JPH0944594A

JPH0944594A - 文書画像の領域分割方法および段組種類判別方法

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Publication number: JPH0944594A
Application number: JP7194399A
Authority: JP
Inventors: Takashi Saito; 高志齋藤
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-07-31
Filing date: 1995-07-31
Publication date: 1997-02-14
Anticipated expiration: 2015-07-31
Also published as: JP3607753B2

Abstract

(57)【要約】【課題】文書画像の領域分割を行うとき、段組が明確
な場合はそれを利用し、段組が変則的な場合でも対応で
きる。【解決手段】入力された文書画像（１０１）の傾きを
補正（１０２）した後、圧縮画像を生成する（１０
３）。小領域を抽出し（１０４）、行方向において小領
域を文字列候補などに分類する（１０６）。文字列候補
小領域から、長い白ランの連結成分を用いて段分割空白
部を抽出する（１０７）。入力文書の段組の種類（１
段、複数段、自由段）を判定し（１０８）、その種類に
従って空白部を取捨選択して（１０９）、小領域を統合
して（１１０）、文章領域を抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書画像の領域分
割方法および段組種類判別方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】文書画像の領域分割方法としては、大き
く分けて２つの方法がある。その一つは、文字などの小
さな要素を統合してまとまりのある文章領域（段など）
を得る方法である（特願平３−１２８３４０号）。

【０００３】他の一つは、領域の端部または領域を分割
する空白部を検出し、これにより画像を分割する方法で
ある。例えば、特開平１−１８３７８３号公報に記載さ
れた文書画像処理装置では、文字列の先頭位置の周辺分
布から段のエッジを求め、同一段に所属する文字列に同
じ属性（所属段番号）を与えて、同一属性を持つ上下に
近接する文字列を統合することによって画像から文字領
域を分割抽出している。また、同５−１６６００１号公
報に記載された文字認識装置では、水平垂直方向の周辺
分布によって領域分割点を決定している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前者の方法は領域の形
状にとらわれないため、明確な段組がなくても領域分割
が可能であるが、統合パラメータによって性能が左右さ
れるため、明確な段があっても分割ができなかったり、
文字間が広い場合には過剰に分割してしまうという問題
があった。

【０００５】また、後者の方法では、領域を分割する空
白部の一部が検出できないと全体的に分割できない場合
があり、また傾いていたり、段組が不規則な場合や文章
領域の形状が矩形でない場合にも領域分割ができないと
いう問題があった。

【０００６】本発明の目的は、文書画像の領域分割を行
うとき、段組が明確な場合はそれを利用し、段組が変則
的な場合でも対応できる文書画像の領域分割方法および
段組種類判別方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、文書画像の領域分割方法
において、該文書画像から文字列を含む、複数の小領域
を抽出し、該複数の小領域から空白部または罫線を検出
し、該検出された空白部または罫線を基に、１段組、複
数段組、自由段組を含む段組種類を判別し、該段組種類
に応じて該空白部を用いて前記小領域を統合し、前記文
書画像を所定の領域に分割することを特徴としている。

【０００８】請求項２記載の発明では、前記文書画像の
段組種類は、前記空白部または罫線の本数、位置を基に
判別することを特徴としている。

【０００９】請求項３記載の発明では、文字列と平行す
る方向に前記小領域を分割する空白部または罫線を検出
し、該空白部または罫線によって画像を文字列と平行に
分割し、該分割された各画像部分毎に段組数または種類
を求め、該結果を統合して画像全体の段組種類を決定す
ることを特徴としている。

【００１０】請求項４記載の発明では、前記段組種類に
応じて、前記検出された空白部を取捨選択することを特
徴としている。

【００１１】請求項５記載の発明では、前記空白部を検
出する方法は、長い白ランの連結成分を空白部として検
出する方法と、文字要素の射影ヒストグラムから空白部
を検出する方法とを併用することを特徴としている。

【００１２】請求項６記載の発明では、前記段組種類に
応じて、前記小領域の統合条件を変更することを特徴と
している。

【００１３】請求項７記載の発明では、前記文書画像の
傾きが所定の閾値以上であるとき、前記段組種類を自由
段組とすることを特徴としている。

【００１４】請求項８記載の発明では、前記段組種類
は、予め指定された段組種類を含むことを特徴としてい
る。

【００１５】請求項９記載の発明では、文書画像の段組
種類判別方法において、該文書画像から文字列を含む、
複数の小領域を抽出し、該複数の小領域から空白部また
は罫線を検出し、該空白部または罫線の本数、位置を基
に、１段組、複数段組、自由段組を含む、文書画像の段
組種類を判別することを特徴としている。

【００１６】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
図において、１０１はスキャナなどの画像入力手段、１
０２は画像の傾き補正手段、１０３は入力画像の圧縮画
像を生成する手段、１０４は圧縮画像から黒画素連結成
分（小領域）を抽出する手段、１０５は行方向の検出手
段、１０６は小領域の分類手段、１０７は段分割空白部
候補の抽出手段、１０８は抽出した段分割空白部候補か
ら段組種類を判別する手段、１０９は決定された段組種
類に従って段分割空白部候補を取捨選択する手段、１１
０は段分割線（段分割空白部および実線の段分割線）を
利用して小領域を統合して大きなまとまりのある文章領
域（段など）を得る手段、１１１はパラメータや処理途
中の各種データなどを記憶するデータ記憶部、１１２は
各手段を制御する制御部、１１３はデータ通信路であ
る。なお、１０２から１１０および１１２は、一つのプ
ロセッサ上でソフトウェアで実現することができる。

【００１７】図２は、実施例１の処理フローチャートで
ある。まず、画像入力手段１０１を用いて文書画像を入
力する（ステップ２０１）。次いで、傾き補正手段１０
２によって、入力画像の傾きの補正を行う（ステップ２
０２）。この補正方法としては、例えば特開平５−３５
９１４号公報に記載されている方法を用いる。入力画像
に傾きがないことが予め分かってる場合には、この傾き
の補正処理は必要がないし、傾き補正手段１０２を設け
なくてもよい。

【００１８】画像圧縮手段１０３で圧縮画像を生成する
（ステップ２０３）。例えば入力画像が４００ＤＰＩ程
度の解像度の場合には１／８に縦横圧縮する（つまり、
８×８画素の中に一つでも黒画素があれば圧縮後の画素
は黒とする）ことにより、通常、近接した文字は融合す
るが、行間や領域間は融合しない状態が得られる。圧縮
した画像の黒画素連結成分は、文字や文字の融合した文
字列、または線分や表、図（あるいは図の一部）などで
ある。小領域抽出手段１０４は、この連結成分を小領域
として抽出する（ステップ２０４）。

【００１９】続いて、行方向検出手段１０５は、行の方
向を検出する（ステップ２０５）。行方向検出の方法と
しては、例えば特開平５−３１４３０９号公報に記載さ
れた方法を用いる。行方向が予め指定されている場合に
は検出する必要はない。従って、その場合は行方向検出
手段１０５を設けなくてもよい。ただし、その場合は行
方向指定手段が必要となる。また、必ずしもこの時点で
行方向を求める必要はなく、圧縮画像の生成前やその直
後などに求めてもよい。しかし、次の処理である小領域
分類では行方向を必要とするので、これより早い時点で
判明していなければならない。

【００２０】行方向が判明したら、小領域分類手段１０
６は、文字列方向を水平方向として座標軸をとって、小
領域を文字列候補や図、フィールドセパレータ（実線）
などに分類する（ステップ２０６）。分類する際に小領
域の高さや黒画素密度などを利用する。文字間距離によ
っては圧縮による画素の融合度合いが異なるため、文字
列候補の小領域が１文字で構成されていることもある。

【００２１】以下、文字行方向を水平として実施例を説
明する。段分割空白部候補検出手段１０７は、文字列候
補小領域から段分割空白部候補を抽出する（ステップ２
０７）。この詳細を、図３〜図１３および図２２を用い
て説明する。図３は、段分割空白部候補を抽出する処理
フローチャートである。まず、画像を水平方向（文字行
方向）に幾つかの帯に分割する。そのためには水平の分
割線を抽出する（ステップ３０１）。例えば、図４に示
すような小領域（つまり、文字列として分類されたも
の）の配置があったとして、水平方向に長い白ランの連
結成分を求める。この結果は図５に示すようになる。図
５の５０１、５０２は、この長い白ランの連結成分を示
す（図示していないが、他の行間部分にも５０１と同様
に長い白ランが得られる）。この長い白ラン連結成分の
内、充分な高さを持つ（つまり、所定の閾値より大き
い）ものを抽出する。これが水平方向の分割空白部であ
る。図５の例では連結成分５０１は高さが所定の閾値よ
り小さく、連結成分５０２は所定の閾値よりも大きい。
この高さの閾値は予め定めた固定値でもよいし、長い白
ラン連結成分の内、最も高さが高いもの（図５では５０
２）の高さに対する比率でもよい。あるいは、文字列相
当の小領域の平均高さに連動するようにしてもよい。

【００２２】また、ステップ２０６で水平方向の実線の
フィールドセパレータが存在する場合には、これも水平
分割空白部と同様に扱う。

【００２３】以上の処理で求めた水平方向の分割線また
は空白部によって全体が幾つかの水平帯領域に分割され
る（ステップ３０２）。図６の例では、全体が水平分割
空白部６０１によって帯領域６０２と帯領域６０３に分
割されている。以下、各帯領域毎に段分割空白部候補を
抽出する。また、帯領域毎に段数の判別を行う（ステッ
プ３０３、３０４）。

【００２４】図７は、図３のステップ３０４の詳細の処
理フローチャートである。まず、図５で説明したと同様
にして垂直方向に長い白ランを生成し（ステップ７０
１）、これの連結成分を求める（ステップ７０２）。こ
れを図８を用いて説明する。帯領域８０１において、長
い白ラン８０２、８０３が生成され、その連結成分が求
められる。連結成分の内、幅の広いものだけが抽出され
る。幅が充分に広いか否かは所定の閾値で決定してもよ
いし、検出した長白ラン連結成分の内、最も幅の広いも
のに対する比率で決めてもよい。また、文字列相当の小
領域の分離度によって幅の閾値を変動させてもよい。

【００２５】小領域の分離度は、文字間距離の程度を表
すもので、画像圧縮によって文字同志がどの程度融合す
るかによって文字間距離が広いか狭いかを判断するもの
である。つまり、文字列相当の小領域が横に長いものが
多ければ、文字間の融合が多いということになり、分離
度は低く、文字間は狭いと判断できる。このような場合
は長白ランが現われにくいので、幅の狭い長白ラン連結
成分であっても抽出する。逆に、横長の小領域が少なけ
れば文字間の分離度が高く、長白ランが現われやすい。
このときには幅の広い長白ラン連結成分のみを抽出す
る。

【００２６】上記したようにして抽出した長白ラン連結
成分から段数を一時的に求める（ステップ７０３）。図
９で説明すると、抽出した長白ラン連結成分は９０１、
９０２である。これらが段数幾つのときの分割位置にあ
るかを検出する。すなわち、段数が２（つまり、文章領
域が２つ）なら９０３の位置で示す位置（あるいはその
周辺）に当該連結成分がなくてはならない。また、段数
が３なら９０４の位置に、段数が４なら９０５に示す位
置に同様にして当該連結成分が存在するはずである。

【００２７】そこで、抽出した連結成分それぞれがコラ
ム数いくつの分割位置にあるかを調べる。その処理フロ
ーチャートを図１０に示す。まず全てのフラグをＯＦＦ
にする（ステップ１００１）。次に処理対象となる未チ
ェックの長白ラン連結成分を選ぶ。なければ処理を終了
する（ステップ１００２、１００３）。次に当該連結成
分が帯領域において左から１／２の地点付近にあれば１
／２地点フラグをＯＮにして次の連結成分の処理に進む
（ステップ１００４、１００５）。

【００２８】以下、１／３、２／３、１／４、３／４地
点付近にあるかを調べ、当該地点付近にあればフラグを
ＯＮにしていく（ステップ１００６〜１０１３）。どの
場所にも相当しない場合は、イレギュラーフラグをＯＮ
にする（ステップ１０１４）。このとき、長白ラン連結
成分だけでなく実線のフィールドセパレータも使用して
フラグをセットする方法も採ることができる。そのとき
はステップ１００２および１００３において垂直実線セ
パレータも処理対象とする。

【００２９】以上の処理で抽出した長白ラン連結成分
（および実線のフィールドセパレータ）が帯領域のどの
位置にあるかが判明する。次に当該帯領域の段数をこの
位置フラグから求める。図１２の処理フローチャートを
用いて説明する（図１０と図１２を合わせて図７のステ
ップ７０３に相当する）。

【００３０】１／２地点フラグのみがＯＮになっていれ
ば段数は２である（ステップ１２０１、１２０２）。１
／３地点フラグと２／３地点フラグのみがＯＮになって
いれば段数は３である（ステップ１２０３、１２０
４）。また１／２地点フラグと共に１／４地点フラグと
３／４地点フラグのみがＯＮになっていれば段数は４と
なる（ステップ１２０５、１２０６）。上記以外の場合
は、前述した分離度（文字相当小領域の横長のものの割
合または絶対数で判定）で判別する（ステップ１２０
７）。分離度が高く文字間距離が広いと予想される場合
には、文書はワープロで作成されたようなものであるこ
とが多いことから、段数を１とする（ステップ１２０
８）。それ以外の場合は段数を不定とする（ステップ１
２０９）。この段数判別処理は他の方法を採ることもで
きる。例えば、イレギュラーフラグがＯＮになっていた
場合は必ず段数を不定とするなどである。

【００３１】図７に戻り、上記した処理によって段数が
検出されたら、連結成分の内、段分割空白部の候補とな
るものを選択する（ステップ７０４）。段数不定の場合
または段数１の場合は、段分割空白部候補の数を０とす
る。それ以外の場合（つまり段数２〜４）は、段数検出
に使用した幅広連結成分を全て段分割空白部候補とす
る。なお、連結成分には幅があるので、分割空白部はそ
の中心線の位置とするか、連結成分を構成するランの
内、最も長いランの位置にする方が、ステップ２１０で
の小領域統合時の処理が容易になる。上記したようにし
て、ステップ７０１から７０４で、長い白ランを利用し
た段分割空白部候補の抽出処理が行われる。

【００３２】次に、ステップ７０５〜７０９の周辺分布
ヒストグラムを利用した段分割空白部候補抽出処理を説
明する。まず、ある程度の幅（クラス）毎に小領域の個
数を求めた周辺分布ヒストグラムを作成する（ステップ
７０５）。図１１は、小領域の周辺分布ヒストグラム１
１０１を示す。次に行頭部を検出する（ステップ７０
６）。これは、ヒストグラム１１０１において１つ隣の
クラスより閾値以上に頻度の高いクラスを検出すること
によって行われる。図１１で、１１０２、１１０３が行
頭部に該当する。ここで閾値は固定値でもよいし、帯領
域の小領域の個数や該ヒストグラムの全頻度で正規化し
てもよい。また、頻度分布は図１１のように、明確に谷
間が形成されるとは限らないないので、１つ隣のクラス
ではなく、２つ隣のクラスと比較してもよい。検出した
頻度差異の大きい地点（１１０２、１１０３）の左のク
ラスが、連続して閾値以上の個数だけ頻度が低ければ、
当該地点が空白部候補となる（ステップ７０６）。

【００３３】例えば、図１１では、１１０２の左隣は１
１０４、１１０５と２クラス連続して頻度が低い。１１
０３の左隣も同様に１１０６、１１０７と頻度が低い。
従って、空白部の候補は１１０５−１１０４と１１０７
−１１０６となる。

【００３４】続いて、検出した空白部候補を利用して、
段数を判別する（ステップ７０８）。まず、図１０と同
様にして分割位置フラグをセットする。ただし、ここで
はイレギュラーフラグを使用しない。各フラグがセット
されたら段数の判定を行う。図１３は、図７のステップ
７０８の詳細フローチャートである。

【００３５】まず、１／４、１／２、３／４フラグがＯ
Ｎになっていれば段数を４とする（ステップ１３０１、
１３０２）。このとき、ステップ７０３と異なるのは、
１／３フラグや２／３フラグがＯＮになっていてもよい
ことである。

【００３６】１／３、２／３フラグがＯＮになっていれ
ば段数を３とする（ステップ１３０３、１３０４）。１
／２フラグがＯＮになっていれば段数を２とする（ステ
ップ１３０５、１３０６）。上記した何れにも該当しな
い場合は、空白部候補の本数が閾値以上あれば段数を不
定とし、そうでない場合は段数を１とする（ステップ１
３０７、１３０８、１３０９）。

【００３７】以上の処理によって段数が検出されるの
で、ステップ７０４と同様にして分割空白部候補の選択
を行う。ステップ７０８の段数検出で使用した空白部候
補の内、検出された段数の分割位置付近に存在する空白
部候補だけを段分割空白部候補とする（ステップ７０
９）。段数が不定であったり、１である場合には段分割
空白部候補は抽出しない（ステップ７０９で抽出しない
ので、ステップ７０４では抽出している可能性があ
る）。

【００３８】次いで、ステップ７０３と７０８で求めた
段数の整合性をチェックして該帯領域の段数を決定する
（ステップ７１０）。段数の決定は図２２に示すような
決定ルールに従う。段数が決定されたら、段数に整合す
る段分割空白部候補だけを残す（ステップ７１１）。例
えば、ステップ７０３でコラム数３と判定されてそれに
整合するように残っていた空白部候補は、ステップ７１
０での段数整合チェックの結果、段数不定と判定された
場合には除去される。ステップ７０３で段数２、ステッ
プ７０８で段数４と判定された場合には、図２２に示す
ように段数４と判定されるから、長ランから求めた空白
部候補も周辺分布から求めた空白部候補も共に採用され
る。以上によって、ステップ２０７で段分割空白部候補
領域の抽出処理が行われる。

【００３９】図２に戻って、段組種類判別手段１０８
は、段組の種類を判別する（ステップ２０８）。これ
は、各帯領域毎に求めた段組数により１段組、複数段
組、自由段組の３種類に入力文書を分類するものであ
る。図１４を例にして説明する。１４０１〜１４０３は
帯領域であり、１４０４〜１４０６は抽出した段分割空
白部候補である。ここで組数は１４０１が１、１４０２
が３、１４０３が２となる。図１５に従って、文書全体
の段組種類を決定する。

【００４０】まず、文書全体の高さＨを計量する（ステ
ップ１５０１）。この量Ｈは、帯領域の高さの合計でも
よい。後者の方が、帯領域間に罫線や図表などがあって
隙間が生じる場合に、以降で求める各種帯領域高さの合
計との比率が正しく求められなくなることを防止するこ
とができる。次に段数２〜４と判断された帯領域（これ
を複数段帯領域と呼ぶ）の高さの合計（Ｔｏｔａｌ
１）と、段数不定とされた不定段帯領域の高さの合計
（Ｔｏｔａｌ２）を求める（ステップ１５０２、１５
０３）。

【００４１】各合計値が求められたら、順に閾値と比較
していく。まず、Ｔｏｔａｌ１／Ｈが閾値１より大き
ければ、当該入力文書は複数段組であると決定する（ス
テップ１５０４、１５０５）。そうでなければ、Ｔｏｔ
ａｌ１／Ｈが閾値２（＜閾値１）より大きいとき、当
該入力文書は自由段組であると決定する（ステップ１５
０６、１５０７）。そうでなければ、（Ｔｏｔａｌ１
＋Ｔｏｔａｌ２）／Ｈは閾値３より大きいとき当該入
力文書は自由段組であると決定する（ステップ１５０
８、１５０９）。以上の条件に該当しなければ、当該入
力文書は１段組であると決定する（ステップ１５１
０）。

【００４２】続いて、段分割空白部分別手段１０９は、
段分割空白部候補の取捨選択を行う（ステップ２０
９）。これはステップ２０８で決定された文書段組種類
に従うもので、１段組であった場合は段分割空白部候補
は除去する。複数段組および自由段組であった場合に
は、段分割空白部候補をそのまま段分割空白部として利
用する。

【００４３】小領域統合手段１１０は、この段分割空白
部を活用して文字列相当の小領域を統合してまとまりの
ある文章領域（段またはその一部などに相当）を抽出す
る（ステップ２１０）。小領域の統合方法については、
行方向に近接した領域を行（またはその一部に相当）に
統合し、さらに行方向とは垂直な方向に行（またはその
一部に相当）を統合して領域を形成する方法を用いる
（例えば特願平３−１２８３４０号に記載の方法な
ど）。

【００４４】この小領域を行方向に統合する際に、実在
のフィールドセパレータ（分割線）と同様に、ステップ
２０９で求めた段分割空白部を使用する。分割線および
分割空白部を超えて小領域を統合しないようにする。ま
たは、段分割空白部近傍では統合条件を厳しくし、より
近接したものだけを統合するようにする。また、段組種
類によってこの統合パラメータを変動させる。すなわ
ち、１段組の場合は遠く離れていても統合するように
し、自由段組の場合は近いものだけを統合するようにす
る。複数段組においては、１段組と同様に離れたもので
も分割線および段分割空白部を超えない限り統合するよ
うにするか、または段幅相当の距離までは分割線および
段分割空白部を超えない限り統合するようにする。

【００４５】〈実施例２〉図１６は、実施例２の構成を
示す。また、図１７は実施例２の処理フローチャートで
ある。本実施例は、実施例１の傾き補正手段１０２を傾
き検出手段１６０２に置き換えたもので、他の構成は実
施例１と同様である。ステップ１７０２において、画像
の傾きを検出し、傾き角度が閾値より大きいとき、空白
部の検出が困難であるので、ステップ１７０８以下の空
白部検出を行わずに（ステップ１７０７）、段組の種類
を自由段組として処理（ステップ１７１２）する。その
他は実施例１と同様であるので、説明を省略する。な
お、１６０２〜１６１０および１６１２は１つのプロセ
ッサ上でソフトウェアで実現することができる。

【００４６】〈実施例３〉図１８は、実施例３の構成を
示し、図１９はその処理フローチャートである。本実施
例では、実施例１の構成にさらに、段組種類指示手段１
８１４を付加して構成したものである。段組種類指示手
段１８１４によって指示された段組種類が１段組であっ
た場合には、ステップ１９０９以下の段分割空白部検出
処理および段種類判別処理を行わない（ステップ１９０
８）。

【００４７】段組種類指示手段１８１４によって指示さ
れた段組種類が非１段組であった場合には、ステップ１
９１０において、図１５のように判別を行うときに、１
段組に判定されるところを自由段組と判定する。その他
は実施例１と同様である。なお、１８０２〜１８１０お
よび１８１２は１つのプロセッサ上でソフトウェアで実
現することができる。

【００４８】〈実施例４〉図２０は、実施例４の構成を
示し、図２１はその処理フローチャートである。実施例
４は、実施例１の構成から段分割空白部分別手段１０９
と小領域統合手段１１０を取り除いて構成され、文書画
像の段組種類を判別する実施例である。従って、実施例
４では、ステップ２１０８において、段組種類が判別さ
れると、処理が終了する。その他は実施例１と同様であ
る。なお、２００２〜２００８および２０１０は１つの
プロセッサ上でソフトウェアで実現することができる。

【００４９】

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、段組としての整合性の高い段分割線だけ
を利用して領域分割を行うので、高精度の領域分割処理
を行うことができる。

【００５０】請求項２記載の発明によれば、段組種類判
別を精度よくでき、高精度の領域分割処理を行うことが
できる。

【００５１】請求項３記載の発明によれば、画像の各部
分によって段組数が異なる場合でも精度よく段組種類を
求めることができるので、高精度の領域分割処理を行う
ことができる。

【００５２】請求項４記載の発明によれば、信頼性の低
い領域分割空白部を使用せずにすむので、高精度の領域
分割処理を行うことができる。

【００５３】請求項５記載の発明によれば、精度よく段
分割空白部を検出することができるので、高精度の領域
分割処理を行うことができる。

【００５４】請求項６記載の発明によれば、段組種類に
応じた処理を採ることによって、１段組が誤って分離さ
れにくくなり、複数段組の場合は領域の未分割が少なく
なるなど、高精度の領域分割処理を行うことができる。

【００５５】請求項７記載の発明によれば、入力画像が
傾いていて空白部の検出に支障がある場合でも、ある程
度の領域分割処理能力を確保することができる。

【００５６】請求項８記載の発明によれば、段組種類を
絞り込むことにより、より高精度に段組種類の判別を可
能とし、高精度の領域分割処理を行うことができる。

【００５７】請求項９記載の発明によれば、精度よく段
組種類を求めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１の構成を示す。

【図２】実施例１の処理フローチャートである。

【図３】図２のステップ２０７の詳細フローチャートで
ある。

【図４】分類された小領域の一例を示す図である。

【図５】抽出された水平方向の分割空白部を示す図であ
る。

【図６】画像全体が水平分割空白部によって帯領域に分
割された図である。

【図７】図３のステップ３０４の詳細フローチャートで
ある。

【図８】帯領域から垂直方向に長い白ラン連結成分を抽
出する図である。

【図９】帯領域中における長白ラン連結成分の位置を説
明する図である。

【図１０】図７のステップ７０３の詳細フローチャート
の一部である。

【図１１】小領域の周辺分布ヒストグラムの例を示す。

【図１２】図７のステップ７０３の詳細フローチャート
の一部である。

【図１３】図７のステップ７０８の詳細フローチャート
である。

【図１４】帯領域毎の段組数を説明する図である。

【図１５】図２のステップ２０８の詳細フローチャート
である。

【図１６】本発明の実施例２の構成を示す。

【図１７】実施例２の処理フローチャートである。

【図１８】本発明の実施例３の構成を示す。

【図１９】実施例３の処理フローチャートである。

【図２０】本発明の実施例４の構成を示す。

【図２１】実施例４の処理フローチャートである。

【図２２】段数を決定するルールを示す。

【符号の説明】

１０１画像入力手段１０２傾き補正手段１０３画像圧縮手段１０４小領域抽出手段１０５行方向検出手段１０６小領域分類手段１０７段分割空白部候補抽出手段１０８段組種類判別手段１０９段分割空白部分別手段１１０小領域統合手段１１１データ記憶部１１２制御部１１３データ通信路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文書画像の領域分割方法において、該文
書画像から文字列を含む、複数の小領域を抽出し、該複
数の小領域から空白部または罫線を検出し、該検出され
た空白部または罫線を基に、１段組、複数段組、自由段
組を含む段組種類を判別し、該段組種類に応じて該空白
部を用いて前記小領域を統合し、前記文書画像を所定の
領域に分割することを特徴とする文書画像の領域分割方
法。
【請求項２】前記文書画像の段組種類は、前記空白部
または罫線の本数、位置を基に判別することを特徴とす
る請求項１記載の文書画像の領域分割方法。
【請求項３】文字列と平行する方向に前記小領域を分
割する空白部または罫線を検出し、該空白部または罫線
によって画像を文字列と平行に分割し、該分割された各
画像部分毎に段組数または種類を求め、該結果を統合し
て画像全体の段組種類を決定することを特徴とする請求
項１記載の文書画像の領域分割方法。
【請求項４】前記段組種類に応じて、前記検出された
空白部を取捨選択することを特徴とする請求項１記載の
文書画像の領域分割方法。
【請求項５】前記空白部を検出する方法は、長い白ラ
ンの連結成分を空白部として検出する方法と、文字要素
の射影ヒストグラムから空白部を検出する方法とを併用
することを特徴とする請求項１記載の文書画像の領域分
割方法。
【請求項６】前記段組種類に応じて、前記小領域の統
合条件を変更することを特徴とする請求項１記載の文書
画像の領域分割方法。
【請求項７】前記文書画像の傾きが所定の閾値以上で
あるとき、前記段組種類を自由段組とすることを特徴と
する請求項１記載の文書画像の領域分割方法。
【請求項８】前記段組種類は、予め指定された段組種
類を含むことを特徴とする請求項１記載の文書画像の領
域分割方法。
【請求項９】文書画像の段組種類判別方法において、
該文書画像から文字列を含む、複数の小領域を抽出し、
該複数の小領域から空白部または罫線を検出し、該空白
部または罫線の本数、位置を基に、１段組、複数段組、
自由段組を含む、文書画像の段組種類を判別することを
特徴とする文書画像の段組種類判別方法。