JP2001297304A - 文字認識装置及びそれに用いるノイズ除去方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文字認識処理におけるノイズ除去の処理時間
を高速化可能な文字認識装置を提供する。 【解決手段】 ノイズ除去処理前画像格納バッファ１は
ノイズ除去処理前画像を格納する。ｎ×ｎバッファ２は
ノイズ除去処理前画像格納バッファ１から出力される処
理対象画素を中心とするｎ×ｎの範囲の画素値を保持す
る。加算器３はｎ×ｎバッファ２で保持している処理対
象画素を中心とするｎ×ｎの範囲の画素値を参照し、処
理画像を中心とするｎ×ｎの範囲内の画素値を全て加算
する。判定器４は加算器３の加算結果を参照し、次処理
対象画素の処理結果を予想することで、ノイズ除去処理
後画像格納バッファ５に対して処理後対象画素に処理結
果を書込み、ノイズ除去処理前画像格納バッファ１に対
して次処理対象画素を通知する。ノイズ除去処理後画像
格納バッファ５は判定器４での判定結果からノイズ除去
処理後画像を格納する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は文字認識装置及びそ
れに用いるノイズ除去方法に関し、特に文字認識におけ
る画像のノイズ除去処理に関する。

【０００２】

【従来の技術】文字認識処理におけるノイズ除去とは、
認識文字周辺に汚れ等がある場合、文字の認識率を高め
るためにその汚れの部分を取り除く処理のことである。
その具体的な方法の一例を図５に示す。

【０００３】図５において、処理対象画素（図１のｃ１
１）を中心にｎ×ｎ（ｎは正の奇数）の範囲内の画像デ
ータの黒画素数があるしきい値より大きければ、ｎ×ｎ
の中心画素（図１のｃ１１）を黒画素に置き換え、しき
い値以下であれば白画素に置き換える（汚れ等とみな
す）という処理を行う。

【０００４】以降において、黒画素／白画素を２進数
（１／０）で表す。即ち、黒画素を“１”、白画素を
“０”とする。尚、図１においてはｎ×ｎ＝３×３と
し、しきい値＝４である。

【０００５】図５の斜線部分のように、ｃ１１を中心と
した３×３の範囲を考え、範囲内の画素値を全て加算
し、計算結果が５以上であるならば、ｃ１１＝“１”と
し、計算結果が４以下であるならば、ｃ１１＝“０”と
する。

【０００６】上記の動作を、ｃ１１，ｃ２１，ｃ３１，
ｃ４１，・・・・，ｃｘ１，ｃ１２，ｃ２２，ｃ３２，
ｃ４２，ｃｘ２，・・・・，ｃｘｙのように画像左→
右，上→下のような順番で、画像全体に対して行う。

【０００７】特開平１１−２６６３５９号公報に開示さ
れた技術では、同一種の画素の隣接数を画素毎に計数す
ることなく、注目画素の画像種類を判別し、判別処理の
簡略化及び短時間化を図っている。

【０００８】注目画素Ａを中心として設定した３×３画
素の大マトリックスＭ内に４個の２×２画素の小マトリ
ックスｍを設定する。各小マトリックスｍに属する画素
が周辺の画素と隣接する確率は各小マトリックスｍにお
ける画素数に応じて一義的に決まり、小マトリックスの
画素数と縦横方向のみの画素の連結確率ｚ及び斜め方向
を含む画素の連結確率ｚ′との関係を予め記憶してお
く。

【０００９】各小マトリックスｍにおける画素数を計数
し、計数した画素数に対応する連結確率ｚ及びｚ′を４
個の小マトリックスｍのそれぞれについて読出し、連結
確率ｚ及びｚ′のそれぞれの総和を注目画素Ａの連結確
率Ｚ及びＺ′として大マトリックスＭ内の画素数に応じ
て決定される閾値と比較することによって、注目画素Ａ
の画像種類を判別している。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来のノイズ
除去処理では、画像データの全ての画素に対してｎ×ｎ
の範囲内の画素値を加算し、その加算結果としきい値と
を比較しなければならないため、画素数の増加に比例し
て処理時間も増加してしまう。

【００１１】また、特開平１１−２６６３５９号公報に
開示された技術においても、画像データの全ての画素に
対して上述した処理を行う必要があるので、上記と同様
に、画素数の増加に比例して処理時間も増加してしまう
という問題がある。

【００１２】そこで、本発明の目的は上記の問題点を解
消し、文字認識処理におけるノイズ除去の処理時間を高
速化することができる文字認識装置及びそれに用いるノ
イズ除去方法を提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明による文字認識装
置は、文字認識処理において認識文字周辺に汚れ等があ
る場合に、文字の認識率を高めるためにその汚れ等の部
分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装置であっ
て、現処理対象画素の処理結果から次処理対象画素の処
理結果を予測する判定手段を備えている。

【００１４】本発明による他の文字認識装置は、文字認
識処理において認識文字周辺に汚れ等がある場合に、文
字の認識率を高めるためにその汚れ等の部分を取り除く
ノイズ除去処理を行う文字認識装置であって、現処理対
象画素を中心とするｎ×ｎ（ｎは正の奇数）の範囲内の
黒画素数を加算する加算手段と、前記加算手段の加算結
果から次処理対象画素の処理結果を予測する判定手段と
を備えている。

【００１５】本発明による文字認識装置のノイズ除去方
法は、文字認識処理において認識文字周辺に汚れ等があ
る場合に、文字の認識率を高めるためにその汚れ等の部
分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装置のノイ
ズ除去方法であって、現処理対象画素の処理結果から次
処理対象画素の処理結果を予測するステップを備えてい
る。

【００１６】本発明による他の文字認識装置のノイズ除
去方法は、文字認識処理において認識文字周辺に汚れ等
がある場合に、文字の認識率を高めるためにその汚れ等
の部分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装置の
ノイズ除去方法であって、現処理対象画素を中心とする
ｎ×ｎ（ｎは正の奇数）の範囲内の黒画素数を加算する
ステップと、その加算結果から次処理対象画素の処理結
果を予測するステップとを備えている。

【００１７】すなわち、本発明の文字認識装置のノイズ
除去方法は、文字認識処理におけるノイズ除去の処理時
間を高速化するために、現処理対象画素を中心としたｎ
×ｎの範囲内の画素値を加算した結果としきい値とか
ら、次処理対象画素の処理結果を予想するための判定器
を有している。

【００１８】つまり、本発明の文字認識装置のノイズ除
去方法では、現処理対象の画素を中心とするｎ×ｎの範
囲の画素値の加算結果を、次処理対象の画素の処理に反
映させることによって、ノイズ除去を実現している。

【００１９】より具体的に、本発明の文字認識装置のノ
イズ除去方法では、現処理対象画素ｃ１１と次処理対象
画素ｃ２１とをそれぞれ中心としたｎ×ｎ（ｎは正の奇
数）の範囲を考えた場合、現処理対象画素ｃ１１の処理
範囲と次処理対象画素ｃ２１の処理範囲とで重なる部分
があり、その重なる部分はｎ×ｎ＝３×３の場合に６画
素ある。

【００２０】そこで、現処理対象画素ｃ１１を処理した
時に、この６画素に必ずしきい値より多く黒画素が含ま
れていれば、次処理対象画素ｃ２１の処理結果は“１”
（黒画素）になるので、次処理対象画素ｃ２１の処理を
スキップし、その次の処理対象画素ｃ３１の処理を行
う。

【００２１】つまり、ｎ×ｎのフィルタ領域においてし
きい値＝ｓ、処理対象画素フィルタ内総画素加算結果＝
ｐとした場合に、 ｐ＞ｓ＋ｎ ・・・・・（１） が成立すれば、次処理対象画素の処理結果は“１”（黒
画素）ということになるので、この（１）式から次処理
対象画素Ｃ２１の処理結果を予測することが可能とな
る。

【００２２】これによって、現処理対象画素の処理結果
から次処理対象画素の処理結果を予測することが可能に
なり、従来に比べて画像全体に対する処理時間が最大１
／２になる可能性があるので、画像全体に対するノイズ
除去処理を高速化することが可能となる。

【００２３】

【発明の実施の形態】次に、本発明の一実施例について
図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例によ
る文字認識装置のノイズ除去部の構成を示すブロック図
である。図１において、本発明の一実施例による文字認
識装置のノイズ除去部はノイズ除去処理前画像格納バッ
ファ１と、ｎ×ｎバッファ２と、加算器３と、判定器４
と、ノイズ除去処理後画像格納バッファ５とから構成さ
れている。

【００２４】ノイズ除去処理前画像格納バッファ１はノ
イズ除去処理前画像を格納しており、判定器４からの通
知によって処理対象画素を中心とするｎ×ｎ（ｎは正の
奇数）の範囲の画素値をｎ×ｎバッファ２へ出力する機
能を有する。ｎ×ｎバッファ２はノイズ除去処理前画像
格納バッファ１から出力される処理対象画素を中心とす
るｎ×ｎの範囲の画素値を保持する。

【００２５】加算器３はｎ×ｎバッファ２で保持してい
る処理対象画素を中心とするｎ×ｎの範囲の画素値を参
照し、処理画像を中心とするｎ×ｎの範囲内の画素値を
全て加算する。

【００２６】判定器４はｎ×ｎのフィルタ領域において
しきい値＝ｓ、処理対象画素フィルタ内総画素加算結果
＝ｐとした場合に、加算器３の加算結果を参照し、上記
の（１）式を評価することで、ノイズ除去処理後画像格
納バッファ５に対して処理後対象画素に処理結果を書込
み、ノイズ除去処理前画像格納バッファ１に対して次処
理対象画素を通知する機能を有している。ノイズ除去処
理後画像格納バッファ５は判定器４での判定結果から、
ノイズ除去処理後画像を格納する。

【００２７】図２は本発明の一実施例によるノイズ除去
処理を示すフローチャートである。これら図１及び図２
を参照して本発明の一実施例によるノイズ除去処理につ
いて説明する。以下、ｎ×ｎのフィルタ領域を３×３、
しきい値＝ｓ＝４の場合を例にとって、図５を参照して
説明する。

【００２８】まず、ノイズ除去処理前画像格納バッファ
１からは、図５のｃ１１を中心（現処理対象画素）とし
た３×３の範囲の画素値が出力されるので、ｎ×ｎバッ
ファ２はノイズ除去処理前画像格納バッファ１の出力を
保持する（図２ステップＳ１）。

【００２９】加算器３はｎ×ｎバッファ２で保持してい
る３×３の範囲の値を参照し、３×３の範囲の画素値の
全加算を行う（図２ステップＳ２）。判定器４は加算器
３の加算結果がしきい値より大きければ３×３の中心画
素ｃ１１を黒画素とし（図２ステップＳ３，Ｓ４）、し
きい値以下であれば汚れ等とみなして白画素とする（図
２ステップＳ３，Ｓ５）。

【００３０】この後に、判定器４は加算器３の処理結果
を参照し、加算器３の処理結果が８以上（ｓ＋ｎ＝４＋
３＝７）であるならば（図２ステップＳ６，Ｓ７）、次
処理対象画素（ｃ２１）を黒画素であると判断し、処理
対象画素ｃ１１，ｃ２１の処理結果をノイズ除去処理後
画像格納バッファ５に格納し（図２ステップＳ８）、ノ
イズ除去処理前画像格納バッファ１に対して次処理対象
画素がｃ３１であることを通知する（図２ステップＳ
９）。

【００３１】また、判定器４は加算器３の処理結果が７
以下（ｓ＋ｎ＝４＋３＝７）であるならば（図２ステッ
プＳ６，Ｓ７）、ノイズ除去処理前画像格納バッファ１
に対して次処理対象画素がｃ２１であることを通知する
（図２ステップＳ１１）。上記の一連の動作は画像全体
に対して行われる（図２ステップＳ１〜Ｓ１１）。

【００３２】図３は画像左→右，上→下の順番で動作し
た場合の現処理対象範囲と次処理対象範囲とにおいて重
なる部分を示す図であり、図４は画像上→下，左→右の
順番で動作した場合の現処理対象範囲と次処理対象範囲
とにおいて重なる部分を示す図である。

【００３３】図５に示すｃ１１，ｃ２１，ｃ３１，ｃ４
１，・・・，ｃｘ１，ｃ１２，ｃ２２，ｃ３２，ｃ４
２，ｃｘ２，・・・，ｃｘｙのように、画像左→右，上
→下の順番で画像全体に対して処理を行う場合につい
て、現処理対象範囲（ｃ１１を中心とする３×３の範
囲）と次処理対象範囲（ｃ２１を中心とする３×３の範
囲）とで重なる部分（図３の斜線部分）の画素数と、画
像上→下，左→右の順番で動作をした場合の現処理対象
範囲（ｃ１１を中心とする３×３の範囲）と次処理対象
範囲（ｃ１２を中心とする３×３の範囲）とで重なる部
分（図４の斜線部分）の画素数とは同じなので、画像上
→下，左→右の順番で動作した場合でも、画像左→右，
上→下の順番で動作した場合と同様に、次処理対象画素
の処理をスキップすることが可能である。

【００３４】このように、現処理対象画素ｃ１１の処理
範囲と次処理対象画素ｃ２１の処理範囲とで重なる部分
において必ずしきい値より多く黒画素が含まれていれ
ば、次処理対象画素ｃ２１の処理結果は“１”（黒画
素）になるので、次処理対象画素ｃ２１の処理をスキッ
プし、その次の処理対象画素ｃ３１の処理を行うこと
で、現処理対象画素ｃ１１の処理結果から次処理対象画
素ｃ２１の処理結果を予測することが可能になり、従来
に比べて画像全体に対する処理時間が最大１／２になる
可能性があるので、画像全体に対するノイズ除去処理を
高速化することができる。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、文
字認識処理において認識文字周辺に汚れ等がある場合
に、文字の認識率を高めるためにその汚れ等の部分を取
り除くノイズ除去処理を行う文字認識装置のノイズ除去
方法において、現処理対象画素の処理結果から次処理対
象画素の処理結果を予測することによって、文字認識処
理におけるノイズ除去の処理時間を高速化することがで
きるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による文字認識装置のノイズ
除去部の構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の一実施例によるノイズ除去処理を示す
フローチャートである。

【図３】画像左→右，上→下の順番で動作した場合の現
処理対象範囲と次処理対象範囲とにおいて重なる部分を
示す図である。

【図４】画像上→下，左→右の順番で動作した場合の現
処理対象範囲と次処理対象範囲とにおいて重なる部分を
示す図である。

【図５】従来のノイズ除去動作の概要を示す図である。

【符号の説明】

１ ノイズ除去処理前画像格納バッファ ２ ｎ×ｎバッファ ３ 加算器 ４ 判定器 ５ ノイズ除去処理後画像格納バッファ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字認識処理において認識文字周辺に汚
   れ等がある場合に、文字の認識率を高めるためにその汚
   れ等の部分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装
   置であって、現処理対象画素の処理結果から次処理対象
   画素の処理結果を予測する判定手段を有することを特徴
   とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記判定手段は、前記現処理対象画素の
   処理範囲と前記次処理対象画素の処理範囲とで重なる部
   分の黒画素の合計が予め設定されたしきい値より大きい
   時に前記次処理対象画素を黒画素と判定するよう構成し
   たことを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
3. 【請求項３】 文字認識処理において認識文字周辺に汚
   れ等がある場合に、文字の認識率を高めるためにその汚
   れ等の部分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装
   置であって、現処理対象画素を中心とするｎ×ｎ（ｎは
   正の奇数）の範囲内の黒画素数を加算する加算手段と、
   前記加算手段の加算結果から次処理対象画素の処理結果
   を予測する判定手段とを有することを特徴とする文字認
   識装置。
4. 【請求項４】 前記判定手段は、前記加算手段の加算結
   果が予め設定されたしきい値とｎとの合計よりも大きい
   時に前記次処理対象画素を黒画素と判定するよう構成し
   たことを特徴とする請求項３記載の文字認識装置。
5. 【請求項５】 文字認識処理において認識文字周辺に汚
   れ等がある場合に、文字の認識率を高めるためにその汚
   れ等の部分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装
   置のノイズ除去方法であって、現処理対象画素の処理結
   果から次処理対象画素の処理結果を予測するステップを
   有することを特徴とするノイズ除去方法。
6. 【請求項６】 前記次処理対象画素の処理結果を予測す
   るステップは、前記現処理対象画素の処理範囲と前記次
   処理対象画素の処理範囲とで重なる部分の黒画素の合計
   が予め設定されたしきい値より大きい時に前記次処理対
   象画素を黒画素と判定するようにしたことを特徴とする
   請求項５記載のノイズ除去方法。
7. 【請求項７】 文字認識処理において認識文字周辺に汚
   れ等がある場合に、文字の認識率を高めるためにその汚
   れ等の部分を取り除くノイズ除去処理を行う文字認識装
   置のノイズ除去方法であって、現処理対象画素を中心と
   するｎ×ｎ（ｎは正の奇数）の範囲内の黒画素数を加算
   するステップと、その加算結果から次処理対象画素の処
   理結果を予測するステップとを有することを特徴とする
   ノイズ除去方法。
8. 【請求項８】 前記次処理対象画素の処理結果を予測す
   るステップは、前記黒画素数を加算するステップの加算
   結果が予め設定されたしきい値とｎとの合計よりも大き
   い時に前記次処理対象画素を黒画素と判定するようにし
   たことを特徴とする請求項７記載のノイズ除去方法。