JP3103387B2

JP3103387B2 - 濃淡画像の適応２値化方法

Info

Publication number: JP3103387B2
Application number: JP03065669A
Authority: JP
Inventors: 雅哉福井; 浩貴坪田; 富雄戎
Original assignee: グローリー工業株式会社
Priority date: 1991-03-06
Filing date: 1991-03-06
Publication date: 2000-10-30
Anticipated expiration: 2015-10-30
Also published as: JPH04278688A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、種々の帳票等に手書き
された文字等を記入枠も含めて多値の濃淡画像として読
取り、手書きされた文字等を認識するための前処理とし
て多値の濃淡画像を２値の画像に変換するための方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、米国の小切手に手書きされた金
額数字を認識する方法として特開平１−１１６７８２号
公報に示すものがあるが、認識処理を行なう前に、小切
手からイメージセンサ等で読取った多値の濃淡画像を前
処理として２値データに変換しておかねばらなない。こ
の２値化に際しては、読取った濃淡データの階調の分布
状態から固定的なしきい値を決定し、そのしきい値に対
する大小により２値化していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、手書き
である為に場合によっては文字のかすれや途切れがあ
り、これらの部分は２値化では消されてしまっている。
また、途切れが発生し易いものについては、認識処理の
方で別途パターンを設けておけば救済できるが、文字の
かすれに対しては万全ではなく、誤認識又は認識不能と
なっていた。

【０００４】さらに、文字の記入枠は細線以外にも網点
状のものがあり、バックグラウンド（地）の部分にも網
点状の模様がある小切手も多く、バックグラウンドの模
様も一様ではない。この為、これら網点状の部分は、２
値化の際に消えずにノイズとして残ることが多く、後段
の認識処理に負担がかかると共に、誤認識や認識不能と
なるものが多くあった。

【０００５】本発明は上記課題に鑑みてなされたもので
あり、本発明の目的は、記入枠及び網点（ドット）状模
様等のノイズのみを消すと共に、文字の途切れ、かすれ
は修復して後段の認識処理に負担をかけない適応的な２
値化方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、細線、破線、
網点等で記入枠が指定され、網点状模様を有する地の部
分に自由に手書きされた複数個の文字を、前記記入枠全
体を含めて多値の濃淡画像として読取って２値化する方
法に関するもので、本発明の上記目的は、前記濃淡画像
の各画素に対して、その画素の近傍の濃度と比較してし
きい値を前記各画素毎に決定して２値化し、前記記入枠
及び前記網点状模様等のノイズの除去は不完全ではある
が前記文字のかすれ部分を修復した第１の特徴画像を作
成する一方、前記濃淡画像の各画素から前記ノイズ部分
のみを抽出した２値画像を作成すると共に前記しきい値
を変更して前記ノイズ及び前記文字のかすれ部分を消去
した２値画像を作成し、これら２つの２値画像の各画素
を比較、判定して前記文字のかすれ部分と前記ノイズの
双方を除去した第２の特徴画像を作成し、しかる後、前
記第１の特徴画像と前記第２の特徴画像の各画素を比
較、判定することにより、前記ノイズのみを除去して前
記文字のかすれ部分を修復した最適な２値画像を得るよ
うにすることによって達成される。

【０００７】

【作用】本発明では濃淡画像を２値化するのに、固定又
は可変的なしきい値を用いて行なうのではなく、画素の
回りの状況を考慮した適応的な手法を用いている。すな
わち、原画像（濃淡画像）に対してバイアス値の異なる
２種の近傍濃度比較処理を行なうと共に、ドット抽出処
理を並列的に施しており、その後にノイズレス画像作成
処理と近傍エリア探索処理を行なっている。更には中抜
け防止画像を作成して、画像の太い部分に生じる中抜け
を除去して、完全化を図っている。

【０００８】

【実施例】図１は本発明の２値化方法の概要を示す流れ
図であり、文字のかすれ、途切れ（以下「文字のかす
れ」という）や記入枠及び網点状の模様等のノイズ（以
下「ノイズ」という）がある原画像（濃淡画像）１は例
えば、元の濃淡画像を最暗部を０、最明部を６３とする
６４段階の濃淡で各画素毎に記憶されたものであり、こ
の原画像（濃淡画像）１は、近傍濃度比較処理（ステッ
プＳ１０) 、ドット抽出処理（ステップＳ２０) 、近傍
濃度大バイアス比較処理（ステップＳ３０) 及び中抜け
防止画像作成処理（ステップＳ４０) で並列的に処理さ
れる。近傍濃度比較処理（ステップＳ１０) で処理され
ると２値画像２となり、そのデータは近傍エリア探索処
理（ステップＳ６０) に送られる。

【０００９】また、ドット抽出処理（ステップＳ２０)
で処理された２値画像３と、近傍濃度大バイアス比較処
理（ステップＳ３０) で処理された２値画像４とは共に
ノイズレス画像作成処理（ステップＳ５０) に送られ、
その処理で作成された２値画像６は近傍エリア探索処理
（ステップＳ６０)に送られる。近傍エリア探索処理
（ステップＳ６０) で処理された２値画像７は中抜け防
止処理（ステップＳ７０) に送られる。これと共に、中
抜け防止画像作成処理（ステップＳ４０) で作成された
２値画像５も中抜け防止処理（ステップＳ７０) に送ら
れ、ここで処理された画像は２値の処理画像８となる。

【００１０】図２は近傍濃度比較処理（ステップＳ１
０) の動作例を示すフローチャートであり、先ずｉに画
素番号を設定し（ステップＳ１１) 、図３の（Ｄ），
（Ｅ）及び図４の（Ｃ），（Ｄ）に示すように画素ａ_ｉ
を中心とする３×３のエリア内の画素の濃淡の最大値
（そのエリア内で最も明るい画素の値）をｍａｘ１とす
る（ステップＳ１２) 。尚、図３の（Ｄ），（Ｅ）及び
図４の（Ｃ），（Ｄ）における斜線部が画像を示してい
る。次に、画素ａ_ｉを中心とする９×９のエリア内の画
素の濃淡の最大値をｍａｘ４とする。図３の（Ｄ）に示
すような網点状模様の場合、最大値ｍａｘ１及びｍａｘ
４は図３の（Ａ）のようになり、図３の（Ｅ）に示すよ
うな文字部の場合の最大値ｍａｘ１及びｍａｘ４は図３
の（Ｂ）のようになる。同図（Ｂ）の破線は文字がかす
れている場合の様子を示している。また、図３の（Ｃ）
は、バックグラウンド（地）を読取った場合における最
大値ｍａｘ１及びｍａｘ４を示している。

【００１１】上述のようにして最大値ｍａｘ１及びｍａ
ｘ４を求めた後、

【００１２】

【数１】ｍａｘ１＞（ｍａｘ４−ｂｉａｓ）であるか否かの判定を行ない（ステップＳ１４) 、そう
であれば文字でないとみなして画素ａ_ｉ＝０とし（ステ
ップＳ１５) 、数１が成立しなければ文字とみなして画
素ａ_ｉ＝１とする（ステップＳ１６) 。従って、図３の
（Ａ），（Ｄ）及び（Ｃ）の場合はａ_ｉ＝０となり、図
３の（Ｂ），（Ｅ）の場合はａ_ｉ＝１となる。つまり文
字のかすれ部分はａ_ｉ＝１となる為、修復されたことに
なる。上述の動作を全画素について繰り返すことにより
（ステップＳ１７，Ｓ１８) 、画像全体を２値化するこ
とができ、図１の画像２に示すように小さな網点状模様
は残らない。

【００１３】ところが、図４の（Ｃ）に示すような太い
文字部の場合の読取濃淡は図４の（Ａ）のようになるの
で、数１が成立して画素ａ_ｉ＝０となり、画像２に示す
ような中抜け（画像中の白部）が生じる。また、図４の
（Ｄ）に示すような大きな網点状模様の場合の読取濃淡
は図４の（Ｂ）のようになるので、数１が成立せず画素
ａ_ｉ＝１となる。つまり、大きな網点状模様はノイズと
して残ってしまう。以上より、原画像１に対して近傍濃
度比較処理（ステップＳ１０) を施すと２値画像２とな
る。この２値画像２が第１の特徴画像に相当する。この
近傍濃度比較処理ではノイズの除去は不完全であるが、
文字のかすれ部分は修復されている。

【００１４】図５はドット抽出処理（ステップＳ２０)
の動作例を示すフローチャートであり、先ずｉに画素番
号を設定し（ステップＳ２１) 、図６に示す様な画素ａ
_ｉの周囲８画素ａ_ｉｊ（ｊ＝１〜８）に対して

【００１５】

【数２】を算出し、かつ

【００１６】

【数３】を満たす数Ｎ（整数）を求める（ステップＳ２２) 。

【００１７】そして、

【数４】Δ≦−Ｋ_１であるか否かを判定し（ステップＳ２３) 、そうであれ
ば画素ａ_ｉ＝１として当該画素を残す（ステップＳ２
４) 。つまり、画素ａ_ｉから周囲の画素の階調を差引
き、その総和がある一定の値−Ｋ_１以下であるというこ
とはａ_ｉの周囲にａ_ｉよりも明るい画素がいくつかある
ということであり、この場合ａ_ｉはドットであると見な
しａ_ｉ＝１とする。図７に示す画素ａ_ｉも同様である。
もしステップＳ２３で数４が成立しなければ、

【００１８】

【数５】Ｎ≧Ｋ_３であるか否かを判定し（ステップＳ２６) 、そうであれ
ば上記ステップＳ２４に進み、そうでなければ画素ａ_ｉ
＝０として当該画素を消去する（ステップＳ２７) 。つ
まり、総和が−Ｋ_１以下とならなかったとしても画素ａ
_ｉよりもかなり明るい画素（

【数３】も満たす）がａ_ｉの周囲に、一定値Ｋ_３以上あ
るならばａ_ｉをドットとみなしａ_ｉ＝１としている。上
記ステップＳ２４で当該画素ａ_ｉ＝１として残された
後、周囲の画素も残すようにａ_ｉｊ（ｊ＝１〜８）＝１
とする（ステップＳ２５) 。これはドットをより確実に
表わす為である。上記動作を全画素が終了するまで繰り
返す（ステップＳ２８，Ｓ２９) 。

【００１９】上述のようなドット抽出処理（ステップＳ
２０) を施すことにより、図６の斜線部で示すようなド
ット及び図７の斜線部で示すような細線が抽出される。
このため、図１の原画像１はドット抽出処理（ステップ
Ｓ２０)で２値画像３のようになる。

【００２０】近傍濃度大バイアス比較処理（ステップＳ
３０) は前述した近傍濃度比較処理（ステップＳ１０)
と同様の処理であり、ステップＳ１４の数１におけるｂ
ｉａｓの値が相対的に大きくなり、ｂｉａｓ２（＞ｂｉ
ａｓ）となっている点のみが異なっている。図８はその
動作を説明するものであり、同図（Ｃ）のような少し大
きなドットも、同図（Ａ）で示すように

【００２１】

【数６】ｍａｘ１＞（ｍａｘ４−ｂｉａｓ２）となるので、画素ａ_ｉ＝０として消去される。これが、
近傍濃度比較処理（ステップＳ１０) のｂｉａｓの大き
さでは

【００２２】

【数７】ｍａｘ１＜（ｍａｘ４−ｂｉａｓ）となるため、画素ａ_ｉ＝１として残ってしまうのであ
る。また、図８の（Ｄ）に示すかすれ文字の場合も数５
が成り立つので、画素ａ_ｉ＝０として消去される。図８
の（Ｂ）は図３の（Ｂ）の破線と同一のかすれ文字を示
している。

【００２３】上述のように、近傍濃度大バイアス比較処
理（ステップＳ３０)では大きな値のｂｉａｓ２のため
に、少し大きなドットやかすれ文字も消えてしまう。こ
のため、図１の原画像１は、近傍濃度大バイアス比較処
理（ステップＳ３０) を施すことによって２値画像４と
なる。

【００２４】ドット抽出処理（ステップＳ２０) で作成
された２値画像３及び近傍濃度大バイアス比較処理（ス
テップＳ３０) で作成された２値画像４は、ノイズレス
画像作成処理（ステップＳ５０) で処理されてノイズの
ない２値画像６が作成される。この２値画像６が第２の
特徴画像に相当する。ここではノイズの他、文字のかす
れ部分も除去されている。この様子を図９のフローチャ
ートを参照して説明する。

【００２５】先ず画像４の“１”の画素と画像３の
“１”の画素とを画素毎に比較し（ステップＳ５１) 、
画像４の“１”の画素に対応する画像３の画素が“１”
か否かを判定する（ステップＳ５２) 。対応画素が
“１”であれば、画像４の“１”の画素を消去して
“０”とし（ステップＳ５３) 、対応画素が“１”でな
ければ、画像４の“１”の画素をそのまま残す（ステッ
プＳ５４) 。上記ステップＳ５２〜Ｓ５４の動作が、画
像４の全ての“１”の画素の対応が終了するまで繰り返
される（ステップＳ５５) 。

【００２６】ノイズレス画像作成処理（ステップＳ５
０) で作成された２値画像６は、近傍濃度比較処理（ス
テップＳ１０) で作成された２値画像２と共に近傍エリ
ア探索処理（ステップＳ６０) で処理される。すなわ
ち、図１０のフローチャートに示すように先ず画像２と
画像６とを比較し（ステップＳ６１) 、画像２の“１”
の画素に対応する画像６の画素について７×７のエリア
を探索する（ステップＳ６２) 。図１１はこの様子を示
している。次に、上記エリア内に“１”の画素が１個以
上あるか否かを判定し（ステップＳ６３) 、そうであれ
ば画像２の“１”の画素をそのまま残し（ステップＳ６
４) 、そうでなければ画像２の“１”の画素を消去して
“０”とする（ステップＳ６５) 。例えば図１１のＸ印
で示す画素Ａは、対応する７×７のエリア内に“１”の
画素が１個以上あるので画素Ａは“１”のまま残し、一
方Ｘ印で示す画素Ｂは対応する７×７のエリア内に
“１”の画素が全くないので、画素Ｂは“１”を消去し
て“０”とする。上記ステップＳ６２〜Ｓ６５を、画像
２の全ての“１”の画素の対応が終了となるまで繰り返
す（ステップＳ６６) 。その結果、ノイズは除去され、
かすれ等による途切れは補間され、図１のような画像が
得られる。

【００２７】一方、図４の（Ａ），（Ｃ）では近傍濃度
比較処理（ステップＳ１０) において太部での中抜けが
生じることを説明したが、この不具合を解決するために
本発明では中抜け防止処理（ステップＳ７０) を行な
う。

【００２８】かかる処理の前提として、本発明では原画
像１に対して中抜け防止画像作成処理（ステップＳ４
０) を施す。すなわち、図１２のフローチャートに示す
ように先ずｉに画素番号を設定し（ステップＳ４１) 、
画素ａ_ｉを中心とする５×５のエリア内の画素の濃淡の
平均値ａ_ｍを算出する（ステップＳ４２) 。図１３はそ
の様子を示している。そして、平均値ａ_ｍがしきい値Ｋ
_４よりも小さいか否かを判定し（ステップＳ４３) 、そ
うであれば当該画素ａ_ｉ＝１としてそのまま残し（ステ
ップＳ４４) 、平均値ａ_ｍがしきい値Ｋ_４以上であれば
当該画素ａ_ｉを消去して“０”とする（ステップＳ４
５) 。上記ステップＳ４２〜Ｓ４５を、全画素について
繰り返す（ステップＳ４６，Ｓ４７) ことによって、図
１に示すような中抜け防止画像５を作成することができ
る。

【００２９】上述のようにして作成された中抜け防止画
像５は、２値画像７と共に中抜け防止処理（ステップＳ
７０) に送られ、図１４に示すように加え合せることに
よって処理画像８が得られる。

【００３０】

【発明の効果】以上のように本発明では濃淡画像に対し
て、近傍濃度比較処理、ドット抽出処理及び近傍濃度大
バイアス比較処理を並列的に行ない、更にはノイズレス
画像作成処理及び近傍エリア探索処理を行なって２値の
処理画像を得ているため、ノイズやかすれ等が存在して
も文字のみを確実に２値化することができる。また、太
い文字部に対しては中抜けが生じるが、中抜け防止画像
を作成して加算することによって中抜けを防止すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の２値化方法を模式的に示す流れ図であ
る。

【図２】近傍濃度比較処理の動作例を示すフローチャー
トである。

【図３】近傍濃度比較処理の動作を説明するための図で
ある。

【図４】近傍濃度比較処理の不具合を説明するための図
である。

【図５】ドット抽出処理の動作例を示すフローチャート
である。

【図６】ドット抽出処理を説明するための図である。

【図７】ドット抽出処理を説明するための図である。

【図８】近傍濃度大バイアス比較処理を説明するための
図である。

【図９】ノイズレス画像作成処理の動作例を示すフロー
チャートである。

【図１０】近傍エリア探索処理の動作例を示すフローチ
ャートである。

【図１１】近傍エリア探索処理を説明するための図であ
る。

【図１２】中抜け防止画像作成処理の動作例を示すフロ
ーチャートである。

【図１３】中抜け防止画像作成処理を説明するための図
である。

【図１４】中抜け防止処理を示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１原画像（濃淡画像）２２値画像３２値画像４２値画像５中抜け防止画像８処理画像（２値画像）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平２−245882（ＪＰ，Ａ) 特開平２−252084（ＪＰ，Ａ) 特公昭49−32019（ＪＰ，Ｂ１) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/38 G06K 9/40

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】細線、破線あるいは網点等により記入枠
が指定され、網点状模様を有する地の部分に手書きされ
た複数個の文字を、前記記入枠全体を含めて多値の濃淡
画像として読取って２値化する方法において、前記濃淡
画像の各画素に対して、その画素の近傍の濃度と比較し
てしきい値を前記各画素毎に決定して２値化し、前記記
入枠及び前記網点状模様等のノイズの除去は不完全では
あるが前記文字のかすれ部分を修復した第１の特徴画像
を作成する一方、前記濃淡画像の各画素から前記ノイズ
部分のみを抽出した２値画像を作成すると共に前記しき
い値を変更して前記ノイズ及び前記文字のかすれ部分を
消去した２値画像を作成し、これら２つの２値画像の各
画素を比較、判定して前記文字のかすれ部分と前記ノイ
ズの双方を除去した第２の特徴画像を作成し、しかる
後、前記第１の特徴画像と前記第２の特徴画像の各画素
を比較、判定することにより、前記ノイズのみを除去し
て前記文字のかすれ部分を修復した最適な２値画像を得
るようにしたことを特徴とする濃淡画像の適応２値化方
法。