(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の手段を備えた文字認識装置。
（ａ）複数の画素が多数マトリクス状に配列されてなる単板カラー撮像素子にて入力画像を得る画像入力手段、
（ｂ）前記入力画像中の特定の単色に対応した画素を基準画素とし、該基準画素の画素値に基づいて文字検出用グレースケール画像を作成する文字検出用画像作成手段、
（ｃ）前記文字検出用グレースケール画像から文字領域を検出する文字検出手段、
（ｄ）前記入力画像中の前記文字領域について、前記文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率を算出し、前記基準画素の画素値と、前記濃淡補正比率にて補正した非基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する文字認識用画像作成手段、
（ｅ）前記認識用グレースケール画像から文字を認識する文字認識手段。
【請求項２】
前記文字検出用画像作成手段は、前記入力画像の前記基準画素位置の画素値のみを使用して前記文字検出用グレースケール画像を作成することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記文字検出用画像作成手段は、前記入力画像において、所定の前記基準画素位置の画素値と、非基準画素に隣接する基準画素の画素値から算出した該非基準画素位置の画素値とに基づいて前記文字検出用グレースケール画像を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記文字認識用画像作成手段は、前記文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率および該濃淡補正比率にて補正した参照値を算出し、さらに各非基準画素に対し、周辺の基準画素の画素値から異なる演算によって複数の画素値を算出し、該複数の画素値から前記参照値に最も近い値を該非基準画素の画素値とし、この画素値と、基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記演算によって算出される複数の画素値は、所定の非基準画素の左右の基準画素の画素値の平均値、および上下の基準画素の画素値の平均値である
ことを特徴とする請求項４記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、各色毎の平均画素値を求め、該平均画素値の基準画素に対する非基準画素の比率を前記濃淡補正比率とする
ことを特徴とする請求項４または５に記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、全画素を色と画素値の大小に応じて複数のグループに分け、該グループ毎に平均画素値を求め、この平均画素値の基準画素に対する非基準画素の比率を各グループ毎の前記濃淡補正比率とする
ことを特徴とする請求項４または５に記載の文字認識装置。
【請求項８】
前記単板カラー撮像素子は、原色系のカラーイメージセンサであり、前記基準画素は緑色に対応した画素である
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか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、画像中の文字を認識する文字認識装置に関するものであり、特に単板のカラーイメージセンサを用いて入力した画像の文字を認識する文字認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１３は例えば特開平９−１８７０２１号公報に記載された従来の文字認識装置を示す概略構成図である。図において１０１はカラー入力画像を入力する画像入力手段、３は得られた画像から文字を検出する文字検出手段、５は得られた文字領域から文字を認識する文字認識手段である。
【０００３】
画像入力手段１０１の詳細な構成要素として、Ａは光学レンズ、Ｂは光軸移動手段、Ｃは光軸移動制御手段、Ｄは単版カラーイメージセンサ、ＥはＡ／Ｄ変換手段、Ｆは第１の記憶手段、Ｈは第２の記憶手段、Ｉはカラー／白黒指定手段、Ｊは輝度成分検出手段、Ｋは白黒画像生成手段である。
【０００４】
次に動作を説明する。なお、このような従来装置では、撮像対象がカラー画像か白黒画像かをユーザが設定し、このユーザ設定に基づいたカラー／白黒指定手段Ｉの指示により動作が異なるが、本説明においては、文字認識を前提とした白黒（グレースケール）画像取得の場合について説明する。
【０００５】
まず光学レンズＡを通って入射する被写体からの光学像（反射光）を、光軸移動手段Ｂが光軸移動制御手段Ｃの制御の元で光軸を移動させて単版カラーイメージセンサＤに当て、単版カラーイメージセンサＤにより生成された画像信号をＡ／Ｄ変換手段ＥがＡ／Ｄ変換してデジタル画像を作成し、第１の記憶手段Ｆに記憶する。さらに、前記カラー／白黒指定手段Ｉによる指示が白黒画像のため、画素ずらししないで撮像された画像に加え、光軸移動手段Ｂにより画素位置が左、右、下方向に半画素ずつずれた画像を含む合計４画面を得る。なお、本例で用いる単板カラーイメージセンサＤは、図１４に示すように光の波長帯（色）毎の感度が異なる４画素１組の補色系の画素構造となっている。
【０００６】
次に輝度成分検出手段Ｊは、前記カラー／白黒指定手段Ｉによる白黒画像指示に基づいて、前記４画面に対して、フィルタの各色成分から独立に輝度成分を求める。輝度成分は、各色に対応した画素毎にあらかじめ正規化関数を求めておき、撮像された画素値にこの正規化関数を適用することで求められる。本動作により得られた４画面分の輝度成分を、白黒画像生成手段Ｋが、ずらし位置に対応した第２の記憶手段Ｈ上のメモリに格納して一つのグレースケール画像とする。
【０００７】
その後、本グレースケール画像を対象として、文字検出手段３が個々の文字を検出し、文字認識手段５が検出された文字パターンを認識する。文字検出と文字認識に関しては、従来手法、例えば三菱電機技報  Ｖｏｌ．６２  Ｎｏ．２  ｐｐ．９−１２「ナンバープレート認識技術」に記載の方法を用いる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
単板カラーイメージセンサＤを用いた撮像装置を画像入力手段とした従来の文字認識装置では、あらかじめ定めた正規化関数により各画素の輝度成分を求めるため、対象物が白黒の場合（例えば、文字が白、背景が黒の場合）や、あらかじめ文字と背景の色が分かっている場合には、その色に応じた正規化関数を準備しておくことが可能であるが、文字や背景がどのような色か分からない場合には対応できず、高品質なグレースケール画像を得られない。そのため、認識精度が低くなるという課題があった。また、画素ずらしによる高解像度化は複数回撮像した画像を合成するため、静止した対象物では有効であるが、対象物が移動している場合には適用できないという課題もあった。
【０００９】
この発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、文字検出用グレースケール画像を、予め定めた画素値のみを用いて作成し、検出された個々の文字領域内の画素値を用いて認識用グレースケール画像を作成し直すことで、文字や背景の色によらず、単板カラーイメージセンサを用いて入力した１個の入力画像から高品質な認識用グレースケール画像を得る文字認識装置を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る文字認識手段は、以下の手段を備えている。
（ａ）複数の画素が多数マトリクス状に配列されてなる単板カラー撮像素子にて入力画像を得る画像入力手段、
（ｂ）入力画像中の特定の単色に対応した画素を基準画素とし、基準画素の画素値に基づいて文字検出用グレースケール画像を作成する文字検出用画像作成手段、
（ｃ）文字検出用グレースケール画像から文字領域を検出する文字検出手段、
（ｄ）入力画像中の文字領域について、文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率を算出し、基準画素の画素値と、濃淡補正比率にて補正した非基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する文字認識用画像作成手段、
（ｅ）認識用グレースケール画像から文字を認識する文字認識手段。
【００１１】
また、文字検出用画像作成手段は、入力画像の基準画素位置の画素値のみを使用して文字検出用グレースケール画像を作成する。
【００１２】
また、文字検出用画像作成手段は、入力画像において、各非基準画素に隣接する周辺の基準画素の画素値から算出した値を該非基準画素の画素値とし、この値と基準画素の画素値とに基づいて文字検出用グレースケール画像を作成する。
【００１４】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率および濃淡補正比率にて補正した参照値を算出し、さらに各非基準画素に対し、周辺の基準画素の画素値から異なる演算によって複数の画素値を算出し、該複数の画素値から参照値に最も近い値を該非基準画素の画素値とし、この画素値と、基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する。
【００１５】
また、演算によって算出される複数の画素値は、所定の非基準画素の左右の基準画素の画素値の平均値、および上下の基準画素の画素値の平均値である。
【００１６】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、各色毎の平均画素値を求め、平均画素値の基準画素に対する非基準画素の比率を濃淡補正比率とする。
【００１７】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、全画素を色と画素値の大小に応じて複数のグループに分け、グループ毎に平均画素値を求め、この平均画素値の基準画素に対する非基準画素の比率を各グループ毎の濃淡補正比率とする。
【００１８】
さらに、単板カラー撮像素子は、原色系のカラーイメージセンサであり、基準画素は緑色に対応した画素である。
【００１９】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１はこの発明の文字認識装置を示す概略構成図である。図１において従来と同一のものは、同一符号を付して説明を省略する。１は単板カラー撮像素子としての単板カラーイメージセンサＤを用いて画像を入力する画像入力手段、２は文字検出用グレースケール画像を作成する文字検出用画像作成手段、４は検出された文字位置に対応した入力画像中の文字領域について認識用グレースケール画像を作成する文字認識用画像作成手段である。
【００２０】
画像入力手段１の詳細な構成要素として、Ａは光学レンズ、Ｄは上述の単版カラーイメージセンサ、ＥはＡ／Ｄ変換手段、Ｆは記憶手段である。
【００２１】
次に動作を図により説明する。図２はこの発明の処理フロー図である。ここでは図３から図７までを用いて動作を説明する。図３は単板カラーイメージセンサの画素並び、図４は入力画像、図５は文字検出用グレースケール画像、図６は文字検出用グレースケール画像中の検出文字領域を示す図、図７は入力画像中の検出文字領域を示す図である。
【００２２】
まず、単板カラーイメージセンサＤを用いた画像入力手段１が、画像を入力してデジタル化し、入力画像を作成（ステップＳ１）する。単板カラーイメージセンサとは、特定の色（光の波長帯）に感度を持つ画素が複数配列されて構成されているものであり、例えば、画像電子学会誌  第２７巻  第２号（１９９８）ｐｐ．８３〜８９の「２．ディジタルスチルカメラ用撮像素子」の表３に記載されているように、原色系と補色系の２種類がある。本実施の形態では、原色系を使用した例を説明する。原色系では、図３に示す４画素を1組とし、これが多数並んだ構成となっている。図３において、６と９はＧ（緑色）成分に感度を持つ画素、７はＲ（赤色）成分に感度を持つ画素、８はＢ（青色）成分に感度を持つ画素である。
【００２３】
また、図４は画像入力手段１により作成された入力画像である。図４において、入力画像は幅ｗ画素、高さｈ画素であり、各画素は対応する色成分と座標値で表現している。例えばＧ（２，４）は、Ｘ座標が２、Ｙ座標が４の位置にあるＧ成分の画素を表わす。
【００２４】
次に文字検出用画像作成手段２は、図４の入力画像から文字検出用グレースケール画像を作成（ステップＳ２）する。本ステップにおいては、入力画像のうち特定色成分の画素を基準画素として用いる。本実施の形態ではＧ成分（緑）の画素を基準画素とした例で説明する。まず入力画像のうち隣接する縦２ラインをラインペアとし、このラインペアからＧ成分の画素値のみを抽出して一つの縦ラインとする。この縦ラインの画素を合成し、文字検出用グレースケール画像とする。
【００２５】
図５は図４の入力画像から作成した文字検出用グレースケール画像を示す。図５において、各画素は入力画像中の対応する画素を示している。画像サイズは、幅がｐ画素、高さがｈ画素であり、画像幅ｐは入力画像の幅ｗの半分である。入力画像との対応関係としては、図４の入力画像におけるＸ座標１と２の縦ラインが図５のＸ座標１の縦ラインに、入力画像におけるＸ座標３と４の縦ラインが図５のＸ座標２の縦ラインに対応している。
【００２６】
次に文字検出手段３は、従来と同様の手順で、文字検出用グレースケール画像から文字を検出（ステップＳ３）する。
【００２７】
その後、検出された個々の文字領域を対象として、文字認識用画像作成手段４が認識用グレースケール画像を作成（ステップＳ４）する。まず、文字検出用グレースケール画像における検出位置の座標を入力画像における座標に変換し、入力画像における文字領域を求める。図６は文字検出用グレースケール画像での検出文字領域の例を示す図であり、１０が当該文字領域である。図７は図６における検出文字領域１０に対応した入力画像中の文字領域を示し、１１が入力画像での文字領域である。本実施の形態における文字検出用グレースケール画像は、入力画像と高さが同じで幅が半分の画像であるため、検出位置のＹ座標は同じであるが、Ｘ座標は異なっている。
【００２８】
文字認識用画像作成手段４は、この入力画像中の文字領域を対象として、色成分別に平均画素値を算出（ステップＳ４１）する。本動作により、Ｇ成分（緑）、Ｒ成分（赤）、Ｂ成分（青）それぞれの平均画素値が得られる。次に文字認識用画像作成手段４は、非基準画素（基準画素以外）の色成分の平均画素値について、基準画素の平均画素値との比を計算して補正比率を求める（ステップＳ４２）。本実施の形態では基準画素はＧ成分の画素であるため、式１の算式に従ってＲ成分及びＢ成分の補正比率を求める。
【００２９】
【数１】
0003813373.tif 000002
【００３０】
さらに文字認識用画像作成手段４は、入力画像中の文字領域について画素値を補正（ステップＳ４３）して認識用グレースケール画像を作成する。この画素値補正では、基準画素の値は補正せずにそのまま用い、非基準画素については、対応する色成分に応じた補正比率により式２に従ってグレースケール値を求める。
【００３１】
【数２】
0003813373.tif 000003
【００３２】
次に文字認識手段５は、従来と同様の手順で、認識用グレースケール画像から文字を認識（ステップＳ５）する。以上のステップＳ４〜ステップＳ５の動作を検出された文字の数だけ繰り返し、全ての検出文字の認識が終了した時点で処理終了とする（ステップＳ６）。
【００３３】
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、文字と背景の色が不明な場合でも高品質なグレースケール画像で認識が行え、高い認識精度を得ることができる。また、一つの撮像画像だけを使用するため、移動している対象物にも対応することが可能となる。さらに、入力画像全体を対象とする文字検出用グレースケール画像作成は処理量の少ない簡単な方法とし、高品質化のため処理量の多くなる認識用グレースケール画像作成では検出された文字領域だけを対象とすることにより、処理量を押さえつつ認識精度の高い、コストパフォーマンスに優れた文字認識装置が実現できる。
【００３４】
実施の形態２．
以下、この発明の実施の形態２を図について説明する。上記実施の形態１と同様に概略構成図は図１である。次に動作を図により説明する。処理フロー図は図８である。ここでは図４と図９を用いて動作を説明する。図９は文字検出用グレースケール画像である。
【００３５】
まず、実施の形態１と同様の手順で、画像入力手段１が画像を入力して入力画像を作成（ステップＴ１）する。次に文字検出用画像作成手段２は、入力画像から文字検出用グレースケール画像を作成（ステップＴ２）する。本実施の形態では、基準画素は実施の形態１と同じＧ成分画素とするが、文字検出用グレースケール画像は入力画像と幅・高さが同じものとし、基準画素の値はそのまま用い、非基準画素の値を周辺の基準画素値から決定して文字検出用グレースケール画像とする。
【００３６】
図９は図４の入力画像に対応して作成した文字検出用グレースケール画像の例であり、図９において、Ｇは入力画像における基準画素に対応し、この画素値は入力画像での画素値と同じである。一方Ｇ’は入力画像での非基準画素を示し、この画素値は周辺の基準画素値から算出する。この算出法については、例えば、左右に隣接する基準画素値の平均値とする方法、上下に隣接する基準画素値の平均値とする方法、上下左右に隣接する基準画素値の平均値とする方法、などがあるが、本実施の形態では、左右に隣接する基準画素値の平均値とする方法で説明する。この場合、例えば図９のＧ’（３，２）の画素値は、Ｇ（２，２）とＧ（４，２）の画素値の平均値となる。
【００３７】
この後は、実施の形態１と同様の手順で、文字検出を行い（ステップＴ３）、検出された全文字領域について、認識用グレースケール画像作成と文字認識を行う（ステップＴ４〜Ｔ６）。
【００３８】
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、解像度の高い文字検出用グレースケール画像を作成でき、文字検出精度を高めることができる。なお、本実施の形態では、非基準画素に対応した文字検出用グレースケール画像の画素値を左右に隣接する基準画素値の平均値としたが、これは上下左右に隣接する基準画素値の平均値とする方法など、他の方法を用いても良い。
【００３９】
実施の形態３．
以下、この発明の実施の形態３を図について説明する。上記実施の形態１と同様に概略構成図は図１である。次に動作を図により説明する。処理フロー図は図１０である。ここでは図１１を用いて動作を説明する。図１１は画素値補正を説明するための図である。
【００４０】
まず、実施の形態１と同様の手順で、画像入力手段１が画像を入力して入力画像を作成（ステップＵ１）し、文字検出用画像作成手段２が入力画像から文字検出用グレースケール画像を作成（ステップＵ２）して、文字検出手段３が文字検出用グレースケール画像から文字を検出（ステップＵ３）する。
【００４１】
次に文字認識用画像作成手段４は、入力画像中の検出文字領域を対象として、認識用グレースケール画像を作成（ステップＵ４）する。本動作においても、実施の形態１と同様に、まず色成分別に平均画素値を算出（ステップＵ４１）し、非基準画素の補正比率を色成分別に算出（ステップＵ４２）する。さらに文字認識用画像作成手段４は、非基準画素の値を上記補正比率で補正するが、本実施の形態では、ここで補正した値をそのまま認識用グレースケール画像の画素値とはせず、画素値補完のための参照値とする（ステップＵ４３）。
【００４２】
上記参照値を用いた非基準画素の画素値補完（ステップＵ４４）について、以下で説明する。本補完においては、周辺の基準画素の値から補完対象画素の補完値を決定するが、複数の異なる方法で算出した複数の補完値のうち最も参照値に近い値を選択して当該画素の補完値とし、これを認識用グレースケール画像の画素値とする。上記複数の補完方法には種々の方法があるが、本実施の形態では、上下に隣接する基準画素の値の平均値をとる方法と、左右に隣接する基準画素の平均値をとる方法の二つを用いる場合で説明する。図１１はこの画素値補完を説明するための図であり、１２は補完対象の非基準画素、１３〜１６は非基準画素１２に隣接する基準画素を示し、図中の基準画素１３〜１６における数値は入力画像における各画素の値を示している。ここで、まず文字認識用画像作成手段４は、第１の補完値として上下に隣接する基準画素の値の平均値（１２０＋１５０）÷２＝１３５と、第２の補完値として左右に隣接する基準画素の値の平均値（５２＋６８）÷２＝６０を算出する。次にステップＵ４３で得た非基準画素１２の参照値と上記二つの補完値とで差の絶対値を計算し、この値が最小となる補完値、すなわち参照値と最も近い補完値を選択する。例えば、非基準画素１２の参照値が１２０とすると、第１の補完値との差の絶対値がＡＢＳ（１２０−１３５）＝１５、第２の補完値との差の絶対値がＡＢＳ（１２０−６０）＝６０となり、第１の補完値が選択される。なお、上記説明において、ＡＢＳは絶対値をとる演算子を示す。
【００４３】
その後は、実施の形態１と同様の手順で文字認識を行う（ステップＵ５）。さらに、認識処理が為されていない文字領域が無くなるまで、上記認識用グレースケール画像作成と文字認識を繰り返す（ステップＵ４〜Ｕ６）。
【００４４】
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、特定の色成分の平均画素値が小さく、補正比率による補正では誤差が大きい場合でも高品質な認識用グレースケール画像を作成できる。なお、本実施の形態では、文字認識用グレースケース画像作成における非基準画素の補完方法として、上下に隣接する基準画素の値の平均値をとる方法と、左右に隣接する基準画素の平均値をとる方法の二つで説明したが、これは別の方法でも良く、また三つ以上の方法を適用しても良い。
【００４５】
実施の形態４．
以下、この発明の実施の形態４を図について説明する。上記実施の形態１と同様に概略構成図は図１である。次に動作を図により説明する。処理フロー図は図１２である。
【００４６】
まず、実施の形態１と同様の手順で、画像入力手段１が画像を入力して入力画像を作成（ステップＶ１）し、文字検出用画像作成手段２が入力画像から文字検出用グレースケール画像を作成（ステップＶ２）して、文字検出手段３が文字検出用グレースケール画像から文字を検出（ステップＶ３）する。
【００４７】
次に文字認識用画像作成手段４は、入力画像中の文字領域を対象として、認識用グレースケール画像を作成（ステップＶ４）する。本ステップでは、まず画素値に応じて色成分別に画素のグループ化を行う（ステップＶ４１）。このグループ化では、例えば、特定の色成分の全画素を対象として２値化レベルを求め、この２値化レベルより大きな値を持つ画素を当該色成分のグループ１に属すものとし、２値化レベル以下の値の画素は当該色成分のグループ２に属すものとして、二つのグループに分けることでグループ化する。この動作をＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分それぞれに対して行うことで、合計六つのグループが得られる。なお、上記２値化レベルの決定においては、例えば、電子情報通信学会論文誌  Ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ  Ｎｏ．４  ｐｐ３４９−３５６の「判別および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定法」に記載の方法を用いる。
【００４８】
次に文字認識用画像作成手段４は、グループ別に平均画素値を算出（ステップＶ４２）し、さらにグループ別に補正比率を算出する（ステップＶ４３）。補正比率算出においては、例えば式３に従って非基準画素の各グループの補正比率を求める。
【００４９】
【数３】
0003813373.tif 000004
【００５０】
さらに文字認識用画像作成手段４は、非基準画素について、属するグループの補正比率に当該画素の値を掛けて参照値を算出する（ステップＶ４４）。以降は実施の形態３と同様に、非基準画素について周辺の基準画素値と参照値から補完値を求め（ステップＶ４５）、認識用グレースケール画像を作成した後、文字認識手段５が文字認識を行う（ステップＶ５）。
【００５１】
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、文字部と背景部において色成分の割合が極度に異なるような場合でも、高品質な認識用グレースケール画像を作成できる。なお、本実施の形態では、画素のグループ化を各色成分毎に２グループとしたが、これは３グループ以上にしても良い。また、グループ分けの基準を２値化レベルとしたが、これは他の方法を用いても良い。
【００５２】
なお、以上の実施の形態１〜４では、カラーイメージセンサを原色系のものとし、また基準画素をＧ成分の画素としたが、これは原色系以外の単版カラーイメージセンサでも良く、基準画素もＧ成分以外の画素としても良い。また、動作フローとして、認識用グレースケール画像作成から文字認識までを検出文字領域の数だけ繰り返すようにしたが、これは全文字領域について認識用グレースケール画像を作成した後、まとめて文字認識するようにしても良い。
【００５３】
【発明の効果】
この発明に係る文字認識手段は、以下の手段を備えている。
（ａ）複数の画素が多数マトリクス状に配列されてなる単板カラー撮像素子にて入力画像を得る画像入力手段、
（ｂ）入力画像中の特定の単色に対応した画素を基準画素とし、基準画素の画素値に基づいて文字検出用グレースケール画像を作成する文字検出用画像作成手段、
（ｃ）文字検出用グレースケール画像から文字領域を検出する文字検出手段、
（ｄ）入力画像中の文字領域について、文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率を算出し、基準画素の画素値と、濃淡補正比率にて補正した非基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する文字認識用画像作成手段、
（ｅ）認識用グレースケール画像から文字を認識する文字認識手段。
そのため、文字検出用グレースケール画像は予め定めた画素の画素値を用いて作成するが、検出された個々の文字領域内の画素値を用いて認識用グレースケール画像を作成し直すことで、文字や背景の色によらず、単板カラーイメージセンサによる入力画像から高品質な認識用グレースケール画像を得ることができ、高い認識精度を実現できる。
【００５４】
文字検出用画像作成手段は、入力画像の基準画素位置の画素値のみを使用して文字検出用グレースケール画像を作成する。そのため、入力画像中の基準画素を抽出して文字検出用グレースケール画像を作成することで、簡単に文字検出グレースケール画像が作成でき、また画像サイズの縮小に伴い高速な文字検出が可能となる。
【００５５】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率および濃淡補正比率にて補正した参照値を算出し、さらに各非基準画素に対し、周辺の基準画素の画素値から異なる演算によって複数の画素値を算出し、該複数の画素値から参照値に最も近い値を該非基準画素の画素値とし、この画素値と、基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する。そのため、基準画素の値はそのまま用い、非基準画素の値は当該画素周辺の基準画素の値から決定して文字検出用グレースケール画像とすることにより、入力画像の解像度を保持した画像で文字検出ができる。
【００５６】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率を算出し、基準画素の画素値と、濃淡補正比率にて補正した非基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する。そのため、各文字領域において非基準画素の値を補正して認識用グレースケール画像を作成することにより、文字部と背景部の画素値レベルが均一な高品質な認識用グレースケール画像を得ることができる。
【００５７】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、非基準画素の濃淡補正比率および濃淡補正比率にて補正した参照値を算出し、さらに周辺の基準画素の画素値から異なる演算によって算出した複数の画素値を算出し、複数の画素値から参照値に最も近い値を隣接する非基準画素の画素値とし、この画素値と、基準画素の画素値とに基づいて認識用グレースケール画像を作成する。そのため、非基準画素について、その濃淡補正値を参照値として用い、当該画素周辺の基準画素の画素値から認識用グレースケール値を決定することにより、濃淡補正による誤差が大きい場合でも、文字部と背景部の画素値レベルが均一な高品質な認識用グレースケール画像を得ることができる。
【００５８】
また、演算によって算出される複数の画素値は、所定の非基準画素の左右の基準画素の画素値の平均値、および上下の基準画素の画素値の平均値である。そのため、非基準画素について、その濃淡補正値を参照値として用い、左右の基準画素の平均値と上下の基準画素の平均値のうち、最も参照値に近い値を選択して当該画素の認識用グレースケール値とすることにより、基準画素値による補正が簡単な近傍演算で実現できる。
【００５９】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、各色毎の平均画素値を求め、平均画素値の基準画素に対する非基準画素の比率を濃淡補正比率とする。そのため、各文字領域において、対応色別の平均画素値を求め、平均画素値の比率を各色に対応した画素の濃淡補正比率とすることにより、文字部と背景部の画素値レベルが均一な高品質な認識用グレースケール画像を得ることができる。
【００６０】
また、文字認識用画像作成手段は、文字領域毎に、全画素を色と画素値の大小に応じて複数のグループに分け、グループ毎に平均画素値を求め、この平均画素値の基準画素に対する非基準画素の比率を各グループ毎の濃淡補正比率とする。そのため、各文字領域において、全画素を対応色と画素値に応じて複数のグループに分けてグループ毎に平均画素値を求め、この平均画素値の比率を各グループに属する画素の濃淡補正比率とすることにより、文字部と背景部において色成分の割合が極度に異なるような場合でも、高品質な認識用グレースケール画像を得ることができる。
【００６１】
さらに、単板カラー撮像素子は、原色系のカラーイメージセンサであり、基準画素は緑色に対応した画素である。そのため、画像入力手段は原色系のカラーイメージセンサを用いて画像を入力し、文字検出用画像作成手段は入力画像中の緑色に対応した画素を基準画素として文字検出用グレースケール画像を作成することにより、色信号の感度は良いものの輝度信号の感度が悪い原色系カラーイメージセンサを用いた場合でも、高品質な認識用グレースケール画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の文字認識装置を示す概略構成図である。
【図２】  この発明の文字認識装置の処理フロー図である。
【図３】  単板カラーイメージセンサの画素並びを示す図である。
【図４】  単板カラーイメージセンサの入力画像を示す図である。
【図５】  文字検出用グレースケール画像を示す図である。
【図６】  文字検出用グレースケール画像中の検出文字領域を示す図である。
【図７】  入力画像中の検出文字領域を示す図である。
【図８】  この発明の文字認識装置の他の例を示す処理フロー図である。
【図９】  文字検出用グレースケール画像を示す図である。
【図１０】  この発明の文字認識装置の他の例を示す処理フロー図である。
【図１１】  画素値補正を説明するための図である。
【図１２】  この発明の文字認識装置の他の例を示す処理フロー図である。
【図１３】  従来の文字認識装置を示す概略構成図である。
【図１４】  ４画素１組の補色系の画素構造を示す図である。
【符号の説明】
１  画像入力手段、２  文字検出用画像作成手段、３  文字検出手段、４  文字認識用画像作成手段、５  文字認識手段、Ｄ  単板カラーイメージセンサ（単板カラー撮像素子）。
【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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