JPH056461A - ノイズ除去方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 比較的大きなノイズ除去と文字かすれに対す
る端点形状維持を可能とし、かつ高速で画像ノイズ除去
処理を行う。 【構成】 帳票原稿からの読取り後切り出された“６”
という文字の画像ドットデータ（Ａ）を、縦横とも２分
の１に画像圧縮して（Ｂ）を得る。次に、この圧縮デー
タから、最大画素ブロック３２を抽出することにより
（Ｃ）、他の成分を排除し、（Ｄ）を得る。そして、こ
の最大画素ブロック３２を再びもとの画素サイズに拡大
して（Ｅ）としたのち、元の画像データ（Ａ）とのアン
ドを取る。これにより、比較的大きなノイズ２２〜２４
であっても文字成分と認識せず除去可能となる。また、
画像圧縮により処理画素数が減り、処理速度が向上す
る。さらに、最後に元の画像データとの論理積を取るこ
とで、元の文字かすれ部分等がそのまま復元され、端点
の形状維持が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像データ処理方式に係
わり、例えば文字認識装置において読み取った画像デー
タから文字認識に害となるノイズを除去するノイズ除去
方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】データ処理装置へのデータ入力手段の１
つとして、一般に、ＯＣＲ（OpticalCharacter Recogni
tion)とよばれる文字認識装置が用いられることが多
い。この装置は、印刷あるいは手書き文字を光電変換素
子等の読取センサからの入力に基づいて電気的に認識す
るもので、キーボード入力に比べて簡単かつ高速の入力
が可能である。この装置では、多数の標準パターンを予
め登録しておき、読み取った文字から抽出した特徴パタ
ーンとパターンマッチングを行うことにより、近似する
いくつかの候補文字を抽出して出力するようになってい
る。

【０００３】このような文字認識装置で原稿の読取りを
行う場合、原稿や読取センサ部のごみや汚れ等に起因し
て、本来の文字の画像情報と共に画像ノイズ（以下、単
にノイズと呼ぶ。）も読み取られることが多い。このノ
イズは読取後の文字認識に障害となるため除去する必要
があるが、従来は、読み取った画像情報の各ドットごと
に周囲の状態を調べて判断をするという方法が採られて
いた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、近年では、
このような文字認識装置に対しても処理性能向上の要請
が強まり、また、読取センサや画像メモリ等の性能対コ
スト比の向上もあって、原稿読取の解像度が上がってき
ている。これにより、処理すべき画素数も増大してきた
ため、従来のように各ドットごとにノイズ判定を行う方
法では、全体として膨大な時間を要し、処理速度の低下
を招くという問題があった。また、ノイズが比較大きい
場合にはノイズとはみなされず、文字を構成する画像情
報と認識されてしまい、これを除去することができなか
った。

【０００５】反対に、原稿上の文字の濃度が部分的に薄
く、例えば文字の端の部分（以下、端点と呼ぶ。）がか
すれている場合には、このかすれた部分がノイズとみな
されて除去され、本来の文字とは端点の形状が変わって
しまうことが多い。これを避けるためには、各ドットご
とのノイズ除去処理を複雑なアルゴリズムで行う必要が
あり、処理速度が一層低下すると共に処理プログラムも
大きくなるという問題があった。

【０００６】従って、上記問題点を解決しなければなら
ないという課題がある。

【０００７】この発明は、かかる課題を解決するために
なされたもので、比較的大きなノイズ除去が可能な一
方、文字かすれに対してはその端点形状を維持し、かつ
高速でノイズ除去を行うことができるノイズ除去方式を
得ることを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明に係るノイズ除
去方式は、原稿から読み取って切り出した画像データに
対し各種の画像処理を行う画像処理装置において、(i)
切り出した画像データを所定の倍率に圧縮し、(ii)その
圧縮後の画像データから最大の画素ブロックを抽出し、
(iii) この抽出した画素ブロックを再び元のサイズに拡
大した後、(iv)この拡大した画像データと元の切り出し
た画像データとの論理積を取ることによりノイズ除去を
行うものである。

【０００９】

【作用】この発明に係るノイズ除去方式では、切り出し
た画像データを一旦画像圧縮することにより、ノイズは
ノイズとしてその存在を明確化できると共に、文字かす
れを本来の文字部分に一体化させることができる。ま
た、圧縮後の画像データから最大の画素ブロックを抽出
することにより、存在が明確化したノイズを除去でき
る。さらに、ノイズ除去後の画像データと元の切り出し
た画像データとの論理積を取ることにより、本来の文字
構成部分のみを復元することができる。

【００１０】

【実施例】以下実施例につき本発明を詳細に説明する。

【００１１】図１は本発明の一実施例におけるノイズ除
去方式を用いた文字認識装置を表わしたものである。こ
の図に示すように、文字認識装置１１には読取部１２が
備えられ、帳票１３上の文字を画像情報として読取るよ
うになっている。読取部１２は文字切出部１４を介して
ノイズ除去部１５に接続されている。この文字切出部１
４は、読取部１２から入力された画像情報から１文字単
位で文字を切り出し、これをノイズ除去部１５に送出す
るようになっている。

【００１２】ノイズ除去部１５では、以下に詳述するよ
うな手順により、切り出された１文字に相当する画像デ
ータからノイズ成分を除去して、特徴抽出部１６に送出
する。特徴抽出部１６は、ノイズを除去された画像デー
タから特徴パターンを抽出してパターンマッチング部１
７に出力する。これを受けたパターンマッチング部１７
は、抽出された特徴パターンと、辞書格納部１８内に予
め格納された多数の標準パターンとから、それぞれの近
似の度合いを示す距離データを算出し、その値の小さい
ものから順に所定個数の文字を候補として出力するよう
になっている。

【００１３】次に、ノイズ除去部１５の動作を図２と共
に詳細に説明する。ここでは、“０”〜“９”までの１
桁の数字を読み取りの対象とし、このうち例えば“６”
を読み取る場合について図３を参照して説明する。

【００１４】読取部１２により帳票１３から読み取ら
れ、文字切出部１４で切り出された文字“６”について
の画像データは、一旦バッファメモリ等（図示せず）に
記憶される（図２ステップＳ１０１）。ここでは、図３
（Ａ）に示すように、切り出された文字画像データに、
本来の文字成分２１のほかノイズ成分２２〜２４が含ま
れているものとする。

【００１５】次に、ノイズ除去部１５は、切り出された
文字画像データを、図３（Ｂ）に示すように、縦横とも
ｎ分の１に圧縮して他のバッファメモリ（図示せず）に
記憶する（ステップＳ１０２、図３（Ｂ））。ここで、
ｎは正の整数である。今、例えばｎを“２”とした場合
には、２×２ドットの領域が１×１のドットに圧縮変換
される。この場合、図４（Ａ）に示すように４ドットの
うちのいずれか１つでも黒であったときには、同図
（Ｂ）に示すように圧縮後の１ドットを黒とする。一
方、図５（Ａ）に示すように４ドットがすべて白であっ
たときは、同図（Ｂ）に示すように圧縮後の１ドットを
白とする。これにより、例えば図６（Ａ）に示すような
８×８ドットの領域は同図（Ｂ）に示す４×４ドットの
領域に圧縮される。

【００１６】次にノイズ除去部１５は、ステップＳ１０
２で圧縮されバッファメモリに格納された圧縮データの
中から、最大の画素ブロックを抽出する（図２ステップ
Ｓ１０３、図３（Ｃ））。この場合の抽出処理は次のよ
うにして行われる。すなわち、図７（Ａ）に示すよう
に、まず、対象となる画像データの水平射影を求める。
この場合、ノイズ成分２２，２３に対応して水平射影２
６が、文字部分２１に対応して水平射影２７が、さらに
ノイズ成分２４に対応して水平射影２８がそれぞれ求め
られる。同様にして、垂直射影２９が求められる。そし
て、水平射影２６〜２８と垂直射影２９とのアンドを取
ることにより、黒のドットが集中して存在する３つの画
素ブロック３１〜３３が求められる。そして、これらの
領域のうち最大の画素ブロック３２が選択抽出され、同
図（Ｂ）に示すように、ノイズ成分が含まれる他の画素
ブロックは排除される。

【００１７】このようにして、圧縮データ（図３
（Ｃ））の中から、最大の画素ブロックが抽出されると
（同図（Ｄ））、ノイズ除去部１５は、これを再び元の
画素数に拡大する処理を行う（ステップＳ１０４、図３
（Ｅ））。この際、図８（Ａ）に示すような黒の１ドッ
トは、同図（Ｂ）に示すような黒の２×２ドットに拡大
される。一方、図９（Ａ）に示すような白の１ドット
は、同図（Ｂ）に示すような白の２×２ドットに拡大さ
れる。これにより、例えば図１０（Ａ）に示すような４
×４ドットの領域は同図（Ｂ）に示す８×８ドットの領
域に拡大される。こうして得られた画像データは、粗さ
は目立つものの文字かすれのないやや太めのくっきりと
した文字画像となっている。

【００１８】次に、ノイズ除去部１５は、この拡大した
画素データ（図３（Ｅ））と元の切り出された画像デー
タ（図３（Ａ））とのアンドを取る（ステップＳ１０
５）。これにより、元の切り出された画像データのうち
ノイズ成分２２〜２４が除去され、文字成分２１のみが
そのまま出力される。このとき、文字かすれ等を含めて
文字の端点の形状がそのまま再現されることとなる。

【００１９】なお、ステップＳ１０２において画像圧縮
を行う際、元の切り出された画像データの一部に、例え
ば図１１（Ａ）に示すような文字かすれドット３５が存
在していたとすると、これを圧縮することによりドット
が連続した圧縮画像（同図（Ｂ））を得る。同様に、元
の切り出された画像データの一部に図１２（Ａ）に示す
ような文字かすれドット３７が存在していたとすると、
これを圧縮することによりドットの連続した圧縮画像
（同図（Ｂ））を得る。これらの場合には、ステップＳ
１０３における最大ブロック抽出処理を行っても圧縮ド
ット３６，３８が除去されることはないので、ステップ
Ｓ１０５のアンド処理により、元の文字かすれドット３
５，３７が再現される。

【００２０】一方、図１３（Ａ）に示すように、ノイズ
成分としてのドット３９が存在する場合には、圧縮によ
り同図（Ｂ）のような圧縮画像を得る。この場合には、
ステップＳ１０３における最大ブロック抽出処理により
圧縮ドット４０が除去されるため、ステップＳ１０５の
アンド処理により元のノイズ成分が再現されることはな
い。

【００２１】図１４は、図１３（Ａ）に示した画像デー
タが処理される様子を図３に対応付けて表わしたもので
ある。この図に示すように、元の切り出された画像デー
タ（Ａ）は縦横それぞれ２分の１に圧縮され（Ｂ）、最
大ブロック抽出によりドット４０が除去される（Ｃ）。
そして、これが再び拡大されて（Ｄ）となり、さらに元
の画像データ（Ａ）とアンドが取られ、（Ｅ）となる。

【００２２】なお、本実施例では２×２ドットの領域を
１×１ドットの領域に圧縮する例について説明したが、
この場合にはドット数が４分の１となるため全体として
の処理速度が向上する。さらに、例えば４×４、あるい
は８×８ドットを１×１ドットに圧縮すれば、より一層
の処理速度向上が望める。

【００２３】また、本実施例では文字認識装置を例にと
って説明したが、これに限るものではなく、広く画像処
理装置に適用することができるのはもちろんである。

【００２４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
従来のように各ドットごとにノイズか否かという判断を
行わず、画素ブロック単位で判断するため、比較的大き
なノイズであっても文字成分と認識せず、除去すること
ができる。また、画像データを圧縮してから最大画素ブ
ロックを抽出するため、画素数を減らすことができ、処
理速度が向上するという効果がある。

【００２５】さらに、ノイズ除去後の画像データと元の
切り出した画像データとの論理積を取ることとしたの
で、元の文字かすれ部分等もそのまま復元され、端点の
形状を維持することができるという効果もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかるノイズ除去方式を用いた文字認
識装置を示すブロック図である。

【図２】このノイズ除去方式の内容を説明するための流
れ図である。

【図３】このノイズ除去方式によるノイズ除去の一例を
示す説明図である。

【図４】画像圧縮時の動作の一例を示す説明図である。

【図５】画像圧縮時の動作の一例を示す説明図である。

【図６】画像圧縮時の動作の一例を示す説明図である。

【図７】最大画素ブロック抽出時の動作を説明するため
の説明図である。

【図８】画像拡大時の動作の一例を示す説明図である。

【図９】画像拡大時の動作の一例を示す説明図である。

【図１０】画像拡大時の動作の一例を示す説明図であ
る。

【図１１】画像圧縮時の動作の一例を示す説明図であ
る。

【図１２】画像圧縮時の動作の一例を示す説明図であ
る。

【図１３】画像圧縮時の動作の一例を示す説明図であ
る。

【図１４】このノイズ除去方式によるノイズ除去の一例
を示す説明図である。

【符号の説明】

１１ 文字認識装置 １２ 読取部 １３ 帳票 １４ 文字切出部 １５ ノイズ除去部 １６ 特徴抽出部 １７ パターンマッチング部 １８ 辞書格納部 ２１ 文字成分 ２２〜２４ ノイズ成分 ３２ 最大画素ブロック

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 【請求項１】 原稿から読み取って切り出した画像デー
   タに対し各種の画像処理を行う画像処理装置において、
   前記切り出した画像データを所定の倍率に圧縮し、その
   圧縮後の画像データから最大の画素ブロックを抽出し、
   この抽出した画素ブロックを再び元のサイズに拡大した
   後、これと前記切り出した画像データとの論理積を取っ
   てノイズを除去することを特徴とするノイズ除去方式。