JP3649942B2 - 画像入力装置、画像入力方法、及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、CCDなどの画像入力器を備えたカメラ、及び携帯情報端末、パーソナルコンピュータ、ワードプロセッサ等の電子機器において、連続的に撮影された画像の中から、被写体に対して、正面方向から撮影した画像データに最も近い画像データを自動的に選択し、更に真正面の画像データに変換して文字認識処理する画像入力装置、画像入力方法及びその処理を実行するプログラムが記録された記憶媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に、印刷物や物体に記された文字や図形を認識する場合、できるだけ被写体の正面から撮影した画像データに対して認識処理する方が、正しい認識結果を得る可能性が高いと知られている。これは、真正面方向からのズレ(位置、方向、回転)が大きくなるほど真正面の画像データへ戻す変換処理による誤差が大きくなり、画像データが劣化するためである。例えば、CCDカメラやディジタルカメラなどの撮影装置を使って、印刷された紙や物体等の被写体の真正面の画像データを入力しようとする場合、カメラか被写体のどちらかを手で動かして、真正面に近い画像データを入力するための位置合わせや角度合わせを行うことになる。例えば、図3は、パソコンに固定されたカメラで、手に持った印刷物を撮影するシーンであり、図4は、ディジタルカメラを手で持って印刷物に向けて撮影するシーンである。例えば、カメラと被写体が正対していれば、図5に示すような画像データを得ることができるが、カメラと被写体の位置と角度がずれていると、撮影した画像データは図6のように変形されたものとなる。なお、カメラの位置、姿勢推定など、カメラキャリブレーションについては、"コンピュータビジョン、技術評論と将来展望"(新技術コミュニケーションズ)pp.37-53,および同書pp.97-122に詳説されている。
【0003】
しかしながら、従来の技術において、図6に示すような変形された画像データに対し「逆透視変換処理」と呼ばれる「カメラ位置を元の位置(真正面)に戻した時の画像データに変換する画像処理」を施すことによって、真正面の画像データに復元できることが知られている。「逆透視変換処理」については、”テレビジョン画像情報工学ハンドブック”(テレビジョン学会編、オーム社),pp.462に詳説されている。
【0004】
また、画像データ中の文字を認識する場合、X,Y方向に傾いた画像データを画像変換で正立像に戻してから認識する方法が知られている(特開平6-103411,特開平110-25258)。画像データの中から文字列、文字を抽出する方法は、”拡張スプリット検出法による文書構造解析”(情報処理学会(平成9年度後期)第55回全国大会 2-105,106)に詳しい。文字認識手法については、”手書き漢字の方向パターン・マッチング法による解析”(電子情報通信学会,Vol.J65-D,No.5,pp.550-557,1982.5)に詳しい。
【0005】
しかしながら、正面からのズレの量が大きい画像データに対しては、画像データに「逆透視変換処理」を施しても完全に(正面から撮影した画像データ程度に)復元することは困難である。特に正面からのズレの量が大きくて文字が潰れたような画像データに対しては、文字を正しく認識することができる程度の画像データに復元することは不可能に近い。
【0006】
従って、撮影時に、できるだけ正面に近い位置や方向からの画像データを得ることがこれらの課題の解決方法として最も有効である。
【0007】
図4に示すシーンにおいては、撮影者が被写体に向けたカメラの位置や角度はおおよそ正面を向いていると考えてよい。このようなシーンにおける問題は、撮影者の手ぶれによるカメラの位置と角度の変化である。従来の撮影装置では、1枚の画像データを取り込むだけであったが、最近のデジタルカメラでは、一定時間連続して複数枚の画像データを記録できるものがある。1枚だけの画像データでは、正面から撮影した画像データとして適切なものである可能性は低いが、複数枚の連続した画像データが取り込まれると、その中に正面から撮影した画像データとして適切なものが含まれる可能性は大きい。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
本発明では、一定時間連続して撮影された複数枚の画像データの中から最も正面の画像データとしてふさわしい画像データを選出する手段を実現し、その手段を用いて得られた画像データに逆透視変換処理を施して復元した真正面の画像データの中の文字や図形にパターン認識処理を施して結果を得る装置、及びその処理方法を実現する。
【0009】
【問題点を解決するための手段、及び発明の効果】
本発明では、一定時間連続して撮影された複数枚の画像データの中から最も正面からの画像データとしてふさわしい画像データを選び出す手段を実現し、その手段を用いて得られた画像データに逆透視変換処理を施して復元した真正面の画像データの中に存在する文字や図形にパターン認識処理を施して結果を得る画像入力装置、及びその処理方法を実現する。
【0010】
その結果、撮影時に「手振れ」があっても、連続して撮影された複数枚の画像データの中から最も正面の画像データを自動選出し、更に、逆透視変換処理を施して真正面の画像データに復元処理することにより、文字認識や図形認識の可能な品質の画像データを得て、画像データ中の文字や図形を精度よく認識することが可能となる。
【0011】
【発明の実施の形態】
図を用いて本発明の一実施例を説明する。
【0012】
図1は、本発明を実施するための装置の構成を示している。図中、(101)は、CPUであり、ROM(105)に格納されたプログラムに従って処理を行う。ROM(105)には、プログラムの他に画像処理や正面画像判定に必要な基準データなどが格納されている。また、RAM(106)は、プログラムのロード領域、ワーキング領域、処理中の画像データ等の一時記憶領域などとして使用される。また、外部記憶(108)は、プログラムの他に画像処理や判定に用いる基準データ、及び処理中の画像データなどを一時的に記憶する。
【0013】
(102)は、キーボードであり、撮影タイミングの指示や装置全体の制御指示をCPUに入力する。
【0014】
(103)は、表示部であり、撮影された生の画像データや変換された画像データや画像データをパターン認識した結果などがCPUの指示に従って表示される。
【0015】
(104)は、画像入力部(CCDカメラまたはディジタルカメラのCCD部)であり、CPUからの指示に従って1枚の画像データを撮影入力する。
【0016】
図2は、装置全体の処理の構成を表すブロック図である。まず、画像データ入力部(110)により撮影された1枚の画像データがメモリに記録される。
【0017】
視点位置算出部(111)は、入力された1枚の画像データの中に存在する複数の直線成分から、その画像データを撮影した時のカメラの位置(回転を含む)を逆算するブロックである。
【0018】
適正画像判定部(112)は、複数枚の画像データの中に正面からのズレの量が許容範囲内の画像データがあるかどうか判定し、許容範囲内の画像データがあれば、その中から最も正面に近い画像データを選択するブロックである。
【0019】
逆透視変換部(113)は、算出されたカメラの位置に基づいて、選択された画像データを、カメラを正面にした時の画像データに変換するブロックである。
【0020】
文字認識部(114)は、画像データの中に存在する文字や図形を認識するブロックである。
【0021】
図7は、本発明の特徴的な動作を示す図である。図中、G01〜G06は、連続的に撮影した画像データである。これらの画像データから4角形を構成する4本の線分を検出し、それらの線分の方向から、最も正面から撮影された画像データG04を選出する。選出された画像データG04に対して逆透視変換処理を施した結果がG041である。
【0022】
図8は、複数枚の画像データを連続的に撮影し、その画像データの中から最も正面に近い画像データを選択する処理のフローチャートをである。以下、その処理の詳細について説明する。
【0023】
まず、ステップS101の初期化処理において、CPU(101)は、撮影画像枚数カウンタをクリアする。
【0024】
そして、ステップS102の処理において、CPU(101)は、画像入力部(104)へ撮影を指示し、撮影された1枚分の画像データをメモリRAM(106)に一時的に記憶する。
【0025】
ステップS103の処理において、視点位置算出部111は、まず、撮影された画像データに対して、画像データを入力したカメラ部の空間的位置P(xp,yp,zp,rp)を算出する。具体的には、画像データの中から所定の長さ以上の複数の線分(例えば、図7の画像G01中の4角形の4辺など)を抽出し、その傾きから画像入力部のカメラ部の位置P(xp,yp,zp,rp)を算出する。図9上では、カメラ(P,R)の位置で示される。X,Yは被写体の水平座標、Yは垂直座標、xp,ypは被写体球面上の水平方向の極座標、垂直方向の極座標、zpは画像入力部(視点位置)と被写体との距離、rpは画像入力部と被写体との回転を示している。
【0026】
図9では、視点位置(カメラ(P,R))の被写体の正面からのズレを極座標に変換した時の角度のズレとして算出する。ここで、極座標の中心Gは、被写体の中心(四辺形なら、その対角線の交点)とし、被写体平面上の四辺形の長辺軸方向をX軸とし、同平面上の短辺軸方向をY軸とする。Z軸は被写体面に垂直方向にとり、被写体の中心Gからの距離を表す。回転はカメラの基準平面と被写体平面とのZ軸を中心にした回転のズレとして表す。正面からのズレの量は極座標上の角度として表すことになる。図9では、視点位置のZpの極座標上の球面上で視点位置の軸と正面軸の間の角度として、[xp,yp,rp]として得ることができる。このように、xp,yp,rpの合計を正面からのズレの量Sとして計算し、視点位置P、正面からのズレの量Sは、画像データと対応づけてメモリ(RAM106)に一時的に記憶しておく。
【0027】
その後、ステップS104においては、撮影した画像の枚数が所定枚数に達したか否かを判定する。所定の枚数に達していなければ、達するまであるいはCPUから撮影中止の指示が出されるまで、撮影を繰り返す(ステップS104のNo)。所定の枚数に達していれば(ステップS104のYes)、ステップS105に移る。
【0028】
ステップS105の処理においては、適正画像判定部(112)が、複数枚の画像データの中に、正面からのズレの量が許容範囲内のものがあるか否かを判定する。ズレの量が許容範囲内の画像データがあれば(ステップS105のYes)、ステップS106に進み、ズレの量が最小の画像データを最も正面に近い画像データとして選出する。ズレの量が許容範囲内の画像データがなければ(ステップS105のNo)、その結果をCPUに報知し、最初から撮影をやり直す。
【0029】
以下、図10を用いて、ステップS105の処理について、詳細に説明する。
【0030】
まず、ステップS201からS203においてカウンタなどを初期化する。続いて、ステップS204において当該画像データのズレの量が許容範囲内にあるか否か判定する。ステップS204の処理を図11を用いて説明する。まず、ステップS411において当該画像データのズレの量(xp,yp,rp)を取得する。次に、ステップS412において、xpがX方向の座標のズレの範囲内、ypがY方向の座標のズレの範囲内、rpが回転のズレの範囲内にあるか判定する。xp,yp,rpとも範囲内にあればステップS415において、ズレの量Sを計算する。さらに、Sがズレの許容範囲内にあるか判定し、範囲内にあれば、当該画像データのズレは許容範囲内であるという判定結果を与え(ステップS417)、Sがズレの許容範囲外であれば、当該画像データのズレは許容範囲外であるという判定結果を与えて(ステップS418)、それぞれステップS204の処理を終了する。
【0031】
ステップS106の処理において、適正画像判定部(112)は、複数枚の画像データの中から最も正面に近い画像データ(ズレの量が最小の画像データ)を選出し、選出結果をメモリ(RAM106)に記録し、CPUに報知して、連続撮影および適正画像選出処理を終了する。
【0032】
図12を用いて、ステップS106の処理を詳説する。まず、ステップS601でカウンタを初期化し、次にステップS602でズレの量が許容範囲内にあるJ番目の画像データを特定し、ステップS603により、そのズレの量をメモリから取り出し、ステップS604によりズレの量Sを計算する。S605,S606は、Smin,Jminを初期設定するルートである。S607,S608で最小のSの値(Smin)とその画像データの番号(Jmin)を更新し、最も小さいSの値とその画像データの番号を記憶する。S610により、全てのズレの量が許容範囲ないの画像データのズレの量の比較の終了を判定し、全ての処理が終わればステップS611により、J番目の画像データを最も正面の画像データとして選出結果を与えて、ステップS106の処理を終了する。
【0033】
上記実施例では、正面からのズレの量を、視点位置算出部111でのカメラの視点の位置の計算結果によって求めたが、別の実施方法として、図13に示すように、検出した線分により構成される4辺形と、その4辺形を囲む矩形(長方形)との差分(近似的な変形具合)を正面からのズレの量として処理する方法もある。以下、別の実施方法において、主要な部分であるステップS103の処理からステップS106の処理について、詳しく説明する。
【0034】
ステップS103の処理において、画像データの中から所定の長さ以上の複数の線分を抽出し、四辺形を構成する。次に、図13に示すように、抽出した四辺形に外接する矩形を求めて、数1から数4の計算式によって、対応する各々の辺が形成する角度をズレの量{q1、q2、q3、q4}として算出する。以下の数式において、方向角度は、図13における辺B1B4(水平右)方向を基準方向(0度)とした時の基準方向空の時計廻り角度で表す。正面からのズレの量Qは、数5によって計算し、画像データと対応づけてメモリRAM(106)に一時的に記憶しておく。数5において、|q|は、qの絶対値を表す。
【0035】
【数1】
【0036】
【数2】
【0037】
【数3】
【0038】
【数4】
【0039】
【数5】
【0040】
その後、ステップS104においては、撮影した画像の枚数が所定枚数に達したか否かを判定する。所定の枚数に達していなければ、達するまであるいはCPUから撮影中止の指示が出されるまで、撮影を繰り返す(ステップS104のNo)。所定の枚数に達していれば(ステップS104のYes)、ステップS105に移る。
【0041】
ステップS105の処理においては、適正画像判定部(112)が、複数枚の画像データの中に、正面からのズレの量が許容範囲内のものがあるか否かを判定する。ズレの量が許容範囲内の画像データがあれば(ステップS105のYes)、ステップS106に進み、ズレの量が最小の画像データを最も正面に近い画像データとして選出する。ズレの量が許容範囲内の画像データがなければ(ステップS105のNo)、その結果をCPUに報知し、最初から撮影をやり直す。
【0042】
以下、図9を用いて、ステップS105の処理について、詳細に説明する。
【0043】
まず、ステップS201からS203においてカウンタなどを初期化する。続いて、ステップS204において当該画像データのズレの量が許容範囲内にあるか否か判定する。この場合のステップS204の処理については、図14を用いて説明する。まず、ステップS421において当該画像データのズレの量(q1,q2,q3,q4)を取得する。次に、ステップS422からステップS425において、ズレの量(q1,q2,q3,q4)がそれぞれの許容範囲にあるか判定し、許容範囲内にあれば、ステップS426において、ズレの量の合計を求めてステップS427において許容範囲の判定を行う。ここでも許容範囲内にあると判定されれば、当該画像データのズレの量は、許容範囲内にあるという判定結果を与えてステップS204の処理を終了する。
【0044】
ステップS106の処理において、適正画像判定部(112)は、複数枚の画像データの中から最も正面に近い画像データ(ズレの量が最小の画像データ)を選出し、選出結果をメモリ(RAM106)に記録し、CPUに報知して、連続撮影および適正画像選出処理を終了する。
【0045】
図15を用いて、ステップS106の処理を詳説する。まず、ステップS621でカウンタを初期化し、次にステップS622でズレの量が許容範囲内にあるJ番目の画像データを特定し、ステップS623により、そのズレの量をメモリから取り出し、ステップS624によりズレの量Qを計算する。S625,S626は、Qmin,Jminを初期設定するルートである。S627,S628で最小のQの値(Qmin)とその画像データの番号(Jmin)を更新し、最も小さいSの値とその画像データの番号を記憶する。S630により、全てのズレの量が許容範囲内の画像データのズレの量の比較の終了を判定し、全ての処理が終わればステップS631により、Jmin番目の画像データを最も正面の画像データとして選出結果を与えて、ステップS106の処理を終了する。
【0046】
また、図2の処理ブロック構成図において、適正画像判定部(112)で求めた最も正面に近い画像データに対し、逆透視変換部(113)によって真正面の画像データに逆透視変換処理して、その結果をメモリへ記憶する。
【0047】
更に、真正面の画像データに対し、文字認識部(114)によって文字を認識する。文字認識部(114)は、まず、画像をY軸に投影した黒画素の分布から黒画素の少ない部分を行間として検出し、行単位の画像データに分割する。更に、行単位の画像データを1文字毎の画像データに分割する。行単位の画像データをX軸に投影して黒画素の分布から黒画素の少ない部分を字間として1文字づつの画像データに分割する。そ結果として得られた1文字毎の画像データと文字認識部の文字認識用照合辞書の全文字との間で類似度計算を行い、最も類似度の高い文字を認識結果とする。
【0048】
画像データの中から文字列、文字を抽出する方法は、”拡張スプリット検出法による文書構造解析”(情報処理学会(平成9年度後期)第55回全国大会 2-105,106)に詳しい。また、文字認識手法については、”手書き漢字の方向パターン・マッチング法による解析”(電子情報通信学会,Vol.J65-D,No.5,pp.550-557,1982.5)に詳しい。
また、「逆透視変換」については、”テレビジョン画像情報工学ハンドブック”(テレビジョン学会編、オーム社),pp.462に説明されている。また、カメラの位置、姿勢推定など、カメラキャリブレーションについては、"コンピュータビジョン、技術評論と将来展望"(新技術コミュニケーションズ)pp.37-53,および同書pp.97-122に説明されている。
【0049】
また、図1の実施例では、上述した画像入力処理方法をROM105に記憶されたプログラムによって実行する場合について示したが、このプログラムは、フロッピーディスクやハードディスクなどの外部記憶媒体(108)に記憶するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示すための装置の構成図である。
【図2】本発明の実施例の処理のブロック構成図である。
【図3】パソコンの固定カメラで撮影するイメージ図である。
【図4】ディジタルスチルカメラなどの携帯型カメラで撮影するイメージ図である。
【図5】被写体を正面から撮影した画像のイメージ図である。
【図6】被写体に対して正面(中心、垂直)方向から、左に、かつ下にずれた方向から撮影した画像のイメージ図である。
【図7】連続撮影した画像から正面画像を自動選択する概念を表した図である。
【図8】複数の画像を連続して撮影し、その中から正面から撮影した画像として最適な画像を選択する処理を示すフローチャートである。
【図9】視点位置を極座標の概念で表した図である。
【図10】複数枚の画像データの中にズレの量が許容範囲内のものがあるかの判定処理(S105)のフローチャートである。
【図11】ズレの量が許容範囲内であるかの判定処理(S204の処理)のフローチャートである。
【図12】最小のズレの量の画像データ判定処理(S106の処理)のフローチャートである。
【図13】対象四角形と外接矩形とのズレの量の概念を示す図である。
【図14】外接矩形とのズレが許容範囲内にあるかの判定処理(S204)のフローチャートである。
【図15】別の実施例(外接矩形)における、最小のズレの量の画像データ判定処理(S106の処理)のフローチャートである。
【符号の説明】
Claims (4)
- 被写体を連続して撮影し、複数枚の画像データを入力する手段と、
前記複数枚の画像データそれぞれから複数の所定の長さ以上の線分で構成される四辺形を算出し、それに外接する四辺形を求め、対応する各辺が形成する角度差を算出し、四辺の角度差の合計である正面からのズレの量Qが最も小さい画像データを前記複数枚の画像データの中で最も正面から撮影された画像データであると判定する手段と、
前記の最も正面から撮影された画像データの中の文字および図形を認識する手段と
を備えたことを特徴とする画像入力装置。 - 被写体を連続して撮影し、複数枚の画像データを入力する手段と、
前記複数枚の画像データそれぞれから複数の所定の長さ以上の線分で構成される四辺形を算出し、それに外接する四辺形を求め、対応する各辺が形成する角度差を算出し、四辺の角度差の合計である正面からのズレの量Qが最も小さい画像データを前記複数枚の画像データの中で最も正面から撮影された画像データであると判定する手段と、
前記の最も正面から撮影された画像データを真正面から撮影された画像データに変換する手段と、
前記の真正面から撮影された画像データに変換された画像データの中の文字および図形を認識する手段と
を備えたことを特徴とする画像入力装置。 - 被写体を連続して撮影し、複数枚の画像データを入力するステップと、
前記複数枚の画像データそれぞれから複数の所定の長さ以上の線分で構成される四辺形を抽出し、それに外接する四辺形を求め、対応する各辺が形成する角度差を算出し、四辺の角度差の合計である正面からのズレの量Qが最も小さい画像データを最も正面から撮影された画像データであると判定するステップと、
前記の最も正面から撮影された画像データの中の文字および図形を認識するステップと
を備えたことを特徴とする画像入力方法。 - 被写体を連続して撮影し、複数枚の画像データを入力するステップと、
前記複数枚の画像データそれぞれから複数の所定の長さ以上の線分で構成される四辺形を抽出し、それに外接する四辺形を求め、対応する各辺が形成する角度差を算出し、四辺の角度差の合計である正面からのズレの量Qが最も小さい画像データを最も正面から撮影された画像データであると判定するステップと、
前記の最も正面から撮影された画像データを真正面から撮影された画像データに変換するステップと、
前記の真正面から撮影された画像データに変換された画像データの中の文字および図形を認識するステップと
を備えたことを特徴とする画像入力方法。
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