JPH0991376A - イメージデータ入力処理方法およびその装置 - Google Patents
イメージデータ入力処理方法およびその装置Info
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- JPH0991376A JPH0991376A JP7247644A JP24764495A JPH0991376A JP H0991376 A JPH0991376 A JP H0991376A JP 7247644 A JP7247644 A JP 7247644A JP 24764495 A JP24764495 A JP 24764495A JP H0991376 A JPH0991376 A JP H0991376A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、スキャナやＦＡＸなどからの入力イ
メージデータの傾斜や蛇行を補正することを可能にする
ことを目的としている。 【解決手段】入力イメージデータの副走査方向を複数の
領域に分割し、各分割領域毎に基準横罫線を検出すると
共に傾斜角度を推定し、隣接する２本の基準横罫線が平
行である場合と平行でない場合とで処理態様を分けて補
正処理を行う。
メージデータの傾斜や蛇行を補正することを可能にする
ことを目的としている。 【解決手段】入力イメージデータの副走査方向を複数の
領域に分割し、各分割領域毎に基準横罫線を検出すると
共に傾斜角度を推定し、隣接する２本の基準横罫線が平
行である場合と平行でない場合とで処理態様を分けて補
正処理を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、スキャナやファク
シミリから帳票等をイメージデータとして入力する処理
に関し、特に、罫線枠を配置した帳票を入力する場合の
傾斜や蛇行を補正することによって、後の文字認識のた
めの文字イメージデータの切り出しの高精度化を実現す
るようにしたイメージデータ入力処理方法およびその装
置に関する。
シミリから帳票等をイメージデータとして入力する処理
に関し、特に、罫線枠を配置した帳票を入力する場合の
傾斜や蛇行を補正することによって、後の文字認識のた
めの文字イメージデータの切り出しの高精度化を実現す
るようにしたイメージデータ入力処理方法およびその装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】スキャナやＦＡＸから入力された文字イ
メージデータを、テキストデータとして計算機が処理可
能な文字コードへ変換するための文字認識技術は、人手
による文字入力稼働を削減する点で有用な技術と考えら
れている。
メージデータを、テキストデータとして計算機が処理可
能な文字コードへ変換するための文字認識技術は、人手
による文字入力稼働を削減する点で有用な技術と考えら
れている。
【０００３】文字認識技術では、予め学習させた文字パ
タンとの類似性によって、入力された文字イメージデー
タがいずれの文字であるかを識別することを処理の基本
としている。従って、入力イメージデータ中の文字領域
を正確に切り出すことが、精度良く文字認識を行うため
の第一条件となる。
タンとの類似性によって、入力された文字イメージデー
タがいずれの文字であるかを識別することを処理の基本
としている。従って、入力イメージデータ中の文字領域
を正確に切り出すことが、精度良く文字認識を行うため
の第一条件となる。
【０００４】文字領域を切り出すための技術は大別して
２つの方法に分類される。第一の方法は、予め文字位置
に関する情報（書式情報）を定義しておき、文字切り出
しをこの書式定義情報に従って行う方法である。第二の
方法は、書式情報を一切使用せずに任意に配置された文
字領域を切り出す方法である。
２つの方法に分類される。第一の方法は、予め文字位置
に関する情報（書式情報）を定義しておき、文字切り出
しをこの書式定義情報に従って行う方法である。第二の
方法は、書式情報を一切使用せずに任意に配置された文
字領域を切り出す方法である。
【０００５】これらの内、第二の方法は最終的な目標と
なる理想の方法ではあるが技術的に解決困難な問題が多
いため、もっぱら第一の方法に基づく文字切り出し方法
が考案されてきた。
なる理想の方法ではあるが技術的に解決困難な問題が多
いため、もっぱら第一の方法に基づく文字切り出し方法
が考案されてきた。
【０００６】書式定義情報を利用する第一の方法では、
入力された帳票イメージデータがいずれの帳票形式であ
るかを識別する技術、あるいは、予め定義した書式と合
致しているかを判定する技術が重要となる。
入力された帳票イメージデータがいずれの帳票形式であ
るかを識別する技術、あるいは、予め定義した書式と合
致しているかを判定する技術が重要となる。
【０００７】従来、これらのために、帳票上に識別マー
クを印刷しておく方法が用いられてきたが、帳票上のス
ペース使用効率が悪い、マークの印刷に特別な技術が必
要等の問題があった。そこで、特別な識別マークを使用
せずに、帳票中の罫線を検出することにより書式識別を
行う方法が有効と考えられてきた。
クを印刷しておく方法が用いられてきたが、帳票上のス
ペース使用効率が悪い、マークの印刷に特別な技術が必
要等の問題があった。そこで、特別な識別マークを使用
せずに、帳票中の罫線を検出することにより書式識別を
行う方法が有効と考えられてきた。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述のとおり正確な文
字切り出しを行うための書式識別のために、帳票中の罫
線を用いる方法が有望であるが、この方法では基準とす
る縦または横方向に設けられた罫線を正確に検出できる
ことが条件となる。一般にスキャナやＦＡＸから入力さ
れたイメージデータは傾斜したり蛇行している場合が多
く、この場合には正しく罫線の検出を行うことができな
いという問題があった。
字切り出しを行うための書式識別のために、帳票中の罫
線を用いる方法が有望であるが、この方法では基準とす
る縦または横方向に設けられた罫線を正確に検出できる
ことが条件となる。一般にスキャナやＦＡＸから入力さ
れたイメージデータは傾斜したり蛇行している場合が多
く、この場合には正しく罫線の検出を行うことができな
いという問題があった。
【０００９】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、その目的とするところは、従来の技術における上述
の如き問題を解消し、入力イメージデータの傾斜や蛇行
を補正することが可能なイメージデータ入力処理方法お
よびその装置を提供することにある。
で、その目的とするところは、従来の技術における上述
の如き問題を解消し、入力イメージデータの傾斜や蛇行
を補正することが可能なイメージデータ入力処理方法お
よびその装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、罫線枠を配置
した帳票イメージデータを入力する処理において、副走
査方向を１個以上の領域に分割し、各分割領域において
最長の横罫線の検出および該横罫線の傾斜角度を推定し
この横罫線を基準横罫線とし、隣接する２本の基準横罫
線が平行でない場合には、これらの基準横罫線を延長し
て交差する点を回転中心座標とし、これらの２本の基準
横罫線に挟まれる領域のイメージデータを回転中心座標
を基準として水平に位置補正を行う処理を全分割領域に
対して繰り返し、隣接する２本の基準横罫線が平行な場
合には、これら２本の基準横罫線によって挟まれる領域
のイメージデータを対応する推定傾斜角度に基づき傾斜
の補正を行う処理を全分割領域に対して繰り返すことを
特徴としている。
した帳票イメージデータを入力する処理において、副走
査方向を１個以上の領域に分割し、各分割領域において
最長の横罫線の検出および該横罫線の傾斜角度を推定し
この横罫線を基準横罫線とし、隣接する２本の基準横罫
線が平行でない場合には、これらの基準横罫線を延長し
て交差する点を回転中心座標とし、これらの２本の基準
横罫線に挟まれる領域のイメージデータを回転中心座標
を基準として水平に位置補正を行う処理を全分割領域に
対して繰り返し、隣接する２本の基準横罫線が平行な場
合には、これら２本の基準横罫線によって挟まれる領域
のイメージデータを対応する推定傾斜角度に基づき傾斜
の補正を行う処理を全分割領域に対して繰り返すことを
特徴としている。
【００１１】本発明においては、スキャナやＦＡＸから
入力されたイメージデータの傾斜や蛇行を精度良く補正
することが可能となり、記入枠等の罫線検出に基づく書
式識別ならびに文字イメージデータの切り出しの高精度
化を実現することができる。
入力されたイメージデータの傾斜や蛇行を精度良く補正
することが可能となり、記入枠等の罫線検出に基づく書
式識別ならびに文字イメージデータの切り出しの高精度
化を実現することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
例を説明する。図１は、本発明の一実施例に係わるイメ
ージデータ入力処理方法および装置の処理ブロック図で
ある。
例を説明する。図１は、本発明の一実施例に係わるイメ
ージデータ入力処理方法および装置の処理ブロック図で
ある。
【００１３】図において、１０１は入力イメージデータ
を分割する領域分割処理ブロック、１０２は分割した各
イメージデータにおいて包含する横罫線の検出および傾
斜角度を推定する傾斜角度推定処理ブロック、１０３は
隣接する分割領域で検出された横罫線の推定傾斜角度か
らこれらの横罫線の延長上の交差点すなわちイメージデ
ータの蛇行発生時における回転中心座標を算出する回転
中心座標推定処理ブロック、１０４は回転中心座標を基
準にイメージデータ中の画素の位置を補正する回転補正
処理ブロックである。
を分割する領域分割処理ブロック、１０２は分割した各
イメージデータにおいて包含する横罫線の検出および傾
斜角度を推定する傾斜角度推定処理ブロック、１０３は
隣接する分割領域で検出された横罫線の推定傾斜角度か
らこれらの横罫線の延長上の交差点すなわちイメージデ
ータの蛇行発生時における回転中心座標を算出する回転
中心座標推定処理ブロック、１０４は回転中心座標を基
準にイメージデータ中の画素の位置を補正する回転補正
処理ブロックである。
【００１４】これらの処理ブロックによる、入力イメー
ジデータの傾斜ならびに蛇行を補正する手順を以下に説
明する。領域分割処理ブロック１０１は、スキャナまた
はＦＡＸから入力されたイメージデータを既定の分割数
ｎに分割する。分割する方向は、分割境界がイメージデ
ータの主走査方向（横方向）となる方向である。このイ
メージデータ領域の分割は、横罫線をその長さに依らず
イメージデータ中全面に渡って不足なく検出することを
目的に行う。
ジデータの傾斜ならびに蛇行を補正する手順を以下に説
明する。領域分割処理ブロック１０１は、スキャナまた
はＦＡＸから入力されたイメージデータを既定の分割数
ｎに分割する。分割する方向は、分割境界がイメージデ
ータの主走査方向（横方向）となる方向である。このイ
メージデータ領域の分割は、横罫線をその長さに依らず
イメージデータ中全面に渡って不足なく検出することを
目的に行う。
【００１５】すなわち、領域分割を行わずに全領域を対
象として既定の長さ以上の横罫線の検出を行う方法で
は、例えばイメージデータの上端付近に比較的長い横罫
線が集中しイメージデータ下端付近に比較的短い横罫線
が集中した場合には、上端付近の横罫線のみが検出さ
れ、イメージデータの傾斜や蛇行の状況を正しく推定す
ることができないという問題が生じるためである。
象として既定の長さ以上の横罫線の検出を行う方法で
は、例えばイメージデータの上端付近に比較的長い横罫
線が集中しイメージデータ下端付近に比較的短い横罫線
が集中した場合には、上端付近の横罫線のみが検出さ
れ、イメージデータの傾斜や蛇行の状況を正しく推定す
ることができないという問題が生じるためである。
【００１６】傾斜角度推定処理ブロック１０２では、領
域分割処理ブロック１０１で分割した各イメージデータ
領域について横罫線の検出および検出罫線の傾斜角度の
推定を行う。横罫線の検出および傾斜角度の推定に当た
っては、例えば、横罫線の検出は、一定方向に連続する
黒画素の追跡や、黒画素分布のピークを検出するなどの
方法により実現できる。また、傾斜角度の推定は、検出
した横罫線の連続方向の推定や、黒画素との距離分布が
最大となる平行線の推定などの方法により実現できる。
これらの具体的な実施例については、後に図３を用いて
詳細に説明する。
域分割処理ブロック１０１で分割した各イメージデータ
領域について横罫線の検出および検出罫線の傾斜角度の
推定を行う。横罫線の検出および傾斜角度の推定に当た
っては、例えば、横罫線の検出は、一定方向に連続する
黒画素の追跡や、黒画素分布のピークを検出するなどの
方法により実現できる。また、傾斜角度の推定は、検出
した横罫線の連続方向の推定や、黒画素との距離分布が
最大となる平行線の推定などの方法により実現できる。
これらの具体的な実施例については、後に図３を用いて
詳細に説明する。
【００１７】傾斜角度推定処理ブロック１０２では、各
分割領域における最大長の横罫線を選択し、最終的にこ
の最大長の横罫線の傾斜角度を推定傾斜角度とする。
尚、以降の説明においてはこの選択された横罫線を基準
横罫線と呼ぶことにする。
分割領域における最大長の横罫線を選択し、最終的にこ
の最大長の横罫線の傾斜角度を推定傾斜角度とする。
尚、以降の説明においてはこの選択された横罫線を基準
横罫線と呼ぶことにする。
【００１８】回転中心座標推定処理ブロック１０３で
は、隣接する分割領域から検出された基準横罫線の推定
傾斜角度に応じて２つの処理モードで傾斜および蛇行を
補正するための補正基準座標を算出する。
は、隣接する分割領域から検出された基準横罫線の推定
傾斜角度に応じて２つの処理モードで傾斜および蛇行を
補正するための補正基準座標を算出する。
【００１９】まず第１の処理モードは、隣接する２つの
分割領域の基準横罫線が平行な場合の処理モードであ
る。この場合には、回転中心座標推定処理ブロック１０
３は２本の基準横罫線で囲まれたイメージデータが単純
に傾斜していると判断する。
分割領域の基準横罫線が平行な場合の処理モードであ
る。この場合には、回転中心座標推定処理ブロック１０
３は２本の基準横罫線で囲まれたイメージデータが単純
に傾斜していると判断する。
【００２０】第２の処理モードは、隣接する２つの分割
領域の基準横罫線が平行でない場合の処理モードであ
る。この場合には、回転中心座標推定処理ブロック１０
３は２本の基準横罫線で囲まれたイメージデータが蛇行
していると判断し、これら２本の基準横罫線を延長して
交差する点の座標を回転中心座標として算出する。
領域の基準横罫線が平行でない場合の処理モードであ
る。この場合には、回転中心座標推定処理ブロック１０
３は２本の基準横罫線で囲まれたイメージデータが蛇行
していると判断し、これら２本の基準横罫線を延長して
交差する点の座標を回転中心座標として算出する。
【００２１】回転補正処理ブロック１０４では、回転中
心座標推定処理ブロック１０３での処理モード判定結果
に基づき以下の補正処理を行う。まず、着目する基準横
罫線間のイメージデータが単純に傾斜していた場合に
は、推定傾斜角度に基づき傾斜の補正を行う。ここでは
傾斜補正の具体的な方法については説明を省略するが、
例えば任意の１点を中心に補正対象となるイメージデー
タを傾斜とは逆方向に推定傾斜角度だけ回転させる方法
などによって実現できる。
心座標推定処理ブロック１０３での処理モード判定結果
に基づき以下の補正処理を行う。まず、着目する基準横
罫線間のイメージデータが単純に傾斜していた場合に
は、推定傾斜角度に基づき傾斜の補正を行う。ここでは
傾斜補正の具体的な方法については説明を省略するが、
例えば任意の１点を中心に補正対象となるイメージデー
タを傾斜とは逆方向に推定傾斜角度だけ回転させる方法
などによって実現できる。
【００２２】また、着目する基準横罫線間のイメージデ
ータが蛇行していた場合には、回転中心座標推定処理ブ
ロック１０３によって推定した回転中心座標を中心とし
て、補正対象イメージデータ中の各画素の座標によって
定まる回転角度で、蛇行すなわち着目座標の画素の回転
とは逆方向へ回転させることにより補正を行う。尚、こ
の蛇行の補正方法については、後に図５および図６を用
いて詳細に説明する。
ータが蛇行していた場合には、回転中心座標推定処理ブ
ロック１０３によって推定した回転中心座標を中心とし
て、補正対象イメージデータ中の各画素の座標によって
定まる回転角度で、蛇行すなわち着目座標の画素の回転
とは逆方向へ回転させることにより補正を行う。尚、こ
の蛇行の補正方法については、後に図５および図６を用
いて詳細に説明する。
【００２３】図２は、図１に示した領域分割処理ブロッ
ク１０１によって行う入力イメージデータの領域分割の
模様を具体的に説明するための図面である。図２におい
て、２０１は、入力イメージデータ全体を示している。
一般に、ＦＡＸ等から入力される入力イメージデータ２
０１の横方向は主走査方向と呼ばれ、縦方向は副走査方
向と呼ばれる。図２中のｎは分割数を表し、任意に設定
可能な数値である。例えば、ｎの値として、４〜１０程
度の数値を指定することで、入力イメージデータの全領
域から万遍なく横罫線を検出という領域分割の目的を達
成することができる。
ク１０１によって行う入力イメージデータの領域分割の
模様を具体的に説明するための図面である。図２におい
て、２０１は、入力イメージデータ全体を示している。
一般に、ＦＡＸ等から入力される入力イメージデータ２
０１の横方向は主走査方向と呼ばれ、縦方向は副走査方
向と呼ばれる。図２中のｎは分割数を表し、任意に設定
可能な数値である。例えば、ｎの値として、４〜１０程
度の数値を指定することで、入力イメージデータの全領
域から万遍なく横罫線を検出という領域分割の目的を達
成することができる。
【００２４】図３は、図１で示した傾斜角度推定処理ブ
ロック１０２を詳細に説明するためのサブ処理ブロック
図面である。図３において、３０１は横罫線検出を行う
サブ処理ブロック、３０２は最長横罫線を選択するため
のサブ処理ブロック、３０３は最長横罫線上の２点の座
標を抽出するためのサブ処理ブロック、３０４は最長横
罫線上の２点の座標からｔａｎθの値を計算するための
サブ処理ブロックである。
ロック１０２を詳細に説明するためのサブ処理ブロック
図面である。図３において、３０１は横罫線検出を行う
サブ処理ブロック、３０２は最長横罫線を選択するため
のサブ処理ブロック、３０３は最長横罫線上の２点の座
標を抽出するためのサブ処理ブロック、３０４は最長横
罫線上の２点の座標からｔａｎθの値を計算するための
サブ処理ブロックである。
【００２５】以下図３を用いて、分割対象領域に対する
傾斜角度推定を行う具体的な方法の一例を説明する。横
罫線検出サブ処理ブロック３０１では、対象分割領域中
に含まれる横罫線の検出を行う。横罫線の検出には各種
の方法を用いることができ、例えば、一定方向に連続す
る黒画素を探索し既定の長さ以上の連なりを横罫線とす
る方法や、種々の傾斜を持たせた基準とする罫線に対し
て垂直距離が等しくなる黒画素数の分布をとり、それら
の分布の中で最大の画素数分布を示す部分を横罫線とす
るなどの方法により実現できる。
傾斜角度推定を行う具体的な方法の一例を説明する。横
罫線検出サブ処理ブロック３０１では、対象分割領域中
に含まれる横罫線の検出を行う。横罫線の検出には各種
の方法を用いることができ、例えば、一定方向に連続す
る黒画素を探索し既定の長さ以上の連なりを横罫線とす
る方法や、種々の傾斜を持たせた基準とする罫線に対し
て垂直距離が等しくなる黒画素数の分布をとり、それら
の分布の中で最大の画素数分布を示す部分を横罫線とす
るなどの方法により実現できる。
【００２６】サブ処理ブロック３０２では、サブ処理ブ
ロック３０１で検出された横罫線の内、各検出罫線の方
向において最長となる横罫線を選択する。サブ処理ブロ
ック３０３では、検出した最長横罫線上の任意の２点の
座標を抽出する。これは、直線上の２点から、その直線
の傾斜角度を推定するための処理である。サブ処理ブロ
ック３０４では、抽出した最長横罫線上の２点の座標か
らｔａｎθの値を算出する。このｔａｎθの値は、傾斜
角度と等価な意味を持ち、後の傾斜補正や蛇行補正に使
用する。
ロック３０１で検出された横罫線の内、各検出罫線の方
向において最長となる横罫線を選択する。サブ処理ブロ
ック３０３では、検出した最長横罫線上の任意の２点の
座標を抽出する。これは、直線上の２点から、その直線
の傾斜角度を推定するための処理である。サブ処理ブロ
ック３０４では、抽出した最長横罫線上の２点の座標か
らｔａｎθの値を算出する。このｔａｎθの値は、傾斜
角度と等価な意味を持ち、後の傾斜補正や蛇行補正に使
用する。
【００２７】図４は、図１で示した回転中心座標推定処
理ブロック１０３による回転中心座標の推定の原理を説
明するための図面である。尚、図４では、隣接する基準
横罫線が全て平行ではなく、入力イメージデータが蛇行
している場合の例を示している。
理ブロック１０３による回転中心座標の推定の原理を説
明するための図面である。尚、図４では、隣接する基準
横罫線が全て平行ではなく、入力イメージデータが蛇行
している場合の例を示している。
【００２８】図４において、４０１〜４０３は第１〜第
３までの分割領域から検出された基準横罫線、４０４と
４０５とは、罫線４０１と罫線４０２とからおよび罫線
４０２と罫線４０３とからそれぞれ推定された回転中心
点を示している。補正対象領域１は基準横罫線４０２の
延長線から入力イメージデータ２０１の上端までの全領
域であり、補正対象領域２は基準横罫線４０２と４０３
との延長線で囲まれた領域である。補正対象領域の設定
の方法は、入力イメージデータが単純に傾斜している場
合と蛇行の場合とで同様である。
３までの分割領域から検出された基準横罫線、４０４と
４０５とは、罫線４０１と罫線４０２とからおよび罫線
４０２と罫線４０３とからそれぞれ推定された回転中心
点を示している。補正対象領域１は基準横罫線４０２の
延長線から入力イメージデータ２０１の上端までの全領
域であり、補正対象領域２は基準横罫線４０２と４０３
との延長線で囲まれた領域である。補正対象領域の設定
の方法は、入力イメージデータが単純に傾斜している場
合と蛇行の場合とで同様である。
【００２９】図４に示したとおり、まず回転中心点は隣
接する基準横罫線を延長して交差する点として算出する
ことができる。また、隣接する基準横罫線が平行で補正
対象領域が単純に傾斜している場合には、着目する補正
対象領域内のイメージデータが全て一様な傾斜角度で傾
斜していると考えることができる。
接する基準横罫線を延長して交差する点として算出する
ことができる。また、隣接する基準横罫線が平行で補正
対象領域が単純に傾斜している場合には、着目する補正
対象領域内のイメージデータが全て一様な傾斜角度で傾
斜していると考えることができる。
【００３０】補正対象領域は、図４の例のように回転中
心点４０４については入力イメージデータの上端から基
準横罫線４０２の延長線までの領域を、回転中心点４０
５については基準横罫線４０２と４０３との延長線で囲
まれた領域を設定する。
心点４０４については入力イメージデータの上端から基
準横罫線４０２の延長線までの領域を、回転中心点４０
５については基準横罫線４０２と４０３との延長線で囲
まれた領域を設定する。
【００３１】図５は、図１で示した回転補正処理ブロッ
ク１０４による回転補正の具体的な手順を説明するため
の図面である。図５中の５０１は補正の基準とする副走
査方向アドレスを決定するサブ処理ブロック、５０２は
補正アドレスを決定するサブ処理ブロック、５０３は補
正後の座標へ対象黒画素を移動するサブ処理ブロックで
ある。尚、図５は、１つの回転中心点（図５では原点Ｏ
ｎ）に基づく蛇行補正の手順例を示している。
ク１０４による回転補正の具体的な手順を説明するため
の図面である。図５中の５０１は補正の基準とする副走
査方向アドレスを決定するサブ処理ブロック、５０２は
補正アドレスを決定するサブ処理ブロック、５０３は補
正後の座標へ対象黒画素を移動するサブ処理ブロックで
ある。尚、図５は、１つの回転中心点（図５では原点Ｏ
ｎ）に基づく蛇行補正の手順例を示している。
【００３２】以下に図５を用いて回転補正の具体的な手
順を説明する。サブ処理ブロック５０１では、補正対象
とする画素と原点Ｏｎとを結ぶ直線上にある入力イメー
ジデータの右端または左端の画素のＹ座標（Ｅｙ）を算
出する。サブ処理ブロック５０２では、原点Ｏｎの座標
（Ｏｘ，Ｏｙ）と、補正対象画素の座標（Ｐｘ，Ｐ
ｙ）、およびＥｙから、蛇行補正後の座標（Ｘｃ，Ｙ
ｃ）を算出する。実際の算出式は、例えば原点Ｏｎが入
力イメージデータの右側にある場合には、式(1) ，(2)
のとおりである。
順を説明する。サブ処理ブロック５０１では、補正対象
とする画素と原点Ｏｎとを結ぶ直線上にある入力イメー
ジデータの右端または左端の画素のＹ座標（Ｅｙ）を算
出する。サブ処理ブロック５０２では、原点Ｏｎの座標
（Ｏｘ，Ｏｙ）と、補正対象画素の座標（Ｐｘ，Ｐ
ｙ）、およびＥｙから、蛇行補正後の座標（Ｘｃ，Ｙ
ｃ）を算出する。実際の算出式は、例えば原点Ｏｎが入
力イメージデータの右側にある場合には、式(1) ，(2)
のとおりである。
【００３３】 Ｘｃ＝Ｐｘ＋（Ｏｘ−Ｐｘ）−（（Ｏｘ−Ｐｘ）2 ＋（Ｏｙ−Ｐｙ）2 ）1/2 ・・・式(1) Ｙｃ＝Ｅｙ ・・・式(2) 算出サブ処理ブロック５０３では、補正対象の画素を補
正後の座標へ移動する。
正後の座標へ移動する。
【００３４】図６は、図５で示した回転補正の原理を説
明する図面である。図６中、６０１は原点Ｏｎ、６０２
は入力イメージデータの右端、６０３〜６０５は補正対
象の画素と原点Ｏｎとを結ぶ直線の例を示している。図
６では、中央の矢印から上方の図が補正前の画素の例
を、中央の矢印から下方の図が補正後の画素の例を示し
ている。また、中央矢印より上方の図の画素の例では、
説明を簡便にするため、直線６０３、６０４上の画素と
右端の画素以外の記述を省略している。
明する図面である。図６中、６０１は原点Ｏｎ、６０２
は入力イメージデータの右端、６０３〜６０５は補正対
象の画素と原点Ｏｎとを結ぶ直線の例を示している。図
６では、中央の矢印から上方の図が補正前の画素の例
を、中央の矢印から下方の図が補正後の画素の例を示し
ている。また、中央矢印より上方の図の画素の例では、
説明を簡便にするため、直線６０３、６０４上の画素と
右端の画素以外の記述を省略している。
【００３５】以下に、直線６０３上の画素を補正対象と
した場合の回転補正の手順を説明する。まず、補正対象
とする直線６０３上の画素の補正後のＹ座標は全て、直
線６０２と６０３とが交差する点のＹ座標とする。補正
後のＸ座標については、前記の式(1) を用いて算出す
る。
した場合の回転補正の手順を説明する。まず、補正対象
とする直線６０３上の画素の補正後のＹ座標は全て、直
線６０２と６０３とが交差する点のＹ座標とする。補正
後のＸ座標については、前記の式(1) を用いて算出す
る。
【００３６】図６の例では、直線６０３上の画素が直線
６０４上の位置へ補正される。図６の中央の矢印より下
部の画素は、上記の直線６０３上の画素の補正に相当す
る処理を繰り返した場合の補正後の画素の様子を示して
いる。つまり、図６の例では、原点Ｏｎと、イメージデ
ータ右端６０２上に縦方向に並ぶ画素とを結ぶ直線の延
長上に存在する画素の補正を順次行い、補正後の画素を
積み上げていくことで蛇行補正を行うことができる。
６０４上の位置へ補正される。図６の中央の矢印より下
部の画素は、上記の直線６０３上の画素の補正に相当す
る処理を繰り返した場合の補正後の画素の様子を示して
いる。つまり、図６の例では、原点Ｏｎと、イメージデ
ータ右端６０２上に縦方向に並ぶ画素とを結ぶ直線の延
長上に存在する画素の補正を順次行い、補正後の画素を
積み上げていくことで蛇行補正を行うことができる。
【００３７】
【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、スキャナやＦＡＸから入力されたイメージデータ
について、包含する横罫線の検出、これら横罫線の傾斜
角度の推定、および蛇行の回転中心座標の推定を行い、
これらの推定結果より、入力イメージデータの傾斜や蛇
行を精度良く補正することが可能なイメージデータ入力
処理方法およびその装置を実現できるという顕著な効果
を奏するものである。
れば、スキャナやＦＡＸから入力されたイメージデータ
について、包含する横罫線の検出、これら横罫線の傾斜
角度の推定、および蛇行の回転中心座標の推定を行い、
これらの推定結果より、入力イメージデータの傾斜や蛇
行を精度良く補正することが可能なイメージデータ入力
処理方法およびその装置を実現できるという顕著な効果
を奏するものである。
【図１】イメージデータ入力処理方法および装置の処理
ブロックを説明する図である。
ブロックを説明する図である。
【図２】入力イメージデータの領域分割の模様を具体的
に説明するための図である。
に説明するための図である。
【図３】傾斜角度推定処理ブロック１０２を詳細に説明
するための図である。
するための図である。
【図４】回転中心座標の推定の原理を説明する図であ
る。
る。
【図５】回転補正の具体的な手順を説明するための図で
ある。
ある。
【図６】回転補正の原理を説明するための図である。
１０１ 領域分割処理ブロック １０２ 傾斜角度推定処理ブロック １０３ 回転中心座標推定処理ブロック １０４ 回転補正処理ブロック ２０１ 入力イメージデータ ３０１ 横罫線検出サブ処理ブロック ３０２ 最長横罫線を選択するサブ処理ブロック ３０３ 最長横罫線上の２点の座標を抽出するサブ処理
ブロック ３０４ ｔａｎθの値を計算するサブ処理ブロック ４０１〜４０３ 検出された基準横罫線 ４０４〜４０５ 回転中心点 ５０１ 基準副走査方向アドレスを決定するサブ処理ブ
ロック ５０２ 補正対象画素の主走査・副走査方向の補正座標
を決定するサブ処理ブロック ５０３ 補正座標へ画素を移動するサブ処理ブロック ６０１ 回転中心点 ６０２ 入力イメージデータ右端 ６０３〜６０５ 原点Ｏｎと入力イメージデータ右端の
画素を結んだ直線
ブロック ３０４ ｔａｎθの値を計算するサブ処理ブロック ４０１〜４０３ 検出された基準横罫線 ４０４〜４０５ 回転中心点 ５０１ 基準副走査方向アドレスを決定するサブ処理ブ
ロック ５０２ 補正対象画素の主走査・副走査方向の補正座標
を決定するサブ処理ブロック ５０３ 補正座標へ画素を移動するサブ処理ブロック ６０１ 回転中心点 ６０２ 入力イメージデータ右端 ６０３〜６０５ 原点Ｏｎと入力イメージデータ右端の
画素を結んだ直線
Claims (2)
- 【請求項１】 罫線枠を配置した帳票イメージデータを
入力する処理において、 副走査方向を１個以上の領域に分割し、 各分割領域において最長の横罫線の検出および該横罫線
の傾斜角度を推定しこの横罫線を基準横罫線とし、 隣接する２本の基準横罫線が平行でない場合には、これ
らの基準横罫線を延長して交差する点を回転中心座標と
し、これらの２本の基準横罫線に挟まれる領域のイメー
ジデータを回転中心座標を基準として水平に位置補正を
行う処理を全分割領域に対して繰り返し、 隣接する２本の基準横罫線が平行な場合には、これら２
本の基準横罫線によって挟まれる領域のイメージデータ
を対応する推定傾斜角度に基づき傾斜の補正を行う処理
を全分割領域に対して繰り返すことを特徴とするイメー
ジデータ入力処理方法。 - 【請求項２】 罫線枠を配置した帳票イメージデータを
入力する装置において、 副走査方向を１個以上の領域に分割し、 各分割領域において最長の横罫線の検出および該横罫線
の傾斜角度を推定しこの横罫線を基準横罫線とする手段
と、 隣接する２本の基準横罫線が平行でない場合には、これ
らの基準横罫線を延長して交差する点を回転中心座標と
し、これらの２本の基準横罫線に挟まれる領域のイメー
ジデータを回転中心座標を基準として水平に位置補正を
行う処理を全分割領域に対して繰り返す手段と、 隣接する２本の基準横罫線が平行な場合には、これら２
本の基準横罫線によって挟まれる領域のイメージデータ
を対応する推定傾斜角度に基づき傾斜の補正を行う処理
を全分割領域に対して繰り返す手段とを備えることを特
徴とするイメージデータ入力処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24764495A JP3311551B2 (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | イメージデータ入力処理方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24764495A JP3311551B2 (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | イメージデータ入力処理方法およびその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0991376A true JPH0991376A (ja) | 1997-04-04 |
| JP3311551B2 JP3311551B2 (ja) | 2002-08-05 |
Family
ID=17166567
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24764495A Expired - Lifetime JP3311551B2 (ja) | 1995-09-26 | 1995-09-26 | イメージデータ入力処理方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3311551B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014048731A (ja) * | 2012-08-29 | 2014-03-17 | Fujitsu Frontech Ltd | 文字認識装置、プログラム、及び方法 |
| US9848104B1 (en) | 2016-06-17 | 2017-12-19 | Pfu Limited | Image-processing apparatus, method, and computer program product for correcting skew in scanned images |
-
1995
- 1995-09-26 JP JP24764495A patent/JP3311551B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014048731A (ja) * | 2012-08-29 | 2014-03-17 | Fujitsu Frontech Ltd | 文字認識装置、プログラム、及び方法 |
| US9848104B1 (en) | 2016-06-17 | 2017-12-19 | Pfu Limited | Image-processing apparatus, method, and computer program product for correcting skew in scanned images |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3311551B2 (ja) | 2002-08-05 |
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