JPH08305795A

JPH08305795A - 文字認識方法

Info

Publication number: JPH08305795A
Application number: JP7129074A
Authority: JP
Inventors: Seishirou Takeuchi; 斉之郎竹内; Satoshi Kageyama; 聡影山; Yuichi Kawaguchi; 優一河口; Yukihiro Chiba; 幸弘千葉
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1995-04-28
Filing date: 1995-04-28
Publication date: 1996-11-22

Abstract

(57)【要約】【目的】特に手書きで書かれた文字でも正確に切り出
すことができる文字認識方法を提供する。【構成】まず、複数の文字を撮像して得られた二値画
像に基づいて文字配列方向の射影ヒストグラムを求め
る。次に、ヒストグラムしきい値Ｔを下限値から順に増
加させ、各ヒストグラムしきい値Ｔに対応する分割点の
数を記録する。そして、分割点の数の最大値が文字数の
二倍以上である場合には、分割点の数が文字数の二倍と
なるときの最も小さいヒストグラムしきい値を選定す
る。一方、分割点の数の最大値が文字数の二倍より小さ
い場合には、分割点の数が極大となるときの最も小さい
ヒストグラムしきい値を選定する。次に、この選定され
たヒストグラムしきい値に対応する分割点から、谷の位
置を求めた後、谷の位置に基づいて各文字の位置を特定
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、被検査物を撮像して得
られた画像に基づき、その被検査物に書かれた文字を識
別する文字認識方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より工場等では、被検査物に印字さ
れた文字を識別する場合、被検査物を撮像して得られた
画像に基づいて文字を識別する文字認識方法が用いられ
ている。かかる文字認識方法では、まず、ＣＣＤカメラ
で被検査物を撮像して得られた画像（多値画像）に、文
字と背景とのコントラストの差を大きくする処理を施
し、その後、文字と背景とを分離するしきい値を用い
て、多値画像を二値画像に変換する。次に、二値画像に
含まれるノイズをフィルターを用いて除去した後、その
二値画像に基づいて射影ヒストグラムを求める。そし
て、かかる射影ヒストグラムから各文字の位置を特定し
て、文字の切り出しを行う。ここで、文字の切り出し方
法としては、たとえば、固定しきい値切り出し方法や、
等ピッチ切り出し方法が用いられる。固定しきい値切り
出し方法とは、射影ヒストグラムに対し、所定の画素レ
ベル（固定しきい値）以上の範囲を調べることにより、
各文字の位置を特定するものである。この固定しきい値
切り出し方法は、各文字が略一定の濃度で印字されてい
る場合に有効な方法である。一方、等ピッチ切り出し方
法とは、射影ヒストグラムから文字全体が存在する範囲
を求めた後、その範囲を文字の数だけ等間隔に分割する
ことにより、各文字の位置を特定するものである。等ピ
ッチ切り出し方法は、文字のピッチ間隔が略一定である
場合に有効な方法である。その後、こうして位置が特定
された各文字について特徴量を抽出し、対応する基準特
徴量と比較することにより、被検査物に印字された文字
を識別している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、人間が被検
査物に手書きで書いた文字は、文字の大きさ、文字の間
隔、文字の濃さ、文字の線幅等の文字品質がまちまちで
ある。かかる手書き文字を従来の文字認識方法で識別し
ようとすると、各文字を正確に切り出すことができな
い。たとえば、固定しきい値切り出し方法では、一部の
文字の濃度が極端に薄かったりすると、その文字を表す
ヒストグラムの部分が固定しきい値よりも小さくなり、
その文字を無視して切り出しが行われることになる。ま
た、等ピッチ切り出し方法では、各文字のピッチ間隔が
ばらついていると、正確な切り出しを行うことができな
い。このように、従来の文字認識方法では、手書き文字
については正確な切り出しを行うことができず、したが
って、手書き文字を識別することができないという問題
があった。

【０００４】本発明は上記事情に基づいてなされたもの
であり、特に手書きで書かれた文字でも正確に切り出す
ことができる文字認識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】上記の目的を達成するた
めの請求項１記載の発明に係る文字認識方法は、複数の
文字を撮像して得られた二値画像に基づいて前記文字の
配列方向に垂直な方向において前記文字を表す画素の数
を集計した射影ヒストグラムを得る工程と、前記射影ヒ
ストグラムに基づいて、ヒストグラムしきい値を所定の
画素数範囲で設定し、前記各ヒストグラムしきい値毎に
対応する点の数を求める工程と、前記点の数の最大値が
前記文字の数の二倍以上であるかどうかを判定し、前記
点の数の最大値が前記文字の数の二倍以上であると判定
された場合に前記点の数が前記文字の数の二倍となると
きの最も小さい前記ヒストグラムしきい値を選定する工
程と、画素数が前記選定されたヒストグラムしきい値以
下である隣合う前記点と点との間において画素数が最小
となる谷の位置を求める工程と、前記求めた谷の位置に
ついての情報に基づいて前記各文字の位置を特定する工
程と、前記位置が特定された前記各文字毎に文字認識を
行う工程と、を具備することを特徴とするものである。

【０００６】請求項２記載の発明に係る文字認識方法
は、請求項１記載の発明において、前記点の数の最大値
が前記文字の数の二倍より小さいと判定された場合に前
記点の数が極大となるときの最も小さい前記ヒストグラ
ムしきい値を選定することを特徴とするものである。

【０００７】請求項３記載の発明に係る文字認識方法
は、請求項１又は２記載の発明において、前記各谷の位
置での画素数が所定の値以上であるかどうかを判定し、
前記各谷の位置での画素数が所定の値以上であると判定
された前記谷を除外することにより前記谷の位置につい
ての情報を修正する工程を具備することを特徴とするも
のである。

【０００８】請求項４記載の発明に係る文字認識方法
は、請求項１、２又は３記載の発明において、隣合う前
記谷の間隔が所定の値以上であるかどうかを判定し、間
隔が所定の値以上であると判定された隣合う前記谷間の
範囲において所定の画素数に対応する修正用の点を求
め、前記修正用の点から得られる新たな谷を追加するこ
とにより前記谷の位置についての情報を修正する工程を
具備することを特徴とするものである。

【０００９】

【作用】請求項１記載の発明は前記の構成によって、射
影ヒストグラムに基づいて、ヒストグラムしきい値を所
定の画素数範囲で設定し、各ヒストグラムしきい値毎に
対応する点の数を求めた後、前記点の数の最大値が文字
の数の二倍以上である場合に前記点の数が文字の数の二
倍となるときの最も小さいヒストグラムしきい値を選定
し、画素数がその選定されたヒストグラムしきい値以下
である隣合う前記点と点との間において谷の位置を求め
ることにより、たとえば手書き文字のような、文字の大
きさ、文字の間隔、文字の濃度、文字の線幅等の文字品
質が一定していない文字の場合でも、求めた谷の位置に
基づいて各文字の位置を正確に特定することができるの
で、正確な文字認識を行うことができる。

【００１０】請求項２記載の発明は前記の構成によっ
て、前記点の数の最大値が文字の数の二倍より小さい場
合に前記点の数が極大となるときの最も小さいヒストグ
ラムしきい値を選定することにより、たとえば、各文字
の濃度が異なり、しかも一部の文字が画像視野から外れ
た場合に、前記点の数の最大値が文字数の二倍にならな
いときでも、この選定されたヒストグラムしきい値を用
いると、画像視野内の各文字を正しく分割することがで
きる。

【００１１】請求項３記載の発明は前記の構成によっ
て、各谷の位置での画素数が所定の値以上であるかどう
かを判定し、各谷の位置での画素数が所定の値以上であ
ると判定された谷を除外することによって谷の位置につ
いての情報を修正する工程を設けたことにより、たとえ
ば、端の文字が画像視野から外れて文字数が減少し、し
かもかすれた文字がある場合に、そのかすれた文字の範
囲で谷の位置を過剰に求めたときでも、各谷の位置での
画素数に基づいて谷の位置の妥当性を判定して、その過
剰に求めた谷を除外することができるので、信頼性の高
い文字の切り出しを行うことができる。

【００１２】請求項４記載の発明は前記の構成によっ
て、隣合う谷の間隔が所定の値以上であるかどうかを判
定し、間隔が所定の値以上であると判定された隣合う谷
間の範囲において所定の画素数に対応する修正用の点を
求め、修正用の点から得られる新たな谷を追加すること
によって谷の位置についての情報を修正する工程を設け
たことにより、たとえば、かすれた文字や、文字間隔が
狭い文字がある場合に、その間隔が狭い文字間で谷の位
置を求めなかったときでも、隣合う谷の間隔に基づいて
谷の位置の妥当性を判定して、その間隔が狭い文字間で
新たに谷の位置を追加することができるので、信頼性の
高い文字の切り出しを行うことができる。

【００１３】

【実施例】以下に本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。図１は本発明の一実施例である文字認識
方法において文字を切り出す処理を説明するための図、
図２はその文字認識方法を用いた画像処理装置の概略構
成図である。

【００１４】図２に示す画像処理装置は、撮像手段とし
てのＣＣＤカメラ１２と、Ａ／Ｄ変換部１４と、画像メ
モリ１６と、二つの認識処理手段２０_i（ｉ＝１，２）
と、比較判定部４２と、出力部４４とを備えるものであ
る。本実施例では、鋳鋼に手書きで書かれたアルファベ
ット及び「０」から「９」までの数字を識別する場合を
考える。ここでは、かかる手書き文字を鋳鋼に横書きに
しており、一行の文字数は既知であるとする。また、手
書き文字は鋳鋼上の所定位置に書かれているものとす
る。手書き文字は、人間が書いたものであるため、文字
の大きさ、文字の間隔、文字の濃さ、文字の線幅等の文
字品質がまちまちである。この点で、たとえばマーキン
グ装置等を用いて印字された文字を識別する場合と比べ
て、手書き文字を識別する場合には困難が伴う。

【００１５】ＣＣＤカメラ１２は、所定の撮像位置に搬
送された鋳鋼を撮像するものである。ＣＣＤカメラ１２
は、撮像レンズにより撮像素子上に鋳鋼の文字部分につ
いての光学像を二次元の画像として結像させ、撮像素子
上で光電変換を行って光学像に対応した電荷を一次元の
電気信号として出力する。撮像素子から得られた一次元
の電気信号は、画像信号としてＡ／Ｄ変換部１４に出力
される。また、Ａ／Ｄ変換部１４は、ＣＣＤカメラ１２
から出力された画像信号をディジタル信号に変換して出
力するものであり、画像メモリ１６は、Ａ／Ｄ変換部１
４から出力された画像信号（多値画像信号）を一時記憶
するものである。

【００１６】ところで、本実施例では、文字品質が一定
せず、大きく変動する文字を識別しなければならない。
本発明者等は、文字品質が異なる文字に対してはそれぞ
れに適切な処理方法があることに着目し、入力された画
像を、各種異なる方法（本実施例では二つの方法）で処
理することにしている。すなわち、各認識処理手段２０
_i（ｉ＝１，２）は、それぞれ所定の品質の文字を安定
して処理できるように構成されている。

【００１７】各認識処理手段２０_i（ｉ＝１，２）は、
多値画像処理部２２_iと、二値化処理部２４_iと、第一
の二値画像処理部２６_iと、文字切り出し部２８_iと、
文字毎の二値化処理部３２_iと、第二の二値画像処理部
３４_iと、文字認識部３６_iと、認識辞書部３８_iとを
有する。ここで、認識処理手段２０₁は、文字が細くな
った品質の画像を処理するのに適するものであり、認識
処理手段２０₂は、文字が太くしかもボケてしまった品
質の画像を処理するのに適するものである。

【００１８】多値画像処理部２２_iは、多値画像の画質
を改善したり、多値画像に含まれるノイズを除去したり
する処理を施すものである。たとえば、多値画像処理部
２２₁では、文字が細くなった品質の画像を適切に処理
するために、平滑化フィルター中心の処理を行い、一
方、多値画像処理部２２₂では、文字が太くしかもボケ
てしまった品質の画像を適切に処理するため、Unshaped
Masking Filter 中心の処理を行う。ここで、Unshaped
Masking Filter は、ボケている文字の輪郭をはっきり
させるためのものである。

【００１９】二値化処理部２４_iは、多値画像処理部２
２_iで処理がなされた多値画像を、文字と背景とを分離
するしきい値を用いて、二値画像に変換するものであ
る。ここでは、文字に「１」の値を付与し、背景に
「０」の値を付与することにする。第一の二値画像処理
部２６_iは、二値化処理部２４_iで得られた二値画像に
含まれるノイズを除去したり、文字の特徴を強調する処
理を行う。

【００２０】文字切り出し部２８_iは、二値画像処理部
２６_iで処理がなされた二値画像に基づいてｘ方向及び
ｙ方向の射影ヒストグラムを求め、かかる射影ヒストグ
ラムから各文字の位置を特定するものである。ここで、
射影ヒストグラムを得る際に、移動平均をとって折れ線
を平滑化している。この文字切り出し部２８_iについて
は、後に詳述する。

【００２１】文字毎の二値化処理部３２_iは、文字切り
出し部２８_iで特定された各文字の位置情報に基づい
て、画像メモリ１６に記憶されている多値画像を各文字
毎に二値画像に変換する。ここで、この文字毎の二値化
処理部３２_iと、二値化処理部２２_iとでは、一般に、
文字と背景とを分離するしきい値のレベルが異なる。文
字毎の二値化処理部３２_iでは、文字毎に二値化するこ
とで各文字毎に最適な二値化レベルが求まる。また、第
二の二値画像処理部３４_iは、文字毎の二値化処理部３
２_iで得られた各文字毎の二値画像に含まれるノイズを
除去したりする処理を行うものである。

【００２２】文字認識部３６_iは、第二の二値画像処理
部３４_iで処理がなされた各文字毎の二値画像から複数
の特徴を抽出し、この複数の特徴に基づいて特徴パター
ンを得た後、特徴パターンと基準パターンとの近さを計
測し、近さの計測値が所定の値以下であるかどうかを判
定することにより、文字を識別するものである。ここで
は、特徴パターンと基準パターンの近さとして、距離を
用いている。距離の計測値が所定の値以下であれば、文
字をその基準パターンに対応するものであると識別し、
一方、距離の計測値が所定の値よりも大きければ、特徴
パターンが基準パターンに類似していないと判定する。
認識辞書部３８_iには、予めサンプル画像から得た基準
パターンが登録されている。尚、各認識辞書部３８_iに
登録された基準パターンは、各認識処理手段２０_iの処
理に適した特徴を有する文字についてのサンプル画像に
基づいて作成される。すなわち、認識辞書部３８₁の基
準パターンは細い文字についてのサンプル画像により、
認識辞書部３８₂の基準パターンは太くしかもボケてい
る文字についてのサンプル画像により作成される。

【００２３】比較判定部４２は、二つの文字認識部３６
₁，３６₂から出力された特徴パターンと基準パターン
との距離の計測値について大小を比較し、距離の計測値
が小さい方の認識処理手段がより正確に文字認識を行う
ことができたと判定する。出力部４４は、比較判定部４
２で距離の計測値が小さいと判定された方の識別結果を
出力するものである。

【００２４】次に、本実施例の画像処理装置の動作につ
いて説明する。まず、コンベア（不図示）等により搬送
された鋳鋼が所定の位置に到達すると、ＣＣＤカメラ１
２は鋳鋼に書かれた文字を撮像する。ＣＣＤカメラ１２
から出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部１４でディジ
タルの画像信号に変換された後、画像メモリ１６に一時
記憶される。

【００２５】各認識処理手段２０_i（ｉ＝１，２）は、
画像メモリ１６に記憶された多値画像に基づいて処理を
行う。この多値画像は、まず、多値画像処理部２２_iで
処理された後、二値化処理部２４_iで二値画像に変換さ
れる。そして、文字切り出し部２８_iは、この二値画像
に基づいて各文字の位置を特定する。

【００２６】次に、この文字切り出し部２８_i（ｉ＝
１，２）の動作について図１のフローチャートを用いて
詳細に説明する。最初に、文字行の位置を検出する（st
ep 2）。このため、まず、二値画像処理部２４_iで処理
された二値画像に基づいて、各ｙ座標の値に対して
「１」の値を持つ画素の数を集計したｙ方向の射影ヒス
トグラムを求める。一例として、図３（ａ）に示すよう
な画像が撮像され、図３（ｂ）に示すようなｙ方向の射
影ヒストグラムが得られたとする。図３（ｂ）におい
て、縦軸はｙ座標、横軸は画素数を表す。ここでは、画
像内で文字が撮像されている領域は、図３（ａ）におい
て点線で囲まれた領域、すなわち、ｘ座標がｘ_WSからｘ
_WEまでの範囲、ｙ座標がｙ_WSからｙ_WEまでの範囲である
と予め分かっているので、ｙ方向の射影ヒストグラムを
求める際には、かかる範囲でのみ考えている。そして、
このｙ方向の射影ヒストグラムから、画素数が所定のヒ
ストグラムしきい値Ｔ_y以上であるｙ座標の範囲を調べ
る。図３（ｂ）では、ヒストグラムしきい値Ｔ_yに対応
するｙ座標がｙ_S，ｙ_E（ｙ_S＜ｙ_E）と求められ、ｙ
座標がｙ_Sからｙ_Eまでの範囲に文字行が存在すると判
定される。

【００２７】次に、二値画像処理部２４_iで処理された
二値画像に基づいて、各ｘ座標の値に対して「１」の値
を持つ画素の数を集計したｘ方向の射影ヒストグラムを
求める（step 4）。図３（ｃ）に図３（ａ）の画像につ
いてのｘ方向の射影ヒストグラムを示す。図３（ｃ）に
おいて、縦軸は画素数、横軸はｘ座標である。ここで、
ｘ座標についてはｘ_WSからｘ_WEまでの範囲、ｙ座標につ
いてはｙ_Sからｙ_Eまでの範囲で考えている。次に、ヒ
ストグラムしきい値Ｔを可変とし、そのヒストグラムし
きい値Ｔの上限値と下限値とを設定する（step 6）。た
とえば、ヒストグラムしきい値Ｔの下限値を０とし、そ
の上限値はstep 2で求めたｙ_Sとｙ_E間に含まれるｘ方
向における画素数とする。そして、ヒストグラムしきい
値Ｔの初期値を下限値に設定し（step 8）、ｘ方向の射
影ヒストグラムから、設定されたヒストグラムしきい値
Ｔに対応する点Ｐ（以下、分割点とも称する。）の数を
記録する（step12）。その後、ヒストグラムしきい値Ｔ
を順に増加させて（step14）、その増加させたヒストグ
ラムしきい値Ｔが上限値に達したかどうかを判定する
（step16）。ヒストグラムしきい値Ｔが上限値に達して
いないと判定された場合は、step12に移行し、その増加
させたヒストグラムしきい値Ｔに対応する分割点Ｐの数
を記録し、一方、ヒストグラムしきい値Ｔが上限値に達
したと判定された場合は、すべてのヒストグラムしきい
値について分割点Ｐの数の記録が終了したとして、step
18に移行する。

【００２８】step18では、文字数の二倍である数を基準
とし、各ヒストグラムしきい値Ｔに対する分割点Ｐの数
の記録をチェックする。すなわち、分割点Ｐの数の最大
値が文字数の二倍以上であるかどうかを判定する。分割
点Ｐの数の最大値が文字数の二倍以上であると判定され
た場合には、分割点Ｐの数が文字数の二倍となるときの
最も小さいヒストグラムしきい値Ｔ＝Ｔ_xを選定する
（step22）。ここでは、ヒストグラムしきい値Ｔを下限
値から順に増加させているので、このヒストグラムしき
い値Ｔ_xは分割点Ｐの数が最初に文字数の二倍となった
ときの値である。一方、step18において、分割点Ｐの数
の最大値が文字数の二倍より小さいと判定された場合に
は、分割点Ｐの数が極大となるときの最も小さいヒスト
グラムしきい値Ｔ＝Ｔ_xを選定する（step26）。ここで
は、ヒストグラムしきい値Ｔを下限値から順に増加させ
ているので、このヒストグラムしきい値Ｔ_xは、分割点
Ｐの数が最初に減少するときの直前の値である。

【００２９】このようにして選定されたヒストグラムし
きい値Ｔ_xを用いると、文字品質が一定していない場合
でも、各文字の存在する範囲を正確に特定することがで
きる。いま、この理由について具体例を用いて説明す
る。

【００３０】まず、第一例として、「１」から「６」ま
での六つの文字を含む画像について、図４（ａ）に示す
ようなｘ方向の射影ヒストグラムが得られた場合を考え
る。また、この場合のヒストグラムしきい値Ｔと分割点
Ｐの数との関係を図４（ｂ）に示す。第一例は、文字の
大きさ、間隔、濃度等がほぼ一定であり、文字が比較的
良好に書かれた場合の例である。ここで、図４（ａ）及
び（ｂ）では、ヒストグラムしきい値Ｔとして、代表的
な九つの値Ｔ₀＜Ｔ₁＜・・・＜Ｔ₈を示している。ヒス
トグラムしきい値ＴがＴ₀のとき、分割点の数は２であ
る。ヒストグラムしきい値ＴがＴ₁のときは、分割点の
数は８に増加する。そして、ヒストグラムしきい値Ｔが
Ｔ₂，Ｔ₃，Ｔ₄のときは、各文字を正確に分割するこ
とができ、分割点の数は１２になる。しかし、ヒストグ
ラムしきい値ＴがＴ₅のときは、文字「３」を表すヒス
トグラムの上部に現れた細かい山の影響を受け、分割点
の数が１４に増加する。すなわち、このときは、文字
「３」を二つの文字に分割している。ヒストグラムしき
い値ＴがＴ₆，Ｔ₇のときは、更に各文字を表すヒスト
グラムの上部に現れた細かい山の影響を受け、分割点の
数は１４より大きくなる。そして、ヒストグラムしきい
値ＴがＴ₈のときは、Ｔ₈が大きいため、文字「１」を
表すヒストグラムの部分だけに分割点が現れ、分割点の
数は２に減少する。

【００３１】さて、ヒストグラムしきい値Ｔの中から、
各文字を正確に分割することができる分割点を与えるヒ
ストグラムしきい値Ｔ_xを選定する場合、第一例では文
字数が６であるから、分割点の数として１２を与えるも
のでなければならない。分割点の数が１２であるときの
ヒストグラムしきい値Ｔは、図４（ｂ）によれば、Ｔ ₁
とＴ₂の間からＴ₄とＴ₅の間までの範囲と、Ｔ₇とＴ
₈の間とにある。ヒストグラムしきい値Ｔ_xをＴ₇とＴ
₈の間の値とすると、図４（ａ）から明らかなように、
各文字を表すヒストグラムの上部に現れた山の影響を強
く受けることになり、この値を選定したのでは、各文字
を正確に分割することができない。このため、第一例の
ように文字が比較的良好に書かれた場合には、ヒストグ
ラムしきい値Ｔ_xとしては、Ｔ₁とＴ₂の間からＴ₄と
Ｔ₅の間までの値を選定すればよい。しかし、手書き文
字のような文字品質が一定していない文字の場合には、
確実性を考慮すると、最も小さい値を用いることが望ま
しい。

【００３２】次に、第二例として、「１」から「６」ま
での六つの文字を含む画像について、図５（ａ）に示す
ようなｘ方向の射影ヒストグラムが得られた場合を考え
る。また、この場合のヒストグラムしきい値Ｔと分割点
Ｐの数との関係を図５（ｂ）に示す。第二例は、文字
「４」と「６」の一部がかすれて書かれた場合の例であ
る。この場合、そのかすれた部分の影響で、図５（ａ）
に示すように、文字「４」と「６」を表すヒストグラム
の部分は、その中央に深い谷ができている。ヒストグラ
ムしきい値ＴがＴ₀，Ｔ₁のときは、分割点の数はそれ
ぞれ２，８である。そして、ヒストグラムしきい値Ｔが
Ｔ₂，Ｔ₃，Ｔ₄のときは、文字「４」と「６」を表す
ヒストグラムの部分の中央にある深い谷の部分の影響を
受け、分割点の数は１６となる。ヒストグラムしきい値
ＴがＴ₅，Ｔ₆，Ｔ₇のときは、各文字を表すヒストグ
ラムの上部に現れた細かい山の影響を受け、分割点の数
はいずれも１６より大きくなる。そして、ヒストグラム
しきい値ＴがＴ₈のときは、分割点の数は２となる。

【００３３】第二例の場合、分割点の数１２を与えるヒ
ストグラムしきい値Ｔは、図５（ｂ）によれば、Ｔ₁と
Ｔ₂の間と、Ｔ₇とＴ₈の間とにある。ヒストグラムし
きい値Ｔ_xをＴ₇とＴ₈の間の値とすると、図５（ａ）
から明らかなように、各文字を表すヒストグラムの部分
の上部に現れた山の影響を強く受けることになり、この
値を用いたのでは、各文字を正確に分割することができ
ない。したがって、この第二例の場合にも、ヒストグラ
ムしきい値Ｔ_xとして、分割点の数１２を与えるものの
うち最も小さい値である、Ｔ₁とＴ₂の間の値を選定す
ればよい。

【００３４】次に、第三例として、「１」から「６」ま
での文字を含む画像について、図６（ａ）に示すような
ｘ方向の射影ヒストグラムが得られた場合を考える。ま
た、この場合のヒストグラムしきい値Ｔと分割点Ｐの数
との関係を図６（ｂ）に示す。第三例は、文字「２」と
「４」が薄く書かれた場合の例である。この場合、文字
「２」と「４」が薄いため、これらの文字を表すヒスト
グラムの部分は、他の文字を表すヒストグラムの部分に
比べて、非常に小さくなる。ヒストグラムしきい値Ｔが
Ｔ₀のとき、分割点の数は２である。ヒストグラムしき
い値ＴがＴ₁のときは、各文字を正確に分割することが
でき、分割点の数は１２となる。ヒストグラムしきい値
ＴがＴ₂，Ｔ₃，Ｔ₄のときは、文字「２」と「４」を
表すヒストグラムの部分が各ヒストグラムしきい値より
も小さいため、分割点の数は８に減少する。すなわち、
このときは、文字「１」、「３」、「５」、「６」しか
分割することができない。そして、ヒストグラムしきい
値ＴがＴ₅，Ｔ₆，Ｔ₇のときは、文字「１」、
「３」、「５」及び「６」を表すヒストグラムの上部に
現れた細かい山の影響を受け、分割点の数はそれぞれ１
０，１０，８となる。そして、ヒストグラムしきい値Ｔ
がＴ₈のときは、分割点の数は２となる。このように、
一部の文字が薄く書かれた場合には、ヒストグラムしき
い値Ｔと分割点の数との関係を表す図は、図６（ｂ）に
示すように、複数の山を有する形状を有する。

【００３５】第三例の場合、分割点の数１２を与えるヒ
ストグラムしきい値Ｔは、図６（ｂ）によれば、Ｔ₁近
傍と、Ｔ₅とＴ₆の間と、それにＴ₇とＴ₈の間とにあ
る。ヒストグラムしきい値Ｔ_xをＴ₅とＴ₆の間の値、
又はＴ₇とＴ₈の間の値とすると、文字「２」と「４」
については考慮されていないので、各文字を正確に分割
することができない。したがって、この場合も、ヒスト
グラムしきい値Ｔ_xとして、分割点の数１２を与えるも
ののうち最も小さい値である、Ｔ₁近傍の値を選定すれ
ばよい。

【００３６】また、第三例のように一部の文字が薄く書
かれたときに、たとえば文字「１」が画像視野から外
れ、文字数が減少することがある。この場合、ヒストグ
ラムしきい値と分割点の数との関係を表す図は、図６
（ｂ）と同様の形状を有し、分割点の数の最大値を１０
としたものとなる。かかる場合には、上記第三例と同様
に考えると、各文字を正確に分割できるヒストグラムし
きい値Ｔ_xとしては、分割点の数が極大となるときの最
も小さい値を選定すればよい。

【００３７】したがって、このようにして選定されたヒ
ストグラムしきい値Ｔ_xを用いると、上記第二例及び第
三例から明らかなように、文字品質が一定でない場合で
も、各文字を正確に分割することができる。特に、分割
点の数の最大値が文字数の二倍より小さい場合に分割点
の数が極大となるときの最も小さいヒストグラムしきい
値を選定することにより、たとえば、各文字の濃度が異
なり、しかも一部の文字が画像視野から外れた場合に、
分割点の数の最大値が文字数の二倍にならないときで
も、この選定されたヒストグラムしきい値を用いると、
画像視野内の各文字を正しく分割できるようになる。

【００３８】次に、文字切り出し部２８_iでは、上記の
ようにヒストグラムしきい値Ｔ_xを選定した後、この選
定されたヒストグラムしきい値Ｔ_xに対応する分割点の
位置を求める。たとえば、図４（ａ）に示す例では、各
文字を表すヒストグラムの部分における二つの分割点Ｐ
のｘ座標をｘ_Si，ｘ_Ei（ｘ_Si＜ｘ_Ei、ｉ＝０，１，・・・
，５）としている。そして、ｘ方向の射影ヒストグラ
ムに基づいて画素数が選定されたヒストグラムしきい値
Ｔ_x以下である隣合う分割点間の範囲において画素数が
最小となる谷の位置を求める（step28）。具体的には、
ｘ_Ejとｘ_Sj+1（ｊ＝０，１，・・・，４）の範囲で、ヒス
トグラムの一次微分をとり、一次微分値が０から正に変
化するゼロ点を求めた後、そのゼロ点のうち、画素数が
最小となる位置を谷の位置として求めている。図７に示
すように、隣合う文字間でヒストグラムが一つの極小値
しか持たない場合には、一次微分値が０となる点を求め
ればよい。しかし、図８に示すように、ヒストグラムが
複数の極値を持つ場合には、ヒストグラムの一次微分値
を調べることにより、谷の位置を効率よく求めることが
できる。尚、両端に位置する文字についてその外側にお
ける谷の位置は、一次微分値が０となり、且つヒストグ
ラムの高さが最小となる位置として求められる。ただ
し、左端右端では、谷の位置を探していく方向はそれぞ
れ図８の矢印Ａ₁，Ａ₂の方向となる。

【００３９】ところで、手書き文字では、文字幅が一定
していない等のため、端の文字が画像視野から外れ、文
字数が減少することがあり、このとき、特に、文字の一
部がかすれていたりすると、その文字を二つに過剰に分
割してしまう場合がある。また、文字間隔が狭いために
隣合う二つの文字を一文字とみなし、しかもかすれた文
字を二つに過剰に分割してしまう場合がある。これらの
場合は、上記の処理が適正なものとして行われるが、各
文字を正確に分割しているとはいえない。そこで、下記
に詳述するように、文字切り出し部２８_iは、文字を過
剰に分割していないかどうか、及び二つの文字を一文字
とみなしていないかどうかを判定することにより、分割
点及び谷の位置の妥当性をチェックしている。

【００４０】文字切り出し部２８_iは、step32におい
て、文字が過剰に分割されていないかどうかを調べる。
一例として、文字が過剰に分割されたときのｘ方向の射
影ヒストグラムを図９に示す。図９では、「１」から
「６」までの六つの文字を書いたが、文字「１」が画像
視野から外れ、しかも、文字「６」の一部がかすれてい
るため文字「６」は二つに分割されている。このとき、
ｘ方向の射影ヒストグラムに基づいて各谷の位置での画
素数が、所定のしきい値Ｔ_m1（＜Ｔ_x）以上であるかど
うかを判定する。ここで、しきい値Ｔ_m1は、各谷の位置
での画素数の平均をとり、それをｋ倍した値として設定
される。このｋは経験値であり、通常は２に設定してい
る。そして、谷の位置での画素数がしきい値Ｔ_m1より小
さければ、その谷は文字間を仕切る境界として正当なも
のであると判定される。一方、谷の位置での画素数がし
きい値Ｔ_m1以上であれば、その谷は文字を過剰に分割し
て得られたものであるとみなされ、その谷を除外するこ
とにより谷の位置についての情報を修正する。図９の例
では、分割点ｘ_E4とｘ_S5の間における谷の位置での画素
数がしきい値Ｔ_m1よりも大きく、他の谷の位置での画素
数はしきい値Ｔ_m1より小さい。この場合、分割点ｘ_E4，
ｘ_S5及びその間の谷は妥当でないとして、除外すること
によって、文字「６」についての分割点はｘ_S4，ｘ_E5で
あると修正される。これにより、文字「６」については
一文字として切り出しが行えるようになる。

【００４１】次に、文字切り出し部２８_iは、step34に
おいて、二つの文字を一文字とみなしていないかどうか
を調べる。一例として、二つの文字を一文字とみなして
いるときのｘ方向の射影ヒストグラムを図１０に示す。
図１０では、「１」から「６」までの六つの文字を書い
たが、文字「１」と「２」は文字間隔が狭いために一文
字とみなされ、しかも、文字「６」の一部がかすれてい
るため文字「６」は二つに分割されている。ここで、文
字「６」については、上記step32での処理により、一文
字としてみなされるようになる。step34では、まず、隣
合う谷の間隔としての文字幅を算出し、その平均の文字
幅を求める。図１０の例では、文字「１２」の文字幅は
Ｗ₀＝２．３ｗ、文字「３」の文字幅はＷ₁＝１ｗ、文
字「４」の文字幅はＷ₂＝１ｗ、文字「５」の文字幅は
Ｗ₃＝１ｗ、一文字とみなされた後の文字「６」の文字
幅はＷ₄＝１．５ｗであり、平均の文字幅はＷ_av＝１．
３６ｗである。ここで、ｗは標準的な文字幅（係数）で
ある。実際、ｗには一定の値が入り、文字幅が数値によ
って示される。次に、各文字幅が所定の基準値以上であ
るかどうかを判定する。ここで、基準値は、平均の文字
幅Ｗ_avをｎ倍したものとして設定される。このｎは経験
値であり、通常は１．５と設定される。そして、文字幅
が所定の基準値より小さければ、その文字は一文字とし
て正常に分割されていると判定される。一方、文字幅が
所定の基準値以上であれば、その文字の範囲において、
少なくとも二つの文字が一文字として不正に分割されて
いる可能性があると考えられ、ｘ方向の射影ヒストグラ
ムに基づいて所定のしきい値Ｔ_m2（＞Ｔ_x）に対応する
新たな分割点があれば、その新たな分割点の位置から得
られる新たな谷を追加することにより谷の位置について
の情報を修正する。図１０の例では、文字「１２」の文
字幅Ｗ₀＝２．３ｗが基準値（１．５×Ｗ_av＝２．０４
ｗ）よりも大きく、他の文字幅は基準値よりも小さい。
この場合、この文字「１２」の範囲において、新たな分
割点があり、その新たな分割点に基づいて新たな谷の位
置を求める。これにより、文字「１２」については文字
「１」と「２」の二文字として切り出しが行えるように
なる。

【００４２】その後、文字切り出し部２８_iでは、谷の
位置についての情報と、文字行の存在する範囲とから、
各文字の外接長方形を求め、この外接長方形に基づいて
検出した文字のサイズをチェックする（step36）。たと
えば、各文字の外接長方形について平均の縦・横の長さ
を求め、それらが所定の範囲外であれば、文字以外のも
のであるとして除外する。こうして、最終的に各文字の
位置が特定され、図１に示すフローチャートが終了す
る。

【００４３】次に、文字毎の二値化処理部３２_iは、文
字切り出し部２８_iで特定された各文字の位置情報に基
づいて、画像メモリ１６に記憶されている多値画像を各
文字毎に二値画像に変換する。文字認識部３６_iは、そ
の各文字毎の二値画像に基づいて文字を識別する。その
後、比較判定部４２は、二つの文字認識部３６₁，３６
₂から出力された特徴パターンと基準パターンとの距離
の計測値について大小を比較し、距離の計測値が小さい
ものを与える認識処理手段がより正確に文字認識を行う
ことができたと判定し、出力部４４から、比較判定部４
２で距離の計測値が小さい方の識別結果が出力される。
たとえば、文字が細くなった品質の画像の場合には、認
識処理手段２０₁の方の認識結果が出力され、また、文
字が太くしかもボケてしまった品質の画像の場合には、
認識処理手段２０₂の方の認識結果が出力されることに
なる。

【００４４】本実施例の文字認識方法では、ヒストグラ
ムしきい値を所定の画素数範囲で設定し、各ヒストグラ
ムしきい値毎に対応する分割点の数を求めた後、分割点
の数の最大値が文字数の二倍以上であるかどうかを判定
し、分割点の数の最大値が文字数の二倍以上であると判
定された場合に分割点の数が文字数の二倍となるときの
最も小さいヒストグラムしきい値を選定し、画素数がそ
の選定されたヒストグラムしきい値以下である隣合う分
割点間の範囲において谷の位置を求めることにより、文
字品質が一定していない手書き文字の場合でも、求めた
谷の位置に基づいて各文字の位置を正確に特定すること
ができるので、正確な文字認識を行うことができる。ま
た、分割点の数の最大値が文字数の二倍より小さいと判
定された場合に、分割点の数が極大となるときの最も小
さいヒストグラムしきい値を選定することにより、たと
えば、各文字の濃度が異なり、しかも一部の文字が画像
視野から外れた場合に、分割点の数の最大値が文字数の
二倍にならないときでも、この選定されたヒストグラム
しきい値を用いると、画像視野内の各文字を正しく分割
することができる。

【００４５】尚、本発明は上記の実施例に限定されるも
のではなく、その要旨の範囲内において種々の変形が可
能である。上記の実施例では、手書き文字を識別する場
合について説明したが、本発明の文字認識方法は、手書
き文字だけでなく、たとえば印字精度が極端に悪い印字
装置で書かれた文字についても適用することができ、良
好な文字認識を行うことができる。

【００４６】また、上記の実施例では、認識処理手段を
二つ設けた場合について説明したが、認識処理手段は三
つ以上設けてもよい。このとき、各認識処理手段を平行
して処理させる代わりに、所定の処理順番で認識処理手
段を実行させるようにしてもよい。

【００４７】

【発明の効果】以上説明したように請求項１記載の発明
によれば、射影ヒストグラムに基づいて、ヒストグラム
しきい値を所定の画素数範囲で設定し、各ヒストグラム
しきい値毎に対応する点の数を求めた後、前記点の数の
最大値が文字の数の二倍以上である場合に前記点の数が
文字の数の二倍となるときの最も小さいヒストグラムし
きい値を選定し、画素数がその選定されたヒストグラム
しきい値以下である隣合う前記点と点との間において谷
の位置を求めることにより、たとえば手書き文字のよう
な、文字の大きさ、文字の間隔、文字の濃度、文字の線
幅等の文字品質が一定していない文字の場合でも、求め
た谷の位置に基づいて各文字の位置を正確に特定するこ
とができるので、正確な文字認識を行うことができる文
字認識方法を提供することができる。

【００４８】請求項２記載の発明によれば、前記点の数
の最大値が文字の数の二倍より小さい場合に前記点の数
が極大となるときの最も小さいヒストグラムしきい値を
選定することにより、たとえば、各文字の濃度が異な
り、しかも一部の文字が画像視野から外れた場合に、前
記点の数の最大値が文字数の二倍にならないときでも、
この選定されたヒストグラムしきい値を用いると、画像
視野内の各文字を正しく分割することができる文字認識
方法を提供することができる。

【００４９】請求項３記載の発明によれば、各谷の位置
での画素数が所定の値以上であるかどうかを判定し、各
谷の位置での画素数が所定の値以上であると判定された
谷を除外することによって谷の位置についての情報を修
正する工程を設けたことにより、たとえば、端の文字が
画像視野から外れて文字数が減少し、しかもかすれた文
字がある場合に、そのかすれた文字の範囲で谷の位置を
過剰に求めたときでも、各谷の位置での画素数に基づい
て谷の位置の妥当性を判定して、その過剰に求めた谷を
除外することができるので、信頼性の高い文字の切り出
しを行うことができる文字認識方法を提供することがで
きる。

【００５０】請求項４記載の発明によれば、隣合う谷の
間隔が所定の値以上であるかどうかを判定し、間隔が所
定の値以上であると判定された隣合う谷間の範囲におい
て所定の画素数に対応する修正用の点を求め、修正用の
点から得られる新たな谷を追加することによって谷の位
置についての情報を修正する工程を設けたことにより、
たとえば、かすれた文字や、文字間隔が狭い文字がある
場合に、その間隔が狭い文字間で谷の位置を求めなかっ
たときでも、隣合う谷の間隔に基づいて谷の位置の妥当
性を判定して、その間隔が狭い文字間で新たに谷の位置
を追加することができるので、信頼性の高い文字の切り
出しを行うことができる文字認識方法を提供することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である文字認識方法において
文字を切り出す処理を説明するための図である。

【図２】その文字認識方法を用いた画像処理装置の概略
構成図である。

【図３】（ａ）は画像の例を示す図、（ｂ）はこのとき
のｙ方向の射影ヒストグラムを示す図、（ｃ）はこのと
きのｘ方向の射影ヒストグラムを示す図である。

【図４】（ａ）は文字が比較的良好に書かれた場合のｘ
方向の射影ヒストグラムを示す図、（ｂ）はこのときの
ヒストグラムしきい値と分割点の数との関係を示す図で
ある。

【図５】（ａ）は文字の一部がかすれて書かれた場合の
ｘ方向の射影ヒストグラムを示す図、（ｂ）はこのとき
のヒストグラムしきい値と分割点の数との関係を示す図
である。

【図６】（ａ）は一部の文字が薄く書かれた場合のｘ方
向の射影ヒストグラムを示す図、（ｂ）はこのときのヒ
ストグラムしきい値と分割点の数との関係を示す図であ
る。

【図７】谷の位置の求め方を説明するための図である。

【図８】谷の位置の求め方を説明するための図である。

【図９】文字が過剰に分割されたときのｘ方向の射影ヒ
ストグラムを示す図である。

【図１０】二つの文字を一文字とみなしたときのｘ方向
の射影ヒストグラムを示す図である。

【符号の説明】

１２ＣＣＤカメラ１４Ａ／Ｄ変換部１６画像メモリ２０₁，２０₂ 認識処理手段２２₁，２２₂ 多値画像処理部２４₁，２４₂ 二値化処理部２６₁，２６₂ 第一の二値画像処理部２８₁，２８₂ 文字切り出し部３２₁，３２₂ 文字毎の二値化処理部３４₁，３４₂ 第二の二値画像処理部３６₁，３６₂ 文字認識部３８₁，３８₂ 認識辞書部４２比較判定部４４出力部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者千葉幸弘大分市大字西ノ洲１番地新日本製鐵株式会社大分製鐵所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の文字を撮像して得られた二値画像
に基づいて前記文字の配列方向に垂直な方向において前
記文字を表す画素の数を集計した射影ヒストグラムを得
る工程と、前記射影ヒストグラムに基づいて、ヒストグラムしきい
値を所定の画素数範囲で設定し、前記各ヒストグラムし
きい値毎に対応する点の数を求める工程と、前記点の数の最大値が前記文字の数の二倍以上であるか
どうかを判定し、前記点の数の最大値が前記文字の数の
二倍以上であると判定された場合に前記点の数が前記文
字の数の二倍となるときの最も小さい前記ヒストグラム
しきい値を選定する工程と、画素数が前記選定されたヒストグラムしきい値以下であ
る隣合う前記点と点との間において画素数が最小となる
谷の位置を求める工程と、前記求めた谷の位置についての情報に基づいて前記各文
字の位置を特定する工程と、前記位置が特定された前記各文字毎に文字認識を行う工
程と、を具備することを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】前記点の数の最大値が前記文字の数の二
倍より小さいと判定された場合に前記点の数が極大とな
るときの最も小さい前記ヒストグラムしきい値を選定す
ることを特徴とする請求項１記載の文字認識方法。
【請求項３】前記各谷の位置での画素数が所定の値以
上であるかどうかを判定し、前記各谷の位置での画素数
が所定の値以上であると判定された前記谷を除外するこ
とにより前記谷の位置についての情報を修正する工程を
具備することを特徴とする請求項１又は２記載の文字認
識方法。
【請求項４】隣合う前記谷の間隔が所定の値以上であ
るかどうかを判定し、間隔が所定の値以上であると判定
された隣合う前記谷間の範囲において所定の画素数に対
応する修正用の点を求め、前記修正用の点から得られる
新たな谷を追加することにより前記谷の位置についての
情報を修正する工程を具備することを特徴とする請求項
１、２又は３記載の文字認識方法。