JPH0229886A - 特徴量抽出方法 - 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】 （産業上の利用分野〕 本発明は１文字（記号、数字も含む）の画像の特徴量を
抽出する方法に関する。

〔従来の技術〕

従来、光学文字読取り装置などにおける文字画像の特徴
量の抽出方法としては、読取られた文字画像に対して適
当な領域分割を行い、各分割領域毎に方向コードのヒス
トグラムを作成する方法が知られている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかし、この方法では１文字の飾り部などの形状特徴を
合理的に反映した安定な特徴量を得られなかったり、文
字画像の輪郭部の凹凸（ノイズ）によって特徴量が敏感
に影響され、安定性が悪いなどの問題があった。

本発明の目的は１文字の飾り部などの形状特徴を合理的
に反映した特徴量を抽出する方法を提供することにある
０本発明の別の目的は１文字画像の輪郭部の凹凸などに
よる特徴量の不安定さを減らすことができる特徴量抽出
方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明によれば、文字画像の輪郭部を上下または左右の
分割線により分割し、各分割部分を再分割する。そして
各再分割部分を所定の統合規則により統合し、各統合部
分毎に文字画像の輪郭部の特徴量を文字認識用の特徴量
として抽出する。

また本発明によれば、上記分割線は予め固定するのでは
なく１文字画像に適応的に設定するために１文字画像の
輪郭部の白画素または黒画素を追跡し、各追跡点の白画
素または黒画素に対し、次の追跡点への移動方向を示す
方向コードを付与し。

その方向コード毎の射影より上下または左右の分割線を
決定する。

〔作　用〕

再分割により１例えば文字の飾り部が二つの部分に分か
れ、その形状特徴が分散してしまうことが多い、しかし
１例えば文字画像の各隅部のように飾り部が存在する部
位の再分割部分を統合するように統合規則を決定すれば
、文字の四隅部分の形状特徴を一つの統合部分に集めそ
の分散を防ぐことができる。したがって１文字の飾りな
どを合理的に反映した特徴量を安定して抽出可能である
。

また輪郭部分割を予め固定した分割線によらず、上記の
ような適応的な分割線によるので、文字画像の輪郭部の
凹凸などによる特徴量の不安定さを排除可能である。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例について図面により説明する。

第１図は本発明を実現するハードウェア構成の一例のブ
ロック図である。第１図において、スキャナ１は原稿上
の文字を光学的に読取り、それを２値画像（例えば白画
素は“０”、黒画素は′″１″）としてデータメモリ４
の原画像領域４１に格納する。この原画像に対して、中
央処理装置２は、プログラムメモリ（ＲＯＭ）３に格納
されているプログラム３１からプログラム３７に従って
、以下のような処理を実行する。その処理の流れを第２
図に示す。

中央処理装置２はまず、原画像領域４１の文字画像につ
いて、その輪郭部の白画素または黒画素を左回りまたは
右回りに追跡し１輪郭部の白画素または黒画素に方向コ
ードを付与した２次元の輪郭画像を輪郭画像領域４２に
格納する。これが第２０の処理１０１であり、これは輪
郭追跡プログラム３１に従って実行される。

次に中央処理装置２は、輪郭画像に付与された方向コー
ドの水平（または垂直）方向の射影を生成し、この射影
に基づき上下（または左右）の分割線を決定し、分割線
位置を分割データ領域４３に格納する。これが第２図の
処理１０２であり。

分割線決定プログラム３２に従って実行される。

次に中央処理装−２は、その分割線によって文字画像の
輪郭部を４分割し、その各分割部分をさらにｎ等分しく
二Ｎではｎ＝４）　、その分割データを分割データ領域
４３に格納する。これが第２図の分割・再分割処理１０
３であり、プログラム３３に従って実行される。

次に中央処理装置２は、再分割部分（合計１６分割）を
８個の部分に統合し、各統合部分の位置を分割データ領
域４３に格納する。これが第２図の統合処理１０４であ
り、プログラム３４に従って実行される。

次に中央処理装置２は、統合部分の再統合を行い、各再
統合部分の位置を分割データ領域４３に格納する。これ
が第２図の再統合処理１０５であり、プログラム３５に
従って害行される。

次に中央処理装置２は、輪郭画像に付与された方向コー
ドのヒストグラムを、各統合部分毎および各再統合部分
毎に求め、それぞれを文字認識用特徴量および大分類用
特徴量として特徴量領域４４に格納する。これが第２図
の処理１０６および処理１０７であって、３６．３７は
それぞれの処理プログラムである。

上記各処理の内容について以下説明する。

゛　　理１０１ 現在の輪郭追跡点から次の輪郭追跡点に移動する方向に
応じて、第３図に示すような方向コードを現在の輪郭追
跡点に付与する。すなわち、移動方向が下なら１、上な
ら３、右なら２、左なら４のコードを付与する。なお、
このような輪郭追跡に手法に関しては、本出願人が先に
出願した特願昭６２−２０２８９号に詳述されている。

割線法　　理１０２ 二＼では、横方向の上下の分割線を決定するものとする
。これは基本的には、方向コード毎の水平射影を使用し
、方向コード１，３の射影が一致する位置を上下両端よ
り探すことにより実現する。

これの具体例を第４図に示す、第４図（ａ）は文字「Ｓ
」の輪郭部白画素を左回りに追跡して方向コードを付与
した輪郭画像を示している。この輪郭画像に対する各方
向コードの水平射影を求めると第４図（ｂ）のようにな
る、この水平射影は次のようにして求めたものである０
例えば第１ラインの場合、コード１は１個、コード２と
コード３は無し、コード４は５個であり、射影はコード
１から順に示すと１．Ｏ，０，５となる。他のラインに
ついても同様である。第４図中のＣＵＴ−Ｙｌ、ＣＵＴ
−Ｙ２が上下の分割線である。

第５図はこのような分割線決定アルゴリズムのフローチ
ャートであり、（ａ）は上の分割線ＣＵＴ−Ｙｌの決定
アルゴリズム、（ｂ）は下の分割線ＣＵＴ−Ｙ２の決定
アルゴリズムである。上の分割線の決定アルゴリズムと
下の分割線の決定アルゴリズムとは対称をなしているの
で、こＮでは上の分割線ＣＵＴ−Ｙｌの決定についての
み説明する。

第５図（ａ）において、処理２０１は分割線ＣＵＴ−Ｙ
ｌを探すための範囲の終了点を決定するものである。こ
れは文字の肉厚を検出することに相当する。第４図（ａ
）の例の場合、方向コード２の水平射影がゼロでなくな
る点は第４ラインで、これを（ＬＩＭ＋１）とし、その
一つ前のラインの位置を分割線ＣＵＴ−Ｙｌの探索範囲
の終了点ＬＩＭＩとする。

処理２０２は分割線ＣＵＴ−Ｙｌの探索範囲の開始点を
決定するものである。これは方向コード１と方向コード
３の水平射影がともにゼロでなくなる位置を求めること
を意味し１文字領域の上端を検出するに等しい、第４図
（ａ）の例では第２ラインが開始点となる。

処理２０３，２０４は分割線決定のための条件である。

すなわち、探索範囲を上から下へ探して行き、方向コー
ド１と方向コード３の水平射影が最初に一致する位置を
検出したら、その位置の水平方向の直線を分割線ＣＵＴ
−Ｙｌとする。第４図（ａ）の例では、第３ラインとな
る０条件を満たす位置が見つからない場合は、探索範囲
の終了点ＬＩＭＩを分割線ＣＵＴ−Ｙｌの位置とする。

このような分割線決定のための条件はノイズ処理の作用
をもっている。第６図はその具体例を示したもので、（
ａ）はノイズが無い場合、（ｂ）と（ｃ）は輪郭部に凹
凸ノイズがある場合である。

各回から明らかなように１分割線上にノイズが存在しな
いようになる。すなわち上記方法によれば、常に画像輪
郭部の最も安定した位置に分割線が決定される。したが
って、文字画像の輪郭部の凹凸による悪影響を排除して
最適な分割線による輪郭部分割が可能であり、これは抽
出特徴量の安定性に寄与する。

・　　　理１０３ 上記のようにして決定した上下の分割台を基準にして１
文字画像輪郭部を４分割し、さらに各分割部分を４等分
する。

この例を第７図により説明する。（ａ）に示すような飾
りのある文字ｒＡＪの場合、その画像輪郭部は上下の分
割線ＣＵＴ−Ｙｌ、ＣＵＴ−Ｙ２により、（ｂ）に示す
ような４個の分割部分に分かれる。こ＼で１文字の上端
、左右下部の飾り部分（破線で囲んだ部分）は、いずれ
も二つの分割部分に分散してしまう。

各分割部分は（ｃ）に示すようにさらに４等分（再分割
）され、輪郭画像は合計１６個の再分割部分に分かれる
。

このような再分割部分の位置は分割データ領域４３に保
存される。

再分割部分を第８図に示す統合テーブルに従って統合す
るものである。そのアルゴリズムのフローチャートを第
９図に示す、なお、ａｅｇは分割線による分割部分の番
号、ｒｇｈは各分割部分の再分割部分の番号である。

処理３０１はｓａｇの初期化であり、処理３０２は統合
すべき分割部分を設定する部分、処理３０３はｒｇｈの
初期化である。処理３０２で設定した一つの分割部分に
ついて、処理３０４，３０５．３０６のループにより、
統合を行う。

一つの分割部分の最後の再分割部分まで処理が進み、ｒ
　ｇ　ｈ　＝　４になると、このループを抜は出し、処
理３０２で次の分割部分が選択される。

そして、最後の分割部分まで統合が進み、ｓｅｇ＝４に
なると、処理３０７で統合処理が終了したと判断される
。

このような統合処理によって、第８図の統合テーブルに
示すような統合部分が得られる。すなわち、ｓｅｇ＝１
の分割部分に関しては、ｒｇｈ＝１の再分割部分とｓｅ
ｇ＝４のｒ　ｈ　ｇ＝４の再分割部分と統合され、ｓｅ
ｇ＝２．３の再分割部分は統合され、ｒｇｈ＝４の再分
割部分はｓｅｇ＝２の分割部分のｒｇｈ＝１の再分割部
分と統合される。同様にして統合テーブルに示すように
８個の統合部分が確定する。

第７図に示す例の場合、（ｃ）の各再分割部分の統合結
果は（ｅ）に示すようになる。（ｄ）は再分割部分の統
合方法の概念図である。

（ｂ）と（ｃ）を比較すると明らかなように、分割線に
よる分割段階では、文字の飾り部の形状特徴が二つの分
割部分に分散してしまうが、統合後は飾り部は一つの統
合部分に吸収される。

ム　理１０５ こ＼では、統合処理１０４による８個の統合部分を４個
の部分に再統合する。この再統合は統合処理と同様な方
法によって行うことができる。その例を第１０図により
説明する。

（ａ）は統合処理１０４の結果を概念的に示すものであ
り、■から■はそれぞれ画像輪郭部の統合部分である。

一例によれば、（ｂ）に示すように、４隅の統合部分を
、それ以外の統合部分をお−バーラップさせるように（
１）から（４）の部分に再統合する。各再統合部分に統
合される統合部分は次の通りである。

（１）＝の十〇十〇 （２）＝■＋■十〇 （３）二〇＋■＋■ （４）＝■＋■＋■ 別の桝によれば、（Ｃ）に示すように、４隅の統合部分
をオーバラップさせるように再統合する。

各再統合部に統合される統合部分は次の通りである。

（１）＝■十〇十〇 （２）＝■＋■十〇 （３）＝■＋■＋■ （４）＝■＋■＋■ 量　　　　理１０６ 統合処理１０４で得られた各統合部分毎に、画像輪郭部
に付与された方向コードのヒストグラムを文字認識用特
徴量として抽出し、特徴量領域４３に格納する。

文字の飾り部の形状特徴量は分散せず、一つの統合部分
に集まるので１文字の飾りを考慮した合理的な安定な特
徴量を抽出で゛きる。この特徴量は、分割線決定に関し
て説明したように、文字画像の輪郭部の凹凸などのノイ
ズによる不安定さも排除されている。

量　　　　理１０７ こ＼では、再統合処理１゛０５で得られた各再統合部分
毎に１画像輪郭部に付与された方向コードのヒストグラ
ムを抽出する。このヒストグラムは。

文字の大まかな特徴量であり、統合部分毎の特徴量のマ
ツチングによる文字認識に先立つ大分類のための特徴量
として好適である。

なお、分割線の決定方法は上記のものに限られるもので
はなく、本出願人が先に出願した例えば特願昭６２−１
１１７６８号、特願昭６２−１１１７６７号、特願昭６
２−１３５３９６号に述べられているような様々な方法
によってもよい。また、分割線による分割部分の再分割
数は必ずしも一定にする必要はなく、例えば特願昭６ｉ
２−１３５３９６号に述べられているように分割部分の
形状を分類し、その分類結果に応じて分割部分毎に再分
割数を増減させてもよい。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかな如く、本発明によれば、文字の
飾りの有無のような形状ないし書体の違いを合理的に反
映させた、かつ文字画像の輪郭部の凹凸などによる不安
定さを排除した。安定な特徴を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のハードウェア構成のブロッ
ク図、第２図は処理の全体的な流れを示すフローチャー
ト、第３図は方向コードの説明図、第４図は方向コード
の水平射影による分割線決定の具体例を示す図、第５図
は分割線決定アルゴリズムのフローチャート、第６図は
ノイズの有無と分割線との関係を示す図、第７図は文字
画像の輪郭部の分割、再分割、統合の具体例を示す図、
第８図は再分割部分の統合処理のためのテーブルの説明
図、第９図は統合処理のフローチャート、第１０図は再
統合の説明図である。 １・・・スキャナ、　２・・・中央処理装置、３・・・
プログラムメモリ、 ３１・・・輪郭追跡プログラム、 ３２・・・分割線決定プログラム、 ３３・・・分割／再分割プログラム、 ３４・・・統合プログラム。 ３５・・・再統合プログラム。 ３６・・・文字認識用特徴量抽出プログラム、３７・・
・大分類用特徴量抽出プログラム、４・・・データメモ
リ、　４１・・・原画像領域、４２・・・輪郭画像領域
、　４３・・・分割データ領域、４４・・・特徴量領域
。 第 図 第 図 〔／　１ス゛ｒｐ　３４４ト２） 第 （Ｃ） 第 図 （ｂ） 第

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）文字画像の輪郭部を、上下または左右の分割線に
   より分割し、その各分割部分を再分割し、その各再分割
   部分を所定の統合規則により統合し、その各統合部分毎
   に文字画像の輪郭部の特徴量を文字認識用特徴量として
   抽出することを特徴とする特徴量抽出方法。
2. （２）各統合部分を所定の再統合規則に従って再統合し
   、その各再統合部分毎に文字画像の輪郭部の特徴量を大
   分類用の特徴量として抽出することを特徴とする請求項
   （１）記載の特徴量抽出方法。
3. （３）文字画像の輪郭部の白画素または黒画素を追跡し
   、各追跡点の白画素または黒画素に対し、次の追跡点へ
   の移動方向を示す方向コードを付与し、その方向コード
   毎の射影より上下または左右の分割線を決定することを
   特徴とする請求項（１）または（２）記載の特徴量抽出
   方法。