JPH0554187A - 文字パターン傾き検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 文字パターンの傾きを、簡易な処理によって
高速に検出する。 【構成】 文字パターンＰの外接矩形領域として切り出
された文字画像に対し、外接矩形枠Ｑの上下辺と文字パ
ターンＰとの交点を検出し、それぞれの座標（Ｘｓ，Ｙ
ｓ），（Ｘｅ，Ｙｅ）より交点を結ぶ直線Ｌの傾きを算
出する。または、交点のｘ座標の差（Ｘｓ−Ｘｅ）を算
出する。 【効果】 画像データの走査のための処理が少なく、複
雑な演算も不要。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字認識装置における
文字パターンの傾きの検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】手書きの文字は、筆者によって傾きの向
きと程度が様々に変化するため、手書き文字認識を行な
う装置においては、認識の前に文字パターンの傾きを検
出し、この傾きを利用して、文字画像を補正してから特
徴量を抽出し、あるいは文字画像より抽出した特徴量の
補正を行なう必要がある。

【０００３】このような文字パターンの傾きを検出する
ための比較的簡易な方法としては、特公平１−２６９１
９０号公報に述べられているように、文字画像の四隅か
ら中心へ向かって所定角度（例えば水平方向に対し４５
度の角度）でラスター走査し、最初に黒画素を検出した
走査線を文字パターンに接する直線として検出し、検出
した４本の直線のうちの向かい合う２組の直線の間隔か
ら傾きを算出する方法が知られている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】この方法は、文字パタ
ーンの二次モーメントを計算するような方法に比べれ
ば、処理が簡単であるが、文字パターンに接する直線を
検出するための画像データの走査のために、かなりの処
理時間を必要とする。

【０００５】よって本発明の目的は、より単時間で文字
パターンの傾きを検出するための簡易な方法を提供する
ことにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、入力画像より
文字パターンに外接する矩形の領域を文字画像として切
り出す文字認識装置において、文字画像の対向する特定
の二個の辺のそれぞれと文字パターンとの交点を検出
し、検出した２個の交点の座標より文字パターンの傾き
を算出することを特徴とするものである。

【０００７】

【作用】切り出された文字画像の各辺には、必ず文字パ
ターンとの交点が存在し、このような交点は辺を走査す
るのみで検出できる。そして、水平の辺のｙ座標（垂直
方向の座標）と垂直の辺のｘ座標（水平方向の座標）は
予め判明している。

【０００８】本発明によれば、例えば横書き原稿の場
合、上辺と下辺の画像データを走査し、それぞれと文字
パターンとの交点のｘ座標を検出し、各交点のｘ座標と
辺のｙ座標を用いて交点間を結ぶ直線の傾きを算出す
る。この直線の傾きは、文字パターンの傾きにほぼ対応
しているので、文字パターンの傾きとして用いることが
できる。

【０００９】あるいは、文字画像の大きさの変化が小さ
いか、あるいは文字画像の大きさが正規化される場合に
は、横書きのときは、上下辺の文字パターンとの交点の
ｘ座標の差が交点を結ぶ直線の傾きにほぼ対応するの
で、上下枠交点のｘ座標の差を文字パターンの傾きとし
て算出する。

【００１０】

【実施例】図１は本発明の一実施例に係る文字認識装置
の概略ブロック図である。１は文書原稿を読み込むスキ
ャナ、２は文書の画像データを記憶するための画像メモ
リ、３は処理を実行する中央演算処理装置、４は中央演
算処理装置３によって実行される処理のプログラムが記
憶されたＲＯＭ、５は中央演算処理装置３によってワー
クエリアとして利用されるＲＡＭ、６は標準文字パター
ンの辞書である。

【００１１】図２に、この文字認識装置の全体的処理フ
ローを示す。文書画像はスキャナ１によって２値画像デ
ータとして入力され、画像メモリ２に格納される（処理
１０１）。この入力画像より、文字パターンの外接矩形
の領域が文字画像として切り出される（処理１０３）。
通常、この文字切り出しは、行画像の切り出しと、行画
像からの文字画像の切り出しの２段階によってなされ
る。次に、文字画像の大きさの正規化がなされる（処理
１０５）。

【００１２】次に、切り出された各文字画像に対し、文
字パターンの傾きの検出がなされる（処理１０７）。こ
の処理については後に詳述する。

【００１３】次に、文字認識処理を行なわれる（処理１
０９）。この処理では、例えば、検出された文字パター
ンの傾きを利用し、文字画像に対し傾き補正を行なって
から、その特徴量を抽出し、これと辞書６とのマッチン
グを行なって認識結果を得る。あるいは、文字画像の特
徴量を抽出し、この特徴量に対して文字パターンの傾き
に応じた補正を施し、この補正後の特徴量と辞書６との
マッチングを行なう。

【００１４】次に、文字パターンの傾き検出（処理１０
７）について説明する。図３は、この処理のフロー図で
ある。図４は図３中の交点検出処理２０１，２０３のフ
ロー図である。

【００１５】また、図５に横書きの場合の傾き検出の説
明のための文字画像の例を、図６に縦書きの場合の傾き
検出の説明のための文字画像の例を示す。各図において
Ｐは文字パターン（黒画素）、Ｑは文字パターンの外接
する矩形枠である。

【００１６】横書きの場合、文字画像の上辺を左端（あ
るいは右端）より走査し、文字パターンとの交点を検出
する（処理２０１）。すなわち図４に示すように、上辺
の左端（または右端）より１バイトの画像データを読み
込み（処理３０１）、値が０すなわち全ビットが白であ
るか否かを調べる（処理３０３）。値が０であれば、次
の１バイトを読み込み、同様の判定を行なう（処理３０
１，３０３）。読み込んだ１バイトデータの値が０でな
い場合（１ビット以上が黒である場合）、この１バイト
データを右（または左）に１ビットシフトし、シフトア
ウトされたビットが０（白）であるか否かを判定する
（処理３０７）。これを１（黒）のビットが出力される
まで繰り返す。１のビットが出力されると、このビット
に対応するｘ座標（図５のＸｓ）と、上辺のｙ座標（図
５のＹｓ）を求め、これを上辺と文字パターンとの交点
座標として保存する（処理３０９）。

【００１７】次に、文字画像の下辺についても、同様の
手順によって文字パターンとの交点を検出し、その座標
（図５のＸｅ，Ｙｅ）を保存する（処理２０３）。

【００１８】次に、処理２０５において、二つの交点座
標を用いて、交点間を結ぶ直線（図５のＬ）の傾きを、
文字パターンの傾きとして算出する。あるいは、本実施
例では文字画像の大きさが正規化され、上枠と下枠の間
隔を一定とみなし得るので、上下の辺上の交点のｘ座標
の差（Ｘｓ−Ｘｅ）を傾きとして算出する。

【００１９】ここまでは横書きの場合の傾き検出につい
て説明した。縦書きの場合も同様であり、図６に示す左
辺と右辺をそれぞれ上端（または下端）より走査し、左
辺と文字パターンとの交点の座標（Ｘｓ，Ｙｓ）及び右
辺と文字パターンとの交点の座標（Ｘｅ，Ｙｅ）をそれ
ぞれ検出し、この座標を用い、文字パターンの傾きとし
て、交点間を結ぶ直線Ｌの傾き、あるいは交点のｙ座標
の差（Ｙｓ−Ｙｅ）を算出する。

【００２０】

【発明の効果】以上説明した如く、本発明の方法は、文
字認識装置において文字パターンの外接矩形領域として
切り出された文字画像の対向する２辺と文字パターンと
の交点を検出し、その座標より文字パターンの傾きを算
出するもので、２個の辺についてのみ画像データの走査
を行なえばよく、前記従来方法に比べ画像データの走査
処理に必要な時間が大幅に減少し、また二次モーメント
を求める方法のような時間の係る複雑な演算も不要であ
るので、文字パターンの傾きの高速検出が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】文字認識装置の概略ブロック図である。

【図２】文字認識処理の全体フロー図である。

【図３】文字パターンの傾き検出処理のフロー図であ
る。

【図４】交点検出処理のフロー図である。

【図５】横書きの場合の傾き検出の説明のための文字画
像の例を示す図である。

【図６】縦書きの場合の傾き検出の説明のための文字画
像の例を示す図である。

【符号の説明】

１ スキャナ ２ 画像メモリ ３ 中央演算処理装置 ４ ＲＯＭ ５ ＲＡＭ ６ 辞書 Ｐ 文字パターン Ｑ 外接矩形枠

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像より文字パターンに外接する矩
   形の領域を文字画像として切り出す文字認識装置におい
   て、文字画像の対向する特定の二個の辺のそれぞれと文
   字パターンとの交点を検出し、検出した２個の交点の座
   標より文字パターンの傾きを算出することを特徴とする
   文字パターン傾き検出方法。