JP2003346081A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 中間色の物体に一部を隠された文
字を精度よく認識する 【解決手段】 多階調画素により表現された
隠れ領域を有する文字パターンを切り出し、この文字パ
ターンを領域分割して各領域の濃度特徴量を抽出し、前
記各領域についてその濃度特徴量に基づきその領域が前
記隠れ領域に含まれるか否かを決定する隠れ領域決定手
段と、文字認識の照合のための基準パターンを格納した
認識辞書と、前記隠れ領域に含まれる前記領域を除いた
領域について前記基準パターンと前記文字パターンとを
照合しその結果に基づき文字を出力する文字認識手段と
を備えた。

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、画像上の文字を
認識する文字認識装置に関するものであり、特に文字の
一部が隠れたものを認識する文字認識装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】図２８は、例えば、特開平１−１７１０
８２に記載の従来の文字認識装置を示す概略構成図であ
る。図において１０１はカメラ等の撮像装置で得たディ
ジタル画像を記憶する画像メモリ、１０２は文字の位置
や大きさ等の既知の文字配列情報を格納した文字配列情
報格納メモリ、１０３は認識対象のカテゴリに対応した
基準パターンを格納した認識辞書を記憶する辞書メモ
リ、１０４は画像メモリ１０１を走査して求めたＸ方向
及びＹ方向の周辺分布値に基づいて文字パターン（文字
を表示する領域全体を囲む最小矩形をいう）を優先して
切り出す優先文字切り出し手段、１０５は優先文字切り
出し手段１０４では切り出すことができなかった文字領
域を既に切り出した文字パターンの位置及び大きさ情報
と文字配列情報格納メモリ１０２の内容とから推定して
切り出す推定文字切り出し手段、１０６は推定文字切り
出し手段１０５で切り出した文字パターンから成る領域
を走査して求めたＹ方向の周辺分布値に基づいて文字が
欠けた又は隠れた領域を検出する欠け隠れ領域検出手
段、１０７は欠け隠れ領域検出手段１０６で検出した領
域を除外した領域において文字パターンと認識の対象と
なる文字の基準パターンとを比較して文字を認識する文
字認識手段である。

【０００３】次に動作を説明する。座標系は、水平方向
をＸ軸に、垂直方向をＹ軸にとった場合で説明する。ま
ず、テレビカメラ等で撮像した画像をディジタル化して
画像メモリ１０１に格納する。この時、画像中の文字部
分は黒画素、地の部分は白画素となっており、文字は水
平方向に並んでいるものとする。

【０００４】優先文字切り出し手段１０４は、画像メモ
リ１０１に格納された入力画像を走査し、水平ライン毎
の黒画素数を計数して周辺分布を作成した後、この周辺
分布を２値化し、Ｙ方向に黒画素が連続する領域の両端
のＹ座標を求める。次に、黒画素が連続する領域毎にＹ
座標の対で定められる範囲の入力画像を走査し、垂直カ
ラム毎の黒画素を計数して周辺分布を求めた後、この周
辺分布を２値化し、黒画素が連続する領域の両端のＸ座
標を求める。以上を通じて求めたＹ座標の対はパターン
の上下端、Ｘ座標の対は左右端に相当する。次に、上記
Ｙ座標の対とＸ座標の対を組合せて、パターンに外接す
る矩形を求め、この矩形の位置及び大きさが所定の範囲
内にある文字パターンの矩形を優先して切り出す。この
一連の切り出し処理を優先切り出しと呼ぶ。

【０００５】推定文字切り出し手段１０５は、まず、優
先文字切り出し手段１０４により切り出された文字パタ
ーン矩形の位置及び大きさと文字配列情報格納メモリ１
０２の内容である矩形の位置及び大きさとの比率を求
め、この比率により優先文字切り出し手段１０４により
切り出された文字パターン矩形の縦横長を伸縮して、そ
の結果と文字配列情報格納メモリ１０２内の矩形情報と
を照合する。またこの照合結果が一致しなかった文字配
列情報格納メモリ１０２内の矩形情報については、照合
結果が一致した他の文字パターン矩形のうち照合結果が
一致しなかった文字パターン矩形に位置的に最も近いも
のの矩形に上記比率を掛けることにより、当該矩形情報
に対応した矩形座標を推定して切り出す。この一連の切
り出し処理を推定切り出しと呼ぶ。

【０００６】欠け隠れ領域検出手段１０６は、推定文字
切り出し手段１０５により切り出された矩形に対して、
同一行にあるものの領域をそれぞれ走査し、水平ライン
毎に黒画素数を計数して周辺分布を求め、この周辺分布
を所定の閾値で２値化して欠け領域と隠れ領域の境界線
のＹ座標を求める。閾値には、欠け検出用と隠れ検出用
の２種類があり、周辺分布値が欠け検出用閾値より小さ
いところを欠け領域、隠れ検出用閾値より大きいところ
を隠れ領域とする。

【０００７】次に、文字認識手段１０７は、優先文字切
り出し手段１０４及び推定文字切り出し手段１０５で切
り出した文字パターンに対して、欠け隠れ領域と重なら
ないものには全ての画素値が「１」となるマスクパター
ンを生成し、それ以外のものには、上記境界線のＹ座標
に基づいて欠け隠れ領域と重なる画素の値を「０」、重
ならない画素の値を「１」としたマスクパターンを生成
する。次に、文字パターンとマスクパターンと辞書メモ
リ１０３に記憶された各カテゴリの基準パターンとを重
ね合わせることにより類似度を求める。さらに文字認識
手段１０７は、認識対象カテゴリから類似度の大きいカ
テゴリを候補文字とし、候補文字とその類似度から予め
定めた条件を満たすものを認識結果とする。この条件と
して、「類似度が最大となるもの」という条件を設定し
た場合は、候補文字のうち類似度が最大となるものを選
び、これを認識結果とする。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】従来の文字認識装置は
以上のように構成されているので、白黒２階調の画像の
周辺分布から欠け・隠れ領域を検出している。その結
果、文字が真っ白の物体や真っ黒の物体で隠されている
のであれば、文字領域を正しく検出できるが、灰色の物
体で隠されている場合には、当該物体が表示された２値
画像上には、白画素や黒画素が離散的に出現する場合が
あり、周辺分布の値から隠れ領域を検出できないという
課題があった。仮に入力画像を２５６階調にしたとして
も、白地に黒文字のある領域と、全体が灰色の領域とで
は、周辺分布の値は同等となるため、上記の方法ではや
はり検出できない。

【０００９】また、認識対象となる画像中の文字が、県
名などの限定された文字列を構成する場合、特開昭５６
−１４５４７３に記載の、候補文字と類似度の組合せか
ら文字列として最良の結果を求める処理を追加すること
で、認識精度を高めることができる。しかしこの場合で
も、従来の文字認識装置では、隠れが少なく認識しやす
い文字パターンと、隠れが大きく誤認識しやすい文字パ
ターンを同等に扱っているため、隠れの大きい一部の文
字パターンの影響で正しい文字列を得られないという課
題があった。

【００１０】この発明は、前記のような課題を解決する
ためになされたものであり、文字を隠している物体の濃
淡によらず、隠れ領域を正しく検出して認識を行うため
の文字認識装置を提供することを目的としている。ま
た、限定された範囲の文字列を認識する場合に、隠れの
大きい一部の文字パターンの影響を抑えて、文字列とし
ての認識結果を高精度に求める文字認識装置を提供する
ことも目的としている。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明に係る文字認識装
置は、多階調画素により表現された隠れ領域を有する入
力画像上の文字を認識する文字認識装置であって、前記
入力画像上の文字パターンを切り出す文字パターン切り
出し手段と、前記文字パターンから分割された分割領域
毎に濃度特徴量を抽出する領域濃度特徴量抽出手段と、
前記各分割領域についてその濃度特徴量に基づきその分
割領域が前記隠れ領域に含まれるか否かを決定する隠れ
領域決定手段と、文字認識の照合のための基準パターン
を格納した認識辞書と、前記隠れ領域に含まれる前記分
割領域を除いた領域について前記基準パターンと前記文
字パターンとを照合し認識結果を出力する文字認識手段
とを備えるものである。

【００１２】また本発明に係る文字認識装置は、前記隠
れ領域決定手段が、前記分割領域ごとに最大濃度と最小
濃度の差を前記濃度特徴量として抽出し、前記隠れ領域
決定手段は、この濃度特徴量が所定値以下である場合に
前記隠れ領域に含まれると決定する構成とされたもので
ある。

【００１３】また本発明に係る文字認識装置は、前記隠
れ領域決定手段が、前記濃度特徴量が前記文字パターン
から分割された全領域の最大濃度の最大値に基づいて決
定された値以下である場合に前記隠れ領域に含まれると
決定する構成とされたものである。

【００１４】また本発明に係る文字認識装置は、前記隠
れ領域決定手段が、前記分割領域毎にその領域が前記隠
れ領域に含まれるか否かをその領域の濃度特徴量とその
領域に隣接する領域の濃度特徴量との変化量に基づいて
決定する構成とされたものである。

【００１５】また本発明に係る文字認識装置は、前記文
字認識手段が、前記画像上の隠れ領域を含まない文字パ
ターンと前記基準パターンとして前記認識辞書が記憶す
る文字パターンの縦横比が異なる場合は、それらの縦横
比を一致させてからその基準パターンと前記画像上の隠
れ領域を有する文字との照合を行う構成とされたもので
ある。

【００１６】また本発明に係る文字認識装置は、前記文
字切り出し手段は、入力画像上の複数の文字パターンの
うち隠れ領域を含まないことが予め判明している文字パ
ターンの配置情報を記憶する文字配置情報記憶手段と、
この文字配置情報に基づき隠れ領域のない文字パターン
を優先切り出しにより切り出す優先切り出し手段と、優
先切り出しにより切り出された文字パターンの形状情報
に基づき隠れ領域を含む文字パターンを切り出す推定切
り出し手段とを備える構成とされたものである。

【００１７】また本発明に係る文字認識装置は、前記文
字認識手段が、前記文字パターンのうち隠れ領域の面積
の占める比率に応じて前記照合処理において用いる基準
パターンの棄却判定条件を選択する構成とされたもので
ある。

【００１８】また本発明に係る文字認識装置は、前記隠
れ領域決定手段は、前記隠れ領域に含まれないと決定さ
れた前記各領域の２値化を行いさらに前記各領域が前記
隠れ領域に含まれるか否かを決定する構成とされたもの
ある。

【００１９】また本発明に係る文字認識装置は、隠れ領
域を有する入力画像上の文字を認識する文字認識装置で
あって、前記入力画像上の文字パターンを切り出す文字
パターン切り出し手段と、前記文字パターンから隠れ領
域を決定する隠れ領域決定手段と、文字認識の照合のた
めの基準パターンを格納した認識辞書と、前記文字パタ
ーンに占める隠れ領域の面積比からその文字パターンの
信頼度を求める信頼度決定手段と、認識対象語リストを
記憶する文字コード列記憶手段と、前記信頼度に基づい
て選択した文字パターンを認識するとともに各文字パタ
ーンの認識結果と前記認識対象語リストとを照合しその
結果を出力する文字認識手段とを備えたものである。

【００２０】また本発明に係る文字認識装置は、前記文
字切り出し手段が、リール上の文字を撮像した入力画像
から文字パターンを切り出し、前記認識対象語リスト
は、前記リール上に連続的に表示される語を含み、前記
文字認識手段は、前記文字パターンと前記認識対象語リ
ストの語との照合処理を行う構成とされたものである。

【００２１】

【発明の実施の形態】実施の形態１．図１は、本発明の
実施の形態１の構成図である。図１において、１は画像
を入力する画像入力手段、２は文字の位置や大きさの情
報である文字配置情報を記憶する文字配置情報記憶手
段、３は文字配置情報を参照して入力画像から文字パタ
ーンを囲む最小矩形を検出する文字領域検出手段、４は
入力画像を部分領域に分割して部分領域毎に最大・最小
濃度を抽出する最大・最小濃度抽出手段、５は最大・最
小濃度抽出手段４の出力した最大・最小濃度から隠れ領
域の境界位置を検出する隠れ境界検出手段、６は文字領
域検出手段３の検出した文字パターンの位置及び大きさ
と隠れ境界検出手段５の検出した隠れ境界位置とに基づ
いて、文字パターンの隠れ領域を決定する隠れ領域決定
手段、７は文字の基準パターンを格納した認識辞書、８
は隠れ領域を除いて文字領域検出手段３の検出した文字
パターンと認識辞書７内の基準パターンとを照合する文
字認識手段である。

【００２２】次に動作を図２により説明する。ステップ
Ｓ１において画像入力手段１は、多階調の画像を入力し
て入力画像とする。本実施の形態では、各画素の値（濃
度）が０から２５５までの範囲をとる２５６階調の白黒
画像を入力するものとし、また、完全な黒画素の濃度は
０、完全な白画素の濃度は２５５になるものとする。図
３は入力画像の例であって、上段に３文字、下段に４文
字の２段構成の数字が刻印された文字プレートを写した
ものであり、上段の数字は灰色の物体１３により、その
一部が隠されている。

【００２３】次にステップＳ２において文字領域検出手
段３は、入力画像から文字パターンを検出する。本実施
の形態では、入力画像を２値化して２値画像を作成し、
当該２値画像から文字パターンを検出する。画像の２値
化方法としては、例えば電子情報通信学会論文誌 Ｖｏ
ｌ．Ｊ６３−Ｄ Ｎｏ．４ ｐｐ３４９−３５６の「判
別および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定法」に
記載の方法を用いて２値化閾値を算出し、濃度が２値化
閾値より大きい画素を白、２値化閾値以下の画素を黒に
する方法を用いる。また文字配置情報格納手段２は、処
理対象となる画像上に表示されている文字の位置や大き
さを予め記憶する手段であって、文字領域検出手段３
は、文字配置情報格納手段２が記憶する文字の位置や大
きさについての情報を参照しながら、２値画像に対して
従来と同様の手順による優先切り出し・推定切り出しを
行って、文字パターンを検出する。

【００２４】図４は、図３の入力画像を２値化した２値
画像である。図３において、文字を隠している物体１３
は全体的に灰色であるとする。図３の物体領域１３を２
値化すると、図４において物体領域１４のようになる。
これは図３の物体領域１３を表す画素のうち、濃度がや
や大きめの画素が白、やや小さめの画素が黒となって、
全体ではまだらになるからである。このように、まだら
な２値画像の周辺分布値は、極度に大きくも小さくもな
らず、中間的な値となる。このため、従来の周辺分布を
とる方法では、この隠れ領域を検出できない。図５は、
文字領域検出手段３の文字パターン検出結果であって、
下の段の文字パターン１５〜１８は優先切り出しによっ
て検出したものであり、上の段の文字パターン１９〜２
１は推定切り出しによって検出したものである。

【００２５】ステップＳ３において最大・最小濃度抽出
手段４は、文字領域検出手段３が検出した文字パターン
のうち、隠れ領域を有する可能性があるものを部分領域
に分割して、各部分領域の最大濃度と最小濃度を抽出す
る。ここで、文字パターンが隠れ領域を有する可能性が
あるか否かを判定する方法としては、その文字パターン
を切り出した処理に基づく方法が考えられる。例えば、
ある文字パターンが優先切り出しによっては切り出すこ
とができず、一方、推定切り出しによって切り出すこと
ができるのであれば、この文字パターンは隠れ領域を有
する可能性がある。

【００２６】本実施の形態では、最大・最小濃度抽出手
段４が部分領域分割を行う方法として、画像を水平方向
に分割する方法を用いる。例えば、図６の推定切り出し
により求めた領域２２を隠れ候補領域とし、図７のよう
に図６の領域２２を水平方向に分割する。最大・最小濃
度抽出手段４は、この領域２２の各部分領域の濃度特徴
量として、それぞれの領域を構成する画素の濃度のう
ち、最も大きなものを最大濃度とし、最も小さな物を最
小濃度とする。図８に示す表は、最大・最小濃度抽出手
段４が図６を分割した各領域より抽出した最大濃度と最
小濃度の例である。なお図８において、部分領域の番号
が小さいものほど上部にある部分領域であることを示
す。

【００２７】次にステップＳ４において隠れ境界検出手
段５は、最大・最小濃度抽出手段４の求めた最大・最小
濃度から、隠れ領域の境界位置を検出する。本実施の形
態において、隠れ境界検出手段５は、隠れ領域の境界位
置を検出するために、まず各部分領域における最大濃度
と最小濃度の差（以下この値のことを単純に濃度差とい
う）を算出する。続いて各部分領域について、隣接する
一方の部分領域の濃度差が所定の閾値以上であって、隣
接するもう一方の部分領域の濃度差がこの閾値未満とな
るものを検出し、この条件を満たす部分領域を隠れ境界
位置とする。一般に、文字の見えている領域では、文字
部と地の部分とのコントラスト、すなわち濃度差が一定
以上の値となり、一方、隠れを引き起こしている物体の
濃度が概ね均一である場合には、隠れ部分の濃度差は小
さくなる。この違いをとらえることで、隠れ境界を検出
できる。

【００２８】図８の最大・最小濃度の例に基づき、各部
分領域の濃度差を算出すると、図９に示す値となる。図
９において、上記所定の閾値を８０とし、連続する部分
領域２から９について、それぞれ隣接する部分領域間の
濃度差の変位がこの閾値を超える箇所を求めると、部分
領域３と４の間で変位が閾値以上となる。なおここで、
最も上にある部分領域１と最も下にある部分領域１０に
ついては、文字パターンの上下端に対応するため、隠れ
がなくとも濃度差の小さくなるケースがあることから、
本実施の形態では、この二つの部分領域は処理対象から
除外することとしている。以上の処理によって、図９の
部分領域３と４の境界に隠れ境界が存在すると特定する
ことができる。図１０は、この処理により特定した隠れ
境界を示すものであって、座標位置２３が隠れ境界とな
る。

【００２９】次にステップＳ５において、隠れ領域決定
手段６は、隠れ境界検出手段５の検出した隠れ境界位置
と、文字領域検出手段３の検出した文字パターンの矩形
位置とに基づいて、個々の文字パターンにおける隠れ領
域を決定する。これまでのステップにおいて、それぞれ
の座標が得られているので、ステップＳ５は数値計算に
より容易に実現できる。図１１は、図５の文字パターン
検出結果と図１０の隠れ境界検出結果に対する隠れ領域
決定結果を示す図であり、２４〜２６が文字パターン１
９〜２１の隠れ領域である。

【００３０】ステップＳ６において文字認識手段８は、
認識辞書７に格納された基準パターンと検出された文字
パターンとを照合し、文字認識を行う。例えば、従来と
同様の手順で、隠れのある領域とない領域とで値の異な
るマスクパターンを作成し、式１により各基準パターン
に対する類似度を算出して、類似度の最も大きい基準パ
ターンのカテゴリを出力する。

【００３１】

【数１】

【００３２】以上のように、本実施の形態によれば、隠
れを引き起こしている物体の濃度によらず、正しく隠れ
領域を検出でき、隠れのある文字を認識することができ
る。なお、本実施の形態では、入力画像を２５６階調と
したが、これは１０２４階調や１６階調など、他の階調
数としても同様の方法で隠れのある文字を認識すること
ができる。

【００３３】また本実施の形態では、２値化方法につい
て前記文献記載の方法を用いたが、この方法の代わりに
例えば信学技報ＰＲＭＵ９６−４６「ナンバープレート
認識装置の開発」における「２．２ プレート２値化
部」に記載の方法など、他の方法を用いることもでき
る。

【００３４】また本実施の形態では、隠れ候補領域を水
平方向に長い部分領域へ分割したが、他の分割方法を採
用することも可能である。例えば隠れ境界が垂直になる
ケースでは、垂直方向に長い部分領域への分割が有効で
ある。また、部分領域の最大・最小濃度を、各部分領域
を構成する画素の濃度のうち最も大きいものと最も小さ
いものとしたが、例えばノイズ耐性を高めるため、大き
い方からＮ番目（Ｎは整数）の濃度と小さい方からＮ番
目の濃度としたり、大きい方と小さい方からＮ個ずつ抽
出した濃度をそれぞれ平均した値とするなど、他の方法
で求めることもできる。また文字認識における類似度計
算は、マスクパターンを用いる式１の方法を採用した
が、これは隠れ領域のパターンを類似度計算に反映させ
ない方法であれば、他の方法を用いることもできる。

【００３５】実施の形態２．本発明の実施の形態２は、
大きく傾斜した状態で取り付けられた文字プレート上の
文字を認識できる文字認識装置に係るものである。本実
施の形態の構成は実施の形態１と同じであるため、構成
図として図１を用いる。また、本実施の形態の処理フロ
ーについても実施の形態１と同じであるため、処理フロ
ーを示す図として図２を用いる。ただし、本実施の形態
において、文字配置情報格納手段２は、文字の位置やサ
イズについての情報に加えて、隠れが発生するか否かの
情報についても文字毎に保持しているものとする。ま
た、本実施の形態において、文字領域検出手段３は、文
字配置情報格納手段２の記憶するこれらの情報を用いて
処理を行う。

【００３６】ステップＳ２において文字領域検出手段３
は、入力画像を２値化して２値画像を作成し、文字配置
情報格納手段２の内容を参照して当該２値画像から文字
を検出する。本実施の形態において、文字配置情報格納
手段２が記憶する情報とは、入力画像上の文字が隠れ領
域を有するか否かを示すものである。例えば、自動車の
ナンバープレートの画像を取り込む場合、ナンバープレ
ート上部は自動車のバンパーやその影の影響で隠れ領域
が発生しうることは予め判明しているので、そのような
事実に基づいて文字配置情報格納手段２の記憶する情報
を構成するものとする。本実施の形態では、例えば図１
２の２段構成の文字プレートに対しては、上方の段を構
成する２文字を隠れの発生する文字とし、下方の段を構
成する３文字を隠れの発生しない文字としているものと
する。また文字配置情報格納手段２は、文字の位置とサ
イズについての情報として、隠れの発生しない下段の文
字については、従来の優先切り出しで用いている文字パ
ターンの絶対的な大きさではなく、「パターン幅の２倍
程度の間隔で水平方向に均等に並んでいる３文字」を記
憶しているものとする。

【００３７】文字領域検出手段３は、図１３の画像に対
して、まず文字配置情報格納手段２の記憶する情報に基
づいて、隠れの発生しない文字パターンとして２７〜２
９のパターンを検出する。次に、この文字パターン２７
〜２９の検出位置と大きさを基準として、従来の推定切
り出しと同様の処理を行って、文字パターン３０〜３１
を検出する。図１３のように大きく縮んだ画像を対象と
した場合、全ての文字パターンの高さが小さいため、従
来の方法における優先切り出しでは文字パターンを検出
することができないが、本実施の形態による方法によれ
ば、隠れの発生しない文字の情報を保持し、当該文字の
検出位置を基準とすることで、文字パターンの大きさが
極度に変わっても検出することができる。

【００３８】次に、ステップＳ３において最大・最小濃
度抽出手段４は、推定切り出しにより検出された各文字
パターンについて、水平方向に長い部分領域に分割し、
最大濃度と最小濃度を抽出する。ここで、最大濃度と最
小濃度を抽出するためには、各領域内に異なる濃度の画
素が存在することが前提となる。しかし文字の形状によ
っては、部分領域全体を黒画素で満たしてしまう場合も
考えられる。例えば、本実施の形態においても、実施の
形態１と同様に水平方向に領域分割するが、そうする
と、漢字の「大」のような文字が表示されている場合に
は、部分領域によっては黒画素のみを含む場合も考えら
れる。このような場合に対応するために、本実施の形態
では各文字パターンの矩形の位置座標を２乃至３ピクセ
ル程度拡張することによって、矩形のサイズを拡大して
処理するものとする。図１４は、このようにして拡張し
た文字パターン領域の例を示すものであって、同図の３
２は、図１３の推定切り出しパターン３１に対応した隠
れ候補領域である。図１５の表３３における最大濃度と
最小濃度は隠れ候補領域３２からの抽出結果を示し、実
施の形態１と同様に、部分領域の番号が小さいものほど
上部にある部分領域であることを示す。

【００３９】次にステップＳ４において、隠れ境界検出
手段５は、最大・最小濃度抽出手段４の求めた最大濃度
と最小濃度から、隠れ領域の境界位置を検出する。その
ためにはまず、各部分領域の最大濃度と最小濃度からそ
れぞれ濃度差を求めるとともに、濃度差の最大値を求
め、この濃度差の最大値から隠れ境界検出のための第一
の閾値を算出する。続いて、各部分領域の最大濃度の最
大値を求め、この値から隠れ境界検出のための第二の閾
値を算出する。次に、隣接する部分領域において、片方
の濃度差が第一の閾値以上で、他方の濃度差が第一の閾
値未満となり、かつ、当該部分領域間で最大濃度の差が
第二の閾値以上あるところを求め、この位置を隠れ境界
位置とする。なお、本実施の形態では、実施の形態１と
は異なり、最も上にある部分領域と最も下にある部分領
域も処理対象に加えるものとする。

【００４０】図１５の例では、濃度差の最大値は１２７
であり、例えば、第一の閾値を濃度差の最大値の１／２
として小数点以下を切り捨てるものとして求めると、第
一の閾値は６３となる。また、最大濃度の最大値は１８
２であり、例えば、第二の閾値を最大濃度の最大値の２
０％として小数点以下を切り捨てるものとして求める
と、第二の閾値は３６となる。この二つの閾値を用い
て、図１５の表３３を参照すると、部分領域１の濃度差
が第１の閾値未満、部分領域２の濃度差が第１の閾値以
上、かつ部分領域１と部分領域２の最大濃度の差が第２
の閾値以上となり、部分領域１と部分領域２の境界位置
が隠れ境界として検出される。同時に、濃度差の小さい
部分領域１を隠れのある領域、濃度差の大きい部分領域
２から下方を隠れのない領域と判定する。

【００４１】ステップＳ４で用いた第二の閾値は、文字
プレートの地部分が連続しているかどうかを検証するた
めのものである。文字の端の部分では、文字の濃度は地
部分の濃度に近づくが、他物体に隠されていなければ地
部分の濃度は変わらない。本実施の形態では、白地（濃
度大）に黒文字（濃度小）の例としたため、最大濃度が
地部分の濃度に該当し、最大濃度の変化を条件に加える
ことで、文字の端の部分でも隠れが発生しているかどう
かを判定できる。例えば、図１４の表３３における部分
領域９と１０（文字の下端部分）では、第一の閾値の条
件は満足するが、第二の閾値の条件は満足しないため、
この位置を隠れ境界として誤検出することはない。

【００４２】次にステップＳ５において、隠れ領域決定
手段６は、実施の形態１と同様の手順で、隠れ境界検出
手段５の検出した隠れ境界位置と文字領域検出手段３の
検出した文字パターンの矩形位置から各文字パターンの
隠れ領域を決定する。

【００４３】続いてステップＳ６において、文字認識手
段８は、認識辞書７に格納された基準パターンと検出さ
れた文字パターンとを照合して文字認識を行う。本実施
の形態では、このステップの最後で認識結果の棄却判定
を行うものとし、さらに、文字パターンの隠れの程度に
応じて、棄却判定方法を切り替えるものとする。棄却条
件としては、例えば、式２と式３のどちらかが成立した
ら棄却（認識不可）とし、隠れの程度に応じて、式２と
式３の閾値を切り替える。すなわち、大きく隠れている
ものほど、式２のＣ１とＣ２を大きくし、厳しく棄却判
定を行う。これは、隠れのある文字パターンは、隠れの
ない文字パターンに比べてパターンが不安定であり、誤
認識が発生し易いためである。

【００４４】

【数２】

【００４５】以上のように、本実施の形態によれば、文
字プレート等が大きく傾斜した状態で取り付けられたた
めに、標準状態に比べて大きく縮んだ画像上の文字につ
いても、文字領域検出や隠れ領域検出を行うことができ
る。また、隠れ境界検出の閾値を各部分領域の最大・最
小濃度から決定するため、画像の明るさを反映させた適
正な閾値を用いることができ、明るさが変化しても正し
く隠れ境界を検出できる。また濃度差に加えて、最大濃
度の変化を条件として隠れ境界を検出することで、文字
の端の領域であっても正しく隠れ境界を検出できる。ま
た隠れの程度に応じて、棄却判定方法を切り替えること
により、隠れのある文字パターンの誤認識を抑えること
ができる。なお本実施の形態では、隠れ境界検出のため
の二つの閾値をともに計算により求めたが、どちらか一
方あるいは双方を固定値としてもよい。また、隠れ境界
検出の条件を、濃度差と最大濃度としたが、黒地に白文
字の場合は最小濃度が地部分に対応するため、濃度差と
最小濃度の組合せとすることも可能である。

【００４６】また本実施の形態では、縦方向が縮んだ文
字パターンについて文字認識を行う場合について説明し
たが、横方向が縮んだ文字パターンについても同じよう
に認識することが可能である。

【００４７】実施の形態３．図１６は、本発明の実施の
形態３の構成図である。本実施の形態は、隠れ領域が文
字パターンの大部分を占めてしまっているために、その
文字パターン単独の処理によっては、正しい文字認識を
行うことが困難である場合に、このような文字パターン
を含む入力画像上の文字を認識する処理に関するもので
ある。

【００４８】図１６において、６は文字領域検出手段３
の検出した文字パターンの位置及び大きさと文字配置情
報格納手段２に格納された文字配置情報とに基づいて、
文字パターンの隠れ領域を求める隠れ領域決定手段であ
る。９は隠れ領域決定手段６の求めた隠れ領域の大きさ
に基づいて、各文字パターンの信頼度を求める信頼度決
定手段である。１０は信頼度決定手段９の求めた信頼度
に基づいて、文字パターンを選択するパターン選択手段
である。１１は入力画像中に出現し得る文字の組合せを
コード列（ＡＳＣＩＩやＥＢＣＤＩＣコード体系等によ
る文字コード）として格納した文字列格納手段である。
１２は信頼度決定手段９の求めた文字パターンの信頼度
と、文字認識手段８の出力した候補文字及び類似度と、
文字コード列格納手段１１に格納された文字コード列と
に基づいて、認識結果を決定する認識結果決定手段であ
る。

【００４９】次に動作を図１７を用いて説明する。ステ
ップＴ１において、画像入力手段１は画像を入力する。
本実施の形態では、従来と同様に２値画像を処理するも
のとし、入力画像は図１８に示す白黒の２値画像となっ
ているものとする。本実施の形態では、図１８の上段の
文字パターン全体と、下段の文字パターン全体をそれぞ
れ一個の文字列とみなして処理を行う。

【００５０】次にステップＴ２において、文字領域検出
手段３は、この入力画像から、文字配置情報格納手段２
に格納されている各文字の位置及び大きさの情報に基づ
いて、従来と同様の手順で優先切り出し・推定切り出し
を行い、各文字パターンを検出する。図１９は文字パタ
ーン検出結果を示しており、下方の段の文字パターン３
５〜３８が優先切り出しで検出されたものであって、図
１８の物体３４に隠されている上方の段の文字パターン
３９〜４１が推定切り出しで検出されたものである。

【００５１】次にステップＴ３において、隠れ領域決定
手段６は、従来と同様に、推定切り出しによって検出さ
れた文字パターン３９乃至４１の領域それぞれに対し
て、水平ライン毎に黒画素数を計数して周辺分布を求
め、この周辺分布を所定の閾値で２値化して隠れ領域を
求める。図１９の文字パターン３９乃至４１に対して
は、図２０の４２乃至４４が隠れ領域として求められ
る。

【００５２】次にステップＴ４において、信頼度決定手
段９は、隠れ領域決定手段６の求めた各文字パターンの
うち、隠れ領域の面積の比率に応じて、信頼度を決定す
る。一般に文字パターンにおいては、隠れ領域の面積が
占める比率が大きくなるほど、文字認識は困難となる。
そのため、基準パターンとの照合によって一致する文字
を検出できたとしても、隠れ領域が大きい場合には、そ
の検出結果の信頼性は低くなる。本実施の形態における
信頼度とは、このような関係を表現するために導入する
ものである。本実施の形態では、信頼度をＡ〜Ｅの５段
階とし、Ａは隠れなし、Ｂは隠れ領域の面積がパターン
全体の１５％未満、Ｃは隠れ領域の面積がパターン全体
の１５％以上２５％未満、Ｄは隠れ領域の面積がパター
ン全体の２５％以上５０％未満、Ｅは隠れ領域の面積が
パターン全体の５０％以上、とする。この時、図１９の
文字パターンについては、文字パターン３５〜３８が信
頼度Ａ、文字パターン３９が信頼度Ｂ、文字パターン４
０が信頼度Ｄ、文字パターン４１の信頼度Ｅとなる。

【００５３】次にステップＴ５において、信頼度検定手
段１０は、信頼度決定手段９の求めた信頼度によって文
字認識を行う文字パターンを選択する。信頼度によって
は、仮に認識結果が得られたとしても、正しい認識結果
ではない場合も考えられるからである。本実施の形態で
は、信頼度検定手段１０は信頼度Ａ〜Ｄの文字パターン
のみを文字認識を行う文字パターンとして選択する。こ
の結果、図１９において、文字パターン４１については
文字認識を行わず、他の文字パターンについて文字認識
を行う。

【００５４】次にステップＴ６において、文字認識手段
８は、信頼度検定手段１０が選択した文字パターンを認
識し、それぞれ複数の候補文字と類似度を出力する。ま
た、信頼度検定手段１０が選択しなかった文字パターン
については、候補文字なしとする。

【００５５】次にステップＴ７において、認識結果決定
手段１２は、信頼度検定手段１０が文字認識を行うこと
と決定した文字パターンと文字コード列記憶手段１１の
記憶する文字列との類似度を式３を用いて決定する。式
４においてＷｉｊは各信頼度について定められた値と
し、本実施例では、例えば信頼度Ａの文字パターンは
１．０、信頼度Ｂは０．９、信頼度Ｃは０．８、信頼度
Ｄは０．５、信頼度Ｅは０．０の値を用いることとす
る。また文字コード列記憶手段１１には、上方の段に出
現し得る文字列として、例えば、「春日部」や「名古
屋」など、三文字からなる文字列が複数格納されている
ものとする。式４においてＮは文字列の長さであって、
本実施の形態においてはＮ＝３とする。

【００５６】

【数３】

【００５７】以上のように、本実施の形態によれば、文
字列の照合を用いた補間処理によって、隠れのある文字
パターンの認識を効率的に行うことができる。すなわ
ち、隠れの程度が大きいために正確な認識が困難である
文字パターンについては、他の文字パターンの認識結果
と文字列との部分照合を行い、一致した文字列を求め、
この文字列の構成文字から認識が困難な文字パターンの
認識結果を得ることで、無駄な認識動作を回避できる。
また、隠れの程度に応じて重み付けし文字列照合を行う
ことで、誤認識する可能性の高い、隠れ量の大きな文字
パターンによる悪影響を低減できる。

【００５８】なお、本実施の形態において、文字列格納
手段１１は文字コード列を格納するものとしたが、文字
コード以外にも文字列に対するハッシュ値や文字列テー
ブルへのインデックス値等を用いてもよい。

【００５９】実施の形態４．以下に、この発明の実施の
形態４について説明する。本実施の形態は、回転式の計
測結果表示部を有する計測機器の計測結果表示部の文字
を認識するものである。実施の形態３と同様に構成図に
ついては図１６を用いる。なお本実施の形態において、
文字列格納手段１１は回転式の計測結果表示部上に出現
する数字コード列を記憶するものとする。

【００６０】次に動作を図により説明する。本実施の形
態の処理フローを図２１に示す。ステップＵ１におい
て、実施の形態３と同様の手順で画像入力を行う。図２
２は、本実施の形態における入力画像の例である。続い
てステップＵ２において、文字領域検出手段３は、文字
配置情報格納手段２の内容を参照し、入力画像から文字
パターンを検出する。本実施の形態では、３桁の数字よ
りなる計測結果表示部の文字を認識することを目的とす
るが、回転式の計測結果表示部には、同一桁に２個の文
字パターンが出現することがあるため、入力画像に対し
て、総研出版発行「コンピュータ画像処理入門」Ｐ．７
５〜７６記載のラベリングを用いて黒画素の連結成分を
パターンとして抽出し、各桁の対応位置から、パターン
の幅・高さが所定範囲内である最大２個のパターンを検
出するものとする。図２３は、図２２の入力画像に対す
る文字領域検出手段３の検出結果を示し、４５〜４６が
１桁目に対応する文字パターン、４７〜４８が２桁目に
対応する文字パターン、４９〜５０が３桁目に対応する
文字パターンである。

【００６１】ステップＵ３において、隠れ領域決定手段
６は、文字領域検出手段２の検出した文字パターンの相
対位置とパターン幅・高さ、さらに文字配置情報格納手
段２に格納された標準文字サイズに基づいて、各文字パ
ターンの隠れ領域を決定する。例えば、文字パターン４
９については、パターン高さが標準高さより小さく、ま
た下方に別パターンがあるため、パターン領域の上部に
（標準文字高さ−パターン高さ）の隠れ領域があるもの
と見なす。なお、標準文字高さと認識辞書７内の基準パ
ターンの高さは同じ値であるものとする。

【００６２】ステップＵ４において、信頼度決定手段９
は、隠れ領域決定手段６の求めた各文字パターンの隠れ
量に応じて、実施の形態３と同様に信頼度を決定する。
本実施の形態では、信頼度はＡ〜Ｄの４段階とし、例え
ば、Ａは隠れなし、Ｂは隠れ領域の高さがパターン全体
の１５％未満、Ｃは隠れ領域の高さがパターン全体の１
５％以上８０％未満、Ｄは隠れ領域の高さがパターン全
体の８０％以上とする。

【００６３】ステップＵ５において、パターン選択手段
１０は、信頼度決定手段９の求めた信頼度に基づいて文
字認識を行う文字パターンを選択する。本実施の形態で
は、各桁毎に下記のルールに従って文字パターンを選択
するものとする。 （１）信頼度Ａの文字パターンがあれば、その文字パタ
ーンのみを選択する （２）信頼度Ａの文字パターンがなく、かつ、信頼度Ｂ
の文字パターンがある場合、他に信頼度ＢかＣの文字パ
ターンが検出されていれば、その文字パターンも合わせ
て二つを選択し、それ以外の場合は、信頼度Ｂの文字パ
ターンのみを選択する （３）信頼度ＡとＢの文字パターンがなく、かつ、信頼
度Ｃの文字パターンがある場合、検出された文字パター
ン全てを選択する （４）信頼度Ａ乃至Ｃの文字パターンがなく、かつ、信
頼度Ｄの文字パターンがある場合、検出された文字パタ
ーンが二つあれば、その二つの文字パターンを選択し、
それ以外の場合は、文字パターンの選択を行わない。

【００６４】図２３の場合では、文字パターン４５が信
頼度Ｂ、文字パターン４６が信頼度Ｄ、文字パターン４
７〜５０が信頼度Ｃとなり、１桁目に対応して文字パタ
ーン４５が、２桁目に対応して文字パターン４７と４８
が、３桁目に対応して文字パターン４９と５０が選択さ
れる。本ステップにより、各桁に表示されている文字パ
ターンのうち、各桁の数値を表す最も適切な文字パター
ンを選択し、また、各桁の数値を表す適切な文字パター
ンがない場合には、どのパターンも選択しないようにす
ることで、誤認識を事前に防止できる。

【００６５】ステップＵ６において、文字認識手段８
は、パターン選択手段１０の選択した文字パターンを対
象として、認識辞書７内の基準パターンと照合すること
により文字認識を行い、複数の候補文字と類似度を出力
する。図２４は、図２３の文字パターン４９と基準パタ
ーンとの照合動作を示している。図２４において、文字
パターン４９はその上部が隠れていると判定されたた
め、基準パターンと同じサイズの矩形枠５１に下詰めで
配置されている。同枠５１の上部の領域５２について
は、隠れ領域として処理することが可能であり、この文
字パターンと基準パターン５３とを従来の手順で照合す
ることにより、基準パターン５３に対する類似度が得ら
れる。なお、本実施の形態では、候補文字と類似度とし
て、類似度が大きい方から４組を選んで出力するものと
し、例えば、図２２の文字パターン４９と５０に対する
出力としては、図２４の表５４と表５５に示す候補文字
と類似度を出力する。

【００６６】ステップＵ７において、認識結果決定手段
１２は、パターン選択手段１０がパターン選択した複数
の桁に対し、文字認識手段８の出力した候補文字及び類
似度と文字列格納手段１１に格納された数字コード列と
を照合する。本実施の形態で対象としているのは、回転
式の計測結果表示部を有する計測機器の計測結果表示部
上の数字であるため、各桁において表示される文字が複
数ある場合にこの複数の文字の組合せは、図２５の表５
６左側に示す１０通りの組合せである。文字列格納手段
１１には、この１０個の数字コード列を格納しており、
認識結果決定手段１２は、この１０個の数字コード列の
文字列パターンそれぞれの間の類似度を求め、類似度最
大となる数字コード列を決定する。例えば、図２２の２
桁目では、図２４の表５４と表５５に対して、Ｎ＝２と
した式５を用いると、表５６右側の類似度が得られ、９
−０の文字コード列と決定される。

【００６７】

【数４】

【００６８】なお、認識結果決定手段１２は、パターン
選択手段１０が一つの文字パターンしか選択しなかった
桁に対しては、文字認識手段８の出力した最大類似度を
持つ候補文字を認識結果とする。

【００６９】ステップＵ８において、認識結果決定手段
１２は、パターン選択手段１０の選択した文字パターン
の位置関係に基づいて各桁の認識結果を組み合わせて、
計測機器の表示内容を決定して出力する。例えば、図２
２の画像の場合、１桁目は１パターンのみ選択されて認
識結果「４」となっており、２桁目は「８−９」の文字
コード列と決定され、３桁目は「９−０」の文字コード
列と決定されているものとする。本ステップでは、ま
ず、全体の基準となるパターンとして、例えば最下位桁
で最も表示面積の大きい文字パターンを選ぶ。図２２で
は、文字パターン４９が最下位桁に該当する。続いて、
他の桁の文字パターンについては、この全体の基準とな
るパターンの垂直位置に近い文字パターンを選択する。
例えば図２３の４９は、同じ桁の５０の上部に存在する
から、他の桁についても、２つの文字パターンが表示さ
れている場合には、上部の文字パターンを選択する。そ
の結果、図２３の１桁目では文字パターン４５、２桁目
では文字パターン４７が選ばれる。最後に、全ての桁に
ついて、選んだパターンに対応する文字コードを出力す
る。図２２の場合では、「４８９」が計測機器の表示内
容として出力される。本ステップの一連の動作により、
個々の桁の認識結果は誤っていないが、全体として誤っ
た結果を出力すること（例えば、図２２の画像に対して
「４９９」を出力するなど）を防止できる。

【００７０】以上のように、本実施の形態によれば、回
転式の計測結果表示部を有する計測機器の計測結果を正
しく認識できる。なお、本実施の形態では、パターン選
択手段１０が特定の桁に対応して複数の文字パターンを
選択した場合、数字コード列照合結果だけを当該桁の認
識結果としたが、これは、例えば、個々の文字パターン
の類似度と、数字コード列としての類似度を比較し、ど
の結果を当該桁の認識結果とするか決定し直すようにす
ることもできる。

【００７１】なお、本実施の形態では、回転式の計測結
果表示部に表示される数字を認識する場合について説明
したが、リールの表面に連続的に表示された複数の文字
の一部を認識する場合においても、同様に処理すること
が可能である。また、本実施の形態では、表示部に表示
される文字が数字である場合について説明をしたが、数
字以外の文字種であってもよい。またアイコンやイメー
ジなど文字以外の表示物であってもよい。この場合は、
文字列記憶手段１１の代わりにイメージデータを格納す
る手段を用いたり、文字列記憶手段１１にイメージデー
タの識別子を記憶させるようにすればよい。

【００７２】実施の形態５．図２６は、本実施の形態５
の構成図である。本実施の形態は、多階調画像と２値画
像の双方を用いて隠れ領域を検出することによって、隠
れ領域の検出を低減する文字認識装置に関するものであ
る。

【００７３】次に動作を図２７を用いて説明する。ステ
ップＶ１において、実施の形態２と同様の手順で、画像
入力手段１は画像を入力し、続いてステップＶ２におい
て、文字領域検出手段３は、文字配置情報格納手段２の
格納情報を参照して文字パターン検出を行い、次にステ
ップＶ３において、最大・最小濃度抽出手段４は、隠れ
候補領域を部分領域に分割して最大濃度と最小濃度を抽
出した後、ステップＶ４において、隠れ境界検出手段５
は、隠れ領域の境界位置を検出する。

【００７４】ステップＶ５において、隠れ領域決定手段
６は隠れ領域を決定するが、本実施の形態では、実施の
形態２と同様に隠れ境界検出手段５の検出した隠れ境界
位置と文字領域検出手段３の検出した文字パターンの矩
形位置から各文字パターンの隠れ領域を決定する。その
一方で、隠れ境界検出手段５によっては隠れ領域なしと
判断した隠れ候補領域についても、さらに従来と同様の
周辺分布による隠れ領域検出処理を行って、その結果隠
れありと判定された文字パターンについて、対応する隠
れ領域を求める。

【００７５】以降は実施の形態３と同様であり、ステッ
プＶ６において、信頼度決定手段９は、隠れ領域決定手
段６の求めた各文字パターンの隠れの程度に応じて信頼
度を決定する。続いてステップＶ７において、パターン
選択手段１０は、信頼度決定手段９の求めた信頼度に基
づいて、文字認識を行う文字パターンを選択する。次に
ステップＶ８において文字認識手段８は、パターン選択
手段１０が選択した文字パターンを認識して複数の候補
文字と類似度を出力し、ステップＶ９において、認識結
果決定手段１２は、文字認識手段８の出力した候補文字
及び類似度と文字列格納手段１１に格納された文字列と
を照合して、最も類似度の大きい文字列を出力する。

【００７６】以上のように、本実施の形態によれば、処
理量を抑えつつ隠れのある文字を高精度に認識できる。
また、多階調画像と２値画像の双方を用いて隠れ領域を
検出することで、隠れ領域の検出漏れを低減できる。

【００７７】なお、実施の形態１乃至実施の形態５で
は、認識照合を行うための検定値として類似度（基準パ
ターンと似ている度合い）を用いる構成とした。しか
し、類似度の代わりに相違度（基準パターンと似ていな
い度合い）を用いることもできる。例えば、定数から相
違度を減算した値は類似度と同等に扱うことができる。

【００７８】また、実施の形態１乃至実施の形態５で
は、文字の上部が隠れる例で説明したが、隠れの位置は
下方でも、あるいは左右でもよいことはいうまでもな
い。また、実施の形態３と実施の形態４では、入力画像
を２値画像としたが、これは、多諧調の画像を入力画像
とし、当該画像を２値化して文字領域検出を行う構成と
することもできる。

【００７９】

【発明の効果】本発明に係る文字認識装置は、多階調画
素により表現された文字パターンを囲む最小矩形内の領
域から濃度特徴量を抽出し、この濃度特徴量に基づいて
隠れ領域の有無を判断する構成としたので、中間的な濃
度を有する物体による隠れ領域を判断し、この隠れ領域
を考慮した文字認識を行うことが可能となる。

【００８０】また本発明に係る文字認識装置は、多階調
画素により表現された文字パターンを囲む最小矩形内の
領域の最大濃度と最小濃度の差を用いて隠れ領域の有無
を判断する構成としたので、白地に黒あるいは黒字に白
で表された文字が中間的な濃度を有する物体によってそ
の一部が隠されている場合に、文字認識を行うことが可
能となる。

【００８１】また本発明に係る文字認識装置は、前記領
域の最大濃度の最大値に基づいて前記濃度特徴量につい
ての閾値を決定する構成としたので、画像全体の明度や
コントラストに依存せず、文字認識を行うことが可能と
なる。

【００８２】また本発明に係る文字認識装置は、前記領
域とその領域に隣接する領域との間の濃度特徴量の変化
量に基づいて隠れ領域を決定する構成としたので、濃度
が一定な物体が濃度差が一定以上以上あってコントラス
トの明確な文字部と地の部分を隠している場合に、両者
の相違を認識して文字認識を行うことが可能となる。

【００８３】また本発明に係る文字認識装置は、隠れ領
域を含まない文字を囲む最小矩形と基準パターンとの縦
横比によって、隠れ領域を含む文字を囲む最小矩形を伸
縮する構成としたので、傾斜のある文字プレート上の文
字を認識することが可能となる。

【００８４】また本発明に係る文字認識装置は、予め認
識対象となる画像上の文字の存在する位置に応じて、隠
れが発生しうるか否かについての情報を備え、この情報
に基づいて優先切り出し手段と、推定切り出し手段を選
択する構成としたので、文字パターンを効率的に切り出
すことが可能となる。

【００８５】また本発明に係る文字認識装置は、文字パ
ターンを囲む最小矩形のうち隠れ領域の面積の占める比
率に応じて照合対象となる基準パターンの棄却判定条件
を選択する構成としたので、誤認識の発生を少なくする
ことが可能となる。

【００８６】また本発明に係る文字認識装置は、多階調
画像を前提とした隠れ領域判定と２値化画像を前提とし
た隠れ領域判定を組み合わせる構成としたので、隠れ領
域の認識漏れの発生を少なくすることが可能となる。

【００８７】また本発明に係る文字認識装置は、文字パ
ターンにおいて隠れ領域が占める面積に応じて信頼度を
決定し、この信頼度が低い場合には、文字認識を行わず
に、他の文字パターンの文字認識結果と予め記憶してお
いた語の組み合わせから、その文字パターンの照合結果
を求める構成としたので、隠れ領域の多い文字パターン
を有する入力画像上の文字を正しく認識することが可能
となる。

【００８８】また本発明に係る文字認識装置は、前記文
字切り出し手段が、複数のリールより各桁を構成された
表示部を有する計測機器の表示部を表示する入力画像か
ら個々の文字を囲む最小矩形を切り出し、各リール上の
文字パターンが複数ある場合にはその文字パターンの関
係と認識対象語リスト、文字パターン間の類似度に基づ
いて照合処理を行う構成としたので、前記のような表示
部上の文字認識を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態１と実施の形態２の構成
図である。

【図２】 本発明の実施の形態１と実施の形態２の処理
フローである。

【図３】 本発明の実施の形態１の入力画像の例を示す
図である。

【図４】 本発明の実施の形態１の入力画像を２値化し
た例を示す図である。

【図５】 本発明の実施の形態１の文字パターン切り出
しの例を示す図である。

【図６】 本発明の実施の形態１の領域分割前の画像の
例を示す図である。

【図７】 本発明の実施の形態１の領域分割の例を示す
図である。

【図８】 本発明の実施の形態１の分割された各領域の
最大濃度と最小濃度を示す表である。

【図９】 本発明の実施の形態１の分割された各領域の
最大濃度と最小濃度の濃度差を示す表である。

【図１０】 本発明の実施の形態１の隠れ境界の位置を
示す図である。

【図１１】 本発明の実施の形態１の隠れ領域決定結果
を示す図である。

【図１２】 本発明の実施の形態２の入力画像の例であ
る。

【図１３】 本発明の実施の形態２の文字パターン切り
出しの例を示す図である。

【図１４】 本発明の実施の形態２の切り出された文字
パターンの例を示す図である。

【図１５】 本発明の実施の形態２の分割された各領域
の最大濃度と最小濃度、最大濃度と最小濃度との濃度差
を示す表である。

【図１６】 本発明の実施の形態３と実施の形態４の構
成図である。

【図１７】 本発明の実施の形態３の処理フローであ
る。

【図１８】 本発明の実施の形態３の入力画像の例を示
す図である。

【図１９】 本発明の実施の形態３の文字パターン切り
出しの例を示す図である。

【図２０】 本発明の実施の形態３の隠れ領域決定結果
の例を示す図である。

【図２１】 本発明の実施の形態４の処理フローであ
る。

【図２２】 本発明の実施の形態４の入力画像の例を示
す図である。

【図２３】 本発明の実施の形態４の文字パターン切り
出しの例を示す図である。

【図２４】 本発明の実施の形態４の文字パターンと基
準パターンの照合処理を説明するための図である。

【図２５】 本発明の実施の形態４の基準パターン間の
類似度の算出結果の例を示す図である。

【図２６】 本発明の実施の形態５の構成図である。

【図２７】 本発明の実施の形態５の処理フローであ
る。

【図２８】 従来技術の構成図である。

【符号の説明】

１：画像入力手段 ２：文字配置情報格納手段 ３：文
字領域検出手段 ４：最大・最小濃度抽出手段 ５：隠れ境界検出手段
６：隠れ領域決定手段 ７：認識辞書 ８：文字認識手段 ９：信頼度決定手段 １０：信頼度検定手段 １１：文字列格納手段 １２：
認識結果決定手段 １３：入力画像中の物体 １４：入力画像中の物体を２
値化した領域 １５、１６、１７、１８、１９、２０、２１：文字パタ
ーン ２２：隠れ領域 ２３：隠れ領域との境界 ２４、２５、２６：文字パターン領域中の隠れ領域 ２７、２８、２９、３０、３１：文字パターン ３２：隠れ候補領域 ３３：最大濃度と最小濃度、濃度差を示す表 ３４：隠れ領域 ３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１：文字パタ
ーン ４２、４３、４４：文字パターン領域中の隠れ領域 ４５、４６、４７、４８、４９、５０：文字パターン ５１：基準パターンサイズの矩形枠 ５２：文字パターン中の隠れ領域 ５３：基準パターン ５４、５５、５６：類似度の算出例を示す表 １０１：画像メモリ １０２：文字配列情報格納メモリ
１０３：辞書メモリ １０４：優先文字切り出し手段 １０５：推定文字切り
出し手段 １０６：欠け隠れ領域検出手段 １０７：文字認識手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B029 CC21 CC26 CC29 EE06 EE08 5B064 AB02 CA08 DA20 DB06 EA08 EA19

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多階調画素により表現された隠れ領域を
   有する入力画像上の文字を認識する文字認識装置であっ
   て、前記入力画像上の文字パターンを切り出す文字パタ
   ーン切り出し手段と、前記文字パターンから分割された
   分割領域毎に濃度特徴量を抽出する領域濃度特徴量抽出
   手段と、前記各分割領域についてその濃度特徴量に基づ
   きその分割領域が前記隠れ領域に含まれるか否かを決定
   する隠れ領域決定手段と、文字認識の照合のための基準
   パターンを格納した認識辞書と、前記隠れ領域に含まれ
   る前記分割領域を除いた領域について前記基準パターン
   と前記文字パターンとを照合し認識結果を出力する文字
   認識手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記隠れ領域決定手段は、前記分割領域
   ごとに最大濃度と最小濃度の差を前記濃度特徴量として
   抽出し、前記隠れ領域決定手段は、この濃度特徴量が所
   定値以下である場合に前記隠れ領域に含まれると決定す
   る構成とされ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】 前記隠れ領域決定手段は、前記濃度特徴
   量が前記文字パターンから分割された全領域の最大濃度
   の最大値に基づいて決定された値以下である場合に前記
   隠れ領域に含まれると決定する構成とされたことを特徴
   とする請求項１記載の文字認識装置。
4. 【請求項４】 前記隠れ領域決定手段は、前記分割領域
   毎にその領域が前記隠れ領域に含まれるか否かをその領
   域の濃度特徴量とその領域に隣接する領域の濃度特徴量
   との変化量に基づいて決定する構成とされたことを特徴
   とする請求項１記載の文字認識装置。
5. 【請求項５】 前記文字認識手段は、前記画像上の隠れ
   領域を含まない文字パターンと前記基準パターンとして
   前記認識辞書が記憶する文字パターンの縦横比が異なる
   場合は、それらの縦横比を一致させてからその基準パタ
   ーンと前記画像上の隠れ領域を有する文字との照合を行
   う構成とされたことを特徴とする請求項１記載の文字認
   識装置。
6. 【請求項６】 前記文字切り出し手段は、入力画像上の
   複数の文字パターンのうち隠れ領域を含まないことが予
   め判明している文字パターンの配置情報を記憶する文字
   配置情報記憶手段と、この文字配置情報に基づき隠れ領
   域のない文字パターンを優先切り出しにより切り出す優
   先切り出し手段と、優先切り出しにより切り出された文
   字パターンの形状情報に基づき隠れ領域を含む文字パタ
   ーンを切り出す推定切り出し手段とを備える構成とされ
   たことを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
7. 【請求項７】 前記文字認識手段は、前記文字パターン
   のうち隠れ領域の面積の占める比率に応じて前記照合処
   理において用いる基準パターンの棄却判定条件を選択す
   る構成とされたことを特徴とする請求項１記載の文字認
   識装置。
8. 【請求項８】 前記隠れ領域決定手段は、前記隠れ領域
   に含まれないと決定された前記各領域の２値化を行いさ
   らに前記各領域が前記隠れ領域に含まれるか否かを決定
   する構成とされたことを特徴とする請求項１記載の文字
   認識装置。
9. 【請求項９】 隠れ領域を有する入力画像上の文字を認
   識する文字認識装置であって、前記入力画像上の文字パ
   ターンを切り出す文字パターン切り出し手段と、前記文
   字パターンから隠れ領域を決定する隠れ領域決定手段
   と、文字認識の照合のための基準パターンを格納した認
   識辞書と、前記文字パターンに占める隠れ領域の面積比
   からその文字パターンの信頼度を求める信頼度決定手段
   と、認識対象語リストを記憶する文字コード列記憶手段
   と、前記信頼度に基づいて選択した文字パターンを認識
   するとともに各文字パターンの認識結果と前記認識対象
   語リストとを照合しその結果を出力する文字認識手段と
   を備えたことを特徴とする文字認識装置。
10. 【請求項１０】 前記文字切り出し手段は、リール上の
    文字を撮像した入力画像から文字パターンを切り出し、
    前記認識対象語リストは、前記リール上に連続的に表示
    される語を含み、前記文字認識手段は、前記文字パター
    ンと前記認識対象語リストの語との照合処理を行う構成
    とされたことを特徴とする請求項１又は請求項９のいず
    れか一に記載された文字認識装置。