JPS6113375A - 画像処理システム - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明はＷ像処理機能を有する画像処理システムに関す
る。

〔従来技術〕

ｖｊＩ像処理装置例えばワードプロセッサーは現在様々
な処理能力を有しており、文書の、作成、５ｉＩＣに欠
かせないものとなっている。文書の入力方法には、主に
キーボード（ｋｅｙｂｏａｄ）あるいけ、ＯＣＲ等が使
用されており、文字は使用システムの内部コード（Ａ８
Ｃ１１、ＥＢＣＤＩＣ，ＪＩＳ等）に対応した符号（ｃ
ｏｄｅ　ｄａｔａ　）に変換された後、−保存あるいけ
書き換え、検索、編集等の処理を受ける。また、文書に
は通常、文字以外にも表、グラフ、絵、写真等が含まれ
ており、これらと文章を融合して、文書を作成、編集す
るワードプロセッサーも考えられている。この場合、ゴ
文字、表、グラフ、絵、写真等は各々異るデータ形式で
保存される。例えは、文字は文字コードで、表、グラフ
はそれを記述するのに適当なデータで、絵はグラフィッ
クデータあるいは画像で、写真は画像で、等といった具
合である。

新たな文書を作成する時は別として、既に活字となって
いる文書を大量に入力し、データベース化して利用する
場合には、キーボードを叩いて一次情報を入力するのに
は特に多大な時間と面倒さが伴う。

一方、文書を入力・出力する機能を持つ事務器としては
他にも複写機やファクシミリがある。

皆写機は速やかな入力が可能であるが、入力した文書を
そのまま、あるいけ拡大、縮少して出力するにすぎず、
ワードプロセッシングのように文書を加工する処理能力
や、文書を保存し検索する機能は有してはいない。

〔目　的〕

以上の点に鑑み本願発明は上記欠点を除去することを目
的としている。

以上の点に鑑み本願発明け、画像として入力された文書
に対して、書き換え、編集、検索が可能な画像処理シス
テムを提供することにある。

以上の点に鑑み、本願発＠け画像内の行を認識すること
が可能な画像処理システムを提供することにある。

〔実施例〕

以下、図面を参照し、本願発明について詳細に駁明する
。

第１図は、本願発明の速用が可能なリーダとプリンタを
有した画像処理装置の構造図である。

１は原稿の画像情報を読み取り、及びその処理を行うた
めの読み取り部（リーダ）、２は原稿を押さえるための
原稿力ｔ＜−２３は原稿を載置するためのプラテン台、
４／／′ｉ原稿を照射するための露光ランプ、５〜７は
光学ノぐスを導くためのミラー、８は原稿画像を結像さ
せるための結像レンズ、９は画像情報をデジタル的に読
み取るための受光素子（ラインセンサ）、ＩＯは受光素
子１で読み取った情報を本願発明による画像処理等を行
うための画像処理部である。１１は読み取り部ｌで得ら
れた画像情報を出力するための出力装置（プリンタ）で
、本実施例ではレーザービームプリンタを用いている。

１２はリーダ１で読゛み取つ、た画像情報をレーザ光＃
に変換するためのレーザースキャナ、１３はレーザ光線
を反射させ、感光体ドラム１４へ導くためのミラー、１
５は感光体ドラム１４上の潜像を現像するための現像器
、１７は給紙カセット１６からの紙を搬送するための搬
送ベルト、１８は紙を排出するための排紙ローラである
。

上記構成で、原稿カバー１を上げ、透明なプラテン台に
原稿をセントし、光学系４〜９がスキャンして受光素子
であるラインセンサ９によって画像情報が逐次読み込ま
れてい〈０読み込まれた画像情報は＠ｉ像処理部１０で
後述の処理を行う。出力装置ｌｌ内では画像処理部１０
からの信号に基いてレーザ光線を変調し、レーザースキ
ャナ１２で走査され、一様に帯電された感、光体ドラム
１４上に結像露光される。そして現像、転写等の動作を
行い、出力される。なお画像処理装置は、この構成に限
るものではなくワード１四センサと同様の構成のもので
もよい◇第２図は、以上の構成の画像処理装置を有する
画像処理システムの１例を示すブロック図である。リー
ダ１け、原画像を読み取り、シリアルデータとして出力
する。この画像データは画像メモリ２０のアクセスタイ
ムよりも高速なので、シリアル−パラレル変換器２１を
通して、例えば１６ｂ目にデータ幅を広けておく。次に
画像メモリ２０の９７レンシユサイクルを考慮してＦ　
Ｉ　Ｆ　Ｏ（ファーストインファーストアウト）バッフ
ァ２２を通して、画像メモリ２０に格納する様にしてい
る。

また画像データは、ホストプロセッサ２３により、電子
ファイルや、マイクロフィルムやマグネティックチー１
２４等に保管される。また１像データ゛はディスプレイ
２５によって表示される。そしてキーボード２６からの
入力により、専用プん七ジサ２７１Ｃたとえば行間に新
しい行を挿入するなどの処理内を指示することが可能で
ある。この指示により専用プロセッサ２７ｔ′ｉ画像認
識及び画像処理を行なう。そして処理された画像データ
は入力時とけ逆にＰＩＦ０２Ｂおよびパラレル・シリア
ル変換器２９を通りプリ／りｔｔＶｃより記録される。

更に通信回ＩＩＩｔ−利用して、遠方の端末機器に伝送
するように構成してもよい。

次に以上の構成の画像処理システムについて更に詳細に
説明する。第３図に原稿画像の１例を示す。図において
Ｌ　Ｔ　ＯＰ　（Ｌｉｎｅ　Ｔｏｐ）は、１行における
黒メツシユの内、最上部に存在するメツシュのｙ座標で
ある。なお２値化画像信号中、黒と判定された画素集合
を以下黒メツシユと称する。またＬＢＴＭ（Ｌｉｎｅ　
Ｂｏｔｔｏｍ　）　Ｉｄ　１行における黒メツシユの内
、最下部に存在するメツシュのｙ座標であり、ＢＳ　Ｌ
Ｎ　（Ｂａ５ｅ　Ｌｉｎｅ）は基線、アルファベット大
文字の最下部のｙ座標と一致する線である。このうち、
ＢＳＬＮは文字を移動する際に移動位置の基準となる。

■　ＬＴＯＰ　、ＬＢＴＭの決定（ステップＡ）次ｖｃ
Ｌ”ｌ’ＯＰ　、ＬＢＴＭの決定［Ｚ）イテ説明を行う
。第３−２図に示す文章が入力画像であるとすると、各
入力画素行毎の黒メツシユの累積度数を求めたヒストグ
ラムを第４図に示す。

１８４図では、大きな度数の塊が６つ見ら創る。

これらが文字の存在部分であり、行を表わして、いると
考えられ、第３−２図に示した入力画像の行数と一致し
ている。アルゴリズム輻、大きく分けて２つの部分から
成る。

８ＴＥＰＡ：度数の存在領域からのＬＴＯＰ。

ＬＢＴＭの決定 ５ＴＥＰ　Ｂ：５ＴＥＰ１で求めたＬＴＯＰ　。

ＬＢＴＭのうち不適当なポイン トの除去 ５ＴＥＰＩのプログラム内容を図４にフローチャートで
示す。

５ＴｎＰＡ［おける処理アルゴリズムを第５図のＬＴＯ
）’　、ＬＢ’ｌ”Ｍの決定フローチャートで説明する
。第３−２図に示す各入力画素行（１行）における黒メ
ツシユの累積数Ｌ　Ｄ　（Ｉ）は、ステップ５において
、該累積数が１以上か否かの判定を行なう。今ＦＬａＬ
Ｄ（Ｉ−１）＝００時は０　、　ＬＤ（Ｉ−１”）〜０
の時はＰＬ＝１となるフラグとすると、ＬＤ（Ｉ）が１
以上ノ場合で、ステップ６でＰＬが００場合、つまり、
その前の行の（Ｉ−１）行が累積数００場合、該１行は
文字行の開始行と判断出来る。

次に入力画像の行番号Ｊをステップ７で１インクリメン
トし、該５行文字列のＬ’ｌ’０Ｐ（Ｊ）Ｉ／ｃ入力画
素行番号工をステップ８で格納する。尚ステップ６でフ
ラグＦＬが０でない時、っまシ前の画素行においても黒
メツシユが存在している時には行の開始ではない為、ス
テップ７．８は実行しない。同様に注目画素行かステッ
プ５においてＬ　Ｄ　（１）≧１を満足しない時、つま
り黒メツシユが１フも存在しない時、ステップ９〜分岐
し、ＰＬを判断して、つまり前の行にｌフ以上の黒メン
シュか存在した場合敵性の終了と判定出来るので、ステ
ップｌＯでＬＢＴＭ（Ｊ）にＩ−ｘｔＪｋ目の文字行の
ＬＢＴＭとして格納する。

以上の処理を、ステツ７１１で１行ずつ注目性を移動さ
せながら入力画素行毎てにわたって実行し、その終了を
ステップ３で判断した時、ステップ４−４ＶＣ分岐し、
入力画像の総行数ＪをＧＹＯ８Ｕ［格納する。

以上により、各文字行に対してＬ　’ｌ’　Ｏｐ　、及
びＬＨＴＭが得られる。

つまり前述の８ＴＥＰＡでは、第４図に示すヒス（ゲラ
ム中、度数の存在する領域をすべて取り出し、その両端
を各々、ＬＴＯＰ　、ＬＢＴＭとしている。この処理を
第３−２１￥、ｌｖｃ示す入力画像に対し行った結果が
第１表の人の部分である。

第　　１　　表 ＧＹＯ８Ｕ＝８ ＧＹＯ８ｔＪ＝　６ 第１表において、Ｈは１行中の文字の高さの最大（ｉ＆
（Ｈ＝ＬＢＴＭ−ＬＴＯＰ＋　１　）を示している。

（ステップＢ） 次に８ＴＥＰＢについて説明する。第１表の、Ａにおい
て行番号の１及び７ではＨ−２及びｌであり行間部のゴ
ミであると考えられる。そこＴ８ＴｇＰＢ［より、この
様なゴミの影響で誤まったＬＴＯＰ　、ＬＢＴＭを決定
してしまうのを避けるためゴミの除去を行う。ゴミは、
各行のＨがその平均値の例えば２分の１以下であるか否
かに基づいて判断する。その結果、第１表のＢに示すよ
うにゴミと判定された行は除去されている。

第６図に上述の行間のゴミの除去のフローチャートを示
す。第５図の７０−チャートの■からのデータに基づき
、各行中の文字の高さＨを求め、ステップ１において各
行中の文字の高さＨの総和ＳＩＪＭを求め、ステップ２
で文字の高さの平均ＡＶＲｆ演算する。

ステップ６では各行の文字の高さＨを０．５×ＡＶ几で
２値化し、０．５　Ｘ　Ａ　Ｖ　Ｒ以上の時ステップ３
に分岐し、文字行の置き換えをする。

つまり第１表のＡにおいて誤認識された行番号１及び７
けここで除かれ、第１表のＢに示される１〜６行として
正確に認識されたこととなる。

■　ＢＳＬＮの決定 基線より下部に字の一部が出る文字、例えば英文でｔＬ
ｙ’、ｊ、ｐ、ｑ、ｙなどが、−行中の文字の大半を占
めるということは一般にはあり得ない。従って第３−１
図に示したように行を夏、■、　ＩＨの領域に区分する
と、各メツシュ行における黒メツシユの累積度数は、特
に英文では領域Ｈ１領域１．領域■の順に小さくなると
考えられる。よって基ｍは、各行のＬＢＴＭからＬＴＯ
Ｐへ度数をたどりていった時にｔａが急激に増加する点
を捜せに求まる。■の領域に黒メツシユが存在しない行
で社、Ｂ８ＬＮＩｄＬＢ　’Ｉ’　Ｍ　Ｋ一致させる。

基１（ＢＳＬＮ）を求める方法として次の２つの方法を
提案する。

・方法１（Ｍｌ） 度数の平均値（ａｖｅｒａｇｅ　）と標準偏差（ｓｔａ
ｎｄａｒｄ　ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　）による方法・方法
２　（Ｍ２　） 度数の差分（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　）による方法（方
法１） 方法１けＴ、　Ｂ　Ｔ　ＭからＬＴＯＰへ向って逐次、
度数の平均と標準偏差を求め、度数が （平均ＡＶ几）＋（標準偏差８Ｄ　）　Ｘ　ｍ、。

以上になる点をＢＳＬＮに決定するという方法である。

ｍ、けパラメータで経験的に定める。

方法２では、Ｌ１３ＴＭからＬＴＯＰへ向けて度数の差
分を求め、差分値が、（基準値）Ｘｍ。

で定まるしきい値を越える点をＢＳＬＮとしている。基
準値には、その行の最大度数を用いている。ｍ、けパラ
メータで経験的に定める。

１７１、：　５　、　ｍ、＝　ｏ、　３に定め、実行し
た結果求まったＢＳＬＮは第２表に示す通りである。

第　　２　　表 ２つの方法で求めたＢＳＬＮの値は、第２表に示した杉
にほぼ一致している。方法１（Ｍｌ）で求めたＢＳＬＮ
を基に、第３−２図に示す入力画ｆ＃に基線を鶴き込む
と第７図の様になり、達切な基線が求まっているとガえ
る。

なお、その他の例として入力画像によってはＬＢＴＭと
Ｂ　Ｓ　ＬＮｔ−一致させなけれはならない場合があり
得る。その場合を考慮し、方法１では、度数の追゛跡過
程で、着目しているメツシュ行がＬＩ：ｌＴＭから行の
高さＨｅｉｇｈｔ　（Ｄ　ｔ／　２だけきてもＢＳＬＮ
が定まらなけれは、ＢＳＬＮをＬＢＴＭの位置に決定す
る。Ｌ　／　２　＃ｉＡ当に定めた値であるが少なくと
も１／３以上でなけれはならない。その理由としては、
第３−°２図に示したように行ａｌ、ｆ［、Ｉ［Ｉの領
域に区分されるが、各々の領域のｙ軸方向の大食ざはほ
ぼ等しいと考えることができるからである。

（方法２） 方法２では、差分値の他に、度数のしきい値（基準値）
×ｍ３　　を設け、度数がこれを越えた場合、この時点
のメツシュ行をＢＳＬＮに決定している。ここでｍ３ｔ
ｆパラメータであり本実施例においてはｍ３＝ｍ２に設
定している。

次に上述した方法ｌ及び方法２の処理を、第８図、第９
図のフローチャートを用いて説明する。

第８図は方法１によるフ四−チヤードであり各文字行に
対してＬＩ３ＴＭ−１画票行より順次！３　Ｓ　Ｌ　Ｎ
であるか否かの判定を、ステップ１゜２．３，４．５で
囲まれるループをくり返して行なうｊ まずステップ１では、度数平均値ＡＶＲｇｍ。

（フローチャートでＦｉＭｌ）倍の標準偏差８Ｄを加え
た値とＪ行目の度数を比較し、度数が大である時ステッ
プ７へ分岐し、該１行をＢＳＬＮとして記憶する。そう
でない場合ステップ２で平均値ＡＶＲ，ステップ３で偏
差ＳＤを求め次ライン（Ｊ−１）行目の判定用に用意す
るとともに、ステップ４で文字高さＬＢＴＭ−ＬＴＯＰ
＋１の１／２の行まで処理が進んでいるか否かの判定を
行なう。ステップ４でＮＯと判定された場合、つまり、
基線より下部に一部が出る文字が存在しない場合である
為ステップ６で数行のＢＳＬＮけＬＢＴＭに等しくする
。

次に方法２の処理手順を第９図を用いて説明する。ステ
ップ１では、ＬＢＴＭ−１行より順次前の行との度数の
差ＤＦを求める。一方、ステップ２で注目行の度＃ＬＤ
が文字行中の最大度数値ＭＡＸＬＤＩＣ数ｍ、（Ｍ２）
を掛けた値よりも大きい場合、無条件に該注目行をステ
ップ５ＶｃおいてＢＳＬＮと判定する。

ところでステップ２において、ステップ３に分岐した場
合、ステップ３で度数差ＤＦの値をＭ３ｘＭＡＸＬＤ値
と比較し、その変化の大きい場合、ステップ５に分岐し
数行をＢＳＬＮとして得る。以上の処理を順次各画素行
に対して行なう。以上詳述したように、本願発明により
・原稿画像の行を認識することができるので、高度なワ
ードプ四七ッシングシステムを折供することができる。

なお、更に行だけでなく単語間、単語長、段落の認識を
行うように構成すれば、より高度な画像処理を行なうこ
とができる。

〔効　果〕

以上詳述したように、本発明により人力した文書画像の
行を認識できるので、文書の一部だり抜き出して新しい
文書を作製することができる。又、読み取られた文章画
像を２値化し１、各ｌｉ！Ｉｉ素行毎に黒メツシユの度
数分布を用いることにより、文章の行の位置を正確に認
識するとと゛が可能となった。

又、行６ｈ番を並べかえることか可能となった。

又、行間に新しい行を挿入することができる。

又、不必要な行の削除が可能である。

以上詳述したように、文書を画像として入力しながら行
を認識することにより通常のワード１０センサや複写機
に比べて、極めて高度にかつ操作性の高−書き換え、編
集、検索等が可能となった。

【図面の簡単な説明】

第１図は画像処理装置の構造図 第２（２）韓画像処理システムの１例を示すプ四ツり図 第３−１図は原稿画像の１例を示す同 第３−２図は他の原稿画像の１例を示す間第４Ｉ！４は
黒メツシユの紫積度数を求めたヒストゲラムを示す図 第５図はＬＴＯＰ、ＬＢＴＭの決定フローチャート第６
図は行間のゴミの除去のフローチャート第７図は画像に
基線を書針込んだ同 第８図は基線を求める方法１によるフローチャート 第９図は基線を求める方法２によるフローチャート １けリーダ、ＬＴＯＰけ１行における黒メツシユの内、
最上部に存在するメツシュのｙ座標。 ＢＳＬＮけ基ｇ、ＬＢＴＭけ１行における黒メツシユの
内、最下剖に存在するメンシュのｙ座標、１０はＩＩ偵
処理部。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）原稿画像を入力する入力手段、 上記入力手段によつて入力された画像情報の一部を認識
   する認識手段、 上記認識手段によつて認識された画像情報に基づいて、
   画像の編集処理を行う画像処理手段を有したことを特徴
   とする画像処理システム。
2. （２）第１項において、認識手段は、画像の行を認識す
   ることを特徴とする画像処理システム。