JPH01156887A - 文字認識装置 - Google Patents
文字認識装置Info
- Publication number
- JPH01156887A JPH01156887A JP62316711A JP31671187A JPH01156887A JP H01156887 A JPH01156887 A JP H01156887A JP 62316711 A JP62316711 A JP 62316711A JP 31671187 A JP31671187 A JP 31671187A JP H01156887 A JPH01156887 A JP H01156887A
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- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
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- Character Input (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、文字あるいは文書といった情報を画像として
入力し、文字コードに変換して出力する文字認識装置に
関する。
入力し、文字コードに変換して出力する文字認識装置に
関する。
従来、文字画像データ中から文字列を取り出す方法には
、周辺分布を調べる方法及び、抽出文字列をマークする
方法等がある。周辺分布を調べる方法は、文字画像デ、
−夕を縦方向、横方向に投影をとる方法である。この方
法により、文字画像データ中のどの位置に文字が存在す
るか、また文字列の方向を知ることが可能となる。また
抽出文字列を蛍光ペン等でマークすることにより、画像
入力時の反射率の変化により領域を認識でき、文字列を
抽出することが可能となる。また、文字列中からの単語
の抽出においては、単語と単語の問隔を何らかの方法で
認識することにより、その間を単語領域とみなす方法が
とられている。例えば、特開昭５９−３５２７９に述べ
られているように、文字画像の空白時間をハード的に計
測し、文字間か単語間かの区別をする方法がある。また
ソフト的には、特開昭５７−１８０７８３に述べられて
いる様に、文字の垂直方向の周辺分布をとり、その結果
から切り出す方法がある。
、周辺分布を調べる方法及び、抽出文字列をマークする
方法等がある。周辺分布を調べる方法は、文字画像デ、
−夕を縦方向、横方向に投影をとる方法である。この方
法により、文字画像データ中のどの位置に文字が存在す
るか、また文字列の方向を知ることが可能となる。また
抽出文字列を蛍光ペン等でマークすることにより、画像
入力時の反射率の変化により領域を認識でき、文字列を
抽出することが可能となる。また、文字列中からの単語
の抽出においては、単語と単語の問隔を何らかの方法で
認識することにより、その間を単語領域とみなす方法が
とられている。例えば、特開昭５９−３５２７９に述べ
られているように、文字画像の空白時間をハード的に計
測し、文字間か単語間かの区別をする方法がある。また
ソフト的には、特開昭５７−１８０７８３に述べられて
いる様に、文字の垂直方向の周辺分布をとり、その結果
から切り出す方法がある。
文書画像を入力する場合、入力時において原稿等を正確
にセットしない限り取り込まれる画像は斜めに入ってし
まう。特に、入力手段がハンディ型のスキャナであった
場合には、その程度ははなはだしく、何か特定の治具を
使って注意深く入力しない限り正確に画像を入力するこ
とは不可能である。もし、入力された画像が、ハンディ
型のスキャナーでもって、無雑作に入力された画像であ
った場合、該画像データから文字列を抽出する際に次の
ような問題点が生じる。蛍光ペン等で文字列の領域を指
定した場合、文字列の抽出は可能であろう。しかしなが
ら、抽出文字列中から文字を抽し出す際に、文字を捜せ
ない場合が生じる。また偶然に文字を捜し出せたとして
も、文字画像データが斜めであるために、文字認識の際
に誤認識の原因となる。また、周辺分布より文字列を抽
出する場合には、文字画像が斜めに入ると、隣接する文
字列の周辺分布どおしが重ってしまい、文字列の領域の
認識が不可能となる。たとえ、文字列を抽出できても、
認識の際に誤認識を生じやすい。
にセットしない限り取り込まれる画像は斜めに入ってし
まう。特に、入力手段がハンディ型のスキャナであった
場合には、その程度ははなはだしく、何か特定の治具を
使って注意深く入力しない限り正確に画像を入力するこ
とは不可能である。もし、入力された画像が、ハンディ
型のスキャナーでもって、無雑作に入力された画像であ
った場合、該画像データから文字列を抽出する際に次の
ような問題点が生じる。蛍光ペン等で文字列の領域を指
定した場合、文字列の抽出は可能であろう。しかしなが
ら、抽出文字列中から文字を抽し出す際に、文字を捜せ
ない場合が生じる。また偶然に文字を捜し出せたとして
も、文字画像データが斜めであるために、文字認識の際
に誤認識の原因となる。また、周辺分布より文字列を抽
出する場合には、文字画像が斜めに入ると、隣接する文
字列の周辺分布どおしが重ってしまい、文字列の領域の
認識が不可能となる。たとえ、文字列を抽出できても、
認識の際に誤認識を生じやすい。
そこで本発明はこのような問題点を解決するもので、そ
の目的とするところは、斜めに入力された文書画像から
も容易に文字列を抽出する手段、また斜めに入力された
ことによって生じる誤認識を無くすことであり。
の目的とするところは、斜めに入力された文書画像から
も容易に文字列を抽出する手段、また斜めに入力された
ことによって生じる誤認識を無くすことであり。
本発明は、文字画像を記憶手段に取り込む画像入力手段
と、入力画像から雑音等を除去する画像処理手段と、処
理画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、抽出文
字列から文字を抽出する文字抽出手段と、該抽出文字を
認識する文字認識手段と、該認識文字を表示する文字表
示手段とからなる文字認識装置において、文字列抽出手
段に、文字列の傾き検出手段及び文字列の傾きを補正す
る傾き補正手段を設けることを特徴とする。
と、入力画像から雑音等を除去する画像処理手段と、処
理画像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、抽出文
字列から文字を抽出する文字抽出手段と、該抽出文字を
認識する文字認識手段と、該認識文字を表示する文字表
示手段とからなる文字認識装置において、文字列抽出手
段に、文字列の傾き検出手段及び文字列の傾きを補正す
る傾き補正手段を設けることを特徴とする。
以下本発明について実施例に基づいて詳細に説明する。
実施例−１
本発明の文字認識 Ｈ置は、第１図のブロック図に示す
様に、画像入力手段Ａ１入力された画像から雑音等を取
り除く画像処理手段Ｂ１画像中から文字列を抽出する文
字列抽出手段０１文字列から文字を抽出する文字抽出手
段Ｄ１抽出された文字を認識する文字認識手段Ｅ１該認
識結果を表示する文字表示手段Ｆとから構成されている
。
様に、画像入力手段Ａ１入力された画像から雑音等を取
り除く画像処理手段Ｂ１画像中から文字列を抽出する文
字列抽出手段０１文字列から文字を抽出する文字抽出手
段Ｄ１抽出された文字を認識する文字認識手段Ｅ１該認
識結果を表示する文字表示手段Ｆとから構成されている
。
第２図は、文字列抽出手段Ｃのブロック図である。画像
処理手段Ｂから送られてきた画像デー、夕を、ＣＰＵ２
がＲＯＭ５中のプログラムに従って文字列の抽出を行う
。
処理手段Ｂから送られてきた画像デー、夕を、ＣＰＵ２
がＲＯＭ５中のプログラムに従って文字列の抽出を行う
。
以下、文字列抽出手段Ｃの動作を第４図に示すフローチ
ャートに基づいて説明する。
ャートに基づいて説明する。
画像処理手段Ｂより送られてきた画像データは、第３図
（ａ）に示す吠籾にある。また該画像データは、ハンデ
ィ型のスキャナーによって無雑作に入力されたものであ
る。このとき、文字画像の傾きθは明らかでない。文字
抽出手段Ｃは最初に文字入力走査方向■の周辺分布■を
求める。
（ａ）に示す吠籾にある。また該画像データは、ハンデ
ィ型のスキャナーによって無雑作に入力されたものであ
る。このとき、文字画像の傾きθは明らかでない。文字
抽出手段Ｃは最初に文字入力走査方向■の周辺分布■を
求める。
本実施例の場合、主走査方向（第３図（ａ）では上下の
方向）に１〜ｎまでのｎ本のラインがならんでいる。こ
の時に各ラインについては入力走査方向に１〜ｍまでの
ｍコのビットがあり、このｍコのビットのうち文字を表
わすビット（黒い画像）が何コ存在しているかを計算し
、ｎ本のラインについて行ったものが周辺分布である。
方向）に１〜ｎまでのｎ本のラインがならんでいる。こ
の時に各ラインについては入力走査方向に１〜ｍまでの
ｍコのビットがあり、このｍコのビットのうち文字を表
わすビット（黒い画像）が何コ存在しているかを計算し
、ｎ本のラインについて行ったものが周辺分布である。
したがって、周辺分布の図の高さは、黒ビットの数に相
当する。該周辺分布■より文字列の位置、文字列の幅Ｗ
、を推定することが可能となる。しかしながら、第３図
（ａ）に示した様に入力文字画像が傾いた状態であった
場合、文字列の位置及び文字列の幅を誤って推定してし
まう。そこで次の段階として、文字入力走査方向■から
任意の角度θだけ傾けた方向■の周辺分布■を求める。
当する。該周辺分布■より文字列の位置、文字列の幅Ｗ
、を推定することが可能となる。しかしながら、第３図
（ａ）に示した様に入力文字画像が傾いた状態であった
場合、文字列の位置及び文字列の幅を誤って推定してし
まう。そこで次の段階として、文字入力走査方向■から
任意の角度θだけ傾けた方向■の周辺分布■を求める。
この場合、傾ける角度θは小さいほど正確な傾きが求ま
るが、あまり小さいと処理時間が長くなるので崖当な大
きさにするとよい。■の方向の周辺分布■より、文字列
の方向が■であった場合の文字列幅Ｗ、が求まる。こう
して求められた文字列幅Ｗ。
るが、あまり小さいと処理時間が長くなるので崖当な大
きさにするとよい。■の方向の周辺分布■より、文字列
の方向が■であった場合の文字列幅Ｗ、が求まる。こう
して求められた文字列幅Ｗ。
が入力走査方向■の周辺分布６より得られた文字列幅Ｗ
、よりも小さければ、さらにθだけ角度を傾けて周辺分
布を計算し、文字列幅Ｗの最も小さい文字列幅Ｗｎを捜
し出す。また文字列幅Ｗ、が文字列幅Ｗ、よりも小さい
場合には、逆方向にθだけ傾いた方向の周辺分布を計算
し、最も小さい文字列幅Ｗｎを求める。こうして求めら
れた最小文字列幅の存在する方向θｎは第３図（ａ）か
らもわかる様に入力画像の文字列の傾きを表わしている
。次に該傾きθｎを補正して画像データを書き直すと第
３図（ｂ）に示すとおりになる。第３図すの状態におい
て、文字画像は傾きなく書かれているため、この後の処
理が非常に簡単である。
、よりも小さければ、さらにθだけ角度を傾けて周辺分
布を計算し、文字列幅Ｗの最も小さい文字列幅Ｗｎを捜
し出す。また文字列幅Ｗ、が文字列幅Ｗ、よりも小さい
場合には、逆方向にθだけ傾いた方向の周辺分布を計算
し、最も小さい文字列幅Ｗｎを求める。こうして求めら
れた最小文字列幅の存在する方向θｎは第３図（ａ）か
らもわかる様に入力画像の文字列の傾きを表わしている
。次に該傾きθｎを補正して画像データを書き直すと第
３図（ｂ）に示すとおりになる。第３図すの状態におい
て、文字画像は傾きなく書かれているため、この後の処
理が非常に簡単である。
水平方向の周辺分布［相］を求めることにより文字列幅
及び文字列の中心位置Ｏを推定することが容易となり、
文字列領域［相］を抽出することが可能となる。こうし
て求められた抽出文字列は文字抽出手段りに送られ文字
の抽出が行なわれる。その後該抽出文字は文字認識手段
Ｅによって認識された後に文字表示手段Ｆによって表示
される。
及び文字列の中心位置Ｏを推定することが容易となり、
文字列領域［相］を抽出することが可能となる。こうし
て求められた抽出文字列は文字抽出手段りに送られ文字
の抽出が行なわれる。その後該抽出文字は文字認識手段
Ｅによって認識された後に文字表示手段Ｆによって表示
される。
実施例−２
ハンディ型のスキャナーによって入力された画像データ
の文字を同一の画像に対して傾き補正した場合としない
場合とで認職率の違いを測定したところ、表−１に示す
結果を得た。尚入力文字数は５００文字である。
の文字を同一の画像に対して傾き補正した場合としない
場合とで認職率の違いを測定したところ、表−１に示す
結果を得た。尚入力文字数は５００文字である。
表 −１
表−１から、入力画像データの傾きを補正した場合とし
ない場合とでは、認識結果に大きな違いが表れることは
明らかである。
ない場合とでは、認識結果に大きな違いが表れることは
明らかである。
以上のように、本発明によると文字列を正確にしかも容
易に抽出でき、また文字画像の傾きによって生じる誤認
識を防ぐことができる。また本発明の実施例は、横方向
に書かれた文書を入力した際の行の傾きであるが実際に
は縦書きの文書でもかまわない。また本実施例は、ハン
ディ型のスキャナにて画像入力し、傾き補正を行ったが
、固定型の大きなスキャナー等で入力した画像において
も傾き補正が容易にでき、しかも誤認識を減らすという
効果をも仔する。
易に抽出でき、また文字画像の傾きによって生じる誤認
識を防ぐことができる。また本発明の実施例は、横方向
に書かれた文書を入力した際の行の傾きであるが実際に
は縦書きの文書でもかまわない。また本実施例は、ハン
ディ型のスキャナにて画像入力し、傾き補正を行ったが
、固定型の大きなスキャナー等で入力した画像において
も傾き補正が容易にでき、しかも誤認識を減らすという
効果をも仔する。
以上述べた様に本発明によれば、さまざまな方向の周辺
分布を求め、周辺分布の結果より文字列幅及び最小文字
列幅を求めることによって、入力文字画像の傾きを求め
ることができるので、該文字画像の傾きの補正を行うこ
とにより、正確な文字列中心、文字列幅を容易に求める
ことが可能となる。また、傾き補正をした画像データを
用いて文字認識を行うことにより、文字の傾きによる誤
認識を防ぐことが可能となる。
分布を求め、周辺分布の結果より文字列幅及び最小文字
列幅を求めることによって、入力文字画像の傾きを求め
ることができるので、該文字画像の傾きの補正を行うこ
とにより、正確な文字列中心、文字列幅を容易に求める
ことが可能となる。また、傾き補正をした画像データを
用いて文字認識を行うことにより、文字の傾きによる誤
認識を防ぐことが可能となる。
第１図に本発明の文字認識装置のブロック図、第２図に
本発明の文字列抽出手段のブロック図、第３図（ａ）（
ｂ）に本発明の文字列抽出過程を示した図、第４図に本
発明の文字列抽出手段のフローチャートを示す。 Ａ・・・画像入力手段 Ｂ・・・画像処理手段 Ｃ・・・文字列抽出手段 Ｄ・・・文字抽出手段 Ｅ・・・文字認識手段 Ｆ・・・認識文字表示手段 ■・・・文字列抽出手段 ２・・・ＣＰＵ ３・・・ＲＯＭ ４・・・ＲＡＭ 第３図（ａ）・・・入力画像及び、θｎ方向の周通分布 第３図（ｂ）・・・傾き補正後画像 θｎ・・・文字入力走査方向に対する傾きＷｎ・・・θ
ｎ傾いた方向の周辺分布から推定される文字列幅 ■・・・入力走査方向 ■・・・■よりθ傾いた方向 ■・・・■と逆方向にθ傾いた方向 ■・・・■方向の周辺分布 ■・・・■方向の周辺分布 ■・・・■方向の周辺分布 Ｗｎ・・・ｎ方向の周辺分布より得られた文字列幅 ［相］・・・傾き補正後の周辺分布 ■・・・文字列中心 ［相］・・・文字列領域 以 上 出願人 セイコーエプソン株式会社 汀１図 第２図 第３図 （シ）
本発明の文字列抽出手段のブロック図、第３図（ａ）（
ｂ）に本発明の文字列抽出過程を示した図、第４図に本
発明の文字列抽出手段のフローチャートを示す。 Ａ・・・画像入力手段 Ｂ・・・画像処理手段 Ｃ・・・文字列抽出手段 Ｄ・・・文字抽出手段 Ｅ・・・文字認識手段 Ｆ・・・認識文字表示手段 ■・・・文字列抽出手段 ２・・・ＣＰＵ ３・・・ＲＯＭ ４・・・ＲＡＭ 第３図（ａ）・・・入力画像及び、θｎ方向の周通分布 第３図（ｂ）・・・傾き補正後画像 θｎ・・・文字入力走査方向に対する傾きＷｎ・・・θ
ｎ傾いた方向の周辺分布から推定される文字列幅 ■・・・入力走査方向 ■・・・■よりθ傾いた方向 ■・・・■と逆方向にθ傾いた方向 ■・・・■方向の周辺分布 ■・・・■方向の周辺分布 ■・・・■方向の周辺分布 Ｗｎ・・・ｎ方向の周辺分布より得られた文字列幅 ［相］・・・傾き補正後の周辺分布 ■・・・文字列中心 ［相］・・・文字列領域 以 上 出願人 セイコーエプソン株式会社 汀１図 第２図 第３図 （シ）
Claims (2)
- （１）文字画像と記憶手段に取り込む画像入力手段と、
入力画像から雑音等を除去する画像処理手段と、処理画
像から文字列を抽出する文字列抽出手段と、抽出文字列
から文字を抽出する文字抽出手段と、該抽出文字を認識
する文字認識手段と、該認識文字を表示する文字表示手
段とからなる文字認識装置において、文字列抽出手段に
、文字列の傾き検出手段及び文字列の傾きを補正する傾
き補正手段を設けることを特徴とする文字認識装置。 - （２）傾き補正手段は、文字入力走査方向に対して任意
の傾きをもった方向の入力文字画像の周辺分布の幅を比
べることにより文字列の傾きを検出し、傾き分だけ入力
文字画像を回転させることを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62316711A JPH01156887A (ja) | 1987-12-15 | 1987-12-15 | 文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62316711A JPH01156887A (ja) | 1987-12-15 | 1987-12-15 | 文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01156887A true JPH01156887A (ja) | 1989-06-20 |
Family
ID=18080049
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62316711A Pending JPH01156887A (ja) | 1987-12-15 | 1987-12-15 | 文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01156887A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03142980A (ja) * | 1989-10-30 | 1991-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | 放電型パルスレーザ装置 |
| JPH0512960U (ja) * | 1991-07-30 | 1993-02-19 | 三洋電機株式会社 | 画像情報入力装置 |
| US5243668A (en) * | 1990-01-31 | 1993-09-07 | Hitachi, Ltd. | Method and unit for binary processing in image processing unit and method and unit for recognizing characters |
| US5781660A (en) * | 1994-07-28 | 1998-07-14 | Seiko Epson Corporation | Image processing method and apparatus |
-
1987
- 1987-12-15 JP JP62316711A patent/JPH01156887A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03142980A (ja) * | 1989-10-30 | 1991-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | 放電型パルスレーザ装置 |
| JP2738077B2 (ja) * | 1989-10-30 | 1998-04-08 | 三菱電機株式会社 | 放電型パルスレーザ装置 |
| US5243668A (en) * | 1990-01-31 | 1993-09-07 | Hitachi, Ltd. | Method and unit for binary processing in image processing unit and method and unit for recognizing characters |
| JPH0512960U (ja) * | 1991-07-30 | 1993-02-19 | 三洋電機株式会社 | 画像情報入力装置 |
| US5781660A (en) * | 1994-07-28 | 1998-07-14 | Seiko Epson Corporation | Image processing method and apparatus |
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