画像認識応用システム実績
画素という低次の単位だけでなく、文字列、図形という高次の単位で
画像を変換/編集する技術
 <特長>
  画像オブジェクト(文字、線画、図形)認識技術と画像処理技術の
  組み合わせソリューション

■OCRを利用した透明テキストPDF変換

1.文書画像を文字列検索できます。画像の上の透明テキストが反転します
2.テキスト認識を用いた文書画像の90度、180度、270度回転検出
3.線図形の傾きとテキスト行の傾きを組み合わせたハイブリッド傾き検出
4.表示されるのは元の画像なのでOCRの認識ミスは見えません
5.公図、地図等の特殊文書も透明テキスト変換可能

超低解像度コミック英訳システム

携帯のQVGAサイズ(240×320)のコミックを英訳したものをオーバーレイ表示
注意:英訳プログラムは別会社によって作成されたものです

図面と文字情報の自動リンクシステム

図面の文字情報と解説テキスト情報を自動リンクしたWebページの自動生成
・特許のクレームと図
・図面とタイトルブロック
・公図・地積図と登記

■知的画像縮小

文字認識ライブラリ利用システム
対象ごとに縮小倍率を変更する縮小アルゴリズムを携帯向けコミック縮小ツールとして実用化

■文書画像のオブジェクト編集

ラスタ編集ライブラリ利用システム
文書画像(ラスタ)をオブジェクトごとに編集

■画像認識応用フィルタ

文字画像抽出フィルタ、線幅別直線認識フィルタ、写真・図形像域分離フィルタ、見出し抽出フィルタ

■新2値化処理

画像ラべリング応用システム
従来の手法と比較して1〜2桁以上高速な画像ラべリングアルゴリズムを使って、 画像のまとまった領域(プリミティブあるいはブロブ)数が最適値となるように2値化します。
領域数は2値化のしきい値によって下記のように変化します(文字ストローク(前景)は低輝度=黒とする)
背景部の領域数は前景部とは逆となります。

  1. しきい値が低輝度で画像がかすれる場合は、線が点に分割されるため領域数が増える
  2. しきい値が高輝度で画像がつぶれる場合は、空白部が埋められることによって領域数が減る
new binarization

■文書画像のオブジェクト変換

ラスタ編集ライブラリ利用システム
上記のオブジェクト編集機能を自動化したもの
例(1) 線図形の自動美化整形(均一線幅の線図形に変換)
例(2) 経線・緯線の自動削除(他の図形に影響を与えない削除)

■自動回転

文字認識ライブラリ利用システム
テキスト認識を用いた文書画像の90度、180度、270度回転検出

■デジカメやスキャナによる複数文書の同時取得

文字認識ライブラリ利用システム
斜め方向から撮影したものを含めてデジカメ画像を自動的に長方形画像に多点補正。
画面上にある複数文書(カードのように小さいものを想定)を切り出し、自動的に天地判定。傾き補正して 個別の文書画像として取得します。

デジタルカメラ補正前 デジタルカメラ補正前
デジタルカメラ補正後 デジタルカメラ補正後

■傾き補正

文字認識ライブラリ利用システム
線図形の傾きとテキスト行の傾きを組み合わせたハイブリッド傾き検出