JPH06162190A - 書類辺縁検出装置 - Google Patents
書類辺縁検出装置Info
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- JPH06162190A JPH06162190A JP4314497A JP31449792A JPH06162190A JP H06162190 A JPH06162190 A JP H06162190A JP 4314497 A JP4314497 A JP 4314497A JP 31449792 A JP31449792 A JP 31449792A JP H06162190 A JPH06162190 A JP H06162190A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像処理装置等の書類の辺縁検出において、
書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなどがあったり、
大きく傾いて読み取られたりしても、安定して高精度か
つ高速に辺縁検出を行う。 【構成】 書類の多値画像を２値画像に変換する画像２
値化部１２と、変換された画像データの辺縁上の複数点
の座標を検出する辺縁座標メモリ１６、２３と、該複数
の辺縁上の点の隣合う２点を結んだ方向ベクトルを作成
し、本来の辺縁上にある点を結んだ方向ベクトルの傾き
は平行あるいは直角になることを利用して不適当な点の
候補を除去し、残った点のみを用いて書類の辺縁直線の
方程式を求めるＣＰＵ１７とを備えた。
書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなどがあったり、
大きく傾いて読み取られたりしても、安定して高精度か
つ高速に辺縁検出を行う。 【構成】 書類の多値画像を２値画像に変換する画像２
値化部１２と、変換された画像データの辺縁上の複数点
の座標を検出する辺縁座標メモリ１６、２３と、該複数
の辺縁上の点の隣合う２点を結んだ方向ベクトルを作成
し、本来の辺縁上にある点を結んだ方向ベクトルの傾き
は平行あるいは直角になることを利用して不適当な点の
候補を除去し、残った点のみを用いて書類の辺縁直線の
方程式を求めるＣＰＵ１７とを備えた。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は書類辺縁検出装置、特に
書類の画像信号をスキャナ等から入力して書類の辺縁を
表す直線の方程式を求めることにより正確に書類の辺縁
を検出する辺縁検出装置に関する。
書類の画像信号をスキャナ等から入力して書類の辺縁を
表す直線の方程式を求めることにより正確に書類の辺縁
を検出する辺縁検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、スキャナ等で取り込んだ書類画像
の辺縁検出処理は多くの画像処理装置の前処理として重
要な役割を演じていた。例えば、定型書式書類の文字認
識においては、各文字は書類の辺縁に対して予め決めら
れた領域に書かれるため、これらの文字を切り出すため
には書類の辺縁検出を行う必要がある。そして、この辺
縁検出を行う過程で書類の傾き角も検出できるので、そ
の書類の傾き角をその後の文字認識段階での補助情報と
して用いることもできる。また、正規の書類読み出し位
置に対して傾きを持って入力された書類画像のスキュー
角補正を行う場合も、まず書類の傾き角を検出しなけれ
ばならず、辺縁検出が有効となる。さらに、その他黒の
背景を持つ書類画像をＰＰＣプリンタにそのまま出力す
ると多量のトナーを消費するので、背景の黒画素を消す
ために書類の辺縁検出が行われることもある。
の辺縁検出処理は多くの画像処理装置の前処理として重
要な役割を演じていた。例えば、定型書式書類の文字認
識においては、各文字は書類の辺縁に対して予め決めら
れた領域に書かれるため、これらの文字を切り出すため
には書類の辺縁検出を行う必要がある。そして、この辺
縁検出を行う過程で書類の傾き角も検出できるので、そ
の書類の傾き角をその後の文字認識段階での補助情報と
して用いることもできる。また、正規の書類読み出し位
置に対して傾きを持って入力された書類画像のスキュー
角補正を行う場合も、まず書類の傾き角を検出しなけれ
ばならず、辺縁検出が有効となる。さらに、その他黒の
背景を持つ書類画像をＰＰＣプリンタにそのまま出力す
ると多量のトナーを消費するので、背景の黒画素を消す
ために書類の辺縁検出が行われることもある。
【０００３】このように書類画像の辺縁検出は多用途目
的に活用されるため、従来から様々な書類画像の辺縁検
出方法が提案されている。例えば、従来の書類の辺縁検
出方法の第１の方法としては、ハフ変換を用いて書類の
辺縁を表す直線成分を検出する方法がある。また、第２
の方法としては、例えば特開平４−３６５４号公報に記
載された“画像処理装置”で示されたものがある。すな
わち、書類画像について主走査線上を両方向から走査し
て、画像が白から黒の連続、あるいは黒から白の連続に
なる部分（黒または白の画素数が設定値以上連続したこ
とにより判定）を辺縁の候補として抽出し、それら候補
点のうちで画像領域を広くする点を辺縁上の点の座標と
して選択し、さらにそれらの点の座標から最小自乗法に
より辺縁を表す直線の方程式を求める方法である。
的に活用されるため、従来から様々な書類画像の辺縁検
出方法が提案されている。例えば、従来の書類の辺縁検
出方法の第１の方法としては、ハフ変換を用いて書類の
辺縁を表す直線成分を検出する方法がある。また、第２
の方法としては、例えば特開平４−３６５４号公報に記
載された“画像処理装置”で示されたものがある。すな
わち、書類画像について主走査線上を両方向から走査し
て、画像が白から黒の連続、あるいは黒から白の連続に
なる部分（黒または白の画素数が設定値以上連続したこ
とにより判定）を辺縁の候補として抽出し、それら候補
点のうちで画像領域を広くする点を辺縁上の点の座標と
して選択し、さらにそれらの点の座標から最小自乗法に
より辺縁を表す直線の方程式を求める方法である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
の書類辺縁検出方法の第１の方法では、ハフ変換を用い
て書類の辺縁を表す直線成分を検出しているので、処理
に時間がかかるだけでなく複雑な処理を必要とするとい
う問題点があった。また、第１の方法では、書類上にそ
の辺縁と平行な画像成分がある場合は、辺縁の検出が必
ずしも容易ではないという問題点もある。さらに、第２
の方法では、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなど
がある場合、この部分の点も辺縁上の画素と見なしてし
まうために、これらの不適切な点を含んだ辺縁上の点の
座標から直線の方程式を近似しても書類の辺縁を表す直
線を正しく求めることはできないという問題点があっ
た。
の書類辺縁検出方法の第１の方法では、ハフ変換を用い
て書類の辺縁を表す直線成分を検出しているので、処理
に時間がかかるだけでなく複雑な処理を必要とするとい
う問題点があった。また、第１の方法では、書類上にそ
の辺縁と平行な画像成分がある場合は、辺縁の検出が必
ずしも容易ではないという問題点もある。さらに、第２
の方法では、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなど
がある場合、この部分の点も辺縁上の画素と見なしてし
まうために、これらの不適切な点を含んだ辺縁上の点の
座標から直線の方程式を近似しても書類の辺縁を表す直
線を正しく求めることはできないという問題点があっ
た。
【０００５】本発明は上記のような問題点を解消するた
めになされたもので、書類に比較的大きな破損、折れ、
汚れなどがあったり、あるいは書類が大きく傾いて読み
取られたりしても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出
が可能となる書類辺縁検出装置を得ることを目的として
いる。
めになされたもので、書類に比較的大きな破損、折れ、
汚れなどがあったり、あるいは書類が大きく傾いて読み
取られたりしても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出
が可能となる書類辺縁検出装置を得ることを目的として
いる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る書類辺縁検出装置は、まず書類画像の
辺縁上にある点の候補を求め、次いで辺縁上にある点の
候補を結んだ方向ベクトルの傾きは平行あるいは直角に
なることを利用して不適当な点の候補を除去することに
よって、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなどがあ
ったり、あるいは書類が大きく傾いて読み取られたりし
ても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出を可能とする
ものであって、外部から入力された書類の多値画像を２
値画像に変換する画像２値化手段と、画像２値化手段に
より変換された２次元画像空間上に存在する長方形の書
類画像の辺縁上の複数点の座標を前記２次元画像空間の
主走査方向、あるいは副走査方向に等間隔で検出する辺
縁点検出手段と、辺縁点検出手段によって検出された複
数の辺縁上の点の隣合う２点を結んだ方向ベクトルを作
成する方向ベクトル作成手段と、方向ベクトル作成手段
により得られた複数の方向ベクトルについて実際の書類
の辺縁上にあると推察されるそれぞれ類似した傾きを持
つ方向ベクトルの個数と、その方向ベクトルの傾きに対
して所定の変位角を持つ方向ベクトルの個数を計数する
計数手段と、計数手段によって算出された個数が最大の
傾きの方向ベクトル、及びその方向ベクトルと類似した
傾きを持つ方向ベクトルのみを残して、それ以外の方向
ベクトルに属する点を除去する除去手段と、除去手段に
より除去されなかった点を用いて書類画像の１辺を表す
直線の方程式を求める辺算出手段とを備えたことを特徴
とする。
に、本発明に係る書類辺縁検出装置は、まず書類画像の
辺縁上にある点の候補を求め、次いで辺縁上にある点の
候補を結んだ方向ベクトルの傾きは平行あるいは直角に
なることを利用して不適当な点の候補を除去することに
よって、書類に比較的大きな破損、折れ、汚れなどがあ
ったり、あるいは書類が大きく傾いて読み取られたりし
ても、安定して高精度かつ高速に辺縁検出を可能とする
ものであって、外部から入力された書類の多値画像を２
値画像に変換する画像２値化手段と、画像２値化手段に
より変換された２次元画像空間上に存在する長方形の書
類画像の辺縁上の複数点の座標を前記２次元画像空間の
主走査方向、あるいは副走査方向に等間隔で検出する辺
縁点検出手段と、辺縁点検出手段によって検出された複
数の辺縁上の点の隣合う２点を結んだ方向ベクトルを作
成する方向ベクトル作成手段と、方向ベクトル作成手段
により得られた複数の方向ベクトルについて実際の書類
の辺縁上にあると推察されるそれぞれ類似した傾きを持
つ方向ベクトルの個数と、その方向ベクトルの傾きに対
して所定の変位角を持つ方向ベクトルの個数を計数する
計数手段と、計数手段によって算出された個数が最大の
傾きの方向ベクトル、及びその方向ベクトルと類似した
傾きを持つ方向ベクトルのみを残して、それ以外の方向
ベクトルに属する点を除去する除去手段と、除去手段に
より除去されなかった点を用いて書類画像の１辺を表す
直線の方程式を求める辺算出手段とを備えたことを特徴
とする。
【０００７】
【作用】従って、本発明の書類の辺縁検出装置によれ
ば、外部から入力された書類の多値画像は画像２値化部
により２値化された後、画像の主走査方向と副走査方向
に走査されて、予め用意された垂直・水平パターンと比
較され、同一パターンが検出された場合は、それぞれ垂
直辺縁座標メモリと水平辺縁座標メモリにその点の座標
が記憶される。これらの座標メモリに記憶された点の座
標は、書類画像の辺縁上にある点の候補と見なされる。
次に、座標メモリ内の候補点の座標の全てに付いて、隣
合う２点を結ぶ方向ベクトルを求める。そして、各方向
ベクトルに付いて自分自身と同じ方向、あるいは９０度
の方向を持つベクトルの数を求め、その数が最大になる
方向ベクトル、及びその方向ベクトルと同じ方向を持つ
方向ベクトルの両端を構成する点の座標のみを用いて直
線の方程式を計算するので、安定かつ高速な書類の辺縁
検出が高精度に実現できるようになる。
ば、外部から入力された書類の多値画像は画像２値化部
により２値化された後、画像の主走査方向と副走査方向
に走査されて、予め用意された垂直・水平パターンと比
較され、同一パターンが検出された場合は、それぞれ垂
直辺縁座標メモリと水平辺縁座標メモリにその点の座標
が記憶される。これらの座標メモリに記憶された点の座
標は、書類画像の辺縁上にある点の候補と見なされる。
次に、座標メモリ内の候補点の座標の全てに付いて、隣
合う２点を結ぶ方向ベクトルを求める。そして、各方向
ベクトルに付いて自分自身と同じ方向、あるいは９０度
の方向を持つベクトルの数を求め、その数が最大になる
方向ベクトル、及びその方向ベクトルと同じ方向を持つ
方向ベクトルの両端を構成する点の座標のみを用いて直
線の方程式を計算するので、安定かつ高速な書類の辺縁
検出が高精度に実現できるようになる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の好適な実施例を図に基づいて
説明する。図１は本実施例に係る書類の辺縁検出装置の
ブロック図である。
説明する。図１は本実施例に係る書類の辺縁検出装置の
ブロック図である。
【０００９】図１において、本実施例の書類の辺縁検出
装置は、入力多値画像１１を２値画像に変換する画像２
値化部１２と、画像２値化部１２より出力される出力画
像を副走査方向に走査して水平辺縁パターンを抽出する
ためのラインメモリ１３と、同じく画像２値化部１２よ
り出力される出力画像を主走査方向に走査して垂直辺縁
パターンを抽出するためのシフトレジスタ２０と、水平
辺縁パターン比較器１４と、垂直辺縁パターン比較器２
１と、水平辺縁パターン比較器１４により検出された水
平辺縁上の点の候補の座標を記憶するための水平辺縁座
標メモリ１６と、同じく検出された垂直辺縁上の点の候
補の座標を記憶するための垂直辺縁座標メモリ２３と、
これらの座標メモリに記憶された垂直・水平辺縁上の点
の座標を用いて書類辺縁上の点を検出するＣＰＵ１７
と、外部から同期信号を入力して同期信号から各部に供
給する同期クロックを生成するクロック発生器１８と、
辺縁パターン比較器１４、２１の出力が真になった時に
画像内での辺縁パターンの位置を水平辺縁座標メモリ１
６、垂直辺縁座標メモリ２３に与える座標カウンタ１９
とから構成されている。
装置は、入力多値画像１１を２値画像に変換する画像２
値化部１２と、画像２値化部１２より出力される出力画
像を副走査方向に走査して水平辺縁パターンを抽出する
ためのラインメモリ１３と、同じく画像２値化部１２よ
り出力される出力画像を主走査方向に走査して垂直辺縁
パターンを抽出するためのシフトレジスタ２０と、水平
辺縁パターン比較器１４と、垂直辺縁パターン比較器２
１と、水平辺縁パターン比較器１４により検出された水
平辺縁上の点の候補の座標を記憶するための水平辺縁座
標メモリ１６と、同じく検出された垂直辺縁上の点の候
補の座標を記憶するための垂直辺縁座標メモリ２３と、
これらの座標メモリに記憶された垂直・水平辺縁上の点
の座標を用いて書類辺縁上の点を検出するＣＰＵ１７
と、外部から同期信号を入力して同期信号から各部に供
給する同期クロックを生成するクロック発生器１８と、
辺縁パターン比較器１４、２１の出力が真になった時に
画像内での辺縁パターンの位置を水平辺縁座標メモリ１
６、垂直辺縁座標メモリ２３に与える座標カウンタ１９
とから構成されている。
【００１０】次に、上記の通り構成される本実施例の書
類の辺縁検出装置の動作について説明する。まず、辺縁
検出の対象となる書類の入力多値画像１１は、スキャナ
等の画像入力手段によりＸ方向を主走査として走査され
て本実施例の辺縁検出装置に入力され、画像２値化部１
２により２値画像に変換される。この画像２値化部１２
より出力される２値化画像について垂直・水平辺縁上の
点の候補が以下に説明する操作により検出される。
類の辺縁検出装置の動作について説明する。まず、辺縁
検出の対象となる書類の入力多値画像１１は、スキャナ
等の画像入力手段によりＸ方向を主走査として走査され
て本実施例の辺縁検出装置に入力され、画像２値化部１
２により２値画像に変換される。この画像２値化部１２
より出力される２値化画像について垂直・水平辺縁上の
点の候補が以下に説明する操作により検出される。
【００１１】すなわち、画像２値化部１２の出力信号
は、書類の水平辺縁上の候補点の検出のためにｎライン
分の画像データを記憶するラインメモリ１３に送られ
る。ここで、入力画像の位置（ｘ，ｙ）における画素の
画像２値化処理結果をＰ（ｘ，ｙ）とすると、ラインメ
モリ１３は送られた２値化画像データの全てを記憶する
のではなく、主走査方向にｘ0 画素毎の画素値Ｐ（ｋｘ
0 ，ｙ）、（ｋ＝１，２，３，・・・・）をｎライン分
記憶する。また、このラインメモリ１３は、ｘ0 画素毎
の画素値Ｐ（ｋｘ0 ，ｙ）を取り込むと同時に、取り込
んだ画素値を含むｎライン分の画像データＰ（ｋｘ0 ，
ａ）、（ａ＝ｙ，ｙ−１，・・・，ｙ−ｎ＋１）を水平
辺縁パターン比較器１４に送る。水平辺縁パターン比較
器１４ではラインメモリ１３からの出力信号と、予め用
意された水平辺縁パターンとを比較し、一致すれば真、
不一致であれば偽の判定結果を水平辺縁座標メモリ１６
に送る。
は、書類の水平辺縁上の候補点の検出のためにｎライン
分の画像データを記憶するラインメモリ１３に送られ
る。ここで、入力画像の位置（ｘ，ｙ）における画素の
画像２値化処理結果をＰ（ｘ，ｙ）とすると、ラインメ
モリ１３は送られた２値化画像データの全てを記憶する
のではなく、主走査方向にｘ0 画素毎の画素値Ｐ（ｋｘ
0 ，ｙ）、（ｋ＝１，２，３，・・・・）をｎライン分
記憶する。また、このラインメモリ１３は、ｘ0 画素毎
の画素値Ｐ（ｋｘ0 ，ｙ）を取り込むと同時に、取り込
んだ画素値を含むｎライン分の画像データＰ（ｋｘ0 ，
ａ）、（ａ＝ｙ，ｙ−１，・・・，ｙ−ｎ＋１）を水平
辺縁パターン比較器１４に送る。水平辺縁パターン比較
器１４ではラインメモリ１３からの出力信号と、予め用
意された水平辺縁パターンとを比較し、一致すれば真、
不一致であれば偽の判定結果を水平辺縁座標メモリ１６
に送る。
【００１２】なお、図３は、前述の水平辺縁パターン比
較器１４で比較される予め用意されたｎ＝８の場合の水
平辺縁パターンの具体例を示す図である。また、上記動
作において入力された書類が傾いたものであるとする
と、垂直辺縁上の点を誤って水平辺縁上の点として検出
してしまうこともある。例えば、図２は、水平辺縁上の
点を検出しようとして垂直辺縁上の点も検出してしまう
例を示した図である。しかし、このような場合も本実施
例の辺縁検出装置では支障なく動作することは後述の通
りである。そして、続いて水平辺縁座標メモリ１６で
は、水平辺縁パターン比較器１４の出力が真になった瞬
間、すなわちラインメモリ１３からの出力信号と水平辺
縁パターンとの比較が一致した時の、座標カウンタ１９
からの出力信号が記憶される。これら一連の操作は、画
像データをｘ＝ｋ・ｘ0 、（ｋ＝１，２，３，・・・
・）において副走査方向に走査して水平辺縁パターンを
探索することに相当する。この動作の概念図を図５に示
す。以上は、水平辺縁上の点を検出する手順であるが、
垂直辺縁に付いてもほぼ同様の操作が行われて垂直辺縁
上の点の座標が垂直辺縁座標メモリ２３に記憶される。
較器１４で比較される予め用意されたｎ＝８の場合の水
平辺縁パターンの具体例を示す図である。また、上記動
作において入力された書類が傾いたものであるとする
と、垂直辺縁上の点を誤って水平辺縁上の点として検出
してしまうこともある。例えば、図２は、水平辺縁上の
点を検出しようとして垂直辺縁上の点も検出してしまう
例を示した図である。しかし、このような場合も本実施
例の辺縁検出装置では支障なく動作することは後述の通
りである。そして、続いて水平辺縁座標メモリ１６で
は、水平辺縁パターン比較器１４の出力が真になった瞬
間、すなわちラインメモリ１３からの出力信号と水平辺
縁パターンとの比較が一致した時の、座標カウンタ１９
からの出力信号が記憶される。これら一連の操作は、画
像データをｘ＝ｋ・ｘ0 、（ｋ＝１，２，３，・・・
・）において副走査方向に走査して水平辺縁パターンを
探索することに相当する。この動作の概念図を図５に示
す。以上は、水平辺縁上の点を検出する手順であるが、
垂直辺縁に付いてもほぼ同様の操作が行われて垂直辺縁
上の点の座標が垂直辺縁座標メモリ２３に記憶される。
【００１３】画像２値化部１２の出力信号のもう一方
は、ｍ段のシフトレジスタ２０に送られ、主走査方向に
ｍ画素分の２値化画像データＰ（ｂ，ｙ）、（ｂ＝ｘ，
ｘ−１，・・・，ｘ−ｍ＋１）が垂直辺縁パターン比較
器２１に出力される。垂直辺縁パターン比較器２１で
は、予め用意された垂直辺縁パターンとシフトレジスタ
２０から出力された画像データが比較されるが、比較は
毎回行われるのではなくｙ0 ライン間隔で行われ、それ
以外の場合垂直辺縁パターン比較器２１の出力は偽にな
る。
は、ｍ段のシフトレジスタ２０に送られ、主走査方向に
ｍ画素分の２値化画像データＰ（ｂ，ｙ）、（ｂ＝ｘ，
ｘ−１，・・・，ｘ−ｍ＋１）が垂直辺縁パターン比較
器２１に出力される。垂直辺縁パターン比較器２１で
は、予め用意された垂直辺縁パターンとシフトレジスタ
２０から出力された画像データが比較されるが、比較は
毎回行われるのではなくｙ0 ライン間隔で行われ、それ
以外の場合垂直辺縁パターン比較器２１の出力は偽にな
る。
【００１４】なお、図４は、前述の垂直辺縁パターン比
較器２１で比較される予め用意されたｍ＝８の場合の垂
直辺縁パターンの具体例を示す図である。また、水平辺
縁の場合と同様に、書類が傾いているとしても本実施例
の書類の辺縁検出装置では支障なく動作することは後述
する。そして、続く垂直辺縁座標メモリ２３では、垂直
辺縁パターン比較器２１の出力が真になった瞬間、すな
わちシフトレジスタ２０からの出力信号と垂直辺縁パタ
ーンとの比較が一致した時の、座標カウンタ１９からの
出力が記憶される。これら一連の操作は、画像データを
ｙ＝ｈ・ｙ0 、（ｈ＝１，２，３，・・・・）において
主走査方向に走査して垂直辺縁パターンを探索すること
に相当する。この動作の概念図を図５に示す。
較器２１で比較される予め用意されたｍ＝８の場合の垂
直辺縁パターンの具体例を示す図である。また、水平辺
縁の場合と同様に、書類が傾いているとしても本実施例
の書類の辺縁検出装置では支障なく動作することは後述
する。そして、続く垂直辺縁座標メモリ２３では、垂直
辺縁パターン比較器２１の出力が真になった瞬間、すな
わちシフトレジスタ２０からの出力信号と垂直辺縁パタ
ーンとの比較が一致した時の、座標カウンタ１９からの
出力が記憶される。これら一連の操作は、画像データを
ｙ＝ｈ・ｙ0 、（ｈ＝１，２，３，・・・・）において
主走査方向に走査して垂直辺縁パターンを探索すること
に相当する。この動作の概念図を図５に示す。
【００１５】上述したような操作により、水平辺縁座標
メモリ１６には水平辺縁上にあると思われる複数の点の
座標が記憶され、垂直辺縁座標メモリ２３には垂直辺縁
上にあると思われる複数の点の座標が記憶されている。
これらの座標メモリに記憶された点の座標は、書類画像
の辺縁上にある点の候補と見なされる。ところが、書類
に比較的大きな破損や折れ、汚れなどがある場合、これ
らの箇所で検出された点の座標は本来の書類の辺縁上に
はない。また、書類が大きく傾いている場合、検出しよ
うとする辺縁以外の辺縁を検出してしまう虞もある。例
えば、図２は、水平辺縁上の点を検出しようとして垂直
辺縁上の点も検出してしまう例を示した図である。そこ
で、本実施例の辺縁検出装置では、これらの座標メモリ
の後段に接続される、書類の辺縁検出用のＣＰＵ１７に
より座標メモリに記憶されている辺縁上の点の候補のう
ちから、書類の破損や折れ、汚れなどが原因で本来の辺
縁の位置を正しく表していない点や、書類が大きく傾い
ているために他の辺縁上にありながら検出されてしまっ
た点の座標を取り除く。
メモリ１６には水平辺縁上にあると思われる複数の点の
座標が記憶され、垂直辺縁座標メモリ２３には垂直辺縁
上にあると思われる複数の点の座標が記憶されている。
これらの座標メモリに記憶された点の座標は、書類画像
の辺縁上にある点の候補と見なされる。ところが、書類
に比較的大きな破損や折れ、汚れなどがある場合、これ
らの箇所で検出された点の座標は本来の書類の辺縁上に
はない。また、書類が大きく傾いている場合、検出しよ
うとする辺縁以外の辺縁を検出してしまう虞もある。例
えば、図２は、水平辺縁上の点を検出しようとして垂直
辺縁上の点も検出してしまう例を示した図である。そこ
で、本実施例の辺縁検出装置では、これらの座標メモリ
の後段に接続される、書類の辺縁検出用のＣＰＵ１７に
より座標メモリに記憶されている辺縁上の点の候補のう
ちから、書類の破損や折れ、汚れなどが原因で本来の辺
縁の位置を正しく表していない点や、書類が大きく傾い
ているために他の辺縁上にありながら検出されてしまっ
た点の座標を取り除く。
【００１６】以下、水平辺縁を検出する場合を例に取っ
て、ＣＰＵ１７で行われる辺縁検出の手順を説明する。
て、ＣＰＵ１７で行われる辺縁検出の手順を説明する。
【００１７】いま、水平辺縁座標メモリ１６にはｉ個の
水平辺縁上の点の候補、Ｈ0 ，Ｈ1，・・・、Ｈi-1
が、垂直辺縁座標メモリ２３にはｊ個の垂直辺縁上の点
の候補、Ｖ0 ，Ｖ1 ，・・・、Ｖj-1 があるものとす
る。ただし、点の候補Ｈ0 ，Ｈ1，・・・、Ｈi-1 、及
びＶ0 ，Ｖ1 ，・・・、Ｖj-1 はそれぞれ、ｘ座標の小
さいもの、ｙ座標の小さいものから順に並べられている
ものとする。
水平辺縁上の点の候補、Ｈ0 ，Ｈ1，・・・、Ｈi-1
が、垂直辺縁座標メモリ２３にはｊ個の垂直辺縁上の点
の候補、Ｖ0 ，Ｖ1 ，・・・、Ｖj-1 があるものとす
る。ただし、点の候補Ｈ0 ，Ｈ1，・・・、Ｈi-1 、及
びＶ0 ，Ｖ1 ，・・・、Ｖj-1 はそれぞれ、ｘ座標の小
さいもの、ｙ座標の小さいものから順に並べられている
ものとする。
【００１８】（手順１） 線分Ｈ0 Ｈ1 ，Ｈ1 Ｈ2 ，・
・・，Ｈi-2 Ｈi-1 を結んだ方向ベクトルＳ0 ，Ｓ1 ，
・・・，Ｓi-2 を作る。
・・，Ｈi-2 Ｈi-1 を結んだ方向ベクトルＳ0 ，Ｓ1 ，
・・・，Ｓi-2 を作る。
【００１９】（手順２） 線分Ｖ0 Ｖ1 ，Ｖ1 Ｖ2 ，・
・・，Ｖj-2 Ｖj-1 を結んだ方向ベクトルＴ0 ，Ｔ1 ，
・・・，Ｔj-2 を作る。
・・，Ｖj-2 Ｖj-1 を結んだ方向ベクトルＴ0 ，Ｔ1 ，
・・・，Ｔj-2 を作る。
【００２０】（手順３） 方向ベクトルＳk （ｋ＝０，
１，２，・・・i-2 ）のそれぞれについて、Ｓk と平行
な方向ベクトルをＳ0 ，Ｓ1 ，・・・，Ｓi-2 の中か
ら、またＳk と垂直な傾きを持つ方向ベクトルをＴ0 ，
Ｔ1 ，・・・，Ｔj-2 の中から探索して、その合計の本
数をＮk とする。ここで、方向ベクトルＳa ＝（ｘa ，
ｙa ）とＳb ＝（ｘb ，ｙb ）が垂直・水平の関係にあ
るとは、両方向ベクトルが式（１）の条件を満足するこ
とをいう。
１，２，・・・i-2 ）のそれぞれについて、Ｓk と平行
な方向ベクトルをＳ0 ，Ｓ1 ，・・・，Ｓi-2 の中か
ら、またＳk と垂直な傾きを持つ方向ベクトルをＴ0 ，
Ｔ1 ，・・・，Ｔj-2 の中から探索して、その合計の本
数をＮk とする。ここで、方向ベクトルＳa ＝（ｘa ，
ｙa ）とＳb ＝（ｘb ，ｙb ）が垂直・水平の関係にあ
るとは、両方向ベクトルが式（１）の条件を満足するこ
とをいう。
【００２１】 ［平行］ ｜ｘa ｙb −ｘb ｙa ｜ ＜ △ ［垂直］ ｜ｘa ｘb ＋ｙa ｙb ｜ ＜ △ ・・・（１） ここで、△は非常に小さな数を表し、これを０にしない
ことで多少の誤差を吸収させる。
ことで多少の誤差を吸収させる。
【００２２】（手順４） 手順３で求めたＮk の内で最
大のものをＮp とする。このとき、水平辺縁座標メモリ
１６内の点の候補の中から、その最大のＮp に対応する
方向ベクトルＳp の両端の点Ｈp ，Ｈp+1 と、Ｓp に平
行な方向ベクトルの両端の点のみを残して、その他の点
をすべて水平辺緑座標メモリ１６から消去する。
大のものをＮp とする。このとき、水平辺縁座標メモリ
１６内の点の候補の中から、その最大のＮp に対応する
方向ベクトルＳp の両端の点Ｈp ，Ｈp+1 と、Ｓp に平
行な方向ベクトルの両端の点のみを残して、その他の点
をすべて水平辺緑座標メモリ１６から消去する。
【００２３】（手順５） 手順４の結果水平辺縁座標メ
モリ１６内に残った点の候補を通る直線の方程式を最小
自乗法により求め、これを書類の水平辺縁を表す直線の
方程式とする。
モリ１６内に残った点の候補を通る直線の方程式を最小
自乗法により求め、これを書類の水平辺縁を表す直線の
方程式とする。
【００２４】図６は、以上の手順を実際の書類画像に適
用した場合の概念図である。図から明らかなように、こ
の書類には比較的大きな汚れがあり、しかも大きく傾い
ている。図６に示す○印は水平辺縁上の点の候補であ
り、△印は垂直辺縁上の点の候補である。図に示す書類
の場合では、水平辺縁上の点の候補が８つ、垂直辺縁上
の点の候補が８つ検出されていることが分かる。水平辺
縁上の点の候補の中には書類の汚れが原因で、本来の辺
縁の位置を正しく表示していない点（Ｈ1 ，Ｈ2）や、
書類が大きく傾いているために他の辺縁にありながら検
出されてしまった点（Ｈ6 ，Ｈ7 ）が含まれている。図
６に示すＳ0 からＳ6 は水平辺縁上の点の候補の内で隣
合う２点を結んだ方向ベクトルであり、Ｓ0 〜Ｓ6 に併
記された括弧内の数字は、Ｓ0 からＳ6 の中で当該方向
ベクトルと平行な関係にある方向ベクトルの数と、Ｔ0
からＴ6 の中でその方向ベクトルと垂直な関係にある方
向ベクトルの数との合計である。従って、図６に示す例
では、手順４に示す処理によりＳ3 （Ｓ4 でもよい）が
選択され、Ｓ3 の両端の点Ｈ3 ，Ｈ4 ，及びＳ3 と平行
なＳ4 の両端の点Ｈ4 ，Ｈ5 が残されて、手順５により
これら３点（Ｈ3 ，Ｈ4 ，及びＨ5 ）を通る直線の方程
式が求められる。
用した場合の概念図である。図から明らかなように、こ
の書類には比較的大きな汚れがあり、しかも大きく傾い
ている。図６に示す○印は水平辺縁上の点の候補であ
り、△印は垂直辺縁上の点の候補である。図に示す書類
の場合では、水平辺縁上の点の候補が８つ、垂直辺縁上
の点の候補が８つ検出されていることが分かる。水平辺
縁上の点の候補の中には書類の汚れが原因で、本来の辺
縁の位置を正しく表示していない点（Ｈ1 ，Ｈ2）や、
書類が大きく傾いているために他の辺縁にありながら検
出されてしまった点（Ｈ6 ，Ｈ7 ）が含まれている。図
６に示すＳ0 からＳ6 は水平辺縁上の点の候補の内で隣
合う２点を結んだ方向ベクトルであり、Ｓ0 〜Ｓ6 に併
記された括弧内の数字は、Ｓ0 からＳ6 の中で当該方向
ベクトルと平行な関係にある方向ベクトルの数と、Ｔ0
からＴ6 の中でその方向ベクトルと垂直な関係にある方
向ベクトルの数との合計である。従って、図６に示す例
では、手順４に示す処理によりＳ3 （Ｓ4 でもよい）が
選択され、Ｓ3 の両端の点Ｈ3 ，Ｈ4 ，及びＳ3 と平行
なＳ4 の両端の点Ｈ4 ，Ｈ5 が残されて、手順５により
これら３点（Ｈ3 ，Ｈ4 ，及びＨ5 ）を通る直線の方程
式が求められる。
【００２５】本実施例の書類の辺縁検出装置では、上述
したように書類の破損や折れ、汚れなどによって本来の
書類の辺縁上にない点が辺縁上の画素と見なされてしま
うことを、それらの点が一般的に小数派に属することを
利用して、多数決方式により除去することにより防止
し、安定した書類の辺縁検出方式を実現している。特
に、検出すべき本来の辺縁上の点以外に、その辺縁に対
して垂直な辺縁上の点も考慮することにより、いっそう
確実な書類の辺縁検出を可能としている。
したように書類の破損や折れ、汚れなどによって本来の
書類の辺縁上にない点が辺縁上の画素と見なされてしま
うことを、それらの点が一般的に小数派に属することを
利用して、多数決方式により除去することにより防止
し、安定した書類の辺縁検出方式を実現している。特
に、検出すべき本来の辺縁上の点以外に、その辺縁に対
して垂直な辺縁上の点も考慮することにより、いっそう
確実な書類の辺縁検出を可能としている。
【００２６】なお、上記実施例では、水平辺縁を検出す
る場合に付いて説明したが、同様の手順で垂直辺縁に付
いても検出可能であることは容易に類推可能である。ま
た、水平辺縁パターン比較器１４で使用される辺縁パタ
ーンを変更することにより、もう一方の垂直・水平辺縁
も検出することができる。
る場合に付いて説明したが、同様の手順で垂直辺縁に付
いても検出可能であることは容易に類推可能である。ま
た、水平辺縁パターン比較器１４で使用される辺縁パタ
ーンを変更することにより、もう一方の垂直・水平辺縁
も検出することができる。
【００２７】さらに、上記実施例の手順３では、一方の
方向ベクトルに対して他方の方向ベクトルが平行である
条件を式（２）で示したが、水平辺縁上の点の候補はｘ
毎、垂直辺縁上の点の候補はｙ毎に等間隔で検出されて
いるので、下記式（２）の条件は下記式（３）のように
簡略化できる。このような簡略化により計算時間を短縮
することができる。
方向ベクトルに対して他方の方向ベクトルが平行である
条件を式（２）で示したが、水平辺縁上の点の候補はｘ
毎、垂直辺縁上の点の候補はｙ毎に等間隔で検出されて
いるので、下記式（２）の条件は下記式（３）のように
簡略化できる。このような簡略化により計算時間を短縮
することができる。
【００２８】 ［平行］ ｜ｘa ｙb −ｘb ｙa ｜ ＜ △ ・・・（２） ［水平辺縁の場合］ ｜ｙa −ｙb ｜ ＜ △ ［垂直辺縁の場合］ ｜ｘa −ｘb ｜ ＜ △ ・・・（３） 上記実施例の書類辺縁検出装置では、画像を走査して辺
縁パターンを探索することによって書類の辺縁上の点の
候補を求めたが、辺縁上の点の座標を求める方法はこれ
に限られるわけではない。例えば、スキャナの紙搬送系
の途中に水平辺縁を検出する光学センサをいくつか取り
付けておき、それぞれのセンサが紙の辺縁を検出した時
間と紙の搬送速度の関係から、紙の水平辺縁上にある点
の座標を求めることも可能である。
縁パターンを探索することによって書類の辺縁上の点の
候補を求めたが、辺縁上の点の座標を求める方法はこれ
に限られるわけではない。例えば、スキャナの紙搬送系
の途中に水平辺縁を検出する光学センサをいくつか取り
付けておき、それぞれのセンサが紙の辺縁を検出した時
間と紙の搬送速度の関係から、紙の水平辺縁上にある点
の座標を求めることも可能である。
【００２９】上記実施例の手順５において、水平辺縁座
標メモリ１６内に残った点の候補を通る直線の方程式を
求める方法として最小自乗法を挙げたが、それに限定さ
れるものではない。例えば、手順４の結果として残った
全ての点に関して隣接する２点を結ぶ直線の方程式を求
め、それらの直線の傾き及びｙ切片の平均値を求め、そ
れら平均値を直線の傾き、ｙ切片としてもよい。
標メモリ１６内に残った点の候補を通る直線の方程式を
求める方法として最小自乗法を挙げたが、それに限定さ
れるものではない。例えば、手順４の結果として残った
全ての点に関して隣接する２点を結ぶ直線の方程式を求
め、それらの直線の傾き及びｙ切片の平均値を求め、そ
れら平均値を直線の傾き、ｙ切片としてもよい。
【００３０】本実施例の書類辺縁検出装置では、座標メ
モリ、シフトレジスタ、辺縁パターン比較器を用いて辺
縁上の点の候補を求めたが、２値化画像をまず画像メモ
リに取り込み、この画像データを直接ＣＰＵ１７で処理
することで、プログラムによって辺縁パターンの検
出、本来の辺縁の位置を正しく表していない点の除
去、辺縁を表す直線の計算、の３つの処理をまとめて
行うことも可能である。
モリ、シフトレジスタ、辺縁パターン比較器を用いて辺
縁上の点の候補を求めたが、２値化画像をまず画像メモ
リに取り込み、この画像データを直接ＣＰＵ１７で処理
することで、プログラムによって辺縁パターンの検
出、本来の辺縁の位置を正しく表していない点の除
去、辺縁を表す直線の計算、の３つの処理をまとめて
行うことも可能である。
【００３１】上記実施例では、書類の１つの辺縁を検出
するためにその辺縁と垂直な辺縁の情報も用いるように
説明したが、手順３に示した“垂直な方向ベクトルをＴ
0 ，Ｔ1 ，・・・，Ｔj-2 の中から探索する”という操
作を除けば、検出すべき辺縁と垂直な辺縁の情報は用い
なくても辺縁検出は可能である。しかし、検出すべき辺
縁の１辺の情報だけを用いると、書類に比較的大きな破
損や折れ、汚れなどがある場合、あるいは書類が大きく
傾いている場合には、正確な辺縁検出が困難になること
がある。
するためにその辺縁と垂直な辺縁の情報も用いるように
説明したが、手順３に示した“垂直な方向ベクトルをＴ
0 ，Ｔ1 ，・・・，Ｔj-2 の中から探索する”という操
作を除けば、検出すべき辺縁と垂直な辺縁の情報は用い
なくても辺縁検出は可能である。しかし、検出すべき辺
縁の１辺の情報だけを用いると、書類に比較的大きな破
損や折れ、汚れなどがある場合、あるいは書類が大きく
傾いている場合には、正確な辺縁検出が困難になること
がある。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の書類辺縁
検出装置によれば、多値画像を２値画像に変換する画像
２値化部と、画像を主走査方向、あるいは副走査方向に
走査して書類辺縁上の点を検出する辺縁点検出部と、辺
縁点検出部から出力される辺縁上の点の候補の座標を用
いて書類の辺縁を求める辺縁検出部により、書類画像の
辺縁上にある点の候補を求め、次いで本来の辺縁上にあ
る点の候補を結んだ方向ベクトルの傾きは平行あるいは
直角になることを利用して不適当な点の候補を除去し、
結果として残った点の候補のみを用いて書類の辺縁直線
の方程式を求めるように構成したので、書類に比較的大
きな破損、折れ、汚れなどがあったり、あるいは書類が
大きく傾いて読み取られたりしても、安定して高精度か
つ高速に辺縁検出が可能となるという効果がある。ま
た、本実施例の書類の辺縁検出装置によれば、ハフ変換
等の時間のかかる処理を必要とせず、ハードウエア化も
容易であり、必要となる演算も計算機に適しているので
安価で高速な書類の辺縁検出装置が実現可能であるとい
う効果がある。
検出装置によれば、多値画像を２値画像に変換する画像
２値化部と、画像を主走査方向、あるいは副走査方向に
走査して書類辺縁上の点を検出する辺縁点検出部と、辺
縁点検出部から出力される辺縁上の点の候補の座標を用
いて書類の辺縁を求める辺縁検出部により、書類画像の
辺縁上にある点の候補を求め、次いで本来の辺縁上にあ
る点の候補を結んだ方向ベクトルの傾きは平行あるいは
直角になることを利用して不適当な点の候補を除去し、
結果として残った点の候補のみを用いて書類の辺縁直線
の方程式を求めるように構成したので、書類に比較的大
きな破損、折れ、汚れなどがあったり、あるいは書類が
大きく傾いて読み取られたりしても、安定して高精度か
つ高速に辺縁検出が可能となるという効果がある。ま
た、本実施例の書類の辺縁検出装置によれば、ハフ変換
等の時間のかかる処理を必要とせず、ハードウエア化も
容易であり、必要となる演算も計算機に適しているので
安価で高速な書類の辺縁検出装置が実現可能であるとい
う効果がある。
【図１】本実施例の書類の辺縁検出装置のブロック図で
ある。
ある。
【図２】書類が大きく傾いている時に水平辺縁上の点を
検出しようとして垂直辺縁上の点も検出してしまう例を
示した図である。
検出しようとして垂直辺縁上の点も検出してしまう例を
示した図である。
【図３】ｎ＝８の場合の水平辺縁パターンの一例を示す
図である。
図である。
【図４】ｍ＝８の場合の垂直辺縁パターンの一例を示す
図である。
図である。
【図５】画像データを主走査・副走査方向に走査して垂
直・水平辺縁パターンを探索する動作の概念図である。
直・水平辺縁パターンを探索する動作の概念図である。
【図６】本実施例の辺縁検出装置の書類の水平辺縁検出
動作の概念図である。
動作の概念図である。
１１ 入力多値画像 １２ 画像２値化部 １３ ラインメモリ １４ 水平辺縁パターン比較器 １５ 水平辺縁パターン １６ 水平辺縁座標メモリ １７ 辺縁検出ＣＰＵ １８ クロック発生器 １９ 座標カウンタ ２０ シフトレジスタ ２１ 垂直辺縁パターン比較器 ２２ 垂直辺縁パターン ２３ 垂直辺縁座標メモリ
Claims (1)
- 【請求項１】 ２次元画像空間上に存在する長方形の書
類画像の辺縁上の複数点の座標を前記２次元画像空間の
主走査方向、あるいは副走査方向に等間隔で検出する辺
縁点検出手段と、該辺縁点検出手段によって検出された
複数の辺縁上の点の隣合う２点を結んだ方向ベクトルを
作成する方向ベクトル作成手段と、該方向ベクトル作成
手段により得られた方向ベクトルの中から、ほぼ平行な
方向ベクトルの個数と、前記ほぼ平行な方向ベクトルと
は略９０度を成す方向ベクトルの個数と、をそれぞれ計
数する計数手段と、該計数手段によって算出された個数
が最大となった方向ベクトル、及びその方向ベクトルと
類似した傾きを持つ方向ベクトルのみを残して、それ以
外の方向ベクトルに属する点を除去する除去手段と、該
除去手段により除去されなかった点を用いて書類の１辺
を表す直線の方程式を求める辺算出手段とを備えたこと
を特徴とする書類辺縁検出装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31449792A JP3249605B2 (ja) | 1992-11-25 | 1992-11-25 | 書類辺縁検出装置 |
| US08/264,533 US5491759A (en) | 1992-11-25 | 1994-06-23 | Document edge detection apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31449792A JP3249605B2 (ja) | 1992-11-25 | 1992-11-25 | 書類辺縁検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06162190A true JPH06162190A (ja) | 1994-06-10 |
| JP3249605B2 JP3249605B2 (ja) | 2002-01-21 |
Family
ID=18054014
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31449792A Expired - Fee Related JP3249605B2 (ja) | 1992-11-25 | 1992-11-25 | 書類辺縁検出装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5491759A (ja) |
| JP (1) | JP3249605B2 (ja) |
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| JP2009171217A (ja) * | 2008-01-16 | 2009-07-30 | Brother Ind Ltd | 画像解析装置及び画像読取装置 |
| JP2009171218A (ja) * | 2008-01-16 | 2009-07-30 | Brother Ind Ltd | 画像解析装置及び画像読取装置 |
| JP2009252115A (ja) * | 2008-04-09 | 2009-10-29 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像抽出装置、及び画像抽出プログラム |
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| US8284463B2 (en) | 2007-12-28 | 2012-10-09 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image reading apparatus |
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| TWI596573B (zh) * | 2013-04-25 | 2017-08-21 | 財團法人工業技術研究院 | 影像處理裝置及其影像雜訊抑制方法 |
| US9697431B2 (en) | 2013-08-16 | 2017-07-04 | Conduent Business Services, Llc | Mobile document capture assist for optimized text recognition |
| US9639768B2 (en) | 2014-12-09 | 2017-05-02 | Xerox Corporation | Methods and systems to adaptively detect object borders from electronic device images |
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-
1992
- 1992-11-25 JP JP31449792A patent/JP3249605B2/ja not_active Expired - Fee Related
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- 1994-06-23 US US08/264,533 patent/US5491759A/en not_active Expired - Lifetime
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