JP3030814B2 - ノイズ成分除去方法及びノイズ成分除去プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
ノイズ成分除去方法及びノイズ成分除去プログラムを記録した記録媒体Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、走査読取りした文
字を認識する前処理としてのノイズ成分除去方法及びノ
イズ除去プログラムを記録した記録媒体に関する。手書
文字や印刷文字を走査読取りして文字認識を行う方法は
既に各種の方法が実用化されている。その場合に、縦方
向にノイズ成分が含まれる場合がある。又文字記入位置
を示す文字枠をドロップアウトカラーとしてあっても、
その一部を読取ることがあり、文字認識の場合のノイズ
成分となる。従って、文字認識を行う前に、このような
ノイズ成分を除去することが必要となる。
字を認識する前処理としてのノイズ成分除去方法及びノ
イズ除去プログラムを記録した記録媒体に関する。手書
文字や印刷文字を走査読取りして文字認識を行う方法は
既に各種の方法が実用化されている。その場合に、縦方
向にノイズ成分が含まれる場合がある。又文字記入位置
を示す文字枠をドロップアウトカラーとしてあっても、
その一部を読取ることがあり、文字認識の場合のノイズ
成分となる。従って、文字認識を行う前に、このような
ノイズ成分を除去することが必要となる。
【０００２】
【従来の技術】走査読取りした文字を認識する文字認識
手段は、既に各種の方式が提案され、又実用化されてい
る。例えば、パターン照合による方法や、特徴点抽出に
よる方法等があり、パターン照合による方法は、印刷文
字や手書文字等をスキャナー等により光学的に走査読取
りして、文字認識用の辞書に格納された複数の標準パタ
ーンと照合し、類似度が最大となる標準パターンの文字
を、入力パターンの文字と判定するものである。
手段は、既に各種の方式が提案され、又実用化されてい
る。例えば、パターン照合による方法や、特徴点抽出に
よる方法等があり、パターン照合による方法は、印刷文
字や手書文字等をスキャナー等により光学的に走査読取
りして、文字認識用の辞書に格納された複数の標準パタ
ーンと照合し、類似度が最大となる標準パターンの文字
を、入力パターンの文字と判定するものである。
【０００３】又特徴点抽出による方法は、例えば、文字
の各部の垂直方向と水平方向との分布や、文字素片と隣
接文字素片との関係等を文字の特徴とした辞書を作成し
ておいて、走査読取りした文字についても同様に特徴点
を求め、それぞれの特徴点を比較して、類似度が最大と
なる特徴点に対応する文字を、読取文字と判定するもの
である。
の各部の垂直方向と水平方向との分布や、文字素片と隣
接文字素片との関係等を文字の特徴とした辞書を作成し
ておいて、走査読取りした文字についても同様に特徴点
を求め、それぞれの特徴点を比較して、類似度が最大と
なる特徴点に対応する文字を、読取文字と判定するもの
である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】走査読取りした文字、
特にファクシミリに於ける文字の場合、センサの素子欠
陥等によって、例えば、図１２に示すイメージデータ１
０のように、縦ラインノイズ１２，１３が形成される場
合が多い。この場合、縦方向に完全に連続した縦ノイズ
ライン１２や、途中に分断された状態の縦ラインノイズ
１３等の各種のパターンが存在するが、文字と重なる
と、文字の切出しが困難となり、又切出したとしても文
字の誤認識が生じる問題がある。
特にファクシミリに於ける文字の場合、センサの素子欠
陥等によって、例えば、図１２に示すイメージデータ１
０のように、縦ラインノイズ１２，１３が形成される場
合が多い。この場合、縦方向に完全に連続した縦ノイズ
ライン１２や、途中に分断された状態の縦ラインノイズ
１３等の各種のパターンが存在するが、文字と重なる
と、文字の切出しが困難となり、又切出したとしても文
字の誤認識が生じる問題がある。
【０００５】又文字を記入する枠を光学走査読取りを行
う時に、センサの検出感度波長と異なる色、即ち、ドロ
ップアウトカラーによる文字枠が点線枠１１で示すよう
に形成されて、光学走査読取りにより文字のみが読取ら
れるように構成しているものであるが、１４で示すよう
に、ドロップアウト枠の一部が検出されてノイズとなる
ことが多いものである。この場合も、文字に近接したノ
イズであるから誤認識が生じる可能性が大きい問題があ
る。本発明は、前述のようなノイズ成分を除去して、文
字認識の精度を向上することを目的とする。
う時に、センサの検出感度波長と異なる色、即ち、ドロ
ップアウトカラーによる文字枠が点線枠１１で示すよう
に形成されて、光学走査読取りにより文字のみが読取ら
れるように構成しているものであるが、１４で示すよう
に、ドロップアウト枠の一部が検出されてノイズとなる
ことが多いものである。この場合も、文字に近接したノ
イズであるから誤認識が生じる可能性が大きい問題があ
る。本発明は、前述のようなノイズ成分を除去して、文
字認識の精度を向上することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明のノイズ成分除去
方法は、（１）走査読取したイメージデータを基に文字
認識を行う過程に於けるノイズ成分除去方法であって、
走査読取したイメージデータの１文字分を含む領域を切
出して該領域を内核部分と該内核部分を取り囲む外縁部
分とに分離する過程と、内核部分に於ける黒ピクセルの
連結成分と、外縁部分に於ける黒ピクセルの連結成分と
をそれぞれ求めて、最大面積の前記連結成分が前記内核
部分と前記外縁部分との何れに存在するかを判定する過
程と、前記最大面積の連結成分が前記内核部分に存在す
る時に、該内核部分に文字が存在すると判断して、前記
外縁部分に於ける黒ピクセルの集合部分に対して収縮，
拡散処理を施し、ドロップアウト枠によるノイズ成分を
除去した後、該外縁部分と前記内核部分とのイメージを
合成する過程を含むものである。
方法は、（１）走査読取したイメージデータを基に文字
認識を行う過程に於けるノイズ成分除去方法であって、
走査読取したイメージデータの１文字分を含む領域を切
出して該領域を内核部分と該内核部分を取り囲む外縁部
分とに分離する過程と、内核部分に於ける黒ピクセルの
連結成分と、外縁部分に於ける黒ピクセルの連結成分と
をそれぞれ求めて、最大面積の前記連結成分が前記内核
部分と前記外縁部分との何れに存在するかを判定する過
程と、前記最大面積の連結成分が前記内核部分に存在す
る時に、該内核部分に文字が存在すると判断して、前記
外縁部分に於ける黒ピクセルの集合部分に対して収縮，
拡散処理を施し、ドロップアウト枠によるノイズ成分を
除去した後、該外縁部分と前記内核部分とのイメージを
合成する過程を含むものである。
【０００７】又本発明のノイズ成分除去プログラムを記
録した記録媒体は、（２）走査読取したイメージデータ
の１文字分を含む領域を切出して、該領域を内核部分と
該内核部分を取り囲む外縁部分とに分離する手順と、前
記内核部分に於ける黒ピクセルの連結成分と前記外縁部
分に於ける黒ピクセルの連結成分とを求めて、最大面積
の連結成分が前記内核部分と外縁部分との何れに存在す
るかを判定する手順と、前記最大面積の連結成分が前記
内核部分に存在する時に文字が存在するとして、前記外
縁部分に於ける黒ピクセルの集合部分に対して収縮，拡
散処理を施し、 ドロップアウト枠によるノイズ成分を除
去する手順と、次に前記外縁部分と前記内核部分とのイ
メージを合成する手順とを含む手順を記録したものであ
る。
録した記録媒体は、（２）走査読取したイメージデータ
の１文字分を含む領域を切出して、該領域を内核部分と
該内核部分を取り囲む外縁部分とに分離する手順と、前
記内核部分に於ける黒ピクセルの連結成分と前記外縁部
分に於ける黒ピクセルの連結成分とを求めて、最大面積
の連結成分が前記内核部分と外縁部分との何れに存在す
るかを判定する手順と、前記最大面積の連結成分が前記
内核部分に存在する時に文字が存在するとして、前記外
縁部分に於ける黒ピクセルの集合部分に対して収縮，拡
散処理を施し、 ドロップアウト枠によるノイズ成分を除
去する手順と、次に前記外縁部分と前記内核部分とのイ
メージを合成する手順とを含む手順を記録したものであ
る。
【０００８】
【発明の実施の形態】図１は本発明の実施の形態の要部
説明図であり、本発明の方法を適用する装置の要部を示
し、１はイメージデータファイル、２はノイズ除去処理
部、３は文字認識処理部、４はデータファイル、５は表
示部、６はスキャナ、７はファクシミリである。
説明図であり、本発明の方法を適用する装置の要部を示
し、１はイメージデータファイル、２はノイズ除去処理
部、３は文字認識処理部、４はデータファイル、５は表
示部、６はスキャナ、７はファクシミリである。
【０００９】スキャナ６又はファクシミリ７による走査
読取りしたイメージデータは、イメージデータファイル
１に一旦格納される。この場合のイメージデータは、例
えば、図１２に示すように、縦ラインノイズやドロップ
アウト枠によるノイズを含むものとなる。そこで、ノイ
ズ除去処理部２は、このようなノイズ成分を除去して文
字認識処理部３に転送するものである。
読取りしたイメージデータは、イメージデータファイル
１に一旦格納される。この場合のイメージデータは、例
えば、図１２に示すように、縦ラインノイズやドロップ
アウト枠によるノイズを含むものとなる。そこで、ノイ
ズ除去処理部２は、このようなノイズ成分を除去して文
字認識処理部３に転送するものである。
【００１０】文字認識処理部３は、既に知られている各
種の文字認識方法を適用することができるものであり、
例えば、文字認識辞書等を参照して認識し、その認識結
果をデータファイル４に格納すると共に、表示部５に表
示し、誤認識の場合は、オペレータにより修正入力する
ように構成することもできる。
種の文字認識方法を適用することができるものであり、
例えば、文字認識辞書等を参照して認識し、その認識結
果をデータファイル４に格納すると共に、表示部５に表
示し、誤認識の場合は、オペレータにより修正入力する
ように構成することもできる。
【００１１】図２は文字認識処理のフローチャートであ
り、スキャナ６又はファクシミリ７等により例えば図１
２に示すようなイメージデータをイメージデータファイ
ル１に入力し（Ａ１）、ノイズ除去処理部２に於いて縦
ラインノイズ抽出及び除去を行い（Ａ２）、レイアウト
解析に基づいて文字領域抽出を行い（Ａ３）、この文字
領域抽出により、ドロップアウト枠ノイズの有無を判定
し、ドロップアウト枠ノイズが存在する時は、このドロ
ップアウト枠ノイズ消去処理を行い（Ａ４）、そして、
文字認識処理部３に於いて、文字の切出し（Ａ５）、文
字認識処理（Ａ６）を行い、複数の認識文字について、
辞書（図示せず）を参照して文脈判定処理（Ａ７）を行
い、文脈が正しい文字列を、認識結果の文字列としてデ
ータファイル４等に出力する（Ａ８）。
り、スキャナ６又はファクシミリ７等により例えば図１
２に示すようなイメージデータをイメージデータファイ
ル１に入力し（Ａ１）、ノイズ除去処理部２に於いて縦
ラインノイズ抽出及び除去を行い（Ａ２）、レイアウト
解析に基づいて文字領域抽出を行い（Ａ３）、この文字
領域抽出により、ドロップアウト枠ノイズの有無を判定
し、ドロップアウト枠ノイズが存在する時は、このドロ
ップアウト枠ノイズ消去処理を行い（Ａ４）、そして、
文字認識処理部３に於いて、文字の切出し（Ａ５）、文
字認識処理（Ａ６）を行い、複数の認識文字について、
辞書（図示せず）を参照して文脈判定処理（Ａ７）を行
い、文脈が正しい文字列を、認識結果の文字列としてデ
ータファイル４等に出力する（Ａ８）。
【００１２】図３は縦ラインノイズ除去の概略フローチ
ャートであり、図２のステップ（Ａ１），（Ａ２）に相
当する処理で、先ず、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）を入
力する（Ｂ１）。この場合、１≦ｉ≦Ｗ（幅）、１≦ｊ
≦Ｈ（高さ）とし、又パラメータとしてＴ，Ｕ，Ｖを設
定する。
ャートであり、図２のステップ（Ａ１），（Ａ２）に相
当する処理で、先ず、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）を入
力する（Ｂ１）。この場合、１≦ｉ≦Ｗ（幅）、１≦ｊ
≦Ｈ（高さ）とし、又パラメータとしてＴ，Ｕ，Ｖを設
定する。
【００１３】そして、縦方向に沿った黒ピクセル数をカ
ウントして、縦ラインノイズの検出処理を行う（Ｂ
２）。そして、縦ラインノイズの左端Ｌ1 ，Ｌ2 ，・・
・Ｌp と右端Ｒ1 ，Ｒ2 ，・・・Ｒp と、縦ラインノイ
ズ数ｐとを求め（Ｂ３）、文字交差部分を残して、他の
部分を除去する縦ラインノイズ消去処理を行う（Ｂ
４）。
ウントして、縦ラインノイズの検出処理を行う（Ｂ
２）。そして、縦ラインノイズの左端Ｌ1 ，Ｌ2 ，・・
・Ｌp と右端Ｒ1 ，Ｒ2 ，・・・Ｒp と、縦ラインノイ
ズ数ｐとを求め（Ｂ３）、文字交差部分を残して、他の
部分を除去する縦ラインノイズ消去処理を行う（Ｂ
４）。
【００１４】図４は縦ラインノイズ検出処理の概略フロ
ーチャートであり、図３のステップ（Ｂ１）に相当する
イメージデータＡ（ｉ，ｊ）を入力し、パラメータをＴ
とする（Ｃ１）。そして、縦方向の黒ピクセル数を、順
次１〜Ｗ（幅方向）についてカウントし、カウント値を
νi とする（Ｃ２）。
ーチャートであり、図３のステップ（Ｂ１）に相当する
イメージデータＡ（ｉ，ｊ）を入力し、パラメータをＴ
とする（Ｃ１）。そして、縦方向の黒ピクセル数を、順
次１〜Ｗ（幅方向）についてカウントし、カウント値を
νi とする（Ｃ２）。
【００１５】そして、νi ／ＨとパラメータＴとを比較
し、パラメータＴより小さい時は、Ｂi ＝０、即ち、縦
ラインノイズではないと判定し、パラメータＴより大き
い時は、Ｂi ＝１、即ち、縦ラインノイズと判定し（Ｃ
３）、Ｂi が０から１に変化するｉの値を左端Ｌi と
し、１から０に変化するｉの値を右端Ｒi とし、この縦
ラインノイズの束の数（縦ラインノイズ数）をｐとし、
又Ｂ 0 ＝Ｂ W+1 ＝０とする（Ｃ４）。
し、パラメータＴより小さい時は、Ｂi ＝０、即ち、縦
ラインノイズではないと判定し、パラメータＴより大き
い時は、Ｂi ＝１、即ち、縦ラインノイズと判定し（Ｃ
３）、Ｂi が０から１に変化するｉの値を左端Ｌi と
し、１から０に変化するｉの値を右端Ｒi とし、この縦
ラインノイズの束の数（縦ラインノイズ数）をｐとし、
又Ｂ 0 ＝Ｂ W+1 ＝０とする（Ｃ４）。
【００１６】図５は縦ラインノイズ検出処理のフローチ
ャートであり、図４のステップ（Ｃ３）於いて得られた
Ｂi を入力する（Ｄ１）。その時に、Ｂ0 ＝０とする。
そして、ｋ＝０，ｉ＝１とし（Ｄ２）、Ｂi-1 ＝０で、
Ｂi ＝１であるか否かを判定する（Ｄ３）。この条件で
ない場合は、ステップ（Ｄ６）に移行し、この条件の場
合は、ｋ＝ｋ＋１とし（Ｄ４）、又Ｌk ＝ｉとする（Ｄ
５）。そして、ｉ＝ｉ＋１として（Ｄ６）、ｉ≦Ｗか否
かを判定し（Ｄ７）、ｉ＞Ｗとなるまで、ステップ（Ｄ
３）〜（Ｄ６）を繰り返す。それによって、ｋ個の縦ラ
インノイズの左端Ｌk が得られる。そして、ｐ＝ｋとし
（Ｄ８）、左端Ｌ1 ，Ｌ2 ，・・・Ｌpとその数ｐとを
出力する（Ｄ９）。
ャートであり、図４のステップ（Ｃ３）於いて得られた
Ｂi を入力する（Ｄ１）。その時に、Ｂ0 ＝０とする。
そして、ｋ＝０，ｉ＝１とし（Ｄ２）、Ｂi-1 ＝０で、
Ｂi ＝１であるか否かを判定する（Ｄ３）。この条件で
ない場合は、ステップ（Ｄ６）に移行し、この条件の場
合は、ｋ＝ｋ＋１とし（Ｄ４）、又Ｌk ＝ｉとする（Ｄ
５）。そして、ｉ＝ｉ＋１として（Ｄ６）、ｉ≦Ｗか否
かを判定し（Ｄ７）、ｉ＞Ｗとなるまで、ステップ（Ｄ
３）〜（Ｄ６）を繰り返す。それによって、ｋ個の縦ラ
インノイズの左端Ｌk が得られる。そして、ｐ＝ｋとし
（Ｄ８）、左端Ｌ1 ，Ｌ2 ，・・・Ｌpとその数ｐとを
出力する（Ｄ９）。
【００１７】又ステップ（Ｄ１１）に於いては、ステッ
プ（Ｄ１）と同様であるが、ＢW+1＝０とする。そし
て、ステップ（Ｄ２）〜（Ｄ７）と同様に、ステップ
（Ｄ１２）〜（Ｄ１７）をｉ＞Ｗとなるまで繰り返す。
なお、ステップ（Ｄ１５）に於いて、Ｒk ＝ｉとする。
それによって、ｋ個の縦ラインノイズの右端Ｒk が得ら
れる。そして、ｑ＝ｋとし（Ｄ１８）、右端Ｒ1 ，
Ｒ2 ，・・・Ｒq とその数ｑとを出力する（Ｄ１９）。
プ（Ｄ１）と同様であるが、ＢW+1＝０とする。そし
て、ステップ（Ｄ２）〜（Ｄ７）と同様に、ステップ
（Ｄ１２）〜（Ｄ１７）をｉ＞Ｗとなるまで繰り返す。
なお、ステップ（Ｄ１５）に於いて、Ｒk ＝ｉとする。
それによって、ｋ個の縦ラインノイズの右端Ｒk が得ら
れる。そして、ｑ＝ｋとし（Ｄ１８）、右端Ｒ1 ，
Ｒ2 ，・・・Ｒq とその数ｑとを出力する（Ｄ１９）。
【００１８】縦ラインノイズの左端の数ｐと右端の数ｑ
とは、一般的には同数となることから、ｐ，ｑを、同一
の縦ラインノイズ数ｐとする（Ｄ１０）。
とは、一般的には同数となることから、ｐ，ｑを、同一
の縦ラインノイズ数ｐとする（Ｄ１０）。
【００１９】図６は縦ラインノイズ消去の概略フローチ
ャートであり、入力として、イメージデータＡ（ｉ，
ｊ）とノイズ束（左端と右端との組）とし（Ｅ１）、ｋ
＝１とし（Ｅ２）、文字と交差している部分を除いてノ
イズ束内の黒ピクセルを消去し（Ｅ３）、ｋ＝ｋ＋１と
して（Ｅ４）、ｋ＝ｐとなるまで、ステップ（Ｅ３）〜
（Ｅ５）を繰り返す。
ャートであり、入力として、イメージデータＡ（ｉ，
ｊ）とノイズ束（左端と右端との組）とし（Ｅ１）、ｋ
＝１とし（Ｅ２）、文字と交差している部分を除いてノ
イズ束内の黒ピクセルを消去し（Ｅ３）、ｋ＝ｋ＋１と
して（Ｅ４）、ｋ＝ｐとなるまで、ステップ（Ｅ３）〜
（Ｅ５）を繰り返す。
【００２０】図７は縦ラインノイズ消去のフローチャー
トであり、入力として、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）
と、縦ラインノイズの左右の周辺の調査幅Ｕ（縦ライン
の左端及び右端から幅方向のピクセル数）と、文字交差
と判定する判定黒ピクセル数閾値Ｖとする（Ｆ１）。
トであり、入力として、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）
と、縦ラインノイズの左右の周辺の調査幅Ｕ（縦ライン
の左端及び右端から幅方向のピクセル数）と、文字交差
と判定する判定黒ピクセル数閾値Ｖとする（Ｆ１）。
【００２１】そして、ｊ＝１とし（Ｆ２）、縦ラインノ
イズの左右周辺の調査幅Ｕ内の黒ピクセル数Ｓj を求め
る（Ｆ３）。即ち、左端Ｌから左方向に、ｈ＝１〜Ｕの
範囲の黒ピクセル数と、右端Ｒから右方向に、ｈ＝１〜
Ｕの範囲の黒ピクセル数を求める。
イズの左右周辺の調査幅Ｕ内の黒ピクセル数Ｓj を求め
る（Ｆ３）。即ち、左端Ｌから左方向に、ｈ＝１〜Ｕの
範囲の黒ピクセル数と、右端Ｒから右方向に、ｈ＝１〜
Ｕの範囲の黒ピクセル数を求める。
【００２２】そして、Ｓj ≦Ｖか否かを判定し（Ｆ
４）、黒ピクセル数Ｓj が閾値Ｖ以下でない場合は、ス
テップ（Ｆ７）に移行する。即ち、文字との交差部分と
判断して、縦ラインノイズの部分を消去しない。又黒ピ
クセル数Ｓj が閾値Ｖ以下の場合は、文字の交差部分で
はないと判定し、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）＝０、即
ち、黒ピクセルを消去する。このステップ（Ｆ３）〜
（Ｆ６）を、ｊ＝Ｈとなるまで繰り返す。それによっ
て、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）から縦ラインノイズが
消去される。
４）、黒ピクセル数Ｓj が閾値Ｖ以下でない場合は、ス
テップ（Ｆ７）に移行する。即ち、文字との交差部分と
判断して、縦ラインノイズの部分を消去しない。又黒ピ
クセル数Ｓj が閾値Ｖ以下の場合は、文字の交差部分で
はないと判定し、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）＝０、即
ち、黒ピクセルを消去する。このステップ（Ｆ３）〜
（Ｆ６）を、ｊ＝Ｈとなるまで繰り返す。それによっ
て、イメージデータＡ（ｉ，ｊ）から縦ラインノイズが
消去される。
【００２３】図８は縦ラインノイズの消去説明図であ
り、（Ａ）に示すイメージデータＡについて、縦方向の
黒ピクセルをカウントし、パラメータＴ＝０．８とする
と、黒ピクセル数νi は、ｉ＝１〜７及びｉ＝２２〜２
５に於いて０となり、例えば、ν11＝６、ν12＝６、ν
13＝２０、ν14＝２０、ν15＝６、ν16＝７となる（図
４のステップ（Ｃ２）参照）。
り、（Ａ）に示すイメージデータＡについて、縦方向の
黒ピクセルをカウントし、パラメータＴ＝０．８とする
と、黒ピクセル数νi は、ｉ＝１〜７及びｉ＝２２〜２
５に於いて０となり、例えば、ν11＝６、ν12＝６、ν
13＝２０、ν14＝２０、ν15＝６、ν16＝７となる（図
４のステップ（Ｃ２）参照）。
【００２４】そして、Ｈ＝２０であり、又図４のステッ
プ（Ｃ３）によると、νi ／Ｈ≧Ｔの時、縦ラインノイ
ズと判定するものであるから、νi ≧Ｔ・Ｈ＝０．８×
２０＝１６の条件の黒ピクセル数νi の時、縦ラインノ
イズと判定する。従って、ｉ＝１３，１４に縦ラインノ
イズが存在することが判る。そして、縦ラインノイズが
連続しているものを束にすると、この場合、ｐ＝１とな
り、１番目の縦ラインノイズの左端Ｌ1 ＝１３、右端Ｒ
1 ＝１４となる。
プ（Ｃ３）によると、νi ／Ｈ≧Ｔの時、縦ラインノイ
ズと判定するものであるから、νi ≧Ｔ・Ｈ＝０．８×
２０＝１６の条件の黒ピクセル数νi の時、縦ラインノ
イズと判定する。従って、ｉ＝１３，１４に縦ラインノ
イズが存在することが判る。そして、縦ラインノイズが
連続しているものを束にすると、この場合、ｐ＝１とな
り、１番目の縦ラインノイズの左端Ｌ1 ＝１３、右端Ｒ
1 ＝１４となる。
【００２５】そして、調査幅Ｕ＝２、閾値Ｖ＝２（図７
のステップ（Ｆ１）参照）とすると、黒ピクセル数Ｓj
は、Ｓ1 〜Ｓ3 ＝０、Ｓ4 ＝４、Ｓ5 ＝４、Ｓ6 ＝１、
Ｓ7〜Ｓ11＝０、Ｓ12＝１、Ｓ13＝３、Ｓ14＝４、Ｓ15
＝４、Ｓ16＝４、Ｓ17〜Ｓ20＝０となる。従って、Ｓj
≦Ｖを満足するのは、ｊ＝４，５，１３，１４，１５，
１６となる。そこで、ｊ＝１〜３と、ｊ＝６〜１２と、
ｊ＝１７〜２０の縦ラインノイズを黒ピクセルを白ピク
セルとして、縦ラインノイズを消去する。この消去結果
を、図８の（Ｂ）に示すものである。
のステップ（Ｆ１）参照）とすると、黒ピクセル数Ｓj
は、Ｓ1 〜Ｓ3 ＝０、Ｓ4 ＝４、Ｓ5 ＝４、Ｓ6 ＝１、
Ｓ7〜Ｓ11＝０、Ｓ12＝１、Ｓ13＝３、Ｓ14＝４、Ｓ15
＝４、Ｓ16＝４、Ｓ17〜Ｓ20＝０となる。従って、Ｓj
≦Ｖを満足するのは、ｊ＝４，５，１３，１４，１５，
１６となる。そこで、ｊ＝１〜３と、ｊ＝６〜１２と、
ｊ＝１７〜２０の縦ラインノイズを黒ピクセルを白ピク
セルとして、縦ラインノイズを消去する。この消去結果
を、図８の（Ｂ）に示すものである。
【００２６】前述のようにして縦ラインノイズを消去す
ることができるが、ドロップアウト枠ノイズが問題とな
る。本発明は、このようなドロップアウト枠ノイズを除
去して、文字認識の精度を向上するものである。
ることができるが、ドロップアウト枠ノイズが問題とな
る。本発明は、このようなドロップアウト枠ノイズを除
去して、文字認識の精度を向上するものである。
【００２７】図９は本発明の実施の形態のドロップアウ
ト枠ノイズ除去処理のフローチャートであり、１文字分
のイメージデータＡ（ｉ，ｊ）と、パラメータｘ1 ，ｙ
1 ，ｘ2 ，ｙ2 とを入力する（Ｇ１）。そして、黒ピク
セルについての最大連結成分Ｂ（＝Ａの連結成分の内、
面積が最大の連結成分）と、それ以外の成分Ｃ（＝Ａ−
Ｂ）とを求める（Ｇ２）。
ト枠ノイズ除去処理のフローチャートであり、１文字分
のイメージデータＡ（ｉ，ｊ）と、パラメータｘ1 ，ｙ
1 ，ｘ2 ，ｙ2 とを入力する（Ｇ１）。そして、黒ピク
セルについての最大連結成分Ｂ（＝Ａの連結成分の内、
面積が最大の連結成分）と、それ以外の成分Ｃ（＝Ａ−
Ｂ）とを求める（Ｇ２）。
【００２８】なお、ピクセルの座標（ｉ，ｊ）を要素と
する集合Ｘを、 Ｘ＝｛（ｉ，ｊ）｜１≦ｉ≦Ｗ，１≦ｊ≦Ｈ｝ と定義する。又イメージデータＡ（ｉ，ｊ）は、成分が
１である座標（ｉ，ｊ）の集まりとして、これをＡとす
ると、 Ａ＝｛（ｉ，ｊ）∈Ｘ｜Ａ（ｉ，ｊ）＝１｝ と表すことができる。
する集合Ｘを、 Ｘ＝｛（ｉ，ｊ）｜１≦ｉ≦Ｗ，１≦ｊ≦Ｈ｝ と定義する。又イメージデータＡ（ｉ，ｊ）は、成分が
１である座標（ｉ，ｊ）の集まりとして、これをＡとす
ると、 Ａ＝｛（ｉ，ｊ）∈Ｘ｜Ａ（ｉ，ｊ）＝１｝ と表すことができる。
【００２９】又前述のパラメータｘ1 ，ｘ2 ，ｙ1 ，ｙ
2 について、図１０に示す１文字分の領域に於いて設定
することにより、（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ1 ），
（ｘ1，ｙ2 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）の座標点で囲まれる内
側を内核部分Ｉ、その外側を外縁部分Ｅとすることがで
きる。この場合、 Ｉ＝｛（ｉ，ｊ）∈Ｘ｜ｘ1 ≦ｉ≦ｘ2 ，ｙ1 ≦ｊ≦ｙ2 ｝ Ｅ＝Ｘ−Ｉ と表すことができる。
2 について、図１０に示す１文字分の領域に於いて設定
することにより、（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ1 ），
（ｘ1，ｙ2 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）の座標点で囲まれる内
側を内核部分Ｉ、その外側を外縁部分Ｅとすることがで
きる。この場合、 Ｉ＝｛（ｉ，ｊ）∈Ｘ｜ｘ1 ≦ｉ≦ｘ2 ，ｙ1 ≦ｊ≦ｙ2 ｝ Ｅ＝Ｘ−Ｉ と表すことができる。
【００３０】若し、最大連結成分Ｂが外縁部分Ｅのみに
存在する場合は、文字を含まないものとして、分離した
外縁部分Ｅと内核部分Ｉとのイメージデータを元に戻
す。即ち、Ｂ⊂Ｅの時、Ｂ＝φ（空集合）とし、且つＣ
＝Ａとする（Ｇ３）。
存在する場合は、文字を含まないものとして、分離した
外縁部分Ｅと内核部分Ｉとのイメージデータを元に戻
す。即ち、Ｂ⊂Ｅの時、Ｂ＝φ（空集合）とし、且つＣ
＝Ａとする（Ｇ３）。
【００３１】又ノイズと思われる成分Ｃを、外縁部分Ｅ
上のピクセルＣe （＝Ｃ∩Ｅ）と内核部分Ｉ上のピクセ
ルＣi （Ｃ∩Ｉ）とに分離する（Ｇ４）。外縁部分Ｅ上
のピクセルＣe は、ドロップアウト枠ノイズと判定し
て、例えば、４近傍収縮処理した後、４近傍拡散処理を
行う（Ｇ５）。なお、Ｃ1 は外縁部分のピクセルＣe の
４近傍収縮処理を示し、∧は「且つ」を示し、又Ｃ2 は
４近傍収縮処理したピクセルＣ1 の４近傍拡散処理を示
し、∨は「又は」を示す。
上のピクセルＣe （＝Ｃ∩Ｅ）と内核部分Ｉ上のピクセ
ルＣi （Ｃ∩Ｉ）とに分離する（Ｇ４）。外縁部分Ｅ上
のピクセルＣe は、ドロップアウト枠ノイズと判定し
て、例えば、４近傍収縮処理した後、４近傍拡散処理を
行う（Ｇ５）。なお、Ｃ1 は外縁部分のピクセルＣe の
４近傍収縮処理を示し、∧は「且つ」を示し、又Ｃ2 は
４近傍収縮処理したピクセルＣ1 の４近傍拡散処理を示
し、∨は「又は」を示す。
【００３２】そして、最大連結成分Ｂと、それ以外の内
核部分Ｃi と、収縮，拡散処理した外縁部分Ｃ2 とを合
成してイメージデータＡとする（Ｇ６）。それにより、
外縁部分のドロップアウト枠ノイズが除去されたイメー
ジデータＡ（ｉ，ｊ）となり、文字認識処理が行われ
る。
核部分Ｃi と、収縮，拡散処理した外縁部分Ｃ2 とを合
成してイメージデータＡとする（Ｇ６）。それにより、
外縁部分のドロップアウト枠ノイズが除去されたイメー
ジデータＡ（ｉ，ｊ）となり、文字認識処理が行われ
る。
【００３３】図１０は外縁部分と内核部分との説明図で
あり、例えば、帳票イメージのレイアウト解析により、
ドロップアウト枠を含む１文字領域を抽出し、その幅Ｗ
と高さＨとを基に、図９のステップ（Ｇ１）に於いて入
力するパラメータｘ1 ，ｘ2，ｙ1 ，ｙ2 を次のように
設定することができる。 ｘ1 ＝（１／４）Ｗ ｘ2 ＝（３／４）Ｗ ｙ1 ＝（１／４）Ｈ ｙ2 ＝（３／４）Ｈ
あり、例えば、帳票イメージのレイアウト解析により、
ドロップアウト枠を含む１文字領域を抽出し、その幅Ｗ
と高さＨとを基に、図９のステップ（Ｇ１）に於いて入
力するパラメータｘ1 ，ｘ2，ｙ1 ，ｙ2 を次のように
設定することができる。 ｘ1 ＝（１／４）Ｗ ｘ2 ＝（３／４）Ｗ ｙ1 ＝（１／４）Ｈ ｙ2 ＝（３／４）Ｈ
【００３４】図１１の（Ａ）は、図１０のイメージデー
タを、数字「５」を含む内核部分Ｉに分離した状態を示
し、又図１１の（Ｂ）は、図１０のイメージデータのド
ロップアウト枠部分を含む外縁部分Ｅに分離した状態を
示す。そして、黒ピクセルの最大連結成分を求めると、
外縁部分Ｅに於ける最大連結成分に比較して、内核部分
Ｉに於ける最大連結成分が大きいので、内核部分Ｉに文
字が存在すると判定できる。
タを、数字「５」を含む内核部分Ｉに分離した状態を示
し、又図１１の（Ｂ）は、図１０のイメージデータのド
ロップアウト枠部分を含む外縁部分Ｅに分離した状態を
示す。そして、黒ピクセルの最大連結成分を求めると、
外縁部分Ｅに於ける最大連結成分に比較して、内核部分
Ｉに於ける最大連結成分が大きいので、内核部分Ｉに文
字が存在すると判定できる。
【００３５】そして、外縁部分Ｅの黒ピクセルについ
て、例えば、４近傍収縮処理と４近傍拡散処理とを行
い、ノイズ成分を除去する。このような収縮，拡散処理
による画像平滑化によるノイズの除去手段のみについて
は既に知られており、イメージデータの解像度等を基に
更に多数のピクセルを含む収縮処理と拡散処理とを組合
せることも可能である。そして、外縁部分Ｅのドロップ
アウト枠ノイズを除去した後、外縁部分Ｅと内核部分Ｉ
とのイメージデータを合成すると、文字周辺のドロップ
アウト枠ノイズが除去されたイメージデータが得られ
る。これを文字認識処理部３（図１参照）に入力して文
字認識を行わせるものである。
て、例えば、４近傍収縮処理と４近傍拡散処理とを行
い、ノイズ成分を除去する。このような収縮，拡散処理
による画像平滑化によるノイズの除去手段のみについて
は既に知られており、イメージデータの解像度等を基に
更に多数のピクセルを含む収縮処理と拡散処理とを組合
せることも可能である。そして、外縁部分Ｅのドロップ
アウト枠ノイズを除去した後、外縁部分Ｅと内核部分Ｉ
とのイメージデータを合成すると、文字周辺のドロップ
アウト枠ノイズが除去されたイメージデータが得られ
る。これを文字認識処理部３（図１参照）に入力して文
字認識を行わせるものである。
【００３６】ＯＣＲ（Ｏptical Ｃharacter Ｒeader
）のように、光学的に走査読取したイメージデータ或
いは受信ファクシミリデータを基に文字認識を行う装置
等に於いては、プロセッサを含むものであるから、フロ
ッピーディスク等の記録媒体に、前述のノイズ成分除去
プログラムを格納し、そのプログラムを読込ませて、文
字認識処理の前処理として、ノイズ成分除去を行わせる
ことができる。
）のように、光学的に走査読取したイメージデータ或
いは受信ファクシミリデータを基に文字認識を行う装置
等に於いては、プロセッサを含むものであるから、フロ
ッピーディスク等の記録媒体に、前述のノイズ成分除去
プログラムを格納し、そのプログラムを読込ませて、文
字認識処理の前処理として、ノイズ成分除去を行わせる
ことができる。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、１文字
分の領域を切出して、内核部分Ｉと外縁部分Ｅとに分離
し、それぞれの黒ピクセルの最大連結成分を求め、この
最大連結成分が内核部分Ｉに存在する場合は文字が内核
部分Ｉに存在すると判定し、分離した外縁部分Ｅの黒ピ
クセルの収縮，拡散処理を行って、ドロップアウト枠ノ
イズに相当する部分を除去した後、内核部分Ｉと外縁部
分Ｅとのイメージを合成するもので、それによって、ド
ロップアウト枠ノイズが含まれるイメージデータの場合
に、ドロップアウト枠ノイズを除去して、文字認識を容
易にすることができる利点がある。
分の領域を切出して、内核部分Ｉと外縁部分Ｅとに分離
し、それぞれの黒ピクセルの最大連結成分を求め、この
最大連結成分が内核部分Ｉに存在する場合は文字が内核
部分Ｉに存在すると判定し、分離した外縁部分Ｅの黒ピ
クセルの収縮，拡散処理を行って、ドロップアウト枠ノ
イズに相当する部分を除去した後、内核部分Ｉと外縁部
分Ｅとのイメージを合成するもので、それによって、ド
ロップアウト枠ノイズが含まれるイメージデータの場合
に、ドロップアウト枠ノイズを除去して、文字認識を容
易にすることができる利点がある。
【図１】本発明の実施の形態の要部説明図である。
【図２】文字認識処理のフローチャートである。
【図３】縦ラインノイズ除去の概略フローチャートであ
る。
る。
【図４】縦ラインノイズ検出処理の概略フローチャート
である。
である。
【図５】縦ラインノイズ検出処理のフローチャートであ
る。
る。
【図６】縦ラインノイズ消去の概略フローチャートであ
る。
る。
【図７】縦ラインノイズ消去のフローチャートである。
【図８】縦ラインノイズの消去説明図である。
【図９】本発明の実施の形態のドロップアウト枠ノイズ
除去処理のフローチャートである。
除去処理のフローチャートである。
【図１０】外縁部分と内核部分との説明図である。
【図１１】ドロップアウト枠ノイズ除去の処理説明図で
ある。
ある。
【図１２】イメージデータに於けるノイズ成分の説明図
である。
である。
１ イメージデータファイル ２ ノイズ除去処理部 ３ 文字認識処理部 ４ データファイル ５ 表示部 ６ スキャナ ７ ファクシミリ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/82 G06T 1/00 H04N 1/40
Claims (2)
- 【請求項１】 走査読取したイメージデータを基に文字
認識を行う過程に於けるノイズ成分除去方法に於いて、 前記走査読取したイメージデータの１文字分を含む領域
を切出して該領域を内核部分と該内核部分を取り囲む外
縁部分とに分離する過程と、 前記内核部分に於ける黒ピクセルの連結成分と、前記外
縁部分に於ける黒ピクセルの連結成分とをそれぞれ求め
て、最大面積の前記連結成分が前記内核部分と前記外縁
部分との何れに存在するかを判定する過程と、 前記最大面積の連結成分が前記内核部分に存在する時
に、該内核部分に文字が存在すると判断して、前記外縁
部分に於ける黒ピクセルの集合部分に対して収縮，拡散
処理を施し、ドロップアウト枠によるノイズ成分を除去
した後、該外縁部分と前記内核部分とのイメージを合成
する過程を含む ことを特徴とするノイズ成分除去方法。 - 【請求項２】 走査読取したイメージデータの１文字分
を含む領域を切出して、該領域を内核部分と該内核部分
を取り囲む外縁部分とに分離する手順と、前記内核部分
に於ける黒ピクセルの連結成分と前記外縁部分に於ける
黒ピクセルの連結成分とを求めて、最大面積の連結成分
が前記内核部分と外縁部分との何れに存在するかを判定
する手順と、前記最大面積の連結成分が前記内核部分に
存在する時に文字が存在するとして、前記外縁部分に於
ける黒ピクセルの集合部分に対して収縮，拡散処理を施
し、ドロップアウト枠によるノイズ成分を除去する手順
と、次に前記外縁部分と前記内核部分とのイメージを合
成する手順とを含む手順を記録したことを特徴とするコ
ンピュータ読取可能のノイズ成分除去プログラムを記録
した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10239782A JP3030814B2 (ja) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | ノイズ成分除去方法及びノイズ成分除去プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10239782A JP3030814B2 (ja) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | ノイズ成分除去方法及びノイズ成分除去プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000067161A JP2000067161A (ja) | 2000-03-03 |
| JP3030814B2 true JP3030814B2 (ja) | 2000-04-10 |
Family
ID=17049817
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10239782A Expired - Lifetime JP3030814B2 (ja) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | ノイズ成分除去方法及びノイズ成分除去プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3030814B2 (ja) |
-
1998
- 1998-08-26 JP JP10239782A patent/JP3030814B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000067161A (ja) | 2000-03-03 |
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