JPS61156488A

JPS61156488A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPS61156488A
Application number: JP59276464A
Authority: JP
Inventors: Masatoshi Okutomi; 正敏奥富; Tetsuo Sueda; 末田　哲夫; Michihiro Tokuhara; 徳原　満弘
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1984-12-28
Filing date: 1984-12-28
Publication date: 1986-07-16

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔技術分野〕本発明は手書文字、印字文字、その他あらゆるパターン
の認識が可能な画像処理装置に関するものである。

〔従来技術〕

従来からパターン認識について様々な提案がある。例え
ば、パターンの輪郭情報を用いてパターン認識を行う場
合、各輪郭点における輪郭線方向を第１図に示す１〜８
の方向コードに従って量子化したコードとして求められ
ていた。

しかし、この方法では、例えば第２図に示す様なパター
ンがあった場合、図のＳＩを始点とし、時計回りに輪郭
を追跡した時に得られる方向コードは、第３図に示す様
になり、本来連続的に変化する方向コードが、第３図の
Ａ、Ｈの部分（第２図のａ、ｂに対応）で示す様に、コ
ード上不連続になってしまい、認識する際に不都合を生
じる。

このことは、元のパターンが回転した場合等による開始
点の変化が、その後の認識を困難にするということを意
味し、処理時間の増大をもたらすという欠点があった。

〔目　　的〕

以トの点に鑑み、本願発明は上記欠点を除去しパターン
の輪郭を連続したデータとしてとらえ、パターンの位置
ずれ、回転、大きさの変化などに影響されない安定した
パターンの認識が可能な画像処理装置を提供することに
ある。

〔実施例〕

以下、図面を参照し、本願発明について詳細に説明する
０本願でいう画像は文字、マーク、記号、絵等を示すも
のである。

第４図（ａ）、（ｂ）は本願発明の適用が可能な画像処
理装置の１例を示す図である。ｌはリーグ、２はＯＣＲ
、リーグ又はプリンタ等の制御部、３はプリンタ、４は
ディスプレイ付コンピュータで各機器の制御指令を出し
たり、所望のデータを表示させることが可能である。５
はキーボードである。又、（ｂ）では１０はハンディ型
の画像処理装置本体で、１１は光源、１２は読み取るべ
き原稿である。なお１３は光学系で、光源１１及び原稿
１２上のパターンからの光を光電変換素子（例えば面状
Ｃ０Ｄ）１４に導く。１５は光電変換素子１４から出力
データ処理及び／又は出力を行う処理部である。なお、
この様な構造に限る必要はない、又、ディスク装置や、
マイクロフィルムワークステーション等を具備したシス
テムの一つであってもよい。

次に前記処理部１５について、詳細に説明する。第５−
１図は前記処理部１５のブロック図である。１６は前処
理回路で入カバターンに対し、ｚ値化、ノイズ除去等を
行う０次にＣＰＵ１７及びメモリ１８によってパターン
の特徴を抽出する。特徴抽出については、第５−２図の
破線内に示す流れとなる。つまり、１次特徴抽出を行う
ことにより該パターンの輪郭情報をコード化する。

そしてパターンあるいは抽出法によってはそのコードを
そのまま用いる。又、更に２次特徴抽出により前記コー
ド列とは別の特徴を抽出してもよい。そして以上によっ
て得られた特徴について。

メモリ１８等の辞書と照合したり、あるいは類似度や相
関を計算し、該パターンを判定してもよい。更に上記特
徴抽出を繰り返してもよいし、他の特徴抽出を行い、そ
の後パターンを決定してもよい。

次に、本発明の特徴抽出について、更に詳細に説明する
。１次特徴抽出では、まずパターンの輪郭を形成する画
素の中からあらかじめ定めた一定個数だけ抽出する。次
いで、その抽出点に基づいて輪郭接線方向の方向差を求
め、順次それをコード化する。

輪郭点抽出のフローチャートを第６図に示す。

１口ち、まず画像をラスクスキャンして最初にパターン
に当たる画素を求める等の方法により輪郭追跡開始点を
求め、その位置上記憶する（ＳＴＥＰＩ）、次いで、輪
郭上例えば右隣りに隣接する輪郭点を求め（ＳＴＥＰ３
）、開始点からの距＃、！；Ｌを求める（ＳＴＥＰ４）
。開始点からの距離見は例えば以下の（１）、（１′）
式に従って積算していく。

例えば隣接輪郭点が上下右左に位置する時２＝又＋１　
　　　　　　　　　　　（１）隣接輪郭点が斜め方向に
位置する時交＝交＋１．４　　　　　　　　　　　　　（１′）以
上により、５ＴＥＰ６までで輪郭の一周の長さＬが求ま
る。

次いで、このＬの値を元に一定個数Ｎの輪郭点抽出を行
なう、まず開始点を抽出点として選び（ＳＴＥＰ８）、
隣接輪郭点とその開始点からの輪郭長文を求める（ＳＴ
ＥＰＩ　１．１２）。ここで見の求め方は先の（１）、
（１’）に従う。そして距＊ｊ、毎に輪郭点を求めるた
めに以下の条件を判定する（ＳＴＥＰ　ｌ　３）。

ここで、Ｎはあらかじめ定められた抽出すべき輪郭点の
個数である。もし、（２）式が成り立てば５ＴＥＰ８に
戻って輪郭点を抽出し、成り立たない間つまり、次の輪
郭点まで達していない場合は５ＴＥＰＩ　１　、ｌ　２
を繰り返す、そして、Ｎ個の輪郭点が抽出されると絆了
する（ＳＴＥＰｌｏ）。

以上の方法を、例えば第７図に示すパターンに適用すれ
ば、図の斜線で示した画素（Ｓｔ〜Ｓ２ｃ、）が抽出さ
れる。詳細は省略するが、各輪郭り点の間はＮになっている。但し、Ｎ＝２０とし、輪郭追
跡開始点はＳｌで、右回りに輪郭を追跡した。

次に、輪郭抽出点に基づいて輪郭接線方向の方向差を順
次求めコード化する。例えば輪郭抽出点が第８図に示す
様に並んでいる時、輪郭接線方向の方向差は図のαで、
それを例えば第９図に示す様に８方向に量子化し、コー
ド化する。

ここで、常に最初の輪郭接線方向（第８図のｒＴ丁ＴＴ
ゴ）をコード０の方向に一致させる。

この様に、輪郭接線方向の方向差をコード化することに
より、不当な不連続点が生じることなく、かつ輪郭を何
度回っても周期的に変化するコード列が得られる。−例
として、第２図のパターンの総ての輪郭点を用いて得ら
れるコード列を第１Ｏ図に示す。第３図と比較して明ら
かな様に、不当な不連続点がなく、以後の識別処理に適
しており、かつコードの開始点の変動などに対し安定で
ある。

第７図に示したパターンに対し、以上までの処理を施し
た結果が第１１図である０図の（）で示したものがコー
ド列であるが、パターンの細かな凹凸に影響されずに輪
郭形状をよく表現しており、かつ長さも正規化されてい
る。

次に、判定部では、まず１次特徴抽出で得られたコード
列と、あらかじめメモリに記憶しである標準コード列と
の相関を求めて、入カバターンとｈ記標準コード列が属
するカテゴリとの類似度Ｓを計算する。その計算式を以
下に示す。

ある入カバターンのコード列を、ａｌ　　、ａ　２．−−−−−ａ　Ｎ標準コード列を、Ｃ１ｌＣ２Ｉ−−−−−ＣＮとした時、但し、Ｓは−ｌ≦Ｓ≦１で、類似性が高い程大きな値と
なる。

例えば、文字パターンｒ２Ｊ　　、ｒ３Ｊを代表する標
準コードが第１２図に示す様であれば。

第ｔｉ図に示した入カバターンの類似度は各々０．９５
　、０．３９となり、明らかに「２」に対する類似度が
大きい。

そして、各標準コードに対して類似度Ｓを計算し、例え
ば、以下の条件に従って入カバターンを判定する。

即ち、ある入カバターンの各標準コードに対する類似度
の中で、最も大きいものを５１、次に大きいものを５２
とする時１次の■、■の条件を共に満たせば、上記入カ
バターンがＳｌに対応するカテゴリに属すと判定し、そ
れ以外は対応するカテゴリーが存在しないと判定する。

■Ｓ、＞Ｋ。

■Ｓ、−Ｓ２＞Ｋ２又は、ＳｌとＳ２に対応するカテゴ
リが等しい。

但し、Ｋ、、に２は認識対象の変形の度合やカテゴリ相
互のまぎられしさなどにより、あらかじめ定められる定
数である。

また、上記判定結果は、そのまま認識結果として出力し
てもよいし、また候補カテゴリとして記憶しておき、さ
らに別の認識処理に進むこともできる。

前記実施例において、輪郭点の抽出法は第６図に示した
方法に限られるものではなく、パターンの輪郭形状の細
かな凹凸やノイズなどになるべく影響されずにパターン
の形状の特徴を表わすような画素を一定個数抽出する方
法であれば後の処理に全く影響を及ぼすことなく適用で
きる。またコード化も第９図に示す８方向に限らず、認
識対象に応じて、より細かく（例えば第１３図の様に）
、又は粗くすることが可能である。

さらに、類似度の計算式（３）を、（但し、δは０≦δ≦１なる定数）とすることにより、コードの位置ずれを吸収し、パター
ンのより大きな変形や細かなノイズに対し安定に認識で
きるようにする方法もある。但し、δをあまり大きくす
ると、パターンの分離性を損なう場合もあるので、δの
値は認識対象の性質に応じて定めるのが効果的である。

なお、以上説明した方法を繰り返してもよく、又組み合
わせてもよいことは言うまでもない。

ところが、入カバターンによっては、属するカテゴリが
ないとか、２つ以とあると判定される場合が存在する。

そのような場合には、輪郭点抽出をもう一度行なって、
別の輪郭点を抽出し、以後同様な処理を施すことにより
、正しく入カバターンが属するカテゴリを判定すること
ができるようになる。

その場合の輪郭点抽出法を、第１４図に示す。

なお、詳細は第６図と同様なので省略する。ここでステ
ップ８，１６に示すδは、最初の輪郭抽出点からのオフ
セット量（最初の輪郭抽出点に比べどれだけずれるかを
指示する値）であり、Ｏ≦δくｌなる値である。（もし、δ＝０であれば、最初の輪郭抽
出点と一致する。）例えば、第１５−１図に示す様な入カバターンがあった
時、その最初の輪郭抽出点と、さらにそれから求められ
る方向コードは、第１５−２図に示すようになる。

それに対し、δ　　として輪郭抽出をやり直し一丁コード列を求めると第１５−３図に示すようになる。つ
まり最初の抽出点の位置が麦・ｋだけずれることになる
。第１５−２図と見比べてわかる通り、パターン外郭形
状の凹凸が忠実にコードに反映されており（第１５−３
図の［→」で示した箇所）、従って以後の処理によって
正しく認識される確率が大幅に増す０例えばコード上で
連なるマイナスのコードのかたまりの数（パターンの凹
の数に相当）を大分類に用いるとすれば、第１５−２図
では２個しか検出されないが第１５−３図ではパターン
の形状に忠実に３側検出されており正確な認識が行われ
る可能性がはるかに高くなる。（第１５−２図、第１５
−３図のコード列上の↑印参照）なお、δの値は７には限らず、例えば５，５゜Ｇ　４と
いった具合に少しづつ変えながら輪郭抽出を繰り返して
もよく、より正確な認識が行なえるようになる。

また、以上の一連の処理による判定結果は、そのまま認
識結果として出力してもよいし、また候補カテゴリとし
て記憶し、さらに別の認識処理に進むこともできる。

又、前記実施例において１輪郭点の抽出法は第６図に示
した方法に限られるものではなく、パターンの輪郭形状
の細かな凹凸やノイズなどになるべく影響されずにパタ
ーンの形状の特徴を表わすような画素を一定個数抽出す
る方法であれば後の処理に全く影響を及ぼすことなく適
用でき、さらに類似度の計算法とその判定法も（３）。

（４）式に限定されるものではない。

また、前記実施例では、ある輪郭抽出点群（１回の輪郭
抽出により得られる抽出点の集まり）を１度に１つだけ
用いて特徴抽出、判定を行なったが、複数の輪郭抽出点
群を同時に用いる方法もある。例えば、Ｋをある自然数
とした時、１２−に−１ δ＝０．’に、に、　−＝　、１ｒ　　　　（６）のと
きの輪郭抽出点群を求め、それぞれに基づいて求めた、
あるカテゴリに対する類似度を、Ｓｌ　　、ｓ２　＋　
ｓ３．−−−−−　＊　ＳＫとすれば、該入カバターン
とそのカテゴリとの類似度Ｓを、例えば以下の（７）又
は（８）式の様にして求めることができる。

Ｓ＝ｍｉｎ　　［Ｓ＋　　、　３２、−−−一−Ｓｙ、
　］　　　（７）」二の２式は、認識対象の性質に応じ
て選択されるべきものであるが、これらの方法により、
より正確な認識を行なうことが可能となる。

ハード構成の１例を第１６図に示す、即ち、メモリー書
込み回路１０１により、入力原稿内のあらかじめ指定さ
れる任意のエリアを入力装置１００（図ではレーザーコ
ピアのリーダー）より読み込んでメインメモリー１０２
に書込み１次いで前処理回路１０３により、文字領域の
切出しと２値化を行なう、さらに、１次、２次特徴抽出
回路１０４では、輪郭追跡と、輪郭点抽出、さらにその
コード化と必要に応じてコード列より２次特徴を抽出す
る。そして、非線形マツチング回路１０５により、入カ
バターンの各標準パターン（コード）との相違度が計算
される６以上の各回路をパイプライン上に接続すること
により、高速な認識速度が得られる。また制御用Ｃ，Ｐ
、０１０６は、上記各回路を制御し、さらに非線形マツ
チング回路ｌＯ５から得られた相違度値を元に、最終認
識結果を外部機器に出力したり、場合によっては、１次
、２次特徴抽出回路１０４に対し、再びコード化をやり
直すことを指示したりする。

以北、詳述したように本願発明により、パターンの輪郭
点を一定個数抽出し、それに基づいて輪郭接線方向の方
向差を求めてコート化１７．ト記コードを用いて該入カ
バターンを識別するパターン認識装置において、上記一
定個数の抽出点から成る抽出点群として、異なる複数の
抽出点群を。

必要に応じて段階的に又は同時に用いて認識することに
より、簡単な構成で正確な認識を行なうパターン認識装
置を提供することが可能となった。

〔効　　果〕

以北、詳述したように本願発明によりパターンの輪郭点
を一定個数抽出し、それに基づいて輪郭接線方向の方向
差を求めてコード化し、上記コードと、あらかじめメモ
リに記憶しである標準コードとの相関を求めて、該入カ
バターンと上記標準コードが属するカテゴリとの類似度
を算出し。

と記入カバターンの認識を行なうことにより、簡単な構
成で高速かつ高認識率のパターン認識装置を提供するこ
とが可能となった。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の方向コードを示す図、第２図はパターンの１例を示す図、第３図は輪郭点と方向コードの関係を示す図、第４図は
本発明の適用が可能な画像処理装置の１例を示す図、第５−１図は処理部のブロック図。第５−２図はパターンの特徴抽出の流れを示す図、第６図は１次特徴抽出部における輪郭点の抽出法を示す
図、第７図はパターンの１例と、その輪郭抽出点を示す図、第８図は輪郭抽出点と輪郭接線方向の方向差の関係を示
す図。第９図は本発明適用の各輪郭抽出点における方向コード
を示す図。第１Ｏ図は輪郭点と方向コードの関係を示す図。第１１図は本発明による方向コードを示す図、−゛− 第１２図は文字「２」、「３」の標樵コートを示す図第１３図はＭ■分化した方向コードを示す１第１４図は
抽出点の選択を第６図による方法とずらした場合のフロ
ーチャト第１５−１図は入カバターンの１例を示す１第１５−２
図、第１５−３図は抽出点をずらした場合の方向コード
列を示す図第１６図は本発明の制御ブロック図１０４・・・１次、２次特徴抽出回路、１０５・・俸非
線形マツチング回路１０６令＠囃制御用ＣＰＵ

Claims

【特許請求の範囲】画像パターンの輪郭情報を所定方向に、追跡し輪郭点を
検出する検出手段、上記検出手段により検出された輪郭点の中から所定側数
選び出す抽出手段、上記抽出点に基いて輪郭接線方向の方向差を順次求め、
コード化する手段、上記コード化手段によってコード化されたコード列と標
準コード列とを多次元ベクトルと見なし正規化して、上
記画像パターンを認識する手段を有したことを特徴とす
る画像処理装置。