JP3734614B2 - Image processing method, apparatus, and recording medium - Google Patents
Image processing method, apparatus, and recording medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP3734614B2 JP3734614B2 JP03609098A JP3609098A JP3734614B2 JP 3734614 B2 JP3734614 B2 JP 3734614B2 JP 03609098 A JP03609098 A JP 03609098A JP 3609098 A JP3609098 A JP 3609098A JP 3734614 B2 JP3734614 B2 JP 3734614B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dotted line
- image
- extracted
- blurred
- rectangle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Landscapes
- Character Input (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、罫線の識別精度を向上させた画像処理方法、装置および記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
表を構成する点線罫線を認識する方法として、例えば特開平7−230525号公報に記載された罫線認識方法がある。この方法は、所定のしきい値以下の矩形を点線要素として抽出し、該要素間の間隔が所定のいしき値以内の要素同士を統合した矩形を点線罫線として抽出する。また、矩形の大きさおよび矩形間の間隔のそれぞれの分散値を基に罫線としての妥当性も判断している。
【0003】
ところで、罫線や文字を認識処理するときに、処理対象となる画像の特性が例えば濃い状態あるいはかすれた状態にある場合には、認識処理に使用されているアルゴリズムやしきい値では対応できずに、認識精度が低下することがある。また、画像の特性は、スキャナ等の入力装置によって入力するときの2値化しきし値を変更することによって、入力画像の濃度などを補正し、認識アルゴリズムに適応した画像特性を得ることが可能である。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記した公報に記載された方法では、矩形の抽出処理を所定のしきい値で行うと、例えば、文字を構成している矩形を、破線の構成要素として誤って抽出する可能性がある。また、一度入力された2値データがアルゴリズムに合わない特性であるという理由で、再度画像を入力し直すことは大変に手間がかかる。
【0005】
そこで、罫線や文字の認識処理の前処理として、処理画像の特性を把握し、その特性情報を用いることができれば、その情報に対応したアルゴリズムやしきい値などに変更することが可能となり、認識精度を向上させることが可能となる。
【0006】
本発明は上記した考察を基になされたもので、
本発明の目的は、罫線や文字の認識処理の前処理として、入力画像の特性の一つであるかすれ画像を判定し、またかすれ領域を抽出することにより、罫線や文字の識別精度を向上させた画像処理方法、装置および記録媒体を提供することにある。
【0007】
【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値化された画像データから黒画素連続成分の矩形を抽出し、該抽出された矩形から点線要素に相当する矩形を抽出し、該抽出された点線要素について、所定の距離内にある点線要素を結合処理し、該処理の結果、結合しなかった点線要素を計数し、該計数値が所定値以上であるとき、前記画像はかすれ画像であると判定することを特徴としている。
【0008】
請求項2記載の発明では、2値化された画像データから黒画素連続成分の矩形を抽出し、該抽出された矩形から点線要素に相当する矩形を抽出し、該抽出された点線要素について、所定の距離内にある点線要素を結合処理し、該処理の結果、結合しなかった点線要素を計数し、該計数値が所定値以上であるとき、前記画像はかすれ画像であると判定し、該判定されたかすれ画像について、前記結合しなかった点線要素を統合することにより、かすれ領域を抽出することを特徴としている。
【0009】
請求項3記載の発明では、前記かすれ領域内に存在している点線を疑似点線として除去することを特徴としている。
【0010】
請求項4記載の発明では、前記かすれ領域のサイズが所定値以上であるとき、前記画像がかすれ画像であることを警告することを特徴としている。
【0011】
請求項5記載の発明では、2値化された画像データから黒画素連続成分の矩形を抽出する手段と、該抽出された矩形から点線要素に相当する矩形を抽出する手段と、該抽出された点線要素について、所定の距離内にある点線要素を結合処理する手段と、該結合処理の結果、結合しなかった点線要素を計数する手段と、該計数値が所定値以上であるとき、前記画像はかすれ画像であると判定する手段とを備えたことを特徴としている。
【0012】
請求項6記載の発明では、2値化された画像データから黒画素連続成分の矩形を抽出する手段と、該抽出された矩形から点線要素に相当する矩形を抽出する手段と、該抽出された点線要素について、所定の距離内にある点線要素を結合処理する手段と、該結合処理の結果、結合しなかった点線要素を計数する手段と、該計数値が所定値以上であるとき、前記画像はかすれ画像であると判定する手段と、該判定されたかすれ画像について、前記結合しなかった点線要素を統合することにより、かすれ領域を抽出する手段とを備えたことを特徴としている。
【0013】
請求項7記載の発明では、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理方法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コンピュータ読み取り可能な記録媒体である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。
本発明の各実施例を説明する前に、まず本発明で使用する用語を定義する。
矩形:画像中に、連続している画像、または所定のしきい値以上連続している画像部分(例えば、2値画像であれば連続黒画素部、もしくは連続白画素部)を一塊として、それらが接触包含されるように外接四角形で囲んだ範囲を矩形と定義する。
【0015】
矩形抽出:矩形の位置座標を抽出することを矩形抽出と定義する。
単一要素点線:点線要素が1つである点線のことで、つまり、結合できなかった点線要素と同義である。
点線:点線要素を結合処理したものをいう。
【0016】
〈実施例1〉
2値入力データを基にかすれ画像か否かを判断するとき、かすれ画像の特徴として、罫線や文字がかすれているために不連続となり、このため矩形の数が多いことが挙げられる。ところで、点線や網点を含む画像であっても矩形の数が多くなり、矩形の数を単純にカウントするだけでは、かすれ画像であるのか、点線を多く含む、鮮明な画像であるのか判断ができない。そこで、点線要素矩形とかすれによる矩形とを区別できれば、かすれによる矩形の数がしきい値よりも多い場合にかすれ画像であると判断できる。
【0017】
そこで、本実施例1では、かすれ画像における矩形数が多いという特徴を用いて、かすれによって不連続になっている矩形を点線要素や網点要素矩形と区別し、かすれによって発生した矩形数をカウントして、その計数値を基にかすれ画像であるか否かを判断している。
【0018】
図1は、本発明の実施例1の構成を示す。また、図2は、本発明の実施例1の処理フローチャートを示す。スキャナなどの2値画像入力部1によって文書などの画像を入力し、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では、2値イメージメモリ2から黒画素連続成分の矩形を抽出し、これを矩形メモリ4に格納する(ステップ102)。
【0019】
点線抽出部5は、点線要素選択部6と点線要素の結合処理部8からなり、点線要素選択部6は、矩形メモリ4に保持された矩形の中から点線要素相当サイズの矩形を選択し、点線要素メモリ7に保持する(ステップ103)。
【0020】
続いて、点線要素の結合処理部8では、処理方向において一定値内に位置している点線要素どうしを結合処理していく。つまり、横方向に並んでいる点線要素を結合する場合には、横方向(処理方向)において一定値内に存在している点線要素どうしを結合していく。結合されて抽出された点線は、罫線メモリ9に保持される(ステップ104、109)。また、点線要素の結合処理部8で2つ以上の点線要素と結合しなかった点線要素も、単一要素点線として罫線メモリ9に保持される(ステップ104、105)。
【0021】
単一要素点線とは、点線要素の結合処理で要素結合できなかった点線であり、つまり、点線要素選択部6で点線要素サイズとして選択された矩形であるが、点線要素矩形でないと判断して、かすれによる矩形であるとみなす。ここで、単一要素点線の数は、かすれにより発生した矩形の数と仮定することができる。かすれ原稿判定部10では以下のようにしてかすれ原稿を判断する。かすれ原稿判定部10は、単一要素点線をカウントするカウンタ11と、かすれ原稿にマーキングを付与するマーキング部12と、原稿種類メモリ13から構成されている。
【0022】
カウンタ11が単一要素点線をカウントした結果(ステップ106)、単一要素点線が所定数以上であれば、処理中の画像をかすれ画像と判定して(ステップ107、108)、マーキング部12では、入力画像がかすれ画像であることを示す情報を付けて、原稿種類メモリ13に格納する。
【0023】
〈実施例2〉
上記した実施例1では、かすれ画像と判定された画像において、画像のどの部分がかすれているのかの情報は得られない。画像におけるかすれ領域が分かれば、その後の処理、例えば抽出されたかすれ領域に対してかすれ補正処理を実行させるなどの処理に対して有効な情報を提供することができる。
【0024】
そこで、本実施例では、画像におけるかすれ領域を抽出することによって、他の処理に有効な情報を与える実施例である。
【0025】
図3は、本発明の実施例2の構成を示し、また、図4は、本発明の実施例2の処理フローチャートを示す。点線要素の結合処理部28、罫線メモリ29までの構成は、実施例1と同様である。本実施例では、単一要素点線の結合部31と、かすれ領域統合部32からなるかすれ領域抽出処理部30と、かすれ領域メモリ33を設けて構成されている。
【0026】
単一要素点線の結合部31は、罫線メモリ29に保持されている単一要素点線に対して、所定の範囲内に位置している単一要素点線どうしを結合することにより、小かすれ領域を形成し(ステップ205、206)、さらに、かすれ領域統合部32で小かすれ領域どうしを同様に結合成長させることにより、かすれ領域を抽出する(ステップ207)。
【0027】
図5、6、7は、かすれ領域生成を説明する図である。図5、6、7において、A、B、Cは単一要素点線であり、2つ以上の点線要素と結合できなかった点線要素である。まず、図5のAを処理の基準とすると、Aを中心に縦横任意の値(幅)で広げた範囲をアとし、範囲アがAと結合する処理範囲となる。また、図5ではアの処理範囲内にBが存在しているので、AとBを結合して、図6に示すように小かすれ領域αを形成する。
【0028】
小かすれ領域が抽出されたら、次に、小かすれ領域αを基準として、図6に示すように結合範囲イを設定する。この設定された結合範囲にCが存在しているので、前述したと同様にCと小かすれ領域を結合させると、図7に示すように小かすれ領域αが形成される。このような処理を、結合範囲内に単一要素点線がなくなるまで繰返す。結合範囲内に単一要素点線がなくなった時点で、Aを基準とした小かすれ領域抽出処理が終了する。
【0029】
単一要素点線の結合部31は、以上の処理を全ての単一要素点線に対して実行する。抽出された小かすれ領域はかすれ領域メモリ33に保持される。次いで、かすれ領域統合部32は、単一要素点線の結合部31で生成された小かすれ領域に対して統合処理を実行する。かすれ領域メモリ33に保持されている小かすれ領域データを基に結合部31の処理と同様に小かすれ領域どうしを結合する。つまり、結合部31における単一要素点線の結合処理を小かすれ領域に置き換えた処理を行う。ここで統合されたかすれ領域は、再びかすれ領域メモリ33に保持される。
【0030】
〈実施例3〉
全画像に対して実施例2のかすれ領域処理を実行させると処理時間がかかる。そこで本実施例では、実施例1でかすれ画像と判断された画像に対してのみ、実施例2のかすれ領域抽出処理を実行させ、処理時間を短縮した実施例である。
【0031】
図8は、実施例3の構成を示す。また、図9は、実施例3の処理フローチャートを示す。実施例3の構成は、実施例1と実施例2の構成を組み合わせたものである。つまり、実施例1の処理によって原稿種類メモリ48には、処理中の画像の種類が保持されているので、メモリ48を参照したときに、画像がかすれているという情報を得た場合に(ステップ308)、実施例2のかすれ領域抽出処理49を実行する(ステップ309)。
【0032】
〈実施例4〉
点線抽出処理は、点線要素サイズの矩形を抽出し、しきい値内に位置している点線要素矩形どうしを結合することによって点線を形成させている。しかし、画像内のかすれている領域では不連続になった矩形を誤って結合することにより、疑似点線が発生してしまう。
【0033】
そこで、本実施例では、画像中のかすれ領域を簡単な方法で抽出することによって、かすれ領域で抽出された点線を疑似点線をみなして点線情報から除去し、点線認識の精度を向上させた実施例である。
【0034】
図10は、実施例4の構成を示し、実施例3の構成に疑似点線除去部51をさらに付加したもので、他の構成要素は実施例3と同様である。また、図11は、実施例4の処理フローチャートを示す。実施例2で抽出されたかすれ領域はかすれ領域メモリ50に保持されていて、点線抽出部45で抽出された点線が罫線メモリ46に保持されている。
【0035】
疑似点線除去部51は、罫線メモリ46内の点線の位置座標とかすれ領域メモリ50のかすれ領域とを比較して、かすれ領域内に存在している点線(疑似点線)あるいはかすれ領域に接している点線(疑似点線)を、罫線メモリ46から除去する(ステップ410)。
【0036】
〈実施例5〉
かすれの程度が著しい画像中の罫線や文字の認識精度を向上させるためには、認識処理のアルゴリズムを修正する方法が考えられるが、アルゴリズムの開発までには所要の時間が必要となる。
【0037】
そこで、以下の実施例5、6では、かすれ画像の不具合に対処するために、実施例2で抽出されたかすれ領域の数、または面積が所定値よりも大きい画像においては、ユーザーに対してかすれ画像であることを警告する処理を行う。警告がでた画像に対してユーザー側が再度画像を入力するか、あるいは画像の修正を行なうものである。
【0038】
図12は、実施例5の構成である。原稿の種類メモリ48を参照したとき、かすれ原稿であるという情報を得た場合に、かすれ画像警告部52は、かすれ画像であるという警告を行う。例えば、表示画面上に警告を表示させたり、音声で報知するなどの方法を用いてユーザに知らせる。
【0039】
〈実施例6〉
図13は、実施例6の構成を示す。実施例2で抽出されたかすれ領域はかすれ領域メモリ50に保持されているので、かすれ領域面積計算部53は、かすれ領域メモリ50からかすれ領域の面積の総和、またはかすれ領域数の総和等の計算を行い、所定のしきし値を超えた場合には、実施例5と同様に、かすれ画像警告部52でかすれ画像であることを警告する。
【0040】
〈実施例7〉
図14は、実施例7の構成を示し、ソフトウェアによって実現する実施例である。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、図14に示すように、CPU、メモリ、表示装置、ハードディスク、キーボード、CD‐ROMドライブ、マウスなどからなるコンピュータシステムを用意する。CD−ROMなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明の画像処理機能や処理手順を実現するプログラムなどが記録されている。また、処理対象の文書などの画像は例えばハードディスクなどに格納されている。そして、CPUは、記録媒体から上記した処理機能、処理手順を実現するプログラムを読み出し、ハードディスクなどから読み込まれた画像がかすれ画像であるか否かを判定し、その判定結果をディスプレイなどに表示出力する。
【0041】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、罫線や文字認識の前処理として、入力画像がかすれているか否かを判定しているので、その後の処理である罫線や文字の認識精度の向上のために有効な情報を与えることができる。
【0042】
本発明によれば、入力画像中のかすれている領域を抽出しているので、該領域情報を用いることにより、罫線や文字の認識精度をより向上させることが可能となる。
【0043】
本発明によれば、かすれ画像と判定された画像に対してのみかすれ領域の抽出処理を実行しているので、処理時間が短縮される。
【0044】
本発明によれば、かすれ領域に存在する点線は疑似点線である確率が高いため、かすれ領域内で抽出された点線を除外することにより、画像中の疑似点線の除去率が向上し、従って点線罫線の抽出精度が向上する。
【0045】
本発明によれば、入力画像がかすれ画像であることをユーザに喚起することができ、ユーザはかすれ画像に対して的確な処置を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【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。
【図3】 本発明の実施例2の構成を示す。
【図4】 本発明の実施例2の処理フローチャートを示す。
【図5】 かすれ領域生成を説明するための第1の図である。
【図6】 かすれ領域生成を説明するための第2の図である。
【図7】 かすれ領域生成を説明するための第3の図である。
【図8】 本発明の実施例3の構成を示す。
【図9】 本発明の実施例3の処理フローチャートを示す。
【図10】 本発明の実施例4の構成を示す。
【図11】 本発明の実施例4の処理フローチャートを示す。
【図12】 本発明の実施例5の構成を示す。
【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7の構成を示す。
【符号の説明】
1 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 点線抽出部
6 点線要素選択部
7 点線要素メモリ
8 結合処理部
9 罫線メモリ
10 かすれ原稿判定部
11 カウンタ
12 マーキング部
13 原稿種類メモリ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method , apparatus, and recording medium with improved ruled line identification accuracy.
[0002]
[Prior art]
As a method for recognizing dotted ruled lines constituting a table, for example, there is a ruled line recognition method described in JP-A-7-230525. In this method, a rectangle having a predetermined threshold value or less is extracted as a dotted line element, and a rectangle obtained by integrating elements whose intervals between the elements are within a predetermined threshold value is extracted as a dotted line. Also, the validity of the ruled line is determined based on the respective variance values of the size of the rectangle and the interval between the rectangles.
[0003]
By the way, when a ruled line or character is recognized, if the characteristics of the image to be processed are, for example, in a dark state or a faint state, the algorithm or threshold value used in the recognition process cannot handle it. Recognition accuracy may be reduced. In addition, by changing the binarization threshold value when inputting with an input device such as a scanner, the image characteristics can be corrected by correcting the density of the input image and obtaining image characteristics adapted to the recognition algorithm. It is.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In the method described in the above publication, if a rectangle extraction process is performed with a predetermined threshold, for example, a rectangle constituting a character may be erroneously extracted as a broken line component. In addition, it is very time-consuming to input an image again because binary data once input has characteristics that do not match the algorithm.
[0005]
Therefore, if the characteristics of the processed image can be grasped and used as pre-processing for the recognition processing of ruled lines and characters, it is possible to change to an algorithm or threshold corresponding to the information, and to recognize it. The accuracy can be improved.
[0006]
The present invention has been made based on the above consideration,
It is an object of the present invention to improve ruled line and character identification accuracy by determining a blurred image, which is one of the characteristics of an input image, and extracting a blurred area as a pre-process for ruled line and character recognition processing. Another object of the present invention is to provide an image processing method , apparatus, and recording medium.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 extracts a black pixel continuous component rectangle from the binarized image data, extracts a rectangle corresponding to a dotted line element from the extracted rectangle, With respect to the extracted dotted line elements, the dotted line elements within a predetermined distance are combined, and as a result of the processing, the dotted line elements that are not combined are counted, and when the count value is equal to or greater than a predetermined value, the image is It is characterized by determining that the image is a blurred image.
[0008]
In the invention of
[0009]
The invention according to
[0010]
According to a fourth aspect of the present invention, when the size of the blurred area is a predetermined value or more, a warning is given that the image is a blurred image.
[0011]
According to the fifth aspect of the present invention, means for extracting a black pixel continuous component rectangle from the binarized image data, means for extracting a rectangle corresponding to a dotted line element from the extracted rectangle, and the extracted With respect to the dotted line element, means for combining dotted line elements within a predetermined distance, means for counting dotted line elements that have not been combined as a result of the combining process, and when the count value is greater than or equal to a predetermined value, the image And a means for determining that the image is a faint image .
[0012]
In the invention described in claim 6, means for extracting a black pixel continuous component rectangle from the binarized image data, means for extracting a rectangle corresponding to a dotted line element from the extracted rectangle, and the extracted With respect to the dotted line element, means for combining dotted line elements within a predetermined distance, means for counting dotted line elements that have not been combined as a result of the combining process, and when the count value is greater than or equal to a predetermined value, the image It is characterized by comprising means for determining that the image is a faint image, and means for extracting the blurred region by integrating the dotted line elements that have not been combined with the determined faint image .
[0013]
The invention described in claim 7 is a computer-readable recording medium that records a program for causing a computer to implement the image processing method according to any one of
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
Before describing each embodiment of the present invention, terms used in the present invention are first defined.
Rectangle: Consecutive images in an image, or image portions that are continuous for a predetermined threshold or more (for example, a continuous black pixel portion or a continuous white pixel portion in the case of a binary image) The range enclosed by the circumscribed rectangle is defined as a rectangle so that is included in contact.
[0015]
Rectangle extraction: Extracting the position coordinates of a rectangle is defined as rectangle extraction.
Single element dotted line: A dotted line having one dotted line element, that is, synonymous with a dotted line element that cannot be combined.
Dotted line: A combination of dotted line elements.
[0016]
<Example 1>
When determining whether or not the image is a blurred image based on the binary input data, a characteristic of the blurred image is that the ruled lines and characters are blurred and discontinuous, and thus the number of rectangles is large. By the way, even if an image includes dotted lines and halftone dots, the number of rectangles increases, and simply counting the number of rectangles makes it possible to determine whether the image is a blurred image or a clear image including many dotted lines. Can not. Therefore, if the dotted line element rectangle and the rectangle due to the blur can be distinguished, it can be determined that the image is a blur image when the number of rectangles due to the blur is larger than the threshold value.
[0017]
Therefore, in the first embodiment, using the feature that the number of rectangles in the blurred image is large, rectangles that are discontinuous due to blurring are distinguished from dotted line elements and halftone dot element rectangles, and the number of rectangles generated by blurring is counted. Then, based on the count value, it is determined whether the image is a blurred image.
[0018]
FIG. 1 shows the configuration of
[0019]
The dotted
[0020]
Subsequently, the dotted line element
[0021]
A single element dotted line is a dotted line that could not be combined by the dotted line element combination processing, that is, a rectangle selected as the dotted line element size by the dotted line element selection unit 6, but determined not to be a dotted line element rectangle , Consider a rectangle with blur. Here, the number of single element dotted lines can be assumed to be the number of rectangles generated by blurring. The faint
[0022]
As a result of the
[0023]
<Example 2>
In the first embodiment described above, information regarding which part of the image is blurred in the image determined to be a blurred image cannot be obtained. If the blurred area in the image is known, it is possible to provide information that is effective for subsequent processing, for example, processing for executing the blurred correction process on the extracted blurred area.
[0024]
Therefore, this embodiment is an embodiment in which information that is effective for other processing is provided by extracting a blurred region in an image.
[0025]
FIG. 3 shows a configuration of the second embodiment of the present invention, and FIG. 4 shows a process flowchart of the second embodiment of the present invention. The configuration up to the dotted line element combination processing unit 28 and the ruled
[0026]
The single element dotted
[0027]
5, 6 and 7 are diagrams for explaining the generation of the blurred area. In FIGS. 5, 6, and 7, A, B, and C are single element dotted lines, which are dotted line elements that cannot be combined with two or more dotted line elements. First, assuming that A in FIG. 5 is a reference for processing, a range that is widened by an arbitrary value (width) centering on A is defined as A, and the range A is a processing range that is combined with A. Further, in FIG. 5, B exists within the processing range of A, so A and B are combined to form a faint area α as shown in FIG.
[0028]
After the faint area is extracted, the combined range a is set as shown in FIG. 6 with the faint area α as a reference. Since C exists in the set coupling range, when C and the faint area are coupled in the same manner as described above, a faint area α is formed as shown in FIG. Such processing is repeated until there is no single element dotted line within the combined range. When there is no single element dotted line within the combined range, the faint area extraction process based on A is completed.
[0029]
The single element dotted
[0030]
<Example 3>
If the blurred area process of the second embodiment is executed for all images, it takes a long time. In this embodiment, therefore, the blur area extraction process of the second embodiment is executed only for the image determined to be a blur image in the first embodiment, and the processing time is shortened.
[0031]
FIG. 8 shows a configuration of the third embodiment. FIG. 9 shows a process flowchart of the third embodiment. The configuration of the third embodiment is a combination of the configurations of the first and second embodiments. In other words, since the type of image being processed is held in the
[0032]
<Example 4>
In the dotted line extraction process, a dotted line is formed by extracting a dotted line element size rectangle and combining the dotted line element rectangles positioned within the threshold value. However, a false dotted line is generated by erroneously combining discontinuous rectangles in a blurred area in the image.
[0033]
Therefore, in this embodiment, by extracting a faint area in an image by a simple method, the dotted line extracted in the faint area is regarded as a pseudo dotted line and removed from the dotted line information, and the accuracy of the dotted line recognition is improved. It is an example.
[0034]
FIG. 10 shows the configuration of the fourth embodiment, in which a pseudo dotted
[0035]
The pseudo dotted
[0036]
<Example 5>
In order to improve the recognition accuracy of ruled lines and characters in an image with a remarkable degree of fading, a method of correcting the recognition processing algorithm can be considered, but a required time is required until the algorithm is developed.
[0037]
Therefore, in the following fifth and sixth embodiments, in order to deal with a problem of a blurred image, in an image in which the number or area of the blurred areas extracted in the second embodiment is larger than a predetermined value, the user is blurred. Processing to warn that the image is present. The user inputs the image again for the image for which the warning is given or corrects the image.
[0038]
FIG. 12 shows the configuration of the fifth embodiment. When the
[0039]
<Example 6>
FIG. 13 shows the configuration of the sixth embodiment. Since the blurred area extracted in the second embodiment is held in the blurred
[0040]
<Example 7>
FIG. 14 shows the configuration of the seventh embodiment and is an embodiment realized by software. When the present invention is realized by software, a computer system including a CPU, a memory, a display device, a hard disk, a keyboard, a CD-ROM drive, a mouse, and the like is prepared as shown in FIG. A computer-readable recording medium such as a CD-ROM records a program for realizing the image processing function and processing procedure of the present invention. An image such as a document to be processed is stored in, for example, a hard disk. Then, the CPU reads a program for realizing the processing functions and processing procedures described above from the recording medium, determines whether or not the image read from the hard disk or the like is a faint image, and displays the determination result on a display or the like. To do.
[0041]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention , it is determined whether or not the input image is faint as pre-processing for ruled line and character recognition, so that the accuracy of recognition of ruled lines and characters as subsequent processing is improved. Can give useful information for.
[0042]
According to the present invention , since the blurred area in the input image is extracted, the recognition accuracy of ruled lines and characters can be further improved by using the area information.
[0043]
According to the present invention , the processing time is shortened because the processing for extracting the blurred region is performed only on the image determined to be a blurred image.
[0044]
According to the present invention , since there is a high probability that the dotted line existing in the blurred area is a pseudo-dotted line, by removing the dotted line extracted in the blurred area, the removal rate of the pseudo-dotted line in the image is improved, and therefore the dotted line. The accuracy of ruled line extraction is improved.
[0045]
According to the present invention , it is possible to alert the user that the input image is a faint image, and the user can execute an appropriate treatment on the faint image.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a configuration of
FIG. 2 shows a processing flowchart of
FIG. 3 shows a configuration of
FIG. 4 shows a process flowchart of
FIG. 5 is a first diagram for explaining fading area generation;
FIG. 6 is a second diagram for explaining the generation of the blurred area.
FIG. 7 is a third diagram for explaining fading region generation.
FIG. 8 shows a configuration of
FIG. 9 shows a process flowchart of
FIG. 10 shows a configuration of Example 4 of the present invention.
FIG. 11 shows a process flowchart of
FIG. 12 shows a configuration of Example 5 of the present invention.
FIG. 13 shows a configuration of Embodiment 6 of the present invention.
FIG. 14 shows a configuration of Example 7 of the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (7)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP03609098A JP3734614B2 (en) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Image processing method, apparatus, and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP03609098A JP3734614B2 (en) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Image processing method, apparatus, and recording medium |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11232386A JPH11232386A (en) | 1999-08-27 |
JP3734614B2 true JP3734614B2 (en) | 2006-01-11 |
Family
ID=12460064
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP03609098A Expired - Lifetime JP3734614B2 (en) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Image processing method, apparatus, and recording medium |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3734614B2 (en) |
-
1998
- 1998-02-18 JP JP03609098A patent/JP3734614B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH11232386A (en) | 1999-08-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3904840B2 (en) | Ruled line extraction device for extracting ruled lines from multi-valued images | |
JP2005339547A (en) | Apparatus and method for extracting character from image, and medium which records computer readable code for realizing method for extracting character from image | |
JP5847062B2 (en) | Image processing device | |
JP3438440B2 (en) | Image processing device | |
JP4049560B2 (en) | Halftone dot removal method and system | |
JP3734614B2 (en) | Image processing method, apparatus, and recording medium | |
JPH1125222A (en) | Method and device for segmenting character | |
JP3698867B2 (en) | Circular pattern determination method, apparatus and recording medium | |
JPH10285399A (en) | Binarization method for image | |
JP2004062272A (en) | Medium picture processor, medium picture processing method and program | |
JP3763954B2 (en) | Learning data creation method and recording medium for character recognition | |
JP3545227B2 (en) | Image processing method and apparatus, optical character reader | |
JP3966448B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, program for executing the method, and recording medium storing the program | |
JP3989647B2 (en) | Image processing method, apparatus, and recording medium | |
JP3756660B2 (en) | Image recognition method, apparatus and recording medium | |
JP2000331118A (en) | Image processor and recording medium | |
JP3753354B2 (en) | Broken line identification device and recording medium | |
US7373015B2 (en) | Image processing device and method | |
JP2000040122A (en) | Character segmentation method | |
JP3565252B2 (en) | Input information correction method and recording medium recording the program | |
JP4350317B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
JP4439054B2 (en) | Character recognition device and character frame line detection method | |
JP3162414B2 (en) | Ruled line recognition method and table processing method | |
JP4248700B2 (en) | Ruled line identification method, ruled line identification apparatus and recording medium | |
JP2000040153A (en) | Image processing method, medium recording image processing program and image processor |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050623 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050628 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050823 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20051018 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20051019 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081028 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091028 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101028 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111028 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121028 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131028 Year of fee payment: 8 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |