JP2578768B2

JP2578768B2 - 画像処理方法

Info

Publication number: JP2578768B2
Application number: JP61123727A
Authority: JP
Inventors: 明彦植草; 敏明矢ケ崎; 新子石谷; 由美恵郷
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1986-05-30
Filing date: 1986-05-30
Publication date: 1997-02-05
Anticipated expiration: 2012-02-05
Also published as: JPS62281097A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、文字の画像情報を入力して、その入力した
画像情報の文字を認識するための画像処理方法に関する
ものである。

［従来の技術］従来、この種の文字認識装置は非常に複雑な認識処理
を行つており、その分認識処理に時間を要し、装置が高
価であつた。

第９図は従来の文字認識処理の一例を示すフローチヤ
ートである。図において、用紙Ｐ上の文字は光電変換さ
れて読み取られ（ステツプS81）、論理“1"及び“0"の
２値化文化パターンに変換される（ステツプS82）。そ
して前記文字パターンにはその後の認識処理を容易かつ
確実なものとするための前処理が行われる（ステツプS8
3）。前処理は、例えば用紙Ｐ上の黒点等に起因するノ
イズの除去処理や文字線の境界に生じているピーク又は
ボイド等の平滑化処理を含む一連の処理である。次に、
いくつかの特徴情報（交点、分岐点、ループ数、ストロ
ーク長等の情報）を抽出する特徴抽出処理が行われる
（ステツプS84）。認識対象が多様になると特徴抽出情
報も相当の数になる。そして、この特徴抽出結果の情報
に応じて単一文字候補が選び出されるときは、その文字
候補が認識出力になる（ステツプS85→ステツプS88）。
即ち、辞書誘導を要しない場合である。しかし、多くの
場合は特徴情報を共通する複数の文字候補が選び出さ
れ、更に唯一の文字を選び出すための詳細な識別処理が
なされる（ステツプS85→ステツプS86）。この詳細な識
別処理は一般に辞書照合処理といわれ、認識対象が多様
になるとかなり複雑化し、その照合に時間を要する。そ
して、この照合処理によつて照合一致が得られたときは
特定の文字候補が選び出される。また、この照合処理に
よつても不一致の場合は最終的に認識不能の結果が出力
される（ステツプS87→ステツプS88）。

このように、従来の文字認識装置は多様な文字を認識
対象とするためにアルフアベツト、数字等の簡易な文字
（認識し易い文字）を認識する場合でも上述のような複
雑な認識処理を行うことになる。従つて、処理に時間が
かかり過ぎ、業務によつてはコストパフオーマンスを著
しく低下させていた。

［発明が解決しようとする問題点］本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、入力さ
れた画像情報より高速に文字を認識するための画像処理
方法を提供することを目的とする。

［問題点を解決するための手段］上記目的を達成するために本発明の画像処理方法は以
下のような工程を備える。即ち、文字の画像情報を入力し、前記入力した画像情報を所定の領域に分割し、前記分割された各領域毎に、各ライン上に現れる黒画
素の個数を計数して、該各領域内における各１ライン毎
の黒画素の個数の最大値を求め、前記分割された領域ごとに、各ライン上に現れるスト
ロークの個数を計数して該各領域内における各１ライン
毎のストロークの個数の最小値を求め、前記黒画素の個数の最大値及び前記ストロークの個数
の最小値を、予め記憶してある標準特徴情報と比較する
ことにより、前記入力した画像情報の文字を認識するこ
とを特徴とする。

［作用］かかる構成において、文字の画像情報を入力し、その
入力した画像情報を所定の領域に分割し、その分割され
た各領域毎に、各ライン上に現れる黒画素の個数を計数
して、該各領域内における各１ライン毎の黒画素の個数
の最大値を求め、その分割された領域ごとに、各ライン
上に現れるストロークの個数を計数して該各領域内にお
ける各１ライン毎のストロークの個数の最小値を求め、
その黒画素の個数の最大値及びストロークの個数の最小
値を、予め記憶してある標準特徴情報と比較することに
より、入力した画像情報の文字を認識するように動作す
る。

［実施例］以下、添付図面を参照して本発明の実施例を詳細に説
明する。第１図は実施例のマーク・文字認識装置（OM
R）のブロツク構成図である。尚、実施例のマーク・文
字認識装置は手書マーク及び本実施例に係る手書文字の
認識の他、一般の画像処理も行なえる汎用機能の認識装
置であるが、本発明は手書マーク及び特定のグループの
文字のみを認識する簡易な認識装置として実現できる。

第１図において、１は手書マーク、手書文字等の他原
稿画像を読み取つて電気信号に変換するリーダ、７はリ
ーダ１と連動してマークシート、画像原稿等をリーダ１
の読取部にフイードするオートフイーダ、２はリーダ１
で読み取つた画像情報及びマーク、文字の認識結果の情
報を記憶する光デイスク、３はマーク・文字認識装置の
全体を制御するホストコンピユータ、４は各種の制御指
令、認識不能文字等の入力を行うキーボード、５は画像
情報、マーク及び文字の認識結果の情報、その他のオペ
レーシヨン情報等を表示するCRT表示装置（CRT）、６は
マーク及び文字の認識結果の情報その他画像情報等を印
刷出力するプリンタである。

ホストコンピユータ３において、50は各種プログラム
を実行するセントラルプロセツシングユニツト（例えば
モトローラ社製のマイクロコンピユータMC68000）、51
はCPU50が実行する実施例の第３図の文字認識処理プロ
グラムの他文字認識のための標準特徴情報51aを記憶し
ているROMである。52はCRTインタフエース、53はキーボ
ードインタフエース、54は光デイスクインタフエース、
55はリーダインタフエース、56はプリンタインタフエー
ス、57はプログラム実行の処理経過情報や、読み取つた
文字パターン情報の他文字認識に必要な特徴抽出情報を
記憶するRAM、60はCPU50の共通バスである。

RAM57において、571は読み取つた文字パターンデータ
を格納する文字バツフア、572は文字バツフアの文字パ
ターン上を水平及び垂直方向にその黒画素数を計数する
ことにより抽出した前記文字パターンのストローク長情
報を記憶するエリア、573は前記文字パターン上を水平
及び垂直方向に走査して計数した前記各方向を横切る前
記文字パターンのストローク数情報を記憶するエリア、
574は認識結果のマークコード、文字コード等を記憶す
るエリアである。

第２図は第１図の構成を備えるマーク・文字認識装置
の外観図である。図中、第１図と同一の構成には同一番
号を付した。８はリーダ１とホストコンピユータ３を結
ぶインタフエースケーブル、９はプリンタ６とホストコ
ンピユータ３を結ぶインタフエースケーブルである。

次に本実施例装置による文字の認識原理を説明する。
第８図は実施例装置の認識対象であるアルフアベツト文
字及び数字の文字形態を示す図である。図において、実
施例の文字は16セグメントからなる要素の組合せで構成
される。これらの要素の組合せで構成される代表的な文
字ストロークは、例えば水平（ｘ）方向の上、中又は下
段に記入される全長又は半長の文字ストローク、同様に
して垂直（ｙ）方向の左、中又は右に記入される全長又
は半長の文字ストローク、及び斜方向の全長又は半長の
文字ストロークである。例えば第７図の１行１列目には
アルフアベツト文字「Ａ」を示している。該文字のｘ方
向のストローク長は上から順に「長」「長」「短」であ
る。尚、「短」のストローク長は実際にはないが、後述
する如く例えば縦長の文字ストロークを横方向に見たと
きに「短」と認識することになる。またｙ方向のストロ
ーク長は左から順に「長」「短」「長」である。１行２
列目にはアルフアベツト文字「Ｂ」を示している。同様
にしてｘ方向のストローク長は上から順に「長」「半」
「長」であり、ｙ方向のストローク長は左から順に
「短」「長」「長」である。

この場合に、各走査方向を横切る方向に長さをもつ文
字ストロークはそのストローク幅が各画素数に投影され
る。また斜めの文字ストロークがある場合はそのストロ
ーク幅が両方向の画素数に投影される。更に紙面のゴ
ミ、文字境界付近のピーク又はボイドは本来あるべき画
素数に対して僅かな凹凸を与えることになる。本実施例
装置はこのようにして投影されるストローク幅、紙面の
ゴミ、ピーク又はボイドによる影響も含めてｘ方向及び
ｙ方向の画素数を得、例えば各方向に文字パターンを５
分割してストローク長の特徴抽出する。具体的にいう
と、第５図（ａ）の文字「Ａ」について水平にエリア分
割を設定すると第５図（ｂ）のエリア１〜５になる。ま
た垂直にエリア分割を設定すると第５図（ｃ）のエリア
６〜10になる。このうち、エリア1,3,5,6,8,10で計数し
た画素数はｘ方向、ｙ方向の文字ストロークの長さをよ
く表わす。またエリア2,4,7,9で計数した画素数には斜
めストロークの存在による影響がよく表われる。こうし
て得た10個のストローク長情報は各文字毎にユニークと
なり文字認識のための特徴抽出情報になる。

しかし、いくつかの文字は上述したストローク長の特
徴摘出のみでは判別が困難である。例えば第８図の３行
４列目の文字「Ｐ」と３行６列目の文字「Ｒ」との違い
は、前記の画素数でみると第５図（ｂ），（ｃ）の夫々
エリア4,9に投影された斜めストロークのx,y方向への寄
与分だけである。従って、この部分にノイズある場合も
考えると（例えば、不正確な手書文字の場合やゴミが存
在する場合）、これだけの違いで判別することは誤認識
を頻発する原因となる。

そこで、このような斜めストロークの存在を明確にす
るために、文字パターン上を水平及び垂直方向に前記各
方向を横切る前記文字パターンのストローク数を計数す
ることにより前記文字パターンのストローク数情報を抽
出する。かかるストローク数情報も併用することによ
り、前記した文字「Ｐ」と「Ｒ」、及び３行３列目の文
字「Ｏ」と３行５列目の文字「Ｑ」等との違い明瞭にな
る。第３図は実施例の文字認識処理手順のフローチヤー
トである。この処理にはシート上の文字が読み取られ、
２値化処理され、文字バツフア571に格納された後に入
力する。前記２値化処理では先ず用紙Ｐ上の文字を例え
ば１文字毎に光電変換する。ここでは、第８図に示すよ
うに反射率の高いドロツプアウトカラーで16セグメント
のプレプリントを行い、文字をセグメント上に書き込む
ようにしておくとその後の認識処理は簡単である。次に
光電変換した文字をさらに“1",“0"の２値パターンに
変換する。こうして文字バツフア571に格納された文字
パターンは第４図のように48×48ビツトのパターンサイ
ズを持つている。

ステツプS1では先ずｘ方向の黒画素の個数をカウント
してRAM57にストアする。例えば第４図の第１行目は長
ストロークを構成するものでありその個数は48である。
第２行目も長ストロークを構成するものでありその個数
は48でる。第３行目はｙ方向の長ストロークを２回横切
るものでありその個数は４である。こうして第48行目ま
での各個数をカウントしてRAM57にストアする。次に同
様にしてｙ方向の黒画素の個数をカウントしてRAM57に
ストアする。第４図の第１列目及び第２列目は長ストロ
ークを構成するものでありその個数は夫々48である。第
３列目はｘ方向の長ストロークを２回横切るものであり
その個数は４である。ステツプS2ではRAM57にストアし
たデータを第５図（ｂ），（ｃ）のような所定エリア毎
に分割してそれぞれ個数の最大値を抽出する。従つて、
第５図（ａ）のような文字「Ａ」を読み取つた場合はエ
リア１の最大値は48、エリア２の最大値は中央にあるノ
イズをカウントしたとして５、エリア３の最大値は48、
エリア４の最大値は４、エリア５の最大値は４である。
エリア６〜10についても同様にして最大値が抽出され
る。ステツプS3では各エリアの最大値を、第５図（ｂ）
のようにｘ軸方向に設けた画素数のスライスレベルx₁,x
₂、及び第５図（ｃ）のようにｙ軸方向に設けた画素数
のスライスレベルy₁,y₂を基準にして３値化する。例え
ば第５図（ｂ）においてエリア１の黒画素数の最大値48
はx₁及びx₂以上であるから“3"に量子化される。同様に
してエリア２は“1"、エリア３は“3"、エリア４は
“1"、エリア５は“1"となる。エリア６〜10についても
同様にして３値化される。ステツプS4ではこれらの３値
化値がエリア572にストアされ、特徴抽出情報の一部を
構成する。

ステツプS5では前記所定エリア１〜10を横切る文字ス
トロークの数をカウントする。第６図の文字パターンに
ついていえば、ｘ方向第１行目の走査線を横切る文字ス
トローク数は“1"である。これは１ラインの全ての画素
が黒画素であることによる。同様にして、第２行目の走
査線を横切る文字ストローク数は“1"、第３行目の走査
線を横切る文字ストローク数は“2"である。第３行目の
場合はｙ方向の文字ストロークを２回横切るからであ
る。こうして第48行目までストローク数をカウントす
る。また同様にして第１列目から第48列目までのストロ
ーク数もカウントする。ステツプS6では前記所定エリア
毎に各ストローク数の最小値を抽出する。具体的にいう
と、第７図（ａ）のエリア１の一部の詳細が第７図
（ｂ）に示されており、その第１行目のストローク数は
“1"、第２行目のストローク数は“1"、第３行目のスト
ローク数はノイズをひろつたことにより“3"、第４行目
のストローク数は“2"、第５行目のストローク数は“2"
というように続く。従つて、エリア１のストローク数の
最小値は“1"である。同様にしてエリア２〜10の各スト
ローク数の最小値が抽出される。勿論、斜めの文字スト
ロークも同様にして確実に検出される。ステツプS7では
抽出したストローク数の最小値を第７図（ｃ）の如くテ
ーブル状にしてエリア573にストアする。これも特徴抽
出情報の一部を構成する。

こうして得られた合計20個の特徴情報が１文字から抽
出した特徴パターンとなり、ステツプS8ではエリア572,
573の特徴情報とROM5の標準特徴情報51aを照合する。ス
テツプS9で照合一致が得られればステツプS10でROM5か
ら対応文字コードを取り出してコードバツフア574にス
トアする。またステツプS9で照合一致が得らないときは
ステツプS11でリジエクトコードをコードバツフア574に
ストアする。

尚、前述の実施例ではストローク数の分布についても
第７図（ａ）に示すように10のエリアについて調べた
が、ストローク数の分布は主に斜めの文字ストロークの
存在を調べるためのものであるから、例えば第７図
（ａ）のエリア2,4,7,9についてだけ調べても充分な効
果がある。さらにエリア2,4だけにしぼつても原理的に
は充分である。こうすることによつて、より高速な認識
を行うことができる。

また、実施例のマーク・文字認識装置は、例えば第９
図に示すようなマークシートに記入されたマーク及び手
書文字を読み取る。該マークシートの第１列目には幅広
のタイミングマークが印刷されており、装置はタイミン
グマークを読み取ることにより手書マーク又は手書文字
の読取タイミングを決定する。また第１行目にはキーワ
ードマークが印刷されている。第２行目からはデータ欄
が続き、ここにはデータマークを記入する。そして手書
文字は下欄の２行に記入される。手書文字は必ずしもプ
レプリントしたセグメント内に正確に記入する必要はな
いが、こうすることで記入が容易になり認識確度も高
い。上記マークシートは電子フアイルシステムのキーワ
ードの登録、フアクシミリの電話番号入力、複写機など
の画像形成装置のコピー枚数、縮率などのモード設定用
に使うことが考えられる。

［発明の効果］以上述べた如く本発明によれば、特徴照合処理で照合
される特徴情報量が少ないため処理時間が大幅に短縮さ
れる。しかも各特徴情報量は簡単な処理で求められる。

また所定領域を横切るストローク数を数回カウント
し、その中でカウント値が最小となるものをもつて前記
所定領域を横切るストロークと判定するのでその領域内
のゴミ、ピーク、ボイドの影響が軽減され、文字認識の
確度が向上する。

また所定領域を横切るストローク数を数回カウント
し、その中でカウント値が最小となるものをもつて前記
所定領域を横切るストロークと判定するのでその領域内
のゴミ、ピーク、ボイドの影響が軽減でき、文字認識の
確度が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例のマーク・文字認識装置（OMR）のブロ
ツク構成図、第２図は第１図の構成を備えるマーク・文字認識装置の
外観図、第３図は実施例の文字認識処理手順のフローチヤート、第４図は文字パターンのビツトサイズを示す図、第５図（ａ）〜（ｃ）は文字パターンのストローク長の
検出を説明する図、第６図は文字の縦及び横ストローク数の計数を説明する
図、第７図（ａ）〜（ｃ）は文字の縦及び横ストローク数の
特徴情報抽出を説明する図、第８図は実施例装置の認識対象であるアルフアベツト及
び数字の文字形態を示す図、第９図はマークシートの一例を示す図、第10図は従来の文字認識処理の一例を示すフローチヤー
トである。図中、１……リーダ、２……光デイスク、３……ホスト
コンピユータ、４……キーボード、５……CRT表示装
置、６……プリンタ、７……オートフイーダである。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】文字の画像情報を入力し、前記入力した画像情報を所定の領域に分割し、前記分割された各領域毎に、各ライン上に現れる黒画素
の個数を計数して、該各領域内における各１ライン毎の
黒画素の個数の最大値を求め、前記分割された領域ごとに、各ライン上に現れるストロ
ークの個数を計数して該各領域内における各１ライン毎
のストロークの個数の最小値を求め、前記黒画素の個数の最大値及び前記ストロークの個数の
最小値を、予め記憶してある標準特徴情報と比較するこ
とにより、前記入力した画像情報の文字の認識すること
を特徴とする画像処理方法。