(57)【要約】【課題】セル配置が均一な升目状でない多様な表であっても、表構造を適切に解析できる文書処理装置を提供すること【解決手段】  文書画像に対してレイアウト解析を行うことにより、前記文書画像から表領域に相当する部分画像を抽出するレイアウト解析手段と、前記部分画像から、前記表領域に含まれるセルの構造を表すセル特徴を抽出するセル特徴抽出手段と、前記部分画像に文字認識処理を施すことにより、前記セルに対応する表要素を抽出する表要素抽出手段と、前記セル特徴を用い、複数個のセルが一つのセルに簡略化された簡略セルを検出する簡略セル検出手段と、前記簡略セルの表要素を別のセルに分配して挿入するとともに、前記簡略セルを削除する簡略セル処理手段と、を具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像に対してレイアウト解析を行うことにより、前記文書画像から表領域に相当する部分画像を抽出するレイアウト解析手段と、
前記部分画像から、前記表領域に含まれるセルの構造を表すセル特徴を抽出するセル特徴抽出手段と、
前記部分画像に文字認識処理を施すことにより、前記セルに対応する表要素を抽出する表要素抽出手段と、
前記セル特徴を用い、複数個のセルが一つのセルに簡略化された簡略セルを検出する簡略セル検出手段と、
前記簡略セルの表要素を別のセルに分配して挿入するとともに、前記簡略セルを削除する簡略セル処理手段と、を具備する文書処理装置。
【請求項２】
前記簡略セル処理手段による処理後のセル特徴及び表要素に基づいて、表構造を表す構造化文書を生成する手段を具備する請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記セル特徴に基づいて、部分表構造を抽出する手段をさらに具備する請求項１又は２のいずれかに記載の文書処理装置。
【請求項４】
隣接する２つのセル特徴の共通性に基づいてグループ化することにより列特徴を抽出する手段をさらに具備する請求項１乃至３のいずれかに記載の文書処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像からレイアウト解析により表領域を抽出し、表構造を解析して構造情報を出力する文書処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
新聞記事、雑誌、科学技術文献、書籍、オフィス文書、公文書などの印刷文書をスキャナ等の入力装置を用いて文書画像に変換すれば、コンピュータにより画像情報を解析して文字領域を抽出した後、文字パターンを切り出し、文字認識技術により文字パターンをコード化することにより、印刷文書の内容を電子化することが可能となる。このような技術を用いて膨大な紙文書を再利用したいという要求がある。特に、文書中の表の部分には重要な情報が記載されていることが多いため、表を電子化・再利用することに対するニーズが非常に高い。
【０００３】
表を処理対象とする場合、表の罫線が格子状に配置されており、罫線で囲まれたデータセル（セル状のデータフィールドのこと、以下「セル」と略す）が均一な升目状に配置されている表に関しては、セルの抽出とセル間の関係構造の抽出が容易であることから、表構造解析処理およびOCR(optical character reader)処理により得られた文書内容をCSV(comma separated value)などの電子フォーマットに変換することが容易であるとされる。その結果、紙文書の表の内容を表計算アプリケーションなどで有効に活用することが可能である。
【０００４】
また、下記非特許文献１に記載の技術によれば、表を構成するセルの配置関係に基づいて、セル間の幾何的な配置関係を自動的に２進木で表現することが可能である。
【特許文献１】特公平７−１０７６９４号公報
【非特許文献１】T. Watanabe, Q. Luo, and N. Sugie. Layout recognition of multi-kinds of table-form documents. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 4, pp. 432*445, 1995.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
表の罫線配置が格子状でなく、セルの配置が均一な升目状ではない場合には、このような表から論理構造に基づく情報を自動的に抽出することは困難である。また、このような表にはそれぞれ、表構造に関する事前知識が必要となる。したがって、多様な表を一括して処理することも困難である。
【０００６】
上記非特許文献１の方法では、表を構成するセルの配置関係に基づいてセル間の幾何的な配置関係を自動的に２進木で表現することを可能としているが、セル間の論理的な関係を抽出することまでは行えない。また、この非特許文献１に記載の技術では、表の論理構造を獲得する場合に、他の方法と同様に表構造に関する事前知識を必要とする。
【０００７】
そこで、本発明は、罫線配置が格子状でなく、セル配置が均一な升目状でない多様な表であっても、表構造を適切に解析できる文書処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一観点に係る文書処理装置は、文書画像に対してレイアウト解析を行うことにより、前記文書画像から表領域に相当する部分画像を抽出するレイアウト解析手段と、前記部分画像から、前記表領域に含まれるセルの構造を表すセル特徴を抽出するセル特徴抽出手段と、前記部分画像に文字認識処理を施すことにより、前記セルに対応する表要素を抽出する表要素抽出手段と、前記セル特徴を用い、複数個のセルが一つのセルに簡略化された簡略セルを検出する簡略セル検出手段と、前記簡略セルの表要素を別のセルに分配して挿入するとともに、前記簡略セルを削除する簡略セル処理手段と、を具備する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、罫線配置が格子状でなく、セル配置が均一な升目状でない多様な表であっても、表構造を適切に解析できる文書処理装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係る文書処理システムを示す概略図である。本システムは、オフィスや家庭で流通している印刷文書を処理の対象としており、この印刷文書に記載されている内容を抽出・構造化して、コンピュータに自動入力することを目的とした文書処理技術に関する。本システムにおいて、スキャナ等からなる文書画像生成装置１により紙の文書（印刷文書）Ｐがスキャンされ、当該文書Ｐの多値画像が生成される。文書画像生成装置１は、生成された文書画像を画像処理することにより２値画像に変換する。２値画像への変換には、文献「鈴木、窪田：“補間と凸判定に基づくストローク抽出を用いた低解像度文書画像の2値化”，電子情報通信学会，パターン認識・理解研究会，技術報告，PRMU99-231，pp1−8，2000」に記載の技術を利用してもよい。得られた２値画像には、画像の傾きを補正する処理を施すことが好ましい。画像の傾きを補正する処理には、例えば特開平5-174183号公報「文書画像傾き検出方式」に記載の技術を利用することができる。画像の傾きが補正された２値画像は、入力画像Ｉとして文書処理装置２に入力される。
【００１２】
文書処理装置２は、入力画像Ｉから表構造を含む文書構造情報を抽出し、表構造上の編集を施すと共に、例えばＸＭＬ(eXtensible Markup Language)技術に基づくタグが付与された構造化文書Ｄを生成して出力する。本実施形態に係る文書処理装置２は、例えば画像処理向けのワークステーションや汎用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等からなり、本発明に係る機能を実現するためのプログラムが図示しないプログラム記憶装置に格納される。プログラム記憶装置は、例えば、磁気ディスク装置や光ディスク装置等からなる。上記プログラムが図示しないＣＰＵからの制御でランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に読み込まれ、同ＣＰＵにより実行されることにより、コンピュータを文書処理装置２として機能させることができる。なお、文書処理装置２には、各種コンピュータ資源を管理し、ファイルシステムやネットワーク通信機能、ならびにグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）等を提供するオペレーティングシステムも導入されている。
【００１３】
文書処理装置２は、図２に示すように、レイアウト解析部２０、表特徴抽出部２１、文字認識部２２、文書論理要素抽出部２３、文書構造解析部２４、表構造解析部２５、文書出力部２６を具備する。
【００１４】
（レイアウト解析）  
レイアウト解析部２０は、文章（テキスト）領域、表領域、図領域、写真／絵領域など、性質の異なる部分領域をそれぞれレイアウト要素として入力画像Ｉから抽出する。レイアウト要素は、例えば図３に示すように、レイアウト要素ＴＢに外接する矩形Ｒによって特定される。外接矩形Ｒは、図４に示すように、その左上端の位置座標(x1, y1)と右下端の位置座標(x2, y2)とにより表現することができる。
【００１５】
レイアウト解析では、縦書きの文章領域と横書きの文章領域は、異なるレイアウト要素として別々に抽出される。また、一つの文章領域はカラムをまたがって抽出されないものとする。ただし、レイアウト解析では、段落（パラグラフ）、箇条書き（リスト）、数式、章見出しなどの文書論理要素に相当する領域は抽出されてなくても良いものとする。
【００１６】
各々の文章領域ＴＢ（あるいは表領域）においては、図３のように文字行領域Ｓｔｒが順序付けられて抽出され、各文字行領域Ｃｈでは同図のように文字領域Ｃｈが同様に抽出される。この文字行領域Ｓｔｒと文字領域Ｃｈは、同図のように、それぞれに外接する矩形によって特定される。文章領域（あるいは表領域）ＴＢ、文字行領域Ｓｔｒ、および文字領域Ｃｈの間の関係は、例えば図５に示すような階層的な木構造によって記述される。入力画像Ｉから得られるレイアウト解析結果の一例を図６に示す。レイアウト解析結果として、入力画像Ｉに含まれるテキスト（文章）領域、図領域、表領域がそれぞれレイアウト要素として抽出されている。
【００１７】
（表特徴抽出）  
表特徴抽出部２１は、図７に示すように、線分特徴抽出部２１０、表範囲抽出部２１１、罫線交差特徴抽出部２１２、セル特徴抽出部２１３を具備する。線分特徴抽出部２１０は、図１に示した入力画像Ｉの表領域から、水平罫線と垂直罫線に相当する「線分特徴」をそれぞれ抽出する。線分特徴抽出処理では、例えば、水平方向と垂直方向に連続する黒画素（黒ラン）を検出および統合化することにより、これを「線分特徴」とする。図８に垂直罫線に相当する線分特徴８０の一例を示し、図９に水平罫線に相当する線分特徴９０の一例を示す。表範囲抽出部２１１は、互いに接触または交差する線分特徴をグループ化し、グループ化された線分特徴が成す範囲、すなわち表範囲を「表特徴」として抽出する。なお、表特徴と、該表特徴を構成する罫線特徴とに対しては、表特徴−線分特徴という階層的な関係が与えられる。罫線交差特徴抽出部２１２は、図１０（ａ）に黒点で示すように罫線の接触箇所および交差箇所を「罫線交差特徴」として抽出する。罫線交差特徴の各々には、上下左右に隣接する別の罫線交差特徴が関連付けられる。
【００１８】
そして、セル特徴抽出部２１３は、図１０（ｂ）に示すように、各罫線交差特徴jについて、jの右に隣接すると共に下方に線分特徴が存在する罫線交差特徴jr、jrの下に隣接すると共に左側に線分特徴が存在する罫線交差特徴jb、jbの左側に隣接すると共に上方に線分特徴が存在する罫線交差特徴jlを順次検出し、これら４つの罫線交差特徴間の線分（上辺、下辺、左辺、右辺）で囲まれる領域を「セル特徴」として抽出する。尚、セル特徴は左上端の位置座標(Cx1, Cy1)と右下端の位置座標(Cx2, Cy2)とで表現される（図１０（ａ）参照）。このように、セル特徴は、表領域に含まれるセルの構造を表す。上述したように、セルとは、当該表領域におけるセル状のデータフィールドのことであり、罫線で囲まれている。
【００１９】
以上のようにして、線分特徴、表特徴（表範囲）、罫線交差特徴、およびセル特徴がそれぞれ抽出される。そして、各表特徴ごとに、線分特徴と、罫線交差特徴と、セル特徴とを纏めることにより、各表の構造特徴が作成される。この結果、後段の処理において、表特徴ごとに線分特徴やセル特徴を取り出すことが可能となる。
【００２０】
（文字認識）  
文字認識部２２は、レイアウト解析部２０により抽出された各文章領域ＴＢを構成する各文字行領域Ｓｔｒから文字パターンを順次抽出した後、これらの文字パターンを文字認識処理により文字コードに変換する。文字認識部２２は、例えば、文献「有吉：“動的な仮説生成・検証による日本語印刷文書からの文字の切り出し”，電子情報通信学会技術報告，PRU93-47, pp.33-40, 1993.」に記載の技術を利用して実現されてもよい。この場合、レイアウト解析で得られた文字行領域Ｓｔｒから個々の文字領域Ｃｈを切り出した後、文字領域Ｃｈ内の文字パターンを文字コード情報に変換する。このとき文字認識結果は最終的に読み順に並んだ状態で出力される。
【００２１】
（文書論理要素抽出）  
文書論理要素抽出部２３は、レイアウト解析結果および文字認識結果に対し、予め準備された文書モデルや知識を適用することにより、タイトル、著者、アブストラクト、ヘッダ、フッタ、章見出し、パラグラフ、箇条書き、図表キャプション、表要素などの文書論理要素を抽出する。このような文書論理要素抽出処理には、例えば、特開平11-250041号公報「文書処理装置および文書処理方法」に記載の技術を利用することができる。図１の入力画像Ｉから得られる論理要素抽出結果の例を図１１に示す。図１１からも分かるように、表要素１〜２４は、それぞれ、セルに対応して抽出されている。
【００２２】
（文書構造解析）  
文書構造解析部２４は、図１２に示すように、文書論理要素に対して読み順を付与する。読み順の決定方法には、例えば、特開平11-250041号公報「文書処理装置および文書処理方法」に記載の技術を利用できる。文書論理要素の読み順を決定した後、文書構造解析部２４は、読み順に従って並べられた文書論理要素に対し文書モデルなどの事前知識を適用することにより、図１３に示すように、階層的な木構造からなる文書構造を生成する。
【００２３】
文書論理構造を木構造として記述する方法は、例えば本願と同一出願人による出願に係る特願2003-200463号明細書「文書処理装置および文書処理方法」に記載の技術を利用して実現される。木構造は、ノードとノード間を結ぶエッジとで構成される。この場合、ノードは論理要素やその上位概念（一個以上の論理要素をグループ化したものに与えた論理ラベル）を表しており、エッジは論理要素間の関係（例えば親子関係や兄弟関係）を表している。図１３の例では、章見出しとパラグラフとで構成される章グループ、図本体と図キャプションとで構成される図グループ、表見出しと表本体とで構成される表グループがそれぞれ抽出されている。
【００２４】
（表構造解析）  
表構造解析部２５は、図１４に示すように、セルグループ抽出部２５１、空セル検出・挿入部２５２、簡略セル検出・挿入部２５３、部分表検出・挿入部２５４、列構造検出部２５５を具備する。
【００２５】
上述した表特徴抽出処理によって、図１の入力画像Ｉから、図１５に示すような表特徴Tとセル特徴C1〜C24とが抽出されている。また、文書論理要素抽出部２３により、表要素も抽出されている。表構造解析部２５は、表特徴Tとセル特徴C1〜C24とを用いて表構造を解析し、表構造自体及び表構造に沿って関連付けられた表要素に関する編集を施す。以下、表構造解析部２５の動作について詳細に説明する。
【００２６】
（セルグループ抽出）  
まずセルグループ抽出部２５１は、文書論理要素抽出部２３により抽出された表要素（図１１参照）をセル特徴に基づいてグループ化する。これを便宜上、セルグループもしくはセル構造と呼ぶことにする。このグループ化処理を図１３の木構造に対して適用した結果を図１６に示す。図１６のセル1〜24として示すこのセルグループ（セル構造）は、木構造においてノードを構成するが、このノードには、該当するセル特徴の位置座標を付帯させる。
【００２７】
（空セル検出）  
次に、空セル検出・挿入部２５２は、セル内部に文書論理要素が存在しないセル（例えば図１５のC8）を空セルとして検出する。他にも検出される別の空セルと纏め、これを空セルグループとして図１６の木構造において適切な箇所に挿入する。このとき、当該木構造において連続する２つのセル構造が空セルとも隣接する場合に、この２つのセル構造の間に空セルグループを挿入して新しい木構造を作成する（図１７）。さらに、当該空セルグループに相当する木構造上のノード（例えば図１７のセル8）に、当該空セルのセル特徴の位置座標を付帯させる。
【００２８】
（簡略セル検出・挿入）  
次に、簡略セル検出・挿入部２５３は、以下の条件（検出条件）1〜5を用い、５つのタイプの簡略セルS1〜S5を検出する。簡略セルは、内容（表要素）が同一の複数個のセルが一つのセルに簡略化されたセルに相当する。
【００２９】
条件1：任意のセルA（例えば図１５のC2）の左辺（もしくは右辺）を、他のセルB（例えば図１５のC1）が右辺（もしくは左辺）として共有しており、さらに当該セルAの下辺を他の複数個のセル（例えば図１５のC3とC4）が上辺として共有している場合、当該セルAを「タイプ１の簡略セル」と見なす。ただし、この場合、セルAの左辺（もしくは右辺）よりセルBの右辺（もしくは左辺）の方が長いものとする。
【００３０】
条件2：任意のセルA（例えば図１５のC5）の上辺を他のセルB（例えば図１５のC1）が下辺として共有しているがセルBの下辺の方が長く、さらに、当該セルAの右辺を他の複数個のセル（例えば図１５のC6とC9）が左辺として共有している場合、当該セルAを「タイプ２の簡略セル」と見なす。
【００３１】
条件3：任意のセルA（例えば図１５のC18）の右辺を他の複数個のセル（例えば図１５のC19とC20）が左辺として共有しており、かつ、条件2を満たさない場合、当該セルAを「タイプ３の簡略セル」（図９のC15）と見なす。
【００３２】
条件4：任意のセルA（例えば図１５のC17）の左辺を他の複数個のセル（例えば図１５のC16とC19）が右辺として共有しており、当該セルAの上辺（下辺）を他のただ一つのセルB（例えば図１５のC14）が下辺（上辺）として共有している場合、当該セルAを「タイプ４の簡略セル」と見なす。
【００３３】
条件5：任意のセルA（例えば図１５のC14）の左辺（または右辺）を他のただ一つのセルB（例えば図１５のC13）が右辺（左辺）として共有しており、当該セルAの上辺（もしくは下辺）を他の複数個のセル（図１５のC10とC11）が下辺（もしくは上辺）として共有している場合、当該セルAを「タイプ５の簡略セル」と見なす。この場合、当該セルAの左辺（右辺）の長さと他のセルBの右辺（左辺）の長さは等しいものとする。ただし、条件5を適用する場合、あらかじめ、表全体において仮想的な列グループを推定すると共に、列グループにおける平均セル個数を推定しておき、当該セルAを含む列グループではセル個数が平均セル個数よりも少ないことが確認されている必要がある。
【００３４】
簡略セル検出・挿入部２５３では、「タイプ１の簡略セル」（図１５のC2）に対して、その内部の文書構造（表要素2）をタイプ１の簡略セルの下方に隣接するセル（図１５のC3とC4）の文書要素に分配、挿入した後、タイプ１の簡略セルを削除する（図１８（ａ））。これに伴い、図１７の木構造を図１８（ｃ）の木構造に変更する。このとき、タイプ１の簡略セルの下方に隣接するセル（図１５のC3とC4）では、図１８（ｂ）のC3'とC4'のようにセル特徴をそれぞれ変更する。さらに、変更したセル特徴を木構造上の該当するノードに付帯させる。
【００３５】
「タイプ２の簡略セル」（図１５のC5）に対しては、その内部の文書構造（表要素5）をタイプ２の右側に隣接するセル（図１５のC6とC9）に分配、挿入した後、タイプ２の簡略セルを削除する。この処理結果の例を図１９（ａ）に示す。これに伴い、図１８（ｃ）の木構造を図１９（ｃ）の木構造に変更する。このとき、タイプ２の簡略セルに隣接するセル（図１５のC6とC9）では、図１９（ｂ)のC6'とC9'のようにセル特徴をそれぞれ変更する。さらに、変更したセル特徴を木構造上の該当するノードに付帯させる。この後、図１５のC12も同様にタイプ２の簡略セルとして検出され、同様の処理を経て図１９の処理結果が得られる。
【００３６】
「タイプ３の簡略セル」（図１５のC18）については、その右側に隣接するセル（図１５のC19とC20）の数に相当する数の複製を作成すると共に（図２０（ａ）の表要素18-1と表要素18-2、図２０（ｂ）のC18-1とC18-2）、複製されたセルをそれぞれに隣接するセルの前に分配、挿入する（図２０（ａ）（ｂ））。これに伴い、図１９（ｃ）の木構造を図２０（ｃ）の木構造に変更する。このとき、複製したセル（図２０（ｂ）のC18-1とC18-2）のセル特徴を図２０（ｂ）のように変更する。さらに、変更したセル特徴を木構造上の該当するノードに付帯させる。
【００３７】
「タイプ４の簡略セル」（図１５のC17）については、その左側に隣接するセル（図１５のC16とC19）の数に相当する数の複製を作成すると共に（図２１（ａ）の表要素17-1と表要素17-2、図２１（ｂ）のC17-1とC17-2）、複製したセルそれぞれを隣接するセルの後に分配、挿入する（図２１（ａ）（ｂ））。これに伴い、図２０（ｃ）の木構造を図２１（ｃ）の木構造に変更する。このとき、複製したセル（図２１（ｂ）のC17-1とC17-2）のセル特徴を図２１（ｂ）のように変更する。さらに、変更したセル特徴を木構造上の該当するノードに付帯させる。
【００３８】
「タイプ５の簡略セル」（図１５のC14）については、当該セルの上側（もしくは下側）に隣接し、上辺（もしくは下辺）を共有するセル（図１５のC10とC11）の数に相当する数の複製を作成し（図２２（ａ）の表要素14-1と表要素14-2、図２１（ｂ）のC14-1とC14-2）、複製したセルを当該「タイプ５の簡略セル」に続けて挿入する。この後、当該「タイプ５の簡略セル」を削除する（図２２（ａ）（ｂ））。これに伴い、図２１（ｃ）の木構造を図２２（ｃ）の木構造に変更する。このとき、複製したセル（図２２（ｂ）のC14-1とC14-2）のセル特徴を図２２（ｂ）のように変更する。さらに、変更したセル特徴を木構造上の該当するノードに付帯させる。
【００３９】
（部分表検出・挿入）  
部分表検出・挿入部２５４では、複数個のセルで構成される部分表（例えば図１５のC21〜C24）を検出すると共に、この部分表の上位のセル構造を検出する。まず、図２２のセル特徴C17-2の左辺と右辺を延長し、さらに図２２のセル特徴C20の上辺と下辺を延長することによって探索領域（図２３の(b)）を設定する。次に、この探索領域において、複数個のセル（図１５のC21〜C24）が格子状に規則正しく配置されているかどうかを調べる。探索領域内のセルが規則正しく配置されている場合には、それらを包含する部分表（図２３（ｃ）の部分表）を設定すると共に、この部分表を包含するセル構造（図２３（ｃ）のセル21'）を設定する。これに伴い、図２２（ｃ）の木構造を図２３（ｃ）の木構造に変更する。さらに、セル特徴C21〜C24のすべてを含む外接矩形を生成した後、その位置座標を木構造の部分表のノードとセル21'のノードにそれぞれ付帯させる。
【００４０】
（列構造検出）  
列構造検出部２５５では、上述した表構造解析処理により得られた新しいセル特徴と木構造上のセルグループを用いて、表から列特徴を抽出すると共に、木構造列から列グループを検出する。このとき、隣接する２つのセル特徴のうち、左側のセルの右辺と右側のセルの左辺の共通性を調べてグループ化する処理を順次適用することにより、列特徴を抽出する。例えば図２３のC1とC3'では、C1の右辺とC3'の左辺が共通であり長さも等しいのでこれらを組にする。また、セル特徴C3'とC4'も同様に長さの等しい辺を共有しているので組にする。さらに、C1とC3'の組とC3'とC4'の組ではC3'が共通であるのでこれらをまとめてグループ化する。その結果、C1とC3'とC4'とで構成される列特徴を抽出することが可能となる。このようにグループ化されたセル特徴に対応する木構造上のノードを同様にグループ化することにより、木構造において列グループを形成する。図２３（ａ）から抽出した列特徴の例と図２３（ｃ）から抽出した列グループの例をそれぞれ図２４（ａ）と図２４（ｂ）に示す。
【００４１】
文書出力部２６は、木構造として記述されている文書論理要素と文字認識結果をＸＭＬで記述された構造化文書Ｄに変換して出力する。なお、構造化文書Ｄとしては、ＸＭＬのみならず、ＣＳＶ(comma separated value)形式やＨＴＭＬ((Hypertext Markup Language)形式等を採用してもよい。
【００４２】
以上説明した本発明の実施形態によれば、紙文書Ｐにおいて、罫線が格子状に分布しておらず、データセル（罫線で囲まれたセル状のデータフィールド）が均一な升目状でない不規則な表が含まれていても、このような表からデータセルの規則正しい配置を復元するとともに、表−列−セルの階層的な表構造を復元することができる。したがって、解析結果をHTML文書やXML文書に変換することが可能となるとともに、解析結果を表計算アプリケーションに適用することが可能となる。この場合、表構造毎の事前知識は不要であることから、多様な表を一括して取り扱うことが可能となり、オペレータの作業量を軽減することが可能となる。
【００４３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書処理システムを示す概念図
【図２】本発明の一実施形態に係る文書処理装置を示すブロック図
【図３】レイアウト解析を説明するための図
【図４】レイアウト解析における外接矩形の一例を示す図
【図５】レイアウト要素群の木構造の一例を示す図
【図６】レイアウト解析結果の一例を示す図
【図７】表特徴抽出部を示すブロック図
【図８】線分特徴抽出処理で得られた表の水平罫線の抽出結果の一例を示す図
【図９】線分特徴抽出処理で得られた表の垂直罫線の抽出結果の一例を示す図
【図１０】罫線交差特徴抽出処理で得られた処理結果の一例を示す図
【図１１】論理要素抽出処理で得られた処理結果の一例を示す図
【図１２】読み順決定処理で得られた処理結果の一例を示す図
【図１３】文書構造解析処理で得られた処理結果の一例を示す図
【図１４】表構造解析部を示すブロック図
【図１５】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図１６】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図１７】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図１８】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図１９】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図２０】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図２１】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図２２】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図２３】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【図２４】表構造解析処理で得られた処理結果の一部を示す図
【符号の説明】
【００４５】
１…画像生成装置；
２…文書処理装置；
Ｐ…紙の文書；
Ｉ…入力画像；
Ｄ…構造化文書（ＸＭＬ文書）
【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】
2006099480.tif 000007
【図６】
2006099480.tif 000008
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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