JPS61194580A - 濃淡画像の２値化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は、文字認識等、画像処理の分野で広く使用され
る濃淡画像の２値化法に関する。

〈従来の技術〉 従来、文字認識装置（ＯＣＲ）等に於ては、明るさ既知
の一様な照明条件下に置かれた文字を対象にしていた為
、画像全体にわたって一定な２値化閾値により、２値化
が可能であった。また、機械部品などの物体の認識装置
に於ては、２値化を一定な閾値で行なうため、物体およ
びその背景の色や照明条件に制約があった。一方、認識
以外の画像処理に於ては、もともと２値に近い物を扱う
ＯＣＲなどとは異なシ、濃淡画像を一旦微分した後一定
の閾値により２値化する方法（微分２値化法）や、画像
の部分毎に閾値をダイナミックに変化さ分領域に分割し
、部分領域内の点の明るさくまたは濃度）の平均値によ
りその部分領域の中心の点の局所的閾値を決定する。画
像中の任意の点に対する閾値は、その点の周りの４つの
局所的閾値の補間によって決定する方法をとっている。

〈発明が解決しようとする問題点〉 しかしながら、上記従来の微分２値化法に関していえば
、画像全体を一定の閾値で２値化するため、文字や物体
などの対象物を損なわない様に閾値を設定すると背景に
多くのノイズを生じる問題があった。一方、上記のよう
な従来の動的２値化法を、文字認識処理の前段として用
いる場合、１）部分領域の大きさよりも太い文字線部分
や文字などを含まない背景部分など低コントラストの領
域に於ては、文字と背景のコントラストではなく背景雑
音に起因した不適切な閾値が与えられる。

２）部分領域の大きさは文字等の大きさに合わせてダイ
ナミックに決定する必要がある、などの問題がある。従
って従来法では、二値・やタン中の背景部分に於て雑音
が生じ文字の切シ出じや認識が困難になることや、扱う
濃淡画像の性質によって部分領域の数を設定しなおす必
要があるなどの欠点があった。また、従来の動的２値化
法に於て、部分領域の大きさを大きくとることによって
、背景に生ずる雑音をある程度抑制できるが、逆に情景
の照明や影などに対する２値化処理の安定性を損なう問
題があった。したがって、この発明の目的は、このよう
な従来法の欠点を解消する濃淡画像の２値化方法を提供
することである。

く問題点を解決するだめの手段〉 この発明は前記問題点を解決するため、特に不均一な照
明条件下に於ける三次元情景中の文字・図形を検出して
認識する前段の前処理として、また微分画像のダイナミ
ックな２値化法として、文字・図形などをその大きさに
よらず確実に背景と分離すると共に、背景の雑音を極力
低減させるようにしたものである。

〈作用〉 このようにすると文字背景など低コントラストの部分領
域に対して求められた不適切な閾値を、その周りの部分
領域に対して求められた閾値および重み値によって補正
することによって適正な閾値を決定することができる。

〈実施例〉 第２図は、本発明濃淡画像の２値化方法による情景中の
文字の認識処理手順の一実施例を示し、１は２値化処理
、２は文字切り出し処理、３は文字認識処理である。ま
ず、２値化処理１では、濃淡画像ｉ９タンを入力として
、白黒２値の２値画像・ぐタンを出力する。文字切り出
し処理２では、２値画像・母タンを縦横に走査して、−
文字単位にその外接四角形で文字を切り出す。次に文字
認識処理３では、切り出された文字を一文字づつ認識し
て結果を出力する。

第３図は、２値化処理１の詳細な処理手順を示し、１１
は領域分割処理・、１２は閾値決定処理、１３は重み値
決定処理、１４は第１の補間処理、１５は第２の補間処
理、１６は２値判定処理である。

まず、濃淡画像・ぐタンＧ（ｉ、ｊ）は、領域分割処理
１１で、予め与えられた大きさく例えば、１６Ｘ１６画
素）の部分領域（部分領域の番号を（ｍ、ｎ）とする）
に分割される。この分割処理は、必ずしも第４図（、）
に示す様な等分割である必要はなく、第４図（ｂ）　、
　（ｃ）の様に互いの領域が重なシ合っていたち、互い
に離れていても良い。

閾値決定処理１２では、分割された部分領域毎にその部
分領域内の画素の濃度値の出現頻度から閾値を決定する
。濃度値の出現頻度から閾値を決定する方法としては、
種々のものが考えられ、例えば濃度値の平均値、中央値
、最大値と最小値の平均値などを閾値とする簡易な方法
や、閾値処理を白黒２つのクラスに分離する２クラス問
題としてとらえ、最も分離度のよい（クラス間分散が最
大となる）濃度値を閾値とする方法（判別分析法）など
がある。

重み値決定処理１３では；分割された部分領域重み値Ｗ
ｍｎを決定する。重み値Ｗｍｎには、例えば次の４種が
ある。

〔方法ａ〕：ｗｒｒｌｎ＝σｍｎ 〔方法ｂ〕：Ｗｍｎ＝σｍｎ 〔方法ｃ　）　：　Ｗｍｎ　＝σ２ｍｎ／Ａｍｎ〔方法
ｄ〕：ｗｍｎ＝σｍｎ／Ａｍｎ 重み値として、分散や標準偏差を用いる場合（方法ａ、
ｂ）は、部分領域のコントラストが高いほどその中に画
像処理上重要な情報が含まれる可能性が高いと判断して
、その部分領域で与えられた閾値に高い重み値を与える
ものであシ、照明条件が比較的良好な場合に有効である
。また、重み値として、分散や標準偏差を明るさの平均
値で割った（正規化した）ものを用いる場合（方法Ｃ２
ｄ）は、例えば同じコントラストを持つ文字列が一様で
ない照明条件下に置かれた場合に於て、照明の強さが異
なっていても文字列のもともとのコントラストが同じで
あればその重みも同じ値になる様にするものであシ、文
字等のある部分の明るさが一様でない場合に有効である
。

第１の補間処理１４は、閾値決定処理１２で得られた閾
値θｍｎ、および重み値決定処理１３で得られた重み値
ｗｍｎをもとに、閾値θｍｎを修正する処理であシ、第
１の補間処理後の閾値をθ″ｍｎ、第１の補間処理前の
閾値をθｍｎとするとき、次式で与えられる２つの方法
がある。

〔方法１〕 〔方法２〕 ここで、 ωｍｎ−〇：Ｗ□ゎ〈φ１（定数） Ｗｍｎ：　ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ ただし、重み値がＷｍｎ≧φ２（φ２は定数）ならこの
処理を行なわない。

この処理の繰り返しにより、大きな重み値が与えられた
部分領域の閾値が、その周シの部分領域に伝播され、文
字を含まない小領域の閾値が補正声れ≦背景ノイズの発
生を抑制できる。

第２の補間処理１５は第５図に示すように隣接する４つ
の部分領域の中心を頂点とする四角形内の任意の画素Ｐ
（ｉ　ｗ　ｊ）に対する閾値Ｔ　（＊　ｅｊ）は、各頂
点に与えられた閾値をθｌ　、θ２　。

θ３　、θ４、四角形の底辺と高さをＬ　１　　ｈ　Ｌ
　２、四角形の右上の頂点から画素Ｐ（ｉ　、ｊ）まで
の横、縦方向の距離をα、βとするとき、次式で与えら
れる。

Ｔ（ｉ、ｊ）−θｌ・（Ｌｌ−α）（Ｌ２−β）／Ｌ１
’Ｌ２＋θ２・（Ｌｌ−α）・β／Ｌ１’−Ｌ２十θ３
・α・（Ｌ２−β）／Ｌｌ−Ｌ２＋θ４・α・β／Ｌ　
１・Ｌ２ ２値判定処理１６では、濃淡画像Ｇ（ｉ、ｊ）と第２の
補間処理１５で得られた閾値Ｔ（ｉ、ｊ）との大小比較
から２値ｉ９タンＢ（ｉ、ｊ）を求める。

Ｂ（ｉ、ｊ）＝０：Ｇ（ｉ、ｊ）’＜Ｔ（ｉ、ｊ）１：
Ｇ（ｉ、ｊ）≧Ｔ（ｉ、ｊ） 第１図は、上記２値化処理１を実現するハードウェアの
構成例であって、１０１は共通制御部、１０２はフレー
ムメモリ（１）、１０３はアドレス制御部、１０４は閾
値７重み値決定部、１０５は補間処理部（１）、１０６
は補間処理部（ＩＩ）、１０７はフレームメモリ（２）
、１０８は比較回路である。同図に於て、各部は共通制
御部１０１から与えられるタイミング信号に従って動作
する。まず、フレームメモリ（１）　１０２は、濃淡画
像ノｆタンを格納する濃淡画像１画面分のメモリであり
、テレビカメラ等（図示せず）を介して画像ｉ４タンが
入力される。

アドレス制御部１０３は、フレームメモＩＪ　（１）　
１０２から、指定された部分領域の画像・ぐタンを読み
出す為のアドレスを閾値７重み決定部１０４に与える。

閾値７重み値決定部１０４は、アドレス制御部１０３に
対し部分領域番号を順次与え、各部分領域毎に閾値及び
重み値を求め、これを補間処理部（Ｉ）　１０５に与え
る。補間処理部（Ｉ）　１０５は、閾値／蓋み値決定部
１０４から得られた閾値及び重み値から閾値を補正しこ
れを補間処理部（ＩＩ）　ｉ　０６に与える。補間処理
部（Ｉｆ）１０６は、補間処理部（Ｉ）で補正された部
分領域毎の閾値を補間して画像・ぐタン全体に対する閾
値を求め、これをフレームメモリ（２）　１０７に出力
する。比較回路１０８は、フレームメモリ（１）　１０
２およびフレームメモリ（２）１０７の対応する画素の
レベルの大小比較により濃淡画像パタンを２値化し、そ
の結果をフレームメモリ（２）　１０７に出力する。

〈発明の効果〉 以上述べた様に、本発明では、文字背景など低コントラ
ストの部分領域に対して求められた不適切な閾値を、そ
の周りの部分領域に対して求められた閾値および重み値
によって補正することによって適正な閾値を決定する。

従って、本発明によれば、情景中の文字図形や物体の認
識などのための領域抽出処理の前処理として、濃淡画像
中の文字、図形、物体などをその大きさによらず自動的
かつ安定に２値化できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明濃淡画像の２値化方法の一実施例を示す
２値化処理の・・−ドウエアの構成例、第２図は情景中
の文字の認識処理手順、第３図は２値花処理の詳細な手
順、第４図（ａ）　、　（ｂ）　、　（ｅ）は部分領域
の分割例、第５図は第２の補間処理の説明図である。 １・・・２値化処理、２・・・文字切シ出し処理、３・
・・文字認識処理、１１・・・領域分割処理、１２・・
・閾値決定処理、１３・・・重み値決定処理、１４・・
・第１の補間処理、１５・・・第２の補間処理、１６・
・・２値判定処理、’　１０１・・・共通制御部、１０
２・・・フレームメモリ（１）、１０３・・・アドレス
制御部、１０４・・・閾値７重み決定部、１０５・・・
補間処理部（Ｉ）、１０６・・・補間処理部（ＩＩ）、
１０７・・・フレームメモリ（２）、１０８・・・比較
回路。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）濃淡画像の部分領域毎に該部分領域内の画素の濃
   度の出現頻度をもとに該部分領域に対する局所的閾値を
   決定し、得られた該局所的閾値に対して補間処理を行な
   うことにより該濃淡画像全体に対する閾値を求め、該濃
   淡画像全体に対する閾値と該濃淡画像の値との大小によ
   り２値画像を得る２値化方法に於て、 該補間処理は、該部分領域内の濃淡画像を処理して該部
   分領域毎に重み値を求める手段と、該部分領域内の中心
   に対する局所的閾値を、該部分領域に隣接する部分領域
   の局所的閾値と、該部分領域および該部分領域に隣接す
   る部分領域に対する重み値に基づく加重平均によって決
   定する第１の補間手段と、該第１の補間手段による処理
   またはその繰り返し処理によって補正された局所的閾値
   をもとに濃淡画像の全ての画素に対する閾値を求める第
   ２の補間手段を有する事を特徴とする濃淡画像の２値化
   方法。
2. （２）重み値は、部分領域内の濃淡画像の明るさの標準
   偏差で与えられることを特徴とする特許請求の範囲第（
   １）項記載の濃淡画像の２値化方法。
3. （３）重み値は、部分領域内の濃淡画像の明るさの平均
   値をＡ＿ｖ、標準偏差をＳ＿ｄとするとき、Ｓ＿ｄ／Ａ
   ＿ｖ で与えられることを特徴とする特許請求の範囲第（１）
   項記載の濃淡画像の２値化方法。
4. （４）第１の補間手段は、横方向にｍ番目、縦方向にｎ
   番目の部分領域（ｍ、ｎ）に対する重み値をＷ＿ｍ＿ｎ
   、該第１の補間手段によって補正する前及び後の閾値を
   それぞれθ＿ｍ＿ｎ、θ′＿ｍ＿ｎとするとき、θ′＿
   ｍ＿ｎ＝Σ＾ｍ＾＋＾１＿ｐ＿＝＿ｍ＿−＿１Σ＾ｎ＾
   ＋＾１＿ｑ＿＝＿ｎ＿−＿１Ｗ＿ｐ＿ｑ・θ＿ｐ＿ｑ／
   Σ＾ｍ＾＋＾１＿ｐ＿＝＿ｍ＿−＿１Σ＾ｎ＾＋＾１＿
   ｑ＿＝＿ｎ＿−＿１Ｗ＿ｐ＿ｑなる処理を１回または繰
   り返し行なうことを特徴とする特許請求の範囲第（１）
   項、または第（２）項、または第（３）項記載の濃淡画
   像の２値化方法。
5. （５）第１の補間手段は、横方向にｍ番目、縦方向にｎ
   番目の部分領域（ｍ、ｎ）に対する重みをＷ＿ｍ＿ｎ、
   φ１、φ２を予め定めるφ１≦φ２なるパラメータとす
   るとき、Ｗ＿ｍ＿ｎ≦φ１ならＷ＿ｍ＿ｎ＝０に置き替
   えて該部分領域に対する補間処理を行ない、φ２＜Ｗ＿
   ｍ＿ｎなら該部分領域に対する補間処理を行なわないこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第（１）項または第（２
   ）項、または第（３）項、または第（４）項記載の濃淡
   画像の２値化方法。