(57)【要約】【課題】文字の輪郭を抽出できない場合にも高精度で文字の認識が行える文字認識方法および文字認識装置を実現すること。【解決手段】文字パターンを画像情報にマッチングする際の対象領域を、文字パターンを形成するすべての文字画素を囲む最小の矩形領域に含まれる文字画素および文字強調画素に限定しているので、文字列が連結したり、文字列が文字列領域の辺縁部に接していたり、あるいは、文字列が同じ色の背景をなす画像と接触していたりする場合にも、マッチングおよびヒット率の算出を確実に行い、漏れなく文字パターンに対応する文字コードを出力することを実現させる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字の形状を現す文字画素から構成される文字パターン情報と、
前記文字画素に隣接する文字強調画素とを含む領域を生成し、
前記領域を使用して、画像情報に含まれる文字列とのパターンマッチングを行い、
前記パターンマッチングが一致する際に、前記文字パターン情報を特定する文字認識方法であって、
前記文字強調画素を、すべての前記文字画素を囲む最小の矩形領域内のみとすることを特徴とする文字認識方法。
【請求項２】
文字の形状を現す文字画素から構成される文字パターン情報と、
前記文字画素に隣接する文字強調画素とを含む領域を生成し、
前記領域を使用して、画像情報に含まれる文字列とのパターンマッチングを行い、
前記パターンマッチングが一致する際に、前記文字パターン情報を特定する文字認識装置であって、
前記文字強調画素を、すべての前記文字画素を囲む最小の矩形領域内のみとすることを特徴とする文字認識装置。
【請求項３】
前記文字パターン情報は、影文字パターン情報、囲み文字パターン情報および反転文字パターン情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記文字認識装置は、さらに、前記文字強調画素が前記矩形領域内に限定されない標準領域を生成し、前記領域および前記標準領域を、切り替えてマッチングを行う設定手段を備えることを特徴とする請求項２あるいは３のいずれか１つに記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、影文字、囲み文字あるいは反転文字等の文字認識方法および文字認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像情報に含まれる文字情報には、影文字、囲み文字あるいは反転文字といった、特殊な形態の文字情報が含まれるようになった。これらの文字情報をＯＣＲ等で検出する際には、文字形状を含む文字パターンのみではなく、これら影文字、囲み文字あるいは反転文字に対応する文字パターンが別途準備される。
【０００３】
ところが、これら文字パターンを用いたマッチングにおいては、しばしば誤認識が生じる。これら誤認識を防止するために、例えば、文字の輪郭を抽出してから文字パターンのマッチングを行うことにより精度の向上が計られる（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１０−６３７８７号公報、（第３〜４頁、図１〜２）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術によれば、文字認識に失敗する場合が生じる。すなわち、文字の輪郭の抽出が出来ない時には、文字認識を行うことができない。
【０００６】
特に、文字と文字が連結した様な場合、文字が画像の端部に接している場合あるいは文字が文字色と同一の画像に接触している場合には、文字の輪郭を抽出することが困難な場合が存在し、文字認識に失敗することが生じる。
【０００７】
これらのことから、文字の輪郭を抽出できない場合にも高精度で文字の認識が行える文字認識方法および文字認識装置をいかに実現するかが重要となる。
【０００８】
この発明は、上述した従来技術による課題を解決するためになされたものであり、文字の輪郭を抽出できない場合にも高精度で文字の認識が行える文字認識方法および文字認識装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の発明にかかる文字認識方法は、文字の形状を現す文字画素から構成される文字パターン情報と、前記文字画素に隣接する文字強調画素とを含む領域を生成し、前記領域を使用して、画像情報に含まれる文字列とのパターンマッチングを行い、前記パターンマッチングが一致する際に、前記文字パターン情報を特定する文字認識方法であって、前記文字強調画素を、すべての前記文字画素を囲む最小の矩形領域内のみとすることを特徴とする。
【００１０】
この請求項１に記載の発明よれば、文字強調画素は、すべての文字画素を囲む最小の矩形領域内のみとすることとしているので、画像情報に含まれるすべて文字に対して文字パターンのマッチングを行うことができ、漏れのない文字認識を行うことができる。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明にかかる文字認識装置は、文字の形状を現す文字画素から構成される文字パターン情報と、前記文字画素に隣接する文字強調画素とを含む領域を生成し、前記領域を使用して、画像情報に含まれる文字列とのパターンマッチングを行い、前記パターンマッチングが一致する際に、前記文字パターン情報を特定する文字認識装置であって、前記文字強調画素を、すべての前記文字画素を囲む最小の矩形領域内のみとすることを特徴とする。
【００１２】
この請求項２に記載の発明よれば、文字強調画素は、すべての文字画素を囲む最小の矩形領域内にのみとすることとしているので、画像情報に含まれるすべて文字に対して文字パターンのマッチングを行うことができ、漏れのない文字認識を行うことができる。
【００１３】
また、請求項３に記載の発明にかかる文字認識装置は、前記文字パターン情報が、影文字パターン情報、囲み文字パターン情報および反転文字パターン情報を含むことを特徴とする。
【００１４】
この請求項３に記載の発明によれば、文字と文字が連結した文字列、画像情報の辺縁部に接触した文字および同じ色の背景をなす画像と接触する文字等でも確実にマッチングを行い、漏れのない文字認識を行うことができる。
【００１５】
また、請求項４に記載の発明にかかる文字認識装置は、さらに、前記文字強調画素が前記矩形領域内に限定されない標準対象領域を生成し、前記対象領域および前記標準対象領域を、切り替えてマッチングを行う設定手段を備えることを特徴とする。
【００１６】
この請求項４に記載の発明によれば、画像情報に含まれる文字の状態により、標準対象領域と対象領域とを切り替えて最適なマッチングを選択することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる文字認識方法および文字認識装置の好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００１８】
まず、本実施の形態にかかる文字認識方法および文字認識装置を含む一例として、医用画像ゲートウェイおよびこの医用画像ゲートウェイを含むシステムの全体構成について説明する。図２は、本実施の形態にかかるシステムを示す図である。本システムは、Ｘ線ＣＴ装置１１０、アンギオ装置１４０、イメージャ１３０、サーバー１８０、端末１７０、医用画像ゲートウェイ（以下、ゲートウェイと称する）１００、１２０および１５０、並びにＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  ＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）１６０等を含む。ここで、Ｘ線ＣＴ装置１１０およびアンギオ装置１４０は、画像情報を出力する側の装置をなし、イメージャ１３０および端末１７０は、画像情報を受信する側の装置をなし、サーバー１８０は、画像情報を受信および送信する装置をなしている。
【００１９】
Ｘ線ＣＴ装置１１０は、被検体の断層撮影を行い、取得した画像情報をゲートウェイ１００に出力する。ゲートウェイ１００は、この画像情報を、例えばＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格の仕様（以下、ＤＩＣＯＭ仕様と称する）にフォーマット変換した後に、ＬＡＮ１６０上に出力する。なお、ＤＩＣＯＭ規格とは、米国放射線学会（ＡＣＲ）および北米電子機器工業界（ＮＥＭＡ）により開発された医用画像と通信に関するＮＥＭＡの標準規格である。
【００２０】
アンギオ装置１４０は、被検体の血管造影を行い、取得した画像情報をゲートウェイ１５０に出力する。ゲートウェイ１５０は、ゲートウェイ１００と同様に、ＤＩＣＯＭ仕様にフォーマット変換の後に、ＬＡＮ１６０上に画像情報を出力する。なお、図２では、Ｘ線ＣＴ装置１１０およびアンギオ装置１４０を例示したが、その他の画像撮影装置、例えば磁気共鳴撮像装置あるいはガンマカメラ等をゲートウェイを介してＬＡＮ１６０に接続することもできる。
【００２１】
イメージャ１３０は、ＬＡＮ１６０を介して取得した画像情報を、レーザによりプリント用紙上に画像形成し、画像情報のハードコピーを作成する。なお、イメージャ１３０がＤＩＣＯＭ仕様の入力部を備えていない際には、図２に示した様に、ＤＩＣＯＭ仕様の画像情報は、ゲートウェイ１２０を介してを入力される。また、イメージャ１３０が、ＤＩＣＯＭ仕様の入力部を備える際には、ゲートウェイ１２０を省くことができる。
【００２２】
サーバー１８０は、大容量の画像メモリを有しており、ＬＡＮ１６０を介して取得した画像情報を、蓄積し保存する。端末１７０は、ＬＣＤ等の画像表示装置を有し、ＬＡＮ１６０を介して取得した画像情報を、画面上に表示するビューワの役割を有する。
【００２３】
ＬＡＮ１６０は、医療施設内で通信ケーブルを用いて行うネットワークであり、ＣＳＭＡ／ＣＤ方式等を用いて、画像入出力装置間で画像情報の送受信を行う。
【００２４】
つづいて、図３にゲートウェイ１００の機能ブロック図を示す。ゲートウェイ１００は、画像情報入力部２２０、文字認識装置２３０、属性情報入力部２１０、設定手段２４０およびフォーマット変換部２８０を含む。ゲートウェイ１００は、画像情報を、例えばＸ線ＣＴ装置１１０から取得する。この画像情報は、例えば、セントロニクス等のパラレルインターフェイスにより取得され画像情報入力部２２０に格納される。
【００２５】
ここで、ゲートウェイ１００では、文字認識装置２３０により、画像情報の指定領域に画像情報として記録された文字情報、例えば患者識別番号（以下、患者ＩＤと称する）、患者名、撮影日時等を、入力された画像情報から読み取り、文字コードへの変換を行う。
【００２６】
文字認識装置２３０により読み取られた文字コードは、属性情報として、属性情報入力部２１０に入力される。その後、属性情報入力部２１０の属性情報および読み取りを終了した画像情報は、フォーマット変換部２８０へ送られる。そこで、ＤＩＣＯＭ仕様の画像情報およびこの画像情報のヘッダー情報への変換が行われた後に、ＬＡＮ１６０上に出力される。
【００２７】
画像情報入力部２２０に格納される画像情報は、画像撮影装置および撮影条件により異なるが、８〜１２ビット程度の濃淡階調情報で、概ね３２０×３２０程度の画素数を有する。
【００２８】
画像情報に含まれる文字情報を読み取る文字認識装置２３０は、文字領域認識手段２３１、マッチング部２３２および辞書部２２３を含む。ここで、文字領域認識手段２３１は、画像情報の指定領域に含まれる文字列の概略位置を決定する。
【００２９】
マッチング部２３２および辞書部２２３は、文字領域認識手段２３１で概略位置が決定された文字列に対して、辞書部２２３から文字パターン情報を読み出し、この文字パターンから生成される領域である対象領域を用いて、文字列領域とのマッチングを行う。これにより、文字パターンおよび文字パターン位置を検知し、属性情報入力部２１０に転送する。
【００３０】
辞書部２２３には、文字パターン情報および文字コード情報との対応表が登録文字辞書２２４に格納されている。マッチング部２３２は、辞書部２２３の登録文字辞書２２４を参照しつつ、文字パターンのマッチングを行い、読み取り情報を文字コードに変換する。なお、登録文字辞書２２４には、例えば、英数字あるいはカタカナの文字コードが登録される。
【００３１】
設定手段２４０は、ゲートウェイ１００に接続されるＬＣＤおよびキーボード等の表示および入力装置のインターフェースからなり、ＬＣＤおよびキーボード等の表示および入力装置が接続される。また、これらＬＣＤあるいはキーボードから、辞書部２２３の登録文字辞書２２４およびマッチング部への設定を行う。
【００３２】
つづいて、図４のフローチャートを用いて、文字認識装置２３０の動作を説明する。図４は、文字認識装置２３０の動作を示すフローチャートである。まず、文字認識装置２３０は、設定手段２４０を用いて、辞書部２２３の登録文字辞書２２４に設定を行う（ステップＳ３０１）。この登録文字辞書２２４には、文字パターン情報および文字パターン情報と文字コードとの対応表が設定される。
【００３３】
ここで、文字パターンには、影文字、囲み文字、反転文字のパターンも含まれる。これは、特に医用画像の場合に、画像情報の指定領域に含まれる文字パターンは、背景となる医用画像との混同を生じやすく、これを防止するために上述の文字パターンが背景に応じて用いられるためである。
【００３４】
その後、ゲートウェイ１００は、画像情報を、Ｘ線ＣＴ装置１１０から読み取る（ステップＳ３０２）。図５に、Ｘ線ＣＴ装置１１０から読み取られる画像情報の一例を図示する。図５（Ａ）は、画像情報入力部２２０に入力された画像情報の例である。画像中心部には、患者の断層画像が位置し、周辺部の指定された指定領域には、患者情報あるいは撮像条件等の属性情報が文字パターン情報として入力されている。ここで、指定領域は、断層画像が存在する確率の低い取得画像の四隅に概ね設定され、断層画像と重なり合うことが抑制される。
【００３５】
その後、文字認識装置２３０は、文字領域認識手段２３１を用いて、画像情報の指定領域から文字列領域の抽出を行う（ステップＳ３０３）。この抽出には、例えば、文字列領域では、ピクセル値のピクセル間での変化量が大きいので、この性質を用いて抽出がなされる。これにより、指定領域に記述される概略の文字列領域を検出する。そして、マッチング部２３２は、この文字列領域に対して、マッチング処理を行う（ステップＳ３０４）。マッチング部２３２は、このマッチング処理により、文字列領域から文字列を検出し、これら文字列の文字コード情報を属性情報入力部２１０に出力し（ステップＳ３０４）、本処理を終了する。
【００３６】
つづいて、ステップＳ３０４のマッチング処理について説明する。図６は、マッチング処理の動作を示すフローチャートである。まず、マッチング部２３２は、登録文字辞書２２４に登録されている文字パターンを読み出す（ステップＳ６０１）。登録文字辞書２２４には、登録文字ごとに文字パターンが保存されている。これら文字パターンは、図７（Ａ）に例示される文字画像Ａに示されるように、文字の形状を現す文字画素部とそれを取り囲む矩形状の異なる画素値を有する領域からなる。
【００３７】
その後、マッチング部２３２は、文字パターンからマッチングを行う際の領域である対象領域を生成する（ステップＳ６０２）。図７（Ｂ）に、図７（Ａ）から生成される文字画像Ａの影文字の場合の対称領域および画素値を例示する。図７（Ｂ）の例では、文字画素に白、文字強調画素に黒の画素値が設定されている。なお、この対象領域の生成については、本発明の中核部分であるので後に詳述する。
【００３８】
その後、マッチング部２３２は、対象領域を用いて、ステップＳ３０３で取得した文字列領域にマッチングを行う（ステップＳ３０３）。図７（Ｃ）に、影文字からなる文字列に、影文字画像Ａのマッチングを行う様子を模式的に示した。図７（Ｂ）で例示された影文字画像Ａの対象領域を、文字列領域の左上端部から１ピクセルずつ移動させ、文字列領域の可能なすべての領域でマッチングを行い、各マッチング位置で、以下に述べるヒット率を算出する。そして、このヒット率が、閾値を越える際に、このマッチング位置に文字パターンがあるとする。
【００３９】
このマッチングでは、図７（Ｂ）に例示される文字パターンの対象領域を、文字列領域からなる画像情報にフィッティングし、フィッティング位置ごとにヒット率を算出する。そして、このヒット率が閾値を越える際に、このフィッティング位置に文字パターンがあるとする。ここで、ヒット率は、影文字パターン、囲み文字パターンあるいは反転文字パターン等の文字種ごとに異なる計算式が用いられる。一例として、影文字パターンを用いたマッチングの際には、
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で定義される。
【００４０】
その後、マッチング部２３２は、文字パターンすべてをマッチングしたかどうかを判定する（ステップＳ６０４）。そして、マッチングを行っていない文字パターンがある場合には（ステップＳ６０４否定）、ステップＳ６０１に移行しステップＳ６０１〜Ｓ６０３の文字パターンの読み出しからマッチングのステップを繰り返す。また、マッチングを行っていない文字パターンがない場合には（ステップＳ６０４肯定）、このマッチング処理を終了する。
【００４１】
つづいて、ステップＳ６０２で行われる文字パターンから生成される対象領域について図１を用いて説明する。図１（Ａ）は、影文字画像Ａおよび反転文字画像Ｈを例とする、従来から用いられている標準対象領域を示している。各々の標準対象領域は、文字画像ＡおよびＨを現す文字画素部分と、これら文字画素部分に隣接して配設される文字強調画素部分とからなる。ここで、文字画素部分と文字強調画素部分とは、異なる画素値を有し、文字強調画素部分が文字画素部分を引き立てる効果を有する。
【００４２】
また、図１（Ｂ）は、本発明でマッチングの際に用いられる対象領域を、影文字画像Ａおよび反転文字画像Ｈの場合に例示したものである。影文字画像Ａおよび反転文字画像Ｈの各々に、すべての文字画素を囲む最小の矩形領域が設定され、これら文字画素に隣接して設けられる文字強調画素は、すべてこの矩形領域内に配設される。これにより、マッチングの判定を行う際に比較を行う画素は、この矩形領域内の画素に限定される。
【００４３】
図８は、図１（Ｂ）で例示される対象領域を用いてマッチングを行う際に、文字認識可能となる文字列の例である。図８（Ａ）は、影文字からなる文字列に黒と白からなる背景が重なった例である。影文字は、図１（Ａ）の影文字画像Ａに例示されるように、文字画素に隣接する矩形領域外の文字強調画素が存在するので、連続する文字列においては矩形領域外の影の部分を現す文字強調画素が壊される。他方、マッチングにおいては、矩形領域内の画素に限定されるので、ヒット率に影響を与えることなく、従来通り検出される。
【００４４】
図８（Ｂ）は、文字列を含む文字列領域の辺縁部に文字画素が接する反転文字画像の例である。この反転文字の例では、例えば、図１（Ａ）の反転文字画像Ｈに例示されている、上端に位置する矩形領域外の文字強調画素が省かれている。他方、マッチングにおいては、矩形領域内の画素に限定されるので、ヒット率に影響を与えることなく、従来通り検出される。
【００４５】
また、図８（Ｂ）の反転文字画像Ｆの例では、上端および左端に文字強調画素が存在しない。従って、反転文字画像Ｆの前に近接して存在する反転文字画像Ｅの対象領域と干渉することなくヒット率の算出が行われ、確実に反転文字画像Ｆの検出を行うことができる。
【００４６】
上述してきたように、本実施の形態では、文字パターンを画像情報にマッチングする際の対象領域を、文字パターンを形成するすべての文字画素を囲む最小の矩形領域に含まれる文字画素および文字強調画素に限定しているので、文字列が連結したり、あるいは、文字列が文字列領域の辺縁部に接していたり等する場合にも、マッチングおよびヒット率の算出を確実に行い、漏れなく文字パターンに対応する文字コードを出力することができる。
【００４７】
また、本実施の形態では、矩形領域内に限定される対象領域を用いたマッチングを行うこととしたが、さらに矩形領域内に限定されない標準領域をなす標準対象領域を用いたマッチングを、選択手段２４０により選択できるようにすることにより、画像情報に含まれる文字列の状態から最適なマッチングを随時選択し、さらに信頼性の高い文字認識を行うこともできる。
【００４８】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、文字強調画素は、すべての文字画素を囲む最小の矩形領域内にのみ備えることとしているので、画像情報に含まれるすべて文字に対して文字パターンのマッチングを行うことができ、漏れのない文字認識を行うことができる。
【００４９】
請求項２に記載の発明によれば、文字強調画素は、すべての文字画素を囲む最小の矩形領域内にのみ備えることとしているので、画像情報に含まれるすべて文字に対して文字パターンのマッチングを行うことができ、漏れのない文字認識を行うことができる。
【００５０】
請求項３に記載の発明によれば、文字と文字が連結した文字列、画像情報の辺縁部に接触した文字および同じ色の背景をなす画像と接触する文字等でも確実にマッチングを行い、漏れのない文字認識を行うことができる。
【００５１】
請求項４に記載の発明によれば、画像情報に含まれる文字の状態により、標準領域と領域とを切り替えて最適なマッチングを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態のマッチングを行う際の対象領域を示す図である。
【図２】ゲートウェイが配置されるシステム構成を示すブロック図である。
【図３】文字認識装置を含むゲートウェイの全体構成を示す図である。
【図４】実施の形態のゲートウェイの動作を示すフローチャートである。
【図５】画像情報および画像情報の指定領域を示す図である。
【図６】マッチング処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態の文字パターン、対象領域およびマッチング動作を示す図である。
【図８】実施に形態のマッチングが有効に動作する具体例を示す図である。
【符号の説明】
１００、１２０、１５０  ゲートウェイ
１１０  Ｘ線ＣＴ装置
１３０  イメージャ
１４０  アンギオ装置
１７０  端末
１８０  サーバー
２１０  属性情報入力部
２２０  画像情報入力部
２２３  辞書部
２２４  登録文字辞書
２３０  文字認識装置
２３１  文字領域認識手段
２３２  マッチング部
２４０  設定手段
２８０  フォーマット変換部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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