JPH03214284A - データ変換方式 - 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】 〔概　　要〕 特徴を抽出するためのパターンの細線化等を行うデータ
変換方式に関し、 シストリンクアレイによってパイプラインでかつ並列に
処理し細線化等における処理を高速化したデータ変換方
式を捉供することを目的とし、複数のデータが加わり、
該データを順次シフトするシフトレジスタと、該シフト
レジスタの特定領域のデータがアドレスとして加わり、
該特定領域のデータが前記領域の中心の値を決定できる
パターンである時には予め決定したデータを出力し、決
定できない時には前記シフトレジスタの特定領域外のデ
ータによって決定する指示信号を出力するデータを記憶
するメモリと、前記メモリより指示信号が加わらない時
にはデータを選択して出力し、指示信号が加わった時に
は該指示信号によって指示される前記特定領域外のデー
タの値で出力データを決定して出力する演算手段とより
成るように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明はパターン認識装置に係り、更に詳しくは特徴を
抽出するためのパターンの細線化等を行うデータ変換方
式に関する。

（従来の技術） コンピュータシステムの発展により、画像データを取り
込むとともに、取り込んだ画像データから文字を切り出
し、読み取った書類の文章のそれぞれの文字を認識する
読み取り装置が実用化している。この読み取り装置はた
とえばイメージスキャナ等によって読み取ったドットデ
ー夕をあらかしめ定められた領域単位で分割し、その分
割内での文字とあらかしめ定められた文字とを比較し、
１番似にかよった文字を結果として出力している。

このあらかしめ定められたデータは一般的には辞書メモ
リに格納されており、たとえば各規定の文字を特徴化し
たデータである。そして認識すべき文字が入力した時、
同様にその入力した文字を特徴化し、前述の辞書メモリ
に格納されているあらかじめ定められた特徴データとの
距離を求めている。この求めた距離から最も小さい文字
を認識結果として出力している。

前述のようなシステムにおいては、それらの処理はすべ
てドット単位で行っている。たとえば１枡内の文字を切
りだして認識文字とし、その文字から特徴データを求め
るため３×３のウィンドウを設け、その３×３のドット
データから特徴を求めている。この３×３のウィンドウ
はＣＰＵ等の処理により１ドット単位で読み取りとられ
ている。

あるいはメモリが８ビット単位でアクセスできる場合に
は相隣合う３個のデータを（例えば１行中の８ドットの
データを）１回のアクセスで読み出し、続いて次の行の
データを・・・・・とする如く３回の読み出しで行って
いる。

さらにウィンドウ内の特徴データをすべて求めた場合、
その特徴データから続いて辞書メモリを１文字単位で順
次アクセスし、それぞれの特徴デタとの距離を求めてい
る。そしてその特徴データからの距離を文字単位で比較
し最も近い距離の文字等を認識結果として出力している
。あるいは上位３文字や５文字のデータを候補文字とし
て出力している。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述した特徴データを求める方法として種々あるがその
一方式として、例えば入力が文字等のデータである時に
は、文字の太みをなくし、各文字を１本の細い線（１ド
ットの連続する線）によって文字を表し、その１本の線
すなわち細線化した線のベクトル方向によってその特徴
を抽出し入力文字を認識する方式がある。この方式は、
予め人力したデータを正規化し、入力したデータが同じ
大きさとなることによってそのベクトル方向を、すなわ
ち特徴ベクトルを予め記憶してある文字と比較している
。

前述のごとくこの方式には細線化するための細線化回路
を必要とする。

従来、この細線化回路は、切り出した１文字枠内の例え
ば３×３ドソトの中央ドットを中心として上下左右方向
のドットが黒であるか白であるかを判別し、その結果に
よってその中心としたドットを白とするか否かを判断し
ている。

この判断のため中心とするドットの上下左右方向（合計
８方向）の複数のドットをドット単位で読み込まれなけ
ればならず１ドットを判断するのに複数のドットを呼び
出すため多くの時間を有するという問題を有していた。

すなわち、細線化するために多くの時間を有するので、
文字認識等における認識処理に多大の時間を有していた
。

本発明は、シストリソクアレイによってパイプラインで
かつ並列に処理し細線化等における処理を高速化したデ
ータ変換方式を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理ブロック図である。

シフトレジスタｌは、例えば画像データ等の一部が加わ
りそのデータを順次シフトする。

メモリ２は前記シフトレジスタ１でシフトするデータの
うち特定領域のデータがアドレスとして加わり、その特
定領域の中心の値を決定できるパターンであるときには
予め決定したデータを出力し、決定できないときには前
記シフトレジスタ１内の特定領域以外のデータによって
決定すべき指示を出力するデータを記憶する。

演算千段３は前記メモリにより指示信号が加わらない時
にはデータＤ１を選択して出力し、指示信号Ｄ２が加わ
った時には該指示信号Ｄ２によって指示される前記特徴
領域のデータの値で出力データを決定して出力Ｄゴする
。

〔作　　　用］ 前記シフトレジスタ１，メモリ２，演算手段３で１つの
セルをなし、そのセルによってシストリソクアレイを構
成している。シフトレジスタ１にはシストリソクアレイ
を構成する各セルに加わるデータのうちそれぞれの相隣
合うデータを相互に加える。すなわち少なくともシフト
レジスタ１には例えば１ドット行内の３個のドットデー
タが加わる。或いはさらに相隣合う隣のデータをも加え
る。

シフトレジスタｌでシフトすることにより、例えば１ド
ット単位で前記セルのシストリックアレイの入力に加わ
ると、各セルは加わるドットを順次シフトするとともに
対応する特定領域内のデータをメモリ２に加える。

メモリ２は予めそれらのドットに加わるデータに対応し
た中心ドットを出力するデータを記憶しており、例えば
細線化であるならば中心ドットを囲む８個のドットデー
夕がどのようなデータであるかによって中心ドットを０
あるいは１　（白あるいは男）にするかを決定する。デ
ータの８個のデータによって中心ドットを白あるいは黒
とするが決定できない場合には、その旨メモリ２に記憶
してあり、この時には上述の８個のドット以外にさらに
外側のセルが白であるか黒であるかによって判定する旨
のドットの指示する信号を出力する。

すなわち、メモリ２は単に８個のドットによって中心ド
ットを決定した値の他にそれによって決定できない場合
に他のドットをも指示する旨の出カビソト方有している
。

演算手段３はメモリから中心ドットを白あるいは黒とす
る指示信号が出力された時にはそのデータを出力し、さ
らにまわりのドットを指示する信号が加わった時にはそ
のまわりをも含めて中心ドットが白であるか黒であるか
を決定する。

セルはシストリンクアレイに構成されているので演算手
段３で出力されるデータＤ３はさらに次段の対応するセ
ルに加わるとともにその対応ずるセルの隣合うセル更に
はその隣合うセル等にも加わる。

以上のような動作により例えば細線化を行うデータがメ
モリ２に格納されているならば、セルからは細線化した
データを得ることができる。またシストリソクアレイに
構成されているので、例えば文字等の太い部分を順次１
ドット単位で細めることができ複数段設けることにより
最終的には１ドットより成る細い線で表した細線化文字
を得ることができる。

〔実　　施　　例〕

以下図面を用いて本発明を詳細に説明する。

第２図は本発明の実施例のシステム構成図である。

イメージスキャナ等によって読み取られた情報は画像デ
ータとして画像メモリ１０に格納される。

この画像メモリ１０はイメージスキャナで読み取る１頁
分の記憶容量を有しており、読み取った情報のそれぞれ
各ドットを白あるいは黒の２値すなわち０，１のデータ
として記憶する。

画像メモリＩＯに格納された画像データはノイズ除去モ
ジュール１１に加わり、読み取り時に発生した雑音を除
去する。例えば、このノイズ除去モジュール１１によっ
て除去されるノイズは文字情報等に無関係な雑音例えば
３×３のマスクで中心を黒、その中心のドットを囲む８
ドットが白等の雑音であり、その中心のドットをノイズ
除去モジュール１１は白とする。このノイズ除去モジュ
ールは文字認識前処理部１２内に設けているがこれに限
るわけでなく、例えば後述する正規化モジュール１６内
に文字単位で格納する時に行ってもよく、またさらには
細線化、線素化の時に行ってもよい。

ノイズ除去モジュール１１によってノイズ除去された画
像情報は行ヒストグラムモジュール１３、列ヒストグラ
ムモジュール１４、さらには読み出し制御モジュール１
５に加わる。行ヒストグラムモジュール１３は読み取っ
た情報、例えば前述したイメージスキャナによって読み
取った用紙の内容を各ドット単位で列方向に投影し、各
トノト単位の行のトノト数を求めるモジュールである。

すなわち、１トノトの行（横方向）に対し、その１ドッ
ト行にいくつの黒ドットが存在するかを各１トノト行単
位で求める処理である。また列ヒストグラム１４は前述
した行ヒストグラムと同様に列方向に対し投影し、その
投影した黒ドットの数を求める処理である。

画像メモリ１０から行方向に順次１ドット単位で読み出
し、ノイズ除去モジュール１１を介して加わったデータ
（ラスタースキャンと同様のドットの読み出し）を、行
ヒストグラムモジュール１３は順次黒のドットをカウン
トする（１ドット行分）。そして、順次行単位で黒のド
ット数を求める。この黒のドット数が各行に対応する行
ヒストグラムとなる。また列ヒストグラム１４は１ドッ
ト行内のドット数に対応してそれぞれカウンタを有し１
行のドットが順次加わる度に黒ドソトに対応するカウン
タをインクリメントする。前述した動作を１頁分行うこ
とにより行ヒストグラムモジュール１６ならびに列ヒス
トグラムモジュール１４からは、それぞれ行位置ならび
に列位置に対するドット数を表したいわゆる行ヒストグ
ラム，列ヒストグラムが求められる。そしてその結果は
読み出し制御モジュール１５に加わる。

読み出し制御モジュール１５はそれらの行ヒストグラム
，列ヒストグラムから行の位置ならびに列の位置を順次
求める。例えばこの位置は行ヒストグラムの周期や列ヒ
ストグラムの周期によって得ることができる。

読み出し制御モジュール１５は行ならびに列の位置を求
めるが、この他に以下の処理を行う。画像データ例えば
イメージスキャナから読みとった情報は紙の位置等によ
り傾きを有することがある。

このため、読み出し制御モジュール１５は列ヒストグラ
ムならびに行ヒストグラムが最大値をとるよう、ヒスト
グラムを求める角度を順次変更し、補正角度を求める。

そして前述したノイズ除去モジュール１１から加わる画
像情報を再度入力して、最終的なヒストグラムを求め、
その補正した傾きにより得られた行ヒストグラム（ヒス
トグラムが最大値をとる）が０から正に変化する点（正
から０でも可）より１周期分その傾きに対応した１行の
データを読み出し、読み出し制御モジエール１５内に設
けられた行ハッファに格納する。

読み出し制御モジュール１５はさらにその行バソファに
格納した１行のデータの内、行内における列ヒストグラ
ムを再度求め、列ヒストグラムがＯから正に変化する位
置からそのデータを切り出し正規化モジュール１６に出
力する。また変換表作成モジュール１７にも出力する。

この切り出したデータは１文字領域のデータである。

変換表作成モジュール１７は正規化モジュール１６によ
って１文字を正規化するための変換データを求めるモジ
ュールであり、読み出し制御モジュール１５によって切
り出した１文字領域に対し、列方向ならびに行方向に投
影し、黒ドットが存在する列ならびに行からドット単位
（行や列単位）で、列ならびに行方向のカウンタをイン
クリメントし、１文字の領域内の最終値までの値を求め
る。

正規化モジュール１６では、この１文字で切り出したド
ットの行方向並びに列方向の最終値並びに切り出した１
文字の大きさから、その文字が切り出し領域内の全域に
わたって存在する文字に拡大する。例えば６４Ｘ６４ド
ットの領域を１文字領域とする拡大処理を行う。文字の
列方向並びに行方向の値が変換表作成モジュール１７に
おいて４８（列並びに行とも）ドットであったならば、
４８ドットの文字を６４ドットに変換する処理を行う。

この処理では特定位置の行や列のデータを繰り返して同
じデータとし文字を拡大する。また、縮小の場合には特
定位置の行や列を繰り返し読み出してＯＲ加算し同一行
や同一例として縮小する。

正規化モジュール１６によって１文字領域例えば６４Ｘ
６４ドット内に１文字が拡大された後は、細線化モジュ
ール１８がその文字を細線化する処理を行う。この細線
化モジュール１８では中心ドットの上下左右１ドッｌ−
　（３Ｘ３）とさらにその左１ドットと中心からの上２
ドット目の合計１１ドットのマスクで細線化処理を行う
。またこのマスクは３×３の９ドットで行うこともでき
る。

前述のマスクによってあらかじめ決められたパターンで
あるときに中心ドットをＯとする制御により１回の処理
によって文字を構成するドットの１ドット分の回りの細
線化が図れる。このマスクの細線化を順次繰り返すこと
により１ドットの線による文字とすることができる。

細線化モジュール１８によって得られた例えば６４Ｘ６
４ドットの細線化文字は線素化モジュール１９に加わり
線素化される。この線素化モジュールでは目的のドット
すなわち中心ドットから上下方向の黒ドットが存在する
場合、ならびに左右方向に存在する場合、右上、左下に
存在する場合、さらには左上、右下に存在する場合の合
計４種類の線素によって各ドットを表す。なお上述の４
種類の内、複数に属する場合には例えば、上下方向、続
いて左右方向等の順に優先化を行い、各ドット単位でそ
の線素がどちらの方向の存在するかを求める。なお中心
が０ドットすなわち白であった場合には線は存在しない
とする。

線素化モジュール１９においては、上下、左右、右上が
り斜め、左上がり斜めの４方向さらには線素が存在しな
い場合の５種類があるので、その状態を各ドット単位で
３ビットの値で表し、合計３Ｘ６４Ｘ６４の情報とし、
特徴ベクトルモジュール２０に加える。

特徴ベクトルモジュール２０においては前述した線素化
モジュールエ９で得られた線素化情報を、左右上下にそ
れぞれ８ドット単位で分割し、その分割した領域を下と
右方向に１領域づつ（２×２領域）の合計１６ドットの
領域を１ベクトルモジュール領域とし、その１ベクトル
モジュールｉＮ　域内にいくつの上下方向、左右方向、
右上方向、左上方向の４方向の線素が存在するかをカウ
ントする。１６Ｘ１６ドットの領域を１ベクトルモジュ
ール領域として特徴ヘクトルを求めるが、この１ベクト
ルモジュール領域は８ドット単位で移動させるので行方
向ならびに列方向に対しそれぞれ７領域であり合計７×
７の特徴ベクトルの領域となる。

特徴ベクトル化モジュール２０においては前述した１領
域単位でその方向の数を求めているが、この数の求める
場合にはそれぞれ重み付けをし、中心部を高く周り部を
外にいくにしたがって低くしている。例えばその重み付
けを中心の４×４の領域の各ドットを重み４、その周り
の２ドット分の各ドットを３、さらにその周りの２ドッ
ト分の各ドットを２、さらにその回りの２ドット分の各
ドットを１とし、重み付けを行って特徴ベクトルを求め
る。

この特徴ベクトルは特定の認識すべき文字を正規化モジ
ュール１６によってすべて同じ大きさにしているので、
同一文字であるならばほぼ同一の特徴ヘクトルを有し、
文字単位でその特徴ベクトルが異なってくる。しかしな
がら非常によく似たモジュールも存在するので、本発明
の実施例においては演算の処理の高速化さらには認識率
の向上をはかるため、特徴ヘクトルの標準パターンを用
いてそれぞれの特徴ベクトル化領域すなわちマス内でク
ラス分けを行い、各マス内で２０クラスの標準パターン
と、加わる未知入力との距離を求める。すなわち標準パ
ターンの各マス内の特徴ベクトルと特報ベクトルモジュ
ール２０によっテ得ラれたマス内の特徴ベクトルとの距
離をマス単位で求める。その各マスはクラス分け（クラ
ス１〜クラス２０）されており、各マス内クラスの距離
の順位を距離の小さい順に第５番目までのクラスを求め
る。

距離計算モジュール２１はこの距離をクラス辞書２３−
１　（標準パターンをクラス単位で記憶）を用いて演算
する。尚、個別でもその個々の候補文字に対して求める
場合には候補辞書２３−２を用いる（この時にはスイッ
チＳＷは候補辞書２３２を選択する）。

上位選出＆得点割当モジュール２２では前述の上位５ク
ラスを求めるとともに、各クラスに対応した得点を各マ
ス単位で決定する。すなわち上位選出＆得点割当モジュ
ール２２は距離計算モジュール２１より得られた距離か
らクラス単位で順位の第】〜第５番目の各クラスに対し
与える得点を決定し、各文字の得点を求める。例えば第
１番目の距離（短い距離）であったときには５点、その
次に４点、３．２．１とクラスに対し得点を与える。こ
れはマス１からマス４９に対応してそれぞれ設けられる
。上位選出得点モジュール２２の処理結果は総合評価モ
ジュール２４に加わる。

総合評価モジュール２４は入力対象すなわち入力文字と
その候補とが整合する度合いを計算するモジュールであ
り、連想整合モード、全数整合モード、個別整合モード
の３種類の動作がある。

連想整合モードは、連想辞書２３−３に格納されている
候補に対応したマスクとその属するクラスからその候補
の得点を計算するモードである。

連想辞書は第２図（ｂ）の如く、各マスク毎に候補ＩＤ
をアドレスとして、その候補がそのマスクにおいて属す
るクラスのクラスＩＤを格納している。

このデータは、各候補のマスクＩＤに対応するＣｄｉｍ
次元の部分ベクトルの集合をその（重み付き）距離によ
ってクラスタリングして得られるものであり、結果だけ
が連想辞書に格納される。

同時に距離計算モジュールにおけるクラス辞書２３〜１
も対応して作成される。

尚、連想辞書２３−３とクラス辞書２３−１は対応して
おり、その種類は同じになる。２種類以上の辞書を１つ
のメモ１月こ格納する場合、使用辞書指定は辞書参照開
始位置となる。（この辞書を候補ＩＤについて分割して
、それぞれについて並列に総合評価を行うことができ、
より高速なものが要求される場合容易に実現できる）。

連想辞書２３−３は、候補ａがマスクｍで属するクラス
のクラスＩＤ：Ｋを記した表であり、これをＣ　（ｍ，
ａ）＝Ｋと表すと、候補ａ（−１〜ｃ　　ｃａｎｄ）に
対して、 で得られる。尚、ここでＰ　（ｍ，ｋ）は得点を表して
いる。この式により候補ａに対する総合評価値Ｖ　（ａ
）を得る。

総合評価モジュールの全数整合モード、個別整合モード
は各候補に対し、計算するモードであり。

全数整合モードはａ＝１−ｃ　　ｃａｎｄ、個別整合モ
ードはＪ−１　〜ｃ　　ｋｉｎｄ，ａ＝ｂ（ｊ）とし、
距離をｄ（ｍ，ａ）で表し を求める。この値Ｖ　（ａ）は候補ａと入力対象との特
徴ベクトルの（重み付き）距離である。

上位候補選出モジュール２５は各文字対応での上位から
決められた複数の文字例えば５文字を選出し出力する。

この上位５文字が読みとった画像データにおける認識結
果となる。

前述した動作は全てパイプライン処理で成されるもので
ある。すなわち画像データを記憶する画像メモリ１０内
の例えば１頁分のデータをパイプライン処理のよって読
み出し、制御モジュール１５で行単位に分割するととも
に、正規化モジュール１６に１文字単位で出力する。そ
の文字単で前述の細線化，線素化，特徴ベクトル化さら
には認識処理を行う 上位選出モジュール２５は総合評価値に基づいて、候補
に順位をつけ、上位５個を選出するモジュールであり、
入力は連想全数整合モードであるならばＩ　（ａ’，　
Ｖ（ａ）　ｌ　ａ’，　ａ　＝　１　〜ｃ　　ｃａｎｄ
を修正したもの｝ 個別整数合モードであるならば （　（ｊ．　ｖ（ａ）ｌｊ　：　１　〜ｃ　　ｋｉｎｄ
，　ａ　＝　ｂ　（ｊ））（個別整合の総合評価出力） 降／昇順：　（文字連想：大きい順、その他：小さい順
）である。また出力は入力のソート結果の順に並んだ候
補ＩＤ（または入力順序）とその総合評価値である。

前述の第２図を用いた本発明の実施例においては細線化
モジュールを含めた文字認識装置について説明した。

以下では更に細線化モジュールを詳細に説明する。

第３図は本発明の実施例の細線化アレイの構成図である
。正規化したモジュール１６より正規化された１枠内の
パターンデータはｌドソト行単位で細線化モジュール１
８に加える。細線化モジュール１８は第３図に示すごと
く細線セルＨ（１１）〜Ｈ　（Ｌ，Ｎ）より構成される
。それぞれの細線セルＨ　（Ｌ，Ｎ）は上下方向にすな
わち隣合うセルに１ビノトと２ビノトのドノｉ・データ
を加えている。　　　會 第４図は細線化セルの詳細な構成図である。

細線化セル（Ｌ，Ｎ）に加わるドットデータＤ。

はシフトレジスタＲＳＩに加わる。シフトレジスタＲＳ
ＩはレジスタＲＩＯ，Ｒ２，Ｒ８．Ｒ６の４段のシフト
レジスタである。また、Ｄ０は隣合うセルにも加わって
いる。一方、隣のセルがら加わるデータはシフトレジス
タＲＳ２，ＲＳ３に加わる。

第４図の上方向からのデータはシフトレジスタＲＳ２に
また、下方向からのデータはシフトレジスタＲＳ３に加
わる。シフトレジスタＲＳ２はシフトレジスタＲ３，Ｒ
４，Ｒ５、シフトレジスタＲＳ３はシフトレジスタＲｌ
，ＲＯ，Ｒ７よりなっている。さらに下方のセルより加
わるデータはシフトレジスタＲ９に加わる。シフトレジ
スタＲ７の出力はシフトレジスタＲＯにも加わるが、こ
の他に第４図における上のセルにもその結果を出力して
いる。すなわち、シフトレジスタＲ９に加わるデータは
第４図の下方におけるセルの１段シフトしたデータから
加わっている。横方向から加わるデータをまとめるなら
ば、各セルに入力するデータは第５図の如くレジスタと
パターン位置の説明図で明確なようにＲ８を中心として
８方向のドットと、その更に左方向に１ドット更に下方
向にＩドットの合計１１ドットによって構成される。

シフトレジスタＲ６，Ｒ８，Ｒ２，Ｒ５．Ｒ４，Ｒ３，
Ｒ７，ＲＯ．Ｒｌの９個の出力はメモリＦのアドレス入
力端子に加わる。メモリＦは３ビットの出力を有し、そ
の出力はバッファＢに加わる。

ハッファＢに加わるデータＤＩＯ，Ｄｌｌ，ＤＩ２のう
ち、データＤＩＯはオアゲートＯＲ１の入力に加わる。

第５図に示す如く中心ドット（シフトレジスタＲ８に記
憶）に対し８方向の回りの８ドットによってその中心ド
ットを白とすべきあるいは黒とすべきと決定した時には
データＤｌｌＤ１２はＯとなりＤＩＯがその決定の値と
なる。

すなわち、黒であるならば１とし、オアゲートＯＲｌを
介し出力される。又、白であるならばＯとしてオアゲー
トＯＲ１を介し出力される。

一方、この８ドットで中心ドノｌ−Ｒ８の値を決定でき
ない時にはメモリＦはデータＤｌｌあるはＤ１２を１と
する。

データＤｌｌ，Ｄ１２はアンドゲートＡＮＤＩＡＮＤ２
に加わっている。前述した如く中心ドッ１−Ｒ８に対し
決定しているならばデータＤ１１，Ｄ１２はＯであるが
、決定できない場合には他のドットの値を考慮してその
結果を得る。

データＤｌｌはレジスタＲ１０の値を考慮してその結果
を指示する指示信号であり、又データＤ１２はレジスタ
Ｒ９のドットの値によってそのデータを決定する指示信
号である。

レジスタＲＩＯの出力はインパータＩＮＶＩを介してア
ンドゲー｝ＡＮＤＩに加わっている。また、レジスタＲ
９の出力はインハータＩＮＶ２を介してアンドゲートＡ
．　Ｎ　Ｄ　２に加わっている。すなわちデータＤｌｌ
が１の時にはレジスタＲＩＯに記憶するドットデータを
反転しその結果によって出力を決める。また、データＤ
１２が１であるときにはレジスタＲ９の出力の値によっ
てきめている。

換言するならば、レジスタＲ９が０であるならばＤｌｌ
が１であるとき、アンドゲートＡＮＤ　１の２個の入力
に１，１が加わり、■を出力する。

またアンドゲートＤ１２が１でレジスタＲ９で記憶する
値がＯのときにはアンドゲートＡＮＤ２に１，１が加わ
り、アンドゲートＡＮＤ２は１をすなわちＨレベルを出
力する。

アンドゲートＡＮＤＩ，ＡＮＤ２の出力はオアゲートＯ
Ｒ２に加わっており、それらの結果の一方が１であると
きにオアゲートＯＲ２はｌを出力する。オアゲートＯＲ
２の出力はオアゲートＯＲｌに入っており結果的には出
力Ｄ２０はアンドゲートＡＮＤＩ，ＡＮＤ２の論理結果
を出力する。

すなわち、レジスタＲ８のデータを中心ドットとしその
データに対しその回りのデータ（レジスタＲＯ，Ｒｌ，
Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６，Ｒ７で記憶する）で決
定されない場合にはレジスタＲ９あるいはレジスタＲＩ
Ｏの値によって決定している。

第６図は入力データ図、第７図は前記入力データのレジ
スタのデータ変化説明図である。

時刻Ｌ１においてセルＪ＋１にａが、セルＪにｂが、セ
ルＪ−１にＣが、セルＪ−２にｄが加わった時には、セ
ルＪのレジスタＲＳ１にｂが、レジスタＲＳ２にａがレ
ジスタＲＳ３にＣが加わる。

そして、セルＪ−１のレジスタＲＳＩにはＣが、レジス
タＲＳ２にはｂが、レジスタＲＳ３にはｄが記憶される
。また、時刻ｔ２においてはｅ，ｆ，ｇ，ｈが加わるの
で、シフトレジスタは順次シフトし、レジスタＲＳＩに
ｂ，ｆが、レジスタＲＳ２にａ，ｅが、レジスタＲＳ３
にｃ，ｇが、レジスタ９にｄが加わり各レジスタはシフ
トしてその値を記憶する。また、セルＪ−１においては
レジスタＲＳＩにｃ，ｇが、レジスタＲＳ２にｂｆが、
レジスタＲＳ３にｄ，ｈが加わり、その値を記憶する。

以上のように順次シフトし、時刻ｔ３においてｉ，ｊ．
ｋ，ｌが、さらに時刻ｔ４においてｍｎ．ｏ，ｐが加わ
ると、時刻ｔ４におけるセルＪニ：ヨレジスタＲＳｌ？
．：ｂ，ｆ，ｊ，ｎ、レジスタＲ　Ｓ　２　６：　ｅ　
，　　ｉ　．　ｍ、レジスタＲＳ３にｇ．ｋ，Ｏ、レ〕
２スタＲ９にｌが記憶される。また、セルＪ−１のレジ
スタＲＳＩにはｃ，ｇ，ｋ，ｏ、レジスタＲＳ２にはｆ
，ｊ，ｈ、レジスタＲＳ３にはｈ，ｚ，ｐが記憶される
。すなわち時刻ｔ４で順次データａｂｃｄ，ｅｆｇｈ，
ｉｊｋｊ２，ｍｎｏｐが加わると、第６図の斜線部の如
くデータがレジスタＲＳＩ，ＲＳ２．ＲＳ３，ＲＥ９に
記憶される。このときの、対象とするセルの中心ドット
はＪである。

以上のように単なる３×３のドット内の中心ドットのパ
ターンで中心ドットを決定できないときには周りのドッ
トをも加わる様、演算部で演算しているので、目的の細
線化を的確に行うことができる。

〔発明の効果〕

以上述べたように本発明によれば、バイブライン処理に
よって順次細線化を行い、さらに並列に行っているので
細線化を高速に行うことができ、しいては、パターン認
識装置における細線化を、さらに：よパターン認識を高
速化することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図は本発明の実施例のシステム構成図、第３図は本
発明の実施例の細線化アレイの構成図、第４図は細線化
セルの構成図、 第５図はレジスタとパターン位置の説明図、第６図は入
力データ図、 第７図はレジスタのデータ変化説明図である。 １・・・シフトレジスタ、 ２・・・メモリ、 ３・・・演算手段．

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）複数のデータが加わり、該データを順次シフトする
   シフトレジスタ（１）と、 該シフトレジスタの特定領域のデータがアドレスとして
   加わり、該特定領域のデータが前記領域の中心の値を決
   定できるパターンである時には予め決定したデータ（Ｄ
   ＿１）を出力し、決定できない時には前記シフトレジス
   タの特定領域外のデータによって決定する指示信号（Ｄ
   ＿２）を出力するデータを記憶するメモリ（２）と、 前記メモリ（２）より指示信号が加わらない時にはデー
   タ（Ｄ＿１）を選択して出力し、指示信号（Ｄ＿２）が
   加わった時には該指示信号（Ｄ＿２）によって指示され
   る前記特定領域外のデータの値で出力データを決定して
   出力（Ｄ＿３）する演算手段（３）とより成るセルを有
   することを特徴とするデータ変換方式。 ２）前記セルはシストリックアレイ構造に接続され、該
   セルは第１のデータを隣接するセルに加え、前記セルに
   加わる複数のデータは少なくとも隣接するセルに加わる
   第１のデータと、該セルに直接加わる前記第２のデータ
   とより成ることを特徴とする請求項１記載のデータ変換
   方式。 ３）前記複数のデータは白黒を表すドット画像データで
   あり、 前記シフトレジスタ（１）は３×３ドットの特定領域の
   データを前記メモリ（２）に加え、前記メモリ（２）は
   ３×３ドットの中心ドットのデータを白あるいは黒と決
   定できない時、３×３ドットの外周囲のドットデータを
   選択する指示ドットに対応して指示信号を演算手段（３
   ）に加え、該演算手段（３）は指示ドットに対応した指
   示信号によってアンドゲートをオンとし、オンとしたア
   ンドゲートに加わるドットのデータを決定データとして
   出力することを特徴とする請求項２記載のデータ変換方
   式。