(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に対して、水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、他方の方向の頻度分布を作成する作成手段と、
前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出手段と、
該傾き算出手段で求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する２つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記罫線判別手段は、該対の間隔についてのヒストグラムを作成し、該ヒストグラムにできた２つのピーク間の値を前記しきい値として用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記頻度分布の傾きは、前記各位置において、前記頻度分布を微分することにより求められることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像はビットマップデータであり、前記頻度分布は該ビットマップデータの各ドットを計数することにより作成され、前記頻度分布の傾きは前記頻度分布のドット数の変化に基づいて求められることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像に対して、水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、他方の方向の頻度分布を作成する作成ステップと、
前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出ステップと、
該傾き算出ステップで求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する２つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別ステップと
を有することを特徴とする罫線認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は文書を作成する画像処理装置に関し、特に入力画像に含まれる罫線を抽出する手段を有する画像処理装置および罫線認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
文字処理装置で作成する文書の中には表などのように罫線を含むものが多い。
【０００３】
従来、入力画像から罫線を抽出する方法として、入力画像の水平方向、垂直方向の黒ドットの出現頻度を表すヒストグラムを作成し、罫線の抽出を行っていた。
【０００４】
図５は従来の技術による罫線の認識を説明する図である。同図において、（Ａ）は入力画像、（Ｂ）は入力画像を構成するドット（以下、単色画像として黒ドットとする）の水平方向の出現頻度を示すヒストグラムである。図５（Ｂ）において、黒ドットの分布からａ１〜ａ３は文字部分と予想される領域、ｂ１は罫線と予想される領域である。文字と罫線の判別は、文字部分は罫線に比べ上下方向（垂直方向）の幅が広いこと、罫線は文字部分に比べ黒ドットの密度が濃い（頻度が高い）ことを根拠としている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例では、単に黒ドットの頻度だけを元に文字や罫線を判別していたため、以下のような欠点があった。
【０００６】
（１）図５（Ｂ）のｂ１の部分のように、その上下方向の幅が狭く頻度が高い部分は罫線と予想され易いが、文字と罫線が同一行に存在するとａ１の部分のように幅が広いために罫線が認識されない。
【０００８】
従って、本発明の目的は、上述した欠点（１）を解決し、文字と混在した罫線を判別・抽出できる画像処理装置を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明による画像処理装置は、画像に対して、水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、他方の方向の頻度分布を作成する作成手段と、前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出手段と、該傾き算出手段で求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する２つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別手段と
を有することを特徴とする。
【００１１】
前記罫線判別手段は、該対の間隔についてのヒストグラムを作成し、該ヒストグラムにできた２つのピーク間の値を前記しきい値として用いることを特徴とする。また、前記頻度分布の傾きは、前記各位置において、前記頻度分布を微分することにより求められることを特徴とする。
【００１２】
前記画像はビットマップデータであり、前記頻度分布は該ビットマップデータの各ドットを計数することにより作成され、前記頻度分布の傾きは前記頻度分布のドット数の変化に基づいて求められることを特徴とする。
【００１３】
本発明による罫線認識方法は、画像処理装置における罫線認識方法であって、画像に対して、水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、他方の方向の頻度分布を作成する作成ステップと、前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出ステップと、該傾き算出ステップで求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する２つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別ステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
【作用】
本発明は、ドットの分布を微分して、その傾きを求める手段を有する。
【００１５】
ドットの分布を微分して、その傾きを求めると、罫線の部分は罫線が始まる部分、終る部分でほぼ対称の傾きとなる。これは、罫線が基本的に直線で構成されているからである。これに対して、文字部分は上下または左右に対称な文字は少なく、ドットの分布およびその傾きも非対称になる。
【００１６】
文字と同一行の罫線部分もドットの分布の傾きが文字に比べ急であり、線の幅だけ離れた位置に対称の値が現れる。従って、この点に着目して罫線の抽出が可能である。
【００１７】
【実施例】
図１は、本実施例の構成を示すブロック図である。同図において、ＣＰＵはマイクロプロセッサ形態の中央処理装置であり、画像処理のための演算，論理判断等を行い、アドレスバスＡＢ，コントロールバスＣＢ，データバスＤＢを介してそれらのバスに接続された各構成要素を制御する。また、入力画像データからのヒストグラム作成、ヒストグラムを微分したデータの作成、罫線・文字列の抽出、罫線・文字列の判別なども後述するＲＡＭの内容などを元にして、このＣＰＵで行う。アドレスバスＡＢは、マイクロプロセッサＣＰＵの制御の対象とする構成要素を指示するアドレス信号を転送する。コントロールバスＣＢはマイクロプロセッサＣＰＵの各構成要素のコントロール信号を転送して供給する。データバスＤＢは各構成機器相互間のデータの転送を行う。
【００１８】
次にＲＯＭは読み出し専用の固定メモリであり、後述するマイクロプロセッサＣＰＵによる制御の手順等を記憶させておく。
【００１９】
また、ＲＡＭは書き込み可能のランダムアクセスメモリであって、各構成要素からの各種データの一時記憶に用いる。記憶するデータには、水平・垂直両方向の黒ドットのヒストグラムデータ、ヒストグラムデータを微分した傾きのデータ、抽出した罫線・文字列の位置を示すデータ、罫線と文字列を区別するしきい値のデータなどがある。
【００２０】
ＳＣＡＮはイメージスキャナであり、ＩＢＵＦは入力画像用バッファメモリである。イメージスキャナＳＣＡＮから入力された画像情報はＩＢＵＦに蓄えられる。
【００２１】
ＣＲはカーソルレジスタであり、ＣＰＵにより、その内容を読み書きできる。後述するＣＲＴコントローラＣＲＴＣは、ここに格納されたアドレスに対応する表示装置ＣＲＴ上の位置にカーソルを表示する。
【００２２】
ＣＲＴは陰極線管等の表示器であり、入力画像用バッファメモリＩＢＵＦに蓄えられた内容をＣＲＴコントローラＣＲＴＣを用いて表示する。
【００２３】
ＣＲＴコントローラＣＲＴＣは、カーソルジレスタＣＲおよびバッファメモリＩＢＵＦに蓄えられた内容を表示装置ＣＲＴに表示する。
【００２４】
ＣＧはキャラクタジェネレータであり、表示器ＣＲＴに表示する文字，記号，カーソル等のキャラクタ信号を発生する。
【００２５】
かかる各構成要素から成る本発明の画像処理装置においては、キーボードＫＢからの各種の入力に応じて作動するものであって、ＫＢからの入力が供給されると、まずインタラプト信号がＣＰＵに送られ、そのＣＰＵがＲＯＭ内に記憶してある各種の制御信号を出し、それらの制御信号によって各種の制御が行われる。
【００２６】
次に図２に罫線抽出の実施例のフローチャートを示す。
【００２７】
ステップＳ１において、判別すべき画像をビットマップデータとして入力する。
【００２８】
ステップＳ２において、ビットマップデータの水平方向（横方向）の黒ドットのヒストグラム（頻度表）を作成する。
【００２９】
ステップＳ３において、垂直方向（縦方向）の各位置について、水平方向の頻度の値の変化を微分して、黒ドット数の変化を傾きとした表を作成する。
【００３０】
ステップＳ４において、傾きの表から罫線の候補を抽出する。罫線の場合、直線で構成されているので、傾きが急で罫線の始まり部分の傾きと、終り部分の傾きがほぼ同一である。図３に横書きの場合で文字と罫線が同一行に存在する画像（図３（Ａ），そのヒストグラム（図３（Ｂ））および水平方向の黒ドットの頻度分布を微分した値（図３（Ｃ））を示す。図３（Ｃ）のｃ１，ｃ２が罫線の始めと終りの部分の傾きで対称的な値となっている。この１組の傾きの間隔が罫線の太さである。ステップＳ３で作成した数表の最も値が大きい（傾斜が急）ものが罫線の始まりであり、その後何ドットか後に現れる、絶対値がほぼ同一で符号が逆な部分が罫線の終りの部分であるとし、この対の値を罫線の１候補とする。
【００３１】
ステップＳ５において、ステップＳ４の抽出ができなくなる（始まりと終りの位置が読み込んだ画像の上下方向の幅に近くなる）までステップＳ４を繰り返す。
【００３２】
ステップＳ６において、抽出した罫線候補の対の値から、罫線と文字列の判別を行うためのしきい値を求める。図４を参照して、しきい値の求め方の具体例を説明する。図４（Ａ）に示すように、罫線の候補として抽出された対の値の間隔（線の幅）のうち、間隔の狭い部分ｄ１は罫線、広い部分ｄ２は文字列である。この傾きの間隔が罫線候補の太さとなる。そこで、罫線候補ごとの「太さ」のヒストグラムを作成すると、図４（Ｂ）に示すように、文字の高さのあたり（ｅ２）、および罫線の太さのあたり（ｅ１）にピークを持つヒストグラムができる。この二つのピークの間の値、通常は中央値（ｅ３）をしきい値とする。ただし、罫線の太さ・文字の大きさは読み込んだ原稿の文字サイズで異なるため、「狭い」，「広い」の判別のしきい値も原稿によって異なる。
【００３３】
図４（Ｃ）および図４（Ｄ）は、それぞれ文字サイズが小さい場合および大きい場合の候補の太さのヒストグラムで、ｆ１，ｇ１が対の幅の狭い候補、ｆ２，ｇ２が対の幅の広い候補のヒストグラムである。それらの中央値ｆ３，ｇ３をしきい値とする。このように、原稿毎にしきい値を求める。
【００３４】
ステップＳ７において、ステップＳ４で抽出した罫線の候補のうち、ステップＳ６で求めたしきい値よりも間隔の狭いものを水平方向の最終的な罫線の候補とする。
【００３５】
ステップＳ８において、今度はビットマップデータの垂直方向の黒ドットのヒストグラムを作成する。
【００３６】
ステップＳ９においてヒストグラムを微分した傾きの数表を作成し、ステップＳ１０において罫線の候補を抽出、ステップＳ１１で繰り返し、ステップＳ１２でしきい値を求め、ステップＳ１３で垂直方向の最終的な罫線の候補を決定する。詳細は水平方向と同一なので説明は省略する。垂直方向のしきい値の求め方はステップＳ６の水平方向のしきい値の求め方と同様である。ただし、ステップＳ６で求めた値を用いることもできる。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、罫線が直線で構成されているため、文字列に比べ傾きが急であることを利用しての罫線の判別が容易になった。すなわち、文字列と同一の行にある罫線では、文字列と誤認されてしまいがちな罫線が抽出できた。また、斜行によって傾いた罫線は文字列よりもヒストグラムの高さは低くなりがちであるが、ヒストグラムの傾きが急であることから抽出が可能になった。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例の構成図である。
【図２】実施例の処理のフローチャートである。
【図３】罫線の抽出の説明図である。
【図４】罫線判別のためのしきい値の求め方の具体例を説明する図である。
【図５】従来の技術による罫線認識の概念図である。
【図６】従来の技術による罫線認識の問題点を示す図である。
【符号の説明】
ＣＰＵ  中央処理装置
ＳＣＡＮ  イメージスキャナ
ＩＢＵＦ  入力画像用バッファメモリ
ＲＡＭ  書き込み可能ランダムアクセスメモリ
ＲＯＭ  読み出し専用固定メモリ
【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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