JP4587698B2 - 文字成分抽出装置 - Google Patents
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Description
ることにより、携帯性の高いデジタルカメラが普及している。このような普及に伴い、その携帯性を生かしたデジタルカメラの新たなニーズが要求され始めている。例えば、デジタルカメラで撮像した写真から文字領域を抽出し、抽出された文字を認識することや、抽出された文字を他装置への入力に用いることや、抽出された文字を翻訳するなどの用途が検討されている。しかし、デジタルカメラ等の撮像装置によって撮像された画像(以下、「情景画像」と呼ぶ)には、抽出すべき文字の画像(以下、「文字画像」と呼ぶ)の他に煩雑な背景の画像(以下、「背景画像」と呼ぶ)も含まれてしまう可能性がある。このため、情景画像を文字画像と背景画像とに分離する、言い換えれば情景画像から文字画像を抽出する必要がある。
)フィルタを用いて文字を構成する線を抽出する方法が提案されている(非特許文献1,2,3参照)。このような方法では、ブロックを用いずに処理が行われるため、上記のブロックを用いることにまつわる問題が解消される。
タを原画像全体にかけた場合の出力例を示す。この場合、細い線によって構成された文字列は、使用されたLoGフィルタの特性に合っていたため、一本の線によって文字が構成されているように出力される。一方、太い線によって構成された文字列は、使用されたLoGフィルタの特性に合っていなかったため、二重の線によって文字が構成されているように出力されてしまう。このように二重の線によって文字が構成されているように出力されてしまった場合、文字を正しく抽出・認識等することが困難となってしまう。
の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、全体比及び輪郭比の値に基づいて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断するように構成されても良い。
まず、文字列抽出装置1のシステム構成について説明する。文字列抽出装置1は、ハードウェア的には、バスを介して接続されたCPU(中央演算処理装置),主記憶装置(RAM),補助記憶装置などを備える。補助記憶装置は、不揮発性記憶装置を用いて構成される。ここで言う不揮発性記憶装置とは、いわゆるROM(Read-Only Memory:EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory),EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory),マスクROM等を含む),FRAM(Ferroelectric RAM),ハードディスク等を指す。
画像入力部2は、情景画像の原画像のデータ(以下、「原画像のデータ」と呼ぶ)を文字列抽出装置1へ入力するためのインタフェースとして機能する。画像入力部2によって
、文字列抽出装置1の外部から、原画像のデータが文字列抽出装置1へ入力される。画像入力部2は、文字列抽出装置1へ原画像のデータを入力するためのどのような既存技術を用いて構成されても良い。
れる。また、記録媒体(例えば各種フラッシュメモリやフロッピー(登録商標)ディスクやCD(Compact Disk)やDVD(Digital Versatile Disc、Digital Video Disc))に記録された原画像のデータが文字列抽出装置1へ入力されても良い。この場合、画像入力部2は、記録媒体からデータを読み出す装置(例えばフラッシュメモリリーダやフロッピーディスクドライブやCDドライブやDVDドライブ)を用いて構成される。
DやCMOSセンサなどによって撮像された原画像のデータを文字情報抽出装置3に入力させるためのインタフェースとして構成されても良い。また、文字列抽出装置1が、プリンタやディスプレイ等の画像出力装置の内部に含まれ、出力データとしてこの画像出力装置に入力された情景画像が原画像のデータとして文字列抽出装置1へ入力されても良い。この場合、画像入力部2は、これらの画像出力装置に入力された原画像のデータを文字列抽出装置1において取り扱い可能なデータに変換する装置などを用いて構成される。
文字情報抽出装置3は、入力された情景画像から、文字と推測される画像(文字成分)の位置や大きさ等を取得する。例えば、文字情報抽出装置3は、文字と推測される画像を内包する最小の矩形(外接矩形)の大きさやその位置などを含む情報を文字情報として取得する。
画像変換部7は、文字候補判定部8及び文字成分抽出部9において用いられる二値画像を生成する。図2は、画像変換部7によって実行される各処理により生成される画像の例
を示す図である。以下、図2を用いて画像変換部7の具体的な処理例について説明する。
文字候補判定部8は、画像変換部7によって生成された二値画像(正二値画像,負二値画像)から連結成分を抽出し文字候補となる連結成分を判断する。ここで、連結成分とは、二値画像中において、黒画素又は白画素のいずれかに注目した場合に(注目された方の画素を「注目画素」と呼ぶ)、縦,横,斜めに隣接する注目画素のかたまりのことを示す。図4は、連結成分の例を示す図である。図4(a)のような二値画像には、黒画素に注目した場合、図4(b)と図4(c)に示される二つの連結成分が存在する。
ベル(番号)を付す処理のことである。ラベリングにより作成された画像をラベル画像と呼ぶ。図5は、図4(a)に示される二値画像におけるラベル画像の例を示す図である。図5では、背景候補の画素には“0”が与えられ、各連結成分の画素には“1”以上の値で連結成分ごとに異なる値が与えられている。
文字成分抽出部9は、文字候補判定部8によって文字候補と判断された各連結成分の中から文字と推測される連結成分(以下、「文字成分」と呼ぶ)を選択し、各文字成分に係
る文字情報を取得する。ここで選択される各文字成分が、文字情報抽出装置3によって文字であると最終的に判断された連結成分となる。また、文字成分抽出部9は、文字候補と判断された連結成分のみによって構成される画像(以下、「文字候補画像」と呼ぶ)からノイズ(文字と推測されない連結成分)を除去することにより、文字成分のみによって構成される画像(以下、「文字成分画像」と呼ぶ)を生成する。以下、文字成分抽出部9の具体的な処理例について説明する。
(条件1)外接矩形の高さと幅とがそれぞれ一定の範囲の大きさである。
(条件2)画像(原画像,濃淡画像,LoG画像,変更後LoG画像,文字候補画像のいずれか。いずれであるかは設計者によって適宜設定されて良い)の端に接していない。
(条件3)濃淡画像において、背景画素との濃度差が大きい。
文字線抽出部4は、各文字成分の輪郭線を折線近似することにより、文字輪郭線を取得する。文字線抽出部4は、既存のどのような手法を適用することにより折線近似を実施しても良い。以下に折線近似の手法の例について説明する。
された輪郭線」を指すものとする)の端点(二つの端点のうちいずれが選択されても良い。ここでは、例えば左上方向に位置する端点)を近似開始点として設定する。なお、輪郭線が円のように周回しているために端点が存在しない場合、文字線抽出部4は輪郭線上の適当な点を近似開始点としても良い。図10(a)において、白抜きの矩形が近似開始点の例である。
文字列判定装置5は、入力された文字輪郭線画像(例えば図11(b))から、文字情報を用いることにより、ほぼ同じ大きさの文字成分のみで構成された文字列領域を抽出する。文字列判定装置5は、文字線抽出部4によって折線近似された輪郭線に対して線分Hough変換(以下、「ハフ変換」と呼ぶ)を実行することで、文字列の上下辺をなす平行線を求め、文字列の傾きを決定し、抽出すべき文字列領域を特定する。
基点文字パターン抽出部10は、文字情報抽出装置3によって判断された文字成分の中から、文字である可能性が高い文字成分を基点文字パターンとして抽出する。基点文字パターン抽出部10は、以下に示す両条件を満たす文字成分を基点文字パターンとして抽出する。
(条件1)外接矩形の縦横比が所定の範囲内(例えば、1/2〜2の範囲内)にある。
(条件2)濃淡画像において、文字成分を構成する画素と背景画素との濃度ヒストグラムを生成した場合に、その分離度が閾値(この閾値は設計者によって適宜設定されて良い)以上である。
文字列判定部11は、各基点文字パターンについて、その基点文字パターンを含む文字列を判定する。具体的には、文字列判定部11は、各基点文字パターンについて以下の処理を実行する。
以下、このように選択された文字成分を「文字列候補成分」と呼ぶ。
(条件1)注目している尾根を含むヒストグラムの分離度が非常に大きい(即ち、ヒストグラムの分離度が、設定されている閾値よりも大きい)。
(条件2)尾根がρ=0をはさんで存在する。
(条件3)尾根のρ方向の長さが、処理対象となっている基点文字パターンの外接矩形の長さと似ている(即ち、尾根のρ方向の長さ(ρ1とρ2との差の絶対値)と、処理対象となっている基点文字パターンの外接矩形の長さとの差が閾値よりも小さい)。
重複情報除去部12は、文字列判定部11によって取得された複数の文字列情報の中から、重複している情報を削除し、残ったものを最終的な文字列情報として取得する。具体的には、各文字列情報における四頂点の座標や文字列の傾き等の値から文字列情報同士の類似度を判断し、類似である文字列情報を重複した文字列情報として削除する。例えば、四頂点の距離の平均や合計などが閾値よりも小さい場合や文字列の傾きの差が閾値よりも小さい場合などに、類似した文字列情報として判断される。図18は、重複情報の除去の例を示す図である。図18(a)は重複情報が除去される前の文字列情報の例を示す図であり、図18(b)は重複情報が除去された後の文字列情報の例を示す図である。
文字列出力部6は、文字列判定装置5によって判定された結果を、文字列抽出装置1の外部に対して出力するためのインタフェースとして機能する。文字列出力部6は、文字列判定装置1から上記判定結果を出力するためのどのような既存技術を用いて構成されても良い。
図19〜図23は、文字列判定装置1の動作例を示すフローチャートである。以下、図19〜図23を用いて、文字判定装置1の動作例について説明する。
9に渡る処理を全ての連結成分について行う(S10)。
んで存在するか否か判断する。尾根がρ=0をはさんで存在する場合(S28−Yes)、その尾根のρ方向の長さが基点文字パターンの外接矩形の長さ(高さ)と似ているか否か判断する。尾根のρ方向の長さと外接矩形の長さとが似ている場合(S29−Yes)、文字列判定部11は、この尾根を文字列尾根候補と判断する(S30)。一方、文字列判定部11は、S27〜S29の条件を満たさない尾根については、文字列尾根候補とは判断しない。
LoGフィルタを用いた文字検出において、従来は、変更後LoG画像から正の値又は負の値を持つ画素が文字を構成する画素の候補として判断され、“0”の値を持つ画素はこのような候補として判断されていなかった。なぜならば、変更後LoG画像において“0”の値を有する画素は、その周囲がほとんど同じ画素値を有することを示しており、「面の内部」と考慮され、文字を構成する「線」としては考慮されなかったためである。そして、変更後LoG画像において、ある画素が“0”の値を有するか否か、即ち各太さの線が「線」として考慮されるか否かは、適用されるLoGフィルタの大きさに従うものであった。
上記画像変換部7と文字候補判定部8とは、以下のように一体として構成されても良い。即ち、一体として構成された機能部は、画像変換部7と同様の処理によって変更後LoG画像を生成し、二値画像を生成することなく、変更後LoG画像から連結成分を抽出し、文字候補となる連結成分を判断する。このとき、一体として構成された機能部は、変更後LoG画像の画素のうち、正又は“0”の値を有する画素から構成される連結成分を抽出する。又は、この機能部は、変更後LoG画像の画素のうち、負又は“0”の値を有する画素から構成される連結成分を抽出する。そして、この機能部は、抽出されたこれらの連結成分に対し、文字候補判定部8と同様の処理を行うことで文字候補とすべきか否かの判断を行う。
2 画像入力部
3 文字情報抽出装置
4 文字線抽出部
5 文字列判定装置
6 文字列出力部
7 画像変換部
8 文字候補判定部
9 文字成分抽出部
10 基点文字パターン抽出部
11 文字列判定部
12 重複情報除去部
Claims (10)
- 濃淡画像に対し二次微分フィルタ処理を実行するフィルタ手段と、
二次微分フィルタ処理の結果から、ゼロ以上の値を有する複数の画素が隣接することにより構成される連結成分、又はゼロ以下の値を有する複数の画素が隣接することにより構成される連結成分を抽出する連結成分抽出手段と、
各連結成分について、その連結成分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が所定の範囲の値である画素が占める割合に応じて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断する判断手段と、
前記判断手段によって文字を構成する連結成分として判断された連結成分を文字成分として抽出する文字成分抽出手段と
を含み、
前記判断手段は、
二次微分フィルタ処理によって算出された各画素の値から統計的に取得される値に基づいて、前記所定の範囲を決定し、
前記連結成分を構成する画素の数と、前記連結成分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が前記所定の範囲の値である画素の数との比を全体比として算出し、前記連結成分の輪郭部分を構成する画素の数と、前記輪郭部分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が前記所定の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、
閾値TSの値を0.3≦TS<0.5とし、閾値TLの値を0.7≦TL<0.9として、前記全体比の値が閾値TS以上である場合、且つ、前記輪郭比の値が閾値TL以上である場合に、当該連結成分が文字を構成する連結成分であると判断する
文字成分抽出装置。 - 前記連結成分抽出手段は、二次微分フィルタ処理の結果において、ゼロ以上の値を有する画素と他の画素とを区別することにより、又はゼロ以下の値を有する画素と他の画素とを区別することにより、二値画像を生成し、この二値画像から前記連結成分を抽出する請
求項1に記載の文字成分抽出装置。 - 前記連結成分抽出手段は、二次微分フィルタ処理の結果における各画素の値において、その絶対値が閾値よりも低い値をゼロに置き換え、その結果に基づいて前記連結成分を抽出する請求項1または2に記載の文字成分抽出装置。
- 前記文字成分抽出手段は、前記文字を構成する連結成分として判断された連結成分について、その連結成分に外接する最小の矩形を生成し、この矩形の高さ及び幅が所定の範囲内にあるもののみを文字成分として抽出する請求項1〜3のいずれかに記載の文字成分抽出装置。
- 前記文字成分抽出手段は、前記文字を構成する連結成分として判断された連結成分について、その連結成分を構成する画素と、その連結成分の周囲に位置する画素との濃度値の差が閾値以上である連結成分のみを文字成分として抽出する請求項1〜4のいずれかに記載の文字成分抽出装置。
- 濃淡画像において、周囲にほとんど濃淡勾配が無いと判断される画素及び周囲に正方向の濃淡勾配が有ると判断される画素により構成される連結成分、又は周囲にほとんど濃淡勾配が無いと判断される画素及び周囲に負方向の濃淡勾配が有ると判断される画素により構成される連結成分を抽出する連結成分抽出手段と、
前記各連結成分について、その連結成分を構成する各画素のうち、各画素の周囲の前記濃淡勾配が所定の範囲である画素が占める割合に応じて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断する判断手段と、
文字であると判断された連結成分を文字成分として抽出する文字成分抽出手段と
を含み、
前記判断手段は、
各画素の周囲の前記濃淡勾配から統計的に取得される値に基づいて、前記所定の範囲を決定し、
前記連結成分を構成する画素の数と、前記連結成分を構成する画素のうち前記濃淡勾配が前記所定の範囲の値である画素の数との比を全体比として算出し、前記連結成分の輪郭部分を構成する画素の数と、前記輪郭部分を構成する画素のうち前記濃淡勾配が前記所定の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、
閾値TSの値を0.3≦TS<0.5とし、閾値TLの値を0.7≦TL<0.9として、前記全体比の値が閾値TS以上である場合、且つ、前記輪郭比の値が閾値TL以上である場合に、当該連結成分が文字を構成する連結成分であると判断する
文字成分抽出装置。 - 濃淡画像に対し二次微分フィルタ処理を実行するステップと、
二次微分フィルタ処理の結果から、ゼロ以上の値を有する複数の画素が隣接することにより構成される連結成分、又はゼロ以下の値を有する複数の画素が隣接することにより構成される連結成分を抽出するステップと、
各連結成分について、その連結成分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が所定の範囲の値である画素が占める割合に応じて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断するステップと、
文字を構成する連結成分として判断された連結成分を文字成分として抽出するステップと
を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記判断するステップでは、
二次微分フィルタ処理によって算出された各画素の値から統計的に取得される値に基づいて、前記所定の範囲を決定し、
前記連結成分を構成する画素の数と、前記連結成分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が前記所定の範囲の値である画素の数との比を全体比として算出し、前記連結成分の輪郭部分を構成する画素の数と、前記輪郭部分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が前記所定の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、
閾値TSの値を0.3≦TS<0.5とし、閾値TLの値を0.7≦TL<0.9として、前記全体比の値が閾値TS以上である場合、且つ、前記輪郭比の値が閾値TL以上である場合に、当該連結成分が文字を構成する連結成分であると判断する
プログラム。 - 濃淡画像において、周囲にほとんど濃淡勾配が無いと判断される画素及び周囲に正方向の濃淡勾配が有ると判断される画素により構成される連結成分、又は周囲にほとんど濃淡勾配が無いと判断される画素及び周囲に負方向の濃淡勾配が有ると判断される画素により構成される連結成分を抽出するステップと、
前記各連結成分について、その連結成分を構成する各画素のうち、各画素の周囲の前記濃淡勾配が所定の範囲である画素が占める割合に応じて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断するステップと、
文字であると判断された連結成分を文字成分として抽出するステップと
を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記判断するステップでは、
各画素の周囲の前記濃淡勾配から統計的に取得される値に基づいて、前記所定の範囲を決定し、
前記連結成分を構成する画素の数と、前記連結成分を構成する画素のうち前記濃淡勾配が前記所定の範囲の値である画素の数との比を全体比として算出し、前記連結成分の輪郭部分を構成する画素の数と、前記輪郭部分を構成する画素のうち前記濃淡勾配が前記所定の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、
閾値TSの値を0.3≦TS<0.5とし、閾値TLの値を0.7≦TL<0.9として、前記全体比の値が閾値TS以上である場合、且つ、前記輪郭比の値が閾値TL以上である場合に、当該連結成分が文字を構成する連結成分であると判断する
プログラム。 - 情報処理装置が、濃淡画像に対し二次微分フィルタ処理を実行するステップと、
情報処理装置が、二次微分フィルタ処理の結果から、ゼロ以上の値を有する複数の画素が隣接することにより構成される連結成分、又はゼロ以下の値を有する複数の画素が隣接することにより構成される連結成分を抽出するステップと、
情報処理装置が、各連結成分について、その連結成分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が所定の範囲の値である画素が占める割合に応じて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断するステップと、
情報処理装置が、文字を構成する連結成分として判断された連結成分を文字成分として抽出するステップと
を含む文字成分抽出方法であって、
前記判断するステップでは、
二次微分フィルタ処理によって算出された各画素の値から統計的に取得される値に基づいて、前記所定の範囲を決定し、
前記連結成分を構成する画素の数と、前記連結成分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が前記所定の範囲の値である画素の数との比を全体比として算出し、前記連結成分の輪郭部分を構成する画素の数と、前記輪郭部分を構成する画素のうち前記二次微分フィルタ処理によって算出された値が前記所定の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、
閾値TSの値を0.3≦TS<0.5とし、閾値TLの値を0.7≦TL<0.9とし
て、前記全体比の値が閾値TS以上である場合、且つ、前記輪郭比の値が閾値TL以上である場合に、当該連結成分が文字を構成する連結成分であると判断する
文字成分抽出方法。 - 情報処理装置が、濃淡画像において、周囲にほとんど濃淡勾配が無いと判断される画素及び周囲に正方向の濃淡勾配が有ると判断される画素により構成される連結成分、又は周囲にほとんど濃淡勾配が無いと判断される画素及び周囲に負方向の濃淡勾配が有ると判断される画素により構成される連結成分を抽出するステップと、
情報処理装置が、前記各連結成分について、その連結成分を構成する各画素のうち、各画素の周囲の前記濃淡勾配が所定の範囲である画素が占める割合に応じて、当該連結成分が文字を構成する連結成分であるか否か判断するステップと、
情報処理装置が、文字であると判断された連結成分を文字成分として抽出するステップと
を含む文字成分抽出方法であって、
前記判断するステップでは、
各画素の周囲の前記濃淡勾配から統計的に取得される値に基づいて、前記所定の範囲を決定し、
前記連結成分を構成する画素の数と、前記連結成分を構成する画素のうち前記濃淡勾配が前記所定の範囲の値である画素の数との比を全体比として算出し、前記連結成分の輪郭部分を構成する画素の数と、前記輪郭部分を構成する画素のうち前記濃淡勾配が前記所定の範囲の値である画素の数との比を輪郭比として算出し、
閾値TSの値を0.3≦TS<0.5とし、閾値TLの値を0.7≦TL<0.9として、前記全体比の値が閾値TS以上である場合、且つ、前記輪郭比の値が閾値TL以上である場合に、当該連結成分が文字を構成する連結成分であると判断する
文字成分抽出方法。
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