(57)【要約】画像処理装置（１００）は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出手段（１４２等）と、検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、文字部分を識別する識別手段（１４４等）とを備える。
2008120376.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出手段と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記識別手段は、前記統計的な分布として、前記検出された線分幅と、前記検出された線分幅の出現頻度との相関関係に基づいて、前記文字部分と、背景画像を示す背景部分とを識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記統計的な分布としての、前記線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、真の文字部分の線分幅である真線分幅を予測する予測手段を更に備え、
前記識別手段は、前記予測された真線分幅と、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分における線分幅の出現頻度と、の比較に基づいて前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予測手段は、前記真線分幅として、複数の予測値を予測することを特徴とする請求の範囲第３項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記識別手段は、前記一の画素連結部分における線分幅の出現頻度において、前記予測値の出現頻度の割合が所定閾値より大きい場合、前記一の画素連結部分を前記文字部分として識別することを特徴とする請求の範囲第３項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出手段を有することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記複数の輪郭パターンの夫々に対応して規定された方向に沿って、前記線分幅を算出することを特徴とする請求の範囲第６項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像を予め複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、
前記分割された複数のクラスタを、二値で表現可能な二値画像に夫々変換する変換手段とを更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記識別手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記識別手段は、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いに基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記識別手段は、複数の画素連結部分の数の多少に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記識別手段は、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離の大きさに基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記識別手段は、前記文字部分として、複数の画素連結部分のうち１次的に１次的文字部分を識別すると共に、前記識別された１次的文字部分との属性又は性質の類似性に基づいて、２次的に２次的文字部分を更に識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出手段と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段と
を備えることを特徴とする光学式の文字識別装置。
【請求項１５】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出工程と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出工程と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程と
を備えることを特徴とする光学式の文字識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばカラー画像等の画像に含まれる文字部分を抽出し、認識することが可能な画像処理装置及び方法、並びに、光学式の文字識別装置及び方法の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放送の多チャンネル化や高速インターネットの普及などに伴い、我々が扱うことのできる画像および映像コンテンツは膨大なものとなっている。このような画像には文字が含まれているものが多く、例えばTV放送におけるテロップ、写真における看板文字などが挙げられる。画像を効率的に管理したいとき、画像に含まれているこれらの文字を認識して文字コード化し、画像のメタデータとして活用することは一つの有効な方法である。【０００３】
画像内の文字を認識する技術として、光学的文字認識（以下、適宜「OCR」（Optical Character Recognition）と記す）がある。これは白黒の二色画像を入力とし、黒を文字画素、白を背景画素として文字認識を行うものである。そのため、一般的なカラー画像内の文字をOCRで認識するには、文字部分のみを抽出して白黒画像に変換する工程が必要である。ところが扱う画像の量が膨大になると、この変換作業を全て人手で行うのは困難であり、自動化が望まれる。【０００４】
特許文献１等では、次のような手法について開示されている。先ず、色成分によりクラスタリングされたクラス画像において、画素が連結された画素連結領域を抽出し、その画素連結領域に外接する矩形のうち面積や大きさが最小となる矩形（以下、適宜、「最小外接矩形」と称す）を取得する。次に、取得された最小外接矩形の位置関係から、文字らしさ（文字とみなすことができる度合い）を判断する。何故ならば、画像中の文字部分は、略同じ大きさであると共に、略同じ高さに並ぶ傾向が高いので、文字部分を囲みつつ外接する最小外接矩形にも同様の性質が見られると考えられるからである。【０００５】
或いは特許文献２等では、画像に含まれる文字部分は、細長い線分で構成される性質を利用し、数学モルフォロジィを用いて幅の細い同色の画素領域を抽出し、これを文字部分の候補として抽出する手法について開示されている。【０００６】
【特許文献１】特開２００２−４２０５５号公報
【非特許文献１】「情景画像からの文字領域抽出に関する研究」（顧、信学技報PRU95-221（1996-03）, pp.39-46）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したように、特許文献１等では、画素連結領域の最小外接矩形の集合が略同じ高さで並ぶ場合、その画素連結領域は文字らしい、言い換えると、文字とみなすことができる度合いが高いと判断している。しかしながら、これは英語など１文字がほぼ１つの画素連結領域で構成される場合は有効である。他方で、日本語のように、１文字が複数の画素連結領域で構成される場合には、最小外接矩形の位置関係による文字らしさの判定は困難であるという技術的な問題点が生じる。【０００８】
また、上述したように特許文献２等では、基本的に細長い線分を、文字パーツとして判断するので、同様の性質や形状を持つ背景パーツから影響されるノイズを、文字パーツと区別することが技術的に困難となってしまう。また、文字の線分幅の最大値を予め設定しておく必要があるため、最大値の設定の仕方によっては、真の文字パーツの抽出率を低下させてしまう可能性がある。【０００９】
本発明は、例えば上述した従来の問題点に鑑みなされたものであり、例えばカラー画像等の画像から文字部分を適切に抽出することを可能とする画像処理装置及び方法、並びに、光学式の文字識別装置及び方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の画像処理装置は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出手段と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段とを備える。【００１１】
上記課題を解決するために、請求項１４に記載の光学式の文字識別装置は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出手段と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段とを備える。【００１２】
上記課題を解決するために、請求項１５に記載の画像処理方法は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出工程と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程とを備える。【００１３】
上記課題を解決するために、請求項１６に記載の光学式の文字識別方法は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出工程と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程とを備える。【００１４】
本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施の形態から明らかにされよう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、発明を実施するための最良の形態としての本発明の実施形態に係る画像処理装置及び方法について順に説明する。【００１６】
（画像処理装置の実施形態）
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置について説明する。【００１７】
本発明の画像処理装置に係る実施形態は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出手段と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段とを備える。【００１８】
本発明の画像処理装置に係る実施形態によれば、対象となる画像は、文字を示す文字部分（所謂、文字パーツ）を含む、例えばカラー画像でよい。又は、文字部分を含む白黒画像でよい。或いは、対象となる画像は、文字部分を含む静止画でよい。又は、文字部分を含む動画でよい。或いは、これらの文字部分を含む一の画像が、輝度成分や色度などの属性や性質によって、複数の画像（所謂、クラス画像や、クラスタや、クラスタ画像）にグループ分けされていてよい。また、画像は、文字を示す文字部分を含むことに加えて、背景画像を示す背景部分（所謂、背景パーツ）を含むようにしてよい。【００１９】
先ず、検出手段によって、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分（所謂、パーツ）の線分幅が検出される。ここに、本実施例に係る画素連結部分とは、例えば「０ｂ（但し、「ｂ」はbinaryを意味する）」と「１ｂ」等のニ値の識別情報によって画素が規定されたニ値画像において、一の画素に隣接している他の画素の識別情報が、例えば黒色（１ｂ）であるなど同一であれば連結し、識別情報が異なれば連結しないことによって形成される、連結された画素の集合となる画像領域を意味する。また、本発明に係る「検出」とは、典型的には、画素連結部分の線分幅を示す統計量やパラメータを、直接的に「検出」、「測定」、「計測」等することを意味する。更に、画素連結部分の線分幅を示す統計量やパラメータを、間接的に「算出」、「演算」、「推定」等することを含んでいてもよい。【００２０】
次に、識別手段によって、検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、文字部分が画像から識別される。ここに、本発明に係る「識別」とは、典型的には、画像中の文字部分を、直接的に「識別」、「選別」、「区別」、「抽出」、「認識」、「選択」、「取捨選択」等することを意味する。更に、画像中の文字部分を、間接的に「識別」、「選別」、「区別」、「抽出」、「認識」、「選択」、「取捨選択」等することを意味することを含んでいてもよい。従って、例えば、線分幅の出現頻度を示す度数分布などの線分幅の統計的な分布に基づいて、文字らしさを判断することが可能である。ここに、本発明に係る「文字らしさ」とは、文字とみなすことができる度合いを意味する。文字らしさを判断することができる理由は、画像中に示される文字においては、文字の幅は、略一定の線分幅で構成される可能性が顕著に高いからである。【００２１】
この結果、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、線分幅の統計的な分布に基づいて、画像中の文字部分を適切に識別することができる。【００２２】
詳細には、上述したように、画像中に示される文字においては、文字の幅は、略一定の線分幅で構成される可能性が顕著に高いことに基づいているので、１つの文字部分が、複数の画素連結部分によって構成される文字部分を識別することが可能である。更に、文字部分を識別する際に、文字サイズを予め設定しておく必要を殆ど又は完全に無くすことが可能である。更に、背景部分から影響されるノイズの割合が大きくても、文字部分を適切に識別することが可能である。具体的には、例えば濁点など面積の小さな文字部分は、全ての画素連結部分を構成する画素の線分幅の出現頻度において、背景部分から影響されるノイズの割合が大きくても、文字部分を適切に識別することが可能である。【００２３】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の一の態様では、前記識別手段は、前記統計的な分布として、前記検出された線分幅と、前記検出された線分幅の出現頻度との相関関係に基づいて、前記文字部分と、背景画像を示す背景部分とを識別する。【００２４】
この態様によれば、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、線分幅と、線分幅の出現頻度との相関関係に基づいて、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。【００２５】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記統計的な分布としての、前記線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、真の文字部分の線分幅である真線分幅を予測する予測手段を更に備え、前記識別手段は、前記予測された真線分幅と、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分における線分幅の出現頻度と、の比較に基づいて前記文字部分を識別する。【００２６】
この態様によれば、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、予測された真線分幅と、各画素連結部分における線分幅の出現頻度と、の比較に基づいて、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。【００２７】
上述した予測手段に係る態様では、前記予測手段は、前記真線分幅として、複数の予測値を予測するようにしてよい。【００２８】
このように構成すれば、線分幅の予測値を複数個、持つことにより、例えば明朝体など縦線と横線の文字幅が大きく異なるような特殊な文字フォントに対しても、文字部分を精度良く識別することができる。この結果、文字の言語や、フォントを事前に予測できない場合であっても、文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。【００２９】
上述した予測手段に係る態様では、前記識別手段は、前記一の画素連結部分における線分幅の出現頻度において、前記予測値の出現頻度の割合が所定閾値より大きい場合、前記一の画素連結部分を前記文字部分として識別するようにしてよい。【００３０】
このように構成すれば、予測値の出現頻度の割合と、所定閾値との比較に基づいて、文字部分をより高精度に且つ適切に識別することができる。ここに、本発明に係る「所定閾値」とは、予測値の出現頻度の割合を把握可能な、例えば出現頻度や、出現頻度の分散や、数の多少や、規則性の度合い等の統計的な分布において、所望の文字部分が識別できるように、実験的、理論的、経験的、又はシミュレーション等によって、個別具体的に規定されてよい。【００３１】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記検出手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出手段を有する。【００３２】
この態様によれば、算出手段によって、境界画素を始点又は終点として、画素の数を単位として線分幅を計測しつつ、線分幅を高精度に算出することが可能である。【００３３】
上述した算出手段に係る態様では、前記算出手段は、前記複数の輪郭パターンの夫々に対応して規定された方向に沿って、前記線分幅を算出するようにしてよい。【００３４】
このように構成すれば、算出手段によって、各輪郭パターンに対応して規定された各方向に沿って、画素の数を単位として線分幅を計測しつつ、線分幅をより高精度に算出することが可能である。【００３５】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記画像を予め複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記分割された複数のクラスタを、二値で表現可能な二値画像に夫々変換する変換手段とを更に備える。【００３６】
この態様によれば、クラスタ分割手段によって、文字部分を含む一の画像が、輝度成分や色度などの属性や性質によって、複数のクラスタ（所謂、クラス画像や、クラスタ画像）に分割される。次に、変換手段によって、複数のクラスタが、二値で表現可能な二値画像に夫々変換される。従って、文字の色が事前に分からない場合でも、変換されたニ値画像によって、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。【００３７】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別する。【００３８】
この態様によれば、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、輪郭パターンの出現頻度又は輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。特に、出現頻度の分散と、所定閾値との比較によって、画像中の文字部分を識別してよい。ここに、本発明に係る「所定閾値」とは、例えば出現頻度等の統計的な分布において、所望の文字部分が識別できるように、実験的、理論的、経験的、又はシミュレーション等によって、個別具体的に規定されてよい。【００３９】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別手段は、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いに基づいて、前記文字部分を識別する。【００４０】
この態様によれば、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いに基づいて、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。特に、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いと、所定閾値との比較によって、画像中の文字部分を識別してよい。ここに、本発明に係る「所定閾値」とは、例えば、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いを示す各種の統計的な分布において、所望の文字部分が識別できるように、実験的、理論的、経験的、又はシミュレーション等によって、個別具体的に規定されてよい。【００４１】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別手段は、複数の画素連結部分の数の多少に基づいて、前記文字部分を識別する。【００４２】
この態様によれば、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、複数の画素連結部分の数の多少に基づいて、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。特に、複数の画素連結部分の数と、所定閾値との比較によって、画像中の文字部分を識別してよい。ここに、本発明に係る「所定閾値」とは、複数の画素連結部分の数を示す各種の統計的な分布において、所望の文字部分が識別できるように、実験的、理論的、経験的、又はシミュレーション等によって、個別具体的に規定されてよい。【００４３】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別手段は、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離の大きさに基づいて、前記文字部分を識別する。【００４４】
この態様によれば、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離の大きさに基づいて、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。特に、一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離と、所定閾値との比較によって、画像中の文字部分を識別してよい。ここに、本発明に係る「所定閾値」とは、一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離を示す各種の統計的な分布において、所望の文字部分が識別できるように、実験的、理論的、経験的、又はシミュレーション等によって、個別具体的に規定されてよい。【００４５】
本発明の画像処理装置に係る実施形態の他の態様では、前記識別手段は、前記文字部分として、複数の画素連結部分のうち１次的に１次的文字部分を識別すると共に、前記識別された１次的文字部分との属性又は性質の類似性に基づいて、２次的に２次的文字部分を更に識別する。【００４６】
この態様によれば、文字部分の識別を、異なる識別手法である２段階の手法によって行なうことで、画像中の文字部分を高精度且つ適切に識別することができる。【００４７】
（光学式の文字識別装置の実施形態）
以下、本発明の実施形態に係る光学式の文字識別装置について説明する。【００４８】
本発明の光学式の文字識別装置に係る実施形態は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出手段と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段とを備える。【００４９】
本発明の光学式の文字識別装置に係る実施形態によれば、先ず、検出手段によって、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅が光学的に検出される。【００５０】
次に、識別手段によって、検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、文字部分が画像から識別される。【００５１】
この結果、光学式の文字識別装置において、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、線分幅の統計的な分布に基づいて、画像中の文字部分を適切に識別することができる。【００５２】
（画像処理方法の実施形態）
以下、本発明の実施形態に係る画像処理方法について説明する。【００５３】
本発明の画像処理方法に係る実施形態は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出工程と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程とを備える。【００５４】
本発明の画像処理方法に係る実施形態によれば、上述した本発明の画像処理装置に係る実施形態が有する各種利益を享受することが可能となる。【００５５】
尚、上述した本発明の画像処理装置に係る実施形態が有する各種態様に対応して、本発明の画像処理方法に係る実施形態も各種態様を採ることが可能である。【００５６】
（光学式の文字識別方法の実施形態）
以下、本発明の実施形態に係る光学式の文字識別方法について説明する。【００５７】
本発明の光学式の文字識別方法に係る実施形態は、画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出工程と、前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程とを備える。【００５８】
本発明の光学式の文字識別方法に係る実施形態によれば、上述した本発明の光学式の文字識別装置に係る実施形態が有する各種利益を享受することが可能となる。【００５９】
尚、上述した本発明の光学式の文字識別装置に係る実施形態が有する各種態様に対応して、本発明の光学式の文字識別方法に係る実施形態も各種態様を採ることが可能である。【００６０】
本実施形態のこのような作用及び他の利得は次に説明する実施例から明らかにされる。【００６１】
以上説明したように、本発明の画像処理装置及び方法に係る実施形態によれば、検出手段及び工程、並びに識別手段及び工程を備える。この結果、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、線分幅の統計的な分布に基づいて、画像中の文字部分を適切に識別することができる。【００６２】
以上説明したように、本発明の光学式の文字識別装置及び方法に係る実施形態によれば、検出手段及び工程、並びに識別手段及び工程を備える。この結果、光学式の文字識別装置において、例えば、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、線分幅の統計的な分布に基づいて、画像中の文字部分を適切に識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本実施例に係る、画像処理装置１００の基本構成を示したブロック図である。
【図２】本実施例に係る、画像処理の対象となる画像内で示された文字の幅を図式的に示した模式図である。
【図３】本実施例に係る、画像処理装置による、全体的な画像処理の一連の流れを示したフローチャートである。
【図４】本実施例に係る、画像処理の対象となる画像がクラスタリングされた後、生成された複数のクラス画像を図式的に示した模式図である。
【図５】本実施例に係る画素と、パーツIDとの関係を図式的に示した模式図である。
【図６】本実施例に係る、輪郭ユニットにおける黒画素の位置、及び白画素の位置を図式的に示した模式図である。
【図７】本実施例に係る、輪郭ユニットIDが付与された境界画素を開始点とし、そのエッジ方向に連続する黒画素の数を計測する様子を、図式的に示した模式図である。
【図８】本実施例に係る、出現頻度が高いヒストグラムの要素を選択する場合における、全パーツを対象とした線分幅の出現頻度を示す度数分布を示した一及び他のグラフ（図８（ａ）及び図８（ｂ））である。
【図９】本実施例に係る、元のクラス画像から抽出された全パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布（図９（ａ））、真の文字パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布（図９（ｂ））、及び、背景パーツを構成する線分幅の出現頻度を示す度数分布（図９（ｃ））である。
【図１０】本実施例に係る、背景パーツから文字パーツ候補への変更を図式的に示した模式図である。
【図１１】本実施例に係る、全てのクラス画像から文字画像が生成される様子を図式的に示した模式図である。
【図１２】比較例に係る、文字部分が抽出される様子を図式的に示した一及び他の模式図（図１２（ａ）及び図１２（ｂ））である。
【図１３】第２実施例に係る、全てのクラス画像から文字画像が生成される様子を図式的に示した模式図である。
【図１４】第３実施例に係る、全てのクラス画像から文字画像が生成される様子を図式的に示した模式図である。
【符号の説明】
【００６４】
１００    画像処理装置
１１０    文字領域抽出手段
１２０    画素クラスタリング手段
１３０    クラス画像作成手段
１４０    文字選別手段
１４１    パーツ抽出手段
１４２    パーツ線分幅算出手段
１４３    文字パーツ線分幅予測手段
１４４    文字パーツ候補選別手段
１４５    文字パーツ決定手段
１５０    文字画像生成手段
１６０    文字認識手段
【実施例】
【００６５】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。【００６６】
（画像処理装置の実施例）
図１から図１１を参照して、本発明に係る画像処理装置の実施例について説明する。【００６７】
（１）  基本構成
先ず、図１を参照して、本実施例に係る画像処理装置１００の基本構成について説明する。ここに、図１は、本実施例に係る、画像処理装置１００の基本構成を示したブロック図である。【００６８】
図１に示されるように、本実施例に係る画像処理装置１００は、文字領域抽出手段１１０、画素クラスタリング手段１２０、クラス画像作成手段１３０、文字選別手段１４０、文字画像生成手段１５０、及び、文字認識手段１６０を備えて構成されている。また、文字選別手段１４０は、パーツ抽出手段１４１、パーツ線分幅算出手段１４２、文字パーツ線分幅予測手段１４３、文字パーツ候補選別手段１４４、及び、文字パーツ決定手段１４５を備えて構成されている。尚、本発明に係る「検出手段」の一具体例が、パーツ線分幅算出手段１４２によって構成されている。また、本発明に係る「識別手段」の一具体例が、文字パーツ候補選別手段１４４によって構成されている。また、本発明に係る「クラスタ分割手段」の一具体例が、画素クラスタリング手段１２０によって構成されている。また、本発明に係る「変換手段」の一具体例が、クラス画像作成手段１３０によって構成されている。【００６９】
（２）  動作原理  −  全体的な画像処理  −  
次に、図２及び図３を参照して、本実施例に係る、画像処理装置１００の動作原理として、例えばカラー画像等の画像から文字部分（即ち、文字パーツ）を抽出し、画像から文字部分（即ち、文字パーツ）を認識するための画像処理の一連の流れについて説明する。ここに、図２は、本実施例に係る、画像処理の対象となる画像内で示された文字の幅を図式的に示した模式図である。図３は、本実施例に係る、画像処理装置による、全体的な画像処理の一連の流れを示したフローチャートである。【００７０】
本実施例に係る画像処理の概要としては、先ず、文字を示す文字部分（即ち、文字パーツ）を含む、例えばカラー画像等の画像を構成する画素を輝度成分などの属性によって、グループ分けし、グループ毎に、画素連結領域、即ち、パーツが抽出される。ここに、本実施例に係る「画素連結領域」とは、例えば「０ｂ（但し、「ｂ」はbinaryを意味する）」と「１ｂ」等のニ値の識別情報によって画素が規定されたニ値画像において、一の画素に隣接している他の画素の識別情報が、例えば黒色（１ｂ）であるなど同一であれば連結し、識別情報が異なれば連結しないことによって形成される、連結された画素の集合となる画像領域を意味する。次に、抽出されたパーツの線分幅を検出し、その線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、文字らしさ（即ち、文字とみなすことができる度合い）を判断することが可能である。何故ならば、図２に示されるように、画像中に示される文字においては、文字の幅は、略一定の線分幅で構成される可能性が顕著に高いからである。これにより、文字の色や、文字の大きさが、事前に分からない場合でも、線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、画像から文字部分を適切に抽出することができる。【００７１】
次に、図３を参照して、画像から文字部分を抽出し、画像から文字部分を認識するための全体的な画像処理の一連の流れについて概観する。【００７２】
図３に示されるように、先ず、画像処理装置１００に、文字部分を含むカラー画像等の画像が入力される（ステップＳ１０）。尚、カラー画像の属性や性質については各種の態様をとってよい。具体的には、カラー画像の大きさや、カラー画像を構成するためのフォーマットや、例えばJPEG、GIF等の圧縮形式などは、各種の態様をとってよい。また入力されるカラー画像は静止画に限らず、テレビ映像のような動画であっても良い。【００７３】
次に、文字領域抽出手段１１０によって、入力されたカラー画像から、大まかな文字領域が抽出される（ステップＳ２０）。ここに、本実施例に係る「文字領域」とは、画像において文字部分を包含することが可能な画像領域の一部分を意味する。尚、特に明記しない限り、この「文字領域」を単に画像と称し、後段の処理ステップはこの「文字領域」のみに対して行うものとする。【００７４】
次に、画素クラスタリング手段１２０によって、画像を構成する画素を、その輝度成分によりグループ（即ち、クラス又はクラスタ）にグループ分けする（所謂、クラスタリングする）（ステップ３０）。ここでクラスの数は２つ以上とし、上限は無い。尚、クラスタリングは画素の輝度成分に限らず、例えば色成分で行って良い。【００７５】
クラスタリングが行われた後、クラス画像作成手段１３０によって、元の画像処理前の画像をクラス毎に分解して、クラス毎に二値画像（以下、適宜「クラス画像」と称す）が生成される。ここに、本実施例に係る「二値画像」とは、画像を構成する画素が、例えば白色（例えば「０ｂ」：但し「ｂ」はビットを示す添え字を意味する）及び黒色（例えば「１ｂ」）などの２つの識別情報のうちいずれか一方で示される画像を意味する。尚、以降のステップＳ４０からステップＳ８０までの画像処理は、このクラス画像ごとに独立して行われてよい。【００７６】
次に、文字選別手段１４０に有されるパーツ抽出手段１４１によって、クラス画像から、画素連結領域（以下、適宜「パーツ」と称す）が抽出される（ステップＳ４０）。【００７７】
次に、パーツ線分幅算出手段１４２によって、抽出された、複数のパーツの線分幅が夫々算出される（ステップＳ５０）。尚、このステップＳ５０は、後述されるようにステップＳ５１、ステップＳ５２、及びステップＳ５３によって構成されている。【００７８】
次に、文字パーツ線分幅予測手段１４３によって、算出された複数のパーツにおける、全ての線分幅によって、当該線分幅の出現頻度を示す度数分布（所謂、ヒストグラム）が生成され、画像に含まれる文字部分である文字パーツの線分幅が予測される（ステップＳ６０）。【００７９】
次に、文字パーツ候補選別手段１４４によって、この予測された文字パーツの線分幅と、各パーツ毎に生成された、各パーツ毎の線分幅の出現頻度を示す度数分布とを比較し、複数のパーツを、候補となる文字パーツと、真の背景パーツとして相対的に高い確率で推定可能である、候補となる背景パーツとに選別する（ステップＳ７０）。尚、ここに、本実施例に係る「候補となる文字パーツ」とは、真の文字パーツとして相対的に高い確率で推定可能である、文字パーツを意味し、以下、適宜「文字パーツ候補」と称する。また、本実施例に係る「候補となる背景パーツ」とは、真の背景パーツとして相対的に高い確率で推定可能である、背景パーツを意味し、以下、適宜「背景パーツ候補」と称す。【００８０】
次に、文字パーツ決定手段１４５によって、複数の背景パーツ候補のうち、文字パーツ候補に変更した方が好ましいもの（言い換えると「格上げ」すべきもの）が再度選ばれ、真の文字パーツとして相対的により高い確率で推定可能なパーツが最終的に決定される（ステップＳ８０）。特に、背景パーツ候補から文字パーツ候補への変更は、背景パーツ候補の輝度と、文字パーツ候補の輝度との類似性の度合いに基づいて行われてよい。或いは、各パーツ毎における重心の位置を比較して、各パーツ毎の重心の位置の距離が大きさに基づいて行われてよい。【００８１】
次に、文字画像生成手段１５０によって、各クラス画像で決定された文字パーツを全て重ね合わせ、文字画像が生成される（ステップＳ９０）。ここに、本実施例に係る「文字画像」とは、文字パーツを構成する画素を黒色で表示し、文字パーツを構成しない画素を白色で表示した二値画像を意味してよい。【００８２】
次に、文字認識手段１６０によって、生成された文字画像がOCR（Optical Character Recognition）装置に入力され、文字認識が行われる（ステップＳ１００）。【００８３】
（３）  動作原理  −  画像処理の詳細  −  
次に、図４から図１１に加えて、上述した図３を適宜参照して、本実施例に係る、画像処理装置１００の動作原理として、カラー画像から文字部分（即ち、文字パーツ）を抽出し、画像から文字部分（即ち、文字パーツ）を認識するための画像処理を構成する各処理の詳細について説明する。【００８４】
（３ａ）  第１処理群（ステップＳ１０からＳ３０まで）  
先ず、図４に加えて、上述した図３を適宜参照して、本実施例に係る、画像処理装置１００における、元のカラー画像の入力から、グループ分け（所謂、クラスタリング）までの画像処理であるステップＳ１０からＳ３０までの前半処理について説明する。ここに、図４は、本実施例に係る、画像処理の対象となる画像がクラスタリングされた後、生成された複数のクラス画像を図式的に示した模式図である。【００８５】
（ステップＳ１０：画像の入力）  
上述した図３に示されるように、先ず、画像処理装置１００に、文字部分を含むカラー画像等の画像が入力される（ステップ１０）。詳細には、画像処理装置１００に、一般的なカラー画像が入力され、入力されたカラー画像が、例えばメモリ等の記憶手段や蓄積手段（図示せず）に保存してよい。カラー画像の大きさや圧縮形式は特に問わないが、JPEGなどの圧縮画像であればデコード後、以下のステップＳ２０からＳ１００までの各種の処理を行なう。また入力された画像は静止画に限らず、テレビ映像のような動画像であっても良い。【００８６】
（ステップＳ２０：文字領域の抽出）  
次に、文字領域抽出手段１１０によって、入力されたカラー画像から、大まかな（おおよその）文字領域が抽出される（ステップ２０）。詳細には、画像内の文字部分は、通常エッジ（即ち、画像の高周波成分）が多く含まれているため、エッジ分布度に基づいて、大まかな文字領域を抽出してよい。また文字は、単色または数色で構成されることも多いため、類似している輝度の画素が密集している度合いに基づいて、大まかな文字領域を抽出しても良い。これらの抽出の手法は公知の技術として知られている。対象が静止画ではなくＴＶ映像などの動画像である場合、文字部分は画面内の同じ位置に数秒間表示され続ける性質があるため、先行技術「放送番組内容メニュー作成装置及び方法」（特開2004-364234）のように、各フレームのエッジ抽出結果を時間方向に観測して文字領域を抽出して良い。尚、特に明記しない限り、この「文字領域」を単に画像と称し、後段の処理ステップはこの「文字領域」のみに対して行うものとする。【００８７】
（ステップＳ３０：輝度成分による画素のクラスタリング）  
次に、画素クラスタリング手段１２０によって、画像を構成する画素を、その輝度成分によりグループ（クラス）にグループ分けする（所謂、クラスタリングする）（ステップ３０）。詳細には、画像を構成する画素を輝度成分によりクラスタリングし、複数のクラスに分類する。分類するクラス数は最低で２クラスとし、上限は特に規定しない。しかしながら、あまりクラス数が多い場合、画像処理の負荷が大きくなるので、好ましくは３〜５クラスに設定してよい。画素のクラスタリングの手法は公知であり、判別分析法（大津、”判別および最小2乗基準に基づく自動しきい値選定法”, 信学論, vol.63-D, no.4, pp.349-356, 1980）によるものや、周囲画素に応じて動的に行うもの（塩、”情景中文字の検出のための動的2値化処理法”, 信学論D, vol.J71-D, no.5, pp.863-873, 1988）などを参照されたし。画素のクラスタリングは、輝度成分に加えて又は代えて、例えば色成分に基づいて行って良い。クラスタリングの後は、図４に示されるように、各クラスに属する複数の画素のうち一部の画素を黒色（例えば「１ｂ」）として表示させ、複数の画素のうち他部の画素を白色（例えば「０ｂ」）として表示した二値画像を、クラスの数だけ作成してよい。尚、以降は説明を簡略化させるため、クラスＩＤ（クラス識別番号）が「Ｎ（但し「Ｎ」は自然数）」である二値画像を、「クラスＮ画像」と称する。またクラスＩＤを明記する必要が無い場合、単に「クラス画像」と称す。具体的には、図４の上側部に示される、例えば黒色、白色、及び灰色によって構成される元の画像から３つのクラス画像が作成される。即ち、３つのクラス画像とは、図４の下左側部に示されたクラスＩＤが「１」である「クラス１画像」、図４の下中央部に示されたクラスＩＤが「２」であると共に、白抜きの文字部分を有する「クラス２画像」、及び、図４の下右側部に示されたクラスＩＤが「３」であると共に、黒塗りの文字部分を有する「クラス３画像」である。【００８８】
尚、以降のステップＳ４０からステップＳ８０までの画像処理は、これらニ値画像であるクラス画像ごとに独立して行われてよい。【００８９】
（３ｂ）  第２処理群  （ステップＳ４０及びＳ５０）  
次に、図５から図７に加えて、上述した図３を適宜参照して、本実施例に係る、画像処理装置１００における、パーツの抽出から、パーツの線分幅の算出までの画像処理であるステップＳ４０及びＳ５０の中盤処理について説明する。ここに、図５は、本実施例に係る画素と、パーツIDとの関係を図式的に示した模式図である。図６は、本実施例に係る、輪郭ユニットにおける黒画素の位置、及び白画素の位置を図式的に示した模式図である。【００９０】
（３ｂ−１：  パーツの抽出  ：  ステップＳ４０）  
先ず、上述の図３に示されるように、文字選別手段１４０に有されるパーツ抽出手段１４１によって、クラス画像から、画素連結領域（以下、適宜「パーツ」と称す）が抽出される（ステップＳ４０）。詳細には、クラス画像における黒色を示す画素（以下、適宜「黒画素」と称す）のパーツが抽出される。例えば図５に示したクラス画像においては、11個のパーツが抽出される。具体的には、図５中のクラス画像において示された文字である「森林公園」から、漢字の部首又は部首の一部に対応して１１個のパーツが抽出される。黒画素の連結条件は、例えば基準となる黒画素に隣接する上下左右に位置する黒画素を連結させる４連結方式であってよい。或いは、黒画素の連結条件は、基準となる黒画素に隣接する上下左右に加えて斜めに位置する黒画素を連結させる８連結方式であってよい。パーツが抽出されたら、各画素毎にパーツIDが付与される、このデータを記憶手段（図示せず）に保存する。ここに、本実施例に係る「パーツID」とは、各画素に対して、各画素が属するパーツを一意に対応付けることが可能な識別番号を意味する。【００９１】
具体的には、図５を参照して、例えばクラス画像において、「森林公園」という文字が示されている場合において、「森」の文字部分に着目して、画素とパーツIDとの関係について説明する。図５の上側部分に示された、文字部分である「森」に含まれる、３つの文字部分である「木」の周辺の画素を拡大すると、図５の下側部分に示された「８×８」の画素に示されるように、パーツIDが付与される。即ち、「８×８」の画素中において、左下隅に位置する画素をＸ軸及びＹ軸において、画素（１、１）として定義すると、画素（４、７）、画素（４、８）、画素（５、７）、及び画素（５、８）である４つの画素は、文字部分「森」中の上側の文字部分「木」のパーツIDである「１」が夫々付与される。概ね同様にして、画素（１、２）、画素（２、２）、画素（３、２）、画素（１、３）、画素（２、３）、画素（３、３）、である６つの画素は、文字部分「森」中の左下側の文字部分「木」のパーツIDである「２」が夫々付与される。概ね同様にして、画素（６、２）、画素（７、２）、画素（８、２）、画素（６、３）、画素（７、３）、画素（８、３）、である６つの画素は、文字部分「森」中の右下側の文字部分「木」のパーツIDである「３」が夫々付与される。【００９２】
（３ｂ−２  パーツの線分幅の算出：  ステップＳ５０）  
次に、上述の図３に示されるように、パーツ線分幅算出手段１４２によって、抽出された、複数のパーツの線分幅が夫々算出される（ステップＳ５０）。詳細には、上述のステップＳ４０のように抽出されたパーツは、文字（またはその一部分）を構成する文字パーツと、それ以外のパーツ（以下、適宜「背景パーツ」と称す）とに大別できる。文字パーツに見られる特徴として、上述の図２に示すように、パーツを構成する線分幅は、同じ文字（あるいは文字列）を示す場合、ほぼ同じ値の線分幅の出現頻度が顕著に高くなる。【００９３】
本実施例では、この基本的な特徴に注目し、パーツを構成する線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、抽出された各パーツが、文字パーツであるか否かを判断し、抽出された全パーツから文字パーツだけを選別し、識別する。【００９４】
（３ｂ−２−１  パーツの線分幅の測定：  ステップＳ５１）  
このステップＳ５０では、最初に、パーツの線分幅を測定する。この測定には図６に示されるような８種類の画素フィルタ（以下、適宜、「輪郭ユニット」と称す）を用いる。尚、本発明に係る「輪郭パターン」の一具体例が、この輪郭ユニットによって構成されている。【００９５】
輪郭ユニットには８種類の輪郭ユニットIDが割り当てられており、各画素は白画素又は黒画素で構成されている。具体的には、図６に示されるように、輪郭ユニットIDが「１」である輪郭ユニットにおいては、Ｘ軸方向に３つの画素、及び、Ｙ軸方向に３つの画素の３×３の画素範囲において、左下隅の画素を基準位置となる画素を、画素（１、１）とした場合、画素（１、１）、画素（２、１）、画素（３、１）、画素（１、２）、画素（２、２）、及び、画素（３、２）が黒画素であり、画素（１、３）、画素（２、３）、及び、画素（３、３）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「２」である輪郭ユニットにおいては、画素（１、１）、画素（２、１）、画素（３、１）、画素（２、２）、画素（３、２）及び画素（３、３）が黒画素であり、画素（１、２）、画素（１、３）、及び、画素（２、３）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「３」である輪郭ユニットにおいては、画素（２、１）、画素（３、１）、画素（２、２）、画素（３、２）、画素（２、３）、及び、画素（３、３）が黒画素であり、画素（１、１）、画素（１、２）、及び画素（１、３）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「４」である輪郭ユニットにおいては、画素（３、１）、画素（２、２）、画素（３、２）、画素（１、３）、画素（２、３）、及び、画素（３、３）が黒画素であり、画素（１、１）、画素（１、２）、及び画素（２、１）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「５」である輪郭ユニットにおいては、画素（１、２）、画素（２、２）、画素（３、２）、画素（１、３）、画素（２、３）、及び、画素（３、３）が黒画素であり、画素（１、１）、画素（１、２）、及び画素（１、３）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「６」である輪郭ユニットにおいては、画素（１、１）、画素（１、２）、画素（２、２）、画素（１、３）、画素（２、３）、及び、画素（３、３）が黒画素であり、画素（２、１）、画素（３、１）、及び画素（３、２）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「７」である輪郭ユニットにおいては、画素（１、１）、画素（２、１）、画素（１、２）、画素（２、２）、画素（１、３）、及び、画素（２、３）が黒画素であり、画素（３、１）、画素（３、２）、及び画素（３、３）が白画素である。概ね同様にして、輪郭ユニットIDが「８」である輪郭ユニットにおいては、画素（１、１）、画素（２、１）、画素（３、１）、画素（１、２）、画素（２、２）、及び、画素（１、３）が黒画素であり、画素（３、２）、画素（２、３）、及び画素（３、３）が白画素である。【００９６】
（３ｂ−２−２  輪郭ユニットによる線分幅の測定）
次に、図７を参照して、輪郭ユニットによる線分幅の測定方法を説明する。ここに、図７は、本実施例に係る、輪郭ユニットIDが付与された境界画素を開始点とし、そのエッジ方向に連続する黒画素の数を計測する様子を、図式的に示した模式図である。【００９７】
（３ｂ−２−２−１  輪郭ユニットIDの境界画素への付与：  ステップＳ５２）
先ず、抽出された各パーツを構成する黒画素を、内部画素と境界画素とに区別する。内部画素とは、自身を含め自身の周囲に隣接する３×３の画素範囲が全て黒画素となる画素を意味する。或いは、内部画素は、周囲３×３の画素が同じパーツＩＤとなる画素を意味してよい。他方、境界画素とは、内部画素として定義できない画素を意味する。【００９８】
次に、境界画素を中心とした３×３の画素配置と、各輪郭ユニットの画素配置とを比較し、完全に一致する画素配置がある場合、その一致した画素配置に対応される輪郭ユニットIDが、境界画素に付与される。【００９９】
仮に、境界画素を中心とした３×３の画素配置が、いずれの輪郭ユニットの画素配置にも一致しない場合、「０」が付与される。言い換えると、境界画素に対して「０」が付与された場合、当該境界画素に対応する輪郭ユニットが存在しない事を意味するといえる。これを全ての境界画素について行う。【０１００】
（３ｂ−２−２−２  境界画素からのカウント：  ステップＳ５３）
次に「０」以外のいずれかの輪郭ユニットIDが付与された境界画素を開始点とし、その輪郭ユニットのエッジ方向に連続する黒画素の数をカウントする。ここに、本実施例に係る「エッジ方向」とは輪郭ユニットの白と黒との境界線に直交する方向であると共に、白側から黒側へ向かう方向を意味する。具体的には、例えば輪郭ユニットIDが「１」である輪郭ユニットのエッジ方向は、白側から黒側へ向かう方向である真下方向である。輪郭ユニットIDが「２」である輪郭ユニットのエッジ方向は、右下４５度の方向である。輪郭ユニットIDが「３」である輪郭ユニットのエッジ方向は、右９０度の方向である。輪郭ユニットIDが「４」である輪郭ユニットのエッジ方向は、右上４５度の方向である。輪郭ユニットIDが「５」である輪郭ユニットのエッジ方向は、上０度の方向である。輪郭ユニットIDが「６」である輪郭ユニットのエッジ方向は、左上４５度の方向である。輪郭ユニットIDが「７」である輪郭ユニットのエッジ方向は、左９０度の方向である。輪郭ユニットIDが「８」である輪郭ユニットのエッジ方向は、左下４５度の方向である。【０１０１】
カウント（計測）は、黒画素が無くなった時点でストップ（停止）し、開始点から連続して配置された黒画素の数を計測する。この計測された値を線分幅とし、開始点である境界画素に付与する。この計測処理を、全ての境界画素を対象として行う。但し、「０」以外の輪郭ユニットIDが付与された境界画素を対象にして計測処理を行う。具体例を図７に示す。これはパーツ（「イ」の形状）の文字部分の一部を拡大したものである。図７の中央部に位置する「輪郭ユニットID」が付与された画素の拡大図では、「・」で表されたものが内部画素であり、輪郭ユニットIDの数字で表されたものが境界画素である。このうち、「０」を除く輪郭ユニットIDが付与された境界画素を開始点とし、そのエッジ方向に連続する黒画素の数を計測する。その計測値を開始点である境界画素に付与した様子が、図７の右側部に位置する「線分幅」の拡大図である。図７に示された具体例では、横方向と斜め方向とにおいて、連続する黒画素の数を、概ね同様の手法で、計測してよい。或いは、図７に示された具体例における、正方形をした各画素では、斜め方向での画素間の距離は、横（又は縦）の画素間の距離の「ルート２倍」（言い換えると、横（又は縦）の画素間の距離と、２の平方根との積、所謂、ルート（root）２倍）となるので、斜め方向での黒画素を計測する場合、計測値（カウント値）を「ルート２倍」したものを線分幅として良い。【０１０２】
より具体的には、図７の上側中央部において、文字部分「イ」の上側部の画素を拡大した８×８の画素範囲が示されており、輪郭ユニットIDとして「２」が付与された境界画素が５つ示されている。と共に、輪郭ユニットIDとして「６」が付与された境界画素が５つ示されている。と共に、輪郭ユニットIDとして「０」が付与された境界画素が１２個、示されている。と共に、「・」で表された内部画素が２２個、示されている。ここで、Ｘ軸方向に８つの画素、及び、Ｙ軸方向に８つの画素の８×８の画素範囲において、左下隅の画素を基準位置となる画素を、画素（１、１）とした場合、境界画素である画素（４、７）を開始点として、線分幅となる黒画素の数を計測する。先ず、境界画素である画素（４、７）には、図７の上側中央部に示されるように、輪郭ユニットIDとして「２」が付与されているので、エッジ方向は、右下４５度の方向である。この右下４５度の方向に、黒画素がいくつあるかを計測すると、画素自身である画素（４、７）、画素（５、６）、画素（６、５）、画素（７、４）の合計４つであることが分かる。従って、図７の上側右側部に示された境界画素に線分幅に対応される計測値を付与するための、Ｘ軸方向に８つの画素、及び、Ｙ軸方向に８つの画素の８×８の画素範囲においては、概ね同様にして、左下隅の画素を基準位置となる画素を、画素（１、１）とした場合、境界画素である画素（４、７）には、計測値として「４」が付与されている。尚、この場合、斜め方向での黒画素を計測するので、計測値（カウント値）を、「ルート２倍」した計測値を線分幅として付与しても良い。【０１０３】
概ね同様にして、図７の下側中央部において、文字部分「イ」の下側部の画素を拡大した８×８の画素範囲が示されており、輪郭ユニットIDとして「３」が付与された境界画素が８つ示されている。と共に、輪郭ユニットIDとして「７」が付与された境界画素が８つ示されている。と共に、「・」で表された内部画素が１６個、示されている。ここで、８×８の画素範囲において、左下隅の画素を基準位置となる画素を、画素（１、１）とした場合、境界画素である画素（６、２）を開始点として、線分幅となる黒画素の数を計測する。先ず、境界画素である画素（６、２）には、図７の下側中央部に示されるように、輪郭ユニットIDとして「７」が付与されているので、エッジ方向は、左９０度の方向である。この左９０度の方向に、黒画素がいくつあるかを計測すると、画素自身である画素（６、２）、画素（５、２）、画素（４、２）、画素（３、２）の合計４つであることが分かる。従って、図７の下側右側部に示された境界画素に線分幅に対応される計測値を付与するための、８×８の画素範囲においては、概ね同様にして、左下隅の画素を基準位置となる画素を、画素（１、１）とした場合、境界画素である画素（６、２）には、計測値として「４」が付与されている。【０１０４】
（３ｃ）  第３処理群（ステップＳ６０からＳ７０）  
次に、図８及び図９に加えて、上述した図３を適宜参照して、本実施例に係る、画像処理装置１００における、文字パーツの線分幅の予測から、文字パーツ候補の選別までの画像処理であるステップＳ６０からＳ７０の第３処理群について説明する。ここに、図８は、本実施例に係る、出現頻度が高いヒストグラムの要素を選択する場合における、全パーツを対象とした線分幅の出現頻度を示す度数分布を示した一及び他のグラフ（図８（ａ）及び図８（ｂ））である。図９は、本実施例に係る、元のクラス画像から抽出された全パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布（図９（ａ））、真の文字パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布（図９（ｂ））、及び、背景パーツを構成する線分幅の出現頻度を示す度数分布（図９（ｃ））である。【０１０５】
（３ｃ−１）  （ステップＳ６０：文字パーツの線分幅の予測）
文字パーツに見られる特徴として、上述の図２に示すように、パーツを構成する線分幅は、同じ文字（あるいは文字列）を示す場合、ほぼ同じ値の線分幅の出現頻度が顕著に高くなる。【０１０６】
本実施例では、この基本的な特徴に注目し、パーツを構成する線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、抽出された各パーツが、文字パーツであるか否かを判断し、抽出された全パーツから文字パーツだけを選別し、識別する。その前段階として、本ステップＳ６０では、文字パーツの線分幅を予測する。【０１０７】
（全パーツの線分幅のヒストグラム）
先ず、抽出された全パーツから測定された線分幅から、全パーツを対象とした線分幅の出現頻度を示す度数分布（ヒストグラム）を作成し、その度数分布のうち出現頻度が顕著に高い、ピーク点となる、ヒストグラムの要素（即ち、線分幅）を「s」個だけ選択する。具体的な選択の手法は、図８（ａ）に示されるように、個数「s」の要素を選択するために、出現頻度の度数の上位「s」番目までの要素（即ち、線分幅）を選択する手法であってよい。或いは、図８（ｂ）に示されるように、出現頻度の度数の１番の要素（即ち、線分幅）を中心とした所定範囲内の全ての要素を選択する手法であってよい。或いは、基本的には出現頻度の度数が相対的に多い要素を、優先して選択する他の手法であってよい。また、図８（ａ）では「s」番目を「３」個に設定しているが、これに限定されるものではない。但し、「s」番目を、あまり大きくすると、後半の処理である、文字パーツを選別する際の精度に影響を与えるので、好ましくは「s」番目を、数点程度に抑制することが好ましい。こうして選ばれた要素、即ち、線分幅を、ＷＤｋ（１≦ｋ≦ｓ）とし、文字パーツの線分幅の予測値として用いる。また、選択する個数「s」を、数個にすることで、例えば明朝体フォントの文字のように、縦方向と横方向との線分幅が、大きく異なる文字フォントに対しても、文字パーツの線分幅の予測値を、適切に設定できる効果がある。【０１０８】
（３ｃ−２）  ステップＳ７０  文字パーツ候補の選別  
次にパーツ毎に線分幅ヒストグラムを作る。【０１０９】
（各パーツ毎の線分幅のヒストグラム）
上述したように、図９（ａ）は、元のクラス画像から抽出された全パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布を示し、図９（ｂ）は、真の文字パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布を示し、図９（ｃ）は、背景パーツを構成する線分幅の出現頻度を示す度数分布を示す。【０１１０】
（定性的な傾向）
図９（ｂ）に示される、真の文字パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度を示す度数分布においては、図９（ａ）に示される、全パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度に基づいて決定可能な線分幅の範囲であるＷＤｋ（１≦ｋ≦ｓ）の線分幅の範囲において、出現頻度の度数が顕著に高くなる傾向にある。【０１１１】
他方で、図９（ｃ）に示される背景パーツの場合、出現頻度の度数は、平均的に分散され、上述した、ＷＤ１からＷＤ３までの線分幅の範囲において、出現頻度の度数が顕著に高くなる傾向を読み取ることはできない。このＷＤ１からＷＤ３までの線分幅の範囲において、出現頻度の度数が顕著に高くなる傾向に基づいて真の文字パーツとして相対的に高い確率で推定可能である、候補となる文字パーツ（以下、適宜「文字パーツ候補」と称す）の選別を行う。と共に、このＷＤ１からＷＤ３までの線分幅の範囲において、出現頻度の度数が顕著に高くなる傾向に基づいて真の背景パーツとして相対的に高い確率で推定可能である、候補となる背景パーツ（以下、適宜「背景パーツ候補」と称す）の選別を行う。【０１１２】
具体的には、パーツpを構成する画素の線分幅の出現頻度において、全度数に対するＷＤｋ（１≦ｋ≦ｓ）までの出現頻度の度数の割合を算出し、それが予め設定された所定閾値Tより大きいか否かによって、文字パーツ候補と、背景パーツ候補との選別を行ってよい。【０１１３】
（文字パーツ及び背景パーツの判定）
次の条件式（１）を満たす場合、パーツpを文字パーツ候補と判断する。【０１１４】
【数１】
2008120376.tif 000003
……  （１）
他方、次の条件式（２）を満たす場合、パーツｐを背景パーツ候補と判断する。【０１１５】
【数２】
2008120376.tif 000004
……  （２）
ここでＦｐ（Ｗ）はパーツpの線分幅ヒストグラムにおける要素Wの度数を指し、Ｎｐは全度数の合計を指す。【０１１６】
（３ｄ）  第４処理群（ステップＳ８０からＳ１００）  
次に、図１０及び図１１に加えて、上述した図３を適宜参照して、本実施例に係る、画像処理装置１００における、文字パーツの確定から、文字認識までの画像処理であるステップＳ８０からＳ１００の第４処理群について説明する。ここに、図１０は、本実施例に係る、背景パーツから文字パーツ候補への変更を図式的に示した模式図である。図１１は、本実施例に係る、全てのクラス画像から文字画像が生成される様子を図式的に示した模式図である。【０１１７】
（３ｄ−１）  ステップＳ８０  文字パーツの確定  
上述の図３に示されたように、ステップＳ７０では、パーツの線分幅に基づいて、文字パーツ候補の選別を行う。このことに加えて又は代えて、ステップＳ８０では、ステップＳ７０で選別された文字パーツ候補と、背景パーツ候補とを比較して、背景パーツ候補の中から文字パーツ候補として改めて判断することが好ましい（言い換えると「復活」することが好ましい）パーツを識別してよい。【０１１８】
具体的には、文字パーツ候補との重心間の距離（例えばユークリッド距離）が小さい背景パーツ候補を、文字パーツ候補として改めて判断し、この背景パーツ候補を文字パーツ候補として変更させてよい。このことに加えて又は代えて、輝度又は色度などの各種の属性や性質や特性の類似性が相対的に高い背景パーツ候補を、文字パーツ候補として改めて判断し、この背景パーツ候補を文字パーツ候補として変更させてよい。【０１１９】
この様子を図１０に示す。具体的には、図１０中の一番上に示された、文字パーツと、背景パーツとを含む元の画像が、ステップＳ７０において、パーツの線分幅に基づいて、文字パーツ候補の選別が行なわれ、図１０中の中央部に示された、文字パーツ「林」などが、文字パーツ候補として選別される。次に、ステップＳ８０において、上述したように、この文字パーツ候補との重心間の距離や、輝度又は色度などの各種の属性や性質や特性の類似性に基づいて、図１０中の下側部に示された、例えば「森」の右下部である「木」や、「公」の一部や、「園」の一部などの、背景パーツ候補であったパーツが、文字パーツ候補として変更される。こうして、ステップＳ７０にて選別された文字パーツ候補と、ステップＳ８０にて、背景パーツ候補から変更された文字パーツ候補とを最終的な真の文字パーツとして確定する。【０１２０】
この結果、真の文字パーツを殆ど又は完全に抽出することが可能である。具体的には、例えば濁点など面積の小さな文字パーツは、全パーツを構成する画素群の線分幅の出現頻度において、背景パーツから影響されるノイズの割合が大きくても、文字パーツ候補として的確に判断することが可能である。
（３ｄ−２）  ステップＳ９０  文字画像の生成
上述の図３に示されたように、ステップＳ４０からステップＳ８０までは、ステップＳ３０で分類されたクラス画像（即ち、二値画像）に対して独立して夫々行われる。そして、これらのクラス画像に対して夫々行なわれた処理において、選別された全ての文字パーツを用いて、文字画像を生成する。【０１２１】
図１１に例を示す。図１１に示されるように、元の画像を、輝度によりN個にクラスタリングし、各クラス画像において文字パーツを選別したら、それらの文字パーツを１つに統合した文字画像が生成される。【０１２２】
この結果、複数の文字色で構成された文字列を有する画像であっても、全ての真の文字パーツを含む文字画像を生成することができる。文字画像は、後述される光学式文字認識（OCR）装置へ入力するために、真の文字パーツを黒色、この真の文字パーツ以外のパーツを白色とした二値画像としてよい。或いは、文字認識（OCR）装置による、文字認識を必要としない場合、真の文字パーツの色と、この真の文字パーツ以外のパーツの色とは、この限りではなく、他の画像形式に準拠するようにしてよい。
（３ｄ−３）  ステップＳ１００  文字認識  
次に、上述の図３に示されたように、ステップＳ１００において、生成した文字画像を、OCR（光学的文字認識）装置によって認識し、文字コードを得る。OCRの技術自体は既存の手法を用いて良い。識別された文字コードは、元の画像に、例えばメタデータとして付与しておき、画像検索などに応用してよい。【０１２３】
（４）  本実施例の作用と効果との検討
次に、図１２を参照して、本発明に係る画像処理装置の実施例の作用と効果とについて検討する。ここに、図１２は、比較例に係る、文字部分が抽出される様子を図式的に示した一及び他の模式図（図１２（ａ）及び図１２（ｂ））である。【０１２４】
一の比較例では、次のような方法によって、文字部分が抽出されている。先ず、色成分によりクラスタリングされたクラス画像において、画素が連結された画素連結領域を抽出し、その画素連結領域に外接する矩形のうち面積や大きさが最小となる矩形（以下、適宜、「最小外接矩形」と称す）を取得する。次に、取得された矩形の位置関係から、文字らしさ（文字とみなすことができる度合い）を判断する。何故ならば、画像中の文字部分は、略同じ大きさであると共に、略同じ高さに並ぶ傾向が高いので、文字部分を囲みつつ外接する最小外接矩形にも同様の性質が見られると考えられるからである。【０１２５】
確かに一の比較例では、画素連結領域の最小外接矩形の集合が略同じ高さで並ぶ場合、その画素連結領域は文字らしい、言い換えると、文字とみなすことができる度合いが高いと判断している。しかしながら、これは英語など１文字がほぼ１つの画素連結領域で構成される場合は有効である。これに対して、日本語のように、１文字が複数の画素連結領域で構成される場合には、最小外接矩形の位置関係による文字らしさの判定は困難であるという技術的な問題点が生じる。具体的には、図１２（ａ）で示される英語文字では、「Ｐ」、「Ａ」、「Ｒ」、及び「Ｋ」は、高さが略等しい。しかしながら、図１２（ｂ）で示される日本語文字では、「森」に有される３つの「木」のうち、上側部の「木」と、下側部の「木」とは、高さが異なる。【０１２６】
或いは他の比較例では、画像に含まれる文字部分は、細長い線分で構成される性質を利用し、数学モルフォロジィを用いて幅の細い同色の画素領域を抽出し、これを文字部分の候補として抽出している。【０１２７】
しかしながら、この他の比較例では、基本的に細長い線分を、文字パーツとして判断するので、同様の性質や形状を持つ背景パーツから影響されるノイズを、文字パーツと区別することが技術的に困難となってしまう。また、文字の線分幅の最大値を予め設定しておく必要があるため、最大値の設定の仕方によっては、真の文字パーツの抽出率を低下させてしまう可能性がある。【０１２８】
これに対して、本実施例では、上述したステップＳ１０からＳ３０で説明したように、画像処理装置に入力された画像を構成する画素を、その輝度成分や色度などの各種の属性や性質によってクラスタリングし、クラス毎に画素を分解したクラス画像を作成する。そして、上述したステップＳ４０やＳ５０で説明したように、このクラス画像ごとに、パーツ（即ち、画素連結領域）を抽出し、それらパーツの線分幅を測定した後、全パーツにおける線分幅の出現頻度を示すヒストグラムを作成する。【０１２９】
次に、画像中に示される文字においては、文字の幅は、略一定の線分幅で構成される可能性が顕著に高いので、クラス画像に文字パーツが多く含まれる場合、この全パーツにおける出現頻度が顕著に高い線分幅（即ち、ヒストグラムの要素）は、真の文字パーツの線分幅に近似していると考えられる。そこで、上述のステップＳ６０で説明したように、この出現頻度が顕著に高い線分幅を、文字パーツの線分幅の予測値とする。そして、上述のステップＳ７０で説明したように、この予測値と、各パーツにおける線分幅の出現頻度と、を比較することで、文字パーツ候補を選別する。【０１３０】
以上の結果、文字の言語や、フォントを事前に予測できない場合であっても、文字パーツを精度よく抽出することができる。また線分幅の予測値を複数個、持つことにより、例えば明朝体など縦線と横線の文字幅が大きく異なるような特殊な文字フォントに対しても、文字パーツを精度良く抽出できる効果がある。【０１３１】
続いて、上述のステップＳ８０からＳ１００までで説明したように、クラス毎に文字パーツを抽出したら、それらの文字パーツを１つに合わせた文字画像を生成する。【０１３２】
この結果、複数の文字色で構成された文字列を有する画像であっても、全ての文字パーツを適切且つ高精度に抽出することが可能である。【０１３３】
（５）  画像処理装置の第２実施例  
次に、図１３を参照して、本発明に係る画像処理装置の第２実施例について説明する。ここに、図１３は、第２実施例に係る、全てのクラス画像から文字画像が生成される様子を図式的に示した模式図である。【０１３４】
第２実施例においては、クラス毎に文字パーツを抽出する際に、パーツに付与された輪郭ユニットIDの分散（ばらつき）を考慮して良い。言い換えると、パーツに付与された輪郭ユニットIDの分散度を算出することで、文字らしさ（即ち、文字とみなすことができる度合い）の判別を行っても良い。何故ならば、このような背景パーツは、類似した形状（模様）が、規則正しく配置されていることが多いため、上述した図３中のステップＳ４０において、各パーツに対して、輪郭ユニットIDがほぼ同じように付与される傾向が高いためである。【０１３５】
詳細には、画像中で文字列の部分は、形状がそれぞれ異なるパーツで構成される傾向が相対的に高い。一方、背景パーツは、個別のパーツの形状だけでは文字と区別しづらい場合であっても、類似した形状（模様）のパーツが複数ある場合が多い。そのため、輪郭ユニットIDの分散度を考慮することにより、個別の形状だけでは、文字パーツと見分けづらい背景パーツを文字パーツと区別し、文字画像を生成する段階で棄却することが可能である。【０１３６】
図１３で具体的に説明する。図１３中の中央部に示された、クラス２画像においては、真の文字パーツ以外にも、背景パーツが文字パーツとして抽出されている。これはパーツを構成する画素の線分幅の出現頻度が、１、２個などの数個の要素（即ち、線分幅）の出現頻度が顕著に高くなっており、文字らしさ（即ち、文字とみなすことができる度合い）が偶然にも高いレベルであるという特徴を有するためである。【０１３７】
次に、数式を利用して、一般化させる。例えばクラスCにおいて、N個の文字パーツが抽出されたとする。ここでパーツ、ｉ（１≦ｉ≦Ｎ）に付与されている輪郭ユニットｋ（１≦ｋ≦８）の数をＵｉｋとすると、輪郭ユニットｋの出現頻度の平均Ｍｋは、次の式（３）ようになる。【０１３８】
【数３】
2008120376.tif 000005
……  （３）
次に、輪郭ユニットkの出現頻度の分散を、次の変数（４）で示した場合、次の式（５）によって算出される。【０１３９】
【数４】
2008120376.tif 000006
……  （４）【０１４０】
【数５】
2008120376.tif 000007
……  （５）
上述の式（５）で示された輪郭ユニットkの出現頻度の分散を、全ての輪郭ユニット  ｋ（１≦ｋ≦８）  で算出し、それを加算したものを、次の変数（６）で示した場合、次の式（７）によって求められる。【０１４１】
【数６】
2008120376.tif 000008
……  （６）【０１４２】
【数７】
2008120376.tif 000009
……  （７）
と求められる。この尚、以下、上述の変数（６）で示された変数を、Ｄａと称す。このＤａをクラスCにおける輪郭ユニットIDが出現する出現頻度の分散とする。文字のようにパーツ形状が様々に変化するものであれば、Ｄａは相対的に大きくなる。他方、パーツ形状の変化量が相対的に小さければ、Ｄａ相対的に小さくなる。よって輪郭ユニットIDが出現する出現頻度の分散Ｄａが、例えば所定閾値より小さい場合、背景パーツである可能性が高いので、文字画像を生成する段階で棄却する。具体的には、図１３中ではクラス２で抽出された文字パーツ候補の輪郭ユニットIDの分散度が、相対的に小さいため、文字画像の生成段階で棄却されている。【０１４３】
この例では、文字パーツの分散具合として、輪郭ユニットIDの分散度を元に文字パーツの選別を行っている。このことに加えて又は代えて、単にパーツ間の形状の類似度を算出した結果、文字パーツの選別を行って良い。【０１４４】
（６）  画像処理装置の第３実施例  
次に、図１４を参照して、本発明に係る画像処理装置の第３実施例について説明する。ここに、図１４は、第３実施例に係る、全てのクラス画像から文字画像が生成される様子を図式的に示した模式図である。【０１４５】
第３実施例においては、クラス毎に文字パーツを抽出する際、そのパーツ数を考慮しても良い。言い換えると、クラス画像から抽出された文字パーツ数が極端に少ない場合、背景パーツである可能性が高いので、文字画像生成段階で棄却してよい。何故ならば、本来の文字列の部分は、複数のパーツで構成されることが多いため、文字パーツの数も多くなる可能性が顕著に高いためでる。【０１４６】
詳細には、画像中の文字列の部分は、基本的に複数の文字で構成されるため、文字パーツの数が相対的に多くなる傾向にある。そのため、クラス毎に抽出された文字パーツの数を計測し、その多少の度合いに応じて、背景パーツと、文字パーツとを区別し、文字画像を生成する段階で棄却することができる。特に、個別の形状に基づくだけでは、文字パーツとして誤認識してしまう可能性が高い背景パーツと、文字パーツとを、より的確に区別することが可能である。【０１４７】
図１４で具体的に説明する。この例では文字以外にも、クラス２画像での背景パーツが文字パーツとして抽出されている。これはパーツを構成する画素の線分幅の出現頻度が、１個などの数個の要素（即ち、線分幅）の出現頻度が顕著に高くなっており、文字らしさ（即ち、文字とみなすことができる度合い）が偶然にも高いレベルであるという特徴を有するためである。以上の結果、図１４中のクラス２画像では、抽出された文字パーツ候補の数が少ないため、文字画像を生成する段階で棄却することができる。【０１４８】
本実施例では、線分幅を検出するために、輪郭ユニットによる手法を用いたが、輪郭ユニットの代わりに、数学的アルモロフォジによる手法を用いてよい。【０１４９】
本実施例では、画像処理装置について説明したが、例えばＤＶＤレコーダーや、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）レコーダーや、デジタルカメラや、カーナビゲーションや、ＴＶ（Television）の録画に対応したＰＣ（Personal Computer）、携帯電話などの、画像を蓄積（記憶）し且つ管理し、視聴することが可能な全ての電子機器に適用することが可能である。【０１５０】
本発明は、上述した実施例に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う画像処理装置及び方法、並びに、光学式の文字識別装置及び方法もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【産業上の利用可能性】
【０１５１】
本発明に係る画像処理装置及び方法は、例えばカラー画像等の画像に含まれる文字部分を抽出し、認識することが可能な画像処理装置に利用可能である。また、本発明に係る光学式の文字識別装置及び方法は、例えばカラー画像等の画像に含まれる文字部分を抽出し、認識することが可能な光学式の文字識別装置に利用可能である。
【図１】
2008120376.tif 000010
【図２】
2008120376.tif 000011
【図３】
2008120376.tif 000012
【図４】
2008120376.tif 000013
【図５】
2008120376.tif 000014
【図６】
2008120376.tif 000015
【図７】
2008120376.tif 000016
【図８】
2008120376.tif 000017
【図９】
2008120376.tif 000018
【図１０】
2008120376.tif 000019
【図１１】
2008120376.tif 000020
【図１２】
2008120376.tif 000021
【図１３】
2008120376.tif 000022
【図１４】
2008120376.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成21年1月29日(2009.1.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出手段と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段と
を備え、
前記検出手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出手段を有し、
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記識別手段は、前記統計的な分布として、前記検出された線分幅と、前記検出された線分幅の出現頻度との相関関係に基づいて、前記文字部分と、背景画像を示す背景部分とを識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記統計的な分布としての、前記線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、真の文字部分の線分幅である真線分幅を予測する予測手段を更に備え、
前記識別手段は、前記予測された真線分幅と、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分における線分幅の出現頻度と、の比較に基づいて前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予測手段は、前記真線分幅として、複数の予測値を予測することを特徴とする請求の範囲第３項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記識別手段は、前記一の画素連結部分における線分幅の出現頻度において、前記予測値の出現頻度の割合が所定閾値より大きい場合、前記一の画素連結部分を前記文字部分として識別することを特徴とする請求の範囲第３項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
（削除）
【請求項７】
前記算出手段は、前記複数の輪郭パターンの夫々に対応して規定された方向に沿って、前記線分幅を算出することを特徴とする請求の範囲第６項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像を予め複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、
前記分割された複数のクラスタを、二値で表現可能な二値画像に夫々変換する変換手段とを更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
（削除）
【請求項１０】
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いに基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、複数の画素連結部分の数の多少に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離の大きさに基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記識別手段は、前記文字部分として、前記算出された線分幅の統計的な分布に基づいて、複数の画素連結部分のうち一の文字部分を候補として識別すると共に、前記候補として識別された一の文字部分との重心間の距離、前記一の文字部分の輝度、又は前記一の文字部分の色度に対する、類似性に基づいて、前記複数の画素連結部分のうち真の文字部分を識別することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出手段と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段と
を備え、
前記検出手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出手段を有し、
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする光学式の文字識別装置。
【請求項１５】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出工程と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程と
を備え、
前記検出工程は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出工程を有し、
前記識別工程は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出工程と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程と
を備え、
前記検出工程は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出工程を有し、
前記識別工程は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする光学式の文字識別方法。
【手続補正書】
【提出日】平成21年9月24日(2009.9.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出手段と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段と
を備え、
前記検出手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出手段を有し、
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記識別手段は、前記統計的な分布として、前記検出された線分幅と、前記検出された線分幅の出現頻度との相関関係に基づいて、前記文字部分と、背景画像を示す背景部分とを識別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記統計的な分布としての、前記線分幅の出現頻度を示す度数分布に基づいて、真の文字部分の線分幅である真線分幅を予測する予測手段を更に備え、
前記識別手段は、前記予測された真線分幅と、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分における線分幅の出現頻度と、の比較に基づいて前記文字部分を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予測手段は、前記真線分幅として、複数の予測値を予測することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記識別手段は、前記一の画素連結部分における線分幅の出現頻度において、前記予測値の出現頻度の割合が所定閾値より大きい場合、前記一の画素連結部分を前記文字部分として識別することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、前記複数の輪郭パターンの夫々に対応して規定された方向に沿って、前記線分幅を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像を予め複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、
前記分割された複数のクラスタを、二値で表現可能な二値画像に夫々変換する変換手段とを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、複数の画素連結部分における形状の規則性の度合いに基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、複数の画素連結部分の数の多少に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、複数の画素連結部分のうち一の画素連結部分の重心と、他の画素連結部分の重心との間における距離の大きさに基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記識別手段は、前記文字部分として、前記算出された線分幅の統計的な分布に基づいて、複数の画素連結部分のうち一の文字部分を候補として識別すると共に、前記候補として識別された一の文字部分との重心間の距離、前記一の文字部分の輝度、又は前記一の文字部分の色度に対する、類似性に基づいて、前記複数の画素連結部分のうち真の文字部分を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出手段と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別手段と
を備え、
前記検出手段は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出手段を有し、
前記識別手段は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする光学式の文字識別装置。
【請求項１３】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を検出する検出工程と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程と
を備え、
前記検出工程は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出工程を有し、
前記識別工程は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
画像の平面上で、文字を示す文字部分を含む複数の画素が連結される画素連結部分の線分幅を光学的に検出する検出工程と、
前記検出された線分幅の統計的な分布に基づいて、前記文字部分を識別する識別工程と
を備え、
前記検出工程は、前記画素連結部分の縁の形状パターンによって規定される複数の輪郭パターンのうちいずれか一つと一致する画素である境界画素を始点又は終点として、前記線分幅を算出する算出工程を有し、
前記識別工程は、前記算出された線分幅の統計的な分布に加えて、前記複数の輪郭パターンの出現頻度又は前記輪郭パターンの出現頻度の分散に基づいて、前記文字部分を識別することを特徴とする光学式の文字識別方法。
【国際調査報告】
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