JP2003256851A - Image position detection method - Google Patents
Image position detection methodInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、画像位置検出方
法に関し、特に、ナンバリングスタンプ等により印字さ
れカウントアップするごとにパターンの変化する数字、
アルファベット等からなる記号列の印字位置を検出する
画像位置検出方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image position detecting method, and more particularly, to a number which is printed by a numbering stamp or the like and whose pattern changes each time the count is incremented.
The present invention relates to an image position detecting method for detecting a print position of a symbol string including alphabets and the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術】現在、手形、小切手に印字される取立番
号の位置検出は行われておらず、通常、取立番号のよう
に１つ１つパターンの変化する記号列の位置検出には、
記号列に付加的な記号を加え、この付加的な記号をキー
として記号列の位置を検出するといった手法が考えられ
る例えば、手形、小切手に押印される取立番号の場合、
図５に示すように、前後に「＊」といった特徴のあるキ
ーワードを付加し、このキーワードの位置を検出するこ
とにより取立番号の数字列の位置を検出するといった手
法が考えられる。2. Description of the Related Art Currently, the position of a collection number printed on a bill or a check is not detected. Normally, the position of a symbol string in which a pattern changes one by one like a collection number is detected.
A method of adding an additional symbol to the symbol string and detecting the position of the symbol string using this additional symbol as a key is conceivable, for example, in the case of a collection number stamped on a bill or check,
As shown in FIG. 5, a method of adding a characteristic keyword such as “*” before and after and detecting the position of this keyword to detect the position of the numeral string of the collection number can be considered.
【０００３】また、通常、記号列の位置検出は、参照画
像と入力画像とを比較する（マッチングする）ことによ
り行われ、この参照画像と入力画像の比較には、一般化
ハフ変換が一般的に用いられる。この一般化ハフ変換
は、入力画像中の背景絵柄や検出対象の欠損やかすれ等
の影響を受けにくく、正確な位置検出を行うことがで
き、さらに、検出対象が傾いていたり、大きさが異なっ
ていても検出可能であり、有用な手法である。Further, usually, the position detection of the symbol string is performed by comparing (matching) the reference image with the input image, and the generalized Hough transform is generally used for the comparison between the reference image and the input image. Used for. This generalized Hough transform is not easily affected by the background pattern in the input image and the loss or blurring of the detection target, and can perform accurate position detection. Furthermore, the detection target is tilted or has a different size. However, it is a useful method.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、付加的
な記号をキーワードとして用いる手法では、広範囲の用
途に使用することが難しい。一方、付加的な記号を用い
ない場合、考えられる全てのパターンについて参照画像
を用意し、マッチングを行わなければならず、膨大な手
間と時間がかかり現実的ではない。例えば、手形の取立
番号等のナンバリングスタンプにより押印された６桁の
数字列の位置を検出する場合、ナンバリングスタンプは
押印するごとにカウントアップしていくため、数字列は
１つ１つパターンの異なったものとなり、「０００００
０」から「９９９９９９」までの１００００００通りの
全ての数字列を参照画像として入力画像とのマッチング
を行わなければならず、膨大な時間がかかり現実的では
なかった。However, the method of using the additional symbols as keywords is difficult to use for a wide range of purposes. On the other hand, when the additional symbols are not used, it is necessary to prepare reference images for all possible patterns and perform matching, which is enormous and time-consuming and not realistic. For example, when detecting the position of a 6-digit number string imprinted with a numbering stamp such as a bill collection number, the numbering stamp counts up each time it is imprinted, so each number string has a different pattern. It will be "0000"
Matching with the input image must be performed by using all 1,000,000 number strings from "0" to "999999" as reference images, which takes a huge amount of time and is not realistic.
【０００５】また、特開平５−１５１３９０号公報で
は、みかん箱等に印字された等階級印字文字（優・秀・
Ｓ・Ｌなど）の認識に際して、認識対象領域を決定する
ために、入力画像から定められた参照パターンを検出し
ているが、手形や小切手の取立番号のように、１つ１つ
のパターンが変化する記号列の位置検出には適切ではな
い。Further, in Japanese Unexamined Patent Publication No. 5-151390, the characters of equal rank printed on a mandarin orange box or the like (excellent
When recognizing (S, L, etc.), a reference pattern determined from the input image is detected in order to determine the recognition target area, but each pattern changes, such as the collection number of a bill or check. Is not suitable for detecting the position of a symbol string.
【０００６】そこで、この発明は、１つ１つパターンの
変化する数字列や文字列等の記号列の位置を、付加符号
を用いることなく短時間で検出できる画像位置検出方法
を提供することを目的とする。Therefore, the present invention provides an image position detecting method capable of detecting the position of a symbol string such as a number string or a character string whose pattern changes one by one in a short time without using an additional code. To aim.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】上述した目的を達成する
ため、請求項１記載の発明は、所定のフォーマットでか
つ所定の桁数の記号列の位置を検出する画像位置検出方
法において、使用される全ての記号について同一記号か
ら成る前記所定の桁数の記号列の画像を参照画像として
登録する参照画像登録工程と、前記参照画像登録工程で
登録された複数の参照画像のそれぞれについて、各エッ
ジ点から所定の基準点へのベクトルをエッジ方向ごとに
格納したＲテーブルを作成するＲテーブル作成登録工程
と、前記Ｒテーブル作成登録工程で登録された全てのＲ
テーブルをエッジ方向とベクトル値とが重複するエッジ
点のデータを間引いて１つに合成した合成Ｒテーブルを
作成する合成Ｒテーブル作成工程と、前記合成Ｒテーブ
ルを用いて入力画像をハフ変換し、ハフ平面上の最大値
をとる点を該入力画像上における前記記号列の位置の基
準点として検出する画像位置検出工程とを含むことを特
徴とする。In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 is used in an image position detecting method for detecting the position of a symbol string having a predetermined format and a predetermined number of digits. Reference image registration step of registering an image of the symbol string of the same number of digits consisting of the same symbol as a reference image for all the symbols, and each of the plurality of reference images registered in the reference image registration step, each edge R table creation and registration step of creating an R table in which a vector from a point to a predetermined reference point is stored for each edge direction, and all Rs registered in the R table creation and registration step
A composite R table creating step of creating a composite R table by thinning out data of edge points where the table overlaps edge directions and vector values, and Hough transforming an input image using the composite R table; An image position detecting step of detecting a point having the maximum value on the Huff plane as a reference point of the position of the symbol string on the input image.
【０００８】また、請求項２記載の発明は、請求項１記
載の発明において、前記参照画像登録工程は、「０」か
ら「９」までの全ての数字について同一数字から成る前
記所定の桁数の数字列を参照画像として登録することを
特徴とする。According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the reference image registration step includes the predetermined number of digits consisting of the same number for all numbers from "0" to "9". Is registered as a reference image.
【０００９】また、請求項３記載の発明は、所定のフォ
ーマットでかつ所定の桁数の記号列の位置を検出する画
像位置検出方法において、各桁位置において互いに同一
記号が重複せず、かつ、重ね合わせたときに各桁位置に
おいて使用される全ての記号が網羅される複数の記号列
の画像を、それぞれ参照画像として登録する参照画像登
録工程と、前記参照画像登録工程で登録された複数の参
照画像のそれぞれについて、各エッジ点から所定の基準
点へのベクトルをエッジ方向ごとに格納したＲテーブル
を作成するＲテーブル作成登録工程と、前記Ｒテーブル
作成登録工程で登録された全てのＲテーブルをエッジ方
向とベクトル値とが重複するエッジ点のデータを間引い
て１つに合成した合成Ｒテーブルを作成する合成Ｒテー
ブル作成工程と、前記合成Ｒテーブルを用いて入力画像
をハフ変換し、ハフ平面上の最大値をとる点を該入力画
像上における前記記号列の位置の基準点として検出する
画像位置検出工程とを含むことを特徴とする。According to the third aspect of the invention, in the image position detecting method for detecting the position of the symbol string having a predetermined format and a predetermined number of digits, the same symbols do not overlap each other at each digit position, and Images of a plurality of symbol strings covering all symbols used at each digit position when superposed, a reference image registration step of respectively registering as a reference image, a plurality of registered in the reference image registration step For each of the reference images, an R table creation registration step of creating an R table that stores a vector from each edge point to a predetermined reference point for each edge direction, and all R tables registered in the R table creation registration step. A combined R table creating step of creating a combined R table by thinning out the data of edge points where the edge direction and the vector value overlap with each other, The image position detection step of Hough-transforming the input image using the composition R table and detecting the point having the maximum value on the Hough plane as a reference point of the position of the symbol string on the input image. And
【００１０】また、請求項４記載の発明は、請求項１お
よび請求項３記載の発明において、前記合成Ｒテーブル
を幾何学変換して回転角のステップ数および拡大縮小の
ステップ数分の合成Ｒテーブルを作成する合成Ｒテーブ
ル幾何学変換工程をさらに含み、前記画像位置検出工程
は、前記合成Ｒテーブル幾何学変換工程により作成され
た複数の合成Ｒテーブルのそれぞれについて前記入力画
像をハフ変換し、得られた複数のハフ平面のうちの最大
値が最も大きいハフ平面を適合ハフ平面として検出し、
該適合ハフ平面上の最大値をとる点を前記基準点として
検出することを特徴とする。According to a fourth aspect of the present invention, in the first and third aspects of the present invention, the combined R table is geometrically transformed to obtain a combined R corresponding to the number of steps of the rotation angle and the number of steps of scaling. The method further includes a combined R table geometry conversion step of creating a table, wherein the image position detection step Hough-converts the input image for each of the plurality of combined R tables created by the combination R table geometry conversion step, Among the obtained Hough planes, the Huff plane with the largest maximum value is detected as the matching Huff plane,
The point having the maximum value on the adaptive Hough plane is detected as the reference point.
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】以下、この発明に係わる画像位置
検出方法の実施の形態を添付図面を参照して詳細に説明
する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of an image position detecting method according to the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
【００１２】この例では、特に、認識対象画像中からナ
ンバリングスタンプにより押印された６桁の数字列の位
置を検出する方法を例に説明する。In this example, a method for detecting the position of a 6-digit number string imprinted with a numbering stamp from an image to be recognized will be described as an example.
【００１３】図１は、サンプル画像から参照画像を切り
出し、Ｒテーブルを作成するまでの過程を説明する図で
ある。FIG. 1 is a diagram for explaining a process of cutting out a reference image from a sample image and creating an R table.
【００１４】図１において、まず、ナンバリングスタン
プにより押印された「０」から「９」までの同一数字か
ら成る６桁、１０種の数字列、すなわち、「０００００
０」、「１１１１１１」、・・・、「９９９９９９」の
１０種の数字列の画像を、参照画像として得る。なお、
この１０種の参照画像は、参照画像中の数字列の位置が
各参照画像で同一となるように切り出される。図１
（ａ）に各参照画像の例を示す。In FIG. 1, first, a 6-digit, 10-type numeric string consisting of the same numbers "0" to "9" imprinted by a numbering stamp, that is, "00000".
Images of 10 kinds of numeral strings of "0", "111111", ..., "999999" are obtained as reference images. In addition,
The ten types of reference images are cut out so that the positions of the number strings in the reference images are the same in each reference image. Figure 1
An example of each reference image is shown in (a).
【００１５】続いて、得られた各参照画像をそれぞれ２
次微分し、この２次微分値がゼロとなる点、すなわちゼ
ロクロス点を求め、求めたゼロクロス点に対応する位置
の画像情報のみを１次微分してエッジ強度、エッジ方向
を演算し、各参照画像のエッジ点を決定する。そして、
各エッジ点のエッジ方向を示すエッジ方向画像を各参照
画像ごとに作成する。図１（ｂ）に各参照画像ごとに作
成したエッジ方向画像の例を示す。Then, each of the obtained reference images is set to 2
Second-order differentiation is performed to find a point where this second-order differential value becomes zero, that is, a zero-cross point, and only the image information of the position corresponding to the obtained zero-cross point is first-order differentiated to calculate the edge strength and the edge direction, and each reference Determine the edge points of the image. And
An edge direction image indicating the edge direction of each edge point is created for each reference image. FIG. 1B shows an example of the edge direction image created for each reference image.
【００１６】このエッジ方向画像は、例えば、エッジの
方向に対応して画素の濃度を階調化した画像として作成
する。図１（ｂ）では、エッジ方向を１２度毎に３０方
向に分割し、モノクロ２５６階調（黒を０、白を２５
５）においてエッジ方向１２度毎に濃度差を５階調毎と
して表現しており、エッジ方向０度を黒（０）、１２度
を黒（５）、・・・、３４８度を黒（１４５）と表現し
ている。また、エッジ無しは白（２５５）と表現してい
る。なお、エッジ方向の分割数、エッジ方向ごとの濃度
差は、上記に限らず適宜選択すればよい。This edge direction image is created, for example, as an image in which the density of the pixel is gradation-graded corresponding to the edge direction. In FIG. 1B, the edge direction is divided into 30 directions at intervals of 12 degrees, and monochrome 256 gradations (black is 0 and white is 25).
In 5), the density difference is expressed every 5 gradations every 12 degrees in the edge direction, and 0 degrees in the edge direction is black (0), 12 degrees is black (5), ..., 348 degrees is black (145). ). In addition, no edge is expressed as white (255). The number of divisions in the edge direction and the density difference for each edge direction are not limited to the above, and may be appropriately selected.
【００１７】続いて、得られたエッジ方向画像に基づい
て、各参照画像ごとにＲテーブルを作成する。ここで、
Ｒテーブルとは、エッジ方向をインデックスとして各エ
ッジ点から参照画像の基準点（この実施例では中心点）
までのベクトル（Ｘｋｉ、Ｙｋｊ）を記述した表であ
る。Next, an R table is created for each reference image based on the obtained edge direction image. here,
The R table is a reference point (center point in this embodiment) of the reference image from each edge point using the edge direction as an index.
Is a table describing vectors (Xki, Ykj) up to.
【００１８】ここまでの処理により、各参照画像のそれ
ぞれに対応する１０個のＲテーブルが作成される（図１
（ｃ））。この１０個のＲテーブルを、同一エッジ方向
かつ同一座標のエッジ点のデータを間引き、１つのＲテ
ーブルに合成する（図１（ｄ））。以下、この１つに合
成されたＲテーブルを「合成Ｒテーブル」という。By the processing up to this point, 10 R tables corresponding to each reference image are created (see FIG. 1).
(C)). Data of edge points having the same edge direction and the same coordinates is thinned out from these 10 R tables and combined into one R table (FIG. 1D). Hereinafter, the R table combined into this one is referred to as a “composite R table”.
【００１９】すなわち、合成Ｒテーブルは、「００００
００」から「９９９９９９」までの１０種の参照画像を
重ね合わせた画像から得られるＲテーブル、つまり、各
桁位置において「０」から「９」までの全数字種の情報
を有する６桁の記号列の画像に対応するＲテーブルに相
当する。したがって、参照画像は、上記の「０００００
０」から「９９９９９９」までの１０個の数字列に限ら
ず、重ね合わせた結果各桁位置で「０」から「９」まで
の全数字種の情報を有する画像を生成できるものであれ
ばよい。That is, the combined R table is "0000.
R table obtained from images in which 10 types of reference images from "00" to "999999" are superimposed, that is, a 6-digit symbol having information of all numeric types from "0" to "9" at each digit position It corresponds to the R table corresponding to the image of the row. Therefore, the reference image is “00000” above.
The number string is not limited to 10 from “0” to “999999”, and any string can be generated as a result of superimposing an image having information of all number types from “0” to “9” at each digit position. .
【００２０】続いて、合成Ｒテーブルを幾何学変換し、
回転角のステップ数×拡大縮小のステップ数個分のＲテ
ーブルを作成する（図１（ｅ））。例えば、回転角を
０．５度毎に±１５度まで考えた場合、６１個のＲテー
ブルが作成される。拡大縮小についても回転角と同様に
ステップ数に応じたＲテーブルを作成するが、ここでは
拡大縮小はないものとし、したがって、１つの合成Ｒテ
ーブルから６１（回転角のステップ数）×１（拡大縮小
のステップ数）＝６１個のＲテーブルが作成される。以
下、この幾何学変換によって得られる複数個のＲテーブ
ルを幾何学変換Ｒテーブルという。Then, the composite R table is geometrically transformed,
R tables corresponding to the number of steps of the rotation angle × the number of steps of scaling are created (FIG. 1 (e)). For example, when the rotation angle is considered to be ± 15 degrees at every 0.5 degrees, 61 R tables are created. Similarly to the rotation angle, an R table corresponding to the number of steps is also created for the enlargement / reduction. However, it is assumed that there is no enlargement / reduction here. The number of reduction steps) = 61 R tables are created. Hereinafter, a plurality of R tables obtained by this geometric conversion will be referred to as geometric conversion R tables.
【００２１】次に、上記のように１つの合成Ｒテーブル
から作成された複数個の幾何学変換Ｒテーブルを用い
て、入力画像からナンバリングスタンプにより押下され
た６桁の数字列の位置を検出する工程について説明す
る。Next, the position of the 6-digit number string pressed by the numbering stamp is detected from the input image using the plurality of geometric conversion R tables created from one composite R table as described above. The steps will be described.
【００２２】図２は、幾何学変換Ｒテーブルを用いて入
力画像からハフ平面を作成する際の処理の流れを説明す
るフローチャートであり、図３は、入力画像およびその
エッジ画像の一例を示す図である。FIG. 2 is a flowchart for explaining the flow of processing when creating a Huff plane from an input image using the geometric transformation R table, and FIG. 3 is a diagram showing an example of the input image and its edge image. Is.
【００２３】まず、入力画像（図３（ａ））のエッジ点
を求め、エッジ方向画像（図３（ｂ））を作成する（ス
テップ１０１）。続いて、この入力画像から作成したエ
ッジ方向画像に幾何学変換Ｒテーブルを１つずつ適用
し、ハフ変換を行う（ステップ１０２）。このハフ変換
を全幾何学変換Ｒテーブルについて行い（ステップ１０
３）、回転角のステップ数×拡大縮小のステップ数枚の
ハフ平面を作成する。作成した回転角のステップ数×拡
大縮小のステップ数枚のハフ平面のそれぞれにおいてハ
フ平面上の最大値を求め、この最大値が最も大きいハフ
平面を適合ハフ平面とする（ステップ１０４）。この適
合ハフ平面上で最大値をとる点が検出対象記号列の中心
点であり、また、この適合ハフ平面によって検出対象記
号列の回転角および拡大縮小率が決定する（ステップ１
０５）。First, the edge points of the input image (FIG. 3A) are obtained, and the edge direction image (FIG. 3B) is created (step 101). Then, the geometric conversion R tables are applied to the edge direction images created from this input image one by one, and Hough conversion is performed (step 102). This Hough transformation is performed for all geometric transformation R tables (step 10
3) Create Hough planes with the number of rotation angle steps x the number of scaling steps. The maximum value on the Huff plane is obtained in each of the created Hough planes of the number of steps of the rotation angle × the number of steps of scaling, and the Huff plane having the largest maximum value is set as the adapted Huff plane (step 104). The point having the maximum value on this adaptive Huff plane is the center point of the detection target symbol string, and the rotation angle and the enlargement / reduction rate of the detection target symbol string are determined by this adaptive Huff plane (step 1).
05).
【００２４】図４は、複数の幾何学変換Ｒテーブルによ
り得られた複数のハフ平面のうちの最も大きい最大値を
有するハフ平面（適合ハフ平面）と、この適合ハフ平面
によって目的の記号列の位置が検出された入力画像の一
例を示す図である。FIG. 4 shows a Huff plane having the largest maximum value among a plurality of Hough planes obtained by a plurality of geometric transformation R tables (adapted Huff plane) and a target symbol string by the adapted Huff plane. It is a figure which shows an example of the input image in which the position was detected.
【００２５】図４（ａ）は、適合ハフ平面の一例を示
し、点線で囲った部分（の中心の画素）が最大値をとる
点である。この適合ハフ平面と入力画像とを比較するこ
とにより、図４（ｂ）において点線で囲った部分（の中
心の画素）が検出対象の記号列の中心点として検出さ
れ、さらに、適合ハフ平面が有する回転角の情報に基づ
いて、一点鎖線で囲った部分が入力画像上の記号列の位
置として検出される。FIG. 4A shows an example of the adaptive Hough plane, in which the portion surrounded by the dotted line (the pixel at the center thereof) takes the maximum value. By comparing this adaptive Hough plane with the input image, the portion surrounded by the dotted line in FIG. 4B (the pixel at the center) is detected as the center point of the symbol string to be detected, and the adaptive Huff plane is further determined. The portion surrounded by the alternate long and short dash line is detected as the position of the symbol string on the input image based on the information about the rotation angle.
【００２６】このような手法によれば、考えられる全て
の組み合わせをマッチングする手法に比べ、処理時間
が、
（１／Ｃｎ）×（Ｃ−ａ）
Ｃ：記号の種類の数、ｎ：桁数、ａ：特徴量の重なり
に減少する。According to such a method, the processing time is (1 / C n ) × (C−a) C: the number of types of symbols, and n: a digit as compared with the method of matching all possible combinations. Number, a: Decreases due to overlapping of feature quantities.
【００２７】例えば、４桁の数字列の位置を検出したい
場合、「００００」〜「９９９９」までの１０種類の特
徴を重ね合わせた参照画像１枚と入力画像とのマッチン
グを行えばよいため、考えられる全ての組み合わせをマ
ッチングする手法に比べ、
（１／１００００）×（１０−ａ）
の処理時間の減少となり、約１０００倍の高速化が実現
できる。For example, when it is desired to detect the position of a four-digit number string, it is sufficient to perform matching between one input reference image and ten reference images in which ten types of characteristics "0000" to "9999" are superimposed. Compared to the method of matching all possible combinations, the processing time is reduced by (1/10000) × (10-a), and the speedup of about 1000 times can be realized.
【００２８】なお、上記の実施例では、数字列を例に説
明したが、例えば、車のナンバー等のアルファベットや
その他の記号を含む記号列にも本発明は適用できる。In the above embodiment, the number string is described as an example, but the present invention can be applied to a symbol string including alphabets such as car numbers and other symbols.
【００２９】[0029]
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、同一記号から成る記号列の画像を使用する記号数分
だけ参照画像として得、得られた参照画像のそれぞれに
ついてエッジ点を検出し、エッジ方向をインデックスと
して各エッジ点から前記参照画像の中心点までのベクト
ルを記述したＲテーブルを各参照画像ごとに作成し、こ
の各参照画像ごとのＲテーブルを、エッジ方向とベクト
ル値とが重複するエッジ点のデータを間引いて１つに合
成した合成Ｒテーブルを作成し、この合成Ｒテーブルを
用いて入力画像をハフ変換してハフ平面上の最大値を検
出対象の記号列の中心点として検出するので、任意の記
号列が存在する位置を正確かつ高速に検出できる。As described above, according to the present invention, the images of the symbol string consisting of the same symbols are obtained as many as the reference images, and the edge points are detected for each of the obtained reference images. , An R table in which a vector from each edge point to the center point of the reference image is described using the edge direction as an index is created for each reference image, and the R table for each reference image is stored with the edge direction and the vector value. A composite R table is created by decimating the data of overlapping edge points into a single composite R table, and using this composite R table, the input image is Hough-transformed and the maximum value on the Hough plane is detected as the center point of the symbol string to be detected. Therefore, the position where an arbitrary symbol string exists can be detected accurately and at high speed.
【図１】参照画像から合成Ｒテーブルを作成するまでの
流れを説明する図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a flow from creating a combined R table from a reference image.
【図２】この発明に係わる画像位置検出処理の流れを説
明するフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of image position detection processing according to the present invention.
【図３】入力画像とそのエッジ方向画像の一例を示す図
である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an input image and its edge direction image.
【図４】最大値を有するハフ平面とこのハフ平面により
検出された入力画像上の記号列の位置の一例を示す図で
ある。FIG. 4 is a diagram showing an example of a Huff plane having a maximum value and a position of a symbol string on the input image detected by the Huff plane.
【図５】付加記号の付いた記号列の一例を示す図であ
る。FIG. 5 is a diagram showing an example of a symbol string with additional symbols.
Claims (4)
記号列の位置を検出する画像位置検出方法において、 使用される全ての記号について同一記号から成る前記所
定の桁数の記号列の画像を参照画像として登録する参照
画像登録工程と、 前記参照画像登録工程で登録された複数の参照画像のそ
れぞれについて、各エッジ点から所定の基準点へのベク
トルをエッジ方向ごとに格納したＲテーブルを作成する
Ｒテーブル作成登録工程と、 前記Ｒテーブル作成登録工程で登録された全てのＲテー
ブルをエッジ方向とベクトル値とが重複するエッジ点の
データを間引いて１つに合成した合成Ｒテーブルを作成
する合成Ｒテーブル作成工程と、 前記合成Ｒテーブルを用いて入力画像をハフ変換し、ハ
フ平面上の最大値をとる点を該入力画像上における前記
記号列の位置の基準点として検出する画像位置検出工程
とを含むことを特徴とする画像位置検出方法。1. An image position detecting method for detecting the position of a symbol string having a predetermined format and a predetermined number of digits, wherein an image of the symbol string having the predetermined number of digits, which consists of the same symbols for all the symbols used, For each of the reference image registration step of registering as a reference image and each of the plurality of reference images registered in the reference image registration step, an R table in which a vector from each edge point to a predetermined reference point is stored for each edge direction is created. R table creation / registration step, and all R tables registered in the R table creation / registration step are thinned out to create a combined R table by thinning out data of edge points whose edge direction and vector value overlap. A step of creating a composite R table, and Hough transforming the input image using the composite R table, and setting a point having the maximum value on the Hough plane on the input image. Image position detecting method characterized by comprising the image position detecting step of detecting a reference point of the position of the symbol string.
「０」から「９」までの全ての数字について参照画像と
して登録することを特徴とする請求項１記載の画像位置
検出方法。2. The reference image registration step, wherein the image of the number string of the predetermined number of digits consisting of the same number,
The image position detecting method according to claim 1, wherein all the numbers from "0" to "9" are registered as reference images.
記号列の位置を検出する画像位置検出方法において、 各桁位置において互いに同一記号が重複せず、かつ、重
ね合わせたときに各桁位置において使用される全ての記
号が網羅される複数の記号列の画像を、それぞれ参照画
像として登録する参照画像登録工程と、 前記参照画像登録工程で登録された複数の参照画像のそ
れぞれについて、各エッジ点から所定の基準点へのベク
トルをエッジ方向ごとに格納したＲテーブルを作成する
Ｒテーブル作成登録工程と、 前記Ｒテーブル作成登録工程で登録された全てのＲテー
ブルをエッジ方向とベクトル値とが重複するエッジ点の
データを間引いて１つに合成した合成Ｒテーブルを作成
する合成Ｒテーブル作成工程と、 前記合成Ｒテーブルを用いて入力画像をハフ変換し、ハ
フ平面上の最大値をとる点を該入力画像上における前記
記号列の位置の基準点として検出する画像位置検出工程
とを含むことを特徴とする画像位置検出方法。3. An image position detecting method for detecting a position of a symbol string having a predetermined format and a predetermined number of digits, wherein the same symbols do not overlap each other at each digit position, and each digit position when superposed. In the reference image registration step of registering images of a plurality of symbol strings covering all the symbols used in each as a reference image, and for each of the plurality of reference images registered in the reference image registration step, each edge An R table creation and registration step of creating an R table in which a vector from a point to a predetermined reference point is stored for each edge direction, and all R tables registered in the R table creation and registration step have edge directions and vector values. A composite R table creating step of creating thin composite R tables by thinning out data of overlapping edge points into one, and using the composite R table The input image Hough transform, an image position detecting method characterized by comprising the image position detecting step of detecting a point having the maximum value of the Hough plane as a reference point position of the symbol string on the input image.
転角のステップ数および拡大縮小のステップ数分の合成
Ｒテーブルを作成する合成Ｒテーブル幾何学変換工程を
さらに含み、 前記画像位置検出工程は、 前記合成Ｒテーブル幾何学変換工程により作成された複
数の合成Ｒテーブルのそれぞれについて前記入力画像を
ハフ変換し、得られた複数のハフ平面のうちの最大値が
最も大きいハフ平面を適合ハフ平面として検出し、該適
合ハフ平面上の最大値をとる点を前記基準点として検出
することを特徴とする請求項１および請求項３記載の画
像位置検出方法。4. The image position detecting step further comprising: a combined R table geometric conversion step of geometrically converting the combined R table to create a combined R table for the number of steps of a rotation angle and the number of steps of scaling. Huff transforms the input image for each of the plurality of composite R tables created by the composite R table geometry conversion step, and selects the Hough plane having the largest maximum value among the obtained Hough planes as the matching Hough plane. 4. The image position detecting method according to claim 1, wherein the image position is detected as a plane, and the point having the maximum value on the adaptive Hough plane is detected as the reference point.
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