JP4057121B2 - Image recognition device - Google Patents

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JP4057121B2
JP4057121B2 JP00392698A JP392698A JP4057121B2 JP 4057121 B2 JP4057121 B2 JP 4057121B2 JP 00392698 A JP00392698 A JP 00392698A JP 392698 A JP392698 A JP 392698A JP 4057121 B2 JP4057121 B2 JP 4057121B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像の認識を制御する画像認識制御シートを含むシートの画像を認識する画像認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、イメージスキャナやファクシミリの分野では、複数のシート画像からある特徴を持った特殊シート画像を検出する方法について数多くの提案がなされている。
【0003】
シートに印刷したマークや記号や文字を認識することによる特殊シート検出の例として次のようなものがある。
特開平7−210577号公報(情報アクセス装置:富士ゼロックス)では、シートの4隅にL字型マークを、また特定位置にシートIDをそれぞれ印刷して、これを検知することにより特殊シートを検出している。
【0004】
特開平7−321977号公報(ファクシミリ装置:リコー)では、位置ずれ補正を主たる目的としてスタートマーク、傾き検知マーク、エンドマーク(いずれも黒矩形)を持つOMRシートを開示している。
【0005】
特開平7−152858号公報(光学的文字読取り装置:東芝)では、シートの種類を特定するための部分画像(絵、ロゴ、図形など)を印刷しておき、これを認識している。
【0006】
特開平9−22437号公報(バーコード認識装置:富士通)では、バーコード読取り精度を向上させるために画素レベルのかすれ/にじみ対策の方法が開示されている。
【0007】
また、他の関連する技術には次のようなものがある。
特開平5−314307号公報(帳票読取装置:富士通)では、文書区切りシートの特定位置に「穴」を開け、これをセンサで検知することにより検出している。
【0008】
特開平8−242361号公報(ファクシミリ装置およびその制御方法:キャノン)では、OCRにより認識した文字の向きを基に原稿の向きを判別している。
【0009】
シートそのものの特徴を検知、またはシートに印刷された画像データを識別する(パターンマッチングに代表されるパターン認識技術、OCR技術を応用する)などして特殊シート(文書区切りシートなど)を検出している。
【0010】
しかしながら、特殊シート上に印刷された画像を認識して特殊シートであることを検出する従来の技術は、いずれも有効ではあるが、サイズ、解像度、向き、ノイズによる影響を受け易く、影響を排除するためには複雑な処理が必要であった。
【0011】
また、紙サイズに応じてマークの相対的な位置が変動するので、位置補正処理が必要となる。つまり、特殊シート検出処理の前処理として位置補正処理が必要になる。
【0012】
さらに、解像度に応じてマークを形成する画像数が変動するので閾値調整処理が必要となり、また、連結画素形状を比較するには連結画素検出や縮小拡大処理が必要となる。
【0013】
また、向きに応じてマークの位置を特定して認識するためにまず向き判定処理が必要となる。つまり、特殊シート検出処理の前処理として向き判定処理が必要となる。
【0014】
また、ノイズにより認識対象であるマークの形状が変動するため形状補正処理が必要となる。
したがって、サイズ、解像度に依存せず、特定の向きであることを前提とせず、ノイズによる影響を受けにくく、CPU負荷、メモリ要領、処理性能、検出精度などの面からも優れた、簡単な処理で検出が可能な特殊シート検出方法と特殊シートとが望まれる。
【0015】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、特殊シート画像を検出する方法において、特殊シート上に印刷された画像を認識して特殊シートであることを検出する従来の技術は、いずれも有効ではあるが、サイズ、解像度、向き、ノイズによる影響を受け易く、影響を排除するためには複雑な処理が必要であるという問題があった。
【0016】
そこで、この発明は、サイズ、解像度、向き、ノイズによる影響が受けにくく簡単な処理で検出が可能な画像認識制御シートの画像を認識する画像認識装置を提供することを目的とする。
【0017】
【課題を解決するための手段】
この発明の画像認識装置は、画像認識制御シートの画像を認識する画像認識装置において、画像の任意の1つの境界線に平行な1次元画素列を観測して画素列内の有意画素を判別する判別手段と、この判別手段で判別された有意画素の連続した長さが第1の制約条件を満たすか否かを判定する第1の判定手段と、この第1の判定手段で第1の制約条件を満たした際、上記第1の制約条件を満たす有意画素セグメントの個数が第2の制約条件を満たすか否かを判定する第2の判定手段と、この第2の判定手段で第2の制約条件を満たした際、上記有意画素セグメントの出現パターンが第3の制約条件を満たすか否かを判定する第3の判定手段と、この第3の判定手段で第3の制約条件を満たした際、上記画像を画像認識制御シート画像と判断する判断手段とから構成されている。
【0022】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
図1は、この発明に係る画像認識装置1の構成を示すものである。すなわち、画像認識装置1は、全体の制御を司るCPU2、情報を記憶するメモリ3、画像データを記憶する画像メモリ4、および特殊シート検出処理部5とから構成されている。画像認識装置1には、カラー原稿等の画像を入力する画像入力装置6が接続されている。
【0023】
図2は、特殊シート検出処理部5の構成を示すものである。特殊シート検出処理部5は、黒画素セグメント検索部11、黒画素セグメント追跡部12、黒画素セグメント出現パターン処理部13、黒画素/画素列比率判定部14、黒画素セグメント個数判定部15、黒画素セグメント出現パターン判定部16、および特殊シート検出判定部17とから構成されている。
【0024】
黒画素セグメント検索部11は、黒画素検知部11aと黒画素カウンタ11bとから構成されている。
黒画素セグメント追跡部12は、黒画素検知部12aと黒画素カウンタ12bとから構成されている。
【0025】
黒画素セグメント出現パターン処理部13は、出現パターン記録部13aと黒画素セグメントカウンタ13bとから構成されている。
図3は、この発明の画像認識制御シートに係る特殊シートとしてのセパレータシート(インストラクションシート)が画像認識装置1で認識されたセパレータシート画像の例を示すものである。
【0026】
これは、セパレータシート画像の4辺の近傍に辺と平行に設けた固定幅のレーンを16個のセグメントに等分して、黒画素からなる5個の黒画素セグメントを、レーンの両端のセグメントと、第3〜6、第7〜10、第11〜14セグメント中の1個づつのセグメントに、ある制約条件を満たすように配置したものである。
【0027】
セパレータシート画像の対向する2辺の近傍に辺と平行に設けた固定幅のレーンを16個のセグメントに等分して、黒画素からなる5個の黒画素セグメントを、レーンの両端のセグメントと、第3〜6、第7〜10、第11〜14セグメント中の1個づつのセグメントに、ある制約条件を満たすように配置したものについても同様である。
【0028】
また、セパレータシートには、その4辺に「識別パターン」が印刷されている。図3における識別パターンは、上辺が横方向に、「10 1000 01000011 01」となっていて、「1」のところに黒画素セグメントが印刷されている。
【0029】
この識別パターンは、特殊シート(セパレータシート、インストラクションシート)であることを示す黒画素セグメントの配置パターンであり、下記(1)〜(4)の制約条件を満たしている。
【0030】
(1)黒画素セグメントの長さは、レーン長の1/16の長さである。
(2)黒画素セグメントの個数は、レーン当り5個で、どの2個も互いに隣接しない。
【0031】
(3)黒画素セグメントの出現パターンは、レーンを16個のセグメントに等分して、両端のセグメントと、第3〜6、第7〜10、第11〜14セグメント中の1個づつである。
【0032】
(4)識別パターンを上下反転または左右反転(紙面内で180度回転)したときに得られるパターンは本識別パターンでない。
図4は、黒画素セグメントが出現する上記の制約条件を満たす識別パターン例を示すものである。識別パターンを上下反転または左右反転(紙面内で180度回転)したときに得られるパターンは識別パターンではないので、図4の(a),(b)示すように、上下反転パターンまたは左右反転パターンは識別パターンから除外してある。
【0033】
このように本発明のセパレータシート画像は、どの向きから認識処理されても「任意」の1辺を認識するだけで、「一意」にそのサイズと向きとを判定することが可能となっている。
【0034】
セパレータシートの対向する2辺のパターンは同じで、かつ、このセパレータシートを上下反転、または左右反転(180度回転)して得られるシートは、識別パターンとして定義されたパターンを持たない(鏡像パターンは識別パターンから除外してある)。すなわち、セパレータシートの画像は、対向する2辺の近傍に出現する有意画素セグメントのパターンが、シートの中心に対して点対称ではなく、シート画像の中心線に対して線対称となっている。したがって、任意の1辺のレーンを観測すれば、セパレータシートであるか、セパレートシートであればサイズ/向きはどうかを判定することができる。
【0035】
図5は、識別パターンが印刷されたセパレータシートの例を示すものである。
図5の(a)、(b)、(c)、(d)の4つの画像は、同一セパレータシートを向きを変えて読み込んだ画像(矢印方向が上となるシート)であり、いずれも任意の1辺を観測するだけで識別パターンにより入力時の向きを判定することができる。
【0036】
すなわち、図5の(a)においては、矢印方向が上となる正常な方向に読み込んだ場合、上辺の識別パターンが「10 1000 0100 0010 01」で、下辺の識別パターンが「10 1000 0100 0010 01」となる。
【0037】
このセパレータシートを逆方向(矢印方向が下)、すなわち、図5の(b)に示すようにに読み込んだ場合、上辺の識別パターンが「10 0100 0010 0001 01」で、下辺の識別パターンが「10 0100 0010 0001 01」となる。
【0038】
また、このセパレータシートを、図5の(c)に示す(矢印方向が左)ように読み込んだ場合、上辺の識別パターンが「10 1000 0100 001001」で、下辺の識別パターンが「10 1000 0100 0010 01」となる。
【0039】
さらに、この特殊シートを、図5の(d)に示す(矢印方向が右)ように読み込んだ場合、上辺の識別パターンが「10 0100 0010 0001 01」で、下辺の識別パターンが「10 0100 0010 0001 01」となる。
【0040】
このように各辺で識別パターンが異なるので、任意の1辺を観測するだけで入力時の向きを判定することができる。
次に、このような構成において、画像認識装置1でシートを認識してセパレータシートを検出する動作を図6のフローチャートを参照して説明する。
【0041】
まず、画像認識装置1のCPU2は、画像入力装置6により読み込まれたシート画像データのレーン近傍から、レーンと平行な複数のサンプル画素列を選択して観測する(ST1、2)。
【0042】
特殊シート検出処理部5において、任意のレーンで選択した1サンプル画素列について(ST3)、定義されたセグメント長に相当する黒画素セグメントを検索する(ST4)。
【0043】
黒画素セグメント探索部11は、孤立画素でない黒画素ランがあるか否かを探索する(ST5)。この場合、黒画素セグメント探索部11の黒画素検知部11aは黒画素を検知し、黒画素カウンタ11bは定義されたセグメント長に相当する黒ランをカウントする。
【0044】
この探索で黒画素ランが無い場合はステップST4に移行し、黒画素ランがある場合は黒画素セグメント追跡部12で黒画素セグメントを追跡する(ST6)。ここで、黒画素セグメント追跡部12の黒画素検知部12aは黒画素を検知し、黒画素カウンタ12bは黒画素数をカウントする。なお、黒ラン追跡中の白画素ノイズは誤差範囲内で無視し、白ラン追跡中の黒画素ノイズは誤差範囲内で無視する。
【0045】
続いてセグメント長の制約条件を満たしているか否かを判定する(ST7)。この場合、黒画素/画素列比率判定部14は、黒画素セグメント探索部11、黒画素セグメント追跡部12からの黒画素数比率/画素列が制約条件を満たさないサンプル画素列を無効としてステップST4に移行する。
【0046】
ステップST7で無効とされなかった場合、黒画素セグメント出現パターン処理部13の出現パターン記録部13aで、黒画素セグメント追跡部12からの黒画素セグメントの出現パターンを記録する(ST8)。
【0047】
ここで、1サンプル画素列について終了したか否かが確認され(ST9)、終了していなければステップST4に移行する。
ステップST9で1サンプル画素列について終了した場合、黒画素セグメント出現パターン判定部16でサンプル画素列中に占める黒画素の割合が制約条件を満たすか否かが確認され(ST10)、制約条件が満たされなければ、このサンプル画素列のデータを抹消する(ST11)。
【0048】
ステップST10で制約条件が満たされていれば、黒画素セグメント調教判定部15で黒画素セグメント調教1サンプル画素列中に出現した黒画素セグメント調教が制約条件を満たしているか否かを判定し(ST12)、制約条件が満たされなければ、このサンプル画素列のデータを抹消する(ST13)。
【0049】
ステップST14で制約条件が満たされていてサンプル画素列がすべて終了していれば(ST14)、特殊シート検出判定部17は、黒画素セグメントの出現パターンを識別パターンリストと比較し(ST15)、複数のサンプル画素列のうち過半数の結果が一致するか否かを確認し(ST16)、一致すれば特殊シートであると判定し(ST17)、一致しなければ特殊シートでないと判定する (ST18)。
【0050】
図7は、サンプル画素列の例を示すものである。
このサンプル画素列は、解像度に応じて、例えば、200dpiのとき4走査線当たり1本、400dpiのとき8走査線当たり1本、600dpiのとき12走査線当たり1本、など「解像度に対する比率」で抽出する。
【0051】
また、任意のレーンの一部に重なる状態で文字などが存在しても、「識別パターン」としての制約条件を満たす黒画素セグメントだけを探索するので、黒ラン追跡中の白画素ノイズ/白ラン追跡中の黒画素ノイズは、有意の画素(黒ラン追跡中の黒画素/白ラン追跡中の白画素)ではないとして無視することができる。
【0052】
また、任意のレーンの画素数に占める黒画素の比率、セグメント長に対する黒ラン追跡中の白画素ノイズの比率、などの制約条件が、黒画素セグメントの検出エラーの発生を低減させることができる。
【0053】
さらに、シグナルレベルのノイズ除去ののち、シンボルレベルのノイズ除去を実現している。出現パターンに制約条件を設定することで、シート検出エラーの低減と同時に、シートのサイズ/向きの特定を可能にしている。
【0054】
検出精度の向上には、サンプル画素列数を増やす、2レーン以上を観測するなどが効果的である。
また、レーンに設定するセグメントの個数を増加させれば、識別パターンを多く定義できる反面、ノイズ除去能力が低下するので、「200dpi/A5縦」をセパレータシート利用時の最悪条件として、セパレータシート検出のためのパラメータを設定することが妥当である。
【0055】
なお、上記実施例では黒画素を用いたが、白画素あるいは他の画素を用いた有意画素として応用することも可能である。
以上説明したように上記発明の実施の形態によれば、サイズ、解像度に依存せず、簡単な処理(複数の1次元画素列の観測だけ)で特殊シートが検出できるにようになる。
【0056】
また、ノイズの影響を受けにくく、簡単な処理(複数の1次元画素列の観測だけ)で特殊シートが検出できるようになる。
また、入力の際の向きに関わらず、簡単な処理(複数の1次元画素列の観測だけ)で特殊シートの向きも判別できるようになる。
また、特殊シートの種類についても簡単な処理(複数の1次元画素列の観測だけ)で識別できるようになる。
【0057】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明によれば、サイズ、解像度、向き、ノイズによる影響が受けにくく簡単な処理で検出が可能な画像認識制御シートの画像を認識する画像認識装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明に係る画像認識装置の構成を示すブロック図。
【図2】特殊シート検出処理部の構成を示すものである。
【図3】この発明の画像認識制御シートに係るセパレータシート画像の例を示す図。
【図4】制約条件を満たす識別パターン例を示す図。
【図5】識別パターンが印刷されたセパレータシートの例を示す図。
【図6】セパレータシートを検出する動作を説明するためのフローチャート。
【図7】サンプル画素列の例を示す図。
【符号の説明】
1…画像認識装置
2…CPU
3…メモリ
4…画像メモリ
5…特殊シート検出処理部
6…画像入力装置
11…黒画素セグメント探索部
12…黒画素セグメント追跡部
13…黒画素セグメント出現パターン処理部
14…黒画素/画素列比率判定部
15…黒画素セグメント調教判定部
16…黒画素セグメント出現パターン判定部
17…特殊シート検出判定部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image recognition apparatus that recognizes an image on a sheet including an image recognition control sheet that controls image recognition.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in the field of image scanners and facsimiles, many proposals have been made on methods for detecting special sheet images having certain characteristics from a plurality of sheet images.
[0003]
Examples of special sheet detection by recognizing marks, symbols and characters printed on a sheet include the following.
In Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-210777 (information access device: Fuji Xerox), L-shaped marks are printed at the four corners of a sheet and sheet IDs are printed at specific positions, and a special sheet is detected by detecting this. is doing.
[0004]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-321977 (facsimile apparatus: Ricoh) discloses an OMR sheet having a start mark, an inclination detection mark, and an end mark (all of which are black rectangles) for the purpose of correcting misalignment.
[0005]
In Japanese Patent Laid-Open No. 7-152858 (optical character reader: Toshiba), partial images (pictures, logos, graphics, etc.) for specifying the type of sheet are printed and recognized.
[0006]
Japanese Laid-Open Patent Publication No. 9-22437 (Barcode Recognition Device: Fujitsu) discloses a method for preventing blurring and blurring at a pixel level in order to improve barcode reading accuracy.
[0007]
Other related technologies include the following.
In Japanese Patent Laid-Open No. 5-314307 (form reading device: Fujitsu), a “hole” is formed at a specific position of a document separation sheet, and this is detected by a sensor.
[0008]
In Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-242361 (facsimile apparatus and control method thereof: Canon), the orientation of a document is determined based on the orientation of characters recognized by OCR.
[0009]
Detect special sheets (such as document delimiter sheets) by detecting the characteristics of the sheet itself or identifying image data printed on the sheet (using pattern recognition technology represented by pattern matching and OCR technology). Yes.
[0010]
However, all the conventional technologies that recognize images printed on special sheets and detect that they are special sheets are effective, but they are easily affected by size, resolution, orientation, and noise. In order to do so, complicated processing was required.
[0011]
Further, since the relative position of the mark varies depending on the paper size, position correction processing is required. That is, position correction processing is required as preprocessing for special sheet detection processing.
[0012]
Furthermore, since the number of images forming a mark varies depending on the resolution, a threshold adjustment process is required, and a connected pixel detection and a reduction / enlargement process are required to compare connected pixel shapes.
[0013]
Further, in order to identify and recognize the position of the mark according to the direction, first, a direction determination process is required. That is, the orientation determination process is necessary as a pre-process for the special sheet detection process.
[0014]
Further, since the shape of the mark to be recognized fluctuates due to noise, shape correction processing is required.
Therefore, it does not depend on size and resolution, does not assume a specific orientation, is not easily affected by noise, and is simple processing that is superior in terms of CPU load, memory requirements, processing performance, detection accuracy, etc. Therefore, a special sheet detection method and a special sheet that can be detected by the above are desired.
[0015]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in the method of detecting a special sheet image, the conventional techniques for recognizing an image printed on the special sheet and detecting that it is a special sheet are all effective, but the size, resolution, There is a problem that it is easily affected by the direction and noise, and complicated processing is required to eliminate the influence.
[0016]
Therefore, an object of the present invention is to provide an image recognition apparatus that recognizes an image of an image recognition control sheet that is not easily affected by size, resolution, orientation, and noise and can be detected by simple processing.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
The image recognition apparatus according to the present invention is an image recognition apparatus for recognizing an image of an image recognition control sheet, and determines a significant pixel in a pixel column by observing a one-dimensional pixel column parallel to any one boundary line of the image. A first determination unit that determines whether or not a continuous length of significant pixels determined by the determination unit satisfies a first constraint condition; and a first constraint by the first determination unit. A second determination unit that determines whether the number of significant pixel segments that satisfy the first constraint condition satisfies the second constraint condition when the condition is satisfied; When the constraint condition is satisfied, a third determination unit that determines whether the appearance pattern of the significant pixel segment satisfies the third constraint condition, and the third determination unit satisfies the third constraint condition The image is determined to be an image recognition control sheet image. It is composed of a judgment unit.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows the configuration of an image recognition apparatus 1 according to the present invention. That is, the image recognition apparatus 1 includes a CPU 2 that performs overall control, a memory 3 that stores information, an image memory 4 that stores image data, and a special sheet detection processing unit 5. An image input device 6 for inputting an image such as a color original is connected to the image recognition device 1.
[0023]
FIG. 2 shows the configuration of the special sheet detection processing unit 5. The special sheet detection processing unit 5 includes a black pixel segment searching unit 11, a black pixel segment tracking unit 12, a black pixel segment appearance pattern processing unit 13, a black pixel / pixel column ratio determining unit 14, a black pixel segment number determining unit 15, The pixel segment appearance pattern determination unit 16 and the special sheet detection determination unit 17 are configured.
[0024]
The black pixel segment search unit 11 includes a black pixel detection unit 11a and a black pixel counter 11b.
The black pixel segment tracking unit 12 includes a black pixel detection unit 12a and a black pixel counter 12b.
[0025]
The black pixel segment appearance pattern processing unit 13 includes an appearance pattern recording unit 13a and a black pixel segment counter 13b.
FIG. 3 shows an example of a separator sheet image in which a separator sheet (instruction sheet) as a special sheet according to the image recognition control sheet of the present invention is recognized by the image recognition apparatus 1.
[0026]
This is because a fixed-width lane provided parallel to the four sides of the separator sheet image is equally divided into 16 segments, and five black pixel segments composed of black pixels are divided into segments at both ends of the lane. And each of the third to sixth, seventh to tenth, and eleventh to fourteenth segments is arranged so as to satisfy a certain constraint condition.
[0027]
A fixed-width lane provided in parallel with the sides in the vicinity of the two opposing sides of the separator sheet image is equally divided into 16 segments, and five black pixel segments composed of black pixels are defined as segments at both ends of the lane. The same applies to the ones arranged in the third to sixth, seventh to tenth, and eleventh to fourteenth segments so as to satisfy certain constraint conditions.
[0028]
The separator sheet has “identification patterns” printed on its four sides. In the identification pattern in FIG. 3, the upper side is “10 1000 01000011 01” in the horizontal direction, and a black pixel segment is printed at “1”.
[0029]
This identification pattern is a black pixel segment arrangement pattern indicating a special sheet (separator sheet, instruction sheet), and satisfies the following restrictions (1) to (4).
[0030]
(1) The length of the black pixel segment is 1/16 of the lane length.
(2) The number of black pixel segments is five per lane, and no two are adjacent to each other.
[0031]
(3) The appearance pattern of the black pixel segment is that the lane is equally divided into 16 segments, and the segments at both ends and each of the 3rd to 6th, 7th to 10th, and 11th to 14th segments. .
[0032]
(4) The pattern obtained when the identification pattern is turned upside down or turned left and right (rotated 180 degrees in the paper) is not the main identification pattern.
FIG. 4 shows an example of an identification pattern that satisfies the above-described constraint condition in which a black pixel segment appears. Since the pattern obtained when the identification pattern is reversed upside down or horizontally reversed (rotated 180 degrees in the paper) is not an identification pattern, as shown in FIGS. Is excluded from the identification pattern.
[0033]
As described above, the separator sheet image of the present invention can determine the size and orientation “uniquely” only by recognizing one side of “arbitrary” regardless of the orientation of the separator sheet image. .
[0034]
The two opposing sides of the separator sheet have the same pattern, and the sheet obtained by flipping the separator sheet upside down or horizontally (180 degree rotation) does not have a pattern defined as an identification pattern (mirror image pattern). Is excluded from the identification pattern). That is, in the separator sheet image, the pattern of significant pixel segments appearing in the vicinity of two opposing sides is not point-symmetric with respect to the center of the sheet but is line-symmetric with respect to the center line of the sheet image. Therefore, if the lane of any one side is observed, it can be determined whether the size / orientation is a separator sheet or a separate sheet.
[0035]
FIG. 5 shows an example of a separator sheet on which an identification pattern is printed.
The four images (a), (b), (c), and (d) of FIG. 5 are images (sheets with the arrow direction on the top) read by changing the direction of the same separator sheet, and any of them is arbitrary. The direction at the time of input can be determined by the identification pattern only by observing one side.
[0036]
That is, in FIG. 5A, when reading is performed in a normal direction in which the arrow direction is upward, the upper side identification pattern is “10 1000 0100 0010 01” and the lower side identification pattern is “10 1000 0100 0010 01”. "
[0037]
When this separator sheet is read in the reverse direction (arrow direction is downward), that is, as shown in FIG. 5B, the upper side identification pattern is “10 0100 0010 0001 01” and the lower side identification pattern is “ 10 0100 0010 0001 01 ".
[0038]
When the separator sheet is read as shown in FIG. 5C (the arrow direction is on the left), the upper side identification pattern is “10 1000 0100 00101” and the lower side identification pattern is “10 1000 0100 0010”. 01 ".
[0039]
Further, when this special sheet is read as shown in FIG. 5D (the arrow direction is right), the upper side identification pattern is “10 0100 0010 0001 01” and the lower side identification pattern is “10 0100 0010”. 0001 01 ".
[0040]
As described above, since the identification pattern is different for each side, the direction at the time of input can be determined only by observing one arbitrary side.
Next, the operation of recognizing a sheet by the image recognition apparatus 1 and detecting a separator sheet in such a configuration will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0041]
First, the CPU 2 of the image recognition device 1 selects and observes a plurality of sample pixel rows parallel to the lane from the vicinity of the lane of the sheet image data read by the image input device 6 (ST1, 2).
[0042]
The special sheet detection processing unit 5 searches the black pixel segment corresponding to the defined segment length for one sample pixel row selected in an arbitrary lane (ST3) (ST4).
[0043]
The black pixel segment search unit 11 searches for a black pixel run that is not an isolated pixel (ST5). In this case, the black pixel detection unit 11a of the black pixel segment search unit 11 detects black pixels, and the black pixel counter 11b counts black runs corresponding to the defined segment length.
[0044]
If there is no black pixel run in this search, the process proceeds to step ST4. If there is a black pixel run, the black pixel segment tracking unit 12 tracks the black pixel segment (ST6). Here, the black pixel detection unit 12a of the black pixel segment tracking unit 12 detects a black pixel, and the black pixel counter 12b counts the number of black pixels. Note that white pixel noise during black run tracking is ignored within the error range, and black pixel noise during white run tracking is ignored within the error range.
[0045]
Next, it is determined whether or not the segment length constraint condition is satisfied (ST7). In this case, the black pixel / pixel column ratio determination unit 14 invalidates the sample pixel column in which the black pixel number ratio / pixel column from the black pixel segment search unit 11 and the black pixel segment tracking unit 12 does not satisfy the constraint condition in step ST4. Migrate to
[0046]
If not invalidated in step ST7, the appearance pattern recording unit 13a of the black pixel segment appearance pattern processing unit 13 records the appearance pattern of the black pixel segment from the black pixel segment tracking unit 12 (ST8).
[0047]
Here, it is confirmed whether or not the processing has been completed for one sample pixel column (ST9), and if not completed, the process proceeds to step ST4.
When the process is completed for one sample pixel column in step ST9, the black pixel segment appearance pattern determination unit 16 confirms whether the ratio of black pixels in the sample pixel column satisfies the constraint condition (ST10), and the constraint condition is satisfied. If not, the data of this sample pixel column is deleted (ST11).
[0048]
If the constraint condition is satisfied in step ST10, the black pixel segment training determination unit 15 determines whether the black pixel segment training that appears in the black pixel segment training 1 sample pixel row satisfies the constraint condition (ST12). If the constraint condition is not satisfied, the data of the sample pixel column is deleted (ST13).
[0049]
If the constraint condition is satisfied in step ST14 and all the sample pixel columns are completed (ST14), the special sheet detection determination unit 17 compares the appearance pattern of the black pixel segment with the identification pattern list (ST15), It is determined whether or not the majority of the sample pixel columns match (ST16). If they match, it is determined that the sheet is a special sheet (ST17), and if they do not match, it is determined that the sheet is not a special sheet (ST18).
[0050]
FIG. 7 shows an example of a sample pixel column.
Depending on the resolution, this sample pixel column has a “ratio to resolution” such as one per 4 scanning lines at 200 dpi, one per 8 scanning lines at 400 dpi, and one per 12 scanning lines at 600 dpi. Extract.
[0051]
Even if a character or the like exists in a state where it overlaps a part of an arbitrary lane, only the black pixel segment satisfying the constraint condition as the “identification pattern” is searched, so that white pixel noise / white run during black run tracking is searched. The black pixel noise during tracking can be ignored as not being a significant pixel (black pixels during black run tracking / white pixels during white run tracking).
[0052]
In addition, constraints such as the ratio of black pixels to the number of pixels in an arbitrary lane and the ratio of white pixel noise during black run tracking to the segment length can reduce the occurrence of black pixel segment detection errors.
[0053]
Furthermore, after signal level noise removal, symbol level noise removal is realized. By setting a constraint condition on the appearance pattern, it is possible to specify the size / orientation of the sheet at the same time as reducing the sheet detection error.
[0054]
In order to improve the detection accuracy, it is effective to increase the number of sample pixel columns and observe two or more lanes.
In addition, increasing the number of segments set in the lane can define more identification patterns, but the noise removal capability decreases. Therefore, “200 dpi / A5 vertical” is used as the worst condition when using a separator sheet. It is reasonable to set parameters for.
[0055]
In the above embodiment, black pixels are used. However, the present invention can be applied as significant pixels using white pixels or other pixels.
As described above, according to the embodiment of the present invention, a special sheet can be detected by simple processing (only observation of a plurality of one-dimensional pixel columns) regardless of size and resolution.
[0056]
In addition, the special sheet can be detected by a simple process (only observation of a plurality of one-dimensional pixel rows) which is not easily affected by noise.
In addition, the orientation of the special sheet can be determined by simple processing (only observation of a plurality of one-dimensional pixel columns) regardless of the orientation at the time of input.
Also, the type of special sheet can be identified by simple processing (only observation of a plurality of one-dimensional pixel columns).
[0057]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, it is possible to provide an image recognition apparatus that recognizes an image of an image recognition control sheet that is not easily affected by size, resolution, orientation, and noise and can be detected by simple processing. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image recognition apparatus according to the present invention.
FIG. 2 shows a configuration of a special sheet detection processing unit.
FIG. 3 is a diagram showing an example of a separator sheet image according to the image recognition control sheet of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing an example of an identification pattern that satisfies a constraint condition.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a separator sheet on which an identification pattern is printed.
FIG. 6 is a flowchart for explaining an operation of detecting a separator sheet.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a sample pixel column.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image recognition apparatus 2 ... CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 3 ... Memory 4 ... Image memory 5 ... Special sheet detection process part 6 ... Image input device 11 ... Black pixel segment search part 12 ... Black pixel segment tracking part 13 ... Black pixel segment appearance pattern process part 14 ... Black pixel / pixel column ratio Determination unit 15 ... black pixel segment training determination unit 16 ... black pixel segment appearance pattern determination unit 17 ... special sheet detection determination unit

Claims (1)

画像認識制御シートの画像を認識する画像認識装置において、
画像認識制御シートの画像の4辺のうち、対向する2辺それぞれは前記画像認識制御シートの画像の中心線に対して対称かつ、前記画像認識制御シートの画像の中心に対して非対称で設けられ、前記画像認識制御シートのサイズごとに異なる1次元画素列の配列パターンを記憶する記憶手段と、
読取画像認識制御シートの画像の任意の前記1次元画素列を観測して画素列内の有意画素を判別し、前記有意画素の連続した長さを観測する判別手段と、
この判別手段で判別された有意画素の連続した長さが第1の制約条件を満たすか否かを判定する第1の判定手段と、
この第1の判定手段で第1の制約条件を満たした際、上記第1の制約条件を満たす有意画素セグメントの個数が第2の制約条件を満たすか否かを判定する第2の判定手段と、
この第2の判定手段で第2の制約条件を満たした際、上記有意画素セグメントの出現パターンが第3の制約条件を満たすか否かを判定する第3の判定手段と、
この第3の判定手段で第3の制約条件を満たした際、上記画像を画像認識制御シート画像と判断し、前記記憶手段に記憶されている前記配列パターンと前記判別手段で観測した前記有意画素の配列、前記有意画素の連続した長さを比較することにより読取画像認識制御シートの大きさ、向きを判断する判断手段と、
を具備したことを特徴とする画像認識装置。
In the image recognition apparatus for recognizing the image of the image recognition control sheet,
Of the four sides of the image of the image recognition control sheet, two opposite sides are provided symmetrically with respect to the center line of the image of the image recognition control sheet and asymmetric with respect to the center of the image of the image recognition control sheet. Storage means for storing a different one-dimensional pixel array arrangement pattern for each size of the image recognition control sheet;
A determining means for determining the significant pixels in the pixel rows, observing the continuous length of the significant pixels by observing any of the one-dimensional pixel row of the read image recognition control sheet image,
First determination means for determining whether or not a continuous length of significant pixels determined by the determination means satisfies a first constraint condition;
Second determination means for determining whether or not the number of significant pixel segments satisfying the first constraint condition satisfies the second constraint condition when the first determination means satisfies the first constraint condition; ,
Third determination means for determining whether or not the appearance pattern of the significant pixel segment satisfies the third constraint condition when the second determination means satisfies the second restriction condition;
When the third constraint is satisfied by the third determination unit, the image is determined to be an image recognition control sheet image, and the significant pattern observed by the array pattern stored in the storage unit and the determination unit A determination means for determining the size and orientation of the read image recognition control sheet by comparing the continuous length of the significant pixels ,
An image recognition apparatus comprising:
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