JPH0410087A - 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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- JPH0410087A JPH0410087A JP2112296A JP11229690A JPH0410087A JP H0410087 A JPH0410087 A JP H0410087A JP 2112296 A JP2112296 A JP 2112296A JP 11229690 A JP11229690 A JP 11229690A JP H0410087 A JPH0410087 A JP H0410087A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 17
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 210000003323 beak Anatomy 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
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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
-
- 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
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Character Input (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
この発明は、活字英数字用の0CR(オプティカル・キ
ャラクタ・リーグ)による基本ライン抽出方法に関する
。
ャラクタ・リーグ)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”、“0”、“r”
、“s”、“u′。 “V”および1w”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、同じ形ではあるか1
行中における存在位置が異なる符号(例えば、“°”と
“、”、“、”と“・”等)かある。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0CR(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6429986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63−216
189号公報)が提案されている。
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”、“0”、“r”
、“s”、“u′。 “V”および1w”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、同じ形ではあるか1
行中における存在位置が異なる符号(例えば、“°”と
“、”、“、”と“・”等)かある。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0CR(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6429986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63−216
189号公報)が提案されている。
【発明が解決しようとする課題】
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てきない場合には、ヒストクラ
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てきない場合には、ヒストクラ
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、この発明は、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”、“0”、“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基づいて、所定の
手順によって基本ラインが文字の最上画素に掛かるよう
な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座標あるいは下切り出し座
標の連なりを当該行における基本ラインの座標とするこ
とを特徴としている。
象とした文字読み取り装置によって文字“a”、“C”
、“e”、“m”、“n”、“0”、“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基づいて、所定の
手順によって基本ラインが文字の最上画素に掛かるよう
な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座標あるいは下切り出し座
標の連なりを当該行における基本ラインの座標とするこ
とを特徴としている。
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(“l“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I2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か
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
値が文字縦幅か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、文字縦幅か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
部と言う月4を求め、この文字縦幅ヒストグラム谷部1
4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173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I4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上グラムのピ
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ビーク
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lO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幅値とに基
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、 Hl: 1行中における1番目の中心上文字の文字縦幅
値(i=1.2,3.・・、n、n1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、文字縦幅か上記基本ライン上文字閾値付近(i
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fこ基本ライン上文
字の一例を示す図であり、基本ライン上文字を矩形で囲
んで示しである。 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
インか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wI6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
程度に応して、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、jつの小区間内に基本
ライン上文字か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l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S3iこおいて算出され
た平均文字縦幅の173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ビーク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。 ステップ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か判別され
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Sllに進む。 ステップS】Oで、上記小区間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が算出され、この平均値か当該小
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S]、1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1こ英文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を
作成する。次に、文字縦幅ヒスドグラムノこおける(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
文字縦幅ヒストクラムピーク12に対応する文字縦幅値
を基本ライン上文字閾値とする。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か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jこ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。
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(“l“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I2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か
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
値が文字縦幅か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、文字縦幅か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
部と言う月4を求め、この文字縦幅ヒストグラム谷部1
4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173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I4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上グラムのピ
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ビーク
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lO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幅値とに基
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、 Hl: 1行中における1番目の中心上文字の文字縦幅
値(i=1.2,3.・・、n、n1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、文字縦幅か上記基本ライン上文字閾値付近(i
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fこ基本ライン上文
字の一例を示す図であり、基本ライン上文字を矩形で囲
んで示しである。 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
インか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wI6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
程度に応して、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、jつの小区間内に基本
ライン上文字か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l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S3iこおいて算出され
た平均文字縦幅の173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ビーク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。 ステップ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か判別され
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Sllに進む。 ステップS】Oで、上記小区間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が算出され、この平均値か当該小
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S]、1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1こ英文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を
作成する。次に、文字縦幅ヒスドグラムノこおける(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
文字縦幅ヒストクラムピーク12に対応する文字縦幅値
を基本ライン上文字閾値とする。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か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jこ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、この発明の基本ライン抽出方
法は、入力された英文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、こ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、検出された基本ラ
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
連なりを当該行における基本ラインの座標とすることに
よって基本ラインを抽出するので、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無く基本ライン
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てきる。
法は、入力された英文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、こ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、検出された基本ラ
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
連なりを当該行における基本ラインの座標とすることに
よって基本ラインを抽出するので、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無く基本ライン
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てきる。
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)
- (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基づいて、所定の手順によ
って基本ラインが文字の最上画素に掛かるような基本ラ
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座
標あるいは下切り出し座標の連なりを当該行における基
本ラインの座標と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 true JPH0410087A (ja) | 1992-01-14 |
JP2554187B2 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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---|---|---|---|---|
JP2933801B2 (ja) * | 1993-06-11 | 1999-08-16 | 富士通株式会社 | 文字の切り出し方法及びその装置 |
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)
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---|---|---|---|---|
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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 |
US4998285A (en) * | 1988-03-11 | 1991-03-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Character recognition apparatus |
JPH01231186A (ja) * | 1988-03-11 | 1989-09-14 | Toshiba Corp | 文字認識方式 |
-
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 |
---|---|
JP2554187B2 (ja) | 1996-11-13 |
US5369715A (en) | 1994-11-29 |
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