-
Die
Erfindung betrifft ein Verfahren für eine Bearbeitung eines digitalen
Bildes eines postalischen Gegenstandes im Hinblick auf ein automatisches
Lesen einer postalischen Adresse auf dem Gegenstand durch Anwenden
eines automatischen Erkennungs-Algorithmus von Adressen auf dem
Bild.
-
Ein
solches Verfahren ist insbesondere zum automatischen Lesen postalischer
Adressen auf Postpaketen in einem automatischen Sortiervorgang von
Paketen bestimmt. Das automatische Lesen von Adressen auf postalischen
Gegenständen
des Typs Brief wird klassisch realisiert durch ein Befördern auf Kante
jedes Briefes, um ihn vor einer Kamera vorbeizuführen, derart, dass ein digitales
Bild des Briefes erfasst wird, welches anschließend binarisiert und gefiltert
werden kann. Im allgemeinen sind die Buchstabenzeichen, die eine
automatisch auf einem Brief zu lesende postalische Adresse bilden
parallel zum Fuß des
Briefs oder senkrecht zu diesem, d.h. parallel zu einem Rand des
Bildes angeordnet, derart, dass ein automatischer Adressenerkennungs-Algorithmus direkt
auf einem rechteckigen Teil des digitalen Bildes durch Decodieren
der Buchstaben in dem Bild gemäß einer
durch einen Rand des Bildes vorgegebenen Richtung angewendet werden
kann.
-
Die
postalischen Gegenstände
des Typs Paket sind im allgemeinen voluminöse Gegenstände, die flach auf einem Band
befördert
werden. Mit diesem Typ der Beförderung
und diesem Typ von postalischen Gegenständen ist es nicht mehr möglich, eine postalische
Adresse in einem digitalen Bild eines Pakets auf der Basis einer
privilegierten Richtung der Adresszeilen zu lesen, die durch eine
vorbestimmte Referenz im Bild geliefert wird.
-
Es
ist die Aufgabe der Erfindung, eine Lösung für das Problem der Behandlung
digitaler Bilder von postalischen Paketen anzugeben, um eine postalische
Adresse auf jedem Paket automatisch zu lesen.
-
Zu
diesem Zweck hat die Erfindung zum Gegenstand ein Verfahren für eine Bearbeitung
eines digitalen Bildes eines postalischen Gegenstandes im Hinblick
auf ein automatisches Lesen einer postalischen Adresse auf dem Gegenstand
durch Anwenden eines automatischen Erkennungs-Algorithmus von Adressen
auf dem Bild, dadurch gekennzeichnet, dass es umfasst: Ein Einteilen
des Bildes in Bildblöcke
von identischer Größe, ein
Anwenden einer auf einer Hough-Transformation basierenden Bearbeitung
auf jeden Bildblock, um in dem betrachteten Bildblock eine bevorzugte
Richtung der Verteilung der Bildpunkte zu identifizieren, ein Umgruppieren der
in dem Bild benachbarten und eine gemeinsame bevorzugte Richtung
aufweisenden Bildblöcke,
um eine rechteckige Interessens-Zone zu definieren, in der die Umgruppierung
der benachbarten, eine gemeinsame bevorzugte Richtung aufweisenden
Blöcke
derart eingeschrieben ist, dass diese rechteckige Interessens-Zone
eine zu der bevorzugten gemeinsamen Richtung parallele Längskante
aufweist, und ein Anwenden des automatischen Erkennungs-Algorithmus
von Adressen auf die Interessens-Zone des Bildes im Hinblick auf
ein automatisches Lesen einer postalischen Adresse.
-
Mit
diesem Verfahren erhält
man eine rechteckige Interessens-Zone, die sich längs parallel
zu den Buchstabenzeilen einer postalischen Adresse derart erstreckt,
dass es möglich
ist, entlang des Längsrandes
dieser Interessens-Zone
einen automatischen Adresserkennungs-Algorithmus anzuwenden auf
demjenigen Teil des digitalen Bildes, das dieser Interessenszone
entspricht, selbst wenn die Zeilen der postalischen Adresse in dem
digitalen Bild nicht gemäß einem
Rand des digitalen Bilds orientiert sind, wie dies der Fall ist
für einen
postalischen Gegenstand des Typs Brief.
-
Ein
Ausführungsbeispiel
des erfindungsgemäßen Verfahrens
wird nachstehend in Einzelheiten erläutert und durch die beigefügten Zeichnungen
dargestellt.
-
1 ist
ein vereinfachtes Organigramm, das die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens darstellt.
-
2 ist
eine schematische Darstellung eines digitalen Bildes eines Pakets,
umfassend eine postalische Adresse.
-
3 ist
eine schematische Darstellung des Bildes des Paketes gemäß 2,
aber in Bildblöcke partitioniert,
die Bildausschnitte darstellen.
-
4 ist
eine schematische Darstellung einer Gruppe von Bildausschnitten,
die die Informationen der postalischen Adresse des Pakets gemäß 2 enthalten.
-
5 ist
eine schematische Darstellung der Interessens-Zone des Bildes gemäß 2,
die gebildet wird ausgehend von einer Gruppe von Bildausschnitten
aus 4.
-
6 stellt
das Hough-Transformationsprinzip auf einem Bildausschnitt dar.
-
1 illustriert
auf sehr schematische Weise in Gestalt eines Organigramms einen
Teil eines Verfahrens zum Sortieren von postalischen Paketen, umfassend
die Schritte einer digitalen Bildbearbeitung der Pakete, um automatisch
auf jedem Postpaket eine postalische Adresse zu lesen, die in dem Sortierverfahren
dazu dienen wird, automatisch das betrachtete Paket zu einem entsprechenden
Sortierausgang zu dirigieren.
-
Bei 10 passiert
ein flach auf einem beweglichen Band befördertes Paket unter eine Kamera,
die ein digitales Bild des Pakets erfasst. Unter Bezugnahme auf 2,
worin schematisch ein digitales Bild IP eines Pakets, umfassend
eine postalische Adresse AP, dargestellt ist, kann man feststellen, dass
in diesem Bild die Zeilen der postalischen Adresse AP nicht gemäß zum Rande
des Bildes paralleler Zeilen aufgezeichnet sind. In ganz allgemeiner Weise
ist ein derartiges digitales Bild Gegenstand von Operationen derart
wie Binarisation, Unterdrückung
isolierter schwarzer Pixel, wobei derartige Operationen dazu bestimmt
sind, die Größe der entsprechenden
Datei zu reduzieren und in dem ursprünglichen Bild aufgeführte parasitäre und unnötige Daten
herauszuziehen. Auf diese Weise wird dieses Bild, das ursprünglich definiert
war durch Pixel mit Graunuancen, reduziert zu schwarzen und weißen Punkten,
wobei diese Punkte je nach Behandlungsart einen Pixel, eine Gruppe
von Pixeln, oder jede andere Pixelreduktion des ursprünglichen
Bildes symbolisieren können.
Auf diese Weise kann das ursprüngliche
Bild beispielsweise reduziert werden zu einer Folge von Koordinaten,
wobei jedes Koordinatenpaar einen schwarzen Punkt des Bildes definiert.
-
Gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren wird
in Schritt 20 das (binarisierte und gefilterte) digitale
Bild IP aufgeteilt oder partitioniert in identische Bildblöcke, die
im folgenden Bildausschnitte genannt werden. Wie in 3 zu
erkennen, wurde das in 72 Bildausschnitte IT partinitionierte Bild
gemäß 1 dargestellt,
wobei jeder Bildausschnitt von quadratischer Gestalt ist.
-
Das
Ziel dieses Partitionierschritts ist das Identifizieren in jedem
Bildausschnitt, bei 30, einer privilegierten Richtung der
Verteilung der Punkte von schwarzer Farbe in jedem Bildausschnitt.
Insbesondere entspricht die privilegierte Richtung eines Bildausschnitts
der Richtung einer oder mehrerer Zeilen, in denen die Buchstaben
in dem Bildausschnitt aufgezeichnet sind, und diese privilegierte
Richtung wird identifiziert werden durch Anwendung eines Algorithmus
auf jeden Bildausschnitt. Damit das Ergebnis der Anwendung dieses
Algorithmusses glaubwürdig
ist, ist es wichtig, dass die Größe der Bildausschnitte
ungefähr
der Größe eines
Wortes, oder der Größe mehrerer
Buchstaben entspricht. Konkret könnten
die Bildausschnitte beispielsweise Quadrate von 2 cm × 2 cm auf
dem Paket sein. Ein Identifikationsalgorithmus einer privilegierten
Richtung in einem Bildausschnitt wird nachstehend vorgestellt und
erläutert. Auf
diese Weise kennt man ausgangs von Schritt 30 für jeden
Bildausschnitt eine privilegierte Richtung, die im allgemeinen der
Richtung der Buchstabenzeilen des Bildausschnitts entspricht, oder
einer zu diesen Zeilen senkrechten Richtung.
-
Bei 40 realisiert
man eine oder mehrere Gruppen von Bildausschnitten gemäß dem Kriterium, dass
die privilegierten Richtungen der Bildausschnitte einer Gruppe im
wesentlichen parallel oder im wesentlichen senkrecht verlaufen,
und dass diese Bildausschnitte aneinandergrenzend sind. In 4 ist dargestellt
eine Gruppe von Bildausschnitten GI, die mit dem erfindungsgemäßen Verfahren
in dem Bild IP identifiziert worden ist. Wie man sehen kann, umfasst
diese Gruppe von Bildausschnitten die Adresse AP, ist aber noch
nicht in rechteckige Form gebracht worden.
-
Bei 50 realisiert
man Interessens-Zonen, die jeder Gruppe von Bildausschnitten, die
aus dem Schritt 40 hervorgegangen ist, zugeordnet werden. Für eine Gruppe
von Bildausschnitten wird zuerst die verbreitetste oder geläufigste
privilegierte Richtung unter den Bildausschnitten dieser Gruppe
errechnet und diese privilegierte Richtung der Gruppe von Bildausschnitten
zugeordnet, anschließend
wird das Rechteck kleinster Größe errechnet,
das alle Bildausschnitte der Gruppe von Bildausschnitten umfasst
und das einen parallel zu der privilegierten Richtung der Gruppe
von Bildausschnitten parallelen Rand aufweist, derart, dass die
Interessens-Zone, die der betrachteten Gruppe von Bildausschnitten entspricht,
ermittelt wird. Unter Bezugnahme auf 4 und 5 kann
man die Interessens-Zone ZI sehen, die ausgehend von dem Bild IP
etabliert wurde, und die die Adresse des Empfängers umfasst, die gemäß zum unteren
Rand des Rechtecks, das von der Interessens-Zone ZI gebildet ist,
paralleler Zeilen aufgezeichnet ist. Insbesondere 5 ist
eine Darstellung der Interessens-Zone ZI derart, wie sie mit dem
erfindungsgemäßen Verfahren
im Verlauf des Schritts 50 aus dem digitalen Bild IP extrahiert
wurde.
-
Die
bei 50 identifizierte Interessens-Zone oder -Zonen werden
anschließend
bei 60 durch einen automatischen Buchstabenerkennungs-Algorithmus gemäß der jeder
Interessens-Zone zugeordneten privilegierten Richtung untersucht,
um von dem Paket die gesuchte postalische Adresse zu extrahieren.
-
Ein
Algorithmus zur Erfassung einer privilegierten Richtung in einem
Bildausschnitt, wie bei 30 angewendet, kann beginnen durch
Anwendung einer Hough-Polartransformation auf diesen Bildausschnitt.
Die Hough-Transformation,
die detailliert in dem Werk „B.
YU & A. K. JAIN,
Robust and fast squew detection algorithm for generic documents, Pattern
Recognition Vol. 29, Nr. 10, Seite 1609" beschrieben ist, ermöglicht das
Erstellen eines Polar- Tableaus,
ausgehend von einem Bildausschnitt, wobei dieses Polar-Tableau für eine bestimmte
Anzahl von Geraden des Bildausschnitts die Anzahl von schwarzen
Punkten angibt, die in jeder der Geraden enthalten sind. In einem
derartigen Polar-Tableau, das zwei Werte (r, θ) aufweist, entspricht jedes
Paar (r, θ)
einer Geraden D(r, θ),
wobei der Wert des Polar-Tableaus für ein bestimmtes Paar (r, θ) der Anzahl der
schwarzen Punkte, die die Gerade D(r, θ) enthält, entspricht. In 6 ist
ein Bildausschnitt IT dargestellt, der ein Quadrat der Kantenlänge C ist,
in welchem man sehen kann, dass die Gerade D(r, θ), die den schwarzen Punkt
N(x, y) umfasst die Gerade ist, die durch den Punkt P(r, θ) hindurchgeht
und die senkrecht zum Vektor OP(r, θ) ist, wobei O den Ursprung
eines dem Bildausschnitt zugeordneten Achsenkreuzes bezeichnet.
Insbesondere ist der Vektor OP(r, θ) ein Vektor, der als Modul
r und als Polarwinkel θ aufweist.
Für einen
quadratischen Bildausschnitt mit Kantenlänge C, der mit einem auf der
unteren linken Spitze des Bildes zentrierten Achsenkreuz versehen
ist, ist die Gesamtheit der Geraden, die diesen quadratischen Bildausschnitt
schneiden umfasst in der Gesamtheit der Geraden D(r, θ) für die gilt –C < r ≤ C·√2 und 0° ≤ θ ≤ 180°.
-
Auf
diese Weise wird in einem Bildausschnitt von 2 cm × 2 cm,
wie in 6 dargestellt, für den man entscheidet, die
Daten in Schritten von 2 mm für die
Radien und in Schritten von 10° für die Winkel
zu diskretisieren, ein Polar-Tableau
mit 24 Spalten, wobei jede Spalte einem Wert des Radiusses entspricht, und
von 18 Zeilen, wobei jede Zeile einem Winkelwert entspricht, konstruiert.
Dieses Tableau, das derart initialisiert wird, dass es den Wert
0 für alle
Paare (r, θ)
aufweist, wird anschließend
progressiv aufgefüllt,
ausgehend von jedem schwarzen Punkt N(x, y) des Bildausschnitts
mit der Relation r = x·cos(θ) + y·sin(θ)(*):
Für einen
schwarzen Punkt N(x, y) wird der durch r genommene Wert für θ = 0° (gemäß der Gleichung (*))
angenommene Wert errechnet, dieser Wert von r wird auf 2 mm Genauigkeit
gerundet, gemäß der gewählten Diskretisierung,
um ein Paar (r(0°),
0°) zu bilden.
Anschließend
wird 1 in dem Koordinatenfeld (r(0°), 0°) des Polar-Tableaus des Bildausschnitts hinzugefügt. Dieser
Vorgang wird naschließend
für θ = 10°, 20°, 30° ... 170° ausgeführt werden
müssen.
-
Diese
Folge von Operationen wird für
jeden schwarzen Punkt, der in dem Bildausschnitt enthalten ist,
ausgeführt
werden müssen,
um das Polar-Tableau des Bildausschnitts zu erhalten. Das auf diese Weise
erhaltene Polar-Tableau gibt dann für jedes Paar (r, θ) die Anzahl
schwarzer Punkte an, die die Gerade D(r, θ) umfasst, wobei diese Gerade
tatsächlich
aufgrund der gewählten
Diskretisierung ein 2 mm breiter Streifen ist.
-
Um
aus diesem Polar-Tableau die entsprechende privilegierte Richtung
des Bildausschnitts zu extrahieren, wird man für jeden Winkel θ die Summe s2(θ)
errechnen, die die Summe der Quadrate der Terme jeder Zeile des
Polar-Tableaus ist,
und anschließend
den Winkel θ auswählen, für den s2(θ) maximal
ist.
-
Der
Winkel α,
der der privilegierten Richtung des Bildausschnitts entspricht,
hat dann also den Wert α = θ + 90°. Tatsächlich,
wenn beispielsweise ein solcher Bildausschnitt gebildet ist von
zwei schwarzen Punkten, die gemäß einer
Geraden von 120° ausgerichtet
sind, erzielt man s2(30°) = 22 =
4 und s2(θ) = 12 +
12 = 2 für θ ≠ 30°, wodurch
die durch Anwendung dieses Algorithmusses auf diesen Bildausschnitt
ermittelte privilegierte Richtung α = 120° sein wird.
-
Wie
man es sieht, ist ein auf die Hough-Transformation basierender Algorithmus
leistungsfähig
zum Ermitteln einer privilegierten Richtung der Verteilung von Punkten
in einem Bild, liefert aber nicht die Daten über die Lokalisierung der Punkte
des Bildes, was unzureichend ist zum Identifizieren von Interessens-Zonen
im Bild des Postpakets. Durch Partitionieren der Bilds in Bildabschnitte
gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren
vor Anwendung eines solchen Algorithmusses erreicht man auf jeden
Bildausschnitt eine Bildanalyse, die ausreichende Informationen
abliefert zum Bilden von schnell durch einen automatischen Adresserkennungs-Algorithmus
auswertbaren Interessens-Zonen.