JPH05216995A - 距離を方向の関数として用いる画像処理 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】特定の画像に対する複数方向の距離データに基
づき画像を識別する。 【構成】特定の画像に対する距離データは画像内の多数
の開始画素のそれぞれについて生成される。それぞれの
開始画素は辺縁画素又は接続要素内の画素などの特定の
条件によって定義される。それぞれの開始画素の距離デ
ータは開始画素から画像が別の判定条件に合致する別の
画素までの多数の方向のそれぞれでの距離を表す。例え
ば、テキスト行の歪曲を検出するためには、距離データ
は辺縁にある開始画素から白い画素を横断して別の辺縁
までの距離を示すことができる。主要な文字のタイプフ
ェースを検出するためには、距離データは接続要素辺縁
または内部にある開始画素から黒い画素を横断して別の
辺縁までの距離を示すことができる。隣接する方向間の
分割角度は適切な距離にある適切な寸法の特徴、例えば
平均的文字間隔にある文字の寸法の特徴を検出するため
に十分小さくできる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】本発明は画像分析に関するものである。

【０００２】Ｖ．カペリーニ、Ｒ．マルコーニ（Cappel
lini, V. and Marconi, R.）（編）「画像処理とパター
ン認識の進歩（Advances in Image Processing and Pat
ternRecognition）」（Elsevier Science出版、１９８
６年）のＣ．レッテラ、Ｍ．メイヤー、Ｌ．マゼラ、
Ｃ．パオリ（Lettera, C., Maier, M., Masera, L., an
d Paoli, C. ）「オフィスオートメーションにおける文
字認識（Character Recognition in Office Automatio
n）」pp. 191-198 では、特徴の抽出と統計的分類に基
づく文字認識について記述している。前掲書192 ページ
に述べられているように、それぞれの文字について利用
可能な特徴を求めるため、水平、垂直、および対角線方
向に沿って、黒い画素のヒストグラムが計数される。

【０００３】田中ら（Tanaka et al）の米国特許第４，
８４７，９１２号では光学的文字読取装置を用いて単語
間の空白を検出する技術を記述している。図２から図６
との関係で図示しまた記述するように、読取装置が印刷
された行それぞれを高さ方向に始端から終端まで所定の
間隔で順次走査する。黒ビット間で連続する白ビットの
数が計数される。計数のヒストグラムは文字間の間隙と
単語間の間隙に対応する二つのピーク値を有する。

【０００４】本発明は画像分析のための技術を提供す
る。画像を定義しているデータを用いて、開始位置から
端部画素などの判定条件に合致するほかの位置まで、複
数の方向のそれぞれについての距離を表す距離データを
取得することが可能である。距離データはのちの画像分
析動作において使用するために保存または転送すること
ができる。

【０００５】多くの従来技術で画像特性についての情報
を抽出している。例えば、在来のテキスト画像分析技術
のいくつかは投影ヒストグラムを求め、このヒストグラ
ムをセグメンテーションおよび認識用に用いることがで
きる。その他の各種技術は公知である。

【０００６】本発明の態様の一つは画像特性に関する情
報取得についての新技術の発見に基づいている。本技術
は画像内のある位置から判定条件に合致する別の位置ま
での複数の方向それぞれにおける距離を示す距離データ
を求めるものである。得られた距離データは各種画像分
析動作において使用することができる。例えば、テキス
トを含む画像から得られた距離データはテキスト行の歪
曲を検出する新技術または大部分を占める書体を識別す
る新技術でさらに用いることができる。

【０００７】本発明の距離データ技術は、共通の開始位
置から始まり複数の方向それぞれに延在する、画像をと
おる次のような線によって実施できる。本技術は、画像
が判定条件に合致するそれぞれの終了位置に到達するま
でそれぞれの線が続く長さを測定する。開始位置から終
了位置までの線の長さはその方向の距離である。例え
ば、距離が白い画素を横断して最も近い黒い画素までの
長さまたは黒い画素を横断して最も近い白い画素までの
長さとなるように終了判定条件を端部にとることができ
る。

【０００８】本距離データ技術は、それぞれが画像内の
それぞれの位置についての値を表すデータ項目を保存す
るためのメモリを含む装置で実装することができる。装
置には上述した距離データを得るための手段を有する処
理装置も含む。距離データ手段はある方向に第一の位置
から線に沿った長さを表すデータを得るための長さ手段
を含むことができる。距離データ手段は、第一の位置か
らの方向にある第二の位置のデータ項目にアクセスする
ために長さデータを用いて、第二の位置が判定条件に合
致しているか決定するための判定条件手段を含むことも
できる。本システムは、第二の位置が判定条件に合致し
ていると判定条件手段が反応した場合長さ手段からの長
さデータを保存するため、長さ手段と判定条件手段に対
応した保存手段も含むことができる。長さデータは方向
性を示す方向データを用いてアクセスでき、また距離デ
ータとして提供できるように保存される。

【０００９】図１は画像の部分の模式図で、方向の関数
として開始位置からの距離を測定することにより、図形
の端部を検出しうる方法を示す。

【００１０】図２は画像の部分の模式図で、方向の関数
として開始位置からの距離を測定することにより、図形
の端部を検出しうる別の方法を示す。

【００１１】図３は方向の関数としての距離を検出する
全般的段階を示すフローチャートである。

【００１２】図４は図３の技術によって開始画素から判
定条件に合致する画素までの距離を検出しうる方法を示
す模式図である。

【００１３】図５は図４に示した距離を検出する段階を
示すフローチャートである。

【００１４】図６は図５に示した段階を用いて、方向の
関数としての距離からデータ構造を生成する段階を示す
フローチャートである。

【００１５】図７Ａおよび図７Ｂはそれぞれエイリアス
を付ける形式を示すため、従来技術によって文字をヒス
トグラム化しうる方法を示している。

【００１６】図８Ａおよび図８Ｂはそれぞれエイリアス
を回避するため方向の関数としての距離を検出すること
によって文字を検出しうる方法を示す。

【００１７】図９Ａおよび図９Ｂはそれぞれ方向の関数
としての距離を、隣接する方向を分離するように異なる
角度で検出することによって検出された文字を示す。

【００１８】図１０は図６からのデータを統合すること
で画像についてのプロファイルを取得する全般的段階を
示すフローチャートである。

【００１９】図１１は記録媒体上に図１０からのプロフ
ァイルを保存する全般的段階を示すフローチャートであ
る。

【００２０】図１２は図１０からのプロファイルを転送
する全般的段階を示すフローチャートである。

【００２１】図１３は方向の関数として距離を用いる画
像処理を実装するシステムの構成部材を示す略ブロック
図である。

【００２２】図１４および図１５は方向の関数として距
離を求める段階を示すフローチャートである。

【００２３】図１６は方向の関数として距離を用い歪曲
を検出する段階を示すフローチャートである。

【００２４】図１７は方向の関数として距離を用い大部
分を占めるタイプフェースを検出する段階を示すフロー
チャートである。

【００２５】図１８は歪曲したテキストの画像の例であ
る。

【００２６】図１９は図１８の画像について方向の関数
としての距離プロファイルである。

【００２７】図２０はタイプフェースの型にブックマン
（Bookman ）を用いたテキストの画像の例である。

【００２８】図２１は図２０の画像について方向の関数
としての距離プロファイルである。

【００２９】図２２はタイプフェースの型にアバンギャ
ルド（Avant Garde）を用いたテキストの画像の例であ
る。

【００３０】図２３は図２２の画像について方向の関数
としての距離プロファイルである。

【００３１】図２４は画像内で方向の関数としての距離
を検出するための並列処理装置を含むシステムの略ブロ
ック図である。

【００３２】図２５Ａは歪曲方向の異なる領域を有する
テキストの画像である。

【００３３】図２５Ｂは図２５Ａの画像について歪曲方
向を示す短い線を有する画像である。

【００３４】図２６は方向の関数としての距離を検出す
る画像処理システムを含む複写装置の略ブロック図であ
る。

【００３５】図１から図４は本発明の全般的特徴を示し
ている。図１および図２はある位置から判定条件に合致
する別の位置への測定を行なう２種類の方法を示す。図
３のフローチャートは検出方向測定の全般的段階を示
す。図４は開始位置から判定条件に合致する終了位置ま
での画素数を計数する方法を示す。

【００３６】図１は接続した要素２０と開始位置１０を
示す。距離測定は開始位置と辺縁判定条件に合致するさ
まざまな位置の間で行なわれ、開始位置からの方向によ
って変化する。

【００３７】位置１０から、辺縁判定条件までの第一の
距離ｄ₁ は第一の方向の線に沿って線が辺縁と交わる位
置２２まで測定する。第二の距離ｄ₂ は第一の方向から
角度θ₁ だけ隔たった第二の方向の線に沿って線が辺縁
と交わる位置２４までを測定する。位置２６までの距離
ｄ₃ は第二の方向から角度θ₂ だけ隔たった第三の方向
の線に沿って測定し、位置２８までの距離ｄ₄ は第三の
方向から角度θ₃ だけ隔たった第４の方向で測定する。

【００３８】距離ｄ₅ は第４の方向から角度θ₄ だけ隔
たった方向の線に沿って測定する。しかし、この方向の
線は接続要素と交差しない。効率の面から、この場合の
距離は画像の寸法、画素数で測った文字寸法の倍数、ま
たはその他の適切な値など、任意に設定した限界に達す
るまでの測定でよい。

【００３９】各方向の距離は測定後に記録する。測定は
方向が第一の方向に戻るまでまたは距離が平行に測定さ
れるまで開始位置１０の周囲を順次行なうことができ
る。それぞれの方向を隔てる角度は等しい値で、θ_i ＝
（３６０°）／ｎとし、ここでｎは距離を測定する方向
の数とする。

【００４０】図２は内部接続した要素４０から測定が行
なわれる方法を示す。開始位置４２は接続要素４０の内
部にある。判定条件を辺縁とした場合、距離配置４２か
ら接続要素４０の辺縁位置まで測定される。この実施例
では位置４４、４６、４８、５０、５２、などである。

【００４１】図３は距離データを順次求める全般的段階
を示している。ボックス６０内の段階は多数の方向のそ
れぞれを扱う反復ループを開始する。ループを回るそれ
ぞれの反復において、ボックス６２内の段階が測定方向
の一つで開始位置から判定条件に合致する位置までの距
離を測定する。例えば、判定条件が黒い画素、白い画
素、または距離限界となりうる。

【００４２】図４は距離測定方法を示し、この実施例で
は開始画素８０から終了画素８２までの距離である。画
素８０と画素８２の間で線と交差する画素は判定条件に
合致するかを検出するため検証される。画素８２が判定
条件に合致すると判明すると、線に沿った距離はこの線
の方向における画素８０の距離測定値である。

【００４３】図５のフローチャートは終了位置までの距
離測定段階を示す。図６のフローチャートは距離データ
をデータ構造内に保存する段階を示す。

【００４４】図５は第一の位置からある方向の線に沿っ
て判定条件に合致する最も近い位置までの距離を示すデ
ータを取得する段階を示している。ボックス１００の段
階は第一の位置で開始する。ボックス１０１の段階は距
離カウントを０に再設定する。ボックス１０２の段階は
距離カウントを一つ増加させる。ボックス１０４内の検
定で距離カウントが限界を超過していないか検査する。
超過していない場合、ボックス１０６内の段階は方向線
に沿って距離カウントの位置を定義するデータにアクセ
スする。ボックス１０８の段階はその位置が判定条件に
合致しているかを検定する。

【００４５】その位置が判定条件に合致しない場合、ま
た距離限界を超過していない場合、ボックス１０２の段
階でもう一つの反復を開始する。判定条件に合致する位
置が検出されるか、または距離カウントが距離限界を超
過するまで、反復を続行する。例えば、判定条件が黒い
画素の場合、ボックス１０８の段階は次の画素が黒かを
検査し、黒い画素が検出されるまで、または距離限界を
超過するまで処理を継続する。この点で、ボックス１１
０の段階は最も近い黒い画素までの距離または距離限界
を表す距離カウントを返す。

【００４６】図６はある画素についての距離データをデ
ータ構造内に保存する全般的段階を示す。ボックス１２
０の段階は多数の方向のそれぞれを取り扱う反復ループ
を開始する。それぞれの反復において、ボックス１２２
の段階は、たとえば図５の段階に続くなど、その画素か
ら次の方向のカウントを取得して距離データを測定す
る。ボックス１２４の段階はデータを取得した方向でデ
ータをアクセスできるようにメモリ内のデータ構造に距
離データを保存する。全方向の距離を測定し終ると、そ
の画素のデータ構造が完成し、これの使用または保存の
いずれかを行なうことができる。

【００４７】図７Ａおよび図７Ｂは従来の投影ヒストグ
ラム式技術を用い、類似した文字のエイリアスによる一
般的問題を示している。

【００４８】図７Ａは、実施例として「Ｐ」の文字１３
０と文字を横断して引いた線１３２および１３４を示
す。線１３２は文字上部に画素１３６から入射し、底部
で画素１４６から射出する。線１３４はまず画素１３８
から文字に入射し、画素１４０から射出したのち画素１
４２から再入射し、画素１４４でまた射出する。図７Ｂ
は、実施例として「ｂ」の文字１５０と、文字を横断し
て引いた縦線１５２および１５４を同様に示す。線１５
２は文字上部に画素１５６から入射し、底部で画素１６
６から射出する。線１５４はまず画素１５８から文字に
入射し、画素１６０から一旦射出したのち、画素１６２
から再入射し、画素１６４から射出する。情報が線によ
って横断される黒い画素の数を示す場合、２文字につい
て収集した情報は全く同一に表現される。

【００４９】図８Ａおよび図８Ｂは図７Ａおよび図７Ｂ
のエイリアスの問題を距離データが回避する方法を示
す。それぞれの文字に近い同様な画素について得られた
距離データは大幅に異なっている。

【００５０】「Ｐ」文字１７０近くの画素１７２から、
ある方向の距離測定が文字底部に続く。他の方向では、
距離測定は距離限界まで続くか、あるいは別の目標に到
達するまで続く。対照的に「ｂ」文字の環部分内部の画
素１８２から全方向への距離測定は環内縁に続く。さら
に、画素１８２の直上であるが環外部にある画素からの
距離測定は画素１７２からの測定と同様となり、ある別
の方向で距離限界へ続く。

【００５１】図８Ａおよび図８Ｂの同様な画素から得ら
れた距離測定のプロファイルは容易に判別することがで
きる。

【００５２】図９Ａおよび図９Ｂは多数の方向で距離を
測定する利点を示す。例えば、図９Ａは文字１９０を示
す。画素２００からの距離は１２方向に測定される。距
離ｄ1 は文字辺縁の画素１９２まで測定される。距離ｄ
2 は文字辺縁の画素１９４まで測定される。さらなる測
定を画素２００の周囲で行なう。この実施例では、画素
１９２と１９４の間でサンプルを採っておらず、距離デ
ータはこれら２つの画素の間で文字内に間隙が存在する
という情報を含まない。

【００５３】図９Ｂは同様な文字２１０を示す。この実
施例では、画素２２２から２８方向にわたって測定を行
なっている。画素２２２から、距離ｄ1 は文字２１０辺
縁の画素２１２まで測定する。さらなる距離ｄ2 、ｄ3
、ｄ4 、ｄ5 はそれぞれ画素２１４、２１６、２１
８、２２０まで測定する。図９Ｂでは、距離データは、
文字２１０についての情報を図９Ａの文字１９０につい
ての距離データよりかなり大量に提供している。本情報
は文字の近似幅、図形底部にある間隙の存在、間隙の近
似幅を示している。

【００５４】図１０は複数の選択位置の画像プロファイ
ルを統合して、これらの位置を含む画像について方向の
関数としての距離プロファイルを取得する段階を示す。

【００５５】ボックス２３０の段階は取り扱うべき位置
があるか検出する反復ループを開始している。ボックス
２３２の段階でプロファイルデータ構造を生成するため
に図６の段階を追うなどして、次の位置についてのプロ
ファイルを取得する。ボックス２３４の段階はそれぞれ
の方向の距離データを加算するなどして、プロファイル
を直前のプロファイルと統合する。これ以外にも、全て
の位置についてのプロファイルが取得され統合された場
合、各方向の距離の和を位置の数で除算することによ
り、ボックス２３６の段階でそれぞれの方向の距離の平
均プロファイルを取得することができる。

【００５６】図１１および図１２は図６または図１０の
段階によって生成されたプロファイルを用いる段階を示
す。図１１はボックス２５０の段階で得られたプロファ
イルをボックス２５２の段階で記憶媒体上に保存できる
ことを示している。本記憶媒体は固定ディスク、フロッ
ピーディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＡＭ、または
あらゆる適切な記憶媒体でよい。図１２では、ボックス
２６０の段階で得られたプロファイルが、ネットワー
ク、電話線、無線結合、またはその他の適切な媒体など
の転送媒体上へボックス２６２の段階で転送される。

【００５７】図１３は本発明を実装したシステム２７０
を示す。処理装置２７２は入力装置２７４からの入力デ
ータを受信し、出力装置２７６へ出力データを提供する
ように接続してある。処理装置２７２はワークステーシ
ョンのＣＰＵのことがあり、入力装置２７４および出力
装置２７６はＩ／Ｏ装置のことがある。例えば、入力装
置２７４はスキャナまたはデジタル画像信号源などの画
像入力装置のことがある。また入力装置２７４は補助記
憶装置またはその他の記憶または転送媒体への接続を提
供でき、ここから方向の関数としての距離を示すモデル
プロファイルを受信することができる。同様に、出力装
置２７６は処理装置２７２によって得られたデータ、例
えば方向を示すデータ、タイプフェースを示すデータ、
または画像内で方向の関数としての距離を示すプロファ
イルなどを記憶または転送媒体へ提供するための装置の
ことがある。

【００５８】動作中、処理装置２７２はプログラム・メ
モリ２７８からの命令を実行し、データの読み書きのた
めデータ・メモリ２８０にアクセスする。プログラム・
メモリ２７８は多数の動作のための命令を保存してい
る。データ・メモリ２８０は図示したデータ構造を保存
し、また動作を実行する処理装置２７２によって使用さ
れる中間データを一時的に保存することもできる。

【００５９】プロファイル保存動作２８２は一組のプロ
ファイルを入力装置２７４から受信してデータ・メモリ
２８０内にプロファイルを保存する。同様にプロファイ
ル提供動作２８４は新規に生成したプロファイルを出力
装置２７６へ提供する。

【００６０】歪曲動作２８６は画像内の文字の線の歪曲
を示すデータを取得する。タイプフェース動作２８８は
画像内の文字の大部分に使われるタイプフェースを示す
データを取得する。これらの動作はそれぞれが距離デー
タ動作２９０を適切な引数で呼び出して、開始画素と多
数の方向の組についての距離データを取得する。歪曲動
作２８６からの引数は白い画素を横断して辺縁までの距
離を示す距離データを要求でき、タイプフェース動作２
８８からの引数は黒い画素を横断して辺縁までの距離を
示す距離データを要求できる。

【００６１】距離データ動作２９０は長さ動作２９２、
判定条件動作２９４、保存動作２９６を要求された距離
データの生成中に呼び出せる。長さ動作２９２は所定の
方向における開始画素からの線に沿った長さを示す長さ
データを取得する。判定条件動作２９４は長さデータを
用いて開始画素から指示された長さにある画素が辺縁の
条件などの判定条件に合致しているかを決定する。判定
条件に合致する画素が検出されると、保存動作２９６画
素の画素の長さデータを保存し、これがその方向の距離
データとなる。保存動作２９６は方向を示すデータを用
いてデータをアクセスできるように長さデータを保存す
ることができる。

【００６２】統合動作２９８は歪曲動作２８６とタイプ
フェース動作２８８から呼び出され、全ての開始画素に
ついてそれぞれの方向の距離データを統合してそれぞれ
の方向で統合された距離データを取得し、方向の関数と
しての距離のプロファイルを生成する。比較動作３００
はタイプフェース動作２８６から呼び出され、統合動作
２９８で生成されたプロファイルと、プロファイル保存
動作２８２によって保存されたモデルプロファイルを比
較する。

【００６３】データ・メモリ２８０内の画像データ３０
２は各画素についての値を示すデータを含む。これは画
像保存動作（図示していない）によって保存することが
できる。判定条件動作２９４はある画素が判定条件に合
致するかを決定する際に画像データ３０２内のその画素
の値にアクセスする。保存動作２９６は上述した距離デ
ータ３０４を保存する。統合動作２９８は距離データ３
０４にアクセスしてプロファイルデータ３０６を生成す
る。プロファイル保存動作２８２はモデルプロファイル
３０８を保存する。プロファイルデータ３０６とモデル
プロファイル３０８は比較動作２９８によってアクセス
され、プロファイル提供動作２８４もプロファイルデー
タ３０６をアクセスする。

【００６４】図１４および図１５から図１７では本発明
の技術の実装方法のいくつかを示す。図１４および図１
５は方向の関数としての距離プロファイルを生成する全
般的技術を示す。図１６は平均プロファイルを用いて画
像内のテキストの歪曲を検出する。図１７は平均プロフ
ァイルを用いて画像内のテキストの大部分で使用される
タイプフェースを決定する。

【００６５】図１４および図１５はある画像について方
向の関数としての距離の平均プロファイルを決定する方
法を示す。ボックス３１０の段階がシステムを初期化し
て分析すべき画像を形成する画像アレイをロードする。
実行する段階に適切な形式とは異なる形式、例えばディ
スクファイル形式またはスキャナ出力形式などで画像デ
ータを取得した場合、データ形式はアレイまたはその他
の適切な形式に変換されなければならない。ボックス３
１２の段階は、「距離限界（distance-limit）」、使用
する方向の数を示す「走査値（scan-values ）」、画像
を特徴付けるのに使用される位置の数を示す「位置サン
プル（location-samples）」を含む諸定数を設定する。

【００６６】定数「距離限界」は、隣接するテキスト行
の間の距離を検出するために画像の行間間隙より十分大
きい数値に設定してよい。例えば、一組の画像におい
て、距離限界を７０に設定して、本技術は良好に機能し
た。

【００６７】方向が３６０°を走査値で除算して得られ
るため、走査値の値を大きくすると大きな解像度で画像
特性を検出する。いくつかの特性について走査値を２４
付近の値に設定して十分な解像度が得られた。

【００６８】位置サンプルの値を１０００から３００
０、場合によっては５０００に設定して、いくつかの特
性で十分な解像度が得られている。位置サンプルの値を
大きくすると多くの計算が必要となるが、統計的に有意
な適正レベルに到達してしまうとそれ以上大きな正確度
には到達できない。受信した画像の解像度と測定する特
定の特性が十分な測定を得るために必要な値に影響する
ことがある。

【００６８】走査値と位置サンプルの適正な値は経験的
にまたは統計的分析により決定することができる。一般
的に所定の画像における所定の測定についての十分な値
は、定数をこれ以上増加させても結果の信頼性が改善し
なくなるまでこれらの定数を増加させることで得ること
ができる。

【００７０】ボックス３１４の段階は走査値の寸法でア
レイを作成する。このアレイは分割円の走査方向を保存
するために使用する。走査方向を得るため、ボックス３
１６の段階が円周の値３６０°を走査値で除算する。そ
れぞれの方向は、垂直下向き（すなわち０°＝↓）など
の同一の方向からの角度オフセットとしてアレイ内に保
存できる。

【００７１】ボックス３１８の段階は別のアレイすなわ
ちプロファイルアレイを作成する。このアレイも走査値
の寸法を有し、各方向での距離測定値を保存するために
使用する。

【００７２】ボックス３２０の段階は方向カウンタをリ
セットして０とし、位置カウンタを増加させてサンプリ
ングした位置の数を追跡する。ボックス３２２の段階は
位置カウンタが位置サンプルの値に到達する時点を検査
する。

【００７３】所望した位置の数がまだサンプリングされ
ていない場合、ボックス３２４の段階で別の位置を選択
する。これはランダムまたは疑似ランダム選択としてよ
い。ボックス３２６の段階はその位置が開始画素に対し
て適切な選択か確認するために検査し、用途によって変
化する。いくつかの用途では、開始画素は接続要素内に
存在しなければならない。さらなる属性、例えば画素が
ある要素の辺縁にあるか、などを所望することもでき
る。例えば、ある画像の歪曲を検出するため要素辺縁に
位置する画素を開始画素として使用することもありう
る。画像内のテキストのタイプフェースを検出するた
め、開始画素は辺縁画素または黒い画素のいずれかとな
るように選択することができる。

【００７４】選択した画素が所望した属性を有しない場
合、その画素からの測定は実行されずにシステムはボッ
クス３２４へ復帰する。画素が適切な場合、ボックス３
２８の段階で走査値の方向が測定済みか調べる。まだで
あれば、ボックス３３２の段階で新規方向について方向
カウンタを一つ増加させる。ボックス３３４の段階が選
択した画素の画像アレイの高さおよび幅の限界を設定す
る。このようにして、画像の輪郭より先で測定を行なわ
なくてもよいように画像の外郭を示す。ボックス３３６
の段階は新しい方向の線に沿ったｘ軸およびｙ軸方向の
増分についてそれぞれの軸の増分を計算する。ボックス
３３８の段階が開始画素からこの線に沿って第一の増分
での変数ｘバー（ｘ−ｂａｒ）およびｙバー（ｙ−ｂａ
ｒ）を開始し、距離カウンターｄｉｓｔをリセットす
る。

【００７５】ボックス３４０の段階で開始画素からの長
さがが幅、高さ、または距離限界のいずれかより外に位
置しているかを調べる。外に位置していない場合、ｘバ
ーおよびｙバーの現在値は画像アレイ内の画素のデータ
項目にアクセスするため整数に丸められる。ボックス３
４４の段階はその位置の画素が停止するための判定条件
に合致しているかを検証する。合致していない場合、ボ
ックス３４６の段階がｘバーおよびｙバーおよびｄｉｓ
ｔを増加させ、限界を調べるためにボックス３４０へ復
帰する。ボックス３４４でアレイ内の画素が停止画素判
定条件に合致しているか、限界を超過している場合、開
始画素からの長さを示す距離データｄｉｓｔはボックス
３４８の段階でプロファイルアレイ内に保存される。こ
のあとシステムは走査値の方向で距離が測定されていな
い限りボックス３２８へ復帰する。

【００７６】全方向について測定がなされた場合、プロ
ファイルはそれまでの全ての位置についてボックス３３
０で直前のプロファイルと統合され、位置カウンターは
ボックス３２０で一つ増分される。位置サンプルの位置
がボックス３２２でサンプリングされていれば、ボック
ス３５０の段階でプロファイルの合計から画像の平均プ
ロファイルを計算する。平均プロファイルはボックス３
５２の段階に返される。

【００７７】図１６は図１４および図１５で得られた平
均プロファイルを使用して画像歪曲を検出する動作を示
している。ボックス３６０で図１４および図１５の技術
を用いて平均プロファイルが計算される。本実施例にお
いて、それぞれの開始画素は黒い辺縁画素で、それぞれ
の停止画素は別の黒い画素でありうる。ボックス３６２
の段階は疑似ピークスクリーン間隔の値εを設定する。
本定数は最大ピーク値に極めて近接した方向で発生する
ことがあるピークを許容するエラーマージンである。本
定数は例えば１０度に設定することが可能である。ボッ
クス３６４の段階はそれぞれの局部的最小を見つけ、そ
れぞれの最小について最小値を表すスタックにエントリ
ーを追加する。ボックス３６６の段階はスタック内の最
小値を発見するため、それぞれの最小の値にしたがって
スタックを並べ替える。アレイ内の最小値に対応する方
向valley1 が画像歪曲と見なされる。

【００７８】valley₁ が実際に歪曲であるかを調べるた
め、ボックス３６８の段階がアレイ内で次に最も低い値
をvalley₂ 方向に見つける。ボックス３７０の段階はva
lley₂ がvalley₁ の疑似ピークスクリーン間隔ε内にな
いかを検証する。これがε内にある場合、ボックス３６
８がvalley₂ に次の最小値を取り出す。valley₂ がvall
ey₁ 周辺の間隔ε内にはないとわかると、ボックス３７
２の段階は画像を横断して反対側の方向にある歪曲を表
す第二の最小valley₂ が第一の最小valley₁ からおよそ
１８０°の方向にあるかを調べる。これが発見される
と、ボックス３７４の段階が歪曲方向valley₁ を返す。
valley₁ とvalley₂ の差が（１８０°−ε）から（１８
０°＋ε）の範囲内に存在しない場合、エラーが検出さ
れてボックス３７６の段階に返される。この場合分析さ
れるが図はテキスト画像ではないと思われる。

【００７９】図１７は平均プロファイルを用いて画像内
で主として用いられるテキストのタイプフェースを検出
するための動作を示す。ボックス３８０の段階は図１６
の技術を用いて画像の歪曲を取得し、これはのちの計算
において考慮でき、また画像歪曲修整に使用できる。ボ
ックス３８２の段階は画像の新規平均プロファイルを計
算するが、今回は開始画素に黒い画素をしようし、各方
向にある最も近い白い画素までの距離を測定する。代わ
りに辺縁画素を開始画素として使用してもよい。既知の
タイプフェースについてのモデルプロファイルはデータ
・メモリ内に保存されている。ボックス３８４は現在の
画像のプロファイルに対してチェックするべきモデルプ
ロファイルが存在する間継続する反復ループを開始す
る。ボックス３８６の段階は次のタイプフェースのモデ
ルプロファイルを取り出す。ボックス３８８の段階はモ
デルプロファイルと現在の平均プロファイルの間の最小
平方距離を計算する。これは次の式を用いて実行するこ
とができる：

【数１】 上記式から平方和が得られ、これの平方根をモデルプロ
ファイルと現在の平均プロファイルの間の距離測定とし
て求めることが出来る。その他の標準比較技術、例えば
絶対値の差またはその他の在来距離測定のいずれかの値
の差を得るなどを使用すること出来る。

【００８０】計算結果はボックス３９０においてタイプ
フェースにしたがって結果アレイ内に保存される。ボッ
クス３８４で調べるべきタイプフェースのモデルプロフ
ァイルがこれ以上存在しなければ、ボックス３９２の段
階が結果アレイを並べ替えて最も小さい差を見つけ出
す。最小差を付けたタイプフェース識別子がボックス３
９６の段階に返される。

【００８１】図１８および図１９は図１４および図１５
および図１６の技術を用いた実施例を示す。方向の関数
としての平均距離のプロファイルが図１４および図１５
の技術を用いると図１８に示した歪曲テキストの例から
得られる。図１９はテキストにおける方向の関数として
の平均要素間の距離のグラフ図である。数値が３６０°
にわたって分散した１２８の異なる方向の組のサンプル
について計算される。点４００は３３０°方向の最小を
示し、このページのテキストサンプルの近似歪曲であ
る。第二の最小４０２は１５０°方向にあり、反対方向
での平行線の１８０°の差を示す。

【００８２】図２０から図２３は図１４および図１５お
よび図１７の技術を用いた実施例を示す。方向の関数と
しての平均距離プロファイルが、ブックマンタイプフェ
ースの例として図２０に示したテキストのサンプルで図
１４および図１５の技術を用いて得られる。図２１はブ
ックマンタイプフェースについてのプロファイルのグラ
フ図である。図２２はアバンギャルドタイプフェースに
よるテキストのサンプルである。図２３は図１４および
図１５の技術を用いて得られた方向の関数としての平均
距離のアバンギャルドタイプフェースによるサンプルの
プロファイルのグラフ図である。これらのプロファイル
はモデルプロファイルと、または上述したように他のそ
れぞれと、比較することができる。

【００８３】本発明の実装は他にも多くの方法で可能で
あり、広範囲にわたるシステムに実装できる。図２４は
並列処理装置を含む実装を示している。

【００８４】図２４は図１３のシステムに類似したシス
テム４５０を示す。システム４５０は入力装置４５４か
らのデータを受信し出力装置４５６へデータを提供する
ように接続したホスト処理装置４５２を含む。ホスト処
理装置４５２はまた並列処理装置４６０との間でデータ
交換するようにも接続されており、並列処理装置４６０
は例えばシンキング・マシンズ社（Thinking Machines
Corporation ）製のコネクション・マシン(Connection
Machine)のことがある。並列処理装置４６０は処理ユニ
ット４６２を含み、それぞれのユニットは局部メモリ４
６４を有している。画像を形成するデータはそれぞれの
画素の値がそれぞれ処理ユニットの局部メモリ内に保存
されるように局部メモリ４６４内に保存することができ
る。ホスト処理装置はプログラム・メモリ４７０からの
命令を実行し、図１３との関連で上述したように、画像
処理の実行においてデータ・メモリ４７２をアクセスす
る。ホスト処理装置４５２は各画素のそれぞれの処理装
置を動作させて一つの方向の画素から判定条件に合致す
る別の画素への距離を示す距離データを取得する動作を
含む距離データサブルーチンを実行する。

【００８５】図２５Ａおよび図２５Ｂは一つの画像を画
像特性の主要な値を有する複数領域に分割する上で有用
な並列実装のさらなる特徴を示している。図２５Ａは５
つの領域を含み、それぞれの領域が他の領域のテキスト
とは異なる主要な歪曲を含む画像を示す。図２５Ｂは図
２５Ａの画像から取り出した画像を示し、ここで短線は
画像全体に平均して分散した代表的画素での局部的歪曲
と平行な方向に向いている。

【００８６】並列実装では各画素について方向の関数と
しての距離のプロファイルを得たあとで図２５Ｂに示し
たように局部的歪曲を発見できる。所定画素に対する処
理ユニットは多数の近隣画素のプロファイルに関するデ
ータをそれぞれの処理ユニットから取得することができ
る。例えば、近隣の画素は所定の画素を中心として周辺
Ｍ×Ｍ画素にある全ての画素を含めてよい。処理ユニッ
トは周辺にある画素のプロファイルを統合して、たとえ
ばそれぞれの方向の距離を別々に平均化するなどによっ
て、周辺についての方向の関数としての距離の分散を示
すプロファイルを取得できる。このプロファイルが分析
され、図２５Ｂに示した局部的歪曲を得ることができ
る。

【００８７】図２５Ａおよび図２５Ｂに示した技術は上
述技術の適切な変更によって逐次型実装に含めることも
ありうる。たとえば方向の関数としての距離のプロファ
イルが選択した画素について得られた場合、プロファイ
ルを分散しまた画素の周辺Ｍ×Ｍ画素内にある他の画素
のそれぞれについての加算装置プロファイルと統合する
ことが可能である。これは定時（Ｍ２）動作で、元の画
像のそれぞれの画素を中心とした周辺Ｍ×Ｍ画素につい
てそれぞれ局部プロファイルのアレイを生成することに
なる。または同一の画素の組に関して測定が行なわれた
場合、それぞれの測定はサンプリングした画素の周辺Ｍ
×Ｍ画素の各画素についてのプロファイルを取得するこ
とを含むことが可能で、プロファイルを統合してサンプ
リングした画素についての局部的測定を得ることができ
る。サンプルの画素の組は画像全体で平均した分散を得
るように選択することができる。

【００８８】図２５Ａおよび図２５Ｂで示した技術は主
として用いられるタイプフェースの測定および画像の別
の領域で別の代表値を有することがあるその他の画像特
性の測定に応用することが可能である。さらに周辺画素
についての画像特性を示すデータを分析して領域間で辺
縁を発見することができるため、測定する特性について
代表値をそれぞれが有するセグメントに画像を分割でき
る。

【００８９】本発明は多方面に適用可能で、これには上
述のような歪曲検出および主力タイプフェース識別も含
まれる。図２６は複写装置における本発明の応用例を示
す。

【００９０】複写装置５００はスキャナ５０２、画像処
理システム５０４、および印刷装置５０６を含む。スキ
ャナ５０２は入力文書の画像を形成するデータを生成で
きる。画像処理システム５０４は図１３および図２４で
示したように実装可能で、歪曲の検出および使用タイプ
フェース識別に加えて光学的文字認識技術を用いて文書
内の文字を識別可能である。画像処理システム５０４も
文字寸法および位置の検出を行なって、入力文書画像内
の文字が適切な寸法、位置、および歪曲の識別したタイ
プフェースから同一文字の正しい版へ置き換えられてい
る補正画像を形成するデータを生成する技術を適用でき
る。補正画像を形成するデータは出力文書を印刷する印
刷装置５０６へ提供できる。

【００９１】本発明は歪曲検出および主力タイプフェー
ス識別などの特定用途に関して記述した。本発明はまた
文字または単語の識別に対しても応用可能である。

【００９２】本発明は画像を形成するデータに対して動
作が実行されて方向の関数としての距離を示すデータを
取得するための実装に関して記述した。本発明は画像内
で方向の関数としての距離を直接的に測定するため感光
素子に接続した専用回路に実装することもある。

【００９３】本発明はソフトウェアとしての実装に関し
て記述したが、本発明は専用ハードウェアを用いて実装
されることもある。

【００９４】本発明はまたランダムに選択したい値から
距離を測定する実装方法に関して記述した。距離測定用
開始位置はこれ以外に他の何らかの判定条件、例えば接
続要素内部の全画素、辺縁の全画素、またはＮ番目の内
部または辺縁画素全てなどから選択することができる。
さらに、所定位置からそれぞれの方向への距離測定を必
要としないことがあり、かわりに各方向について開始位
置の別の組から距離が測定されることがある。

【００９５】本発明は３６０°の範囲を等間隔で分割す
る方向に距離が測定される実装方法との関連で記述し
た。１８０°の方向範囲を使用することも可能となりう
る。また等間隔で分割されていないが測定する特性を示
すのに必要な情報を提供する方向の組を識別することも
可能となりうる。

【００９６】本発明は測定距離の平均化によって各方向
の分散データが得られる実装方法との関連で記述した。
分散データを取得するために他の技術を用いることもあ
りうる。例えば、中央値のその他の尺度、例えばモード
やラジアンなどを得ることも可能である。変移の度合、
例えば標準偏差を得ることもできる。中央値および変移
の混合度、例えば頻度がモードの下で多数のデシベルか
らなる距離などを得ることもできる。一般的にいって、
分散データは全ての距離測定値を得たあとで得ることが
でき、またはデータ保存要件を減少させるため、距離測
定値を得たように、例えば積算することによって統合す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 画像部分の模式図で、方向の関数として開始
位置からの距離を測定することにより、図形の端部を検
出しうる方法を示す。

【図２】 画像部分の模式図で、方向の関数として開始
位置からの距離を測定することにより、図形の端部を検
出しうる別の方法を示す。

【図３】 方向の関数としての距離を検出する全般的段
階を示すフローチャートである。

【図４】 図３の技術によって開始画素から判定条件に
合致する画素までの距離を検出しうる方法を示す模式図
である。

【図５】 図４に示した距離を検出する段階を示すフロ
ーチャートである。

【図６】 図５に示した段階を用いて、方向の関数とし
ての距離からデータ構造を生成する段階を示すフローチ
ャートである。

【図７】 それぞれエイリアスを付ける形式を示すた
め、従来技術によって文字をヒストグラム化しうる方法
を示している。

【図８】 それぞれエイリアスを回避するため方向の関
数としての距離を検出することによって文字を検出しう
る方法を示す。

【図９】 それぞれ方向の関数としての距離を、隣接す
る方向を分離するように異なる角度で検出することによ
って検出された文字を示す。

【図１０】 図６からのデータを統合することで画像に
ついてのプロファイルを取得する全般的段階を示すフロ
ーチャートである。

【図１１】 記録媒体上に図１０からのプロファイルを
保存する全般的段階を示すフローチャートである。

【図１２】 図１０からのプロファイルを転送する全般
的段階を示すフローチャートである。

【図１３】 方向の関数として距離を用いる画像処理を
実装するシステムの構成部材を示す略ブロック図であ
る。

【図１４】 方向の関数として距離を求める段階を示す
フローチャートのである。

【図１５】 方向の関数として距離を求める段階を示す
フローチャートのである。

【図１６】 方向の関数として距離を用い歪曲を検出す
る段階を示すフローチャートである。

【図１７】 方向の関数として距離を用い大部分を占め
るタイプフェースを検出する段階を示すフローチャート
である。

【図１８】 歪曲したテキストの画像の例である。

【図１９】 図１８の画像について方向の関数としての
距離プロファイルである。

【図２０】 タイプフェースにブックマン（Bookman ）
を用いたテキストの画像の例である。

【図２１】 図２０の画像について方向の関数としての
距離プロファイルである。

【図２２】 タイプフェースにアバンギャルド（Avant
Garde ）を用いたテキストの画像の例である。

【図２３】 図２２の画像について方向の関数としての
距離プロファイルである。

【図２４】 画像内で方向の関数としての距離を検出す
るための並列処理装置を含むシステムの略ブロック図で
ある。

【図２５】 歪曲方向の異なる領域を有するテキストの
画像と図２５Ａの画像について歪曲方向を示す短い線を
有する画像である。

【図２６】 方向の関数としての距離を検出する画像処
理システムを含む複写装置の略ブロック図である。

【符号の説明】

２７０ システム、２７２ 処理装置、２７４ 入力装
置、２７６ 出力装置、２７８ プログラム・メモリ、
２８０ データ・メモリ、２８２ プロファイル保存動
作、２８４ プロファイル提供動作、２８６ 歪曲動
作、２８８ タイプフェース動作、２９０ 距離データ
動作、２９２ 長さ動作、２９４ 判定条件動作、２９
６ 保存動作、２９８ 統合動作、３００ 比較動作、
３０２ 画像データ、３０４ 距離データ、３０６ プ
ロファイル・データ、３０８ モデルプロファイル、４
５０ システム、４５２ ホスト処理装置、４５４ 入
力装置、４５６ 出力装置、４６０ 並列処理装置、４
６２ 並列処理ユニット、４６４ 局部メモリ、４７０
プログラム・メモリ、４７２ データ・メモリ、５０
０ 複写装置、５０２ スキャナ、５０４ 画像処理シ
ステム、５０６ 印刷装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ダニエル・ピー・フッテンロッハー アメリカ合衆国 ニューヨーク州 14850 イサカ コムストックロード 314 (72)発明者 ピーター・シー・ウェイナー アメリカ合衆国 ニューヨーク州 14850 イサカ オークアベニュー 116

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 次のものを有する画像処理装置：画像が
   判定条件に合致するような位置の組を有する複数位置を
   含む前記画像を形成する画像データを保存するためのメ
   モリ；およびそれぞれの方向の距離データが開始位置か
   ら前記画像が前記判定条件に合致する前記位置の組のそ
   れぞれの一つへの方向にある距離を示すようにするため
   に、前記メモリにアクセスするために接続され、前記画
   像データを用いて複数方向のそれぞれに対し前記画像内
   の開始位置についてそれぞれ距離データを得るための距
   離データ手段を有する処理装置。