JPS62214481A - 画質判定装置 - Google Patents
画質判定装置Info
- Publication number
- JPS62214481A JPS62214481A JP61058585A JP5858586A JPS62214481A JP S62214481 A JPS62214481 A JP S62214481A JP 61058585 A JP61058585 A JP 61058585A JP 5858586 A JP5858586 A JP 5858586A JP S62214481 A JPS62214481 A JP S62214481A
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- JP
- Japan
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- noise component
- black
- binarization
- signals
- image
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- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/403—Discrimination between the two tones in the picture signal of a two-tone original
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/16—Image preprocessing
- G06V30/162—Quantising the image signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Character Input (AREA)
- Image Analysis (AREA)
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】
〔産業上の利用分野〕
この発明は光学的に文字または図などを読取多処理する
読取多処理装置に関し、特に２種以上の濃淡画像に対し
、処理に適正な画質を判定する画質判定装置に関するも
のである。
読取多処理装置に関し、特に２種以上の濃淡画像に対し
、処理に適正な画質を判定する画質判定装置に関するも
のである。
従来、スキャナーからの映像信号を処理装置に入力する
方法としては、０）固定レベルにより２値化する方法、
←）背景の濃さに対応するために背景レベルをダイナミ
ックに追従し、これにより２値化する方法、ｅつ文字、
因などの儂さの変化にも対応するため空間フィルタ処理
により２値化する方法、に）多値レベルのまま処理する
方法などがある。
方法としては、０）固定レベルにより２値化する方法、
←）背景の濃さに対応するために背景レベルをダイナミ
ックに追従し、これにより２値化する方法、ｅつ文字、
因などの儂さの変化にも対応するため空間フィルタ処理
により２値化する方法、に）多値レベルのまま処理する
方法などがある。
上述した従来の画質判定装置は例えば郵便物上の住所を
読取る場合、封筒には様々表色あるいは濃さのものがあ
るうえ、紙質が薄いために内側に印刷された模様や内容
物がすけて見えるものがある。また、住所の印字表ども
濃いものから淡いものまで非常に範囲が広い。その文字
読取りのためには多値のｔま処理することは一般に困難
であり２値化する必要があるか゛、前記したように背景
レベルによるダイナミックな２進化法あるいは空間フィ
ルタによる２値化法が用いられている。しかし、淡い文
字で印刷された郵便物の住所を読取るぺ〈設定すると、
淡い模様や内側がすけて見える郵便物の場合、住所以外
のノイズ成分が多く画像の中に現われ、またこのような
住所以外の淡い模様などを検出しないように設定すると
、淡い文字で印刷された郵便物上の住所が読取れないな
どという問題点がある。
読取る場合、封筒には様々表色あるいは濃さのものがあ
るうえ、紙質が薄いために内側に印刷された模様や内容
物がすけて見えるものがある。また、住所の印字表ども
濃いものから淡いものまで非常に範囲が広い。その文字
読取りのためには多値のｔま処理することは一般に困難
であり２値化する必要があるか゛、前記したように背景
レベルによるダイナミックな２進化法あるいは空間フィ
ルタによる２値化法が用いられている。しかし、淡い文
字で印刷された郵便物の住所を読取るぺ〈設定すると、
淡い模様や内側がすけて見える郵便物の場合、住所以外
のノイズ成分が多く画像の中に現われ、またこのような
住所以外の淡い模様などを検出しないように設定すると
、淡い文字で印刷された郵便物上の住所が読取れないな
どという問題点がある。
この発明の画質判定装置は、２個または２個以上の濃淡
画質に対しそれぞれ黒ビット数とノイズ成分の割合を算
出したのち、それらの大小を比較し、小さい値の方を最
適画質とするようにしたものでちる。
画質に対しそれぞれ黒ビット数とノイズ成分の割合を算
出したのち、それらの大小を比較し、小さい値の方を最
適画質とするようにしたものでちる。
この発明は２種以上の濃淡画像に対し最適な画像を正確
に判定することができる。
に判定することができる。
第１図はこの発明に係る画質判定装置の一実施例を示す
ブロック図である。同図において、１は図示せぬスΦヤ
ナーから送られてくる画像信号ａが入力する入力端子、
２は入力端子２＆に画像信号ａが入力し、２個の２値化
閾値により、その出力信号２ｂおよび２ｃからそれぞれ
濃淡２レベルの２値化画像信号ｂｌおよびす、を出力す
る２値化回路、３および４はそれぞれ入力する２値化画
像信号す、およびす、に含まれる黒ビツト信号をカウン
トし、黒ビツトカウント信号・、およびｅ、を出力する
黒ビツト数カウント回路、５および６はその詳細な回路
を第２図に示すように、入力端子５ａおよび６１にそれ
ぞれ２値化画像信号ｂ１およびす、が入力し、出力端子
５ｂおよび６ｂからノイズ成分信号ｄ、およびｄｔを出
力するノイズ成分抽出回路、７および８はそれぞれ入力
するノイズ成分信号ｄ、およびｄ、をカウントし、ノイ
ズカウント信号ｆ１およびｆ、を出力するノイズ成分数
カウント回路、９は黒ビツトカウント信号ｅ８ とノ
イズカウント信号ｆ１との比すなわちｆｙ を計算し、
黒ビット数に対するノイズ成分の割合を示す割合信号ｇ
１ を出力する割算器、１０は黒ビツトカウント信号り
とノイズカウント信号ｆ、との比、すなわちｆ、７
を計算し、黒ビット数に対するノｅ！ イズ成分の割合を示す割合信号ｇ、を出力する割算器、
１１はこの２つの割合信号ｇ、およびｇ。
ブロック図である。同図において、１は図示せぬスΦヤ
ナーから送られてくる画像信号ａが入力する入力端子、
２は入力端子２＆に画像信号ａが入力し、２個の２値化
閾値により、その出力信号２ｂおよび２ｃからそれぞれ
濃淡２レベルの２値化画像信号ｂｌおよびす、を出力す
る２値化回路、３および４はそれぞれ入力する２値化画
像信号す、およびす、に含まれる黒ビツト信号をカウン
トし、黒ビツトカウント信号・、およびｅ、を出力する
黒ビツト数カウント回路、５および６はその詳細な回路
を第２図に示すように、入力端子５ａおよび６１にそれ
ぞれ２値化画像信号ｂ１およびす、が入力し、出力端子
５ｂおよび６ｂからノイズ成分信号ｄ、およびｄｔを出
力するノイズ成分抽出回路、７および８はそれぞれ入力
するノイズ成分信号ｄ、およびｄ、をカウントし、ノイ
ズカウント信号ｆ１およびｆ、を出力するノイズ成分数
カウント回路、９は黒ビツトカウント信号ｅ８ とノ
イズカウント信号ｆ１との比すなわちｆｙ を計算し、
黒ビット数に対するノイズ成分の割合を示す割合信号ｇ
１ を出力する割算器、１０は黒ビツトカウント信号り
とノイズカウント信号ｆ、との比、すなわちｆ、７
を計算し、黒ビット数に対するノｅ！ イズ成分の割合を示す割合信号ｇ、を出力する割算器、
１１はこの２つの割合信号ｇ、およびｇ。
の大小を比較し、値の小さい方を最適画質とする最適画
質信号りを出力する比較器である。なお、第２図に示す
ノイズ成分抽出回路５シよび６において、１２は２次元
画像が３ライン分再現されてシフトされ、３×３の領域
の９メツシユの信号ｃ１〜Ｃ１が出力される画像レジス
タ、１３はこの９メツシユの信号Ｃ□〜Ｃ１が入力し、
ノイズ成分信号ｄ１およびｄ！を１実施例として下記に
定義して形成したノイズ成分検出回路である。
質信号りを出力する比較器である。なお、第２図に示す
ノイズ成分抽出回路５シよび６において、１２は２次元
画像が３ライン分再現されてシフトされ、３×３の領域
の９メツシユの信号ｃ１〜Ｃ１が出力される画像レジス
タ、１３はこの９メツシユの信号Ｃ□〜Ｃ１が入力し、
ノイズ成分信号ｄ１およびｄ！を１実施例として下記に
定義して形成したノイズ成分検出回路である。
とのノイズ成分信号ｄ、およびｄ、は
ｄｌ ＋ ｄｔ ＝ＣＩ” Ｃ２” ’ｌ＠Ｃ４・ｃ
Ｉ＠ｃ＠・ｃ？” ｃ＠・ｃ＠＋ ｅ １・ｉ！・１１
・１４・Ｃ蓼・τ・・ｉマ・１ａ・らここで、
（１）ｅｌ（ただし、ｎ＝１〜）
はそのメツシュが黒であることを示し、 ａｎ（ただし、ｎ＝１〜）はそのメツシュが白であるこ
とを示す。
Ｉ＠ｃ＠・ｃ？” ｃ＠・ｃ＠＋ ｅ １・ｉ！・１１
・１４・Ｃ蓼・τ・・ｉマ・１ａ・らここで、
（１）ｅｌ（ただし、ｎ＝１〜）
はそのメツシュが黒であることを示し、 ａｎ（ただし、ｎ＝１〜）はそのメツシュが白であるこ
とを示す。
この（１）式の右辺の前項は黒の中の白いメツシュの孤
立点を表わし、後項は白の中の黒い１メツシユの孤立点
を表わす。
立点を表わし、後項は白の中の黒い１メツシユの孤立点
を表わす。
また、前記２値化回路２は背景レベルのダイナミック追
従形であってもよいし、また空間フィルタによシ画像処
理を施すものであってもよいが、濃淡２レベルの画像信
号を出力できるものである。
従形であってもよいし、また空間フィルタによシ画像処
理を施すものであってもよいが、濃淡２レベルの画像信
号を出力できるものである。
また、濃淡２値化画像信号ｂ１およびす、は文字認識装
置９画像認識装置または画像メモリなどに入力され、同
時または′順次に処理されるものとする。
置９画像認識装置または画像メモリなどに入力され、同
時または′順次に処理されるものとする。
次に、上記構成による画質判定装置の動作について説明
する。まず、図示せぬスキャナーから送られてくる画像
信号ａが入力端子１を介して、２値化回路２０入力端子
２ａに入力すると、この２値化回路２は２個の２値化閾
値によシ、その出力端子２ｂおよび２ｃからそれぞれ濃
淡の２値化画像信号ｂ□およびす、を出力する。そして
、ノイズ成分抽出回路５の画像レジスタ１２およびノイ
ズ成分抽出回路６の画像レジスタ１２はそれぞれ濃淡２
レベルの２値化画像信号の入力により動作し、３ライン
分再現されてシフトされ、３×３の領域９メツシユの信
号Ｃ１〜Ｃ１がそれぞれノイズ成分検出回路１３．１３
に出力する。このノイズ成分検出回路１３．１３はそれ
ぞれ９メツシユの信号Ｃ１〜Ｃ９の入力により動作し、
その出力端子から前記に定義したノイズ成分信号ｄ１お
よびｄ！をノイズ成分数カウント回路７＞よび８にそれ
ぞれ出力する。したがって、このノイズ成分数カウント
回路７および８はそれぞれノイズ成分信号ｄ重およびｄ
、をカウントし、ノイズカウント信号ｆｉおよびｆ！を
計算器９および１０に出力する。一方、黒ビツト数カウ
ント回路３および４はそれぞれ入力する２値化画像信号
ｂｉおよびｂ！に含まれる黒ビツト信号をカウントし、
黒ビツトカウント信号ｅ、および・、を割算器９および
１Ｇに出力する。したがって、割算器９は黒ピットカウ
ント信号ｅ１とノイズカウント信号ｆ１との比すなわち
ｆ１／ を計算し、黒ビット数に対するノイズ成分の
割合を示す割合信号ｇ１を比較器１１に出力する。同様
に、割算器１０は黒ビツトカウント信号りとノイズカウ
ント信号ｆ、との比す々わち ｆｔ７ を計算し、黒
ビット数に対するノイｅ！ ズ成分の割合を示す割合信号ｇ！を比較器１１に出力す
る。したがって、比較器１１は入力する２つの割合信号
ｇ、およびｇ、の大小を比較し、値の小さい方を最適画
質とする最適画質信号りを出力することができる。なお
、具体例を示すと、スキャナーの視野の大きさを１００
メツシユ×２００ラインとし、試料Ａ、Ｂの上に書かれ
た文字を２値化した結果、例えば下記のようになる。試
料Ａの場合、文字の濃淡が低く、淡レベルではカスレが
多く、濃レベルの方が画像品質がよく、黒ビツトカウン
ト信号の黒ビット数６１＝１２００．黒ビツトカウント
信号の黒ビット数１１ ！ ＝８００１ノイズ力ウント
信号のノイズ成分子、＝１００．ノイズ成分子、＝２０
０であった。また、試料Ｂの場合、紙質が薄いため、裏
に印刷された文字がすけて見えるため、濃レベルではこ
れがノイズとなって現われるが、淡レベルでは現われな
い。黒ビツトカウント信号の黒ビット数＠１ ＝２４０
０．ｅｔ ＝１５００゜ノイズカウント信号のノイズ成
分子、＝５００゜ｆ、＝１００であった。この結果、試
料Ａでは濃レベルの方が画像品質がよく、試料Ｂでは淡
レベルの方が画像品質がよく、試料Ｂでは淡レベルの方
が画像品質がよい。そして、実施例によっても、１００
／、□。。、淡レベルの割合ｇｔ＝〜 ＝ ２１Ｘ）、
６０゜によりｔ＊＜ｔｒｙと々夛、濃レベルを最適画質
と判定することができる。また、試料Ｂの場合、濃レベ
ルの割合ｇ、＝ｆ１／。、冨５０°／！４００ 、 ａ
ｌＥ Ｖ ヘｋＯ割合ｇ、＝ ”ｌ。＝ １００／’
ｔｓｏｏによシ、ｉｓ＞ｇｔ！ となシ、淡レベルが最適画質と判定することかできる。
する。まず、図示せぬスキャナーから送られてくる画像
信号ａが入力端子１を介して、２値化回路２０入力端子
２ａに入力すると、この２値化回路２は２個の２値化閾
値によシ、その出力端子２ｂおよび２ｃからそれぞれ濃
淡の２値化画像信号ｂ□およびす、を出力する。そして
、ノイズ成分抽出回路５の画像レジスタ１２およびノイ
ズ成分抽出回路６の画像レジスタ１２はそれぞれ濃淡２
レベルの２値化画像信号の入力により動作し、３ライン
分再現されてシフトされ、３×３の領域９メツシユの信
号Ｃ１〜Ｃ１がそれぞれノイズ成分検出回路１３．１３
に出力する。このノイズ成分検出回路１３．１３はそれ
ぞれ９メツシユの信号Ｃ１〜Ｃ９の入力により動作し、
その出力端子から前記に定義したノイズ成分信号ｄ１お
よびｄ！をノイズ成分数カウント回路７＞よび８にそれ
ぞれ出力する。したがって、このノイズ成分数カウント
回路７および８はそれぞれノイズ成分信号ｄ重およびｄ
、をカウントし、ノイズカウント信号ｆｉおよびｆ！を
計算器９および１０に出力する。一方、黒ビツト数カウ
ント回路３および４はそれぞれ入力する２値化画像信号
ｂｉおよびｂ！に含まれる黒ビツト信号をカウントし、
黒ビツトカウント信号ｅ、および・、を割算器９および
１Ｇに出力する。したがって、割算器９は黒ピットカウ
ント信号ｅ１とノイズカウント信号ｆ１との比すなわち
ｆ１／ を計算し、黒ビット数に対するノイズ成分の
割合を示す割合信号ｇ１を比較器１１に出力する。同様
に、割算器１０は黒ビツトカウント信号りとノイズカウ
ント信号ｆ、との比す々わち ｆｔ７ を計算し、黒
ビット数に対するノイｅ！ ズ成分の割合を示す割合信号ｇ！を比較器１１に出力す
る。したがって、比較器１１は入力する２つの割合信号
ｇ、およびｇ、の大小を比較し、値の小さい方を最適画
質とする最適画質信号りを出力することができる。なお
、具体例を示すと、スキャナーの視野の大きさを１００
メツシユ×２００ラインとし、試料Ａ、Ｂの上に書かれ
た文字を２値化した結果、例えば下記のようになる。試
料Ａの場合、文字の濃淡が低く、淡レベルではカスレが
多く、濃レベルの方が画像品質がよく、黒ビツトカウン
ト信号の黒ビット数６１＝１２００．黒ビツトカウント
信号の黒ビット数１１ ！ ＝８００１ノイズ力ウント
信号のノイズ成分子、＝１００．ノイズ成分子、＝２０
０であった。また、試料Ｂの場合、紙質が薄いため、裏
に印刷された文字がすけて見えるため、濃レベルではこ
れがノイズとなって現われるが、淡レベルでは現われな
い。黒ビツトカウント信号の黒ビット数＠１ ＝２４０
０．ｅｔ ＝１５００゜ノイズカウント信号のノイズ成
分子、＝５００゜ｆ、＝１００であった。この結果、試
料Ａでは濃レベルの方が画像品質がよく、試料Ｂでは淡
レベルの方が画像品質がよく、試料Ｂでは淡レベルの方
が画像品質がよい。そして、実施例によっても、１００
／、□。。、淡レベルの割合ｇｔ＝〜 ＝ ２１Ｘ）、
６０゜によりｔ＊＜ｔｒｙと々夛、濃レベルを最適画質
と判定することができる。また、試料Ｂの場合、濃レベ
ルの割合ｇ、＝ｆ１／。、冨５０°／！４００ 、 ａ
ｌＥ Ｖ ヘｋＯ割合ｇ、＝ ”ｌ。＝ １００／’
ｔｓｏｏによシ、ｉｓ＞ｇｔ！ となシ、淡レベルが最適画質と判定することかできる。
また、上述の実施例では２つの画質の判定に関して説明
したが、３個以上の画質に関しても同様にできることは
もちろんである。また、ノイズ成分抽出回路も３×３の
メツシュに対する白および黒の孤立点の数を抽出するよ
うな実施例を示したが、孤立点のみでなく突起点をも抽
出してもよいし、またノイズ成分抽出の領域を５×５な
どにしてもよいことはもちろんである。これらは認り糾
合し１フ−１＋々 闘 −＾↓眞誹 ヱ姻）ふ啼ノイズ
形状力どによシ、設定すればよいことはもちろんである
。また、画質判定のために黒ビット数とノイズ成分数の
割合のみでなく、黒ビット数の絶対値も使用してもよい
ことはもちろんである。
したが、３個以上の画質に関しても同様にできることは
もちろんである。また、ノイズ成分抽出回路も３×３の
メツシュに対する白および黒の孤立点の数を抽出するよ
うな実施例を示したが、孤立点のみでなく突起点をも抽
出してもよいし、またノイズ成分抽出の領域を５×５な
どにしてもよいことはもちろんである。これらは認り糾
合し１フ−１＋々 闘 −＾↓眞誹 ヱ姻）ふ啼ノイズ
形状力どによシ、設定すればよいことはもちろんである
。また、画質判定のために黒ビット数とノイズ成分数の
割合のみでなく、黒ビット数の絶対値も使用してもよい
ことはもちろんである。
以上詳細に説明したように、この発明に係る画質判定装
置によれば、２個または３個以上の濃淡画像に対し最適
な画質を判定し簡単な回路構成により容易に実現するこ
とができ、特に、各レベルの認識結果が異なる場合に画
質判定結果が非常に有効になるなどの効果がある。
置によれば、２個または３個以上の濃淡画像に対し最適
な画質を判定し簡単な回路構成により容易に実現するこ
とができ、特に、各レベルの認識結果が異なる場合に画
質判定結果が非常に有効になるなどの効果がある。
第１図はこの発明に係る画質判定装置の一実施例を示す
ブロック図、第２図は第１図のノイズ成分抽出回路の詳
細を示すブロック図である。 １・・・・入力端子、２・・・・２値化回路、３および
４・・・Φ黒ビット数カウント回路、５および６・・・
・ノイズ成分抽出回路、７および８１１・ｅ・ノイズ成
分数カウント回路、９および１０・・・・割算器、１１
・−・・比較器、１２・・・−画像レジスタ、１３・・
嗜書ノイズ成分検出回路。 特許出順人 日本電気株式会社
ブロック図、第２図は第１図のノイズ成分抽出回路の詳
細を示すブロック図である。 １・・・・入力端子、２・・・・２値化回路、３および
４・・・Φ黒ビット数カウント回路、５および６・・・
・ノイズ成分抽出回路、７および８１１・ｅ・ノイズ成
分数カウント回路、９および１０・・・・割算器、１１
・−・・比較器、１２・・・−画像レジスタ、１３・・
嗜書ノイズ成分検出回路。 特許出順人 日本電気株式会社
Claims (1)
- 光学的に文字、図などを読取り処理する読取り処理装置
において、スキャナーから得られる画像信号を２レベル
またはそれ以上に２値化する回路と、各２値化画像の黒
ビット数をカウントする回路と、各２値化画像のノイズ
成分をカウントする回路と、各２値化画像に対しノイズ
成分と黒ビット数の割合を算出する回路と、これらの割
合を用いて各２値化画像のうち最適画質を求める手段と
を備えたことを特徴とする画質判定装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61058585A JPS62214481A (ja) | 1986-03-17 | 1986-03-17 | 画質判定装置 |
| EP87103812A EP0238027B1 (en) | 1986-03-17 | 1987-03-16 | Optical character recognition apparatus |
| DE87103812T DE3786472T2 (de) | 1986-03-17 | 1987-03-16 | Vorrichtung für optische Zeichenerkennung. |
| US07/026,890 US4747149A (en) | 1986-03-17 | 1987-03-17 | Optical character recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61058585A JPS62214481A (ja) | 1986-03-17 | 1986-03-17 | 画質判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62214481A true JPS62214481A (ja) | 1987-09-21 |
Family
ID=13088542
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61058585A Pending JPS62214481A (ja) | 1986-03-17 | 1986-03-17 | 画質判定装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4747149A (ja) |
| EP (1) | EP0238027B1 (ja) |
| JP (1) | JPS62214481A (ja) |
| DE (1) | DE3786472T2 (ja) |
Families Citing this family (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5191622A (en) * | 1987-07-17 | 1993-03-02 | Hitachi, Ltd. | Hand-written character recognition apparatus with a personal dictionary preparation function |
| JP2727549B2 (ja) * | 1988-01-29 | 1998-03-11 | 日本電気株式会社 | 最適画質選択装置 |
| US5097520A (en) * | 1989-01-20 | 1992-03-17 | Ricoh Company, Ltd. | Method of obtaining optimum threshold values |
| US5093871A (en) * | 1989-10-10 | 1992-03-03 | Unisys Corporation | Method and apparatus for effecting background suppression of image data |
| EP0441586B1 (en) * | 1990-02-06 | 1996-04-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus |
| US5668646A (en) * | 1990-02-06 | 1997-09-16 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for decoding differently encoded multi-level and binary image data, the later corresponding to a color in the original image |
| US5214744A (en) * | 1990-12-14 | 1993-05-25 | Westinghouse Electric Corp. | Method and apparatus for automatically identifying targets in sonar images |
| US5157740A (en) * | 1991-02-07 | 1992-10-20 | Unisys Corporation | Method for background suppression in an image data processing system |
| US6323961B1 (en) | 1992-11-06 | 2001-11-27 | Michael I. Rackman | Facsimile machine for printing documents with selectively aligned edges |
| US5311607A (en) * | 1993-08-25 | 1994-05-10 | Crosby Peter A | Facsimile machine for printing documents all with corresponding edges aligned but without requiring scanning |
| JPH07105312A (ja) * | 1993-10-07 | 1995-04-21 | Fujitsu Ltd | 光学式文字読取装置における文字イメージのごみ除去方法及び装置 |
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