JPH0855188A - 文字認識方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】画像濃度の広い範囲について文字認識能力の向
上を図ることができ、かつ、文字認識率の向上が図れる
文字認識方式を提供する。 【構成】エッジ抽出回路３は、光電変換部１からの多値
画像から多値エッジを抽出し、各画素に４ビットの方向
コードを割当てて方向コード画像に変換し、かつ、この
方向コード画像を２値エッジ画像に変換する。行検出回
路４は２値エッジ画像を基にして行を検出し、宛名領域
検出回路５は行検出で得られた情報を基に宛名領域を検
出し、文字検出・切出回路６は検出された宛名領域内の
各行について文字単位の領域を検出し切出す。方向特徴
ベクトル作成回路８は、検出された各文字領域につい
て、上記４ビットのエッジ方向コードに基づき方向特徴
ベクトルを作成する。類似度計算回路９は、作成された
方向特徴ベクトルを入力として、文字認識用辞書１０を
用いて類似度計算を行ない、文字認識を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、たとえば、郵便物上の
宛名情報を光学的に読取る郵便物宛名読取装置におい
て、複合類似度法を用いて文字を認識する文字認識方式
に関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば、郵便物宛名読取装置における
文字認識技術として、複合類似度法による文字認識方式
が用いられる場合がある。

【０００３】一般的に用いられている類似度法による文
字認識としてのパターンマッチングによる認識の過程
を、ここでは前処理と類似度計算による識別処理として
見ると、従来の類似度法を用いた文字認識における前処
理では、入力される多値画像を２値化し、その２値画像
において文字領域の検出・切出しを行ない、得られた文
字領域の２値画像を用い、大きさの正規化などを施し、
類似度計算回路への入力とするか、または、その２値画
像から縦・横・右斜め・左斜めの４種類のエッジ方向成
分を抽出し、それを用いて類似度計算への入力を作成す
るなどしていた。

【０００４】この場合の方向成分抽出は、２値画像の２
×２ドットの近傍パターンに注目し、その１６種類のパ
ターンから直接４種類の方向成分に変換していた。そし
て、各文字の領域を縦ｎ個、横ｍ個でｎ×ｍ個の小領域
に分割し、４つの方向成分それぞれについて各小領域に
含まれる個数をカウントする。ただし、ｎ，ｍは自然数
である。

【０００５】こうして作成された４種類のｎ×ｍ次元頻
度ベクトルをつなげてｎ×ｍ×４次元のベクトルを作成
し、類似度計算回路への入力パターンとする。類似度計
算回路では、入力パターンと標準パターンとの類似度を
計算することにより識別候補を出力する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】前述した前処理方式で
は、光電変換部からのアナログ信号、または、多値にデ
ジタイズされた信号を絶対値評価によって２値化を図る
ものである。この場合、認識対象画像が濃度不均一、あ
るいは、濃度幅が小さいなどの場合には、２値化のため
の閾値の設定によっては、かすれ・欠け・つぶれなどが
発生していた。

【０００７】このような情報の欠落は、方向成分の抽出
に大きな影響を与えることになり、当然のことながら認
識率の低下につながる。また、２値画像からの方向成分
の抽出には、少なくとも２×２のマスク処理を用いる
か、または、エッジの輪郭を追跡するなどの処理が必要
となり、処理時間の増大などの問題がある。

【０００８】そこで、本発明は、画像濃度の広い範囲に
ついて文字認識能力の向上を図ることができ、かつ、文
字認識率の向上が図れる文字認識方式を提供することを
目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】第１の発明に係る文字認
識方式は、入力される認識対象の多値画像から多値エッ
ジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コードを割当
てることによりエッジ方向コード画像に変換する第１の
変換手段と、この第１の変換手段で変換されたエッジ方
向コード画像を２値化することにより２値エッジ画像に
変換する第２の変換手段と、この第２の変換手段で変換
された２値エッジ画像から文字単位の領域を検出する文
字領域検出手段と、この文字領域検出手段で検出された
各文字領域について、前記第１の変換手段で変換された
エッジ方向コード画像に基づき、複数の各方向成分の分
布を表す方向特徴ベクトルを作成する方向特徴ベクトル
作成手段と、この方向特徴ベクトル作成手段で作成され
た方向特徴ベクトルを入力として、あらかじめ設定され
る標準パターンを用いて類似度計算を行なうことにより
文字認識を行なう認識手段とを具備している。

【００１０】第２の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像を方向性を持ち互いに直交した
２つのマスクを用いたマスク処理により多値の微分画像
に変換する第１の変換手段と、この第１の変換手段で変
換された微分画像を、各画素に所定ビットの方向コード
を割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する
第２の変換手段と、この第２の変換手段で変換されたエ
ッジ方向コード画像を２値化することにより２値エッジ
画像に変換する第３の変換手段と、この第３の変換手段
で変換された２値エッジ画像から文字単位の領域を検出
する文字領域検出手段と、この文字領域検出手段で検出
された各文字領域について、前記第２の変換手段で変換
されたエッジ方向コード画像に基づき、複数の各方向成
分の分布を表す方向特徴ベクトルを作成する方向特徴ベ
クトル作成手段と、この方向特徴ベクトル作成手段で作
成された方向特徴ベクトルを入力として、あらかじめ設
定される標準パターンを用いて類似度計算を行なうこと
により文字認識を行なう認識手段とを具備している。

【００１１】第３の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像から多値エッジを抽出して、各
画素に所定ビットの方向コードを割当てることによりエ
ッジ方向コード画像に変換する第１の変換手段と、この
第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像を２
値化することにより２値エッジ画像に変換する第２の変
換手段と、この第２の変換手段で変換された２値エッジ
画像から文字単位の領域を検出する文字領域検出手段
と、この文字領域検出手段で検出された各文字領域をｎ
×ｍ個の小領域に分割する分割手段と、この分割手段で
分割された小領域内において各方向成分を持つ画素の個
数を、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向コー
ド画像の各画素に与えられている所定ビットの方向コー
ドを基に求めることにより、方向特徴ベクトルを作成す
る方向特徴ベクトル作成手段と、この方向特徴ベクトル
作成手段で作成された方向特徴ベクトルを入力として、
あらかじめ設定される標準パターンを用いて類似度計算
を行なうことにより文字認識を行なう認識手段とを具備
している。

【００１２】第４の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像から多値エッジを抽出して、各
画素に所定ビットの方向コードを割当てることによりエ
ッジ方向コード画像に変換する第１の変換手段と、この
第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像を２
値化することにより２値エッジ画像に変換する第２の変
換手段と、この第２の変換手段で変換された２値エッジ
画像から文字単位の領域を検出する文字領域検出手段
と、この文字領域検出手段で検出された各文字領域をｎ
×ｍ個の小領域に分割する分割手段と、この分割手段で
分割された小領域内において各方向成分を持つ画素の個
数を、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向コー
ド画像の各画素に与えられている所定ビットの方向コー
ドを基に求めることにより、各方向成分の分布ベクトル
を作成する分布ベクトル作成手段と、この分布ベクトル
作成手段で作成された各分布ベクトルから得られる合計
の次元数を持つ方向特徴ベクトルを作成する方向特徴ベ
クトル作成手段と、この方向特徴ベクトル作成手段で作
成された方向特徴ベクトルを入力として、あらかじめ設
定される標準パターンを用いて類似度計算を行なうこと
により文字認識を行なう認識手段とを具備している。

【００１３】第５の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像から多値エッジを抽出すること
により、各画素が方向成分とその極性とからなるエッジ
方向成分コード画像に変換する第１の変換手段と、この
第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード画像
を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
の変換手段と、この第２の変換手段で変換された２値エ
ッジ画像から文字単位の領域を検出する文字領域検出手
段と、この文字領域検出手段で検出された各文字領域に
ついて、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向成
分コード画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す
方向特徴ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段
と、この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特
徴ベクトルを入力として、あらかじめ設定される標準パ
ターンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識
を行なう認識手段とを具備している。

【００１４】第６の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像に対して複数方向のマスク処理
を行なうマスク処理手段と、このマスク処理手段の各マ
スク処理出力の絶対値を比較し、最大絶対値を出力した
マスク処理出力についてその極性を含めてコード化する
ことにより、エッジ方向成分コード画像に変換する第１
の変換手段と、この第１の変換手段で変換されたエッジ
方向成分コード画像を２値化することにより２値エッジ
画像に変換する第２の変換手段と、この第２の変換手段
で変換された２値エッジ画像から文字単位の領域を検出
する文字領域検出手段と、この文字領域検出手段で検出
された各文字領域について、前記第１の変換手段で変換
されたエッジ方向成分コード画像に基づき、複数の各方
向成分の分布を表す方向特徴ベクトルを作成する方向特
徴ベクトル作成手段と、この方向特徴ベクトル作成手段
で作成された方向特徴ベクトルを入力として、あらかじ
め設定される標準パターンを用いて類似度計算を行なう
ことにより文字認識を行なう認識手段とを具備してい
る。

【００１５】第７の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像から多値エッジを抽出すること
により、各画素が方向成分とその極性とからなるエッジ
方向成分コード画像に変換する第１の変換手段と、この
第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード画像
を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
の変換手段と、この第２の変換手段で変換された２値エ
ッジ画像から文字単位の領域を検出する文字領域検出手
段と、この文字領域検出手段で検出された各文字領域を
ｎ×ｍ個の小領域に分割する分割手段と、この分割手段
で分割された小領域内において各方向成分を持つ画素の
個数を、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向成
分コード画像を基に求めることにより、方向特徴ベクト
ルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、この方向特
徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベクトルを入
力として、あらかじめ設定される標準パターンを用いて
類似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識手
段とを具備している。

【００１６】第８の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像から多値エッジを抽出すること
により、各画素が方向成分とその極性とからなるエッジ
方向成分コード画像に変換する第１の変換手段と、この
第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード画像
を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
の変換手段と、この第２の変換手段で変換された２値エ
ッジ画像から文字単位の領域を検出する文字領域検出手
段と、この文字領域検出手段で検出された各文字領域を
ｎ×ｍ個の小領域に分割する分割手段と、この分割手段
で分割された小領域内において各方向成分を持つ画素の
個数を、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向成
分コード画像を基に求めることにより、各方向成分の分
布ベクトルを作成する分布ベクトル作成手段と、この分
布ベクトル作成手段で作成された各分布ベクトルから得
られる合計の次元数を持つ方向特徴ベクトルを作成する
方向特徴ベクトル作成手段と、この方向特徴ベクトル作
成手段で作成された方向特徴ベクトルを入力として、あ
らかじめ設定される標準パターンを用いて類似度計算を
行なうことにより文字認識を行なう認識手段とを具備し
ている。

【００１７】第９の発明に係る文字認識方式は、入力さ
れる認識対象の多値画像から多値エッジを抽出して、各
画素に所定ビットの方向コードを割当てることによりエ
ッジ方向コード画像に変換する第１の変換手段と、この
第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像を２
値化することにより２値エッジ画像に変換する第２の変
換手段と、前記入力される多値画像を２値化することに
より２値画像に変換する第３の変換手段と、前記第２の
変換手段で変換された２値エッジ画像から文字単位の領
域を検出する文字領域検出手段と、この文字領域検出手
段で検出された各文字領域について、前記第１の変換手
段で変換されたエッジ方向コード画像に基づき、複数の
各方向成分の分布を表す方向特徴ベクトルを作成する方
向特徴ベクトル作成手段と、前記文字領域検出手段で検
出された各文字領域について、前記第３の変換手段で変
換された２値画像に基づき濃度分布ベクトルを作成する
濃度分布ベクトル作成手段と、この濃度分布ベクトル作
成手段で作成された濃度分布ベクトルと前記方向特徴ベ
クトル作成手段で作成された方向特徴ベクトルとにより
特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、この
特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを入力
として、あらかじめ設定される標準パターンを用いて類
似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識手段
とを具備している。

【００１８】第１０の発明に係る文字認識方式は、入力
される認識対象の多値画像から多値エッジを抽出するこ
とにより、各画素が方向成分とその極性とからなるエッ
ジ方向成分コード画像に変換する第１の変換手段と、こ
の第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード画
像を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第
２の変換手段と、前記入力される多値画像を２値化する
ことにより２値画像に変換する第３の変換手段と、前記
第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文字単
位の領域を検出する文字領域検出手段と、この文字領域
検出手段で検出された各文字領域について、前記第１の
変換手段で変換されたエッジ方向成分コード画像に基づ
き、複数の各方向成分の分布を表す方向特徴ベクトルを
作成する方向特徴ベクトル作成手段と、前記文字領域検
出手段で検出された各文字領域について、前記第３の変
換手段で変換された２値画像に基づき濃度分布ベクトル
を作成する濃度分布ベクトル作成手段と、この濃度分布
ベクトル作成手段で作成された濃度分布ベクトルと前記
方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベクト
ルとにより特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手
段と、この特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベク
トルを入力として、あらかじめ設定される標準パターン
を用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行な
う認識手段とを具備している。

【００１９】第１１の発明に係る文字認識方式は、入力
される認識対象の多値画像から多値エッジを抽出して、
各画素に所定ビットの方向コードを割当てることにより
エッジ方向コード画像に変換する第１の変換手段と、こ
の第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像を
２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２の
変換手段と、前記入力される多値画像を２値化すること
により２値画像に変換する第３の変換手段と、前記第２
の変換手段で変換された２値エッジ画像と前記第３の変
換手段で変換された２値画像とを合成する画像合成手段
と、この画像合成手段で合成された画像から文字単位の
領域を検出する文字領域検出手段と、この文字領域検出
手段で検出された各文字領域について、前記第１の変換
手段で変換されたエッジ方向コード画像に基づき、複数
の各方向成分の分布を表す方向特徴ベクトルを作成する
方向特徴ベクトル作成手段と、前記文字領域検出手段で
検出された各文字領域について、前記第３の変換手段で
変換された２値画像に基づき濃度分布ベクトルを作成す
る濃度分布ベクトル作成手段と、この濃度分布ベクトル
作成手段で作成された濃度分布ベクトルと前記方向特徴
ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベクトルとによ
り特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、こ
の特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを入
力として、あらかじめ設定される標準パターンを用いて
類似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識手
段とを具備している。

【００２０】第１２の発明に係る文字認識方式は、入力
される認識対象の多値画像から多値エッジを抽出して、
各画素に所定ビットの方向コードを割当てることにより
エッジ方向コード画像に変換する第１の変換手段と、こ
の第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像に
対して、近傍点のエッジ情報あるいは多値画像濃度情報
を用いてエッジ補正を行なうエッジ補正手段と、このエ
ッジ補正手段でエッジ補正されたエッジ方向コード画像
を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
の変換手段と、前記エッジ補正手段でエッジ補正された
エッジ方向コード画像から２値エッジ画像に相当する濃
度画像を作成する濃度画像作成手段と、前記第２の変換
手段で変換された２値エッジ画像から文字単位の領域を
検出する文字領域検出手段と、この文字領域検出手段で
検出された各文字領域について、前記第１の変換手段で
変換されたエッジ方向コード画像に基づき、複数の各方
向成分の分布を表す方向特徴ベクトルを作成する方向特
徴ベクトル作成手段と、前記文字領域検出手段で検出さ
れた各文字領域について、前記第３の変換手段で変換さ
れた２値画像に基づき濃度分布ベクトルを作成する濃度
分布ベクトル作成手段と、この濃度分布ベクトル作成手
段で作成された濃度分布ベクトルと前記方向特徴ベクト
ル作成手段で作成された方向特徴ベクトルとにより特徴
ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、この特徴
ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを入力とし
て、あらかじめ設定される標準パターンを用いて類似度
計算を行なうことにより文字認識を行なう認識手段とを
具備している。

【００２１】

【作用】第１ないし第８の発明によれば、従来の２値画
像からエッジ特徴を抽出し、認識入力とする場合に比
べ、多値レベルからの近傍特徴を得るため、特徴抽出の
精度が向上する。したがって、画像濃度の広い範囲につ
いて文字認識能力の向上を図ることができる。また、多
値画像に微分処理を施すことで、僅かの濃淡も検出でき
るため、方向成分の抽出がし易く、認識率を向上でき
る。また、多値画像から直接方向コード画像を得ること
で、文字画像の抽出と同一の画像データで識別処理が可
能である。また、２×２のマスク処理を用いない方向成
分の検出であるため、方向成分のディテールが欠落しに
くく、より認識率の向上が図れる。さらに、前処理計算
量の削減が可能であるため、認識速度の向上が図れる。

【００２２】また、第９ないし第１２の発明によれば、
たとえば、多値画像からエッジ特徴のみを抽出し、認識
入力とする場合に比べ、２値画像またはそれに相当する
特徴量も用いるため、特徴抽出の精度が向上する。した
がって、位置ずれなどにも強く、画像濃度の広い範囲に
ついて文字認識能力の向上を図ることができる。また、
多値画像から得た２値画像、またはエッジ画像、または
両者の合成画像を文字領域検出に使えるため、検出・切
出し精度が向上し、認識率の向上が図れる。また、２×
２のマスク処理を用いない方向成分検出が可能であるた
め、方向成分のディテールが欠落しにくく、認識率の向
上が図れる。

【００２３】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００２４】まず、第１の実施例について説明する。

【００２５】図１は、第１の実施例に係る文字認識方式
が適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示す
ものである。図１において、光電変換部１は、搬送され
る郵便物Ｐ上の画像を光電変換し、多値の画像情報とし
て入力するもので、たとえば、郵便物Ｐ上を照明する光
源、郵便物Ｐ上からの反射光を電気信号に変換するライ
ンセンサ、および、ラインセンサの出力に対しデジタル
化などの処理を行なう信号処理部などから構成されてい
る。光電変換部１で入力された郵便物Ｐ上の多値画像
は、文字領域検出・切出し部２に送られる。

【００２６】文字領域検出・切出し部２は、図２に示す
処理概念図に基づく処理を行なう。すなわち、まず、エ
ッジ抽出回路３は、入力される多値画像を各画素４ビッ
トの方向コード画像に変換し、さらに、この方向コード
画像を２値のエッジ画像に変換し、その２値のエッジ画
像を行検出回路４に送る。行検出回路４は、２値のエッ
ジ画像を基にして郵便物Ｐ上の行を検出し、宛名領域検
出回路５に送る。

【００２７】宛名領域検出回路５は、行検出回路４で得
られた情報を基に行をまとめることで、郵便物Ｐ上の宛
名領域を検出し、文字検出・切出回路６に送る。文字検
出・切出回路６は、宛名領域検出回路５で検出された宛
名領域内の各行について、行と直交方向の射影情報など
を用いて１文字ごとの領域を検出して切出し、その結果
を文字領域座標データとして文字認識部７に送る。

【００２８】文字認識部７において、まず、方向特徴ベ
クトル作成回路８は、文字検出・切出回路６で得られた
文字単位の領域を、エッジ抽出回路３で得られたエッジ
方向コード画像を基に、縦・横・右斜め・左斜めの４つ
の各方向成分の分布を表わす方向特徴ベクトルに変換
し、類似度計算回路９に送る。

【００２９】類似度計算回路９は、方向特徴ベクトル作
成回路８からの方向特徴ベクトルを入力ベクトルとし
て、あらかじめオフラインで設計されている文字認識用
辞書（標準パターン）１０を用いて、複合類似度法によ
り文字認識を行ない、その認識結果を知識処理部１１に
送る。

【００３０】知識処理部１１において、まず、町名・街
区認識回路１２は、文字認識部７からの認識結果に基づ
き、町名・街区・宛名辞書１３を参照することにより町
名・街区を認識し、宛名認識回路１４に送る。宛名認識
回路１４は、町名・街区認識回路１２の認識結果に基づ
き、町名・街区・宛名辞書１３を参照することにより宛
名情報を認識し、その認識結果を区分指定情報として出
力する。

【００３１】図３は、入力される多値画像をエッジ方向
コード画像に変換し、さらに、２値のエッジ画像を作成
するエッジ抽出回路３の処理を表わしたフローチャート
であり、以下、このフローチャートに基づく処理につい
て説明する。

【００３２】まず、ステップＳ１で、光電変換部１から
の例えば図１０に示すような認識対象の多値画像（この
例は文字「区」の多値画像を示している）を取込み、ス
テップＳ２に進む。ステップＳ２では、取込んだ多値画
像を微分処理によって多値の微分画像に変換する。

【００３３】ここで、微分方向をＸ：左→右、Ｙ：上→
下の２方向とし、微分値を求める計算には、たとえば、
Ｘ方向は［−１１］、Ｙ方向は［−１１］^T のような方
向性を持ち、互いに直交したマスクを用いるものとす
る。

【００３４】図１１、図１２は、それぞれ、この２つの
マスク処理により得られるＸ、Ｙ各方向の微分多値画像
である。この微分画像では、Ｘ方向、Ｙ方向に多値画像
が立ち上がっているときに微分値が正、立ち下がりでは
負になる。

【００３５】次に、ステップＳ３のピーク検出処理で
は、この２枚の微分画像において極大・極小値検出をそ
れぞれ行なうことにより、画像のエッジを抽出する。図
１１のＸ方向微分多値画像から正・負それぞれのピーク
値を取出したものが図１３、図１４で、図１２のＹ方向
微分多値画像から正・負それぞれのピーク値を取出した
ものが図１５、図１６である。

【００３６】ここで、仮定しているマスクの性質から、
立ち上がりの点に対して下がりの点では、検出点が１画
素ずれてしまうので、図１４、図１６のように得られた
微分値が負の場合には、ＸまたはＹの負方向に１画素分
戻す位置補正を行なう。この位置補正は、微分用マスク
に図４に示すような３×３のマスクを用いた場合には、
微分値が正の場合には正の方向に、負の場合には負の方
向に１画素分ずらす必要がある。したがって、位置補正
は微分値計算に用いるマスクの性質に依存する。

【００３７】微分用マスクに［−１１］、［−１１］^T
を用いた場合の位置補正後のＸ、Ｙ各方向の立ち下がり
ピーク画像が図１７、図１８である。この場合のように
微分極大・極小値は、１画素に正と負の両方の値を持つ
ことがある。Ｘ方向微分ピーク値が正か負かを＋，−で
表わして１枚の概念図にしたものが図１９である。ピー
クを持たない画素は「０」としてある。同様に、Ｙ方向
は図２０である。この２枚の概念図から、微分ピークに
関する特徴は１画素について４種類の情報の有無によっ
て表わせる。

【００３８】図３に戻って、次に、ステップＳ４の方向
コード付与処理では、この４つの微分情報の有無にした
がって対象画像の各画素に図８に示すような４ビットの
方向コードを割当てる。こうして得られるのが、図２１
に示すような４ビット方向コード画像である。ただし、
４ビットの方向コードは「０」から「１５」の値として
示してある。この方向コード画像は、文字認識部７にも
そのまま送られる情報である。

【００３９】次に、ステップＳ５の２値エッジ抽出処理
では、方向コード画像を方向コードが「０」である点と
そうでない点で２値化することにより、図２２に示すよ
うな２値エッジ画像を得る。

【００４０】ここで、多値画像から１画素４ビットの方
向コード画像を得るまでの過程を、図２１の上から２番
目、左から２番目の方向コード「１３」（４ビットで表
わせば「１１０１」）の画素に注目して具体的に説明す
る。まず、図１０の多値画像の注目点の濃度は「１６
４」である。この近傍の微分値は、図１１から、Ｘ方向
が左から…，０，１６４，−６４，−６２，−３８，…
で、図１２から、Ｙ方向が上から…，４１，１２３，７
１，５，…である。ただし、微分処理は、多値画像に下
地処理を加えて濃度「３０」以下の微小ノイズを除去し
てから行なっているものとする。

【００４１】Ｘ方向の立ち上がり微分値のピークを取出
せば、図１３から、…，０，１６４，０，０，０，…
で、立ち下がり微分値のピークは、図１４から、…，
０，０，−６４，０，０，…となる。同様に、Ｙ方向
も、立ち上がりが図１５のように、…，０，１２３，
０，０，…で、立ち下がりが図１６のように、０，０，
０，０，…である。この近傍には、Ｙ方向の立ち下がり
は検出されないため、各画素とも「０」となった。ただ
し、立ち上がりピークは、左右の画素を含めた３点にお
いて中心画素微分値が最大、かつ、設定した閾値よりも
大きい場合を、立ち下がりピークは、同様に中心画素微
分値が最小、かつ、設定した閾値よりも小さい場合をさ
すものとする。Ｙ方向も同様である。ここでは閾値に、
立ち上がりでは「１０」、立ち下がりでは「−１０」を
用いる例を挙げた。この場合、微分値が「−１０」から
「１０」の間の値ではピークとして検出しない。

【００４２】次に、立ち下がりピークの補正を行なう。
この注目画素では、Ｘ方向の微分値にのみ立ち下がり成
分が検出されるので、これをＸの負の方向（左方向）に
１画素分ずらし、図１７のように、…，０，−６４，
０，０，…，…とする。Ｙ方向については、この画素は
立ち下がりピークを持たないから、図１８のように、
０，０，０，…，…となる。

【００４３】したがって、注目点は、Ｘの負の方向に
「−６４」、Ｘの正の方向に「１６４」、Ｙの負の方向
に「０」、Ｙの正の方向に「１２３」の微分ピーク値を
持つ。したがって、この順番に値が「０」か否かで
「０」か「１」の値を与えれば、この点の方向コードは
「１１０１」（数字では「１３」）となる。このような
変換を文字領域全体に施したものが、図２１であること
は前述の通りである。

【００４４】図６は、エッジ抽出回路３で方向コード画
像を２値化して作成された２値エッジ画像（図２２）を
基に行領域の検出を行なう行検出回路４の処理を表した
フローチャートであり、以下、このフローチャートに基
づく処理について説明する。

【００４５】まず、ステップＳ１１で、エッジ抽出回路
３からの２値エッジ画像を取込み、ステップＳ１２に進
む。ステップＳ１２のラベリング処理では、２値エッジ
画像において各画素から４近傍あるいは８近傍に隣接す
る画素を連結する処理を繰り返すことにより、連結領域
を得る。この結果、求まった複数、または、１つの連結
領域を、ここでは初期ラベルと呼ぶ。次に、ステップＳ
１３のラベル統合処理では、隣接するラベル同士の距離
やラベルの形状などを基にして、１行とみなせるラベル
同士を１つのラベルとして統合する。それは、統合する
ラベルがなくなるまで繰り返し行なう。こうして得られ
た複数、または、１つのラベルを、ここでは最終ラベル
と称する。次に、ステップＳ１４の行検出処理では、初
期ラベルデータ、最終ラベルデータを基に行領域となる
座標値を算出する。

【００４６】宛名領域検出回路５は、行検出回路４で得
られた座標値や各ラベルデータを基に、行領域同士を統
合することによって、宛名領域らしい領域の座標を計算
して求める。

【００４７】文字検出・切出回路６は、宛名領域検出回
路５で得られた宛名領域内の各行について、行検出回路
４と同様に、ラベルデータの大きさ・形状・位置など
や、２値エッジ画像に対して図５に示すように行に垂直
方向の射影情報などを用いて、１文字ごとの領域を検出
して切出す。

【００４８】図７は、エッジ抽出回路３で作成した４ビ
ット方向コード画像、および、文字検出・切出回路６で
得られた各文字領域の座標情報から、類似度計算用の入
力ベクトルを作成する、方向特徴ベクトル作成回路８の
処理を示したフローチャートであり、以下、このフロー
チャートに基づく処理について説明する。

【００４９】まず、ステップＳ２１で１行分の４ビット
方向コード画像、および、文字領域の座標情報を取込
み、ステップＳ２２に進む。ステップＳ２２のｎ×ｍ個
の小領域への分割処理は、各文字領域の大きさの正規化
が行なわれないために必要となる処理である。文字検出
・切出回路６で得られる各文字領域の大きさは、認識対
象が印刷活字であっても全てが同じであるとは限らな
い。したがって、分割は、生じる各小領域の大きさにば
らつきはあってもできるかぎり偏りが生じないように行
なう。

【００５０】各文字領域の大きさを正規化する場合に
は、正規化後の文字領域の大きさと小領域数「ｎ×ｍ」
を関連させて決めておけば、小領域への分割のための計
算は特にいらなくなる。ただし、正規化の分の計算時間
は必要となること、エッジ画像であるために正規化によ
る歪みが発生する可能性が高いことなどから、工夫が必
要な処理である。

【００５１】次に、ステップＳ２３の４方向各成分分布
ベクトルの作成処理では、縦・横・右斜め・左斜めそれ
ぞれの方向成分が、ステップＳ２２で得られたｎ×ｍ個
の各小領域内で幾つ存在するのかを、エッジ抽出回路３
で各画素に与えられている４ビット方向コードを基に、
たとえば図８のような変換表にしたがってカウントす
る。

【００５２】図２３ないし図２６は、図８のような変換
表にしたがって図２１の方向コード画像から４方向各成
分を別々に取出した画像である。さらに、図２３ないし
図２６の各小領域内の成分個数をカウントしてできるの
が、図２７の分布ベクトル１〜４である。この例ではｎ
＝ｍ＝８としている。

【００５３】次に、ステップＳ２４の方向特徴ベクトル
作成処理では、ステップＳ２３で得られた４つのｎ×ｍ
次元方向成分分布ベクトルを単純につなげて、ｎ×ｍ×
４次元方向特徴ベクトルとして類似度計算回路９に出力
する。

【００５４】ここで、正規化を行なわない場合につい
て、もし、認識対象とする文字が小さかったり、対象画
像の濃度が薄いときには、１文字ごとの領域内の各分割
小領域で得られる成分の個数は非常に小さな値になり、
類似度の計算がうまくいかない恐れがある。逆に、対象
文字領域が大きな場合には、想定した値を上回る値を持
ったベクトルになることもある。

【００５５】そのような場合には、方向特徴ベクトル作
成回路８の処理は、上述した図７のフローチャートでな
く、図９に示すフローチャートに基づく処理を用いれば
よい。すなわち、ステップＳ２１〜Ｓ２４までは図７と
同様な処理であるが、それにステップＳ２５のダイナミ
ックレンジ調整処理が追加されている。ダイナミックレ
ンジ調整処理は、ステップＳ２４で方向特徴ベクトル作
成後、ベクトル値の最大値ＭＡＸ＿Ｖを求め、あらかじ
め決めておいたダイナミックレンジＭＡＸ＿Ｄに調整す
る。ただし、ＭＡＸ＿Ｖ・ＭＡＸ＿Ｄはどちらも正数で
ある。その計算は、各ベクトル値に対してＭＡＸ＿Ｄを
掛け、その後、それぞれをＭＡＸ＿Ｖで割る。こうする
ことで、整数形変数による計算の場合にも、切捨てによ
る誤差は「１」未満となる。

【００５６】類似度計算回路９は、方向特徴ベクトル作
成回路８で得られたｎ×ｍ×４次元方向特徴ベクトルを
入力として、ここでは複合類似度法により認識結果を得
るものとする。類似度計算に必要な辞書（標準パター
ン）１０は、あらかじめオフラインで設計しておいたも
のを用いる。

【００５７】類似度計算回路９の計算結果、すなわち、
文字認識部７の認識結果は、町名・街区認識回路１２お
よび宛名認識回路１４で構成される知識処理部１１に供
給される。知識処理部１１は、類似度計算回路９によっ
て得られた認識結果を、本読取装置の区分割当領域内の
町名・街区・宛名を単語・文節などで登録した町名・街
区・宛名辞書１３と照合することにより、宛名を確定
し、区分指定情報として出力する。

【００５８】次に、第２の実施例について説明する。

【００５９】前述した第１の実施例では、入力される多
値画像から１文字ごとの文字領域の検出・切出しと、方
向成分の分布を示す方向特徴ベクトルの作成を、４ビッ
ト方向コード画像を介して行なっていた。しかし、図２
８に示すような４種類の３×３マスクを用いることで、
多値画像から前述の４ビット方向コード画像を介さずに
直接４方向成分を抽出できる。この場合、各点には４種
類のいずれか１つの方向成分と、それが立ち上がりか立
ち下がりかの情報のみが与えられる。すなわち、一点に
２種類以上の方向成分が存在することはない。

【００６０】図２９は、入力される多値画像から、この
４方向成分画像を得るまでの処理回路（図１におけるエ
ッジ抽出回路３の主要部の他の具体例）を示している。
各方向成分の値と符号は、注目画素と８近傍の多値濃度
画像から算出される。まず、入力される多値濃度画像
は、そのまま、あるいは、遅延回路２１を通って、ある
いは、遅延回路２１，２２を通って４種類の３×３マス
ク回路２３，２４，２５，２６にそれぞれ送られる。遅
延回路２１，２２をｋ回通った信号はｋライン前のデー
タとなる。

【００６１】４つのマスク回路２３，２４，２５，２６
は、それぞれ整数値を与えるが、整数値の符号は立ち上
がりか立ち下がりかの極性を、整数値の絶対値は注目画
素におけるその方向成分の強さを示す。

【００６２】符号抽出回路２７，２８，２９，３０で
は、マスク回路２３，２４，２５，２６の各マスク出力
から、各方向成分値の符号ビットであるＭＳＢ１からＭ
ＳＢ４のみを取出して、セレクタ３１に送る。絶対値抽
出回路３２，３３，３４，３５では、マスク回路２３，
２４，２５，２６の各マスク出力の絶対値のみを取出し
て、比較器３６，３７とセレクタ３８，３９に送る。

【００６３】セレクタ３８，３９で４つの値から選択さ
れた２つの値は、比較器４０に送られて再び比較され、
セレクタ４１で最終的に４つの値の中から絶対値最大の
ものを選び出す。この最大値は比較器４２に送られ、最
後に閾値ＴＨと比較される。その結果がＲＯＭ４３への
入力信号の１つとなる。

【００６４】ＲＯＭ４３には、上記の信号１ビットに加
えて、比較器３６，３７，４０からも１ビットずつ送ら
れ、合計４ビットの信号が入力される。この４ビットの
信号入力にしたがい、ＲＯＭ４３が出力する３ビットの
方向成分コードは、たとえば、図３０に示すようにな
る。セレクタ３１では、ＲＯＭ４３への入力４ビットの
うち、比較器４２からの信号を除く３ビットを入力とし
て受取り、ＲＯＭ４３で選択された成分に対応する符号
を選択し、出力する。

【００６５】したがって、たとえば、方向成分を下位３
ビットとして、上位に符号１ビットに加えた４ビットの
信号が１画素分の方向成分コード画像として出力され
る。この方向成分コード画像は、第１の実施例の方向コ
ード画像とは情報の意味が異なる。

【００６６】以上説明したように、上記第１および第２
の実施例によれば、従来の２値画像からエッジ特徴をと
らえ、認識入力する場合に比べ、多値レベルからの近傍
特徴を得るため、特徴抽出の精度が著しく向上する。し
たがって、画像濃度の広い範囲について、文字認識能力
の向上を図ることができる。また、多値画像から直接方
向コード画像を得ることで、文字画像抽出と同一の画像
情報で識別処理が可能である。また、２×２のマスクを
用いない方向成分検出であるため、方向成分のディテー
ルが欠落しにくく、認識率向上に貢献する。さらに、前
処理計算量の削減が可能であるため、認識速度の向上お
よび装置の小形化が実現できる。

【００６７】次に、第３の実施例について説明する。

【００６８】図３１は、第３の実施例に係る文字認識方
式が適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示
すものである。なお、図１の第１の実施例と同一部分に
は同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分に
ついてだけ詳細に説明する。本実施例の図１の第１の実
施例と異なる点は、文字領域検出・切出し部２における
エッジ抽出回路３０を構成上において分離独立させると
ともに、２値化回路１５を追加し、さらに文字認識部７
の構成に、濃度分布ベクトル作成回路１６および特徴ベ
クトル作成回路１７を追加したものである。

【００６９】すなわち、２値化回路１５は、光電変換部
１で入力される多値画像を２値化することにより２値画
像に変換し、濃度分布ベクトル作成回路１６に送る。こ
こで、２値画像の一例を示すと図３２のようになり、こ
れは図１０に示す多値画像を２値化した場合である。

【００７０】方向特徴ベクトル作成回路８は、文字検出
・切出回路６で得られた文字単位の領域を、エッジ抽出
回路３で得られたエッジ方向コード画像を基に、縦・横
・右斜め・左斜めの４つの各方向成分の分布を表わす方
向特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトル作成回路１７に
送る。

【００７１】濃度分布ベクトル作成回路１６は、２値化
回路１５によって作成された図３２に示すような２値画
像（濃度画像）と、文字検出・切出回路６から得られた
文字領域の座標データを用い、方向特徴ベクトル作成回
路８と同様に、１文字分の文字領域を、偏らないように
ｎ×ｍ個に分割して、それぞれの小領域内にある黒画素
の個数をカウントすることにより濃度分布ベクトルを作
成する。

【００７２】すなわち、図３３に示すフローチャートの
ように、まず、ステップＳ３１で１行分の濃度画像、お
よび、文字領域の座標情報を取込み、ステップＳ３２に
進む。ステップＳ３２では、前述した方向特徴ベクトル
作成回路８と同様に、ｎ×ｍ個の小領域への分割処理を
行ない、ステップＳ３３に進む。ステップＳ３３では、
ステップＳ３２で分割された各小領域内にある黒画素の
個数をカウントすることにより、濃度分布ベクトルを作
成し、特徴ベクトル作成回路１７に送る。

【００７３】図３４は、特徴ベクトル作成回路１７で作
成された濃度分布ベクトルの一例を示しており、これは
図３２の２値画像から得られた濃度分布ベクトルであ
る。

【００７４】なお、濃度分布ベクトル作成回路１６の場
合も、前述した第１の実施例で説明した方向特徴ベクト
ル作成回路８と同様な処理でダイナミックレンジの調整
が可能である。

【００７５】特徴ベクトル作成回路１７は、方向特徴ベ
クトル作成回路８で作成された方向特徴ベクトルと、濃
度分布ベクトル作成回路１６で作成された濃度分布ベク
トルとを単純につなげて、１つの特徴ベクトルとし、類
似度計算回路９に送る。

【００７６】類似度計算回路９は、特徴ベクトル作成回
路１７からの特徴ベクトル（ｎ×ｍ×５次元特徴ベクト
ル）を入力ベクトルとして、あらかじめオフラインで設
計されている文字認識用辞書（標準パターン）１０を用
いて、複合類似度法により文字認識を行ない、その認識
結果を知識処理部１１に送る。

【００７７】次に、第４の実施例について説明する。

【００７８】上述した第３の実施例では、入力される多
値画像からの１文字ごとの文字領域検出・切出しと、４
方向成分の分布を示す方向特徴ベクトルの作成を、Ｘ，
Ｙ方向微分によって得た方向コード画像を介して行なっ
ていた。しかし、前述した第２の実施例と同様、図２８
のような４種類の３×３マスクを用いることで、多値画
像から前述の４ビット方向コード画像を介さずに直接４
方向成分を抽出することができる。この場合も、各点に
は４種類いずれか１つの方向成分と、それが立ち上がり
か立ち下がりかの情報のみが与えられる。すなわち、一
点に２種類以上の方向成分が存在することはない。

【００７９】この場合の装置全体の構成は、第３の実施
例と同様、図３１のままであるが、エッジ抽出回路３の
主要部が第３の実施例とは異なり、第２の実施例と同
様、図２９に示したエッジ抽出回路を用いることができ
る。したがって、その説明は省略する。

【００８０】次に、第５の実施例について説明する。

【００８１】図３５は、第５の実施例に係る文字認識方
式が適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示
すものである。なお、図３１の第３の実施例と同一部分
には同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分
についてだけ詳細に説明する。本実施例の図３１の第３
の実施例と異なる点は、２値化回路１５とエッジ抽出回
路３の構成上の位置が逆になっていることである。すな
わち、文字領域検出・切出し部２に用いられる情報が、
第３の実施例ではエッジ情報のみであったが、本実施例
では２値画像情報のみとなっている。この場合のメリッ
トは、どうしてもエッジ情報が得られないが、２値画像
情報ではなんらかの情報が得られた場合に、文字領域の
検出・切出しを行なうことができることである。

【００８２】次に、第６の実施例について説明する。

【００８３】この実施例は、第５の実施例において、第
４の実施例と同様、図２９に示したエッジ抽出回路を用
いたものである。したがって、その説明は省略する。

【００８４】次に、第７の実施例について説明する。

【００８５】図３６は、第７の実施例に係る文字認識方
式が適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示
すものである。なお、図３１の第３の実施例と同一部分
には同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分
についてだけ詳細に説明する。本実施例の図３１の第３
の実施例と異なる点は、文字領域検出・切出し部２に用
いる画像を、エッジ・２値画像合成回路１８で２値エッ
ジ画像と２値画像とを合成した画像としたものである。

【００８６】この場合のメリットは、２値画像あるいは
エッジ画像どちらかでも検切情報が得られればよいこと
から、安定した検出・切出しが得られることである。

【００８７】次に、第８の実施例について説明する。

【００８８】この実施例は、第７の実施例において、第
４の実施例と同様、図２９に示したエッジ抽出回路を用
いたものである。したがって、その説明は省略する。

【００８９】次に、第９の実施例について説明する。

【００９０】図３７は、第９の実施例に係る文字認識方
式が適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示
すものである。なお、図３１の第３の実施例と同一部分
には同一符号を付して詳細な説明は省略し、異なる部分
についてだけ詳細に説明する。本実施例の図３１の第３
の実施例と異なる点は、エッジ抽出回路３の代わりにエ
ッジ抽出・エッジ補正回路１９を用い、２値化回路１５
の代わりに濃度画像作成回路２０を用いたものである。

【００９１】第９の実施例は、濃度成分分布を２値画像
から得る第３ないし第８の実施例とは大きく異なる。本
実施例では、多値画像の２値化操作は一切行なわず、濃
度画像作成回路２０において、２値画像に相当する濃度
画像を作成する。この濃度画像は、エッジ抽出・エッジ
補正回路１９によって抽出・補正されたエッジ情報を用
いて作成し、その濃度画像から濃度分布ベクトル作成回
路１６によって濃度分布ベクトルを作成する。

【００９２】この場合、文字領域検出・切出し部２も、
エッジ抽出・エッジ補正回路１９によって抽出・補正さ
れたエッジ情報を用いて文字領域の検出・切出しを行な
うもので、補正されたエッジ情報を用いるため、安定し
た文字領域の検出・切出しができる。

【００９３】以下、第９の実施例におけるエッジ抽出・
エッジ補正回路１９について詳細に説明する。

【００９４】図３８は、エッジ抽出・エッジ補正回路１
９の処理を示したフローチャートであり、前述した他の
実施例におけるエッジ抽出回路３との違いは、Ｘ，Ｙ各
方向微分ピークを検出した後に行なう微分エッジ補正処
理があることである。すなわち、ステップＳ１〜Ｓ３、
Ｓ４，Ｓ５は図３と同様であるが、ステップＳ３とＳ４
との間にステップＳ６の微分エッジ補正処理が追加され
ている。

【００９５】ステップＳ６の微分エッジ補正処理は、図
３９に示すフローチャートのように行なわれる。すなわ
ち、まず、ステップＳ４１でＸ，Ｙ各方向微分ピーク画
像および多値画像を読込んだ後、ステップＳ４２，Ｓ４
３でＸ方向とＹ方向について別々にエッジ補正を行な
う。

【００９６】ステップＳ４２のＸ方向の微分エッジ補正
の過程を示したのが、図４０のフローチャートである。
まず、ステップＳ５１でＸ方向微分ピーク画像および多
値画像を読込む。ここでは、Ｘ方向の補正であるので、
Ｘ方向に上から下へとスキャンして行く。また、この場
合、全面画像が補正対象であるので、ステップＳ５２に
あるように、縦方向の画素数だけ繰返し処理を行なう。

【００９７】１行ごとのエッジ補正処理は、ステップＳ
５３の条件判断から始まる。ステップＳ５３の条件判断
では、本来エッジの性質から必ず立ち上がりの後に立ち
下がりがくることから、注目ラインにおいて左から立ち
上がり・立ち下がりエッジ点のペアを構成して行き、ペ
アを構成できないエッジ点（ここでは孤立エッジと呼
ぶ）が存在するか否かを調べる。

【００９８】注目ラインにおいて、孤立エッジ点が検出
されなかった場合、ステップＳ５４へと進む。ステップ
Ｓ５４の条件判断では、注目ラインにおいて構成され
た、それぞれのペアに対して、ペア間距離に注目し、そ
の値があらかじめ設定してある閾値よりも大きいか否か
を調べる。

【００９９】その結果、注目ライン内に存在する全ての
ペアの距離が閾値よりも小さい場合、構成されたペアを
そのまま最終的なエッジとして確定する。ステップＳ５
４の条件判断で、注目ラインにおいて閾値よりも大きな
ペア間距離を持つものが存在した場合には、条件にあて
はまるペアの個数回だけ（Ｓ５５）、ステップＳ５６の
「多値濃度情報で補正１」の処理を行なう。

【０１００】「多値濃度情報で補正１」は、注目ペアの
間において多値濃度情報を用いることで、本来検出され
るべきなのに検出できなかったと思われるエッジを再現
する。具体的な処理としては、注目ペア間で立ち上がり
エッジ点の多値画像濃度以下の多値濃度点が存在した
ら、立ち上がり点に最も近い点（最も左の点）を立ち下
がり候補点とする。また、注目ペア間で立ち下がりエッ
ジ点の多値画像濃度以下の多値濃度点が存在したら、立
ち下がり点に最も近い点（最も右の点）を立ち上がり候
補点とする。

【０１０１】この２つの処理の後、注目ペア間で立ち上
がり・立ち下がり候補点が両者とも存在し、かつ、立ち
上がり候補点が立ち下がり候補点よりも左にある場合
に、これらのエッジ候補点を用いて新たなエッジペアを
構成する。こうしてできたペア間距離が、まだ閾値より
も大きい場合には、もう一度その間の多値情報を調べて
補正を行なう。これを、新たなエッジ点としての条件
（多値濃度、位置関係、ペア構成の３条件）を満たさな
くなるか、ペア長さが閾値よりも小さくなるまで行な
う。

【０１０２】さて、ステップＳ５３の条件判断で、注目
ラインに孤立エッジ点が存在した場合には、ステップＳ
５７に進み、「多値濃度情報で補正２」の処理、あるい
は、「近傍エッジペア情報で一次補間」の処理を孤立エ
ッジ点個数回繰り返す。どちらの処理を行なうかは、ス
テップＳ５８，Ｓ５９の条件判断に基づく。

【０１０３】ステップＳ５８の条件判断において、図４
１に示すような、注目孤立エッジ点近傍（注目点の１つ
前の、および、１つ後のライン上のある限定された範
囲）に注目孤立エッジ点と同じ種類（注目孤立エッジ点
が立ち上がりなら立ち上がり、注目孤立エッジ点が立ち
下がりなら立ち下がり）のエッジ点が注目点上下のライ
ンどちらにも存在したら、それらを補正情報候補点と
し、かつ、ステップＳ５９の条件判断において、それら
の補正情報候補点がどちらもエッジ情報ペアを構成して
いるときに、この２つのエッジ情報ペアをエッジ補正情
報と確定し、これを用いて注目孤立エッジ点とペアを構
成するエッジ点を一次補間する。すなわち、ステップＳ
６０の「近傍エッジペア情報で一次補間」の処理を行な
う。

【０１０４】ステップＳ５８，Ｓ５９の条件がどちらか
でも満たされなければ、注目孤立エッジ点に対して、次
に述べるステップＳ６１の「多値濃度情報で補正２」の
処理を行なう。

【０１０５】「多値濃度情報で補正２」は、前述した
「多値濃度情報で補正１」と同様に、注目孤立エッジ点
濃度以下の点を探す。ただし、注目点が立ち上がりなら
注目点より右側で、かつ、別の立ち上がり点までの間
で、立ち下がりなら左側で、かつ、別のペアの立ち下が
り点までの範囲でなければならない。この条件に該当す
る点が存在すれば、それを注目孤立エッジ点とのペアを
構成する新たなエッジ点とし、存在しなければ注目して
いた孤立エッジ点は消去する。

【０１０６】このような処理を繰り返し、注目ラインに
孤立エッジ点が存在しなくなったら、ステップＳ５４以
下の処理を注目ラインに対して行なう。１番目のライ
ン、および、最後のラインは、近傍エッジ情報を用いた
一次補間はできないので、多値濃度情報による補正のみ
を行なう。

【０１０７】なお、上記説明では、Ｘ方向のみのエッジ
補正について説明したが、Ｙ方向のエッジ補正について
も同様に考えることができる。

【０１０８】以上説明したように、上記第３ないし第９
の実施例によれば、従来の多値画像からエッジ特徴のみ
をとらえ、認識入力する場合に比べ、２値画像またはそ
れに相当する特徴量も用いるため、特徴抽出の精度が向
上する。したがって、位置ずれなどにも強く、画像濃度
（ＰＳＣ）の広い範囲について文字認識能力の向上を図
ることができる。また、多値画像から得た２値画像、ま
たはエッジ画像、または両者の合成画像を文字領域検出
に使えるため、文字の検出・切出し精度が向上し、認識
率の向上が図れる。さらに、２×２のマスク処理を用い
ない方向成分検出が可能であるため、方向成分のディテ
ールが欠落しにくく、認識率の向上に貢献する。

【０１０９】なお、前記実施例では、郵便物宛名読取装
置における文字認識方式に適用した場合について説明し
たが、本発明はこれに限定されるものでなく、他の帳票
類の文字を光学的に読取る文字認識方式にも同様に適用
できる。

【０１１０】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、画
像濃度の広い範囲について文字認識能力の向上を図るこ
とができ、かつ、文字認識率の向上が図れる文字認識方
式を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例に係る文字認識方式が適
用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示すブロ
ック図。

【図２】文字領域検出・切出し部の処理を説明するため
の概念図。

【図３】エッジ抽出回路の処理を説明するためのフロー
チャート。

【図４】エッジ抽出回路において微分値を求めるマスク
の一例を示す図。

【図５】文字検出・切出回路において用いる射影情報の
作成を説明するための図。

【図６】行検出回路の処理を説明するためのフローチャ
ート。

【図７】方向特徴ベクトル作成回路の処理を説明するた
めのフローチャート。

【図８】４ビット方向成分と４方向成分との対応を説明
するための図。

【図９】方向特徴ベクトル作成回路の他の処理を説明す
るためのフローチャート。

【図１０】文字「区」の多値画像の一例を示す図。

【図１１】文字「区」のＸ方向微分多値画像の一例を示
す図。

【図１２】文字「区」のＹ方向微分多値画像の一例を示
す図。

【図１３】文字「区」のＸ方向微分立ち上がりピーク値
検出後の画像の一例を示す図。

【図１４】文字「区」のＸ方向微分立ち下がりピーク値
検出後の画像の一例を示す図。

【図１５】文字「区」のＹ方向微分立ち上がりピーク値
検出後の画像の一例を示す図。

【図１６】文字「区」のＹ方向微分立ち下がりピーク値
検出後の画像の一例を示す図。

【図１７】文字「区」のＸ方向微分立ち下がりピーク値
位置補正後の画像の一例を示す図。

【図１８】文字「区」のＹ方向微分立ち下がりピーク値
位置補正後の画像の一例を示す図。

【図１９】文字「区」のＸ方向微分立ち下がり・立ち下
がりピーク値合成画像の一例を示す概念図。

【図２０】文字「区」のＹ方向微分立ち下がり・立ち下
がりピーク値合成画像の一例を示す概念図。

【図２１】文字「区」の４ビット方向コード画像の一例
を示す概念図。

【図２２】文字「区」の２値エッジ画像の一例を示す概
念図。

【図２３】方向コード画像から変換表にしたがって縦方
向成分を抽出した画像の一例を示す図。

【図２４】方向コード画像から変換表にしたがって横方
向成分を抽出した画像の一例を示す図。

【図２５】方向コード画像から変換表にしたがって右斜
め方向成分を抽出した画像の一例を示す図。

【図２６】方向コード画像から変換表にしたがって左斜
め方向成分を抽出した画像の一例を示す図。

【図２７】４方向成分の分布を示す方向成分分布ベクト
ルの一例を示す図。

【図２８】本発明の第２の実施例において用いられる４
種類の３×３マスクの一例を示す図。

【図２９】同じく第２の実施例において入力される多値
画像から４方向成分画像を得るまでの処理回路の具体例
を示すブロック図。

【図３０】同じく第２の実施例においてＲＯＭへの４ビ
ット入力と３ビット出力との対応を説明するための図。

【図３１】本発明の第３の実施例に係る文字認識方式が
適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示すブ
ロック図。

【図３２】文字「区」の２値画像の一例を示す図。

【図３３】濃度分布ベクトル作成回路の処理を説明する
ためのフローチャート。

【図３４】作成された濃度分布ベクトルの一例を示す
図。

【図３５】本発明の第５の実施例に係る文字認識方式が
適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示すブ
ロック図。

【図３６】本発明の第７の実施例に係る文字認識方式が
適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示すブ
ロック図。

【図３７】本発明の第９の実施例に係る文字認識方式が
適用される郵便物宛名読取装置の構成を概略的に示すブ
ロック図。

【図３８】エッジ抽出・エッジ補正回路の処理を説明す
るためのフローチャート。

【図３９】図３８における微分エッジ補正処理を説明す
るためのフローチャート。

【図４０】図３９におけるＸ方向微分エッジ補正処理を
説明するためのフローチャート。

【図４１】微分エッジ補正処理における近傍エッジペア
情報で一次補間の処理を説明するための概念図。

【符号の説明】

Ｐ……郵便物、１……光電変換部、２……文字領域検出
・切出し部、３……エッジ抽出回路、４……行検出回
路、５……宛名領域検出回路、６……文字検出・切出回
路、７……文字認識部、８……方向特徴ベクトル作成回
路、９……類似度計算回路、１０……文字認識用辞書
（標準パターン）、１５……２値化回路、１６……濃度
分布ベクトル作成回路、１７……特徴ベクトル作成回
路、１８……エッジ・２値画像合成回路、１９……エッ
ジ抽出・エッジ補正回路、２０……濃度画像作成回路。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コードを
   割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
   を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
   の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
   て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード
   画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向特徴
   ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
2. 【請求項２】 入力される認識対象の多値画像を方向性
   を持ち互いに直交した２つのマスクを用いたマスク処理
   により多値の微分画像に変換する第１の変換手段と、 この第１の変換手段で変換された微分画像を、各画素に
   所定ビットの方向コードを割当てることによりエッジ方
   向コード画像に変換する第２の変換手段と、 この第２の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
   を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第３
   の変換手段と、 この第３の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
   て、前記第２の変換手段で変換されたエッジ方向コード
   画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向特徴
   ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
3. 【請求項３】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コードを
   割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
   を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
   の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域をｎ×ｍ
   個の小領域に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された小領域内において各方向成分
   を持つ画素の個数を、前記第１の変換手段で変換された
   エッジ方向コード画像の各画素に与えられている所定ビ
   ットの方向コードを基に求めることにより、方向特徴ベ
   クトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
4. 【請求項４】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コードを
   割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
   を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
   の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域をｎ×ｍ
   個の小領域に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された小領域内において各方向成分
   を持つ画素の個数を、前記第１の変換手段で変換された
   エッジ方向コード画像の各画素に与えられている所定ビ
   ットの方向コードを基に求めることにより、各方向成分
   の分布ベクトルを作成する分布ベクトル作成手段と、 この分布ベクトル作成手段で作成された各分布ベクトル
   から得られる合計の次元数を持つ方向特徴ベクトルを作
   成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
5. 【請求項５】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出することにより、各画素が方向成分とその
   極性とからなるエッジ方向成分コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード
   画像を２値化することにより２値エッジ画像に変換する
   第２の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
   て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コ
   ード画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向
   特徴ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
6. 【請求項６】 入力される認識対象の多値画像に対して
   複数方向のマスク処理を行なうマスク処理手段と、 このマスク処理手段の各マスク処理出力の絶対値を比較
   し、最大絶対値を出力したマスク処理出力についてその
   極性を含めてコード化することにより、エッジ方向成分
   コード画像に変換する第１の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード
   画像を２値化することにより２値エッジ画像に変換する
   第２の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
   て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コ
   ード画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向
   特徴ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
7. 【請求項７】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出することにより、各画素が方向成分とその
   極性とからなるエッジ方向成分コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード
   画像を２値化することにより２値エッジ画像に変換する
   第２の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域をｎ×ｍ
   個の小領域に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された小領域内において各方向成分
   を持つ画素の個数を、前記第１の変換手段で変換された
   エッジ方向成分コード画像を基に求めることにより、方
   向特徴ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段
   と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
8. 【請求項８】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出することにより、各画素が方向成分とその
   極性とからなるエッジ方向成分コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード
   画像を２値化することにより２値エッジ画像に変換する
   第２の変換手段と、 この第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域をｎ×ｍ
   個の小領域に分割する分割手段と、 この分割手段で分割された小領域内において各方向成分
   を持つ画素の個数を、前記第１の変換手段で変換された
   エッジ方向成分コード画像を基に求めることにより、各
   方向成分の分布ベクトルを作成する分布ベクトル作成手
   段と、 この分布ベクトル作成手段で作成された各分布ベクトル
   から得られる合計の次元数を持つ方向特徴ベクトルを作
   成する方向特徴ベクトル作成手段と、 この方向特徴ベクトル作成手段で作成された方向特徴ベ
   クトルを入力として、あらかじめ設定される標準パター
   ンを用いて類似度計算を行なうことにより文字認識を行
   なう認識手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
9. 【請求項９】 入力される認識対象の多値画像から多値
   エッジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コードを
   割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する第
   １の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
   を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
   の変換手段と、 前記入力される多値画像を２値化することにより２値画
   像に変換する第３の変換手段と、 前記第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
   字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
   て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード
   画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向特徴
   ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 前記文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
   て、前記第３の変換手段で変換された２値画像に基づき
   濃度分布ベクトルを作成する濃度分布ベクトル作成手段
   と、 この濃度分布ベクトル作成手段で作成された濃度分布ベ
   クトルと前記方向特徴ベクトル作成手段で作成された方
   向特徴ベクトルとにより特徴ベクトルを作成する特徴ベ
   クトル作成手段と、 この特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを
   入力として、あらかじめ設定される標準パターンを用い
   て類似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識
   手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
10. 【請求項１０】 入力される認識対象の多値画像から多
    値エッジを抽出することにより、各画素が方向成分とそ
    の極性とからなるエッジ方向成分コード画像に変換する
    第１の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コード
    画像を２値化することにより２値エッジ画像に変換する
    第２の変換手段と、 前記入力される多値画像を２値化することにより２値画
    像に変換する第３の変換手段と、 前記第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
    字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
    て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向成分コ
    ード画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向
    特徴ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 前記文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
    て、前記第３の変換手段で変換された２値画像に基づき
    濃度分布ベクトルを作成する濃度分布ベクトル作成手段
    と、 この濃度分布ベクトル作成手段で作成された濃度分布ベ
    クトルと前記方向特徴ベクトル作成手段で作成された方
    向特徴ベクトルとにより特徴ベクトルを作成する特徴ベ
    クトル作成手段と、 この特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを
    入力として、あらかじめ設定される標準パターンを用い
    て類似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識
    手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
11. 【請求項１１】 入力される認識対象の多値画像から多
    値エッジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コード
    を割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する
    第１の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
    を２値化することにより２値エッジ画像に変換する第２
    の変換手段と、 前記入力される多値画像を２値化することにより２値画
    像に変換する第３の変換手段と、 前記第２の変換手段で変換された２値エッジ画像と前記
    第３の変換手段で変換された２値画像とを合成する画像
    合成手段と、 この画像合成手段で合成された画像から文字単位の領域
    を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
    て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード
    画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向特徴
    ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 前記文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
    て、前記第３の変換手段で変換された２値画像に基づき
    濃度分布ベクトルを作成する濃度分布ベクトル作成手段
    と、 この濃度分布ベクトル作成手段で作成された濃度分布ベ
    クトルと前記方向特徴ベクトル作成手段で作成された方
    向特徴ベクトルとにより特徴ベクトルを作成する特徴ベ
    クトル作成手段と、 この特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを
    入力として、あらかじめ設定される標準パターンを用い
    て類似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識
    手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。
12. 【請求項１２】 入力される認識対象の多値画像から多
    値エッジを抽出して、各画素に所定ビットの方向コード
    を割当てることによりエッジ方向コード画像に変換する
    第１の変換手段と、 この第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード画像
    に対して、近傍点のエッジ情報あるいは多値画像濃度情
    報を用いてエッジ補正を行なうエッジ補正手段と、 このエッジ補正手段でエッジ補正されたエッジ方向コー
    ド画像を２値化することにより２値エッジ画像に変換す
    る第２の変換手段と、 前記エッジ補正手段でエッジ補正されたエッジ方向コー
    ド画像から２値エッジ画像に相当する濃度画像を作成す
    る濃度画像作成手段と、 前記第２の変換手段で変換された２値エッジ画像から文
    字単位の領域を検出する文字領域検出手段と、 この文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
    て、前記第１の変換手段で変換されたエッジ方向コード
    画像に基づき、複数の各方向成分の分布を表す方向特徴
    ベクトルを作成する方向特徴ベクトル作成手段と、 前記文字領域検出手段で検出された各文字領域につい
    て、前記第３の変換手段で変換された２値画像に基づき
    濃度分布ベクトルを作成する濃度分布ベクトル作成手段
    と、 この濃度分布ベクトル作成手段で作成された濃度分布ベ
    クトルと前記方向特徴ベクトル作成手段で作成された方
    向特徴ベクトルとにより特徴ベクトルを作成する特徴ベ
    クトル作成手段と、 この特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルを
    入力として、あらかじめ設定される標準パターンを用い
    て類似度計算を行なうことにより文字認識を行なう認識
    手段と、 を具備したことを特徴とする文字認識方式。