文書レイアウト解析

文書レイアウト解析 (英:Document layout analysis) は、コンピュータビジョンまたは自然言語処理では、テキスト文書のスキャン画像内の関心領域を識別および分類するプロセスである。読み取りシステムでは、テキスト領域を非テキスト領域からセグメント化し、正しい読み取り順序で配置する必要がある。文書に埋め込まれたテキスト本文、イラスト、数学記号、および表としてのさまざまな領域（またはブロック）の検出とラベル付けは、幾何学的レイアウト解析と呼ばれる。 ただし、テキストゾーンは、文書内でさまざまな論理的役割（タイトル、キャプション、脚注など）を果たし、この種のセマンティックラベリングが論理レイアウト解析の範囲です。
文書レイアウト解析は、幾何学的および論理的なラベル付けの組み合わせである。これは通常、文書画像がOCRエンジンに送信される前に実行されるが、大規模なアーカイブ内の同じ文書の重複コピーを検出したり、構造や画像コンテンツによって文書にインデックスを付けたりするためにも使用できる。
文書のレイアウトは、国際規格ISO 8613-1：1989で正式に定義されている。
方法の概要.
文書レイアウト解析には、主に2つのアプローチがある。一つ目は、生のピクセルデータに基づいて文書を繰り返し解析するボトムアップアプローチである。このアプローチでは通常、最初に文書の白黒の境界領域を見つけ、領域を単語でグループ化し、次にテキスト行で、最後にテキストブロックでグループ化する。 もう一つのアプローチは、空白と幾何学的情報に基づいて文書を列とブロックに繰り返し分割するトップダウンアプローチである。 
ボトムアップアプローチは従来のアプローチであり、文書の全体的な構造の仮定を必要としない利点がある。一方、ボトムアップアプローチでは、セグメンテーションとクラスタリングを繰り返す必要があり、時間がかかる可能性がある。 トップダウンアプローチはより新しく、文書の全体構造を直接解析するという利点がある。したがって、文書に表示される数百または数千もの文字/記号を繰り返しクラスター化する必要がない。このアプローチはより高速になる傾向があるが、それらが堅牢に動作するためには、通常、文書のレイアウトについていくつかの仮定を行う必要がある。 文書レイアウト解析のアプローチには、共通するノイズと回転という2つの課題がある。ノイズとは、ごま塩ノイズやガウスノイズなどの画像ノイズを指す。回転とは、テキスト行が完全に水平ではなく、文書画像を回転させる余地があることを指す。文書レイアウト解析アルゴリズムも光学式文字認識アルゴリズムも、文書画像内のテキスト行が水平であることを仮定している。したがって、回転が存在する場合は、文書画像を回転させて水平にすることが重要である。
したがって、文書レイアウト解析コードの最初のステップは、画像ノイズを除去し、文書の回転角度の推定値を作成することである。
ボトムアップアプローチの例.
このセクションでは、1993年にO`Gormanによって開発されたボトムアップの文書レイアウト解析アルゴリズムの手順を説明する。 このアプローチの手順は次の通りである。