(57)【要約】【課題】文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる文字認識装置を提供する。【解決手段】文字認識装置１１は、走査制御部２６と、ドット連続部抽出部２７と、平均値算出部２８と、比較部２９と、ボールド体識別部３０とを備える。走査制御部２６は、領域設定部２５により設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する。ドット連続部抽出部２７は、走査制御部２６により走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する。平均値算出部２８は、ドット連続部抽出部２７により抽出されたドットの連続数の平均値を算出する。比較部２９は、平均値算出部２８により算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する。ボールド体識別部３０は、比較部２９により他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する。【選択図】図１
2019012440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する文字認識装置であって、
前記画像データの中から文字を認識するＯＣＲ処理部と、
前記ＯＣＲ処理部により文字と認識された複数の前記文字から構成される単語を複数含むブロックを前記画像データ内から抽出するブロック抽出部と、
前記ブロック抽出部により抽出された前記ブロックに含まれる複数の前記単語をそれぞれ前記単語が収容されるように矩形状の領域を設定する領域設定部と、
前記領域設定部により設定された前記領域のうち、前記文字に水平な方向に少なくとも前記文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する走査制御部と、
前記走査制御部により走査された際に前記文字を構成するドットが連続する部分を抽出するドット連続部抽出部と、
前記ドット連続部抽出部により抽出された前記ドットの連続数の平均値を算出する平均値算出部と、
前記平均値算出部により算出された前記ドットの連続数の平均値を前記単語毎に比較する比較部と、
前記比較部により他の前記単語よりも前記ドットの連続数の平均値が多い前記単語をボールド体として識別するボールド体識別部とを備える、文字認識装置。
【請求項２】
前記平均値算出部は、前記ドットの連続数が所定の値以上であれば、前記所定の値以上前記ドットが連続する部分を除外して前記ドットの連続数の平均値を算出する、請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記所定の値は、前記矩形状の領域のうちの水平な方向に垂直な方向の長さに基づいて決定される、請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記走査制御部は、前記単語を構成する前記文字の基準となる基準線から上側の１ラインを走査するよう制御する、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記基準線に対する前記走査部により走査される前記１ラインの位置は、前記矩形状の領域のうちの水平な方向に垂直な方向の長さに基づいて決定される、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記比較部は、前記ボールド体判定部によりボールド体として判定される前記単語がなければ、前記画像データ内にある他の前記ブロックに含まれる前記単語と比較する、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項７】
光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する文字認識方法であって、
前記画像データの中から文字を認識するＯＣＲ処理する工程と、
文字と認識された複数の前記文字から構成される単語を複数含むブロックを前記画像データ内から抽出する工程と、
抽出された前記ブロックに含まれる複数の前記単語をそれぞれ前記単語が収容されるように矩形状の領域を設定する工程と、
設定された前記領域のうち、前記文字に水平な方向に少なくとも前記文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する工程と、
走査された際に前記文字を構成するドットが連続する部分を抽出する工程と、
抽出された前記ドットの連続数の平均値を算出する工程と、
算出された前記ドットの連続数の平均値を前記単語毎に比較する工程と、
他の前記単語よりも前記ドットの連続数の平均値が多い前記単語をボールド体として識別する工程とを備える、文字認識方法。
【請求項８】
画像を処理する画像処理装置であって、
原稿の画像を画像データとして読み取る画像読み取り部と、
前記画像読み取り部により読み取られた前記原稿の画像データの中から光学式文字認識機構により前記画像データ内の文字を認識する文字認識装置とを含み、
前記文字認識装置は、
前記画像データの中から文字を認識するＯＣＲ処理部と、
前記ＯＣＲ処理部により文字と認識された複数の前記文字から構成される単語を複数含むブロックを前記画像データ内から抽出するブロック抽出部と、
前記ブロック抽出部により抽出された前記ブロックに含まれる複数の前記単語をそれぞれ前記単語が収容されるように矩形状の領域を設定する領域設定部と、
前記領域設定部により設定された前記領域のうち、前記文字に水平な方向に少なくとも前記文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する走査制御部と、
前記走査制御部により走査された際に前記文字を構成するドットが連続する部分を抽出するドット連続部抽出部と、
前記ドット連続部抽出部により抽出された前記ドットの連続数の平均値を算出する平均値算出部と、
前記平均値算出部により算出された前記ドットの連続数の平均値を前記単語毎に比較する比較部と、
前記比較部により他の前記単語よりも前記ドットの連続数の平均値が多い前記単語をボールド体として識別するボールド体識別部とを備える、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、文字認識装置、文字認識方法、および画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複合機に代表される画像処理装置においては、画像データを基に、感光体に対して光を照射し、感光体上に静電潜像を形成する。その後、形成した静電潜像の上に帯電したトナーを供給して可視画像とした後、用紙に転写して定着させ、装置外に出力される。
【０００３】
画像データに含まれる文字画像の処理に関する技術が、特開平１１−２７２７９８号公報（特許文献１）、および特開２０１１−９０５８３号公報（特許文献２）に開示されている。
【０００４】
特許文献１には、２進コード化されたイメージデータに含まれる記号のストローク幅を決定する方法であって、記号を抽出するステップと、抽出された記号のヒストグラムを作成するステップと、抽出された記号の黒色部全体を決定するステップと、選択されたヒストグラムグループからピクセル数の合計を求めるステップと、ピクセル数を決定するために使用したラン数の合計を求めるステップと、ピクセル数及びラン数に基づき、抽出された記号のストローク幅を決定するステップとを含むことを特徴とする方法が開示されている。
【０００５】
特許文献２に開示の画像読取り装置は、原稿画像を読取る画像読取り部と、前記画像読取り部での読取り画像データに対して、予め定める高解像度の形式での画像処理を行う第１の画像処理部と、前記第１の画像処理部での処理後の画像データを一時保存する第１の記憶部と、前記第１の記憶部に保存されている画像データを読出し、予め定める低解像度の形式で画像処理を行う第２の画像処理部と、前記第２の画像処理部での処理後の画像データを保存する第２の記憶部と、前記第２の記憶部に保存されている画像データを読出し、ＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理部と、前記ＯＣＲ処理部で認識された各文字に関して、前記第１の記憶部に記憶されている画像データの中から、該当文字の画像データを位置指定して再度読出させ、前記ＯＣＲ処理部で認識されたキャラクタコードを用いてフォント解析を行うフォント解析部とを含むことを特徴としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−２７２７９８号公報
【特許文献２】特開２０１１−９０５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
画像データの中に含まれる文字については、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（光学的文字認識））機構により文字と認識される。文字として認識されたものの中から、ボールド体、すなわち太字を識別したい場合がある。このような識別を行うことができれば、文字の検索や編集が可能な画像データに変換することができる。
【０００８】
上記した特許文献１では、一つの文字に対してラスタスキャンを行い、黒ピクセルの連続数をヒストグラム化してボールド体か否かを識別することとしている。しかし、このような構成では、全ての画素に対してアクセスしてラスタスキャンを行うため、処理速度が低下する。さらに、文字のサイズの差によって正規化が必要となってくるため、この点においても処理速度が低下する。また、フォントや文字コードの組み合わせ毎に比較対象が必要となるため、いわゆる比較対象データを収納した辞書データの使用メモリのサイズが大きくなってしまう。
【０００９】
また、上記した特許文献２では、文字毎にいわゆる象徴的な部分を特定し、その部分の太さからボールド体か否かを識別することとしている。しかし、このような構成では、象徴的な部分に関する情報が必要であり、その形式次第では辞書データの使用メモリ量が非常に多くなってしまう。さらに、特許文献２では、フォントの差に基づく太さの違いを考慮しておらず、フォントの差に起因した誤識別を回避することができないこととなる。
【００１０】
この発明の目的は、文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる文字認識装置を提供することである。
【００１１】
この発明の他の目的は、文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる文字認識方法を提供することである。
【００１２】
この発明のさらに他の目的は、読み取られた文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この発明の一の局面においては、文字認識装置は、光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する。文字認識装置は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（光学的文字認識））処理部と、ブロック抽出部と、領域設定部と、走査制御部と、ドット連続部抽出部と、平均値算出部と、比較部と、ボールド体識別部とを備える。ＯＣＲ処理部は、画像データの中から文字を認識する。ブロック抽出部は、ＯＣＲ処理部により文字と認識された複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する。領域設定部は、ブロック抽出部により抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する。走査制御部は、領域設定部により設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する。ドット連続部抽出部は、走査制御部により走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する。平均値算出部は、ドット連続部抽出部により抽出されたドットの連続数の平均値を算出する。比較部は、平均値算出部により算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する。ボールド体識別部は、比較部により他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する。
【００１４】
この発明の他の局面においては、文字認識方法は、光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する文字認識方法であって、画像データの中から文字を認識するＯＣＲ処理する工程と、文字と認識された複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する工程と、抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する工程と、設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する工程と、走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する工程と、抽出されたドットの連続数の平均値を算出する工程と、算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する工程と、他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する工程とを備える。
【００１５】
この発明のさらに他の局面においては、画像処理装置は、画像を処理する。画像処理装置は、原稿の画像を画像データとして読み取る画像読み取り部と、画像読み取り部により読み取られた原稿の画像データの中から光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する文字認識装置とを含む。文字認識装置は、光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する。文字認識装置は、ＯＣＲ処理部と、ブロック抽出部と、領域設定部と、走査制御部と、ドット連続部抽出部と、平均値算出部と、比較部と、ボールド体識別部とを備える。ＯＣＲ処理部は、画像データの中から文字を認識する。ブロック抽出部は、ＯＣＲ処理部により文字と認識された複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する。領域設定部は、ブロック抽出部により抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する。走査制御部は、領域設定部により設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する。ドット連続部抽出部は、走査制御部により走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する。平均値算出部は、ドット連続部抽出部により抽出されたドットの連続数の平均値を算出する。比較部は、平均値算出部により算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する。ボールド体識別部は、比較部により他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する。
【発明の効果】
【００１６】
このような文字認識装置によれば、抽出されたブロックにおいて、単語を収容するように矩形状の領域を設定し、領域内の１ラインを走査することでボールド体か否かを識別することができる。この場合、文字のサイズの差に伴う正規化を必要としないため、処理時間の大幅な短縮を図ることができる。また、単語同士を比較して識別するため、いわゆる比較対象とする辞書データが不要となり、使用メモリ量を少なくすることができる。したがって、文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる。
【００１７】
また、このような文字認識方法によれば、文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる。
【００１８】
また、このような画像処理装置によれば、読み取られた文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明の一実施形態に係る画像形成装置を複合機に適用した場合の複合機の構成を示すブロック図である。
【図２】ボールド体の文字が含まれた文字画像が記載された原稿の一例を示す図である。
【図３】複合機を用いて原稿の画像を読み取り、読み取られた画像データ内の文字を認識する場合の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】ブロック抽出部により抽出されたブロック、および領域設定部により設定された領域を示す概念図である。
【図５】一つの単語における１ラインの走査の状態を示す図である。
【図６】一つの単語における１ラインの走査の状態を示す図である。
【図７】「Ｅｎｇｌｉｓｈ」という単語における１ラインの走査の状態を示す図である。
【図８】図４に示す場合において、平均値算出部により算出された各単語のドットの連続数の平均値を各領域において示した図である。
【図９】「Ｅｎｇｌｉｓｈ」という単語における１ラインの走査の状態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、この発明の実施の形態を説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付しその説明は繰返さない。
【００２１】
図１は、この発明の一実施形態に係る画像処理装置を複合機に適用した場合の複合機１１の構成を示すブロック図である。図１を参照して、複合機１１は、画像処理に関し、複写機能、プリンター機能、ファクシミリ機能等、複数の機能を有する。複合機１１は、制御部１２と、操作部１３と、画像読み取り部１４と、画像形成部１５と、給紙カセット１６と、ハードディスク１７と、ネットワークと接続するためのネットワークインターフェース部１８とを備える。
【００２２】
制御部１２は、複合機１１全体の制御を行う。なお、制御部１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成されており、一時的にデータを記憶する主記憶メモリ１９を含む。操作部１３は、複合機１１側から発信される情報やユーザーの入力内容を表示する表示部としての表示画面２１を含む。画像読み取り部１４は、セット位置にセットされた原稿を読み取り位置に搬送する原稿搬送装置としてのＡＤＦ（Ａｕｔｏ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｅｅｄｅｒ）２２を含む。画像読み取り部１４は、ＡＤＦ２２または原稿を載置する載置台上にセットされた原稿の画像を読み取る。給紙カセット１６は、複数枚の用紙をその内部に収納することができる。画像形成部１５は、画像読み取り部１４により読み取られた原稿の画像データやネットワークを介して送信された画像データを基に、給紙カセット１６から搬送されてきた用紙に画像を形成して印刷する。ハードディスク１７は、送信された画像データや入力された画像形成条件等、画像形成に関するデータを記憶する。
【００２３】
次に、複合機１１に備えられる制御部１２の構成について説明する。制御部１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（光学的文字認識））処理部２３と、ブロック抽出部２４と、領域設定部２５と、走査制御部２６と、ドット連続部抽出部２７と、平均値算出部２８と、比較部２９と、ボールド体識別部３０とを備える。ＯＣＲ処理部２３は、画像データの中から文字を認識する。ブロック抽出部２４は、ＯＣＲ処理部２３により文字と認識された複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する。領域設定部２５は、ブロック抽出部２４により抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する。走査制御部２６は、領域設定部２５により設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する。ドット連続部抽出部２７は、走査制御部２６により走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する。平均値算出部２８は、ドット連続部抽出部２７により抽出されたドットの連続数の平均値を算出する。比較部２９は、平均値算出部２８により算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する。ボールド体識別部３０は、比較部２９により他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する。これらの構成については、後に詳述する。
【００２４】
次に、複合機１１を用いて原稿の画像を読み取り、読み取られた画像データ内の文字コードを取得する場合について説明する。ここでは、図２に示すような英文字を含む画像が記載された原稿を読み取ることとする。
【００２５】
図２は、ボールド体の文字が含まれた文字画像が記載された原稿の一例を示す図である。図２を参照して、原稿３１には、上下二列の行３３ａ、３３ｂとなるように文字画像３２が記載されている。上側の行３３ａは、それぞれ複数の英文字を含む七つの単語３４ａ、３４ｂ、３４ｃ、３４ｄ、３４ｅ、３４ｆ、３４ｇから構成されている。行３３ａを構成する単語３４ａ〜３４ｇは、一つの文となっている。下側の行３３ｂは、それぞれ複数の文字を含む八つの単語３５ａ、３５ｂ、３５ｃ、３５ｄ、３５ｅ、３５ｆ、３５ｇ、３５ｈから構成されている。行３３ｂを構成する単語３５ａ〜３５ｈは、一つの文となっている。そして、下側の行３３ｂの最後、すなわち文末の二つの単語３５ｇ「ｎｅｘｔ」、単語３５ｈ「Ｔｕｅｓｄａｙ」が、ボールド体、いわゆる太字で構成されている。このボールド体で表される単語３５ｇ、３５ｈは一般的に、その文の中で他の単語３５ａ〜３５ｆよりも強調したい部分に用いられる。その他の単語３４ａ〜３４ｇ、３５ａ〜３５ｆは、通常の太さの線で構成されている。なお、単語３４ａ〜３４ｇ、３５ａ〜３５ｈのフォントのタイプとしては、「アライアル（Ａｒｉａｌ）」である。
【００２６】
図３は、複合機１１を用いて原稿３１の画像を読み取り、読み取られた画像データ内の文字を認識する場合の処理の流れを示すフローチャートである。図３を参照して、画像読み取り部１４により原稿の画像を読み取り、画像データを取得する（図３において、ステップＳ１１、以下、「ステップ」を省略する）。その後、ＯＣＲ処理部２３により、画像データの中から文字を認識する（Ｓ１２）。この場合、原稿３１の単語３４ａ〜３４ｇ、３５ａ〜３５ｈに相当する一つ一つの文字画像を文字として認識する。そして、ブロック抽出部２４は、複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する（Ｓ１３）。ブロックについては、例えば、画像データの中に含まれる複数の行から構成される一段落や、文字画像ではない領域の間に位置する一かたまりを一つの単位とするものである。その後、領域設定部２５は、ブロック抽出部２４により抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する（Ｓ１４）。
【００２７】
図４は、ブロック抽出部２４により抽出されたブロック、および領域設定部２５により設定された領域を示す概念図である。図４を参照して、画像読み取り部１４により読み取られた画像データ３６において、上側の行３７ａを構成する単語３８ａ、３８ｂ、３８ｃ、３８ｄ、３８ｅ、３８ｆ、３８ｇ、および下側の行３７ｂを構成する単語３９ａ、３９ｂ、３９ｃ、３９ｄ、３９ｅ、３９ｆ、３９ｇ、３９ｈがそれぞれ複数の文字を含む単語として認識されている。この場合、ブロック４１については、図４中の二点鎖線で囲んで示している。すなわち、ブロック４１は、二つの行３７ａ、３７ｂを含む領域から構成されている。各行３７ａ、３７ｂについては、それぞれ一点鎖線で囲んで示している。また、各単語３８ａ〜３８ｇを収容する矩形状の領域４２ａ、４２ｂ、４２ｃ、４２ｄ、４２ｅ、４２ｆ、４２ｇ、および各単語３９ａ〜３９ｈを収容する矩形状の領域４３ａ、４３ｂ、４３ｃ、４３ｄ、４３ｅ、４３ｆ、４３ｇ、４３ｈはそれぞれ破線で示している。すなわち、各単語３８ａ〜３８ｇ、３９ａ〜３９ｈに対して、それぞれ領域４２ａ〜４２ｇ、４３ａ〜４３ｈが設定される。領域４２ａ〜４２ｇ、４３ａ〜４３ｈの文字に対する水平な方向の長さ、すなわち、横方向の長さは、単語３８ａ〜３８ｇ、３９ａ〜３９ｇの長さによってそれぞれ異なる。領域４２ａ〜４２、４３ａ〜４３ｈの縦方向の長さ、いわゆる領域４２ａ〜４２ｇ、４３ａ〜４３ｈの高さは、文字の大きさによって異なり、それぞれほぼ同じである。
【００２８】
そして、走査制御部２６は、領域設定部２５により設定された領域４２ａ〜４２ｇ、４３ａ〜４３ｈのうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する（Ｓ１５）。その後、ドット連続部抽出部２７は、走査制御部２６により走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する（Ｓ１６）。そして、平均値算出部２８は、ドット連続部抽出部２７により抽出されたドットの連続数の平均値を算出する（Ｓ１７）。この場合、平均値算出部２８は、ドットの連続数が所定の値以上であれば、所定の値以上ドットが連続する部分を除外してドットの連続数の平均値を算出する。
【００２９】
図５および図６は、一つの単語における１ラインの走査の状態を示す図である。図５は、通常の太さの文字から構成される単語を示しており、図６は、ボールド体の文字から構成される単語を示している。また、理解の容易の観点から、それぞれの単語を白抜きの状態で示している。
【００３０】
まず、図５を参照して、「Ｔｅｓｔ」という単語４６ａについて、領域４７ａが設定されている。そして、ライン４８ａで示す１ラインで走査する。すなわち、ドット連続部抽出部２７は、ライン４８ａに沿って走査し、ドットが連続する部分を抽出する。ドットが連続する部分は、図５において、五つの矢印４９ａ、４９ｂ、４９ｃ、４９ｄ、４９ｅで示される。そして、平均値算出部２８は、これら矢印４９ａ〜４９ｅで示されるドットの連続数の平均値を算出する。これを各単語において行う。図６に示す場合、同じ「Ｔｅｓｔ」という単語４６ｂにおいても同様に、領域４７ｂが設定され、ライン４８ｂに沿って走査する。そして、矢印５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、５０ｄ、５０ｅで示されるドットの連続数の平均値を算出する。
【００３１】
なお、図６に示す単語４６ｂは、ボールド体の文字であるため、矢印４９ａで示す長さよりも、矢印５０ａで示す長さの方が長い。すなわち、ドットの連続数は、矢印４９ａで示す場合よりも矢印５０ａで示す場合の方が多くなる。矢印４９ｂ〜４９ｅ、および矢印５０ｂ〜５０ｅに示す場合についても同様である。したがって、ドットの連続数の平均値については、図５に示す場合と比べて図６に示す場合の方が高くなる。
【００３２】
図７は、「Ｅｎｇｌｉｓｈ」という単語における１ラインの走査の状態を示す図である。図７においても、理解の容易の観点から、単語を白抜きの状態で示している。
【００３３】
図７を参照して、「Ｅｎｇｌｉｓｈ」という単語５１について、領域５２が設定されている。そして、ライン５３で示す１ラインで走査し、ドットが連続する部分を抽出する。ドットが連続する部分は、十の矢印５４ａ、５４ｂ、５４ｃ、５４ｄ、５４ｅ、５４ｆ、５４ｇ、５４ｈ、５４ｉ、５４ｊで示される。ここで、矢印５４ａで示されるドットの連続する部分については、ボールド体か否かによる線の長さの相違が顕著に表れる部分ではない。したがって、平均値算出部２８は、平均値を算出する際にこのような部分を除外すべく、ドットの連続数が所定の値以上であれば、所定の値以上ドットが連続する部分を除外してドットの連続数の平均値を算出する。
【００３４】
この所定の値となる閾値については、矩形状の領域５２のうちの水平な方向に垂直な方向の長さに基づいて決定されるようにしてもよい。すなわち、図７中に示す設定された矩形状の領域５２の高さ、換言すれば、矩形状の領域５２の縦方向の長さｈに応じて定められる。すなわち、領域５２の縦方向の長さｈが長いと、所定の値がこれに応じて大きくなる。
【００３５】
その後、比較部２９は、平均値算出部２８により算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する（Ｓ１８）。ボールド体識別部３０は、比較部２９により他の単語よりもドットの連続数の平均値が高い単語をボールド体として識別する（Ｓ１９において、ＹＥＳ，Ｓ２０）。
【００３６】
図８は、図４に示す場合において、平均値算出部２８により算出された各単語３８ａ〜３８ｇ、３９ａ〜３９ｈのドットの連続数の平均値を各領域４２ａ〜４２ｇ、４３ａ〜４３ｈにおいて示した図である。図８を参照して、各単語３８ａ〜３８ｇ、３９ａ〜３９ｈにおけるドットの連続数の平均値は、それぞれ「３」である。これに対し、単語３９ｇ、３９ｈにおけるドットの連続数の平均値は、それぞれ「５」である。ボールド体識別部３０は、これら単語３９ｇ、３９ｈのドットの連続数の平均値は、他の単語３８ａ〜３８ｇ、３９ａ〜３９ｆのドットの連続数の平均値よりも高く、単語３９ｇ、３９ｈがボールド体であると識別する。
【００３７】
なお、比較部２９により他の単語よりもドットの連続数の平均値が高い単語がなければ、ブロック４１内においてボールド体がないと判断する（Ｓ１９において、ＮＯ、Ｓ２１）。
【００３８】
このような複合機１１によれば、抽出されたブロックにおいて、単語を収容するように矩形状の領域を設定し、領域内の１ラインを走査することでボールド体か否かを識別することができる。この場合、文字のサイズの差に伴う正規化を必要としないため、処理時間の大幅な短縮を図ることができる。また、単語同士を比較して識別するため、いわゆる比較対象とする辞書データが不要となり、使用メモリ量を少なくすることができる。したがって、文字がボールド体か否かを効率的に識別することができる。
【００３９】
この場合、平均値算出部２８は、ドットの連続数が所定の値以上であれば、所定の値以上ドットが連続する部分を除外してドットの連続数の平均値を算出しているため、より精度の高い識別を行うことができる。
【００４０】
また、所定の値は、矩形状の領域のうちの水平な方向に垂直な方向の長さに基づいて決定されるため、より適切に所定の値を決定して、精度よくボールド体か否かを識別することができる。
【００４１】
なお、以下のような構成としてもよい。図９は、「Ｅｎｇｌｉｓｈ」という単語における１ラインの走査の状態を示す図である。図９は、図７に相当する。図９を参照して、走査制御部２６は、単語５１を構成する文字の基準となる基準線５６から上側のライン５７である１ラインを走査するよう制御する。基準線５６は、ベースラインとも呼ばれるものである。この場合、ドットが連続する部分は、十の矢印５８ａ、５８ｂ、５８ｃ、５８ｄ、５８ｅ、５８ｆ、５８ｇ、５８ｈ、５８ｉ、５８ｊで示される。こうすることにより、より適切な箇所で１ラインの走査を行うことができ、精度よくボールド体か否かを識別することができる。
【００４２】
なお、基準線に対する走査処理部により走査される１ラインの位置は、矩形状の領域のうちの水平な方向に垂直な方向の長さに基づいて決定されるようにしてもよい。こうすることにより、より適切に走査制御部による走査を行うことができる。
【００４３】
また、比較部は、ボールド体識別部によりボールド体として判定される単語がなければ、画像データ内にある他のブロックに含まれる単語と比較するようにしてもよい。こうすることにより、ブロック全体がボールド体であった場合にも対応することができる。
【００４４】
なお、この発明に係る文字認識方法は、上記した図３等に示すように、光学式文字認識機構により画像データ内の文字を認識する文字認識方法であって、画像データの中から文字を認識するＯＣＲ処理する工程と、文字と認識された複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する工程と、抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する工程と、設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する工程と、走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する工程と、抽出されたドットの連続数の平均値を算出する工程と、算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する工程と、他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する工程とを備える。
【００４５】
また、この発明に係る文字認識装置は、ＯＣＲ処理部と、ブロック抽出部と、領域設定部と、走査制御部と、ドット連続部抽出部と、平均値算出部と、比較部と、ボールド体識別部とを備える。ＯＣＲ処理部は、画像データの中から文字を認識する。ブロック抽出部は、ＯＣＲ処理部により文字と認識された複数の文字から構成される単語を複数含むブロックを画像データ内から抽出する。領域設定部は、ブロック抽出部により抽出されたブロックに含まれる複数の単語をそれぞれ単語が収容されるように矩形状の領域を設定する。走査制御部は、領域設定部により設定された領域のうち、文字に水平な方向に少なくとも文字のそれぞれの一部が含まれるよう１ラインを走査するよう制御する。ドット連続部抽出部は、走査制御部により走査された際に文字を構成するドットが連続する部分を抽出する。平均値算出部は、ドット連続部抽出部により抽出されたドットの連続数の平均値を算出する。比較部は、平均値算出部により算出されたドットの連続数の平均値を単語毎に比較する。ボールド体識別部は、比較部により他の単語よりもドットの連続数の平均値が多い単語をボールド体として識別する。
【００４６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、どのような面からも制限的なものではないと理解されるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって規定され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
この発明に係る文字認識装置、文字認識方法、および画像処理装置は、文字がボールド体か否かの効率的な識別が要求される場合に、特に有効に利用される。
【符号の説明】
【００４８】
１１  複合機、１２  制御部、１３  操作部、１４  画像読み取り部、１５  画像形成部、１６  給紙カセット、１７  ハードディスク、１８  ネットワークインターフェース部、１９  主記憶メモリ、２１  表示画面、２２  ＡＤＦ、２３  ＯＣＲ処理部、２４  ブロック抽出部、２５  領域設定部、２６  走査制御部、２７  ドット連続部抽出部、２８  平均値算出部、２９  比較部、３０  ボールド体識別部、３１  原稿、３２  文字画像、３３ａ，３３ｂ，３７ａ，３７ｂ  行、３４ａ，３４ｂ，３４ｃ，３４ｄ，３４ｅ，３４ｆ，３４ｇ，３５ａ，３５ｂ，３５ｃ，３５ｄ，３５ｅ，３５ｆ，３５ｇ，３５ｈ，３８ａ，３８ｂ，３８ｃ，３８ｄ，３８ｅ，３８ｆ，３８ｇ，３９ａ，３９ｂ，３９ｃ，３９ｄ，３９ｅ，３９ｆ，３９ｇ，３９ｈ，４６ａ，４６ｂ，５１  単語、３６  画像データ、４１  ブロック、４２ａ，４２ｂ，４２ｃ，４２ｄ，４２ｅ，４２ｆ，４２ｇ，４３ａ，４３ｂ，４３ｃ，４３ｄ，４３ｅ，４３ｆ，４３ｇ，４３ｈ，４７ａ，４７ｂ，５２  領域、４８ａ，４８ｂ，５３  ライン、４９ａ，４９ｂ，４９ｃ，４９ｄ，４９ｅ，５０ａ，５０ｂ，５０ｃ，５０ｄ，５０ｅ，５４ａ，５４ｂ，５４ｃ，５４ｄ，５４ｅ，５４ｆ，５４ｇ，５４ｈ，５４ｉ，５４ｊ，５８ａ，５８ｂ，５８ｃ，５８ｄ，５８ｅ，５８ｆ，５８ｇ，５８ｈ，５８ｉ，５８ｊ  矢印、５６  基準線。
【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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