JP3157860B2 - 原稿の図形領域抽出方法 - Google Patents
原稿の図形領域抽出方法Info
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- JP3157860B2 JP3157860B2 JP22835091A JP22835091A JP3157860B2 JP 3157860 B2 JP3157860 B2 JP 3157860B2 JP 22835091 A JP22835091 A JP 22835091A JP 22835091 A JP22835091 A JP 22835091A JP 3157860 B2 JP3157860 B2 JP 3157860B2
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、原稿の文字や図形が
記載された領域（以下図形領域という。）の抽出方法に
係り、特に、原稿の空白領域に他の原稿をはめ込む編集
作業に有効な、図形領域抽出方法に関する。
記載された領域（以下図形領域という。）の抽出方法に
係り、特に、原稿の空白領域に他の原稿をはめ込む編集
作業に有効な、図形領域抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】空白領域に原稿をはめ込む編集作業に際
し、従来は原稿の切り貼りが必要であり、そのために
は、はめ込み原稿が空白領域に納まるか否か、あるいは
どの程度の縮小を必要とするかを把握するために、はめ
込み原稿の図形領域を正確に抽出しなければならない。
そしてはめ込み編集の自動化のためには、図形領域抽出
の自動化が不可欠であるが、発明者の知る限り、図形領
域自動抽出のための公知の手法は存在しない。
し、従来は原稿の切り貼りが必要であり、そのために
は、はめ込み原稿が空白領域に納まるか否か、あるいは
どの程度の縮小を必要とするかを把握するために、はめ
込み原稿の図形領域を正確に抽出しなければならない。
そしてはめ込み編集の自動化のためには、図形領域抽出
の自動化が不可欠であるが、発明者の知る限り、図形領
域自動抽出のための公知の手法は存在しない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、はめ込み
原稿における図形領域を確実に抽出し得る、抽出方法を
提供することを目的とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、はめ込み
原稿における図形領域を確実に抽出し得る、抽出方法を
提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明に係る、原稿の
図形領域抽出方法は、原稿の画像を２値化し、２値化さ
れた原稿を所定サイズの単位領域に分割し、各単位領域
の図形画素をカウントし、図形画素数が所定値以上の連
続した単位領域を図形領域の候補とし、この図形領域の
候補に外接する水平長方形を図形領域として選択するこ
とを特徴とするものである。この発明に係る図形領域抽
出方法によれば、はめ込み原稿に於ける図形領域を確実
に抽出し得る。
図形領域抽出方法は、原稿の画像を２値化し、２値化さ
れた原稿を所定サイズの単位領域に分割し、各単位領域
の図形画素をカウントし、図形画素数が所定値以上の連
続した単位領域を図形領域の候補とし、この図形領域の
候補に外接する水平長方形を図形領域として選択するこ
とを特徴とするものである。この発明に係る図形領域抽
出方法によれば、はめ込み原稿に於ける図形領域を確実
に抽出し得る。
【０００５】
【実施例】次にこの発明に係る図形領域抽出方法の１実
施例を図面に基づいて説明する。図１は図形領域抽出の
処理を示すフローチャートであり、まずはめ込み原稿を
スキャナ等の入力手段から読取り（ステップ１−１）、
以後の処理に適合するように画像のサイズを調整する
（ステップ１−２）。例えば、スキャナの出力画像が４
０９６×４０９６画素であり、画像処理部の処理対象画
像が１０２４×１０２４であったとすれば、１／４の縮
小が必要である。この縮小の処理において、所定コンボ
リューションのビットワイズＯＲをとれば、確実に図形
画素が残り、図形画素を消すおそれがない。
施例を図面に基づいて説明する。図１は図形領域抽出の
処理を示すフローチャートであり、まずはめ込み原稿を
スキャナ等の入力手段から読取り（ステップ１−１）、
以後の処理に適合するように画像のサイズを調整する
（ステップ１−２）。例えば、スキャナの出力画像が４
０９６×４０９６画素であり、画像処理部の処理対象画
像が１０２４×１０２４であったとすれば、１／４の縮
小が必要である。この縮小の処理において、所定コンボ
リューションのビットワイズＯＲをとれば、確実に図形
画素が残り、図形画素を消すおそれがない。
【０００６】次に画像の濃度ヒストグラムを求め、最適
閾値による２値化を行い（ステップ１−３）、さらにノ
イズを除去する（ステップ１−４、１−５）。最適閾値
の算出法としては、濃度の中央値を閾値とする方法、モ
ード法、判別分析法、Ｐ−タイル法等が存在する。ま
た、ノイズ除去においては、原稿の周縁部における余白
部分を濃度「０」の画素で塗り潰し（ステップ１−
４）、図形領域から除外する。これによって余白部分の
ノイズ除去も同時に行われる。またその他の領域につい
ては、図形画素を選択的に残す必要があるので、孤立点
除去、縮退、メディアンフィルタ等によりノイズ除去
（ステップ１−５）を行う。以上で得られた画像（図
２）に対し領域分割を行って単位領域に分割し、単位領
域ごとに、図形領域か否かの判断を行う。
閾値による２値化を行い（ステップ１−３）、さらにノ
イズを除去する（ステップ１−４、１−５）。最適閾値
の算出法としては、濃度の中央値を閾値とする方法、モ
ード法、判別分析法、Ｐ−タイル法等が存在する。ま
た、ノイズ除去においては、原稿の周縁部における余白
部分を濃度「０」の画素で塗り潰し（ステップ１−
４）、図形領域から除外する。これによって余白部分の
ノイズ除去も同時に行われる。またその他の領域につい
ては、図形画素を選択的に残す必要があるので、孤立点
除去、縮退、メディアンフィルタ等によりノイズ除去
（ステップ１−５）を行う。以上で得られた画像（図
２）に対し領域分割を行って単位領域に分割し、単位領
域ごとに、図形領域か否かの判断を行う。
【０００７】まず画像を所定単位領域（例えば１６×１
６画素）ごとに分割するために、濃度「０」の境界線を
引き（ステップ１−６：図３）、境界線で仕切られた領
域をラベル付けする（ステップ１−７）とともに、各領
域の膨張により境界線を消去する（ステップ１−８）。
これによって各領域を特定でき、各領域ごとの判断結果
の統合が可能となる。
６画素）ごとに分割するために、濃度「０」の境界線を
引き（ステップ１−６：図３）、境界線で仕切られた領
域をラベル付けする（ステップ１−７）とともに、各領
域の膨張により境界線を消去する（ステップ１−８）。
これによって各領域を特定でき、各領域ごとの判断結果
の統合が可能となる。
【０００８】図形領域か否かは各領域内の図形画素数に
基づき判断し、図形画素数が所定値以上（例えば、面積
値で数％以上）のときその単位領域を図形領域の候補
（以下図形候補領域という。）とする（ステップ１−
９）。検出された図形候補領域は一定濃度（例えば「２
５５」）で塗り潰し、空白領域と明瞭に区別する（ステ
ップ１−１０）。ここで得られる領域は一般に不定形で
あり、サイズ評価、はめ込みに不都合である。そこで、
図形候補領域を１グループとみなして、そのフィレ図形
を算出し、全体を前記濃度「２５５」で塗る（ステップ
１−１１）。
基づき判断し、図形画素数が所定値以上（例えば、面積
値で数％以上）のときその単位領域を図形領域の候補
（以下図形候補領域という。）とする（ステップ１−
９）。検出された図形候補領域は一定濃度（例えば「２
５５」）で塗り潰し、空白領域と明瞭に区別する（ステ
ップ１−１０）。ここで得られる領域は一般に不定形で
あり、サイズ評価、はめ込みに不都合である。そこで、
図形候補領域を１グループとみなして、そのフィレ図形
を算出し、全体を前記濃度「２５５」で塗る（ステップ
１−１１）。
【０００９】これによって図形領域を含む最小の水平長
方形が得られたことになる（図４）。この水平長方形を
マスクパターンとして原稿画像の領域抽出を行えば（ス
テップ１−１３）、図形領域を抽出し得る。マスク処理
の方法としては、マスク画像に基づくスイッチングやマ
スク画像と図２の画像とのＡＮＤ演算を採用し得る。な
お、前記ノイズ除去により図形領域の画素が消去され、
マスクが図形領域より小さくなる可能性があるので、図
４のマスクの周囲を所定寸法拡張してもよい（ステップ
１−１２）。このように図形領域を水平長方形領域とし
て抽出すれば、確実に図形領域を抽出でき、その後のは
め込み処理も容易である。
方形が得られたことになる（図４）。この水平長方形を
マスクパターンとして原稿画像の領域抽出を行えば（ス
テップ１−１３）、図形領域を抽出し得る。マスク処理
の方法としては、マスク画像に基づくスイッチングやマ
スク画像と図２の画像とのＡＮＤ演算を採用し得る。な
お、前記ノイズ除去により図形領域の画素が消去され、
マスクが図形領域より小さくなる可能性があるので、図
４のマスクの周囲を所定寸法拡張してもよい（ステップ
１−１２）。このように図形領域を水平長方形領域とし
て抽出すれば、確実に図形領域を抽出でき、その後のは
め込み処理も容易である。
【００１０】
【発明の効果】前述の通り、この発明に係る、原稿の図
形領域抽出方法は、原稿の画像を２値化し、２値化され
た原稿を所定サイズの単位領域に分割し、各単位領域の
図形画素をカウントし、図形画素数が所定値以上の単位
領域を図形領域の候補とし、この図形領域の候補に外接
する水平長方形を図形領域として選択するものであるの
で、はめ込み原稿における図形領域を確実に抽出し得る
という優れた効果を奏するものである。
形領域抽出方法は、原稿の画像を２値化し、２値化され
た原稿を所定サイズの単位領域に分割し、各単位領域の
図形画素をカウントし、図形画素数が所定値以上の単位
領域を図形領域の候補とし、この図形領域の候補に外接
する水平長方形を図形領域として選択するものであるの
で、はめ込み原稿における図形領域を確実に抽出し得る
という優れた効果を奏するものである。
【図１】図形領域抽出の処理を示すフローチャートであ
る。
る。
【図２】はめ込み原稿の例を示す概念図である。
【図３】領域分けされた原稿を示す概念図である。
【図４】図形候補領域の統合を示す概念図である。 原稿取込み サイズ調整（ＯＲ） 最適２値化 余白部分ノイズ除去および枠消し 縮退、孤立点除去によるノイズ除去 境界線による単位領域分割 ラベリング 膨張による境界線消去 単位領域内図形画素カウント 図形単位領域を”２５５”で塗る フィレ図形を”２５５”で塗る マスクの拡張 原画像のマスク処理による領域抽出
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−123574（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−281676（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−77891（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−21583（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 15/70 330 R H04N 1/38 B41J 21/00 Z G03G 15/04 120
Claims (2)
- 【請求項１】 原稿の画像を２値化し、２値化された原
稿を所定サイズの単位領域に分割し、各単位領域の図形
画素をカウントし、図形画素数が所定値以上の単位領域
を図形領域の候補とし、この図形領域の候補に外接する
水平長方形を図形領域として抽出することを特徴とす
る、原稿の図形領域抽出方法。 - 【請求項２】 原稿の画像を２値化し、２値化された原
稿を所定サイズの単位領域に分割し、各単位領域の図形
画素をカウントし、図形画素数が所定値以上の単位領域
を図形領域の候補とし、この図形領域の候補に外接する
水平長方形を含みかつこの水平長方形よりも所定サイズ
だけ大きい水平長方形を図形領域として抽出することを
特徴とする、原稿の図形領域抽出方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22835091A JP3157860B2 (ja) | 1991-08-13 | 1991-08-13 | 原稿の図形領域抽出方法 |
| US07/928,012 US5381241A (en) | 1991-08-13 | 1992-08-11 | Method for discriminating between figure and text areas of an image |
| DE69226314T DE69226314D1 (de) | 1991-08-13 | 1992-08-12 | Flächenklassifizierungsverfahren für ein Bild |
| EP92113760A EP0527488B1 (en) | 1991-08-13 | 1992-08-12 | Area classification method of an image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22835091A JP3157860B2 (ja) | 1991-08-13 | 1991-08-13 | 原稿の図形領域抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0546762A JPH0546762A (ja) | 1993-02-26 |
| JP3157860B2 true JP3157860B2 (ja) | 2001-04-16 |
Family
ID=16875088
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22835091A Expired - Fee Related JP3157860B2 (ja) | 1991-08-13 | 1991-08-13 | 原稿の図形領域抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3157860B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7321687B2 (en) | 2002-03-07 | 2008-01-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for image processing to label an object in a binary image |
-
1991
- 1991-08-13 JP JP22835091A patent/JP3157860B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0546762A (ja) | 1993-02-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |