JPH0628523A - 特徴抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 既存の画像処理装置に一般的にハードウェア
実装されている画像変換処理技術を用いて、画像に含ま
れる全ての文字パターンに対して一括して特徴抽出及び
ボケ処理を行って、文字認識の高速化を図る。 【構成】 全ての認識対象文字の切り出し枠を求め、各
認識対象文字の縦横斜めの４方向に対する距離画像を論
理フィルタリング及び画像加算処理により求め、求めた
距離画像をルックアップ・テーブルにより変換してその
変換値を特徴量とし、その特徴に対するボケ処理を空間
フィルタを用いた平均値処理により実行し、求めておい
た切り出し枠に従って特徴の切り出しを行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理を用いて画像
に含まれる複数の文字の認識を行う場合に利用される特
徴抽出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像に含まれる文字を認識する方法につ
いては、画像処理を応用したストローク特徴抽出による
認識方法が提案されている（特公昭62-38752号公報）。
この特公昭62-38752号に開示された認識方法では、認識
対象文字パターンの切り出し枠を設定し、文字パターン
を構成する黒画素から縦横斜めの各方向毎に黒点列の長
さを計数した値をストローク特徴として抽出し、ボケ処
理を施した後にこの抽出したストローク特徴に基づいて
画像に含まれる文字を認識する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、処理対象で
ある画像全体には、認識を行うべき文字が複数個含まれ
ていることが一般的である。この場合、上述したような
従来の方法を適用すると、含まれている各文字毎に、文
字の切り出しから特徴抽出さらに特徴に対するボケ処理
までの一連の過程を実施しなければならず、しかもこの
過程は順次実行されなければならない。従って、全ての
文字に対して認識処理を完了するには長時間を要すると
いう問題がある。認識処理の高速化を図るべく、多数の
ハードウェアを装備して、各文字に対する認識処理を並
列実行させることも考えられるが、この場合はコストが
高くなってしまうという問題がある。

【０００４】本発明は斯かる事情に鑑みてなされたもの
であり、処理対象画像中には認識対象文字が複数個含ま
れている事を考慮して、既存の画像処理装置に一般的に
ハードウェア実装されている画像変換処理技術を用い
て、処理対象画像に含まれる全ての文字に対して一括し
て特徴抽出及びボケ処理を行うことができ、文字認識の
高速化を図ることができる特徴抽出方法を提供すること
を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係る特徴抽出方
法は、認識対象文字が複数含まれている画像を対象とし
て文字認識を行う場合にこれらの複数個の文字に対する
特徴を抽出する方法において、全ての認識対象文字の切
り出し枠を求めるステップと、各認識対象文字の縦横斜
めの４方向に対する距離画像を論理フィルタリング及び
画像加算処理により求めるステップと、求めた距離画像
をルックアップ・テーブルにより変換してその変換値を
特徴量として求めるステップと、求めた特徴量に対する
ボケ処理を空間フィルタを用いた平均値処理により実行
するステップと、求めておいた切り出し枠に従って特徴
の切り出しを行うステップとを有することを特徴とす
る。

【０００６】

【作用】本発明の特徴抽出方法では、原画像から全ての
認識対象文字について切り出し枠を設定した後、画像全
体、つまり認識すべきすべての文字について、論理フィ
ルタリング，画像加算処理，ルックアップ・テーブルに
よる変換処理，空間フィルタを用いた平均値処理等の画
像変換処理により、特徴抽出及びボケ処理を実行する。
このような画像変換処理はすべて、一般にハードウェア
化による高速化が実現されている処理であるので、特徴
抽出及びボケ処理のためのハードウェアを新たに設ける
必要がない。また、すべての認識対象文字を一括して処
理するので、短時間にて文字認識が行われる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
いて具体的に説明する。

【０００８】図１は、本発明に係る特徴抽出方法の処理
手順を示すフローチャートであり、図１を参照してその
処理手順について説明する。まず、原画像から全ての認
識対象文字についてその切り出し枠を決定する（ステッ
プS1）。次に、画像全体に対して縦横斜めの４方向に対
する距離画像を論理フィルタリング及び画像加算処理に
より求める（ステップS2）。次いで、求めた距離画像を
ルックアップ・テーブルにより変換して、ダイナミック
・レンジを上げたものを特徴量として求める（ステップ
S3）。更に、求めた特徴量に対して空間フィルタを用い
た平均値処理によりボケ処理を実行する（ステップS
4）。最後に、ボケ処理された特徴は濃淡画像として保
持されているので、ステップS1で決定した切り出し枠に
従って特徴の切り出しを行う（ステップS5）。

【０００９】次に、原画像に対する文字認識過程におけ
る横方向の特徴抽出及びその特徴へのボケ処理を例にし
て、本発明をより具体的に説明する。図２は、この具体
例の処理手順を示すフローチャートであり、図３〜図７
はこの具体例の処理手順を説明するための図である。

【００１０】図３はこの具体例に使用する２値画像を示
しており、この画像１には複数個の認識すべき文字２が
含まれている。まず、認識すべき文字パターン毎に切り
出し枠を決定する（ステップS11)。具体的には、図４に
示すように画像１に対して水平方向，垂直方向からの射
影３，４による処理、または文字の塊を求めるラベリン
グ処理、またはこれらを組み合わせた処理により、切り
出し枠を表す数値（座標）を決定する。図５にその切り
出し枠５をイメージ化して示す。次に、原画像を処理画
像（Ｗ）と結果画像（Ｒ）とにコピーして、後の特徴抽
出及びボケ処理に必要な作業領域を確保する（ステップ
S12)。

【００１１】次いで、ステップS13 〜S15 において、近
傍演算である論理フィルタリングと画素間演算である画
像加算処理とを用いて、横方向の距離画像を求める。但
し、ここでの処理時間を短縮するために、予め処理の最
大回数を設定しておき、処理回数がこの設定回数を超え
た場合には（ステップS13:YES)、この処理を終了して次
の処理に進むようにしている。論理フィルタリングによ
る横方向の細め処理（ステップS14)と画像加算演算処理
（ステップS15)とを繰り返して、横方向の距離画像が得
られる。この処理の様子を図６に示す。図６の上段の画
像W1, W2, W3は処理画像（Ｗ）の変化を示し、同じく下
段の画像R1, R2, R3は結果画像（Ｒ）の変化を示してい
る。画像W1を横方向に細めた画像W2が画像R1に加算され
て画像R2が得られる。引き続いて、画像W2を横方向に細
めた画像W3が画像R2に加算されて画像R3が得られる。こ
のような処理を前記設定回数を超えるまで繰り返して、
横方向の距離画像を得る。

【００１２】得られた距離画像に対して、例えば図７に
示すようなルックアップ・テーブルに基づいて濃度変換
処理を施し、ダイナミックレンジを上げたものを横方向
の特徴量とする（ステップS16)。次に、画像として保持
されている特徴に対してボケ処理を施す（ステップS1
7)。具体的には、空間フィルタを用いた近傍演算である
平均値処理を複数回実行する。最後に、ステップS11 に
て決定した切り出し枠に従って横方向の特徴を切り出す
（ステップS18)。

【００１３】なお、上述の例では、横方向の特徴抽出に
ついて説明したが、縦方向, 斜め方向における特徴抽出
及びその特徴に対するボケ処理についても全く同様に行
うことができる。但し、複数方向についてこのような処
理を行う場合には、切り出し枠決定ステップ（ステップ
S11)は各方向について共通な１回でよく、次のステップ
S12 〜S18 を各方向別に行えばよい。

【００１４】図８は上述したような本発明の特徴抽出方
法を実施するための装置構成の一例を示すブロック図で
ある。図において11は処理対象の２値の原画像，処理過
程における処理画像，結果画像などを格納するフレーム
メモリである。フレームメモリ11に格納された画像は必
要に応じて読み出され、画像転送器12を介して所定の処
理系に転送される。また、13は、射影処理器14及び／ま
たはラベリング処理器15の出力に基づいて切り出し枠を
検出し、その切り出し枠を示す座標を枠座標格納メモリ
16に出力する切り出し枠検出器である。これらの切り出
し枠検出器13，射影処理器14，ラベリング処理器15，枠
座標格納メモリ16により、ステップS11の処理が行われ
る。更に、この装置は、ステップS14 の処理を行う論理
フィルタリング処理器17、ステップS15 の処理を行う画
像加算器18、ステップS16 において使用するルックアッ
プ・テーブルを保持しているテーブル保持器19、ステッ
プS17 の処理を行う空間フィルタリング処理器20、ステ
ップS18 の処理を行う特徴切り出し器21、切り出された
特徴を格納する特徴格納メモリ22、装置内における処理
動作を制御する制御器23を備えている。

【００１５】次に、動作について簡単に説明する。切り
出し枠検出器13の制御下において射影処理器14とラベリ
ング処理器15とのいずれか一方または両方を用いて、フ
レームメモリ11に格納された原画像から切り出し枠が決
定されて枠座標格納メモリ16に格納される。また、原画
像は画像転送器12により処理画像と結果画像とにコピー
されてそれぞれがフレームメモリ11に格納される。処理
画像は論理フィルタリング処理器17によりある方向に細
められた後、画像加算器18において結果画像に加算され
る。このような処理が、制御器23の制御により所定回数
まで繰り返されて、ある方向の距離画像が得られる。得
られた距離画像はテーブル保持器19に保持されたルック
アップ・テーブルによってダイナミックレンジが上げら
れ、特徴量を表す画像がフレームメモリ11に格納され
る。次に、フレームメモリ11に画像として格納された特
徴量に対して、空間フィルタリング処理器20により、空
間フィルタを用いた近傍演算である平均値処理が複数回
にわたって実行されて、ボケ処理が行われる。最後に、
枠座標格納メモリ16に格納された値に従って、特徴切り
出し器21において、フレームメモリ11に格納された画像
から特徴が切り出され、切り出された特徴は特徴格納メ
モリ22に格納される。

【００１６】

【発明の効果】以上のように、本発明の特徴抽出方法で
は、文字認識過程における縦横斜め４方向の特徴抽出及
びその特徴に対するボケ処理を実行する際に、高速実行
可能な画像変換処理を処理対象の画像全体に適用させる
ので、処理対象の画像に含まれる全ての文字に対して一
括して特徴抽出及びボケ処理を実行することができ、文
字認識の高速化を実現できる効果がある。そして、処理
対象の画像に含まれる文字の数が多い程、この効果はよ
り顕著である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る特徴抽出方法の処理手順を示すフ
ローチャートである。

【図２】本発明の特徴抽出方法を用いた具体例の処理手
順を示すフローチャートである。

【図３】複数の文字パターンを含む２値原画像の概略図
である。

【図４】射影処理を用いた切り出し枠の決定方法を説明
するための図である。

【図５】切り出し枠のパターン図である。

【図６】横方向の距離画像を求めるステップを説明する
ための、処理画像と結果画像との変化を示す図である。

【図７】濃度変換のルックアップ・テーブルの一例を示
す図である。

【図８】本発明の特徴抽出方法を実施するための装置構
成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１ 画像 ２ 文字 ５ 切り出し枠

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識対象文字が複数含まれている画像を
   対象として文字認識を行う場合にこれらの複数個の文字
   に対する特徴を抽出する方法において、全ての認識対象
   文字の切り出し枠を求めるステップと、各認識対象文字
   の縦横斜めの４方向に対する距離画像を論理フィルタリ
   ング及び画像加算処理により求めるステップと、求めた
   距離画像をルックアップ・テーブルにより変換してその
   変換値を特徴量として求めるステップと、求めた特徴量
   に対するボケ処理を空間フィルタを用いた平均値処理に
   より実行するステップと、求めておいた切り出し枠に従
   って特徴の切り出しを行うステップとを有することを特
   徴とする特徴抽出方法。