JPH0224787A - 最適２値化方法 - 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、文字認識などのパターン認識装置における最
適２値化方法に関する。

従来の技術 一般に、文字認識などのパターン認識装置において処理
される画像は、スキャナのＣＣＤセンサ出力などの値を
閾値（スレッシュレベル）によって白黒２値化したもの
である。この際、印字状態の良くない原稿であっても最
適なる２値化を可能とするためには、原稿の濃度の相違
に対応して各々最適な２値画像を生成する必要がある。

ここに、このような２値化方法に関しては、種々の方法
が提案されている。例えば、「田村秀行著、総研出版、
１９８５　Ｆコンピュータ画像処理入門」中、第６７頁
」なる文献に示されるモード法や微分ヒストグラム法が
ある。モード法は、与えられた画像の濃度値のヒストグ
ラムを求め、２っのピークを持つ分布となる場合に、２
つのピークの間の谷のところに閾値を決めるものである
。

微分ピストグラム法は、画像中の対象物と背景の境界は
、濃度値が急に変化する部分に位置すると考えられるた
め、画像の濃度値を直接利用するのではなく、微分値（
濃度の変化率）を利用して閾値を決めるというものであ
る。

また、ｒ昭和５２年度電子通信学会情報部門全国大会、
大津展之、「濃度分布からの閾値決定法」中、１４５」
なる文献に示される濃度分布からの閾値決定法がある。

これは、濃度分布の０次、１次モーメントのみを利用し
、積分に基づいて最適なる閾値を決定するものである。

さらに、特公昭６０−３７９５２号公報に示される「最
適二値化方式」がある。これは、多値ビデオ信号をビデ
オ・バッファに格納し、ビデオ・バッファから読出され
たビデオ信号を可変スライスレベルのスライス回路によ
り２値化し、多値ビデオ情報を異なるスライスレベルで
スライスして２値化ビデオ信号に変換し、異なるスライ
スレベルでスライスして作成した複数の２値化ビデオ信
号の各々について（黒点数）／（周囲数）なる線幅増幅
率を求め、複数の線幅増幅率と基準の線幅増幅率とに基
づきスライス回路のスライスレベルを設定するものであ
る。

発明が解決しようとする問題点 ところが、モード法にあっては、印字状態の悪い原稿で
は、ヒストグラムに明確な谷を生じないので、適用でき
ない方法である。

また、微分ヒストグラム法にあっては、対象物と背景の
境界付近の濃度値が複雑に変化するものに対しては、有
効に働かない方法である。

また、濃度分布からの閾値決定法による場合、文字認識
などのパターンＢ識において扱われる画像としてのｒ線
」のつぶれやかすれに対する処理としては、効果的な方
法ではない。

さらに、上記公報の最適二値化法では、実験の結果、原
稿の濃淡によっては適正な閾値決定が不安定なる結果が
得られたものである。

問題点を解決するための手段 第一に、多値量子化された画像に対して白黒２値の画像
に変換するパターン認識装置における最適２値化方法に
おいて、複数の閾値で画像を２値化し、各閾値での２値
画像を常にメモリに保有し、各閾値での黒画素数と総輪
郭数とを計数し、　（総輪郭数）′／（黒画素数）なる
パラメータを計算し、当該パラメータ値が最も大きい閾
値から最適な閾値を求め、２値画像を出力させる。

第二に、複数の閾値で画像を２値化した後、各閾値での
黒画素数と総輪郭数とを計数する時のみ各閾値での２値
画像をメモリに保有して、第一の方法で最適な閾値を求
め、当該閾値で再び２値化して２値画像を出力させる。

第三に、複数の閾値で画像を２値化した後、各閾値での
黒画素数と総輪郭数とを計数する時のみ各閾値での２値
画像をメモリに保有し、閾値を中心値から変化させて（
総輪郭数）１／（黒画素数）なるパラメータを計算し、
当該パラメータ値が常に大きい方の閾値とそのパラメー
タ値とを保有し。

パラメータ値が最大となる閾値から最適な閾値を求め、
当該閾値で再び２値化して２値画像を出力させる。

作用 第一に、多値量子化された画像は複数の閾値で２値化さ
れ、メモリに保有される。そして、各閾値での黒画素数
を計数するとともに総輪郭数も計数し、計数結果に基づ
き、（総輪郭数）′／（黒画素数）なるパラメータを計
算する。このパラメータ値が最も大きい閾値に基づき最
適な閾値を求め、２値画像を出力させるため、原稿の濃
度に応じた最適なる２値化の閾値が自動的に設定され、
認識率が安定する。

この時、２値画像を保有するメモリを１つに節約しても
、黒画素数及び総輪郭数を計数する時のみ利用すれば、
何んら支障ないものとなる。

一方、（総輪郭数）′／（黒画素数）なるパラメータは
、閾値変化に対して単峰性な持ち、かつ、パラメータ値
が最大となる閾値は中心値付近となる性質を持つ。そこ
で、閾値を中心値から変化させて（総輪郭数）′／（黒
画素数）なるパラメータを計算し、当該パラメータ値が
常に大きい方の閾値とそのパラメータ値とを保有し、パ
ラメータ値が最大となる当該閾値に注目することにより
、最適閾値を求める処理の高速化が図られる。

実施例 特許請求の範囲の請求項１記載の発明の一実施例を第１
図ないし第４図を参照して説明する。第２図に本実施例
を実施するブロック構成図を示す。

本実施例は、多値画像読取り部１から２値画像出力部２
までに関するものである。多値画像読取り部１にてスキ
ャナ３から多値画像を読取り、例えば１６値に量子化し
、多値イメージメモリ４に保有する。次に、多値イメー
ジメモリ４から１６階調の多値画像（濃度レベルＯから
１５）を２値化部５により読み込み、閾値ｔ＝１５以上
を黒、それ以外を白とする白黒２値画像を生成し、１５
個の２値イメージメモリ６中の隘（１）で示すものに保
有する。このＮｏ、（１）なる２値イメージメモリ６に
保有された画像全体に対し、黒画素数カウント部７にお
いてその２値画像の黒画素の総数（黒画素数）を計数し
、その計数結果を黒画素数メモリ８に保有する。一方、
患（１）なる２値イメージメモリ６に保有された画像全
体に対し、総輪郭数カウント部９において２値画像の総
輪郭数を計数し、その結果を総輪郭数メモリ１０に保有
する。ここに、総輪郭数とは、黒画素と白画素が隣り合
っている画素部分の総数を意味する。例えば、第３図に
例示する画像ａ、ｂ、ｃの場合で考えると、画像ａにあ
っては、黒画素数が３、総輪郭数が８であり、画像すに
あっては、黒画素数が１、総輪郭数が４であり、画像Ｃ
にあっては、黒画素数が５、総輪郭数が１２である。

次に、パラメータ計算部１１において、これらの黒画素
数メモリ８及び総輪郭数メモリ１０から、各々黒画素数
と総輪郭数とを読み込み、（総輪郭数）ｔ／（黒画素数
）なるパラメータを計算し、パラメータメモリ１２中の
対応する患（１）なるメモリに保有する。

これが、閾値も＝１５に対する処理であり、次に、閾値
し＝１４とし、２値化部５によりこの閾値ｔ＝１４によ
る２値画像を生成し、その結果を２値イメージメモリ６
中のＮｏ、（２）のものに保有する。二の磁（２）なる
イメージメモリ６に保有された２値画像に対しても、上
記と同様に、黒画素数と総輪郭数との計数、（総輪郭数
）２／（黒画素数）なるパラメータの計算をし、パラメ
ータメモリ１２中の対応するＮｏ、（２）なるメモリに
保有する。他の閾値ｔ＝１３．１２．〜，２，１につい
ても各々同様の処理を繰返す。

これらの１５種類の閾値ｔの各々について処理が終了し
たら、パラメータ比較部１３において、パラメータメモ
リ１２のＮｏ、（１）　〜Ｎｏ、（１５）の各々より各
閾値毎のパラメータ値を取出して比較し、その内、パラ
メータ値が最大となる閾値Ｔ　ｍａｘを求める。このよ
うに求められたパラメータ値が最大なる閾値Ｔ　ｍａｘ
と、予め設定されている認識にとって最適な閾値との関
係から、最適閾値決定部１４にて最適なる閾値Ｔを決定
する。例えば、第４図は（総輪郭数）′／（黒画素数）
なるパラメータが最大どなる閾値Ｔ　ｍａｘと認識率が
最大となる閾値との相関関係を示すものであり、この関
係に従い、最適なる閾値Ｔが決定される。この閾値Ｔに
よる２値画像を２値イメージメモリ６中がら選択し、２
値画像出力部２に出力し、さらに文字認識部１５などに
送出して認識処理等に供される。

つづいて、特許請求の範囲の請求項２記載の発明の実施
例を第５図及び第６図により説明する。

前記実施例で示した部分と同一部分は同一符号を用いて
示す。本実施例は、前記実施例中の１５個の２値イメー
ジメモリ６を制約し、１個のみの２値イメージメモリ１
６とし、黒画素数及び総輪郭数を計数する場合のみ、２
値イメージメモリ１６を用いるようにしたものである。

よって、最適閾値Ｔが決定された後、その閾値を用いて
再び２値化処理することにはなる。

まず、前記実施例と同様に、多値画像読取り部１にてス
キャナ３から多値画像を読取り、例えば］−６値に量子
化し、多値イメージメモリ４に保有する。次に、多値イ
メージメモリ４から１６階調の多値画像を２値化部５に
より読込み、閾値ｔ＝１５以上を黒、それ現外を白とす
る白黒２値画像を生成し、２値、イメージメモリ１６に
保有する。

二の２値イメージメモリ１６に保有された画像全体に対
し、黒画素数カウント部７においてその２値画像の黒画
素の総数（黒画素数）を計数し、その計数結果を黒画素
数メモリ８に保有する。一方、２値イメージメモリ１６
に保有された画像全体に対し、総輪郭数カウント部９に
おいて２値画像の総輪郭数を計数し、その結果を総輪郭
数メモリ１０に保有する。次に、パラメータ計算部１１
において、これらの黒画素数メモリ８及び総輪郭数メモ
リ１０から、各々黒画素数と総輪郭数とを読み込み、（
ｍ輪郭数）′／（黒画素数）なるパラメータを計算し、
パラメータメモリ１２中の歯、（１）なるメモリに保有
する。

これが、閾値ｔ＝１５に対する処理であり１次に、閾値
も＝１４とし、２値化部５によりこの閾値ｔ＝１４によ
る２値画像を生成し、その結果を２値イメージメモリ１
６に保有する。このイメージメモリ】６に保有された２
値画像に対しても、上記と同様に、黒画素数と総輪郭数
との計数、（総輪郭数）′／（黒画素数）なるパラメー
タの計算をし、パラメータメモリ１２中のＮｏ、（２）
なるメモリに保有する。他の閾値ｔ＝１３．１２．〜，
２゜１についても各々同様の処理を繰返す。

これらの１５種類の閾値もの各々について処理が終了し
たら、パラメータ比較部〕３において、パラメータメモ
リ１２の陽、（１）〜Ｎｏ、（１５）の各々より各閾値
毎のパラメータ値を取出して比較し、その内、パラメー
タ値が最大となる閾値Ｔｍａｘを求める。このように求
められたパラメータ値が最大なる閾値Ｔ　ｍａｘと、予
め設定されている認識にとって最適な閾値との関係から
、最適閾値決定部１４にて最適なる閾値Ｔを決定する。

最適閾値下が決定されたら、この閾値Ｔを用いて、多値
イメージメモリ４から読込んだ画像を２値化し、２値イ
メージメモリｊ６に保有し、２値画像出力部２に出力し
、さらに文字５ＬＪｉ部１５などに送出する。

さらに、特許請求の範囲の請求項３記載の発明の実施例
を第７図ないし第９図により説明する。

本実施例は、（総輪郭数）′／（黒画素数）なるパラメ
ータが第７図に示すように閾値ｔの変化に対して単峰性
を有しており、かつ、この値が最大となる閾値ｔは中心
値付近になるという性質を持つ点を利用し、最適閾値Ｔ
を求める際の高速化を図るようにしたものである。この
ため、構成的には、前記実施例の第５図に比し、１５個
のパラメータメモリ１２がＮｏ、（１）（２）のみのパ
ラメータメモリ１７に置き換えられている。

まず、前述の場合と同様にスキャナ３から多値画像を読
取り、多値イメージメモリ４に保有する。

そして、２値化部５により多値イメージメモリ４から１
６階調の多値画像を読込み、閾値ｔ＝８（中心値）とし
、第９図（ｂ）に示すように、この閾値ｔ＝８以上を黒
、それ以外を白とする２値画像を生成し、２値イメージ
メモリ１６に保有する。

そして、この２値イメージメモリ１６に保有された画像
全体に対し、黒画素数カウント部７において黒画素数を
計数し、その計数結果を黒画素数メモリ８に保有し、さ
らに、２値イメージメモリ１６に保有された画像全体に
対し、総輪郭数カウント部９において２値画像の総輪郭
数を計数し、その結果を総輪郭数メモリ１０に保有する
。次に、パラメータ計算部１１において、閾値ｔ＝８の
時の（総輪郭数）′／（黒画素数）なるパラメータｐｔ
＝Ｐ、　を計算する。このパラメータｐｔ＝ｐ、をパラ
メータメモリ１７中のＮｏ、（１）の方に保有する。

次に、今度は閾値ｔ＝７とし、同様の処理を繰返し、閾
値ｔ＝７に対するパラメータｐｔ＝ｐアを計算し、この
パラメータＰｔ＝Ｐ、　をパラメータメモリ１７中の他
方のＮｏ、（２）の方に保有する。

そして、パラメータメモリ１７中のＮｏ、（１）のもの
とＮＯ，（２）のものとの大小を比較し、大きい方の閾
値を求める。もし、新しい閾値の方が大きければ、その
閾値でのパラメータ値ｐｔを保存し、閾値ｔを１つ減ら
して、前述の場合と同様に、閾値対応のパラメータ値ｐ
ｔを求め、前の閾値の方が大きくなるまで（Ｐｔ）Ｐｍ
ａｘでなくなるまで）、これを繰返す。また、前の閾値
ｔの方が大きければ、閾値ｔを９にし、同様の処理を繰
返す。この場合も、パラメータ値ｐｔを保存するのは、
常に大きい方とする。このような９以上の閾値ｔに対し
ては、もし、新しい閾値の方が大きければ、閾値ｔを１
つ増やし、同様に閾値対応のパラメータ値Ｐｔを求める
処理を行い、前の閾値の方が大きくなるまで、これを繰
返す。

このような処理後、最後に残った閾値ｔがパラメータ値
ｐｔの最大となるもの（Ｐｍａｘ）であるので、これを
閾値Ｔ　ｍａｘとし、この閾値Ｔ　ｍａｘより最適閾値
Ｔを求める。最適閾値Ｔが決定されたら、この閾値下を
用いて、多値イメージメモリ４から読込んだ画像を２値
化し、２値イメージメモリ１６に保有し、２値画像出力
部２に出力し、さらに文字認識部１５などに送出する。

発明の効果 本発明は、上述したように構成したので、印字状態の良
くない原稿に対してもその原稿の濃度に応じた最適な２
値化の閾値を自動的に設定することができ、認識率を向
上・安定させることができ、特に、黒画素数や総輪郭数
の計数時にのみ２値画像をメモリに保有させることによ
り、２値画像用のメモリを節約することができ、また、
（総輪郭数）２／（黒画素数）なるパラメータが閾値変
化に対して単峰性な持ち、かつ、パラメータ値が最大と
なる閾値は中心値付近となる性質を持つ点に着目し、閾
値を中心値から変化させて（総輪郭数）ｔ／（黒画素数
）なるパラメータを計算し、当該パラメータ値が常に大
きい方の閾値とそのパラメータ値とを保有し、パラメー
タ値が最大となる当該閾値に注目するようにしたので、
最適閾値を求める処理の高速化を図ることもできる。

【図面の簡単な説明】

第１図は特許請求の範囲の請求項１記載の発明の実施例
を示すフローチャート、第２図はブロック図、第３図は
黒画素数及び総輪郭数の説明図、第４図は（総輪郭数）
２／（黒画素数）なるパラメータが最大となる閾値と認
識率が最大となる閾値との相関関係を示す特性図、第５
図は特許請求の範囲の請求項２記載の発明の実施例を示
すブロック図、第６図はフローチャート、第７図は特許
請求の範囲の請求項３記載の発明の実施例を示す（総輪
郭数）′／（黒画素数）なるパラメータの閾値変化に対
する関係を示す単峰性特性図、第８図はブロック図、第
９図はフローチャートである。 −篇 は図 （鷲輸詐叡〕２／（黒画紮数戸−最犬剪う関値−（朧喰
禮）”／　（〃ｔ’ｃ’匠） Ｊ 図 （ａ） （ｂ） Ｃで正つ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、多値量子化された画像に対して白黒２値の画像に変
   換するパターン認識装置における最適２値化方法におい
   て、複数の閾値で画像を２値化し、各閾値での２値画像
   を常にメモリに保有し、各閾値での黒画素数と総輪郭数
   とを計数し、（総輪郭数）＾２／（黒画素数）なるパラ
   メータを計算し、当該パラメータ値が最も大きい閾値か
   ら最適な閾値を求め、２値画像を出力させることを特徴
   とする最適２値化方法。 ２、多値量子化された画像に対して白黒２値の画像に変
   換するパターン認識装置における最適２値化方法におい
   て、複数の閾値で画像を２値化し、各閾値での黒画素数
   と総輪郭数とを計数する時のみ各閾値での２値画像をメ
   モリに保有して、各閾値での黒画素数と総輪郭数との計
   数値から（総輪郭数）＾２／（黒画素数）なるパラメー
   タを計算し、当該パラメータ値の最も大きい閾値から最
   適な閾値を求め、当該閾値で再び２値化して２値画像を
   出力させることを特徴とする最適２値化方法。 ３、多値量子化された画像に対して白黒２値の画像に変
   換するパターン認識装置における最適２値化方法におい
   て、複数の閾値で画像を２値化し、各閾値での黒画素数
   と総輪郭数とを計数する時のみ各閾値での２値画像をメ
   モリに保有し、閾値を中心値から変化させて（総輪郭数
   ）＾２／（黒画素数）なるパラメータを計算し、当該パ
   ラメータ値が常に大きい方の閾値とそのパラメータ値と
   を保有し、パラメータ値が最大となる閾値から最適な閾
   値を求め、当該閾値で再び２値化して２値画像を出力さ
   せることを特徴とする最適２値化方法。