(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置において、
イメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部（１０１）と、
取り込んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する分割数算出部（１０２）と、
取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラベリング数算出部（１０３）と、
算出した周辺分布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上かを判定するかすれ度判定部（１０４）と、
かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うイメージデータ補正部（１０５）とを設けた、
ことを特徴とするかすれ補正装置。
【請求項２】
請求項１記載のかすれ補正装置において、
イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大部（１０６）を設けることを特徴とするかすれ補正装置。
【請求項３】
英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正方法において、
イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うことを特徴とするかすれ補正方法。
【請求項４】
請求項３記載のかすれ補正方法において、
イメージデータの文字サイズが小さい時は、イメージデータを拡大処理することを特徴とするかすれ補正方法。
【請求項５】
英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを補正するプログラムを記録する記録媒体において、
イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うプログラムを記録した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】
この発明は、英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置、かすれ補正方法および記録媒体に関するものであり、特に、文字列イメージの「周辺分布による分割数」および「ラベリング数」を使用することによって、イメージデータの「かすれ度」を判定し、イメージデータに適正な濃度補正を行う。
【０００２】
なお、この明細書において、「周辺分布による分割数」という用語は、格子状に黒画素または白画素にて表現されたイメージ画像である２値画像を例にして説明すると、「周辺分布」は画像の黒画素データをＸ軸およびＹ軸などの直線に投影したもので、その軸上に存在する黒画素の累積数をヒストグラムなどによって表現したものであり、その周辺分布データを黒画素が存在しない空白帯によって分割した場合の数を指す。
また、「ラベリング数」という用語は、２値画像を例にして説明すると、画像中における黒隗の数であり、同一領域に属する点には同じラベルをつけ、異なった領域には他のラベルをつけていった場合のラベルの種類数を指す。
【０００３】
【従来の技術】
従来、英文字原稿の文字認識精度を向上させるイメージデータにおけるかすれの自動補正は、実際に文字認識処理を行い、その過程において取得される「認識の信頼度」を判定基準としてイメージデータの濃度補正を行っていた。
【０００４】
図４に、従来の英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正処理の処理フローチャート例を示す。なお、この例では、イメージデータは２値データとしている。
【０００５】
以下、このフローにしたがって、動作を説明する。
【０００６】
ステップＳ４０１：イメージデータを読み出し、一時記憶部に格納する。
【０００７】
ステップＳ４０２：イメージデータに対し、文字認識処理を実行する。
【０００８】
ステップＳ４０３：認識結果の信頼度が適正かを判定する。適正ならばステップＳ４０４に進み、適正でないならばステップＳ４０５に進む。
【０００９】
ステップＳ４０４：イメージデータを次の処理に渡す。そして、処理を終了する。
【００１０】
ステップＳ４０５：最初の処理かを判定する。最初の処理ならばステップＳ４０６に進み、最初の処理でないならばステップＳ４０７に進む。
【００１１】
ステップＳ４０６：イメージデータに膨張処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。なお、膨張処理とはイメージデータの文字の部分、つまり黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を黒にすることにより、文字を膨張させ、かすれを補正する処理である。また、収縮処理はその逆でイメージデータの文字の部分、つまり黒の部分を文字の輪郭に沿って数画素分を白にし、必要以上に膨張処理を施したとき、元に戻す場合に使用する。
【００１２】
ステップＳ４０７：ステップＳ４０２で処理した文字認識処理の信頼度が前回処理した時の信頼度より向上したかを判定する。前回より向上したならばステップＳ４０８に進み、前回より向上していないならばステップＳ４１０に進む。
【００１３】
ステップＳ４０８：前回の補正が膨張処理かを判定する。膨張処理ならばステップＳ４０９に進み、膨張処理でないならばステップＳ４１０に進む。
【００１４】
ステップＳ４０９：イメージデータに膨張処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
【００１５】
ステップＳ４１０：イメージデータに収縮処理の補正を行う。そして、ステップＳ４０２に戻る。
【００１６】
このような処理で、イメージデータを適正な濃度に補正して、イメージデータの英文字のかすれを補正している。
【００１７】
図５に、英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正例図を示す。図５（ａ）は補正前のイメージデータ、図５（ｂ）は補正後のイメージデータである。補正前のイメージデータの１、２、６、７番目の「ｙ」、「ｏ」、「ｚ」、「ａ」などの文字は所々文字がかすれて分断されているが、補正後のイメージデータでは膨張処理の補正により、かすれによる分断はなくなっている。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、図４に示す従来技術では、同一データに対して数回の「文字認識処理」を行うことになり、文字認識自体に時間が掛かり、濃度補正処理の性能が著しく悪いという問題点があった。
【００１９】
また、イメージデータの濃度は適切であっても、文字自体が不適切のため文字認識処理ができないなどの問題点もあった。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記のような問題点を考慮してなされたもので、英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置において、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行う手段を設けることにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
（１）英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正装置において、イメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部と、取り込んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する分割数算出部と、取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラベリング数算出部と、算出した周辺分布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上かを判定するかすれ度判定部と、かすれ度の判定により実行され、イメージデータが２値データならば膨張または収縮処理を行い、多値データならばしきい値を増加または減少させて２値化処理を行うことでイメージデータを濃度補正するイメージデータ補正部とを設けることにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２２】
（２）（１）記載のかすれ補正装置において、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大部を設けることにより、イメージデータの文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことが可能となる。
【００２３】
（３）英文字原稿のイメージデータにおけるかすれ補正方法において、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うことにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２４】
（４）（３）記載のかすれ補正方法において、イメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理することにより、イメージデータの文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことが可能となる。
【００２５】
（５）英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを補正するプログラムを記録する記録媒体において、イメージデータを一時記憶部に取り込み、取り込んだイメージデータにおける周辺分布による分割数とラベリング数を算出し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算してかすれ度を求め、かすれ度が所定値以上ならばイメージデータの濃度補正を行うプログラムを記録する記録媒体をコンピュータで実行することにより、イメージデータの英文字のかすれ度を自動的に判定し、イメージデータを適正な濃度に補正することが可能となる。
【００２６】
【実施例】
図１に、本発明の構成ブロック図を示す。図中、１は英文字原稿のイメージデータにおけるかすれを補正するかすれ補正装置であり、かすれ補正装置１はイメージデータを一時記憶部に取り込むイメージデータ取込部１０１と、取り込んだイメージデータの文字サイズが小さい時に、イメージデータを拡大処理するイメージデータ拡大部１０６と、取り込んだイメージデータの周辺分布による分割数を算出する分割数算出部１０２と、取り込んだイメージデータのラベリング数を算出するラベリング数算出部１０３と、算出した周辺分布による分割数とラベリング数とを使用し、ラベリング数を周辺分布による分割数で除算して求めるかすれ度が所定値以上かを判定するかすれ度判定部１０４と、かすれ度の判定により実行され、イメージデータが２値データならば膨張または収縮処理を行い、多値データならばしきい値を増加または減少させて２値化処理を行うことでイメージデータを濃度補正するイメージデータ補正部１０５とで構成されている。
【００２７】
図２、図３を参照して、本発明のかすれ補正装置の動作を説明する。図２は本発明のかすれ補正装置の一実施例の処理フローチャート、図３はかすれ度の説明図である。
【００２８】
以下、図２のフローにしたがって動作を説明する。
【００２９】
ステップＳ２０１：イメージデータを取り込み、一時記憶部に格納する。
【００３０】
ステップＳ２０２：イメージデータの文字サイズが所定値より小さいならばイメージデータの拡大処理を行う。これにより、イメージデータの文字サイズの大きさにかかわらず、一律の膨張または収縮処理を行うことができる。
【００３１】
ステップＳ２０３：イメージデータの周辺分布による分割数を算出する。
【００３２】
例えば、文字のかすれが少ない図３（ａ−１）のイメージデータの場合、周辺分布による分割数は１６となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデータの場合、周辺分布による分割数は１４となる。
【００３３】
ステップＳ２０４：イメージデータのラベリング数を算出する。
【００３４】
例えば、文字のかすれが少ない図３（ａ−１）のイメージデータの場合、ラベリング数は１８となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデータの場合、ラベリング数は２８となる。
【００３５】
ステップＳ２０５：ラベリング数を周辺分布による分割数で除算し、かすれ度を算出し、一時記憶部に記憶する。
【００３６】
したがって、文字のかすれが少ない図３（ａ−１）のイメージデータのかすれ度は、（ラベリング数／周辺分布による分割数）で、１８／１６＝１．１２となり、文字のかすれが多い図３（ｂ−１）のイメージデータのかすれ度は、（ラベリング数／周辺分布による分割数）で、２８／１４＝２．００となる。つまり、英文字におけるかすれ度は１に近いほど、かすれが少ない。
【００３７】
ステップＳ２０６：かすれ度が所定値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２０７に進み、小さくないならばステップＳ２１０に進む。
【００３８】
ステップＳ２０７：かすれ度の変移が所定値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２０８に進み、小さくないならばステップＳ２０９に進む。
なお、この処理は黒画素の回りに黒画素を付着させる膨張処理が効果的に作用しているか否かを「かすれ度」の変化具合によって判断しており、効果的に作用している場合は一定間隔で「かすれ度」が減少していくが、今までに比べ一定範囲を越える急激な減少が起こった場合は「今回の膨張処理は不適切」と判断する。また、ある回数の膨張処理を行っても「かすれ度」の変化が見られない場合は、画像に対して本手法が有効でない、かすれ具合が大きすぎて本手法では適切なデータ補正ができないと判断する。
【００３９】
ステップＳ２０８：イメージデータを次の処理に渡す。そして、処理を終了する。
【００４０】
ステップＳ２０９：イメージデータが２値データならば収縮処理、多値データならばしきい値を増加させて２値化処理を行う。そして、処理を終了する。
【００４１】
ステップＳ２１０：かすれ度の変移が所定値より小さいかを判定する。小さいならばステップＳ２１０に進み、小さくないならば処理を終了する。
【００４２】
ステップＳ２１１：イメージデータが２値データならば膨張処理、多値データならばしきい値を減少させて２値化処理を行う。そして、ステップＳ２０３に戻る。
【００４３】
【発明の効果】
この発明は、上記に説明したような形態で実施され、以下の効果がある。
【００４４】
英語の文字認識精度を向上させるイメージデータにおける濃度補正を簡単かつ迅速に処理することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の構成ブロック図である。
【図２】  本発明のかすれ補正装置の一実施例の処理フローチャートである。
【図３】  かすれ度の説明図である。
【図４】  従来の英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正処理の処理フローチャート例である。
【図５】  英文字原稿の文字認識に使用するイメージデータにおける文字のかすれの補正例図である。
【符号の説明】
１    かすれ補正装置
１０１    イメージデータ取込部
１０２    分割数算出部
１０３    ラベリング数算出部
１０４    かすれ度判定部
１０５    イメージデータ補正部
１０６    イメージデータ拡大部
【図１】
0003845227.tif 000002
【図２】
0003845227.tif 000003
【図３】
0003845227.tif 000004
【図４】
0003845227.tif 000005
【図５】
0003845227.tif 000006