(57)【要約】【課題】より短時間で高い精度の方向判別処理を行うこと。【解決手段】原稿画像からテキスト領域を抽出し、抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与し、前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する。そして文字認識の認識信頼度に基づいて、原稿画像の方向を判断する。【選択図】　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿画像から、テキスト領域を抽出するテキスト領域抽出手段と、
抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与する順位付与手段と、
前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段による認識信頼度に基づいて、前記原稿画像の方向を判断する方向判断手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記テキスト領域抽出手段で抽出されるテキスト領域は、前記原稿画像内で任意に選択された部分領域内から抽出さ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３】
前記テキスト領域抽出手段で抽出されるテキスト領域は、前記原稿画像内で任意に選択された部分領域の２値化が行われた後に、該２値化された部分領域に基づいて抽出されることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記順位付与手段は、前記テキスト領域内に含まれるノイズの程度、前記テキスト領域の位置、前記テキスト領域の大きさ、前記テキスト領域内に含まれる要素、のうち少なくともいずれかに基づいて前記優先順位を付与することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
原稿画像から、テキスト領域を抽出するテキスト領域抽出工程と、
抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与する順位付与工程と、
前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する文字認識工程と、
前記文字認識工程による認識信頼度に基づいて、前記原稿画像の方向を判断する方向判断工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記テキスト領域抽出工程で抽出されるテキスト領域は、前記原稿画像内で任意に選択された部分領域内から抽出されることを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記テキスト領域抽出工程で抽出されるテキスト領域は、前記原稿画像内で任意に選択された部分領域の２値化が行われた後に、該２値化された部分領域に基づいて抽出されることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記順位付与工程は、前記テキスト領域内に含まれるノイズの程度、前記テキスト領域の位置、前記テキスト領域の大きさ、前記テキスト領域内に含まれる要素、のうち少なくともいずれかに基づいて前記優先順位を付与することを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
原稿画像から、テキスト領域を抽出するテキスト領域抽出工程と、
抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与する順位付与工程と、
前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する文字認識工程と、
前記文字認識工程による認識信頼度に基づいて、前記原稿画像の方向を判断する方向判断工程と、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記テキスト領域抽出工程で抽出されるテキスト領域は、前記原稿画像内で任意に選択された部分領域内から抽出されることを特徴とする請求項９に記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記テキスト領域抽出工程で抽出されるテキスト領域は、前記原稿画像内で任意に選択された部分領域の２値化が行われた後に、該２値化された部分領域に基づいて抽出されることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記順位付与工程は、前記テキスト領域内に含まれるノイズの程度、前記テキスト領域の位置、前記テキスト領域の大きさ、前記テキスト領域内に含まれる要素、のうち少なくともいずれかに基づいて前記優先順位を付与することを特徴とする請求項９乃至１１のいずれかに記載の画像処理プログラム。
【請求項１３】
請求項９乃至１２のいずれかに記載の画像処理プログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム並びに記憶媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル複写機では、原稿画像等を光学的に読み取り、デジタル処理を加えた後に記録紙上に画像を形成する。このような装置においては、複数枚で構成される文書を次々に読み取らせて、そのイメージを記録紙上に形成することが可能である。ここで、記録紙上に複写される文書の方向は、装置に提供された元文書の方向によらず、内部の画像データを回転することにより、任意の方向へ変換することができる。また、光学系によらず任意の倍率に変倍を施して複写することができる。
【０００３】
このような機器において、画像文書方向判別の結果に応じた画像の自動回転処理が機器に備わっている場合、その生産性は著しく増大する。例えば、複数枚の文書をステイプル処理する場合、あるいはいわゆる“２ｉｎ１”，“４ｉｎ１”といった縮小レイアウト処理を行う場合など、その綴じ位置や出力原稿配置は機器の形状により制限されているので、望み通りの結果を得る為には、ユーザが原稿台に置く原稿の向きについて逐一考慮するか、任意方向に置いた原稿の画像が内部で自動的に回転するかのいずれかが必要である。言うまでもなく後者のほうがユーザにとっては利便性がはるかに高い。
【０００４】
この自動回転処理には、文書原稿の方向判別技術が必要であるが、その方法としては、特開平８−２９３０００において、文書に書かれた文字を回転しながら都度文字認識し、最も正しい文字として認識される方向（最も認識信頼度の高い方向）を原稿方向と判別する方法が説明されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
写真や図など、文字以外の情報が多数存在している原稿を対象とする場合、文字認識を利用して原稿の自動方向判別を行うためには、画像から文字が存在する領域のみを選択する必要がある。さもないと、非文字の図形を認識してしまうことによる誤判定の畏れがある。
【０００６】
特開平０９−０６９１３６では、領域分離処理を用いて自動的に文字領域を抽出することによりこの問題を回避している。この領域分離処理の具体例としてはＵＳＰ５６８０４７８“ＭｅｔｈｏｄａｎｄＡｐｐａｒａｔｕｓｆｏｒｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”（Ｓｈｉｎ−ＹｗａｎＷａｎｇら／ＣａｎｏｎＫ．Ｋ．）などがある。上例では、文書画像全体中の黒画素の８連結輪郭塊、白画素の４連結輪郭塊の集合を抽出し、その形状、大きさ、集合状態などから、文字、絵や図、表、枠、線といった文書に特徴的な領域を抽出している。
【０００７】
このような文字認識および領域分割処理は、処理の高速さ、簡便さから２値画像のみを対象としている。また、前述の領域分割処理は、原稿全体を画像データとして必要とする。
【０００８】
一方、近年のフルカラーデジタル複写機などは、フルカラーでスキャンし、フルカラーのままプリントする。このフルカラーの画像データを用いて文字認識等を行う為には、カラー画像の２値化を行わなければならない。しかし１００メガバイト（６００ｄｐｉ時）にも及ぶデータを２値化しようとすると処理時間が長くなってしまい、１〜２秒間に１枚、といった、ユーザの満足するプリント時間を達成できなくなってしまう。
【０００９】
よって、カラー画像に対する方向判別処理を短時間で行うためには、画像の一部分のみを二値化して文字認識処理を行うことが必要になる。しかし、原稿中で認識可能な文字が存在する位置は決まっておらず、常に有効な領域を選択することは非常に困難である。
【００１０】
本発明は上記従来技術の課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、カラー画像に対して、高速で精度の高い方向判別処理を行うために、効率よく文字部のみを抽出して文字認識処理を行う画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
原稿画像から、テキスト領域を抽出するテキスト領域抽出手段と、
抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与する順位付与手段と、
前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段による認識信頼度に基づいて、前記原稿画像の方向を判断する方向判断手段と、
を有することを特徴とする。
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
原稿画像から、テキスト領域を抽出するテキスト領域抽出工程と、
抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与する順位付与工程と、
前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する文字認識工程と、
前記文字認識工程による認識信頼度に基づいて、前記原稿画像の方向を判断する方向判断工程と、
を有することを特徴とする。
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理プログラムは、
コンピュータに、
原稿画像から、テキスト領域を抽出するテキスト領域抽出工程と、
抽出された前記テキスト領域に対して、所定の基準に基づいて優先順位を付与する順位付与工程と、
前記優先順位に応じた順番で前記テキスト領域内の文字を複数の方向から文字認識する文字認識工程と、
前記文字認識工程による認識信頼度に基づいて、前記原稿画像の方向を判断する方向判断工程と、
を実行させることを特徴とする。
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る記憶媒体は、上記画像処理プログラムを格納したことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１６】
図１に本発明の実施形態としての画像処理装置のブロック図を示す。１０１はスキャナ部であり、紙文書の原稿をスキャンし、その内容を光電変換によりディジタル信号に変換する。１０２は蓄積部であり、このディジタル信号をデータとして蓄積する。１０３は画像処理部であり、蓄積された画像に対し、二値化、回転、縮小、拡大などの変換操作を行う。１０４は方向判別部であり、画像データから元原稿の方向を判定する。１０５は出力部であり、画像データのプリントアウトを行う。１０６は、スキャナ、蓄積部のメモリ、ハードディスク、プリンタなどのハードウェア資源を管理し、かつ方向判別や画像変換などのソフトウェア処理を実行するＣＰＵなどからなる制御部である。
【００１７】
次に、方向判別部１０４における方向判別処理の概要を、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００１８】
ただし、方向判別処理開始時には、原画像の画像データはカラーのディジタルデータとして蓄積部に蓄積されているものとする。
【００１９】
まず、ステップＳ２０１にて、原画像のどの部分を方向判別処理に用いるかを決定する、第一次領域選択処理を行う。
【００２０】
本例における第一次領域選択処理は、画像全体を５×５の２５領域に均等分割し、図３のような順に選択していくものとする。これは文字が画像の中央周辺に存在する可能性が高いことを期待したものであるが、この選択法はあくまで一例であり、勿論メッシュサイズを変えたり、異なる順序で選択したりしてもよい。
【００２１】
ステップＳ２０２にて、二値化処理が行われる。これは、原画像の選択領域に対して画像処理部１０３が、蓄積部の部分画像を読み出し、二値化を行い、方向判別部１０４が部分２値画像を得る処理である。
【００２２】
ここで用いられる二値化手法を簡単に説明する。図５のように、原画像の領域内画素の輝度ヒストグラムを取り、そこから文字と下地を最も良く分離される閾値を求める。閾値の算出法は公知の手法を用いるとして、詳細な説明は省略するが、簡単には最も高いピークを下地色と仮定し、その立ち上がり付近を閾値とすればよい。図５の例では、ｔが閾値となる。閾値以下の輝度の画素を黒画素、それ以外を白画素とすることで、二値の画像を得る。
【００２３】
ステップＳ２０３にて、二値の部分画像からテキスト部を抽出するためテキスト抽出処理が行われる。ここでテキスト部とは、文字認識部が文字を抽出しやすいように、文字以外の要素を含まないように選択された文字集合の領域のことで、文字が横、または縦に連なる文字行、およびその行の集合に相当する。更に、複数のテキスト部が抽出される場合、それらには認識の優先順位が付与される。次に、ステップＳ２０４にて、文字認識処理が行われる。部分二値画像上より、ステップＳ２０３で抽出されたテキスト部内にある文字を１文字ずつ切り出し、文字認識を行う。文字認識の手法に関しては、パターンマッチの一手法を用いる。簡単には、文字の画像から得られる特徴を数十次元の数値列に変換し、これを観測ベクトルとして、あらかじめ字種毎に求めた辞書ベクトルと比較し、最も距離の近い字種を認識結果とする。特徴の抽出などは公知の手法を用いることとし、ここでは詳述しない。
【００２４】
このとき、切り出した文字画像を、０，９０，１８０，２７０の４方向に回転したパターンに対してそれぞれ認識をおこない、おのおのの認識スコアを方向ごとに蓄積してゆく。
【００２５】
ここで認識スコアとは、類似度、あるいはパターンマッチ時の辞書との距離の逆数など、より文字らしい場合に高得点になるような数値を用いる。具体的には、認識の特徴抽出アルゴリズムによって異なる値なので、本発明では文字認識手法同様に特定しない。
【００２６】
ステップＳ２０５では、１文字認識する毎に、ここまでの方向判別処理に要した時間が、制限時間以内であるかどうかを判定する。制限時間内であれば、ステップＳ２０４に戻って文字認識処理を続行する。また、抽出されたすべてのテキスト領域の文字を認識し尽くした場合は、ステップＳ２０１までもどって別の領域から部分画像を作成して同様に処理を行う。
【００２７】
制限時間を超えた場合は、ステップＳ２０６に進み、そこまでに蓄積されたスコア（認識信頼度）で方向判定処理を行う。ここでは、スコアの合計が４方向で最も高いものを選び、その方向を判別結果とする。文字が得られなかった場合や、認識した文字数が少なく方向に有意なばらつきが得られない場合には、方向不明を出力する。
【００２８】
次に、ステップＳ２０３のテキスト抽出処理について、その詳細を図４を用いて説明する。
【００２９】
ステップＳ４０１にて、原画像の部分領域の二値画像に対し、解像度変換を行う。これは任意解像度の原稿に対して以降の処理を均一な解像度で行うためであり、省略してもよい。本例では、７５〜１００ｄｐｉ前後相当の画像に対して処理を最適化する為に、４００ｄｐｉの画像に対しては１／４の縮小処理を、６００ｄｐｉの画像に対して１／８の縮小処理を行うことにする。縮小のアルゴリズムは自明のものを用いる。
【００３０】
ステップＳ４０２にて、縮小画像内の黒画素に対して輪郭追跡を行い、独立した黒画素８連結輪郭塊をすべて抽出する。黒画素の８連結輪郭塊とは、図９のように、縦横斜めに接触した黒画素に囲まれた領域のことである。以降これを単に黒画素塊と呼ぶ。なお、黒画素塊の内部、すなわち図９中の輪郭以外の斜線部分の画素に関しては、その画素の白黒は問わない。
【００３１】
ステップＳ４０３にて、黒画素塊を文字に相当するものとそれ以外とに分別する。文字か否かの判定はそのサイズを見て行う。具体的には、文字認識部が認識可能なサイズを文字のサイズと定める。例えば、文字認識が１０〜４０ポイントの文字を認識対象にしている場合は、その値を縮小画像の解像度で換算した値の範囲内に高さ及び幅が納まるものを文字の黒画素塊とする。この黒画素塊、あるいはその集合を便宜上“ＣＨＡＲ”と呼ぶことにする。
【００３２】
次に、ステップＳ４０４〜ステップＳ４０７では、“ＣＨＡＲ”以外の黒画素塊の分類を行う。
【００３３】
ステップＳ４０４では、一定比率以上で縦長あるいは横長の黒画素塊、および斜め線状の黒画素塊を“ＬＩＮＥ”と分類する。もし、この線状黒画素塊の延長上近傍に、“ＣＨＡＲ”と分類されたやや細長い黒画素塊が存在する場合には、それらは統合してひとつの“ＬＩＮＥ”とする。
【００３４】
ステップＳ４０５では、縦、横ともに“ＣＨＡＲ”の下限を下回るような微少な黒画素塊を“ＮＯＩＳＥ”と分類する。
【００３５】
ステップＳ４０６では、残りの黒画素塊に対して、それぞれ輪郭内を塗り潰した場合の面積を求める。この面積が画素塊の縦横幅に対し小さいものを、“ＮＯＮＣＨＡＲ”と分類する。図１０にこの分類の例を示す。
【００３６】
ステップＳ４０７では、残りの黒画素塊に対して、輪郭の内部に存在する白画素の４連結輪郭塊を抽出する。黒画素の８連結輪郭塊とは、図１１のように、縦横に接触した白画素に囲まれた領域のことである。黒画素塊同様、４連結の輪郭内部の画素については、白黒を問わない。面積の大きな白画素塊が抽出されなかった場合、その黒画素塊は“ＮＯＮＣＨＡＲ”と分類する。
【００３７】
残りの黒画素塊、すなわち内部に面積の大きい白画素塊を含む黒画素塊は“ＦＲＡＭＥ”と分類し、その内部白画素の各々に対し、その閉領域内でステップＳ４０２〜ステップＳ４０７の処理を行う。これにより“ＦＲＡＭＥ”の内部から再び“ＣＨＡＲ”，“ＬＩＮＥ”，“ＮＯＩＳＥ”，“ＮＯＮＣＨＡＲ”および“ＦＲＡＭＥ”の黒画素塊が抽出される。例えば、図１２において、“ＦＲＡＭＥ”と判定された黒画素塊１２０１の中には大きな白画素塊１２０２があり、そこから、“ＣＨＡＲ”である１２０３，１２０４，１２０５、および“ＬＩＮＥ”である１２０６の黒画素塊が抽出される。
【００３８】
すべての黒画素塊の抽出、分類が終了したら、ステップＳ４０８に進む。
【００３９】
ステップＳ４０８では、すべての“ＣＨＡＲ”に対し、それぞれ一定水平距離内に隣りあい、かつ同等の高さを持つ“ＣＨＡＲ”を、文字の水平行とみなしてグループ化する。また、一定垂直距離内に隣りあい、かつ同等の幅を持つ“ＣＨＡＲ”を、文字の垂直行とみなしてグループ化する。これらのグループを“ＴＥＸＴＬＩＮＥ”と呼ぶ。近傍が存在しない“ＣＨＡＲ”はそれ単独で“ＴＥＸＴＬＩＮＥ”となる。
【００４０】
ステップＳ４０９では、近傍の文字行“ＴＥＸＴＬＩＮＥ”をグループ化して“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”とする。この際、水平行は垂直方向に重なりある水平行のみ、垂直行は水平方向に重なりのある垂直行のみのグループ化を許す。また、これらのグループ化によってできる領域に、他グループ“ＴＥＸＴＬＩＮＥ”内の“ＣＨＡＲ”、あるいは“ＮＯＩＳＥ”以外の非文字黒画素塊が含まれてしまう場合には、そのグループ化は禁止される。
【００４１】
ステップＳ４１０では、“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”とされた領域に対して、文字認識処理の優先順位となるスコア付けを行い、このスコア順に並びかえる。スコア付けの例を以下に説明する。
【００４２】
各“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”に対して、スコアを（１００−Σｐ）×１０００＋ｓとする。ここで、Σｐ＝（ペナルティの総和）、ｓ＝（部分画像に対する面積比の１００分率）である。前述のペナルティの内訳は以下に示す。
【００４３】
・“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”に属す“ＴＥＸＴＬＩＮＥ”数が２未満：１
・部分画像領域縁に接触する“ＣＨＡＲ”を含む：１
・水平行からなる“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”が一定比以上縦長、もしくは垂直行からなる“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”が一定比以上横長：２
・“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”領域内に、“ＮＯＩＳＥ”が多数存在している：３
このスコア順で“ＴＥＸＴＡＲＥＡ”をソートする。
【００４４】
以上が、本実施の形態の処理の説明である。
【００４５】
次に、実際の文書画像に対する方向判別処理例を示す。図６は原画像（図はグレイスケールだが、実際はフルカラー）から部分領域として、６０１、６０２、６０３の順に第一次領域が選択された様子を示す例である。なお、この図では画像の非選択領域は無視している。
【００４６】
図７は領域６０１に対するテキスト抽出の結果である。ランク付けにより７０１，７０２，７０３，７０４の順に文字認識が行われる。ここで、７０１と７０２は近接しているが、これらをグループ化すると非文字の部分が領域矩形中に含まれてしまうので、別々のテキスト領域とみなされる。７０３と７０４もまた近接しているが、間に線状の黒画素があるために、同一のテキスト領域とはみなされない。
【００４７】
このように、ステップＳ２０３のテキスト抽出処理では、文字以外の画素を含まないような領域を文字認識部に渡すことにより、文字認識部が誤って文字以外のものを文字と誤認識しないようにする機能があり、その結果認識性能を高く保つ効果がある。
【００４８】
領域６０１内の認識が終わると、次は領域６０２が選択される。しかしテキスト領域が存在しないので、文字認識は行われない。このように、本発明のテキスト抽出処理は、無駄な文字認識処理を防止する効果がある。
【００４９】
次に領域６０３が選択される。図８はこの領域の二値画像である。ここでは８０１，８０２，８０３のテキスト領域が抽出されている。８０３のテキスト領域は面積が大きいが、文字の下地が単一ではないために、二値画像に背景の影響が出ている。このような領域の場合は文字認識が正しく行われない可能性が高い。テキスト抽出部では、この領域が“ＮＯＩＳＥ”と看倣される画素を多く含むことから、低いランクを設定している。また、８０２のテキスト領域は画面縁にかかっており、途中で画像の切れた文字を含んでいる。このような領域に対しても、テキスト抽出部は低いランクを設定する。
【００５０】
また、ここで、領域６０１、領域６０２を処理し、領域６０３のテキスト領域８０２を認識処理中に制限時間を超え、方向判別処理が終了したものとする。この場合、ランクの低いテキスト領域８０３は処理されず、ノイズによる悪影響が認識に及ぶことはない。このように、テキスト抽出処理のランク付け処理には、限られた時間内で、より正しい文字認識が行える効果がある。
【００５１】
以上説明のように、カラーの原画像に対して、部分的な領域のみ二値化処理を行なって方向判別処理を行う際に、各部分領域を慎重に選ばなかった場合でも、その後のテキスト部抽出処理により、文字集合の部分のみが抽出され、しかも文字認識に良好な順番で文字認識が行われるので、より短時間で多くの文字を認識して方向判別用のスコア累積を増やすことができる。すなわちより短時間で高い精度の方向判別処理を行うことができる。
【００５２】
なお、本実施形態では、第一次領域選択を原画像の画素情報とは全く無関係に選択していたが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００５３】
例えば、高周波成分検出などの画像処理が可能であれば、文字の存在しそうな部分を動的に求めることで、より文字の存在する部分が選ばれる可能性が高い選択方法を用いることができる。しかし、実際に高周波成分情報などのみでは、文字だけを正確に拾ってくることは難しく、実際には第一次領域中に文字とそれ以外の情報が混在している。よってこの場合でも、本実施形態で説明したようなテキスト抽出処理により、短時間で高い精度の方向判別処理を行うことができる。
【００５４】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００５５】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。その場合、プログラムの機能を有していれば、形態は、プログラムである必要はない。
【００５６】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明のクレームでは、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００５７】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００５８】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【００５９】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。
【００６０】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００６１】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００６２】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【００６３】
【発明の効果】
本発明によれば、より短時間で高い精度の方向判別処理を行うことができる。例えば、カラーの原画像に対して、部分的な領域のみ二値化処理を行なって方向判別処理を行う際に、各部分領域を慎重に選ばなかった場合でも、その後のテキスト部抽出処理により、文字集合の部分のみが抽出され、しかも文字認識に良好な順番で文字認識が行われるので、より短時間で多くの文字を認識して方向判別用のスコア累積を増やすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の処理をしめすフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態の第一次領域を選択処理する順序の例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態の方向判別処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る原画像の領域内画素の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図６】本発明の実施形態の方向判別処理を説明する図である。
【図７】図６中の領域６０１のテキスト部抽出例を示す図である。
【図８】図６中の領域６０３のテキスト部抽出例を示す図である。
【図９】黒画素の８連結輪郭塊の例を示す図である。
【図１０】黒画素の“ＮＯＣＨＡＲ”分類の例を示す図である。
【図１１】白画素の４連結輪郭塊の例を示す図である。
【図１２】“ＦＲＡＭＥ”黒画素塊の例を示す図である。
【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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【図１２】
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