JP2000099626A - 文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置 - Google Patents
文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】文字列領域を画像中で限定して、画像を走査す
る領域を減らすことにより処理の高速化を実現する文字
列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置を提供
する。 【解決手段】文字列を有する原画像データを入力する入
力手段と、入力された原画像と、原画像を所定量シフト
した画像との差分を２値化した相関２値化画像を求める
相関２値化手段と、相関２値化手段により得られる相関
２値化画像を平滑化する平滑化手段と、平滑化手段によ
り平滑化された相関２値化画像に対して、孤立領域毎に
ラベルを付与し、付与されたラベルの内、所定の大きさ
を有するラベルを含む領域を文字列領域として出力する
文字列領域限定手段と、文字列領域限定手段により限定
される文字列領域に対し文字パターン認識を行う認識手
段とを有する。
る領域を減らすことにより処理の高速化を実現する文字
列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置を提供
する。 【解決手段】文字列を有する原画像データを入力する入
力手段と、入力された原画像と、原画像を所定量シフト
した画像との差分を２値化した相関２値化画像を求める
相関２値化手段と、相関２値化手段により得られる相関
２値化画像を平滑化する平滑化手段と、平滑化手段によ
り平滑化された相関２値化画像に対して、孤立領域毎に
ラベルを付与し、付与されたラベルの内、所定の大きさ
を有するラベルを含む領域を文字列領域として出力する
文字列領域限定手段と、文字列領域限定手段により限定
される文字列領域に対し文字パターン認識を行う認識手
段とを有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両番号、コンテ
ナ番号等の文字列を認識する際の文字列領域検出方法及
び、これを用いた文字認識装置に関する。
ナ番号等の文字列を認識する際の文字列領域検出方法及
び、これを用いた文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】高速道路の料金所等において、通過する
車両の車両番号を検知したり、コンテナ処理作業におい
て、コンテナに付されたコンテナ番号を検知する場合等
に使用される文字認識装置の開発が進められている。
車両の車両番号を検知したり、コンテナ処理作業におい
て、コンテナに付されたコンテナ番号を検知する場合等
に使用される文字認識装置の開発が進められている。
【０００３】かかる文字列認識装置においては、一つの
方法として、撮像装置により撮像された、車両番号の記
載されているナンバープレートを含む領域を画像信号と
して取り込み、あるいは、コンテナ番号を検知する場合
は、コンテナのコンテナ番号記載の領域を含む該当領域
を画像信号として取り込む。
方法として、撮像装置により撮像された、車両番号の記
載されているナンバープレートを含む領域を画像信号と
して取り込み、あるいは、コンテナ番号を検知する場合
は、コンテナのコンテナ番号記載の領域を含む該当領域
を画像信号として取り込む。
【０００４】この時、画像信号は、所定周波数でサンプ
リングされた二次元画像信号である。さらに、画像信号
は、以降の処理の高速化のために、適宜に画素数を減ら
すようにサブサンプリングして圧縮された圧縮画像信号
であってもよい。
リングされた二次元画像信号である。さらに、画像信号
は、以降の処理の高速化のために、適宜に画素数を減ら
すようにサブサンプリングして圧縮された圧縮画像信号
であってもよい。
【０００５】ここで、一般に取り込まれた車両のナンバ
ープレート、あるいはコンテナのコンテナ番号を記載し
た該当領域面は、無地背景上に文字が記載されている。
したがって、無地背景のレベルと文字のレベルが異な
る。
ープレート、あるいはコンテナのコンテナ番号を記載し
た該当領域面は、無地背景上に文字が記載されている。
したがって、無地背景のレベルと文字のレベルが異な
る。
【０００６】そこで、取り込まれた原画像を、Ｘ方向
（走査方向＝水平方向）に微分する。この微分処理によ
り、無地背景と、文字との画像レベル差に対応する微分
波形が得られる。したがって、原画像を微分した微分画
像を適切な閾値で２値化する。これにより、文字端（ed
ge）要素が検出される。
（走査方向＝水平方向）に微分する。この微分処理によ
り、無地背景と、文字との画像レベル差に対応する微分
波形が得られる。したがって、原画像を微分した微分画
像を適切な閾値で２値化する。これにより、文字端（ed
ge）要素が検出される。
【０００７】さらに、２値化された画像の各水平ライン
において、０、１のくり返しが大きい領域あるいは、所
定回数０、１が繰り返される領域を選定する。この選定
された領域に対し、所定の閾値で２値化して得られる明
部又は、暗部に対して文字のパターン認識を行う。
において、０、１のくり返しが大きい領域あるいは、所
定回数０、１が繰り返される領域を選定する。この選定
された領域に対し、所定の閾値で２値化して得られる明
部又は、暗部に対して文字のパターン認識を行う。
【０００８】あるいは、第２の方法として、本発明者
が、先に提案し、特許出願した文字列を検出する方法を
用いる。かかる方法を、図９の概略処理のフロー及び、
その処理に対応する図１０に示すタイムチャートを参照
して説明する。
が、先に提案し、特許出願した文字列を検出する方法を
用いる。かかる方法を、図９の概略処理のフロー及び、
その処理に対応する図１０に示すタイムチャートを参照
して説明する。
【０００９】図９の処理フローにおいて、画像信号を入
力すると（ステップＳ１）、膨張フィルタ処理（ステッ
プＳ２）と収縮フィルタ処理（ステップＳ３）が同時的
に実行される。
力すると（ステップＳ１）、膨張フィルタ処理（ステッ
プＳ２）と収縮フィルタ処理（ステップＳ３）が同時的
に実行される。
【００１０】ここで、入力される原画像信号ｆ（ｉ，
ｊ）は、図１０（ａ）に示す様に表わされる。この原画
像信号ｆ（ｉ，ｊ）は、膨張フィルタ処理（ステップＳ
２）により、図１０（ｂ）に示す様に、時間的に信号幅
の膨らんだ信号波形を持つ膨張画像信号ｆｄ（ｉ，ｊ）
に変換される。ここで、（ｉ，ｊ）は、２次元平面画像
のサンプリング点座標を表す。
ｊ）は、図１０（ａ）に示す様に表わされる。この原画
像信号ｆ（ｉ，ｊ）は、膨張フィルタ処理（ステップＳ
２）により、図１０（ｂ）に示す様に、時間的に信号幅
の膨らんだ信号波形を持つ膨張画像信号ｆｄ（ｉ，ｊ）
に変換される。ここで、（ｉ，ｊ）は、２次元平面画像
のサンプリング点座標を表す。
【００１１】一方、収縮フィルタ処理（ステップＳ３）
により、入力画像信号ｆ（ｉ，ｊ）は、図１０（ｄ）に
示すように、振幅値が一定レベルに固定された収縮画像
信号ｆｅ（ｉ，ｊ）に変換される。
により、入力画像信号ｆ（ｉ，ｊ）は、図１０（ｄ）に
示すように、振幅値が一定レベルに固定された収縮画像
信号ｆｅ（ｉ，ｊ）に変換される。
【００１２】ついで、原画像信号ｆ（ｉ，ｊ）と膨張画
像信号ｆｄ（ｉ，ｊ）との差分が求められる（ステップ
Ｓ４）。この差分による膨張差分画像信号Δｆ１（ｉ，
ｊ）は、図１０（ｃ）に示すようになる。
像信号ｆｄ（ｉ，ｊ）との差分が求められる（ステップ
Ｓ４）。この差分による膨張差分画像信号Δｆ１（ｉ，
ｊ）は、図１０（ｃ）に示すようになる。
【００１３】同様に、原画像信号（ｉ，ｊ）と収縮画像
信号ｆｅ（ｉ，ｊ）との差分が求められる（ステップＳ
５）。この差分による収縮差分画像信号Δｆ２（ｉ，
ｊ）は、図１０（ｅ）に示すようになる。
信号ｆｅ（ｉ，ｊ）との差分が求められる（ステップＳ
５）。この差分による収縮差分画像信号Δｆ２（ｉ，
ｊ）は、図１０（ｅ）に示すようになる。
【００１４】さらに、膨張差分画像信号Δｆ１（ｉ，
ｊ）及び、収縮差分画像信号Δｆ２（ｉ，ｊ）のそれぞ
れは、所定の閾値を基準に２値化される（ステップＳ
６、ステップ７）。
ｊ）及び、収縮差分画像信号Δｆ２（ｉ，ｊ）のそれぞ
れは、所定の閾値を基準に２値化される（ステップＳ
６、ステップ７）。
【００１５】これらの２値化された信号は、それぞれ逆
極性となる様に論理演算処理される（ステップＳ８）。
この結果、図１０（ｆ）に示す＋極性信号の前後に−極
性信号が付いたパターン信号が得られる。かかる図１０
（ｆ）に示す信号パターンを有する領域が文字列に対応
する。
極性となる様に論理演算処理される（ステップＳ８）。
この結果、図１０（ｆ）に示す＋極性信号の前後に−極
性信号が付いたパターン信号が得られる。かかる図１０
（ｆ）に示す信号パターンを有する領域が文字列に対応
する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】上記した様に、第１、
第２の方法のいずれの処理方法においても、原画像ある
いは、これを圧縮した圧縮画像（サブサンプリング画
像）について、画像全体を処理の対象として、画像を走
査して文字列の検出を行っている。さらに、検出された
文字列に対し、順次に文字パターンの認識を行う。
第２の方法のいずれの処理方法においても、原画像ある
いは、これを圧縮した圧縮画像（サブサンプリング画
像）について、画像全体を処理の対象として、画像を走
査して文字列の検出を行っている。さらに、検出された
文字列に対し、順次に文字パターンの認識を行う。
【００１７】したがって、かかる先のいずれの方法も、
処理の高速化が必然に阻害されるという問題が存在す
る。
処理の高速化が必然に阻害されるという問題が存在す
る。
【００１８】そこで本発明の目的は、文字列領域を画像
中で限定して、画像を走査する領域を減らすことにより
処理の高速化を実現する文字列領域検出方法及び、これ
を用いた文字認識装置を提供することにある。
中で限定して、画像を走査する領域を減らすことにより
処理の高速化を実現する文字列領域検出方法及び、これ
を用いた文字認識装置を提供することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】この目的を実現する本発
明に従う文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認
識装置の構成上の特徴は、文字列を有する原画像データ
を入力し、この入力された原画像と、原画像を所定量シ
フトした画像との差分を２値化した相関２値化画像を求
める。
明に従う文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認
識装置の構成上の特徴は、文字列を有する原画像データ
を入力し、この入力された原画像と、原画像を所定量シ
フトした画像との差分を２値化した相関２値化画像を求
める。
【００２０】この相関２値化画像に対して、孤立領域毎
にラベルを付与し、付与されたラベルの内、所定の大き
さを有するラベルを含む領域を文字列領域とし、文字列
領域に対し、文字パターン認識処理を実行することにあ
る。
にラベルを付与し、付与されたラベルの内、所定の大き
さを有するラベルを含む領域を文字列領域とし、文字列
領域に対し、文字パターン認識処理を実行することにあ
る。
【００２１】具体的態様として、上記文字領域方法を適
用する文字認識装置にあっては、相関２値化画像を平滑
する平滑化手段を有する。
用する文字認識装置にあっては、相関２値化画像を平滑
する平滑化手段を有する。
【００２２】本発明の更なる課題および、特徴は、以下
の図面にしたがって説明される発明の実施の形態から明
らかになる。
の図面にしたがって説明される発明の実施の形態から明
らかになる。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を説明
する。なお、図において、同一又は類似のものには、同
一の参照数字又は、参照記号を付して説明する。
する。なお、図において、同一又は類似のものには、同
一の参照数字又は、参照記号を付して説明する。
【００２４】図１は、本発明の文字列領域検出方法を適
用する文字認識装置の概略構成ブロック図である。電荷
結合素子（ＣＣＤ）等の撮像素子を有する撮像装置１に
より、文字認識の対象を撮像する。撮像装置１に撮像さ
れた画像信号は、必要により、ＲＡＭ２に格納され、制
御手段としてのＣＰＵ３により、デジタル信号に変換さ
れる。
用する文字認識装置の概略構成ブロック図である。電荷
結合素子（ＣＣＤ）等の撮像素子を有する撮像装置１に
より、文字認識の対象を撮像する。撮像装置１に撮像さ
れた画像信号は、必要により、ＲＡＭ２に格納され、制
御手段としてのＣＰＵ３により、デジタル信号に変換さ
れる。
【００２５】デジタル信号に変換された画像信号に対
し、ＲＯＭ４に格納されたプログラムにより本発明に従
う文字列領域検出方法の手順がＣＰＵ３により実行され
る。表示装置５には、処理過程の画像が表示される。
し、ＲＯＭ４に格納されたプログラムにより本発明に従
う文字列領域検出方法の手順がＣＰＵ３により実行され
る。表示装置５には、処理過程の画像が表示される。
【００２６】図２は、本発明に従う文字列領域検出方法
を適用する文字認識装置の実施例動作フローである。図
２における各処理の過程は、実施例として、図１の構成
における制御手段としてのＣＰＵ３により、ＲＯＭ４に
格納される制御プログラムを実行することにより実現さ
れる。
を適用する文字認識装置の実施例動作フローである。図
２における各処理の過程は、実施例として、図１の構成
における制御手段としてのＣＰＵ３により、ＲＯＭ４に
格納される制御プログラムを実行することにより実現さ
れる。
【００２７】しかし、本発明は、かかる場合に限定され
ず、図２の各処理の過程を、それぞれ別個のハードウェ
アにより実現することも可能である。
ず、図２の各処理の過程を、それぞれ別個のハードウェ
アにより実現することも可能である。
【００２８】図１において、実施例として、図４に示す
乗用車のナンバープレートを含む画像が撮像装置１によ
り撮影され、入力されることを想定する。撮像装置１よ
り得られる画像信号は、２次元画像信号として、（ｉ，
ｊ）座標点のサンプリング画像信号である。この画像入
力信号をＡ（ｉ，ｊ）とする。
乗用車のナンバープレートを含む画像が撮像装置１によ
り撮影され、入力されることを想定する。撮像装置１よ
り得られる画像信号は、２次元画像信号として、（ｉ，
ｊ）座標点のサンプリング画像信号である。この画像入
力信号をＡ（ｉ，ｊ）とする。
【００２９】本発明の原理として、文字と背景との間に
は一定以上の輝度差が存在し、文字列であるから一定以
上の輝度差が生じる部分が連続するということを利用し
て文字列存在領域を限定するようにしている。
は一定以上の輝度差が存在し、文字列であるから一定以
上の輝度差が生じる部分が連続するということを利用し
て文字列存在領域を限定するようにしている。
【００３０】かかるか原理に基づき、先ず図２におい
て、画像入力信号Ａ（ｉ，ｊ）を入力する（ステップＳ
１）と、ＣＰＵ３は、相関２値化処理（ステップＳ２）
を実行する。
て、画像入力信号Ａ（ｉ，ｊ）を入力する（ステップＳ
１）と、ＣＰＵ３は、相関２値化処理（ステップＳ２）
を実行する。
【００３１】図３は、相関２値化処理（ステップＳ２）
を説明する図であり、簡単化の為に画像入力信号Ａ
（ｉ，ｊ）を２次元面のｊ方向を固定した時の波形とし
て示している。図３ａが、原信号である画像入力信号Ａ
（ｉ，ｊ）の波形である。
を説明する図であり、簡単化の為に画像入力信号Ａ
（ｉ，ｊ）を２次元面のｊ方向を固定した時の波形とし
て示している。図３ａが、原信号である画像入力信号Ａ
（ｉ，ｊ）の波形である。
【００３２】図３ｂは、画像入力信号Ａ（ｉ，ｊ）をｉ
方向にパラメータ（ｌａｇ）分だけシフトしたシフト原
信号であり、Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）となる。
方向にパラメータ（ｌａｇ）分だけシフトしたシフト原
信号であり、Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）となる。
【００３３】さらに、図３ｃは、原信号とシフト原信号
の差分の絶対値であり、次のように表示される。｜Ａ
（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）｜そして、これを所
定の閾値ＴＨで２値化することにより、図３ｄの相関２
値化信号Ｂ（Ｉ，Ｊ）を求める。すなわち、 ｜Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）｜≧閾値ＴＨな
らば、Ｂ（Ｉ，Ｊ）＝１ ｜Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）｜≦閾値ＴＨな
らば、Ｂ（Ｉ，Ｊ）＝０ とする。
の差分の絶対値であり、次のように表示される。｜Ａ
（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）｜そして、これを所
定の閾値ＴＨで２値化することにより、図３ｄの相関２
値化信号Ｂ（Ｉ，Ｊ）を求める。すなわち、 ｜Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）｜≧閾値ＴＨな
らば、Ｂ（Ｉ，Ｊ）＝１ ｜Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋ｌａｇ，ｊ）｜≦閾値ＴＨな
らば、Ｂ（Ｉ，Ｊ）＝０ とする。
【００３４】ここで、ｉ＝ｍ＊Ｉ，ｊ＝ｎ＊Ｊ、（ｍ，
ｎはパラメータ）の関係がある。
ｎはパラメータ）の関係がある。
【００３５】これにより、Ｂ（Ｉ，Ｊ）は、原信号Ａ
（ｉ，ｊ）に対して、サブサンプリングを行った２値化
信号であり、画像処理の高速化が図れる。
（ｉ，ｊ）に対して、サブサンプリングを行った２値化
信号であり、画像処理の高速化が図れる。
【００３６】上記のようにして得られた原画像信号に対
して、相関２値化された信号の画像は、実施例として、
図４の原画像に対応して、図５の様に示される。
して、相関２値化された信号の画像は、実施例として、
図４の原画像に対応して、図５の様に示される。
【００３７】ここで、図５に示されるような相関２値化
画像は、スパイク状のノイズ成分を有している。したが
って、相関２値化画像は、図２において、平滑フィルタ
により、平滑化処理される（ステップＳ３）。これによ
り、スパイク状のノイズを除去して文字領域の穴埋めが
可能である。
画像は、スパイク状のノイズ成分を有している。したが
って、相関２値化画像は、図２において、平滑フィルタ
により、平滑化処理される（ステップＳ３）。これによ
り、スパイク状のノイズを除去して文字領域の穴埋めが
可能である。
【００３８】さらに、平滑フィルタにより、平滑化され
た相関２値画像に対し、ラベリング処理が行われる（ス
テップＳ４）。ここで、ラベリング処理は、図５に示す
ように、相関２値画像の共通のレベルの孤立した塊（集
合）が複数あることに注目している。これらの複数の共
通のレベルの集合毎に、ラベリング（孤立集合毎の番号
付け）、を行う。
た相関２値画像に対し、ラベリング処理が行われる（ス
テップＳ４）。ここで、ラベリング処理は、図５に示す
ように、相関２値画像の共通のレベルの孤立した塊（集
合）が複数あることに注目している。これらの複数の共
通のレベルの集合毎に、ラベリング（孤立集合毎の番号
付け）、を行う。
【００３９】図６は、このようにして得られたラベリン
グ結果の一例であり、７つの塊（集合）に対し、１〜７
のラベル番号がふられている。さらに、ラベリング処理
は、このようにラベリングされた集合毎に、その特徴量
（例えば、外接長方形の座標、面積等）を求める。
グ結果の一例であり、７つの塊（集合）に対し、１〜７
のラベル番号がふられている。さらに、ラベリング処理
は、このようにラベリングされた集合毎に、その特徴量
（例えば、外接長方形の座標、面積等）を求める。
【００４０】図７は、ラベリング処理結果の一例であ
り、ＣＰＵ３により、ＲＡＭ２にラベル番号及び、ラベ
ル番号対応に特徴量がテーブル化されて格納される。す
なわち、テーブルには、各ラベル即ち、集合ごとに、ラ
ベル番号１〜７がふられている。さらに、ラベル番号対
応にその集合の特徴量（実施例として当該集合の大きさ
（面積））が記録されている。
り、ＣＰＵ３により、ＲＡＭ２にラベル番号及び、ラベ
ル番号対応に特徴量がテーブル化されて格納される。す
なわち、テーブルには、各ラベル即ち、集合ごとに、ラ
ベル番号１〜７がふられている。さらに、ラベル番号対
応にその集合の特徴量（実施例として当該集合の大きさ
（面積））が記録されている。
【００４１】ＣＰＵ３は、かかる特徴量を基に、文字列
領域を限定する（ステップＳ５）。例えば、ナンバープ
レート候補領域を求める。ナンバープレートの場合、面
積一定値以上の複数のラベルを特定し、複数のラベルの
（ｉ，ｊ）座標位置から始点座標と終点座標を求め、ナ
ンバープレート候補文字列領域が特定される。
領域を限定する（ステップＳ５）。例えば、ナンバープ
レート候補領域を求める。ナンバープレートの場合、面
積一定値以上の複数のラベルを特定し、複数のラベルの
（ｉ，ｊ）座標位置から始点座標と終点座標を求め、ナ
ンバープレート候補文字列領域が特定される。
【００４２】すなわち、図７のテーブルからラベル番号
３，４，５のラベル領域の面積が他のラベル領域より大
きく、閾値１０を超えている。そして、これらのラベル
領域が、文字列領域に含まれる蓋然性が高い。
３，４，５のラベル領域の面積が他のラベル領域より大
きく、閾値１０を超えている。そして、これらのラベル
領域が、文字列領域に含まれる蓋然性が高い。
【００４３】したがって、図７に示すように、有効／無
効の欄において、ラベル番号３，４，５のラベル領域を
有効として、図６に示すように、ラベル番号３，４，５
の集合を囲む領域をナンバープレート領域４０とする。
効の欄において、ラベル番号３，４，５のラベル領域を
有効として、図６に示すように、ラベル番号３，４，５
の集合を囲む領域をナンバープレート領域４０とする。
【００４４】図８は、実施例として、図５の相関２値化
画像に対し、ラベル番号３，４，５の集合を囲む領域を
ナンバープレート領域４０即ち、文字列領域として、図
６に対応させた図である。
画像に対し、ラベル番号３，４，５の集合を囲む領域を
ナンバープレート領域４０即ち、文字列領域として、図
６に対応させた図である。
【００４５】次いで、限定された文字列領域に対し、通
常の走査を行って、文字パターン認識処理が行われる
（ステップＳ６）。本発明に従い、このように文字列領
域を限定することにより、文字パターン認識において、
文字列を検出するために原画像全体を走査処理する先に
提案される技術と比べ、一般に半分以下の領域を処理す
れば良いことになる。
常の走査を行って、文字パターン認識処理が行われる
（ステップＳ６）。本発明に従い、このように文字列領
域を限定することにより、文字パターン認識において、
文字列を検出するために原画像全体を走査処理する先に
提案される技術と比べ、一般に半分以下の領域を処理す
れば良いことになる。
【００４６】このために、画像を走査する処理時間が短
縮され、文字認識処理全体の処理時間を短縮させること
が可能である。
縮され、文字認識処理全体の処理時間を短縮させること
が可能である。
【００４７】
【発明の効果】上記したように、本発明は、文字列を有
する原画像データを入力し、この入力された原画像と、
原画像を所定量シフトした画像との差分を２値化した相
関２値化画像を求め、相関２値化画像に対して、孤立領
域毎にラベルを付与し、付与されたラベルの内、所定の
大きさを有するラベルを含む領域を文字列領域とし、文
字列領域に対し、文字パターン認識処理を実行する様に
している。
する原画像データを入力し、この入力された原画像と、
原画像を所定量シフトした画像との差分を２値化した相
関２値化画像を求め、相関２値化画像に対して、孤立領
域毎にラベルを付与し、付与されたラベルの内、所定の
大きさを有するラベルを含む領域を文字列領域とし、文
字列領域に対し、文字パターン認識処理を実行する様に
している。
【００４８】かかる構成により、文字列領域を画像中で
限定して画像を操作する領域を減らすことことが可能で
ある。これにより文字認識の全体的高速化が図れる文字
認識装置の提供が可能である。
限定して画像を操作する領域を減らすことことが可能で
ある。これにより文字認識の全体的高速化が図れる文字
認識装置の提供が可能である。
【図１】本発明の文字列領域検出方法を適用する文字認
識装置の概略構成ブロック図である。
識装置の概略構成ブロック図である。
【図２】本発明に従う文字列領域検出方法の実施例動作
フローである。
フローである。
【図３】相関２値化処理（ステップＳ２）を説明する図
である。
である。
【図４】撮像装置１により撮影された乗用車のナンバー
プレートを含む画像である。
プレートを含む画像である。
【図５】図４の原画像に対する相関２値化画像の例を示
す図である。
す図である。
【図６】図２の動作フローにおけるラベリングにおける
ラベル番号付与の一例である。
ラベル番号付与の一例である。
【図７】ラベリング処理結果をテーブル化した一例の図
である。
である。
【図８】図５の相関２値化画像に対し、ラベル番号３、
４、５の集合を囲む領域を図６に対応させた図である。
４、５の集合を囲む領域を図６に対応させた図である。
【図９】先に提案し、特許出願した文字列検出処理の概
略フロー図である。
略フロー図である。
【図１０】図９の処理フローに対応するタイムチャート
を示す図である。
を示す図である。
１ 撮像装置 ２ ＲＡＭ ３ ＣＰＵ ４ ＲＯＭ ５ 表示装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B029 AA05 BB02 CC27 DD04 EE16 5B057 AA16 BA02 BA29 CE05 CE09 CE12 DA08 DB02 DB09 DC14 DC16 5L096 BA17 CA02 EA06 EA35 EA43 FA06 FA44 GA34
Claims (2)
- 【請求項１】文字列を有する原画像データを入力し、 該入力された原画像と、該原画像を所定量シフトした画
像との差分を２値化した相関２値化画像を求め、 該相関２値化画像に対して、孤立領域毎にラベルを付与
し、付与されたラベルの内、所定の大きさを有するラベ
ルを含む領域を文字列領域とし、 該文字列領域に対し、文字パターン認識処理を実行する
ことを特徴とする文字列領域検出方法。 - 【請求項２】文字列を有する原画像データを入力する入
力手段と、 該入力された原画像と、該原画像を所定量シフトした画
像との差分を２値化した相関２値化画像を求める相関２
値化手段と、 該相関２値化手段により得られる相関２値化画像を平滑
化する平滑化手段と、 該平滑化手段により平滑化された相関２値化画像に対し
て、孤立領域毎にラベルを付与し、付与されたラベルの
内、所定の大きさを有するラベルを含む領域を文字列領
域として出力する文字列領域限定手段と、 該文字列領域限定手段により限定される文字列領域に対
し文字パターン認識を行う認識手段とを有することを特
徴とする文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10271199A JP2000099626A (ja) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | 文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10271199A JP2000099626A (ja) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | 文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000099626A true JP2000099626A (ja) | 2000-04-07 |
Family
ID=17496736
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10271199A Withdrawn JP2000099626A (ja) | 1998-09-25 | 1998-09-25 | 文字列領域検出方法及び、これを用いた文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000099626A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006186930A (ja) * | 2004-12-28 | 2006-07-13 | Casio Comput Co Ltd | 撮像装置、画像処理方法及びプログラム |
| WO2019064609A1 (ja) * | 2017-09-28 | 2019-04-04 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 部品装着機 |
-
1998
- 1998-09-25 JP JP10271199A patent/JP2000099626A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006186930A (ja) * | 2004-12-28 | 2006-07-13 | Casio Comput Co Ltd | 撮像装置、画像処理方法及びプログラム |
| WO2019064609A1 (ja) * | 2017-09-28 | 2019-04-04 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 部品装着機 |
| JPWO2019064609A1 (ja) * | 2017-09-28 | 2020-04-09 | 株式会社Ｆｕｊｉ | 部品装着機 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20060110 |