JP2644041B2 - 文字認識装置 - Google Patents
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- JP2644041B2 JP2644041B2 JP1113794A JP11379489A JP2644041B2 JP 2644041 B2 JP2644041 B2 JP 2644041B2 JP 1113794 A JP1113794 A JP 1113794A JP 11379489 A JP11379489 A JP 11379489A JP 2644041 B2 JP2644041 B2 JP 2644041B2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/18086—Extraction of features or characteristics of the image by performing operations within image blocks or by using histograms
- G06V30/18095—Summing image-intensity values; Projection and histogram analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、予め定められた文字枠（セグメント）に沿
って手書きされたセグメント文字を高精度に認識するこ
とができる文字認識装置に関する。
って手書きされたセグメント文字を高精度に認識するこ
とができる文字認識装置に関する。
従来、高精度の手書き文字の認識が要求される分野、
例えばファクシミリ装置における手書き宛先電話番号の
認識などにおいては、“日”の字形の文字枠（セグメン
ト）を考え、このセグメントに沿って手書きの数字文字
に対して数字の認識を行っている。このようなセグメン
ト文字の認識方法では“日”の字形の各セグメントを構
成する線分領域を予め設定し、手書文字における各セグ
メント領域内の黒画素数がしきい値より大きいか否かを
判定することによりそのセグメントに文字線が記入され
ているか否かを決定し、文字線が記入されているセグメ
ントの組み合わせと一致する数字を選択する。
例えばファクシミリ装置における手書き宛先電話番号の
認識などにおいては、“日”の字形の文字枠（セグメン
ト）を考え、このセグメントに沿って手書きの数字文字
に対して数字の認識を行っている。このようなセグメン
ト文字の認識方法では“日”の字形の各セグメントを構
成する線分領域を予め設定し、手書文字における各セグ
メント領域内の黒画素数がしきい値より大きいか否かを
判定することによりそのセグメントに文字線が記入され
ているか否かを決定し、文字線が記入されているセグメ
ントの組み合わせと一致する数字を選択する。
しかしながら、このようなセグメント文字認識方法を
用いた従来の文字認識装置では、第４図に示すような手
書き文字のセグメントa2の位置にしきい値以上の画素数
を持つ点やしみなどのノイズ画像があると、セグメント
a2には文字有りと判別され、例えば文字“0"を“8"と誤
認識してしまっていた。また、第５図に示すように、雪
降り状のノイズ画像によっても従来装置は誤認識を行っ
ていた。
用いた従来の文字認識装置では、第４図に示すような手
書き文字のセグメントa2の位置にしきい値以上の画素数
を持つ点やしみなどのノイズ画像があると、セグメント
a2には文字有りと判別され、例えば文字“0"を“8"と誤
認識してしまっていた。また、第５図に示すように、雪
降り状のノイズ画像によっても従来装置は誤認識を行っ
ていた。
そこで、本発明の目的は、このような不具合を解消
し、点やしみなどのノイズ影響を受けることなく、正し
く文字を認識することが可能な文字認識装置を提供する
ことにある。
し、点やしみなどのノイズ影響を受けることなく、正し
く文字を認識することが可能な文字認識装置を提供する
ことにある。
このような目的を達成するために、本発明は、各セグ
メント領域内に文字線が有るか否かを判別し、文字線を
有するセグメントの組み合わせによって、セグメント文
字の種類を認識する文字認識装置であって、セグメント
領域を予め定めた第１の大きさに設定する第１領域設定
手段と、第１領域設定手段により設定されたセグメント
領域の中に含まれる文字線の幅および長さの少くともい
ずれか一方の文字線の第１特徴値を検出する第１特徴検
出手段と、第１特徴検出手段により検出された第１特徴
値を第１しきい値と比較して、第１特徴値が第１しきい
値より小さいときには当該セグメント領域に文字線無し
と判別する第１判別手段と、第１判別手段の判別の結
果、第１特徴値が第１しきい値より大きいときにはセグ
メント領域を第１の大きさよりも大きい第２の大きさに
再設定する第２領域設定手段と、第２領域設定手段によ
り領域の再設定が行なわれたときには、当該第２領域設
定手段により設定されたセグメント領域の中に含まれる
文字線の幅および長さの小さくともいずれか一方の文字
線の第２特徴値を検出する第２特徴検出手段と、第２特
徴検出手段により検出された第２特徴値を、第１しきい
値よりも大きい第２しきい値と比較して第２特徴値が第
２しきい値よりも大きいときにのみ、当該セグメント領
域に文字線有りと判別する第２判別手段とを具えたこと
を特徴とする。
メント領域内に文字線が有るか否かを判別し、文字線を
有するセグメントの組み合わせによって、セグメント文
字の種類を認識する文字認識装置であって、セグメント
領域を予め定めた第１の大きさに設定する第１領域設定
手段と、第１領域設定手段により設定されたセグメント
領域の中に含まれる文字線の幅および長さの少くともい
ずれか一方の文字線の第１特徴値を検出する第１特徴検
出手段と、第１特徴検出手段により検出された第１特徴
値を第１しきい値と比較して、第１特徴値が第１しきい
値より小さいときには当該セグメント領域に文字線無し
と判別する第１判別手段と、第１判別手段の判別の結
果、第１特徴値が第１しきい値より大きいときにはセグ
メント領域を第１の大きさよりも大きい第２の大きさに
再設定する第２領域設定手段と、第２領域設定手段によ
り領域の再設定が行なわれたときには、当該第２領域設
定手段により設定されたセグメント領域の中に含まれる
文字線の幅および長さの小さくともいずれか一方の文字
線の第２特徴値を検出する第２特徴検出手段と、第２特
徴検出手段により検出された第２特徴値を、第１しきい
値よりも大きい第２しきい値と比較して第２特徴値が第
２しきい値よりも大きいときにのみ、当該セグメント領
域に文字線有りと判別する第２判別手段とを具えたこと
を特徴とする。
本発明の第２形態は、第１形態の第１特徴検出手段お
よび第２特徴検出手段は、セグメント領域をラスタ走査
して、当該セグメント領域内の画素データの黒画素数お
よび白黒反転回数を計数し、その計数結果に基いて文字
線の長さおよび幅を検出するようにしたことを特徴とす
る。
よび第２特徴検出手段は、セグメント領域をラスタ走査
して、当該セグメント領域内の画素データの黒画素数お
よび白黒反転回数を計数し、その計数結果に基いて文字
線の長さおよび幅を検出するようにしたことを特徴とす
る。
本発明の第１形態では、セグメント領域に文字線が有
りか否かの判定処理を２つに分け、第１の大きさのセグ
メント領域に対して文字線無しの確認処理を第１判別手
段により行い、第１の大きさよりも大きい第２の大きさ
のセグメント領域に対して文字線有りの確認処理を第２
判別手段により行うようにしたので、ノイズ画像は第２
の大きさにセグメント領域が設定された段階で、文字線
無しと判別され、正しい文字認識が行なわれる。また、
セグメント領域内が無地画像のときは、第１の大きさの
小さいセグメント領域の設定で文字線無しが判別される
ので、認識処理時間を短縮することが可能となる。
りか否かの判定処理を２つに分け、第１の大きさのセグ
メント領域に対して文字線無しの確認処理を第１判別手
段により行い、第１の大きさよりも大きい第２の大きさ
のセグメント領域に対して文字線有りの確認処理を第２
判別手段により行うようにしたので、ノイズ画像は第２
の大きさにセグメント領域が設定された段階で、文字線
無しと判別され、正しい文字認識が行なわれる。また、
セグメント領域内が無地画像のときは、第１の大きさの
小さいセグメント領域の設定で文字線無しが判別される
ので、認識処理時間を短縮することが可能となる。
本発明の第２形態では、文字線を構成する画素の白黒
反転回数を計数し、この白黒反転回数に基いて文字線の
幅および長さを検出するようにしたので、例えば、雪降
り状のノイズなど従来では文字線と誤認識する場合でも
白黒反転回数が規定値よりも増えることにより雪降り状
ノイズと文字線との識別を確実に行うことができる。
反転回数を計数し、この白黒反転回数に基いて文字線の
幅および長さを検出するようにしたので、例えば、雪降
り状のノイズなど従来では文字線と誤認識する場合でも
白黒反転回数が規定値よりも増えることにより雪降り状
ノイズと文字線との識別を確実に行うことができる。
以下、図面の参照して、本発明の実施例を詳細に説明
する。
する。
第１図は本発明の実施例の基本構成を示す。
第１図において、一点鎖線ブロック1000は、各セグメ
ント領域内に文字線が有るか否かを判別し、前記文字線
を有するセグメントの組み合わせによって、セグメント
文字の種類を認識する文字認識装置を示す。
ント領域内に文字線が有るか否かを判別し、前記文字線
を有するセグメントの組み合わせによって、セグメント
文字の種類を認識する文字認識装置を示す。
100は前記セグメント領域を予め定めた第１の大きさ
に設定する第１領域設定手段である。
に設定する第１領域設定手段である。
200は該第１領域設定手段により設定された前記セグ
メント領域の中に含まれる文字線の幅および長さの少な
くともいずれか一方の文字線の第１特徴値を検出する第
１特徴検出手段である。
メント領域の中に含まれる文字線の幅および長さの少な
くともいずれか一方の文字線の第１特徴値を検出する第
１特徴検出手段である。
300は該第１特徴検出手段により検出された前記第１
特徴値を第１しきい値と比較し、前記第１特徴値が前記
第１しきい値より小さいときには当該セグメント領域に
文字線無しと判別する第１判別手段である。
特徴値を第１しきい値と比較し、前記第１特徴値が前記
第１しきい値より小さいときには当該セグメント領域に
文字線無しと判別する第１判別手段である。
400は該第１判別手段の判別の結果、前記第１特徴値
が前記第１しきい値より大きいときには前記セグメント
領域を前記第１の大きさよりも大きい第２の大きさに再
設定する第２領域設定手段である。
が前記第１しきい値より大きいときには前記セグメント
領域を前記第１の大きさよりも大きい第２の大きさに再
設定する第２領域設定手段である。
500は該第２領域設定手段により領域の再設定が行な
われたときには、当該第２領域設定手段により設定され
た前記セグメント領域の中に含まれる文字線の幅および
長さの小さくともいずれか一方の文字線の第２特徴値を
検出する第２特徴検出手段である。
われたときには、当該第２領域設定手段により設定され
た前記セグメント領域の中に含まれる文字線の幅および
長さの小さくともいずれか一方の文字線の第２特徴値を
検出する第２特徴検出手段である。
600は該第２特徴検出手段により検出された前記第２
特徴値を、前記第１しきい値よりも大きい第２しきい値
と比較して前記第２特徴値が前記第２しきい値よりも大
きいときにのみ、当該セグメント領域に文字線有りと判
別する第２判別手段である。
特徴値を、前記第１しきい値よりも大きい第２しきい値
と比較して前記第２特徴値が前記第２しきい値よりも大
きいときにのみ、当該セグメント領域に文字線有りと判
別する第２判別手段である。
第２図は、本発明実施例の回路構成を示すブロック図
である。第２図において、１はバス、２は原稿を読み取
る読取り部である。３は読み取部２により読み取られた
画像を二値画像へ変換する二値化部である。４は二値化
部３により変換された二値画像を記憶する二値画像記憶
部である。
である。第２図において、１はバス、２は原稿を読み取
る読取り部である。３は読み取部２により読み取られた
画像を二値画像へ変換する二値化部である。４は二値化
部３により変換された二値画像を記憶する二値画像記憶
部である。
５は二値画像記憶部４に記憶された二値画像の文字認
識を行う第１領域設定手段，第２領域設定手段，第１特
徴検出手段，第２特徴検出手段，第１判別手段，第２判
別手段としての中央演算処理装置（CPU）である。６は
原稿の二値画像から１文字を切り出す処理手順が格納さ
れている文字切出し処理手順部である。７は切り出され
た文字の認識処理を行って上記切り出された文字画像の
文字コードを判定する処理手順が格納されている文字コ
ード判定処理手順部である。８は認識結果の文字コード
を一時記憶する文字コード出力バッファ部である。
識を行う第１領域設定手段，第２領域設定手段，第１特
徴検出手段，第２特徴検出手段，第１判別手段，第２判
別手段としての中央演算処理装置（CPU）である。６は
原稿の二値画像から１文字を切り出す処理手順が格納さ
れている文字切出し処理手順部である。７は切り出され
た文字の認識処理を行って上記切り出された文字画像の
文字コードを判定する処理手順が格納されている文字コ
ード判定処理手順部である。８は認識結果の文字コード
を一時記憶する文字コード出力バッファ部である。
文字切出し処理手順部６および文字コード判定処理手
順部８にはランダムアクセスメモリ（RAM）のメモリが
用いられ、上述の処理手順がCPU5に読出され、実行され
る。第３図および第４図を参照して第２図に示す回路の
動作を説明する。ここで、第３図は文字コード判定処理
手順部７に記憶された処理手順を示すフローチャートで
ある。
順部８にはランダムアクセスメモリ（RAM）のメモリが
用いられ、上述の処理手順がCPU5に読出され、実行され
る。第３図および第４図を参照して第２図に示す回路の
動作を説明する。ここで、第３図は文字コード判定処理
手順部７に記憶された処理手順を示すフローチャートで
ある。
第４図は数字文字を認識するための文字枠を説明する
図である。第４図において、文字枠は７個のセグメント
a1〜a7から構成されている。
図である。第４図において、文字枠は７個のセグメント
a1〜a7から構成されている。
なお、数字の表現が第４図示のセグメントの記入・非
記入により組み合わされるパターンで可能であること
は、電卓の数字等の表示装置で行われているごとく周知
のとおりである。そこで、これらのセグメント上にそっ
て文字線を書いて表わされる文字をセグメント文字と呼
ぶことにし、本実施例ではこのようなセグメント文字を
認識対象とする。
記入により組み合わされるパターンで可能であること
は、電卓の数字等の表示装置で行われているごとく周知
のとおりである。そこで、これらのセグメント上にそっ
て文字線を書いて表わされる文字をセグメント文字と呼
ぶことにし、本実施例ではこのようなセグメント文字を
認識対象とする。
原稿は、第４図示の文字枠に沿って記入された数字が
記載されている。第２図においてこの原稿の数字画像が
読取り部２によって光学的に読み取られた後、二値化部
３によって、二値画像に変換されて、画像メモリ４によ
り記憶される。
記載されている。第２図においてこの原稿の数字画像が
読取り部２によって光学的に読み取られた後、二値化部
３によって、二値画像に変換されて、画像メモリ４によ
り記憶される。
次にCPU5によって文字切出し処理手順が実行され、周
知の文字切り出し方法により１文字毎の文字の切り出し
がなされる。切り出された１文字の画像がCPU5により文
字コード判定処理手順部内の作業領域に転送される。次
にCPU5によって第３図に示す処理手順が実行され、文字
コード判定処理がなされる。すなわち、第３図において
ステップS20〜ステップS26の処理がセグメントの個数と
同じ７回繰り返（ループ）して実行され、各セグメント
の中で線分画像があるセグメントの識別処理が実行され
る。
知の文字切り出し方法により１文字毎の文字の切り出し
がなされる。切り出された１文字の画像がCPU5により文
字コード判定処理手順部内の作業領域に転送される。次
にCPU5によって第３図に示す処理手順が実行され、文字
コード判定処理がなされる。すなわち、第３図において
ステップS20〜ステップS26の処理がセグメントの個数と
同じ７回繰り返（ループ）して実行され、各セグメント
の中で線分画像があるセグメントの識別処理が実行され
る。
ステップ20はループの終了を判定するステップであ
り、ループが終了しない間にすなわち、未判定セグメン
トが有るならばステップ21へ進み、未判定のセグメント
についての識別処理が開始される。ステップ21では未判
定セグメント（Ｋ番目のセグメントとする）に対して識
別対象の領域を設定する。例えば第６図に示すような手
書き文字ではセグメントa2に対して第１の大きさの領域
R1を文字認識対象の画像領域として設定する。ここで、
領域R1の横幅をＷで表わす。
り、ループが終了しない間にすなわち、未判定セグメン
トが有るならばステップ21へ進み、未判定のセグメント
についての識別処理が開始される。ステップ21では未判
定セグメント（Ｋ番目のセグメントとする）に対して識
別対象の領域を設定する。例えば第６図に示すような手
書き文字ではセグメントa2に対して第１の大きさの領域
R1を文字認識対象の画像領域として設定する。ここで、
領域R1の横幅をＷで表わす。
次に手順はステップ22へいき、領域R1の中に含まれる
画像の特徴抽出が行われる。本実施例では、領域R1内の
黒画素数N6、領域R1内をラスター走査をしたときの黒白
反転回数ｔ［Ｋ］、水平軸への射影配列ｒ［０］,r
［１］…ｒ〔Ｗ−１］を文字の特徴として求める。ここ
で、射影配列ｒ［ｉ］とは、領域R1の左からｉ番目の縦
の画素列が全白ならばビット“0"、全白でなければビッ
ト“1"をとる配列であるとする。次にステップ23へい
き、射影配列ｒ［ｉ］（ｉ＝0,1…Ｗ−１）をｉ＝０か
らｉ＝Ｗ−１へ走査したときの値の変化がビット“0"→
“1"→“0"となるか否かすなわち、白黒反転回数が第１
のしきい値“2"以下であるか否かを判定し、肯定判定の
ときに、ステップS24の手順へ進み、否定判定のときは
ステップS26の手順へ進む。
画像の特徴抽出が行われる。本実施例では、領域R1内の
黒画素数N6、領域R1内をラスター走査をしたときの黒白
反転回数ｔ［Ｋ］、水平軸への射影配列ｒ［０］,r
［１］…ｒ〔Ｗ−１］を文字の特徴として求める。ここ
で、射影配列ｒ［ｉ］とは、領域R1の左からｉ番目の縦
の画素列が全白ならばビット“0"、全白でなければビッ
ト“1"をとる配列であるとする。次にステップ23へい
き、射影配列ｒ［ｉ］（ｉ＝0,1…Ｗ−１）をｉ＝０か
らｉ＝Ｗ−１へ走査したときの値の変化がビット“0"→
“1"→“0"となるか否かすなわち、白黒反転回数が第１
のしきい値“2"以下であるか否かを判定し、肯定判定の
ときに、ステップS24の手順へ進み、否定判定のときは
ステップS26の手順へ進む。
ステップS24では、領域を認識対象の領域の射影配列
の値の変化“0"→“1"→“0"を保つ限界まで上記領域の
横方向の長さを拡張して第７図に示すような新しい領域
R2を設定する。具体的には領域R2の横幅を改たに第２の
大きさＷに設定する。
の値の変化“0"→“1"→“0"を保つ限界まで上記領域の
横方向の長さを拡張して第７図に示すような新しい領域
R2を設定する。具体的には領域R2の横幅を改たに第２の
大きさＷに設定する。
次に、ステップS25へ進み、領域R2内の黒画素数N6と
黒白反転回数ｔ［Ｋ］を求め直してステップ26へ進む。
次にステップS26では、線幅Ｌ［Ｋ］をＬ［Ｋ］＝N6/W
の計算式により求め、線幅Ｌ［Ｋ］と、予め定められて
いるしきい値TWと比較する。Ｌ［Ｋ］≧TWならば当該セ
グメントに文字線の記入有りと判定し、Ｌ［Ｋ］＜TWな
らば当該セグメントに文字線の記入無しと判定する。
黒白反転回数ｔ［Ｋ］を求め直してステップ26へ進む。
次にステップS26では、線幅Ｌ［Ｋ］をＬ［Ｋ］＝N6/W
の計算式により求め、線幅Ｌ［Ｋ］と、予め定められて
いるしきい値TWと比較する。Ｌ［Ｋ］≧TWならば当該セ
グメントに文字線の記入有りと判定し、Ｌ［Ｋ］＜TWな
らば当該セグメントに文字線の記入無しと判定する。
このような一連の文字線記入の有無の識別処理を実行
すると、ステップ20へ戻り、次の未判定のセグメントに
ついても上述の処理手順（ステップS20〜S26）を繰り返
す。すべてのセグメントa1〜a7について文字線の記入の
有無の判定を終了したとき（ステップS20）、各セグメ
ントについて、文字線記入有無の判定結果と各文字線の
線幅Ｌ［Ｋ］（Ｋ＝1,…７）と各文字線の白黒反転回数
ｔ［Ｋ］（Ｋ＝1,…,7）が得られる。次にステップS27
では、予め定められているしきい値（第２しきい値）Lm
in,tmaxと上記線幅Ｌ［Ｋ］，および白黒反転回数との
大小関係がＬ［Ｋ］＜L minかつｔ［Ｋ］＞ｔmaxとなる
ことを確認すると、Ｋ番目のセグメントは、ステップ26
での判定結果にかかわらず、文字線記入なしの判定をく
だす。
すると、ステップ20へ戻り、次の未判定のセグメントに
ついても上述の処理手順（ステップS20〜S26）を繰り返
す。すべてのセグメントa1〜a7について文字線の記入の
有無の判定を終了したとき（ステップS20）、各セグメ
ントについて、文字線記入有無の判定結果と各文字線の
線幅Ｌ［Ｋ］（Ｋ＝1,…７）と各文字線の白黒反転回数
ｔ［Ｋ］（Ｋ＝1,…,7）が得られる。次にステップS27
では、予め定められているしきい値（第２しきい値）Lm
in,tmaxと上記線幅Ｌ［Ｋ］，および白黒反転回数との
大小関係がＬ［Ｋ］＜L minかつｔ［Ｋ］＞ｔmaxとなる
ことを確認すると、Ｋ番目のセグメントは、ステップ26
での判定結果にかかわらず、文字線記入なしの判定をく
だす。
Ｌ［Ｋ］≧Lminまたは、ｔ［Ｋ］≦ｔmaxならばステ
ップS26での判定結果そのまま用いる。ここで、線幅比
較用のしきい値Lminは、Lmin＞TWとなるように定められ
ている。
ップS26での判定結果そのまま用いる。ここで、線幅比
較用のしきい値Lminは、Lmin＞TWとなるように定められ
ている。
次にステップS28では各セグメントの文字線記入有無
から文字コードを判定して文字コードを文字コード出力
バッファ８へ出力する。
から文字コードを判定して文字コードを文字コード出力
バッファ８へ出力する。
なお、第５図に示すような雪降状のノイズがあった場
合でも、上記処理手順中の線幅のチェックでｔ［Ｋ］≧
ｔmaxとなり、線幅がしきい値よりも大となるのでセグ
メントa2は文字線無しと判定され、正しい文字認識が行
われる。
合でも、上記処理手順中の線幅のチェックでｔ［Ｋ］≧
ｔmaxとなり、線幅がしきい値よりも大となるのでセグ
メントa2は文字線無しと判定され、正しい文字認識が行
われる。
以上、説明したように本実施例では、手書き文字画像
の中からセグメント部分の画素データを部分的に抽出
し、抽出データに基いて、無地画像を検出する。次に、
無地画像でない画像については画素データの抽出領域を
広げて、新たにこの領域から抽出した画素データに基い
てセグメントを構成する線分の幅又は長さが一定範囲に
収まることを判別して、点画像と線画像を識別する。し
たがって最初から抽出領域を広げて線分の幅または長さ
をチェックするよりも処理時間が短くなる。
の中からセグメント部分の画素データを部分的に抽出
し、抽出データに基いて、無地画像を検出する。次に、
無地画像でない画像については画素データの抽出領域を
広げて、新たにこの領域から抽出した画素データに基い
てセグメントを構成する線分の幅又は長さが一定範囲に
収まることを判別して、点画像と線画像を識別する。し
たがって最初から抽出領域を広げて線分の幅または長さ
をチェックするよりも処理時間が短くなる。
第８図は文字枠の他の例を示す図であり、文字枠が12
個のセグメント101〜112で構成される例を示す。本例に
示すセグメント割り当てについても各セグメントの個数
に応じて、第３図に示す手書文字についての文字線の有
無を判別する処理手順を実行すればよい。
個のセグメント101〜112で構成される例を示す。本例に
示すセグメント割り当てについても各セグメントの個数
に応じて、第３図に示す手書文字についての文字線の有
無を判別する処理手順を実行すればよい。
本発明の第１形態では、セグメント領域に文字線が有
りか否かの判定処理を２つに分け、第１の大きさのセグ
メント領域に対して文字線無しの確認処理を第１判別手
段により行い、第１の大きさよりも大きい第２の大きさ
のセグメント領域に対して文字線有りの確認処理を第２
判別手段により行うようにしたので、ノイズ画像は第２
の大きさにセグメント領域が設定された段階で、文字線
無しと判別され、正しい文字認識が行なわれる。また、
セグメント領域内が無地画像のときは、第１の大きさの
小さいセグメント領域の設定で文字線無しが判別される
ので、認識処理時間を短縮することが可能となる。
りか否かの判定処理を２つに分け、第１の大きさのセグ
メント領域に対して文字線無しの確認処理を第１判別手
段により行い、第１の大きさよりも大きい第２の大きさ
のセグメント領域に対して文字線有りの確認処理を第２
判別手段により行うようにしたので、ノイズ画像は第２
の大きさにセグメント領域が設定された段階で、文字線
無しと判別され、正しい文字認識が行なわれる。また、
セグメント領域内が無地画像のときは、第１の大きさの
小さいセグメント領域の設定で文字線無しが判別される
ので、認識処理時間を短縮することが可能となる。
本発明の第２形態では、セグメント領域を第１の大き
さに設定し、全てのセグメントに文字線の記入の無しの
セグメントを検出した後に、第２の大きさの領域設定で
文字線有りのセグメント判別を行うようにしたので、第
２の大きさでの判別処理回数は少なくてすみ認識処理時
間を必要最少限に留めることができる。
さに設定し、全てのセグメントに文字線の記入の無しの
セグメントを検出した後に、第２の大きさの領域設定で
文字線有りのセグメント判別を行うようにしたので、第
２の大きさでの判別処理回数は少なくてすみ認識処理時
間を必要最少限に留めることができる。
本発明の第３形態では、文字線を構成する画素の白黒
反転回数を計数し、この白黒反転回数に基いて文字線の
幅および長さを検出するようにしたので、例えば、雪降
り状のノイズなど従来では文字線と誤認識する場合でも
白黒反転回数が規定値によりも増えることにより雪降り
状ノイズと上記ノイズと文字線の認識を確実に行うこと
ができる。
反転回数を計数し、この白黒反転回数に基いて文字線の
幅および長さを検出するようにしたので、例えば、雪降
り状のノイズなど従来では文字線と誤認識する場合でも
白黒反転回数が規定値によりも増えることにより雪降り
状ノイズと上記ノイズと文字線の認識を確実に行うこと
ができる。
第１図は、本発明実施例の基本構成を示すブロック図、 第２図は、本発明の実施例の回路構成を示すブロック
図、 第３図は、本発明実施例のCPU5が実行する制御手順を示
すフローチャート、 第４図および第５図は、手書き文字および線分識別対象
の文字枠とノイズの関係を示す説明図、 第６図および第７図は、認識対象の画像抽出領域を示す
説明図、 第８図は、本発明実施例の他のセグメント形態を示す説
明図である。 １……バス、 ２……読取り部、 ３……二値化部、 ４……画像メモリ、 ５……CPU、 ６……文字切出し処理手順部、 ７……文字コード判定処理手順部、 ８……文字コードバッファ部、 a1〜a7……セグメント。
図、 第３図は、本発明実施例のCPU5が実行する制御手順を示
すフローチャート、 第４図および第５図は、手書き文字および線分識別対象
の文字枠とノイズの関係を示す説明図、 第６図および第７図は、認識対象の画像抽出領域を示す
説明図、 第８図は、本発明実施例の他のセグメント形態を示す説
明図である。 １……バス、 ２……読取り部、 ３……二値化部、 ４……画像メモリ、 ５……CPU、 ６……文字切出し処理手順部、 ７……文字コード判定処理手順部、 ８……文字コードバッファ部、 a1〜a7……セグメント。
Claims (2)
- 【請求項１】各セグメント領域内に文字線が有るか否か
を判別し、前記文字線を有するセグメントの組み合わせ
によって、セグメント文字の種類を認識する文字認識装
置であって、 前記セグメント領域を予め定めた第１の大きさに設定す
る第１領域設定手段と、 該第１領域設定手段により設定された前記セグメント領
域の中に含まれる文字線の幅および長さの少くともいず
れか一方の文字線の第１特徴値を検出する第１特徴検出
手段と、 該第１特徴検出手段により検出された前記第１特徴値を
第１しきい値と比較して、前記第１特徴値が前記第１し
きい値より小さいときには当該セグメント領域に文字線
無しと判別する第１判別手段と、 該第１判別手段の判別の結果、前記第１特徴値が前記第
１しきい値より大きいときには前記セグメント領域を前
記第１の大きさよりも大きい第２の大きさに再設定する
第２領域設定手段と、 該第２領域設定手段により領域の再設定が行なわれたと
きには、当該第２領域設定手段により設定された前記セ
グメント領域の中に含まれる文字線の幅および長さの小
さくともいずれか一方の文字線の第２特徴値を検出する
第２特徴検出手段と、 該第２特徴検出手段により検出された前記第２特徴値
を、前記第１しきい値よりも大きい第２しきい値と比較
して前記第２特徴値が前記第２しきい値よりも大きいと
きにのみ、当該セグメント領域に文字線有りと判別する
第２判別手段と を具えたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】前記第１特徴検出手段および前記第２特徴
検出手段は、前記セグメント領域をラスタ走査して、当
該セグメント領域内の画素データの黒画素数および白黒
反転回数を計数し、その計数結果に基いて文字線の長さ
および幅を検出するようにしたことを特徴とする請求項
１に記載の文字認識装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1113794A JP2644041B2 (ja) | 1989-05-08 | 1989-05-08 | 文字認識装置 |
| US07/517,187 US5065442A (en) | 1989-05-08 | 1990-05-01 | Character recognition apparatus determining whether read data is a character line |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1113794A JP2644041B2 (ja) | 1989-05-08 | 1989-05-08 | 文字認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02293989A JPH02293989A (ja) | 1990-12-05 |
| JP2644041B2 true JP2644041B2 (ja) | 1997-08-25 |
Family
ID=14621255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1113794A Expired - Fee Related JP2644041B2 (ja) | 1989-05-08 | 1989-05-08 | 文字認識装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5065442A (ja) |
| JP (1) | JP2644041B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5140416A (en) * | 1990-09-18 | 1992-08-18 | Texas Instruments Incorporated | System and method for fusing video imagery from multiple sources in real time |
| US5680479A (en) * | 1992-04-24 | 1997-10-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for character recognition |
| US6272238B1 (en) | 1992-12-28 | 2001-08-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Character recognizing method and apparatus |
| US5588072A (en) * | 1993-12-22 | 1996-12-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for selecting blocks of image data from image data having both horizontally- and vertically-oriented blocks |
| US5923554A (en) * | 1996-01-16 | 1999-07-13 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for assessing the number and type of flaws |
| US5893127A (en) * | 1996-11-18 | 1999-04-06 | Canon Information Systems, Inc. | Generator for document with HTML tagged table having data elements which preserve layout relationships of information in bitmap image of original document |
| US6512848B2 (en) | 1996-11-18 | 2003-01-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Page analysis system |
| JP3113827B2 (ja) * | 1996-11-28 | 2000-12-04 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレ−ション | 矩形オブジェクトの認識方法及び認識装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57141779A (en) * | 1981-02-26 | 1982-09-02 | Nec Corp | Character cutout system |
| US4817186A (en) * | 1983-01-07 | 1989-03-28 | International Business Machines Corporation | Locating individual images in a field for recognition or the like |
| US4562594A (en) * | 1983-09-29 | 1985-12-31 | International Business Machines Corp. (Ibm) | Method and apparatus for segmenting character images |
| EP0280320B1 (en) * | 1987-02-27 | 1994-12-07 | Nec Corporation | Graphics display controller equipped with boundary searching circuit |
| US4965678A (en) * | 1987-03-03 | 1990-10-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Area designation apparatus in image processing system |
-
1989
- 1989-05-08 JP JP1113794A patent/JP2644041B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1990
- 1990-05-01 US US07/517,187 patent/US5065442A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02293989A (ja) | 1990-12-05 |
| US5065442A (en) | 1991-11-12 |
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Legal Events
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