JPH05108873A - 画像処理方法及び装置 - Google Patents

画像処理方法及び装置

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JPH05108873A
JPH05108873A JP3272707A JP27270791A JPH05108873A JP H05108873 A JPH05108873 A JP H05108873A JP 3272707 A JP3272707 A JP 3272707A JP 27270791 A JP27270791 A JP 27270791A JP H05108873 A JPH05108873 A JP H05108873A
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Abstract

(57)【要約】 (修正有) 【目的】画像情報から文字を切り出して認識する際に、
ホストコンピュータ側で行ってコストダウンを行う。 【構成】S201で、文書画像がRAMに転送される。
S202で、RAMに格納された画像をCPUが行の切
り出しを行い、S203で、その1行目から文字の切り
出しを行う。1行目が終了したら、S204で通信バッ
ファへ文字画像を転送して認識部へ認識要求コマンドを
発行する。S205で、切出しをする行がなくなるま
で、認識部からの割込みマスク解除とS206で各行の
切り出しとを、S207,S208でくりかえす。割込
み処理では割込み要因が次の画像要求か識別結果の出力
かを判定し、識別結果のなら、それを通信バッファから
メインRAMへ転送する。画像要求ならば切り出し終了
かチェックして、割込み処理を終了する。文字切り出し
が終了したところからS209で後処理を開始し、最終
文字まで行う。終了したらS210で認識結果を出力す
る。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】画像情報から文字を切り出し、文
字認識をし得る画像処理方法及び装置である。
【0002】
【従来の技術】従来、文字認識装置は、文字切り出し手
段を文字認識部側でもっている。
【0003】従来、ホスト側で画像情報から文字を切り
出してリストを作り、そのリストを呼び出して文字認識
装置側に送信し、送られてきたリストデータから文字を
認識するものはあった。
【0004】
【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来の技術では、このリストを管理する手段が必要で
あり、コストアップの原因となっていた。
【0005】また、リストを作る作業と、リストデータ
の格納・呼び出し作業が並行して行えず、タイムロスが
生じていた。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、画像情報を入力し、前記画像情報から文
字情報を切り出し、文字情報の送信指示信号を受信し、
前記信号の受信に従って前記切り出した文字情報を送信
することを特徴とする画像処理方法を提供する。
【0007】上記課題を解決するために、本発明は、画
像情報を入力する入力手段と、前記入力手段により入力
された画像情報から文字情報を切り出す文字切り出し手
段と、文字情報の送信指示信号を受信する受信手段と、
前記信号の受信に従って前記切り出された文字情報を送
信するよう制御する制御手段とを有することを特徴とす
る画像処理装置を提供する。
【0008】
【実施例】図1は本実施例の画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。1はホストマシンの制御を行うCP
U、2はホストマシンのROM(リードオンリーメモ
リ)、3はホストマシンのメインRAM(ランダムアク
セスメモリ)であり、CPU1の実行プログラムや、処
理する文書画像等が格納される。4はCPU1のための
DMAコントローラでありスキャナ5や2次記憶装置6
からのデータ転送を補助する。7は通信バッファであ
り、認識部とのデータの送受信を行う。8は認識部CP
Uであり識別計算や認識部全体の制御を行う。9はCP
U8のプログラムを格納したROM、10はCPU8の
作業用RAM、11は特徴抽出部であり、通信バッファ
7に格納されている文字画像から特徴量の抽出を行う。
12は大分類部であり、CPU8から与えられた文字の
特徴ベクトルと、あらかじめ学習されたデータを格納し
た大分類辞書13のデータとの距離計算を行い候補文字
をしぼりこむ。14は詳細識別辞書であり、大分類12
より得られた候補文字について、より詳細な距離計算を
するための学習データが格納されている。ホスト部と認
識部は互いに相手に割込みを発生させて通信を行い、ホ
スト側からは認識部へ認識要求割込みが発生し、認識部
側からはホスト側へ識別終了割込みと画像転送要求割込
みが発生する。
【0009】図2及び図3のフローチャートを用いてホ
スト側の処理の流れを説明する。ホスト側は図2のフロ
ーチャートに示すメインルーチンと、図3のフローチャ
ートに示す割込み処理ルーチンの2つから成る。目的の
文書画像がスキャナ5、2次記憶装置6からDMAコン
トローラ4を介してメインRAM3に転送される(S2
01)。RAM3に格納された画像に対してCPU1が
行の切り出しを行い(S202)、次に切り出された1
行目から文字の切り出しを行う(S203)。1行目の
文字切り出しが終了したところで通信バッファ7へ文字
画像を転送して(S204)認識部へ認識要求コマンド
を発行する。文字の切出しをする行がなくなるまで、認
識部からの割込みマスク解除(次の文字がある場合)
(S205)と各行の文字の切り出し(S206)をく
りかえす(S207,208)。ここで割込み処理では
認識部からの割込み要因が次の画像要求か識別結果の出
力かを判定し(S301)、識別結果が出力されている
なら、その識別結果を通信バッファ7からメインRAM
3へ転送する(S302)。画像要求ならば文字切り終
了かどうかチェックして(S303)、終了していれば
そのまま割込み処理を終了し、未終了ならば次の文字画
像を転送して(S304)認識コマンドを発行する(S
305)。次の文字が用意されていなければ(S30
6)、割込みマスクをしてS307から割込み処理を終
了する。割込み終了時にはバッファ内のフラグをクリア
して認識部側へレディ状態を知らせる。
【0010】ここで、また、メインルーチンにもどる
が、文字切り出しが終了したところから(S207)後
処理を開始する(S209)。後処理では認識結果の受
信をチェックしながら受信した文字から順次処理し、最
終文字まで行う。後処理が終了したら認識結果を出力す
る(S210)。
【0011】次に、図4のフローチャートを用いて認識
部の処理を説明する。この処理はホストからのコマンド
(S401)で開始する最初にCPU8がホストからの
コマンドを解析して通信バッファ内の文字画像から文字
の特徴量を特徴抽出部11を使い得られた特徴ベクトル
を作業用RAM10へ格納する(S402)。作業用R
AM10にはCPU8の作業領域の他に得られた特等ベ
クトル用のバッファが2個分用意されている(CPU8
と大分類部12がパイプライン動作して高速化するため
に最低2バッファ必要)。
【0012】特徴抽出が終了すると通信バッファ内のデ
ータは不用になるので、ホストへ次の文字画像を要求す
る割込みを発生させる(S403)。そして得られてい
る特徴ベクトルを大分類部へ与え、大分類辞書とのマッ
チングを行わせる(S404)。CPU8はここでホス
トからのコマンドと大分類の処理がおわるのをまつ(S
405)。大分類の処理が終った場合、大分類の候補文
字について詳細識別を行い(S415)、最終候補文字
を確定する(距離値の近い文字から数候補)、次にホス
トのレディ状態(前回認識部からの割込み要求の処理が
終了しているかどうか)を確認してから(S416)、
識別結果を通信バッファへ出力してホスト側へ割込みを
発生させる(S417)。
【0013】先ほどのコマンド待ちのときにホストから
のコマンドであった場合、同様に特徴抽出をして(S4
06)特徴ベクトルのバッファへ格納する。そしてホス
トのレディ確認後(S407)画像要求する(S40
8)。ここで特徴ベクトルバッファが全てうまったので
大分類の処理終了を待つ(S409)。終了後、すべて
得られている次の文字の特徴ベクトルを大分類へ与えて
再び起動する(S410)。CPU8は大分類の候補文
字について詳細識別を行い(S411)、同様な手順で
(S412,S413)ホスト側へ出力する(S41
3)。大分類は動作している状態であるので、ホストと
大分類処理待ちへもどる(S414)。
【0014】図5はここまでの動作をタイムチャートに
したものである。
【0015】図6は第2のタイムチャートである。構成
は先に述べたものと同じである。図5では1文字単位で
ホスト側と認識側が通信を行ったが、複数文字単位(例
として1行単位)での通信例である。
【0016】作業用RAM10に数文字分の特徴ベクト
ルを格納するバッファを確保しておく。ホスト側CPU
1は、1行目の文字切り終了後1行目の画像を通信バッ
ファに転送し、認識コマンドを発行する。認識側は1文
字目の特徴抽出が終了後大分類部を起動する。その大分
類の処理が終了するまでの空時間に2文字目以降の文字
の特徴抽出をして空いている特徴ベクトルのバッファに
格納していく。以下、特徴抽出、大分類、詳細識別を特
徴ベクトルのバッファに空きが出きないように処理して
いき、1行分全ての文字の特徴抽出が終了した時点で画
像要求をホスト側へ出力する。ホスト側は次の行の画像
を通信バッファに転送して認識コマンドを発行する。こ
の認識コマンドが来るまで認識側は、RAM10に残っ
ている特徴ベクトルを用いて大分類と詳細識別を行う。
認識コマンドを検知したところから順次特徴ベクトルの
バッファをうめていく(例えばバッファが完全にうまる
まで特徴抽出2、大分類1、詳細1の割合で処理を進め
る)。
【0017】1行分の識別が終了した時点で通信バッフ
ァ7へ1行分の識別結果を出力してホスト側へ割込みを
発生する。
【0018】
【発明の効果】以上、説明したようにホストマシンと認
識部を通信バッファで接続し、割込みによってホスト側
に文字の切り出しとデータ転送を並列に実行させること
により、低コストでかつ高速な文字認識方法及び装置が
得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施例の構成を示すブロック図。
【図2】ホスト側の処理フローチャート。
【図3】ホスト側の処理フローチャート。
【図4】認識部側の処理フローチャート。
【図5】第1のタイムチャート例示図。
【図6】第2のタイムチャート例示図。
【図7】本実施例のシステム構成図。
【図8】本実施例の画像処理装置全体の流れを説明する
図。
【符号の説明】
1 ホスト側CPU 2 ホスト側ROM 3 ホスト側メインRAM 4 DMAコントローラ 5 スキャナ 6 2次記憶装置 7 通信バッファ 8 認識側CPU 9 認識側ROM 10 認識側作業用RAM 11 特徴抽出部 12 大分類部 13 大分類辞書 14 詳細識別辞書

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 画像情報を入力し、 前記画像情報から文字情報を切り出し、 文字情報の送信指示信号を受信し、 前記信号の受信に従って前記切り出した文字情報を送信
    することを特徴とする画像処理方法。
  2. 【請求項2】 画像情報を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力された画像情報から文字情報を
    切り出す文字切り出し手段と、 文字情報の送信指示信号を受信する受信手段と、 前記信号の受信に従って前記切り出された文字情報を送
    信するよう制御する制御手段とを有することを特徴とす
    る画像処理装置。
JP03272707A 1991-10-21 1991-10-21 画像処理方法及び装置 Expired - Fee Related JP3126440B2 (ja)

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EP97203415A EP0831418B1 (en) 1991-10-21 1992-10-20 Method and apparatus for character recognition
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DE69232493T DE69232493T2 (de) 1991-10-21 1992-10-20 Verfahren und Gerät zur Zeichenerkennung
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5690290A (en) * 1993-11-24 1997-11-25 Daiwa Seiko, Inc. Fishing reel handle fixing structure

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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US5690290A (en) * 1993-11-24 1997-11-25 Daiwa Seiko, Inc. Fishing reel handle fixing structure

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