JP2931041B2 - 表内文字認識方法 - Google Patents
表内文字認識方法Info
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- JP2931041B2 JP2931041B2 JP2134876A JP13487690A JP2931041B2 JP 2931041 B2 JP2931041 B2 JP 2931041B2 JP 2134876 A JP2134876 A JP 2134876A JP 13487690 A JP13487690 A JP 13487690A JP 2931041 B2 JP2931041 B2 JP 2931041B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、文字認識装置における文書の表内文字認識
方法に関する。
方法に関する。
文字認識装置においては、文書画像を文字領域、写真
や図形などのイメージ領域、表領域などに分割し、それ
ぞれの領域に別の処理を行うことが多い。
や図形などのイメージ領域、表領域などに分割し、それ
ぞれの領域に別の処理を行うことが多い。
表領域に関しては、表を構成する罫線の位置を認識
し、罫線で囲まれた枠内の画像に対して連結した黒画像
の追跡を行い、黒画素連結の外接矩形を求め、それを統
合して文字行を抽出し、文字認識している。
し、罫線で囲まれた枠内の画像に対して連結した黒画像
の追跡を行い、黒画素連結の外接矩形を求め、それを統
合して文字行を抽出し、文字認識している。
しかし従来は、表の各枠内の文字が横書きまたは縦書
きのいずれか一方で印字されていることを前提に文字行
抽出処理をしているため、例えば第３図に示すような横
書きの文字行と縦書きの文字行が混在した表の場合、横
書き（縦書き）を前提としているときには縦書き文字行
（横書き文字行）の抽出が正確に行われず、結果として
文字認識が正確に行われないことがある。
きのいずれか一方で印字されていることを前提に文字行
抽出処理をしているため、例えば第３図に示すような横
書きの文字行と縦書きの文字行が混在した表の場合、横
書き（縦書き）を前提としているときには縦書き文字行
（横書き文字行）の抽出が正確に行われず、結果として
文字認識が正確に行われないことがある。
本発明の目的は、表内の横書き文字行も縦書き文字行
も正確に抽出して文字認識することができる表内文字認
識方法を提供することにある。
も正確に抽出して文字認識することができる表内文字認
識方法を提供することにある。
本発明は、文書画像の表領域より、主走査方向及び副
走査方向の線分で囲まれた枠を抽出し、各枠内の文字行
を抽出して文字認識する表内文字認識方法において、各
枠の主走査方向の長さ及び副走査方向の長さによって各
枠内の文字行が横書きであるか縦書きであるかを判別
し、この判別の結果に応じて各枠内の文字行の抽出方法
を切り替えることを特徴とする。
走査方向の線分で囲まれた枠を抽出し、各枠内の文字行
を抽出して文字認識する表内文字認識方法において、各
枠の主走査方向の長さ及び副走査方向の長さによって各
枠内の文字行が横書きであるか縦書きであるかを判別
し、この判別の結果に応じて各枠内の文字行の抽出方法
を切り替えることを特徴とする。
本発明によれば、表中の各枠内に印字された文字が横
書きであるか縦書きであるかが自動的に判別され、判別
された方向に適した文字行抽出方法が適用されることに
より、横書きの枠と縦書きの枠が混在した表において
も、各枠内の文字行が正確に抽出され、したがって各枠
内の文字の切り出し及び文字認識の精度が上がる。
書きであるか縦書きであるかが自動的に判別され、判別
された方向に適した文字行抽出方法が適用されることに
より、横書きの枠と縦書きの枠が混在した表において
も、各枠内の文字行が正確に抽出され、したがって各枠
内の文字の切り出し及び文字認識の精度が上がる。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図
は処理のフローチャートである。
は処理のフローチャートである。
スキャナーなどの２値画像入力部101によって文書を
読取り、その２値画像を２値イメージメモリ102に格納
する（処理ステップ201）。
読取り、その２値画像を２値イメージメモリ102に格納
する（処理ステップ201）。
この文書画像に対して、表領域認識部103はランレン
グス分布などを利用して表領域を自動的に認識するか、
あるいはマウスなどを用いて操作者から指定された領域
を表領域として認識し、表領域のイメージを表領域イメ
ージメモリ104に格納する（処理ステップ202）。
グス分布などを利用して表領域を自動的に認識するか、
あるいはマウスなどを用いて操作者から指定された領域
を表領域として認識し、表領域のイメージを表領域イメ
ージメモリ104に格納する（処理ステップ202）。
この表領域のイメージに対し、主走査方向線分抽出部
105において、主走査方向に連結した黒画素を追跡して
主走査方向の線分を抽出し、その始点及び終点の座標を
主走査方向線分座標メモリ106に格納する（処理ステッ
プ203）。同様に副走査方向線分抽出部107において、表
領域イメージ内の副走査方向に連結した黒画素を追跡し
て副走査方向の線分を抽出し、その始点及び終点の座標
を副走査方向線分座標メモリ108に格納する（処理ステ
ップ204）。
105において、主走査方向に連結した黒画素を追跡して
主走査方向の線分を抽出し、その始点及び終点の座標を
主走査方向線分座標メモリ106に格納する（処理ステッ
プ203）。同様に副走査方向線分抽出部107において、表
領域イメージ内の副走査方向に連結した黒画素を追跡し
て副走査方向の線分を抽出し、その始点及び終点の座標
を副走査方向線分座標メモリ108に格納する（処理ステ
ップ204）。
次に枠認識部109において、各メモリ106,108に格納さ
れた線分座標を参照し、主走査方向線分と副走査方向線
分の組合せにより表の枠を認識し、枠の座標例えば対角
頂点の座標を枠座標メモリ110に格納する（処理ステッ
プ205）。また枠領域抽出部111において、枠座標メモリ
115内の枠座標を参照することにより、表領域イメージ
メモリ104より枠の領域の画像を抽出して枠領域画像メ
モリ112に格納する（処理ステップ206）。
れた線分座標を参照し、主走査方向線分と副走査方向線
分の組合せにより表の枠を認識し、枠の座標例えば対角
頂点の座標を枠座標メモリ110に格納する（処理ステッ
プ205）。また枠領域抽出部111において、枠座標メモリ
115内の枠座標を参照することにより、表領域イメージ
メモリ104より枠の領域の画像を抽出して枠領域画像メ
モリ112に格納する（処理ステップ206）。
次に行方向判定部113において、枠座標メモリ110を参
照して全ての枠に対して主走査方向及び副走査方向の長
さのヒストグラムを作成する（処理ステップ207,20
8）。そして、最大度数の副走査方向の長さを持つ枠は
全て行方向が横書きの枠であると判別し（処理ステップ
209,210）、その長さと同じ主走査方向の長さを持つ枠
は行方向が縦書きの枠であると判別し（処理ステップ21
1,212）、残った枠はそれまでに判別された枠数が多い
ほうの行方向の枠であると判別する（処理ステップ21
3）。なお、処理ステップ207,208でヒストグラムを求め
る際には各走査方向の長さにある程度の幅を持たせ、同
様に処理ステップ211で長さを判別する際にも、比較す
る長さの差がある幅の範囲内のときは一致すると判定す
る。求められた行方向の情報は外接矩形抽出部114を経
由して行画像抽出部116へ伝えられる。
照して全ての枠に対して主走査方向及び副走査方向の長
さのヒストグラムを作成する（処理ステップ207,20
8）。そして、最大度数の副走査方向の長さを持つ枠は
全て行方向が横書きの枠であると判別し（処理ステップ
209,210）、その長さと同じ主走査方向の長さを持つ枠
は行方向が縦書きの枠であると判別し（処理ステップ21
1,212）、残った枠はそれまでに判別された枠数が多い
ほうの行方向の枠であると判別する（処理ステップ21
3）。なお、処理ステップ207,208でヒストグラムを求め
る際には各走査方向の長さにある程度の幅を持たせ、同
様に処理ステップ211で長さを判別する際にも、比較す
る長さの差がある幅の範囲内のときは一致すると判定す
る。求められた行方向の情報は外接矩形抽出部114を経
由して行画像抽出部116へ伝えられる。
例えば第３図に示した表の場合、横書きの枠の副走査
方向の長さは全て同一（あるいは、ほぼ同一）であるの
で、その頻度は最大である。したがって、この表の横書
きの枠はすべて処理ステップ210で横書きと判別され
る。また、この表の縦書き文字列“データ”が印刷され
た枠の主走査方向の長さは、最大頻度の副走査方向の長
さとほぼ同一である（差が一定の幅の範囲である）の
で、処理ステップ212で縦書きの枠と判別される。
方向の長さは全て同一（あるいは、ほぼ同一）であるの
で、その頻度は最大である。したがって、この表の横書
きの枠はすべて処理ステップ210で横書きと判別され
る。また、この表の縦書き文字列“データ”が印刷され
た枠の主走査方向の長さは、最大頻度の副走査方向の長
さとほぼ同一である（差が一定の幅の範囲である）の
で、処理ステップ212で縦書きの枠と判別される。
次に外接矩形抽出部114において、枠領域画像メモリ1
12を参照し、各枠内の画像に対して連結した黒画素を追
跡し、黒画素連結の外接矩形を抽出して、その対角頂点
の座標を外接矩形座標メモリ115に格納する（処理ステ
ップ214）。
12を参照し、各枠内の画像に対して連結した黒画素を追
跡し、黒画素連結の外接矩形を抽出して、その対角頂点
の座標を外接矩形座標メモリ115に格納する（処理ステ
ップ214）。
次に行画像抽出部116において、外接矩形座標メモリ1
15を参照し、枠領域画像メモリ112内の各枠領域画像に
対して黒画素連結の外接矩形を、行方向判別部113によ
り判別された行方向へ統合することにより、枠内の文字
行画像（文字列画像）を抽出し行画像メモリ117に格納
する（処理ステップ215,216）。
15を参照し、枠領域画像メモリ112内の各枠領域画像に
対して黒画素連結の外接矩形を、行方向判別部113によ
り判別された行方向へ統合することにより、枠内の文字
行画像（文字列画像）を抽出し行画像メモリ117に格納
する（処理ステップ215,216）。
このように各枠毎に行方向すなわち横書き・縦書きの
いずれであるかの判別を行い、判別した行方向に適した
方法により文字行画像抽出を行うため、横書きの枠と縦
書きの枠が混在した表領域において、いずれの行方向の
文字行画像も正確に抽出することが可能となる。
いずれであるかの判別を行い、判別した行方向に適した
方法により文字行画像抽出を行うため、横書きの枠と縦
書きの枠が混在した表領域において、いずれの行方向の
文字行画像も正確に抽出することが可能となる。
次に文字認識部118において、行画像メモリ117内の各
枠の文字行画像をより文字画像を切り出すが、前段の文
字行画像抽出が正確であるため、この文字画像切出しも
正確に行うことができる。そして、切り出した文字画像
の特徴を抽出し、認識辞書とのマッチングを行って認識
し、認識結果を外部へ出力する（処理ステップ217）。
枠の文字行画像をより文字画像を切り出すが、前段の文
字行画像抽出が正確であるため、この文字画像切出しも
正確に行うことができる。そして、切り出した文字画像
の特徴を抽出し、認識辞書とのマッチングを行って認識
し、認識結果を外部へ出力する（処理ステップ217）。
以上説明した如く、本発明によれば、表中の各枠内に
印字された文字行が横書きであるか縦書きであるかを自
動的に判別し、判別した方向に応じた方法により文字行
抽出を行うので、横書き枠と縦書き枠が混在した表にお
いても、各枠内の文字行の切出しを精度良く行うことが
でき、したがって枠内文字の認識精度を上げることがで
きる。
印字された文字行が横書きであるか縦書きであるかを自
動的に判別し、判別した方向に応じた方法により文字行
抽出を行うので、横書き枠と縦書き枠が混在した表にお
いても、各枠内の文字行の切出しを精度良く行うことが
でき、したがって枠内文字の認識精度を上げることがで
きる。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
処理のフローチャート、第３図は横書きと縦書きが混在
した表の例を示す図である。 101……２値画像入力部、102……２値イメージメモリ、
103……表領域認識部、104……表領域イメージメモリ、
105……主走査方向線分抽出部、106……主走査方向線分
座標メモリ、107……副走査方向線分抽出部、108……副
走査方向線分座標メモリ、109……枠認識部、110……枠
座標メモリ、111……枠領域抽出部、112……枠領域画像
メモリ、113……行方向判定部、114……外接矩形抽出
部、115……外接矩形座標メモリ、116……行画像抽出
部、117……行画像メモリ、118……認識部。
処理のフローチャート、第３図は横書きと縦書きが混在
した表の例を示す図である。 101……２値画像入力部、102……２値イメージメモリ、
103……表領域認識部、104……表領域イメージメモリ、
105……主走査方向線分抽出部、106……主走査方向線分
座標メモリ、107……副走査方向線分抽出部、108……副
走査方向線分座標メモリ、109……枠認識部、110……枠
座標メモリ、111……枠領域抽出部、112……枠領域画像
メモリ、113……行方向判定部、114……外接矩形抽出
部、115……外接矩形座標メモリ、116……行画像抽出
部、117……行画像メモリ、118……認識部。
Claims (1)
- 【請求項１】文書画像の表領域より、主走査方向及び副
走査方向の線分で囲まれた枠を抽出し、各枠内の文字行
を抽出して文字認識する表内文字認識方法において、各
枠の主走査方向の長さ及び副走査方向の長さによって各
枠内の文字行が横書きであるか縦書きであるかを判別
し、この判別の結果に応じて各枠内の文字行の抽出方法
を切り替えることを特徴とする表内文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2134876A JP2931041B2 (ja) | 1990-05-24 | 1990-05-24 | 表内文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2134876A JP2931041B2 (ja) | 1990-05-24 | 1990-05-24 | 表内文字認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0433080A JPH0433080A (ja) | 1992-02-04 |
| JP2931041B2 true JP2931041B2 (ja) | 1999-08-09 |
Family
ID=15138558
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2134876A Expired - Lifetime JP2931041B2 (ja) | 1990-05-24 | 1990-05-24 | 表内文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2931041B2 (ja) |
-
1990
- 1990-05-24 JP JP2134876A patent/JP2931041B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0433080A (ja) | 1992-02-04 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080521 Year of fee payment: 9 |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090521 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100521 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110521 Year of fee payment: 12 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110521 Year of fee payment: 12 |