JP2000331118A - 画像処理装置及び記録媒体 - Google Patents
画像処理装置及び記録媒体Info
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- JP2000331118A JP2000331118A JP11135127A JP13512799A JP2000331118A JP 2000331118 A JP2000331118 A JP 2000331118A JP 11135127 A JP11135127 A JP 11135127A JP 13512799 A JP13512799 A JP 13512799A JP 2000331118 A JP2000331118 A JP 2000331118A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 線幅に頼らず領域毎に最適な二値化閾値を与
えること及び、文字が無い領域では認識部にノイズを渡
さないようにする。 【解決手段】 濃淡画像から光学的文字認識に適した二
値画像を生成する画像処理装置であって、濃淡画像を入
力する濃淡画像入力手段１と、文字認識の対象となる前
記画像上の領域を特定する文字記入位置特定手段２と、
各領域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算出手段３
と、領域内の文字の有無を判定する領域内文字有無判定
手段４と、前記文字の有無情報を参照して二値画像を生
成する二値画像生成手段５とを備える。
えること及び、文字が無い領域では認識部にノイズを渡
さないようにする。 【解決手段】 濃淡画像から光学的文字認識に適した二
値画像を生成する画像処理装置であって、濃淡画像を入
力する濃淡画像入力手段１と、文字認識の対象となる前
記画像上の領域を特定する文字記入位置特定手段２と、
各領域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算出手段３
と、領域内の文字の有無を判定する領域内文字有無判定
手段４と、前記文字の有無情報を参照して二値画像を生
成する二値画像生成手段５とを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、紙面に記入された
文字を光学的に認識する画像処理装置及びこれに用いら
れる記録媒体に関し、濃淡画像から文字が鮮明に再現さ
れた二値画像を生成し、文字認識の精度向上を図る技術
に関する。
文字を光学的に認識する画像処理装置及びこれに用いら
れる記録媒体に関し、濃淡画像から文字が鮮明に再現さ
れた二値画像を生成し、文字認識の精度向上を図る技術
に関する。
【０００２】
【従来の技術】光学的文字認識装置は、現在多くの技術
が提案されているが、そのほとんどが二値画像を対象と
したものであるので、二値画像の状態が認識精度を大き
く左右する。そのため、文字認識に好適な二値画像を生
成するために多くの技術が提案されている。
が提案されているが、そのほとんどが二値画像を対象と
したものであるので、二値画像の状態が認識精度を大き
く左右する。そのため、文字認識に好適な二値画像を生
成するために多くの技術が提案されている。
【０００３】特開平１０−１４３６０８号公報は、濃淡
画像を適当な閾値で二値化し、できた二値画像上の平均
線幅を計算してその値が規定範囲外にある場合は、文字
認識に不適であると判断して二値化をやり直すことによ
り、文字認識に好適な二値画像を生成するものである。
画像を適当な閾値で二値化し、できた二値画像上の平均
線幅を計算してその値が規定範囲外にある場合は、文字
認識に不適であると判断して二値化をやり直すことによ
り、文字認識に好適な二値画像を生成するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】現在流通している帳票
には、図１０（ａ）のように、背景が複数の色で印刷さ
れているものが存在する。記入される文字は大抵明度の
低い色（黒、紺など）であるため、白でない背景は、明
度の高い色で印刷されており、そこに文字が記入された
場合でも、人間が見て見づらいということはない。以
下、このような領域を中間色領域と呼ぶことにする。
には、図１０（ａ）のように、背景が複数の色で印刷さ
れているものが存在する。記入される文字は大抵明度の
低い色（黒、紺など）であるため、白でない背景は、明
度の高い色で印刷されており、そこに文字が記入された
場合でも、人間が見て見づらいということはない。以
下、このような領域を中間色領域と呼ぶことにする。
【０００５】ところが、この明度の高い色はほとんどの
場合、比較的明度の低い色のドットを非常に細かく印刷
することで表現している。この中間色領域部分を二値化
した場合、同図（ｂ）のように、二値化閾値によっては
数ドット程度の細かいノイズ（黒画素）が非常に多く現
れることがある。なお、同図（ｃ）は後述する本発明に
よる二値化結果を示している。
場合、比較的明度の低い色のドットを非常に細かく印刷
することで表現している。この中間色領域部分を二値化
した場合、同図（ｂ）のように、二値化閾値によっては
数ドット程度の細かいノイズ（黒画素）が非常に多く現
れることがある。なお、同図（ｃ）は後述する本発明に
よる二値化結果を示している。
【０００６】上述の従来技術では、これら細かいノイズ
を線幅判定に加えてしまうため、正しい閾値決定が難し
い。また、領域内に文字が全く無い場合にも、ノイズを
手掛かりに二値化閾値の決定を行うことで、誤ってノイ
ズを文字画像として認識部に渡すことになり、どちらも
誤認識の原因となる。
を線幅判定に加えてしまうため、正しい閾値決定が難し
い。また、領域内に文字が全く無い場合にも、ノイズを
手掛かりに二値化閾値の決定を行うことで、誤ってノイ
ズを文字画像として認識部に渡すことになり、どちらも
誤認識の原因となる。
【０００７】本発明は、線幅に頼らず領域毎に最適な二
値化閾値を与えること及び、文字が無い領域では認識部
にノイズを渡さないようにすることができる画像処理装
置及び記録媒体を提供することを目的とするものであ
る。
値化閾値を与えること及び、文字が無い領域では認識部
にノイズを渡さないようにすることができる画像処理装
置及び記録媒体を提供することを目的とするものであ
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明は、濃淡画像から光学的文字認
識に適した二値画像を生成する画像処理装置であって、
濃淡画像を入力する濃淡画像入力手段と、文字認識の対
象となる前記画像上の領域を特定する文字記入位置特定
手段と、各領域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算
出手段と、領域内の文字の有無を判定する領域内文字有
無判定手段と、前記文字の有無情報を参照して二値画像
を生成する二値画像生成手段とを備えることを特徴とす
るものである。
に、請求項１記載の発明は、濃淡画像から光学的文字認
識に適した二値画像を生成する画像処理装置であって、
濃淡画像を入力する濃淡画像入力手段と、文字認識の対
象となる前記画像上の領域を特定する文字記入位置特定
手段と、各領域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算
出手段と、領域内の文字の有無を判定する領域内文字有
無判定手段と、前記文字の有無情報を参照して二値画像
を生成する二値画像生成手段とを備えることを特徴とす
るものである。
【０００９】また上記目的を達成するために、請求項２
記載の発明は、請求項１記載において、領域内文字有無
判定手段は、求められた二値化閾値で各文字領域内を二
値化した場合の画素の連結成分を抽出する連結成分抽出
手段と、連結成分の数を数える連結成分計数手段と、連
結成分の数から文字の有無を評価する評価値を算出する
文字有無評価値算出手段とを備えることを特徴とするも
のである。
記載の発明は、請求項１記載において、領域内文字有無
判定手段は、求められた二値化閾値で各文字領域内を二
値化した場合の画素の連結成分を抽出する連結成分抽出
手段と、連結成分の数を数える連結成分計数手段と、連
結成分の数から文字の有無を評価する評価値を算出する
文字有無評価値算出手段とを備えることを特徴とするも
のである。
【００１０】また上記目的を達成するために、請求項３
記載の発明は、請求項１記載において、領域内文字有無
判定手段は、求められた二値化閾値で各文字領域内を二
値化した場合の各文字領域内のエッジを数えるエッジ数
計数手段と、エッジの数から文字の有無を評価する評価
値を算出する文字有無評価値算出手段とを備えることを
特徴とするものである。
記載の発明は、請求項１記載において、領域内文字有無
判定手段は、求められた二値化閾値で各文字領域内を二
値化した場合の各文字領域内のエッジを数えるエッジ数
計数手段と、エッジの数から文字の有無を評価する評価
値を算出する文字有無評価値算出手段とを備えることを
特徴とするものである。
【００１１】また上記目的を達成するために、請求項４
記載の発明は、濃淡画像から光学的文字認識に適した二
値画像を生成する機能をコンピュータに実現させるプロ
グラムを格納した記録媒体であって、該プログラムは、
濃淡画像を入力する機能、文字認識の対象となる前記画
像上の領域を特定する機能、各領域毎に二値化閾値を算
出する機能、領域内の文字の有無を判定する機能、前記
文字の有無情報を参照して二値画像を生成する機能をコ
ンピュータに実現させるものであることを特徴とするも
のである。
記載の発明は、濃淡画像から光学的文字認識に適した二
値画像を生成する機能をコンピュータに実現させるプロ
グラムを格納した記録媒体であって、該プログラムは、
濃淡画像を入力する機能、文字認識の対象となる前記画
像上の領域を特定する機能、各領域毎に二値化閾値を算
出する機能、領域内の文字の有無を判定する機能、前記
文字の有無情報を参照して二値画像を生成する機能をコ
ンピュータに実現させるものであることを特徴とするも
のである。
【００１２】また上記目的を達成するために、請求項５
記載の発明は、請求項４記載において、文字の有無を判
定する機能として、二値化閾値で各文字領域内を二値化
した場合の画素の連結成分を抽出する機能と、連結成分
の数を数える機能と、連結成分の数から文字の有無を評
価する評価値を算出する機能とを備えることを特徴とす
るものである。
記載の発明は、請求項４記載において、文字の有無を判
定する機能として、二値化閾値で各文字領域内を二値化
した場合の画素の連結成分を抽出する機能と、連結成分
の数を数える機能と、連結成分の数から文字の有無を評
価する評価値を算出する機能とを備えることを特徴とす
るものである。
【００１３】また上記目的を達成するために、請求項６
記載の発明は、請求項４記載において、文字の有無を判
定する機能として、二値化閾値で各文字領域内を二値化
した場合の各文字領域内のエッジを数える機能と、エッ
ジの数から文字の有無を評価する評価値を算出する機能
とを備えることを特徴とするものである。
記載の発明は、請求項４記載において、文字の有無を判
定する機能として、二値化閾値で各文字領域内を二値化
した場合の各文字領域内のエッジを数える機能と、エッ
ジの数から文字の有無を評価する評価値を算出する機能
とを備えることを特徴とするものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を添付
図面に従って説明する。図１は第１の実施の形態を示す
画像処理装置の構成図である。文字認識を行いたい帳票
原稿を濃淡画像として読み込むスキャナ等の濃淡画像入
力手段１、帳票上の文字の記入欄の位置を特定する文字
記入位置特定手段２、ある文字記入欄の二値化閾値を決
める二値化閾値算出手段３、文字領域内に文字が記入さ
れているか否かを判断する領域内文字有無判定手段４、
濃淡画像を基に、決定された閾値などから二値画像を生
成する二値画像生成手段５を備えている。
図面に従って説明する。図１は第１の実施の形態を示す
画像処理装置の構成図である。文字認識を行いたい帳票
原稿を濃淡画像として読み込むスキャナ等の濃淡画像入
力手段１、帳票上の文字の記入欄の位置を特定する文字
記入位置特定手段２、ある文字記入欄の二値化閾値を決
める二値化閾値算出手段３、文字領域内に文字が記入さ
れているか否かを判断する領域内文字有無判定手段４、
濃淡画像を基に、決定された閾値などから二値画像を生
成する二値画像生成手段５を備えている。
【００１５】図２は画像処理手順の第１の例を示すフロ
ーチャートである。濃淡画像入力手段１を用いて画像を
入力する（ステップ１０１）。次に文字の記入位置を文
字記入位置特定手段２により特定する（ステップ１０
２）。これには様々な方法が考えられるが、特開平１０
−９１７８３号公報にあるように、未記入の同一フォー
マットの帳票画像との位置合わせを行い、この画像上の
位置座標値で定義された文字記入欄から処理対象の画像
上の文字記入欄の位置を推定する方法などを用いる。
ーチャートである。濃淡画像入力手段１を用いて画像を
入力する（ステップ１０１）。次に文字の記入位置を文
字記入位置特定手段２により特定する（ステップ１０
２）。これには様々な方法が考えられるが、特開平１０
−９１７８３号公報にあるように、未記入の同一フォー
マットの帳票画像との位置合わせを行い、この画像上の
位置座標値で定義された文字記入欄から処理対象の画像
上の文字記入欄の位置を推定する方法などを用いる。
【００１６】文字記入欄の位置推定の後、二値化閾値算
出手段３により二値化閾値の算出を行う（ステップ１０
３）。ここでは判別分析法で閾値を決定する。判別分析
法とは、画像の濃度値ヒストグラムにおいて、濃度値の
集合を閾値ｔで２つのクラスに分割したときに、クラス
内の分散が最小、クラス間の分散が最小となるようなｔ
を閾値として決める方法である。
出手段３により二値化閾値の算出を行う（ステップ１０
３）。ここでは判別分析法で閾値を決定する。判別分析
法とは、画像の濃度値ヒストグラムにおいて、濃度値の
集合を閾値ｔで２つのクラスに分割したときに、クラス
内の分散が最小、クラス間の分散が最小となるようなｔ
を閾値として決める方法である。
【００１７】具体的には、閾値ｔ未満の濃度値のクラス
を１、ｔ以上のクラスを２と置き、それぞれのクラス内
の分散をｖ1 ，ｖ2 、濃度平均値をｅ1 ，ｅ2 、画素数
をｎ 1 ，ｎ2 と置いたとき、クラス内分散ｖc とクラス
間分散ｖb を、 ｖc （ｔ）＝ｎ1 ｖ1 ＋ｎ2 ｖ2 ｖb （ｔ）＝ｎ1 ｎ2 （ｅ1 −ｅ2 ）2 で定義する。このとき、 ｖb （ｔ）／ｖc （ｔ） が最大となるｔを閾値とする。
を１、ｔ以上のクラスを２と置き、それぞれのクラス内
の分散をｖ1 ，ｖ2 、濃度平均値をｅ1 ，ｅ2 、画素数
をｎ 1 ，ｎ2 と置いたとき、クラス内分散ｖc とクラス
間分散ｖb を、 ｖc （ｔ）＝ｎ1 ｖ1 ＋ｎ2 ｖ2 ｖb （ｔ）＝ｎ1 ｎ2 （ｅ1 −ｅ2 ）2 で定義する。このとき、 ｖb （ｔ）／ｖc （ｔ） が最大となるｔを閾値とする。
【００１８】判別分析法で閾値を決定すると、白い領域
に文字が記入された場合に加え、中間色領域に文字が記
入された場合にも、背景を白、文字を黒として綺麗に二
値化が行える。ところが、領域内に文字が存在しない場
合、クラスの分割を強引に行うことになるので、できた
二値画像は白黒入り混じった画像になってしまうことは
前述した通りである。この画像を認識部に渡すと文字の
存在しない領域に対して、文字があるとの認識結果を生
み兼ねない。そこで、領域内文字有無判定手段４で文字
の有無を判定する（ステップ１０４）。文字の有無判定
には幾つかの方法が考えられるが、本実施例では画素の
連結成分の個数を用いる。
に文字が記入された場合に加え、中間色領域に文字が記
入された場合にも、背景を白、文字を黒として綺麗に二
値化が行える。ところが、領域内に文字が存在しない場
合、クラスの分割を強引に行うことになるので、できた
二値画像は白黒入り混じった画像になってしまうことは
前述した通りである。この画像を認識部に渡すと文字の
存在しない領域に対して、文字があるとの認識結果を生
み兼ねない。そこで、領域内文字有無判定手段４で文字
の有無を判定する（ステップ１０４）。文字の有無判定
には幾つかの方法が考えられるが、本実施例では画素の
連結成分の個数を用いる。
【００１９】図３は領域内文字有無判定手段の第１の例
を示す構成図である。図２のステップ１０３で求められ
た二値化閾値で文字領域内を二値化した場合の、連結成
分を求める連結成分抽出手段２０１、連結成分の個数を
数える連結成分計数手段２０２、連結成分の個数から文
字の有無を判定する評価値を計算する文字有無評価値算
出手段２０３を備えている。
を示す構成図である。図２のステップ１０３で求められ
た二値化閾値で文字領域内を二値化した場合の、連結成
分を求める連結成分抽出手段２０１、連結成分の個数を
数える連結成分計数手段２０２、連結成分の個数から文
字の有無を判定する評価値を計算する文字有無評価値算
出手段２０３を備えている。
【００２０】図４は図３に示す領域内文字有無判定手段
による処理手順を示すフローチャートである。図２に示
すステップ１０４内の詳細な流れを説明する。まず、連
結成分抽出手段２０１で黒画素及び白画素の連結成分を
抽出する（ステップ３０１）。次に連結成分計数手段２
０２で各連結成分の個数を数える（ステップ３０２）。
による処理手順を示すフローチャートである。図２に示
すステップ１０４内の詳細な流れを説明する。まず、連
結成分抽出手段２０１で黒画素及び白画素の連結成分を
抽出する（ステップ３０１）。次に連結成分計数手段２
０２で各連結成分の個数を数える（ステップ３０２）。
【００２１】図５に示した例では、黒画素の連結成分が
５個、白画素の連結成分が３個である。次に文字有無評
価値算出手段２０３で評価値を求める（ステップ３０
３）。本実施例では、領域内の全画素数をＮ、白画素、
黒画素の連結成分数をそれぞれｗ，ｂと置いた場合の、 Ｒ1 ＝（ｗ＋ｂ）／Ｎ を評価値とする。
５個、白画素の連結成分が３個である。次に文字有無評
価値算出手段２０３で評価値を求める（ステップ３０
３）。本実施例では、領域内の全画素数をＮ、白画素、
黒画素の連結成分数をそれぞれｗ，ｂと置いた場合の、 Ｒ1 ＝（ｗ＋ｂ）／Ｎ を評価値とする。
【００２２】評価値が予め定められた値より大きい場合
には、文字がない領域に無理に二値化閾値を決めたた
め、白黒入り混じった画像になったと判断されるので、
文字なしと判定する（ステップ３０５）。逆に小さい場
合には、文字を正しく二値化したと判断されるので、文
字ありと判定する（ステップ３０６）。
には、文字がない領域に無理に二値化閾値を決めたた
め、白黒入り混じった画像になったと判断されるので、
文字なしと判定する（ステップ３０５）。逆に小さい場
合には、文字を正しく二値化したと判断されるので、文
字ありと判定する（ステップ３０６）。
【００２３】次に、再び図２のフローに戻る。ステップ
１０４で文字がないと判断された場合には、誤って認識
を行わないように二値画像生成手段５で領域内をすべて
白画素にする処理を行う（ステップ１０５）。一方、文
字があると判断された領域では、先に求めた閾値で二値
化を行う（ステップ１０６）。このようにして、認識対
象となっている領域すべてに二値化処理を行うまで処理
を繰り返し（ステップ１０７）、終了したら二値画像を
出力して（ステップ１０８）認識部に渡し、処理を終了
する。
１０４で文字がないと判断された場合には、誤って認識
を行わないように二値画像生成手段５で領域内をすべて
白画素にする処理を行う（ステップ１０５）。一方、文
字があると判断された領域では、先に求めた閾値で二値
化を行う（ステップ１０６）。このようにして、認識対
象となっている領域すべてに二値化処理を行うまで処理
を繰り返し（ステップ１０７）、終了したら二値画像を
出力して（ステップ１０８）認識部に渡し、処理を終了
する。
【００２４】図６は領域内文字有無判定手段の第２の例
を示す構成図である。図６に示す領域内文字有無判定手
段４は、連結成分のエッジ数に着目して文字有無判定を
行うものであり、二値化した領域内のエッジ数を数える
エッジ数計数手段４０１、エッジ数から領域内の文字の
有無を吟味する評価値を算出する文字有無評価値算出手
段４０２を備えている。
を示す構成図である。図６に示す領域内文字有無判定手
段４は、連結成分のエッジ数に着目して文字有無判定を
行うものであり、二値化した領域内のエッジ数を数える
エッジ数計数手段４０１、エッジ数から領域内の文字の
有無を吟味する評価値を算出する文字有無評価値算出手
段４０２を備えている。
【００２５】図７は図６に示す領域内文字有無判定手段
による処理手順を示すフローチャートである。上記と同
様、図２に示すステップ１０４内の詳細な流れを示すも
のである。まず、エッジ数計数手段４０１でエッジを数
える（ステップ５０１）。エッジは図８に示すように、
領域内を横方向に走査し、白黒が変動する回数を合計し
た後、縦方向に走査して同様の操作を行い、それらを合
計して求める（図８の例では領域のエッジ数＝１６＋２
０＝３６）。
による処理手順を示すフローチャートである。上記と同
様、図２に示すステップ１０４内の詳細な流れを示すも
のである。まず、エッジ数計数手段４０１でエッジを数
える（ステップ５０１）。エッジは図８に示すように、
領域内を横方向に走査し、白黒が変動する回数を合計し
た後、縦方向に走査して同様の操作を行い、それらを合
計して求める（図８の例では領域のエッジ数＝１６＋２
０＝３６）。
【００２６】次に、文字有無評価値算出手段４０２で、
エッジ数を基に評価値を計算する（ステップ５０２）。
本実施例での評価値は、エッジ数をｅ、領域内の総画素
数をＮとおいて、 Ｒ2 ＝ｅ2 ／Ｎ で計算する。
エッジ数を基に評価値を計算する（ステップ５０２）。
本実施例での評価値は、エッジ数をｅ、領域内の総画素
数をＮとおいて、 Ｒ2 ＝ｅ2 ／Ｎ で計算する。
【００２７】この評価値Ｒ2 は、文字がない領域に判別
分析法で閾値を決定した場合に現れる、白黒入り混じっ
た二値画像に対しては値が大きくなる傾向がある。よっ
て、評価値Ｒ2 の大小で文字の有無を判断できる。評価
値Ｒ2 と予め定めて置いた値を比較し（ステップ５０
３）、既定値以上ならば文字なしと判定し（ステップ５
０４）、図２のステップ１０５に進む。既定値以下なら
文字ありと判定し（ステップ５０５）、図２のステップ
１０６へ進む。
分析法で閾値を決定した場合に現れる、白黒入り混じっ
た二値画像に対しては値が大きくなる傾向がある。よっ
て、評価値Ｒ2 の大小で文字の有無を判断できる。評価
値Ｒ2 と予め定めて置いた値を比較し（ステップ５０
３）、既定値以上ならば文字なしと判定し（ステップ５
０４）、図２のステップ１０５に進む。既定値以下なら
文字ありと判定し（ステップ５０５）、図２のステップ
１０６へ進む。
【００２８】図９は第２の実施の形態を示す画像処理装
置の構成図である。本実施形態は、請求項４ないし請求
項６記載のソフトウェアによって上記機能を実現する場
合の構成図であり、ＣＰＵ６０１、メモリ６０２、ハー
ドディスク６０３、入力装置６０４、ＣＤ−ＲＯＭドラ
イブ６０５、ディスプレイ６０６、マウスなどからなる
汎用の処理装置を用意する。
置の構成図である。本実施形態は、請求項４ないし請求
項６記載のソフトウェアによって上記機能を実現する場
合の構成図であり、ＣＰＵ６０１、メモリ６０２、ハー
ドディスク６０３、入力装置６０４、ＣＤ−ＲＯＭドラ
イブ６０５、ディスプレイ６０６、マウスなどからなる
汎用の処理装置を用意する。
【００２９】ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体６０７には、
本発明の二値画像生成の処理機能や処理手順を実現させ
るためのプログラムが記録されている。また処理対象の
原稿画像は、例えばハードディスク６０３などに格納さ
れている。ＣＰＵ６０１は、記録媒体６０７から上記し
た処理機能、手順を実現するプログラムを読み出し実行
し、二値画像生成の結果をディスプレイ６０６などに出
力する。
本発明の二値画像生成の処理機能や処理手順を実現させ
るためのプログラムが記録されている。また処理対象の
原稿画像は、例えばハードディスク６０３などに格納さ
れている。ＣＰＵ６０１は、記録媒体６０７から上記し
た処理機能、手順を実現するプログラムを読み出し実行
し、二値画像生成の結果をディスプレイ６０６などに出
力する。
【００３０】
【発明の効果】本発明の画像処理装置は、濃淡画像を入
力する濃淡画像入力手段と、文字認識の対象となる前記
画像上の領域を特定する文字記入位置特定手段と、各領
域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算出手段と、領
域内の文字の有無を判定する領域内文字有無判定手段
と、前記文字の有無情報を参照して二値画像を生成する
二値画像生成手段とを備える。
力する濃淡画像入力手段と、文字認識の対象となる前記
画像上の領域を特定する文字記入位置特定手段と、各領
域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算出手段と、領
域内の文字の有無を判定する領域内文字有無判定手段
と、前記文字の有無情報を参照して二値画像を生成する
二値画像生成手段とを備える。
【００３１】またコンピュータ読み取り可能な記録媒体
は、コンピュータに濃淡画像を入力する機能、文字認識
の対象となる前記画像上の領域を特定する機能、各領域
毎に二値化閾値を算出する機能、領域内の文字の有無を
判定する機能、前記文字の有無情報を参照して二値画像
を生成する機能を実現させるためのプログラムを格納し
ている。
は、コンピュータに濃淡画像を入力する機能、文字認識
の対象となる前記画像上の領域を特定する機能、各領域
毎に二値化閾値を算出する機能、領域内の文字の有無を
判定する機能、前記文字の有無情報を参照して二値画像
を生成する機能を実現させるためのプログラムを格納し
ている。
【００３２】従って、領域毎に背景色が異なる帳票に対
しても、文字認識に好適な二値画像の生成が可能であ
る。
しても、文字認識に好適な二値画像の生成が可能であ
る。
【図１】本発明の第１の実施の形態を示す画像処理装置
の構成図である。
の構成図である。
【図２】画像処理手順の第１の例を示すフローチャート
である。
である。
【図３】領域内文字有無判定手段の第１の例を示す構成
図である。
図である。
【図４】図３に示す領域内文字有無判定手段による処理
手順を示すフローチャートである。
手順を示すフローチャートである。
【図５】連結成分を数える例を示す図である。
【図６】領域内文字有無判定手段の第２の例を示す構成
図である。
図である。
【図７】図６に示す領域内文字有無判定手段による処理
手順を示すフローチャートである。
手順を示すフローチャートである。
【図８】エッジの数え方を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態を示す画像処理装置
の構成図である。
の構成図である。
【図１０】二値化の例を示す図である。
【符号の説明】 １ 濃淡画像入力手段 ２ 文字記入位置特定手段 ３ 二値化閾値算出手段 ４ 領域内文字有無判定手段 ５ 二値画像生成手段
Claims (6)
- 【請求項１】 濃淡画像から光学的文字認識に適した二
値画像を生成する画像処理装置であって、 濃淡画像を入力する濃淡画像入力手段と、文字認識の対
象となる前記画像上の領域を特定する文字記入位置特定
手段と、各領域毎に二値化閾値を算出する二値化閾値算
出手段と、領域内の文字の有無を判定する領域内文字有
無判定手段と、前記文字の有無情報を参照して二値画像
を生成する二値画像生成手段とを備えることを特徴とす
る画像処理装置。 - 【請求項２】 請求項１記載において、 領域内文字有無判定手段は、求められた二値化閾値で各
文字領域内を二値化した場合の画素の連結成分を抽出す
る連結成分抽出手段と、連結成分の数を数える連結成分
計数手段と、連結成分の数から文字の有無を評価する評
価値を算出する文字有無評価値算出手段とを備えること
を特徴とする画像処理装置。 - 【請求項３】 請求項１記載において、 領域内文字有無判定手段は、求められた二値化閾値で各
文字領域内を二値化した場合の各文字領域内のエッジを
数えるエッジ数計数手段と、エッジの数から文字の有無
を評価する評価値を算出する文字有無評価値算出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 濃淡画像から光学的文字認識に適した二
値画像を生成する機能をコンピュータに実現させるプロ
グラムを格納した記録媒体であって、 該プログラムは、濃淡画像を入力する機能、文字認識の
対象となる前記画像上の領域を特定する機能、各領域毎
に二値化閾値を算出する機能、領域内の文字の有無を判
定する機能、前記文字の有無情報を参照して二値画像を
生成する機能をコンピュータに実現させるものであるこ
とを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 【請求項５】 請求項４記載において、 文字の有無を判定する機能として、二値化閾値で各文字
領域内を二値化した場合の画素の連結成分を抽出する機
能と、連結成分の数を数える機能と、連結成分の数から
文字の有無を評価する評価値を算出する機能とを備える
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。 - 【請求項６】 請求項４記載において、 文字の有無を判定する機能として、二値化閾値で各文字
領域内を二値化した場合の各文字領域内のエッジを数え
る機能と、エッジの数から文字の有無を評価する評価値
を算出する機能とを備えることを特徴とするコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11135127A JP2000331118A (ja) | 1999-05-17 | 1999-05-17 | 画像処理装置及び記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11135127A JP2000331118A (ja) | 1999-05-17 | 1999-05-17 | 画像処理装置及び記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000331118A true JP2000331118A (ja) | 2000-11-30 |
Family
ID=15144454
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11135127A Pending JP2000331118A (ja) | 1999-05-17 | 1999-05-17 | 画像処理装置及び記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000331118A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008299673A (ja) * | 2007-05-31 | 2008-12-11 | Sharp Corp | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび該画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、ならびに画像処理方法 |
| US20120076371A1 (en) * | 2010-09-23 | 2012-03-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Phantom Identification |
| US9076225B2 (en) | 2012-09-26 | 2015-07-07 | Nidec Sankyo Corporation | Image processing device, an image processing method and a program to be used to implement the image processing |
-
1999
- 1999-05-17 JP JP11135127A patent/JP2000331118A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008299673A (ja) * | 2007-05-31 | 2008-12-11 | Sharp Corp | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび該画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、ならびに画像処理方法 |
| US20120076371A1 (en) * | 2010-09-23 | 2012-03-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Phantom Identification |
| US9076225B2 (en) | 2012-09-26 | 2015-07-07 | Nidec Sankyo Corporation | Image processing device, an image processing method and a program to be used to implement the image processing |
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|
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|
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|
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