JPH0821061B2 - 特徴抽出方法及び特徴抽出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は、文字図形の特徴抽出を簡単な手順で高速
に行なうための方法及び装置に関する。

（従来の技術） 従来より、文字図形認識装置において一般に行なわれ
る特徴抽出では、文字図形パタンからストロークを抽出
し、それら抽出されたストロークの位置、長さ、ストロ
ーク間の相互関係等を用いて認識する方法が広く採用さ
れている。その手法は、（１）文字図形の輪郭を追跡す
ることにより検出された輪郭点系列について曲率を計算
し、その曲率の大きな値の点を分割点として輪郭系列を
分割し、分割された系列を組合せることによりストロー
ク（パタンの線素）を抽出するか、（２）文字図形パタ
ンに細線化処理を行なって骨格化し、その骨格化パタン
の連結性及び骨格パタンを追跡して急激な角度の変化点
等を検出してストロークについて幾何学的な特徴等を抽
出して識別を行なっていた。

また、認識対象となる文字の数が少ない場合（例えば
数字の認識を行なう場合）の方法として、例えば文献Ｉ
「電子計算機入力のための文字・図形の自動認識（電気
学会編）」に開示されるマトリクスマッチング法、
ストローク・アナリシス法及び幾何学的特徴抽出法が
ある。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上述した従来の一般的手法である
（１）の方法は文字パタンが大きくなり、又、文字図形
パタンが複雑化すると、その処理量が増大し処理速度の
低下を招いていた。又、（２）の方法は文字図形パタン
を細線化する必要があり、細線化によるパタンの歪、ヒ
ゲの発生等の問題があり、歪の修正、ヒゲの除去等その
後の処理を複雑なものとしていた。処理が複雑となる結
果、装置構成の規模が大きくなり、また高速な処理が行
なえないという問題点があった。

また、文献Ｉに掲げられるの方法は数字のように10
種程度の文字を認識する場合には処理手順が簡単となる
という利点があるが、印字のしみや欠けなどの雑音に弱
く従って印字品質に影響され易く、さらに印字ずれ、読
取り時の位置決め精度が悪いために生じる文字パタンの
傾き（傾斜）や位置ずれに影響され易いという問題点が
あった。

さらに及びの方法は、文字図形パタンからストロ
ークを抽出する必要があるので、上述した（１）及び
（２）の方法と同様の問題が生じ、従って装置規模が大
きく、また高速な処理が行なえないという問題点があっ
た。

この出願の目的は、上述した従来の問題点を解決する
ため、入力文字図形パタンからストロークを抽出する等
の複雑な処理手順を省略し簡単な処理手順で従って高速
に特徴抽出が行なえ、しかも安定した特徴抽出が行なえ
る方法及び装置を提供することにある。

（課題を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この出願の特徴抽出方法
にあっては、 特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画像デ
ータの画素の画素値の決定を、当該画素近傍の任意好適
個数の他の画素の画素値を用いて行ない、 量子化画像データの画素にＸ座標及びＹ座標を付与
し、 Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値と
を用いて、所定の画素値を有する被抽出パタンの画素に
関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、これ
ら最大及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を特徴
点座標とし、 特徴点座標に基づき幾何学的特徴量を算出することに
よって被抽出パタンの特徴抽出を行なう。

この方法発明の実施に当り、画素値の決定を、ノイズ
を除去するためのフィルタを介して、或は又特定の図形
を検出するためのフィルタを介して行なうのが好適であ
る。

さらにこの出願の装置発明にあっては、 特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画像デ
ータの画素の画素値の決定を、当該画素近傍の任意好適
個数の他の画素の画素値を用いて行なう画素値決定手段
と、 量子化画像データの画素にＸ座標を付与するためのＸ
座標発生手段と、 量子化画像データの画素にＹ座標を付与するためのＹ
座標発生手段と、 Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値と
を用いて、所定の画素値を有する被抽出パタンの画素に
関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、これ
ら最大及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を特徴
点座標として出力するための座標検出手段と、 被抽出パタンの特徴抽出を行なうための幾何学的特徴
量を、特徴点座標に基づき算出する特徴量算出手段とを
備えた構成となっている。

この装置発明の実施に当り、座標検出手段は、計算値
αＸ＋βＹを算出する計算手段と、最大計算値を検出す
るための最大値検出手段と、最大計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標を保存するための最大値座標保存手段と、最
小計算値を検出するための最小値検出手段と、最小計算
値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最小値座
標保存手段とを備えた構成とするのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、画素値決定手段をノ
イズを除去するためのフィルタ或は又特定の図形を検出
するためのフィルタとするのが好適である。

（作用） 上述した方法及び装置発明によれば、被抽出パタンを
含む量子化画像データの画素の画素値の決定を、当該画
素近傍の任意好適個数の他の画素の画素値を用いて行な
い、量子化画像データの画素にＸ、Ｙ座標を付与して画
像データをＸ−Ｙ座標系で表現し、所定の画素値を有す
る被抽出パタンの画素に関する最大及び最小の計算値α
Ｘ＋βＹを検出し、検出した最大及び最小計算値を与え
る画素の座標をそれぞれ特徴点座標とする。そして、特
徴点座標に基づき被抽出パタンの幾何学的特徴量を算出
する。

このようにして特徴量を算出する上述の処理手順にあ
っては、画素値の決定を、当該画素近傍の他の画素の画
素値を用いて行なうので、例えば、量子化画像データ中
のノイズの除去を図って特徴抽出を行なったり、
「＋」、「−」、「・」或はその他の特定の図形を１個
又は複数個用いて構成される（或は表現される）文字図
形の特徴抽出を行なったりすることが出来る。

また上述のようにして特徴量を算出する処理手順にあ
っては、最大及び最小計算値を検出する手順が非常に簡
単な手順であるので、装置構成の簡素化を図れる。さら
に、上述の処理手順は簡単であるでの特徴量の算出を高
速に行なえる。

（実施例） 以下、図面を参照して、この出願の方法発明及び装置
発明の実施例につき説明する。尚、図面はこれら発明が
理解出来る程度に概略的に示してあるにすぎず、従って
各構成成分の構成、データ、データの流れ及び数値的条
件は必ずしも図示例に限定されるものではない。

第一実施例 ＜装置発明の実施例の構成＞ 第１図は装置発明の実施例の構成の説明に供する機能
ブロック図である。

同図において、Ｍは特徴抽出対象となる被抽出パタン
を含む量子化画像データを示す。同図に示すように、こ
の実施例の特徴抽出装置は、特徴抽出に適した一単位の
画像データＭを出力する読取処理部８と、画像データＭ
の画素の画素値の決定を当該画素近傍の任意好適個数の
他の画素の画素値を用いて行なう画素値決定手段６と、
画像データＭの画素にＸ座標を付与するためのＸ座標発
生手段10と、画像データＭの画素にＹ座標を付与するた
めのＹ座標発生手段12と、前記画素のＸ、Ｙ座標と少な
くとも２組の特定のα値及びβ値とを用いて被抽出パタ
ンの画素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検
出し、これら最大及び最小計算値を与える被抽出パタン
の画素のＸ、Ｙ座標をそれぞれ特徴点座標として出力す
るための座標検出手段14、16と、被抽出パタンの特徴抽
出を行なうための幾何学的特徴量を特徴点座標に基づき
算出する特徴量算出手段18とを備えている。

（画像データＭ） 第２図は被抽出パタンを含む量子化画像データの一例
を示す図である。

同図において、M1は被抽出パタン及びM2は被抽出パタ
ンの背景となる背景パタンを示す。この例の量子化画像
データＭは、これらパタンM1及びM2から成り、特徴抽出
対象である文字一単位或は図形一単位の被抽出パタンM2
を含んだデータとなっている。

この実施例において、パタンM1、M2は、２値のディジ
タル信号で表現されており、被抽出パタンM1を画素値
「１」の黒ビット及び背景パタンM2を画素値「０」白ビ
ットとしている。

また、画像データＭの画素には、主走査方向（水平右
向き方向）にＸ軸及び副走査方向（垂直下向き方向）に
Ｙ軸を取り、左上角の画素を原点とするＸ−Ｙ座標系で
表現され、後述するように、画像データＭの画素に対し
Ｘ、Ｙ座標が付与される。

尚、第２図に示す被抽出パタンM1は、数字の「４」を
示す文字パタン（文字線）であり、この実施例では、特
徴抽出対象の一例としてE13Bフォントの数文字を用い
る。参考のため第３図にE13Bフォントの「１」〜
「９」、「０」の字形を示した。

（読取処理部） 読取処理部８の構成は、特徴抽出に適した一単位の被
抽出パタンを含む画像データＭを出力するのであれば、
どのような構成としても良い。この実施例では読取処理
部８を図示せずも、光電変換部及び走査機構（スキャ
ナ）を備える読取部と、光電変換部からの原画像データ
を格納する画像メモリと、帳票、原稿等に記載された文
字図形パタンの記載位置情報に基づき通常行なわれる如
く原画像データから画像データＭを切出す切出部とを以
って構成している。

（画素値決定手段） またこの実施例では、画素値決定手段６を画像データ
Ｍのノイズを除去するためのフィルタとしている。この
フィルタは、画像処理で一般に広く使用されているフィ
ルタと同様の構成を有し、例えばシフトレジスタと、フ
ィルタ論理を格納したメモリとを備えている。読取処理
部８からの画像データＭは画素値決定手段６において、
ノイズ画素のより少ない画像データＭに修正され、この
修正された画像データＭが画素値決定手段６から座標検
出手段14、16に出力される。修正された画素データＭか
ら特徴点の座標を検出することによって、特徴点座標の
検出をより精度良く正確に行なえるという利点がある。

第４図（Ａ）〜（Ｂ）は画素値決定手段の説明図であ
り、第４図（Ａ）は画素値決定手段の一構成例を示す機
能ブロック図及び第４図（Ｂ）は観測窓の一例を示す図
である。

第４図（Ａ）に示すように、この実施例の画素値決定
手段６は、シフトレジスタ6aとメモリ6bとから成り、例
えば、３×３の観測窓を有する。この観測窓は、第４図
（Ｂ）に示すように画素値を決定すべき画素（注目画
素）u₅を中心にしてu₁〜u₉の画素を３行３列に配置した
構成を有する。この場合、注目画素u₅の画素値の決定
を、この画素u₅以外の他の画素（観測画素）u₁〜u₄及び
u₆〜u₉を用いて行なう。

尚、注目画素及び観測画素の配置関係は図示例に限定
されず、任意好適に変更することが出来る。

そしてこの実施例では、例えば、画素u₁〜u₉の画素値
の総和が任意好適な所定の比較値k_f以上になると、注目
画素の画素値を被抽出パタンM1を意味する画素値に修正
して出力するようなフィルタ論理を用いる。

このようなフィルタ論理を達成するため、シフトレジ
スタ6bは、読取処理部８からの画像データＭを入力する
とこの画像データＭに基づいて、上述のような特定の位
置関係にある画素u₁〜u₉の画素値t₁〜t₉（画素u₁の画素
値をt₁、u₂の画素値をt₂、……、u₉の画素値をt₉とす
る）を格納する。そして、これら画素値t₁〜t₉をメモリ
6bに格納されている修正された画素値（修正画素値）を
読出すためのアドレスとして利用する。シフトレジスタ
6aは、この場合には画素値t₁〜t₉を用いて表現される９
桁の２値のアドレスを、メモリ6bに対し出力する。

さらにメモリ6bは、シフトレジスタ6aからのアドレス
を入力すると、このアドレスによって指定される注目画
素u₅の修正画素値を出力する。その結果、修正画素値か
ら成る修正された画像データＭが、メモリ6bから座標検
出手段14、16へ出力される。

さらに説明を加えればメモリ6bにあっては、 となる画素値t₁〜t₉で表現されるアドレスに、被抽出パ
タンM1を意味する画素値（この実施例では画素値
「１」）が予め格納され、 となる画素値t₁〜t₉で表現されるアドレスに、背景パタ
ンM2を意味する画素値（この実施例では画素値「０」）
が予め格納されている。

ところで、被抽出パタンM1を黒ビット（画素値
「１」）及び背景パタンM2を白ビット（画素値「０」）
で表現するこの実施例では、背景パタンM2中の黒ビット
がノイズとなるが、前述のの場合、注目画素u₅がたと
え黒ビットであったとしても、メモリ6bは注目画素u₅の
画素値を背景パタンM2を意味する白ビットに修正して出
力することとなる。

比較値k_fの値は任意好適な値とすることが出来るが、
例えば、３×３の観測窓を用いる場合にはk_f＝５とすれ
ば良い。３×３の観測窓を用いk_f＝５とした場合には、
２×２ビットより小さなノイズを除去することが出来
る。

（座標検出手段） さらにこの実施例にあっては、座標検出手段14は、計
算値αＸ＋βＹを算出する計算手段141と、最大計算値
を検出するための最大値検出手段142と、最大計算値を
与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最大値座標保
存手段143と、最小計算値を検出するための最小値検出
手段144と、最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保
存するための最小値座標保存手段145とを備えている。
座標検出手段16もまたこの座標検出手段14と同様、計算
手段161と最大値検出手段162と最大値座標保存手段163
と最小値検出手段164と最小値座標保存手段165とを備え
ている。

この実施例では、特徴点座標検出のために例えば（α
＝β＝１）及び（α＝１、β＝−１）の二組のα及びβ
値を用いるので２個の座標検出手段14、16を備える構成
となっている。座標検出手段14にあっては計算値Ｘ＋Ｙ
に関する、及び座標検出手段16にあっては計算値Ｘ−Ｙ
に関する、最大及び最小計算値を与える画素の座標を検
出する。

座標検出手段14、16の構成については、例えば、計算
手段141を加算回路を以って、計算手段161は減算回路を
以って、検出手段142、144、162、164をそれぞれ比較器
及びレジスタを以って、さらに座標保存手段143、145、
163、165をそれぞれレジスタを以って構成することが出
来る。このような構成によれば装置構成を非常に簡単化
することが出来、従ってハードウエア規模を小さく出来
る。

また、座標発生手段10、12は座標検出手段14、16に関
し共通に用いるように成してあり、従って各座標検出手
段14、16は座標発生手段10、12から出力されるＸ、Ｙ座
標をそれぞれ入力して特徴点座標の検出を行なう。

（変形例） 読取処理部の構成は、上述の実施例のものに限定され
ない。

例えば、帳票等に特徴抽出一単位分の文字図形しか記
載されない場合（例えば文字が１文字しか書かれない場
合）には、上述した実施例において画像メモリ及び読取
処理部を省略した構成とし、帳票等の読取領域を全面走
査して得た画像データを特徴抽出一単位の画像データと
して画素値決定手段に入力するようにしても良い。或は
読取処理部を、帳票等に記載された文字図形の記載位置
情報に基づき特徴抽出一単位分の領域のみを走査するよ
うに動作する走査機構と、光電変換部とからのみ構成す
るようにしても良い。この場合、読取領域を部分的に走
査して得た画像データが特徴抽出一単位分の領域の画像
データとなり、従って光電変換部から出力される原画像
データを特徴抽出一単位の画像データとして画素値決定
手段に入力すれば良い。

また、座標検出手段の配設個数は特徴量算出のために
何組のα及びβ値を用いるかによって任意好適に変更す
ることが出来、例えばｎ組のα及びβ値を用いる場合、
ｎ個の座標検出手段を備えた構成としα及び又はβ値を
座標検出手段毎に異なる任意好適な値に設定すれば良
い。また、Ｘ座標発生手段及びＹ座標発生手段は、各座
標検出手段に関して共通して用いても良いし、或は各座
標検出手段毎に個別に設けるようにしても良い。装置構
成を簡素化するため、Ｘ及びＹ座標発生手段を共通に用
いるのが良い。

また、画素値検定手段６の配設位置は読取処理部８と
座標検出手段14、16の間のみに限定されず、任意好適に
変更出来る。例えば読取処理部８を上述のように読取
部、画像メモリ及び切出部を以って構成する場合、画素
値検定手段６を読取部及び画像メモリの間に設けても良
い。

さらにフィルタ論理として、観測画素u₁〜u₄及びu₆〜
u₉の画素値の総和が比較値k_f以上となるとき、注目画素
の画素値を（注目画素の画素値に拘らず）被抽出パタン
M1を意味する画素値に修正して出力し、これと共に観測
画素u₁〜u₄及びu₆〜u₉の画素値の総和が比較値k_fよりも
小さいとき背景パタンM2を意味する画素値に修正して出
力する論理を用いても良い。

また被抽出パタン無数１を白ビット及び背景パタンM2
を黒ビットで表現する場合には、フィルタ論理として、
注目画素u₅及び観測画素u₁〜u₄、u₆〜u₉の画素値の総和
が比較値k_f以下になると、注目画素の画素値を、被抽出
パタンM1を意味する画素値に修正して出力し、これと共
に画素値の総和が比較値k_fよりも大きくなるとき注目画
素u₅の画素値を背景パタンM2を意味する画素値に修正し
て出力する論理を用いても良い。

尚、第１図中の符号24は後述する文字認識装置の特徴
抽出部に相当する部分である。

＜方法発明の実施例の説明、及び装置発明の実施例の動
作の説明＞ 第５図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明の実施例及び装置発
明の実施例の動作の説明に供する図である。

被抽出パタンに関する最大計算値及び最小計算値を検
出する方法としては、例えば次の或はの方法が考え
られる。計算手段141及び161において画像データＭの
全画素につき計算値を算出し、検出手段142、144及び16
2、164において手段141、161から入力された計算値が被
抽出パタンの画素値を有する画素のものであるか否かを
判断し被抽出パタンの画素の計算値についてのみ比較判
定を行なうことによって、被抽出パタンの画素に関する
最小及び最大計算値を検出する、計算手段141及び161
において入力された画素のＸ、Ｙ座標が被抽出パタンの
画素値を有する画素のものであるか否かを判断し被抽出
パタンの画素についてのみＸ、Ｙ座標から計算値を算出
し、検出手段142、144及び162、164において手段141、1
61から入力された全ての計算値の比較判定を行なうこと
によって被抽出パタンの画素に関する最小及び最大計算
値を検出する。方法としては前記及びのいずれでも
良いが、以下に述べる実施例では前記の方法によって
検出を行なう。

I:座標検出手段14に着目した説明 ＊ステップ（１）〜（３） 読取処理部８の読取部が文字図形の記されている帳票
の読取り領域の走査を開始すると（ステップ（１））、
帳票上の文字図形パタンの光信号Ｇが読取処理部８の光
電変換部に入力される。光電変換部は入力された光信号
を２値の量子化されたディジタル信号に変換し、このデ
ィジタル信号から成る原画像データを出力する。そし
て、読取処理部８の切出部によって、特徴抽出一単位の
文字図形に相当する画像データＭが原画像データから切
出され出力される。

画素値決定手段６は、読取処理部８からの画像データ
Ｍを入力すると、この画素値を修正画素値に改め、修正
画素値から成る画像データＭを画素毎に、最大値検出手
段142及び最小値検出手段144に対し出力する。

これと共に、Ｘ座標発生手段10及びＹ座標発生手段12
は、修正された画像データＭの出力と同期させてこのデ
ータＭのそれぞれの画素毎に対応付けたＸ、Ｙ座標を発
生する。その結果、これら発生手段10、12によって修正
された画像データＭにＸ、Ｙ座標の付与が行なわれる。
そして出力されたＸ、Ｙ座標は計算手段141、最大値座
標保存手段143及び最小値座標保存手段145に入力され
る。（ステップ（２）） 計算手段141はＸ、Ｙ座標を入力するとこれらＸ、Ｙ
座標から計算値Ｘ＋Ｙを算出し、算出した計算値を最大
値検出手段142及び最小値検出手段144に対し出力する。
（ステップ（３）） ステップ（２）〜（３）によって、最大値検出手段14
2は修正された画像データＭ及び計算値を、最小値検出
手段144は修正された画像データＭ及び計算値を、最大
値座標保存手段143はＸ、Ｙ座標を、最小値座標保存手
段145はＸ、Ｙ座標を、それぞれ１画素毎に入力する。
そして、座標検出手段14は後述のステップ（４）、（5
a）、（5b）或は（７）の判断を１画素毎に繰り返し行
ない、その判断結果に応じた動作を行なう。

＊ステップ（４） 最大値検出手段142及び最小値検出手段144は入力され
た画像データＭの画素が被抽出パタンM2の画素であるか
否かを判断する。この判断は、入力された画素の画素値
が被抽出パタンM2を意味する所定の画素値（この実施例
では画素値「１」）であるか否かを判断することによっ
て、行なう。

所定の画素値を有さないとき 最大値検出手段142及び最小値検出手段144は格納して
いる比較値を書換えず、これと共に最大値座標保存手段
143及び最小値座標保存手段145は格納されているＸ、Ｙ
座標を書換えない。

検出手段142、144はステップ（４）の次にステップ
（７）の判断を行なう。

所定の画素値を有するとき 最大値検出手段142はステップ（４）の次に比較値及
び計算値の比較（ステップ（５））を及び、最小値検出
手段144はステップ（４）の次に比較値及び計算値の比
較（ステップ（5b））を行なう。

＊ステップ（5a） 計算値が比較値よりも大きいとき 最大値検出手段142は先に格納されている比較値に換
えて、比較値よりも大きい計算値を新たな比較値として
格納し（比較値の書換え）、これと共にセットパルスを
最大値座標保存手段143に対し出力する。セットパルス
を入力した最大値座標保存手段143は格納されている
Ｘ、Ｙ座標に換えて、比較値よりも大きな計算値を与え
る画素のＸ、Ｙ座標を新たに格納する（Ｘ、Ｙ座標の書
換え）。（ステップ（６）） 計算値が比較値よりも小さいか或は比較値と等しいと
き 最大値検出手段142は先に格納されている比較値を書
換えずにそのまま格納すると共に、最大値座標保存手段
122は格納されているＸ、Ｙ座標を書換えない。

最大値検出手段142は及びのいずれの場合もステ
ップ（5a）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最大値検出手段142に格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αとして取り得る値よりも小さ
な値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり画像デー
タＭをｌ行ｍ列の画素に分割した（従って０≦Ｘ≦ｍ−
１、及び０≦Ｙ≦ｌ−１となる）場合には、例えば−１
を比較値の初期値とすることが出来る。或は比較値の初
期値として最大値検出手段142に一番最初に入力された
計算値αＸ＋βＹを用いるようにしても良い。

また最大値検出手段142が比較値及びＸ、Ｙ座標の書
換えを計算値αＸ＋βＹが比較値よりも大きいとき及び
計算値が比較値と等しいときに行なうようにし、これと
共に計算値が比較値よりも小さいとき比較値及びＸ、Ｙ
座標の書換えを行なわないようにしても良い。

また最大値座標保存手段143のＸ、Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（5b） 計算値が比較値よりも小さいとき 最小値検出手段144は先に格納されている比較値に換
えて比較値よりも小さい計算値を比較値として新たに格
納する（比較値の書換え）と共に、最小値座標保存手段
145に対しセットパルスを出力する。最小値座標保存手
段145はセットパルスを入力すると、格納されている
Ｘ、Ｙ座標を比較値よりも小さな計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標に書換える（Ｘ、Ｙ座標の書換え）。（ステ
ップ（６）） 最小値検出手段144は及びのいずれの場合にもス
テップ（5b）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最小値検出手段144に格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αＸ＋βＹとして取り得る値よ
りも大きな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり
画像データＭをｌ行ｍ列の画素に分割した（従って０≦
Ｘ≦ｍ−１、及び０≦Ｙ≦ｌ−１となる）場合には、例
えばｍ＋ｎ−１を比較値の初期値とすることが出来る。
或は比較値の初期値として最小値検出手段144に一番最
初に入力された計算値αＸ＋βＹを用いるようにしても
良い。

また最小値検出手段144は計算値が比較値よりも小さ
いとき及び計算値が比較値と等しいとき比較値及びＸ、
Ｙ座標の書換えを行ない、これと共に計算値が比較値よ
りも大きいとき比較値及びＸ、Ｙ座標の書換えを行なわ
ないようにしても良い。

また最小値座標保存手段145のＸ、Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（７） 画像データＭの走査を終了したとき 最大値検出手段142及び最小値座標保存手段144は修正
された画像データＭの走査が終了しこのデータＭの全て
の画素につき処理が終了すると、Ｘ、Ｙ座標の出力信号
を最大値座標保存手段143及び最小値座標保存手段145に
対して出力する。この出力信号を入力した座標保存手段
143、145は、格納しているＸ、Ｙ座標を特徴点座標とし
て出力する。これと共に検出手段142、144は比較値の初
期化を行なう。（ステップ（８）） 全ての画素につき処理を終了した時点で、最大値座標
保存手段143及び最小値座標保存手段145に格納されてい
るＸ、Ｙ座標が最大及び最小計算値を与える画素のＸ、
Ｙ座標すなわち特徴点座標となる。

座標検出手段14にあってはα＝β＝１としたので、処
理終了時点で、例えば第２図に示す被抽出パタンM2の特
徴点BRの座標が最大値座標保存手段143に格納されてお
り、また特徴点TLの座標が最小値座標保存手段145に格
納されている。

画像データＭの走査が終了しないとき 座標検出手段14は、修正された画像データＭの走査が
終了せず従ってデータＭの全ての画素につき処理が終了
していなければ、画像データＭの残りの画素につきステ
ップ（４）、（5a）、（5b）或は（７）の判断を行な
い、その判断結果に応じて動作する。

II:座標検出手段16に着目した説明 座標検出手段16は、上述した座標検出手段14の動作と
並行して座標検出手段14と同様の動作を行なうので、こ
の検出手段16の動作説明を省略する。

座標検出手段16にあっては、α＝１及びβ＝−１とし
たので、全ての画素につき処理を終了した時点で、例え
ば第２図に示す被抽出パタンM2の特徴点TRの座標が最大
値座標保存手段163に格納されており、また特徴点BLの
座標が最小値座標保存手段165に格納されている。

III:特徴量算出手段18に着目した説明 特徴量算出手段18は、特徴点BR、TL、TR、BLの座標を
読出し、これら特徴点座標に基づき幾何学的特徴量DT、
DB、DR、DLを算出する。これら特徴量はそれぞれ特徴点
間の距離を表すものであり、式（１）〜（４）に従って
算出することが出来る。尚、式（１）〜（４）において
特徴点BR、TL、TR、BLのＸ座標をBRX、TLX、TRX、BLXと
し及びＹ座標をBRY、TLY、TRY、BLYとしてそれぞれ表
す。

特徴量算出手段18は上式（１）〜（４）に従って特徴
量を算出すると、算出した特徴量DT、DB、DR、DLを出力
する。

IV:特徴点座標検出の原理的説明 第６図は特徴点座標検出の原理的説明に供する図であ
る。以下、第６図を参照して説明するが、この説明で
は、特徴抽出対象となる被抽出パタンM2を矩形パタンと
する。この場合、特徴点は被抽出パタンM2の角点TL、T
R、BL、BRとなる。

特徴点座標検出のため、まず、特徴抽出一単位の画像
データＭ上において被抽出パタンM2を通過する直線αＸ
＋βＹを想定し、傾きが一定値に固定されＣの値が種々
の値となる直線群αＸ＋βＹ＝Ｃを考える。すると、被
抽出パタンM2を通過する直線を見出すことが出来、この
とき特徴点となる角点を通過する直線のＣの値は直線群
中、最小の値或は最大の値となる。

従って、被抽出パタンM2の各画素につきＣの値すなわ
ち計算値αＸ＋βＹを算出し、計算値αＸ＋βＹが最大
或は最小となる画素のＸ、Ｙ座標を特徴点の座標とすれ
ば良いことが理解出来る。矩形パタンの場合であれば、
一組の特定のα及びβ値を用いることによって２つの角
点（特徴点）を検出することが出来る。

例えばα＝β＝１として被抽出パタンM2の領域を通過
する直線群L:X＋Ｙ＝C₁を考え、C₁の値をより小さくし
てゆくと特徴点TLを通過する直線L₁が得られることが理
解出来る。すなわちC₁の値が最小となるとき特徴点TLを
通過する直線L₁が得られる。またC₁の値をより大きくし
てゆくと特徴点BRにより近い直線が得られC₁の値が最大
となるとき特徴点BRを通過する直線L_nが得られる。従っ
て、被抽出パタンM2の画素のなかで計算値Ｘ＋Ｙの最小
値を与える画素の座標が特徴点TLの及び最大値を与える
画素の座標が特徴点BRの座標となることが理解出来る。

同様にして、例えばα＝１及びβ＝−１として被抽出
パタンM2の領域を通過する直線群K:X−Ｙ＝C₂を考える
と、C₂の値が最小となるとき特徴点BLを通過する直線K_m
が及びC₂の値が最大となるとき特徴点TRを通過する直線
K₁が得られる。従って、被抽出パタンM2の画素のなかで
計算値Ｘ−Ｙの最小値を与える画素の座標が特徴点BLの
及び最大値を与える画素の座標が特徴点TRの座標とな
る。

＜文字認識装置＞ 次に、この出願の方法発明及び装置発明の理解を深め
るため、上述した方法及び装置発明の実施例を文字認識
装置に適用した例につき説明する。尚、上述した実施例
の構成成分に対応する構成成分については、同一の符号
を付して示す。

第７図は文字認識装置の一構成例を示す機能ブロック
図である。同図に示す文字認識装置は、読取処理部８
と、画素値決定手段６と、被抽出パタンに関する幾何学
的特徴量を出力する特徴抽出部24と（第１図参照）、標
準パタンに関する幾何学的特徴量を収める辞書26と、標
準パタン及び被抽出パタンに関する幾何学的特徴量に基
づき認識結果を出力する識別部28とを備えた構成を有す
る。この文字認識装置の読取処理部８は、光電変換部20
a及び走査機構（図示せず）を備える読取部20と、画像
メモリ21と、切出部22とを備えている。

このような構成の文字認識装置にあっては、読取部20
は、帳票等を走査して得られる光信号Ｇを量子化された
ディジタル信号に変換し、変換したディジタル信号から
成る原画像データを出力する。

出力された原画像データは画像メモリ21に格納され、
切出部22は帳票上の文字の記載位置の情報に基づき画像
メモリ21の原画像データから特徴抽出一単位の画像デー
タＭを切り出し、この切出した画像データＭを画素値決
定手段６に出力する。

画素値決定手段６は、読取処理部８からの画像データ
Ｍの画素値を修正画素値に改め、改めた修正画素値から
成る修正された画像データＭを特徴抽出部24に対し１画
素毎に出力する。特徴抽出部24は修正された画像データ
Ｍを入力すると、既に説明したようにして、被抽出パタ
ンの幾何学的特徴量DT、DB、DR、DLを算出しこれら特徴
量を識別部28に対し出力する。

ところで、辞書26は予め用意された標準パタンの標準
特徴量JT、JB、JR及びJRを格納している。これら幾何学
的特徴量JT、JB、JR、JLは、被抽出パタンの特徴量と同
様、検出された特徴点の間の距離を表すものであり、JT
はDTに、JBはDBに、JRはDRに及びJLはDLに対応する特徴
量である。

識別部28は、特徴抽出部28から特徴量DT、DB、DR、DL
と辞書26の特徴量JT、JB、JR、JLとを照合する。この照
合のため、認識部28は次式（５）に基づき距離Ｄを算出
し、距離Ｄが最も小さくなる標準特徴量を検出する。そ
して、最も小さな距離Ｄを与える標準特徴量を有する標
準パタンの文字名を、文字名出力（認識結果）として出
力する。

尚、上述した装置構成において、文字の標準パタンに
関する標準特徴量に換えて或は加えて図形の標準パタン
に関する標準特徴量を、辞書26に格納すれば、図形認識
装置或は文字図形認識装置を構成することも出来る。文
字及び図形の標準パタンのための辞書はそれぞれ個別の
辞書としても良いし、共通の１個の辞書としても良い。
この出願の方法又は装置発明は従来提案されている種々
の文字及び又は図形認識装置に適用及は応用することが
出来る。

第二実施例 第二実施例では、画素値決定手段６を特定の図形を検
出するためのフィルタとする他は、第一実施例と同様の
構成とする。画素値決定手段６を特定の図形を検出する
ためのフィルタとすることによって、特定の図形例えば
「−」を１個又は複数個用いて表現される文字図形の特
徴抽出を行なうことが出来る。

第８図及び第９図は第二実施例の説明に供する図であ
り、第８図はこの実施例における特徴抽出対象の一例を
示す図、また第９図はこの実施例における観測窓の一例
を示す図である。

第８図に示すように、例えば「−」を複数個用いて図
形パタン（被抽出パタン）M2が表現されているとする。
この被抽出パタンM2は、観点を換えてみると、特定の図
形「−」が分布する領域の形状を概略的に示していると
も言える。尚、被抽出パタンM2を一点鎖線で示した。

この被抽出パタンM2の特徴抽出を行なうため、画素値
決定手段６は、第９図に示すような例えば５×５の観測
窓を有する。この観測窓は、例えば画素u₁₃を注目画素
とし、着目画素u₁₃を中心にしてu₁〜u₂₅の画素を５行５
列に配置した構成を有する。この場合、注目画素u₁₃の
画素値が、この画素u₁₃以外の他の画素（観測画素）u₁
〜u₁₂及びu₁₄〜u₂₅を用いて決定される。

そしてこの実施例では特定の図形「−」が観測窓中に
観測されるとき、注目画素u₁₃の画素値を、特定の図形
を検出したことを意味する画素値に修正して出力するよ
うなフィルタ論理を用いる。

このようなフィルタ論理を達成するため、シフトレジ
スタ6bは、読取処理部８からの画像データＭを入力する
とこの画像データＭに基づいて、上述のような特定の位
置関係にある画素u₁〜u₂₅の画素値t₁〜t₂₅を格納する。
そして、これら画素値t₁〜t₂₅をメモリ6bに格納されて
いる修正された画素値（修正画素値）を読出すためのア
ドレスとして利用する。シフトレジスタ6aは、この場合
には画素値t₁〜t₂₅を用いて表現される25桁の２値のア
ドレスを、メモリ6bに対し出力する。

メモリ6bは、シフトレジスタ6aからのアドレスを入力
すると、このアドレスによって指定される注目画素u₁₃
の修正画素値を出力する。その結果、修正画素値から成
る修正された画像データＭが、メモリ6bから座標検出手
段14、16へ出力される。

さらに説明を加えればメモリ6bにあっては、例えば、 次の（１）〜（８）に掲げるような場合の観測窓中の
画素値t₁〜t₂₅で表現されるアドレスに、特定の図形を
意味する画素値を修正画素値として予め格納する。

（１）t₁₁、t₁₂、t₁₃、t₁₄、t₁₅が特定の図形を意味す
る画素値ｐ（例えば画素値「１」）となり、t₁₁、t₁₂、
t₁₃、t₁₄、t₁₅を除く残りの観測窓中の画素値が背景パ
タンM1を意味する画素値ｑ（例えば画素値「０」）なる
場合 （２）t₃、t₈、t₁₃、t₁₈、t₂₃が画素値ｐとなり残りの
観測窓中の画素値が画素値ｑとなる場合 （３）t₁、t₇、t₁₃、t₁₉、t₂₅が画素値ｐとなり残りの
観測窓中の画素値が画素値ｑとなる場合 （４）t₅、t₉、t₁₃、t₁₅、t₁₇、t₂₁が画素値ｐとなり残
りの観測窓中の画素値が画素値ｑとなる場合 （５）t₆、t₁₃、t₂₀が画素値ｐとなり残りの観測窓中の
画素値が画素値ｑとなる場合 （６）t₁₀、t₁₃、t₁₆が画素値ｐとなり残りの観測窓中
の画素値が画素値ｑとなる場合 （７）t₂、t₁₃、t₂₄が画素値ｐとなり残りの観測窓中の
画素値が画素値ｑとなる場合 （８）t₄、t₁₃、t₂₂が画素値ｐとなり残りの観測窓中の
画素値が画素値ｑとなる場合 観測窓中の画素値が、上述のの（１）〜（８）の場
合を除く画素値を取るときは、 画素値t₁〜t₂₅で表現されるアドレスに、背景パタンM
1を意味する画素値を修正画素値として予め格納する。

上述の構成及び動作をする画素値決定手段６から出力
される修正された画像データＭを座標検出手段14、16が
入力して、特徴点座標を検出するまでの第二実施例の動
作は、第一実施例と同様なので、その説明を省略する。

但し、第二実施例における特徴点座標の検出にあって
は、被抽出パタンM2が特定の図形を用いて表現されてい
るので、被抽出パタンを意味する画素値として特定の図
形を意味する画素値を用いる。

検出された特徴点座標からは、第一実施例におけると
同様特徴点間の距離を求めても良いし、被抽出パタンM2
の面積その他の任意好適な幾何学的特徴量を算出するこ
とが出来る。被抽出パタンM2の幾何学的特徴量は、観点
を換えれば、特定の図形の分布する領域の幾何学的特徴
でもある。

この出願の方法発明及び装置発明は上述した実施例に
のみ限定されるものではなく、各構成成分を任意好適に
変更或は変形することが出来る。

例えば、特徴抽出のための画像データＭとして２値に
処理されたデータのみならず、多値処理されたデータを
用いても良い。多値処理された画像データから特定色の
文字図形パタンの特徴抽出や特定範囲の濃度を有する文
字図形パタンの特徴抽出を行なうことが出来る。特定色
の文字図形パタンの場合には、特定の色を有する画素で
あることを意味する画素値の画素に着目し、この画素に
関する最大及び最小計算値を求めることによって、特徴
点座標を検出出来る。また特定範囲の濃度を有する文字
図形パタンの場合には、特定濃度範囲の画素値を有する
画素に着目して、この画素に関する最大及び最小計算値
を求めることによって、特徴点座標を検出することが出
来る。

上述した実施例において多値処理された画像データを
用いる場合、例えば、画像データの画素値が16進数で表
現される場合には、画素値決定手段の修正画素値の出力
のために16進数で表現されるアドレスを用いれば良い。

また上述した実施例では、２組のα及びβを用い従っ
て傾きが異なる２つの直線群Ｌ、Ｋを用いて特徴点座標
を検出した場合につき説明したが、例えばほぼ多角形形
状（ほぼｎ角形形状）の図形パタンに関する特徴点座標
を検出する場合など、３組以上のα及びβを用い従って
傾きが異なる３つ以上の直線群を用いて特徴点座標の検
出を行なうようにしても良い。この場合、それぞれの組
のα及びβ値に関し上述と同様の原理に従って最大及び
最小計算値を求め、これら最大及び最小計算値を与える
画素の座標から文字図形パタンの幾何学的特徴量を求め
ることが出来る。この場合の装置構成は、座標検出手段
の配設個数を、特徴点座標検出のために用いるα及びβ
値の組の個数と同数とする他は、上述した実施例と同様
の構成とすれば良い。

また幾何学的特徴量として、検出された特徴点の座標
をもとにして得られる種々の幾何学的特徴量を用いるこ
とが出来る。上述した特徴点間の距離の他の幾何学的特
徴量を例示すれば、例えば、特徴点を結ぶ直線の傾き
や、特徴点を結んで得られる三角形、四角形等の多角形
領域の面積その他を挙げることが出来る。そして、これ
ら種々の幾何学的特徴量を単独で或は種々に組み合せて
文字パタンや図形パタンの認識のために用いることが出
来る。

また所定の画素値を有する画素に関する最大及び最小
計算値を算出するための手順（アルゴリズム）は上述し
た実施例にのみ限定されず、最大及び最小値を求めるた
めに従来より用いられている任意好適な手順を用いても
良い。

またこの出願の方法及び装置発明は、特に字形の簡単
な文字例えば数字を認識対象とする文字認識装置に適用
して好適であり、この場合に小型で処理速度の速い文字
認識装置を実現することが出来る。また、これら方法及
び装置発明は文字認識装置、図形認識装置その他の画像
処理装置に広く適用して良い。

（発明の効果） 上述した説明からも明らかなように、この出願の特徴
抽出方法及び特徴抽出装置によれば、被抽出パタンを含
む量子化画像データの画素の画素値の決定を、当該画素
近傍の任意好適個数の他の画素の画素値を用いて行な
い、量子化画像データの画素にＸ、Ｙ座標を付与して画
像データをＸ−Ｙ座標系で表現し、所定の画素値を有す
る被抽出パタンの画素に関する最大及び最小の計算値α
Ｘ＋βＹを検出し、検出した最大及び最小計算値を与え
る画素の座標をそれぞれ特徴点座標とする。そして、特
徴点座標に基づき被抽出パタンの幾何学的特徴量を算出
する。

このようにして特徴量を算出する上述の処理手順にあ
っては、画素値の決定を、当該画素近傍の他の画素の画
素値を用いて行なうので、例えば、量子化画像データ中
のノイズの除去を図って特徴抽出を行なえたり、
「＋」、「−」或は「・」その他の特定の図形を１個又
は複数個用いて表現される文字図形の特徴抽出を行なっ
たりすることが出来る。例えば、画素値決定手段をノイ
ズを除去するためのフィルタとすれば、例えば、帳票等
の読取面に存在する汚れ等に起因して生ずるノイズ特に
微小なノイズを除去して安定した特徴抽出を行なえる
し、或は小切手に印刷されている数字を認識する場合に
小切手の地紋（地の紋様）が一部ノイズとなった場合で
も、ノイズ特に微小なノイズを除去して特徴抽出の安定
化を図れるという利点がある。またノイズを除去するの
で、帳票等のしみや印刷品質に影響されにくいという利
点がある。或は画素値決定手段を特定の図形を検出する
ためのフィルタとすれば、特定の図形を用いて表現され
る文字図形の特徴抽出を行なえるという利点がある。

また上述のようにして特徴量を算出する処理手順にあ
っては最大及び最小計算値を検出する手順が非常に簡単
な手順であるので、装置構成の簡素化を図れるし、さら
に特徴量の算出を高速に行なえる。特に読取処理部が画
像メモリを有する場合には、特徴点座標を画像メモリの
一回の走査で検出することが出来るので、高速化を効果
的に図れる。

また、最大及び最小計算値を与える画素の座標を、特
徴点座標とするので、従来の、マトリクス・マッチング
法として比較して、帳票、原稿等の傾きや、被抽出パタ
ンの欠けに影響されにくいという利点がある。

【図面の簡単な説明】 第１図は装置発明の実施例の説明に供する機能ブロック
図、 第２図は特徴抽出のために用いる量子化画像データの一
例を示す図、 第３図は特徴抽出対象として好適な文字パタンの一例を
示す図、 第４図（Ａ）〜（Ｂ）は画素値決定手段の説明に供する
機能ブロック図、 第５図（Ａ）〜（Ｂ）は方法発明及び装置発明の実施例
の説明に供する動作流れ図、 第６図は特徴点座標検出の原理的説明に供する図、 第７図は方法発明及び装置発明の実施例を適用例として
示す文字認識装置の機能ブロック図、 第８図は特徴抽出対象となる被抽出パタンの一例を示す
図、 第９図は画素値決定手段の説明に供する観測窓の一例を
示す図である。 ６…画素値決定手段 ８…読取処理部、10…Ｘ座標発生手段 12…Ｙ座標発生手段、14、16…座標検出手段 141、161…計算手段 142、162…最大値検出手段 143、163…最大値座標保存手段 144、164…最小値検出手段 145、165…最小値座標保存手段 18…特徴量算出手段。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量
   子化画像データの画素の画素値の決定を、当該画素近傍
   の任意好適個数の他の画素の画素値を用いて行ない、 前記量子化画像データの画素にＸ座標及びＹ座標を付与
   し、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて、所定の画素値を有する前記被抽出パタンの
   画素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出
   し、これら最大及び最小計算値を与える前記画素のＸ、
   Ｙ座標を特徴点座標とし、 該特徴点座標に基づき幾何学的特徴量を算出することに
   よって前記被抽出パタンの特徴抽出を行なうことを特徴
   とする特徴抽出方法。
2. 【請求項２】前記画素値の決定を、ノイズを除去するた
   めのフィルタを介して行なうことを特徴とする請求項１
   の特徴抽出方法。
3. 【請求項３】前記画素値の決定を、特定の図形を検出す
   るためのフィルタを介して行なうことを特徴とする請求
   項１の特徴抽出方法。
4. 【請求項４】特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量
   子化画像データの画素の画素値の決定を、当該画素近傍
   の任意好適個数の他の画素の画素値を用いて行なう画素
   値決定手段と、 前記量子化画像データの画素にＸ座標を付与するための
   Ｘ座標発生手段と、 前記量子化画像データの画素にＹ座標を付与するための
   Ｙ座標発生手段と、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて、所定の画素値を有する前記被抽出パタンの
   画素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出
   し、これら最大及び最小計算値を与える前記画素のＸ、
   Ｙ座標を特徴点座標として出力するための座標検出手段
   と、 前記被抽出パタンの特徴抽出を行なうための幾何学的特
   徴量を、前記特徴点座標に基づき算出する特徴量算出手
   段とを備えて成ることを特徴とする特徴抽出装置。
5. 【請求項５】前記座標検出手段は、前記計算値αＸ＋β
   Ｙを算出する計算手段と、前記最大計算値を検出するた
   めの最大値検出手段と、前記最大計算値を与える画素の
   Ｘ、Ｙ座標を保存するための最大値座標保存手段と、前
   記最小計算値を検出するための最小値検出手段と、前記
   最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための
   最小値座標保存手段とを備えて成ることを特徴とする請
   求項４に記載の特徴抽出装置。
6. 【請求項６】前記画素値決定手段をノイズを除去するた
   めのフィルタとしたことを特徴とする請求項４又は５に
   記載の特徴抽出装置。
7. 【請求項７】前記画素値決定手段を特定の図形を検出す
   るためのフィルタとしたことを特徴とする請求項４又は
   ５に記載の特徴抽出装置。