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JP2875285B2 - Image normalization method - Google Patents
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JP2875285B2 - Image normalization method - Google Patents

Image normalization method

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JP2875285B2
JP2875285B2 JP1172723A JP17272389A JP2875285B2 JP 2875285 B2 JP2875285 B2 JP 2875285B2 JP 1172723 A JP1172723 A JP 1172723A JP 17272389 A JP17272389 A JP 17272389A JP 2875285 B2 JP2875285 B2 JP 2875285B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像のサイズを正規化する画像正規化方法
に関する。
Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to an image normalization method for normalizing an image size.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

様々なサイズの文字の画像を読みとって認識する装置
またはシステムにおいては、文字認識の前処理として、
入力画像のサイズを正規化する必要がある。
In devices or systems that read and recognize images of characters of various sizes, as preprocessing for character recognition,
It is necessary to normalize the size of the input image.

このような画像の正規化の基本的な手法としては、間
引き正規化とOR正規化がある。
Basic techniques for such image normalization include thinning normalization and OR normalization.

間引き正規化は、第4図に示すように、画素を一定の
間隔で抽出し、その他の画素を捨てることによって、入
力画像よりサイズの小さな正規化画像を生成する手法で
ある。OR正規化は、第5図に示すように、一定間隔内の
画素の論理和(OR)をとることにより、入力画像よりサ
イズの小さな正規化画像を生成する手法である。
As shown in FIG. 4, thinning-out normalization is a technique of generating a normalized image smaller in size than the input image by extracting pixels at regular intervals and discarding other pixels. OR normalization is a method of generating a normalized image smaller in size than the input image by taking a logical sum (OR) of pixels within a certain interval as shown in FIG.

しかし、このような手法を文字画像の正規化に適用し
た場合、間引き正規化によれば細い線分の消失または
“かすれ”が起こりやすく、OR正規化によれば細い空白
の潰れが起こりやすいことが知られており、これが文字
の誤認識の原因となっている。このような潰れや“かす
れ”の例を第6図及び第7図に示す。
However, when such a method is applied to the normalization of a character image, thinning-out normalization tends to cause the disappearance or "shading" of thin lines, and OR-normalization tends to cause thinning of white space. Are known, and this is the cause of misrecognition of characters. FIGS. 6 and 7 show examples of such crushing and “shading”.

このような問題点に考慮し、間引き正規化の前処理と
して、線分の細い部分を検出し、その部分に少なくとも
1画素を追加する処理を行うことにより、線分の消失ま
たは“かすれ”を防ぐ手法(特開昭60−126780号)や、
入力画素をそのままOR正規化した画像と、入力画像を水
平、垂直の各方向へ1画素分ずらしてOR正規化した画像
の論理積をとることで、文字内の空白の潰れを防ぐ手法
(特開昭60−110086号)も考案されている。
In consideration of such a problem, a thin line segment is detected as a pre-process of thinning normalization, and a process of adding at least one pixel to the thin line portion is performed. Prevention methods (JP-A-60-126780)
A method to prevent the collapse of white space in characters by taking the logical product of the image obtained by OR-normalizing the input pixels as it is and the image obtained by OR-normalizing the input image by shifting one pixel in each of the horizontal and vertical directions. No. 60-11086 has also been devised.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

しかし、いずれの手法も、正規化サイズの2倍より大
きな画像に適用しようとすると、処理か複雑化するとと
もに十分な効果が得られないという問題があった。
However, when any of these methods is applied to an image larger than twice the normalized size, there is a problem that the processing becomes complicated and a sufficient effect cannot be obtained.

よって本発明の目的は、画像の“かすれ”や潰れを発
生させずに、サイズ等が様々に異なる画像を一括して扱
うことができる画像正規化方法を提供することにある。
Therefore, an object of the present invention is to provide an image normalization method that can collectively handle images having various sizes and the like without causing “shading” or crushing of images.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

本発明の画像正規化方法の特徴は、基本的な正規化手
法である論理和演算による正規化画像の生成処理(OR正
規化処理)の前処理として、入力画像に対して線分の細
め処理を行うことである。
The feature of the image normalization method of the present invention is that a line segment thinning process is performed on an input image as a preprocess of a normalized image generation process (OR normalization process) by a logical sum operation which is a basic normalization method. It is to do.

しかも、入力画像の性質に応じて細め処理の方向や回
数を決定したことである。
In addition, the direction and the number of thinning processes are determined according to the properties of the input image.

〔作用〕[Action]

OR正規化処理の前の線分の細め処理により、OR正規化
の弱点すなわち細い空白の潰れが生じやすいという性質
を補うことができる。また、OR正規化は本質的に、間引
き正規化と違って細い線分の“かすれ”または消失が起
きにくいという長所がある。したがって、画像の潰れや
“かすれ”のない正規化画像を得られる。
The weakness of the OR normalization, that is, the property that thin blanks are likely to be crushed, can be compensated for by the line segment thinning processing before the OR normalization processing. In addition, OR normalization has an advantage in that unlike a thinning-out normalization, "smearing" or disappearance of a thin line segment is unlikely to occur. Therefore, it is possible to obtain a normalized image free of image collapse and “shading”.

また、入力画像のサイズ等に応じて細め処理の回数や
方向を変えて、細め処理の効果を適切化するだけで、サ
イズ等が異なる様々な画像に対し、潰れや“かすれ”の
ない正規化画像を得られる。
In addition, by simply changing the number and direction of the thinning process according to the size of the input image, etc., and simply optimizing the effect of the thinning process, normalization without crushing or "shading" can be performed on various images having different sizes. Images can be obtained.

〔実施例〕〔Example〕

以下、第1図に示す文字認識システムにおいて、本発
明の一実施例を説明する。
Hereinafter, an embodiment of the present invention in the character recognition system shown in FIG. 1 will be described.

原画像入力部(ファイル、スキャナ等)1から入力し
た原画像のデータより、文字切り出し部2で1文字分の
画像データを切り出し、画像メモリ3内の文字画像バッ
ファ4に格納すると同時に、その文字のサイズ等の情報
を正規化処理部5へ渡す。この正規化処理部5が本発明
に直接係わる部分である。
A character extracting unit 2 cuts out image data for one character from the original image data input from an original image input unit (file, scanner, etc.) 1 and stores it in a character image buffer 4 in an image memory 3. Is passed to the normalization processing unit 5. This normalization processing unit 5 is a part directly related to the present invention.

正規化処理部5において、細め処理方向・回数制御部
6で、渡された文字のサイズ等の情報に基づき細め処理
をかける方向と回数を決定して細め処理部7に指定す
る。次に細め処理部7で、文字画像バッファ4内の文字
画像に対し、指定された方向からの線部の細め処理を指
定回数分実行する。細め処理後の文字画像は文字画像バ
ッファ4に残る。この細め処理が終了すると、OR処理部
8で文字画像バッファ4より読み込んだ文字画像に対し
てOR正規化処理を行い、生成した正規化文字画像のデー
タを画像メモリ3内の正規化画像バッファ9に格納す
る。この画像に対し、文字認識部10が文字認識処理を実
行する。
In the normalization processing unit 5, the narrowing processing direction / number control unit 6 determines the direction and the number of times of performing the narrowing processing based on the passed information such as the size of the character, and designates the narrowing processing unit 7. Next, the thinning processing unit 7 executes the thinning processing of the line portion from the specified direction on the character image in the character image buffer 4 a specified number of times. The character image after the thinning process remains in the character image buffer 4. When the thinning process is completed, the OR processing unit 8 performs an OR normalization process on the character image read from the character image buffer 4 and stores the data of the generated normalized character image in the normalized image buffer 9 in the image memory 3. To be stored. The character recognition unit 10 performs a character recognition process on this image.

細め処理について第2図及び第3図により説明する。
細め処理の方向は上から下、下から上、左から右、右か
ら左、の4種類が可能である。
The thinning process will be described with reference to FIGS.
There are four possible narrowing directions: top to bottom, bottom to top, left to right, right to left.

第2図は上から下への方向の細め処理の説明図であ
る。上から下へ画素を見ていき、その方向へ黒画素が2
個以上重なっている部分では、その一番上の黒画素を1
個白画素へ置き換える(黒画素を1個消す)。この例で
は、↓印の部分の一番上の黒画素が消されるが、○印の
部分の黒画素は1個だけであるので消されない。
FIG. 2 is an explanatory diagram of a narrowing process in a direction from top to bottom. Looking at the pixels from top to bottom, two black pixels appear in that direction.
In the part where more than one overlap, the top black pixel is 1
Replace with individual white pixels (eliminate one black pixel). In this example, the top black pixel in the portion marked with ↓ is erased, but the black pixel in the portion marked with ○ is not erased because there is only one black pixel.

第3図は下から上への方向の細め処理の説明図であ
る。この場合、下から上へ黒画素が2個以上重なってい
る部分(↑印の部分)では、その一番下の黒画素を1個
消すが、○印の部分では黒画素は1個であるので消さず
に残す。
FIG. 3 is an explanatory diagram of the narrowing process from the bottom to the top. In this case, at the portion where two or more black pixels overlap from the bottom to the top (the portion marked with ↑), one black pixel at the bottom is erased, but at the portion marked with ○, there is one black pixel. So leave without erasing.

このような処理により、線分のとぎれを発生せずに、
横方向の線分を細めることができる。
By such a process, line segments do not break,
Horizontal line segments can be narrowed.

左右方向の細め処理も同様であり、線分のとぎれを発
生せずに、縦方向の線分を細めることができる。
The same applies to the horizontal narrowing process, and a vertical line segment can be narrowed without generating a break in the line segment.

細め処理の方向は、文字画像の性質に応じて決定され
る。例えば原画像の読み取りに用いられたスキャナが、
文字の横線分を消しやすい特性を持つ場合や、横線分が
太いフォントを対象とする場合などには上下方向だけが
選ばれる。逆に文字の縦線が潰れやすいスキャナの場合
や縦線が太いフォントを対象とする場合には、左右方向
だけの細め処理が選ばれる。当然、上下左右の各方向が
選ばれることもある。
The direction of the thinning process is determined according to the character of the character image. For example, the scanner used to read the original image
If the character has a characteristic that makes it easy to erase horizontal line segments of a character, or if a horizontal line segment targets a thick font, only the vertical direction is selected. Conversely, in the case of a scanner in which the vertical lines of characters are easily crushed or in the case of fonts with thick vertical lines, thinning processing only in the horizontal direction is selected. Naturally, the upper, lower, left, and right directions may be selected.

このように細め処理の方向を適切に決定すれば、様々
な文字画像に対して、線の消失または“かすみ”を生じ
させることなく、空白の潰れを効果的に防止できる。
By appropriately determining the direction of the thinning process in this manner, it is possible to effectively prevent the collapse of blanks without causing the disappearance of lines or the “haze” of various character images.

また細め処理の回数は、画像サイズに応じて例えば次
式によって決められる。
In addition, the number of times of the narrowing process is determined by, for example, the following equation according to the image size.

[細め処理回数] =[縦方向画像サイズ]/[正規化サイズ] このように細め処理の回数を制御することにより、様
々なサイズの画像に対して適切な細め処理をかけること
ができる。
[Number of thinning processes] = [Vertical image size] / [Normalized size] By controlling the number of thinning processes in this way, it is possible to perform appropriate thinning processes on images of various sizes.

具体的には、横方向の線分間の隙間が小さく正規化サ
イズが縦方向2倍の大きさの文字画像に対しては、例え
ば上から下への細め処理と下から上への細め処理を交互
に1回ずつかける。このように反対方向からの細め処理
を交互にかけるのは、細め処理による画像の歪みの影響
を分散させるためである。
Specifically, for a character image in which the space between horizontal line segments is small and the normalized size is twice as large in the vertical direction, for example, a narrowing process from top to bottom and a narrowing process from bottom to top are performed. Apply alternately once. The reason why the thinning processing is alternately performed in the opposite direction is to disperse the influence of image distortion due to the thinning processing.

以上説明したような細め処理が前処理として行われる
ため、OR処理部8で生成される正規化文字画像には、OR
正規化の弱点である空白の潰れが起こりにくく、かつOR
正規化の手法によるので、間引き正規化によるような細
い線分の消失または“かすれ”が起こりにくい。したが
って、潰れや“かすれ”による文字の誤認識を減らすこ
とができる。
Since the thinning process described above is performed as preprocessing, the normalized character image generated by the OR processing unit 8 includes OR
The collapse of white space, which is a weakness of normalization, is unlikely to occur and OR
Since the normalization method is used, thin line segments disappear or “smear” unlike thinning normalization hardly occur. Therefore, it is possible to reduce erroneous recognition of characters due to crushing or “blurring”.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上説明した如く、本発明によれば、OR正規化処理の
前処理として線分の細め処理を行うため、OR正規化の弱
点を、その長所を損なうことなく補い、空白の潰れや線
分の消失または“かすれ”のない正規化画像を得ること
ができるとともに、対象画像の性質やサイズに応じて細
め処理の方向や回数を制御するだけで、様々な画像を一
括して処理できる。
As described above, according to the present invention, line segment thinning processing is performed as pre-processing of OR normalization processing, so that weaknesses of OR normalization are compensated for without losing their advantages, and blank spaces and line segments are eliminated. It is possible to obtain a normalized image without disappearance or “blurring”, and it is possible to collectively process various images simply by controlling the direction and the number of narrowing processes according to the nature and size of the target image.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明に係る文字認識システムのブロック図、
第2図は上から下への方向の細め処理の説明図、第3図
は下から上への方向の細め処理の説明図、第4図は間引
き正規化の説明図、第5図はOR正規化の説明図、第6図
は間引き正規化の例を示す図、第7図はOR正規化の例を
示す図である。 1…原画像入力部、2…文字切り出し部、3…画像メモ
リ、4…文字画像バッファ、5…正規化処理部、6…細
め処理方向・回数制御部、7…細め処理部、8…OR処理
部、9…正規化画像バッファ、10…文字認識部。
FIG. 1 is a block diagram of a character recognition system according to the present invention,
FIG. 2 is an explanatory diagram of a thinning process in a direction from top to bottom, FIG. 3 is an explanatory diagram of a thinning process in a direction of bottom to top, FIG. 4 is an explanatory diagram of thinning-out normalization, and FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating normalization, FIG. 6 is a diagram illustrating an example of thinning normalization, and FIG. 7 is a diagram illustrating an example of OR normalization. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Original image input part, 2 ... Character extraction part, 3 ... Image memory, 4 ... Character image buffer, 5 ... Normalization processing part, 6 ... Narrowing processing direction / number control part, 7 ... Narrowing processing part, 8 ... OR Processing unit, 9: normalized image buffer, 10: character recognition unit.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G06K 9/42 G06K 9/44 JICSTファイル(JOIS)──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 6 , DB name) G06K 9/42 G06K 9/44 JICST file (JOIS)

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】画像のサイズを正規化する画像正規化方法
において、 画像の性質に応じて細め処理の方向を決定して、入力画
像に対し線分の細め処理を行い、該細め処理後の画像に
対して論理和演算による正規化を行うことを特徴とする
画像正規化方法。
In an image normalizing method for normalizing an image size, a direction of a thinning process is determined in accordance with a property of an image, a line segment thinning process is performed on an input image, and the line segment after the thinning process is processed. An image normalization method, which performs normalization on an image by a logical OR operation.
【請求項2】請求項1記載の画像正規化方法において、
画像の性質に応じて細め処理の方向を決定するとともに
画像のサイズに応じて細め処理の回数を決定することを
特徴とする画像正規化方法。
2. The image normalizing method according to claim 1, wherein
An image normalizing method, wherein a direction of a thinning process is determined according to the property of an image, and the number of times of the thinning process is determined according to the size of the image.
【請求項3】請求項1、2記載の画像正規化方法におい
て、細め処理を対向方向から所定回数交互に行うことを
特徴とする画像正規化方法。
3. The image normalizing method according to claim 1, wherein the thinning process is performed alternately a predetermined number of times from the facing direction.
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Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
榎園「マトリクスマッチング法を用いた手書き数字の認識」,鹿児島工業高等専門学校研究報告,昭和56年2月,第15号,p.45−51

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