(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像から黒画素連結成分を統合した矩形を抽出する矩形抽出手段と、該抽出された矩形から破線を構成する矩形（以下、破線要素）を抽出する破線抽出手段と、該破線要素を基に破線であるか、文字矩形の一部から構成されている擬似破線であるかを識別する破線識別手段を備えた破線識別装置であって、前記破線識別手段は、前記破線の位置情報と文字矩形の位置情報との差を基に破線であるか擬似破線であるかを識別することを特徴とする破線識別装置。
【請求項２】
文書画像から黒画素連結成分を統合した矩形を抽出する矩形抽出手段と、該抽出された矩形から破線を構成する矩形（以下、破線要素）を抽出する破線抽出手段と、該破線要素を基に破線であるか、文字矩形の一部から構成されている擬似破線であるかを識別する破線識別手段を備えた破線識別装置であって、前記破線識別手段は、前記破線要素の位置情報と文字矩形の位置情報との差を基に破線であるか擬似破線であるかを識別することを特徴とする破線識別装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の破線識別装置の各手段として、コンピュータを機能させるための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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、破線と擬似破線を精度よく識別する破線識別装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
表を構成する点線罫線を認識する方法として、例えば特開平７−２３０５２５号公報に記載された罫線認識方法がある。この方法は、所定の閾値以下の矩形を点線要素として抽出し、該要素間の間隔が所定の閾値以内の要素同士を統合した矩形を点線罫線として抽出する。また、矩形の大きさおよび矩形間の間隔のそれぞれの分散値を基に罫線としての妥当性も判断している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記したように矩形の抽出処理を所定の閾値で行うと、例えば、文字を構成している矩形を、破線の構成要素として誤って抽出する可能性がある。また、画像がスキューしていたり、ノイズがある場合には、正しく破線を抽出することできないという問題がある。
【０００４】
本発明の目的は、破線識別処理後、または処理中に破線を構成している要素の大きさと要素間距離（破線間隔）のバラツキ量（分散などの統計量）を計算し、そのバラツキ量が所定の閾値以上のものは擬似破線として除去することにより、破線の識別精度を向上させた破線識別装置および記録媒体を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、請求項１記載の発明では、文書画像から黒画素連結成分を統合した矩形を抽出する矩形抽出手段と、該抽出された矩形から破線を構成する矩形（以下、破線要素）を抽出する破線抽出手段と、該破線要素を基に破線であるか、文字矩形の一部から構成されている擬似破線であるかを識別する破線識別手段を備えた破線識別装置であって、前記破線識別手段は、前記破線の位置情報と文字矩形の位置情報との差を基に破線であるか擬似破線であるかを識別することを特徴としている。
【０００６】
請求項２記載の発明では、文書画像から黒画素連結成分を統合した矩形を抽出する矩形抽出手段と、該抽出された矩形から破線を構成する矩形（以下、破線要素）を抽出する破線抽出手段と、該破線要素を基に破線であるか、文字矩形の一部から構成されている擬似破線であるかを識別する破線識別手段を備えた破線識別装置であって、前記破線識別手段は、前記破線要素の位置情報と文字矩形の位置情報との差を基に破線であるか擬似破線であるかを識別することを特徴としている。
【０００７】
請求項３記載の発明では、請求項１または２記載の破線識別装置の各手段として、コンピュータを機能させるための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ことを特徴としている。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
本発明の各実施例を説明する前に、まず、本発明で使用する用語を定義する。  矩形／矩形抽出：
画像中に、連続している画像、または所定の閾値以上、連続している画像部分（例えば、２値画像であれば連続黒画素部、もしくは連続白画像部）を一塊として、それらが包含されるように外接四角形で囲んだ範囲を矩形とし、その位置座標を抽出することを矩形抽出と定義する。
【００１５】
破線／破線要素／擬似破線：
実線以外の線を破線と定義する。すなわち、破線とは、点線、一点鎖線、二点鎖線などを含む総称である。破線を構成する矩形を破線要素とする。例えば、２値画像であれば黒画素の矩形を指す。破線でないにも係らず、破線として誤って識別された破線を擬似破線と呼ぶ。例えば文字を構成している矩形の一部が破線識別処理の対象となって、誤認識された結果、抽出された破線がこの擬似破線に相当する。
【００１６】
要素間距離：
破線を構成している要素と要素の間の距離である。この距離は、例えば要素と要素の位置座標の差や、要素が黒画素で構成されている２値画像であれば、黒画素要素間の連続白画像部の長さを表わす。
【００１７】
図１は、本発明の実施例１から５に共通する構成を示す。また、図２は、本発明の実施例１から５に共通する全体の処理フローチャートである。２値画像入力部１００は、例えばスキャナのような画像入力部である。ここでは、２値画像として取り込むが、多値画像でもよい。２値画像入力部１００から入力された画像は、２値イメージメモリ１１０に格納される（ステップ１）。
【００１８】
次に、矩形抽出部１２０は、この２値イメージメモリ１１０のデータを使用して矩形を抽出し、矩形メモリ１３０に格納する（ステップ２）。破線罫線抽出部１４０では、このメモリ１３０内の矩形情報を利用して破線を抽出する（ステップ３）。破線抽出処理は、破線を識別する方法であれば、何れの方法を用いてもよい。破線罫線抽出部１４０で抽出された破線は、破線罫線メモリ１５０に格納され（ステップ４）、抽出されなければ処理が終了する。この段階では、擬似破線も破線として含まれている。以下詳述するように、破線判断部１６０では、この擬似破線を除去して擬似破線と真の破線とに選別する（ステップ５）。この擬似破線の除去処理を、抽出した全ての破線について行う（ステップ６）。
【００１９】
破線判断部１６０は、分散計算部１６１、比率計算部１６２、一定情報量占有率の計算部１６３、矩形位置と破線位置の比較計算部１６４、矩形位置と破線要素位置の比較計算部１６５を備えている。破線判断部１６０で擬似破線を除去した残りの真の破線を破線罫線メモリ１７０に格納する。ここで、破線罫線メモリとしてメモリ１７０を専用に設けているが、メモリ１５０を共用してもよい。
【００２０】
また、図１では処理順序として、破線抽出部１４０で破線を抽出した後に、破線判断部１６０で破線を判断しているが、破線を抽出しながら判断する処理順序を採ってもよい。
【００２１】
〈実施例１〉
実施例１では、破線判断部１６０の分散計算部１６１のみが機能する。分散計算部１６１では、破線罫線メモリ１５０内の抽出された破線、もしくは抽出中の破線の要素の幅と高さと要素間距離のバラツキを計算する。バラツキを示すものとしてここでは、例えば統計処理の分散を例にとって説明する。
【００２２】
図３は、実施例１に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。破線判断部１６０は、破線罫線メモリ１５０から破線を構成している要素矩形を取り出し（ステップ１１）、分散計算部１６１は、要素矩形の高さ、幅、要素間距離について、それぞれの分散値Ａ１、Ａ２，Ａ３（バラツキ）を算出する（ステップ１２）。そして、かすれなどによるバラツキも考慮して、擬似破線であると判断できるそれぞれの閾値Ａ１’、Ａ２’、Ａ３’を決定し、上記したバラツキが閾値以上であるとき、擬似破線であると判断する（ステップ１３）。擬似破線と判断された破線を除去して真の破線を破線罫線メモリ１７０に格納する（ステップ１４）。
【００２３】
〈実施例２〉
上記した実施例では、除去できない擬似破線が存在する可能性がある。本実施例は、破線の識別精度を向上させたものであり、破線判断部１６０の比率計算部１６２のみが機能する。
【００２４】
図４は、実施例２に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。破線判断部１６０は、破線罫線メモリ１５０から破線を構成している要素矩形を取り出し（ステップ２１）、比率計算部１６２は、抽出された破線、もしくは抽出中の破線要素の幅と高さと要素間距離の値から、幅をＷ、高さをＨ、要素間距離をＤとすると、ＤとＷ、ＷとＨ、ＤとＨの比率Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３をそれぞれ算出する（ステップ２２）。比率の組み合わせとして全ての組み合わせを採ってもよいし、計算する値は平均値を採ってもよい。そして、一般的な擬似破線の各比率の特徴量を測定し、その特徴量を基にそれぞれの閾値Ｂ１’、Ｂ２’、Ｂ３’を決定し、上記した比率の値と閾値とを比較する。上記した比率が閾値以上のとき擬似破線であると判断して（ステップ２３）、擬似破線と判断された破線を除去する（ステップ２４）。
【００２５】
〈実施例３〉
上記した実施例１、２では、除去できない擬似破線が存在する可能性がある。本実施例は、破線の識別精度をより向上させたものであり、破線判断部１６０の一定情報量占有率の計算部１６３のみが機能する。
【００２６】
図５は、実施例３に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。破線判断部１６０は、破線罫線メモリ１５０から破線を構成している要素矩形を取り出し（ステップ３１）、一定情報量占有率の計算部１６３は、抽出された破線、もしくは抽出中の破線要素の黒画素の比率Ｃを算出する（ステップ３２）。
【００２７】
図６は、文字矩形例と点線要素矩形例を示す。矩形の面積をＳとし、矩形内の黒画素の面積（図６の例では文字ａの面積）をＢｌａｃｋとすると、矩形の黒画素比率ＣをＣ＝Ｂｌａｃｋ／Ｓと定義する。矩形が文字であれば黒画素比率は低く、破線要素であれば黒画素比率が高くなることを利用して、擬似破線か真の破線であるかを判定する。所定の閾値をＣ’として、破線を構成している要素矩形の黒画素比率Ｃまたは全要素矩形の黒画素比率の平均値Ｃａｖｇを算出して、Ｃ＜Ｃ’またはＣａｖｇ＜Ｃ’であれば（ステップ３３）、要素矩形は文字矩形つまり擬似破線であると判定して除去する（ステップ３４）。破線判断部１６０では、擬似破線と判定された破線を除去して破線罫線メモリ１７０に格納する。
【００２８】
〈実施例４〉
上記した実施例３の処理方法を用いると、図７に示すＬｉｎｅ２やＬｉｎｅ４を擬似破線として簡単に除去することが可能となる。しかし、上記した実施例３の方法では、文字矩形から構成される擬似破線Ｌｉｎｅ１やＬｉｎｅ３を破線要素と区別することが難しい場合もある。そこで、本実施例は、図７に示す擬似破線Ｌｉｎｅ１やＬｉｎｅ３を除去する実施例である。
【００２９】
本実施例の破線判断部１６０では、矩形位置と破線位置の比較計算部１６４を設けている。図８は、実施例４に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。比較計算部１６４では、抽出された破線、もしくは抽出中の破線そのものの位置情報と画像上の文字矩形の位置情報とを比較して、破線の位置と文字矩形の位置の差Ｄを算出し（ステップ４２）、Ｄが所定の閾値以下Ｄ’であれば（ステップ４３）、その破線は文字の矩形の一部から構成される擬似破線であると判定して除去する（ステップ４４）。
【００３０】
図９は、実施例４で除去する擬似点線の例（Ｌｉｎｅ１）を示す。図中の点線は抽出された矩形の位置範囲を示す。上記したＤは、横書きの文字の場合、矩形位置とＬｉｎｅ１位置との横方向における距離である。このＤの算出方法としては、Ｌｉｎｅ１近傍に存在する任意の矩形との距離を算出するか、もしくは対象画像中に存在する全矩形との距離を算出するか、もしくはＬｉｎｅ１近傍に存在する文字矩形と判断された矩形との距離を算出するなど、何れかの算出方法を採ればよい。本実施例では、算出された距離Ｄが所定の閾値以下であれば、Ｌｉｎｅ１を擬似点線と判断して除去する。
【００３１】
〈実施例５〉
上記した実施例１から４の処理では、除去できない擬似破線が存在する可能性がある。また、実施例４では、破線の位置情報と文字矩形の位置情報を比較判断しているだけであるので、小さい表や罫線と文字が近接しているような密な表の場合、真の破線であるにもかかわらず、擬似破線として誤って除去してしまう可能性がある。
【００３２】
そこで、本実施例では、破線識別処理後または処理中に破線を構成している個々の要素矩形の画像上での位置情報と文字を構成している矩形の画像上での位置情報とを比較して、抽出された破線が文字の矩形要素から構成される擬似破線であるか否かを判定する手段を設けたものであり、これにより、破線の識別精度をさらに向上させている。
【００３３】
図１０は、実施例５に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。矩形位置と破線要素位置の比較計算部１６５は、抽出された破線、もしくは抽出中の破線要素の位置情報と文字矩形の位置情報とを比較して、破線要素の位置と文字矩形の位置の差Ｅを算出し（ステップ５３）、差Ｅが所定の閾値Ｅ’以下であれば（ステップ５４）、その破線要素は文字の矩形の一部から構成される擬似破線要素と判定し、カウントする（ステップ５５）。
【００３４】
図１１は、実施例５で除去する擬似破線例である。図中のＬｉｎｅ１は文字矩形ｌ（エル）を破線要素として誤って識別した擬似破線を示す。実施例５では、Ｌｉｎｅ１を構成している各要素に対して近傍矩形との距離Ｅを算出する。
【００３５】
すなわち、その距離Ｅの算出方法は、以下に示すように両サイドの文字矩形の存在の有無を確かめる。図１１の要素のｌ（エル）の文字矩形に注目し、ｌ（エル）のＹｅ座標値をｂａｓｅｌｉｎｅとする。
【００３６】
別に文字矩形として抽出されている矩形のＹｅ座標値がｄｙｅの範囲に存在し、かつ、
別に文字矩形として抽出されている矩形のＸｅ座標値がｄｘＬの範囲に、またはＸｓ座標値がｄｘＲの範囲に存在する。ここで、ｄｙｅ、ｄｘＬ、ｄｘＲは所定の閾値である。
【００３７】
上記の条件を破線要素数すべてについて満たしていれば、つまり、算出されたＥが所定の閾値Ｅ’以下であれば、それは文字矩形（例えばｌ（エル）やＩ（アイ））であり、擬破線要素と判断できる。このようにＬｉｎｅ１を構成している全要素に対して擬似破線要素か破線要素かの判定を行う。
【００３８】
次に、Ｌｉｎｅ１が擬似破線か否かの判定方法を説明する。破線の構成要素数をＮとし、上記した処理で擬似破線要素と判定された数をＮＧｎｕｍとすると、Ｎ＝ＮＧｎｕｍまたはＮ＝ＮＧｎｕｍ×２であれば、擬似破線と判定し（ステップ５７）、擬似破線として除去する（ステップ５８）。図１１のＬｉｎｅ１の構成要素数は３個であるので、擬似破線要素と判定された要素数が３個であればＬｉｎｅ１を擬似破線と判定する。また、図１１のＬｉｎｅ３は構成要素数が６個であるので、擬似破線要素と判定される数が３個であれば、Ｌｉｎｅ３を擬似破線と判定する。
【００３９】
このように、本実施例では、各破線要素について擬似破線であるか否かを判定しているので、上記した実施例４に比べて確実に擬似破線を識別除外することができ、破線の抽出率が向上する。また、真の破線であっても、文字が破線の近辺に存在した場合は、実施例４の処理では誤って真の破線を擬似破線として除外してしまう可能性がある。これに対して、本実施例の処理では、破線要素の数と擬似破線要素の数を比較して判断しているために確実に擬似破線を識別し、除外することができる。
【００４０】
〈実施例６〉
上記した実施例１、２では、抽出された破線を構成する要素間距離のバラツキ（分散）と比を計算しているが、本実施例ではこの計算結果を利用することによって、破線の種類を分類することが可能となる。また、本実施例では、破線の種類を分類した結果を罫線情報に加えて、罫線識別における詳細なデータを得ることができるとともに、表再現時に罫線の詳細な再現データを用いて、読み込んだ原稿に近い表を再現することができる。
【００４１】
図１２は、本発明の実施例６の構成を示す。図１に示す構成に、さらに、算出結果メモリ１８０、破線種類分別部１９０、罫線再現部２００を設けている。他の構成要素は図１のものと同様である。図１３は、実施例６の処理フローチャートである。
【００４２】
分散計算部１６１と比率計算部１６２の算出結果が算出結果メモリ１８０に保持される。この算出結果を基に、破線種類分別部１９０は破線の種類を点線、一点鎖線、二点鎖線、その他に分類する（ステップ６６）。
【００４３】
図１４は、破線種類分別部の処理フローチャートである。図１５は、識別方向における破線要素の高さｈ、幅ｗ、要素間距離ｄを示す。分類の方法は、識別された破線に対して、破線を構成している要素の高さ、幅、要素間距離のバラツキを表す値、例えば、分散値ｈ、ｗ、ｄを算出する（ステップ７１）。所定の閾値をＶとして、ｈ、ｗ、ｄが、ｈ＜Ｖかつｗ＜Ｖかつｄ＜Ｖの条件を満たせば（ステップ７２）、破線を点線（構成要素が同じサイズである破線）と判断して、破線の種類を点線とラベリングする（ステップ７３）。なお、上記所定の閾値Ｖはｈ、ｗ、ｄ毎に異なる場合もある。
【００４４】
次いで、点線と判断されなかった場合には、一点および二点鎖線であるための条件を満たすか否かの判断条件に処理を進める。所定の閾値をＶ２、Ｖ３として（Ｖ２＜Ｖ３）、ｈ＜Ｖ２かつｄ＜Ｖ２かつｗ＜Ｖ３を満たしていれば（ステップ７４）、破線は一点もしくは二点鎖線であると判断して、一点、二点鎖線としてラベリングする（ステップ７５）。
【００４５】
一点、二点鎖線と判断された場合には、さらに詳細に分類する処理に進む。破線構成要素において、１つおきに位置している要素に対して、高さと幅の分散値ｈ１、ｗ１を算出する（ステップ７６）。所定の閾値をＶ４とすると、ｈ１＜Ｖ４かつｗ１＜Ｖ４を満たせば（ステップ７７）、一点鎖線と判断してラベリングする（ステップ７８）。
【００４６】
次に、ラベリングされなかった場合には、２つおきに位置している要素に対して、同様に高さと幅の分散値ｈ２、ｗ２を算出する（ステップ７９）。所定の閾値をＶ５とすると、ｈ２＜Ｖ５かつｗ２＜Ｖ５を満たせば（ステップ８０）、二点鎖線と判断してラベリングする（ステップ８１）
また、ＤＴＰなどの罫線再現部２００が罫線を再現するとき、破線種類分別部１９０の分類結果を用いて正しい罫線を再現することができる。
【００４７】
〈実施例７〉
本実施例は、上記した各実施例を組み合わせたもので、擬似破線を精度よく除去することができ、高精度に破線を抽出することが可能となる。
【００４８】
〈実施例８〉
本実施例は、上記した各実施例で擬似破線を除去し、正しく識別された破線について、その破線を構成している矩形にラベリングし、一度、識別に使用された矩形を明確化することによって、他の識別処理時の誤認を低減し、表処理構造認識と表再現処理の精度を向上させた実施例である。
【００４９】
図１６は、本発明の実施例８の構成を示し、図１の構成にさらに、矩形ラベリング部３００、矩形メモリ３１０、他の識別処理部３２０を設けている。図１７は、実施例８の処理フローチャートである。破線判断部１６０で正しく識別され、破線罫線メモリ１７０に格納されている破線について（ステップ９５）、その破線を構成している矩形に対して、矩形ラベリング部３００でラベリングする
（ステップ９６）。
【００５０】
ここで、ラベリングとは、例えば、正しく識別された破線を構成している矩形に対して、破線識別番号などを付けることを指す。また、例えば破線だけではなく、既に正しく識別されている実線などの罫線類、その他の識別処理に使用された矩形についても同様にラベリングされる。
【００５１】
ラベリングされた矩形は矩形メモリ３１０に保持される。この矩形メモリ３１０としては、メモリ１３０を用いてもよい。破線の識別処理が終了した後、他の識別処理３２０を行うとき、矩形メモリ３１０内の矩形ラベリング情報を利用して、その矩形が罫線等の矩形であるか否かを判断し、現識別処理とは関係のない矩形を除いて識別処理を進めることができる。
【００５２】
つまり、従来は、他の識別処理を行うとき、再度、２値画像の入力１００→２値イメージメモリへの格納１１０→矩形抽出１２０→矩形メモリ１３０への格納と処理を進めるか、あるいは矩形メモリ１３０の矩形情報を利用しているが、本実施例では、この矩形メモリ１３０の矩形情報に、ラベリングされた矩形情報が追加されるため、識別処理を容易に行うことができ、これにより誤認織の低減、高速処理を実現することができる。
【００５３】
〈実施例９〉
図１８は、本発明の実施例９の構成を示し、ソフトウェアによって実現する実施例である。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、図１８に示すように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、表示装置、ハードディスク、キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、スキャナなどからなる汎用の処理装置を用意し、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明の破線識別機能を実現するプログラムが記録されている。また、スキャナなどから入力された文書などの画像は一時的にハードディスクなどに格納される。そして、該プログラムが起動されると、一時保存された画像データが読み込まれて、破線識別処理を実行し、その識別結果をディスプレイなどに出力する。
【００５４】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、破線要素の大きさ、破線要素間の距離などの情報のバラツキを計算し、そのバラツキを基に擬似破線であるか破線であるかを識別しているので、かすれている実線などを除去することができ、正しく破線を識別することができる。
【００５５】
本発明によれば、破線要素の幅、高さ、破線要素間の距離のそれぞれの比を基に擬似破線であるか破線であるかを識別しているので、精度よく擬似破線またはかすれている実線などを除去することができる。
【００５６】
本発明によれば、破線要素に占める黒画素または白画素の面積率を基に擬似破線であるか破線であるかを識別しているので、精度よく擬似破線またはかすれている実線などを除去することができる。
【００５７】
本発明によれば、破線の位置情報と文字矩形の位置情報との差を基に破線であるか擬似破線であるかを識別しているので、擬似破線を除去する精度が向上し、正しく破線を識別することができる。
【００５８】
本発明によれば、破線要素の位置情報と文字矩形の位置情報との差を基に破線であるか擬似破線であるかを識別しているので、擬似破線を除去する精度が一層向上し、正しく破線を識別することができる。
【００５９】
本発明によれば、破線の種類を点線、一点鎖線、二点鎖線などに識別可能であるので、罫線を精度よく再現することができる。
【００６０】
本発明によれば、上記した各識別方法を適宜組み合わせているので、擬似破線を除去する精度がより一層向上し、高精度に破線を抽出することができる。
【００６１】
本発明によれば、正しく識別された破線を構成している矩形に対してラベリングをしているので、他の識別処理時にそのラベリング情報を使用することによって、誤識別が防止され、破線の識別率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施例１から５に共通する構成を示す。
【図２】  本発明の実施例１から５に共通する全体の処理フローチャートである。
【図３】  実施例１に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。
【図４】  実施例２に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。
【図５】  実施例３に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。
【図６】  文字矩形例と点線要素矩形例を示す。
【図７】  擬似破線の例を示す。
【図８】  実施例４に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。
【図９】  実施例４で除去する擬似破線の例を示す。
【図１０】  実施例５に係る破線判断部１６０の処理フローチャートである。
【図１１】  実施例５で除去する擬似破線例である。
【図１２】  本発明の実施例６の構成を示す。
【図１３】  実施例６の処理フローチャートである。
【図１４】  破線種類分別部の処理フローチャートである。
【図１５】  識別方向における破線要素の高さｈ、幅ｗ、要素間距離ｄを示す。
【図１６】  本発明の実施例８の構成を示す。
【図１７】  実施例８の処理フローチャートである。
【図１８】  本発明の実施例９の構成を示す。
【符号の説明】
１００  ２値画像入力部
１１０  ２値イメージメモリ
１２０  矩形抽出部
１３０  矩形メモリ
１４０  破線罫線抽出部
１５０  破線罫線メモリ
１６０  破線判断部
１６１  分散計算部
１６２  比率計算部
１６３  一定情報量占有率の計算部
１６４  矩形位置と破線位置の比較計算部
１６５  矩形位置と破線要素位置の比較計算部
１７０  破線罫線メモリ
【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１１】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１３】
0003753354.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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