(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、
前記入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、
前記二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、前記行画像を傾斜させたときの複数の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて、前記抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、
前記抽出された行画像の高さ情報に基づいて、前記検知された傾斜文字の範囲を補正する補正手段と、を含み、
前記評価値算出手段は、前記評価値を算出する際の基準となる基準位置を、前記抽出された行画像上でずらしながら、前記基準位置毎の評価値を順次算出する、画像処理装置。
【請求項２】
少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、
前記入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、
前記二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、前記行画像を傾斜させたときの複数の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて、前記抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、
前記傾斜文字の範囲の区切り位置を文字の区切り位置と一致させるように、前記検知された傾斜文字の範囲を補正する区切り位置補正手段と、を含み、
前記評価値算出手段は、前記評価値を算出する際の基準となる基準位置を、前記抽出された行画像上でずらしながら、前記基準位置毎の評価値を順次算出する、画像処理装置。
【請求項３】
少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、
前記入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、
前記二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、前記行画像を傾斜させたときの複数の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて、前記抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、を含み、
前記評価値算出手段は、前記抽出された行画像に基づいて、前記複数の傾斜角に対応する傾斜画像を生成する傾斜画像生成手段を含み、かつ、前記評価値を算出する際の基準となる基準位置を、前記抽出された行画像及び前記生成された傾斜画像上でずらしながら、前記基準位置毎の評価値を、前記複数の傾斜角毎に順次算出し、
前記評価値は、前記基準位置を中心とする行方向の幅を有する所定範囲内における、行方向に対して垂直方向の文字部分を構成する画素の分散値に基づいて求められ、
前記所定範囲の行方向の幅は、前記抽出された行画像の高さの２倍から４倍に設定される、画像処理装置。
【請求項４】
少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、
前記入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、
前記二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、前記行画像を傾斜させたときの複数の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて、前記抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、を含み、
前記評価値算出手段は、前記評価値を算出する際の基準となる基準位置を中心とする行方向の幅を有する所定範囲を、前記複数の傾斜角に対応するように変形させる変形手段を含み、かつ、前記基準位置を、前記抽出された行画像上でずらしながら、前記基準位置毎の評価値を順次算出し、
前記評価値は、前記変形された所定範囲内における、行方向に対して前記複数の傾斜角に対応する方向の文字部分を構成する画素の分散値に基づいて求められる、画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出された行画像の高さ情報に基づいて、前記検知された傾斜文字の範囲を補正する補正手段をさらに含む、請求項２〜請求項４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付ステップと、
前記入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化ステップと、
前記二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出ステップと、
前記抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、前記行画像を傾斜させたときの複数の傾斜角毎に算出する評価値算出ステップと、
前記評価値に基づいて、前記抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知ステップと、
前記抽出された行画像の高さ情報に基づいて、前記検知された傾斜文字の範囲を補正する補正ステップと、を含み、
前記評価値算出ステップでは、前記評価値を算出する際の基準となる基準位置を、前記抽出された行画像上でずらしながら、前記基準位置毎の評価値を順次算出する、画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、
少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、
前記入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、
前記二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、前記行画像を傾斜させたときの複数の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、
前記評価値に基づいて、前記抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、
前記抽出された行画像の高さ情報に基づいて、前記検知された傾斜文字の範囲を補正する補正手段と、を含み、
前記評価値算出手段は、前記評価値を算出する際の基準となる基準位置を、前記抽出された行画像上でずらしながら、前記基準位置毎の評価値を順次算出する画像処理装置として機能させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム、及び、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体に関し、特に、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、光学式文字読取装置（ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）によって文字を含む画像を読取り、読取った文字を認識する技術が知られている。このような文字認識技術では、読取った画像から識別される文字と、予め記憶される文字パターンとを照合し、最も一致したものを認識結果として出力する。
【０００３】
上記したＯＣＲによって、傾斜文字を含む画像が読取られる場合、及び、文字を含む画像が斜めに載置された状態で読取られる場合等には、読取った画像からは、傾斜した状態の文字が識別される。このような状態の文字に対して上記した文字認識を行なうためには、傾斜文字に対応する文字パターンをも予め準備しておく必要があり、予め記憶すべき文字パターンの量が膨大になる。また、照合回数も増加し、文字認識に要する計算量も膨大になるため、現実的ではない。
【０００４】
このような問題を解決するために、例えば、後掲の特許文献１に開示される文字認識装置は、文字列画像を文字列方向に対して垂直方向に走査して得られる画素のヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムを用いて文字列画像が正立文字であるか否かを判定する。判定後、正立文字列でないと判断された文字列画像をずらし変形させて文字列の傾斜角が相互に異なる複数の文字列画像を生成する。そして、これらの文字列画像に基づくヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムを用いて複数の文字列画像から正立文字列を選択している。
【０００５】
また、後掲の特許文献２に開示される装置は、文字列画像に対して所定のずらし角刻みで重み付けした複数の輪郭画像を形成し、これらの輪郭画像を垂直方向に投影して投影ヒストグラム画像を作成する。そして、投影ヒストグラム画像から、１文字に相当する最適な尾根成分を抽出し、抽出した尾根成分から文字の傾斜角及び範囲を求め、対応するずらし角度の傾斜画像から直立した文字画像を取出している。
【０００６】
上記したように、特許文献１及び特許文献２で開示される技術では、縦線を多く含む正立文字に対応するヒストグラムには縦線部分に対応するピークが多く出現し、傾斜線を多く含む傾斜文字に対応するヒストグラムには、縦線部分に対応するピークが出現しにくくなるという特徴を利用して、正立文字と傾斜文字との区別を行なっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平６−４７０３号公報
【特許文献２】特開２００７−１０２７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に開示される技術では、傾斜文字列全体を正立文字列に補正するため、傾斜文字列内に正立文字と傾斜文字とが混在する場合には、傾斜文字を適切に補正できないおそれがある。
【０００９】
特許文献２に開示される技術では、文字単位で傾斜文字を検知するために文字の切出しを行なうが、傾斜文字と正立文字との重なりが発生している場合には、文字の切出しを適切に行なえないおそれがある。また、縦線の少ないひらがな文字、及び、傾斜線を多く含むカタカナ文字等は、文字単位で適切な傾斜を検知することは困難である。
【００１０】
本発明の目的は、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を正確に検知することのできる画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム、及び、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の局面に係る画像処理装置は、少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、行画像を傾斜させたときの少なくとも１つ以上の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、評価値に基づいて、抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、を含み、評価値算出手段は、評価値を算出する際の基準となる基準位置を、抽出された行画像上でずらしながら、基準位置毎の評価値を順次算出する。
【００１２】
このように、評価値を算出する際の基準となる基準位置を行画像上でずらしながら基準位置毎の評価値を順次算出し、算出された評価値に基づいて傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するので、適切な傾きを検知しにくい文字に影響されることなく、正確な検知を行なうことができる。また、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するために文字単位の切出しを行なう必要がないので、傾斜文字と正立文字との重なりが発生している場合においても、適切に傾斜文字の範囲を検知することができる。したがって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を正確に検知することができる。
【００１３】
好ましくは、少なくとも１つ以上の傾斜角は、０°を含む。これによって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角をより一層正確に検知することができる。
【００１４】
より好ましくは、画像処理装置は、抽出された行画像の高さ情報に基づいて、検知された傾斜文字の範囲を補正する補正手段をさらに含む。このように、傾斜文字の範囲が補正されるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をより一層正確に検知することができる。
【００１５】
さらに好ましくは、画像処理装置は、傾斜文字の範囲の区切り位置を文字の区切り位置と一致させるように、検知された傾斜文字の範囲を補正する区切り位置補正手段をさらに含む。このように、傾斜文字の範囲が補正されるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をより一層正確に検知することができる。
【００１６】
さらに好ましくは、画像処理装置は、抽出された行画像における行方向に対して垂直方向の文字部分を構成する画素のヒストグラムを生成する生成手段をさらに含み、区切り位置補正手段は、ヒストグラムに基づいて、検知された傾斜文字の範囲を補正する。このように、ヒストグラムに基づいて傾斜文字の範囲が補正されるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をさらに正確に検知することができる。
【００１７】
さらに好ましくは、評価値算出手段は、抽出された行画像に基づいて、少なくとも１つ以上の傾斜角に対応する傾斜画像を生成する傾斜画像生成手段を含み、評価値算出手段は、基準位置を、抽出された行画像及び生成された傾斜画像上でずらしながら、基準位置毎の評価値を、少なくとも１つ以上の傾斜角毎に順次算出する。このように、評価値を、抽出された行画像及び生成された傾斜画像を利用して求めるので、評価値をより一層容易に算出することができる。
【００１８】
さらに好ましくは、評価値は、基準位置を中心とする行方向の幅を有する所定範囲内における、行方向に対して垂直方向の文字部分を構成する画素の分散値に基づいて求められる。これによって、行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを正確に判断できるようになるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をより一層正確に検知することができるようになる。
【００１９】
さらに好ましくは、評価値算出手段は、基準位置を中心とする行方向の幅を有する所定範囲を、少なくとも１つ以上の傾斜角に対応するように変形させる変形手段を含み、評価値は、変形された所定範囲内における、行方向に対して少なくとも１つ以上の傾斜角に対応する方向の文字部分を構成する画素の分散値に基づいて求められる。このように、評価値を、変形された所定範囲を利用して求めるので、評価値をより一層容易に算出することができる。
【００２０】
さらに好ましくは、所定範囲の行方向の幅は、抽出された行画像の高さの２倍から４倍に設定される。これによって、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するのにより一層適した評価値を算出できるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をさらに正確に検知することができる。
【００２１】
本発明の第２の局面に係る画像処理方法は、少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付ステップと、入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化ステップと、二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出ステップと、抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、行画像を傾斜させたときの少なくとも１つ以上の傾斜角毎に算出する評価値算出ステップと、評価値に基づいて、抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知ステップと、を含み、評価値算出ステップでは、評価値を算出する際の基準となる基準位置を、抽出された行画像上でずらしながら、基準位置毎の評価値を順次算出する。
【００２２】
このように、評価値を算出する際の基準となる基準位置を行画像上でずらしながら基準位置毎の評価値を順次算出し、算出された評価値に基づいて傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するので、適切な傾きを検知しにくい文字に影響されることなく、正確な検知を行なうことができる。また、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するために文字単位の切出しを行なう必要がないので、傾斜文字と正立文字との重なりが発生している場合においても、適切に傾斜文字の範囲を検知することができる。したがって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を正確に検知することができる。
【００２３】
本発明の第３の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける受付手段と、入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化手段と、二値化画像から、対象となる行画像を抽出する抽出手段と、抽出された行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、行画像を傾斜させたときの少なくとも１つ以上の傾斜角毎に算出する評価値算出手段と、評価値に基づいて、抽出された行画像に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する検知手段と、を含み、評価値算出手段は、評価値を算出する際の基準となる基準位置を、抽出された行画像上でずらしながら、基準位置毎の評価値を順次算出する画像処理装置として機能させる。
【００２４】
上記コンピュータプログラムをコンピュータに実行させることによって、評価値を算出する際の基準となる基準位置を行画像上でずらしながら基準位置毎の評価値を順次算出し、算出された評価値に基づいて傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するので、適切な傾きを検知しにくい文字に影響されることなく、正確な検知を行なうことができる。また、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するために文字単位の切出しを行なう必要がないので、傾斜文字と正立文字との重なりが発生している場合においても、適切に傾斜文字の範囲を検知することができる。したがって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を正確に検知することができる。
【００２５】
本発明の第４の局面に係る記録媒体は、上記したコンピュータプログラムを記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体である。
【００２６】
なお、上記記録媒体としては、例えば、コンピュータ内部の主記憶又は補助記憶を構成するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及び補助記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ（（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）））等がある。コンピュータの外部記憶装置としてプログラム読取装置が設けられ、この装置に挿入することで読取可能な記録媒体であってもよい。通常は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）が主記憶以外の記録媒体からコンピュータプログラムを読出し、この読出されたコンピュータプログラムを主記憶装置にロードして実行する。ＣＰＵは、インストールされたコンピュータプログラムに従って所定の処理を行なうようにコンピュータの各部を統括的に制御する。
【００２７】
プログラム読取装置で読取可能な記録媒体としては、（１）磁気テープ、カセットテープ等のテープ系、（２）フレキシブルディスク（ＦＤ）、ハードディスク（ＨＤ）等の磁気ディスク、又はＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｋ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等の光ディスクといったディスク系、（３）メモリカードを含むＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、光カード等のカード系、及び（４）マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリを含めた固定的にプログラムを記録する媒体等を例示することができる。
【００２８】
コンピュータを、インターネットを含む通信ネットワークに接続可能な構成とし、通信ネットワークからコンピュータプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。このように通信ネットワークからコンピュータプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予めコンピュータに格納しておけばよい。また、他の記録媒体からインストールされてもよい。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、評価値を算出する際の基準となる基準位置を行画像上でずらしながら基準位置毎の評価値を順次算出し、算出された評価値に基づいて傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するので、適切な傾きを検知しにくい文字に影響されることなく、正確な検知を行なうことができる。また、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するために文字単位の切出しを行なう必要がないので、傾斜文字と正立文字との重なりが発生している場合においても、適切に傾斜文字の範囲を検知することができる。したがって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を正確に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理部の機能ブロック図である。
【図３】傾斜文字認識処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【図４】図３のステップＳ１０３における評価値算出処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【図５】図３のステップＳ１０４における傾斜範囲／角度検知処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【図６】抽出された行画像の一例を示す図である。
【図７】傾斜前の行画像及び生成された複数の傾斜画像を示す図である。
【図８】基準位置Ｘとスコープとの関係を示す図である。
【図９】行画像及び傾斜画像と、算出された評価値を示すグラフとを、それぞれ対応させて示す図である。
【図１０】行画像及び傾斜画像における選択範囲を示す図である。
【図１１】行画像と、生成されたヒストグラムとを示す図である。
【図１２】行画像及び傾斜画像における、第１の補正処理後の選択範囲を示す図である。
【図１３】行画像及び傾斜画像における、第２の補正処理後の選択範囲を示す図である。
【図１４】行画像及び傾斜画像における、第３の補正処理後の選択範囲を示す図である。
【図１５】文字認識部による補正後の行画像を示す図である。
【図１６】変形されたスコープの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下の説明及び図面においては、同一の部品には同一の参照符号及び名称を付してある。それらの機能も同様である。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。
【００３２】
［画像処理装置１０］  
〈ハードウェア構成〉  
図１は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。図１を参照して、画像処理装置１０は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）からなり、制御部１２、画像入力部１４、画像メモリ１６、画像処理部１８、文字認識部２０、ＨＤＤ２２、表示部２４、及び、操作部２６を含む。
【００３３】
制御部１２は、実質的にコンピュータであって、ＣＰＵ１２２、ＲＯＭ１２４、及び、ＲＡＭ１２６を含む。ＣＰＵ１２２には、バスライン１２８が接続されており、このバスライン１２８には、ＲＯＭ１２４及びＲＡＭ１２６が電気的に接続される。ＣＰＵ１２２は、操作部２６等からの指示に応じて各種コンピュータプログラム（以下単に「プログラム」と記す場合がある。）を実行することによって、画像処理装置１０の各構成部の動作及び外部装置との通信等の所望の処理を実行する。
【００３４】
上記の各種コンピュータプログラムは、予めＲＯＭ１２４又はＨＤＤ２２に記憶されており、所望の処理の実行時において、当該ＲＯＭ１２４又はＨＤＤ２２から読出されてＲＡＭ１２６に転送される。ＣＰＵ１２２は、ＣＰＵ１２２内の図示しないプログラムカウンタと呼ばれるレジスタに格納された値によって指定される、ＲＡＭ１２６内のアドレスからプログラムの命令を読出し、解釈する。ＣＰＵ１２２はまた、読出された命令によって指定されるアドレスから演算に必要なデータを読出し、そのデータに対し命令に対応する演算を実行する。実行の結果も、ＲＡＭ１２６，ＨＤＤ２２及びＣＰＵ１２２内のレジスタ等の、命令によって指定されるアドレスに格納される。
【００３５】
画像入力部１４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）インターフェイス（以下「ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ」と記す。）１４２、及び、装置インターフェイス（以下「装置Ｉ／Ｆ」と記す。）１４４を含む。ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ１４２及び装置Ｉ／Ｆ１４４は、バスライン１２８に電気的に接続される。
【００３６】
ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ１４２は、ＬＡＮ回線等からなるネットワーク１４６とのインターフェイスをとる。画像処理装置１０は、ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ１４２を介して、ネットワーク１４６上に接続される外部装置とのデータ通信が可能である。ネットワーク１４６上の外部装置としては、例えば、画像処理装置１０に対して入力するための画像データを記憶する半導体メモリ及び磁気メモリ等を搭載するコンピュータがある。
【００３７】
装置Ｉ／Ｆ１４４は、画像処理装置１０に対して画像データを入力する入力装置１４８とのインターフェイスをとる。入力装置１４８は、画像の読取を行なう装置である。入力装置１４８としては、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ及びＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサ等を搭載する、携帯電話装置、デジタルカメラ、コピー機及びイメージスキャナ装置等がある。
【００３８】
バスライン１２８には、さらに、画像メモリ１６、画像処理部１８、文字認識部２０、ＨＤＤ２２、表示部２４、及び、操作部２６が電気的に接続される。
【００３９】
画像メモリ１６は、入力装置１４８及びネットワーク１４６上の外部装置等から入力される画像データ、並びに、画像処理部１８及び文字認識部２０による処理中の画像データ等を記憶する。
【００４０】
画像処理部１８は、後述する傾斜文字認識処理を実行することによって、入力された画像データに基づく画像から行画像を抽出し、抽出した行画像における傾斜文字の範囲及び傾斜角θを検知する。ここで、行画像とは、少なくとも１つの文字列を含む文書画像において、一行の文字列に対応する画像のことを示す。画像処理部１８の機能の詳細については後述する。
【００４１】
文字認識部２０は、画像処理部１８から通知される傾斜文字の範囲及び傾斜角θの検知結果に基づいて、行画像に含まれる文字列が全て正立文字からなるように行画像を補正する。文字認識部２０は、また、補正後の行画像における対象文字から文字のパターンを抽出し、抽出したパターンと後述するパターンデータベース（以下「パターンＤＢ」と記す。）とに基づいて対象文字の文字認識を行なう。
【００４２】
ＨＤＤ２２は、画像処理装置１０の一般的な動作を実現するための各種データ及び各種コンピュータプログラムとともに、後述する、傾斜文字認識処理、評価値算出処理、及び、傾斜範囲／角度検知処理を実現するためのコンピュータプログラムを記憶する。
【００４３】
ＨＤＤ２２は、さらに、文字のパターンを記憶するパターンＤＢを格納する。このパターンＤＢは、対象文字の文字認識を行なう際に、文字認識部２０によって参照される。
【００４４】
表示部２４は、画像処理装置１０における処理結果（例えば、文字認識結果）等を表示するための、液晶ディスプレイ等からなる表示装置である。操作部２６は、ユーザの指示等に応じた各種入力及び文字入力等を行なうキーボード、及び、ポインティングデバイスであるマウス等からなる。
【００４５】
画像処理装置１０の各構成部には電源（図示せず。）が接続され、この電源から電圧が印加されることで、画像処理装置１０の各構成部の動作が可能になる。
【００４６】
［画像処理部１８］  
図２は、画像処理部１８の機能ブロック図である。図２を参照して、画像処理部１８は、二値化処理部１８２と、行抽出部１８４と、評価値算出部１８６と、傾斜範囲／角度検知部１８８と、を含む。上記した各部は、実際には、制御部１２によって実行されるコンピュータプログラムによって実現される。
【００４７】
二値化処理部１８２は、入力装置１４８から入力される画像データに対して二値化処理を施すことで、二値化画像を生成する。二値化処理の方法としては、当該分野において一般的に使用される方法であれば特に限定されないが、例えば、画像データの輝度成分に対して予め閾値を定めておき、輝度値が閾値より高い画素を白とし、低い画素を黒とする単純二値化処理等が挙げられる。なお、上記二値化処理によって、黒画素は、文字部分を形成する画素となる。
【００４８】
行抽出部１８４は、二値化画像に含まれる少なくとも１つの行画像から、対象となる行画像を抽出する。行画像抽出の方法としては、ＯＣＲの分野にて一般的に使用される方法であれば特に限定されないが、例えば、対象となる文字列画像が存在する行画像を自動的に認識する方法であってもよいし、操作部２６からの入力操作によって、ユーザが所望の行画像を選択する方法であってもよい。
【００４９】
評価値算出部１８６は、後述する評価値算出処理を実行する。傾斜範囲／角度検知部１８８は、後述する傾斜範囲／角度検知処理を実行する。
【００５０】
画像処理部１８は、上記した各部の動作によって、行画像における傾斜文字の範囲及び傾斜角θを検知し、その検知結果を文字認識部２０に対して通知する。
【００５１】
〈ソフトウェア構成〉  
［傾斜文字認識処理］
図３は、傾斜文字認識処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。上記したように、画像処理装置１０のＨＤＤ２２に記憶されるコンピュータプログラムは、傾斜文字認識処理を実行するようにプログラミングされている。この傾斜文字認識処理を実現するためのプログラムは、画像処理装置１０に対し、入力装置１４８又はネットワーク１４６上の外部装置から画像データが入力されることによって、起動される。
【００５２】
図３を参照して、このプログラムは、二値化処理部１８２によって、入力された画像データに対して二値化処理が施されることで、二値化画像が生成されるステップＳ１０１と、行抽出部１８４によって、二値化画像に含まれる少なくとも１つの行画像から、対象となる行画像が抽出されるステップＳ１０２と、を含む。
【００５３】
このプログラムはさらに、評価値算出部１８６によって、後述する評価値算出処理が実行されるステップＳ１０３と、傾斜範囲／角度検知部１８８によって、後述する傾斜範囲／角度検知処理が実行されるステップＳ１０４と、を含む。
【００５４】
［評価値算出処理］  
図４は、図３のステップＳ１０３における評価値算出処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。上記したように、画像処理装置１０のＨＤＤ２２に記憶されるコンピュータプログラムは、評価値算出処理を実行するようにプログラミングされている。この評価値算出処理を実現するためのプログラムは、制御部１２によって実現される評価値算出部１８６によって実行される。
【００５５】
図４を参照して、このプログラムは、行抽出部１８４によって抽出された行画像に基づいて、予め定められる少なくとも１つ以上の傾斜角θに対応する傾斜画像を生成するステップＳ２０１を含む。上記した傾斜角θとは、行画像上において行方向に伸びる軸に対して直角に交わる線を基準線とし、この基準線に対して時計回りに適用される画像の傾斜量を示す値である。本実施の形態において、傾斜角θが正の値である場合は基準線に対して時計回りに傾斜することを示し、傾斜角θが負の値である場合は基準線に対して反時計回りに傾斜することを示す。傾斜角θとしては、ＯＣＲによって画像の傾斜が認識可能な程度であれば特に限定されないが、例えば、一定の角度範囲内において１０°刻みで設定された値であってもよいし、一定の角度範囲内において５°刻みで設定された値であってもよい。本実施の形態においては、傾斜角θとして、−３０°から３０°までの角度範囲内において１０°刻みで設定された値（０°を除く）が使用される。
【００５６】
このプログラムはさらに、評価値を算出する際の基準となる基準位置Ｘを評価値算出の開始位置にセットするステップＳ２０２を含む。上記した評価値算出の開始位置とは、抽出された行画像及び生成された傾斜画像に含まれる文字列画像の行方向一端部を示す。
【００５７】
このプログラムはさらに、基準位置Ｘにおける評価値を、抽出された行画像及び生成された傾斜画像毎に算出するステップＳ２０３を含む。上記した評価値とは、行画像又は傾斜画像における基準位置Ｘに対応する部分が、正立文字に属する可能性が高いか否かを示す数値である。本実施の形態においては、評価値の値が大きいほど、対応する部分が正立文字に属する可能性が高いものとする。評価値の算出方法としては、特に限定されない。本実施の形態において、上記した評価値は、一定範囲（以下「スコープ」と記す。）内における、行方向に対して垂直方向の黒画素の分散値に基づいて求められるものとする。上記したスコープは、基準位置Ｘを中心とする行方向の幅Ｗ（ピクセル）と、行画像の高さＨ（ピクセル）とを隣合う二辺として有する長方形状又は正方形状からなる範囲である。基準位置Ｘ（＝０）に対する相対位置を示す値をｉとした場合において、スコープ内の位置Ｘｉにおける行方向に対して垂直方向の黒画素数をＢ（Ｘｉ）、黒画素数Ｂ（Ｘｉ）の平均値をａｖｇ（Ｂ（Ｘ））とすると、評価値Ｖは、下記式（１）によって算出される。なお、スコープの幅Ｗとしては、特に限定されないが、例えば、行画像の高さＨに基づいて設定されることが好ましく、特には、行画像の高さＨの２倍から４倍に設定されることが好ましい。本実施の形態においては、スコープの幅Ｗを、行画像の高さＨの３．５倍に設定する。例えば、下記式（１）において、行画像の高さＨが４０ピクセルであり、スコープの幅Ｗが１４０ピクセルである場合、ｉは−７０〜７０となり、評価値は、スコープ内の１４１箇所の位置Ｘｉにおける行方向に対して垂直方向の黒画素の分散値に基づいて求められる。
【００５８】
【数１】
0005628514.tif 000002
【００５９】
このプログラムはさらに、基準位置Ｘが評価値算出の終了位置に達したか否かを判定するステップＳ２０４を含む。上記した評価値算出の終了位置とは、抽出された行画像及び生成された傾斜画像に含まれる文字列画像の行方向他端部を示す。ステップＳ２０４にて、終了位置に達したと判定された場合（ＹＥＳの場合）には、本制御は終了する。
【００６０】
このプログラムはさらに、ステップＳ２０４にて、終了位置に達していないと判定された場合（ＮＯの場合）に実行され、基準位置Ｘを文字列画像の行方向終了位置側に、予め定められる所定幅（以下「サンプリング幅」と記す。）分ずらすステップＳ２０５を含む。ステップＳ２０５の終了後、制御はステップＳ２０３に戻る。上記したサンプリング幅としては、特に限定されないが、例えば、行画像の高さＨに基づいて設定されることが好ましい。本実施の形態では、サンプリング幅を、行画像の高さＨの１／１２倍に設定する。
【００６１】
［傾斜範囲／角度検知処理］  
図５は、図３のステップＳ１０４における傾斜範囲／角度検知処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。上記したように、画像処理装置１０のＨＤＤ２２に記憶されるコンピュータプログラムは、傾斜範囲／角度検知処理を実行するようにプログラミングされている。この傾斜範囲／角度検知処理を実現するためのプログラムは、制御部１２によって実現される傾斜範囲／角度検知部１８８によって実行される。
【００６２】
図５を参照して、このプログラムは、ある基準位置Ｘに着目し、抽出された行画像及び生成された少なくとも１つの傾斜画像の中から、着目した基準位置Ｘにおいて最大の評価値を有するものを選択する処理を基準位置Ｘ毎に実行するステップＳ３０１を含む。ステップＳ３０１の処理によって、基準位置Ｘ毎に選択された行画像又は傾斜画像からなる選択範囲が生じる。
【００６３】
このプログラムはさらに、抽出された行画像における行方向に対して垂直方向の黒画素のヒストグラムを生成するステップＳ３０２を含む。
【００６４】
このプログラムはさらに、選択範囲に対し、極小な範囲を無視するための第１の補正処理を施すステップＳ３０３を含む。本実施の形態では、第１の補正処理は、「行方向の幅が行画像の高さＨの１／３倍以下である選択範囲は、選択されなかったものとする。」というルールに基づいて行なわれるものとする。
【００６５】
このプログラムはさらに、第１の補正処理後の選択範囲に対し、第２の補正処理を施すステップＳ３０４を含む。本実施の形態では、第２の補正処理は、「行方向の幅が行画像の高さＨ以下である選択範囲は、選択されなかったものとする。」というルールに基づいて行なわれるものとする。これは、一般の文書では、複数文字を連続して斜体にすることが多いため、行方向の幅が文字の幅（文字の高さとほぼ等しい）以下の選択範囲を無視するために行なわれる。
【００６６】
このプログラムはさらに、第２の補正処理後の選択範囲に対し、選択範囲の区切り位置を文字の区切り位置と一致させるための第３の補正処理を施すステップＳ３０５を含む。本実施の形態では、第３の補正処理は、行画像の高さをＨとして「選択範囲の区切り位置を中心とした行方向±Ｈ／３の範囲内においてヒストグラムが最低値を示す位置が、選択範囲の新たな区切り位置となるように、選択範囲の区切り位置を補正する。」というルールに基づいて行なわれるものとする。
【００６７】
〈動作〉  
図１〜図５を参照して、画像処理装置１０は、以下のように動作する。なお、以下に示す動作を除く、画像処理装置１０の一般的な動作は、従来の画像処理装置の動作と同じである。
【００６８】
［傾斜文字認識処理］  
ユーザは、デジタルカメラ等の入力装置１４８によって文書画像を撮影し、画像処理装置１０に対し、撮影した文書画像に基づく画像データを装置Ｉ／Ｆ１４４を介して入力する。画像データが入力されると、画像処理装置１０の画像処理部１８は、以下のようにして傾斜文字認識処理を実行する。
【００６９】
すなわち、二値化処理部１８２は、入力された画像データに対して二値化処理を施すことで、二値化画像を生成する（Ｓ１０１）。行抽出部１８４は、二値化画像に含まれる少なくとも１つの行画像から、対象となる行画像を抽出する（Ｓ１０２）。図６は、抽出された行画像６００の一例を示す図である。図６を参照して、行画像６００は、「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列が３回繰り返されて並ぶ文字列画像を含む。行画像６００において、上記繰返される文字列のうち、２回目に繰返される文字列、すなわち、行方向中央に位置する文字列は、基準線に対して時計回りに傾斜した傾斜文字からなる。
【００７０】
対象となる行画像が抽出されると、評価値算出部１８６は、以下のようにして評価値算出処理を実行する（Ｓ１０３）。
【００７１】
［評価値算出処理］  
評価値算出部１８６は、まず、抽出された行画像６００に基づいて、予め定められる少なくとも１つ以上の傾斜角θ（本実施の形態では、θ＝−３０°，−２０°，−１０°，１０°，２０°，３０°）に対応する傾斜画像を生成する(Ｓ２０１)。
【００７２】
図７（Ａ）〜図７（Ｇ）は、傾斜前の行画像６００及び生成された複数の傾斜画像７０２を示す図である。図７（Ａ）〜図７（Ｃ）及び図７（Ｅ）〜図７（Ｇ）を参照して、傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆは、それぞれ、傾斜角θ＝−３０°，−２０°，−１０°，１０°，２０°，３０°に対応して生成された傾斜画像である。図７（Ｄ）を参照して、行画像６００は、傾斜前の、すなわち、傾斜角θ＝０°に対応する画像である。
【００７３】
複数の傾斜画像７０２の生成後、評価値算出部１８６は、評価値を算出する際の基準となる基準位置Ｘを、行画像６００及び傾斜画像７０２に含まれる文字列画像における評価値算出の開始位置にセットする（Ｓ２０２）。基準位置Ｘのセット後、評価値算出部１８６は、基準位置Ｘにおける評価値を、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆ毎に算出する（Ｓ２０３）。
【００７４】
図８は、基準位置Ｘとスコープ８００との関係を示す図である。スコープ８００は、基準位置Ｘを中心とする行方向の幅Ｗ（本実施の形態において、幅Ｗは行画像の高さＨの３．５倍）を長辺とし、行画像の高さＨを短辺とする長方形状の範囲である。評価値は、スコープ８００内における、行方向に対して垂直方向（図中、矢符Ｘで示す方向）の黒画素の分散値に基づいて、上記式（１）を用いて算出される。
【００７５】
評価値の算出後、評価値算出部１８６は、基準位置Ｘが評価値算出の終了位置に達していないと判定し（Ｓ２０４にてＮＯ）、基準位置Ｘを文字列画像の行方向終了位置側に、予め定められるサンプリング幅（本実施の形態において、サンプリング幅は、行画像の高さＨの１／１２倍）分ずらす（Ｓ２０５）。その後、評価値算出部１８６は、基準位置Ｘが評価値算出の終了位置に達したと判定されるまで（Ｓ２０４にてＹＥＳ）、基準位置Ｘを順次ずらしながら、基準位置Ｘにおける評価値を行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆ毎に算出する上記した処理を繰返す。図９に、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆと、算出された評価値を示すグラフとを、それぞれ対応させて示す。
【００７６】
上記した評価値算出処理が終了すると、傾斜範囲／角度検知部１８８は、以下のようにして傾斜範囲／角度検知処理を実行する（Ｓ１０４）。
【００７７】
［傾斜範囲／角度検知処理］  
傾斜範囲／角度検知部１８８は、ある基準位置Ｘに着目し、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆの中から、着目した基準位置Ｘにおいて最大の評価値を有するものを選択する処理を基準位置Ｘ毎に実行する（Ｓ３０１）。これによって、基準位置Ｘ毎に選択された行画像６００又は傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆからなる選択範囲が生じる。図１０に、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける選択範囲（ハッチング部分）を示す。
【００７８】
次いで、傾斜範囲／角度検知部１８８は、行画像６００における行方向に対して垂直方向の黒画素のヒストグラムを生成する（Ｓ３０２）。図１１に、行画像６００と、生成されたヒストグラム１１００とを示す。
【００７９】
ヒストグラムの生成後、傾斜範囲／角度検知部１８８は、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける選択範囲に対し、極小な範囲を無視するための第１の補正処理を施す（Ｓ３０３）。すなわち、傾斜範囲／角度検知部１８８は、「行方向の幅が行画像の高さＨの１／３倍以下である選択範囲は、選択されなかったものとする。」というルールに基づいて、第１の補正処理を行なう。第１の補正処理において、上記ルールが適用された場合、行方向の幅が行画像の高さＨの１／３倍以下である選択範囲は無視され、対応する基準位置Ｘにおける選択範囲として、直前の基準位置Ｘにおいて選択された行画像６００又は傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆが選択されたものとされる。
【００８０】
図１０を参照して、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける、行方向左側に位置する「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列においては、θ＝０°に対応する行画像６００からなる選択範囲１００２Ａ，１００２Ｂと、θ＝−１０°に対応する傾斜画像７０２Ｃからなる選択範囲１００４とが生じている。選択範囲１００２Ａ，１００２Ｂの行方向の幅は行画像の高さＨの１／３倍より大きく、選択範囲１００４の行方向の幅は行画像の高さＨの１／３倍以下である。図１２は、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける、第１の補正処理後の選択範囲を示す図である。図１２を参照して、第１の補正処理が実行されると、上記した「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列においては、θ＝０°に対応する行画像６００からなる選択範囲１２０２のみが生じるように、選択範囲１００２Ａ，１００２Ｂ，１００４が補正される。このように、第１の補正処理によって、極小な選択範囲１００４が無視される処理が行なわれ、選択範囲１００４は選択されなかったものとされる。
【００８１】
第１の補正処理後、傾斜範囲／角度検知部１８８は、第１の補正処理後の選択範囲に対し、第２の補正処理を施す（Ｓ３０４）。すなわち、傾斜範囲／角度検知部１８８は、「行方向の幅が行画像の高さＨ以下である選択範囲は、選択されなかったものとする。」というルールに基づいて、第２の補正処理を行なう。第２の補正処理において、上記ルールが適用された場合、行方向の幅が行画像の高さＨ以下である選択範囲は無視され、対応する基準位置Ｘにおける選択範囲として、直前の基準位置Ｘにおいて選択された行画像６００又は傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆが選択されたものとされる。
【００８２】
図１２を参照して、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける、行方向中央に位置する「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列においては、θ＝−２０°に対応する傾斜画像７０２Ｂからなる選択範囲１２０４Ａ，１２０４Ｂと、θ＝−３０°に対応する傾斜画像７０２Ａからなる選択範囲１２０６とが生じている。選択範囲１２０４Ａ，１２０４Ｂの行方向の幅は行画像の高さＨより大きく、選択範囲１２０６の行方向の幅は行画像の高さＨ以下である。図１３は、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける、第２の補正処理後の選択範囲を示す図である。図１３を参照して、第２の補正処理が実行されると、上記した「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列においては、θ＝−２０°に対応する傾斜画像７０２Ｂからなる選択範囲１３０２のみが生じるように、選択範囲１２０４Ａ，１２０４Ｂ，１２０６が補正される。このように、第２の補正処理によって、傾斜文字に関係しないと考えられる選択範囲１２０６が無視される処理が行なわれ、選択範囲１２０６は選択されなかったものとされる。
【００８３】
第２の補正処理後、傾斜範囲／角度検知部１８８は、第２の補正処理後の選択範囲に対し、選択範囲の区切り位置を文字の区切り位置と一致させるための第３の補正処理を施す（Ｓ３０５）。すなわち、傾斜範囲／角度検知部１８８は、行画像の高さをＨとして「選択範囲の区切り位置を中心とした行方向±Ｈ／３の範囲内においてヒストグラムが最低値を示す位置が、選択範囲の新たな区切り位置となるように、選択範囲の区切り位置を補正する。」というルールに基づいて、第３の補正処理を行なう。
【００８４】
図１３を参照して、第２の補正処理後の選択範囲１２０２，１３０２の区切り位置を、位置Ｐ１，Ｐ２として示す。傾斜範囲／角度検知部１８８は、選択範囲の区切り位置Ｐ１，Ｐ２を中心とした行方向±Ｈ／３の範囲Ｓ１，Ｓ２内において、図１１に示すヒストグラム１１００が最低値を示す位置が、選択範囲１２０２，１３０２の新たな区切り位置となるように、選択範囲１２０２，１３０２の区切り位置Ｐ１，Ｐ２を補正する。図１４は、行画像６００及び傾斜画像７０２Ａ〜７０２Ｆにおける、第３の補正処理後の選択範囲を示す図である。図１４を参照して、第３の補正処理によって、「徒歩」という文字列と「地下鉄」という文字列との間の区切り位置Ｐ３，Ｐ４が、選択範囲１２０２，１３０２の区切り位置となる。なお、第３の補正処理による補正は微小な補正であるため、図１４においては、第３の補正処理によって生じる補正の効果が図１３と比較して判りづらくなっている。
【００８５】
第３の補正処理が終了すると、画像処理部１８は、行画像６００における傾斜文字の範囲及び傾斜角θの検知結果を文字認識部２０に対して通知する。
【００８６】
文字認識部２０は、通知された傾斜文字の範囲及び傾斜角θの検知結果に基づいて、行画像６００に含まれる文字列が全て正立文字からなるように行画像６００を補正する。すなわち、文字認識部２０は、まず、傾斜文字の範囲及び傾斜角θの検知結果に基づいて、行画像６００の行方向中央に位置する「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列が傾斜文字の範囲であり、その傾斜角θが−２０°であることを理解する。そして、行画像６００の行方向中央に位置する「地下鉄・栄駅から徒歩」という文字列を、基準線に対して２０°反時計回りに傾斜させることで、行画像６００を補正する。図１５は、文字認識部２０による補正後の行画像１５００を示す図である。図１５を参照して、補正後の行画像１５００に含まれる文字列は、全て正立文字からなる。
【００８７】
行画像６００の補正後、文字認識部２０は、補正後の行画像１５００における対象文字から文字のパターンを抽出し、抽出したパターンとＨＤＤ２２に記憶されるパターンＤＢとに基づいて対象文字の文字認識を行なう。
【００８８】
〈作用・効果〉  
上記実施の形態によれば、画像処理装置１０は、少なくとも１つの行画像を含む画像に基づく画像データの入力を受付ける画像入力部１４と、入力された画像データに基づいて、二値化画像を生成する二値化処理部１８２と、二値化画像から、対象となる行画像６００を抽出する行抽出部１８４と、抽出された行画像６００における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを示す評価値を、行画像６００を傾斜させたときの少なくとも１つ以上の傾斜角毎に算出する評価値算出部１８６と、評価値に基づいて、抽出された行画像６００に含まれる傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知する傾斜範囲／角度検知部１８８と、を含み、評価値算出部１８６は、評価値を算出する際の基準となる基準位置Ｘを、抽出された行画像６００上でずらしながら、基準位置毎の評価値を順次算出する。
【００８９】
このように、評価値を算出する際の基準となる基準位置を行画像上でずらしながら基準位置毎の評価値を順次算出し、算出された評価値に基づいて傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するので、適切な傾きを検知しにくい文字に影響されることなく、正確な検知を行なうことができる。また、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するために文字単位の切出しを行なう必要がないので、傾斜文字と正立文字との重なりが発生している場合においても、適切に傾斜文字の範囲を検知することができる。したがって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角を正確に検知することができる。
【００９０】
また上記実施の形態によれば、少なくとも１つ以上の傾斜角は、０°を含む。すなわち、傾斜角が０°に対応する行画像６００に対しても、評価値が算出される。これによって、傾斜文字の範囲及びその傾斜角をより一層正確に検知することができる。
【００９１】
また上記実施の形態によれば、傾斜範囲／角度検知部１８８は、抽出された行画像６００の高さ情報に基づいて、検知された傾斜文字の範囲を補正する。このように、傾斜文字の範囲が補正されるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をより一層正確に検知することができる。
【００９２】
また上記実施の形態によれば、傾斜範囲／角度検知部１８８は、傾斜文字の範囲の区切り位置を文字の区切り位置と一致させるように、検知された傾斜文字の範囲を補正する。このように、傾斜文字の範囲が補正されるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をより一層正確に検知することができる。
【００９３】
また上記実施の形態によれば、傾斜範囲／角度検知部１８８は、抽出された行画像における行方向に対して垂直方向の黒画素のヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムに基づいて、検知された傾斜文字の範囲を補正する。このように、ヒストグラムに基づいて傾斜文字の範囲が補正されるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をさらに正確に検知することができる。
【００９４】
また上記実施の形態によれば、評価値算出部１８６は、抽出された行画像６００に基づいて、少なくとも１つ以上の傾斜角に対応する傾斜画像７０２を生成し、基準位置を、抽出された行画像６００及び生成された傾斜画像７０２上でずらしながら、基準位置毎の評価値を、少なくとも１つ以上の傾斜角毎に順次算出する。このように、評価値を、抽出された行画像６００及び生成された傾斜画像７０２を利用して求めるので、評価値をより一層容易に算出することができる。
【００９５】
また上記実施の形態によれば、評価値は、基準位置を中心とする行方向の幅を有する所定範囲（スコープ）内における、行方向に対して垂直方向の黒画素の分散値に基づいて求められる。これによって、行画像における対応する部分が正立文字に属する可能性が高いか否かを正確に判断できるようになるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をより一層正確に検知することができるようになる。
【００９６】
また上記実施の形態によれば、所定範囲（スコープ）の行方向の幅は、抽出された行画像６００の高さの２倍から４倍に設定される。これによって、傾斜文字の範囲及び傾斜角を検知するのにより一層適した評価値を算出できるので、傾斜文字の範囲及び傾斜角をさらに正確に検知することができる。
【００９７】
［変形例］  
なお、上記実施の形態において、評価値算出部１８６は、傾斜画像７０２を生成し、傾斜前の行画像６００及び傾斜画像７０２に対して評価値の算出を行なったが、本発明はそのような実施の形態に限定されない。例えば、評価値算出部１８６は、基準位置Ｘを中心とする行方向の幅を有する所定範囲（スコープ）を、少なくとも１つ以上の傾斜角θに対応するように変形させ、評価値を、変形された所定範囲内における、行方向に対して少なくとも１つ以上の傾斜角に対応する方向の黒画素の分散値に基づいて求めてもよい。
【００９８】
図１６は、変形されたスコープ１６００の一例を示す図である。図１６を参照して、評価値算出部１８６は、スコープ１６００を、少なくとも１つ以上の傾斜角θに対応するように変形させる。そして、評価値を、基準位置Ｘを中心とする行方向の幅を有するスコープ１６００内における、行方向に対して傾斜角θだけ傾けた方向Ｙの黒画素の分散値に基づいて上記式（１）を用いて求める。このように、評価値を、変形された所定範囲を利用して求めるので、傾斜画像７０２を生成することなく評価値を求めることができるようになり、評価値をより一層容易に算出することができる。
【００９９】
また上記実施の形態において、入力装置１４８と画像処理装置１０とは別個に構成されたが、本発明はそのような実施の形態に限定されない。例えば、入力装置１４８が画像処理装置１０に組込まれて一体化されていてもよい。
【０１００】
また上記実施の形態において、入力装置１４８又はネットワーク１４６上の外部装置からの画像データの入力は有線を介して行なわれたが、本発明はそのような実施の形態に限定されず、無線を介して行なわれてもよい。
また上記実施の形態において、文字認識部２０は、補正後の行画像１５００における対象文字の文字認識を行なったが本発明はそのような実施の形態に限定されない。例えば、文字認識部２０は、補正後の行画像１５００に基づいて、文書画像の天地方向を判定してもよい。
【０１０１】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、この発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。この発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含む。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  画像処理装置
１２  制御部
１４  画像入力部
１６  画像メモリ
１８  画像処理部
２０  文字認識部
２２  ＨＤＤ
２４  表示部
２６  操作部
１４６  ネットワーク
１４８  入力装置
１８２  二値化処理部
１８４  行抽出部
１８６  評価値算出部
１８８  傾斜範囲／角度検知部
【図１】
0005628514.tif 000003
【図２】
0005628514.tif 000004
【図３】
0005628514.tif 000005
【図４】
0005628514.tif 000006
【図５】
0005628514.tif 000007
【図６】
0005628514.tif 000008
【図７】
0005628514.tif 000009
【図８】
0005628514.tif 000010
【図９】
0005628514.tif 000011
【図１０】
0005628514.tif 000012
【図１１】
0005628514.tif 000013
【図１２】
0005628514.tif 000014
【図１３】
0005628514.tif 000015
【図１４】
0005628514.tif 000016
【図１５】
0005628514.tif 000017
【図１６】
0005628514.tif 000018