JPH09307752A - 画像分割方法、画像分割装置、文字認識装置 - Google Patents
画像分割方法、画像分割装置、文字認識装置Info
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- JPH09307752A JPH09307752A JP8118675A JP11867596A JPH09307752A JP H09307752 A JPH09307752 A JP H09307752A JP 8118675 A JP8118675 A JP 8118675A JP 11867596 A JP11867596 A JP 11867596A JP H09307752 A JPH09307752 A JP H09307752A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文字および濃淡画像を含む画像を文字につい
ては固定閾値によりまた濃淡画像については局所的濃淡
に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された２値
画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域を分割
するに当たり、精度良くかつ短時間で当該分割が出来る
方法を提供する。 【解決手段】 ２値画像イメージ２２をそのｘ方向およ
びｙ方向にそれぞれドット単位に走査すると共に、列単
位および行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを求
め、かつ、これら白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａから列
および行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求める。該求め
た評価値の分布から閾値を越えた領域を濃淡画像領域と
する。ただし、Ｎは前記評価値を整数化するための定数
である。
ては固定閾値によりまた濃淡画像については局所的濃淡
に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された２値
画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域を分割
するに当たり、精度良くかつ短時間で当該分割が出来る
方法を提供する。 【解決手段】 ２値画像イメージ２２をそのｘ方向およ
びｙ方向にそれぞれドット単位に走査すると共に、列単
位および行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを求
め、かつ、これら白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａから列
および行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求める。該求め
た評価値の分布から閾値を越えた領域を濃淡画像領域と
する。ただし、Ｎは前記評価値を整数化するための定数
である。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、文字および濃淡
画像が混在している画像を２値化して得た２値画像イメ
ージから文字領域および濃淡画像領域を分割する方法
と、その実施に好適な装置と、該装置を含む文字認識装
置とに関するものである。
画像が混在している画像を２値化して得た２値画像イメ
ージから文字領域および濃淡画像領域を分割する方法
と、その実施に好適な装置と、該装置を含む文字認識装
置とに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】文字と濃淡画像（例えば写真等）とが混
在する文書等から濃淡画像領域および文字領域を自動的
に分割できれば、例えば、複数文書から所望の文および
濃淡画像を別々に抽出してこれらを合成して新たな文書
を作成したり、或は、１つの文書から文字領域のみを抽
出して精度良く文字認識が行なえる等、種々の利点が得
られる。この種の画像分割方法の従来例として、例え
ば、特開昭62-71379号公報に開示の方法がある。この方
法では、２値画像を主走査方向および副走査方向に走査
して、黒画素が所定量を越えるラインから、黒画素を含
まないライン（白ライン）数が閾値以上連続した場合の
その先頭白ラインまでを、１つの領域とする。そして、
当該領域における黒画素率情報およびランレングス情報
（白または黒の画素が連続して発生する数）を予め与え
た閾値と比較することにより、当該領域が文字領域なの
か濃淡画像領域なのかを判別している。
在する文書等から濃淡画像領域および文字領域を自動的
に分割できれば、例えば、複数文書から所望の文および
濃淡画像を別々に抽出してこれらを合成して新たな文書
を作成したり、或は、１つの文書から文字領域のみを抽
出して精度良く文字認識が行なえる等、種々の利点が得
られる。この種の画像分割方法の従来例として、例え
ば、特開昭62-71379号公報に開示の方法がある。この方
法では、２値画像を主走査方向および副走査方向に走査
して、黒画素が所定量を越えるラインから、黒画素を含
まないライン（白ライン）数が閾値以上連続した場合の
その先頭白ラインまでを、１つの領域とする。そして、
当該領域における黒画素率情報およびランレングス情報
（白または黒の画素が連続して発生する数）を予め与え
た閾値と比較することにより、当該領域が文字領域なの
か濃淡画像領域なのかを判別している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
従来方法では、１つの領域の終端を決めるために各領域
間にはある程度の白ラインが必要である。また、公開公
報の第２図（ア）〜（ウ）を参照して説明されている文
からも明らかなように、この従来方法は基本的には切り
出した領域からさらに小さな領域を切り出してゆく直列
的な処理を必要とするため、処理時間が長くなると考え
られる。また黒画素率情報およびランレングス情報に基
づく領域判定は必ずしも精度が高い判定方法とは言えな
い。
従来方法では、１つの領域の終端を決めるために各領域
間にはある程度の白ラインが必要である。また、公開公
報の第２図（ア）〜（ウ）を参照して説明されている文
からも明らかなように、この従来方法は基本的には切り
出した領域からさらに小さな領域を切り出してゆく直列
的な処理を必要とするため、処理時間が長くなると考え
られる。また黒画素率情報およびランレングス情報に基
づく領域判定は必ずしも精度が高い判定方法とは言えな
い。
【０００４】新たな発想による新規な画像分割方法の出
現、さらにはその実施に好適な画像分割装置の出現、さ
らには、それを利用した文字認識装置の出現が望まれ
る。
現、さらにはその実施に好適な画像分割装置の出現、さ
らには、それを利用した文字認識装置の出現が望まれ
る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】そこで、この出願に係る
発明者は鋭意研究を進めた結果以下の点に着目した。 ：文字および濃淡画像を含む画像を２値化する方法と
して、２値化対象画像のうちの文字については固定閾値
で、また写真等の濃淡画像については局所的濃淡に応じ
て閾値を変えて２値化する方法があるという点（例えば
文献Ｉ：平成元年度画像電子学会全国大会予稿２２「文
字・写真・網点の混在する画像の２値化処理方法」）、
：局所的濃淡に応じて閾値を変えることにより２値化
した画像は、濃淡画像の中間調を擬似的に２階調で表現
するため、白画素、黒画素が交互に配列した市松状の画
像になることが多いという点、：一方、固定閾値によ
り２値化した画像は、濃度の濃い領域においては黒画素
が連続し、濃度の薄い領域においては白画素が連続する
という点、：そして、これら〜の性質を利用し２
値画像イメージにおける文字領域と濃淡画像領域とを判
別できるのではないかという点、である。
発明者は鋭意研究を進めた結果以下の点に着目した。 ：文字および濃淡画像を含む画像を２値化する方法と
して、２値化対象画像のうちの文字については固定閾値
で、また写真等の濃淡画像については局所的濃淡に応じ
て閾値を変えて２値化する方法があるという点（例えば
文献Ｉ：平成元年度画像電子学会全国大会予稿２２「文
字・写真・網点の混在する画像の２値化処理方法」）、
：局所的濃淡に応じて閾値を変えることにより２値化
した画像は、濃淡画像の中間調を擬似的に２階調で表現
するため、白画素、黒画素が交互に配列した市松状の画
像になることが多いという点、：一方、固定閾値によ
り２値化した画像は、濃度の濃い領域においては黒画素
が連続し、濃度の薄い領域においては白画素が連続する
という点、：そして、これら〜の性質を利用し２
値画像イメージにおける文字領域と濃淡画像領域とを判
別できるのではないかという点、である。
【０００６】したがって、この出願の画像分割方法によ
れば、文字および濃淡画像を含む画像を文字については
固定閾値によりまた濃淡画像については局所的濃淡に応
じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された２値画像
イメージから、文字領域および濃淡画像領域を分割する
に当たり、前記２値画像イメージをそのｘ方向およびｙ
方向にそれぞれドット単位に走査すると共に、列単位お
よび行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを求め、
かつ、これら白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａから列およ
び行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求め、該求めた評価
値の分布から前記２値画像イメージを文字領域と濃淡画
像領域とに分割することを特徴とする。ただし、Ｎは前
記評価値を整数化するための定数である。
れば、文字および濃淡画像を含む画像を文字については
固定閾値によりまた濃淡画像については局所的濃淡に応
じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された２値画像
イメージから、文字領域および濃淡画像領域を分割する
に当たり、前記２値画像イメージをそのｘ方向およびｙ
方向にそれぞれドット単位に走査すると共に、列単位お
よび行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを求め、
かつ、これら白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａから列およ
び行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求め、該求めた評価
値の分布から前記２値画像イメージを文字領域と濃淡画
像領域とに分割することを特徴とする。ただし、Ｎは前
記評価値を整数化するための定数である。
【０００７】この画像分割方法の発明により得られる評
価値（Ｈ×Ｎ）／Ａは、局所的濃淡に応じた閾値により
２値化されている領域では変化点数Ｈが多いために大き
くなり、固定閾値により２値化されている領域では変化
点数Ｈが少ないために小さくなる傾向を示すものとな
る。したがって、評価値が所定閾値より大きい領域を、
局所的濃淡に応じた閾値により２値化されている領域す
なわち濃淡画像領域と判定するようにし、そうでない領
域を文字領域と判定することにより、文字領域および濃
淡画像領域を精度良く判定出来ると考えられる。さら
に、この画像分割方法の発明では、２値画像イメージを
一度走査しそして画像列単位および行単位の評価値を求
める処理を一度実施しておくのみで、その後は、２値画
像イメージに対する走査処理は行なわないで済む。よっ
て、特開昭62-71379号公報に開示の方法に比べ走査処理
の回数が低減されるので、処理時間の短縮が期待出来
る。
価値（Ｈ×Ｎ）／Ａは、局所的濃淡に応じた閾値により
２値化されている領域では変化点数Ｈが多いために大き
くなり、固定閾値により２値化されている領域では変化
点数Ｈが少ないために小さくなる傾向を示すものとな
る。したがって、評価値が所定閾値より大きい領域を、
局所的濃淡に応じた閾値により２値化されている領域す
なわち濃淡画像領域と判定するようにし、そうでない領
域を文字領域と判定することにより、文字領域および濃
淡画像領域を精度良く判定出来ると考えられる。さら
に、この画像分割方法の発明では、２値画像イメージを
一度走査しそして画像列単位および行単位の評価値を求
める処理を一度実施しておくのみで、その後は、２値画
像イメージに対する走査処理は行なわないで済む。よっ
て、特開昭62-71379号公報に開示の方法に比べ走査処理
の回数が低減されるので、処理時間の短縮が期待出来
る。
【０００８】また、この出願では次の様な画像分割方法
も主張する。すなわち、文字および濃淡画像を含む画像
を文字については固定閾値によりまた濃淡画像について
は局所的濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生
成された２値画像イメージから、文字領域および濃淡画
像領域を分割するに当たり、各要素に所定の重み付けが
されたｍ×ｎマトリクスを走査単位として用いて前記２
値画像イメージをそのＸ方向およびＹ方向に走査し、該
２値画像イメージのドット単位の特徴値を求め、これら
求めた特徴値に基づいて列および行単位に評価値を求
め、該求めた評価値の分布から前記２値画像イメージを
文字領域と濃淡画像領域とに分割する画像分割方法であ
る。ただし、ｍ，ｎは２以上の整数であり、互いは同じ
でも異なっても良い。
も主張する。すなわち、文字および濃淡画像を含む画像
を文字については固定閾値によりまた濃淡画像について
は局所的濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生
成された２値画像イメージから、文字領域および濃淡画
像領域を分割するに当たり、各要素に所定の重み付けが
されたｍ×ｎマトリクスを走査単位として用いて前記２
値画像イメージをそのＸ方向およびＹ方向に走査し、該
２値画像イメージのドット単位の特徴値を求め、これら
求めた特徴値に基づいて列および行単位に評価値を求
め、該求めた評価値の分布から前記２値画像イメージを
文字領域と濃淡画像領域とに分割する画像分割方法であ
る。ただし、ｍ，ｎは２以上の整数であり、互いは同じ
でも異なっても良い。
【０００９】評価値の算出を特徴値に基づいて行なう上
記画像分割方法の場合は、注目画素の画素値が、その周
囲の複数個の画素をも考慮した特徴値に変換される。そ
のため、着目画素の画素値をそのまま用いる場合よりも
画像の状況が反映された情報に基づいて評価値が算出で
きると考えられるから、より精度の高い領域分割が期待
出来る。
記画像分割方法の場合は、注目画素の画素値が、その周
囲の複数個の画素をも考慮した特徴値に変換される。そ
のため、着目画素の画素値をそのまま用いる場合よりも
画像の状況が反映された情報に基づいて評価値が算出で
きると考えられるから、より精度の高い領域分割が期待
出来る。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下図面を参照してこの出願の各
発明の実施の形態について説明する。しかしながら説明
に用いる各図はこの発明を理解できる程度に概略的に示
してあるにすぎない。また、説明に用いる各図において
同様な構成成分については同一の番号を付して示し、そ
の重複する説明を省略することもある。なお、以下の実
施の形態では、画像分割方法、画像分割装置および文字
認識装置の実施の形態について併せて説明する。
発明の実施の形態について説明する。しかしながら説明
に用いる各図はこの発明を理解できる程度に概略的に示
してあるにすぎない。また、説明に用いる各図において
同様な構成成分については同一の番号を付して示し、そ
の重複する説明を省略することもある。なお、以下の実
施の形態では、画像分割方法、画像分割装置および文字
認識装置の実施の形態について併せて説明する。
【００１１】１．第１の実施の形態 図１は第１の実施の形態の文字認識装置１０の構成を概
略的に示すブロック図である。図１において、２０は第
１の実施の形態の画像分割装置、２０ａは画像格納部、
２０ｂは第１の実施の形態の領域分割部、３０は文字認
識部をそれぞれ示す。さらに、４０は画像記録媒体を示
す。以下これら構成成分２０〜４０の主に機能について
説明する。
略的に示すブロック図である。図１において、２０は第
１の実施の形態の画像分割装置、２０ａは画像格納部、
２０ｂは第１の実施の形態の領域分割部、３０は文字認
識部をそれぞれ示す。さらに、４０は画像記録媒体を示
す。以下これら構成成分２０〜４０の主に機能について
説明する。
【００１２】先ず、画像記録媒体４０は、文字および濃
淡画像を含む画像を文字については固定閾値によりまた
濃淡画像については局所的濃淡に応じた閾値によりそれ
ぞれ２値化して生成された２値画像イメージを記憶して
いる媒体である。なおここでいう局所的濃淡に応じた閾
値により２値化するとは、固定閾値による２値化以外の
２値化を意味するものとし、具体的には局所的２値化お
よび２値ディザ法の両方を含むものとする。またこのよ
うな２値画像イメージを得る具体的な方法は特に限定さ
れない。その一例としては、例えば上述の文献Ｉに記載
の２値化処理方法を挙げることが出来る。
淡画像を含む画像を文字については固定閾値によりまた
濃淡画像については局所的濃淡に応じた閾値によりそれ
ぞれ２値化して生成された２値画像イメージを記憶して
いる媒体である。なおここでいう局所的濃淡に応じた閾
値により２値化するとは、固定閾値による２値化以外の
２値化を意味するものとし、具体的には局所的２値化お
よび２値ディザ法の両方を含むものとする。またこのよ
うな２値画像イメージを得る具体的な方法は特に限定さ
れない。その一例としては、例えば上述の文献Ｉに記載
の２値化処理方法を挙げることが出来る。
【００１３】また、画像格納部２０ａは、画像記録媒体
４０から、上記２値画像イメージを読み込み、例えば、
文字画素および濃淡画像における文字画素と同値の画素
を「１」、文字の背景画素および濃淡画像における文字
の背景画素と同値の画素を「０」として格納するもので
ある。しかも、画像格納部２０ａは、メモリ上に、第２
図に示すようなＸ−Ｙ座標を設定でき、かつ、この座標
系で表される画素データをメモリ上から読み出すことが
できるようになっている。この画像格納部２０ａの理解
を深めるために、図２に、画像格納部２０ａに格納され
る２値画像イメージ２２の例を示す。図２中に斜線を付
した領域２２ａは、写真等の濃淡画像であるため局所的
濃淡に応じた閾値により２値化されており、無地の部分
は固定閾値により２値化されている。
４０から、上記２値画像イメージを読み込み、例えば、
文字画素および濃淡画像における文字画素と同値の画素
を「１」、文字の背景画素および濃淡画像における文字
の背景画素と同値の画素を「０」として格納するもので
ある。しかも、画像格納部２０ａは、メモリ上に、第２
図に示すようなＸ−Ｙ座標を設定でき、かつ、この座標
系で表される画素データをメモリ上から読み出すことが
できるようになっている。この画像格納部２０ａの理解
を深めるために、図２に、画像格納部２０ａに格納され
る２値画像イメージ２２の例を示す。図２中に斜線を付
した領域２２ａは、写真等の濃淡画像であるため局所的
濃淡に応じた閾値により２値化されており、無地の部分
は固定閾値により２値化されている。
【００１４】また、領域分割部２０ｂを、この第１の実
施の形態では、変化点検出部２０ｂａ、評価値算出部２
０ｂｂ、評価値分布格納部２０ｂｃ、基準値格納部２０
ｂｄおよび領域判定部２０ｂｅで構成する。
施の形態では、変化点検出部２０ｂａ、評価値算出部２
０ｂｂ、評価値分布格納部２０ｂｃ、基準値格納部２０
ｂｄおよび領域判定部２０ｂｅで構成する。
【００１５】変化点検出部２０ｂａは、画像格納部２０
ａに格納されている２値画像イメージをｘ方向およびｙ
方向にそれぞれドット単位に走査すると共に、列単位お
よび行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａをそれぞ
れ求めるものである。なお、白黒変化点数とは、画素値
が白（例えば「０」）から黒（「１」）に変化する点の
総数および黒から白に変化する点の総数である。なおこ
こでは、画素値が白から黒に変化する点の総数および黒
から白に変化する点の総数を白黒変化点数とする例を説
明した。しかし、画素値が白から黒に変化する点の総数
を白黒変化点数とする場合、または画素値が黒から白に
変化する点の総数を白黒変化点数とする場合があっても
良い（以下、同様）。
ａに格納されている２値画像イメージをｘ方向およびｙ
方向にそれぞれドット単位に走査すると共に、列単位お
よび行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａをそれぞ
れ求めるものである。なお、白黒変化点数とは、画素値
が白（例えば「０」）から黒（「１」）に変化する点の
総数および黒から白に変化する点の総数である。なおこ
こでは、画素値が白から黒に変化する点の総数および黒
から白に変化する点の総数を白黒変化点数とする例を説
明した。しかし、画素値が白から黒に変化する点の総数
を白黒変化点数とする場合、または画素値が黒から白に
変化する点の総数を白黒変化点数とする場合があっても
良い（以下、同様）。
【００１６】評価値算出部２０ｂｂは、変化点検出部２
０ｂａにて求めた白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａに基づ
いて列および行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求めるも
のである。
０ｂａにて求めた白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａに基づ
いて列および行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求めるも
のである。
【００１７】評価値分布格納部２０ｂｃは、評価値分布
を格納するものである。この実施の形態では、行単位の
評価値を列方向に沿う分布として表した行単位評価値の
分布と、列単位の評価値を行方向に沿う分布として表し
た列単位評価値の分布とを格納するものである。なお、
詳細は後述するが、これら評価値分布の理解を容易にす
るために、図３に、図２に示した２値画像イメージにつ
いての行単位評価値の分布ａと列単位評価値の分布ｂと
を示した。
を格納するものである。この実施の形態では、行単位の
評価値を列方向に沿う分布として表した行単位評価値の
分布と、列単位の評価値を行方向に沿う分布として表し
た列単位評価値の分布とを格納するものである。なお、
詳細は後述するが、これら評価値分布の理解を容易にす
るために、図３に、図２に示した２値画像イメージにつ
いての行単位評価値の分布ａと列単位評価値の分布ｂと
を示した。
【００１８】基準値格納部２０ｂｄは、固定閾値により
２値化された画像と局所的濃淡に応じた閾値により２値
化された画像とを区別するための閾値であってしかも上
記の行単位評価値の分布ａに対応する閾値ＴＨＬｘと上
記の列単位評価値の分布ｂに対応する閾値ＴＨＬｙと
を、あらかじめ格納するためのものである。もちろん、
閾値ＴＨＬｘと閾値ＴＨＬｙとは、同じ場合もあり得
る。
２値化された画像と局所的濃淡に応じた閾値により２値
化された画像とを区別するための閾値であってしかも上
記の行単位評価値の分布ａに対応する閾値ＴＨＬｘと上
記の列単位評価値の分布ｂに対応する閾値ＴＨＬｙと
を、あらかじめ格納するためのものである。もちろん、
閾値ＴＨＬｘと閾値ＴＨＬｙとは、同じ場合もあり得
る。
【００１９】領域判定部２０ｂｅは、上記評価値分布か
ら前記２値画像イメージにおける文字領域と濃淡画像領
域とを判定するものである。この実施の形態の領域判定
部２０ｂｅは、評価値分布格納部２０ｂｃから評価値分
布を、また基準値格納部２０ｂｄから閾値ＴＨＬｘとＴ
ＨＬｙとをそれぞれ受け取り、ｘ方向の評価値がＴＨＬ
ｘを越えるようなｙ座標ｙ１〜ｙ２とｙ方向の評価値が
ＴＨＬｙを越えるようなｘ座標ｘ１〜ｘ２を求め、それ
ぞれの座標で囲まれた領域を、局所的濃淡に応じた閾値
により２値化された画像、すなわち濃淡画像領域である
と判定するものとしてある。なお、この領域判定部２０
ｂｅは、２値画像イメージにおける少なくとも文字領域
と判定した領域の座標情報を文字認識部３０に出力す
る。
ら前記２値画像イメージにおける文字領域と濃淡画像領
域とを判定するものである。この実施の形態の領域判定
部２０ｂｅは、評価値分布格納部２０ｂｃから評価値分
布を、また基準値格納部２０ｂｄから閾値ＴＨＬｘとＴ
ＨＬｙとをそれぞれ受け取り、ｘ方向の評価値がＴＨＬ
ｘを越えるようなｙ座標ｙ１〜ｙ２とｙ方向の評価値が
ＴＨＬｙを越えるようなｘ座標ｘ１〜ｘ２を求め、それ
ぞれの座標で囲まれた領域を、局所的濃淡に応じた閾値
により２値化された画像、すなわち濃淡画像領域である
と判定するものとしてある。なお、この領域判定部２０
ｂｅは、２値画像イメージにおける少なくとも文字領域
と判定した領域の座標情報を文字認識部３０に出力す
る。
【００２０】また、文字認識部３０は、領域判定部２０
ｂｅによって文字領域であると判定された２値画像イメ
ージ部分について、文字認識処理をするものである。こ
の文字認識部３０は、２値画像イメージから処理対象領
域を切り出す際の情報として上記の領域判定部２０ｂｅ
から出力される座標情報を用いることを除いては、従来
の種々の文字認識部で構成出来る。
ｂｅによって文字領域であると判定された２値画像イメ
ージ部分について、文字認識処理をするものである。こ
の文字認識部３０は、２値画像イメージから処理対象領
域を切り出す際の情報として上記の領域判定部２０ｂｅ
から出力される座標情報を用いることを除いては、従来
の種々の文字認識部で構成出来る。
【００２１】次に、図１の文字認識装置１０の動作説明
をすることにより、第１の実施の形態の画像分割方法の
発明の処理手順をも併せて説明する。
をすることにより、第１の実施の形態の画像分割方法の
発明の処理手順をも併せて説明する。
【００２２】画像格納部２０ａは、画像記録媒体４０か
ら、２値画像イメージを取り込む（図２参照）。２値画
像イメージの上記取り込みが終了すると、領域分割部２
０ｂにおける変化点検出部２０ｂａは、図２に示す座標
系で検出開始点および検出終了点を定める。この実施の
形態では、検出開始点を（０，０）、検出終了点を（ｘ
ｅ，ｙｅ）とする。
ら、２値画像イメージを取り込む（図２参照）。２値画
像イメージの上記取り込みが終了すると、領域分割部２
０ｂにおける変化点検出部２０ｂａは、図２に示す座標
系で検出開始点および検出終了点を定める。この実施の
形態では、検出開始点を（０，０）、検出終了点を（ｘ
ｅ，ｙｅ）とする。
【００２３】次に、変化点検出部２０ｂａでは、まず
（０，０）から（１，０），（２，０），・・・，（ｘ
ｅ，０）まで１ドット単位に走査し、該走査範囲すなわ
ちＹ＝０の行における白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを
計数する。白黒変化点数Ｈとは白から黒および黒から白
に変化する点の総数である。なお黒点数Ａと白黒変化点
数Ｈの初期値は０とする。次に変化点検出部２０ｂａ
は、白黒変化点数Ｈと黒点数Ａを評価値算出部２０ｂｂ
に送る。
（０，０）から（１，０），（２，０），・・・，（ｘ
ｅ，０）まで１ドット単位に走査し、該走査範囲すなわ
ちＹ＝０の行における白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを
計数する。白黒変化点数Ｈとは白から黒および黒から白
に変化する点の総数である。なお黒点数Ａと白黒変化点
数Ｈの初期値は０とする。次に変化点検出部２０ｂａ
は、白黒変化点数Ｈと黒点数Ａを評価値算出部２０ｂｂ
に送る。
【００２４】評価値算出部２０ｂｂは、下記の（１）式
を用いて行ライン０の評価値Ｄを算出する。
を用いて行ライン０の評価値Ｄを算出する。
【００２５】 Ｄ＝（Ｈ×Ｎ）／Ａ （１） ここで、Ｎは評価値Ｄを整数化するための定数で、１以
上の任意の整数とする。
上の任意の整数とする。
【００２６】この評価値Ｄは、局所的濃淡に応じた閾値
により２値化されている領域では変化点数Ｈが多いため
に大きくなり、固定閾値により２値化されている領域で
は変化点数Ｈが少ないために小さくなるという傾向があ
る。
により２値化されている領域では変化点数Ｈが多いため
に大きくなり、固定閾値により２値化されている領域で
は変化点数Ｈが少ないために小さくなるという傾向があ
る。
【００２７】例えば、局所的濃淡に応じて閾値を変えて
２値化した２値画像として例えば図４（Ａ）に示した自
動車の写真画像の例を考えた場合、ヘッドライト部分と
車体部分との境界付近Ｐの画像部分を拡大して示すと、
白点および黒点は図４（Ｂ）のように分布している。ま
た、この図４（Ｂ）に示した２値画像の場合は、その
（ｘ３，ｙ３）から（ｘ４，ｙ３）における白黒変化点
Ｈ＝３６、黒点数Ａ＝１８となる。従ってＮ＝１６とし
た場合、評価値Ｄは３２になる。一方、固定閾値により
２値化した２値画像として例えば図５に示した「０１２
３４」という文字部分の画像の例を変えた場合は、その
（ｘ５，ｙ５）から（ｘ６，ｙ５）における白黒変化点
数Ｈ＝１８、黒点数Ａ＝１７となる。従ってＮ＝１６と
した場合、評価値Ｄは１６になる。評価値算出部２０ｂ
ｂは、この評価値Ｄを評価値分布格納部２０ｂｃに送
る。
２値化した２値画像として例えば図４（Ａ）に示した自
動車の写真画像の例を考えた場合、ヘッドライト部分と
車体部分との境界付近Ｐの画像部分を拡大して示すと、
白点および黒点は図４（Ｂ）のように分布している。ま
た、この図４（Ｂ）に示した２値画像の場合は、その
（ｘ３，ｙ３）から（ｘ４，ｙ３）における白黒変化点
Ｈ＝３６、黒点数Ａ＝１８となる。従ってＮ＝１６とし
た場合、評価値Ｄは３２になる。一方、固定閾値により
２値化した２値画像として例えば図５に示した「０１２
３４」という文字部分の画像の例を変えた場合は、その
（ｘ５，ｙ５）から（ｘ６，ｙ５）における白黒変化点
数Ｈ＝１８、黒点数Ａ＝１７となる。従ってＮ＝１６と
した場合、評価値Ｄは１６になる。評価値算出部２０ｂ
ｂは、この評価値Ｄを評価値分布格納部２０ｂｃに送
る。
【００２８】同様の手法により（０，１）〜（ｘｅ，
１）から（０，ｙｅ）〜（ｘｅ，ｙｅ）までの範囲にお
いて各行単位で評価値をそれぞれ求め、かつ、これを評
価値分布格納部２０ｂｃに送る。これにより、当該２値
画像イメージの行単位の評価値を列方向（Ｙ方向）に沿
って分布させた評価値分布（図３中の行単位評価値の分
布ａ）が求まる。
１）から（０，ｙｅ）〜（ｘｅ，ｙｅ）までの範囲にお
いて各行単位で評価値をそれぞれ求め、かつ、これを評
価値分布格納部２０ｂｃに送る。これにより、当該２値
画像イメージの行単位の評価値を列方向（Ｙ方向）に沿
って分布させた評価値分布（図３中の行単位評価値の分
布ａ）が求まる。
【００２９】次に走査方向を変更し、ｙ方向についても
ｘ方向の場合と同様の評価値分布を求める。すなわち、
（０，０），（０，１），（０，２），・・・，（０，
ｙｅ）で表される列（Ｘ＝０の列）の評価値、（Ｘ＝１
の列）の評価値、・・・、（Ｘ＝ｘｅ列）の評価値をそ
れぞれ求め、それらを評価値分布格納部２０ｂｃに格納
して、図３中の列単位評価値の分布ｂとする。
ｘ方向の場合と同様の評価値分布を求める。すなわち、
（０，０），（０，１），（０，２），・・・，（０，
ｙｅ）で表される列（Ｘ＝０の列）の評価値、（Ｘ＝１
の列）の評価値、・・・、（Ｘ＝ｘｅ列）の評価値をそ
れぞれ求め、それらを評価値分布格納部２０ｂｃに格納
して、図３中の列単位評価値の分布ｂとする。
【００３０】また、基準値格納部２０ｂｄには、固定閾
値により２値化された画像と局所的濃淡に応じた閾値に
より２値化された画像とを区別できる図３に示すような
閾値ＴＨＬｘとＴＨＬｙをあらかじめ格納しておく。例
えば、図４や図５の例の場合でＮ＝１６とした場合な
ら、ＴＨＬｘおよびＴＨＬｙは２４程度に設定するのが
好ましい。
値により２値化された画像と局所的濃淡に応じた閾値に
より２値化された画像とを区別できる図３に示すような
閾値ＴＨＬｘとＴＨＬｙをあらかじめ格納しておく。例
えば、図４や図５の例の場合でＮ＝１６とした場合な
ら、ＴＨＬｘおよびＴＨＬｙは２４程度に設定するのが
好ましい。
【００３１】次に、領域判定部２０ｂｅでは、評価値分
布格納部２０ｂｃから評価値分布を、また基準値格納部
２０ｂｄから閾値ＴＨＬｘとＴＨＬｙとを受け取り、ｘ
方向の評価値がＴＨＬｘを越えるようなｙ座標ｙ１〜ｙ
２とｙ方向の評価値がＴＨＬｙを越えるようなｘ座標ｘ
１〜ｘ２とを求め、それぞれの座標で囲まれた領域２２
ａ（図３参照）を局所的濃淡に応じた閾値により２値化
された画像すなわち濃淡画像領域であると判定し、また
それ以外の領域を固定閾値により２値化された領域すな
わち文字領域であると判定し、これらの座標情報を文字
認識部３０に送る。
布格納部２０ｂｃから評価値分布を、また基準値格納部
２０ｂｄから閾値ＴＨＬｘとＴＨＬｙとを受け取り、ｘ
方向の評価値がＴＨＬｘを越えるようなｙ座標ｙ１〜ｙ
２とｙ方向の評価値がＴＨＬｙを越えるようなｘ座標ｘ
１〜ｘ２とを求め、それぞれの座標で囲まれた領域２２
ａ（図３参照）を局所的濃淡に応じた閾値により２値化
された画像すなわち濃淡画像領域であると判定し、また
それ以外の領域を固定閾値により２値化された領域すな
わち文字領域であると判定し、これらの座標情報を文字
認識部３０に送る。
【００３２】文字認識部３０では、領域分割部２０ｂの
領域判定部２０ｂｅにおいて文字領域と判定した領域に
ついてのみ文字切り出しおよび文字認識を行う。なお、
文字認識動作は本願の特徴部分ではないのでその説明を
省略する。
領域判定部２０ｂｅにおいて文字領域と判定した領域に
ついてのみ文字切り出しおよび文字認識を行う。なお、
文字認識動作は本願の特徴部分ではないのでその説明を
省略する。
【００３３】２．第２の実施の形態 次に、第２の実施の形態の文字認識装置について図６お
よび図７を参照して説明する。この第２の実施の形態の
文字認識装置１００の、第１の実施の形態のものとの相
違点は、画像分割装置２００にある。より具体的には領
域分割部２０ｘにある。以下、この相違点について主に
説明する。
よび図７を参照して説明する。この第２の実施の形態の
文字認識装置１００の、第１の実施の形態のものとの相
違点は、画像分割装置２００にある。より具体的には領
域分割部２０ｘにある。以下、この相違点について主に
説明する。
【００３４】この第２の実施の形態では画像分割装置２
００の領域分割部２０ｘを、特徴値検出部２０ｘａ、評
価値算出部２０ｘｂ、評価値分布格納部２０ｘｃ、基準
値格納部２０ｘｄおよび領域判定部２０ｘｅで構成す
る。
００の領域分割部２０ｘを、特徴値検出部２０ｘａ、評
価値算出部２０ｘｂ、評価値分布格納部２０ｘｃ、基準
値格納部２０ｘｄおよび領域判定部２０ｘｅで構成す
る。
【００３５】ここで、特徴値検出部２０ｘａは、各要素
に所定の重み付けがされたｍ×ｎマトリクスを走査単位
として用いて２値画像イメージをそのＸ方向およびＹ方
向に走査し、該２値画像イメージの全ドット単位若しく
は飛び飛びのドット単位（詳細は後述する）の特徴値を
求めるものである。この実施の形態では、図７（Ａ）に
示したように３×３マトリクスであって、その要素ａ０
〜ａ８に対して第１の重み付け値（図７（Ｂ）の例では
１）とそれより小さな第２の重み付け値（図７（Ｂ）の
例では−１）とが市松状に割り当てられた３×３マトリ
クスを用いる例を示している。
に所定の重み付けがされたｍ×ｎマトリクスを走査単位
として用いて２値画像イメージをそのＸ方向およびＹ方
向に走査し、該２値画像イメージの全ドット単位若しく
は飛び飛びのドット単位（詳細は後述する）の特徴値を
求めるものである。この実施の形態では、図７（Ａ）に
示したように３×３マトリクスであって、その要素ａ０
〜ａ８に対して第１の重み付け値（図７（Ｂ）の例では
１）とそれより小さな第２の重み付け値（図７（Ｂ）の
例では−１）とが市松状に割り当てられた３×３マトリ
クスを用いる例を示している。
【００３６】また、評価値算出部２０ｘｂは、特徴値検
出部２０ｘａで求めた特徴値に基づいて列および行単位
に評価値を求めるものである。この実施の形態では、後
に説明する（３）式および（４）式に基づく評価値算出
法により評価値を求めるものとしてある。
出部２０ｘａで求めた特徴値に基づいて列および行単位
に評価値を求めるものである。この実施の形態では、後
に説明する（３）式および（４）式に基づく評価値算出
法により評価値を求めるものとしてある。
【００３７】また、評価値分布格納部２０ｘｃ、基準値
格納部２０ｘｄおよび領域判定部２０ｘｅそれぞれは、
基本的には、第１の実施の形態の各部２０ｂｃ、２０ｂ
ｄ、２０ｂｅと同様な構成とできる。
格納部２０ｘｄおよび領域判定部２０ｘｅそれぞれは、
基本的には、第１の実施の形態の各部２０ｂｃ、２０ｂ
ｄ、２０ｂｅと同様な構成とできる。
【００３８】次に、図６の文字認識装置１００の動作説
明をすることにより、第２の実施の形態の画像分割方法
の発明の処理手順をも併せて説明する。この説明を図
６、図７に加えて、図２をも参照して行なう。
明をすることにより、第２の実施の形態の画像分割方法
の発明の処理手順をも併せて説明する。この説明を図
６、図７に加えて、図２をも参照して行なう。
【００３９】特徴値検出部２０ｘａでは、図２に示す座
標系で検出開始点および検出終了点を定める。この実施
の形態では第１の実施の形態と同様に、検出開始点を
（０，０）、検出終了点を（ｘｅ，ｙｅ）とする。ま
た、この特徴値検出部２０ｘａでは、図７（Ａ）に示す
ように、用いるｍ×ｎマトリクスＭとして、３×３マト
リクスであってその中心要素ａ０およびその周囲の要素
ａ１〜ａ８の各重み付けをａ０＝ａ１＝ａ３＝ａ５＝ａ
７＝１、ａ２＝ａ４＝ａ６＝ａ８＝−１のように、重み
の大きい画素と小さい画素が市松状になるように設定し
たマトリクスとする。そして、特徴値検出部２０ｘａ
は、画像格納部２０ａのメモリ上の２値画像イメージの
検出開始点（０，０）から検出終了点（ｘｅ，ｙｅ）ま
での各画素を、上記３×３マトリクスの中心要素ａ０で
覗くようにしながらラスタ走査する。このとき、中心要
素ａ０から見える画像格納部２２のメモリ上の画素（注
目画素）が「１」のときだけ、この３×３のマトリクス
と該マトリクスから見える画像格納部２２のメモリ上の
画素の比較を行う。例えば座標（ｘ，ｙ）にて、ａ１か
ら見える画像格納部２２のメモリ上の画素が「１」のと
きはａ１×１すなわち特徴値Ｃの値を１つ増やす。ま
た、ａ２から見える画像格納部２２のメモリ上の画素が
「１」のときはａ２×−１すなわち特徴値Ｃの値を１つ
減らす。このようにして注目画素について、ａ０〜ａ８
すべてについての特徴値Ｃを計数する。ただし、特徴値
Ｃの初期値は０とする。なお、この処理においてマトリ
クスから見える画素が画像格納部２２のメモリの外側で
あった場合は、当該画素を「０」とする。このようにし
て当該座標における特徴値Ｃ（ｘ，ｙ）を求める。ま
た、座標（ｘ，ｙ）にて要素ａ０から見える画像格納部
２２のメモリ上の画素が「１」のときは黒点数Ｂ（ｘ，
ｙ）を１とする。このような特徴値検出部２０ｘａでの
特徴値の求め方の理解を深めるために特徴値の求め方を
具体的に表すと、次の（２）式のようになる。ただし、
ｋ０〜ｋ８は３×３マトリクスの要素ａ０〜ａ８それぞ
れの重みづけ値、ｐ０〜ｐ８は要素ａ０〜ａ８からそれ
ぞれ見える画素の画素値（すなわち０または１）であ
る。
標系で検出開始点および検出終了点を定める。この実施
の形態では第１の実施の形態と同様に、検出開始点を
（０，０）、検出終了点を（ｘｅ，ｙｅ）とする。ま
た、この特徴値検出部２０ｘａでは、図７（Ａ）に示す
ように、用いるｍ×ｎマトリクスＭとして、３×３マト
リクスであってその中心要素ａ０およびその周囲の要素
ａ１〜ａ８の各重み付けをａ０＝ａ１＝ａ３＝ａ５＝ａ
７＝１、ａ２＝ａ４＝ａ６＝ａ８＝−１のように、重み
の大きい画素と小さい画素が市松状になるように設定し
たマトリクスとする。そして、特徴値検出部２０ｘａ
は、画像格納部２０ａのメモリ上の２値画像イメージの
検出開始点（０，０）から検出終了点（ｘｅ，ｙｅ）ま
での各画素を、上記３×３マトリクスの中心要素ａ０で
覗くようにしながらラスタ走査する。このとき、中心要
素ａ０から見える画像格納部２２のメモリ上の画素（注
目画素）が「１」のときだけ、この３×３のマトリクス
と該マトリクスから見える画像格納部２２のメモリ上の
画素の比較を行う。例えば座標（ｘ，ｙ）にて、ａ１か
ら見える画像格納部２２のメモリ上の画素が「１」のと
きはａ１×１すなわち特徴値Ｃの値を１つ増やす。ま
た、ａ２から見える画像格納部２２のメモリ上の画素が
「１」のときはａ２×−１すなわち特徴値Ｃの値を１つ
減らす。このようにして注目画素について、ａ０〜ａ８
すべてについての特徴値Ｃを計数する。ただし、特徴値
Ｃの初期値は０とする。なお、この処理においてマトリ
クスから見える画素が画像格納部２２のメモリの外側で
あった場合は、当該画素を「０」とする。このようにし
て当該座標における特徴値Ｃ（ｘ，ｙ）を求める。ま
た、座標（ｘ，ｙ）にて要素ａ０から見える画像格納部
２２のメモリ上の画素が「１」のときは黒点数Ｂ（ｘ，
ｙ）を１とする。このような特徴値検出部２０ｘａでの
特徴値の求め方の理解を深めるために特徴値の求め方を
具体的に表すと、次の（２）式のようになる。ただし、
ｋ０〜ｋ８は３×３マトリクスの要素ａ０〜ａ８それぞ
れの重みづけ値、ｐ０〜ｐ８は要素ａ０〜ａ８からそれ
ぞれ見える画素の画素値（すなわち０または１）であ
る。
【００４０】 Ｃ（ｘ，ｙ）＝ｋ０・ｐ０＋ｋ１・ｐ１＋・・・＋ｋ８・ｐ８ （２） このようにして、検出開始点（ｘｅ，ｙｅ）まで特徴値
Ｃおよび黒点数Ｂを求めたら、特徴値検出部２０ｘａ
は、これら特徴値Ｃと黒点数Ｂとを評価値算出部２０ｘ
ｂに送る。
Ｃおよび黒点数Ｂを求めたら、特徴値検出部２０ｘａ
は、これら特徴値Ｃと黒点数Ｂとを評価値算出部２０ｘ
ｂに送る。
【００４１】評価値算出部２０ｘｂでは、次の（３）式
および（４）式を用いてｘ方向成分およびｙ方向成分の
評価値Ｄｘ、Ｄｙを算出する。
および（４）式を用いてｘ方向成分およびｙ方向成分の
評価値Ｄｘ、Ｄｙを算出する。
【００４２】 Ｄｘ＝（ΣＣｙ×Ｎ１）／ΣＢｙ （３） Ｄｙ＝（ΣＣｘ×Ｎ２）／ΣＢｘ （４） ここで、Ｎ１およびＮ２は０より大きい任意の数とす
る。
る。
【００４３】また、ΣＣｙとは、Ｃ（０，ｙ）からＣ
（ｘｅ，ｙ）までを足したものである。同様に、ΣＣｘ
とは、Ｃ（ｘ，０）からＣ（ｘ，ｙｅ）までを足したも
のである。
（ｘｅ，ｙ）までを足したものである。同様に、ΣＣｘ
とは、Ｃ（ｘ，０）からＣ（ｘ，ｙｅ）までを足したも
のである。
【００４４】この評価値ＤｘおよびＤｙは、局所的濃淡
に応じた閾値により２値化されている領域ではドットの
ばらつきが多い（市松状に配置されている）ために大き
くなり、固定閾値により２値化されている領域ではドッ
トのばらつきが少ないために小さくなるという傾向があ
る。
に応じた閾値により２値化されている領域ではドットの
ばらつきが多い（市松状に配置されている）ために大き
くなり、固定閾値により２値化されている領域ではドッ
トのばらつきが少ないために小さくなるという傾向があ
る。
【００４５】例えば、局所的濃淡に応じて閾値を変えて
２値化した２値画像として図４（Ｂ）に示した画像部分
の例を考えた場合、図４（Ｂ）における（ｘ３，ｙ３）
から（ｘ４，ｙ３）において、ΣＣｙ＝６６、Ａ＝１８
となる。従ってＮ１＝１６とした場合、評価値Ｄｘは５
８になる。一方、固定閾値により２値化した２値画像と
して既に説明した図５の画像の例を考えた場合、その
（ｘ５，ｙ５）から（ｘ６，ｙ５）におけるΣＣｙ＝
２、Ａ＝１７となる。したがって、Ｎ１＝１６とした場
合、評価値Ｄｘは１になる（小数点以下は切り捨て）。
評価値算出部２０ｘｂは、行単位の評価値および列単位
の評価値をそれぞれ求め、それらを評価値分布格納部２
０ｘｃに送る。
２値化した２値画像として図４（Ｂ）に示した画像部分
の例を考えた場合、図４（Ｂ）における（ｘ３，ｙ３）
から（ｘ４，ｙ３）において、ΣＣｙ＝６６、Ａ＝１８
となる。従ってＮ１＝１６とした場合、評価値Ｄｘは５
８になる。一方、固定閾値により２値化した２値画像と
して既に説明した図５の画像の例を考えた場合、その
（ｘ５，ｙ５）から（ｘ６，ｙ５）におけるΣＣｙ＝
２、Ａ＝１７となる。したがって、Ｎ１＝１６とした場
合、評価値Ｄｘは１になる（小数点以下は切り捨て）。
評価値算出部２０ｘｂは、行単位の評価値および列単位
の評価値をそれぞれ求め、それらを評価値分布格納部２
０ｘｃに送る。
【００４６】評価値格納部２０ｘｃは、評価値算出部２
０ｘｂから送られてくる評価値を、第１の実施の形態の
場合と同様に、行単位の評価値を列方向の分布として表
した行単位評価値の分布αという形、列単位の評価値を
行方向の分布として表した列単位評価値の分布βという
形でそれぞれ格納する。行単位評価値の分布αと、列単
位評価値の分布βとを、図７（Ｃ）に、２値画像イメー
ジ２２と共に示した。図７（Ｃ）と図３とを比較するこ
とで分かるように、この第２の実施の形態の方法の方
が、第１の実施の形態の場合に比べ、所定のｍ×ｎマト
リクスを用いた分、局所的濃淡に応じて閾値を変えた２
値画像と、固定閾値による２値画像との間で評価値に違
いが生じる。これは、特徴値に２値化処理の違いが顕著
に現れるので、この特徴値に基づき算出される評価値に
も２値化処理の違いが反映されるためである。
０ｘｂから送られてくる評価値を、第１の実施の形態の
場合と同様に、行単位の評価値を列方向の分布として表
した行単位評価値の分布αという形、列単位の評価値を
行方向の分布として表した列単位評価値の分布βという
形でそれぞれ格納する。行単位評価値の分布αと、列単
位評価値の分布βとを、図７（Ｃ）に、２値画像イメー
ジ２２と共に示した。図７（Ｃ）と図３とを比較するこ
とで分かるように、この第２の実施の形態の方法の方
が、第１の実施の形態の場合に比べ、所定のｍ×ｎマト
リクスを用いた分、局所的濃淡に応じて閾値を変えた２
値画像と、固定閾値による２値画像との間で評価値に違
いが生じる。これは、特徴値に２値化処理の違いが顕著
に現れるので、この特徴値に基づき算出される評価値に
も２値化処理の違いが反映されるためである。
【００４７】領域決定部２０ｘｅは、第１の実施の形態
の場合と同様な手順により、文字領域と濃淡画像領域と
を判定し、これら領域の座標情報を文字認識部４０に出
力する。
の場合と同様な手順により、文字領域と濃淡画像領域と
を判定し、これら領域の座標情報を文字認識部４０に出
力する。
【００４８】上述においては、この出願の各発明の実施
の形態について説明したが、これら発明は上述の実施の
形態に限られない。
の形態について説明したが、これら発明は上述の実施の
形態に限られない。
【００４９】例えば上述の実施の形態では、変化点検出
あるいは特徴値検出の際の検出開始点および検出終了点
を、画像格納部２０ａ内の先頭ドットおよび最終ドット
と設定しているが、本発明はこれに限定されるものでは
なく、あらかじめ定めた当該画像上の任意の位置を検出
開始点および検出終了点として設定可能である。
あるいは特徴値検出の際の検出開始点および検出終了点
を、画像格納部２０ａ内の先頭ドットおよび最終ドット
と設定しているが、本発明はこれに限定されるものでは
なく、あらかじめ定めた当該画像上の任意の位置を検出
開始点および検出終了点として設定可能である。
【００５０】また、上述の実施の形態では、画像記録媒
体４０を入力媒体として用いているが、本発明はこれに
限定されるものではなく、スキャナ、ＦＡＸ等の画像読
取装置を入力媒体として用いても良い。
体４０を入力媒体として用いているが、本発明はこれに
限定されるものではなく、スキャナ、ＦＡＸ等の画像読
取装置を入力媒体として用いても良い。
【００５１】また、第２の実施の形態では、３×３重み
付けマトリクスを用いた例を説明しているが、本発明は
これに限定されるものではなく、重みの大きな値と小さ
な値が市松状に配置されたマトリクスであれば、その形
状は問わない。
付けマトリクスを用いた例を説明しているが、本発明は
これに限定されるものではなく、重みの大きな値と小さ
な値が市松状に配置されたマトリクスであれば、その形
状は問わない。
【００５２】また上述の実施の形態では指定領域内の画
像イメージの全ドットを走査しているが、画像イメージ
を数行おき或いは数列おきに走査しても良い。その方が
処理速度を速くできる。
像イメージの全ドットを走査しているが、画像イメージ
を数行おき或いは数列おきに走査しても良い。その方が
処理速度を速くできる。
【００５３】
【発明の効果】上述した説明から明らかなように、この
発明の画像分割方法によれば、文字および濃淡画像を含
む画像を文字については固定閾値によりまた濃淡画像に
ついては局所的濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化
して生成された２値画像イメージから、文字領域および
濃淡画像領域を分割するに当たり、前記２値画像イメー
ジを走査することで、列単位および行単位での白黒変化
点数Ｈおよび黒点数Ａを求め、かつ、これら白黒変化点
数Ｈおよび黒点数Ａから列および行単位に評価値（Ｈ×
Ｎ）／Ａを求める。そして、該求めた評価値の分布から
前記２値画像イメージを文字領域と濃淡画像領域とに分
割する。上記評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａは、局所的濃淡に応
じた閾値により２値化されている領域では変化点数Ｈが
多いために大きくなり、固定閾値により２値化されてい
る領域では変化点数Ｈが少ないために小さくなる傾向を
示すものとなる。したがって、評価値が所定閾値より大
きい領域を、局所的濃淡に応じた閾値により２値化され
ている領域すなわち濃淡画像領域と判定するようにし、
そうでない領域を文字領域と判定することにより、文字
領域および濃淡画像領域を精度良く判定出来る。また、
この画像分割方法の発明では、２値画像イメージをドッ
ト単位に一度走査しそして画像列単位および行単位の評
価値を求める処理を一度実施しておくのみで、その後
は、２値画像イメージに対する走査処理は行なわないで
済む。したがって、特開昭62-71379号公報に開示の方法
に比べ、走査処理の回数が低減されるので、処理時間の
短縮が期待出来る。
発明の画像分割方法によれば、文字および濃淡画像を含
む画像を文字については固定閾値によりまた濃淡画像に
ついては局所的濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化
して生成された２値画像イメージから、文字領域および
濃淡画像領域を分割するに当たり、前記２値画像イメー
ジを走査することで、列単位および行単位での白黒変化
点数Ｈおよび黒点数Ａを求め、かつ、これら白黒変化点
数Ｈおよび黒点数Ａから列および行単位に評価値（Ｈ×
Ｎ）／Ａを求める。そして、該求めた評価値の分布から
前記２値画像イメージを文字領域と濃淡画像領域とに分
割する。上記評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａは、局所的濃淡に応
じた閾値により２値化されている領域では変化点数Ｈが
多いために大きくなり、固定閾値により２値化されてい
る領域では変化点数Ｈが少ないために小さくなる傾向を
示すものとなる。したがって、評価値が所定閾値より大
きい領域を、局所的濃淡に応じた閾値により２値化され
ている領域すなわち濃淡画像領域と判定するようにし、
そうでない領域を文字領域と判定することにより、文字
領域および濃淡画像領域を精度良く判定出来る。また、
この画像分割方法の発明では、２値画像イメージをドッ
ト単位に一度走査しそして画像列単位および行単位の評
価値を求める処理を一度実施しておくのみで、その後
は、２値画像イメージに対する走査処理は行なわないで
済む。したがって、特開昭62-71379号公報に開示の方法
に比べ、走査処理の回数が低減されるので、処理時間の
短縮が期待出来る。
【００５４】また、画像分割方法の発明であって、各要
素に所定の重み付けがされたｍ×ｎマトリクスを走査単
位として用いて前記２値画像イメージをそのＸ方向およ
びＹ方向に走査し、該２値画像イメージのドット単位の
特徴値を求め、これら求めた特徴値に基づいて列および
行単位に評価値を求め、該求めた評価値の分布から前記
２値画像イメージを文字領域と濃淡画像領域とに分割す
る方法では、注目画素の画素値が、その周囲の複数個の
画素をも考慮した特徴値に変換される。そのため、着目
画素の画素値をそのまま用いる場合よりも画像の状況が
反映された情報に基づいて評価値が算出できると考えら
れるから、より精度の高い領域分割が期待出来る。
素に所定の重み付けがされたｍ×ｎマトリクスを走査単
位として用いて前記２値画像イメージをそのＸ方向およ
びＹ方向に走査し、該２値画像イメージのドット単位の
特徴値を求め、これら求めた特徴値に基づいて列および
行単位に評価値を求め、該求めた評価値の分布から前記
２値画像イメージを文字領域と濃淡画像領域とに分割す
る方法では、注目画素の画素値が、その周囲の複数個の
画素をも考慮した特徴値に変換される。そのため、着目
画素の画素値をそのまま用いる場合よりも画像の状況が
反映された情報に基づいて評価値が算出できると考えら
れるから、より精度の高い領域分割が期待出来る。
【００５５】また、画像分割装置の発明では所定の領域
分割部を具えたので、上述の画像分割方法を容易に実施
することができる。
分割部を具えたので、上述の画像分割方法を容易に実施
することができる。
【００５６】また、文字認識装置の発明では、上記画像
分割装置を含むので、文字および濃淡画像が混在する文
書から文字領域のみを自動的にしかも精度良く分割でき
る。そのため、文字および濃淡画像が混在する文書中の
文字認識を精度良く行なえる装置が実現される。
分割装置を含むので、文字および濃淡画像が混在する文
書から文字領域のみを自動的にしかも精度良く分割でき
る。そのため、文字および濃淡画像が混在する文書中の
文字認識を精度良く行なえる装置が実現される。
【図１】発明の第１の実施の形態の説明図であり、特に
第１の実施の形態の画像分割装置および文字認識装置の
構成を示したブロック図である。
第１の実施の形態の画像分割装置および文字認識装置の
構成を示したブロック図である。
【図２】２値画像イメージの説明図である。
【図３】第１の実施の形態における評価値分布の例の説
明図である。
明図である。
【図４】（Ａ）は局所的濃淡に応じて閾値を変えて２値
化した２値画像の一例を示した図、（Ｂ）は該２値画像
の一部を拡大して白点黒点の分布の様子を示した図であ
る。
化した２値画像の一例を示した図、（Ｂ）は該２値画像
の一部を拡大して白点黒点の分布の様子を示した図であ
る。
【図５】固定閾値により２値化した２値画像の一例を示
した図である。
した図である。
【図６】発明の第２の実施の形態の説明図であり、特に
第２の実施の形態の画像分割装置および文字認識装置の
構成を示したブロック図である。
第２の実施の形態の画像分割装置および文字認識装置の
構成を示したブロック図である。
【図７】第２の実施の形態の説明図であり、（Ａ）およ
び（Ｂ）は特徴値検出部の説明図、（Ｃ）は第２の実施
の形態で生成される評価値分布の説明図である。
び（Ｂ）は特徴値検出部の説明図、（Ｃ）は第２の実施
の形態で生成される評価値分布の説明図である。
１０：第１の実施の形態の文字認識装置 ２０：第１の実施の形態の画像分割装置 ２０ａ：画像格納部 ２０ｂ：第１の実施の形態の領域分割部 ２０ｂａ：変化点検出部 ２０ｂｂ：評価値算出部 ２０ｂｃ：評価値分布格納部 ２０ｂｄ：基準値格納部 ２０ｂｅ：領域判定部 ２２：２値画像イメージ ２２：濃淡画像領域 ３０：文字認識部 ４０：画像記録媒体 ａ，α：行単位評価値の分布 ｂ，β：列単位評価値の分布 １００：第２の実施の形態の文字認識装置 ２００：第２の実施の形態の画像分割装置 ２０ｘ：第２の実施の形態の領域分割部
Claims (9)
- 【請求項１】 文字および濃淡画像を含む画像を文字に
ついては固定閾値によりまた濃淡画像については局所的
濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された
２値画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域を
分割するに当たり、 前記２値画像イメージをそのｘ方向およびｙ方向にそれ
ぞれドット単位に走査すると共に、列単位および行単位
での白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａを求め、かつ、これ
ら白黒変化点数Ｈおよび黒点数Ａから列および行単位に
評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求め、 該求めた評価値の分布から前記２値画像イメージを文字
領域と濃淡画像領域とに分割することを特徴とする画像
分割方法（ただし、Ｎは前記評価値を整数化するための
定数である。）。 - 【請求項２】 文字および濃淡画像を含む画像を文字に
ついては固定閾値によりまた濃淡画像については局所的
濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された
２値画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域を
分割するに当たり、 各要素に所定の重み付けがされたｍ×ｎマトリクスを走
査単位として用いて前記２値画像イメージをそのＸ方向
およびＹ方向に走査し、該２値画像イメージのドット単
位の特徴値を求め、 これら求めた特徴値に基づいて列および行単位に評価値
を求め、 該求めた評価値の分布から前記２値画像イメージを文字
領域と濃淡画像領域とに分割することを特徴とする画像
分割方法（ただし、ｍ，ｎは２以上の整数であり、互い
は同じでも異なっても良い。）。 - 【請求項３】 請求項２に記載の画像分割方法におい
て、 前記ｍ×ｎマトリクスとして、要素に対して第１の重み
付け値とそれより小さな第２の重み付け値とが市松状に
割り当てられたｍ×ｎマトリクスを用いることを特徴と
する画像分割方法。 - 【請求項４】 請求項１または２に記載の画像分割方法
において、 前記評価値の分布から各領域を分割する際は、 前記２値画像イメージ中の、前記列単位の評価値が閾値
を越えるＸ座標および前記行単位の評価値が閾値を越え
るＹ座標で囲まれる領域を、濃淡画像領域と判定するこ
とを特徴とする画像分割方法。 - 【請求項５】 文字および濃淡画像を含む画像を文字に
ついては固定閾値によりまた濃淡画像については局所的
濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された
２値画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域を
分割するための画像分割装置において、 前記２値画像イメージを格納するための画像格納部と、 該２値画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域
を分割するための領域分割部であって、 前記画像格納部に格納されている２値画像イメージをｘ
方向およびｙ方向にそれぞれドット単位に走査すると共
に、列単位および行単位での白黒変化点数Ｈおよび黒点
数Ａを求める変化点検出部、 前記求めた白黒変化点Ｈおよび黒点数Ａに基づいて列お
よび行単位に評価値（Ｈ×Ｎ）／Ａを求める評価値算出
部および該求めた評価値の分布から前記２値画像イメー
ジにおける文字領域と濃淡画像領域とを判定する領域判
定部を含む領域分割部とを具えたことを特徴とする画像
分割装置（ただし、Ｎは前記評価値を整数化するための
定数である。）。 - 【請求項６】 文字および濃淡画像を含む画像を文字に
ついては固定閾値によりまた濃淡画像については局所的
濃淡に応じた閾値によりそれぞれ２値化して生成された
２値画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域を
分割するための画像分割装置において、 前記２値画像イメージを格納するための画像格納部と、 該２値画像イメージから、文字領域および濃淡画像領域
を分割するための領域分割部であって、 各要素に所定の重み付けがされたｍ×ｎマトリクスを走
査単位として用いて前記２値画像イメージをそのＸ方向
およびＹ方向に走査し、該２値画像イメージのドット単
位の特徴値を求める特徴値検出部、 前記求めた特徴値に基づいて列および行単位に評価値を
求める評価値算出部および該求めた評価値の分布から前
記２値画像イメージにおける文字領域と濃淡画像領域と
を判定する領域判定部を含む領域分割部とを具えたこと
を特徴とする画像分割装置（ただし、ｍ，ｎは２以上の
整数であり、互いは同じでも異なっても良い。）。 - 【請求項７】 請求項６に記載の画像分割装置におい
て、 前記特徴値検出部は、前記ｍ×ｎマトリクスとして、要
素に対して第１の重み付け値とそれより小さな第２の重
み付け値とが市松状に割り当てられたｍ×ｎマトリクス
を用いる特徴値検出部であることを特徴とする画像分割
装置。 - 【請求項８】 請求項５または６に記載の画像分割装置
において、 前記領域判定部は、前記２値画像イメージ中の、前記列
単位の評価値が閾値を越えるＸ座標および前記行単位の
評価値が閾値を越えるＹ座標で囲まれる領域を、濃淡画
像領域と判定する領域判定部であることを特徴とする画
像分割装置。 - 【請求項９】 請求項５〜８のいずれか１項に記載の画
像分割装置と、２値画像イメージ中の前記画像分割装置
により文字領域であると判定された領域について文字認
識処理をする文字認識部とを具えたことを特徴とする文
字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8118675A JPH09307752A (ja) | 1996-05-14 | 1996-05-14 | 画像分割方法、画像分割装置、文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8118675A JPH09307752A (ja) | 1996-05-14 | 1996-05-14 | 画像分割方法、画像分割装置、文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09307752A true JPH09307752A (ja) | 1997-11-28 |
Family
ID=14742430
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8118675A Withdrawn JPH09307752A (ja) | 1996-05-14 | 1996-05-14 | 画像分割方法、画像分割装置、文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09307752A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111417911A (zh) * | 2017-11-28 | 2020-07-14 | Thk株式会社 | 图像处理装置、移动机器人的控制系统、移动机器人的控制方法 |
-
1996
- 1996-05-14 JP JP8118675A patent/JPH09307752A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111417911A (zh) * | 2017-11-28 | 2020-07-14 | Thk株式会社 | 图像处理装置、移动机器人的控制系统、移动机器人的控制方法 |
| CN111417911B (zh) * | 2017-11-28 | 2023-09-22 | Thk株式会社 | 图像处理装置、移动机器人的控制系统、移动机器人的控制方法 |
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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: 20030805 |