[发明专利]字符识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于读取图像信息的方法。

背景技术

将图像信息读取至计算机的处理可以使用光学字符识别(在下文中 被称为OCR)技术。OCR技术是一种根据图像上呈现的形状来检测字符 并且输出可以由计算机处理的文本代码信息的技术。例如，OCR技术可 以被用于读取报告。报告具有其上要写入字符的预定区域。该区域由绘 制在报告上的框线来限定。OCR技术必须准确地检测出要写入字符的所 述区域。为了准确检测要写入字符的区域，有效的是，标识框线的位置、 角、尺寸等。框线的位置例如可以基于作为预先保持的模板的报告图像 数据的框线信息与从输入的报告的图像数据中获取的框线信息之间的偏 移量来精确标识。

报告的框线信息例如可以包括多个彩色信息片段或者包括多个密度 级(其将被称为彩色报告)。在将OCR技术应用于彩色报告时，删除读 取的彩色报告图像信息的预定彩色信息片段。从删除了该彩色信息片段 之后的报告图像数据中检测文本信息。当从彩色报告中删除彩色信息片 段时，报告图像信息的部分框线信息也可能被删除，或者可能残留报告 图像信息的部分不需要的噪声信息。

通用霍夫变换(Generalized Hough Transform)可用作用于计算模板 图像信息与输入的图像信息之间的偏移量的方法。通用霍夫变换保持作 为基准图像的具有复杂且不同的结构的报告模板。通用霍夫变换针对诸 如平行、旋转以及扩展/收缩各变形参数限定投票空间(voting space)并 且通过针对各参数在投票空间进行投票来估计输入图像的偏移量。通用 霍夫变换可以在输入报告图像是具有复杂结构的报告图像并且在框线中 具有噪声和/或中断的情况下，估计该输入报告图像与模板的报告图像之 间的偏移量。在日本特开专利公报10-27208和日本专利3756309中公开 了涉及上述技术的技术。

然而，通用霍夫变换需要用于实现投票空间的巨大存储器空间和用 于投票的大量处理时间。

发明内容

根据一实施方式的一个方面，提供了一种从一区域中具有框架和多 个字符的图像中识别出字符的方法，所述方法包括以下步骤：区域划分 步骤，该区域划分步骤将所述区域分成分别具有多个局部图像的多个局 部区域；模板图像提供步骤，该模板图像提供步骤提供具有基准框架图 像的模板图像；图像差别计算步骤，该图像差别计算步骤分别计算所述 多个局部图像与所述模板图像的所述基准框架图像之间的差别；不重合 度计算步骤，该不重合度计算步骤基于所述多个局部图像与所述基准框 架图像的所述差别的平均来计算所述图像与所述模板图像的不重合度； 以及字符识别步骤，该字符识别步骤修正所述不重合度，从而从所述图 像中识别出所述多个字符。

附图说明

图1是图像处理装置1的硬件构造图；

图2是从接收输入图像信息17到输出修正图像的处理的流程图；

图3是输入图像信息17的实施例；

图4是二进制化的模板图像信息18的图像；

图5是Sobel的水平边缘过滤器的设置值21-1；

图6是Sobel的垂直边缘过滤器的设置值21-2；

图7是将输入图像信息17分成多个局部图像区所得的图；

图8是用于应用Bucket方法的说明图；

图9是模板图像信息18的局部图像区；

图10是比较矢量190的实施例；

图11是投票处理的流程图；

图12是投票空间的构造实施例；

图13是投票处理的原理图；

图14是用于计算与各像素相对应的偏移参数的说明图；

图15是示出了输入图像信息17的局部区域55的图。

具体实施方式

图1是图像处理装置1的硬件构造图。图像处理装置1包括连接至 总线107的控制模块101、存储器102、输入模块103、存储模块104以 及输出模块105。