JPS63226791A - 文字の特徴抽出装置 - 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】 ［産業上の利用分野］ この発明は、文字認識装置、特に文字の大局的な特徴を
抽出する装置に関するものである。

［従来の技術］ 大局的な文字の特徴を抽出する方法としては、例えば特
開昭５８−１８２７９１号公報に示された方法がある。

この従来の方法では、白黒２値の文字パターンを縦方向
及び横方向にそれぞれラスタ走査し、文字部分のランの
数が直前の走査ラインに対して変化する走査ラインを検
出し、この変化を検出する度にその走査ライン上んのラ
ンの数を順次記憶することにより、文字の特徴を抽出し
ている。

［発明の解決しようとする問題点コ ニの従来の方法では、ランの数の変化パターンだけを文
字の特徴として利用しているため、例えば第２図と第５
図に示すアルファベットのＬとＴの２文字の特徴をこの
方法で抽出すると、縦方向ラスタ走査によるランの数は
２文字とも全走査に渡って１となり、同様に横方向ラス
タ走査においても全走査に渡ってランの数は１となる。

従って、アルファベットのＬとＴの場合にはランの数の
変化は全くなく、抽出された両者をこの特徴のみで区別
することは出来ない。

この発明は、上記のような問題点を解消するためになさ
れたもので、上記のような場合でも容易にその文字の特
徴を抽出することを可能にした文字の特徴抽出装置を提
供することを目的とする。

［問題点を解決するための手段］ この発明に係る文字の特徴抽出装置は、前処理により既
に１文字ごとに分離されている文字パターンを縦方向、
横方向或いはその両方向にラスタ走査し、ラスタ走査ご
とに文字部分のランの長さを計数する手段と、計数され
たランの長さを、例えば長・中・短の３段階に量子化し
前記ラスタ走査ごとに記憶する手段と、このようにして
得られるラスタ走査ごとのランの量子化長さに基づいて
入力された文字を構成する線の種類を抽出する手段とを
有し、文字を構成する線の種類とその出現する順番をそ
の文字の特徴として抽出するようにしたものである。

［作用］ この発明における文字の特徴抽出装置は、文字パターン
を縦方向、横方向或いはその両方向にラスタ走査し、人
力された文字を構成する線の組合せを抽出するようにし
ているので、大きさや形状の異なる複数のフォントの文
字が近在して入力されても、これらの文字を正規化して
表現することができる。

［実施例］ 以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図のハードウェア構成例において、（１）は白黒２値の
文字パターンを記憶している文字パターンメモリ、（２
）はラスタ走査に従って文字パターンメモリ（１）から
文字パターンを読み出す読み出し制御を含むハードウェ
ア全体を制御する制御回路、（３）は文字パターンの白
黒変化点を検出しランの長さを計算する変化点検出回路
、（４）はランの長さを量子化する量子化回路、（５〉
は全走査分のランの量子化長さを記憶する量子化長さメ
モリ、（６）は量子化長さメモリ（５）のデータを基に
文字を構成する線を抽出する線抽出回路、（７）は線抽
出回路（６）により抽出された線の種類を抽出された順
番に記憶する特徴メモリである。

次に、その動作を縦方向ラスタ走査により文字パターン
の特徴を抽出する場合を例にとって第２図のアルファベ
ットＬの文字パターンを用いて説明する。ここでは文字
パターンメモリ（１）内の文字パターンは前処理により
すでに１文字ごとに分離されており、更に文字の高さが
Ｈ１幅がＬと文字分離処理の段階で既に求められている
ものとする。文字パターンメモリ（１）内のＬの文字パ
ターンは、制御回路（２）の指示にしたがい左上の画素
から右下の画素まで縦方向ラスタ走査に従って読み出さ
れ、変化点検回路（３）に順次入力される。

変化点検出回路（３）は人力される画像データが黒から
白に変化するランのスタート位置と画像データが白から
黒に変化するランの終了位置を検出し、一対のスタート
位置と終了位置を検出するとその間隔を計算しランの長
さを求め、その長さデータを量子化回路（４）に送る。

−子化回路（４）は受は取ったランの長さデータと既知
の文字りの高さＨとを比較し、 ランの長さ〉２／３・Ｈ の時は　量子化長さ−１゜ ２／３・Ｈ≧シラン長さ〉１／３・Ｈ の時は　量子化長さ−ｍ。

ランの長さ≦１／３・Ｈ の時は　量子化長さ−Ｓ となるように３段階に量子化して順次量子化長さメモリ
（５）に書き込む。この量子化長さメモリ（５）はラス
タ走査線の番号を列としランの番号を行とするマトリク
ス構成になっており、そのデータは制御回路（２）によ
りラスタ走査のスタート時点にデータが何もない状態に
クリアーされ、その後ラスタ走査において検出されたラ
ンの量子化長さを全て記憶するようになっている。線抽
出回路（６）はラスタ走査終了後に制御回路（２）から
線抽出開始指令を受取ると、量子化長さメモリ（５）の
データを順番に調べ２例えば次のルールの従って線を抽
出し、その線の種類を検出した順番に特徴メモリ（７）
に書き込む。

ルール１：同一行で１ないし複数列に渡るデータのビ　
は縦の長い線とする。

ルール２；同一行で３列以上に渡るデータのｓ′は横の
線とする。

同一行で３列未満に渡るデータの ｓ′　はノイズとみなす。

ルール３：同一行で４列以上に渡るデータのｍ　＋　は
斜めの線とする。

ルール４；同一行で４列未満に渡るデータのｍ′は縦の
短い線とする。

以上の操作を第２図を用いて具体的に説明する。

第３図に上記の処理で得られる文字パターンＬの縦方向
ラスタ走査時の走査ごとのランの長さを示す。左側から
１本目の走査ラインのランの長さ９．２本目の走査ライ
ンのランの長さ９と続き、３本目以下９本目までの走査
ラインはランの長さ２が続いている。同じく第４図に文
字パターンＬを処理した時の量子化長さメモリ（５）の
データを示す。

ここでは文字の高さＨが９であるから。

９≧ランの長さ≧７　の時　量子化長さ一１６≧ランの
長さ≧４　の時　量子化長さ−ｍ３≧ランの長さ≧１　
の時　量子化長さ−Ｓと３段階に量子化している。従っ
て、ランの量子化長さメモリ（５）のデータは１行だけ
で、縦方向ラスタ走査のごとに左から １、ｌ、ｓ、ｓ、ｓ、ｓ、ｓ、ｓ、ｓ が得られ、ｌ“が２列有り、その後にＳ′が７列続いて
いる。従って、特徴メモリ（７）には、縦の長い線（ル
ール１）、横の線（ルール２）、の順に検出された線の
種類が検出された順番に従って書き込まれる。

同様にして第５図の文字パターンＴに対して、縦方向に
ラスタ走査した時の走査ごとのランの長さは第６図のよ
うになり、文字パターンＴも高さＨはっであるから文字
パターンＬと同一のしきい値を用いると、量子化長さメ
モリ（５）のデータは第７図のようになる。この例でも
、ランは走査ごとに１本のみであるから第１行だけのデ
ータであり、ｓ゛が４列、ｌ′が２列、Ｓ′が４列と続
いているので、特徴メモリ（７）には、横の線（ルール
２）、縦の長い線（ルール１）、横の線（ルール２）、
の順に検出された線の種類が検出された順番に従って書
き込まれる。

このように本実施例で抽出される第２図と第５図の文字
パターンＬとＴの特徴は明らかに異なり、従来の方法で
は縦方向の横方向の２方向にラスタ走査して特徴を抽出
しても区別できなかった文字りとＴが、縦方向のラスタ
走査による特徴の抽出だけで区別できるようになってい
る。

これまではランの数が１走査に１つの文字で説明したが
、１走査にランが複数含まれる文字に対しても同様にし
てその特徴の抽出を行うことができる。

例えば、第８図に示す文字パターンＤの場合、前と同様
に縦方向に左から右にラスタ走査すると、第９図に示す
ように左側から１本目の走査ラインのランは１つでその
長さは９．２本目の走査ラインのランも１つでその長さ
は９．３本目以下８本目の走査ラインまではランが２つ
ありその長さは共に２である。９本目から１１１本目走
査ラインのランはまた１つになりその長さは各々７，５
゜３、である。文字パターンＤの高さＨは９と既知であ
るから、前と同様のしきい値を用いると量子化長さメモ
リ（５）のデータは第１０図に示すように走査線ごとに １、ｌ、ｓｓ、ｓｓ、ｓｓ、ｓｓ、ｓｓ、ｓｓ。

１、ｍ、ｓ となる。この例でもデータを走査線の順番に調べて行く
と、まず第１行にｌ°が２列続き、次に第１行と第２行
の２行にＳ゛が４列続くところが現れ、その後に第１行
にｌ’、　　’ｍ’、　　’ｓ’が１列ずつ続く。

従って、特徴メモリ（７）には縦の長い線、横の線２本
、縦の長い線、縦の短い線の順に、線の種類が検出され
た順番に書き込まれる。

以上の実施例では縦方向に文字パターンをラスタ走査し
た場合について述べたが、制御回路の動作を変更して文
字パターンを横方向にラスタ走査させた場合にも、同様
の処理により文字を構成する線の種類を特徴として抽出
することができる。

即ち第８図に示すＤの文字パターンを横方向にラスタ走
査すると、各走査ラインのランの長さは第１１図に示す
ようになり、その量子化長さは第１２図に示すようにな
る。その結果特徴メモリ（７〉には、横方向の短い線、
横方向の長い線、縦の線２本、横方向の長い線、横方向
の短い線の順に、線の種類が検出された順番に書き込ま
れる。

なお、この実施例のように横方向にラスタ走査するとき
には、上記のルール１〜４の縦と横とを読み替えるもの
とする。

更に１つの文字パターンに対して、縦方向ラスタ走査に
より抽出される特徴及び横方向ラスタ走査により抽出さ
れる特徴の２種類の特徴を抽出することにより、より高
い文字の識別能力を有する特徴を抽出することが出来る
。

なお、上記実施例では文字パターンの部分を白、その背
景を黒とした場合について述べたが、文字パターンの部
分が黒で背景が白の場合には、変化点検出回路（３）を
画像が白から黒に変化する所をランの終了位置として検
出し、画像が黒から白に変化する所をランの終了位置と
して検出し、一対のスタート位置と終了位置を検出する
とその間隔を計算しランの長さ長さを求めるようにすれ
ばよい。また、上記実施例ではランの長さを３段階に量
子化して説明したが、この量子化のレベル数は対象とす
る文字群に応じて変更してもかまわない。

更に、上記実施例では線を抽出するためのルールは４つ
しかないが、実用上はもっとたくさんのルールが必要な
ことは言うまでもない。

また、上記実施例では全てハードウェア処理で文字パタ
ーンの特徴の抽出を行ったが、第１３図に示すように、
第１図の制御回路（２）、変化点検出回路（３）　、Ｑ
子化回路（４）及び線抽出回路（５）を、マイクロプロ
セッサ（８）及び制御プログラメモリ（９）によって置
換え、一連の処理をソフトウェアで行うことも可能であ
る。この場合マイクロプロセッサ（８）は、制御プログ
ラム（９）に格納されているプログラムに従って、制御
回路（２）、変化点検出回路（３）　、ｍ子化回路（４
）及び線抽出回路（５）についての上述の動作と同様な
演算処理をする。

［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば文字の特徴として、ラ
スタ走査により得られるランの長さデータから文字を構
成する線の種類とその出現する順番を抽出しているので
、文字を識別する能力の高い特徴を抽出できるという効
果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例による文字の特徴抽出方法
を実現するためのハードウェア構成図。 第２図はは文字パターンＬの説明図、第３図は文字パタ
ーンＬを縦方向ラスタ走査したときのランの長さの説明
図、第４図は前記ランの量子化長さの説明図、第５図は
文字パターンＴの説明図、第６図は文字パターンＴを縦
方向ラスタ走査したときのランの長さの説明図、第７図
は前記ランの量子化長さの説明図、第８図は文字パター
ンＤの説明図、第９図は文字パターンＤを縦方向ラスタ
走査したときのランの長さの説明図、第１０図は前記ラ
ンの量子化長さの説明図、第１１図は文字パターンＤを
横方向ラスタ走査したときのランの長さの説明図、第１
２図は前記ランの量子化長さの説明図、第１３図はこの
発明の他の実施例のハードウェア構成図である。 図において、（１）は文字パターンメモリ、（２）は制
御回路、（３）は変化点検出回路、（４）は量子化回路
、（５）は量子化長さメモリ、（Ｂ）は線抽出回路、（
７）は特徴メモリ、（８）はマイクロブロツセサ、（９
）は制御プログラムメモリである。 なお、図中同一符号は同−又は相当部を示す。 代理人　弁理士　佐々木　宗　治 第１図 第２図 ；； ２； ２； 樅方向うスタ走食 ＋２３４５６７８９−列 ５：量子イし長ざメモリ 第５図 ＝２ ：＝ ｚ 第６図 第７図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）１文字ごとに分離された白黒２値の文字パターン
   を縦方向にラスタ走査し、前記ラスタ走査ごとに１ない
   し複数本現れる文字部分のランの長さをランごとに計数
   する手段と、前記ランの長さを少なくとも長・中・短の
   ３つ以上に量子化し前記ラスタ走査ごとに記憶する手段
   と、前記記憶手段のデータを用いて文字を構成する線の
   種類を抽出する手段とを有し、文字を構成する線の種類
   と前記線の出現する順番を抽出することを特徴とする文
   字の特徴抽出装置。
2. （２）１文字ごとに分離された白黒２値の文字パターン
   を横方向にラスタ走査し、前記ラスタ走査ごとに１ない
   し複数本現れる文字部分のランの長さをランごとに計数
   する手段と、前記ランの長さを少なくとも長・中・短の
   ３つ以上に量子化し前記ラスタ走査ごとに記憶する手段
   と、前記記憶手段のデータを用いて文字を構成する線の
   種類を抽出する手段とを有し、文字を構成する線の種類
   と前記線の出現する順番を抽出することを特徴とする文
   字の特徴抽出装置。
3. （３）１文字ごとに分離された白黒２値の文字パターン
   を縦方向にラスタ走査し、前記ラスタ走査ごとに１ない
   し複数本現れる文字部分のランの長さをランごとに計数
   する手段と、前記ランの長さを少なくとも長・中・短の
   ３つ以上に量子化し前記ラスタ走査ごとに記憶する手段
   と、前記記憶手段のデータを用いて文字を構成する線の
   種類を抽出する手段とを有し、更に 前記文字パターンを横方向にラスタ走査し、前記ラスタ
   走査ごとに１ないし複数本現れる文字部分のランの長さ
   をランごとに計数する手段と、前記ランの長さを少なく
   とも長・中・短の３つ以上に量子化し前記ラスタ走査ご
   とに記憶する手段と、前記記憶手段のデータを用いて文
   字を構成する線の種類を抽出する手段とを有し、 前記縦方向のラスタ走査に係る前記文字を構成する線の
   種類及び前記線の出現する順番と、前記横方向のラスタ
   走査に係る前記文字を構成する線の種類及び前記線の出
   現する順番との２組の変化パターンを文字パターンの特
   徴として抽出することを特徴とする文字の特徴抽出装置
   。