JPH096909A - 文字読取装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 より正確な整形処理を実行し、整形できる対
象を大幅に向上し、読取精度を高める。 【構成】 ２値画像記憶部１１３の保持する２値全面画
像より文字画像を１文字ずつ切り出す（文字切り出し部
１１４）。切り出された２値文字画像から端点を検出す
る（端点検出部１１５）。検出した端点位置近傍の多値
画像を参照し、端点近傍の濃淡変化率を検出する（濃淡
変化率検出部１１６）。端点検出部１１５および濃淡変
化率検出部１１６での検出結果（端点位置および濃淡変
化率）に基づき端点間の接続可否を判定する（接続可否
判定部１１７）。接続可と判定された場合、その接続可
とされた２値文字画像上の端点間を接続する（文字画像
整形部１１８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、光学的に文字を読み
取る装置に関し、特に帳票など、紙面に記載された文字
を読み取る文字読取装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】この種の文字読取装置においては、画像
入力部分より得られた多値（濃淡）画像を２値文字画像
に変換し、場合によってはこの２値文字画像に対して大
きさを一定にする等の前処理を行い、それを認識するの
が一般的な手法である。この際、十分な読取精度が得ら
れない原因の１つに、入力文字上の部分的なかすれ、欠
けがある。これは、ボールペンの記入や印字文字の片打
ち（ななめ打ち）、インクリボンのかすれ等により、よ
く見られる。２値文字画像上のかすれを補正するための
対策には、従来技術として、多値画像を利用して、濃い
２値画像を作成して認識する手法（手法：リスキャン
法）や、２値文字画像を膨張および収縮させ、欠けやか
すれ部分をなくす整形を行い、認識する手法（手法）
がある。また、別の手法として、特開平２−２４７８６
号公報において、線間で且つかすれ，欠け部分がきわめ
て短い場合のみ、推定による穴埋めを行う整形処理を行
い、認識する手法（手法）が提案されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】これらの従来の手法の
内、手法は、元々の記入／印字文字が欠けている場合
には効果がない。また、手法では、２値文字画像上の
かすれ等の部分に関係ない部分が歪んでしまい、全体と
しては文字幅に大きなばらつきがでてしまい、読取処理
に悪影響を及ぼす場合がある。例として、図２８（ｃ）
に示すような２値文字画像（「６」）を上述のように整
形すると、図２８（ｄ）に示すような２値文字画像
（「８」に似た２値文字画像）になってしまう。また、
手法では、端点間の接続方向および接続距離の条件が
あるため、整形できる範囲に制限があり、かつ正確な接
続可否の判定ができない場合もある。この例として図２
８（ａ），（ｂ）に示すような２値文字画像（「３」，
「２」）がある。図２８（ａ）は、接続可否の判定が難
しい場合であり、図２８（ｂ）は距離が離れすぎている
ため、接続自体が無理な例である。

【０００４】本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、その目的とするところは、より正確な
整形処理を実行することができ、また整形できる対象を
大幅に向上することができ、これによって読取精度を高
めることのできる文字読取装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、第１発明（請求項１に係る発明）は、光学走
査により取り込んだイメージを多値全面画像として保持
し、この多値全面画像を２値全面画像に変換して保持
し、この２値全面画像から文字画像を１文字ずつ切り出
し、この切り出された文字の２値文字画像から端点を検
出し、この検出された端点の位置に対応する多値全面画
像上の位置を参照しその端点位置における濃淡変化の傾
きを検出し、この検出される各端点の濃淡変化の傾きお
よび端点間距離，位置関係に基づき各端点間の接続可否
を判定し、接続可と判定された場合、その接続可とされ
た２値文字画像上の端点間を接続するようにしたもので
ある。

【０００６】第２発明（請求項２に係る発明）は、光学
走査により取り込んだイメージを多値全面画像として保
持し、この多値全面画像を２値全面画像に変換して保持
し、この２値全面画像から文字画像を１文字ずつ切り出
し、この切り出された文字の２値文字画像から端点を検
出し、この検出された端点の位置に対応する多値全面画
像上の位置を参照しその端点位置における濃淡変化の傾
きを検出し、この検出される各端点の濃淡変化の傾きお
よび端点間距離，位置関係，接線方向に基づき各端点間
の接続可否を判定し、接続可と判定された場合、その接
続可とされた２値文字画像上の端点間を接続するように
したものである第３発明（請求項３に係る発明）は、第
１発明又は第２発明において、端点間の多値全面画像の
情報を線分間の軌跡情報として利用しながら端点間を接
続するようにしたものである。

【０００７】

【作用】したがってこの発明によれば、第１発明では、
２値文字画像から検出された各端点の濃淡変化の傾きお
よび端点間距離，位置関係に基づいて各端点間の接続可
否が判定され、接続可と判定された場合、その接続可と
された２値文字画像上の端点間が接続される。第２発明
では、２値文字画像から検出された各端点の濃淡変化の
傾きおよび端点間距離，位置関係，接線方向に基づいて
各端点間の接続可否が判定され、接続可と判定された場
合、その接続可とされた２値文字画像上の端点間が接続
される。第３発明では、第１発明又は第２発明におい
て、接続可と判定された場合、端点間の多値全面画像の
情報を線分間の軌跡情報として利用しながら、その接続
可とされた２値文字画像上の端点間が接続される。

【０００８】

【実施例】以下、本発明を実施例に基づき詳細に説明す
る。 〔実施例１：第１発明〕図１はこの発明の一実施例を示
す文字読取装置のブロック図である。この文字読取装置
は、光学的に帳票上のイメージを走査し多値で入力する
画像入力部１１１と、この画像入力部１１１からのイメ
ージを多値全面画像として保持する多値画像記憶部１１
２と、この多値画像記憶部１１２の保持する多値全面画
像を２値全面画像に変換し保持する２値画像記憶部１１
３と、この２値画像記憶部１１３の保持する２値全面画
像より文字画像を１文字ずつ切り出しその帳票画像上の
位置を記憶する文字切り出し部１１４と、この文字切り
出し部１１４により切り出された２値文字画像から端点
を検出する端点検出部１１５とを備えている。

【０００９】また、この文字読取装置は、多値画像記憶
部１１２の保持する多値全面画像より端点検出部１１５
の検出した端点位置近傍の多値画像を参照し、端点近傍
の濃淡の変化率（濃淡変化の傾き）を検出する濃淡変化
率検出部１１６と、端点検出部１１５および濃淡変化率
検出部１１６での検出結果（端点位置および濃淡変化
率）に基づき端点間の接続可否を判定する接続可否判定
部１１７と、接続可否判定部１１７により接続可と判定
された場合、その接続可とされた２値文字画像上の端点
間を接続する文字画像整形部１１８と、この文字画像整
形部１１８での整形後の２値文字画像（文字画像整形部
１１８を経ない２値文字画像も含む）を認識し判定する
認識部１１９とを備えている。

【００１０】この文字読取装置は、光学的に画像を入力
する画像入力装置と、プログラムおよび画像を保持する
メモリと、全体の処理（および制御）を行う中央演算処
理装置との組合せにより、容易に実現できる。画像入力
部１１１は、帳票上を光学的に走査し、反射により得ら
れるアナログ信号を多値画像記憶部１１２へ与える。多
値画像記憶部１１２は画像入力部１１１からのアナログ
信号をディジタル変換した多値全面画像を保持する。

【００１１】ここで、多値画像とは、各画素をその濃度
に応じた値で表現するものであり、例えば、最白値を
「０」、最黒値を「１５」として割り当てる。多値画像
の濃度の範囲は８値以上であればよく、ハードウェア資
源と画像入力時の濃度に関する分解能との関係で設定す
ればよい。すなわち、多値画像の濃度の範囲は、１６値
に限られるものではない。本実施例では、多値における
濃淡値の最白値を「０」、最黒値を「１５」として、そ
の説明を進める。

【００１２】多値画像記憶部１１２の保持する多値全面
画像の各画素は、背景部分、文字部分、背景なのか文字
なのかはっきりしない部分等、「０」から「１５」まで
の１６階調からなる範囲内で、様々な値をとっている。
２値画像記憶部１１３は、多値画像記憶部１１２の保持
する多値全面画像の各画素が所定の閾値より大きい場
合、すなわち文字部分と想定される濃度は全て「１」
に、そして小さい場合、すなわち背景部分と想定される
濃度は全て「０」に変換する。これにより、２値画像記
憶部１１３において、「０」と「１」とからなる２値全
面画像が得られる。ここで、閾値の設定については、予
め定められた値を使用してもよいし、濃度分布を帳票
毎、または、帳票の部分毎に測定し、その分布に基づい
て逐次設定してもよい。なお、この２値全面画像および
多値全面画像は、相互に参照が可能なように２値画像記
憶部１１３および多値画像記憶部１１２に記憶してお
く。

【００１３】次に、文字切り出し部１１４では、２値画
像記憶部１１３の保持する２値全面画像から、文字を１
文字ずつ切り出し、この切り出された２値文字画像の２
値全面画像上の位置を記憶する。このことにより、２値
文字画像に対応する多値全面画像上の各文字画像も参照
可能である。２値文字画像の例を図２に示す。ここで、
文字切り出しに関しては、読取位置情報を、帳票上の書
かれた文字のうち、読み取りたい各文字について予め定
められた位置の範囲から参照して切り出してもよいし、
図３に示すようにレイアウト解析→文字行抽出→文字抽
出の手順で切り出してもよい。

【００１４】文字切り出し部１１４にて切り出された２
値文字画像は端点検出部１１５へ送られる。端点検出部
１１５は、文字切り出し部１１４からの２値文字画像に
対して、端点検出を行う。なお、端点の検出方法は、過
去に様々の手法が提案されており、一般的な例として、
文字間隔の曲率等から求めることができる。本実施例で
は、以下のようにして、端点検出を行っている。

【００１５】〔端点検出〕まず、２値文字画像を細線化
して、細線化画像を得る。この細線化法についても、現
在までに様々なアルゴリズムが提案されている。一例と
して、「２値画像の図形画素の境界点の値を「１」から
背景の「０」に逐次変換することによって８連結で線幅
「１」の線図形を得る」という手法を持つヒルディッチ
（Hilditch）の細線化アルゴリズムが適用できる。な
お、この手法は、既に公知の手法として知られているの
で、処理手順の詳しい内容については省略する。図２の
２値文字画像に対して細線化を行った画像を図４に示
す。

【００１６】得られた細線化画像（図４）上の端点は、
図５（ａ）〜（ｈ）に示された端点検出マスク（「３」
×「３」）を当てはめることにより、容易に検出するこ
とができる。ここで、細線化画像（図４）上の黒画素連
結成分４０１と２値文字画像（図２）上の黒画素連結成
分２０５を重ね合わせると、図６のようになる。なお、
図６上のｉ，ｍは黒画素連結成分４０１における細線化
上の端点である。この細線化上の端点ｉは、図５（ｃ）
に示した端点検出マスクにより検出される。この場合、
このマスクの方向に延長して黒画素から白画素に変わる
直前の黒画素が、２値文字画像上の端点ｊ（端点２０
４）となる。

【００１７】なお、端点検出マスクにより、細線化上の
端点の接線方向および線幅の情報も取得が可能である。
すなわち、一致した端点検出マスクにおける方向（図５
（ｃ）では右向き）がそのまま端点（端点ｊ）における
接線方向の情報ともなる。さらに、端点ｉから端点ｊに
引いた線に垂直な方向の線ｋ−ｌ上の黒画素数が、端点
ｊにおける文字幅となる。なお、この文字幅は、後述す
る文字画像整形部１１８にて端点接続を行うために必要
な情報となる。また、接線方向に関しては、後述する実
施例２での接続可否判定で必要となる。

【００１８】同様に、細線化上の端点ｍは、図５（ｅ）
に示した端点検出マスクにより検出される。この場合、
このマスクの方向に延長して黒画素から白画素に変わる
直前の黒画素が、２値文字画像上の端点ｎ（端点２０
６）となる。さらに、この端点ｎにおける接線方向は図
５（ｅ）に示した端点検出マスクにおける方向（下向
き）、文字幅はｏ−ｐ線上の黒画素数となる。

【００１９】以下、同様にして、黒画素連結成分２０２
（図２）も端点を検出する。これにより、黒画素連結成
分２０５からは２値文字画像上の端点２０４，２０６、
黒画素連結成分２０２からは２値文字画像上の端点２０
１，２０３が検出される。ここで、これらの検出された
端点が、実際上の文字の端点なのか、或いはかすれ等の
影響による端点なのかを判定するために、端点近傍の濃
淡変化率を検出する。

【００２０】〔濃淡変化率（濃淡変化の傾き）の検出〕
濃淡変化率検出部１１６は、文字切り出し部１１４で得
た文字情報と端点検出部１１５で得た文字内の各端点位
置の情報から、多値画像記憶部１１２に保持されている
多値全面画像上の位置を参照する。ここで、図２上の黒
画素連結成分２０５上の端点２０４と黒画素連結成分２
０５上の端点２０６の２つを例にとって説明する。端点
２０４を中心とした「５」×「５」の範囲内の多値画像
を図７に示す。端点２０６を中心とした「５」×「５」
の範囲内の多値画像を図８に示す。ここで、図７，図８
における各数値は各画素の濃度を表しており、最白値
「０」，最黒値「１５」となる。さらに、この場合の２
値画像の黒点は１０以上の値のものとしている。

【００２１】これらの画像の濃淡変化の傾き（大きさ）
を検出する方法の１つに、画像に微分演算を施すという
考えがあり、特に濃淡変化の大きい所を抽出する時に
は、１次空間微分が有効であり、Roberts、Sobel等の微
分マスクを用いることができる。また、ここでは、端点
を中心とした「５」×「５」の範囲を検出対象範囲とし
たが、この検出対象範囲は「５」×「５」の範囲に限る
ことはなく、文字の線の太さと入力画像の分解能によ
り、線の太さ程度のサイズが最適となる。但し、「３」
×「３」の範囲以下だと小さすぎて情報が足りないし、
「７」×「７」の範囲以上では演算量が大きくなりすぎ
るので、「５」×「５」の範囲が望ましいサイズとな
る。従って、文字線が「５」程度の太さになるように予
め画像の大きさを正規化してから、「５」×「５」の範
囲で演算するようにする。この際、正規化をする場合
は、多値画像もあわせて行う。

【００２２】ここでは、図９に示すように、検出対象範
囲の左上が原点になるように直交座標系ｘ軸およびｙ軸
を設定し、検出対象範囲の画素（ｘ，ｙ）の濃淡値をｆ
（ｘ，ｙ）と定義する。以下、端点２０４の座標を
（ａ，ｂ）、端点２０４を中心とした「５」×「５」の
範囲内の多値画像（図７）の濃淡値をｆ（ａ＋ｉ，ｂ＋
ｊ）と表現し（但し、ｉ，ｊ＝−２，−１，０，１，
２）、端点２０４における濃淡変化の大きさをｇ（ａ，
ｂ）として、端点２０４における濃淡変化の大きさを求
める手法を述べる。

【００２３】「５」×「５」の多値画像にかける１次空
間微分フィルタをｘ方向，ｙ方向の「５」×「５」マス
クで表現すると、図１０，図１１になる。この微分フィ
ルタは、注目（中心）画素の近傍の濃淡値の微分を用い
た演算により、画像中の線や縁を図１０はｘ方向
（横）、図１１はｙ方向（縦）に強調するフィルタであ
る。この時、端点２０４を中心とした「５」×「５」の
範囲内の濃淡値ｆ（ａ＋ｉ，ｂ＋ｊ）にｘ方向，ｙ方向
の１次微分マスクＸ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ）をかけた
ときの端点２０４における濃淡変化の大きさｇ（ａ，
ｂ）は、下記式により計算する。但し、ｉ，ｊ＝−２，
−１，０，１，２、左上をＸ（−２，２）、右下をＸ
（２，２）、左上をＹ（−２，−２）、右下をＹ（２，
２）として表す。

【００２４】

【数１】

【００２５】この場合、ｇ（ａ，ｂ）は「６２５」とな
る。また、端点２０６を中心とした「５」×「５」の範
囲内の多値画像（図８）についても同様の手法により求
めると、端点２０６にける濃淡変化の大きさは「１１０
０９」となる。以下、同様にして、端点２０３，２０１
についても濃淡変化の大きさを求める。このようにし
て、各々の端点の濃淡変化の大きさが求められれば、次
に接続可否判定部１１７で各端点間の接続可否を行う。

【００２６】〔端点間の接続可否の判定〕まず、各々の
端点について、実際上の文字の端点か、かすれ等の影響
による端点かを上記（１）式より求めた濃淡変化の大き
さにより判定する。つまり、この端点の濃淡変化の大き
さが、所定の閾値より大きい場合、すなわち画像上の白
領域と黒領域との境目がはっきりしている場合には、こ
の端点は実際上の文字の端点と判定し、小さい場合、す
なわち画像上の白領域と黒領域との境目がはっきりして
いない場合には、かすれ等の影響による端点と判定す
る。この閾値の設定については、データベースの評価実
験により予め定めておく。ここでは、実験により閾値を
「２５００」と設定する。

【００２７】この際、端点２０６における濃淡変化の大
きさは「１１００９」となっており、閾値より大きいの
で、実際の文字の端点とみなせ、また、端点２０４にお
ける濃淡変化の大きさは閾値より小さいので、かすれ等
の影響による端点とみなせる。以下、残りの端点２０
１，２０３についても同様の方法で判定する。なお、端
点２０１は、端点２０６と同様に、正常な文字の端点と
なるので、これらの端点のストローク（文字線）整形に
よる接続は行わない。また、端点２０３は端点２０４と
同様に、かすれ等の影響による端点となるので、これ以
降は、これらの端点が、ストローク整形により接続可能
かどうかを判定する。

【００２８】以下、かすれ等による端点の接続可否判定
について、図１２に示したフローチャートを参照しなが
ら説明する。まず、２値文字画像（図２）上の各端点２
０１，２０３，２０４，２０６の内、かすれによる端点
である端点２０３，２０４についての接続可否判定を開
始する（ステップ９１０）。次に、端点間の直結接続可
否について判定する（ステップ９１１）。ここでは、端
点２０３，２０４間の直結接続可能な最大距離を、予め
端点検出部１１５で得られた端点２０３，２０４におけ
る文字幅と同じ長さと定義する。そして、端点２０３，
２０４間の距離が、この直結接続可能な最大距離よりも
短いか否かを判定する。また、端点２０３，２０４を中
心とした予め定められた「１１」×「１１」の範囲内
に、端点２０３，２０４以外のかすれ端点がないか否か
を判定する。

【００２９】端点２０３，２０４の距離が直結接続可能
な最大距離よりも短く、かつ端点２０３，２０４を中心
とした「１１」×「１１」の範囲内に端点２０３，２０
４以外のかすれ端点がなければ、直結接続による整形を
行う（ステップ９１２）。本実施例では、図１４に示す
ように、端点２０３，２０４の距離が「４」となってお
り、直結接続可能な最大距離（文字幅）「５」より短
く、端点２０３，２０４を中心とした「１１」×「１
１」の範囲内に端点２０３，２０４以外のかすれ端点が
ないことから、端点２０３，２０４とは直結接続による
整形が行われる。

【００３０】ここで、端点における文字幅を直結接続可
能な最大距離とした理由は、２端点間のかすれ部分の距
離が文字幅と同じ長さを越えると、このかすれ部分が曲
線や交錯点，屈折点である可能性が高くなると実験によ
り実証されているためである。また、「１１」×「１
１」の範囲内という値についても、この範囲内にかすれ
端点が複数（３個以上）あると、どれとどれを接続して
よいかの判別が困難になるためである。

【００３１】ステップ９１２での端点２０３，２０４の
直結接続による整形は文字画像整形部１１８にて行われ
る。この際、端点検出部１１５で得た端点２０３，２０
４の文字幅にあわせた太さの直線ストロークを作成し、
接続し、整形する。図１５に整形終了後の２値文字画像
を示す。認識部１１９は、全ての画像整形処理が終了し
た２値文字画像に対して特徴抽出を行い、その後、予め
登録されている文字カテゴリ毎の特徴（以下、辞書と呼
ぶ）との比較演算を行うことにより、最も類似している
と判定した文字カテゴリを認識結果として出力し、１文
字分の認識処理を行う。

【００３２】なお、認識部１１９で抽出する特徴につい
ては、方向特徴（文字線部あるいは輪郭の方向）、文字
エッジ部の特徴（文字エッジ部の輪郭形状）、画像のぼ
かし、圧縮による特徴（文字形の変形等を吸収するため
の圧縮）等があり、これらの特徴は処理速度および読取
対象と読取精度によりいずれを使用してもよい。また、
同じ認識部１１９で使用する比較演算については、様々
な距離計算（ユークリッド距離、シティブロック距離、
チェス盤距離等）や内積等の類似度計算等があり、前記
抽出された特徴との適合性により、いずれを使用しても
よい。上述した特徴、比較演算については、周知の技術
であるので、詳細な説明は省略する。

【００３３】なお、本実施例は、図２８（ａ），（ｃ）
に示されるような２値文字画像（「３」，「６」）に対
しても適用できる。図２８（ａ）に示された２値文字画
像のＡ部は端点間の距離が短く、直結接続可能のように
みえるが、実際はかすれによる端点ではないと判定され
るので、接続は行われない。また、図２８（ｃ）に示さ
れた２値文字画像のＢ部は接続可能な端点が他になく、
またかすれによる端点でもないので接続は行われない。
図２８（ｃ）に示された２値文字画像のＣ部の２端点は
かすれによる端点であり、直結接続可能な条件を満たす
ので、接続が行われる。

【００３４】〔実施例２：第２発明〕この実施例２は、
接続可否判定部１１７および文字画像整形部１１８の機
能が異なるのみで、その他については実施例１と全く同
じである。以下、接続可否判定部１１７および文字画像
整形部１１８の機能についてのみ、図１３に示すフロー
チャートを参照しながら説明する。

【００３５】図１６に示す２値文字画像を例に取って説
明する。この場合、濃淡変化率検出部１１６により、か
すれによる端点は、端点１６０２と端点１６０３の２端
点のみであると判定される。接続可否判定部１１７は、
この端点間の接続可否についての判定を開始する（ステ
ップ９１４）。次に、端点１６０２，１６０３の直結接
続可否について判定する（ステップ９１５）。この直結
接続可否の判定は、実施例１における直結接続可否の判
定と同様にして行われ、本実施例では、位置関係からみ
て、端点１６０２，１６０３の距離（図１６に示す波線
部分）が、予め端点検出部１１５にて求められた文字幅
すなわち直結接続可能な最大距離より長いため、直結接
続は不可となる。

【００３６】これにより、ステップ９１７へ進み、端点
検出部１１５で得た端点１６０２，１６０３における接
線方向を参照する。この場合、端点１６０３からは左下
の方向に仮想ストロークが引け、端点１６０２からは左
方向に仮想ストロークが引ける（図１６に示す点線）。
このとき、端点１６０２，１６０３から線幅「１」の仮
想ストロークを接線方向に文字の整形可能な範囲内まで
引くものと仮定し、次に互いの端点１６０２，１６０３
から引いた仮想ストローク上の各画素の位置情報を参照
する。

【００３７】ここで言う整形可能な範囲内というのは、
２値全面画像から文字切り出し部１１４にて１文字ずつ
切り出された時にできた文字の外接枠Ｓ１（図１７）内
の面積を基準に２倍の面積（縦横等倍）とした仮想枠Ｓ
２（図１６）のことを言う。。この場合、互いの端点１
６０２，１６０３から引いた仮想ストローク上の画素の
中に、同一の位置があり、この画素が交錯点１６０５と
なる。そして、この交錯点１６０５は仮想枠Ｓ２内に位
置しているので、仮想ストロークに近似した直線近似接
続として整形する（ステップ９１９）。

【００３８】なお、仮想枠Ｓ２を外接枠Ｓ１の２倍の面
積としたのは、データベースの評価実験により予め定め
たものである。また、ステップ９１９での端点１６０
２，１６０３の仮想ストロークに近似した直線近似接続
は、文字画像整形部１１８にて行われる。 〔２値文字画像の整形〕次に、図１８を参照しながら、
図１６に示した２値文字画像を整形する手順、すなわち
端点１６０２，交錯点１６０５，端点１６０３からなる
仮想ストロークを中心線とした文字幅のあるストローク
を作成する手順について説明する。

【００３９】まず、予め端点検出部１１５にて求めら
れた各々の端点１６０２，１６０３における文字幅と接
線方向を参照し、図中（図１８）細線で示すように、仮
想枠Ｓ２の範囲内で各端点１６０２，１６０３から仮想
ストロークを中心線として幅のあるストロークを仮作成
する。仮作成したストロークを識別するために、ここで
各仮ストロークに端点別に識別子を付けておく。すなわ
ち、端点１６０３から作成した仮ストローク上の画素に
は、端点１６０３を含む仮ストローク上の画素と識別で
きるように各画素に識別子「３」を付ける。また、端点
１６０２から作成した仮ストローク上の画素にも同様の
理由から、各画素に識別子「２」を付ける。

【００４０】次に、図中細線で示すように、各々の端
点１６０２，１６０３から作成した仮ストロークが交差
する部分を検出する。特にここでは、図中斜線で示すよ
うに各仮ストロークの境界線の交差した画素（交差点）
１８０１，１８０２，１８０３を求める。 〔交差点１８０１，１８０２の検出〕端点１６０３から
引いた仮ストロークの境界線上の画素（識別子「３」が
付加されている画素）に注目し、端点１６０２から引い
た仮ストローク上の画素との重なり部分（識別子「２」
が付加されている画素）から重ならない部分（識別子
「２」が付加されていない画素）へと変化した直前の画
素を交差点１８０１，１８０２とする。

【００４１】〔交差点１８０２，１８０３の検出〕端点
１６０２から引いた仮ストロークの境界線上の画素（識
別子「２」が付加されている画素）に注目し、端点１６
０３から引いた仮ストローク上の画素との重なり部分
（識別子「３」が付加されている画素）から重ならない
部分（識別子「３」が付加されていない画素）へと変化
した直前の画素を交差点１８０２，１８０３とする。

【００４２】以上より、端点１６０３から接線方向が
左下方向に文字幅のあるストロークを作成する。このと
き、交差点１８０１，１８０２をつなぐ直線のところま
で描くものとする。 端点１６０３と同様に端点１６０２から接線方向が左
方向に文字幅のあるストロークを作成する。このとき、
交差点１８０２，１８０３をつなぐ直線のところまで描
くものとする。以上の手順により、図１６に示した２値
文字画像が整形され、図１９に示すような２値文字画像
となる。これにより、２値文字画像の整形を終了する
（ステップ９２０）。

【００４３】〔実施例３：第３発明〕この実施例３は、
文字画像整形部１１８の機能が異なるのみで、その他に
ついては実施例２と全く同じである。以下、文字画像整
形部１１８の機能についてのみ、図２０〜図２６を参照
しながら説明する。

【００４４】図２０に示す２値文字画像（「３」）のよ
うに、曲線部分が大きくかすれているようなケースにお
いては、端点２００１，２００２から濃淡変化の傾きと
距離と位置に加えて、接線方向の相対的関係を元に、各
端点２００１，２００２から接線（仮想ストローク）を
引いたとしても、図２１に点線で示すように仮想ストロ
ークがお互いに交錯しないため、どこで接続すればよい
か判別できない。このようなケースでの文字画像整形処
理の手順について説明する。

【００４５】まず、仮想枠Ｓ２（図２０）内におい
て、ストロークが欠けていると想定される部分の領域
（かすれ領域）を定める。 このかすれ領域を定めるために、端点検出部１１５に
て予め定められた各端点２００１，２００２における接
線方向（図２１に点線で示す方向）を参照する。 まず、仮想枠Ｓ２において、各端点２００１，２００
２上の接線方向を中心線とした角度が９０度となる領域
（図２２に示すＳ３，Ｓ４）を定義し、次に各端点２０
０１，２００２同士を結ぶ直結線が領域Ｓ３，Ｓ４内に
含まれていないので、領域Ｓ３，Ｓ４にこの直結線を新
たな境界線として付加した領域（図２２に示す領域Ｓ
５）をかすれ領域と定める。このとき、もし、直結線が
領域Ｓ３，Ｓ４内にある場合には、この領域Ｓ３，Ｓ４
を合わせた領域をそのままかすれ領域Ｓ５として定義す
る。

【００４６】このようにして求めたかすれ領域Ｓ５中
の多値画像を多値画像記憶部１１２に保持されている多
値全面画像から参照する。以上により、かすれ領域Ｓ５
の多値画像は図２３として表現される。 この中から濃淡値が「６」以上の画素を検出する。こ
こで言う「６」以上という閾値は、予め実験により定め
た値である。この値は、２値画像作成時の２値化閾値に
基づいて設定してもよい。また、かすれ領域Ｓ５の濃度
分布を測定し、その分布に基づいて設定してもよい。 以上により検出された画像の内、端点２００１，２０
０２に隣接していない画素に注目すると、図２４に示す
ようになる。さらに、これらの画素の内、端点２００１
から最も近い画素を検索すると、画素２４０１を検出で
きる。同様に端点２００２からは画素２４０２が検出で
きる。

【００４７】そして、図２５に示すように、端点２０
０１と画素２４０１とをつなぐ直線Ｌ１、画素２４０１
と画素２４０２とをつなぐ直線Ｌ２、画素２４０２と端
点２００２とをつなぐ直線Ｌ３をベースとした文字幅の
あるストローク（図２５の太線）を作成する。但し、こ
こで描く文字幅の太さは、端点検出部１１５にて予め求
められた各端点２００１，２００２における文字幅と同
じ太さとする。もし、各端点２００１，２００２におけ
る文字幅の太さが異なる場合は、平均の太さとする。

【００４８】以上の手順により、図２０に示した２値文
字画像が整形され、図２６に示すような２値文字画像と
なる。ここで、図２０に示した２値文字画像をリスキャ
ンにより整形したとしても、元々の画像にストロークが
かけているため、図２６に示されるような２値文字画像
にはならない。したがって、本実施例における画像整形
法の方がリスキャンに比べ、より正確に整形できること
になる。

【００４９】また、この実施例３では、図１６に示した
２値文字画像のようなケースにも適用できる。これは、
各端点１６０２，１６０３の接線が互いに交錯した場合
ではあるが、この場合も多値画像を参照し、端点１６０
２，１６０３間の多値全面画像の情報を線分間の軌跡情
報として得ることにより、この軌跡情報を利用しなが
ら、記入文字形により忠実な文字整形を行うことができ
る。

【００５０】

【発明の効果】以上説明したことから明らかなように本
発明によれば、従来の膨張収縮処理に比べ、かすれてい
る部分のみの整形処理を行うことができるため、文字形
の歪みが少なくなり、より正確な整形処理を実行するこ
とができる。また、整形できる対象も大幅に向上できる
ため、読取精度が高まるという効果を奏する。また、リ
スキャン処理と比較してみても、ストロークの欠けにも
対応できる分、より正確に整形でき、読取精度を高める
ことができる。

【００５１】特に、第１発明では、非常に単純（微小）
なかすれ、欠けに対して正確な整形を行うことが可能で
ある。例えば、図２８（ａ）に示した２値文字画像の場
合、従来の波形整形方法だと図２７（ｂ）のような２値
文字画像となる。これに対して、本発明では、端点と判
定できるので整形が行われず、図２７（ｂ）のような２
値文字画像とはならない。また、図２８（ｃ）に示した
２値文字画像の場合、従来の膨張収縮処理等の整形を行
うと図２８（ｄ）に示すような２値文字画像となるが、
本発明では図２７（ａ）に示すように正確に整形するこ
とが可能となる。

【００５２】また、第２発明では、かすれ部分における
仮想ストロークが図２７（ｃ），（ｄ）に点線で示すよ
うに直結せず、交錯する場合においても対応可能とな
る。また、第３発明では、図２７（ｅ）に示すように、
かすれ部分が大きい場合や仮想ストロークが交錯しない
場合においても対応可能となり、整形できる範囲を広く
することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る文字読取装置のブロック図であ
る。

【図２】 切り出された文字の２値文字画像を例示する
図である。

【図３】 文字切り出し状況を例示する図である。

【図４】 図２に示した２値文字画像を細線化した画像
を示す図である。

【図５】 端点検出マスクを例示する図である。

【図６】 図２に示した２値文字画像上の黒画素連結成
分２０５における詳細画像を示す図である。

【図７】 端点２０４を中心とした「５」×「５」の範
囲内の多値画像を示す図である。

【図８】 端点２０６を中心とした「５」×「５」の範
囲内の多値画像を示す図である。

【図９】 検出対象範囲の座標系ｘ，ｙと画素の濃淡値
ｆ（ｘ，ｙ）の関係を示す図である。

【図１０】 Ｘ方向の１次微分フィルタマスクＸを例示
する図である。

【図１１】 Ｙ方向の１次微分フィルタマスクＹを例示
する図である。

【図１２】 実施例１における接続可否判定部および文
字画像整形部の機能を説明するためのフローチャートで
ある。

【図１３】 実施例２における接続可否判定部および文
字画像整形部の機能を説明するためのフローチャートで
ある。

【図１４】 図２に示した２値文字画像の欠け部分の拡
大図である。

【図１５】 図２に示した２値文字画像を整形した後の
２値文字画像を示す図である。

【図１６】 切り出された文字の２値文字画像を例示す
る図である。

【図１７】 図１６に示した２値文字画像に対する外接
枠を示す図である。

【図１８】 図１６に示した２値文字画像のかすれ部分
の拡大図である。

【図１９】 図１６に示した２値文字画像を整形した後
の２値文字画像を示す図である。

【図２０】 切り出された文字の２値文字画像を例示す
る図である。

【図２１】 図２０に示した２値文字画像の各端点の接
線方向を示す図である。

【図２２】 図２０に示した２値文字画像におけるかす
れ領域を示す図である。

【図２３】 図２０に示したかすれ領域における多値画
像を示す図である。

【図２４】 図２３に示した多値画像のうち濃淡値が
「６」以上の画素を抽出した状況を示す図である。

【図２５】 端点２００１，画素２４０１，画素２４０
２，端点２００２をつないでの整形状況を示す図であ
る。

【図２６】 図２０に示した２値文字画像を整形した後
の２値文字画像を示す図である。

【図２７】 本発明の効果を説明するための２値文字画
像および整形した後の２値文字画像を例示する図であ
る。

【図２８】 従来技術の問題点を説明するための２値文
字画像および整形した後の２値文字画像を例示する図で
ある。

【符号の説明】

１１１…画像入力部、１１２…多値画像記憶部、１１３
…２値画像記憶部、１１４…文字切り出し部、１１５…
端点検出部、１１６…濃淡変化率検出部、１１７…接続
可否判定部、１１８…文字画像整形部、１１９…認識
部。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 用紙上のイメージを光学走査により取り
   込み、文字画像として１文字ずつ切り出し、その読取結
   果を出力する文字読取装置において、 前記光学走査により取り込んだイメージを多値全面画像
   として保持する多値画像保持手段と、 この多値画像保持手段の保持する多値全面画像を２値全
   面画像に変換して保持する２値画像保持手段と、 この２値画像保持手段の保持する２値全面画像から文字
   画像を１文字ずつ切り出す文字切り出し手段と、 この文字切り出し手段によって切り出された文字の２値
   文字画像から端点を検出する端点検出手段と、 この端点検出手段によって検出された端点の位置に対応
   する前記多値全面画像上の位置を参照しその端点位置に
   おける濃淡変化の傾きを検出する濃淡変化検出手段と、 この濃淡変化検出手段の検出する各端点の濃淡変化の傾
   きおよび端点間距離，位置関係に基づき各端点間の接続
   可否を判定する接続可否判定手段と、 この接続可否判定手段により接続可と判定された場合、
   その接続可とされた前記２値文字画像上の端点間を接続
   する画像整形処理手段とを備えたことを特徴とする文字
   読取装置。
2. 【請求項２】 用紙上のイメージを光学走査により取り
   込み、文字画像として１文字ずつ切り出し、その読取結
   果を出力する文字読取装置において、 前記光学走査により取り込んだイメージを多値全面画像
   として保持する多値画像保持手段と、 この多値画像保持手段の保持する多値全面画像を２値全
   面画像に変換して保持する２値画像保持手段と、 この２値画像保持手段の保持する２値全面画像から文字
   画像を１文字ずつ切り出す文字切り出し手段と、 この文字切り出し手段によって切り出された文字の２値
   文字画像から端点を検出する端点検出手段と、 この端点検出手段によって検出された端点の位置に対応
   する前記多値全面画像上の位置を参照しその端点位置に
   おける濃淡変化の傾きを検出する濃淡変化検出手段と、 この濃淡変化検出手段の検出する各端点の濃淡変化の傾
   きおよび端点間距離，位置関係，接線方向に基づき各端
   点間の接続可否を判定する接続可否判定手段と、 この接続可否判定手段により接続可と判定された場合、
   その接続可とされた前記２値文字画像上の端点間を接続
   する画像整形処理手段とを備えたことを特徴とする文字
   読取装置。
3. 【請求項３】 請求項１又は請求項２記載の文字読取装
   置において、端点間の多値全面画像の情報を線分間の軌
   跡情報として利用しながら端点間を接続するようにした
   ことを特徴とする文字読取装置。