JP2002245404A - 領域切り出しプログラムおよび装置 - Google Patents
領域切り出しプログラムおよび装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 名札や車番などの認識対象物の大きさ、角度
が任意の見え方の画像データから、認識対象の領域を切
り出すことを目的とする。 【解決手段】 認識対象物の形状と認識対象物内の配置
とからなるレイアウトデータを有し、画像データ中の各
座標におけるエッジ密集度を求め、エッジ密集度が所定
の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、領域切り
出し座標候補近傍でエッジ密集度が所定の値以上の連結
領域を特定して切り出し領域候補とし、レイアウトの形
状を、座標変換により該切り出し領域候補の形状に一致
させる補正を行い、補正したレイアウトのエッジ密集度
と切り出し領域候補のエッジ密集度との相関値を求め、
相関値が所定の値以上の切り出し領域候補を切り出し領
域とすることを特徴とする。
が任意の見え方の画像データから、認識対象の領域を切
り出すことを目的とする。 【解決手段】 認識対象物の形状と認識対象物内の配置
とからなるレイアウトデータを有し、画像データ中の各
座標におけるエッジ密集度を求め、エッジ密集度が所定
の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、領域切り
出し座標候補近傍でエッジ密集度が所定の値以上の連結
領域を特定して切り出し領域候補とし、レイアウトの形
状を、座標変換により該切り出し領域候補の形状に一致
させる補正を行い、補正したレイアウトのエッジ密集度
と切り出し領域候補のエッジ密集度との相関値を求め、
相関値が所定の値以上の切り出し領域候補を切り出し領
域とすることを特徴とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データから認
識対象物の画像データ領域を切り出すプログラム、およ
び装置に関し、特に、認識対象物が １．画像データ内で自由に移動し、回転、変形する、 ２．影がかかったり、ゴミが付着している、 ３．背景色と同色である、 などの任意の見え方をする画像データの場合であって
も、認識対象物の領域の形状を特定して切り出す、領域
切り出しプログラムおよび装置に関する。
識対象物の画像データ領域を切り出すプログラム、およ
び装置に関し、特に、認識対象物が １．画像データ内で自由に移動し、回転、変形する、 ２．影がかかったり、ゴミが付着している、 ３．背景色と同色である、 などの任意の見え方をする画像データの場合であって
も、認識対象物の領域の形状を特定して切り出す、領域
切り出しプログラムおよび装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】名札や車番などのプレートには個人情報
などの対象固有の情報が含まれている。このため、個体
認証等の自動化のために、認識対象物、すなわちプレー
ト内の文字列を機械で認識する種々の方法が開示されて
いる。
などの対象固有の情報が含まれている。このため、個体
認証等の自動化のために、認識対象物、すなわちプレー
ト内の文字列を機械で認識する種々の方法が開示されて
いる。
【０００３】例えば、出入口に取り付けたカメラにより
名札を認識するような、特定の場所にカメラを固定設置
したシステムがある。
名札を認識するような、特定の場所にカメラを固定設置
したシステムがある。
【０００４】このようなシステムの第一の従来例とし
て、直接プレート内の文字を認識する方法がある。( 例
えば、田邉ら、" 部分文字列の配置規則を考慮したナン
バープレート領域抽出" 、電子情報通信学会論文誌D-I
I，Vol.J81-D-II，No.10 ，pp.2280-2287 (1998-10))
この文字認識処理方法の例を図９に示す。入力された画
像全体のデータを２値化９１により２値画像データ化
し、該２値画像データをラベリング９２により１文字ご
との領域として切り出す。次に、テンプレートマッチン
グ９３により、切り出した領域と予め持っているテンプ
レートとをマッチングすることで文字認識を行う。この
ようにして認識した文字を、予め持っているプレート内
の文字部のレイアウト情報と比較し修正を加える。
て、直接プレート内の文字を認識する方法がある。( 例
えば、田邉ら、" 部分文字列の配置規則を考慮したナン
バープレート領域抽出" 、電子情報通信学会論文誌D-I
I，Vol.J81-D-II，No.10 ，pp.2280-2287 (1998-10))
この文字認識処理方法の例を図９に示す。入力された画
像全体のデータを２値化９１により２値画像データ化
し、該２値画像データをラベリング９２により１文字ご
との領域として切り出す。次に、テンプレートマッチン
グ９３により、切り出した領域と予め持っているテンプ
レートとをマッチングすることで文字認識を行う。この
ようにして認識した文字を、予め持っているプレート内
の文字部のレイアウト情報と比較し修正を加える。
【０００５】例えば、図１０のように所属及び氏名が記
載されたプレートを認識する場合、書かれている文字は
プレートごとに異なるが、プレート内に書かれいている
文字のレイアウトは図１１のように固定されている。そ
こで、認識された文字のうち、プレート内のレイアウト
の所属の部分、姓名の部分に整列している文字の組み合
わせを参照し探索することで文字認識の精度をあげる。
載されたプレートを認識する場合、書かれている文字は
プレートごとに異なるが、プレート内に書かれいている
文字のレイアウトは図１１のように固定されている。そ
こで、認識された文字のうち、プレート内のレイアウト
の所属の部分、姓名の部分に整列している文字の組み合
わせを参照し探索することで文字認識の精度をあげる。
【０００６】第二の従来例として、画像データから認識
対象のプレートと同じ輪郭の領域を検出して切り出す方
法がある。( 例えば，寺田ら" ネームプレート画像によ
る自動個人識別方式”、画像センシングシンポジウム、
p.225-230(1996-06))この方法では、図１０のように認
識対象のプレートの形状が矩形の場合、画像データから
矩形領域を検出して認識対象領域として切り出す。
対象のプレートと同じ輪郭の領域を検出して切り出す方
法がある。( 例えば，寺田ら" ネームプレート画像によ
る自動個人識別方式”、画像センシングシンポジウム、
p.225-230(1996-06))この方法では、図１０のように認
識対象のプレートの形状が矩形の場合、画像データから
矩形領域を検出して認識対象領域として切り出す。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の第一の
従来例は、カメラに写る対象の大きさや角度などが一定
であるということを前提としており、以下に示す問題が
ある。
従来例は、カメラに写る対象の大きさや角度などが一定
であるということを前提としており、以下に示す問題が
ある。
【０００８】第一に、変形の問題がある。切り出された
領域内の文字の認識は、画像から切り出された１文字ご
との領域と予め持っている文字のテンプレートとのマッ
チング処理によって行われる。したがって、プレートの
見え方が変化しプレート内の文字の形が変化すると、予
め持っている文字のテンプレートと切り出された領域の
文字の形とが一致しなくなり、文字の認識が行えない。
領域内の文字の認識は、画像から切り出された１文字ご
との領域と予め持っている文字のテンプレートとのマッ
チング処理によって行われる。したがって、プレートの
見え方が変化しプレート内の文字の形が変化すると、予
め持っている文字のテンプレートと切り出された領域の
文字の形とが一致しなくなり、文字の認識が行えない。
【０００９】第二に、影の問題がある。一般の環境で
は、図１２（ａ）に示すごとく、影がかかっている画像
データが入力される場合がある。このような状況での画
像の２値化を、例えば明るい部分を基準とした閾値で固
定閾値処理（画像解析ハンドブックP.502 ）を行うと、
図１２（ｂ）に示すごとく影の部分の文字が２値化によ
って潰れ、１文字ごとの領域を正しく検出できないる場
合がある。
は、図１２（ａ）に示すごとく、影がかかっている画像
データが入力される場合がある。このような状況での画
像の２値化を、例えば明るい部分を基準とした閾値で固
定閾値処理（画像解析ハンドブックP.502 ）を行うと、
図１２（ｂ）に示すごとく影の部分の文字が２値化によ
って潰れ、１文字ごとの領域を正しく検出できないる場
合がある。
【００１０】このような、影を含む画像データに対処す
るために動的閾値処理（画像解析ハンドブックP.504 ）
やMIN/MAX 法( 三島ら, " 画像処理を用いた車番認識シ
ステムの開発",電学論(D), 109, 5, p.333-339(1989-0
5))などの処理方法が提案されているが、これらの手法
は、入力画像データ中でのプレートの大きさ、すなわち
認識対象物の大きさが予め分っていることが前提となっ
ている。したがって、入力画像データ中での認識対象物
の大きさが未知で、認識対象領域の切り出しをも要求さ
れる場合には適用できない。
るために動的閾値処理（画像解析ハンドブックP.504 ）
やMIN/MAX 法( 三島ら, " 画像処理を用いた車番認識シ
ステムの開発",電学論(D), 109, 5, p.333-339(1989-0
5))などの処理方法が提案されているが、これらの手法
は、入力画像データ中でのプレートの大きさ、すなわち
認識対象物の大きさが予め分っていることが前提となっ
ている。したがって、入力画像データ中での認識対象物
の大きさが未知で、認識対象領域の切り出しをも要求さ
れる場合には適用できない。
【００１１】第二の従来例では、プレートの輪郭を検出
することを前提としている。しかし、例えば、白いシャ
ツに取り付けた白いプレートなどの、背景の色がプレー
トと同色の場合、プレートの輪郭が検出できず、プレー
トが切り出せない。
することを前提としている。しかし、例えば、白いシャ
ツに取り付けた白いプレートなどの、背景の色がプレー
トと同色の場合、プレートの輪郭が検出できず、プレー
トが切り出せない。
【００１２】以上説明したごとく、従来の認識方法で
は、認識対象物が １．画像データ内で自由に動き、移動、回転、変形す
る、 ２．影がかかったり、ゴミが付着している、 ３．背景色と同色である、 などの任意の見え方をすることにより認識対象領域を特
定できない場合がある。
は、認識対象物が １．画像データ内で自由に動き、移動、回転、変形す
る、 ２．影がかかったり、ゴミが付着している、 ３．背景色と同色である、 などの任意の見え方をすることにより認識対象領域を特
定できない場合がある。
【００１３】本発明は、任意の見え方の画像のデータで
あっても、認識対象領域の形状を特定し、領域を切り出
すことを目的とする。
あっても、認識対象領域の形状を特定し、領域を切り出
すことを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明は、画像データか
ら認識対象物の画像データ領域を切り出すプログラムで
あって、認識対象物の形状と認識対象物内の配置とから
なるレイアウトデータの保持手段と、エッジ検出手段
と、エッジ密集度評価手段と、領域切り出し座標候補選
択手段とを備える領域切り出し座標候補特定手段と、レ
イアウト補正手段と評価手段と判定手段とを備えるレイ
アウト当てはめ手段とを有し、領域切り出し座標候補特
定手段において、エッジ検出手段は、画像データをエッ
ジ画像データ化し、エッジ密集度評価手段は、該エッジ
画像データ中の各座標におけるエッジ密集度を求め、領
域切り出し座標候補選択手段は、該エッジ密集度が所定
の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、レイアウ
ト当てはめ手段において、レイアウト補正手段は、該領
域切り出し座標候補近傍でエッジ密集度が所定の値以上
の連結領域を特定して切り出し領域候補とし、該レイア
ウトの形状を、座標変換により該切り出し領域候補の形
状に一致させる補正を行い、評価手段は、該補正したレ
イアウトのエッジ密集度と該切り出し領域候補のエッジ
密集度との相関値を求め、判定手段は、該相関値が所定
の値以上の切り出し領域候補を切り出し領域として出力
することを特徴とする。
ら認識対象物の画像データ領域を切り出すプログラムで
あって、認識対象物の形状と認識対象物内の配置とから
なるレイアウトデータの保持手段と、エッジ検出手段
と、エッジ密集度評価手段と、領域切り出し座標候補選
択手段とを備える領域切り出し座標候補特定手段と、レ
イアウト補正手段と評価手段と判定手段とを備えるレイ
アウト当てはめ手段とを有し、領域切り出し座標候補特
定手段において、エッジ検出手段は、画像データをエッ
ジ画像データ化し、エッジ密集度評価手段は、該エッジ
画像データ中の各座標におけるエッジ密集度を求め、領
域切り出し座標候補選択手段は、該エッジ密集度が所定
の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、レイアウ
ト当てはめ手段において、レイアウト補正手段は、該領
域切り出し座標候補近傍でエッジ密集度が所定の値以上
の連結領域を特定して切り出し領域候補とし、該レイア
ウトの形状を、座標変換により該切り出し領域候補の形
状に一致させる補正を行い、評価手段は、該補正したレ
イアウトのエッジ密集度と該切り出し領域候補のエッジ
密集度との相関値を求め、判定手段は、該相関値が所定
の値以上の切り出し領域候補を切り出し領域として出力
することを特徴とする。
【００１５】名札や車番などのプレートには、一定のレ
イアウトの、文字が描かれている文字部と文字が描かれ
ていない背景部とがある。一般に、文字部は文字が描か
れているため、背景部と比較して画素間で明るさが変化
している部分、すなわちエッジが多いという統計的な性
質がある。
イアウトの、文字が描かれている文字部と文字が描かれ
ていない背景部とがある。一般に、文字部は文字が描か
れているため、背景部と比較して画素間で明るさが変化
している部分、すなわちエッジが多いという統計的な性
質がある。
【００１６】本発明では、この統計的な性質を利用し、
画像データ中の切り出し領域候補と、プレート、すなわ
ち認識対象物のレイアウト全体との相関値を評価するこ
とで、任意のプレートの見え方の画像データであって
も、認識対象領域の形状を特定して切り出す。
画像データ中の切り出し領域候補と、プレート、すなわ
ち認識対象物のレイアウト全体との相関値を評価するこ
とで、任意のプレートの見え方の画像データであって
も、認識対象領域の形状を特定して切り出す。
【００１７】なお、切り出し領域候補とレイアウトとの
相関値は、レイアウトの形状を補正して切り出し領域候
補形状に一致させて求る、あるいは切り出し領域候補の
形状を補正してレイアウトの形状に一致させて求める、
のいずれでも良い。
相関値は、レイアウトの形状を補正して切り出し領域候
補形状に一致させて求る、あるいは切り出し領域候補の
形状を補正してレイアウトの形状に一致させて求める、
のいずれでも良い。
【００１８】また、レイアウト保持手段に多角形の認識
対象物の形状と認識対象物内の配置とからなるレイアウ
トデータを保持し、領域切り出し座標候補近傍の画像デ
ータから線分を抽出し、抽出した線分からレイアウト保
持手段が保持する多角形と同数の辺を有する多角形を特
定して切り出し領域候補とし、以下前記と同様にして認
識対象領域の形状を特定して切り出しても良い。
対象物の形状と認識対象物内の配置とからなるレイアウ
トデータを保持し、領域切り出し座標候補近傍の画像デ
ータから線分を抽出し、抽出した線分からレイアウト保
持手段が保持する多角形と同数の辺を有する多角形を特
定して切り出し領域候補とし、以下前記と同様にして認
識対象領域の形状を特定して切り出しても良い。
【００１９】また、領域切り出し座標候補近傍の画像デ
ータの明度値、あるいはエッジ等のプロジェクションを
用いて切り出し領域の角度、大きさを限定することで認
識対象領域の形状を特定して切り出しても良い。
ータの明度値、あるいはエッジ等のプロジェクションを
用いて切り出し領域の角度、大きさを限定することで認
識対象領域の形状を特定して切り出しても良い。
【００２０】
【発明の実施の形態】図１は本発明の実施例１の概略処
理フローを示す。ここでは、図１１に示す、矩形の領域
に文字部が配置されたプレートを認識対象物とし、入力
画像データから認識対象の画像データ領域を切り出す例
について説明する。
理フローを示す。ここでは、図１１に示す、矩形の領域
に文字部が配置されたプレートを認識対象物とし、入力
画像データから認識対象の画像データ領域を切り出す例
について説明する。
【００２１】図２は、領域切り出し座標候補特定手段１
１の処理フローを示す。入力画像データは、エッジ検出
手段２１で、エッジ画像データ化される。エッジ検出オ
ペレータとしては、例えばSobel オペレータを用いる。
１の処理フローを示す。入力画像データは、エッジ検出
手段２１で、エッジ画像データ化される。エッジ検出オ
ペレータとしては、例えばSobel オペレータを用いる。
【００２２】エッジ密集度評価手段２２では、画像中の
各座標におけるエッジ密集度を求める。例えば所定の大
きさのエッジ探索ウインドウでエッジ画像を走査し、各
座標におけるウインドウ内のエッジの数をカウントし、
エッジ密集度として用いる。
各座標におけるエッジ密集度を求める。例えば所定の大
きさのエッジ探索ウインドウでエッジ画像を走査し、各
座標におけるウインドウ内のエッジの数をカウントし、
エッジ密集度として用いる。
【００２３】領域切り出し座標候補選択手段２３では、
エッジ密集度が所定の値Ｔ１よりも大きい座標をプレー
ト座標候補として選択する。
エッジ密集度が所定の値Ｔ１よりも大きい座標をプレー
ト座標候補として選択する。
【００２４】図３はレイアウト当てはめ手段の処理フ
ローを示す。レイアウト補正手段３１では、選択された
領域切り出し座標候補近傍における切り出し領域候補を
求め、レイアウトの形状を、座標変換により切り出し領
域候補の形状に一致させる補正を行う。切り出し領域候
補としては、例えば選択された切り出し領域座標候補を
含み、エッジ密集度が所定値Ｔ２以上の連結領域の外接
四辺形とする。
ローを示す。レイアウト補正手段３１では、選択された
領域切り出し座標候補近傍における切り出し領域候補を
求め、レイアウトの形状を、座標変換により切り出し領
域候補の形状に一致させる補正を行う。切り出し領域候
補としては、例えば選択された切り出し領域座標候補を
含み、エッジ密集度が所定値Ｔ２以上の連結領域の外接
四辺形とする。
【００２５】評価手段３２では、形状が補正されたレイ
アウトのエッジ密集度と切り出し領域候補とを当てはめ
て相関値を求める。
アウトのエッジ密集度と切り出し領域候補とを当てはめ
て相関値を求める。
【００２６】相関値の式としては、例えば式１
【００２７】
【式１】
【００２８】を用いる。
【００２９】判定手段３３では相関値が所定の値以上の
切り出し領域候補を切り出し領域とし、相関値が所定の
値よりも小さい切り出し領域候補は無視する。
切り出し領域候補を切り出し領域とし、相関値が所定の
値よりも小さい切り出し領域候補は無視する。
【００３０】正規化手段３４では、切り出し領域候補の
形状をレイアウト形状に一致させる正規化を行う。
形状をレイアウト形状に一致させる正規化を行う。
【００３１】全切り出し領域候補について以上の処理を
行い、正規化した切り出し領域を文字認識部に送る。
行い、正規化した切り出し領域を文字認識部に送る。
【００３２】図４は実施例２の概略処理フローを示す。
実施例２においては、実施例１の領域切り出し座標候補
特定手段１１の後をレイアウト限定手段４２、レイア
ウト当てはめ手段４３とし、レイアウト限定手段４
２で領域切り出し座標候補近傍の直線を検出することに
より切り出し領域候補探索を容易にする。
実施例２においては、実施例１の領域切り出し座標候補
特定手段１１の後をレイアウト限定手段４２、レイア
ウト当てはめ手段４３とし、レイアウト限定手段４
２で領域切り出し座標候補近傍の直線を検出することに
より切り出し領域候補探索を容易にする。
【００３３】図５はレイアウト限定手段４２の処理フ
ローを示す。直線検出手段５１では、領域切り出し座標
候補近傍の直線を検出する。直線検出の方法としては、
例えばハフ変換（画像解析ハンドブックP.572 ）などを
用いる。検出された直線データは直線判定手段５２に送
られる。
ローを示す。直線検出手段５１では、領域切り出し座標
候補近傍の直線を検出する。直線検出の方法としては、
例えばハフ変換（画像解析ハンドブックP.572 ）などを
用いる。検出された直線データは直線判定手段５２に送
られる。
【００３４】直線判定手段５２では、送られた直線デー
タで四辺形が構成できる場合、あるいは送られた直線デ
ータをそれぞれ伸縮させる等の追加操作を行い、四辺形
が構成できる場合、当該四辺形を切り出し領域候補とし
て特定し、レイアウト当てはめ手段に送る。
タで四辺形が構成できる場合、あるいは送られた直線デ
ータをそれぞれ伸縮させる等の追加操作を行い、四辺形
が構成できる場合、当該四辺形を切り出し領域候補とし
て特定し、レイアウト当てはめ手段に送る。
【００３５】図６は、レイアウト当てはめ手段の処理
フローを示す。レイアウト補正手段６１では、レイアウ
トの形状を、座標変換により直線判定手段５２で検出し
た四辺形に一致させる補正を行い、以下レイアウト当て
はめ手段と同様にして正規化した切り出し領域を文字
認識部に送る。
フローを示す。レイアウト補正手段６１では、レイアウ
トの形状を、座標変換により直線判定手段５２で検出し
た四辺形に一致させる補正を行い、以下レイアウト当て
はめ手段と同様にして正規化した切り出し領域を文字
認識部に送る。
【００３６】直線判定手段５２で四辺形が特定できなか
った場合は、図７に示すレイアウト限定手段での処理
を引き続き行う。
った場合は、図７に示すレイアウト限定手段での処理
を引き続き行う。
【００３７】レイアウト限定手段としては、従来から
領域切り出しに用いられている、図８に示すプロジェク
ションの手法を用いる。プロジェクション作成手段７１
において任意の角度における明度値のプロジェクション
を作成する。なお、プロジェクションは、文字部、背景
部の違いの指標となるものであればエッジ等のプロジェ
クションであってもよい。認識対象物には一定のレイア
ウトで、すなわち行、あるいは桁に合わせて文字が描か
れているので、行方向、あるいは桁方向でのプロジェク
ションの変動量が大きくなる。そこで、プロジェクショ
ン評価手段７２によって、プロジェクションの分散値が
最大となる角度を検出する。図１０に示すプレートの場
合、図８に示すごとく、行方向( ９０度の方向) で分散
値が最大となるため、これをプレートの角度とする。ま
た、図８の周辺部に示すプロジェクションによる積分結
果の形状から文字幅などの特定による探索範囲の限定も
可能となる。
領域切り出しに用いられている、図８に示すプロジェク
ションの手法を用いる。プロジェクション作成手段７１
において任意の角度における明度値のプロジェクション
を作成する。なお、プロジェクションは、文字部、背景
部の違いの指標となるものであればエッジ等のプロジェ
クションであってもよい。認識対象物には一定のレイア
ウトで、すなわち行、あるいは桁に合わせて文字が描か
れているので、行方向、あるいは桁方向でのプロジェク
ションの変動量が大きくなる。そこで、プロジェクショ
ン評価手段７２によって、プロジェクションの分散値が
最大となる角度を検出する。図１０に示すプレートの場
合、図８に示すごとく、行方向( ９０度の方向) で分散
値が最大となるため、これをプレートの角度とする。ま
た、図８の周辺部に示すプロジェクションによる積分結
果の形状から文字幅などの特定による探索範囲の限定も
可能となる。
【００３８】なお、この説明では、認識対象物の形状を
矩形として説明したが、予め認識対象物の形状と認識対
象物内の配置とからなるレイアウトデータが与えられれ
ば、任意の形状の認識対象物に適用できる。
矩形として説明したが、予め認識対象物の形状と認識対
象物内の配置とからなるレイアウトデータが与えられれ
ば、任意の形状の認識対象物に適用できる。
【００３９】
【発明の効果】以上説明したごとく、あらかじめ定義さ
れた認識対象物の形状と認識対象物内の配置とからなる
レイアウトデータと、入力画像データのエッジの密集度
の相関値を求めて評価を行うこと、すなわち認識すべき
領域全体の統計的性質を評価することで、任意の見え方
の画像データであっても、認識対象領域の形状を特定し
て切り出すことが可能となる。
れた認識対象物の形状と認識対象物内の配置とからなる
レイアウトデータと、入力画像データのエッジの密集度
の相関値を求めて評価を行うこと、すなわち認識すべき
領域全体の統計的性質を評価することで、任意の見え方
の画像データであっても、認識対象領域の形状を特定し
て切り出すことが可能となる。
【００４０】例えば、図１２（ａ）に示すような影がか
かっている画像であっても、図１２（ｃ）に示すごと
く、エッジ画像化すると、影の境界の部分に線が発生す
るだけなので、認識すべき領域全体の統計的性質を評価
する相関値（E1）に大きな影響を与えることはなく、認
識対象領域を正しく切り出すことが可能となる。
かっている画像であっても、図１２（ｃ）に示すごと
く、エッジ画像化すると、影の境界の部分に線が発生す
るだけなので、認識すべき領域全体の統計的性質を評価
する相関値（E1）に大きな影響を与えることはなく、認
識対象領域を正しく切り出すことが可能となる。
【図１】 実施例１の概略処理フロー
【図２】 領域切り出し座標候補特定手段の処理フロー
【図３】 レイアウト当てはめ手段の処理フロー
【図４】 実施例２の概略処理フロー
【図５】 レイアウト限定手段の処理フロー
【図６】 レイアウト当てはめ手段の処理フロー
【図７】 レイアウト限定手段の処理フロー例
【図８】 プロジェクションによるレイアウトの限定
【図９】 文字認識の処理方式例
【図１０】 プレートの例
【図１１】 プレートのレイアウト例
【図１２】 プレートに影がかかっている場合
１１ 領域切り出し座標候補特定手段 １２ レイアウト当てはめ手段 ２１ エッジ検出手段 ２２ エッジ密集度評価手段 ２３ 領域切り出し座標候補選択手段 ３１ レイアウト補正手段 ３２ 評価手段 ３３ 判定手段 ３４ 正規化手段 ４２ レイアウト限定手段 ４３ レイアウト当てはめ手段 ５１ 直線検出手段 ５２ 直線判定手段 ６１ レイアウト補正手段 ６２ 評価手段 ６３ 判定手段 ６４ 正規化手段 ７１ プロジェクション作成手段 ７２ プロジェクション評価手段
Claims (5)
- 【請求項１】 画像データから認識対象物の画像データ
領域を切り出すプログラムであって、 認識対象物の形状と認識対象物内の配置とからなるレイ
アウトデータの保持手段と、 エッジ検出手段と、エッジ密集度評価手段と、領域切り
出し座標候補選択手段とを備える領域切り出し座標候補
特定手段と、 レイアウト補正手段と評価手段と判定手段とを備えるレ
イアウト当てはめ手段とを有し、領域切り出し座標候補
特定手段において、 エッジ検出手段は、画像データをエッジ画像データ化
し、 エッジ密集度評価手段は、該エッジ画像データ中の各座
標におけるエッジ密集度を求め、 領域切り出し座標候補選択手段は、該エッジ密集度が所
定の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、レイア
ウト当てはめ手段において、 レイアウト補正手段は、該領域切り出し座標候補近傍で
エッジ密集度が所定の値以上の連結領域を特定して切り
出し領域候補とし、該レイアウトの形状を、座標変換に
より該切り出し領域候補の形状に一致させる補正を行
い、 評価手段は、該補正したレイアウトのエッジ密集度と該
切り出し領域候補のエッジ密集度との相関値を求め、 判定手段は、該相関値が所定の値以上の切り出し領域候
補を切り出し領域として出力することを特徴とする領域
切り出しプログラム。 - 【請求項２】 画像データから認識対象物の画像データ
領域を切り出すプログラムであって、 認識対象物の形状と認識対象物内の配置とからなるレイ
アウトデータの保持手段と、 エッジ検出手段と、エッジ密集度評価手段と、領域切り
出し座標候補選択手段とを備える領域切り出し座標候補
特定手段と、 切り出し領域候補補正手段と評価手段と判定手段とを備
えるレイアウト当てはめ手段とを有し、 領域切り出し座標候補特定手段において、 エッジ検出手段は、画像データをエッジ画像データ化
し、 エッジ密集度評価手段は、該エッジ画像データ中の各座
標におけるエッジ密集度を求め、 領域切り出し座標候補選択手段は、該エッジ密集度が所
定の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、レイア
ウト当てはめ手段において、 切り出し領域候補補正手段は、該領域切り出し座標候補
近傍でエッジ密集度が所定の値以上の連結領域を特定し
て切り出し領域候補とし、該切り出し領域候補の形状
を、座標変換により該レイアウトの形状に一致させる補
正を行い、 評価手段は、該補正した切り出し領域候補のエッジ密集
度と該レイアウトのエッジ密集度との相関値を求め、 判定手段は、該相関値が所定の値以上の切り出し領域候
補を切り出し領域として出力することを特徴とする領域
切り出しプログラム。 - 【請求項３】 請求項１、または請求項２に記載の領域
切り出しプログラムであって、 レイアウト限定手段を有し、 レイアウト保持手段は、多角形の認識対象領域の形状と
認識対象領域内の配置とからなるレイアウトを保持し、 レイアウト限定手段は、領域切り出し座標候補近傍の線
分を抽出し、抽出した線分からレイアウト保持手段が保
持する多角形と同数の辺を有する多角形を特定して切り
出し領域候補とすることを特徴とする領域切り出しプロ
グラム。 - 【請求項４】 画像データから認識対象物の画像データ
領域を切り出す装置であって、 認識対象物の形状と認識対象物内の配置とからなるレイ
アウトデータの保持手段と、 エッジ検出手段と、エッジ密集度評価手段と、領域切り
出し座標候補選択手段とを備える領域切り出し座標候補
特定手段と、 レイアウト補正手段と評価手段と判定手段とを備えるレ
イアウト当てはめ手段とを有し、領域切り出し座標候補
特定手段において、 エッジ検出手段は、画像データをエッジ画像データ化
し、 エッジ密集度評価手段は、該エッジ画像データ中の各座
標におけるエッジ密集度を求め、 領域切り出し座標候補選択手段は、該エッジ密集度が所
定の値以上の座標を領域切り出し座標候補とし、レイア
ウト当てはめ手段において、 レイアウト補正手段は、該領域切り出し座標候補近傍で
エッジ密集度が所定の値以上の連結領域を特定して切り
出し領域候補とし、該レイアウトの形状を、座標変換に
より該切り出し領域候補の形状に一致させる補正を行
い、 評価手段は、該補正したレイアウトのエッジ密集度と該
切り出し領域候補のエッジ密集度との相関値を求め、 判定手段は、該相関値が所定の値以上の切り出し領域候
補を切り出し領域として出力することを特徴とする領域
切り出し装置。 - 【請求項５】 画像データから認識対象物の画像データ
領域を切り出す方法であって、 認識対象物の形状と認識対象物内の配置とからなるレイ
アウトデータを有し、 画像データをエッジ画像データ化し、 該エッジ画像データ中の各座標におけるエッジ密集度を
求め、 該エッジ密集度が所定の値以上の座標を領域切り出し座
標候補とし、 該領域切り出し座標候補近傍でエッジ密集度が所定の値
以上の連結領域を特定して切り出し領域候補とし、 該レイアウトの形状を、座標変換により該切り出し領域
候補の形状に一致させる補正を行い、補正したレイアウ
トのエッジ密集度と該切り出し領域候補のエッジ密集度
との相関値を求め、 該相関値が所定の値以上の切り出し領域候補を切り出し
領域とすることを特徴とする領域切り出し方法。
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|---|---|---|---|
| JP2001037594A JP3956625B2 (ja) | 2001-02-14 | 2001-02-14 | 領域切り出しプログラムおよび装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010218227A (ja) * | 2009-03-17 | 2010-09-30 | Nec Fielding Ltd | 電子アルバム作成装置、方法、プログラム、システム、サーバー、情報処理装置、端末装置、及び撮像装置 |
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| CN111652208A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-09-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 用户界面组件的识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2001
- 2001-02-14 JP JP2001037594A patent/JP3956625B2/ja not_active Expired - Fee Related
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