(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿を読み取ってイメージに変換する原稿読み取り手段と、
この原稿読み取り手段によって読み取られた原稿イメージから文字枠線イメージを取り除く文字枠線除去手段と、
この文字枠線除去手段によって文字枠線が取り除かれた文字イメージから１文字ずつ文字イメージを切り出す切り出し手段と、
この切り出された文字イメージの認識処理を行う文字認識手段と、
を備えた文字認識装置において、
前記原稿読み取り手段は、
原稿の傾きを検出する傾き検出手段を備え、
前記文字枠線除去手段は、
前記原稿イメージからフィールドイメージを切り出すフィールドイメージ切り出し手段と、
前記フィールドイメージ切り出し手段によって切り出されたフィールドイメージに対して、主走査方向を前記傾き検出手段によって検出された原稿の傾き角度θだけ傾けて主走査を行うと共に、副走査方向を傾けることなく副走査を行いながら画素値を取得し、次いで、主走査方向を傾けることなく主走査を行うと共に、副走査方向を前記取得した傾き角度θだけ傾けて走査して前記取得した画素値を再配置することによりフィールドイメージの傾きを補正する傾き補正手段と、
前記傾き補正手段による補正後のフィールドイメージからフィールドを構成する文字枠線の線種を検出する文字枠線検出手段と、
この文字枠線検出手段によって検出された文字枠線を消去する文字枠線消去手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記文字枠線検出手段は、
前記傾き補正手段による補正後のフィールドイメージを主走査方向および副走査方向に走査して取得した主走査方向、副走査方向の黒画素数を基に縦、横の黒画素ヒストグラムを作成し、縦、横の黒画素ヒストグラムから縦方向および横方向のフィールド区切り線候補領域をそれぞれ検出し、これらフィールド区切り線候補領域の黒画素連続数をカウントし、黒画素連続数が実線閾値より大きいフィールド区切り線候補領域のうち、最大の黒画素連続数のフィールド区切り線候補領域をフィールド枠線として検出するフィールド枠線検出手段と、
前記フィールド枠線検出手段によって検出されたフィールド枠内を主走査方向および副走査方向に走査して黒画素から白画素および白画素から黒画素への変化点を累積した画素変化累積配列を作成して１文字ずつの記入領域を区画する縦線左右の輪郭位置を検出する動作を１フィールド分の走査が終わるまで繰り返し、１フィールド分の走査が終了すると、１フィールド分の画素変化累積配列を大きい順にソートし、ソート済みの画素変化累積配列の１〜ｎ番目の要素について黒画素変化累積配列数および白黒画素変化累積配列と閾値αとの比較および輪郭位置と期待値との差と閾値βとの比較結果を基に前記縦線が実線か破線かを決定する文字区切り線検出手段を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記文字枠線検出手段は、更に、前記フィールド枠線検出手段によって検出された前記フィールド枠線の下側の枠線から短く直立し、該フィールド内で１文字ずつの記入領域を区画する縦線からなるひげ線を検出するひげ線検出手段を含むことを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記フィールド枠線検出手段は、
前記主走査方向の走査時に白画素の連続数をそれぞれカウントし、白画素の連続数のカウント値がカスレ閾値以内の場合はカスレとみなし白画素の連続数のカウント値をゼロクリアすると共に対応する主走査方向の黒画素の連続数のカウント値に１を加え、
前記副走査方向の走査時に白画素の連続数をそれぞれカウントし、白画素の連続数がカスレ閾値以内の場合はカスレとみなし白画素の連続数のカウント値をゼロクリアすると共に対応する副走査方向の黒画素の連続数のカウント値に１を加える手段、
を含むことを特徴とする請求項２記載の文字認識装置。
【請求項５】
原稿の読み取りイメージから検出した文字枠線を取り除いて１文字ずつ文字イメージを切り出して文字認識を行う文字認識装置において、
前記フィールドイメージ切り出し手段によって切り出されたフィールドイメージに対して、主走査方向を前記傾き検出手段によって検出された原稿の傾き角度θだけ傾けて主走査を行うと共に、副走査方向を傾けることなく副走査を行いながら画素値を取得し、次いで、主走査方向を傾けることなく主走査を行うと共に、副走査方向を前記取得した傾き角度θだけ傾けて走査して前記取得した画素値を再配置することによりフィールドイメージの傾きを補正し、傾き補正後のフィールドイメージからフィールドを構成する文字枠線を検出する、ことを特徴とする文字枠線の検出方法。
【請求項６】
前記フィールド枠線の検出後に、該フィールド枠線内において、主走査方向および副走査方向に走査して黒画素から白画素および白画素から黒画素への変化点を累積した画素変化累積配列を作成して１文字ずつの記入領域を区画する縦線左右の輪郭位置を検出する動作を１フィールド分の走査が終わるまで繰り返し、１フィールド分の走査が終了すると、１フィールド分の画素変化累積配列を大きい順にソートし、ソート済みの画素変化累積配列の１〜ｎ番目の要素について黒画素変化累積配列数および白黒画素変化累積配列と閾値αとの比較および輪郭位置と期待値との差と閾値βとの比較結果を基に前記縦線の線種を決定する、
ことを特徴とする請求項５記載の文字枠線の検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文字認識装置に関し、特に、原稿読み取り時の文字枠や罫線（以下、文字枠線と記す）の検出技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
光学的文字読取装置（ＯＣＲ）では帳票や原稿上の文字を読み取って電気信号に変換し文字イメージを出力するが、帳票には、通常、文字枠線が印刷されており文字は文字枠線内に収まるように印刷或いは記入されるので、読み取りの邪魔にならないように文字枠線は記入者に認識できるが装置には検出できないドロップアウトカラーで印刷されている場合が多い。これにより、文字認識の際に悪影響を及ぼす文字枠を消した状態にすることができ、装置は文字イメージのみを読み取ることができる。
【０００３】
しかし、文字枠線をドロップアウトカラーで印刷した帳票には、特殊な色のため帳票の印刷コストが高くなる点や、色が淡いので記入者にとって見づらい点、多くの場合、装置によって一色に決まっているので帳票の種類による色分けができない点等の不都合がある。
【０００４】
一方、上述したような不具合を解消するため文字枠線を非ドロップアウトカラーで印刷した帳票を光学的に読み取って文字認識を行う文字認識装置があるが、このような文字認識装置では、通常、文字認識を行う前段処理として文字枠線を検出し除去する枠線除去処理を行う場合が多い。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記枠線除去処理で文字枠線を検出する方法として、従来の方法は、（１）縦横の黒画素ヒストグラムを作成し、閾値以上の個所を文字枠線として検出する方法、（２）黒画素をブロック化し、ブロックの縦横比など形状と特徴によって文字枠線を検出する方法に大別することができる。
【０００６】
これら従来の方法のうち、（１）の方法では、文字枠線のイメージは水平、垂直でなければならず、また、文字枠線がカスレたり、破線状になっている場合には文字枠線部分の黒画素ヒストグラム値が十分大きくならず、文字枠線を検出できない場合が生ずるといった問題点があり、（２）の方法では、文字枠線のイメージはある程度傾いていても問題ないが、文字枠線がカスレたり破線状の場合はブロックが分断されてしまい、文字枠線を検出できない場合が生ずるといった問題点があった。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、文字枠線の傾きや、実線、破線など枠線の線種にかかわりなく文字枠線を検出できる文字認識装置及び文字枠線の検出方法の提供を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明では、原稿を読み取ってイメージに変換する原稿読み取り手段と、この原稿読み取り手段によって読み取られた原稿イメージから文字枠線イメージを取り除く文字枠線除去手段と、この文字枠線除去手段によって文字枠線が取り除かれた文字イメージから１文字ずつ文字イメージを切り出す切り出し手段と、この切り出された文字イメージの認識処理を行う文字認識手段と、を備えた文字認識装置において、原稿読み取り手段は、原稿の傾きを検出する傾き検出手段を備え、文字枠線除去手段は、原稿イメージからフィールドイメージを切り出すフィールドイメージ切り出し手段と、フィールドイメージ切り出し手段によって切り出されたフィールドイメージに対して、主走査方向を傾き検出手段によって検出された原稿の傾き角度θだけ傾けて主走査を行うと共に、副走査方向を傾けることなく副走査を行いながら画素値を取得し、次いで、主走査方向を傾けることなく主走査を行うと共に、副走査方向を取得した傾き角度θだけ傾けて走査して取得した画素値を再配置することによりフィールドイメージの傾きを補正する傾き補正手段と、傾き補正手段による補正後のフィールドイメージからフィールドを構成する文字枠線の線種を検出する文字枠線検出手段と、この文字枠線検出手段によって検出された文字枠線の線種に応じてその文字枠線を消去する文字枠線消去手段と、を備えたことを特徴とする文字認識装置を提供する。
【０００９】
また、請求項２に記載の発明では、文字枠線検出手段は、傾き補正手段による補正後のフィールドイメージを主走査方向および副走査方向に走査して取得した主走査方向、副走査方向の黒画素数を基に縦、横の黒画素ヒストグラムを作成し、縦、横の黒画素ヒストグラムから縦方向および横方向のフィールド区切り線候補領域をそれぞれ検出し、これらフィールド区切り線候補領域の黒画素連続数をカウントし、黒画素連続数が実線閾値より大きいフィールド区切り線候補領域のうち、最大の黒画素連続数のフィールド区切り線候補領域をフィールド枠線として検出するフィールド枠線検出手段と、フィールド枠線検出手段によって検出されたフィールド枠内を主走査方向および副走査方向に走査して黒画素から白画素および白画素から黒画素への変化点を累積した画素変化累積配列を作成して１文字ずつの記入領域を区画する縦線左右の輪郭位置を検出する動作を１フィールド分の走査が終わるまで繰り返し、１フィールド分の走査が終了すると、１フィールド分の画素変化累積配列を大きい順にソートし、ソート済みの画素変化累積配列の１〜ｎ番目の要素について黒画素変化累積配列数および白黒画素変化累積配列と閾値αとの比較および輪郭位置と期待値との差と閾値βとの比較結果を基に縦線が実線か破線かを決定する文字区切り線検出手段を有する、ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置を提供する。
【００１０】
また、請求項３に記載の発明では、文字枠線検出手段は、更に、フィールド枠線検出手段によって検出されたフィールド枠線の下側の枠線から短く直立し、該フィールド内で１文字ずつの記入領域を区画する縦線からなるひげ線を検出するひげ線検出手段を含むことを特徴とする請求項１記載の文字認識装置を提供する。
【００１１】
また、請求項４に記載の発明では、フィールド枠線検出手段は、主走査方向の走査時に白画素の連続数をそれぞれカウントし、白画素の連続数のカウント値がカスレ閾値以内の場合はカスレとみなし白画素の連続数のカウント値をゼロクリアすると共に対応する主走査方向の黒画素の連続数のカウント値に１を加え、副走査方向の走査時に白画素の連続数をそれぞれカウントし、白画素の連続数がカスレ閾値以内の場合はカスレとみなし白画素の連続数のカウント値をゼロクリアすると共に対応する副走査方向の黒画素の連続数のカウント値に１を加える手段、を含むことを特徴とする請求項２記載の文字認識装置を提供する。
【００１２】
また、請求項５に記載の発明では、原稿の読み取りイメージから検出した文字枠線を取り除いて１文字ずつ文字イメージを切り出して文字認識を行う文字認識装置において、フィールドイメージ切り出し手段によって切り出されたフィールドイメージに対して、主走査方向を傾き検出手段によって検出された原稿の傾き角度θだけ傾けて主走査を行うと共に、副走査方向を傾けることなく副走査を行いながら画素値を取得し、次いで、主走査方向を傾けることなく主走査を行うと共に、副走査方向を取得した傾き角度θだけ傾けて走査して取得した画素値を再配置することによりフィールドイメージの傾きを補正し、傾き補正後のフィールドイメージからフィールドを構成する文字枠線を検出する、ことを特徴とする文字枠線の検出方法を提供する。
【００１３】
また、請求項６に記載の発明では、フィールド枠線の検出後に、該フィールド枠線内において、主走査方向および副走査方向に走査して黒画素から白画素および白画素から黒画素への変化点を累積した画素変化累積配列を作成して１文字ずつの記入領域を区画する縦線左右の輪郭位置を検出する動作を１フィールド分の走査が終わるまで繰り返し、１フィールド分の走査が終了すると、１フィールド分の画素変化累積配列を大きい順にソートし、ソート済みの画素変化累積配列の１〜ｎ番目の要素について黒画素変化累積配列数および白黒画素変化累積配列と閾値αとの比較および輪郭位置と期待値との差と閾値βとの比較結果を基に縦線の線種を決定する、ことを特徴とする請求項５記載の文字枠線の検出方法を提供する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
[文字認識装置の構成例]
図１は文字認識装置の一実施例の構成を示すブロック図であり、図１（ａ）は全体構成図、図１（ｂ）は枠線除去部の構成例を示すブロック図である。
図１（ａ）で、文字認識装置１は、読取部１０、枠線除去部２０、文字切り出し部３０、認識部４０から構成されている。なお、図示していないが文字認識装置１は、ＣＰＵおよびその周辺回路からなり上述の各構成部分の動作の制御及び文字認識装置全体の動作を制御する制御部を備えている。
【００１５】
読取部１０は原稿上の文字を光学的に読み取って電気信号に変換し、文字イメージを出力する。また、枠線除去部２０は読取部１０で読み取った読み込みイメージ（帳票（原稿）イメージ）から文字枠線（罫線又は枠線（実線、破線、ひげ線等）を検出して文字枠線のイメージを除去した文字イメージを取得する。文字切り出し部３０は、枠線除去部２０によって文字枠線が除去されたイメージから１文字ずつ文字イメージを切り出して、切り出し文字イメージを取得する。認識部４０は辞書部を備え、特徴検出を行った後、辞書部に登録された標準的な特徴量との距離計算等を行って文字認識を行い、認識文字コード又は棄却コードを出力する。
【００１６】
[枠線除去部の構成例]
図１（ｂ）で、枠線除去部２１はフィールドイメージ切り出し部２１、フィールドイメージ回転補正部２２、文字枠線検出部２３及び文字枠線消去部２４を備えており、フィールドイメージ切り出し部２１はフィールド情報を基に帳票（原稿）イメージからフィールドの領域座標を算出し、フィールドイメージを切り出す。また、フィールドイメージ回転補正部２２は後述するようにフィールドイメージを帳票（原稿）の傾きに応じて回転し、文字枠線が水平（垂直）な状態に補正する。また、文字枠線検出部２３は後述するようにフィールドを構成する文字枠線の線種（例えば、フィールド枠線（フィールド区切り線）、文字区切り線、ひげ線）を検出する。また、文字枠線消去部２４は文字枠線検出部２３によって検出された線種の性質に応じてその文字枠線を消去する。
【００１７】
[フィールドイメージ回転補正部]
図２はフィールドイメージ回転補正部２２によるフィールドイメージ回転方法の説明図であり、図２（ａ）は傾き補正前のフィールドイメージを示し、図２（ｂ）は傾き補正後のフィールドイメージを示す。
図２で、帳票イメージ全体の傾きθは読み取り時に傾きセンサ等によって予め検出されている。したがって、図２（ａ）に示すような傾き補正前のフィールドイメージ２２４では文字枠線２２２がθだけ傾いている。フィールドイメージ回転補正部２２はこの文字枠線２２２を水平・垂直な状態に補正するために以下の処理を行う。
【００１８】
まず、傾き補正前のフィールドイメージ２２４（図２（ａ））を、主走査を主走査線２２１，２２３，２２５のようにＸ軸から＋θだけ傾けた線で行い、副走査を副走査線２２６のようにＹ軸に平行な線で行いながら画素値を取得し、次いで、傾き補正後のフィールドイメージ２２４’（図２（ｂ））のように、主走査を主走査線２２１’，２２３’，２２５’のようにＸ軸に平行な線で行い、副走査を副走査線２２６’のようにＹ軸から−θだけ傾けた線で行いながら、画素値を配置していく。また、走査点の座標の算出は、例えば、よく知られているプレゼンハムのアルゴリズムを用いて行うことができる（プレゼンハムのアルゴリズムでは全て整数で演算を行うので、座標点の算出を高速に行うことができる）。
【００１９】
[文字枠線検出部]
図３は文字枠線検出部２３の一実施例の構成を示すブロック図であり、文字枠線検出部２３はフィールド枠線検出部２３１、文字区切り線検出部２３２及びひげ線検出部２３３を備えており、図４に示すような線種の文字枠線をその性質に応じて図６，７の例に示すように検出する。すなわち、フィールド枠線検出部２３１によりフィールドを構成する文字枠線の一種であるフィールド枠線（フィールド区切り線）を検出し、文字区切り線検出部２３２はフィールド枠線検出部２３１によって検出されたフィールド区切り線を基準としてフィールドを構成する文字枠線の一種である文字区切り線（図４（ａ））を検出する。また、ひげ線検出部２３３はフィールド枠線検出部２３１によって検出されたフィールド区切り線を基準としてフィールドを構成する文字枠線の一種であるひげ線（図４（ｂ））を検出する。
【００２０】
図４は文字枠線検出部２３の検出対象である枠線の線種の例を示す図であり、図４（ａ）はフィールド枠線及び文字区切り線の説明図であり、図４（ｂ）はひげ線の説明図である。
図４でフィールド枠線４１はフィールド区切り線からなり、フィールド境界四辺を区切る枠線である（以下、説明上、実線で示す）。また、文字区切り線４２は文字を記入するフィールド内で１文字ずつの記入領域を区画する縦線である（以下、説明上、実線又は破線で示す）。また、ひげ線４３はフィールド内で１文字ずつの記入領域を区画し、下側のフィールド区切り線から短く（例えば、１〜２ｍｍ程度）直立している縦線である（以下、説明上、実線で示す）。また、それぞれの線の、本数、太さ、長さ及び位置は読み取り前に設定されるフォーマット情報に含まれるフィールド情報によって得ることができる。
【００２１】
１．フィールド枠線検出部
図５はフィールド枠線検出部２３１の一実施例の構成を示すブロック図であり、フィールド枠線検出部２３１は、黒画素ヒストグラム作成部５１、候補線領域検出部５２、実線判定部５３、フィールド区切り線検出部５４からなっている。図５で、黒画素ヒストグラム作成部５１はフィールドイメージ回転補正部２２によって傾き補正されたフィールドイメージ（図２（ｂ））から縦横の黒画素ヒストグラムを作成し、縦の黒画素ヒストグラム（図６）からは縦のフィールド区切り線を検出し、横の黒画素ヒストグラムからは横のフィールド区切り線を検出する。候補線領域検出部５２は後述（図８）するように黒画素ヒストグラムから縦横の候補線領域を検出する。実線判定部５３は後述（図７、図８）するように縦横の候補線領域のイメージを調べ、実線か否かを判定する。また、フィールド区切り線検出部５４は縦横の候補線領域からそれぞれ縦横のフィールド区切り線（実線）を検出する。
【００２２】
（フィールド枠線検出部の動作例）
図６は候補線領域検出部５２による候補線領域検出方法の説明図であり、図７は実線判定部５３による実線判定方法の説明図である。
また、図８はフィールド枠線検出部２３１の動作例を示すフローチャートであり、ステップＳ１、Ｓ２は黒画素ヒストグラム作成部５１の動作に、Ｓ３、Ｓ４は候補線領域検出部５２の動作に、Ｓ５〜Ｓ８は実線判定部５３の動作に、Ｓ９、Ｓ１０の動作はフィールド区切り線検出部５４の動作に相当する。
【００２３】
ステップＳ１：（縦の黒画素ヒストグラムの作成）
黒画素ヒストグラム作成部５１はフィールドイメージ回転補正部２２によって傾きが補正されたフィールドイメージの全領域について主走査方向をＹ軸方向、副走査方向をＸ軸方向として走査し、副走査座標毎に黒画素の数を集計し、縦の黒画素ヒストグラムを作成する。
【００２４】
ステップＳ２：（横の黒画素ヒストグラムの作成）
同様に、黒画素ヒストグラム作成部５１は傾きが補正されたフィールドイメージの全領域について主走査方向をＸ軸方向、副走査方向をＹ軸方向として走査し、副走査座標毎に黒画素の数を集計し、横の黒画素ヒストグラムを作成する。
【００２５】
ステップＳ３：（縦方向の候補線領域検出）
候補線領域検出部５２は上記ステップＳ１で作成した縦の黒画素ヒストグラムから図６に示すような頂点Ｐを検出する。次に、頂点Ｐの前後の一定範囲について黒画素ヒストグラムにおける差分を調べ、最大の差分を有する個所（最大差分個所）Ｍａ、Ｍｂを検出する。
次に、最大差分個所Ｍａ、Ｍｂからそれぞれ、頂点Ｐから反対側に（つまり、頂点Ｐの前後に）差分を調べていき、差分の変動が閾値以下となる個所を検出し、そこを候補線領域の仮境界個所Ｔａ、Ｔｂと仮定する。
【００２６】
最後に、仮境界個所Ｔａ、Ｔｂの間隔（距離）ｒが検出すべきフィールド区切り線の線幅ｒ’の許容範囲内（｜ｒ−ｒ’｜＜γ：γは閾値）であれば縦方向のフィールド区切り線の候補線領域として検出する。
【００２７】
なお、縦方向のフィールド区切り線は通常２本（枠が印刷されている場合、枠線は、通常、縦方向に２本、横方向に２本のフィールド区切り線からなる（複数の枠が印刷されている場合は２本以上からなる））ので、縦の黒ヒストグラムは通常２つ生じ、頂点Ｐは２つ得られる。頂点Ｐが複数の場合、候補線領域検出部５２は各頂点について上述したような最大差分個所を検出し、最大差分個所について頂点Ｐから反対側に（つまり、頂点の前後に）差分を調べていき、差分の変動が閾値以下となる個所を検出し、そこを候補線領域の仮境界個所と仮定し、仮境界個所の間隔（距離）ｒが検出すべきフィールド区切り線の線幅の許容範囲内であれば縦方向のフィールド区切り線の候補線領域として検出する。つまり、フィールドに１つの枠が印刷されている場合には通常２つの縦方向のフィールド区切り線の候補線領域が得られることとなる。
【００２８】
ステップＳ４：（横方向の候補線領域検出）
同様に、候補線領域検出部５２は上記ステップＳ２で作成した横の黒画素ヒストグラムからそれぞれ頂点を検出し、各頂点の前後の一定範囲について黒画素ヒストグラムにおける差分を調べ、最大の差分を有する個所（最大差分個所）を検出し、最大差分個所からそれぞれ、頂点から反対側に差分を調べていき、差分の変動が閾値以下となる個所を検出し、そこを候補線領域の仮境界個所と仮定し、仮境界個所の間隔（距離）が検出すべきフィールド区切り線の線幅の許容範囲内であれば横方向のフィールド区切り線の候補線領域として検出する。また、頂点が複数の場合の動作も上記ステップＳ３と同様であり、フィールドに１つの枠が印刷されている場合には通常２つの横方向のフィールド区切り線の候補線領域が得られることとなる。
【００２９】
ステップＳ５：（縦方向の候補線領域の連続画素数カウント）
実線判定部５３は縦方向の候補線領域のイメージを線に垂直な方向を主走査ｍ、水平な方向を副走査ｓとして走査し画素値Ｑ（ｍ，ｓ）を取得する。また、黒連続カウンタＢ、白連続カウンタＷ、黒連続数保持エリア、白連続数保持エリアを初期化（ゼロクリア）する。次に、主走査線上に黒画素が一つでもあれば黒フラグＦをオンにし、黒フラグＦがオンの場合には黒連続カウンタＢに１を加え、白連続カウンタＷをゼロクリアする。また、黒フラグＦがオフの場合には白連続カウンタＷに１を加え、さらに、白連続カウンタＷの値が閾値Ｗｔｈに達している場合には白画素連続（つまり、線がない部分）とみなして黒連続カウンタの値と黒連続数保持エリアに格納されている値を比較し、黒連続カウンタの値が大きい場合にはその値を黒連続数保持エリアに上書きしてから黒連続カウンタＢをクリアし、白連続カウンタＷの値が閾値Ｗｔｈ未満の場合にはカスレとみなして白連続カウンタＷをクリアし、黒連続カウンタＢに１を加える（つまり、カスレた部分も含めて１つの線分とみなす）。なお、この場合、黒連続カウンタＢに白連続カウンタＷの値を加えてから白連続カウンタＷをクリアするようにしてもよい。
【００３０】
ステップＳ６：（縦方向の候補線領域の実線判定）
実線判定部５３は上記ステップＳ５で得た最大の黒連続数Ｂｍａｘ（つまり、黒連続カウンタの現在の値と黒連続数保持エリアに保持されている値のうちの大きいほう）と閾値Ｂｔｈを比較し、Ｂｍａｘ＞Ｂｔｈのときその候補線領域を実線と判定する。
また、上記Ｓ５、Ｓ６の動作は上記ステップＳ４で得た縦方向の候補線領域数に等しい回数分繰り返される。
【００３１】
ステップＳ７：（横方向の候補線領域の連続画素数カウント）
上記ステップＳ５と同様に、実線判定部５３は横方向の候補線領域のイメージを線に垂直な方向を主走査、水平な方向を副走査として走査し画素値を取得し、各カウンタを初期化する。次に、主走査線上に黒画素が一つでもあれば黒フラグＦをオンにし、黒フラグＦがオンの場合には黒連続カウンタＢに１を加え、白連続カウンタＷをゼロクリアする。また、黒フラグＦがオフの場合には白連続カウンタＷに１を加え、さらに、白連続カウンタＷの値が閾値Ｗｔｈに達している場合には白画素連続とみなして黒連続カウンタの値と黒連続数保持エリアに格納されている値を比較し、黒連続カウンタの値が大きい場合にはその値を黒連続数保持エリアに上書きしてから黒連続カウンタＢをクリアし、白連続カウンタＷの値が閾値Ｗｔｈ未満の場合にはカスレとみなして白連続カウンタＷをクリアし、黒連続カウンタＢに１を加える。なお、この場合、黒連続カウンタＢに白連続カウンタＷの値を加えてから白連続カウンタＷをクリアするようにしてもよい。
【００３２】
ステップＳ８：（横方向の候補線領域の実線判定及び検出）
実線判定部５３は上記ステップＳ７で得た最大の黒連続数と閾値を比較し、最大の黒連続数＞閾値のときその候補線領域を実線と判定する。
また、上記Ｓ７、Ｓ８の動作は上記ステップＳ４で得た横方向の候補線領域数に等しい回数分繰り返される。
【００３３】
ステップＳ９：（縦方向のフィールド区切り線の検出）
フィールド区切り線検出部５４は上記ステップＳ６で実線と判定した縦方向の候補線領域の全ての組み合わせについてそれぞれ間隔（距離）を算出し間隔検出すべきフィールド区切り線の横方向の間隔の許容範囲内に入っていればその候補線の組（対）を縦方向のフィールド区切り線として検出する。なお、縦方向のフィールド区切り線として検出可能な縦方向の候補線領域の組み合わせが複数ある場合には横方向の特定の位置（例えば、左側のフィールド区切り線位置）が期待位置に近い組み合わせを選びその組を縦方向のフィールド区切り線として検出する。
また、フィールド区切り線の横方向の間隔は読み取り開始前に帳票（原稿）のフォーマット情報として設定され、縦方向のフィールド区切り線の期待位置は設定されたフォーマット情報を基に求めることができる。
【００３４】
ステップＳ１０：（横方向のフィールド区切り線の検出）
同様に、フィールド区切り線検出部５４は上記ステップＳ７で実線と判定した横方向の候補線領域の全ての組み合わせについてそれぞれ間隔（距離）を算出し間隔検出すべきフィールド区切り線の縦方向の間隔の許容範囲内に入っていればその候補線の組（対）を横方向のフィールド区切り線として検出する。なお、横方向のフィールド区切り線として検出可能な横方向の候補線領域の組み合わせが複数ある場合には縦方向の特定の位置（例えば、上側のフィールド区切り線位置）が期待位置に近い組み合わせを選びその組を縦方向のフィールド区切り線として検出する。
また、フィールド区切り線の縦方向の間隔は同様に読み取り開始前に帳票（原稿）のフォーマット情報として設定され、横方向のフィールド区切り線の期待位置は設定されたフォーマット情報を基に求めることができる。
上記構成によりフィールド枠線検出部２３１は縦横のフィールド区切り線からなるフィールド枠線を検出することができる。
【００３５】
２．文字区切り線（破線）検出部
図９は文字区切り線検出部２３２の一実施例の構成を示すブロック図であり、文字区切り線検出部２３２は、文字区切り線検出領域設定部６１、変化点累積配列作成部６２、文字区切り線決定部６３からなっている。
また、図１０は変化点累積配列の説明図であり、図１１は文字区切り線検出部２３２の動作例を示すフローチャートである。
【００３６】
ステップＴ１：（文字区切り線検出領域の設定)
図１１で、文字区切り線検出領域設定部６１は原稿読み取り開始前に設定されたフォーマット情報を基にフィールド枠線検出部２３１によって検出されたフィールド区切り線（例えば、左側のフィールド区切り線）を基準として文字区切り線（破線）検出領域を設定する。
【００３７】
ステップＴ２：（白→黒変化点累積配列の作成）
変化点累積配列作成部６２は上記ステップＴ１で設定した文字区切り線検出領域１０１内のイメージ１０２をＸ方向を主走査方向、Y方向を副走査方向として走査し、図１０に示すように白から黒の変化点が発生したＸ座標を累積した白→黒変化累積配列１０４（図１０（ｂ））を作成する。
ここで、白→黒変化累積配列１０４は図１０（ａ）に示すようにイメージ１０２を横に走査していき走査線１０３上で画素値が白から黒に変化した黒画素のX座標に該当する配列要素の数を１つ数えることにより作成する。白→黒変化累積配列１０４は枠線の左側の輪郭位置を検出するために用いる。
【００３８】
ステップＴ３：（黒→白変化点累積配列の作成）
同様にして、変化点累積配列作成部６２は黒から白の変化点が発生したＸ座標を累積した黒→白変化累積配列１０５（図１０（ｃ））を作成する。また、黒→白変化累積配列１０５はイメージ１０２を横に走査していき走査線１０３上で画素値が黒から白に変化した黒画素のＸ座標に該当する配列要素の数を１つ数えることにより作成する。黒→白変化累積配列１０５は枠線の右側の輪郭位置を検出するために用いる（変化点累積配列は黒画素ヒストグラムに比べ、文字区切り線が破線でも線としての特徴が現れやすく、破線の検出が簡単にできる）。上記Ｔ２、Ｔ３の動作は１フィールド分の走査が終わるまで繰り返される。
【００３９】
ステップＴ４：（変化点累積配列のソート）
１フィールド分の走査が修了すると、文字区切り線決定部６３は上記ステップＴ２、Ｔ３で得た白→黒変化累積配列Ｓ[ｉ]および黒→白変化累積配列Ｅ［ｊ］を大きい順にソート（ＳＯＲＴ：並べ替え）する。
【００４０】
ステップＴ５：（文字区切り線領域の決定）
文字区切り線決定部６３は、上記ステップＴ４で得たソート済みの両配列Ｓ[ｉ]，Ｅ［ｊ］の１番目の要素について値がＳ[ｉ]，Ｅ［ｊ］ともに閾値α以上であり、位置についてはｉはｊより小さく、期待値ｅとの差について｜ｅ−ｉ｜、｜ｅ−ｊ｜ともに閾値β以下である場合、ｉとｊとの間を文字区切り線領域（破線の実線部分）と決定する。また、１番目の値で決定できなかった場合には両配列の１〜２番目の要素について同様に判定を行い、それでも決定できない場合には１〜３番目の要素について同様の判定を行い、この判定で決定できない場合には文字区切り線（＝破線）なしと決定する（実施例では１〜３番目の要素までとしたがこれに限定されない）。
【００４１】
３．ひげ線検出部
図１２はひげ線検出部２３３の一実施例の構成を示すブロック図であり、ひげ線検出部２３３は、ひげ線検出領域設定部７１、黒画素ヒストグラム作成部７２、ひげ線範囲検出部７３からなっている。
また、図１３はひげ線横範囲検出の説明図であり、図１４はひげ線縦範囲検出の説明図である。また、図１５はひげ線検出部２３３の動作例を示すフローチャートである。
【００４２】
ステップＵ１：（ひげ線検出領域の設定）
ひげ線検出領域設定部７１はフィールド枠線検出部２３１によって検出されているフィールド区切り線（例えば、左側と下側のフィールド区切り線）を基準としてひげ線検出領域を設定する。
【００４３】
ステップＵ２：（黒画素ヒストグラムの作成）
黒画素ヒストグラム作成部７２は上記ステップＵ１で設定したひげ線検出領域のイメージから縦の黒画素ヒストグラムを作成する。
【００４４】
ステップＵ３：（ひげ線横範囲の検出)
ひげ線範囲検出部７３は上記ステップＵ２で作成した縦の黒画素ヒストグラムから図１３に示すようにしてひげ線の横範囲を検出する。
すなわち、図１３（ａ）に示すように縦の黒画素ヒストグラムから高さが閾値ｔｈａ以上の有効範囲を検出し、図１３（ｂ）に示すように有効範囲内の黒画素ヒストグラムの高さｈ１が閾値ｔｈｂ以上で且つ直前のヒストグラムとの高さｈ０との差が閾値ｔｈｃ以上の個所を、ひげ線横範囲の始点として検出する。また、次に現れた有効範囲内の黒画素ヒストグラムから高さｈ２が閾値ｔｈｂ以上で且つ直前のヒストグラムの高さｈ３との差が閾値ｔｈｃ以上の個所を、ひげ線横範囲の終点として検出する。そして、検出された始点、終点の間隔が検出すべきひげ線の線幅の許容範囲内であれば、ひげ線の横範囲と決定する。なお、閾値ｔｈａ、ｔｈｂ及びｔｈｃは読み取り開始前に設定されるフォーマット情報から得られる検出すべきひげ線の長さに応じて設定する。
【００４５】
ステップＵ４：（ひげ線縦範囲（ひげ線の長さ）の検出）
ひげ線範囲検出部７３は上記ステップＵ３で検出したようなひげ線の横範囲のイメージ（図１４（ａ）で矩形の破線で囲って示した数字「７」の脚部近傍）を下から上に輪郭追跡し、追跡できなくなるか又はＸ（線幅）の変移量が一定値以上になった場合、そこで追跡を終了する。このときのＹ変移量（縦方向の長さ）が閾値Ｈ以上であればひげ線縦範囲として検出する。また、閾値は読み取り開始前に設定されるフォーマット情報から得られる検出すべきひげ線の長さに応じて設定される。
また、上記ステップＵ３、Ｕ４でひげ線が文字ストロークと交差接触していてひげ線の範囲が検出できない場合は３回まで再検出を繰り返す（３回に限定されない）。３回まで再検出を繰り返す場合は、２回目はひげ線検出領域の上半分で、３回目はひげ線検出領域の下半分で検出を繰り返す。
【００４６】
また、フィールドイメージ回転補正部２２によって回転補正されたフィールドイメージと、文字枠線検出部２３２によって検出されたフィールド区切り線、文字区切り線、及びひげ線等の文字枠情報は図１（ｂ）に示すように文字枠消去部２４による文字枠消去処理に用いられる。
【００４７】
以上、本発明の一実施例について説明したが本発明は上記実施例に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能であることはいうまでもない。
【００４８】
【発明の効果】
上記説明したように、第１〜第４の発明の文字認識装置および第５、第６の発明の文字枠線検出方法によれば、読み取った原稿イメージが傾いていてもフィールドの傾きを補正して文字枠線の検出を補正できるので縦横の黒画素ヒストグラムを作成しても従来のように傾きによって黒画素値の検出ができないといったようなことがないので、文字枠線を高精度に検出することができる。
【００４９】
また、第４の発明の文字認識装置および第６の発明の文字枠線検出方法によれば、上記効果に加えて、カスレ部分を判定しカスレ部分を空白部分とはみなさないので、実線部分の一部がかすれていても連続した部分とみなして実線判定を行うことができるので、文字枠線がかすれていても文字枠線を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】文字認識装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】フィールドイメージ回転補正部によるフィールドイメージ回転方法の説明図である。
【図３】文字枠線検出部の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図４】文字枠線検出部の検出対象である枠線の線種の例を示す図である。
【図５】フィールド枠線検出部の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図６】候補線領域検出部による候補線領域検出方法の説明図である。
【図７】実線判定部による実線判定方法の説明図である。
【図８】フィールド枠線検出部の動作例を示すフローチャートである。
【図９】文字区切り線検出部の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図１０】変化点累積配列の説明図である。
【図１１】文字区切り線検出部の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】ひげ線検出部の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図１３】ひげ線横範囲検出の説明図である。
【図１４】ひげ線縦範囲検出の説明図である。
【図１５】ひげ線検出部の動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  文字認識装置
２０  文字枠線除去部（文字枠線除去手段）
３０  文字切り出し部（文字切り出し手段）
４０  認識部（文字認識手段）
２１  フィールドイメージ切り出し部（フィールドイメージ切り出し手段）
２２  フィールドイメージ回転補正部（傾き補正手段）
２３  文字枠線検出部（文字枠線検出手段）
２４  文字枠線消去部（文字枠線消去手段）
５１  黒画素ヒストグラム作成部（候補線領域設定手段）
５２  候補線領域検出部（候補線領域設定手段）
５２  実線判定部（カウント手段、カスレ判定手段、実線判定手段）
２３１  フィールド枠線検出部（フィールド枠線検出手段）
２３２  文字区切り線検出部（文字区切り線検出手段）
２３３  ひげ線検出部（ひげ線検出手段）
【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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【図１４】
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【図１５】
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