JPS623391A - 閾値範囲検出装置 - Google Patents
閾値範囲検出装置Info
- Publication number
- JPS623391A JPS623391A JP60141717A JP14171785A JPS623391A JP S623391 A JPS623391 A JP S623391A JP 60141717 A JP60141717 A JP 60141717A JP 14171785 A JP14171785 A JP 14171785A JP S623391 A JPS623391 A JP S623391A
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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。
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〕
本発明は閾値範囲検出方式に関し、特に光学文字読取装
置の文字認識の前処理において多値パターンの閾値を決
定する際の閾値範囲検出方式に関する。
置の文字認識の前処理において多値パターンの閾値を決
定する際の閾値範囲検出方式に関する。
従来、この種の閾値検出方式は、最適閾値を決定する際
に文字パターンの濃度の変化や線素幅を検出し、一定の
評価基準に基づいて評価することにより決定していた。
に文字パターンの濃度の変化や線素幅を検出し、一定の
評価基準に基づいて評価することにより決定していた。
上述した従来の閾値検出方式は、閾値を決定した後のパ
ターンを評価していないので、結果として閾値でスライ
スしたパターンにノイズが残っていたり、または線素の
一部が欠如することがある欠点がある。従って、ノイズ
によって認識不能になったり、または線素の欠如によっ
て認識不能や誤認識が発生したりする現象が起こること
になる。
ターンを評価していないので、結果として閾値でスライ
スしたパターンにノイズが残っていたり、または線素の
一部が欠如することがある欠点がある。従って、ノイズ
によって認識不能になったり、または線素の欠如によっ
て認識不能や誤認識が発生したりする現象が起こること
になる。
本発明の閾値範囲検出方式は、走査装置から得た多値パ
ターンを順次複数の閾値でスライスして各2値パターン
の線素ブロック数を検出し、該線素ブロック数の変化に
応じて極大値および極小値を算出したのち2つの極大値
の間において極小値を与える閾値の近傍の閾値群および
該極小値の近傍の線素ブロック数を与える閾値群のいず
れかを適切な閾値範囲として検出している。
ターンを順次複数の閾値でスライスして各2値パターン
の線素ブロック数を検出し、該線素ブロック数の変化に
応じて極大値および極小値を算出したのち2つの極大値
の間において極小値を与える閾値の近傍の閾値群および
該極小値の近傍の線素ブロック数を与える閾値群のいず
れかを適切な閾値範囲として検出している。
本発明は閾値によってスライスした2値パタ一ン全体を
評価し、その結果に基づいて適切な閾値範囲を得ようと
するものであり、閾値を変化させて多値パターンをスラ
イスしたとき、低い閾値ではノイズの数が増加し、また
高過ぎる閾値では線素の一部が欠如し、これらの結果と
してノイズらきめて2値パタ一ン全体の線素ブロック数
が変化することに着目している。
評価し、その結果に基づいて適切な閾値範囲を得ようと
するものであり、閾値を変化させて多値パターンをスラ
イスしたとき、低い閾値ではノイズの数が増加し、また
高過ぎる閾値では線素の一部が欠如し、これらの結果と
してノイズらきめて2値パタ一ン全体の線素ブロック数
が変化することに着目している。
次に、本発明について図面を参照して説明する。
第1図は本発明の閾値範囲検出方式の一実施例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
同図において、外部の走査装置より多値の走査信号10
0を得て多値パターン記憶手段10に一時的に記憶した
のち、多値パターン信号101をスライス回路30の一
方の人力に出力する。スライス回路30のもう一方の入
力には閾値指定部20から閾値信°号102が与えられ
る。この閾値信号102は検出情報バッファ50の一方
の入力にら与えられる。スライス回路30は閾値信号1
02に基づいて多値パターン信号101をスライスして
2値パタ一ン信号103を出力し、これを線素ブロック
数検出部40に入力する。線素プロ・7り数検出部40
では指定された閾値の2値バタ一全体を一時記憶してお
いて逐時とり出し、ノイズもきめて2値パタ一ン全体に
含まれる線素プロ・7り数を検出してブロック数信号1
04を出力し検出情報バッファ50のもう一方の入力に
与える。
0を得て多値パターン記憶手段10に一時的に記憶した
のち、多値パターン信号101をスライス回路30の一
方の人力に出力する。スライス回路30のもう一方の入
力には閾値指定部20から閾値信°号102が与えられ
る。この閾値信号102は検出情報バッファ50の一方
の入力にら与えられる。スライス回路30は閾値信号1
02に基づいて多値パターン信号101をスライスして
2値パタ一ン信号103を出力し、これを線素ブロック
数検出部40に入力する。線素プロ・7り数検出部40
では指定された閾値の2値バタ一全体を一時記憶してお
いて逐時とり出し、ノイズもきめて2値パタ一ン全体に
含まれる線素プロ・7り数を検出してブロック数信号1
04を出力し検出情報バッファ50のもう一方の入力に
与える。
検出情報バッファ50には、指定閾値θと線素ブロック
数Bが一時記憶される。検出情報バ・ノファ50の出力
105は検出情報記憶手段60に入力される。
数Bが一時記憶される。検出情報バ・ノファ50の出力
105は検出情報記憶手段60に入力される。
本実施例においては、多値パターンは9レベルの値を持
っているので、閾値は8レベルの範囲を指定できる。従
って、閾値指定部20では閾値を1、〜8まで8回逐時
変化させ、1つの多値パターンから8種類の2値バター
を抽出するように制御されている。この結果検出情報記
憶手段60には8組のデータが記憶される。検出情報記
憶手段60の出力106が算出部70に与えられると、
算出部70では、8組の指定閾値θ、線素ブロック数B
から極大値と極小値を算出したのち、適切な閾値範囲を
検出する。
っているので、閾値は8レベルの範囲を指定できる。従
って、閾値指定部20では閾値を1、〜8まで8回逐時
変化させ、1つの多値パターンから8種類の2値バター
を抽出するように制御されている。この結果検出情報記
憶手段60には8組のデータが記憶される。検出情報記
憶手段60の出力106が算出部70に与えられると、
算出部70では、8組の指定閾値θ、線素ブロック数B
から極大値と極小値を算出したのち、適切な閾値範囲を
検出する。
次に、本実施例の処理内容について詳細に説明する。
第2図、第3図はそれぞれ閾値と2値パターンと線素ブ
ロック数の関係の第1.第2の例を示す図、第4図は閾
値と線素ブロック数の関係を一般表現して示す図である
。
ロック数の関係の第1.第2の例を示す図、第4図は閾
値と線素ブロック数の関係を一般表現して示す図である
。
それぞれ数字r□、および片仮名「ル」のパターン例を
示す第2図および第3図において、ff1llfθは数
の少ないほど2値パターンが濃くなるよう設定されてお
り、第2図では2値パターンは閾値θが1.へ・3の間
では紙面等のノイズが出ており、閾値θが6.〜8の間
では線素に欠如(かすれ)が出ている。各パターンにお
ける線素ブロック数Bは独立したノイズの数およびかす
れにより線素が分離した結果、独立した線素数が増加も
しくは削減された合計として示されている。また第3図
でも同様な状況であるが、パターンの違いにより線素ブ
ロックBの絶対数は異なっている。
示す第2図および第3図において、ff1llfθは数
の少ないほど2値パターンが濃くなるよう設定されてお
り、第2図では2値パターンは閾値θが1.へ・3の間
では紙面等のノイズが出ており、閾値θが6.〜8の間
では線素に欠如(かすれ)が出ている。各パターンにお
ける線素ブロック数Bは独立したノイズの数およびかす
れにより線素が分離した結果、独立した線素数が増加も
しくは削減された合計として示されている。また第3図
でも同様な状況であるが、パターンの違いにより線素ブ
ロックBの絶対数は異なっている。
第1図に示した検出情報記憶手段60には上記したよう
な閾値θと線素ブロック数Bがベアで各入カバターンに
ついて8組のデータが記憶される。
な閾値θと線素ブロック数Bがベアで各入カバターンに
ついて8組のデータが記憶される。
第4図はこのような閾値θと線素ブロック数Bの関係を
一般化して表現し、線素ブロック数Bを閾値θの関数B
(θ)として図示したものである。
一般化して表現し、線素ブロック数Bを閾値θの関数B
(θ)として図示したものである。
同図において、関数B(θ)の極大値G、はノイズの数
が最も多くなり、これ以下の閾値θではノイズにも連結
が起こってノイズの線素ブロック数Bは減少していく。
が最も多くなり、これ以下の閾値θではノイズにも連結
が起こってノイズの線素ブロック数Bは減少していく。
また極大値G2はかすれによる線素の分離が最ら多くな
り、これ以上の閾値θではかえってかずれ過ぎて線素が
消えていく。これらの現象は第2図、第3図にも示され
ている。
り、これ以上の閾値θではかえってかずれ過ぎて線素が
消えていく。これらの現象は第2図、第3図にも示され
ている。
極小値しは極大値G1と極大値G2と間にあるが、極小
値りを示す閾値θ。が最適閾値とは限らない。これは第
3図のように文字線素が接近し過ぎているときは、閾値
θを下げると線素が連結してしまうことがあるからであ
る。しかし適切な閾値は関数B(θ)に極小値を与える
閾値の近傍にあることは明らかであり、これを適切範囲
とする。
値りを示す閾値θ。が最適閾値とは限らない。これは第
3図のように文字線素が接近し過ぎているときは、閾値
θを下げると線素が連結してしまうことがあるからであ
る。しかし適切な閾値は関数B(θ)に極小値を与える
閾値の近傍にあることは明らかであり、これを適切範囲
とする。
また上記第2図、第3図の例−からも分かるように、極
大値G1と02の間の範囲では、別の処理、例えばノイ
ズ除去やスムージングを施すことにより有用なパターン
が得られる可能性もあるので、一応適切範囲を含む有効
範囲と考えてよい。
大値G1と02の間の範囲では、別の処理、例えばノイ
ズ除去やスムージングを施すことにより有用なパターン
が得られる可能性もあるので、一応適切範囲を含む有効
範囲と考えてよい。
このようにして極小値りが求まれば、本発明を適用する
製品の性格および機能に合わせて極小値の近傍の定義を
変化させることができる。
製品の性格および機能に合わせて極小値の近傍の定義を
変化させることができる。
次に第5図は第1図における算出部の処理動作を示すフ
ローチャートであり、8組の指定閾値θ。
ローチャートであり、8組の指定閾値θ。
線素ブロック数Bを用いて極大値G1.G2および極小
値りを算出し、極小値りを与える閾値の近傍(ここでは
例えば極小(fi−1−に対して±ルベル)の閾値群を
設定する。その後、この閾値群を適切閾値範囲として検
出出力する。なお、極小値りの線素ブロック数B、に対
してその近傍を例えばBO±1ブロックと定義し、これ
を与える閾値群を適切閾値範囲として検出してもよい。
値りを算出し、極小値りを与える閾値の近傍(ここでは
例えば極小(fi−1−に対して±ルベル)の閾値群を
設定する。その後、この閾値群を適切閾値範囲として検
出出力する。なお、極小値りの線素ブロック数B、に対
してその近傍を例えばBO±1ブロックと定義し、これ
を与える閾値群を適切閾値範囲として検出してもよい。
以上説明したように本発明は、認識に有効な2値パター
ンの状況、すなわちノイズや線素の欠如を事前評価する
ことにより閾値を決定できるので、より高精度な認識が
可能になるばかりでなく認識処理のやり直しなどの無駄
も削減できる効果がある。また、適切閾値を検出したパ
ターンの評価結果が事前に判明しているので、再試行を
行う際の参考情報として利用することによって、より効
果的な閾値の指定を行うこともできる。更に、事前評価
結果に基づいて別の前処理、例えばノイズ除去やスムー
ジングの適用方法等を変化させることにより精度を更に
向上させ得る効果がある。
ンの状況、すなわちノイズや線素の欠如を事前評価する
ことにより閾値を決定できるので、より高精度な認識が
可能になるばかりでなく認識処理のやり直しなどの無駄
も削減できる効果がある。また、適切閾値を検出したパ
ターンの評価結果が事前に判明しているので、再試行を
行う際の参考情報として利用することによって、より効
果的な閾値の指定を行うこともできる。更に、事前評価
結果に基づいて別の前処理、例えばノイズ除去やスムー
ジングの適用方法等を変化させることにより精度を更に
向上させ得る効果がある。
第1図は本発明の閾値範囲検出方式の一実施例を示すブ
ロック図、第2図、第3図はそれぞれ閾値と2値パター
ンと線素ブロック数の関係の第1第2の例を示す図、第
4図は閾値と線素ブロック数の関係の一般表現して示す
図、第5図は第1図における算出部の処理動作を示すフ
ローチャートである。 10・・・多値パターン記憶手段、20・・・閾値指定
部、30・・・スライス回路、40・・・線素ブロック
数検出部、50・・・検出情報バッファ、60・・・検
出情報記憶手段、70・・・算出部。 代理人 弁理士 内 原 音 第 1 回 半 2 回 第 3 図
ロック図、第2図、第3図はそれぞれ閾値と2値パター
ンと線素ブロック数の関係の第1第2の例を示す図、第
4図は閾値と線素ブロック数の関係の一般表現して示す
図、第5図は第1図における算出部の処理動作を示すフ
ローチャートである。 10・・・多値パターン記憶手段、20・・・閾値指定
部、30・・・スライス回路、40・・・線素ブロック
数検出部、50・・・検出情報バッファ、60・・・検
出情報記憶手段、70・・・算出部。 代理人 弁理士 内 原 音 第 1 回 半 2 回 第 3 図
Claims (1)
- 走査装置から得た多値パターンを順次複数の閾値でスラ
イスして各2値パターンの線素ブロック数を検出し、該
線素ブロック数の変化に応じて極大値および極小値を算
出したのち2つの極大値の間において極小値を与える閾
値の近傍の閾値群および該極小値の近傍の線素ブロック
数を与える閾値群のいずれかを適切な閾値範囲として検
出することを特徴とする閾値範囲検出方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60141717A JPS623391A (ja) | 1985-06-28 | 1985-06-28 | 閾値範囲検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60141717A JPS623391A (ja) | 1985-06-28 | 1985-06-28 | 閾値範囲検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS623391A true JPS623391A (ja) | 1987-01-09 |
JPH053632B2 JPH053632B2 (ja) | 1993-01-18 |
Family
ID=15298558
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60141717A Granted JPS623391A (ja) | 1985-06-28 | 1985-06-28 | 閾値範囲検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS623391A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013200872A (ja) * | 2012-03-26 | 2013-10-03 | Tata Consultancy Services Ltd | 連続して存在する英数字を識別するための画像処理システムおよびその方法 |
-
1985
- 1985-06-28 JP JP60141717A patent/JPS623391A/ja active Granted
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013200872A (ja) * | 2012-03-26 | 2013-10-03 | Tata Consultancy Services Ltd | 連続して存在する英数字を識別するための画像処理システムおよびその方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH053632B2 (ja) | 1993-01-18 |
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