(57)【要約】 【課題】  処理時間の短縮、データ容量の軽減および任意の画像データを判定可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供する。【解決手段】  二値化処理部２１が、入力装置１１から送られてきた画像データを二値化すると、文字矩形抽出部２２が二値化された画像から文字矩形を抽出する。特徴抽出部２３は、抽出された文字矩形から特徴を抽出し、天地方向判定部２４が、抽出された特徴から画像データの天地方向を判定する。文字矩形における特徴としては、矩形を複数のメッシュに分割したときの四隅に黒画素が含まれる文字矩形の割合を用いる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データを二値化する二値化手段と、
二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する矩形抽出手段と、
抽出した矩形から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する天地方向判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出手段は、前記矩形を複数のメッシュに分割し、四隅のメッシュに含まれる黒画素に基づく特徴量を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴抽出手段は、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるか否かを判断し、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｘ、およびａ個の矩形のうち、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｙを算出し、
前記天地方向判定手段は、ｘがｂ（５％≦ｂ≦３０％）以下で、かつｙがｃ（３０％≦ｃ≦７０％、ｃ＞ｂ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｘがｃ以上で、かつｙがｂ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるか否かを判断し、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、左上隅および右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｍ、およびａ個の矩形のうち、左下隅および右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｎを算出し、
前記天地方向判定手段は、ｍがｄ（３％≦ｄ≦１５％）以下で、かつｎがｅ（１５％≦ｅ≦３０％、ｅ＞ｄ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｍがｅ以上で、かつｎがｄ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出手段は、前記矩形を上下２つの領域に等分割し、上半分の領域に含まれる黒画素の数と、下半分の領域に含まれる黒画素の数とを特徴量として抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴抽出手段は、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、上半分の領域に含まれる黒画素の数が下半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ（１．０≦γ≦１．３）倍以上多い矩形数の割合ｓ、およびａ個の矩形のうち、下半分の領域に含まれる黒画素の数が上半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ倍以上多い矩形数の割合ｔを算出し、
前記天地方向判定手段は、ｓがｆ（２０％≦ｆ≦７０％）以上で、かつｔがｇ（５％≦ｇ≦３０％、ｆ＞ｇ）以下である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｓがｇ以下で、かつｔがｆ以上である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力された画像データを二値化する二値化手段と、
二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する矩形抽出手段と、
抽出した矩形から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する天地方向判定手段と、
前記天地方向判定手段で判定できなかった場合、文字認識結果に基づいて天地方向判定を行う文字認識天地方向判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
入力された画像データを二値化する二値化工程と、
二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する矩形抽出工程と、
抽出した矩形から特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する天地方向判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータに請求項８記載の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに請求項８記載の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の天地方向、特に矩形画像の天地方向を判定する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナで読み取った画像を出力するときなどに、複数の画像を一定の方向の揃えるように出力したり、画像処理を行う際に画像の方向を判定したのちに処理を行うなど、画像の天地方向を判定することが必要な場合がある。
【０００３】
特許文献１記載の文字認識装置は、画像に対して天地方向を判定する方法として、複数の文字画像を抽出し、９０°ずつ向きの異なる４方向から文字認識を行い、認識結果の確からしさから画像の向きを判定している。
【０００４】
また、特許文献２記載の帳票読み取りシステムは、天地を示すマークが表示された帳票画像からマークを基に天地を認識している。
【０００５】
【特許文献１】特開昭６４−８４３９５号公報
【特許文献２】特開平６−３４２４８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載の発明では、方向を判定するために文字認識を行っているが、認識に使用する辞書は通常５千パターン程度あり、そのような辞書を用いて行う認識を４方向から行うためには、１文字あたり約２万回程度のパターン照合が必要で、処理時間が多くかかってしまうという問題がある。さらに、判定を行う装置は、認識に必要な辞書データを記憶しておかないといけないので、必要な記憶容量が大きくなるという問題もある。また、文字認識を精度よく行うにはある程度画像の精細さが必要であり、扱う画像データの容量も大きくなるという問題もある。
【０００７】
また、特許文献２記載の発明では、読み取ろうとする帳票に天地を示すマークが必要であり、特定の帳票を用いた画像以外の任意の文章画像に対しては天地方向の判定を行うことはできないという問題がある。
【０００８】
本発明の目的は、処理時間の短縮、データ容量の軽減および任意の画像データを判定可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、入力された画像データを二値化する二値化手段と、
二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する矩形抽出手段と、
抽出した矩形から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する天地方向判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
また本発明は、前記特徴量抽出手段は、前記矩形を複数のメッシュに分割し、四隅のメッシュに含まれる黒画素に基づく特徴量を抽出することを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、前記特徴抽出手段は、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるか否かを判断し、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｘ、およびａ個の矩形のうち、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｙを算出し、
前記天地方向判定手段は、ｘがｂ（５％≦ｂ≦３０％）以下で、かつｙがｃ（３０％≦ｃ≦７０％、ｃ＞ｂ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｘがｃ以上で、かつｙがｂ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定することを特徴とする。
【００１２】
また本発明は、前記特徴抽出手段は、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるか否かを判断し、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、左上隅および右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｍ、およびａ個の矩形のうち、左下隅および右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｎを算出し、
前記天地方向判定手段は、ｍがｄ（３％≦ｄ≦１５％）以下で、かつｎがｅ（１５％≦ｅ≦３０％、ｅ＞ｄ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｍがｅ以上で、かつｎがｄ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定することを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、前記特徴量抽出手段は、前記矩形を上下２つの領域に等分割し、上半分の領域に含まれる黒画素の数と、下半分の領域に含まれる黒画素の数とを特徴量として抽出することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記特徴抽出手段は、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、上半分の領域に含まれる黒画素の数が下半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ（１．０≦γ≦１．３）倍以上多い矩形数の割合ｓ、およびａ個の矩形のうち、下半分の領域に含まれる黒画素の数が上半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ倍以上多い矩形数の割合ｔを算出し、
前記天地方向判定手段は、ｓがｆ（２０％≦ｆ≦７０％）以上で、かつｔがｇ（５％≦ｇ≦３０％、ｆ＞ｇ）以下である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｓがｇ以下で、かつｔがｆ以上である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定することを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、入力された画像データを二値化する二値化手段と、
二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する矩形抽出手段と、
抽出した矩形から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する天地方向判定手段と、
前記天地方向判定手段で判定できなかった場合、文字認識結果に基づいて天地方向判定を行う文字認識天地方向判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１６】
また本発明は、入力された画像データを二値化する二値化工程と、
二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する矩形抽出工程と、
抽出した矩形から特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する天地方向判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００１７】
また本発明は、コンピュータに上述の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムである。
【００１８】
また本発明は、コンピュータに上述の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、二値化手段が入力された画像データを二値化すると、矩形抽出手段が二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する。特徴量抽出手段は、抽出した矩形から特徴量を抽出し、天地方向判定手段が、抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する。
【００２０】
画像自体の特徴量に基づいて天地方向の判定を行うので、従来の文字認識を用いる手法に比べて処理時間を大幅に短縮することができる。さらに文字認識に用いる辞書データが必要なく、画像データの精細さも必要無いので、データ容量を軽減することができる。
【００２１】
また、天地を示すようなマークを用いる必要がないので、任意の画像データに対して天地方向の判定を行うことが可能である。
【００２２】
また本発明によれば、前記特徴量抽出手段は、前記矩形を複数のメッシュに分割し、四隅のメッシュに含まれる黒画素に基づく特徴量を抽出する。
【００２３】
矩形の四隅にある黒画素は、文字の天地方向によって大きく特徴が変化するので、これらを抽出することで天地方向を判定することができる。
【００２４】
また本発明によれば、前記特徴抽出手段は、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるか否かを判断し、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｘ、およびａ個の矩形のうち、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｙを算出する。
【００２５】
前記天地方向判定手段は、ｘがｂ（５％≦ｂ≦３０％）以下で、かつｙがｃ（３０％≦ｃ≦７０％、ｃ＞ｂ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｘがｃ以上で、かつｙがｂ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定する。
【００２６】
これにより、画像自体の特徴量に基づいて容易に天地方向の判定を行うことができる。
また本発明によれば、前記特徴抽出手段は、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるか否かを判断し、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、左上隅および右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｍ、およびａ個の矩形のうち、左下隅および右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｎを算出する。
【００２７】
前記天地方向判定手段は、ｍがｄ（３％≦ｄ≦１５％）以下で、かつｎがｅ（１５％≦ｅ≦３０％、ｅ＞ｄ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｍがｅ以上で、かつｎがｄ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定する。
【００２８】
これにより、画像自体の特徴量に基づいて容易に天地方向の判定を行うことができる。
また本発明によれば、前記特徴量抽出手段は、前記矩形を上下２つの領域に等分割し、上半分の領域に含まれる黒画素の数と、下半分の領域に含まれる黒画素の数とを特徴量として抽出する。
【００２９】
矩形の上半分の領域と下半分の領域とに含まれる黒画素は、文字の天地方向によって大きく特徴が変化するので、これらを抽出することで天地方向を判定することができる。
【００３０】
また本発明によれば、前記特徴抽出手段は、ａ（５≦ａ≦１００）個の矩形のうち、上半分の領域に含まれる黒画素の数が下半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ（１．０≦γ≦１．３）倍以上多い矩形数の割合ｓ、およびａ個の矩形のうち、下半分の領域に含まれる黒画素の数が上半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ倍以上多い矩形数の割合ｔを算出する。
【００３１】
前記天地方向判定手段は、ｓがｆ（２０％≦ｆ≦７０％）以上で、かつｔがｇ（５％≦ｇ≦３０％、ｆ＞ｇ）以下である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｓがｇ以下で、かつｔがｆ以上である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定する。
【００３２】
これにより、画像自体の特徴量に基づいてさらに容易に天地方向の判定を行うことができる。
【００３３】
本発明によれば、二値化手段が入力された画像データを二値化すると、矩形抽出手段が二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する。特徴量抽出手段は、抽出した矩形から特徴量を抽出し、天地方向判定手段が、抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する。前記天地方向判定手段で判定できなかった場合、文字認識天地方向判定手段が、文字認識結果に基づいて天地方向判定を行う。
【００３４】
画像自体の特徴量に基づいて天地方向の判定を行うので、従来の文字認識を用いる手法に比べて処理時間を大幅に短縮することができる。さらに文字認識に用いる辞書データが必要なく、画像データの精細さも必要無いので、データ容量を軽減することができる。画像自体の特徴量に基づいて天地方向が判定できない場合でも、文字認識結果に基づいて確実に天地方向を判定することができる。
【００３５】
また本発明によれば、二値化工程では、入力された画像データを二値化すると、矩形抽出工程で二値化した画像データから１つの文字を含む矩形を抽出する。特徴量抽出工程では、抽出した矩形から特徴量を抽出し、天地方向判定工程で、抽出された特徴量の天方向と地方向の差に基づいて矩形に含まれる文字の天地方向を判定する。
【００３６】
画像自体の特徴量に基づいて天地方向の判定を行うので、従来の文字認識を用いる手法に比べて処理時間を大幅に短縮することができる。さらに文字認識に用いる辞書データが必要なく、画像データの精細さも必要無いので、データ容量を軽減することができる。
【００３７】
また、天地を示すようなマークを用いる必要がないので、任意の画像データに対して天地方向の判定を行うことが可能である。
【００３８】
また本発明によれば、上記の画像処理方法を実行させるための画像処理プログラム、および画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
図１は、本発明の実施の一形態である画像処理装置１０の主要な構成を示すブロック図である。
【００４０】
画像処理装置１０には、画像データを入力するための入力装置１１が接続されている。入力装置１１は、コピー機やイメージスキャナ、デジタルカメラのＣＣＤ（Charged 
Coupling Devices）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide 
Semiconductor）イメージセンサなどを用いることができる。入力装置１１は、ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサなどで予め読み込んだ画像データを蓄積したシリコンメモリや磁気メモリであってもよく、有線、無線で接続された他のコンピュータや記憶システムにある画像データを受理する手段であってもよい。また入力装置１１は、図１のように画像処理装置１０と別個に区別された構成でもよく、画像処理装置１０に組み込まれて一体化したものであってもよい。
【００４１】
画像処理装置１０は、本装置全体を制御する制御部１２と、入力装置１１から送られてきた画像データを二値化する二値化処理部２１と、二値化された画像から文字矩形を抽出する文字矩形抽出部２２と、抽出された文字矩形から特徴を抽出する特徴抽出部２３と、抽出された特徴から画像データの天地方向を判定する天地方向判定部２４とを備えている。
【００４２】
本発明では、文字矩形の天方向部分と地方向部分との特徴差を用いて天地方向の判定を行う。
【００４３】
図２は、文字矩形をメッシュに分割した例を示す図である。図に示す例では、「向」の字を示す文字矩形を縦、横ともに１６分割（２５６メッシュ）している。文字矩形とは、文字に外接する矩形のことで、文字部分（黒画素部分）と背景部分（白画素部分）とからなる。
【００４４】
本発明では以下のような集計結果に基づいて、文字矩形の天地方向を判定する。
・第１判定方法
たとえば、ＪＩＳ（日本工業規格）の第１水準漢字および第２水準漢字で、使用頻度が高いフォントの漢字に対して、図２に示したような文字矩形を適用し、四隅のメッシュそれぞれに黒画素が含まれるかどうかを集計した。
【００４５】
左上隅のメッシュまたは右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字の数は全体の１０％であり、左下隅のメッシュまたは右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字の数は全体の６６％であった。第１判定方法では、この特徴差を利用することで文字が天方向を向いているか地方向を向いているかを判定することができる。このような判定方法を第１Ａ判定方法とする。
【００４６】
また、左上隅のメッシュおよび右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字の数は全体の４％であり、左下隅のメッシュおよび右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字の数は全体の２７％であった。この特徴差を利用して天地方向を判定することもできる。このような判定方法を第１Ｂ判定方法とする。
【００４７】
・第２判定方法
第１判定方法と同じく、ＪＩＳ（日本工業規格）の第１水準漢字および第２水準漢字で、使用頻度が高いフォントの漢字に対して、文字矩形を適用し、矩形の上（天方向）半分の領域に含まれる黒画素の数と下（地方向）半分の領域に含まれる黒画素の数を集計し、上半分に含まれる黒画素の数が下半分に含まれる黒画素の数よりも１．１倍以上多い文字の数は全体の４７％であり、下半分に含まれる黒画素の数が上半分に含まれる黒画素の数よりも１．１倍以上多い文字の数は全体の１６％であった。第２判定方法では、この特徴差を利用することで文字が天方向を向いているか地方向を向いているかを判定することができる。
【００４８】
図３は、本発明の画像処理装置１０による天地方向判定処理を示すフローチャートである。入力装置１１から文字画像を含む文書画像の画像データが入力されると天地方向判定処理が開始される。
【００４９】
ステップＳ１０１では、二値化処理部２１が、入力装置１１から入力された画像データを二値化する。この処理は従来から広く知られている二値化方法で行えばよい。
【００５０】
ステップＳ１０２では、二値化された画像データに基づいて、文字矩形抽出部２２が文字矩形を抽出する。
【００５１】
図４は、文字矩形抽出処理によって抽出された矩形の例を示す図である。ここで用いる文字矩形抽出処理もＯＣＲ（Optical Character Recognition）などで広く用いられている方法で行えばよい。
【００５２】
ステップＳ１０３では、抽出された文字矩形を所定の数（判定対象文字矩形数）ａ個取り出す。文書画像の先頭、たとえば左上隅の文字矩形から順次文字矩形を取り出すものとする。本実施形態ではａ＝２０とするが２０以外の数でもかまわない。ａをある程度大きく取ると天地方向の判定の精度がよくなるが、それに伴い判定に要する処理時間が増大する。ａの範囲としては５≦ａ≦１００、望ましくは１０≦ａ≦３０である。ａの値は、図示しない記憶部、または制御部１２に含まれるメモリ領域などに記憶しておけばよく、またユーザが所望する値に変更可能、すなわち記憶されている数値を書き換え可能な構成とすることが好ましい。
【００５３】
ステップＳ１０４では、制御部１２が、文字矩形を所定の数ａ個取り出せたかどうかを判定する。ａ個取り出せた場合は、ステップＳ１０５に処理を移し、ａ個取り出せなかった場合は、天地方向が判定できなかったものとして処理を終了する。
【００５４】
ステップＳ１０５では、特徴抽出部２３が、取り出したａ個の文字矩形に対して天地判定に用いる特徴量を抽出する。
【００５５】
第１Ａ判定方法を採用する場合は、ａ個の文字矩形のうち、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｘ、およびａ個の矩形のうち、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｙを算出する。
【００５６】
第１Ｂ判定方法を採用する場合は、ａ個の文字矩形のうち、左上隅および右上隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｍ、およびａ個の矩形のうち、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている矩形数の割合ｎを算出する。
【００５７】
第２判定方法を採用する場合は、上記のようにａ個の文字矩形のうち、上半分の領域に含まれる黒画素の数が下半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ倍以上多い矩形数の割合ｓ、およびａ個の矩形のうち、下半分の領域に含まれる黒画素の数が上半分の領域に含まれる黒画素の数よりγ倍以上多い矩形数の割合ｔを算出する。
【００５８】
ステップＳ１０６では、抽出された特徴量に基づいて天地方向を判定する。
まず第１判定方法を採用した場合について説明する。
【００５９】
天地方向判定部２４は、特徴抽出部２３で抽出された特徴量と、予め定める判定条件を示すテーブル（以下では「判定テーブル」と略称する。）とを比較する。判定テーブルは、図示しない記憶部、または制御部１２に含まれるメモリ領域などに記憶しておけばよい。
【００６０】
図５は、第１Ａ判定方法を用いた場合の判定テーブルの例を示す図である。
判定テーブルの構成は、パラメータと、４つの条件と、判定条件とを含む。図に示す例では、判定対象文字矩形数はａ個であり、パラメータａは２０である。
【００６１】
条件１は、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｂ％以下であり、パラメータｂは２０である。
【００６２】
条件２は、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｃ％以上であり、パラメータｃは４５である。
【００６３】
条件３は、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｃ％以上であり、パラメータｃは４５である。
【００６４】
条件４は、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｂ％以下であり、パラメータｂは２０である。
【００６５】
なお、四隅のメッシュに黒画素が含まれているかどうかの判断は、１つのメッシュに１個以上黒画素が存在すると、黒画素が含まれていると判断してもよいが、スキャナなどで読み取った画像データには、ノイズの影響、原稿の汚れ、二値化処理による誤差などにより、本来文字の四隅に黒画素が含まれないはずの文字であってもメッシュに黒画素が含まれる可能性がある。したがって、四隅のそれぞれのメッシュにおいて、含まれる黒画素の数が、１つのメッシュに含まれる全画素数に対して５％以上であれば、そのメッシュには黒画素が含まれていると判断するほうが好ましい。
【００６６】
条件１〜４について満たすか否かを判断したのち、条件１および条件２を満たす場合は、入力された画像データは天方向を向いていると判定する。
【００６７】
条件３および条件４を満たす場合は、入力された画像データは地方向を向いていると判定する。
【００６８】
すなわち、ｘがｂ以下で、かつｙがｃ以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｘがｃ以上で、かつｙがｂ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定する。
【００６９】
これら２つ以外であった場合は、天地方向が判定できなかったものとして処理を終了する。
【００７０】
たとえば、２０(＝ａ)個の文字矩形の内、左上隅または右上隅に黒画素がある文字矩形数が１０個(＝５０％＞ｃ％)であり、左下隅または右下隅に黒画素がある文字矩形数が３個(＝１５％＜ｂ％)であれば、条件３および条件４を満たすので画像データは地方向を向いていると判定する。
【００７１】
また左上隅または右上隅に黒画素がある文字矩形数が３個(＝１５％＜ｃ％)であり、左下隅または右下隅に黒画素がある文字矩形数が８個(＝４０％)であれば、条件1は満たすが条件２を満たさず、条件３および条件４も満たさないので判定不可となる。
【００７２】
パラメータｂおよびｃの値は一例であり、他の数値を用いるようにしてもよい。
図６は、第１Ａ判定方法を用いた場合の判定テーブルの他の例を示す図である。
【００７３】
判定テーブルの構成は、パラメータと、４つの条件と、判定条件とを含む。図に示す例では、判定対象文字矩形数はａ個であり、パラメータａは２０である。
【００７４】
条件１は、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｂ％以下であり、パラメータｂは１０である。
【００７５】
条件２は、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｃ％以上であり、パラメータｃは５５である。
【００７６】
条件３は、左上隅または右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｃ％以上であり、パラメータｃは５５である。
【００７７】
条件４は、左下隅または右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｂ％以下であり、パラメータｂは１０である。
【００７８】
なお、四隅のメッシュに黒画素が含まれているかどうかの判断は、上記の例と同様に、１つのメッシュに１個以上黒画素が存在すると、黒画素が含まれていると判断してもよいが、四隅のそれぞれのメッシュにおいて、含まれる黒画素の数が、１つのメッシュに含まれる全画素数に対して５％以上であれば、そのメッシュには黒画素が含まれていると判断するほうが好ましい。
【００７９】
条件１〜４について満たすか否かを判断したのち、条件１および条件２を満たす場合は、入力された画像データは天方向を向いていると判定する。
【００８０】
条件３および条件４を満たす場合は、入力された画像データは地方向を向いていると判定する。
【００８１】
これら２つ以外であった場合は、天地方向が判定できなかったものとして処理を終了する。
【００８２】
図５に示したテーブルの例に比べて、ｂの値を小さくし、ｃの値を大きくすると、判定不可になる割合が増えるが、判定の精度は向上する。
【００８３】
パラメータｂおよびｃについては、５≦ｂ≦３０および３０≦ｃ≦７０が好ましく、特に好ましくは、１０≦ｂ≦２０、４０≦ｃ≦５５である。ただしｂ＜ｃになるようにする必要がある。
【００８４】
図７は、第１Ｂ判定方法を用いた場合の判定テーブルの例を示す図である。
判定テーブルの構成は、パラメータと、４つの条件と、判定条件とを含む。図に示す例では、判定対象文字矩形数はａ個であり、パラメータａは２０である。
【００８５】
条件１は、左上隅および右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｄ％以下であり、パラメータｄは１０である。
【００８６】
条件２は、左下隅および右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｅ％以上であり、パラメータｅは２０である。
【００８７】
条件３は、左上隅および右上隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｅ％以上であり、パラメータｅは２０である。
【００８８】
条件４は、左下隅および右下隅のメッシュに黒画素が含まれている文字矩形の数がａ個のうちｄ％以下であり、パラメータｄは１０である。
【００８９】
なお、四隅のメッシュに黒画素が含まれているかどうかの判断は、上記の例と同様に、１つのメッシュに１個以上黒画素が存在すると、黒画素が含まれていると判断してもよいが、四隅のそれぞれのメッシュにおいて、含まれる黒画素の数が、１つのメッシュに含まれる全画素数に対して５％以上であれば、そのメッシュには黒画素が含まれていると判断するほうが好ましい。
【００９０】
条件１〜４について満たすか否かを判断したのち、条件１および条件２を満たす場合は、入力された画像データは天方向を向いていると判定する。
【００９１】
条件３および条件４を満たす場合は、入力された画像データは地方向を向いていると判定する。
【００９２】
すなわち、ｍがｄ（３％≦ｄ≦１５％）以下で、かつｎがｅ（１５％≦ｅ≦３０％、ｅ＞ｄ）以上である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｍがｅ以上で、かつｎがｄ以下である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定する。
【００９３】
これら２つ以外であった場合は、天地方向が判定できなかったものとして処理を終了する。
【００９４】
図５に示したテーブルの例に比べて、ｂの値を小さくし、ｃの値を大きくすると、判定不可になる割合が増えるが、判定の精度は向上する。
【００９５】
パラメータｄおよびｅについては、３≦ｄ≦１５および１５≦ｅ≦３０が好ましく、特に好ましくは、５≦ｄ≦１０、２０≦ｅ≦２５である。ただしｄ＜ｅになるようにする必要がある。
【００９６】
第１Ａ判定方法と、第１Ｂ判定方法とでは、文字の種類やフォントによって判定精度が変わるので、予め使用フォントが判明している場合などは、フォントに応じて第１Ａ判定方法と、第１Ｂ判定方法を使い分けるようにしてもよい。
【００９７】
図８は、第２判定方法を用いた場合の判定テーブルの例を示す図である。
判定テーブルの構成は、パラメータと、４つの条件と、判定条件とを含む。図に示す例では、判定対象文字矩形数はａ個であり、パラメータａは２０である。
【００９８】
条件１は、上半分の領域に含まれる黒画素の数が、下半分の領域に含まれる黒画素の数よりもγ倍以上多い文字矩形の数がａ個のうちｆ％以上であり、パラメータγは１．１、パラメータｆは４０である。
【００９９】
条件２は、下半分の領域に含まれる黒画素の数が、上半分の領域に含まれる黒画素の数よりもγ倍以上多い文字矩形の数がａ個のうちｇ％以下であり、パラメータγは１．１、パラメータｇは２５である。
【０１００】
条件３は、上半分の領域に含まれる黒画素の数が、下半分の領域に含まれる黒画素の数よりもγ倍以上多い文字矩形の数がａ個のうちｇ％以下であり、パラメータγは１．１、パラメータｇは２５である。
【０１０１】
条件４は、下半分の領域に含まれる黒画素の数が、上半分の領域に含まれる黒画素の数よりもγ倍以上多い文字矩形の数がａ個のうちｆ％以上であり、パラメータγは１．１、パラメータｆは４０である。
【０１０２】
条件１〜４について満たすか否かを判断したのち、条件１および条件２を満たす場合は、入力された画像データは天方向を向いていると判定する。
【０１０３】
条件３および条件４を満たす場合は、入力された画像データは地方向を向いていると判定する。
【０１０４】
すなわち、ｓがｆ以上で、かつｔがｇ以下である場合は、矩形に含まれる文字が天方向であると判定し、ｓがｇ以下で、かつｔがｆ以上である場合は、矩形に含まれる文字が地方向であると判定する。
【０１０５】
これら２つ以外であった場合は、天地方向が判定できなかったものとして処理を終了する。
【０１０６】
たとえば、２０(＝ａ)個の文字矩形の内、上半分の領域に含まれる黒画素の数が、下半分の領域に含まれる黒画素の数よりも１．１倍以上多い文字矩形の数が９個（＝４５％＞ｆ％）であり、下半分の領域に含まれる黒画素の数が、上半分の領域に含まれる黒画素の数よりも１．１倍以上多い文字矩形の数が３個（＝１５％＜ｇ％）であれば、条件１および条件２を満たすので画像データは天方向を向いていると判定する。
【０１０７】
パラメータｆ，ｇおよびｅについては、２０≦ｆ≦７０、５≦ｇ≦３０、１．０≦γ≦１．３が好ましく、特に好ましくは、３０≦ｆ≦５０、１０≦ｇ≦２０％、１．０５≦γ≦１．２である。ただしｆ＞ｇであり、γの値に合わせてｆおよびｇを調整する必要がある。
【０１０８】
図３に戻り、ステップＳ１０７では、天地方向を判定できたかどうかを判断する。天地方向が判定できていれば処理を終了し、天地方向を判定できていなければステップＳ１０３に処理を戻す。
【０１０９】
ステップＳ１０７で判断された結果ステップＳ１０３に戻った場合は、判定不可となった文字矩形を使用せず、判定済みの文字矩形に隣接する次のａ個の文字矩形を取り出し、改めて天地方向の判定を行う。
【０１１０】
なお、画像データに含まれる全ての文字矩形を判定に用いても判定不可であった場合は、その画像データは判定不可の画像データとして処理を終了する。
【０１１１】
以上のように、本発明による天地方向判定は、統計結果に基づく確率モデルを用いた判定であるため、誤判定の可能性がある。特に設定したパラメータの値によっては、判定不可になる可能性は低いが、誤判定の確率が高まる場合がある。このためパラメータを調整し誤判定の確率を低く抑えると判定不可になる確率が高くなる。したがって、１回の判定における誤判定の確率をなるべく低くし、判定不可の場合は、新たな文字矩形に基づいて複数回の判定を試みるようにしている。
【０１１２】
判定精度を高めるために、以下のような判定方法を追加、組み合わせることもできる。
図９は、本発明の他の実施形態である画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。
【０１１３】
図１に示した構成とは、文字認識処理に使用する文字認識辞書３１と文字認識による天地方向判定部２５とを含むことのみが異なっているので、他の構成については同じ参照符号を付して説明は省略する。文字認識辞書を用いた判定方法は従来既知の判定方法を用いる。
【０１１４】
図１０は、本実施形態の画像処理装置による天地方向判定処理を示すフローチャートである。入力装置１１から文字画像を含む文書画像の画像データが入力されると天地方向判定処理が開始される。
【０１１５】
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０６までの処理は、図３に示したフローチャートと同様であるので、説明を省略する。
【０１１６】
ステップＳ１０７では、文字矩形画像の特徴を用いた天地方向判定で判定不可になった場合、ステップＳ１０８に処理を進める。ステップＳ１０８では、文字認識を用いた天地方向判定処理を行う。このように、従来既知である文字認識を用いた天地方向判定処理を組み合わせることで、文字矩形による特徴で判定できれば高速に処理することができ、判定できなければ従来の文字認識を用いた天地方向判定で確実に判定することができる。
【０１１７】
また、文字矩形の特徴を用いた場合、上記のように天地方向しか判定できないので、入力された画像データが横向きであった場合、判定不可となる可能性が極めて高い。したがって、画像データの文字矩形を全て用いて判定しても判定不可であった場合、画像データを右回転または左回転させることにより、９０°だけ回転させ、再度天地方向判定を行うようにしてもよい。
【０１１８】
９０°回転させることで横向きであったものが天方向または地方向に向くことになり、判定可能となる。
【０１１９】
判定結果としては、回転方向と回転後の天地方向とを合わせて出力すれば元の画像データがどちら向きであったかがわかる。また、回転させた方向と、回転後の天地方向とから元の画像データが右向きか左向きかを判断し、その判断結果を出力するようにしてもよい。
【０１２０】
特許文献１で示した文字認識に基づく天地方向判定処理と、本発明の天地方向判定処理とでは、演算量（演算回数）において、本発明のほうが従来方法に比べて数１００分の１から数１０分の１程度にまで減少させることができる。
【０１２１】
本発明の他の実施形態として、コンピュータに実行させるためのプログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、上記した圧縮処理を行う画像処理方法を記録するものとすることもできる。
【０１２２】
この結果、上記圧縮処理を行う画像処理方法を行うプログラムコードを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１２３】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであってもよいし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラムコード読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０１２４】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいは、いずれの場合もプログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムコードが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１２５】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー(登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【０１２６】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１２７】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１２８】
コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】本発明の実施の一形態である画像処理装置１０の主要な構成を示すブロック図である。
【図２】文字矩形をメッシュに分割した例を示す図である。
【図３】本発明の画像処理装置１０による天地方向判定処理を示すフローチャートである。
【図４】文字矩形抽出処理によって抽出された矩形の例を示す図である。
【図５】第１Ａ判定方法を用いた場合の判定テーブルの例を示す図である。
【図６】第１Ａ判定方法を用いた場合の判定テーブルの他の例を示す図である。
【図７】第１Ｂ判定方法を用いた場合の判定テーブルの例を示す図である。
【図８】第２判定方法を用いた場合の判定テーブルの例を示す図である。
【図９】本発明の他の実施形態である画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。
【図１０】本実施形態の画像処理装置による天地方向判定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１３０】
１０  画像処理装置
１１  入力装置
１２  制御部
２１  二値化処理部
２２  文字矩形抽出部
２３  特徴抽出部
２４  天地方向判定部
【図１】
2009020827.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
2009020827.tif 000006
【図６】
2009020827.tif 000007
【図７】
2009020827.tif 000008
【図８】
2009020827.tif 000009
【図９】
2009020827.tif 000010
【図１０】
2009020827.tif 000011
【図２】
2009020827.tif 000012