JP3007549B2 - 文字記入領域抽出方法 - Google Patents
文字記入領域抽出方法Info
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- JP3007549B2 JP3007549B2 JP7045682A JP4568295A JP3007549B2 JP 3007549 B2 JP3007549 B2 JP 3007549B2 JP 7045682 A JP7045682 A JP 7045682A JP 4568295 A JP4568295 A JP 4568295A JP 3007549 B2 JP3007549 B2 JP 3007549B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、図面や文書（以下まと
めて文書とする）内に存在する枠で囲まれた文字記入領
域を抽出する方法に関する。
めて文書とする）内に存在する枠で囲まれた文字記入領
域を抽出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の文字記入領域抽出法では、枠を形
成する直線分を探索することにより文字記入領域を決定
している。
成する直線分を探索することにより文字記入領域を決定
している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このため、枠が実線、
２重線、破線といった文字記入領域（図１１）を抽出す
る場合には実線、２重線、破線といった様々な線分の種
類毎に処理が必要になり、多種多様の線種全てに対処す
ることは現実的に困難である。さらに、従来の方法では
枠線が破線や曲線である場合（図１２）には対応できな
い。また、枠外に近接する線分が存在するような場合
（図１３）には枠を形成する直線分の同定が困難にな
り、文字記入領域の抽出に失敗する原因となるため、枠
外に線分が近接する場合には適用できないという限界が
ある。このため対象とする文書の書式には様々な制約が
ある。
２重線、破線といった文字記入領域（図１１）を抽出す
る場合には実線、２重線、破線といった様々な線分の種
類毎に処理が必要になり、多種多様の線種全てに対処す
ることは現実的に困難である。さらに、従来の方法では
枠線が破線や曲線である場合（図１２）には対応できな
い。また、枠外に近接する線分が存在するような場合
（図１３）には枠を形成する直線分の同定が困難にな
り、文字記入領域の抽出に失敗する原因となるため、枠
外に線分が近接する場合には適用できないという限界が
ある。このため対象とする文書の書式には様々な制約が
ある。
【０００４】本発明の目的は、様々な種類の線分に対応
でき、かつ近接線分の存在などの枠外の様々な状況の変
化に対しても安定した文字記入領域抽出が可能な文字記
入領域抽出方法を提供することにある。
でき、かつ近接線分の存在などの枠外の様々な状況の変
化に対しても安定した文字記入領域抽出が可能な文字記
入領域抽出方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の文字記入領域抽
出方法は、入力された図面や文書の画像を粗から密に階
層的に複数の領域に分割する領域分割段階と、前記画像
が一定の粗さの領域まで分割されると、該領域において
黒画素で囲まれた閉領域を抽出する閉領域抽出段階と、
事前に得られている枠座標情報を用いて、前記の抽出さ
れた閉領域のうち同一枠内にほぼ包含される全ての閉領
域を同じグループに属するものとしてグルーピングする
閉領域グルーピング段階と、当該階層において同一のグ
ループにグルーピングされた閉領域中に前回の階層にお
いて異なるグループに属する閉領域が存在すれば前記の
グルーピングされた領域を不正領域として無効化する不
正領域検知・無効化段階と、領域の分割の回数が上限値
に達したか、および領域の分割をさらに行える有効領域
が存在するかどうかを判定し、領域の分割の回数が上限
値に達せず、かつ有効領域が存在すれば、前記領域分割
段階に戻る分割終了条件判定段階と、領域の分割の回数
が上限値に達したか、有効領域が存在しなくなれば、同
じグループにグルーピングされた閉領域の最小外接矩形
領域を文字記入領域として抽出する外接矩形生成・文字
記入領域抽出段階を有する。
出方法は、入力された図面や文書の画像を粗から密に階
層的に複数の領域に分割する領域分割段階と、前記画像
が一定の粗さの領域まで分割されると、該領域において
黒画素で囲まれた閉領域を抽出する閉領域抽出段階と、
事前に得られている枠座標情報を用いて、前記の抽出さ
れた閉領域のうち同一枠内にほぼ包含される全ての閉領
域を同じグループに属するものとしてグルーピングする
閉領域グルーピング段階と、当該階層において同一のグ
ループにグルーピングされた閉領域中に前回の階層にお
いて異なるグループに属する閉領域が存在すれば前記の
グルーピングされた領域を不正領域として無効化する不
正領域検知・無効化段階と、領域の分割の回数が上限値
に達したか、および領域の分割をさらに行える有効領域
が存在するかどうかを判定し、領域の分割の回数が上限
値に達せず、かつ有効領域が存在すれば、前記領域分割
段階に戻る分割終了条件判定段階と、領域の分割の回数
が上限値に達したか、有効領域が存在しなくなれば、同
じグループにグルーピングされた閉領域の最小外接矩形
領域を文字記入領域として抽出する外接矩形生成・文字
記入領域抽出段階を有する。
【０００６】なお、画像の分割は４進木構造化法を用い
て画像の分割を行うことができる。
て画像の分割を行うことができる。
【０００７】
【作用】本発明は、スキャナーなどから入力された帳票
文書または図面の画像を粗から密に階層的に分割し、一
定の粗さの領域が得られると、閉領域となる背景領域を
抽出し、抽出された閉領域を事前に得られている枠座標
情報をもとにグルーピングし、同じ枠内にグルーピング
された全ての有効な閉領域の最小外接矩形領域を文字記
入領域として抽出するので、枠が実線の場合は勿論、枠
が２重線、破線、波線といった様々な文字記入領域の抽
出が可能である。さらに、本発明は、各階層において同
一のグループにグルーピングされた閉領域中に前回の階
層と異なるグループに属する閉領域が存在すれば、これ
ら閉領域が画像の掠れや点線、破線のために枠外の領域
と接合したものとして、その枠外の領域と接合した閉領
域を無効化するので、近接線分の存在や線分の破れなど
にも影響されないで、文字記入領域を抽出することがで
きる。
文書または図面の画像を粗から密に階層的に分割し、一
定の粗さの領域が得られると、閉領域となる背景領域を
抽出し、抽出された閉領域を事前に得られている枠座標
情報をもとにグルーピングし、同じ枠内にグルーピング
された全ての有効な閉領域の最小外接矩形領域を文字記
入領域として抽出するので、枠が実線の場合は勿論、枠
が２重線、破線、波線といった様々な文字記入領域の抽
出が可能である。さらに、本発明は、各階層において同
一のグループにグルーピングされた閉領域中に前回の階
層と異なるグループに属する閉領域が存在すれば、これ
ら閉領域が画像の掠れや点線、破線のために枠外の領域
と接合したものとして、その枠外の領域と接合した閉領
域を無効化するので、近接線分の存在や線分の破れなど
にも影響されないで、文字記入領域を抽出することがで
きる。
【０００８】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【０００９】図１は本発明の一実施例の文字記入領域抽
出方法を示す流れ図である。
出方法を示す流れ図である。
【００１０】本実施例の文字記入領域抽出方法は傾き補
正段階１と領域分割段階２と閉領域抽出段階３と閉領域
のグルーピング段階４と不正領域検知段階５と不正領域
の無効化段階６と分割終了条件判定段階７と同グループ
領域の外接矩形を生成する段階８と文字記入領域の切り
出し段階９から構成される。
正段階１と領域分割段階２と閉領域抽出段階３と閉領域
のグルーピング段階４と不正領域検知段階５と不正領域
の無効化段階６と分割終了条件判定段階７と同グループ
領域の外接矩形を生成する段階８と文字記入領域の切り
出し段階９から構成される。
【００１１】次に、各段階１〜９の処理を説明する。 （１）傾き補正段階１ まず、スキャナーなどにより計算機に入力された画像デ
ータの傾きの補正を行なう。傾きの補正方法としては、
枠線を基準とするものや、画像の射影（ヒストグラム）
を用いた方法などがある。傾きの補正方法は本発明の本
質部分でないので省略する。 （２）領域分割段階２ 次に、入力された画像を粗から密に分割する。この分割
に４進木構造化法（quadtree 法）を用いるものとす
る。４進木構造化法は画像を４つの単位領域（ノード）
に分割し、そのノード内に黒画素がある場合にはさらに
そのノードを４つのノードに分割していく。ノード内に
黒画素が１つもない場合にはそのノードはそれ以上分割
しない。この手法を用いれば、黒画素のある範囲だけを
階層的に分割することができ、任意の粗さの画像を高速
に得ることができる。なお、４進木構造化法を用いなく
ても画像を粗から密に階層的に分割することは可能であ
るが、４進木構造化法では不必要なところは処理しない
のでデータ量の軽減、処理時間の短縮が図れる。 （３）閉領域抽出段階３ 画像が一定の粗さの領域まで分割された時点で、黒画素
で囲まれる閉領域の抽出を行う。閉領域の抽出は４進木
データ上で行うことも可能であるが、処理が複雑になる
ため４進木データをビットマップデータに変換してから
抽出処理を行うものとする。ここで本方法では後述する
枠座標情報をもとに枠付近のみを処理するようにしてい
る。閉領域の抽出は白黒の境界となる画素を追跡するこ
とにより実現できる。 （４）閉領域のグルーピング段階４ 次に、枠座標情報を用いて、抽出された閉領域のうち同
一枠内にほぼ包含される全ての閉領域を同じグループに
属するものとして登録する。枠座標情報は、枠の大きさ
や相対位置といった情報である。枠座標情報は事前に空
の書式などから獲得しておく。 （５）不正領域の検知段階５ 不正領域というのは、破線や入力画像の掠れによって枠
外の領域と接合してしまった領域のことを指す。不正領
域があると枠内領域を正しく決定することができないの
で、これを検知し無効化する必要がある。具体的には、
第（ｎ＋１）階層の領域Ａｋが、第ｎ階層において異な
るグループに属する領域ａｉ，ｂｊを含む場合、枠外の
領域との接合があったと判断する。 （６）不正領域の無効化段階６ 不正領域の検知段階５において不正領域とされた領域Ａ
ｋを無効な領域として登録し、この部分の分割は第ｎ階
層で終了するものとする。これにより、破線や掠れのあ
る部分の分割を適正な階層で自動的に停止することがで
きる。 （７）分割終了条件判定段階７ 領域の分割回数が上限値（この値は、画像の性質、処理
時間などを考慮して設定しておく）に達するか、有効領
域がなくなるまで、以上の領域分割段階２から不正領域
の無効化段階６を繰り返す。領域の分割回数が上限値に
達するか、有効領域になくなると、次の段階に移る。 （８）同グループ領域の最小外接矩形の生成段階８ 各階層において抽出された全ての閉領域について、同グ
ループに属する領域全体に対する最小外接矩形を生成す
る。この外接矩形を文字記入領域とする。 （９）文字記入領域の切り出し段階９ 以上のようにして獲得された文字記入領域に対して原画
像上で対応する領域を切り出す。
ータの傾きの補正を行なう。傾きの補正方法としては、
枠線を基準とするものや、画像の射影（ヒストグラム）
を用いた方法などがある。傾きの補正方法は本発明の本
質部分でないので省略する。 （２）領域分割段階２ 次に、入力された画像を粗から密に分割する。この分割
に４進木構造化法（quadtree 法）を用いるものとす
る。４進木構造化法は画像を４つの単位領域（ノード）
に分割し、そのノード内に黒画素がある場合にはさらに
そのノードを４つのノードに分割していく。ノード内に
黒画素が１つもない場合にはそのノードはそれ以上分割
しない。この手法を用いれば、黒画素のある範囲だけを
階層的に分割することができ、任意の粗さの画像を高速
に得ることができる。なお、４進木構造化法を用いなく
ても画像を粗から密に階層的に分割することは可能であ
るが、４進木構造化法では不必要なところは処理しない
のでデータ量の軽減、処理時間の短縮が図れる。 （３）閉領域抽出段階３ 画像が一定の粗さの領域まで分割された時点で、黒画素
で囲まれる閉領域の抽出を行う。閉領域の抽出は４進木
データ上で行うことも可能であるが、処理が複雑になる
ため４進木データをビットマップデータに変換してから
抽出処理を行うものとする。ここで本方法では後述する
枠座標情報をもとに枠付近のみを処理するようにしてい
る。閉領域の抽出は白黒の境界となる画素を追跡するこ
とにより実現できる。 （４）閉領域のグルーピング段階４ 次に、枠座標情報を用いて、抽出された閉領域のうち同
一枠内にほぼ包含される全ての閉領域を同じグループに
属するものとして登録する。枠座標情報は、枠の大きさ
や相対位置といった情報である。枠座標情報は事前に空
の書式などから獲得しておく。 （５）不正領域の検知段階５ 不正領域というのは、破線や入力画像の掠れによって枠
外の領域と接合してしまった領域のことを指す。不正領
域があると枠内領域を正しく決定することができないの
で、これを検知し無効化する必要がある。具体的には、
第（ｎ＋１）階層の領域Ａｋが、第ｎ階層において異な
るグループに属する領域ａｉ，ｂｊを含む場合、枠外の
領域との接合があったと判断する。 （６）不正領域の無効化段階６ 不正領域の検知段階５において不正領域とされた領域Ａ
ｋを無効な領域として登録し、この部分の分割は第ｎ階
層で終了するものとする。これにより、破線や掠れのあ
る部分の分割を適正な階層で自動的に停止することがで
きる。 （７）分割終了条件判定段階７ 領域の分割回数が上限値（この値は、画像の性質、処理
時間などを考慮して設定しておく）に達するか、有効領
域がなくなるまで、以上の領域分割段階２から不正領域
の無効化段階６を繰り返す。領域の分割回数が上限値に
達するか、有効領域になくなると、次の段階に移る。 （８）同グループ領域の最小外接矩形の生成段階８ 各階層において抽出された全ての閉領域について、同グ
ループに属する領域全体に対する最小外接矩形を生成す
る。この外接矩形を文字記入領域とする。 （９）文字記入領域の切り出し段階９ 以上のようにして獲得された文字記入領域に対して原画
像上で対応する領域を切り出す。
【００１２】次に、本方法を用いた文字記入領域抽出の
具体例を説明する。
具体例を説明する。
【００１３】図２はスキャナーなどにより計算機に入力
された画像データである。この画像データは傾き補正段
階１で傾きの補正が行われた後、領域分割段階２で４進
木構造化法により粗から密に分割される。図３は分割例
である。次に、閉領域抽出段階３で閉領域抽出が行われ
るが、図３の４進木データを図４に示すようなビットマ
ップデータに変換した後、図５に示すような閉領域が抽
出される。次に、閉領域のグルーピング段階４で閉領域
のグルーピングが行われる。図６は第ｎ階層のグルーピ
ング、図７は第（ｎ＋１）階層のグルーピングの結果を
示しいる。ここで、図７中の中央の白抜きの領域Ａｋは
図６中の異なるグループに属する領域ａｉ，ｂｊを含む
ので、不正領域検知段階５で領域Ａｋを不正領域として
無効化し、図８が有効領域となる。次に、同グループ領
域の最小外接矩形の生成段階８で図８の有効領域に対し
て図９に示すような文字記入領域が決定され、文字記入
領域の切り出し段階９で切り出される。図１０は図２の
原画像に対して切り出された文字記入領域を示してい
る。
された画像データである。この画像データは傾き補正段
階１で傾きの補正が行われた後、領域分割段階２で４進
木構造化法により粗から密に分割される。図３は分割例
である。次に、閉領域抽出段階３で閉領域抽出が行われ
るが、図３の４進木データを図４に示すようなビットマ
ップデータに変換した後、図５に示すような閉領域が抽
出される。次に、閉領域のグルーピング段階４で閉領域
のグルーピングが行われる。図６は第ｎ階層のグルーピ
ング、図７は第（ｎ＋１）階層のグルーピングの結果を
示しいる。ここで、図７中の中央の白抜きの領域Ａｋは
図６中の異なるグループに属する領域ａｉ，ｂｊを含む
ので、不正領域検知段階５で領域Ａｋを不正領域として
無効化し、図８が有効領域となる。次に、同グループ領
域の最小外接矩形の生成段階８で図８の有効領域に対し
て図９に示すような文字記入領域が決定され、文字記入
領域の切り出し段階９で切り出される。図１０は図２の
原画像に対して切り出された文字記入領域を示してい
る。
【００１４】以上、説明の簡単化のため、枠の大まかな
位置や大きさが決まっている帳票のような定型書式の文
書を対象として説明したが、本発明は定型書式以外の場
合でも、何らかの方法で閉領域のグルーピングが可能な
場合には適用が可能である。
位置や大きさが決まっている帳票のような定型書式の文
書を対象として説明したが、本発明は定型書式以外の場
合でも、何らかの方法で閉領域のグルーピングが可能な
場合には適用が可能である。
【００１５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
文書内に存在する枠で囲まれた文字記入領域を抽出する
場合に、様々な種類の線分に単一の処理で対応できると
ともに、近接線分の存在などの枠外に状況の変化にも影
響されない文字記入領域の抽出ができるため、対象とな
る文書の書式の制約を大幅に軽減することができ、適用
範囲を大幅に拡大することが可能になる。
文書内に存在する枠で囲まれた文字記入領域を抽出する
場合に、様々な種類の線分に単一の処理で対応できると
ともに、近接線分の存在などの枠外に状況の変化にも影
響されない文字記入領域の抽出ができるため、対象とな
る文書の書式の制約を大幅に軽減することができ、適用
範囲を大幅に拡大することが可能になる。
【図１】本発明の一実施例の文字記入領域抽出方法の処
理の流れ図である。
理の流れ図である。
【図２】文字記入領域抽出の対象画像データの例を示す
図である。
図である。
【図３】図２の画像データを４進木構造化法に分割した
様子を示す図である。
様子を示す図である。
【図４】図３の４進木データをビットマップデータに変
換した様子を示す図である。
換した様子を示す図である。
【図５】図４のビットマップデータから抽出された閉領
域を示す図である。
域を示す図である。
【図６】閉領域のグルーピング例を示す図である。
【図７】図６の次の層における閉領域のグルーピング例
を示す図である。
を示す図である。
【図８】図７中の不正領域Ａｋを無効化した有効領域を
示す図である。
示す図である。
【図９】図８の有効領域から決定された切り出し領域を
示す図である。
示す図である。
【図１０】図２の原画像に対して切り出された文字記入
領域を示す図である。
領域を示す図である。
【図１１】枠が実線、２重線、破線の文字記入領域の例
を示す図である。
を示す図である。
【図１２】枠が破線や曲線である文字記入領域の例を示
す図である。
す図である。
【図１３】枠外に近接する線分が存在する文字記入領域
の例を示す図である。
の例を示す図である。
１ 傾き補正段階 ２ 領域分割段階 ３ 閉領域抽出段階 ４ 閉領域のグルーピング段階 ５ 不正領域検知段階 ６ 不正領域の無効化段階 ７ 分割終了条件判定段階 ８ 同グループ領域の外接矩形を生成する段階 ９ 文字記入領域の切り出し段階
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/20 G06T 7/00
Claims (2)
- 【請求項１】 図形や文書の囲み枠で定義された文字記
入領域を抽出する文字記入領域抽出方法であって、 入力された図面や文書の画像を粗から密に階層的に複数
の矩形領域に分割する領域分割段階と、 前記画像が一定の粗さ以上の矩形領域に分割されると、
該領域において黒画素で囲まれた閉領域を抽出する閉領
域抽出段階と、 事前に得られている枠座標情報を用いて、前記の抽出さ
れた閉領域のうち同一枠内にほぼ包含される全ての閉領
域を同じグループに属するものとしてグルーピングする
閉領域グルーピング段階と、 当該階層において同一のグループにグルーピングされた
閉領域中に前回の階層において異なるグループに属する
閉領域が存在すれば前記のグルーピングされた領域を不
正領域として無効化する不正領域検出・無効化段階と、矩形 領域の分割の回数が上限値に達したか、および矩形
領域の分割をさらに行える有効領域が存在するかどうか
を判定し、矩形領域の分割の回数が上限値に達せず、か
つ有効領域が存在すれば、前記領域分割手順に戻る分割
終了条件判断手段と、 領域の分割回数が上限値に達したか、有効領域が存在し
なくなれば、同じグループにグルーピングされた閉領域
の最小外接矩形領域を文字記入領域として抽出する外接
矩形生成・文字記入領域抽出段階を有する文字記入領域
抽出方法。 - 【請求項２】 ４進木構造化法を用いて画像の分割を行
なう請求項１記載の閉領域抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7045682A JP3007549B2 (ja) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | 文字記入領域抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7045682A JP3007549B2 (ja) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | 文字記入領域抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08241372A JPH08241372A (ja) | 1996-09-17 |
| JP3007549B2 true JP3007549B2 (ja) | 2000-02-07 |
Family
ID=12726172
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7045682A Expired - Lifetime JP3007549B2 (ja) | 1995-03-06 | 1995-03-06 | 文字記入領域抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3007549B2 (ja) |
-
1995
- 1995-03-06 JP JP7045682A patent/JP3007549B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08241372A (ja) | 1996-09-17 |
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