(57)【要約】【課題】低解像度の文書画像に対して、その一部からであっても手書き文字か活字文字かの判別を精度良く行う。【解決手段】文書画像処理装置１０は、文書画像の中から文字を含む文章領域を特定し、特定された文章領域に含まれる文字を構成する各画素のうち、直線の一部である直線画素成分と曲線の一部である曲線画素成分との比率を算出し、算出された比率に基づいて、文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれかであるかを判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像の中から文字を含む文章領域を特定する手段と、
前記特定された文章領域に含まれる文字を構成する各画素のうち、直線の一部である直線画素成分と曲線の一部である曲線画素成分との比率を算出する手段と、
前記算出された比率に基づいて、前記文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれかであるかを判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項２】
前記文字を、前記文章領域に含まれる複数の有意画素が連結してなる画素群を細線化処理することにより取得する手段をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の文書画像処理装置。
【請求項３】
前記文字を構成する画素毎に、該画素に隣接する有意画素の位置に基づいて、該画素が直線画素成分であるか曲線画素成分であるかを判断する画素成分判断手段をさらに含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の文書画像処理装置。
【請求項４】
前記画素成分判断手段は、前記文字を構成する画素の１つの注目画素について、垂直方向の両側にのみ有意画素が隣接する場合、又は水平方向の両側にのみ有意画素が隣接する場合に、当該注目画素を直線成分であると判断する、
ことを特徴とする請求項３に記載の文書画像処理装置。
【請求項５】
前記画素成分判断手段は、前記注目画素について一方の対角方向の両側にのみ画素が隣接する場合についても、当該注目画素を直線成分であると判断する、
ことを特徴とする請求項４に記載の文書画像処理装置。
【請求項６】
前記画素成分判断手段は、前記文字を構成する画素から前記直線成分の画素を除いた画素のうち、隣接する有意画素が２つあって、当該隣接する有意画素のそれぞれが異なる対角方向に位置する画素を除いた画素を、曲線成分であると判断する、
ことを特徴とする請求項３乃至５のいずれかに記載の文書画像処理装置。
【請求項７】
前記文章領域に含まれる文字の体系を判断する文字体系判断手段をさらに含み、
前記判定手段は、前記算出された比率と前記文字体系判断手段により判断された文字の体系に応じて設定される閾値との比較結果に応じて、前記文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれであるかを判定する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の文書画像処理装置。
【請求項８】
前記文字体系判断手段は、前記文字を構成する画素のうち、一方の対角方向の両側にのみ有意画素が隣接する画素の割合に基づいて、前記文章領域に含まれる文字の体系を判断する、
ことを特徴とする請求項７に記載の文書画像処理装置。
【請求項９】
文書画像の中から文字を含む文章領域を特定する手段、
前記特定された文章領域に含まれる文字を構成する各画素のうち、直線の一部である直線画素成分と曲線の一部である曲線画素成分との比率を算出する手段、及び、
前記算出された比率に基づいて、前記文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれかであるかを判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とする文書画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像処理装置、及び文書画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から文書画像に含まれる文字列に対して手書き文字か活字文字かの判別を行う際には、文字列を文字単位で分割し矩形で囲む画像処理を行った後に、その矩形もしくは矩形内部の画素分布（文字矩形の縦横比、文字の間隔、文字の輪郭線、文字の縦横投影分布、等）を特徴量に用いる方法がある。この従来の方法では、各文字が１字ずつ正確に切り出されていることが必要なため、文字同士が一部重なっていたり、画質が悪く画素が連なっていたりして文字の分離が困難な場合には、判別ができなかった。
【０００３】
そこで、下記の特許文献１では、文字の輪郭線情報に着目し、文字の輪郭の直線性をみることで手書き文字と活字文字の判別を行う技術を提案している。また、下記の特許文献２では、画素の連結している部分を矩形で囲み、その縦横の比率をみることで手書き文字と活字文字の判別を行う技術を提案している。この技術では、文字接触が手書き文字では起こる可能性が高いことから、画素の連結で区切ることで複数文字を一括りにし、結果として手書き文字の方が縦横の比が歪む性質を利用している。さらにこの技術では、画素連結の方向性を統計的にみたものも特徴量として使用している。
【特許文献１】特開平１−９９１８６号公報
【特許文献２】特開昭５８−３７７７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、文字毎に切り出さなくても手書き文字か活字文字かを判別することができるが、原稿画像に輪郭情報を鮮明に抽出できるだけの解像度がなければならなかった。また、特許文献２に開示された技術では、文字を１字ずつ正確に切り出す必要はないが、文字自体のサイズのばらつき、数字、小文字大文字、半角全角、句読点等の字種の違いによる影響を受けるため、ある程度の文字量を処理対象としてばらつきによる影響を軽減しなければならなかった。また、画素連結の特徴も、文字線の太さ、文字の体系（ひらがな、漢字等）による影響を受けてしまうため、文字線の太さ、文字の体系等の情報も予め明らかでなければならなかった。
【０００５】
本発明の目的は、低解像度の文書画像に対して、その一部からであっても手書き文字か活字文字かの判別を精度良く行うことができる文書画像処理装置、及び文書画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の文書画像処理装置の発明は、文書画像の中から文字を含む文章領域を特定する手段と、前記特定された文章領域に含まれる文字を構成する各画素のうち、直線の一部である直線画素成分と曲線の一部である曲線画素成分との比率を算出する手段と、前記算出された比率に基づいて、前記文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれかであるかを判定する判定手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の文書画像処理装置において、前記文字を、前記文章領域に含まれる複数の有意画素が連結してなる画素群を細線化処理することにより取得する手段をさらに含む、ことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の文書画像処理装置において、前記文字を構成する画素毎に、該画素に隣接する有意画素の位置に基づいて、該画素が直線画素成分であるか曲線画素成分であるかを判断する画素成分判断手段をさらに含む、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の文書画像処理装置において、前記画素成分判断手段は、前記文字を構成する画素の１つの注目画素について、垂直方向の両側にのみ有意画素が隣接する場合、又は水平方向の両側にのみ有意画素が隣接する場合に、当該注目画素を直線成分であると判断する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の文書画像処理装置において、前記画素成分判断手段は、前記注目画素について一方の対角方向の両側にのみ画素が隣接する場合についても、当該注目画素を直線成分であると判断する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、請求項３乃至５のいずれかに記載の文書画像処理装置において、前記画素成分判断手段は、前記文字を構成する画素から前記直線成分の画素を除いた画素のうち、隣接する有意画素が２つあって、当該隣接する有意画素のそれぞれが異なる対角方向に位置する画素を除いた画素を、曲線成分であると判断する、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６のいずれかに記載の文書画像処理装置において、前記文章領域に含まれる文字の体系を判断する文字体系判断手段をさらに含み、前記判定手段は、前記算出された比率と前記文字体系判断手段により判断された文字の体系に応じて設定される閾値との比較結果に応じて、前記文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれであるかを判定する、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の文書画像処理装置において、前記文字体系判断手段は、前記文字を構成する画素のうち、一方の対角方向の両側にのみ有意画素が隣接する画素の割合に基づいて、前記文章領域に含まれる文字の体系を判断する、ことを特徴とする。
【００１４】
請求項９に記載の文書画像処理プログラムの発明は、文書画像の中から文字を含む文章領域を特定する手段、前記特定された文章領域に含まれる文字を構成する各画素のうち、直線の一部である直線画素成分と曲線の一部である曲線画素成分との比率を算出する手段、及び、前記算出された比率に基づいて、前記文章領域に含まれる文字が手書き文字又は活字文字のいずれかであるかを判定する判定手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載の発明によれば、低解像度の文書画像に対して、その一部からであっても手書き文字か活字文字かの判別を精度良く行うことができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明によれば、細線化処理により得られた文字を構成する画素の直線成分と曲線成分との比率に基づいて、手書き文字か活字文字かの判別を精度良く行うことができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、細線化処理により得られた文字を構成する各画素について隣接する画素の配置に基づいてその画素が直線成分であるか曲線成分であるか簡易に判断することができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、文字を構成する画素が水平方向又は垂直方向の直線の一部である場合に、その画素を直線成分であると判断することができる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、文字を構成する画素が斜め方向の直線の一部である場合にも、その画素を直線成分であると判断することができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、文字を構成する画素から直線成分の一部及び直線成分同士の結合部を除いた画素を曲線成分であると判断することができる。
【００２１】
請求項７に記載の発明によれば、直線成分と曲線成分との比率を、文字の体系（ひらがな、カタカナ、漢字、英数字等）に応じた閾値と比較することにより、多様な文字体系に対しても手書き文字か活字文字かを判定することができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明によれば、文字を構成する画素のうち斜め方向の直線成分の割合に基づいて、その文字の体系を判断することにより、文字の体系が予め分かっていなくとも信頼性よく手書き文字か活字文字かを判定することができる。
【００２３】
請求項９に記載の発明によれば、低解像度の文書画像に対して、その一部からであっても手書き文字か活字文字かの判別を精度良く行うようにコンピュータを機能させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明を実施するための好適な実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００２５】
本実施形態に係る文書画像処理装置は、文字列が含まれる文書画像について画像処理を行い、文書画像に含まれる文字列が手書き文字であるのか活字文字であるのかを判定する処理を行う。手書き文字とは人が筆記具を用いて記入した文字であり、活字文字とはプリンタ等の印刷機械により印字される定型の文字のことである。
【００２６】
本発明では、人の手による手書き文字は活字文字に比べて直線よりも曲線が多くなるという点に着目し、文書画像から文字を構成する直線成分と曲線成分との比率を算出し、算出した比率に基づいて手書き文字と活字文字の判定を行うものである。
【００２７】
図１には、本実施形態に係る文書画像処理装置１０の機能ブロック図を示す。図１に示されるように、文書画像処理装置１０は、文書画像取得部１００、画像処理部１０２、画素成分判断部１１０、画素成分比率算出部１１２、文字体系判断部１１４、及び判定部１１６を具備する。また、画像処理部１０２は、２値化処理部１０４、文章領域特定部１０６、及び細線化処理部１０８を含み構成される。上記の各機能は、コンピュータシステムたる文書画像処理装置１０がコンピュータプログラムに従って動作することにより実現されるものとしてよい。また、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のコンピュータが読み取り可能なあらゆる形態の情報記録媒体に格納され、文書画像処理装置１０に接続された図示しない媒体読み取り装置により文書画像処理装置１０に読み込まれることとしてもよい。また、コンピュータプログラムは、ネットワークを介して文書画像処理装置１０にダウンロードされることとしても構わない。
【００２８】
文書画像取得部１００は、文字列が含まれた文書画像の画像データ（以下、文書画像データ）を取得する。文書画像取得部１００は、例えば文書画像処理装置１０に接続された図示しないスキャナによりスキャンされた文書画像データの入力を受けつけて、文書画像データを取得することとしてよい。
【００２９】
図２に示される２００Ａ及び２００Ｂはそれぞれ、文書画像取得部１００により取得される文書画像の一例である。図２に示されるように、各文書画像２００Ａ，２００Ｂには、その少なくとも一部に文章領域２１０Ａ，２１０Ｂ等の文字列を含む領域が含まれている。なお、文書画像２００Ａは、文章領域２１０Ａに含まれる文字列が活字文字により構成されている文書画像であり、一方の文書画像２００Ｂは、文章領域２１０Ｂに含まれる文字列が手書き文字により構成されている文書画像である。
【００３０】
画像処理部１０２は、文書画像取得部１００により取得された文書画像データについて、以下に説明する画像処理を実行し、文書画像に含まれる少なくとも一部の文字列についての直線成分と曲線成分との比率を取得する。
【００３１】
２値化処理部１０４は、文書画像取得部１００により取得された文書画像データについて、その文書画像データの色情報に基づいて、文書画像を２値の画像データに変換する。
【００３２】
文章領域特定部１０６は、２値化処理により得られた２値の画像データに基づいて、その文書画像のレイアウトを解析して、文字列が含まれた文章領域を特定する。文章領域特定部１０６は、文書画像に含まれる全ての文章領域を特定することとしてもよいし、一部の文章領域を特定することとしてもよい。
【００３３】
細線化処理部１０８は、文章領域特定部１０６により特定された文章領域について、その文章領域に含まれる２値データに基づいて細線化処理を行う。細線化処理とは２値画像を幅１ピクセルの線画像に変換する処理のことであり、細線化処理により文章領域に含まれる文字画像は１画素の線幅により構成される文字画像に変換される。
【００３４】
画素成分判断部１１０は、細線化処理により得られた文字を構成する各々の画素が、直線の一部である直線成分か曲線の一部である曲線成分かをそれぞれ判断する。なお、文字を構成する画素を以下、有意画素とする。
【００３５】
図３には、直線成分の画素及び曲線成分の画素のそれぞれの判断に用いられる２値画像パターンを示す。本実施形態では、文字を構成する有意画素の１つを注目画素３００として、その注目画素３００が直線成分であるか曲線成分であるかを、注目画素３００に隣接する有意画素３０２の配置に基づいて判断する。そのため、画素成分判断部１１０は、注目画素３００と注目画素３００と隣接する８つの画素により構成される３×３の画素をパターンとして抽出し、抽出したパターンが図３に示されたいずれのパターンに該当するかを判断することにより注目画素３００が直線成分か曲線成分かを判断するものである。
【００３６】
図３（Ａ）に示されるパターンは、注目画素３００に対して水平方向（左右）のみに有意画素３０２が隣接する場合、及び垂直方向（上下）のみに有意画素３０２が隣接する場合であり、注目画素３００が水平方向又は垂直方向の直線の一部と判断されるパターンである。もちろん、この場合には画素成分判断部１１０は注目画素３００を直線成分と判断する。
【００３７】
図３（Ｂ）に示されるパターンは、注目画素３００に対して左上及び右下、又は右上及び左下のみに有意画素３０２が隣接する場合であり、注目画素３００が斜め方向の直線の一部と判断されるパターンである。本実施形態ではこの場合にも、注目画素３００を直線成分と判断することとするが、斜め方向の線は曲線の一部である場合もあるため、このパターンについては直線成分から除外することとしてもよい。
【００３８】
以上示したパターン（Ａ），（Ｂ）が注目画素３００を直線成分と判断するパターンである。そして、曲線成分の画素は、文字を構成する画素のうち上記の直線成分を除いた要素のうち、図３（Ｃ）に示される特定のパターンを除いた要素から構成される。
【００３９】
図３（Ｃ）に示されるパターンは、注目画素３００が隣接する有意画素３０２と所謂「くの字」型を構成するパターンである。このパターンは、直線同士の接合部分である場合があるため、本実施形態では曲線成分から除外することとする。
【００４０】
図３（Ｄ）に示されるパターンは、注目画素３００が曲線成分と判断されるパターンの一例である。上述したように、曲線成分と判断されるパターンは、文章領域に含まれる文字を構成する画素から直線成分のパターン（Ａ）及び（Ｂ）を除外し、さらに図３（Ｃ）に示されるパターン（Ｃ）の要素を除外したパターンにより構成される。
【００４１】
画素成分判断部１１０は、文章領域に含まれる文字を構成する有意画素のそれぞれについて上記の判断を行う。なお、画素成分の判断は、文書画像に含まれる文章領域の全てについて行っても良いし、一部の文章領域、又は文章領域からさらに抽出された一部の文字列について行うこととしてもよい。
【００４２】
画素成分比率算出部１１２は、画素成分判断部１１０における判断結果に基づいて、文章領域の有意画素について直線画素成分の画素数と曲線画素成分の画素数とをそれぞれ計数する。そして、画素成分比率算出部１１２は計数された直線画素成分の画素数と曲線画素成分の画素数との比率を算出する。なお、本実施形態では、下記の式（１）に示されるように、成分比率Ｒは、曲線成分の画素数Ｍを直線成分の画素数Ｎで割ることにより算出する。
Ｒ＝Ｍ／Ｎ・・・（１）
【００４３】
図４には、同一の内容の文書が手書き文字で構成された手書き文書画像と、活字文字で構成された活字文書画像とのそれぞれについて、図３に示した各パターンにより直線成分と曲線成分との成分比率を算出した結果の一例を示す。成分比率は、長文、平仮名を２タイプ、漢字を２タイプについて算出したものである。
【００４４】
図４に示されるように、どのタイプについても、手書き文字の成分比率が活字文字の成分比率に対して上回っており、所定の閾値と算出された成分比率を比較することにより両者の判定が可能であるといえる。ただし、図４からも明らかなように、成分比率の値は文字体系の影響を大きく受けるため、所定の閾値（Ｔｈ）との比較で判定をするためには、文字体系に応じた補正係数（α）を閾値（Ｔｈ）に乗じた補正閾値（α・Ｔｈ）を用いる必要がある。この文字体系の種類の判断は、図３（Ｂ）に示されたパターン（Ｂ）に該当する、斜め直線成分の有意画素における割合に基づいて行う。
【００４５】
すなわち、画素成分比率算出部１１２は、文章領域の有意画素のうち、図３（Ｂ）に示されるパターンに該当する斜め直線の一部である画素成分の比率ＲＢを算出する。比率ＲＢは、以下の式（２）により算出される。なお、ＮＡＬＬは文章領域に含まれる有意画素の総数であり、ＮＢは有意画素のうち図３（Ｂ）に示されるパターンに該当する斜め直線の一部である画素数である。
ＲＢ＝ＮＢ／ＮＡＬＬ・・・（２）
【００４６】
文字体系判断部１１４は、斜め直線成分の斜め成分比率ＲＢに基づいて、文章領域に含まれる文字の文字体系を判断する。例えば、文字体系の種類が漢字又は平仮名であるとすると、文字体系の傾向として漢字は平仮名に比べて斜めの直線成分が少ないため、斜め成分比率ＲＢが所定の閾値よりも多い場合には平仮名、少ない場合には漢字であると判断することとしてよい。文字体系の種類は上記例示したものに限られず、数字、英文字、他言語文字等のそれぞれの文字体系について、統計データに基づいて基準となる斜め成分比率を予め記憶しておくこととしてよい。
【００４７】
判定部１１６は、文字体系判断部１１４による判断結果に基づいて文字体系に応じた予め定められた補正係数（α）と、閾値（Ｔｈ）とを掛け合わせた補正閾値（α・Ｔｈ）と、画素成分比率算出部１１２において算出された直線成分と曲線成分との成分比率Ｒとの大小を比較する。そして、比較の結果、成分比率Ｒが補正閾値よりも大きい場合には、文章領域に含まれる文字は手書き文字であると判定する。一方で、成分比率Ｒが補正閾値以下である場合には、判定部１１６は文章領域に含まれる文字は活字文字であると判定する。これは、手書き文字の方が活字文字よりも曲線成分の割合が多いためである。
【００４８】
次に、文書画像処理装置１０の判定処理の一連の流れを、図５に示すフロー図を参照しつつ詳細に説明する。
【００４９】
文書画像処理装置１０は、例えば接続されたスキャナから文書画像の画像データ（スキャンデータ）を取得する（Ｓ１０１）。そして、文書画像処理装置１０は、取得した画像データについて２値化処理を行い（Ｓ１０２）、２値画像を生成する。文書画像処理装置１０は、生成された２値画像に基づいて、文書画像のレイアウトを解析する（Ｓ１０３）。
【００５０】
文書画像処理装置１０は、上記解析されたレイアウトに基づいて文書画像における文章領域を特定し、特定された文章領域の少なくとも１つを選択して細線化処理を行う（Ｓ１０４）。
【００５１】
さらに、文書画像処理装置１０は、細線化処理により得られた１ピクセルの線幅からなる文字を構成する各画素について、その画素が直線成分であるか、曲線成分であるかをそれぞれ判断する（Ｓ１０５）。上記判断は具体的には、注目画素の隣接画素の配置が図３に示されるパターンのいずれに該当するかを判断することにより行う。
【００５２】
文書画像処理装置１０は、選択された文章領域に含まれる各文字の全構成画素について直線成分か曲線成分かの判断を行い、直線成分の画素数と曲線成分の画素数とをそれぞれ集計する（Ｓ１０６）。文書画像処理装置１０は、計数された直線成分と曲線成分のそれぞれの画素数に基づいて、直線成分と曲線成分との比率を算出する（Ｓ１０７）。本実施形態では、上記の式（１）により成分比率Ｒを算出する。また、文書画像処理装置１０は、上記の式（２）により斜め成分比率ＲＢを算出し、算出された斜め成分比率ＲＢに基づいて文字体系を判断する。文書画像処理装置１０は、判断された文字体系に基づいて閾値の補正係数（α）を決定する（Ｓ１０８）。
【００５３】
文書画像処理装置１０は、算出された直線成分と曲線成分との成分比率Ｒが、決定された補正係数αを所定の閾値Ｔｈに乗じた補正閾値（α・Ｔｈ）よりも大きいか否かを判断する（Ｓ１０９）。ここで、文書画像処理装置１０は、成分比率Ｒが補正閾値よりも大きいと判断する場合には（Ｓ１０９：Ｙ）、文章領域に含まれる文字が手書き文字であると判定する（Ｓ１１０）。また、文書画像処理装置１０は、成分比率Ｒが補正閾値以下であると判断する場合には（Ｓ１０９：Ｎ）、文章領域に含まれる文字が活字文字であると判定する（Ｓ１１１）。上述したように、上記判断は、手書き文字は活字文字に比べて直線よりも曲線の比率が高いことに基づく。
【００５４】
以上説明した文書画像処理装置１０によれば、細線化して得られた文字の直線成分と曲線成分との比率に基づいて手書き文字か活字文字かを判定するため、文書画像を文字単位に分解する必要がなく、また、文字の輪郭を抽出する必要もないため、低解像度の画像からでも手書き文字か活字文字かの判定を精度良く行うことができる。また、細線化処理により得た文字について直線成分か曲線成分かを判断するため、線の太さやフォントの種類が異なることによる影響を受けにくくすることができる。
【００５５】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。
【００５６】
例えば、文書画像処理装置１０は文書画像から文章領域が複数特定される場合には、その各々の文章領域について手書き文字か活字文字かの判定を行うこととしてもよいし、それぞれの文章領域についての判定結果を総合して手書き文字か活字文字かの最終的な判定を行うこととしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】文書画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】文書画像の一例である。
【図３】画素成分を判断するためのパターンを示した図である。
【図４】曲線成分と直線成分との比率の計測結果の一例である。
【図５】文書画像処理のフロー図である。
【符号の説明】
【００５８】
１０  文書画像処理装置、１００  文書画像取得部、１０２  画像処理部、１０４  ２値化処理部、１０６  文章領域特定部、１０８  細線化処理部、１１０  画素成分判断部、１１２  画素成分比率算出部、１１４  文字体系判断部、１１６  判定部、２００Ａ，２００Ｂ  文書画像、２１０Ａ，２１０Ｂ  文章領域、３００  注目画素、３０２  有意画素。
【図１】
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【図２】
2009053931.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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