JP2006228232A - 文字分割プログラム、文字分割装置および文字分割方法 - Google Patents

Abstract

【課題】粗分割を行った後の低解像度灰色度文字行の単一の文字を精密分割する文字分割プログラム、装置および方法を提供する。
【解決手段】灰色度文字精密分割装置は、入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像１０１の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部１０２と、前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部１０３と、前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部１０４と、前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密分割された文字画像１０６を生成する最終文字画像分割部１０５を備えている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、文字分割プログラム、文字分割装置および文字分割方法に関する。特に、本発明は粗分割を行った後の低解像度灰色度文字行の単一の文字を精密分割する、文字分割プログラム、文字分割装置および文字分割方法に関するものである。

文字分割は文字認識の予備処理工程の一つである。多くの文献および特許公報がこの技術に関して刊行されている。例えば、特許文献１（米国特許第６、３２７、３８５号明細書、Ｋａｍｉｔａｎｉ「文字分割装置および文字分割システム」ＸＸ出版 ２００Ｘ年）、特許文献２（ハンソン、「傾斜柱状グラフを用いた文字分割実行装置（Ｈａｎｓｏｎ，“Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｓｌａｎｔ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ”）」，ＵＳ Ｐａｔｅｎｔ Ｎｏ．５，６９２，０６９）、および特許文献３（米国特許第５、１７２、４２２号明細書、タン「光学的文字認識のための傾きのあるテキスト行の高速文字認識の方法および装置」Ｔａｎ，“Ｆａｓｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｅｇｍｅｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｋｅｗｅｄ ｔｅｘｔ ｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，ＵＳ Ｐａｔｅｎｔ Ｎｏ．５，１７２，４２２）並びに非特許文献１（ワイ．ルー著 「機械印刷文字分割−概観」、パターン認識、第２８巻第１号第６７−８０行、 １，９９５年１月）および非特許文献２（エス．ダブリュ．リー、ディー．ジェイ．リー、エス．パク著 「灰色度文字分割および認識のための新しい方法論」パターン解析および機械知能に関するＩＥＥＥ報告書、第１８巻第１０号第１０４５０１０５０頁、１９９６年１０月（Ｓ．Ｗ．Ｌｅｅ，Ｄ．Ｊ．Ｌｅｅ，Ｈ．Ｓ．Ｐａｒｋ，”Ａ Ｎｅｗ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ｇｒａｙ−Ｓｃａｌｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”， ＩＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， Ｖｏｌ．１８，ｎｏ．１０，ｐｐ１０４５−１０５０，Ｏｃｔ，１９９６））がある。

米国特許第６、３２７、３８５号明細書 米国特許第５、６９２、０６９号明細書 米国特許第５、１７２、４２２号明細書 ワイ．ルー著 「機械印刷文字分割−概観」、パターン認識、第２８巻第１号第６７−８０行、 １９９５年１月 エス．ダブリュ．リー、ディー．ジェイ．リー、エス．パク著 「灰色度文字分割および認識のための新しい方法論」パターン解析および機械知能に関するＩＥＥＥ報告書、第１８巻第１０号第１０４５−１０５０頁、１９９６年１０月（Ｓ．Ｗ．Ｌｅｅ，Ｄ．Ｊ．Ｌｅｅ，Ｈ．Ｓ．Ｐａｒｋ，"Ａ Ｎｅｗ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ｇｒａｙ−Ｓｃａｌｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ"， ＩＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， Ｖｏｌ．１８，ｎｏ．１０，ｐｐ１０４５−１０５０，Ｏｃｔ，１９９６）

上述の論文および特許明細書は接触する文字の処理方法を取り扱うものであり、これらの方法は２進文字画像を使用しているが、これらの方法を低解像度の画像の分割に適用すると解決するそばから誤りが生じる。これまで低解像度の灰色度文字の分割に関する論文または特許明細書は少なくない。

低解像度文字認識は非常に困難な仕事である。灰色度の特徴の使用はこの問題の一つの可能な解決策である。しかしながら、文字が背景から精密に分割されていないと、画像から抽出された特徴はそれほど有効ではなくなる。そのため、低解像度文字の精密な分割は灰色度特徴抽出方法の成功に導く必須要件である。

低解像度文字画像については、サイズは通常２０×２０ピクセルであり、文字の真の境界は通常１ピクセル内に位置している。従って、真の文字境界は引き続き行われる特徴抽出モジュールにとって非常に重要である。低解像度灰色度文字画像の精密分割を可能にする方法および装置に対する需要があることは明らかである。

本発明は上述の従来技術の欠点を考慮してなされたものであり、本発明の目的は灰色度文字を精密分割する文字分割プログラム、装置および方法を提供することにある。

本発明の一態様によれば、文字分割プログラムが提供される。この文字分割プログラムは、コンピュータを、入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部と、前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部と、前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部と、前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密に分割された文字画像を生成する最終文字画像分割部として機能させることを特徴とする。

上記プログラムは、好ましくは、前記コンピュータを、さらに、前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増幅する増幅部として機能させる。

上記プログラムは、好ましくは、前記コンピュータを、さらに、前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部として機能させる。

上記プログラムは、好ましくは、前記コンピュータを、さらに、前記増幅部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割され、かつ増幅された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記増幅部により生成された調整および分割され、かつ増幅された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部として機能させる。

好ましくは、前記調整・分割部は、前記文字行画像内の文字行の方向を検出する文字方向検出部と、前記文字画像のサイズを計算する文字画像サイズ計算部と、前記文字行方向検出部の前記検出結果および前記文字画像サイズ計算部の前記計算結果に応じて前記文字画像を調整して、前記文字のすべての線が前記調整および分割された文字画像に含まれるように調整する機能を有する。

好ましくは、前記文字画像増強部は、入力された文字画像の背景ピクセル値を推定する背景ピクセル値推定部と、前記背景ピクセル値推定部によって推定された前記背景ピクセル値に基づいて背景を除去する背景除去部と、前記背景を除去した前記文字画像のピクセル値を増強するピクセル値増強部として機能する。

好ましくは、前記ノイズ除去部は、前記二値文字画像の接続要素を解析して各接続要素のすべてのピクセル点を見出し、前記二値文字画像内の前記接続要素の総数を計算する接続要素解析部と、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定するノイズ接続要素決定部と、前記ノイズ接続要素決定によりノイズ接続要素であると決定された前記二値文字画像内の前記接続要素を除去するノイズ接続要素除去部として機能する。

好ましくは、前記ノイズ接続要素決定部は、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを前記接続要素のサイズ＜前記二値文字画像のサイズ／縮尺比数、および前記接続要素の境界と前記二次文字画像の境界の距離＜閾値を満たすか否かにより決定し、接続要素が前記条件の両方を満たすならば、前記接続要素はノイズ接続要素であると決定する。

本発明の一態様によれば、文字分割装置が提供される。この文字分割装置は、入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部と、前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部と、前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部と、前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密に分割された文字画像を生成する最終文字画像分割部を備えたことを特徴とする。

上記装置は、好ましくは、さらに、前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部を備えている。

本発明の他の態様によれば、文字分割方法が提供される。この文字分割方法は、コンピュータが、入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割工程と、前記調整および分割工程により処理された文字画像二値化するする文字画像二値化工程と、前記文字画像二値化工程において生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去工程と、前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密に分割された文字画像を生成する最終文字画像分割工程を実行することを特徴とする。

好ましくは、前記コンピュータは、さらに、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化工程により処理される前に、前記調整・分割工程において生成された前記調整および分割された文字画像を増幅する増幅工程を実行する。

好ましくは、前記コンピュータは、前記ノイズ除去工程として、前記二値文字画像の接続要素を解析して各接続要素のすべてのピクセル点を見出し、前記二値文字画像内の前記接続要素の総数を計算する接続要素解析工程と、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定するノイズ接続要素決定工程と、前記ノイズ接続要素決定工程においてノイズ接続要素であると決定された前記二値文字画像内の前記接続要素を除去するノイズ接続要素除去工程を実行する。

好ましくは、前記コンピュータは、前記ノイズ接続要素決定工程において、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを前記接続要素のサイズ＜前記二値文字画像のサイズ／縮尺比数、および、前記接続要素の境界と前記二次文字画像の境界の距離＜閾値を満たすか否かによって決定し、接続要素が前記条件の両方を満たすならば、前記接続要素はノイズ接続要素であると決定する。

本発明は低解像度文字画像において文字の境界を精密に得ることが可能であり、従って文字画像の有効な分割を実施することが可能であり、それにより文字認識の後続の手順（例えば文字特徴抽出）が有効に実施されることを保証する。

本発明の原理および好適な実施形態を添付の図面を参照して以下に詳細に説明する。

本発明は低解像度文字画像の粗分割をし、この文字行画像の文字のそれぞれが知られた後にそれらの文字を精密に分割することを対象としている。このようにして分割された文字は将来文字認識において特徴抽出のために使用することが可能である。粗分割は文字の境界を手動で、大雑把に枠で囲むことにより行うことが可能であるか、または画像の二値化の結果を用いて自動的に得ることが可能である。囲われた境界は多くの背景領域を含むことが可能である。さらに、文字の部分的な（不完全な）境界も分割によって単一化することが可能である。精密分割は文字の上下左右の境界を精密に見出すことを意味する。

図１は本発明の文字分割装置を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本発明の文字分割装置は調整・分割・増幅部１０２、文字画像増強・二値化部１０３、ノイズ除去部１０４および最終文字画像分割部１０５を備えている。入力は粗分割された低解像度灰色度文字行画像１０１であり、出力は精密分割された文字画像１０６である。しかしながら、前述の各部は単なる例示に過ぎず、本発明を限定するものではないことに注意すべきである。調整・分割・増幅部１０２はさらに調整・分割部および増幅部に細分割することが可能である。一方、文字画像増強・二値化部１０３はさらに文字画像増強部および文字画像二値化部に細分割することが可能である。さらに、文字画像増強部はさらに背景ピクセル値推定部、背景ピクセル値除去部およびピクセル値増強部に細分割することが可能である。加えて、調整・分割・増幅部は文字方向検出部、文字サイズ計算部、文字画像調整部等に細分割することが可能である。

上述のように、文字画像の粗分割は手動で行っても、あるいは従来の二値化画像の自動的分割により得ても、いずれでもよい。次いで、調整・分割・増幅部１０２は入力された低解像度文字行画像の粗分割の結果を調整し、文字画像増強・二値化部１０３が文字画像を増強し、二値化し、得られた二値化画像はノイズ除去手段によりノイズを除去され、ノイズを含まない二値化文字画像を生成する。最後に、最終文字画像分割部１０５が文字画像の最終分割を実行し、ノイズ除去部に生成された二値化文字画像を見出し、増幅された灰色度画像において真の文字境界を表示し、抽出を実行する。最終文字画像分割部１０５から出力された結果は精密分割された文字画像１０６である。

以下の段落において、図２〜５を一緒に参照して上記各部１０２〜１０５の動作を詳細に説明する。

調整・分割・増幅部１０２において、最初に、入力された文字行画像（図６−１参照）の各文字のその前およびその次の文字の粗分割の結果を用いてこの文字の境界限界を調整し、次いで調整された画像内容を抽出（分割）し、増幅して、真の文字の画像のすべてが、出力され、増幅された灰色度文字画像内に入るようにする。

図２は図１の調整・分割・増幅部１０２の特定の動作のフローを示す。この調整・分割・増幅部１０２の入力は粗分割された低解像度灰色度文字行画像１０１である。具体的には、調整・分割・増幅部１０２は現在の文字画像の前にある文字画像Ｓ２０１、現在の文字画像Ｓ２０２および粗分割された現在の文字画像Ｓ２０２の次の文字画像Ｓ２０３を含む。現在の文字画像の境界調整はその前および後の両方の文字画像の境界がかかわっているので、調整・分割・増幅部１０２の（図示しない）文字行方向検出部がまず文字行方向検出（文字行方向検出工程Ｓ２０４）を実行する。文字行が横（水平）に続いているならば（縦横決定工程Ｓ２０５、Ｙｅｓ）、文字画像の左右の境界の調整において、調整された境界はその文字の左右の文字画像の境界限界を過度に越えてはならない。文字行が縦（垂直）に続いているならば（縦横決定工程Ｓ２０５、Ｎｏ）、文字画像の上下の境界の調整において、調整された境界は現在の文字画像の上下の文字画像の境界限界を過度に越えてはならない。

文字行方向検出、すなわち文字行の方向決定（Ｓ２０４）は以下のようにして実行される。
１）（例えば、上述の３つの文字の）文字行の粗分割の結果を用いてこの文字行のバウンディング・ボックスを決定する。粗分割の結果は各文字画像のバウンディング・ボックスである（図６−１参照）。バウンディング・ボックスは矩形の枠によって表され、その幅は矩形の幅であり、その高さは矩形の高さである。ここで、従来技術を利用してこれらの文字（例えば、上述の文字のバウンディング・ボックスの極左、極右、上限および下限の座標を見出して新しいバウンディング・ボックスを定義することが可能である。このバウンディング・ボックスは文字行バウンディング・ボックスである。
（２）上記文字行バウンディング・ボックスの幅と高さを計算する。
（３）幅＞高さであるならば、文字行は水平文字行である。そうでなければ、文字行は垂直文字行である。

好適な一実施形態では、文字行画像内の文字行の方向が決定された後に、文字行の調整シーケンスが直ちに決定される。文字行の方向が水平である、すなわち入力されたものが水平文字行であるならば、まず文字境界が左右シーケンスに従って調整され、次いで上下シーケンスに従って調整される。文字行の方向が水平ではない場合、前述の調整シーケンスは変更されることに注意すべきである。

引き続き、文字画像のサイズが調整・分割・増幅部の（図示しない）文字画像サイズ計算部により計算される。粗分割後の前の文字画像の左右上下の境界をそれぞれｘｓ＿ｐ、ｘｅ＿ｐ、ｙｓ＿ｐ、ｙｅ＿ｐと定義し、粗分割後の前の文字の文字画像の左右上下の境界をｘｓ＿ｃ、ｘｅ＿ｃ、ｙｓ＿ｃ、ｙｅ＿ｃと定義し、かつ粗分割後の次の文字画像の左右上下の境界をｘｓ＿ｎ、ｘｅ＿ｎ、ｙｓ＿ｎ、ｙｅ＿ｎと定義する。粗分割後の現在の文字画像の幅と高さをｗｉｄｔｈ＿ｃ、ｈｅｉｇｈｔ＿ｃと定義する。現在の文字のサイズはｓｉｚｅ＿ｃ（すなわち、画像サイズ）と定義される。

次に、文字画像の境界が調整・分割・増幅部１０２の文字画像調整部によって調整される境界調整後の現在の文字画像の左右上下の境界をふたたびｘｓ＿ｃ１、ｘｅ＿ｃ１、ｙｓ＿ｃ１、ｙｅ＿ｃ１と定義する。

調整の原理は次の通りである。すなわち、水平文字行については、文字画像の左境界と右境界を拡大する。しかし、この拡大はその文字画像の左右の文字を含むほどになってはならない。上下の境界の限界も、粗分割により１つの文字が２つの部分に切断されないように、ある程度拡大されるべきである。この拡大の程度は文字サイズｓｉｚｅ＿ｃのある比率により決定される。垂直文字行については、文字画像の上下の境界が拡大されるが、この拡大はその文字画像の上下の文字を含むほどになってはならない。左右の境界の限界も粗分割により１つの文字が２つの部分に切断されないように、ある程度拡大されるべきである。最終的に要求される効果は、粗分割が粗分割の限界外に１つの文字部分を誤って分割した場合でさえも、調整後のこの分割の結果が依然としてこの文字のすべての部分を完全に含んでいることである。

文字行が水平文字行であると検出されたならば、現在の文字の左右上下の境界は文字画像左側境界調整（Ｓ２０６）、文字画像右側境界調整（Ｓ２０７）、文字画像上側境界調整（Ｓ２０８）および文字画像下側境界調整（Ｓ２０９）により調整される。以下の説明では、画像の左上隅が座標の原点であるとし、ｙ軸の方向は座標の原点に沿って下向きの方向であり、ｘ軸の方向は座標の原点に沿って右向き方向であるとする。

Ｓ２０６における文字画像左側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２０７における文字画像右側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２０８における文字画像上側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２０９における文字画像下側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２０８およびＳ２９０において、ｒは調整を制御するパラメータである。ｒの例示的値は０．２であり得る。

同様に、文字行が垂直文字行であると検出されたならば、現在の文字の上下左右の境界は文字画像上側境界調整（Ｓ２１０）、文字画像下側境界調整（Ｓ２１１）、文字画像左側境界調整（Ｓ２１２）および文字画像右側境界調整（Ｓ２１３）により調整される。

Ｓ２１０における文字画像上側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２１１における文字画像下側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２１２における文字画像左側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２１３における文字画像右側境界調整の規則は次の通りである。

Ｓ２０８およびＳ２９０において、ｒは調整を制御するパラメータである。ｒの例示的値は０．２であり得る。

調整後、ｘｓ＿ｃ１、ｘｅ＿ｃ１、ｙｓ＿ｃ１、ｙｅ＿ｃ１により定義された文字画像の画像コンテンツが文字行から切断される（Ｓ２１４）。これら４つの値は矩形の左右上下の境界を定義している。この矩形で定義された文字行画像における境界が要求されたセクションであり、このセクションのコンテンツをコピーすることが切断のプロセスである。次に、切断された文字画像を元のサイズのＮ倍に増幅する（Ｓ２１５）。画像増幅法のアルゴリズムは、ゴンザレス、ディジタル・イメージ・プロセシング、第２版、キュキ・ユアン、ユジ・ユアン他翻訳、第５０頁、第１刷、２００３年３月、電子産業発行館（Ｇｏｎｚａｌｅｚ，Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｅｃｏｎｄ ｅｄｉｔｉｏｎ，ｔｒａｎｓｌａｔｅｄ ｂｙ Ｑｉｕｑｉ ＹＵＡＮ，Ｙｕｚｈｉ ＹＵＡＮ ｅｔ ａｌ，ｐａｇｅ５０， ｆｉｒｓｔ ｐｒｉｎｔｅｄ ｉｎ Ｍａｒｃｈ ２００３，Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｈｏｕｓｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ）を参照することができる。Ｎの例示的値は４であり得る。調整、分割および増幅の出力は増幅された灰色度文字画像Ｓ２１６である（図６−３参照）。

注意すべきは、上述の調整方法は単なる例示であり、当業者に知られた他の調整方法も、それらの方法が文字の真の境界がその文字の調整されたバウンディング・ボックス内に完全に入ることを可能にする限り、使用可能である。

図３は図１の文字画像増強・二値化部を示す動作フローチャートである。文字画像増強の目的は文字画像における低解像度下の文字の滲んだ線（ｂｌｕｒｒｅｄ ｓｔｒｏｋｅｓ）をより明瞭にすることである。文字画像増強を実行しなかったならば、引き続き行われる認識は効果が思わしくないであろう。図３に示すように、文字画像増強・二値化部において、背景ピクセル値推定部がまず背景ピクセル値を推定する（背景ピクセル値推定工程Ｓ３０１）。これは増幅された文字画像Ｓ２１６の灰色度柱状グラフ（ヒストグラム）を用いることにより得ることが可能である。画像における灰色度柱状グラフの計算方法は、ユジン・ツァング編著「画像処理および解析」清華大学出版、１９９１年３月（Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，ｃｏｍｐｉｌｅｄ ａｎｄ ｗｒｉｔｔｅｎ ｂｙ Ｙｕｊｉｎ ＺＨＡＮＧ， Ｍａｒｃｈ １９９１， Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ）を参照することができる。この柱状グラフの最大値に対応するピクセル値を背景ピクセル値とする。次いで、背景はＳ３０２において背景除去部により除去される。文字ピクセル点の理想的なピクセル値は２５５であるとすると、背景の除去はすべての背景ピクセル点を見出すことになり、背景ピクセル点のピクセル値を０に設定することになる。詳しくは、例えば背景色が比較的に明るい状況下で、背景ピクセル値がＶｂｋであると仮定すると、入力された画像内のすべてのピクセル値をチェックする。あるピクセル点の灰色度値がＶｂｋよりも大きいならば、このピクセル点の灰色度値はＶｂｋに設定される。あるピクセル点の灰色度値がＶｂｋよりも小さいならば、このピクセル点の灰色度値は変わらない。先に仮定した状況下では、文字のピクセル値は背景のピクセル値よりも小さい。しかしながら、背景ピクセル点のピクセル値が文字ピクセル点のピクセル値よりも小さいならば、すなわち背景色が比較的にうす暗い（ｄｉｍ）状況下では、同様の処理を用いて灰色度値がＶｂｋより小さいピクセル点の灰色度値をＶｂｋに設定し、灰色度値がＶｂｋよりも大きいピクセル点を維持して背景除去（背景除去工程Ｓ３０２）（図６−３）を達成することが可能である。その後、背景を除去した灰色度画像のピクセル値をシグモイド関数により増強する（ピクセル値増強工程Ｓ３０３）。この増強のアルゴリズムは次のように規定される。

１．ピクセル点の灰色度値がｇであるとし、画像の各ピクセル点の灰色度について以下の変形をまず実行する。

ｆ（ｇ）＝（ｅｘｐ（（ｇ−ｏｆｆ）／ｔ）−１）／（ｅｘｐ（（ｇ−ｏｆｆ）／ｔ）＋１）

ここで、ｏｆｆおよびｔは変形のパラメータである。例えば、ｏｆｆ＝０、ｔ＝６に設定することができる。

この関数はＳ字状をしているので、シグモイド関数とも呼ばれる。

２．変形後、この関数値の最大値ｍａｘおよび最小値ｍｉｎを見出す。

３．各点の関数値に関して下記を実行する。

ｇ１＝（ｆ（ｇ）−ｍｉｎ）×２５５／（ｍａｘ−ｍｉｎ）

次に、ｇ１の整数値を選択する。この整数値は、画像増強後の新しい画像におけるこの点の灰色度値である。

文字が増強された後、増強された灰色度画像は所与の閾値Ｔｈを用いて二値化される（画像二値化工程Ｓ３０４）。新しい画像がまず生成され、そのサイズは元の灰色度画像と一致する。新しい画像におけるピクセル点の値の設定は以下の規則により決定される。

増強された画像の各ピクセル点の灰色度値を決定する。灰色度値がＴｈよりも大きいならば、新しい画像における対応する点の灰色度値は２５５に設定される。そうでなければ、０に設定される。新しい画像のピクセル点の値の設定において２つの選択肢、すなわち０または２５５だけしか存在することができないので、このプロセスは二値化と呼ばれている。二値化の結果は、二値文字画像Ｓ３０５を取得することである（図６−４も参照）。

通常、二値文字画像は文字境界の近くでは若干のノイズを含む。これらのノイズは背景ピクセルまたは不正確な粗分割を原因とする前のまたは次の文字の文字線であることがある。そこで、本発明の方法はノイズ除去工程を実行してこれらのノイズを除去する。換言すると、分割及び調整の後、文字自体は調整された境界内に完全に含まれているが、隣接する文字のある線もこの境界内に含まれることもあり得よう。これらの線はノイズ情報であり、従ってノイズを除去する必要がある。

図４は図１のノイズ除去部１０４のノイズ除去工程を示す詳細なフローチャートである。図４に示すように、まず、ノイズ除去部の接続要素解析部が、入力された二値文字画像（Ｓ３０５）の接続された要素（ＣＣ）（以下、「接続要素」という）を解析して、各接続要素に含まれるピクセル点を見出し、接続要素の総数を得る（接続要素の総数取得工程Ｓ４０１）。接続要素は、二値画像の相互に接続する一群のピクセルである。例えば、アラビア数字の２に相当する「二」という漢数字野場合、２つの接続要素が存在する。画像の接続要素解析アルゴリズムに関してはゴンザレス、ディジタル・イメージ・プロセシング、第２版、キュキ・ユアン、ユジ・ユアン他翻訳、第５３５頁、第１刷、２００３年３月、電子産業発行館（Ｇｏｎｚａｌｅｚ，Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｅｃｏｎｄ ｅｄｉｔｉｏｎ，ｔｒａｎｓｌａｔｅｄ ｂｙ Ｑｉｕｑｉ ＹＵＡＮ，Ｙｕｚｈｉ ＹＵＡＮ ｅｔ ａｌ，ｐａｇｅ５３５， ｆｉｒｓｔ ｐｒｉｎｔｅｄ ｉｎ Ｍａｒｃｈ ２００３，Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｈｏｕｓｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ）を参照することができる。

次に、ノイズ接続要素決定部が、接続された要素がノイズを接続された要素（以下、「ノイズ接続要素」という）であるか否かを決定する。ノイズ接続要素であるか否かの決定を実行するには、まず接続された要素のサイズと文字境界からの距離を計算する必要がある。具体的には、ｉ＝０と設定する（距離計算工程Ｓ４０２）。ここで、ｉは画像中の接続要素の符号であり、ｉ＝０は第１の接続要素から開始することを表す。続いて、各接続要素の外側バウンディング・ボックスを第１の接続要素から得る。この接続要素の全てのピクセルの上下左右の境界がこの接続要素の外側バウンディング・ボックスを構成している。次いで、接続要素のサイズを推定する。すなわち、接続要素の外側バウンディング・ボックスの幅の値と高さの値の間でどちらが大きいかを推定する（サイズ推定工程Ｓ４０３）。ｉ番目の接続要素（ｉ番目のＣＣ）の外側バウンディング・ボックスと文字画像の境界の距離を得て、「距離」（Ｄｉｓｔａｎｃｅ）と定義する（距離推定工程Ｓ４０４）。さらに、文字画像のサイズ、すなわち上述の文字画像のサイズ幅の値と高さの値のうち大きい方の文字画像のサイズを「画像サイズ（ｉｍａｇｅｓｉｚｅ）」と定義する。次いで、この接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定する（ノイズ接続要素決定工程Ｓ４０５）。そして、ノイズ接続要素であると決定された場合は、この接続要素を除去する（ノイズ接続要素除去工程Ｓ４０６）。すなわち、接続要素が下記の２つの条件を満たすならば、この接続要素はノイズ接続要素とみなされ、二値文字画像から除去される。

２つの条件は以下の通りである。
１．サイズ＜画像サイズ／Ｎ１
２．距離＜Ｎ２
ここで、Ｎ１は縮尺比数（ｓｃａｌｅ ｎｕｍｂｅｒ）であり、例えばＮ１＝３である。Ｎ２は距離の閾値である。すなわち、接続要素のサイズは非常に小さい（例えば、文字画像のサイズの３分の１未満である）。文字画像と文字境界の距離は所定の閾値よりも小さく、従ってこの接続要素はノイズ接続要素である。

ノイズ接続要素はノイズ接続要素除去部により除去される。その動作は以下の通りである。
１．元の二値画像のサイズと同じサイズの新しい画像を作成し、この新しい画像のすべてのピクセル点の値を０（ゼロ）に設定する。そして、
２．元の二値画像の非ノイズ接続要素（まだ決定がなされていないものを含む）におけるピクセル点のそれぞれに関して、新しい画像における対応するピクセル点の灰色度値を２５５に設定する。

新しい画像はノイズ接続要素を除去した文字画像である。

二値文字画像の接続要素はすべて上述のサイズ計算、距離推定、ノイズ接続要素の決定およびノイズ接続要素であると決定した際の除去の上述の工程を実行し、最終的にノイズのない二値化文字画像を出力する（Ｓ４０９）（図６−５参照）。

詳しくは、ノイズ接続要素の決定および除去の工程は以下の通りである。すなわち、接続要素のサイズをサイズ推定工程Ｓ４０３で推定し、この接続要素と境界の距離を距離推定工程Ｓ４０４で推定し、次いでノイズ接続要素決定工程Ｓ４０５でこの接続要素が前述の２つの条件を満たすか否かを見る。２つの条件が満たされていなければ、手順は工程次の接続要素指定工程Ｓ４０７に移り、１をｉ番目の値に加えて次の接続要素を指定し、次いでノイズ接続要素決定工程Ｓ４０８に進む。２つの条件が満たされているならば、この接続要素はノイズ接続要素であると決定され、ノイズ接続要素除去工程Ｓ４０６において除去され、手順は次の接続要素指定工程Ｓ４０７に進んで次の接続要素を指定し、ノイズ接続要素決定工程Ｓ４０８に進む。工程Ｓ４０８では、接続要素がすべて解析されたか否かを決定する（図４のｎＣＣは接続要素の総数を表す）。すべて解析されているわけではないならば、手順は工程Ｓ４０３に進み、指定された接続要素の解析が開始される。すべて解析されているならば、ノイズを除去した二値文字画像が出力される（二値化画像出力工程Ｓ４０９）。

図５は最終文字画像分割部１０５の詳細な動作フローチャートである。まず、ノイズを除去した二値化文字画像を入力し（Ｓ４０９）、ｉ＝０と設定する（開始接続要素指定工程Ｓ５０１）。ここで、ｉは画像中の接続要素の符号であり、ｉ＝０は第１の接続要素から開始することを表す。続いて、各接続要素の外側バウンディング・ボックスを計算する（外側バウンディング・ボックス計算工程Ｓ５０２）、すなわちこの接続要素のすべてのピクセル点の最上端、極左、極右、および最下端の境界を見出す。次いで、ｉ＝０か否かを決定する（開始接続要素決定工程Ｓ５０３）。ｉ＝０である（Ｓ５０３において、ｙｅｓ）ならば、この接続要素の外側バウンディング・ボックスは仮の文字バウンディング・ボックスであると設定する（仮の文字バウンディング・ボックス設定工程Ｓ５０４）。そうでなければ（Ｓ５０３において、ｎｏ）、この接続要素のバウンディング・ボックスは仮のバウンディング・ボックス統合工程Ｓ５０５において仮の文字バウンディング・ボックスと統合される。換言すると、最初の仮の文字バウンディング・ボックスは第１の接続要素の外側バウンディング・ボックスであり、第２の接続要素から開始して２つのバウンディング・ボックスが統合される。その１つはすべての現在の要素（第１の接続要素から現在の接続要素の１つ前の接続要素の一群、すなわち仮の文字バウンディング・ボックス）であり、もう１つは現在の接続要素の外側バウンディング・ボックスであり、このようにして新しい仮の文字バウンディング・ボックスを得る。この統合工程は２つのバウンディング・ボックスの最上端、最下端、極左および極右、すなわち統合後の外側バウンディング・ボックスを見出すことである（新しい仮の文字バウンディング・ボックス取得工程Ｓ５０６）。工程Ｓ５０６に続いて、次の接続要素がｉ番目の値に１を加えることにより指定され、接続要素処理完了決定工程Ｓ５０７において、すべての接続要素が処理されたかが決定される。すべての接続要素が処理されたわけではない（Ｓ５０７において、ｎｏ）ならば手順は工程Ｓ５０２に戻り、すべての接続要素が処理されるまで前述の工程を繰り返す。今回得られた仮の文字バウンディング・ボックスが要求された文字バウンディング・ボックスである。そして、次に、増幅された灰色度文字画像Ｓ２１６において、この文字バウンディング・ボックス内に囲まれた灰色度コンテンツを抽出する（灰色度コンテンツ抽出工程Ｓ５０８）．すなわち、文字バウンディング・ボックスによって画成された囲まれた画像を増幅された灰色度画像からコピーする。これは精密に分割された文字画像であり、この分割された文字画像は本発明の最終的出力である（図６−６も参照）。

図６−１〜図６−６は、前述の各部の出力結果を示す。図６−１は入力された粗分割を示す。図６−２は調整、分割および増幅後の結果である。図６−３は背景ピクセルの除去後の結果を示す。図６−５はノイズ除去後の結果を示す。図６−６は最終的な分割された文字画像を示す。

本発明は低解像度画像における文字の境界を精密に得ることを可能にし、文字を有効に分割し、文字認識における以降の工程、例えば文字特徴抽出が有効に実行される保証を与えることを可能にする。

当業者には了解されるべきであるように、本発明の精神および範囲を逸れることなく、本発明に種々の改訂および変更を行うことが可能である。従って、本発明は添付の特許請求の範囲に含まれるすべての改訂および変更およびそれらの均等物に及ぶべきものである。

以上のように、本発明にかかる灰色度文字精密分割装置および方法、特に粗分割を行った後の低解像度灰色度文字行の単一の文字の精密分割装置および方法は、文字認識に有用であり、特に、低解像度文字画像において文字の境界を精密に得ること、従って文字画像の有効な分割を実施すること、それにより文字認識の後続の手順（例えば文字特徴抽出）を有効に実施することに適している。

（付記１）コンピュータを、
入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部と、
前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部と、
前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密分割された文字画像を生成する最終文字画像分割部
として機能させることを特徴とする文字分割プログラム。
（付記２）前記コンピュータを、
さらに、
前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部
として機能させることを特徴とする付記１に記載の文字分割プログラム。
（付記３）前記調整・分割部は、
前記文字行画像内の文字行の方向を検出する文字方向検出部と、
前記文字画像のサイズを計算する文字画像サイズ計算部と、
前記文字行方向検出部の前記検出結果および前記文字画像サイズ計算部の前記計算結果に応じて前記文字画像を調整して、前記文字のすべての線が前記調整および分割された文字画像に含まれるように調整する機能を
有することを特徴とする付記１または２に記載の文字分割プログラム。
（付記４）前記文字画像増強部は、
入力された文字画像の背景ピクセル値を推定する背景ピクセル値推定部と、
前記背景ピクセル値推定部によって推定された前記背景ピクセル値に基づいて背景を除去する背景除去部と、
前記背景を除去した前記文字画像のピクセル値を増強するピクセル値増強部
として機能することを特徴とする付記２に記載の文字分割プログラム。
（付記５）前記ノイズ除去部は
前記二値文字画像の接続要素を解析して各接続要素のすべてのピクセル点を見出し、前記二値文字画像内の前記接続要素の総数を計算する接続要素解析部と、
接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定するノイズ接続要素決定部と、
前記ノイズ接続要素決定によりノイズ接続要素であると決定された前記二値文字画像内の前記接続要素を除去するノイズ接続要素除去部
として機能することを特徴とする付記１または２に記載の文字分割プログラム。
（付記６）前記ノイズ接続要素決定部は、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを前記接続要素のサイズ＜前記二値文字画像のサイズ／縮尺比数、および、前記接続要素の境界と前記二次文字画像の境界の距離＜閾値を満たすか否かにより決定し、接続要素が前記条件の両方を満たすならば、前記接続要素はノイズ接続要素であると決定することを特徴とする付記５に記載の文字分割プログラム。
（付記７）入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部と、
前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部と、
前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密分割された文字画像を生成する最終文字画像分割部
を備えたことを特徴とする文字分割装置。
（付記８）前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部
を備えたことを特徴とする付記７に記載の文字分割装置。
（付記９）前記調整・分割部は、
前記文字行画像内の文字行の方向を検出する文字方向検出部と、
前記文字画像のサイズを計算する文字画像サイズ計算部と、
前記文字行方向検出部の前記検出結果および前記文字画像サイズ計算部の前記計算結果に応じて前記文字画像を調整して、前記文字のすべての線が前記調整および分割された文字画像に含まれるように調整する機能を
有することを特徴とする請求項７または８に記載の文字分割装置。
（付記１０）前記文字画像増強部は、
入力された文字画像の背景ピクセル値を推定する背景ピクセル値推定部と、
前記背景ピクセル値推定部によって推定された前記背景ピクセル値に基づいて背景を除去する背景除去部と、
前記背景を除去した前記文字画像のピクセル値を増強するピクセル値増強部
を有することをする請求項８に記載の文字分割装置。
（付記１１）前記ノイズ除去部は
前記二値文字画像の接続要素を解析して各接続要素のすべてのピクセル点を見出し、前記二値文字画像内の前記接続要素の総数を計算する接続要素解析部と、
接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定するノイズ接続要素決定部と、
前記ノイズ接続要素決定によりノイズ接続要素であると決定された前記二値文字画像内の前記接続要素を除去するノイズ接続要素除去部
を有することを特徴とする請求項７または８に記載の文字分割装置。
（付記１２）前記ノイズ接続要素決定部は、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを前記接続要素のサイズ＜前記二値文字画像のサイズ／縮尺比数、および、前記接続要素の境界と前記二次文字画像の境界の距離＜閾値を満たすか否かにより決定し、
接続要素が前記条件の両方を満たすならば、前記接続要素はノイズ接続要素であると決定する
ことを特徴とする付記１１に記載の文字分割装置。
（付記１３）コンピュータが、
入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して、調整および分割された文字画像を生成する調整・分割工程と、
前記調整および分割工程により処理された文字画像二値化するする文字画像二値化工程と、
前記文字画像二値化工程において生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去工程と、
前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密に分割された文字画像を生成する最終文字画像分割工程
を実行することを特徴とする文字分割方法。
（付記１４）前記コンピュータが、
さらに、
前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化工程により処理される前に、前記調整・分割工程において生成された前記調整および分割された文字画像を増幅する増幅工程
を実行することを特徴とする付記１３に記載の文字分割方法。
（付記１５）前記コンピュータが、
さらに、
前記文字画像二値化工程の前に、前記増幅工程において増幅された前記調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強工程
を実行することを特徴とする付記１３に記載の方法。
（付記１６）前記コンピュータが、前記調整・分割工程において、
前記文字行画像内の文字行の方向を検出する文字方向検出工程と、
前記文字画像のサイズを計算する文字画像サイズ計算工程と、
前記文字行方向検出工程の前記検出結果および前記文字画像サイズ計算工程の前記計算結果に応じて前記文字画像を調整して、前記文字のすべての線が前記調整および分割された文字画像に含まれるように調整する機能を実行することを特徴とする付記１３に記載の方法。
（付記１７）前記コンピュータが、前記文字画像増強工程において、
入力された文字画像の背景ピクセル値を推定する背景ピクセル値推定工程と、
前記背景ピクセル値推定工程によって推定された前記背景ピクセル値に基づいて背景を除去する背景除去工程と、
前記背景を除去した前記文字画像のピクセル値を増強する機能を実行することを特徴とする付記１４に記載の方法。
（付記１８）前記コンピュータが、前記ノイズ除去工程において、
前記二値文字画像の接続要素を解析して各接続要素のすべてのピクセル点を見出し、前記二値文字画像内の前記接続要素の総数を計算する接続要素解析工程と、
接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定するノイズ接続要素決定工程と、
前記ノイズ接続要素決定工程においてノイズ接続要素であると決定された前記二値文字画像内の前記接続要素を除去するノイズ接続要素除去工程
を実行することを特徴とする付記１３〜１７のいずれか一項に記載の方法。
（付記１９）前記コンピュータが、前記ノイズ接続要素決定工程において、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを、前記接続要素のサイズ＜前記二値文字画像のサイズ／縮尺比数、および前記接続要素の境界と前記二次文字画像の境界の距離＜閾値を満たすか否かによって決定し、接続要素が前記条件の両方を満たすならば、前記接続要素はノイズ接続要素であると決定することを特徴とする付記１８に記載の方法。

本発明の文字分割装置を示す概略ブロック図である。 図１の調整、分割および増幅部の動作を示すフローチャートである。 図１の文字画像増強および二値化部の動作を示すフローチャートである。 図１のノイズ除去部詳細な動作を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、最終的文字画像分割部の詳細な動作を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、入力された、粗分割された文字画像を示す図である。 本発明の一実施形態による、粗分割および調整の結果を示す図である。 本発明の一実施形態による、背景ピクセルの除去の結果を示す図である。 本発明の一実施形態による、二値化の結果を示す図である。 本発明の一実施形態による、ノイズの除去の結果を示す図である。 本発明の一実施形態による、最終的に分割された文字画像の結果を示す図である。

符号の説明

１０１ 低解像度灰色度文字行画像
１０２ 調整・分割・増幅部
１０３ 文字画像増強・二値化部
１０４ ノイズ除去部
１０５ 最終文字画像分割部
１０６ 精密分割された文字画像
Ｓ２０１ 現在の文字画像の前にある文字画像
Ｓ２０２ 現在の文字画像
Ｓ２０３ 粗分割された現在の文字画像の次の文字画像
Ｓ２０４ 文字行方向検出（方向決定）工程
Ｓ２０５ 縦横決定工程
Ｓ２０６ 文字画像左側境界調整工程
Ｓ２０７ 文字画像右側境界調整工程
Ｓ２０８ 文字画像上側境界調整工程
Ｓ２０９ 文字画像下側境界調整工程
Ｓ２１０ 文字画像上側境界調整工程
Ｓ２１１ 文字画像下側境界調整工程
Ｓ２１２ 文字画像左側境界調整工程
Ｓ２１３ 文字画像右側境界調整工程
Ｓ３０１ 背景ピクセル値推定工程
Ｓ３０２ 背景除去工程
Ｓ３０３ ピクセル値増強工程
Ｓ３０４ 画像二値化工程
Ｓ３０５ 二値化文字画像
Ｓ４０１ 接続要素の総数取得工程
Ｓ４０２ 距離計算工程
Ｓ４０３ 接続要素のサイズ推定工程
Ｓ４０４ 距離推定工程
Ｓ４０５ ノイズ接続要素決定工程
Ｓ４０６ ノイズ接続要素除去工程
Ｓ４０７ 次の接続要素指定工程
Ｓ４０８ ノイズ接続要素決定工程
Ｓ４０９ 二値化文字画像出力工程
Ｓ５０１ 開始接続要素指定工程
Ｓ５０２ 外側バウンディング・ボックス計算工程
Ｓ５０３ 開始接続要素決定工程
Ｓ５０４ 仮の文字バウンディング・ボックス設定工程
Ｓ５０５ 仮の文字バウンディング・ボックス統合工程
Ｓ５０６ 新しい仮の文字バウンディング・ボックス取得工程
Ｓ５０７ 接続要素処理完了決定工程
Ｓ５０８ 灰色度コンテンツ抽出工程

Claims (10)

1. コンピュータを、
   入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部と、
   前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部と、
   前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部と、
   前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密分割された文字画像を生成する最終文字画像分割部
   として機能させることを特徴とする文字分割プログラム。
2. 前記コンピュータを、さらに、
   前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部
   として機能させることを特徴とする請求項１に記載の文字分割プログラム。
3. 前記調整・分割部は、
   前記文字行画像内の文字行の方向を検出する文字方向検出部と、
   前記文字画像のサイズを計算する文字画像サイズ計算部と、
   前記文字行方向検出部の前記検出結果および前記文字画像サイズ計算部の前記計算結果に応じて前記文字画像を調整して、前記文字のすべての線が前記調整および分割された文字画像に含まれるように調整する機能を
   有することを特徴とする請求項１または２に記載の文字分割プログラム。
4. 前記文字画像増強部は、
   入力された文字画像の背景ピクセル値を推定する背景ピクセル値推定部と、
   前記背景ピクセル値推定部によって推定された前記背景ピクセル値に基づいて背景を除去する背景除去部と、
   前記背景を除去した前記文字画像のピクセル値を増強するピクセル値増強部
   として機能することを特徴とする請求項２に記載の文字分割プログラム。
5. 前記ノイズ除去部は
   前記二値文字画像の接続要素を解析して各接続要素のすべてのピクセル点を見出し、前記二値文字画像内の前記接続要素の総数を計算する接続要素解析部と、
   接続要素がノイズ接続要素であるか否かを決定するノイズ接続要素決定部と、
   前記ノイズ接続要素決定によりノイズ接続要素であると決定された前記二値文字画像内の前記接続要素を除去するノイズ接続要素除去部
   として機能することを特徴とする請求項１または２に記載の文字分割プログラム。
6. 前記ノイズ接続要素決定部は、接続要素がノイズ接続要素であるか否かを前記接続要素のサイズ＜前記二値文字画像のサイズ／縮尺比数、および、前記接続要素の境界と前記二次文字画像の境界の距離＜閾値を満たすか否かにより決定し、
   接続要素が前記条件の両方を満たすならば、前記接続要素はノイズ接続要素であると決定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の文字分割プログラム。
   
7. 入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して調整および分割された文字画像を生成する調整・分割部と、
   前記入力された調整および分割された文字画像から二値文字画像を生成する文字画像二値化部と、
   前記文字画像二値化部により生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去部と、
   前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密分割された文字画像を生成する最終文字画像分割部
   を備えたことを特徴とする文字分割装置。
8. 前記調整・分割部と前記文字画像二値化部の間に介装され、前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化部に入力される前に、前記調整・分割部により生成された調整および分割された文字画像を増強して前記文字画像内の線をより明瞭にする文字画像増強部
   を備えたことを特徴とする請求項８に記載の文字分割装置。
9. コンピュータが、
   入力された、粗分割された低解像度灰色度文字行画像の単一文字画像を調整および分割して、調整および分割された文字画像を生成する調整・分割工程と、
   前記調整および分割工程により処理された文字画像二値化するする文字画像二値化工程と、
   前記文字画像二値化工程において生成された前記二値文字画像においてノイズ情報を除去するノイズ除去工程と、
   前記ノイズ情報を除去した二値文字画像から精密に分割された文字画像を生成する最終文字画像分割工程
   を実行することを特徴とする文字分割方法。
10. 前記コンピュータが、さらに、
    前記調整および分割された文字画像が前記文字画像二値化工程により処理される前に、前記調整・分割工程において生成された前記調整および分割された文字画像を増幅する増幅工程
    を実行することを特徴とする請求項９に記載の文字分割方法。

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