JPH08272902A - 異字体異品質文字の認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】領域によって異なる字体・品質の文字で印刷記
述されている文書を高精度で読み取り認識する文字認識
方法を提供する。 【構成】文字認識処理の過程に、イメージスキャナが入
力する濃淡画像データを格納する濃淡画像メモリ領域に
加え、濃淡画像データを２値化処理した結果を格納する
２値化画像メモリ領域を文字読取装置の記憶手段内に確
保し、予め設定した「しきい値」を基準に、濃淡画像デ
ータを２値化して２値化画像メモリに書き込む２値化処
理手段と、２値化画像データを解析して同一字体あるい
は文字品質で記載された見出し，本文，注釈等の一群を
なす文章領域を抽出する手段と、抽出した各文章領域に
ついて該領域画像データの特徴パラメータを演算によっ
て求め、これをもとに、該文章領域の文字性格および品
質を判定し、品質判定結果によって濃淡画像データを２
値化する処理に適用する「しきい値」を選定し、新規に
選定した「しきい値」を基準に濃淡画像メモリの濃淡画
像データを２値化処理して２値化画像メモリを書き換え
る処理を設ける。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】文字読取装置における文字認識方
法、特に異なる字体・品質の文字が混在する文書の文字
の認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】文字読取装置（ＯＣＲ）１は、図３に例
示のようにイメージスキャナ21と文字認識プロセッサ22
からなる文字読取認識部２およびホストコンピュータ３
によって構成されており、文字認識プロセッサ22は、イ
メージスキャナ21が読み取り対象の文書を光学走査して
得た文書画像データを入力とし、概略を図４に示したフ
ローの処理に従い、先ず文書画像データを観測して１文
字として処理すべき文字パターンデータ領域を切出し、
切り出した文字パターンデータを解析して該文字パター
ンデータが内蔵している特徴パラメータを抽出し、この
特徴パラメータを読み取り対象範囲の各文字に対応して
予め用意した各文字に属する特徴パラメータの辞書と照
合して特徴パラメータが整合する文字を抽出することに
よって切り出した文字を認識し、該文字に割当た文字区
分コードを文字情報として出力する作用を基本機能とす
るものである。このとき、ホストコンピュータ３は、読
み取り対象文書の読み取り条件の指示設定、読み取り結
果の表示等のマンマシンインターフェースとして機能す
るとともに、読み取りによって得られた文書情報をもと
とする文書の編集校正あるいはデータベースの構築等の
作業をも遂行する。

【０００３】文字認識プロセッサ22では、イメージスキ
ャナ21から入力されて一文字として切り出した図５の
（ａ）に例示のような文字パターンデータ領域を、同図
（ｂ）のように適当な細かさの縦Ｌ横Ｉの枡目に区分
し、それぞれの枡目の濃度値を枡目の座標の関数ｆ（Ｘ
ｐ，Ｙｐ）（１≦ｐ≦Ｉ，１≦ｑ≦Ｌ）として読み取
り、１つの文字パターンデータ領域に対応して得られる
濃度パターン値の集まりを切り出した文字の近似データ
としている。

【０００４】ところで、イメージスキャナ21が走査して
文字認識プロセッサ22に入力する文字画像データは、枡
目区分と文字パターンの分布の相異、読取対象文書にお
ける印刷むらや紙面のよごれ、読取対象文字自体の「つ
ぶれ」「かすれ」などに影響されて通常図６に例示のよ
うに文字の境界に「ぼけ」領域が付随する濃淡画像デー
タとなっているので、文字の切出し処理には、文字認識
の処理に耐えるあいまいさの少ない明瞭な文字データを
得べく、入力された濃淡画像データをあらかじめ設定し
た「しきい値」で選別して図７に例示のような２値化し
たデータを得る２値化処理が含まれている。そして、こ
の２値化処理における「しきい値」は原稿の印字品質や
紙質によって最適な値が異なるため、従来技術の方法で
は、入力画像を確認しながら設定値を選定するようにし
ている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】文字認識の精度は、入
力される文字画像に品質に左右される。文字画像が「つ
ぶれ」「かすれ」「汚れ」などのない品質の良い文字画
像であるときに文字認識の精度が向上し、品質の良い文
字画像を得るには、文書画像の２値化処理に適用する
「しきい値」を最適に選定しておかなければならない。

【０００６】この最適「しきい値」は原稿文書の印字品
質や紙質によって値が異なるため、従来方法では文書画
像を観察しながら場合によっては数回「しきい値」を変
えて画像を取り直さねばならないことがある。また、見
出し部分はゴシック体、本文部分は明朝体というよう
に、同一文書中に異なる字体が混在している場合が一般
的であるが、ゴシック体の文字は字画の縦横成分が同等
であるのに対し、明朝体の文字は字画の横成分が細く字
体そのものの性質が異なるため同一の「しきい値」で文
書全体を２値化してしまうと、図８の（ａ）に例示のよ
うにゴシック体の文字に適した「しきい値」で２値化す
ると明朝体の文字には「かすれ」を生じ、明朝体の文字
に適した「しきい値」で２値化すると図８の（ｂ）のよ
うにゴシック体の文字が「つぶれ」てしまうという問題
もある。

【０００７】この発明は従来技術にもとづく文字認識前
処理における上記の問題点を解決し、読取対象の文字が
文書内の領域によって異なる字体・品質のもとに記載さ
れているような文書であっても、異なる字体・品質の文
字による記載領域範囲を検出し、それぞれの領域に適し
た最適「しきい値」を選定してイメージスキャナ21から
入力された文字画像データを２値化することによって品
質のそろった文字データが文字認識処理工程に入力され
るようにする文字認識前処理方法を提供し、文字読取装
置における文字認識精度を向上させることを課題とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の課題解決のため、
本発明においては、文字の認識方法を、イメージスキャ
ナが読取対象文書を光学的に走査して得た濃淡画像デー
タを格納する濃淡画像メモリ領域と、濃淡画像データを
２値化処理した結果の画像データを格納する２値化画像
メモリ領域とを文字読取装置の文字認識プロセッサに設
けた記憶手段内に確保し、予め設定した「しきい値」を
基準に、イメージスキャナが前記濃淡画像メモリ領域に
書き込んだ濃淡画像データを２値化して２値化画像メモ
リ領域に書き込む２値化処理手段と、２値化画像メモリ
領域に書き込まれた２値化画像データを解析して見出
し，本文，注釈などの同一字体あるいは文字品質で記載
された一群をなす文章領域を抽出する手段と、抽出した
各文章領域について該領域画像データの特徴パラメータ
を演算によって求める特徴抽出手段と、文章領域につい
て抽出した特徴パラメータをもとに、該文章領域の文字
性格および品質を判定する文字性格品質判定手段と、文
字性格品質判定手段の判定結果によって濃淡画像データ
を２値化する処理に適用する「しきい値」を選定する
「しきい値」変更設定手段とを設け、イメージスキャナ
の走査によって濃淡画像データを得たとき、走査にあた
って設定した読み取り条件によって定まる「しきい値」
を用いて２値化処理から「しきい値」変更設定までの処
理を実行して新規の「しきい値」を選定し、新規に選定
した「しきい値」を基準に濃淡画像メモリ領域の濃淡画
像データを２値化処理して２値化画像メモリ領域を書き
換えたのち、書き換えられた２値化画像データをもとに
文字切り出し以降の文字認識処理を実行して認識結果を
出力する処理を、抽出した文章領域毎に繰り返すように
構成する。

【０００９】そうして、文章領域を抽出する手段の後段
に、特徴パラメータ抽出手段と並列に抽出した文章領域
から予め定めた数の文字を切り出して文字認識を行って
切出した文字の字体を判定する文章領域字体判定手段を
設け、文字性格品質判定手段が文章領域字体判定手段と
特徴パラメータ抽出手段の両方の判定結果をもとに抽出
した文章領域の文字性格および品質を判定するようにす
る。

【００１０】

【作用】イメージスキャナが読取対象文書を光学走査し
て濃淡画像メモリに格納した濃淡画像データは、走査に
あたって読取条件設定画面で指定した条件によって定ま
る「しきい値」のもとでの第１次の２値化処理が行わ
れ、その結果は一旦２値化画像メモリに格納され、つづ
いて、第１次の２値化画像データをもとに、見出し，本
文，注釈などの同一字体や文字寸法で印刷された一群を
なす文章領域を抽出する処理が行われる。そして、一群
をなす文書領域が抽出されると、その抽出文章領域につ
いて、領域内の文書文字パターンの特性品質を判定する
ための特徴量を求め、この特徴量をもとに該文章領域の
文字パターンの性格と品質とが判定される。

【００１１】以上によって抽出した文章領域の文字性格
品質の判定結果が得られたら、この結果にもとづいて２
値化処理における「しきい値」を文章領域について選定
し、この新規に選定した「しきい値」をもとに濃淡画像
メモリに格納の濃淡画像データの第２次の２値化処理を
行って結果を２値化画像メモリに格納の１次２値化画像
データと置き替える処理が実行され、２値化画像メモリ
には、文字の性格品質によって分離分割された文章領域
毎に最適な「しきい値」を設定して２値化処理した結果
の２値化画像データが格納される。

【００１２】

【実施例】本発明にもとづく文字認識方法の一実施例に
おける読取文字２値化処理を中心とする処理のフローを
図１に示し、図１によって本発明の方法を説明する。な
お、本発明の方法を実行する文字読取装置の構成は、従
来技術の説明に用いた図３に例示の構成の文字読取装置
と同等であり、以下説明に必要な場合図３中に付された
符号を引用する。

【００１３】本発明の文字認識方法は超動されたとき、
文字認識プロセッサ22の記憶手段の中にイメージスキャ
ナ21の光学走査によって得た濃淡画像データをそのまま
格納しておく濃淡画像メモリ領域と共に、濃淡画像デー
タをもとに以下に説明の処理を実行して得られる２値化
した画像データを一時格納しておく２値化画像メモリ領
域とを設定確保する。

【００１４】イメージスキャナ21が読取対象文書を光学
走査して得た濃淡画素データは従来技術におけると同様
に濃淡画像メモリに格納され、この濃淡画像データに対
し読取条件設定画面で指定した条件によって定まる「し
きい値」のもとでの第１次の２値化処理（Ｓ１）を行
い、その結果を一旦２値化画像メモリに格納する。つづ
いて、上記の第１次の２値化画像データをもとに同一字
体や文字寸法で印刷された一群をなす見出し，本文，注
釈などの文章領域を抽出する処理（Ｓ２）を実行する。
この文章領域抽出処理には、白または黒画素の連続する
長さであるランレングスが「しきい値」以下となる白画
素列を黒画素に反転させて、大きな段落スペースが存在
する個所以外を塗りつぶしてブロックを形成分離する方
法、あるいは画像データの垂直水平方向の画素の白黒反
転回数の頻度分布を用いてブロックの形成分離を行う方
法等を用いることができる。

【００１５】以上のようにして第１次の２値化画像デー
タもとに区別すべき文書領域を抽出したら、抽出した文
章領域に関し、領域内の文字パターンの特性、品質を判
定するための特徴量を抽出する処理（Ｓ４）を行う。抽
出する特徴量としては下記のような要素を求めて適用す
ることができる。 黒画素の密度Ｐ 黒画素連結成分の面積Ｓとその分布 黒画素連結成分の周囲長Ｌとその分布 画素データを垂直および水平方向に見たとき、白画素領
域から黒画素領域に反転する変化点の数である 垂直方向画素立上り数Ｊｖ 水平方向画素立上り数Ｊｈ 上記のようにして分離した文章領域に対応の特徴量を求
めたら、求めた特徴量をもとに文章領域の文字パターン
の性格と品質を判定する処理（Ｓ５）を実行する。この
文字パターン性格品質の判定処理（Ｓ５）には上記の特
徴量を用いる下記のような判定基準を用いることができ
る。

【００１６】基準１；黒画素密度Ｐが予め設定した「判
定値」αを超えるとき（Ｐ≧α）原稿は濃いとする。 基準２；画素連結成分の面積Ｓが予め設定した「判定
値」βを超えない（Ｓ≦β）黒画素連結成分の全黒画素
連結成分の面積に対する割合が予め設定した「判定値」
γ以上であり、かつ、黒画素連結成分の周囲長Ｌと面積
Ｓとによって定まる複雑度Ｅ＝Ｌ²/Ｓが、予め設定した
「判定値」δを超えない（Ｅ≦δ）割合が予め設定した
「判定値」ε以下であるときノイズが多く文字はつぶれ
ぎみと判断できるので原稿は濃いとする。

【００１７】基準３；Ｓ≦βである黒画素連結成分の割
合が「判定値」γ以上であり、かつ、複雑度Ｅの値が予
め設定した「判定値」ζ以上（Ｅ≧ζ）となる割合が予
め設定した「判定値」η以上であるときには文字はかす
れて切れ切れになっていると判断できるので原稿は薄い
とする。 基準４；垂直と水平方向の画素立上りの数の比Ｊｖ／Ｊ
ｈの値が予め設定した「判定値」θ以下（Ｊｖ／Ｊｈ≦
θ）なら、従方向画素要素が横方向画素要素にくらべて
優勢な明朝体相当の文字であり、かつ「かすれ」を生じ
ており原稿は薄いと判定する。

【００１８】基準５；上記いずれの基準にも該当してい
ないときには該文章領域の原稿は良好と判定する。 上記に挙げた文章領域毎の文字パターンの性格と品質の
判定処理に適用する判定基準において予め設定しておく
べきそれぞれの「判定値」は、異なる字体や品質の文字
サンプルを多数収集して文字読み取り認識処理を行い、
その認識結果を勘案して適宜適切な値を選定して準備す
るが、この準備作業に人口知能分野で利用されているニ
ューラルネットの技法を応用して学習によって適切な値
が選定されるようにしておくとよい。また、ニューラル
ネットの学習によって直接「濃い」，「薄い」，「普
通」の判定が行われるようにしてもよい。

【００１９】以上によって抽出した文章領域の文字性格
品質の判定結果が得られたら、この結果にもとづいて２
値化処理における「しきい値」をこの文章領域について
選定し、濃淡画像メモリに格納の該文章領域に対応の濃
淡画像データの第２次２値化処理を行って結果を２値化
画像メモリの対応の文章領域に格納の１次２値化データ
と置き替える。すなわち、原稿が濃いと判定されたとき
は第１次の２値化における「しきい値」から一定値を減
じた値を、また、原稿が薄いと判定されている場合には
第１次の「しきい値」に一定値を加えた値を新たな「し
きい値」に設定して濃淡画像データの２値化処理を行
う。この第１次の２値化処理において、第１次の２値化
処理に適用した「しきい値」に加える又は減じる値は、
各文章ブロックについて求めた特徴値と該特徴値に対応
して予め定めた「判定値」との差の関数として定まるよ
うにしておくとよい。

【００２０】抽出した１文章領域に対する上記の特徴抽
出（Ｓ４）から２次２値化（Ｓ７）までの処理が終了し
たら、引き続いて抽出された文章領域について同じ処理
を繰り返して（Ｓ３）イメージスキャナ21が濃淡画像メ
モリに格納したすべての濃淡画像データに対して２次２
値化の処理を実行する。以上のようにして区分抽出した
全ての文章領域についての２次２値化の処理を終了した
とき、２値化画像メモリには、文字の性格品質によって
分離分割された文章ブロック毎に最適な「しきい値」を
設定して２値化処理した結果が格納されることとなり、
こうして得られた２値化画像データを用いて、従来技術
におけると同等の文字切出し処理（Ｓ８）以降の文字認
識処理が実行されて認識結果が出力される（Ｓ９）。

【００２１】上記第１実施例では、イメジスキャナ21か
ら入力された濃淡画像データを第１次２値化して一群を
なす文章領域を抽出したのち、特徴パラメータを求め、
この特徴パラメータを用いて文字パターンデータの性格
・品質の判定を行っているが、特定の文章領域を抽出し
たとき、該文章領域の文字の字体を認識判定する処理を
文字の品質判定処理に先だって該領域の文字が明朝体の
ように横方向字画がかすれやすい文字であるのか、太ゴ
シック体のようにつぶれやすい文字であるのかを予め把
握しておき、特徴パラメータと字体認識判定結果の両方
の情報を用いて文字データの性格・品質を判定するよう
にすると、より高品質の２値化データを得ることができ
る。図３に分割抽出した文章領域の文字品質の判定処理
の前に字体認識判定処理を加えた本発明の文字認識方法
の他の実施例における処理フローの一例を示す。

【００２２】この実施例では文章領域を分離抽出したと
き、該領域の特徴量を抽出する処理に並行する形で該領
域の数文字を切出して（Ｓ11）その字体を認識判定し
（Ｓ12）、この字体判定結果（Ｓ13）と特徴パラメータ
の両方用いて抽出文章領域の文字性格・品質の判定（Ｓ
６）を行うようにしている。

【００２３】

【発明の効果】本発明による文字認識方法では、イメー
ジスキャナによって得られた読み取り対象文書の濃淡画
像データを、文書の文字の性格と品質をキーに見出し，
本文，注釈などの同一字体や文字寸法で印刷された一群
をなす文章領域に区分し、各文章領域の文字の性格品質
に対応する「しきい値」を設定して濃淡画像データの２
値化処理を行っているので、異なる字体と異なる品質の
文字が混在して記載されている文書であっても、それぞ
れの文字によって記載印刷された文章領域毎に文字の認
識処理により適した２値化画像データが得られ、その結
果読取り文字と誤認識率は低減されるという効果が得ら
れる。

【００２４】そうして、画像データ品質判定処理に先立
って字体の認識判定を実行する処理方法によれば、字体
の特性を踏まえて文字品質の判定が実行されるので、得
られた２値化画像データは真の文字をより忠実に表すこ
ととなり読取り文字の誤認識率がより低減するという効
果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にもとづく文字認識方法の１実施例の処
理フロー図

【図２】本発明にもとづく他の実施例のフロー図

【図３】文字読取装置の構成図

【図４】文字認識処理の基本フロー図

【図５】文字切り出しの説明図

【図６】文字画像データ説明図

【図７】２値化後の文字画像データ説明図

【図８】２値化処理における「しきい値」の影響説明図

【符号の説明】

１ 文字読取装置 ２ 文字認識装置 21 イメージスキャナ 22 文字認識プロセッサ ３ ホストコンピュータ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】イメージスキャナが読取対象文書を光学的
   に走査して得た濃淡画像データを格納する濃淡画像メモ
   リ領域と、濃淡画像データを２値化処理した結果の画像
   データを格納する２値化画像メモリ領域とを文字読取装
   置の文字認識プロセッサに設けた記憶手段内に確保し、 イメージスキャナが前記濃淡画像メモリ領域に書き込ん
   だ濃淡画像データを予め設定した「しきい値」を基準に
   ２値化して２値化画像メモリ領域に書き込む２値化処理
   手段と、 ２値化画像メモリ領域に書き込まれた２値化画像データ
   を解析して同一字体あるいは文字品質で記載された一群
   をなす文章領域を抽出する手段と、 抽出した各文章領域について該領域画像データの特徴パ
   ラメータを演算によって求める特徴抽出手段と、 文章領域について抽出した特徴パラメータをもとに、該
   文章領域の文字性格および品質を判定する文字性格品質
   判定手段と、 文字性格品質判定手段の判定結果によって濃淡画像デー
   タを２値化する処理に適用する「しきい値」を選定する
   「しきい値」変更設定手段とを備え、 イメージスキャナの走査によって濃淡画像データを得た
   とき、走査ににあたって設定した読み取り条件によって
   定まる「しきい値」を用いて前記２値化処理手段から
   「しきい値」変更設定手段までの処理を実行して新規の
   「しきい値」を選定し、 新規に選定した「しきい値」を基準に濃淡画像メモリ領
   域の濃淡画像データを２値化処理して２値化画像メモリ
   領域を書き換えたのち、 書き換えられた２値化画像メモリのデータをもとに文字
   切り出し以降の文字認識処理を実行して認識結果を出力
   する処理を、抽出した文章領域毎に繰り返すようにした
   ことを特徴とする文字の認識方法。
2. 【請求項２】文章領域を抽出する手段の後段に、特徴パ
   ラメータ抽出手段と並列に抽出した文章領域から予め定
   めた数の文字を切り出して文字認識を行って切出し文字
   の字体を判定する文章領域字体判定手段を設け、 文字性格品質判定手段が文章領域字体判定手段と特徴パ
   ラメータ抽出手段の両方の判定結果をもとに抽出した文
   章領域の文字性格および品質を判定するようにしたこと
   を特徴とする請求項１に記載の文字の認識方法。