(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー文書画像を入力し、該カラー文書画像の文字認識を行う文字認識装置において、
前記カラー文書画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値としてグレー画像に変換するグレー変換手段と、
前記グレー変換手段で変換されたグレー画像を、前記代表値としきい値により２値化する２値化手段と、
前記２値化手段の２値データから文字認識をおこなう文字認識手段と、
を備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
さらに、前記グレー変換手段の変換時に、複数の色成分信号のうちのどの信号を代表値としたかの色情報および文字認識結果を記憶しておく記憶手段を設けたことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
さらに、前記記憶手段に記憶した色情報および文字認識結果を表示する表示手段を設けた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】
カラー文書画像を入力し、該カラー文書画像の文字認識を行う文字認識方法において、
前記カラー文書画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値として算出する第１の工程と、
前記第１の工程で算出した代表値としきい値によりを２値化する第２の工程と、
前記第２の工程で２値化された代表値を用いて文字認識を行う第３の工程と、
を含むことを特徴とする文字認識方法。
【請求項５】
前記請求項４に記載の文字認識方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
カラー画像を入力し、２値化する画像処理装置において、
前記カラー画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を注目画素の代表値として算出する代表値算出手段と、
注目画素の周辺の色成分から注目画素の周辺の色情報を求める色情報算出手段と、
前記代表値算出手段で算出された代表値と前記カラー画像の注目画素の色成分信号、および前記注目画素の周辺の色情報によって算出される背景濃度に基づいて２値化する２値化手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記２値化手段で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号は、前記代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記２値化手段で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号は、青の色成分信号とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記２値化処理手段による２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記色情報算出手段は、前記背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
さらに、前記代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、からなる３次元の２値化テーブルを備え、
前記２値化手段は前記２値化テーブルの３つの特徴量を用いて２値化処理を行なうことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
入力されたカラー画像のビット数を少なくした後に、前記代表値を算出し、２値化テーブルを作成することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
カラー画像を入力し、２値化する画像処理方法において、
前記カラー画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を注目画素の代表値として算出する代表値算出工程と、
注目画素の周辺の色成分から注目画素の周辺の色情報を求める色情報算出工程と、
前記代表値と前記カラー画像の注目画素の色成分信号、および前記注目画素の周辺の色情報によって算出される背景濃度に基づいて２値化する２値化工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
前記２値化工程で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号は、前記代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記２値化工程で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号は、青の色成分信号とすることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記２値化処理工程による２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記色情報算出工程は、前記背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
さらに、前記代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、からなる３次元の２値化テーブルを用意する工程を含み、
前記２値化工程は前記２値化テーブルの３つの特徴量を用いて２値化処理を行なうことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
入力されたカラー画像のビット数を少なくした後に、前記代表値を算出し、２値化テーブルを作成することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記２値化工程の処理結果を用い、入力されたカラー画像中の特定パターンを認識することを特徴とする請求項１４〜２１のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記請求項１４〜２２のいずれか１つに記載の画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー文書画像などを入力し、文字を認識する文字認識処理や、画像処理を行なう文字認識装置、文字認識方法、画像処理装置、画像処理方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文字認識装置で認識対象となる文書は、新聞や雑誌など白黒で印刷されたものが一般的であった。ところが、近年、パーソナルコンピュータの普及などに伴ってカラープリンタも低価格化などと共に普及してきている。このため、文字認識の対象となる原稿がカラー文書画像である場合が多くなってきている。
【０００３】
また、パーソナルコンピュータの性能向上により、カラー文書画像をそのまま認識処理することも可能になってきているが、カラー画像はメモリサイズが大きくなるなどの制限があった。そこで、カラー画像を低解像度のカラー画像に変換したり、グレー画像を入力画像とし、内部で解像度変換処理を行い、高解像度の２値画像を作成し、その２値画像を対象に文字認識を行うことにより、入力時のメモリサイズを削減することが考えられる。
【０００４】
また、着目画素（当該画素）の周辺の濃度情報や濃度変化の情報を用いて２値化の閾値を可変設定することにより、２値化画像を得る技術が特開平５−２２５３２９号公報に開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、低解像度画像を入力画像としているため、解像度変換をおこなっても文字認識を実行する場合に必ずしも最適な高解像度が得られるとは限らない。このため、最適な高解像度を得るには装置あるいは処理方法を複雑にしなければならないという問題点があった。
【０００６】
また、入力されたカラー画像から背景濃度を求める際に、背景濃度が変化した場合について対応する必要がある。さらに、特開平５−２２５３９２号公報に開示されている技術にあっては、２値化の閾値を可変設定しているので、閾値を決定した後に当該画素と比較処理する必要があり、処理時間が長くなるという問題点があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、カラー文書画像の特徴を利用することにより、より単純な構成あるいは方法でカラー文書画像の文字を認識することを第１の目的とする。
【０００８】
また、周辺の色情報を求めることにより背景濃度の変化に対応可能にさせることを第２の目的とする。また、２値化処理における処理効率を向上させることを第３の目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１にかかる文字認識装置にあっては、カラー文書画像を入力し、該カラー文書画像の文字認識を行う文字認識装置において、前記カラー文書画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値としてグレー画像に変換するグレー変換手段と、前記グレー変換手段で変換されたグレー画像を、前記代表値としきい値により２値化する２値化手段と、前記２値化手段の２値データから文字認識をおこなう文字認識手段と、を備えたものである。
【００１０】
この発明によれば、文字認識装置の対象原稿であるカラー文書画像は、何らかの印刷装置で印刷されている場合が多いため、白黒以外のカラー部分はカラー信号（ＲＧＢ，ＣＭＹ（Ｋ））で表現されている場合が多く、しかも、文書の地肌（紙）部分は白または明度が高い場合が多く、地肌と区別するためにも、文字部分の明度値は低くなっていることが一般的である、というカラー文書画像の特徴を利用し、グレー変換手段により、カラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値としてグレー画像に変換した後、２値化し、その２値の代表値（代表色）を用いて文字認識することを単純な構成で実現させることが可能になる。
【００１３】
また、請求項２にかかる文字認識装置にあっては、さらに、前記グレー変換手段の変換時に、複数の色成分信号のうちのどの信号を代表値としたかの色情報および文字認識結果を記憶しておく記憶手段を設けたものである。
【００１４】
この発明によれば、グレー変換手段の変換時に、複数の色成分信号のうちのどの信号を代表値としたかの色情報および文字認識結果を記憶しておく記憶手段を設けることにより、後処理において、代表値の色が何色であるかを把握することが可能となる。
【００１５】
また、請求項３にかかる文字認識装置にあっては、さらに、前記記憶手段に記憶した色情報および文字認識結果を表示する表示手段を設けたものである。
【００１６】
この発明によれば、表示手段に、代表値の色情報および文字コード情報を表示することにより、ユーザーの使い勝手を向上させる。
【００１７】
また、請求項４にかかる文字認識方法にあっては、カラー文書画像を入力し、該カラー文書画像の文字認識を行う文字認識方法において、前記カラー文書画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値として算出する第１の工程と、前記第１の工程で算出した代表値としきい値によりを２値化する第２の工程と、前記第２の工程で２値化された代表値を用いて文字認識を行う第３の工程と、を含むものである。
【００１８】
この発明によれば、請求項１と同様に、カラー文書画像の特徴を利用し、カラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値としてグレー画像に変換した後、２値化し、その２値の代表値（代表色）を用いて文字認識することを単純な方法で実現させることが可能になる。
【００２１】
また、請求項５にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体にあっては、前記請求項４に記載の文字認識方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したものである。
【００２２】
この発明によれば、請求項４に記載の文字認識方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したことにより、請求項４に記載の文字認識動作をコンピュータによって実現することが可能になる。
【００２３】
また、請求項６にかかる画像処理装置にあっては、カラー画像を入力し、２値化する画像処理装置において、前記カラー画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を注目画素の代表値として算出する代表値算出手段と、注目画素の周辺の色成分から注目画素の周辺の色情報を求める色情報算出手段と、前記代表値算出手段で算出された代表値と前記カラー画像の注目画素の色成分信号、および前記注目画素の周辺の色情報によって算出される背景濃度に基づいて２値化する２値化手段と、を備えたものである。
【００２４】
この発明によれば、カラー画像の各画素におけるカラー信号の複数の色成分信号の最大値または最小値を求めてその値を代表値とし、この代表値と入力されたカラー画像の当該画素（注目画素）の色成分信号、当該画素の周辺の色成分信号から求めた周辺の色情報（背景画素）をもとに、２値化処理することにより、カラー画像における背景濃度の変化に対応することが可能になる。
【００２７】
また、請求項７にかかる画像処理装置にあっては、前記２値化手段で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の当該画素の色成分信号は、前記代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とするものである。
【００２８】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、２値化する際に用いるカラー画像の当該画素の色成分信号を、代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とすることにより、高精度の２値化が可能になる。
【００２９】
また、請求項８にかかる画像処理装置にあっては、前記代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とするものである。
【００３０】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とすることにより、たとえば白地の場合、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（黒）のいずれの値も８ビットデータの場合、２５５に近い値になるのに対し、黄色で非背景画素が描かれているとＲとＧの値は２５５に近く、Ｂの値はゼロに近くなり、Ｒの値が大きく、ＧとＢの値が小さい場合の色、Ｇの値が大きく、ＲとＢの値が小さい色の３色を同時に検出することが可能になる。
【００３１】
また、請求項９にかかる画像処理装置にあっては、前記２値化手段で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の当該画素の色成分信号は、青の色成分信号とするものである。
【００３２】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、２値化する際に用いる入力されたカラー画像の当該画素の色成分信号を、青の色成分信号とすることにより、正確な２値化処理が可能になる。
【００３５】
また、請求項１０にかかる画像処理装置にあっては、前記２値化処理手段による２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離するものである。
【００３６】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離することにより、対象物（非背景画素）に対する後処理の簡素化が実現可能になる。
【００３９】
また、請求項１１にかかる画像処理装置にあっては、前記色情報算出手段は、前記背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出するものである。
【００４０】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出することにより、連続して非背景画素が続く画像において周辺の色情報が得られなくなる事態が回避される。
【００４１】
また、請求項１２にかかる画像処理装置にあっては、さらに、前記代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、からなる３次元の２値化テーブルを備え、前記２値化手段は前記２値化テーブルの３つの特徴量を用いて２値化処理を行なうものである。
【００４２】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、の３つの特徴量を３次元の２値化テーブルとして用意してくことにより、２値化処理時における処理が迅速に行なえる。
【００４３】
また、請求項１３にかかる画像処理装置にあっては、入力されたカラー画像のビット数を少なくした後に、前記代表値を算出し、２値化テーブルを作成するものである。
【００４４】
この発明によれば、請求項６の画像処理装置において、入力されたカラー画像が、たとえば各８ビット構成であった場合に、各５ビットに変換した後、代表値の算出処理を行なうことにより、その処理の迅速化が可能になると共に、２値化テーブルを作成することによりデータ量の削減が可能になる。
【００４９】
また、請求項１４にかかる画像処理方法にあっては、カラー画像を入力し、２値化する画像処理方法において、前記カラー画像を構成する各画素のカラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を注目画素の代表値として算出する代表値算出工程と、注目画素の周辺の色成分から注目画素の周辺の色情報を求める色情報算出工程と、前記代表値と前記カラー画像の注目画素の色成分信号、および前記注目画素の周辺の色情報によって算出される背景濃度に基づいて２値化する２値化工程と、を含むものである。
【００５０】
この発明によれば、カラー画像の各画素におけるカラー信号の複数の色成分信号の最大値または最小値を求めてその値を代表値とし、この代表値と入力されたカラー画像の当該画素（注目画素）の色成分信号、当該画素の周辺の色成分信号から求めた周辺の色情報（背景画素）をもとに、２値化処理することにより、カラー画像における背景濃度の変化に対応することが可能になる。
【００５３】
また、請求項１５にかかる画像処理方法にあっては、前記２値化工程で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号は、前記代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とするものである。
【００５４】
この発明によれば、請求項１４の画像処理方法において、２値化する際に用いるカラー画像の注目画素の色成分信号を、代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とすることにより、高精度の２値化が可能になる。
【００５５】
また、請求項１６にかかる画像処理方法にあっては、前記代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とするものである。
【００５６】
この発明によれば、請求項１４の画像処理方法において、代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とすることにより、たとえば白地の場合、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（黒）のいずれの値も８ビットデータの場合、２５５に近い値になるのに対し、黄色で非背景画素が描かれているとＲとＧの値は２５５に近く、Ｂの値はゼロに近くなり、Ｒの値が大きく、ＧとＢの値が小さい場合の色、Ｇの値が大きく、ＲとＢの値が小さい色の３色を同時に検出することが可能になる。
【００５７】
また、請求項１７にかかる画像処理方法にあっては、前記２値化工程で２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号は、青の色成分信号とするものである。
【００５８】
この発明によれば、請求項１４の画像処理方法において、２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号を、青の色成分信号とすることにより、正確な２値化処理が可能になる。
【００６１】
また、請求項１８にかかる画像処理方法にあっては、前記２値化処理工程による２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離するものである。
【００６２】
この発明によれば、請求項１４の画像処理方法において、２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離することにより、対象物（非背景画素）に対する後処理の簡素化が実現可能になる。
【００６５】
また、請求項１９にかかる画像処理方法にあっては、前記色情報算出工程は、前記背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出するものである。
【００６６】
この発明によれば、請求項１４の画像処理方法において、背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出することにより、連続して非背景画素が続く画像において周辺の色情報が得られなくなる事態が回避される。
【００６７】
また、請求項２０にかかる画像処理方法にあっては、さらに、前記代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、からなる３次元の２値化テーブルを用意する工程を含み、前記２値化工程は前記２値化テーブルの３つの特徴量を用いて２値化処理を行なうものである。
【００６８】
この発明によれば、請求項１４の画像処理方法において、代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、の３つの特徴量を３次元の２値化テーブルとして用意してくことにより、２値化処理時における処理が迅速に行なえる。
【００６９】
また、請求項２１にかかる画像処理方法にあっては、入力されたカラー画像のビット数を少なくした後に、前記代表値を算出し、２値化テーブルを作成するものである。
【００７０】
この発明によれば、入力されたカラー画像が、たとえば各８ビット構成であった場合に、各５ビットに変換した後、代表値の算出処理を行なうことにより、その処理の迅速化が可能になると共に、２値化テーブルを作成することによりデータ量の削減が可能になる。
【００７３】
また、請求項２２にかかる画像処理方法にあっては、前記２値化工程の処理結果を用い、入力されたカラー画像中の特定パターンを認識するものである。
【００７４】
この発明によれば、請求項１４〜２１のいずれか１つに記載の画像処理を行なうことにより、背景色と対象物との分離が実現され、文字などの特定パターンの認識が可能になる。
【００７５】
また、請求項２３にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体にあっては、前記請求項１４〜２２のいずれか１つに記載の画像処理方法を、コンピュータに実行させるものである。
【００７６】
この発明によれば、前記請求項１４〜２２のいずれか１つの画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したことにより、請求項１４〜２２のいずれか１つに記載の画像処理動作をコンピュータによって実現することが可能になる。
【００７７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる文字認識装置、文字認識方法、画像処理装置、画像処理方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態について添付図面を参照し、詳細に説明する。なお、本発明はこの実施の形態に限定されるものではない。
【００７８】
（実施の形態１）
まず、この実施の形態で取り扱うカラー画像について説明する。カラースキャナなどのカラー画像入力装置から入力されるカラー画像をデジタル化するには、まず、各点の色をＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の成分に分解する。これにより、Ｒ，Ｇ，Ｂの濃淡の分布として３つのモノクロ画像が得られる。これらＲチャンネル，Ｇチャンネル，Ｂチャンネルの各チャンネルに対し、共通の画素への分割、同じ量子化の階調数をとり、Ａ／Ｄ変換を行う。
【００７９】
デジタル化されたカラー画像は、Ｒ，Ｇ，Ｂ３つのモノクロデジタル画像の重ね合わせである。Ｒ，Ｇ，Ｂチャンネルでの画素への分解を共通にとってあれば、デジタルのカラー画像は、各画素に対してＲ．Ｇ，Ｂの明るさを表す３つの数値の組み（Ｒ．Ｇ，Ｂ）が決まっていると考えられる。たとえば、各チャンネル毎に階調数２５６で量子化を行った場合、Ｒ．Ｇ，Ｂそれぞれは、Ｒ＝０〜２５５，Ｇ＝０〜２５５，Ｂ＝０〜２５５の整数値をとる。なお、２５６階調は８ビットの情報量であるので、各画素あたりの情報量は８ビット×３＝２４ビットとなる。このようにＲＧＢそれぞれ８ビット、合計２４ビットで表現することをＲＧＢ２４ビットカラー表現という。
【００８０】
さて、一般に使われているカラー文書画像は、１００色とか２００色とか多くの色を用いて印刷されるのはまれである。たとえば、白黒の文字の中に部分的にカラーの文字情報があったり、ページ全体が数色の色文字となっている場合が大半である。また、その色は、印刷時に用いられるインクの原色であるシアン，マゼンタ，イエロー（以下、Ｃ，Ｍ，Ｙという）や、赤，青，緑（以下、Ｒ，Ｂ，Ｇという）であることが多い。
【００８１】
また、これらの文書画像を読み取るスキャナやファクシミリ装置、デジタルスチルカメラなどの光学的読取装置は、Ｒ，Ｂ，ＧのＣＣＤ（固体撮像素子）を用いていることが多く、これら装置からの出力は、Ｒ，Ｂ，Ｇの色成分信号であることが多い。
【００８２】
さらに、印刷時に用いるインクの原色である、Ｃ，Ｍ，Ｙと、上記装置から出力される赤，青，緑は、補色関係にあり、所定の変換式で簡単に計算することが可能である。したがって、本発明はこれらのカラー文書画像の特徴を積極的に活用することにより、より単純な装置構成でカラー画像を認識し、再現することを可能にするものである。
【００８３】
つぎに、装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる文字認識装置の構成を示すブロック図である。図において、符号１は、スキャナやファクシミリ装置、デジタルスチルカメラなどのカラー画像入力装置から入力されるカラー文書画像からグレー画像を作成するグレー変換回路、符号２はグレー変換回路１でグレー変換されたグレー画像を白／黒の２値データに変換する２値化回路、符号３は２値化回路２で２値化された２値データの文字を認識する文字認識回路である。
【００８４】
図２は、図１におけるグレー変換回路１および２値化回路２の構成を示すブロック図である。グレー変換回路１は、入力されたカラー文書画像を構成するＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）、あるいはＣ（シアン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イレロー），Ｋ（黒）の各画素のカラー信号の複数の色成分信号の最大値または最小値を、当該画素の代表値としてグレー画像を作成する。２値化回路２は、代表値の８ビット画像から、固定しきい値あるいは判別分析法などによって白画素データと黒画素データとに２値化する。
【００８５】
図３は、図１における文字認識回路３の構成を示すブロック図である。図において、符号１０は２値化回路２の２値データから、たとえば水平射影（横書き文書では横方向の射影）をとり行画像（文字列画像）を切り出す行切り出し部、符号１１は切り出された行画像（文字列画像）に対し、垂直射影をとったり黒画素の連結を追跡することにより文字塊（文字素）を切り出す文字切り出し部、符号１２は文字塊（文字素）から文字の大きさ、位置情報などを抽出する特徴抽出部、符号１３は標準文字パターン情報が格納されているパターンメモリ、符号１４は特徴抽出部１２で抽出された情報とパターンメモリ１３に格納された情報とから文字を認識し、文字コード情報を出力する文字認識部である。
【００８６】
つぎに、以上のように構成された文字認識装置の動作について説明する。図４は、本発明の実施の形態にかかる第１の動作手順例を示すフローチャートである。まず、スキャナなどからカラー文書画像を入力する（ステップＳ１１）。なお、カラー文書画像に用いられる色成分として代表的なものとしては、Ｒ，Ｇ，ＢとＣ，Ｍ，Ｙに黒（以下、Ｋという）を含めたＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋが用いられることが多い。これらＲ，Ｇ，ＢとＣ，Ｍ，Ｙの間には、「Ｙ＝２５５−Ｂ」、「Ｃ＝２５５＝Ｒ」、「Ｍ＝２２５−Ｇ」の関係が存在し、簡単な変換式で変換することができる。
【００８７】
また、変換式は、上述の変換式に限らず、一般的には、
Ｃ  ＝  ｋ１×Ｒ  ＋  ｋ２×Ｇ  ＋  ｋ３×Ｂ
Ｍ  ＝  ｋ４×Ｒ  ＋  ｋ５×Ｇ  ＋  ｋ６×Ｂ
Ｙ  ＝  ｋ７×Ｒ  ＋  ｋ８×Ｇ  ＋  ｋ９×Ｂ
に示すような式で表される。なお、ｋ１〜ｋ９は係数である。
【００８８】
一般に、Ｒ，Ｇ，ＢまたはＣ，Ｍ，Ｙ，（Ｋ）が用いられるのは、スキャナやファクシミリ装置、デジタルスチルカメラなどの光学的読取装置で用いられているＣＣＤがＲ，Ｇ，Ｂの色成分信号を出力することにより、また、プリンタなどの印刷装置で用いられるインクの原色がＣ，Ｍ，Ｙ，（Ｋ）であることによる。
【００８９】
一方、文字認識装置の対象原稿であるカラー文書画像は、何らかの印刷装置で印刷されている場合が多い。そのため、白黒以外のカラー部分はＲ，Ｇ，ＢまたはＣ，Ｍ，Ｙで表現されている場合が多い。また、文書の地肌（紙）部分は白または明度が高い場合が多く、地肌と区別するためにも、文字部分の明度値は低くなっていることが一般的である。
【００９０】
さて、図４のステップＳ１１を実行した後、Ｒ，Ｇ，Ｂ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，（Ｋ））の最小値（または最大値）を代表値として算出する（ステップＳ１２）。ここで、Ｒ，Ｇ，Ｂ各８ビット２５６階調（合計２４ビット）から代表値の８ビット画像を作成する例について説明する。
【００９１】
たとえば、Ｒ，Ｇ，Ｂの色信号で、赤色（Ｒ）の文字は、Ｒ，Ｇ，Ｂ値（２５５，０，０）のようになり、緑色（Ｇ）の文字のＲ，Ｇ，Ｂ値は（０，２５５，０）のように、青色（Ｂ）のＲ，Ｇ，Ｂ値は（０，０，２５５）のようになる。
また、黒文字の場合は（０，０，０）となり、地肌（紙）の部分は（２５５，２５５，２５５）となる。これらをまとめたものを図５に示す。
【００９２】
図５に示すように、文字部分では、Ｒ，Ｇ，Ｂ値のいずれかの値が小さく（この例では０になる）なることを利用し、Ｒ，Ｇ，Ｂ値の最小値を代表値として用いることにより、色によらず文字部分と地肌部分とを分けることが可能になる。
【００９３】
つぎに、図４のステップＳ１２において代表値を算出すると、続いて、２値化処理を実行する（ステップＳ１３）。すなわち、上記代表値の段階では、図５の場合、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれ８ビット（２５６階調）の２４ビットが１画素あたり８ビットになっているだけで、２値されているわけではない。代表値の８ビット画像から２値化する方法は、固定のしきい値で２値化してよいし、判別分析法など様々なところで用いられている公知の手法を採用してもよい。
【００９４】
続いて、ステップＳ１３で２値化処理された２値データを文字認識回路３に入力し、文字認識処理を実行する（ステップＳ１４）。すなわち、行切り出し部１０によって文字列が切り出される。さらに、文字切り出し部１１によって切り出された行画像（文字列画像）から、垂直射影をとったり黒画素の連結を追跡することにより文字塊を切り出し、特徴抽出部１２により文字の大きさや位置などを抽出する。その後、文字認識部１４がパターンメモリ１３の辞書を参照し、文字認識をおこない、文字コード情報を出力する。
【００９５】
続いて、上述の文字認識結果（文字コード情報）と、代表値としてＲ，Ｇ，Ｂ値のどの値を用いたかにより、その文字の色が何色であったかの色情報を併せて装置に備えているメモリあるいは外部メモリに保存するかまたはディスプレイなどに表示する（ステップＳ１５）。
【００９６】
図７は、他の文字認識装置の構成を示すブロック図であり、図１に示した文字認識装置の構成に対し、文字認識回路３の後段に文字コード情報および色情報を格納するためのメモリ４を設けたものである。また、図８は、図７の文字認識装置の動作手順を示すフローチャートであり、第２の動作手順例を示すフローチャートである。この動作手順では、前述した図４のフローチャートに対し、ステップＳ２３およびステップＳ２６を付加したものである。
【００９７】
すなわち、ステップＳ２２でＲ，Ｇ，Ｂ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，（Ｋ））の最小値（または最大値）を代表値として算出した後、Ｒ，Ｇ，Ｂ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，（Ｋ））のどの値を代表値として用いたかをメモリ４に記憶する（ステップＳ２３）。また、ステップＳ２６では、ステップＳ２５において認識した文字の文字コード情報をメモリ４に記憶する。なお、他の処理は図４と同じであるので省略する。
【００９８】
このように、代表値としてＲ，Ｇ，Ｂ値のどの値を用いたかを記憶することにより、文字認識結果と併せて、その文字の何色で書かれていたかの情報を得ることができる。
【００９９】
ところで、上述した実施の形態による手法を用いずに、従来よく用いられている「カラーからグレー」への変換方式として、Ｇ成分のみを抜き出すと図６に示すようになってしまい、緑文字の場合、地肌との区別ができなくなる。
【０１００】
なお、この実施の形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂを用いて説明をおこなったが、Ｃ，Ｍ，Ｙ，（Ｋ）でもＲ，Ｇ，Ｂと同様である。また、この実施の形態では、黒文字のＲ，Ｇ，Ｂ値を（０，０，０）としたが、画像フォーマットによっては、黒文字を（２５５，２５５，２５５）と白黒反転して保持する場合もあるので、このような場合には、代表値は、Ｒ，Ｇ，Ｂ値の最大値を用いる。
【０１０１】
（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処理装置は、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画像信号を入力するカラー画像入力部１００と、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画像信号の各８ビットの画像信号を各５ビットに変換するガンマ変換部１０１と、Ｒ，Ｇの画像信号の最大値を求める最大値算出部１０２と、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画像信号から背景濃度を求める背景濃度算出部１０３と、上記最大値および背景濃度を２値化する２値化処理部１０４と、３次元の特徴がテーブル化されている２値化テーブル１０５と、を備えている。
【０１０２】
つぎに以上のように構成された画像処理装置について説明する。まず、カラー画像入力部１００は、デジタル複写機あるいはカラーイメージスキャナなどのカラー入力装置、あるいはコンピュータなどからＲ，Ｇ，Ｂのカラー画像信号を入力する。ガンマ変換部１０１はこのＲ，Ｇ，Ｂのカラー画像信号に対し、それぞれ８ビットの画像を５ビットの画像に変換する。さらに、最大値算出部１０２によりＲとＧの値の最大値を求め、代表値とする。
【０１０３】
また、背景濃度算出部１０３により、後述するように、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画像信号５ビットから前３２画素を参照し、背景濃度を求める。この背景濃度、上記代表値、代表値の算出に用いなかったＢの画素値を２値化処理部１０４に送る。２値化処理部１０４は、代表値ＭＡＸ（Ｒ、Ｇ）５ビット、背景濃度（５ビット）、Ｂ（５ビット）を、２値化テーブル１０５を用いて２値化処理する。なお、２値化テーブル１０５は、後述するような３次元の特徴量をもっている。
【０１０４】
ところで、ここではカラー画像信号をＲ，Ｇ，Ｂとしているが、Ｃ，Ｍ，ＹあるいはＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋなどの値であってもよい。また、最大値算出部１０２により代表値を求める際、ここではＲとＧとを用いたが、ＧとＢあるいはＲとＢであってもよいし、さらにはＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋのいずれの組み合わせであってもよい。
さらに、これら２つの信号の比較ではなく、３つ以上を比較して代表値を求めてもよい。
【０１０５】
つぎに、当該画素の周辺の色情報として、背景濃度を求める動作について説明する。デジタルカラー複写機やデジタルカラースキャナなどの場合、主走査方向に１ラインずつデータを読み込むことになる。読み込んだデータを逐次的に処理を行なわない場合、前ラインのデータなどをラインメモリに保存しておく必要がある。そこで、１ライン内のデータのみ、それも注目画素よりも以前に入力されたデータのみを用いて当該画素の周辺の色情報（＝背景濃度）を算出する。この背景濃度の算出について以下に詳述する。
【０１０６】
図１０は、本発明の実施の形態２にかかる背景濃度の算出方法を示す説明図である。この図１０では、注目画素５１の前方３２画素の値をみて背景濃度算出する例について示している。ここで、周辺の色情報（＝背景濃度）として、「ＲとＧの最大値と、Ｂの値の差」を１つの特徴量としている。
【０１０７】
すなわち、図１０（ａ）では注目画素５１の前方３２画素で、２値化処理によって背景画素５２であると判定された画素において、
（ｉｎｔｅｎｓ（＝Ｍａｘ（Ｒ，Ｂ）−Ｂ）
を背景濃度とする。
【０１０８】
一方、図１０（ｂ）に示す画像パターンのように、前方３２画素のうち、注目画素５１の直前の１８画素がすべて非背景画素５３ａの場合には、２値化結果によらず注目画素５１の前方３２画素すべての（ｉｎｔｅｎｓの和／３２）を背景濃度とする。
【０１０９】
したがって、上記特徴量「ＲとＧの最大値と、Ｂの値の差」を用いることによって白地に書かれた３色の非背景画素（対象物）を同時に検出することが可能になる。すなわち、白地の場合、Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれの値も８ビットデータの場合、２５５に近い値になるのに対し、黄色で非背景画素が描かれているとＲとＧの値は２５５に近く、Ｂの値はゼロに近くなる。同様に、Ｒの値が大きく、ＧとＢの値が小さい場合の色、Ｇの値が大きく、ＲとＢの値が小さい色の３色を同時に検出することができる。
【０１１０】
また、上述した処理において、背景画素５２であると判断された画素のカラー情報のみを用いて周辺の色情報（＝背景濃度）を求めることにより、非背景画素に影響されることなく周辺の色情報を求めることができる。
【０１１１】
ただし、連続して非背景画素が続いた（図１０（ｂ））場合、周辺の色情報が求まらなくなる不具合が生じる。そこで、抽出を行ないたい対象物の大きさを考慮し、たとえば、抽出対象物の最大画素数が１６画素だった場合、１６画素以上対象物が続くことがありえないので、これより若干大きめの１８画素連続して非背景画素が続けば、注目画素５１の直前のすべての画素値から背景濃度の算出を行なう。
【０１１２】
この背景濃度の算出方法を図１１のフローチャートに示す。まず、各パラメータを初期化する（ステップＳ３１）。すなわち、ｍｅａｎ１（注目画素の前方３２画素）、ｍｅａｎ（注目画素の前方３２画素のうち、背景画素と判断されたもの）、ｆｌａｇを０に初期化する。続いて、２値化処理を実行する（ステップＳ３２）。
【０１１３】
すなわち、
ｒｓｔ（ｘ）＝ｂｉｎＴａｂｌｅ（ｍａｘ（ｘ），ｂｌｕｅ（ｘ），ｍｅａｎ）
ｒｓｔ（ｘ）＝０  白画素（背景）
ｒｓｔ（ｘ）＝１  黒画素（非背景）
の２値化処理を実行する。続いて、背景濃度を図示のアルゴリズムにしたがって求める（ステップＳ３３）。
【０１１４】
なお、図１１において、
ｍａｘ（ｘ）＝Ｍａｘ（ｒｅｄ（ｘ），ｇｒｅｅｎ（ｘ））
ｉｎｔｅｎｓ（ｘ）＝Ｍａｘ（ｒｅｄ（ｘ），ｇｒｅｅｎ（ｘ））−ｂｌｕｅ（ｘ）
ｍｅａｎ１＝Σｉｎｔｅｎｓ（ｘ），ｍｅａｎ＝Σｉｎｔｅｎｓ（ｘ）
とする。
【０１１５】
ところで、これまで説明してきた文字認識方法、および画像処理方法を、プログラム化し、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、コンピュータ上で実行することもできる。また、文字認識方法、画像処理方法の一部をネットワーク上に有し、通信回線を通して実現することもできる。
【０１１６】
すなわち、この実施の形態で説明した文字認識方法、画像処理方法は、図１２に示すように、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータ（ＣＰＵ２０）で実行することにより実現される。このプログラムは、キーボード２５の操作などにより、メモリ２１、ハードディスク２４、フロッピーディスク２７、ＣＤ−ＲＯＭ２６、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータ（ＣＰＵ２０）によって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、必要に応じてこの文字認識、あるいは画像処理のデータを通信装置２２から外部装置に送受信することも可能である。
【０１１７】
また、このプログラムは、図１３に示すように、上記記録媒体を介して、インターネット３０などのネットワークによってパーソナルコンピュータなどの装置３１〜３３に配布することができる。
【０１１８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる文字認識装置（請求項１）によれば、文字認識装置の対象原稿であるカラー文書画像は、文字部分では、Ｒ，Ｇ，Ｂ値のいずれかの値が小さく（この例では０になる）なることを利用し、Ｒ，Ｇ，Ｂ値の最小値を代表値として用いることにより、色によらず文字部分と地肌部分とを分けることが可能になる、というカラー文書画像の特徴を利用し、グレー変換手段により、カラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を当該画素の代表値としてグレー画像に変換した後、２値化し、その２値の代表値（代表色）を用いて文字認識するため、より単純な構成の装置でカラー文書画像の文字を認識することができる。
【０１２０】
また、本発明にかかる文字認識装置（請求項２）によれば、グレー変換手段の変換時に、複数の色成分信号のうちのどの信号を代表値としたかの色情報および文字認識結果を記憶しておく記憶手段を設けることにより、認識結果を利用する際などの後処理において、代表値の色が何色であるかを迅速に確認することができる。
【０１２１】
また、本発明にかかる文字認識装置（請求項３）によれば、表示手段に、代表値の色情報および文字コード情報を表示するため、認識結果の文字コード情報およびその色情報がディスプレイなどの表示部でユーザーが即座に確認することができる。
【０１２２】
また、本発明にかかる文字認識方法（請求項４）によれば、請求項１と同様に、カラー文書画像の特徴を利用し、カラー信号における複数の色成分信号の最大値または最小値を注目画素の代表値としてグレー画像に変換した後、２値化し、その２値の代表値（代表色）を用いて文字認識するため、より単純な方法でカラー文書画像の文字を認識することができる。
【０１２４】
また、本発明にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体（請求項５）によれば、請求項４に記載の文字認識方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したので、請求項４に記載の文字認識動作をコンピュータによって実現することができる。
【０１２５】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項６）によれば、カラー画像の各画素におけるカラー信号の複数の色成分信号の最大値または最小値を求めてその値を代表値とし、この代表値と入力されたカラー画像の当該画素（注目画素）の色成分信号、当該画素の周辺の色成分信号から求めた周辺の色情報（背景画素）をもとに２値化処理するため、入力されたカラー画像の背景濃度が変化しても対象物画像の２値化データを高精度に得ることができる。
【０１２７】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項７）によれば、請求項６の画像処理装置において、２値化する際に用いるカラー画像の当該画素の色成分信号を、代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とするので、高精度の２値化が可能になる。
【０１２８】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項８）によれば、請求項６の画像処理装置において、代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とするので、白地に書かれた３色の非背景画素（対象物）を同時に検出することができる。
【０１２９】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項９）によれば、請求項６の画像処理装置において、２値化する際に用いる入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号を、青の色成分信号とすることにより、正確な２値化処理が可能になる。
【０１３１】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項１０）によれば、請求項６の画像処理装置において、２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離するため、対象物（非背景画素）に対する後処理を簡単に行なうことができる。
【０１３３】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項１１）によれば、請求項６の画像処理装置において、背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出するため、連続して非背景画素が続く画像において周辺の色情報が得られなくなる事態が回避され、正しい背景濃度を得ることができる。
【０１３４】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項１２）によれば、請求項６の画像処理装置において、代表値、入力されたカラー画像の注目画素の色成分信号、周辺の色情報、の３つの特徴量を３次元の２値化テーブルとして用意してくことにより、２値化処理時における処理が迅速に行なえるので、処理効率が向上する。
【０１３５】
また、本発明にかかる画像処理装置（請求項１３）によれば、請求項１２の画像処理装置において、入力されたカラー画像が、たとえば各８ビット構成であった場合に、各５ビットに変換した後、代表値の算出処理を行なうため、代表値算出を効率よく行なうことができる。また、入力されたカラー画像が、たとえば各８ビット構成であった場合に、各５ビットに変換した後、２値化テーブルを作成するため、データ量の削減が可能になり、メモリの有効活用および容量の低減が実現する。
【０１３８】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項１４）によれば、カラー画像の各画素におけるカラー信号の複数の色成分信号の最大値または最小値を求めてその値を代表値とし、この代表値と入力されたカラー画像の当該画素（注目画素）の色成分信号、当該画素の周辺の色成分信号から求めた周辺の色情報（背景画素）をもとに２値化処理するため、入力されたカラー画像の背景濃度が変化しても対象物画像の２値化データを高精度に得ることができる。
【０１４０】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項１５）によれば、請求項１４の画像処理方法において、２値化する際に用いるカラー画像の当該画素の色成分信号を、代表値を求める際に用いた色成分信号以外の信号とするので、高精度の２値化処理を行なうことができる。
【０１４１】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項１６）によれば、請求項１４の画像処理方法において、代表値を求める色成分信号は、赤と緑の色成分信号の最大値とするので、白地に書かれた３色の非背景画素（対象物）を同時に検出することができる。
【０１４２】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項１７）によれば、請求項１４の画像処理方法において、２値化する際に用いる入力されたカラー画像の当該画素の色成分信号を、青の色成分信号とするため、正確な２値化処理を行なうことができる。
【０１４４】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項１８）によれば、請求項１４の画像処理方法において、２値化処理の結果から背景画素と非背景画素とを分離するので、カラー画像における対象物（非背景画素）に対する後処理を簡単におこなうことができる。
【０１４６】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項１９）によれば、請求項１４の画像処理方法において、背景画素が所定の閾値に対して多く連続した場合、背景画素、非背景画素の区別なく、周辺の色成分信号を用いて周辺の色情報を算出するため、連続して非背景画素が続く画像において周辺の色情報が得られなくなる事態が回避され、正しい周辺の色情報が得られる。
【０１４７】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項２０）によれば、請求項１４の画像処理方法において、代表値、入力されたカラー画像の当該画素の色成分信号、周辺の色情報、の３つの特徴量を３次元の２値化テーブルとして用意して２値化時に用いるので、２値化処理時における処理を効率よく行なうことができる。
【０１４８】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項２１）によれば、入力されたカラー画像が、たとえば各８ビット構成であった場合に、各５ビットに変換した後、代表値の算出処理を行なことにより、少ないデータでの処理となるので、代表値算出の処理効率が向上する。また、入力されたカラー画像が、たとえば各８ビット構成であった場合に、各５ビットに変換した後、２値化テーブルを作成するので、データ量の削減が実現し、メモリ容量の有効活用および小型化を図ることができる。
【０１５０】
また、本発明にかかる画像処理方法（請求項２２）によれば、請求項１４〜２１のいずれか１つに記載の画像処理を行なうことにより、背景色と対象物との分離がより確実になるので、文字などの特定パターンをより正確に認識することができる。
【０１５１】
また、本発明にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体（請求項２３）によれば、請求項１４〜２２のいずれか１つの画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムを記録したことにより、請求項１４〜２２のいずれか１つに記載の画像処理動作をコンピュータによって実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１におけるグレー変換回路および２値化回路の構成を示すブロック図である。
【図３】図１における文字認識回路の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態１にかかる第１の動作手順例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態１にかかるＲＧＢ値から代表値を決定する例を示す説明図である。
【図６】ＲＧＢ値からＧ成分のみを抜き出した場合を示す説明図である。
【図７】本発明の実施の形態１にかかる他の文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態１にかかる第２の動作手順例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態２にかかる背景濃度の算出例を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態２にかかる背景濃度の算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明にかかる文字認識方法および画像処理方法をソフトウェアによって実現するコンピュータシステム例を示すブロック図である。
【図１３】本発明にかかる文字認識方法および画像処理方法をネットワーク上で実現するシステム例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  グレー変換回路
２  ２値化回路
３  文字認識回路
４  メモリ
１０  行切り出し部
１１  文字切り出し部
１２  特徴抽出部
１４  文字認識部
１００  カラー画像入力部
１０１  ガンマ変換部
１０２  最大値算出部
１０３  背景濃度算出部
１０４  ２値化処理部
１０５  ２値化テーブル
【図１】
0004571758.tif 000002
【図２】
0004571758.tif 000003
【図３】
0004571758.tif 000004
【図４】
0004571758.tif 000005
【図５】
0004571758.tif 000006
【図６】
0004571758.tif 000007
【図７】
0004571758.tif 000008
【図８】
0004571758.tif 000009
【図９】
0004571758.tif 000010
【図１０】
0004571758.tif 000011
【図１１】
0004571758.tif 000012
【図１２】
0004571758.tif 000013
【図１３】
0004571758.tif 000014