JP2812256B2 - 文字認識装置および方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字認識装置および方
法に関し、特に、多様な濃度で記入または印刷された多
様な形状の文字を読み取ることを可能とする文字認識装
置および方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】文字認識装置において、スキャナからの
多値濃度の画像（以下、多値画像とする）を適正な閾値
（濃度）で２値化することによって得られる文字画像を
読み取る技術は非常に重要なものである。例えば、様々
な場所で印字された伝票を回収して読み取る場合、伝票
には、新品のインクリボンを用いて印字されたような濃
い印字や、また、かろうじて人間が識別できる程度の薄
い印字等、様々な濃度の印字がなされる。そして、この
印字文字の濃度差は、文字の形状の多様さとともに、文
字認識の性能を劣化させる主要な原因となっていた。固
定した閾値により２値画像を得る場合、実際には、同形
状の文字であっても、普通の濃度で印字されている場合
と、非常に濃く印字されている場合とでは、図８（ａ）
および図８（ｂ）や、図９（ａ）および図９（ｂ）に示
すように全く異なる文字画像が得られることになる。し
たがって、印字濃度の相違が原因で、認識結果は全く異
なるものとなってしまい、誤認識を引き起こしていた。

【０００３】このような文字画像の濃度の変化に対応す
るために用いられる技術が、例えば、特開平４−１４８
２９３号公報や特開平４−３０９１９４号公報に開示さ
れている。

【０００４】特開平４−１４８２９３号公報に開示され
た従来の技術は、紙面全体の濃度分布に基づいて、文字
部分の濃度とその他の濃度の境界を検出し、その境界濃
度を最適閾値として設定するというものであった。

【０００５】また、特開平４−３０９１９４号公報に開
示された従来の技術は、印字濃度の異なる文字パターン
を予め複数の辞書に登録しておき、認識時に印字濃度を
検出し、検出された印字濃度に応じて最適な辞書を選択
することにより、様々な印字濃度の文字を認識するとい
うものであった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
技術のうち、特開平４−１４８２９３号公報に記載の方
法では、濃度分布を利用しているために、処理時間が非
常にかかるという問題点があった。さらに、紙面全体の
濃度分布を利用しているために、例えば、非ドロップア
ウトカラーで印字された記入枠を有する帳票を読取対象
とした場合には、適当な２値化閾値が得られないという
問題点があった。

【０００７】また、特開平４−３０９１９４号公報に記
載の方法では、例えば、図８（ｂ）に示すような文字画
像「６」を認識する場合には、印字濃度が濃い場合の辞
書が選択されることになるが、その文字画像に対して
「６」と「８」とを十分に区別することが非常に困難で
あった。同様に、図９（ｂ）に示す文字画像は、文字
「４」がつぶれたものであるが、単に、印字濃度ごとに
最適な辞書を用いるだけでは、この文字画像に対して
「４」と「６」とを十分に区別することができなかっ
た。

【０００８】以上のように、従来の技術では、処理効率
および認識精度の点で多くの問題点を残していた。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに、本発明の文字認識装置は、読取対象の多値画像を
入力する画像入力手段と、得られた多値画像を予め定め
られた第１の閾値で２値化して２値画像を得る２値化手
段と、その２値画像を、１文字ずつ切り出して文字画像
を得る文字切出し手段と、予め参照パターンが登録され
るとともに、各参照パターンごとに濃度情報が登録され
る格納手段と、文字画像を前述の格納手段に予め登録さ
れた参照パターンと照合することにより文字認識を行う
とともに、その文字認識の判定結果を与えた前記参照パ
ターンに付加された濃度情報を得る文字認識手段と、濃
度情報に基づいて、文字画像に対し、第１の閾値と異な
る閾値で再度２値化すべきか否かを判定する判定手段
と、この判定手段の判定に応じて、多値画像のうち文字
画像を含む領域を、第１の閾値と異なる第２の閾値を用
いて再度２値化して２値画像を得る再２値化手段とを備
えるものである。

【００１０】

【００１１】さらに、本発明は、読取対象の多値文字画
像を最適な第３の閾値で２値化して得られたパターンが
参照パターンとして登録される標準パターン用辞書と、
その多値文字画像を第３の閾値よりも大きな閾値で２値
化して得られたパターンが参照パターンとして登録され
る薄パターン用辞書と、その多値文字画像を第３の閾値
よりも小さな閾値で２値化して得られたパターンが参照
パターンとして登録される濃パターン用辞書とを含む少
なくとも３種の辞書を備えた文字辞書を用い、１文字ご
とに切り出された文字画像を格納手段に予め登録された
参照パターンと照合することにより文字認識を行うとと
もに、その文字認識の判定結果を与えた参照パターンが
前述のいずれの辞書に登録されたものなのかを検出し、
その検出結果を濃度情報（標準情報、濃情報および薄情
報）として得る文字認識手段と、その濃度情報に基づい
て、文字画像に対し、第１の閾値と異なる閾値で再度２
値化すべきか否かを判定する判定手段と、多値画像のう
ち文字画像を含む領域を、第１の閾値と異なる第２の閾
値を用いて再度２値化して２値画像を得る再２値化手段
とを備えるものである。

【００１２】

【実施例】次に、本発明の文字認識装置の実施例につい
て図面を参照して詳細に説明する。

【００１３】本発明の第１の実施例は、入力された多値
画像を予め設定された閾値で２値化し、その２値化画像
を１文字ごとに切出した後、その１文字分の文字画像に
対して、文字認識を行う。一方、１文字ごとに切り出さ
れた２値化画像は、２次元メッシュ構造を有しており、
文字部分が黒点、背景が白点として構成されている。そ
して、その２値化画像を構成する黒点部分のメッシュ数
を計数する。そして、文字認識の結果と黒点数の計数結
果により、多値画像を２値化しなおす必要があるかどう
かを判定し、必要がある場合には、前述の閾値とは異な
る閾値で、再度多値画像を２値化する。２値化された文
字画像を文字認識するとともに、前述と同様に文字画像
の黒点数を計数し、文字認識結果と黒点数の計数結果に
応じて、再度、２値化しなおす必要があるか否かを判定
する。以上の処理を、２値化しなおす必要がないと判定
されるまで繰り返し行い、最終的な文字認識結果を入力
画像の読取結果として出力するというものである。この
ように、本実施例は、文字の潰れやかすれの具合を文字
認識の結果および文字の黒点数等の特徴量に基づいて計
測し、その計測結果にしたがって、容易にかつ高精度に
最適な再２値化のための閾値を設定することができる。

【００１４】図１は、本実施例の文字認識装置の構成を
示すブロック図であり、画像入力部１０は、多値画像を
入力するものである。多値画像の形式は、各画素につい
て濃度情報を有している画像であり、スキャナから光学
的に入力された信号であっても、予めファイル装置等の
記憶手段に記憶しておいた画像データを読み出したもの
であってもかまわない。ここで、前者の場合には、画像
入力部１０として、光学スキャナを、また、後者の場合
には、ファイルデータ読出装置を適用することになる。

【００１５】２値化処理部２０は、画像入力部１０で入
力された多値画像を予め設定された閾値で２値化する。
この閾値は、画像入力部や、濃度補正処理等に依存する
ものであり、実験的に設定されるものである。

【００１６】文字切出し部３０は、２値化処理部２０に
より２値化された２値画像から、１文字ずつの文字画像
を切り出すものである。帳票ＯＣＲのように予め読取位
置が定まっている場合には、与えられた読取位置を示す
座標から直接文字画像を切り出す。また、文書ＯＣＲに
おけるページ画像やカメラ入力の画像などの場合には、
読取対象部分を解析により自動的に抽出して、文字画像
を切り出す。これらの文字切出し方法は、本発明の本質
ではなく、既に、開示されている多くの従来技術から、
入力画像の形成等により適宜適切な方法を選択して実行
すればよいものである。なお、本実施例では、各読取対
象の文字画像の２値画像の切出し位置を文字切出し部３
０内のメモリに格納しておく。この文字画像の切出し位
置は、後述される再２値化処理部９０における処理で使
用される。

【００１７】文字認識部４０は、文字辞書５０に格納さ
れている参照パターンと、文字切出し部３０により１文
字ごとに切り出された文字画像とを照合するものであ
る。本実施例では、文字画像が文字辞書５０内のどの参
照パターンを利用して認識されたかがわかればよいた
め、その具体的な手法は、多数提案されている従来の技
術の文字認識方法のいずれでもかまわない。ただし、文
字認識部４０では、文字画像の変形を許容できる度合
い、つまり、読み取ることが可能な文字画像の変形の度
合い（以下、変形吸収能力）を高く設定しておく。こう
すると、２値化処理部２０で多値画像を２値化する際に
使用された閾値が不適当な値であって、２値化して得ら
れる文字画像が変形していたとしても、その文字画像を
文字辞書５０内のいずれかの参照パターンを利用して認
識することが可能となる。つまり、図８（ｂ）に示す文
字画像が「６」の参照パターンにより判定されることも
あれば、「８」の参照パターンにより判定されることも
ある。この際、文字認識における変形吸収能力を高く設
定したことにより、誤認識の発生率が高くなるが、後述
するように、本実施例では、閾値を変更して再２値化処
理を行った後、再度、文字認識を行うように構成されて
いるため、変形吸収能力を高く設定することによる認識
率の低減は、最終的な文字画像の読取結果には反映され
ない。

【００１８】黒点数計数部６０は、文字切出し部３０に
より１文字ごとに切り出された文字画像における黒点数
を計数するものである。２値画像の黒点を１、白点を０
とし、文字切出し部３０から送出される文字画像中の１
の数を計数する処理であり、周知技術であるため、詳細
な説明は省略する。

【００１９】再２値化判定部７０は、文字認識部４０か
ら送られる情報と黒点数計数部６０から送られる文字画
像の黒点数とに基づいて、閾値を変えて、再度、２値化
処理を行うか否かを判定する。

【００２０】閾値変更部８０は、再２値化判定部７０
で、再２値化を行う必要があると判定された場合に、再
２値化判定部７０から送られる情報に基づいて２値化処
理部２０で用いられた閾値とは異なる新たな閾値を設定
し、その変更後の閾値を再２値化処理部９０に送出す
る。

【００２１】再２値化処理部９０は、文字切出し部３０
で既に算出されている１文字ごとの切出し位置を参照し
て、多値画像のうち再２値化が必要である判定された文
字画像を含む領域を閾値変更部８０により変更された新
たな閾値を用いて２値化する。

【００２２】次に、本実施例の動作について図１、図２
および図３を参照して説明する。図２は、本実施例で用
いられる文字辞書の登録内容を示す図であり、図３は、
図１における閾値変更部の構成を示すブロック図であ
る。なお、画像入力部１０で多値画像が入力されてか
ら、文字切出し部３０で文字切出し処理が行われるまで
の処理は、周知慣用技術であるため、説明は省略する。

【００２３】本実施例では、図２に示すような文字辞書
５０を用いる。この文字辞書５０には、格納される各参
照パターン５１ごとに、その参照パターンを利用して認
識される文字画像の黒点の計数値として許容される範囲
５２が予め登録されている。そして、文字認識部４０か
ら、文字画像の認識結果とともに、認識する際に用いら
れた参照パターンに応じた黒点計数値の許容範囲が再２
値化判定部７０に送出される。再２値化判定部７０で
は、黒点数計数部６０から送られる文字画像の黒点計数
値と文字認識部４０から送られる黒点計数値の許容範囲
とが比較される。そして、黒点計数部６０から送られる
黒点計数値が黒点数の許容範囲内に入れば、文字認識部
４０から送られる認識結果が最終的な読取結果として出
力される。また、黒点計数部６０から送られる黒点計数
値が前述の許容範囲内に入らなければ、再度、２値化が
必要であると判定されるとともに、黒点計数値と許容範
囲の大小関係が閾値変更部８０に出力される。なお、文
字認識部４０において、文字画像をいずれの参照パター
ンを利用しても認識できなかった場合には、再２値化判
定部７０は、認識不能信号を閾値変更部８０に出力す
る。

【００２４】再２値化判定部７０から黒点計数値と許容
範囲の大小関係が出力されると、閾値変更部８０におけ
る変更方向設定部８１では、閾値の変更方向が設定され
る。つまり、黒点計数値が許容範囲よりも大きい場合に
は、閾値を大きくする（言い換えれば、２値化文字画像
を薄くする）方向に閾値変更方向が設定される。逆に、
黒点計数値が許容範囲よりも小さい場合には、閾値を小
さくする（言い換えれば、２値化文字画像を濃くする）
方向に閾値変更方向が設定される。

【００２５】設定された閾値の変更方向は、比較部８２
により、前回の閾値の変更方向と比較される。前回の閾
値の変更方向は、履歴記憶部８４に記憶されている。比
較部８２により、閾値の変更方向が、前回のものと逆方
向、例えば、前回、閾値を大きくする方向に変更したに
もかかわらず、今回、閾値を小さくする方向に変更する
ように設定されている場合には、この文字画像は読取不
能であると判定される。一方、閾値の変更方向が、前回
のものと同一方向である場合には、そのまま、閾値の変
更方向を閾値設定部８３に送出する。また、はじめての
閾値変更処理の場合にも、同様に、変更方向設定部８１
で設定された閾値の変更方向が閾値設定部８３に送出さ
れる。この際、今回の閾値の変更方向は、履歴記憶部８
４に格納される。

【００２６】閾値設定部８３では、比較部８２から送ら
れる閾値の変更方向および履歴記憶部８４から読み出さ
れる今回の閾値とに基づいて、新たな閾値が設定され
る。そして、新たに設定された閾値は、履歴記憶部８４
に格納される。こうして、設定された閾値が、再２値化
処理部９０に送出され、再２値化処理部９０により、そ
の新たな閾値を用いて、画像入力部１０から送出される
多値画像が２値化される。この際、既に説明したとお
り、文字切出し部３０からの文字切出し位置情報を参照
することにより、多値画像のうち再２値化が必要である
と判定された文字画像を含む領域だけが再２値化される
ことになる。なお、閾値設定部８３による閾値の設定の
際、最大濃度レベルと等しい閾値をさらに大きくするよ
うに変更する場合や、最小濃度レベルと等しい閾値をさ
らに小さくするように変更する場合には、その文字画像
は、読取不能であると判定される。

【００２７】再２値化判定部７０から認識不能信号が送
出されると、閾値変更部８０における読出部８５によ
り、履歴記憶部８４に格納されている今回の閾値および
その際の閾値の変更方向が読み出され、それらが閾値設
定部８３に送出される。閾値設定部８３は、読み出され
た今回の閾値を、前回の変更方向と同一方向に修正して
新たな閾値を設定する。ここで、読出部８５に読み出さ
れた今回の閾値が、予め設定された初期値であり、閾値
変更方向を示すデータが存在しない場合には、閾値設定
部８３により、最小の濃度レベルに近い値もしくは最大
の濃度レベルに近い値が新たな閾値として設定される。
そして、その新たな閾値とともに、閾値変更方向とし
て、最小の濃度レベルに近い値が設定された場合には閾
値を大きくする方向が、また、最大の濃度レベルに近い
値が設定された場合には閾値を小さくする方向が履歴記
憶部８４に格納され、以降の閾値の変更設定処理の際に
用いられる。そして、既に説明したとおり、閾値設定部
８３で設定された新たな閾値を用いて、再２値化処理部
９０により、多値画像が２値化される。なお、前述のと
おり、閾値設定部８３による閾値の設定の際、最大濃度
レベルと等しい閾値をさらに大きくするように変更する
場合や、最小濃度レベルと等しい閾値をさらに小さくす
るように変更する場合には、その文字画像は、読取不能
と判定される。

【００２８】再２値化処理部９０で再度、２値化され得
られた文字画像は、再び文字認識部４０で文字認識され
る。以上の処理が、個々の文字画像ごとに、読取結果が
出力されるか、または、読取不能と判定されるまで繰り
返される。

【００２９】前述の文字辞書５０に登録される各参照パ
ターンごとの黒点数の許容範囲は、予め実験により決定
される最適な範囲が設定される。つまり、実際に文字の
読み取りを行い、参照パターンごとに正読された場合の
２値文字画像の黒点数の分布と、正読されなかった場合
の黒点数の分布とを作成し、その黒点数の分布に基づい
て、誤読や読取不能が極力発生しないような黒点数の範
囲を設定する。

【００３０】また、閾値を変更する際の変更幅は、濃度
の階調の設定、入力機器や画像補正の性質等に応じて適
宜設定すればよいが、例えば、黒点数計数部６０から再
２値化判定部７０に送られる黒点数と黒点数の許容範囲
との近さに応じて動的に変化させてもよい。つまり、黒
点数計数部６０から送られる黒点数が、許容範囲の上限
の１〜１．５倍までであれば、変更幅を１階調の濃度レ
ベルとし、黒点数が、許容範囲の上限の１．５倍〜２倍
までであれば、変更幅を２階調の濃度レベルとする。ま
た、黒点数が、許容範囲の下限の１倍〜１／２倍までで
あれば、変更幅を１階調の濃度レベルとし、許容範囲の
下限の１／２〜１／３倍までであれば、変更幅を２階調
の濃度レベルとする。

【００３１】なお、再２値化処理部９０において、前回
の閾値よりも小さい、つまり、文字画像が濃くなる方向
に再２値化処理が行われた場合、文字切出し枠よりも２
値化された文字画像が大きくなってしまう場合がある。
そこで、文字切出し部３０で取得された文字切出し枠と
中心が同じで面積を大きくした枠を設定し、その枠内で
再２値化された文字画像の外接矩形を再度設定する等の
処理を行う。

【００３２】さらに、文字辞書５０には、参照パターン
のみを登録しておき、参照パターンに対応する黒点数の
許容範囲は、再２値化判定部７０内に設けるテーブルに
格納しておいてもよい。つまり、文字認識部６０は、文
字認識処理で判定結果を与えた参照パターンを再２値化
判定部７０に送出し、再２値化判定部７０は、前述のテ
ーブルを参照して、得られた参照パターンに対応した黒
点数の許容範囲を得るように構成してもよい。

【００３３】次に、本発明の第２の実施例について図４
を参照して説明する。

【００３４】本実施例は、前述の第１の実施例における
再２値化判定部における再２値化の判定基準として、２
値化された文字画像における黒点数に変えて、文字画像
の輪郭長を用いるものであり、全体の処理自体は、第１
の実施例と同様であるため、重複部分の説明は省略す
る。

【００３５】図４は、本実施例の構成を示すブロック図
であり、図１に示す第１の実施例の構成における黒点数
計数部６０の変わりに、文字画像の輪郭長を計測する輪
郭長計測部１００が設けられ、さらに、各参照パターン
ごとに許容される輪郭長の範囲が登録された文字辞書５
３が設けられている。輪郭長計測部１００では、輪郭追
跡アルゴリズムを用いて正確に文字画像の輪郭長を計測
することができる。輪郭追跡アルゴリズムは、ラン追跡
や３×３のマスクによる追跡が広く知られており、周知
慣用技術であるため説明は省略する。

【００３６】文字認識部４１では、文字切出し部３０か
ら送出される文字画像を文字辞書５３内の参照パターン
を用いて文字認識し、その認識結果とともに、用いた参
照パターンに対応した輪郭長の許容範囲が再２値化判定
部７１に送出される。再２値化判定部７１では、輪郭長
計測部１００から送られる文字画像の輪郭長と文字認識
部４１から送られる輪郭長の許容範囲とが比較され、そ
の比較結果に基づいて、再２値化の必要性が判定され
る。その他の処理は、第１の実施例とほとんど同様であ
るため説明を省略する。

【００３７】文字画像の輪郭長は、情報量が黒点数に比
べて多いために、これを再２値化の判定基準として用い
ることにより、よりきめ細かな再２値化の判断および閾
値の設定を行うことが可能となる。

【００３８】なお、第１の実施例および第２の実施例で
は、再２値化の判定基準である文字画像の特徴量として
黒点数または輪郭長を用いたが、同様の効果を発揮する
他の文字画像の特徴量を適用してもよいことは言うまで
もない。

【００３９】次に、本発明の第３の実施例について図５
を参照して説明する。

【００４０】前述の第１および第２の実施例では、印字
文字のように規格がはっきりしている場合の読取には有
効であるが、読取対象が手書き文字や大きさが非常にば
らついている印字文字である場合には、文字画像の大き
さが大きく変化してしまうため、精度よく認識できない
こともある。そこで、本実施例では、１文字ごとに切り
出された文字画像を正規化する手段を設けることによ
り、文字画像の大きさのばらつきによる認識率の低下を
防止するというものである。

【００４１】図５は、本実施例の構成を示すブロック図
であり、本実施例の構成の大部分が前述の第１の実施例
の構成と同様であるため、重複部分の説明は省略する。
正規化部１２０は、文字切出し部３０により１文字ごと
に切り出された各文字画像の特徴量（例えば、黒点数や
輪郭長）を一定範囲内の値にするように、文字切出し部
３０から送られる文字画像の大きさ正規化する。正規化
の方法は、文字画像の外接矩形の大きさを各文字画像ご
とに一定にする方法、各文字画像ごとに外接矩形の縦横
比を変化させずにその面積を一定にする方法および各文
字画像ごとの１次モーメントや２次モーメントを一定に
する方法等を使用することができる。文字認識部４０
は、正規化された文字画像を文字認識し、また、黒点数
計数部６０は、正規化された文字画像の黒点数を計数す
る。その他の処理は、前述の第１の実施例と同様であ
る。なお、黒点数計数部６０および文字辞書５０の代わ
りに第２の実施例における輪郭長計測部１００および文
字辞書５３を用いてもかまわないことは言うまでもな
い。

【００４２】次に、本発明の第４の実施例について図６
および図７を参照して説明する。

【００４３】本実施例は、文字認識の際に用いられる参
照パターンに付加された濃度情報（「濃」、「標準」お
よび「薄」の３種類）に基づいて、再２値化の必要性を
判定するというものである。

【００４４】図６は、本実施例の構成を示すブロック図
であり、文字辞書５４は、図７に示すように、標準参照
パターン用辞書５４１、濃参照パターン用辞書５４２お
よび薄参照パターン用辞書５４３を備えている。この文
字辞書５４の作成方法について説明する。文字を入力し
て得られた多値画像から、その文字を読み取るのに最適
な２値化閾値で２値化して得られるパターンを標準参照
パターン用辞書５４１に登録する。また、その最適な２
値化閾値よりも濃い閾値（濃度レベルとしては小さい閾
値）でその多値画像を２値化して得られるパターンを濃
参照パターン用辞書５４２に登録する。また、その最適
な２値化閾値よりも薄い閾値（濃度レベルとしては大き
い閾値）でその多値画像を２値化して得られるパターン
を薄参照パターン用辞書５４３に登録する。このよう
に、同一の文字を入力して得られた多値画像を３種類の
閾値で２値化して得られる３つの参照パターンを閾値の
濃度別にそれぞれ登録する。

【００４５】文字認識部４２は、文字切出し部３０から
送出される文字画像を文字辞書５４の参照パターンを用
いて認識するとともに、用いた参照パターンが標準参照
パターン用辞書５４１、濃参照パターン用辞書５４２ま
たは薄参照パターン用辞書５４３のいずれの辞書に登録
されているものなのかを検出する。この際、使用する辞
書を限定するのではなく、３つの辞書に登録された全て
の参照パターンと文字画像とが照合される。そして、文
字の認識結果とともに、参照パターンが登録されていた
辞書の濃度情報（「標準濃度」、「濃い濃度」または
「薄い濃度」のいずれか）が再２値化判定部７２に出力
される。

【００４６】再２値化判定部７２では、文字認識部４２
から送られた濃度情報に基づいて、再２値化の必要性が
判定される。文字認識部４２から濃度情報として「標準
濃度」が出力された場合に限り、再２値化の必要性がな
いと判定され、濃度情報と同時に文字認識部４２から出
力された認識結果が最終的な読取結果として出力され
る。これに対し、文字認識部４２から送られた濃度情報
が、「濃い濃度」または「薄い濃度」である場合には、
再２値化が必要であると判定され、その濃度情報が閾値
変更部８６に出力される。

【００４７】閾値変更部８６では、基本的には、図１に
示す第１の実施例における閾値変更部８０と同様の処理
が実行される。第１の実施例では、閾値変更部８０は、
再２値化判定部７０から出力される黒点計数値とその許
容範囲との大小関係に基づいて、新たな閾値が設定され
るが、本実施例では、閾値変更部８６は、再２値化判定
部７２から出力される「濃い濃度」または「薄い濃度」
の濃度情報に基づいて、新たな閾値が設定される。ここ
で、閾値変更部８６では、「濃い濃度」の濃度情報が供
給された場合には、第１の実施例における黒点計数値が
許容範囲よりも大きい場合と同様の処理が実行される。
つまり、元の閾値を薄くする方向（閾値の濃度レベルを
大きくする方向）に変更して得られる閾値が再２値化の
ための新たな閾値として設定される。一方、「薄い濃
度」の濃度情報が供給された場合には、第１の実施例に
おける黒点計数値が許容範囲よりも小さい場合と同様の
処理が実行される。つまり、元の閾値を濃くする方向
（閾値の濃度レベルを小さくする方向）に変更して得ら
れる閾値が再２値化のための新たな閾値として設定され
る。そして、再２値化処理部９０は、閾値変更部８６で
変更された新たな閾値を用いて画像入力部１０から送出
される多値画像を２値化し、２値化して得られる文字画
像を文字認識部４２に供給する。なお、本実施例におい
て、特に説明していない部分の動作は、前述の第１の実
施例の動作と同様である。

【００４８】なお、濃度情報を、「極薄濃度」、「薄濃
度」、「標準濃度」、「濃濃度」、「極濃濃度」のごと
く、さらに細かく設定してもよく、この場合は、文字辞
書５４内に設けられる辞書の数も増えることになる。

【００４９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
文字認識の結果および２値化文字画像の黒点計数値また
は輪郭長に基づいて、閾値を変更しての再２値化を行う
か否かを判定し、最終的に、最適な閾値を用いて、多値
画像を２値化しているために、読取対象の濃度の変化が
大きい場合でも、参照パターンのフォント数等を限定す
ることなく、正確に読み取ることができる。特に、輪郭
長を再２値化の判定基準として用いることにより、読取
精度を向上させることができる。

【００５０】さらに、第３の実施例では、文字画像を正
規化した後、その文字画像の黒点計数値や輪郭長を計測
するように構成しているために、手書き文字や大きさの
一定しない印字文字も、高精度に読み取ることができ
る。

【００５１】さらに、第４の実施例は、Ｈ／Ｗ等、繰り
返し処理の方が有効な形態では、本発明を効率よく実現
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
である。

【図２】図１における文字辞書に格納された内容を示す
図である。

【図３】図１における閾値変更部の構成を示すブロック
図である。

【図４】本発明の第２の実施例の構成を示すブロック図
である。

【図５】本発明の第３の実施例の構成を示すブロック図
である。

【図６】本発明の第４の実施例の構成を示すブロック図
である。

【図７】図６における文字辞書の内容を示すブロック図
である。

【図８】文字画像の一例であり、（ａ）は、通常の濃度
で印字された文字の場合を示し、（ｂ）は、（ａ）の文
字とは異なる濃度で印字された文字の場合を示す。

【図９】文字画像の他の例であり、（ａ）は、通常の濃
度で印字された文字の場合を示し、（ｂ）は、（ａ）の
文字とは異なる濃度で印字された文字の場合を示す。

【符号の説明】

１０ 画像入力部 ２０ ２値化処理部 ３０ 文字切出し部 ４０、４１、４２ 文字認識部 ５０、５３、５４ 文字辞書 ５１ 参照パターン ５２ 黒点数許容範囲 ５４１ 標準参照パターン用辞書 ５４２ 濃参照パターン用辞書 ５４３ 薄参照パターン用辞書 ６０ 黒点数計数部 ７０、７１、７２ 再２値化判定部 ８０、８６ 閾値変更部 ８１ 変更方向設定部 ８２ 比較部 ８３ 閾値設定部 ８４ 履歴記憶部 ８５ 読出部 ９０ 再２値化処理部 １００ 輪郭長計測部 １１０ 正規化部

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 読取対象の多値画像を入力する画像入力
   手段と、 前記多値画像を予め定められた第１の閾値で２値化して
   ２値画像を得る２値化手段と、前記２値画像を、１文字ずつ切り出して文字画像を得る
   文字切出し手段と、 予め参照パターンが登録されるとともに、各参照パター
   ンごとに濃度情報が登録される格納手段と、 前記文字画像を前記格納手段に予め登録された参照パタ
   ーンと照合することにより文字認識を行うとともに、そ
   の文字認識の判定結果を与えた前記参照パターンに付加
   された前記濃度情報を得る文字認識手段と、前記濃度情報 に基づいて、前記文字画像に対し、前記第
   １の閾値と異なる閾値で再度２値化すべきか否かを判定
   する判定手段と、 前記判定手段の判定に応じて、前記多値画像のうち前記
   文字画像を含む領域を、前記第１の閾値と異なる第２の
   閾値を用いて再度２値化して２値画像を得る再２値化手
   段とを備えることを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 前記格納手段は、 読取対象の多値文字画像を最適な第３の閾値で２値化し
   て得られたパターンが参照パターンとして登録される標
   準パターン用辞書と、 前記多値文字画像を前記第３の閾値よりも大きな閾値で
   ２値化して得られたパターンが参照パターンとして登録
   される薄パターン用辞書と、 前記多値文字画像を前記第３の閾値よりも小さな閾値で
   ２値化して得られたパターンが参照パターンとして登録
   される濃パターン用辞書とを含む少なくとも３種の辞書
   を備え、 前記文字認識手段は、 文字認識の判定結果を与えた参照パターンが前記いずれ
   の辞書に登録されたものかを検出し検出結果を濃度情報
   として出力する ことを特徴とする前記請求項１に記載の
   文字認識装置。
3. 【請求項３】 前記再２値化手段は、 前記濃度情報に基づいて、前記第２の閾値を設定する閾
   値設定手段を備えることを特徴とする前記請求項２に記
   載の文字認識装置。
4. 【請求項４】 読取対象の多値画像を入力するステップ
   と、 前記多値画像を予め定められた第１の閾値で２値化して
   ２値画像を得るステップと、 前記２値画像を、１文字ずつ切り出して文字画像を得る
   ステップと、 前記文字画像を格納手段に予め登録された参照パターン
   と照合することにより文字認識を行うとともに、その文
   字認識の判定結果を与えた前記参照パターンに付加され
   た濃度情報を得るステップと、 前記濃度情報に基づいて、前記文字画像に対し、前記第
   １の閾値と異なる閾値で再度２値化すべきか否かを判定
   するステップと、 前記判定手段の判定に応じて、前記多値画像のうち前記
   文字画像を含む領域を、前記第１の閾値と異なる第２の
   閾値を用いて再度２値化して２値画像を得るステップと
   を含むことを特徴とする文字認識方法 。