JPH0821062B2 - 特徴抽出方法及び特徴抽出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は、文字図形の特徴抽出を簡単な手順で高速
かつ安定に行なうための方法及び装置に関する。

（従来の技術） 従来より、文字図形認識装置において一般に行なわれ
る特徴抽出では、文字図形パタンからストロークを抽出
し、それら抽出されたストロークの位置、長さ、ストロ
ーク間の相互関係等を用いて認識する方法が広く採用さ
れている。その手法は、（１）文字図形の輪郭を追跡す
ることにより検出された輪郭点系列について曲率を計算
し、その曲率の大きな値の点を分割点として輪郭系列を
分割し、分割された系列を組合せることによりストロー
ク（パタンの線素）を抽出するか、（２）文字図形パタ
ンに細線化処理を行なって骨格化し、その骨格化パタン
の連結性及び骨格パタンを追跡して急激な角度の変化点
等を検出してストロークについて幾何学的な特徴等を抽
出して識別を行なっていた。

また、認識対象となる文字の数が少ない場合（例えば
数字の認識を行なう場合）の方法として、例えば文献Ｉ
「電子計算機入力のための文字・図形の自動認識（電気
学会編）」に開示されるマトリクスマッチング法、
ストローク・アナリシス法及び幾何学的特徴抽出法が
ある。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上述した従来の一般的手法である
（１）の方法は文字パタンが大きくなり、又、文字図形
パタンが複雑化すると、その処理量が増大し処理速度の
低下を招いていた。又、（２）の方法は文字図形パタン
を細線化する必要があり、細線化によるパタンの歪、ヒ
ゲの発生等の問題があり、歪の修正、ヒゲの除去等その
後の処理を複雑なものとしていた。処理が複雑となる結
果、装置構成の規模が大きくなり、また高速な処理が行
なえないという問題点があった。

また、文献Ｉに掲げられるの方法は数字のように10
種程度の文字を認識する場合に処理手順が簡単となると
いう利点があるが印字のしみや欠けなどの雑音に弱く従
って印字品質に影響され易く、さらに印字ずれ、読取り
時の位置決め精度が悪いために生じる文字パタンの傾き
（傾斜）や位置ずれに影響され易いという問題点があっ
た。

さらに及びの方法は、文字図形パタンからストロ
ークを抽出する必要があるので、上述した（１）及び
（２）の方法と同様の問題が生じ、従って装置規模が大
きく、また高速な処理が行なえないという問題点があっ
た。

この出願の目的は、上述した従来の問題点を解決する
ため、入力文字図形パタンからストロークを抽出する等
の複雑な処理手順を省略し簡単な処理手順で高速に特徴
抽出が行なえ、しかも安定した特徴抽出が行なえる方法
及び装置を提供することにある。

（課題を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この出願の方法発明は、 特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画像デ
ータの画素にＸ座標及びＹ座標を付与する処理と、 Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値と
を用いて所定の画素値を有する被抽出パタンの画素に関
する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、これら
最大及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を特徴点
座標として検出する処理と、 被抽出パタンの大きさを検出する処理と、 特徴点座標と被抽出パタンの大きさとを用いて被抽出
パタンの正規化された幾何学的特徴量を算出する処理と
を 含むことを特徴とする。

この方法発明の実施に当り、被抽出パタンの大きさ
を、当該被抽出パタンの外接方形枠の辺の長さとするの
が好適である。

またこの出願の装置発明は、 特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量子化画像デ
ータの画素にＸ座標を付与するためのＸ座標発生手段
と、 量子化画像データの画素にＹ座標を付与するためのＹ
座標発生手段と、 Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値と
を用いて所定の画素値を有する被抽出パタンの画素に関
する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、これら
最大及び最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標をそれぞ
れ特徴点座標として検出するための座標検出手段と、 被抽出パタンの大きさを検出するための大きさ検出手
段と、 特徴点座標と被抽出パタンの大きさとを用いて被抽出
パタンの正規化された幾何学的特徴量を算出するための
特徴量算出手段とを 備えて成ることを特徴とする。

この装置発明の実施に当り、座標検出手段は、計算値
αＸ＋βＹを算出する計算手段と、最大計算値を検出す
るための最大値検出手段と、最大計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標を保存するための最大値座標保存手段と、最
小計算値を検出するための最小値検出手段と、最小計算
値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最小値座
標保存手段とを備えた構成とするのが好適である。

またこの装置発明の実施に当り、大きさ検出手段は、
被抽出パタンの外接方形枠を規定するためのＸ、Ｙ座標
として、被抽出パタンの画素に関する最大及び最小のＸ
座標と被抽出パタンの画素に関する最大及び最小のＹ座
標とを検出する外接方形枠検出手段と、前記最大及び最
小のＸ座標と前記最大及び最小のＹ座標とから被抽出パ
タンの大きさを算出する大きさ算出手段とを備えた構成
とするのが好適である。

（作用） 上述した方法及び装置発明によれば、量子化画像デー
タの画素にＸ座標及びＹ座標を付与して画像データをＸ
−Ｙ座標系で表現する。そして、このＸ−Ｙ座標系で表
現された画像データを利用することによって、所定の画
素値を有する被抽出パタンの画素に関する最大及び最小
の計算値αＸ＋βＹを検出し最大及び最小計算値を与え
る画素のＸ、Ｙ座標を特徴点座標として検出する処理
と、被抽出パタンの大きさを検出する処理とを行なう。
そして、これら処理を並行して或は時間的に相前後して
行なうことによって得た、特徴点座標と被抽出パタンの
大きさとを用いて被抽出パタンの正規化された幾何学的
特徴量を算出する。

このようにして特徴量を算出する上述の処理手順にあ
っては、最大及び最小計算値を検出する手順が非常に簡
単な手順であるので、装置構成の簡素化を図れる。さら
に、最大及び最小計算値を検出する手順が簡単であるの
で特徴量の算出を高速に行なえる。

また、被抽出パタンの幾何学的特徴量を正規化するの
で、特徴量の変動（特に被抽出パタンの大きさが変動す
ることによって生ずる特徴量の変動）を低減することが
出来る。

（実施例） 以下、図面を参照して、この出願の方法発明及び装置
発明の実施例につき説明する。尚、図面はこれら発明が
理解出来る程度に概略的に示してあるにすぎず、従って
各構成成分の構成、データ、データの流れ及び数値的条
件は必ずしも図示例に限定されるものではない。

実施例 ＜装置発明の実施例の構成＞ 第１図は装置発明の実施例の構成の説明に供する機能
ブロック図である。

同図において、Ｍは特徴抽出対象となる被抽出パタン
を含む量子化画像データを示す。同図に示すように、こ
の実施例の特徴抽出装置は、特徴抽出に適した一単位の
画像データＭを出力する読取処理部８と、画像データＭ
の画素にＸ座標を付与するためのＸ座標発生手段10と、
画像データＭの画素にＹ座標を付与するためのＹ座標発
生手段12と、Ｘ、Ｙ座標が付与された画像データＭを利
用して特徴点座標を検出するための特徴点検出手段13
と、被抽出パタンの大きさを検出するための大きさ検出
手段15と、特徴点座標と被抽出パタンの大きさとを用い
て被抽出パタンの正規化された幾何学的特徴量を算出す
るための特徴量算出手段18とを備えている。

以下、この実施例につきさらに詳しく説明する。

（画像データＭ） 第４図は被抽出パタンを含む量子化画像データの一例
を示す図である。

同図において、M1は被抽出パタン及びM2は被抽出パタ
ンの背景となる背景パタンを示す。量子化画像データＭ
は、これらパタンM1及びM2から成り、特徴抽出対象であ
る文字一単位或は図形一単位の被抽出パタンM2を含んだ
データとなっている。

この実施例において、パタンM1、M2は、２値のディジ
タル信号で表現されており、被抽出パタンM1を画素値
「１」の黒ビット及び背景パタンM2を画素値「０」の白
ビットとしている。

また、画像データＭの画素には、主走査方向（水平右
向き方向）にＸ軸及び副走査方向（垂直下向き方向）に
Ｙ軸を取り、左上角の画素を原点とするＸ−Ｙ座標系で
表現され、後述するように、画像データＭの画素に対し
Ｘ、Ｙ座標が付与される。

尚、第４図に示す被抽出パタンM1は、数字の「４」を
示す文字パタン（文字線）であり、この実施例では、特
徴抽出対象の一例としてE13Bフォントの数文字を用い
る。参考のため第５図にE13Bフォントの「１」〜
「９」、「０」の字形を示した。

（読取処理部） 読取処理部８の構成は、特徴抽出に適した一単位の被
抽出パタンを含む画像データＭを出力するのであれば、
どのような構成としても良い。この実施例では読取処理
部８を図示せずも、光電変換部及び走査機構（スキャ
ナ）を備える読取部と、読取部からの原画像データを格
納する画像メモリと、帳票、原稿等に記載された文字図
形パタンの記載位置情報に基づき通常行なわれる如く原
画像データから画像データＭを切出す切出部とを以って
構成している。

（特徴点検出手段） 第２図は特徴点検出手段の構成の一例を示す機能ブロ
ック図である。

同図に示すように、特徴点検出手段13は、画像データ
Ｍの画素のＸ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及
びβ値とを用いて被抽出パタンの画素に関する最大及び
最小の計算値αＸ＋βＹを検出しこれら最大及び最小計
算値を与える画素のＸ、Ｙ座標をそれぞれ特徴点座標と
して検出するための座標検出手段14と16とを備えてい
る。

この実施例の座標検出手段14は、計算値αＸ＋βＹを
算出する計算手段141と、最大計算値を検出するための
最大値検出手段142と、最大計算値を与える画素のＸ、
Ｙ座標を保存するための最大値座標保存手段143と、最
小計算値を検出するための最小値検出手段144と、最小
計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するための最小
値座標保存手段145とを備えている。座標検出手段16も
またこの座標検出手段14と同様、計算手段161と最大値
検出手段162と最大値座標保存手段163と最小値検出手段
164と最小値座標保存手段165とを備えている。

この実施例では、特徴点座標検出のために例えば（α
＝β＝１）及び（α＝１、β＝−１）の二組のα及びβ
値を用いるので２個の座標検出手段14と16とを備える構
成となっている。座標検出手段14にあっては計算値Ｘ＋
Ｙに関する、及び座標検出手段16にあっては計算値Ｘ−
Ｙに関する、最大及び最小計算値を与える画素の座標を
検出する。

座標検出手段14、16の構成については、例えば、計算
手段141を加算回路を以って、計算手段161は減算回路を
以って、検出手段142、144、162、164をそれぞれ比較器
及びレジスタを以って、さらに座標保存手段143、145、
163、165をそれぞれレジスタを以って構成することが出
来る。このような構成によれば、座標検出手段14、16の
構成を非常に簡素化出来、延ては特徴抽出装置の構成を
簡素化し、以ってハードウエア規模の縮小化を図れる。

（大きさ検出手段） 第３図は大きさ検出手段の構成の一例を示す機能ブロ
ック図である。

この実施例の大きさ検出手段15は、被抽出パタンの外
接方形枠を規定するためのＸ、Ｙ座標として、被抽出パ
タンの画素に関する最大及び最小のＸ座標と被抽出パタ
ンの画素に関する最大及び最小のＹ座標とを検出する外
接方形枠検出手段151と、最大及び最小のＸ座標と最大
及び最小のＹ座標とから被抽出パタンの大きさを算出す
る大きさ算出手段152とを備えている。

外接方形枠検出手段151の構成は、被抽出パタンの画
素に関する最大及び最小のＸ、Ｙ座標を検出出来る任意
好適な構成とすることが出来るが、この例では外接方形
枠検出手段151を、例えば、前記最小のＸ座標（以下、X
_S座標と称す）を検出すためのX_S検出手段151aと、前記
最小のＹ座標（以下、Y_S座標と称す）を検出するための
Y_S検出手段151bと、前記最大のＸ座標（以下、X_E座標と
称す）を検出するためのX_E検出手段151cと、前記最大の
Ｙ座標（以下、Y_E座標と称す）を検出するためのY_E検出
手段151dとを以って構成する。

この外接方形枠検出手段151にあっては、検出手段151
a、151b、151c、151dをそれぞれ比較器及びレジスタを
以って構成出来、その構成を簡素化することが出来る。

また大きさ算出手段152は検出されたX_S、Y_S、X_E及びY
_Eから、被抽出パタンの大きさとして例えば外接方形枠
の辺の長さ（X_E−X_S）及び（Y_E−Y_S）を算出する。

（変形例） 読取処理部の構成は、上述の実施例のものに限定され
ない。

例えば、帳票等に特徴抽出一単位分の文字図形しか記
載されない場合（例えば文字が１文字しか書かれない場
合）には、上述した実施例において画像メモリ及び読取
処理部を省略した構成としても良い。この場合、帳票等
の読取領域を全面走査して読取処理部から出力される画
像データを特徴抽出一単位の被抽出パタンを含む画像デ
ータとして用いれば良い。或は読取処理部を、帳票等に
記載された文字図形の記載位置情報に基づき特徴抽出一
単位分の領域のみを走査するように動作する走査機構
と、光電変換部とからのみ構成するようにしても良い。
この場合、読取領域を部分的に走査して読取処理部から
出力される画像データを特徴抽出一単位の被抽出パタン
を含む画像データとして用いれば良い。

また、座標検出手段の配設個数は特徴量算出のために
何組のα及びβ値を用いるかによって任意好適に変更す
ることが出来、例えばｎ組のα及びβ値を用いる場合、
ｎ個の座標検出手段を備えた構成としα及び又はβ値を
座標検出手段毎に異なる任意好適な値に設定すれば良
い。

また、上述した実施例では、特徴点検出手段と大きさ
検出手段とに対してＸ座標発生手段及びＹ座標発生手段
を共通に用いるように設けたが、Ｘ及びＹ座標発生手段
の配設個数は任意好適に変更出来、例えば特徴点検出手
段と大きさ検出手段とに対しそれぞれ個別に設けても良
い。装置構成を簡素化するためには、Ｘ及びＹ座標発生
手段を共通に用いて配設個数を少なくするのが良い。

また、外接方形枠検出手段の構成は、X_S、Y_S、X_E及び
Y_Eを検出出来る任意好適な構成として良い。

また上述した実施例において、大きさ検出手段は被抽
出パタンの大きさとして ｉ）外接方形枠の対角線の長さ ii）外接方形枠の辺の長さの平均 を検出し出力するようにしても良い。

＜方法発明の実施例の説明、及び装置発明の実施例の動
作の説明＞ （特徴点検出手段に注目した説明） 第６図（Ａ）〜（Ｂ）は特徴点検出手段に注目した説
明に供する図である。以下、第６図（Ａ）〜（Ｂ）に加
え第１図及び第２図を参照し、この実施例における、特
徴点検出手段の動作、この動作に関連するＸ、Ｙ座標を
付与する処理及び特徴点座標を検出する処理につき説明
する。

尚、被抽出パタンに関する最大計算値及び最小計算値
を検出する方法としては、例えば次の或はの方法が
考えられる。計算手段141及び161において画像データ
Ｍの全画素につき計算値を算出し、検出手段142、144及
び162、164において手段141、161から入力された計算値
が被抽出パタンの画素値を有する画素のものであるか否
かを判断し被抽出パタンの画素の計算値についてのみ比
較判定を行なうことによって、被抽出パタンの画素に関
する最小及び最大計算値を検出する、計算手段141及
び161において入力された画素のＸ、Ｙ座標が被抽出パ
タンの画素値を有する画素のものであるか否かを判断し
被抽出パタンの画素についてのみＸ、Ｙ座標から計算値
を算出し、検出手段142、144及び162、164において手段
141、161から入力された全ての計算値の比較判定を行な
うことによって被抽出パタンの画素に関する最小及び最
大計算値を検出する。方法としては前記及びのいず
れでも良いが、以下に述べる実施例では前記の方法に
よって検出を行なう。

I:座標検出手段14に着目した説明 ＊ステップ（１）〜（３） 読取処理部８の読取部が文字図形の記されている帳票
の読取り領域の走査を開始すると（ステップ（１））、
帳票上の文字図形パタンの光信号Ｇが読取処理部８の光
電変換部に入力される。光電変換部は入力された光信号
Ｇを２値の量子化されたディジタル信号に変換し、この
ディジタル信号から成る原画像データを出力する。そし
て、読取処理部８の切出部によって、特徴抽出一単位の
文字図形パタンを含む画像データＭが原画像データから
切出され出力される。

これと共に、Ｘ座標発生手段10及びＹ座標発生手段12
は、画像データＭの出力と同期させてこのデータＭのそ
れぞれの画素毎に対応付けたＸ、Ｙ座標を発生する。そ
の結果、これら発生手段10、12によって画像データＭに
Ｘ、Ｙ座標を付与する処理が行なわれる。そして出力さ
れたＸ、Ｙ座標は計算手段141、最大値座標保存手段143
及び最小値座標保存手段145に入力される。（ステップ
（２）） 計算手段141はＸ、Ｙ座標を入力するとこれらＸ、Ｙ
座標から計算値Ｘ＋Ｙを算出し、算出した計算値を最大
値検出手段142及び最小値検出手段144に対し出力する。
（ステップ（３）） ステップ（２）〜（３）によって、最大値検出手段14
2は画像データＭ及び計算値を、最小値検出手段144は画
像データＭ及び計算値を、最大値座標保存手段143は
Ｘ、Ｙ座標を、最小値座標保存手段145はＸ、Ｙ座標
を、それぞれ１画素毎に入力する。そして、座標検出手
段14は後述のステップ（４）、（5a）、（5b）或は
（７）の判断を１画素毎に繰り返し行なってその判断結
果に応じた動作を行ない、その結果、座標検出手段14に
よって特徴点座標を検出する処理が行なわれる。

＊ステップ（４） 最大値検出手段142及び最小値検出手段144は入力され
た画像データＭの画素が被抽出パタンM2の画素であるか
否かを判断する。この判断は、入力された画素の画素値
が被抽出パタンM2を意味する所定の画素値（この実施例
では画素値「１」）であるか否かを判断することによっ
て、行なう。

所定の画素値を有さないとき 最大値検出手段142及び最小値検出手段144は格納して
いる比較値を書換えず、これと共に最大値座標保存手段
143及び最小値座標保存手段145は格納されているＸ、Ｙ
座標を書換えない。

検出手段142、144はステップ（４）の次にステップ
（７）の判断を行なう。

所定の画素値を有するとき 最大値検出手段142はステップ（４）の次に比較値及
び計算値の比較（ステップ（５））を及び、最小値検出
手段144はステップ（４）の次に比較値及び計算値の比
較（ステップ（5b））を行なう。

＊ステップ（5a） 計算値が比較値よりも大きいとき 最大値検出手段142は先に格納されている比較値に換
えて、比較値よりも大きい計算値を新たな比較値として
格納し（比較値の書換え）、これと共にセットパルスを
最大値座標保存手段143に対し出力する。セットパルス
を入力した最大値座標保存手段143は格納されている
Ｘ、Ｙ座標に換えて、比較値よりも大きな計算値を与え
る画素のＸ、Ｙ座標を新たに格納する（Ｘ、Ｙ座標の書
換え）。（ステップ（６）） 計算値が比較値よりも小さいか或は比較値と等しいと
き 最大値検出手段142は先に格納されている比較値を書
換えずにそのまま格納すると共に、最大値座標保存手段
122は格納されているＸ、Ｙ座標を書換えない。

最大値検出手段142は及びのいずれの場合もステ
ップ（5a）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最大値検出手段142に格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αとして取り得る値よりも小さ
な値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり画像デー
タＭをｌ行ｍ列の画素に分割した（従って０≦Ｘ≦ｍ−
１、及び０≦Ｙ≦ｌ−１となる）場合には、例えば−１
を比較値の初期値とすることが出来る。或は比較値の初
期値として最大値検出手段142に一番最初に入力された
計算値αＸ＋βＹを用いるようにしても良い。

また最大値検出手段142が比較値及びＸ、Ｙ座標の書
換えを計算値αＸ＋βＹが比較値よりも大きいとき及び
計算値が比較値と等しいときに行なうようにし、これと
共に計算値が比較値よりも小さいとき比較値及びＸ、Ｙ
座標の書換えを行なわないようにしても良い。

また最大値座標保存手段143のＸ、Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（5b） 計算値が比較値よりも小さいとき 最小値検出手段144は先に格納されている比較値に換
えて比較値よりも小さい計算値を比較値として新たに格
納する（比較値の書換え）と共に、最小値座標保存手段
145に対しセットパルスを出力する。最小値座標保存手
段145はセットパルスを入力すると、格納されている
Ｘ、Ｙ座標を比較値よりも小さな計算値を与える画素の
Ｘ、Ｙ座標に書換える（Ｘ、Ｙ座標の書換え）。（ステ
ップ（６）） 最小値検出手段144は及びのいずれの場合にもス
テップ（5b）の次にステップ（７）の判断を行なう。

尚、最小値検出手段144に格納される比較値の初期値
としては、例えば計算値αＸ＋βＹとして取り得る値よ
りも大きな値を用いれば良い。例えばα＝β＝１であり
画像データＭをｌ行ｍ列の画素に分割した（従って０≦
Ｘ≦ｍ−１、及び０≦Ｙ≦ｌ−１となる）場合には、例
えばｍ＋ｎ−１を比較値の初期値とすることが出来る。
或は比較値の初期値として最小値検出手段144に一番最
初に入力された計算値αＸ＋βＹを用いるようにしても
良い。

また最小値検出手段144は計算値が比較値よりも小さ
いとき及び計算値が比較値と等しいとき比較値及びＸ、
Ｙ座標の書換えを行ない、これと共に計算値が比較値よ
りも大きいとき比較値及びＸ、Ｙ座標の書換えを行なわ
ないようにしても良い。

また最小値座標保存手段145のＸ、Ｙ座標としては任
意好適な数値を用いて良い。

＊ステップ（７） 画像データＭの走査を終了したとき 最大値検出手段142及び最小値座標保存手段144は画像
データＭの走査が終了しこのデータＭの全ての画素につ
き処理が終了すると、Ｘ、Ｙ座標の出力信号を最大値座
標保存手段143及び最小値座標保存手段145に対して出力
する。この出力信号を入力した座標保存手段143、145
は、格納しているＸ、Ｙ座標を特徴点座標として出力す
る。これと共に検出手段142、144は比較値の初期化を行
なう。（ステップ（８）） 全ての画素につき処理を終了した時点で、最大値座標
保存手段143及び最小値座標保存手段145に格納されてい
るＸ、Ｙ座標が最大及び最小計算値を与える画素のＸ、
Ｙ座標すなわち特徴点座標となる。

座標検出手段14にあってはα＝β＝１としたので、処
理終了時点で、例えば第４図に示す被抽出パタンM2の特
徴点BRの座標が最大値座標保存手段143に格納されてお
り、また特徴点TLの座標が最小値座標保存手段145に格
納されている。

画像データＭの走査が終了しないとき 座標検出手段14は、画像データＭの走査が終了せず従
ってデータＭの全ての画素につき処理が終了していなけ
れば、画像データＭの残りの画素につきステップ
（４）、（5a）、（5b）或は（７）の判断を行ない、そ
の判断結果に応じて動作する。

II:座標検出手段16に着目した説明 座標検出手段16は、上述した座標検出手段14の動作と
並行して座標検出手段14と同様の動作を行なうので、こ
の検出手段16の動作、検出手段16に関連したＸ、Ｙ座標
を付与する処理及び特徴点座標を検出する処理の説明を
省略する。

但し、座標検出手段16にあっては、α＝１及びβ＝−
１としたので、全ての画素につき処理を終了した時点
で、例えば第４図に示す被抽出パタンM2の特徴点TRの座
標が最大値座標保存手段163に格納されており、また特
徴点BLの座標が最小値座標保存手段165に格納されてい
る。

III:特徴点座標検出の原理的説明 第７図は特徴点座標検出の原理的説明に供する図であ
る。以下、第７図を参照して説明するが、この説明で
は、特徴抽出対象となる被抽出パタンM2を矩形パタンと
する。この場合、特徴点は被抽出パタンM2の角点TL、T
R、BL、BRとなる。

特徴点座標検出のため、まず、画像データＭ上におい
て被抽出パタンM2を通過する直線αＸ＋βＹを想定し、
傾きが一定値に固定されＣの値が種々の値となる直線群
αＸ＋βＹ＝Ｃを考える。すると、被抽出パタンM2を通
過する直線を見出すことが出来、このとき特徴点となる
角点を通過する直線のＣの値は直線群中、最小の値或は
最大の値となる。

従って、被抽出パタンM2の各画素につきＣの値すなわ
ち計算値αＸ＋βＹを算出し、計算値αＸ＋βＹが最大
或は最小となる画素のＸ、Ｙ座標と特徴点の座標とすれ
ば良いことが理解出来る。矩形パタンの場合であれば、
一組の特定のα及びβ値を用いることによって２つの角
点（特徴点）を検出することが出来る。

例えばα＝β＝１として被抽出パタンM2の領域を通過
する直線群L:X＋Ｙ＝C₁を考え、C₁の値をより小さくし
てゆくと特徴点TLを通過する直線L₁が得られることが理
解出来る。またC₁の値が最小となるとき特徴点TLを通過
する直線L₁が得らえる。またC₁の値をより大きくしてゆ
くと特徴点BRにより近い直線が得られC₁の値が最大とな
るとき特徴点BRを通過する直線L_nが得られる。従って、
被抽出パタンM2の画素のなかで計算値Ｘ＋Ｙの最小値を
与える画素の座標が特徴点TLの及び最大値を与える画素
の座標が特徴点BRの座標となることが理解出来る。

同様にして、例えばα＝１及びβ＝−１として被抽出
パタンM2の領域を通過する直線群K:X−Ｙ＝C₂を考える
と、C₂の値が最小となるとき特徴点BLを通過する直線K_m
が及びC₂の値が最大となるとき特徴点TRを通過する直線
K₁が得られる。従って、被抽出パタンM2の画素のなかで
計算値Ｘ−Ｙの最小値を与える画素の座標が特徴点BLの
及び最大値を与える画素の座標が特徴点TRの座標とな
る。

（大きさ検出手段に注目した説明） 次に、第１図及び第３図を参照して、この実施例にお
ける、大きさ検出手段の動作、この動作に関連するＸ、
Ｙ座標を付与する処理及び被抽出パタンの大きさを検出
する処理につき説明する。

まず、読取処理部８が文字図形の記されている帳票の
読取り領域の走査を開始すると、読取処理部８は特徴抽
出に適した一単位の画像データＭを１画素毎に出力し、
これと共に座標発生手段10、12はこの画像データＭの出
力と同期させ画像データＭの画素毎に対応付けされた
Ｘ、Ｙ座標を発生する（座標発生手段10、12によって
Ｘ、Ｙ座標を付与する処理が行なわれる）。

その結果、外接方形枠検出手段151のX_S検出手段151
a、Y_S検出手段151b、X_E検出手段151c及びY_E検出手段151
dは、読取処理部８からの画像データＭ及び座標発生手
段10、12からのＸ、Ｙ座標をそれぞれ入力する。

（１）X_S検出手段の動作及びX_Sの検出 X_S検出手段151aは入力された画像データＭの画素が被
抽出パタンM2を意味する所定の画素値を有する画素であ
るか否かを判断し（例えば画素値「１」であるか否かを
判断する）、所定の画素値を有する画素であれば、この
画素のＸ座標を、検出手段151aに格納されているX_S座標
と比較する。

X_S検出手段151aは、格納されているX_S座標が入力され
たＸ座標よりも小さければ、このＸ座標を新たなX_S座標
として格納する（X_S座標の書換え）。また格納されてい
るX_S座標が入力されたＸ座標よりも大きいとき及びＸ座
標と等しいときは、格納されているX_S座標を書換えな
い。

このような比較及び比較結果に応じたX_S座標の書換え
を、画像データＭの全ての画素につき終了した時点で、
X_S座標検出手段151aに格納されているX_S座標が、被抽出
パタンM2の画素に関する最小のＸ座標として用いられ
る。

（２）Y_S検出手段及びY_Sの検出 Y_S検出手段151bは、X_S検出手段151aと同様にして、Ｙ
座標発生手段12から入力されるＹ座標とこの検出手段15
1bに格納されているY_S座標との比較を行ない、この比較
結果に応じたY_S座標の書換えを行なう。

画像データＭのすべての画素につき処理を終了した時
点で、Y_S検出手段151bに格納されているY_S座標が、被抽
出パタンM2の画素に関する最小のＹ座標として用いられ
る。

（３）X_E検出手段及びX_Eの検出 X_E検出手段151cは入力された画像データＭの画素が被
抽出パタンM2を意味する所定の画素値を有する画素か否
かを判断し、所定の画素値を有する画素であれば、この
画素のＸ座標を検出手段151cに格納されているX_E座標と
比較する。

X_E検出手段151cは、格納されているX_E座標が入力され
たＸ座標よりも小さければ、このＸ座標を新たなX_E座標
として格納する（X_E座標の書換え）。また格納されてい
るX_E座標が入力されたＸ座標よりも大きいとき及びＸ座
標と等しいときは、格納されているX_E座標を書換えな
い。

このような処理を、画像データＭの全ての画素につき
終了した時点でX_E座標検出手段151cに格納されているX_E
座標が、被抽出パタンM2の画素に関する最大のＸ座標と
して用いられる。

（４）Y_E検出手段及びY_Eの検出 Y_E検出手段151dは、X_E検出手段151cと同様にして、Ｙ
座標発生手段12から入力されるＹ座標とこの検出手段15
1dに格納されているY_E座標との比較を行ない、この比較
結果に応じたY_E座標の書換えを行なう。

画像データＭのすべての画素につき処理を終了した時
点でY_E検出手段151dに格納されているY_E座標が、被抽出
パタンM2の画素に関する最大のＹ座標として用いられ
る。

次いで、大きさ検出手段15の大きさ検出手段152は、
外接方形枠検出手段151から被抽出パタンM2の画素に関
する最大及び最小のＸ、Ｙ座標すなわちX_S、Y_S、X_E及び
Y_E座標を入力し、これら座標から被抽出パタンM2の大き
さとして例えば、（X_E−X_S）及び（Y_E−Y_S）を算出し出
力する。

外接方形枠は、第４図に示すように、（X_S、Y_S）、
（X_S、Y_E）、（X_E、Y_S）及び（X_E、Y_E）の４つの点によ
って規定される方形枠すなわちこれら４つの点を角点と
して有する矩形枠となる。

（特徴量算出手段に注目した説明） 次に、第１図を参照して、この実施例における、特徴
量算出手段の動作及びこの動作に関連して行なわれる、
被抽出パタンの正規化された幾何学的特徴量を算出する
処理につき説明する。

特徴量算出手段18は、特徴点検出手段13からの特徴点
BR、TL、TR、BLの座標と、大きさ検出手段15からの被抽
出パタンM2の大きさとを入力すると、これら特徴点座標
及び被抽出パタンM2の大きさを用いて正規化された幾何
学的特徴量DT、DB、DR、DLを、次式（１）〜（４）に従
って算出し、算出した特徴量DT、DB、DR、DLを出力す
る。尚、式（１）〜（４）において特徴点BR、TL、TR、
BLのＸ座標をBRX、TLX、TRX、BLXとし及びＹ座標をBR
Y、TLY、TRY、BLYとして表す。

この出願の方法発明及び装置発明は上述した実施例に
のみ限定されるものではなく、装置発明の各構成成分の
構成や動作、また方法発明における処理手順その他を任
意好適に変更することが出来る。

例えば、特徴抽出のための画像データＭとして２値に
処理されたデータのみならず、多値処理されたデータを
用いても良い。多値処理された画像データから特定色の
文字図形パタンの特徴抽出や特定範囲の濃度を有する文
字図形パタンの特徴抽出を行なうことが出来る。特定色
の文字図形パタンの場合には、特定の色を有する画素で
あることを意味する画素値の画素に着目し、この画素に
関する最大及び最小計算値を求めることによって、特徴
点座標を検出出来る。また特定範囲の濃度を有する文字
図形パタンの場合には、特定濃度範囲の画素値を有する
画素に着目して、この画素に関する最大及び最小計算値
を求めることによって、特徴点座標を検出することが出
来る。

また上述した実施例では、２組のα及びβを用い従っ
て傾きが異なる２つの直線群Ｌ、Ｋを用いて特徴点座標
を検出した場合につき説明したが、例えばほぼ多角形形
状（ほぼｎ角形形状）の図形パタンに関する特徴点座標
を検出する場合など、３組以上のα及びβを用い従って
傾きが異なる３つ以上の直線群を用いて特徴点座標の検
出を行なうようにしても良い。この場合、それぞれの組
のα及びβ値に関し上述と同様の原理に従って最大及び
最小計算値を求め、これら最大及び最小計算値を与える
画素の座標から文字図形パタンの幾何学的特徴量を求め
ることが出来る。この場合の装置構成は、座標検出手段
の配設個数を、特徴点座標検出のために用いるα及びβ
値の組の個数と同数とする他は、上述した実施例と同様
の構成とすれば良い。

また正規化する前の幾何学的特徴量として、検出され
た特徴点の座標をもとにして得られる種々の幾何学的特
徴量を用いることが出来る。上述した実施例では、特徴
点間の距離を正規化した例につき説明したが、この他例
えば、特徴点を結んで得られる三角形、四角形等の多角
形領域の面積を正規化した幾何学的特徴量その他を用い
て良い。また被抽出パタンの大きさとして、上述の実施
例の他、例えば被抽出パタンM2に外接する外接多角形の
辺の長さ或は対角線の長さや、外接円の半径や、被抽出
パタンの重心まわりの２次モーメントその他を用いるこ
とが出来る。正規化された被抽出パタンの幾何学的特徴
量は、正規化される前の幾何学的特徴量を被抽出パタン
の大きさで割ることによって得られる。そして、種々の
正規化された特徴量を単独で或は種々に組み合せて文字
パタンや図形パタンの認識のために用いることが出来
る。

また所定の画素値を有する画素に関する最大及び最小
計算値を算出するための手順（アルゴリズム）は、上述
した実施例にのみ限定されず、最大及び最小値を求める
ために従来より用いられている任意好適な手順を用いて
も良い。

またこの出願の方法及び装置発明は、特に字形の簡単
な文字例えば数字を認識対象とする文字認識装置に適用
して好適であり、この場合に小型で処理速度の速い文字
認識装置を実現することが出来る。また、これら方法及
び装置発明は文字認識装置、図形認識装置その他の画像
処理装置に広く適用して良い。

（発明の効果） 上述した説明からも明らかなように、この出願の特徴
抽出方法及び特徴抽出装置によれば、量子化画像データ
の画素にＸ座標及びＹ座標を付与して画像データをＸ−
Ｙ座標系で表現する。そして、このＸ−Ｙ座標系で表現
された画像データを利用することによって、所定の画素
値を有する被抽出パタンの画素に関する最大及び最小の
計算値αＸ＋βＹを検出し最大及び最小計算値を与える
画素のＸ、Ｙ座標を特徴点座標として検出する処理と、
被抽出パタンの大きさを検出する処理とを行なう。そし
て、これら処理を並行して或は時間的に相前後して行な
うことによって得た、特徴点座標と被抽出パタンの大き
さとを用いて被抽出パタンの正規化された幾何学的特徴
量を算出する。

このようにして特徴量を算出する上述の処理手順にあ
っては、最大及び最小計算値を検出する手順が非常に簡
単な手順であるので、装置構成の簡素化を図れる。さら
に、最大及び最小計算値を検出する手順が簡単であるの
で特徴量の算出を高速に行なえる。特に読取処理部が画
像メモリを有する場合には、特徴点座標を画像メモリの
一回の走査で検出することが出来るので、高速化を効果
的に図れる。

また、被抽出パタンの幾何学的特徴量を正規化するの
で、例えば被抽出パタンの大きさが変動したり印刷精度
が不足したとしても、特徴量が変動するのを低減出来、
従って被抽出パタンの大きさの変動や印刷精度不足等の
影響を受けにくい安定した特徴量を得ることが出来る。
尚、被抽出パタンの大きさの変動は、例えば、分解能が
異なる光電変換部を用いたり、大文字や小文字等異なる
サイズの文字図形を用いたりした場合に生じるものであ
る。

また、最大及び最小計算値を与える画素の座標を、特
徴点座標とするので、従来のマトリクス・マッチング法
と比較して、帳票、原稿等の傾きや、被抽出パタンの欠
けに影響されにくい安定した特徴量を得られるという利
点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は装置発明の実施例の説明に供する機能ブロック
図、 第２図は座標検出手段から構成される特徴点検出手段の
一構成例を示す機能ブロック図、 第３図は大きさ検出手段の一構成例を示す機能ブロック
図、 第４図は特徴抽出のために用いる量子化画像データの一
例を示す図、 第５図は特徴抽出対象として好適な文字パタンの一例を
示す図、 第６図（Ａ）〜（Ｂ）は特徴点検出手段に注目した、方
法発明及び装置発明の実施例の説明に供する動作流れ
図、 第７図は特徴点座標検出の原理的説明に供する図であ
る。 ８…読取処理部、10…Ｘ座標発生手段 12…Ｙ座標発生手段、13…特徴点検出手段 14、16…座標検出手段 141、161…計算手段 142、162…最大値検出手段 143、163…最大値座標保存手段 144、164…最小値検出手段 145、165…最小値座標保存手段 15…大きさ検出手段 151…外接方形枠検出手段 152…大きさ算出手段 18…特徴量算出手段。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量
   子化画像データの画素にＸ座標及びＹ座標を付与する処
   理と、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて所定の画素値を有する前記被抽出パタンの画
   素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、
   これら最大及び最小計算値を与える前記画素のＸ、Ｙ座
   標を特徴点座標として検出する処理と、 前記被抽出パタンの大きさを検出する処理と、 前記特徴点座標と前記被抽出パタンの大きさとを用いて
   前記被抽出パタンの正規化された幾何学的特徴量を算出
   する処理とを 含むことを特徴とする特徴抽出方法。
2. 【請求項２】前記被抽出パタンの大きさを、当該被抽出
   パタンの外接方形枠の辺の長さとしたことを特徴とする
   請求項１に記載の特徴抽出方法。
3. 【請求項３】特徴抽出対象となる被抽出パタンを含む量
   子化画像データの画素にＸ座標を付与するためのＸ座標
   発生手段と、 前記量子化画像データの画素にＹ座標を付与するための
   Ｙ座標発生手段と、 前記Ｘ、Ｙ座標と少なくとも２組の特定のα値及びβ値
   とを用いて所定の画素値を有する前記被抽出パタンの画
   素に関する最大及び最小の計算値αＸ＋βＹを検出し、
   これら最大及び最小計算値を与える前記画素のＸ、Ｙ座
   標をそれぞれ特徴点座標として検出するための座標検出
   手段と、 前記被抽出パタンの大きさを検出するための大きさ検出
   手段と、 前記特徴点座標と前記被抽出パタンの大きさとを用いて
   前記被抽出パタンの正規化された幾何学的特徴量を算出
   するための特徴量算出手段とを 備えて成ることを特徴とする特徴抽出装置。
4. 【請求項４】前記座標検出手段は、 前記計算値αＸ＋βＹを算出する計算手段と、 前記最大計算値を検出するための最大値検出手段と、 前記最大計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するた
   めの最大値座標保存手段と、 前記最小計算値を検出するための最小値検出手段と、 前記最小計算値を与える画素のＸ、Ｙ座標を保存するた
   めの最小値座標保存手段とを 備えて成ることを特徴とする請求項３に記載の特徴抽出
   装置。
5. 【請求項５】前記大きさ検出手段は、 前記被抽出パタンの外接方形枠を規定するためのＸ、Ｙ
   座標として、前記被抽出パタンの画素に関する最大及び
   最小のＸ座標と前記被抽出パタンの画素に関する最大及
   び最小のＹ座標とを検出する外接方形枠検出手段と、 前記最大及び最小のＸ座標と前記最大及び最小のＹ座標
   とから前記被抽出パタンの大きさを算出する大きさ算出
   手段とを 備えて成ることを特徴とする請求項３又は４に記載の特
   徴抽出装置。