JPH03188587A

JPH03188587A - ２値化方式

Info

Publication number: JPH03188587A
Application number: JP1327230A
Authority: JP
Inventors: Akio Sano; 佐野　明生; Akira Kasano; 笠野　章
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1989-12-19
Filing date: 1989-12-19
Publication date: 1991-08-16
Anticipated expiration: 2012-10-29
Also published as: JP2670372B2

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】［発明の目的］（産業上の利用分野）この発明は、濃淡画像を２値化画像に変換するための２
値化方式に関する。

（従来の技術）ＩＴＶカメラ等の画像入力装置により取込まれた濃淡画
像（濃淡ディジタルデータで表現される画像）に含まれ
る文字を認識して読取る文字認識装置では、濃淡画像を
２値化画像に変換し、この２値化画像上で面積（独立し
た領域の画素数）が所定値以上の図形を切出して、文字
認識対象とするのが一般的であった。この具体例を、第
４図を参照して以下に説明する。

■２値化処理まず、ＩＴＶカメラ等により取込まれた濃淡画像をデー
タ変換機能を用いて２値化画像に変換する。この際、低
い濃度レベルで２値化すると（即ち低濃度レベルを閾値
として２値化すると）、第４図において符号４１で示さ
れるように、文字がほぼ完全に抽出されると同時にノイ
ズ（雑音）も抽出された２値化画像が得られる。一方、
高い濃度レベルで２値化すると、第４図において符号４
２で示されるように、ノイズは除去されるものの、文字
がかすれたり一部が消えてしまう２値化画像が得られる
。このような２値化画像４２では文字認識は不可能であ
るため、従来は、低い濃度レベルで２値化することで文
字がくっきりと浮び上った２値化画＠！４Ｉが用いられ
る。

■ラベリング処理低い濃度レベルで２１ｉ！化することで得られる２値化
画像４１には、上記したようにノイズが含まれている。

そこで、このノイズを、抽出された文字に影響を及ぼさ
ずに除去するための第１ステツプとして、ラベリング処
理、即ち２値化画像４１内で真値を持つ画素（値が＠１
”の画素）が連結した各々の領域毎に独立のラベル値（
番号）を各画素に付すラベリング処理を行い、第４図に
おいて符号４３で示されるようなラベリング画像を求め
る。

なお、第４図のラベリング画像４３において、符号Ｌ２
．Ｌ３・・・Ｌ３０はそれぞれラベル値２，３・・・３
０を持つ独立の画像領域（ここでは文字、ノイズの領域
）を示す。

■ヒストグラム処理ノイズ除去の第２ステツプとして、■で求めたラベリン
グ画像４３のヒストグラム、即ちラベリング画像のラベ
ル値毎の画素数（面積）を表す第４図において符号４４
で示すようなヒストグラムを作成する。ここでは、ヒス
トグラム値がある一定値、例えば１０より低い小領域（
画素数が１０以下の領域）の画像は、次に述べるように
ノイズと見なされる。

■データ変換処理ノイズ除去の最終ステップとして、■で求めたヒストグ
ラム４４上で、ヒストグラム値（画素数）が一定値以上
（ここでは１０）となる領域の画像（ここでは、図から
明らかなように、ラベル値が６の領域の画像のみ）を“
１”とするように、ラベリング画像４３を対象にデータ
変換（２値化）する。この結果、第４図において符号４
５で示されるように、一定値（１０）より低いヒストグ
ラム値となる領域の画像（ノイズ）が除去された２値化
画像が求められる。この２値化画像４５が、文字認識等
に用いられる。

（発明が解決しようとする課題）上記したように従来の２値化方式では、目的画像（図形
）を完全に抽出するために濃淡画像を低濃度レベルで２
値化することで、ノイズも抽出されてしまっても、その
ノイズ（を構成する連結画素の領域）が小さい場合には
、上記の■〜■のラベリング、ヒストグラムおよびデー
タ変換の各処理によりノイズを除去することができる。

しかし、上記■の２値化処理で第５図に示す２値化画像
５１のように大きいノイズ５２が残った場合には、その
ノイズ５２の画素数が一定値（閾値）以上となることか
ら、そのノイズ５２は除去できず、第５図に示すように
、最終的に求められる２値化画像５３中に残ってしまう
。この結果、２値化画像５３に残ったノイズ５２は、例
えば文字認識の場合には、文字の一部として誤判断され
てしまう。

この発明は上記事情に鑑みてなされたものでその目的は
、目的画像（図形）を確実に２値化して抽出するために
濃淡画像を低濃度レベルで２値化した際に、大きなノイ
ズ（ノイズ領域）が抽出されても確実に除去できる２値
化方式を提供することにある。

［発明の構成］（課題を解決するための手段）この発明は、濃淡画像を低濃度レベルで２値化すること
で得られた２値化画像（第１の２値化画像）を対象とす
るラベリング処理を行ってラベリング画像を得、しかる
後に、このラベリング画像のヒストグラムを作成する際
に、上記の濃淡画像を高濃度レベルで２値化することで
得られる２値化画像（第２の２値化画像）をマスクとし
て用い、上記ラベリング画像のうち、高濃度レベルの濃
淡画像部分に対応する画像部分に対してのみヒストグラ
ムが作成される構成とし、このヒストグラム上で所定値
以上のヒストグラム値（画素数）を持つ領域のラベル値
を検出し、この検出したラベル値を持つ領域の画像のみ
を上記ラベリング画像から抽出して２値化することで、
求める２値化画像（第３の２値化画像）を得るようにし
たことを特徴とするものである。

（作用）上記の構成において、第１の２値化画像は濃淡画像を低
濃度レベルで２値化することで求められる。このため第
１の２値化画像には、文字等の目的画像（図形）がほぼ
完全に抽出されるばかりでなく、ノイズも抽出されて含
まれる。このため、上記した第１の２値化画像を対象と
してラベリング処理を行ってラベリング画像を得、この
ラベリング画像のヒストグラムを作成した場合、このヒ
ストグラム中にはノイズ部分のヒストグラムデータも含
まれしまう。そこで、ラベリング画像のヒストグラムを
作成する際に、上記のように濃淡画像を高濃度レベルで
２値化することで得られる第２の２値化画像をラベリン
グ画像に対するマスクとして用い、ラベリング画像全体
でなく、第２の２値化画像が有効な部分（“１”の部分
）、即ち高濃度レベルの濃淡画像部分に対応する画像部
分だけを対象としてヒストグラムを作成することで、ノ
イズ部分をヒストグラムデータに含まないようにするこ
と（含むとしても低いヒストグラム値とすること）が可
能となる。したがって、このようなヒストグラム上で所
定値以上のヒストグラム値を持つ領域のラベル値を検出
し、この検出したラベル値を持つ領域の画像のみを上記
ラベリング画像から抽出して２値化することで、ノイズ
が除去された２値化画像を得ることが可能となる。

（実施例）第１図はこの発明を適用する２値化装置の一実施例を示
すブロック構成図である。同図において、１１は画像入
力装置（図示せず）によって入力された濃淡（多値）デ
ィジタルデータ表現の濃淡画像が格納される入力画像メ
モリ、１２は入力画像メモリ１１に格納されている濃淡
画像を一定の濃度レベルで２値化するデータ変換器であ
る。本実施例において、データ変換器１２は上記濃淡数
画像を第１の濃度レベル（ここでは低い濃度レベル）で
２値化する第１の２値化機能と、第２の濃度レベル（こ
こでは高い濃度レベル）で２値化する第２の２値化機能
とを有している。１３はデータ変換器１２により低い濃
度レベルで２値化された画像を格納するための２値化画
像メモリ、１４はデータ変換器１２により高い濃度レベ
ルで２値化された画像を格納するための２値化画像メモ
リである。１５は２値化画像メモリ１３内の２値化画像
を対象にラベリング処理を行ってラベリング画像を得る
ラベリング器、１Ｂはラベリング器Ｉ５によって得られ
たラベリング画像を格納するためのラベリング画像メモ
リである。

１７はラベリング画像メモリ１６内のラベリング画像に
２値化画像メモリ１４内の２値化画像をマスクしてラベ
リング値毎のヒストグラムを求めるヒストグラム器、１
８はヒストグラム器１７で求められたラベリング画像の
ヒストグラムを格納するためのヒストグラムテーブルで
ある。１９はヒストグラムテーブル１８上で所定値以上
の画素数（ヒストグラム値）を持つラベル値を検出し、
この検出したラベル値を持つ画像のみを上記ラベリング
画像から抽出して２値化して最終的な２値化画像を求め
るデータ変換器、２０はデータ変換器１９によって求め
られた２値化画像を格納するための２値化画像メモリで
ある。なお、第１図の各要素、即ち入力画像メモリ１１
．データ変換器１２．２値化画像メモリ１３．２値化画
像メモリ１４、ラベリング器１５、ラベリング画像メモ
リ１６、ヒストグラム器１７、ヒストグラムテーブル１
８、データ変換器１９および２値化画像メモリ２０を画
像データバスにより相互接続したシステムにより、２値
化装置を構成することも可能である。

第２図は第１図の２値化装置における２値化処理の流れ
を説明するための図、第３図は第１図に示すヒストグラ
ム器１７の動作を説明するための図である。

次に、第１図の構成の動作を、文字認識等のための文字
切出しに必要な濃淡画像の２値化処理を例に、第２図お
よび第３図を適宜参照して説明する。

■濃淡画像人力処理まず、図示せぬＩＴＶカメラ等の画像入力装置により、
濃淡ディジタルデータに変換された２値化対象濃淡画像
２１（第２図参照）が人力され、入力画像メモリ１１に
格納される。

■低レベルベルでの２値化処理データ変換器１２は、入力画像メモリ１１に格納された
濃淡画像２１を予め定められた第１の閾値レベル（低濃
度レベル）で２値化し、２値化画像２２（第２図参照）
を得る。この２値化画像２２は、低濃度レベルで２値化
されたものであることから、文字（図ではｊ）が完全に
抽出されているものの、ノイズも抽出されている。２値
化画像２２は２値化画像メモリ１３に格納される。

■高レベルベルでの２値化処理またデータ変換器１２は、上記濃淡画像２１を予め定め
られた第２の閾値レベル（高濃度レベル）で２値化し、
２値化画像２３（第２図および第３図参照）を得る。こ
の２値化画像２３は、高濃度レベルで２値化されたもの
であることから、ノイズが除去されているものの、文字
がかすれたり、一部が消えている。２値化画像２３は２
値化画像メモリ１４に格納される。なお、■および■の
２値化処理は並列に行うことが可能である。

■ラベリング処理２値化画像メモリ１４に格納された２値化画像（低濃度
レベルで２値化された２値化画像）２２はラベリング器
１５に供給される。ラベリング器１５は、この２値化画
像２２を対象として、同画像２２内で真値を持つ画素（
値が“１”の画素）が連結した各々の領域毎に独立のラ
ベル値（番号）を各画素に付すラベリング処理を行い、
ラベリング画像２４（第２図および第３図参照）を求め
る。このラベリング画像２４はラベリング画像メモリ１
Ｂに格納される。なお、第２図および第３図に示すラベ
リング画像２４において、符号Ｌ２．Ｌ３・・・Ｌ２０
はそれぞれラベル値２，３・・・２０を持つ独立の画像
領域（ここでは文字、ノイズの領域）を示す。

■ヒストグラム処理上記■でラベリング画像２４に格納されたラベリング画
像２４はヒストグラム器１７に供給される。このヒスト
グラム器１７には、２値化画像メモリ１４内の２値化画
像（高濃度レベルで２値化された２値化画像）２３も供
給される。ヒストグラム器１７は、ラベリング画像２４
に２値化画像２３をマスクし、第３図に示すようにマス
ク画像（２値化画像２３）が有効な部分（“１″の部分
）に対応するラベリング画像２４の部分、即ち濃淡画像
の高濃度部分（ここでは文字部分）に対応するラベリン
グ画像２４の部分についてのみ、ラベル値毎の画素数（
面積）を表すヒストグラムを求める。この結果、本実施
例では、文字部分（ラベル値が５と８の各文字部分）に
ついてのみのヒストグラム２５（第２図および第３図参
照）が求められる。このヒストグラム２５には、ノイズ
部分（ラベル値が３や４などの小領域のノイズ部分だけ
でなく、ラベル値が７や２０などの大領域のノイズ部分
）のヒストグラムデータが含まれていない（含まれてい
てもヒストグラム値は小さい）ことに注意されたい。ヒ
ストグラム２５は、ヒストグラムテーブル１８に格納さ
れる。

■データ変換処理ヒストグラム器１７によってヒストグラムテーブル１８
にヒストグラム２５が求められると、ラベリング画像メ
モリ１６内のラベリング画像を２値化画像に変換するデ
ータ変換器１９が起動される。データ変換器１９は、ヒ
ストグラムテーブル１８上のヒストグラム２５により、
予め定められた値以上のヒストグラム値（画素数、面積
）となっているラベル値（ここでは５と８）を検出し、
この検出したラベル値を持つラベリング画像２４内の画
像部分のみを抽出して２値化する。この結果、文字だけ
が確実に抽出された２値化画像２Ｂ、即ち文字ｊ　（を
構成するラベル値が５と８の各文字部分）だけが抽出さ
れ、ラベル値が３や４などの小領域のノイズ部分は勿論
、ラベル値が７や２０などの大領域のノイズ部分が除去
された２値化画像２Ｂが求められる。

この２値化画像２Ｂは２値化画像メモリ２０に格納され
、文字認識装置による認識処理に供される。

以上は、文字認識等のための文字切出しに必要な濃淡画
像の２値化処理について説明したが、本発明は正しい２
値化画像をノイズを含まずに抽出することが要求される
２値化処理全般に応用可能である。

［発明の効果］以上詳述したようにこの発明によれば、目的画像（図形
）を確実に２値化して抽出するために濃淡画像を低濃度
レベルで２値化し、そのラベリング画像のヒストグラム
を作成する際に、濃淡画像を高濃度レベルで２値化する
ことで得られる２値化画像をマスク画像として用い、こ
のマスク画像の有効部分に対応するラベリング画像部分
だけを対象としてヒストグラムを作成することで、ノイ
ズ部分のヒストグラム値を零、或は極めて小さい値とす
ることが可能となり、このようなヒストグラム上で所定
値以上のヒストグラム値を持つ領域のラベル値を検出し
て、この検出したラベル値を持つ領域の画像のみをラベ
リング画像から抽出して２値化することで、目的画像を
正しく残しながら、小領域のノイズは勿論のこと、大領
域のノイズが除去された２値化画像を得ることができる
。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明を適用する２値化装置の一実施例を示
すブロック構成図、第２図は第１図の２値化装置におけ
る２値化処理の流れを説明するための図、第３図は第１
図に示すヒストグラム器１７の動作を説明するための図
、第４図は従来の２値化処理Ｑ流れを説明するための図
、第５図は従来の２値化処理の問題を説明するための図
である。１１・・・入力画像メモリ、１２．１９・・・データ変
換器、１３、１４．２０・・・２値化画像メモリ、１５
・・・ラベリング器、１Ｂ・・・ラベリング画像メモリ
、１７・・・ヒストグラム器、１８・・・ヒストグラム
テーブル。

Claims

【特許請求の範囲】濃淡ディジタルデータで表現される濃淡画像を第１の濃
度レベルで２値化して第１の２値化画像を得、上記濃淡
画像を上記第１の濃度レベルより高い第２の濃度レベル
で２値化して第２の２値化画像を得る第１の２値化手段
と、上記第１の２値化画像内の独立した各領域毎に独立のラ
ベル値を付すラベリング処理を行ってラベリング画像を
得るラベリング手段と、上記第２の２値化画像をマスクとして、上記ラベリング
画像のラベル値毎の画素数を示すヒストグラムを求める
ヒストグラム手段と、上記ヒストグラム上で所定値以上の画素数を持つラベル
値を検出し、この検出したラベル値を持つ画像のみを上
記ラベリング画像から抽出して２値化して目的とする第
３の２値化画像を得る第２の２値化手段と、を具備することを特徴とする２値化方式。