JP2003203205A - 文字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにその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 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの傾きや方向の検出処理と文字認
識処理の効率化が図れること。 【解決手段】 画像適正化部は、画像データが所定の解
像度Ｒ１より大きい場合（ステップＳ７０１：Ｙｅ
ｓ）、画像データの縮小画像を作成し（ステップＳ７０
２）、二値化処理後に画像の傾きや文書の方向を検出し
補正する（ステップＳ７０５）。この後、画像データが
所定の解像度Ｒ２より小さい場合には（ステップＳ７０
６：Ｙｅｓ）、画像データの拡大画像を作成し（ステッ
プＳ７０７）、二値化処理後に文字認識をおこなう（ス
テップＳ７０９）。縮小した画像データを用いて画像の
傾きや文書の方向を検出し補正する処理の効率化が図
れ、拡大した画像データにより文字認識の高精度化を図
ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、文字認識をおこ
なう、より詳しくは、原稿の画像を読み取り文字データ
を出力する文字認識方法において、画像の傾きや方向の
検出処理と文字認識処理の効率化を図ることができる文
字認識装置、文字認識方法、およびその方法をコンピュ
ータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】文字認識装置は、原稿上の文字等の画像
を文字認識して文字データを出力する。文字認識処理実
行前において、画像データの傾きを補正しておく必要が
ある。特開平６−０６８２４５号公報に開示されている
画像処理方法では、読み込んだ画像データの傾きを画像
処理により補正するものであり、この後に文字認識処理
がなされる。

【０００３】図８は、従来の画像データの補正および文
字認識処理の工程を示すフローチャートである。この画
像処理方法では、先に画像データの二値化処理をおこな
い（ステップＳ８０１）、得られた二値画像上で画像デ
ータの傾きを検出し（ステップＳ８０２）、検出された
補正角度に基づき二値画像を補正する（ステップＳ８０
３）。この後補正された二値画像を用いて文字認識をお
こなう（ステップＳ８０４）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像処理方法を用いて、カラー等多値の画像データ
の画像の傾きを補正する場合には、カラーの画像データ
と、二値画像データの両方に対し傾き補正するか、ある
いは、カラー画像データを傾き補正した後に、再度二値
化処理をおこなって、文字認識に適した画像データを生
成することになる。

【０００５】このように、カラーの画像データと、二値
画像データの両方に対し、これらを同じ画像処理アルゴ
リズムで傾ける補正処理をおこなうと、明らかになって
いる場合を除いては、カラー画像と二値画像で補正の差
が生じる。例えば、画像データの端などに両者で補正に
差が生じる。

【０００６】一方、カラーの画像データを補正した後に
再度二値化処理をおこなう場合には、画像処理に時間が
かかり、処理の効率化の点で不利が生じる。

【０００７】この発明は、上述した従来技術による問題
点を解消するため、画像データの傾きや方向の検出処理
と文字認識処理の効率化が図れる文字認識装置、文字認
識方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプ
ログラム、並びにその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を提供することを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決し、
目的を達成するため、請求項１の発明にかかる文字認識
方法は、入力される画像データの傾きや文書の方向を検
出し補正した後に文字認識をおこなう文字認識方法にお
いて、画像データの傾きや文書の方向を検出し補正する
ときと、画像データの文字認識をおこなうときに、前記
画像データをそれぞれの処理に適したサイズに変更させ
る画像適正化工程を備えたことを特徴とする。

【０００９】この請求項１の発明によれば、傾きや文書
の方向を検出し補正するための画像データと、文字認識
をおこなう画像データは、それぞれに適した画像サイズ
に変更可能であり、各処理の効率化を図ることができ
る。

【００１０】また、請求項２の発明にかかる文字認識方
法は、入力される画像データの傾きや文書の方向を検出
し補正した後に文字認識をおこなう文字認識方法におい
て、画像データの傾きや文書の方向を検出し補正すると
きと、画像データの文字認識をおこなうときに、前記画
像データをそれぞれの処理に適した二値化アルゴリズム
に変更して二値化処理する画像適正化工程を備えたこと
を特徴とする。

【００１１】この請求項２の発明によれば、画像データ
の傾きや方向の検出用に適した二値化と、文字認識用に
適した二値化処理を選択することができ、各処理の効率
化を図ることができる。

【００１２】また、請求項３の発明にかかる文字認識方
法は、請求項１，２のいずれか一つに記載の発明におい
て、前記画像適正化工程は、前記画像データが有する解
像度の情報を用いて、画像データに対する前記変更処理
を実行することを特徴とする。

【００１３】この請求項３の発明によれば、入力される
画像データの解像度に基づき、画像データの傾きや文書
の方向の検出用、あるいは文字認識用に適した画像サイ
ズと、二値化アルゴリズムをそれぞれ選択することがで
き、これら画像データの傾きの補正と、文字認識にかか
る処理の効率化を図ることができる。

【００１４】また、請求項４の発明にかかる文字認識方
法は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の発明におい
て、前記画像適正化工程は、入力される画像データがあ
らかじめ定めた所定の解像度（Ｒ１）より大きい場合、
前記画像の傾きや文書の方向を検出し補正する際に該画
像データを縮小処理した画像データを用い、前記文字認
識をおこなう際には、前記縮小処理前の画像データを用
いることを特徴とする。

【００１５】この請求項４の発明によれば、入力される
画像データが所定の解像度（Ｒ１）より大きい場合に、
縮小した画像データを用いて画像の傾きや文書の方向を
検出し補正する処理の効率化を図ることができる一方、
文字認識時には縮小処理前の画像データを用いて文字認
識の高精度化を図ることができる。

【００１６】また、請求項５の発明にかかる文字認識方
法は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の発明におい
て、前記画像適正化工程は、入力される画像データがあ
らかじめ定めた所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合、
前記画像の傾きや文書の方向を検出し補正する際に該入
力された画像データを用い、前記文字認識をおこなう際
には、前記入力された画像データを拡大処理した画像デ
ータを用いることを特徴とする。

【００１７】この請求項５の発明によれば、入力される
画像データが所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合に、
この画像データを用いて画像の傾きや文書の方向を検出
し補正する処理の効率化を図ることができる一方、文字
認識時には拡大した画像データを用いて文字認識の高精
度化を図ることができる。

【００１８】また、請求項６の発明にかかる文字認識方
法は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の発明におい
て、前記画像適正化工程は、前記画像の傾きや文書の方
向を検出し補正する際に、入力される画像データがあら
かじめ定めた所定の解像度（Ｒ１）より大きい場合に
は、該画像データを縮小処理した画像データを用い、前
記文字認識をおこなう際に、入力される画像データがあ
らかじめ定めた所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合に
は、前記入力された画像データを拡大処理した画像デー
タを用いることを特徴とする。

【００１９】この請求項６の発明によれば、入力される
画像データが所定の解像度（Ｒ１）より大きい場合、縮
小した画像データを用いて画像の傾きや文書の方向を検
出し補正する処理の効率化を図ることができるととも
に、文字認識時にはこの画像データが所定の解像度（Ｒ
２）より小さい場合、拡大した画像データを用いて文字
認識の高精度化を図ることができる。

【００２０】また、請求項７の発明にかかる文字認識装
置は、入力される画像データの傾きや文書の方向を検出
し補正した後に文字認識をおこなう文字認識装置におい
て、画像データの傾きや文書の方向を検出し補正すると
きと、画像データの文字認識をおこなうときに、前記画
像データをそれぞれの処理に適したサイズに変更させる
画像適正化手段を備えたことを特徴とする。

【００２１】この請求項７の発明によれば、傾きや文書
の方向を検出し補正するための画像データと、文字認識
をおこなう画像データは、それぞれに適した画像サイズ
に変更可能であり、各処理の効率化を図ることができ
る。

【００２２】また、請求項８の発明にかかるプログラム
は、前記請求項１〜６のいずれか一つに記載された方法
をコンピュータに実行させることを特徴とする。

【００２３】この請求項８の発明によれば、請求項１〜
６のいずれかに記載された方法をコンピュータに実行さ
せることができ、コンピュータを用いて画像データの傾
きや文書の方向の検出および補正と、文字認識処理を実
行でき、文字認識処理にかかるパフォーマンスの向上を
図ることができる。

【００２４】また、請求項９の発明にかかるコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体は、請求項８に記載されたプ
ログラムを記録したことを特徴とする。

【００２５】この請求項９の発明によれば、請求項８に
記載されたコンピュータに実行させるプログラムを記録
したことで、そのプログラムをコンピュータ読み取り可
能となり、これによって請求項８の動作をコンピュータ
によって実現することができる。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、この
発明にかかる文字認識装置、文字認識方法、およびその
方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそ
のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。

【００２７】図１は、本発明の文字認識装置の全体構成
を示すブロック図である。文字認識装置１００は、スキ
ャナ１０１が読み取った画像データを文字認識してディ
スプレイ１０２、およびプリンタ等の印字装置１０３に
テキスト等の文字データを出力する。

【００２８】文字認識装置１００は、スキャナ１０１の
画像データを格納する画像メモリ１０４，画像メモリ１
０４の画像データを文字認識処理するＣＰＵ１０５，Ｃ
ＰＵ１０５の文字認識処理プログラムが格納されたＲＯ
Ｍ１０６，ＣＰＵ１０５の文字認識処理時のデータのワ
ークエリアとして用いられるＲＡＭ１０７，ＣＰＵ１０
５の文字認識処理時に参照されるＯＣＲ辞書（辞書デー
タ格納部）１０８によって構成されている。

【００２９】図２は、上記ＲＯＭ１０６に格納された文
字認識処理プログラムの各機能を抽出したブロック図で
ある。ＲＯＭ１０６の文字認識処理プログラムは、文字
認識をおこなう画像のサイズを検出するサイズ検出部，
ＯＣＲ（文字認識）部，画像データの傾きを検出する補
正角度検出部２０１，検出された傾きの角度で画像デー
タを回転させる画像回転部２０２，画像データを二値化
する二値化部２０３，画像サイズを変更するサイズ変更
部２０４，の各手段（機能別プログラム）により大略構
成されている。

【００３０】図３は、本発明の画像処理にかかる各機能
部への画像データの流れを示す工程図である。多値の画
像データは、画像適正化部３０１に入力された後、二値
化部２０３に入力され二値化処理される。この後、補正
角度検出部２０１で画像データの傾きが検出され、多値
画像補正部３０２を介し、画像適正化部３０１に入力さ
れる。この後、二値化部２０３で二値化処理され、文字
認識部３０３で文字認識され、結果（文字データ）が出
力される。

【００３１】画像適正化部３０１は、後段の画像処理で
必要なサイズとなるよう、入力された画像データのサイ
ズ（解像度）を変更する。また、後段の画像処理で必要
な画像データが得られるよう画像処理の内容を変更す
る。

【００３２】図４は、上記構成による画像処理内容を示
すフローチャートである。多値画像が入力されると、画
像適正化部３０１は、入力された画像データを所定の画
像サイズで二値化する（ステップＳ４０１）。次に、画
像データの傾きや文書の方向を検出する（ステップＳ４
０２）。そして、この検出結果に基づき画像データの傾
きや文書の方向が一定となるようこの画像データを回転
させ補正する（ステップＳ４０３）。次に、文字認識に
適した所定のサイズで画像データを二値化し（ステップ
Ｓ４０４）、文字認識処理する（ステップＳ４０５）。

【００３３】上記のように、入力された画像データの傾
きや方向を検出し、補正をおこなった後に文字認識をお
こなう。ここで、画像適正化部３０１は、傾きや文書の
方向を判別するための画像と文字認識をおこなう画像と
で、処理する画像サイズをそれぞれ適正なサイズに変更
する。例として、カラー画像が入力された場合に、スキ
ュー（傾き）補正や方向判別専用の二値画像と、文字認
識用の二値画像のサイズを変える場合に適用できる。

【００３４】そして、画像適正化部３０１は、画像デー
タの解像度の情報を用いて画像サイズを変更するパラメ
ーターに使用する。画像データのサイズ変更は、画像デ
ータの解像度を変更するだけで画像サイズを変更させる
ことができる。

【００３５】例えば、文字認識時には、画像データのサ
イズを拡大したほうが、文字認識の精度が高くなる向が
ある。概ね２００ｄｐｉ以下のサイズの多値画像データ
が入力された場合は、２倍程度に拡大してから二値化を
おこなうほうが、文字認識の精度がより高いものが得ら
れる。

【００３６】また、上記ステップＳ４０１における傾き
等の画像データ補正用の処理時に用いる二値化手法と、
ステップＳ４０４における文字認識用の二値化手法をそ
れぞれに適した異なる二値化アルゴリズムを用いること
ができる。

【００３７】例えば、カラーの画像データが入力された
場合に、スキュー補正や方向判別のための専用の二値化
をおこない、文字認識時には文字認識用の二値化をおこ
なう。スキュー補正や方向判別のための専用の二値化の
例としては、例えばエッジ強調等のフィルタを用いる。
スキューの検出には、直線成分のエッジが有効であるの
で、エッジを強めるフィルタをかけると、スキュー補正
により適した画像が得られる。同様に、罫線を抽出する
のが重要な表の認識処理時にも適用できる。これら、直
線成分の情報が重要な処理に関しては、エッジ強調のフ
ィルタをかけ、他の処理時にはこのエッジ強調のフィル
タをかけないようにして用いる。

【００３８】エッジ強調フィルタは、例えばソーベルパ
ラメーターで、 を使用する例がある。

【００３９】一方、このようなフィルタを用いない他の
処理例としては、後述するように、スキュー検出時等の
処理では低い解像度の画像データを作って処理をおこな
い、文字認識時の処理では高解像度のままで処理をおこ
なうことがある。すなわち、二値化処理時に、モノクロ
多値（グレー状態）の画像データから縮小した画像デー
タを作って二値化する構成と、グレー状態の画像データ
から拡大した画像データを作成してから二値化する構成
がある。

【００４０】二値化された後の画像データに対してサイ
ズを縮小した場合には、すでに濃度情報が失われている
ため、斜め線がぎざぎざな画像になる等の問題が生じる
が、多値の画像データのままで拡大してから二値化する
ことにより、線形補完など比較的単純な方法をとって
も、上記問題が生じにくく、特に文字認識処理の精度向
上に良好な効果が得られるようになる。

【００４１】他の例としては、写真や網点部分を認識す
る場合には、逆にエッジをぼかした平滑化された画像を
利用するということが有効となる。これらの各二値化手
法においても、上述した如く、画像データの解像度の情
報に基づき、上記エッジ強調のフィルタのパラメーター
を可変する構成とすることができる。

【００４２】図５は、入力された画像データの解像度を
二値化処理内容に応じて変更する処理内容を示すフロー
チャートである。画像適正化部３０１は、入力された多
値の画像データを画像データの傾斜等の補正に必要な解
像度と比較する。この際、あらかじめ定めた所定の解像
度Ｒ１と比較する（ステップＳ５０１）。画像データが
この解像度Ｒ１より大きかった場合（ステップＳ５０
１：Ｙｅｓ）、画像の傾きや文書の方向を検出するため
に入力画像を縮小した処理画像を作成する（ステップＳ
５０２）。一方、画像データがこの解像度Ｒ１より小さ
かった場合（ステップＳ５０１：Ｎｏ）、縮小画像は作
成せず入力された解像度の画像データを用いる。

【００４３】この後、画像の傾き等を検出するための二
値化処理をおこない（ステップＳ５０３）、回転等に必
要な補正角度を検出し（ステップＳ５０４）、多値の画
像データに対する回転等の補正をおこなう（ステップＳ
５０５）。この際、ステップＳ５０３にて二値化された
画像データは不要であり破棄する。この後、画像データ
を二値化し（ステップＳ５０６）、文字認識処理する
（ステップＳ５０７）。

【００４４】上記処理における、スキューや文書の方向
の検出、および補正時には、解像度を拡大しても、精度
そのものはそれほど変わらないため、スキュー補正や文
書の方向の判別用に解像度を落とした縮小画像を生成し
て画像データの補正をおこなうことができる。

【００４５】上記した画像データの縮小について説明す
ると、装置が１／８に縮小する構成である場合、モノク
ロ、あるいはカラーの多値で４００ｄｐｉの画像データ
が入力されると、１／８の解像度の５０ｄｐｉ相当に縮
小する処理をおこなう。このような構成時に、異なる解
像度の画像データが入力された場合には、同様に１／８
に縮小する画像データを作成する。これに限らず、縮小
後の画像データを一定（５０ｄｐｉ）とするよう、入力
された画像データが６００ｄｐｉである場合、縮小率を
入出力の解像度から得て１／１２にする構成も考えられ
る。

【００４６】このように、画像データに対しての縮小処
理は、入力される大きな解像度の画像データに対する上
記スキューや文書の方向に対する補正のための処理時間
の高速化（効率化）のために実行される。ここで、縮小
される画像データのサイズは、最も頻繁に使用されるカ
ラー画像の解像度（例えば２００ｄｐｉ）に対応して設
定しておくことができる。この場合、カラーの６００ｄ
ｐｉの画像データが入力されるとき、２００ｄｐｉ相当
に縮小する構成にすれば、画像処理のアルゴリズム上、
および処理速度の面の双方で有効な効果が得られる。

【００４７】図６は、入力された画像データの解像度を
二値化処理内容に応じて変更する処理内容を示す他のフ
ローチャートである。以下の処理は、入力された多値の
画像データが文字認識に必要な所定解像度Ｒ２より小さ
かった場合に有効である。

【００４８】多値画像が入力されると、画像適正化部３
０１は、入力された画像データを傾きや方向の検出用に
二値化する（ステップＳ６０１）。次に、画像データの
傾きや文書の方向を検出する（ステップＳ６０２）。そ
して、この検出結果に基づき画像データの傾きや文書の
方向が一定となるようこの画像データを回転させ補正す
る（ステップＳ６０３）。この後、ステップＳ６０１に
て二値化された画像データは不要であり破棄する。

【００４９】次に、画像データが文字認識に適した所定
のサイズ（解像度）であるか判断する（ステップＳ６０
４）。画像データがあらかじめ定めた解像度Ｒ２より小
さい場合には（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、拡大（解
像度を向上）させた画像データを作成する（ステップＳ
６０５）。一方、画像データがこの解像度Ｒ２より大き
い場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、拡大画像は作成せ
ず入力された解像度の画像データを用いる。この後、画
像データを二値化し（ステップＳ６０６）、文字認識処
理する（ステップＳ６０７）。

【００５０】上記の処理によれば、画像の傾きや文書の
方向の検出および補正時には、入力された画像データの
解像度を落とさずに画像データを補正し、文字認識をお
こなう際には、画像データの解像度が一定以上となるよ
う入力された画像データを拡大処理して文字認識をおこ
なう。文字認識時には、入力された画像データの大きさ
（解像度）が小さい場合に比して、大きいほうが精度が
高くなる傾向があることは前述した。概ね入力される画
像データの解像度が２００ｄｐｉ以下の多値画像である
場合には、２倍程度に拡大してから二値化をおこなうほ
うが、文字認識精度を高精度化できる。

【００５１】図７は、入力された画像データの解像度を
二値化処理内容に応じて変更する処理内容を示す他のフ
ローチャートである。この処理では、上述した図５，図
６の各処理を組み合わせた内容である。

【００５２】画像適正化部３０１は、入力された多値の
画像データを画像データの傾斜等の補正に必要な解像度
と比較する。この際、あらかじめ定めた所定の解像度Ｒ
１と比較する（ステップＳ７０１）。画像データがこの
解像度Ｒ１より大きかった場合（ステップＳ７０１：Ｙ
ｅｓ）、画像の傾きや文書の方向を検出するために入力
画像を縮小した処理画像を作成する（ステップＳ７０
２）。一方、画像データがこの解像度Ｒ１より小さかっ
た場合（ステップＳ７０１：Ｎｏ）、縮小画像は作成せ
ず入力された解像度の画像データを用いる。

【００５３】この後、画像の傾き等を検出するための二
値化処理をおこない（ステップＳ７０３）、回転等に必
要な補正角度を検出し（ステップＳ７０４）、多値の画
像データに対する回転等の補正をおこなう（ステップＳ
７０５）。この際、ステップＳ７０３にて二値化された
画像データは不要であり破棄する。

【００５４】次に、画像データが文字認識に適した所定
のサイズ（解像度）であるか判断する（ステップＳ７０
６）。画像データがあらかじめ定めた解像度Ｒ２より小
さい場合には（ステップＳ７０６：Ｙｅｓ）、拡大（解
像度を向上）させた画像データを作成する（ステップＳ
７０７）。一方、画像データがこの解像度Ｒ２より大き
い場合（ステップＳ７０６：Ｎｏ）、拡大画像は作成せ
ず入力された解像度の画像データを用いる。この後、画
像データを二値化し（ステップＳ７０８）、文字認識処
理する（ステップＳ７０９）。

【００５５】上記処理によれば、入力された画像データ
を、スキューや文書の方向の検出および補正時と、文字
認識時に、それぞれ適した大きさ（解像度）にして画像
処理することができる。これにより、スキューや文書の
方向の検出、補正時には画像データの大きさに応じて解
像度を縮小可能とし処理の効率化が図れる。加えて、文
字認識をおこなう際には、画像データの解像度が一定以
上となるよう入力された画像データを拡大処理して文字
認識をおこない、文字認識精度を高精度化させることが
できる。

【００５６】また、上記説明した画像データの縮小時
に、縮小後の基準解像度を例えば２００ｄｐｉと定め、
この基準解像度と整数倍の差が生じないように解像度を
変更する構成としてもよい。例えば、入力される画像デ
ータの解像度が６００ｄｐｉであるときには、この画像
データを１／３に縮小し２００ｄｐｉにする。この場
合、２５０ｄｐｉの画像データが入力されたときには、
画像はそのままの２５０ｄｐｉで用い、解像度に整数倍
（２倍以上）の差を出さない。また、例えば、１１０ｄ
ｐｉの画像データが入力されたときには、画像を２倍
（２２０ｄｐｉ）に拡大させる。

【００５７】このように、基準解像度を設定した場合で
も、縮小後の解像度に幅を持たせ、全てを２００ｄｐｉ
に揃えない構成にする。縮小の処理を整数倍で実行する
ことにより、縮小を高速におこなえるようになる。例え
ば、２０５ｄｐｉの画像データが入力されたときに、こ
れを２００ｄｐｉに変更しても性能自体が大きく変化し
ないため、この場合には縮小処理を実行しない。これに
より、縮小処理にかかる余分な実行時間を削減でき、全
体の処理効率を向上できるようになる。なお、文字認識
時における画像データの拡大処理についても同様に基準
解像度を設定しておき、この基準解像度を基準として所
定の範囲の拡大を許容する構成についても同様に実行で
きる。

【００５８】なお、本実施の形態で説明した文字認識方
法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコ
ンピュータやワークステーション等のコンピュータで実
行することにより実現することができる。このプログラ
ムは、ハードディスク、フロッピー（Ｒ）ディスク、Ｃ
Ｄ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り
可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録
媒体から読み出されることによって実行される。またこ
のプログラムは、上記記録媒体を介して、インターネッ
ト等のネットワークを介して配布することができる。

【００５９】以上説明した本発明は、文字認識（ＯＣ
Ｒ）機能を有するパーソナルコンピュータ等の各種装置
に適用することができるほかに、ファイリング装置や、
ＦＡＸ配信装置などにも適用して同様の効果を得ること
ができる。

【００６０】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１に記載の
発明によれば、入力される画像データの傾きや文書の方
向を検出し補正した後に文字認識をおこなう文字認識方
法において、画像データの傾きや文書の方向を検出し補
正するときと、画像データの文字認識をおこなうとき
に、前記画像データをそれぞれの処理に適したサイズに
変更させる画像適正化工程を備えたので、傾きや文書の
方向を検出し補正するための画像データと、文字認識を
おこなう画像データは、それぞれに適した画像サイズに
変更可能であり、各処理の効率化を図ることができると
いう効果を奏する。

【００６１】また、請求項２に記載の発明によれば、入
力される画像データの傾きや文書の方向を検出し補正し
た後に文字認識をおこなう文字認識方法において、画像
データの傾きや文書の方向を検出し補正するときと、画
像データの文字認識をおこなうときに、前記画像データ
をそれぞれの処理に適した二値化アルゴリズムに変更し
て二値化処理する画像適正化工程を備えたので、画像デ
ータの傾きや方向の検出用に適した二値化と、文字認識
用に適した二値化処理を選択することができ、各処理の
効率化を図ることができるという効果を奏する。

【００６２】また、請求項３に記載の発明によれば、請
求項１，２のいずれか一つに記載の発明において、前記
画像適正化工程は、前記画像データが有する解像度の情
報を用いて、画像データに対する前記変更処理を実行す
ることとしたので、入力される画像データの解像度に基
づき、画像データの傾きや文書の方向の検出用、あるい
は文字認識用に適した画像サイズと、二値化アルゴリズ
ムをそれぞれ選択することができ、これら画像データの
傾きの補正と、文字認識にかかる処理の効率化を図るこ
とができるという効果を奏する。

【００６３】また、請求項４に記載の発明によれば、請
求項１〜３のいずれか一つに記載の発明において、前記
画像適正化工程は、入力される画像データがあらかじめ
定めた所定の解像度（Ｒ１）より大きい場合、前記画像
の傾きや文書の方向を検出し補正する際に該画像データ
を縮小処理した画像データを用い、前記文字認識をおこ
なう際には、前記縮小処理前の画像データを用いること
としたので、入力される画像データが所定の解像度（Ｒ
１）より大きい場合に、縮小した画像データを用いて画
像の傾きや文書の方向を検出し補正する処理の効率化を
図ることができる一方、文字認識時には縮小処理前の画
像データを用いて文字認識の高精度化を図ることができ
るという効果を奏する。

【００６４】また、請求項５に記載の発明によれば、請
求項１〜３のいずれか一つに記載の発明において、前記
画像適正化工程は、入力される画像データがあらかじめ
定めた所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合、前記画像
の傾きや文書の方向を検出し補正する際に該入力された
画像データを用い、前記文字認識をおこなう際には、前
記入力された画像データを拡大処理した画像データを用
いることとしたので、入力される画像データが所定の解
像度（Ｒ２）より小さい場合に、この画像データを用い
て画像の傾きや文書の方向を検出し補正する処理の効率
化を図ることができる一方、文字認識時には拡大した画
像データを用いて文字認識の高精度化を図ることができ
るという効果を奏する。

【００６５】また、請求項６に記載の発明によれば、請
求項１〜３のいずれか一つに記載の発明において、前記
画像適正化工程は、前記画像の傾きや文書の方向を検出
し補正する際に、入力される画像データがあらかじめ定
めた所定の解像度（Ｒ１）より大きい場合には、該画像
データを縮小処理した画像データを用い、前記文字認識
をおこなう際に、入力される画像データがあらかじめ定
めた所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合には、前記入
力された画像データを拡大処理した画像データを用いる
こととしたので、入力される画像データが所定の解像度
（Ｒ１）より大きい場合、縮小した画像データを用いて
画像の傾きや文書の方向を検出し補正する処理の効率化
を図ることができるとともに、文字認識時にはこの画像
データが所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合、拡大し
た画像データを用いて文字認識の高精度化を図ることが
できるという効果を奏する。

【００６６】また、請求項７に記載の発明によれば、入
力される画像データの傾きや文書の方向を検出し補正し
た後に文字認識をおこなう文字認識装置において、画像
データの傾きや文書の方向を検出し補正するときと、画
像データの文字認識をおこなうときに、前記画像データ
をそれぞれの処理に適したサイズに変更させる画像適正
化手段を備えたので、傾きや文書の方向を検出し補正す
るための画像データと、文字認識をおこなう画像データ
は、それぞれに適した画像サイズに変更可能であり、各
処理の効率化を図ることができるという効果を奏する。

【００６７】また、請求項８に記載の発明によれば、前
記請求項１〜６のいずれか一つに記載された方法をコン
ピュータに実行させることとしたので、コンピュータを
用いて画像データの傾きや文書の方向の検出および補正
と、文字認識処理を実行でき、文字認識処理にかかるパ
フォーマンスの向上を図ることができるという効果を奏
する。

【００６８】また、請求項９に記載の発明によれば、請
求項８に記載されたプログラムを記録したので、そのプ
ログラムをコンピュータ読み取り可能となり、これによ
って請求項８の動作をコンピュータによって実現するこ
とができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の本実施の形態にかかる文字認識装置
のハード構成を示すブロック図である。

【図２】この発明の本実施の形態にかかる文字認識装置
の主要な構成部を示す機能ブロック図である。

【図３】この発明の本実施の形態にかかる文字認識装置
を構成する各部における画像データの流れを示す工程図
である。

【図４】この発明の本実施の形態にかかる文字認識処理
の概要を示すフローチャートである。

【図５】この発明の本実施の形態にかかる文字認識処理
の画像データの傾き等の検出時における画像データの縮
小処理手順を示すフローチャートである。

【図６】この発明の本実施の形態にかかる文字認識処理
の文字認識時における画像データの拡大処理手順を示す
フローチャートである。

【図７】この発明の本実施の形態にかかる文字認識処理
の画像データの傾き等の検出時と文字認識時における画
像データの縮小および拡大処理手順を示すフローチャー
トである。

【図８】従来の文字認識の処理手順を示すフローチャー
トである。

【符号の説明】

１００ 文字認識装置 １０１ スキャナ １０２ ディスプレイ １０３ 印字装置 １０４ 画像メモリ １０５ ＣＰＵ １０６ ＲＯＭ １０７ ＲＡＭ １０８ ＯＣＲ辞書 ２０１ 補正角度検出部 ２０２ 画像回転部 ２０３ 二値化部 ２０４ サイズ変更部 ３０１ 画像適正化部 ３０２ 多値画像補正部 ３０３ 文字認識部

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力される画像データの傾きや文書の方
   向を検出し補正した後に文字認識をおこなう文字認識方
   法において、 画像データの傾きや文書の方向を検出し補正するとき
   と、画像データの文字認識をおこなうときに、前記画像
   データをそれぞれの処理に適したサイズに変更させる画
   像適正化工程を備えたことを特徴とする文字認識方法。
2. 【請求項２】 入力される画像データの傾きや文書の方
   向を検出し補正した後に文字認識をおこなう文字認識方
   法において、 画像データの傾きや文書の方向を検出し補正するとき
   と、画像データの文字認識をおこなうときに、前記画像
   データをそれぞれの処理に適した二値化アルゴリズムに
   変更して二値化処理する画像適正化工程を備えたことを
   特徴とする文字認識方法。
3. 【請求項３】 前記画像適正化工程は、 前記画像データが有する解像度の情報を用いて、画像デ
   ータに対する前記変更処理を実行することを特徴とする
   請求項１，２のいずれか一つに記載の文字認識方法。
4. 【請求項４】 前記画像適正化工程は、 入力される画像データがあらかじめ定めた所定の解像度
   （Ｒ１）より大きい場合、 前記画像の傾きや文書の方向を検出し補正する際に該画
   像データを縮小処理した画像データを用い、 前記文字認識をおこなう際には、前記縮小処理前の画像
   データを用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれ
   か一つに記載の文字認識方法。
5. 【請求項５】 前記画像適正化工程は、 入力される画像データがあらかじめ定めた所定の解像度
   （Ｒ２）より小さい場合、 前記画像の傾きや文書の方向を検出し補正する際に該入
   力された画像データを用い、 前記文字認識をおこなう際には、前記入力された画像デ
   ータを拡大処理した画像データを用いることを特徴とす
   る請求項１〜３のいずれか一つに記載の文字認識方法。
6. 【請求項６】 前記画像適正化工程は、 前記画像の傾きや文書の方向を検出し補正する際に、入
   力される画像データがあらかじめ定めた所定の解像度
   （Ｒ１）より大きい場合には、該画像データを縮小処理
   した画像データを用い、 前記文字認識をおこなう際に、入力される画像データが
   あらかじめ定めた所定の解像度（Ｒ２）より小さい場合
   には、前記入力された画像データを拡大処理した画像デ
   ータを用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか
   一つに記載の文字認識方法。
7. 【請求項７】 入力される画像データの傾きや文書の方
   向を検出し補正した後に文字認識をおこなう文字認識装
   置において、 画像データの傾きや文書の方向を検出し補正するとき
   と、画像データの文字認識をおこなうときに、前記画像
   データをそれぞれの処理に適したサイズに変更させる画
   像適正化手段を備えたことを特徴とする文字認識装置。
8. 【請求項８】 前記請求項１〜６のいずれか一つに記載
   された方法をコンピュータに実行させることを特徴とす
   るプログラム。
9. 【請求項９】 前記請求項８に記載されたプログラムを
   記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な
   記録媒体。