JPS62138986A

JPS62138986A - 文字認識装置

Info

Publication number: JPS62138986A
Application number: JP60278027A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Oota; 健一太田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1985-12-12
Filing date: 1985-12-12
Publication date: 1987-06-22

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】し産業上の利用分野」本発明は、文字又は記号を読み取り認識する文字認識装
置に関するものである。

し従来の技術］従来、文字認識装置の２領化処理方式は、濃度ヒストグ
ラムによる方法、差分フィルタ、ラプラシアンフィルタ
等の微分マスクを用いる方法、双峰性ヒストグラムの分
散を検出する方法等種々の方式が提案されているが、い
ずれの方式においても、文字枠内に文字が存在しない場
合、即ち空欄を認識する際に、誤った２値化しきい値が
設定されてしまい１本来パターンが存在しないにもかか
わらす、にせのパターンが得られることが多いという欠
点があった。第１図に濃度ヒストグラム法によるしきい
値快足を行なった場合の一例を示す。（ａ）は人カバタ
ーンで１つの矩形が一画素を表わし、矩形内の数字は該
画素の濃度レベルを表わす。（ｂ）は（ａ）の濃度ヒス
トグラム、（Ｃ）は検出された閾値により２値化された
パターンを表わす。　（Ｃ）では閾値を越える画素を斜
線により表わしている。

（ａ）には本来、何もパターンが存在しないにもかかわ
らす、入力系の読み取り誤差や、帳票のかすかな汚れに
より、濃度の微妙な変化が生じ（ｂ）のような濃度分布
が得られ、濃度分布の極小値濃度＝４．２つの極大（１
１１濃度＝０．５となる。２つの極大値を生じる濃度の
平均価をしきい値と取ることとすれば、しきい値は（０
＋５）／２＝２．５となり（Ｃ）のようなにせの２値化
パターンが得られることになる。このような欠点を取り
除くため、帳票上の全ての文字濃度から２値化悶個を決
定する。或は、２値化Ｉ２１１個に下限値を設け、ある
程度の値以下にはならない様にする等の手段が考えられ
るが、荊者の場合１文字毎にしきい値を決定することが
できないので、同−帳票内にかすれ文学等が存在する場
合に対応できないし、一方、後者の場合、帳票が色付き
帳票の様に下地濃度そのものが高い場合には効果が生じ
ない。

し発明が解決しようとする問題点］本発明は、従来の欠点を除去し、空白文字の読み取りの
場合にも、にせのパターンが生じることの無い文字認識
装置を提供することにある。

［問題点を解決するための手段］この問題を解決する一手段として１例えば第２図（ａ）
に示す文字認識装置は、光電変換機２３と、ＡＤ変換器
２４と１文字切り出し回路２５と、２値化回路２６と、
認識回路２７と、後処理回路２８とを備える。

尚、第２図（ｂ）に示す２値化回路２６は比較回路２６
０と、ラプラシアン変換回路２６１と、ヒストグラム作
成回路２６２と、最大値検出回路２６３と、最小値検出
回路２６４と、減算回路２６５と、比較回路２６６と、
スライスレベル設定回路２６７と、選択回路２６８とを
備える。

［作用］かかる第２図（ａ）、（ｂ）の構成において、帳票２１
からの画像は、レンズ２２を通して、光電変換機２３に
より電気信号に変換される。光電変換機２３によりの出
力はＡＤ変換器２４でＡＤ変換された後、文字切り出し
回路２５で文字枠内の文字パターンが切り出され、２値
化回路２６で２値化される。前記２値化された画像信号
は、輪郭追跡、ストローク抽出等、周知の方法により、
２値化された文字パターンを認識する認識回路２７と、
該認識回路２７の出力である認識結果に対し、適宜処理
を施す後処理回路２８とを通って、所定の出力をする。

ここで２値化回路２６は、文字切り出し回路２５よりの
デジタル画像データを、比較回路２６０でスライスレベ
ルと比較して２値化を行なう。

一方、文字切り出し回路２５よりのデジタル画像データ
はラプラシアン変換回路２６１で変換後、ヒストグラム
作成回路２６７で変換後のマスク値の対濃度ヒストグラ
ムが作成される。次に。

マスク値の最大値と最小値を示す濃度を、最大値検出回
路２６３と最小値検出回路２６４で検出し、前記２つの
濃度の差を減算回路２６５で算出して、比較回路２６６
で前記濃度の差と所定のしきい値とを比較し、小さいと
きは選択回路２６８を切り換えて、スライスレベルを濃
度の最大値又は、それに近い値に設定する。

［実施例］以下、本発明の一実施例を図面を用いて、詳細に説明す
る。

第２図は本発明の構成例を示すブロック図である。入力
帳票２１よりの像は、レンズ２２により結像され、前記
結像された画像は、光電変換機２３により電気信号に変
換される。光電変換機２３によりの出力はＡＤ変換器２
４でＡＤ変換されて、文字切り出し回路２５で文字枠内
の文字パターンが切り出され、２値化回路２６で２４ｆ
ｌ化される。前記２値化された画像信号は、輪郭追跡、
ストローク抽出等、周知の方法により、２値化された文
字パターンを認識する認識回路２７、該認識回路２７の
出力である認識結果に対し、適宜処理を施す後処理回路
２８を通って、所定の出力をする。

以下、２１１化回路２６の４ｉ！能を詳細に説明する。

今、第３図に示すような多値の文字パターン３１が切り
出し回路２５から入力されたとする。

画像データは比較回路２６０でスライスレベルと比較さ
れて、２値化される０次に、スライスレベルの設定方法
を説明する。

前記文字パターン３１をラプラシアン変換回路２６１で
、ラプラシアンフィルタで走査することにより１文字濃
度の立ち上がり部と立ち下がり部を検出することができ
る。ラプラシアンフィルタの一例は、第４図（ａ）、（
ｂ）に示されている。第５図（ａ）、（ｂ）は第３図の
直線３２上の濃度分布と、ラプラシアンフィルタをかけ
ることにより得られるマスク値の対Ｘ個ヒストグラムを
示している。マスク値は、濃度分布の立ち上がり部５１
．５４，５５．５８で正の値をとり、濃度のピーク周辺
５２，５３．５６．５７で負の値をとる。従って、ヒス
トグラム作成回路２６２で、下記の手順を行ないながら
、ｙ方向に順次走査していくことにより、第６図のラプ
ラシアン変換によるマスク値ヒストグラムが得られる。

■　ある注目画素を（ｘｉ、ｙｊ）とし、そこでの濃度
をＤ　（ｉ、ｊ）とし、 ■（ｘｉ、ｙｊ）におけるマスク値をＭ　（ｉ、ｊ）と
すると。

Ｍ　（ｉ、ｊ）＝　Ｄ　（ｉ−２，ｊ）＋　３・Ｄ　（
ｉ−１，ｊ）　−８・Ｄ（ｉ、ｊ）＋　３ψＤ（ｉ◆１
．ｊ）＋　Ｄ　（ｉ＋２．ｊ）但し、ラプラシアンフィ
ルタは第４図（ａ）のものを用いるものとする。

■濃度Ｄ　（ｉ、ｊ）におけるＭ　（ｉ、ｊ）を加算す
る。

７５６図に示す様に、前記ヒストグラム作成回路よって
得られたマスク値の対濃度ヒストグラムより、最大値検
出回路２６３で文字の立ち上がり濃度６１で最大値、最
小値検出回路２６４で文字のピーク濃度６２で最小値を
とることを検出し、スライスレベル設定回路２６７で文
字の立ち上がり濃度６１と文字のピーク濃度６２の中間
イ直にスライスレベルを設定して１選択回路２６８より
そのまま出力することにより、適切な２憤化処理を行な
うことができる。

一方、ここで入カバターンとして、第１図（ａ）に示し
た様なランダムノイズ状のパターンが与えられたとする
と、濃度の急峻な立ち北がりゃ立ち下りは存在しないの
で、第７図（ａ）のようなランダムで濃度域の狭いマス
ク値の対濃度ヒストグラムが得られる。最大値検出回路
２６３よりの最大値７１の濃度をＤｍａｘと、最小値検
出回路２６４よりの最小値７２の濃度をＤｍｉｎとを減
算回路２６５で減算し、該減算回路の出力と、所定の閾
値Ｔを比較回路２６６で比較し、Ｄｍｉ　ｎ−Ｄｍａｘ
＜Ｔなる条件が成立する場合には、選択回路２６８を切り換
えて、２値化のスライスレベルを最高濃度、例えば入カ
バターンがＯ〜６３の６４レベル多値画像の場合は、６
３と設定する事により、２値化回路から出力される２値
パターンは、全くの空白画像となる。

次に、第８図に示す他側の２値化回路２６を第９図のフ
ローチャートに従って説明する。

第８図の２値化回路２６はＣＰＵ８０と、２値化プログ
ラムを記憶するＲＯＭ８１と、データエリアとしてＲＡ
Ｍ８２を備えている。

最初に、第９図ステップＳ９０でＲＡＭ８２内データが
初期化される。次に、ステップＳ９１で文字切り出し回
路２５からの最初の画素についてラックシアンフィルタ
による微分が行なわれ、その結果はステップ３９２で濃
度別に累積加算される。ステップＳ９３で次の画素へ穆
りステップＳ９４で文字切り出し回路２５からの全領域
の微分が終了したかがチェックされる。全領域の微分が
終了するまではステップ５９１−９２−９３−９４を繰
り返し、全領域の微分が終了するとステップ５９５へ進
む。この時点でヒストグラムの作成は完了している。

ステップＳ９５では累積加算されたラプラシアンフィル
タによる微分値が最大を示す濃度Ｄｍａｘを見付け、ス
テップＳ９６では累積加算されたラプラシアンフィルタ
による微分値が最小を示す濃度Ｄｍｉｎを見付けて、ス
テップ５９７で前記２つの濃度の中間にスライスレベル
を設定する。

更に、ステップ３９８ではステップ３９５゜９６で見付
けた濃度ＤｍａｘとＤｍｉｎとの差が算出され、ステッ
プＳ９９でしきい値Ｔと比較される。

Ｄｍｉ　ｎ−Ｄｍａｘ＜Ｔの条件でステップ５１０２に
進み、前記条件を満足しない場合はステップ５１０３に
進んでステップＳ９７で設定されたスライスレベルで２
値化が実行される。ステップ５１０２ではスライスレベ
ルを最大レベルまで上げてステップ５１０３の２値化が
実行される。尚、フローの順序は本例に限らない。

以上により、通常文字パターンに対しては、適切な２値
画像、空白文字に対しては、空白画像が得られることに
なり、この後の認識回路では、単に、２値パターンの存
否により、入力文字が空白か否かを容易に判定できるこ
とになる。また、人力帳票の下地濃度が高い場合にも、
マスク値ヒストグラムは、第７図（ｂ）の様に、第７図
（ａ）が高濃度側へ平行８動したものが得られるので、
全く同様の論理により空白文字を認識することができる
。

尚、前記構成において、空白文字に対するスライスレベ
ルを最高濃度値としたが、これを最低濃度値（例えばＯ
）として、パターン全体が黒く塗りつぶされた様な２値
パターンを出力する様にしても良い。またラプラシアン
フィルタは、第４図に示したもの以外でも良いことは明
らかである。

また、本構成では、空白文字に対し、スライスレベルを
変更するという手段を用いたが、空白文字であるという
判定が下された時点で、認識結果を後処理回路へ送出す
るような構成としても構わない。

最後に、２値化回路は一例であって、本実施例の動作を
するものであれば良い。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、空白文字に対する
スライスレベルの不適切な設定により、過った２値パタ
ーンを作成してしまうという従来の欠点を取り除いた文
字認識装置を提供した。

しかも、通常の２値化処理と殆ど同じ手順により実施で
きるので、装置の複雑化を生じることはなく、また、空
白文字を前処理段階で認識し、排除するのではなく、２
値化パターンの形状を変化させるだけであって、認識結
果は常に認識回路から出力されるので、文字認識装置全
体の処理の流れを乱すということもない。

更に、文字の濃度のバラツキによる影響が少なく、切り
換えのミスが少ない。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は濃度ヒストグラム法に
よるしきい値決定を行なった場合の一例図、第２図（ａ）は文字認識装置のブロック図、第２図（ｂ
）は２値化回路のブロック図、第３図は人力文字パター
ンの一例図、第４図（ａ）、（ｂ）はラプラシアンフィルタの側口、第５図（ａ）は濃度の対Ｘ値ヒストグラム図、第５図（
ｂ）はマスク値の対Ｘ値ヒストグラム図、第６図は文字のマスク値の対濃度ヒストグラム図、第７図（ａ）、（ｂ）は空白文字のマスク値の対濃度ヒ
ストグラ基の側口、第８図は他側の２値化回路のブロック図、第９図は２値
化プログラムのフローチャートである。図中、２１・・・入力帳票、２２・・・レンズ、２３・
・・光電変換機、２４・・・ＡＤ変換器、２５・・・文
字切り出し回路、２６−２値化回路、２７・・・認識回
路、２８・・・後処理回路、２６０・・・比較回路、２
６１・・・ラプラシアン変換回路、２６２・・・ヒスト
グラム作成回路、２６３・・・最大値検出回路、２６４
・・・最小値検出回路、２６５−・・減算回路、２６６
・・・比較回路、２６７・・・スライスレベル設定回路
、２６８・・・選択回路である。特許出願人　　　キャノン株式会社第１図（０）　　　　　　　　　　　　　（ｂ）（Ｃ）第２図第３図第４図（ｂ）第８図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）　文字又は記号を読み取り認識する文字認識装置
において、文字の濃度分布のラプラシアンフイルタによ
る微分値の濃度ヒストグラム上で、前記ラプラシアン微
分値が最大値を示す濃度と最小値を示す濃度との濃度差
を、所定のしきい値と比較して、文字の濃度を２値化す
るスライスレベルを切り変えることを特徴とする文字認
識装置。
（２）　ラプラシアンフイルタのよる微分値の最大値と
最小値を示す濃度差が、所定のしきい値より小さいとき
は、２値化のスライスレベルを濃度レベルの最大値又は
、それに近い値にすることを特徴とする特許請求の範囲
第１項の文字認識装置。
（３）　ラプラシアンフイルタによる微分値の最大値と
最小値を示す濃度差が、所定のしきい値より大きいとき
は、２値化のスライスレベルを前記微分値が最大値を示
す濃度と最小値を示す濃度とのほぼ中間値にすることを
特徴とする特許請求の範囲第１項の文字認識装置。