JPS622382A - 画像処理方法 - Google Patents

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】 ＬＨ業上の利用分野」 本発明は、パターンデータから特徴を抽出するためのパ
ターンの特徴抽出装置に関するものである。

し開示の概要」 本明細書及び図面は１図形パターンから所定方向のスト
ロークを抽出するパターンの特徴抽出装置において、原
図形パターンを前記所定方向から所定の角度ずれた方向
に平行移動して得た図形パターンと原図形パターンの画
素同士とに所定の論理演算をして得た二次元パターンを
原図形パターンの前記所定方向のストロークとする事に
より、少ない処理手順と、小さい装置規模で、原図形の
文字線巾変動や文字の位置変動の影響を減少せしめて、
パターンの特徴を抽…する技術を開示する。

「従来の技林ｔ」 従来、活字等の定形文字を読み取り認識する例えば光学
的文字認識装置等において、識別判定処理を行う場合、
入力図形と、辞書メモリ中に格納された標準文字図形と
を重ね合わせ、その重なり度が最大となる標準文字を認
ｍ結果として出力するという、いわゆるテンプレートマ
ツチング法が広く採用されている。しかし、テンプレー
トマツチング法は当然ながら入力図形パターンと辞書図
形パターンとの正確な位置合わせが必要であり、文字線
巾が変動すると、図形の重なり度が大きく影響を受ける
ために、入力図形を得るための原図形の２値化を慎重に
行う必要があった。又、二次元図形同士のマツチングを
行う故に、辞書パターンは２次元パターンとしてもつ必
要があり、そのため辞書メモリ容量が増大する等の欠点
が存在する。

上記欠点を補うため、辞書パターンを単なる２個のテン
プレートではなく、黒画素領域と白画素領域の間に、白
、黒どちらでもよいという遷移領域を設け、３個テンプ
レートとする方法がとられる場合があるが、辞書メモリ
容量は更に増大し不適当である。

また、入力文字の線巾変動の影響を減少させ図形の構造
的特徴も取り入れるために、与えられた図形パターンよ
り特定方向のストロークを抽出し、それら抽出されたス
トロークの相互関係等を用いて該図形の特徴量を求める
事が必要となる。

その場合に、例えば文学誌ｍ装置を例にとれば、一般に
次のようなストローク抽出方式が広く採用されている。

それは文字図形の輪郭を追跡し検出された輪郭点系列に
ついて、その曲率、傾き等から所定ストロークを検出し
抽出する方式、或いは、前記文字図形を第２図（ａ）、
（ｂ）に示すような３×３の微分フィルタを用いて走査
することにより、特定の傾きを持つ輪郭成分を検知し抽
出する方式等である。

しかし前者の方式においては１文字図形パター　　　　
□ンが大きくなり、又は複雑化すると輪郭追跡の処理量
が増大し、また検出された輪郭点系列に対し、更に傾き
、長さ、接続関係を求める処理を行って、初めてストロ
ークが検出されるといった欠点が存在する。また、後者
の方式においては、フィルタ走査に手間がかかり、しか
も画像サイズが増大すると処理時間が飛躍的に増加する
といった欠点がある。

［発明が解決しようとする問題点］ 上述した従来例の問題点は、結局図形の特徴の抽出を久
方図形の変動等があっても如何に効率よく行うかという
問題に帰結できる。そこで、本発明の目的は、少ない処
理手順と、小さい装置規模で文字線巾変動や文字の位置
変動の影響を減少せしめるようなパターンの特徴抽出装
置を提供することにある。

Ｌ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１図に示す
実施例のパターンの特徴抽出装置は、原図形パターン１
００を抽出すべきストローク方向から所定の角度だけず
れた方向にパターン平行移動する平行移動手段１０１と
、画素同士の所定の論理演算を行う論理＠箕手段１０２
とからなる。

し作用」 かかる第１図の構成において、パターン平行移動手段１
０３によって得られたパターン１０３と原図形パターン
１００との画素同士に所定の論理演算、例えば排他論理
和演算を行うと、抽出すべさストローク情報が得られる
。

し実施例」 以下、添付図面に従って本発明の実施例を更に詳細に説
明する。

第３図は本発明に係る実施例の特徴抽出装置を文字認識
装置に適用した場合の構成例である。原画像である帳票
１上に印字された文字画像は適当な光源で照明され、レ
ンズ２により光電変換器３上に結像される。光電変検器
３から出力されるアナログデータは４のＡ／Ｄ変換器で
デジタル信号に変換され、更に５の２値化回路で２個体
号となり、６の文字切り出し回路に入力される。文字切
り出し回路６では＠梁上の１文字分に対応する部分画像
を切り出し、正規化回路７へ該部分画像を出力する。正
規化回路７ではこの１文字画像が基準の大きさとなるよ
う拡大又は縮小した画像を８の特徴抽出回路へ送るが、
帳票上の文字の大きざが予め一種類に統一されている場
合は、正規化回路７は必要ではない。特徴抽出回路８は
入力された文字画像から後述するような特徴量を抽出し
、文字認識部１２にて文字認識を行う０文字認識部１２
は、例えば９の相違度夏山回路で辞書メモリ１０中の辞
書パターンとの相違度計算を行い、１１の識別回路によ
り相違度が最小となるような辞書パターンを横用して、
それを認識結果として出力する。

次に、本実施例の主眼である文字図形の特徴抽出から識
別判定までの処理手順を詳細に説明する。この特徴抽出
から識別判定迄は第３図においでは特徴抽出回路８〜識
別回路１１に対応する。

ます、特徴抽出回路８は次のような手段を用いた文字ス
トローク抽出を行う。

第４図〜第９図（ａ）〜（ｂ）は、入力文字図形２２を
特徴抽出回路８に入力して、特徴抽出の手順に従い、処
理を行った結果を順を追って示し　　　　゛たものであ
る。第４図２２の入カバターンは文字枠２１のような、
例えば８ピツｈＸ１２ビツトの大きざに入るように正規
化回路７により正規化されているものとする。尚、第４
図では第２図の帳票ｌの数字°°１“を表しており、斜
線部は黒画素（ビットの（ＩｉＩ’＝１）、空白部は白
画素（ビットの個＝０）である。以下、特徴抽出の処理
手順を図に従って順を追って説明する。

まず、第４図に示した如く座標ｘ、ｙ軸をとリ、パター
ン内の各画素をＭ　（！、り　（ｘ、ｙ）とおく。但し
、（ｘ　＝　１．２．・・・、８　、　Ｙ　＝　１．２
．・・・、１２）である。即ち、 Ｍ　（！、ＹＪ　＝　ｆ　ｌ　　（ｘ、ｙＪが黒画素１
０　　Ｃｘ、ｙ）が白画素 ・・・（１） である： 第５図（ａ）、（ｂ）は第４図の画素パターンＭ（ｘ、
ｙ）を夫々左上（−４５度）、右上（＋４５度）方向（
第５図（ａ）、（ｂＪ中の矢印方向）に一画素分平行移
動させたパターンを表している。

第６図（ａ）　、　（ｂ）は夫々、第５図（ａ）と第４
図、第５図（ｂ）と第４図のパターンを互いに文字枠が
一致するように重ね合わせ、画素単位で排多的論理和を
とり、その結果を更に右方向に一画素平行移動させたも
のである。即ち、第６図（ａ）、（ｂ）の画像をＥ　ｔ
　（ｘ、ｙ）　、　Ｆ２　（ｘ、ｙ）と書けば、 Ｅ　１　（ｘ、ｙ） ＝Ｍ（ｘ−１，１）（ト）Ｍ（４，ｙ−１）Ｅ　２　（
ｘ、ｙ） ＝　　　ＭＣｘ、ｙ）　　０Ｍ（菫−ｔ、ｙ＋ｘ）・・
・（２） と表せる。ここで■は排多的論理和を表す記号である。

第６図（ａ）、（ｂ）のパターン３１゜３２からも分か
る通り、文字パターンの輪郭成分のうち、第６図（ａ）
においては第５図（ａ）のパターンを得るのに行った一
４５度の平行移動の方向に平行な成分は消去され（原パ
ターンには一４５度成分が少ないので）、それに垂直な
成分（即ち＋４５度成分〕は強調されるという結果が得
られている。−万、第６図（ｂ）においては、平行移動
方向（−４５度）に平行な成分が消去されている。

次に、第６図（ａ）と（ｂ）とのパターンの文字枠が重
なるように重ね合わせ、画素同士の論理、ｌｊｌ　（Ａ
ＮＤ）をとることにより第７図が得られる。このように
して得られた第７図のパターン５１は原パターン２２か
ら斜め方向〔±４５度〕以外の輪郭線を抽出したものと
なっている。

最後にこの第７図のパターン５１と第６図（ａ）、及び
第７図と第６図（ｂ）とを夫々やはり文字枠が重なるよ
うに重ね合わせ、画素単位に排多的論理和をとり、結局
第８図（ａ）、（ｂ）のパターン６１．６２が得られる
。第７図（ａ）、（ｂ）を夫々Ｆ　Ｉ　Ｃｘ＊ｙ）　＋
　Ｆ　２　（！ＩＹ）と書くと、 Ｆ　１　　（ｘ、ｙ）　　＝　Ｆ、ｔ　　（ｘ、ｙ）■
　（Ｅ　１　　（！、ＹＪ　　Ｘ　Ｅ　２　　（ｘ、ｙ
）　　）Ｆ　２　　（ｘ、ｙ）　　＝　Ｅ　２　　Ｄ、
ｙ）０＋　　（Ｅ　ｔ　　（ｘ、ｙ）　　Ｘ　Ｅ　２　
　（ｘ、ｙ））・・・　（３） で表される。ここで記号のは論理積演算を示す。

以上の操作を行うことにより、第８図（ａ）のＦ　１　
（ｘ、ｙ）　　、第８図（ｂ）　（７）Ｆ２　Ｃｘ、ｙ
）が得られるわけであるが、夫々に現れている黒画素７
１゜７２はＦ　１’　（ｘ、ｙ）においては、Ｘ軸と＋
４５度の傾きを成すストローク成分、Ｆ　２　（ｘ、ｙ
）においてはＸ軸と一４５度の傾きを成すストローク成
分に対応している。

第９図（ａ）、（ｂ）は上記と同様の手法によりｙ軸に
平行なストローク（８１）、及びＸ軸に平行なストロー
ク（８２）を抽出した結果である。即ち先ず、原パター
ン２２をＸ軸に平行に１画素平行移動して、第５図（ａ
）に類似のパターンを得、同様にｙ軸に平行に１画素平
行移動して第５図（ｂ）に類似のパターンを得る。こう
して得られた２つのパターンを原パターン２２との画素
同士の排他論理和をとり、更に論理積をとる事により第
７図類似のパターンが得られる。今度の第７図類似のパ
ターンは±４５度成分が抽出されている筈である。従っ
て第７図（ａ）。

（ｂ）のパターンを得たのと同様な手法により排他論理
和をとると、第９図（＆）、（ｂ）に示されたパターン
７１．７２の如き夫々ｙ軸、Ｘ軸に平行なストローク成
分が得られる。

以上のように本実施例の特徴抽出回路によれば、２次元
の文字パターンに対し、数回のシフト操作と単純な論理
演箕により、Ｘ軸の＋４５度方向、−４５度方向、Ｘ軸
に平行な方向、ｙ軸に平行な方向の４方向のストローク
（−即ち、０度。

４５度、９０度、１３５度、１８０度、２２５度、２７
０度、３１５度の８方向のストローク）を、それらが存
在する場所に黒画素の密度という形で抽出することがで
き、第８図（ａ）及び（ｂ）、第９図（ａ）、（ｂ）の
パターン６１゜６２．７１．７２の黒画素分布を計数す
ることにより、文字パターンの特徴量を得ることができ
る。

ストローク抽出画像から文字パターンの特徴量を得る手
段についてその一例を第１０図に示す。

第１０図の例は、第８図（＆）のＸ軸と４５度を成すス
トロークを抽出したパターン６１をｙ軸方向の度数分布
８１に変換し、ｙ軸を８２．８３゜８４の様な３等分領
域に分割して、夫々の領域内の度数の合計価を計数する
ものである。この計数値は度数分布が８１の場合、８２
．８３．８４の各領域に対し、夫々”７”　、”３”　
、　　′１″となる。同様の処理を第８図（ｂ）、第９
図（ａ）。

（ｂ）の３画像６２，７１．７２に対しても行うと、各
計数値は第８図（ｂ）で’２”、　　“”ｉ”。

”Ｏ”、ｆｆ１９図（ａ）で’５”　、−１１”　。

”　８　”　、第９図（ｂ、ｌで’３”、“３”　、”
２”となる。以上４画像について１２個の数値列が得ら
れるので、これを順番に並べた１２次元ベクトルを入カ
バターンの特徴量（以後、入力ベクトルと呼ぶ）とする
ことができる。

第３図の相違度検出回路９では、上記入力ベクトルを得
たのと同様の手法により、基準となる文字について予め
ストロークをベクトル化して、そのベクトルを辞書メモ
リ１０に記憶する。この辞書メモリｌＯに記憶されたベ
クトル（以後、辞書ベクトルと呼ぶ）との相違度をベク
トル間のユークリッド距離、絶対値距離等周知の方法に
より求める。識別回路１１では辞書メモリ中に格納され
た全ての文字カテゴリーについて上記束められた相違度
の中から最小のものを選び出しく最小二乗法）、それに
対応する辞書カテゴリー名を認識結果として出力する。

第１１図は本発明の特ひ抽出回路の構成の一例である。

２０１のパターンレジスタには２値化処理、正規化処理
後の一文字分のパターンが入力される。このパターンか
ら２０２のＷ／Ｒコントローラで制御しながら、２０３
〜２０６のパターンレジスタ内に所定ビット数の平行移
動を施した画像を生成する。パターンレジスタを例えば
ＲＡ　Ｍ　（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒ
ｙ）等で構成すれば、Ｗ／Ｒコントローラ２０２はアド
レスカウンタのようなもので構成できる。

これらのパターンレジスタ２０１．及び２０３〜２０６
に格納されたパターンを２０７の論理演算回路に入カレ
、（２）〜（３）式のような所定の論理演算処理を実行
した後、２０９〜２１２のカウンタへ出力する。即ち、
論理演算回路２０７からの出力は、コントローラ２０８
により制御されるカウンタ２０９〜２１２によって特定
部分領域内画素数を計数され、計数値は２１３のメモリ
に収納される。即ち、メモリ２１３には前述した１２次
元ベクトルの各要素が記憶されることとなる。

以上述べた如く本発明に係る実施例の特徴を列挙すれば
、簡略な装置構成により、効率良く文字パターンのスト
ロークを画素分布として油田できる。又、ストロークの
有無が画素密度で表現されるために、度数を計数する事
により゛パターンのベクトル化も容易に行うことができ
る。従って、比較対象となる辞書パターンも二次元パタ
ーンとしてではなくベクトルとして記憶すればよいので
、記憶に必要な記憶容量が少なくて済む。更に、文字の
輪郭線がストロークとして抽出されるので。

文字線巾の変動、即ち、２値化閾値の変動による認識率
の低下を減少させることができ、文字の構造的特徴も取
り入れることができる。また、パターンのベクトル化の
際の領域分割数を大きくせずに充分な認識能力が得られ
るため１文字の位置変動による認識率の低下も削減する
ことが可能となる。

次に、前記実施例の変形例について以下数例述べる。第
１２図は特徴抽出回路８の他の例である。第１２図を第
１１図と比べてみると、第１２図ではパターンレジスタ
３０１からのデータをカウンタ３０２の制御により平行
移動すべくパターンレジスタ３０１の出力をＡＮＤゲー
トを介してパターンレジスタ３０４〜３０７へ入力する
。

又、論理＠箕回路２０７を具体的にＡＮＤゲート及びＥ
Ｘ−ＯＲ（排他論理和）ゲートにより構成しており、更
に第１１図のカウンタ２０９〜２１２を省略している。

又更に、第１１図、１２図において、画像の平行移動に
はカウンタとパターンレジスタとを用いているが、これ
らの変わりに平行移動に必要な画素数分のビットをもつ
シフトレジスタを使ってリアルタイムにデータを転送す
る等の方式も可能である。前記特徴抽出回路において、
前記方式では４方向（実質的に８方向〕のストローク抽
出を行つたが、場合によっては４方向以下としても充分
な認識率が得られるならば４方向以下でもかまわない。

逆に、４方向以上に増やすために平行移動量をＸ方向に
１画素、ｙ方向に２画素、またはＸ方向に２画素、ｙ方
向に１画素とすれば、夫々、３０度、６０度、１２０度
、１５０度。

２１０度、２４０度、３００度、３３０度というように
ストロークの検出方向を増やす事ができる。又、第１０
図で示される領域分割数も３分割に限られるものではな
く、認識精度を上げるのならば分割数を増やしてもよい
。

〔発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、少ない処理手順と
、小さい装置規模で文字線巾変動や文字の位置変動の影
響を減少せしめるようなパターンの特徴抽出装置を提供
する事ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る実施例の基本構成図、第２図（Ｌ
）　　、　（ｂ）は従来例において輪郭線検出に用いら
れている３×３の微分フィルタ、第３図は本発明を文字
認識装置に適用した場合における当該文字認識装置の構
成例、 第４図、第５図Ｃ＆）、（ｂ）、第６図（ａ）　、　（
ｂ）　、第７図、第８図（ａ）　、　（ｂ）及びＰ８９
図（ａ）、（ｂ）は実施例における特徴抽出のために処
理される画像を順を追って示した図。 第１０図は抽出されたパターンの特徴のベクトル化を説
明する図。 第１１図は特徴抽出回路の回路構成の一例を示す図、 第１２図は特徴抽出回路の回路構成の変形例を示す図で
ある。 図中、 １・・・帳票（原画像）、２・・・レンズ、３・・・光
電変換器、４・・・Ａ／Ｄ変換器、５・・・２値化回路
、６・・・文字切り出し回路、７・・・正規化回路、８
・・・特徴抽出回路、９・・・相違度算出回路、１０・
・・辞書メモリ、１１・・・識別回路、１２・・・認識
回路、２１・・・文字枠、３１，３２，４１，４２，５
１，６１゜６２．７１，７２・・・抽出パターン、８１
・・・濃度度数、８２〜８４・・・分割領域、２０１，
２０３〜２０６・・・パターンレジスタ、３０１，３０
３〜３１１・・・パターンレジスタ、２０２・・・Ｗ／
Ｒコントローラ、２０７・・・論理演算回路、２０８・
・・コントローラ、２０９〜２１２・・・カウンタ、２
１３・・・メモリ、３０２・・・カウンタである。 第１　図 ７、ｓ　２図 褒５図 （Ｇ）　　　　　　　　　　　　　（ｂ）ヴ６図 （ａ）（ｂ） 第７図 第８図 （ａ）　　　　　　　　　　　　（ｂ）礎９図 （０）　　　　　　　　　　　　（ｂ）怜１０図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）図形パターンから所定方向のストローク情報を抽
   出するパターンの特徴抽出装置において、原図形パター
   ンを前記所定方向から所定の角度ずれた方向に平行移動
   して得た図形パターンと原図形パターンの画素同士とに
   所定の論理演算を行い、該論理演算により得た二次元パ
   ターンを原図形パターンの前記所定方向のストローク情
   報とするパターンの特徴抽出装置。
2. （２）更に認識手段を備え、該認識手段は画素の濃度分
   布として得られたストローク情報の二次元パターンを黒
   である画素の一次元密度分布に変換して、該密度分布か
   ら原図形パターンの図形認識を行う事を特徴とする特許
   請求の範囲第１項に記載のパターンの特徴抽出装置。
3. （３）所定の角度は９０度である事を特徴とする特許請
   求の範囲第１項又は第２項いずれかに記載のパターンの
   特徴抽出装置。