JP2000348138A - かすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体 - Google Patents
かすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体Info
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- JP2000348138A JP2000348138A JP11154675A JP15467599A JP2000348138A JP 2000348138 A JP2000348138 A JP 2000348138A JP 11154675 A JP11154675 A JP 11154675A JP 15467599 A JP15467599 A JP 15467599A JP 2000348138 A JP2000348138 A JP 2000348138A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来、英文字原稿の文字認識精度を向上させ
るイメージデータにおけるかすれの自動補正は、実際に
文字認識処理を行い、その過程において取得される「認
識の信頼度」を判定基準としてイメージデータの濃度補
正を行っていた。しかしながら、従来技術では同一デー
タに対して数回の「文字認識処理」を行うため、文字認
識自体に時間が掛かり、濃度補正処理の性能が著しく悪
いという問題点があった。 【解決手段】 英文字原稿のイメージデータにおけるか
すれ補正装置において、イメージデータを一時記憶部に
取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布
による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を
周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かす
れ度が所定の値以上ならばイメージデータの濃度補正を
行う手段を設けることにより、イメージデータの英文字
のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な
濃度に補正する。
るイメージデータにおけるかすれの自動補正は、実際に
文字認識処理を行い、その過程において取得される「認
識の信頼度」を判定基準としてイメージデータの濃度補
正を行っていた。しかしながら、従来技術では同一デー
タに対して数回の「文字認識処理」を行うため、文字認
識自体に時間が掛かり、濃度補正処理の性能が著しく悪
いという問題点があった。 【解決手段】 英文字原稿のイメージデータにおけるか
すれ補正装置において、イメージデータを一時記憶部に
取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布
による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を
周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かす
れ度が所定の値以上ならばイメージデータの濃度補正を
行う手段を設けることにより、イメージデータの英文字
のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な
濃度に補正する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、英文字原稿のイ
メージデータにおけるかすれ補正装置、かすれ補正方法
および記録媒体に関するものであり、特に、文字列イメ
ージの「周辺分布による分割数」および「ラベリング
数」を使用することによって、イメージデータの「かす
れ度」を判定し、イメージデータに適正な濃度補正を行
う。
メージデータにおけるかすれ補正装置、かすれ補正方法
および記録媒体に関するものであり、特に、文字列イメ
ージの「周辺分布による分割数」および「ラベリング
数」を使用することによって、イメージデータの「かす
れ度」を判定し、イメージデータに適正な濃度補正を行
う。
【０００２】なお、この明細書において、「周辺分布に
よる分割数」という用語は、格子状に黒画素または白画
素にて表現されたイメージ画像である２値画像を例にし
て説明すると、「周辺分布」は画像の黒画素データをＸ
軸およびＹ軸などの直線に投影したもので、その軸上に
存在する黒画素の累積数をヒストグラムなどによって表
現したものであり、その周辺分布データを黒画素が存在
しない空白帯によって分割した場合の数を指す。また、
「ラベリング数」という用語は、２値画像を例にして説
明すると、画像中における黒隗の数であり、同一領域に
属する点には同じラベルをつけ、異なった領域には他の
ラベルをつけていった場合のラベルの種類数を指す。
よる分割数」という用語は、格子状に黒画素または白画
素にて表現されたイメージ画像である２値画像を例にし
て説明すると、「周辺分布」は画像の黒画素データをＸ
軸およびＹ軸などの直線に投影したもので、その軸上に
存在する黒画素の累積数をヒストグラムなどによって表
現したものであり、その周辺分布データを黒画素が存在
しない空白帯によって分割した場合の数を指す。また、
「ラベリング数」という用語は、２値画像を例にして説
明すると、画像中における黒隗の数であり、同一領域に
属する点には同じラベルをつけ、異なった領域には他の
ラベルをつけていった場合のラベルの種類数を指す。
【０００３】
【従来の技術】従来、英文字原稿の文字認識精度を向上
させるイメージデータにおけるかすれの自動補正は、実
際に文字認識処理を行い、その過程において取得される
「認識の信頼度」を判定基準としてイメージデータの濃
度補正を行っていた。
させるイメージデータにおけるかすれの自動補正は、実
際に文字認識処理を行い、その過程において取得される
「認識の信頼度」を判定基準としてイメージデータの濃
度補正を行っていた。
【０００４】図４に、従来の英文字原稿の文字認識に使
用するイメージデータにおける文字のかすれの補正処理
の処理フローチャート例を示す。なお、この例では、イ
メージデータは２値データとしている。
用するイメージデータにおける文字のかすれの補正処理
の処理フローチャート例を示す。なお、この例では、イ
メージデータは２値データとしている。
【０００５】以下、このフローにしたがって、動作を説
明する。
明する。
【０００６】ステップＳ４０１：イメージデータを読み
出し、一時記憶部に格納する。
出し、一時記憶部に格納する。
【０００７】ステップＳ４０２：イメージデータに対
し、文字認識処理を実行する。
し、文字認識処理を実行する。
【０００８】ステップＳ４０３：認識結果の信頼度が適
正かを判定する。適正ならばステップＳ４０４に進み、
適正でないならばステップＳ４０５に進む。
正かを判定する。適正ならばステップＳ４０４に進み、
適正でないならばステップＳ４０５に進む。
【０００９】ステップＳ４０４：イメージデータを次の
処理に渡す。そして、処理を終了する。
処理に渡す。そして、処理を終了する。
【００１０】ステップＳ４０５：最初の処理かを判定す
る。最初の処理ならばステップＳ４０６に進み、最初の
処理でないならばステップＳ４０７に進む。
る。最初の処理ならばステップＳ４０６に進み、最初の
処理でないならばステップＳ４０７に進む。
【００１１】ステップＳ４０６：イメージデータに膨張
処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
なお、膨張処理とはイメージデータの文字の部分、つま
り黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を黒にするこ
とにより、文字を膨張させ、かすれを補正する処理であ
る。また、収縮処理はその逆でイメージデータの文字の
部分、つまり黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を
白にし、必要以上に膨張処理を施したとき、元に戻す場
合に使用する。
処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
なお、膨張処理とはイメージデータの文字の部分、つま
り黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を黒にするこ
とにより、文字を膨張させ、かすれを補正する処理であ
る。また、収縮処理はその逆でイメージデータの文字の
部分、つまり黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を
白にし、必要以上に膨張処理を施したとき、元に戻す場
合に使用する。
【００１２】ステップＳ４０７：ステップＳ４０２で処
理した文字認識処理の信頼度が前回処理した時の信頼度
より向上したかを判定する。前回より向上したならばス
テップＳ４０８に進み、前回より向上していないならば
ステップＳ４１０に進む。
理した文字認識処理の信頼度が前回処理した時の信頼度
より向上したかを判定する。前回より向上したならばス
テップＳ４０８に進み、前回より向上していないならば
ステップＳ４１０に進む。
【００１３】ステップＳ４０８：前回の補正が膨張処理
かを判定する。膨張処理ならばステップＳ４０９に進
み、膨張処理でないならばステップＳ４１０に進む。
かを判定する。膨張処理ならばステップＳ４０９に進
み、膨張処理でないならばステップＳ４１０に進む。
【００１４】ステップＳ４０９：イメージデータに膨張
処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
【００１５】ステップＳ４１０：イメージデータに収縮
処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
【００１６】このような処理で、イメージデータを適正
な濃度に補正して、イメージデータの英文字のかすれを
補正している。
な濃度に補正して、イメージデータの英文字のかすれを
補正している。
【００１７】図５に、英文字原稿の文字認識に使用する
イメージデータにおける文字のかすれの補正例図を示
す。図５（ａ）は補正前のイメージデータ、図５（ｂ）
は補正後のイメージデータである。補正前のイメージデ
ータの１、２、６、７番目の「ｙ」、「ｏ」、「ｚ」、
「ａ」などの文字は所々文字がかすれて分断されている
が、補正後のイメージデータでは膨張処理の補正によ
り、かすれによる分断はなくなっている。
イメージデータにおける文字のかすれの補正例図を示
す。図５（ａ）は補正前のイメージデータ、図５（ｂ）
は補正後のイメージデータである。補正前のイメージデ
ータの１、２、６、７番目の「ｙ」、「ｏ」、「ｚ」、
「ａ」などの文字は所々文字がかすれて分断されている
が、補正後のイメージデータでは膨張処理の補正によ
り、かすれによる分断はなくなっている。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図４に
示す従来技術では、同一データに対して数回の「文字認
識処理」を行うことになり、文字認識自体に時間が掛か
り、濃度補正処理の性能が著しく悪いという問題点があ
った。
示す従来技術では、同一データに対して数回の「文字認
識処理」を行うことになり、文字認識自体に時間が掛か
り、濃度補正処理の性能が著しく悪いという問題点があ
った。
【００１９】また、イメージデータの濃度は適切であっ
ても、文字自体が不適切のため文字認識処理ができない
などの問題点もあった。
ても、文字自体が不適切のため文字認識処理ができない
などの問題点もあった。
【００２０】
【課題を解決するための手段】この発明は上記のような
問題点を考慮してなされたもので、英文字原稿のイメー
ジデータにおけるかすれ補正装置において、イメージデ
ータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデー
タにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出
し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してか
すれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデ
ータの濃度補正を行う手段を設けることにより、イメー
ジデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメー
ジデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
問題点を考慮してなされたもので、英文字原稿のイメー
ジデータにおけるかすれ補正装置において、イメージデ
ータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデー
タにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出
し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してか
すれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデ
ータの濃度補正を行う手段を設けることにより、イメー
ジデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメー
ジデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】（１）英文字原稿のイメージデー
タにおけるかすれ補正装置において、イメージデータを
一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部と、取り込
んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する
分割数算出部と、取り込んだイメージデータのラベリン
グ数を算出するラベリング数算出部と、算出した周辺分
布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング
数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が
所定値以上かを判定するかすれ度判定部と、かすれ度の
判定により実行され、イメージデータが２値データなら
ば膨張または収縮処理を行い、多値データならばしきい
値を増加または減少させて２値化処理を行うことでイメ
ージデータを濃度補正するイメージデータ補正部とを設
けることにより、イメージデータの英文字のかすれ度を
自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正す
ることが可能となる。
タにおけるかすれ補正装置において、イメージデータを
一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部と、取り込
んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する
分割数算出部と、取り込んだイメージデータのラベリン
グ数を算出するラベリング数算出部と、算出した周辺分
布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング
数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が
所定値以上かを判定するかすれ度判定部と、かすれ度の
判定により実行され、イメージデータが２値データなら
ば膨張または収縮処理を行い、多値データならばしきい
値を増加または減少させて２値化処理を行うことでイメ
ージデータを濃度補正するイメージデータ補正部とを設
けることにより、イメージデータの英文字のかすれ度を
自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正す
ることが可能となる。
【００２２】（２）（１）記載のかすれ補正装置におい
て、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメー
ジデータを拡大処理するイメージデータ拡大部を設ける
ことにより、イメージデータの文字サイズの大きさにか
かわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことが可能
となる。
て、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメー
ジデータを拡大処理するイメージデータ拡大部を設ける
ことにより、イメージデータの文字サイズの大きさにか
かわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことが可能
となる。
【００２３】（３）英文字原稿のイメージデータにおけ
るかすれ補正方法において、イメージデータを一時記憶
部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺
分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング
数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、
かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正
を行うことにより、イメージデータの英文字のかすれ度
を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正
することが可能となる。
るかすれ補正方法において、イメージデータを一時記憶
部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺
分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング
数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、
かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正
を行うことにより、イメージデータの英文字のかすれ度
を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正
することが可能となる。
【００２４】（４）（３）記載のかすれ補正方法におい
て、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメー
ジデータを拡大処理することにより、イメージデータの
文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収
縮処理を行うことが可能となる。
て、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメー
ジデータを拡大処理することにより、イメージデータの
文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収
縮処理を行うことが可能となる。
【００２５】（５）英文字原稿のイメージデータにおけ
るかすれを補正するプログラムを記録する記録媒体にお
いて、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込
んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラ
ベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分
割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上
ならばイメージデータの濃度補正を行うプログラムを記
録する記録媒体をコンピュータで実行することにより、
イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、
イメージデータを適正な濃度に補正することが可能とな
る。
るかすれを補正するプログラムを記録する記録媒体にお
いて、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込
んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラ
ベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分
割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上
ならばイメージデータの濃度補正を行うプログラムを記
録する記録媒体をコンピュータで実行することにより、
イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、
イメージデータを適正な濃度に補正することが可能とな
る。
【００２６】
【実施例】図１に、本発明の構成ブロック図を示す。図
中、１は英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを
補正するかすれ補正装置であり、かすれ補正装置１はイ
メージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取
込部１０１と、取り込んだイメージデータの文字サイズ
が小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージ
データ拡大部１０６と、取り込んだイメージデータの周
辺分布による分割数を算出する分割数算出部１０２と、
取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラ
ベリング数算出部１０３と、算出した周辺分布による分
割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分
布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上
かを判定するかすれ度判定部１０４と、かすれ度の判定
により実行され、イメージデータが２値データならば膨
張または収縮処理を行い、多値データならばしきい値を
増加または減少させて２値化処理を行うことでイメージ
データを濃度補正するイメージデータ補正部１０５とで
構成されている。
中、１は英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを
補正するかすれ補正装置であり、かすれ補正装置１はイ
メージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取
込部１０１と、取り込んだイメージデータの文字サイズ
が小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージ
データ拡大部１０６と、取り込んだイメージデータの周
辺分布による分割数を算出する分割数算出部１０２と、
取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラ
ベリング数算出部１０３と、算出した周辺分布による分
割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分
布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上
かを判定するかすれ度判定部１０４と、かすれ度の判定
により実行され、イメージデータが２値データならば膨
張または収縮処理を行い、多値データならばしきい値を
増加または減少させて２値化処理を行うことでイメージ
データを濃度補正するイメージデータ補正部１０５とで
構成されている。
【００２７】図２、図３を参照して、本発明のかすれ補
正装置の動作を説明する。図２は本発明のかすれ補正装
置の一実施例の処理フローチャート、図３はかすれ度の
説明図である。
正装置の動作を説明する。図２は本発明のかすれ補正装
置の一実施例の処理フローチャート、図３はかすれ度の
説明図である。
【００２８】以下、図２のフローにしたがって動作を説
明する。
明する。
【００２９】ステップＳ２０１：イメージデータを取り
込み、一時記憶部に格納する。
込み、一時記憶部に格納する。
【００３０】ステップＳ２０２：イメージデータの文字
サイズが所定値より小さいならばイメージデータの拡大
処理を行う。これにより、イメージデータの文字サイズ
の大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行
うことができる。
サイズが所定値より小さいならばイメージデータの拡大
処理を行う。これにより、イメージデータの文字サイズ
の大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行
うことができる。
【００３１】ステップＳ２０３：イメージデータの周辺
分布による分割数を算出する。
分布による分割数を算出する。
【００３２】例えば、文字のかすれが少ない図３（ａ−
１）のイメージデータの場合、周辺分布による分割数は
１６となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメ
ージデータの場合、周辺分布による分割数は１４とな
る。
１）のイメージデータの場合、周辺分布による分割数は
１６となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメ
ージデータの場合、周辺分布による分割数は１４とな
る。
【００３３】ステップＳ２０４：イメージデータのラベ
リング数を算出する。
リング数を算出する。
【００３４】例えば、文字のかすれが少ない図３（ａ−
１）のイメージデータの場合、ラベリング数は１８とな
り、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデー
タの場合、ラベリング数は２８となる。
１）のイメージデータの場合、ラベリング数は１８とな
り、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデー
タの場合、ラベリング数は２８となる。
【００３５】ステップＳ２０５：ラベリング数を周辺分
布による分割数で除算し、かすれ度を算出し、一時記憶
部に記憶する。
布による分割数で除算し、かすれ度を算出し、一時記憶
部に記憶する。
【００３６】したがって、文字のかすれが少ない図３
（ａ−１）のイメージデータのかすれ度は、（ラベリン
グ数／周辺分布による分割数）で、１８／１６＝１．１
２となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメー
ジデータのかすれ度は、（ラベリング数／周辺分布によ
る分割数）で、２８／１４＝２．００となる。つまり、
英文字におけるかすれ度は１に近いほど、かすれが少な
い。
（ａ−１）のイメージデータのかすれ度は、（ラベリン
グ数／周辺分布による分割数）で、１８／１６＝１．１
２となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメー
ジデータのかすれ度は、（ラベリング数／周辺分布によ
る分割数）で、２８／１４＝２．００となる。つまり、
英文字におけるかすれ度は１に近いほど、かすれが少な
い。
【００３７】ステップＳ２０６：かすれ度が所定値より
小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２０７に
進み、小さくないならばステップＳ２１０に進む。
小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２０７に
進み、小さくないならばステップＳ２１０に進む。
【００３８】ステップＳ２０７：かすれ度の変移が所定
値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２
０８に進み、小さくないならばステップＳ２０９に進
む。なお、この処理は黒画素の回りに黒画素を付着させ
る膨張処理が効果的に作用しているか否かを「かすれ
度」の変化具合によって判断しており、効果的に作用し
ている場合は一定間隔で「かすれ度」が減少していく
が、今までに比べ一定範囲を越える急激な減少が起こっ
た場合は「今回の膨張処理は不適切」と判断する。ま
た、ある回数の膨張処理を行っても「かすれ度」の変化
が見られない場合は、画像に対して本手法が有効でな
い、かすれ具合が大きすぎて本手法では適切なデータ補
正ができないと判断する。
値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２
０８に進み、小さくないならばステップＳ２０９に進
む。なお、この処理は黒画素の回りに黒画素を付着させ
る膨張処理が効果的に作用しているか否かを「かすれ
度」の変化具合によって判断しており、効果的に作用し
ている場合は一定間隔で「かすれ度」が減少していく
が、今までに比べ一定範囲を越える急激な減少が起こっ
た場合は「今回の膨張処理は不適切」と判断する。ま
た、ある回数の膨張処理を行っても「かすれ度」の変化
が見られない場合は、画像に対して本手法が有効でな
い、かすれ具合が大きすぎて本手法では適切なデータ補
正ができないと判断する。
【００３９】ステップＳ２０８：イメージデータを次の
処理に渡す。そして、処理を終了する。
処理に渡す。そして、処理を終了する。
【００４０】ステップＳ２０９：イメージデータが２値
データならば収縮処理、多値データならばしきい値を増
加させて２値化処理を行う。そして、処理を終了する。
データならば収縮処理、多値データならばしきい値を増
加させて２値化処理を行う。そして、処理を終了する。
【００４１】ステップＳ２１０：かすれ度の変移が所定
値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２
１０に進み、小さくないならば処理を終了する。
値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２
１０に進み、小さくないならば処理を終了する。
【００４２】ステップＳ２１１：イメージデータが２値
データならば膨張処理、多値データならばしきい値を減
少させて２値化処理を行う。そして、ステップＳ２０３
に戻る。
データならば膨張処理、多値データならばしきい値を減
少させて２値化処理を行う。そして、ステップＳ２０３
に戻る。
【００４３】
【発明の効果】この発明は、上記に説明したような形態
で実施され、以下の効果がある。
で実施され、以下の効果がある。
【００４４】英語の文字認識精度を向上させるイメージ
データにおける濃度補正を簡単かつ迅速に処理すること
が可能となる。
データにおける濃度補正を簡単かつ迅速に処理すること
が可能となる。
【図１】 本発明の構成ブロック図である。
【図２】 本発明のかすれ補正装置の一実施例の処理フ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３】 かすれ度の説明図である。
【図４】 従来の英文字原稿の文字認識に使用するイメ
ージデータにおける文字のかすれの補正処理の処理フロ
ーチャート例である。
ージデータにおける文字のかすれの補正処理の処理フロ
ーチャート例である。
【図５】 英文字原稿の文字認識に使用するイメージデ
ータにおける文字のかすれの補正例図である。
ータにおける文字のかすれの補正例図である。
１ かすれ補正装置 １０１ イメージデータ取込部 １０２ 分割数算出部 １０３ ラベリング数算出部 １０４ かすれ度判定部 １０５ イメージデータ補正部 １０６ イメージデータ拡大部
Claims (5)
- 【請求項１】 英文字原稿のイメージデータにおけるか
すれ補正装置において、 イメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ
取込部（１０１）と、取り込んだイメージデータの周辺
分布による分割数を算出する分割数算出部（１０２）
と、取り込んだイメージデータのラベリング数を算出す
るラベリング数算出部（１０３）と、算出した周辺分布
による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数
を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所
定値以上かを判定するかすれ度判定部（１０４）と、か
すれ度の判定により実行され、イメージデータが２値デ
ータならば膨張または収縮処理を行い、多値データなら
ばしきい値を増加または減少させて２値化処理を行うこ
とでイメージデータを濃度補正するイメージデータ補正
部（１０５）とを設け、イメージデータの英文字のかす
れ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に
補正することを特徴とするかすれ補正装置。 - 【請求項２】 イメージデータの文字サイズが小さい時
に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大
部（１０６）を設けることを特徴とする請求項１記載の
かすれ補正装置。 - 【請求項３】 英文字原稿のイメージデータにおけるか
すれ補正方法において、 イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイ
メージデータにおける周辺分布による分割数とラベリン
グ数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で
除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならば
イメージデータの濃度補正を行うことを特徴とするかす
れ補正方法。 - 【請求項４】 請求項２記載のかすれ補正方法におい
て、 イメージデータの文字サイズが小さい時は、イメージデ
ータを拡大処理することを特徴とするかすれ補正方法。 - 【請求項５】 英文字原稿のイメージデータにおけるか
すれを補正するプログラムを記録する記録媒体におい
て、 イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイ
メージデータにおける周辺分布による分割数とラベリン
グ数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で
除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならば
イメージデータの濃度補正を行うプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15467599A JP3845227B2 (ja) | 1999-06-02 | 1999-06-02 | かすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15467599A JP3845227B2 (ja) | 1999-06-02 | 1999-06-02 | かすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000348138A true JP2000348138A (ja) | 2000-12-15 |
| JP3845227B2 JP3845227B2 (ja) | 2006-11-15 |
Family
ID=15589460
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15467599A Expired - Lifetime JP3845227B2 (ja) | 1999-06-02 | 1999-06-02 | かすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3845227B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1324521C (zh) * | 2003-03-15 | 2007-07-04 | 三星电子株式会社 | 用于识别图象字符的预处理设备和方法 |
| JP2013200872A (ja) * | 2012-03-26 | 2013-10-03 | Tata Consultancy Services Ltd | 連続して存在する英数字を識別するための画像処理システムおよびその方法 |
| JP2021013124A (ja) * | 2019-07-08 | 2021-02-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
-
1999
- 1999-06-02 JP JP15467599A patent/JP3845227B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1324521C (zh) * | 2003-03-15 | 2007-07-04 | 三星电子株式会社 | 用于识别图象字符的预处理设备和方法 |
| JP2013200872A (ja) * | 2012-03-26 | 2013-10-03 | Tata Consultancy Services Ltd | 連続して存在する英数字を識別するための画像処理システムおよびその方法 |
| JP2021013124A (ja) * | 2019-07-08 | 2021-02-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| US11570331B2 (en) | 2019-07-08 | 2023-01-31 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
| JP7341758B2 (ja) | 2019-07-08 | 2023-09-11 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3845227B2 (ja) | 2006-11-15 |
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