JP2003016385A - 画像処理装置、方法、プログラム、及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 帳票などの記入枠の角に丸み部分がある場
合、記入された文字画像領域の抽出を誤る場合があっ
た。 【解決手段】 本発明は、抽出した画像領域において、
行罫線及び列罫線の少なくともいずれかに接触する所望
の画素群に対してラベリングを行なうことによって、該
画素群が罫線の一部を構成する画素であるか識別して、
前記画像領域から、該罫線の一部を構成する画素を除去
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書画像上の枠や
表に記入された文字画像を切り出すための画像処理装
置、方法、プログラム、及び記憶媒体に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】申し込み用紙などの帳票に記入された文
字の読み取りを行う場合、ドロップアウトカラーで作成
された帳票を使用し、このドロップアウトカラーと異な
る色で記入された文字を読み取って認識するように構成
されていることが多いが、ドロップアウトカラー帳票
は、読取装置の光源の条件に適合する色を用いて印刷し
配布するため、コストがかかり利便性も悪い。

【０００３】したがって、非ドロップアウトカラー帳票
を用いた方がコストも利便性もよいが、非ドロップアウ
トカラー帳票では、色を用いて文字と枠線とを区別する
ことはできないため、非ドロップアウトカラー帳票を認
識する方法として以下のような方法が考えられている。

【０００４】従来、あらかじめ帳票内の文字記入枠の位
置や大きさを帳票定義として記憶しておき、読み取ろう
とする入力帳票と帳票定義の位置ずれを修正した後、入
力帳票と帳票定義を重ねあわせて差分を読み取ることに
より、記入文字を抽出する方法があった。しかし、この
方法では、あらかじめ帳票定義を記憶しておく必要があ
るため、記憶されている帳票定義以外の帳票が入力され
た場合、対応できないという問題点がある。そこで、あ
らかじめ帳票定義を記憶しておかなくても、画像から文
字記入枠と該文字記入枠内の文字を認識する技術が考え
られている。

【０００５】例えば、特開平０７−２８２１９１では、
縦・横に一定長さ以上連続する黒ランを罫線として抽出
する。その際、枠の角に丸みのある場合など黒ランが一
定長さ以上連続しないため、縦罫線と横罫線とが途切れ
てしまう場合があるが、その際はその縦罫線と横罫線が
交差するまで仮想的に延長し、その延長部分が閾値以下
なら双方が接続しているとみなして、矩形枠として認識
するように構成されている。しかしながら、この場合、
枠の認識時には直線矩形として扱っているので、枠内の
文字を抽出する際に角の丸み部分が文字として切り出さ
れて誤認識される場合がある。

【０００６】また、特開平０７−１４０００では、長さ
が所定値以上の縦・横方向のランを罫線とし、端点が近
い縦罫線と横罫線のペアの交差点に、あらかじめ用意さ
れた角部パターンをマッチングさせ、類似度が大きけれ
ば角部がそのパターンであるとするように構成されてい
る。この場合、あらかじめ多数の角部パターンを記憶し
ておく必要があり、多くのメモリを必要としてしまう。
また、これ以外の角部であった場合、認識できない。

【０００７】また、特開２０００−２３５６１９では、
抽出した罫線の端点から斜め成分を検出することにより
丸角候補領域を抽出し、更に、端点間の斜め方向の画素
密度分布を識別して丸角部を決定、もしくは、ｎ次関数
を用いて罫線の端点を結ぶパターンを生成してマッチン
グを行なうことにより、丸角部を決定するように構成さ
れている。しかしながら画素密度分布を用いて丸角部を
識別する方法では、角部にかすれがあるときなどの画素
密度の分布の変化が少ない場合、丸角部と認識されない
場合がある。また、丸角部パターンを生成してマッチン
グを行なう方法では、あらかじめ多数の丸角部パターン
を記憶しておく必要はないが、ｎ次関数を用いてパター
ンを生成する処理およびマッチング処理を行なう必要が
あるので、処理に時間がかかってしまう。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】以上述べたように、上
記従来例では、多くのメモリを消費したり、マッチング
などの時間のかかる処理を行なう必要があったり、認識
精度が悪かったり、罫線の丸み部分が文字として切り出
されて誤認識されてしまうというような問題点があっ
た。

【０００９】本発明は上記問題点を解消するためになさ
れたもので、文字記入枠の角が丸い場合でも、枠内の文
字を正しく抽出することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の画像処理装置は、文書画像から行方向の罫
線を抽出する行方向罫線抽出手段と、前記文書画像から
列方向の罫線を抽出する列方向罫線抽出手段と、前記行
方向罫線抽出手段によって抽出された行方向罫線と前記
列方向罫線抽出手段により抽出された列方向罫線とで囲
まれた領域に基づいて画像領域を抽出する画像領域抽出
手段と、前記画像領域抽出手段で抽出された画像領域に
おいて、前記行方向罫線および前記列方向罫線の少なく
ともいずれかに接触する所望の画素群に対してラベリン
グを行なうことによって、該画素群が罫線の一部を構成
する画素であるか識別して、前記画像領域から、該罫線
の一部を構成する画素を除去する除去手段とを備えるこ
とを特徴とする。

【００１１】また、上記課題を解決するために、本発明
の画像処理方法は、文書画像から行方向の罫線を抽出す
る行方向罫線抽出ステップと、前記文書画像から列方向
の罫線を抽出する列方向罫線抽出ステップと、前記行方
向罫線抽出ステップで抽出された行方向罫線と前記列方
向罫線抽出ステップで抽出された列方向罫線とで囲まれ
た領域に基づいて画像領域を抽出する画像領域抽出ステ
ップと、前記画像領域抽出ステップで抽出された画像領
域において、前記行方向罫線および前記列方向罫線の少
なくともいずれかに接触する所望の画素群に対してラベ
リングを行なうことによって、該画素群が罫線の一部を
構成する画素であるか識別して、前記画像領域から、該
罫線の一部を構成する画素を除去する除去ステップとを
備えることを特徴とする。

【００１２】

【発明の実施の形態】［第１の実施形態］図１は本実施
形態を実施するための帳票画像から文字を読み取る画像
処理装置の構成を示すブロック図である。１０１はＲＯ
Ｍ１０２に格納されている制御プログラムに従って本装
置全体の制御を行うＣＰＵ、１０２はＣＰＵ１０１が実
行する後述するフローチャートに示す処理など本装置の
制御プログラム等を格納するＲＯＭ、１０３は文書画像
等を記憶し、ＣＰＵ１０１のワークエリアとなるＲＡ
Ｍ、１０４は磁気ディスク等の外部記憶装置であり、１
０５はディスプレイ、１０６はキーボード、１０７はマ
ウス等のポインティングデバイス、１０８は画像を読み
取るためのイメージスキャナである。また、１０９はネ
ットワークインターフェースであり、図示しない遠隔地
に存在する装置と通信し、プログラムやデータなどを読
み込んだり、書き込んだりする。なお、本実施形態を実
現させるためにＣＰＵ１０１は、制御プログラムを、前
述したようにＲＯＭ１０２から読み込んで実行するよう
にしてもよいし、外部記憶装置１０４から読み込んで実
行するようにしてもよいし、ネットワークを介して接続
された外部装置から受け取って実行するようにしてもよ
い。

【００１３】図１に示す構成の画像処理装置が実行する
本実施形態１を、図２乃至図７を用いて詳細に説明す
る。

【００１４】本実施形態１では、図４のような１文字ご
とに文字記入枠が設定されているような帳票を対象とす
る。なお、本実施形態では簡単のため、読み取った画像
を２値化した帳票画像を対象として扱う。

【００１５】図２は、帳票画像内の枠領域から、記入さ
れた文字を切り出す手順を示すフローチャートである。

【００１６】ステップＳ２０１では、イメージスキャナ
１０８等の光電変換装置から読み込まれ二値化された画
像（以下「二値画像」）、あるいは、すでに読み込まれ
外部記憶装置１０４等に記憶している二値画像から、横
方向の罫線（以下「横罫線」）の位置を検出する。

【００１７】横罫線の位置とは、横罫線が存在する垂直
方向の座標値と罫線の太さを表すために、一つの横罫線
に対し、横罫線の上端の垂直方向座標値と下端の垂直方
向座標値とで表現する。

【００１８】例えば、図４のような文字記入枠の領域か
ら横罫線の位置を検出する場合、簡単に検出する手順の
例をあげると、垂直な射影面に対して黒画素の水平方向
ヒストグラムを取り、ピークの度数があらかじめ決めて
ある閾値以上存在する部分のピークの立ち上がり、立下
り位置を横罫線の位置とする。なお、検出精度を高める
ため、あらかじめ傾き除去やかすれの補完、記入枠の外
接矩形を抽出することで処理領域を決めるようにしても
よい。その場合、閾値は外接矩形の幅の２分の１などと
すればよい。また、横罫線の位置の検出は、本件出願人
による出願である特願２０００−３８０６１２号に記載
されているような技術を使用してもよい。

【００１９】ステップＳ２０２で横罫線が２本以上抽出
できたかどうか判断する。横罫線が２本以上抽出できな
かった場合は、文字記入枠が存在しないとして処理を終
了する。

【００２０】ステップＳ２０２で横罫線が２本以上抽出
できた場合は、ステップＳ２０３に進んで、２つの横罫
線の間、すなわち上の横罫線の下側の座標と下の横罫線
の上側の座標の間に存在する縦罫線の位置を検出する。

【００２１】縦罫線の位置の検出は、水平な射影面に２
つの横罫線の間に存在する黒画素の垂直方向ヒストグラ
ムを取り、ピークの度数が閾値以上の部分を縦罫線とし
て識別する。この場合の閾値は、横罫線の間の８０％以
上などとすればよい。なお、縦罫線の位置の検出におい
ても特願２０００−３８０６１２号に記載されているよ
うな技術を使用してもよい。

【００２２】ステップＳ２０４で縦罫線が２本以上抽出
できたか否かを判断し、２本以上抽出できなかった場合
には、文字記入枠が存在しないとして処理を終了する。

【００２３】縦罫線が２本以上抽出できた場合には、ス
テップＳ２０５にて、抽出した横罫線と縦罫線で囲まれ
た内側の矩形領域部分を文字記入枠領域として抽出す
る。図５は図４を上記ステップを用いて文字記入枠領域
を抽出した結果である。この時点では、「１」が縦罫線
と認識されているため、５０４と５０５は文字記入枠領
域が二分割された形となっている。

【００２４】抽出された文字記入枠領域からステップＳ
２０６で文字記入枠の標準ピッチを求める。標準ピッチ
は、各文字記入枠のピッチの分布などから決定する。す
なわち、処理を行う範囲内の文字記入枠のピッチは、す
べて均等であるという前提のもと、文字記入枠の各ピッ
チの分布をカウントし、個数が最大となる文字記入枠の
ピッチを標準ピッチとする。

【００２５】その結果、標準ピッチより小さいピッチ
で、誤って分割された領域であると判断される場合、ス
テップＳ２０７で標準ピッチになるように結合してい
く。その結果、図５の５０４と５０５は結合され、文字
記入枠と一致した領域が得られる。

【００２６】ステップＳ２０８で文字記入枠内の画像の
外接矩形を用いて画像を抽出する。ここでは、孤立点ノ
イズや、罫線に接触したノイズ等の影響を取り除くた
め、公知のノイズ除去を行ってもよい。また抽出された
画像があらかじめ定めた大きさより小さい場合、その画
像はノイズと判断し、画像が存在しないとしてもよい。

【００２７】ステップＳ２０９で文字記入枠内に画像が
あるかどうか判断し、ないと判断されれば、ステップＳ
２１３でその文字記入枠を空欄とする。

【００２８】ステップＳ２０９で文字記入枠内に画像が
あると判断されれば、ステップＳ２１０に進み、抽出さ
れた画像に罫線の一部を含んでいるかどうか判断を行な
い、罫線の一部を含んでいると判断した場合、その部分
を除去する。

【００２９】図６に罫線の一部を含んでいる場合の例を
示す。ステップＳ２０７で求められた罫線内部矩形領域
５０８を例にすると、まず、罫線内部矩形領域５０８に
基づいて図４から矩形の画像を切り出し、更に、その切
り出した矩形領域内部の黒画素に外接する外接矩形を図
６（ａ）の破線部分６０１で表している。罫線内部矩形
領域５０８に基づいて、枠内の画像を抽出しようとする
と、罫線の一部である丸み部分を含んでしまう。その結
果、図６（ｂ）に示すように罫線の一部である６０２、
６０３が残ってしまい、この図６（ｂ）に対して、その
まま文字認識を行うと誤認識してしまうことになる。

【００３０】抽出画像内に角が丸い罫線の一部が含まれ
た場合の除去（ステップＳ２１０）について、右上の角
が丸い場合を例にして、図３のフローチャートを使用し
て詳細に説明する。ここでは、あらかじめステップＳ２
０７で求められた罫線内部矩形領域５０８の座標と、ス
テップＳ２０８で罫線内部矩形領域５０８に基づき求め
られた黒画素の外接矩形６０１の座標が記憶されている
前提で説明を行う。また、座標は帳票画像の左上を原点
とし、Ｘ座標は左から右、Ｙ座標は上から下に値が大き
くなるものとする。

【００３１】ステップＳ３０１では、罫線内部領域５０
８について、上端のＹ座標をＴ、右端のＸ座標をＲ、領
域の高さをＨ、幅をＷとする。ステップＳ３０２では、
抽出された黒画素の外接矩形６０１の上端のＹ座標を
ｔ、右端のＸ座標をｒとする。

【００３２】ステップＳ３０３で、罫線内部矩形領域５
０８の右端のＸ座標Ｒと黒画素外接矩形６０１の右端の
Ｘ座標ｒが同じかどうか判断する。同じであると判断し
た場合、ステップＳ３０４に進み、罫線内部矩形領域５
０８の上端から高さの１／６下がった所より、黒画素外
接矩形６０１の上端が上にあるかどうか判断する。上に
あればステップＳ３０７に進み、なければ処理を終了す
る。なお、ここで使用した１／６という値、及び、以下
で説明する各閾値は、本発明を説明するための一例であ
り、これらの値に限ったものではない。

【００３３】一方、ステップＳ３０３で同じでないと判
断されれば、ステップＳ３０５に進み、罫線内部矩形領
域５０８の上端のＹ座標Ｔと、黒画素外接矩形６０１の
上端のＹ座標ｔが同じかを判断し、同じでなければ処理
を終了する。同じであると判断されればステップＳ３０
６に進み、罫線内部矩形領域５０８の右端から幅の１／
６左側より、黒画素外接矩形６０１の右端が右にあるか
を調べる。右にあればステップＳ３０７に進み、なけれ
ば処理を終了する。

【００３４】ステップＳ３０７では、罫線内部矩形領域
５０８の右半分の領域範囲で該領域の上端に接する黒画
素をラベリングし、同一ラベルがつけられた黒画素の最
も下端の黒画素が、罫線内部矩形領域の上半分の領域内
にあるもの（高さの１／２よりも上にあるもの）を取り
出す。

【００３５】ステップＳ３０８では、罫線内部矩形領域
５０８の上半分の領域範囲で、該領域範囲の右端に接す
る黒画素をラベリングし、同一ラベルがつけられた黒画
素の最も左端の黒画素が、罫線内部矩形領域の右半分の
領域内にあるもの（幅の１／２よりも右にあるもの）を
取り出す。

【００３６】ステップＳ３０９では、全てのラベリング
された画像の外接矩形を求める。図７を例に説明する
と、（ａ）は原画像であり、（ｂ）はラベリング後の画
像である。ラベリング処理によりラベル１とラベル２の
２つの塊を取り出した。求める外接矩形は２つの塊を含
む矩形である。

【００３７】ステップＳ３１０では、求めた外接矩形の
左上と右下を通る直線を求め、ステップＳ３１１で、ラ
ベリングされたそれぞれの画素が、直線の左右にいくつ
あるかを数える。罫線の一部であれば、画素の大部分は
直線の右側に存在するはずなので、左右の画素数の比較
により罫線の一部かどうかを判断できる。

【００３８】ステップＳ３１２で、左側の画素数の４倍
より右側の画素数が少なければ処理を終了し、多ければ
ステップＳ３１３に進み、外接矩形６０１からラベリン
グされた画素を除去する。図７の例では、ラベル１、ラ
ベル２とも直線の左側に画素がないので、これら２つの
ラベルの画素は除去される。

【００３９】右下、左上、左下についても、同様の処理
を行なうことにより、罫線の一部を含んで画像が抽出さ
れても、罫線部分だけを除去することが可能である。

【００４０】このようにして得られた罫線を含まない画
像に対して文字認識処理を行なう。罫線部分を含まない
ため、帳票に記入された文字を正確に文字認識すること
ができる。

【００４１】以上説明したように、本実施形態により罫
線内部領域の境界に接している黒画素を対象にラベリン
グし、それぞれに対し判断基準を適用して除去するの
で、丸み部分で罫線が切れても罫線部分を除去できる。

【００４２】また、本実施形態より、判定基準はラベリ
ングされた画素の座標から導き出すので、角の丸みの大
きさが変化したり、丸みが楕円弧状に変形しても、罫線
を含まないように文字記入枠から文字画像を抽出でき
る。

【００４３】また、角部のパターンを記憶しておく必要
がないのでメモリを節約することができる。また、複数
の角部のパターンとマッチング処理を行なう必要がな
く、処理時間を短縮することができる。

【００４４】［第２の実施形態］図１に示す帳票読み取
り装置が実行する他の実施形態として、ステップＳ２１
０における、角に文字の一部が重なっている場合の角の
罫線部分を除去する説明を図８のフローチャート及び図
９を用いて説明する。

【００４５】図９は本実施形態２において処理される文
字記入枠の一例を示しているものである。右上の角が丸
くなっていて、そこに文字の一部がはみ出て記入されて
いる。

【００４６】以下に右上の角が丸い場合の処理手順を例
にして説明する。

【００４７】ステップＳ８０１では、求められた罫線内
部矩形領域の上端のＹ座標をＴ、右端のＸ座標をＲ、高
さをＨ、幅をＷとして設定する。ステップＳ８０２で
は、抽出された黒画素の外接矩形の上端のＹ座標をｔ、
右端のＸ座標をｒとする。

【００４８】ステップＳ８０３で、罫線内部矩形領域の
右端Ｒと黒画素の外接矩形の右端ｒの座標が同じかどう
か判断する。同じであると判断した場合、ステップＳ８
０４で罫線内部矩形領域の上端から高さの１／６下がっ
た所より、黒画素外接矩形の上端が上にあるかどうか判
断する。上にあればステップＳ８０７に進み、なければ
処理を終了する。なお、ここで使用した１／６という
値、及び、以下で説明する各閾値は、本発明を説明する
ための一例であり、これらの値に限ったものではない。

【００４９】ステップＳ８０３で同じでないと判断され
た場合、ステップＳ８０５に進み、罫線内部矩形領域の
上端Ｔと黒画素外接矩形の上端の座標が同じかどうか判
断し、同じでなければ処理を終了する。同じである場
合、ステップＳ８０６で罫線内部矩形領域の右端から幅
の１／６左側より、黒画素外接矩形の右端が右にあるか
どうか判断を行なう。右にあると判断すればステップＳ
８０７に進み、なければ処理を終了する。

【００５０】ステップＳ８０７で罫線内部矩形領域の右
半分の領域範囲で罫線内部矩形領域の上端をスキャン
し、最も左にある黒画素の位置を求める（９０１）。Ｓ
８０８で罫線内部矩形領域の上半分の領域範囲で罫線内
部矩形領域の右端をスキャンし、最も下にある黒画素の
位置を求める（９０２）。

【００５１】Ｓ８０９で、得られた２つの位置を結ぶ直
線（破線９０４）より右上にある画素だけを対象にラベ
リングする。

【００５２】Ｓ８１０において、該ラベリングされた画
素のうち、罫線内部矩形領域の上端に接し、最も右側に
ある画素を含むラベルを選択する。

【００５３】Ｓ８１１において、該ラベリングされた画
素のうち、罫線内部矩形領域の右端に接し、最も上側に
ある画素を含むラベルを選択する。なお、罫線にかすれ
等がなければ、通常、Ｓ８１０で選択されたラベルとＳ
８１１で選択されたラベルは同一になる。

【００５４】Ｓ８１０及びＳ８１１で選択されたラベル
が複数ある場合、Ｓ８１２において、それらが接近して
いるかどうか判断する。接近していなければ、角の部分
の罫線画像ではないとし、処理を終了する。接近してい
るかどうかの判断は、各ラベリングされた黒画素画像の
外接矩形が重なるかどうか、もしくは外接矩形間の距離
が所定の画素（例えば１画素）以内にあるかどうかを調
べることによって判断する。

【００５５】Ｓ８１３で、選択されたラベルのうち、罫
線内部領域上端に接し、最も左側にある画素の位置を求
める（９０１）。

【００５６】Ｓ８１４で、選択されたラベルのうち、罫
線内部領域右端に接し、最も下側にある画素の位置を求
める（９０３）。

【００５７】角の丸み以外の場所で、記入した文字等が
罫線に接触していなければ、Ｓ８１３で求めた画素の位
置はＳ８０７で求めた画素の位置と、Ｓ８１４の画素の
位置はＳ８０８で求めた画素の位置と同一となる。この
段階で、抽出画像に含まれる角の丸み部分の開始位置が
得られる。

【００５８】Ｓ８１３で得られた位置を（Ｘ，Ｔ）、Ｓ
８１４で得られた位置を（Ｒ，Ｙ）とすると、Ｓ８１５
で、（Ｘ，Ｔ）と（Ｒ，Ｙ）を結ぶ直線（破線９０５）
によって、前記ラベリングされて選択された画像が分割
されるかを調べる。罫線と交差する文字がなければ画像
は分割されない。分割された場合、Ｓ８１６に進み、分
割点（９０６）からラベリングされている画素の輪郭を
（Ｒ，Ｔ）方向に輪郭線追跡し、輪郭の方向が大きく変
化する点（９０７、９０８）を探す。罫線と交差する線
の幅が２画素以上なら、輪郭上にある画素は２つ存在
し、それぞれについて追跡する。幅が１画素なら、輪郭
上にある画素の上側の輪郭と下側の輪郭を追跡する。

【００５９】その結果、輪郭の方向が変化する２点（９
０７、９０８）が求められ、Ｓ８１７で２点間を結ぶ直
線でラベリングされた画像を分割し、その右上側にある
画像をラベリング画像として残す。

【００６０】そのようにして残ったラベリング画像は罫
線の一部であると判断し、Ｓ８１８で除去する。

【００６１】第一の実施形態と同様に、右下、左上、左
下についても、同様な処理で、罫線部分を除去する。そ
うすることにより、罫線部分を除去した文字画像を抽出
することができる。

【００６２】以上説明したように、本実施形態により対
象とする画像の領域を制限してラベリングし、そこから
更に罫線の丸み部分の場所を特定しているので、文字の
一部が丸み部分を貫いている場合でも罫線部分のみを除
去し、枠内の文字は残すことができる。

【００６３】［その他の実施形態］なお、本発明は、複
数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス
機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステム
に適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写
機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。

【００６４】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるい
は装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュ
ータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納された
プログラムコードを読み出し実行することによっても、
達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体
から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施
形態の機能を実現することになり、そのプログラムコー
ドを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実
行することにより、前述した実施形態の機能が実現され
るだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、
コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステ
ム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。

【００６５】さらに、記憶媒体から読み出されたプログ
ラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カー
ドやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わ
るメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示
に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備
わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、
その処理によって前述した実施形態の機能が実現される
場合も含まれることは言うまでもない。

【００６６】また、本発明を構成するプログラムコード
を、ネットワークで接続された外部装置から必要に応じ
て読み込み、ＣＰＵにて実行するように構成してもよ
い。

【００６７】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードが格納されることになる。この記憶
媒体の一例を図１０に示す。図１０は、本発明に係る帳
票読み取り装置で読みだし可能な各種データ処理プログ
ラムを格納する記憶媒体のメモリマップの例を示す図で
ある。なお、特に図示しないが、各種プログラムで用い
るデータも該記憶媒体のディレクトリに管理されてい
る。また、各種プログラムをコンピュータにインストー
ルするためのプログラム等が記憶される場合もある。

【００６８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
角が丸い罫線で構成された文字記入枠であっても、罫線
の一部を文字として抽出することがなくなり、文字記入
枠内の文字を正しく抽出できる。また、記入された文字
を正しく抽出できるので、文字認識率も向上する。

【００６９】また、本発明によれば、罫線の一部を含ん
でいるかどうかを自動的に判断し、枠線の一部を含む場
合は、該一部を除去するので、あらかじめ枠の形状を指
定する必要もなくなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロッ
ク図である。

【図２】実施形態１に係る文字切り出し手順の一例を示
すフローチャートである。

【図３】実施形態１に係る角の罫線部分の除去手順の一
例を示すフローチャートである。

【図４】実施形態１に係る文字記入枠の一例を説明する
図である。

【図５】実施形態１に係る罫線内部矩形領域を抽出する
処理を説明する図である。

【図６】実施形態１に係る黒画素の外接矩形領域に罫線
の一部を含んでいる一例を説明する図である。

【図７】実施形態１に係る罫線内部領域をラベリングし
た結果を説明する図である。

【図８】実施形態２に係る角の罫線部分の除去手順の一
例を示すフローチャートである。

【図９】実施形態２に係る文字記入枠と記入された文字
の一例を説明する図である。

【図１０】本発明に係る帳票読み取り装置で読みだし可
能な各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体のメ
モリマップを説明する図である。

【符号の説明】

１０１ ＣＰＵ １０２ ＲＯＭ １０３ ＲＡＭ １０４ 外部記憶装置 １０５ ディスプレイ １０６ キーボード １０７ ポインティングデバイス １０８ イメージスキャナ １０９ ネットワークインターフェース

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文書画像から行方向の罫線を抽出する行
   方向罫線抽出手段と、 前記文書画像から列方向の罫線を抽出する列方向罫線抽
   出手段と、 前記行方向罫線抽出手段によって抽出された行方向罫線
   と前記列方向罫線抽出手段により抽出された列方向罫線
   とで囲まれた領域に基づいて画像領域を抽出する画像領
   域抽出手段と、 前記画像領域抽出手段で抽出された画像領域において、
   前記行方向罫線および前記列方向罫線の少なくともいず
   れかに接触する所望の画素群に対してラベリングを行な
   うことによって、該画素群が罫線の一部を構成する画素
   であるか識別して、前記画像領域から、該罫線の一部を
   構成する画素を除去する除去手段とを備えることを特徴
   とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記除去手段は、前記ラベリングされた
   画素群に基づいて境界を設定し、前記ラベリングされた
   画素群の前記境界の内外における画素数をそれぞれ計測
   し、その計測結果にしたがって、前記ラベリングされた
   画素群が前記罫線の一部を構成する画素であるか識別し
   て、前記画像領域から、該罫線の一部を構成する画素を
   除去することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装
   置。
3. 【請求項３】 前記除去手段は、前記ラベリングされた
   画素群に基づいて境界を設定し、該境界と前記ラベリン
   グされた画素群とが交差する位置を識別し、該交差位置
   から輪郭線追跡を行なって、該輪郭線追跡の結果に基づ
   いて、前記ラベリングされた画素群の中から前記罫線の
   一部を構成する画素を識別して、前記画像領域から、該
   罫線の一部を構成する画素を除去することを特徴とする
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記ラベリングは、前記画像領域のうち
   の所定の領域内の画素に対してのみ行なうことを特徴と
   する請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記除去手段で該罫線の一部を構成する
   画素を除去された前記画像領域の画像を文字認識する文
   字認識手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至
   ４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 文書画像から行方向の罫線を抽出する行
   方向罫線抽出ステップと、 前記文書画像から列方向の罫線を抽出する列方向罫線抽
   出ステップと、 前記行方向罫線抽出ステップで抽出された行方向罫線と
   前記列方向罫線抽出ステップで抽出された列方向罫線と
   で囲まれた領域に基づいて画像領域を抽出する画像領域
   抽出ステップと、 前記画像領域抽出ステップで抽出された画像領域におい
   て、前記行方向罫線および前記列方向罫線の少なくとも
   いずれかに接触する所望の画素群に対してラベリングを
   行なうことによって、該画素群が罫線の一部を構成する
   画素であるか識別して、前記画像領域から、該罫線の一
   部を構成する画素を除去する除去ステップとを備えるこ
   とを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】 前記除去ステップでは、前記ラベリング
   された画素群に基づいて境界を設定し、前記ラベリング
   された画素群の前記境界の内外における画素数をそれぞ
   れ計測し、その計測結果にしたがって、前記ラベリング
   された画素群が前記罫線の一部を構成する画素であるか
   識別して、前記画像領域から、該罫線の一部を構成する
   画素を除去することを特徴とする請求項６に記載の画像
   処理方法。
8. 【請求項８】 前記除去ステップでは、前記ラベリング
   された画素群に基づいて境界を設定し、該境界と前記ラ
   ベリングされた画素群とが交差する位置を識別し、該交
   差位置から輪郭線追跡を行なって、該輪郭線追跡の結果
   に基づいて、前記ラベリングされた画素群の中から前記
   罫線の一部を構成する画素を識別して、前記画像領域か
   ら、該罫線の一部を構成する画素を除去することを特徴
   とする請求項６に記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】 前記ラベリングは、前記画像領域のうち
   の所定の領域内の画素に対してのみ行なうことを特徴と
   する請求項６乃至８のいずれかに記載の画像処理方法。
10. 【請求項１０】 前記除去ステップで該罫線の一部を構
    成する画素を除去された前記画像領域の画像を文字認識
    する文字認識ステップを更に備えることを特徴とする請
    求項６乃至９のいずれかに記載の画像処理方法。
11. 【請求項１１】 請求項６乃至１０のいずれかに記載の
    画像処理方法をコンピュータに実現させるための画像処
    理プログラム。
12. 【請求項１２】 請求項６乃至１０のいずれかに記載の
    画像処理方法をコンピュータに実現させるための画像処
    理プログラムを格納した記憶媒体。