JP2554187B2 - 基本ライン抽出方法 - Google Patents
基本ライン抽出方法Info
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- JP2554187B2 JP2554187B2 JP2112296A JP11229690A JP2554187B2 JP 2554187 B2 JP2554187 B2 JP 2554187B2 JP 2112296 A JP2112296 A JP 2112296A JP 11229690 A JP11229690 A JP 11229690A JP 2554187 B2 JP2554187 B2 JP 2554187B2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/146—Aligning or centring of the image pick-up or image-field
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- G06V30/10—Character recognition
Description
この発明は、活字英数字用のOCR（オプティカル・キ
ャラクタ・リーダ）による基本ライン抽出方法に関す
る。
ャラクタ・リーダ）による基本ライン抽出方法に関す
る。
上記基本ラインとは、英小文字において上側あるいは
下側に突出した部分を有しない文字、すなわち、文字
“a",“c",“e",“m",“n",“o",“r",“s",“u",“v"
および“w"における上切り出しラインあるいは下切り出
しライン上に仮想的に設定されたラインのことである。 英数字には、相似形の大文字と小文字（例えば、“S"
と“s"、“C"と“c"等）や、同じ形であるが１行中にお
ける存在位置が異なる符号（例えば、“'"と“,"、“."
と“・”等）がある。これらの類似文字や類似符号を識
別する場合には、上記類似文字や類似符号の夫々の文字
や符号における上記基本ラインからの相対位置を知るこ
とによって容易に識別可能になるのである。 従来、活字英数字用のOCR（以下、英数字OCRと言う）
によって、英文文字列１行における基本ラインを抽出す
る場合には、次のような方法が一般的である。すなわ
ち、横方向への黒画素ヒストグラムを求め、求められた
黒画素ヒストグラムの縦方向への変化において顕著な変
化を示す変化点における横方向へのラインを基本ライン
とする方法である。この場合の基本ラインは文字列の下
切り出しライン上に設定される基本ラインとなる。その
他の基本ライン抽出方法として、横線分のみのヒストグ
ラムを利用する方法（特開昭64−29986号公報）や横方
向への荷重ヒストグラムを利用する方法、あるいは、文
字認識結果を利用する方法（特開昭63−216189号公報）
が提案されている。
下側に突出した部分を有しない文字、すなわち、文字
“a",“c",“e",“m",“n",“o",“r",“s",“u",“v"
および“w"における上切り出しラインあるいは下切り出
しライン上に仮想的に設定されたラインのことである。 英数字には、相似形の大文字と小文字（例えば、“S"
と“s"、“C"と“c"等）や、同じ形であるが１行中にお
ける存在位置が異なる符号（例えば、“'"と“,"、“."
と“・”等）がある。これらの類似文字や類似符号を識
別する場合には、上記類似文字や類似符号の夫々の文字
や符号における上記基本ラインからの相対位置を知るこ
とによって容易に識別可能になるのである。 従来、活字英数字用のOCR（以下、英数字OCRと言う）
によって、英文文字列１行における基本ラインを抽出す
る場合には、次のような方法が一般的である。すなわ
ち、横方向への黒画素ヒストグラムを求め、求められた
黒画素ヒストグラムの縦方向への変化において顕著な変
化を示す変化点における横方向へのラインを基本ライン
とする方法である。この場合の基本ラインは文字列の下
切り出しライン上に設定される基本ラインとなる。その
他の基本ライン抽出方法として、横線分のみのヒストグ
ラムを利用する方法（特開昭64−29986号公報）や横方
向への荷重ヒストグラムを利用する方法、あるいは、文
字認識結果を利用する方法（特開昭63−216189号公報）
が提案されている。
しかしながら、上記英数字OCRによって英文文字列１
行の基本ラインを抽出する従来の方法には、次のような
問題がある。すなわち、横方法の黒画素ヒストグラムを
利用する方法の場合には、読み取り装置にセットされた
紙面が傾いて行間が検出できない場合には、ヒストグラ
ムの縦方向への変化において顕著な変化点が現れない。
したがって、基本ラインの誤抽出につながるという問題
がある。 また、文字認識結果を利用する方法の場合には、基本
ラインの抽出精度が文字認識率に依存するようになる。
したがって、文字認識率の悪い文書においては基本ライ
ン誤抽出になるという問題がある。 そこで、この発明の目的は、紙面の傾きや文字認識率
には関係無く、正しく英文１行の基本ラインを抽出でき
る基本ラインの抽出方法を提供することにある。
行の基本ラインを抽出する従来の方法には、次のような
問題がある。すなわち、横方法の黒画素ヒストグラムを
利用する方法の場合には、読み取り装置にセットされた
紙面が傾いて行間が検出できない場合には、ヒストグラ
ムの縦方向への変化において顕著な変化点が現れない。
したがって、基本ラインの誤抽出につながるという問題
がある。 また、文字認識結果を利用する方法の場合には、基本
ラインの抽出精度が文字認識率に依存するようになる。
したがって、文字認識率の悪い文書においては基本ライ
ン誤抽出になるという問題がある。 そこで、この発明の目的は、紙面の傾きや文字認識率
には関係無く、正しく英文１行の基本ラインを抽出でき
る基本ラインの抽出方法を提供することにある。
上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、活
字英数字を対象とした文字読み取り装置によって文字
“a",“c",“e",“m",“n",“o",“r",“s",“u",“v"
および“w"の上切り出しラインあるいは下切り出しライ
ン上に仮想的に設定される基本ラインを抽出する基本ラ
イン抽出方法において、切り出された英文１行中におけ
る総ての文字の文字縦幅ヒストグラムを求め、上記文字
縦幅ヒストグラムにおける平均文字縦幅の1/3より大き
な文字縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラムの谷部
を求め、上記谷部に相当する文字縦幅値より小さく，且
つ，上記平均文字縦幅の1/3より大きい文字縦幅領域に
おける上記文字縦幅ヒストグラムのピークを求め，この
ピークに相当する文字縦幅値からのずれが所定値より小
さい文字縦幅を有する文字である基本ライン上文字を検
出し、当該行中における上記基本ライン上文字の上切り
出しラインの連なりあるいは下切り出しラインの連なり
を当該行における基本ラインとして抽出することを特徴
としている。
字英数字を対象とした文字読み取り装置によって文字
“a",“c",“e",“m",“n",“o",“r",“s",“u",“v"
および“w"の上切り出しラインあるいは下切り出しライ
ン上に仮想的に設定される基本ラインを抽出する基本ラ
イン抽出方法において、切り出された英文１行中におけ
る総ての文字の文字縦幅ヒストグラムを求め、上記文字
縦幅ヒストグラムにおける平均文字縦幅の1/3より大き
な文字縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラムの谷部
を求め、上記谷部に相当する文字縦幅値より小さく，且
つ，上記平均文字縦幅の1/3より大きい文字縦幅領域に
おける上記文字縦幅ヒストグラムのピークを求め，この
ピークに相当する文字縦幅値からのずれが所定値より小
さい文字縦幅を有する文字である基本ライン上文字を検
出し、当該行中における上記基本ライン上文字の上切り
出しラインの連なりあるいは下切り出しラインの連なり
を当該行における基本ラインとして抽出することを特徴
としている。
切り出された英文１行中における総ての文字の文字縦
幅ヒストグラムが求められる。そして、上記文字縦幅ヒ
ストグラムにおける平均文字縦幅の1/3より大きな文字
縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラムの谷部が求め
られる。そうすると、この谷部に相当する文字縦幅値よ
り小さく、且つ、上記平均文字縦幅の1/3より大きい文
字縦幅領域における上記文字縦幅ヒストグラムのピーク
が求められ、このピークに相当する文字縦幅値からのず
れが所定値より小さい文字縦幅を有する文字が基本ライ
ン上文字として検出される。そして、当該行中における
上記基本ライン上文字の上切り出しラインの連なりある
いは下切り出しラインの連なりが当該行における基本ラ
インとして抽出される。
幅ヒストグラムが求められる。そして、上記文字縦幅ヒ
ストグラムにおける平均文字縦幅の1/3より大きな文字
縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラムの谷部が求め
られる。そうすると、この谷部に相当する文字縦幅値よ
り小さく、且つ、上記平均文字縦幅の1/3より大きい文
字縦幅領域における上記文字縦幅ヒストグラムのピーク
が求められ、このピークに相当する文字縦幅値からのず
れが所定値より小さい文字縦幅を有する文字が基本ライ
ン上文字として検出される。そして、当該行中における
上記基本ライン上文字の上切り出しラインの連なりある
いは下切り出しラインの連なりが当該行における基本ラ
インとして抽出される。
以下、この発明を図示の実施例により詳細に説明す
る。 第１図はこの発明の基本ライン抽出方法に係る基本ラ
イン抽出装置のブロック図である。 第１図において、中心線上文字検出部１は、入力され
た英文１行の文字画像から、１行中における中心線を横
切る総ての文字を検出する。そして、検出結果をヒスト
グラム作成部２に出力する。上記ヒストグラム作成部２
は、１行中における中心線を横切る総ての文字の文字縦
幅ヒストグラムを求める。第２図は、このようにして求
められた通常行（“e"や“m"等のように基本ラインが文
字の最上画素に掛かる文字（以下、基本ライン上文字と
言う）が多い行）における文字縦幅ヒストグラムであ
る。 第２図において、文字縦幅ヒストグラムには２つの山
が存在する。そのうち、文字縦幅の小さい側の山は基本
ライン付近に最上画素が存在する文字の縦幅ヒストグラ
ムであり、文字縦幅の大きい側の山は基本ライン上に無
い文字（“1"や“A"等）の縦幅ヒストグラムである。し
たがって、上述のように通常行においては基本ライン上
文字が多いため、ヒストグラム作成部２によって作成さ
れる文字縦幅ヒストグラムの最大ピーク12における文字
縦幅値を閾値とすることによって、基本ライン上文字を
識別できるのである。 こうして求められた文字縦幅ヒストグラムはヒストグ
ラムバッファ９に格納される。 上述のように、中心線上文字検出部１によって中心線
を横切る文字を検出するのは、フォントによっては縦幅
が大きいため基本ライン上文字と誤判定されるコン
マ“,"を除去するためである。すなわち、いくら縦幅が
大きくても中心線を横切るコンマは無いのである。 上述のように、上記通常行における基本ライン上文字
識別の閾値は、文字縦幅ヒストグラムの最大ピークに基
づいて求めることができるのである。ところが、基本ラ
イン上に無い文字の方が多い行の場合には、第３図に示
すような文字縦幅ヒストグラムが得られる。この場合に
は、文字縦幅が大きい側の山のピーク値が文字縦幅が小
さい側の山のピーク値より高く、ヒストグラム作成部２
によって作成された文字縦幅ヒストグラムの最大ピーク
13における文字縦幅値を基本ライン上文字識別の閾値と
することができないのである。 そこで、本実施例においては、上記文字縦幅ヒストグ
ラムに基づいて、文字縦幅が大きい側の山と文字縦幅が
小さい側の山との間の谷（以下、文字縦幅ヒストグラム
谷部と言う）14を求め、この文字縦幅ヒストグラム谷部
14より文字縦幅の小さい領域における最大ピークに対応
する文字縦幅値を基本ライン上文字識別の閾値とするの
である。 谷部検出部３は、ヒストグラム作成部２から入力され
る文字縦幅ヒストグラムがヒストグラムバッファ９に格
納されたことを表す信号に基づいて、上記文字縦幅ヒス
トグラム谷部14を検出する。 この文字縦幅ヒストグラム谷部14は次のようにして検
出される。すなわち、上記文字縦幅ヒストグラムから当
該行における平均文字縦幅（第２図および第３図におけ
るＡ）を求める。そして、求めた平均文字縦幅Ａの1/3
の値（第２図および第３図におけるＢ）より文字縦幅が
大きい領域において、文字縦幅ヒストグラムを２分割す
る部分を求め、この部分を文字縦幅ヒストグラム谷部14
とするのである。この場合、文字縦幅ヒストグラムには
上記文字縦幅ヒストグラム谷部14の他に文字縦幅値が
“0"の付近にも谷部15がある。その場合、平均文字縦幅
Ａの1/3以下の領域を無視することによって文字縦幅ヒ
ストグラムの谷部を１つに限定し、文字縦幅ヒストグラ
ム谷部14の検出を確実にするのである。 ピーク検出部４は、谷部検出部３からの文字縦幅ヒス
トグラム谷部14の位置情報に基づいて、ヒストグラムバ
ッファ９に格納された文字縦幅ヒストグラムから以下の
ようにして基本ラインに係る文字縦幅ヒストグラムのピ
ークを検出する。すなわち、第２図および第３図におい
て、上記平均文字縦幅Ａの1/3の値Ｂと上記文字縦幅ヒ
ストグラム谷部14との間の領域における最大ピーク12を
基本ラインに係る文字縦幅ヒストグラムピークとして検
出するのである。その際に、上記文字縦幅ヒストグラム
谷部14より文字縦幅の値が大きい領域を無視することに
よって、基本ライン上に無い文字に係る文字縦幅ヒスト
グラムのピーク13を削除してしまうのである。 こうして求めた文字縦幅ヒストグラムピーク12に対応
する文字縦幅値を、基本ライン上文字を検出する際の閾
値（以下、基本ライン上文字閾値と言う）として閾値バ
ッファ10に格納する。 基本ライン上文字検出部５は、閾値バッファ10から当
該行に係る基本ライン上文字閾値を読み出して、この基
本ライン上文字閾値と上記中心線上文字検出部１によっ
て検出された各中心線上文字における文字縦閾値とに基
づいて、（１）式に従って基本ライン上文字を検出す
る。 abs（Hi−ε）＜ｘ ……（１） ここで、 Hi:1行中におけるｉ番目の中心上文字の文字縦幅値（ｉ
＝1,2,3,…,n,n:1行中における中心線上文字数） ε：基本ライン上文字閾値 x:基本ライン上文字閾値からのずれの許容量 abs:絶対値をとる関数 つまり、文字縦幅が上記基本ライン上文字閾値付近
（±ｘ）に在る中心線上文字を基本ライン上文字とする
のである。 第４図は、このようにして求められた基本ライン上文
字の一例を示す図であり、基本ライン上文字を矩形で囲
んで示してある。 こうして求められた基本ライン上文字に基づいて基本
ラインが抽出されるのである。 小区間分割部６は、当該行をｍ画素ずつの小区間に分
割する。基本ライン抽出部７は、小区間分割部６によっ
て分割された小区間内に存在する総ての基本ライン上文
字における上切り出し座標の平均値あるいは下切り出し
座標の平均値をその小区間における基本ラインの座標と
するのである。 第５図は、こうして小区間毎に求められた基本ライン
の一例を示す。ここで、上記小区間に分割する際の分割
単位であるｍ画素数は、本実施例の場合には“128"であ
る。 このように、１行をｍ画素ずつの小区間に区切って各
小区間毎に基本ラインを求めることによって、基本ライ
ン抽出動作を短時間で処理できるようにしている。上記
小区間に分割する際の画素数“m"は、紙面の傾きの許容
程度に応じて、許容程度が大きい場合には“m"を大きく
設定すればよい。 上記基本ライン抽出部７によって、上述のようにして
基本ライン座標を求めるに際して、１つの小区間内に基
本ライン上文字が一つも無い場合には、その小区間の左
右における最も近い位置に在る基本ライン上文字の上切
り出し座標あるいは下切り出し座標をその小区間の基本
ライン座標とするのである。 こうして抽出された基本ライン座標は、基本ラインバ
ッファ８に格納され、文字認識の際等の必要に応じて読
み出されるのである。 文字座標バッファ11は、切り出された１行中における
各文字の座標を格納しておくためのバッファである。こ
の文字座標バッファ11に格納された文字座標は、上記中
心線上文字検出部１において中心線上に在る文字を検出
する場合や、上記ヒストグラム作成部２において中心線
上文字の縦幅を求める場合や、基本ライン上文字検出部
５において基本ライン上に在る文字を検出する場合や、
小区間分割部６において小区間に分割する際の文字境界
を検出する場合や、基本ライン抽出部７において基本ラ
イン上文字を検出する場合に用いられる。 第６図は上記構成の基本ライン抽出装置における基本
ライン抽出動作のフローチャートである。以下、第６図
に従って、基本ライン抽出動作について詳細に述べる。 ステップS1で、入力された英文１行中において中心線
上に在る文字が検出される。 ステップS2で、上記ステップS1において検出された中
心線上に在る総ての文字に係る文字縦幅ヒストグラムが
作成される。 ステップS3で、上記ステップS2において作成された文
字縦幅ヒストグラムに基づいて、当該行における平均文
字縦幅が算出される。 ステップS4で、上記ステップS3において算出された平
均文字縦幅の1/3の値より大きな文字縦幅の領域におい
て、文字縦幅ヒストグラムを２分割するような文字縦幅
ヒストグラム谷部14が検出される。 ステップS5で、上記平均文字縦幅の1/3の値より大き
く、かつ、上記ステップS4において検出された文字縦幅
ヒストグラム谷部14に対応する文字縦幅値より小さい文
字縦幅領域における最大ピーク値に基づいて、文字縦幅
ヒストグラムピーク12が検出される。 ステップS6で、上記ステップS5において検出された文
字縦幅ヒストグラムピーク12に基づく基本ライン上文字
閾値を用いて、上記（１）式によって基本ライン上文字
が検出される。 ステップS7で、当該行が所定の画素数“m"毎に小区間
に分割される。 スチップS8で、総ての小区間における基本ライン抽出
が終了したか否かが判別される。その結果終了していな
ければステップS9に進み、終了していれば基本ライン抽
出動作を終了する。 ステップS9で、基本ライン未抽出の小区間における最
初の小区間に基本ライン上文字が在るか否かが判別され
る。その結果基本ライン上文字が在る場合にはステップ
S10に進み、無ければステップS11に進む。 ステップS10で、上記小区間を存在する総ての基本ラ
イン上文字における上切り出し座標の平均値あるいは下
切り出し座標の平均値が算出され、この平均値が当該小
区間における基本ライン座標として出力される。 こうして出力された当該小区間における基本ライン座
標が上記基本ラインバッファ８に格納された後、ステッ
プS8に戻って次の基本ライン未抽出の小区間における基
本ライン抽出が実行される。 ステップS11で、当該小区間に基本ライン上文字が無
い場合には、近傍小区間における基本ライン上文字（近
傍基本ライン上文字）が検出される。 ステップS12で、検出された近傍基本ライン上文字に
おける上切り出し座標あるいは下切り出し座標が求めら
れ、求められた座標が当該小区間における基本ライン座
標として出力される。 こうして出力された当該小区間における基本ライン座
標が上記基本ラインバッファ８に格納された後、ステッ
プS8に戻って次の基本ライン未抽出の小区間における基
本ライン抽出が実行される。 こうして、総ての小区間における基本ライン座標が出
力されると、基本ライン抽出動作を終了するである。 このように、本実施例においては、入力された英文１
行の総ての中心線上文字に係る文字縦幅ヒストグラムに
作成する。次に、文字縦幅ヒストグラムにおける（平均
文字縦幅）/3を算出し、この（平均文字縦幅）/3より大
きな文字縦幅領域において文字縦幅ヒストグラム谷部14
を検出する。次に、上記文字谷幅ヒストグラム谷部14と
（平均文字縦幅）/3との間の領域における文字縦幅ヒス
トグラムピーク12に対応する文字縦幅を基本ライン上文
字閾値となる。そして、この基本ライン上文字閾値に基
づいて、（１）式によって当該行中における基本ライン
上文字を検出する。 次に、当該行を小区間に分割し、各小区間内に上記基
本ライン上文字が在る場合には、総ての基本ライン上文
字に係る上切り出し座標あるいは下切り出し座標の平均
値を当該小区間の基本ライン座標とする。一方、当該小
区間内に基本ライン上文字が存在しない場合には、近傍
基本ライン上文字の上切り出し座標あるいは下切り出し
座標を当該小区間の基本ライン座標とする 換言すれば、当該行における中心上文字の文字縦幅ヒ
ストグラムに基づいて基本ライン上文字を検出し、この
基本ライン上文字の上切り出し座標あるいは下切り出し
座標に基づいて当該行の基本ライン座標とするのであ
る。 このように、当該行中における基本ライン上文字の上
切り出し座標あるいは下切り出し座標の連なりとして基
本ライン座標を抽出するので、紙面の傾きや文字認識率
には関係無く、当該行の基本ラインを正しく抽出できる
のである。 上記実施例における小区間は必ずしも必要はない。そ
の場合には、全基本ライン上文字における上切り出し座
標あるいは下切り出し座標の連なりとして基本ラインが
抽出されるのである。 上記実施例における中心線上文字検出部１は文字と誤
識別し易い記号や符号を除去するものであり、必ずしも
必要とはしない。 本発明における上記文字縦幅ヒストグラムから基本ラ
イン上文字を検出する方法は、上記実施例の方法に限定
されるものではない。 本発明における基本ライン抽出動作のアルゴリズム
は、上記実施例におけるアルゴリズムに限定されるもの
ではない。
る。 第１図はこの発明の基本ライン抽出方法に係る基本ラ
イン抽出装置のブロック図である。 第１図において、中心線上文字検出部１は、入力され
た英文１行の文字画像から、１行中における中心線を横
切る総ての文字を検出する。そして、検出結果をヒスト
グラム作成部２に出力する。上記ヒストグラム作成部２
は、１行中における中心線を横切る総ての文字の文字縦
幅ヒストグラムを求める。第２図は、このようにして求
められた通常行（“e"や“m"等のように基本ラインが文
字の最上画素に掛かる文字（以下、基本ライン上文字と
言う）が多い行）における文字縦幅ヒストグラムであ
る。 第２図において、文字縦幅ヒストグラムには２つの山
が存在する。そのうち、文字縦幅の小さい側の山は基本
ライン付近に最上画素が存在する文字の縦幅ヒストグラ
ムであり、文字縦幅の大きい側の山は基本ライン上に無
い文字（“1"や“A"等）の縦幅ヒストグラムである。し
たがって、上述のように通常行においては基本ライン上
文字が多いため、ヒストグラム作成部２によって作成さ
れる文字縦幅ヒストグラムの最大ピーク12における文字
縦幅値を閾値とすることによって、基本ライン上文字を
識別できるのである。 こうして求められた文字縦幅ヒストグラムはヒストグ
ラムバッファ９に格納される。 上述のように、中心線上文字検出部１によって中心線
を横切る文字を検出するのは、フォントによっては縦幅
が大きいため基本ライン上文字と誤判定されるコン
マ“,"を除去するためである。すなわち、いくら縦幅が
大きくても中心線を横切るコンマは無いのである。 上述のように、上記通常行における基本ライン上文字
識別の閾値は、文字縦幅ヒストグラムの最大ピークに基
づいて求めることができるのである。ところが、基本ラ
イン上に無い文字の方が多い行の場合には、第３図に示
すような文字縦幅ヒストグラムが得られる。この場合に
は、文字縦幅が大きい側の山のピーク値が文字縦幅が小
さい側の山のピーク値より高く、ヒストグラム作成部２
によって作成された文字縦幅ヒストグラムの最大ピーク
13における文字縦幅値を基本ライン上文字識別の閾値と
することができないのである。 そこで、本実施例においては、上記文字縦幅ヒストグ
ラムに基づいて、文字縦幅が大きい側の山と文字縦幅が
小さい側の山との間の谷（以下、文字縦幅ヒストグラム
谷部と言う）14を求め、この文字縦幅ヒストグラム谷部
14より文字縦幅の小さい領域における最大ピークに対応
する文字縦幅値を基本ライン上文字識別の閾値とするの
である。 谷部検出部３は、ヒストグラム作成部２から入力され
る文字縦幅ヒストグラムがヒストグラムバッファ９に格
納されたことを表す信号に基づいて、上記文字縦幅ヒス
トグラム谷部14を検出する。 この文字縦幅ヒストグラム谷部14は次のようにして検
出される。すなわち、上記文字縦幅ヒストグラムから当
該行における平均文字縦幅（第２図および第３図におけ
るＡ）を求める。そして、求めた平均文字縦幅Ａの1/3
の値（第２図および第３図におけるＢ）より文字縦幅が
大きい領域において、文字縦幅ヒストグラムを２分割す
る部分を求め、この部分を文字縦幅ヒストグラム谷部14
とするのである。この場合、文字縦幅ヒストグラムには
上記文字縦幅ヒストグラム谷部14の他に文字縦幅値が
“0"の付近にも谷部15がある。その場合、平均文字縦幅
Ａの1/3以下の領域を無視することによって文字縦幅ヒ
ストグラムの谷部を１つに限定し、文字縦幅ヒストグラ
ム谷部14の検出を確実にするのである。 ピーク検出部４は、谷部検出部３からの文字縦幅ヒス
トグラム谷部14の位置情報に基づいて、ヒストグラムバ
ッファ９に格納された文字縦幅ヒストグラムから以下の
ようにして基本ラインに係る文字縦幅ヒストグラムのピ
ークを検出する。すなわち、第２図および第３図におい
て、上記平均文字縦幅Ａの1/3の値Ｂと上記文字縦幅ヒ
ストグラム谷部14との間の領域における最大ピーク12を
基本ラインに係る文字縦幅ヒストグラムピークとして検
出するのである。その際に、上記文字縦幅ヒストグラム
谷部14より文字縦幅の値が大きい領域を無視することに
よって、基本ライン上に無い文字に係る文字縦幅ヒスト
グラムのピーク13を削除してしまうのである。 こうして求めた文字縦幅ヒストグラムピーク12に対応
する文字縦幅値を、基本ライン上文字を検出する際の閾
値（以下、基本ライン上文字閾値と言う）として閾値バ
ッファ10に格納する。 基本ライン上文字検出部５は、閾値バッファ10から当
該行に係る基本ライン上文字閾値を読み出して、この基
本ライン上文字閾値と上記中心線上文字検出部１によっ
て検出された各中心線上文字における文字縦閾値とに基
づいて、（１）式に従って基本ライン上文字を検出す
る。 abs（Hi−ε）＜ｘ ……（１） ここで、 Hi:1行中におけるｉ番目の中心上文字の文字縦幅値（ｉ
＝1,2,3,…,n,n:1行中における中心線上文字数） ε：基本ライン上文字閾値 x:基本ライン上文字閾値からのずれの許容量 abs:絶対値をとる関数 つまり、文字縦幅が上記基本ライン上文字閾値付近
（±ｘ）に在る中心線上文字を基本ライン上文字とする
のである。 第４図は、このようにして求められた基本ライン上文
字の一例を示す図であり、基本ライン上文字を矩形で囲
んで示してある。 こうして求められた基本ライン上文字に基づいて基本
ラインが抽出されるのである。 小区間分割部６は、当該行をｍ画素ずつの小区間に分
割する。基本ライン抽出部７は、小区間分割部６によっ
て分割された小区間内に存在する総ての基本ライン上文
字における上切り出し座標の平均値あるいは下切り出し
座標の平均値をその小区間における基本ラインの座標と
するのである。 第５図は、こうして小区間毎に求められた基本ライン
の一例を示す。ここで、上記小区間に分割する際の分割
単位であるｍ画素数は、本実施例の場合には“128"であ
る。 このように、１行をｍ画素ずつの小区間に区切って各
小区間毎に基本ラインを求めることによって、基本ライ
ン抽出動作を短時間で処理できるようにしている。上記
小区間に分割する際の画素数“m"は、紙面の傾きの許容
程度に応じて、許容程度が大きい場合には“m"を大きく
設定すればよい。 上記基本ライン抽出部７によって、上述のようにして
基本ライン座標を求めるに際して、１つの小区間内に基
本ライン上文字が一つも無い場合には、その小区間の左
右における最も近い位置に在る基本ライン上文字の上切
り出し座標あるいは下切り出し座標をその小区間の基本
ライン座標とするのである。 こうして抽出された基本ライン座標は、基本ラインバ
ッファ８に格納され、文字認識の際等の必要に応じて読
み出されるのである。 文字座標バッファ11は、切り出された１行中における
各文字の座標を格納しておくためのバッファである。こ
の文字座標バッファ11に格納された文字座標は、上記中
心線上文字検出部１において中心線上に在る文字を検出
する場合や、上記ヒストグラム作成部２において中心線
上文字の縦幅を求める場合や、基本ライン上文字検出部
５において基本ライン上に在る文字を検出する場合や、
小区間分割部６において小区間に分割する際の文字境界
を検出する場合や、基本ライン抽出部７において基本ラ
イン上文字を検出する場合に用いられる。 第６図は上記構成の基本ライン抽出装置における基本
ライン抽出動作のフローチャートである。以下、第６図
に従って、基本ライン抽出動作について詳細に述べる。 ステップS1で、入力された英文１行中において中心線
上に在る文字が検出される。 ステップS2で、上記ステップS1において検出された中
心線上に在る総ての文字に係る文字縦幅ヒストグラムが
作成される。 ステップS3で、上記ステップS2において作成された文
字縦幅ヒストグラムに基づいて、当該行における平均文
字縦幅が算出される。 ステップS4で、上記ステップS3において算出された平
均文字縦幅の1/3の値より大きな文字縦幅の領域におい
て、文字縦幅ヒストグラムを２分割するような文字縦幅
ヒストグラム谷部14が検出される。 ステップS5で、上記平均文字縦幅の1/3の値より大き
く、かつ、上記ステップS4において検出された文字縦幅
ヒストグラム谷部14に対応する文字縦幅値より小さい文
字縦幅領域における最大ピーク値に基づいて、文字縦幅
ヒストグラムピーク12が検出される。 ステップS6で、上記ステップS5において検出された文
字縦幅ヒストグラムピーク12に基づく基本ライン上文字
閾値を用いて、上記（１）式によって基本ライン上文字
が検出される。 ステップS7で、当該行が所定の画素数“m"毎に小区間
に分割される。 スチップS8で、総ての小区間における基本ライン抽出
が終了したか否かが判別される。その結果終了していな
ければステップS9に進み、終了していれば基本ライン抽
出動作を終了する。 ステップS9で、基本ライン未抽出の小区間における最
初の小区間に基本ライン上文字が在るか否かが判別され
る。その結果基本ライン上文字が在る場合にはステップ
S10に進み、無ければステップS11に進む。 ステップS10で、上記小区間を存在する総ての基本ラ
イン上文字における上切り出し座標の平均値あるいは下
切り出し座標の平均値が算出され、この平均値が当該小
区間における基本ライン座標として出力される。 こうして出力された当該小区間における基本ライン座
標が上記基本ラインバッファ８に格納された後、ステッ
プS8に戻って次の基本ライン未抽出の小区間における基
本ライン抽出が実行される。 ステップS11で、当該小区間に基本ライン上文字が無
い場合には、近傍小区間における基本ライン上文字（近
傍基本ライン上文字）が検出される。 ステップS12で、検出された近傍基本ライン上文字に
おける上切り出し座標あるいは下切り出し座標が求めら
れ、求められた座標が当該小区間における基本ライン座
標として出力される。 こうして出力された当該小区間における基本ライン座
標が上記基本ラインバッファ８に格納された後、ステッ
プS8に戻って次の基本ライン未抽出の小区間における基
本ライン抽出が実行される。 こうして、総ての小区間における基本ライン座標が出
力されると、基本ライン抽出動作を終了するである。 このように、本実施例においては、入力された英文１
行の総ての中心線上文字に係る文字縦幅ヒストグラムに
作成する。次に、文字縦幅ヒストグラムにおける（平均
文字縦幅）/3を算出し、この（平均文字縦幅）/3より大
きな文字縦幅領域において文字縦幅ヒストグラム谷部14
を検出する。次に、上記文字谷幅ヒストグラム谷部14と
（平均文字縦幅）/3との間の領域における文字縦幅ヒス
トグラムピーク12に対応する文字縦幅を基本ライン上文
字閾値となる。そして、この基本ライン上文字閾値に基
づいて、（１）式によって当該行中における基本ライン
上文字を検出する。 次に、当該行を小区間に分割し、各小区間内に上記基
本ライン上文字が在る場合には、総ての基本ライン上文
字に係る上切り出し座標あるいは下切り出し座標の平均
値を当該小区間の基本ライン座標とする。一方、当該小
区間内に基本ライン上文字が存在しない場合には、近傍
基本ライン上文字の上切り出し座標あるいは下切り出し
座標を当該小区間の基本ライン座標とする 換言すれば、当該行における中心上文字の文字縦幅ヒ
ストグラムに基づいて基本ライン上文字を検出し、この
基本ライン上文字の上切り出し座標あるいは下切り出し
座標に基づいて当該行の基本ライン座標とするのであ
る。 このように、当該行中における基本ライン上文字の上
切り出し座標あるいは下切り出し座標の連なりとして基
本ライン座標を抽出するので、紙面の傾きや文字認識率
には関係無く、当該行の基本ラインを正しく抽出できる
のである。 上記実施例における小区間は必ずしも必要はない。そ
の場合には、全基本ライン上文字における上切り出し座
標あるいは下切り出し座標の連なりとして基本ラインが
抽出されるのである。 上記実施例における中心線上文字検出部１は文字と誤
識別し易い記号や符号を除去するものであり、必ずしも
必要とはしない。 本発明における上記文字縦幅ヒストグラムから基本ラ
イン上文字を検出する方法は、上記実施例の方法に限定
されるものではない。 本発明における基本ライン抽出動作のアルゴリズム
は、上記実施例におけるアルゴリズムに限定されるもの
ではない。
以上より明らかなように、請求項１に係る発明の基本
ライン抽出方法は、切り出された英文１行中における総
ての文字の文字縦幅ヒストグラムを求め、上記文字縦幅
ヒストグラムにおける平均文字縦幅の1/3より大きな文
字縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラムの谷部を求
め、上記谷部に相当する文字縦幅値より小さく且つ上記
平均文字縦幅の1/3より大きい文字縦幅領域における上
記文字縦幅ヒストグラムのピークを求め、このピークに
相当する文字縦幅値からのずれが所定値より小さい文字
縦幅を有する文字である基本ライン上文字を検出し、当
該行中における上記基本ライン上文字の上切り出しライ
ンの連なりあるいは下切り出しラインの連なりを当該行
における基本ラインとして抽出するので、黒画素の横方
向のヒストグラムや文字認識結果を用いることなく基本
ラインを抽出できる。 したがって、紙面の傾きや文字認識率に影響されず
に、正しく基本ラインを抽出できる。
ライン抽出方法は、切り出された英文１行中における総
ての文字の文字縦幅ヒストグラムを求め、上記文字縦幅
ヒストグラムにおける平均文字縦幅の1/3より大きな文
字縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラムの谷部を求
め、上記谷部に相当する文字縦幅値より小さく且つ上記
平均文字縦幅の1/3より大きい文字縦幅領域における上
記文字縦幅ヒストグラムのピークを求め、このピークに
相当する文字縦幅値からのずれが所定値より小さい文字
縦幅を有する文字である基本ライン上文字を検出し、当
該行中における上記基本ライン上文字の上切り出しライ
ンの連なりあるいは下切り出しラインの連なりを当該行
における基本ラインとして抽出するので、黒画素の横方
向のヒストグラムや文字認識結果を用いることなく基本
ラインを抽出できる。 したがって、紙面の傾きや文字認識率に影響されず
に、正しく基本ラインを抽出できる。
第１図はこの発明に係る基本ライン抽出装置の一例を示
すブロック図、第２図は通常行における文字縦幅ヒスト
グラムの一例を示す図、第３図は基本ライン上に無い文
字を多く含む行における文字縦幅ヒストグラムの一例示
す図、第４図は基本ライン上文字の一例を示す図、第５
図は求められた基本ラインの一例を示す図、第６図は基
本ライン抽出動作のフローチャートである。 １……中心線上文字検出部、 ２……ヒストグラム作成部、 ３……谷部検出部、４……ピーク検出部、 ５……基本ライン上文字検出部、 ６……小区間分割部、７……基本ライン抽出部、 ８……基本ラインバッファ、 ９……ヒストグラムバッファ。
すブロック図、第２図は通常行における文字縦幅ヒスト
グラムの一例を示す図、第３図は基本ライン上に無い文
字を多く含む行における文字縦幅ヒストグラムの一例示
す図、第４図は基本ライン上文字の一例を示す図、第５
図は求められた基本ラインの一例を示す図、第６図は基
本ライン抽出動作のフローチャートである。 １……中心線上文字検出部、 ２……ヒストグラム作成部、 ３……谷部検出部、４……ピーク検出部、 ５……基本ライン上文字検出部、 ６……小区間分割部、７……基本ライン抽出部、 ８……基本ラインバッファ、 ９……ヒストグラムバッファ。
Claims (1)
- 【請求項１】活字英数字を対象とした文字読み取り装置
によって文字“a",“c",“e",“m",“n",“o",“r",
“s",“u",“v"および“w"の上切り出しラインあるいは
下切り出しライン上に仮想的に設定される基本ラインを
抽出する基本ライン抽出方法において、 切り出された英文１行中における総ての文字の文字縦幅
ヒストグラムを求め、 上記文字縦幅ヒストグラムにおける平均文字縦幅の1/3
より大きな文字縦幅領域に在る上記文字縦幅ヒストグラ
ムの谷部を求め、 上記谷部に相当する文字縦幅値より小さく、且つ、上記
平均文字縦幅の1/3より大きい文字縦幅領域における上
記文字縦幅ヒストグラムのピークを求め、このピークに
相当する文字縦幅値からのずれが所定値より小さい文字
縦幅を有する文字である基本ライン上文字を検出し、 当該行中における上記基本ライン上文字の上切り出しラ
インの連なりあるいは下切り出しラインの連なりを当該
行における基本ラインとして抽出することを特徴とする
基本ライン抽出方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2112296A JP2554187B2 (ja) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | 基本ライン抽出方法 |
| US07/693,247 US5369715A (en) | 1990-04-27 | 1991-04-26 | Optical character recognition system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2112296A JP2554187B2 (ja) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | 基本ライン抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0410087A JPH0410087A (ja) | 1992-01-14 |
| JP2554187B2 true JP2554187B2 (ja) | 1996-11-13 |
Family
ID=14583136
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2112296A Expired - Fee Related JP2554187B2 (ja) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | 基本ライン抽出方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5369715A (ja) |
| JP (1) | JP2554187B2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| US5649024A (en) * | 1994-11-17 | 1997-07-15 | Xerox Corporation | Method for color highlighting of black and white fonts |
| US5668891A (en) | 1995-01-06 | 1997-09-16 | Xerox Corporation | Methods for determining font attributes of characters |
| US6510240B1 (en) * | 1995-05-09 | 2003-01-21 | Texas Instruments Incorporated | Automatic detection of die absence on the wire bonding machine |
| EP0772145A3 (en) | 1995-11-06 | 1999-02-24 | JOHNSON & QUIN, INC. | System and method for determining quality of printed matter |
| JP4189654B2 (ja) * | 2003-04-18 | 2008-12-03 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置 |
| US7471826B1 (en) | 2008-03-31 | 2008-12-30 | International Business Machines Corporation | Character segmentation by slices |
| BR102013028219A2 (pt) | 2013-11-01 | 2018-10-23 | Juliana Glasser Peluso | sistema para coleta automática de preços em terminais de consulta e respectivo equipamento |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US4377803A (en) * | 1980-07-02 | 1983-03-22 | International Business Machines Corporation | Algorithm for the segmentation of printed fixed pitch documents |
| US4918740A (en) * | 1985-10-01 | 1990-04-17 | Palantir Corporation | Processing means for use in an optical character recognition system |
| JPH07104909B2 (ja) * | 1987-03-04 | 1995-11-13 | シャープ株式会社 | 文字認識方法 |
| JPH07120385B2 (ja) * | 1987-07-24 | 1995-12-20 | シャープ株式会社 | 光学的読取り方法 |
| JPH01231186A (ja) * | 1988-03-11 | 1989-09-14 | Toshiba Corp | 文字認識方式 |
| US4998285A (en) * | 1988-03-11 | 1991-03-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Character recognition apparatus |
-
1990
- 1990-04-27 JP JP2112296A patent/JP2554187B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-04-26 US US07/693,247 patent/US5369715A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5369715A (en) | 1994-11-29 |
| JPH0410087A (ja) | 1992-01-14 |
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