JPH09511598A - ピクセル・データをバイナリー化するための方法と装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ピクセル・データ（画素データ）をバイナリー化するための方法と装置では、グレイ値ピクセル・データの一つのセンテンスから、黒と白よりなるバイナリー画像がいくつか形成される。これらのバイナリー画像は、それぞれ異なる感度のバイナリー化特性を持つ。ここでは、バイナリー画像のそれぞれに対して基準数（Ｉ）が計算されるが、その計算にあたってＦＳは黒い画素の数であり、は黒−白移行数である。そして、基準数Ｓが最大値を取るバイナリー画像を最適なものとして選択する。

Description

【発明の詳細な説明】 ピクセル・データをバイナリー化するための方法と装置 本発明は、ピクセル・データをバイナリー化するための方法と装置に関する。 本発明は、オートマティック文字パターン認識システムのための画像準備の領 域に関する。文字パターン認識システムは、大まかに言って二つのシステム部分 に分かれる。第一の部分は画像準備を受け持ち、第二の部分は本来の文字認識を 行う。画像準備の段階では、認識の対象となる文書、いわゆる原型の計測技術的 な把握が行われる。原型のコピーを得るために、テキストのあるセグメント、行 、そして最後には個々の文字が取り出されて記憶され、ここで得られる文字画像 の段階で、明らかに認識できるノイズは除去される。認識の対象となる文字は次 に光学的領域におかれ、以後行われる処理に適した形に変換される。これはスキ ャナーによって行われるが、今日では特に内蔵型の半導体スキャナーを用いる。 原型の黒化濃度は絶えず計測され、通常、走査を受けると直ちに黒白が決定され 、黒白のいずれかに変換されて次の処理に備える。ここでは特に、スキャナーか ら供給されるアナログ信号はまず、アナログ・デジタル変換器によって離散量的 信号に変換される。またそれに続き、上記グレイ画像原型のバイナリー・コピー を得るが、そのコピーは文字パターン認識のため充分忠実な画像内容を再生する 。バックグラウンドの輝度と文字領域の黒化濃度には、大きな変動を生じること がある。原型中で関心の対象となるそれぞれのサブ領域において、バックグラウ ンドの輝度は変動が少ないことが予想できるが、文字領域ではその黒化濃度がし ばしば文字ごとに、そして一つの文字内においてすでに変動することがある。従 ってバックグラウンド輝度の変動に対しては、比較的広い範囲の画像内で統一的 な基準を設け、 それによって変動を緩和する。一方、文字の濃度の変動は、むしろ局所的に通用 する基準を設けて、これを補正する。 バイナリー化の特性に従って黒白の決定を局所局所で行うのは、一つの細分化 作業である。この場合、ある画素の黒化濃度に対して決定を行うためには、その 画素自体のグレイ数値だけでは足りず、周囲のグレイ数値も援用することになる 。この周囲領域の広さは、認識の対象となる文字の大きさに見合ったものでなけ ればならない。最も簡単なやり方は、まず周囲領域の黒化濃度の平均値を測定し た上で、ある画素が周囲の平均濃度よりも黒ければこれを黒いとし、そうでなけ れば白いとするものである。文字のバックグラウンド及び文字本体の領域でノイ ズをおさえるためには、更に、バイナリー化特性曲線を利用するのが得策てある 。この曲線では閾値Ｑが、平均濃度が小さい領域では上昇し、平均濃度が大きい 領域では低下する。文字のコントラストが大きく変動するときは、周囲領域をよ り広く取ってそこに見られる全体のコントラストに従ってバイナリー化特性曲線 を用いること、及び、濃い印刷に対しては薄い印刷のためのものとは異なるバイ ナリー化特性曲線を用いることが目的にかなっていよう。 上記の画像準備のバイナリー化の段階は、以後行われるすべての処理段階のた めの有効情報を生み出す。従ってここで失われた情報は、以後すべての処理段階 に影響を及ぼし、システム全体の能力に制限を加えることになる。 バイナリー化の際に生じる問題は、ある画像に対して高感度のバイナリー化を 行う場合、すなわち薄く印刷されている文字のためのバイナリー化特性に従って 画像処理を行う場合、コントラストの弱い文字は確かによく認識できるが、邪魔 になるデータ構造やパターンもまたはっきりと姿を現すことである。反対に画像 バイナリー化の感度を落とすと、コントラストの強い文字はよく表示され、邪魔 になる情報やバックグラウンド・ノイズは抑制される。この場合の 難点は、特に封筒の表書きのように、バックグラウンドに情報構造が重なってい る場合に生じる。グレイ画像の周囲を局所的に測定しても、このような場合、そ こにある黒い部分が文字本体なのか、バックグラウンドの不要なパターンなのか 、ほとんど判断できない。 本発明に関する明細書の課題は、様々なバイナリー化特性によって求められた バイナリー画像多数の中から、最良のバイナリー化が行われた画像を選ぶための 方法と装置を提供することである。 その課題を解決するため、請求項１から６に発明の特徴を述べる。 本発明の利点となる実施形態については、添付の請求項及びこの明細書に記し た。 次に、下記の通り、図を用いてこの説明をより詳細に説明する。 図１は本発明の装置のブロック・ダイヤグラムである。 図２はｎ個の白黒バイナリー画像を供給するバイナリー・データ源のブロック・ ダイヤグラムである。 図３はバイナリー化決定のダイヤグラムである。 図４は動的ノイズ閾値のダイヤグラムである。 図５は封筒表面における関心の対象となる領域（ＲＯＩ）の例を示す。 図６は黒−白移行計測のための数え上げ方向を示す。 図７は評価のダイヤグラムである。 図８は様々にバイナリー化された画像のシーケンスを示す。 図９は本発明によるそのほかの装置のブロック・ダイヤグラムである。 図１は本発明による装置のブロック・ダイヤグラムであり、図１の装置はバイ ナリー・データ源１と、ＲＯＩデテクター・モジュール２とを備える。ＲＯＩデ テクター・モジュール２は、指定された部分のバイナリー画素の量、すなわち関 心の対象となる画像部分（ＲＯＩ＝ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の データを供給するためのものである。図２で示されているように、バイナリー ・データ源１においては、一般的に４個から６個のｎ個のバイナリー画像を平行 して生じる。バイナリー・データ源１は、詳細には図示されていないグレイ画像 ピクセル・データ源から、また特に画像インプット装置３から、すなわち例えば スキャナーから、グレイ画像のピクセル・データを取り入れる。本発明の装置の 場合、基本的にｎ個のバイナリー画像を順次生じることが可能である。 このｎ個のバイナリー画像は、それぞれ異なるバイナリー化特性を示す。すで に述べたように、あるグレイ画像のバイナリー化のためには、その画素それぞれ の局所的周囲領域において、平均値４の算出が行われる。この局所的周囲領域は 、その範囲内においてパラメーター化が可能である。手紙の宛名書きの文字本体 のためには、文字の画素それぞれについて広さ１ｍｍ²の周囲領域を取るのが、 経験上適当であるとされている。特にこの平均値は、局所的周囲領域の全画素、 或いはその領域を代表する部分の画素のグレイ数値の算術平均である。この場合 、バイナリー化の対象となる画素は、局所的周囲領域の中心に存在することにな る。 バイナリー化のためのそのほかの計測値としては、拡張された周囲領域におけ る最小値、最大値及びコントラスト５を測定する。特にこの拡張された周囲領域 は、バイナリー化の対象となる画素を中心として対称となるようにする。この場 合、拡張された周囲領域でもっとも暗いグレイ数値を最小値とし、ＭＩＮと表記 する。特に、拡張された周囲領域において絶対的にもっとも明るいグレイ数値を 、最大値ＭＡＸａｂｓ_absと表示する。コントラストの算出のためには、特に副 極大ｓｕｂｍａｘｉｍｕｍの最小値ＭＡＸ_kを求める。例えば、３×３に拡張さ れた周囲領域の場合三つのコラムの副極大から求める。 ゆえにコントラストは次の式から確定される。 このようにＭＡＸ_kを用いてＫを確定することにより、コントラストやバイナ リー化の結果に対するグレイ画像の最大値の影響を和らげることができる。この ような処理をしなければ、グレイ画像中に飛び抜けて明るい数値を示す部分があ る場合、また例えば手紙のラベルや光沢ウィンドウのような切り口状の縁を通過 する場合、コントラストの変化が大きすぎることになる。しかし、コントラスト に著しい変化を生じる場合があるとしても、その原因は文字本体のみであるべき である。 ピクセル・メモリー６においては、グレイ画像のそれぞれの画素が、その平均 値、最小値、ＭＡＸ_k及びコントラストが算出されるまで中間記憶される。 特に、ｎ個の画像全てについて共通の平均値、最小値、最大値及びコントラス トの計測値を得ることができる。この場合各バイナリー画像の区別はそのほかの パラメーター、すなわち次に説明する決定ダイヤグラム（図３）のそのほかのパ ラメーターのみによって行う。 決定ダイヤグラムにおいては、バイナリー化の対象となるそれぞれの画素Ｐｉ について、横座標にはその時点での平均値が、縦座標にはその時点での画素数値 が表示される。図３には三つの異なる特性曲線が示されている。この図では線形 部分が上にあがるに従って、バイナリー化の感度も高くなる。与えられた画素数 値と平均値が、特性曲線の上部にある場合はこの数値を「白」とし、特性曲線の 下部にある場合はこの数値を「黒」とする。一般的に、コントラストが弱い場合 は感度の高い特性曲線を選び、コントラストが強い場合は感度の低い特性曲線を 選ぶ。 図３では、ノイズを抑制するため様々な閾値が導入されている。 ホワイト閾値ＷＳは、ＭＡＸ_kによって決定するものとして表示されている。 このホワイト閾値は、ＭＡＸ_kの７０−８５％の領域にあるのが典型的なケース である。その時点の画素数値Ｐ_iがこの閾値より大きい場合は、特性曲線の如何 にかかわらず、これを白とする。 絶対的ブラック閾値ＳＳＷは、画素数値Ｐ_iがこの絶対的閾値より小さい場合 、この画素を黒とする。 封筒の宛名書き面が非常に暗いと、より明るい宛名書き面よりも強いホワイト ・ノイズの原因となるので、動的ホワイト・ノイズ閾値ＷＳ＝ｆ（ＭＡＸ_K）を 導入するのが得策である。これは、ホワイト・ノイズの抑制を、画素数値の最大 値ＭＡＸ_Kに従って強くしたり、弱くしたりするものである。図４は、このよう に動的なホワイト閾値の例を図示したもので、ここではグレイ値８ビットに対す る数値の範囲を想定している。 本発明では、バイナリー化のためｎ個の様々な特性曲線、特にその感度に従っ て配列された特性曲線が使用される。そしてｎ個の様々なバイナリー画像を生じ ることになる。これらのｎ個の画像は、イメージ・メモリー７に導かれる。イメ ージ・メモリーは、関心の対象となるセグメントＲＯＩを分析装置８に、画像全 部を組み立て装置９に供給する。 図５は、関心の対象となる画像部分１１をともなう原型の例を示すもので、宛 名書きブロック１２を含んでいる。関心の対象となる画像部分は、原理的には様 々なデテクターによって把握される。例えばウィンドウ・デテクターは、光沢ウ ィンドウを持つ手紙の上で、特別なスキャナーで得られた光沢画像からその座標 位置を求める。またラベル・デテクターは宛名書きラベルを探索する。宛名書き ブロック探索のためのデテクターは、様々なアルゴリズムによってライン構造を 探索し、宛名書きに典型的な構造を、関心の対象となるサブ領域としてマーキン グする。色彩情報デテクターは、関心の対 象となるサブ領域について、色彩分析によってその数値を確定する。あるいはま た固定領域デテクターは、固定された座標数値基準によって、関心の対象となる サブ領域の数値を確定する。 分析装置８においては、デテクター・モジュールが計測した関心の対象となる 画像セグメントに対して、１からｎまでのそれぞれのバイナリー画像の基準数Ｓ₁ 、Ｓ₂、．．．、Ｓ_nが計算される。 基準数Ｓを求めるためには、黒い画素の数ＦＳと、黒−白移行数、 コラムとラインの両方向に、画素を数えて得ることができる。図６は、移行数を 求めるための数え上げ方向、すなわちコラム方向、ライン方向、そしてコラムと ライン両方向を示したものである。 バイナリー化されたバイナリー画像のバイナリー化特性の感度を高い方から低 い方へと並べ、対応する基準数Ｓを表示すると、図７に示される曲線を得る。バ イナリー化特性の感度が非常に高い場合、Ｓも非常に高い数値を示す。この場合 のバイナリー画像は実際に黒く、付随する黒−白移行は比較的少ない。感度が減 少するにつれて、黒−白移行は大きく増加する。これはＳが減少することになる 。バイナリー化特性の感度が更に減少すると、Ｓは再び増加し、ここで文字情報 が明瞭に現れてくる。バイナリー化特性の感度が更に減少すると、バイナリー化 された画像における文字は崩壊し、基準数Ｓは再び減少する。従って、Ｓが描く 曲線が相対最大値を示すところが、画像を最もよく認識できるところである。 図８では、ある一つの宛名書きの四つの画像を一連のものとして並べ、それぞ れの視覚表現を様々なバイナリー特性のもとに示し、 またそれぞれの場合の基準数Ｓも示している。ここでは、視覚的に明瞭な画像（ Ｃ）は、Ｓが最大値（Ｓ＝１．８７）を取る場合の画像であることがわかる。 分析装置８から得られる基準数のＳ₁からＳ_nは、評価システム１０で新たな処 理を加えられる。すなわち、基準数Ｓ₁からＳ_nの中から相対最大値を求める。そ して、関心の対象となるサブ領域に関しては、Ｓが最大値を取るところでバイナ リー画像がアウトプットされるよう、そしてその他の画像のためにスタンダード 画像がアウトプットされるよう、組立装置９を制御する。スタンダード画像とし ては、ｎ個のバイナリー画像の一つで、今後予想される原型表面に適している画 像が用いられる。専門家にとっては自明のことであるが、組立装置（図１の９） における組立は省略することができ、その場合の全体的なバイナリー画像のアウ トプットは、Ｓが最大値を取ることになるようなバイナリー化特性によって行う ことができる。しかし、関心の対象となる原型表面は、全体的な原型表面とは異 なる光学特性を持つことがしばしばあるので、原型の全体画像を分割し、続いて 組み立てるという方法が得策である。 関心の対象となる複数のサブ領域ＲＯＩが原型に付随する場合のため、例えば 光沢ウィンドウあるいはラベル表面が複数ある手紙の場合、関心の対象となる複 数のサブ領域を持つ原型に本発明の範囲を広げることが可能である。関心の対象 となるサブ領域がＫ個ある場合、分析装置もｋ個に増設される。図９は、ｋ個の 分析装置８’を持つ場合の本発明の実用化方法を示したものである。それぞれの 分析装置が、上述した通り、基準数Ｓ₁からＳ_nまでを与える。その後それぞれの サブ領域に対して、それぞれの分析装置で別々に評価が行われる。これにより、 関心の対象となるそれぞれのサブ領域に対して、認識に最適なバイナリー画像が 見いだされ、それが組立の際にアウトプットされるようになる。図９が示すよう に、ＲＯＩデテクター・モジュール２と制御装置１０’から、関心の対象とな るサブ領域ＲＯＩ１からＲＯＩｋまでに関するデータが与えられそのデータは分 析装置８’に導かれて評価を受ける。組立装置９’は制御装置１０’によって制 御される。サブ領域のオーバーラップは様々なデテクターに検知され、様々なデ テクターが優先処理を行うことによって解消される。こうして分析装置と組立装 置に対応して、明白なサブ領域のみが存在する。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 バンホルツァー，アンドレーアス ドイツ連邦共和国，78224 ズィンゲン, ウーファーベーク ２番 (72)発明者 ヘッセ，ヴァルター ドイツ連邦共和国，78465 コンスタンツ, ボール １番

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．グレイ値ピクセル・データの一つのセンテンスから、それぞれ異なる感度 のバイナリー化特性を持つ黒白バイナリー画像の幾つか形成するということ、及 び これらのバイナリー画像のいずれに対しても基準数 行数を表し、 基準数Ｓが最大値を取るバイナリー画像を最適なものとして選択する、というこ とを特徴とする、ピクセル・データをバイナリー化する方法。 ２．基準数の計算及びそれに対応する各画像の選択を、バイナリー画素の指定 された一つあるいはいくつかの部分量（ＲＯＩ）に対してのみ行う、ということ を特徴とする、請求項１に記載の方法。 ３．幾つかの部分量（ＲＯＩ）は、様々な基準から予め与えられる、というこ とを特徴とする、請求項２に記載の方法。 ４．部分量（ＲＯＩ）及びそれに伴う残余の画像は、予め与えられたスタンダ ードなバイナリー化特性によって、一つの全体画像に組み立てられる、というこ とを特徴とする、請求項２及び３に記載される方法。 ５．量子化特性は、パラメーターとして、平均値、最小値、最大値、コントラ スト並びに、ノイズ抑制のための予め与えられたノイズ閾値を含む、ということ を特徴とする、請求項１から４に記載の方法。 ６．バイナリー・データ源（１）は、グレイ値ピクセル・データ の一つのセンテンスから、それぞれ異なる感度の量子化特性を持つ黒と白よりな る幾つかのバイナリー画像を生じ、 ＦＳを黒いバイナリー画素の数、黒−白移行数として、ｎ個のバイナリー画像 それぞれに対して基準数 を形成する分析装置（８）を備え、 多数のバイナリー画像の中から、基準数Ｓが最大値を取るものを選出するため 評価装置（１０）を備えること、を特徴とした、バイナリー・データ源（１）を 伴う、ピクセル・データをバイナリー化するための装置。 ７．イメージ・メモリー（７）を持ち、このイメージ・メモリーには、ｎ個の バイナリー画像が中間記憶され、ここから出たデータが分析装置（８）に導かれ る、ことを特徴とした、請求項６に記載の装置。 ８．バイナリー・データ画素の指定された部分量（ＲＯＩ）を選択するため、 デテクター・モジュール（２）を備えることを特徴とした、請求項６或いは７に 記載の装置。