(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票上の点線を抽出する点線抽出方法において、
帳票上の画像から孤立点を抽出する第１のステップと、
前記隣り合う２つの孤立点の間の位置関係から、点線の候補を構成する孤立点を抽出する第２のステップと、
抽出された点線候補の孤立点群の位置関係から、前記点線の候補の妥当性を判定する第３のステップとを有し、
前記第１のステップは、
前記個々の孤立点のサイズが、所定のサイズの範囲内にあるかを判定し、前記所定のサイズの範囲内にある孤立点の座標をメモリに格納するステップを有し、
前記第２のステップは、
前記所定のサイズの範囲内にある孤立点から、前記隣り合う孤立点間の距離を算出し、前記隣り合う孤立点間の距離が、第１の閾値以下の孤立点を抽出するステップと、
前記閾値以下の孤立点間のずれ算出し、前記孤立点間のずれが、第２の閾値以下の孤立点を抽出するステップと、
前記第２の閾値以下の孤立点の各々サイズの差を算出し、前記差が第３の閾値以下の孤立点を抽出するステップと、
前記第３の閾値以下の孤立点の数を計数し、前記数が所定値以上に孤立点を抽出し、前記点線の候補を構成する孤立点を抽出するステップを有し、
前記第３のステップは、
前記隣り合う孤立点間の各距離の差を算出して、算出した前記差が、第５の閾値以下であることを判定するステップと、
前記第５の閾値以下であると判定した場合に、前記孤立点群が構成する線分の傾きを算出し、前記算出した傾きが、第７の閾値以下であるかを判定し、前記算出した傾きが、第７の閾値以下であると判定した場合に、前記点線の候補が点線であると判定するステップを有する
ことを特徴とする点線抽出方法。
【請求項２】
請求項１の点線抽出方法において、
前記第１の閾値以下でない孤立点、前記第２の閾値以下でない孤立点、前記第３の閾値以下でない孤立点の数を計数し、前記計数した数が、第４の閾値以上である場合には、前記抽出した孤立点が点線を構成しないと判定するステップを更に有する
ことを特徴とする点線抽出方法。
【請求項３】
請求項１の点線抽出方法において、
前記第５の閾値以下でない孤立点間の距離の数を計数し、前記計数した数が、第６の閾値以上である場合には、前記抽出した孤立点が点線を構成しないと判定するステップを更に有する
ことを特徴とする点線抽出方法。
【請求項４】
帳票上の点線を抽出する点線抽出装置において、
帳票上の画像を読み取る読み取り手段と、
前記画像から孤立点を抽出した後、前記隣り合う２つの孤立点の間の位置関係から、点線の候補を構成する孤立点を抽出し、そして、抽出された点線候補の孤立点群の位置関係から、前記点線の候補の妥当性を判定するプロセッサとを有し、
前記プロセッサは、前記個々の孤立点のサイズが、所定のサイズの範囲内にあるかを判定し、前記所定のサイズの範囲内にある孤立点の座標をメモリに格納し、前記所定のサイズの範囲内にある孤立点から、前記隣り合う孤立点間の距離を算出し、前記隣り合う孤立点間の距離が、第１の閾値以下の孤立点を抽出し、前記閾値以下の孤立点間のずれ算出し、前記孤立点間のずれが、第２の閾値以下の孤立点を抽出し、前記第２の閾値以下の孤立点の各々サイズの差を算出し、前記差が第３の閾値以下の孤立点を抽出し、前記第３の閾値以下の孤立点の数を計数し、前記数が所定値以上の孤立点を抽出して、前記点線の候補を構成する孤立点を抽出し、
前記隣り合う孤立点間の各距離の差を算出して、算出した前記差が、第５の閾値以下であることを判定し、前記第５の閾値以下であると判定した場合に、前記孤立点群が構成する線分の傾きを算出し、前記算出した傾きが、第７の閾値以下であるかを判定し、前記算出した傾きが、第７の閾値以下であると判定した場合に、前記点線の候補が点線であると判定する
ことを特徴とする点線抽出装置。
【請求項５】
請求項４の点線抽出装置において、
前記プロセッサは、前記第１の閾値以下でない孤立点、前記第２の閾値以下でない孤立点、前記第３の閾値以下でない孤立点の数を計数し、前記計数した数が、第４の閾値以上である場合には、前記抽出した孤立点が点線を構成しないと判定する
ことを特徴とする点線抽出装置。
【請求項６】
請求項４の点線抽出装置において、
前記プロセッサは、前記第５の閾値以下でない孤立点間の距離の数を計数し、前記計数した数が、第６の閾値以上である場合には、前記抽出した孤立点が点線を構成しないと判定する
ことを特徴とする点線抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、帳票の２値画像から点線を抽出する点線抽出方法、その装置及びその記録媒体に関し、点線を構成する孤立点の位置関係から点線を抽出する点線抽出方法、その装置及びその記録媒体に関する。
【０００２】
近年、文字認識装置が、帳票上の文字を読み取るために、利用されている。帳票上の文字を読み取るためには、罫線で区画された文字領域を検出する必要がある。この方法として、事前に文字領域を登録する方法や、罫線の位置関係から表のフォーマットを自動解析する方法がある。
【０００３】
いずれにしても、このような文字領域を検出する必要がある。この文字領域を区画する線分には、実線の他に、点線がある。このため、点線を正確に抽出する方法が望まれる。
【０００４】
【従来の技術】
図９は、点線を使用した帳票の例を説明する説明図、図１０は、従来技術の説明図である。
【０００５】
図９は、金融機関における振込依頼書を示す。この例では、銀行名、支店名、種別、口座番号、受取人氏名、金額、手数料の各記入欄がある。そして、銀行名と支店名は、点線で区切られている。同様に、金額欄も点線で区切られている。
【０００６】
このような点線で区切られた欄を認識するためには、点線を抽出する必要がある。
【０００７】
図１０に示すように、従来の点線抽出方法は、画像から、孤立点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ等を抽出する。孤立点は、所定のサイズを有し、各々孤立している。そして、連続して並び、隣り合う孤立点と孤立点の間隔が、一定値ｄのものを、点線を構成する孤立点として、収集していた。図１０では、孤立点Ｅが検出されない場合には、孤立点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、点線１を構成し、孤立点Ｆ、Ｇが、点線２を構成する。
【０００８】
このように、従来の点線抽出方法は、連続して並ぶ孤立点の間隔が一定値である孤立点を探すことにより、点線を抽出していた。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
図１１乃至図１４は、従来技術の問題点説明図であり、図１１は、イメージ読み取り結果に、かすれが生じている場合の説明図、図１２は、点線に文字が接触している場合の説明図、図１３は、点線に実線が交差している場合の説明図、図１４は、点線に他の点線が交差している場合の説明図である。
【００１０】
従来の点線抽出方法では、点線を構成する幾つかの孤立点がなくなった場合には、点線を正確に抽出できないという問題があった。
【００１１】
例えば、図１１に示すように、イメージ読み取り結果に、線のかすれが生じる場合には、点線もかすれる。従って、図１０に示すように、孤立点Ａ〜Ｇからなる点線において、かすれにより孤立点Ｅがなくなってしまう。このため、従来の点線抽出方法では、孤立点Ａ〜Ｄの第１の点線１と、孤立点Ｆ、Ｇからなる第２の点線２に分割されてしまう。これにより、正確な点線の抽出が困難となる。
【００１２】
又、図１２に示すように、点線に文字が接触している場合には、接触部分に位置する点のサイズが大きくなる。このため、点線を構成する孤立点が、孤立点として抽出されない。このため、孤立点がなくなる。これにより、前述と同様に、点線が分断され、正確な点線の抽出が困難となる。
【００１３】
更に、図１３に示すように、点線に実線が交差している場合や、図１４に示すように、点線に他の点線が交差している場合には、交差部分に位置する点のサイズが大きくなる。このため、点線を構成する孤立点が、孤立点として抽出されない。これにより、前述と同様に、点線が分断され、正確な点線の抽出が困難となる。
【００１４】
従って、本発明の目的は、点線を構成する孤立点の幾つかが抽出されなくても、正確に点線を抽出するための点線抽出方法、その装置及びその記録媒体を提供することにある。
【００１５】
本発明の他の目的は、画像のかすれにより、点線を構成する孤立点の幾つかが抽出されなくても、正確に点線を抽出するための点線抽出方法、その装置及びその記録媒体を提供することにある。
【００１６】
本発明の更に他の目的は、文字との交差により、点線を構成する孤立点の幾つかが抽出されなくても、正確に点線を抽出するための点線抽出方法、その装置及びその記録媒体を提供することにある。
【００１７】
本発明の更に他の目的は、他の実線又は点線との交差により、点線を構成する孤立点の幾つかが抽出されなくても、正確に点線を抽出するための点線抽出方法、その装置及びその記録媒体を提供することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
本発明の点線抽出方法は、帳票上の画像から孤立点を抽出する第１のステップと、前記隣り合う２つの孤立点の間の位置関係から、点線の候補を構成する孤立点を抽出する第２のステップと、抽出された点線候補の孤立点群の位置関係から、前記点線の候補の妥当性を判定する第３のステップとを有し、前記第１のステップは、前記個々の孤立点のサイズが、所定のサイズの範囲内にあるかを判定し、前記所定のサイズの範囲内にある孤立点の座標をメモリに格納するステップを有し、前記第２のステップは、前記所定のサイズの範囲内にある孤立点から、前記隣り合う孤立点間の距離を算出し、前記隣り合う孤立点間の距離が、第１の閾値以下の孤立点を抽出するステップと、前記閾値以下の孤立点間のずれ算出し、前記孤立点間のずれが、第２の閾値以下の孤立点を抽出するステップと、前記第２の閾値以下の孤立点の各々サイズの差を算出し、前記差が第３の閾値以下の孤立点を抽出するステップと、前記第３の閾値以下の孤立点の数を計数し、前記数が所定値以上に孤立点を抽出し、前記点線の候補を構成する孤立点を抽出するステップを有し、前記第３のステップは、前記隣り合う孤立点間の各距離の差を算出して、算出した前記差が、第５の閾値以下であることを判定するステップと、前記第５の閾値以下であると判定した場合に、前記孤立点群が構成する線分の傾きを算出し、前記算出した傾きが、第７の閾値以下であるかを判定し、前記算出した傾きが、第７の閾値以下であると判定した場合に、前記点線の候補が点線であると判定するステップを有する。
【００１９】
本発明は、孤立点の間の位置関係をおおまかに見て、点線の候補を構成する孤立点を抽出する。例えば、孤立点と孤立点との間隔が、一定値ばかりか、間隔が一定値の倍数になっている場合も、点線の候補を構成する孤立点として抽出する。次に、抽出された点線に対し、孤立点群の間隔の規則性から点線の正当性を調べる。
【００２０】
このようにして、２つの孤立点間の位置関係から点線の候補を抽出した後、抽出した孤立点群の位置関係から点線の正当性を調べるので、孤立点が部分的になくなっても、正確に点線を抽出することができる。即ち、画像のかすれや、文字接触や、実線又は点線との交差により、本来点線を構成する孤立点がなくなっても、正確に点線を抽出することができる。
【００２１】
又、本発明の他の形態は、前記第３のステップは、前記孤立点同志の間隔の規則性を判定して、前記点線の候補の妥当性を判定するステップを含む。
【００２２】
更に、本発明の他の形態は、前記第３のステップは、前記孤立点群が構成する線分の傾きを算出して、前記点線の候補の妥当性を判定するステップを更に含む。
【００２３】
更に、本発明の他の形態は、前記第３のステップは、前記隣り合う孤立点間の各距離の差を算出して、その差により、前記点線の候補の妥当性を判定するステップを含む。
【００２４】
本発明の更に他の形態は、前記第２のステップは、前記隣り合う孤立点間の距離を算出するステップと、前記距離と予め定めた閾値とを比較するステップとを有する。
【００２５】
更に、本発明の更に他の形態は、前記第２のステップは、前記隣り合う孤立点間のずれを算出するステップと、前記ずれと予め定めた閾値とを比較するステップとを有する。
【００２６】
更に、本発明の別の形態は、前記第２のステップは、前記隣り合う孤立点の各々サイズの差を算出するステップと、前記サイズの差と予め定めた閾値とを比較するステップとを有する。
【００２７】
更に、本発明の別の形態は、前記第２のステップは、前記点線の候補を構成する孤立点の数を計数するステップと、前記孤立点の数と予め定めた閾値とを比較するステップとを有する。
【００２８】
本発明の点線抽出装置は、帳票上の画像を読み取る読み取り手段と、前記画像から孤立点を抽出した後、前記隣り合う２つの孤立点の間の位置関係から、点線の候補を構成する孤立点を抽出し、そして、抽出された点線候補の孤立点群の位置関係から、前記点線の候補の妥当性を判定するプロセッサとを有する。
【００２９】
本発明の他の形態は、前記プロセッサは、前記孤立点同志の間隔の規則性を判定して、前記点線の候補の妥当性を判定する。
【００３０】
本発明の別の形態は、前記プロセッサは、前記孤立点群が構成する線分の傾きを算出して、前記点線の候補の妥当性を判定する。
【００３１】
本発明の更に別の形態は、前記プロセッサは、前記隣り合う孤立点間の各距離の差を算出して、その差により、前記点線の候補の妥当性を判定する。
【００３２】
本発明の更に別の形態は、前記プロセッサは、前記隣り合う孤立点間の距離を算出した後、前記距離と予め定めた閾値とを比較する。
【００３３】
本発明の更に別の形態は、前記プロセッサは、前記隣り合う孤立点間のずれを算出した後、前記ずれと予め定めた閾値とを比較する。
【００３４】
本発明の更に別の形態は、前記プロセッサは、前記隣り合う孤立点の各々サイズの差を算出した後、前記サイズの差と予め定めた閾値とを比較する。
【００３５】
本発明の更に別の形態は、前記プロセッサは前記点線の候補を構成する孤立点の数を計数した後、前記孤立点の数と予め定めた閾値とを比較する。
【００３６】
本発明の記録媒体は、帳票上の画像から孤立点を抽出する第１のプログラムと、前記隣り合う２つの孤立点の間の位置関係から、点線の候補を構成する孤立点を抽出する第２のプログラムと、抽出された点線候補の孤立点群の位置関係から、前記点線の候補の妥当性を判定する第３のプログラムとを有する。
【００３７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施の形態のブロック図、図２は図１における孤立点収集処理フロー図、図３は、図１における点線候補抽出処理フロー図（その１）、図４は、図１における点線候補抽出処理フロー図（その２）、図５は、図１における点線の正当性チェック処理フロー図（その１）、図６は、図１における点線の正当性チェック処理フロー図（その２）、図７は、図３及び図４の点線抽出処理の説明図、図８は、図５及び図６の点線正当性チェックの説明図である。
【００３８】
図１に示すように、イメージスキャナ１は、帳票を読み取り、２値画像に変換する。プロセッサ（ＣＰＵ）２は、スキャナー１の２値画像から点線を抽出する。メモリ３は、ＣＰＵ２の処理のために、必要な情報を保持する。
【００３９】
ＣＰＵ２は、イメージスキャナ１から読み取った帳票の２値画像から孤立点を抽出し、孤立点座標情報を作成する孤立点収集部２０と、孤立点座標情報から孤立点同志の間隔等の幾つかの条件から点線候補を判定し、点線候補の孤立点情報を作成する点線候補抽出部２１と、点線候補情報から、点線候補が点線として妥当なものかをチェックする点線正当性チェック部２２とを有する。尚、これら各部は、ＣＰＵ２が実行する処理をブロックにして示したものである。
【００４０】
メモリ３は、抽出した孤立点座標情報を格納する孤立点座標格納域３０と、抽出した点線候補情報を格納する点線候補格納域３１と、チェックされた点線情報を格納する点線情報格納域３２とを有する。
【００４１】
図２により、孤立点収集部２０の処理について、説明する。
【００４２】
（Ｓ１）ＣＰＵ２は、２値画像の全ての点に外接する矩形を作成する。図７に示すように、点Ａに外接する矩形を作成する。点に外接する矩形を作成する理由は、点の形によらず、点間の間隔等を簡単に判断できるからである。
【００４３】
（Ｓ２）ＣＰＵ２は、全ての点の外接矩形に対してサイズチェックを行ったかを判定する。全ての点のチェックを終了すると、終了する。
【００４４】
（Ｓ３）次に、ＣＰＵ２は、作成した矩形のサイズをチェックする。点線を構成する孤立点のサイズは予め定まっている。ここでは、矩形のサイズが、点線を構成するような比較的小さな孤立点のサイズの範囲内にあるかを判定する。矩形のサイズが、孤立点のサイズの範囲内にない場合には、点線を構成しない点と判断して、ステップＳ２に戻る。。
【００４５】
（Ｓ４）矩形のサイズが、孤立点のサイズの範囲内にある場合には、ＣＰＵ２は、その孤立点の外接情報（外接座標）を、メモリ３のファイルに出力する。メモリ３では、孤立点座標情報格納域３０にこれを格納する。そして、ステップＳ２に戻る。
【００４６】
このような孤立点抽出処理を、２値画像の全ての点に対して行う。このようにして、点線を構成する孤立点を抽出する。
【００４７】
次に、図３及び図４により、点線候補抽出部２１の処理について、説明する。
【００４８】
（Ｓ１０）ＣＰＵ２は、全ての孤立点を処理したかを判定する。全ての孤立点が一度でも以下のステップで説明する孤立点Ａ又は孤立点Ｂとして処理された場合には、図４のステップＳ１８に進む。
【００４９】
（Ｓ１１）ＣＰＵ２は、孤立点の矩形情報から任意の孤立点Ａを基準点として決定する。
【００５０】
（Ｓ１２）ＣＰＵ２は、全ての孤立点を処理したかを判定する。全ての孤立点が一度でも以下のステップで孤立点Ｂとして処理された場合には、ステップＳ１０に戻る。
【００５１】
（Ｓ１３）ＣＰＵ２は、基準点Ａに最も近い孤立点Ｂを探す。即ち、ＣＰＵ２は、基準点Ａと、一度でも孤立点Ｂとして処理された孤立点を除いた全ての孤立点との距離を計算して、基準点Ａに最も近い孤立点Ｂを探す。
【００５２】
（Ｓ１４）ＣＰＵ２は、基準点Ａと孤立点Ｂとの間の距離と閾値とを比較して、基準点Ａと孤立点Ｂとの距離ｄ（図７参照）が、閾値より大きいかを判定する。この閾値は、点線の条件である点間の規定値の整数倍に設定されている。そして、距離ｄが、閾値より大きい場合には、ステップＳ１２に戻る。この距離ｄの計算は、図７に示すように、孤立点の矩形の端部と孤立点の矩形の端部との間の距離を計算することにより行う。このため、矩形座標から容易に距離を計算できる。
【００５３】
（Ｓ１５）ＣＰＵ２は、孤立点Ａと孤立点Ｂとの中心座標間のずれＷを計算する。そして、ＣＰＵ２は、ずれＷが、閾値より大きいかを判定する。ずれＷが閾値より大きい場合には、点線を構成しないので、ステップＳ１２に戻る。
【００５４】
（Ｓ１６）ＣＰＵ２は、孤立点Ａの矩形サイズと、孤立点Ｂの矩形サイズとの差（違い）を計算する。そして、ＣＰＵ２は、差が閾値より大きいかを判定する。差が閾値より大きい場合には、点線を構成しないので、ステップＳ１２に戻る。
【００５５】
（Ｓ１７）ＣＰＵ２は、これらの条件を満たした孤立点Ｂを点線を構成する点と判断する。そして、ＣＰＵ２は、点の個数を「１」インクリメントする。次に、孤立点Ｂを基準点Ａと置き換え、ステップＳ１２に戻る。
【００５６】
（Ｓ１８）ＣＰＵ２は、カウントした個数と、閾値とを比較する。この閾値は、点線の条件となる最低限度の点の個数である。カウントした個数が閾値以上でない場合には、点線でないと判断して、終了する。
【００５７】
（Ｓ１９）ＣＰＵ２は、カウントした個数が、閾値以上であれば、点線と判断する。そして、点線候補情報を作成する。点線候補情報は、点線を構成する各孤立点の矩形座標と、点線の開始座標、終了座標と、各孤立点のリンク関係の情報から構成される。そして、終了する。
【００５８】
このようにして、点線の候補の条件として、基本的に、２つの隣り合う孤立点の位置関係を判定する。即ち、点線候補の条件としては、２つの孤立点間の距離、ずれ量、サイズの違いを判定している。距離が離れているものは、点線ではない。ずれが大きいものは、点線の関係にない。サイズが異なるものは、点線の関係にない。この点線の候補の条件は、最低限２つの孤立点の距離を判定することが望ましい。
【００５９】
又、点線の候補として、上記条件を満たした孤立点の個数を判定している。孤立点の個数が少なければ、点線として成り立たない。点線としては、ある程度の個数の孤立点が必要である。
【００６０】
このようにして、点線の候補を構成する孤立点を抽出する。
【００６１】
次に、図５及び図６により、点線の正当性チェック部２２の処理について、説明する。
【００６２】
（Ｓ２０）ＣＰＵ２は、点線候補情報格納域３１から先頭の点Ａと二番目の点Ｂを取り出す。そして、ＣＰＵ２は、点ＡＢ間の距離αを計算する。点ＡＢ間の距離は、図８に示すように、点Ａの中心座標位置と点Ｂの中心座標位置との距離である。これにより、一点鎖線等でも、正確に点間の距離を計算できる。更に、ＣＰＵ２は、点Ｂを点Ａに置き換える。
【００６３】
（Ｓ２１）ＣＰＵ２は、点線候補情報格納域３１の全ての点を処理したかを判定する。全ての点を処理した場合には、図６のステップＳ２７に進む。
【００６４】
（Ｓ２２）全ての点を処理していない場合には、ＣＰＵ２は、置き換えた点Ａの次の位置に存在する点Ｂを探す。そして、ＣＰＵ２は、点ＡＢ間の距離βを計算する。点ＡＢ間の距離βも、図８に示すように、点Ａの中心座標位置と点Ｂの中心座標位置との距離である。これにより、点ＡＢ間の距離αと、置き換えられた点ＡＢの距離βとが得られた。
【００６５】
（Ｓ２３）ＣＰＵ２は、距離αと距離βとの差を算出する。そして、距離αと距離βとの差が、閾値より大きいかを判定する。差が閾値より大きい場合には、図６のステップＳ２９に進む。
【００６６】
（Ｓ２４）ＣＰＵ２は、距離αと距離βとを比較して、大きい方を求める。大きい方の距離（α又はβ）を小さい方の距離（β又はα）で割って、商と余りを求める。そして、この商が所定の倍数以内で且つ余りが閾値以内かを判定する。
【００６７】
（Ｓ２５）商が倍数以内でない場合又は商が倍数以内でも、余りが閾値以内でない場合には、ＮＧ（ｎｏ  ｇｏｏｄ）数をインクリメントする。そして、ＣＰＵ２は、ＮＧ数が閾値を越えたかを判定する。ＮＧ数が閾値を越えていない場合には、ステップＳ２６に進む。ＮＧ数が閾値を越えている場合には、図６のステップＳ２９に進む。
【００６８】
（Ｓ２６）ＣＰＵ２は、距離βを距離αとする。そして、点Ｂを点Ａに置き換える。そして、ステップＳ２１に戻る。
【００６９】
（Ｓ２７）点線の条件として、傾きをチェックする。ＣＰＵ２は、先頭の点と最終の点の座標から傾きを計算する。そして、ＣＰＵ２は、その傾きが閾値以内かを判定する。傾きが閾値以内でない場合には、ステップＳ２９に進む。
【００７０】
（Ｓ２８）傾きが閾値以内なら、点線であったと判定する。そして、点線を構成する孤立点座標と、点線の開始座標、終了座標を、メモリ３の点線情報格納域３２に格納する。更に、後の解析処理のため、点線の画像を格納域３２にコピーする。そして、終了する。
【００７１】
（Ｓ２９）ステップＳ２３の距離の条件、ステップＳ２４の距離の規則性の条件、ステップＳ２７の傾きの条件を満たさない場合には、ＣＰＵ２は、これら孤立点が、点線を構成しないと判定する。そして、終了する。
【００７２】
このようにして、２点間の位置関係により、点線候補を抽出した後、全体の点群の位置関係から、点線の正当性をチェックする。点線の正当性のチェックのため、隣り合う点間の距離を比較する。そして、距離の差が大きい場合には、点線でないと判定する。又、２つの距離の商が、倍数以内にあるかを判定する。２つの距離の商が倍数以内でなければ、その関係になかった数を計数して、閾値と比較する。関係になかった回数が閾値以上である場合には、点線でないと判定する。
【００７３】
更に、これら条件を満たした場合には、更に、点線の傾きをチェックする。これらにより、点線の正当性をチェックする。このため、イメージ読み取り時のかすれや、文字との接触、実線との交差、他の点線との交差により、点線を構成する孤立点の幾つかが欠落しても、点線の抽出が可能となる。
【００７４】
上述の実施の態様の他に、本発明は、次のような変形が可能である。
【００７５】
(1) 前述の実施の態様では、点線の候補を抽出するため、４つの条件を判定しているが、これら条件を全て判定することが、望ましいが、これら全ての条件を判定する必要はなく、必要に応じて、幾つかの条件を省くことができる。
【００７６】
(2) 点線の正当性をチェックするため、３つの条件を判定しているが、これら条件を全て判定することが、望ましいが、これら全ての条件を判定する必要はなく、必要に応じて、幾つかの条件を省くことができる。
【００７７】
以上、本発明を実施の形態により説明したが、本発明の主旨の範囲内で種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【００７８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、次の効果を奏する。
【００７９】
（１）孤立点の間の位置関係を、距離、ずれ、サイズ差、数により大まかに見て、点線の候補を構成する孤立点を抽出し、抽出された点線に対し、孤立点群の規則性である孤立点間の距離、傾きから、点線の正当性を調べるので、孤立点が部分的になくなっても、正確に点線を抽出できる。
【００８０】
(2) 即ち、画像のかすれや、文字接触や、実線又は点線との交差により、本来点線を構成する孤立点がなくなっても、正確に点線を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態のブロック図である。
【図２】図１の孤立点収集処理フロー図である。
【図３】図１の点線候補抽出処理フロー図（その１）である。
【図４】図１の点線候補抽出処理フロー図（その２）である。
【図５】図１の点線の正当性チェック処理フロー図（その１）である。
【図６】図１の点線の正当性チェック処理フロー図（その２）である。
【図７】図３及び図４の点線抽出処理の説明図である。
【図８】図５及び図６の点線正当性チェックの説明図である。
【図９】点線が使用された帳票例の説明図である。
【図１０】従来技術の説明図である。
【図１１】従来技術の問題点説明図（その１）である。
【図１２】従来技術の問題点説明図（その２）である。
【図１３】従来技術の問題点説明図（その３）である。
【図１４】従来技術の問題点説明図（その４）である。
【符号の説明】
１  イメージスキャナ
２  プロセッサ（ＣＰＵ）
３  メモリ
２０  孤立点収集部
２１  点線候補抽出部
２２  点線正当性チェック部
３０  孤立点座標情報格納部
３１  点線候補情報格納部
３２  点線情報格納部
【図１】
0004412762.tif 000002
【図２】
0004412762.tif 000003
【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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