(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理装置（ＣＰＵ）やメモリを有するコンピュータによる線図形画像処理方法であって、
処理装置は、処理対象の入力画像をメモリに格納し、前記入力原画像より黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出された個々の矩形の領域毎に、前記入力原画像よりＸ方向及びＹ方向の黒ランをそれぞれ抽出し、抽出されたＸ方向黒ランの中点の点列と、Ｙ方向黒ランの中点の点列との交差を調べ、交差した点列については最大の長さを持つ点列だけを残し他の点列を除去し、除去されずに残った点列を芯線として抽出する処理を実行することを特徴とする線図形画像処理方法。
【請求項２】
処理装置は、メモリ上に、抽出された個々の矩形の領域毎に矩形と同じ大きさのメモリ領域を確保して芯線抽出を行い、抽出された芯線を確保されたメモリ領域に記録することを特徴とする請求項１記載の線図形画像処理方法。
【請求項３】
処理装置は、入力原画像上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域において、２以上の芯線が抽出された場合に、各芯線の端点を探索して芯線間で最短距離の端点のペアを探し、見つかった端点ペアを結ぶ直線上にもれなく入力原画像の黒画素が存在するときに、その端点ペアを接続することを特徴とする請求項１又は２記載の線図形画像処理方法。
【請求項４】
処理装置は、入力原画像上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域において２個以上の芯線が抽出された場合に、その矩形の領域を文字領域と判定することを特徴とする請求項１、２又は３記載の線図形画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、線図形画像の処理に係り、特に、線図形の識別／認識等に関連した芯線抽出及び文字／非文字領域の識別に関する。
【０００２】
【従来の技術】
線図形の芯線抽出の代表的な方法として、図形の両側の輪郭線を抽出し、その中心線を芯線として抽出する方法や、特開平１−２８１５７６号公報に述べられているように、片側の輪郭線だけを抽出し、その屈曲点の周辺について例えば両側の輪郭線の追跡によって図形の頂点を求め、頂点を結ぶベクタを芯線ベクタとする方法、さらには、線図形の周りを１画素ずつ削って細線化することによって芯線を抽出する方法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、前述の輪郭線を利用する方法は、輪郭追跡を伴うため処理が複雑で処理時間もかかる。細線化による方法は、処理は単純であるが、膨大な処理時間がかかる。
【０００４】
さて、コンピュータにより生成された表等の線図形に含まれる線は、デジタル的に発生されたものであるので、それをイメージスキャナ等で読み取った画像においても一般的に直線性は良く保存されている。このような線図形の芯線抽出においては、その線の直線性の良さを利用するのが有利であろう。したがって、本発明の一つの目的は、線の直線性の良い線図形画像に対し好適な、処理がより簡便で高速な芯線抽出の方法を提供することにある。本発明のもう一つの目的は、芯線抽出の処理に必要なメモリ量を削減することにある。
【０００５】
また、線図形の識別／認識においては、画像中に含まれる文字は処理速度の低下を招くだけでなく識別誤りの原因となるため、予め文字/非文字領域の識別を
しておくのが好ましい。この場合、どのような文字であるかまでは認識する必要はなく、単に文字か否かだけを識別できれば十分である。そのような文字／非文字領域の識別を、芯線抽出の結果を利用して簡単、高速に行う方法を提供することも本発明の目的の一つである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、入力原画像より黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出された個々の矩形の領域毎に、入力原画像よりＸ方向及びＹ方向の黒ランをそれぞれ抽出し、抽出されたＸ方向黒ランの中点の点列と、Ｙ方向黒ランの中点の点列との交差を調べ、交差した点列については最大の長さを持つ点列だけを残し他の点列を除去し、除去されずに残った点列を芯線として抽出することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、抽出された個々の矩形の領域毎に矩形と同じ大きさのメモリ領域を確保して芯線抽出を行い、抽出された芯線を確保されたメモリ領域に記録することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、入力原画像上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域に２以上の芯線が抽出された場合に、各芯線の端点を探索して芯線間で最短距離の端点のペアを探し、見つかった端点ペアを結ぶ直線上にもれなく入力原画像の黒画素が存在するときに、その端点ペアを接続することを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明は、入力原画像上の黒画素連結成分に外接する矩形の領域で２個以上の芯線が抽出された場合に、その矩形の領域を文字領域と判定することを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を用い説明する。
【００１１】
本発明による処理は、専用のハードウエアによって実行できることは当然であるが、例えば図１に示すような一般的な構成のコンピュータシステムを利用してソフトウエアにより実行することも可能である。図１において、１はＣＰＵ、２はシステムメモリ、３は原画メモリ、４はハードディスク装置、５はディスプレイ及びキーボードやマウス等の入力装置からなるコンソール装置、６は外部インターフェイス部であり、これにはイメージスキャナ７等の外部装置が接続される。８はシステム各部を接続するバスである。後述の本発明の処理を実現するためのプログラムは、例えばハードディスク装置４に保存されており、処理を実行する時にシステムメモリ２の所定領域に読み込まれてＣＰＵ１により実行される。処理の対象となる図面等の画像（原画像）のデータは、例えばイメージスキャナ７によって読み取られてハードディスク装置４に一旦格納され、処理実行時にハードディスク装置４より読み出されて原画メモリ３に書き込まれる。処理の実行のために必要な各種のメモリや配列として、システムメモリ２上の特定のメモリ領域が利用される。原画メモリ３内の画像やシステムメモリ２上の各種メモリの内容等は、コンソール装置５のディスプレイに表示させることができ、またキーボードやマウスを利用してユーザは必要な指示やデータ入力を行うことができる。
【００１２】
このようなコンピュータシステムを利用しソフトウエアにより本発明を実施するものとして、本発明による処理の内容を以下に説明する。
【００１３】
本発明の基本原理となる第１の実施形態による処理フローを図２に示す。図２の最初のステップ１０１において、例えば前述のようにハードディスク装置４に既に格納されている処理対象画像（入力原画像）のデータを読み出して原画メモリ３に格納する。なお、例えばイメージスキャナ７によって原稿を読み取り、そのデータを直接的に原画メモリ３に格納することも可能である。次のステップ１０２において、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリ１２０をシステムメモリ２上に確保する。
【００１４】
次にステップ１０３〜１０５の処理ループによりＸ方向の芯線抽出を行う。すなわち、原画メモリ３上でＸ方向の黒ランを１つ抽出し（ステップ１０３）、芯線画メモリ１２０上の、抽出された黒ランの中点座標に対応した位置に１つの黒画素を書き込む（ステップ１０５）。同様のＸ方向黒ランの抽出と芯線画メモリ１２０への書き込みを繰り返し、原画メモリ３上で新たなＸ方向黒ランが抽出されなくなった時に、ステップ１０４より処理ループを抜け出す。
【００１５】
図３に示す入力原画像を例にすると、Ｘ方向の芯線抽出処理によって、図４に黒の菱形印で示す画素（Ｘ方向黒ランの中点）が芯線画メモリ１２０上に記録される。この記録された点列がＸ方向芯線抽出により抽出された芯線である。
【００１６】
次に、ステップ１０６〜１０８の処理ループによりＹ方向の芯線抽出を行う。すなわち、原画メモリ３上でＹ方向の黒ランを１つ抽出し（ステップ１０６）、芯線画メモリ１２０上の、抽出された黒ランの中点座標に対応した位置に１つの黒画素を書き込む（ステップ１０８）。同様のＹ方向黒ランの抽出と芯線画メモリ１２０への書き込みを繰り返し、原画メモリ３上で新たなＹ方向黒ランが抽出されなくなった時に、ステップ１０７より処理ループを抜け出す。
【００１７】
図３に示す入力原画像の場合、Ｙ方向の芯線抽出処理によって、図５に黒の丸印で示す画素（Ｙ方向黒ランの中点）が芯線画メモリ１２０上に記録される。この記録された点列がＹ方向芯線抽出により抽出された芯線である。結果として、芯線画メモリ１２０に図６に黒印で示すような芯線が記録される。図６において、黒の四角印はＸ方向黒ランの中点とＹ方向黒ランの中点とが重なった点である。白抜きの四角印は、芯線以外の原画像中の黒画素であるが、参考のために示されている（図４及び図５においても同様）。
【００１８】
このようにして抽出される芯線は擬似的なものではあるが、高精度の芯線抽出を要求しない目的には十分である。特に、コンピュータにより生成される表や線図形の線は、デジタル的に発生させるため、それをイメージスキャナ等で読み取った画像でも、直線性の保存が良好であるため、必要十分な精度を達成できる場合が多い。そして、抽出処理の内容は前述のように極めて単純で、高速処理が容易である。なお、処理する画像の種類や処理結果の利用目的によっては、Ｘ，Ｙいずれか一方向の芯線抽出処理だけとすることも可能である。
【００１９】
また、抽出した芯線の交点の探索を必要とする場合には、例えば、ステップ１０６〜１０８の処理ループの次に交点探索処理を追加することができる。ステップ１０９，１１０は簡易な交点探索を高速に行うための処理ステップである。ステップ１０９では、芯線画メモリ１２０上で黒画素連結成分に外接する矩形を抽出する。次のステップ１１０において、前ステップで抽出された矩形に対応する原画メモリ３上の領域内の全画素を白画素に置き換える。かくして、例えば図６の右上部分と右下部分にある３×３画素配列がそれぞれ交点として抽出される。
【００２０】
本発明の第２の実施形態による処理フローを図７に示す。図７の最初のステップ２０１において、図２中のステップ１０１と同様に入力原画像のデータを原画メモリ３に格納する。次のステップ２０２で、原画メモリ３上において黒画素連結成分に外接する矩形を抽出する。抽出された矩形の位置情報は例えばシステムメモリ２上の矩形配列２２０に格納される。
【００２１】
抽出された１つ１つの矩形の領域を処理範囲として、ステップ２０３〜２１１の処理ループによりＸ方向及びＹ方向の芯線抽出処理を行う。まず、矩形配列２２０を参照して未処理の矩形を処理対象として選び（ステップ２０３）、この矩形と同じ大きさの矩形領域メモリ２２５をシステムメモリ２上に確保する（ステップ２０５）。
【００２２】
そして、処理対象の矩形の領域に対するＸ方向の芯線抽出を実行する（ステップ２０６〜２０８）。すなわち、原画メモリ３上の処理対象矩形に対応する領域内においてＸ方向の黒ランを抽出し（ステップ２０６）、その黒ランの中点の座標に対応する、矩形領域メモリ２２５上の位置に１つの黒画素を書き込む（ステップ２０８）。処理対象矩形の領域内のすべてのＸ方向黒ランに関して同様の処理を行い、それを終了するとステップ２０７よりステップ２０６〜２０８の処理ループを抜け、Ｙ方向の芯線抽出処理ループ（ステップ２０９〜２１１）の処理に進む。この処理ループでは、処理対象矩形に対応する原画メモリ３上の領域よりＹ方向の黒ランを抽出し（ステップ２０９）、その黒ランの中点座標に対応する矩形領域メモリ２２５上の位置に１つの黒画素を書き込む（ステップ２１１）。処理対象矩形領域の全てのＹ方向黒ランに対する処理が終わると、ステップ２１０より当該処理ループを抜け、当該矩形に対する処理を終了する。かくして、矩形領域メモリ２２５に当該矩形領域内の芯線が得られる。例えば、図３に示すような図形部分が矩形領域として抽出された場合、図６に黒の印として示すような芯線が抽出される。
【００２３】
１つの矩形領域について処理が終わると、ステップ２０３に戻り、次の未処理の矩形を一つ選び、同様の処理を行う。未処理の矩形がなくなると、ステップ２０４より処理ループを抜け、処理を完了する。
【００２４】
前記第１の実施形態では、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリを確保する必要があるが、本実施形態では、処理しようとする矩形の大きさの矩形領域メモリを逐次確保しながら処理するため、少ないメモリ量で処理を実行することができる。また、前記第１実施形態と同様に処理は単純で、高速処理が可能である。
【００２５】
本発明の第３の実施形態の処理フローを図８及び図９に示す。図８において、最初のステップ３０１において、図２中のステップ１０１と同様に入力原画像のデータを原画メモリ３に格納する。次のステップ３０２で、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリ３２０をシステムメモリ２上に確保する。そして、ステップ３０３で、原画メモリ３上において黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出した矩形の位置情報を例えばシステムメモリ２上の矩形配列３２１に格納する。ここで抽出された１つ１つの矩形の領域を処理単位として、ステップ３０６以降の芯線抽出処理が実行される。
【００２６】
まず、ステップ３０４において、矩形配列３２１を参照し、未処理の矩形を一つ選ぶ。そして、この処理対象矩形と同じ大きさの二つの矩形領域メモリ３２３ｘ，３２３ｙをシステムメモリ２上に確保する（ステップ３０６）。
【００２７】
ステップ３０７において、処理対象矩形の範囲内について、原画メモリ３上でＸ方向の黒ランを抽出し、抽出した各黒ランの中点座標に対応する矩形領域メモリ３２３ｘ上の位置に黒画素を書き込む。次のステップ３０８において、矩形領域メモリ３２３ｘ上で黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出した矩形
（便宜、Ｘ芯線矩形と呼ぶ）の位置情報、及び、Ｘ芯線矩形内部のすべての黒画素の座標をシステムメモリ２上のＸバッファ３２５ｘに格納する。
【００２８】
次に、ステップ３０９において、処理対象矩形の範囲内について、原画メモリ３上でＹ方向の黒ランを抽出し、抽出した各黒ランの中点座標に対応する矩形領域メモリ３２３ｙ上の位置に黒画素を書き込む。次のステップ３１０において、矩形領域メモリ３２３ｙ上で黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出した矩形（便宜、Ｙ芯線矩形と呼ぶ）の位置情報、及び、Ｙ芯線矩形内部のすべての黒画素の座標をシステムメモリ２上のＹバッファ３２５ｙに格納する。
【００２９】
ここで、図３に示す図形に外接する矩形が処理対象矩形となった場合を考える。この例の場合、Ｘ方向の芯線抽出のステップ３０７により図４に示す黒菱形印の点列１１，１２，１３が芯線として矩形領域メモリ３２３ｘに得られ、Ｙ方向の芯線抽出処理のステップ３０９により図５に示す黒丸印の点列１４，１５，１６が芯線として矩形領域メモリ３２３ｙに得られる。これらの点列をすべて芯線として芯線画メモリ３２０にプロットすると図６に黒印の点列で表したようになる。図６中の交差した点列１１，１４の組、交差した点列１２，１５の組、交差した点列１３，１６の組で、長い方の点列１４，１２，１６だけを芯線として抽出し、短い方の点列１１，１５，１３を捨てる処理を行うと、図１０の結果が得られる。図６と図１０を対比すれば、図１０の芯線抽出結果のほうが良好であることは明白である。このような処理を行うための処理ループがステップ３１１〜３１５である。
【００３０】
この処理ループにおいては、まず、Ｘバッファ３２５ｘを参照し、未処理の一つのＸ芯線矩形を選ぶ（ステップ３１１）。Ｙバッファ３２５ｙを参照し、選ばれたＸ芯線矩形の内部の黒画素の座標とＹ芯線矩形の内部の黒画素の座標とを比較し、座標が一致するＹ芯線矩形、つまり注目しているＸ芯線矩形と交差したＹ芯線矩形を探す（ステップ３１３）。そのようなＹ芯線矩形が見つからなければ、注目しているＸ芯線矩形の内部のすべての黒画素の座標に対応する、芯線画メモリ３２０上の位置に黒画素を書き込み（３１４ｂ）、ステップ３１１に戻り次の未処理のＸ芯線矩形を選び同様の処理を行う。
【００３１】
注目したＸ芯線矩形と交差するＹ芯線矩形が見つかったときには、それらＸ，Ｙ芯線矩形の中で長さが最大の一つの芯線矩形を選び、その内部のすべての黒画素の座標に対応する、芯線画メモリ３２０上の位置に黒画素を書き込むとともに、交差したＹ芯線矩形が選択されなかったならば、それをＹバッファ３２５ｙより除去し（ステップ３１５）、ステップ３１１に戻る。ここで、芯線矩形の長さは、その内部の黒画素数としてよい。未処理のＸ芯線矩形がなくなるまで、この処理ループを繰り返し実行する。全てのＸ芯線矩形を処理しステップ３１２より処理ループを抜けると、ステップ３１２ｂにおいて、Ｙバッファ３２５ｙに残っているＹ芯線矩形（Ｘ芯線矩形と交差しなかったもの）の内部の黒画素の座標に対応する、芯線画メモリ３２０上の位置に黒画素を書き込む。
【００３２】
かくして、図３に示す図形の外接矩形を処理対象とした場合には、図１０に黒印の点列として示す芯線が芯線画メモリ３２０上に得られる。
【００３３】
なお、図形によっては、比較的長い芯線同士が交差したときに、そのいずれの芯線をも有効なものとして残したい場合もあろであろう。そのような場合に対応したいときには、例えばステップ３１５において、最大の長さの芯線矩形以外の芯線矩形であっても、所定の閾値を超える芯線矩形や、あるいは、最大の長さの芯線矩形との長さの差が所定の閾値より小さい芯線矩形も有効なものとして、芯線画メモリ３２０にプロットするように変更することも可能である。
【００３４】
さて、未処理のＸ芯線矩形がなくなると、ステップ３１２より処理ループを抜ける。この時、ステップ３１２ｂより直ちにステップ３０４に戻って、次の未処理の矩形領域に対する同様の芯線抽出の処理を実行してもよいが、本実施形態にあっては、芯線の接続処理のステップ３１６を実行してからステップ３０４に戻る。
【００３５】
芯線接続処理ステップ３１６の処理フローの一例を図９に示し、説明する。処理対象となっている矩形（原画メモリ３上で抽出された矩形）の領域について、芯線画メモリ３２０上の黒画素連結成分に外接した矩形（芯線矩形）を抽出し
（ステップ３１６ａ）、抽出された芯線矩形の個数が２個以上であるか調べる
（ステップ３１６ｂ）。図１０の例では、３つの芯線矩形が抽出される。抽出された芯線矩形が１個のときには、当該矩形に対する処理を終わる。
【００３６】
２個以上の芯線矩形が抽出された場合には、各芯線矩形について２端点を探索する（ステップ３１６ｃ）。例えば、芯線矩形の最も左上にある黒画素から時計回りに黒画素の接続を追っていき、接続が切れる黒画素を始点とする。この時、芯線矩形の最も左上の黒画素に戻ったときには、始点も終点も無しとして端点探索を終わる。次に、始点から黒画素の接続を追っていき、接続が切れる黒画素を終点とする。
【００３７】
２つの端点（始点、終点）が検出された芯線矩形の相互間で、最も距離が小さい端点のペアを見つける（ステップ３１６ｄ）。そして、原画メモリ３を参照し、各端点のペアを結ぶ直線上に漏れなく黒画素が存在するか調べ、もれなく黒画素が存在するならば、その端点ペアを接続する（ステップ３１６ｅ）。実際的には、芯線の端点間の接続を記述したフローグラフのようなデータ構造をシステムメモリ２上に作成することになる。このような処理によって、図１０の例では芯線１４の右端と芯線１２の上端、芯線１２の下端と芯線１６の右端がそれぞれ接続され、より精度のよい芯線抽出が達成される。
【００３８】
芯線接続処理ステップ３１６が終わると、図８のステップ３０４に戻り、次の矩形の領域について同様の処理が実行される。未処理の矩形がなくなった時点で、ステップ３０５より処理ループを抜け、芯線抽出処理を完了する。
【００３９】
本発明の第４の実施形態の処理フローを図１１に示し説明する。図１１の最初のステップ４０１において、入力原画像のデータを原画メモリ３に格納する。次に、原画メモリ３上で黒画素連結成分に外接する矩形を抽出し、抽出した矩形の位置情報をシステムメモリ２上の矩形配列４２０に格納する（ステップ４０２）。次に、入力原画像と同じ大きさの芯線画メモリ４２１をシステムメモリ２上に確保する（ステップ４０３）。
【００４０】
次に、図２中のステップ１０３〜１０８の処理ループと同様の芯線抽出処理を行い、芯線画メモリ４２１上に芯線をプロットする（ステップ４０３）。以下、ステップ４０５〜４１０において、原画メモリ上で抽出された矩形を単位として文字／非文字識別を行う。
【００４１】
ステップ４０５において、矩形配列４２０を参照し、未処理の矩形を一つ処理対象として選ぶ。この処理対象の矩形の領域内について、芯線画メモリ４２１上で黒画素連接成分に外接する矩形（芯線矩形と呼ぶ）を抽出する（ステップ４０７）。抽出された芯線矩形の個数が２以上であるか調べ（ステップ４０８）、２個以上ならば当該矩形を文字領域であると判断し、例えば、その旨を表すフラグ情報を矩形配列４２０の当該矩形の情報に付加する（ステップ４０９）。他方、芯線矩形が２個未満ならば当該矩形を非文字領域であると判断し、例えば、その旨を表すフラグ情報を矩形配列４２０の当該矩形の情報に付加する（ステップ４１０）。未処理の矩形が見つからなくなった時点でステップ４０６より処理ループを抜け、処理を終了する。
【００４２】
このように、具体例は示さないが、文字の矩形では２個以上の芯線矩形が抽出される場合が圧倒的に多いことに着目して、文字領域と非文字領域の識別を行う。このような方法は、図形の詳細な特徴を調べて文字／非文字を識別する方法に比べ極めて高速な処理が可能である。特に、線図形の識別／認識のような芯線抽出処理を伴う場合には、芯線処理の結果を利用できるため、文字／非文字の識別のために増加する処理時間は、ステップ４０７〜４１０のための極めて短い処理時間のみである。
【００４３】
また、線図形の識別／認識においては、画像中に含まれる文字は処理速度の低下を招くだけでなく識別誤りの原因となるため、線図形の識別／認識処理に先だって文字領域を識別するのが好ましいが、どのような文字であるかまでは認識する必要はなく、単に文字か否かだけを識別できれば十分であることは前述のとおりである。この目的に本実施形態の高速な文字／非文字識別方法は最適である。
【００４４】
なお、同様の方法による文字／非文字識別は、前記第２実施形態又は第３実施形態において実施することも容易である。例えば、前記第２実施形態の処理フロー（図７）において、ステップ２０５〜２１１の処理ループを抜けた段階で矩形領域メモリ２２５上で芯線矩形を抽出し、抽出された芯線矩形の個数が２以上であるか２未満であるかによって文字領域／非文字矩形領域を識別するステップを追加すればよい。前記第３実施形態の処理フロー（図９）においては、ステップ３１６ｂで芯線矩形数が２以上と判定されたときに、矩形を文字領域と識別するステップを追加するだけでよい。
【００４５】
【発明の効果】
本発明による線図形画像処理方法の主な効果を列挙すれば以下の通りである。
（１）従来技術に比べ極めて単純かつ高速な処理で芯線抽出を行うことができるとともに、正確な芯線抽出が可能である。
【００４６】
（２）従来技術に比べ極めて単純かつ高速な処理で芯線抽出を行うことができるととに、入力原画像と同じ大きさのメモリを用意する場合に比べ必要メモリ量が少なくて済む。
【００４７】
（３）従来技術に比べ極めて単純かつ高速な処理により、芯線の接続関係を含めた芯線抽出を行うことができる。
【００４８】
（４）従来技術に比べ極めて単純かつ高速な処理により芯線抽出を行うことができるとともに、余分な処理を行うことなく芯線抽出の結果だけを利用して文字／非文字領域の識別を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明をソフトウエアで実施するためのコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【図２】  本発明の第１の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
【図３】  入力原画像の一例を示す図である。
【図４】  図３の入力原画像に対するＸ方向の芯線抽出の結果を示す図である。
【図５】  図３の入力原画像に対するＹ方向の芯線抽出の結果を示す図である。
【図６】  図３の入力原画像に対するＸ，Ｙ方向の芯線抽出の結果を示す図である。
【図７】  本発明の第２の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
【図８】  本発明の第３の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
【図９】  図８の処理フロー中の一部の処理ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図１０】  図３の入力原画像に対する本発明の第３実施形態による芯線抽出結果を示す図である。
【図１１】  本発明の第４の実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  ＣＰＵ
２  システムメモリ
３  原画メモリ
４  ハードディスク装置
６  コンソール装置
７  イメージスキャナ
１１，１２，１３  Ｘ方向芯線抽出により抽出された芯線の黒画素列
１４，１５，１６  Ｙ方向芯線抽出により抽出された芯線の黒画素列
１２０  芯線図メモリ
２２０  矩形配列
２２５  矩形領域メモリ
３２０  芯線図メモリ
３２１  矩形配列
３２３ｘ  Ｘ矩形領域メモリ
３２３ｙ  Ｙ矩形領域メモリ
３２５ｘ  Ｘバッファ
３２５ｙ  Ｙバッファ
４２０  矩形配列４２０
４２１  芯線図メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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