手
段により抽出された外接矩形から文書画像の傾き角度を
検出する傾き検出手段と、この傾き検出手段により文書
画像に傾きが生じていることが検出された場合は、外接
矩形の座標を傾き補正して座標変換した外接矩形を作成
する傾き補正矩形作成手段とを有した構成とし、文字の
切り出し処理は前記傾き補正して座標変換された後の外
接矩形の座標を用いて行い、文字認識のための文字抽出
は、変換前の元の外接矩形の座標を参照して行うように
する。

【００２５】そして、このような構成において、文書画
像の傾き角度にしきい値を設定し、前記傾き検出手段
は、入力された文書画像が前記しきい値以上の傾きがあ
ると判断した場合、文書画像再入力要求を出すようにす
る。

【００２６】また、本発明の画像処理装置は、文書画像
を入力し、入力された文書画像から文字の切り出しを行
ったのち文字認識する画像処理装置において、文書画像
を入力する文書画像入力手段と、この文書画像入力手段
により入力された文書画像から各文字画像ごとに外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、この外接矩形抽出手
段により抽出された外接矩形の数を判定する外接矩形数
判定手段と、前記入力された文書画像の行方向および列
方向ごとに各外接矩形同志の重なり度を算出して、行方
向の重なり度を基に得られた値と列方向の重なり度を基
に得られた値とを比較して文書画像が横書きか縦書きか
を判定する第１の横書き／縦書き判定手段と、前記入力
された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽出し、入
力された文書画像の行方向および列方向に隣接するそれ
ぞれの外接矩形の中心間距離を求めて、行方向における
中心間距離の平均値および、列方向における中心間距離
の平均値をもとに文書画像が横書きか縦書きかを判定す
る第２の横書き／縦書き判定手段とを有した構成とし、
前記入力された文書画像から得られた外接矩形の数が予
め設定したしきい値以上のときは、前記第２の横書き／
縦書き判定手段により、横書きか縦書きかの判定を行
い、外接矩形の数が予め設定したしきい値未満のときは
前記第１の横書き／縦書き判定手段により、横書きか縦
書きかの判定を行う。

【００２７】そして、このような構成において、前記第
１の横書き／縦書き判定工程にて、前記行方向の重なり
度を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた
値とを比較する際、行方向の重なり度を基に得られた値
が列方向の値に比べて大きくなる傾向にあることを考慮
して、行方向の重なり度を基に得られた値または列方向
の重なり度を基に得られた値のいずれか一方に或る定数
を掛けて比較するようにする。

【００２８】

【作用】入力された文書画像の行方向および列方向ごと
に各外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重な
り度を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られ
た値とを比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定す
る。そして、前記行方向の値と列方向の値を比較する
際、行方向の重なり度を基に得られた値が列方向に比べ
て大きくなる傾向にあることを考慮して、行方向の重な
り度を基に得られた値または列方向の重なり度を基に得
られた値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較するよ
うにする。これにより、処理対象文字数が少なくても信
頼性の高いデータを得ることができ、正確な横書きか縦
書きかの判定が行える。

【００２９】また、横書きか縦書きかの判定を行った結
果、文字の切り出し処理プログラムとの切り出し方向と
異なる文字の並びであると判定された場合、前記各外接
矩形の座標を９０°回転して座標変換した外接矩形を作
成し、文字の切り出し処理はこの座標変換した外接矩形
を参照して行う。そして、前記文字の切り出し処理プロ
グラムの切り出し方向に応じた外接矩形の座標変換を行
ったのちに行われる文字認識のための文字画像の抽出
は、座標変換前の外接矩形を参照して行うようにする。
これにより、高速な切り出し処理が可能となり、しか
も、横書き用と縦書き用の両方の文字の切り出し処理プ
ログラムをもつ必要がなくなる。

【００３０】また、前記外接矩形から文書画像の傾き角
度を検出し、文書画像に傾きが生じている場合は、前記
外接矩形の座標を傾き補正して座標変換した外接矩形を
作成し、文字の切り出し処理はこの座標変換した外接矩
形を参照して行う。そして、前記文書画像の傾き補正後
に行われる文字認識のための文字画像の抽出は、座標変
換前の外接矩形を参照して行うようにする。さらに、前
記文書画像の傾き角度にしきい値を設定し、このしきい
値以上の傾きがあると判断された場合は、文書画像再入
力要求を出すようにする。これにより、画像の傾き補正
処理時間を大幅に短縮でき、傾き角が大きい場合は、処
理を行わないようにして再入力を要求することで、正確
な切り出し処理が可能となる。

【００３１】また、文書画像の行方向および列方向ごと
に各外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重な
り度を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られ
た値とを比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定す
る第１の横書き／縦書き判定工程と、文書画像の行方向
および列方向に隣接するそれぞれの外接矩形の中心間距
離を求めて、行方向における中心間距離の平均値およ
び、列方向における中心間距離の平均値をもとに文書画
像が横書きか縦書きかを判定する第２の横書き／縦書き
判定工程とを有し、前記入力された文書画像から得られ
た外接矩形の数が予め設定したしきい値以上のときは、
前記第２の横書き／縦書き判定工程により、横書きか縦
書きかの判定を行い、外接矩形の数が予め設定したしき
い値未満のときは前記第１の横書き／縦書き判定工程に
より、横書きか縦書きかの判定を行う。これにより、処
理対象文字数に応じて、横書き／縦書き判定を的確にし
かも高速に行うことができる。

【００３２】

【実施例】

（実施例１）以下、本発明の実施例１を図面を参照して
説明する。図１は、本発明の実施例１全体の構成を示す
ブロック図である。図１において、１は例えばイメージ
スキャナなどの文書画像入力手段であり、この文書画像
入力手段１で入力された、たとえば１頁分の文書画像は
外接矩形抽出手段２により、前記したようにそれぞれの
文字（または、その文字を構成する構成要素）に対して
外接矩形が抽出される。そして、このように抽出された
外接矩形を基に後述する方法により、その文書が横書き
か縦書きかを横書き／縦書き判定手段３により判定す
る。

【００３３】また、４は回転補正矩形作成手段であり、
これは、文字の切り出し処理プログラムの切り出し方向
に合わせて座標変換した外接矩形を作成するもので、た
とえば、処理するプログラムが横書き用のプログラムで
あって、横書き／縦書き判定手段３にて、縦書きと判定
された場合は、前記縦書きの外接矩形を９０°回転し、
座標変換した外接矩形を作成する。

【００３４】また、５は入力された文書画像の傾きを検
出する傾き検出手段、６は文書画像が傾いて入力された
場合に、傾いて入力された文書画像の外接矩形の座標を
傾き補正し、座標変換した外接矩形を作成する傾き補正
矩形作成手段である。

【００３５】また、７は文字行切り出し手段、８は文字
切り出し手段、９は文字画像抽出手段、１０は文字認識
手段である。

【００３６】なお、前記縦書きか横書きかを判定する方
法、処理するプログラムに応じて外接矩形を９０°回転
して座標変換した外接矩形を作成する方法、外接矩形の
座標を傾き補正して座標変換した外接矩形を作成する方
法などについては、以下に詳細に説明する。

【００３７】まず、入力された文書画像が縦書きか横書
きかを判定する方法について説明する。図２は文書画像
入力手段１により読み込まれた１頁分の文書画像のそれ
ぞれの文字に対する外接矩形の例を示すもので、同図
（ａ）は横書き文書の外接矩形の配列例、同図（ｂ）は
縦書き文書の外接矩形の配列例を示している。これら各
外接矩形Ａ１，Ａ２，Ａ３，・・・、Ｂ１，Ｂ２，Ｂ
３，・・・は、各文字を構成する例えば偏と旁などに対
してそれぞれの外接矩形が抽出される。たとえば、横書
き文書の外接矩形Ａ１を例にとると、これは前記したよ
うに、「芋」というような文字の外接矩形の例であり、
この文字の場合は、くさかんむり部とその下の部分
「干」によって構成されており、上下２つの外接矩形Ａ
１１，Ａ１２で構成されている。また、外接矩形Ａ２
は、「化」というような文字の外接矩形の例であり、こ
の場合は、偏である「イ」と旁である「ヒ」によって構
成されており、左右２つの外接矩形Ａ２１，Ａ２２で構
成されている。さらに、外接矩形Ａ３は「円」というよ
うな文字の外接矩形の例であり、この場合は、その文字
全体で１つの外接矩形を構成している。また、外接矩形
は文字によってその大きさは異なり、特に行方向の長さ
（幅）は、数字の「１」や平仮名の「し」などは漢字に
比べて小さいものとなり、図中、外接矩形Ａ４，Ａ５な
どはこれらを示している。

【００３８】読み込まれた文書画像からこのように外接
矩形が抽出されると、これらの外接矩形を用いて、その
文書画像が横書きか縦書きかを判定する。その判定方法
の一例（これを第１の横書き／縦書き判定方法という）
を以下に説明する。

【００３９】横書き文書の場合は、同一行内には、同じ
ような大きさの文字がほぼ同一線上に多数並んで存在す
るが、横書き文書を縦方向（列方向）に見ると、同一線
上に文字が並ぶ度合いは横方向（行方向）に比べれば一
般的に少ないと言える。また、縦書き文書の場合は、同
一列内には、同じような大きさの文字がほぼ同一線上に
多数並んで存在するが、縦書き文書を横方向（行方向）
に見ると、同一線上に文字が並ぶ度合いは縦方向（列方
向）に比べれば一般的に少ないと言える。これを外接矩
形で見れば、横書き文書の場合、図２（ａ）に示すよう
に、それぞれの行は、高さｄのほぼ同じ外接矩形がほぼ
同一線上に多数並んで存在するが、これを縦方向（列方
向）に見ると、左右方向（横方向）にずれていることも
多い。また、縦書き文書の場合、図２（ｂ）に示すよう
に、それぞれの列は、幅ｗのほぼ同じ外接矩形がほぼ同
一線上に多数並んで存在するが、これを横方向（行方
向）に見ると、上下方向（縦方向）にずれていることも
多い。

【００４０】そこで、たとえば、正方形に近い外接矩形
を有する或る文字に着目し、その外接矩形の高さｄに対
してほぼ同じような高さを有する外接矩形の高さの重な
り度を見て、或る一定以上の重なり度を有する外接矩形
が幾つ有るかを計数するとともに、その文字の縦並び方
向に存在する同じような外接矩形の幅の重なり度を見
て、或る一定以上の重なり度を有する外接矩形が幾つ有
るかを計数する。つまり、たとえば正方形に近い外接矩
形を有する文字１つ１つに対して、横並び方向と縦並び
方向の重なり度を求めて、重なり度の高い文字を検出し
て、それを集計するという処理を行う。

【００４１】ここで、重なり度は図３に示すようにして
求める。図３は、正方形に近い外接矩形Ａ３が、同一行
および同一列に存在する同じような高さまたは幅を有す
る外接矩形との間の重なり度を求める例であり、この場
合、隣接する外接矩形との重なり度を求める例が示され
ている。図３において、外接矩形Ａ３と同一行に存在す
ると思われる外接矩形Ａ２との重なり度は、外接矩形Ａ
３と外接矩形Ａ２との重なり部分（図中、斜線部分）の
高さをｖ１とし、外接矩形Ａ２（Ａ２２）の高さをｄ
１、外接矩形Ａ３の高さをｄ２とすると、ｖ１／ｄ１、
ｖ１／ｄ２で求められる。同様にして、外接矩形Ａ３と
外接矩形Ａ４との重なり度は、外接矩形Ａ３と外接矩形
Ａ４との重なり部分（図中、斜線部分）の高さをｖ２と
し、外接矩形Ａ４の高さをｄ３とすると、ｖ２／ｄ２，
ｖ２／ｄ３で求められる。

【００４２】また、図３において、外接矩形Ａ３と同一
列に存在すると思われる外接矩形Ａ６との重なり度は、
外接矩形Ａ３と外接矩形Ａ６との重なり部分（図中、斜
線部分）の大きさをｚ１とし、外接矩形Ａ３の幅をｗ
１、外接矩形Ａ６の幅をｗ２とすると、ｚ１／ｗ１、ｚ
１／ｗ２で求められる。

【００４３】この図３では、隣接した外接矩形との間の
重なり度を求める例が示されているが、外接矩形Ａ３と
同一行（同一列）上に存在すると思われる他の外接矩形
との間においても上記同様に重なり度を求める。なお、
この重なり度を求める外接矩形の対象は、外接矩形Ａ３
と高さと幅がほぼ同じような外接矩形（たとえば、横並
び方向においては外接矩形Ａ３の高さの７０％以上の高
さ、縦並び方向においては外接矩形Ａ３の幅の７０％以
上の幅を有する外接矩形）とする。以下、これらを対象
外接矩形という。したがって、図２（ａ）を例にとれ
ば、外接矩形Ａ３に対しては、外接矩形Ａ１１，Ａ１
２，Ａ７１，Ａ７２などは重なり度を求める対象としな
い。

【００４４】そして、以上のようにして外接矩形Ａ３と
同一行（同一列）上に存在すると思われる対象外接矩形
との間で求められた重なり度のうち、或る一定以上、た
とえば、重なり度が0.9(90%)以上の重なり度を有する外
接矩形を計数する。

【００４５】このようにして、正方形に近い外接矩形を
持つ一つ一つの文字に対し、横並び方向と縦並び方向に
おける対象外接矩形との間で重なり度を求め、重なり度
の高い（重なり度、0.9 以上）外接矩形を計数し、横並
び方向および縦並び方向ごとに集計して、この集計値に
基づいて横書き／縦書きの判断を行う。すなわち、図２
（ａ）でしたような横書き文書であれば、横並び方向の
集計値（これをｔ１とする）が縦並び方向の集計値（こ
れをｔ２とする）より大きくなるはずであり、また、図
２（ｂ）でしたような縦書き文書であれば、縦並び方向
の集計値ｔ２が横並び方向の集計値ｔ１より大きくなる
はずである。

【００４６】ただし、日本語文書の場合は、一つの文字
において外接矩形が左右に別れるもの（たとえば偏と旁
で構成される文字）と上下に分かれるもの（たとえば冠
とその下の部分で構成される文字）とでは、漢字を例に
とって考えた場合、偏と旁で構成される文字の方が多い
ため外接矩形が左右に別れる文字が上下に分かれる文字
よりも多い。このため、正方形に近い外接矩形を基準に
重なり度を判断すると、縦書き文書の場合、横並び方向
に存在する偏と旁で構成される文字の外接矩形も対象外
接矩形となるため、縦書き文書においても、横並び方向
の集計値ｔ１が大きくなる傾向があり、縦書き文書であ
っても横書きと判定されることにもなりかねない。つま
り、図２（ｂ）に示す縦書き文書の外接矩形の例で見る
と、外接矩形Ｂ１に対しては、縦並び方向では対象外接
矩形は、外接矩形Ｂ２，Ｂ３１，Ｂ３２・・・などであ
るが、横並び方向においては、外接矩形Ｂ４１，Ｂ４２
なども対象外接矩形となり、横並び方向においても多く
の対象外接矩形があるため、横並び方向の集計値ｔ１が
大きくなる傾向にある。

【００４７】これに対して、横書き文書の場合は、途中
にアルファベットの単語などが入ることも多く、この場
合には、縦並び方向に見た場合、各文字の横方向のずれ
は大きくなり、また、上記したように、冠とその下の部
分で構成される文字に比べて、偏と旁で構成される文字
の方が多いため、横並び方向の集計値ｔ１は縦並び方向
の集計値ｔ２に比べて大きくなり易いことから、横書き
を縦書きと判断されることは少ない。

【００４８】そこで、横並び方向の集計値ｔ１に或る定
数ａ（ただし、０＜ａ＜１）を掛けてａｔ１とし、この
ａｔ１とｔ２を比較するようにする。ここで、定数ａ
は、実験の結果、0.7 程度に選ぶと良い結果が得られる
ことがわかった。つまり、横並び方向の集計値ｔ１に0.
7 を掛けた値と縦並び方向の集計値ｔ２を比較して、そ
れでもなお縦並び方向の集計値ｔ２より大きい場合に
は、横書きであるとの判定を行う。これにより、横書き
／縦書きの判定を高精度に行うことができる。

【００４９】図４は以上説明した処理を示すフローチャ
ートであり、これを用いて前記した説明を要約して説明
する。まず、文書画像入力手段１により文書画像の入力
を行い（ステップＳ１）、外接矩形抽出手段２によっ
て、入力された文書画像のそれぞれの文字画像に対して
外接矩形の抽出を行う（ステップＳ２）。そして、すべ
ての対象外接矩形との間で横並び方向の重なり度を算出
して、一定以上の重なり度の処理対象外接矩形の数を集
計し（ステップＳ３）、続いて、すべての処理対象外接
矩形との間で縦並び方向の重なり度を算出して、一定以
上の重なり度の対象外接矩形の数を集計する（ステップ
Ｓ４）。そして、横並び方向の集計値ｔ１にａ（＝0.7)
を掛けたものと、縦並び方向の集計値ｔ２との比較（ａ
ｔ１＞ｔ２）を行い（ステップＳ５）、ａｔ１＞ｔ２で
あれば、横書きと判定し（ステップＳ６）、ａｔ１＞ｔ
２でなければ縦書きと判定する（ステップＳ７）。これ
らステップＳ３からステップＳ７までの処理は横書き／
縦書き判定手段３により行われる。

【００５０】なお、前記定数ａは、縦並び方向の集計値
に掛けるようにしてもよい。ただし、この場合は、定数
ａは１より大きい値とし、たとえば、１＜ａ＜２に設定
する。また、前記した例では、横並び方向および縦並び
方向それぞれにおける重なり度が或る一定以上の対象外
接矩形の数を計数して、それぞれの計数値を比較するこ
とにより、横書きか縦書きかを判断する例を示したが、
これに限らず、横並び方向および縦並び方向それぞれに
おける重なり度そのものを集計して、それぞれの集計値
を比較することにより、横書きか縦書きかを判断するよ
うにしてもよい。

【００５１】このような横書き／縦書きの判定処理が終
了すると、次は、処理プログラム（文字の切り出し処理
のプログラム）に合わせた文字の並びに変換を行う。つ
まり、文字の切り出し処理のプログラムが横書き用のプ
ログラムであった場合、前記した横書き／縦書きの判定
処理により、読み込まれた文書が縦書きであったと判定
されたとすると、そのままでは切り出し処理が行えない
ので、処理プログラムに合わせた並びに変換する。以
下、これについて説明するが、ここでは、文字の切り出
し処理のプログラムが横書き用のプログラムであるもの
とし、読み込まれた文書が縦書きであったと判定された
場合について説明する。

【００５２】図５（ａ）は縦書き文書の外接矩形の並び
を示すもので、これを９０°回転させて同図（ｂ）のよ
うに並び変える。このとき、画像そのものの座標は変換
せず、各外接矩形の２点の座標のみを変換する。ここで
は、外接矩形Ｂ１を例にとって説明する。外接矩形Ｂ１
のＰ１点の座標を（ｘ01，ｙ01）とし、その対角点Ｐ２
の座標を（ｘ02，ｙ02）とする。このような外接矩形Ｂ
１を９０°回転させると、同図（ｂ）のようになるが、
このとき、外接矩形Ｂ１のＰ３点の座標を（ｘ1 ，ｙ1
）、その対角点のＰ４点の座標を（ｘ2 ，ｙ2 ）とす
ると、これらｘ1，ｙ1 ，ｘ2 ，ｙ2 は、ｘ1 ＝ｙ01、
ｙ1 ＝ｗ0 −ｘ02−１、ｘ2 ＝ｙ02、ｙ2＝ｗ0 −ｘ01
−１によって求められる。上式において、ｗ0 は縦書き
時における用紙の幅であり、このように座標を変換する
ことにより、各外接矩形Ｂ１，２、・・・は同図（ｂ）
のように横並びとなる。このとき、変換後の用紙は、横
方向の幅ｗ1 は変換前の縦方向の長さ（高さ）ｈ0 とな
り、高さｈ1 は変換前の幅ｗ0 となる。なお、ｙ1 とｙ
2 を求める式ｙ1 ＝ｗ0 −ｘ02−１、ｙ2 ＝ｗ0 −ｘ01
−１において、ｗ0 −ｘ02 とｗ0 −ｘ01からそれぞれ
−１するのは、座標系が（0 , 0 ）から始まっているた
めである。つまり、前記横方向の幅ｗ0 や縦方向の長さ
（高さ）ｈ0 はここではドットの個数で表しており、１
ドット目は座標（0 , 0 ）から始まっているとしている
からである。具体的には、横方向の幅ｗ0 （ドットの個
数）が「１０」であったとし、ｘ02の座標値が７である
とすると、ｙ1 の座標値を求めるには、ｗ0 −ｘ02から
１０−７＝３となるが、これは図５（ｂ）で考えた場
合、座標値としては「２」であるため、さらに−１して
座標値「２」を得るようにしている。

【００５３】このように、横書きのプログラムで処理で
きるように外接矩形の座標を変換したのち、この変換さ
れた各外接矩形Ｂ１，Ｂ２、・・・を基に、前後の外接
矩形の関連性などを考慮して文字の切り出しを行う。そ
して、文字の切り出しが終了すると文字認識を行うが、
この文字認識は、図５（ａ）で示す変換前の外接矩形を
参照してその外接矩形の座標から画像を抽出して認識処
理を行う。

【００５４】以上のように本発明では、外接矩形のみを
座標変換して文字の切り出し処理を行うことで、切り出
し処理を高速に行うことができる。つまり、文字画像そ
のものを縦書き／横書き変換するには、文字画像を構成
するすべての画素について前記したような変換を行う必
要があり、非常に処理が複雑で時間を要するが、外接矩
形のみを座標変換して文字の切り出し処理を行うこと
で、処理を簡単にしかも大幅な時間短縮が可能となる。

【００５５】なお、これまでの説明は、文字の切り出し
処理のプログラムが横書き用のプログラムであって、前
記した横書き／縦書きの判定処理により、読み込まれた
文書が縦書きであったと判定された場合に、それを横書
き用のプログラムに合わせた変換を行う例であるが、そ
の逆、つまり、文字の切り出し処理のプログラムが縦書
き用のプログラムであって、前記した横書き／縦書きの
判定処理により、読み込まれた文書が横書きであったと
判定された場合に、それを縦書き用のプログラムに合わ
せた変換を行う方法も、前記したと同様に、外接矩形の
座標を変換して縦書きのプログラムで処理できるように
したのち、この変換された各外接矩形を基に、前後の外
接矩形の関連性などを考慮して文字の切り出しを行う。
そして、文字の切り出しが終了すると文字認識を行う
が、この文字認識は、変換前の外接矩形を参照してその
外接矩形の座標から画像を抽出して認識処理を行う。外
接矩形の座標変換処理については、前記した説明とほぼ
同じであるので省略する。

【００５６】図６は以上説明した外接矩形の座標変換か
ら文字認識までの処理手順を説明するフローチャートで
ある。まず、文書画像入力手段１により文書画像入力を
行い（ステップＳ１１）、外接矩形抽出手段２により外
接矩形の抽出を行う（ステップＳ１２）。この外接矩形
の抽出は、横書き／縦書きに関係なく入力された文字画
像に対して行うものであり、座標としては前記したよう
に、たとえば、Ｐ１点の座標（ｘ01，ｙ01）と、その対
角点Ｐ２の座標（ｘ02，ｙ02）を得る。そして次に、切
り出し作業を行うための作業用の外接矩形の作成を行う
（ステップＳ１３）。この作業用外接矩形作成は、前記
図５による説明では述べなかったが、縦書きか横書きか
の判断処理において、縦書きまたは横書きのいずれに判
断された場合にも対応できるように、あらかじめ座標を
用意しておく処理であり、具体的には、作業用の新たな
座標として、Ｐ１点の座標（ｘ1 ，ｙ1 ）、その対角点
Ｐ２の座標（ｘ2 ，ｙ2 ）を用意しておく。ただし、こ
の段階では、ｘ1 ＝ｘ01、ｙ1 ＝ｙ01、ｘ2 ＝ｘ02、ｙ
2 ＝ｙ02である。

【００５７】そして、縦書きか横書きかの判断処理（ス
テップＳ１４）において、縦書きと判断された場合には
（ここでは、切り出し処理のプログラムは横書き用であ
るものとする）、前記した作業用外接矩形を反時計方向
に９０°回転する。つまり、作業用の新たな座標（ｘ1
，ｙ1 ）、その対角点の座標を（ｘ2 ，ｙ2 ）を得る
（ステップＳ１５）。前記作業用の外接矩形の作成（ス
テップＳ１３）および反時計方向に９０°回転した新た
な座標の作成（ステップＳ１５）は回転補正矩形作成手
段４にて行われる。

【００５８】このように、反時計方向に９０°回転した
作業用外接矩形を使用して文字行の切り出し（ステップ
Ｓ１６）を行ったのち、その変換された後の作業用外接
矩形を使用して文字の切り出し（ステップＳ１７）を行
う。文字の切り出しが終了すると、次は、ステップＳ１
２にて抽出された外接矩形の座標を用いて文字画像を抽
出し（ステップＳ１８）、文字認識を行う（ステップＳ
１９）。

【００５９】なお、前記ステップＳ１４による判断にお
いて、横書きと判定された場合には、作業用外接矩形を
反時計方向に９０°回転する処理は行わずに、ステップ
Ｓ１６に処理が移る。ただし、この場合、作業用外接矩
形の座標は、ｘ1 ＝ｘ01、ｙ1 ＝ｙ01、ｘ2 ＝ｘ02、ｙ
2 ＝ｙ02のまま、つまり、ステップＳ１２で抽出された
外接矩形の座標をそのまま用いて、ステップＳ１６〜Ｓ
１９にて、文字行の切り出し処理、文字の切り出し処
理、文字認識のための文字抽出処理および文字認識処理
がおこなわれる。

【００６０】次に、文書画像が傾いて入力された場合の
処理について説明する。

【００６１】文書画像が傾いた状態で入力されると、文
字切り出し処理と文字認識処理の両方に得影響を与え
る。しかし、文字認識処理は傾きが５°程度までであれ
ば殆ど影響を受けないが、文字の切り出し処理は傾きの
影響を大きく受ける。これは、文字認識処理の場合は、
一文字一文字で考えるため、５°程度までの傾きは、一
文字一文字には影響を与えないが、文字の切り出し処理
の場合は、行方向（または列方向）全体で考えるため、
少しの傾きでも行方向（または列方向）全体としては大
きな傾きとなるため、正確な切り出しが行えなくなる。

【００６２】したがって、切り出し処理を正確に行うに
は、傾きを補正することが必要となるが、認識処理その
ものは多少傾いていても差し支えないため、この傾き補
正は切り出し処理のための補正と考えて、前記した縦書
き／横書きの変換のように、外接矩形の座標のみを変換
すればよいと考えられる。これを以下に説明する。

【００６３】図７は用紙が傾いた状態（傾きの角度をθ
とする）で画像入力されたために、読み取られた画像
が、文書画像全体の中心座標（ｃｘ，ｃｙ）を中心にθ
の角度で傾いた状態を示している。なお、ここでは横書
き文書を例にとって説明する。この場合も、入力された
文書画像から、まず、外接矩形Ａ１，Ａ２・・の抽出を
行って、これらの外接矩形Ａ１，Ａ２・・の２点の座標
を変換することにより傾き補正を行う。ここでは、説明
を簡単にするため、外接矩形Ａ１を補正する場合につい
て説明する。なお、前記傾きの角度θは、ここでは、±
５°程度以内であるとするが、図面上では、説明をわか
りやすくするため大きな角度で示されている。

【００６４】まず、外接矩形Ａ１の２点の座標、つまり
Ｐ１点の座標を（ｘ01，ｙ01）とし、その対角点Ｐ２の
座標を（ｘ02，ｙ02）とする。このような外接矩形Ａ１
を角度θで文書画像全体の中心座標（ｃｘ，ｃｙ）を中
心にアフィン変換する。アフィン変換後のＰ１点の座標
を（ｘ1 ，ｙ1 ）、その対角点のＰ２点の座標を（ｘ2
，ｙ2 ）とすると、これらｘ1 ，ｙ1 ，ｘ2 ，ｙ2
は、次式で表せる。

【００６５】 x1＝(x01−cx) ・cos(−θ) −( y01 −cy) ・sin(−θ) ＋cx・・・・(1) y1＝(x01−cx) ・sin(−θ) −( y01 −cy) ・cos(−θ) ＋cx・・・・(2) x2＝(x02−cx) ・cos(−θ) −( y02 −cy) ・sin(−θ) ＋cx・・・・(3) y1＝(x02−cx) ・sin(−θ) −( y02 −cy) ・cos(−θ) ＋cx・・・・(4) なお、アフィン変換は、ある座標点（Ｘ，Ｙ）を角度θ
傾けたときの座標点（Ｘ’，Ｙ’）を求める式であり、
Ｘ’＝Ｘcos θ−Ｙsin θ、Ｙ’＝Ｘsin θ−Ｙcos θ
で求められる。上記（１）から（４）式 において、θ
が−θとなっているのは、この場合、時計方向の回転を
マイナス側としているからである。また、この場合は、
文書画像全体の中心座標（ｃｘ，ｃｙ）を中心に角度θ
だけ傾いた場合を示しているので、上記一般式のＸは
（ｘ01−ｃｘ）または（ｘ02−ｃｘ）となり、Ｙは（ｙ
01−ｃｘ）または（ｙ02−ｃｘ）としている。そして、
中心座標（ｃｘ，ｃｙ）を座標（０，０）として考えて
いるため、最後に、ｃｘまたはｃｙをプラスして、元の
座標に戻すようにしている。

【００６６】なお、前記説明は横書きの場合の傾き補正
の例であるが、縦書きの場合も同じような考えで処理で
きる。

【００６７】図８は以上説明した傾き補正を行うため
に、外接矩形の座標変換から文字認識までの処理手順を
説明するフローチャートである。まず、文書画像入力を
行い（ステップＳ２１）、外接矩形の抽出を行う（ステ
ップＳ２２）。この外接矩形の抽出は、傾いているか否
かに関係なく入力された文字画像に対して行うものであ
り、座標としては前記したように、たとえば、Ｐ１点の
座標（ｘ01，ｙ01）と、その対角点Ｐ２の座標（ｘ02，
ｙ02）を得る。そして次に、切り出し作業を行うための
作業用の外接矩形の作成を行う（ステップＳ２３）。こ
の作業用外接矩形作成は、前記図７を用いた説明では述
べなかったが、文書画像の傾き判断処理において、文書
画像が傾いていると判断された場合、あるいは傾いてい
ないと判断された場合のいずれにも対応できるように、
あらかじめ座標を用意しておく処理であり、具体的に
は、作業用の新たな座標として、Ｐ１点の座標（ｘ1 ，
ｙ1 ）、その対角点Ｐ２の座標（ｘ2 ，ｙ2 ）を用意し
ておく。ただし、この段階では、ｘ１＝ｘ01、ｙ1 ＝ｙ
01、ｘ2 ＝ｘ02、ｙ2 ＝ｙ02である。

【００６８】次に、傾き検出手段５により文書画像が傾
いているか否かを判断し（ステップＳ２４）、傾いてい
ると判断された場合は、傾き検出手段５によりその傾き
角度θがあらかじめ設定した傾き角度のしきい値θ１以
上か否かを判定する（ステップＳ２５）。このしきい値
θ１は、たとえば±５°と設定しておく。そして、この
判断において、文書画像の傾き角度θがしきい値θ１以
下であれば、ステップＳ２３にて準備した作業用外接矩
形を傾き補正する。つまり、ステップＳ２３にて準備し
た作業用外接矩形の座標を、前記（１）から（４）式を
用いて変換して新たな座標を求める（ステップＳ２
６）。前記作業用の外接矩形の作成（ステップＳ２３）
および傾き補正して変換された変換座標の作成（ステッ
プＳ２６）は傾き補正矩形作成手段６にて行われる。

【００６９】これにより、作業用外接矩形は傾きが補正
されて水平方向に並んだ状態になり、この水平方向に並
んだ状態の作業用外接矩形を用いて、文字行の切り出し
（ステップＳ２７）を行ったのち、この作業用外接矩形
を用いて、文字の切り出しを行う（ステップＳ２８）。

【００７０】そして次に、文字認識処理に入るが、この
文字認識処理を行う際は、ステップＳ２２にて抽出され
た外接矩形の座標（ｘ01，ｙ01）と、その対角点の座標
（ｘ02，ｙ02）をそのまま用いて文字画像の抽出（ステ
ップＳ２９）を行ったのち、文字認識処理を行う（ステ
ップＳ３０）。

【００７１】なお、前記ステップＳ２４にて、文書画像
が傾いていないと判断された場合は、作業用外接矩形の
傾き補正処理は行わずに、ステップＳ２７に処理が移
る。ただし、この場合、作業用外接矩形の座標は、ｘ1
＝ｘ01、ｙ1 ＝ｙ01、ｘ2 ＝ｘ02、ｙ2 ＝ｙ02のまま、
つまり、ステップＳ２２で抽出された外接矩形の座標を
そのまま用いて、ステップＳ２７〜Ｓ３０にて、文字行
の切り出し処理、文字の切り出し処理、文字認識のため
の文字抽出処理および文字認識処理がおこなわれる。

【００７２】また、前記ステップＳ２５にて、文書画像
の傾き角度θがしきい値θ１以上であると判定された場
合は、以降の処理が的確に行えない可能性が高いと判断
して、傾き検出手段５から文書画像再入力要求が出力さ
れる。

【００７３】以上説明したような処理を行うことによ
り、横書き／縦書きの判定および傾いて読み取られた文
書画像の傾き補正を的確に行うことができる。しかも、
本発明では、横書きから縦書きあるいはその逆への変換
処理や文書画像の傾き補正処理を行う際は、外接矩形の
みの座標を変換することで処理し、これにより変換され
た外接矩形を用いて文字行の切り出し処理、文字の切り
出し処理を行い、文字認識処理は変換前の外接矩形の座
標値を用いて行うようにしている。したがって、文字画
像そのものは座標変換しないため、処理を高速に行うこ
とができ、また文字画像そのものを動かさないため文字
画像に歪みが生じるのを防止することができ、文字認識
処理を高精度に行うことができる。

【００７４】ところで、この実施例１で説明した横書き
／縦書きの判定方法は、一つ一つの文字に対して縦方向
および横方向に重なり度の高い文字を探すという処理を
行うため、処理対象となる文字数が多くなると処理に時
間を要することから、この横書き／縦書きの判定方法は
処理対象文字数が比較的少ない場合に適した方法である
といえる。そこで、処理対象文字数を判断して、処理対
象文字数の多い場合には、それに適応した判定処理方法
により、横書き／縦書きの判定を行う。以下、この方法
を実施例２として説明する。

【００７５】（実施例２）図９は実施例２の構成を示す
ブロック図であり、図１と同一部分には同一符号が付
し、その説明は省略する。この実施例２では、外接矩形
抽出手段２と横書き／縦書き判定手段３の間に外接矩形
数判定手段１１を設けるとともに、横書き／縦書き判定
手段３には、第１の横書き／縦書き判定手段３１、第２
の横書き／縦書き判定手段３２と、前記外接矩形数判定
手段１１から得られる外接矩形数に応じてこれら第１，
第２の横書き／縦書き判定手段３１，３２のいずれかを
選択する選択手段３３が設けられている。

【００７６】ここで、第１の横書き／縦書き判定手段３
１は前記実施例１で説明した横書き／縦書き判定を行う
ものであるので、ここではその説明は省略する。以下に
第２の横書き／縦書き判定手段３２について説明する。

【００７７】この第２の横書き／縦書き判定手段３２
は、同一行（同一列）内の隣接する文字間の距離と隣接
する行または列の文字間（行間）の距離とを比較する
と、一般的には同一行内の隣接する文字間距離よりも行
間距離の方が大きいという考えに基づいた横書き／縦書
き判定方法である。つまり、図１０に示すような外接矩
形の配列において、正方形に近い外接矩形Ａ３に注目
し、この外接矩形Ａ３を基準にして横並び方向に見たと
きに、この外接矩形Ａ３に隣接する正方形に近い外接矩
形Ａ４との中心間隔ｂ１と、この外接矩形Ａ３を基準に
縦並び方向に見た場合、この外接矩形Ａ３と隣接する正
方形に近い外接矩形Ａ６との中心間隔ｂ２を求める。同
様にして、他の正方形に近い外接矩形とそれに隣接する
正方形に近い外接矩形との間で中心間距離を求めるとい
うような処理を入力された文書画像全体で行い、横並び
方向の隣接する各対象外接矩形間の中心間隔の平均値ｂ
ｓ１、縦並び方向の隣接する各対象外接矩形間の中心間
隔の平均値ｂｓ２を求めて、ｂｓ１＜ｂｓ２であれば、
この文書画像は横書きであると判定する。このように、
この第２の横書き／縦書き判定手段による横書き／縦書
き判定方法は、隣接する各対象外接矩形間の中心間隔の
平均値を求めるため、処理対象文字数が多い方が、より
正確な判定が行える方法であると言える。

【００７８】そこで、本発明では、前記実施例１で説明
した、第１の横書き／縦書き判定手段による横書き／縦
書き判定方法と、この第２の横書き／縦書き判定手段に
よる横書き／縦書き判定方法を組み合わせて、処理対象
文字数によって、いずれか一方を選択して処理を行う。
この処理方法を図１１のフローチャートを参照して説明
する。

【００７９】図１１において、まず、文書画像入力手段
１により文字画像の入力を行い（ステップＳ４１）、外
接矩形抽出手段２により入力された文字画像に対して外
接矩形の抽出を行う（ステップＳ４２）。次に、抽出さ
れた外接矩形の数を外接矩形数判定手段１１により計数
し（ステップＳ４３）、その計数値がしきい値ｔｈ１以
下か否かを判断する（ステップＳ４４）。そして、外接
矩形の数がしきい値ｔｈ１以下の場合は、第１の横書き
／縦書き判定手段３１により、実施例１で説明した方法
で横書き／縦書きの判定を行い（ステップＳ４５からス
テップＳ４９）、外接矩形の数がしきい値ｔｈ１以上の
場合は、前記第２の横書き／縦書き判定手段３２による
方法で横書き／縦書きの判定を行う（ステップＳ５０か
らステップＳ５４）。

【００８０】すなわち、外接矩形の数がしきい値ｔｈ１
以下の場合は、処理対象文字数が少ないということであ
り、この場合は、ステップＳ４５からステップＳ４９を
行うが、これは図４のフローチャートのステップＳ３か
らステップＳ７と同じである。つまり、すべての対象外
接矩形との間で横並び方向の重なり度を算出し、一定以
上の重なり度の対象外接矩形の数を集計し（ステップＳ
４５）、続いて、すべての対象外接矩形との間で縦並び
方向の重なり度を算出し、一定以上の重なり度の対象外
接矩形の数を集計する（ステップＳ４６）。そして、横
並び方向の集計値ｔ１にａ（＝0.7)を掛けたものと、縦
並び方向の集計値ｔ２との比較（ａｔ１＞ｔ２）を行い
（ステップＳ４７）、ａｔ１＞ｔ２であれば、横書きと
判定し（ステップＳ４８）、ａｔ１＞ｔ２でなければ縦
書きと判定する（ステップＳ４９）。

【００８１】一方、外接矩形の数がしきい値ｔｈ１以上
の場合、つまり、処理対象文字数が多い場合は、横方向
の各文字間隔の平均値ｂｓ１を算出し（ステップＳ５
０）、縦方向の各文字間隔の平均値ｂｓ２を算出する
（ステップＳ５１）。この処理は、実際には、前記した
ように、横並び方向において隣接するすべての対象外接
矩形間における中心間距離の平均値ｂｓ１を算出し、ま
た、縦並び方向において隣接するすべての処理対象外接
矩形間における中心間距離の平均値ｂｓ２を算出する。
そして、横方向の各文字間隔の平均値ｂｓ１と縦方向の
各文字間隔の平均値ｂｓ２が、ｂｓ１＜ｂｓ２であるか
否かを判定する（ステップＳ５２）。この判定におい
て、ｂｓ１＜ｂｓ２であれば横書きと判定し（ステップ
Ｓ５３）、ｂｓ１＜ｂｓ２でなければ縦書きと判定する
（ステップＳ５４）。

【００８２】以上のような処理を行うことにより、処理
対象文字数に応じた横書き／縦書きの判定方法を選択す
ることができ、それぞれの場合において、高速で正確な
横書き／縦書き判定を行うことができる。

【００８３】このような横書き／縦書きの判定処理が終
了すると、次は、処理プログラム（文字の切り出し処理
のプログラム）に合わせた文字の並びに変換、さらには
傾いて入力された文書画像の傾き補正処理を行うが、こ
れらの処理は、実施例１で説明したと同様であるのでこ
での説明は省略する。

【００８４】なお、この実施例２における横書き／縦書
きの判定処理は、処理対象文字数に応じて、第１，第２
の横書き／縦書き判定手段のいずれか一方を選択して、
選択された横書き／縦書き判定手段により横書き／縦書
きの判定処理を行うようにしたが、処理対象文字数に関
係なく、第１の横書き／縦書き判定手段と第２の横書き
／縦書き判定手段の両方を用いて、それぞれ判定結果を
参照して、最終的に横書き／縦書きの判定を行うように
することも可能である。このようにすれば、より正確な
横書き／縦書きの判定が可能となる。

【００８５】

【発明の効果】本発明の画像処理方法は、請求項１によ
れば、前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩
形を抽出し、この文書画像の行方向および列方向ごとに
各外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり
度を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた
値とを比較して、文書画像が横書きか縦書きかを判定す
るようにしている。このように、各文字ごとに重なり度
を求め、この重なり度を基に得られる値は、処理対象文
書画像のうちの多くの文字間から得られる値であるた
め、信頼性の高いデータが得られ、文書画像の文字数が
少ない場合でも正確な横書きか縦書きかの判定が可能と
なる。

【００８６】また、請求項２によれば、行方向の重なり
度が列方向に比べて大きくなる傾向にあることを考慮し
て、列方向の重なり度を基に得られた値または行方向の
重なり度を基に得られた値のいずれか一方に或る定数を
掛けて比較するようにしているので、より正確な横書き
か縦書きかの判定が可能となる。

【００８７】請求項３によれば、文字の切り出し処理プ
ログラムが横書き用のプログラムであって、横書きか縦
書きかの判定結果が、縦書きと判定された場合は、前記
各外接矩形の座標を９０°回転して座標変換した外接矩
形を作成し、文字の切り出し処理はこの座標変換した外
接矩形を参照して行うようにしたので、横書き用のプロ
グラムのまま、文字の切り出し処理が行え、横書き用と
縦書き用の２つのプログラムを用意する必要がなくな
り、メモリや回路を削減でき、また、画像そのものは変
換せず外接矩形のみを変換するため、変換処理を簡単に
行うことができ、処理の高速化が図れる。

【００８８】請求項４は、文字の切り出し処理プログラ
ムが縦書き用のプログラムであって、横書きか縦書きか
の判定結果が、横書きと判定された場合は、前記各外接
矩形の座標を９０°回転して座標変換した外接矩形を作
成し、文字の切り出し処理はこの座標変換した外接矩形
を参照して行うようにしたので、縦書き用のプログラム
のまま、文字の切り出し処理が行え、請求項３と同様、
横書き用と縦書き用の２つのプログラムを用意する必要
がなくなり、メモリや回路を削減でき、また、画像その
ものは変換せず外接矩形のみを変換するため、変換処理
を簡単に行うことができ、処理の高速化が図れる。

【００８９】また、請求項５によれば、文字認識のため
の文字画像の抽出は、座標変換前の外接矩形を参照して
行うようにしている、つまり、元の（変換前の）外接矩
形の座標データと変換後の外接矩形の座標データの両方
が保持しておき、文字認識のための文字画像の抽出は、
座標変換前の外接矩形を参照して行うことにより、画像
そのものは変換しないことから、一つ一つの画素につい
て変換する必要がなくなり、大幅な処理の高速化が図れ
る。

【００９０】請求項６によれば、文書画像に傾きが生じ
ている場合は、前記外接矩形の座標を傾き補正して座標
変換した外接矩形を作成し、文字の切り出し処理はこの
座標変換した外接矩形を参照して行うことことにより、
画像そのものの傾き補正は行わず、外接矩形の座標だけ
を傾き補正して、文字の切り出し処理を行うようにした
ので、画像の傾き補正というきわめて時間を要する処理
を行わなくて済み、大幅な処理の高速化が図れる。

【００９１】また、請求項７によれば、請求項６におい
て、文字認識のための文字画像の抽出は、座標変換前の
外接矩形を参照して行うようにしている、つまり、元の
（変換前の）外接矩形の座標データと変換後の外接矩形
の座標データの両方が保持しておき、文字認識のための
文字画像の抽出は、座標変換前の外接矩形を参照して行
うことにより、画像そのものは変換しないことから、一
つ一つの画素について変換する必要がなくなり、大幅な
処理の高速化が図れる。

【００９２】また、請求項８によれば、文書画像の傾き
角度にしきい値を設定し、このしきい値以上の傾きがあ
ると判断された場合は、文書画像再入力要求を出すよう
にしている。つまり、しきい値以上の傾きが有る場合は
処理を行わなわずに文書画像再入力要求を出すことによ
り、文字の切り出しを高精度に行うことができ、また、
再入力の場合は、傾いて入力される確率は少なく、傾き
補正処理を行う必要がなくなり、処理の簡素化を図るこ
とができる。

【００９３】請求項９によれば、前記請求項１で述べた
横書き／縦書き判定方法（これを第１の横書き／縦書き
判定工程という）に、行方向における各外接矩形の中心
間距離の平均値および、列方向における各外接矩形の中
心間距離の平均値をもとに文書画像が横書きか縦書きか
を判定する第２の横書き／縦書き判定工程を組み合わ
せ、入力した文書画像から得られた外接矩形の数に応じ
て、第１，第２の横書き／縦書き判定工程を選択して横
書きか縦書きかの判定を行うことにより、処理対象文字
数に応じて、的確でかつ高速な横書きか縦書きかの判定
を行うことが可能となる。

【００９４】また、請求項１０によれば、行方向の重な
り度が列方向に比べて大きくなる傾向にあることを考慮
して、行方向の重なり度を基に得られる値または列方向
の重なり度を基に得られる値のいずれか一方に或る定数
を掛けて比較するようにしているため、より正確な横書
きか縦書きかの判定が可能となる。

【００９５】また本発明の画像処理装置は、請求項１１
によれば、文書画像を入力する文書画像入力手段と、文
書画像から各文字画像ごとに外接矩形を抽出する外接矩
形抽出手段と、文書画像の行方向および列方向ごとに各
外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり度
を基に得られる値と列方向の重なり度を基に得られる値
とを比較して、文書画像が横書きか縦書きかを判定する
横書き／縦書き判定手段とを有した構成としている。こ
のように、各文字ごとに重なり度を求めているため、こ
の重なり度を基に得られる値は、処理対象文書画像のう
ちの多くの文字間から得られる値であるため、信頼性の
高いデータが得られ、文書画像の文字数が少ない場合で
も正確な横書きか縦書きかの判定が可能となる。

【００９６】また、請求項１２によれば、行方向の重な
り度が大きくなる傾向にあることを考慮して、列方向の
重なり度を基に得られる値または行方向の重なり度を基
に得られる値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較す
るようにしたので、より正確な横書きか縦書きかの判定
が可能となる。

【００９７】請求項１３によれば、文書画像を入力する
文字画像入力手段と、各文字画像ごとに外接矩形を抽出
する外接矩形抽出手段と、文書が横書きか縦書きかを判
定する横書き／縦書き判定手段と、横書きか縦書きかの
判定を行った結果が、文字の切り出し処理プログラムの
切り出し方向と異なる場合は、文書画像の各外接矩形の
座標を９０°回転して座標変換した外接矩形を作成する
回転補正矩形作成手段とを有した構成とすることによ
り、使用する文字の切り出し処理プログラムのまま、文
字の切り出し処理が行え、横書き用と縦書き用の２つの
プログラムを用意する必要がなくなり、メモリや回路を
削減でき、また、画像そのものは変換せず外接矩形のみ
を変換するため、変換処理を簡単に行うことができ、処
理の高速化が図れる。

【００９８】請求項１４によれば、文書画像を入力する
文書画像入力手段と、文書画像から各文字画像ごとに外
接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、文書画像の傾き
角度を検出する傾き検出手段と、文書画像に傾きが生じ
ていることが検出された場合は、外接矩形の座標を傾き
補正して座標変換した外接矩形を作成する傾き補正矩形
作成手段とを有した構成とすることにより、画像そのも
のの傾き補正は行わず、外接矩形の座標だけを傾き補正
して、文字の切り出し処理を行うようにしたので、画像
の傾き補正というきわめて時間を要する処理を行わなく
て済み、大幅な処理の高速化が図れる。

【００９９】また、請求項１５によれば、文書画像の傾
き角度にしきい値を設定し、前記傾き検出手段は、入力
された文書画像が前記しきい値以上の傾きがあると判断
した場合、文書画像再入力要求を出すようにしている。
つまり、しきい値以上の傾きが有る場合は処理を行わな
わずに文書画像再入力要求を出すことにより、文字の切
り出しを高精度に行うことができ、また、再入力の場合
は、傾いて入力される確率は少なく、傾き補正処理を行
う必要がなくなり、処理の簡素化を図ることができる。

【０１００】請求項１６によれば、文書画像を入力する
文書画像入力手段と、文書画像から各文字画像ごとに外
接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、外接矩形の数を
判定する外接矩形数判定手段と、文書画像の行方向およ
び列方向ごとに各外接矩形同志の重なり度を算出して、
行方向の重なり度を基に得られる値と列方向の重なり度
を基に得られる値とを比較して、文書画像が横書きか縦
書きかを判定する第１の横書き／縦書き判定手段と、文
書画像から各文字ごとに外接矩形を抽出し、入力された
文書画像の行方向および列方向に隣接するそれぞれの外
接矩形の中心間距離を求めて、行方向における中心間距
離の平均値および、列方向における中心間距離の平均値
をもとに文書画像が横書きか縦書きかを判定する第２の
横書き／縦書き判定手段とを有した構成とし、前記外接
矩形の数に応じて、第１，第２の横書き／縦書き判定工
程を選択して横書きか縦書きかの判定を行うことによ
り、処理対象文字数に応じて、的確でかつ高速な横書き
か縦書きかの判定を行うことが可能となる。

【０１０１】また、請求項１７によれば、行方向の重な
り度を基に得られる値が列方向に比べて大きくなる傾向
にあることを考慮して、行方向の重なり度を基に得られ
る値または列方向の重なり度を基に得られる値のいずれ
か一方に或る定数を掛けて比較するようにしているた
め、より正確な横書きか縦書きかの判定が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１の構成を示すブロック図。

【図２】横書きおよび縦書きの外接矩形の配列例を示す
図。

【図３】重なり度を求める例を説明する図。

【図４】実施例１における横書き／縦書き判定を説明す
るフローチャート。

【図５】処理プログラムに合わせた外接矩形の座標変換
処理を説明する図。

【図６】画像入力から横書き／縦書き判定処理とそれに
伴う外接矩形の座標変換処理を経て文字認識処理までの
フローチャート。

【図７】傾き補正における外接矩形の座標変換処理を説
明する図。

【図８】画像入力から傾き判定処理とそれに伴う外接矩
形の座標変換処理を経て文字認識処理までのフローチャ
ート。

【図９】本発明の実施例２の構成を示すブロック図。

【図１０】実施例２において用いる第２の横書き／縦書
き判定方法を説明する図。

【図１１】実施例２における横書き／縦書き判定を説明
するフローチャート。

【図１２】外接矩形について説明する図。

【符号の説明】

１・・・文字画像入力手段 ２・・・外接矩形抽出手段 ３・・・横書き／縦書き判定手段 ４・・・回転補正矩形作成手段 ５・・・傾き検出手段 ６・・・傾き補正矩形作成手段 ７・・・文字行切り出し手段 ８・・・文字切り出し手段 ９・・・文字画像抽出手段 １０・・・文字認識手段 １１・・・外接矩形数判定手段 ３１・・・第１の横書き／縦書き判定手段 ３２・・・第２の横書き／縦書き判定手段 ３３・・・選択手段

Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文書画像を入力し、入力された文書画像
   から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処理
   方法において、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
   出し、この文書画像の行方向および列方向ごとに各外接
   矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり度を基
   に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた値とを
   比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定することを
   特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 前記行方向の重なり度を基に得られた値
   と列方向の重なり度を基に得られた値とを比較する際、
   行方向の重なり度を基に得られた値が列方向の値に比べ
   て大きくなる傾向にあることを考慮して、行方向の重な
   り度を基に得られた値または列方向の重なり度を基に得
   られた値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較するこ
   とを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 【請求項３】 文書画像を入力し、入力された文書画像
   から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処理
   方法において、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
   出し、横書きか縦書きかの判定を行った結果、縦書きと
   判定された場合、文字の切り出し処理プログラムが横書
   き用のプログラムである場合は、前記各外接矩形の座標
   を９０°回転して座標変換した外接矩形を作成し、文字
   の切り出し処理はこの座標変換した外接矩形を参照して
   行うことを特徴とする画像処理方法。
4. 【請求項４】 文書画像を入力し、入力された文書画像
   から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処理
   方法において、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
   出し、横書きか縦書きかの判定を行った結果、横書きと
   判定された場合、文字の切り出し処理プログラムが縦書
   き用のプログラムである場合は、前記各外接矩形の座標
   を９０°回転して座標変換した外接矩形を作成し、文字
   の切り出し処理はこの座標変換した外接矩形を参照して
   行うことを特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記文字の切り出し処理プログラムに応
   じた外接矩形の座標変換を行ったのちに行われる文字認
   識のための文字画像の抽出は、座標変換前の外接矩形を
   参照して行うことを特徴とする請求項３、請求項４記載
   の画像処理方法。
6. 【請求項６】 文書画像を入力し、入力された文書画像
   から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処理
   方法において、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
   出し、その外接矩形から文書画像の傾き角度を検出し、
   文書画像に傾きが生じている場合は、前記外接矩形の座
   標を傾き補正して座標変換した外接矩形を作成し、文字
   の切り出し処理はこの座標変換した外接矩形を参照して
   行うことを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】 前記文書画像の傾き補正後に行われる文
   字認識のための文字画像の抽出は、座標変換前の外接矩
   形を参照して行うことを特徴とする請求項６記載の画像
   処理方法。
8. 【請求項８】 前記文書画像の傾き角度にしきい値を設
   定し、このしきい値以上の傾きがあると判断された場合
   は、文書画像再入力要求を出すことを特徴とする請求項
   ６記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】 文書画像を入力し、入力された文書画像
   から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処理
   方法において、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
   出し、この文書画像の行方向および列方向ごとに各外接
   矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり度を基
   に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた値とを
   比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定する第１の
   横書き／縦書き判定工程と、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
   出し、この文書画像の行方向および列方向に隣接するそ
   れぞれの外接矩形の中心間距離を求めて、行方向におけ
   る中心間距離の平均値および、列方向における中心間距
   離の平均値をもとに文書画像が横書きか縦書きかを判定
   する第２の横書き／縦書き判定工程と、 を有し、前記入力された文書画像から得られた外接矩形
   の数が予め設定したしきい値以上のときは、前記第２の
   横書き／縦書き判定工程により、横書きか縦書きかの判
   定を行い、外接矩形の数が予め設定したしきい値未満の
   ときは前記第１の横書き／縦書き判定工程により、横書
   きか縦書きかの判定を行うことを特徴とする画像処理方
   法。
10. 【請求項１０】 前記第１の横書き／縦書き判定工程に
    おいて、前記行方向の重なり度を基に得られた値と列方
    向の重なり度を基に得られた値とを比較する際、行方向
    の重なり度を基に得られた値が列方向の値に比べて大き
    くなる傾向にあることを考慮して、行方向の重なり度を
    基に得られた値または列方向の重なり度を基に得られた
    値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較することを特
    徴とする請求項９記載の画像処理方法。
11. 【請求項１１】 文書画像を入力し、入力された文書画
    像から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処
    理装置において、 文書画像を入力する文書画像入力手段と、 この文書画像入力手段により入力された文書画像から各
    文字画像ごとに外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段
    と、 前記入力された文書画像の行方向および列方向ごとに各
    外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり度
    を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた値
    とを比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定する横
    書き／縦書き判定手段と、 を有したことを特徴とする画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記行方向の重なり度を基に得られた
    値と列方向の重なり度を基に得られた値とを比較する
    際、行方向の重なり度を基に得られた値が列方向の値に
    比べて大きくなる傾向にあることを考慮して、行方向の
    重なり度を基に得られた値または列方向の重なり度を基
    に得られた値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較す
    ることを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
13. 【請求項１３】 文書画像を入力し、入力された文書画
    像から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処
    理装置において、 文書画像を入力する文書画像入力手段と、 この文書画像入力手段により入力された文書画像から各
    文字画像ごとに外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段
    と、 前記入力された文書画像からその文書が横書きか縦書き
    かを判定する横書き／縦書き判定手段と、 この横書き／縦書き判定手段により横書きか縦書きかの
    判定を行った結果が、文字の切り出し処理プログラム切
    り出し方向と異なる場合は、文書画像の各外接矩形の座
    標を９０°回転して座標変換した外接矩形を作成する回
    転補正矩形作成手段と、 を有し、文字の切り出し処理は前記９０°回転して座標
    変換された後の外接矩形の座標を参照して行い、文字認
    識のための文字抽出は、変換前の元の外接矩形の座標を
    参照して行うことを特徴とする画像処理装置。
14. 【請求項１４】 文書画像を入力し、入力された文書画
    像から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処
    理装置において、 文書画像を入力する文書画像入力手段と、 この文書画像入力手段により入力された文書画像から各
    文字画像ごとに外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段
    と、 この外接矩形抽出手段により抽出された外接矩形から文
    書画像の傾き角度を検出する傾き検出手段と、 この傾き検出手段により文書画像に傾きが生じているこ
    とが検出された場合は、外接矩形の座標を傾き補正して
    座標変換した外接矩形を作成する傾き補正矩形作成手段
    と、 を有し、文字の切り出し処理は前記傾き補正して座標変
    換された後の外接矩形の座標を用いて行い、文字認識の
    ための文字抽出は、変換前の元の外接矩形の座標を参照
    して行うことを特徴とする画像処理装置。
15. 【請求項１５】 文書画像の傾き角度にしきい値を設定
    し、前記傾き検出手段は、入力された文書画像が前記し
    きい値以上の傾きがあると判断した場合、文書画像再入
    力要求を出すことを特徴とする請求項１４記載の画像処
    理装置。
16. 【請求項１６】 文書画像を入力し、入力された文書画
    像から文字の切り出しを行ったのち文字認識する画像処
    理装置において、 文書画像を入力する文書画像入力手段と、 この文書画像入力手段により入力された文書画像から各
    文字画像ごとに外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段
    と、 この外接矩形抽出手段により抽出された外接矩形の数を
    判定する外接矩形数判定手段と、 前記入力された文書画像の行方向および列方向ごとに各
    外接矩形同志の重なり度を算出して、行方向の重なり度
    を基に得られた値と列方向の重なり度を基に得られた値
    とを比較して文書画像が横書きか縦書きかを判定する第
    １の横書き／縦書き判定手段と、 前記入力された文書画像から各文字ごとに外接矩形を抽
    出し、入力された文書画像の行方向および列方向に隣接
    するそれぞれの外接矩形の中心間距離を求めて、行方向
    における中心間距離の平均値および、列方向における中
    心間距離の平均値をもとに文書画像が横書きか縦書きか
    を判定する第２の横書き／縦書き判定手段と、 を有し、前記入力された文書画像から得られた外接矩形
    の数が予め設定したしきい値以上のときは、前記第２の
    横書き／縦書き判定手段により、横書きか縦書きかの判
    定を行い、外接矩形の数が予め設定したしきい値未満の
    ときは前記第１の横書き／縦書き判定手段により、横書
    きか縦書きかの判定を行うことを特徴とする画像処理装
    置。
17. 【請求項１７】 前記第１の横書き／縦書き判定工程に
    おいて、前記行方向の重なり度を基に得られた値と列方
    向の重なり度を基に得られた値とを比較する際、行方向
    の重なり度を基に得られた値が列方向の値に比べて大き
    くなる傾向にあることを考慮して、行方向の重なり度を
    基に得られた値または列方向の重なり度を基に得られた
    値のいずれか一方に或る定数を掛けて比較することを特
    徴とする請求項１６記載の画像処理装置。