浮世絵における落款の自動抽出の試み

大原, 邦彦, 吉村, ミツ, 八村, 広三郎

浮世絵の画像を対象として，落款文字列の抽出を行う．まず，浮世絵画像からHSV変換により明度を取り出し，大津の判別分析法を用いて2値化処理を行う．この2値化された画像に対してラベリング処理を行い，外接矩形を切り出す．得られた外接矩形を，3種類の文字領域矩形に分類し，統合処理を行う，統合された矩形が文字であるかという判断を文字の連続性により区別する．矩形間の連続性を調べ，文字列矩形を取り出す．落款の特性を利用し，文字列候補矩形に含まれる矩形と，あらかじめ用意しておいた「画」の平均パターンとの相違度を計算し，「画」の検出を行い，その文字列を落款として抽出する．本論文では，浮世絵から作者や制作年を同定する浮世絵研究システム構築の足掛かりとして，従来の文字抽出方法が浮世絵の落款においても有効であるかを調べることに重点をおいた．本研究により，従来の情景画像からの文字抽出方法で手書き文字である浮世絵の落款の抽出には，浮世絵固有の特徴を用いることによって可能であることが分かった．

This study intends to automatically extract character strings named Rakkan from Ukiyoe pictures. In the adopted method, the targeted picture is transformed into a binary image using a discrimination method proposed by Ohtsu after the application of HSV transformation for brightness. Rectangles enclosing isolated regions are extracted from the acquired binary image through a process of labeling, and aggregated rectangles are constructed from these primitive rectangles. Any aggregated rectangle is identified as an area representing a character string when it is recognized to contain smoothly connected patterns corresponding characters. The dissimilarity between the realized area and a picture pattern of Rakkan's "ga" prepared in advance is evaluated. When the dissimilarity is within an acceptable level, the pattern in the candidate area is recognized as the character string including Rakkan. We applied this method to some Ukiyoe pictures and obtained an appreciable result. The adopted method might be useful for constructing a supporting system for Ukiyoe study through the attribution of Ukiyoe pictures.

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