JPH06103399A - 画像処理装置 - Google Patents

画像処理装置

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JPH06103399A
JPH06103399A JP4253209A JP25320992A JPH06103399A JP H06103399 A JPH06103399 A JP H06103399A JP 4253209 A JP4253209 A JP 4253209A JP 25320992 A JP25320992 A JP 25320992A JP H06103399 A JPH06103399 A JP H06103399A
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Motoharu Ichida
元治 市田
Hideaki Taniguchi
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 原稿(入力帳票)に記録されたバーコードデ
ータ、文字データ、写真などの異なる画像特性をもつ情
報領域を識別して分離し、各領域の画像特性に応じた画
像処理を可能にする画像処理装置に関し、従来よりも簡
単な機構で高速高精度に画像特性別の領域識別を行う手
段を提供することを目的としている。 【構成】原稿をライン走査して画素単位に読み取り、得
られた画像情報中の特定の画像特性をもつ領域について
定められた処理をする画像処理装置において、任意の領
域の画素の値を入力とするニューロ機構を設けて、上記
特定の画像特性をもつ領域を、識別し切り出す構成をも
つ。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、原稿(入力帳票)に記
録されたバーコードデータ、文字データ、写真などの異
なる画像特性をもつ情報領域を識別して分離し、各領域
の画像特性に応じた画像処理を可能にする画像処理装置
に関する。また特に、分離されたバーコードデータを高
精度に2値コード化する手段も提供される。
【0002】
【従来の技術】バーコード、文字、点画、写真などの画
像特性の異なる複数種類のデータが記録されている原稿
をCCDなどで一律に読み取り、多値のビデオ信号に変
換した後、それぞれのデータに応じた画像処理を行う場
合、読み取り結果の画像の領域を、データの画像特性別
に切り分けることが必要とされる。
【0003】たとえばバーコード領域については、バー
コードを走査して各バーコードの幅、間隔を検出し、2
値コードに変換する処理が行われる。また文字、点画の
データ領域では画素単位での単純な2値化処理が行われ
る。そして写真領域では、ディザ法などによる2値化を
行って擬似中間調変換処理が行われる。
【0004】図10は、画像特性別領域識別機能を備え
た従来の画像処理装置の構成を示す。図において、1
は、画像特性の異なる複数種類のデータが記録されてい
る原稿である。2は、原稿1をラスタ走査してビデオ信
号に変換するCCDである。3は、ビデオ信号を各ライ
ンの画素単位で多値の画像データに変換するA/D変換
器である。4は、1ラインあるいは複数ライン分の画像
データを一時的に保持する入力バッファである。5は、
入力バッファ4に入力される順次のラインの画像データ
を調べて、画像特性別の領域切り出しを行う領域識別部
である。6は、領域識別部5が区分した画像特性別の各
領域の座標と画像特性種別(バーコード、文字、点画、
写真など)を登録する領域管理テーブルである。7は、
入力バッファ4に保持されていたラインごとの画像デー
タを順次格納する画像ファイルである。8,9,10は
画像特性別の処理を行う画像処理部である。
【0005】次に領域識別部5の機能について説明す
る。図11は、CCD出力のビデオ信号波形を示し、
(a)はバーコード領域の波形、(b)は文字領域の波
形、(c)は点画の波形、(d)は写真領域の波形を表
している。図示の(a),(b),(c)のように、黒
インクの有無だけで表されるバーコード、文字、点画の
領域の画像は濃度の最大値と最小値の幅が大きく、濃度
勾配(波形のエッジ)が急峻であり、それぞれ固有の長
さの周期性をもっている。これに対して写真領域の画像
は、濃度の最大値と最小値の差が比較的小さく濃度勾配
がゆるやかであるという画像特性をもっている。
【0006】領域識別部5は、これらの画像特性を利用
して画像領域の識別を行うソフトウェア機能であり、濃
度の最大値と最小値の差の検出、濃度勾配の検出、周期
性の検出などを行う複数のプログラムからなっている。
そして入力バッファ4に画像データが書き込まれるたび
に、これらの各機能を順次動作させて画像特性を調べ、
同じ画像特性をもつ領域を識別して、その領域の座標と
画像特性種別とを領域管理テーブル6に登録する。
【0007】この領域識別部5の処理が済むと、入力バ
ッファ4の画像データは画像データファイル7に格納さ
れ、次のラインの処理が行われる。原稿1について全て
のラインの処理が済み、画像特性別の領域が決定される
と、各画像処理部8,9,10は、それぞれが受け持つ
画像特性の領域を領域管理テーブル6から認識して、画
像データファイル7から該当する画像特性の領域のみを
取り出し処理する。たとえば画像処理部8はバーコード
領域のバーコードについてコード化処理を行い、画像処
理部9は文字領域についての2値化処理を行い、画像処
理部10は写真領域についての2値化処理を行う。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像処理装置に
おける画像特性別領域識別機能は、濃度の変化幅や勾配
などを検出して領域識別を行うためにいくつかのプログ
ラムを順次実行しなければならず、プログラム量が多く
なるとともに処理に時間がかかるという問題があった。
【0009】本発明は従来よりも簡単な機構で高速高精
度に画像特性別の領域識別を行う手段を提供することを
目的としている。
【0010】
【課題を解決するための手段】本発明は、画像特性別の
領域識別を行う手段として、ニューロ機構(あるいはニ
ューロコンピュータ)を使用することにより課題の解決
を図るものである。
【0011】図1は、本発明の原理図である。図におい
て、11は入力画像データであり原稿面に対応する画像
空間が、濃度値をもつ画素のマトリックスによって構成
されている。
【0012】12はニューロ機構であり、入力画像デー
タ11から順次小領域を切り出して画像特性を識別し、
画像特性種別を出力する。小領域は、1ライン上の連続
する8画素単位、あるいは8ライン上の8×8の画素マ
トリックス単位などの大きさで選択される。CCD出力
信号波形の忠実なプロットに支障がない限り適当な画素
間隔でサンプリングしたものを入力とすることができ
る。
【0013】13は、画像特性識別データであり、入力
画像データ11の画像空間に対応する画像空間を画像特
性別に区分けして示すデータである。
【0014】
【作用】図1において、入力画像データ11は、原稿を
CCD等でラスタ走査し、読み取った画像信号をディジ
タル信号に変換して得られるものであり、画素マトリッ
クスのサイズは、解像度に応じて定まる。ニューロ機構
12は、予め識別が必要な画像特性の種別についてサン
プル画像を用いた学習付けが行われている。ニューロ機
構12の構成およびその学習付けの方法については、周
知の技術が利用できる。
【0015】複数種の画像特性を識別するニューロ機構
12は、学習付けされた複数種の画像特性を検出するフ
ィルタとして機能し、入力画像データ11から順次切り
出して与えられる小領域の画素値に基づいて画像特性を
判定し、判定結果をその小領域に対応する画像特性識別
データ13として出力する。入力画像データ11の画像
空間を小領域で全て走査しつくし、画像特性の判定が終
了したとき、画像特性識別データ13は図示されている
例のように、地図状に同一画像特性領域が区画された画
像空間を示すことができる。
【0016】ニューロ機構を用いて画像特性識別するこ
とにより識別処理が高速化され、また処理対象の原稿の
画像に基づく動的な学習が可能であるため、実際の運用
における状況に対応して常に高精度の識別性能を保持さ
せることができる。
【0017】
【実施例】図2は、図1におけるニューロ機構12の実
施例概念図である。図2の(a)はニューロ構造を示
し、入力層12aと、中間層12bと、出力層12cと
で構成されている。中間層15は複数層とすることがで
きる。入力層14は、入力画像データのライン(主走査
方向)上の変位と濃度の成分をもつよう2次元に配列さ
れていて、変位に対する濃度変化の情報が与えられる。
【0018】図2の(b)は、ニューロの入力層14に
与えるCCDの出力信号波形を示し、適当にサンプリン
グされた複数のプロット点の信号が入力層14に同時に
与えられる。このときのサンプリングでは、波形の極大
値と極小値が必ず選択されるようにサンプリング位置を
部分的に変更可能にする。
【0019】出力層16からは、識別された画像特性と
してバーコード、文字、点画、写真の4つの画像特性種
別が選択的に出力される。本発明実施例の全体構成は、
図10に示される従来装置の領域識別部5を図1のニュ
ーロ機構12で置き換えることによって容易に実現でき
る。ただしCCD出力信号波形をサンプリングする手段
が、入力バッファ4の後に付加され、また図1の画像特
性識別データ13は、図10の領域管理テーブル6に格
納される。
【0020】次に、このようにして領域識別が行われた
結果に基づく画像処理の実施例として、バーコードの読
み取り処理について説明する。図3は、バーコード読み
取り処理を行う実施例装置の構成図である。図におい
て、1は原稿、2はCCD、3はA/D変換器、6はバ
ーコード領域の座標をもつ領域管理テーブル、7は画像
データファイル、8はバーコード読み取りを行う画像処
理部、12は領域識別を行うニューロ機構、14はディ
ジタルコンパレータ、15はヒストグラム算出部、16
は浮動スライス部、17は平均スライス部、18はバー
コードデコーダを示す。
【0021】次に図4を用いて図3の画像処理部8の機
能について概略的な説明を行う。図4の(a)は原稿1
に記録されているバーコードの例であり、汚れやつぶれ
の雑音によってバーの幅が太くなったり、バー間がブリ
ッジされている状態を示す。図4の(b)は、(a)に
示された読み取り位置でバーコードを走査して2値化し
た場合の読み取りエラーによる結果データを示す。また
図4の(c)は、図4の(a)のような雑音の影響がな
い場合の正しい読み取り結果データである。
【0022】図4の(d)は、図3のディジタルコンパ
レータ14によって単純2値化処理を行った後、ヒスト
グラム算出部15によって垂直方向の画素の値を累積し
て作成した垂直ヒストグラムと、このヒストグラムを対
象に浮動スライス部16が実行した浮動スライスを示
す。この場合雑音の影響がかなり軽減された読み取りが
可能であることがわかる。
【0023】図4の(e)は、ヒストグラム算出部15
によってまず水平方向に画素値を累積し、水平ヒストグ
ラムを作成し、平均スライス部17で雑音の影響を受け
る領域(斜線を付して示す)を検出する過程を示す。図
4の(f)は、ヒストグラム算出部15に、図4の
(e)に示す斜線領域を除いた残りの領域で垂直方向に
画素値を累積させて垂直ヒストグラムを作成し、その結
果に平均スライス部17が平均化スライスを実行した状
態を示す。この場合はさらに信頼性の高い読み取り結果
が得られる。
【0024】バーコードデコーダ18は、浮動スライス
部16あるいは平均化スライス部17のスライス出力を
選択してバーコード変換し出力する。原稿1の画像品質
が良好である場合は処理の速い浮動スライス部16を使
用し、原稿1の画像品質が悪い場合は処理時間は長くな
っても信頼性の高い平均スライス部17を選択する。
【0025】図5、図6、図7を用いて浮動スライス処
理の詳細を説明する。図5は浮動スライス処理のフロ
ー、図6はヒストグラム例、図7は図6のヒストグラム
例に基づく浮動スライス処理結果を示している。
【0026】図5においては垂直方向のヒストグラム
生成の処理段階を示す。ここで、X座標番号をi、Y座
標番号をjとし、vijを座標Xi ijの画素の値(1/
0)、Vi を座標Xi における黒画素のカウント値(ヒ
ストグラムの高さ)を表すものとする。まずi,jの初
期値を0とし、vijの値をVi に加算する処理Vi =V
i +vijを、jの値がバーコードのバーの高さである最
大値に達するまで繰り返す。jがバーの高さに達したと
き、Vi の値をヒストグラム値として格納し、さらにi
=i+1としてX座標を1つ進め、再び上記の処理を繰
り返し、iがバーコードの幅に達したときの浮動スラ
イス処理に移る。
【0027】の浮動スライス処理の段階では、バーコ
ードの白黒交互の領域の幅をカウントする白カウントと
黒カウントが用いられる。まず白カウントと黒カウント
の格納アドレスを初期設定し、図示の式により浮動スラ
イスレベルAを算出する。ここでnは図6の21に示さ
れるスライスレベル算出対象データを決定するための作
業番号である。
【0028】n=0のときのスライス対象位置のヒスト
グラム値V0がAよりも小さければ黒、大きければ白と
判定し、白カウントあるいは黒カウントの値は初めは0
なのでそれぞれの場合に1を設定し、nの値を+1して
スライスレベルAを再び算出し、V1をAと比較してそ
の結果が黒のとき白カウントが0でなければ白から黒の
領域に切り替わったものとして、直前の白領域のカウン
ト値(白バー幅)を格納し、比較結果が白のときは同様
にして直前の黒領域のカウント値(黒バー幅)を格納す
る。次に現領域に対応する黒あるいは白のカウントを+
1し、nを+1更新してスライスレベル算出処理に戻
り、以後、バーコードの全領域がスライス処理されるま
で同じ処理を繰り返す。
【0029】図6の例では、19のバーコードイメージ
データから20のヒストグラムが生成され、21のV
n-2 〜Vn+2 のスライスレベル算出対象データをnにし
たがって順次選択しながらスライスレベルAを算出し、
図7に示す例のように白/黒判定を行い、結果として
白、黒交互の領域の幅がカウントデータを用いて得られ
ることになる。この結果に基づき、バーコードデコード
処理が行われる。
【0030】次に図8および図9を用いて、平均スライ
ス処理の詳細を説明する。図8は平均スライス処理のフ
ローであり、図9はヒストグラム例を示す。図8におい
て′は主走査方向(水平方向)のヒストグラム生成処
理段階、′は′で生成したヒストグラムから雑音影
響領域を判定する処理段階、′は雑音影響領域を除い
た残りの領域で垂直方向ヒストグラムを生成する処理段
階である。
【0031】′の処理は、図5のの処理と生成する
ヒストグラムの水平/垂直の相違はあっても動作は類似
している。′ではヒストグラムHj を求めると同時に
ヒストグラムの合計SUMを算出し、ヒストグラム平均
を求める準備も行っている。′の処理では、SUMの
値をバーの高さで除算して、ヒストグラム平均を求め、
この値をヒストグラムHj が超えているときは雑音の影
響を受けているものとしてフラグをセットする処理をバ
ーの高さまで繰り返して、雑音影響領域を決定する。
′の処理では、フラグがセットされた雑音影響領域を
除いて黒画素をカウントし、垂直方向のヒストグラム生
成を行っている。点以外は、図5のの処理と同じであ
る。
【0032】図9の例では、バーコードのイメージデー
タ19に対して′の処理で22の走査方向ヒストグラ
ムが生成され、′の処理で雑音影響領域23が検出さ
れ、′の処理で垂直方向のヒストグラム24が生成さ
れている。
【0033】
【発明の効果】本発明により、多様な画像特性の情報が
混在している原稿の読み取りにおいて、任意の画像特性
をもつ領域の切り出しを迅速かつ高精度に行うことがで
き、画像処理の信頼性を高めることができる。
【0034】またバーコード領域の読み取りにおいて、
雑音による画質の劣化があっても、エラーの少ない読み
取りが可能にされる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の原理図である。
【図2】ニューロ機構の実施例概念図である。
【図3】バーコード読取り処理を行う実施例装置の構成
図である。
【図4】実施例装置のバーコード読取り機能の説明図で
ある。
【図5】本発明実施例における浮動スライス処理のフロ
ー図である。
【図6】浮動スライス処理のヒストグラム例の説明図で
ある。
【図7】浮動スライス処理結果の説明図である。
【図8】本発明実施例における平均スライス処理のフロ
ー図である。
【図9】平均スライス処理のヒストグラム例の説明図で
ある。
【図10】従来の画像処理装置の構成図である。
【図11】CCD出力のビデオ信号波形図である。
【符号の説明】
11 入力画像データ 12 ニューロ機構 13 画像特性識別データ
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成4年9月28日
【手続補正1】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正内容】
【図1】
【図7】
【図11】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図8】
【図9】
【図10】

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 原稿をライン走査して画素単位に読み取
    り、得られた画像情報中の特定の画像特性をもつ領域に
    ついて定められた処理をする画像処理装置において、 任意の領域の画素の値を入力とするニューロ機構を設け
    て、上記特定の画像特性をもつ領域を、識別し切り出す
    ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項2】 請求項1において、切り出された領域は
    バーコード領域であり、かつバーコード領域内のバーコ
    ードはラインと平行に配置されており、当該バーコード
    領域の画素の値をラインごとに累積して水平方向のヒス
    トグラムを作成し、作成されたヒストグラムの値から雑
    音の多いラインを識別し、当該雑音の多いラインを除い
    た残りの各ラインについて、ライン上の同一画素位置の
    画素の値を累積して垂直方向のヒストグラムを作成し、
    作成されたヒストグラムの値を固定の閾値でスライスし
    てバーコードを2値化することを特徴とする画像処理装
    置。
  3. 【請求項3】 請求項1において、切り出された領域は
    バーコード領域であり、かつバーコード領域内のバーコ
    ードはラインと平行に配置されており、当該バーコード
    領域の各ラインについてライン上の同一画素位置の画素
    の値を累積することによって垂直方向のヒストグラムを
    作成し、作成されたヒストグラムを浮動スライスするこ
    とにより2値化することを特徴とする画像処理装置。
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