(57)【要約】【解決手段】画像内の文字領域を認識する方法と装置であって、上記方法の１つの具体的な実施形態は、認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するステップと、各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリングするステップであって、各画素クラスターにおける画素の色値は同じ又は類似するステップと、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るステップと、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップと、を含む。当該実施形態は、画像文字認識中の文字行の順番を認識する正確率を向上させる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の文字領域を認識するための方法であって、
認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するステップと、
前記各画素の色値に基づいて、前記画素をクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）するステップであって、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する、ステップと、
クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るステップと、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップと、
を含むことを特徴とする画像内の文字領域を認識するための方法。
【請求項２】
前記位置情報は、横座標と縦座標を含み、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップは、
同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るステップと、
各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップは、
縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔とを計算するステップと、
色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各輪郭の外接矩形を確定するステップであって、前記外接矩形の色値は、対応する輪郭の色値であり、前記外接矩形の位置情報は、対応する輪郭の４辺の頂点座標である、ステップと、をさらに含み、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップは、
前記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップを含む
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップの前に、さらに
各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を前記各輪郭から削除するステップを、
含むことを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
画像内の文字を認識するための方法であって、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得るステップであって、認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ステップと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングするステップと、
を含むことを特徴とする画像内の文字を認識するための方法。
【請求項７】
画像内の文字領域を認識するための装置であって、
認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するように配置される取得ユニットと、
前記各画素の色値に基づいて、前記画素をクラスタリングするように配置されるクラスタリングユニットであって、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する、クラスタリングユニットと、
クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るように配置される輪郭確定ユニットと、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成ユニットと、
を含むことを特徴とする画像内の文字領域を認識するための装置。
【請求項８】
前記位置情報は、横座標と縦座標を含み、
前記文字領域生成ユニットは、
同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るように配置される文字行生成モジュールと、
各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、前記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成モジュールと、
を含むことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記文字領域生成モジュールは、
縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔とを計算するように配置される計算サブモジュールと、
色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、前記画像内の各文字領域を得るように配置される合併サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記各輪郭の外接矩形を確定するように配置される外接矩形確定ユニットであって、前記外接矩形の色値は、対応する輪郭の色値であり、前記外接矩形の位置情報は、対応する輪郭の４辺の頂点座標である、外接矩形確定ユニットと、をさらに含み、
前記文字領域生成ユニットは、前記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、前記各外接矩形を合併して、前記画像内の各文字領域を得るようにさらに配置される
ことを特徴とする請求項７〜請求項９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を前記各輪郭から削除するように配置される削除ユニットをさらに含む
ことを特徴とする請求項８〜請求項１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
画像内の文字を認識するための装置であって、
請求項７〜請求項１１のいずれか一項に記載の画像内の文字領域を認識するための装置を含む文字領域認識ユニットと、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得るように配置される文字認識ユニットと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングするように配置されるクラスタリングユニットと、
を含むことを特徴とする画像内の文字を認識するための装置。
【請求項１３】
実行可能なコマンドを格納するように配置されるメモリと、
前記メモリと通信することにより実行可能なコマンドを実行して、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法を実現するように配置される一つ又は複数のプロセッサーと、
含むことを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１４】
実行可能なコマンドを格納するように配置されるメモリと、
前記メモリと通信することにより実行可能なコマンドを実行して、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、前記認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ことと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、
を実現するように配置される一つ又は複数のプロセッサーと、
含むことを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１５】
プロセッサーにより実行可能なコンピュータ可読コマンドが記憶され、前記コンピュータ可読コマンドがプロセッサーにより実行される時に、前記プロセッサーが請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とする不揮発性コンピュータ記憶媒体。
【請求項１６】
プロセッサーにより実行可能なコンピュータ可読コマンドが記憶され、前記コンピュータ可読コマンドがプロセッサーにより実行される時に、
前記プロセッサーが、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、前記認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ことと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、
を実現することを特徴とする不揮発性コンピュータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１６年８月３１日に提出した、中国特許出願番号が２０１６１０７９４９６３．２であり、発明名称が「画像内の文字領域を認識するための方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張し、当該出願のすべての内容は、全体として本願に組み込まれる。
【０００２】
本願は、コンピュータの技術分野、具体的には、パターン認識技術分野に関し、特に画像内の文字領域を認識するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
文字認識とも呼ばれる光学式文字認識（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）は、画像内の文字（キャラクタ）を認識する技術である。
【０００４】
しかしながら、グラフとテキストとの混合、複雑なレイアウト、多様なスタイルの画像に対して、従来の文字認識技術は、認識際に、文字行と文字を認識することしかできなく、文字行と文字行との間の順番を判断することができない。認識待ちの画像が図１のように示されていると仮定すると、一般的なＯＣＲシステムは、認識された文字を上から下へ、左から右へ順に順番を付ける。これによって、図１で認識される文字順番は、「タイトル  第１章  第２章  第３章  第４章」となる。しかし、実際に、当該画像のレイアウトにおいて、「第１章」と「第２章」が連続的であり、「第３章」と「第４章」が連続的である。
【０００５】
よって、従来の文字認識技術には、認識結果における文字行の順番が正しくないという問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本願の目的は、上記背景技術で述べられた技術問題を解決するように、改善された、画像内の文字領域を認識するための方法及び装置を提出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様として、本願は、画像内の文字領域を認識するための方法であって、認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するステップと、上記各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリングするステップであって、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する、ステップと、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るステップと、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップと、を含む画像内の文字領域を認識する方法を提供する。
【０００８】
一部の実施形態において、上記位置情報は、横座標と縦座標を含み、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップは、同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るステップと、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップと、を含む。
【０００９】
一部の実施形態において、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップは、縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔とを計算するステップと、色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップと、を含む。
【００１０】
一部の実施形態において、上記方法は、上記各輪郭の外接矩形を確定するステップであって、上記外接矩形の色値は、対応する輪郭の色値であり、上記外接矩形の位置情報は、対応する輪郭の４辺の頂点座標である、ステップと、をさらに含み、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップは、上記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップを含む。
【００１１】
一部の実施形態において、上記方法は、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップの前に、さらに各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を上記各輪郭から削除するステップを、含む。
【００１２】
第２の態様として、本願は、画像内の文字を認識するための方法であって、認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得るステップであって、認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ステップと、得られた各文字認識結果をクラスタリングするステップと、を含む画像内の文字を認識するための方法を提供する。
【００１３】
第３の態様として、本願は、画像内の文字領域を認識するための装置であって、
認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するように配置される取得ユニットと、上記各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリングするように配置されるクラスタリングユニットであって、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する、クラスタリングユニットと、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るように配置される輪郭確定ユニットと、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成ユニットと、を含む画像内の文字領域を認識するための装置を提供する。
【００１４】
一部の実施形態において、上記位置情報は、横座標と縦座標を含み、上記文字領域生成ユニットは、同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るように配置される文字行生成モジュールと、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、上記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成モジュールと、を含む。
【００１５】
一部の実施形態において、上記文字領域生成モジュールは、縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔とを計算するように配置される計算サブモジュールと、色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、上記画像内の各文字領域を得るように配置される合併サブモジュールと、を含む。
【００１６】
一部の実施形態において、上記装置は、上記各輪郭の外接矩形を確定するように配置される外接矩形確定ユニットであって、上記外接矩形の色値は、対応する輪郭の色値であり、上記外接矩形の位置情報は、対応する輪郭の４辺の頂点座標である、外接矩形確定ユニットと、をさらに含み、上記文字領域生成ユニットは、上記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、上記各外接矩形を合併して、上記画像内の各文字領域を得るようにさらに配置される。
【００１７】
一部の実施形態において、上記装置は、各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を上記各輪郭から削除するように配置される削除ユニットをさらに含む。
【００１８】
第４の態様として、本願は、画像内の文字を認識するための装置であって、請求項７〜請求項１１のいずれか一項に記載の画像内の文字領域を認識するための装置を含む文字領域認識ユニットと、認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得るように配置される文字認識ユニットと、得られた各文字認識結果をクラスタリングするように配置されるクラスタリングユニットと、を含む。
【００１９】
第５の態様として、本願は、実行可能なコマンドを格納するように配置されるメモリと、上記メモリと通信することにより実行可能なコマンドを実行して、上記方法を実現するように配置される一つ又は複数のプロセッサーと、含むコンピュータシステムを提供する。
【００２０】
第６の態様として、本願は、実行可能なコマンドを格納するように配置されるメモリと、上記メモリと通信することにより実行可能なコマンドを実行して、認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、上記認識待ちの画像内の各文字領域は、上記方法により得られたものである、ことと、得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、を実現するように配置される一つ又は複数のプロセッサーと、含むコンピュータシステムを提供する。
【００２１】
第７の態様として、本願は、プロセッサーにより実行可能なコンピュータ可読コマンドが記憶され、上記コンピュータ可読コマンドがプロセッサーにより実行される時に、上記プロセッサーが上記方法を実現する不揮発性コンピュータ記憶媒体を提供する。
【００２２】
第８の態様として、本願は、プロセッサーにより実行可能なコンピュータ可読コマンドが記憶され、上記コンピュータ可読コマンドがプロセッサーにより実行される時に、上記プロセッサーが、認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、上記認識待ちの画像内の各文字領域は、上記方法により得られたものである、ことと、得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、を実現する不揮発性コンピュータ記憶媒体を提供する。
【００２３】
本願は、画像内の文字領域を認識するための方法及び装置を提供する。認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得し、各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリングし、続いて、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得て、最後に、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得る。これにより、画素の色値及び位置情報を効果的に利用して文字領域を認識することができる。また、本発明で提供される画像内の文字を認識する方法及び装置は、上記画像内の文字領域を認識するための方法及び装置により、画像内の文字領域を事前に認識し、その後に、認識された各文字領域に対して文字認識を行って、各文字領域の認識結果をクラスタリングすることができる。これにより、画像内の文字認識における文字行の順番の正確性を確保することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
以下の図面による非限定的な実施例についての詳細な説明を読み、参照することにより、本願の他の特徴、目的及び利点がより明らかになる。
【図１】図１は、認識待ちの画像の模式図である。
【図２】図２は、本願に係わる画像内の文字領域を認識するための方法の一つの実施例のフロー図である。
【図３】図３ａ〜図３ｃは、本願に係わる画像内の文字領域を認識するための方法の一つの応用場面の模式図である。
【図４】図４は、本願に係わる画像内の文字を認識するための方法の一つの実施例のフロー図である。
【図５】図５は、本願に係わる画像内の文字領域を認識するための装置の一つの実施例の構造の模式図である。
【図６】図６は、本願に係わる画像内の文字を認識するための装置の一つの実施例の構造の模式図である。
【図７】図７は、本願の実施例を実現するのに適する電子装置のコンピュータシステムの構造の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面と実施例を参照しながら、本願を詳細に説明する。ここで記載される具体的な実施例は、関連の発明を解釈するのみに用いられ、当該発明に対する限定ではないことは理解される。なお、説明の便宜上、図面には、関連の発明に関わる部分のみを示す。
【００２６】
なお、矛盾が生じない限り、本願における実施例及び実施例における特徴は互いに組み合わせることができるものとする。以下、図面を参照しながら、実施例を併せて本願を詳しく説明する。
【００２７】
図２を参考すると、図２は、本願に係わる画像内の文字領域を認識するための方法の一実施例のフロー２００を示す。上記画像内の文字領域を認識するための方法は、以下のステップを含む。
【００２８】
ステップ２０１において、認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得する。
【００２９】
本実施例において、画像中の文字領域を認識するための方法が実施される電子機器は、まず、認識待ちの画像を取得することができる。上記認識待ちの画像は、ｊｐｇ、ｂｍｐ、ｔｉｆ、ｇｉｆ、ｐｎｇなどの形式の画像ファイルを含んでもよいが、これに限定されない。上記認識待ちの画像は、スクリーンショットであってもよい。続いて、上記認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得することができる。
【００３０】
本実施例において、認識待ちの画像内の各画素の色値は、様々な色の表現方法を用いた色値でもよい。例えば、ＲＧＢ（Ｒｅｄ  Ｇｒｅｅｎ  Ｂｌｕｅ：赤緑青）カラーモードの色値でもよく、ＨＳＶ（Ｈｕｅ−Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ−Ｖａｌｕｅ：色相−彩度−明度）カラーモデルの色値でもよい。また、グレー値でもよい。
【００３１】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、認識待ちの画像内の各画素の位置情報は、画素の横座標と縦座標を含んでもよい。例として、認識待ちの画像内の各画素の位置情報は、認識待ちの画像内の左上隅を原点とする横座標と縦座標でもよい。
【００３２】
ステップ２０２において、各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）する。
【００３３】
本実施例において、上記電子機器は、ステップ２０１で取得された各画素の色値に基づいて、各画素をクラスタリングして、少なくとも二つの画素クラスターを取得する。ここで、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する。画素クラスターのそれぞれには、クラスタリングされた色値が対応される。
【００３４】
本実施例において、画像内の画素をクラスタリングする方法は、各種のクラスタリングアルゴリズムでもよい。例えば、Ｋｍｅａｎｓ（ｋ平均法とも呼ばれる）アルゴリズム、Ｋ−ＭＥＤＯＩＤＳアルゴリズム、ＣＬＡＲＡＮＳアルゴリズムなどのクラスタリングアルゴリズムでもよい。
【００３５】
なお、上記各種のクラスタリング方法は、現在広く研究され、適用されている周知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
【００３６】
ステップ２０３において、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得る。
【００３７】
本実施例において、上記電子機器は、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得ることができる。ここで、輪郭は、色値及び位置情報を含む。輪郭の色値は、当該輪郭を構成する画素クラスターの色値である。色値の位置情報は、輪郭を構成する画素の位置情報を含む。
【００３８】
本実施例において、連通領域の輪郭を確定するアルゴリズムは、各種の輪郭認識アルゴリズムでもよい。例えば、Ｓｎａｋｅモデル、Ｓｏｂｅｌ演算子、Ｒｏｂｅｒｔ演算子、Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算子、Ｐｒｅｗｉｔｔ演算子、Ｃａｎｎｙ演算子などでもよい。
【００３９】
なお、上記各種の輪郭認識の方法は、現在広く研究され、適用されている周知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
【００４０】
ステップ２０４において、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得る。
【００４１】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、輪郭集合の色値が同じまたは類似する、第１の横方向の間隔が第５の所定の閾値（例えば、二つの輪郭の高さの和の四分の一）以下になる、且つ縦方向の間隔が第６の所定の閾値（例えば、二つの輪郭の高さの和の二分の一）以下になる輪郭を合併して、各文字領域の集合を得てもよい。
【００４２】
なお、本願で述べられた二つの輪郭の間の第１の横方向の間隔とは、二つの輪郭の位置情報中、横座標の最大値が相対的に大きい方の輪郭の位置情報中の横座標の最小値から、横座標の最大値が相対的に小さい方の輪郭の位置情報中の横座標の最大値を減算し得た差である。二つの輪郭間の縦方向の間隔とは、二つの輪郭の位置情報中、縦座標の最大値が相対的に大きい方の輪郭の位置情報中の縦座標の最小値から、縦座標の最大値が相対的に小さい方の輪郭の位置情報中の縦座標の最大値を減算し得た差である。
【００４３】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、まず、同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し、且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値（例えば、二つの輪郭の高さの和の四分の一）以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得て、続いて、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、上記画像内の各文字領域を得てもよい。ここで、二つの輪郭が同じ行に属するか否かを以下のように確定する。二つの輪郭の位置情報中の縦座標の最大値の差が第７の所定の閾値（例えば、二つの画素）より小さく、且つ、二つの輪郭の位置情報中の縦座標の最小値の差が第８の所定の閾値（例えば、二つの画素）より小さい場合に、二つの輪郭が同じ行にあると確定する。
【００４４】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、画像内の各文字領域を得ることは、以下のステップを含んでもよい。まず、縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔を計算する。続いて、色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値（例えば、二つの文字行の行高の和の二分の一）以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値（例えば、二つの文字行の行高の和）以下になる文字行を合併して、上記画像内の各文字領域を得る。上記ステップに基づいて、縦方向に隣接する行を合併することができる。同時に、最初の行のインデント状況も考慮した。
【００４５】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、画像内の各文字領域を得ることは、以下のステップを含んでもよい。まず、縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各終末横座標の間の第３の横方向の間隔を計算する。続いて、色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値（例えば、二つの文字行の行高の和の二分の一）以下になり、且つ第３の横方向の間隔が第９の所定の閾値（例えば、二つの文字行の行高の和の２倍）以下になる文字行を合併して、上記画像内の各文字領域を得る。上記ステップに基づいて、縦方向に隣接する行を合併することができる。同時に、最終の行の終わり位置が、行の尾部に達していない状況も考慮した。
【００４６】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、ステップ２０４の前に、各輪郭の縦座標情報に基づいて、上記各輪郭から縦方向の高さが第４の所定の閾値（例えば、１００個の画素）より大きい輪郭を削除するステップをさらに含んでもよい。認識待ちの画像の中に、背景領域、図面領域及び文字領域が存在する可能性があるため、当該ステップを通して、背景領域及び図面領域の輪郭を輪郭集合から除去することができる。
【００４７】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、ステップ２０４の前に、上記各輪郭の外接矩形を確定するステップであって、上記外接矩形の色値は対応する輪郭の色値であり、上記外接矩形の位置情報は対応する輪郭の４辺の頂点座標である、ステップをさらに含んでもよい。このように、輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、各輪郭を合併して、画像内の各文字領域を得るステップは、上記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るステップを含んでもよい。ここで、以下のステップを採用して、上記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、各外接矩形を合併して、上記画像内の各文字領域を得てもよい。まず、各輪郭の外接矩形を合併して、文字行矩形集合を形成する。ここで、輪郭の外接矩形の色値と輪郭の色値とが同じ、文字行矩形の色値と該文字行矩形に合併した各外接矩形の色値とが同じである。続いて、各文字行矩形を合併して、各文字領域を形成する。ここで、文字領域の色値と当該文字領域に合併した各文字行矩形の色値が同じである。
【００４８】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、各輪郭の外接矩形のうち、以下の条件を満たす外接矩形を、文字行矩形に合併してもよい。即ち、二つの外接矩形の色値が同じ、二つの外接矩形間の第１の横方向の間隔が第１０の所定の閾値（例えば、二つの外接矩形の高さの和の四分の一）以下になり、二つの外接矩形の縦座標の最大値の差が第１１の所定の閾値（例えば、二つの画素）以下になり、且つ二つの外接矩形の縦座標の最小値の差が第１２の所定の閾値（例えば、二つの画素）以下になる。
【００４９】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、各輪郭の外接矩形のうち、以下の条件を満たす外接矩形を、文字行矩形に合併してもよい。即ち、二つの外接矩形の色値が同じ、二つの外接矩形間の第１の横方向の間隔が第１３の所定の閾値（例えば、二つの外接矩形の高さの和の四分の一）以下になり、且つ二つの外接矩形の縦座標の重ねる距離の差が第１４の所定の閾値（例えば、二つの外接矩形の高さの和の四分の一）以下になる。
【００５０】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、各輪郭の外接矩形のうち、以下の条件を満たす外接矩形を、文字行矩形に合併してもよい。即ち、二つの外接矩形の色値が同じく、二つの外接矩形間の第１の横方向の間隔が第１５の所定の閾値（例えば、二つの外接矩形の高さの和の四分の一）以下になり、また、中の一つの外接矩形の縦座標の最小値がもう一つの外接矩形の縦座標の最小値より大きく、且つ当該外接矩形の縦座標の最大値がもう一つの外接矩形の縦座標の最大値より小さい。
【００５１】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、外接矩形の集合のうち、共通部分がある二つの外接矩形を、文字行矩形に合併してもよい。
【００５２】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、上記各文字行矩形を合併して、各文字領域を形成することは、以下のステップを含んでもよい。
【００５３】
まず、各文字行矩形に対して、文字行標識を生成する。
【００５４】
続いて、各文字行矩形に対して、当該文字行矩形に対応する文字領域を生成する。ここで、文字領域は、文字領域矩形の四つの頂点座標、色値、行高、行間隔、及び文字行標識のリンクリストを含む。
【００５５】
続いて、各文字領域に対して、当該文字領域の四つの頂点座標、色値、行高を、当該文字領域に対応する文字行矩形の四つの文字行矩形頂点座標、色値及び文字行矩形の四つの頂点座標のうち、縦座標の最大値と縦座標の最小値との差に設定し、当該文字領域の文字行標識のリンクリストに１つの要素を加える。また、当該要素の値を当該文字領域に対応する文字行矩形の文字行標識に設定する。
【００５６】
その後、以下の合併ステップを実行する。即ち、上記各文字領域のうち、以下の条件群のすべての条件を満たす二つの文字領域を捜すステップであって、上記条件は、二つの文字領域の色値が同じ、二つの文字領域の行高の差が第１６の所定の閾値（例えば、二つの画素）以下になり、二つの文字領域間の垂直距離の差が第１７の所定の閾値（例えば、二つの画素）以下になり、二つの文字領域間の垂直距離と二つの文字領域の行間隔との差が第１８の所定の閾値（例えば、二つの画素）以下になり、二つの文字領域間の第２の横方向の間隔が第１９の所定の閾値（例えば、二つの文字領域の行高の和の２倍）以下になる、且つ／又は二つの文字領域の第３の横方向の間隔が第２０の所定の閾値（例えば、二つの文字行の行高の和の２倍）以下になることを含む、ステップと、二つの文字領域を新たな文字領域に合併し、二つの文字領域の最小外接矩形の四つの頂点座標を用いて、新たな文字領域の四つの頂点座標を設定し、また、二つの文字領域の行高によって新たな文字領域の行高を設定し（例えば、二つの文字領域の行高の平均値を用いて新たな文字領域の行高を設定する）、二つの文字領域の行間隔によって新たな文字領域の行間隔を設定する（例えば、二つの文字領域の行間隔の平均値を用いて新たな文字領域の行間隔を設定する）ステップと、二つの文字領域の色値によって新たな文字領域の色値を設定し、二つの文字領域の文字行標識リンクリストを合併し、合併された文字行標識リンクリストを用いて新たな文字領域の文字行標識リンクリストを設定するステップと、合併後に形成された新たな文字領域と各文字領域のうち、合併していない文字領域を、新たな文字領域と形成するステップと、新たな各文字領域のうち、上記条件群のすべての条件を満たす二つの文字領域が存在するか否かを判断するステップと、存在しない場合に、新たな各文字領域を最終の認識結果とするステップと、存在する場合に、新たな各文字領域を文字領域として上記合併ステップを続行するステップと、を含む。
【００５７】
続いて、図３ａ〜図３ｃを参照する。図３ａ〜図３ｃは、本実施例に係わる画像内の文字領域を認識するための方法の一つの応用場面の模式図である。図３の応用場面において、認識待ちの画像は、図３ａのように、画面全体が四つ部分を含む。第１行にある第１部分が、１行の文字（図３ａにおけるアイコン３０１のように）であり、第２行の最左側にあるのは、「文字２」、「文字３」からなる第２部分（図３ａにおけるアイコン３０２のように）であり、第２行の真ん中にあるピクチャは、第３部分（図３ａにおけるアイコン３０３のように）であり、第２行の最右側にあるのは、「文字４」、「文字５」からなる第４部分（図３ａにおけるアイコン３０４のように）である。通常な文字認識システムは、認識された文字を上から下へ、左から右へ順に順番を付ける。よって、認識された文字行の順番は、「文字１  文字２  文字３  文字４  文字５」となるが、実際に、当該画像のレイアウトにおいて、「文字２」と「文字３」が連続的であり、「文字４」と「文字５」が連続的である。よって、通常な文字認識システムは、文字行の順番を間違えて認識する。当該画像の特徴について、本願で述べられた画像内の文字領域を認識するための方法を使用して、まず、画像内の文字行を認識し、即ち、図３ｂにおけるアイコン３０５、３０６、３０７、３０８、及び３０９で示した五つの文字行を認識する。続いて、文字行を合併した後に、図３ｃにおけるアイコン３１０、３１１、及び３１２で示した三つの文字領域を得られる。図３ｃを基に、アイコン３１０、３１１、及び３１２で示した三つの文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字領域の認識結果をクラスタリングして、正確な順番での文字認識を得ることができる。
【００５８】
本願の上記実施例で提供した方法は、認識待ちの画像をクラスタリングし、輪郭認識を行って、文字領域を生成することによって、認識待ちの画像内の文字領域を事前に認識し、その後、異なる文字領域に対してそれぞれ文字認識行ってことができる。これによって、画像文字認識中の文字行の順番の正確性を確保することができる。
【００５９】
さらに、図４を参考する。図４は、画像内の文字を認識するための方法の一つの実施例のフロー４００を示す。当該画像内の文字を認識するための方法のフロー４００は、以下のステップを含む。
【００６０】
ステップ４０１において、認識された認識待ちの画像内の各文字領域のそれぞれに対して文字認識を行って、各文字認識結果を得る。
【００６１】
本実施例において、認識待ちの画像内の各文字領域は、図２のように示された画像中の文字領域を認識するため方法により得られたものである。
【００６２】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、まず、認識待ちの画像内の各文字領域における各文字行を文字サブブロックに分割し、続いて、文字サブブロックのそれぞれに対して文字認識を行ってもよい。文字サブブロックのそれぞれを認識することは、まず、当該文字サブブロックにおける特徴を抽出し、続いて、抽出された特徴と、あらかじめトレーニングした文字ライブラリの文字の特徴とマッチングして、マッチング結果を得る。この特徴とは、簡単に２種類に分けられ、１つの種類は、文字領域内の黒／白点数の比のような統計的な特徴であって、もう１つの種類は、文字の筆画端点、交差点の数と位置、或いは筆画段のような構成的な特徴である。
【００６３】
なお、上記文字領域内の文字を認識する各種方法は、現在広く研究され、適用されている周知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
【００６４】
ステップ４０２において、得られた各文字認識結果をクラスタリングする。
【００６５】
本実施例において、ステップ４０１で得られた各文字認識結果を、当該文字認識結果の属する文字領域に従ってクラスタリングし、最後に、クラスタリングされた認識待ちの画像の文字認識結果を得ることができる。
【００６６】
続いて、図５を参考し、上記各図に示された方法の実現として、本願は、画像内の文字領域を認識するための装置の１つの実施例を提供する。当該装置の実施例は、図２で示される方法の実施例に対応する。当該装置は、具体的に、各種の電子機器に応用することができる。
【００６７】
図５に示すように、本実施例で述べられる画像内の文字領域を認識するための装置５００は、取得ユニット５０１と、クラスタリングユニット５０２と、輪郭確定ユニット５０３と、文字領域生成ユニット５０４とを含む。取得ユニット５０１は、認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するように配置される。クラスタリングユニット５０２は、各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリングするように配置され、ここで、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する。輪郭確定ユニット５０３は、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るように配置される。文字領域生成ユニット５０４は、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得るように配置される。
【００６８】
本実施例において、画像内の文字領域を認識するための装置５００における取得ユニット５０１、クラスタリングユニット５０２、輪郭確定ユニット５０３、文字領域生成ユニット５０４の具体的な処理は、図２で示された対応する実施例におけるステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３及びステップ２０４のそれぞれの説明を参照されればよい。ここでは、省略する。
【００６９】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、上記位置情報は、横座標と縦座標を含むことができる。文字領域生成ユニット５０４は、同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し、且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るように配置される文字行生成モジュール５０４１と、各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、上記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成モジュール５０４２と、をさらに含むことができる。
【００７０】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、上記文字領域生成モジュール５０４２は、縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔を計算するように配置される計算サブモジュール５０４２１と、色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、上記画像内の各文字領域を得るように配置される合併サブモジュール５０４２２と、を含むことができる。
【００７１】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、画像内の文字領域を認識するための装置５００は、上記各輪郭の外接矩形を確定するように配置される外接矩形確定ユニット５０５であって、上記外接矩形の色値は対応する輪郭の色値であり、上記外接矩形の位置情報は対応する輪郭の４辺の頂点座標である、外接矩形確定ユニット５０５と、をさらに含むことができる。上記文字領域生成ユニット５０４は、上記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、上記各外接矩形を合併して、上記画像内の各文字領域を得るようにさらに配置する。
【００７２】
本実施例のいくつかの選択可能な実施例では、画像内の文字領域を認識するための装置５００は、各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を上記各輪郭から削除するように配置される削除ユニット５０６をさらに含むことができる。
【００７３】
さらに、図６を参考し、上記各図に示された方法の実現として、本願は、画像内の文字を認識するための装置の１つの実施例を提供する。当該装置は、図４で示される方法の実施例に対応する。当該装置は、具体的に、各種の電子機器に応用することができる。
【００７４】
図６に示すように、画像内の文字を認識するための装置６００は、文字領域認識ユニット６０１と、文字認識ユニット６０２と、クラスタリングユニット６０３とを含む。文字領域認識ユニット６０１は、請求項７〜１１のいずれか一項に記載の、画像内の文字領域を認識する装置を含む。文字認識ユニット６０２は、認識された認識待ちの画像内の各文字領域のそれぞれに対して文字認識を行って、各文字認識結果を得るように配置される。クラスタリングユニット６０３は、得られた各文字認識結果をクラスタリングするように配置される。
【００７５】
本実施例において、画像内の文字を認識するための装置６００における文字領域認識ユニット６０１、文字認識ユニット６０２、クラスタリングユニット６０３の具体的な処理は、図４で示された対応する実施例におけるステップ４０１及びステップ４０２のそれぞれの説明を参照されればよい。ここでは、省略する。
【００７６】
以下、図７を参照する。図７は、本願実施例の電子機器の実現に適用するコンピュータシステム７００の構造模式図を示す。
【００７７】
図７に示されたように、コンピュータシステム７００は、読取専用記憶媒体（ＲＯＭ）７０２に記憶されているプログラム又は記憶部７０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）７０３にロードするプログラムに応じて各種の適当な動作及び処理を実行する中央処理ユニット（ＣＰＵ）７０１を備える。ＲＡＭ７０３には、システム７００の操作に必要の各種のプログラムとデータが更に記憶されている。ＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２及びＲＡＭ７０３は、バス７０４により互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７０５もバス７０４に接続される。
【００７８】
キーボード、マウスなどを含む入力部７０６、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカーなどを含む出力部７０７、ハードディスクなどを含む記憶部７０８、及びＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインターフェースカードを含む通信部７０９も、Ｉ／Ｏインターフェース７０５に接続される。通信部分７０９は、例えばインターネットなどのネットワークを介して通信処理を実行する。ドライブ７１０も必要に応じてＩ／Ｏインターフェース７０５に接続される。リムーバブルメディア７１１、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどは、必要に応じてドライブ７１０に設置され、こちらからリードされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部７０８に設置される。
【００７９】
特に、本開示の実施例によれば、上記フロー図に参照して説明された過程はコンピュータソフトウェアプログラムとして実現されても良い。例えば、本開示の実施例はコンピュータ読取可能な媒体にロードされるコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を備える。当該コンピュータプログラムは、フローチャートに示される方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例において、当該コンピュータプログラムは、通信部７０９を介してネットワークからダウンロードしてインストールされ、及び／又はリムーバブルメディア７１１からインストールされても良い。当該コンピュータプログラムは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）７０１により実行される場合に、本願の方法に限定される上記機能を実行する。
【００８０】
図面におけるフロー図及びブロック図は、本願の各実施例によるシステム、方法及びコンピュータプログラム製品により実現可能なシステム構造、機能及び操作を示した。この点において、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、一つのモジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部を表すことができる。当該モジュール、プログラムセグメント、コードの一部には、一つ又は複数の所定のロジック機能を実現するための実行可能なコマンドが含まれる。注意すべきなのは、幾つかの置換としての実現において、ブロックに示される機能は図面に示される順序と異なって発生されても良い。例えば、二つの接続的に表示されるブロックは実際に基本的に併行に実行されても良く、場合によっては逆な順序で実行されても良く、関連の機能に従って決定される。注意すべきなのは、ブロック図及び／又はフローチャートにおける各ブロック、及びブロック図及び／又はフローチャートにおけるブロックの組合わせは、所定の機能又は操作を実行する専用のハードウェアによるシステムで実現されても良く、或いは専用のハードウェアとコンピュータコードの組合わせで実現されても良い。
【００８１】
本願の実施例に説明されたユニットはソフトウェアの手段で実現されても良く、ハードウェアの手段で実現されても良い。説明されたユニットは、プロセッサに設置されても良い。例えば、取得ユニットと、クラスタリングユニットと、輪郭確定ユニットと、文字領域生成ユニットとを備えるプロセッサとして記載されても良い。これらユニットの名称は、ある場合に当該ユニットの自身に対する限定とされない。例えば、取得ユニットは、更に「認識待ちの画像を取得するユニット」と記載されても良い。
【００８２】
他の態様として、本願は、更に不揮発性コンピュータ記憶媒体を提供する。当該不揮発性コンピュータ記憶媒体は、上記実施例に記載された装置に含まれる不揮発性コンピュータ記憶媒体であっても良く、単独に存在し、端末に実装されていない不揮発性コンピュータ記憶媒体であっても良い。上記不揮発性コンピュータ記憶媒体には、一つ又は複数のプログラムが記憶される。上記一つ又は複数のプログラムが１つの設備により実行される場合に、上記設備に、認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得することと、上記各画素の色値に基づいて、上記画素をクラスタリングすることであって、各画素クラスターにおける画素の色値は同じ又は類似する、ことと、クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得ることと、上記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、上記各輪郭を合併して、上記画像内の各文字領域を得ることと、を実行させる。
【００８３】
以上の記載は、ただ本願の好適な実施例及び運用される技術原理に対する説明である。当業者であればわかるように、本願にかかる発明範囲は、上記技術特徴の特定の組み合わせからなる技術案に限定されず、上記の発明構想から逸脱されない場合に上記技術特徴又は均等の特徴による任意の組み合わせで形成される他の技術案も同時に含まれべきである。例えば上記特徴と本願に開示された（それらに限定されない）類似の機能を具備する技術特徴が互いに置換されて得られる技術案は該当する。
【図１】
2019515374.tif 000003
【図２】
2019515374.tif 000004
【図３Ａ】
2019515374.tif 000005
【図３Ｂ】
2019515374.tif 000006
【図３Ｃ】
2019515374.tif 000007
【図４】
2019515374.tif 000008
【図５】
2019515374.tif 000009
【図６】
2019515374.tif 000010
【図７】
2019515374.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月29日(2018.10.29)
【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】
画像内の文字領域を認識するための方法であって、
認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するステップと、
前記各画素の色値に基づいて、前記画素をクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）するステップであって、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する、ステップと、
クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るステップと、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップと、
を含むことを特徴とする画像内の文字領域を認識するための方法。
【請求項２】
前記位置情報は、横座標と縦座標を含み、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップは、
同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るステップと、
各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップは、
縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔とを計算するステップと、
色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップと、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各輪郭の外接矩形を確定するステップであって、前記外接矩形の色値は、対応する輪郭の色値であり、前記外接矩形の位置情報は、対応する輪郭の４辺の頂点座標である、ステップと、をさらに含み、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップは、
前記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップを含む
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るステップの前に、さらに
各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を前記各輪郭から削除するステップを、
含むことを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
画像内の文字を認識するための方法であって、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得るステップであって、認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ステップと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングするステップと、
を含むことを特徴とする画像内の文字を認識するための方法。
【請求項７】
画像内の文字領域を認識するための装置であって、
認識待ちの画像内の各画素の色値および位置情報を取得するように配置される取得ユニットと、
前記各画素の色値に基づいて、前記画素をクラスタリングするように配置されるクラスタリングユニットであって、各画素クラスターにおける画素の色値は、同じ又は類似する、クラスタリングユニットと、
クラスタリングされた各画素クラスターに対して、当該画素クラスターにおける画素からなる各連通領域の輪郭を確定し、輪郭集合を得るように配置される輪郭確定ユニットと、
前記輪郭集合における各輪郭の色値及び位置情報に基づいて、前記各輪郭を合併して、前記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成ユニットと、
を含むことを特徴とする画像内の文字領域を認識するための装置。
【請求項８】
前記位置情報は、横座標と縦座標を含み、
前記文字領域生成ユニットは、
同じ行にある各輪郭に対して、色値が同じ又は類似し且つ第１の横方向の間隔が第１の所定の閾値以下になる輪郭を合併して、各文字行の集合を得るように配置される文字行生成モジュールと、
各文字行の集合に対して、各文字行の集合の色値、縦座標及び横座標に基づいて、各文字行の集合を合併して、前記画像内の各文字領域を得るように配置される文字領域生成モジュールと、
を含むことを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記文字領域生成モジュールは、
縦方向に隣接する文字行の縦方向の間隔と、各自の起始横座標間の第２の横方向の間隔とを計算するように配置される計算サブモジュールと、
色値が同じ、縦方向の間隔が第２の所定の閾値以下になり、且つ第２の横方向の間隔が第３の所定の閾値以下になる文字行を合併して、前記画像内の各文字領域を得るように配置される合併サブモジュールと、
を含むことを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記各輪郭の外接矩形を確定するように配置される外接矩形確定ユニットであって、前記外接矩形の色値は、対応する輪郭の色値であり、前記外接矩形の位置情報は、対応する輪郭の４辺の頂点座標である、外接矩形確定ユニットと、をさらに含み、
前記文字領域生成ユニットは、前記各輪郭の外接矩形の色値及び位置情報に基づいて、前記各外接矩形を合併して、前記画像内の各文字領域を得るようにさらに配置される
ことを特徴とする請求項７〜請求項９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
各輪郭の縦座標情報に基づいて、縦方向の高さが第４の所定の閾値より大きい輪郭を前記各輪郭から削除するように配置される削除ユニットをさらに含む
ことを特徴とする請求項８〜請求項１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
画像内の文字を認識するための装置であって、
請求項７〜請求項１１のいずれか一項に記載の画像内の文字領域を認識するための装置を含む文字領域認識ユニットと、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得るように配置される文字認識ユニットと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングするように配置されるクラスタリングユニットと、
を含むことを特徴とする画像内の文字を認識するための装置。
【請求項１３】
実行可能なコマンドを格納するように配置されるメモリと、
前記メモリと通信することにより実行可能なコマンドを実行して、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法を実現するように配置される一つ又は複数のプロセッサーと、
含むことを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１４】
実行可能なコマンドを格納するように配置されるメモリと、
前記メモリと通信することにより実行可能なコマンドを実行して、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、前記認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ことと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、
を実現するように配置される一つ又は複数のプロセッサーと、
含むことを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１５】
プロセッサーにより実行可能なコンピュータ可読コマンドが記憶され、前記コンピュータ可読コマンドがプロセッサーにより実行される時に、前記プロセッサーが請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とする不揮発性コンピュータ記憶媒体。
【請求項１６】
プロセッサーにより実行可能なコンピュータ可読コマンドが記憶され、前記コンピュータ可読コマンドがプロセッサーにより実行される時に、
前記プロセッサーが、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、前記認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ことと、
得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、
を実現することを特徴とする不揮発性コンピュータ記憶媒体。
【請求項１７】
プロセッサにより実行されると、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１８】
プロセッサにより実行されると、
認識された認識待ちの画像内の各文字領域に対してそれぞれ文字認識を行って、各文字認識結果を得ることであって、前記認識待ちの画像内の各文字領域は、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法により得られたものである、ことと
得られた各文字認識結果をクラスタリングすることと、
を実現することを特徴とするコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2019515374.tif 000012
2019515374.tif 000013
2019515374.tif 000014
2019515374.tif 000015