JP3210224B2 - 文字認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、文書等を２値化
して得られた２値画像イメージから、文字認識を行う文
字認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、文字認識装置として、２値化
した文字パタンから特徴抽出を行い、得られた特徴を予
め用意した標準パタンの特徴（認識辞書）と照合して文
字認識を行うものが知られている。

【０００３】その場合、文書等を２値化する方法とし
て、局所的濃淡に応じた閾値により２値化する方法、お
よび固定閾値により２値化する方法がある。写真等の濃
淡画像を持つ文書等を２値化する場合には、局所的濃淡
に応じて閾値を変えることにより濃淡画像を白黒２階調
で表現し、濃淡画像の中間調を擬似的に２階調で表現す
る方が、閾値を固定にして２値化する場合に比べ良好な
画像が得られる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、文字・
線画像を局所的濃淡に応じて閾値を変えることにより２
値化すると、図４（Ａ）および（Ｂ）に示すように文字
パタンを構成する線画中に凸凹が多くなり、図５（Ａ）
および（Ｂ）に示す閾値を固定にして２値化した文字パ
タンに比べ文字・線画の画質が劣化する。

【０００５】このため、文字認識装置で、図４（Ａ），
（Ｂ）および図５（Ａ），（Ｂ）のような画質の異なる
文字パタンの文字認識を行う場合、２値化法の違いによ
る画質の影響で文字パタンの特徴にばらつきが生じ、場
合によっては誤読、不読の原因になるという問題があっ
た。

【０００６】そこで、この発明は、上記の問題点を解決
するため、文字パタンの２値化法に関わらず、精度良く
文字認識を行うことが可能な文字認識装置を提供するこ
とにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明の文字認識装置
によれば、２値画像イメージを格納するイメージ記憶部
と、２値画像イメージから１文字単位の文字パタンを切
り出す文字切出し部と、文字パタンを認識する文字認識
部とを具える文字認識装置において、イメージ記憶部に
格納されている２値画像イメージが、局所的濃淡に応じ
た閾値により２値化されたものであるのか、固定閾値に
より２値化されたものであるのかを判別する２値画像判
別部と、２値画像判別部によって得られる判別結果に応
じ、それぞれの２値化方法に応じて設けられた認識辞書
を選択する辞書切換部とを具え、文字認識部を、辞書切
換部により選択された認識辞書を用いて、文字パタンを
認識する構成としたことを特徴とする。以下、この文字
認識装置を、第１の文字認識装置と称する場合がある。

【０００８】また、この発明の他の文字認識装置によれ
ば、２値画像イメージを格納するイメージ記憶部と、２
値画像イメージから１文字単位の文字パタンを切り出す
文字切出し部と、文字パタンの特徴量を抽出する特徴抽
出部と、抽出された特徴量を予め用意されている複数の
標準文字パタンの特徴量と照合して文字パタンを認識す
る識別部とを具える文字認識装置において、イメージ記
憶部に格納されている２値画像イメージが、局所的濃淡
に応じた閾値により２値化されたものであるのか、固定
閾値により２値化されたものであるのかを判別する２値
画像判別部を具え、特徴抽出部は、文字パタンから線幅
ｗを検出する線幅計算部と、文字パタンを複数の方向に
走査し、複数の走査方向における黒ビットの連続する長
さＳと線幅ｗとの間でＳ≧Ｎ・ｗ（Ｎは２値画像判別部
での判別結果に応じ決められる値）を満足する黒ビット
群を取り出すことにより複数の走査方向成分ごとのスト
ローク成分をあらわすサブパターンを抽出するサブパタ
ーン抽出部とを具え、２値画像判別部によって得られる
判別結果に応じてサブパターンを抽出する構成としたこ
とを特徴とする。以下、この文字認識装置を、第２の文
字認識装置と称する場合がある。

【０００９】第１および第２の文字認識装置によれば、
２値画像判別部を、イメージ記憶部に格納されている、
所定領域単位の２値画像イメージが、局所的濃淡に応じ
た閾値により２値化されたものであるのか、固定閾値に
より２値化されたものであるのかを判別する構成とする
のが良い。さらに、２値画像判別部を、２値画像イメー
ジを任意の大きさを持つ観測窓を用いて走査し、走査に
より得られる計数に基づく評価値に応じて、２値画像イ
メージが、局所的濃淡に応じた閾値により２値化された
ものであるのか、固定閾値により２値化されたものであ
るのかを判別する構成とするのが良い。

【００１０】また、第２の文字認識装置によれば、特徴
抽出部は、さらにサブパターン抽出部で抽出した各サブ
パターンについてｍ×ｎ（ｍ，ｎは１以上の正の整数）
の部分領域に分割し、各サブパターンごとの各部分領域
内の黒ビットの数と線幅とを用いて特徴量としての特徴
マトリクスを作成する特徴マトリクス抽出部を具えるも
のとするのが良い。

【００１１】第１の文字認識装置の構成によれば、２値
画像イメージの種類に対応した最適な認識辞書を選択
し、その最適な認識辞書を用いて、文字パタンを認識す
ることができる。また、第２の文字認識装置の構成によ
れば、２値画像イメージの種類に対応した最適な処理を
することができる。従って、いずれの文字認識装置の場
合も、文字パタンの２値化法に関わらず、精度良く文字
認識を行うことが可能な文字認識装置が実現できる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の文字認識装置の各実施の形態について説明する。ただ
し、説明に用いる各図は、この発明を理解出来る程度に
概略的に示してあり、説明に用いる各図において同様な
構成成分については同一の番号を付し、その重複する説
明を省略する場合もある。

【００１３】１．第１の実施の形態 第１の実施の形態（以下、単に第１の形態と称する場合
がある。）の文字認識装置の構成を説明する。図１は第
１の形態の文字認識装置の構成を示すブロック図であ
り、併せて画像記録媒体との接続関係を示している。図
１に示す様に、第１の形態の文字認識装置１００は、イ
メージ記憶部１０と、文字切出し部２０と、文字認識部
３０とを具え、さらに２値画像判別部４０と、辞書切換
部５０とを具える。なお、第１の形態の文字認識装置１
００では、認識辞書として、局所的濃淡に応じた閾値に
より２値化した文字パタンの認識に最適なディザ画像用
辞書部６０ｘと、固定閾値により２値化した文字パタン
の認識に最適な単純２値画像用辞書部６０ｙとを具え
る。

【００１４】イメージ記憶部１０は、文字、線画および
濃淡画像が混在する文書等の２値画像イメージを格納し
た画像記録媒体７０から２値画像イメージを読み込み、
その２値画像イメージを格納する。２値画像イメージ
は、イメージ記憶部１０のメモリ上に、例えば文字・線
画を構成する画素を「１」（以下、黒画素と称する場合
もある。）、文字・線画の背景となる画素を「０」（以
下、白画素と称する場合もある。）として格納される。
また、イメージ記憶部１０のメモリ上には、Ｘ−Ｙ座標
を仮想的に設定し、この座標系で現される画素をメモリ
上から読み出すことが出来るようにしている。

【００１５】文字切出し部２０は、イメージ記憶部１０
のメモリ上のアドレスに基づいて、イメージ記憶部１０
のメモリ上に格納されている２値画像イメージから１文
字単位の文字パタンを切り出す。そして、１文字単位の
文字パタンを文字認識部３０に送る。

【００１６】２値画像判別部４０は、イメージ記憶部１
０から２値画像イメージを読み込み、イメージ記憶部１
０に格納されている２値画像イメージが、局所的濃淡に
応じた閾値により２値化されたものであるのか、固定閾
値により２値化されたものであるのかを判別する。その
詳細な説明は、後述する動作の説明において行う。そし
て、判別結果を辞書切換部５０に送る。

【００１７】辞書切換部５０は、２値画像判別部４０に
よって得られる判別結果を受け取り、その判別結果に応
じて、文字認識を行う際に用いる認識辞書として、ディ
ザ画像用辞書部６０ｘか、単純２値画像用辞書部６０ｙ
のいずれか一方を選択する。そして、選択した認識辞書
を文字認識部３０と接続する。

【００１８】文字認識部３０は、文字切出し部２０によ
って切り出された文字パタンを受け取り、辞書切換部５
０により選択された認識辞書を用いて、文字パタンを認
識する。そして、文字認識結果を出力する。

【００１９】以下、図２に示す文字認識手順の流れ図を
用いて、第１の形態の文字認識装置１００についてその
動作と共にさらに説明する。

【００２０】先ず、文字、線画および濃淡画像が混在す
る文書等の画像記録媒体７０から２値画像イメージを読
み込む（ステップ１１（以下、ステップをＳで表
す。））。第１の形態の文字認識装置１００では、イメ
ージ記憶部１０が２値画像イメージを読み込み、イメー
ジ記憶部１０のメモリ上に、例えば、文字・線画を構成
する画素を「１」（黒画素）、文字・線画の背景となる
画素を「０」（白画素）として格納する。

【００２１】次に、イメージ記憶部１０に格納されてい
る２値画像イメージから１文字単位の文字パタンを切り
出す（Ｓ１２）。第１の形態の文字認識装置１００で
は、２値画像イメージがイメージ記憶部１０に格納され
ると、文字切出し部２０がイメージ記憶部１０のメモリ
上のアドレスに基づいて、１文字単位の文字パタンを切
り出す。

【００２２】文字パタンを切り出すステップ（Ｓ１２）
と平行して、２値化法を判別するステップ（Ｓ１３）、
および認識辞書を選択するステップ（Ｓ１４）を行う。
以下、これらのステップについて説明する。

【００２３】先ず、イメージ記憶部１０に格納されてい
る２値画像イメージが、局所的濃淡に応じた閾値により
２値化されたものであるのか、固定閾値により２値化さ
れたものであるのかを判別する（Ｓ１３）。第１の形態
の文字認識装置１００では、２値画像イメージがイメー
ジ記憶部１０に格納されると、２値画像判別部４０がイ
メージ記憶部１０から２値画像イメージを読み込み、イ
メージ記憶部１０に格納されている２値画像イメージ
が、局所的濃淡に応じた閾値により２値化されたもので
あるのか、固定閾値により２値化されたものであるのか
を判別する。

【００２４】２値化法の判別方法の一例として、図３に
示す３行３列の観測窓を用いて、読み込まれた２値画像
イメージを走査して行う方法がある。この場合、ａ₀ 領
域が２値画像イメージを構成するすべての画素を覗くよ
うに、３×３の観測窓をラスタ走査する。その際、３×
３の観測窓を構成するａ₀ 領域からａ₈ 領域の各重み付
けをａ₀ ＝ａ₁ ＝ａ₃ ＝ａ₅ ＝ａ₇ ＝１、ａ₂ ＝ａ₄ ＝
ａ₆ ＝ａ₈ ＝−１と設定する。例えば、ａ₁ 領域から検
出される画素が「１」（黒画素）の時は、カウント値を
ａ₁ ×１、すなわち１つ増加させ、ａ₂ 領域から検出さ
れる画素が「１」（黒画素）の時はカウント値をａ₂ ×
１、すなわち１つ減少させることにより計数Ｑ１を求め
る。ただし、計数Ｑ１の初期値は０とする。また、３×
３の観測窓を走査する際に、観測窓ａ₀ から検出される
画素が「１」（黒画素）の時、前記カウント値とは別の
カウント値を１つ増加させることにより黒画素の総数Ａ
１を求める。ただし、黒画素の総数Ａ１の初期値は０と
する。さらに２値画像イメージを構成する最も外側の画
素をａ₀ 領域で検出できるように、３×３の観測窓を走
査する際には、２値画像イメージのさらに外側に「０」
（白画素）が存在するとみなし計数Ｑ１を求める。計数
Ｑ１および総数Ａ１から、下記の（１）式を用いて評価
値Ｄ１を算出する。ここで、Ｋは任意の整数とする。

【００２５】 Ｄ１＝（Ｋ×Ｑ１）／Ａ１・・・・・・・・（１） 局所的濃淡に応じた閾値により２値化した文字パタンで
ある、図４（Ａ）に示す『１』および図４（Ｂ）に示す
『愛』では、文字パタンを構成する線画中に凹凸が多い
ため評価値Ｄ１が大きい。また、固定閾値により２値化
した文字パタンである、図５（Ａ）に示す『１』および
図５（Ｂ）に示す『愛』では、文字パタンを構成する線
画がなめらかであるため評価値Ｄ１が小さい。このこと
を利用して２値化法を判別する。例えば、任意の値を基
準値として設定し、評価値Ｄ１と比較することにより、
局所的濃淡に応じた閾値により２値化した２値画像イメ
ージか、または固定閾値により２値化した２値画像イメ
ージのいずれであるかの判別が可能になる。２値化法の
判別方法はこれに限定されず任意の方法で行うことがで
きる。

【００２６】次に、２値画像判別部４０によって得られ
る判別結果に応じて、文字認識を行う際に用いる認識辞
書を選択する（Ｓ１４）。第１の形態の文字認識装置１
００では、辞書切換部５０が、２値画像判別部４０によ
って得られる判別結果を受け取り、その判別結果に応じ
て、文字認識を行う際に用いる認識辞書として、ディザ
画像用辞書部６０ｘまたは単純２値画像用辞書部６０ｙ
のいずれか一方を選択する。すなわち、イメージ記憶部
１０に格納されている２値画像イメージが局所的濃淡に
応じた閾値により２値化した２値画像イメージの場合に
は、ディザ画像用辞書部６０ｘを選択し、イメージ記憶
部１０に格納されている２値画像イメージが固定閾値に
より２値化した２値画像イメージの場合には、単純２値
画像用辞書部６０ｙを選択する。

【００２７】文字パタンを切り出すステップ（Ｓ１
２）、および認識辞書を選択するステップ（Ｓ１４）の
後、辞書切換部５０により選択された認識辞書を用い
て、文字切出し部２０によって切り出された文字パタン
を認識する（Ｓ１５）。第１の形態の文字認識装置１０
０では、文字認識部３０が、辞書切換部５０により接続
された認識辞書を用いて、文字切出し部２０から受け取
った１文字単位の文字パタンを認識する。

【００２８】最後に、文字認識結果を出力する（Ｓ１
６）。第１の形態の文字認識装置１００では、文字認識
部３０が文字認識結果を出力する。

【００２９】これまでの説明から理解できるように、第
１の形態の文字認識装置１００によれば、２値画像イメ
ージの種類に対応した最適な認識辞書を選択し、その最
適な認識辞書を用いて、文字パタンを認識する。このた
め、文字パタンの２値化法に関わらず、精度良く文字認
識を行うことが可能となる。

【００３０】２．第２の実施の形態 第２の実施の形態（以下、単に第２の形態と称する場合
がある。）の文字認識装置の構成を説明する。図６は第
２の形態の文字認識装置の構成を示すブロック図であ
り、併せて画像記録媒体との接続関係を示している。図
６に示す様に、第２の形態の文字認識装置２００は、イ
メージ記憶部１０と、文字切出し部２０と、文字認識部
３０とを具え、さらに２値画像判別部４０ａと、辞書切
換部５０とを具える。なお、第２の形態の文字認識装置
２００では、認識辞書として、局所的濃淡に応じた閾値
により２値化した文字パタンの認識に最適なディザ画像
用辞書部６０ｘと、固定閾値により２値化した文字パタ
ンの認識に最適な単純２値画像用辞書部６０ｙとを具え
る。これらの構成成分のうち、イメージ記憶部１０、文
字切出し部２０、文字認識部３０、辞書切換部５０、デ
ィザ画像用辞書部６０ｘおよび単純２値画像用辞書部６
０ｙは第１の形態の文字認識装置１００と同様な構成成
分であるので、これらに関する重複説明を省略する。そ
こで、ここでは第１の形態の文字認識装置１００と相違
する構成成分である２値画像判別部４０ａについて説明
する。

【００３１】２値画像判別部４０ａは、イメージ記憶部
に格納されている、所定領域単位の２値画像イメージ
が、局所的濃淡に応じた閾値により２値化されたもので
あるのか、固定閾値により２値化されたものであるのか
を判別する。例えば、文字切出し部２０によって切り出
された文字パタンを読み込み、文字切出し部２０におい
て切り出された文字パタンが、局所的濃淡に応じた閾値
により２値化されたものであるのか、固定閾値により２
値化されたものであるのかを判別する。

【００３２】以下、図７に示す文字認識手順の流れ図を
用いて、第２の形態の文字認識装置２００についてその
動作と共にさらに説明する。なお、図７に示す、２値画
像イメージを読み込むステップ（Ｓ２１）、文字パタン
を切り出すステップ（Ｓ２２）、認識辞書を選択するス
テップ（Ｓ２４）、文字パタンを認識するステップ（Ｓ
２５）、および文字認識結果を出力するステップ（Ｓ２
６）は、第１の形態の文字認識装置１００の動作と同様
なステップである。このため、ここでは第１の形態の文
字認識装置１００の動作と相違するステップ、およびそ
のステップに対応する第２の形態に示す文字認識装置２
００の動作を中心に説明する。

【００３３】画像記録媒体７０から２値画像イメージを
読み込む（Ｓ２１）。

【００３４】次に、イメージ記憶部１０に格納されてい
る２値画像イメージから１文字単位の文字パタンを切り
出す（Ｓ２２）。

【００３５】次に、文字切出し部２０において切り出さ
れた文字パタンが、局所的濃淡に応じた閾値により２値
化されたものであるのか、固定閾値により２値化された
ものであるのかを判別する（Ｓ２３）。第２の形態の文
字認識装置２００では、２値画像判別部４０ａが文字切
出し部２０において切り出された文字パタンを読み込
む。そして、文字切出し部２０において切り出された文
字パタンが、局所的濃淡に応じた閾値により２値化され
たものであるのか、固定閾値により２値化されたもので
あるのかを判別する。例えば、第１の形態の２値画像判
別部４０と同様にして、文字切出し部２０において切り
出された文字パタンが、局所的濃淡に応じた閾値により
２値化されたものであるのか、固定閾値により２値化さ
れたものであるのかを判別することが出来る。

【００３６】次に、２値画像判別部４０ａによって得ら
れる判別結果に応じて、文字認識を行う際に用いる認識
辞書を選択する（Ｓ２４）。

【００３７】次に、辞書切換部５０により選択された認
識辞書を用いて、文字切出し部２０において切り出され
た文字パタンを認識する（Ｓ２５）。最後に、文字認識
結果を出力する（Ｓ２６）。

【００３８】２値化法を判別するステップ（Ｓ２３）、
認識辞書を選択するステップ（Ｓ２４）、文字パタンを
認識するステップ（Ｓ２５）、および文字認識結果を出
力するステップ（Ｓ２６）を繰り返すことにより、イメ
ージ記憶部１０に格納されているすべての文字パタンを
認識することが出来る。

【００３９】以上のことから、第２の形態の文字認識装
置２００によれば、第１の形態の文字認識装置１００と
同じ効果が得られる。さらに、第２の形態の文字認識装
置２００によれば、２値化法の判別を文字パタンごとに
行うため、イメージ記憶部１０に格納されている文字パ
タンとして、局所的濃淡に応じた閾値により２値化した
文字パタンおよび固定閾値により２値化した文字パタン
が混在している場合にも、精度良く文字認識を行うこと
が可能である。また、２値画像イメージ全体の２値化法
を判別する場合に比べて処理時間を短縮することが可能
である。

【００４０】３．第３の実施の形態 第３の実施の形態（以下、単に第３の形態と称する場合
がある。）の文字認識装置の構成を説明する。図８は第
３の形態の文字認識装置の構成を示すブロック図であ
り、併せて画像記録媒体との接続関係を示している。図
８に示す様に、第３の形態の文字認識装置３００は、イ
メージ記憶部１０と、文字切出し部２０ａと、特徴抽出
部８０と、識別部９０とを具え、さらに２値画像判別部
４０ｂを具える。これらの構成成分のうち、イメージ記
憶部１０、文字切出し部２０ａ、および２値画像判別部
４０ｂは第１の形態の文字認識装置１００と同様な構成
成分である。ただし、文字切出し部２０ａによって切り
出された文字パタンおよび２値画像判別部４０ｂによっ
て得られる判別結果（評価値Ｄ１）は、特徴抽出部８０
に送られる。ここでは第１の形態の文字認識装置１００
と相違する構成成分である特徴抽出部８０、および識別
部９０について説明する。

【００４１】特徴抽出部８０は、２値画像判別部４０ｂ
によって得られる判別結果（評価値Ｄ１）に応じて文字
切出し部２０ａによって切り出された文字パタンの特徴
量を抽出する。そして、特徴量を識別部９０に送る。図
９は、この実施の形態の特徴抽出部８０の構成を示すブ
ロック図である。この実施の形態では、図９に示す様
に、パターンレジスタ８１と、線幅計算部８２と、文字
枠検出部８３と、４つのサブパターン抽出部８４、８
５、８６、８７と、特徴マトリクス抽出部８８とで構成
してある。これら各構成成分の詳細な説明は後の動作説
明において行なうが、その概要は次の通りである。

【００４２】先ず、パターンレジスタ８１は、文字切出
し部２０ａによって切り出された文字パタンを格納する
ためのものである。このパターンレジスタ８１は、その
上にＸ−Ｙ座標を仮想的に設定し、この座標系で現され
る任意の位置の画素を読み出すことができるものとして
ある。また、線幅計算部８２は、前記パターンレジスタ
８１に格納されている文字パタンからその線幅を検出す
るためのものである。また、文字枠検出部８３は、パタ
ーンレジスタ８１に格納されている文字パタンの文字枠
を検出するためのものである。また、サブパターン抽出
部８４〜８７はパターンレジスタ８１に格納されている
文字パタンを複数の方向に走査し、各走査方向成分毎の
ストローク成分を表わす複数のサブパターンを抽出する
もので、この実施の形態では垂直、水平、右斜めおよび
左斜めの各走査方向毎のサブパターン抽出部で構成して
ある。ただし、各サブパターン抽出部は、詳細は後の動
作説明において説明するが、各方向成分毎のストローク
成分（具体的には文字パタンにおける黒ビットの量）の
抽出量を２値画像判別部４０ｂの判別結果（評価値Ｄ
１）に応じ調整する構成としてある。こうすることで、
特徴抽出部８０で抽出する特徴量（この場合は特徴マト
リクス）を２値画像判別部４０ｂの判別結果（評価値Ｄ
１）に応じ異ならせている。また、特徴マトリクス抽出
部８８は、パターンレジスタ８１に格納された文字パタ
ンに対応する領域を各サブパターンについてｍ×ｎ
（ｍ，ｎは１以上の整数で、ｍ＝ｎを含む）の部分領域
に分割し、各サブパターン毎の各部分領域内の黒ビット
の数と線幅計算部８２で検出した線幅ｗとを用いて特徴
量としての特徴マトリクスを抽出するものである。

【００４３】識別部９０は、特徴抽出部８０によって抽
出された特徴量を受け取り、予め用意されている複数の
標準文字パタンの特徴量と照合して、文字切出し部２０
ａによって切り出された文字パタンを識別する。そし
て、文字認識結果を出力する。

【００４４】以下、図１０に示す文字認識手順の流れ図
を用いて、第３の形態の文字認識装置３００についてそ
の動作と共にさらに説明する。なお、図１０に示す、２
値画像イメージを読み込むステップ（Ｓ３１）、文字パ
タンを切り出すステップ（Ｓ３２）、２値化法を判別す
るステップ（Ｓ３３）は、第１の形態の文字認識装置１
００の動作と同様なステップである。このため、ここで
は第１の形態の文字認識装置１００の動作と相違するス
テップ、およびそのステップに対応する第３の形態に示
す文字認識装置３００の動作を中心に説明する。

【００４５】先ず、画像記録媒体７０から２値画像イメ
ージを読み込む（Ｓ３１）。次に、イメージ記憶部１０
に格納されている２値画像イメージから１文字単位の文
字パタンを切り出す（Ｓ３２）。

【００４６】文字を切り出すステップ（Ｓ３２）と平行
して、２値化法を判別するステップ（Ｓ３３）を行う。
すなわち、イメージ記憶部１０に格納されている２値画
像イメージが、局所的濃淡に応じた閾値により２値化さ
れたものであるのか、固定閾値により２値化されたもの
であるのかを判別する。

【００４７】文字を切り出すステップ（Ｓ３２）、およ
び２値化法を判別するステップ（Ｓ３３）の後、２値画
像判別部４０ｂによって得られる判別結果に応じて文字
切出し部２０ａによって切り出された文字パタンの特徴
量を抽出する（Ｓ３４）。第３の形態の文字認識装置３
００では、特徴抽出部８０が、２値画像判別部４０ｂに
よって得られる判別結果（評価値Ｄ１）を受け取り、そ
の判別結果（評価値Ｄ１）に応じて、文字切出し部２０
ａによって切り出された文字パタンの特徴量を抽出す
る。

【００４８】より詳細に説明すると、２値画像判別部４
０ｂにおいて２値化法の判別が終了すると、特徴抽出部
８０は、その判別結果（評価値Ｄ１）を受け取る。ま
た、文字切出し部２０ａによって切り出された文字パタ
ンを受け取り、パターンレジスタ８１に格納する。文字
パタンがパターンレジスタ８１に格納されると、線幅計
算部８２は、この文字パタンの線幅を検出する。これを
この実施の形態では次の様に行う。線幅計算部８２は、
周知のフィルタ回路と同様にシフトレジスタ構成となっ
ており、この文字パタンについて２×２の窓のすべてが
黒ビットとなる点の総数Ｑ２と全黒ビット数Ａ２とを計
数し、そして下記の周知の近似式（２）を用いて線幅ｗ
を計算する。一般に、局所的濃淡に応じた閾値により２
値化した文字パタンである、図４（Ａ）に示す『１』お
よび図４（Ｂ）に示す『愛』では、文字パタンを構成す
る線画中に凹凸が多いためＱ２が小さくなり、そのため
線幅ｗが小さくなる傾向がある。また、固定閾値により
２値化した文字パタンである、図５（Ａ）に示す『１』
および図５（Ｂ）に示す『愛』では、文字パタンを構成
する線画がなめらかであるためＱ２が大きくなり、その
ため線幅ｗが大きくなる傾向がある。

【００４９】 ｗ＝１／｛１−（Ｑ２／Ａ２）｝・・・・・（２） また、垂直サブパターン抽出部８４は、パターンレジス
タ８１について垂直走査を行い、線幅計算部の結果ｗを
パラメータとして、走査方向の黒ビットの連続する長さ
Ｓが下記の関係式（３）を満足しない黒ビット部分を削
除することにより、垂直サブパターン（以下、「ＶＳ
Ｐ」と略称することもある。）を得る。

【００５０】 Ｓ≧Ｎ・ｗ・・・・・・・・・・・・・・・（３） なお、（３）式中のＮは２値画像判別部４０ｂによって
得られる判別結果（評価値Ｄ１）に応じ決められる値で
ある。この実施の形態では、各サブパターン抽出部８４
〜８７の各々が、２値画像判別部４０ｂによって得られ
る判別結果に基づきこのＮを選択する構成としている。
具体的には、評価値Ｄ１が大きい、局所的濃淡に応じた
閾値により２値化した文字パタンの場合は、Ｎを大きい
値に選択する。また、評価値Ｄ１が小さい、固定閾値に
より２値化した文字パタンの場合は、Ｎを小さい値に選
択する。このようにＮを２値画像判別部４０ｂによって
得られる判別結果（評価値Ｄ１）に応じ変えるため、局
所的濃淡に応じた閾値により２値化した文字パタンおよ
び固定閾値により２値化した文字パタンに関わらず、安
定したサブパターンが得られる。

【００５１】垂直サブパターン８４の動作と同様に、水
平サブパターン抽出部８５は水平走査により水平サブパ
ターン（ＨＳＰ）を、右斜めサブパターン抽出部８６は
右斜め４５°走査によって右斜めサブパターン（ＲＳ
Ｐ）を、左斜めサブパターン抽出部８７は左斜め４５°
走査によって左斜めサブパターン（ＬＳＰ）をそれぞれ
抽出する。片仮名「ホ」の文字パタンから上記の様に抽
出されるＶＳＰ、ＨＳＰ、ＲＳＰおよびＬＳＰを、この
「ホ」の文字パターンと共に図１１（Ａ）〜（Ｅ）にそ
れぞれ示した。

【００５２】また、文字枠検出部８３はパターンレジス
タ８１内の文字パタンに外接する文字枠に対応する領域
を検出しこの結果を特徴マトリクス抽出部８８に送る。
この場合の検出された文字枠は図１１（Ａ）〜（Ｅ）に
おいて破線で示す矩形となる。なお、文字枠検出は、例
えば、パターンレジスタ８１内を走査して黒ビットが出
現する境界枠を検出することで行える。

【００５３】また、特徴マトリクス抽出部８８は、パタ
ーンレジスタ８１における文字枠に対応する領域を垂
直、水平、右斜め、左斜めの各サブパターンについてｍ
×ｎの領域に分割する。図１２はｍ＝ｎ＝５とし、図１
１（Ｂ）に示した上記「ホ」の垂直サブパターンを分割
した例である。さらに、特徴マトリクス抽出部８８は、
このように分割した各領域の黒ビット数Ｂ_ijをそれぞれ
計数し、そして線幅ｗを使用して下記の（４）式により
線長を示す特徴Ｌ_ijを計算して、ここではｍ×ｎ×４次
元の特徴マトリクスを作成する。ここで、Ｂ_ij、Ｌ_ijに
おけるｉは特徴マトリクスの各構成要素における水平方
向の要素、ｊは同じく垂直方向の要素を示す記号であ
る。

【００５４】 Ｌ_ij＝Ｂ_ij／ｗ・・・・・・・・・・・・・（４） なお、このように得られた特徴マトリクスに対し一般に
は正規化処理を行い、最終的なｍ×ｎ×４の正規化特徴
マトリクス（すなわち文字パタンの特徴量）を得る。こ
の正規化は、典型的には、ＶＳＰ特徴マトリクスについ
ては文字枠のｙ軸方向の長さΔＹで、ＨＳＰ特徴マトリ
クスについては同ｘ軸方向の長さΔＸで、ＲＳＰおよび
ＬＳＰの各特徴マトリクスについては｛（ΔＸ）² ＋
（ΔＹ）²｝^1/2 でそれぞれ正規化することで行なえ
る。

【００５５】次に、特徴抽出部８０によって抽出された
特徴量を予め用意されている複数の標準文字パタンの特
徴量と照合して、文字切出し部２０ａによって切り出さ
れた文字パタンを識別する（Ｓ３５）。第３の形態の文
字認識装置では、識別部９０が、特徴量としての特徴マ
トリクスを受け取る。そして、予め用意されている複数
の標準文字パタンの特徴量いわゆる標準文字マスク（ｆ
ｍ）と、特徴マトリクス抽出部３８で作成した特徴マト
リクス（ｆｉ）との間に、周知の下記（５）式で与えら
れる距離Ｄ２、すなわちｍ×ｎ×４次元特徴空間におけ
る２つのベクトルの差分ベクトルの長さが最少の値を与
える標準マスクを識別する。

【００５６】 Ｄ２＝｛Σ（ｆｍ−ｆｉ）² ｝^1/2 ・・・・（５） 最後に、文字認識結果を出力する（Ｓ３６）。第３の形
態の文字認識装置３００では、識別部９０が標準マスク
のカテゴリー名を文字名出力、すなわち文字認識結果と
して出力する。

【００５７】これまで説明した様に、第３の形態の文字
認識装置３００によれば、局所的濃淡に応じた閾値によ
り２値化した文字パタン、および固定閾値により２値化
した文字パタンに対応した最適なサブパターンが得られ
るように、２値画像判別部４０ｂによって得られる判別
結果（評価値Ｄ１）に応じて、Ｎの値を選択する。この
ため、文字パタンの２値化法に関わらず、精度良く文字
認識を行うことが可能となる。

【００５８】４．第４の実施の形態 第４の実施の形態（以下、単に第４の形態と称する場合
がある。）の文字認識装置の構成を説明する。図１３は
第４の形態の文字認識装置装置の構成を示すブロック図
であり、併せて画像記録媒体との接続関係を示してい
る。図１３に示す様に、第４の形態の文字認識装置４０
０は、イメージ記憶部１０と、文字切出し部２０ａと、
特徴抽出部８０と、識別部９０とを具え、さらに２値画
像判別部４０ｃを具える。これらの構成成分のうち、イ
メージ記憶部１０および文字切出し部２０ａは第１の形
態の文字認識装置１００と同様な構成成分であり、２値
画像判別部４０ｃは第２の形態の文字認識装置２００と
同様な構成成分であり、特徴抽出部８０および識別部９
０は第３の形態の文字認識装置３００と同様な構成成分
である。ただし、文字切出し部２０ａによって切り出さ
れた文字パタンおよび２値画像判別部４０ｃによって得
られる判別結果（評価値Ｄ１）は、特徴抽出部８０に送
られる。

【００５９】以上のことから、第４の形態の文字認識装
置４００によれば、第３の形態の文字認識装置３００と
同じ効果が得られる。さらに、第４の形態の文字認識装
置４００によれば、第２の形態の文字認識装置２００と
同様に、２値化法の判別を文字パタンごとに行うため、
イメージ記憶部１０に格納されている文字パタンとし
て、局所的濃淡に応じた閾値により２値化した文字パタ
ンおよび固定閾値により２値化した文字パタンが混在し
ている場合にも、精度良く文字認識を行うことが可能で
ある。また、２値画像イメージ全体の２値化法を判別す
る場合に比べて処理時間を短縮することが可能である。

【００６０】この発明は上述した各実施の形態に限定さ
れるものではないことは明らかである。例えば、各実施
の形態において、２値画像イメージとして、局所的濃淡
に応じた閾値により２値化したイメージおよび固定閾値
により２値化したイメージを用いる場合について説明し
たが、これに限らず、２値で表現された画像イメージで
あれば、その２値化法は問わない。

【００６１】また、第１および第２の形態の文字認識装
置において、２種類の認識辞書を具える場合について説
明したが、２値化法を判別し、その判別結果に基づいて
認識辞書を選択できる場合であれば、認識辞書の数は問
わない。

【００６２】

【発明の効果】上述した説明から明らかなように、この
発明の文字認識装置によれば、イメージ記憶部と、文字
切出し部と、文字認識部とを具える文字認識装置におい
て、イメージ記憶部に格納されている２値画像イメージ
が、局所的濃淡に応じた閾値により２値化されたもので
あるのか、固定閾値により２値化されたものであるのか
を判別する２値画像判別部と、２値画像判別部によって
得られる判別結果に応じ、それぞれの２値化方法に応じ
て設けられた認識辞書を選択する辞書切換部とを具え、
文字認識部を、辞書切換部により選択された認識辞書を
用いて、文字パタンを認識するものとした。このため、
２値画像イメージの種類に対応した最適な認識辞書を選
択し、その最適な認識辞書を用いて、文字パタンを認識
することができる。従って、文字パタンの２値化法に関
わらず、精度良く文字認識を行うことが可能な文字認識
装置が実現できる。

【００６３】また、この発明の他の文字認識装置によれ
ば、イメージ記憶部と、文字切出し部と、特徴抽出部
と、識別部とを具える文字認識装置において、イメージ
記憶部に格納されている２値画像イメージが、局所的濃
淡に応じた閾値により２値化されたものであるのか、固
定閾値により２値化されたものであるのかを判別する２
値画像判別部を具え、特徴抽出部を、２値画像判別部に
よって得られる判別結果に応じ抽出する特徴量を異なら
せる構成とした。このため、２値画像イメージの種類に
対応した最適な処理をすることができる。従って、文字
パタンの２値化法に関わらず、精度良く文字認識を行う
ことが可能な文字認識装置が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の形態の文字認識装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図２】第１の形態の文字認識手順の流れ図である。

【図３】観測窓の説明図である。

【図４】（Ａ）および（Ｂ）は、は局所的濃淡に応じた
閾値により２値化した文字パタンである。

【図５】（Ａ）および（Ｂ）は、固定閾値により２値化
した文字パタンである。

【図６】第２の形態の文字認識装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図７】第２の形態の文字認識手順の流れ図である。

【図８】第３の形態の文字認識装置の構成を示すブロッ
ク図である。

【図９】特徴抽出部の構成を示すブロック図である。

【図１０】第３の形態の文字認識手順の流れ図である。

【図１１】（Ａ）〜（Ｅ）はサブパターンの抽出例の説
明図である。

【図１２】文字枠の分割例の説明図である。

【図１３】第４の形態の文字認識装置の構成を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

１０：イメージ記憶部 ２０，２０ａ：文字切出し部 ３０：文字認識部 ４０，４０ａ，４０ｂ，４０ｃ：２値画像判別部 ５０：辞書切換部 ８０：特徴抽出部 ８１：パターンレジスタ ８２：線幅計算部 ８３：文字枠検出部 ８４〜８７：サブパターン抽出部 ８８：特徴マトリクス抽出部 ９０：識別部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 伊東 晃治 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平４−119488（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−269267（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−154079（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/38 - 9/68 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値画像イメージを格納するイメージ記
   憶部と、該２値画像イメージから１文字単位の文字パタ
   ンを切り出す文字切出し部と、該文字パタンを認識する
   文字認識部とを具える文字認識装置において、 前記イメージ記憶部に格納されている２値画像イメージ
   が、局所的濃淡に応じた閾値により２値化されたもので
   あるのか、固定閾値により２値化されたものであるのか
   を判別する２値画像判別部と、該２値画像判別部によっ
   て得られる判別結果に応じ、それぞれの２値化方法に応
   じて設けられた認識辞書を選択する辞書切換部とを具
   え、 前記文字認識部を、前記辞書切換部により選択された認
   識辞書を用いて、前記文字パタンを認識する構成とした
   ことを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】 ２値画像イメージを格納するイメージ記
   憶部と、該２値画像イメージから１文字単位の文字パタ
   ンを切り出す文字切出し部と、該文字パタンの特徴量を
   抽出する特徴抽出部と、該抽出された特徴量を予め用意
   されている複数の標準文字パタンの特徴量と照合して該
   文字パタンを認識する識別部とを具える文字認識装置に
   おいて、 前記イメージ記憶部に格納されている２値画像イメージ
   が、局所的濃淡に応じた閾値により２値化されたもので
   あるのか、固定閾値により２値化されたものであるのか
   を判別する２値画像判別部を具え、 前記特徴抽出部は、前記文字パタンから線幅ｗを検出す
   る線幅計算部と、前記文字パタンを複数の方向に走査
   し、該複数の走査方向における黒ビットの連続する長さ
   Ｓと前記線幅ｗとの間でＳ≧Ｎ・ｗ（Ｎは前記２値画像
   判別部での判別結果に応じ決められる値）を満足する黒
   ビット群を取り出すことにより前記複数の走査方向成分
   ごとのストローク成分をあらわすサブパターンを抽出す
   るサブパターン抽出部とを具え、 前記２値画像判別部によって得られる判別結果に応じて
   前記サブパターンを抽出する構成としたことを特徴とす
   る文字認識装置。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の文字認識装置
   において、 前記２値画像判別部を、前記イメージ記憶部に格納され
   ている、所定領域単位の２値画像イメージが、局所的濃
   淡に応じた閾値により２値化されたものであるのか、固
   定閾値により２値化されたものであるのかを判別する構
   成としたことを特徴とする文字認識装置。
4. 【請求項４】 請求項１または２に記載の文字認識装置
   において、 前記２値画像判別部を、前記２値画像イメージを任意の
   大きさを持つ観測窓を用いて走査し、該走査により得ら
   れる計数に基づく評価値に応じて、前記２値画像イメー
   ジが、局所的濃淡に応じた閾値により２値化されたもの
   であるのか、固定閾値により２値化されたものであるの
   かを判別する構成としたことを特徴とする文字認識装
   置。
5. 【請求項５】 請求項２に記載の文字認識装置におい
   て、 前記特徴抽出部は、さらに前記サブパターン抽出部で抽
   出した各サブパターンについてｍ×ｎ（ｍ，ｎは１以上
   の正の整数）の部分領域に分割し、前記各サブパターン
   ごとの各部分領域内の黒ビットの数と前記線幅とを用い
   て前記特徴量としての特徴マトリクスを作成する特徴マ
   トリクス抽出部を具えることを特徴とする文字認識装
   置。