JPH02231690A - 線画像認識方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、線画像認識方法に関し、さらに詳細には、か
すれ等のある文字等をノイズを避けながら修正して認識
する線画像認識方法に関するものである。

［従来技術］ 従来、文字認識装置として原稿上の文字をスキャナ等で
読取り、その読取られた文字のデータをピクセル毎に２
値化する。そしてこの２値化されたデータを基に認識を
行っていた。しかしながらこのような２値化されたデー
タは、ノイズ，かすれ等により本来は繋がっている線が
途切れる等の問題があり、認識率の向上が望めなかった
。

そこで、従来の装置では、ピクセル配列における“黒゜
に２値化された領域の周囲を縦横共に１ドットずつ広げ
、線中の穴や途切れを修復する。

この処理を複数回行うことにより、読取られた文字のデ
ータを完全に修復した後、公知の細線化技術により細線
化する。この細線化によって、前述の処理によって太っ
た線は再び細線化される。しかし１ドットの太さの線は
それ以上細線化（消去）されることはない。そのため、
この２行程の処理により、かすれ等のなくなったデータ
によって認識を行っていた。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、この方法では、“黒”に２値化されるは
ずであったデータが広範囲にわたりかすれ等で欠落して
いる場合では、修正不可能であった。また無理に修正し
ようとした場合には、この処理により認識に必要な情報
成分についても消去してしまう場合があった。

また、かすれ等による欠落を防ぐためにスレッシュホー
ルドを下げた場合、ノイズ等を拾いやすくなり、この場
合においても認識率の向上は望めなかった。

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたも
のであり、かすれのある文字等をノイズを拾うことなし
に修正することにより、高認識率を実現する線画像認識
方法を提供することを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために本発明は原稿画像を各ピクセ
ル毎に数値化し、その数値に応じて、線画像を構成する
可能性の高いピクセルにより構成される第１領域と、線
画像を構成する可能性の低いピクセルより構成される第
２領域と、前記第１領域及び第２領域に属さないピクセ
ルにより構成される第３領域とに分割し、前記第１領域
の中心線を抽出した第１線画像を抽出し、前記第３領域
の中心線を抽出した第２線画像を抽出し、前記第２線画
像における前記第１線画像を連続する線のみを該第１線
画像に重ねてできる線画像を認識することを特徴とする
。

［作用］ 上記の構成を有する本発明の方法において、原稿画像は
、その各ピクセルからの光の輝度等により、各ピクセル
毎に数値化される。そしてこの数値により、原稿画像は
第１領域乃至第３領域に分割する。この３つの領域のう
ち、第１領域は線画像を構成する可能性が極めて高く、
第３領域はその可能性が中程度である。従って、第１領
域と、第３領域の一部を重ねたものが認識対象であると
考えられる。そこで、細線化等の手法で得られる第１領
域及び第３領域の中心線で構成される第１線画像及び第
２線画像を重ね合わせる。そして第２線画像における第
１線画像に対して連続性のあるものを線画像の構成部分
であるものとし、他の第２線画像の部分を削除した画像
を想定する。そしてその想定された線画像を認識する。

［実施例］ 以下、本発明を具体化したー実施例を図面を参照して説
明する。

まず、本方法を利用する文字認識装置について第２図を
参照して説明する。原稿画像を読取るための公知のスキ
ャナ１は、原稿画像の各ピクセルのデータを８ｂｉｔで
量子化して出力する。このスキャナ１には認識装置本体
２が接続されており、前記スキャナ１より出力される信
号は本体２における入力インターフェイス２１を介して
プロセッサ２２に入力されている。このプロセッサ２２
にはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２３及びリード
オンメモリ（ＲＯＭ）２４が接続されている。

このＲＯＭ２４には前記プロセッサを作用させるプログ
ラム及び後述する第１の閾値及び第２の閾値等の各種定
数及び認識に必要なデータが記憶されている。また前記
ＲＡＭ２３には、スキャナ１より読取られた多値画像を
記憶する原画像記憶領域、同一サイズの２値画像を記憶
する２つの記憶領域（以下それぞれ２値画像記憶領域及
び中間調部記憶領域と称す）を有している。前記認識装
置本体２には、ディスプレイ３及びプリンタ４が取付け
られ、前記ＣＰＵ２２は出力インターフエイス２５を介
してそれらに文字コード等を出力可能である。

次に以上の様に構成された本装置の作用を第３図を参照
して説明する。第３図は前記プロセッサ２２の作用を示
すフローチャートである。まず本装置は、ステップＳ３
１において前記スキャナ１より原稿画像のデータを読取
る。この原稿画像は、白の地色上の原稿の紙に黒色の文
字が書かれたちのでる。また前記データは、この原稿画
像を多数のピクセルに分割し、各ピクセル毎にその反射
光の輝度を離散数値化したものである。ＣＰＵ２２は、
このデータを入力し、前記ＲＡＭ２３の原画像記憶領域
に記憶される。

次にステップＳ３２において、ＣＰＵ２２はこのＲＡＭ
２３の原画像記憶領域に記憶されるデータを第１の閾値
と比較し、その比較結果を基に２値画像を作成する。こ
の作成画像は２値画像記憶領域に記憶される。この第１
の閾値は、原稿画像における黒色部と略断定できる上限
値を選ぶ。例えば、この第１の閾値として第４図に示す
様な標準的な原稿画像データのヒストグラムにおける黒
色側の極大値点（図中の（イ））と極大値に挾まれた極
小値（図中の（口））との中間値の位置４１等を選ぶ。

尚、以後、このステップの処理により黒色側に二値化さ
れた原画像の領域を線画像領域と呼ぶ。

次にステップ３３において、ＣＰＵ２２は前記線画像領
域以外の領域に対し、各データを第２の閾値として比較
する。そして前記第１の閾値と第２の閾値との間の領域
を選出して、前記中間調部記憶領域に記憶する。この第
２の閾値としては、例えば図４のヒストグラムにおける
白側の極大値（図中の（ハ））及び前記極小値との中間
値の位置４２を選ぶ。このステップの処理により抽出さ
れた前記第１の閾値と前記第２の閾値とに挾まれる領域
を中間調領域と呼ぶ。この中間調領域は、主に原稿画像
のかすれやノイズ等が含まれている。

尚、線画像領域は本発明の第１領域に、中間調領域は本
発明の第３領域に対応している。線画像領域にも、中間
調領域にも含まれない領域は本発明における第３領域に
対応している。次にステッブＳ３４において、前記線画
像領域及び中間調領域の細線化を行う。この細線化の処
理としては、「細線化マスクパターンによる逐次細線化
」や「内接円による方法ｊ等が公知であるので、ここで
はそのプロセスは詳述しない。この処理により、太い線
は細線化されるが、細い線（幅１ピクセル）については
そのまま保存される。

次にステップＳ３５において、前記細線画像領域を細線
化した線画像と前記中間調領域を細線化した線画像との
ずれを計算する。この計算方法としては、各線図形の最
も近い端点の距離等が利用できる。また後述する方法も
利用できる。次にステップＳ３６において、前記線画像
領域を細線化した線画像に前記中間調領域を細線化した
画像より前記ステップＳ３５において計算されたずれの
小さいものを重ね合わせる。そして多連続性のある線画
像の端点を連結する。そしてこの線画像を前記２値画像
記憶領域に記憶させる。

次にステップＳ３７において、この２値画像記憶領域に
記憶される線画像を公知のテンプレートマッチング法等
の手法により認識する。

そしてステップＳ３ｇにおいて、この認識結果を出力す
る。この出力される認識された文字は前記ディスプレイ
３あるいはプリンタ４により表示される。

次に第１図を参照して、実際に認識が行われるまでの動
作を説明する。原稿上に同図の（ａ）に示す様な原稿画
像が書込まれていたとする。ここで斜線を付して示す領
域は、インクのかすれ、ノイズ等により黒色とも地色（
白色）とも判断できない部分である。このような画像が
スキャナ１より入力されると（Ｓ３１）、同図の（ｂ）
に示す様な線画像領域及び同図（ｃ）に示すような中間
調領域に分割される（Ｓ３２，８３３）。これらの各領
域は、同図の（ｄ）の実線及び（ｅ）の破線によって示
される線に細線化される（Ｓ３４）。

この後これらを重ねた同図（ｆ）において示すような図
において実線部と連続性のある破線部を抽出し（Ｓ３５
、Ｓ３６）、同図の（ｇ）のようにその抽出された部分
と前記線画像領域とを重ねる。

そしてその重ねられた図形を認識する。

尚、本発明の主旨に反しない限り、種々の応用は可能で
ある。例えば前記ステップＳ３５及びＳ３６は次のよう
な処理に置換えることができる。

第５図で（ａ）はすでに前述の細線化が出来ているもの
であり、実線は第１領域を細線化したもの、点線は中間
調領域を細線化したものである。まず、細線化された中
間調領域で実線部分と内積を計算する事により方向が一
致するものを選ぶ。すると（ａ）の（イ）の部分が除外
され、（口），（ハ）の部分が残り、（ｂ）の様になる
。次に残った中間調領域の部分で端点が実線部分の端点
近くにあるものを選ぶ。すると（口）の部分が除外され
、（ｃ）の様により、点線部分も実線に変え、（ｄ）の
様にして、文字又は図形を認識する。

［発明の効果］ 以上詳述したことから明らかなように、本発明によれば
、ノイズ，かすれ等により不鮮明な部分を、線の連続性
を用いて情報を有する部分と、そうでない部分とに分け
て利用しているので、ノイズ等を有する線画像に対し、
一段の認識率の向上を期待することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図から第５図までは本発明を具体化した実施例を示
すもので、第１図は本装置の基本的動作を説明する図、
第２図は本装置の基本的構成を示す図、第３図は処理の
流れを示すフローチャートを示す図、第４図は領域を分
ける閾値を決める方法を説明する図、第５図は異なる領
域間での連続性を調べる方法を説明する図である。 図中、２はコンピュータ、４１は第１閾値、４２は第２
閾値である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、原稿画像を各ピクセル毎に数値化し、その数値に応
   じて、線画像を構成する可能性の高いピクセルにより構
   成される第１領域と、線画像を構成する可能性の低いピ
   クセルより構成される第２領域と、前記第１領域及び第
   ２領域に属さないピクセルにより構成される第３領域と
   に分割し、前記第１領域の中心線を抽出した第１線画像
   を抽出し、前記第３領域の中心線を抽出した第２線画像
   を抽出し、前記第２線画像における前記第１線画像を連
   続する線のみを該第１線画像に重ねてできる線画像を認
   識することを特徴とする線画像認識方法。 ２、請求項１記載の線画像認識方法において、原稿画像
   をピクセル毎の離散値によるデータに変換し、該変換さ
   れたデータを第１閾値及び該第１閾値と異なる第２閾値
   と比較し、その大小関係に応じて前記第１領域乃至第３
   領域を決定することを特徴とする線画像認識方法。 ３、請求項１あるいは２記載の線画像認識方法において
   、前記第１領域及び前記第３領域の中心線の抽出は、該
   領域の細線化によってなされることを特徴とする線画像
   認識方法。