JPH04134578A - 画像２値化方式 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、画像情報の２値化方式に関する。

（従来の技術） 画像の２値化方式は、なかなか最適な方法が決定できず
、画像処理の分野においては、従来がら困難な問題であ
る。特に被読取物が郵便物のようなものである場合、被
読取物の種類が多く、例えばセロファン窓、パラフィン
窓等を有する郵便物では、これらの窓の中の文字を認識
するために２値化することは、窓のない場合に比べて著
しく困難であり、認識性能向上の大きな障害となってい
た。

（発明が解決しようとする問題点） このように、従来の画像２値化方式では、被読取物に窓
等がある場合、窓内の文字の２値化が適切に出来なかっ
た。

そこで、この発明は、被読取物の読取対象に窓があって
も適切な２値化が実行可能な画像２値化方式を提供する
ことを目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、読取物から読取った多値画像を２値化するも
のにおいて、被読取物全面の画像を２値化する第１の２
値化手段と、この２値化された画像から被読取物の画像
の特徴を抽出する特徴抽出手段と、この抽出された特徴
を用いて被読取物の中から、認識すべき文字列並びに各
文字の部分を検出して切り出し、前記の特徴抽出手段に
て抽出された特徴に応じて各文字の２値化を行なうこと
を特徴とする画像２値方式。

（作用） 読取った画像情報から、画像の特徴を推定する。この結
果から、例えば、被読取物に枠等が存在することを推定
し、これに応じた２値化を適用する。よって、２値化の
精度が上昇し、例えばその後の文字認識が確実に行なえ
る。

（実施例） 以下、この発明の一実施例について図面に従って説明す
る。この実施例の対象は、文字認識装置であり、第１図
に示される構成となっている。

第１図に示されるように、読取部１は、例えば搬送され
る郵便物Ｐ上の画像Ｍを読取る。読取部１は、例えば、
郵便物Ｐ上を照明する光源（図示しない）と、この光源
による郵便物Ｐ上からの反射光を光電変換するラインイ
メージセンサ（図示しない）等によって構成される。読
取部１で得られた画像情報が画像メモリ２に記憶される
。このメモリ２では、読取部１で読取られた郵便物Ｐ上
の画像信号を多値のまま記憶する。画像メモリ２に一旦
記憶された画像情報は、第１の２値化部３で２値化処理
される。この時の２値化レベルは、画像メモリ内の画像
信号から求められ、例えば最大頻度で現われる値を背景
レベルとして用いて２値化処理される。すなわち、この
背景レベル以下の画像信号を「白」、それ以上の値の部
分を「黒」として出力する。

特徴抽出部４は、第１の２値化部３から得られる画像信
号に対して全体又は部分的な射影等を作成し、窓枠、し
きり線、料額印面等を検出し、あて名部分を検出して切
出す。画像特徴抽出部４から得られたあて名部分の内部
に対して、文字列・文字検出切出部５は、射影等を作成
することによって、文字列、並びに文字の検出・切出を
行なう。

第２の２値化部６では、文字列・文字検出切出部５から
切出された文字の座標を用い、更に画像特徴抽出部４の
情報をも用いて、画像メモリ２内の画像の２値化を行な
う。この第２の２値化部６の出力が、文字認識部（図示
しない）に供給され、文字認識が実行される。

次に、上記構成の装置の動作、処理について第２図に従
って説明する。

まず、読取部１に対して、郵便物Ｐが図示しない搬送機
構により搬送される。この郵便物Ｐの非読取面が読取部
１により、読取られ、全面に渡る画像情報が、−星画像
メモリ２に記憶される（ステップ１）。この時の画像情
報は、読取部１から得られた信号であり、２値信号では
なく多値信号である。又、読取られた順に記憶されてい
るので、画像メモリ内の情報は、画素（の位置）と対応
する濃度とを表現している。

次に、第１の２値化部３において、画像メモリ２に記憶
された画像情報に対して、濃度の最大頻度を求める（ス
テップ２）。具体的には、画像メモリ２内の各画素に対
する画像情報（すなわち、濃度）の統計を取るという処
理をする。すなわち、各画素に対する濃度ヒストグラム
を作成することになる。この濃度ヒストグラムから、最
大頻度の値を求める。本実施例では、この最大頻度の濃
度値を背景のピークとみなし、この値を２値化のしきい
値として採用する。これは、後述するように、仮の２値
化となる。

次に、画像特徴抽出部４にて、読取った画像の特徴を抽
出する（ステップ３）。具体的には、第１の２値化部３
で得られた１画面分の２値化信号全部に対して、射影を
とる。この射影により、窓枠、しきり線、料額印面等の
特徴情報が抽出される。更に、画像メモリ２に記憶され
た多値情報を参照し、窓を構成する材料をも推定するこ
とが可能である。具体的には、窓を構成する材料とじて
は、セロハン、パラフィン等があり、これらの材料が存
在すると反射率が大きくなる。良く知られているように
、パラフィンが存在した場合の反射率は、セロハンの場
合に比し大きい。よって、多値信号の値を所定のしきり
値（セロハン、パラフィンの区別を行う場合には、２つ
のしきり値を用いる）と比較することにより、窓の識別
が容品に達成できる。

この画像特徴抽出部４では、上記のように射影情報から
、窓枠、しきり線又は料額印面等を認識、検知する。

この特徴情報に基づき、あて名領域を検出、切出しを行
う（ステップ４）。この際、郵便物の一般的知識、例え
ば、切手、料額印面等は郵便物の左上にあり、あて名領
域は中央に存在すること等の知識を利用する。当然なが
ら、あて名は、窓の中に存在する。

この切出し作業により得られるあて名領域は、あて名を
含んだ領域であり、上記知識に基づいて抽出される。

この切出しが終了した後、あて名領域の中の射影、ラベ
リング等を求めることによって、文字列・文字の検出切
出しを行なう（ステップ５）。このステップにより、文
字の抽出が出来た訳であるが、正確に表現すると、文字
の存在する場所を囲む矩形が、抽出出来たのである。

次に、この切出した文字（を囲む矩形）の周囲の濃度ヒ
ストグラムを求める（ステップ６）。発明者が行った実
験によると、例えば、第３図に示されるような結果が得
られた。このような濃度ヒストグラムに対して、ヒスト
グラムのピーク位置を背景レベルに設定する。第３図の
例であると、図示したようなＡの位置が背景レベルに選
定される。なお、ステップ６以下は、第２の２値化部６
て実行される。

次に、文字（を囲む矩形の内部）部分の濃度ヒストグラ
ムを求める（ステップ７）。本実施例では、第４図に示
すような濃度ヒストグラムが得られた。このヒストグラ
ムにおいて、上記背景レベルＡより黒側に存在する文字
部ピークを求め、そのピークの背景側の立ち上がり点Ｂ
をその文字の２値化レベル（２値化のしきり値）とする
。

一方、本実施例では、第５図に示されるような２値化レ
ベル要補正テーブルを用意し、このテブルの条件とステ
ップ３において得られた特徴情報とを比較照合する（ス
テップ８）。このテーブルにおいて、「−」の表記は、
その条件に関して、照合を取る必要がないことを示して
いる。書状サイズ、窓位置、窓サイズの数値は、ｍｍを
単位とし、±５の誤差を許容する。又、最初に条件を満
たしたテーブル要素を優先するものとする。例えば、対
象情報が、第５図の第１行目と、第３行目を満足した場
合を説明すると、第１行目に合致したという事実を優先
するものである。

上記のテーブルの基本的な考え方は、以下のようである
。

（従来の技術）の欄でも説明したように、窓が無い場合
、パラフィン窓のような半透明の膜がある場合とを比較
すると、後者の方が画像かはやけてしまう。よって、窓
を検出することが出来れば、２値化のしきり値を増大さ
せれば、画像がシャープになる。

これは、第５図に示されるテーブルにも明瞭に反映され
ている。例えば、パラフィン窓の場合、１０乃至２５％
程度のレベル上昇が好ましい。セロハン窓の場合、＋５
％のレベル上昇が好ましい。

逆に、Ａ銀行が差出人の場合。−５％レベル変動が好ま
しい。これは、差出人によっては、郵便物に用いるイン
クが一定しており、インク濃度が読取１の光学的特徴と
最適合致していない場合、２値化レベルの調整が、２値
化に好ましい影響を与える。例えばインク濃度が薄い場
合、２値化レベルを減少させることが好ましい。本実施
例の場合、発明者等の実験によると、特定差出人の葉書
に利用されたインクは、その濃度が薄いので、−５％の
２値化レベルの調整が好ましいのである。このように、
差出人情報によって２値化レベルを調整することも好ま
しい結果を生じる。

このようなテーブルに対して、上記したようにステップ
３で得られた特徴情報と比較照合する。

条件が一致した場合、上記テーブルの補正値を読み出し
て、２値化レベルを補正する（ステップ９）一方、上記
テーブルの条件と一致がない場合、ステップ７で求めた
２値化レベルをそのまま維持する。仮の２値化レベルが
一応適切なしきり値と推定されることになる。

そして、上記条件照合により補正された２値化レベル又
は補正されない２値化レベルにより、２値化を実行する
（ステップ１０）。

以上のような処理により、被読取対象により適切に設定
された２値化レベルを用いて２値化が実行され、精度の
高い２値化が実現される。

尚、上記の実施例において、画像情報特徴部４にて、窓
枠等の検出を実施したが、多値の画像情報から、特徴抽
出の全ての処理を実施しても良い。

この場合、上記したようなしきり値を複数設定すると共
に、しきい値以上の値を示す領域を特定する信号を出力
する。又、パターン認識により、抽出することも何等構
わない。更に、読取部１は、カラー情報の読取りを行う
ものである場合、カラー情報を用いて、特徴抽出を行う
ことも好ましい。

［発明の効果コ 以上説明したように、本発明によれば、被読取対象に応
じて２値化レベルを適切に設定することが可能となり、
精度の高い２値化が実現される。

【図面の簡単な説明】

第１図は、実施例に係る装置の概略を示す構成図、第２
図は第１図に示される装置での処理の概要を示す図、第
３図は第２図での処理の際に求められる文字周囲の濃度
ヒストグラムを示す図、第４図は第２図での処理の際に
求められる文字部分の濃度ヒストグラムを示す図、第５
図は第２図に示される処理の際に利用される２値化レベ
ル要補正図を示す。 １・・・読取部 ２・・・画像メモリ ３・・・第１の２値化部 ４・・・画像特徴抽出部 ５・・・文字列・文字検出切出部 ６・・・第２の２値化部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）読取物から読取った多値画像を２値化するものに
   おいて、被読取物全面の画像を２値化する第１の２値化
   手段と、この２値化された画像から被読取物の画像の特
   徴を抽出する特徴抽出手段と、この抽出された特徴を用
   いて被読取物の中から、認識すべき文字列並びに各文字
   の部分を検出して切り出す文字検出切出手段と、前記の
   特徴抽出手段にて抽出された特徴に応じて各文字の２値
   化を行なう第２の２値化手段とを具備した特徴とする画
   像２値化方式。
2. （２）被読取物の種類を入力することの可能な被読取物
   種類情報入力手段と、この入力手段より得られた被読取
   物の種類に応じて各文字の２値を行なう第２の２値化手
   段を具備したことを特徴とする画像２値化方式。