(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アドレス情報を含み、また複数のグレイレベルを有する、郵便物のディジタル画像を、おのおのが１つのビットによってコード化される画素を有する２値画像に、前記２値画像からアドレス情報を自動的に読み取るために変換する方法であって、該方法は、
ａ）複数の異なる並列２値化工程を前記ディジタル画像内の現在の各画素に適用する工程と、
ｂ）前記ディジタル画像内の現在の各画素を、２値画像の対応する現在の画素を得るための多数決の原理に基づいて、異なる並列２値化工程によって得られる２進値にコード化する工程とを含み、
前記複数の異なる並列２値化工程のうちの１つは、郵便物の合成画像へのバックプロパゲーション法から習得される、ニューロンに対する１セットの重みを有するニューラルクラシファイアであり、前記ニューラルクラシファイアは、ディジタル画像（Ａ）内の前記現在の画素の環境を特徴付けるデータのベクトルを２進値に変換し、
ディジタル画像（Ａ）内の前記現在の画素の前記環境を特徴付けるデータの前記ベクトルは、ディジタル画像内の現在の画素のグレイレベル、ディジタル画像内の現在の画素の別の近傍における現在の画素の周りの平均的なグレイレベル、ディジタル画像内の現在の画素の別の近傍における画素のグレイレベルの最大偏差、ディジタル画像内の現在の画素の別の近傍における画素のグレイレベルの標準偏差、ディジタル画像内の現在の画素の近傍におけるローカルコントラストレベル、およびディジタル画像内の現在の画素の近傍における４つの方向に関する勾配に基づいている、方法。
【請求項２】
ニューラルクラシファイアのニューロンについて多数の異なる重みセットを構成するために、ニューラルクラシファイアが、バックプロパゲーションによる複数の学習段階を経験し、これら様々な重みセットが、自動郵便処理装置内のメモリに保留され、また、郵便物の特定バッチについてディジタル化した画像を２値化するべく、装置内でこれらの重みセットが選択的にリカバリされることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像を、各画素が１ビットでコーディングされた２値画像に変換する方法に関する。これは、自動郵便処理装置に特に用いられている。
【０００２】
【従来の技術】
郵便の自動処理においては、スタックから郵便物を取るためのユニットと、これらの郵便物を保存するためのユニットとの間にカメラを設けることが通常であり、このカメラは、その郵便を届ける宛先が印刷されている各郵便物の表面から複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像を生成する。この複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像は、宛先の特徴の自動認識と、その後の宛先の自動読み出しを行い、下流にある分類ユニットを操作するために使用される。
【０００３】
２値画像、すなわち各画素に１ビットがコーディングされている画像に対して、自動文字認識工程が適用される。通常、複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像には、各画素に１バイト、つまり８ビットがコーディングされている。
【０００４】
これまで、複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像を２値画像に変換するために、郵便処理セクタは複数階調のグレイレベルと、各画素の特定の近傍内にローカルコントラストレベルとを持ったディジタル画像の各画素について、算出した動的しきい値による処理を利用して、上記コントラストレベルにより、２値化画像内の対応する画素のコーディングについて、画素のグレイレベルと比較するローカルしきい値を計算することを可能としていた。例えば、現在の画素のグレイレベルがこの画素のローカルコントラストレベルよりも低い、またはこれと等しい場合、対応する２値画像の画素は白、逆の場合には黒となる。従って、２値画像の画素は黒か白のみである。複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像を２値化するための別の工程もある。例えば、静的しきい値工程によれば、２値化する画像の各画素のグレイレベルが、固定しきい値と比較される。あるいは、勾配、ラプラス演算子、標準偏差等のような演算子を用いたその他の工程もある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
郵便の分野において、郵便物上に印刷された文字は、郵便物上の宛先の印刷に関する各国の地域的な慣習と、使用される印刷サポートの相違とにより非常に様々である。幅広い種類の郵便物に同じ２値化工程を適用することにより、２値画像の質に大きな違いが生じる。これでは、複数階調のグレイレベルを持つ画像の本来の幾何学構造、または文字の関係性を常に維持することができない。文字どうしが非常に接近している場合におけるその相互のつながりと、文字が異常に太い場合におけるその白抜けは、常に２値画像に反映されるわけではない。同様に、文字形状の要素特性を構成する弱いコントラストも、常に２値画像内で再現されるものではないため、その２値画像内で文字印刷サポート上の汚れが再現されてしまう可能性がある。
【０００６】
従って本発明の目的は、上述した欠点を改善するための、複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像を２値画像に変換する方法を提案することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そのため、本発明の課題は、複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像の現在の画素（Ｐ）の各々に、この現在の画素についての２進値を出力として受け渡す異なる複数の並列２値化工程（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３）を適用することと、複数階調のグレイレベルを持ったディジタル画像の各現在の画素について、様々な２値化工程によって受け渡された２進値を組み合わせること（Ｔ４）から構成される、複数階調のグレイレベルを持ったディジタル画像（Ａ）を各画素が１ビット以上にコーディングされた画像（Ｆ）に変換する方法である。これにより、前記２値画像に対応する画素を構成する２進値が得られる。
【０００８】
このマルチプロセスアプローチにより、郵便物の複数階調のグレイレベルを持ったディジタル画像内に含まれる文字の印刷の多様性について最良の考慮を行うことが可能になる。２値化処理の出力における２進値どうしを組み合わせることにより、処理する郵便物の特定の特性の関数として、２値画像内の画素に明確なコーディングを適用できるようになる。
【０００９】
２値化工程には、動的または静的しきい値タイプの帯域工程、微分器タイプの計算演算子（勾配、ラプラス）を用いた高域工程、積分器タイプの計算演算子を用いた低域工程が含まれる。
【００１０】
本発明による方法の特定の特徴によれば、これらの２値化工程の１部分は、ニューラルクラシファイアによって実行される。２値化するディジタル画像の各画素について、ニューラルクラシファイアは、この画像中で、この画素の環境を特徴付ける値のベクトルを備えている。また特徴値のベクトルに基づいて、ニューラルクラシファイアはこの画素について２値を生成する。ニューラルクラシファイアを、様々な種類の郵便物を同一の１つの装置で処理する際に使用することは特に有益である。これは、ニューラルクラシファイアについて多数のニューロン重みセットを構成するように、郵便に特有な、様々な種類の特徴を示す数束の郵便物を用いてニューラルクラシファイアをトレーニングする学習段階を実行すれば十分だからである。これら様々なニューロン重みセットを自動郵便処理装置に保存することで、このタイプの郵便物に最適なニューロン重みセットをローディングすることにより、特定タイプの郵便物に対して２値化工程を容易に適用することができるようになる。
【００１１】
以下に、本発明による方法とその実現についてより詳細に説明する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像を本発明による２値画像に変換する方法は、自動郵便処理装置内で実現されることを特に意図している。
【００１３】
以下においては、複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像は、１ミリ毎に特定の画素密度、例えば両方向において１ミリ毎に８画素の密度を持つ画素の平方格子として生成された画像と考える。この画像の各画素は、例えば８ビットにコーディングされているため、合計で２５６グレイレベルのダイナミックレンジが得られる。
【００１４】
図１においては、複数階調のグレイレベルＡを持ったディジタル画像の２値画像Ｆへの変換は、画像Ａ上においてパイプラインモードで実行されるＴ１、Ｔ２、Ｔ３のような異なるいくつかの２値化工程を並列適用することにより、本発明の方法に従って達成される。各２次工程は、２値中間画像を出力として受け渡し、工程Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３によってそれぞれ生成された２値画像の画素Ｂ、Ｅ、Ｄが決定工程Ｔ４において組み合わされ、その結果、画素が白または黒に限定された２値画像Ｆが得られる。
【００１５】
追加の形態素フィルタリング工程Ｔ５を画像Ｆに適用して、画像Ｆよりも上質の画像Ｇを生成することができる。特にこの工程Ｔ５によって、画像Ｆの背景とアウトラインの両方から、また、この画像画素の２つのカテゴリ間の境界から、白画素および黒画素を除去することが可能になる。
【００１６】
一般に、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３のような２値化工程の各々は、画像Ａの全ての画素に適用される反復工程であり、また、２値化工程の反復中に生成されている画像Ａの現在の画素をＰで示す。
【００１７】
並列化が可能な２値化工程は、帯域タイプのもの、すなわち広域または低域タイプのものである。図１に示す２値化工程は、ふたつの帯域タイプの工程である、Ｔ３のような静的なしきい値工程、または、Ｔ２のような動的なしきい値によるローカルコントラスト工程である。静的なしきい値工程においては、現在の画素のグレイレベルが固定されたしきい値と単純に比較される。それは例えば白画素または黒画素にそれぞれ対応しており、２値画像Ｄ内の対応する画素に０または１の値を割り当てる。動的なしきい値の原理は既に上述したとおりである。
【００１８】
本発明による方法の原理は、画像Ａの各画素について、多数の異なる２値化工程によって並列に生成されたいくつかの２進値である１または０、すなわち画像Ｂ、Ｅ、Ｄにおいて対応している画素を得ることと、これらの２進値１または０を総合することによって、２値画像Ｆにおいて対応している画素に１または０の値を定めてコーディングすることである。この２進値の総合により、処理されるべき郵便物のタイプに従って、あれこれある２値化工程を選ぶことが可能になり、その結果として２値画像Ｆが得られることが理解されるだろう。さらにこの総合は、多数決の原理にも基づいてもよい。
【００１９】
本発明による方法では、特定の並列２値化工程をニューラルクラシファイアによって実行することができる。特に図１で見られるように、工程Ｔ１の出力はニューラルクラシファイアの出力である。これ以降の説明を簡素化するために、中央に現在の画素Ｐが配置された画素の平方行列を、画像Ａ内の現在の画素Ｐの近傍と表現する。図２は、画素１から８のような９×９画素をもつ平方行列から成る画素Ｐの近傍を示している。
【００２０】
ニューラルクラシファイアは、１つまたはそれ以上の隠れ層を備えたＭＬＰタイプ（多層パーセプトロン）であってよい。このニューラルクラシファイアの動作の原理は２進値に翻訳することであり、データのベクトルは画像Ａの現在の画素Ｐの環境を特徴づけている。例証の方法により、このニューラルクラシファイアは、計算原始関数Ｐ０からＰ９によって抽出した、現在の画素Ｐの１０個のデータ特徴を適用した１０個のニューロンを持つ入力層を備えることができる。計算原始関数について、以下に非限定的な例証の方法で説明する。
【００２１】
原始関数Ｐ０は単純に現在の画素Ｐのグレイレベルを抽出する。この既知数は２５６のグレイレベルの１つと対応し、また、１バイトにコーディングされる。
【００２２】
原始関数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３はそれぞれ、概して３×３画素、７×７画素、１３×１３画素の行列である、画像Ａ内で画素Ｐ周辺の別の近傍についての平均グレイレベルを計算する。
【００２３】
原始関数Ｐ４、Ｐ５はそれぞれ、概して７×７画素、１３×１３画素の行列である、画像Ａ内で画素Ｐの別の近傍における画素のグレイレベルの最大偏差を計算する。
【００２４】
原始関数Ｐ６、Ｐ７は、概して７×７画素、１３×１３画素の正方行列である、画素Ｐの別の近傍における画素のグレイレベルの標準偏差を計算する。
【００２５】
原始関数Ｐ８は、概して１３×１３画素の行列である画素Ｐの近傍のローカルコントラストレベルを計算する。ここで、この原始関数の１部分は、２値化工程Ｔ２と関連している。
【００２６】
最後に、原始関数Ｐ９は、概して３×３画素の行列である画素Ｐの近傍での４方向にかけての勾配を計算する。
【００２７】
ニューラルクラシファイアのニューロンの重みは、合成した２値画像からのバックプロパゲーションの方法に従って求めることができる。ニューロンのネットワークを所望の方向に向けるべく、これらの画像は合成されている。例えば、太い文字が白抜けになることを避けるために、太い文字を表すような合成画像を高い割合で使用する。順調にいった場合、これらの画像は実際の郵便の見本例と調和がとれている。各々の重みセットが、処理される特定タイプの郵便物に特に適用されるようにするためには、クラシファイアのニューロンについて複数の重みセットを構成するべく、複数の学習段階を実行することが有利である。並列工程Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３は、ＡＳＩＣ回路内で実現することができ、また、これらは全てパラメータ化することができる。郵便処理装置の使用段階において、工程Ｔ２、Ｔ３の様々なしきい値パラメータ、原始関数Ｐ０からＰ９の様々な計算パラメータ、工程Ｔ１のニューラルクラシファイアのニューロンの様々な重みセットを自動郵便処理装置内のメモリに保留しておくことができるため、郵便物の特定のバッチ上で２値化工程を開始する前にＡＳＩＣ回路をパラメータ化するべく、これらを選択的にリカバリすることが可能であると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明による方法の略線図を示す図である。
【図２】  複数階調のグレイレベルを持つディジタル画像の９×９のウィンドウを示す図である。
【図１】
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【図２】
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