JPS61190681A - 文字認識方法 - Google Patents
文字認識方法Info
- Publication number
- JPS61190681A JPS61190681A JP60030093A JP3009385A JPS61190681A JP S61190681 A JPS61190681 A JP S61190681A JP 60030093 A JP60030093 A JP 60030093A JP 3009385 A JP3009385 A JP 3009385A JP S61190681 A JPS61190681 A JP S61190681A
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- JP
- Japan
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- character recognition
- white
- black
- character
- result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
−この発明は原画像内の文字を認識するための文字認識
方法に−１関し、特に車のナンバグレートに打刻された
車台番号の認識に適用して好適な文字認識方法に関する
ものである。
方法に−１関し、特に車のナンバグレートに打刻された
車台番号の認識に適用して好適な文字認識方法に関する
ものである。
文字認識は各種広範な分野に利用されておシ、その−分
野として、スピード違反の摘発や有料・道路でのキセル
乗シを防止す、るための車台番号の認識がある。
野として、スピード違反の摘発や有料・道路でのキセル
乗シを防止す、るための車台番号の認識がある。
例えば、高速道路等の有料道路では、互−いに反対方向
に向うドーライパ同志が適宜地点の例えばサービスエリ
アにて通行券を交換し、不当な通行料を支払っている場
合がある。このような通行料金の不正支払いを防止する
ための一方法として特開昭５２−７３０９８がある。こ
の方法では、高速道路入口においてナンバプレートから
読取った車のナンバを通行券に記録し、高速道路出口に
おいて該通行券に記録された車のす／パと当該車のすン
パとを比較するようＫして不正通行車を判別するように
している。車のナンバプレート部分は高速道路の入口お
よび出口においてビデオカメラ等で自動撮影され、この
撮影像が所定の画像処理を経た後文字認識されることＫ
よシ車台番号が検出される。
に向うドーライパ同志が適宜地点の例えばサービスエリ
アにて通行券を交換し、不当な通行料を支払っている場
合がある。このような通行料金の不正支払いを防止する
ための一方法として特開昭５２−７３０９８がある。こ
の方法では、高速道路入口においてナンバプレートから
読取った車のナンバを通行券に記録し、高速道路出口に
おいて該通行券に記録された車のす／パと当該車のすン
パとを比較するようＫして不正通行車を判別するように
している。車のナンバプレート部分は高速道路の入口お
よび出口においてビデオカメラ等で自動撮影され、この
撮影像が所定の画像処理を経た後文字認識されることＫ
よシ車台番号が検出される。
ところで、自動車のナンバプレートには自家用車に付け
られる白地縁文字のものと、事業用車に付けられる緑地
白文字のものとがあるが、従来はこれら２ｗ１類のナン
バプレートを認識するＫあたシ、緑文字検出系と白文字
検出系とをそれぞれ別個に設け、１車両のナンバグレー
）Ｋ関する画像情報が入力される度に、いずれか一方の
検出系を動作させることＫよって車台番号を認識するよ
５にしておシ、装置がコスト高になる欠点があった。
られる白地縁文字のものと、事業用車に付けられる緑地
白文字のものとがあるが、従来はこれら２ｗ１類のナン
バプレートを認識するＫあたシ、緑文字検出系と白文字
検出系とをそれぞれ別個に設け、１車両のナンバグレー
）Ｋ関する画像情報が入力される度に、いずれか一方の
検出系を動作させることＫよって車台番号を認識するよ
５にしておシ、装置がコスト高になる欠点があった。
また、各検出系においては文字認識の前工程として、原
画→光電変換→多値化→２値化というような一連の画像
処理が行なわれるが、撮影カメラの解像度が高くなかっ
た場合やまたアナログ信号の持つ偏倚特性（前後の信号
に影響される）などによシ白から黒、黒から白への変化
が多い箇所では光電変換後の信号の濃淡レベルの差が小
さくなり、２値化処理後の画像に情報の欠落が発生する
ことがある。これけ２値化処理の際の閾値を適当な値に
設定することによりある程度解消できるが、この際の閾
値は雑音成分のことも考慮して決定しなければならず１
両者を満足する閾値を設定することは非常に困難である
。例えば、第４図において、（ａ）は白地縁文字の原画
像、（ｂ）はＸ −Ｘ’線に沿う次光電変換信号、（Ｃ
）は閾値ｅ！による２値量子化信号をそれぞれ示すもの
であり、この場合中間レベルｅｏの付近に多く発生する
雑音を除去する几め・に、閾値レベルｅ１を真白に近い
側に設定するようにし次。この几め、同図（ｅ）に示す
２値化信号には数字の真中部分に関しての情報が欠落し
ている。
画→光電変換→多値化→２値化というような一連の画像
処理が行なわれるが、撮影カメラの解像度が高くなかっ
た場合やまたアナログ信号の持つ偏倚特性（前後の信号
に影響される）などによシ白から黒、黒から白への変化
が多い箇所では光電変換後の信号の濃淡レベルの差が小
さくなり、２値化処理後の画像に情報の欠落が発生する
ことがある。これけ２値化処理の際の閾値を適当な値に
設定することによりある程度解消できるが、この際の閾
値は雑音成分のことも考慮して決定しなければならず１
両者を満足する閾値を設定することは非常に困難である
。例えば、第４図において、（ａ）は白地縁文字の原画
像、（ｂ）はＸ −Ｘ’線に沿う次光電変換信号、（Ｃ
）は閾値ｅ！による２値量子化信号をそれぞれ示すもの
であり、この場合中間レベルｅｏの付近に多く発生する
雑音を除去する几め・に、閾値レベルｅ１を真白に近い
側に設定するようにし次。この几め、同図（ｅ）に示す
２値化信号には数字の真中部分に関しての情報が欠落し
ている。
このように、従来の１ｆｔＬ＃、のみによる文字認識で
は、文字認識の前の画像処理の段階で情報の欠落が多く
発生し、正確な文学館ａｔなし得ないという欠点があっ
た。
は、文字認識の前の画像処理の段階で情報の欠落が多く
発生し、正確な文学館ａｔなし得ないという欠点があっ
た。
この発明は上記事情にもとづいてなされ次もので、原画
像中の文字情報の欠落を防止し、正確かつ安価な文学館
ｒｔ’ｔなし得る文字認識方法を提供することを目的と
する。
像中の文字情報の欠落を防止し、正確かつ安価な文学館
ｒｔ’ｔなし得る文字認識方法を提供することを目的と
する。
この発明は上記目的を達成するために、原画像に対応す
る画像信号をそのまま量子化し友正転画偉データに基づ
き文字認識し次認識結果と、前記原画像に対応する画像
信号を白黒反転量子化し九反転画像データに基づき文字
認識し次認識結果とを比較し、いずれか一方の認識結果
を選択するようＫする。例えば、類似度法や複合類似度
法などのマツチング法によシ文字認ｍ’を行つ次場合、
より整合性の高い認識結果の方を選択するようにする。
る画像信号をそのまま量子化し友正転画偉データに基づ
き文字認識し次認識結果と、前記原画像に対応する画像
信号を白黒反転量子化し九反転画像データに基づき文字
認識し次認識結果とを比較し、いずれか一方の認識結果
を選択するようＫする。例えば、類似度法や複合類似度
法などのマツチング法によシ文字認ｍ’を行つ次場合、
より整合性の高い認識結果の方を選択するようにする。
第１図はこの発明の一実施例を示す処理工程図である。
以下５本実施例を車台ナンバの認識に適用し次場合につ
いて説明する。
いて説明する。
まず、ビデオカメラ等で撮影しに車のナンバ７戸レート
近傍部分に対応する原画像（ステップ１０）全光電変換
しｔ後、前処理を加える（ステップ２０）。
近傍部分に対応する原画像（ステップ１０）全光電変換
しｔ後、前処理を加える（ステップ２０）。
この前処理工程では、認識に不必要な雑音の除去が行々
われるととも罠、前記光電変換され友アナログ信号が例
えば「０」からｒ２５５Ｊの８ピツトの多値濃度データ
にＡ−Ｄ変換される。
われるととも罠、前記光電変換され友アナログ信号が例
えば「０」からｒ２５５Ｊの８ピツトの多値濃度データ
にＡ−Ｄ変換される。
この多値濃度データは次の工程において、適当な閾値で
白黒の２値に量子化される（ステップ３０）。
白黒の２値に量子化される（ステップ３０）。
この際、設定する闇値としては、濃度ヒストグラムの谷
部上しきい値とする方法、濃度平均値を利用する方法等
々、各種の方法が考えられる。
部上しきい値とする方法、濃度平均値を利用する方法等
々、各種の方法が考えられる。
この２値化され次データは文字認識装置へ入力され所定
の文字認識が行なわれて、ナンバプレート上の車台番号
が検出される。この文字認識の際の方法としては例えば
特徴照合法、テンプトレード照合法や類似度法などの任
意の方法を用いてよいが、特許出願公告昭４９−１２７
７８に示されるような複合類似度法を採用するようにす
れば、位置ずれによる変動に関係なく正確な文学館ｍ’
を行なうことができる。
の文字認識が行なわれて、ナンバプレート上の車台番号
が検出される。この文字認識の際の方法としては例えば
特徴照合法、テンプトレード照合法や類似度法などの任
意の方法を用いてよいが、特許出願公告昭４９−１２７
７８に示されるような複合類似度法を採用するようにす
れば、位置ずれによる変動に関係なく正確な文学館ｍ’
を行なうことができる。
次に、前記前処理が施され之８ビットの多値濃度ｒ−タ
全白黒反転する（ステップ５０）。例えば「０」レベル
のデータはｒ２５５Ｊレベルに変換され、ｒ２５０Ｊレ
ベルのデータは「５」レベルに変換される。これは、階
調レベルを例えばＢＣＤコードで表わした場合、各ピッ
）ｔ−インバータで論理反転するのみで簡単に実現でき
る。
全白黒反転する（ステップ５０）。例えば「０」レベル
のデータはｒ２５５Ｊレベルに変換され、ｒ２５０Ｊレ
ベルのデータは「５」レベルに変換される。これは、階
調レベルを例えばＢＣＤコードで表わした場合、各ピッ
）ｔ−インバータで論理反転するのみで簡単に実現でき
る。
この白黒反転され之多値濃度データは２値化回路へ入力
され白黒の２値に量子化される（ステップ６０）。この
場合、閾値は前の２値化処理（ステップ３０）のときと
同一の値を設定するようにし友。この反転画像の２値信
号は文字認識装置へ入力され、再び文字認識が行なわれ
て車台番号が検出される。
され白黒の２値に量子化される（ステップ６０）。この
場合、閾値は前の２値化処理（ステップ３０）のときと
同一の値を設定するようにし友。この反転画像の２値信
号は文字認識装置へ入力され、再び文字認識が行なわれ
て車台番号が検出される。
ここで、先に検出し友正転画像（白黒反転しない画像）
の文字認識結果と今回検出し九反転画像（白黒反転し次
画像）の文字認識結果とが照合され、車台番号の各桁に
おいて整合度の高い認識結果が選択され、この選択結果
を当該文字認識装置における認識結果として出力する。
の文字認識結果と今回検出し九反転画像（白黒反転し次
画像）の文字認識結果とが照合され、車台番号の各桁に
おいて整合度の高い認識結果が選択され、この選択結果
を当該文字認識装置における認識結果として出力する。
すなわち、この冥施例では、第〉図（ａ）（ｂ）にそれ
ぞれ示すように、白地縁文字および緑地白文字の２種類
から成るナンバプレートの種類に関係なく、撮影したナ
ンバプレート部分圧対応する原画像から白黒反転してい
ない正転画像データと白黒反転をしている反転画像デー
タとを形成し、これら両画像データからそれぞれ各別の
文字認識結果を得。
ぞれ示すように、白地縁文字および緑地白文字の２種類
から成るナンバプレートの種類に関係なく、撮影したナ
ンバプレート部分圧対応する原画像から白黒反転してい
ない正転画像データと白黒反転をしている反転画像デー
タとを形成し、これら両画像データからそれぞれ各別の
文字認識結果を得。
さらにこれら２つの文字認識結果を照合し、より整合度
の高い認識結果を選択するようにしている。
の高い認識結果を選択するようにしている。
ここで、白黒反転しｔ反転画像は、第３図（ａ） （ｂ
）および（ｃ）にそれぞれその原画像、Ｘ −１’線の
光電変換信号および２値量子化信号の一例を示している
が、２値化処理後の信号に白黒反転しない正転画像の場
合に見られ友ような（第４図参照）情報の欠落は発生せ
ず、その後の文字認識処理においてより整合性の高い認
識結果を得ることができもところで、本実施例の方法に
よって各種の車のナンバプレートの認識を行ってみ九結
果、車の色。
）および（ｃ）にそれぞれその原画像、Ｘ −１’線の
光電変換信号および２値量子化信号の一例を示している
が、２値化処理後の信号に白黒反転しない正転画像の場
合に見られ友ような（第４図参照）情報の欠落は発生せ
ず、その後の文字認識処理においてより整合性の高い認
識結果を得ることができもところで、本実施例の方法に
よって各種の車のナンバプレートの認識を行ってみ九結
果、車の色。
雑音、閾値の選び方などの要因によって一概には言えな
いが、一般に認識結果は、白地縁文字の場合反転画像の
方が優れ、″１友緑地白文字の場合正転画像の方が優れ
ていることがわかり几。
いが、一般に認識結果は、白地縁文字の場合反転画像の
方が優れ、″１友緑地白文字の場合正転画像の方が優れ
ていることがわかり几。
なお、この実施例において、白黒反転しない正転画像デ
ータの文字認識結果（ステップ４０）から所定の整合率
以上の文字認識結果が得られ之場合は、その後の白黒反
転１儂による文字認識処理を中止し、初めの文字認識結
果を当該文字認識装置における認識結果として出力する
ようにしてもよい。
ータの文字認識結果（ステップ４０）から所定の整合率
以上の文字認識結果が得られ之場合は、その後の白黒反
転１儂による文字認識処理を中止し、初めの文字認識結
果を当該文字認識装置における認識結果として出力する
ようにしてもよい。
ｆｆＣ，本発明の方法によれば、白黒反転のｔめの手段
のみを新ｔに備えるようにすれば、前処理回路、２値化
回路および文字認識装置は正転、反転の双方に共用でき
るので、従来のような２系統の検出糸を持つものに比べ
て装置を低コスト化することが可能になる。
のみを新ｔに備えるようにすれば、前処理回路、２値化
回路および文字認識装置は正転、反転の双方に共用でき
るので、従来のような２系統の検出糸を持つものに比べ
て装置を低コスト化することが可能になる。
なお、上述し之冥施例では、原画像に対応するアナログ
信号を一旦多値量子化し、該多値信号を白黒反転し、さ
らに２値化するようにしたが、本発明はこれに限るわけ
でＶｉａ＜、アナログ信号自体をレベル反転し、この反
転信号を２値化するようにしてもよく、まｔ２値化処理
を省略し、白黒反転しｔ多値信号を用いて文字認識を行
なうようにしてもよい。
信号を一旦多値量子化し、該多値信号を白黒反転し、さ
らに２値化するようにしたが、本発明はこれに限るわけ
でＶｉａ＜、アナログ信号自体をレベル反転し、この反
転信号を２値化するようにしてもよく、まｔ２値化処理
を省略し、白黒反転しｔ多値信号を用いて文字認識を行
なうようにしてもよい。
さらに、本発明が自動車の車台番号の認識に適用して有
効であることは勿論であるが、本発明は他の任意の分野
の文字認識にも適用可能である。
効であることは勿論であるが、本発明は他の任意の分野
の文字認識にも適用可能である。
特に階調レールの変動が大きい背景部および文字部を有
する原画像に対して有効である。
する原画像に対して有効である。
以上説明し友ようにこの発明によれば、正転画像および
反転画像の双方から文字認識を行ない。
反転画像の双方から文字認識を行ない。
良い認識結果の方を選択するようにし７１ｔめに、正確
な文字検出ｔなし得るとともに装置コス）１−低下させ
ることができる。
な文字検出ｔなし得るとともに装置コス）１−低下させ
ることができる。
第１図はこの発明の一実施例を説明する次めの処理工程
図、第２図はこの発明の一実施例全説明するｔめの説明
図、第３図は反転画像の画像処理工程の一例を示す図、
第４図は正転画像の画像処理工程の一例を示す図である
。 第１図 第２図 （Ｇ） （ｂ） 第３図 第４図
図、第２図はこの発明の一実施例全説明するｔめの説明
図、第３図は反転画像の画像処理工程の一例を示す図、
第４図は正転画像の画像処理工程の一例を示す図である
。 第１図 第２図 （Ｇ） （ｂ） 第３図 第４図
Claims (2)
- （１）原画像内の文字を認識する文字認識方法において
、前記原画像に対応する画像信号を量子化した正転画像
データに基づき文字認識した第１の認識結果と、前記原
画像に対応する画像信号を白黒反転量子化した反転画像
データに基づき文字認識した第２の認識結果とを比較し
、いずれか一方の認識結果を選択するようにしたことを
特徴とする文字認識方法。 - （２）前記正転画像データは前記原画像に対応する画像
信号を多値量子化した正転多値画像データをさらに２値
化することにより形成され、前記反転画像データは前記
正転多値画像データを白黒反転した反転多値画像データ
をさらに２値化することにより形成される特許請求の範
囲第（１）項記載の文字認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60030093A JPS61190681A (ja) | 1985-02-18 | 1985-02-18 | 文字認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60030093A JPS61190681A (ja) | 1985-02-18 | 1985-02-18 | 文字認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61190681A true JPS61190681A (ja) | 1986-08-25 |
Family
ID=12294164
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60030093A Pending JPS61190681A (ja) | 1985-02-18 | 1985-02-18 | 文字認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61190681A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6482183A (en) * | 1987-09-24 | 1989-03-28 | Daihatsu Motor Co Ltd | Picture recognizing device |
| US6475887B1 (en) * | 1993-09-16 | 2002-11-05 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Method of manufacturing semiconductor device |
| JP2015191626A (ja) * | 2014-03-28 | 2015-11-02 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
-
1985
- 1985-02-18 JP JP60030093A patent/JPS61190681A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6482183A (en) * | 1987-09-24 | 1989-03-28 | Daihatsu Motor Co Ltd | Picture recognizing device |
| US6475887B1 (en) * | 1993-09-16 | 2002-11-05 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Method of manufacturing semiconductor device |
| JP2015191626A (ja) * | 2014-03-28 | 2015-11-02 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
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