(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求める手段と、
前記最小射影情報から高周波数成分を除去する高周波成分除去手段と、
前記高周波数成分の除去された最小射影情報に基づき行領域を抽出する行抽出手段と、
この行抽出手段で抽出された行領域の画像を２値化する２値化手段と、
この２値化手段で得られた２値化画像に対しラベリングを行うラベリング手段と、
このラベリング手段で得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズに基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出手段と、
前記ラベリング手段で得られたラベルより、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出手段と、
前記第１および第２の文字切出手段で切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取る文字読取手段と、
を具備したことを特徴とする文字読取装置。
【請求項２】
入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求める手段と、
前記最小射影情報から高周波数成分を除去する高周波成分除去手段と、
前記高周波数成分の除去された最小射影情報を微分して、その微分値が負となる位置と正となる位置とに挟まれた射影値の変化しない領域を行領域として抽出する行抽出手段と、
この行抽出手段で抽出された行領域の画像の輝度分布を求める手段と、
前記輝度分布のうち、背景の輝度に対応する分布領域を予め定められた基準に従って削除して得られた輝度分布に基づき２値化閾値を決定する手段と、
前記２値化閾値を用いて前記行領域の画像を２値化する２値化手段と、
この２値化手段で得られた２値化画像に対しラベリングを行うラベリング手段と、
このラベリング手段で得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出手段と、
前記ラベリング手段で得られたラベルのサイズに基づき文字のラベルを検出したら、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出手段と、
前記第１および第２の文字切出手段で切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取る文字読取手段と、
を具備したことを特徴とする文字読取装置。
【請求項３】
前記高周波成分除去手段は、予め定められた文字の高さに基づき定められたパラメータにより前記最小射影情報から高周波数成分を除去することを特徴とする請求項１、２のいずれかに記載の文字読取装置。
【請求項４】
入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求めるステップと、
前記最小射影情報から高周波数成分を除去するステップと、
前記高周波数成分の除去された最小射影情報に基づき行領域を抽出するステップと、
前記抽出された行領域の画像を２値化するステップと、
前記２値化画像に対しラベリングを行うステップと、
前記ラベリングにより得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズに基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出ステップと、
前記ラベリングにより得られたラベルより、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出ステップと、
前記第１および第２の文字切出ステップで切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取るステップと、
を具備したことを特徴とする文字読取方法。
【請求項５】
入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求めるステップと、
前記最小射影情報から高周波数成分を除去するステップと、
前記高周波数成分の除去された最小射影情報を微分して、その微分値が正の極大値となる位置と負の極大値となる位置とに挟まれた射影値の変化しない領域を行領域として抽出するステップと、
前記抽出された行領域の画像の輝度分布を求めるステップと、
前記輝度分布のうち、背景の輝度に対応する分布領域を予め定められた基準に従って削除して得られた輝度分布に基づき２値化閾値を決定するステップと、
前記２値化閾値を用いて前記行領域の画像を２値化するステップと、
前記２値化画像に対しラベリングを行うステップと、
前記ラベリングにより得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズに基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出ステップと、
前記ラベリングにより得られたラベルのサイズに基づき文字のラベルを検出したら、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出ステップと、
前記第１および第２の文字切出ステップで切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取るステップと、
を具備したことを特徴とする文字読取方法。
【請求項６】
予め定められた文字の高さに基づき定められた範囲で前記最小射影情報から高周波数成分を除去することを特徴とする請求項４、５のいずれかに記載の文字読取方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、くじ付き郵便はがき等の多色印字された背景に印字された文字を読み取る文字読取装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文字読取装置の文字読取手順としては、まず、紙や金属等の物体表面上に書かれた文字列を多値画像として入力して、その多値画像から行範囲を抽出する（行範囲抽出処理）。行範囲とは、文字の並びに垂直な方向において、文字列が存在する範囲である。そして、この抽出された行範囲についてのみ２値画像を生成して（２値化処理）、個々の文字パターンを抽出し（文字検出切り出し処理）、その抽出された文字パターンを文字認識して、読み取り結果として文字列を出力する。
【０００３】
以下、行範囲抽出処理、２値化処理、文字検出切り出し処理について従来手法を詳しく説明する。
【０００４】
（１）行範囲抽出処理
まず、入力された多値画像から最小射影を求める。最小射影は、文字パターンの並んでいる方向に多値画像をスキャンし、各ライン毎の輝度値の最小値を求めることにより得られる１次元波形である。次に微分値の計算を行う。最後に、微分の絶対値の極大値を求め、２つの極大値にはさまれた区間を行範囲として抽出する。
【０００５】
（２）２値化処理
まず、多値画像から輝度ヒストグラムを生成する。次に、輝度ヒストグラムから、２値化の閾値を決定する。ここでは、２値化の閾値の決定法の代表的な方法として、クラス間分散を用いる方法を挙げる。
【０００６】
２値化の閾値の決定は、輝度値を、閾値よりも大きなクラスと小さなクラスの２つのクラスに分ける処理である。閾値をｋとした場合のクラス間分散を、すべてのｋについて求める。クラス間分散を最大にするｋを２値化の閾値として求める。
【０００７】
この方法は、直感的には、２つのクラス各々のまとまりがよく、かつ、クラス間の分離がよくなるように閾値を決定する方法であり、パラメータの調整をすることなく、安定して適当な２値化の閾値が得られるという特徴を持つ。
【０００８】
最後に、多値画像において、閾値よりも大きな画素と小さな画素をそれぞれ、白と黒に置き換えることにより、２値画像を生成する。
【０００９】
（３）文字検出切り出し処理
まず、２値画像に対してラベリングを行う。次に、ラベルフィルタリングにより、ラベリングにより得られたラベルの中で、文字パターンとしてのサイズの基準を満たさないものを除去する。これは、文字パターンとして極端に小さなノイズ的なラベルと、極端に大きな背景模様のラベルを除去する目的で行う。最後に、文字パターンの抽出処理を行う。この処理の入力であるラベルには、ラベルフィルタリングによって取り除かれないような背景ノイズや背景模様が含まれる可能性がある。そこで、文字パターンのサイズと、印字ピッチ等の事前に得られている情報を基づいて、入力のラベルから文字パターンに対応するラベルのみを抽出する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の行範囲抽出処理では、特に、多色印字された背景に印字された文字の多値画像の場合、行範囲が抽出が困難であるという問題点があった。すなわち、図１に示すように、多値画像中に背景模様が存在する場合、最小射影の微分波形の絶対値において、複数の極大値が現れ、また、行範囲の境界が大きな極大値として現れない。従来の行範囲抽出手法では、最小射影の微分波形の絶対値において、大きな値を持つ極大値の対を見つけるので、このような場合には、行範囲が正しく抽出できなくなる。
【００１１】
また、従来のクラス間分散を用いて閾値決定を行う２値化処理では、文字パターン列に対する背景の面積が大きく、かつ、文字パターン列と背景の輝度値が近い場合に適当な閾値が得られないという問題点があった。これは、従来の閾値決定法では、文字パターンと背景の面積が等しいという仮定を置いているからである。文字パターン列に対する背景の面積が大きく、文字パターン列と背景の輝度値が近い場合には、輝度ヒストグラムは例えば図２のようになる。このような場合に閾値決定法によって得られる閾値は、図２に示すように、適当な閾値よりも明るい方つまり背景側に寄り、従って背景ノイズを含んだ２値画像が生成されることになる。
【００１２】
さらに、従来の文字検出切り出し処理では、背景模様と文字パターンとの接触を想定しておらず、背景模様に接触した文字パターンから、文字パターンを切り出す処理は行われない。したがって、背景模様と文字パターンとが接触した場合には、その文字パターンの認識はできなくなるという問題点があった。これは、背景模様と接触した文字パターンは、ラベルフィルタリングにより、文字パターンとしての基準を満たさないとして除去され、文字検出切り出し処理の結果として得られる文字パターン列の中に含まれなくなることがあるからである。
【００１３】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、多色印刷された背景に印字されている文字でも、背景模様や輝度値の変動に影響されずに確実に読み取ることができる精度の高い文字読取装置および文字読取方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の文字読取装置は、入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求める手段と、前記最小射影情報から高周波数成分を除去する高周波成分除去手段と、前記高周波数成分の除去された最小射影情報に基づき行領域を抽出する行抽出手段と、この行抽出手段で抽出された行領域の画像を２値化する２値化手段と、この２値化手段で得られた２値化画像に対しラベリングを行うラベリング手段と、このラベリング手段で得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズに基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出手段と、前記ラベリング手段で得られたラベルより、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出手段と、前記第１および第２の文字切出手段で切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取る文字読取手段とを有するものである。
【００１５】
本発明の文字読取装置は、入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求める手段と、前記最小射影情報から高周波数成分を除去する高周波成分除去手段と、前記高周波数成分の除去された最小射影情報を微分して、その微分値が負となる位置と正となる位置とに挟まれた射影値の変化しない領域を行領域として抽出する行抽出手段と、この行抽出手段で抽出された行領域の画像の輝度分布を求める手段と、前記輝度分布のうち、背景の輝度に対応する分布領域を予め定められた基準に従って削除して得られた輝度分布に基づき２値化閾値を決定する手段と、前記２値化閾値を用いて前記行領域の画像を２値化する２値化手段と、この２値化手段で得られた２値化画像に対しラベリングを行うラベリング手段と、このラベリング手段で得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出手段と、前記ラベリング手段で得られたラベルのサイズに基づき文字のラベルを検出したら、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出手段と、前記第１および第２の文字切出手段で切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取る文字読取手段とを有するものである。
【００１６】
本発明の文字読取方法は、入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求めるステップと、前記最小射影情報から高周波数成分を除去するステップと、前記高周波数成分の除去された最小射影情報に基づき行領域を抽出するステップと、前記抽出された行領域の画像を２値化するステップと、前記２値化画像に対しラベリングを行うステップと、前記ラベリングにより得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズに基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出ステップと、前記ラベリングにより得られたラベルより、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出ステップと、前記第１および第２の文字切出ステップで切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取るステップとを有するものである。
【００１７】
本発明の文字読取方法は、入力された画像の部分画像を予め定められた文字列方向に走査して最小射影情報を求めるステップと、前記最小射影情報から高周波数成分を除去するステップと、前記高周波数成分の除去された最小射影情報を微分して、その微分値が正の極大値となる位置と負の極大値となる位置とに挟まれた射影値の変化しない領域を行領域として抽出するステップと、前記抽出された行領域の画像の輝度分布を求めるステップと、前記輝度分布のうち、背景の輝度に対応する分布領域を予め定められた基準に従って削除して得られた輝度分布に基づき２値化閾値を決定するステップと、前記２値化閾値を用いて前記行領域の画像を２値化するステップと、前記２値化画像に対しラベリングを行うステップと、前記ラベリングにより得られた各ラベルのサイズに基づき背景画像の接触した文字のラベルを検出したとき、そのラベルのペリフェラル特徴と予め定められた文字サイズに基づき該文字ラベルから文字のみを切り出す第１の文字切出ステップと、前記ラベリングにより得られたラベルのサイズに基づき文字のラベルを検出したら、予め定められた文字サイズおよび文字間隔に基づき文字を切り出す第２の文字切出ステップと、前記第１および第２の文字切出ステップで切り出された文字を認識して前記入力画像の文字情報を読み取るステップとを有するものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２５】
本発明は、多色印刷された背景に文字が印刷された対象物、例えば、くじ付き郵便はがきのくじ番号やチケットの発行番号から文字を読み取るものである。
【００２６】
図３は、本発明の文字読取装置を適用した、くじ付郵便はがき選別装置の概略構成を示すしたもので、搬送ライン１、集積部３、読取部５、認識部７、制御部１３、選別ゲート９〜１１、集積部１５〜１７から構成される。
【００２７】
搬送ライン１は、くじ付年賀はがき（以下単に「はがき」と呼ぶ）２を選別する集積部３から、はがき２を順次１枚ずつ取り出して搬送する上記各部に搬送するものである。
【００２８】
読取部５は、搬送ライン１の途中に設けられ搬送されて来るはがき２に記載されているくじ番号を読みとる例えばＣＣＤカメラ等で構成されている。読取部５で読み取られた文字情報は認識部７に送られる。
【００２９】
認識部７では、読取部５で読み取られた文字情報（くじ番号）とあらかじめ記憶されている当選番号とを照合し、現在搬送ライン１にて搬送中のはがき２のくじ番号が当選番号に一致しているか否かの判断を行うようになっている。
【００３０】
認識部７には制御部１３が接続され、制御部１３では、認識部７における判断結果に基づいて搬送ライン１の近傍に配置されている選別ゲート９、１０、１１を駆動制御するようになっている。
【００３１】
選別ゲート９は、はずれのはがきをはずれ集積部１５に導くものであり、選別ゲート１０は、あたりはがきをあたり集積部１６に導くものであり、選別ゲート１１は、読取不能等のはがきをその他集積部１７に導くものである。
【００３２】
このような構成において、認識部７は、搬送中のはがき２から読取部５で読み取られたくじ番号と所定の当選番号との一致を例えば複合類似度により判定し、一致していれば「当選」と判断して選別ゲート１０を駆動させる指令信号を、逆に不一致であれば「はずれ」と判断して選別デート９を駆動させる指令信号をそれぞれ制御部１３に出力することになり、この結果、搬送されて来たはがきが夫々の当否に基づいてはずれ集積部１５あるいはあたり集積部１６に導かれる。
【００３３】
このような構成により、人手を介することなく、くじの当否を自動判定できるので、大量のくじ付きはがきの当否判定も迅速に処理することができる。
【００３４】
図４は、図３のくじ付き郵便はがき選別装置の読取部５に用いられる文字読取装置の構成例を示したもので、光電変換部１０１、行範囲抽出部１０２、２値化部１０３、文字検出切り出し部１０４、文字認識部１０５から構成されている。
【００３５】
本発明の文字読取装置は、くじ付きはがきに印字されているくじ番号等のように、紙等の物体に多色印刷された背景に印字されている文字を読み取る際に特に効果がある。例えば、読取対象である文字（くじ付きはがきの場合、くじ番号）の印字されている領域の画像は、図５のような画像であり、文字読み取り処理を難しくする次のような特徴を持つ。
【００３６】
・複数の背景模様が存在する。
【００３７】
・背景模様が文字パターンに接触する場合がある。
【００３８】
・背景と文字パターンとのコントラストが低い。
【００３９】
次に、図６を参照して図４の文字読取装置の処理動作の概略を説明する。
【００４０】
まず、光電変換部１０１では、搬送ライン１で搬送されてくるはがきのくじ番号の印字されている面の画像を多値画像として入力する。
【００４１】
行範囲抽出部１０２では、得られた多値画像に対して、行範囲の抽出を行う。２値化部１０３では、得られた行の範囲についてのみ２値化を行う。文字検出切り出し部１０４では、文字パターン列を個々の文字パターンとして抽出する。文字認識部１０５では、抽出された個々の文字パターンについて、例えば、予め用意された辞書に登録されている文字パターンとのマッチングを行って、文字認識処理を行う。
【００４２】
次に、本発明の特徴である、行範囲抽出部１０２、２値化部１０３、文字検出切り出し部１０４について詳細に述べる。
【００４３】
（１）  行範囲抽出部
行範囲抽出部１０２の処理動作について図７を参照して説明する。
【００４４】
入力多値画像Ｇ（ｘ、ｙ）の予め定められた印字文字の領域の画像、すなわち、部分画像ｇ（ｘ、ｙ）に対して、次のような最小射影Ｐmin（ｙ）を求める（ ステップＳ１）。最小射影とは、文字パターンの並んでいる方向に部分画像ｇ（ｘ、ｙ）をスキャンした結果得られた、そのラインの射影値の最小値である。
【００４５】
【数１】
0003645403.tif 000002
【００４６】
ここで、部分画像ｇ（ｘ、ｙ）は、処理の高速化のため、ｘ方向の範囲を限定した画像を用いる。なお、図７では、部分画像ｇ（ｘ、ｙ）として、Ｇ（ｘ、ｙ）をｘ方向に三等分した真ん中の画像を用いている。
【００４７】
最小射影Ｐmim で、行の範囲は、図７のように幅と深さの大きな谷として現れる。谷として現れるものは、行範囲に対応するもののみではなく、背景模様に対応する谷や、画像の高周波成分もある。
【００４８】
そこで、文字パターン列以外に対応する谷を除去する目的で、Ｐmim （ｙ）から高周波成分を取り除いて平滑化された波形Ｐ”mim （ｙ）を計算する（ステップＳ２）。Ｐ”mim （ｙ）を求める前に、一旦次のような波形Ｐ’mim （ｙ）を計算する。
【００４９】
【数２】
0003645403.tif 000003
【００５０】
Ｐ’mim からＰ”mim の計算は、次のように行う。
【００５１】
【数３】
0003645403.tif 000004
【００５２】
ここで、ｗは、平滑化の幅であり、文字パターン列の高さよりも多少小さめに設定する。文字パターンの高さは、フォントの大きさと、光電変換部１０１での入力解像度から予測できる。
【００５３】
次に、Ｐ”mim （ｙ）から谷を検出することにより、行の範囲を抽出する（ステップＳ３）。具体的には、図８のようにＰ”mim （ｙ）の一次微分を求め、負の値と正の値との間にはさまれた、一次微分の値が「０」（射影値の変化のない）の範囲を行の範囲として抽出する。
【００５４】
（２）  ２値化部
２値化部１０３の処理動作について図９を参照して説明する。
【００５５】
まず、抽出された行範囲についての多値画像の輝度ヒストグラムｈ（ｚ）を求める（ステップＳ１１）。
【００５６】
次に、輝度ヒストグラムから背景の輝度に対応する分布領域を予め定められた基準に従って削除する（ステップＳ１２）。すなわち、クラス間分散を用いる閾値決定法をｈ（ｚ）に直接適用するのではなく、ｈ（ｚ）に対してヒストグラムカットを行いｈ′（ｚ）を求め、ｈ′（ｚ）に対して、従来同様の閾値決定法を適用する（ステップＳ１３）。
【００５７】
ヒストグラムカットは、次のように行う。ｚ＞ｚareaを満たすｚ（輝度値）の範囲に含まれるｈ（ｚ）面積が、ヒストグラムの全体の面積のＴarea％となるような、ｚareaを求める。ｚ＞ｚareaを満たすｚについて、ｈ（ｚ）の値を「０」に置き換える。得られる波形をｈ′（ｚ）とする。
【００５８】
ヒストグラムカットを行う目的は、ヒストグラムにおいて、背景に相当する部分の面積を減らし、クラス間分散を用いる閾値決定法により適当な閾値が得られるようにすることである。
【００５９】
Ｔarea％の値は、ヒストグラムにおいて、
・背景に対応する部分を完全には除去しない
・背景に対応する部分の面積を十分に減らす
の２つの条件を満たすような値に設定しておく。
【００６０】
最後に、決定された閾値にて入力多値画像の行範囲の領域について２値化を行う（ステップＳ１４）。
【００６１】
（３）  文字検出切り出し部
文字検出切り出し部１０４の処理動作について図１０を参照して説明する。
【００６２】
まず、２値画像に対してラベリングを行う（ステップＳ２１）。次に、接触文字パターン切り出し処理で、例えば、図１０の右から２番めの「０」のように背景模様と接触している文字パターンを背景模様から切り出す処理を行う（ステップＳ２２）。ここで、読取対象としている文字（文字パターン）のサイズは予め定められているものである。従って、ラベルのサイズも各文字毎に予め定めることができるので、背景模様と接触している場合は、ラベルが予め定められた大きさより大きいものとなる。そこで、このラベルの大きさに基づき背景模様と接触している文字パターンを判断することができる。
【００６３】
最後に、文字パターンの抽出処理では、文字パターンのサイズと、印字ピッチ等の事前に得られている情報を基づいて、ラベルから文字パターン列を構成する個々の文字パターンを抽出する（ステップＳ２３）。このとき、背景模様と接触している文字パターン（図１０では、右から２番目の「０」）のラベルからも文字パターンのみを抽出する。
【００６４】
ここで、背景模様に接触した文字パターン（図１０の右から２番目の「０」）に着目して、ステップＳ２２の切り出し処理およびステップＳ２３の文字パターンの抽出処理について、図１１を参照して詳しく述べる。
【００６５】
まず、文字パターンと背景模様が接触してできたラベルを見つける。これは、ラベルの外接矩形の大きさと、位置に基づいて求める。背景模様が文字パターンの上にある場合には、得られたラベルに対して、次のようにして切り出しを行い、背景模様が文字パターンの下にある場合には、次のアルゴリズムを上下逆にして切り出しを行う。
【００６６】
文字抽出処理では、まず、ペリフェラルパターンＰＥＲＩ（ｘ）を求める（ステップＳ３１）。ペリフェラルパターンは、図１２（ａ）に示すようなラベルの外接矩形内を下から上に向ってスキャンし、図１２（ｂ）に示すように、外接矩形の下端から最初にぶつかる黒画素までの距離をペリフェラルパターンの値とする。
【００６７】
そして、ペリフェラルパターンから、文字パターンの水平範囲を求める（ステップＳ３２）。ＰＥＲＩ（ｘ）が閾値Ｈthよりも大きな値を持つ水平方向の範囲を、水平範囲として抽出する。閾値Ｈthは、文字サイズが既知であることから予め定めることができる値である。
【００６８】
つづいて、ペリフェラルパターンの値の「０」から閾値Ｈstdまでの範囲を、 文字パターンの垂直の範囲として抽出する（ステップＳ３３）。閾値Ｈstdは、 文字サイズが既知であることから予め定めることができる値である。
【００６９】
最後に、切り出された矩形範囲に対応する範囲を、ラベル画像から切り出す（ステップＳ３４）。
【００７０】
なお、図１０のステップＳ２２で、ラベルのサイズが予め定められたサイズとほぼ同じものに対しては、ステップＳ２３の文字パターン抽出処理では、図１１に示す処理を行わずに、予め定められた各種文字パターンのサイズおよび印字ピッチ等に基づき、その文字パターン領域を切り出せばよい。
【００７１】
以上説明したように、上記実施形態によれば、背景模様や、輝度値の変動に影響を受けにくい、行範囲の抽出ができる。また、調整が容易になるという効果もある。これは、調整用のパラメータが少なく、パラメータは、変動の少ない文字パターン列の高さのみを考慮して設定すればよいからである。
【００７２】
また、２値化処理の際、輝度ヒストグラムに対する簡単な操作により、文字パターン列に対する背景の面積が大きく、かつ、文字パターン列と背景の輝度値が近い場合のような、従来の閾値決定法では適当な閾値が得られない多値画像に対しても適当な閾値が得られるようになる。これにより、２値化処理の性能が向上する。
【００７３】
さらに、従来の方法により検出切り出しができないような、文字パターンと背景模様が接触する場合にも、文字パターン列を検出切り出しすることができるようになる。これは、文字パターン列の認識率の向上につながる。
【００７４】
【発明の効果】
以上説明したように、多色印刷された背景に印字されている文字でも、背景模様や輝度値の変動に影響されずに確実に読み取ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の行範囲抽出処理の問題点を説明するための図。
【図２】従来の２値化閾値決定方法の問題点を説明するための図。
【図３】本発明の文字読取装置を適用した、くじ付郵便はがき選別装置の概略構成を示した図。
【図４】本発明の文字読取装置の概略構成を示した図。
【図５】本実施形態の文字読取装置に入力される多値画像の一例を示した図。
【図６】図４の文字読取装置の処理動作の概略を説明するための図。
【図７】行範囲抽出部の処理動作について説明するための図。
【図８】図７のステップＳ３の処理方法をより詳細に説明するための図。
【図９】２値化部の処理動作について説明するための図。
【図１０】文字検出切り出し部の処理動作について説明するための図。
【図１１】背景模様に接触した文字パターンに着目して、図１０のステップＳ２２の切り出し処理およびステップＳ２３の文字パターンの抽出処理についてより詳細に説明するための図。
【図１２】図１１のステップＳ３１のペリフェラルパターンの計算方法について説明するための図。
【符号の説明】
１０１…光電変換部
１０２…行範囲抽出部
１０３…２値化部
１０４…文字検出切り出し部
１０５…文字認識部
【図１】
0003645403.tif 000005
【図２】
0003645403.tif 000006
【図３】
0003645403.tif 000007
【図４】
0003645403.tif 000008
【図５】
0003645403.tif 000009
【図６】
0003645403.tif 000010
【図７】
0003645403.tif 000011
【図８】
0003645403.tif 000012
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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