JPH0765126A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 高精度の文字認識を行なう。 【構成】 対象とする文字画像データによって表わされ
る文字画像の画素ごとの輝度値ヒストグラムが作成され
る（ステップ22）。作成された輝度値ヒストグラムにも
とづいて，輝度値が変換される（ステップ23）。輝度値
から、例えばＲobinson エッジ検出パラメータ用いて濃
度勾配値が抽出され（ステップ24），所定の画素ごとに
集積化される（ステップ25）。集積化された濃度勾配値
データの集合とあらかじめ記憶された文字を表わす濃度
勾配値のデータの集合とから類似度が求められ（ステッ
プ26），文字認識が行なわれる（ステップ27）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【技術分野】この発明は文字認識装置に関する。

【０００２】

【背景技術】従来の文字認識の手法としては，文字輪郭
部の輪郭点の方向の方向指数を求め，文字パターン上で
重なるように配置した重み付けフィルタにより所定の輪
郭点を方向指数別に計数して方向指数ヒストグラムを
得，あらかじめ定められた文字の標準パターンとの相違
度を計算する，光学的文字読取方式（たとえば特公平２
−５９５０７号）が知られている。

【０００３】このような光学的文字読取方式においては
文字画像における各画素が白または黒の２値画像である
必要がある。このためにしきい値を用いて各画素ごとに
２値化が行なわれる。

【０００４】しかしながら，２値化処理によって，文字
の大きさによっては文字がつぶれたり，文字の一部が欠
如されてしまい文字の特徴が異なることがある。このた
めに文字認識の精度が低下してしまう。

【０００５】

【発明の開示】この発明は，高精度の文字認識を実現で
きるようにすることを目的とする。

【０００６】第１の発明による文字認識装置は，与えら
れる文字画像データによって表わされる文字画像におけ
る画素ごとの輝度値を，輝度値ごとにその出現頻度を計
数して輝度値ヒストグラムを作成する輝度値ヒストグラ
ム作成手段，上記輝度値ヒストグラム作成手段において
作成された輝度値ヒストグラムから，低輝度ノイズ範囲
および高輝度ノイズ範囲を決定し，決定されたノイズ範
囲を除く中間輝度範囲に収まるように各画素の輝度値を
変換する輝度値変換手段，上記輝度値変換手段により変
換された輝度値の濃度勾配値を画素ごとに算出する濃度
勾配値算出手段，上記濃度勾配値算出手段により算出さ
れた各画素の濃度勾配値を，隣接する画素を含む所定領
域ごとに集積化して濃度勾配値の集合を作成する集積化
手段，あらかじめ定められた複数の種類の基準文字画像
のそれぞれについて，上記輝度値変換手段による輝度値
変換，上記濃度勾配値算出手段による濃度勾配値算出お
よび上記集積化手段による集積化を経て得られる上記所
定領域ごとの濃度勾配値の集合を記憶する記憶手段，な
らびに上記記憶手段において記憶された各基準文字につ
いての濃度勾配値の集合と，上記集積化手段によって得
られた濃度勾配値の集合との類似度を算出し，この類似
度にもとづいて上記文字画像によって表わされる文字が
上記基準文字のどれに当るかを判定する判定手段を備え
ていることを特徴とする。

【０００７】第１の発明によると輝度値ヒストグラムが
作成され輝度値が変換されて画素ごとに輝度値の濃度勾
配値が算出される。算出された濃度勾配値は隣接する画
素を含む所定領域ごとに集積化され，濃度勾配値の集合
が作成される。またあらかじめ定められた複数の種類の
基準文字画像のそれぞれについて，上記輝度値変換手段
による輝度値変換，上記濃度勾配値算出手段による濃度
勾配値算出および上記集積化手段による集積化を経て得
られる上記所定領域ごとの濃度勾配値の集合が記憶され
ており，所定領域ごとに集積化された濃度勾配値との類
似度が算出される。算出された類似度にもとづいて文字
の判定が行なわれる。

【０００８】従来のように画素ごとの２値化を行なう必
要がないため文字画像の特徴が失なわれずに文字認識が
可能となる。このために比較的高精度の文字認識ができ
るようになる。

【０００９】また第１の発明においてはノイズ成分とみ
なせる輝度値の除去が行なわれているためノイズ等の影
響を除去でき，比較的安定した文字認識ができる。

【００１０】第２の発明は，与えられる文字画像データ
によって表わされる文字画像における画素ごとの輝度値
の濃度勾配値を画素ごとに算出する濃度勾配値算出手
段，上記濃度勾配値算出手段により算出された各画素ご
との濃度勾配値を計数して濃度勾配値ヒストグラムを作
成する濃度勾配値ヒストグラム作成手段，上記濃度勾配
値ヒストグラム作成手段において作成された濃度勾配値
ヒストグラムから，低濃度勾配値ノイズ範囲および高濃
度勾配値ノイズ範囲を決定し，決定されたノイズ範囲を
除く中間濃度勾配値範囲に収まるように各画素の濃度勾
配値を変換する濃度勾配値変換手段，上記濃度勾配値変
換手段によって変換された各画素の濃度勾配値を，隣接
する画素を含む所定領域ごとに集積化して濃度勾配値の
集合を作成する集積化手段，あらかじめ定められた複数
の種類の基準文字画像のそれぞれについて，上記輝度値
変換手段による輝度値変換，上記濃度勾配値算出手段に
よる濃度勾配値算出および上記集積化手段による集積化
を経て得られる上記所定領域ごとの濃度勾配値の集合を
記憶する記憶手段，ならびに上記記憶手段において記憶
された各基準文字についての濃度勾配値の集合と，上記
集積化手段によって得られた濃度勾配値の集合との類似
度を算出し，この類似度にもとづいて上記文字画像によ
って表わされる文字が上記基準文字のどれに当るかを判
定する判定手段を備えていることを特徴とする。

【００１１】第２の発明によると，画素ごとの輝度値の
濃度勾配値が算出され濃度勾配値ヒストグラムが作成さ
れる。得られた濃度勾配値は変換され所定領域ごとに集
積化され，濃度勾配値の集合が得られる。第２の発明に
おいてもまたあらかじめ定められた複数の種類の基準文
字画像のそれぞれについて，上記輝度値変換手段による
輝度値変換，上記濃度勾配値算出手段による濃度勾配値
算出および上記集積化手段による集積化を経て得られる
上記所定領域ごとの濃度勾配値の集合が記憶されてお
り，所定領域ごとに集積化された濃度勾配値との類似度
が算出される。算出された類似度にもとづいて文字の判
定が行なわれる。

【００１２】第２の発明においても従来のように画素ご
との２値化を行なう必要がないため文字画像の特徴が失
なわれずに文字認識が可能となり，比較的高精度の文字
認識が可能となる。

【００１３】ノイズ成分とみなせる濃度勾配値の除去が
行なわれ，濃度勾配値の正規化処理が行なわれているた
めノイズ等の影響を除去でき，比較的安定した文字認識
ができる。

【００１４】

【実施例】図１はこの発明の実施例を示すもので文字認
識装置の電気的構成を示すブロック図である。

【００１５】認識対象となる文字はＣＣＤカメラ11によ
って撮影され，アナログ／ディジタル変換回路12に与え
られることにより文字画像データに変換される。文字画
像データは画像メモリ13に与えられ一旦記憶される。

【００１６】文字認識装置の動作プログラムおよびあら
かじめ定められた種類の文字画像を表わすデータはＲＯ
Ｍ15に記憶されている。ＲＯＭ15に記憶されている動作
プログラムにしたがって画像データ処理装置16におい
て，画像メモリ13に記憶されている文字画像データに対
する輝度値ヒストグラムの作成，輝度値の変換，輝度値
の濃度勾配値の算出，所定画素ごとの濃度勾配値の集積
化，ＲＯＭ15に記憶された文字画像を表わすデータとの
類似度の算出および文字の認識が行なわれる。画像デー
タ処理装置16にそれぞれの処理での中間データはＲＡＭ
14内に適宜記憶される。

【００１７】データ処理装置16において，ＣＣＤカメラ
11によって撮影された文字の認識が行なわれ出力装置17
から文字コードが出力される。

【００１８】次に図１に示す文字認識装置を用いた文字
認識のやり方について詳しく述べる。

【００１９】図２は文字認識の処理手順を示すフローチ
ャートである。

【００２０】ＣＣＤカメラ11によって認識すべき文字が
撮影され，アナログ／ディジタル変換回路12および画像
メモリ13を経て文字画像データとして画像データ処理装
置16に与えられる（ステップ21）。文字画像データは画
像データ処理装置16において文字の大きさの正規化処理
が行なわれる。

【００２１】撮影によって得られた文字画像の一例が図
３に示されている。図３において細かい四角形によって
囲まれた部分が各画素を示しており，各画素の輝度値が
０から255 まで256 階調により示されている。

【００２２】撮影によって得られた文字画像データから
各画素の輝度値ごとに輝度値ヒストグラムが作成される
（ステップ22）。輝度値ヒストグラムの一例が図４に示
されている。図４に示す輝度値ヒストグラムは特定の輝
度値を中心に±５の輝度値の出現頻度が特定の輝度値の
出現頻度として表わされている。たとえば輝度値６〜15
は輝度値10の出現頻度とされ，輝度値16〜25は輝度値20
の出現頻度とされる。もっとも輝度値は，０〜255 の25
6 階調であるから輝度値０の出現頻度は輝度値０〜５の
輝度値の出現頻度によって表わされ輝度値260 の出現頻
度は存在しないことになる。

【００２３】輝度値ヒストグラムが作成されると輝度値
の変換処理が行なわれる（ステップ23）。輝度値の変換
処理はＣＣＤなどの光電変換素子からの画像を入力した
場合に文字への照明強度，文字とその背景の反射率，光
学的絞りなどにより文字画像の輝度が異なることになる
ため輝度値を正規化する必要があること，ノイズ，ＣＣ
Ｄの各画素の素子のばらつき，サンプリング定理で示さ
れる限界周波数以下の情報の欠如などの影響を低減する
ためのものである。

【００２４】輝度値変換処理は，輝度値ヒストグラムか
ら，低輝度ノイズ範囲および高輝度ノイズ範囲を決定
し，決定されたノイズ範囲を除く中間輝度範囲に収まる
ように各画素の輝度値を変換することにより行なわれ
る。図１に示す文字認識装置の輝度値変換処理では輝度
値の低い方から全画素の５％の出現頻度となる第１の輝
度値以下の輝度値が０とされ，輝度値の高い方から全画
素の５％の出現頻度となる輝度値以上の第２の輝度値が
255 とされ，第１の輝度値と第２の輝度値とによって定
められるグラフにもとづいて行なわれる。

【００２５】輝度値変換のグラフが図５に，輝度値変換
の関係式が図６に示されている。

【００２６】この実施例では文字画像は14（画素）×14
（画素）＝196 （画素）であるから全画素の５％は9.8
となる。したがって図４に示す輝度値ヒストグラムから
第１の輝度値は80，第２の輝度値は170 となり，第１の
輝度値80以下の輝度値は０，第２の輝度値170 以上の輝
度値は255 となる。また第１の輝度値80から第２の輝度
値170 までの間の輝度値は第１の輝度値80のときに輝度
値０，第２の輝度値170 のときに輝度値255 の２点で定
められる直線を用いて輝度変換が行なわれ，数式を用い
て表わすと式１によって表わされる。式１においてＹが
輝度変換後の輝度値Ｘが輝度変換前の輝度値である。

【００２７】

【数１】 Ｙ＝｛255 ／（170 −80）｝Ｘ−｛80×255 ／（170 −80）｝ ＝（255 ／90）Ｘ−（2040／９） …式１

【００２８】輝度変換後の画像が図７に示されている。
輝度変換においては小数第１位が四捨五入され，整数と
されている。

【００２９】つづいて輝度値の濃度勾配値算出処理が行
なわれる（ステップ24）。

【００３０】濃度勾配値算出処理は，この実施例ではＲ
obinson のエッジ検出オペレータが利用される。Ｒobin
son のエッジ検出オペレータが図８(A) 〜(H) に示され
ている。Ｒobinson のエッジ検出オペレータは(A) 〜
(H) の８種類のマスクから構成されているが，図８にお
いて(A) と(E) ，(B) と(F) ， (C)と(G) ，(D) と(H)
はそれぞれ180 度異なる濃度勾配を算出するものであ
る。ところが文字は基本的に線から成立しており，濃度
勾配が180 度異なっていても文字としての特徴は同一と
みても差支えないためこの実施例では図８(A) 〜(D) の
４つのＲobinson エッジ検出オペレータが用いられる。

【００３１】図９(A) に輝度値変換後の画像の一部が，
図９(B) にＲobinson オペレータが一般化されて示され
ている。

【００３２】画素の輝度値の濃度勾配値は，濃度勾配値
を求めようとする画素とこの画素を囲む画素の輝度値と
Ｒobinson オペレータとの対応する位置における乗算値
の総和により得られる。たとえば輝度変換後の画像の画
素ａ₅ の濃度勾配値は式２によって表わされる。

【００３３】

【数２】

【００３４】濃度勾配値算出処理が終了すると濃度勾配
値集積化処理が行なわれる（ステップ25）。

【００３５】濃度勾配値集積化処理は濃度勾配値の平均
化処理と平均化された濃度勾配値にガウス分布マスクを
かけることによって行なわれる。

【００３６】図10(A) に画像の一部が示されており，図
10(A) において濃度勾配値がｄ₁ 〜ｄ₈ で示されてい
る。また，図10(B) に濃度勾配値の平均化処理後の画像
の一部が示されており，図10(B) において平均化された
濃度勾配値がＤ₁ およびＤ₂ によって表わされている。

【００３７】濃度勾配値の平均化処理は，四角形を構成
する相互に隣接する４つの画素の濃度勾配値の相加平均
によって行なわれる。例えば，平均化された濃度勾配値
Ｄ₁はＤ₁ ＝（ｄ₁ ＋ｄ₂ ＋ｄ₃ ＋ｄ₄ ）／４によっ
て，Ｄ₂ はＤ₂ ＝（ｄ₅ ＋ｄ₆＋ｄ₇ ＋ｄ₈ ）／４によ
って得られる。

【００３８】平均化処理によって縦14，横14の大きさで
あった画素ごとの濃度勾配値が縦７，横７の大きさに集
約される。

【００３９】図11にガウス分布マスクの一例が示されて
いる。また図12にガウス分布マスクをおく位置が黒丸に
よって示されている。

【００４０】ガウス分布マスクの中心（0.11）を図12に
示す黒丸の位置においたときにＲobinson のエッジ検出
パラメータを適用した場合と同様にガウス分布マスクの
位置と対応する位置に存在する平均化された濃度勾配値
との乗算が行なわれその総和が得られる。これにより縦
７，横７の大きさであった濃度勾配値が縦４，横４の大
きさの16個のデータにさらに集約化される。

【００４１】図８に示すＲobinson のエッジ検出オペレ
ータは４種類あるから，それぞれのエッジ検出オペレー
タ分だけ，すなわち16×４＝64個の集積化された濃度勾
配値の集合が得られることになる。

【００４２】この64個のデータを図13に示すようにｂ₁
〜ｂ₆₄を用いて示すことにする。

【００４３】一方ＲＯＭ15にはあらかじめ定められた複
数の種類の基準文字画像のそれぞれについて，輝度値の
濃度勾配値算出および上記集積化を経て得られる所定領
域ごとの64個の濃度勾配値の集合，たとえばｃ₁ 〜ｃ₆₄
が記憶されている。

【００４４】画像データ処理装置16において集積化され
得られた64個のデータｂ₁ 〜ｂ₆₄の集合とＲＯＭ15に記
憶された文字の種類ごとのデータの集合との類似度が算
出される（ステップ26）。類似度はこの実施例ではユー
クリッド距離計算を用いて算出される。類似度をｓとす
ると，式３によって表わされる。

【００４５】

【数３】

【００４６】ユークリッド距離計算によって得られた値
のうちもっとも小さい値となるデータをもつ文字が，Ｃ
ＣＤカメラ11によって撮影された文字と認識され（ステ
ップ27），文字コードとして出力装置17から出力される
ことになる。

【００４７】図15は他の実施例による文字認識の処理手
順を示すフローチャートである。

【００４８】図15に示す処理手順では，ＣＣＤカメラ11
によって撮影された文字画像の画素ごとの濃度勾配値算
出処理が行なわれる（ステップ31，32）。濃度勾配値算
出処理は図２に示す処理手順と同様にＲobinson エッジ
検出パラメータを用いて行なわれる。

【００４９】濃度勾配値算出処理が終了すると，濃度勾
配値ヒストグラムが作成され（ステップ33），作成され
た濃度勾配値ヒストグラムにもとづいて濃度勾配値の変
換処理が行なわれる（ステップ34）。

【００５０】濃度勾配値の変換処理は，図２のステップ
23における輝度値変換処理と同様に出現頻度の画素数が
全体の５％程度となる第１の濃度勾配値と第２の濃度勾
配値を求めグラフ化し，求められたグラフにもとづいて
行なうことができる。

【００５１】つづいて濃度勾配値の集積化処理類似度算
出処理が行なわれ（ステップ35，36），類似度にもとづ
いて認識された文字を表わす文字コードが出力される
（ステップ37）。これらの濃度勾配値集積化処理，類似
度算出処理および文字認識結果の出力の処理は図２に示
すステップ25，26および27の処理と同様なために説明を
省略する。

【図面の簡単な説明】

【図１】文字認識装置の電気的構成を示すブロック図で
ある。

【図２】文字認識の処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図３】撮影よって得られた文字画像の輝度値を表わし
ている。

【図４】輝度値ヒストグラムを表わしている。

【図５】輝度値変換のグラフを表わしている。

【図６】輝度値変換前の輝度値と輝度値変換後の輝度値
との関係を示している。

【図７】輝度値変換後の文字画像の輝度値を表わしてい
る。

【図８】(A) 〜(H) はＲobinson のエッジ検出オペレー
タを示している。

【図９】(A) は輝度値変換後の画像の一部を輝度値とと
もに示し，(B) はＲobinson オペレータを示している。

【図１０】(A) は画像の一部を濃度勾配値とともに示
し，(B) は画像の一部を平均化された濃度勾配値ととも
に示している。

【図１１】ガウス分布マスクを示している。

【図１２】ガウス分布マスクを適用する位置を示してい
る。

【図１３】集積化された濃度勾配値のデータを示してい
る。

【図１４】あらかじめ記憶されている濃度勾配値のデー
タを示している。

【図１５】他の実施例を示すもので，文字認識の処理手
順を示すフローチャートである。

【符号の説明】

13 画像メモリ 14 ＲＡＭ 15 ＲＯＭ 16 画像データ処理装置 17 出力装置

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 与えられる文字画像データによって表わ
   される文字画像における画素ごとの輝度値を，輝度値ご
   とにその出現頻度を計数して輝度値ヒストグラムを作成
   する輝度値ヒストグラム作成手段，上記輝度値ヒストグ
   ラム作成手段において作成された輝度値ヒストグラムか
   ら，低輝度ノイズ範囲および高輝度ノイズ範囲を決定
   し，決定されたノイズ範囲を除く中間輝度範囲に収まる
   ように各画素の輝度値を変換する輝度値変換手段，上記
   輝度値変換手段により変換された輝度値の濃度勾配値を
   画素ごとに算出する濃度勾配値算出手段，上記濃度勾配
   値算出手段により算出された各画素の濃度勾配値を，隣
   接する画素を含む所定領域ごとに集積化して濃度勾配値
   の集合を作成する集積化手段，あらかじめ定められた複
   数の種類の基準文字画像のそれぞれについて，上記輝度
   値変換手段による輝度値変換，上記濃度勾配値算出手段
   による濃度勾配値算出および上記集積化手段による集積
   化を経て得られる上記所定領域ごとの濃度勾配値の集合
   を記憶する記憶手段，ならびに上記記憶手段において記
   憶された各基準文字についての濃度勾配値の集合と，上
   記集積化手段によって得られた濃度勾配値の集合との類
   似度を算出し，この類似度にもとづいて上記文字画像に
   よって表わされる文字が上記基準文字のどれに当るかを
   判定する判定手段，を備えた文字認識装置。
2. 【請求項２】 与えられる文字画像データによって表わ
   される文字画像における画素ごとの輝度値の濃度勾配値
   を画素ごとに算出する濃度勾配値算出手段，上記濃度勾
   配値算出手段により算出された各画素ごとの濃度勾配値
   を計数して濃度勾配値ヒストグラムを作成する濃度勾配
   値ヒストグラム作成手段，上記濃度勾配値ヒストグラム
   作成手段において作成された濃度勾配値ヒストグラムか
   ら，低濃度勾配値ノイズ範囲および高濃度勾配値ノイズ
   範囲を決定し，決定されたノイズ範囲を除く中間濃度勾
   配値範囲に収まるように各画素の濃度勾配値を変換する
   濃度勾配値変換手段，上記濃度勾配値変換手段によって
   変換された各画素の濃度勾配値を，隣接する画素を含む
   所定領域ごとに集積化して濃度勾配値の集合を作成する
   集積化手段，あらかじめ定められた複数の種類の基準文
   字画像のそれぞれについて，上記輝度値変換手段による
   輝度値変換，上記濃度勾配値算出手段による濃度勾配値
   算出および上記集積化手段による集積化を経て得られる
   上記所定領域ごとの濃度勾配値の集合を記憶する記憶手
   段，ならびに上記記憶手段において記憶された各基準文
   字についての濃度勾配値の集合と，上記集積化手段によ
   って得られた濃度勾配値の集合との類似度を算出し，こ
   の類似度にもとづいて上記文字画像によって表わされる
   文字が上記基準文字のどれに当るかを判定する判定手
   段，を備えた文字認識装置。