(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙面上に形成されている文字情報をデジタル化して多値画像情報として取り込むスキャナ手段と、画像処理演算を行う演算処理手段と、前記画像情報と前記演算処理手段による画像処理結果とを格納する画像記憶手段と、を備える画像処理装置において、前記スキャナ手段による入力によって生じる文字境界領域を分離する分離手段と、前記文字境界領域を二値化処理する第１の二値化手段と、前記文字境界領域以外の領域を二値化処理する第２の二値化手段と、二値化処理後に前記文字境界領域の凹凸を平滑化して補正する補正手段と、を有する画像処理装置であって、
前記第１の二値化手段は、前記文字境界領域に関して水平、垂直、±４５度方向毎に注目画素から確定画素までに分布する非確定画素を近傍領域として、その近傍領域の平均濃度値に応じて設定された閾値に基づいて文字と背景とに二値化処理し、
水平、垂直、±４５度方向毎の前記二値化結果に対し、前記近傍領域の濃度値と文字画像の濃度勾配に基づく一次微分値である抽出結果を重み付けして、二値化結果が文字であるすべての方向の一次微分値の合計値と二値化結果が背景であるすべての方向の一次微分値の合計値とを比較して大きいほうを最終二値化結果としての文字または背景として決めるために投票処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記分離手段は、一次微分値と濃度値の情報を特徴量として用いて、前記文字境界領域の分離を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記分離手段は、入力画像の一次微分−濃度平面を用いて、ＬＢＧアルゴリズムにより前記文字境界領域の分離を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の二値化手段は、前記文字境界領域を、前記スキャナ手段による入力によって生じる文字濃度断面情報を用いて二値化処理することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２の二値化手段は、近傍の前記文字境界領域の二値化処理結果を用いて二値化処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記補正手段は、前記二値化処理後の画像の前記文字境界領域に生じる凹凸を検出して埋めることにより平滑化を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記文字境界領域を分離して、該分離された領域ごとに二値化処理を切り替えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の二値化手段は、前記文字境界領域を、前記スキャナ手段による入力によって生じる文字濃度断面とその形状の情報とを用いて二値化処理することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
スキャナ入力の多値文字画像について、前記スキャナ入力によって生じる文字境界領域を分離する分離ステップと、前記分離された文字境界領域を二値化処理する第１の二値化ステップと、前記文字境界領域以外の領域を二値化処理する第２の二値化ステップと、該二値化処理後に前記文字境界領域の凹凸を平滑化して補正する補正ステップと、を有する画像処理方法であって、
前記第１の二値化ステップでは、前記文字境界領域に関して水平、垂直、±４５度方向毎に注目画素から確定画素までに分布する非確定画素を近傍領域として、その近傍領域の平均濃度値に応じて設定された閾値に基づいて文字と背景とに二値化処理し、
水平、垂直、±４５度方向毎の前記二値化結果に対し、前記近傍領域の濃度値と文字画像の濃度勾配に基づく一次微分値である抽出結果を重み付けして、二値化結果が文字であるすべての方向の一次微分値の合計値と二値化結果が背景であるすべての方向の一次微分値の合計値とを比較して大きいほうを最終二値化結果としての文字または背景として決めるために投票処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
前記分離ステップは、一次微分値と濃度値の情報を特徴量として用いて、前記文字境界領域の分離を行うことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記分離ステップは、入力画像の一次微分−濃度平面を用いて、ＬＢＧアルゴリズムにより前記文字境界領域の分離を行うことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記第１の二値化ステップは、前記文字境界領域を、前記スキャナ入力によって生じる文字濃度断面情報を用いて二値化処理することを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記第２の二値化ステップは、近傍の前記文字境界領域の二値化処理結果を用いて二値化処理を行うことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記補正ステップは、前記二値化処理後の画像の前記文字境界領域に生じる凹凸を検出して埋めることにより平滑化を行うことを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記文字境界領域を分離して、該分離された領域ごとに二値化処理を切り替えることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記第１の二値化ステップは、前記文字境界領域を、前記スキャナ入力によって生じる文字濃度断面とその形状の情報とを用いて二値化処理することを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および方法に関し、特に、文字認識処理のための文字画像二値化処理を行う画像処理装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文書のデジタル化が進み、紙面上に形成されている文字情報をデジタル化して画像情報として保存することが多くなった。しかし、ビットマップなどの形式の画像情報ではデータ量が大きく、さらに文書（画像情報）の編集が困難なため、文字コードに変換することが望まれている。
【０００３】
そこで、文字画像を読み取って文字コードに変換するＯＣＲ（Optical Character Reader：光学式文字読み取り装置）が利用されるが、ＯＣＲによって文字コードに変換する処理を行う際には、文字画像ごとに切り出して、その１文字画像を正規化して、文字境界領域のエッジの方向をもとに認識するので、スキャナなどの入力装置でデジタル化した多値の文字画像を、まず、文字画素の位置を特定するために文字画素と背景画素に分離する処理が必要となる。
【０００４】
スキャナ入力によって多値化された文字画像を入力として二値化処理し、二値表現された文字画像を出力する処理が必要となる。一般的な文字画像二値化処理を行う装置の構成を図２７に示す。この装置は、紙面上に形成されている文字情報をデジタル化して多値表現の画像データとして読み取るスキャナ部１、スキャナ部１で読み込んだ多値画像データや画像処理後の画像データを保存する画像記憶部２、入力された多値画像データを二値化処理するＣＰＵ（信号処理部）３、二値表現されている文字画像データをもとに文字認識処理を行うＯＣＲ４で構成される。また、図２７の矢印は、画像情報の流れを示している。
【０００５】
処理の流れは以下のようなものである。スキャナ部１で読み込んだ多値文字画像を、一旦、画像記憶部２に保存する。次に、その多値文字画像に対し、ＣＰＵ３において、スキャナ入力によって生じる文字の境界領域を分離する処理を行い、文字境界領域の分離画像を画像記憶部２に保存する。画像記憶部２に保存している入力多値文字画像と、ＣＰＵ３において画像処理して作成した文字境界領域の分離画像とをもとに、ＣＰＵ３において入力多値文字画像に対して、順に、二値化処理と、文字境界領域の平滑化処理と、を行う。この二値化処理および文字境界領域平滑化処理の結果、得られる二値文字画像データを、再び画像記憶部２に保存する。画像記憶部２に二値文字画像を保存した後、ＯＣＲ４は、この二値文字画像を入力として文字認識処理を行う。ＯＣＲ４内では、単純閾値で二値化するようになっているので、文字領域と判断された画素を濃度値２５５、背景画素と判断された画素を濃度値０とした８ｂｉｔの画像を文字認識の対象画像としてＯＣＲ４に送る。
【０００６】
文字や文書画像を二値化処理する従来技術として、特開２０００−３３３０２２号公報は、画像の二値化方法および装置並びに記憶媒体について開示している。また、特開平５−２８２４９４号公報は、画像データの二値化装置について開示している。また、特開平１０−３０８８７１号公報は、二値化方法および文字読み取り装置について開示している。これらの従来技術は、文字や文書画像を対象とした二値化方法および装置であるが、二値化処理を行う際の情報として、濃度情報を用いて行っている。
【０００７】
そのために、入力装置、特にスキャナで読み取った文字画像は、スキャナ特性によって、元が二値の文字情報でも、ＣＣＤの読み取りやＭＴＦ特性によって多値化し、特に、濃度勾配が急な文字境界領域で濃度断面がなまる。スキャナ特性は個々のスキャナ装置で固有のものであり、濃度断面のなまる度合いはスキャナごとに異なるため、多値化された文字画像では、濃度値のエッジの傾きが変化する。特に、なまる度合いが急なスキャナ入力の多値化画像の濃度断面部では、中間濃度になりやすい。二値化処理の際、その中間濃度領域に分布する画素の二値化判断が難しく、従来の二値化手法では、この境界領域の二値化判断を誤ることにより文字画像が潰れたり掠れたりするという問題がある。
【０００８】
また、濃度断面のなまる度合いは、局所的な領域情報、例えば、太い文字線に囲まれた領域は、背景領域であっても濃度値が近傍の文字領域の影響を受けて高くなるので、大きくなる傾向がある。スキャナ入力によって濃度断面がなまり、濃度断面がなまった結果生じる領域は主に文字境界領域で、文字画素から背景画素へまたは背景画素から文字画素へと遷移する領域なので、文字画素と背景画素が混在する。
【０００９】
また、特に、低解像度の影響でサンプリングが荒くなり、デジタル化する際に特に濃度変化の大きい文字境界領域において濃度値のばらつきが生じやすくなる。図２８に、解像度の異なる多値画像の二値化処理において、多値画像の解像度の違いにより二値化処理後の画像に文字境界領域において凹凸が生じる様子を示す。左側は、スキャナによって高解像度で取り込まれた画像を示す。右側は、スキャナによって低解像度で取り込まれた画像を示す。特に、右側上図の低解像度画像では、サンプリング間隔が大きいので、文字境界領域の急な濃度勾配を表現できず、濃度のばらつきが生じている。これらの画像を単純閾値（濃度値１２８、※１画素８ｂｉｔ表現）で二値化処理した結果が下段の図である。このように、特に低解像度の画像では、文字境界領域の急な濃度勾配を表現できないことから、従来の二値化手法での二値化後の画像では凹凸が生じやすい。
【００１０】
スキャナ入力した多値文字画像に対し濃度情報のみを用いて二値化すると、前述したように、スキャナ特性によって生じる濃度断面のなまる度合いが局所的に異なるので、二値化処理の結果、文字が潰れたり掠れたりし、ＯＣＲ認識率が低下するという問題があった。従来の二値化手法では、スキャナ入力によって生じる濃度断面がなまり、濃度断面がなまった結果生じる領域で二値化判定を誤っていることが多かった。濃度断面がなまった結果生じる領域に対して誤判定しにくい二値化処理方法および装置がＯＣＲ認識率向上のために望まれている。
【００１１】
また、前述したように低解像度入力によって文字境界領域で凹凸が表れやすくなり、ＯＣＲ認識率が低下するという問題があった。ＯＣＲは、文字画像の境界領域の文字の境界の方向を検出して認識を行う。ＯＣＲ認識率を向上させるために、認識するための特徴量にしている、従来方法では二値化処理の誤判定が多い、文字境界領域の情報を忠実に二値化することのできる方法および装置が求められている。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、かかる問題点に鑑みてなされたものであり、ＯＣＲでの文字認識処理のために、多値文字画像から二値文字画像を出力する二値化処理において文字境界領域をできる限り忠実に二値化し、ＯＣＲ認識率を向上させることのできる画像処理方法および装置を提供することを目的とする。
【００１３】
請求項１記載の発明は、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に対し、文字の局所的な情報である濃度断面の情報を二値化判定に用いることによって、文字境界領域の二値化誤判定を抑え、ＯＣＲ認識率を向上させることを目的とする。
【００１４】
文字画像はコントラストが高いので、特にスキャナ入力の文字画像は文字の境界領域が劣化してなまりやすくなる。スキャナ入力によって生じる文字の境界領域は、文字線の局所的な位置情報やフォントの太さによっても文字の境界領域が劣化の度合いが近傍領域の濃度情報に影響を受けて変化するので、特に全画素に対し単一に濃度値の閾値を設定する従来の方法では二値化後の文字の潰れや掠れが生じていた。請求項２記載の発明は、文字の境界領域の二値化誤判定を防止するため、スキャナ入力によって生じる文字の境界領域を抽出し、この領域に適した二値化を行い、ＯＣＲの認識率を向上させることを目的とする。
【００１５】
文字画像はコントラストが高いので、特にスキャナ入力の文字画像は文字の境界領域が劣化してなまりやすくなる。スキャナ入力によって生じる文字の境界領域は、文字線の局所的な位置情報やフォントの太さによっても変わるので、特に、特に全画素に対し単一に濃度値の閾値を設定する従来の方法では二値化後の文字の潰れや掠れが生じていた。請求項３記載の発明は、二値化の判定に困難な画素に対しＬＢＧアルゴリズムを用いることによって、効率良く分離を行って、このスキャナ入力によって生じる文字境界領域を抽出し、この領域に適した二値化処理を行い、ＯＣＲの認識率を向上させることを目的とする。
【００１６】
スキャナ入力によって生じる文字境界領域は、文字画素と背景画素が混在する。請求項４記載の発明は、その領域を二値化処理するために、１濃度断面ごとに局所的な二値化閾値を設けて１濃度断面ごとに二値化処理を行い、局所的な二値化閾値の設定によって、二値化後の文字画像の潰れや掠れを防ぎ、ＯＣＲの認識率を向上させることを目的とする。
【００１７】
請求項５記載の発明は、スキャナ入力によって生じる文字境界領域が二値化された画像に対し、文字の内側の領域と背景領域とを近傍の二値化結果を用いて安定して二値化処理することを目的とする。
【００１８】
ＯＣＲで文字認識を行いたい場合、特に、低解像度の影響により、二値化処理後に文字境界領域に生じる凹凸によって誤認識することがある。請求項６記載の発明は、二値化後の文字画像に対し、境界領域に生じる凹凸を文字境界領域の平滑化で除去することによって、ＯＣＲの認識率を向上させることを目的とする。
【００１９】
スキャナ入力によって生じる文字の境界領域は、スキャナ特性や文字フォントの影響により文字境界領域が劣化してなまりやすくなる。スキャナなどで読み込んだ文字画像は、文字近傍領域の影響も受けるので、文字領域や背景領域でも濃度値の値が大きく異なる。スキャナ入力の画像に対して、全画素に単一の濃度の閾値を設定して二値化すると、文字が潰れや掠れの原因になる。請求項７記載の発明は、検知手段より、スキャナ入力によって生じる文字境界領域を分離して領域ごとに二値化処理を切り替えることによって、二値化後の文字境界電子領域での二値化誤判定を抑え、ＯＣＲの認識率を向上させることを目的とする。
【００２０】
スキャナ入力によって生じる文字境界領域は、文字画素と背景画素が混在する。請求項８記載の発明は、その領域を二値化するために、１断面ごとに局所的な二値化閾値を設けて１濃度断面ごとに二値化処理を行う。濃度断面の形状を用いて局所的な二値化閾値の設定を行うことによって、二値化後の文字画像の潰れや掠れを防ぎ、ＯＣＲの認識率を向上させることを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するために、請求項１記載の発明は、紙面上に形成されている文字情報をデジタル化して多値画像情報として取り込むスキャナ手段と、画像処理演算を行う演算処理手段と、画像情報と演算処理手段による画像処理結果とを格納する画像記憶手段と、を備える画像処理装置であって、スキャナ手段による入力によって生じる文字境界領域を分離する分離手段と、文字境界領域を二値化処理する第１の二値化手段と、文字境界領域以外の領域を二値化処理する第２の二値化手段と、二値化処理後に文字境界領域の凹凸を平滑化して補正する補正手段とを有する画像処理装置であって、第１の二値化手段は、文字境界領域に関して水平、垂直、±４５度方向毎に注目画素から確定画素までに分布する非確定画素を近傍領域として、その近傍領域の平均濃度値に応じて設定された閾値に基づいて文字と背景とに二値化処理し、水平、垂直、±４５度方向毎の前記二値化結果に対し、近傍領域の濃度値と文字画像の濃度勾配に基づく一次微分値である抽出結果を重み付けして、二値化結果が文字であるすべての方向の一次微分値の合計値と二値化結果が背景であるすべての方向の一次微分値の合計値とを比較して大きいほうを最終二値化結果としての文字または背景として決めるために投票処理を行うことを特徴としている。
【００２２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、分離手段は、一次微分値と濃度値の情報を特徴量として用いて、文字境界領域の分離を行うことを特徴としている。
【００２３】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、分離手段は、入力画像の一次微分−濃度平面を用いて、ＬＢＧアルゴリズムにより文字境界領域の分離を行うことを特徴としている。
【００２４】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、第１の二値化手段は、文字境界領域を、スキャナ手段による入力によって生じる文字濃度断面情報を用いて二値化処理することを特徴としている。
【００２５】
請求項５記載の発明は、請求項１記載の発明において、第２の二値化手段は、近傍の文字境界領域の二値化処理結果を用いて二値化処理を行うことを特徴としている。
【００２６】
請求項６記載の発明は、請求項１記載の発明において、補正手段は、二値化処理後の画像の文字境界領域に生じる凹凸を検出して埋めることにより平滑化を行うことを特徴としている。
【００２７】
請求項７記載の発明は、請求項１記載の発明において、文字境界領域を分離して、分離された領域ごとに二値化処理を切り替えることを特徴としている。
【００２８】
請求項８記載の発明は、請求項１記載の発明において、第１の二値化手段は、文字境界領域を、スキャナ手段による入力によって生じる文字濃度断面とその形状の情報とを用いて二値化処理することを特徴としている。
【００２９】
請求項９記載の発明は、スキャナ入力の多値文字画像について、スキャナ入力によって生じる文字境界領域を分離する分離ステップと、分離された文字境界領域を二値化処理する第１の二値化ステップと、文字境界領域以外の領域を二値化処理する第２の二値化ステップと、二値化処理後に文字境界領域の凹凸を平滑化して補正する補正ステップとを有する画像処理方法であって、第１の二値化ステップでは、文字境界領域に関して水平、垂直、±４５度方向毎に注目画素から確定画素までに分布する非確定画素を近傍領域として、その近傍領域の平均濃度値に応じて設定された閾値に基づいて文字と背景とに二値化処理し、水平、垂直、±４５度方向毎の二値化結果に対し、近傍領域の濃度値と文字画像の濃度勾配に基づく一次微分値である抽出結果を重み付けして、二値化結果が文字であるすべての方向の一次微分値の合計値と二値化結果が背景であるすべての方向の一次微分値の合計値とを比較して大きいほうを最終二値化結果としての文字または背景として決めるために投票処理を行うことを特徴としている。
【００３０】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の発明において、分離ステップは、一次微分値と濃度値の情報を特徴量として用いて、文字境界領域の分離を行うことを特徴としている。
【００３１】
請求項１１記載の発明は、請求項９記載の発明において、分離ステップは、入力画像の一次微分−濃度平面を用いて、ＬＢＧアルゴリズムにより文字境界領域の分離を行うことを特徴としている。
【００３２】
請求項１２記載の発明は、請求項９記載の発明において、第１の二値化ステップは、文字境界領域を、スキャナ入力によって生じる文字濃度断面情報を用いて二値化処理することを特徴としている。
【００３３】
請求項１３記載の発明は、請求項９記載の発明において、第２の二値化ステップは、近傍の文字境界領域の二値化処理結果を用いて二値化処理を行うことを特徴としている。
【００３４】
請求項１４記載の発明は、請求項９記載の発明において、補正ステップは、二値化処理後の画像の文字境界領域に生じる凹凸を検出して埋めることにより補正を行うことを特徴としている。
【００３５】
請求項１５記載の発明は、請求項９記載の発明において、文字境界領域を分離して、分離された領域ごとに二値化処理を切り替えることを特徴としている。
【００３６】
請求項１６記載の発明は、請求項９記載の発明において、第１の二値化ステップは、文字境界領域を、スキャナ入力によって生じる文字濃度断面とその形状の情報とを用いて二値化処理することを特徴としている。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３８】
［第１の実施例］
図１は、本発明の第１の実施の形態における画像処理方法を示す図である。この画像処理は、ＣＰＵ（信号処理部）が行う処理である。本画像処理方法は、順に、入力である多値文字画像Ｉ１に対しての文字境界領域の抽出処理１０１、多値文字画像Ｉ１と文字境界領域の抽出処理後に得られる文字境界領域の分離画像Ｉ２とを元にした文字境界領域の二値化処理１０２、文字境界領域の二値化処理後の画像に対する文字境界領域以外の領域の二値化処理１０３、および、上記二値化処理後の出力画像に対する文字境界領域の補正処理１０４を行い、二値文字画像Ｉ３を出力するものである。
【００３９】
文字境界領域の抽出処理１０１では、スキャナ入力によって生じる文字の境界領域を、（濃度値曲線の）一次微分などの特徴量を元に分離する。
【００４０】
文字境界領域の二値化処理１０２では、スキャナ入力によって生じる文字の境界領域に注目し、局所的に判定用閾値を変化させて二値化処理を行う。図１１に、スキャナから取り込んだ明朝体とゴシック体の文字画像の例とその二値化結果の例を示す。図１１において、上部の画像は原画像を示す。中央の上下の図は、原画像の濃度断面上の濃度分布を示している。下部の画像は、濃度分布上に示した閾値Ａと閾値Ｂそれぞれで二値化処理した結果の画像を示している。この処理では、図１１のように、対象文字画像の横方向にラスタ走査を行い、濃度断面を横方向ごとに設定する。文字境界領域であるエッジ部は、前述した文字境界領域の抽出処理１０１によって分離した結果の画像を用いている。
【００４１】
中央図の閾値Ａは、８ｂｉｔ画像の中間の濃度値である１２８を単純閾値としたものである。それに対し、閾値Ｂは、文字境界領域の抽出処理１０１において、文字境界領域であるエッジ部と判断された領域（中央図上段の点線部）に、その最大濃度画素と最小濃度画素の中間値に設定されたものである。その他の文字境界領域であるエッジ部に対しても、同様に、閾値Ｂを設定する。図１１下部画像は、以上の処理を横方向に全走査した後の二値化処理結果である。図１１下部画像を参照してわかるように、全体の画像から単純閾値Ａを設定して二値化を行うと、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に対し、文字線が細い明朝体では掠れが生じ、文字線が太いゴシック体では潰れが生じている。それに対し、１濃度断面（エッジ部）ごとに局所的な閾値Ｂを設定した方法では、全濃度断面の山と谷を再現できるので、文字の掠れや潰れが生じにくくなっている。
【００４２】
なお、実際にはこの二値化処理１０２では、文字境界領域であるエッジ部のみを二値化するが、従来の単純閾値による手法と比較するために、文字境界領域以外の画素は閾値Ａで二値化した例を示している。
【００４３】
文字境界領域以外の領域の二値化処理１０３では、上記１０２の処理においてスキャナ入力によって生じる文字境界領域が二値化されているので、文字線の内部領域と背景領域とを、その近傍の二値化されたスキャナ入力によって生じる文字境界領域の情報を利用し統合させることによって、安定して二値化処理する。
【００４４】
文字境界領域の補正処理１０４では、特に低解像度の影響でサンプリングが荒くなり、デジタル化する際に特に濃度変化の大きい文字境界領域で、濃度値のばらつきが生じやすくなる文字境界領域に対しての補正処理を行う。低解像度の画像では文字境界領域の急な濃度勾配を表現できないことから二値化後画像で凹凸が生じやすいので、二値化処理後の文字画像に対し、境界領域に生じる凹凸を文字境界領域の平滑化処理で除去する。
【００４５】
図２は、図１に示される本発明の画像処理方法の基本構成を基にした二値化処理の流れを示す図である。図１における文字境界領域抽出処理１０１に対し、図２の処理では、非確定画素の分離処理２０１を行う。入力画像として、スキャナ部で取り込んだ多値文字画像に対し、文字境界領域において、近傍の濃度変化が急で、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布する画素を非確定画素Ｐ１とし、文字境界領域以外において、近傍の濃度変化が平坦な領域に分布する画素を確定画素Ｐ２として分離処理を行う。
【００４６】
図１２に、非確定画素の分離処理２０１を施した画像の図を示す。左側の図はスキャナ入力によって取り込んだ多値文字画像の例であり、その原画像に対し、非確定画素の分離処理２０１を施した画像が右側の図である。非確定画素Ｐ１は白で、確定画素Ｐ２は黒で示されている。右図のように、非確定画素Ｐ１はスキャナ入力によって生じる文字境界領域なので、スキャナ特性によって生じる文字の滲んだ境界領域に分布している。確定画素Ｐ２は、スキャナ入力によって生じる文字境界領域以外の領域なので、文字線の内側の領域と、文字の影響がない背景領域とに分布している。主に文字境界領域に分布する画素を非確定画素Ｐ１と定義する。文字の影響がない背景領域に分布する画素と文字線の内側の領域を確定画素Ｐ２と定義する。具体的な分離方法として、非確定画素Ｐ１は近傍の濃度変化が急なことを利用して、濃度の一次微分特性を特徴量として分離処理を行う。入力の多値文字画像に対してエッジ検出フィルタをかけて一次微分の強度を算出する。この一次微分の強度に閾値を設けて閾値以上の画素を非確定画素Ｐ１、閾値未満の画素を確定画素Ｐ２として文字境界領域の分離画像２０８を得る。
【００４７】
次に、文字境界領域の二値化処理１０２として、非確定画素Ｐ１の二値化処理２０２を行う。入力は、スキャナ部で取り込んだ多値文字画像と文字境界領域の分離画像である。多値文字画像は、濃度情報から閾値決定を行うために用いる。文字境界領域の分離画像は、対象画像が、文字境界領域に分布する非確定画素Ｐ１か否かを調べるために用いる。注目している非確定画素を中心に局所的な正方形の近傍領域を設定し、その近傍領域内に分布する画素の平均濃度値を、注目している非確定画素の閾値として用いて二値化処理を行う。
【００４８】
次に、文字境界領域以外の領域の二値化処理１０３として、確定画素Ｐ２の二値化処理２０３を行う。入力として、非確定画素Ｐ１の二値化処理２０２後の、スキャナ入力によって生じる文字境界領域のみが二値化された画像を用いる。この非確定画素Ｐ１が分布する文字境界領域の周辺領域を二値化するために、注目する確定画素の近傍に分布する非確定画素Ｐ１の情報をもとに、確定画素Ｐ２の近傍には文字画素が多いか背景画素が多いか計算して判定を行い、多い方に統合する。
【００４９】
次に、第１の実施例における画像処理方法の文字境界領域の補正処理１０４に対して、文字境界領域の補正処理２０４を行う。入力は、確定画素Ｐ２の二値化処理２０３において全画素二値化された画像を用いる。図１３に示すような、Ｘ方向（横）とＹ方向（縦）の左上の画素からラスタ走査を行って横と縦方向の文字画素の連続領域を検出し、その連続領域の間が狭い場合、その画素を文字画素に埋めることによって横と縦方向の文字境界の凹凸を埋める。図１３では、２と４の例で、黒画素（文字画素）の連続の間に生じている白画素（背景画素）を黒画素（文字画素）に補正する。
【００５０】
次に、図１３に示すようなＸ方向とＹ方向の左上の画素から、横と縦方向の背景画素の連続領域を検出し、その連続領域の間が狭い場合、その画素を背景画素に埋めることによって、横と縦方向の文字境界の凹凸を埋める。図１３では、１と３の例で、白画素（背景画素）の連続の間に生じている黒画素（文字画素）を白画素（背景画素）に補正する。文字画像の境界領域の凹凸を埋めて文字境界領域を補正した二値文字画像を出力する。
【００５１】
また、図３に、図２の画像処理方法とは異なるバリエーションの二値化処理の流れを示す。図２の方法との違いは、確定画素Ｐ２の二値化処理３０３において、入力である多値文字画像Ｉ１と、非確定画素Ｐ１のみの二値化処理画像と、を利用して確定画素Ｐ２を二値化する処理を行う。確定画素Ｐ２は、濃度値が十分高いか十分低いかに分離できるので、図２の手法のように近傍の情報を利用しないで、濃度値に閾値を設けて確定画素Ｐ２の二値化を行う。その他の処理は、図２の方法と同様である。
【００５２】
［第２の実施例］
図４に、第１の実施例で説明した文字境界領域の抽出処理１０１に対し、本発明の第２の実施例における画像処理方法での非確定画素Ｐ１の分離処理を示す。この非確定画素Ｐ１の分離処理では、文字画像の濃度断面から領域を仮定し、多値文字画像Ｉ１を入力として、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布する非確定画素Ｐ１を抽出する。
【００５３】
図１４に文字画像の濃度断面を示す。領域１は、濃度勾配が平坦な背景領域を、領域２は、文字から背景へ／背景から文字への遷移領域を、領域３は、濃度勾配が平坦な文字領域を、領域４は、文字線と文字線に挟まれた狭い背景領域への遷移領域をそれぞれ示している。図１４のような領域があるとまず仮定し、非確定画素Ｐ１が分布する領域２および４を一次微分の強度と濃度情報とをもとに抽出する。一次微分の強度は、一次微分量の算出処理４０１を行って得る。
【００５４】
図１５に一次微分と濃度値の分布を示す。図１４のそれぞれの領域１〜４は、一次微分−濃度値平面で見ると、図１５のように分布する。この平面上で、領域２および４に分布する非確定画素Ｐ１と領域１および３に分布する確定画素Ｐ２を図のような閾値Ｔ１を用いて分離する。この閾値Ｔ１より上の領域を非確定画素Ｐ１の領域、下の領域を確定画素Ｐ２の領域として分離処理を行う。
【００５５】
図４の一次微分−濃度値平面上での閾値Ｔ１の設定処理４０２では、入力である多値文字画像Ｉ１の最大と最小の濃度値の平均値を横方向の座標、縦方向は０座標の点を基準としてその基準点から直線的に区切った線が閾値Ｔ１となる。閾値Ｔ１の決定の際は、上記基準点から直線状に存在する画素の分布を探索し、最小となる２つの直線を求めてその直線を閾値Ｔ１とする。閾値Ｔ１を求めた後、閾値Ｔ１での分離処理４０３によって、入力である多値文字画像Ｉ１から、この一次微分−濃度値平面で閾値Ｔ１よりも上にある領域を非確定画素Ｐ１の領域として抽出する。そして、文字境界領域の分離画像Ｉ２を得る。
【００５６】
［第３の実施例］
図５に、第１の実施例で説明した文字境界領域の抽出処理１０１に対して、第３の実施例における画像処理方法での非確定画素の分離処理の流れを示す。この非確定画素Ｐ１の分離処理は、文字画像の濃度断面から領域を仮定し、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布する非確定画素Ｐ１を抽出する。第２の実施例の図３に示した領域１〜４を、図１５に示す一次微分−濃度値平面上でＬＢＧアルゴリズムを用いて効率的に分離する。
【００５７】
第３の実施例での非確定画素の分離処理において、入力画像は第２の実施例と同じスキャナ入力の多値文字画像Ｉ１であり、最大と最小の一次微分値と、最大と最小の濃度値を抽出する。一次微分の強度は、第２の実施例の一次微分値の算出処理４０１と同様の処理を行って得る。
【００５８】
次に、一次微分−濃度値平面上でのＬＢＧアルゴリズムによるグルーピング処理５０２を行って、非確定画素Ｐ１を分離してゆく。図１５に示している領域を５つに分離するために、５領域の中心となるＬＢＧアルゴリズムの初期点を図１６のように設定する。次に、ＬＢＧアルゴリズムによって全分布点について、５点間との最小距離を算出してどの中心点に最も近いか距離計算し、最近点にグループ化してゆく。図１７に、それぞれの中心点と分布点の距離計算式を示す。一次微分−濃度値平面で濃度値をｘ方向、一次微分値をｙ方向として分布点の座標を（ｘ，ｙ）、それぞれの領域の中心点の座標を（ｘ0 ，ｙ0 ）として、図２１の下部計算式により分布点と中心点との距離計算を行う。グループ化された点でそのグループの中心点を算出し、再び最近点を見つけるため距離計算を行って最近点を探索して再びグループ化する。この中心点の算出演算を繰り返し行い、中心点の移動距離が収束したら処理を終了する。そのとき、領域１、３の中心点にグループ化されている画素を確定画素Ｐ２、領域２、４の中心点にグループ化されている画素を非確定画素Ｐ１として分離する。そして、文字境界領域の分離画像Ｉ２を得る。
【００５９】
［第４の実施例］
図６に、第１の実施例の構成で説明した文字境界領域の二値化処理１０２に対して、本発明の第４の実施例における画像処理方法での非確定画素の二値化処理の流れを示す。この非確定画素二値化処理は、文字境界領域の画素に対し、濃度断面の情報をもとに局所的な二値化を行う。
【００６０】
第４の実施例での二値化処理の入力は、スキャナ入力による多値文字画像Ｉ１と、文字境界領域の分離画像Ｉ２を用いる。
【００６１】
図１８に、文字画像の濃度断面の例を示す。スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布する非確定画素Ｐ１を対象にして、断面の勾配ごとに図のように閾値Ｔ２を設定し、その１濃度断面に属している非確定画素Ｐ１に対し、濃度断面という局所的な線状の情報を用いて二値化処理を行う。
【００６２】
図１９に、非確定画素Ｐ１の近傍領域を示す。文字画像は、２次元画像なので、４方向の濃度断面が存在する。これら４方向のスキャナ入力によって生じる文字境界領域の情報を用いて二値化処理を行う。まず、多値文字画像Ｉ１に対し、図６の方向微分オペレータによる一次微分の計算処理６０１を行う。画像に対し、横方向にラスタ走査を行い、注目する非確定画素Ｐを探索し、その画素Ｐを中心に、方向ごとに重みを付けたフィルタをかけて一次微分値（濃度断面の傾き）を計算する。これは、後で示すどの方向の二値化結果がより有効かを調べるための特徴量として計算する。濃度断面の傾きが大きい方向ほど、より文字境界領域で非確定画素Ｐがどこに分布しているかが明確で、二値化判定に有効だと考えられる。
【００６３】
一次微分算出処理６０１の後、＋４５°方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での二値化結果の取得処理６０２を行う。注目画素Ｐから確定画素Ｐ２までに存在する、その方向に分布する非確定画素Ｐ１を、近傍領域として、その近傍領域ごとに局所的な閾値Ｔ２を設定する。図２０に、図１９の＋４５°方向に分布する近傍領域と判断された非確定画素Ｐ１の濃度分布を示す。１方向ごとに近傍領域の閾値Ｔ２を設定し二値化処理する。
【００６４】
以後、この＋４５°方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での二値化結果の取得処理６０２と同様、方向を変えて同様の処理を行う。水平方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での二値化結果の取得処理６０３、−４５°方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での二値化結果の取得処理６０４、垂直方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での二値化結果の取得処理６０５を順に行い、４方向の方向別の二値化結果を得る。方向ごとの二値化結果に上記の一次微分値である濃度断面の傾きを投票処理６０６によって判定することによって、最終的な二値化結果を得る。全非確定画素Ｐ１と選択された画素に対し、上記処理を行う。この投票処理とは、例えば、水平方向の二値化結果が文字で一次微分値が５０、垂直方向の二値化結果が背景で一次微分値が１００、＋４５°方向の二値化結果が背景で一次微分値が１０、−４５°方向の二値化結果が文字で一次微分値が３５だとする。この場合、文字には水平方向と−４５°方向の一次微分値が投票され８５になり、背景には垂直方向と＋４５°方向の一次微分値が投票され１１０となり、この結果、最終的なこの画素の二値化結果は背景となる。
【００６５】
非確定画素Ｐ１と決定された全画素に対し、横方向のラスタ走査を行い探索し上記の処理を行い、非確定画素の領域のみの二値化画像Ｉ４を得る。
【００６６】
［第５の実施例］
図７に、第１の実施例で説明した文字境界領域以外の二値化処理１０３に対して、本発明の第５の実施例における画像処理方法での確定画素の二値化処理の流れを示す。この確定画素の二値化処理は、近傍の二値化された非確定画素Ｐ１の情報を用いて文字の内側の領域と背景領域に分布する確定画素Ｐ２を二値化処理する。
【００６７】
入力画像は、第１の実施例の非確定画素二値化処理２０２でスキャナ入力によって生じる文字境界領域が二値化されている非確定画素Ｐ１の領域のみの二値化画像Ｉ４を用いる。
【００６８】
確定画素Ｐ２の近傍領域の決定処理７０１によって確定画素Ｐ２の二値化に用いる領域を決定する。図２１に、確定画素Ｐ２の近傍領域を示す。このように注目している確定画素Ｐ２の８近傍画素を探索して、近傍領域として決定する。
【００６９】
近傍領域決定後、投票処理７０２を行って確定画素Ｐ２の二値化処理を行う。近傍領域と決定された場所に分布する二値化された非確定画素Ｐ１の個数を調べて投票し、多く投票された方に統合させて二値化する。また、数が同数の場合は、さらに、確定画素Ｐ２の近傍領域の拡大処理７０３を行い、近傍領域を図２１の右図のように拡大して１６近傍まで探索範囲を広げて同様に投票処理７０２を行い、二値化を行う。対象画像の左上から横方向にラスタ走査して確定画素Ｐ２を探索して上記の処理を行ってゆく。注目している確定画素Ｐ２の近傍領域に確定画素Ｐ２しか存在しない場合、既に処理された確定画素Ｐ２の二値化結果も投票に反映して二値化する。
【００７０】
図２２に、文字境界領域が二値化されており、確定画素Ｐ２は二値化されていない画像に対しての上記の処理の結果を示す。図２２のように背景に囲まれた確定画素Ｐ２は背景画素に、文字画素に囲まれた確定画素Ｐ２は文字画素に二値化される。
【００７１】
確定画素Ｐ１と判断された全ての画素に対し、上記の確定画素二値化処理を行い、二値文字画像（文字境界領域補正前）Ｉ５を得る。
【００７２】
［第６の実施例］
図８に、第１の実施例で説明した文字境界領域の補正処理１０４に対して、本発明の第６の実施例における画像処理方法での文字境界領域の補正処理の流れを示す。この文字境界領域の補正処理は、文字境界領域に生じる凹凸を平滑化によって埋める処理を行って除去する。
【００７３】
入力画像は、確定画素Ｐ２の二値化処理２０３後の全画素が二値化された二値文字画像（文字境界領域補正前）Ｉ５を用いる。
【００７４】
図１３に示したように、文字画像に対し、ｘ（横）方向に２回ラスタ走査して、横方向での文字画像の連続領域の間に分布する背景画素の穴埋め処理８０１と、横方向での背景画素の連続領域の間に分布する文字画素の穴埋め処理８０２とを行う。最初のｘ方向ラスタ走査で、文字画素を探索し、文字画素の連続領域を抽出したら、その方向に背景画素が続いているかどうか探索する。続いているならば、次の文字画素の連続領域をｘ方向の最後の画素まで探索する。続いていない場合、背景画素の後に再び文字画像が分布しているので、その背景画素を文字画素に埋めて文字画素の連続領域を繋ぐ処理を行う。全ｘ方向についてこの処理を行う。次に、背景画素に注目し、背景画素の連続領域に対して上記と同様の処理を行い、背景画素の連続領域を繋ぐ処理を全ｘ方向について行う。
【００７５】
ｙ（縦）方向についても同様に、２回ラスタ走査して、縦方向の文字画素の連続領域の間の穴埋め処理８０３と、縦方向の背景画素の連続領域の間に分布する文字画素の穴埋め処理８０４とを行う。
【００７６】
図２３に、文字境界領域の平滑化処理の例を示す。図２３の（ａ）や（ｃ）で文字の境界領域に存在するノイズと思われる境界領域の凹凸を平滑化することによって除去し、図２３の（ｂ）や（ｄ）のような文字の境界領域が補正された二値文字画像Ｉ３を出力する。二値化された文字画像の境界に着目し、低解像度の影響により二値化処理の際に生じる境界領域の凹凸を抽出し、平滑化して除去する。縦方向の文字画素の連続領域を検出し、その連続領域の間隔が閾値以下の場合、その画素を文字画素に埋めることによって文字境界領域の凹凸を埋める。同様の処理を横方向の文字画素の連続領域に対しても行い、その連続領域の間隔が閾値以下の場合、その画素を文字画素に埋めることによって文字境界領域の凹凸を埋める。また、背景画素の縦と横方向の連続領域に対しても同様の処理を行い、文字画像の境界領域の凹凸を埋める。図２４に上記平滑化処理の実行例を示す。
【００７７】
［第７の実施例］
図９に、本発明の第７の実施例における画像処理方法での領域ごとに二値化処理を切り替える処理を示す。非確定画素Ｐ１の分離処理では、文字画像の濃度断面から領域を仮定し、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布する非確定画素Ｐ１を抽出する。まず、セレクト処理９０１で、一次微分や濃度値などの特徴量を用いて、領域を分離する。そして、領域ごとに異なる二値化処理９０２、９０３を施す。
【００７８】
図１２に、第２の実施例の非確定画素の分離処理２０１を施した画像の濃度分布図を示す。一次微分と濃度情報とからこのように文字境界領域である非確定画素Ｐ１を抽出し、このスキャナ入力の影響を多く受けた画素に対し、第７の実施例の方法における局所的な閾値Ｔ２の設定を行い、二値化処理する。
【００７９】
また、図２５に、濃度断面での非確定画素Ｐ１と確定画素Ｐ２の分布図を示す。この図から、非確定画素Ｐ１は、文字境界領域に相当する文字境界領域に分布し確定画素Ｐ２は濃度変化が平坦な領域に分布することがわかる。スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布する画素と文字境界領域以外に分布する画素とを分離することによって、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に分布している非確定画素Ｐ１に対して１濃度断面ごとに閾値Ｔ２を設定し、二値化処理する。
【００８０】
それぞれの二値化手法で二値化処理した後、その結果の統合処理９０４によって、セレクト処理９０１において分離され二値化処理された結果を統合して、その結果を最終的な二値文字画像Ｉ３として出力する。
【００８１】
［第８の実施例］
図１０に、第１の実施例で説明した文字境界領域の二値化処理１０２に対して、本発明の第８の実施例における画像処理方法での非確定画素の二値化処理の流れを示す。この非確定画素の二値化処理では、文字境界領域の画素に対し、濃度断面の情報をもとに局所的な二値化処理を行う。この処理の入力は、スキャナ入力による多値文字画像Ｉ１と、文字境界領域の分離画像Ｉ２とを用いる。前述の第４の実施例とは、＋４５°方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での新しい閾値による二値化結果取得処理１００２から垂直方向の非確定画素Ｐ１の近傍領域での新しい閾値による二値化結果取得処理１００５までの処理における閾値設定方法が異なる。
【００８２】
＋４５°方向の非確定画素の近傍領域での新しい閾値による二値化結果取得処理１００２では、近傍領域を、確定画素Ｐ２の位置までに存在する、その方向に分布する非確定画素Ｐ１を、近傍領域として、その近傍領域ごとに、局所的な閾値を設定する。図２６に、文字の掠れや潰れを防ぐための閾値シフトを示す。第４の実施例では、近傍領域として決定した非確定画素Ｐ１の濃度値を領域し、最大と最小濃度の平均値を閾値Ｔ２に設定しいてる。これに対し、第８の実施例では、注目画素が分布する非確定画素Ｐ１の濃度分布の形状を利用して閾値Ｔ２をシフトして、濃度断面の小さな山や谷を再現できるように設定し、文字の掠れや潰れを防ぐ。図２６の（ａ）のように、濃度断面の形状が山を描くように分布している場合、文字の掠れを防ぐために閾値を下げる。（ｂ）のように、濃度断面の形状が谷を描くように分布している場合、文字の潰れを防ぐために閾値を上げる。それ以外の形状、単調増加や減少の場合は、閾値のシフトは行わない。
【００８３】
投票処理１００６では、第４の実施例と同様な処理を行い、最終的な二値化結果を得る。画像の横方向に非確定画素Ｐ１を探索し、全非確定画素Ｐ１に対して上記の処理を行い、非確定画素Ｐ１の領域のみの二値化画像Ｉ４を得る。
【００８４】
以上により本発明の実施形態について説明した。なお、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態の一例を示すものであり、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内において、種々変形実施が可能である。
【００８５】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、請求項１記載の発明によれば、従来の二値化手法では二値化判定を誤る確率の高いスキャナ入力によって生じる文字境界領域を抽出し、二値化対象画素が文字画像のどこに分布しているかを濃度断面の情報から判断して二値化しているので、出力後の文字画像の画質を向上することができる。また、また、ＯＣＲ認識率を向上させることができる。
【００８６】
また、請求項２記載の発明によれば、文字画像からスキャナ入力によって生じる文字境界領域を分離する。従来の二値化手法では二値化判定を誤る確率の高いスキャナ入力によって生じる文字境界領域に対して二値化処理を換えることが可能となる。
【００８７】
また、請求項３記載の発明によれば、文字画像からスキャナ入力によって生じる文字境界領域を、ＬＢＧアルゴリズムを用いることによって効率良く分離する。ＬＢＧアルゴリズムは最初に設定した初期点の個数だけ領域を分割することが可能である。従来の二値化手法では二値化判定を誤る確率の高いスキャナ入力によって生じる文字境界領域に対して二値化処理を換えることが可能となる。
【００８８】
また、請求項４記載の発明によれば、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に対し、１濃度断面の情報を用いて局所的な閾値設定が可能となる。１濃度断面から閾値を設定するので、太い文字線に囲まれた背景領域を抽出したり、細い文字線を忠実に再現することが可能となる。また、ＯＣＲ認識率が向上する。
【００８９】
また、請求項５記載の発明によれば、スキャナ入力によって生じる文字境界領域以外の領域において、文字の内側に背景と誤判定したり、背景領域に文字領域が存在しにくくなるので、出力後の文字画像の画質が向上するとともに、文字領域内の粒状の文字画像のノイズに敏感なＯＣＲにおいて認識率が向上する。
【００９０】
また、請求項６記載の発明によれば、二値化処理後に生じる文字境界領域の凹凸に対し、穴埋め処理による平滑化により除去を行うので、文字画像の画質が向上するとともに、文字境界領域の凹凸に敏感なＯＣＲにおいて認識率が向上する。
【００９１】
また、請求項７記載の発明によれば、スキャナ入力によって生じる文字境界領域ごとに、１濃度断面の情報を用いて局所的な閾値を変化させた局所的な二値化処理が可能となる。１濃度断面から閾値を設定するので、太い文字線に囲まれた背景領域を抽出したり、細い文字線を忠実に再現することが可能となる。また、ＯＣＲ認識率が向上する。
【００９２】
また、請求項８記載の発明によれば、スキャナ入力によって生じる文字境界領域に対し、文字の濃度断面とその形状の情報を用いた局所的な閾値設定が可能となる。文字濃度断面とその形状の情報から閾値を変えて設定するので、太い文字線に囲まれた背景領域を抽出したり、細い文字線を忠実に再現することが可能となる。また、ＯＣＲ認識率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態における画像処理方法を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における画像処理方法の二値化処理の流れを示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における画像処理方法の二値化処理の別方法を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態における画像処理方法の非確定画素分離処理を示す図である。
【図５】本発明の第３の実施の形態における画像処理方法の非確定画素分離処理を示す図である。
【図６】本発明の第４の実施の形態における画像処理方法の二値化処理を示す図である。
【図７】本発明の第５の実施の形態における画像処理方法の確定画素の二値化処理を示す図である。
【図８】本発明の第６の実施の形態における画像処理方法の文字境界領域の補正処理を示す図である。
【図９】本発明の第７の実施の形態における画像処理方法の二値化処理切り替え処理を示す図である。
【図１０】本発明の第８の実施の形態における画像処理方法の非確定画素二値化処理を示す図である。
【図１１】単純閾値Ａと局所的閾値Ｂによるそれぞれの二値化処理の例を示す図である。
【図１２】非確定画素の分離処理を施した画像を示す図である。
【図１３】文字境界領域の凹凸の除去を示す図である。
【図１４】文字画像の濃度断面について示す図である。
【図１５】一次微分と濃度値の分布を示す図である。
【図１６】ＬＢＧアルゴリズムによる非確定画素Ｐ１の分離処理を示す図である。
【図１７】中心点と分布点との距離計算式について示す図である。
【図１８】文字画像の濃度断面の例を示す図である。
【図１９】非確定画素Ｐ１の近傍領域を示す図である。
【図２０】＋４５°方向に分布する近傍領域と判断された非確定画素Ｐ１の濃度分布を示す図である。
【図２１】確定画素Ｐ２の近傍領域を示す図である。
【図２２】確定画素Ｐ２の二値化処理の実行例を示す図である。
【図２３】文字境界領域の平滑化処理についての図である。
【図２４】文字境界領域の平滑化処理の実行例を示す図である。
【図２５】濃度断面での非確定画素Ｐ１と確定画素Ｐ２の分布について示す図である。
【図２６】文字の掠れや潰れを防ぐための閾値のシフトを示す図である。
【図２７】一般的な文字読み取り装置の構成を示す図である。
【図２８】解像度の違いによる二値化処理後の文字境界領域の凹凸を示す図である。
【符号の説明】
Ｉ１  スキャナ入力の多値文字画像
Ｉ２  文字境界領域の分離画像
Ｉ３  二値文字画像
Ｉ４  非確定画素の領域のみの二値化画像
Ｉ５  二値文字画像（文字境界領域補正前）
Ｐ１  非確定画素
Ｐ２  確定画素
Ｔ１  非確定画素の分離処理に用いる閾値
Ｔ２  非確定画素の近傍領域の閾値
１  スキャナ部
２  画像記憶部
３  ＣＰＵ（画像処理部）
４  ＯＣＲ（文字認識処理部）
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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