JPH0821058B2

JPH0821058B2 - 列領域抽出方式

Info

Publication number: JPH0821058B2
Application number: JP62317434A
Authority: JP
Inventors: 正子西嶋; 裕明原田; 正成山本; 美知子岩崎
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1987-12-17
Filing date: 1987-12-17
Publication date: 1996-03-04
Anticipated expiration: 2011-03-04
Also published as: JPH01159780A

Description

【発明の詳細な説明】〔概要〕図面中に存在する複数の孤立領域の列を求める列領域
抽出方式に関し、任意方向の文字等の列抽出を短時間で行える列領域抽
出方式を提供することを目的とし、図形情報より得られた孤立領域情報から、極小領域を
求めるとともに、該極小領域から第１の特定範囲内に存
在する孤立領域に前記極小領域を含ませる分離領域統合
処理と、前記分離領域統合処理によって得られた結果か
ら、各孤立領域から第２の特定範囲内に存在する孤立領
域を検出して孤立領域の列を求める列探索処理と、前記
列探索処理より得られた方向と同一の方向で、前記分離
領域統合処理によって孤立領域に含まれた前記極小領域
を分離するとともに孤立領域にする孤立領域分割処理と
前記列探索処理時に探索の対象からはずした極小領域を
前記列探索処理より得られた文字列領域データに統合す
る極小孤立領域統合処理とより成るように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は図面読取装置に係り、更に詳しくは図面中に
存在する複数の孤立領域の列を求める列領域抽出方式に
関する。

〔従来の技術〕

従来、図面読取装置等において図形を認識させる場合
には、細線化等によって読取った図形の黒の部分を細線
の組合せによって表現し、その線分を特徴づけることに
よって図形を認識している。一般的に図面中には文字も
存在しており、この文字の認識も要求されている。

上述の図面中の文字の認識は細線化を行った後に、文
字である領域を文字単位で切出し、横方向や縦方向の文
字列として認識している。

〔発明が解決しようとする問題点〕

図面中に存在する文字は横列や縦列とは限らず、各方
向の文字列が存在している。このため、横方向や縦方向
のみの認識では認識できない文字列が存在するという問
題を有していた。

また斜め方向の文字列に対しては文字列に付随してい
る線分の方向性などを利用して文字の探索範囲を決定
し、認識できるようにした方式もある。この方式では各
方向の文字列は認識できるが、文字列領域の探索に方向
性のための傾度計算等を必要とするため、処理時間も長
くなり、更に決められた方向の文字列以外は抽出できな
いという問題を有していた。

本発明は上記従来の欠点に鑑み、任意方向の文字等の
列抽出を短時間で行える列領域抽出方式を提供すること
を目的とする。

〔問題点を解決するための手段〕

第１図は本発明の機能ブロック図である。分離領域統
合処理１は図形情報より得られた孤立領域情報から、極
小領域を求めるとともに該極小領域から第１の特定範囲
内に存在する孤立領域に前記極小領域を含ませる処理で
あり、求められた各孤立領域の内例えば「ｊ」等の点の
部分が含まれて１個の「ｊ」としての孤立領域になる。
列探索処理２は、前記分離領域統合処理１によって得ら
れた結果から、各孤立領域をそれぞれ中心として第２の
特定範囲内に存在する孤立領域を検出して、連続する孤
立領域の列を求める処理である。孤立領域分割処理３は
列探索処理２より得られた方向と同一の方向で、前記分
離領域統合処理１によって孤立領域内に含まれた前記極
小領域を分離して孤立領域にする処理であり、例えば近
接した文字はこの処理で再度分離される。極小孤立領域
統合処理４は前記列探索処理時に探索の対象からはずし
た極小領域を前記列探索処理より得られた文字列領域デ
ータに統合する処理である。

〔作用〕

図面中に存在する文字中には点や線が離れて存在し、
その点や線を有する文字は、細線化されて求められた文
字は２個の孤立領域となってしまう。例えば「ｊ」は点
の部分とその下の部分とに分かれ、２個の孤立領域とな
る。１個の文字でありながら２個の孤立領域となった文
字を１個とするのが分離領域統合処理１である。そして
求めた孤立領域からその連続性を列探索処理２によって
求める。ここで求められた方向は文字列の方向である。
分離領域統合処理１で求めた各孤立領域の内、例えば数
字の連続が１個の孤立領域となってしまうことがあるの
で、孤立領域分割処理３では同じ方向すなわち、前述し
た文字列と同一方向の極小領域は１個の孤立領域である
として再度分離する。極小孤立領域統合処理４では列探
索処理２時に探索の対象からはずした極小領域を前述し
た文字列との位置を確認し、文字列に統合する。

以上の処理によって文字単位での分離と、その方向が
求められる。

〔実施例〕

以下、図面を用いて本発明を詳細に説明する。

第２図は本発明の文字列領域抽出の処理フローチャー
トである。イメージスキャナ等による図形パターンは２
値化されて取込まれる（S1）と、その２値化データの細
線化と折線近似処理S2を行う。白黒のデータとして読取
ったデータは当然その黒の部分は線ではあるが各画素の
データからすると太く、複数ドットで１本の線の太さを
表わしている。細線化は例えば１本線を１ドット単位の
太さにし、基本的な線の要求を求める処理である。そし
て、その細線化して求められた基本的な線の要素の内、
曲線のものは、折線近似処理によって複数の折線として
表わすように折線近似処理を行う。この処理によって入
力した図形の折線データを得る（S3）。このデータから
次には分離文字統合処理S4を行う。この処理は得られた
図形折線データS3から、各図形内の文字候補を表わす矩
形の内の極小孤立矩形の摘出を行った後、特定範囲内に
文字領域である他の矩形領域があるかを判定し、特定範
囲内に存在する時には１個の文字領域とする処理であ
る。第３図は分離文字統合処理のフローチャートであ
る。この処理S4においては図形折線データS3から先ず、
孤立極小矩形を抽出する（S41）。そしてその極小矩形
領域から上下左右方向に特定距離（α）内の領域を設定
（S42）し、その領域すなわち探索領域内に他の矩形が
あるか否かを判定し、他の矩形領域が存在する時には、
その矩形領域に前述の極小孤立矩形領域を含めた矩形領
域（S43）とする。

上述の孤立矩形領域とはそれぞれ水平、垂直方向の線
内に存在する領域を表わすものであり、例えば、第８図
に示すように「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」，「Ｄ」をそれぞ
れ有する矩形の領域M₀〜M₃を表わしている。このように
矩形領域を求めても、例えば「ｊ」や「：」等はそれぞ
れ２個の矩形領域となってしまう。これを１つの矩形領
域として求めるのが分離文字統合処理S4であり、例えば
第６図における「ｊ」の点の部分PXとその下の部分PYを
別々な孤立領域として求めても、前述の孤立極小矩形を
検出する処理S41によって「ｊ」の点の部分PXが孤立極
小矩形として検出され、更にその孤立極小矩形領域が上
下左右に対してα距離分離れた範囲を求め（S42）、そ
の範囲に他の孤立矩形領域PYが存在した時にはその極小
孤立矩形領域PXを孤立矩形領域PYに含め１個の矩形領域
PXYとするので「ｊ」等の文字も１個の矩形領域とする
ことができる。また同様に第７図に示すような「：」等
も１個の孤立矩形領域とすることができる。尚、極小矩
形領域とは一辺が例えばＰ以下の矩形の領域を意味す
る。

上述のS4によって各文字単位の矩形領域のデータS5を
求めることができる。すなわち第８図における「Ａ」，
「Ｂ」，「Ｃ」，「Ｄ」の各領域を求めることができ
る。

このデータを用いて次には文字列探索処理S6を行う。
文字単位のデータS5は各文字の矩形領域を表わすデータ
を有しているので、この処理では、各矩形領域の連続か
ら文字列の方向を求める。第４図は文字列探索処理S6の
詳細なフローチャートである。先ず文字単位のデータS5
から、文字候補矩形を摘出する（S61）。これは、例え
ば特定の矩形内に入る孤立矩形領域を求めるものであ
り、前述した極小矩形領域は予め１個の矩形領域に含ま
れているので、１個の文字候補の矩形領域となる。

次には、その求めた文字候補矩形のそれぞれの１個に
対し、探索領域を求める（S62）。この探索領域とは、
第９図に示すように１個の孤立矩形領域が存在する中心
領域E₉に対し、８方向の各領域E₁〜E₈に分割した領域を
意味している。この特定した８方向の各領域E₁〜E₈内に
他の孤立した矩形の領域が存在するかを求め、存在する
時にはその探索した矩形にフラグを設定する処理を行
う。第９図における各領域E₁〜E₈内の数値はラベルを表
わしている。右上の領域E₃が２、右の領域E₄が９、右下
E₅、下E₆、左下E₇、左E₈、左上E₁、上E₂の各領域のラベ
ルはそれぞれ3,8,13,6,12,7である。例えば第８図で求
めるならば、領域Ｂは文字「Ｂ」の矩形領域M₁から特定
範囲の領域であり、この範囲内に他の矩形領域が存在す
るときに連続とみなす。

前述のラベルは矩形領域E₉を中心にして対角線上に存
在する領域のラベルを加算した場合15となるように構成
されている。即ち、領域E₃,E₇のラベルの合計が15、同
様に領域E₄,E₈領域E₅,E₁、領域E₆,E₂の各ラベルの合計
が15となっている。

第10図は各領域内に孤立領域が存在するかを判別する
説明図である。領域E₉の中心に近い方を点P₁、遠い方を
P₂とし、各矩形領域の点が存在する位置を求める。そし
て少なくとも点P₁が存在する時にはその領域にその矩形
領域が存在するとし、その矩形領域のラベルを２とす
る。尚、このラベルは他の領域E₁,E₂,E₄〜E₈に対しても
同様である。

上述したように各孤立領域に対し８方向の領域を対象
にその領域に孤立領域が存在する時にはラベルを付けて
いる（S63）。そしてそのラベル付の後にラベルの判定
（S64）を行う。このラベルの値は中心の矩形領域に対
し、列をなす構成をとっている時には、そのラベルの加
算値が15となるので、判定S64においては、加算値が15
であるか否かを判定する。この判定によって15であった
時には、列であるので文字列領域データとして記憶す
る。尚、ラベルの値の合計は15でなくとも他の値とする
ことも可能である。例えば第11図に示すように中心の矩
形領域E9Xに対し、矩形領域E1X,E5Xが領域E1,E5に存在
した時には、この矩形領域E1X,E5Xのラベルが12,3とな
り、この加算値は15であるので、この矩形領域E1X,E5X
は矩形領域E9Xと列をなすこととなる。よってこの結果
のときにはそれらの矩形領域が列をなしているとして、
文字列領域データ（S7）として記憶される。

第２図に戻って説明する。上述の動作において殆どの
文字の矩形領域を求めることができるが、分離文字統合
処理S4によって、２文字であるものが、１文字として１
個の矩形領域となってしまう場合がある。例えば第15図
に示すように数字の10等は１と０とが近傍に存在するこ
とがあるので、これを１個としてしまう。これを２個の
文字のそれぞれ２個の矩形領域であるとするため、文字
列探索処理S6の後では孤立領域分割処理S8を行う。

第16図は孤立領域分割処理のフローチャートである。
文字列領域データS7から再度分離領域統合処理S4で１個
の領域として統合された孤立矩形の摘出を行う（S8
1）。そして、摘出を行った矩形領域内の各極小矩形領
域の中心点を結んだ方向を求める（S82）。この方向は
文字列領域データが有する方向に対し、垂直方向にある
かどうかを判定するためのものであり、例えば第15図に
示すような10の時には列方向（横方向）に対し、「10」
の各極小矩形領域間の方向が水平方向（同方向）にある
ので、これらは２文字であるとして分離する。また第14
図に示すように「±」等の記号は上下方向に分離してお
り、この分離は文字列方向の分離ではなく、文字列方向
に対し垂直方向の分離であるので分離はしない。この処
理（S82）において、第15図に示すような「10」等の文
字は「１」と「０」とに分離され、文字列領域データS7
に新しく登録（S83）される。この処理によって新しい
文字列領域データ９を得る。

第13図は前述した文字列領域抽出処理で得られた文字
列矩形領域10である。「φ」，「±」，「１」，
「０」，「、」，「５」が文字単位で分離される。

再び、第２図に戻って説明する。前述文字列探索処理
（S6）を実行時には、第12図に示すような
「６」，「，」，「５」，「４」なる文字のう
ち、「，」は極小矩形のため、探索の対象から除外され
る。このような文字列探索処理（S6）の処理の対象から
除外された極小矩形を改めて文字列領域データ（S9）に
登録するための極小孤立領域統合処理S10を行う。

第５図は極小孤立領域統合処理のフローチャートであ
る。文字列領域データ（S9）において、どの文字列領域
にも登録されていない極小孤立矩形を摘出し（S101）、
その極小孤立矩形から一番近い文字列領域に対し、文字
列領域との距離を求める。この距離が１つの文字列領域
として成立する値以内であれば（S102）、この極小孤立
矩形を新しく文字列領域データ（S9）に登録する（S10
3）。この処理によって新しい文字列領域データS11を得
る。

第12図は前述した極小孤立領域統合処理により、
「６」，「，」，「５」，「４」の４文字からなる文字
列領域となる。

以上述べたが、説明において文字の矩形領域を用いて
いるがこれに限らず、特定の矩形領域を求めるようなも
のに例えば地図の記号等の検出等にも同様に応用可能で
ある。

〔発明の効果〕本発明によれば、あらゆる方向に対し文字列を求める
ことができ、更にその文字個々の矩形領域を確実に求め
ることができる。また、斜め方向に対しても複雑な演算
をしていないので、高速に求めることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の機能ブロック図、第２図は、本発明の処理フローチャート、第３図は、分離文字統合処理のフローチャート、第４図は、文字列探索処理のフローチャート、第５図は、極小孤立領域統合処理のフローチャート、第６図は、極小領域の説明図、第７図は、極小領域の説明図、第８図は、矩形領域の説明図、第９図は、領域の区分図、第10図は、領域内の判別説明図、第11図は、ラベル判別の説明図、第12図は、矩形領域図、第13図は、文字列矩形領域図、第14図は、矩形領域非分離の説明図、第15図は、矩形領域分離の説明図、第16図は、孤立領域分割処理のフローチャートである。１……分離領域統合処理、２……列探索処理、３……孤
立領域分割処理、４……極小孤立領域統合処理．

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者岩崎美知子神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内 (56)参考文献特開昭63−308689（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−187381（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−298889（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−281086（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−274483（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−274480（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】図形情報より得られた孤立領域情報から、
一辺が所定値以下である極小領域を求めるとともに、該
極小領域からの特定距離内の領域である第１の特定範囲
内に存在する孤立領域に前記極小領域を含ませる分離領
域統合処理（１）と、前記分離領域統合処理（１）によって得られた結果か
ら、孤立領域が存在する中心領域に対し複数方向の各領
域に分割した領域である第２の特定範囲内に存在する他
の孤立領域を検出して任意方向に孤立領域の列を求める
列探索処理（２）と、前記列探索処理（２）より得られた方向と同一の方向
で、前記分離領域統合処理（１）によって孤立領域に含
まれた前記極小領域を分離して孤立領域にする孤立領域
分割処理（３）と、前記列探索処理（２）時に探索の対象からはずした極小
領域を前記列探索処理（２）より得られた文字列領域デ
ータに統合する極小孤立領域統合処理（４）とより成る
ことを特徴とする列領域抽出方式。