JPH08241376A - 文字認識装置および文字認識方法 - Google Patents
文字認識装置および文字認識方法Info
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- JPH08241376A JPH08241376A JP7042833A JP4283395A JPH08241376A JP H08241376 A JPH08241376 A JP H08241376A JP 7042833 A JP7042833 A JP 7042833A JP 4283395 A JP4283395 A JP 4283395A JP H08241376 A JPH08241376 A JP H08241376A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 前処理の時間が短くてすみ、複雑な線分を含
む画像からも文字を認識できる装置および方法を提供す
る。 【構成】 （ａ）に示す２値画像において、任意の画素
ｆｉｊについて、ｆｉｊの値が“１”あるいはｆｉｊの
左右の画素のいずれかの値が“１”のときｆｉｊの値を
“１”とし、その他のときｆｉｊの値を“０”とする処
理を複数回くりかえすと、画像は（ｂ），（ｃ）と変化
し、文字部分は（ｃ）に示すように塊となる。（ｃ）の
画像において、任意の画素ｆｉｊについて、ｆｉｊの値
が“０”あるいはｆｉｊの上下の画素のいずれかの値が
“０”のときｆｉｊの値を“０”とし、その他のときｆ
ｉｊの値を“１”とする処理を複数回くりかえすと横方
向の線分が消去される。同様の処理で縦方向の線分を消
去する。前記塊部分に対応する元画像の領域から文字を
認識する。
む画像からも文字を認識できる装置および方法を提供す
る。 【構成】 （ａ）に示す２値画像において、任意の画素
ｆｉｊについて、ｆｉｊの値が“１”あるいはｆｉｊの
左右の画素のいずれかの値が“１”のときｆｉｊの値を
“１”とし、その他のときｆｉｊの値を“０”とする処
理を複数回くりかえすと、画像は（ｂ），（ｃ）と変化
し、文字部分は（ｃ）に示すように塊となる。（ｃ）の
画像において、任意の画素ｆｉｊについて、ｆｉｊの値
が“０”あるいはｆｉｊの上下の画素のいずれかの値が
“０”のときｆｉｊの値を“０”とし、その他のときｆ
ｉｊの値を“１”とする処理を複数回くりかえすと横方
向の線分が消去される。同様の処理で縦方向の線分を消
去する。前記塊部分に対応する元画像の領域から文字を
認識する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、地図，図面のように文
字，線分等からなる画像から文字を認識する装置および
方法に関するものである。
字，線分等からなる画像から文字を認識する装置および
方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来は、帳票等、文字と線分からなる文
書をスキャナ等で読み取り、コンピュータ上で編集，文
字検索等の処理する際、まず２値化，細線化，ラベリン
グ等の処理を行い、ラベルの付けられた画素群に対し、
画素数や長さをカウントし、画素数の多いもの（長さの
長いもの）を線分、短いものを文字を構成する要素とし
て認識することにより、文字と線分を同時に認識してい
る。
書をスキャナ等で読み取り、コンピュータ上で編集，文
字検索等の処理する際、まず２値化，細線化，ラベリン
グ等の処理を行い、ラベルの付けられた画素群に対し、
画素数や長さをカウントし、画素数の多いもの（長さの
長いもの）を線分、短いものを文字を構成する要素とし
て認識することにより、文字と線分を同時に認識してい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前述の従来の
手法では、文字，線分の画素数，長さをカウントし、文
字，線分の判別を行っているため、前処理に時間がかか
りすぎるという問題がある。また前述の手法は、帳票の
ようにある一定のフォーマットの決まったもの、あるい
は表のように縦線と横線のみで構成されるような簡単な
図面にしか適用されていなかった。
手法では、文字，線分の画素数，長さをカウントし、文
字，線分の判別を行っているため、前処理に時間がかか
りすぎるという問題がある。また前述の手法は、帳票の
ようにある一定のフォーマットの決まったもの、あるい
は表のように縦線と横線のみで構成されるような簡単な
図面にしか適用されていなかった。
【０００４】本発明は、このような状況のもとでなされ
たもので、前処理の時間が短かくてすみ、複雑な線分を
含む画像からも文字を認識できる装置および方法を提供
することを目的とするものである。
たもので、前処理の時間が短かくてすみ、複雑な線分を
含む画像からも文字を認識できる装置および方法を提供
することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】地図や図面上で文字の検
索を行う場合、線分の情報は不必要であり、文字の位置
とその文字コードのみが必要となる。そのため、地図や
図面から線分を消去し文字部分のみを抽出するほうが効
率が良い。
索を行う場合、線分の情報は不必要であり、文字の位置
とその文字コードのみが必要となる。そのため、地図や
図面から線分を消去し文字部分のみを抽出するほうが効
率が良い。
【０００６】この点に着目し、本発明では文字認識装置
を次の（１）〜（６）のとおりに、また文字認識方法を
次の（７）のとおりに構成する。
を次の（１）〜（６）のとおりに、また文字認識方法を
次の（７）のとおりに構成する。
【０００７】（１）２値画像から線分を消去する線分消
去手段と、この線分消去手段で線分を消去した２値画像
から文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字
領域抽出手段で抽出した文字領域に対応する、前記線分
消去手段による処理前の画像の領域から文字を認識する
文字認識手段とを備えた文字認識装置。
去手段と、この線分消去手段で線分を消去した２値画像
から文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字
領域抽出手段で抽出した文字領域に対応する、前記線分
消去手段による処理前の画像の領域から文字を認識する
文字認識手段とを備えた文字認識装置。
【０００８】（２）線分消去手段は、近傍画素の値に応
じて注目画素の値を１から０に変換する収縮処理を行う
ものである前記（１）記載の文字認識装置。
じて注目画素の値を１から０に変換する収縮処理を行う
ものである前記（１）記載の文字認識装置。
【０００９】（３）２値画像において文字部分を塊化す
る文字部分塊化手段と、この文字部分塊化手段で文字部
分を塊化した２値画像からこの塊化した部分にもとづい
て文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字領
域抽出手段で抽出した文字領域に対応する、前記文字部
分塊化手段による処理前の画像の領域から文字を認識す
る文字認識手段とを備えた文字認識装置。
る文字部分塊化手段と、この文字部分塊化手段で文字部
分を塊化した２値画像からこの塊化した部分にもとづい
て文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字領
域抽出手段で抽出した文字領域に対応する、前記文字部
分塊化手段による処理前の画像の領域から文字を認識す
る文字認識手段とを備えた文字認識装置。
【００１０】（４）文字部分塊化手段は、近傍画素の値
に応じて注目画素の値を０から１に変換する膨張処理を
行うものである前記（３）記載の文字認識装置。
に応じて注目画素の値を０から１に変換する膨張処理を
行うものである前記（３）記載の文字認識装置。
【００１１】（５）２値画像において、横方向の近傍画
素の値に応じて注目画素の値を０から１に変換する処理
により、文字部分を塊化する横方向膨張手段と、この横
方向膨張手段で処理した２値画像において、縦方向の近
傍画素の値に応じて注目画素の値を１から０に変換する
処理により横方向の線分を消去する縦方向収縮手段と、
この縦方向収縮手段で処理した２値画像において、横方
向の近傍画素の値により注目画素の値を１から０に変換
する処理により縦方向の線分を消去する横方向収縮手段
と、この横方向収縮手段で処理した２値画像における塊
化した部分にもとづいて文字領域を抽出する文字領域抽
出手段と、この文字領域抽出手段で抽出した文字領域に
対応する、前記横方向膨張手段による処理前の画像の領
域から文字を認識する文字認識手段とを備えた文字認識
装置。
素の値に応じて注目画素の値を０から１に変換する処理
により、文字部分を塊化する横方向膨張手段と、この横
方向膨張手段で処理した２値画像において、縦方向の近
傍画素の値に応じて注目画素の値を１から０に変換する
処理により横方向の線分を消去する縦方向収縮手段と、
この縦方向収縮手段で処理した２値画像において、横方
向の近傍画素の値により注目画素の値を１から０に変換
する処理により縦方向の線分を消去する横方向収縮手段
と、この横方向収縮手段で処理した２値画像における塊
化した部分にもとづいて文字領域を抽出する文字領域抽
出手段と、この文字領域抽出手段で抽出した文字領域に
対応する、前記横方向膨張手段による処理前の画像の領
域から文字を認識する文字認識手段とを備えた文字認識
装置。
【００１２】（６）画像を任意角度づつ回転させる画像
回転手段を備え、この画像回転手段で回転させた画像に
ついて所定の処理を行う前記（１）〜前記（５）のいず
れかに記載の文字認識装置。
回転手段を備え、この画像回転手段で回転させた画像に
ついて所定の処理を行う前記（１）〜前記（５）のいず
れかに記載の文字認識装置。
【００１３】（７）２値画像において文字部分を塊化す
る第１のステップと、この第１のステップで処理した２
値画像から線分を消去する第２のステップと、この第２
のステップで処理した２値画像における塊化部分にもと
づいて文字領域を抽出する第３のステップと、この第３
のステップで抽出した文字領域に対応する、前記第１の
ステップによる処理前の画像の領域から文字を認識する
第４のステップとを備えた文字認識方法。
る第１のステップと、この第１のステップで処理した２
値画像から線分を消去する第２のステップと、この第２
のステップで処理した２値画像における塊化部分にもと
づいて文字領域を抽出する第３のステップと、この第３
のステップで抽出した文字領域に対応する、前記第１の
ステップによる処理前の画像の領域から文字を認識する
第４のステップとを備えた文字認識方法。
【００１４】
【作用】前記（１），（２），（６）の構成により、２
値画像から線分を消去され、この線分が消去された２値
画像から文字領域が抽出され、この文字領域に対応する
元画像の領域から文字が認識される。前記（３），
（４），（６）の構成により、２値画像において、文字
部分が塊化され、この塊化部分にもとづいて文字領域が
抽出され、この抽出された文字領域に対応する元画像の
領域から文字が認識される。前記（５），（６），
（７）の構成により、２値画像において、文字部分が塊
化され、横方向，縦方向線分が消去され、塊化部分から
文字領域が抽出され、この文字領域に対応する元画像の
領域から文字が認識される。
値画像から線分を消去され、この線分が消去された２値
画像から文字領域が抽出され、この文字領域に対応する
元画像の領域から文字が認識される。前記（３），
（４），（６）の構成により、２値画像において、文字
部分が塊化され、この塊化部分にもとづいて文字領域が
抽出され、この抽出された文字領域に対応する元画像の
領域から文字が認識される。前記（５），（６），
（７）の構成により、２値画像において、文字部分が塊
化され、横方向，縦方向線分が消去され、塊化部分から
文字領域が抽出され、この文字領域に対応する元画像の
領域から文字が認識される。
【００１５】
【実施例】以下本発明を実施例により詳しく説明する。
【００１６】（実施例１）図１は実施例１である“文字
認識装置”の構成を示すブロック図、図２はその動作を
示すフローチャートである。
認識装置”の構成を示すブロック図、図２はその動作を
示すフローチャートである。
【００１７】図１において、１は画像を読み込むための
画像入力装置であるスキャナ、２はスキャナ１からの画
像データ等の各種データを一時保存するためのＲＡＭで
ある。３は装置全体の制御を行うＣＰＵで、プログラム
メモリ６に記憶された制御プログラムに従って図２に示
す処理を行う。４はＲＡＭ２，ＶＲＡＭ７中のデータに
アクセスする際の位置（アドレス）を指定するアドレス
バス、５はアドレスバス４によって指定されたアドレス
のデータの入出力や、スキャナ１からのデータをＲＡＭ
２あるいはＣＰＵ３に送るためのデータバス、７はＶＲ
ＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）であり、表示装置８で表示
されるデータが置かれる。
画像入力装置であるスキャナ、２はスキャナ１からの画
像データ等の各種データを一時保存するためのＲＡＭで
ある。３は装置全体の制御を行うＣＰＵで、プログラム
メモリ６に記憶された制御プログラムに従って図２に示
す処理を行う。４はＲＡＭ２，ＶＲＡＭ７中のデータに
アクセスする際の位置（アドレス）を指定するアドレス
バス、５はアドレスバス４によって指定されたアドレス
のデータの入出力や、スキャナ１からのデータをＲＡＭ
２あるいはＣＰＵ３に送るためのデータバス、７はＶＲ
ＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）であり、表示装置８で表示
されるデータが置かれる。
【００１８】図２のフローチャートを参照しながら動作
を説明する。
を説明する。
【００１９】まずＳ１（ステップ１）においてスキャナ
１から画像データを読み込みＲＡＭ２に保存する。次に
Ｓ２において２値化を行う。Ｓ３ではＳ２において処理
された２値画像の任意の画素ｆｉｊに対し次の式（１）
に従い横方向の膨張（拡散）処理を行う。なおｇｉｊは
処理後の画像における、ｆｉｊに対応する画素を示す。
１から画像データを読み込みＲＡＭ２に保存する。次に
Ｓ２において２値化を行う。Ｓ３ではＳ２において処理
された２値画像の任意の画素ｆｉｊに対し次の式（１）
に従い横方向の膨張（拡散）処理を行う。なおｇｉｊは
処理後の画像における、ｆｉｊに対応する画素を示す。
【００２０】１：ｆｉｊ＝１ あるいはｆｉｊの左右の
画素のいずれかが１のとき ｇｉｊ＝ （１） ０：その他 すなわち、任意の画素ｆｉｊの値が“１”、あるいは任
意の画素ｆｉｊの左右の画素のいずれかの値が“１”の
とき画素ｇｉｊの値を“１”とし、その他のときは画素
ｇｉｊの値を“０”とする。
画素のいずれかが１のとき ｇｉｊ＝ （１） ０：その他 すなわち、任意の画素ｆｉｊの値が“１”、あるいは任
意の画素ｆｉｊの左右の画素のいずれかの値が“１”の
とき画素ｇｉｊの値を“１”とし、その他のときは画素
ｇｉｊの値を“０”とする。
【００２１】この処理により、縦方向の線分の幅が太く
なると同時に、文字列部分を塊にすること（塊化）がで
きる。図３にこのときの様子を示す。
なると同時に、文字列部分を塊にすること（塊化）がで
きる。図３にこのときの様子を示す。
【００２２】ここで、この処理を行った際に０から１に
変化する画素数の変化について見てみる。文字部分に注
目すると、はじめは文字を構成する各ストロークについ
て横方向に０から１へ変化する画素が発生する。そして
膨張処理を繰り返していくと図３（ｃ）に示すように、
文字列部分がひとつの塊になり、その後は塊の左右両端
にのみ０から１に変化する画素が発生する。よって膨張
処理を行う回数と、それにより０から１に変化する画素
数の変化は図４のよう、次第に減少しある処理回数以降
は一定になる。このことから０から１に変化する画素数
の変化を調べることにより、膨張処理を行う所要回数が
決定できる。なお、この膨張処理の回数をαとして、Ｒ
ＡＭ２に保存しておく。
変化する画素数の変化について見てみる。文字部分に注
目すると、はじめは文字を構成する各ストロークについ
て横方向に０から１へ変化する画素が発生する。そして
膨張処理を繰り返していくと図３（ｃ）に示すように、
文字列部分がひとつの塊になり、その後は塊の左右両端
にのみ０から１に変化する画素が発生する。よって膨張
処理を行う回数と、それにより０から１に変化する画素
数の変化は図４のよう、次第に減少しある処理回数以降
は一定になる。このことから０から１に変化する画素数
の変化を調べることにより、膨張処理を行う所要回数が
決定できる。なお、この膨張処理の回数をαとして、Ｒ
ＡＭ２に保存しておく。
【００２３】Ｓ４ではＳ３を行った結果出力された画像
の任意の画素ｇｉｊに対し、以下の式（２）に従い縦方
向の収縮（縮退）処理を行う。 ０：ｇｉｊ＝１ あるいはｇｉｊの上下いずれかが０の
とき ｈｉｊ＝ （２） １：その他 この処理を行うことにより、横方向の線分の幅を細く
し、消去することができる。
の任意の画素ｇｉｊに対し、以下の式（２）に従い縦方
向の収縮（縮退）処理を行う。 ０：ｇｉｊ＝１ あるいはｇｉｊの上下いずれかが０の
とき ｈｉｊ＝ （２） １：その他 この処理を行うことにより、横方向の線分の幅を細く
し、消去することができる。
【００２４】ここで、この処理を行った際に１から０に
変化する画素数の変化について見てみる。はじめは、文
字列が塊になった部分と横方向の線分の上と下の部分が
変化し幅が細くなっていき、縦方向の線分については長
さが短くなる。そして収縮処理を繰り返すうちにまず横
方向の線分が消え、文字列が塊になった部分が残る。こ
のことは、線分のほうが文字の縦方向の幅より細いこと
による。
変化する画素数の変化について見てみる。はじめは、文
字列が塊になった部分と横方向の線分の上と下の部分が
変化し幅が細くなっていき、縦方向の線分については長
さが短くなる。そして収縮処理を繰り返すうちにまず横
方向の線分が消え、文字列が塊になった部分が残る。こ
のことは、線分のほうが文字の縦方向の幅より細いこと
による。
【００２５】このことから、収縮処理を行う回数と、そ
れにより１から０に変化する画素数の変化は図５に示す
ように急減後、漸減するようになる。このときの１から
０に変化する画素数の変化を調べることにより、収縮処
理を行う所要回数が決定できる。なお、この収縮処理の
回数をβとして、ＲＡＭ２に保存しておく。
れにより１から０に変化する画素数の変化は図５に示す
ように急減後、漸減するようになる。このときの１から
０に変化する画素数の変化を調べることにより、収縮処
理を行う所要回数が決定できる。なお、この収縮処理の
回数をβとして、ＲＡＭ２に保存しておく。
【００２６】Ｓ４の収縮処理を終了した結果の画像にお
いて、文字列領域を示す画素の塊は元画像における文字
列領域よりも縦方向に関して小さくなる。そこでＳ５に
おいて、Ｓ４を行った結果出力された画像の任意の画素
ｈｉｊに対し、以下の式（３）に従い縦方向の膨張（拡
散）処理をβ（Ｓ４において収縮処理を行った回数）回
行うことにより文字列が塊になった部分に対するＳ４の
影響を補正する。
いて、文字列領域を示す画素の塊は元画像における文字
列領域よりも縦方向に関して小さくなる。そこでＳ５に
おいて、Ｓ４を行った結果出力された画像の任意の画素
ｈｉｊに対し、以下の式（３）に従い縦方向の膨張（拡
散）処理をβ（Ｓ４において収縮処理を行った回数）回
行うことにより文字列が塊になった部分に対するＳ４の
影響を補正する。
【００２７】１：ｈｉｊ＝１ あるいはｈｉｊの上下の
画素のいずれかが１のとき ｍｉｊ＝ （３） ０：その他 次に、Ｓ６では、Ｓ５を行った結果出力された画像の任
意の画素ｍｉｊに対し、以下の式（４）に従い横方向の
収縮（縮退）処理を行う。
画素のいずれかが１のとき ｍｉｊ＝ （３） ０：その他 次に、Ｓ６では、Ｓ５を行った結果出力された画像の任
意の画素ｍｉｊに対し、以下の式（４）に従い横方向の
収縮（縮退）処理を行う。
【００２８】０：ｍｉｊ＝０ あるいはｍｉｊの左右い
ずれかが０のとき ｎｉｊ＝ （４） １：その他 この処理を行うことにより、縦方向の線分の幅を細く
し、消去することができる。このとき行われる収縮処理
回数は、Ｓ４における収縮回数決定方法と同じ方法で決
定される。ただしこのときの回数γは、Ｓ３において横
方向膨張処理を行った回数α回より多くなる。なお、こ
の回数γはＲＡＭ２に保存しておく。
ずれかが０のとき ｎｉｊ＝ （４） １：その他 この処理を行うことにより、縦方向の線分の幅を細く
し、消去することができる。このとき行われる収縮処理
回数は、Ｓ４における収縮回数決定方法と同じ方法で決
定される。ただしこのときの回数γは、Ｓ３において横
方向膨張処理を行った回数α回より多くなる。なお、こ
の回数γはＲＡＭ２に保存しておく。
【００２９】Ｓ６の横方向の収縮処理を終了した結果の
画像において、文字列領域を示す画素の塊は元画像にお
ける文字列領域より横方向に関して小さくなる。そこで
Ｓ７において、Ｓ６を行った結果出力された画像の任意
の画素ｎｉｊに対し、以下の式（５）に従い横方向の膨
張（拡散）処理を（γ−α）回行うことにより文字列が
塊になった部分に対するＳ３，Ｓ６の影響を補正する。
ここでαはＳ３での膨張処理回数、γはＳ６での収縮処
理回数である。
画像において、文字列領域を示す画素の塊は元画像にお
ける文字列領域より横方向に関して小さくなる。そこで
Ｓ７において、Ｓ６を行った結果出力された画像の任意
の画素ｎｉｊに対し、以下の式（５）に従い横方向の膨
張（拡散）処理を（γ−α）回行うことにより文字列が
塊になった部分に対するＳ３，Ｓ６の影響を補正する。
ここでαはＳ３での膨張処理回数、γはＳ６での収縮処
理回数である。
【００３０】１：ｎｉｊ＝１ あるいはｎｉｊの左右の
画素のいずれかが１のとき ｐｉｊ＝ （５） ０：その他 Ｓ８では、Ｓ７において出力された画像データから画素
の塊を検出し、それを囲む矩形領域を検出する。
画素のいずれかが１のとき ｐｉｊ＝ （５） ０：その他 Ｓ８では、Ｓ７において出力された画像データから画素
の塊を検出し、それを囲む矩形領域を検出する。
【００３１】次に、Ｓ９ではＳ８で検出された領域に対
応する元画像内の矩形領域を抽出し、その矩形領域から
文字認識を行う。これは矩形領域に対し縦方向，横方向
から画素列に沿って黒画素数を数えヒストグラムを生成
し、ヒストグラムの谷の部分を文字間の隙間の部分と判
定し、山の部分を文字部分として判定することにより、
文字認識を行うことができる。
応する元画像内の矩形領域を抽出し、その矩形領域から
文字認識を行う。これは矩形領域に対し縦方向，横方向
から画素列に沿って黒画素数を数えヒストグラムを生成
し、ヒストグラムの谷の部分を文字間の隙間の部分と判
定し、山の部分を文字部分として判定することにより、
文字認識を行うことができる。
【００３２】なお、本実施例では横方向の線分の消去
を、横方向の拡散処理と縦方向の収縮処理の組み合わせ
により行い、縦方向の線分の消去を縦方向の膨張処理と
横方向の収縮処理の組み合わせにより行う場合について
述べたが、４方向の膨張処理と収縮処理を組み合わせる
ことにより斜め方向の線分を同様に消去できる。
を、横方向の拡散処理と縦方向の収縮処理の組み合わせ
により行い、縦方向の線分の消去を縦方向の膨張処理と
横方向の収縮処理の組み合わせにより行う場合について
述べたが、４方向の膨張処理と収縮処理を組み合わせる
ことにより斜め方向の線分を同様に消去できる。
【００３３】このように、本実施例では、文字，線分を
含む２値画像から線分を消去した後文字領域を抽出し、
この領域に対応する元画像の領域から文字を認識してい
るので、従来例より前処理の時間が短縮でき、また複雑
な線分を含む画像からも文字を認識することができる。
含む２値画像から線分を消去した後文字領域を抽出し、
この領域に対応する元画像の領域から文字を認識してい
るので、従来例より前処理の時間が短縮でき、また複雑
な線分を含む画像からも文字を認識することができる。
【００３４】（実施例２）本実施例は、図１と同様の構
成で図６に示す動作を行うものである。すなわち本実施
例は実施例１のＳ３において式（１）により行っていた
横方向膨張（拡散）処理を図７，図８に示すように変更
するものである。変更部分について説明する。
成で図６に示す動作を行うものである。すなわち本実施
例は実施例１のＳ３において式（１）により行っていた
横方向膨張（拡散）処理を図７，図８に示すように変更
するものである。変更部分について説明する。
【００３５】はじめに画像の左端から右方向に処理を行
う（図６，Ｓ７１）。まず画素値が１かつその右隣の画
素値が０になる点を捜す（Ｓ７２，Ｓ７８）。その点を
ｉｐとする（Ｓ７３）。次に画素値が０でその右隣の画
素値が１になる点を捜し（Ｓ７４，Ｓ７９）、その点を
ｉｑとする（Ｓ７５）。ここでｉｑ−ｉｐの値がある閾
値以下の場合（Ｓ７６）には０であった点ｉｑの画素値
を１にする（Ｓ７７）。このような処理を行うことによ
り閾値で設定された距離よりも近接する文字列、あるい
は線分の左側への膨張処理のみが行われる。
う（図６，Ｓ７１）。まず画素値が１かつその右隣の画
素値が０になる点を捜す（Ｓ７２，Ｓ７８）。その点を
ｉｐとする（Ｓ７３）。次に画素値が０でその右隣の画
素値が１になる点を捜し（Ｓ７４，Ｓ７９）、その点を
ｉｑとする（Ｓ７５）。ここでｉｑ−ｉｐの値がある閾
値以下の場合（Ｓ７６）には０であった点ｉｑの画素値
を１にする（Ｓ７７）。このような処理を行うことによ
り閾値で設定された距離よりも近接する文字列、あるい
は線分の左側への膨張処理のみが行われる。
【００３６】次に画像の右端から左方向に処理を行う
（図８，Ｓ８１）。画素値が１かつその左隣の画素値が
０になる点を捜す（Ｓ８２，Ｓ８９）。その点をｉｐと
する（Ｓ８３）。次に画素値が０でその左隣の画素値が
１になる点を捜し（Ｓ８４，Ｓ９０）、その点をｉｑと
する（Ｓ８５）。ここでｉｐ−ｉｑの値がある閾値以下
の場合（Ｓ８６）には０であった点ｉｑの画素値を１に
する（Ｓ８７）。このような処理を行うことにより、閾
値で設定された距離よりも近接する文字列、あるいは線
分の右側への膨張処理のみが行われる。
（図８，Ｓ８１）。画素値が１かつその左隣の画素値が
０になる点を捜す（Ｓ８２，Ｓ８９）。その点をｉｐと
する（Ｓ８３）。次に画素値が０でその左隣の画素値が
１になる点を捜し（Ｓ８４，Ｓ９０）、その点をｉｑと
する（Ｓ８５）。ここでｉｐ−ｉｑの値がある閾値以下
の場合（Ｓ８６）には０であった点ｉｑの画素値を１に
する（Ｓ８７）。このような処理を行うことにより、閾
値で設定された距離よりも近接する文字列、あるいは線
分の右側への膨張処理のみが行われる。
【００３７】以上のような処理を図６のＳ２３，Ｓ２４
において行うことにより、閾値が文字列の文字間隔より
大きく他の文字列あるいは線分との距離よりも小さけれ
ば、文字列部分は塊になった場合それ以上横方向に膨張
しなくなる。また近接する文字列あるいは線分との距離
が閾値以上にはなれている縦方向の線分の幅は太くなら
ない。したがって、図６のＳ２７，Ｓ２８の処理はＳ２
３，Ｓ２４の処理に関係なく、Ｓ２８ではＳ２７と同じ
回数だけで処理すればよい。
において行うことにより、閾値が文字列の文字間隔より
大きく他の文字列あるいは線分との距離よりも小さけれ
ば、文字列部分は塊になった場合それ以上横方向に膨張
しなくなる。また近接する文字列あるいは線分との距離
が閾値以上にはなれている縦方向の線分の幅は太くなら
ない。したがって、図６のＳ２７，Ｓ２８の処理はＳ２
３，Ｓ２４の処理に関係なく、Ｓ２８ではＳ２７と同じ
回数だけで処理すればよい。
【００３８】このようにして本実施例により画像中の垂
直，水平方向の線分が消去できる。なお画像を任意角度
ずつ回転させ、それに対し前述した処理を行うことによ
り画像中の任意方向成分の線分を消去することができ
る。このようにして、本実施例において実施例１と同様
の効果を得ることができる。
直，水平方向の線分が消去できる。なお画像を任意角度
ずつ回転させ、それに対し前述した処理を行うことによ
り画像中の任意方向成分の線分を消去することができ
る。このようにして、本実施例において実施例１と同様
の効果を得ることができる。
【００３９】（変形）以上の各実施例は、いずれもスキ
ャナで読み込んだ画像を２値化して所要の処理を行うも
のであるが、本発明はこれに限らず、２値画像をライン
入力して所要の処理をする形で実施することができる。
ャナで読み込んだ画像を２値化して所要の処理を行うも
のであるが、本発明はこれに限らず、２値画像をライン
入力して所要の処理をする形で実施することができる。
【００４０】また、以上の各実施例では、塊化した文字
領域に対応する、領域を抽出する“元画像”として、ス
キャナで読み込んだ画像を想定しているが、本発明はこ
れに限らず、このスキャナで読み込んだ画像を２値化し
た画像あるいはライン入力した２値画像を元画像とする
形で実施することができる。
領域に対応する、領域を抽出する“元画像”として、ス
キャナで読み込んだ画像を想定しているが、本発明はこ
れに限らず、このスキャナで読み込んだ画像を２値化し
た画像あるいはライン入力した２値画像を元画像とする
形で実施することができる。
【００４１】また、以上の各実施例は文字を認識するも
のであるが、本発明は文字に限らず各種の符号，シンボ
ルも同様に認識でき、請求項の“文字”はこれらを含む
意味で用いている。
のであるが、本発明は文字に限らず各種の符号，シンボ
ルも同様に認識でき、請求項の“文字”はこれらを含む
意味で用いている。
【００４２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
前処理時間が短くてすみ、複雑な線分を含む画像からも
文字を認識できる文字認識装置，文字認識方法を提供す
ることができる。
前処理時間が短くてすみ、複雑な線分を含む画像からも
文字を認識できる文字認識装置，文字認識方法を提供す
ることができる。
【図１】 実施例１の構成を示すブロック図
【図２】 実施例１の動作を示すフローチャート
【図３】 膨張処理の説明図
【図４】 横方向膨張処理の処理回数の説明図
【図５】 縦方向収縮処理の処理回数の説明図
【図６】 実施例２の動作を示すフローチャート
【図７】 Ｓ２３の詳細を示すフローチャート
【図８】 Ｓ２４の詳細を示すフローチャート
１ スキャナ ２ ＲＡＭ ３ ＣＰＵ
Claims (7)
- 【請求項１】 ２値画像から線分を消去する線分消去手
段と、この線分消去手段で線分を消去した２値画像から
文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字領域
抽出手段で抽出した文字領域に対応する、前記線分消去
手段による処理前の画像の領域から文字を認識する文字
認識手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項２】 線分消去手段は、近傍画素の値に応じて
注目画素の値を１から０に変換する収縮処理を行うもの
であることを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。 - 【請求項３】 ２値画像において文字部分を塊化する文
字部分塊化手段と、この文字部分塊化手段で文字部分を
塊化した２値画像からこの塊化した部分にもとづいて文
字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字領域抽
出手段で抽出した文字領域に対応する、前記文字部分塊
化手段による処理前の画像の領域から文字を認識する文
字認識手段とを備えたことを特徴とする文字認識装置。 - 【請求項４】 文字部分塊化手段は、近傍画素の値に応
じて注目画素の値を０から１に変換する膨張処理を行う
ものであることを特徴とする請求項３記載の文字認識装
置。 - 【請求項５】 ２値画像において、横方向の近傍画素の
値に応じて注目画素の値を０から１に変換する処理によ
り、文字部分を塊化する横方向膨張手段と、この横方向
膨張手段で処理した２値画像において、縦方向の近傍画
素の値に応じて注目画素の値を１から０に変換する処理
により横方向の線分を消去する縦方向収縮手段と、この
縦方向収縮手段で処理した２値画像において、横方向の
近傍画素の値により注目画素の値を１から０に変換する
処理により縦方向の線分を消去する横方向収縮手段と、
この横方向収縮手段で処理した２値画像における塊化し
た部分にもとづいて文字領域を抽出する文字領域抽出手
段と、この文字領域抽出手段で抽出した文字領域に対応
する、前記横方向膨張手段による処理前の画像の領域か
ら文字を認識する文字認識手段とを備えたことを特徴と
する文字認識装置。 - 【請求項６】 画像を任意角度づつ回転させる画像回転
手段を備え、この画像回転手段で回転させた画像につい
て所定の処理を行うことを特徴とする請求項１〜請求項
５のいずれかに記載の文字認識装置。 - 【請求項７】 ２値画像において文字部分を塊化する第
１のステップと、この第１のステップで処理した２値画
像から線分を消去する第２のステップと、この第２のス
テップで処理した２値画像における塊化部分にもとづい
て文字領域を抽出する第３のステップと、この第３のス
テップで抽出した文字領域に対応する、前記第１のステ
ップによる処理前の画像の領域から文字を認識する第４
のステップとを備えたことを特徴とする文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7042833A JPH08241376A (ja) | 1995-03-02 | 1995-03-02 | 文字認識装置および文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7042833A JPH08241376A (ja) | 1995-03-02 | 1995-03-02 | 文字認識装置および文字認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08241376A true JPH08241376A (ja) | 1996-09-17 |
Family
ID=12646980
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7042833A Withdrawn JPH08241376A (ja) | 1995-03-02 | 1995-03-02 | 文字認識装置および文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08241376A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014230119A (ja) * | 2013-05-23 | 2014-12-08 | 大日本印刷株式会社 | 文書画像の傾き補正装置 |
| JP2019161623A (ja) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、および、コンピュータプログラム |
-
1995
- 1995-03-02 JP JP7042833A patent/JPH08241376A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014230119A (ja) * | 2013-05-23 | 2014-12-08 | 大日本印刷株式会社 | 文書画像の傾き補正装置 |
| JP2019161623A (ja) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、および、コンピュータプログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20020507 |