JP2000022899A

JP2000022899A - 画像認識装置

Info

Publication number: JP2000022899A
Application number: JP10190672A
Authority: JP
Inventors: Shoji Imaizumi; 祥二今泉; Kazuhiro Ueda; 和弘上田
Original assignee: Minolta Co Ltd
Current assignee: Minolta Co Ltd
Priority date: 1998-07-06
Filing date: 1998-07-06
Publication date: 2000-01-21
Anticipated expiration: 2018-07-06
Also published as: JP3629959B2

Abstract

(57)【要約】【課題】簡易な構成でありながら的確にノイズを除去
してより正確な原稿方向認識を行うことが可能な画像認
識装置を提供すること。【解決手段】画像データ内の孤立点をノイズ除去フィ
ルタ３×３を用いて除去する（Ｓ１、Ｓ２）。孤立点の
除去された画像データから文字画像の濃度分布を示すヒ
ストグラムを生成する（Ｓ３）。生成されたヒストグラ
ムの形状を解析することにより原稿の文字画像のサイズ
を検出し（Ｓ７）、これが所定サイズよりも大きい場合
は（Ｓ８で「Ｙ］）、ノイズ除去フィルタのサイズを３
×３よりも大きな５×５に変更して画像データ内の孤立
点を再度除去し、ヒストグラムを再度生成する（Ｓ９〜
Ｓ１１）。文字サイズが所定サイズ以下の場合には（Ｓ
８で「Ｎ」）、Ｓ１４に移る。生成されたヒストグラム
に基づいて、原稿方向をページ毎に認識し、この認識結
果に基づいて原稿の回転角度を設定する（Ｓ１４、Ｓ１
５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複写機などの原稿
読取部に用いられる原稿の方向を認識する画像認識装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば原稿自動搬送装置を備えた
複写機において、複数枚の原稿を連続して読み取ってコ
ピーする場合には、読み取られた原稿の向きに応じてコ
ピーが出力されるので、原稿を原稿自動搬送装置にセッ
トする際に、操作者は各原稿が一律に同じ方向を向いて
いるか否かを確認する必要があった。しかし、このよう
な確認作業は結構手間がかかるものであり、原稿枚数が
多ければ、それだけ反対方向の原稿を見落とすおそれも
多くなる。この確認作業を怠ると、出力されたコピーに
ついていちいちコピーの向きを修正しなければならない
という不都合を生じ、さらには自動的にステープル止め
を行うステープルユニットを備えた複写機において、ス
テープルを行うと、異なる方向のコピーを含むコピー束
をそのままステープル止めしてしまい、最悪の場合には
もう一度コピー作業をやり直さなければならない事態も
生じる。

【０００３】このような不都合を避けるため、各原稿が
同じ方向を向いていなくても、読み取った原稿データか
らまず原稿の向きを認識し（このような原稿方向の認識
を以下、「原稿方向認識」という。）、その画像出力が
適切な方向になるように画像データを回転処理して出力
する方法が提案されている。このような原稿方向認識の
手法としては、まず原稿の画像データに基づいて原稿画
像の濃度分布を示すヒストグラムを生成するのが一般的
である。例えば、特開平９−９０４０号公報において
は、次のような原稿方向認識方法が開示されている。

【０００４】すなわち、原稿の画像データの中から文字
画像に属するブロックを判別し、このブロックについて
の主走査方向および副走査方向における濃度分布を示す
ヒストグラムをそれぞれ生成し、これらのヒストグラム
のグラフ（図形）上における変化点（立ち上がりあるい
は立ち下がりエッジ部分）の変化の方向を考慮に入れて
カウントすることにより文字の並びと原稿の向きとを認
識する。

【０００５】一般に文字画像は、文の先頭箇所、すなわ
ち文字の書き始めの位置が各文で一致する傾向があるの
に対し、文の終わる箇所は各文でまちまちであるため、
変化点は文の先頭方向に比べて分散する傾向にある。そ
のため、グラフは文の先頭方向から見たときに、立ち上
がりエッジ数が少なく、文の終わる方向に立ち下がりエ
ッジ数が多い形状になる。従って、グラフを見たとき
に、立ち上がりエッジ数が少なくなる方向が文の先頭方
向と認識することができるようになり、その結果から原
稿方向認識を行う。

【０００６】このような方法を用いて原稿方向認識を行
うには、ヒストグラムをより正確に生成する必要がある
が、例えば原稿に微小な汚れやごみなど（以下、「ノイ
ズ」という。）が多数点在している場合には、このノイ
ズの影響により行間や文の先頭箇所などの正確な位置が
判別できなくなる恐れがあり、これにより求められたヒ
ストグラムも正確さに欠けたものとなるという問題があ
る。従って、原稿方向認識の信頼性を向上させるために
は、ヒストグラムを生成する前にこのノイズを極力除去
しておくことが必要になる。

【０００７】原稿の画像データからノイズを除去する方
法として、例えば特開平７−１０５３１２号公報には、
１文字分の文字画像を切り出して、この文字画像の代表
線幅を検出し、当該代表線幅により形成される画像の外
接矩形を求め、この外接矩形よりも外に位置する画像の
画像データを消去することによりノイズ除去を行う技術
が開示されている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように１文字ずつ文字画像を切り出してノイズ除去を行
う方法では、確かにノイズ除去を効果的に行えるが、そ
の一方で原稿画像中の全ての文字画像についていちいち
代表線幅を検出するといった膨大な処理が必要となり、
これがノイズ除去処理を大変複雑なものにすると共に処
理に長時間を要していた。

【０００９】本発明は、上述したような問題点に鑑みて
されたものであって、簡易な構成でありながらノイズを
極力除去させてより正確な原稿方向認識を行うことが可
能な画像認識装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、文字画像を含む原稿の方向を認識する装置
であって、原稿を読み取って画像データを生成する画像
読取手段と、前記画像データを記憶する画像データ記憶
手段と、前記画像データから文字画像のサイズを検出す
る文字サイズ検出手段と、前記検出された文字サイズに
応じて孤立点除去フィルタのフィルタサイズを決定する
フィルタサイズ決定手段と、前記決定されたフィルタサ
イズの孤立点除去フィルタを用いて、前記画像データ記
憶手段に記憶されている画像データ内の孤立点を除去す
る孤立点除去手段と、孤立点が除去された画像データに
基づき前記原稿の方向を認識する画像方向認識手段とを
備えることを特徴とする。

【００１１】また、前記フィルタサイズ決定手段は、検
出された文字サイズが所定のサイズ以下の場合には、フ
ィルタサイズを第１のサイズに決定し、文字サイズが前
記所定のサイズよりも大きな場合には、フィルタサイズ
を前記第１のサイズよりも大きな第２のサイズに決定す
ることを特徴とする。また、前記文字サイズ検出手段
は、原稿の濃度分布を示すヒストグラムを前記画像デー
タから生成し、これに基づいて文字サイズを検出するこ
とを特徴とする。

【００１２】また、前記文字サイズ検出手段は、生成さ
れたヒストグラムに基づいて前記原稿の文字の線分の濃
度が地肌部の濃度よりも低い濃度で表現されている反転
原稿であるか否かを検出する反転原稿検出手段を備え、
当該反転原稿検出手段が前記原稿を前記反転原稿である
ことを検出すると、生成されたヒストグラムを反転させ
て再生成し、これに基づいて文字サイズを検出すること
を特徴とする。

【００１３】また、前記画像方向認識手段は、原稿の濃
度分布を示すヒストグラムを孤立点が除去された画像デ
ータから生成し、これに基づいて文字画像の方向を認識
することを特徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る画像読取り装
置の実施の形態を、デジタル複写機に適用した場合につ
いて説明する。（１）デジタル複写機全体の構成まず、デジタル複写機（以下、単に「複写機」とい
う。）の全体の構成を図１により説明する。

【００１５】同図に示すように、この複写機は、原稿自
動搬送装置１０と、画像読取部３０と、プリンタ部５０
と、給紙部７０とからなる。原稿自動搬送装置１０は、
原稿を自動的に画像読取部３０に搬送する装置であっ
て、原稿給紙トレイ１１に載置された原稿は、給紙ロー
ラ１２、捌きローラ１３により１枚ずつ分離されて下方
に送られ、搬送ベルト１４によって、プラテンガラス３
１上の原稿読取位置まで搬送される。

【００１６】原稿読取位置に搬送された原稿は、画像読
取部３０のスキャナ３２によりスキャンされた後、再
び、搬送ベルト１４により図の右方向に送られ、排紙ロ
ーラ１５を経て原稿排紙トレイ１６上に排出される。画
像読取部３０は、上記プラテンガラス３１の原稿読取位
置に搬送された原稿の画像を光学的に読み取るものであ
って、スキャナ３２、ＣＣＤカラーイメージセンサ３８
などから構成される。

【００１７】スキャナ３２には、露光ランプ３３とこの
露光ランプ３３の照射による原稿からの反射光をプラテ
ンガラス３１に平行な方向に光路変更するミラー３４が
設置され、図の矢印方向に移動することによりプラテン
ガラス３１上の原稿をスキャンする。原稿からの反射光
はミラー３４に反射された後、さらにミラー３５、３６
および集光レンズ３７を介してＣＣＤカラーイメージセ
ンサ（以下、「ＣＣＤセンサ」という）３８まで導か
れ、ここで電気信号に変換されて画像データが生成され
る。なお、本実施の形態のＣＣＤセンサ３８の解像度
は、４００ＤＰＩとする。

【００１８】当該画像データは、制御部１００内の画像
信号前処理部１１０（図２参照）においてＡ／Ｄ変換さ
れてデジタル信号となり、さらにシェーディング補正や
濃度変換処理等を加えられた後、中間調処理部１２０へ
送られ、公知の誤差拡散処理を加えられた後、高解像度
画像メモリ１３０（同図２）に格納される。高解像度画
像メモリ１３０に格納された画像データは、後述するよ
うにＣＰＵ１９０でなされた原稿方向認識処理の結果に
応じて回転処理され、プリンタ部５０のレーザダイオー
ド５１の駆動信号となる。

【００１９】プリンタ部５０は、公知の電子写真方式に
より記録シート上に画像を形成するものであって、上記
駆動信号を受信するとレーザダイオード５１を駆動して
レーザ光を出射させる。レーザ光は、所定の角速度で回
転するポリゴンミラー５２側面のミラー面で反射され、
ｆθレンズ５３、ミラー５４、５５を介して、感光体ド
ラム５６の表面を露光走査する。

【００２０】この感光体ドラム５６は、上記露光を受け
る前にクリーニング部５７で感光体表面の残留トナーを
除去され、さらにイレーサランプ（図示せず）の照射を
受けて除電された後、帯電チャージャ５８により一様に
帯電されており、このように一様に帯電した状態で上記
露光を受けると、感光体ドラム５６表面に静電潜像が形
成される。

【００２１】現像器５９は、感光体ドラム５６表面に形
成された上記静電潜像を現像する。一方、給紙部７０に
は、２つの用紙カセット７１、７２が設けられており、
上述の感光体ドラム５６の露光および現像の動作と同期
して、必要なサイズの記録シートが、用紙カセット７
１、７２のいずれかから、給紙ローラ７１１もしくは７
２１の駆動により給紙される。給紙された記録シート
は、感光体ドラム５６の下方で当該感光体ドラム５６の
表面に接触し、転写チャージャ６０の静電力により、感
光体ドラム５６表面に形成されていたトナー像が当該記
録シート表面に転写される。

【００２２】その後、記録シートは、分離チャージャ６
１の静電力によって感光体ドラム５６の表面から引き剥
され、搬送ベルト６２により定着部６３に搬送される。
記録シートに転写されたトナー像は、定着部６３におい
て内部にヒータを備えた定着ローラ６４で加熱されなが
ら押圧されることにより定着される。定着後の記録シー
トは、排出ローラ６５により排紙トレイ６６上に排出さ
れる。

【００２３】また、複写機前面の操作しやすい位置に
は、操作パネル９０が設けられており、コピー枚数を入
力するテンキーやコピー開始を指示するスタートキー、
各種のコピーモードを設定するための設定キー、上記設
定キーなどにより設定されたモードをメッセージで表示
する表示部などが設けられている。（２）制御部１００の構成次に、上記制御部１００の構成を図２のブロック図を参
照して説明する。

【００２４】同図に示すように、制御部１００は、画像
信号前処理部１１０、中間調処理部１２０、高解像度画
像メモリ１３０、回転処理部１４０、ＬＤ駆動部１５
０、解像度変換部１６０、単純２値化処理部１７０、低
解像度認識用メモリ１８０、ＣＰＵ１９０、ＲＡＭ１９
１、ＲＯＭ１９２から成る。画像信号前処理部１１０
は、Ａ／Ｄコンバータ、シェーディング補正部、ＭＴＦ
補正部、γ補正部などを備えており、４００ＤＰＩの解
像度で入力された原稿の画像データは、Ａ／Ｄコンバー
タでデジタルの多値信号、例えば２５６階調のデータ値
に変換され、シェーディング補正部でＣＣＤセンサ３８
の感度ムラが補正された後、ＭＴＦ補正部でエッジ強調
などの画質改善のための処理を受け、γ補正部でγ補正
処理を加えられた後に、中間調処理部１２０および解像
度変換部１６０に送られる。

【００２５】中間調処理部１２０は、写真などのような
中間調の色を含む原稿の濃淡画像の階調再現処理を行う
ものであって、本実施の形態では公知の誤差拡散処理が
用いられる。画像信号前処理部１１０から送られてくる
画像データは、当該誤差拡散処理において２値化され
る。なお、画像データが２値化される際の閾値（２値化
レベル１）は、ＣＰＵ１９０から設定されるようになっ
ており、本実施の形態では２値化レベル１＝６４が設定
され、誤差拡散処理後のデータ値が６４を越える画素に
ついては黒色で、それ以下の画素については白色で再現
するように処理される。このようにして２値化された画
像データは、ページ単位で高解像度画像メモリ１３０に
格納される。

【００２６】ここで、新聞などのように中間色の地肌部
分に文字画像が形成されている原稿（以下、「新聞原
稿」という。）の画像データを中間調処理部１２０で２
値化した場合の画像２０１を図３（ａ）に示す。なお、
同図の画像２０１は、原稿画像の一部分を抜き出して示
したものである。図３（ａ）より、画像２０１の地肌部
分には微小な黒点が網点のように分散して形成されてい
るのがわかる。これにより人の目には地肌部分が原稿画
像と同様の濃淡で再現されているように見える。

【００２７】このように中間調再現処理では、地肌部分
をいかに再現するかで画質の善し悪しが決定されるの
で、上記２値化レベル１の値についても中間調の再現に
最適な値に決定される必要がある。図２に戻って、回転
処理部１４０は、ＣＰＵ１９０からの指示により高解像
度画像メモリ１３０から目的のページの画像データを順
次読み出して後述する原稿方向認識処理の結果に基づき
必要に応じて回転処理した後、ＬＤ駆動部１５０に転送
する。なお、この回転処理は、画像データのメモリアド
レスを変更する公知の技術（例えば、特開昭６０−１２
６７６９号公報参照）によってなされる。

【００２８】ＬＤ駆動部１５０は、送られてくる画像デ
ータに基づいてレーザダイオード５１の駆動信号を生成
し、レーザダイオード５１を駆動させる。一方、解像度
変換部１６０は、画像信号前処理部１１０から送られて
くる画像データ（４００ＤＰＩ）を２５ＤＰＩの低解像
度画像データに変換する。この解像度変換処理は、公知
の技術であって、例えば４００ＤＰＩの画像データの中
から主走査方向と副走査方向にそれぞれ連続する１６画
素×１６画素のマトリクスを１ブロックとして抽出し、
この１ブロックの２５６画素の中で最も階調データの値
が高いものを取得して当該２５ＤＰＩの１画素としての
階調データ値とし、これを画像データの全てについて行
い、２５ＤＰＩの画像データを得るものである。

【００２９】単純２値化処理部１７０は、解像度変換部
１６０において２５ＤＰＩに解像度変換された低解像度
画像データを２値化して低解像度認識用メモリ１８０に
格納させる。その際の２値化手段は、内部に配されたコ
ンパレータで低解像度画像データの各画素毎の階調デー
タ値と２値化のための閾値（２値化レベル２）とを比較
することにより行われる。なお、この場合の２値化レベ
ル２は、上記２値化レベル１と同様にＣＰＵ１９０から
設定されるようになっており、２値化レベル２＝２００
が設定される。

【００３０】２値化レベル２が２００に設定されること
から、例えば解像度変換部１６０から送られたきた画像
データに中間色（例えば灰色）のデータが含まれる場合
に、当該中間色のデータの階調値が２５６階調の中間の
１２８前後の値であったならば、これらは２値化レベル
２の値２００よりも下回っているために、単純２値化処
理部１７０で全て白画素に変換される。

【００３１】ここで、上述の新聞原稿の一部分が単純２
値化処理部１７０において２値化処理された後の画像２
０２を図３（ｂ）に示す。画像信号前処理部１１０から
送られてくる新聞原稿の画像データは、まず解像度変換
部１６０において低解像度画像データに変換されたため
に、文字の線幅が太くなり、その結果として線間に隙間
がなくなって文字部分が黒ベタとなって連結した柱状形
になっている。さらに地肌部分については、図３（ａ）
のような黒点がほとんど形成されていない。これは、画
像２０２における地肌部分が中間色であるためにデータ
の階調値が２００よりも小さく、ほとんどの画素が単純
２値化処理部１７０で白色画素に変換されたからであ
る。

【００３２】このように、単純２値化処理部１７０で中
間色のデータを排除しているのは、低解像度データが後
述するように文字画像のサイズを検出する手段として用
いられるヒストグラムの生成に使用されるためであり、
文字画像以外のデータ（特に、中間色に相当するデー
タ）を極力除去しておくことが望ましいからである。そ
のため、本実施の形態では、２値化レベル２の値を２値
化レベル１（＝６４）よりもはるかに大きな値の２００
に設定して、文字画像以外の中間色画像を極力除去する
ようにしている。２値化レベル２をこのように設定する
ことにより、より正確なヒストグラムを生成できるよう
になる。もちろん、２値化レベル２は、この値に限定さ
れることはなく、文字画像以外の中間色画像を極力除去
できる値であればよい。

【００３３】また、ヒストグラムからは文字画像の高さ
を検出できればよいので、必ずしも４００ＤＰＩといっ
た高解像度画像データから生成される必要はなく、本実
施の形態では２５ＤＰＩの低解像度にデータ変換してデ
ータ量を削減し、処理の高速化を図っている。低解像度
認識用メモリ１８０は、２値化された低解像度画像デー
タをページ毎に格納する。

【００３４】ＲＡＭ１９１は、ＣＰＵ１９０にてなされ
る後述するノイズ除去処理１あるいは２後の原稿画像デ
ータを記憶すると共に各種の制御変数などを一時記憶す
る。ＲＯＭ１９２は、原稿自動搬送装置１０における原
稿搬送動作や画像読取部３０におけるスキャン動作やプ
リンタ部５０における画像形成動作に関するプログラム
および画像データを回転処理させるためのプログラムな
どに加えて上述の２値化処理にて設定される２値化レベ
ル１と２値化レベル２の値および後述の孤立点判定条件
値が格納されている。

【００３５】ＣＰＵ１９０は、ＲＯＭ１９２から必要な
プログラムを読み出して、２値化レベル１および２の値
をそれぞれ設定し、あるいは後述する反転フラグを設定
し、または低解像度認識用メモリ１８０に格納されてい
る低解像度画像データを１ページ毎に読み出して後述す
るノイズ除去処理１あるいは２を行った後、ページ毎に
ＲＡＭ１９１に格納し、このデータからヒストグラムを
生成し、これに基づいて文字の方向を認識して原稿方向
を認識し、適切な方向で画像データが出力されるように
回転処理部１４０に回転角信号を送出する原稿方向認識
処理を行う。さらに、原稿自動搬送装置１０、画像読取
部３０、プリンタ部５０などの動作をタイミングを取り
ながら統一的に制御して円滑な複写動作を実行させる。

【００３６】以下、上記原稿方向認識処理の全体の動作
を図４のフローチャートにおいて、説明する。ＣＰＵ１
９０は、まずノイズ除去処理１として、低解像度認識用
メモリ１８０に格納されている低解像度画像データ内の
孤立点をノイズとみなしてノイズ除去フィルタ３×３を
用いて除去し、ＲＡＭ１９１に格納させる（ステップＳ
１、Ｓ２）。そして、ＲＡＭ１９１に格納された画像デ
ータから、原稿画像中の文字画像の濃度分布を示すヒス
トグラムを生成するヒストグラム生成処理（ステップＳ
３）を行う。続いて生成されたヒストグラムから原稿の
平均濃度を求め、これが所定の濃度を越える高濃度であ
るか否かを判断し（ステップＳ４）、所定濃度を越える
と判断した場合は、反転フラグを「１」に設定し（ステ
ップＳ５）、当該ヒストグラムを反転させてヒストグラ
ムを生成し直すヒストグラム反転処理（ステップＳ６）
を行う。

【００３７】次に、生成されたヒストグラムの形状を解
析することにより、原稿の文字画像のサイズを検出する
文字サイズ検出処理を行い（ステップＳ８）、その文字
サイズが所定のサイズよりも大きい場合には、ノイズ除
去処理２としてノイズ除去フィルタのサイズを３×３よ
りも大きな５×５に変更して低解像度認識用メモリ１８
０に格納された画像データ内の孤立点を再度除去して、
これをＲＡＭ１９１に格納させ（ステップＳ９、Ｓ１
０）、上記ステップＳ３のヒストグラム生成処理と同様
の処理を行いヒストグラムを再生成する（ステップＳ１
１）。そして、反転フラグが「１」であるか否かを判断
し（ステップＳ１２）、「１」の場合には、上記ステッ
プＳ６のヒストグラム反転処理と同様の処理を行い、ス
テップＳ１１で生成されたヒストグラムを反転させる
（ステップＳ１３）。反転フラグが「０」の場合には、
ステップＳ１４に移る。なお、図示していないが、ステ
ップＳ１３でヒストグラムの反転が行われた後に、上記
反転フラグは、「０」にリセットされる。

【００３８】一方、検出された文字サイズが所定サイズ
以下の場合には（ステップＳ８で「Ｎ」）、ステップＳ
９〜Ｓ１３を行わずにステップＳ１４に移る。これは、
ノイズ除去フィルタのサイズを３×３にして孤立点を除
去し、これに基づいてヒストグラムを生成するという処
理がステップＳ１〜Ｓ６の中ですでに行なわれているか
らである。従って、文字サイズが所定サイズ以下の場合
には、ステップＳ９〜Ｓ１３がスキップされることによ
り、ステップＳ１〜Ｓ６と同じ処理が実質的に選択され
て行なわれたことになる。

【００３９】そして、上記ステップＳ３もしくはＳ１１
で生成されたヒストグラム、あるいはステップＳ６もし
くはＳ１３で反転されたヒストグラムに基づいて、原稿
方向を１ページ毎に認識し、この認識結果に基づいて原
稿の回転角度を設定する（ステップＳ１４、Ｓ１５）。
この認識処理と回転角度設定処理は、公知の技術、例え
ば特開平９−９０４０号公報に開示されている技術によ
り行う。

【００４０】次に、上記の各処理について図５〜図８を
用いてより具体的に説明する。（ノイズ除去処理１）図５（ａ）は、ノイズ除去処理１
において用いられるノイズ除去フィルタ３×３（以下、
「フィルタ３×３」という。）により、孤立点が除去さ
れる様子を示したものである。

【００４１】フィルタ３×３は、図に示すようにある１
つの画素（注目画素）が黒色画素であって、かつその注
目画素を取り囲む周辺画素が全て白色画素である場合
に、その注目画素を白色画素に変更させることにより、
孤立点を除去するものである。ノイズ除去処理１では、
フィルタ３×３の中心部に各画素が位置するようにフィ
ルタ３×３を順次移動させることにより、画像データ内
の孤立点を除去する。本実施の形態では、原稿画像が２
５ＤＰＩの解像度に画素分割されているので、１画素の
大きさは、約１ｍｍ（縦）×約１ｍｍ（横）となる。従
って、このフィルタ３×３を用いることにより、約１ｍ
ｍ×約１ｍｍの大きさの孤立点を除去できることにな
る。

【００４２】（ヒストグラム生成処理）図７（ａ）は、
ヒストグラム生成処理により得られたヒストグラムの一
例を示す図である。ヒストグラムは、ノイズ除去処理１
において孤立点の除去された、原稿１枚分の画像データ
Ｄ１の文字部分の黒画素数を主走査方向および副走査方
向のそれぞれについて計数することにより生成される。
同図に示す通常原稿（地肌部が白色で文字画像が黒色の
もの）についてヒストグラムを生成すると、ヒストグラ
ムＨ１およびヒストグラムＨ２のような分布図となる。

【００４３】（文字サイズ検出処理）生成されたヒスト
グラムＨ１およびＨ２から文字列の方向を検出する。こ
れは、ヒストグラムＨ１の分布を見れば分かるように、
ヒストグラムの谷の部分が行間を、山の部分が文字部を
それぞれ示しており、これにより文字列の方向を得るこ
とができる。従って、ヒストグラムＨ１の山の部分の幅
方向（副走査方向）を形成する画素数を計数すれば、容
易に文字の高さを求めることができ、この文字の高さか
ら文字サイズを検出することができる。

【００４４】（ノイズ除去処理２）ノイズ除去処理２で
は、検出された文字サイズが所定のサイズ、本実施の形
態では１２ポイントよりも大きい場合に、ノイズ除去処
理１で用いたフィルタ３×３よりも大きなサイズのノイ
ズ除去フィルタ５×５（以下、「フィルタ５×５」とい
う。）に変更して画像データ内の孤立点を再度除去す
る。

【００４５】図５（ｂ）は、フィルタ５×５により孤立
点が除去される様子を示した図である。フィルタ５×５
は、縦５画素×横５画素の平方領域における中央の９画
素内（太線内）に、孤立点判定条件として設定される値
（本実施の形態では４）以下の数の黒画素が存在してい
る場合に、これを孤立点として除去する処理を行う。従
って、フィルタ５×５では、フィルタ３×３では除去で
きなかった大きさの孤立点、例えば黒画素が２×２個連
結しているものであっても除去できることになる。

【００４６】このように、本実施の形態では、原稿画像
中に存在する孤立点を除去するのに際し、文字サイズが
１２ポイント以下の場合に、フィルタ３×３を用い、１
２ポイントを越える場合にフィルタ５×５を用いるよう
にしている。これは、ノイズとみなせる孤立点の大きさ
と文字サイズの大きさとを相対的な関係として捉えたか
らである。すなわち、文字のサイズが大きくなれば、ノ
イズとみなせる孤立点の大きさもそれに合わせて大きい
ものになると考えられるからである。原稿画像内に存在
するノイズは、大きさがまちまちであり、文字と同程度
の大きさのものもあれば、１画素程度の微小なものもあ
るが、上述したようにここでのノイズ除去処理は、文字
画像から正確なヒストグラムを生成するために行うもの
なので、上記従来技術のような複雑な処理を用いてまで
全てのノイズを除去する必要はなく、文字画像から離間
している孤立点を極力除去できれば足りる。

【００４７】しかし、大小の孤立点の内でどれが文字画
像かノイズかを判断できなければ、文字画像から離間し
ている孤立点を除去することができない。そこで、文字
サイズを検出することにより、その大きさに相当する画
像が文字を構成する画像であると判断すると共に、文字
サイズよりもある程度小さな孤立点については、文字画
像の構成部分とは考えにくいことから、これをノイズと
みなすようにした。具体的には、本実施の形態では文字
画像が１２ポイント（文字高さが約４．２ｍｍ）以下で
あれば、その１／４程度の大きさ（高さが約１ｍｍ）の
孤立点を除去できるフィルタ３×３を使用し、１２ポイ
ントを越える文字画像の場合には、最大２ｍｍ×２ｍｍ
までの孤立点を除去できるフィルタ５×５を使用すると
いうように、文字サイズに応じてフィルタを切り換える
ようにしている。

【００４８】図６（ａ）、（ｂ）は、８ポイント（文字
高さ約２．８ｍｍ）の文字原稿と１８ポイント（文字高
さ約６．３ｍｍ）の文字原稿に同じ大きさの孤立点（ノ
イズ）が存在している様子を示す図である。なお、この
孤立点は、縦２ｍｍ×横２ｍｍの大きさである。この文
字原稿に対して本実施の形態の原稿方向認識処理を行う
と、まず８ポイント文字原稿については、ノイズ除去処
理１のフィルタ３×３により孤立点除去処理が行われ
る。ところが、１ｍｍ×１ｍｍの大きさの孤立点を除去
するフィルタ３×３では、このノイズを除去できない。
上述したように、文字サイズの半分以上の大きさの孤立
点をノイズとみなすことはできず、逆にこれを除去しよ
うとして、フィルタサイズを大きくすれば、文字画像の
一部も除去されることになり不都合が生じるからであ
る。

【００４９】一方、１８ポイント文字原稿については、
最大２ｍｍ×２ｍｍまでの大きさの孤立点を除去できる
フィルタ５×５を用いたノイズ除去処理２が行われるの
で、このノイズは除去されることになる。このように、
ノイズとみなす孤立点を文字サイズに応じて設定し、こ
れを除去するフィルタを文字サイズに応じて切り換えて
用いることにより、一定サイズのフィルタを用いるだけ
では除去できない孤立点が的確に除去されるようにな
り、これによりヒストグラムが正確に生成されてより正
確な原稿方向認識を行うことができる。

【００５０】なお、文字サイズに応じたフィルタサイズ
の切り換えは、２段階（１２ポイント以下の場合にはフ
ィルタ３×３、１２ポイントよりも大きな場合にはフィ
ルタサイズ５×５）に限定されないことはいうまでもな
く、文字サイズに応じてノイズとみなせる孤立点を除去
できるフィルタサイズを設定すればよいので、例えばポ
イント毎に異なるサイズのフィルタを準備しておいてそ
れぞれを適宜切り換えるようにしてもよいし、ポイント
毎に上記孤立点判定条件を異なる値（１〜９まで設定可
能）に設定するようにしてもよい。このようにすれば、
さらに孤立点除去を的確に行える。

【００５１】また、上記では低解像度（２５ＤＰＩ）の
画像データに対して、フィルタサイズを３×３と５×５
を用いているが、例えば画像データが高解像度（４００
ＤＰＩ）であれば、１画素の大きさが約６３μｍ×６３
μｍと小さくなるので、フィルタ３×３や５×５で除去
できる孤立点の大きさもそれに合わせて小さくなる。こ
のように解像度が変われば１画素の大きさが変わり、除
去する孤立点の大きさに対応する画素数（例えば１ｍｍ
平方の大きさの孤立点を考える場合、２５ＤＰＩでは約
１画素分に相当するが、４００ＤＰＩでは、縦１６×横
１６画素の領域に相当する）も変わるので、フィルタサ
イズは、孤立点の大きさに対応する画素数に応じて設定
される必要がある。

【００５２】また、上記においてはノイズとみなす孤立
点を文字サイズの１／４程度の大きさのものとしている
が、もちろんこの値に限定されることはなく、例えば文
字サイズの１／６程度や１／３程度の値などに設定する
ようにしてもよい。但し、この値が小さすぎるとノイズ
除去精度が低下するし、大きすぎると文字画像の一部を
もノイズとみなされて除去されることが考えられるの
で、実験等により最適な値に設定されることが好まし
い。

【００５３】（ヒストグラム反転処理）ヒストグラム反
転処理では、生成されたヒストグラムＨ１およびＨ２か
ら平均濃度を算出し、これが高濃度であるか否かを判断
することにより、原稿の文字が図７（ａ）に示す通常原
稿か、図７（ｂ）に示す反転原稿（文字部分が白色で、
地肌部が黒色のもの）であるか否かを判断している。

【００５４】これは、行頭が同一方向の原稿であって
も、通常原稿と反転原稿では、生成されるヒストグラム
の形状が全く異なるものとなるからである。すなわち、
通常原稿からヒストグラムを生成すると同図のＨ１およ
びＨ２のようになり、反転原稿から生成されるヒストグ
ラムの形状は、Ｈ３およびＨ４のように、ヒストグラム
Ｈ１およびＨ２がそれぞれ反転した状態となっている。

【００５５】本実施の形態における原稿方向の認識は、
上述したように生成されたヒストグラムから行われる公
知のものであり、例えば前述した特開平９−９０４０号
公報に開示されている技術によると、図７（ａ）の主走
査方向と副走査方向に黒画素を計数することで生成され
た各ヒストグラムＨ１、Ｈ２の内、一方のヒストグラム
Ｈ１からまず行方向を求め、そして他方のヒストグラム
Ｈ２から立ち上がりエッジの数（１個）と立ち下がりエ
ッジの数（５個）をそれぞれカウントし、当該ヒストグ
ラムＨ２のエッジを文頭側から見た場合に、立ち下がり
エッジの数が多くなる傾向があることを利用して行頭を
判断している。すなわち、同図の上側が、原稿の天とな
ることが判断できる。

【００５６】ところが、図７（ｂ）に示す反転原稿で
は、図７（ａ）の通常原稿と行頭が同一位置であるにも
かかわらず、エッジを計数するためのヒストグラムＨ２
とＨ４の形状が反転しているために、双方のエッジ数の
カウント値が全く異なってしまう（立ち上がりエッジ数
６個、立ち下がりエッジ数２個）。これでは、行頭が逆
方向に認識されて、その結果として原稿の天地が逆方向
に認識されてしまい問題となる。

【００５７】そこで、本実施の形態では、原稿画像の平
均濃度から文字原稿が通常原稿か反転原稿のいずれであ
るかを判別し、反転原稿の場合には、生成されたヒスト
グラムを反転させるようにしている。原稿画像の平均濃
度を算出するのは、ヒストグラムで得られた図形の面積
（黒画素の総数）を求め、これの原稿１ページ分に相当
する面積（全画素数）における割合を求めることで行え
る。

【００５８】図８は、雑誌などでよくみかける高濃度背
景白抜き文字原稿２０３と通常の文字原稿２０４に基づ
いてそれぞれ生成されたヒストグラムの一例を示す図で
ある。高濃度背景白抜き文字原稿２０３の場合には、原
稿全体が高濃度化するので、生成されたヒストグラムＨ
５の山の部分は、通常の文字原稿２０４から生成された
ヒストグラムＨ６に比べて、ピークが高くなると共に面
積が大変広くなる。従って、ヒストグラムで得られた図
形の面積を求めることにより原稿画像の平均濃度が分か
り、その結果から原稿が通常の文字原稿であるか、高濃
度背景白抜き文字原稿であるかを判断できる。これは、
図７（ａ）の通常原稿と図７（ｂ）の反転原稿について
も同様である。

【００５９】そして、平均濃度が所定の濃度を越える高
濃度であると判断した場合は、文字原稿が高濃度背景白
抜き文字（反転原稿）であると判断して、生成したヒス
トグラムを反転させる。このヒストグラムを反転させる
とは、具体的には、図８のヒストグラムＨ５をヒストグ
ラムＨ６の形状に生成し直すことをいう。これは、ヒス
トグラムＨ５の最大カウント値Ｄｍａｘから副走査方向
における各地点のカウント値を差し引いた値を算出し、
これに基づいて図形を形成しなおせば容易に行える。同
様に、図７（ｂ）のヒストグラムＨ３、Ｈ４を反転させ
れば、それぞれ図７（ａ）のヒストグラムＨ１、Ｈ２に
なる。

【００６０】このように、原稿画像の平均濃度を検出し
て、これが高濃度であった場合にヒストグラムを反転さ
せる処理を行うことにより、たとえ原稿が反転原稿（高
濃度背景白抜き文字原稿）であっても、通常原稿の場合
と同様のヒストグラムを生成できるようになり、原稿方
向を誤認識することがなくなるという効果を奏する。も
ちろん、この効果は、ヒストグラムを用いた原稿方向認
識方法であれば、上記公報の方法以外の方法であっても
享受できる。

【００６１】また、原稿を反転原稿と判断した場合に
は、低解像度認識用メモリ１８０に格納されている２値
化された画像データの値を画素毎に反転（黒から白色、
白から黒色）させた後に上記のノイズ除去処理を行うよ
うにしてもよい。（３）変形例なお、本発明は、上記実施の形態に限定されないのは言
うまでもなく、以下のような変形例を考えることができ
る。

【００６２】（３−１）上記実施の形態では、モノクロ
のデジタル複写機に本発明に係る画像認識装置を適用し
た例を説明したが、本発明の画像認識装置は、フルカラ
ーデジタル複写機にも適用可能である。その際、有彩色
のカラーデータを予めキャンセルする回路を組み込んで
おく必要がある。フルカラー原稿であっても文字画像は
一般に黒色が大半であり、この黒色の文字画像に基づい
てヒストグラムを生成し原稿方向の認識が行われるから
である。なお、カラーデータキャンセル回路は公知であ
るので、ここでの説明は省略する。

【００６３】（３−２）上記実施の形態では、本発明に
係る画像認識装置をデジタル複写機に適用した例を説明
したが、その他の原稿の読取りが必要な装置、例えばフ
ァクシミリ装置やイメージリーダにおける画像認識装置
としても適用される。また、他のイメージリーダなどの
画像入力装置から得られた原稿の画像データに基づいて
原稿の方向を認識するようにしてもよい。

【００６４】

【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、文字サイズ検出手段により文字画像のサイズを検出
し、この検出された文字サイズに応じて孤立点除去フィ
ルタのフィルタサイズが決定されるようにしたので、従
来のように全文字画像を切り出して、当該文字画像毎に
代表線幅を検出し、この線幅により形成される画像の外
接矩形を求め、この外接矩形よりも外に位置する画像を
ノイズとして除去するという複雑な処理に比べて簡易な
処理で済み、かつノイズとみなす孤立点の大きさを文字
サイズに応じて設定するので、一定サイズのフィルタを
用いるだけでは除去できない孤立点が的確に除去できる
ようになり、その結果としてより正確な原稿方向認識を
行うことができるようになる。

【００６５】また、検出された文字サイズが所定のサイ
ズ以下の場合には、フィルタサイズを第１のサイズに決
定し、文字サイズが当該所定のサイズよりも大きな場合
には、フィルタサイズを前記第１のサイズよりも大きな
第２のサイズに決定するという２段階切り換えの簡易な
処理でありながら、孤立点が的確に除去できるようにな
り、より正確な原稿方向認識を行うことができる。

【００６６】また、文字サイズの検出は、原稿の濃度分
布を示すヒストグラムを生成することにより行われるの
で、簡易な処理で済ますことができる。また、前記文字
サイズ検出手段は、生成されたヒストグラムに基づいて
原稿の文字の線分の濃度が地肌部の濃度よりも低い濃度
で表現されている反転原稿であるか否かを検出する反転
原稿検出手段を備え、当該反転原稿検出手段が前記原稿
を前記反転原稿であると検出すると、生成されたヒスト
グラムを反転させて再生成し、これに基づいて文字サイ
ズを検出するので、原稿が反転原稿であっても、正確に
文字サイズを検出することができるようになる。

【００６７】また、原稿の濃度分布を示すヒストグラム
を孤立点が除去された画像データから生成し、これに基
づいて文字画像の方向を認識するようにしたので、文字
画像を切り出して、その結果から文字画像の方向の認識
を行う方法に比べて、簡易な処理で済ますことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係るデジタル複写機の全
体の構成を示す図である。

【図２】上記複写機に設置される制御部のブロック図で
ある。

【図３】（ａ）は、中間色の地肌部分に文字画像が形成
されている原稿の画像データが中間調処理部で２値化処
理された場合の画像を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）
と同一の原稿の画像データが単純２値化処理部において
２値化処理された後の画像を示す図である。

【図４】原稿方向認識処理の全体の動作を示すフローチ
ャートである。

【図５】（ａ）は、ノイズ除去フィルタ３×３により孤
立点が除去される様子を示した図であり、（ｂ）は、ノ
イズ除去フィルタ５×５により孤立点が除去される様子
を示した図である。

【図６】（ａ）は、８ポイントの文字原稿の例を、
（ｂ）は、１８ポイントの文字原稿の例をそれぞれ示す
図であって、双方の文字原稿に同じ大きさの孤立点（ノ
イズ）が存在している様子を示した図である。

【図７】（ａ）は、通常原稿に基づいて生成されたヒス
トグラムの一例を示す図であり、（ｂ）は、反転原稿に
基づいて生成されたヒストグラムの一例を示す図であ
る。

【図８】高濃度背景白抜き文字原稿と通常の文字原稿に
基づいてそれぞれ生成されたヒストグラムの一例を示す
図である。

【符号の説明】

１０原稿自動搬送装置３０画像読取部５０プリンタ部１００制御部１１０画像信号前処理部１２０中間調処理部１３０高解像度画像メモリ１４０回転処理部１５０ＬＤ駆動部１６０解像度変換部１７０単純２値化処理部１８０低解像度認識用メモリ１９０ＣＰＵ１９１ＲＡＭ１９２ＲＯＭ２０３高濃度背景白抜き文字原稿２０４通常原稿

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Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字画像を含む原稿の方向を認識する装
置であって、原稿を読み取って画像データを生成する画像読取手段
と、前記画像データを記憶する画像データ記憶手段と、前記画像データから文字画像のサイズを検出する文字サ
イズ検出手段と、前記検出された文字サイズに応じて孤立点除去フィルタ
のフィルタサイズを決定するフィルタサイズ決定手段
と、前記決定されたフィルタサイズの孤立点除去フィルタを
用いて、前記画像データ記憶手段に記憶されている画像
データ内の孤立点を除去する孤立点除去手段と、孤立点が除去された画像データに基づき前記原稿の方向
を認識する画像方向認識手段とを備えることを特徴とす
る画像認識装置。
【請求項２】前記フィルタサイズ決定手段は、検出さ
れた文字サイズが所定のサイズ以下の場合には、フィル
タサイズを第１のサイズに決定し、文字サイズが前記所
定のサイズよりも大きな場合には、フィルタサイズを前
記第１のサイズよりも大きな第２のサイズに決定するこ
とを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】前記文字サイズ検出手段は、原稿の濃度
分布を示すヒストグラムを前記画像データから生成し、
これに基づいて文字サイズを検出することを特徴とする
請求項１もしくは２に記載の画像認識装置。
【請求項４】前記文字サイズ検出手段は、生成された
ヒストグラムに基づいて前記原稿の文字の線分の濃度が
地肌部の濃度よりも低い濃度で表現されている反転原稿
であるか否かを検出する反転原稿検出手段を備え、当該
反転原稿検出手段が前記原稿を前記反転原稿であること
を検出すると、生成されたヒストグラムを反転させて再
生成し、これに基づいて文字サイズを検出することを特
徴とする請求項３に記載の画像認識装置。
【請求項５】前記画像方向認識手段は、原稿の濃度分
布を示すヒストグラムを孤立点が除去された画像データ
から生成し、これに基づいて文字画像の方向を認識する
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の
画像認識装置。