JPH0565911B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 この発明は、複雑な背景を有する数階調の明る
さの変化を持つた濃淡画像データを２値化する
際、文字等の特定領域だけを良好に抽出し２値化
の閾値レベルを自動的に設定することができる画
像処理方法及び装置に関する。

〔発明の背景〕

電車等の車両番号等をテレビカメラを用いて認
識し、運行管理等を行うニーズが増加している。
この場合、テレビカメラからの映像信号をある閾
値レベルで“０”と“１”の２値に変換し、情報
量を圧縮して処理する場合が多い。しかしなが
ら、実際の車両を撮影した場合、第８図に示すよ
うに車両番号２００，３００の周囲にはかなり複
雑な背景が存在するばかりでなく、車両番号２０
０，３００の色には、白地、黒地、黄地などとい
つたように各種あることや、屋外で撮影する場合
には、その撮影している時間帯によつても被写体
の明るさは大きく変動する。このように明るさの
変動する画像を単純に前述のようにあるレベルに
固定して２値に変換したのでは、第８図のような
アプリケーシヨンを処理する場合、数字や文字を
良好に背景と分離することがでなかつた。従来の
自動２値化のアルゴリズムとしては「画像認識
論」（長尾真著）p39〜45に記載のように、画面
内の濃度の頻度分布を求め、この頻度分布の谷の
濃度を探し、その濃度レベルを堺として“０”、
“１”に２値化する方法が提案されている。しか
しながら、本手法では、前記濃度頻度分布が双峰
性の場合には効果的であるが、複雑な背景を有す
る場合には、それらのデータに影響を受け複雑な
頻度分布となり谷の発見が困難となり良好な２値
化レベルを設定できなかつた。また、別案として
画面を双峰性の濃度頻度分布になるように分割
し、その分割した領域ごとに２値化する方法があ
る。この手法では、確かに各分割した領域ごとに
は良好に２値化できるが、上記分割した領域の境
界では、２値化した画像がなめらかに接続しない
ため、その境界の２値化レベルの設定にかなり問
題があるばかりでなく、双峰性の頻度分布になる
ように画面を分割するためにかなりの時間を要し
実用的でなかつた。また、前述したように、車両
番号には、白地や黒地といつたような種類がある
が、文字や数字をたとえば“１”、背景部を“０”
にする２値化をする場合、白地の番号では閾地よ
り暗い濃度を、黒地の番号では閾地より明るい濃
度を“０”にする必要がある。このような処理を
自動的に判断することが従来の手法では実施でき
ない欠点があつた。

〔発明の目的〕

本発明は上記問題点を解消するためになされた
もので、複雑背景を有する画像の中から文字等の
特定領域を良好に背景などと分離できる２値化レ
ベルの自動設定アルゴリズムを有する画像処理方
法及び装置を提供するものである。

〔発明の概要〕

本発明の第１の特徴は、文字等の領域は背景な
どに比べコントラストが強く、また、濃度の分布
も双峰性になることに着目し、そのコントラスト
の強い部分を抽出するために原画である濃淡画像
を微分し、その画像のうち高い濃度だけを“１”
にする２値化を行う。更にその２値画像を数画素
膨張処理することにより文字や数字だけを含んだ
領域を背景を有する画像内から決定する。

従つてその領域に体する原画は双峰性の濃度分
布の領域となり、その領域内だけの原画の濃度分
布を調べることにより良好な２値化の閾値レベル
を設定し、そのレベルより明るい濃度を“１”に
するか“０”にするかを前記濃度分布より決定し
て２値化して処理を行うようにしたものである。

本発明の第２の特徴は、入力画像を格納する画
像メモリを有し、この入力画像を処理する画像処
理装置において、入力画像を微分する微分手段
と、所定の閾値で２値化する２値化手段と、２値
画像を膨張させる膨張手段と、膨張画像に存在す
る各領域の特徴量をあらかじめ設定した特徴量と
比較し、類似する領域を特定領域として抽出し、
特定領域内の濃度分布を求めるヒストグラム処理
手段とを具備したことである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を図を用いて説明す
る。第１図は本発明の画像処理装置の構成を示
す。図中１０はテレビカメラであり、その映像出
力は画像メモリ２０に接続されている。画像メモ
リ２０のデータのノイズ除去処理などを行い、再
び画像メモリ２０へ結果を書き込む画像前処理回
路３０、同様に濃淡画像を第２図のような微分フ
イルターを施し、エツジの強調を行う微分回路４
０、マイクロコンピユータ８０によつて設定され
る２値化閾値レベルによつて２値化する２値化回
路５０、その２値画像を１画素又は数画素ずつ膨
張処理する膨張回路６０、濃淡画像の濃度頻度分
布や２値画像の２値頻度度分布などを求めるヒス
トグラム処理回路７０で構成されている。

第３図は本発明の概略処理フローであり、第４
図は本発明の各ステツプの画像を示す図である。
第８図のようなアプリケーシヨンでは、車両番号
を含む特定領域を決定しその特定領域の２値化レ
ベルが適正であれば、番号を認識するためのセグ
メンテーシヨンは良好に行えたことになる。そこ
で、まず第３図１−ａで、テレビカメラ１０から
の濃度４０１〜４０３等を有する画像を入力し、
テレビカメラ１０に固有に存在するようなノイズ
などを画像前処理回路３０により除去する（第４
図ａ）、当然ながらこの画像を原画としてメモリ
に保存しておく必要がある。次に１−ｂ〜１−ｄ
に示すように濃淡画像から車両番号２００だけを
含む領域４００の抽出を行う。この処理は、まず
１−ｂでは、車両番号の領域は周囲の背景などに
比べコントラストが強いことからこのコントラス
トの強い部分を抽出するために微分処理を行なつ
て微分回路４０により微分画像を作成しその結果
特に高い濃度となる部分だけを“１”の値、その
他を“０”にする２値化を２値化回路５０により
行い２値画像を作成する（第４図ｂ）。さらに、
文字や番号は一定間隔に配置されていることが多
いため、上記２値画像を数回（文字の間隔により
異なる）１−ｃのように膨張回路６０で膨張し膨
張画像を作る（第４図ｃ）。この処理により１−
ｂで得られた２値画像に表われた複数の領域のう
ち車両番号付近の領域はお互いに合い新たに車両
番号を含む１つの領域となる。当然、背景内にも
コントラストが強い領域が存在するため１−ｂの
処理で背景の部分にもコントラストが強い領域が
表われる場合があるが、背景内のコントラストの
強い領域は、かなり散在しているため、膨張処理
を施しても領域はやはり散在しているため、膨張
処理を施しても領域はやはり散在して車両番号の
背景に近い面積あるいは寸法にはほとんどならな
い。したがつて、上記のように膨張した画像のう
ち１−ｄの処理であらかじめ登録している車両番
号を含む特定領域の面積あるいは寸法などの特徴
に近い領域だけを抽出すれば、車両番号を含む特
定量域を決定することができる（第４図ｄ）。次
に１−ｅの処理で上記抽出された領域についてだ
け、原画の濃度分布をヒストグラム処理回路７０
により調べ、たとえばその平均濃度をマイクロ
コンピユータ８により求め、１−ｆで平均濃度
を２値化の閾値レベルに設定して２値化する（第
４図ｅ）。

ところで、車両番号には、前述したように黒
地、白地などといつた種類があるが、通常文字認
識の場合、認識した文字を“１”、背景を“０”
にする２値化（逆の場合も有るが、本発明では前
記の場合で説明する）を行う必要がある。この場
合、第５図に示すように、黒地、白地の場合、単
純に２値化するとこの“１”、“０”が反転する場
合が生じ認識不能となる可能性がある。これをた
とえば文字を常に“１”のレベルとする自動２値
化を行うために次の手法を用いることにより容易
に実現できる。車両番号を含む領域では明らかに
背景の領域の方が文字の領域に比べ広いことがわ
かる。したがつて、この領域について濃度頻度分
布を求めれば第６図ａあるいはｂのごとくにな
る。この分布から背景の領域を“０”の領域にす
るのであるから第６図の分布の頻度が高い方を
“０”のレベルにする２値化を行えばよい。すな
わち、この分布の平均濃度を閾値として２値化
するのであれば、ａの分布（黒地の車両番号）で
は、０からの濃度を、ｂの分布（白地の車両番
号）では、から最大濃度GMAXを“１”のレ
ベルにする２値化を行えば必ず文字が“１”の領
域になる２値化を行うことができる。ここで、実
際の画像を扱う場合は、上記のような処理で全て
良好に処理できるとは限らない。これはノイズな
どにより上記分布が逆のパターンとなる場合が発
生するからである。このため、最終的な判断とし
て上記で決定した２値化レベルが正しいか否かを
チエツクする必要がある。本発明では、上記で２
値化した画像のうち、車両番号を含む領域内にあ
らかじめ登録している文字や数字の特徴、たとえ
ば面積や縦、横のサイズが近い領域が有るか否か
で判定するようにしている。この結果、文字候補
領域がなければ、上記で２値化した画像の“１”、
“０”を反転する処理を行う。このような処理を
加えることにより、更に確実な自動２値化を行う
ことができる。

ここで、２値画像を作成することが高速に処理
できれば、前述した２値化の閾値を０〜、〜
GMAXの２種で２値化し、この２つの画像のう
ち、文字候補領域が存在する方を適正２値画像と
して採用する方式でも同様な効果がある。

以上述べた処理は車両番号を含む特定量異の特
徴があらかじめ設定している値と近い領域が単一
の場合について説明してきたが、この領域が複数
の場合や、上記特定領域と背景との領域が接し、
あらかじめ設定している特徴の値よりかなり大き
な領域となる場合がある。このような場合は、各
領域が車両番号を含む領域の候補領域となるた
め、各領域について原画の濃度分布を求め前述の
手法により２値化し、その２値画像の各領域内に
文字の候補領域がなければ次の領域を順次調べる
ことにより処理できる。尚、処理性を上げるため
に各領域の特徴（たとえば縦巾と横巾の比や、面
積と周囲長で定まる形状係数など）を増して調
べ、あらかじめ設定している特徴の値と近ければ
原画Ａを２値化する処理を行うが、異つていれば
次の領域を処理するようにしてもよい。また、膨
張の途中過程で数字や文字に比べかなり小さな面
積の領域は消去するようにすると、前述したよう
な大きな領域になる確率が低減でき処理を簡単化
することができる。いずれにしても、一画面内か
ら文字等の特定領域を定め、その領域内だけに注
目して２値化するようにすれば必ず良好な２値画
像を得ることができる。当然ながら文字の表われ
る領域が常に同一の位置ならば領域入出の処理を
行なわず直接その領域だけに限つて前記の手法に
より２値化する処理を行えばよい。このようにし
て得られた２値画像は文字が鮮明に背景と分離し
ているため容易に１つ１つ文字を切り出して文字
認識を行うことができる。

第７図に本発明の応用例を示す。ａ図のように
画面内に数字列L₁〜L₃が並んでいるが、画面の
上下でかなりの濃度差がある場合が照明等の影響
により発生する。たとえば上方から照明を当てた
場合は上方だけ明るく下方は暗くなつてしまう。
この場合１画面を同一の２値化レベルで２値化を
行うと良好に数字を抽出することができないこと
がある。このような場合、数字の列L₁〜L₃をそ
れぞれのブロツクに分割して２値化すればよい。
この手法に前述した濃淡画像を微分した後２値化
し（ｂ図）、各数字列のL₁〜L₃に相当する回数だ
け膨張すると、数字のL₁〜L₃に対応したブロツ
クＡ，Ｂ，Ｃが構成できる（ｃ図）。この後にそ
れぞれのブロツクごとに濃度分布を求め、前述の
手法により２値化すれば良好な２値画像を得るこ
とができる。このような手法を用いることにより
従来、照明の当て方などにかなり工夫や時間を要
していたアプリケーシヨンに対し、照明状態が多
少悪条件でも容易に２値化できる効果がある。

以上説明した処理は当然ながら、ダンボール箱
等の絵柄の中に書かれている数字や文字を読取る
場合の２値化にも適用できるのもである。尚、本
発明の構成あるいは処理手順はソフトウエア、ハ
ードウエアのいずれも実現可能である。

〔発明の効果〕

本発明によれば、文字等の読取装置において、
文字等の特定領域を含む候補領域を原画の濃淡画
像から何らかの手法により決定し、その領域内の
原画の濃度分布を用いて、たとえば平均濃度を閾
値として２値化することにより、背景等の雑音や
照明の変化などに左右されずに良好に文字等を分
離できる２値化レベルを自動的に決定することが
でき、文字認識等の前処理として多大の効果を発
揮することができる。また、白地の文字や黒地の
文字等がランダムに混在する場合でも、必ず文字
を“１”（あるいは“０”）のレベルになる２値画
像を得ることができ認識における処理がより確実
となる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成図、第２図は濃淡画像を
微分する場合の微分オペレータ例を示す図、第３
図は本発明の概略処理フローを示す図、第４図は
本発明の各ステツプ画像を示す図、第５図は車両
番号の２値化例を示す図、第６図は車両番号を含
む領域の濃度頻度分布を示す図、第７図は本発明
の応用例を示す図、第８図は複雑背景を有する画
像例を示す図である。 １０……テレビカメラ、４０……微分回路、５
０……２値化回路、６０……膨張回路、７０……
ヒストグラム処理回路、２００，３００……車両
番号。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 入力画像を画像メモリに格納し、前記画像メ
   モリからの画像を処理する画像処理方法におい
   て、入力画像を微分手段により微分し、微分手段
   を２値化手段により所定の閾値で２値化し、この
   ２値画像を膨張手段により膨張させ、ヒストグラ
   ム処理手段にて膨張画像に存在する各領域の特徴
   量をあらかじめ設定した特徴量と比較して類似す
   る領域を特定領域として抽出し、前記特定領域に
   相当する入力画像の濃度分布を求め、前記２値化
   手段にて前記特定領域に相当する入力画像の濃度
   値に応じて２値化を行うことを特徴とする画像処
   理方法。 ２ 特許請求の範囲第１項において、前記特定領
   域に相当する入力画像の濃度分布の最大頻度の濃
   度が平均濃度より低い場合は白色文字を、高い場
   合は黒色文字を抽出する２値化処理を行うことを
   特徴とする画像処理方法。 ３ 特許請求の範囲第１項において、前記特定領
   域に相当する入力画像中で２値化した画像の中
   に、あらかじめ設定した文字あるいは数字の特徴
   と類似する領域がない場合、２値化した画像の
   “０”及び“１”を反転して処理することを特徴
   とする画像処理方法。 ４ 入力画像を格納する画像メモリを有し、前記
   入力画像を処理する画像処理装置において、前記
   入力画像を微分する微分手段と、所定の閾値で２
   値化する２値化手段と、２値画像を膨張させる膨
   張手段と、膨張画像に存在する各領域の特徴量を
   あらかじめ設定した特徴量と比較し、類似する領
   域を特定領域として抽出し、前記特定領域に相当
   する入力画像の濃度分布を求めるヒストグラム処
   理手段とを具備したことを特徴とする画像処理装
   置。