(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、
前記領域種類判定手段は、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、
該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する網掛け領域検出装置。
【請求項２】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、
前記領域種類判定手段は、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、
行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する網掛け領域検出装置。
【請求項３】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、
前記領域種類判定手段は、
前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、
該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、
該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、
該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、
残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する網掛け領域検出装置。
【請求項４】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、
前記領域種類判定手段は、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、
行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、
前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、
該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、
該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、
該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、
残された矩形の面積と、において、
前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行う網掛け領域検出装置。
【請求項５】
前記領域種類判定手段により文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを前記文書画像データから除去する除去手段を備えている請求項１〜４の何れかの一に記載の網掛け領域検出装置。
【請求項６】
前記領域種類判定手段により文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域の位置と濃度を記憶する記憶手段と、前記文書画像データの所定の領域毎に前記記憶手段に記憶されている網掛け領域を再現する再現手段と、を備えている請求項１〜５の何れかの一に記載の網掛け領域検出装置。
【請求項７】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、
前記領域種類判定工程により、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、
該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する網掛け領域検出方法。
【請求項８】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、
前記領域種類判定工程により、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、
行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する網掛け領域検出方法。
【請求項９】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、
前記領域種類判定工程により、
前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、
該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、
該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、
該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、
残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する網掛け領域検出方法。
【請求項１０】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、
前記領域種類判定工程により、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、
行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、
前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、
該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、
該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、
該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、
残された矩形の面積と、において、
前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行う網掛け領域検出方法。
【請求項１１】
前記領域種類判定工程により文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを前記文書画像データから除去する除去工程を含んでなる請求項７〜１０の何れかの一に記載の網掛け領域検出方法。
【請求項１２】
前記領域種類判定工程により文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域の位置と濃度を記憶装置に記憶する記憶工程と、前記文書画像データの所定の領域毎に前記記憶工程で記憶された網掛け領域を再現する再現工程と、を含んでなる請求項７〜１１の何れかの一に記載の網掛け領域検出方法。
【請求項１３】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、
前記領域種類判定処理により、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、
該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラム。
【請求項１４】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、
前記領域種類判定処理により、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、
行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラム。
【請求項１５】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、
前記領域種類判定処理により、
前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、
該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、
該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、
該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、
残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラム。
【請求項１６】
文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、
この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、
この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、
前記領域種類判定処理により、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、
対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、
前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、
行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、
前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、
該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、
該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、
該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、
残された矩形の面積と、において、
前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行うコンピュータに読取り可能なプログラム。
【請求項１７】
前記領域種類判定処理により文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを前記文書画像データから除去する除去処理をコンピュータに実行させる請求項１３〜１６の何れかの一に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記領域種類判定処理により文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域の位置と濃度を記憶装置に記憶する記憶処理と、前記文書画像データの所定の領域毎に前記記憶工程で記憶された網掛け領域を再現する再現処理と、をコンピュータに実行させる請求項１３〜１７の何れかの一に記載のプログラム。
【請求項１９】
請求項１３〜１８の何れかの一に記載のプログラムを記憶したコンピュータに読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、網掛け領域検出装置、網掛け領域検出方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
活字の文字認識においては、認識対象の文字に網掛けがかかっているために、文字認識の精度が悪くなる場合がある。そこで、網掛け領域を積極的に見つけ出し、独自の処理をすることで、網掛けされている文字の認識の精度を高める技術として、特開平7-93480号公報、特開平8-30723号公報などに開示のものがある。
【０００３】
ここで、特開平7-93480号公報に開示の技術では、網掛け領域を構成する小ドットを抽出し、これらのドットを統合して網掛け領域を抽出する方法で網掛け領域の検出を行っている。
【０００４】
また、特開平8-30723号公報に開示の技術では、ドットの密度から濃度も検出する方法が示しているが、網掛け領域そのものの検出方法は特開平7-93480号公報のものと変わっていない。
【０００５】
別の方式として、特許第03021928号公報には、２値画像から多値画像を生成し、エッジ抽出をする技術が開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平7-93480号公報、特開平8-30723号公報に開示の技術では、ワープロ原稿などをスキャンした画像を対象とした場合、網掛け領域が精度良く検出できるのであるが、汎用的なＯＣＲの前処理として、さまざまな画像を対象として網掛け領域を検出する用途に用いると、例えば新聞画像の写真部分などのように、図、写真を網点で構成している書面では、図や写真の領域を網掛け領域として誤検出してしまうという不具合がある。
【０００７】
このように、本来、図や写真である部分を前処理として網掛けの除去をしてしまうと、本来の図や写真の画像自体が損なわれてしまうことになり、またＯＣＲにとっても、写真や図と判別するための有力な情報を消し去ることになり、様々な悪影響が発生してしまう。
【０００８】
この点、従来は低解像度のため、網点がつぶれて前記の悪影響がでなかった書面でも、近年の画像スキャンの高画質化によって、問題が顕在化するようになってきている。
【０００９】
また、特許第03021928号公報の技術では、２値化画像の論理積とるというような複雑で大量のメモリ容量、ＣＰＵ資源を使う技術であり、処理速度も期待できないという不具合がある。
【００１０】
この発明の目的は、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するものである。
【００１４】
したがって、小ドットを除外した矩形の大きさの分布により文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００１５】
請求項２に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するものである。
【００１６】
したがって、小ドットを除外した矩形の射影をとることにより文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するものである。
【００１８】
したがって、白の小ドットの分布文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００１９】
請求項４に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積と、において、前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行うものである。
【００２０】
したがって、文字部分の網掛け領域の判定を行う手段を複数組み合わせて、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を更に精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００２１】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れかの一に記載の網掛け領域検出装置において、前記領域種類判定手段により文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを前記文書画像データから除去する除去手段を備えている。
【００２２】
したがって、文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを文書画像から除去して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００２３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れかの一に記載の網掛け領域検出装置において、前記領域種類判定手段により文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域の位置と濃度を記憶する記憶手段と、前記文書画像データの所定の領域毎に前記記憶手段に記憶されている網掛け領域を再現する再現手段と、を備えている。
【００２４】
したがって、文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域を記憶しておいて再現することができる。
【００２７】
請求項７に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するものである。
【００２８】
したがって、小ドットを除外した矩形の大きさの分布により文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００２９】
請求項８に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するものである。
【００３０】
したがって、小ドットを除外した矩形の射影をとることにより文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００３１】
請求項９に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するものである。
【００３２】
したがって、白の小ドットの分布文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００３３】
請求項１０に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積と、において、前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行うものである。
【００３４】
したがって、文字部分の網掛け領域の判定を行う手段を複数組み合わせて、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を更に精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００３５】
請求項１１に記載の発明は、請求項７〜１０の何れかの一に記載の網掛け領域検出方法において、前記領域種類判定工程により文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを前記文書画像データから除去する除去工程を含んでなる。
【００３６】
したがって、文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを文書画像から除去して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００３７】
請求項１２に記載の発明は、請求項７〜１１の何れかの一に記載の網掛け領域検出方法において、前記領域種類判定工程により文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域の位置と濃度を記憶装置に記憶する記憶工程と、前記文書画像データの所定の領域毎に前記記憶工程で記憶された網掛け領域を再現する再現工程と、を含んでなる。
【００３８】
したがって、文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域を記憶しておいて再現することができる。
【００４１】
請求項１３に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラムである。
【００４２】
したがって、小ドットを除外した矩形の大きさの分布により文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００４３】
請求項１４に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラムである。
【００４４】
したがって、小ドットを除外した矩形の射影をとることにより文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００４５】
請求項１５に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラムである。
【００４６】
したがって、白の小ドットの分布文字列の存在を判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００４７】
請求項１６に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積と、において、前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行うコンピュータに読取り可能なプログラムである。
【００４８】
したがって、文字部分の網掛け領域の判定を行う手段を複数組み合わせて、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を更に精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００４９】
請求項１７に記載の発明は、請求項１３〜１６の何れかの一に記載のプログラムにおいて、前記領域種類判定処理により文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを前記文書画像データから除去する除去処理をコンピュータに実行させる。
【００５０】
したがって、文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを文書画像から除去して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００５１】
請求項１８に記載の発明は、請求項１３〜１７の何れかの一に記載のプログラムにおいて、前記領域種類判定処理により文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域の位置と濃度を記憶装置に記憶する記憶処理と、前記文書画像データの所定の領域毎に前記記憶工程で記憶された網掛け領域を再現する再現処理と、をコンピュータに実行させる。
【００５２】
したがって、文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域を記憶しておいて再現することができる。
【００５３】
請求項１９に記載の発明は、請求項１３〜１８の何れかの一に記載のプログラムを記憶したコンピュータに読取り可能な記憶媒体である。
【００５４】
したがって、請求項１５〜２１の何れかの一に記載の発明と同様の作用、効果を奏することができる。
【００５５】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施の形態について説明する。
【００５６】
図１は、この実施の形態である網掛け領域検出装置の電気的な接続を示すブロック図である。図１に示すように、この網掛け領域検出装置１は、ＰＣなどのコンピュータであり、各種演算を行ない網掛け領域検出装置１の各部を集中的に制御するＣＰＵ２と、各種のＲＯＭ、ＲＡＭからなる記憶装置であるメモリ３とが、バス４で接続されている。
【００５７】
バス４には、所定のインターフェイスを介して、ハードディスクなどの磁気記憶装置５と、マウス、キーボード等により構成される入力装置６と、表示装置７と、光ディスクなどの記憶媒体８を読み取る記憶媒体読取装置９と、イメージスキャナ１２とが接続されている。また、インターネットなどのネットワーク１０と通信を行う所定の通信インターフェイス１１が接続されていてもよい。なお、記憶媒体８としては、ＣＤ，ＤＶＤなどの光ディスク、光磁気ディスク、フロッピーディスクなどの各種メディアを用いることができる。また、記憶媒体読取装置９は、具体的には記憶媒体８の種類に応じて光ディスク装置、光磁気ディスク装置、フロッピーディスク装置などが用いられる。
【００５８】
磁気記憶装置５には、この発明のプログラムを実現する網掛け領域検出プログラムが記憶されている。この網掛け領域検出プログラムは、記憶媒体８から記憶媒体読取装置９により読み取るか、あるいは、インターネットなどのネットワーク１０からダウンロードするなどして、磁気記憶装置５にインストールしたものである。このインストールにより網掛け領域検出装置１は動作可能な状態となる。この網掛け領域検出プログラムは、ＯＣＲソフトなど、特定のアプリケーションソフトの一部をなすものであってもよい。また、所定のＯＳ上で動作するものであってもよい。
【００５９】
以下では、網掛け領域検出プログラムに基づいて網掛け領域検出装置１が行う処理の内容について説明する。
【００６０】
図２は、網掛け領域検出の基本処理を示すフローチャートである。網掛け領域の検出処理は、矩形抽出の処理（ステップＳ１，Ｓ２）と、矩形の統合の処理（ステップＳ３，Ｓ４）と、領域種類判定の処理（ステップＳ５）とからなる。ステップＳ１，Ｓ２により抽出手段、抽出工程、抽出処理を実現し、ステップＳ３，Ｓ４により統合手段、統合工程、統合処理を実現し、ステップＳ５により領域種類判定手段、領域種類判定工程、領域種類判定処理を実現している。
【００６１】
矩形抽出の処理は、イメージスキャナ１２などから入力された文書画像データ中の黒画素の連続性から黒ランを抽出して（ステップＳ１）、黒ランの外接矩形を抽出する（ステップＳ２）処理である。
【００６２】
一般に、網掛け領域を構成するドットは、文字の外接矩形よりもはるかに微小な外接矩形として抽出される。この網掛け領域検出装置１では、処理対象の文書で使用している文字サイズに応じたしきい値（例えば、５×５画素以内のサイズ）を設定することによって、文書画像データ中の網掛けドットの情報のみが、小ドット（矩形）として抽出される。この場合に、設定するしきい値としては、処理対象の文書中のカンマや読点などを、網掛けドットと誤検出しない程度の値に設定する。
【００６３】
次に、矩形の統合の処理は、抽出された小ドット間の距離に対して、水平方向（ステップＳ３）、垂直方向（ステップＳ４）のしきい値処理により、所定のしきい値以内の距離（例えば、１５画素以内の距離）にある小ドット（矩形）を統合する処理を進めて、網掛け候補領域の矩形として抽出する処理である。
【００６４】
領域種類判定の処理（ステップＳ５）は、この矩形の統合の処理によって生成された網掛け候補領域の座標情報から、網掛け候補領域の大きさを調べて、網掛け領域かどうかの判定を行うものである。通常、網掛けによる文字装飾は１文字のみに対して行うことは少ないので、ある程度の面積がある。そこで、得られた領域の面積や、縦・横の長さをしきい値処理することで、孤立している点が偶然近接していた場合に生じる網掛け候補領域は排除できる。
【００６５】
ステップＳ５により文字上にある網掛け領域が判別されたときには、当該網掛け領域を構成するドットを文書画像データから除去して文書画像処理を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６により除去手段、除去工程、除去処理を実現している。
【００６６】
この文字上にある網掛け領域が判別された場合には、網掛け領域の位置と濃度をメモリ３などに記憶する（ステップＳ７）。ステップＳ７により記憶手段、記憶工程、記憶処理を実現している。これにより、本処理の対象となった文書画像データの所定の領域ごとに、網掛け領域を再現することができる。これにより再現処理、再現工程、再現処理を実現することができる。濃度の判定には、特開平8-30723号公報に開示のように小ドット矩形の面積と網掛け領域の面積の比で推定し、あるいは、小ドット間の距離の最頻値と小ドットの大きさの関係から推定することができる。
【００６７】
図３は、領域種類判定の処理（ステップＳ５）の詳細を説明するフローチャートである。すなわち、孤立している点が偶然近接していた場合に生じる網掛け候補領域以外の網掛け候補領域内部の情報を用いて、この網掛け候補領域の種類を判定して、文字上の網掛け領域であるのか、図写真上にみつかった網掛け領域であるのかを判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１は網掛け候補領域のすべてについて終了したときに（ステップＳ１２のＹ）、終了する。
【００６８】
次に、網掛け候補領域の種類を判定して、文字上の網掛け領域であるのか、図写真上にみつかった網掛け領域であるのかを判定する処理（ステップＳ１１）の具体的な処理内容について説明する。
【００６９】
図４は、かかる処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、この網掛け候補領域の種類を判定するのに、ステップＳ１，Ｓ２で得られた全ての矩形から、該当する網掛け候補領域中に存在する矩形を選択し（ステップＳ２１）、その中から小ドットの大きさの矩形を除外して残りをＲとする（ステップＳ２２）。図７は文字上に網掛けされた領域の例を示す平面図であり、図８は図７の領域から矩形を抽出し、５×５画素サイズ以下などの小ドットを除外した矩形を表示する平面図である。
【００７０】
この残された矩形の縦、横の大きさの縦と横のヒストグラムを作成し（ステップＳ２３）、この縦と横のヒストグラムのピーク値Ｐを求める（ステップＳ２４）。そして、縦か横のヒストグラムに全体の分布の一定しきい値（例えば３０％）以上のピークがみられるか否かを判断する（ステップＳ２５）。すなわち、“Ｐ／Ｒ＊１００＞３０”であるか否かを判断する。
【００７１】
縦か横のヒストグラムに全体の分布の一定しきい値以上のピークがみられるときは（ステップＳ２５のＹ）、矩形が規則的に並んでいると判定できるために、候補領域は文字の可能性が高いと判断する（ステップＳ２６）。そうでないときは（ステップＳ２５のＮ）、候補領域は図、写真の可能性が高いと判断する（ステップＳ２７）。
【００７２】
これによって、図、写真の領域に誤って抽出される網掛け候補領域を文字上の網掛け領域と区別することが可能となる。
【００７３】
なお、この例では、ステップ１，Ｓ２で得られた矩形を利用しているが、メモリ３の使用できる記憶容量が足りない場合は、網掛け候補領域の内部を、再度、矩形抽出を行うという手段でも実現が可能である。
【００７４】
図５は、ステップＳ１１の他の処理例を示すフローチャートである。すなわち、ステップＳ１，Ｓ２で得られた全ての矩形から、該当する網掛け候補領域中に存在する矩形を抽出し（ステップＳ３１）、その中から小ドットの大きさの矩形を除外して残ったものをＲとする（ステップＳ３２）。そして、残された矩形の内部を全て黒画素であると考え、水平方向、垂直方向に射影をとり（ステップＳ３３）、この得られた射影で、度数の少ないとみなせる部分を特徴として抽出し（ステップＳ３４）、その度数が少ないとして抽出した部分が規則的に並んでいるか否かを標準偏差などでしきい値処理して判断する（ステップＳ３５）。そして、規則性がある場合（ステップＳ３５のＹ）、候補領域は文字の可能性が高いと判断する（ステップＳ３６）。また、規則性がない場合（ステップＳ３５のＮ）、候補領域は図、写真の可能性が高いと判断する（ステップＳ３７）。
【００７５】
図９は図８と同様の候補領域（ａ）から水平方向に射影をとったときの射影を示すグラフ（ｂ）である。（ｂ）中には度数にしきい値処理する所定のしきい値の例も示している。
【００７６】
図６は、ステップＳ１１の他の処理例を示すフローチャートである。すなわち、網掛け候補領域の種類を判定するのに、対象となる領域から、黒ではなく、白の小ドットの矩形を抽出する（ステップＳ４１）。これには、ステップＳ１，Ｓ２と同様なアルゴリズムで、今度は白画素のランに注目して、矩形抽出を行う。そして、矩形の縦横の画素数の小さいものを白の小ドットとして抽出する（ステップＳ４２）。写真画像などで、網点で書かれているものは、白っぽい画像では黒のドットで描画されているように見えるが、黒っぽい画像では逆に黒の背景に白のドットが確認できる。
【００７７】
この白の小ドットを、ステップＳ３，Ｓ４と同じしきい値で縦横に統合した領域を作成し（ステップＳ４３）、網掛け候補領域の中から白のドット領域で一定の面積未満の小さい統合領域を除外して（ステップＳ４４）、白の小ドット領域の面積が所定程度に大きいか否かを判断する（ステップＳ４５）。そして、白の小ドット領域の面積が大きいときは（ステップＳ４５のＹ）、候補領域は図、写真の可能性が高いと判断し（ステップＳ４６）、小さいときは（ステップＳ４５のＮ）、候補領域は文字の可能性が高いと判断する（ステップＳ４７）。
【００７８】
図１０は新聞の写真の画像例を示す平面図であり、図１１は図１０の画像からとった網掛け候補領域（符号ｋ）を示す平面図である。図１０の画像は小ドットが多数あるので、図１１のように網掛け候補領域ｋを生成してしまう。しかし、白の小ドット（符号ｗで示す領域内）も検出できるので、検出した白の小ドットの面積との比をしきい値処理するなどして、文字上の網掛けか、図、写真かを判定することができることがわかる。
【００７９】
なお、ステップＳ１１の他の処理としては、図４〜図６を参照して前記した各処理のうち少なくとも２つを併用するようにしてもよい。具体的には、この各処理により見た網点候補領域が、図、写真らしいか文字列らしいかについてそれぞれ得点付け、その得点によって、最終的に文字列らしいか図写真らしいかを判定するようにすればよい。
【００８１】
【発明の効果】
請求項１に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００８２】
請求項２に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００８３】
請求項３に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００８４】
請求項４に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出手段と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合手段と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定手段と、を有し、前記領域種類判定手段は、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積と、において、前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行う、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を更に精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００８５】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れかの一に記載の網掛け領域検出装置において、文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを文書画像から除去して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００８６】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れかの一に記載の網掛け領域検出装置において、文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域を記憶しておいて再現することができる。
【００８８】
請求項７に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００８９】
請求項８に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９０】
請求項９に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９１】
請求項１０に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出工程と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合工程と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定工程と、を有し、前記領域種類判定工程により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積と、において、前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行い、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を更に精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９２】
請求項１１に記載の発明は、請求項７〜１０の何れかの一に記載の網掛け領域検出方法において、文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを文書画像から除去して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９３】
請求項１２に記載の発明は、請求項７〜１１の何れかの一に記載の網掛け領域検出方法において、文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域を記憶しておいて再現することができる。
【００９５】
請求項１３に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値を求め、該ピーク値が一定しきい値以上であれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラムにより、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９６】
請求項１４に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを判定して、規則的に並んでいると判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラムにより、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９７】
請求項１５に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積が所定値より小さいか否かを判定して、小さいと判定すれば、文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定するコンピュータに読取り可能なプログラムにより、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９８】
請求項１６に記載の発明は、文書画像データから網掛け領域を構成する小ドットを抽出する抽出処理と、この小ドットを統合して網掛け候補領域の矩形として抽出する統合処理と、この小ドットを統合した領域内に文字列が存在するかどうかを判定して文字列の存在が確認できた領域を文字部分の網掛け領域と判定する領域種類判定処理と、をコンピュータに実行させ、前記領域種類判定処理により、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、その中から小ドットを除外して、残された矩形の大きさの分布のピーク値と、対象となる領域中の全ての矩形を抽出し、前記残された矩形の内部を全て黒画素と考え、水平方向、垂直方向に射影をとり、行間に相当する度数の低い位置の間隔が規則的に並んでいるか否かを示す情報と、前記小ドットを統合した領域から白の小ドットの矩形を抽出し、該抽出された矩形から、縦横の画素数の小さい矩形を抽出し、該抽出された矩形において、所定のしきい値以内の距離にある矩形を統合し、該統合された矩形から、一定の面積未満の矩形を除外し、残された矩形の面積と、において、前記ピーク値、前記情報、前記面積のうち少なくとも２つを用いて文字部分の網掛け領域の判定を行うコンピュータに読取り可能なプログラムにより、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を更に精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【００９９】
請求項１７に記載の発明は、請求項１３〜１６の何れかの一に記載のプログラムにおいて、文字部分の網掛け領域を構成すると判定されたドットを文書画像から除去して、図写真領域と文字領域の網掛け領域との区別を精度良く行い、高速に文書画像中の網掛け領域を抽出することができる。
【０１００】
請求項１８に記載の発明は、請求項１３〜１７の何れかの一に記載のプログラムにおいて、文字部分の網掛け領域を構成すると判定された網掛け領域を記憶しておいて再現することができる。
【０１０１】
請求項１９に記載の発明は、請求項１３〜１８の何れかの一に記載の発明と同様の作用、効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態である網掛け領域検出装置の電気的な接続を示すブロック図である。
【図２】前記網掛け領域検出装置が行う処理を説明するフローチャートである。
【図３】同フローチャートである。
【図４】同フローチャートである。
【図５】同フローチャートである。
【図６】同フローチャートである。
【図７】文字上に網掛けされた領域の例を示す平面図である。
【図８】図７の領域から矩形を抽出し、５×５画素サイズ以下などの小ドットを除外した矩形を表示する平面図である。
【図９】図８と同様の候補領域の平面図（ａ）と、この候補領域から水平方向に射影をとったときの射影を示すグラフ（ｂ）である。
【図１０】新聞の写真の画像例を示す平面図である。
【図１１】図１０の画像からとった網掛け候補領域を示す平面図である。
【符号の説明】
１      網掛け領域検出装置
３      記憶装置
８      記憶媒体
【図１】
0004738645.tif 000002
【図２】
0004738645.tif 000003
【図３】
0004738645.tif 000004
【図４】
0004738645.tif 000005
【図５】
0004738645.tif 000006
【図６】
0004738645.tif 000007
【図７】
0004738645.tif 000008
【図８】
0004738645.tif 000009
【図９】
0004738645.tif 000010
【図１０】
0004738645.tif 000011
【図１１】
0004738645.tif 000012