JPH10162142A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力画像の高周波領域の情報を効率良く記憶
する。 【解決手段】 多値画像データから高周波領域を検出す
る検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出され
た高周波領域の情報を第１の保持手段（１０３）に保持
する第１の保持ステップと、前記第１の保持手段に保持
された高周波領域の情報と、既に第２の保持手段（１０
４）に保持された高周波領域の情報とを結合する結合ス
テップと、結合された高周波領域の情報を前記第２の保
持手段（１０４）に記憶する第２の保持ステップとを有
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は多値画像データから
高周波領域を抽出する画像処理方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】近年の複写機はインテリジェント化が進
んでおり、複数の原稿を１枚にレイアウトしたり、両面
コピーしたりなど、いろいろな機能がある。さらに、Ａ
ＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）の
充実により、自動化、高速化も進んでいる。その際、方
向を判別することは重要なこととなる。例えば、ユーザ
がＡＤＦを利用して全２０枚の原稿を２枚づつレイアウ
トし１０枚に出力する場合、原稿の方向が自動的に判別
できればユーザが原稿を上向きにそろえて置く必要がな
くなる。

【０００３】従来、原稿の方向を判別するには、大きく
分けてレイアウトを利用してする方法とＯＣＲ（光学的
文字認識）を利用する方法とがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、レイア
ウトを利用してする方法では簡単なビジネス文書ならば
方向判別が可能であるが、凝ってデザインしたような複
雑なレイアウトの原稿だと方向判別が不可能になる。

【０００５】一方、ＯＣＲを利用する方法では、２値化
された画像から文字領域を抽出する文字抽出処理とＯＣ
Ｒ処理がかなりの時間を必要とするため、複写機のスピ
ードにあわせたリアルタイム処理ができないという欠点
があった。

【０００６】従来のＯＣＲを利用した方向認識のタイム
チャートを図１２に示す。１０１１はイメージスキャナ
（ＣＣＤセンサー等により構成）からの画像データの入
力であり、１０１２はスキャナから入力された多値画像
データの２値化処理を示す。１０１３は２値画像データ
から例えば黒画像の輪郭線追跡などを行い、画像をクラ
スタリングし、文字らしいものを判別して文字抽出を行
う。１０１４はＯＣＲであり、１０１３により抽出され
た文字領域を４方向にＯＣＲ処理を行い、文書の方向、
および縦書きか、横書きかなどを識別する。

【０００７】このような従来の処理では文字抽出、ＯＣ
Ｒの処理のため、１ページごとにＣＣＤを停止させなけ
ればいけなかった。

【０００８】また、２値化されてから文字抽出を行うた
め、全面分の２値メモリを所有しなければならなく、コ
スト高となった。

【０００９】本発明は、上記問題点に鑑みてなされたも
のであり、高周波領域を効率良く記憶することができる
画像処理方法を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の画像処理方法は、多値画像データを入力す
る入力ステップと、前記多値画像データから高周波領域
を検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて
検出された高周波領域の情報を第１の保持手段に保持す
る第１の保持ステップと、前記第１の保持手段に保持さ
れた高周波領域の情報と、既に第２の保持手段に保持さ
れた高周波領域の情報とを結合する結合ステップと、結
合された高周波領域の情報を前記第２の保持手段に記憶
する第２の保持ステップとを有することを特徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】

（第１の実施の形態）本発明を方向認識に応用した一実
施の形態の構成図を図１に示す。

【００１２】１Ａの矩形で囲まれた内部の処理部が本発
明の文字抽出を実行する部分である。

【００１３】１０１はしきい値決定回路であり、図示し
ない入力部から入力された画素毎の多値画像データを入
力し、その多値画像データの値に基づき２値化しきい
値、およびエッジ検出のためのしき値を決定する。

【００１４】１０２はエッジ検出回路であり、多値画像
データとしきい値決定回路１０１からの出力であるエッ
ジ検出しきい値を入力し、クロックに同期して高周波成
分検出処理を行う。１０３はエッジ座標記憶部であり、
エッジ検出回路１０２により検出されたエッジ座標（位
置情報）を格納する。１０４は領域情報記憶部であり、
すでに検出されたエッジ座標を結合した結果作成される
領域情報を格納する。１０５は結合処理回路であり。エ
ッジ座標記憶部１０３内の座標と領域情報記憶部１０４
内の座標を比較して結合すべきと判断した時結合して領
域情報記憶部に格納する。

【００１５】１０６は２値化回路であり、入力された多
値画像データとしきい値決定回路１０１の出力であり２
値化しきい値を入力し、多値画像データを２値化し、２
値データを出力する。１０７は２値メモリであり、２値
化回路１０６により２値化された２値データを格納す
る。１０８はＣＰＵであり、領域情報記憶部１０４の座
標情報および２値メモリ１０７に格納された２値画像デ
ータを利用して、文字認識処理を行い方向認識結果を出
力する。１０９はＲＡＭであり、文字認識処理を行う上
でのワークメモリとなる。１１０はＲＯＭであり、文字
認識プログラムのコードを格納する。

【００１６】図１のしきい値決定回路１０１の処理手順
の一例を図２にフローチャートで示す。概要は、以下の
通りである。

【００１７】まず、１ライン分の画像データの上位３ビ
ット分のヒストグラムを取り、隣り合ったヒストグラム
の合計値が全画素数の７５％以上ある時に、そのヒスト
グラムが指す輝度は原稿の下地であるとして、エッジ検
出回路１０２にわたすエッジ検出しきい値ＴＨＲ＿ＭＡ
ＸＭＩＮおよび２値化回路１０６に渡す２値化しきい値
ＢＩ＿ＴＨＲＥを決定する。８ビット画像データは０が
黒で２５５が白の輝度データとする。

【００１８】以上の３ビット、７５％などの数値は一例
であり、その限りではない。

【００１９】以下に図２の説明をする。Ｓ２０１ではヒ
ストグラムバッファｈｉｓｔｇｎｄ〔８〕を０にリセッ
トしている。Ｓ２０２では画素数カウンタｉを０にリセ
ットしている。Ｓ２０３では画素ｉｍａｇｅ〔ｉ〕を右
に５ビットシフトして（そうすると上位３ビットのみ残
るので）その値のｈｉｓｔｇｎｄをインクリメントして
いる。Ｓ２０４では画素数カウンタをインクリメントし
ている。Ｓ２０５では１ライン終了したかどうかチェッ
クして、終了していたら２０６に進み、終了していなか
ったら２０３に戻る。

【００２０】以上Ｓ２０３からＳ２０５の処理を繰り返
すことによって、画像データ１ライン分の上位３ビット
のヒストグラムを取ることができる。Ｓ２０６ではヒス
トグラムの番号を示すｋを３にリセットしている。ここ
で、０でなく、３なのは黒よりの下地を検出しても、そ
の下地上には文字がないことが比較的多く、また文字で
あっても白抜き文字の可能性が高いので、対象外とした
がその限りでなく白抜き文字処理（２値化の際、反転す
るなど）を行ってもよい。

【００２１】Ｓ２０７では隣り合ったヒストグラムを足
し合わせる（例えば、ｈｉｓｔｇｎｄ〔３〕＋ｈｉｓｔ
ｇｎｄ〔４〕。これは８ビットの画素値で９６（２進０
１１０００００）から１５９（２進１００１１１１１）
までの間に存在した画素数を示す）。Ｓ２０８では前記
ｈｉｓｔａｄｄが全画素数の７５％を占めているかどう
かチェックして、７５％以上であればＳ２０９に進み、
以下であればＳ２１１に進む。Ｓ２０９では文字抽出し
きい値であるＴＨＲ＿ＭＡＸＭＩＮにｋを左５ビットシ
フトした数を代入してＳ２１０に進む。Ｓ２１０では２
値化しきい値ＢＩ＿ＴＨＲＥに（ｋ＋１）を左４ビット
シフトした数を代入し、処理を終了する。一方、Ｓ２１
１ではｋをインクリメントする。Ｓ２１２でｋが７以下
であればＳ２０７に戻る。一方、Ｋが７以上だったらば
終了する。

【００２２】このようなしきい値決定回路を持ち、ＴＨ
Ｒ＿ＭＡＸＭＩＮを変動させることにより色紙に印刷さ
れた文字なども良好に抽出することが可能となる。

【００２３】図１のエッジ検出回路１０２が実行する処
理手順の一例を図３乃至図５にフローチャートで示す。

【００２４】図２に示したしきい値決定回路と図３乃至
図５に示したエッジ検出処理は同時に（パラレルに）行
われて、図３内に記述してあるエッジしきい値ＴＨＲ＿
ＭＡＸＭＩＮは常に変動している。

【００２５】Ｓ３０１では１行中の画素をカウントする
ｉと抽出エッジ数をカウントするｃｏｕｎｔを０にリセ
ットする。Ｓ３０２ではエッジ抽出中か否かを示すフラ
グｆｌａｇをＯＦＦにリセットする。Ｓ３０３ではｍａ
ｘｄａｔａに０をセットし、ｍｉｎｄａｔａに２５５を
セットする。Ｓ３０４からＳ３０６ではｉ番目の画素か
ら始まってＳＡＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬ分の画素を見て、
その中の最大値をｍａｘｄａｔａに格納し、最小値をｍ
ｉｎｄａｔａに格納する処理をしている。Ｓ３０７では
最大値ｍａｘｄａｔａと最小値ｍｉｎｄａｔａの差をｄ
ｉｆｆに代入している。Ｓ３０８ではｄｉｆｆが図１の
しきい値決定回路１０１により決定されたＴＨＲ＿ＭＡ
ＸＭＩＮより大きいかどうかチェックしていて、大きい
時はＡに進み、小さい時はＢに進む。Ａ，Ｂでそれぞれ
の処理を行ったあと、Ｃに戻り、Ｓ３０９で、ｉをＳＡ
ＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬ／２だけ進めて、Ｓ３１０では１
ライン終了したかどうかチェックし、終了していたらＥ
ＮＤに進み、終了していなかったらＳ３０３に戻る。

【００２６】以上の最大値最小値抽出処理は例えばＳＡ
ＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬを８とすると図６に示すように、
まず０番目から７番目の画素まで見て最大値最小値を求
め、Ｓ３０７からＣまでの処理を行い、次は４番目から
１１番目までの画素を見て最大値最小値を求め、３０７
からＣまでの処理を行い、その次は８番目から１５番目
までの画素を見て最大値最小値を求め、というように、
オーバーラップして処理を進める。３００ｄｐｉの画像
を着目した結果、ＳＡＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬを１６と
し、このようにオーバーラップして以下に説明する処理
を行うと、７ポイントから３２ポイントまでの文字を万
遍なく抽出することができるが、この限りでなく、ＳＡ
ＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬはいくつでもよいし、オーバーラ
ップしなくてもよいし、オーバーラップの仕方はＳＡＭ
ＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬ／２でなくてもよい。

【００２７】図４はＳ３０８の分岐でＹＥＳとなり、Ａ
に進んだ時の処理のフローチャートである。Ｓ３１１で
はエッジ抽出中がどうかを示すフラグｆｌａｇがＯＦＦ
かどうかチェックして、ＯＦＦならばエッジの始まりと
してＳ３１２に進み、ＯＮならばエッジ抽出中として特
別な処理をせずにＳ３１５に進む。Ｓ３１２ではエッジ
抽出中か否かを示すフラグｆｌａｇにＯＮをセットす
る。Ｓ３１３ではｃｏｕｎｔ番目のエッジの開始座標を
示すｓｔａｒｔｘ〔ｃｏｕｎｔ〕に代入する。Ｓ３１４
ではｃｏｕｎｔ番目のエッジのエッジ数を示すｅｄｇｅ
ｎｕｍ〔ｃｏｕｎｔ〕を０にリセットする。Ｓ３１５で
はｃｏｕｎｔ番目のエッジの終了座標を示すｅｎｄｘ
〔ｃｏｕｎｔ〕にｉ＋ＳＡＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬを代入
する。Ｓ３１６ではｃｏｕｎｔ番目のエッジのエッジ数
を示すｅｄｇｅｎｕｍ〔ｃｏｕｎｔ〕をインクリメント
する。Ｓ３１７では横方向のスペース数をカウントする
ｓｐａｃｅ＿ｃｏｕｎｔを０にリセットする（横方向に
エッジのない小領域がしきい値以下存在しても、おなじ
エッジとする処理を行っている。これは後で説明する結
合処理の負担を軽減するためである）。

【００２８】以上の処理を行ってＣ（図３）に進む。

【００２９】一方、図５はＳ３８０の分岐でＮＯとな
り、Ｂに進んだときの処理のフローチャートである。Ｓ
３２１ではエッジ抽出中かどうかを示すフラグｆｌａｇ
がＯＮかどうかチェックしてＯＮならばエッジの終了で
ある可能性があるのでＳ３２２に進む。一方、ＯＦＦの
時は何もせずにＣに進む。Ｓ３２２ではｓｐａｃｅｃｏ
ｕｎｔをインクリメントする。Ｓ３２３ではｓｐａｃｅ
ｃｏｕｎｔがあらかじめ決めてあるｓｐａｃｅ＿ｌｉｍ
ｉｔ以上かどうか、また、ｉが（画像の横幅ｗｉｄｔｈ
＿ＳＡＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬ）より大きいかどうかをチ
ェックし、どちらかに当てはまったらＹＥＳとしてＳ３
２４に進み、ＮＯの時はＣに戻る。前者はエッジのない
小領域が限度値以上存在して、そのエッジは終了したこ
とを示し、後者はラスターの画像幅が終、そのエッジを
終了させなければいけない場合を示す。Ｓ３２４ではエ
ッジ抽出中かどうかを示すフラグｆｌａｇをＯＦＦにす
る。Ｓ３２５ではエッジ数を示すｃｏｕｎｔをインクリ
メントする。Ｓ３２６ではｃｏｕｎｔがＣＯＵＮＴ＿Ｌ
ＩＭＩＴに達したかどうかチェックして、ＹＥＳのとき
はエッジ座標記憶部の記憶領域のオーバーフローを防ぐ
ためＥＮＤに進み、ＮＯの時はＣに進む。

【００３０】図７に従ってＳＡＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬ＝
４、ｓｐａｃｅ＿ｌｉｍｉｔ＝２の場合のエッジ座標検
出処理の一例を説明する。図７には処理したＳＡＭＰＬ
Ｅ＿ＰＩＸＥＬ画素を含む小領域がｄｉｆｆ＞ＴＨＲ＿
ＭＡＸＭＩＮの時は〇、ｄｉｆｆ＜＝ＴＨＲ＿ＭＡＸＭ
ＩＮの時は×で示してある。５０１から５０３までの小
領域はＳ３０８でＢに進み、Ｓ３２１でＣに進む（何の
処理もしない）。５０４の小領域はｄｉｆｆ＞ＴＨＲ＿
ＭＡＸＭＩＮでＹＥＳであるのでＳ３０８でＡに進み、
さらにＳ３１１においてＹＥＳに進むのでｆｌａｇはＯ
Ｎになり、ｓｔａｒｔｘ

〔０〕にｉ＝１２が代入され
る。ｅｄｇｅｎｕｍ

〔０〕はＳ３１４で０にリセットさ
れるが、Ｓ３１６でインクリメントされるので１にな
る。Ｓ３１５でｅｎｄｘ

〔０〕にはｉ＋ＳＡＭＰＬＥ＿
ＰＩＸＥＬ＝１６が代入される。５０５の小領域も同様
にｄｉｆｆ＞ＴＨＲ＿ＭＡＸＭＩＮでＹＥＳであるので
Ｓ３０８でＡに進むがＳ３１１においてｆｌａｇがすで
にＯＮであるのでＳ３１５まで飛ぶ。Ｓ３１５でｅｎｄ
ｘ

〔０〕にはｉ＋ＳＡＭＰＬＥ＿ＰＩＸＥＬ＝２０が代
入される。Ｓ３１６でｅｄｇｅ＿ｎｕｍ

〔０〕がインク
リメントされ２になる。５０６においてはｄｉｆｆ＞Ｔ
ＨＲ＿ＭＡＸＭＩＮがＮＯなので、Ｂに進み、Ｓ３２１
でｆｌａｇがＯＮであるのでＳ３２２に進み、ｓｐａｃ
ｅｃｏｕｎｔがインクリメントして１になる。Ｓ３２３
ではＮＯであるのでＣに進む。５０７においてはｄｉｆ
ｆ＞ＴＨＲ＿ＭＡＸＭＩＮでＹＥＳであるのでＡに進み
Ｓ３１１でＮＯに進み、ｅｎｄｘ

〔０〕に３２を代入
し、ｅｄｇｅｎｕｍ

〔０〕がインクリメントされて３に
なり、ｓｐａｃｅｃｏｕｎｔが０にリセットされる。

【００３１】５０８から５１３までの説明は省略する。
５１４においてｄｉｆｆ＞ＴＨＲ＿ＭＡＸＭＩＮがＮＯ
なので、Ｂに進み、Ｓ３２１でｆｌａｇがＯＮであるの
でＳ３２２に進み、ｓｐａｃｅｃｏｕｎｔがインクリメ
ントして３になる。Ｓ３２３ではｓｐａｃｅｃｏｕｎｔ
＞ｓｐａｃｅ＿ｌｉｍｉｔであるのでＳ３２４に進み、
ｆｌａｇがＯＦＦになり、ｃｏｕｎｔがインクリメント
されて１になる。Ｓ３２６ではＮＯとなりＣに進む。

【００３２】以上のように、ある程度近接しているもの
を結合しながら、横方向（ライン方向）のエッジ抽出処
理がおこなわれる。実際は離れていても結合するメリッ
トを以下に説明する。エッジ検出処理の時点で離れてい
ても近接するものを結合しながら行うことによって、エ
ッジ座標記憶部の記憶領域、および領域情報記憶部の記
憶領域の上限を小さく抑えることができる。それによ
り、記憶領域の削減というメリットと、その後の結合処
理の時間が少なくてするというメリットがある。たとえ
ば、結合した場合エッジ座標記憶部の領域は６４エッジ
分、領域情報記憶部の領域は１２８領域分で済み、結合
処理は最低６４×１２８＝８１９２の重なり検索で済む
が、結合処理を行わなかった場合、１ラインで検出され
るエッジは最悪１０２４などのようになり、そうすると
領域情報記憶部も１０２４必要となり、その結合処理は
１０２４×１０２４＝１０４８５７６と莫大になり、メ
モリも多く必要とするし、時間もかかるようになってし
まう。但し、時間的な余裕がある場合はｓｐａｃｅ＿ｌ
ｉｍｉｔを利用した横方向の、結合処理を行わないほう
が、絵に密接した文字などを個別に抽出することが可能
となる。

【００３３】図１の結合処理回路１０５の処理手順の一
例を図８にフローチャートで示す。Ｓ６０１において図
１のエッジ検出回路１０２により検出されて図１のエッ
ジ座標記憶部１０３に格納されたエッジ座標と、図１の
領域情報記憶部１０４に格納された領域情報との結合処
理を行う。

【００３４】結合処理を説明する図を図９に示す。

【００３５】図９の７０１〜７０４、７１２は領域情報
記憶部に格納されている領域情報の一例である。一方、
７０５〜７０８、７１３はエッジ検出回路により検出さ
れたエッジ座標の一例である。ここで、領域情報記憶部
に記憶されている情報は矩形開始座標（ｘ１，ｙ１）、
矩形終了座標（ｘ２，ｙ２）および最大エッジ数ｍａｘ
＿ｅｄｇｅ＿ｎｕｍ，その矩形がフィックスしているか
どうかを示すフラグｆｉｘ＿ｏｒ＿ｎｏｔとする（但
し、記憶する情報は矩形でなくてもよい。）。またエッ
ジ座標に記憶されている情報は開始点（ｓｔａｒｔｘ）
と終了点（ｅｎｄｘ）とエッジ数（ｅｄｇｅ＿ｎｕｍ）
である。

【００３６】結合処理回路１０５は、領域情報７０１に
対してエッジ座標７０５が結合すべきと判断し、結果と
して７０９の領域情報データを作成し、領域情報記憶部
の７０１の場所に上書きする。その際、最大エッジ数は
７０１のｍａｘ＿ｅｄｇｅ＿ｎｕｍと７０５のｅｄｇｅ
＿ｎｕｍのどちらか大きい方となる。同様に、領域情報
７０２に対してエッジ座標７０６および７０７が結合す
べきと判断し、結果として７１０の領域情報データを作
成し、領域情報記憶部の７０２の場所に上書きをし、最
大エッジ数は７０２のｍａｘ＿ｅｄｇｅ＿ｎｕｍと７０
６と７０７のｅｄｇｅ＿ｎｕｍを足した数のどちらか大
きい方となる。また、エッジ座標７０８は領域情報７０
３、７０４の両方に対して結合するので、結果として７
１１の領域情報データを作成し、領域情報記憶部の７０
３の場所に上書きし、７０４は削除される。その際、最
大エッジ数は７０３のｍａｘ＿ｅｄｇｅ＿ｎｕｍと７０
４のｍａｘ＿ｅｄｇｅ＿ｎｕｍを足した数と７０８のｅ
ｄｇｅ＿ｎｕｍのどちらか大きい方となる。

【００３７】上記結合処理は、前記多値画像データの入
力と並行して行われる。

【００３８】図８の説明に戻る。Ｓ６０２において矩形
が閉じた領域情報のｆｉｘ処理を行う。図９を利用して
説明する。領域情報記憶部１０４に格納されている領域
情報７１２はｓｐａｃｅ＿ｌｉｍｉｔ＿ｈの画素数結合
すべきエッジが存在しなかったので、この領域情報の矩
形は閉じたとしてｆｉｘ処理を行う。そのｍａｘ＿ｅｄ
ｇｅ＿ｎｕｍがｒ＿ｗｉｄｔｈ＝（ｘ２−ｘ１）に対し
て、大きい時、すなわち、ｍａｘ＿ｅｄｇｅ＿ｎｕｍ／
ｒ＿ｗｉｄｔｈ＞ＴＨＲ＿ＥＤＧＥ＿ＲＡＴＥ（あらか
じめ決められた値）を満足し、かつ、ｒ＿ｗｉｄｔｈ＞
ＴＨＲ＿ＷＩＤＴＨかつｒ＿ｈｅｉｇｈｔ＝（ｙ２−ｙ
１）＞ＴＨＲ＿ＨＥＩＧＨＴの全てを満足するとき、そ
こは文字領域として、ｆｉｘ＿ｏｒ＿ｎｏｔフラグをＯ
Ｎにする。一方、満足しなかったときはその領域情報は
削減される。上記の条件は一例であり、いろいろな条件
が考えられる。面積を見てもよいし、ｒ＿ｗｉｄｔｈに
よってＴＨＲ＿ＥＤＧＥ＿ＲＡＴＥの値を変えてもよ
い。

【００３９】ｓｐａｃｅ＿ｌｉｍｉｔ＿ｈはｓｐａｃｅ
＿ｌｉｍｉｔが横方向の多少離れた近傍のエッジを結合
する処理をするのに対して、縦方向の多少離れたエッジ
結合する役割をするものである。これにより、領域情報
記憶部の記憶領域を小さくすることが出来る。また、文
字を行単位でなく、ブロック単位で抽出することが可能
となる。

【００４０】図８の説明に戻る。Ｓ６０３において、あ
らたなエッジ座標の領域情報記憶部への登録処理が行わ
れる。例として、図９で示すとエッジ座標記憶部１０３
に格納されたエッジ座標で、どの領域情報とも結合しな
かった７１３は新たなエッジ領域として領域情報記憶部
への登録処理が行われ７１５のような領域情報が作成さ
れ、領域情報記憶部１０４に格納される。

【００４１】以上の処理を全ての画素に行うことによ
り、良好な文字抽出をバッファを必要としなく行うこと
ができる。

【００４２】以上説明した図１のエッジ検出回路１０２
における処理を入力された行の４ライン毎に行い、エッ
ジ座標記憶部１０３と領域情報記憶部１０４の結合処理
回路１０５による処理は残りの３ラインで行うことによ
って行単位で入力画素を止めることなく、リアルタイム
での処理が可能となる。

【００４３】３ラインで間に合わない場合は領域情報記
憶部をダブルで所有することによって４ライン分の時間
を確保することが出来る。４という数字は一例であり、
５でも、６でも８でも１６でも構わない。

【００４４】以上の文字抽出を方向認識に利用する場合
のタイムチャートを図１１に示す。８０１はイメージス
キャナからの画像の入力であり、８０２はスキャナから
入力された多値画像データの２値化処理を示す。８０３
は図１から図９を用いて説明した文字抽出処理であり、
スキャナからの入力に同期してリアルタイムで文字抽出
が可能となる。８０４はＯＣＲであり、８０３により抽
出された文字領域を４方向にＯＣＲ処理を行い、文書の
方向、および縦書きか、横書きかなどを識別する。ＯＣ
Ｒ処理ではタイマを利用して、時間内の判定をめざし、
判定が出来なかったときはＵＮＫＮＯＷＮとして自信度
０を返す。このように本発明によりイメージスキャナ等
の入力手段による画像データの入力を停止させず、リア
ルタイムでのＯＣＲあるいは方向認識が可能となる。ま
た、ＯＣＲ処理でタイマを使用しない場合は時間オーバ
ーが考えられるが、それでも図１０の従来例と比較して
高速な方向判別処理が可能となる。

【００４５】図１１の例では２値メモリの構成がダブル
バッファであることが必要になるが、ダブルバッファで
ない構成の場合には図１２のタイムチャートとなる。９
０３の文字抽出部で文字が抽出されたら即座にＯＣＲ処
理を開始する。その場合、多少画像データの入力を停止
させなければならない可能性がある。または図１１と同
様にタイマを発生させて方向がわからなかったときはＵ
ＮＫＮＯＷＮを返すようにすれば画像データの入力を停
止する必要はない。２ページ目の例が示すように、次の
ページの開始までに方向が判別できる可能性もある。

【００４６】（第２の実施の形態）第１の実施の形態で
はラスター画像の横方向だけを見て高周波領域を検出し
たがその限りでなく、２次元的に高周波領域を抽出して
もよい。その際は、図３のフローチャートで示したよう
な画素最大値と画素最小値の差でエッジを判定する場
合、最大値と最小値を画像横画素数／ＳＡＭＰＬＥ＿Ｐ
ＩＸＥＬ（横）分保持するレジスタが必要となる。２次
元的に見ることによって従来抽出することが困難であっ
た「一」「二」などの横方向に高周波成分を持たない文
字も検出可能となる。

【００４７】（第３の実施の形態）エッジ検出回路でな
にも検出されなかった行や、抽出された領域がｆｉｘ処
理で削除となり、ほかに領域がない場合など、図１の２
値メモリ１０７のアドレスをインクリメントせずに前行
に上書きすることによって１０７の２値メモリの容量を
節約することが出来、コストの削減が可能となる。

【００４８】さらに、方向を判別することが目的の場
合、文字領域が少しでも抽出できれば良いので、さらに
メモリを小さくすることも可能となる。

【００４９】（第４の実施の形態）第１の実施の形態で
はエッジ検出に最大値最小値の差を利用したが、その限
りでなく、たとえば、周波数変換を行い、あるいはエッ
ジ検出用フィルタを用いることにより高周波部を検出し
ても良い。

【００５０】以上説明したように、上述の実施の形態に
よれば、多値画像から高周波領域を検出する高周波検出
手段と、前記高周波検出手段により検出された高周波領
域の座標を保持する第１の保持手段と、すでに検出され
た高周波領域の情報を保持する第２の保持手段と、前記
第２の保持手段内の情報と第１の保持手段内の座標の結
合処理を行う結合手段を持つことにより、画像の２値化
結果を待つことなく、多値画像からリアルタイムで処理
できるのでＣＣＤ等の画像入力を止めることなくリアル
タイムな処理が可能となる。また、高周波検出処理をＭ
ライン毎に行うことによりページ単位でなく、行単位で
もＣＣＤ等による画像入力を停止させずにリアルタイム
で文字抽出することが可能となる。

【００５１】さらに、コストを抑えたい場合は、本発明
は多値画像からバッファを必要としなく入力画素から順
番にリアルタイムで文字抽出を行うことが可能なので、
文字が存在しなかった領域はメモリのアドレスをインク
リメントしないことにより、メモリを１ページ全面分持
つ必要がなくなり、コスト削減が可能となる。

【００５２】

【発明の効果】以上の様に、本発明によれば入力画像の
高周波領域を効率良く記憶させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を方向認識に応用した一例を説明するハ
ードブロック図である。

【図２】しきい値決定処理の一例を説明するフローチャ
ートである。

【図３】エッジ検出処理の一例を説明するフローチャー
トである。

【図４】エッジ検出処理の一例を説明するフローチャー
トである。

【図５】エッジ検出処理の一例を説明するフローチャー
トである。

【図６】図３〜図５のエッジ検出処理の画素サンプリン
グの一例である。

【図７】図３〜図５のエッジ検出処理がどのような流れ
で行われるか説明するために示した一例である。

【図８】結合処理の一例を説明するフローチャートであ
る。

【図９】図８の結合処理によって結合されるエッジ座標
と領域情報の様子を示したものである。

【図１０】本発明を利用した方向認識処理のタイムチャ
ートの一例である。

【図１１】本発明を利用した方向認識処理のタイムチャ
ートの他の一例である。

【図１２】従来の方向判別処理のタイムチャートであ
る。

【符号の説明】

１０３ エッジ座標記憶部 １０４ 領域情報記憶部 １０５ 結合処理回路

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多値画像データを入力する入力ステップ
   と、 前記多値画像データから高周波領域を検出する検出ステ
   ップと、 前記検出ステップにおいて検出された高周波領域の情報
   を第１の保持手段に保持する第１の保持ステップと、 前記第１の保持手段に保持された高周波領域の情報と、
   既に第２の保持手段に保持された高周波領域の情報とを
   結合する結合ステップと、 結合された高周波領域の情報を前記第２の保持手段に記
   憶する第２の保持ステップとを有することを特徴とする
   画像処理方法。
2. 【請求項２】 前記検出ステップにおいては多値画像デ
   ータをＮ画素づつ小領域に分割し、小領域内の最大画素
   値、最小画素値を求め、その差の大きい小領域を高周波
   領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理
   方法。
3. 【請求項３】 前記検出ステップにおいて分割される小
   領域はオーバーラップ部があることを特徴とする請求項
   ２に記載の画像処理方法。
4. 【請求項４】 前記検出ステップはＭライン毎に行われ
   ることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方
   法。
5. 【請求項５】 前記第２の保持ステップにおける位置情
   報が示す領域を文字、それ以外に判定する判定ステップ
   を持つことを特徴とする請求項１、２、３、４のいずれ
   かに記載の画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記入力ステップと、前記結合ステップ
   は異なる多値画像データにパラレルに実行されることを
   特徴とする請求項１乃至５に記載の画像処理方法。