DE4102587A1 - Verfahren und einheit zur binaeren bildverarbeitung sowie verfahren und einheit zur zeichenerkennung - Google Patents
Verfahren und einheit zur binaeren bildverarbeitung sowie verfahren und einheit zur zeichenerkennungInfo
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Description
Die Erfindung betrifft Bildverarbeitung, insbesondere ein
Verfahren und eine Einheit zum binären Verarbeiten, die auf
Bilder mit einem komplexen Hintergrund oder ungleicher Hel
ligkeit anwendbar sind. Die Erfindung betrifft auch ein Ver
fahren und eine Einheit zur Zeichenerkennung, die dazu ge
eignet sind, verzerrte Zeichen zu erkennen und jedes Zeichen
in einem eingegebenen Zeichenstringmuster in einer Zeichen
erkennungseinheit abzutrennen, in die Zeichen und derglei
chen eingegeben werden, und die die Eingabe erkennt.
Bei der Zeichenerkennung mit Hilfe einer Bildverarbeitungs
einheit ist es am üblichsten, daß mit einer Fernsehkamera
oder dergleichen aufgenommene Bilddaten in binäre Daten mit
"0" und "1" abhängig von einem vorgegebenen Schwellwert ge
wandelt werden und dann die Binärdaten verarbeitet werden.
Zum Beispiel werden Zeichen mit dem binären Pegel "1" und
der Hintergrund mit dem binären Pegel "0" gekennzeichnet.
Die Daten mit dem Pegel "1" werden verarbeitet, um die Zei
chen zu erkennen.
Wenn ein relativ klares Bild zu erkennen ist, wie dies dann
der Fall ist, wenn Zeichen, die mit schwarzer Farbe auf
weißes Papier geschrieben sind, zu erkennen sind, ist es
möglich, den oben genannten Schwellwert leicht im voraus zu
bestimmen (z. B. dadurch, daß die mittlere Dichte als
Schwellwert gesetzt wird). Um weiteren schwierigen Anwendun
gen gerecht zu werden, kann jedoch durch die oben beschrie
bene einfache binäre Verarbeitung in vielen Fällen keine
ausreichend zufriedenstellende Funktion erhalten werden. Im
folgenden sind verschiedene Beispiele für komplexe Anwendung
angegeben.
- 1) Gewinnen von Zeichen von einer gekrümmten Pappschachtel mit Mustern
- 2) Gewinnen von Zeichen von einem Plakat im Freien
- 3) Gewinnen von Zeichen von einem bedruckten Substrat
Es ist nicht möglich, von den vorstehend beschriebenen Ge
genständen Zeichen mit Hilfe eines einfachen binären Verar
beitungsverfahrens zu gewinnen, da der Hintergrund der Zei
chen komplex ist und extreme Schwankungen in der Helligkeit
der Gegenstände bestehen. Es ist daher erforderlich, ein
Binärverfahren anzugeben, mit dem es möglich ist, Zeichen
von Gegenständen wie den oben beschriebenen in zufrieden
stellender Weise zu lesen. Als ein herkömmliches Beispiel
für ein solches Verfahren wurde eines vorgeschlagen, wie es
in einem Artikel von Ohtani unter dem Titel "An Investiga
tion of a Method of Extracting Characters from a Scenary
Image" in Lecture Theses for the National Meeting of
Information Processing Society of Japan, März 1986 beschrie
ben ist.
Wie in den Fig. 2a bis 2c dargestellt, wird ein Bildinhalt
eines Bildes 140 mit variabler Dichte, wie es von einer
Fernsehkamera oder dergleichen eingegeben wird, in mehrere
Unterblöcke 141 unterteilt, und ein optimaler binärer
Schwellwert Rÿ wird in jedem der Unterblöcke 141 ermittelt,
wie in Fig. 2b dargestellt. In diesem Fall wird der Schwell
wert Rÿ zur Klassifizierung in zwei Klassen zum Aufteilen
jedes Bildes in eine weiße Klasse und eine schwarze Klasse
in jedem der Unterblöcke 141 verwendet. Der Schwellwert ist
der Wert, bei dem der Unterschied zwischen den beiden Klas
sen maximal ist. Darüber hinaus werden zum Aufrechterhalten
der Kontinuität zwischen den Unterblöcken 141 Bildelemente
mit Hilfe der jeweiligen Schwellwerte Rÿ interpoliert, wie
in Fig. 2c dargestellt. Dadurch wird ein Schwellwert Rx,y
erhalten. Es wird also ein Schwellwert Rx,y für jedes Bild
element bestimmt, um dadurch das eingegebene Bild in Binär
datenform darzustellen.
Beim vorstehend beschriebenen Stand der Technik gibt es
Probleme. Im vorigen Fall wurde ein Dichtehistogramm verwen
det, um den Schwellwert Rÿ in jedem Unterblock zu erhalten
(d. h. die Frequenz des Dichtepegels wurde in jedem Unter
block erhalten) und Bilddaten zweiter Ordnung werden in
Bilddaten erster Ordnung gewandelt. Positionsinformation
oder Helligkeit wird also nicht berücksichtigt, so daß es
mit diesem Verfahren nicht möglich ist, einen optimalen
Schwellwert zu bestimmen.
Darüber hinaus ist die Verarbeitungszeit zum Erhalten von
Rx,y sehr lange, wodurch es unmöglich ist, Zeichen in Echt
zeit zu lesen.
Wann ein eingegebenes Bild differenziert wird, erhalten
Nichtkantenbereiche beinahe den Wert "0", und Kantenbereiche
führen zu einem Bild variabler Dichte mit Werten, die der
Intensität der Kanten entsprechen. Wenn ein solches Bild in
Binärwerten auszudrücken ist, eignet sich das oben beschrie
bene Verfahren nicht dazu, optimale Kantenerkennung auszu
üben. Durch eine herkömmliche Zeichenerkennungseinheit wird,
wie durch Fig. 13 veranschaulicht, beim Erhalten eines Zei
chenstringmusters 41 durch eine Bildaufnahmeeinheit oder
dergleichen jedes Zeichen vom anderen durch eine Einzelzei
chen-Trennschaltung 42 abgetrennt, und jedes Zeichen wird
dadurch erkannt, daß es in einer Erkennungsschaltung 43 mit
Wörterbuchdaten 44 verglichen wird. Zum Erkennen der Zeichen
wird dann, wenn ein Formmuster für die Wörterbuchdaten ver
wendet wird, die Stärke der Annäherung zwischen den Wörter
buchdaten und den Zeichendaten erhalten. Die Zeichendaten
werden der Kategorie mit dem größten Wert der Annäherung zu
geordnet (was im allgemeinen als Musteranpassung bezeichnet
wird), um das Zeichen zu erhalten. Wenn "Charakteristiken"
für mehrere Leerräume und mehrere Punkte eines Zeichens als
Wörterbuchdaten gespeichert werden, wird ein Entscheidungs
baum für diese "Charakteristiken" abgearbeitet, um das Zei
chen zu erkennen.
Es existieren Verfahren zum Erkennen von Zeichen mit hoher
Genauigkeit, wenn der Zeichenstring geneigt ist, wie in
Fig. 15 dargestellt. Solche Verfahren sind in JP-A-59-66 783
und JP-A-1-1 56 887 angegeben. Bei diesen Verfahren werden
Projektionsmuster eines Zeichenstrings in horizontaler und
vertikaler Richtung erhalten, um die angenäherte Neigung Φ
des Zeichenstrings zu erhalten. Auf Grundlage dieser Neigung
Φ wird die Richtung zum Abtasten des Zeichenstrings allmäh
lich geändert, und es wird diejenige Neigung Φ des Zeichen
strings bestimmt, bei der die Änderung einer Anzahl erhalte
ner Segmente (d. h. die Anzahl von Zeichen, die zur Projek
tionsverteilung beitragen) und ein Projektionswert am größ
ten werden.
Wie in Fig. 15 dargestellt, entspricht die mit diesem Ver
fahren ermittelte Neigung des Zeichenstrings einem von
rechts aus verdrehten Winkel beim Betrachten jedes Zeichens.
Der Zeichenstring stimmt demgemäß mit dem Wörterbuchmuster
überein, wenn er umgekehrt um den Winkel Φ verdreht wird, um
den Zeichenstring in den richtigen stehenden Zustand zurück
zubringen. Ein z. B. von einem Fahrzeugnummernschild aufge
nommenes Bild weist jedoch z. B. ein Zeichenstringmuster 41
auf, wie es in Fig. 14 dargestellt ist. Dieses Zeichen
stringmuster 41 entspricht demjenigen von Fig. 13 von unten
bei linkem Neigungswinkel betrachtet, wobei sich die hori
zontale Richtung nicht ändert und die Zeichen so verzerrt
sind, daß sie oben nach links abweichen. Wenn die Größe der
Verzerrung konstant ist, wird es möglich, die Zeichen zu er
kennen, wenn Wörterbuchdaten für jedes verzerrte Zeichen
vorhanden sind. Jedoch hängt die Verzerrung von der räumli
chen Anordnung der Kamera zum Aufnehmen des Nummernschilds
relativ zu einem Fahrzeug ab. Darüber hinaus hängt die Ver
zerrung auch vom Ort ab, an dem das Nummernschild am Fahr
zeug befestigt ist. Dementsprechend unterscheidet sich die
Größe der Verzerrung von Fahrzeug zu Fahrzeug, so daß es un
möglich ist, Wörterbuchdaten für jede individuelle Verzer
rung vorliegen zu haben. Daher ist es, falls diese verzerr
ten Zeichen nicht korrigiert werden, nicht möglich, die Zei
chen genau zu erkennen, da der Wert der Annäherungsgröße in
einer Annäherungsberechnungsschaltung 43 niedrig ist, wenn
Zeichenanpassung zwischen einem verzerrten Zeichen 44a und
einem Wörterbuchmuster versucht wird, wie durch Fig. 14 ver
anschaulicht. Diese Verzerrung verschwindet auch dann nicht,
wenn das gesamte Zeichen um den Neigungswinkel Φ zurückge
dreht wird, wie dies beim Stand der Technik gemacht wird,
weswegen keine genaue Zeichenerkennung erreicht werden kann.
Eine Zeichenerkennungseinheit zum Erkennen gedruckter oder
gestempelter Zeichen weist Funktionen auf, wie sie durch
Fig. 25 veranschaulicht werden. Das zu erkennende Muster
wird durch eine Fernsehkamera 10 oder dergleichen aufgenom
men, und das erhaltene analoge Signal wird mit Hilfe eines
A/D-Wandlers 11 mit sieben oder acht Bits quantisiert. Diese
werden durch eine Binärschaltung 18 in binäre Werte gewan
delt, und das Ergebnis wird in einem Rahmenspeicher 12 abge
speichert. Aus dem im Rahmenspeicher 12 abgespeicherten Mu
ster wird jedes Zeichen durch eine Zeichentrennschaltung 30
abgetrennt und mit vorab z. B. in einem Wörterbuchmuster
speicher 48 abgespeicherten Wörterbuchmustern durch eine Er
kennungsschaltung 27 verglichen. Dasjenige Muster, das einem
Wörterbuchmuster am ähnlichsten ist, wird als Erkennungser
gebnis ausgegeben.
Wenn die Qualität von Zeichen schlecht ist, können sie in
vielen Fällen in der oben beschriebenen binären Verarbei
tungsstufe in einer solchen Erkennungseinheit im Kontakt
miteinander stehen. Um die sich berührenden Zeichen vonein
ander zu trennen, wird die Zeichentrennschaltung 30 verwen
det, deren Funktion mit Hilfe der Fig. 26a und 26b veran
schaulicht wird, und ein (in Fig. 27b) dargestelltes Projek
tionsmuster wird in der Richtung rechtwinklig zur Linie des
in Fig. 26a dargestellten Zeichenstrings erhalten. Die Zei
chen werden an einer Stelle voneinander getrennt, die das
schwächste Projektionsmuster aufweist, und jedes Zeichen
wird erkannt. Bei diesem Verfahren tritt jedoch falsches
Trennen von Zeichen häufig auf, und die Erkennungsrate ist
demgemäß extrem niedrig.
Verfahren, wie sie in JP-A-61-72 373 und JP-A-63-2 16 188 ange
geben sind, weisen Verbesserungen zum Verhindern des fälsch
lichen Trennens von Zeichen auf, was beim oben beschriebenen
einfachen Verarbeiten auftrat. Jedoch nutzen beide Verfahren
ein Projektionsmuster, und es kommen immer noch Fälle vor,
in denen Zeichen an falschen Stellen getrennt werden, wenn
sie miteinander verbunden sind, wie in den Fig. 27a und 27b
dargestellt.
Da das Projektionsmuster zum Zählen der Anzahl von Bildele
menten in vertikaler Richtung dient, ist es schwierig zu be
stimmen, an welchem Ort von "A" der zwei Zeichen in Fig. 27a
diese zu trennen sind, da die Anzahl von Bildelementen in
vertikaler Richtung im Bereich "A" im Fall von Fig. 27a
überall dieselbe ist. Darüber hinaus ist es im Fall von
Fig. 27b schwierig, zwischen dem Projektionsmuster von
(Bindestrich) (Bereich "A") und dem Projektionsmuster des
oberen Bereichs von "7" (Bereich "B") zu unterscheiden, so
daß die Stelle zum Trennen der zwei Zeichen falsch gewählt
werden kann. Darüber hinaus wurden keine Überlegungen für
ein Verfahren zum Lösen des Falles angestellt, bei dem die
Größen von Zeichen und die Abstände zwischen ihnen unter
schiedlich sind. (Die Abstände zwischen den Zeichen werden
als konstant angesehen.)
Eine Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine
Einheit zur binären Bildverarbeitung in einer Bildverarbei
tungseinheit anzugeben, die ein klares binäres Bild mit ho
her Geschwindigkeit selbst dann erzeugen können, wenn das
Bild komplexen Hintergrund oder Änderungen in dar Bildhel
ligkeit aufweist.
Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und
eine Einheit zur Zeichenerkennung anzugeben, die verzerrte
Zeichen korrigieren können, damit sie mit Wörterbuchdaten
verglichen und selbst dann genau erkannt werden können, wenn
diese verzerrten Zeichen beim Aufnehmen eines Bildes aus
einer schrägen Richtung eingegeben werden.
Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und
eine Einheit zur Zeichenerkennung anzugeben, die auf zufrie
denstellende Weise Zeichen trennen und einzelne Zeichen er
kennen können, selbst wenn ein eingegebener Zeichenstring
Zeichen enthält, die ein benachbartes Zeichen berühren.
Die grundsätzliche erfindungsgemäße Verarbeitung besteht in
einem Verfahren, bei dem ein Bild mit Hilfe von Binärdaten
so ausgedrückt wird, daß die Dichte von Flächen für andere
Zwecke als Bilddifferenzierung mit "0" bezeichnet wird. Es
wird zunächst ein Objekt für diese Verarbeitung besprochen,
und danach wird ein Verfahren zum Ausdrücken eines normalen
Bildes variabler Dichte in Binärdaten erläutert.
Zum Vereinfachen der Beschreibung eines eingegebenen Bildes
ist ein in Fig. 1a dargestelltes Bild erster Ordnung zwi
schen zwei Punkten A und A′ in anderer Weise in Fig. 1b dar
gestellt. Fig. 1c zeigt ein Bild, das das Ergebnis eines
Differenzierens des Bildes von Fig. 1b ist (Absolutwerte der
differenzierten Werte sind dargestellt). Für Nichtkantenbe
reiche ist beinahe der Wert "0" dargestellt. Dichtewerte,
die der Dichte der Kanten entsprechen, sind nur in den Kan
tenbereichen eingezeichnet. Wenn in diesem Fall Änderungen
in der Helligkeit bestehen, unterscheiden sich die Intensi
täten der Kanten abhängig vom Ort. Es ist daher nicht mög
lich, alle Kanten in zufriedenstellender Weise zu erkennen,
selbst wenn ein fester Schwellwert vorgegeben wurde. Wenn
z. B. der Schwellwert zu hoch ist, ist es nicht möglich,
Bereiche mit kleiner Kantenintensität zu erkennen. Wenn an
dererseits die Kantenintensität zu niedrig ist, erscheinen
Bereiche mit hoher Kantenintensität als sehr dick. Daher
wird gemäß der Erfindung davon ausgegangen, daß eine Kurve,
die durch die mittlere Dichte der zu erkennenden Bereiche
läuft, ein idealer Schwellwert ist. Eine Einheit zum Erzeu
gen dieser Oberfläche wird angegeben. Die Erfindung ist
durch das Folgende gekennzeichnet. Helligkeit (Dichte) eines
in Binärdaten auszudrückenden Bildes wird auf 1/n gesetzt,
und der Spitzendichtewert des Bildes mit 1/n zeigt einen
Mittelwert der Dichten der Kanten (wenn n 2 ist). Expan
sionsverarbeitung wird mit dem Bild mit dem Wert 1/n ausge
führt, und weiterhin wird eine Glättungsverarbeitung mit dem
expandierten Bild ausgeführt, wodurch ein Schwellwertbild
erhalten wird. Dann wird die Differenz zwischen diesem
Schwellwertbild und dem in Binärdaten auszudrückenden Bild
ermittelt, wodurch ein zufriedenstellendes Binärbild erhal
ten wird.
Die Erfindung ist weiterhin durch das Folgende gekennzeich
net. Beim Zeichenerkennungsverfahren zum Erkennen von Zei
chen in einem aufgenommenen Bild mit Hilfe von Wörterbuch
daten wird ein Verzerrungswinkel in bezug auf die horizonta
le Richtung ermittelt, unter dem die Breiten von Zeichen,
die durch Aufnehmen eines Bildes unter einem schrägen Winkel
erhalten wurden, sich als minimal herausstellen. Für diesen
ermittelten Verzerrungswinkel werden Horizontalrichtungskom
ponenten der verzerrten Zeichen oder der Wörterbuchdaten
korrigiert, um die Zeichen zu erkennen. Durch diese Anord
nung wird es möglich, Zeichen selbst dann mit hoher Erken
nungsrate zu erkennen, wenn die Zeichen abhängig von der
Richtung der Aufnahme des Bildes verzerrt sind. Darüber
hinaus wird auch ein Verzerrungswinkel in bezug auf die ver
tikale Richtung erhalten, für den die Höhen der verzerrten
Zeichen als minimal ermittelt werden. Vertikale Richtungs
komponenten der verzerrten Zeichen oder Wörterbuchdaten wer
den mit dem Verzerrungswinkel korrigiert, um die Zeichen zu
erkennen.
Die Erfindung zeichnet sich auch dadurch aus, daß sie einen
Rahmenspeicher zum Umwandeln eines Bildaufnahmesignals, das
durch horizontales und vertikales Abtasten eines zu erken
nenden Zeichenstrings erhalten wird, in binäre Werte, zum
Unterteilen der Binärwerte in Bildelemente und zum Speichern
des Ergebnisses aufweist, wie sie auch aufweist: eine Adreß
bestimmungseinheit zum Bestimmen der Adresse des Rahmenspei
chers und zum Lesen der in diesem gespeicherten Daten durch
Abtasten der Daten ausgehend von einem vorgegebenen Ort in
vorgegebener Richtung, eine Projektionsmuster-Ermittlungs
einheit zum Ermitteln der Anzahl von Bildelementen, die die
Anzahl von Zeichenstrings der Bilddaten darstellen, die bei
jedem Abtasten durch die Adreßbestimmungseinheit gelesen
werden, und eine Projektionsbreiten-Ermittlungseinheit zum
Erhalten der Anzahl von Abtastlinien oder der Breite von Ab
tastlinien, für die der Projektionswert des Projektionsmu
sters nicht "0" ist, eine Verzerrungswinkel-Ermittlungsein
heit zum Abtasten des Rahmenspeichers durch allmähliches Än
dern der Richtung der Abtastlinien und zum Erhalten eines
Verzerrungswinkels als diejenige Abtastrichtung, in der die
erhaltene projizierte Breite minimal wird, eine Einheit zum
Herausgreifen jedes Zeichendatenwerts aus dem Zeichenstring,
eine Korrektureinheit zum Korrigieren nur der horizontalen
Richtungskomponenten oder der vertikalen Richtungskomponen
ten der Daten für jedes Zeichen oder der Wörterbuchdaten,
die einem jeweiligen Zeichen entsprechen, und eine Erken
nungseinheit zum Vergleichen der korrigierten Zeichendaten
oder Wörterbuchdaten mit den nicht korrigierten Wörterbuch
daten bzw. Zeichendaten, um Zeichenerkennung auszuführen.
Statt der binären Daten kann auch variable Dichteinformation
verwendet werden, um den kumulativen Wert der Dichte zu er
mitteln, um Zeichen zu erkennen. Anstatt einen Verzerrungs
winkel dadurch zu erhalten, daß der Bereich, in dem Zeichen
existieren (Zeichenbreite), minimal gemacht wird, kann er
auch dadurch bestimmt werden, daß der Bereich, in dem keine
Zeichen bestehen, maximal gemacht wird. Im Hinblick auf den
Unterschied zwischen den sogenannten "schwarzen Zeichen" und
den "weißen Farben", wenn Dichtewerte verwendet werden, be
deutet "0" im vorstehend Beschriebenen "wenn der kumulative
Dichtewert nicht "0" ist", daß der Dichtewert des Hinter
grunds "0" ist.
Die Erfindung ist weiterhin durch das Folgende gekennzeich
net. Beim Abtrennen eines Zeichens aus einem Zeichenstring
muster, das durch Aufnehmen eines Bildes erhalten wurde,
wird eine Gewichtsverteilung in solcher Weise erhalten, daß
ein aus yc abgetrenntes Bildelement einen größeren Wert um
yc herum einnimmt, das die Zentrumshöhe des Zeichenstrings
angibt (y-Koordinaten für das Zentrum, x-Koordinaten für die
Horizontalrichtung und y-Koordinaten für die vertikale Rich
tung), ohne ein Projektionsmuster zu nutzen. Der Gewichts
verteilungswert wird mit einem Schwellwert verglichen, um
einen Zeichenblock abzutrennen. Für diesen abgetrennten Zei
chenblock wird unterschieden, wieviele Zeichen in Berührung
miteinander stehen, was unter Nutzung einer Standardzeichen
breite erfolgt. Auf Grundlage dieser Unterscheidung, oder
der Anzahl sich berührender Zeichen, wird die Breite des
Zeichenblocks gleichmäßig unterteilt, und Koordinaten der
gleichmäßig unterteilten Stücke des Zeichenblocks werden er
mittelt, und Zeichen werden an den Stellen dieser Koordina
ten voneinander getrennt. Dadurch wird es möglich, zufrie
denstellendes Aufteilen von Zeichen in einem Zeichenstring
mit sich berührenden Zeichen zu erhalten.
Fig. 1a bis 1f sind Diagramme zum Erläutern der Verarbeitung
zum Gewinnen eines Schwellwertbildes gemäß einem Ausfüh
rungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 2a bis 2c sind Diagramme zum Erläutern eines herkömm
lichen Verfahrens zum Wiedergeben eines eingegebenen Bildes
in Binärzahlen;
Fig. 3 ist ein Diagramm zum Erläutern des Funktionsprinzips
eines Ortsmaximalwertfilters bei einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung;
Fig. 4 ist ein Aufbaudiagramm eines Systems gemäß einem Aus
führungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 5a bis 5c sind Diagramme zum Erläutern eines Beispiels
für den Fall, daß ein differenziertes Bild Störsignale ent
hält;
Fig. 6a bis 6e sind Diagramme zum Erläutern eines Ablaufs
zum Erzeugen eines Kontrastbildes aus einem eingegebenen
Bild mit unterschiedlicher Dichte;
Fig. 7 ist ein Flußdiagramm zum Erläutern eines Verarbei
tungsablaufs zum Erhalten eines Verzerrungswinkels in einer
Zeichenerkennungseinheit gemäß einem Ausführungsbeispiel der
Erfindung;
Fig. 6a bis 8c sind Diagramme zum Erläutern eines Projek
tionsmusters verzerrter Zeichen, die durch Aufnehmen eines
Bildes in schräger Richtung erhalten wurden;
Fig. 9 ist ein Diagramm, das die Beziehung zwischen einer
Projektionsbreite und einem Abtastwinkel zeigt;
Fig. 10 ist ein Diagramm zum Erläutern des Aufbaus einer
Zeichenerkennungseinheit gemäß einem Ausführungsbeispiel der
Erfindung;
Fig. 11 ist ein Flußdiagramm für einen Verarbeitungsablauf
zum Erhalten eines Minimalwertes einer Projektionsbreite
durch Berechnung;
Fig. 12a, 12b, 12c und 12d sind Diagramme zum Erläutern des
Falls des Erhaltens eines Minimalswertes einer Projektions
breite aus drei Winkeln durch Berechnung;
Fig. 13 ist ein Diagramm zum Erläutern einer herkömmlichen
Zeichenerkennungseinheit;
Fig. 14 ist ein Diagramm zum Erläutern eines Problems, das
auftritt, wenn verzerrte Zeichen in die herkömmlichen Zei
chenerkennungseinheit eingegeben werden;
Fig. 15 ist eine Darstellung für einen Zeichenstring, wie er
durch ein herkömmliches Zeichenerkennungsverfahren erkannt
wird;
Fig. 16 ist eine Darstellung einer Zeichenerkennungseinheit
gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 17 ist ein Diagramm zum Beschreiben eines verzerrten
Zeichens;
Fig. 18 ist eine Darstellung einer Zeichenerkennungseinheit
gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 19 ist eine Darstellung des Aufbaus einer Zeichenerken
nungseinheit gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der
Erfindung;
Fig. 20 ist ein Flußdiagramm zum Erläutern eines Zeichen
trennablaufs in einer Zeichentrennschaltung gemäß einem Aus
führungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 21 ist eine Darstellung zum Erläutern eines Rahmenspei
chers;
Fig. 22a und 22b sind Diagramme zum Erläutern des Konzepts
eines Projektionsmusters;
Fig. 23a, 23b und 23c sind Darstellungen für einen Fall, in
dem ein Projektionsmuster und eine Gewichtsverteilung ver
wendet werden,
Fig. 24a und 24b sind Darstellungen zum Erläutern eines Fal
les, bei dem eine Gewichtsverteilung in einem Zeichenstring
gewonnen und abgetrennt wird;
Fig. 25 ist eine Darstellung eines Aufbaus einer Zeichener
kennungseinheit gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfin
dung;
Fig. 26a und 26b sind Darstellungen zum Erläutern von Zei
chentrennung mit Hilfe eines herkömmlichen Projektionsmu
sters; und
Fig. 27a und 27b sind Darstellungen zum Erläutern eines
Problems, wie es auftritt, wenn Zeichentrennung mit Hilfe
des herkömmlichen Projektionsmusters ausgeführt wird.
Die Fig. 1a bis 1f veranschaulichen einen Verarbeitungsab
lauf. Fig. 1a zeigt ein eingegebenes Bild F. Die Information
entlang einer Linie A-A′ in diesem Diagramm wird ausge
drückt, wie dies durch das Signal FA in Fig. 1b dargestellt
ist. In dieser Figur ist die Längsrichtung der Ort und die
vertikale Achse die Helligkeit (Dichte). Dieses eingegebene
Bild wird differenziert (wobei das Ausgangssignal ein Abso
lutwert ist), wodurch ein Bild G erhalten wird, wie es in
Fig. 1C dargestellt ist. In diesem Bild nehmen Nichtkanten
bereiche beinahe den Wert "0" ein, und Werte, die der Dichte
der Kanten entsprechen, sind in den Kantenbereichen einge
zeichnet. Beim Erzeugen eines binären Schwellwertes für die
ses Bild, ist es ideal, eine Kurve Tc zu erzeugen, die durch
die mittlere Dichte der Intensität (Kontrast) jeder Kante
hindurchgeht. Da ein eingegebenes Bild tatsächlich jedoch
eine Ebene zweiter Ordnung ist, ist es erforderlich, eine
gekrümmte Oberfläche statt einer gekrümmten Linie Tc zu er
zeugen. Es ist jedoch sehr schwierig, eine gekrümmte Ober
fläche zu erzeugen. Daher wird eine gekrümmte Linie als
Schwellwert erzeugt, die der gekrümmten Linie Tc erster Ord
nung ähnlich ist.
Genauer gesagt wird ein Bild GH, das eine Dichte von 1/2
derjenigen jedes Bildelementes im differenzierten Bild G
entspricht, erzeugt, wie dies in Fig. 1d dargestellt ist.
Der Spitzenwert des Kontrasts dieses Bildes GH zeigt einen
Zwischenwert in bezug auf den Kontrast des ursprünglichen
differenzierten Bildes. Wenn darüber hinaus ein Expansions
verarbeiten der Dichte mehrfach ausgeführt wird, wird ein
Bild GHX erhalten, wie es in Fig. 1e dargestellt ist. Dieses
Bild wird weiter geglättet, um ein Bild C zu erhalten, das
dem idealen Schwellwert sehr ähnlich ist, wie er in Fig. 1f
dargestellt ist. Dann wird das ursprüngliche differenzierte
Bild G mit dem erzeugten Schwellwertbild C verglichen, und
das Bild wird binär ausgedrückt, indem nur diejenigen Bild
elemente verwendet werden, für die die Dichte des differen
zierten Bildes größer ist als diejenige des Schwellwertbil
des. Dadurch wird ein klares binäres Bild erhalten.
Die oben stehende Expansionsverarbeitung variabler Dichte
ist eine solche eines sogenannten Ortsmaximalwertfilters. In
der Ebene zweiter Ordnung wird ein Maximalwert aus dichten
f1, f2, ..., f9 von 3 × 3 Bildelementen eines eingegebenen
Bildes f gewonnen, wie dies in Fig. 3 dargestellt ist, und
dieser Wert wird als F gemäß einer Verarbeitung ausgegeben,
die durch folgende Gleichung gegeben ist.
F (i, j) = max[f(i+u, j+v)]
(u, v) = -1, 0, +1
Ein Glättungsverarbeitungsverfahren zum Ausgeben eines Mit
telwerts der Dichte der 3 × 3 Bildelemente ist ein Beispiel.
Fig. 4 zeigt ein Beispiel des Aufbaus einer Einheit der Er
findung. Er verfügt über eine Fernsehkamera 10, einen A/D-
Wandler 11, einen Bildspeicher 12, eine Differenzierschal
tung 13, eine Bildskalierschaltung 14, eine Ortsmaximalwert
filterschaltung 15, eine Glättungsschaltung 16, eine Zwi
schenbildverarbeitungsschaltung 17, eine Binärschaltung 18,
eine CPU 19, einen D/A-Wandler 20 und einen Monitor 21.
Wenn beim oben beschriebenen Aufbau ein Bild mit der Fern
sehkamera 10 oder dergleichen aufgenommen wird, wird das
Bildsignal durch den A/D-Wandler 11 in dichte Daten wie
z. B. 128 Gradationen umgewandelt und im Bildspeicher 12 ge
speichert. Der Bildspeicher 12 weist k (G1 bis Gk) Dichte
speicher mit z. B. 256 × 256 Bildelementen auf, und er weist
auch 1 (B1 bis B1) Binärbildspeicher auf, falls erforder
lich.
Im folgenden wird der Verarbeitungsablauf im Detail be
schrieben, wobei angenommen wird, daß ein Bild im Bildspei
cher G1 gespeichert wurde.
Zunächst wird das Bild in G1 durch die Differenzierschaltung
13 differenziert, und das Ergebnis wird im Bildspeicher G2
abgespeichert. Das Bild ist ein binär zu verarbeitendes Ge
genstandsbild. Durch die Bildskalierschaltung 14 wird ein
Bild der Helligkeit 1/n derjenigen des Bildes in G2 erzeugt
und in G3 abgespeichert. Für gewöhnlich nimmt n den Wert 2
an, jedoch kann es auch den Wert 3 oder 4 einnehmen, um an
die Qualität des Gegenstandsbildes angepaßt zu sein (es kann
auch ein Dezimalbruch wie z. B. 1,5 verwendet werden). Mit
Hilfe der Ortsmaximalwertfilterschaltung 15 wird Expansions
verarbeitung der Dichte am Bild in G3 ausgeführt, und das
Ergebnis wird in G4 abgespeichert. Die Ortsmaximalwertfil
terschaltung nimmt gewöhnlich einen Maximalwert der Dichte
von 3×3 Bildelementen an. Daher ist das Expansionsausmaß
klein, wenn nur eine Verarbeitung ausgeführt wird. Dement
sprechend wird die Expansionsverarbeitung des Bildes in G4
mehrfach wiederholt, und das Ergebnis wird wiederum in G4
abgespeichert. Die Anzahl der Wiederholungen der Verarbei
tung wird so festgelegt, daß sich die Breite einer Kante er
höht (d. h. etwa fünf Mal). Darüber hinaus wird das expan
dierte Bild in G4 durch die Glättungsschaltung 16 geglättet,
um eine geglättete Kurve zu erhalten. Die Glättungsverarbei
tung wird ebenfalls mehrere Male wiederholt, und das Ergeb
nis wird dann in G5 abgespeichert.
Das Bild in G5 ist ein Schwellwertbild. Die Dichte dieses
Bildes wird für jedes Bildelement mit der Dichte des ur
sprünglichen differenzierten Bildes in G2 verglichen. Das
Ergebnis wird dann in binären Daten ausgedrückt. Eine de
taillierte Verarbeitung besteht darin, daß, wie durch Fig.
1g veranschaulicht, die Dichte des Schwellwertbildes G5
(C in Fig. 1f) durch die Zwischenbildverarbeitungsschaltung
17 von der Dichte des differenzierten Bildes G2 (G in Fig.
1c) abgezogen wird. Das in diesem Fall erhaltene Bild wird
die Information des differenzierten Bildes mit höherer Dich
te, als sie derjenigen des Schwellwertbildes entspricht. Um
Störsignale aus diesem Bild entfernen zu können, wird ein
gewisser Schwellwert th eingestellt (etwa zwei bis drei Gra
dationen), und die Bildinformation wird binär durch die Bi
närschaltung 18 verarbeitet. Durch die vorstehende Verarbei
tung kann ein Binärbild mit einem Zwischenwert der Hellig
keit als Schwellwert erhalten werden.
Es ist jedoch nicht angemessen, nur die vorstehend beschrie
bene eine Folge von Verarbeitungen auszuführen, wenn helle
Bereiche in Störsignalen des differenzierten Bildes vorhan
den sind, wie in Fig. 5a dargestellt. Wenn ein Bild mit 1/2
der Helligkeit desjenigen von Fig. 5a erzeugt wird, wie es
in Fig. 5b dargestellt ist, und dieses Bild mit Hilfe des
Ortsmaximalwertfilters expandiert wird, wird ein Schwell
wertbild erhalten, das aufgrund der Störsignale hohen Pegel
aufweist, wie dies in Fig. 5c dargestellt ist. Infolgedessen
wird es unmöglich, die Randbereiche der Störsignale zu er
kennen. Um dieses Problem zu lösen, wird nach dem Erzeugen
des Bildes mit 1/2 der Helligkeit (dies kann 1/n sein) mehr
fach geglättet, um Störsignale zu verringern, und das Ergeb
nis wird mit Hilfe des Ortsmaximalwertfilters expandiert.
Ein ähnlicher Ablauf wird wiederholt. Durch diese Ausführung
wird es möglich, Änderungen des Schwellwerts aufgrund von
Störsignalen zu verhindern.
Wenn nur geringe Störungen vorliegen, ist es möglich, Dich
tewerte zufriedenstellend zu gewinnen, ohne daß die vor
stehend beschriebene Glättungsverarbeitung ausgeführt wird.
Das Verwenden oder Nichtverwenden der Glättungsverarbeitung
kann in Abhängigkeit der erforderlichen Verarbeitungszeit
bestimmt werden. Um Störsignale auszuschließen, kann der
selbe Effekt auch erhalten werden, indem die Skalierverar
beitung von 1/n ausgeführt wird, nachdem ein Bild für Binär
verarbeitung (ein differenziertes Bild in diesem Fall) mehr
fach geglättet wurde.
Wie vorstehend beschrieben, bestehen mehrere Verfahrensmög
lichkeiten, wie die des Bestimmens des Wertes von n, des
Glättens eines Bildes, nachdem das Bild mit der Helligkeit
1/n oder das differenzierte Bild erzeugt wurde, oder des Er
zeugens eines Bildes mit der Helligkeit 1/n, nachdem das
Bild geglättet wurde.
Zum Auswählen eines Verfahrens, das für einen gewissen Ge
genstand am geeignetsten ist, bestehen folgende Auswahlver
fahren:
- 1) Die Ergebnisse aller vorausgehenden Verarbeitungen wer den dargestellt, und der Nutzer wählt diejenige der voraus gegangenen Verarbeitungen, die er als am geeignetsten an sieht.
- 2) Die Ergebnisse der vorausgegangenen Verarbeitungen wer den Zeichenerkennung unterworfen, und es wird die Verarbei tung mit der höchsten Erkennungsrate ausgewählt.
- 3) Der Nutzer bestimmt im voraus auszuwertende Bereiche, und es wird diejenige vorausgegangene Verarbeitung ausge wählt, die das der voreingestellten Information ähnlichste Ergebnis zeigt.
Das vorliegende Ausführungsbeispiel ist ein Verfahren, das
einen binären Schwellwert zufriedenstellend dann festlegen
kann, wenn die zu gewinnenden Bildelemente eine gewisse
Dichte aufweisen und der Rest der Bildelemente beinahe den
Wert "0" hat (dies wird im folgenden als Halbkontrast-Binär
verfahren bezeichnet). Dieses Verfahren kann demgemäß nicht
auf ein solches allgemeines Bild angewendet werden, das va
riable Dichten aufweist, bei dem andere Bereiche als die zu
gewinnenden ebenfalls gewisse Dichtewerte aufweisen. Es wird
nun ein anderes Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrie
ben, das auch in diesem Fall angewendet werden kann. Die
Fig. 6a und 6b zeigen Gegenstände mit Zeichen eines allge
meinen Bildes mit unterschiedlicher Dichte.
Um ein allgemeines Bild mit unterschiedlicher Dichte in Bi
närwerten mit Hilfe eines Verfahrens auszudrücken, wie es
für das vorige Ausführungsbeispiel erläutert wurde, kann die
Dichte des Hintergrunds der Zeichen in den Wert "0" gewan
delt werden. Da als Ergebnis dieser Verarbeitung nur der
Kontrast der Zeichen verbleibt, kann dann das oben beschrie
bene Halbkontrastverfahren verwendet werden. Zur Wandlung
wird ein Verfahren benutzt, wie es in JP-A-63-1 53 682 be
schrieben ist. Bei diesem Verfahren wird aus dem eingegebe
nen Bild ein Hintergrundbild erzeugt, und dieses wird vom
eingegebenen Bild abgezogen, wodurch ein Bild mit der zu ge
winnenden Dichteinformation erzeugt wird (z. B. ein Zeichen
kontrastbild im Fall eines Zeichenbildes). Als Ergebnis ist
es möglich, ein Bild zu erzeugen, in dem der Zeichenbereich
eine Dichte aufweist, die dem Kontrast entspricht, und in
dem der ganze andere Hintergrund "0" aufweist. Dadurch ist
es möglich, ein Bild zu erzeugen, das dem oben beschriebenen
differenzierten Bild ähnlich ist, so daß das erfindungsge
mäße Binärverfahren anwendbar wird. Die Verarbeitung zum
Ausschließen des Hintergrunds wird im folgenden kurz erläu
tert. Fig. 6a zeigt ein eingegebenes Bild. Die Dichteinfor
mation entlang der Linie A-A′ in Fig. 6a ist in Fig. 6b dar
gestellt. Das letztere Diagramm zeigt den Fall des Gewinnens
schwarzer Zeichen. Um ein Hintergrundbild zu erzeugen, wird
das oben genannte Ortsmaximalwertfilter verwendet, um eine
Expansionsverarbeitung der Helligkeit mehrfach auszuführen.
Dadurch werden die vertieften Bereiche der Zeichen durch die
umgebende Helligkeit eingeebnet, wie in Fig. 6c dargestellt.
Dieses Bild wird mehrfach durch ein Ortsminimalwertfilter
komprimiert, was in derselben Weise wie die Expansionsverar
beitung erfolgt, wodurch das in Fig. 6c dargestellte Bild
erhalten wird. Die Verarbeitung durch das Ortsminimalwert
filter ist eine solche mit umgekehrter Funktion, als sie das
Ortsmaximalwertfilter aufweist. Sie erzeugt ein Ausgangssig
nal F(x, y), das dem Minimalwert der Dichte f(x, y) eines
Ortsbereichs entspricht. Dies wird durch die folgende Glei
chung ausgedrückt:
F (i, j) = min[f(i+u, j+v)]
(u, v) = -1, 0, +1
Nach dem Erzeugen des Hintergrundbildes werden Helligkeits
unterschiede zwischen dem ursprünglichen eingegebenen Bild
und dem Hintergrundbild ermittelt, und es wird ein Kontrast
bild mit der Hintergrunddichte "0" erzeugt, wie in Fig. 6e
dargestellt. Dieses Verfahren wird als Hintergrundabzugsver
fahren bezeichnet.
In diesem Bild sind Helligkeitsunterschiede des Hintergrun
des aufgehoben, jedoch können Kontrastunterschiede zwischen
Zeichen nicht korrigiert werden. Daher kann das Bild nicht
mit Hilfe eines feststehenden Schwellwerts in Binärdaten um
gewandelt werden. Wenn jedoch das oben beschriebene Halbkon
trast-Binärverfahren auf dieses Bild angewendet wird, kann
ein zufriedenstellendes Binärbild erhalten werden.
Die vorstehende Beschreibung betrifft das Bearbeiten schwar
zer Zeichen. Im Fall weißer Zeichen wird das oben beschrie
bene Hintergrundabzugsverfahren angewendet, nachdem eine Um
kehrverarbeitung des eingegebenen Bildes ausgeführt wurde,
oder projizierte Zeichenbereiche werden durch Filter ge
löscht, in Reihenfolge des Ortsminimalwertfilters und des
Ortsmaximalwertfilters. Infolgedessen kann ein ähnlicher
Effekt erzielt werden.
Wenn das Hintergrundabzugsverfahren verwendet werden soll,
kann die Verarbeitung vereinfacht werden, wenn die Ortsmini
malwertfilterschaltung dem Aufbau von Fig. 4 hinzugefügt
wird.
Es wird nun unter Bezugnahme auf die Fig. 7 bis 12d ein Aus
führungsbeispiel der Erfindung beschrieben, das zufrieden
stellendes Erkennen von Zeichen ermöglicht, die unter einem
schrägen Winkel aufgenommen wurden und verzerrt sind.
Die Fig. 8a und 8b sind Darstellungen zum Erläutern, wie ein
Verzerrungswinkel eines Zeichenstrings erhalten werden kann.
Es sei angenommen, daß der Verzerrungswinkel des verzerrten
Zeichenstrings 41 in Fig. 8a R ist. Dieser verzerrte Zei
chenstring weist keine Verzerrung in horizontaler Richtung
auf, ist jedoch um den Winkel R in vertikaler Richtung nach
links oben verzerrt. Durch das Ausführungsbeispiel wird ein
Projektionsmuster des verzerrten Zeichenstrings in Richtung
des Verzerrungswinkels R erhalten. Das erhaltene Ergebnis
ist in Fig. 8b dargestellt. Das Projektionsmuster des ver
zerrten Zeichenstrings 41 in Fig. 8a in vertikaler Richtung
wird erhalten, wie es in Fig. 8c dargestellt ist. Das Pro
jektionsmuster in vertikaler Richtung zeigt an, daß die Zif
fern "2" und "3", die Ziffern "4" und "5" und die Ziffern
"6" und "7" jeweils miteinander verbunden sind. Wenn die
Richtung zum Erhalten des Projektionsmusters allmählich ge
gen die Richtung des Verzerrungswinkels R geneigt wird, wer
den die miteinander verbundenen Muster getrennt, und die je
weiligen Breiten der Projektionsmuster der jeweiligen Zif
fern werden schmäler, wie in Fig. 8b dargestellt. Ein Winkel
von -90° in bezug auf die horizontale Richtung ist in diesem
Fall (beim Ausführungsbeispiel ist der Winkel in vertikaler
Richtung 0°) der Verzerrungswinkel beim Ausführungsbeispiel.
Um den Zustand von Fig. 8b zu ermitteln, wird beim vorlie
genden Ausführungsbeispiel die Gesamtsumme Σ (i) der Breiten
x(i) der Projektionsmuster für i wie folgt ermittelt:
Der Winkel R wird allmählich, ausgehend vom oben genannten
Wert von 0°, geändert, um den Wert R zu erhalten, für den die
Gesamtsumme Σx(i) minimal wird. So wird der Verzerrungswin
kel erhalten. Die axiale Längsrichtung in Fig. 8b wird im
folgenden als Abtastrichtung bezeichnet. Man kann also auch
sagen, daß beim vorliegenden Ausführungsbeispiel die Abtast
richtung allmählich geneigt wird.
Fig. 7 ist ein Flußdiagramm, das den Ablauf zum Erhalten des
Wertes R, für den die oben beschriebene Summe Σx(i) minimal
ist, beschreibt. Zunächst wird in einem Schritt 1 ein Ini
tialisierwert R0 in Abtastrichtung vorgegeben, um ein Pro
jektionsmuster f(x) für die R-Richtung durch eine Projek
tionsverteilungsschaltung zu erhalten, die später beschrie
ben wird (Schritt 2). Anschließend wird die Frequenzzahl der
Projektionsverteilung f(x), die sich von Null unterscheidet,
durch eine Projektionsbreiten-Ermittlungsschaltung gewonnen,
die später beschrieben wird (Schritt 3), und dieser Wert
wird als xd(R), wie oben beschrieben, eingestellt. Dann wird
in einem Schritt 4 R mit R-Ende verglichen (R-Ende ist die
Endrichtung beim Neigen der Abtastrichtung: Die maximale
Neigungsrichtung, die aus der Beziehung zwischen einem Ka
meraanordnungsort und einem Zeichenstring eines zu erkennen
den Gegenstandes erhalten wird). Wenn R < R-Ende, wird R
zum Wert R in einem Schritt 5 hinzugefügt, und dann wird der
addierte Wert als neuer Wert R verwendet, und der Ablauf
kehrt zu Schritt 2 zurück. Wenn R R-Ende, geht der Ablauf
zu einem Schritt 6 weiter, und ein Minimalwert wird durch
eine Minimalwert-Ermittlungsschaltung aus den Werten xd(R)
erhalten, die für jedes ΔR Intervall gewonnen wurden (die
Werte von xd(R), die für jedes ΔR Intervall erhalten werden,
werden in einer Kurve dargestellt, wodurch ein Ergebnis er
halten wird, wie es in Fig. 9 dargestellt ist). Danach wird
derjenige Wert von R ermittelt, für den der Minimalwert er
halten wird. Der so erhaltene Wert für R ist der Verzer
rungswinkel beim vorliegenden Ausführungsbeispiel.
Das vorliegende Ausführungsbeispiel nimmt an, daß Zeichen
nach links oben verzerrt sind, wobei diese Verzerrung posi
tiv ist mit 0° in vertikaler Richtung in bezug auf den Zei
chenstring. Wenn dann Zeichen nach rechts verzerrt sind,
wird der Wert von R negativ eingestellt, oder der Initiali
sierwert der Abtastrichtung wird als Maximalwert für die
negative Seite vorgegeben, z. B. mit -20°.
Fig. 10 ist ein Blockdiagramm einer Zeichenerkennungseinheit
in einer Informationsverarbeitungseinheit gemäß einem Aus
führungsbeispiel der Erfindung. Die Zeichenerkennungseinheit
beim vorliegenden Ausführungsbeispiel weist eine Fernseh
kamera 10 zum Aufnehmen eines zu erkennenden Zeichenstrings
auf, wie sie auch folgende Funktionsgruppen aufweist: einen
A/D-Wandler 11 zum Umwandeln des von der Fernsehkamera 10
aufgenommenen Signals in ein digitales Signal mit 7 oder 8
Bits, eine Binärschaltung 18 zum Umwandeln des in ein digi
tales Signal umgewandeltes Signal in Binärwerte mit Hilfe
eines vorgegebenen Schwellwerts, einen Rahmenspeicher 12 zum
Speichern des von der Kamera 10 aufgenommenen Bildes als
Binärdatenwerte, eine Adreßerzeugungsschaltung 22 zum Erzeu
gen eines Adreßsignals, das verwendet wird, wenn Daten vom
Rahmenspeicher 12 zu lesen sind, eine Projektionsmuster-Er
mittlungsschaltung 23 zum Ermitteln eines Projektionsmusters
(Fig. 8b und 8c) aus den Daten des aufgenommenen Bildes, wie
sie aus dem Rahmenspeicher 12 ausgelesen werden, eine Pro
jektionsbreiten-Ermittlungsschaltung 24, zum Berechnen des
oben genannten Verzerrungswinkels R zum Erhalten der Projek
tionsbreite xd(R) eines aufgenommenen Bildsignals, eine
Arithmetikverarbeitungsschaltung 25 zum Ausführen arithmeti
scher Verarbeitung in der Projektionsbreiten-Ermittlungs
schaltung 24, eine Verzerrungskorrekturschaltung 26 zum Kor
rigieren von Ausgangsdaten (Daten für einen verzerrten Zei
chenstring) aus dem Rahmenspeicher 12 mit Hilfe des Verzer
rungswinkels R, und eine Erkennungsschaltung 27 zum Erkennen
von Zeichen durch Vergleichen der durch die Korrekturschal
tung 26 korrigierten Zeichenstringdaten mit Wörterbuchdaten
28, die Trennangaben für Zeichen speichern für jedes Wort im
Zeichenstring.
Da die im Rahmenspeicher 12 gespeicherten Daten ein Binär
bild darstellen, nehmen Sie die Werte "0" und "1" ein. Nor
malerweise nimmt ein Bildelement einer Zeichenlinie (die
Minimaleinheit der Quantisierung) den Wert "1" ein, und der
Hintergrund nimmt den Wert "0" ein. Der Rahmenspeicher 12
wird durch einen Horizontalwert x und einen Vertikalwert y
adressiert. Durch Bestimmen einer Adresse durch vorgegebene
Werte x und y ist es möglich, Datenwerte g (x, y) für ein
gewünschtes Bildelement zu lesen. Wenn die Adresse, die zur
Abtastrichtung paßt, von der Adreßerzeugungsschaltung 22
ausgegeben wird, werden Zeichenstringdaten in Abtastrichtung
an die Projektionsmuster-Ermittlungsschaltung 23 ausgegeben.
Die Projektionsmuster-Ermittlungsschaltung 23 ermittelt fol
genden Wert für die Bildelementdaten g (x, y) mit der Adres
se (x, y):
Die Projektionsmuster-Ermittlungsschaltung 23 ermittelt also
die Anzahl von Bildelementen des Zeichens mit der Koordina
te x.
Die Projektionsbreiten-Ermittlungsschaltung 24 zählt den
Zahlenwert von f(x), der sich von Null unterscheidet, für
das Projektionsmuster f(x), wie es von der Projektionsmu
ster-Ermittlungsschaltung 23 erhalten wird, wodurch die Ge
samtbreite xd(R) der Projektion erhalten wird.
Die oben beschriebene Verarbeitung wird jedesmal wiederholt,
wenn die Abtastrichtung verändert wird. Derjenige Wert von
R, für den die Werte xd(R) minimal werden, wird als Verzer
rungswinkel R verwendet und an die Verzerrungskorrektur
schaltung 26 ausgegeben.
Die Verzerrungskorrekturschaltung 26 korrigiert verzerrte
Zeichen mit Hilfe des Verzerrungswinkels R. Ein String von
in Längsrichtung geschriebenen Zeichen weist bei Ansicht von
schräg unten eine Verzerrung auf, wie sie in Fig. 17 darge
stellt ist. Wenn Koordinaten eines gewünschten Punktes des
Zeichens im Normalzustand (links dargestellt) (x, y) sind
und Koordinaten, die diesem Punkt im verzerrten Zeichen
(rechts dargestellt) entsprechen, mit (x′, y′) bezeichnet
sind, besteht folgende Beziehung zwischen den zwei Koordi
naten:
x′ = x + tan R · y
y′ = y
y′ = y
Es besteht also eine Abweichung nur in der x-Koordinate und
keine solche in der y-Koordinate. Dementsprechend kann das
verzerrte Zeichen korrigiert werden, indem nur der Wert für
x korrigiert wird.
Beim vorliegenden Ausführungsbeispiel wird derjenige Winkel
gewonnen, bei dem die Projektionsbreite an einem Ort, an dem
sich Zeichen befinden, minimal wird. Derselbe Effekt kann
jedoch erzielt werden, wenn derjenige Winkel ermittelt wird,
unter dem die Projektionsbreite der Lücke zwischen zwei Zei
chen maximal wird.
Wenn angenommen wird, daß die Zeichenverzerrung 20° gegen
über dem Winkel Null ist und der Schrittwinkel ΔR 2° ist,
muß die oben beschriebene Verarbeitungsfolge 11 Mal für je
weils 2° ausgeführt werden, beginnend von 0° über 2°, ---,
18° bis 20°. Die Verarbeitung, die beim oben beschriebenen
Verarbeitungsablauf am meisten Zeit benötigt, ist diejenige
zum Erhalten des Projektionsmusters. Die Verarbeitungszeit
kann verringert werden, wenn die Verarbeitung für diesen
Zweck verkürzt wird. Im folgenden wird ein Ausführungsbei
spiel zum Verringern der Anzahl von Verarbeitungsabläufen
beschrieben.
Bei der allgemeinen Zeichenerkennung ist es möglich, Zeichen
ohne jede Korrektur zu erkennen, wenn die Größe des Zeichen
verzerrungswinkels innerhalb von etwa ±5° liegt. Daraus
folgt, daß der Verzerrungswinkel R mit einer Genauigkeit mit
einem Minimum von ±5° ermittelt werden kann. Daher werden
nur drei Abtastungen ausgeführt, wie dies durch Fig. 11 ver
anschaulicht ist (die Abtastwinkel sind mit R1, R2 und R3
bezeichnet). Die Projektionsbreiten für die einzelnen Abta
stungen sind mit xd(R1), xd(R2) bzw. xd(R3) bezeichnet. Die
se drei Werte genügen den folgenden Beziehungen (Schritt 46
in Fig. 11):
xd(R) = aR² + bR + c (1)
Genauer gesagt werden folgende Gleichungen verwendet:
xd(R₁) = aR₁² + bR₁ + c (2)
xd(R₂) = aR₂² + bR₂ + c (3)
xd(R₃) = aR₃² + bR₃ + c (4)
Mit Hilfe dieser Gleichungen werden die Werte für a, b und c
wie folgt erhalten:
a = (1/2) · {xd(R₃) -2 x xd(R₂) + xd(R₃)} (5)
b = 2· xd(R₂) -1,5 x xd(R₁) - 0,5 x xd(R₃) (6)
c = xd(R₁) (7)
Gleichung (1) wird differenziert, um den Minimalwert von
xd(R) wie folgt zu erhalten:
xd(R) = 2aR + b
Daraus ergibt sich der Extremalwert für R zu
R = -b/(2a).
Wenn kein Extremalwert im Bereich R1, R2 und R3 in den Fig.
12a bis 12d erhalten wird, wie dies in den Fig. 12b, 12c und
12d der Fall ist, wird folgende Verarbeitung ausgeführt.
Wenn R0 als Extremalwert im Bereich zwischen R1 bis R3 er
halten wird und wenn xd(R0) kleiner ist als jeder der ande
ren Werte xd(R1), xd(R2) und xd(R3), wird R0 als Verzer
rungswinkel verwendet. In anderen Fällen wird derjenige Wert
für R als Verzerrungswinkel verwendet, für den sich der
kleinste Wert aus xd(R1), xd(R2) und xd(R3) ergibt. Wenn
alle Werte gleich sind (d. h. wenn der oben beschriebene
Koeffizient a 0 wird), wird der am dichtesten bei der verti
kalen Richtung liegende Winkel für den Zeichenstring unter
den Winkeln R1, R2 und R3 als Verzerrungswinkel verwendet.
Die vorstehend beschriebene Verarbeitung wird in einem
Schritt 47 im Flußdiagramm von Fig. 11 ausgeführt.
Bei dieser Anordnung kann die Anzahl von Verarbeitungen zum
Erhalten eines Projektionsmusters auf drei verringert wer
den, wobei die Auflösung etwa 1/3 der Schrittweite von R1,
R2 und R3 ist, was zu zufriedenstellender Genauigkeit für
das Erkennen von Zeichen führt.
Wenn ein Nummernschild z. B. von unten links betrachtet
wird, erscheinen die Zeichen nach links verzerrt. Wenn die
vorstehende Verarbeitung für den Zeichenstring unter Winkeln
von z. B. 0°, 10° und 20° ausgeführt wird, wird der Verzer
rungswinkel R für die Zeichen erhalten. Wenn das Nummern
schild von rechts unten betrachtet wird, erscheinen die Zei
chen nach rechts verzerrt, im Gegensatz zum vorstehenden
Fall. Daher kann die Verarbeitung für Winkel von 0°, -10°
und -20° ausgeführt werden (die Verzerrung nach links wird
mit positiven Vorzeichen dargestellt).
Bisher erfolgte die Beschreibung für die obigen Ausführungs
beispiele für den Fall, daß ein Zeichenstring in Längsrich
tung liegt. Die Erfindung kann jedoch auch auf den Fall an
gewendet werden, daß ein Zeichenstring vertikal angeordnet
ist, in welchem Fall eine ähnliche Verarbeitung ausgeführt
werden kann, um die Verzerrung zu korrigieren, um korrekte
Zeichenerkennung sicherzustellen. In diesem Fall tritt, im
Gegensatz; zu dem in Fig. 17 dargestellten Fall, Verzerrung
auf, da sich die y-Koordinate ändert, ohne Änderung der
x-Koordinate. Daher wird in diesem Fall Verzerrung nur für
die y-Koordinaten korrigiert.
Fig. 16 ist ein Blockdiagramm einer Zeichenerkennungseinheit
gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung. Mit
der in Fig. 10 dargestellten Ausführungsform wurden Zeichen
in einem aufgenommenen Bild (ein verzerrtes Zeichen) mit
Hilfe des Verzerrungswinkels korrigiert, und die korrigier
ten Zeichen wurden mit Wörterbuchdaten zum Erkennen dar Zei
chen verglichen. Beim vorliegenden Ausführungsbeispiel wer
den jedoch die Wörterbuchdaten 28 mit Hilfe des berechneten
Verzerrungswinkels R korrigiert, und die korrigierten Wör
terbuchdaten werden mit den verzerrten Zeichen verglichen,
um die Zeichen zu erkennen.
Bei jedem der vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiele
wird ein aufgenommenes Bildsignal in Binärdaten umgewandelt,
die in einem Rahmenspeicher gespeichert werden, und dann
wird die Anzahl von Bildelementen im aufgenommenen Bildmu
ster berechnet. Der Verzerrungswinkel von Zeichen kann je
doch auch auf ähnliche Weise erhalten werden, wenn zwischen
der Zeichenfläche und der Hintergrundfläche auf Grundlage
der Dichteänderung im aufgenommenen Bildsignal unterschieden
wird. Die Fig. 18 und 19 sind Blockdiagramme für Zeichener
kennungseinheiten zum Erkennen von Zeichen durch Ermitteln
des Verzerrungswinkels R aus Dichteänderungsinformation aus
dem aufgenommenen Bildsignal.
Beim Ausführungsbeispiel gemäß Fig. 18 wird ein von einer
Kamera 20 aufgenommenes Bildsignal durch einen A/D-Wandler
11 in ein quantisiertes Signal mit 7 oder 8 Bits umgewan
delt. Das quantisierte Signal wird im Rahmenspeicher 12 ge
speichert, und Abtastrichtungsdaten für einen gewissen Win
kel werden aus dem Rahmenspeicher 12 ausgelesen. Die Gesamt
dichte wird durch eine Dichtesummierschaltung 29 gewonnen.
Dann wird die Breite des Bereichs, für den die Dichte ermit
telt wurde (alternativ kann dies die Fläche des Hintergrund
bereichs, für den keine Dichteänderungen ermittelt wurden)
durch eine Projektionsbreiten-Ermittlungsschaltung 24 ermit
telt, und die verzerrten Zeichen werden durch eine Korrek
turschaltung 26 mit Hilfe des Verzerrungswinkels 8 korri
giert. Das Ergebnis wird in einer Erkennungsschaltung 27 mit
Wörterbuchdaten 28 verglichen, wodurch die Zeichen erkannt
werden.
Beim Ausführungsbeispiel von Fig. 19 werden die Wörterbuch
daten 28 mit Hilfe des ermittelten Verzerrungswinkels R kor
rigiert, und die korrigierten Wörterbuchdaten werden mit den
verzerrten Zeichen verglichen, wodurch die Zeichen erkannt
werden.
Bei jedem der oben beschriebenen Ausführungsbeispiele wird
ein Rahmenspeicher verwendet. Es wird auch eine Hochge
schwindigkeits-CPU oder dergleichen verwendet, und von der
Kamera 10 werden jedesmal dann Bilder aufgenommen, wenn eine
Arithmetikverarbeitung für jede Abtastrichtung ausgeführt
wird. Wenn Zeichen aus einem aufgenommenen Fahrzeugnummern
schild zu erkennen sind für ein Fahrzeug, das entweder von
rechts oder von links kommt, wobei die Kamera in der Mit
te steht, sind die Zeichenstrings im aufgenommenen Bild nach
links bzw. nach rechts verzerrt. In diesem Fall ist es, wie
oben beschrieben, möglich, die Verzerrungen nach rechts bzw.
links dadurch zu korrigieren, daß ähnliche Arithmetikabläufe
für den Maximalwert der Verzerrung in positiver und negati
ver Richtung ausgeführt werden. Bei den oben beschriebenen
Ausführungsbeispielen wurde der Verzerrungswinkel aus den
Daten aus drei Winkel R1, R2 und R3 angenähert. Im Fall von
vier oder fünf oder noch mehr Datenwerten kann jedoch z. B.
das Verfahren der mittleren Fehlerquadrate verwendet werden,
um den Verzerrungswinkel zu erhalten. Es wird nun ein Aus
führungsbeispiel der Erfindung beschrieben, das dazu in der
Lage ist, Zeichen in einem Zeichenstring voneinander zu
trennen, die einander berühren.
Fig. 21 veranschaulicht die Struktur des Rahmenspeichers 12.
Wenn die horizontale Richtung durch x-Koordinaten und die
vertikale Richtung durch y-Koordinaten beschrieben wird,
wird ein Bildmuster g (x, y) mit normalerweise 256 Untertei
lungen für die x-Koordinaten und 256 Unterteilungen für die
y-Koordinaten gespeichert. Da der Wert eines Punktes oder
eines Bildelementes ein Wert für ein Binärbild ist, ist er
"0" oder "1".
Das unter Bezugnahme auf den Stand der Technik beschriebene
Projektionsmuster ist eine Summierung der Werte von Bildele
menten eines Zeichens in vertikaler Richtung. Bei diesem
Verfahren wird, wie durch die Fig. 22a und 22b veranschau
licht, für alle x-Koordinaten ein Wert f(x) wie folgt erhal
ten, wenn die Daten für ein besonderes Bildelement durch
g(x, y) in solcher Weise ausgedrückt werden, daß Zeichen
bildelemente als g(x, y) = 1 und der Rest der Bildelemente
als g(x, y) = 0 gegeben ist:
Fig. 22a zeigt das Zeichenmuster und Fig. 22b zeigt das Pro
jektionsmuster.
Die Fig. 23a bis 23c zeigen Muster für den Fall eines "-"
(Bindestrich) zwischen "8" und "7". Fig. 23b zeigt das Pro
jektionsmuster f(x) des Musters von Fig. 23a. Wenn die Mu
ster in einem Bereich voneinander getrennt sind, in dem der
Wert größer wird als ein vorgegebener Schwellwert th1, fehlt
ein Teil von "7". Daher wird statt dieses Projektionsmusters
eine Gewichtsverteilung M(x) um das Zentrum yc der Höhe des
in Fig. 23a dargestellten Zeichenstrings ermittelt. Diese
Gewichtsverteilung M(x) wird durch folgende Gleichung erhal
ten:
wenn das Bildelement für ein Zeichen "1" ist
wenn das Bildelement eines Zeichens "0" ist.
Im obigen Fall stellt y die y-Koordinate für jedes Bildele
ment dar, wenn das linke obere Ende des Rahmenspeichers 12
als Ausgangspunkt gewählt wird. Die Zentrumshöhe yc eines
gespeicherten Zeichens ist der Mittelpunkt der Fläche, die
eine geringere Frequenz aufweist als der Schwellwert nach
dem Ermitteln eines Projektionsmusters z. B. in horizontaler
Richtung.
Der Wert von M(x) wird größer, wenn er weiter von der Zen
trumshöhe yc der Zeichen entfernt liegt. Daraus wird der
Unterschied zwischen "-" (Bindestrich) und der Längslinie
des oberen Bereichs von "7" deutlich, wie dies in Fig. 23c
dargestellt ist. Wenn dementsprechend Zeichen durch den
Schwellwert th2 getrennt werden, können das Zeichen 1 ("8")
und das Zeichen 2 ("7") zufriedenstellend ermittelt werden.
Wenn Zeichen aus dem in Fig. 24a dargestellten Zeichenstring
mit Hilfe des oben beschriebenen Verfahrens abgetrennt wer
den, ist es möglich, diese in solchen Bereichen zu trennen,
in denen sie nahe der Zentrumshöhe yc des Zeichenstrings
einander berühren, in dem der Schwellwert th verwendet wird.
Es ist jedoch nicht möglich, die Zeichen 1 ("5" und "2") und
das Zeichen 5 ("5" und "7") aufzulösen. Daher wird eine Ge
samtverarbeitung ausgeführt, wie sie durch Fig. 20 veran
schaulicht wird.
Zunächst wird die oben beschriebene Gewichtsverteilung M(x)
mit Hilfe der Gewichtsverteilungs-Ermittlungsschaltung um yc
herum gewonnen (Schritt 50), und die Koordinaten der Berei
che über dem Schwellwert th (obere Koordinaten up) und die
Koordinaten der Bereiche unter dem Schwellwert th (untere
Koordinaten dw) werden in ihrer Verteilung durch die Trenn
schaltung ermittelt (Schritt 51). Dann werden die Breiten
der mit Hilfe einer Standardzeichen-Breitenermittlungsschal
tung getrennten Zeichenblöcke aus den Koordinaten dw und up
erhalten, und eine mittlere Zeichenbreite wird ermittelt,
indem nur ein Zeichenblock verwendet wird, der einer vorge
gebenen Breite genügt (Schritt 52). Im Fall der Fig. 24a und
Fig. 24b sind die Zeichen 2, 3 und 4 jeweilige Zeichen
blöcke und es wird der Mittelwert für die Zeichenbreiten
dieser Zeichenblöcke ermittelt. Wenn nur eine kleine Anzahl
von Blöcken einen vorgegebenen Wert erfüllt (z. B. nur zwei
Blöcke oder nur einer), wird die Genauigkeit für die Bestim
mung der Standardbreite geringer. In diesem Fall wird der
Mittelwert dar Zeichenbreite aus der mittleren Höhe yd des
gesamten Zeichenstrings geschätzt. Wenn die Standardzeichen
breite als x_s bezeichnet wird, ergibt sich folgendes:
x_s = d x yd (wobei d vorab festgelegt wird).
Danach werden Zeichenblöcke, die nicht mit Hilfe des
Schwellwertes th in der Gewichtsverteilung M(x) (Zeichen 1
und 5 in Fig. 24b) getrennt werden können, mit Hilfe der
Zeichentrennschaltung getrennt (Schritt 53). Wieviele Zei
chen mit Standardzeichenbreite der Breite Xd eines Zeichen
blocks entsprechen, wird durch β = Xd x x_s mit Hilfe von
x_s erhalten. Im Fall von z. B. zwei Zeichen wird die mitt
lere x-Koordinate für xd erhalten, die Größe der Gewichts
verteilung M(x) wird im Bereich von ±τ (ein Fehlerbereich
für die Zeichenbreite wird festgesetzt) für die x-Koordinate
überprüft, und die Zeichen werden bei denjenigen x-Koordina
ten geteilt, für die M(x) minimal ist. Im Fall von drei Zei
chen können die Zeichen zufriedenstellend dadurch getrennt
werden, daß sie auf entsprechende Weise in drei gleiche Be
reiche unterteilt werden.
Beim oben beschriebenen Verfahren können Zeichen in einem
Fehlerbereich von ±τ zufriedenstellend selbst dann geteilt
werden, wenn die Abstände zwischen Zeichen in gewissem Aus
maß schwanken (die Abstände zwischen Zeichen hängen von
Quantisierungsfehlern, der Dicke von Zeichen usw. ab, selbst
wenn die Zeichen alle mit gleichen Intervallen gedruckt
sind).
Da die Gewichtsverteilung M(x) um die Zentrumshöhe yc der
Zeichen ermittelt wird, liegt der Trennort in der Mitte der
Zeichen im Fall der lateinischen Zeichen "H" und "N". Da
durch hat das Verfahren den Nachteil dieser Fehlanpassung an
lateinische Zeichen. Jedoch können Ziffern sicher durch die
oben beschriebene M(x)-Verarbeitung getrennt werden, da alle
Ziffern 0 bis 9 mindestens eine Linie oben oder unten auf
weisen.
Claims (24)
1. Binäres Verarbeitungsverfahren für ein Bild variabler
Dichte mit folgendem Schritt:
- - Gewinnen eines ersten Bildes durch Abtasten eines zweidi mensionalen Bildes;
dadurch gekennzeichnet, daß:
- - die Helligkeit des ersten, binär zu verarbeitenden Bildes variabler Dichte in 1/n geändert wird (wobei n eine ganze Zahl entsprechend 2 oder größer ist), wodurch ein zweites Bild erhalten wird,
- - eine Expansionsverarbeitung mit dem zweiten Bild ausge führt wird, wodurch ein drittes Bild erhalten wird;
- - das dritte Bild geglättet wird, um ein viertes Schwell wertbild für binäre Verarbeitung zu erzeugen; und
- - die Differenz zwischen dem erzeugten vierten Schwellwert bild und dem binär zu verarbeitenden ersten Bild mit variab ler Dichte gebildet wird, wodurch das Bild binär verarbeitet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß
zusätzlich das erste oder das zweite Bild geglättet wird.
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch
gekennzeichnet, daß die Differenz für jedes Bildelement ge
bildet wird und das erhaltene Differenzbild mit einem vorge
gebenen Schwellwert binär verarbeitet wird.
4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß
das binär zu verarbeitende Bild variabler Dichte ein Hinter
grunddifferenzbild ist, das das Ergebnis des Bildens der
Differenz zwischen dem Bild variabler Dichte und einem Hin
tergrundbild für jedes Bildelement ist.
5. Binäres Verarbeitungsverfahren für ein Bild mit variab
ler Dichte, das durch Abtasten eines zweidimensionalen Bilds
erhalten wird, dadurch gekennzeichnet, daß Binärbilder, die
durch mehrere Binärverarbeitungsverfahren erhalten werden,
jeweils auf einem Monitor dargestellt werden, ein gewünsch
tes Binärverarbeitungsverfahren aus den dargestellten Binär
bildern ausgewählt wird und das ausgewählte Binärverarbei
tungsverfahren ausgeführt wird.
6. Binärverarbeitungsverfahren für ein Bild variabler Dich
te, das durch Abtasten eines zweidimensionalen Bildes erhal
ten wird, dadurch gekennzeichnet, daß Binärbilder, die durch
mehrere Binärverarbeitungsverfahren erhalten werden, begut
achtet werden, das Verfahren mit der höchsten Erkennungsrate
aus den Begutachtungsergebnissen ausgewählt wird und das
ausgewählte Verfahren ausgeführt wird.
7. Binärverarbeitungsverfahren für ein Bild mit variabler
Dichte, das durch Abtasten eines zweidimensionalen Bildes
erhalten wird, dadurch gekennzeichnet, daß als Binärbild zu
bearbeitende Bereiche vorab bestimmt werden, ein Binärverar
beitungsverfahren ausgewählt wird, das ein Verarbeitungser
gebnis bei Binärverarbeitung erzielt, das der Information in
den vorgegebenen Bereichen am ähnlichsten ist, und das aus
gewählte Verfahren ausgeführt wird.
8. Binärverarbeitungseinheit für ein Bild mit variabler
Dichte, gekennzeichnet durch:
- - einen Speicher (12) für Bilder variabler Dichte, zum Spei chern eines Bildes variabler Dichte, wie es über eine TV- Kamera oder dergleichen eingegeben wird;
- - eine Bildskalierschaltung (14) zum Einstellen der Hellig keit des Bildes variabler Dichte, wie es im Speicher (12) für variable Dichte gespeichert wird, auf 1/n (wobei n eine ganze Zahl entsprechend 2 oder größer ist);
- - eine Expansionsschaltung zum Ausführen einer Expansions verarbeitung an dem mit der Skalierschaltung erhaltenen Bild;
- - eine Glättungsschaltung (16) zum Glätten des durch die Ex pansionsschaltung expandierten Bildes;
- - eine Arithmetikbetriebsschaltung (17) für Zwischenbilder zum Erhalten der Differenz zwischen dem durch die Glättungs schaltung (16) erhaltenen Bild und dem Bild variabler Dich te; und
- - eine Binärverarbeitungsschaltung (18) zum Umwandeln des von der Arithmetikbetriebsschaltung (17) erhaltenen Diffe renzzwischenbildes in Binärwerte unter Beachtung eines vor gegebenen Schwellwertes.
9. Zeichenerkennungsverfahren zum Erkennen von Zeichen in
einem aufgenommenen Bild mit Hilfe von Wörterbuchdaten, da
durch gekennzeichnet, daß ein Verzerrungswinkel für verzerr
te Zeichen, die durch Aufnehmen eines Bildes aus schräger
Richtung erhalten wurden, zwischen der Richtung, in der die
Zeichenbreiten minimal sind, und der Horizontalrichtung er
mittelt wird, die Horizontalrichtungskomponente der verzerr
ten Zeichen oder der Wörterbuchdaten mit dem Verzerrungswin
kel korrigiert werden und die Zeichen erkannt werden.
10. Zeichenerkennungsverfahren zum Erkennen von Zeichen in
einem aufgenommenen Bild mit Hilfe von Wörterbuchdaten, da
durch gekennzeichnet, daß ein Verzerrungswinkel für verzerr
te Zeichen, die durch Aufnehmen eines Bildes aus schräger
Richtung erhalten wurden, zwischen der Richtung, in der die
Zeichenhöhen minimal sind, und der Vertikalrichtung er
mittelt wird, die Vertikalrichtungskomponente der verzerr
ten Zeichen oder der Wörterbuchdaten mit dem Verzerrungswin
kel korrigiert werden und die Zeichen erkannt werden.
11. Zeichenerkennungseinheit zum Erkennen von Zeichen, die
in einem aufgenommenen Bild erhalten werden, mit Hilfe von
Wörterbuchdaten, gekennzeichnet durch:
- - eine Einrichtung (23, 24) zum Ermitteln eines Verzerrungs winkels zwischen der horizontalen Richtung und einer Rich tung, in der die Zeichenbreiten der verzerrten Zeichen eines aus schräger Richtung aufgenommenen Bildes minimal werden;
- - eine Einrichtung (26) zum Korrigieren der horizontalen Richtungskomponenten der verzerrten Zeichen oder Wörterbuch daten mit Hilfe des Verzerrungswinkels; und
- - eine Einrichtung (27) zum Erkennen der Zeichen.
12. Zeichenerkennungseinheit zum Erkennen von Zeichen, die
in einem aufgenommenen Bild erhalten werden, mit Hilfe von
Wörterbuchdaten, gekennzeichnet durch:
- - eine Einrichtung (23, 24) zum Ermitteln eines Verzerrungs winkels zwischen der vertikalen Richtung und einer Richtung, in der die Zeichenhöhen der verzerrten Zeichen eines aus schräger Richtung aufgenommenen Bildes minimal werden;
- - eine Einrichtung (26) zum Korrigieren der vertikalen Rich tungskomponenten der verzerrten Zeichen oder Wörterbuchdaten mit Hilfe des Verzerrungswinkels; und
- - eine Einrichtung (27) zum Erkennen der Zeichen.
13. Zeichenerkennungseinheit mit
- - einem Rahmenspeicher (12) zum Ändern eines aufgenommenen Bildsignals, das durch horizontales und vertikales Abtasten eines zu erkennenden Zeichenstrings erhalten wird, in Binär daten und zum Umwandeln der Binärdaten in Bildelemente und zum Speichern derselben;
- - eine Adreßbestimmungseinheit (22) zum Bestimmen der Adres se des Rahmenspeichers, zum Abtasten der im Rahmenspeicher gespeicherten Daten ausgehend von einer vorgegebenen Posi tion in einer vorgegebenen Richtung und zum Lesen der ge speicherten Daten;
- - einer Projektionsmuster-Ermittlungseinrichtung (23) zum Er mitteln einer Anzahl von Bildelementen, die den Zeichen string in den Bilddaten darstellen, wie sie bei jedem Abta sten durch die Adreßerzeugungseinrichtung ausgelesen werden;
- - einer Projektionsbreiten-Ermittlungseinrichtung (24) zum Erhalten einer Anzahl von Abtastlinien oder einer Breite von Abtastlinien, wenn der Projektionswert des Projektionsmu sters nicht "0" ist;
- - einer Verzerrungswinkel-Ermittlungseinrichtung (26) zum Abtasten des Rahmenspeichers durch allmähliches Ändern der Richtung der Abtastlinie, um aus derjenigen Abtastlinie den Verzerrungswinkel zu erhalten, für den die ermittelte Pro jektionsbreite minimal wird;
- - einer Einrichtung (30) zum Trennen der Daten für jedes Zeichen vom Zeichenstring;
- - einer Korrektureinrichtung (26) zum Korrigieren nur der Horizontal- oder der Vertikalkomponente der Datenwerte jedes Zeichens oder der Wörterbuchdatenwerte, die jedem Zeichen entsprechen; und
- - einer Erkennungseinrichtung (27) zum Erkennen von Zeichen durch Vergleichen der korrigierten Zeichendaten oder der korrigierten Wörterbuchdaten mit nichtkorrigierten Wörter buchdaten bzw. nichtkorrigierten Zeichendaten.
14. Zeichenerkennungseinheit mit
- - einem Rahmenspeicher (12) zum Speichern variabler Dichte information, die durch horizontales und vertikales Abtasten eines zu erkennenden Zeichenstrings erhalten wird;
- - eine Adreßbestimmungseinheit (22) zum Bestimmen der Adres se des Rahmenspeichers, zum Abtasten der im Rahmenspeicher gespeicherten Daten ausgehend von einer vorgegebenen Posi tion in einer vorgegebenen Richtung und zum Lesen der ge speicherten Daten;
- - einer Berechnungseinrichtung (29) zum Erhalten eines Dich tesummationswertes, der den Zeichenstring, wie er bei jedem Abtasten durch die Adreßbezeichnungseinrichtung (22) ausge lesen wird, repräsentiert;
- - einer Projektionsbreiten-Ermittlungseinrichtung (24) zum Erhalten einer Anzahl von Abtastlinien oder einer Breite von Abtastlinien, wenn der Projektionswert des Projektionsmu sters nicht "0" ist;
- - einer Verzerrungswinkel-Ermittlungseinrichtung zum Abta sten des Rahmenspeichers durch allmähliches Ändern der Rich tung der Abtastlinie, um aus derjenigen Abtastlinie den Ver zerrungswinkel zu erhalten, für den die ermittelte Projek tionsbreite minimal wird;
- - einer Einrichtung zum Trennen der Daten für jedes Zeichen vom Zeichenstring;
- - einer Korrektureinrichtung (26) zum Korrigieren nur der Horizontal- oder der Vertikalkomponente der Datenwerte jedes Zeichens oder der Wörterbuchdatenwerte, die jedem Zeichen entsprechen; und
- - einer Erkennungseinrichtung (27) zum Erkennen von Zeichen durch Vergleichen der korrigierten Zeichendaten oder der korrigierten Wörterbuchdaten mit nichtkorrigierten Wörter buchdaten bzw. nichtkorrigierten Zeichendaten.
15. Zeichenerkennungseinheit, gekennzeichnet durch folgende
Unterschiede gegenüber der Einheit von Anspruch 13:
- - die Projektionsbreiten-Ermittlungseinrichtung (24) ist so ausgebildet, daß sie die Anzahl von Abtastlinien oder die Breite von Abtastlinien dann ermittelt, wenn der Projek tionswert des Projektionsmuster "0" wird; und
- - die Verzerrungswinkel-Ermittlungseinrichtung zum Abtasten dea Rahmenspeichers durch allmähliches Ändern der Richtung der Abtastlinien ist so ausgebildet, daß sie aus derjenigen Abtastrichtung den Verzerrungswinkel gewinnt, für die die Projektionsbreite maximal wird.
16. Zeichenerkennungseinheit, gekennzeichnet durch folgende
Unterschiede gegenüber der Einheit von Anspruch 14:
- - die Projektionsbreiten-Ermittlungseinrichtung (24) ist so ausgebildet, daß sie die Anzahl von Abtastlinien oder die Breite von Abtastlinien dann ermittelt, wenn der Dichtesum mationswert "0" wird; und
- - die Verzerrungswinkel-Ermittlungseinrichtung zum Abtasten des Rahmenspeichers durch allmähliches Ändern der Richtung der Abtastlinien ist so ausgebildet, daß sie den Verzer rungswinkel aus derjenigen Abtastrichtung bestimmt, bei der die ermittelte Projektionsbreite maximal wird.
17. Zeichenerkennungseinheit nach einem der Ansprüche 14
oder 16, dadurch gekennzeichnet, daß die Hintergrundfarbe
der Zeichen als "0" gegeben ist.
18. Zeichenerkennungseinheit nach einem der Ansprüche 13 bis
17, gekennzeichnet durch eine Einrichtung (46, 47) zum Er
mitteln des Verzerrungswinkels des Zeichenstrings in solcher
Weise, daß drei Abtastrichtungen R1, R2 und R3 vorgegeben
sind, die für die jeweilige dieser Richtungen ermittelten
Projektionsbreiten xd(R1), xd(R2) bzw. xd(R3) sind, auf die
eine Gleichung xd(R) = aR2+bR+c angewendet wird, und bei
der derjenige Wert von R, für den in dieser quadratischen
Kurve ein Minimal- oder Maximalwert erhalten wird, als Ver
zerrungswinkel verwendet wird.
19. Zeichenerkennungseinheit nach einem der Ansprüche 13 bis
17, dadurch gekennzeichnet, daß die Zeichenerkennungseinheit
statt des Rahmenspeichers (12) eine Einrichtung (10) zum
Aufnehmen eines Bildes bei jedem Abtasten aufweist.
20. Zeichenerkennungseinheit zum Erkennen von Zeichen mit
Hilfe von Wörterbuchdaten aus einem Zeichenstringmuster, das
durch Aufnehmen eines Bildes erhalten wurde, mit einer Zei
chenabtrennschaltung mit:
- - einer Gewichtsverteilungs-Ermittlungsschaltung (50) zum Ermitteln der Zentrumshöhe yc des Zeichenstrings, wie er durch Aufnehmen des Bildes erhalten wurde, und zum Ermitteln einer Gewichtsverteilung in vertikaler Richtung auf Grund lage der Zentrumshöhe yc als Achse; und
- - einer Zeichenblock-Trennschaltung (51) zum Vergleichen des durch die Gewichtsverteilungs-Ermittlungsschaltung (50) er haltenen Gewichtsverteilungswertes mit einem vorgegebenen Schwellwert und zum Abtrennen einer solchen Bereichsbreite als Zeichenblock, in der der Gewichtsverteilungswert größer ist als der Schwellwert;
- - wobei durch die Zeichentrennschaltung abgetrennte Zeichen mit den Wörterbuchdaten verglichen werden, um die Zeichen zu erkennen.
21. Zeichenerkennungseinheit nach Anspruch 20, gekennzeich
net durch
- - eine Ermittlungsschaltung (52) zum Ermitteln einer Stan dardzeichenbreite für den Zeichenstring; und
- - eine Zeichenstring-Teilschaltung (53) zum Ermitteln, wie viele sich berührende Zeichen in dem mit Hilfe der Zeichen block-Trennschaltung (51) unterteilten Zeichenblock vorhan den sind, was mit Hilfe der Standardzeichenbreite erfolgt, zum Ermitteln der Koordinaten der Breite des Zeichenblocks, der durch die ermittelte Zeichenanzahl gleich unterteilt wird, zum Ermitteln des Orts, in dem der Gewichtsvertei lungswert minimal im Bereich der erhaltenen Koordinaten wird, und zum Unterteilen des Zeichenblocks.
22. Zeichenerkennungseinheit nach Anspruch 21, gekennzeich
net durch:
- - eine Gewichtsverteilungs-Ermittlungsschaltung (50) zum Er mitteln einer Gewichtsverteilung M(x) um die y-Koordinaten des Zentrums yc der Zeichenhöhe durch Aufsummieren absoluter Werte für die Differenzen zwischen den y-Koordinaten von Bildelementen g(x, y) entlang einer Zeichenlinie und yc ge mäß folgender Gleichung:
23. Zeichenerkennungseinheit nach Anspruch 21, gekennzeich
net durch eine Ermittlungsschaltung (52) für Standardzei
chenbreiten, zum Abschätzen einer Standardzeichenbreite aus
einem Mittelwert der Breite eines Zeichenblocks, die der
jenigen entspricht, wie sie für den Zeichenblock durch die
Trennschaltung (51) erhalten wird, und die einem vorgegebe
nen Wert genügt, oder aus Höhen der Zeichen des Zeichen
strings.
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