JP3272776B2 - 文字パターン認識方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理技術を用いて
文字パターン等のかすれを修復するパターン処理方法お
よび装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、文字パターンの「かすれ」の修復
処理方法を記載した文献として、例えば、「IARP procee
dings of the fourth international joint conference
on pattern recognition(1978)」の第８１６頁から第８
２０頁がある。上記文献においては、例えば、タイプラ
イタ等に使用するインクによる出力文字のかすれに対し
て、パターン・マッチング法を利用した処理を行なうこ
とにより文字認識を行なうものであった。したがって、
手書き文字等の定形を有しない個人差のある文字パター
ンに対しては、その認識が困難であった。もちろん、本
発明にかかる文字パターンを修復する処理は、全く行な
われていなかった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】例えば、スキャナ入
力、画像伝送等により文字パターンにかすれが生じた場
合には、言うまでもなく、文字の認識率の低下を招くこ
とになる。このような場合に、文字のかすれを修復し、
認識率を引き上げる必要があり、かかる方法の提供が期
待されていた。また、かすれを修復した文書画像は、修
復されていないものに比べて情報量が少ないため、少な
い情報で画像圧縮等を効率的に行なえ、文書画像の蓄
積、伝送等が効率よく行なえることになる。さらに、か
すれの検出により、かすれの発生が多いと判断した場合
には、例えば、文字パターンを読み取るスキャナの読取
り濃度を変更し、再度スキャナ入力するか、かすれに強
い文字認識法を用いるようにすることが可能な方法およ
び装置の提供が期待されていた。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する手段
として、以下に示す手段が考えられる。文字パターンか
ら文字線の先端にある端点を検出し、かすれにより生じ
た２つの端点からなる端点対を選択し、該選択された端
点対を接続して文字パターンのかすれを修復する文字パ
ターン修復方法が考えられる。この場合、選択される端
点対は、予めしきい値を設定しておき、端点対の距離
が、該しきい値以下の端点対である文字パターン修復方
法も考えられる。また、文字パターンから文字線の先端
にある端点を検出し、かすれにより生じた２つの端点か
らなる端点対を選択し、該選択された端点対を接続して
文字パターンのかすれを修復し、該修復の成功を評価す
る文字パターン修復方法も考えられる。また、選択する
かすれにより生じた端点対は、与えられた文字パターン
から検出されたすべての端点対である文字パターン修復
方法も考えられ、またこの場合、文字パターンのかすれ
を修復した後、該修復の成功を評価する文字パターン修
復方法も考えられる。さらに、修復が成功するか否かの
パラメータである評価値を設け、該評価値の高い順に端
点対をソーティングし、当該評価値の高い順から１組毎
に端点対を選択する文字パターン修復方法も考えられ
る。さらに、修復が成功するか否かのパラメータである
評価値を設け、該評価値の高い順に端点対を、少なくと
も１組の端点対を含む少なくとも１以上の段階に分け、
評価値の高い段階に属する端点対から順次、修復対象と
して選択する文字パターン修復方法も考えられる。さら
に、端点対の接続は、直線の幅を決め、端点対を当該幅
を有する直線で接続する文字パターン修復方法でも良
く、この場合、接続に用いる直線の幅は、一定値である
文字パターン修復方法、あるいは、接続に用いる直線の
幅は、入力文字パターンの文字線の幅を求め、該求めた
文字線の幅により定めされた所定値である文字パターン
修復方法でもよい。文字線の幅を求める場合、文字線の
幅は、入力文字パターンの文字輪郭線の中心を通る中心
線上の各点に直交する直線と、文字輪郭線とが交わった
２点間の距離の平均値とする文字パターン修復方法、あ
るいは、文字線の幅は、注目する端点から輪郭線に沿っ
て、端点の両側に所定ドット数離れた２点を求め、該２
点間の距離の最小値とする文字パターン修復方法が考え
られる。さらに、選択された端点対を接続する際、文字
パターン輪郭上の少なくとも４つの点を頂点とする多角
形の頂点を求め、当該頂点を接続するために選択された
端点対とした文字パターン修復方法も考えられる。この
場合、多角形の頂点は、接続のために注目している２つ
の端点に対応する、それぞれの端点の端点区間開始点と
端点区間終了点の計４点である文字パターン修復方法、
あるいは、多角形の頂点は、接続のために注目している
２つの端点に対応する、それぞれの端点から輪郭線に沿
って、端点の両側に所定ドット数離れた２点の計４点で
ある文字パターン修復方法でもよい。さらには、多角形
の頂点は、かすれをなめらかに修復するために、かすれ
部にはめ込む４角形の４つの頂点を求めることを特徴と
する文字パターン修復方法も考えられる。さらに、修復
が成功するか否かを示すパラメータである評価値は、文
字線のかすれ部の連続性と端点間距離によって定まる文
字パターン修復方法も考えられる。 また、端点と端点
を一定幅を有する直線で接続する文字パターン修復法で
もよい。さらに、注目する２つの端点の端点区間開始点
と端点区間終了点を検出し、１方の端点の端点区間開始
点と、他方の端点の端点区間終了点を直線で結び得られ
た２直線と、２つの端点を含む文字輪郭線とに囲まれた
領域を塗りつぶす文字パターン修復方法も考えられる。
また、以下に示すような文字パターンの認識方法も考え
られる。文書画像を入力して文字パターンの認識を行な
う文字パターン認識方法において、当該文字パターンを
認識し、当該認識の結果不読となった文字パターンに対
し、かすれ修復を行ない、かすれ修復を行なった文字パ
ターンに対し、再度文字認識する文字パターンの認識方
法が考えられる。この場合、かすれ修復に、上述のいず
れかの文字パターン修復方法を用いた、文字パターンの
認識方法が考えられる。また、文書画像を入力して文字
認識を行なう文字パターン認識方法において、文字パタ
ーンのかすれを検出し、当該文字パターンのかすれを修
復する文字パタ−ンの認識法も考えられる。この場合、
上述のいずれか記載の文字パターン修復方法を用いた、
文字パターンの認識方法も考えられる。以下、上述の各
種文字パターン修復方法の応用例として、以下に示す手
段が考えられる。イメージスキャナを有し文字認識を行
なう文字認識装置において、文書画像内の文字のかすれ
を検出する手段と、かすれ量が所定値以上の場合に、イ
メージスキャナの読取り濃度を変更設定する手段を備え
る文字認識装置が考えられる。さらに、複数の文字認識
手法により文字認識を行なう文字認識装置において、文
書画像内の文字のかすれ量を検出する手段と、予め設定
したかすれの量以上の場合に、かすれに強い文字認識方
法による処理を行なう手段を選択する手段を有する文字
認識装置も考えられる。さらに、文書画像の蓄積を行な
う画像のファイリング方法において、文書画像内の文字
のかすれを検出し、文字のかすれを修復し、画像圧縮率
を高める画像のファイリング方法も考えられる。この場
合、かすれ修復に、上述のいずれかの文字パターン修復
方法を用いた画像のファイリング方法も考えられる。さ
らに、文書画像の伝送を行なう画像伝送装置において、
文書画像内の文字のかすれを検出する手段と、文字のか
すれを修復する手段と、画像圧縮率を高めることによっ
て画像伝送効率を高める手段を有する画像伝送装置も考
えられる。この場合、前記文字のかすれを修復する手段
は、上述のいずれかの文字パターン修復機能を有する画
像伝送装置も考えられる。さらに、文書の複写を行なう
文書複写装置において、複写する文書の画像を読込む手
段と、文書画像内の文字のかすれを検出する手段と、文
字のかすれを修復する手段を有する文書複写装置も考え
られる。この場合、前記文字のかすれを修復する手段
は、上述のいずれかの文字パターン修復機能を有する文
書複写装置も考えられる。なお、上記評価値は、少なく
とも端点間距離の情報、および、３つのベクトルの向き
の変化量の情報のいずれかに基づき定められ、前記３つ
のベクトルは、第一の端点の端点区間開始点および端点
区間終了点の中点を始点とし、第一の端点を終点とする
第一のベクトル、第一の端点を始点とし、第二の端点を
終点とする第二のベクトル、および、第二の端点を始点
とし、第二の端点の端点区間開始点および端点区間終了
点の中点を終点とする第３のベクトルである文字パター
ン修復方法も考えられる。

【０００５】

【作用】以下、本発明の作用について説明する。まず、
文字パターンの端点を検出する。端点検出は、例えば文
字輪郭点からなるベクトルの向きが、急激に変化する点
を端点とする等の一般に知られている手法を用いれば良
い。次に、かかる端点が、かすれにより生じた端点か否
かを判断する。例えば、第一の端点の端点区間開始点お
よび端点区間終了点の中点を始点とし、端点を終点とす
る第一のベクトル、一方の端点を始点とし、他方の端点
を終点とする第二のベクトル、第二の端点を始点とし、
第二の端点の端点区間開始点および端点区間終了点の中
点を終点とする第３のベクトルの３つのベクトルの向き
の変化量、および、端点間距離の値から、かすれによっ
て生じた端点対か否かを評価できる。つまり、ベクトル
の向きの変化量が少なく、接近した端点対であれば、滑
らかな直線の一部である、すなわち、与えられた端点対
は、かすれにより生じた端点対と考えられる。

【０００６】かすれにより生じた端点対であれば、端点
同士を、例えば直線にて接続し、かすれを修復すること
により、文字パターンにかすれのない文書画像が得られ
る。接続法としては、例えば、端点同士を直線にて接続
する方法が考えられる。この場合、直線の幅を予め決め
ておく方法、文字線の幅を直線の幅として採用する方法
等が考えられる。この際、文字線の幅は、入力文字パタ
ーンの文字輪郭線の中心を通る中心線上の各点に直交す
る直線と、文字輪郭線とが交わった２点間の距離の平均
値とすること、あるいは、注目する端点から輪郭線に沿
って、端点の両側に所定ドット数離れた２点を求め、該
２点間の距離の最小値とすることでよい。さらに、文字
パターンの輪郭線上の少なくとも４点を頂点とする多角
形を求め、、これらの頂点間を、例えば、直線にて結
び、直線にて囲まれた領域を塗り潰すことも考えられ
る。

【０００７】この場合、例えば、端点区間開始点および
端点区間終了点を、各々の端点について求め、これらの
点を直線により結び、該直線で囲まれた所定領域を塗り
潰す手法も効果的である。あるいは、端点から文字パタ
ーンの輪郭線上に沿って、端点の両側に所定のドット数
離れた点を利用する方法もある。

【０００８】ところで、本発明により修復された文字パ
ターンを、一旦、他の文字認識装置（ＯＣＲ等）に入力
し、修復の成功率を最終的に評価する方法も考えられ
る。なお、修復が成功するか否かを示すパラメータであ
る評価値を設け、該評価値の高い、すなわち修復が成功
する可能性の高い端点対から順次、修復する方法も考え
られる。さらに、かかる評価値を基準にして端点対を数
段階に分け、段階ごとに文字パターン修復を行なってい
くことも考えられる。もちろん、与えられた全ての端点
対を一度に修復してもよい。なお、本発明にかかる文字
パターン修復方法を使用して、以下に示す文字パターン
の認識が可能となる。すなわち、文書画像を入力して文
字パターンの認識を行なう文字パターン認識方法におい
て、当該文字パターンを認識し、当該認識の結果不読と
なった文字パターンに対して、本発明にかかる、かすれ
修復を行ない、かすれ修復を行なった文字パターンに対
し、再度文字認識すること、あるいは、文書画像を入力
して文字認識を行なう文字パターン認識方法において、
文字パターンのかすれを検出し、本発明にかかるかすれ
修復を行なうことによって、文字パターンのかすれを修
復することも可能である。なお、本発明にかかる文字パ
ターン修復方法は、各種装置への応用例が考えられる。
例えば、文書画像の伝送を行なう画像伝送装置、文書の
複写を行なう文書複写装置（例えば、コピー機、ファク
シミリ装置等）、文字認識装置等への応用が考えられ
る。修復された文字は、修復されない文字と比較して、
伝送時の情報量が少なくてすみ、効率の良い画像伝送装
置等が実現できることになる。このように、比較的簡単
なアルゴリズムによって、文字のかすれ等を効率的に、
修復でき、その応用範囲も広いパターン処理の方法を提
供できることになる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。一
般に、イメージスキャナ等により文書画像を読み取る際
には、書かれてた文字の濃さと背景色に応じて、スキャ
ナの読取り濃度の設定を行なう必要がある。例えば、読
取り濃度の設定が薄すぎる場合には、文字パターンがか
すれることになる。一方、文字認識の１手法として「構
造解析法」が知られている。この方法は、手書きなどの
変動のある文字パターンに対して高い認識能力がある
が、かすれ文字パターンを効果的に認識することはでき
ない。したがって、本実施例においては、文字認識によ
り「不読」（読み取り不可能な場合をこのように称す
る）となった文字パターンの、かすれを修復し、再度文
字認識を行なうことにより、かすれパターンを修復する
ことを特徴としている。

【００１０】図１に、本発明の処理例の全体フローチャ
ートを示す。まず、ステップ１００にて、文字パターン
を読み込む。ステップ１０１では、文字認識を行ない、
文字パターンを「不読パターン」と「正読・誤読パター
ン」に分ける。文字パターンが「不読パターン」であれ
ば、ステップ１０２へ、「正読・誤読パターン」であれ
ば、ステップ１０３へとブランチする。このうち不読パ
ターンを、ステップ１０４においてかすれ修復する。ス
テップ１０４においてかすれ修復されたものを、かすれ
修復パターンとする（ステップ１０５）。このかすれ修
復パターンを、ステップ１０６において再度、文字認識
させ、認識結果を得る（ステップ１０７）。認識結果の
中で、かすれ修復の成功したパターンは正読となる。か
すれ部分には、向かい合った、一対の端点が検出される
ことなる。かかる端点を検出し、接続することによりか
すれを修復する。以下、図を用いて詳細説明を行なって
いく。図７に、文字パターン７００における端点検出の
一例を示すである。図７に示すように、端点７０１と端
点７０２が検出されている。文字パターン７０３は、文
字パターン７００にかすれが生じた場合の一例である。
文字パターンにかすれが生じた場合、端点７０４と端点
７０７以外に、かすれ部分に、向かいあうようにして一
対の端点７０５と７０６が検出される。図２４に、端点
を接続することにより、かすれを修復するための、各種
の端点接続法を示す。接続法２４００は、端点どうしを
直線、あるいは、一定の幅を有する直線で結ぶ方法を示
している。

【００１１】接続法２４０１は、文字パターンの線の平
均的な幅を検出し、その幅で端点同士を接続することを
示している。

【００１２】幅の検出は、例えば、文字パターンの中心
線上の各点に直交する直線と、文字パターンの輪郭線と
が交わった２点間の距離の平均値とすることが考えられ
る。

【００１３】接続法２４０２は、図９にて後述する、端
点区間開始点と端点区間終了点を直線で結び、直線にて
囲まれた領域内を塗りつぶして、端点同士を接続する方
法を示している。接続法２４０３は、端点からある文字
輪郭に沿って、一定のドット数だけ離れた点をもとに、
接続法２４０２と同様の方法で接続するものである。接
続法２４０４は、図１２、図１３、図１４、図１５を用
いて後に詳しく説明するが、最も自然にかすれを修復す
る方法である。

【００１４】さて、図６を参照して、端点検出の説明を
行なう。図６では、文字パターン６００に対して端点６
０３と６０４が検出されているここで、端点６０４の検
出法を文字パターン６００の部分領域を示した枠６０１
の拡大図６１２によって示す。ベクトル６０６とベクト
ル６０５は輪郭線６１１の接線ベクトルであり、輪郭線
上の任意の位置にあるあるものとする。ベクトル６０６
と６０５の間隔は、文字の線幅６０２によって定まる一
定間隔６０７によって決まる。この時、ベクトル６０５
と６０６の角度差が求まる。角度差は、ベクトル６０６
の始点上の点に位置的に対応した値とする。この角度差
を輪郭線上の全ての点について求めるために、間隔６０
７を維持しつつ、接線ベクトル６０６と６０５を輪郭線
上の全ての点を対象として移動させると、ベクトル６０
６と６０５の角度差を逐次求めることができ、この角度
差が、線幅６０２によって定まる、ある所定値以上の値
である点を求め、その点が連続する区間を端点区間６０
８と称する。一般的には、端点の前後の連続した数個の
点が端点区間６０８に属することになる。接線ベクトル
６０６と６０５を輪郭線上の全ての点に対して移動させ
たとき、最初に現れる端点区間６０８上の点を端点区間
開始点６０９、最後に現れる点を端点区間終了点６１０
と称する。線幅６０２の求め方は、例えば、入力文字パ
ターンの中心線上の各点に直交する直線と文字輪郭線と
交わった２点間の距離を、入力パターンの数箇所で求
め、その平均値とする方法、あるいは、端点の両側から
輪郭線に沿って、予め定められたドット数だけ離れた２
点間の距離の最小値とする方法等が考えられる。図９は
かすれ検出を行なう際の説明図である。この図により、
３つのベクトル９１０、９１１、９１２を求めるための
説明を行なう。まず、ベクトル９１０は、一方の端点９
０８の端点区間開始点９０２と端点区間終了点９０３の
中点９０６と、端点９０８を結んだベクトルである。こ
のベクトルの向きは、端点の方向となる。ベクトル９１
２も同様の方法で求めることができるが、ベクトルは、
中点９０７の方向を向く。次に、ベクトル９１１は、端
点９０８を始点とし、端点９０９を終点としたベクトル
であり、向きは、端点９０９の方向となる。このよう
に、ベクトル９１０、９１１、９１２は２つの端点を介
して連続するベクトルであり、方向についてもお互いに
向き合うようなことはない。図１０も、図９と同じくか
すれ検出を行なう際の説明図である。端点から所定ドッ
ト（ｎドット）離れた点である１００１と１００２の中
点を用いるところが異なる。ベクトル定義等は全く同様
である。ｎは、例えば、文字線の幅等で決まる、所定の
一定値である。図８は、図９または図１０で説明した、
３つのベクトル９１０、９１１、９１２を、３２方向に
量子化したときの方向を示す図である。例えば、計算機
内部では、このようにベクトルを有限の方向ベクトルと
して扱い処理する。図１１に、ベクトル９１０、９１
１、９１２を用いた、かすれパターンの表現例を示す。
ベクトル１１０１、１１０２、１１０３は、それぞれベ
クトル９１０、９１１、９１２に対応している。ベクト
ル１１０１、１１０２、１１０３は図８にて示したよう
に３２方向のうちの、いずれかの向きを有している。

【００１５】図１１の左上の図において、ベクトル１１
０１は「１６」、ベクトル１１０２は「１４」、ベクト
ル１１０３は「６」から「１６」のうちのいずれかの値
を有する。矢印１１０４は、ベクトル１１０３が「１
６」から「６」までの１１種類の変化をしうることを表
し、１つの図で１１通り（方向「１６」から「６」ま
で）の変化パターンを表している。このように、かすれ
のパターンには様々な変化がある。また、もちろん図７
に示すように、かすれによって生じた端点と、これ以外
の端点も存在する。したがって、図２における処理によ
り、接続候補となる端点から得られるベクトル９１０、
９１１、９１２の変化パターンは、図１１に示す以外に
も多数存在するため、図１１に示すような、かすれによ
るパターンと、これ以外のパターンを区別する必要があ
る。図１２、図１３、図１４、図１５は、図２４の２４
０４の接続方法を詳しく説明するための図である。

【００１６】ドット１２０２、１２０３、１２０４、１
２０５は、端点区間開始点と終了点、もしくは、端点１
２０６、１２０７からそれぞれ輪郭１２００、１２０１
に沿って所定ドット離れた点である（図１２参照）。

【００１７】図１３は、３ドットの場合の具体例であ
り、輪郭１３００、１３０１上の各ドットに対して、図
のように端点に達したら、他の輪郭に移るように反時計
周りに番号を振る。端点１３０２と１３０３はそれぞれ
行きと帰りの２回番号が振られる。この番号をドット番
号と呼ぶ。図１４は、付加したドット番号１４００を順
に並べて表にしたものである。輪郭番号フラグ１４０１
は、それぞれの属する輪郭の番号である。外接点フラグ
１４０２は、後述する図１６に示す方法を用いて、それ
ぞれの点が外接点であれば「１」、外接点でなければ
「０」の値を有する。端点フラグ１４０３は、端点であ
るドット番号１４００に対して「１」、端点でない場合
に対して「０」の値を有する。外接点フラグ１４０２が
「１」である点を、ドット番号１から順に調べる時に、
輪郭番号フラグが「１」から「２」、または、「２」か
ら「１」へ変わる点が存在する。この輪郭番号が変わる
前後の点は４点検出でき、図１４に示す例では、ドット
番号３、６、９、１６の４点である。図１３において端
点は、行きと帰りで２回カウントされたが、外接点フラ
グ１４０２と、輪郭番号フラグ１４０１と、端点フラグ
１４０３の組み合わせかたによっては２回カウントされ
たうちの、どちらか一方を省く必要が生じる場合があ
る。図１５に、かすれ修復の結果の一例を示す。図１４
にて説明した方法にて、求めた４点を頂点とする四角形
１５０２の内部を塗りつぶし、元のイメージにはめ込
む。これによって、かすれを修復したことになる。図１
６を参照して、外接点の求め方を説明する。輪郭１６０
０と１６０１を「木製の型枠」であると考えると、これ
に「輪ゴム」をはめた場合、この輪ゴムは外接線１６０
２となる。この外接線１６０２は、輪郭１６００、１６
０１上に存在する、ある１点で接し、それ以外の他の輪
郭上の点に接しない線である。この外接線上にある点は
すべて外接点である。図１７は、接続候補であるベクト
ル１７０２が、かすれによるものか否かをを見分けるた
めの特徴を抽出するための説明図であり、いわゆる「湾
方向」（文字パターンにおける凹部を「湾」と称する）
を求めるための説明図である。ベクトル１７０１、１７
０２、１７０３は、各々ベクトル９１０、９１１、９１
２に対応している。ベクトル１７０２の始点と終点の中
点と、ベクトル１７０１の終点とベクトル１７０３の始
点との中点とを結んだのが、湾方向ベクトル１７０４で
ある。該ベクトルの向きは、ベクトル１７０２の方を向
く。湾方向ベクトル１７０４は、図８に示す３２方向に
量子化される場合、湾方向の向きが「０」または、これ
に近い値の場合、文字パターン「３」の上・下いずれか
の湾とみなして、接続しないようにすることができる。
あるいは、接続したとしても、文字認識の後処理である
検定処理等で、接続すべきでなかったものとして処理す
ることができる。 図１８に、湾方向ベクトル１８０
０、１８０１の特徴を示す。ベクトル１８０２、１８０
３、１８０４は、各々ベクトル９１０、９１１、９１２
に対応しており、ベクトル１８０５、１８０６、１８０
７も同様に、各々ベクトル９１０、９１１、９１２に対
応している。この図で例示しているように、ベクトル１
８０４が、ベクトル１８０７のようにベクトルの大きさ
が大きくなっても、湾方向を示すベクトルの向きは、安
定している。図２に、かすれ修復処理の説明のためのフ
ロー図を示す。なお、図２に示す処理は、検出された端
点すべてについて、２端点ずを接続候補端点対とし、接
続候補端点対の数だけ処理を繰り返すものとする。ま
ず、ステップ２００においては、接続候補端点対に挾ま
れる、図９に示す３つのベクトル９１０、９１１、９１
２に対応するベクトルのパターンから、かすれを検出
し、ステップ２０１において、かすれ接続が成功するか
否かを示すパラメータである評価量（評価値とも称す
る）を算出する。かかる評価値の算出には、各種の方法
が考えられ、以下具体例について説明する。図９または
図１０に記載の３つのベクトル９１０、９１１、９１２
の、各々が有する方向を示す値を、それぞれｘ，ｙ，ｚ
と置く（３２方向のうちのいずれかの値を有する）。ま
た、端点間の距離をｄとする。例えば、端点間距離の上
限値と下限値を設定し、ｄが下限値以下ならば、評価値
を大きくし、あるいは、評価値を求めずに端点接続を行
なう。また、ｄが上限値以上ならば、評価値を小さく
し、あるいは、評価値を求めずに端点接続を行なわない
ことが考えられる。ｄが上限値以上、下限値以下なら
ば、ｘ，ｙ，ｚから、下記の方程式、あるいは、これら
の組合せ、さらに、その組合せにおける各項に定数を乗
じた式を用いて、評価量を算出すれば良い。

【００１８】 （１）｜ｙ−ｘ｜＋｜ｚ−ｘ｜，（２）｜｜ｙ−ｘ｜−｜ｚ−ｘ｜｜，（３） ｜ｘ−ｚ｜等の式である。（記号「｜｜」は、絶対値を
表す） この評価値によって、ステップ２０２で、接続するか否
かを決定し、接続する場合には、ステップ２０３で、端
点の接続処理を行なう。図３、図４、図５に、１パター
ン中における複数の接続候補端点対をどのような順で接
続するかを示す。図３は、接続候補端点対すべての組み
合わせについて、接続処理を行ない再認識を試行するこ
とを示している。文字パターン３００は、かすれの生じ
た文字パターンであり、文字パターン３０１、３０２、
３０３は、接続処理のすべての組み合わせを示してい
る。これらの組み合わせの１つ１つについて再認識を行
ない、その中で最も確信度の高いものを認識結果とす
る。図４は、１箇所接続するごとに再認識を試行するこ
とを示している。文字パターン４００は、かすれが生じ
た、元の文字パターンであり、文字パターン４０１は、
１箇所接続したパターン、文字パターン４０２は、２箇
所接続したパターンである。図５は、接続の成功の可能
性を評価し、該評価値の高いものから低いものまで数段
階に分け、その段階毎に、その段階に属する接続候補端
点対を１度に接続していく処理の説明図である。すなわ
ち、例えば評価量が大きいため、かすれであると判断さ
れた複数個のかすれ部分に対して、評価量の最大値と最
小値の間を、ｎ（ｎは整数）等分し、段階分けし、各段
階ごとに端点対を接続すること等が考えられる。文字パ
ターン５００は、かすれの生じた元の文字パターンであ
り、文字パターン５０１は、１段階めの接続候補点を接
続した状態を示している。文字パターン５０２は、２段
階めの接続候補点を接続した結果、かすれを完全に修復
できたことを示している。図１９、図２０、図２１、図
２２、図２５に、本発明の応用例を示す。図１９に、電
子ファイル等への画像の格納の際への処理例をフローチ
ャートにて示す。まず、ステップ１９００にて、文書を
スキャナで入力し、文字分離処理、すなわち、与えられ
た文書情報を１文字単位で分ける（ステップ１９０
１）。次に、スキャナから入力した文字が、かすれてい
る場合には、かすれ修復を行なう（ステップ１９０
２）。次に、かすれを修復した文字を元の文書画像にも
どし、画像圧縮ファイルとする（ステップ１９０３）。
この時、かすれを行なわないファイルよりサイズを小さ
くできる効果が得られる。最後に、ステップ１９０４に
て、電子ファイルへの格納処理を行なう。図２０は、Ｆ
ＡＸ等で画像情報を伝送する際の、かすれ修復の応用例
である。ステップ２０００のスキャナ入力処理、ステッ
プ２００１の文字分離処理、ステップ２００２のかすれ
修復処理は、図１９におけるステップ１９００、１９０
１、１９０２の処理と同様である。かすれが修復され
た、きれいで、かつ効率的に画像圧縮（ステップ２００
３）された文書は、画像伝送される（ステップ２００
４）。図２１は、ＦＡＸ等で送信されてきた通常の文書
画像のかすれを修復するための処理の説明図である。ま
ず、ステップ２１０１にて、文書画像を受信する。受信
された画像は、文字分離処理が行なわれ（ステップ２１
０２）、受信画像が１字毎に分離される。次に、ステッ
プ２１０３において、かすれの修復が行なわれる。最後
に、かすれ修復された文書画像は、画像出力手段により
画像出力される（ステップ２１０４）。

【００１９】図２２は、文字パターンのかすれをかすれ
検出部により検出し、例えば、かすれ量が所定値以上の
時には、イメージスキャナの読取り濃度を変化させる処
理を示した図である。まず、ステップ２２００にてスキ
ャナ等により画像文書を読込み、ステップ２２０１によ
り文字分離処理を行なう。次に、ステップ２２０２によ
り、かすれを検出し、かすれが多く、ステップ２２０４
でのかすれ修復によっては、かすれが修復しきれない場
合には、スキャナの読取り濃度を変化させ（ステップ２
２０７）、ステップ２２００へとブランチし、再度スキ
ャナ入力処理を行なう。かすれが少ない場合には、ステ
ップ２２０４における処理によって、通常どおりかすれ
を修復する。かすれを修復した文書画像は画像圧縮部に
よって画像圧縮し（ステップ２２０５）、最後に電子フ
ァイル等のメディアに格納する（ステップ２２０６）。
ところで、スキャナの読取り濃度を変化させるのは、例
えば、自動的（予め定められた読取り濃度変化へ変更す
る）、あるいは、手動で行なうことが考えられる。手動
でスキャナの読取り濃度を変化させる場合、ステップ２
２０３においてかすれが多いと判断されたときには、何
らかの方法によってユーザに警告を発し（例えばブザー
警報、ＬＥＤ発光等）スキャナの読取り濃度の変更を喚
起せしめる構成にしておけば良い。ステップ２２０３と
ステップ２２０７における処理は、図１、図１９、図２
０、図２１の処理に対しても用いることができる。図２
５は、かすれが多い時には、別の文字認識処理により文
字認識を行なう処理を説明する図である。ステップ２５
００のスキャナ入力処理、ステップ２５０１の文字分離
処理、ステップ２５０２のかすれ検出処理は、図２２に
おいて説明した処理と同じである。ステップ２５０２に
よって、かすれが多いと判断された場合、ステップ２５
０４にブランチし、文字認識２（パターンマッチング等
のかすれに強い文字認識法）で文字認識を行なう（ステ
ップ２５０４）。かすれが多くないと判断した場合に
は、ステップ２５０３にブランチし、文字認識１（手書
き等の変動に強い構造解析による文字認識法）で文字認
識を行なう（ステップ２５０３）。

【００２０】なお、かすれが多いか少ないかの判断は、
例えば図２と、その説明における評価量を用いれば良
い。例えば、かすれであるか否か端点対を評価する際、
文字画像内の所定文字数、所定箇所、あるいは、文書画
像内すべての文字に対する、かすれ端点対の総和を調
べ、この値が予め設定された値以上であれば、かすれが
多く、予め設定された値以下であれば、かすれが少ない
と判断することが考えられる。図２３に、これまでの説
明によりかすれを修復した文字パターンの実例を示す。
文字パターン２３００は、かすれの生じた文字パター
ンの輪郭構造を示し、文字パターン２３０１は、かすれ
を修復した文字パターンである。かすれの生じた文字パ
ターン２３００において、端点は計５箇所検出されてい
る。端点は、中抜きの四角形（□）で表示されている。
また、端点区間開始点は、「２」で表示されており、端
点区間終了点は、「Ｅ」で表示されている。かすれ検出
によって、端点２３０５と２３０６に関する部分がかす
れていると判断され、かすれ修復による文字パターン２
３０１を得る。

【００２１】以上のように、文字パターンから文字線の
先端にある端点を検出し、かすれにより生じた２つの端
点からなる端点対を選択し、該選択された端点対を接続
して文字パターンのかすれを修復することにより、文書
画像等における文字パターンかすれを修復し、文字認識
の精度を向上させ、さらに各種システムにおける表示画
質をも向上させ文字認識処理の信頼性が向上でき、各種
システムの性能の向上も図れることになる。

【００２２】

【発明の効果】かすれの生じた文字パターンのかすれを
修復し、かすれのない文書パターンを得ることができる
ため、文字認識の認識率を向上できる。また、かすれの
ない文字パターンを有する文書画像は、画像の情報量が
少なく、効率的に画像圧縮等ができるため文書画像の蓄
積、伝送に有効である。

【００２３】さらに、かすれが所定値より多い場合等に
は、例えば、イメージスキャナ等の読取り濃度の変更、
かすれに強い文字認識方式の選択等を行なうシステムの
構築が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の処理例を示す全体フロー図である。

【図２】かすれ修復の処理例を示すフロー図である。

【図３】接続候補端点対すべての組み合わせについて接
続処理を行なう場合の説明図である。

【図４】接続候補端点対を１箇所接続するごとに再認識
を行なう場合の説明図である。

【図５】予想される成功度合いに応じて接続処理を行な
う場合の説明図である。

【図６】端点検出例の説明図である。

【図７】文字パターンにおける端点検出例の説明図であ
る。

【図８】ベクトルを３２方向に量子化する際の方向コー
ドの説明図である。

【図９】かすれ検出のための説明図である。

【図１０】かすれ検出のための説明図である。

【図１１】かすれパターンの、ベクトル変化パターンに
よる説明図である。

【図１２】接続する端点付近の輪郭を示した図である。

【図１３】端点付近の文字輪郭上のドットの配置を示し
た図である。

【図１４】端点接続のために必要な４つのドットを求め
るための説明図である。

【図１５】本発明による端点接続の一実施例の説明図で
ある。

【図１６】外接線の求め方の説明図である。

【図１７】湾方向の求め方の説明図である。

【図１８】湾方向の特徴抽出の説明図である。

【図１９】電子ファイル等への画像の格納の際の処理の
説明図である。

【図２０】画像伝送の際の処理の説明図である。

【図２１】低品質の画像内のかすれ文字パターンの修復
処理の説明図である。

【図２２】かすれの量を検出しスキャナの読取り濃度を
変化させる一連の処理の説明図である。

【図２３】計算機によるかすれ修復の一実施例を示す図
である。

【図２４】端点を接続するための方法を示した図であ
る。

【図２５】かすれの量を検出し、多い場合には別の文字
認識処理に切替る一連の処理の説明図である。

【符号の説明】

１００…入力となる文字パターン、１０２…不読となっ
た文字パターン、１０５…かすれ修復した文字パター
ン、１０７…認識結果、６００…文字パターン、６０２
…線幅、６０３…端点、６０４…端点、６０５…接線ベ
クトル、６０６…接線ベクトル、６０７…間隔、６０８
…端点区間、６０９…端点区間開始点、６１０…端点区
間終了点、６１１…輪郭線、７００…文字パターン、７
０１…端点、７０２…端点、７０３…文字パターン、７
０４…端点、７０５…端点、７０６…端点、７０７…端
点、９０２…端点区間開始点、９０３…端点区間終了
点、９０４…端点区間開始点、９０５…端点区間終了
点、９０６…中点、９０７…中点、９０８…端点、９０
９…端点、９１０…ベクトル、９１１…ベクトル、９１
２…ベクトル、９１３…端点間距離、１２００…輪郭、
１２０１…輪郭、１２０２…ドット、１２０３…ドッ
ト、１２０４…ドット、１２０５…ドット、１２０６…
端点、１２０７…端点、１３００…輪郭、１３０１…輪
郭、１４００…ドット番号、１４０１…輪郭番号フラ
グ、１４０２…外接点フラグ、１４０３…端点フラグ、
１５０２…四角形、１６００…輪郭、１６０１…輪郭、
１７０１…ベクトル、１７０２…ベクトル、１７０３…
ベクトル、１７０４…湾方向ベクトル、２３００…文字
パターン、２３０１…修復後の文字パターン、２３０２
…端点区間開始点、２３０３…端点区間終了点、２３０
４…端点、２３０５…端点、２３０６…端点、

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 古賀 昌史 東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地 株式会社 日立製作所 中央研究所内 (72)発明者 鈴木 和美 神奈川県小田原市国府津2880番地 株式 会社 日立製作所 小田原工場内 (72)発明者 小林 康二 神奈川県小田原市国府津2880番地 株式 会社 日立製作所 小田原工場内 (56)参考文献 特開 昭59−58589（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−32983（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−120488（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−112284（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/20

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文書画像を入力して文字パターンの認識を
   行なう文字パターン認識方法において、当該文字パター
   ンを認識し、当該認識の結果不読となった文字パターン
   に対し、かすれ修復を行ない、かすれ修復を行なった文
   字パターンに対し、再度文字認識することを特徴とする
   文字パターンの認識方法であって、 上記かすれ修復は、上記不読となった文字パターンに対
   して該文字パターンから文字線の先端にある端点を検出
   し、かすれにより生じた２つの端点からなる端点対を選
   択し、該選択された端点対を接続して文字パターンを修
   復することであって、該修復の成功の可能性を評価した
   評価値を設け、該評価値の高い順に端点対を、少なくと
   も１組の端点対を含む少なくとも１以上の段階に分け、
   前記評価値の高い段階に属する端点対から順次、修復対
   象として選択することを特徴とする文字パターンの認識
   方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の文字パターン認識方法で
   あって、 上記かすれ修復は、さらに、上記不読となった文字パタ
   ーンの文字線の幅を求め、該求めた文字線の幅により定
   められた所定幅の直線で該選択された端点対を接続する
   ことを特徴とする文字パターンの認識方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の文字パターン認識方法に
   おいて、 上記文字線の幅は、上記文字パターンの文字輪郭線の中
   心を通る中心線上の各点に直交する直線と、文字輪郭線
   とが交わった２点間の距離の平均値とすることを特徴と
   する文字パターンの認識方法。
4. 【請求項４】請求項２に記載の文字パターン認識方法に
   おいて、 上記文字線の幅は、注目する端点から輪郭線に沿って、
   端点の両側に所定ドット数離れた２点を求め、該２点間
   の距離の最小値とすることを特徴とする文字パターンの
   認識方法。
5. 【請求項５】文書画像を入力して文字パターンの認識を
   行なう文字パターン認識方法において、当該文字パター
   ンを認識し、当該認識の結果不読となった文字パターン
   に対し、かすれ修復を行ない、かすれ修復を行なった文
   字パターンに対し、再度文字認識することを特徴とする
   文字パターンの認識方法であって、 上記かすれ修復は、上記不読となった文字パターンに対
   して該文字パターンから文字線の先端にある端点を検出
   し、かすれにより生じた２つの端点からなる端点対を選
   択し、該選択された端点対を接続して文字パターンを修
   復することであって、該端点対を接続する際、文字パタ
   ーン輪郭上の少なくとも４つの点を頂点とする多角形の
   頂点を求め、当該頂点の対を接続するために選択された
   端点の対とすることを特徴とする文字パターンの認識方
   法。