JPH0217588A - 文字輪郭生成時の不要データ除去方式 - 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】 〔目次〕 概要 産業上の利用分野 従来の技術 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 作用 実施例 発明の効果 〔概要〕 文字認識を行うために必要な文字輪郭を生成する際に、
文字を囲む文字枠内の不要イメージデータを効率良く消
去する文字輪郭生成方式に関し、文字認識率を向上させ
ると共に、処理効率を高めることを目的とし、 文字像から得られるベクトルに外接する外接四辺形から
、所定の大きさを拡大した第１の文字枠と第１の文字枠
から更に所定の大きさを拡大した第２の文字枠を作成し
、第２の文字枠内のイメージデータから、文字輪郭情報
としての輪郭テーブルを生成する文字輪郭生成方式であ
って、第２の文字枠内に存在するイメージデータから、
輪郭テーブルを作成する輪郭テーブル作成手段と、輪郭
テーブルから領域が連なるイメージデータを選別し、夫
々独立した領域を持つイメージデータに異なる値のラベ
ルを付与した後、夫々のラベル値毎のイメージデータの
領域の最大と最小の座標値を輪郭テーブルから求めてラ
ベル領域テーブルを作成するラベル付け処理手段と、ラ
ベル領域テーブルを参照し、一画素の領域が連なるイメ
ージデータと、Ｎ×Ｎ画素以下の領域を持つイメージデ
ータと、第１の文字枠の占める領域内より外側に存在す
る領域の大きいイメージデータを選別し、輪郭テーブル
から選別されたイメージデータの情報を消去する切出し
処理手段とを設けて構成する。

Ｃ産業上の利用分野〕 本発明は文字認識を行うために必要な文字輪郭を生成す
る際に、当該文字を囲む文字枠内に存在する不要イメー
ジデータを効率良く除去する文字輪郭生成時の不要デー
タ除去方式に関する。

文字記入位置が任意である図面等に記載された文字を認
識するためには、前処理として当該文字を囲む文字枠を
設けることが行われている。これは、二つの文字の領域
を決定し、この文字領域内のイメージデータから文字輪
郭を生成して、文字を認識するためである。

ところで、この文字枠内には図面等の地汚れや読取装置
等から発生するノイズに基づくイメージデータや、他の
文字の一部がイメージデータとして侵入することがあり
、このような不要イメージデータが文字枠内に存在して
いる場合、文字枠内のイメージデータから文字輪郭を生
成する時に、読取った文字とは異なった文字輪郭を生成
し、文字認識を誤る原因になるため、この不要イメージ
データを効率良く消去し、文字認識率を高めると共に処
理効率を向上させる必要がある。

〔従来の技術〕

第９図は従来の技術を説明する図である。

第９図（ａ）に示す如（、文字枠としては、文字イメー
ジデータ５０のベクトル化によって得られたベクトル５
１に外接する外接四辺形５２が考えられる。しかし、こ
の外接四辺形５２からなる文字枠内のイメージデータの
みを取り出したのでは、第９図（ａ）から判明するよう
に、当該文字枠外にある文字イメージデータ５０の一部
が削られてしまう。

このため、ベクトル５１の外接四辺形５２を適量拡げた
範囲を文字認識対象領域とすることが行われている。例
えば、 ａ＝（文字イメージ線太さ＋α）Ｘｉ／２で計算される
ａだけ外方向に拡げた第９図（ｂ）の５３に示す如き仮
想文字枠を生成する。ここで、αは実験的に定めるもの
である。そして、このようにして定めた仮想文字枠５３
の範囲内のイメージデータから、文字輪郭を示す輪郭テ
ーブルを作成するが、この時第９図（ｂ）の斜線を施し
た部分に示す如く、仮想文字枠５３の中に、図面の地汚
れや読取装置等から発生するノイズに基づくイメージデ
ータや隣接する文字のイメージデータの一部が侵入する
ことがある。

輪郭テーブルを作成する場合、例えば第９図（Ｃ）に示
す如く、仮想文字枠５３のＸ方向の座標が１〜１６であ
り、Ｙ方向の座標が１〜１３であるとし、仮想文字枠５
３内のイメージデータ■、■。

■をＹ方向に走査して、白画素から黒画素に変化した点
の座標値と、黒画素から白画素に変化した点の座標値を
求めると、第９図ｆｄ）に示す如き輪郭テーブルが求め
られる。

即ち、例えば、Ｘ座標が１の場合、Ｙ方向に走査すると
、画素の変化点が無く、Ｘ座標が２の場合、Ｙ方向に走
査すると、イメージデータ■の白画素から黒画素に変化
する点のＸ座標値は８であり、黒画素から白画素に変化
する点のＸ座標値は９である。同様に、Ｘ座標が５の場
合、Ｙ方向に走査すると、イメージデータ■の白画素か
ら黒画素に変化する点のＸ座標値は４であり、黒画素か
ら白画素に変化する点のＸ座標値は６であり、次のイメ
ージデータ■の白画素から黒画素に変化する点のＸ座標
値は８であり、黒画素から白画素に変化する点のＸ座標
値は９である。

又、仮想文字枠５３内のイメージデータをＸ方向に走査
して、白画素から黒画素に変化した点の座標値と、黒画
素から白画素に変化した点の座標値を求めると、第９図
（ｅ）に示す如き輪郭テーブルが求められる。

即ち、例えば、Ｘ座標が３の場合、Ｘ方向に走査すると
、イメージデータ■の白画素から黒画素に変化する点の
Ｘ座標値は１４であり、黒画素から白画素に変化する点
のＸ座標値は１５である。

同様に、Ｘ座標が４の場合、Ｘ方向に走査すると、イメ
ージデータ■の白画素から黒画素に変化する点のＸ座標
値は５であり、黒画素から白画素に変化する点のＸ座標
値は７であり、再び白画素から黒画素に変化する点のＸ
座標値は８であり、黒画素から白画素に変化する点のＸ
座標値は１２である。

そして、イメージデータ■の白画素から黒画素に変化す
る点のＸ座標値は１４であり、黒画素から白画素に変化
する点のＸ座標値は１６である。

このように、第９図（Ｃ１の認識対象文字のイメージデ
ータ■の外に、ノイズによるイメージデータ■や、他の
文字のイメージデータ■が混入した状態で輪郭テーブル
を作成すると、第９図＋ｄｌの■及び■に示す座標値と
第９図＋８）の■及び■に示す座標値の如く、認識対象
文字輪郭にとっては不要な座標値が混入する。従って、
この輪郭テーブルに基づき、文字輪郭を生成して文字認
識を行うと、文字認識が出来ないか、文字認識を誤るこ
ととなる。

このため、ノイズを除去する手段として、図面等を読取
る読取装置にマスク処理装置を付加して、ノイズに基づ
くイメージデータを除去するようにしている。

第１０図はノイズ除去を説明する図である。

マスク処理装置は、例えば３×３画素以下のイメージデ
ータは除去するが、これ以上の大きさのイメージデータ
は除去しない。即ち、第１０図（ａ）の枠の大きさが３
×３画素であるとすると、斜線で示す如く、この枠内に
入る大きさのイメージデータは消去されるが、第１０図
（ｂ）　（Ｃ）の斜線部分の如く、この枠外にイメージ
データが出ていれば、第１０図（Ｃ）の如く、実際には
書くことが出来ない幅が一画素で長さが４画素の如き細
長いイメージデータも除去することが出来ない。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記の如く、従来は仮想文字枠内にノイズに基づく細長
いイメージデータや複数画素が集合したイメージデータ
が混入し、更に他の文字のイメージデータが混入したり
すると、不要なイメージデータの座標値が輪郭テーブル
内に混入するため、このような文字輪郭テーブルに基づ
いて、文字認識を行った場合、文字認識率が低下すると
いう問題がある。

本発明はこのような問題点に鑑み、文字輪郭テーブルに
混入した不要な座標値を効率良く除去して、文字認識率
を向上させると共に、処理効率を高めることを目的とし
ている。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の詳細な説明する図である。

輪郭テーブル作成手段３１には２値イメージデータと、
文字イメージデータから得られるヘクトルの座標値が入
力され、輪郭テーブル作成手段３１はこの２４ｍイメー
ジデータとベクトルの座標に基づき、文字のベクトルに
外接する外接四辺形を作成し、この外接四辺形より所定
の大きさだけ拡大した第１の文字枠を作成し、更にこの
第１の文字枠より所定の大きさを拡大した第２の文字枠
を作成し、この第２の文字枠内のイメージデータから、
第９図（ｄｌ又は第９図（ｅ）に示す如き輪郭テーブル
を作成する。

この該輪郭テーブル作成手段３１が作成した輪郭テーブ
ルから、ラベル付け処理手段３２は領域が連なるイメー
ジデータを選別し、夫々独立した領域を持つイメージデ
ータに異なる値のラベルを付与した後、夫々のラベル値
毎のイメージデータの領域の最大と最小の座標値を該輪
郭テーブルから求めてラベル領域テーブルを作成する。

切出し処理手段３３は、該ラベル付け処理手段３２が作
成したラベル領域テーブルを参照し、各ラベル値毎のイ
メージデータの領域が、一画素の領域が連なるような細
長いイメージデータと、Ｎ×Ｎ画素以下の領域を持つイ
メージデータと、前記第１の文字枠の占める領域内より
外側に存在する領域の大きいイメージデータとを選別し
、該選別されたイメージデータに付与されたラベル値に
基づき、前記輪郭テーブルから該選別されたイメージデ
ータの情報を消去する。

〔作用〕

上記の如く構成することにより、輪郭テーブル作成手段
３１は、文字のベクトルに外接する外接四辺形から、夫
々所定の大きさを拡大した第１と第２の文字枠を作成し
、この第２の文字枠内のイメージデータから、従来作成
していた２種類の輪郭テーブルの中の１種類の輪郭テー
ブルを作成する。

そして、ラベル付け処理手段３２は、この輪郭テーブル
から夫々独立した領域を備えるイメージデータを選別し
、夫々にラベル値を付与した後、夫々のラベル値毎のイ
メージデータ領域の最大と最小の座標値を求め、ラベル
領域テーブルを作成する。

切出し処理手段３３はこのラベル領域テーブルから、各
イメージデータの占有する領域が、一画素の連続する細
長いものと、Ｎ×Ｎ画素以下のものと、第１の文字枠の
占める領域より外に出ている領域の大きいイメージデー
タを選別する。

そして、この選別したイメージデータは不要イメージデ
ータと判定して、輪郭テーブルから削除するため、文字
輪郭を生成するのに必要なイメージデータのみを輪郭テ
ーブルに残すことが可能となる。

従って、この輪郭テーブルにより文字認識を行えば、文
字認識を誤らせる不要イメージデータが無いため、文字
認識率が向上すると共に、処理が容易であるため処理効
率を高めることが出来る。

〔実施例〕

第２図は本発明の一実施例を説明するブロック図で、第
３図は第２図の動作を説明するフローチャートで、第４
図は仮想文字枠を説明する図で、第５図は輪郭テーブル
の一例を示す図で、第６図はラベルテーブルの一例を示
す図で、第７図はラベル領域テーブルの一例を示す図で
、第８図はラベル選択テーブルの一例を示す図である。

輪郭テーブル作成部３４に端子Ａを経て、第９図（ａ）
の文字イメージデータ５０に示す如き２値イメージデー
クと、該文字イメージデータの第９図＋８）ベクトル５
１に示す如きベクトルの座標値が入力する。輪郭テーブ
ル作成部３４は、この２値イメージデータとベクトルの
座標値に基づき、第３図に示す如く、文字のベクトル外
接四辺形を作成する。

そして、第３図に示す如く、入力された文字イメージデ
ータの大きさ、向きを整える。即ち、文字イメージの大
きさ、向きを例えば所定の大きさの正立に整える。そし
て、第９図（ｂ）で説明したと同様にして、第４図に示
す如く、仮想文字枠５３を作成する。そして、仮想文字
枠５３から、例えば、更に２ａだけ外方向に拡大した仮
想文字枠５４を作成する。

仮想文字枠５４を作成したことにより、第９図（Ｃ）の
■で示した隣接文字のイメージデータは、第４図■に示
す如く仮想文字枠５４内に大きく侵入して来る。

続いて、輪郭テーブル作成部３４は、この仮想文字枠５
４の内部に存在するイメージデータから、第９図（ｅｌ
に示す輪郭テーブルと同様にして、第５図に示す如き輪
郭テーブルを作成し、輪郭テーブルメモリ３７に格納す
る。この場合、第９図Ｔｄｌに示す如き輪郭テーブルを
作成しても良いことは勿論である。

本実施例では第５図に示す示く、横軸にＹをとる輪郭テ
ーブルを作成した場合に付いて説明する。

ラベル付け処理部３５は輪郭テーブルメモリ３７に格納
された第５図に示す輪郭テーブルから、第６図に示す如
きラベルテーブルを作成して、ラベルテーブルメモリ３
８に格納する。

即ち、第３図に示す如く、ラベル値の初期値を１として
から、第５図の輪郭テーブルにおいて、第３図■に示す
如く、Ｙ方向の座標値を最小値から順次＋１してＸ座標
値を抽出する。本例では、Ｙ方向の座標値９においてＸ
座標値の２０と２１が抽出される。この時、このＸ座標
値２０と２１を比較値とし、この座標値が抽出されたＹ
方向の座標値９において、第６図に示す如く、ラベル値
１を付与する。

次に第３図■に示す如く、Ｘ座標値上１のＸ座標値に該
比較値と重なる座標値を持つものがあるか調べる。即ち
、Ｙ方向の座標値１０又は８においてＸ座標値の２０〜
２１に重なるものがあるか調べる。即ち、比較値２０〜
２１と同一数のものがあるか調べる。第５図の場合、Ｙ
方向の座標値８においては重なるものが存在しないが、
Ｙ方向の座標値１０においてはＸ座標値に２０と２２が
あり、比較値２０及び２１に重なる座標値であるため、
このＹ方向の座標値１０におけるＸ座標値の２０〜２２
の領域は、Ｙ方向の座標値９におけるＸ座標値の２０〜
２１のイメージデータと連なる領域のイメージデータで
あると判定する。

即ち、Ｙ方向の座標値９におけるＸ座標値の２０及び２
１の黒画素と、Ｙ方向の座標値１０におけるＸ座標値が
２０及び２１の黒画素は、Ｙ方向の座標値９と１０にお
いて隣接しているため、同一のイメージデータであると
判定する。

続いて、ラベル付け処理部３５は、第３図■において、
Ｘ座標値上１のＸ座標値に該比較値と重なる座標値を持
つものがあったため、この重なる座標値をもつものが、
既に抽出法の領域を除いて二つ以上あるか調べる。

即ち、第３図■において抽出されたイメージデータ領域
に対して、隣接するイメージデータの領域が、既に抽出
法の領域を除いて二つ以上の分岐した領域に分かれて存
在するか否かを調べる。

分岐した領域が存在しなければ、第３図［相］に移行し
、分岐した領域が存在する場合、ラベル付け処理部３５
は第３図■で抽出されたＸ座標値と比較値とを内部のス
タックに格納し、第３図［相］に示す如く、第３図■に
おいて検出された隣接するイメージデータは、Ｙ座標上
で一１側であるか調べる。

ｌ側であれば、第３図０に示す如く、Ｘ座標値から１を
減算して、第３図＠に示す如く、Ｘ座標値上のＸ座標値
に比較値と重なる座標値を持つものがある力９周べる。

即ち、２０〜２１と重なるものがあるか調べ、重なるも
のがあれば、ラベル値１を付与するが、＋１側であれば
、第３図０に示す如く、Ｘ座標値に１を加算して、第３
図＠に示す如く、Ｘ座標値上のＸ座標値に比較値と重な
る座標値を持つものを抽出する。即ち、第５図の場合に
おいてはＸ座標値１０でＸ座標値９の比較値２０〜２１
と重なるものがあるため、Ｘ座標値１０のＸ座標値２０
〜２２を比較値とすると共に、第６図に示す如く、Ｙ方
向の座標値１０において、ラベル値１を付与する。

続いて、ラベル付け処理部３５は第３図■のルーチンに
戻り、Ｘ座標値上１のＸ座標値に該比較値と重なる座標
値を持つものがあるか調べる。即ち、Ｙ方向の座標値１
１又は９におけるＸ座標値において、比較値の２０〜２
２と重なるものがある力４周べる。

そして、重なるものがあれば、既に抽出法の領域を除い
て二つ以上あるか調べる。第５図の場合、Ｙ座標値９に
おいて、Ｘ座標値２０〜２１は既に抽出法の領域である
ため、これを除き、Ｙ座標値１１においてはＸ座標値２
１〜２２が存在するため、前記同様に処理して第３図０
において、この領域にラベル値１を付与する。

この動作を繰り返し、第５図の■に示す領域に対し、第
６図に示す如く、総てラベル値１を付与すると、第３図
■において、隣接するイメージデータが検出されなくな
る。

ここで、ラベル付け処理部３５は第３図■に示す如く、
スタックにデータがあるか調べ、スタックにデータがあ
れば、Ｙ座標値と比較値を復元し、第３図■のルーチン
に戻るが、スタックにデータが無ければ、総ての輪郭デ
ータにラベルを付けたか調べる。即ち、第４図の■、■
、■に夫々ラベル付けが済んだか調べる。

この場合、第４図に未だラベル付けの済まない輪郭デー
タが残っているため、ラベル付け処理部３５はラベルの
付いていない輪郭データの中の最もＹ座標値の小さいも
のにラベル値を付けるため、ラベル値に＋１してから、
即ち、ラベル値を２としてから第３図■のルーチンに戻
る。

第５図において、Ｙ座標値９までは既にラベルが付いて
おり、Ｙ座標値１０において、ラベルの付かないＸ座標
値の１１と１３が抽出される。従って、ラベル付け処理
部３５はＸ座標値の１１〜１３を比較値として、第６図
に示す如く、ラベル値２を付与し、第３図■の処理を実
行する。

即ち、Ｙ座標値１１において、Ｘ座標値１１〜１６はＹ
座標値１０の比較値１１〜１３に重なる座標値であるた
め、ラベル付け処理部３５はラベル値２を付与する。そ
して、第３図■〜＠のルーチンで検出されるように、Ｙ
座標値１０のＸ座標値１４と１８が比較値１１〜１６に
重なる座標値であるため、分岐した領域であると判定し
、Ｙ座標値１０のＸ座標値１１と１３は既に抽出法であ
るため除き、Ｘ座標値１４と１８に第６図に示す如くラ
ベル値２を付与する。

又、Ｙ座標値１１のＸ座標値１７と１９は、Ｙ座標値１
０の比較値１４〜１８に重なる座標値であるため、同様
にラベル値２を付与する。

Ｙ座標値１２において、Ｘ座標値１２〜１４はＹ座標値
１１の比較値１１〜１６に重なる座標値であり、Ｙ座標
値１３において、Ｘ座標値１３〜１５はＹ座標値１２の
比較値１２〜１４に重なる座標値であり、Ｙ座標値１４
において、Ｘ座標値１４〜１７はＹ座標値１３の比較値
１３〜１５に重なる座標値である。

更に、Ｙ座標値１５において、Ｘ座標値１６〜１８はＹ
座標値１４の比較値１４〜１７に重なる座標値であり、
Ｙ座標値１６において、Ｘ座標値１７〜１８はＹ座標値
１５の比較値１６〜１８に重なる座標値であり、Ｙ座標
値１７において、Ｘ座標値１６〜１８はＹ座標値１６の
比較値１７〜１８に重なる座標値である。

Ｙ座標値１８において、Ｘ座標値１３〜１７は、第３図
■〜＠に示すルーチンで検出されるように、Ｙ座標値１
７の比較値１２〜１４と重なる座標値であり、且つ、Ｙ
座標値１７のＸ座標値１６〜１８とも重なる座標値であ
り、分岐した領域があると判定される。

Ｙ座標値１７において、Ｘ座標値１６〜１８は既に抽出
法の領域であるため除かれ、Ｘ座標値１２〜１４はＹ座
標値１８の比較値１３〜１７に重なり、Ｙ座標値１７の
比較値１２〜１４はＹ座標値１６のＸ座標値１２〜１３
と重なる座標値であることから、ラベル付け処理部３５
はこの隣接する領域に、第６図に示す如くラベル値２を
付与する。

同様にして、ラベル付け処理部３５は、第５図のＹ座標
値１４において、ラベルの付かないＸ座標値の８と１２
を抽出し、Ｘ座標値の８〜１２を比較値として、第３図
■の処理を実行するが、Ｙ座標値１３及びＹ座標値１５
に比較値８〜１２と重なる座標値が無いため、第６図に
示す如く、Ｙ座標１４において、ラベルの付かないＸ座
標値の８と１２にラベル値３を付与する。

う′ベル付け処理部３５は総ての輪郭データにうベルを
付与すると、ラベルテーブルメモリ３８に第６図に示す
如きラベルテーブルを格納した後、このラベルテーブル
を参照し、第３図■に示す如く、第４図に示す仮想文字
枠５４において、ラベル値が同一の輪郭データの最大と
最小の座標値を求め、これをラベル領域テーブルとして
ラベル領域テーブルメモリ３９に格納する。

即ち、第４図に示す輪郭データ■のラベル値は１である
が、この輪郭データ■のＹ方向座標値の最大値、即ち、
黒画素から白画素に変化する点の座標値は第４図と第７
図に示す如く１８であり、Ｘ方向座標値の最小値、即ち
、白画素から黒画素に変化する点の座標値は２０である
。又、Ｙ方向座標値の最小値、即ち、白画素から黒画素
に変化する点の座標値は９であり、Ｘ方向座標値の最大
値、即ち、黒画素から白画素に変化する点の座標値は２
８である。

次ぎに、ラベル値２の輪郭データ■のＹ方向座標値の最
大値、即ち、黒画素から白画素に変化する点の座標値は
１９であり、Ｘ方向座標値の最小値、即ち、白画素から
黒画素に変化する点の座標値は１１である。又、Ｙ方向
座標値の最小値、即ち、白画素から黒画素に変化する点
の座標値は１０であり、Ｘ方向座標値の最大値、即ち、
黒画素から白画素に変化する点の座標値は１９である。

更に、ラベル３の輪郭データ■のＹ方向座標値の最大値
、即ち、黒画素から白画素に変化する点の座標値は１−
５であり、Ｘ方向座標値の最小値、即ち、白画素から黒
画素に変化する点の座標値は８である。又、Ｙ方向座標
値の最小値、即ち、白画素から黒画素に変化する点の座
標値は１４であり、Ｘ方向座標値の最大値、即ち、黒画
素から白画素に変化する点の座標値は１２である。

切出し処理部３６はラベル領域テーブルメモリ３９から
、第７図に示す如きラベル領域テーブルを読出して参照
し、第３図［相］に示す如く、一画素の領域が連なるイ
メージデータ、即ち、幅が一画素の細長い領域を持つイ
メージデータがあるか調べる。

第７図に示すラベル領域テーブルからラベル値３の輪郭
データ■の領域を作成すると、第４図００に示す大きさ
の領域が作成され、幅が一画素の細長い領域を持つイメ
ージデータであることが分かる。

ここで、幅が一画素の細長い領域を持つイメージデータ
が存在した場合、切出し処理部３６は第３図Ｏに示す如
く、第８図に示す如きラベル選択テーブルを作成し、ラ
ベル値３の領域はノイズに基づく不要イメージデータで
あることを示す符号としてＣＯＨを付与して登録する。

続いて、切出し処理部３６は第３図［相］に示す如く、
Ｎ×Ｎ画素以下の領域、例えば３×３画素以下の領域を
持つイメージデータがあるか調べる。

第７図に示すラベル領域テーブルからラベル値２の輪郭
データ■の領域を作成すると、第４図の［相］に示す大
きさの領域が作成され、ラベル値１の輪郭データ■の領
域を作成すると、第４図の［相］に示す大きさの領域が
作成される。

［相］と［相］の領域は３×３画素以上の大きさである
ため、切出し処理部３６は第３図０の処理は行わず、第
３図［相］の処理に移行する。即ち、隣接文字等からの
侵入イメージデータがあるか調べる。

これは、第４図に示す仮想文字枠５３と比較して、仮想
文字枠５３の外側に出る領域の方が大きい輪郭データが
あるか調べる。

前記の如く、ラベル値２の輪郭データ■の領域■を作成
すると、領域■は仮想文字枠５３の外側に出る領域は無
い。

しかし、ラベル値１の輪郭データ■の領域［相］を作成
すると、領域［相］は仮想文字枠５３の外側に出る領域
が大きい。これは、領域［相］のＸ座標値２０と２８に
対し、仮想文字枠５３のＸ座標値は２２であり、仮想文
字枠５４のＸ座標値は２８であるため、その比 （２２−２０）／　（２８−２２） から判定することが出来る。

従って、切出し処理部３６は第８図に示す如く、ラベル
値２の輪郭データには、例えば符号０を付与し、ラベル
値１の輪郭データには、侵入に基づく不要イメージデー
タとして、例えば符号８０Ｈを付与してラベル選択テー
ブルに登録し、このラベル選択テーブルをラベル選択テ
ーブルメモリ３０に格納する。

切出し処理部３６は、次にラベル選択テーブルメモリ３
０に格納した第８図に示す如きラベル選択テーブルを参
照し、ＣＯＨと８０Ｈの符号を付与されたラベル値のイ
メージデータは不要であると認識し、Ｏの符号が付与さ
れたラベル値のイメージデータのみを用い、第３図■に
示す如（、不要イメージデータを除いた横軸がＹ方向の
輪郭テーブルを作成する。即ち、第５図の輪郭テーブル
の［相］と［相］を除いた輪郭テーブルを作成する。

そして、この横軸がＹ方向の輪郭テーブルから、横軸が
Ｘ方向の輪郭テーブルを作成する。そして、切出し済文
字輪郭情報として、新たに作成した二つの輪郭テーブル
を端子Ｂを経て送出する。

〔発明の効果〕

以上説明した如く、本発明は文字を認識するため作成さ
れる文字枠内の不要イメージデータを効率良く除去する
ことが可能なため、文字認識率を高めると共に、処理効
率を向上させることが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明する図、 第２図は本発明の一実施例を説明するブロック図、第３
図は第２図の動作を説明するフローチャート、第４図は
仮想文字枠を説明する図、 第５図は輪郭テーブルの一例を示す図、第６図はラベル
テーブルの一例を示す図、第７図はラベル領域テーブル
の一例を示す図、第８図はラベル選択テーブルの一例を
示す図、第９図は従来の技術を説明する図、 第１０図はノイズ除去を説明する図である。 図において、 ３１は輪郭テーブル作成手段、 ３２はラベル付け処理手段、 ３３は切出し処理手段、 ３４は輪郭テーブル作成部、３５はラベル付け処理部、
３６は切出し処理部、 ３７は輪郭テーブルメモリ、 ３８はラベルテーブルメモリ、 ３９はラベル領域テーブルメモリ、 ４０はラベル選択テーブルメモリ、 ５０は文字イメージデータ、５１はベクトル、５２シｒ
外接四）η形、 ５３．５４は仮想文字枠である。 本発明の盾土里ｇ言免明オろ図 茅　１　図 ぐ 仮思文享石躇肯先（ホ）する図 多芽　図 輪郭テープ゛＋ｂｔｎ−ｒ夕”艮作す　Ｌハ％　　ｓ　
図 ラペ）しデ ア□ルの一イ列ど示す図 ラベル冷頁域テーブソＵの一イダ・ｊ２斥す口第　７　
図 （ａ） イ、芝禾の積１斗′〒と故日月す己Ｇ］茅ｑ口　（ン（
７）ｌ） ラベ゛ル／１直 ラベル逆版テーブルの１イゲ１を示す口元 （Ｃ） 才足渠の斗支慣ｇ右先暖トする図 第７図（イθ２う （ｄ） × 従来の技何（１０洛明する図 浄γ巳（辻／）３） （久） （ｂ） ノイ又゛陳人Σ盲先帆する図 茅１０図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 文字輪郭像を認識するため、文字像から得られるベクト
   ルに外接する外接四辺形から、所定の大きさを拡大した
   第１の文字枠と、該該１の文字枠より更に所定の大きさ
   を拡大した第２の文字枠とを作成し、該第２の文字枠内
   のイメージデータから、文字輪郭情報としての輪郭テー
   ブルを生成する文字輪郭生成方式であって、 該第２の文字枠内に存在するイメージデータから、該輪
   郭テーブルを作成する輪郭テーブル作成手段（３１）と
   、 該輪郭テーブル作成手段（３１）が作成した輪郭テーブ
   ルから領域が連なるイメージデータを選別し、夫々独立
   した領域を持つイメージデータに異なる値のラベルを付
   与した後、夫々のラベル値毎のイメージデータの領域の
   最大と最小の座標値を該輪郭テーブルから求めてラベル
   領域テーブルを作成するラベル付け処理手段（３２）と
   、 該ラベル付け処理手段（３２）が作成したラベル領域テ
   ーブルを参照して、一画素の領域が連なるイメージデー
   タと、Ｎ×Ｎ画素以下の領域を持つイメージデータと、
   前記第１の文字枠の占める領域内より外側に存在する領
   域の大きいイメージデータとを選別し、該選別されたイ
   メージデータに付与されたラベル値に基づき、前記輪郭
   テーブルから該選別されたイメージデータの情報を消去
   する切出し処理手段（３３）とを設けたことを特徴とす
   る文字輪郭生成時の不要データ除去方式。