JPH08129612A

JPH08129612A - 文字認識方法及び文字認識装置

Info

Publication number: JPH08129612A
Application number: JP6268724A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Owada; 茂大和田; Yoshihiro Mizuniwa; 佳弘水庭
Original assignee: Hitachi Engineering Co Ltd
Current assignee: Hitachi Engineering Co Ltd
Priority date: 1994-11-01
Filing date: 1994-11-01
Publication date: 1996-05-21

Abstract

(57)【要約】【目的】刻印文字やスタンプ文字等の低品質な文字画
像を、高速且つ高精度に認識可能な方法及びその装置を
提供する。【構成】辞書画像及び文字切り出し手段２３により、
切り出した対象画像の各画素の明るさの変化方向を方向
特徴抽出手段２４で求め、その変化方向を抽出する。方
向成分作成手段２５により、複数の方向単位に分類して
方向成分を作成する。方向成分マッチング手段２６は、
上記作成された対象画像と各辞書画像の方向成分を各画
素毎に比べて一致度をしらべ、対象画像がどの辞書画像
に最も類似しているかを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字認識方法及びその
装置に係り、特に２値化困難な刻印文字やスタンプ文字
等の自動認識に適した文字認識方法及びその装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来のＦＡ分野向けの文字認識方法とし
ては、通常辞書画像及び対象画像を２値化し、その２値
画像でのパターンマッチングを行うものがある。また近
年においては、正規化相関を用いた文字認識方法も考案
されている。正規化相関は各文字の濃度の変化範囲が同
一となるようにする処理であり、これにより濃淡画像の
ままでのパターンマッチングを可能としており、マッチ
ング能力としてはかなり高い精度を達成できる。

【０００３】さらに、文字の方向特徴を用いた文字認識
方法が、例えば特開平１−１８７６８５号に開示されて
いる。これは、刻印文字等の低品質文字の高精度認識を
実現するためのものであり、撮影された文字画像を２値
化し、さらに細線化して文字線の方向特徴を抽出し、そ
の方向特徴にてマッチングを行って文字の読み取りを行
おうというものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記２値化画像による
マッチング法では、刻印文字やスタンプ文字等の印字品
質が悪い画像を対象とした場合、２値化した段階で２値
画像にノイズや欠けが発生してしまい、十分な認識精度
が達成できないという問題点があった。

【０００５】また、正規化関数を用いた文字認識方法で
は、演算数が膨大となり、処理時間がかかるとか、サイ
ズ変動や回転等による若干のずれにも敏感に反応してし
まうという弱点がある。また正規化相関は、濃淡画像の
全ての画素を均等に用いた判定であり、文字線部の形状
特徴だけに着目するのではなく、文字背景部の微妙な濃
度変化も捉えて判定を行ってしまうため、通常人間が文
字を読むような方法とは異なっていると言われており、
刻印文字やスタンプ文字等を対象とした場合、打刻時や
スタンプ押印時の圧力変動による文字サイズの微妙な違
いや文字背景部のノイズ等により、十分な認識精度が達
成できていない、という問題があった。さらに、特開平
１−１８７６８５号に開示された方法では、２値化処理
を行うが、前にも記述したように、刻印文字等の低品質
文字画像は、２値化した段階で文字線のかすれやノイズ
等が発生してしまうため十分な認識精度を達成できない
問題がある。

【０００６】本発明の目的は、刻印文字やスタンプ文字
等の低品質な文字画像を対象とした場合の従来の文字認
識方法の弱点を克服し、２値化することなく濃淡画像か
ら抽出した明るさの変化方向という特徴を用いて、高速
かつ高精度な文字認識が行える文字認識方法及びその方
法を具備した文字認識装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明は、入力された対象画像及び辞書画像の各
画素毎に、その近傍の輝度の変化方向を示す角度である
方向特徴を算出し、該方向特徴が、予め定められた複数
個の角度範囲の内のどの範囲に入っているかを示す方向
成分を上記対象画像及び辞書画像の各画素毎に求め、こ
うして求めた上記対象画像の方向成分と上記辞書画像の
方向成分との一致度をしらべることにより文字認識を行
うことを特徴とする文字認識方法を開示する。

【０００８】更に本発明は、前記対象画像及び辞書画像
の方向成分を、前記算出された横方向微分値及び縦方向
微分値の絶対値の和が該絶対値の和の全画素についての
分布から定めたしきい値を越えている画素の方向特徴の
みを対象として作成し、該作成した方向成分のみを用い
て一致度の検出を行うことを特徴とする請求項２に記載
の文字認識方法を開示する。

【０００９】更に本発明は、前記対象画像及び辞書画像
の全画素の内から着目画素を選び、該着目画素周辺の画
素と当該着目画素の前記方向成分を集めて当該画素に割
り当てることにより着目画素のみから成る第１次縮小画
像を生成し、更にこの第１次縮小画像から上記と同じ方
法で第２次縮小画像を生成するという操作を、上記対象
画像及び辞書画像に対してそれぞれ定められた所定の画
素数を有する第ｎ次縮小画像（ｎ≧２の整数）が生成さ
れるまで繰り返して対象画像及び辞書画像それぞれの第
１、第２、・・・第ｎ−１、第ｎ次の縮小画像を生成す
ると共に、上記対象画像が設定された文字の大きさより
大きい切り出し枠を用いて原画像から切り出された対象
画像である場合に、上記辞書画像の第ｎ次縮小画像を上
記対象画像の第ｎ次縮小画像の枠内のすべて移動させな
がら前記一致度の算出を行い、こうして算出した一致度
が最大となる辞書画像の上記第ｎ次縮小画像の仮位置を
定め、次に上記第ｎ−１次縮小画像上の上記仮位置に対
応する位置及び１画素づつ上下左右にずらした位置で上
記第ｎ−１次の対象画像と辞書画像の一致度を算出して
その内の最大一致度が得られた辞書画像の位置を新たな
仮位置とし、こうして順次縮小画像上の仮位置を求めて
最後に縮小以前の対象画像上の辞書画像の仮位置を求め
てその仮位置に於ける対象画像と辞書画像の一致度を当
該辞書画像と対象画像の一致度とする文字認識方法を開
示する。

【００１０】更に本発明は、前記対象画像又はその縮小
画像との一致度を求めるための辞書画像又はその縮小画
像は、当該辞書画像又はその縮小画像の各画素の方向成
分を、当該画素及びその近傍の画素の方向成分を集めた
膨張画像である文字認識方法を開示する。

【００１１】

【作用】濃淡画像の方向特徴を複数個の角度範囲に分類
して方向成分とし、この方向成分を比較することで一致
度を検出するので、ノイズの影響が少なく、且つ高速な
処理が行える。又、輝度差の大きい画素の方向特徴のみ
を辞書画像との比較に用いることで処理の一層の効率化
がはかれる。又、対象画像及び辞書画像共にそれらの縮
小画像を用いることで、辞書画像の位置をかえての一致
度検出の処理が高速化できる。又、辞書画像処理の縮小
画像として膨張画像を用いることにより、対象画像の文
字サイズや文字線幅の変動に対しても認識率を向上させ
ることができる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明
する。図１は、本発明になる文字認識装置の一実施例を
示すブロック図で、カメラ等の撮像装置１より入力され
た文字読み取り対象となる濃淡文字画像は、文字認識装
置２内の画像記憶手段２１に記憶される。また、辞書画
像記憶手段２２には、予め認識対象文字の辞書となる複
数個の辞書画像及びその文字コードを記憶しておくもの
とし、さらに本文字認識装置２の立ち上げ時等に、方向
特徴抽出手段２４及び方向成分作成手段２５により、各
辞書画像の方向成分を作成しておくものとする。

【００１３】図２は、本実施例において、文字認識手順
を示すフローチャートで、入力された画像記憶手段２１
内の対象画像から、文字切り出し手段２３により各文字
を切り出す（ステップ２０１）。ここで、濃淡画像から
の文字切り出し方法としては、対象画像中に基準となる
マークが文字と共に印刷されるようにしておき、その基
準マークからの相対座標として文字印字位置が若干変動
しても切り出し枠内に収まるような若干大きめの切り出
し枠を予め用意する。そして、正規化相関等によりまず
基準マークを探して切り出し枠の位置決めを行い、その
内部のデータを切り出す。こうして切り出された対象画
像は、辞書画像より大きいサイズとなっており、以下の
処理では、この対象画像中からの各辞書画像の最大マッ
チング位置を高速に探索して文字読み取りを行う。

【００１４】図２に於て、まず認識対象とする文字すべ
ての処理が終わったかをしらべ（ステップ２０２）、ま
だであれば現在の対象とする文字枠の対象画像より各画
素の明るさの変化方向の方向特徴を方向特徴抽出手段２
４により抽出する（ステップ２０３）。

【００１５】図３は、この方向特徴抽出手段の処理手順
を示すフローチャート、図４はその処理の説明図であ
る。但し図４の原画像４０、微分画像４１〜４３におい
ては、黒レベルを斜線で、白レベルを空白（白色）で表
示しているものとする。尚、原画像４は、作図上、白と
黒との区分が明確なものとしているが、実際には白の部
分は一部が灰色に近いものであり、この結果、微分画像
４１、４２の如くなるものである。図３の処理では、ま
ず、入力された濃淡画像４０よりソーベルフィルタ等を
用いて、横方向微分画像４１及び縦方向微分画像４２を
作成する（ステップ３０１）。次に横方向微分画像４１
の各画素の輝度値及び縦方向微分画像の各画素の輝度値
より、各画素の明るさの変化方向を算出し方向特徴とし
て記憶する（ステップ３０２）。ここである画素につい
ての横方向微分画像の輝度値をｆｘ、縦方向微分画像の
輝度値をｆｙとすると、その画素の明るさの変化方向
Ｄ、即ち方向特徴は以下の式により算出される。

【数１】Ｄ＝ｔａｎ^-1（ｆｙ／ｆｘ）この明るさの変化方向は、０から２πの範囲の値をとる
可能性がある。但し、横方向及び縦方向の微分画像のあ
る画素の輝度値が両方ともゼロの場合は、その画素は方
向特徴を持たないものとする。図４には、こうして切り
出し枠４４内の全画素に対して求められた方向特徴を、
その角度を持つベクトルで示した例が示されている。

【００１６】次に横方向微分画像と縦方向微分画像の各
画素の輝度値の絶対値の和｜ｆｘ｜＋｜ｆｙ｜を各画素
値とする微分合成画像４３を作成し（ステップ３０
３）、この微分合成画像より２値化用しきい値を算出す
る（ステップ３０４）。この２値化用しきい値を算出す
る方法としては、「判別および最小２乗規準に基づく自
動しきい値選定法」電子通信学会論文誌 '80/4 Vol.J63
-D No.4 が一般によく用いられており、本実施例でもこ
の方法を用いるものとする。次に微分合成画像４３の各
輝度値と上記求めた２値化用しきい値を比較し、しきい
値以下の輝度値の画素に対応する方向特徴を削除する
（ステップ３０５）。この結果、枠４４内の方向特徴の
うち残されたものの例が枠４４Ａに図示されている。

【００１７】以上の処理により、濃淡文字画像中の輝度
差の大きい文字線部分のみの方向特徴の抽出が行われ
る。そこで、次に図２のステップ２０４で方向成分作成
手段２５による方向成分作成処理を行う。これは、濃淡
画像の各画素に対応する方向特徴を複数の方向単位に分
類し、その各方向単位にビット値を割り当てた方向成分
を作成するもので、図５はその処理フローチャート例、
図６は図５の処理の説明図である。但しこの例では（数
１）で示された方向特徴Ｄの値を（１／４）π単位の８
個の方向にグループ化するものとしている。

【００１８】まず、方向特徴抽出手段２４により抽出さ
れ、図４の枠４４Ａのように２値化処理で残された各画
素の方向特徴全てに対して、以下の各方向対応ビット操
作を行う（ステップ５０１）。まず、方向対応ビット操
作は、着目している画素の方向特徴の角度が図８に示す
（１／４）π単位の８つの方向のどこに含まれているか
により、当該画素対応に用意された方向成分を表すデー
タの各ビットに、その方向に対応す値を入力する処理で
ある（ステップ５０２）。ここで、図６（ａ）の場合
は、データが１バイトで１方向に１ビットづつが対応
し、方向特徴が０±π／８の範囲にあれば第１ビット目
のみが“１”、π／８〜３π／８にあれば第２ビットの
みが“１”、等などとなるようにデータを定める。又図
６（ｂ）の場合は、１方向に２ビットを割り当て、８方
向中の同一方向にあるときでも、微分合成画像の輝度差
（各方向微分値の絶対値の和）の大きさにより立てるビ
ット数を変更する。例えば、輝度差が所定値より大きい
所はその特徴が強い所であると解釈して“１１”とし、
輝度差が所定値より小さい所はその特徴が弱い所である
として“１０”とする。このように、複数ビットを１方
向に割り当てると、後述の方向成分マッチング手段２６
において、輝度差の大きい所を強調したマッチングが可
能となり、認識精度向上につながる。

【００１９】次に上記の方向対応ビット操作で得た方向
成分の個数ＩＮをカウントし記憶する（ステップ５０
３）。このカウントした方向成分数ＩＮは、後述の方向
成分マッチング手段２６において使用するものである。

【００２０】次に、方向成分作成の最終処理として、後
述の方向成分マッチング手段２６において対象画像と辞
書画像を高速にマッチング可能とするための、方向成分
ピラミッドを作成する（ステップ５０４）。方向成分ピ
ラミッドとは、原画像サイズの方向成分を縦横ともに１
／２に縮小して第１次縮小画像を作成し、さらにそれを
縦横１／２に縮小して第２次縮小画像を作成し、以下こ
の縮小操作を予め決められたサイズ（例えば縦横８×８
画素）までつづけ、こうして得られた第１次、第２次…
の縮小画像の集合のことを云う。

【００２１】ここでの圧縮方法を図７を用いて説明す
る。これは圧縮される前の画像の方向成分を６×６画素
分とり出して図示した部分７０を、１／２に圧縮して縮
小画像の部分７１とする場合の例であって、まずもとの
画像の部分を１／２にするために縦、横とも１画素おき
に着目画素ｇ１〜ｇ９を定める。次に各着目画素につい
て、その近傍領域の画素の方向成分同志のビット毎のＯ
Ｒ演算を行い、縮小した画素の方向成分とする。

【００２２】図７では、着目画素を中心とした縦横３×
３画素の方向成分のビット毎のＯＲ演算を行っている。
例えば、方向成分は図６（ａ）のように各方向に１ビッ
ト割り当てられているとして、着目画素ｇ１の場合、図
７の矢印が示すように

【数２】左上画素の方向成分＝（０１００００００）左横画素の方向成分＝（００１０００００）左下画素の方向成分＝（００００００００）下側画素の方向成分＝（００００００００）右下画素の方向成分＝（００００００００）右側画素の方向成分＝（００００１０００）右上画素の方向成分＝（１０００００００）上側画素の方向成分＝（１０００００００）ｇ１画素の方向成分＝（００００１０００）である。従ってこれら９個の方向成分のビット毎のＯＲ
を求めると縮小画像の画素及ｈ１の方向成分が次のよう
に求められる。

【数３】ｈ１の方向成分＝（１１１０１００）これは図６に示した方向０、１、２、４に“１”が立っ
ており、図７の部分７１の左上画素ｈ１に示したベクト
ルになる。図７の縮小画像の部分７１の方向成分は、着
目画素ｇ１〜ｇ９について同様な演算により求められた
ものである。

【００２３】以上のようにして対象画像の方向成分及び
そのピラミッドが作成され、次に辞書画像とのマッチン
グが行われるが、このマッチングを行う辞書画像の方も
対象画像と同様に処理されて、図１の辞書画像記憶手段
２２に予め格納されている。ここでは、この辞書画像の
処理方法を説明しておく。図８はこのための処理のフロ
ーチャートで、まず辞書画像記憶手段２２に登録されて
いる全ての辞書画像に対する処理が終わったかをしらべ
（ステップ８０１）、終了していなければ、１つの文字
の辞書画像を取り出して前記説明した方向特徴抽出手段
２４及び方向成分作成手段２５を用いて、各辞書画像の
各画素に対応する方向成分とそのピラミッドを作成する
（ステップ８０２、８０３）。但し、方向成分作成手段
２５において、図６（ｂ）に示したように、１方向に複
数ビットを割り当てる方法の場合には、その輝度差の大
きさにより立てるビット数の変更は行わず、微分合成画
像でのしきい値以上の部分は、割り当てた全てのビット
を立てるものとする。

【００２４】こうして辞書画像の方向成分を作成した
後、本辞書方向成分の膨張を行う（ステップ８０４）。
この辞書方向成分の膨張というのは、着目画素の近傍領
域にある各画素の方向成分と、着目画素の方向成分のビ
ット毎のＯＲ演算した方向成分を、その着目画素に対応
した膨張後の方向成分とするものである。そして着目画
素を膨張対象画像の全画素とし、これらに対して順次こ
の処理とを行う。この膨張処理は、文字自体の大きさを
変えるものではなく、文字を構成する線分の幅を大きく
して、対象画像の文字サイズや文字線幅の変動等に対し
て強い文字認識を行えるようにするものである。

【００２５】図９は膨張処理の例を示しており、簡単の
ため膨張対象画像９０は６×６画素としている。この例
では、着目画素の近傍画素を、着目画素を中心とする３
×３画素の中にある画素として、それらの近傍画素の方
向成分が全て膨張後の画素に含まれるようにビット毎の
ＯＲ演算で処理としたのが図９の膨張画像９１である。
但し、周辺部の画素を着目画素としたときは３×３全て
の画素が膨張対象画像９０に存在しないか、そのように
存在しない画素の方向成分は全て０としてビット毎のＯ
Ｒ演算を行う。

【００２６】さて、図２に戻って、ステップ２０４まで
の処理で生成した当該文字画像の方向成分と辞書画像の
方向成分とのマッチング処理へ移り、まず全辞書画像に
対するマッチング処理が全部終わったかをしらべ（ステ
ップ２０５）、終了していなければ辞書画像の各文字に
対する方向成分と方向成分マッチング手段２６を用いて
一つ一つマッチングを行い、一致度を算出する（ステッ
プ２０６）。図１０は、方向成分マッチング手段２６の
処理フローチャートで、まず、方向成分作成手段２５に
より作成した対象画像の方向成分ピラミッドと辞書画像
の方向成分ピラミッドとのマッチングを行う（ステップ
１００１）。ここで方向成分ピラミッドのマッチングで
は、まず最小の方向成分ピラミッドにおいて、全面を対
象としたずらしながらのマッチングを行い、最大一致度
の位置を求める。次にその求めた位置に対応する一段階
大きい方向成分ピラミッドでの位置を求め、その位置を
中心とした近傍領域（通常は、３×３画素を用いる）内
のみでのずらしマッチングを行い、その最大一致度の位
置を選出する。以上の処理を順次原画像サイズの方向成
分まで繰り返して行うことにより、文字切り出し手段２
３にて切り出された辞書画像より大きい対象画像からの
高速な位置決めが可能となる（ステップ１００２）。そ
して最後の原画像サイズの位置決めが終わると、そのと
きの一致度をその辞書画像の対象画像に対する一致度と
して出力する（ステップ１００３）。

【００２７】ここで一致度の算出方法は、対象画像の方
向成分と辞書画像の方向成分のＡＮＤ演算を用いて行
う。いま、ＡＮＤ演算後の重複方向成分数（ビット毎の
ＡＮＤをとったとき結果が“１”となった個数）をＡ
Ｎ、辞書画像の方向成分数をＤＮ、対象画像の方向成分
数をＩＮとすると、一致度Ｍは以下の式により算出され
る。

【数４】Ｍ＝（（ＡＮ／ＤＮ）＋（ＡＮ／ＩＮ））／２この（数４）によれば、算出される一致度は０から１の
範囲となり、１の場合対象画像は、辞書画像の方向成分
と全く同一の方向成分を持つことを表す。

【００２８】以上の方法により、対象画像に対する各辞
書画像の一致度を次々算出し、最大の一致度となった辞
書を記憶する（ステップ２０７）。そして全ての辞書画
像との一致度評価を終了すると、最も一致度の高かった
辞書の持つ文字コードを認識結果として出力する（ステ
ップ２０８）。

【００２９】以上のように、本実施例によると効率よく
印刷文字の認識が行えるが、印字面に汚れがあったとき
など、認識不能な場合に間違った認識結果を出力しない
ようにするためには、所定値以下の一致度のときは「認
識不能」を示す情報を出力するようにすればよい。

【００３０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
刻印文字やスタンプ文字等の低品質な文字画像を対象と
して、その濃淡画像より抽出した明るさの変化方向とい
う特徴を用いることにより、高速且つ高精度な文字読み
取りが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文字認識装置の実施例を示すブロック
図である。

【図２】本発明の文字認識方法の実施例を示すフローチ
ャートである。

【図３】方向特徴抽出手段の処理を示すフローチャート
である。

【図４】方向特徴抽出処理の説明図である。

【図５】方向成分作成手段の処理を示すフローチャート
である。

【図６】方向成分作成処理の説明図である。

【図７】方向成分縮小処理の説明図である。

【図８】辞書方向成分作成の処理を示すフローチャート
である。

【図９】辞書方向成分膨張処理の説明図である。

【図１０】方向成分マッチング手段の処理を示すフロー
チャートである。

【符号の説明】

２文字認識装置２１画像記憶手段２２辞書画像記憶手段２３文字切り出し手段２４方向特徴抽出手段２５方向成分作成手段２６方向成分マッチング手段２７認識結果出力手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された対象画像及び辞書画像の各画
素毎に、その近傍の輝度の変化方向を示す角度である方
向特徴を算出し、該方向特徴が、予め定められた複数個
の角度範囲の内のどの範囲に入っているかを示す方向成
分を上記対象画像及び辞書画像の各画素毎に求め、こう
して求めた上記対象画像の方向成分と上記辞書画像の方
向成分との一致度をしらべることにより文字認識を行う
ことを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】前記方向特徴は、画面横方向の輝度差か
ら求めた横方向微分値を分母とし、画面縦方向の輝度差
から求めた縦方向微分値を分子とする分数の逆正接とし
て算出することを特徴とする請求項１に記載の文字認識
方法。
【請求項３】前記対象画像及び辞書画像の方向成分
を、前記算出された横方向微分値及び縦方向微分値の絶
対値の和が該絶対値の和の全画素についての分布から定
めたしきい値を越えている画素の方向特徴のみを対象と
して作成し、該作成した方向成分のみを用いて一致度の
検出を行うことを特徴とする請求項２に記載の文字認識
方法。
【請求項４】前記方向成分を求めるための複数個の角
度範囲を３６０゜を８等分した４５゜づつの８個の範囲
とすると共に、上記８個の角度範囲の各々を１バイトの
方向成分データの１ビットに対応づけ、前記方向成分
を、その方向成分が対応している角度範囲に対応するビ
ットのみが“１”である上記方向成分データで表すこと
を特徴とする請求項１ないし３の内に１つに記載の文字
認識方法。
【請求項５】前記方向成分を求めるための複数個の角
度範囲を３６０゜を８等分した４５゜づつの８個の範囲
とすると共に、上記８個の角度範囲の各々を２バイトの
方向成分データの２ビットに対応づけ、前記方向成分
を、その方向成分が対応している角度範囲に対応する２
ビットのみが“１”を含み、且つ当該方向成分対応画素
の、前記横方向微分値及び縦方向微分値の絶対値の和が
所定値以上のとき“１１”、所定値以下のとき“１０”
である上記方向成分データで表すことを特徴とする請求
項１ないし３の内の１つに記載の文字認識方法。
【請求項６】前記対象画像の方向成分と辞書画像の方
向成分との一致度を、上記対象画像と辞書画像の対応画
素の方向成分が一致するものの個数により求めることを
特徴とする請求項１ないし５の内の１つに記載の文字認
識方法。
【請求項７】前記対象画像の方向成分と辞書画像の方
向成分との一致度を、上記対象画像と辞書画像の対応画
素の方向成分を示す前記方向成分データのビット毎のＡ
ＮＤ演算を行って“１”となったビットの個数を求め、
この個数を全画素について加算した値から求めることを
特徴とする請求項１ないし５の内の１つに記載の文字認
識方法。
【請求項８】前記対象画像及び辞書画像の全画素の内
から着目画素を選び、該着目画素周辺の画素と当該着目
画素の前記方向成分を集めて当該画素に割り当てること
により着目画素のみから成る第１次縮小画像を生成し、
更にこの第１次縮小画像から上記と同じ方法で第２次縮
小画像を生成するという操作を、上記対象画像及び辞書
画像に対してそれぞれ定められた所定の画素数を有する
第ｎ次縮小画像（ｎ≧２の整数）が生成されるまで繰り
返して対象画像及び辞書画像それぞれの第１、第２、・
・・第ｎ−１、第ｎ次の縮小画像を生成すると共に、上
記対象画像が設定された文字の大きさより大きい切り出
し枠を用いて原画像から切り出された対象画像である場
合に、上記辞書画像の第ｎ次縮小画像を上記対象画像の
第ｎ次縮小画像の枠内をすべて移動させながら前記一致
度の算出を行い、こうして算出した一致度が最大となる
辞書画像の上記第ｎ次縮小画像の仮位置を定め、次に上
記第ｎ−１次縮小画像上の上記仮位置に対応する位置及
び１画素づつ上下左右にずらした位置で上記第ｎ−１次
の対象画像と辞書画像の一致度を算出してその内の最大
一致度が得られた辞書画像の位置を新たな仮位置とし、
こうして順次縮小画像上の仮位置を求めて最後に縮小以
前の対象画像上の辞書画像の仮位置を求めてその仮位置
に於ける対象画像と辞書画像の一致度を当該辞書画像と
対象画像の一致度とすることを特徴とする請求項１ない
し３の内の１つに記載の文字認識方法。
【請求項９】前記方向成分を求めるための複数個の角
度範囲を３６０゜を８等分した４５゜づつの８個の範囲
とすると共に、上記８個の角度範囲の各々を１バイトの
方向成分データの１ビットに対応づけ、前記方向成分
を、その方向成分が対応している角度範囲に対応するビ
ットのみが“１”である上記方向成分データで表すこと
を特徴とする請求項８に記載の文字認識方法。
【請求項１０】前記方向成分を求めるための複数個の
角度範囲を３６０゜を８等分した４５゜づつの８個の範
囲とすると共に、上記８個の角度範囲の各々を２バイト
の方向成分データの２ビットに対応づけ、前記方向成分
を、その方向成分が対応している角度範囲に対応する２
ビットのみが“１”を含み、且つ当該方向成分対応画素
の、前記横方向微分値及び縦方向微分値の絶対値の和が
所定値以上のとき“１１”、所定値以下のとき“１０”
である上記方向成分データで表すことを特徴とする請求
項８に記載の文字認識方法。
【請求項１１】縮小対象とする画像の縦、横方向共に
１画素おきに選択した画素を前記縮小画像を生成するた
めの着目画素とし、各着目画素を中心とする縦、横３×
３画素の前記方向成分データのビット毎のＯＲ演算によ
り求めた方向成分データを当該着目画素の方向成分デー
タとすることにより、１回の縮小操作毎に画像を縦、横
共に１／２に縮小することを特徴とする請求項９ないし
１０に記載の文字認識方法。
【請求項１２】前記対象画像又はその縮小画像との一
致度を求めるための辞書画像又はその縮小画像は、当該
辞書画像又はその縮小画像の各画素の方向成分を、当該
画素及びその近傍の画素の方向成分を集めた膨張画像で
あることを特徴とする請求項９ないし１１の内の１つに
記載の文字認識方法。
【請求項１３】前記方向成分を集めた膨張画像は、当
該画素を中心とする縦、横３×３画素の前記方向成分デ
ータのビット毎のＯＲ演算より算出した方向成分データ
で表されるものであることを特徴とする請求項１２に記
載の文字認識方法。
【請求項１４】前記求めた一致度が、予め定めた値以
下の場合は、一致する辞書画像がないとして認識不能を
示す情報を出力することを特徴とする請求項１ないし１
３に記載の文字認識方法。
【請求項１５】入力された対象画像及び辞書画像の各
画素毎に、その近傍の輝度の変化方向を示す角度である
方向特徴を算出するための方向特徴抽出手段と、該手段
により抽出された方向特徴が、予め定められた複数個の
角度範囲の内のどの範囲に入っているかを示す方向成分
を上記対象画像及び辞書画像の各画素毎に求めるための
方向成分作成手段と、該手段により求められた上記対象
画像の方向成分と上記辞書画像の方向成分との一致度を
しらべることにより文字認識を行うための方向成分マッ
チング手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。