JPH10240935A - 線図形画像処理方法及び機械読み取り可能な媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 簡単かつ高速な処理により線図形の芯線抽出
を行う。 【解決手段】 入力原画像を原画メモリ３に格納し（１
０１）、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリ１２０
を確保する（１０２）。原画メモリ１２０上でＸ方向の
黒ランを抽出し、黒ランの中点を芯線画メモリ１２０に
プロットする処理を繰り返す（１０３〜１０５）。次
に、原画メモリ３上でＹ方向の黒ランを抽出し、黒ラン
の中点を芯線画メモリ１２０にプロットする処理を繰り
返す（１０６〜１０８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、線図形画像の処理
に係り、特に、線図形の識別／認識等に関連した芯線抽
出及び文字／非文字領域の識別に関する。

【０００２】

【従来の技術】線図形の芯線抽出の代表的な方法とし
て、図形の両側の輪郭線を抽出し、その中心線を芯線と
して抽出する方法や、特開平１−２８１５７６号公報に
述べられているように、片側の輪郭線だけを抽出し、そ
の屈曲点の周辺について例えば両側の輪郭線の追跡によ
って図形の頂点を求め、頂点を結ぶベクタを芯線ベクタ
とする方法、さらには、線図形の周りを１画素ずつ削っ
て細線化することによって芯線を抽出する方法が知られ
ている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述の輪郭線
を利用する方法は、輪郭追跡を伴うため処理が複雑で処
理時間もかかる。細線化による方法は、処理は単純であ
るが、膨大な処理時間がかかる。

【０００４】さて、コンピュータにより生成された表等
の線図形に含まれる線は、デジタル的に発生されたもの
であるので、それをイメージスキャナ等で読み取った画
像においても一般的に直線性は良く保存されている。こ
のような線図形の芯線抽出においては、その線の直線性
の良さを利用するのが有利であろう。したがって、本発
明の一つの目的は、線の直線性の良い線図形画像に対し
好適な、処理がより簡便で高速な芯線抽出の方法を提供
することにある。本発明のもう一つの目的は、芯線抽出
の処理に必要なメモリ量を削減することにある。

【０００５】また、線図形の識別／認識においては、画
像中に含まれる文字は処理速度の低下を招くだけでなく
識別誤りの原因となるため、予め文字/非文字領域の識
別をしておくのが好ましい。この場合、どのような文字
であるかまでは認識する必要はなく、単に文字か否かだ
けを識別できれば十分である。そのような文字／非文字
領域の識別を、芯線抽出の結果を利用して簡単、高速に
行う方法を提供することも本発明の目的の一つである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
入力原画像より特定方向の黒ランを抽出し、抽出された
黒ランの中点の点列を芯線として抽出することを特徴と
する。

【０００７】請求項２記載の発明は、請求項１記載の線
図形画像処理方法において、入力原画像のＸ方向及びＹ
方向について黒ラン抽出を行って芯線を抽出することを
特徴とする。

【０００８】請求項３記載の発明は、請求項１又は２記
載の発明の線図形画像処理方法において、入力原画像よ
り黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出された
個々の矩形の領域毎に矩形と同じ大きさのメモリを確保
して芯線抽出を行い、抽出された芯線を確保されたメモ
リに記録することを特徴とする。

【０００９】請求項４記載の発明は、入力原画像より黒
画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出された個々
の矩形の領域毎に、入力原画像よりＸ方向及びＹ方向の
黒ランをそれぞれ抽出し、抽出されたＸ方向黒ランの中
点の点列と、Ｙ方向黒ランの中点の点列との交差を調
べ、交差した点列については最大の長さを持つ点列だけ
を残し他の点列を除去し、除去されずに残った点列を芯
線として抽出することを特徴とする。

【００１０】請求項５記載の発明は、請求項１、２、３
又は４記載の線図形画像処理方法において、入力原画像
上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域に２以上の芯
線が抽出された場合に、各芯線の端点を探索して芯線間
で最短距離の端点のペアを探し、見つかった端点ペアを
結ぶ直線上にもれなく入力原画像の黒画素が存在すると
きに、その端点ペアを接続することを特徴とする。

【００１１】請求項６記載の発明は、請求項２記載の線
図形画像処理方法において、抽出された芯線が記録され
たメモリ上で、芯線としての点列の連結成分に外接する
矩形を抽出し、抽出された矩形の領域を入力原画像より
消去することによって、芯線の交点を抽出することを特
徴とする。

【００１２】請求項７記載の発明は、請求項１、２、３
又は４記載の線図形画像処理方法において、入力原画像
上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域で２個以上の
芯線が抽出された場合に、その矩形の領域を文字領域と
判定することを特徴とする。

【００１３】請求項８記載の発明の機械読み取り可能な
媒体は、請求項１乃至７のいずれか１項記載の線図形画
像処理方法による処理手順をコンピュータに実行させる
ためのプログラムを記録したことを特徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面を用い説明する。

【００１５】本発明による処理は、専用のハードウエア
によって実行できることは当然であるが、例えば図１に
示すような一般的な構成のコンピュータシステムを利用
してソフトウエアにより実行することも可能である。図
１において、１はＣＰＵ、２はシステムメモリ、３は原
画メモリ、４はハードディスク装置、５はディスプレイ
及びキーボードやマウス等の入力装置からなるコンソー
ル装置、６は外部インターフェイス部であり、これには
イメージスキャナ７等の外部装置が接続される。８はシ
ステム各部を接続するバスである。後述の本発明の処理
を実現するためのプログラムは、例えばハードディスク
装置４に保存されており、処理を実行する時にシステム
メモリ２の所定領域に読み込まれてＣＰＵ１により実行
される。処理の対象となる図面等の画像（原画像）のデ
ータは、例えばイメージスキャナ７によって読み取られ
てハードディスク装置４に一旦格納され、処理実行時に
ハードディスク装置４より読み出されて原画メモリ３に
書き込まれる。処理の実行のために必要な各種のメモリ
や配列として、システムメモリ２上の特定のメモリ領域
が利用される。原画メモリ３内の画像やシステムメモリ
２上の各種メモリの内容等は、コンソール装置５のディ
スプレイに表示させることができ、またキーボードやマ
ウスを利用してユーザは必要な指示やデータ入力を行う
ことができる。

【００１６】このようなコンピュータシステムを利用し
ソフトウエアにより本発明を実施するものとして、本発
明による処理の内容を以下に説明する。

【００１７】本発明の第１の実施形態による処理フロー
を図２に示す。図２の最初のステップ１０１において、
例えば前述のようにハードディスク装置４に既に格納さ
れている処理対象画像（入力原画像）のデータを読み出
して原画メモリ３に格納する。なお、例えばイメージス
キャナ７によって原稿を読み取り、そのデータを直接的
に原画メモリ３に格納することも可能である。次のステ
ップ１０２において、入力原画像と同じ大きさの芯線画
メモリ１２０をシステムメモリ２上に確保する。

【００１８】次にステップ１０３〜１０５の処理ループ
によりＸ方向の芯線抽出を行う。すなわち、原画メモリ
３上でＸ方向の黒ランを１つ抽出し（ステップ１０
３）、芯線画メモリ１２０上の、抽出された黒ランの中
点座標に対応した位置に１つの黒画素を書き込む（ステ
ップ１０５）。同様のＸ方向黒ランの抽出と芯線画メモ
リ１２０への書き込みを繰り返し、原画メモリ３上で新
たなＸ方向黒ランが抽出されなくなった時に、ステップ
１０４より処理ループを抜け出す。

【００１９】図３に示す入力原画像を例にすると、Ｘ方
向の芯線抽出処理によって、図４に黒の菱形印で示す画
素（Ｘ方向黒ランの中点）が芯線画メモリ１２０上に記
録される。この記録された点列がＸ方向芯線抽出により
抽出された芯線である。

【００２０】次に、ステップ１０６〜１０８の処理ルー
プによりＹ方向の芯線抽出を行う。すなわち、原画メモ
リ３上でＹ方向の黒ランを１つ抽出し（ステップ１０
６）、芯線画メモリ１２０上の、抽出された黒ランの中
点座標に対応した位置に１つの黒画素を書き込む（ステ
ップ１０８）。同様のＹ方向黒ランの抽出と芯線画メモ
リ１２０への書き込みを繰り返し、原画メモリ３上で新
たなＹ方向黒ランが抽出されなくなった時に、ステップ
１０７より処理ループを抜け出す。

【００２１】図３に示す入力原画像の場合、Ｙ方向の芯
線抽出処理によって、図５に黒の丸印で示す画素（Ｙ方
向黒ランの中点）が芯線画メモリ１２０上に記録され
る。この記録された点列がＹ方向芯線抽出により抽出さ
れた芯線である。結果として、芯線画メモリ１２０に図
６に黒印で示すような芯線が記録される。図６におい
て、黒の四角印はＸ方向黒ランの中点とＹ方向黒ランの
中点とが重なった点である。白抜きの四角印は、芯線以
外の原画像中の黒画素であるが、参考のために示されて
いる（図４及び図５においても同様）。

【００２２】このようにして抽出される芯線は擬似的な
ものではあるが、高精度の芯線抽出を要求しない目的に
は十分である。特に、コンピュータにより生成される表
や線図形の線は、デジタル的に発生させるため、それを
イメージスキャナ等で読み取った画像でも、直線性の保
存が良好であるため、必要十分な精度を達成できる場合
が多い。そして、抽出処理の内容は前述のように極めて
単純で、高速処理が容易である。なお、処理する画像の
種類や処理結果の利用目的によっては、Ｘ，Ｙいずれか
一方向の芯線抽出処理だけとすることも可能である。

【００２３】また、抽出した芯線の交点の探索を必要と
する場合には、例えば、ステップ１０６〜１０８の処理
ループの次に交点探索処理を追加することができる。ス
テップ１０９，１１０は簡易な交点探索を高速に行うた
めの処理ステップである。ステップ１０９では、芯線画
メモリ１２０上で黒画素連結成分に外接する矩形を抽出
する。次のステップ１１０において、前ステップで抽出
された矩形に対応する原画メモリ３上の領域内の全画素
を白画素に置き換える。かくして、例えば図６の右上部
分と右下部分にあるの３×３画素配列がそれぞれ交点と
して抽出される。

【００２４】本発明の第２の実施形態による処理フロー
を図７に示す。図７の最初のステップ２０１において、
図２中のステップ１０１と同様に入力原画像のデータを
原画メモリ３に格納する。次のステップ２０２で、原画
メモリ３上において黒画素連結成分に外接する矩形を抽
出する。抽出された矩形の位置情報は例えばシステムメ
モリ２上の配列２２０に格納される。

【００２５】抽出された１つ１つの矩形の領域を処理範
囲として、ステップ２０３〜２１１の処理ループにより
Ｘ方向及びＹ方向の芯線抽出処理を行う。まず、配列２
２０を参照して未処理の矩形を処理対象として選び（ス
テップ２０３）、この矩形と同じ大きさの矩形領域メモ
リ２２５をシステムメモリ２上に確保する（ステップ２
０５）。

【００２６】そして、処理対象の矩形の領域に対するＸ
方向の芯線抽出を実行する（ステップ２０６〜２０
８）。すなわち、原画メモリ３上の処理対象矩形に対応
する領域内においてＸ方向の黒ランを抽出し（ステップ
２０６）、その黒ランの中点の座標に対応する、矩形領
域メモリ２２５上の位置に１つの黒画素を書き込む（ス
テップ２０８）。処理対象矩形の領域内のすべてのＸ方
向黒ランに関して同様の処理を行い、それを終了すると
ステップ２０７よりステップ２０６〜２０８の処理ルー
プを抜け、Ｙ方向の芯線抽出処理ループ（ステップ２０
９〜２１１）の処理に進む。この処理ループでは、処理
対象矩形に対応する原画メモリ３上の領域よりＹ方向の
黒ランを抽出し（ステップ２０９）、その黒ランの中点
座標に対応する矩形領域メモリ２２５上の位置に１つの
黒画素を書き込む（ステップ２１１）。処理対象矩形領
域の全てのＹ方向黒ランに対する処理が終わると、ステ
ップ２１０より当該処理ループを抜け、当該矩形に対す
る処理を終了する。かくして、矩形領域メモリ２２５に
当該矩形領域内の芯線が得られる。例えば、図３に示す
ような図形部分が矩形領域として抽出された場合、図６
に黒の印として示すような芯線が抽出される。

【００２７】１つの矩形領域について処理が終わると、
ステップ２０３に戻り、次の未処理の矩形を一つ選び、
同様の処理を行う。未処理の矩形がなくなると、ステッ
プ２０４より処理ループを抜け、処理を完了する。

【００２８】前記第１の実施形態では、入力原画像と同
じ大きさの芯線画メモリを確保する必要があるが、本実
施形態では、処理しようとする矩形の大きさの矩形領域
メモリを逐次確保しながら処理するため、少ないメモリ
量で処理を実行することができる。また、前記第１実施
形態と同様に処理は単純で、高速処理が可能である。

【００２９】本発明の第３の実施形態の処理フローを図
８及び図９に示す。図８において、最初のステップ３０
１において、図２中のステップ１０１と同様に入力原画
像のデータを原画メモリ３に格納する。次のステップ３
０２で、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリ３２０
をシステムメモリ２上に確保する。そして、ステップ３
０３で、原画メモリ３上において黒画素連結成分に外接
する矩形を抽出し、抽出した矩形の位置情報を例えばシ
ステムメモリ２上の矩形配列３２１に格納する。ここで
抽出された１つ１つの矩形の領域を処理単位として、ス
テップ３０６以降の芯線抽出処理が実行される。

【００３０】まず、ステップ３０４において、矩形配列
３２１を参照し、未処理の矩形を一つ選ぶ。そして、こ
の処理対象矩形と同じ大きさの二つの矩形領域メモリ３
２３ｘ，３２３ｙをシステムメモリ２上に確保する（ス
テップ３０６）。

【００３１】ステップ３０７において、処理対象矩形の
範囲内について、原画メモリ３上でＸ方向の黒ランを抽
出し、抽出した各黒ランの中点座標に対応する矩形領域
メモリ３２３ｘ上の位置に黒画素を書き込む。次のステ
ップ３０８において、矩形領域メモリ３２３ｘ上で黒画
素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出した矩形（便
宜、Ｘ芯線矩形と呼ぶ）の位置情報、及び、Ｘ芯線矩形
内部のすべての黒画素の座標をシステムメモリ２上のＸ
バッファ３２５ｘに格納する。

【００３２】次に、ステップ３０９において、処理対象
矩形の範囲内について、原画メモリ３上でＹ方向の黒ラ
ンを抽出し、抽出した各黒ランの中点座標に対応する矩
形領域メモリ３２３ｙ上の位置に黒画素を書き込む。次
のステップ３１０において、矩形領域メモリ３２３ｙ上
で黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出した矩
形（便宜、Ｙ芯線矩形と呼ぶ）の位置情報、及び、Ｙ芯
線矩形内部のすべての黒画素の座標をシステムメモリ２
上のＹバッファ３２５ｙに格納する。

【００３３】ここで、図３に示す図形に外接する矩形が
処理対象矩形となった場合を考える。この例の場合、Ｘ
方向の芯線抽出のステップ３０７により図４に示す黒菱
形印の点列１１，１２，１３が芯線として矩形領域メモ
リ３２３ｘに得られ、Ｙ方向の芯線抽出処理のステップ
３０９により図５に示す黒丸印の点列１４，１５，１６
が芯線として矩形領域メモリ３２３ｙに得られる。これ
らの点列をすべて芯線として芯線画メモリ３２０にプロ
ットすると図６に黒印の点列で表したようになる。図６
中の交差した点列１１，１４の組、交差した点列１２，
１５の組、交差した点列１３，１６の組で、長い方の点
列１４，１２，１６だけを芯線として抽出し、短い方の
点列１１，１５，１３を捨てる処理を行うと、図１０の
結果が得られる。図６と図１０を対比すれば、図１０の
芯線抽出結果のほうが良好であることは明白である。こ
のような処理を行うための処理ループがステップ３１１
〜３１５である。

【００３４】この処理ループにおいては、まず、Ｘバッ
ファ３２５ｘを参照し、未処理の一つのＸ芯線矩形を選
ぶ（ステップ３１１）。Ｙバッファ３２５ｙを参照し、
選ばれたＸ芯線矩形の内部の黒画素の座標とＹ芯線矩形
の内部の黒画素の座標とを比較し、座標が一致するＹ芯
線矩形、つまり注目しているＸ芯線矩形と交差したＹ芯
線矩形を探す（ステップ３１３）。そのようなＹ芯線矩
形が見つからなければ、注目しているＸ芯線矩形の内部
のすべての黒画素の座標に対応する、芯線画メモリ３２
０上の位置に黒画素を書き込み（３１４ｂ）、ステップ
３１１に戻り次の未処理のＸ芯線矩形を選び同様の処理
を行う。

【００３５】注目したＸ芯線矩形と交差するＹ芯線矩形
が見つかったときには、それらＸ，Ｙ芯線矩形の中で長
さが最大の一つの芯線矩形を選び、その内部のすべての
黒画素の座標に対応する、芯線画メモリ３２０上の位置
に黒画素を書き込むとともに、交差したＹ芯線矩形が選
択されなかったならば、それをＹバッファ３２５ｙより
除去し（ステップ３１５）、ステップ３１１に戻る。こ
こで、芯線矩形の長さは、その内部の黒画素数としてよ
い。未処理のＸ芯線矩形がなくなるまで、この処理ルー
プを繰り返し実行する。全てのＸ芯線矩形を処理しステ
ップ３１２より処理ループを抜けると、ステップ３１２
ｂにおいて、Ｙバッファ３２５ｙに残っているＹ芯線矩
形（Ｘ芯線矩形と交差しなかったもの）の内部の黒画素
の座標に対応する、芯線画メモリ３２０上の位置に黒画
素を書き込む。

【００３６】かくして、図３に示す図形の外接矩形を処
理対象とした場合には、図１０に黒印の点列として示す
芯線が芯線画メモリ３２０上に得られる。

【００３７】なお、図形によっては、比較的長い芯線同
士が交差したときに、そのいずれの芯線をも有効なもの
として残したい場合もあろであろう。そのような場合に
対応したいときには、例えばステップ３１５において、
最大の長さの芯線矩形以外の芯線矩形であっても、所定
の閾値を超える芯線矩形や、あるいは、最大の長さの芯
線矩形との長さの差が所定の閾値より小さい芯線矩形も
有効なものとして、芯線画メモリ３２０にプロットする
ように変更することも可能である。

【００３８】さて、未処理のＸ芯線矩形がなくなると、
ステップ３１２より処理ループを抜ける。この時、ステ
ップ３１２ｂより直ちにステップ３０４に戻って、次の
未処理の矩形領域に対する同様の芯線抽出の処理を実行
してもよいが、本実施形態にあっては、芯線の接続処理
のステップ３１６を実行してからステップ３０４に戻
る。

【００３９】芯線接続処理ステップ３１６の処理フロー
の一例を図９に示し、説明する。処理対象となっている
矩形（原画メモリ３上で抽出された矩形）の領域につい
て、芯線画メモリ３２０上の黒画素連結成分に外接した
矩形（芯線矩形）を抽出し（ステップ３１６ａ）、抽出
された芯線矩形の個数が２個以上であるか調べる（ステ
ップ３１６ｂ）。図１０の例では、３つの芯線矩形が抽
出される。抽出された芯線矩形が１個のときには、当該
矩形に対する処理を終わる。

【００４０】２個以上の芯線矩形が抽出された場合に
は、各芯線矩形について２端点を探索する（ステップ３
１６ｃ）。例えば、芯線矩形の最も左上にある黒画素か
ら時計回りに黒画素の接続を追っていき、接続が切れる
黒画素を始点とする。この時、芯線矩形の最も左上の黒
画素に戻ったときには、始点も終点も無しとして端点探
索を終わる。次に、始点から黒画素の接続を追ってい
き、接続が切れる黒画素を終点とする。

【００４１】２つの端点（始点、終点）が検出された芯
線矩形の相互間で、最も距離が小さい端点のペアを見つ
ける（ステップ３１６ｄ）。そして、原画メモリ３を参
照し、各端点のペアを結ぶ直線上に漏れなく黒画素が存
在するか調べ、もれなく黒画素が存在するならば、その
端点ペアを接続する（ステップ３１６ｅ）。実際的に
は、芯線の端点間の接続を記述したフローグラフのよう
なデータ構造をシステムメモリ２上に作成することにな
る。このような処理によって、図１０の例では芯線１４
の右端と芯線１２の上端、芯線１２の下端と芯線１６の
右端がそれぞれ接続され、より精度のよい芯線抽出が達
成される。

【００４２】芯線接続処理ステップ３１６が終わると、
図８のステップ３０４に戻り、次の矩形の領域について
同様の処理が実行される。未処理の矩形がなくなった時
点で、ステップ３０５より処理ループを抜け、芯線抽出
処理を完了する。

【００４３】本発明の第４の実施形態の処理フローを図
１１に示し説明する。図１１の最初のステップ４０１に
おいて、入力原画像のデータを原画メモリ３に格納す
る。次に、原画メモリ３上で黒画素連結成分に外接する
矩形を抽出し、抽出した矩形の位置情報をシステムメモ
リ２上の矩形配列４２０に格納する（ステップ４０
２）。次に、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリ４
２１をシステムメモリ２上に確保する（ステップ４０
３）。

【００４４】次に、図２中のステップ１０３〜１０８の
処理ループと同様の芯線抽出処理を行い、芯線画メモリ
４２１上に芯線をプロットする（ステップ４０３）。以
下、ステップ４０５〜４１０において、原画メモリ上で
抽出された矩形を単位として文字／非文字識別を行う。

【００４５】ステップ４０５において、矩形配列４２０
を参照し、未処理の矩形を一つ処理対象として選ぶ。こ
の処理対象の矩形の領域内について、芯線画メモリ４２
１上で黒画素連接成分に外接する矩形（芯線矩形と呼
ぶ）を抽出する（ステップ４０７）。抽出された芯線矩
形の個数が２以上であるか調べ（ステップ４０８）、２
個以上ならば当該矩形を文字領域であると判断し、例え
ば、その旨を表すフラグ情報を矩形配列４２０の当該矩
形の情報に付加する（ステップ４０９）。他方、芯線矩
形が２個未満ならば当該矩形を非文字領域であると判断
し、例えば、その旨を表すフラグ情報を矩形配列４２０
の当該矩形の情報に付加する（ステップ４１０）。未処
理の矩形が見つからなくなった時点でステップ４０６よ
り処理ループを抜け、処理を終了する。

【００４６】このように、具体例は示さないが、文字の
矩形では２個以上の芯線矩形が抽出される場合が圧倒的
に多いことに着目して、文字領域と非文字領域の識別を
行う。このような方法は、図形の詳細な特徴を調べて文
字／非文字を識別する方法に比べ極めて高速な処理が可
能である。特に、線図形の識別／認識のような芯線抽出
処理を伴う場合には、芯線処理の結果を利用できるた
め、文字／非文字の識別のために増加する処理時間は、
ステップ４０７〜４１０のための極めて短い処理時間の
みである。

【００４７】また、線図形の識別／認識においては、画
像中に含まれる文字は処理速度の低下を招くだけでなく
識別誤りの原因となるため、線図形の識別／認識処理に
先だって文字領域を識別するのが好ましいが、どのよう
な文字であるかまでは認識する必要はなく、単に文字か
否かだけを識別できれば十分であることは前述のとおり
である。この目的に本実施形態の高速な文字／非文字識
別方法は最適である。

【００４８】なお、同様の方法による文字／非文字識別
は、前記第２実施形態又は第３実施形態において実施す
ることも容易である。例えば、前記第２実施形態の処理
フロー（図７）において、ステップ２０５〜２１１の処
理ループを抜けた段階で矩形領域メモリ２２５上で芯線
矩形を抽出し、抽出された芯線矩形の個数が２以上であ
るか２未満であるかによって文字領域／非文字矩形領域
を識別するステップを追加すればよい。前記第３実施形
態の処理フロー（図９）においては、ステップ３１６ｂ
で芯線矩形数が２以上と判定されたときに、矩形を文字
領域と識別するステップを追加するだけでよい。

【００４９】

【発明の効果】請求項１又は２記載の発明によれば、従
来技術に比べ極めて単純かつ高速な処理で芯線抽出を行
うことができる。

【００５０】請求項３記載の発明によれば、従来技術に
比べ極めて単純かつ高速な処理で芯線抽出を行うことが
できるととに、入力原画像と同じ大きさのメモリを用意
する場合に比べ必要メモリ量が少なくて済む。

【００５１】請求項４記載の発明によれば、従来技術に
比べ極めて単純かつ高速な処理で芯線抽出を行うことが
できるとともに、請求項１、２又は３記載の発明に比べ
より正確な芯線抽出が可能である。

【００５２】請求項５記載の発明によれば、従来技術に
比べ極めて単純かつ高速な処理により、芯線の接続関係
を含めた芯線抽出を行うことができる。

【００５３】請求項６記載の発明によれば、従来技術に
比べ極めて単純かつ高速な処理により、芯線の交点を含
めた芯線抽出を行うことができる。

【００５４】請求項７記載の発明によれば、従来技術に
比べ極めて単純かつ高速な処理により芯線抽出を行うこ
とができるとともに、余分な処理を行うことなく芯線抽
出の結果だけを利用して文字／非文字領域の識別を行う
ことができる。

【００５５】請求項８記載の発明によれば、一般的なコ
ンピュータシステムを利用して、高速な芯線抽出や文字
／非文字領域識別を容易に実行できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明をソフトウエアで実施するためのコンピ
ュータシステムの一例を示すブロック図である。

【図２】本発明の第１の実施形態の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図３】入力原画像の一例を示す図である。

【図４】図３の入力原画像に対するＸ方向の芯線抽出の
結果を示す図である。

【図５】図３の入力原画像に対するＹ方向の芯線抽出の
結果を示す図である。

【図６】図３の入力原画像に対するＸ，Ｙ方向の芯線抽
出の結果を示す図である。

【図７】本発明の第２の実施形態の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図８】本発明の第３の実施形態の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図９】図８の処理フロー中の一部の処理ステップの詳
細を示すフローチャートである。

【図１０】図３の入力原画像に対する本発明の第３実施
形態による芯線抽出結果を示す図である。

【図１１】本発明の第４の実施形態の処理フローを示す
フローチャートである。

【符号の説明】 １ ＣＰＵ ２ システムメモリ ３ 原画メモリ ４ ハードディスク装置 ６ コンソール装置 ７ イメージスキャナ １１，１２，１３ Ｘ方向芯線抽出により抽出された芯
線の黒画素列 １４，１５，１６ Ｙ方向芯線抽出により抽出された芯
線の黒画素列 １２０ 芯線図メモリ ２２０ 矩形配列 ２２５ 矩形領域メモリ ３２０ 芯線図メモリ ３２１ 矩形配列 ３２３ｘ Ｘ矩形領域メモリ ３２３ｙ Ｙ矩形領域メモリ ３２５ｘ Ｘバッファ ３２５ｙ Ｙバッファ ４２０ 矩形配列４２０ ４２１ 芯線図メモリ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力原画像より特定方向の黒ランを抽出
   し、抽出された黒ランの中点の点列を芯線として抽出す
   ることを特徴とする線図形画像処理方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の線図形画像処理方法にお
   いて、入力原画像のＸ方向及びＹ方向について黒ラン抽
   出を行って芯線を抽出することを特徴とする線図形画像
   処理方法。
3. 【請求項３】 入力原画像より黒画素連結成分に外接す
   る矩形を抽出し、抽出された個々の矩形の領域毎に矩形
   と同じ大きさのメモリを確保して芯線抽出を行い、抽出
   された芯線を確保されたメモリに記録することを特徴と
   する請求項１又は２記載の線図形画像処理方法。
4. 【請求項４】 入力原画像より黒画素連結成分に外接す
   る矩形を抽出し、抽出された個々の矩形の領域毎に、入
   力原画像よりＸ方向及びＹ方向の黒ランをそれぞれ抽出
   し、抽出されたＸ方向黒ランの中点の点列と、Ｙ方向黒
   ランの中点の点列との交差を調べ、交差した点列につい
   ては最大の長さを持つ点列だけを残し他の点列を除去
   し、除去されずに残った点列を芯線として抽出すること
   を特徴とする線図形画像処理方法。
5. 【請求項５】 入力原画像上の黒画素連結成分に外接す
   る矩形の領域において、２以上の芯線が抽出された場合
   に、各芯線の端点を探索して芯線間で最短距離の端点の
   ペアを探し、見つかった端点ペアを結ぶ直線上にもれな
   く入力原画像の黒画素が存在するときに、その端点ペア
   を接続することを特徴とする請求項１、２、３又は４記
   載の線図形画像処理方法。
6. 【請求項６】 抽出された芯線が記録されたメモリ上に
   おいて、芯線としての点列の連結成分に外接する矩形を
   抽出し、抽出された矩形の領域を入力原画像より消去す
   ることによって、芯線の交点を抽出することを特徴とす
   る請求項２記載の線図形画像処理方法。
7. 【請求項７】 入力原画像上の黒画素連結成分に外接す
   る矩形の領域において２個以上の芯線が抽出された場合
   に、その矩形の領域を文字領域と判定することを特徴と
   する請求項１、２、３又は４記載の線図形画像処理方
   法。
8. 【請求項８】 請求項１乃至７のいずれか１項記載の線
   図形画像処理方法による処理手順をコンピュータに実行
   させるためのプログラムを記録した機械読み取り可能な
   媒体。