JPH05324908A - 圧縮イメージ認識処理方式 - Google Patents
圧縮イメージ認識処理方式Info
- Publication number
- JPH05324908A JPH05324908A JP3024370A JP2437091A JPH05324908A JP H05324908 A JPH05324908 A JP H05324908A JP 3024370 A JP3024370 A JP 3024370A JP 2437091 A JP2437091 A JP 2437091A JP H05324908 A JPH05324908 A JP H05324908A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は，圧縮イメージ認識処理方式に関し，
少ない容量のメモリを用い，高速処理を可能とすること
を目的とする。 【構成】圧縮イメージ中の黒画素を抽出しその輪郭を走
査することにより１文字に相当する閉領域を抽出する輪
郭走査部１を設けるように構成し，この閉領域について
伸張部２がビットマップメモリ上に伸張して１文字分の
イメージを得，このイメージから特徴抽出部３が特徴デ
ータを抽出し，この特徴データと辞書５とを照合部４が
照合して１文字分の文字データを得るように構成する。
少ない容量のメモリを用い，高速処理を可能とすること
を目的とする。 【構成】圧縮イメージ中の黒画素を抽出しその輪郭を走
査することにより１文字に相当する閉領域を抽出する輪
郭走査部１を設けるように構成し，この閉領域について
伸張部２がビットマップメモリ上に伸張して１文字分の
イメージを得，このイメージから特徴抽出部３が特徴デ
ータを抽出し，この特徴データと辞書５とを照合部４が
照合して１文字分の文字データを得るように構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，圧縮イメージ認識処理
方式に関し，特に，イメージデータの伸張を切出した文
字についてのみ行なう圧縮イメージ認識処理方式に関す
る。
方式に関し，特に，イメージデータの伸張を切出した文
字についてのみ行なう圧縮イメージ認識処理方式に関す
る。
【０００２】文字認識装置においては，装置外部から送
られてきた圧縮されたイメージデータの認識が行なわれ
る。この認識のために，圧縮されたイメージデータ以
下，圧縮イメージをビットマップメモリ上に一度伸張
（展開）する必要がある。
られてきた圧縮されたイメージデータの認識が行なわれ
る。この認識のために，圧縮されたイメージデータ以
下，圧縮イメージをビットマップメモリ上に一度伸張
（展開）する必要がある。
【０００３】
【従来の技術】図４及び図５は，従来の圧縮イメージの
認識処理について示す。図５に示す如き圧縮イメージに
ついて，図４（Ａ）に示す全イメージ伸張部６が，全圧
縮イメージをビットマップメモリ上に伸張（展開）す
る。これにより，図５の中央に示す如きビットマップが
得られる。このビットマップから，切り出し部７が，１
文字分のビットマップ（イメージデータ）を切り出す。
これは，図５の右端に示すイメージに相当する。この切
り出したイメージについて，特徴抽出部３が，その特徴
データを抽出する。次に，照合部４が，特徴データと辞
書５との照合を行ない，特徴データに適合する文字デー
タを抽出する。例えば，図５のイメージから，文字デー
タ「Ａ」が抽出される。
認識処理について示す。図５に示す如き圧縮イメージに
ついて，図４（Ａ）に示す全イメージ伸張部６が，全圧
縮イメージをビットマップメモリ上に伸張（展開）す
る。これにより，図５の中央に示す如きビットマップが
得られる。このビットマップから，切り出し部７が，１
文字分のビットマップ（イメージデータ）を切り出す。
これは，図５の右端に示すイメージに相当する。この切
り出したイメージについて，特徴抽出部３が，その特徴
データを抽出する。次に，照合部４が，特徴データと辞
書５との照合を行ない，特徴データに適合する文字デー
タを抽出する。例えば，図５のイメージから，文字デー
タ「Ａ」が抽出される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前述の従来技術によれ
ば，圧縮イメージから文字データを認識するためには，
全圧縮イメージをビットマップ上に展開する必要があ
る。このため，以下の問題があった。即ち，展開（伸
張）のための処理は，文字の部分（図５に示す１文字分
の集合）以外の白画素についても，文字の部分と同様に
行う必要がある。従って，ビットマップ上への展開に多
大の時間を要し，高速処理の障害となっていた。また，
全圧縮イメージを一度にビットマップ上に展開するた
め，必要なビットマップの容量が極めて大きくなってし
まっていた。
ば，圧縮イメージから文字データを認識するためには，
全圧縮イメージをビットマップ上に展開する必要があ
る。このため，以下の問題があった。即ち，展開（伸
張）のための処理は，文字の部分（図５に示す１文字分
の集合）以外の白画素についても，文字の部分と同様に
行う必要がある。従って，ビットマップ上への展開に多
大の時間を要し，高速処理の障害となっていた。また，
全圧縮イメージを一度にビットマップ上に展開するた
め，必要なビットマップの容量が極めて大きくなってし
まっていた。
【０００５】本発明は，少ない容量のメモリを用い，高
速処理を可能とした圧縮イメージ認識処理方式を提供す
ることを目的とする。
速処理を可能とした圧縮イメージ認識処理方式を提供す
ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図であり，本発明によるデータ処理装置又は文字認識装
置を示している。この文字認識装置は，当該装置の外部
から送られてきた圧縮イメージから１文字に相当する閉
領域の分を抽出する輪郭走査部１と，圧縮イメージを伸
張してイメージを得る伸張部（１文字イメージ伸張部）
２と，圧縮イメージを伸張して得たイメージからその特
徴データを抽出する特徴抽出部３と，この特徴データを
用いて辞書５を参照して文字データを得る照合部４とを
備える。
図であり，本発明によるデータ処理装置又は文字認識装
置を示している。この文字認識装置は，当該装置の外部
から送られてきた圧縮イメージから１文字に相当する閉
領域の分を抽出する輪郭走査部１と，圧縮イメージを伸
張してイメージを得る伸張部（１文字イメージ伸張部）
２と，圧縮イメージを伸張して得たイメージからその特
徴データを抽出する特徴抽出部３と，この特徴データを
用いて辞書５を参照して文字データを得る照合部４とを
備える。
【０００７】輪郭走査部１は，圧縮イメージ中から黒画
素を検出し，その輪郭を走査することにより，１文字に
相当する閉領域を抽出する。この閉領域について，伸張
部２が，ビットマップメモリ上に伸張（展開）すること
により，１文字のイメージを得る。この１文字のイメー
ジについて，特徴抽出部３が，その特徴データを抽出す
る。そして，この特徴データと辞書５との照合を照合部
４が行ない，この１文字についての文字データを得る。
素を検出し，その輪郭を走査することにより，１文字に
相当する閉領域を抽出する。この閉領域について，伸張
部２が，ビットマップメモリ上に伸張（展開）すること
により，１文字のイメージを得る。この１文字のイメー
ジについて，特徴抽出部３が，その特徴データを抽出す
る。そして，この特徴データと辞書５との照合を照合部
４が行ない，この１文字についての文字データを得る。
【０００８】以上によれば，圧縮イメージからの文字デ
ータの認識は，１文字毎に行なわれる。従って，イメー
ジを展開するためのビットマップメモリの容量は，１文
字分，即ち，１文字に相当する閉領域を格納できる分だ
けあればよく，この領域をくり返し用いればよい。この
結果，ビットマップメモリの容量を，従来と比較して，
十分に小さくできる。一方，このイメージの伸張に先立
って，１文字に相当する閉領域の分の圧縮イメージが抽
出される。この抽出は，黒画素の輪郭を走査することに
よっている。従って，文字の部分以外の白画素について
ビットマップメモリ上に展開する必要がなく，この分展
開のための処理を不要にできる。この結果，伸張のため
の時間を短縮でき，処理を高速化できる。
ータの認識は，１文字毎に行なわれる。従って，イメー
ジを展開するためのビットマップメモリの容量は，１文
字分，即ち，１文字に相当する閉領域を格納できる分だ
けあればよく，この領域をくり返し用いればよい。この
結果，ビットマップメモリの容量を，従来と比較して，
十分に小さくできる。一方，このイメージの伸張に先立
って，１文字に相当する閉領域の分の圧縮イメージが抽
出される。この抽出は，黒画素の輪郭を走査することに
よっている。従って，文字の部分以外の白画素について
ビットマップメモリ上に展開する必要がなく，この分展
開のための処理を不要にできる。この結果，伸張のため
の時間を短縮でき，処理を高速化できる。
【０００９】
【実施例】図１において，文字認識装置は，ｃｐｕ（中
央処理装置）とメモリとからなる。メモリは，プログラ
ム格納用，データ格納用及びイメージ伸張のためのビッ
トマップメモリとからなる。輪郭走査部１乃至照合部４
は，プログラム格納用のメモリに格納された各種のプロ
グラムとｃｐｕとからなる。
央処理装置）とメモリとからなる。メモリは，プログラ
ム格納用，データ格納用及びイメージ伸張のためのビッ
トマップメモリとからなる。輪郭走査部１乃至照合部４
は，プログラム格納用のメモリに格納された各種のプロ
グラムとｃｐｕとからなる。
【００１０】輪郭走査部１は，圧縮イメージから黒画素
を抽出する。圧縮イメージは，データ格納用メモリに格
納される。圧縮イメージは，図２に示す如きものであ
る。圧縮イメージの各行は，これをビットマップメモリ
上に展開した時の各行に対応する。各行において記述さ
れた数字は，その行における白画素及び黒画素の連続の
範囲を示す。例えば，図２の最上行「０１１３２５０
８」は，各２文字に区切られ，この行の先頭から順に，
白画素が「０１個（桁）」，黒画素が「１３個」，白画
素が「２５個」，黒画素が「０８個」，並んでいること
を示す。各ラスタの先頭が何画素目かは，別に示され
る。この順にビットマップメモリ上に各画素を展開する
ことにより，イメージが得られる。
を抽出する。圧縮イメージは，データ格納用メモリに格
納される。圧縮イメージは，図２に示す如きものであ
る。圧縮イメージの各行は，これをビットマップメモリ
上に展開した時の各行に対応する。各行において記述さ
れた数字は，その行における白画素及び黒画素の連続の
範囲を示す。例えば，図２の最上行「０１１３２５０
８」は，各２文字に区切られ，この行の先頭から順に，
白画素が「０１個（桁）」，黒画素が「１３個」，白画
素が「２５個」，黒画素が「０８個」，並んでいること
を示す。各ラスタの先頭が何画素目かは，別に示され
る。この順にビットマップメモリ上に各画素を展開する
ことにより，イメージが得られる。
【００１１】輪郭走査部１は，実際のイメージを展開す
ることなく，この圧縮イメージにおける各画素の配列の
規則性を利用して，黒画素を抽出する。即ち，圧縮イメ
ージは，白画素と黒画素とを交互に，２桁の数字で表し
ている。そこで，まず，圧縮イメージの先頭行から黒画
素の有無を調べ，無ければ，次行以下順にくり返し調べ
る。そして，黒画素を抽出すると，その黒画素の領域を
起点として，これに連なる黒画素を抽出してゆく。
ることなく，この圧縮イメージにおける各画素の配列の
規則性を利用して，黒画素を抽出する。即ち，圧縮イメ
ージは，白画素と黒画素とを交互に，２桁の数字で表し
ている。そこで，まず，圧縮イメージの先頭行から黒画
素の有無を調べ，無ければ，次行以下順にくり返し調べ
る。そして，黒画素を抽出すると，その黒画素の領域を
起点として，これに連なる黒画素を抽出してゆく。
【００１２】この抽出は，実際のイメージを展開した場
合に反時計回りとして表される方向に行なわれる。これ
は，この方向に文字（黒画素）の輪郭を走査することに
等しい。このために，当該黒画素領域を基に，行数及び
／又は桁数を変化させて，連続する黒画素の領域を走査
してゆく。この走査により，ある閉領域が抽出される。
即ち，最初に抽出された黒画素に戻ることで処理を終了
する。この閉領域が，１文字分の黒画素の固まりであ
る。この時点では，図２に示す如く，圧縮イメージのま
まである。この圧縮イメージは，データ格納用メモリに
格納される。
合に反時計回りとして表される方向に行なわれる。これ
は，この方向に文字（黒画素）の輪郭を走査することに
等しい。このために，当該黒画素領域を基に，行数及び
／又は桁数を変化させて，連続する黒画素の領域を走査
してゆく。この走査により，ある閉領域が抽出される。
即ち，最初に抽出された黒画素に戻ることで処理を終了
する。この閉領域が，１文字分の黒画素の固まりであ
る。この時点では，図２に示す如く，圧縮イメージのま
まである。この圧縮イメージは，データ格納用メモリに
格納される。
【００１３】伸張部２は，この１文字分の圧縮イメージ
をビットマップメモリ上に伸張（展開）して，１文字分
のイメージを得る。このイメージは，図２に示す如く，
黒画素により文字（「Ａ」）を表したものである。な
お，実際は，ビットマップメモリ上に黒画素を「１」，
白画素を「０」としたデータを各ドットに対応するビッ
トに書込んだものであることはいうまでもない。
をビットマップメモリ上に伸張（展開）して，１文字分
のイメージを得る。このイメージは，図２に示す如く，
黒画素により文字（「Ａ」）を表したものである。な
お，実際は，ビットマップメモリ上に黒画素を「１」，
白画素を「０」としたデータを各ドットに対応するビッ
トに書込んだものであることはいうまでもない。
【００１４】ここで必要とされるビットマップメモリの
サイズ（容量）は，１文字分の圧縮イメージを展開でき
るような縦方向及び横方向のサイズ（外接するサイズ）
とされる。即ち，図２の如く，長方形（又は正方形）と
なる。１文字分の閉領域が長方形等でない場合には，ビ
ットマップメモリのサイズとの間で差が生じるが，この
部分は白画素とされる。
サイズ（容量）は，１文字分の圧縮イメージを展開でき
るような縦方向及び横方向のサイズ（外接するサイズ）
とされる。即ち，図２の如く，長方形（又は正方形）と
なる。１文字分の閉領域が長方形等でない場合には，ビ
ットマップメモリのサイズとの間で差が生じるが，この
部分は白画素とされる。
【００１５】特徴抽出部３は，このビットマップメモリ
上の１文字のイメージからその特徴データを抽出する。
この特徴データは，データ格納用メモリに格納される。
照合部４は，この特徴データと辞書５の内容とを照合し
て，文字データを得る。この文字データは，例えばコー
ドの形でデータ格納用メモリに格納される。
上の１文字のイメージからその特徴データを抽出する。
この特徴データは，データ格納用メモリに格納される。
照合部４は，この特徴データと辞書５の内容とを照合し
て，文字データを得る。この文字データは，例えばコー
ドの形でデータ格納用メモリに格納される。
【００１６】図３は，圧縮イメージ認識処理フローを示
す。ステップ１において，文字認識装置の外部から圧縮
イメージが入力される。ステップ２において，輪郭走査
部１が，この圧縮イメージから黒画素の抽出を行ない，
ステップ３において，黒画素抽出の有無を調べ，無い場
合にはステップ２をくり返す。黒画素が有る場合，輪郭
走査部１は，ステップ４において，圧縮データの中の黒
画素を反時計回りにその輪郭につき走査し，ステップ５
において，閉領域の抽出が終了したか否かを調べ，未終
了の場合にはステップ４をくり返す。
す。ステップ１において，文字認識装置の外部から圧縮
イメージが入力される。ステップ２において，輪郭走査
部１が，この圧縮イメージから黒画素の抽出を行ない，
ステップ３において，黒画素抽出の有無を調べ，無い場
合にはステップ２をくり返す。黒画素が有る場合，輪郭
走査部１は，ステップ４において，圧縮データの中の黒
画素を反時計回りにその輪郭につき走査し，ステップ５
において，閉領域の抽出が終了したか否かを調べ，未終
了の場合にはステップ４をくり返す。
【００１７】終了の場合，ステップ６において，伸張部
２が，抽出された閉領域，即ち，１文字分の圧縮イメー
ジをビットマップメモリ上にイメージとして伸張する。
ステップ７において，特徴抽出部３が，伸張されたイメ
ージから特徴データを抽出する。ステップ８において，
照合部４が，特徴データを辞書５と照合して，ステップ
９において，文字データを得る。
２が，抽出された閉領域，即ち，１文字分の圧縮イメー
ジをビットマップメモリ上にイメージとして伸張する。
ステップ７において，特徴抽出部３が，伸張されたイメ
ージから特徴データを抽出する。ステップ８において，
照合部４が，特徴データを辞書５と照合して，ステップ
９において，文字データを得る。
【００１８】この文字データは，圧縮イメージ中の１文
字分の領域から抽出したものであり，圧縮イメージに他
の文字が含まれている可能性がある。そこで，再びステ
ップ２以下をくり返す。これに先立って，先に抽出した
閉領域は，全て，白画素に置換される。そして，この後
に最初に抽出された黒画素について同様の処理がくり返
される。この過程で用いられるビットマップメモリは，
先に閉領域を展開するのに用いたものを用いる。従っ
て，その容量は極めて少なくてすみ，図５との比較から
判るように，従来１文字を切り出すために用いていた分
と同等でよい。また，伸張すべきデータ（ドット数又は
ビット数）の総和も少なくなり，その分処理が高速化さ
れる。更に，従来の１文字分のデータの切り出しは，ビ
ットマップメモリ間で各ビット毎のデータ転送によって
いたが，本実施例では，１文字分のデータの抽出を圧縮
イメージで抽出しているので，この点からも処理が高速
化できる。
字分の領域から抽出したものであり，圧縮イメージに他
の文字が含まれている可能性がある。そこで，再びステ
ップ２以下をくり返す。これに先立って，先に抽出した
閉領域は，全て，白画素に置換される。そして，この後
に最初に抽出された黒画素について同様の処理がくり返
される。この過程で用いられるビットマップメモリは，
先に閉領域を展開するのに用いたものを用いる。従っ
て，その容量は極めて少なくてすみ，図５との比較から
判るように，従来１文字を切り出すために用いていた分
と同等でよい。また，伸張すべきデータ（ドット数又は
ビット数）の総和も少なくなり，その分処理が高速化さ
れる。更に，従来の１文字分のデータの切り出しは，ビ
ットマップメモリ間で各ビット毎のデータ転送によって
いたが，本実施例では，１文字分のデータの抽出を圧縮
イメージで抽出しているので，この点からも処理が高速
化できる。
【００１９】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
圧縮イメージ認識処理において，圧縮イメージ中の黒画
素の輪郭を走査して１文字に相当する閉領域を抽出する
ことにより，１文字分のイメージを得て特徴を抽出して
文字データを得ることができるので，イメージの伸張の
ためのビットマップメモリの容量を極めて小さくでき，
イメージの伸張処理量を少なくして高速化を図ることが
できる。
圧縮イメージ認識処理において，圧縮イメージ中の黒画
素の輪郭を走査して１文字に相当する閉領域を抽出する
ことにより，１文字分のイメージを得て特徴を抽出して
文字データを得ることができるので，イメージの伸張の
ためのビットマップメモリの容量を極めて小さくでき，
イメージの伸張処理量を少なくして高速化を図ることが
できる。
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】圧縮イメージの伸張説明図である。
【図３】圧縮イメージ認識処理フローである。
【図４】従来技術説明図である。
【図５】従来技術説明図である。
１ 輪郭走査部 ２ １文字イメージ伸張部 ３ 特徴抽出部 ４ 照合部 ５ 辞書 ６ 全イメージ伸張部 ７ 切り出し部
Claims (1)
- 【請求項１】 圧縮イメージを伸張して得たイメージか
らその特徴データを抽出する特徴抽出部(3) と，前記特
徴データを用いて辞書(5) を参照して文字データを得る
照合部(4) とを備えた文字認識装置において，前記圧縮
イメージから１文字に相当する閉領域の分を抽出する輪
郭走査部(1)と，前記圧縮イメージを伸張してイメージ
を得る伸張部(2) とを設け，前記輪郭走査部(1) が，前
記圧縮イメージに存在する黒画素の輪郭を走査すること
により前記１文字に相当する閉領域を抽出し，前記伸張
部(2) が，前記１文字に相当する閉領域を伸張すること
により前記１文字のイメージを得て，前記特徴抽出部
(3) が，前記１文字のイメージからその特徴データを抽
出することを特徴とする圧縮イメージ認識処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3024370A JPH05324908A (ja) | 1991-02-19 | 1991-02-19 | 圧縮イメージ認識処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3024370A JPH05324908A (ja) | 1991-02-19 | 1991-02-19 | 圧縮イメージ認識処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05324908A true JPH05324908A (ja) | 1993-12-10 |
Family
ID=12136308
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3024370A Pending JPH05324908A (ja) | 1991-02-19 | 1991-02-19 | 圧縮イメージ認識処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05324908A (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5773477A (en) * | 1980-10-21 | 1982-05-08 | Ibm | Character recognition device |
-
1991
- 1991-02-19 JP JP3024370A patent/JPH05324908A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5773477A (en) * | 1980-10-21 | 1982-05-08 | Ibm | Character recognition device |
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