(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出し、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出し、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記算出された傾きが所定の閾値以下のとき、前記算出された傾きを文書画像の傾きと決定し、前記算出された傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴を抽出し、再抽出された特徴を基に前記文書画像の傾きを算出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記文書構成要素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出する手段と、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する手段と、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否かを判定する手段と、前記算出された傾きが所定の閾値以下のとき、前記算出された傾きを文書画像の傾きと決定する手段と、前記算出された傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴を抽出する手段と、再抽出された特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記文書構成要素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
請求項１または２記載の画像処理方法をコンピュー夕に実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書の傾きを精度よく検出する画像処理方法、装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文字認識処理などにおいては、文書画像が傾いて入力される場合があるが、その傾きが多少であれば傾きを修正することなく認識を実行することができる。しかし、画像の傾きが大きい場合には、認識の前処理としてその傾きを修正する必要がある。
【０００３】
このような文書画像の傾きを検出する方法として、本出願人は先に幾つかの方法を提案した。その一つの方法は、特開平７−１４１４６５号公報に記載された方法で、文字列の外接矩形について、近傍の矩形間を結ぶ直線の傾きのヒストグラムから文書画像の傾きおよび傾きの確信度を求める。
【０００４】
また、他の方法として、特開平７−１０５３１０号公報に記載された、画像傾き検出方法及び表処理方法であり、この方法では、罫線の外接矩形を求め、矩形内の黒ランの並びから傾きを計算する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記した第１の方法では、傾きがない場合を基準として文字列の矩形情報を抽出するので、傾き検出対象文書の傾きが大きい場合には、文字の外接矩形を適切に抽出するのが困難であった。この場合、抽出された矩形特徴から文書が大きく傾いていることを判別することができるが、計算された傾きの信頼度が低くなる可能性がある。また、上記した第２の方法も同様に、傾きの大きい場合に計算された傾きの信頼性が必ずしも高いとはいえない。
【０００６】
本発明の目的は、傾き検出対象文書の傾きが大きいと判定された場合には、既に得られている粗い傾きを基準として、文字列、罫線の矩形情報を再抽出することにより、高精度の矩形情報と、信頼性の高い傾き検出値を得ることができる画像処理方法、装置および記録媒体を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、請求項１記載の発明では、文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出し、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出し、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記算出された傾きが所定の閾値以下のとき、前記算出された傾きを文書画像の傾きと決定し、前記算出された傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴を抽出し、再抽出された特徴を基に前記文書画像の傾きを算出することを特徴としている。
【０００８】
請求項２記載の発明では、前記文書構成要素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴としている。
【０００９】
請求項３記載の発明では、文書画像中の文書構成要素の特徴を抽出する手段と、該特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する手段と、該算出された傾きが所定の閾値を超えるか否かを判定する手段と、前記算出された傾きが所定の閾値以下のとき、前記算出された傾きを文書画像の傾きと決定する手段と、前記算出された傾きが所定の閾値を超えるとき、前記傾きを基に前記文書画像から再度特徴を抽出する手段と、再抽出された特徴を基に前記文書画像の傾きを算出する手段を備えたことを特徴としている。
【００１０】
請求項４記載の発明では、前記文書構成要素の特徴として、文字列の外接矩形を用いることを特徴としている。
【００１１】
請求項５記載の発明では、請求項１または２記載の画像処理方法をコンピュー夕に実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴としている。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
図１は、本発明の実施例の構成を示す。図において、１０１は画像入力手段、１０２は文書構成要素の位置特徴抽出手段、１０３は傾き決定手段、１０４は大傾き判定手段、１０５はデータ記憶部、１０６は各処理の制御部、１０７はデータ転送路および制御通信路である。
【００１３】
図２は、本発明の処理フローチャートである。以下、図２を参照しながら本発明の処理動作を説明する。
まず、画像入力手段１０１によって文書画像を得る（ステップ２０１）。この画像入力手段としては、スキャナ、ファックスなどでもよく、また既に電子ファイリングされている文書画像を利用してもよい。
【００１４】
次に、文書構成要素の位置特徴抽出手段１０２によって文書中の罫線、文字列などの文書構成要素の位置特徴を抽出する（ステップ２０２）。図３は、文書構成要素の位置特徴の抽出例を示す。この例では、文書構成要素の位置特徴として文字列の外接矩形情報を利用している。まず、文字列の外接矩形を抽出する。図３において、３０１は文書中の文字列であり、３０２は抽出された文字列の外接矩形である。この外接矩形の抽出方法としては、例えば前掲した公報（特開平７−１４１４６５号）に記載の公知技術（黒画素の連結成分を抽出し、その外接矩形を求める方法）を用いればよい。
【００１５】
次に、傾き決定手段１０３は、文書画像の傾きを検出する（ステップ２０３）。この傾き検出方法として、前掲した公報（特開平７−１４１４６５号）に記載の公知技術を用いればよい。すなわち、黒画素連結成分の外接矩形を求め、該外接矩形から文字列に相当する矩形を判別し、判別された各矩形において複数の基準点を設定し、近傍矩形の基準点間を結ぶ直線の傾きのヒストグラムに基づいて画像の傾きを検出する。
【００１６】
そして、大傾き判定手段１０４は、検出された傾きが大きいか否かを判定する（ステップ２０４）。この大きい傾きか否かは、予め基準となる角度を閾値として決めておき、この閾値との比較によって判定する。ステップ２０４の判定の結果、傾きが大きくないとき、計算された角度を文書の傾きと決定して、処理を終了する。
【００１７】
一方、ステップ２０４で、傾きが大きいと判定されたとき、前掲した公報の方法で得られた角度は、文書の傾きを概ね反映したものになってはいるが、その信頼性はさほど高くはない。これは、図３に示すように、外接矩形の抽出が不十分であるからである。つまり、上記した方法では、傾き０を基準として矩形抽出を行っているために、傾きが大きい場合には矩形抽出が必ずしも正確に行われないためである。
【００１８】
そこで、本発明では、ステップ２０３で得られた、文書の傾きを概ね反映した角度を利用し、文書構成要素の位置特徴抽出手段１０２により文書構成要素の位置特徴（文字列の外接矩形など）を再度抽出する（ステップ２０５）。再抽出された文字列の外接矩形を図４に示す。図中、４０１は、文書中の文字列であり、４０２は、抽出された文字列の外接矩形を示す。再抽出された特徴を基に、傾き決定手段１０３は、傾きを再計算する（ステップ２０６）。
【００１９】
上記した実施例では、文書構成要素の位置特徴として文字列の外接矩形を用いたが、位置特徴として罫線の外接矩形を利用することができる。罫線の外接矩形を利用する場合も同様に、傾きが大きいと判断されたときには、罫線の外接矩形を再抽出し、傾きを計算し直すことにより、正確な傾きを求めることができる。
【００２０】
また、本発明は上記した実施例に限定されず、ソフトウェアによっても実現することができる。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、図５に示すように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、表示装置、ハードディスク、キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、スキャナなどからなる汎用の処理装置を用意し、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明の画像処理機能を実現するプログラムが記録されている。また、スキャナから入力された文書画像は一時的にハードディスクなどに格納される。そして、該プログラムが起動されると、一時保存された文書画像データが読み込まれて、画像処理を実行して、その傾き検出結果が文字認識処理プログラムなどにわたされる。
【００２１】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、文書画像の傾きが所定の閾値を超えると判定されたとき、文書構成要素の特徴を再度抽出し、再抽出された特徴を基に傾きを求めているので、傾きが大きい文書の傾きを精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施例の構成を示す。
【図２】  本発明の処理フローチャートを示す。
【図３】  文書構成要素の位置特徴の抽出例を示す。
【図４】  文書構成要素の位置特徴を再度抽出した例を示す。
【図５】  本発明をソフトウェアによって実現する場合の構成例を示す。
【符号の説明】
１０１  画像入力手段
１０２  文書構成要素の位置特徴抽出手段
１０３  傾き決定手段
１０４  大傾き判定手段
１０５  データ記憶部
１０６  制御部
１０７  データ転送路および制御通信路
【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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