JPH0245892A - 文字認識方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は９文字認識の前処理過程において。

様々な利点を持つ複数のしきい値決定方法を実行し、得
られたしきい値を用いて処理することによリ、あらゆる
条件下の文字の認識１ζ対応することができる文字認識
方法及び装置１ど関するものである。

〔従来の技術〕

一般に９文字認識過程における前処理過程では。

画像データに含まれる雑音や歪み成分の除去、上記前処
理過程に続く特徴抽出・認識過程の処理を容易に行うた
めの文字の位置や大きさの変換などの処理が行われる。

前処理過程における雑音除去の最も一般的な方法として
、しきい値処理による画像データの２値化が知られてい
る。つまり９画像ＩＰ（ｉ、ｊ）　　をしきい値ｔに関
して、各画素の濃度を ＪＰ　（ｉ、　ｊ）＝　１：　ＩＰ　（ｉ、　ｊ）≧ｔ
Ｏ：　ＩＰ　（ｉ、　ｊ）　＜　ｔ と処理するものである。

このしきい値を決定する方法にはさまざまな種類があり
、１つ１つが違った利点を持つ。

このような方法で設定されたしきい値で２値化された画
像が、ｌｆ処理過程を経て特徴抽出、・識別過程に送ら
れるので、不適当なしきい値で２値化された場合、不適
当に認識される可能性がある。

このように２文字認識において２値化を行う場合、あら
ゆる条件下の１画像に対する最適なしきい値をどのよう
にして設定するかということが重要な問題となる。

しきい値決定方法に関する従来の一例１こ、各画素の濃
度の平均からしきい値を得る平均−次式法という方法が
ある。この方法は２画像の濃度ヒストグラムを求めるこ
となくしきい値を決定できるので、非常に簡単なアルゴ
リズムで済み、ステップ数も少ないという利点がある。

平均−次式法を用いた文字認識方法の従来例について、
第３因。

第４図を用いて説明する。

第３図は従来の実施例の機能ブロック図を示したもので
あり、第４図は従来の実施例の前処理部の一例を示した
ものである。

図において、１１１は走査部、（２）は前処理部、（３
）は特徴抽出部、（４）は識別部、（８）はしきい値決
定処理。

（９）は２値化処理、　＋ＩＧは正規化処理である。入
力文字を照明し、上記入力文字の濃淡情報を得る走査部
１！）を経た画像データは、様々な雑音、歪みなどを含
むため、このままでは識別は困難である。このデータは
つぎに前処理部（２）に送られる。前処理部（２）では
、しきい値決定処理（８）において平均−次式法を用い
てしきい値を設定し、そのしきい値によってデータを２
値化しく２値化処理１９＋）、さらに認識を行いやす（
するために２色々な大きさの文字を一定の大きさに拡大
、縮小して寸法を合せる正規化処理＋ＩＧが行われる。

次に、特徴抽出部（３）に送られ９文字を認識する上で
必要となる文字の特徴を決定し９次にその文字と１文字
認識装置内の基準となる１セツトの辞書とマツチングさ
せ。

認識を行う識別部（４）に送られる。

従来の文字認識方法は、上記のようにしきい値決定方法
を平均−次式法という１つの方法薯ど限定してしきい値
を決定し、そのしきい値を用いて２値化、識別を行って
いた。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の文字認識方法は、上記のようにしきい値決定方法
を平均−次式法という１つの方法に限定していた。入力
文字の条件（印字文字のインキのにじみ、かすれ等）が
一定の場合は、従来方法でも問題はないが、このような
ケースはまれであって、現実には、入力文字１つ１つに
よって条件は異なるものである。

この場合、その１つ１つの条件に対して、限定された平
均−次式法というしきい値決定方法が最適なものとは限
らない。例えば、活字や線、記号等の、比率が安定して
いる場合にはＰ−タイル法が最適であると考えられてい
る。また、自動車ナンバー自動読取システムでは、天気
による明暗。

スピードによるナンバーのぼやけ等あらゆる条件が考え
られ、このよう゛な場合は９判別分析法−大津の方法の
ように柔軟性のあるしきい値決定方法が最適であると思
われる。

つまり、限定されたしきい値決定方法により設定された
しきい値では認識できなかった文字が。

別のしきい値決定方法により設定されたしきい値では認
識できる可能性がある。

この発明は、このような課題を解決するためになされた
もので１文字認識におけるしきい値の設定を重視し、様
々な利点を持つ複数のしきい値決定方法の実行を可能と
する文字認識方法及びその装置を提供することを目的と
するものである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は１文字認識におけるｌｉｆ処理部（２）で、し
きい値決定処程を複数、並列に実行することにより、上
記しきい値決定処理に続く面処理過程の処理を並列に実
行し、特徴抽出過程、識別過程を経て識別された複数の
結果から入力文字を判定するようにしたものである。

〔作　用〕

この発明においては１文字認識においてしきい値処理を
行う場合に、しきい値決定方法を１つに限定しないこと
により２文字の認識率を高める。

〔実施例〕

しきい値決定方法には、平均−次式法、Ｐ−タイル法、
モード法２判別分析法−大津の方法等があり、それぞれ
が違った特徴を持つ。

平均−次式法とは９曲に説明した通りであり。

Ｐ−タイル法とは、ａ度ヒストグラムの面積の比率によ
ってしきい値を決定する方法、モード法とは、濃度ヒス
トグラムの中の山（モード）の間に谷を見つけて、その
谷の濃度値をしきい値とする方法９判別分析法−大津の
方法とは、濃度ヒストグラムのクラス分離度を最大にす
るという判別分析の基準を用いた方法で、ヒストグラム
が双峰的な場合はモード法として働き、モードがない場
合でもしきい値が自動的に決まるという優れた方法であ
る。

以下、これらのしきい値決定方法の中から３つのしきい
値決定方法を実行する場合を例に９図面を参照して本発
明を説明する。

第１図は本発明の実施例のブロック図、第２図は本発明
の実施例のフローチャートである。

与えられた入力文字は走査部（ｌ目とおいて画像データ
に変換される（ステップＱυ）。走査部（１）を経た画
像データは次に前処理部（２）へ送られるが、３つのし
きい値決定処理を実行するため、データは第１の前処理
部（５）、第２の前処理部（６）、第３の前処理部（７
）へ送られる。

前処理部では、ステップ四〜＠が実行される。

第１の前処理部（５）では２例えば平均−次式法によっ
てしきい値を決定しくステップ（２３）　、そのしきい
値で画像データを２値化する（ステップ０）。

さらに、認識を行いやすくするために色々な大きさの文
字を一定の大きさに拡大、縮小して寸法を合せることに
より正規化する（ステップＱ４）。

第２の前処理部（６１では、第１の前処理部のしきい値
決定方法とは別の方法２例えばＰ−タイル法によってし
きい値を決定しくステップｃｌ！３）　、そのしきい値
で画像データを２値化する（ステップｃ１３）。

さらに、第１の前処理部と同じよう１ζ正規化する（ス
テップ＠）。

第３の前処理部（７）では、第１の訂処理部、第２の前
処理部のしきい値決定方法とは別の方法９例えば判別分
析法−大津の方法によってしきい値を決定しくステップ
（２３）　、そのしきい値で画像データを２値化する（
ステップｃ１３）。さらに第１の前処理部、第２の前処
理部と同じように正規化する（ステップｃ！４）第１の
前処理部（５１，第２の前処理部（６）、第３の前処理
部（７）を経たデータはすべて特徴抽出部（３）へ送ら
れる。

特徴抽出部（３）では、正規化が施された３つの２値デ
ータに対し、従来の方法（例えば、メッシ特微量の計算
）でそれぞれ特微量を計算する（ステップ（ハ））。

次に、データは識別部（４）に送られ、計算機の内部の
辞口の特微量と比較することにより入力文字が何という
文字であるかを識別し、それぞれのしきい値決定方法に
対する候補文字を３つ決定する。

（ステップｃ！１）。

〔発明の効果〕

以上のようにこの発明によれば、しきい値を１つに限定
しないで複数のしきい値を設定することにより、あらゆ
る条件下の文字への対応が可能なので９文字の認識率が
向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明の実施例のブロック図、第２図はこ
の発明の実施例のフローチャート、第３図は従来の実施
例のブロック図、第４図は従来の実施例の面処理過程の
一例を示した図である。 図において、（１：は走査部、（２）は面処理部、（３
）は特徴抽出部、（４１は識別部である。 なお９図中同一あるいは相当部分には同一符号を付して
示しである。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）与えられた入力文字を照明することにより、上記
   入力文字の濃淡情報を得る走査過程と、上記走査過程で
   得られた画像データに含まれる雑音や歪み成分を除去す
   る前処理過程と、上記前処理過程を経た画像データから
   文字を読み取る上で必要となる文字の特徴を抽出する特
   徴抽出過程と、上記特徴抽出過程で得られた特徴をもと
   に入力文字が何という文字であるかを判定する識別過程
   からなる文字認識過程において、上記前処理過程の１つ
   の方法であるしきい値処理を行う場合に、１つ１つが異
   なるしきい値決定方法からなる複数のしきい値決定処理
   を用意し、上記走査過程を経た画像データに対し、上記
   複数のしきい値決定処理と、上記複数のしきい値決定処
   理に続く前処理過程の処理を並列に施すことを特徴とす
   る文字認識方法。
2. （２）与えられた入力文字を照明することにより、上記
   入力文字の濃淡情報を得る走査部と、上記走査部で得ら
   れた画像データに含まれる雑音や歪み成分を除去する前
   処理部と、上記前処理部を経た画像データから文字を読
   み取る上で必要となる文字の特徴を抽出する特徴抽出部
   と、上記特徴抽出部で得られた特徴をもとに入力文字が
   何という文字であるかを判定する識別部からなる文字認
   識装置において、第１のしきい値決定方法によりしきい
   値を決定し、データの２値化、正規化を行う第１の前処
   理部と、第２のしきい値決定方法によりしきい値を決定
   し、データの２値化、正規化を行う第２の前処理部と、
   第３のしきい値決定方法によりしきい値を決定し、デー
   タの２値化、正規化を行う第３の前処理部からなる前処
   理部を具備することを特徴とする文字認識装置。