JP2000048120A - 濃淡画像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
濃淡画像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2000048120A JP2000048120A JP10212258A JP21225898A JP2000048120A JP 2000048120 A JP2000048120 A JP 2000048120A JP 10212258 A JP10212258 A JP 10212258A JP 21225898 A JP21225898 A JP 21225898A JP 2000048120 A JP2000048120 A JP 2000048120A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、文字を含む部分領域を特定・抽出
した上で、当該文字を含む部分領域に対して、種々の画
像処理やマッチングを行って、文字読み取り・認識の精
度を向上することを目的としている。 【解決手段】 処理対象画像を小領域に分割して濃度値
をもとに算出された分散量によって文字を含む部分領域
を特定・抽出し、当該文字を含む部分領域に対して、各
回転方向についての射影値分布の回転角度依存性によっ
て、更に、上記文字を含む部分領域を高精度で抽出す
る。
した上で、当該文字を含む部分領域に対して、種々の画
像処理やマッチングを行って、文字読み取り・認識の精
度を向上することを目的としている。 【解決手段】 処理対象画像を小領域に分割して濃度値
をもとに算出された分散量によって文字を含む部分領域
を特定・抽出し、当該文字を含む部分領域に対して、各
回転方向についての射影値分布の回転角度依存性によっ
て、更に、上記文字を含む部分領域を高精度で抽出す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理による文
字認識技術の一つと位置づけられ、分割された各部分領
域の濃度分布およびその方向性に着目して文字領域と背
景領域とを分離し、文字存在領域のみを抽出する濃淡画
像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記
録媒体に関するものである。
字認識技術の一つと位置づけられ、分割された各部分領
域の濃度分布およびその方向性に着目して文字領域と背
景領域とを分離し、文字存在領域のみを抽出する濃淡画
像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記
録媒体に関するものである。
【０００２】本発明は、表面加工精度の粗い金属製部品
や鋳物に打刻された刻印文字の認識や照合の前処理（マ
スクの自動生成など）として利用可能である。
や鋳物に打刻された刻印文字の認識や照合の前処理（マ
スクの自動生成など）として利用可能である。
【０００３】
【従来の技術】工業製品の製造工程において、文字の読
み取り・認識は、製品の識別や分類の自動化を行う上で
も必要不可欠な技術である。以下、従来用いられてきた
濃淡画像の文字読み取り技術について説明する。
み取り・認識は、製品の識別や分類の自動化を行う上で
も必要不可欠な技術である。以下、従来用いられてきた
濃淡画像の文字読み取り技術について説明する。
【０００４】代表的な方法としては、前もって基準とな
るテンプレート画像を文字の種類数だけ用意しておき、
これらの規準画像群と比較して最もよく合致する規準画
像を特定することによって行うテンプレートマッチング
がある。この方法は、処理対象の文字画像が鮮明であれ
ば高精度で認識可能であるが、背景部分のノイズに起因
する画像的な差異がテンプレート画像との合致を妨げ、
文字の認識精度が低下するという問題点があった。
るテンプレート画像を文字の種類数だけ用意しておき、
これらの規準画像群と比較して最もよく合致する規準画
像を特定することによって行うテンプレートマッチング
がある。この方法は、処理対象の文字画像が鮮明であれ
ば高精度で認識可能であるが、背景部分のノイズに起因
する画像的な差異がテンプレート画像との合致を妨げ、
文字の認識精度が低下するという問題点があった。
【０００５】こうした問題点を解決すべく、通常これま
では２値化処理による背景雑音の除去技法、あるいは種
々のエッジ抽出技法によって、濃度変化の急峻な文字境
界を抽出する方法が用いられてきた。
では２値化処理による背景雑音の除去技法、あるいは種
々のエッジ抽出技法によって、濃度変化の急峻な文字境
界を抽出する方法が用いられてきた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前者の
２値化処理方式では文字部分と背景部分とのコントラス
トが十分とれていないと２値化のための閾値決定が困難
である。また、後者のエッジ抽出方式は、その微分処理
によって文字境界以外の背景部分においても濃度変化が
急峻なところでは文字境界の類似画像が生じてしまうと
いう課題を抱えている。いずれの方法に関しても、文字
以外の雑音性画像が残り、その背景雑音がテンプレート
画像とのマッチングにおいて照合対象領域に含まれてし
まうことが、後の認識・照合処理の精度低下を招く主た
る原因となっている。
２値化処理方式では文字部分と背景部分とのコントラス
トが十分とれていないと２値化のための閾値決定が困難
である。また、後者のエッジ抽出方式は、その微分処理
によって文字境界以外の背景部分においても濃度変化が
急峻なところでは文字境界の類似画像が生じてしまうと
いう課題を抱えている。いずれの方法に関しても、文字
以外の雑音性画像が残り、その背景雑音がテンプレート
画像とのマッチングにおいて照合対象領域に含まれてし
まうことが、後の認識・照合処理の精度低下を招く主た
る原因となっている。
【０００７】図８は、被検査物の文字画像パターンの一
例を示す。図８（ａ）は理想的な文字パターン例である
が、実際に得られる画像は、図８（ｂ）、図８（ｃ）の
ように、部品表面の微妙な凹凸と照明条件とに起因する
濃度むらや背景雑音の影響を受けた画像となってしま
い、部品表面の加工具合や刻印打刻位置によっては同一
文字の構成線分であっても、背景領域と比較して文字部
分が明るくなる場合と暗くなる場合が混在した画像とな
る事象が発生し、背景領域からの濃度変化に基づく文字
領域の抽出を困難なものにしている。
例を示す。図８（ａ）は理想的な文字パターン例である
が、実際に得られる画像は、図８（ｂ）、図８（ｃ）の
ように、部品表面の微妙な凹凸と照明条件とに起因する
濃度むらや背景雑音の影響を受けた画像となってしま
い、部品表面の加工具合や刻印打刻位置によっては同一
文字の構成線分であっても、背景領域と比較して文字部
分が明るくなる場合と暗くなる場合が混在した画像とな
る事象が発生し、背景領域からの濃度変化に基づく文字
領域の抽出を困難なものにしている。
【０００８】工業製品の外観検査では、このような状況
下においても刻印文字の高精度な認識が要求されるが、
文字画像の濃度分布や輪郭線が不安定となり易く、背景
部の雑音性パターンの影響を受けて、実際に明瞭な画像
を取得することが容易ではない。
下においても刻印文字の高精度な認識が要求されるが、
文字画像の濃度分布や輪郭線が不安定となり易く、背景
部の雑音性パターンの影響を受けて、実際に明瞭な画像
を取得することが容易ではない。
【０００９】本発明は上記のような問題点に鑑み、文字
を含む濃淡画像から文字を構成する線分を含む部分領域
のみを特定・抽出し分離精度を向上させることによっ
て、文字を含まない部分領域をあらかじめ除去し、また
文字を含む限定された部分領域に対して種々の画像処理
や文字照合を行うことによって文字読み取り・認識の精
度向上をもたらすようにすることを目的としている。
を含む濃淡画像から文字を構成する線分を含む部分領域
のみを特定・抽出し分離精度を向上させることによっ
て、文字を含まない部分領域をあらかじめ除去し、また
文字を含む限定された部分領域に対して種々の画像処理
や文字照合を行うことによって文字読み取り・認識の精
度向上をもたらすようにすることを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、処理の対象となる濃淡画像を一定サイ
ズの小領域に分割し、各部分領域に対し、当該部分領域
の濃度値をもとに算出される分散量によって文字候補部
分領域を特定する第１の判定処理と、当該部分領域にお
ける各回転方向についての、濃度変化の方向性を表す射
影値分布の回転角度依存性によって文字候補部分領域を
特定する第２の判定処理と、上記第１の判定処理に基づ
く判別結果、ならびに上記第２の判定処理に基づく判別
結果の両者から文字領域を確定する総合判定処理と、を
有することを特徴とする。
に、本発明では、処理の対象となる濃淡画像を一定サイ
ズの小領域に分割し、各部分領域に対し、当該部分領域
の濃度値をもとに算出される分散量によって文字候補部
分領域を特定する第１の判定処理と、当該部分領域にお
ける各回転方向についての、濃度変化の方向性を表す射
影値分布の回転角度依存性によって文字候補部分領域を
特定する第２の判定処理と、上記第１の判定処理に基づ
く判別結果、ならびに上記第２の判定処理に基づく判別
結果の両者から文字領域を確定する総合判定処理と、を
有することを特徴とする。
【００１１】本発明は文字が線分によって構成されると
いう画像的性質に着眼し、前記射影値算出により画像中
からの線分の方向性を抽出することを特徴の１つとして
おり、従来の技術とは、処理対象の画像から文字領域を
分離・抽出する方法が大きく異なる。
いう画像的性質に着眼し、前記射影値算出により画像中
からの線分の方向性を抽出することを特徴の１つとして
おり、従来の技術とは、処理対象の画像から文字領域を
分離・抽出する方法が大きく異なる。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の実施例に関し、文字領域
の抽出に適用した場合を例にとって、図面に基づき詳細
に説明する。
の抽出に適用した場合を例にとって、図面に基づき詳細
に説明する。
【００１３】図１は、本発明による濃淡画像の文字領域
抽出を用いて、工業部品の刻印文字濃淡画像から文字線
分の存在領域のみを抽出する処理の一実施例を示す。本
実施例は第１から第４までの処理段階を有する。ここ
で、文字線を含む部分領域を文字ブロック、それ以外の
背景や濃度むらを無視して一様とみなす部分領域を背景
ブロックと呼ぶこととする。
抽出を用いて、工業部品の刻印文字濃淡画像から文字線
分の存在領域のみを抽出する処理の一実施例を示す。本
実施例は第１から第４までの処理段階を有する。ここ
で、文字線を含む部分領域を文字ブロック、それ以外の
背景や濃度むらを無視して一様とみなす部分領域を背景
ブロックと呼ぶこととする。
【００１４】第１の処理段階２０１では、分割された各
部分領域の濃度値をもとに前述の分散量を計算し当該値
の０との大小比較によって、当該部分領域が文字ブロッ
クか背景ブロックかを判定する。
部分領域の濃度値をもとに前述の分散量を計算し当該値
の０との大小比較によって、当該部分領域が文字ブロッ
クか背景ブロックかを判定する。
【００１５】第２の処理段階２０２では、各部分領域に
ついて回転を行い、当該各方向の射影値分布から前述の
分散値を計算し、その値の大小で当該部分領域が文字ブ
ロックか背景ブロックかを判定する。
ついて回転を行い、当該各方向の射影値分布から前述の
分散値を計算し、その値の大小で当該部分領域が文字ブ
ロックか背景ブロックかを判定する。
【００１６】第３の処理段階２０３では、上記第１の判
定処理に基づく判別結果、ならびに上記第２の判定処理
に基づく判別結果の論理積あるいは論理和をとることに
より、当該部分領域が文字領域か背景領域かを総合的に
判定し、最終的に文字領域を確定させる。
定処理に基づく判別結果、ならびに上記第２の判定処理
に基づく判別結果の論理積あるいは論理和をとることに
より、当該部分領域が文字領域か背景領域かを総合的に
判定し、最終的に文字領域を確定させる。
【００１７】第４の処理段階２０４では、処理対象の画
像から特定された文字を含む部分領域に限定して、例え
ば判別分析法などの２値化処理によって、文字領域のみ
を抽出する。あるいは、いわゆるエッジ抽出技法を用い
て濃度変化の急峻な文字境界形状を抽出する。
像から特定された文字を含む部分領域に限定して、例え
ば判別分析法などの２値化処理によって、文字領域のみ
を抽出する。あるいは、いわゆるエッジ抽出技法を用い
て濃度変化の急峻な文字境界形状を抽出する。
【００１８】図２は、本実施例の詳細な処理手順を示し
たものである。３０１は領域分割処理、３０２は分散量
算出と第１のブロック判定処理、３０３は回転画像生成
処理、３０４は射影分布算出と分散データ算出判定処
理、３０５は第２のブロック判定処理、３０６は文字領
域／背景領域の総合判定処理、３０７はエッジ抽出処理
である。以下では、上記実施例による各処理について具
体的に説明する。
たものである。３０１は領域分割処理、３０２は分散量
算出と第１のブロック判定処理、３０３は回転画像生成
処理、３０４は射影分布算出と分散データ算出判定処
理、３０５は第２のブロック判定処理、３０６は文字領
域／背景領域の総合判定処理、３０７はエッジ抽出処理
である。以下では、上記実施例による各処理について具
体的に説明する。
【００１９】まず、入力の濃淡画像Ｇ（ｉ，ｊ）は領域
分割処理３０１で、あらかじめ与えられた大きさ（例え
ば、１６×１６画素）の部分領域に分割する。図３は分
割態様を説明する図である。以降の説明のため、画像の
横方向にｍ番目、縦方向にｎ番目の部分領域番号を
（ｍ，ｎ）と記す。この分割処理は、必ずしも図３
（ａ）に示すような等分割である必要はなく、図３
（ｂ），（ｃ）に示すように互いの領域が重なり合って
いたり、離れていたりしても構わない。
分割処理３０１で、あらかじめ与えられた大きさ（例え
ば、１６×１６画素）の部分領域に分割する。図３は分
割態様を説明する図である。以降の説明のため、画像の
横方向にｍ番目、縦方向にｎ番目の部分領域番号を
（ｍ，ｎ）と記す。この分割処理は、必ずしも図３
（ａ）に示すような等分割である必要はなく、図３
（ｂ），（ｃ）に示すように互いの領域が重なり合って
いたり、離れていたりしても構わない。
【００２０】分散量算出と第１のブロック判定処理３０
２では、分割された部分領域（ｍ，ｎ）ごとに各部分領
域内の画素の濃度値の平均μmnと標準偏差σmnとを計算
し、当該平均と当該標準偏差とから文字ブロックと背景
ブロックとを判別する背景分離直線を設定する。この分
離直線を用いて当該部分領域が文字ブロック、背景ブロ
ックのいずれに属するかを判定する。すなわち、当該分
散量ｖmnは分離直線の傾きをｃ1 、切片をｃ2 として ｖmn＝σmn−ｃ1 μmn−ｃ2 で与えられ、判定規則は以下のようになる。
２では、分割された部分領域（ｍ，ｎ）ごとに各部分領
域内の画素の濃度値の平均μmnと標準偏差σmnとを計算
し、当該平均と当該標準偏差とから文字ブロックと背景
ブロックとを判別する背景分離直線を設定する。この分
離直線を用いて当該部分領域が文字ブロック、背景ブロ
ックのいずれに属するかを判定する。すなわち、当該分
散量ｖmnは分離直線の傾きをｃ1 、切片をｃ2 として ｖmn＝σmn−ｃ1 μmn−ｃ2 で与えられ、判定規則は以下のようになる。
【００２１】・ ｖ mn＞０ ならば 当該部分領域
（ｍ，ｎ）は文字ブロック ・ ｖmn＜０ ならば 当該部分領域（ｍ，ｎ）は背景
ブロック 図４は、横軸に各部分領域の濃度の平均、縦軸に濃度の
標準偏差をプロットした典型的な点列データであるが、
このような場合は図示の背景分離直線で文字ブロックと
背景ブロックとを判別できる。
（ｍ，ｎ）は文字ブロック ・ ｖmn＜０ ならば 当該部分領域（ｍ，ｎ）は背景
ブロック 図４は、横軸に各部分領域の濃度の平均、縦軸に濃度の
標準偏差をプロットした典型的な点列データであるが、
このような場合は図示の背景分離直線で文字ブロックと
背景ブロックとを判別できる。
【００２２】回転画像生成処理３０３は、各部分領域に
おいて、所定の角度（例えば、１０度）ずつ回転させた
画像をアフィン変換により作成する処理である。射影分
布を求めるための前処理であり、その目的からすれば、
３０度の回転方向と２１０度の回転方向は同じ向きとな
るため、例えば１０度刻みの場合では、０度方向から１
７０度方向まで計１８枚の画像を生成すればよい。
おいて、所定の角度（例えば、１０度）ずつ回転させた
画像をアフィン変換により作成する処理である。射影分
布を求めるための前処理であり、その目的からすれば、
３０度の回転方向と２１０度の回転方向は同じ向きとな
るため、例えば１０度刻みの場合では、０度方向から１
７０度方向まで計１８枚の画像を生成すればよい。
【００２３】射影分布算出と分散データ算出判定処理３
０４では、各部分領域において、各回転方向ごとに、各
画素列における垂直方向の射影値（各走査ライン上の画
素の濃度値を積算して求められる平均値）を算出し、当
該方向の射影値データの分散を算出する。すなわち、部
分領域の大きさが横Ｐ画素×縦Ｑ画素で、１８０度をＤ
分割した場合、回転方向ｋの上記射影値データの分散ｄ
k （ｋ＝０，…，Ｄ−１）は、
０４では、各部分領域において、各回転方向ごとに、各
画素列における垂直方向の射影値（各走査ライン上の画
素の濃度値を積算して求められる平均値）を算出し、当
該方向の射影値データの分散を算出する。すなわち、部
分領域の大きさが横Ｐ画素×縦Ｑ画素で、１８０度をＤ
分割した場合、回転方向ｋの上記射影値データの分散ｄ
k （ｋ＝０，…，Ｄ−１）は、
【００２４】
【数１】
【００２５】で与えられる。ここで、ｐi （ｉ＝０，
…，Ｐ−１）は画素列ｉにおける射影値を表す。第２の
ブロック判定処理３０５では、上記の分散データｄ
k （ｋ＝０，…，Ｄ−１）から、その分散値 var1 、ま
たは差分散（分散最大値と分散最小値の差）var2 を計
算し、その値の大小で各部分領域における文字線方向性
の有無を判定する。いいかえれば、 var1 あるいは var
2 に対して所定の閾値との大小比較によって、当該部分
領域が検出目的の文字を含む文字ブロックかそうでない
背景ブロックかを判別する。ここで、分散値 var1 、差
分散 var2 はそれぞれ次式で与えられる。
…，Ｐ−１）は画素列ｉにおける射影値を表す。第２の
ブロック判定処理３０５では、上記の分散データｄ
k （ｋ＝０，…，Ｄ−１）から、その分散値 var1 、ま
たは差分散（分散最大値と分散最小値の差）var2 を計
算し、その値の大小で各部分領域における文字線方向性
の有無を判定する。いいかえれば、 var1 あるいは var
2 に対して所定の閾値との大小比較によって、当該部分
領域が検出目的の文字を含む文字ブロックかそうでない
背景ブロックかを判別する。ここで、分散値 var1 、差
分散 var2 はそれぞれ次式で与えられる。
【００２６】
【数２】
【００２７】なお、図５は、Ｄ＝１８として上述の処理
３０４と処理３０５との流れを概念的に図示したもので
ある。図示右上に示されている濃淡画像について、図示
の如き「部分領域原画像」を抽出する。そして当該抽出
された部分領域原画像について、図示の如く、例えば１
０度ずつ０度、１０度…９０度…１６０度、１７０度と
回転させ、夫々について縦方向に射像して射影分布を得
る。そして、夫々の射影分布毎に射影値の分散ｄ0 ，ｄ
1 …ｄ9 …ｄ16，ｄ17を得ている。なお言うまでもなく
当該分散ｄ0 ，ｄ1 …は上述の分散データｄk （ｋ＝
０，…，Ｄ−１）である。
３０４と処理３０５との流れを概念的に図示したもので
ある。図示右上に示されている濃淡画像について、図示
の如き「部分領域原画像」を抽出する。そして当該抽出
された部分領域原画像について、図示の如く、例えば１
０度ずつ０度、１０度…９０度…１６０度、１７０度と
回転させ、夫々について縦方向に射像して射影分布を得
る。そして、夫々の射影分布毎に射影値の分散ｄ0 ，ｄ
1 …ｄ9 …ｄ16，ｄ17を得ている。なお言うまでもなく
当該分散ｄ0 ，ｄ1 …は上述の分散データｄk （ｋ＝
０，…，Ｄ−１）である。
【００２８】文字領域／背景領域の総合判定処理３０６
は、上記第１のブロック判定処理による判別結果と上記
第２のブロック判定処理とによる判別結果、両者の論理
積または論理和をとって、最終的に全部分領域を文字ブ
ロック領域と背景ブロック領域とに分離する処理であ
る。
は、上記第１のブロック判定処理による判別結果と上記
第２のブロック判定処理とによる判別結果、両者の論理
積または論理和をとって、最終的に全部分領域を文字ブ
ロック領域と背景ブロック領域とに分離する処理であ
る。
【００２９】最後のエッジ抽出処理３０７は、上記総合
判定処理によって文字ブロック領域と決定された部分領
域のみに限定して行う。ここでは、原画像に例えば代表
的なSobel オペレータを適用して画素の濃度値の微分強
度を算出し、それを閾値処理して文字境界となるエッジ
を抽出する。他にエッジ抽出技法としては、Prewittオ
ペレータや濃度断面の２次微分のゼロクロス点を算出す
るCanny の方法などがあり、それらを使っても構わな
い。
判定処理によって文字ブロック領域と決定された部分領
域のみに限定して行う。ここでは、原画像に例えば代表
的なSobel オペレータを適用して画素の濃度値の微分強
度を算出し、それを閾値処理して文字境界となるエッジ
を抽出する。他にエッジ抽出技法としては、Prewittオ
ペレータや濃度断面の２次微分のゼロクロス点を算出す
るCanny の方法などがあり、それらを使っても構わな
い。
【００３０】本発明を適用して得られた処理例を以下に
示す。図６（ａ）は鋳物に打刻された刻印文字の原画像
（サイズ５００×１２０画素）であり、図６（ｂ）は文
字ブロックと決定されたすべての部分領域について当該
外枠を原画像に重畳表示した図であり、図６（ｃ）は当
該文字領域に限定して、Sobel オペレータを適用して算
出した微分強度画像を閾値処理（閾値は２５）してエッ
ジを抽出した処理結果の画像である。ここで、部分領域
のサイズとして１２×１２画素を与え、前記第２の判定
処理では射影値分散データの各回転角度について分散値
（ var1 ）を用いた。比較として、従来の代表的技術で
広く用いられている判別分析法により２値化処理した画
像を図７（ａ）に、Sobel オペレータを適用して算出し
た微分強度画像を閾値処理して得られたエッジ抽出画像
を図７（ｂ）に示す。これらの図を見れば明らかなよう
に、本発明による方法では、文字領域が限定され鮮明な
文字形状を抽出できている。
示す。図６（ａ）は鋳物に打刻された刻印文字の原画像
（サイズ５００×１２０画素）であり、図６（ｂ）は文
字ブロックと決定されたすべての部分領域について当該
外枠を原画像に重畳表示した図であり、図６（ｃ）は当
該文字領域に限定して、Sobel オペレータを適用して算
出した微分強度画像を閾値処理（閾値は２５）してエッ
ジを抽出した処理結果の画像である。ここで、部分領域
のサイズとして１２×１２画素を与え、前記第２の判定
処理では射影値分散データの各回転角度について分散値
（ var1 ）を用いた。比較として、従来の代表的技術で
広く用いられている判別分析法により２値化処理した画
像を図７（ａ）に、Sobel オペレータを適用して算出し
た微分強度画像を閾値処理して得られたエッジ抽出画像
を図７（ｂ）に示す。これらの図を見れば明らかなよう
に、本発明による方法では、文字領域が限定され鮮明な
文字形状を抽出できている。
【００３１】入力画像を一定サイズの矩形領域に分割
し、各部分領域においてその回転角度を変化させながら
濃度値の積算により垂直方向への射影値を算出し、その
射影値を回転方向角度について比較し、射影値の角度依
存性から当該部分領域が線分画像を含むか否かを判定す
る。この各部分領域についての判定結果に基づいて、文
字を含む領域以外の領域を原画像から除去することによ
り、処理対象となる文字画像から背景の模様や濃度む
ら、雑音性画像に左右されることなく文字を含む部分領
域のみを分離・抽出することができる。
し、各部分領域においてその回転角度を変化させながら
濃度値の積算により垂直方向への射影値を算出し、その
射影値を回転方向角度について比較し、射影値の角度依
存性から当該部分領域が線分画像を含むか否かを判定す
る。この各部分領域についての判定結果に基づいて、文
字を含む領域以外の領域を原画像から除去することによ
り、処理対象となる文字画像から背景の模様や濃度む
ら、雑音性画像に左右されることなく文字を含む部分領
域のみを分離・抽出することができる。
【００３２】上記において、濃淡画像の文字領域抽出方
法について説明したが、当該濃淡画像の文字領域抽出方
法をデータ処理装置が実行できるプログラムの形で保持
することができる。このことから、本願発明は当該プロ
グラムを記録した記録媒体をも発明の対象としており、
本願明細書の特許請求の範囲に記述されている。
法について説明したが、当該濃淡画像の文字領域抽出方
法をデータ処理装置が実行できるプログラムの形で保持
することができる。このことから、本願発明は当該プロ
グラムを記録した記録媒体をも発明の対象としており、
本願明細書の特許請求の範囲に記述されている。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
文字そのものの形状情報を保存しつつ、処理対象の画像
から文字を含む部分領域のみを抽出・特定し、当該部分
領域に限定して画像処理や文字照合を行うことにより、
原画像の背景領域に存在する濃度むら、雑音性パターン
に影響されにくい文字読み取り・認識が可能となる。
文字そのものの形状情報を保存しつつ、処理対象の画像
から文字を含む部分領域のみを抽出・特定し、当該部分
領域に限定して画像処理や文字照合を行うことにより、
原画像の背景領域に存在する濃度むら、雑音性パターン
に影響されにくい文字読み取り・認識が可能となる。
【図１】本発明によって刻印文字の濃淡画像から文字領
域を抽出する一実施例を示した図である。
域を抽出する一実施例を示した図である。
【図２】実施例の詳細な処理手順の一例を示したフロー
チャートである。
チャートである。
【図３】入力画像の領域分割例を示した図である。
【図４】ある文字画像について横軸に各部分領域の濃度
の平均、横軸に濃度の標準偏差をプロットして得られる
典型的な点列データの一例である。
の平均、横軸に濃度の標準偏差をプロットして得られる
典型的な点列データの一例である。
【図５】１０度ずつ１８方向として、前記処理３０４と
前記３０５との大まかな流れを示した図である。
前記３０５との大まかな流れを示した図である。
【図６】図（ａ）は刻印文字の原画像であり、図（ｂ）
は文字ブロックと決定された部分領域の外枠を表示した
図であり、図（ｃ）はSobel オペレータを適用して算出
された微分強度画像を閾値処理してエッジを抽出した処
理結果の画像である。
は文字ブロックと決定された部分領域の外枠を表示した
図であり、図（ｃ）はSobel オペレータを適用して算出
された微分強度画像を閾値処理してエッジを抽出した処
理結果の画像である。
【図７】図（ａ）は従来広く用いられている判別分析方
法を適用して得られた処理結果の２値画像であり、図
（ｂ）は前記の処理３０７と同様に、Sobel オペレータ
を適用してエッジ抽出を行った処理結果の画像である。
法を適用して得られた処理結果の２値画像であり、図
（ｂ）は前記の処理３０７と同様に、Sobel オペレータ
を適用してエッジ抽出を行った処理結果の画像である。
【図８】対象となる文字画像パターンのバリエーション
を示した図である。
を示した図である。
２０１ 第１の判定処理 ２０２ 第２の判定処理 ２０３ 総合判定処理 ２０４ 文字領域／境界形状抽出処理 ３０１ 領域分割処理 ３０２ 分散量算出と第１のブロック判定処理 ３０３ 回転画像生成処理 ３０４ 射影分布算出と分散データ算出判定処理 ３０５ 第２のブロック判定処理 ３０６ 文字領域／背景領域の総合判定処理 ３０７ エッジ抽出処理
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 弘一 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 (72)発明者 奥平 雅士 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B029 AA01 BB02 CC15 CC29 5C077 LL01 MP06 PP22 PP25 PP27 PP43 PP46 PP47 PP48 PP58 PP68 PQ22 5L096 AA06 BA17 FA32 FA33 FA44 GA19 GA22 GA23
Claims (6)
- 【請求項１】 処理の対象となる文字画像を含む濃淡画
像を部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域
が文字を含む領域か文字を含まない背景領域かの判定を
行い、当該画像全域から背景領域を除去して文字領域の
みを抽出する濃淡画像の文字領域抽出方法であって、 処理の対象となる濃淡画像を部分領域に分割し、当該部
分領域に属する画素の濃度値に対して算出した該平均値
と該標準偏差に基づいて文字候補部分領域を特定する第
１の判定処理と、 各部分領域に対して個々の回転角度方向の射影値分散値
の、該角度変化に関する回転角度依存性に着目して文字
候補部分領域を特定する第２の判定処理と、 を組み合わせることを特徴とする濃淡画像の文字領域抽
出方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の濃淡画像の文字領域抽出
方法であって、 上記第１の判定処理に基づく判別結果、ならびに上記第
２の判定処理に基づく判別結果のいずれか、または両者
の論理積あるいは論理和をとって文字領域を確定する総
合判定処理、 を少なくとも有することを特徴とする濃淡画像の文字領
域抽出方法。 - 【請求項３】 請求項１、または請求項２記載の濃淡画
像の文字領域抽出方法であって、 上記第２の判定処理は、 各部分領域に対し、所定の角度ずつ回転させた画像を生
成し、各回転角において一方の方向の画素列の濃度値を
積算することにより平均値を計算して射影値を得る第１
の過程と、 各部分領域において、各回転角ごとに、各画素列の射影
値の他方の方向分布についての分散を算出する第２の過
程と、 各部分領域において、上記第２の過程で算出された個々
の回転角の射影値分散値の、回転角度変化についての分
散値あるいは分散最大値と分散最小値との差である差分
散算出する第３の過程と、 前記第３の過程で得られた分散値あるいは差分散が、あ
らかじめ与えた閾値との比較により大小判定によって、
当該部分領域が検出目的の文字を含む部分領域候補であ
るか否かを判定する第４の過程と、 を含むことを特徴とする濃淡画像の文字領域抽出方法。 - 【請求項４】 処理の対象となる文字画像を含む濃淡画
像を部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域
が文字を含む領域か文字を含まない背景領域かの判定を
行い、当該画像全域から背景領域を除去して文字領域の
みを抽出する濃淡画像の文字領域抽出プログラムの形で
記録してなる記録媒体において、 処理の対象となる濃淡画像を部分領域に分割し、当該部
分領域に属する画素の濃度値に対して算出した該平均値
と該標準偏差に基づいて文字候補部分領域を特定する第
１の判定処理と、 各部分領域に対して個々の回転角度方向の射影値分散値
の、該角度変化に関する回転角度依存性に着目して文字
候補領域を特定する第２の判定処理と、 を組み合わせてデータ処理装置が実行できるようにした
プログラムを記録してなる濃淡画像の文字領域抽出プロ
グラムを記録した記録媒体。 - 【請求項５】 処理の対象となる文字画像を含む濃淡画
像を部分領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域
が文字を含む領域か文字を含まない背景領域かの判定を
行い、当該画像全域から背景領域を除去して文字領域の
みを抽出する濃淡画像の文字領域抽出プログラムの形で
記録してなる記録媒体において、 処理の対象となる濃淡画像を部分領域に分割し、当該部
分領域に属する画素の濃度値に対して算出した該平均値
と該標準偏差に基づいて文字候補部分領域を特定する第
１の判定処理と、 各部分領域に対して個々の回転角度方向の射影値分散値
の、該角度変化に関する回転角度依存性に着目して文字
候補領域を特定する第２の判定処理と、 上記第１の判定処理に基づく判別結果、ならびに上記第
２の判定処理に基づく判別結果のいずれか、または両者
の論理積あるいは論理和をとって文字領域を確定する総
合判定処理と、 当該総合判定処理の結果にもとづいて文字領域あるいは
文字境界形状を抽出する文字領域／境界形状抽出処理と
を組み合わせてデータ処理装置が実行できるようにした
プログラムを記録してなる濃淡画像の文字領域抽出プロ
グラムを記録した記録媒体。 - 【請求項６】 請求項４、または請求項５記載の記録媒
体であって、 上記第２の判定処理は、 各部分領域に対し、所定の角度ずつ回転させた画像を生
成し、各回転角において一方の方向の画素列の濃度値を
積算することにより平均値を計算して射影値を得る第１
の過程と、 各部分領域において、各回転角ごとに、各画素列の射影
値の他方の方向分布についての分散を算出する第２の過
程と、 各部分領域において、上記第２の過程で算出された個々
の回転角の射影値分散値の、回転角度変化についての分
散値あるいは分散最大値と分散最小値との差である差分
散算出する第３の過程と、 前記第３の過程で得られた分散値あるいは差分散が、あ
らかじめ与えた閾値との比較により大小判定によって、
当該部分領域が検出目的の文字を含む部分領域候補であ
るか否かを判定する第４の過程と、 を含むことを特徴とする濃淡画像の文字領域抽出プログ
ラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21225898A JP3416058B2 (ja) | 1998-07-28 | 1998-07-28 | 濃淡画像の文字抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21225898A JP3416058B2 (ja) | 1998-07-28 | 1998-07-28 | 濃淡画像の文字抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000048120A true JP2000048120A (ja) | 2000-02-18 |
| JP3416058B2 JP3416058B2 (ja) | 2003-06-16 |
Family
ID=16619604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21225898A Expired - Fee Related JP3416058B2 (ja) | 1998-07-28 | 1998-07-28 | 濃淡画像の文字抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3416058B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7330600B2 (en) | 2002-09-05 | 2008-02-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device estimating black character color and ground color according to character-area pixels classified into two classes |
| JP2009027715A (ja) * | 2007-07-20 | 2009-02-05 | Sharp Corp | 画像データの色補正方法及びシステム |
| KR100943595B1 (ko) | 2003-01-30 | 2010-02-24 | 삼성전자주식회사 | 영상신호의 블러링 판단장치 및 방법 |
| JP2010231686A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | Fujitsu Ltd | 画像からの文書領域抽出装置、方法、及びプログラム |
| JP2011135400A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Casio Computer Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| CN108289193A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-07-17 | 秦广民 | 监控型收音机数据存储系统 |
| CN110596746A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 中国测试技术研究院辐射研究所 | 使用剂量当量仪自动测试/校准/检定装置的方法 |
| CN111401142A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-07-10 | 杭州测质成科技有限公司 | 基于深度学习的航空发动机叶片金属表面蚀刻字符识别方法 |
| CN112364871A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-12 | 重庆大学 | 基于改进投影算法的零件喷码字符分割方法 |
| US11373388B2 (en) * | 2017-07-24 | 2022-06-28 | United States Postal Service | Persistent feature based image rotation and candidate region of interest |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62284485A (ja) * | 1986-06-02 | 1987-12-10 | Komatsu Ltd | 線状パタ−ン認識方法 |
| JPS63205783A (ja) * | 1987-02-23 | 1988-08-25 | Canon Inc | 画調識別装置 |
-
1998
- 1998-07-28 JP JP21225898A patent/JP3416058B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62284485A (ja) * | 1986-06-02 | 1987-12-10 | Komatsu Ltd | 線状パタ−ン認識方法 |
| JPS63205783A (ja) * | 1987-02-23 | 1988-08-25 | Canon Inc | 画調識別装置 |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7330600B2 (en) | 2002-09-05 | 2008-02-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device estimating black character color and ground color according to character-area pixels classified into two classes |
| KR100943595B1 (ko) | 2003-01-30 | 2010-02-24 | 삼성전자주식회사 | 영상신호의 블러링 판단장치 및 방법 |
| US8223395B2 (en) | 2007-07-20 | 2012-07-17 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for refining text color in a digital image |
| JP2009027715A (ja) * | 2007-07-20 | 2009-02-05 | Sharp Corp | 画像データの色補正方法及びシステム |
| JP4649498B2 (ja) * | 2007-07-20 | 2011-03-09 | シャープ株式会社 | 画像データの色補正方法及びシステム |
| JP2010231686A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | Fujitsu Ltd | 画像からの文書領域抽出装置、方法、及びプログラム |
| US8787675B2 (en) | 2009-12-25 | 2014-07-22 | Casio Computer Co., Ltd. | Image pickup device, image processing method, and storage medium storing program |
| US8345119B2 (en) | 2009-12-25 | 2013-01-01 | Casio Computer Co., Ltd. | Image pickup device, image processing method, and storage medium storing program |
| JP2011135400A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Casio Computer Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| US11373388B2 (en) * | 2017-07-24 | 2022-06-28 | United States Postal Service | Persistent feature based image rotation and candidate region of interest |
| US12080092B2 (en) | 2017-07-24 | 2024-09-03 | United States Postal Service | Persistent feature based image rotation and candidate region of interest |
| CN108289193A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-07-17 | 秦广民 | 监控型收音机数据存储系统 |
| CN110596746A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 中国测试技术研究院辐射研究所 | 使用剂量当量仪自动测试/校准/检定装置的方法 |
| CN110596746B (zh) * | 2019-10-17 | 2024-03-01 | 中国测试技术研究院辐射研究所 | 使用剂量当量仪自动测试/校准/检定装置的方法 |
| CN111401142A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-07-10 | 杭州测质成科技有限公司 | 基于深度学习的航空发动机叶片金属表面蚀刻字符识别方法 |
| CN112364871A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-12 | 重庆大学 | 基于改进投影算法的零件喷码字符分割方法 |
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