JPH04112283A - 画像処理方法及び装置 - 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】 ［産業上の利用分野コ 本発明は、光学的文字認識装置において、接触文字を切
断できる文字分離方式に関するものである。

［従来の技術］ 近年、イメージスキャナ等の光学的手法を利用して、文
字情報を直接入力する装置が提案されている。この方法
によれば、手書き文字あるいは印刷文字等から直接文字
情報を入力できるので多くの効果が期待できるが、現状
のイメージスキャナの解像度の制限や、印刷時の汚れ等
により、読み込んだ文字イメージの隣接する文字同士が
誤って接触してしまうことがあり、文字判読能力を向上
させる上で、大きな障害になっている。

従来一般に、接触文字を分離する方法として文字列方向
への射影のヒストグラムを利用する方法が主流である。

第７図、第８図を用いて従来の文字分離方法を説明する
。まず、入力文字ｒａＪとｒｃＪが接触を起こし、第７
図のような画像として取り込まれたとする。外接矩形２
０１の縦横比が一定値以下（横長）であれば、文字の分
離を行う必要があると判定し、外接矩形の情報から分離
を行うべき範囲２０２を求める。次に文字を構成してい
る黒画素のＸ座標（文字列の方向）への射影をとり、第
８図に示す黒画素発生頻度を表わすヒストグラム２０３
を得る。そして、分離を行う範囲２０２内で、ヒストグ
ラムｄ　（ｘ）の値が予め定められた閾値ｄ０以下の値
をもつＸ座標ＸＣを求める。

尚、この条件を満たすＸ座標が複数ある場合は、それら
の平均をＸＣとする。

以上の手続きによって求められたＸｃで文字の分離を行
う、つまり、外接矩形の縦横比が一定値以下であれば、
隣接文字同士の接触があるものとみなし、互いの文字を
分割するおおよその範囲２０２を設定する。その後、ヒ
ストグラムにより分割可能範囲２０２内で最も黒画素発
生頻度の低いところ、即ち相互の結合が最も弱いところ
を探して、そこを分割箇所にするものである。

［発明が解決しようとしている課題］ しかし、上記従来例では、黒画素のヒストグラムに基づ
いて分離する位置を決定するため、ノイズの影響を受け
やすいという欠点があった。

例えば、第９図のように紙面の汚れ２０４や、読み込み
時に上の行の文字が侵入してきた場合、ヒストグラムは
第１０図のようになる。

この時、従来と同じ方法によると、汚れ２０４の影響に
より、しきい値ｄ０以下のｘｃが出現しなくなり、結果
として文字の分割ができなくなった。即ち、文字の分離
ができなければ、文字の判読もできなくなるので、文字
判別能力が低下する欠点があった。

本発明はかかる従来技術に鑑みなされたものであり、良
好に文字の分離を行なうことを可能ならしめる文字分離
方式を提供しようとするものである。

［課題を解決するための手段］ この課題を解決するため、本発明の文字分離方式は以下
に示す構成を備える。すなわち、文字認識処理のために
、入力した原稿画像中の１文字分のパターンを隣接する
文字パターンより分離させる文字分離方式において、注
目パターンの輪郭を追跡し、輪郭上の座標位置を検出す
る輪郭追跡手段と、該輪郭追跡手段より得られた座標情
報に基づいて、注目パターンを文字の並び方向に対して
垂直方向からみたときの最も近い座標点と最も遠い座標
点との距離の分布を検出する分布検出手段と、該分布検
出手段で得られた分布により前記注目パターンの分離位
置を検出する分離位置検出手段とを備える。

［作用コ かかる本発明の構成において、輪郭追跡手段によって得
られた座標データに基づき、その注目文字パターンの文
字の並び方向に対して垂直方向からみたときの最も近い
座標点と最も遠い座標点の距離の分布を検出する。そし
て、その分布から最も距離の短い位置を分離位置として
処理する。

［実施例］ 以下、添付図面に従って本発明に係る実施例を詳細に説
明する。

第１図に実施例における文字認識装置のブロック構成図
を示す。

図中、１００が本装置であり、装置全体を制御するＣＰ
Ｕ　１をはじめ、以下に示す構成を備える。２はＣＰＵ
１の動作処理手順（後述する第２図、又は第５図或いは
第６図のフローチャート）を記憶しているＲＯＭ、３は
ＣＰＵ１がワークエリアとして利用するＲＡＭ、４は原
稿画像を読取るイメージリーダ、５読み込んだ画像を展
開する画像メモリである。また、６は画像メモリ５に展
開されたイメージデータ中より切り出された１文字分の
パターンを認識する認識部、７は認識部６がその認識処
理において参照する辞書部、８は認識した結果を出力す
る出力部である。

上述した構成からなる実施例の処理の流れを第２図を参
照して説明する。

第２図は本実施例の処理の流れを示すフローチャートで
ある。尚、以下の説明では、既に原稿画像はイメージリ
ーダ４によって読取られ、その２値画像は画像メモリ５
に展開されているものとする。

先ず、ステップＳ１で画像メモリ４に格納された文字画
像を受取る。次に、ステップＳ２で公知の技術を利用し
て文字の輪郭線追跡を行う。一般に、１画素ずつ輪郭を
追跡していく技術が用いられる。第３図は追跡された輪
郭を表す図で、追跡開始点１０１から追跡を始め、１０
１に戻ってくるまで輪郭１０３を求めてい（１本実施例
では、文字の内部の輪郭１０４は抽出する必要がない。

（第４図（Ａ）は文字の輪郭だけを示した図である。） ステップＳ２で得られた輪郭線の情報に基づいて、ステ
ップＳ３では、文字に外接する矩形１０２を求める。ス
テップＳ４では外接矩形１０２の縦横比Ｒが予め定めら
れた閾値Ｒ０以下、すなわち隣接する文字が接触してい
ると思われる程度に横長であるか否かの判定を行う。Ｒ
＞ＲＯならば、文字の接触が無いと判断できるので、ス
テップＳ５に進み分離を行わずに認識部６にそのデータ
を渡す。また、Ｒ≦Ｒ０以下ならば、文字が接触してい
ると考えられるので、処理はステップＳ６へ進み、文字
分離を行う範囲を求める。これは、第３図のように文字
列方向にＸ座標をとり、原点を外接矩形の左端としたと
き、 ｘ　ｃ　＝　’Ａ　ｗ Ｘ、　　　＝ＸＣ−α Ｘ、＝ＸＣ十α α＝γ・ｈ という関係から、分離を行う範囲１０５の左端ｘ１と右
端Ｘ、を求める。ただし、ｗ、ｈはそれぞれ外接矩形の
幅及び高さで、γは予め定められた定数である。

先に求めた輪郭線は、Ｘ軸方向から見た場合、上側の輪
郭線ｙ２と下側の輪郭線ｙｌが存在することになる０次
のステップＳ７では、この輪郭線ｙｚ、ｙ＋において、
座標Ｘに対応する輪郭線ｙｔ（ｘ）、ｙ＋（ｘ）を求め
る。

そして、ステップＳ８において、それぞれのＸに対する
上端座標と下端座標の差Ｓ　（ｘ）を、Ｓ　　（ｘ）＝
ｙ＊（ｘ）−ｙ＋（ｘ）として計算する。

そして、ステップＳ９で、領域１０５（第３図参照）の
文字分離を行なう範囲内で、算出されたＳ　（ｘ）と予
め定められた閾値Ｓ０とを比較し、５（ｘ）＜Ｓｏとな
るＳ　（ｘ）を捜し、そのときの値Ｘを分離すべき座標
ｘｃとする。この条件を満たす値Ｘが複数存在するとき
は、その平均値をＸＣとする。第４図（Ｂ）はこの時の
ヒストグラムを示す。

尚、Ｓ　（ｘ）＜ＳｏとなるＸが存在しない場合は、分
離不可能であるとしてステップ５１０に進み、注目文字
パターン全体を認識部６に渡す（或いは、認識不可とし
て処理を行っても良い）。

また、分離するＸｃが求まった場合は、処理はステップ
Ｓｌｌへ進み、Ｘ：ＸＣの画素をすべて白画素にするこ
とにより、その右側を１文字、左側を１文字として分離
し、ステップＳ１２でそれぞれを認識部６に渡す。

〈第２の実施例の説明〉 第２の実施例を第５図に示すフローチャートに従って説
明する。本第２の実施例では、輪郭線を求める過程で、
同時に輪郭線の上端座標と下端座標を求めるものである
。

先ず、初期値として、全ての文字の上端座標ｙ＊（ｘ）
に十分率さい値をセットし、且つ全ての下端座標ｙ＋（
ｘ）に十分大きい値を設定しておく。但し、Ｘは“０，
１，２．・・・ｗ（＝矩形領域の右端座標）”の値を取
る。

ステップＳ２２では、文字の輪郭線のｘ＋　Ｘ座標を１
画素分得るごとに、それまでに格納されているｙｉ（ｘ
）及びｙ＋（ｘ）と比較する。そして、ｙ＞ｙ’ａ（ｘ
）”ならｙｚ（ｘ）の値を得られたｙの値で置き換える
。また、ｙ＜ｙ＋（ｘ）ならｙ＋（ｘ）の値を、得られ
たｙの値で置き換える。

以上の手続きにより、輪郭線追跡が終わった時点で、各
Ｘの値に対するｙζ（Ｘ）及びｙ　ｚ　（’ｘ　）の値
が求められていることになる。

第１１図を用いてより詳細を説明する。

文字の外側の輪郭５０を追跡していく最中には、同じＸ
座標値であっても図示の如く２点ではなく、複数の点（
図示では４点）が存在する場合がある。実施例において
は、このような場合、点Ａ１を上端座標、点Ａ４を下端
座標として採用し、同図のパターン５１として捕らえる
。従って、輪郭上の座標ｘ、ｙを検出したときに、それ
以前の同じＸ座標の上端座標ｙｚ（ｘ）と比較し、ｙ　
＞　ｙ　２　（ｘ　）のときにｙｚ（ｘ）をｙで置き換
える。このようにすることで、図示では点Ａ１のｙの値
が上端座標ｙｇ（ｘ）として採用される。下端座標ｙ＋
（ｘ）も同様である。

尚、第５図においてステップＳ２３以降の説明は先に説
明した第１の実施例と重複するので割愛する。

く第３の実施例〉 第３の実施例として、Ｓ　（ｘ）の閾値Ｓ。を変えてＸ
ｅを求める方法を説明する。

第６図は本第３の実施例の処理を表すフローチャートで
、第１の実施例（第２図）の３９−３１２に相当する部
分だけを図示している。それ以外の処理は第１の実施例
に同じであるので説明を省略する。本第３の実施例では
、第１の実施例において、Ｓ　（ｘ）≦６０の存在が認
められなかった場合、文字分離が不可能であるとして、
単純に認識不可通知する代りに、閾値Ｓ０と分割範囲Ｘ
ｃ±αを変更することにより、再度文字分割を試みるこ
とができるようにしたものである。

まず、ステップＳ４１で制御変数ｉを１にセットする。

ステップＳ４２では、Ｓｏ及びαにそれぞれＳｌ、α、
をセットする。本実施例においてはｉ＝１．’　２．３
−？’Ｌ、複数の閾値の組（Ｓｌ。

α、）、　（Ｓ　＊、α、）、　（Ｓ　、、α３）を予
め定めておく。ただし、Ｓ　ｌ＜　Ｓ’ｉ　＜　Ｓ　ｓ
かつ、α１〉α２〉α。

である。

ステップ３４３で、 ＸＩ　　＝ｘｃ　　−α　皿 Ｘ＊＝Ｘｃ十αｌ で定まる範囲［Ｘ　ｒ　、　Ｘ　＊　］で、Ｓ（×）≦
Ｓ。

を満たすＸを捜し、存在すればその値をＸｃとしてステ
ップＳ４４へ進み、Ｘ：Ｘｃで文字を分離し、２文字分
の文字画像としてステップＳ４５で認識処理に移る。条
件を満足するＸが存在しな−ければステップＳ４６へ進
む。このステップＳ４６ではｉの値を１つ増やす。ステ
ップＳ４７ではｉの値を調べｉ＞３ならばステップＳ４
８へ進み、分離不可のままのイメージデータな認識処理
部６に渡す。また、ｉ≦３のときはステップＳ４２に戻
り、処理を繰り返す。

本実施例によれば、広い範囲でわずかな接触部分を探し
、それが存在しないならば、狭い範囲で少々強い接触で
あっても強制的に分離するという文字難処理が可能であ
る。

尚、実施例においては、イメージリーダ４より読み込ん
だ文章中の各文字を認識し、その結果を外部装置に出力
する装置を例にして説明したが、これによって本発明が
限定されるものではない。

例えば、文字を認識しそしてそれを表示し、更には編集
等を行なうことが可能な装置に組み込んでも全（構わな
いからである。

また、実施例では入力した文字の並びが、横方向である
場合を説明したが、縦方向であっても良いことは勿論で
ある。但し、この場合、並び方向が縦であるので、それ
を横方向から見たときの輪郭上の最も近い座標と最も遠
い座標との分布に基づいて分離する位置を判断する。

［発明の効果〕 以上説明したように、本発明によれば、ノイズや他の行
の文字の侵入が存在する場合でも、従来例のように、単
純な黒画素出現率による判断ではなく、輪郭線の上端座
標と下端座標の距離の分布を用いているので、連続した
輪郭線から離れたところにある黒画素を判断基準から除
外できることになる。即ち、ノイズ（汚れ）や他の行の
文字の侵入を結果的に除外できるので、より高い確率と
信頼性で、接触文字の分離を行なうことができ、文字の
判読能力を大幅に向上することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例における文字認識装置のブロック構成図
、 第２図は第１の実施例における文字分離処理手順を示す
フローチャート、 第３図は文字どうしが接触した状態の入力画像を示す図
、 第４図（Ａ）は輪郭線の上端座標及び下端座標によって
表わされる輪郭を示す図、 第４図（Ｂ）は第４（Ａ）における上端座標と下端座標
との差の分布を示す図、 第５図は第２の実施例における文字分離処理手順を示す
フローチャート、 第６図は第３の実施例における文字分離処理手順を示す
フローチャート、 第７図〜第１０図は従来技術における文字分離処理の概
要を説明するための図、 第１１図は第２の実施例における動作原理を説明するた
めの図である。 図中、ｌ・・・ｃｐｕ、２・・・ＲＯＭ、３・・・ＲＡ
Ｍ、４・・・イメージリーダ、５・・・画像メモリ、６
・・・認識部、７・・・辞書部、８・・・出力部である
。 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
−−−−−−−−−ｌ−１００第１図 □１０５ 第 図 第 図（Ａ） 第 図（Ｂ） 第 図 ｄ　（ｘ） 第１１ 図 第 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）文字認識処理のために、入力した原稿画像中の１
   文字分のパターンを隣接する文字パターンより分離させ
   る文字分離方式において、 注目パターンの輪郭を追跡し、輪郭上の座標位置を検出
   する輪郭追跡手段と、 該輪郭追跡手段より得られた座標情報に基づいて、注目
   パターンを文字の並び方向に対して垂直方向からみたと
   きの最も近い座標点と最も遠い座標点との距離の分布を
   検出する分布検出手段と、該分布検出手段で得られた分
   布により前記注目パターンの分離位置を検出する分離位
   置検出手段とを備えることを特徴とする文字分離方式。 （２）更に、注目パターンの外接矩形の縦横比に基づい
   て当該注目パターンが分離すべきか否かを判定する判定
   手段を備え、前記分布検出手段及び前記分離位置検出手
   段は前記判定手段で分離すべきであると判定されたとき
   に付勢されることを特徴とする請求項第１項に記載の文
   字分離方式（３）更に、注目パターンの外接矩形の縦横
   比に基づいて、当該注目パターンの分離可能範囲を算出
   する算出手段を備え、前記分離位置検出手段は前記算出
   手段で算出された分離可能範囲内で分離位置を検出する
   ことを特徴とする請求項第１項に記載の文字分離方式 （４）前記分離位置検出手段は、前記分布検出手段で得
   られた距離分布が所定閾値以下となつている位置を分離
   位置とすることを特徴とする請求項第１項に記載の文字
   分離方式。 （５）前記分離位置検出手段は、前記分布検出手段で得
   られた距離分布が所定閾値以下となつている位置の存在
   を検出できなかつたときには、前記閾値を変更して再度
   検出処理を行うことを特徴とする請求項第４項に記載の
   文字分離方式。