JPS6330980A - パタ−ン認識装置 - 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］ 本発明はパターン認識装置に関し、特に２値化パターン
を認識するパターン認識装置に関する。

［従来の技術］ 従来、この種の装置におけるパターンの拡大縮小は、ま
ず注目すべき黒画素に隣接する８画素は全て黒画素に変
え、次に注目すべき白画素に隣接する８画素は全て白画
素に変えるという操作で行われ、これを繰り返すことに
より線図パターン等の渕にあるピーク（凸部）やボイド
（凹部）をなくすよう試みていた。しかし、この方法で
は白画素に囲まれる黒画素のノイズが有効に除去されず
、別個にノイズ処理が必要であった。

また、従来のこの種の装置では、パターン認識の再履行
に関しては、人力画像の２値化スライスレベルを変えて
認識をやり直すという方式がとられており、このために
は人力画像を多階調で保持する必要があり、光電変換の
段階で２値化が行われてしまう場合には構成上パターン
認識の再履行には無理があった。

［発明が解決しようとする問題点］ 本発明は上述した従来技術の欠点に鑑みてなされたもの
であって、その目的とする所は、パターン認識に先立っ
て線図パターン等の渕にあるピークやボイドをなくし、
線図パターンの測部を平滑化すると共に、白画素中の黒
画素ノイズが有効に除去されるパターン認識装置を提供
することにある。

本発明の他の目的は、２値化スライスレベルを変える必
要がなく、パターン認識に使用した２値画像に有効なパ
ターン拡大縮小処理を加えることにより、認識率の改善
が図れるパターン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］ 本発明のパターン認識装置は上記目的を達成するため、
注目すべき白画素の回りの黒画素が所定数以上のときは
前記白画素を黒画素に変えるパターン拡大手段と、注目
すべき黒画素の回りの白画素が所定数以上のときは前記
黒画素を白画素に変えるパターン縮小手段と、パターン
認識に先立って前記パターン拡大手段によるパターン拡
大変換の後前記パターン縮小手段によるパターン縮小変
換を行う前処理手段を備える。

［作用］ かかる構成において、パターン拡大手段は、例えば認識
パターンの水平方向に注目すべき画素を８勅させてゆく
際に、注目すべき白画素の回りの黒画素が所定数以上の
ときは前記白画素を黒画素に変えてパターンを拡大する
。これによりボイドは除去されるが小さいノイズは拡大
されない。また、パターン縮小手段は注目すべき黒画素
の回りの白画素が所定数以上のときは前記黒画素を白画
素に変えてパターンを縮小する。これによりピーク及び
小さいノイズが除去される。前処理手段はパターン認識
に先立って前記パターン拡大手段によるパターン拡大変
換の後、前記パターン縮小手段によるパターン縮小変換
を行う。こうして、認識パターンを徐々に太らせると共
に認識パターンを改善し、パターン認識の再履行を行な
う。

［実施例］ 以下、添付図面に従って本発明の実施例を詳細に説明す
る。

第１図は実施例のパターン認識装置のブロック構成図で
ある。図において、１は原稿画像を読み取る画像入力部
、２はパターン認識を行う処理部、３はパターン識別結
果の識別結果出力部である。

処理部２において、２１は読み取った原稿画像を２値化
して認識パターン（文字）を切り出す２値化切出部、２
２は線図等の認識パターンの測部を滑らかにし、必要に
応じ線図パターンを太らせたり細めたりする線の拡大縮
小部、２３は認識パターンから特徴を抽出する特徴抽出
部、２４は抽出した特徴と特徴辞書（不図示）の内容を
比較してパターン認識をする識別部、２５は識別部２４
の認識結果が肯定的か否定的かによりパターン認識の再
履行を判定する再履行判定部である。

画像入力部１より読み込まれた画像が処理部２へ送られ
ると、まず２値化切出部２１では入力画像が多値であれ
ば２値化を行い、次に認識パターンの切り出し等の処理
を行う。線の拡大縮小部２２は、切り出された２値画像
について線図等の測部のピーク、ボイドの除去、線図の
拡大縮小、ノイズの除去を行ない、境界の平滑化された
２値画像を特徴抽出部２３へ送る。特徴抽出部２３では
認識パターンからの特徴抽出を行い、識別部２４では抽
出された特徴と特徴辞書の内容とを比較してパターンの
類似度又は相違度等の距離計算を行い、パターンを識別
して認識結果を出力する。再履行判定部２５は識別部２
４の認識結果が肯定的か否定的かによりパターン認識の
再履行を判定する。認識結果が否定的なら線の拡大縮小
部２２による線の平滑化、拡大縮小処理を行なわしめ、
パターン認識の再履行を行なう。従って、従来のように
２値化スライスレベルを変えて画像の再人力をする必要
はない。こうして、認識結果が肯定的なら当該認識結果
を出力する。しかし所定回数の再履行にもかかわらず認
識結果が否定的ならその否定結果を出力する。識別結果
出力部３はその結果をホストコンピュータのインターフ
ェースなり、ディスプレイ装置なりへ出力する。

第２図は実施例のパターン認識処理のフローチャートで
ある。ステップＳ１では原！画像を読み取って入力する
。ステップＳ２では人力した画像を所定閾値で２値化し
て認識パターン（文字）を切り出す。ステップＳ３では
後述する線の拡大縮小処理をする。ステップＳ４では認
識パターンからの特徴抽出処理をする。ステップＳ５で
は認識パターンから抽出した特徴と特徴辞書の内容とを
比較してパターン認識をする。ステップＳ６ではパター
ン認識の再履行が必要か否かを判別する。

認識結果が否定的ならステップＳ７で所定回数再履行し
たか否かを判別する。所定回数再履行していなければス
テップＳ３に戻り、線の拡大縮小処理を行う。これは、
前にパターン認識で使用した２値化パターンそのものを
加工するのであって、従来のように２値化スライスレベ
ルを変えて原稿画像を再人力するのではない。この再履
行は所定回数を越えると終了し、ステップＳ７からステ
ップＳ８に抜ける。また認識結果が肯定的であるときも
ステップＳ６からステップＳ８に進む。ステップＳ８で
は識別結果を出力する。ステップＳ９では全パターン（
全文字）の認識終了か否かを判別する。全文字終了でな
ければステップＳ２に進尿、次の認識パターンを切り出
す。また全文字終了であれば認識処理を終了する。

第３図は実施例の線の拡大縮小処理のフローチャートで
ある。この処理では線の拡大処理後、線の縮小処理を行
なうので、第７図（ａ）、（ｂ）のように線と線間に生
じギャップＰが有効に埋まる。ステップＳ２１では後述
する拡大用ラベル付けの処理を行う。ステップＳ２２で
は後述するラベルパターンからラベル画素を抽出する。

ラベル画素抽出の順序は例えばラベルパターンの左上か
ら下に向けてのラスター走査順序である。ステップＳ２
３では抽出ラベル画素が拡大用ラベルか否かを判別する
。拡大用ラベルであればステップＳ２４で当該認識パタ
ーン画素を黒画素に変える。

拡大用ラベルでなければそのままステップＳ２５に進み
、ラベル画素アドレスを更新する。ステップＳ２６では
１パターン（文字）分終了か否かを判別する。終了でな
ければステップＳ２２に戻る。終了ならステップＳ２７
に数み後述する縮小用のラベル付けの処理を行う。ステ
ップＳ２８では同様にしてラベルパターンからラベル画
素を抽出する。ステップＳ２９では抽出したラベル画素
が縮小用ラベルか否かを判別する。縮小用ラベルであれ
ばステップＳ３０で当該認識パターン画素を白画素に変
える。縮小用ラベルでなければそのままステップＳ３１
に進みラベル画素アドレスを更新する。ステップＳ３２
では１パターン（文字）分終了か否かを判別する。終了
でなければステップ３２８に戻る。終了なら拡大縮小処
理を抜ける。

第４図（ａ）は拡大用ラベル付は処理のフローチャート
、第４図（ｂ）、（Ｃ）は拡大用ラベル付は処理の動作
説明図である。ステップＳ４１では認識パターンから画
素を抽出する。注目画素である。注目画素抽出の順序は
例えば認識パターンの左上から下に向けてのラスター走
査順序である。ステップＳ４２では注目画素が白画素で
あってその回りの黒画素数が所定数Ｎより大か否かを判
別する。大ならステップＳ４３で拡大用ラベル付けを行
なう、第４図（ｂ）のようなエリアＡの注目画素（ボイ
ド）１００には拡大用ラベルＬが付される。線図の測部
の平滑化である。この際、認識パターンは２値であるか
ら、ラベルＬは別設メモリの注目画素対応位置（ラベル
画素）に付す。ステップＳ４２の判別で大でなければそ
のままステップＳ４４に進み認識パターン画素アドレス
を更新する。第４図（Ｃ）のようなエリアＢの注目画素
１００には拡大用ラベルＬが付されない。ノイズは拡大
されない。ステップＳ４５では１文字分終了か否かを判
別し、終了でなければステップＳ４１に戻る。終了なら
処理を抜ける。

尚、必要なら画素を太らせる。第４図（ｂ）の注目画素
１００について、例えば注目画素１００の左３個の画素
が全部具なら注目画素１００に拡大用ラベルＬを付すよ
うにする。こうすると縦の黒線の右側が１画素づつ太る
。縦の黒線の左側を１画素づつ太らせるには、同様にし
て注目画素１００の右３個の画素が全部具なら注目画素
１００に拡大用ラベルＬを付すようにすればよい。また
同様にして、注目画素１００の下３個の画素が全部具な
ら注目画素１００に拡大用ラベルＬを付すようにすれば
横の黒線が上に１画素づつ太る。また注目画素１００の
上３個の画素が全部具なら注目画素１００に拡大用ラベ
ルＬを付すようにすれば横の黒線が下に１画素づつ太る
。この場合にも小さいノイズは拡大しない。

また黒画素の閾値Ｎに比べ白画素の閾値Ｍを大きくする
ことも可能である。こうすれば全体として線が膨張し、
離れていた線がつながるようになる。しかしノイズは拡
大されず除去される。

第５図（ａ）は縮小用ラベル付は処理のフローチャート
、第５図（ｂ）、（ｃ）は縮小用ラベル付は処理の動作
説明図である。ステップＳ５１では前記同様にして認識
パターンから画素を抽出する。注目画素である。ステッ
プＳ５２では注目画素が黒画素であってその回りの白画
素数が所定数Ｍより犬か否かを判別する。犬ならステッ
プＳ５３で縮小用ラベル付けを行なう。第５図（ｂ）の
ようなエリアＣの注目画素（ピーク）１００には縮小用
ラベルＬが付される。線図の測部の平滑化である。ノイ
ズも除去される。認識パターンは２値であるから、ラベ
ルは前記別設メモリの注目画素対応位置に付す。ステッ
プＳ５２の識別結果が大でなければそのままステップＳ
５４に進み認識パターン画素アドレスを更新する。第５
図（Ｃ）のようなエリアＤの注目画素１００には縮小用
ラベルＬが付されない。つまりボイドは形成されない。

ステップＳ５５では１文字分終了か否かを判別し、終了
でなければステップＳ５１に戻る。終了なら処理を抜け
る。

第６図は他の実施例の線の拡大縮小処理のフローチャー
トである。この処理では拡大、縮小のラベル付は処理の
みを先に行うので互いの処理が影響を受けない。ステッ
プＳ６１では拡大用のラベル付けを行う。拡大用のラベ
ル付けは第４図（ａ）のものと同一である。ステップＳ
６２では縮小用のラベル付けを行う。縮小用のラベル付
けは第５図（ａ）のものと同一である。こうしてラベル
付けの処理のみを先に行うことで夫々がオリジナルパタ
ーンへのラベル付けを行える。ステップ５８３ではラベ
ルパターンから画素を抽出する。ステップＳ６４では拡
大用ラベルか否かを判別する。拡大用ラベルであればス
テップＳ６８で認識パターンの対応画素を黒画素に変え
る。拡大用ラベルでなければステップＳ６５で縮小用ラ
ベルか否かを判別する。縮小用ラベルであればステップ
Ｓ６９で認識パターンの対応画素を白画素に変える。ま
た縮小用ラベルでもなければステップ５８Ｂでラベルパ
ターンの注目画素のアドレスを更新する。ステップＳ６
７では１文字終了か否かを判別する。終了でなければス
テップＳ６３に戻る。終了であれば処理を抜ける。

第７図（ａ）、（ｂ）は第３図の拡大縮小処理を行なっ
た場合の認識パターンの変化を示す図である。第７図（
ａ）は文字″Ｙ″のオリジナル認識パターンであり、第
７図（ｂ）は１回拡大処理し、１回縮小処理した認識パ
ターンである。文字″Ｙ’の離れている部分Ｐがつなが
っていることがよく分かる。

第８図（ａ）〜（Ｃ）は第３図の拡大縮小処理を２回行
なった場合の認識パターンの変化を示す図である。第７
図（ａ）は数字“７”のオリジナル認識パターンであり
、第８図（ｂ）は１回拡大縮小処理した認識パターンで
ある。ここではギャップＰがＰ′にせばまり、ノイズＱ
が消滅している。第８図（Ｃ）はもう１回拡大縮小処理
した認識パターンである。ここではギャップＰ′がさら
にＰ′にせばまり、数字“７”の特徴を明確に示してい
る。

第９図（ａ）〜（ｄ）はパターン認識の再履行処理を説
明する図である。第９図（ａ）は文字“■”のオリジナ
ル認識パターンであるが、ギャップＰが大きいので文字
“Ｊ”と区別が付かない。第９図（ｂ）は１回拡大縮小
処理した認識パターンである。ギャップＰ′はまだ゛大
きい。第９図（ｃ）はもう１回拡大縮小処理した認識パ
ターンである。ギャップＰ″は文字“■”と確信するに
はまだ大きい。第９図（ｄ）はもう１回拡大縮小処理し
た認識パターンである。ギャップＰ″は消滅し、確実に
文字“■”と認識する。

尚、前記実施例において、文字線の拡大縮小の処理は、
認識の再履行の場合にのみ行ってもよい。

［発明の効果コ 以上述べた如く本発明によれば、線の拡大縮小という方
法で、小さな斑点を取り除き、線の中の穴や凹凸をうめ
、線のとぎれをつなぐなどのノイズ除去と平滑化の処理
が同時に行え、良質な画像を得ることで、より正確な文
字や図形の認識を可能にする効果がある。

また、−度認識に用いた２値画像に文字線の拡大縮小の
処理を施すことで、スライスレベルを変えて２値化し直
すために画像を多値で保持しなくても、再度認識を行う
ために必要な画像が得られ、この処理によりノイズ除去
や平滑化の行われた画像をもとに、より正確な認識を容
易にする効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例のパターン認識装置のブロック構成図、 第２図は実施例のパターン認識処理のフローチャート、 第３図は実施例の線の拡大縮小処理のフローチャート、 第４図（ａ）は拡大用ラベル付は処理のフローチャート
、 第４図（ｂ）、（ｃ）は拡大用ラベル付は処理の動作説
明図、 第５図（ａ）は縮小用ラベル付は処理のフローチャート
、 第５図（ｂ）、（Ｃ）は縮小用ラベル付は処理の動作説
明図、 第６図は他の実施例の線の拡大縮小処理のフローチャー
ト、 第７図（ａ）、（ｂ）は第３図の拡大縮小処理を行なっ
た場合の認識パターンの変化を示す図、第８図（ａ）〜
（Ｃ）は第３図の拡大縮小処理を２回行なった場合の認
識パターンの変化を示す図、 第９図（ａ）〜（ｄ）はパターン認識の再履行処理を説
明する図である。 図中、１・・・画像人力部、２・・・処理部、３・・・
識別結果出力部、２１・・・２値化切出部、２２・・・
線の拡大縮小部、２３・・・特徴抽出部、２４・・・識
別部、２５・・・再履行判定部である。 特許出願人　　　キャノン株式会社 第２図 第４図 （ａ） 第５図 第６図 （。）（ｂ） 第７図 （ａ）　　　　　　　（ｂ）　　　　　　　（ｃ）第８
図 第９ （ｃ）　　　　　　（ｄ） 図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）２値化パターンを認識するパターン認識装置にお
   いて、注目すべき白画素の回りの黒画素が所定数以上の
   ときは前記白画素を黒画素に変えるパターン拡大手段と
   、注目すべき黒画素の回りの白画素が所定数以上のとき
   は前記黒画素を白画素に変えるパターン縮小手段と、パ
   ターン認識に先立つて前記パターン拡大手段によるパタ
   ーン拡大変換の後前記パターン縮小手段によるパターン
   縮小変換を行う前処理手段を備えることを特徴とするパ
   ターン認識装置。
2. （２）２値化パターンを認識するパターン認識装置にお
   いて、２値化パターンを認識するパターン認識手段と、
   注目すべき白画素の回りの黒画素が所定数以上のときは
   前記白画素を黒画素に変えるパターン拡大手段と、注目
   すべき黒画素の回りの白画素が所定数以上のときは前記
   黒画素を白画素に変えるパターン縮小手段と、前記パタ
   ーン拡大手段によるパターン拡大変換の後前記パターン
   縮小手段によるパターン縮小変換を行うパターン処理手
   段を備え、前記パターン認識手段によるパターン認識が
   否定的のときは前記パターン処理手段によるパターン変
   換を行なつて後再度前記パターン認識手段によるパター
   ン認識を行うことを特徴とするパターン認識装置。
3. （３）２値化パターンを認識するパターン認識装置にお
   いて、注目すべき白画素の回りの黒画素が所定数以上の
   ときは前記白画素を黒画素に変えるラベルを付す手段と
   、注目すべき黒画素の回りの白画素が所定数以上のとき
   は前記黒画素を白画素に変えるラベルを付す手段と、前
   記付したラベルに従つて画素を変える手段と、パターン
   認識に先立つて前記各手段によるパターン処理を行う前
   処理手段を備えることを特徴とするパターン認識装置。