JP3715674B2 - Image processing apparatus and ruled line recognition method - Google Patents
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】
本発明は文書を作成する画像処理装置に関し、特に入力画像に含まれる罫線を抽出する手段を有する画像処理装置および罫線認識方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
文字処理装置で作成する文書の中には表などのように罫線を含むものが多い。
【0003】
従来、入力画像から罫線を抽出する方法として、入力画像の水平方向、垂直方向の黒ドットの出現頻度を表すヒストグラムを作成し、罫線の抽出を行っていた。
【0004】
図5は従来の技術による罫線の認識を説明する図である。同図において、(A)は入力画像、(B)は入力画像を構成するドット(以下、単色画像として黒ドットとする)の水平方向の出現頻度を示すヒストグラムである。図5(B)において、黒ドットの分布からa1〜a3は文字部分と予想される領域、b1は罫線と予想される領域である。文字と罫線の判別は、文字部分は罫線に比べ上下方向(垂直方向)の幅が広いこと、罫線は文字部分に比べ黒ドットの密度が濃い(頻度が高い)ことを根拠としている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例では、単に黒ドットの頻度だけを元に文字や罫線を判別していたため、以下のような欠点があった。
【0006】
(1)図5(B)のb1の部分のように、その上下方向の幅が狭く頻度が高い部分は罫線と予想され易いが、文字と罫線が同一行に存在するとa1の部分のように幅が広いために罫線が認識されない。
【0008】
従って、本発明の目的は、上述した欠点(1)を解決し、文字と混在した罫線を判別・抽出できる画像処理装置を提供することである。
【0009】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明による画像処理装置は、画像に対して、水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、他方の方向の頻度分布を作成する作成手段と、前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出手段と、該傾き算出手段で求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する2つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別手段と
を有することを特徴とする。
【0011】
前記罫線判別手段は、該対の間隔についてのヒストグラムを作成し、該ヒストグラムにできた2つのピーク間の値を前記しきい値として用いることを特徴とする。また、前記頻度分布の傾きは、前記各位置において、前記頻度分布を微分することにより求められることを特徴とする。
【0012】
前記画像はビットマップデータであり、前記頻度分布は該ビットマップデータの各ドットを計数することにより作成され、前記頻度分布の傾きは前記頻度分布のドット数の変化に基づいて求められることを特徴とする。
【0013】
本発明による罫線認識方法は、画像処理装置における罫線認識方法であって、画像に対して、水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、他方の方向の頻度分布を作成する作成ステップと、前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出ステップと、該傾き算出ステップで求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する2つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別ステップとを有することを特徴とする。
【0014】
【作用】
本発明は、ドットの分布を微分して、その傾きを求める手段を有する。
【0015】
ドットの分布を微分して、その傾きを求めると、罫線の部分は罫線が始まる部分、終る部分でほぼ対称の傾きとなる。これは、罫線が基本的に直線で構成されているからである。これに対して、文字部分は上下または左右に対称な文字は少なく、ドットの分布およびその傾きも非対称になる。
【0016】
文字と同一行の罫線部分もドットの分布の傾きが文字に比べ急であり、線の幅だけ離れた位置に対称の値が現れる。従って、この点に着目して罫線の抽出が可能である。
【0017】
【実施例】
図1は、本実施例の構成を示すブロック図である。同図において、CPUはマイクロプロセッサ形態の中央処理装置であり、画像処理のための演算,論理判断等を行い、アドレスバスAB,コントロールバスCB,データバスDBを介してそれらのバスに接続された各構成要素を制御する。また、入力画像データからのヒストグラム作成、ヒストグラムを微分したデータの作成、罫線・文字列の抽出、罫線・文字列の判別なども後述するRAMの内容などを元にして、このCPUで行う。アドレスバスABは、マイクロプロセッサCPUの制御の対象とする構成要素を指示するアドレス信号を転送する。コントロールバスCBはマイクロプロセッサCPUの各構成要素のコントロール信号を転送して供給する。データバスDBは各構成機器相互間のデータの転送を行う。
【0018】
次にROMは読み出し専用の固定メモリであり、後述するマイクロプロセッサCPUによる制御の手順等を記憶させておく。
【0019】
また、RAMは書き込み可能のランダムアクセスメモリであって、各構成要素からの各種データの一時記憶に用いる。記憶するデータには、水平・垂直両方向の黒ドットのヒストグラムデータ、ヒストグラムデータを微分した傾きのデータ、抽出した罫線・文字列の位置を示すデータ、罫線と文字列を区別するしきい値のデータなどがある。
【0020】
SCANはイメージスキャナであり、IBUFは入力画像用バッファメモリである。イメージスキャナSCANから入力された画像情報はIBUFに蓄えられる。
【0021】
CRはカーソルレジスタであり、CPUにより、その内容を読み書きできる。後述するCRTコントローラCRTCは、ここに格納されたアドレスに対応する表示装置CRT上の位置にカーソルを表示する。
【0022】
CRTは陰極線管等の表示器であり、入力画像用バッファメモリIBUFに蓄えられた内容をCRTコントローラCRTCを用いて表示する。
【0023】
CRTコントローラCRTCは、カーソルジレスタCRおよびバッファメモリIBUFに蓄えられた内容を表示装置CRTに表示する。
【0024】
CGはキャラクタジェネレータであり、表示器CRTに表示する文字,記号,カーソル等のキャラクタ信号を発生する。
【0025】
かかる各構成要素から成る本発明の画像処理装置においては、キーボードKBからの各種の入力に応じて作動するものであって、KBからの入力が供給されると、まずインタラプト信号がCPUに送られ、そのCPUがROM内に記憶してある各種の制御信号を出し、それらの制御信号によって各種の制御が行われる。
【0026】
次に図2に罫線抽出の実施例のフローチャートを示す。
【0027】
ステップS1において、判別すべき画像をビットマップデータとして入力する。
【0028】
ステップS2において、ビットマップデータの水平方向(横方向)の黒ドットのヒストグラム(頻度表)を作成する。
【0029】
ステップS3において、垂直方向(縦方向)の各位置について、水平方向の頻度の値の変化を微分して、黒ドット数の変化を傾きとした表を作成する。
【0030】
ステップS4において、傾きの表から罫線の候補を抽出する。罫線の場合、直線で構成されているので、傾きが急で罫線の始まり部分の傾きと、終り部分の傾きがほぼ同一である。図3に横書きの場合で文字と罫線が同一行に存在する画像(図3(A),そのヒストグラム(図3(B))および水平方向の黒ドットの頻度分布を微分した値(図3(C))を示す。図3(C)のc1,c2が罫線の始めと終りの部分の傾きで対称的な値となっている。この1組の傾きの間隔が罫線の太さである。ステップS3で作成した数表の最も値が大きい(傾斜が急)ものが罫線の始まりであり、その後何ドットか後に現れる、絶対値がほぼ同一で符号が逆な部分が罫線の終りの部分であるとし、この対の値を罫線の1候補とする。
【0031】
ステップS5において、ステップS4の抽出ができなくなる(始まりと終りの位置が読み込んだ画像の上下方向の幅に近くなる)までステップS4を繰り返す。
【0032】
ステップS6において、抽出した罫線候補の対の値から、罫線と文字列の判別を行うためのしきい値を求める。図4を参照して、しきい値の求め方の具体例を説明する。図4(A)に示すように、罫線の候補として抽出された対の値の間隔(線の幅)のうち、間隔の狭い部分d1は罫線、広い部分d2は文字列である。この傾きの間隔が罫線候補の太さとなる。そこで、罫線候補ごとの「太さ」のヒストグラムを作成すると、図4(B)に示すように、文字の高さのあたり(e2)、および罫線の太さのあたり(e1)にピークを持つヒストグラムができる。この二つのピークの間の値、通常は中央値(e3)をしきい値とする。ただし、罫線の太さ・文字の大きさは読み込んだ原稿の文字サイズで異なるため、「狭い」,「広い」の判別のしきい値も原稿によって異なる。
【0033】
図4(C)および図4(D)は、それぞれ文字サイズが小さい場合および大きい場合の候補の太さのヒストグラムで、f1,g1が対の幅の狭い候補、f2,g2が対の幅の広い候補のヒストグラムである。それらの中央値f3,g3をしきい値とする。このように、原稿毎にしきい値を求める。
【0034】
ステップS7において、ステップS4で抽出した罫線の候補のうち、ステップS6で求めたしきい値よりも間隔の狭いものを水平方向の最終的な罫線の候補とする。
【0035】
ステップS8において、今度はビットマップデータの垂直方向の黒ドットのヒストグラムを作成する。
【0036】
ステップS9においてヒストグラムを微分した傾きの数表を作成し、ステップS10において罫線の候補を抽出、ステップS11で繰り返し、ステップS12でしきい値を求め、ステップS13で垂直方向の最終的な罫線の候補を決定する。詳細は水平方向と同一なので説明は省略する。垂直方向のしきい値の求め方はステップS6の水平方向のしきい値の求め方と同様である。ただし、ステップS6で求めた値を用いることもできる。
【0037】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、罫線が直線で構成されているため、文字列に比べ傾きが急であることを利用しての罫線の判別が容易になった。すなわち、文字列と同一の行にある罫線では、文字列と誤認されてしまいがちな罫線が抽出できた。また、斜行によって傾いた罫線は文字列よりもヒストグラムの高さは低くなりがちであるが、ヒストグラムの傾きが急であることから抽出が可能になった。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明実施例の構成図である。
【図2】実施例の処理のフローチャートである。
【図3】罫線の抽出の説明図である。
【図4】罫線判別のためのしきい値の求め方の具体例を説明する図である。
【図5】従来の技術による罫線認識の概念図である。
【図6】従来の技術による罫線認識の問題点を示す図である。
【符号の説明】
CPU 中央処理装置
SCAN イメージスキャナ
IBUF 入力画像用バッファメモリ
RAM 書き込み可能ランダムアクセスメモリ
ROM 読み出し専用固定メモリ[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to an image processing apparatus for creating a document, and more particularly to an image processing apparatus having a means for extracting ruled lines included in an input image and a ruled line recognition method.
[0002]
[Prior art]
Many documents created by a character processing device include ruled lines such as tables.
[0003]
Conventionally, as a method for extracting a ruled line from an input image, a histogram representing the frequency of occurrence of black dots in the horizontal direction and the vertical direction of the input image is created and the ruled line is extracted.
[0004]
FIG. 5 is a diagram for explaining ruled line recognition according to the prior art. In the figure, (A) is an input image, and (B) is a histogram showing the frequency of appearance of dots in the input image (hereinafter referred to as black dots as a monochrome image) in the horizontal direction. In FIG. 5B, from the distribution of black dots, a1 to a3 are areas expected to be character parts, and b1 is an area expected to be ruled lines. The distinction between a character and a ruled line is based on the fact that the character part is wider in the vertical direction (vertical direction) than the ruled line, and the ruled line has a higher density (high frequency) of black dots than the character part.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above conventional example, characters and ruled lines are determined based on only the frequency of black dots, and thus have the following drawbacks.
[0006]
(1) A part with a narrow vertical width and a high frequency is likely to be a ruled line, such as the part b1 in FIG. 5B, but if the character and the ruled line exist in the same line, the part a1 Ruled lines are not recognized due to wide width.
[0008]
Therefore, purpose of the present invention is to solve the drawbacks (1) described above, it is to provide an image processing apparatus capable of identifying and extracting the ruled lines mixed with characters.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to the present invention includes a creating unit that creates a frequency distribution in the other direction at each position along at least one of a horizontal direction and a vertical direction with respect to an image. , At each position along at least one of the horizontal direction and the vertical direction, based on the slope calculation means for obtaining the slope of the frequency distribution and the slope value at each position obtained by the slope calculation means, In order from the position with the largest slope value, two positions having the same slope and opposite slope values are extracted as pairs, and the interval between the extracted pairs is narrower than the threshold value. And ruled line discriminating means for discriminating ruled lines in the image based on the pair .
[0011]
The ruled line determination unit creates a histogram for spacing of the pair, characterized in that there use a value between two peaks was in the histogram as the said threshold. In addition, the slope of the frequency distribution is obtained by differentiating the frequency distribution at each position.
[0012]
The image is bitmap data, the frequency distribution is created by counting each dot of the bitmap data, and the slope of the frequency distribution is obtained based on a change in the number of dots in the frequency distribution. And
[0013]
A ruled line recognition method according to the present invention is a ruled line recognition method in an image processing apparatus, and creates a frequency distribution in the other direction at each position along at least one of a horizontal direction and a vertical direction with respect to an image. A slope calculating step for obtaining a slope of the frequency distribution at each position along at least one of the horizontal direction and the vertical direction, and a slope value at each position obtained in the slope calculating step. Based on the position where the slope value is the maximum, the two positions having the slope values having the same absolute value and the opposite signs are extracted as pairs, and the interval between the extracted pairs is a threshold. And a ruled line discriminating step for discriminating a ruled line in the image based on a pair narrower than the value .
[0014]
[Action]
The present invention has means for differentiating the distribution of dots and obtaining the inclination thereof.
[0015]
When the distribution of the dots is differentiated and the inclination is obtained, the ruled line portion has a substantially symmetrical inclination at the beginning and end of the ruled line. This is because the ruled lines are basically composed of straight lines. On the other hand, the character portion has few characters that are symmetrical vertically and horizontally, and the dot distribution and its inclination are also asymmetric.
[0016]
The slope of the dot distribution in the ruled line portion of the same line as the character is steeper than that of the character, and a symmetric value appears at a position separated by the line width. Therefore, it is possible to extract ruled lines by paying attention to this point.
[0017]
【Example】
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of this embodiment. In the figure, a CPU is a central processing unit in the form of a microprocessor, which performs arithmetic and logical judgments for image processing, and is connected to these buses via an address bus AB, a control bus CB, and a data bus DB. Control each component. The CPU also creates a histogram from input image data, creates data obtained by differentiating the histogram, extracts ruled lines / character strings, discriminates ruled lines / character strings, and the like based on the contents of a RAM, which will be described later. The address bus AB transfers an address signal indicating a component to be controlled by the microprocessor CPU. The control bus CB transfers and supplies control signals for each component of the microprocessor CPU. The data bus DB transfers data between the component devices.
[0018]
Next, the ROM is a read-only fixed memory, and stores a control procedure by a microprocessor CPU described later.
[0019]
The RAM is a writable random access memory, and is used for temporary storage of various data from each component. Data to be stored include histogram data of black dots in both horizontal and vertical directions, slope data obtained by differentiating the histogram data, data indicating the position of the extracted ruled line / character string, and threshold data for distinguishing the ruled line from the character string and so on.
[0020]
SCAN is an image scanner, and IBUF is an input image buffer memory. Image information input from the image scanner SCAN is stored in the IBUF.
[0021]
CR is a cursor register whose contents can be read and written by the CPU. A CRT controller CRTC, which will be described later, displays a cursor at a position on the display device CRT corresponding to the address stored here.
[0022]
The CRT is a display such as a cathode ray tube and displays the contents stored in the input image buffer memory IBUF using a CRT controller CRTC.
[0023]
The CRT controller CRTC displays the contents stored in the cursor giresta CR and the buffer memory IBUF on the display device CRT.
[0024]
CG is a character generator that generates character signals such as characters, symbols, and cursors to be displayed on the display CRT.
[0025]
The image processing apparatus according to the present invention composed of such components operates in response to various inputs from the keyboard KB. When an input from the KB is supplied, an interrupt signal is first sent to the CPU. The CPU issues various control signals stored in the ROM, and various controls are performed by the control signals.
[0026]
Next, FIG. 2 shows a flowchart of an example of ruled line extraction.
[0027]
In step S1, an image to be discriminated is input as bitmap data.
[0028]
In step S2, a histogram (frequency table) of black dots in the horizontal direction (lateral direction) of the bitmap data is created.
[0029]
In step S3, for each position in the vertical direction (vertical direction), a change in the frequency value in the horizontal direction is differentiated to create a table with the change in the number of black dots as the slope.
[0030]
In step S4, ruled line candidates are extracted from the slope table. In the case of a ruled line, since it is composed of straight lines, the slope is steep and the slope of the beginning of the ruled line and the slope of the end are almost the same. In the case of horizontal writing in FIG. 3, an image in which characters and ruled lines are present in the same line (FIG. 3A, its histogram (FIG. 3B)) and a value obtained by differentiating the frequency distribution of black dots in the horizontal direction (FIG. 3 ( 3C, c1 and c2 in FIG.3C are symmetrical values at the slopes of the beginning and end of the ruled line, and the interval between the pair of slopes is the thickness of the ruled line. The one with the largest value (steep slope) in the numerical table created in step S3 is the beginning of the ruled line, and the part where the absolute value is almost the same and the sign is reversed appears after several dots after that. It is assumed that there is a value of this pair as one ruled line candidate.
[0031]
In step S5, step S4 is repeated until the extraction in step S4 can no longer be performed (the start and end positions are close to the vertical width of the read image).
[0032]
In step S6, a threshold value for determining the ruled line and the character string is obtained from the extracted value of the ruled line candidate pair. A specific example of how to obtain the threshold value will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 4 (A), of the paired value intervals (line widths) extracted as ruled line candidates, a narrowly spaced portion d1 is a ruled line, and a wide portion d2 is a character string. This inclination interval is the thickness of the ruled line candidate. Therefore, when a “thickness” histogram is created for each ruled line candidate, as shown in FIG. 4B, there are peaks around the height of the character (e2) and around the thickness of the ruled line (e1). A histogram is created. The value between these two peaks, usually the median value (e3) is taken as the threshold value. However, since the thickness of the ruled lines and the size of the characters differ depending on the character size of the read document, the threshold values for determining “narrow” and “wide” also differ depending on the document.
[0033]
FIGS. 4C and 4D are histograms of candidate thicknesses when the character size is small and large, respectively, where f1 and g1 are narrow pair candidates, and f2 and g2 are pair widths. It is a broad candidate histogram. The median values f3 and g3 are set as threshold values. Thus, a threshold value is obtained for each document.
[0034]
In step S7, among the ruled line candidates extracted in step S4, those that are narrower than the threshold obtained in step S6 are determined as the final ruled line candidates in the horizontal direction.
[0035]
In step S8, a histogram of black dots in the vertical direction of the bitmap data is created.
[0036]
In step S9, a gradient number table obtained by differentiating the histogram is created, ruled line candidates are extracted in step S10, repeated in step S11, threshold values are obtained in step S12, and final vertical ruled line candidates in step S13. To decide. Details are the same as those in the horizontal direction, and the description is omitted. The method for obtaining the threshold value in the vertical direction is the same as the method for obtaining the threshold value in the horizontal direction in step S6. However, the value obtained in step S6 can also be used.
[0037]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, since the ruled line is formed of a straight line, the ruled line can be easily discriminated using the fact that the inclination is steeper than that of the character string. That is, a ruled line that tends to be mistaken for a character string can be extracted from the ruled line on the same line as the character string. In addition, the ruled line inclined by skewing tends to be lower in the height of the histogram than the character string, but can be extracted because the histogram has a steep inclination.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart of processing of an embodiment.
FIG. 3 is an explanatory diagram of ruled line extraction;
FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of how to obtain a threshold value for ruled line discrimination.
FIG. 5 is a conceptual diagram of ruled line recognition according to a conventional technique.
FIG. 6 is a diagram illustrating a problem of ruled line recognition according to a conventional technique.
[Explanation of symbols]
CPU Central processing unit SCAN Image scanner IBUF Input image buffer memory RAM Writable random access memory ROM Read only fixed memory
Claims (5)
前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出手段と、
該傾き算出手段で求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する2つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。Creating means for creating a frequency distribution in the other direction at each position along at least one of the horizontal direction and the vertical direction with respect to the image;
An inclination calculating means for obtaining an inclination of the frequency distribution at each position along at least one of the horizontal direction and the vertical direction;
Based on the value of the inclination at each position obtained by the inclination calculating means, two positions having an inclination value with substantially the same absolute value and opposite signs, in order from the position having the largest inclination value. And a ruled line discriminating means for discriminating ruled lines in the image on the basis of a pair whose extracted pair interval is narrower than a threshold value .
前記水平方向および垂直方向の少なくとも一方の方向に沿った各位置において、前記頻度分布の傾きを求める傾き算出ステップと、
該傾き算出ステップで求めた前記各位置での傾きの値に基づいて、当該傾きの値が最大の位置から順に対象として、絶対値がほぼ同じで符号が逆となる傾き値を有する2つの位置を対として抽出し、当該抽出された対の間隔がしきい値より狭い対に基づいて前記画像中の罫線を判別する罫線判別ステップと
を有することを特徴とする罫線認識方法。A creation step of creating a frequency distribution in the other direction at each position along at least one of the horizontal direction and the vertical direction with respect to the image;
An inclination calculating step for obtaining an inclination of the frequency distribution at each position along at least one of the horizontal direction and the vertical direction;
Based on the slope value at each position obtained in the slope calculating step, the two positions having the slope values having the same absolute value and the opposite signs in order from the position having the largest slope value. And a ruled line discrimination step for discriminating ruled lines in the image based on pairs in which the interval between the extracted pairs is narrower than a threshold value .
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| JPH08272895A JPH08272895A (en) | 1996-10-18 |
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