JPH05500129A - 光学式文字認識のための行ごとのセグメント化及びしきい値設定 - 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】 光学式文字認識のための行ごとのセグメント化及びしきい値設定 見叫の宵旦 技亙的上！ この発明はマイクロフィルムリーダのための光学式文字認識（ＯＣＲ）システム に且つ特にマイクロフィルムのフレーム（こま）番号を読み取るＯＣＲシステム と関係がある。

背景技術 マイクロフィルムのロールにおける各書類にはフィルムにおけるそれの位置に対 する基準として役立つ関連のフレーム番号がある。特定の書類が配置されている ことを確認する現在の方法は人間の操作員にフレーム番号を視覚的に読み取らせ ることである。フレーム番号を自動的に光学的に読み取るためのシステムを持つ ことは望ましいことである。

文字画像−例えばマイクロフィルムのフレーム番号−を読み取ろうとする際の一 つの問題は書類走査器の感度がＯＣＲシステムの性能を最適化するように調整さ れなければならないことである。感度が低すぎる場合にはＯＣＲシステムは薄い 文字を読み取ることができないかもしれず、又感度が高すぎる場合にはＯＣＲシ ステムは、例えばマイクロフィルムにおけるほこり又は指紋から生じるような、 画像における雑音によって混乱させられることがある。

ＯＣＲシステムはまずフレーム番号における各文字をセグメント化しなければな らない。典型的なマイクロフィルム画像においては、各フレーム番号の数字は垂 直の列に印刷されている。それゆえ、−たんフレーム番号の境界となる仮想箱形 が配置されると、垂直方向におけるセグメント化で十分である。この事実は、下 で説明されるように、マイクロフィルム走査器の感度を制御するという問題を解 決するためにこの発明において利用される。

書類走査器の感度を選択するために接種の技法が知られている。これの大部分の ものにおいては、走査器は走査書類の画像を表現する画素の配列を発生するが、 各画素は、例えば、黒から白までの２５６の可能なグレーレベルの一つを指定す る８ビット語からなっている。各文字が黒の背景上に印刷された白の記号である と仮定して、ＯＣＲシステムは２５６グレーレベルの範囲内のどこかの選択され た感度しきい値に使用している。グレーレベルがしきい値より下にある任意の画 素は背景の一部分であると考えられる。前述の事柄はディジタル領域においては ＯＣＲシステムによって又はアナログ領域においては走査器によって行われ得る 。

米国特許第３２６−３２１６号（アンドリューズ（Ａｎｄｒｅｗｓ））は、パー タン認識システムの故障に応答して書類上の印刷文字を走査して現在の文字を認 識するためのアナログ（グレーレベル）しきい値を変更し、変更されたしきい値 を用いてその文字を再び走査して、同じ文字を認識しようとする考えと開示して いる。文字を認識するためのその後の試みはしきい値を増大又は減小しながら行 われることができる。

米国特許第４７４２５５６号（ディビス（Ｄａｖｉｓ）、Ｊｒ、、外）及び同第 ４５９３３２５号（カナペル（Ｋａｎｎａｐｅ　Ｉ　Ｉ　）外）は局所近傍にお ける画素グレーレベルに基づいた画像グレーレベルしきい値設定制御を開示して いる。

米国特許第４４９０８５２号（サーニ（Ｓａｈｎｉ））及び同第４７３１８６３ 号くセザン（Ｓｅｚａｎ）外〉は画像におけるグレーレベルビークに基づいた画 像グレーレベルしきい値制御を開示している。

米国特許第４８２９５８７号（グレーザ（Ｇｌａｚｅｒ）外）はグレーレベル画 素で補間を行って二進値の黒及び白画素間の遷移を平滑化することによって二進 値画像の解像度を増大することを開示している。

米国特許第３８６８６３７号（シラー（Ｓｃｈｉ　ｌ　Ｉｅｒ））はレーザビー ムの回折パターンを用いたマイクロフィルムフレーム番号読取り装置を開示して いる。

前述の参照文献のどれも、文字を読み取ろうとする前に最もありそうな最適値に 感度しきい値と初期設定する方法を与えていない、それゆえ、上に引用されたア ンドリューズの特許におけるように、しきい値が良くない結果に遭遇したときに 増大されるべきか又は減少されるべきかを決定する確実な方法がない。

対照的に、この発明は、マイクロフィルムフレーム番号における各数字をそれの 前のものから垂直にセグメント化すると同時に、先行する数字の読み取り中に得 られた結果及びセグメント化過程中に得られた結果に基づいて、数字の読取り前 に感度しきい値に対する最優度の最適値を決定する。これはしきい値が最適の最 小値において初期設定されるような方法で行われる。従って、次の文字を読み取 る失敗した試みに続くしきい値の補正は常にしきい値を増大することによって行 われる。それゆえに、そのような補正は、従来の技術を特徴づけている、しきい 値を増大して次に減小する確率的試み、によって特徴づけられる必要はない。

発明の開示 この発明はマイクロフィルムフレーム番号を読み取るためのＯＣＲシステムであ る。この発明のシステムはまず、マイクロフィルム画像における標準起点標識を 検出することによって画一的マイクロフィルム仕様に従って所与のマイクロフィ ルムフレームに対するフレーム番号の境界を定める仮想箱形を配置する。この境 界設定箱形は垂直の長方形であって、これの内部にはフレーム番号が隔置されて 垂直に配列されている。システムは次に境界設定箱形の頂部から始まって一つず つ各数字を抽出して読み取る。

開催の文字又は数字の抽出中、この発明は、画像における雑音のために走査器が 隣り合った数字間であまりにも多くの「ＯＮ」画素を検出するまでしきい値を下 げることによって文字間の画素行を走査しながら次の文字に対して最適の最小グ レーレベル感度しきい値を予測する。抽出文字又は数字の各試み認識中、この発 明は信頼値を計算し、そしてその信頼値が同じ文字を認識する次の試みの前に不 十分であるならば感度しきい値を増大する。

出　のしきい 現在の数字を首尾よく読み取った後、システムは次の数字の抽出を始める。まず 、システムは、現在の数字と次の数字との間にあることは確かである、前に抽出 された数字の底部の下の所定数の行く例えば、４行〉である位！まで進む。そし て、システムは現在の行が、グレーレベルが感度しきい値より上にある所定数未 満の画素（例えば、５画素）を収容しているかどうかを決定する。収容している ならば、システムはグレーレベル感度しきい値を所定の減分量だけ減小し、そし てグレーレベルが感度しきい値より上にある画素の数が所定数を超えるか、又は 最小のしきい値に達するまでこの過程を繰り返す。システムは次に、グレーレベ ルが現在のしきい値より上にある別の所定数より多い画素（例えば、１０ｉｉ１ 素）を有する次の行を捜すことによって次の数字の頂部画素行を捜索する。シス テムは次に、グレーレベルがしきい値より上にある所定数未満の画素（例えば、 １０画素）を有する次の行を捜索する。このようにして識別されたこの２番目の 画素行は数字の底部である。このようにして識別された頂部行と底部行との閏の 画像は次に読み取られるべき次の文字画像として抽出される。画像を抽出する際 、グレーレベルが感度しきい値より下にある任意の画素は黒青景の一部分であっ て文字字画の一部分ではないと考えられる。実際上、しきい値より下の非ゼログ レーレベルを有する画素は雑音として放棄される。

゛　の　い 各抽出文字画像は特徴準拠式文字認識装置、例えば特徴準拠式ベクトル距離認識 装置によって読み取られる。システムは又、抽出文字画像を表現するベクトルと 既知の記号を表現する二つの最も近い層重ベクトルとからの距離の閏の差に比例 した信頼値を計算する。この発明のマイクロフィルムフレーム番号ＯＣＲシステ ムは信頼値レベルが最小値より上にあるかどうかを決定する。信頼値が最小レベ ルより上にないならば、システムはグレーレベル感度しきい値を所定の増分量だ け増大し、そして前述の抽出過程を画素行ごとに繰り返す。この循環過程は満足 な信頼値レベルが達成されるまで繰り返される。

−ベーーー この発明の採択実施例においては、特徴準拠式文字認識装置は、ヒン・リーオン ・タン（Ｈｉｎ　Ｌｅｏｎｇ　Ｔａｎ）によって出願されて、この出願の譲受人 に譲渡された、「特徴準拠式・テンプレート整合形光学的文字認識システム（Ａ 　ＦＥＡＴＵＲＥ−ＢＡＳＥＤ　ＡＮＤ　ＴＥＰＬＡＴＥ　ＭＡＴＣＨＩＮＧ　 ０ＰＴＩＣＡＬ　ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮ　ＳＹＳＴＥＭ） Ｊという名称の米国特許出願連続番号に開示された形式のものである。そのよう な装置はグレーレベル画像画素が二階調画素に変換されることを必要とする。こ の発明においては、この変換はグレーレベルが感度しきい値より上にあるすべて の画素を「ＯＮ」であると考え且つグレーレベルが感度しきい値以下にあるすべ ての画素をｒＯＦＦ、であると考えることによって実施される。

本質的には、文字分離中この発明は画像の空白部分における雑音に応答して次の 文字を読み取るための最低最適グレーレベル感度しきい値を予測する。次の文字 の読取り中、こは発明は計算された信頼値に応答してしきい値を予測値から必要 な最小範囲まで増大する。

図面の簡単な説明 この発明の採択実施例が添付の諸図面に関して下で詳細に説明されるが、この諸 図面中、 図１は一つの例におけるこの発明の動作を図解した絵弐線図であり、図２はこの 発明を具体化したシステムの構成図であり、図３は図２のシステムの動作を図解 した流れ図であり、図４は図１に描かれた例における、図２のシステムにより制 御されたグレーレベル感度の変動を描いた図表である。

発明を実施するための方法 図１に言及すると、マイクロフィルム条片１００には起点フレームｌ１１ｍ１０ ２があって、これはマイクロフィルムフレーム番号を規定する垂直整列の数字１ ０６．１０８，１１０を収容した仮想境界設定箱形を配置している。この発明は 画像画素の各水平行１１２を一つずつ処理することによって各個別の数字１０６ ゜１０８．１１０の画像を分離して抽出する。

この発明を具体化したシステムが図２に図解されている。マイクロフィルム走査 器２００は図４のマイクロフィルム条片１００念走査して、各画素が所定範囲内 のグレーレベル値を有している水平行及び垂直列の画像画素の配列を生成する。

例えば、各画素が８ビ・７トバイトであるならば、それのグレーレベルは２５６ の可能な値の任意の一つであることができる。グレーレベル画像記憶装置２０２ は走査器２００によって発生されたディジタル画像を記憶する。

比較器２０４は、画素のグレーレベルがバッファ２０６に記憶された感度しきい 値の上にあるか又は下にあるかに依存して二つの二進値（ｒＯＮＪ及びｒＯＦＦ Ｊ）の一つに各画素を変換し、そしてその結果を二階調画像認識装置２０８に記 憶する。特徴準拠式認識処理装置２１０は記憶装置２０８に記憶された二階調画 像について特徴準拠式光学的文字認識を行って、既知の記号を持った画像を識別 すると同時にこの識別に関連した信頼値を計算する。制御処理装置２１２は文字 分離又は抽出ウニｌｉｌ調画像記憶装置の内容に応答して、バッファ２０６に記 憶されたグレーレベル感度しきい値を補正する。制御処理装置２１２は処理装置 ２１０によって行われた認識過程中に認識処理装置２１０によって生成された信 頼値に応答して、バッファ２０６に記憶された感度しきい値を補正する。

採択実施例においては、認識処理装置２１０は、ヒン・リーオン・タン（Ｈｉｎ 　Ｌｅｏｎｇ　Ｔａｎ）によって出願されて、この出願の譲受人に譲渡された、 「特徴準拠式・テンプレートＮき形光学的文字認識システム（Ａ　ＦＥＡＴＵＲ Ｅ−ＢＡＳＥＤ　ＡＮＤ　ＴＥＭＰＬＡＴＥ　ＭＡＴＣＨＩＮＧ　０ＰＴＩＣＡ Ｌ　ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＲＦＣＯＧＮＩＴＩＯＮ　ＳＹＳＴＥＭ）Ｊ、！＝いう 名称の米国特許出願連続番号に記載されたシステムを実現する。しかしながら、 この引用特許出願の各文字画像を画像フレームの一隅へ整列させることを教示し ているが、この発明においては各文字を画像フレームの中心に置くことが好まし い。

図２のシステムの動作が今度は図３の流れ図を９照して説明される０図２のシス テムがまず初期設定されると、バッファ２０６におけるグレーレベル感度しきい 値は走査器２００のグレーレベル範囲の両極端の間の中間の値に初期設定される （図３のブロック３００）。例えば、走査器のグレーレベル目盛が黒から白まで ０ないし２５５であるならば、初期レベルは１７５に設定される。他方、グレー レベル目盛が黒から白まで２５５ないし０であるならば、初期しきい値は１２５ に設定される。この発明の採択実施例においては、この初期しきい値レベルは又 、それより下ではシステムがしきい値の減小を許容しない最小レベルである。

制御処理装置２１２は開始ポインタを図１の境界設定箱形１０４の頂部画素行１ １２に設定する。これは記憶装置２０２の頂部行アドレスに対応している。処理 袋！２１２は次に最初の数字１０６の頂部及び底部の境界を定める行１１２ａ及 び１１２ｂ間の水平画素行をグレーレベル画像記憶装置から取り出すく図３のブ ロック３０４）。このように取り出された各画素は比較器によって感度しきい値 （２０６）と比較され、そして二進値結果（「ＯＮ」又は「ＯＦＦ」）は二階調 画像記憶装置における対応する場所に記憶される。現在の行アドレスの下に文字 があるとすれば（図３のブロック３０６のＦＡＬ’ＳＥ（偽）分岐）、頂部及び 底部境界膜定行１１２ａ及び１１２ｂは、記憶装置２０８における対応する二階 調画像が所定数より多いｒＯＮ、画素（望ましくは、１０画素）を含んでいる、 それぞれ最初及び最後の水平画素行をめて画像における最初のく頂部）行から下 へ捜索することによってブロック３０４の段階において見いだされる。

認識処理装置２１０は次に記憶装置２０８に記憶された二階調画像データからベ クトルを生成し、そしてこのベクトルと基準ベクトル記憶装置２１４に記憶され た二つの最も近い基準ベクトルとの間の距離を計算する（図３のブロック３０８ ）。認識処理装置２１０はこれら二つの距離の比を信頼値として制御処理装置２ １２に送り、そしてこれはそれを所定の許容レベルと比較する（図３のブロック ３１０）。信頼値が所定の許容レベルの下にあるならば（ブロック３１０のＦＡ ＬＳＥ分岐）、制御処理装置ｔ２１２は感度しきい値バッファ２０６の内容を所 定の増分量だけ増分しく図のブロック３１２）且つ二階調記憶装置２０８の内容 を空にする。システムは次にブロック３０４の段階に戻って後続の段階を繰り返 し、従って記憶装置２０２におけるグレーレベル画像は再び記憶装置２０８に累 積された二階調画像に変換されるが、この場合より高いグレーレベルしきい値が 比較器２０４によって使用される。

結局、許容可能な信頼レベルが得られ（区３のブロック３１０のＴＲＵＥ　（真 ）分岐）、従って認識処理装置２１０は最も近い基準ベクトルに対応する記号を 持った現在の文字画像を識別する。図３のブロック３１４において、制御処理装 置２１２は、ブロック３０４の段階において見いだされた前の文字の底部境界設 定水平行の４行下にそれの開始ポインタを設定する。前の文字が図１の「６」の 数字１０６であったならば、新しい開始ポインタ位置は行１１２ｂの４水平画素 行下にある。これはポインタが現在隣りきった文字の間にあって、ここでは理想 的にはｒＯＮ、画素がないことを保証する１次に制御処理装置２１２はこの行に おけるｒＯＮ、画素の数を計数する。この数が所定数（望ましくは、５）未満で あるならば、これは現在のグレーレベルしきい値が局所的背景雑音レベルを処理 するのに十分より以上のものであることを意味する（図３のブロック３１６のＹ ＥＳ　（イエス）分岐）。この場合には制御処理装置２１２はグレーレベルしき い値バッファ２０６の内容を所定の減分量だけ減分する（図３のブロック３１８ ）。

ブロック３１６及び３１８の減分過程は、ｒＯＮＪ画素の数が所定数より上にな るかくブロック３１６のＮｏ（ノー）分岐）又はしきい値が最小レベルに減分さ れてしまう（ブロック３１７のＹＥＳ分岐）まで、現在の画素行において繰り返 される。その時点において、動作は図３のブロック３０４の段階に復帰する。

この発明の一実施例では、図３のブロック３１２の段階において、制御処理装置 ２１２はこれが良くない信頼値に応答してグレーレベルしきい値を増分した回数 を計数し続ける。この計数がある数をいつか超えたならば、制御処理装置は失敗 を宣言して、システムに次の文字の読取りを開始させる。

図４はグレーレベルしきい値バ／ファ２０６の内容が画像における雑音、例えば 区１に示された「しみ」１１４の存在で変動する様子を図解している。しみ１１ ４が例えばほこりによるならば、じみを表現する記憶装置２０２に記憶されたグ レーレベル画像における画素は数字１０６，１０８，１１０のそれより小さいグ レーレベルを持つ傾向がある。「１」の数字１０８を読み取ろうとする際には、 認識処理装置２１０は連続した試みの間低い信頼値得点を生成し続ける。各画み では、制御処理装置２１２はしみ１１４のグレーレベルが超過されるまでグレー レベルしきい値と上昇させ、従ってそれは二階調画像において消失する。これは しきい値が数回の反復にわたって増大する図４の図表の部分に対応している。こ の時点において「１」の数字は最終的に認識される１次に、システムが「１」の 数字１０８と「９」の数字１１０との間の画像の空間における選択行を監視して いるので、制御処理装置２１２はしきい値レベルが選択行におけるｒＯＮ、画素 の計数を維持するために必要とされるものよりも十分上にあることを発見する。

それゆえ、後続の反復の間しきい値は再び最小レベルまで減分される。これは、 しきい値が数回の反復中減小される［２１４の図表の部分に対応している。

この発明は、連続した文字が互いに垂直に整列させられている書類画像を水平行 による文字のセグメント化によって処理するものとして説明されたが、通常の本 文におけるように文字が水平方向に整列させられて垂直方向に直立している書類 画像についても同様に有効である。この後者の渇きには、この発明は文字を垂得 る。

この発明を実施するＣ言語における計算機プログラムが付録Ａとしてここに添付 されている。このプログラムにおいては、グレーレベル目盛は黒から白まで２５ ５ないしＯであり且つ最小グレーレベルしきい値は１２５である。

この発明は特にその採択実施例に関して詳細に説明されたが、この発明の真の精 神及び範囲から外れることなく接種の変形及び変更が行われ得ることは理解され る。

付録Ａ イーストマン・コダック・カンパニーによる著作権　１９９０／倫、☆☆倫☆☆ ☆鳴☆嚢資嶺☆僑☆峰☆健☆★會慟☆☆会會會會☆☆☆☆☆☆☆脅會☆☆會會會 ☆☆会會☆會☆ＯＣＲｏｎ　ｍｉｃｒｏｆｉｌｍ　ｄｏｃｕｍａｎｔ　ｒｅｆｅ ｒｅｎｃｅｓ。

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Ａｆｔｅｒ　ｉｔ　ｉｓ　ｆｏｕｎｄ、　ｔｈｅ　ｐｏｉｎｔｅｒ　ｔｏ　ｔｈ ｅ　１ａｓｔ　ｒｏｗ　ｏｆ　ｔｈａｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｉｓ　ｐｌａｃｅｄ 　ｉｎ　ｉｎｔ３−ｒｏｗ★貴★嚢債＊壷☆嚢☆肴☆４に＊☆☆☆☆☆★☆☆☆ 嚢☆☆☆☆★☆肴☆★嚢嚢嚢☆嚢肴☆☆★☆☆☆倫嚢☆☆貞嚢☆☆★★貴４に／ ｉｎｔ　ｎｕｍｒｏｗｓ、　ｃｇ［２］、　ｂｅｇｉｎ、　ｔｏｔａｌ、　ｃｈ ａｒ　１ｎｄｅｘ；ｄｏｕｂｌｅ　ｄｉｓｔ［１１］、ｃｏｎｆｉｄ；／＊５ｔ ｏｒｅ　ｔｈｅ　１ｎｉｔｉａｌ　ｒｏｗ＊／ｂｅｇｉｎ　ｗ　ｂｅｇｉｎ−ｒ ｏｗ　；／☆ｉｆ　ｐｏｓｓｉｂｌｅ、ｒｅｓｅｔ　ｔｏ　ｈｉｇｈｅｒ　ｔｈ ｒｅｓｈｏｌｄ★／ｉｆ（ｔｈｒｅｓ　１ｎｄｅｘ　＞−１ン（廿１ｒａ！　’ ＝　ｔｈｒａｓ　ａｒｒａｙ　［−−ｔＪ１ｒｅｓｌｎｄｅＸ］　；ｗｈｉｌｅ （ｔｈｒａｓ、−１ｎｄｅｘ　＞ｓｗ　Ｏ＆＆　１ｉｎｅ」斗ｘｅｌ−ｃｏｕｎ ｔ（ｂｅｇｉｎ＋４）＜　ＴＥＸＴ−Ｐ工ＸＥＬ−ＴＨＲＥＳ）　（ｐｒｉｎｔ ｆ　（會１＼ｎＲａ５ａｔ　ｈｉｇｈｅｒ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ｍ　ｔｄ”。

ｔｈｒｅｓ　ａｒｒａｙ　［ｔｈｒａｓ−ｉｎｄｅｘｌ　）　；ｔｈｒａｓ　雪 ｔｈｒｅｓ−ａｒｒａｙ［−−ｔｈｒａｓ−ｉｎｄｅｘｌ　；ｔｈｒｅｓ　−ｔ ｈｒｅｓ−ａｒｒａｙ　［＋＋ｔｈｒ４！Ｓ−１ｎｄＱＸ］　；ｗｈｉｌａ（ｔ ｈｒａｓ−ｉｎｄｅｘ　＜　３）　（／☆ｒａｓａｔ　ｓｔａｒｔｉｎｇ　ｒｏ ｗ　＊／ｂｅｇｉｎ　ｒｏｗ　−ｂａｇｉｎ　＋　４；／★ｆｉｎｄ　ｔｈｅ　 ｎｅｘｔ　ｃｈａｒ　ｏｆ　ａｔ　１ａａｓｔ　ＭＩＮ　ＤＯＴ　ＲＯＷＳ☆／ ｄｏ（ ｎｕｍ−ｒｏｗｓ　＝　ｆｉｎｄ　ｃｈａｒ（ｂｅｇｉｎ　ｒｏｗ、　ｐ　ｅｎ ｄ　ｒｏｗ）　；ｂｅｇｉｎ−ｒｏｗ　！☆ｐ　ｅｎｄ　ｒｏｗ；ｔｏｔａｌ　 ＝★ｐ　ｅｎｄ　ｒｏｗ　−ｂｅｇｉｎ　＋　４；】 ｗｈｉｌｅ（ｎｕｎ　ｒｏｗｓ　１１１１１０　＆＆　ｎｕｍ　ｒｏｗｓ　＜　 ＭＩＮ−ＤＯＴ　ＲＯＷＳ　＆＆ｔｏｔａｌ　＜ｓｗ　ＭＡＸ　Ｎ工Ｌ　ＲＯＷ Ｓ　）　；／＊　ｃｈａｃｋ　１ａｓｔ　ｃｈａｒ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　＊ ／ｉｆ（（ｎｕｍ−ｒｏｗｓ　ｍ　Ｏ）　ｌ　ｌ　（ｎｕｍ　ｒｏｗｓ　＜　Ｍ ＩＮ−ＤＯＴ　ＲＯＷＳ　＆＆ｔｏｔａｌ　＞　ＫＡＸ　Ｎ工ＬＲＯＷＳ））ｒ ｅｔｕｒｎ　（９９）； ／＊　ｃｈｅｃｋ　ｉｆ　ｃｈａｒ　ｉｓ　ａ　ｄｏｔ☆／ｉｆ（ｎｕｍ　ｒｏ ｗｓ　＜　ＭＡＸ　ＤＯＴ　ＲＯＷＳ　）　（ｆｉｎｄ−ｃｇ（ｐ　ｅｎｄ　ｒ ｏｗ、ｎｕＴＩＩ　ｒｏｗｓ、ｃｇ）；ｉｆ（ｃｇ［：Ｌ］　＞　ｃｏｒｎｅｒ ［ｌ］＋ＭＩＮ−ＤＯＴ　Ｎ　＆＆　ｃｇ［１］　＜−ｃｏｒｎｅｒ［ｉ］＋Ｍ ＡＸ−ＤＯＴ−Ｎ）ｒａｔｕｒｎ　（１１）； ／會　１ｄｅｎｔｉｆｙ　ｔｅｘｔ　ｃｈａｒ　嚢／ｉｆ（ｎｕ！ｎ　ｒｏｗｓ 　＞　ＭＩＮ−ＣＨＡＲＲＯＷＳ　＆＆　ｎｕｍ　ｒｏｗｓ　＜ｗａＭＡＸ　Ｃ ＨＡＲＲｏｗＳ）（ ｆｉｎｄ−ｃｇ（ｐ−ａｎｄ−ｒｏｗ、　ｎｕｍ−ｒｏｗｓ、　ｃｇ）　：ｐｉ ｘｅｌ−Ｃ口ｕｒＩｔ（Ｃｑ、ｎｕｍ−ｒｏＷＳ）；ｃｏｍｐｕｔｅ−ｄｉｓｔ 　（ｄｉｓｔ）　；ｃｈａｒ　１ｎｄｅｘ　＝　ｍｉｎ　ｄｉｓｔ（ｄｉｓｔ、 　＆ｃｏｎｆｉｄ）　；１ｆ（ｃｏｎｆｉｄ　＜　０．７５） ｒｅｔｕｒｎ　（（：ｈＦｌｒ　１ｎｄｅｘ　）　；１ｓｅ ｐｒｉｎｔｆ（”Ｘｎｃｏｎｆｉｄａｎｃａ　ｖａｌｕｅ　ｔｄ、　ｔｒｙｉｎ ｇａｇａｉｎ”　、　ｃｏｎｆｉｄ）　；／＊　Ｒａ５ｅｔ　ｔｈｒｅｓｈｏｌ ｄ　ａｎｄ　ｔｒｙ　ａｇａｉｎ☆／１ｈｒａｓ　−ｔｈｒａｓ−ａｒｒａｙ　 ［＋＋ｔｈｒｅＳ−１ｎｄｅＸ］　；ｉｆ（ｔｈｒｅｓ　１ｎｄａｘ　＜　３） ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎＲａ５ａｔ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　（ｉｎ　ｒｅａｄ　 ｃｈａｒ）　：ｔｄ”、ｔｈｒｅｓ）； ｐｒｉｎｔｆ　（”　ＩＶＶｎＣｈａｒａｃｔａｒ　ｎｏｔ　ｆｏｕｎｄ”　） 　；ｒｅｔｕｒｎ（９１）； ｍｉｎ−ｄｉｓｔ（ｄｉｓｔ、ｐ　ｃｏｎｆｉｄ）ｄｏｕｂｌｅ　ｄｉｓｔ［］ 、　★ｐ　ｃｏｎｆｉｄ；／★☆☆責☆☆嚢★☆★★☆★★☆☆嚢★★★☆★★ ☆★★＊＊貴★★嚢★★＊＊＊＊☆☆倫★★☆☆☆☆★☆☆＊＊＊＊☆Ｆｉｎｄ 　ｔｈｅ　ｍｉｎｕｍｕｍ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｖａｌｕｅ　ｉｎ　ｄｉｓｔ［ ］☆☆／ ｉｎｔ　ｎｌ、ｎ２．ｉ； ／☆ｆｉｎｄ　ｍｉｎ　ａｎｄ　ｍ１ｎ−１ｄｉｓｔ　＊／ｎ１＝ｎ２＝ｏ； ｎｌ　場（ｄｉｓｔ［ｉｌ　（ｗ　ｄｉｓｔ［ｎｌ］）？　ｉ＝　ｎｌ；ｎ２　 ｍ　（ｄｉｓｔ（ｇ　〉５ＩＩｄｉｓｔ［ｎ２］）？　ｉ：　ｎ２；ｆｏｒ　（ ｉ＝ｏ；　ｉ　＜　１１；→１）ｎ２　ｍ　（（ｄｉｓｔ［ｉｌ　＜ｗｍ　ｄｉ ｓｔ［ｎ２］）　＆＆　（ｉ　：ｔｍ　ｎｌ））？　ｉ：　ｎ２；ｆｏｒ　（ｉ ＝ｏ；　ｉ　＜　１１；　＋＋１）（ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎ（ｔ２ｄ）　ｔｆ ”、　ｉ、ｄｉｓｔ［ｉｌ）；ｉｆ（ｉ　ｗｘ　ｎｌ）　ｐｒｉｎｔｆ（嘲１　 ＜−−−１市１）　７ｉｆ（ｉ　ｗ　ｎ２）　ｐｒｉｎｔｆ（Ｉｔ　＜−−−２ ”）；ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎｍ１ｎ　ｒａｔｉｏ　ｍ　ｔｆＩ′、（ｄｉｓｔ ［ｎｌ］／ｄｉｓｔ［ｎ２］）　）　；☆ｐ　ｃｏｎｆｉｄ　ｗ　ｄｉｓｔ［ｎ ｌ］／ｄｉｓｔ［ｎ２］　：ｒｅｔｕｒｎ（ｎｌ）； ｃｏｍｐｕｔｅ　ｄｉｓｔ（ｄｉｓｔ）ｄｏｕｂｌｅ　ｄｉｓｔ［］； ／☆☆☆嚢☆☆★貴☆＊嚢☆☆☆☆☆☆☆★峰☆肴☆＊＊☆☆☆☆☆＊☆＊＊肴 ☆☆☆★＊嚢嚢☆☆★☆＊嚢★＊貴☆☆☆Ｃｏｍｐｕｔｅ　ｔｈｅ　＠ｕｃｌｉ ｄｅａｎ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｖａｃｔｏｒ［コ　ａｎｄａａ ｃｈ　ｏｆ　ｔｈｅ　１１ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｖｅｃｔｏｒｓ　ｃｈａｒ−ｒｅｆ［］　［］、　ｏｕｔ ｐｕｔ　ｐｌａｃｅｄ　ｉｎ嚢★☆☆貴★☆★★橋☆★倫☆☆／ ／☆　ｄｏ　ｆｏｒ　ｅａｃｈ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｖｅｃｔｏｒ　＊／ｆｏ ｒ（ｉ＝ｏ；　ｉ　＜　１ｍ；　＋＋ｉ）（ｓｕｍ　ｗｏｒ ／☆ｃｏｍｐｕｔｅ　ａｕｃｌｉｄｅａｎ　ｄｉｓｔａｎｃｅｆｏｒ（ｊ＝ｏ； 　ｊ　＜　３６；→ｊ）（ｔ　Ｗ　ｖａｃｔｏｒ［ｊコ　−　ｃｈａｒ　ｒｅｆ ｓ［ｉｌ　［ｊ　］　；ｓｕｎ　＋！　（ｔ☆ｔ）； ｓｕｍ　／璽　３６．Ｏ１ ｄｉｓｔ［ｉｌ　ｗａ　ｓｑｒｔ（ｓｕｍ）　；☆／ ／☆ｃｏｍｐｕｔａ　ａｂｓｏｌｕｔｅ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　六／ｆｏｒ（ｊ＝ ｏ；　ｊ　＜　３６；　＋＋ｊ）（ｔ　ｗ　ｖａｃｔｏｒ［ｊ］　−Ｃｈａｒ− ｒｅｆｓ［ｉｌ　［コ］；ｉｆ　（ｔ　＞　Ｏ） ｓｕｍ　＋＝　ｔ； ｌｓｅ ｓｕｍ　−−ｔ； ｄｉｓｔ［ｉｌ　＝　ｓｕｍ７３６．０　；ｒｅａｄ　ｃｈａｒ　ｒａｆｓ（） ／＊＊☆☆☆★嚢☆★貴＊☆★★☆★★★＊嚢★☆嚢★☆★★＊＊＊☆★☆資★ ★＊肴☆☆☆肴☆★☆☆★★★☆☆☆★★★Ｒｅａｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｂｌｏｃ ｋ　ｐｉｘｅｌ　ｃｏｕｎｔ　ｆｏｒ　ｅａｃｈ　ｏｆ　ｔｈｅ　１１ｒｅｆａ ｒｅｎｃｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ。

★倫★☆☆＊＊＊＊＊責☆☆☆☆＊＊☆☆☆★☆★☆☆六★★嚢★★★★☆女★ ＊嚢★★☆肴☆★４に＊嚢☆☆☆☆愉☆貴★☆ｉｎｔｉ、ｊ； ｃｈａｒ　ｆｌ［８０］、　ｂｕｆｆｅｒ［１００］；ＦＴＬＥ　＊ｆｐ、★ｆ ｏｐｅｎ□　；ｆｏｒ（ｉ−０；　ｉ　＜　１１；　←１）（ｐｒｉｎｔｆ　（ ”＼ｎａｎｔａｒ　ｒａｆ　ｆｉｌｅ　ｆｏｒ　ｃｈａｒ　＃　ｔｄ　：　”、 　ｉ）　；５ｃａｎｆ（”ｔｓ”、ｆｌ）； ｐｒｉｎｔｆ（”ｔｓ”、ｆｌ）； ｆｐ　ｓ＋　ｆｏｐｅｎ（ｆｌ、”ｒ”）；／☆　１ｏｏｋ　ｆｏｒ　ＸＸ　ｔ ａｘｔ　ｓ＠ｐａｒａｔｏｒ　☆／ｆｓｃａｎｆ（ｆｐ、”ｔｓｔ”、ｂｕｆｆ ｅｒ）；ｗｈｉｌｅ　（（ｂｕｆｆｅｒ［Ｑコ　！−’Ｘ’）　ｌｌ　（ｂｕｆ ｆｅｒ（１′Ｊ　ま＝ＩＸｌ）　ン７ｆ口ｒ　（ｊ＝ｏ＋　ｊ　＜　３６；　十 ＋ｊ）ｆｓｃａｎｆ（ｆｐ、”ｔｄ−＆ｃｈａｒ　ｒａｆｓ［ｉｌ　［ｊ］）　 ；ｆｃｌｏｓａ（ｆｐ）　； ｒａａｃｊｂｌｏｃｋ　ｒｅｆ（） ／☆☆☆★☆★☆☆★☆＊＊嚢★☆☆嚢☆☆☆☆＊☆☆☆＊＊☆★＊嚢嚢☆☆☆ ☆★★★☆☆☆☆★貞☆倫☆倫☆嚢★☆☆☆Ｒｅａｄ　ｉｎ　ｔｈａ　ｂｌｏｃ ｋ　ａｓｓｉｇｍｅｎｔ　ｆｏｒ　ｅａｃｈ　ｐｉｘｅｌ　ｉｎ　ｔｈｅｌａｔ ｔｉｃｅ ☆☆貞＊☆☆★★★＊＊＊＊＊＊肴☆＊＊嚢嚢肴☆☆☆☆☆嚢嚢★☆☆貴☆☆☆ ☆嚢嚢☆嚢☆☆★嚢★肴☆☆☆嚢★☆☆嚢☆☆☆＊／ ｉｎｔ　ｉ、う、ｂｌｏｃｋ　５ｉｚｅ；ｃｈａｒ　ｆｌ［１００］； Ｆ工ＬＥ　＊ｆｐ、＊ｆｏｐｅｎ□； ｐｒｉｎｔｆ（”＼ｎａｎｔｅｒ　ｆｉｌｅｎａｍａ　ｆｏｒ　ｂｌｏｃｋ　ｒ ｅｆｓ　：　”）；５ｃａｎｆ（”ｔｓ”、ｆｌ）ｒ ｐｒｉｎｔｆ（ｌｌＸｓｌｌ、ｆｌ）　Ｘｆｐ　＝　ｆｏｐｅｎ（ｆ：Ｌ、ｒ” ）；ｆｓｃａｎｆ　（ｆｐ、　”％ｄ″、＆ｂｌｏｃｋ　５ｉｚｅ）　；ｆｏｒ （ｉｍｏ；　ｉ　＜　：Ｌ２８Ｘ　＋＋１）ｆＯｒ（］”Ｏｉ］＜１２８；＋＋ ｊ）ｆｓｃａｎｆ（ｆｐ、”％ｄ”、＆ｂｌｏｃｋ　ｒｅｆ［ｉｌ　［う］）； ｒｅｔｕｒｎ（ｂｌｏｃｋ　５ｉｚａ）　；ｆｉｎｄ　ｃｇ（ｐ　ａｎｄ−ｒｏ ｗ、　ｎｕｍｒｏｗｓ、　ｃｇ）ｉｎｔ　＊ｐ−＠ｎｄ　ｒｏｗ、　ｎｕｍｒｏ ｗｓ、　ｅｇ［］；／＊嚢☆壷☆☆☆☆☆☆☆嚢☆☆☆☆★☆☆☆☆☆☆★貴★ 彎☆＊☆☆☆＊☆☆☆貴☆☆★☆☆☆★★☆☆☆☆☆☆☆☆ｆｉｎｄｓ　ｃｇ　 ｏｆ　ｃｈａｒ　ｗｉｔｈｉｎ　ｔｈｅ　５ｐｅｃｉｆｉｅｄ　ｒｏｗｓ嚢☆倫 ★☆★☆☆☆★貴☆☆倫☆☆☆☆☆＊＊☆★嚢★★嚢☆★貴☆☆★＊☆嚢☆＊＊ ＊彎★＊☆★☆☆☆脅☆☆☆☆★／１ｎｔｎ、ｎ； ｆｌｏａｔ　ｐｉｘａｌ−ｓｕｍ、ｍｓｕｍ、ｎｓｕｍ；ｍｓｕｍ　ｍ　ｎｓｕ ｍ　ｚ　ｐｉｘａｌ−ｓｕｍ　＝　Ｏ；ｆｏｒ（ｍ　！　（＊ｐ　ｅｎｄ　ｒｏ ｗ　−ｎｕｍｒｏｗｓ　＋ｌ）　ｒ　ｍ　＜ｗ　金ｐ−ｅｎｄ−ｒｏｗ　；←ｍ ｕ ｐｉｘａｊｓｕｍ　＋＝　ｎｕｍ　ｊｉｘａｌｓ［ｍｌ　；ｍｓｕｍ　＋Ｗ　（ ｎｕｍＪＩｉｘｅｌｓ［ｍｌ　☆ｍ）；ｎｓｕｍ　十ｍ　（ｎｕｎＪｉｘｅｌｓ ［ｍｌ　★ｍｅｉｎ　ｃｏｌｕｍｎ［ｍｌ　）　；／★ｐｒｅｖｅｎｔ　ｄｉｖ ｉｓｉｏｎ　ｂｙ　ｚｅｒｏ☆／ｐｉｘｅｌ−ｓｕｍ　＝　（ｐｉｘｅｌ−ｓｕ ｍ　＝　Ｏ）？　１：　ｐｉｘｅｌ　ｓｕｍ；ｃｇ［ｏ］　−（０−５＋　ｍｓ ｕｍ／ｐｌＸｅｌ−５ｕｌｎ）　；ｃｇ［ｌｌ　＝　（０，５＋　ｎｓｕｍ／ｐ ｉｘｅｌ−ｓｕｍ）　；ｐｉｘｅｌ　ｃｏｕｎｔ（ｃｇ、　ｎｕｎ　ｒｏｗｓ） ｉｎｔ　ｃｇ［］、　ｎｕｍ　ｒｏｗｓ；／＊＊＊＊☆★六★★＊４ｅ彎☆會★ ★★☆☆☆★★貴☆☆☆★★★嚢☆☆☆★＊＊嚢★嚢★★＊☆★☆☆★★☆＊嚢 ★嚢★嚢Ｃｏｕｎｔｓ　ｔｈｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｃｂａｒａｃｔａｒ　ｐ ｉｘｅｌｓ　ｉｎ　ｅａｃｈ　ｂｌｏｃｋ　ｏｆｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ　ｔｅ ｘｔ　ｒｅｇｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｒａｆｅｒｅｎｃａｃｌ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　 ｃｑ。

嚢＊☆★女＊嚢★嚢★☆＊嚢★嚢＊＊☆☆★☆肴肴☆☆肴★☆☆☆嚢責嚢★嚢皆 ★嚢☆嚢責に★嚢嚢☆☆嚢倫★嚢責嚢☆嚢★６１★／ 土ｎｔｉ、ｊ； ／＊　１ｎｉｔｉａｌｉｚｅ★／ ｆｏｒ（ｉｍｏ；土＜　３６；　＋＋１）ＶｅＣｔＯｒ［ｌｌ　”　ｏ； ｆｏｒ（ｉ　ｘ　ｃｇ［ｏ］−（ｎｕｍ−ｒｏｗｓ／２）　；　ｉ　＜　Ｃ（Ｊ ［Ｏ］　＋　（ｎｕｍ−ｒｏｗｓ７ｚ）　；（ＣＨＡＲ−ＬＥＮＧＴＨ／２）　 ；　＋−１−ｊ　）ｆｉｎｄ−ｃｈａｒ（ｂｅｇｉｎ−ｒｏｗ、　ｐ−ｅｎｄ− ｒｏｗ）嚢肴／ ／★１ｏｏｋ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｆｉｒｓｔ　ｒｏｗ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｈａｒ ★／ｉ　＝　ｂｅｇｉｎ　ｒｏｗ； ☆／ ｉｆ（ｉ　＞−ｙｉｓｘｚＥｌ　ｌ （５ｔａｒｔ−ｓｅａｒｃｈ　ｒｗ　ｌ＆＆　（ｉ　−ｂｅｇｉｎ　ｒｏｗ）　 ＞ＭＡＸ　ＮＩＬ　ＲＯＷＳ　）　） ｉｆ（ｅｎｄ−ｔｅｘｔ　ｍ　ｌ）　（ｒｅｔｕｒｎ　（ｏ）； ｅｌｓｅ（ ／★ｂｅｇｉｎ　ｃｏｕｎｔｉｎｇ　ｔｈａ　ｎｕｍｂａｒ　ｏｆ　ｃｈａｒ　 ｒｏｗｓ　＊／１ｅｘｔ　５ｔａｒｔ　ｚ　ｉ； Ｃ１冨Ｃ２冨　Ｏ； ｗｈｉｌｇ（（ｉ　−ｔｅｘｔ−ｓｔａｒｔ）　＜＝　（ＭＡＸ　Ｃ）ｆＡＲＲ ＯＷＳ　−４）　ン（Ｃ２”　ｃｌ； ｃｌｗ　１ｉｎｅ」１ｘｅｌ−ｃｏｕｎｔ（ｉ）　；＋＋１Ｈ ｉｆ（ｃｌ、　＜　ＮＩＬ　ＰＩＸＥＬ　Ｔ闇郵Ｓ　＆＆　Ｃ２＜　Ｎ工ＬＰ工 ＸＥＬ−ＴＩ（ＲＥＳ　）ｂｒｅａｋ； ／☆ｏｆｆｓｅｔ　ｔｈｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｄｅｔａｃｔａｄ　ｃｈａｒ 　ｒｏｗｓ　ｂｙ　２゜ａｂｏｖｅ　ａｎｄ　ｂｅｌｏｗ廿ｚｅ　ｃｈａｒ　ｔ ｅｘｔ　ｒｅｇｉｏｎ　＊／１ｉｎａＪｉｘａｌ　ｃｏｕｎｔ（ｉ）　：★ｐ　 ｅｎｄ　ｒｏｗ　＝　ｉ； ｊ＝　ｉ　−ｔｅｘｔ　５ｔａｒｔ　＋　ｚ：う　＝（（う　ｔ　２）　＝藁　 Ｏ）？　ｊ　：　針１２ｒｅｔｕｒｎ　（ｊ　）　； １ｉｎａＪ：１ｉｘｅｌ　ｃｏｕｎｔ（ｒｏｗ）ｉｎｔ　ｒｏｗ： ／僑嚢☆査☆☆☆＊＊六★★☆☆★☆嚢☆☆★嚢嚢★★☆責肴☆★☆★☆★★★ ★嚢★☆嚢★★★嚢★☆☆貴★峰＊＊＊食Ｃｏｕｎｔ　ｔｈｅ　ｎｕｍｂａｒ　 ｏｆ　ｃｈａｒ　ｐｉｘｅｌｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｇｉｖｅｎ　ｒｏｗ＊☆嚢★＊ ＊＊＊肴＊＊＊＊＊＊＊★＊＊＊＊＊＊＊＊＊★肴嚢１１★嚢費★１１☆１１☆ ☆★★１１１偵倫☆／ｉｎｔ　ｓＷｍ　コア ｆｏｒ（ｊ　ｓｓ　ｃｏｒｎａｒ［１］　＋　ＴＥＸＴ−ＯＦＦ　Ｎ　；コ＜　 ｃｏｒｎａｒ［ｌ］　＋　ＴＥＸＴ−ＯＦＦ−Ｎ　＋　ＣＨＡＲ−ＬＥＮＧＴＨ ；　＋＋ｊ）　（ｉｆ（ｉｎ［ｒｏｗ］［ｊｌ　＜ｍ　ｔｈｒｅｓ　）（＋　＋ 　Ｓ　ｕｌｌｌ　； ｓｕｍ−ｃｏｌ　＋ｘ　ｊ　； ｎｕｎ−ｐｉｘａｌｓ［ｒｏｗ］　ｍ　ｓｕｍ；／☆ｃｏｍｐｕｔｅ　ｍｅａｎ 　＆　ｐｒａｖｅｎｔ　ｄｉｖｉｄｅ　ｂｙ　ｚｅｒｏ　＊／ｓｕｍ　ｗａ（ｓ ｕｍ　＝＝　Ｏ）？　１：　ｓｕｍ；ｍｅａｎ　ｃｏｌｕｍｎ［ｒｏｗ］　−ｓ ｕｍ−ｃｏｌ／　Ｓｕｍ　；ｒｅｔｕｒｎ（ｓｕｍ）； ｒｅａｄ　ｉｍａｇａ（） ／★嚢★★★★☆☆★＊☆＊☆☆☆★嚢＊☆★☆★＊＊☆★★＊嚢★＊☆★★★ ＊＊肴★☆★☆★＊＊嚢☆★Ｒａａｄｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　１ｎｐｕｔ　ｉｍａｇ ａ★☆★★嚢★★嚢☆★＊＊＊に★★★★六★★貴★☆★★＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ＊☆★★★＊＊＊＊＊＊★／ｉｎｔ　ｉ、）； ｃｈａｒ　ｆｌ［８０］、ｂｕｆ［ＮＳ工ＺＥＩ；Ｆ工■★ｆｐ、＊ｆｏｐｅｎ □； ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎｅｎｔｅｒ　１ｎｐｕｔ　ｆｉｌｅ　：　Ｉ＋）　：５ ｃａｎｆ（”ｔｓ”、ｆｌ）　； ｐｒｉｎｔｆ（”ｔｓ”、ｆｌ）； ｆｐ　＝　ｆｏｐｅｎ（ｆｌ、”ｒ″）　；１ｆ（ｆｐ　＝＝　ｏ）（ ｐｒｉｎｔｆ（”＼ｎｎｏ　１ｎｐｕｔ　ｆｉｌｅ”）　；ｅｘｉｔ（０）； ／☆ｒａａｄ　ｉｎ　＆　１ｎｖｅｒｔ　ｉｍａｇａ☆／ｌｏｒ　（ｉ−０；　 ｉ＜［工ｚＥ；　→１）（ｆｒａａｄ（ｂｕｆ、ｌ、　ＮＳ工ＺＥ、ｆｐ）；ｆ ｏｒ（ｊ−０；　］＜　ＮＳ工ｚＥ：　←ｊ）（ｉｍ［Ｍｓ工ＺＥ−１−ｉ］　 ［ＮＳ工ＺＥ−１，−ｊｌ　−ｂｕｆ［ｊｌ；ｅｄｇｅ（） ｉｎｔ　ｌ、ｊｌ　ｍｌ、　ｎＬ ｉｎ１ｔ　ｍａｓｋ□　； ｔｈｒｅｓ　１ｎｄｅｘ−０； ｔｈｒｅｓ　ｗ　ｔｈｒａｓ−ａｒｒａｙ［ｔｈｒａｓ−ｉｎｄｅｘｌ　；ｍｌ 　＝　ｈｏｒ　ｅｄｇｅ（０，２０）；土ｆ（ｍｌ　＝　０）（ ｐｒ釦ｔｆ（ｌｌ＼ｎＴｒｙｉｎｇ　ｏｆｆｓａｔ　ｃｏｌｕｍｎ　ｐｏｓｉｔ ｉｏｎ　ｆｏｒｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ　ａｄｇａ”）　；ｍｌ　＝　ｈｏｒ　ｅ ｄｇｅ（ＮｊＲＲＯＦＦ、　４０）　；ｉｆ（ｍｌ　＝　Ｏ）（ ＋＋ｔｈｒｅｓ　１ｎｄｅｘ； ｔｈｒｅｓ　＝　ｔｈｒｅｓ　ａｒｒａｙ［ｔｈｒａｓ　１ｎｄｅｘ］　；ｐｒ ｉｎｔｆ　（”＼ｎＲｅ５ｅｔ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　＝　ｔｄ”、ｔｈｒｅｓ ）　；ｐｒｉｎｔｆ（”％ｎＴｒｙｉｎｇ　ｏｆｆｓｅｔ　ｃｏｌｕｍｎ　ｐｏ ｓｉｔｉｏｎ　ｆｏｒｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ　ｅｄｇｅ”）　；ｍｌ　＝　ｈｏ ｒ　ｅｄｇｅ（Ｎ　ＥＲＲＯＦＦ、４０）　Ｘｉｆ（ｍ１±＝Ｏ）（ ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎＴｒｙ１ｎｇ　ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ　１００”）　 ；ｍｌ　ｘ　ｈｏｒ　ｅｄｇｅ（０，１０１００）７ｉｆ（＝±０）（ ｐｒｉｎｔｆ（”＼ｎＴｒｙｉｎｇ　ｏｆｆｓｅｔ　ｃｏｌｕｍｎ　ｗｉｔｈ　 ｍａｓｋｌｅｎｇｔｈ　１００”）　； ｍｌ　＝　ｈｏｒ　ｅｄｇｅ（Ｎ　ＥＲＲ−ＯＦＦ、１００）　；ｉｆ（ｍｌ工 ＝０）（ ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎＥｒｒｏｒ　：　ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ　ｅｄｇｅ　ｎ ｏｔｆｏｕｎｄ”）； ｅｘｉｔ（０）　； ｎｌ　＝　ｖｅｒ　ｅｄｇｅ（ｍｌ、０．２０）；ｉｆ（ｎ１工；０）（ ｐｒｉｎｔｆ（ｌｌ＼ｎＴｒｙｉｎｇ　ｒｏｗ　ｏｆｆｓｅｔ　ｆｏｒ　ｖｅｒ ｔｉｃａｌ　ｅｄｇｅ”）：ｎｌ　＝　ｖｅｒ　ｅｄｇｅ（ｍｌ、Ｍ　ＥＲＲＯ ＦＦ、４０）　；ｉｆ　（ｎｌ−千０）（ ｐｒｉｎｔｆ（”＼ｎＥｒｒｏｒ：　Ｖｅｒｔ　ｅｄｇｅ　ｎｏｔ　ｆｏｕｎｄ ”戸ｅｘｉｔ（０）　； ｃｏｒｎｅｒ［ｏ］　＝　ｍｌ； ｃｏｒｎｅｒ［１コ　＝　ｎｌ： ｐｒｉｎｔｆ　（”＼ｎＥｄｇａ　ｃｏ−ｏｒｄ　（％ｄ、％ｄ）”、ｍｌ、ｎ ｌ）；ｉｎｉｔ　ｍａｓｋ（） 工ｎｔＬ］； ｆｏｒ（ｉ＝○；　ｉ　＜　１００　；　＋＋ｉ）ｍａｓｋ［ｉ］　＝　Ｏ； ｆｏｒ（ｉ−１ｏｏ：　ｉ　＜　２００　；←ｉ）ｍａｓｋ［ｉ］　ｍ　１： ｈｏｒｅｄｇｅ（ｈ−ｏｆｆ、ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ）ｉｎｔ　ｈ　ｏｆｆ、 　ｍａｓｋ　ｌａｎｇｔｂ；ｉｎｔ　ｌ　ｒ　ｍａＸ　ｍ　［２］　ｒｉｎｔ　 ｎ、　ｍｅａｎ； ｆｏｒ（ｎ　＝　Ｎ　５ＴＡＲＴ　＋　ｈ　ｏｆｆ　；　ｎ　＜　Ｎ　５ＴＡＲ Ｔ　＋　ｈ　ｏｆｆ　＋２★Ｎ　５ＰＡＣＥＸｎ　＋−Ｎ　５ＰＡＣＥ）　（ｉ 　＝　（ｎ　−Ｎ　５ＴＡＲＴ　−ｈ−ｏｆｆ）　／　Ｎ　５ＰＡＧＥ；ｍａＸ −ｍ　［１］　”　Ｖ　Ｃ０ｎＶ　（ｎ　ｒ　ｍａ　Ｓｋ　ｌ　＠ｎｑ　ｔｈ　 ）　ｒ／☆Ｃｈｅｃｋ　ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ　ｏｆ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｅ ｄｇｅ　ｐｏｉｎｔｓ　嚢／ｍｅａｎ　＝　ｃｈｅｃｋ　ｄｉｓｔ（ｍａｘ　ｍ 、Ｄ工ＳＴ　ＴＯＬＥＲＡＮＣＥ）　；ｒａｔｕｒｎ（ｍｅａｎ）； ｖａｒ　ｅｄｇｅ（ｍｌ、ｖ−ｏｆｆ、ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ）ｉｎｔ　ｍｌ 、ｖ　ｏｆｆ、ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｂ；ｉｎｔ　ｉ、ｊ、　ｍｉｎ　ｎ［２］ ；工ｎｔ　ｍ、ｎ、ｍｅａｎ； ｆｏｒ（ｍ　＝　ｍｌ　＋　Ｍ　５ＴＡＲＴ　ＯＦＦ　＋　Ｖ　ｏｆｆ；　ｍ　 ＜　ｍｌ＋霊−５ＴＡＲＴ　ＯＦＦ十　ｖ　ｏｆｆ十（２☆Ｍ　ＳＩ’ＡＣＥ） ；ｍ　＋＝　Ｍ　５ＰＡＣＥ　）（ ｉ　＝　（ｍ−ｍｌ　−Ｍ　５ＴＡＲＴ　０ＦＦ−ｖ　ｏｆｆ）／　Ｍ　５ＰＡ ＣＥ；ｍｉｎ　ｎ［ｉ］　＝　ｈ　ｃｏｎｖ（ｍ、ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ）　 ：／☆Ｃｈｅｃｋ　ｃｏｎｓｉｓｔａｎｃｙ　ｏｆ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｅｄｇ ｅ　ｐｏｉｎｔｓ　＊／ｍｅａｎ　ｘ　ｃｈｅｃｋ−ｄｉｓｔ（ｍｉｎ−ｎ、Ｄ 工ＳＴ　ＴＯＬＥＲＡＮＣＥ）　；ｒｅｔｕｒｎ（ｍｅａｎ）ｉ ｈ　ｃｏｎｖ（ｍ、ｍａｓｋ　ｌａｎｇｔｈ）ｉｎｔ　ｍ、ｍａｓｋ−１ｅｎｇ ｔｈ；ｉｎｔ　ｍｉｎ　ｖａｌ、　ｖａｌ、　ｍ１ｎ−ｖａｌ−ｃｏｌ、　ｎ、 　ｉ、　ｂｉｎａｒｙ−ｉ！Ｑ；ｍｉｎ　ｖａｌ　ｚ　Ｏ； ｆｏｒ（ｎ＝　ＢＥＧ工Ｎ　ＣＯＬ　；　ｎ　＜　ＬＡＳＴ　ＣＯＬ　；　＋＋ ｎ）　（ｖａｌ＝　Ｏ； ｆｏｒ（ｉｍｏ；　ｉ＜　ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ　；　＋＋１）（ｂｉｎａｒ ｙ　ｉｍ　＝　（ｉｍ［ｍコ（ｎ−（ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ／２）　＋ｉ］　 ＜＝ｔｈｒａｓ）？　Ｏ：　１　； ｖａｌ　＋＝　（ｍａｓｋ［１００−１００−（ｌｅｎｇｔｈ／２）＋ｉ］　＝ Ｏ）？ｂｉｎａｒｙ　ｉｍ　：　−ｂｘｎａｒｙ　１ｍ　；ｉｆ（ｖａｌ　＜　 ｍｉｎ　ｖａｌ）　（ｒａｔｕｒｎ（ｍｉｎ　ｖａｌ　ｃｏｌ）　；ｖ　ｃｏｎ ｖ（ｎ、ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ）ｉｎｔ　ｎ、　ｍａｓｋ　ｌｅｎｇｔｈ；ｉ ｎｔ　ｍ、　ｍａｘ　ｖａｌ、　ｖａｌ、　ｍａｘ　ｖａｊｒｏｗ、　ｉ、　ｂ ｉｎａｒｙ　ｉｍＸ！ＩＩａｘ　ｖａｌ　ｍ　ｏ； ｆｏｒ（ｍ＝　ＢＥＧ工Ｎ−ＲＯＷＸｍ　＜　ＬＡＳＴ　ＲＯＷ　；　＋＋ｍ） 　（ｖａｌｘ　０Ｘ ｆｏｒ（ｉｍＪ　ｉ　＜　ｍａｓｋ−１ｅｎｇｔｈ　；←１）（ｂｉｎａｒｙ− ｉｎ　ｘ　（ｉｍ［ｍ−（ｍａｓｋ−１ａｎｇｔｈ／２）＋ｉ］　［ｎコ　＜− ｔｈｒｅｓ）？　Ｏ：　ｘ　； ｖａｌ　＋ｍ＋　（ｍａｓｋ［１００−１００−（ｌｅｎｇｔｈ／２）＋ｉ］　 闘０）？ｂｘｎａｒｙ　１ｍ　ニーｂｉｎａｒｙ１ｍ　ｒｉｆ（ｖａｌ　＞　ｍ ａｘ−ｖａｌ）　（ｒａｔｕｒｎ（ｍａｘ　ｖａｌ　ｒｏｗ）　；ｃｈａｃｋ　 ｄｉｓｔ（ｌｉｓｔ、ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）ｉｎｔ　１ｉｓｔ［］、　ｔｏｌｅ ｒａｎｃｅ；ｉｎｔ　ｄｉｓｔ； ／＊ｐｒｉｎｔｆ　（’＋＼ｎｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｐｏｉｎｔｓ：　ｔｄ　ｔｄ ”、１ｉｓｔ［ｏ］。

１ｉｓｔ［ｌコ）が／ ｄｉｓｔ　ｗ　１ｉｓｔ［ｏ］　−１ｉｓｔ［１］；ｄｉｓｔ　＝　（ｄｉｓｔ 　＞　Ｏ）？　ｄｉｓｔ　：　−ｄｉｓｔ；ｉｆ（ｄｉｓｔ　＜＝　ｔｏｌｅｒ ａｎｃｅ　）ｒｅｔｕｒｎ（（ｌｉｓｔ［０］＋１ｉｓｔ［１］）／２　）：１ ｓｅ ｒｅｔｕｒｎ（０）； 反　復 光学式文字認識のための行ごとのセグメント化及びしきい値設定 鴬栴−！灯！ 列における個別の文字のセグメント化中、この発明は、画像における雑音のため に走査器が隣り合った数字間であまりにも多くの「ＯＮ」画素を検出するまでし きい値を下げることによって文字間の画素行を走査しながら次の文字に対して最 適の最小グレーレベル感度しきい値念予測する。セグメント化文字を認識するそ の後の試みの間、この発明は信頼度得点を計算して、この信頼度得点が不十分で あるならば感度しきい値を予測レベルより上に増大する。

国際調査報告 に′″′＃ｌ′＠′ｌ＾−■竜−勘　ＰＣＴ／ＵＳ　９１１０３０！；４国際調 査報告 ＵＳ　９１０３０６４ ＳＡ　４８３６１

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. １．列及び行の画素の配列からなっており且つ一連の文字及びこの文字の隣り合 ったものを分離する空間によって特徴づけられているグレーレベル書類面像から 生成されたしきい値化画像における個別の文字を認識し且つ対応する信頼度得点 を計算する光学式文字認識システムであって、あるしきい値より下のグレーレベ ルを持った前記の書類画像における画素を度外視して、これにより前記の書類画 像から前記のしきい値化画像を生成するためのしきい値設定装置、 前記の空間の一つの一部分における前記のしきい値設定装置により度外視されな い画素の数が背景雑音レベルより小さい前記のしきい値の最小値を決定するため の且つ前記のしきい値を前記の最小値に低減するためのグレーレベルしきい値予 測装置、並びに 前記の文字の一つのしきい値化画像に対応する信頼度得点に応答して、対応する 信頼度得点が所定の得点より下にあるときには常に前記のしきい値を前記の最小 値から新しいしきい値に増大し、これにより前記のしきい値設定装置がより高い 信頼度得点に対応する前記の一つの文字の別のしきい値化画像を生成するように するためのグレーレベルしきい値補正装置、を備えている前記の光学式文字認識 システム。
2. ２．前記の文字が線形に連続して配列されており且つ前記のグレーレベルしきい 値予測装置が、 前記の画像の画素行において前記のしきい値設定装置により放棄されない画素の 計数を決定して、これにより前記の空間の一つの前記の一部分が前記の行の一つ を含むようにするための雑音レベル検出装置、前記の行の一つに対する前記の計 数を前記の雑音レベル検出装置が検出したことに応答して、前記の計数が第１数 未満であるときに常に前記のしきい値を所定の減分量だけ減分するための感度強 調装置、及び前記の雑音レベル検出装置が第２数より上の計数を発生したことに 応答して、前記の行の対応する一つを前記の文字の次のものの頂部境界設定行と して定義するための文字分離装置、 を備えている、請求項１のシステム。
3. ３．前記の文字分離装置が更に、前記の頂部境界設定行の定義の後で前記の雑音 レベル検出装置が第３数より下の計数を発生したことに応答して、対応する行を 前記の次の一つの文字の底部境界設定行として定義するための装置を備えている 、請求項２のシステム。
4. ４．既知の記号及び対応する信頼度得点を持った前記の頂部及び底部文字境界設 定行間の前記のしきい値化画像の部分を認識するための特徴準拠式文字認識装置 を更に備えている、請求項３のシステム。
5. ５．前記の認識装置が、 前記の画像部分を表現するベクトルと既知の記号の集合を表現する基準ベクトル の集合の中の二つの最も近いベクトルとの間の距離を計算するための装置、前記 の基準ベクトルの最も近い一つに対応する記号を識別するための装置、及び 前記の信頼度得点を前記の距離間の比として計算するための装置、を備えている 、請求項４のシステム。
6. ６．前記の第１数が５画素であり且つ前記の第２及び第３数が両方共１０画素で ある、請求項３のシステム。
7. ７．前記のしきい値設定装置が、すべての放棄画素を「ＯＦＦ」値に且つすべて の他の画素を「ＯＮ」値に変換してこれにより前記のしきい値化画像が二階調画 像を構成するようにするための装置を備えている、請求項１のシステム。
8. ８．列及び行の画素の配列からなっており且つ一連の文字及びこの文字の隣り合 ったものを分離する空間によって特徴づけられているグレーレベル書類画像から 生成されたしきい値化画像における個別の文字を認識し且つ対応する信頼度得点 を計算する光学式文字認識システムにおいて、あるしきい値より下のグレーレベ ルを持った前記の書類画像における画素を度外視して、これにより前記の書類画 像から前記のしきい値化画像を生成すること、前記の空間の一つの一部分におけ る前記の度外視段階により度外視されない画素の密度が背景雑音レベルより小さ い前記のしきい値の最小値を決定すること、前記のしきい値を前記の最小値に低 減すること、並びに前記の文字の一つのしきい値化画像が所定の得点より下の対 応する信頼度得点で読み出されたときには常に前記のしきい値を前記の最小値か ら新しいしきい値に増大すること、 を含んでいる、前記のシステムを動作させるための方法。
9. ９．前記の一つの文字の別のしきい値化画像を生成して、前記の文字が前記の所 定の得点より下でない信頼度得点で読み取られるまで継続する循環過程において 前記の増大段階を繰り返すこと、 を更に含んでいる、請求項８の方法。
10. １０．前記の文字が線形に連続して配列されており、且つ前記の決定段階が、前 記の画像の個別の画素行において前記の度外視段階により度外視されない画素の 計数を決定して、これにより前記の空間の一つの前記の一部分が前記の行の一つ を含むようにすること、 前記の行の選択された一つにおける前記の計数が第１数未満であるならば前記の しきい値を所定の減分量だけ減分すること、及び前記の計数が第２数より上であ るならば、前記の行の対応する一つを前記の文字の次のものの頂部境界設定行と して定義すること、を含んでいる、請求項８の方法。
11. １１．前記の頂部境界設定行の定義の後で、前記の計数が第３数より下であると きに、前記の対応する行を前記の次の一つの文字の底部境界設定行として定義す る段階を更に含んでいる、請求項１０の方法。
12. １２．既知の記号及び対応する信頼度得点を持った前記の頂部及び底部文字境界 設定行間の前記しきい値化画像の部分を識別することを更に含んでいる、請求項 １１の方法。
13. １３．前記の識別段階が、 前記の画像部分を表現するベクトルと既知の記号の集合を表現する基準ベクトル の集合の中の二つの最も近いベクトルとの間の距離を計算すること、前記の基準 ベクトルの最も近いものに対応する記号を識別すること、及び前記の信頼度得点 を前記の距離の間の比として計算すること、を含んでいる、請求項１２の方法。
14. １４．前記の第１数が５画素であり且つ前記の第２及び第３数が両方共１０画素 である、請求項１１の方法。
15. １５．すべての放棄画素を「ＯＦＦ」値に且つすべてのその他の画素を「ＯＮ」 に変換してこれにより前記のしきい値化画像が二階調画像を構成するようにする ことを更に含んでいる、請求項８の方法。