(57)【要約】【課題】投影方向に画素値をそのまま累積すると、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像成分、罫線成分等についても累積してしまうため、投影波形中の文字成分がはっきりしなくなり、特徴量の抽出を正しく行うことができない。【解決手段】投影波形を用いて文字画像上の文字サイズや行間隔などの特徴量を抽出し、この抽出した特徴量に基づいて文書毎に文書データの管理を行う文書ファイリング装置において、投影波形を形成する際に、投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かの推定し、その推定結果に応じて画素値を累積するか否かを制御することで、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像成分、罫線成分などの外乱の影響を排除する。そして、外乱の影響を排除して生成した投影波形を用いて特徴量を抽出し、またこの抽出した特徴量から文書単位の区切りを判定する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かを推定し、前記文字領域に存在すると推定した画素についてのみ画素値を累積して投影波形を形成する投影波形形成手段と、
前記投影波形形成手段によって形成された前記投影波形を所定のしきい値と比較することによって特徴量を抽出する抽出手段と
を備えることを特徴とする特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記投影波形形成手段は、前記投影ライン上の前記画素値の散布度に基づいて、前記文字領域に存在するか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記投影波形形成手段は、前記投影ライン上の前記画素値について、所定の区間における画素値の分散を求め、所定の分散値を持つ領域の画素値のみを選択的に累積する
ことを特徴とする請求項２記載の特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記投影波形形成手段は、入力される多値画像データを二値化して白画素・黒画素のみからなる画像データに変換し、前記投影ライン上の各黒画素についてその後に続く黒画素の個数を前記散布度として用いる
ことを特徴とする請求項２記載の特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記投影波形形成手段は、前記投影ライン上の前記画素値の周波数特性に基づいて、前記文字領域に存在するか否かを推定する
ことを特徴とする請求項１記載の特徴量抽出装置。
【請求項６】
投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かを推定し、前記文字領域に存在すると推定した画素についてのみ画素値を累積して投影波形を形成する第１ステップと、
前記第１ステップで形成した前記投影波形を所定のしきい値と比較することによって特徴量を抽出する第２ステップと
を有することを特徴とする特徴量抽出方法。
【請求項７】
投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かを推定し、前記文字領域に存在すると推定した画素についてのみ画素値を累積して投影波形を形成する投影波形形成手段と、
前記投影波形形成手段によって形成された前記投影波形を所定のしきい値と比較することによって特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて文書単位の区切りを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする文書ファイリング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴量抽出装置および特徴量抽出方法、ならびに文書ファイリング装置に関し、特に文書画像の投影波形を利用して文書のレイアウトや文字サイズ、行間隔などの特徴量を抽出する特徴量抽出装置および特徴量抽出方法、ならびに当該特徴量抽出装置を用いて文書単位の区切り位置を判定し、文書毎に文書データの管理を行う文書ファイリング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、１枚以上の紙原稿からなる文書を複数部に亘って効率的に電子化する場合、自動給紙機能を持つスキャナ装置を用いて当該原稿を連続的に読み取る処理が広く行われている。この際、読み取った原稿画像データ（文書データ）を文書毎に管理するためには、文書と文書との間の切れ目を何らかの手法を用いて検出する必要がある。
【０００３】
文書と文書との間の切れ目を検出するために、従来は、スキャナ装置で読み取った画像データから、あらかじめ設定しておいた文字認識エリア部分を切り出して文字認識し、この文字認識の結果に基づいて文書の区切りを判定するようにしたり（例えば、特許文献１参照）、自動給紙機能を持つスキャナ装置により複数の文書を一括して読み取り、読み取った原稿画像の特徴量を算出し、この算出した特徴量に基づいて文書単位の区切りを判定するようにしていた（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
これらいずれの従来技術も、あらかじめ文書区切り用原稿（例えば、白紙原稿）を各文書間に挿入したり、文書区切りとなる原稿に手を加えたりすることなく、文書の区切りを自動的に判定することができるために、ユーザに強いる負担を大幅に軽減することができる。特に、特許文献２に係る従来技術では、対象原稿のフォーマットに制約がなく、より広範な種類の文書に対応できる。これに対して、特許文献１に係る従来技術では、特定フォーマットの原稿にしか対応できない。
【０００５】
ところで、特許文献２に係る従来技術では、区切り位置判定の根拠となる特徴量の例として、画像データに利用されている色相、スクリーン線数、原稿のレイアウト、文字の組み方向などを挙げている。しかし、一般のオフィス文書では、画像を含まない文字のみの原稿も多いために、画像の色相やスクリーン線数などのような特徴量を、区切り位置の判定に利用できない場合が多い。また、横書きが一般的であることから、文字の組み方向も文書の区切り位置判定には役立たない場合が多い。
【０００６】
一方、文書のレイアウトや文字サイズ、行間隔などの特徴量は、オフィス文書でも文書ごとに異なるのが一般的である。したがって、これらの特徴量を文書の区切り位置の判定に利用するのは有効な手法である。文書のレイアウトや文字サイズ、行間隔などの特徴量を文書画像から抽出する方法としては、文書画像の縦・横方向の投影波形を形成して、当該投影波形を利用するのが一般的である。
【０００７】
具体的には、文書画像を二値化して縦・横方向に投影をとり、これらの投影波形に対してしきい値処理を行うことによって文字領域／空白領域を判定し、その判定結果から文字サイズや行間隔などを検知するようにしていた（例えば、特許文献３参照）。また、文書画像を二値化して、その後横方向に投影をとることによって行の切り出しを行い、次いで分離した各行の画像において縦方向に投影をとることによって各文字を分離し、さらに各文字について再度横方向の投影をとることによって文字の分離を修正することで文字サイズを検知するようにしていた（例えば、特許文献４参照）。
【０００８】
【特許文献１】特開平１０−２１３８０号公報
【特許文献２】特開２００２−２４２５８号公報
【特許文献３】特公平７−１１１７３８号公報
【特許文献４】特開平５−８９２８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述したように、投影波形を用いる特許文献３，４に係る従来技術ではいずれも、図１２に示すように、読み込んだ文書画像をまず二値化し、この二値化画像に対する投影波形を得て、この投影波形を基に特徴量の抽出を行っている。したがって、処理結果は二値化しきい値に大きく影響される。ところが、二値化しきい値を適切な値に設定しても、当該二値化しきい値は、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像の有無、文字の色・濃度に大きく左右されるため、安定した処理結果を得るのは難しい。
【００１０】
図１３に示すように、二値化せずに多値のまま投影をとれば、上記の二値化レベルの問題を解消することができる。しかしながら、紙の地色や原稿の背景色が濃い場合、文書中に画像が挿入されている場合、文字の濃度が低い場合、あるいは行が短い場合などは、文字部の投影と地の部分における投影の差がはっきりしなくなる。また、低濃度のノイズが多く含まれた文書画像の場合、二値化処理を行えばノイズは白レベルと判定されるため、結果的にノイズの影響を排除できる。しかしながら、多値のまま投影をとるとノイズ成分も累積されることになるため、この点でも処理が難しくなる。
【００１１】
すなわち、文字画像上の文字サイズや行間隔などの特徴量を検出するのに投影波形を用いる従来技術では、投影方向に画素値をそのまま累積してしまうと、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像成分、罫線成分などについても累積してしまうため、投影波形中の文字成分がはっきりしなくなる。このように、投影波形中の文字成分がはっきりせず、投影波形のどの部分が文字部に相当するかが不明確であると、投影波形から文字サイズや行間隔などの特徴量を検出する処理を正しく行えないことになる。
【００１２】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像成分、罫線成分などの外乱の影響を受けることなく、文字サイズや行間隔などの特徴量の抽出を正しく行うことが可能な特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、ならびに当該特徴量抽出装置を用いた文書ファイリング装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明では、投影波形を形成する際に、投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かを推定し、前記文字領域に存在すると推定した画素についてのみ画素値を累積して投影波形を形成する。そして、この形成した投影波形を所定のしきい値と比較することによって特徴量を抽出したり、あるいはこの抽出した特徴量に基づいて文書単位の区切りを判定したりする。
【００１４】
投影波形を用いて文字画像上の文字サイズや行間隔などの特徴量を抽出するに当たり、投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かの推定結果に応じて、画素値を累積するか否かを制御することで、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像成分、罫線成分などの外乱の影響を排除する。そして、外乱の影響を排除して生成した投影波形を用いて、文字サイズや行間隔などの特徴量を抽出し、またこの抽出した特徴量から文書単位の区切りを判定する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、投影波形を形成する際に、投影ライン上の各画素が文字領域に存在するか否かを推定し、その推定結果に応じて画素値を累積するか否かを制御することで、紙の地色や原稿の背景色、文書中に挿入された画像成分、罫線成分などの外乱の影響を排除することができるため、外乱の影響を受けることなく、文字サイズや行間隔などの特徴量の抽出を正しく行うことができるとともに、文書単位の区切り判定を正しく行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に係る文書ファイリング装置の構成例を示すブロック図である。図１から明らかなように、本実施形態に係る文書ファイリング装置は、文書入力部１１、特徴量抽出部１２、類似度評価部１３、文書蓄積部１４、文書区切り部１５および文書出力部１６を備え、これらの構成要素がバスライン１７を介して相互に接続された構成となっている。かかる構成の文書ファイリング装置において、特徴量抽出部１２が本発明の最も特徴とする部分である。
【００１８】
文書入力部１１は、入力文書から文書データを取得して、これを本文書ファイリング装置に登録すべき文書データとして入力する。ここで、入力される文書データとしては、例えば、印刷物からスキャンされて取得された多値画像データ、あるいはデジタルカメラで撮影した多値画像データなどが挙げられる。これに対応して、文書入力部１１としては、例えば、ＡＤＦ(Auto Document Feeder)を備えたスキャナ装置とその制御手段、あるいはデジタルカメラのメモリ（カード）に蓄積された画像を連続して取り出すメモリリーダ装置とその制御手段が用いられる。
【００１９】
特徴量抽出部１２は、文書入力部１１により入力された文書データ（多値画像データ）から、当該文書データ固有の特徴を示す量（以下、「特徴量」と記す）を抽出する。本例に係る特徴量抽出部１２では、図２に示すように、各文書データの画素値を水平・垂直方向に累積した投影波形を形成し、この投影波形より文書データを代表する文字の高さｈおよび幅ｗを例えばｎ個抽出する。
【００２０】
従来技術の説明で述べたように、文書画像の画素値をそのまま累積すると、その投影波形には紙の地色や原稿の背景色、文書中の画像、文字の濃度、行の長さなどの影響が現れる（図１３参照）。投影波形から文字の高さｈおよび幅ｗに関する特徴を安定して抽出するためには、文字以外の成分による影響をできるだけ排除したい。そのため、本例に係る特徴量抽出部１２では、投影波形を形成する際に、投影ライン上の各画素について、その画素が文字領域に存在するか否かを推定し、文字領域に存在すると推定した画素についてのみ、その画素値を累積して投影波形を形成するようにする。
【００２１】
図３に、文書画像中の一部分の構成の一例を示す。図３に示す文書画像は、文字部３１の領域以外に、べた塗り部３２や網点画像部３３を含んでいる。したがって、単に画素値を累積しただけの投影波形ｐ(y)には、紙の地色やべた塗り部３２、網点画像部３３の影響が含まれてしまう。投影波形ｐ(y)は下式（１）のように表すことができる。式（１）におけるf(x, y)は、位置(x, y)における画素値を表す。
ｐ(y)＝Σｘ｛ｆ（ｘ，ｙ）｝  ……（１）
【００２２】
ここで、文字部３１固有の性質を利用して、投影波形ｐ(y)からべた塗り部３２や網点画像部３３の影響を排除する。本例に係る特徴量抽出部１２では、投影ライン上の画素値の散布度に着目して文字部３１の領域判定を行い、特に散布度として分散を利用するものとする。
【００２３】
図４に、ｙ＝ａの直線で示される投影ライン上の画素値ｆ（ｘ，ａ）を示す。この画素値ｆ（ｘ，ａ）において、任意の位置ｘについて、［ｘ−Ａ／２, ｘ＋Ａ／２］の区間における画素値の分散ｖ(x)を求めると、図５に示すようになる。ここで、Ａはあらかじめ定められた特定の区間幅である。
【００２４】
図５からわかる通り、べた塗り部３２の分散は領域の両端を除いて小さく、網掛け部３３の分散は大きく、文字部３１はべた塗り部３２と網掛け部３３の中間となる。したがって、投影ライン上の画素値の分布において、中程度の分散値を持つ領域の画素値のみを選択的に累積すれば、図６に示すように、べた塗り部３２や網点画像部３３の影響を排除し、文字成分をより良く反映した投影波形ｐ１(y)を得ることができる。
【００２５】
このようにして得られる投影波形ｐ１(y)は、下式（２）のように表すことができる。
ｐ１(y)＝Σｘ｛Ｔｈ（ｖ(x)）・ｆ（ｘ，ｙ）｝  …（２）
上式（２）において、Ｔｈ(x)はしきい値関数である。
【００２６】
しきい値関数Ｔｈ(x)は、下式（３）のように、文字領域に存在すると推定される画素のみを選択する。下式（３）において、ｖｌおよびｖｈは、図５に示すように、文字部３１の領域における分散値のレンジに対応するしきい値である。
Ｔｈ(v)＝１（ｖｌ≦ｖ≦ｖｈ），
Ｔｈ(v)＝０（ｖ＜ｖｌ、またはｖｈ＜ｖ）        …（３）
【００２７】
図７は、特徴量抽出部１２における投影波形形成部の具体的な構成の一例を示すブロック図である。本例に係る投影波形形成部は、散布度検出部２１、しきい値処理部２２および累積処理部２３を有し、入力される画像データをライン単位で処理する構成となっている。
【００２８】
散布度検出部２１は、ライン単位で入力される画像データの散布度を検出する。しきい値処理部２２は、散布度検出部２１の検出結果をしきい値ｖｌ，ｖｈ（図５参照）と比較し、検出した散布度がしきい値ｖｌ，ｖｈ間であれば論理“１”を出力し、それ以外であれば論理“０”を出力する。累積処理部２３は、しきい値処理部２２の出力が論理“１”のときの画素値を累積し、投影波形ｐｌ(y)として出力する。
【００２９】
なお、本例に係る投影波形形成部では、文字領域に存在すると推定される画素についてのみその画素値を累積し、それ以外の画素についてはその画素値を累積しないとする、累積する／累積しないの二値の累積法を採る場合を例に挙げたが、画素値に対して文字領域らしさに応じた重み付けをした後、累積する手法を採ることも可能である。
【００３０】
このようにして求めた投影波形ｐ１(y)を、図６に示すような適当なしきい値ｔyと比較することにより、当該しきい値ｔyよりも大きい領域を黒領域、小さい領域を白領域と判定することができる。垂直方向の投影ラインについても上記手順と同様の処理を行い、垂直方向にとった投影波形を求めて白領域・黒領域の判定を行うようにすれば良い。
【００３１】
そして、白領域・黒領域の判定結果より、図８に示すように、投影波形データの二値化結果として二値データ系列を出力して連続する黒領域の長さを総てについて求めて、例えば、それらの値において出現頻度のピークを中心としたｎ個の値をこの文書データの水平方向投影の特徴量とする。
【００３２】
なお、特徴量は黒領域の長さに限られるものではなく、白領域と判定された部分を行間隔、または文字間隔とみなし、これらの値を特徴量に含めることもできる。さらに、一般に行間隔は文字間隔よりも大きいので、白間隔が大きい方向を文字の組方向として、特徴量に加えるようにしても良い。
【００３３】
再び図１において、文書蓄積部１４は、入力された文書データを特徴量抽出部１２によって抽出されたｎ種類の特徴量と関連付けて記憶蓄積するものであり、ハードディスクドライブやＤＶＤ(Digital Versatile Disc)−ＲＡＭ／±ＲＷ／±Ｒドライブ等の大容量記憶装置によって実現される。
【００３４】
類似度評価部１３は、特徴量抽出部１２によって抽出され、文書データと関連付けられて文書蓄積部１４に蓄積されている特徴量について、複数の特徴量が蓄積されていれば、複数の特徴量をそれぞれ比較して相互間の類似度を求める。ここでいう類似度とは、例えば、特徴量がベクトル表現のもの（以下、この特徴量を「特徴ベクトル」と記す）であれば、各々の文書データに関連付けられた特徴ベクトル間のユークリッド距離に基づいて評価される度合いである。
【００３５】
具体的には、図９（Ａ）に示すように、特徴ベクトル間のユークリッド距離が所定のしきい値よりも小さい場合を類似度：大として評価し、また図９（Ｂ）に示すように、特徴ベクトル間のユークリッド距離が当該所定のしきい値以上の場合を類似度：小として評価する。ただし、特徴ベクトル間の距離の定義についてはユークリッド距離に限られるものではない。
【００３６】
文書区切り部１５は、一連の文書データ間の類似度を類似度評価部１３によって求め、この求めた類似度を基に一連の文書データに区切りを入れる。なお、（１ページ以上の文書データからなる）文書単位に蓄積する方法としては、例えば、文書単位にファイルフォルダを作成し、対応する文書データを入力順の連番を持つファイル名で格納する方法や、複数ページを保持できるマルチページＴＩＦＦ(Tagged Image File Format)のような画像ファイルフォーマットを用いる方法がある。
【００３７】
文書出力部１６は、出力が指示された文書データを所定の形式で出力するものであり、例えば、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)とその制御手段、プリンタ装置とその制御手段、磁気ディスクやメモリカード等のリード／ライト装置とその制御手段、あるいはネットワーク等を介してデータの授受を行うデータ転送装置によって実現される。すなわち、文書出力部１７からは、例えば、紙に印刷された文書、ＣＲＴに出力された画像データ、あるいはＨＴＭＬ(Hyper Text Markup Language)等により整形されたファイルが、出力結果として出力される。
【００３８】
次に、上記構成の本実施形態に係る文書ファイリング装置における文書データの区切り処理の手順について、図１０のフローチャートにしたがって説明する。
【００３９】
ユーザは、例えば、１ページ以上からなる紙原稿をＡＤＦにセットする。この際、紙原稿は単一の（１ページ以上からなる）文書、複数の（１ページ以上からなる）文書のいずれであっても良い。また、紙原稿をセットする際に、ユーザは文書の区切りを意識する必要はない。ＡＤＦにセットされた紙原稿は、ＡＤＦにより1ページずつスキャナ装置に送られる。このとき、スキャナ装置は、図１の文書入力部１１として機能することになる。すなわち、文書入力部１１からは、ＡＤＦにセットした紙原稿のページ数と同数の文書データが文書ファイリング装置に入力される。
【００４０】
文書入力部１１から文書データが入力されると（ステップＳ１１）、入力された文書データが既に特徴量を抽出され、特徴量と関連付けられて文書蓄積部１４に蓄積されている文書データであるか否かを判断する（ステップＳ１２）。入力された文書データが未だ特徴量を抽出されていない文書データであれば、入力された文書データから特徴量を特徴量抽出部１２によって抽出し(ステップＳ１３)、しかる後ステップＳ１４の処理に移行する。入力された文書データが既に特徴量を抽出された文書データであれば、直接ステップＳ１４の処理に移行する。すなわち、入力された文書データが既に特徴量を抽出され、特徴量と関連付けられて文書蓄積部１４に蓄積されている文書データについては改めて特徴量を抽出する処理は行わない。
【００４１】
上記の処理を入力された総ての文書データに対して行う（ステップＳ１４）。続いて、文書蓄積部１４に蓄積されている文書データに関連付けられた特徴量と、入力された文書データと関連付けられた特徴量とを、文書蓄積部１４に蓄積されている文書データについて類似度評価部１３によって評価する（ステップＳ１５）。そして、その評価結果に基づいて、文書データについて文書単位の区切り結果を確定し、文書単位に分離して文書蓄積部１４に蓄積する（ステップＳ１６）。
【００４２】
なお、上記実施形態では、特徴量抽出部１２において、入力される多値文書データをそのまま処理し、分散を画素値の散布度として用いて文字領域の判定を行う場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限られるものではない。
【００４３】
すなわち、特徴量抽出部１２において、入力される多値文書データをそのまま処理するのではなく、あらかじめ二値化して白画素・黒画素のみからなる画像データに変換し、さらに分散を画素値の散布度とする代わりに、投影ライン上の各黒画素についてその後に続く黒画素の個数、即ちラン長を散布度として用いて文字領域の判定を行うことも可能である。この場合、図３において、べた塗り部３２のラン長は大きく、網点画像部３３のラン長は小さく、文字部３１のラン長はべた塗り部３２と網点画像部３３の中間となる。
【００４４】
また、上記実施形態では、文字領域の判定にしきい値関数Ｔｈ(v)を用いた場合を例に挙げて説明したが、当該しきい値関数Ｔｈ(v)の代わりに重み関数ｗ(v)を用いることも可能である。このことについて以下に具体的に説明する。
【００４５】
式（２）におけるしきい値関数Ｔｈ(v)は、“０”または“１”の２種類の値のみをとる関数である。つまり、しきい値関数Ｔｈ(v)は、投影ライン上にある全ての画素を、文字領域にある画素か否かに選別する役割を担っている。ある画素が文字領域にあるか否かを選別する基準が、図５における２つのしきい値ｖｌ，ｖｈである。したがって、得られる投影波形ｐｌ(y)の形状は、これら２つのしきい値ｖｌ，ｖｈに大きく影響される。しかし、文字領域における画素値の分散ｖ(x)は、フォントや文字の大きさによって大きく異なるため、２つのしきい値値ｖｌ，ｖｈを適切に設定するのは難しい場合がある。
【００４６】
そこで、式（２）におけるしきい値関数Ｔｈ(v)の代わりに、図１１に示すような重み関数ｗ(v)を用いることで、２つのしきい値ｖｌ，ｖｈを容易に設定することができる。重み関数ｗ(v)では、図１１から明らかなように、２つのしきい値ｖｌ，ｖｈの近傍で重みがなだらかに変化する。したがって、例えばしきい値ｖｌを若干変更してｖｌ＋αとしても、重み関数ｗ(v)の値ｗ(ｖｌ＋α)が大きく変化することはない。そのため、得られる投影波形の形状が２つのしきい値ｖｌ，ｖｈに大きく影響されることがない。
【００４７】
重み関数ｗ(v)を用いて求められる投影波形ｐ２(y)は、下式（４）のように表すことができる。
ｐ２(y)＝Σｘ｛ｗ（ｖ(x)）・ｆ（ｘ，ｙ）｝    …（４）
【００４８】
また、上記実施形態では、特徴量抽出部１２において、文字部固有の性質として画素値の散布度を用いて画像特徴量の抽出を行うとしたが、文字部固有の性質として画素値の周波数特性を用いることもできる。
【００４９】
図４よりわかる通り、べた塗り部３２の周波数は小さく（低く）、網点画像部３３の周波数は大きく（高く）、文字部３１はべた塗り部３２と網点画像部３３の中間となる。したがって、投影ライン上の画素値分布において、中程度の周波数を持つ領域のみを選択的に累積すれば、べた塗り部３２や網点画像部３３の影響を排除し、文字成分をより良く反映した投影波形を得ることができる。
【００５０】
文字部固有の性質として画素値の周波数特性を用いて画像特徴量の抽出を行うには、投影ライン上の画素値に対して、文字部３１に相当する周波数帯域のみを通過させる帯域通過フィルタを適用すれば良い。この帯域通過フィルタを通して得られる投影波形ｐ３(y)は、下式（５）のように表すことができる。
ｐ３(y)＝Σｘ｛ＢＰＦ（ｆ（ｘ，ｙ））          …（５）
上式（５）において、ＢＰＦ(x)は帯域通過フィルタであり、当該ＢＰＦ(x)の通過帯域は文字部３１に相当する周波数帯域である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書ファイリング装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】特徴量抽出部での特徴量抽出の概念図である。
【図３】文書画像中の一部分の構成の一例を示す図である。
【図４】直線ｙ＝ａで示される投影ライン上の画素値ｆ（ｘ，ａ）を示す図である。
【図５】画素値ｆ（ｘ，ａ）において、任意の位置ｘについて求めた画素値の分散ｖ(x)を示す図である。
【図６】投影ライン上の画素値の分布において、中程度の分散値を持つ領域のみを選択的に累積したときの投影波形ｐ１(y)を示す図である。
【図７】特徴量抽出部における投影波形形成部の具体的な構成の一例を示すブロック図である。
【図８】白領域・黒領域の判定結果より、連続する黒領域の長さを総てについて求めて、出現頻度のピークを中心としたｎ個の値を水平方向投影の特徴量とする場合の例を示す図である。
【図９】類似度評価の概念図である。
【図１０】文書データの区切り処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】文字領域の判定に用いる重み関数ｗ(v)の特性図である。
【図１２】従来技術の課題の説明に供する図（その１）である。
【図１３】従来技術の課題の説明に供する図（その２）である。
【符号の説明】
【００５２】
１１…文書入力部、１２…特徴量抽出部、１３…類似度評価部、１４…文書蓄積部、１５…文書区切り部、１６…文書出力部、２１…散布度検出部、２２…しきい値処理部、２３…累積処理部
【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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【図１３】
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