JPH04113487A

JPH04113487A - 文字認識装置

Info

Publication number: JPH04113487A
Application number: JP2233709A
Authority: JP
Inventors: Shinji Sase; 左瀬　慎治
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1990-09-04
Filing date: 1990-09-04
Publication date: 1992-04-14

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〕本発明は光学的に文字を読み取る文字認識装置に関し、
特に手書き或いは印刷の日本語文字を読み取る文字認識
装置に関する。

〔従来の技術〕

従来、この種の文字認識装置は、種々のものが考案され
ておシ、入力画像の座標軸を非線形に変換する方法を導
入するにもいくつかの手法があるが、これらの座標軸は
全てデカルト座標に限られていた。文字認識に非線形な
座標軸変換を導入する例としては、山田博三、斉藤泰−
２山本和彦。

６線密度イコライゼーション　−相関法のための非線形
正規化法−″電子通信学会論文誌、　’８４／１１　。

Ｖｏｌ、Ｊ５７−Ｄ阻１１１）Ｉ）、１３７９−１３８
３、津雲淳、田中晴彦、゛階層的な位置ずれ補正処理に
基づく手書き漢字認識”電子通信学会研究会研究報告、
パターン認識と理解ＰＲ０８７−１０４等がある。

〔発明が解決しようとする課題〕

上述した従来の文字認識装置は、座標変換金テカルト座
標系で行なうため、文字が主に座標軸に平行な成分（一
般に水平線と垂直線）で構成されている場合には、変動
吸収の効果は太きいが、文字がそれ以外の方向の線分で
構成されている場合にはかえって文字を歪ませてしまい
、結果として精度の高い認識率が得られないという欠点
がある。

すなわち、日本語文書では、一般的に漢字に対してはよ
い性能が得られるが、仮名、数字、記号及びアルファベ
ット等に対しては悪影響を及はしてしまう。

本発明の目的は、非線形座標変換の長所を利用しながら
、文字の線分方向に依存されないあらゆる種類の文字に
安定な文字認識装置を提供することにおる。

〔課題を解決するだめの手段〕

本発明は１文字分の文字画像を入力とし、この文字画像
上に極座標系を導入する手段と、導入された極座標上で
各長さ軸方向及び円周方向に沿ってそれぞれ文字線部で
ある黒点数を計数する手段と、この計数結果を基に長さ
軸及び円周軸を等分割する手段と、前記等分割手段によ
り等分割された座標を新座標系とし、この座標軸上で文
字認識を行う手段よシ構成されている。また、前記極座
標系導入手段が前記文字画像の重心を求める手段と、こ
の重心を極座標系の原点として座標系を導入する手段と
を有してもよい。

〔作用〕

文字認識においては、参照パターンと入カッくタンの重
ね合わせにより、画像の類似性を判定する相関法が盛ん
に用いられている。この際、手書き文字においては、特
に、重ね合わせ時の位置ずれを吸収するために、予じめ
入力画像の大きさ及び位置を揃える正規化処理が行なわ
れる。多くの正規化処理は、線形変換によってなされて
きたが、本来、手書き文字の変形は非線形なため、文字
画像上の何らかの特徴を用いて文字画像を非線形に変換
した方が正規化の効果は大きいことが報告されている。

従来の非線形変換（正規化）は、水平軸上及び垂直軸上
の特徴の射影情報を用いていたため、水平及び垂直線で
は位置ずれを吸収する能力が高いが、他の方向の線に対
しては、一般に歪んだ情報しか得られないため変換後の
座標も歪んでしまう。

また、線分方向に依存しにくい情報としては、極座標が
適しておシ、極座標上で変換することによってよシよい
正規化処理が実現できる。

〔実施例〕

次に、本発明について図面を参照して説明する。

第１図は本発明の一実施例の概要な示すブロック図であ
る。１文字の文字画像は入力画像格納部１１に格納され
る。この入力画像の重心位置が重心算出部１２で求めら
れ、この位置を原点にして極座標導入部１３で入力画像
上に極座標を導入する。そして、導入された極座標に従
って黒点数算出部１４で座標軸に沿って文字線部でおる
黒点数を計数する。続いて、計数の分布が均等になるよ
うに座標軸分割部１５で座標を分割する。この再分割さ
れた座標による新座標により表現された画像を対象に文
字認識部１６で文字認識を行う。

なお、重心算出部１２及び文字認識部１６については、
周知の技術を用いて実現することができるので、ここで
は詳細外説明は省略する。

以上のような構成の文字認識装置は、ＣＰＵ（中央処理
装置）と、各種処理プログラムを格納したフロッピーデ
ィスク等の記憶媒体を用いる記憶装置と、各種データを
一時的に格納する）ＩＡＭ（ランダム・アクセスメモリ
）等の回路装置とで構成することができる。

本実施例においては、入力画像は文字線部を′１”に、
また、背景部を′０＃とじた２値画像として説明するが
、多値画像の場合も本質的に同じである。また、本実施
例では入力座標系をｘ　−ｙ座標としてｆ（ｘ、ｙ）で
表わすことにする。

第２図は入力画像の座標系を表わしたものである。

この座標系上での画像の重心（Ｘｏ＋Ｙｏ）は、であシ
、（Ｘｏ＋ｙｏ）を原点として極座標系ｒ−θ座標を導
入する。

第３図は入力画像上での極座標系を表わしたものである
。この座標上での画像ｇ（ｒ、θ）は、ｇ（４，θ）−
ｆ（ｒｃｏｓθ＋ＸＯ，ｒｓＩｎθ＋ｙｏ）或いは、ｆ（ｘ、ｙ）−ｇ（（ｘ−ｘｏ）２＋（ｙ−ｙｏ）２．
ｓｇｎ（ｘ−ｘｏ）次に、座標の分割をｎ分割とする。

ｒ方向の分割は新座標系をｒ′とすると、により各ｒはｒ′に属することになる。

同様にθ方向の分割は新座標系をθ′として、ハで表わされる。ただし、ｓｇｎ（ｘ）はＸ≧０の時１゜
Ｘ＜Ｏの時−１となる関数である。

従って、極座標軸に沿った黒点数の計数は、ｒ軸に対し
てＲ（ｒ）、θ軸に対してθ（のとして、もし、ｆ（ｘ
、ｙ）＝１ならば、を加算する。

という演算を全ての入力画像上の（ｘ、ｙ）の組に対し
て実行することにより得られる。

により各θはθ′に属することになる。ここで、θ０は
座標糸ｒ−θのθの最小値である。そして、文字認識は
このｒ′−θ′座標上、或いは（１）式を用いて変換し
たｘ’　−ｙ’　座標上で実行する。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明は、極座標上で文字画像の非
線形変換による正規化葡することにょシ、文字の位置ず
れを線分方向に依存することなく安定して吸収すること
が可能となシ、結果として、相関法を用いた文字認識で
高い性能を実現できる効果がおる。更に、極座標の原点
と画像の重心位置とを一致させることにより、重心の位
置ずれが少ないとされる文字画像の位置ずれ合わせを高
精度に行ない、よシ高性度の文字認識を実現できる効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の概要を示すブロック図、第
２図は入力画像の座標系を示す図、第３図は画像変換を
行う極座標系を示す図である。１１−・入力画像格納部、１２・・・重心演算部、１３
・・・極座標導入部、１４−・・黒点数算出部、１５・
・・座標軸分割部、１６・・・文字認識部。代理人　弁理士　　内　原　　　晋

Claims

【特許請求の範囲】

１．１文字分の文字画像を入力とし、この文字画像上に
極座標系を導入する手段と、導入された極座標上で各長
さ軸方向及び円周方向に沿ってそれぞれ文字線部である
黒点数を計数する手段と、この計数結果を基に長さ軸及
び円周軸を等分割する手段と、前記等分割手段により等
分割された座標を新座標系とし、この座標軸上で文字認
識を行う手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置
。
２．前記極座標系導入手段が前記文字画像の重心を求め
る手段と、この重心を極座標系の原点として座標系を導
入する手段とを有することを特徴とする請求項１記載の
文字認識装置。