DE3851173T2

DE3851173T2 - Verfahren und Gerät zur Erkennung von Halbtonbildmustern.

Info

Publication number: DE3851173T2
Application number: DE3851173T
Authority: DE
Inventors: Morio Kanasaki; Tadaaki Mishima; Hideo Ota; Masao Takatoo
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1987-04-20
Filing date: 1988-04-18
Publication date: 1994-12-15
Anticipated expiration: 2008-04-19
Also published as: DE3851173D1; JP2696211B2; EP0287995A3; US4941192A; EP0287995B1; EP0287995A2; JPS63262778A

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erkennen eines Musters wie eines Zeichens durch Bildverarbeitung, und spezieller betrifft sie ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erkennen eines von einer Fernsehkamera oder dergleichen eingegebenen Halbtonbildes, ohne einen Quantisierungsprozeß wie eine Digitalisierung zu verwenden.
Zeichenerkennungstechniken werden in der Praxis in großem Umfang verwendet, und sie halten den ersten Platz gegenüber anderen Mustererkennungstechniken. Jedoch treten schwerwiegende Probleme auf, wenn diese Technik auf allgemeine industrielle Gebiete angewandt wird. Speziell sei ein allgemein verwendeter optischer Codeleser betrachtet, der darauf abzielt, Zeichen und Symbole zu lesen, die auf Papier aufgezeichnet sind. Bei den industriellen Anwendungsgebieten sind Zeichen und Symbole jedoch häufig auf verschiedene Materialien gedruckt oder in diese eingraviert, so daß häufig eine Ungleichmäßigkeit der Helligkeit auftreten kann, abhängig von fehlender Gleichmäßigkeit des Drucks oder der Beleuchtungsbedingungen.
Gemäß einem allgemeinen Zeichenerkennungsverfahren, wie es durch Fig. 20 veranschaulicht wird, wird das Bild eines Objekts 155, wie eines Zeichens, in eine Fernsehkamera 1 eingegeben und durch einen Analog/Digital(A/D)-Umsetzer 2 in 6 bis 8 Bits quantisiert, um in einen (nicht dargestellten) Halbtonbildspeicher eingeschrieben zu werden. Die Daten im Halbtonbildspeicher werden einer Vorverarbeitung 150 unterzogen, um von der Fernsehkamera 1 erzeugte Störsignale oder Digitalisierungsstörsignale zu entfernen, und sie werden einem Digitalisierungsprozeß 151 zur Kompression der Datenmenge unterzogen. Beim Digitalisierungsprozeß 151 werden die Halbtondaten bezogen auf einen Schwellenwert in die zwei binären Werte "0" und "1" umgesetzt.
Das erhaltene Binärbild wird einem Zeichenermittlungsprozeß 152 unterzogen, um ein Zeichen zu erfassen. Das ermittelte Zeichen oder das Muster wird einem Merkmalsparameter-Entnahmeprozeß 153 unterzogen, um daraus Parameter wie die Positionen von Ungleichmäßigkeiten des Musters und die Anzahl von Endpunkten des Musters zu entnehmen. Die Merkmalsparameter werden einem Erkennungsprozeß 154 unterzogen, in dem sie mit vorab abgespeicherten Standardmusterdaten verglichen werden, um dasjenige Muster aufzufinden und auszugeben, das mit den Merkmalsparametern die größte Anzahl übereinstimmender Punkte aufweist. Im Digitalisierungsprozeß 151 unter den oben angegebenen Prozessen kann ein Doppelpeakmuster eines Halbtonhistogramms erhalten werden, wie in Fig. 21A (b) dargestellt, wenn das eingegebene Halbtonbild sehr deutlich ist, so daß der Schwellenwert für die Digitalisierung leicht festgelegt werden kann.
Es wird nun ein Beispiel für ein Binärbild eines Zeichens, dessen Linie (Kontur) deutlich gegen den Hintergrund unterschieden werden kann, beschrieben. Fig. 22 veranschaulicht ein Verfahren zum Erkennen eines relativ einfachen Zeichenmusters (7-Segment-Zeichen). Prüfbereiche 1 bis 7 (Fig. 22 (b)) sind an speziellen Positionen eines Binärbildes 170 (Fig. 22 (a)) vorgegeben, um zu überprüfen, ob in jedem der Bereiche eine Zeichenlinie vorhanden ist. Bei dem in Fig. 22 dargestellten Fall ist eine Zeichenlinie innerhalb der Bereiche 1, 3, 4, 5 und 7 vorhanden (EIN), wohingegen innerhalb der Bereiche 2 und 6 keine Zeichenlinie vorhanden ist (AUS). Ein derartiges EIN/AUS-Muster ist nur für das Zeichen "2" charakteristisch, so daß das Objektbild als "2" erkannt werden kann. Die Beurteilung von EIN oder AUS kann dadurch ausgeführt werden, daß überprüft wird, mit welchem Ausmaß Linien, d. h. in diesem Fall Weißwerte (Binärwert "1") innerhalb eines örtlichen Prüfbereichs vorhanden sind.
Alternativ wird ein Beispiel für ein Halbtonbild beschrieben, das wegen einer bestimmten Weißgraddifferenz zwischen dem Hintergrund und dem Zeichen deutlich erkannt werden kann. Für ein Halbtonbild 180, wie es in Fig. 23 (a) als Beispiel dargestellt ist, bei dem das Zeichen hell (hoher Weißgrad) und der Hintergrund dunkel ist, wird ein Prozeß zum Erzielen eines Weißgradhistogramms in einem Prüfbereich ausgeführt. Fig. 23 (b) zeigt ein Weißgradhistogramm für einen Prüfbereich, innerhalb dessen keine Zeichenlinie vorhanden ist, und Fig. 23 (c) zeigt ein Weißgradhistogramm für einen Prüfbereich, innerhalb dessen eine Zeichenlinie vorhanden ist. Derartige Weißgradhistogramme werden für alle Prüfbereiche 1 bis 7, wie in Fig. 22 dargestellt, erhalten. Ein zu erzeugendes Zeichen kann auf Grundlage der Weißgrad- Merkmalsparameter in den Prüfbereichen erkannt werden, wie:
(1) Existiert ein Minimum in der Weißgradverteilung (liegen zwei Peaks vor)?
(2) Summe oder Mittelwert von Weißgraden.
Jedoch stellt sich beim ersteren Verfahren, das die Anzahl von Pixeln "1" in einem Prüfbereich berechnet, eine Schwierigkeit dahingehend, daß eine fehlerhafte Beurteilung erfolgen kann, wenn der Digitalisierungsprozeß wegen eines empfindlichen Ansprechens auf Unterbrechungen im Muster oder auf Störsignale nicht richtig ausgeführt wird. Ferner stellt sich beim letzteren ein Problem dahingehend, daß es schwierig wird, einen Schwellenwert festzustellen, wenn die Beleuchtung dunkel ist und der Zeichenkontrast kleiner wird, ähnlich wie im Fall, der in Fig. 21A (b) dargestellt ist. Abgesehen vom Vorstehenden werden, wenn ungleichmäßige Helligkeit vorliegt, wie in Fig. 21B dargestellt, die Peaks und Tiefpunkte des Weißgradhistogramms undeutlich, wie in Fig. 21B (b) dargestellt, was zu einem anderen Grund für Schwierigkeiten beim Festlegen eines Schwellenwerts führt. Insbesondere auf Gebieten industrieller Anwendung können die Beleuchtungsbedingungen eines Objekts schwanken, was bewirkt, daß die Helligkeitsverteilung beträchtlich nach oben und unten schwankt. Daher wird es schwierig, für die Digitalisierung einen Schwellenwert festzulegen. Auch führt die Digitalisierung oft zu einer unterbrochenen oder verbreiterten Linie, so daß die Wahrscheinlichkeit für fehlerhafte Zeichenerkennung entsteht.
Wie vorstehend erörtert, ist ein herkömmliches Mustererkennungsverfahren wie auch ein Zeichenerkennungsverfahren mit einer Erkennung nach der Umsetzung eines Halbtonbildes in ein Binärbild verbunden. Im Ergebnis tritt es häufig auf, daß ein unterbrochenes oder verbreitertes Zeichen und Muster nicht richtig erkannt werden können. Um es richtig zu erkennen, muß eine Vorrichtung Software und Hardware in großem Umfang aufweisen.
Ein Prozeß mit dem im Oberbegriff von Anspruch 1 enthaltenen Schritten ist in EP-A-0 217 118 offenbart. Beim bekannten Prozeß wird die Helligkeit des ursprünglichen Halbtonbildes dadurch normiert, daß es mit einem tiefpaßgefilterten Bild kombiniert wird, wodurch es auf ein Bild mit hohem Kontrast zurückgeführt wird, das keine allmählichen Änderungen der Hintergrundhelligkeit aufweist.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Es ist eine Aufgabe der Erfindung, ein Mustererkennungsverfahren zu schaffen, das fehlerhafte Erkennung selbst bei einer Änderung oder Schwankung der Helligkeit eines Halbtonbildes oder dergleichen vermeiden kann.
Es ist eine andere Aufgabe der Erfindung, eine Vorrichtung zu schaffen, die dazu in der Lage ist, die oben genannten Schwierigkeiten zu überwinden und ein stabiles Erkennungsergebnis selbst auf Gebieten industrieller Anwendung auszugeben.
Diese Aufgaben werden durch den in Anspruch 1 definierten Prozeß und durch die in Anspruch 8 definierte Vorrichtung gelöst.
Durch den erfindungsgemäßen Prozeß wird es möglich, für Halbtonbilder mit konstantem Kontrast dadurch zu sorgen, daß örtliche Halbton-Merkmalesparameter aus einem normierten Bild entnommen werden. Genauer gesagt, hat das Bild dann, wenn es keine Zeichenlinie enthält, nur eine dunkle Weißgradverteilung, wohingegen es dann, wenn es eine Zeichenlinie enthält, sowohl dunkle als auch helle Weißgradverteilungen enthält. Wenn demgemäß ein Binärbild Schleier oder Störsignale enthält, wächst oder fällt die Anzahl von Werten "1" stark. Selbst wenn jedoch ein Halbtonbild Schleier aufweist, verbleibt dieser Schleierabschnitt als Pixel mit mittleren Weißgradwerten, so daß kein Fehler wie im Fall eines Binärbildes auftritt.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das ein Mustererkennungsverfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel einer ersten Erfindung veranschaulicht;
Fig. 2 ist ein Blockdiagramm, das einen Normierungsprozeß für ein Halbtonbild veranschaulicht;
Fig. 3 veranschaulicht, wie örtliche Halbton-Merkmalsparameter an Abtastpunkten entnommen werden;
Fig. 4 ist ein Blockdiagramm, das eine Mustererkennungsvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel einer zweiten Erfindung veranschaulicht;
Fig. 5A bis 5E veranschaulichen Bildverarbeitung;
Fig. 6 veranschaulicht Filter für örtliche Maxima und Minima;
Fig. 7 veranschaulicht ein Filter, wie es bei zweidimensionaler Bildverarbeitung verwendet wird;
Fig. 8A bis 8C veranschaulichen den Normierungsprozeß für ein Halbtonbild bei dreidimensionaler Wiedergabe;
Fig. 9 veranschaulicht Helligkeitsänderungen von Zeichenlinien;
Fig. 10 veranschaulicht ein anderes Beispiel eines Filters;
Fig. 11 zeigt das Ergebnis einer Multiplikation/Addition, wie sie in den Fig. 9 und 10 ausgeführt wird;
Fig. 12 und 13 zeigen weitere Beispiele von Filtern;
Fig. 14A bis 14C veranschaulichen die Verarbeitung eines Halbtonbilds mit Zeichenschleiern und Störsignalen;
Fig. 15 ist ein Blockdiagramm eines Mustererkennungsverfahrens gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 16 veranschaulicht ein Zeichenposition-Erfassungsverfahren;
Fig. 17 veranschaulicht, wie Abtastpunkte in einem rechtekkigen Zeichenbereich erhalten werden;
Fig. 18 und 19 veranschaulichen ein Zeichenposition-Erfassungsverfahren bei einem komplizierten Hintergrund;
Fig. 20 ist ein Blockdiagramm eines herkömmlichen Zeichenerkennungsverfahrens;
Fig. 21A und 21B veranschaulichen Zeichendigitalisierung;
Fig. 22 veranschaulicht ein einfaches Zeichenerkennungsverfahren; und
Fig. 23 veranschaulicht Schwierigkeiten, wie sie bei einem Verfahren vorliegen, bei dem ein Zeichen direkt aus einem Halbtonbild erkannt wird.

BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSBEISPIELE

Es werden nun die Ausführungsbeispiele der Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben.
Gemäß Fig. 3 wird eine Helligkeitsänderung, gemäß der eine Zeichenlinie als horizontale Linie innerhalb des in Fig. 18 dargestellten Prüfbereichs vorliegt, durch fC repräsentiert, und die Helligkeitsänderung dort, wo keine Zeichenlinie vorhanden ist (nur Hintergrund) wird durch fB repräsentiert. Die Helligkeitsverteilung wird unter Verwendung eines Filters G (G1 = G2 < G5 = G4 < G3) einer Multiplikation/Addition-Berechnung Σf·G unterzogen. Zwischen dem Fall, in dem eine Zeichenlinie vorhanden ist, und dem Fall, in dem keine Zeichenlinie vorhanden ist, kann eine große Helligkeitsdifferenz in der Mitte von Prüfbereichen (in der Figur durch einen Pfeil gekennzeichnet) beobachtet werden, wenn das Filter G verwendet wird. Der Grund hierfür liegt darin, daß unter Verwendung eines Filters, das an den Fall angepaßt ist, bei dem eine Zeichenlinie vorhanden ist, ein großer Wert von Σf·G für den Fall einer vorhandenen Zeichenlinie erhalten wird, wohingegen für den Fall, bei dem keine Zeichenlinie vorhanden ist, ein kleiner Wert erhalten wird.
Auf den Gebieten industrieller Anwendung können die Beleuchtungsbedingungen eines Objekts stark schwanken, so daß sich auch die in Fig. 3 dargestellte Helligkeitsverteilung stark nach oben und unten ändert. Dies bedeutet, daß sich der Wert Σf·G stark ändert, so daß es unmöglich wird, einen Schwellenwert für die Unterscheidung zwischen den beiden Fällen festzulegen.
Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, das die Grundstruktur eines erfindungsgemäßen Mustererkennungsverfahrens veranschaulicht, bei dem ein von einer Fernsehkamera 1 aufgenommenes Bild, das einer A/D-Umsetzung in einem A/D-Umsetzer 2 unterzogen wurde, zunächst einem Halbtonbild-Normierungsprozeß 3 unterliegt. Danach werden örtliche Halbton-Merkmalsparameter wie Σf·G aus dem normierten Bild an Abtastpunkten entnommen, um danach einen Erkennungsprozeß 5 auszuführen.
Fig. 4 zeigt die Struktur einer Vorrichtung, die das vorstehend genannte Mustererkennungsverfahren realisiert. Die Vorrichtung weist folgendes auf: einen Bildspeicher 211 für ein Bild mit Tonwerten in der Größenordnung von 6 bis 8 Bits, eine Ortsmaximum-Filterschaltung 212 und eine Ortsminimum- Filterschaltung 213 zum Erhalten eines Bilds einer einhüllenden Fläche, eine Histogrammverarbeitungsschaltung 214, eine Multiplikation/Addition-Berechnungsschaltung 215 zum Berechnen von Σf·G, und eine Zwischenbild-Berechnungsschaltung 216 zum Erhalten eines Bilds für die Differenz zwischen Bildern. Die Vorrichtung beinhaltet auch eine zentrale Verarbeitungseinheit 217 (CPU) zum Aktivieren verschiedener Schaltungen und zum Ausführen eines Erkennungsprozesses unter Verwendung der Werte Σf·G.
Die Bildnormierung und die Entnahme des örtlichen Halbton- Merkmalsparameters wird nun erläutert.

(i) Normierung eines Halbtonbildes

Fig. 2 ist ein Blockdiagramm, das einen Normierungsprozeß veranschaulicht, wie er auf den Fall angewandt wird, bei dem ein Zeichen hell und der Hintergrund dunkel ist.
Die Verarbeitung für ein Halbtonbild wird speziell beschrieben, wobei ein eindimensionales Bild zum Zweck des Vereinfachens der Beschreibung als Beispiel verwendet wird.
Fig. 5A zeigt ein zu verarbeitendes Halbtonbild (nachfolgend als Eingangsbild) bezeichnet, wobei das Bild entlang der Linie A-A' in Fig. 5B als g1 dargestellt ist, wobei die Abszisse die Position und die Ordinate die Helligkeit repräsentieren. Allgemein gesagt, ist es möglich, ein Zeichen aus dem Hintergrund heraus durch Digitalisierung unter Verwendung eines Schwellenwerts TH zu ermitteln, wobei ein Abschnitt, der heller als TH ist, zu "0" gemacht wird, und ein dunklerer Abschnitt zu "1". Jedoch wird der Schwellenwert TH als fester oder genauer Wert verwendet, und es ist schwierig, für einen Fall, bei dem die Helligkeit eines Eingabebildes schwankt, einen solchen Schwellenwert in ausreichender Weise festzulegen.
Angesichts dieser Tatsache wird ein Prozeß ausgeführt, bei dem der maximale Helligkeitswert in einen örtlichen Bereich eines Eingabebildes gelegt wird. Z.B. wird der maximale Helligkeitswert unter den Helligkeiten G1, G2 und G3 der drei in Fig. 6 dargestellten Pixel in die Mitte des örtlichen Bereichs gelegt. Dieser Prozeß wird nachfolgend als Ortsmaximum-Filterprozeß bezeichnet. Durch diesen Prozeß kann ein Bild g1(1) erhalten werden, dessen heller Abschnitt erweitert ist, wie in Fig. 5C dargestellt. Nach n-maligem Wiederholen dieses Prozesses kann ein Bild g1(n) erhalten werden, dessen dunkler Zeichenabschnitt gelöscht ist, wie in Fig. 5D dargestellt. Das Differenzbild zwischen dem ursprünglichen Eingabebild g1 und dem Bild g1(n) führt zu einem Bild, wie es in Fig. 5E dargestellt ist, das ein deutliches Zeichen zeigt, dessen Helligkeit über dem Bezugspegel 0 liegt. Das verarbeitete Bild ist die Differenz zwischen einem Bereich, der entnommen werden soll, und dem Hintergrund, so daß selbst dann, wenn die Helligkeit des Bildes schwankt, sich die Differenz nicht ändert. Daher kann der beim Entnehmen eines Zeichens aus dem Bild verwendete Digitalisierungsschwellenwert z. B. auf TH eingestellt werden, wie in Fig. 5 dargestellt, ohne daß eine komplizierte Berechnung erforderlich ist.
Die Helligkeit des Hintergrunds eines tatsächlichen Bildes muß nicht gleichmäßig sein, sondern sie kann sich auf viele Arten ändern. Wenn bei einer Verarbeitung eines Bildes auf eine Weise ähnlich wie bei Fig. 5 alleine ein Ortsmaximum- Filterprozeß verwendet wird, wird ein Änderungsabschnitt im Hintergrund so hervorgehoben, daß er eine Helligkeit über 0 aufweist. Ferner ist die Zeichenentnahme hauptsächlich auf die Entnahme nur eines schmalen Einschnitts gerichtet, so daß dann, wenn ein breiter Einschnitt vorliegt, dieser breite Einschnitt durch die Ortsmaximum-Filterverarbeitung hervorgehoben wird. Angesichts dieser Tatsache wird eine Ortsminimum-Filterverarbeitung (im Gegensatz zur Ortsmaximum- Filterverarbeltung soll diese Verarbeitung den minimalen Helligkeitswert unter G1, G2 und G3, wie in Fig. 6 dargestellt, einbetten) darüber hinaus m Mal ausgeführt, um die Differenz zwischen dem Eingabebild und dem verarbeiteten bild zu erhalten, wodurch der Bereich, der entnommen werden soll, geeignet hervorgehoben wird.
Bei der vorstehend genannten Verarbeitung ist die Beschreibung für die Filterverarbeitung auf ein eindimensionales Bild gerichtet. Jedoch ist ein tatsächliches Bild 2 dimensional, so daß ein Maximal- oder Minimalwert aus 3 · 3 Pixeln G1, G2, . . ., G9 entnommen wird, um ihn im Bild einzubetten, wie in Fig. 7 dargestellt.
Was zweidimensionale Verarbeitung eines Halbtonbildes betrifft, werden zweidimensionale Bilddaten eines ursprünglichen Bildes (Fig. 8A) auf die vorstehend beschriebene Weise verarbeitet, um ein Einhüllendenbild (Hintergrundbild) (Fig. 8B) zu erhalten. Insbesondere wird das ursprüngliche Bild (Fig. 8A) der n-maligen Ortsminimum-Filterverarbeitung in der Ortsminimum-Filterverarbeitungsschaltung 7 unterzogen, und danach wird das erhaltene Bild der m-maligen Ortsmaximum-Filterverarbeitung in der Ortsmaximum-Filterverarbeitungsschaltung 8 unterzogen. Danach wird die Differenz zwischen dem ursprünglichen Bild (Fig. 8A) und dem Einhüllendenbild (Fig. 8B) in der Zwischenbild-Berechnungsschaltung 9 erhalten. Im Ergebnis kann ein helles Bild, wie es in Fig. 8 dargestellt ist, erhalten werden, das relativ zu einem Bezugsniveau "0" normiert ist. Die obige Verarbeitung wird nachfolgend als Min-Max-Subtraktionsverfahren bezeichnet.
Mit dem vorstehend beschriebenen Verarbeitungsverfahren ist es möglich, selbst bei einer Änderung der Beleuchtungsbedingungen immer einen konstanten Kontrast zu erhalten. Es existieren helle und dunkle Zeichen, wie helle Zeichen vor schwarzem Hintergrund und schwarze Zeichen vor weißem Hintergrund. Selbst in diesem Fall ist es immer möglich, ein Zeichen hell und den Hintergrund dunkel zu machen, wenn die Reihenfolge der Ortsfilterverarbeitungen umgekehrt wird.

(ii) Entnahme von örtlichen Halbton-Merkmalsparametern an Abtastpunkten

Ein Beispiel für die Helligkeitsverteilung eines Bildes, das durch das Min-Max-Subtraktionsverfahren erhalten wurde, ist in Fig. 9 dargestellt. Dieses Beispiel repräsentiert den Fall, daß eine Zeichenlinie vorliegt, deren Kontrast (Maximum der Weißgraddifferenzen zwischen dem Hintergrund und der Zeichenlinie) im Bereich von 10 bis 30 liegt. In Fig. 11 ist das Ergebnis einer Multiplikation/Addition-Verarbeitung Σf·G dargestellt, bei der ein Filter, wie es in Fig. 10 dargestellt ist, verwendet wird, wobei das Pixel G3 in der Mitte (Pixelposition 3) der Zeichenlinie liegt. Wie es in Fig. 11 dargestellt ist, wird der Wert Σf·G groß (wie durch eine Kurve mit ausgefüllten Kreisen dargestellt), wenn der Kontrast groß wird.
Im allgemeinen wird der Hintergrund eines Zeichens durch das Min-Max-Subtraktionsverfahren "0". Wenn angenommen wird, daß alle Pixel einen Kontrast mit zwei Pegeln aufweisen, wobei Störsignale berücksichtigt werden, wird der Wert von Σf·G ungefähr 280, wie durch die leeren Kreise in Fig. 11 dargestellt. Dieser Wert ist für die meisten Fälle, obwohl er in gewissem Ausmaß größer oder kleiner wird, vernünftig, wenn Störsignale berücksichtigt werden. Wie es gemäß Fig. 11 zu berücksichtigen ist, ist es erkennbar, daß das Vorliegen oder Fehlen einer Zeichenlinie einfach daran erkannt werden kann, ob der Kontrast 5 oder mehr ist (wenn z. B. Σf·G 500 oder mehr ist, kann dies als "EIN" beurteilt werden).
Beim vorstehenden Ausführungsbeispiel wurde eine Linie, die eine Zeichenlinie überkreuzt, bei der Bildverarbeitung verwendet. In der Praxis ist es jedoch wirkungsvoller, wenn ein Filter verwendet wird, das eine größere Abmessung aufweist, wie in Fig. 12 und in Fig. 13 dargestellt. Wenn z. B. ein Filter gewählt wird, das die Form eines Prüfbereichs, wie er in Fig. 22 dargestellt ist, geeignet ist, wird ein in Querrichtung langgestrecktes Filter, wie es in Fig. 12 dargestellt ist, für die Prüfbereich 2, 3, 5 und 6 (Überprüfung einer vertikalen Linie) verwendet, und ein in vertikaler Richtung langgestrecktes Filter, wie es in Fig. 13 dargestellt ist, wird für die Prüfbereiche 1, 4 und 7 verwendet (Überprüfung einer horizontalen Linie). Die Verwendung eines solchen größeren Filters gewährleistet eine stabile Beurteilung selbst dann, wenn eine Linie fehlt oder wenn Störsignale erzeugt werden, da ein großer Wert ausgegeben wird, vorausgesetzt, daß eine Tonänderung vorliegt, deren Änderung derjenigen des Filters ähnlich ist, und es ist möglich, eine stabile Beurteilung zu treffen.
Wenn solch ein größeres Filter verwendet wird, kann ein Bild mit Schleier (Abschnitt A) oder ein Bild mit Störsignalen (Abschnitt B), wie in Fig. 14A dargestellt, geeignet gehandhabt werden. D.h., daß für das Bild mit dem Abschnitt A eine Helligkeitsverteilung erhalten wird, wie sie in Fig. 14B dargestellt ist, um dies als Zustand "EIN" zu beurteilen, und für das Bild mit dem Abschnitt B eine Helligkeitsverteilung erhalten wird, wie sie in Fig. 14C dargestellt ist, um dies als Zustand "AUS" zu beurteilen.
Als örtliche Merkmalsparameter an Abtastpunkten eines Bildes, wie es durch das Min-Max-Subtraktionsverfahren erhalten wird, können auch die folgenden Werte verwendet werden: (1) Summe oder Mittelwert von Weißgraden, wie oben beschrieben.
(2) Differenz zwischen zwei Mittelwerten von Bildweißgraden, die heller oder dunkler als ein vorgegebener Schwellenwert sind (z. B. Schwellenwert, wie er zur Verwendung bei einer Digitalisierung innerhalb des in Fig. 14 dargestellten rechteckigen Zeichenbereichs 80 am geeignetsten ist).
Nachfolgend wird der Fall beschrieben, bei dem sich die Position oder Größe eines Zeichens ändern.
Fig. 15 zeigt ein anderes Ausführungsbeispiel der Erfindung. Dieses Ausführungsbeispiel unterscheidet sich von den vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen dahingehend, daß eine Zeichenposition/Größe-Erkennung 90 und eine Abtastpunktberechnung 91 zwischen dem Halbtonbild-Normierungsprozeß 3 und der Entnahme 4 des örtlichen Merkmalsparameters am Abtastpunkt ausgeführt werden.
Ein Bild, das ausgehend von einem Halbtonbild oder einem ursprünglichen, von einer Fernsehkamera ohne Formung eingegebenen Bild normiert wurde, unterliegt einer Erfassung der Zeichen-Position/Größe. Auf Grundlage der erfaßten Daten werden Abtastpunkte für einen Prüfbereich berechnet. Örtliche Halbton-Merkmalsparameterwerte Σf·G werden unter Verwendung der Koordinaten der berechneten Abtastpunkte als Mitten der Multiplikation/Addition erhalten. Auf Grundlage der Parameterwerte wird der Zustand "EIN" oder "AUS" einer Zeichenlinie für alle Abtastpunkte ermittelt, um dadurch das Muster zu erkennen.
Ein Verfahren zum Erfassen der Zeichen-Position/Größe liegt darin, wie in Fig. 16 dargestellt, aus einem Halbtonbild 100 eine Halbtonbildverteilung (Aufsummierung von Halbtondaten) auf die X-Achse projiziert (Fig. 16 (a)) und eine Halbtonbildverteilung auf die Y-Achse projiziert (Fig. 16 (b)) zu entnehmen, um einen Rechteckbereich zu erhalten, der ein Zeichen umgibt (Fig. 17), und um Abtastpunkte 110 innerhalb des Rechteckbereichs 111 festzulegen. Wenn der Hintergrund eines Zeichens nicht gewöhnlich ist, wie in Fig. 18 dargestellt, wird die Weißgrad-Häufigkeitsverteilung (Fig. 18 (a)) im Zeichenbereich erhalten, um einen Schwellenwert für die Digitalisierung zu bestimmen und das Bild im Zeichenbereich zu digitalisieren (Fig. 18 (b)). Der Rechteckbereich eines Zeichens kann dadurch ermittelt werden, daß ein Zeichen aus dem Binärbild entnommen wird. In diesem Fall kann das Binärbild mehr oder weniger verformt sein, wie in Fig. 19 dargestellt, jedoch ändert sich der Rechteckbereich insgesamt kaum.
Wie vorstehend beschrieben, wird zunächst das Binärmuster durch eine herkömmliche Zeichenentnahme erhalten, um dadurch die Koordinaten von Abtastpunkten unter Verwendung des Binärmusters zu berechnen, wodurch es ermöglicht ist, die oben beschriebenen örtlichen Halbton-Merkmalsparameter zu erhalten.
Bei den vorstehenden Ausführungsbeispielen wurden örtliche Halbton-Merkmalsparameterdaten Σf·G, die nur an Abtastpunkten erhalten wurden, als Bezugnahme für die Beurteilung verwendet. Jedoch ist die Erfindung nicht hierauf beschränkt. Z.B. kann als Bezugnahme für die Beurteilung ein optimaler Wert unter mehreren Daten nahe an Abtastpunkten und um diese herum verwendet werden. Wenn sich die Zeichen-Position/Größe ändert, kann ein Abtastpunkt manchmal an einen Punkt gesetzt werden, der gegenüber einem ursprünglich beabsichtigten verschoben ist, abhängig von der Genauigkeit bei der Ermittlung von Abtastpunkten. In einem solchen Fall kann ein Bereich nahe dem ursprünglich eingestellten Abtastpunkt und um diesen herum, z. B. ein Bereich von 3 · 3 Pixeln dazu verwendet werden, die Werte Σf·G innerhalb des Bereichs zu berechnen, und der Maximalwert darunter kann als Bezugnahme für die Beurteilung verwendet werden.
Es ist bevorzugt, die Änderung eines Filters G zu ändern, wenn sich die Größe eines Zeichens ändert. Wenn z. B. ein Zeichen groß ist, kann ein Filter von 4 · 7 oder 5 · 9 Pixeln dazu verwendet werden, eine möglicherweise fehlerhafte Beurteilung zu verringern. Offensichtlich werden die Koeffizienten eines Filters vorzugsweise so eingestellt, daß sie eine Weißgradänderung aufweisen, die an die Breite einer Zeichenlinie angepaßt ist.
Die Größe und die Koeffizienten eines Filters zur Verwendung bei der Multiplikation/Addition werden vorzugsweise so eingestellt, daß sie zur Weißgradänderung einer tatsächlichen Zeichenlinie passen, und die Erfindung ist nicht auf diejenigen Werte und Größen beschränkt, die in den beigefügten Zeichnungen dargestellt sind.
Erfindungsgemäß wird ein Muster aus einem Halbtonbild selbst erkannt, so daß vermieden werden kann, daß es zu einer fehlerhaften Erkennung kommt, die durch eine Änderung oder Ungleichmäßigkeit der Helligkeit eines eingegebenen Halbtonbildes hervorgerufen wird. Ferner kann eine kompakte Mustererkennungsvorrichtung wegen des einfachen Verarbeitungsverfahrens realisiert werden.

Claims

1. Verfahren zum Erkennen eines Musters in einem Halbtonbild mit folgenden Schritten:

(a) die Heiligkeit des Halbtonbildes wird normiert;

(b) aus dem normierten Halbtonbild werden an Abtastpunkten örtliche Merkmalsparameter entnommen; und

(c) unter Verwendung der entnommenen Merkmalsparameter wird das Muster nach einem vorgegebenen Erkennungsverfahren identifiziert;

wobei im Schritt (a):

das Halbtonbild durch iterative Anwendung eines Filterverfahrens mit örtlichem Maximum oder örtlichem Minimum verarbeitet wird, indem der Wert des der Mitte eines örtlichen Bildbereichs entsprechenden Punktes in dem verarbeiteten Bild als maximale bzw. minimale Helligkeit dieses örtlichen Bildbereichs gewählt wird, um ein Hintergrundbild zu entnehmen; und die Differenz aus dem Hintergrundbild und dem ursprünglichen Halbtonbild gebildet wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die örtlichen Merkmalsparameter durch eine Multiplikations/Additionsberechnung gewonnen werden, die an Abtastpunkten des Halbtonbildes unter Verwendung eines örtlichen Filters durchgeführt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die örtlichen Merkmalsparameter aus der Summe oder aus einem Mittel von Werten gewonnen werden, die die Dichten von Pixeln an jedem der Abtastpunkte des Halbtonbildes angeben.

4. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die örtlichen Merkmalsparameter aus einer Differenz zwischen einem Mittelwert der einen Schwellenwert überschreitenden Helligkeitswerte von Pixeln an jedem Abtastpunkt und einem Mittelwert der den Schwellenwert nicht überschreitenden Helligkeitswerte gewonnen werden.

5. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Abtastpunkte für den Schritt (b) aufgrund eines Musters von Binärwerten bestimmt werden.

6. Verfahren nach Anspruch 2 oder 4, wobei der örtliche Merkmalsparameter an jedem Abtastpunkt als Maximum der Werte von für Bereiche nahe dem Abtastpunkt gewonnenen örtlichen Merkmalsparametern bestimmt wird.

7. Verfahren nach Anspruch 2, wobei für die Multiplikations/Additions-Berechnung verwendete Koeffizienten des örtlichen Filterverfahrens so eingestellt werden, daß sie einer Änderung in der Helligkeit an einer Linie des zu erkennenden Musters entsprechen.

8. Vorrichtung zum Erkennen eines Musters in einem Halbtonbild, umfassend

einen Speicher (211) zur Speicherung des Halbtonbildes, eine Normierschaltung (3, 212 . . . 216) zum Normieren der Helligkeit des Halbtonbildes,

eine Extrahierschaltung (4, 212 . . . 216) zum Entnehmen von örtlichen Merkmalsparametern des Halbtonbildes an Abtastpunkten desselben, und

eine Erkennungsschaltung (5) zum Identifizieren des Musters unter Verwendung der Merkmalsparameter nach einem vorgegebenen Erkennungsverfahren, wobei die Normierschaltung aufweist:

eine Einrichtung zum Verarbeiten des Halbtonbildes durch iterative Anwendung eines Filterverfahrens mit örtlichem Maximum oder örtlichem Minimum, wobei zur Entnahme eines Hintergrundbildes der Wert des der Mitte eines örtlichen Bildbereichs entsprechenden Punktes in dem verarbeiteten Bild als maximale oder minimale Helligkeit in dem örtlichen Bildbereich gewählt wird, und

eine Einrichtung zur Bildung der Differenz aus dem Hintergrundbild und den ursprünglichen Halbtonbild.