JPH0314077A - Method and device for pattern recognition - Google Patents
Method and device for pattern recognitionInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は、入力されたカラー画像およびモノクロ画像に
含まれた文字やシンボルなどのパターンを認識すること
に利用できる、パターン認識方法および装置に関するも
のである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Field of Industrial Application) The present invention relates to a pattern recognition method and apparatus that can be used to recognize patterns such as characters and symbols included in input color images and monochrome images. It is something.
（従来の技術）
従来のパターン認識に関する技術では、入力画像が明度
だけで表されるモノクロ画像であることが前提とされて
いた。すなわち、画像を入力する際、対象となるパター
ンの色に応じて入力する条件を設定した上でモノクロ画
像として取り込み、この画像に含まれる色を明度に関す
る閾値法により２種類に分類し、２値画像に変換したう
えで認識を始めていた。従って、従来のパターン認識技
術の対象となるものは、文字やシンボルなどのパターン
の色および背景色の組合せが固定的である場合、すなわ
ち、パターン色および背景色の明度がある程度法まって
いる組合せの画像に限られており、応用が可能な範囲が
狭く限られてしまっていた。(Prior Art) Conventional technology related to pattern recognition assumes that the input image is a monochrome image expressed only by brightness. In other words, when inputting an image, input conditions are set according to the color of the target pattern, and then the image is imported as a monochrome image.The colors contained in this image are classified into two types using a threshold method related to brightness, and the colors are divided into two types. After converting it into an image, recognition began. Therefore, conventional pattern recognition technology targets cases where the combination of pattern colors such as characters and symbols and background colors is fixed, that is, combinations where the lightness of the pattern color and background color is fixed to some extent. images, and the range of possible applications was narrowly limited.
（発明が解決しようとする問題点）
しかし、パターン認識の自動化が必要とされている対象
の中には、様々な色相のパターン色および背景色をもつ
画像が数多く存在する。例えば、多色刷りの文書の画像
からの文字の読み取りや、切手画像からの切手の値段の
読み取りは、従来の技術だけでは不可能である。しかし
、人はそれらの組合わせが予め知らされていなくても、
十分な色の差があればそのパターンを認識することがで
きる。(Problems to be Solved by the Invention) However, among the objects for which automatic pattern recognition is required, there are many images having pattern colors and background colors of various hues. For example, it is impossible to read characters from an image of a multicolor document or read the price of a stamp from a stamp image using conventional techniques alone. However, even if people are not informed of these combinations in advance,
If there is a sufficient difference in color, the pattern can be recognized.
本発明の目的は、このような固定的でない様々なパター
ン色・背景色をもつカラー画像およびモノクロ画像から
の、文字やシンボルなどのパターンの読み取りを可能に
する方法および装置を提供することである。An object of the present invention is to provide a method and apparatus that enable reading of patterns such as characters and symbols from color images and monochrome images having various non-fixed pattern colors and background colors. .
（問題点を解決するための手段）
第１の発明のカラー画像からのパターン認識方法は、
入力されたカラー画像を色空間の色分布に変換し、色空
間における複数の色領域に分割し、色分割により得られ
たされたそれぞれの分割領域に含まれている色を同一色
と判断し、入力画像中の画像を走査し、同一色と判断さ
れた色に適合する画素を”′１″、それ以外の画素を”
θ″とすることにより２値画像を作成し、各々の２値画
像についてパターンの認識をさせることを特徴としてい
る。(Means for Solving the Problems) The pattern recognition method from a color image of the first invention converts an input color image into a color distribution in a color space, divides it into a plurality of color regions in the color space, The colors contained in each divided area obtained by color division are determined to be the same color, the image in the input image is scanned, and the pixels matching the color determined to be the same color are identified as "'1". , other pixels”
The feature is that binary images are created by setting θ'', and a pattern is recognized for each binary image.
第２の発明のモノクロ画像からのパターン認識方法は、
入力されたモノクロ画像の、明度に関するヒストグラム
について複数の明度領域に分割し、これにより得られた
それぞれの分割領域に含まれている明度を同一の明度と
判断し、入力画像中の画素を走査し、同一と判断された
明度に適合する画素を”１”、それ以外の画素を′”０
″とすることにより２値画像を作成し、各々の２値画像
についてパターンの認識をさせることを特徴としている
。The pattern recognition method from a monochrome image of the second invention divides the histogram regarding brightness of an input monochrome image into a plurality of brightness areas, and the brightness included in each of the resulting divided areas is made the same. The pixels in the input image are scanned, and the pixels that match the brightness determined to be the same are set to ``1'', and the other pixels are set to ``0''.
'', binary images are created and patterns are recognized for each binary image.
第３の発明のカラー画像からのパターン認識装置は、
パターンを含むカラー画像を入力する画像入力手段と、
入力画像を色空間の色分布に変換し、色空間における色
分割により得られたそれぞれの分割領域を同一色の領域
として判断する色空間における分割手段と、
入力画像中の画素を走査し、色分割後の領域において同
一色と判断された色に適合する画素を１１１１？、それ
以外の画素を０とすることにより、２値画像に変換する
２値画像生成手段と、
各々の２値画像の記憶手段としての２値画像メモリと、
画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて順番に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴としている。A pattern recognition device from a color image according to a third aspect of the invention includes: an image input means for inputting a color image including a pattern; converting the input image into a color distribution in a color space; A dividing means in a color space that determines a divided area as an area of the same color; and a dividing means in a color space that scans pixels in an input image and selects 1111? pixels that match the color determined to be the same color in the area after color division. , a binary image generating means that converts the other pixels to 0 to a binary image, a binary image memory as a storage means for each binary image, and a pattern included in the image, respectively. The present invention is characterized by comprising a pattern recognition means for sequentially recognizing the binary images.
第４の発明のカラー画像からのパターン認識装置は、
パターンを含むカラー画像を入力する画像入力手段と、
入力画像を色空間の色分布に変換し、色空かにおける色
分割により得られたそれぞれの分割領域を同一色の領域
として判断する色空間に於ける分割手段と、
入力画像中の画素を走査し、色分割後の領域において同
一色と判断された色に適合する画素を”１”、それ以外
の画素を”０”とすることにより、複数の２値画像に変
換する２値画像生成手段と、
各々の２値画像の記憶手段としての複数の２値画像メモ
リと、
画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて並列に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴としている。A pattern recognition device from a color image according to a fourth aspect of the present invention includes: an image input means for inputting a color image including a pattern; A dividing means in a color space that determines divided areas as areas of the same color, and a dividing means in a color space that scans pixels in an input image and divides pixels that match the color determined to be the same color in the area after color division into "1". , a binary image generation means for converting into a plurality of binary images by setting other pixels to "0", a plurality of binary image memories as storage means for each binary image, and a plurality of binary image memories in the image. It is characterized by comprising a pattern recognition means for recognizing included patterns in parallel for each binary image.
第５の発明のモノクロ画像からのパターン認識装置は、
パターンを含むモノクロ画像を入力する画像入力手段と
、
入力画像を明度に関するヒストグラムに変換し、ヒスト
グラムの分割により得られたそれぞれの分割領域を同一
明度の領域として判断する明度に関する分割手段と、
入力画像中の画素を走査し、分割後の領域において同一
と判断された明度に適合する画素をＩｌｌ！＋、それ以
外の画素を”０″とすることにより、２値画像に変換す
る２値画像生成手段と、
各々の２値画像の記憶手段としての２値画像メモリと、
画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて順番に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴としている。A pattern recognition device from a monochrome image according to a fifth aspect of the invention includes an image input means for inputting a monochrome image including a pattern, converting the input image into a histogram regarding brightness, and dividing each divided area obtained by dividing the histogram into the same area. A division means for brightness that is determined as a brightness region, and a pixel in the input image is scanned, and pixels that match the brightness determined to be the same in the divided region are selected! +, binary image generation means for converting to a binary image by setting other pixels to "0", a binary image memory as a storage means for each binary image, and a pattern included in the image. and pattern recognition means for sequentially recognizing each binary image.
第６の発明のモノクロ画像からのパターン認識装置は、
パターンを含むモノクロ画像を入力する画像入力手段と
、
入力画像を明度に関するヒストグラムに変換し、ヒスト
グラムの分割により得られたそれぞれの分割領域を同一
明度の領域として判断する明度に関する分割手段と、
入力画像中の画素を走査し、分割後の領域において同一
と判断された明度に適合する画素を”１”、それ以外の
画素を０″とすることにより、複数の２値画像に変換す
る２値画像生成手段と、
各々の２値画像の記憶手段としての複数の２値…イ象メ
モリと、
画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて並列に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴としている。A pattern recognition device from a monochrome image according to a sixth aspect of the present invention comprises: an image input means for inputting a monochrome image including a pattern; converting the input image into a histogram regarding brightness; A dividing means regarding brightness that is determined as a brightness area, and a pixel in the input image is scanned, and pixels that match the brightness that is determined to be the same in the divided area are set as "1", and other pixels are set as "0". A binary image generation means for converting into a plurality of binary images, a plurality of binary image memories serving as storage means for each binary image, and a binary image generation means for converting the patterns included in the image into respective binary images. It is characterized by comprising a pattern recognition means for recognizing images in parallel.
（作用）
本発明のパターン認識方法では、入力画像の色空間にお
ける領域分割の方法として、特願昭 ６３−３１１１９
２号明細書に記載の限定色表示技術に用いられているク
ラスタ分割の方法を利用することができる。(Function) In the pattern recognition method of the present invention, as a method of region division in the color space of an input image, Japanese Patent Application No. 63-31119
The cluster division method used in the limited color display technique described in the specification of No. 2 can be used.
これらの限定色表示に関する技術は、入力されたフルカ
ラー画像が、例えば、１画素につきＲ，Ｇ、Ｂ各８ビッ
トの階調で表されているものを、予め与えられた数の代
表色で表すものであり、人の視覚特性を考慮することに
より原画像と変わらぬ高品質の限定色表示を得ることを
目標としている。ここに示されている代表色の選考方法
の骨子は、入力画像を色空間における色分布に変換し、
色分布をひとつのクラスタと考え、クラスタ分割が限定
色数に達するまでクラスタ分割をすることである。These limited color display technologies represent an input full-color image, which is represented by gradations of 8 bits each of R, G, and B per pixel, using a predetermined number of representative colors. The goal is to obtain limited color display with the same high quality as the original image by taking human visual characteristics into consideration. The gist of the representative color selection method shown here is to convert the input image into a color distribution in color space,
The method is to consider the color distribution as one cluster and perform cluster division until the number of cluster divisions reaches a limited number of colors.
このクラスタ゛分割の方法について第７図を用いて説明
する。ただし、第７図では、説明を簡単にするため２次
元で表現している。まず、フルカラー画像を変換してで
きた色空間の色分布全体をひとつのクラスタと考える。This cluster division method will be explained using FIG. 7. However, in FIG. 7, it is expressed in two dimensions to simplify the explanation. First, consider the entire color distribution of a color space created by converting a full-color image as one cluster.
次に、第７図の（ａ）に示すように、このクラスタの第
１主軸を求め、第７図の（ｂ）のような第１主軸方向の
ヒストグラムを作る。そして、第７図の（ｃ）のように
、判別分析の手法を用し）た２値化の手法に基づき、こ
のヒストグラムを２つのクラスタに分割する。すなわち
、親クラスタＸを第１主軸方向のヒスタグラムに対しで
ある閾値を定め、分割を行ったときの二つの子クラスタ
をＸｌ、Ｎ２とする。Ｘ、 Ｘｉ、Ｎ２の画素の数をそ
れぞれＮ、Ｎ１、Ｎ２とし、Ｘｌ、Ｎ２の平均値をＡ１
、Ａ２とし、（１）式により■を求める。Next, as shown in FIG. 7(a), the first principal axis of this cluster is determined, and a histogram in the first principal axis direction as shown in FIG. 7(b) is created. Then, as shown in FIG. 7(c), this histogram is divided into two clusters based on a binarization method (using a discriminant analysis method). That is, a certain threshold value is determined for the histogram in the first principal axis direction for the parent cluster X, and the two child clusters when the division is performed are Xl and N2. The numbers of pixels of X, Xi, and N2 are respectively N, N1, and N2, and the average value of Xl and N2 is A1.
, A2, and calculate ■ using equation (1).
このとき、この■の値を最大にするようにｘｌ、Ｎ２、
すなわち閾値を選び、分割を行う。このような閾値の計
算方法をとるのは、クラスタに対する誤差、すなわち分
散を最小化しようとする意図があるからである。親クラ
スタについてこのような分割を行ってできた、二つの子
クラスタ間の平均色差が、予め与えられた閾値より小さ
いとき、Ｑの分割により与えられる代表色は人の目に識
別できないと判断して、この親クラスタに分割を行わな
いことを示すマークをつける。分割が可能なりラスタを
分割する。クラスタの総数が予め定めておいた代表色数
に達したか、分割が可能なりラスタがなくなったならば
終了し、そうでなければ更に同じ操作を繰り返す。At this time, xl, N2,
That is, a threshold value is selected and division is performed. The reason why such a threshold value calculation method is adopted is that the intention is to minimize the error, that is, the variance, for the cluster. When the average color difference between two child clusters created by dividing the parent cluster in this way is smaller than a predetermined threshold, it is determined that the representative color given by the division of Q cannot be discerned by the human eye. and mark this parent cluster to indicate that it will not be split. Divide the raster if possible. If the total number of clusters reaches the predetermined number of representative colors or if division is possible and there are no more rasters, the process ends; otherwise, the same operation is repeated.
本発明にこの方法を利用する場合はん高品質な限定色表
示を得る場合と違い、もともと同じ色の領域に含まれる
と考えられる画素に同じ代表色を与える必要がある。従
って、子クラスタ間の平均色差による分割の閾値を大き
くし、この条件だけで分割が終了した場合の総クラスタ
数を想定し、代表色数は十分大きくしておく。When this method is used in the present invention, unlike when obtaining a high-quality limited color display, it is necessary to give the same representative color to pixels that are originally considered to be included in the same color area. Therefore, the threshold value for division based on the average color difference between child clusters is increased, the total number of clusters is assumed when division is completed under only this condition, and the number of representative colors is set sufficiently large.
次に、本発明のカラー画像からのパターン認識方法の原
理に関し、切手を内容とするカラー画像から、切手の値
段を表す数字を認識する場合を例にあげて説明する。一
般に、文字やシンボルなどのパターン認識がひつようと
されている対象は、人の目に解りやすいように書かれて
いるはずである。従って、その−例である切手も、その
値段が人の目にわかりやすいように配色されているはず
であるから、色による領域分割により値段を示す数字部
分が切り出しやすくなっているはずである。まず、各ク
ラスタに対する統計データテーブル・ヒストグラムテー
ブルを用意する。次に、切手画像を色空間における色分
布に変換し、色分布全体をひとつのクラスタと考える。Next, the principle of the pattern recognition method from a color image according to the present invention will be explained using an example in which a number representing the price of a stamp is recognized from a color image containing a stamp. In general, objects for which pattern recognition is required, such as characters and symbols, should be written in a way that is easy for the human eye to understand. Therefore, as an example of a stamp, the price should be colored so that it is easy for the human eye to understand, so by dividing the stamp into areas based on color, it should be easy to cut out the numerical part indicating the price. First, prepare a statistical data table/histogram table for each cluster. Next, the stamp image is converted into a color distribution in color space, and the entire color distribution is considered as one cluster.
以下、第５図に示す流れ図のように色分割、２値画像の
作成を行う。現在ある全てのクラスタについて第１主軸
を計算し、第１主軸方向についてのヒストグラムを作る
（第５図１０１及び１０２）。このヒストグラムに対す
る分割の閾値を上記のように判別分析の手法を用いる２
値化の方法で計算して与える（第５図１０３）。各クラ
スタを親クラスタと考え、親クラスタを分割することに
より得られる２つの子クラスタ間の平均色差が、パラメ
ータとして予め与えられた閾値より小さい場合には、こ
の親クラスタに分割を行わないことを示すマークをつけ
る。分割可能なりラスタが存在する場合には、そのクラ
スタを分割し、上記の操作を繰り返し行う（第５図１０
４．１０５）。分割可能なりラスタが存在しない場合に
は、各クラスタに色コードを割り当てる（第５図１０６
．１０７）。色コード画像から、各色コードの領域が入
力画像中で示す領域に属する画素を′”１”′、そうで
ない画素を′０″とする２値画像を生成する（第５図１
０７）。切手の文字はどの様な色か指定されていないが
、１色で描かれていることが仮定できるから、このよう
な２値画像の中の１枚に含まれていると考えられる。こ
の関係を第８図を用いて説明すると、第８図の（ａ）の
ような入力画像に対し、第８図の（ｂ）、（ｅ）、（ｄ
）、（ｅ）のような２値画像が生成される。この中で、
切手の値段を示す数字は第８図の（ｂ）のように１枚の
２値画像の中に含まれるので、それぞれの２値画像につ
いてパターン認識を行うことにより数字が認識される。Thereafter, color division and creation of a binary image are performed as shown in the flow chart shown in FIG. The first principal axis is calculated for all the clusters that currently exist, and a histogram in the first principal axis direction is created (FIG. 5, 101 and 102). Using the discriminant analysis method as described above, we set the threshold for dividing this histogram.
It is calculated and given using the value method (Fig. 5, 103). Each cluster is considered to be a parent cluster, and if the average color difference between two child clusters obtained by dividing the parent cluster is smaller than a threshold value given in advance as a parameter, the parent cluster is not divided. Attach a mark to indicate. If there is a raster that can be divided, divide that cluster and repeat the above operation (Fig. 5, 10).
4.105). If there is no divisible raster, assign a color code to each cluster (Fig. 5, 106).
．． 107). From the color code image, a binary image is generated in which pixels belonging to the area indicated by each color code in the input image are set to ``1'', and pixels that do not belong to the area indicated by the input image are set to ``0'' (Fig. 5, 1).
07). Although the color of the characters on the stamps is not specified, it can be assumed that they are drawn in one color, so it is thought that they are included in one of such binary images. To explain this relationship using FIG. 8, for an input image like (a) in FIG. 8, (b), (e), (d) in FIG.
), (e) are generated. In this,
Since the numbers indicating the price of the stamp are included in one binary image as shown in FIG. 8(b), the numbers are recognized by performing pattern recognition on each binary image.
ここで用いるパターン認識には、対象となる画像が既に
２値化されているので、公知の技術で十分であ゛る。な
お、切手の値段認識する場合、値段を表す数字は、右上
、右下、左上、左下のようにある程度決まった位置に存
在するので、位置的な画像の切り出しは不要である。そ
のような条件が期待できない場合には、その用途に応じ
て、適切な公知技術を併用する。Since the target image has already been binarized, known techniques are sufficient for the pattern recognition used here. Note that when recognizing the price of a stamp, the numbers representing the price exist at certain fixed positions such as the upper right, lower right, upper left, and lower left, so there is no need to cut out the image positionally. If such conditions cannot be expected, appropriate known techniques are used in combination depending on the application.
以上のカラー画像からのパターン認識方法は、入力画像
をモノクロ画像とした場合にも、モノクロ画像をカラー
画像の特殊な場合と考え、適用することが可能である。The above pattern recognition method from a color image can be applied even when the input image is a monochrome image, considering the monochrome image to be a special case of a color image.
しかし、モノクロ画像を対象としたとき、カラー画像の
場合とは違って色空間が１次元で表されるので、第１主
軸を計算する必要はまったくない。従って、計算を簡略
化することが可能である。However, when a monochrome image is the target, the color space is represented in one dimension unlike in the case of a color image, so there is no need to calculate the first principal axis. Therefore, it is possible to simplify calculations.
本発明のモノクロ画像からのパターン認識方法は、第６
図に示すように、各クラスタに対する統計データテーブ
ル・ヒストグラムテーブルを用意した上で（第６図１０
８）、各クラスタについて明度についてのヒストグラム
を求め（第６図１０８）、このヒストグラムに対する分
割の閾値を与え（第６図１０９）、各クラスタを与えら
れた閾値で分割する。総クラスタ数が予め与えられた規
定値に達していなければ以上のアルゴリズムを繰り返し
行い（第６図１１０．１１１）、達したならば各クラス
タに明度コードを割り当てる（第６図１１２）。さらに
、各明度コードの領域が入力画像中で示す領域に属する
画素を１１１１９、そうでない画素を”０”とする２値
画像を生成する（第６図１１３）。そして、それぞれの
２値画像についてパターン認識を行う。The pattern recognition method from monochrome images of the present invention is the sixth method of recognizing patterns from monochrome images.
As shown in the figure, after preparing the statistical data table and histogram table for each cluster (Fig.
8) A histogram of brightness is obtained for each cluster (FIG. 6, 108), a dividing threshold is given to this histogram (FIG. 6, 109), and each cluster is divided by the given threshold. If the total number of clusters has not reached a predetermined value, the above algorithm is repeated (FIG. 6, 110, 111), and when it has reached the value, a brightness code is assigned to each cluster (FIG. 6, 112). Furthermore, a binary image is generated in which pixels belonging to the area indicated by each brightness code in the input image are set to 11119, and pixels that do not belong to the area are set to "0" (FIG. 6, 113). Then, pattern recognition is performed for each binary image.
（実施例）
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。(Example) Next, an example of the present invention will be described with reference to the drawings.
第１図は第３の発明のカラー画像からのパターン認識装
置に関する一実施例を示すブロック図であり、第２図は
第４の発明のカラー画像からのパターン認識装置に関す
る一実施例を示すブロック図であり、第３図は第５の発
明のモノクロ画像からのパターン認識装置に関する一実
施例を示すブロック図であり、第４図は第６の発明のモ
ノクロ画像からのパターン認識装置に関する一実施例を
示すブロック図であり、また、第８図は、第１図におけ
るカラー画像メモリと第１、第２、第３、第４の２値画
像メモリの関係を示す説明図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a device for recognizing patterns from color images according to the third invention, and FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the device for recognizing patterns from color images according to the fourth invention. FIG. 3 is a block diagram showing an embodiment of the device for recognizing patterns from monochrome images according to the fifth invention, and FIG. 4 is a block diagram showing an embodiment of the device for recognizing patterns from monochrome images according to the sixth invention. FIG. 8 is a block diagram showing an example, and FIG. 8 is an explanatory diagram showing the relationship between the color image memory and the first, second, third, and fourth binary image memories in FIG. 1.
第１図において、入力されたカラー画像は、カラー画像
記憶手段としてのカラー画像メモリ２に格納される。３
は、カラー画像メモリ２に格納されているカラー画像を
色空間における色分布に変換し、色空間における色情報
、すなわち、明度や色相をもとに色分布を分割し、分割
により得られる分割領域の中で同一のものに属する画素
は同じ色であるものと判断し、更に、それぞれの分割領
域について対応する色コードを割り当て、同じ分割領域
に含まれるそれぞれの画素、すなわち、同じ色と判断さ
れた画素に該当する色コードを与え、この情報を色コー
ド画像メモリ４に色コード画像として格納する色分布分
割手段であり、特願昭６３−３１１１９２号における限
定色表現装置１００，２００，３００，４００の構成で
実現できる。４は、各領域に含まれる画素に、色分布分
割手段３で与えられた色コードを格納する、色コード画
像記憶手段としての色コード画像メモリである。５は、
色コード画像メモリ４に登録されている色コード毎に２
値画像を作成するもので、例えば色コード１９１１１、
に対応する２値画像を作成する場合には、色コード画像
メモリ４を走査し、各画素の色コードが１”９であれば
＋１１１１、そうでなければ０′″となる２値画像を作
成する２値画像作成手段であり、作成された２値画像は
色コード毎に２値画像メモリ６−１〜ｎに格納する。２
値画像メモリ６−１〜ｎは、色コード画像メモリ４に与
えられた色コードの数、すなわち、色分布分割手段３で
分割されてできた分割領域の数を予想し、十分な数を用
意している。７は、２値画像メモリに格納されているそ
れぞれの２値画像から、パターンの認識を行うパターン
認識手段であり、認識されたパターンが出力される。こ
こで、対象となる画像は２値画像なので、パターン認識
には公知の技術を利用できる。第１図では２値画像を同
時に生成し、複数の２値画像メモリに記憶する構成にな
っているが、２値画像を同時に一つだけ作り、パターン
認識を行ってから次の２値画像を作るという、２値画像
メモリを一つだけ用意した構成も可能である。この場合
は、２値画像メモリは１つだけでよい。In FIG. 1, an input color image is stored in a color image memory 2 serving as color image storage means. 3
converts the color image stored in the color image memory 2 into a color distribution in a color space, divides the color distribution based on color information in the color space, that is, brightness and hue, and divides the divided regions obtained by the division. It is determined that pixels belonging to the same area are of the same color, and furthermore, a corresponding color code is assigned to each divided area, and each pixel included in the same divided area is determined to be of the same color. This is a color distribution dividing means that gives a corresponding color code to each pixel and stores this information in the color code image memory 4 as a color code image, and is similar to the limited color expression device 100, 200, 300, etc. in Japanese Patent Application No. 63-311192. This can be realized with 400 configurations. Reference numeral 4 denotes a color code image memory serving as a color code image storage means for storing color codes given by the color distribution dividing means 3 in pixels included in each area. 5 is
2 for each color code registered in color code image memory 4
It creates a value image, for example, color code 19111,
When creating a binary image corresponding to , scan the color code image memory 4 and create a binary image in which the color code of each pixel is +1111 if it is 1''9, otherwise it is 0''. The created binary image is stored in binary image memories 6-1 to 6-n for each color code. 2
The value image memories 6-1 to 6-n predict the number of color codes given to the color code image memory 4, that is, the number of divided areas created by dividing by the color distribution dividing means 3, and prepare a sufficient number of them. are doing. Reference numeral 7 denotes a pattern recognition means for recognizing a pattern from each binary image stored in the binary image memory, and outputs the recognized pattern. Here, since the target image is a binary image, known techniques can be used for pattern recognition. In Figure 1, binary images are generated simultaneously and stored in multiple binary image memories, but only one binary image is generated at a time, pattern recognition is performed, and then the next binary image is generated. A configuration in which only one binary image memory is prepared is also possible. In this case, only one binary image memory is required.
第２図において、入力されたカラー画像は・、カラー画
像記憶手段としてのカラー画像メモリ２に格納される。In FIG. 2, the input color image is stored in a color image memory 2 serving as color image storage means.
３はカラー画像メモリ２に格納されているカラー画像を
色情報に基づき分割し、それぞれの分割領域に色コード
を割り当てる色分布分割手段である。４は、各領域に含
まれる画素に、色分布分割手段３で与えられた色コード
を格納する、色コード画像記憶手段としての色コード画
像メモリである。５は色コード画像から各色コードに対
応する２値画像、すなわち、各画素について該当する色
コードを持つ場合には”１”、そうでない場合には１ｌ
ｏｌｔである２値画像を生成する２値画像作成手段であ
り、２値画像作成手段５で作られた２値画像は２値画像
記憶手段としての２値画像メモリ６−１〜ｎに格納され
る。７−１〜ｎは、２値画像メモリ６−１〜ｎに格納さ
れているそれぞれの２値画像から、パターンの認識を行
うパターン認識手段である。3 is a color distribution dividing means that divides the color image stored in the color image memory 2 based on color information and assigns a color code to each divided area. Reference numeral 4 denotes a color code image memory serving as a color code image storage means for storing color codes given by the color distribution dividing means 3 in pixels included in each area. 5 is a binary image corresponding to each color code from the color code image, that is, "1" if each pixel has a corresponding color code, otherwise 1l
It is a binary image creation means for generating a binary image which is olt, and the binary image created by the binary image creation means 5 is stored in binary image memories 6-1 to 6-n as binary image storage means. Ru. 7-1 to 7-n are pattern recognition means that recognize patterns from the respective binary images stored in the binary image memories 6-1 to 6-n.
第３図においては、モノクロ画像が入力される。In FIG. 3, a monochrome image is input.
入力されたモノクロ画像は、モノクロ画像記憶手段とし
てのモノクロ画像メモリ１０に格納される。The input monochrome image is stored in a monochrome image memory 10 serving as a monochrome image storage means.
１１は、まず、モノクロ画像メモリ１０に格納されてい
るモノクロ画像を明度に関するヒストグラムに変換し、
明度分布をもとにヒストグラムを分割し、分割により得
られる分割領域の中で同一のものに属する画素は同じ明
度であるものと判断するもので、それぞれの分割領域に
ついて対応する明度コードを割り当て、同じ分割領域に
おけるそれぞれの画素、すなわち、同じ明度と判断され
た画素に該当する明度コードを与えるヒストグラム分割
手段であり、この情報を明度コード画像メモリ４に明度
コード画像として格納する。１２は、各領域に含まれる
画素に、ヒストグラム分割手段１１で与えられた明度コ
ードを格納する、明度コード画像記憶手段としての明度
コード画像メモリである。５は明度コード画像から各明
度コードに対応する２値画像、すなわち、各画像につい
て該当する明度コードを持つ場合には＋１１１１、そう
でない場合にはＴＴｏｌ＋である２値画像を生成する２
値画像作成手段であり、２値画像作成手段５で作られた
２値画像は２値画像記憶手段としての２値画像メモリ６
−１〜ｎに明度コード毎に格納される。７は、２値画像
メモリ６に一１〜ｎ格納されているそれぞれの２値画像
から、パターンの認識を行うパターン認識手段であり、
確認されたパターンが出力される。11 first converts the monochrome image stored in the monochrome image memory 10 into a histogram regarding brightness,
The histogram is divided based on the brightness distribution, and pixels belonging to the same divided area obtained by the division are judged to have the same brightness, and a corresponding brightness code is assigned to each divided area. This is a histogram dividing means that gives a brightness code corresponding to each pixel in the same divided area, that is, a pixel determined to have the same brightness, and stores this information in the brightness code image memory 4 as a brightness code image. Reference numeral 12 denotes a brightness code image memory as a brightness code image storage means that stores the brightness code given by the histogram dividing means 11 to pixels included in each area. 5 generates a binary image corresponding to each brightness code from the brightness code image, that is, +1111 if each image has a corresponding brightness code, otherwise TTol+ 2
A binary image created by the binary image creating means 5 is stored in a binary image memory 6 as a binary image storing means.
-1 to n are stored for each brightness code. 7 is a pattern recognition means for recognizing patterns from each of the binary images stored in the binary image memory 6;
The confirmed pattern will be output.
第４図において、入力されたモノクロ画像は、モノクロ
画像記憶手段としてのモノクロ画像メモリ１０に格納さ
れる。１１はモノクロ画像メモリ１０に格納されている
モノクロ画像を明度に関するヒストグラムに基づき分割
し、それぞれの分割領域に明度コードを割り当てるヒス
トグラム分割手段である。１２は、各領域に含まれる画
素に、ヒストグラム分割手段１１で与えられた明度コー
ドを格納する明度コード画像記憶手段としての明度コー
ド画像メモリである。５は明度コード画像から各明度コ
ードに対応する２値画像、すなわち、各画素について該
当する明度コードを持つ場合には！１１１１、そうでな
い場合には”０”である２値画像を生成する２値画像作
成手段であり、２値画像作成、手段５で作られた２値画
像は２値画像記憶手段としての２値画像メモリ６−１〜
ｎに明度毎に格納される。７は、２値画像メモリ６−１
〜ｎに格納されているそれぞれの２値画像から、パター
ンの認識を行うパターン認識手段であり、認識されたパ
ターンが出力される。In FIG. 4, the input monochrome image is stored in a monochrome image memory 10 serving as monochrome image storage means. Reference numeral 11 denotes a histogram dividing means that divides the monochrome image stored in the monochrome image memory 10 based on a histogram regarding brightness and assigns a brightness code to each divided area. Reference numeral 12 denotes a brightness code image memory as a brightness code image storage means for storing the brightness code given by the histogram dividing means 11 to pixels included in each area. 5 is a binary image corresponding to each brightness code from the brightness code image, that is, if each pixel has a corresponding brightness code! 1111, is a binary image creation means that generates a binary image that is "0" otherwise, and the binary image created by the binary image creation means 5 is a binary image storage means. Image memory 6-1~
n is stored for each brightness. 7 is a binary image memory 6-1
It is a pattern recognition means that recognizes a pattern from each binary image stored in ~n, and the recognized pattern is output.
以下、パターン認識の対象として切手画像を例にとり、
第３の発明のカラー画像がらのパターン認識装置を適用
した場合について、第８図も含めて説明する。まず、第
１図のカラー画像メモリ２には、カラースキャナ、ＴＶ
左カメラのカラー画像入力手段１から入力され、パター
ンの認識を行いたい切手のフルカラー画像が例えば各画
素にっきＲ，Ｇ、 Ｂ各８ビットの階調で格納されてい
る。この切手画像は色分布分割手段３において色分割さ
れて色コード画像に変換され、色コード画像メモリ４に
格納される。切手の絵の中に含まれている値段を示す数
字は、人間の目に読みやいように配色されているはずで
あるから、このような色分割により数字の領域の切り出
しは容易である。次に、色コード画像に含まれる色コー
ド毎の２値画像が生成され、各画素１ビツトで２値画像
メモリ６に格納される。この関係を示したものが、第８
図である。この場合、パターンに相当するものは切手の
値段を表している数字部分である。第８図の（ａ）は入
力されたフルカラー画像、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（
ｅ）はそれぞれ第１．２．３．４の２値画像メモリを表
している。２値画像作成手段５において作られた２値画
像は、それぞれ一つの色を表しており、その色の表す領
域は”′１′″、それ以外の領域は”０”となっている
。第８図の（ｂ）は切手の値段を示す数字の色を表して
おり、数字の部分が”１”、それ以外の部分がｊｌｏｌ
ｊとなっ−Ｃいる。従って、数字の部分が２値化されて
切り出されている。Below, we will take a stamp image as an example of a target for pattern recognition.
A case in which the color image pattern recognition device of the third invention is applied will be described, including FIG. 8. First, the color image memory 2 shown in FIG.
A full-color image of a stamp whose pattern is to be recognized is inputted from the color image input means 1 of the left camera, and is stored in, for example, 8-bit gradation for each pixel of R, G, and B. This stamp image is color-divided by the color distribution dividing means 3 and converted into a color code image, which is stored in the color code image memory 4. The numbers indicating the price included in the picture of the stamp are supposed to be colored in a way that is easy for the human eye to read, so it is easy to cut out the number area by color division like this. Next, a binary image for each color code included in the color code image is generated and stored in the binary image memory 6 with 1 bit for each pixel. This relationship is shown in the 8th
It is a diagram. In this case, what corresponds to the pattern is the number part representing the price of the stamp. (a) of FIG. 8 is the input full-color image, (b), (c), (d), (
e) represent the 1st, 2nd, 3rd and 4th binary image memories, respectively. Each of the binary images created by the binary image creation means 5 represents one color, and the area represented by that color is "'1'", and the other areas are "0". Figure 8 (b) shows the color of the numbers indicating the price of the stamp, where the number part is "1" and the other parts are jlol.
J becomes -C. Therefore, the numerical part is binarized and cut out.
切手画像については、切手の値段を表す数字の部分は、
右上、右下、左上、左下のある程度決まった位置にある
と考えることができるので、パターン認識を行う際、必
ずしも画像全体を走査する必要はない。従って、２値画
像メモリ６に格納された各々の２値画像について、パタ
ーン認識手段７により文字が存在する部分のパターン認
識を行う。第１の２値画像から切手の値段を表す数字が
認識され、第２．３の２値画像からは何も認識されない
という結果となり、これらの２値画像に対する認識結果
を総括して認識結果出力手段８に切手の値段を出力する
。For stamp images, the number part representing the price of the stamp is
Since they can be considered to be at certain fixed positions such as the upper right, lower right, upper left, and lower left, it is not necessarily necessary to scan the entire image when performing pattern recognition. Therefore, for each binary image stored in the binary image memory 6, the pattern recognition means 7 performs pattern recognition on the portion where characters are present. The result is that the number representing the price of the stamp is recognized from the first binary image, and nothing is recognized from the second and third binary images, and the recognition results for these binary images are summarized and output. The price of the stamp is output to means 8.
このようにして、パターンを含むカラー画像について色
空間における色情報をもとに色分布の分割を行い、ある
いは、パターンを含むモノクロ画ｆ象について明度情報
をもとにヒストグラムの分割を行い、分割後にできるそ
れぞれの分割領域について、同一の分割領域に対応する
入力画像中の各画素はすべて同一の色を持つと判断し、
入力画１象において同一色の部分を求め、各々の色に対
応する２値画像を生成し、それぞれの２値画像について
パターンを認識することにより、入力されたカラー画像
およびモノクロ画像からのパターン認識が可能となる。In this way, the color distribution of a color image containing a pattern is divided based on the color information in the color space, or the histogram of a monochrome image containing a pattern is divided based on the brightness information. For each divided area that is created later, it is determined that each pixel in the input image that corresponds to the same divided area has the same color,
Pattern recognition from input color and monochrome images is achieved by finding parts of the same color in one input image, generating binary images corresponding to each color, and recognizing patterns in each binary image. becomes possible.
（発明の効果）
以上に説明したように、本発明の方法および装置によれ
ば、固定的な色のパターンに限らず、様々な色相や明度
からなるパターン色・背景色を含むカラー画像およびモ
ノクロ画像からパターンを認識することができる。従っ
て、従来のように統−色で書かれた文字文書等をスキャ
ナにより入力するだけではなく、例えば、カラーをふん
だんに用いた文書画像の文字認識や、カメラなどにより
撮影された風景画像からの看板等の文字やシンボルの認
識など、画像の対象や入力手段に幅広く対応することが
可能である。(Effects of the Invention) As explained above, according to the method and apparatus of the present invention, color images and monochrome images including not only fixed color patterns but also pattern colors and background colors of various hues and brightnesses can be used. Can recognize patterns from images. Therefore, it is not only possible to input text documents written in uniform colors using a scanner as in the past, but also to recognize characters in document images that use abundant colors, or to recognize signs from landscape images taken with a camera. It is possible to support a wide range of image targets and input methods, such as recognizing characters and symbols such as .
第１図、第２図は、本発明のカラー画像からのパターン
認識装置の一実施例を示すブロック図、第３図、第４図
は、本発明のモノクロ画像からのパターン認識装置の一
実施例を示すブロック図、第５図は、第１の発明のカラ
ー画像からのパターン認識方法における色分布の分割に
関する流れ図、
第６図は、第２の発明のモノクロ画像からのパターン認
識方法における明度分布の分割に関する流れ図、
第７図は色空間におけるクラスタ分割の方法を示す説明
図、
第８図は第１．２．３．４図における入力画像メモリ２
値画像メモリの関係の一例を示す説明図である。
図において、
２・・・カラー画像メモリ、３・・・色分布分割手段、
４・・・色コード画像メモリ、５・・・２値画像作成手
段、６−１〜６−ｎ・・・・２値画像メモリ、７−１〜
７−ｎ・・・・パターン認識手段、１０・・・モノクロ
画像メモリ、１１・・・ヒストグラム分割手段、１２・
・・明度コード画像メモリ。
半
７
図
享
υ
図
（０）
カリ−８ｄ龜メ七す
（ｂ）
％１の２ｆａｄムｐｋメモリ
（ｄ）
享３の２値ｇｋイ宅メｔす
（Ｃ）
＄２ｘ２侭ａｌｌｔメ七す
（ｅ）
半４ｔｓ２浬８・１龜メ七す1 and 2 are block diagrams showing an embodiment of the apparatus for recognizing patterns from color images according to the present invention, and FIGS. 3 and 4 are block diagrams showing an embodiment of the apparatus for recognizing patterns from monochrome images according to the present invention. A block diagram showing an example, FIG. 5 is a flowchart regarding division of color distribution in the method for recognizing patterns from color images according to the first invention, and FIG. Flowchart regarding division of distribution. Figure 7 is an explanatory diagram showing the method of cluster division in color space. Figure 8 is input image memory 2 in Figure 1.2.3.4.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the relationship between value image memories. In the figure, 2...color image memory, 3...color distribution dividing means,
4... Color code image memory, 5... Binary image creation means, 6-1 to 6-n... Binary image memory, 7-1 to
7-n... Pattern recognition means, 10... Monochrome image memory, 11... Histogram division means, 12.
...Brightness code image memory. Half 7 Figure Kyo υ Figure (0) Kali-8d Kakume seven (b) %1's 2fad pk memory (d) Kyou3's two-value gk I home (C) $2x2 allt me seven (e) Half 4 ts 2 8.1 kame seven
Claims (6)
、色空間における複数の色領域に分割し、色分割により
得られたそれぞれの分割領域に含まれている色を同一色
と判断し、入力画像中の画素を走査し、同一色と判断さ
れた色に適合する画素を”１”、それ以外の画素を”０
”とすることにより２値画像を作成し、各々の２値画像
についてパターンの認識をさせることを特徴とするカラ
ー画像からのパターン認識方法。(1) Convert the input color image to a color distribution in the color space, divide it into multiple color regions in the color space, and determine that the colors contained in each divided region obtained by color division are the same color. The pixels in the input image are scanned, and the pixels that match the colors judged to be the same color are set to "1", and the other pixels are set to "0".
A method for recognizing patterns from color images, characterized in that binary images are created by doing so, and a pattern is recognized for each binary image.
グラムについて複数の明度領域に分割し、これにより得
られたそれぞれの分割領域に含まれている明度を同一の
明度と判断し、入力画像中の画素を走査し、同一と判断
された明度に適合する画素を”１”、それ以外の画素を
”０”とすることにより２値画像を作成し、各々の２値
画像についてパターンの認識をさせることを特徴とする
モノクロ画像からのパターン認識方法。(2) Divide the brightness-related histogram of the input monochrome image into multiple brightness regions, judge the brightness included in each of the resulting divided regions as the same brightness, and Create a binary image by scanning the pixels and setting the pixels that match the brightness determined to be the same as "1" and the other pixels as "0", and recognize the pattern for each binary image. A pattern recognition method from monochrome images featuring the following.
カラー画像メモリと、カラー画像メモリ内の画像を色空
間の色分布に変換し、色空間における色分割により得ら
れたそれぞれの分割領域を同一色の領域として判断する
色空間における分割手段と、 入力画像中の画素を走査し、色分割後の領域において同
一色と判断された色に適合する画素を”１”、それ以外
の画素を”０”とすることにより、２値画像に変換する
２値画像生成手段と、 各々の２値画像の記憶手段としての２値画像メモリと、 画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて順番に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴とするカラー画像からのパターン認識装置。(3) A color image memory that stores a color image including the input pattern, and a color image memory that converts the image in the color image memory into a color distribution in a color space, and makes each divided area obtained by color division in the color space the same. A dividing means in a color space that is determined as a color region, and a pixel in the input image is scanned, and in the region after color division, pixels that match the color that is determined to be the same color are set as "1", and other pixels are set as "1". 0'', a binary image generation means for converting into a binary image, a binary image memory as a storage means for each binary image, and a pattern included in the image are stored for each binary image. 1. A pattern recognition device from a color image, comprising: pattern recognition means for sequentially recognizing patterns.
カラー画像メモリと、 カラー画像メモリ内の入力画像を色空間の色分布に変換
し、色空間における色分割により得られたそれぞれの分
割領域を同一色の領域として判断する色空間における分
割手段と、入力画像中の画素を走査し、色分割後の領域
において同一色と判断された色に適合する画素を”１”
、それ以外の画素を”０”とすることにより、複数の２
値画像に変換する２値画生成手段と、 各々の２値画像の記憶手段としての複数の２値画像メモ
リと、 画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて並列に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴とするカラー画像からのパターン認識装置。(4) A color image memory that stores a color image including the input pattern; converts the input image in the color image memory into a color distribution in a color space; and divides each divided area obtained by color division in the color space. A dividing means in a color space that determines areas of the same color, scans pixels in the input image, and divides pixels that match the color determined to be the same color in the area after color division into "1".
, by setting other pixels to "0", multiple 2
A binary image generation means for converting into a value image, a plurality of binary image memories as storage means for each binary image, and a pattern recognition system that recognizes patterns included in the image in parallel for each binary image. A pattern recognition device from a color image, comprising: means.
るモノクロ画像メモリと、モノクロ画像メモリ内の入力
画像を明度に関するヒストグラムに変換し、ヒストグラ
ムの分割により得られたそれぞれの分割領域を同一明度
の領域として判断する明度に関する分割手段と、 入力画像中の画素を走査し、分割後の領域において同一
と判断された明度に適合する画素を”１”、それ以外の
画素を”０”とすることにより、２値画像に変換する２
値画像生成手段と、 各々の２値画像の記憶手段としての２値画像メモリと、 画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画像につ
いて順番に認識するパターン認識手段とを備えているこ
とを特徴とするモノクロ画像からのパターン認識装置。(5) A monochrome image memory that stores a monochrome image including the input pattern, converts the input image in the monochrome image memory into a histogram regarding brightness, and divides each divided area obtained by dividing the histogram into an area with the same brightness. By scanning the pixels in the input image and setting the pixels that match the brightness judged to be the same in the divided area as "1" and the other pixels as "0". , convert to binary image 2
The present invention includes a value image generation means, a binary image memory as a storage means for each binary image, and a pattern recognition means for sequentially recognizing a pattern included in the image for each binary image. Features: Pattern recognition device from monochrome images.
るモノクロ画像メモリと、モノクロ画像メモリ内の入力
画像を明度に関するヒストグラムに変換し、ヒストグラ
ムの分割により得られたそれぞれの分割領域を同一明度
の領域として判断する明度に関する分割手段と、 入力画像中の画素を走査し、分割後の領域において同一
と判断された明度に適合する画素を”１”、しれ以外の
画素を”０”とすることにより、複数の２値画像に変換
する２値画像生成手段と、 各々の２値画像の記憶手段としての複数の２値画像メモ
リと、画像中に含まれるパターンを、それぞれの２値画
像について並列に認識するパターン認識手段とを備えて
いることを特徴とするモノクロ画像からのパターン認識
装置。(6) A monochrome image memory that stores a monochrome image including the input pattern, converts the input image in the monochrome image memory into a histogram regarding brightness, and divides each divided area obtained by dividing the histogram into an area with the same brightness. By scanning the pixels in the input image and setting pixels that match the brightness judged to be the same in the area after division as "1" and pixels other than the edge as "0". , a binary image generation means for converting into a plurality of binary images, a plurality of binary image memories as storage means for each binary image, and a pattern included in the image is stored in parallel for each binary image. What is claimed is: 1. A pattern recognition device from a monochrome image, comprising: pattern recognition means for recognizing a pattern.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1150109A JP3061812B2 (en) | 1989-06-12 | 1989-06-12 | Pattern recognition method and apparatus |
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| JPH0314077A true JPH0314077A (en) | 1991-01-22 |
| JP3061812B2 JP3061812B2 (en) | 2000-07-10 |
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ID=15489691
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1150109A Expired - Fee Related JP3061812B2 (en) | 1989-06-12 | 1989-06-12 | Pattern recognition method and apparatus |
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