JPH1097588A - 罫線認識方法、表処理方法および記録媒体 - Google Patents
罫線認識方法、表処理方法および記録媒体Info
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- JPH1097588A JPH1097588A JP8247786A JP24778696A JPH1097588A JP H1097588 A JPH1097588 A JP H1097588A JP 8247786 A JP8247786 A JP 8247786A JP 24778696 A JP24778696 A JP 24778696A JP H1097588 A JPH1097588 A JP H1097588A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 形状の似通った文字が並んでいたり、行間の
狭い複数の点線が存在していても、正確に点線のみを抽
出する。 【解決手段】 原稿が２値画像として読み取られ、メモ
リ２に格納される。矩形抽出部３は、メモリ２を参照し
て連結する黒画素をすべて包含するような矩形を生成
し、点線となる大きさの矩形のみを矩形メモリ４に格納
する。黒画素比率算出部５は、矩形内の黒画素数を計数
し、矩形面積に対する黒画素数を黒画素占有率として計
算する。点線要素判定部６は、矩形の黒画素占有率を基
に点線を構成するか否かを判定し、点線罫線抽出部８
は、点線要素と判定された矩形について、点線要素どう
しの間隔を基に点線として妥当なものを統合し、点線罫
線を抽出する。
狭い複数の点線が存在していても、正確に点線のみを抽
出する。 【解決手段】 原稿が２値画像として読み取られ、メモ
リ２に格納される。矩形抽出部３は、メモリ２を参照し
て連結する黒画素をすべて包含するような矩形を生成
し、点線となる大きさの矩形のみを矩形メモリ４に格納
する。黒画素比率算出部５は、矩形内の黒画素数を計数
し、矩形面積に対する黒画素数を黒画素占有率として計
算する。点線要素判定部６は、矩形の黒画素占有率を基
に点線を構成するか否かを判定し、点線罫線抽出部８
は、点線要素と判定された矩形について、点線要素どう
しの間隔を基に点線として妥当なものを統合し、点線罫
線を抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、表や帳票などの罫
線を含む文字画像の文字および罫線の認識方法、表処理
方法および記録媒体に関する。
線を含む文字画像の文字および罫線の認識方法、表処理
方法および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、文字認識装置において文書を処
理する場合、文書画像を文字領域、表領域、図その他の
領域に分類し、それぞれの領域に応じた処理を行う場合
が多い。その中でも表を構成する罫線を認識する方法と
しては、実線からなる罫線を認識する処理に加え、点線
を認識する方法としては、黒画素連結成分を構成する矩
形を統合して点線を認識する方法が知られている（例え
ば、特開平７−２３０５２５号公報を参照）。
理する場合、文書画像を文字領域、表領域、図その他の
領域に分類し、それぞれの領域に応じた処理を行う場合
が多い。その中でも表を構成する罫線を認識する方法と
しては、実線からなる罫線を認識する処理に加え、点線
を認識する方法としては、黒画素連結成分を構成する矩
形を統合して点線を認識する方法が知られている（例え
ば、特開平７−２３０５２５号公報を参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した方法
では、点線以外の文字あるいは文字の一部で、形状の類
似している矩形が等間隔に並んで印字されている場合
に、誤って点線と誤認織したり、行間の狭い点線が複数
存在すると点線と直交する方向にも誤って点線を認識す
る場合があった。
では、点線以外の文字あるいは文字の一部で、形状の類
似している矩形が等間隔に並んで印字されている場合
に、誤って点線と誤認織したり、行間の狭い点線が複数
存在すると点線と直交する方向にも誤って点線を認識す
る場合があった。
【０００４】本発明の目的は、形状の似通った文字が並
んでいたり、行間の狭い複数の点線が存在していても、
正確に点線のみを抽出することを可能にした罫線認識方
法、表処理方法および記録媒体を提供することにある。
んでいたり、行間の狭い複数の点線が存在していても、
正確に点線のみを抽出することを可能にした罫線認識方
法、表処理方法および記録媒体を提供することにある。
【０００５】
【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、２値画像から連結する黒
画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を統合して
点線罫線を抽出する罫線認識方法であって、前記抽出さ
れた矩形内の黒画素の比率を基に点線罫線としての妥当
性を判定することを特徴としている。
に、請求項１記載の発明では、２値画像から連結する黒
画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を統合して
点線罫線を抽出する罫線認識方法であって、前記抽出さ
れた矩形内の黒画素の比率を基に点線罫線としての妥当
性を判定することを特徴としている。
【０００６】請求項２記載の発明では、２値画像から連
結する黒画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を
統合して点線罫線を抽出する罫線認識方法であって、前
記画像の主走査方向あるいは副走査方向の点線罫線を抽
出するために用いた矩形に対してラベルを付け、副走査
方向あるいは主走査方向の点線罫線を抽出するとき、該
ラベルを付与された矩形を用いないことを特徴としてい
る。
結する黒画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を
統合して点線罫線を抽出する罫線認識方法であって、前
記画像の主走査方向あるいは副走査方向の点線罫線を抽
出するために用いた矩形に対してラベルを付け、副走査
方向あるいは主走査方向の点線罫線を抽出するとき、該
ラベルを付与された矩形を用いないことを特徴としてい
る。
【０００７】請求項３記載の発明では、２値画像から所
定の閾値以上の長さの黒ランを抽出し、該抽出された黒
ラン同士が所定の閾値以内の距離にあるとき、該黒ラン
同士を統合して実線罫線として抽出する処理と、請求項
１または２記載の方法によって点線罫線を抽出する処理
を行うことを特徴としている。
定の閾値以上の長さの黒ランを抽出し、該抽出された黒
ラン同士が所定の閾値以内の距離にあるとき、該黒ラン
同士を統合して実線罫線として抽出する処理と、請求項
１または２記載の方法によって点線罫線を抽出する処理
を行うことを特徴としている。
【０００８】請求項４記載の発明では、請求項３記載の
処理を主走査方向と副走査方向に対して行ない、主走査
方向の罫線および副走査方向の罫線を抽出し、該抽出さ
れた罫線を組み合わせて枠を認識することを特徴として
いる。
処理を主走査方向と副走査方向に対して行ない、主走査
方向の罫線および副走査方向の罫線を抽出し、該抽出さ
れた罫線を組み合わせて枠を認識することを特徴として
いる。
【０００９】請求項５記載の発明では、請求項４記載の
処理によって抽出された枠領域から、枠内の文字を抽出
し、文字認識することを特徴としている。
処理によって抽出された枠領域から、枠内の文字を抽出
し、文字認識することを特徴としている。
【００１０】請求項６記載の発明では、請求項３記載の
処理によって抽出された実線罫線および点線罫線のそれ
ぞれの座標値および罫線種類を出力し、罫線種類に応じ
た原稿を再現することを特徴としている。
処理によって抽出された実線罫線および点線罫線のそれ
ぞれの座標値および罫線種類を出力し、罫線種類に応じ
た原稿を再現することを特徴としている。
【００１１】請求項７記載の発明では、請求項５記載の
処理によって文字認識された文字コードを出力し、また
同時に請求項６記載の処理によって罫線を出力して、原
稿を再現することを特徴としている。
処理によって文字認識された文字コードを出力し、また
同時に請求項６記載の処理によって罫線を出力して、原
稿を再現することを特徴としている。
【００１２】請求項８記載の発明では、２値画像から連
結する黒画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を
統合して点線罫線を抽出する機能を、コンピュータに実
現させるためのプログラムを記録した記録媒体であっ
て、前記抽出された矩形内の黒画素の比率を基に点線罫
線としての妥当性を判定する機能を実現させるためのプ
ログラムを記録したことを特徴としている。
結する黒画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を
統合して点線罫線を抽出する機能を、コンピュータに実
現させるためのプログラムを記録した記録媒体であっ
て、前記抽出された矩形内の黒画素の比率を基に点線罫
線としての妥当性を判定する機能を実現させるためのプ
ログラムを記録したことを特徴としている。
【００１３】請求項９記載の発明では、２値画像から連
結する黒画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を
統合して点線罫線を抽出する機能を、コンピュータに実
現させるためのプログラムを記録した記録媒体であっ
て、前記画像の主走査方向あるいは副走査方向の点線罫
線を抽出するために用いた矩形に対してラベルを付け、
副走査方向あるいは主走査方向の点線罫線を抽出すると
き、該ラベルを付与された矩形を用いない機能を実現さ
せるためのプログラムを記録したことを特徴としてい
る。
結する黒画素をすべて包含する矩形を抽出し、該矩形を
統合して点線罫線を抽出する機能を、コンピュータに実
現させるためのプログラムを記録した記録媒体であっ
て、前記画像の主走査方向あるいは副走査方向の点線罫
線を抽出するために用いた矩形に対してラベルを付け、
副走査方向あるいは主走査方向の点線罫線を抽出すると
き、該ラベルを付与された矩形を用いない機能を実現さ
せるためのプログラムを記録したことを特徴としてい
る。
【００１４】
【発明の実施の形態】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２は、本発明の実施例１の処理フローチャートであ
る。スキャナ等の２値画像入力部１を用いて、文書や帳
票等の原稿を２値画像として読み取り、２値イメージメ
モリ２に格納する（ステップ１０１）。矩形抽出部３
は、２値イメージメモリ２をスキャンし、連結する黒画
素をすべて包含するような矩形を生成し、この矩形から
点線を構成する要素として妥当な大きさの矩形データ
（始点、終点の座標値など）のみを矩形メモリ４に格納
する（ステップ１０２）。
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２は、本発明の実施例１の処理フローチャートであ
る。スキャナ等の２値画像入力部１を用いて、文書や帳
票等の原稿を２値画像として読み取り、２値イメージメ
モリ２に格納する（ステップ１０１）。矩形抽出部３
は、２値イメージメモリ２をスキャンし、連結する黒画
素をすべて包含するような矩形を生成し、この矩形から
点線を構成する要素として妥当な大きさの矩形データ
（始点、終点の座標値など）のみを矩形メモリ４に格納
する（ステップ１０２）。
【００１５】黒画素比率算出部５は、矩形メモリ４から
読み出した矩形内の黒画素数を計数し、矩形面積（Ａｒ
ｅａ）に対する黒画素の数（Ｐｉｘｅ１）を黒画素占有
率（Ｂｌａｃｋ Ｒａｔｉｏ）として計算する（ステッ
プ１０３）。ＢｌａｃｋＲａｔｉｏ＝Ｐｉｘｅｌ／Ａｒ
ｅａ 点線要素判定部６は、矩形の黒画素占有率を基に該矩形
が点線を構成するものか否かの判定を行い、点線要素と
判定された矩形を点線要素メモリ７に格納する（ステッ
プ１０４）。すなわち、図３（ｂ）のように点線を構成
する矩形の場合（ｒＡ〜ｒＤ）、矩形の内部の画像は黒
画素が多いと考えられる。一方、図３（ａ）のように同
一形状の文字（この例では左括弧）が並んでいるような
場合（ｒａ〜ｒｄ）には、矩形内の画像は必ずしも黒画
素が多いとは考えられない。従って、この性質を利用し
て、矩形が点線を構成するか否かを正確に判定すること
が可能になる。また、点線を構成する要素か否かの判定
には、黒画素占有率が例えば０．９以上か未満かを判定
の基準に用いることとする。なお、この他に、矩形の幅
などを基に点線要素となり得るものを抽出してもよい。
読み出した矩形内の黒画素数を計数し、矩形面積（Ａｒ
ｅａ）に対する黒画素の数（Ｐｉｘｅ１）を黒画素占有
率（Ｂｌａｃｋ Ｒａｔｉｏ）として計算する（ステッ
プ１０３）。ＢｌａｃｋＲａｔｉｏ＝Ｐｉｘｅｌ／Ａｒ
ｅａ 点線要素判定部６は、矩形の黒画素占有率を基に該矩形
が点線を構成するものか否かの判定を行い、点線要素と
判定された矩形を点線要素メモリ７に格納する（ステッ
プ１０４）。すなわち、図３（ｂ）のように点線を構成
する矩形の場合（ｒＡ〜ｒＤ）、矩形の内部の画像は黒
画素が多いと考えられる。一方、図３（ａ）のように同
一形状の文字（この例では左括弧）が並んでいるような
場合（ｒａ〜ｒｄ）には、矩形内の画像は必ずしも黒画
素が多いとは考えられない。従って、この性質を利用し
て、矩形が点線を構成するか否かを正確に判定すること
が可能になる。また、点線を構成する要素か否かの判定
には、黒画素占有率が例えば０．９以上か未満かを判定
の基準に用いることとする。なお、この他に、矩形の幅
などを基に点線要素となり得るものを抽出してもよい。
【００１６】点線罫線抽出部８は、点線要素メモリ７か
ら点線要素を読み出し、点線要素どうしの間隔を基に点
線として妥当なものを統合することにより、点線罫線を
抽出する（ステップ１０５）。なお、この処理は、前掲
した公報の図１５、１６、１７に示すように、統合処理
を多段階に行なうことで、より正碓に罫線の抽出を行な
うことができる。
ら点線要素を読み出し、点線要素どうしの間隔を基に点
線として妥当なものを統合することにより、点線罫線を
抽出する（ステップ１０５）。なお、この処理は、前掲
した公報の図１５、１６、１７に示すように、統合処理
を多段階に行なうことで、より正碓に罫線の抽出を行な
うことができる。
【００１７】〈実施例２〉図４は、本発明の実施例２の
構成を示し、図５は、本発明の実施例２の処理フローチ
ャートである。２値画像入力部２１、２値イメージメモ
リ２２、矩形抽出部２３、矩形メモリ２４は実施例１と
同様であるので、その説明は省略する。また、ステップ
２０２の矩形抽出の処理までは実施例１と同一である。
構成を示し、図５は、本発明の実施例２の処理フローチ
ャートである。２値画像入力部２１、２値イメージメモ
リ２２、矩形抽出部２３、矩形メモリ２４は実施例１と
同様であるので、その説明は省略する。また、ステップ
２０２の矩形抽出の処理までは実施例１と同一である。
【００１８】まず、点線罫線抽出部２５は、矩形メモリ
２４を参照して主走査方向に対して、矩形の統合を行な
い、点線罫線を抽出し、点線罫線メモリ２６に格納する
（ステップ２０３）。ラベル付与部２７は、主走査方向
罫線を構成した矩形に対してラベリングを行なう（ステ
ップ２０４）。図６は、矩形に対してラベル付与を説明
する図である。ｈ１は主走査方向の実線、ｈ２からｈ４
はそれぞれ抽出された主走査方向の点線罫線である。
２４を参照して主走査方向に対して、矩形の統合を行な
い、点線罫線を抽出し、点線罫線メモリ２６に格納する
（ステップ２０３）。ラベル付与部２７は、主走査方向
罫線を構成した矩形に対してラベリングを行なう（ステ
ップ２０４）。図６は、矩形に対してラベル付与を説明
する図である。ｈ１は主走査方向の実線、ｈ２からｈ４
はそれぞれ抽出された主走査方向の点線罫線である。
【００１９】上記したようにｈ２ないしｈ４の主走査方
向点線罫線が抽出されるので、これらを構成する矩形
（図中の斜線で囲まれた矩形）に対して、ラベル付与部
２７は、抽出済みのラベルを付ける。
向点線罫線が抽出されるので、これらを構成する矩形
（図中の斜線で囲まれた矩形）に対して、ラベル付与部
２７は、抽出済みのラベルを付ける。
【００２０】次に、点線罫線抽出部２８は、矩形メモリ
２４を参照し、副走査方向に対して、矩形の統合を行な
い、点線罫線を抽出する（ステップ２０５）。その際、
先にラベル付与部２７によってラベルが付された矩形を
統合の対象外とし、それ以外の矩形（図６では、縦方向
の格子状の矩形）どうしの間隔を基に統合を行なう。こ
の実施例２の処理によって、図６に示すように、Ｒ１の
ような疑似罫線の発生が抑えられ、ｖ１のような目的と
する、副走査方向の点線罫線のみが抽出されることにな
る。
２４を参照し、副走査方向に対して、矩形の統合を行な
い、点線罫線を抽出する（ステップ２０５）。その際、
先にラベル付与部２７によってラベルが付された矩形を
統合の対象外とし、それ以外の矩形（図６では、縦方向
の格子状の矩形）どうしの間隔を基に統合を行なう。こ
の実施例２の処理によって、図６に示すように、Ｒ１の
ような疑似罫線の発生が抑えられ、ｖ１のような目的と
する、副走査方向の点線罫線のみが抽出されることにな
る。
【００２１】〈実施例３〉図７は、本発明の実施例３の
構成を示し、図８は本発明の実施例３の処理フローチャ
ートである。
構成を示し、図８は本発明の実施例３の処理フローチャ
ートである。
【００２２】スキャナ等の２値画像入力部３１によっ
て、文書や帳票等の原稿を２値画像として読み取り、２
値イメージメモリ３２に格納する（ステップ３０１）。
黒ラン抽出部３３は、２値イメージメモリ３２から、予
め定められたしきい値以上の黒ランを抽出して、そのデ
ータ（始点、終点の座標値など）を黒ランメモリ３４に
格納する（ステップ３０２）。
て、文書や帳票等の原稿を２値画像として読み取り、２
値イメージメモリ３２に格納する（ステップ３０１）。
黒ラン抽出部３３は、２値イメージメモリ３２から、予
め定められたしきい値以上の黒ランを抽出して、そのデ
ータ（始点、終点の座標値など）を黒ランメモリ３４に
格納する（ステップ３０２）。
【００２３】実線罫線認識部３５は、黒ランメモリ３４
に抽出された黒ラン同士が予め定められたしきい値以内
にあるか否かを調ベ、しきい値以内にある黒ランを全て
統合して、実線罫線として抽出し、実線罫線メモリ３６
に格納する（ステップ３０３）。
に抽出された黒ラン同士が予め定められたしきい値以内
にあるか否かを調ベ、しきい値以内にある黒ランを全て
統合して、実線罫線として抽出し、実線罫線メモリ３６
に格納する（ステップ３０３）。
【００２４】以下、ステップ３０４からステップ３０７
では、実施例１または２と同様にして点線罫線を抽出
し、ステップ３０８では、抽出された実線罫線と点線罫
線を併せて出力する。
では、実施例１または２と同様にして点線罫線を抽出
し、ステップ３０８では、抽出された実線罫線と点線罫
線を併せて出力する。
【００２５】〈実施例４〉図９は、本発明の実施例４の
構成を示す。実線罫線認識部４１は、実施例３の２値画
像入力部、２値イメージメモリ、黒ラン抽出部、黒ラン
メモリ、実線罫線認識部から構成され、点線罫線抽出部
４２は、実施例２の矩形抽出部、矩形メモリ、点線罫線
抽出部（主走査方向）、点線罫線メモリ、ラベル付与
部、点線罫線抽出部（副走査方向）から構成されてい
る。図１０は、本発明の実施例４の処理フローチャート
である。
構成を示す。実線罫線認識部４１は、実施例３の２値画
像入力部、２値イメージメモリ、黒ラン抽出部、黒ラン
メモリ、実線罫線認識部から構成され、点線罫線抽出部
４２は、実施例２の矩形抽出部、矩形メモリ、点線罫線
抽出部（主走査方向）、点線罫線メモリ、ラベル付与
部、点線罫線抽出部（副走査方向）から構成されてい
る。図１０は、本発明の実施例４の処理フローチャート
である。
【００２６】ステップ４０１からステップ４０７（点線
罫線抽出）の処理までは実施例３と同一である。これら
の処理を主走査方向と副走査方向の両方に対して行う。
枠認識部４３は、主走査方向と副走査方向の実線罫線お
よび点線罫線を参照し、４辺に囲まれた枠領域を抽出し
て、枠領域メモリ４４に格納する（ステップ４０８）。
罫線抽出）の処理までは実施例３と同一である。これら
の処理を主走査方向と副走査方向の両方に対して行う。
枠認識部４３は、主走査方向と副走査方向の実線罫線お
よび点線罫線を参照し、４辺に囲まれた枠領域を抽出し
て、枠領域メモリ４４に格納する（ステップ４０８）。
【００２７】〈実施例５〉図１１は、本発明の実施例５
の構成を示し、実施例４の構成に文字認識部５５を付加
して構成したものである。図１２は、本発明の実施例５
の処理フローチャートである。
の構成を示し、実施例４の構成に文字認識部５５を付加
して構成したものである。図１２は、本発明の実施例５
の処理フローチャートである。
【００２８】ステップ５０８の枠認識の処理までは実施
例４と同一である。文字認識部５５は、枠領域メモリ５
４および枠領域に相当する２値イメージメモリを参照
し、文字認織領域を確定し、この領域に対して文字認識
を行い、文字認識結果メモリ５６に格納する（ステップ
５０９）。
例４と同一である。文字認識部５５は、枠領域メモリ５
４および枠領域に相当する２値イメージメモリを参照
し、文字認織領域を確定し、この領域に対して文字認識
を行い、文字認識結果メモリ５６に格納する（ステップ
５０９）。
【００２９】〈実施例６〉図１３は、本発明の実施例６
の構成を示し、実施例４の枠認識部を原稿再現部６３に
置き換えて構成されている。実施例４と同様の部分の説
明は省略する。図１４は、本発明の実施例６の処理フロ
ーチャートである。
の構成を示し、実施例４の枠認識部を原稿再現部６３に
置き換えて構成されている。実施例４と同様の部分の説
明は省略する。図１４は、本発明の実施例６の処理フロ
ーチャートである。
【００３０】実線罫線および点線罫線を求める、ステッ
プ６０７の処理までは実施例３と同じである。この処理
を主走査方向と副走査方向の両方に対して行い、主／副
走査両方向の実線／点線を抽出する。
プ６０７の処理までは実施例３と同じである。この処理
を主走査方向と副走査方向の両方に対して行い、主／副
走査両方向の実線／点線を抽出する。
【００３１】原稿再現部６３は、罫線データを実線、点
線の区別をしながら原稿の再現を行い、例えば、この罫
線データをＤＴＰ装置などに出力する。再現の方法とし
ては、抽出された罫線データ（罫線の存在範囲）をベク
トル化し、線分の太さの情報などを付ける。
線の区別をしながら原稿の再現を行い、例えば、この罫
線データをＤＴＰ装置などに出力する。再現の方法とし
ては、抽出された罫線データ（罫線の存在範囲）をベク
トル化し、線分の太さの情報などを付ける。
【００３２】〈実施例７〉図１５は、本発明の実施例７
の構成を示し、ブロック７１は図１１に示す構成からな
り、該ブロック７１に原稿再現部７２を接続してなる。
この原稿再現部７２には文字認識結果と、罫線データが
入力される。図１６は、本発明の実施例７の処理フロー
チャートである。
の構成を示し、ブロック７１は図１１に示す構成からな
り、該ブロック７１に原稿再現部７２を接続してなる。
この原稿再現部７２には文字認識結果と、罫線データが
入力される。図１６は、本発明の実施例７の処理フロー
チャートである。
【００３３】実施例５と同様の部分の説明は省略する。
実線罫線、点線罫線および文字認識結果を得る、ステッ
プ７０９の処理までは同一である。原稿再現部７２は、
抽出された罫線および文字コードを、原稿の再現のため
に利用する。罫線の再現に関しては、実施例６と同様で
あり、文字の再現に関しては認織された文字コードを２
値イメージメモリ上に存在していた絶対座標から算出し
て配置する。原稿上の文字、罫線ともにデータとしてＤ
ＴＰなどに入力する場合などに有効である。
実線罫線、点線罫線および文字認識結果を得る、ステッ
プ７０９の処理までは同一である。原稿再現部７２は、
抽出された罫線および文字コードを、原稿の再現のため
に利用する。罫線の再現に関しては、実施例６と同様で
あり、文字の再現に関しては認織された文字コードを２
値イメージメモリ上に存在していた絶対座標から算出し
て配置する。原稿上の文字、罫線ともにデータとしてＤ
ＴＰなどに入力する場合などに有効である。
【００３４】〈実施例８〉図１７は、本発明の実施例８
の構成を示す。本実施例は、ソフトウェアによって実現
する場合の実施例であり、ＣＰＵ８１、メモリ８２、ハ
ードディスク８３、入力装置８４、ＣＤ−ＲＯＭドライ
ブ８５などからなる汎用の処理装置を用意する。ＣＤ−
ＲＯＭなどの記録媒体８６には、本発明の罫線認識方
法、表処理方法の処理機能や処理手順を実現させるため
のプログラムが記録されている。また、文書や帳票など
の原稿画像は、例えばハードディスク８３などに格納さ
れている。ＣＰＵ８１は、記録媒体８６から上記した処
理機能、手順を実現するプログラムを読み出し、逐一実
行し、罫線などを認識出力する。
の構成を示す。本実施例は、ソフトウェアによって実現
する場合の実施例であり、ＣＰＵ８１、メモリ８２、ハ
ードディスク８３、入力装置８４、ＣＤ−ＲＯＭドライ
ブ８５などからなる汎用の処理装置を用意する。ＣＤ−
ＲＯＭなどの記録媒体８６には、本発明の罫線認識方
法、表処理方法の処理機能や処理手順を実現させるため
のプログラムが記録されている。また、文書や帳票など
の原稿画像は、例えばハードディスク８３などに格納さ
れている。ＣＰＵ８１は、記録媒体８６から上記した処
理機能、手順を実現するプログラムを読み出し、逐一実
行し、罫線などを認識出力する。
【００３５】
【発明の効果】以上、説明したように、請求項１、８記
載の発明によれば、文字あるいは文字の一部が並んで印
字されている原稿に対して、誤って点線として抽出する
ことなく、点線を認識することが可能となる。
載の発明によれば、文字あるいは文字の一部が並んで印
字されている原稿に対して、誤って点線として抽出する
ことなく、点線を認識することが可能となる。
【００３６】請求項２、９の発明によれば、行間の狭い
表などで点線が複数存在する原稿に対しても、直交方向
に誤って抽出することなく、本来の点線のみを正確に認
識することができる。
表などで点線が複数存在する原稿に対しても、直交方向
に誤って抽出することなく、本来の点線のみを正確に認
識することができる。
【００３７】請求項３の発明によれば、従来の実線認識
と合わせて同時に、点線を正確に認識することが可能に
なる。
と合わせて同時に、点線を正確に認識することが可能に
なる。
【００３８】請求項４の発明によれば、従来の枠認識を
行う表処理方法において、点線が含まれた表に対する処
理が可能となり、処理対象となる原稿種が増加する。
行う表処理方法において、点線が含まれた表に対する処
理が可能となり、処理対象となる原稿種が増加する。
【００３９】請求項５の発明によれば、従来の枠認識を
行った後に、枠内に書かれている文字を認識する表処理
方法において、点線が含まれた表に対する処理が可能と
なり、処理対象となる原稿種が格段に増加する。
行った後に、枠内に書かれている文字を認識する表処理
方法において、点線が含まれた表に対する処理が可能と
なり、処理対象となる原稿種が格段に増加する。
【００４０】請求項６の発明によれば、紙に印刷された
原稿を基にして、罫線からなるフオーマット情報をＤＴ
Ｐなどに入力する場合に、従来認識できなかった点線の
罫線も認識できるため、原稿をより忠実に再現すること
ができる。
原稿を基にして、罫線からなるフオーマット情報をＤＴ
Ｐなどに入力する場合に、従来認識できなかった点線の
罫線も認識できるため、原稿をより忠実に再現すること
ができる。
【００４１】請求項７の発明によれば、紙に印刷された
原稿を基にして、表などの罫線及び文字が書かれた原稿
をＤＴＰなどに入力する場合に、従来認識できなかった
点線の罫線や、点線があるために文字認識の妨げになっ
ていた原稿でも入力対象とすることが可能となり、多様
な原稿をより忠実に再現することができる。
原稿を基にして、表などの罫線及び文字が書かれた原稿
をＤＴＰなどに入力する場合に、従来認識できなかった
点線の罫線や、点線があるために文字認識の妨げになっ
ていた原稿でも入力対象とすることが可能となり、多様
な原稿をより忠実に再現することができる。
【図１】本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】本発明の実施例１の処理フローチャートを示
す。
す。
【図３】黒画素占有率を説明する図である。
【図４】本発明の実施例２の構成を示す。
【図５】本発明の実施例２の処理フローチャートを示
す。
す。
【図６】矩形に対してラベル付与を説明する図である。
【図７】本発明の実施例３の構成を示す。
【図８】本発明の実施例３の処理フローチャートを示
す。
す。
【図９】本発明の実施例４の構成を示す。
【図１０】本発明の実施例４の処理フローチャートを示
す。
す。
【図１１】本発明の実施例５の構成を示す。
【図１２】本発明の実施例５の処理フローチャートを示
す。
す。
【図１３】本発明の実施例６の構成を示す。
【図１４】本発明の実施例６の処理フローチャートを示
す。
す。
【図１５】本発明の実施例７の構成を示す。
【図１６】本発明の実施例７の処理フローチャートを示
す。
す。
【図１７】本発明の実施例８の構成を示す。
１ ２値画像入力部 ２ ２値イメージメモリ ３ 矩形抽出部 ４ 矩形メモリ ５ 黒画素比率算出部 ６ 点線要素判定部 ７ 点線要素メモリ ８ 点線罫線抽出部
Claims (9)
- 【請求項１】 ２値画像から連結する黒画素をすべて包
含する矩形を抽出し、該矩形を統合して点線罫線を抽出
する罫線認識方法であって、前記抽出された矩形内の黒
画素の比率を基に点線罫線としての妥当性を判定するこ
とを特徴とする罫線認識方法。 - 【請求項２】 ２値画像から連結する黒画素をすべて包
含する矩形を抽出し、該矩形を統合して点線罫線を抽出
する罫線認識方法であって、前記画像の主走査方向ある
いは副走査方向の点線罫線を抽出するために用いた矩形
に対してラベルを付け、副走査方向あるいは主走査方向
の点線罫線を抽出するとき、該ラベルを付与された矩形
を用いないことを特徴とする罫線認織方法。 - 【請求項３】 ２値画像から所定の閾値以上の長さの黒
ランを抽出し、該抽出された黒ラン同士が所定の閾値以
内の距離にあるとき、該黒ラン同士を統合して実線罫線
として抽出する処理と、請求項１または２記載の方法に
よって点線罫線を抽出する処理を行うことを特徴とする
罫線認識方法。 - 【請求項４】 請求項３記載の処理を主走査方向と副走
査方向に対して行ない、主走査方向の罫線および副走査
方向の罫線を抽出し、該抽出された罫線を組み合わせて
枠を認識することを特徴とする表処理方法。 - 【請求項５】 請求項４記載の処理によって抽出された
枠領域から、枠内の文字を抽出し、文字認識することを
特徴とする表処理方法。 - 【請求項６】 請求項３記載の処理によって抽出された
実線罫線および点線罫線のそれぞれの座標値および罫線
種類を出力し、罫線種類に応じた原稿を再現することを
特徴とする表処理方法。 - 【請求項７】 請求項５記載の処理によって文字認識さ
れた文字コードを出力し、また同時に請求項６記載の処
理によって罫線を出力して、原稿を再現することを特徴
とする表処理方法。 - 【請求項８】 ２値画像から連結する黒画素をすべて包
含する矩形を抽出し、該矩形を統合して点線罫線を抽出
する機能を、コンピュータに実現させるためのプログラ
ムを記録した記録媒体であって、前記抽出された矩形内
の黒画素の比率を基に点線罫線としての妥当性を判定す
る機能を実現させるためのプログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項９】 ２値画像から連結する黒画素をすべて包
含する矩形を抽出し、該矩形を統合して点線罫線を抽出
する機能を、コンピュータに実現させるためのプログラ
ムを記録した記録媒体であって、前記画像の主走査方向
あるいは副走査方向の点線罫線を抽出するために用いた
矩形に対してラベルを付け、副走査方向あるいは主走査
方向の点線罫線を抽出するとき、該ラベルを付与された
矩形を用いない機能を実現させるためのプログラムを記
録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8247786A JPH1097588A (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 罫線認識方法、表処理方法および記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8247786A JPH1097588A (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 罫線認識方法、表処理方法および記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1097588A true JPH1097588A (ja) | 1998-04-14 |
Family
ID=17168637
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8247786A Pending JPH1097588A (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 罫線認識方法、表処理方法および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1097588A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010113217A1 (ja) | 2009-03-31 | 2010-10-07 | 富士通フロンテック株式会社 | 文字認識装置及び文字認識方法 |
| JP2011065204A (ja) * | 2009-09-15 | 2011-03-31 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
-
1996
- 1996-09-19 JP JP8247786A patent/JPH1097588A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010113217A1 (ja) | 2009-03-31 | 2010-10-07 | 富士通フロンテック株式会社 | 文字認識装置及び文字認識方法 |
| US8577147B2 (en) | 2009-03-31 | 2013-11-05 | Fujitsu Frontech Limited | Character recognition apparatus and character recognition method |
| JP2011065204A (ja) * | 2009-09-15 | 2011-03-31 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| US8503774B2 (en) | 2009-09-15 | 2013-08-06 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Apparatus, method and computer readable medium for performing solid-line conversion from lines having breaks |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040225 |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040629 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20041026 |