(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたカラー画像信号から所定の画像信号成分を抽出して２値化された画像を生成し、該２値化された画像から所定のマークを抽出し、該抽出された複数のマークから構成された所定のパターンを抽出し、該抽出されたパターンと、認識すべきパターンを登録した辞書とを照合することにより、該抽出されたパターンを認識する画像認識方法であって、前記入力カラー画像信号から２値画像を生成するとき、前記画像信号を構成する各画素の濃度で参照される２次元以上の２値化テーブルを用いることを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】
前記各画素の濃度およびその近傍の画素の濃度で前記２次元以上の２値化テーブルを参照することを特徴とする請求項１記載の画像認識方法。
【請求項３】
前記近傍の画素の濃度は、主走査方向の１行のデータから算出することを特徴とする請求項１記載の画像認識方法。
【請求項４】
入力されたカラー画像信号から所定の画像信号成分を抽出して２値化された画像を生成する手段と、該２値化された画像から所定のマークを抽出する手段と、該抽出された複数のマークから構成された所定のパターンを抽出する手段と、該抽出されたパターンと、認識すべきパターンを登録した辞書とを照合することにより、該抽出されたパターンを認識する手段を備えた画像認識装置であって、前記入力カラー画像信号から２値画像を生成するとき、前記画像信号を構成する各画素の濃度で参照される２次元以上の２値化テーブルを用いることを特徴とする画像認識装置。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像認識方法をコンピュータに実現させるための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】
本発明は、入力されたカラー画像中から所定のマークを精度よく抽出する画像認識方法、装置および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラー画像における画像認識方法としては、従来から種々の方法が提案されている。例えば、本出願人は先に、カラー画像の内、特に抽出しようとする画像が予め決められた規則に従って描かれているパターンを対象として、カラー画像の認識処理を行なう際に、画像認識に必要な情報量を確保しつつ、回転の影響を受けずに、データ量を圧縮して高速に対象物を認識するカラー画像認識方法を提案した（特開平８−２６３６６２号公報を参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記した画像認識方法では、入力された画像信号から所定の画像信号を抽出して２値化された画像を生成するときに、入力されたカラー画像信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）から所定の画像信号成分を抜き出して２値化画像を生成している。
【０００４】
しかしこの方法では、認識したい画像の背景（例えば印刷してある紙）の画像濃度との差を考慮せずに、各画素ごとの画像信号のレベルのみで２値画像を生成しているので、背景との濃度差があっても画像信号レベルが所定の閾値に達していないときにはマークを抽出できないという問題があった。また、２値化テーブルを用いていないため、詳細な閾値設定ができず、あるいはまた詳細な閾値設定を行なう場合には、多くの条件が必要となり、処理速度が低下するという問題があった。
【０００５】
本発明の目的は、２値画像を生成する際に、画素毎の画像信号のレベルだけではなく、近傍の画素との濃度差を考慮することにより、所定のマークを精度よく抽出する画像認識方法、装置および記録媒体を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、請求項１記載の発明では、入力されたカラー画像信号から所定の画像信号成分を抽出して２値化された画像を生成し、該２値化された画像から所定のマークを抽出し、該抽出された複数のマークから構成された所定のパターンを抽出し、該抽出されたパターンと、認識すべきパターンを登録した辞書とを照合することにより、該抽出されたパターンを認識する画像認識方法であって、前記入力カラー画像信号から２値画像を生成するとき、前記画像信号を構成する各画素の濃度で参照される２次元以上の２値化テーブルを用いることを特徴としている。
【０００７】
請求項２記載の発明では、前記各画素の濃度およびその近傍の画素の濃度で前記２次元以上の２値化テーブルを参照することを特徴としている。
【０００８】
請求項３記載の発明では、前記近傍の画素の濃度は、主走査方向の１行のデータから算出することを特徴としている。
【０００９】
請求項４記載の発明では、入力されたカラー画像信号から所定の画像信号成分を抽出して２値化された画像を生成する手段と、該２値化された画像から所定のマークを抽出する手段と、該抽出された複数のマークから構成された所定のパターンを抽出する手段と、該抽出されたパターンと、認識すべきパターンを登録した辞書とを照合することにより、該抽出されたパターンを認識する手段を備えた画像認識装置であって、前記入力カラー画像信号から２値画像を生成するとき、前記画像信号を構成する各画素の濃度で参照される２次元以上の２値化テーブルを用いることを特徴としている。
【００１０】
請求項５記載の発明では、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像認識方法をコンピュータに実現させるための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であることを特徴としている。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
〈実施例１〉
図１は、本発明の実施例の構成を示す。図において、１は認識対象原稿などを光学的に読み取る画像入力部、２は画像入力部によって入力されるカラー画像から２値化画像を作成する画像２値化部、３は画像２値化部に設けられた２値化テーブル、４は２値化画像から基本マークを抽出する基本マーク抽出部、５は複数の基本マークからなる基本パターンを抽出する基本パターン抽出部、６は抽出された基本パターンと辞書とを照合する基本パターン認識部、７は認識された基本パターンを基に入力原稿が認識対象原稿であるか否かを判定する判定部、８は判定結果を出力する出力部である。
【００１２】
図２は、認識対象原稿例と、その基本パターン例を示す。図２に示すように、例えばチケットのように認識対象原稿２１の全面に印刷されている繰り返しパターンを検出し、認識する場合を例にして本実施例を説明する。また、繰り返しパターンを構成する基本パターン２３としては、図中に破線で示した正三角形の各頂点に基本マーク（黒丸）２２があるパターンを例にして説明する。
【００１３】
まず始めに、画像２値化部２では、図２の原稿例において、検出対象の繰り返しパターンではない文字部分を除外し（例えば、所定の閾値以上の値を持つ画素を抽出する）、繰り返しパターンのみの２値画像を生成する。
【００１４】
次いで、前掲した出願の画像認識方法で説明されている手法などを用いて、基本マーク抽出部４では、基本マーク（この例では黒丸）を抽出し、その中心座標を求め、基本パターン抽出部５は、基本パターン（この例では正三角形）の中心を求める。そして、基本パターン認識部６では、基本パターンの中心から基本マークまでの距離を用いて、基本パターン候補の距離と、辞書内の距離とを照合することにより、基本パターン候補が抽出対象のパターンであるか否かの判定を行なう。
【００１５】
判定部７は、上記したようにして抽出された基本パターンの個数が対象原稿中に所定の個数以上あるなどの条件を用いて、認識対象原稿であるか否かの判定を行なう。
【００１６】
本実施例では、上記した処理の中で、画像２値化部２では、図３に示すように２値化テーブルを用いて入力カラー画像を２値化処理する。この例では２次元の２値化テーブルを用いて説明するが、３次元（ＲＧＢなど）や４次元（ＹＭＣＫなど）など複数次元のテーブルを用いてもよい。
【００１７】
２値化は、例えば、入力画像信号（各色を８ビットで表す）の中からＲ（０〜２５５）とＧ（０〜２５５）の値を用いて２値化する場合には、図３に示すように、ＲとＧの値でマトリックスを作り、マトリックスの各要素に１または０を設定し、例えば１のときは黒画素、０のときは白画素として２値化する。
【００１８】
すなわち、認識対象原稿を読み取った画像データの各画素について、ある画素ｉの画素値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）が、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２４６、６６、１９）であるとすると、図３の２値化テーブルを参照して、Ｒ＝２４６、Ｇ＝６６であるマトリックスの要素の値が１になっているので、上記画素ｉを黒画素として２値化を行なう。このような処理を認識対象原稿の画像を構成する全ての画素について行う。
【００１９】
〈実施例２〉
実施例１では、入力画像の画素値のＲとＧの値を用いて２値化テーブルを参照したが、本実施例では、これに加えて近傍の画素値も用いる。図４は、本発明の実施例２の構成を示し、画像２値化部３２は、フィルタ処理部３３と２値化テーブル３４からなる。他の構成要素は実施例１と同様である。
【００２０】
フィルタ処理部３３は次のように処理する。すなわち、現在、２値化する注目画素のＧの濃度をＧ（Ｘ０、Ｙ０）とする。このとき、図５に示すように、例えば主走査方向の左右に３画素離れた参照画素Ｇ（Ｘ０−３、Ｙ０）とＧ（Ｘ０＋３、Ｙ０）の画素値も参照し、例えば「−１、０、０、２、０、０、−１」のようなフィルタ処理（−１＊Ｇ（Ｘ０−３、Ｙ０）＋２＊Ｇ（Ｘ０、Ｙ０）−１＊Ｇ（Ｘ０＋３、Ｙ０））を行なうことにより、Ｇの濃度の微分値を求めることができる。Ｂ濃度の微分値も同様にして求める。
【００２１】
このＧ，Ｂの微分値を用いて、実施例１で説明したようにして２値化テーブル３４を参照することにより、「微分値が所定の値以上であり、濃度値が所定の範囲にある」という、２値化画像を得ることが可能となる。
【００２２】
〈実施例３〉
上記した近傍の画素との濃度差を、副走査方向に算出する例を図６を用いて説明する。すなわち、例えば注目画素のＧの濃度をＧ（Ｘ０、Ｙ０）とし、前の１行Ｇ（Ｘ０、Ｙ０−１）と、後の１行Ｇ（Ｘ０、Ｙ０＋１）の画素値を参照するためには、現在行であるＹ０ラインの画像データの他に、（Ｙ０−１）行目、（Ｙ０＋１）行目のデータを保存するためのメモリが必要となる。つまり、副走査方向に、近傍の画素との濃度差を求めると必要なメモリ量が多くなる。
【００２３】
そこで、本実施例では、近傍の画素との濃度差を主走査方向に１行のデータから算出することによって、現在処理を行っている１行分の入力信号データをメモリに保存すればよく、つまりラインメモリを不要とし、メモリ量を減らすことが可能になる。
【００２４】
〈実施例４〉
図７は、本発明をソフトウェアによって実現する場合の実施例である。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、図７に示すように、ＣＰＵ、メモリ、表示装置、ハードディスク、キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、スキャナなどからなるコンピュータシステムを用意し、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、本発明の画像認識機能を実現するプログラム、パターン辞書などが記録されている。また、処理対象となる原稿画像などはハードディスクなどに格納されている。そして、該プログラムが起動されると、原稿画像データが読み込まれて、画像認識処理を実行し、その認識結果をディスプレイなどに出力する。
【００２５】
【発明の効果】
以上、説明したように、請求項１、４、５記載の発明によれば、２値画像を生成する際に、２値化テーブルを用いているので、詳細な閾値設定が可能となり、また高速に２値画像を生成することができる。
【００２６】
請求項２記載の発明によれば、２値画像を生成する際に、近傍の画素との濃度差を用いているので、背景と抽出すべきマークとの間に濃度差があれば精度よく抽出することができる。
【００２７】
請求項３記載の発明によれば、近傍の画素との濃度差を主走査方向に１行のデータから算出しているので、現在処理を行なっている１行分の入力画像データをメモリに保存すればよく、使用するメモリ量を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施例１の構成を示す。
【図２】  認識対象原稿例と、その基本パターン例を示す。
【図３】  ２値化テーブルの例を示す。
【図４】  本発明の実施例２の構成を示す。
【図５】  実施例２の処理を説明する図である。
【図６】  近傍の画素との濃度差を副走査方向に算出する例を示す。
【図７】  本発明をソフトウェアによって実現する場合の構成例を示す。
【符号の説明】
１  画像入力部
２  画像２値化部
３  ２値化テーブル
４  基本マーク抽出部
５  基本パターン抽出部
６  基本パターン認識部
７  判定部
８  出力部
【図１】
0003756660.tif 000002
【図２】
0003756660.tif 000003
【図３】
0003756660.tif 000004
【図４】
0003756660.tif 000005
【図５】
0003756660.tif 000006
【図６】
0003756660.tif 000007
【図７】
0003756660.tif 000008