JPH0795335B2 - 領域分割方法 - Google Patents
領域分割方法Info
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- JPH0795335B2 JPH0795335B2 JP61251537A JP25153786A JPH0795335B2 JP H0795335 B2 JPH0795335 B2 JP H0795335B2 JP 61251537 A JP61251537 A JP 61251537A JP 25153786 A JP25153786 A JP 25153786A JP H0795335 B2 JPH0795335 B2 JP H0795335B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明は、文字認識における文字画像の特徴抽出のため
の領域分割方法に関する。
の領域分割方法に関する。
文字認識においては、特徴抽出の際に文字画像を領域分
割することが多い。例えば、文字画像の輪郭画素に方向
コードを付け、分割領域毎に方向コードをヒストグラム
を求めて特徴ベクトルを生成させるなどである。
割することが多い。例えば、文字画像の輪郭画素に方向
コードを付け、分割領域毎に方向コードをヒストグラム
を求めて特徴ベクトルを生成させるなどである。
従来、このような領域分割のやり方としては、分割点
を固定しておく方法と、文献「沖電気研究開発」昭和
58年12月第121号vol.50No.3のpp77−82などに示されて
いるような、文字画像の周辺分布の重心点を利用して分
割点を文字毎に決定する方法が知られている。
を固定しておく方法と、文献「沖電気研究開発」昭和
58年12月第121号vol.50No.3のpp77−82などに示されて
いるような、文字画像の周辺分布の重心点を利用して分
割点を文字毎に決定する方法が知られている。
上記方法は、変形の大きい手書き文字などの認識に適
用すると、特徴の安定化に効果がある。しかし周辺分布
の重心点を利用する関係から、領域分割のための演算量
が多くなり、高速効果が容易でない。一方、方法は格
別の演算を必要としない反面、文字が変形した場合に領
域分割が不適当なものとなり、文字の特徴を正しく抽出
できないという問題がある。これについて第10図により
説明する。
用すると、特徴の安定化に効果がある。しかし周辺分布
の重心点を利用する関係から、領域分割のための演算量
が多くなり、高速効果が容易でない。一方、方法は格
別の演算を必要としない反面、文字が変形した場合に領
域分割が不適当なものとなり、文字の特徴を正しく抽出
できないという問題がある。これについて第10図により
説明する。
第10図の（ａ）は、第２図に示すような方向コードを付
ける処理（特徴付け処理の一例）を施した「ウ」の文字
画像であり、数字は輪郭画素（特徴画素）に付けられた
方向コードである。第10図の（ｂ）は、同様の方向コー
ド付け処理後の変形した「ウ」の文字画像である。両文
字画像を図示のように固定した分割点で３×３の領域に
分割し、分割領域毎に方向コードのヒストグラムを求め
特徴ベクトルを生成する場合を考える。
ける処理（特徴付け処理の一例）を施した「ウ」の文字
画像であり、数字は輪郭画素（特徴画素）に付けられた
方向コードである。第10図の（ｂ）は、同様の方向コー
ド付け処理後の変形した「ウ」の文字画像である。両文
字画像を図示のように固定した分割点で３×３の領域に
分割し、分割領域毎に方向コードのヒストグラムを求め
特徴ベクトルを生成する場合を考える。
文字「ウ」と文字「ワ」の識別の手掛りは、文字上部の
突出部の有無だけであり、この部分の情報を領域分割に
より安定に抽出し、特徴ベクトルに反映させなければな
らない。そこで第10図の各文字画像の左上隅の分割領域
を観察すると、（ａ）の場合は突出部の情報が失われて
しまうが、（ｂ）の場合はその情報が取り込まれている
ことがわかる。このように分割点を固定した領域分割で
は、文字の特徴を正しく反映させた特徴抽出ができない
場合が起りやすい。
突出部の有無だけであり、この部分の情報を領域分割に
より安定に抽出し、特徴ベクトルに反映させなければな
らない。そこで第10図の各文字画像の左上隅の分割領域
を観察すると、（ａ）の場合は突出部の情報が失われて
しまうが、（ｂ）の場合はその情報が取り込まれている
ことがわかる。このように分割点を固定した領域分割で
は、文字の特徴を正しく反映させた特徴抽出ができない
場合が起りやすい。
本発明は前記問題点に鑑みてなされたものであり、安定
した特徴抽出を可能にするために、分割すべき文字画像
に応じて分割点を適正化する領域分割方法を提供するこ
とを目的とする。
した特徴抽出を可能にするために、分割すべき文字画像
に応じて分割点を適正化する領域分割方法を提供するこ
とを目的とする。
本発明の領域分割方法は、一定のアルゴリズムにより２
値の文字画像に特徴付けを行い、それと同時にまたはそ
の後に特徴画素の総数とＸ方向およびＹ方向への射影の
ヒストグラムHXiおよびHYjを求め、前記総数および前記
ヒストグラムHXi,HYjに基づき特徴画素をほゞ均等に含
む複数のメッシュ領域に前記文字画像をＸ方向およびＹ
方向に分割することを特徴とするものである。
値の文字画像に特徴付けを行い、それと同時にまたはそ
の後に特徴画素の総数とＸ方向およびＹ方向への射影の
ヒストグラムHXiおよびHYjを求め、前記総数および前記
ヒストグラムHXi,HYjに基づき特徴画素をほゞ均等に含
む複数のメッシュ領域に前記文字画像をＸ方向およびＹ
方向に分割することを特徴とするものである。
以下、本発明の一実施例について図面を参照しながら詳
細に説明する。
細に説明する。
実施例１ 第１図は、本実施例１による領域分割方法のフローチャ
ートである。このフローチャートに沿って、領域分割処
理について説明する。
ートである。このフローチャートに沿って、領域分割処
理について説明する。
まず、ステップ100において、文字画像に特徴付け処理
が施される。この実施例においては、この特徴処理によ
り、文字画像の文字線輪郭画素（白画素）に第２図に示
すような方向コードが付けられる。なお、文字線輪郭部
の黒画素に同様に方向コードを付けるようにしてもよ
い。
が施される。この実施例においては、この特徴処理によ
り、文字画像の文字線輪郭画素（白画素）に第２図に示
すような方向コードが付けられる。なお、文字線輪郭部
の黒画素に同様に方向コードを付けるようにしてもよ
い。
このような処理は、文字画像のラスタースキャンを行い
ながら、注目している白画素の上下左右の画素のパター
ンを調べることにより行われるが、この処理と同時に、
方向コード付与画素（特徴画素）の総数PEとＸ方向軸お
よびＹ方向軸への射影のヒストグラムHXi,HYjが求めら
れてテーブルに登録される。
ながら、注目している白画素の上下左右の画素のパター
ンを調べることにより行われるが、この処理と同時に、
方向コード付与画素（特徴画素）の総数PEとＸ方向軸お
よびＹ方向軸への射影のヒストグラムHXi,HYjが求めら
れてテーブルに登録される。
このヒストグラムの具体例を第３図に示す。この図にお
いて、130は特徴付け処理画像であり、上端の数字列は
Ｘアドレスの下位１桁を示し、左端の数字列はＹアドレ
スを示し、それ以外の数字が方向コード（特徴画素）で
ある。
いて、130は特徴付け処理画像であり、上端の数字列は
Ｘアドレスの下位１桁を示し、左端の数字列はＹアドレ
スを示し、それ以外の数字が方向コード（特徴画素）で
ある。
この画像130の特徴画素のＸ方向軸への射影のヒストグ
ラムHXiと、Ｙ方向軸への射影のヒストグラムHYjは、そ
れぞれ図示のような型式のテーブル132,134に登録され
る。
ラムHXiと、Ｙ方向軸への射影のヒストグラムHYjは、そ
れぞれ図示のような型式のテーブル132,134に登録され
る。
なお、このような特徴画素総数の計数やヒストグラム・
テーブルの作成は、特徴付け処理の後に独立に行うこと
もできるが、同時実行のほうが、文字画像のスキャン走
査の回数が減るなど、処理時間を短縮できる利点があ
る。
テーブルの作成は、特徴付け処理の後に独立に行うこと
もできるが、同時実行のほうが、文字画像のスキャン走
査の回数が減るなど、処理時間を短縮できる利点があ
る。
また、この実施例および他の実施例においては、文字画
像の横方向をＸ方向、縦方向をＹ方向とするが、その関
係を逆にしてもよいことは勿論である。
像の横方向をＸ方向、縦方向をＹ方向とするが、その関
係を逆にしてもよいことは勿論である。
次に、文字画像がＸ方向へのＮ分割処理（ステップ102
〜114）と、Ｙ方向へのＭ分割処理（ステップ116〜12
8）が行われることにより、文字画像は特徴画素をでき
るだけ均等に含むＮ×Ｍ個のメッシュ領域に分割され
る。このようにすることにより、文字の変形に適応した
メッシュ領域分割が可能であり、固定した位置で分割し
た場合における前述のような問題を解消できる。
〜114）と、Ｙ方向へのＭ分割処理（ステップ116〜12
8）が行われることにより、文字画像は特徴画素をでき
るだけ均等に含むＮ×Ｍ個のメッシュ領域に分割され
る。このようにすることにより、文字の変形に適応した
メッシュ領域分割が可能であり、固定した位置で分割し
た場合における前述のような問題を解消できる。
以下、各処理ステップの内容について順を追って説明す
る。
る。
カウンタn,iおよびレジスタＰの初期設定（ステップ10
2）の後、カウンタｉがインクリメントされ（ステップ1
06）、その値（ｉ）に対応するヒストグラムHXiの値が
テーブルから読み出されてレジスタＰの値に加算されて
レジスタＰに再設定される（ステップ108）。
2）の後、カウンタｉがインクリメントされ（ステップ1
06）、その値（ｉ）に対応するヒストグラムHXiの値が
テーブルから読み出されてレジスタＰの値に加算されて
レジスタＰに再設定される（ステップ108）。
レジスタＰの値（Ｐ）が（PE/N）×ｎを越えたか調べら
れる（ステップ110）。
れる（ステップ110）。
この判定結果がNOならば、ステップ104から同様な処理
が繰り返される。
が繰り返される。
この処理は実質的には、Ｘアドレスを１ずつ増加させな
がら、画像のラスタースキャンを行って特徴画素の個数
（Ｐ）を計数し、その個数を（PE/N）×ｎと比較してい
るわけである。しかし、このようなラスタースキャン、
さらには総数PEを求めるためのラスタースキャンを繰り
返すのは非能率である。
がら、画像のラスタースキャンを行って特徴画素の個数
（Ｐ）を計数し、その個数を（PE/N）×ｎと比較してい
るわけである。しかし、このようなラスタースキャン、
さらには総数PEを求めるためのラスタースキャンを繰り
返すのは非能率である。
そこで、この実施例においては、画像のラスタースキャ
ンを伴う特徴付け処理段階において、ヒストグラムHXi,
HYjおよび総数PEを同時に求めておき、それを利用する
ことによってラスタースキャンを行わないようにして処
理の能率向上を図っている。
ンを伴う特徴付け処理段階において、ヒストグラムHXi,
HYjおよび総数PEを同時に求めておき、それを利用する
ことによってラスタースキャンを行わないようにして処
理の能率向上を図っている。
さて、Ｐ≧（PE/N）×ｎとなった場合、その時のカウン
タｉの値が、ｎ番目のＸ方向分割領域の終点のＸアドレ
スとして記憶され、また、そのＸアドレスから領域重な
り幅Ｔを差し引いたＸアドレスが（ｎ＋１）番目のＸ方
向分割領域の始点のＸアドレスとして記憶される（ステ
ップ112）。
タｉの値が、ｎ番目のＸ方向分割領域の終点のＸアドレ
スとして記憶され、また、そのＸアドレスから領域重な
り幅Ｔを差し引いたＸアドレスが（ｎ＋１）番目のＸ方
向分割領域の始点のＸアドレスとして記憶される（ステ
ップ112）。
なお、１番目のＸ方向分割領域の始点は文字画像の左端
（Ｘ＝０）、最後つまりＮ番目のＸ方向分割領域の終点
は文字画像の右端である。
（Ｘ＝０）、最後つまりＮ番目のＸ方向分割領域の終点
は文字画像の右端である。
ステップ112の次にカウンタｎがインクリメントされ
（ステップ114）、次の分割点を求める処理が行われ
る。
（ステップ114）、次の分割点を求める処理が行われ
る。
このような処理は、ステップ102でｎ＝Ｎとなると終了
する。
する。
Ｙ方向の分割点の処理ステップ116〜128は前記処理ステ
ップ102〜114に対応するステップと同様の内容である。
ップ102〜114に対応するステップと同様の内容である。
たゞし、Ｘアドレスに関連したカウンタｉの代わりにＹ
アドレスに関連したカウンタｊが用いられる（ステップ
116,120,126）。また、ヒストグラムHXiの代わりにヒス
トグラムHYjが参照される（ステップ122）、ステップ12
4において分割数としてＭが用いられる。
アドレスに関連したカウンタｊが用いられる（ステップ
116,120,126）。また、ヒストグラムHXiの代わりにヒス
トグラムHYjが参照される（ステップ122）、ステップ12
4において分割数としてＭが用いられる。
ステップ124の判定条件が成立すると、ステップ126にお
いて、カウンタｊの値（ｊ）がｎ番目のＹ方向分割領域
の終点のＹアドレスとされ、そのＹアドレスから領域の
重なり幅Ｔを差し引いた値が（ｎ＋１）番目のＹ方向分
割領域の始点のＹアドレスとされる。
いて、カウンタｊの値（ｊ）がｎ番目のＹ方向分割領域
の終点のＹアドレスとされ、そのＹアドレスから領域の
重なり幅Ｔを差し引いた値が（ｎ＋１）番目のＹ方向分
割領域の始点のＹアドレスとされる。
なお、１番目のＹ方向分割領域の始点は文字画像の上端
とされ、Ｍ番目のＹ方向分割領域の終点は文字画像の下
端とされる。
とされ、Ｍ番目のＹ方向分割領域の終点は文字画像の下
端とされる。
このようにしてＸ方向およびＹ方向の分割点が求められ
ることにより、それら分割点によって文求画像はX,Y方
向にＮ×Ｍ個のメッシュ領域に分割される。
ることにより、それら分割点によって文求画像はX,Y方
向にＮ×Ｍ個のメッシュ領域に分割される。
本実施例によれば、第10図の（ａ）および（ｂ）の文字
画像は、第４図の（ａ）および（ｂ）のように領域分割
される。たゞし、Ｎ＝Ｍ＝3,T＝０とした場合である。
画像は、第４図の（ａ）および（ｂ）のように領域分割
される。たゞし、Ｎ＝Ｍ＝3,T＝０とした場合である。
第４図（ａ）の左上隅の分割領域には、固定分割点では
取り込めなかった「ウ」の上部突出部が取り込まれてい
ることがわかる。（ｂ）の場合も同様である。
取り込めなかった「ウ」の上部突出部が取り込まれてい
ることがわかる。（ｂ）の場合も同様である。
実施例２ この実施例における処理について、第５図に示すフロー
チャートに沿って説明する。
チャートに沿って説明する。
ステップ200は実施例１のステップ100と同様の処理ステ
ップであるが、ヒストグラムはＹ方向軸への射影のヒス
トグラムHYjだけが求められる。
ップであるが、ヒストグラムはＹ方向軸への射影のヒス
トグラムHYjだけが求められる。
ステップ202は文字画像をＹ方向にＭ分割する処理ステ
ップであり、実施例１のステップ116〜128と同じ処理で
ある。
ップであり、実施例１のステップ116〜128と同じ処理で
ある。
ステップ204〜218は文字画像をＸ方向にＮ分割する処理
部分である。各処理ステップの内容について順に説明す
る。
部分である。各処理ステップの内容について順に説明す
る。
カウンタn,iおよびレジスタＰの初期設定（ステップ20
4）の後、カウンタｉがインクリメントされ（ステップ2
06）、その値（ｉ）に対応するＸアドレスについて文字
画像Ｙ方向にラスタースキャンされ、そのラインの方向
コード付与画素の個数が計数され（ステップ210）、そ
の値PiがレジスタＰに計数される（ステップ212）。
4）の後、カウンタｉがインクリメントされ（ステップ2
06）、その値（ｉ）に対応するＸアドレスについて文字
画像Ｙ方向にラスタースキャンされ、そのラインの方向
コード付与画素の個数が計数され（ステップ210）、そ
の値PiがレジスタＰに計数される（ステップ212）。
レジスタＰの値（Ｐ）が（PE/（Ｎ×Ｍ）×ｎ）を越え
たか調べられる（ステップ214）。
たか調べられる（ステップ214）。
この判定結果がNOならば、ステップ208から同様な処理
が繰り返される。
が繰り返される。
Ｐ≧（PE/（Ｎ×Ｍ）×ｎ）となった場合、その時のカ
ウンタｉの値がｎ番目のＸ方向分割領域の終点のＸアド
レスとして記憶され、また、そのＸアドレスから領域重
なり幅Ｔを差し引いたＸアドレスが（ｎ＋１）番目のＸ
方向分割領域の始点のＸアドレスとして記憶される（ス
テップ216）。
ウンタｉの値がｎ番目のＸ方向分割領域の終点のＸアド
レスとして記憶され、また、そのＸアドレスから領域重
なり幅Ｔを差し引いたＸアドレスが（ｎ＋１）番目のＸ
方向分割領域の始点のＸアドレスとして記憶される（ス
テップ216）。
なお、１番目のＸ方向分割領域の始点は文字画像の左端
（Ｘ＝０）、最後つまりＮ番目のＸ方向分割領域の終点
は文字画像の右端である。
（Ｘ＝０）、最後つまりＮ番目のＸ方向分割領域の終点
は文字画像の右端である。
ステップ216の次にカウンタｎがインクリメントされ
（ステップ218）、次の分割点を求める処理が行われ
る。
（ステップ218）、次の分割点を求める処理が行われ
る。
このような処理は、ステップ206でｎ＝Ｎとなると終了
する。
する。
このようにしてＸ方向およびＹ方向の分割点が求めら
れ、それら分割点によって文字画像はX,Y方向にＮ×Ｍ
個のメッシュ領域に分割される。
れ、それら分割点によって文字画像はX,Y方向にＮ×Ｍ
個のメッシュ領域に分割される。
さて、文字「ヌ」は文字「ス」と非常に類似しており、
両者の識別には左上がりの斜めストロークが重要であ
る。そこで「ヌ」の文字画像を前記実施例１の方式で３
×３に分割すると、第６図（ａ）に示すような結果にな
る。左側中段の分動領域（1,2）を見ると、重要な特徴
である左上がり斜めストロークの情報が取り込まれてい
ないことがわかる。
両者の識別には左上がりの斜めストロークが重要であ
る。そこで「ヌ」の文字画像を前記実施例１の方式で３
×３に分割すると、第６図（ａ）に示すような結果にな
る。左側中段の分動領域（1,2）を見ると、重要な特徴
である左上がり斜めストロークの情報が取り込まれてい
ないことがわかる。
次に本実施例により同じ「ヌ」の文字画像の領域分割を
行うと、その結果は第６図（ｂ）のようになる。たゞ
し、中段のＹ方向領域に対するＸ方向領域分割の結果だ
けが示されている。またＴ＝０としている。分割領域
（1,2）を見ると、左上がり斜めストロークの情報が取
り込まれていることがわかる。このように本実施例によ
れば、実施例１の弱点を補完できる。
行うと、その結果は第６図（ｂ）のようになる。たゞ
し、中段のＹ方向領域に対するＸ方向領域分割の結果だ
けが示されている。またＴ＝０としている。分割領域
（1,2）を見ると、左上がり斜めストロークの情報が取
り込まれていることがわかる。このように本実施例によ
れば、実施例１の弱点を補完できる。
なお、以上の説明では実施例１の方法でＹ方向の分割を
行ったが、Ｘ方向の分割を行った後、各分割領域につい
て第５図のフローチャートに示したと同様な処理により
Ｙ方向分割を行ってもよい。
行ったが、Ｘ方向の分割を行った後、各分割領域につい
て第５図のフローチャートに示したと同様な処理により
Ｙ方向分割を行ってもよい。
実施例３ 実施例２においては、領域の重なり部分に特徴画素（方
向コード付与画素）が集中した場合、PE/（Ｎ×Ｍ）を
基準として領域分割点を決定すると、X,Y各方向の分割
領域内での画素数のバラツキが大きくなる。
向コード付与画素）が集中した場合、PE/（Ｎ×Ｍ）を
基準として領域分割点を決定すると、X,Y各方向の分割
領域内での画素数のバラツキが大きくなる。
本実施例によれば、そのような問題を解消できる。以
下、第７図のフローチャートに沿って、本実施例におけ
る処理について説明する。
下、第７図のフローチャートに沿って、本実施例におけ
る処理について説明する。
ステップ300は実施例１のステップ100と同じ処理内容で
ある。
ある。
ステップ302はＹ方向分割処理であり、実施例１のステ
ップ116〜128と同様である。たゞし、Ｙ方向分割と同時
に、ヒストグラムHYjを参照して、各Ｙ方向分割領域内
の特徴画素数Pmが求められる。
ップ116〜128と同様である。たゞし、Ｙ方向分割と同時
に、ヒストグラムHYjを参照して、各Ｙ方向分割領域内
の特徴画素数Pmが求められる。
ステップ304〜318はＸ方向分割の処理部分である。各ス
テップの処理内容について以下説明する。
テップの処理内容について以下説明する。
カウンタn,iおよびレジスタＰの初期設定（ステップ30
4）の後、カウンタｉがインクリメントされ（ステップ3
08）、その値（ｉ）に対応するＸアドレスについて文字
画像がＹ方向にラスタースキャンされ、そのラインの方
向コード付与画素の個数が計数され（ステップ310）、
その値PiがレジスタＰに加算される（ステップ312）。
そして、レジスタＰの値（Ｐ）が（Pm/N）×ｎを越えた
か調べられる（ステップ314）。
4）の後、カウンタｉがインクリメントされ（ステップ3
08）、その値（ｉ）に対応するＸアドレスについて文字
画像がＹ方向にラスタースキャンされ、そのラインの方
向コード付与画素の個数が計数され（ステップ310）、
その値PiがレジスタＰに加算される（ステップ312）。
そして、レジスタＰの値（Ｐ）が（Pm/N）×ｎを越えた
か調べられる（ステップ314）。
この判定結果がNOならば、ステップ308から同様な処理
が繰り返される。
が繰り返される。
Ｐ≧（Pm/N）×ｎとなった場合、その時のカウンタｉの
値がｎ番目のＸ方向分割領域の終点のＸアドレスとして
記憶され、また、そのＸアドレスから領域重なり幅Ｔを
差し引いたＸアドレスが（ｎ＋１）番目のＸ方向分割領
域の始点のＸアドレスとして記憶される（ステップ31
6）。
値がｎ番目のＸ方向分割領域の終点のＸアドレスとして
記憶され、また、そのＸアドレスから領域重なり幅Ｔを
差し引いたＸアドレスが（ｎ＋１）番目のＸ方向分割領
域の始点のＸアドレスとして記憶される（ステップ31
6）。
なお、１番目のＸ方向分割領域の始点は文字画像の左端
（Ｘ＝０）、最後つまりＮ番目のＸ方向分割領域の終点
は文字画像の右端である。
（Ｘ＝０）、最後つまりＮ番目のＸ方向分割領域の終点
は文字画像の右端である。
ステップ316の次にカウンタｎがインクリメントされ
（ステップ318）、次の分割点を求める処理が行われ
る。
（ステップ318）、次の分割点を求める処理が行われ
る。
このような処理は、ステップ306でｎ＝Ｎとなると終了
する。
する。
このようにして、各Ｙ方向分割領域に対するＸ方向分割
位置が求められることにより、文字画像は全体としてＮ
×Ｍ個のメッシュ領域に分割される。
位置が求められることにより、文字画像は全体としてＮ
×Ｍ個のメッシュ領域に分割される。
「ヌ」の文字画像について、Ｔ＝１として実施例２によ
り領域分割すると第８図の（ａ）のようになる。同じ文
字画像について、本実施例によりＴ＝１として領域分割
した結果を第８図の（ｂ）に示す。たゞし、何れの場合
も、先にＹ方向分割し、次にＸ方向分割している。ま
た、図には中段のＹ方向領域のＸ方向分割の結果だけが
示されている。
り領域分割すると第８図の（ａ）のようになる。同じ文
字画像について、本実施例によりＴ＝１として領域分割
した結果を第８図の（ｂ）に示す。たゞし、何れの場合
も、先にＹ方向分割し、次にＸ方向分割している。ま
た、図には中段のＹ方向領域のＸ方向分割の結果だけが
示されている。
第８図の（ｂ）の領域（1,2）には、（ａ）の同領域よ
りも左上がり斜めストロークの特徴がより的確に反映し
ていることがわかる。このように、分割点に特徴画素が
集中している場合でも、本実施例によれば適切な領域分
割が可能である。
りも左上がり斜めストロークの特徴がより的確に反映し
ていることがわかる。このように、分割点に特徴画素が
集中している場合でも、本実施例によれば適切な領域分
割が可能である。
第９図は前記各実施例における領域分割処理を実行する
ための処理装置の一例を示す概略ブロック図である。40
0はイメージメモリであり、処理すべき文字画像および
その特徴付け処理画像の記憶に用いられる。402は中央
演算処理ユニット（CPU）であり、404は主メモリであ
る。この主メモリ404は、前記各処理のためにプログラ
ム、前記ヒストグラムのテーブル、前記各カウンタなど
の記憶に用いられる。CPU402はバス405を介してイメー
ジメモリ400、走査回路401および主メモリ404をアクセ
スすることができる。
ための処理装置の一例を示す概略ブロック図である。40
0はイメージメモリであり、処理すべき文字画像および
その特徴付け処理画像の記憶に用いられる。402は中央
演算処理ユニット（CPU）であり、404は主メモリであ
る。この主メモリ404は、前記各処理のためにプログラ
ム、前記ヒストグラムのテーブル、前記各カウンタなど
の記憶に用いられる。CPU402はバス405を介してイメー
ジメモリ400、走査回路401および主メモリ404をアクセ
スすることができる。
CPU402はイメージメモリ400をアクセスしながら、文字
画像特徴付け処理を施し、同時に特徴画素の総数とヒス
トグラムを求める。処理後の画像はイメージメモリ400
上に置かれるが、特徴画素の総数およびヒストグラムは
主メモリ404に記憶される。
画像特徴付け処理を施し、同時に特徴画素の総数とヒス
トグラムを求める。処理後の画像はイメージメモリ400
上に置かれるが、特徴画素の総数およびヒストグラムは
主メモリ404に記憶される。
その後に分割位置の決定処理については、CPU402は主メ
モリ404内のヒストグラムのテーブルおよび総画素数を
参照しながら、またはイメージメモリ400内の特徴付け
処理画像も参照しながら、処理を実行し、処理結果を主
メモリ404の特定記憶域に格納する。
モリ404内のヒストグラムのテーブルおよび総画素数を
参照しながら、またはイメージメモリ400内の特徴付け
処理画像も参照しながら、処理を実行し、処理結果を主
メモリ404の特定記憶域に格納する。
以上、本発明の実施例について詳細に説明したが、本発
明はそれだけに限定されるものではなく、種々変形して
実施し得るものである。
明はそれだけに限定されるものではなく、種々変形して
実施し得るものである。
例えば、前記実施例における特徴付け処理は方向コード
付け処理であったが、それ以外の特徴付け処理を施すこ
とも可能である。
付け処理であったが、それ以外の特徴付け処理を施すこ
とも可能である。
また、前記各実施例の処理内容を組み合せることも可能
である。
である。
さらに本発明は、ハードウェアだけで実施することも可
能である。
能である。
〔効果〕 以上の説明から明らかなように、本発明によれば、文字
画像に応じて最適な領域分割を行うことができ、安定な
特徴抽出が可能となるとゝもに、その処理も比較的単純
で時間のかゝる複雑な演算を含まないから、高速処理が
可能であるなどの効果を得られる。
画像に応じて最適な領域分割を行うことができ、安定な
特徴抽出が可能となるとゝもに、その処理も比較的単純
で時間のかゝる複雑な演算を含まないから、高速処理が
可能であるなどの効果を得られる。
第１図は本発明の実施例１における領域分割処理の概略
フローチャート、第２図は方向コードの説明図、第３図
は特徴画素のヒストグラムの例を示す図、第４図は実施
例１による領域分割結果の例を示す図、第５図は本発明
の実施例２における領域分割処理の概略フローチャー
ト、第６図は実施例１と実施例２による領域分割結果の
例を示す図、第７図は本発明の実施例３における領域分
割処理の概略フローチャート、第８図は実施例２と実施
例３による領域分割結果の例を示す図、第９図は各実施
例の処理を実行するための処理装置の一例を示す概略ブ
ロック図、第10図は固定位置で領域分割した場合の問題
点を説明するための図である。 400…イメージメモリ、402…中央演算処理ユニット、40
4…主メモリ。
フローチャート、第２図は方向コードの説明図、第３図
は特徴画素のヒストグラムの例を示す図、第４図は実施
例１による領域分割結果の例を示す図、第５図は本発明
の実施例２における領域分割処理の概略フローチャー
ト、第６図は実施例１と実施例２による領域分割結果の
例を示す図、第７図は本発明の実施例３における領域分
割処理の概略フローチャート、第８図は実施例２と実施
例３による領域分割結果の例を示す図、第９図は各実施
例の処理を実行するための処理装置の一例を示す概略ブ
ロック図、第10図は固定位置で領域分割した場合の問題
点を説明するための図である。 400…イメージメモリ、402…中央演算処理ユニット、40
4…主メモリ。
Claims (3)
- 【請求項１】一定のアルゴリズムにより２値の文字画像
に特徴付けを行い、それと同時にまたはその後に特徴画
素の総数とＸ方向およびＹ方向への射影のヒストグラム
HXiおよびHYjを求め、前記総数および前記ヒストグラム
HXi,HYjに基づき特徴画素をほぼ均等に含む複数のメッ
シュ領域に前記文字画像をＸ方向およびＹ方向に分割す
ることを特徴とする領域分割方法。 - 【請求項２】一定のアルゴリズムにより２値の文字画像
に特徴付けを行い、それと同時にまたはその後に特徴画
素の総数およびＸ方向への射影のヒストグラムHXiを求
め、総数および前記ヒストグラムHXiに基づき特徴画素
をほぼ均等に含むＮ個の領域に前記文字画像をＸ方向に
分割し、前記各Ｘ方向分割領域内をＹアドレスを１ずつ
増加させながらＸ方向にスキャンして特徴画素を計数
し、その計数値と前記総数とに基づき、前記各Ｘ方向分
割領域内を特徴画素をほぼ均等に含むＭ個の領域に分割
することにより、前記文字画像をＮ×Ｍ個のメッシュ領
域に分割することを特徴とする領域分割方法。 - 【請求項３】一定のアルゴリズムにより２値の文字画像
に特徴付けを行い、それと同時にまたはその後に特徴画
素の総数PEおよびＸ方向への射影のヒストグラムHXiを
求め、前記総数PEおよび前記ヒストグラムHXiに基づき
特徴画素を均等に含むＮ個の領域に前記文字画像をＸ方
向に分割し、それと同時にまたはその後に前記各Ｘ方向
分割領域内の特徴素数Pmを求め、前記Ｘ方向分割領域内
をＹアドレスを１ずつ増加させながらＸ方向にスキャン
して特徴画素を計数し、その計数値と前記画素数Pmとに
基づき、前記各Ｘ方向分割領域内を特徴画素をほぼ均等
に含むＭ個の領域に分割することにより、前記文字画像
をＮ×Ｍ個のメッシュ領域に分割することを特徴とする
領域分割方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61251537A JPH0795335B2 (ja) | 1986-10-22 | 1986-10-22 | 領域分割方法 |
| DE19873716787 DE3716787A1 (de) | 1986-05-19 | 1987-05-19 | Zeichenerkennungsverfahren |
| GB8711738A GB2190778B (en) | 1986-05-19 | 1987-05-19 | Character recognition with variable subdivisions of a character region |
| US07/241,825 US4903312A (en) | 1986-05-19 | 1988-09-06 | Character recognition with variable subdivisions of a character region |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61251537A JPH0795335B2 (ja) | 1986-10-22 | 1986-10-22 | 領域分割方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63106088A JPS63106088A (ja) | 1988-05-11 |
| JPH0795335B2 true JPH0795335B2 (ja) | 1995-10-11 |
Family
ID=17224289
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61251537A Expired - Fee Related JPH0795335B2 (ja) | 1986-05-19 | 1986-10-22 | 領域分割方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0795335B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2937729B2 (ja) * | 1993-12-21 | 1999-08-23 | 株式会社バーズ情報科学研究所 | パターン認識方法及び装置及び辞書作成方法 |
-
1986
- 1986-10-22 JP JP61251537A patent/JPH0795335B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63106088A (ja) | 1988-05-11 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |