JP2011243201A - 光学式文字認識用に画像を前処理するための方法およびシステム - Google Patents
光学式文字認識用に画像を前処理するための方法およびシステム Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】当該方法は、アラビア文字および非文字項目に付随する複数の構成要素を定めることを含み、構成要素は接続されたピクセルの組を含む。次に、複数の構成要素について、第1の組の特性パラメータが計算される。複数の構成要素は後で第1の組の特性パラメータに基づいて合成されて、1つ以上の副単語および/または1つ以上の単語を形成する。
【選択図】図3
Description
本発明は一般に光学式文字認識(OCR)用に画像を前処理することに関し、より特定的には、アラビア文字および非文字項目を含む画像を前処理するための方法およびシステムに関する。
スキャンされた文章を編集可能および検索可能な文章に自動的に変換するには、正確かつ安定した光学式文字認識(OCR)システムを使用する必要がある。英語の文章に対するOCRシステムは、さまざまな理由により、高いレベルの精度に達している。その主な理由の1つは、OCRシステムへの入力として、英語の文章を分離された文字に前処理する機能にある。英語の文章の各文字は、印刷された英語の文章が繋がっていない性質により、分離することができる。しかし、スキャンされた繋がっている文字はOCRシステムへの課題であり、ピッチが変化している場合にその精度を落とす。
本発明に従う実施例を詳細に説明する前に、実施例は主に光学式文字認識(OCR)用にアラビア文字および非文字項目を含む画像を前処理するための方法およびシステムに関する方法の工程および装置の構成要素の組合せに基づいていることに注意しなければならない。したがって、装置の構成要素および方法の工程は、図面において適する場合は従来の記号によって示され、ここでの記載が当業者にとって容易に明らかとなる詳細でもって開示を曖昧にしないよう、本発明の実施例の理解に関連する具体的詳細のみが示されている。
1402 メモリ
1404 プロセッサ
302 アラビア文字および/または非文字項目に付随する複数の構成要素を定める
304 複数の構成要素のうちの各構成要素の特性パラメータを1つ以上計算する
306 1つ以上の特性パラメータに基づいて複数の構成要素を合成して、1つ以上の副単語および1つ以上の単語のうちの少なくとも1つ以上を形成する
Claims (26)
- 光学式文字認識(OCR)用に画像を前処理する方法であって、
画像はアラビア文字および非文字項目を含み、前記方法は、
アラビア文字および非文字項目の少なくとも一方に付随する複数の構成要素を定めることを備え、構成要素はある組の接続されたピクセルを含み、前記方法は、さらに、
複数の構成要素に付随する第1の組の特性パラメータを計算することと、
第1の組の特性パラメータに基づき、複数の構成要素を合成して、少なくとも1つの副単語および少なくとも1つの単語の少なくとも一方を形成することとを備える、方法。 - 前記画像は、濃淡画像およびカラー画像の少なくとも一方を2進画像に変換することによって得られる、請求項1に記載の方法。
- 前記画像は、ごま塩雑音をふるい落とすことによって得られる、請求項1に記載の方法。
- 前記画像は、変形ハフ変換を用いて歪みを修正することによって得られ、前記変形ハフ変換はアラビア文字に適合される、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の構成要素を定めることは、
前記画像に対してラスタスキャンを行なうこと、
前記ラスタスキャンの少なくとも1回の掃引に対応する複数の構成要素のうちの少なくとも1つに付随する複数のピクセルを特定すること、
複数のピクセル間の相互接続に基づき複数のピクセルを統合して、少なくとも1つの組の接続されたピクセルを形成することとを含む、請求項1に記載の方法。 - ピクセルはそのピクセルの8個の隣接するピクセルの少なくとも1つと相互接続される、請求項5に記載の方法。
- 前記第1の組の特性パラメータは、行高さ、語間、行間、各構成要素に対応するピクセルの数、各構成要素の幅、各構成要素の高さ、各構成要素の座標、各構成要素の密度、および各構成要素のアスペクト比の少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。
- 前記行高さを計算することは、
複数の構成要素の各々の高さに対応する高さのヒストグラムを作成すること、
高さのヒストグラムから頻出高さを特定することと、
頻出高さに基づき行高さを計算することとを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記語間を計算することは、
複数の構成要素のうちの連続する構成要素間の間隔のヒストグラムを作成することと、
ヒストグラムから頻出間隔を特定することとを含み、前記頻出間隔は行高さによって定められるしきい値範囲内にあり、さらに
頻出間隔に基づき語間を計算することを含む、請求項7に記載の方法。 - 連続する構成要素は、縦方向に重なる構成要素および所定の距離離れている構成要素の少なくとも一方を含み、前記縦方向に重なる構成要素は、縦軸に沿って少なくとも1つの座標を共有する、請求項9に記載の方法。
- 前記行間を計算することは、
複数の構成要素の複数の横並び突出部のヒストグラムを作成することを含み、前記複数の横並び突出部のうちのある横並び突出部は、ラスタスキャンの各掃引に対応して複数の構成要素に付随するピクセルの数を示し、さらに
2つの連続する最大横並び突出部間の平均距離を計算することと、
平均距離に基づき行間を計算することとを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記複数の構成要素を合成することは、
語間に基づき連続する構成要素を結合することと、
第1の組の特性パラメータに基づき、アラビア文字に付随する複数の構成要素から、非文字項目に付随する複数の構成要素のうちの少なくとも1つの構成要素をふるい落とすこととを含む、請求項9に記載の方法。 - 前記方法はさらに、各副単語および各単語の少なくとも一方に付随する第2の組の特性パラメータを計算することを備え、前記第2の組の特性パラメータは、行高さ、語間、および行間の1つであり、前記方法はさらに、
第2の組の特性パラメータに基づき少なくとも2つの副単語をグループ化して、少なくとも1つの副単語および少なくとも1つの単語の一方を形成することを備える、請求項1に記載の方法。 - 前記方法は、少なくとも1つの副単語および少なくとも1つの単語を、行高さおよび行間の少なくとも一方に基づき、少なくとも1つの横行に分割することをさらに備える、請求項13に記載の方法。
- 前記方法は、行高さの係数より大きい高さを含む少なくとも1つの横行に付随する少なくとも1つの構成要素を特定することと、
少なくとも1つの横行の各横行の中央を定めることとをさらに備え、前記中央は各横行の上端と下端との間の中点であり、
前記方法は、さらに、中央と上端との間の距離および中央と下端との間の距離の少なくとも一方を計算することと、
距離に基づき画像の向きを定めることとを備える、請求項14に記載の方法。 - 光学式文字認識(OCR)用に画像を前処理するシステムであって、画像はアラビア文字および非文字項目を含み、前記システムは、
メモリと、
前記メモリに結合されるプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
アラビア文字および非文字項目の少なくとも一方に付随する複数の構成要素を定めるよう構成されており、前記構成要素はある組の接続されたピクセルを含み、
前記プロセッサは、
複数の構成要素に付随する第1の組の特性パラメータを計算するよう構成されており、さらに
第1の組の特性パラメータに基づき複数の構成要素を合成して、少なくとも1つの副単語および少なくとも1つの単語の少なくとも一方を形成するよう構成されている、システム。 - 前記プロセッサは、
濃淡画像およびカラー画像の少なくとも一方を2進画像に変換すること、
ごま塩雑音をふるい落とすこと、および
変形ハフ変換を用いて歪みを修正すること、のうちの少なくとも一つを行なうようさらに構成されている、請求項16に記載のシステム。 - 複数の構成要素を定めるために、前記プロセッサは、
画像に対してラスタスキャンを行ない、
ラスタスキャンの少なくとも1回の掃引に対応して複数の構成要素の少なくとも1つの構成要素に付随する複数のピクセルを特定し、
複数のピクセル間の相互接続に基づき、前記複数のピクセルを統合して少なくとも1組の接続されたピクセルを形成するようさらに構成されている、請求項16に記載のシステム。 - 前記第1の組の特性パラメータは、行高さ、語間、行間、各構成要素に対応するピクセルの数、各構成要素の幅、各構成要素の高さ、各構成要素の座標、各構成要素の密度、および各構成要素のアスペクト比の少なくとも1つである、請求項16に記載のシステム。
- 前記行高さを計算するために、前記プロセッサは、
複数の構成要素の各々の高さに対応する高さのヒストグラムを作成し、
前記高さのヒストグラムから頻出高さを特定し、
前記頻出高さに基づき行高さを計算するようさらに構成されている、請求項19に記載のシステム。 - 前記語間を計算するために、前記プロセッサは、
複数の構成要素のうちの連続する構成要素間の間隔のヒストグラムを生成し、
前記ヒストグラムから頻出間隔を特定し、前記頻出間隔は行高さによって定められるしきい値範囲内にあり、
前記頻出間隔に基づき語間を計算するようさらに構成されている、請求項19に記載のシステム。 - 前記行間を計算するために、前記プロセッサは、
複数の構成要素の中の複数の横並び突出部のヒストグラムを作成し、前記複数の横並び突出部のうちのある横並び突出部は、ラスタスキャンの各掃引に対応して、複数の構成要素に付随するピクセルの数を示し、さらに
2つの連続する最大横並び突出部間の平均距離を計算し、
前記平均距離に基づき行間を計算するようさらに構成されている、請求項19に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
語間に基づき連続する構成要素を結合して、少なくとも副単語および少なくとも1つの単語の少なくとも一方を形成し、
第1の組の特性パラメータに基づき、アラビア文字に付随する複数の構成要素から非文字項目に付随する複数の構成要素のうちの少なくとも1つの構成要素をふるい落とすようさらに構成されている、請求項21に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
各副単語および各単語の少なくとも一方の第2の組の特性パラメータを計算し、前記第2の組の特性パラメータは、行高さ、語間、および行間の1つであり、
第2の組の特性パラメータに基づき少なくとも2つの副単語をグループ化して、少なくとも1つの副単語および少なくとも1つの単語の一方を形成するようさらに構成されている、請求項16に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、少なくとも1つの副単語および少なくとも1つの単語を、行高さおよび行間の少なくとも一方に基づき、少なくとも1つの横行に分割するようさらに構成されている、請求項24に記載のシステム。
- 画像の向きを定めるために、前記プロセッサは、
行高さの係数より大きい高さを含む少なくとも1つの横行に付随する少なくとも1つの構成要素を特定し、
少なくとも1つの横行の各横行の中央を定めるよう構成されており、前記中央は各横行の上端と下端との間の中点であり、前記プロセッサはさらに、
中央と上端との間の距離および中央と下端との間の距離の少なくとも一方を計算し、
距離に基づき画像の向きを定めるようさらに構成されている、請求項25に記載のシステム。
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