JPH11232382A - 罫線抽出方法及び罫線除去方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 傾きやかすれのある罫線を高速、高精度に抽
出及び除去する。さらに、文字と交差した罫線を除去し
た後、除去された交差部分を高速に修復する。 【解決手段】 入力画像から罫線を抽出し除去する方法
において、罫線を抽出手段１００において、２値画像上
のランレングスデータをフィルタリングし、フィルタリ
ング後のランレングスデータの連結成分データを生成
し、連結成分の外形特徴から罫線と罫線以外の連結成分
を区別し、罫線の連結成分の外接矩形領域から罫線の端
点を検出し、罫線同士の連続関係から罫線のかすれを判
定し、かすれであると判定すれば該罫線同士を接続する
ことにより罫線を抽出する。さらに、入力画像から罫線
のランレングスデータを除去（７００）する。さらに、
字形修復手段１３００において、罫線に接触したランレ
ングスデータを抽出し、接触したランレングスデータ同
士を対応付けし、対応付けされたランレングスデータの
間を補間するランレングスデータを追加することにより
字形を修復する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像中の罫線を抽
出する方法と、画像中から抽出した罫線を除去する方
法、及び文字と交差した罫線を除去した際に消失する文
字ストロークを修復する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の罫線抽出方法の第１の例として
は、入力画像をＸ軸（水平方向）とＹ軸（垂直方向）に
投影し、その投影像（黒ドット数）が所定の閾値以上で
あれば罫線であると判定して抽出する方法があった。

【０００３】従来の罫線抽出方法の第２の例として、か
すれた罫線を抽出することを目的とした特開平８−２６
５５１の方法がある。この方法では、画像の走査方向に
連続する黒点の個数が所定の閾値以上の場合、該連続す
る黒点を直線とみなす。該直線に隣接する白点をかすれ
と判定して、該白点を黒点に変換してかすれを救済す
る。該かすれ救済処理後の直線が副走査方向に重なりが
あれば、該かすれ救済後の直線をグループ化して罫線と
判定することにより、傾いた罫線を抽出する。

【０００４】従来の罫線除去方法としては、輪郭追跡を
利用して文字と罫線の交差点を検出することにより、文
字と罫線を分離して罫線のみを除去する方法がある。以
下に２つの例を示す。

【０００５】従来の罫線除去方法の第１の例として、特
開平９−１８５６７６の方法がある。この方法では、ま
ず、罫線近傍の領域を輪郭追跡をして、輪郭線の凹部を
罫線と文字との交差部分（切断点）であると判定する。
次に罫線の両側の切断点対で罫線を切断し、文字と交差
している部分を残して罫線を除去する。

【０００６】従来の罫線除去方法の第２の例である特開
平９−３０９４９８の方法も、輪郭追跡を利用して罫線
と文字との交差点を求めている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】かかる罫線抽出方法の
第１の従来例では、画像に傾きがある場合には罫線部分
の黒画素の投影像が一点に集中しないため、正確に罫線
を抽出することができない。したがって、罫線抽出の前
に、画像の傾きを検出する必要がある。さらに、短い罫
線は、投影像が閾値を越えないため抽出できないという
問題点がある。

【０００８】罫線抽出方法の第２の従来例では、連続す
る黒点の個数が所定の閾値以上の場合、該黒点に隣接す
る白点を黒点に変換しするため、かすれでない白点も黒
点に変換する場合がある。さらに、直線が副走査方向に
重なりがあればグループ化して罫線と判定する場合、傾
きやかすれが大きいため重なりがない場合には、本来１
本の罫線を２本として抽出するという問題がある。

【０００９】罫線除去方法の従来例では、罫線近傍につ
いて輪郭追跡をするため、計算コストが高い。このた
め、限られた領域だけでなく大きな画像全体に対して処
理する場合には処理時間が大きくなるという問題があ
る。また、輪郭追跡を用いているため、罫線や文字にノ
ッチ上のノイズがある場合には、正しく交差点を求める
ことができないという問題がある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、請求項１に記載の発明（第１の発明）は、入力画像
から罫線を抽出する方法において、入力された２値画像
のランレングスデータを生成する手段と、走査方向の罫
線を求めるために該ランレングスデータをフィルタリン
グする手段と、フィルタリング後のランレングスデータ
の連結成分データを生成する手段と、連結成分の外形特
徴から罫線と罫線以外の連結成分を区別する手段と、罫
線の連結成分の外接矩形領域から罫線の端点を検出する
手段と、罫線同士の連続関係から罫線のかすれを判定す
る手段と、かすれであると判定すれば該罫線同士を接続
するする手段とを具備することを特徴とする罫線抽出方
法である。

【００１１】この第１の発明では、ランレングスデータ
を用いるため、高速な処理が可能である。さらに、ラン
レングスデータのフィルタリングにより、画像上の文字
などのランレングスデータを除去して罫線のランレング
スデータのみを抽出することができる。さらに、フィル
タリング後のランレングスデータの連結成分を求めるこ
とにより、傾いた罫線を抽出することができる。さら
に、罫線同士のかすれ判定と接続をすることにより、傾
いた罫線がかすれた場合やかすれ幅が大きい場合もかす
れを補正することができる。

【００１２】請求項２に記載の発明（第２の発明）は、
第１の発明のランレングスデータのフィルタリングにお
いて、長いランレングスデータを抽出する手段と、同一
ライン上の該長いランレングスデータの間隔が所定の閾
値以下であれば、かすれであると判定して該２つのラン
レングスデータ同士を接続する手段とを具備することを
特徴とする罫線抽出方法である。

【００１３】この第２の発明では、ランレングスデータ
のフィルタリングにより、画像上の文字などのランレン
グスデータを除去して罫線のランレングスデータのみを
抽出することができる。長いランレングスデータ同士を
接続することにより、文字などのランレングスデータを
誤接続することなく罫線のランレングスデータのみを接
続してかすれを救済することができる。

【００１４】請求項３に記載の発明（第３の発明）は、
入力画像から罫線を除去する方法において、第１の発明
の罫線抽出方法により検出した罫線の外接矩形領域内の
ランレングスデータを除去する手段を具備することを特
徴とする罫線除去方法。

【００１５】この第３の発明では、罫線の外接矩形領域
内のランレングスデータを除去することにより、高速に
罫線を除去することができる。

【００１６】請求項４に記載の発明（第４の発明）は、
入力画像から罫線を除去する方法において、第１の発明
の罫線抽出方法により検出したフィルタリング後のラン
レングスデータのうち、実際に抽出された罫線のランレ
ングスデータのみを抽出する手段と、該罫線のランレン
グスデータと入力画像のランレングスデータを比較する
ことにより除去対象のランレングスデータを選択する手
段とを具備することを特徴とする罫線除去方法である。

【００１７】この第４の発明では、第１の発明の罫線抽
出方法により検出したフィルタリング後のランレングス
データを利用することにより、高速に罫線を除去するこ
とができる。さらに、罫線抽出に利用した長いランレン
グスデータを除去することにより、傾いたり湾曲した罫
線も高精度に除去することができる。

【００１８】請求項５に記載の発明（第５の発明）は、
入力画像から罫線を除去する方法において、第３もしく
は第４の発明で除去した罫線に接触したランレングスデ
ータを抽出する手段と、該接触したランレングスデータ
を罫線と交差した文字や記号もしくは図形のランレング
スデータであると判定する手段と、該判定されたランレ
ングスデータ同士を対応付けする手段と、対応付けされ
たランレングスデータの間を補間するランレングスデー
タを追加する手段とを具備することを特徴とする罫線除
去方法である。

【００１９】この第５の発明では、輪郭追跡を用いない
ため、高速に補間対象のランレングスデータを検出する
ことができ、ノイズにも頑健である。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図を参照しながら説明する。なお、以下の説明は横
方向のランレングスデータを用いた横罫線に関する処理
の例である。縦罫線に関する処理は、縦方向のランレン
グスデータに対して同じ処理をすれば実現できる。

【００２１】図１は本発明による罫線抽出方法の一実施
例を示すブロック図である。図２は、このブロック図に
基づく処理の概念図である。罫線抽出手段１００は、以
下に説明する１００ａから１００ｆまでの６つのステッ
プで構成されている。

【００２２】ランレングスデータ生成手段１００ａは、
入力である２値画像からランレングスデータを生成す
る。

【００２３】ランレングスデータのフィルタリング手段
１００ｂは、１００ａで生成されたランレングスデータ
から文字等の罫線以外の画像のランレングスデータを除
去し、罫線部分のランレングスデータを選択する。ラン
レングスデータのフィルタリング処理の詳細について
は、図３を用いて後述する。図２（ｂ）は、図２（ａ）
の入力画像からランレングスデータのフィルタリングを
した結果である。ランレングスデータのフィルタリング
は、ランレングスデータの長さや隣接するランレングス
データとの位置関係に基づいているので、必ずしも罫線
のランレングスデータのみを抽出するわけではない。図
２（ｂ）では、文字部分のランレングスデータは除去さ
れているが、黒い四角形の部分のランレングスデータは
除去されていない。

【００２４】連結成分生成手段１００ｃは、１００ｂで
抽出された罫線のランレングスデータの連結成分の外接
矩形を求める。図２（ｃ）は、図２（ｂ）で抽出された
ランレングスデータから生成された連結成分の外接矩形
示す図である。

【００２５】罫線判定手段１００ｄは、１００ｃで生成
された連結成分が罫線の連結成分であるか罫線以外の連
結成分であるかを、外接矩形の外形特徴を用いて判定す
る。判定方法の詳細については、図４を用いて後述す
る。図２（ｄ）は、図２（ｃ）の連結成分から罫線の連
結成分のみを選択した結果である。黒い四角形の連結成
分は除去されている。

【００２６】端点検出手段１００ｅは、１００ｄで選択
された連結成分から罫線の端点を検出する。端点検出処
理の詳細については、図５を用いて後述する。図２
（ｅ）は、図２（ｄ）の連結成分から罫線の端点を検出
した結果である。図中の矢印で示した部分が罫線の端点
である。

【００２７】罫線かすれ補正手段１００ｆは、１００ｅ
で検出された罫線の端点情報を用いて罫線のかすれを検
出し、検出したかすれを接続する。かすれの検出と接続
処理の詳細については、図６を用いて後述する。図２
（ｆ）は図２（ｅ）で検出した端点の情報に基づいてか
すれを補正した図である。ここでは、下の２本の罫線が
かすれていると判定され、一本の罫線に補正される。

【００２８】次に、図１の発明を図３から図６を用いて
詳細に説明する。なお、これ以下の説明で用いる座標系
は、原点を画像の左上、Ｘ方向を左から右、Ｙ方向を上
から下とする。

【００２９】図３は、図１のランレングスデータフィル
タリング手段１００ｂの処理の一例を示す図である。こ
の例では、所定の閾値（ｔｈＡ）より長いランレングス
データを選択し、ｔｈＡより長いランレングスデータ同
士の間隔が所定の閾値（ｔｈＢ）より短い場合には、か
すれであると判定して２つのランレングスデータを接続
する。この長いランレングスデータの選択とかすれ補正
を繰り返すことにより、罫線部分のランレングスデータ
を選択する。

【００３０】図３（ａ）はフィルタリング前の１スキャ
ンライン分のランレングスデータの例である。まずラン
レングスデータ３００の長さをｔｈＡと比較する。３０
０はｔｈＡより短いので罫線のランレングスデータとし
ては選択しない。次に図３（ｂ）では、ランレングスデ
ータ３０１はｔｈＡより長いので選択する。図３（ｃ）
では、ランレングスデータ３０２がｔｈＡより長いので
選択し、ランレングスデータ３０１とランレングスデー
タ３０２の間隔がｔｈＢより短いのでこの２つのランレ
ングスデータを接続すると判定する。図３（ｄ）では、
ランレングスデータ３０１とランレングスデータ３０２
を接続したランレングスデータ３０１ａを生成する。ラ
ンレングスデータ３０３はｔｈＡより短いので選択しな
い。図３（ｅ）では、ランレングスデータ３０４がｔｈ
Ａより長いので選択し、ランレングスデータ３０１ａと
ランレングスデータ３０４の間隔がｔｈＢより短いので
この２つのランレングスデータを接続すると判定する。
図３（ｆ）では、３０１ａとランレングスデータ３０４
を接続したランレングスデータ３０１ｂを生成する。上
記の処理によって選択されたランレングスデータは、入
力画像と比較するために、メモリに蓄えられる。このラ
ンレングスデータのフィルタリングでは、所定の閾値よ
り長いランレングスデータを選択することにより、横方
向の罫線のランレングスデータを選択することができ
る。さらに、長いランレングスデータ同士でかすれ補正
をするため、罫線の延長上にある文字など罫線以外の黒
画素のランレングスデータを誤って接続することがな
い。図２の処理例では、図２（ａ）の罫線上にある罫線
のかすれのうち、図２（ｂ）で上の罫線のかすれは接続
されている。しかし、罫線の長さや間隔のみで判定して
いるため、上部の黒い四角形のランレングスデータも選
択されている。

【００３１】図１の１００ｂランレングスデータフィル
タリング手段の処理の他の例は、かすれ補正をせずに長
いランレングスデータの抽出のみで実現することができ
る。これは、ランレングスデータのフィルタリングの第
１の例で、ｔｈＢを０と設定する場合と機能的に同じで
ある。

【００３２】図４は、図１の罫線判定手段１００ｄの判
定の一例を説明する図である。この処理では、連結成分
生成手段１００ｃで生成された連結成分が罫線の連結成
分か、罫線以外の連結成分かを判定する。この判定に
は、連結成分の外形特徴を用いる。図４の例では、罫線
４００のランレングスデータから生成された連結成分の
外接矩形４０１の高さＨと幅Ｗを用いて判定する。判定
の一例としては、以下の式（１）から（３）のいずれか
を用いることができる。

【００３３】 （Ｈ＞ｔｈＣ）ＡＮＤ（Ｗ＜ｔｈＤ） （１） （Ｈ＞ｔｈＣ）ＡＮＤ（Ｗ／Ｈ＞ｔｈＥ） （２） （Ｈ＞ｔｈＣ）ＡＮＤ（（Ｗ＜ｔｈＤ）ＯＲ（Ｗ／Ｈ＞ｔｈＥ）） （３） ここで、ＡＮＤは論理積、ＯＲは論理和である。この処
理により、図２（ｄ）では、黒い四角形のランレングス
データから生成された連結成分が罫線でないと判定する
ことができる。

【００３４】図５は、図１の端点検出手段１００ｅの一
例を説明する図である。図５は図４の罫線の左側の端点
付近の拡大図である。この図で、Ｘｌは連結成分の左端
Ｘ座標、Ｙｌｔは連結成分の左端の黒画素のうち最小の
Ｙ座標、Ｙｌｂは連結成分の左端の黒画素のうち最大の
Ｙ座標である。罫線の左端点の座標値は、Ｙｌを式
（４）で表現した場合、（Ｘｌ、Ｙｌ）とすることがで
きる。

【００３５】 Ｙｌ ＝（Ｙｌｔ＋Ｙｌｂ）／２ （４） ＹｌｔとＹｌｂの座標値より、罫線の太さＴを式（５）
により求めることもできる。

【００３６】 Ｔ＝Ｙｌｂ−Ｙｌｔ＋１ （５） 右端点の座標（Ｘｒ、Ｙｒ）も同様にして求めることが
できる。式（５）により求めた罫線の太さが右端と左端
とで異なる場合、両者の平均値、大きい方の値、小さい
方の値、両者を用いた他の計算式で求めた値のいずれを
罫線の太さとしてもよい。

【００３７】次に、図１の端点検出手段１００ｅの他の
処理例を示す。左端点の場合、連結成分内でランレング
スデータの始点（左端点）の座標が連結成分の左端と同
じであるランレングスデータを選択し、選択されたラン
レングスデータのＹ座標の平均値を罫線の左端のＹ座標
とする。右端も同様にして求める。

【００３８】図６は、図１の罫線かすれ補正手段１００
ｆの処理を説明する図である。罫線６００と罫線６０１
は図１の１００ｅまでの処理で抽出された罫線である。
ランレングスデータのフィルタリング手段１００ｂで
は、同一ライン上の微小なかすれを補正するため、ｙ２
とｙ３の値が異なっているか、（ｘ３−ｘ２）の値がｔ
ｈＢ以上であれる場合、かすれを補正することができな
い。罫線かすれ補正手段１００ｆでは、１００ｂで補正
されなかったかすれを、抽出された罫線同士を比較する
ことにより判定し、補正する。罫線６００と罫線６０１
の両端点を結ぶ直線の式をそれぞれ式（６）と式（７）
に示す。

【００３９】 ｙ＝ａ１＊ｘ＋ｂ１ （６） ｙ＝ａ２＊ｘ＋ｂ２ （７） ただし、ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２は式（８）から式（１
１）にて求められる。

【００４０】 ａ１＝（ｙ１−ｙ２）／（ｘ１−ｘ２） （８） ｂ１＝ｙ１−ａ１＊ｘ１ （９） ａ２＝（ｙ３−ｙ４）／（ｘ３−ｘ４） （１０） ｂ２＝ｙ３−ａ２＊ｘ３ （１１） かすれ判定の一例としては、以下の式（１２）から（１
４）の全てを満たせば、かすれであると判定することが
できる。この例は、罫線の傾きを考慮した上で罫線の連
続性があり、端点間隔が所定の閾値より短い場合、かす
れであると判定している。

【００４１】 （（ｘ３−ｘ２）＜ｔｈＦ） （１２） ｜ｙ２−（ａ２＊ｘ２＋ｂ２）｜＜ｔｈＧ （１３） ｜ｙ３−（ａ１＊ｘ３＋ｂ１）｜＜ｔｈＧ （１４） 式（１２）では、既に抽出された罫線を対象としてかす
れ判定をするため、かすれ判定の閾値（ｔｈＦ）はｔｈ
Ｂより大きく設定することができる。式（１３）と式
（１４）では、罫線の傾きを考慮してかすれ判定をする
ことができる。

【００４２】かすれ判定を２段階にすることにより、高
速かつ高精度な罫線抽出が実現できる。すなわち、前段
のかすれ補正によりフィルタリングされるランレングス
データの数を減らして高速化し、後段のかすれ補正によ
り誤接続の少ないかすれ補正が可能となる。

【００４３】罫線６００と罫線６０１を接続した結果、
（ｘ１、ｙ１）と（ｘ４、ｙ４）を両端点とする罫線６
０２が生成される。

【００４４】なお、図６で説明した罫線かすれ補正方法
を縦罫線に対して行う場合、式（６）、（７）に相当す
る式では垂直な直線を表現できないため、式（１５）の
形式を用いればよい。

【００４５】 ｘ＝ａ＊ｙ＋ｂ （１５） ただし、ａとｂは罫線上の２点から求められる定数であ
る。

【００４６】次に、本発明による罫線除去方法について
説明する。図７は本発明による罫線除去方法の一実施例
を示すブロック図である。図１と同一符号は同一部分を
示す。図７では、罫線抽出手段１００において画像中か
ら罫線を抽出し、罫線除去手段７００で画像から罫線の
ランレングスデータを除去する。罫線除去手段７００で
は、罫線ランレングスデータ選択手段７００ａにおいて
除去対象となる罫線のランレングスデータを選択し、罫
線ランレングスデータ除去手段７００ｂにおいて選択し
た罫線のランレングスデータを除去することにより罫線
を除去する。以下、罫線除去手段７００の５つの実施例
について図８から図１２を用いて説明する。

【００４７】図８は罫線除去の第１の例を説明する図で
ある。図８（ａ）は、罫線８００に対する罫線ランレン
グスデータ選択の範囲を示している。罫線８００の両端
点を結ぶ線分８０１に対し、上下にｔｈＨ移動させた線
分を８０２ａと８０２ｂとする。ｔｈＨの値は、あらか
じめ決められた所定の値でも、罫線抽出時に求めた罫線
の幅でも、これらの値を用いた計算値でもよい。この８
０２ａと８０２ｂに囲まれた領域のランレングスデータ
を罫線のランレングスデータとして除去したのが図８
（ｂ）である。ただし、この方法では、罫線の両端点を
結ぶ線分を基準としているため、図８のように湾曲した
長い罫線を正しく除去することはできない。

【００４８】図９は罫線除去の第２の例を説明する図で
ある。図９（ａ）は罫線のランレングスデータを示して
いる。図９（ｂ）の四角形は図１の罫線判定１００ｄで
罫線の連結成分と判定された連結成分の外接矩形であ
る。この外接矩形内のランレングスデータを除去対象の
罫線のランレングスデータとして選択する。図９（ｃ）
は、図９（ａ）のランレングスデータから図９（ｂ）の
ランレングスデータを除去したランレングスデータの図
である。点線で示したランレングスデータは除去された
ランレングスデータである。ただし、この方法の場合、
連結成分を生成する基となるランレングスデータはフィ
ルタリング後のランレングスデータであるため、罫線上
の小さいノイズ９００から９０３のランレングスデータ
はフィルタリング時に除去されてしまう。したがって、
９００と９０３のランレングスデータは除去されずに残
ってしまう。

【００４９】図１０は罫線除去の第３の例を説明する図
である。この方法では、図９（ｂ）で設定した矩形領域
を上下左右にそれぞれｔｈＪ、ｔｈＫずつ広げた矩形領
域内のランレングスデータを除去対象の罫線のランレン
グスデータとして選択する。図１０（ｂ）はｔｈＪ＝１
ドット、ｔｈＫ＝０ドットの例である。図１０（ｃ）
は、図１０（ａ）のランレングスデータから図１０
（ｂ）のランレングスデータを除去したランレングスデ
ータの図である。この方法では、図９（ｃ）で除去され
ずに残っていたランレングスデータも除去されている。

【００５０】図１１は罫線除去の第４の例を説明する図
である。図１１（ａ）は罫線のランレングスデータを示
している。図１１（ｂ）は除去するランレングスデータ
を選択する場合に比較対象とするランレングスデータの
例である。このランレングスデータは、図１のランレン
グスデータのフィルタリング手段１００ｂで選択された
横長のランレングスデータのうち、罫線判定１００ｄで
罫線であると判定された連結成分の生成に関係するラン
レングスデータである。除去対象の罫線のランレングス
データとして選択されるランレングスデータは、図１１
（ａ）と図１１（ｂ）との間で重複するランレングスデ
ータである。図１１（ｃ）は図１１（ａ）のランレング
スデータから図１１（ｂ）のランレングスデータと重複
するランレングスデータを除去したランレングスデータ
の図である。点線で示したランレングスデータは除去さ
れたランレングスデータである。ただし、この方法の場
合、連結成分を生成する基となるランレングスデータは
フィルタリング後のランレングスデータであるため、罫
線上の小さいノイズ９００から９０３のランレングスデ
ータは除去されずに残ってしまう。

【００５１】図１２は罫線除去の第５の例を説明する図
である。図１２（ａ）は罫線のランレングスデータを示
している。図１２（ｂ）は除去するランレングスデータ
を選択する場合に比較対象とするランレングスデータの
例であり、図１１（ｂ）で選択したランレングスデータ
を上下左右にそれぞれｔｈＬ、ｔｈＭずつ広げたランレ
ングスデータである。図１２（ｂ）はｔｈＬ＝１ドッ
ト、ｔｈＭ＝０ドットの例である。斜線部はこの処理に
より拡張されたランレングスデータである。除去対象と
して選択されるランレングスデータは、図１２（ａ）と
図１２（ｂ）との間で重複するランレングスデータであ
る。図１２（ｃ）は図１２（ａ）のランレングスデータ
から図１２（ｂ）のランレングスデータと重複するラン
レングスデータを除去したランレングスデータの図であ
る。罫線除去の第２と第３の方法では、傾いた罫線を除
去する場合に、罫線の外接矩形領域内のランレングスデ
ータを全て除去するため、罫線以外の部分を除去するこ
とがある。しかし、第４と第５の方法では、傾いた罫線
を除去する場合でも罫線のランレングスデータのみを除
去することができる。

【００５２】なお、罫線除去の第２から第５の例を実施
する場合、罫線の端点の情報は必要ないので、図７から
端点検出手段１００ｅと罫線かすれ補正手段１００ｆを
省略してもよい。

【００５３】次に、本発明による罫線除去後の字形修復
方法について説明する。図１３は本発明による字形修復
方法の一実施例を示すブロック図である。図１や図７と
同一符号は同一部分を示す。図１３では、罫線抽出手段
１００において画像中から罫線を抽出し、罫線除去手段
７００で画像から罫線のランレングスデータを除去した
後、罫線と交差しているために除去された文字の一部を
字形修復手段１３００で修復する。字形修復手段１３０
０では、罫線接触ランレングスデータ選択手段１３００
ａで罫線と接触した文字のランレングスデータを選択
し、罫線接触ランレングスデータ対応付け手段１３００
ｂで１３００ａで選択したランレングスデータのうち接
続対象のランレングスデータを対応付けし、補間ランレ
ングスデータ追加手段１３００ｃで対応付けしたランレ
ングスデータの間を補間するランレングスデータを追加
する。以下、字形修復手段１３００の実施例について図
１４から図１６を用いて説明する。

【００５４】図１４は、文字と罫線と交差した画像から
罫線除去の第２もしくは第３の方法により罫線を除去し
た例である。以下、この説明における罫線除去の例は第
２もしくは第３の方法を用いる。しかし、第４もしくは
第５の方法でも罫線に接触するランレングスデータの定
義が異なるだけであり、本質的な違いはない。

【００５５】図１５（ａ）は図１４（ｂ）の文字と罫線
が交差した部分の拡大図である。図１３の罫線接触ラン
レングスデータ選択手段１３００ａにより、罫線として
除去された矩形領域の上下のランレングスデータ１５０
０と１５０１を接触するランレングスデータとして選択
する。ここで、第４もしくは第５の方法で罫線接触ラン
レングスデータの選択をする場合、図１１（ｂ）や図１
２（ｂ）のランレングスデータの上下のランレングスデ
ータを接触するランレングスデータとして選択する。こ
こで、選択したランレングスデータは、文字ではなく除
去されなかった罫線の一部である可能性がある。文字か
罫線の一部かを判定するには、選択したランレングスデ
ータのさらにｎドット上下まで連結するランレングスデ
ータがあるか否かを判定し、ランレングスデータがあれ
ば選択するという論理を入れてもよい。図１５（ａ）の
例では、ｎを１ドットとした場合、ランレングスデータ
１５００に対してはランレングスデータ１５０２、ラン
レングスデータ１５０１に対してはランレングスデータ
１５０３が存在するので、ランレングスデータ１５００
と１５０１を文字の一部であるランレングスデータとし
て選択する。この方法では、除去した罫線のランレング
スデータを基にして罫線と接触した文字のランレングス
データを求めるため、輪郭追跡などの計算コストの大き
な処理を必要とせず高速な処理が可能である。さらに、
輪郭追跡をしないため、罫線の輪郭上の凸凹など輪郭特
徴に影響を与えるようなノイズに強いという特徴があ
る。

【００５６】図１５（ｂ）は、ランレングスデータ１５
００と１５０１を対応付けし、その間のランレングスデ
ータを修復した図である。修復したランレングスデータ
を斜線で示している。上側のランレングスデータの始点
終点のｘ座標値をＰ１、Ｑ１とし、下側のランレングス
データの始点終点のｘ座標値をＰ２、Ｑ２とすると、対
応付けの論理の一例は式（１６）のようになる。

【００５７】 （Ｑ１≧Ｐ２）ＡＮＤ（Ｐ１≦Ｑ２）ＡＮＤ （Ｑ２≧Ｐ１）ＡＮＤ（Ｐ２≦Ｑ１） （１６） この論理式は、比較対象のランレングスデータがＸ方向
に重複していれば接続対象であるとして対応付けするも
のである。さらに、文字ストロークの方向を判定に用い
るには、罫線に接触したランレングスデータの始点終点
とｎドット上下のランレングスデータの始点終点とを比
較対象に加えればよい。文字部分を修復するには、対応
付けされたランレングスデータを滑らかに結ぶように始
点終点を求めたランレングスデータを追加する。

【００５８】図１６（ａ）は、文字と罫線が交差した部
分の別の拡大図である。接触ランレングスデータ１６０
０と１６０１の選択方法は、図１５で説明した方法と同
じである。図１６（ｂ）はランレングスデータ１６００
と１６０１を対応付けし、その間のランレングスデータ
を修復した図である。上側のランレングスデータの始点
終点のｘ座標値をＰ１、Ｑ１とし、下側のランレングス
データの始点終点のｘ座標値をＰ２、Ｑ２とすると、対
応付けの論理の一例は式（１７）もしくは式（１８）を
満たせばよいこととする。

【００５９】 （Ｐ１≧Ｐ２）ＡＮＤ （Ｐ１≦（Ｐ２＋ｔｈＮ））ＡＮＤ（Ｑ１≦（Ｑ２＋ｔｈＮ）） （１７） （Ｐ１≦Ｐ２）ＡＮＤ （Ｐ２≦（Ｐ１＋ｔｈＮ））ＡＮＤ（Ｑ２≦（Ｑ１＋ｔｈＮ）） （１８） 式（１７）は、文字のストロークが右上から左下に向か
って罫線と交差している場合の論理式であり、式（１
８）は左上から右下に向かって罫線と交差している場合
の論理式である。これらの論理式は、対応付けされたラ
ンレングスデータがＸ方向に重複してなくても、所定の
閾値（ｔｈＰ）以内の距離であれば接続対象とするもの
である。ｔｈＰの値は、あらかじめ決められた値でも、
対応付けされたランレングスデータ間のＹ方向の距離な
ど値でも、これらの値を用いた計算値でもよい。さら
に、文字ストロークの方向を判定に用いるには、接触ラ
ンレングスデータの始点終点とｎドット上下のランレン
グスデータの始点終点とを比較対象に加えればよい。

【００６０】

【発明の効果】請求項１もしくは請求項２に記載の発明
によれば、２値画像から傾きやかすれのある罫線を高精
度に抽出できる。

【００６１】さらに、請求項３もしくは請求項４に記載
の発明によれば、画像中から罫線を高速に除去すること
ができる。

【００６２】さらに、請求項４に記載の発明によれば、
傾いたり湾曲した罫線も高精度に除去することができ
る。

【００６３】さらに、請求項５に記載の発明によれば、
文字と交差している罫線を除去した後、除去された交差
部分を高速に修復することができるため、本発明の後段
で実行される可能性のある文書の書式解析や文字認識処
理に対して、高品質な入力画像を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による罫線抽出方法のブロック図であ
る。

【図２】図１による処理の概念図である。

【図３】図１のランレングスデータのフィルタリング手
段１００ｂの処理を説明する図である。

【図４】図１のランレングスデータの罫線判定手段１０
０ｄの処理を説明する図である。

【図５】図１の端点検出手段１００ｅの処理を説明する
図である。

【図６】図１の罫線かすれ補正手段１００ｆの処理を説
明する図である。

【図７】本発明による罫線除去方法のブロック図であ
る。

【図８】図７の罫線除去手段７００の処理を説明する第
１の例の図である。

【図９】図７の罫線除去手段７００の処理を説明する第
２の例の図である。

【図１０】図７の罫線除去手段７００の処理を説明する
第３の例の図である。

【図１１】図７の罫線除去手段７００の処理を説明する
第４の例の図である。

【図１２】図７の罫線除去手段７００の処理を説明する
第５の例の図である。

【図１３】本発明による字形修復方法のブロック図であ
る。

【図１４】図７の罫線除去手段により除去された文字と
交差した罫線の例の図である。

【図１５】図１３の字形修復手段１３００の処理を説明
する第１の例の図である。

【図１６】図１３の字形修復手段１３００の処理を説明
する第２の例の図である。

フロントページの続き (72)発明者 影広 達彦 東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 渡辺 成 愛知県尾張旭市晴丘町池上１番地 株式会 社日立製作所情報機器事業部内

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力画像から罫線を抽出する方法におい
   て、入力された２値画像のランレングスデータを生成
   し、走査方向の罫線を求めるために該ランレングスデー
   タをフィルタリングし、フィルタリング後のランレング
   スデータの連結成分データを生成し、連結成分の外形特
   徴から罫線と罫線以外の連結成分を区別し、罫線の連結
   成分の外接矩形領域から罫線の端点を検出し、罫線同士
   の連続関係から罫線のかすれを判定し、かすれであると
   判定すれば該罫線同士を接続することを特徴とする罫線
   抽出方法。
2. 【請求項２】請求項１のランレングスデータのフィルタ
   リングにおいて、長いランレングスデータを抽出し、同
   一ライン上の該長いランレングスデータの間隔が所定の
   閾値以下であれば、かすれであると判定して該２つのラ
   ンレングスデータ同士を接続することを特徴とする罫線
   抽出方法。
3. 【請求項３】入力画像から罫線を除去する方法におい
   て、請求項１の罫線抽出方法により検出した罫線の外接
   矩形領域内のランレングスデータを除去することを特徴
   とする罫線除去方法。
4. 【請求項４】入力画像から罫線を除去する方法におい
   て、請求項１の罫線抽出方法により検出したフィルタリ
   ング後のランレングスデータのうち、実際に抽出された
   罫線のランレングスデータのみを抽出し、該罫線のラン
   レングスデータと入力画像のランレングスデータを比較
   することにより除去対象のランレングスデータを選択す
   ることを特徴とする罫線除去方法。
5. 【請求項５】入力画像から罫線を除去する方法におい
   て、請求項３もしくは４で除去した罫線に接触したラン
   レングスデータを抽出し、該接触したランレングスデー
   タを罫線と交差した文字や記号もしくは図形のランレン
   グスデータであると判定し、該判定されたランレングス
   データ同士を対応付けし、対応付けされたランレングス
   データの間を補間するランレングスデータを追加するこ
   とを特徴とする罫線除去方法。