(57)【要約】【課題】カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を画質を保ったまま効果的に切り出せるようにすること。【解決手段】カメラＰＣ２は、カメラ１により撮像される搬送物の画像Ｇ１から文字認識対象となる帳票１３の画像Ｇ２を切り出す処理を行う情報処理装置である。この装置は、搬送物である小包１２の画像を一定の方向に走査し、画素の濃度値の変動が一定以上となる特徴部分を複数抽出し、抽出した複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定し、決定した複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であって、
前記搬送物の画像を一定の方向に走査し、画素の濃度値の変動が一定以上となる特徴部分を複数抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する領域候補決定手段と、
前記領域候補決定手段により決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す画像切出手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴抽出手段は、隣接する画素の値の差が規定値以上となる特徴部分を抽出することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であって、
前記搬送物の画像を走査し、登録されているパターン画像と一致する度合いが一定以上となる特徴部分を複数抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する領域候補決定手段と、
前記領域候補決定手段により決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す画像切出手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、前記登録されているパターン画像との濃度値の差が規定値以上となる特徴部分を抽出することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であって、
前記搬送物の画像を走査し、一定以上の濃度値を有する画素群が直線もしくは破線を形成している特徴部分を複数抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段により抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する領域候補決定手段と、
前記領域候補決定手段により決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す画像切出手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
前記特徴抽出手段は、一定以上の濃度値を有する画素が一定方向に連続している数が規定値以上となる特徴部分を抽出することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項７】
カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であるコンピュータに、
前記搬送物の画像を一定の方向に走査し、画素の濃度値の変動が一定以上となる特徴部分を複数抽出する機能と、
前記抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する機能と、
前記決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であるコンピュータに、
前記搬送物の画像を走査し、登録されているパターン画像と一致する度合いが一定以上となる特徴部分を複数抽出する機能と、
前記抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する機能と、
前記決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であるコンピュータに、
前記搬送物の画像を走査し、一定以上の濃度値を有する画素群が直線もしくは破線を形成している特徴部分を複数抽出する機能と、
前記抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する機能と、
前記決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、小包や書状に貼り付けられている帳票（宛先や差出人の住所などが書かれた伝票）に対する文字認識（住所認識や郵便番号認識など）を認識装置で行う際には、カメラで撮像した小包や書状の全体画像をそのまま用いていた。すなわち、カメラにより撮像された小包や書状の画像が、専用の通信経路を通じて情報処理装置（以下、「カメラＰＣ」と称す）に入力されると、当該画像は、入力された画像を撮像されたそのままの範囲の画像として認識装置へ転送されていた。そのため、画像のサイズが大きくなり、ネットワークに負担をかけていた。
【０００３】
そのような負担を軽減するためには、カメラＰＣにおいて、画像に対し、減色したり、解像度を落としたり、圧縮したりする方法がある。
【０００４】
また、特許文献１や特許文献２のように、位置決めマークなどを用いて対象となる画像の範囲を決める方法がある。
【特許文献１】特開平０４−１２３４９７号公報
【特許文献２】特開２００３−０１１３３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、画像に対し、減色したり、解像度を落としたり、圧縮したりする方法を採用した場合、画像の質が下がり認識率の低下を招くという問題がある。
【０００６】
また、位置決めマークを用いて対象となる画像の範囲を決める方法を採用した場合、すべての帳票もしくは小包や書状に特別な位置決めマークを事前に印字しなければならず、コストや手間がかかるという問題がある。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を画質を保ったまま効果的に切り出すことが可能な情報処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であって、前記搬送物の画像を一定の方向に走査し、画素の濃度値の変動が一定以上となる特徴部分を複数抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する領域候補決定手段と、前記領域候補決定手段により決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す画像切出手段とを具備することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る情報処理装置は、カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であって、前記搬送物の画像を走査し、登録されているパターン画像と一致する度合いが一定以上となる特徴部分を複数抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する領域候補決定手段と、前記領域候補決定手段により決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す画像切出手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る情報処理装置は、カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を切り出す処理を行う情報処理装置であって、前記搬送物の画像を走査し、一定以上の濃度値を有する画素群が直線もしくは破線を形成している特徴部分を複数抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された複数の特徴部分がそれぞれ存在する領域を、前記帳票の領域の一部を構成する領域候補であると決定する領域候補決定手段と、前記領域候補決定手段により決定された複数の領域候補を取り囲む領域の画像を切り出す画像切出手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、カメラにより撮像される搬送物の画像から文字認識対象となる帳票の画像を画質を保ったまま効果的に切り出すことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００１３】
＜各実施形態に共通＞
図１は、本発明の各実施形態に共通する情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【００１４】
この情報処理システムは、例えば小包等の集配施設などに設けられ、小包等に貼り付けられた帳票（伝票）に記載された住所を認識するシステムである。なお、ここでは、集配施設においてコンベア等の搬送媒体により搬送される小包を扱う場合の例を挙げるが、小包に限らず、書状など、他の搬送物を扱うことも可能である。
【００１５】
上記情報処理システムは、カメラ１、カメラＰＣ２、および認識装置３を含む。カメラ１とカメラＰＣ２との接続は、ある程度大きなサイズの画像データを伝送することが可能な専用の通信経路で形成されている。一方、カメラＰＣ２と認識装置３との接続は、一般的な通信経路で形成されており、負担を縮減するために画像データをなるべく小さなサイズにて伝送することが望まれる。
【００１６】
カメラ１は、宛先や差出人の住所などが書かれた帳票１３が貼り付けられた小包１２をその背景１１も含めて所定の方向から撮影し、撮影結果をモノクロの画像Ｇ１（例えばグレイスケールによる濃淡画像）として生成するものである。生成された画像Ｇ１は、専用の通信経路を通じてカメラＰＣ２へ伝送される。
【００１７】
カメラＰＣ２は、カメラ１から得られる画像Ｇ１から文字認識対象となる帳票１３の画像Ｇ２を切り出す処理を行う情報処理装置（コンピュータ）である。切り出された画像Ｇ２は、一般の通信経路を通じて認識装置３へ伝送される。
【００１８】
認識装置３は、画像Ｇ２に基づき、帳票１３に記載された住所等を構成する文字の認識処理を既存の手法にて実行するものである。
【００１９】
図２は、図１中に示されるカメラＰＣ２の機能構成の一例を示す図である。
【００２０】
カメラＰＣ２は、制御部４および記憶部５を含む。制御部４は、例えばＣＰＵなどのプロセッサが実行するコンピュータプログラムによって実現される機能であり、画像取込部４１、特徴抽出部（特徴抽出手段）４２、領域候補決定部（領域候補決定手段）４３、画像切出部（画像切出手段）４４、画像出力部４５などの各種の機能を含む。記憶部５は、メモリなどの記憶媒体により形成される記憶領域であり、制御部４により生成される情報や制御部４が使用する情報を記憶するものである。
【００２１】
画像取込部４１は、カメラ１からカメラＰＣ２に転送されてくる画像Ｇ１を取り込む機能である。この場合の画像Ｇ１は、図３に示されるように、帳票１３が貼り付けられた小包１２をその背景１１も含めて所定の方向から撮影した結果を含むものである。画像取込部４１は、この画像Ｇ１を記憶部５に記憶させる。
【００２２】
特徴抽出部４２は、画像取込部４１により取り込まれた記憶部５上の画像Ｇ１を画素単位で走査し、各画素の濃度値の違いなどに基づき、図４に示されるように帳票１３の特徴の一部を構成する特徴部分１４を複数抽出する機能である。この特徴抽出部４２は、特徴部分１４を示す情報を画像Ｇ１と共に記憶部５に記憶させる。なお、特徴抽出部４２の機能や動作の詳細については、後述する第１〜第３の実施形態にて説明する。
【００２３】
領域候補決定部４３は、特徴抽出部４２により抽出された記憶部５上の複数の特徴部分１４がそれぞれ存在する領域を、図５に示されるように、帳票１３の領域の一部を構成する領域候補１５であると決定する機能である。また、この領域候補決定部４３は、図６に示されるように、複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域（もしくは住所領域）１６を決定する機能も備えている。領域候補決定部４３は、複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域１６を示す情報を画像Ｇ１と共に記憶部５に記憶させる。
【００２４】
画像切出部４４は、領域候補決定部４３により決定された記憶部５上の複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域（もしくは住所領域）１６を図７に示されるように切出し対象領域１７としてその画像Ｇ２を切り出す機能である。
【００２５】
画像出力部４５は、画像切出部４４により切出された画像Ｇ２を認識装置３へ伝送すべく制御部４から出力する機能である。
【００２６】
次に、図８を参照して、図２中に示される制御部４の動作の一例を説明する。
【００２７】
帳票１３が貼り付けられた小包１２および背景１１を含む画像Ｇ１がカメラ１からカメラＰＣ２に転送されてくると、画像取込部４１はその画像Ｇ１を入力し（ステップＳ１）、記憶部５に記憶させる。
【００２８】
次いで、特徴抽出部４２は、画像取込部４１により取り込まれた記憶部５上の画像Ｇ１を画素単位で走査し、各画素の濃度値の違いなどに基づき、例えば文字（もしくはラベル）位置などの特徴部分１４を複数抽出し（ステップＳ２）、特徴部分１４を示す情報を画像Ｇ１と共に記憶部５に記憶させる。
【００２９】
次いで、領域候補決定部４３は、特徴抽出部４２により抽出された記憶部５上の複数の特徴部分１４がそれぞれ存在する領域を、帳票１３の領域の一部を構成する領域候補１５であると決定し（ステップＳ３）、更に、複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域（もしくは住所領域）１６を決定し（ステップＳ４）、当該帳票領域１６を示す情報を画像Ｇ１と共に記憶部５に記憶させる。
【００３０】
次いで、画像切出部４４は、領域候補決定部４３により決定された記憶部５上の複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域（もしくは住所領域）１６を切出し対象領域１７としてその画像Ｇ２を切り出す（ステップＳ５）。
【００３１】
最後に、画像出力部４５は、画像切出部４４により切出された画像Ｇ２を認識装置３へ伝送すべく制御部４から出力する（ステップＳ６）。
【００３２】
＜第１の実施形態＞
次に、図９〜図１１を参照して、本発明の第１の実施形態による特徴抽出部４２の機能および動作について説明する。
【００３３】
図９は、本発明の第１の実施形態による特徴抽出部４２の機能構成の一例を示す図である。
【００３４】
同実施形態による特徴抽出部４２は、画像Ｇ１を一定の方向に走査し、画素の濃度値の変動が一定以上となる特徴部分を複数抽出する（例えば、隣接する画素の値の差が規定値以上となる特徴部分を抽出する）ものであり、画素濃度差演算部６１、記載部分判定部６２、位置カウンタ６０Ａ、濃度差カウンタ６０Ｂなどの機能を有する。
【００３５】
画素濃度差演算部６１は、隣接する画素の濃度値の差を算出する機能である。記載部分判定部６２は、画素濃度差演算部６１により算出された値に基づき、文字などが記載されている箇所を判定する機能である。位置カウンタ６０Ａは、対象となっている画素の位置を認識するための機能である。濃度差カウンタ６０Ｂは、隣接する画素どうしの濃度値の差が一定値以上となる回数を計数するための機能である。
【００３６】
次に、図１０を参照して、同実施形態による特徴抽出の手法について説明する。
【００３７】
まず、画像Ｇ１を搬送方向にスキャンする。次にスキャン方向に濃度値の変化を見る。すなわち、暗い部分（濃度値が一定値以上となる黒画素の部分）と明るい部分（濃度値が一定値未満となる白画素の部分）とがどのように変化するかを調べる。例えば、小包の端や、小包以外の背景の部位では、通常濃度値の変化は無いか、あるいはあった場合でも頻繁ではない。しかし、帳票の住所領域近辺では、文字が書かれていたり、罫線や模様などがあったりするために、濃度値の変化が頻繁に起こっている。
【００３８】
そこで、この濃度値の変化が頻繁に起こっている部位（例えば、所定の画素数を走査する間に、暗い部分と明るい部分との間の変化が一定数以上起こっている部位）を、帳票の領域の一部を構成する領域候補として抽出する。各領域候補を全て含む領域を作成し、これを帳票領域（もしくは住所領域）とみなして画像を切出す。この際に、この帳票領域（もしくは住所領域）とみなした領域の外側にマージンをつけて切出すことにより、誤って住所の文字などが欠落することを防ぐことができる。
【００３９】
次に、図１１を参照して、図９中に示される特徴抽出部４２の動作の一例を説明する。
【００４０】
特徴抽出部４２は、最初、位置カウンタ６０Ａを０にすると共に、濃度差カウンタ６０Ｂを０にする（ステップＳ１１）。
【００４１】
次いで、特徴抽出部４２は、画素濃度差演算部６１により、対象の画素の濃度値と右隣の画素の濃度値との差を算出し、この差が一定値以上となる場合には濃度差カウンタ６０Ｂの値に１を加える（ステップＳ１２）。また、特徴抽出部４２は、位置カウンタ６０Ａの値にも１を加える（ステップＳ１３）。
【００４２】
次いで、特徴抽出部４２は、位置カウンタ６０Ａの値が規定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。規定値以下であれば（ステップＳ１４のＹＥＳ）、右隣の画素に移動し（ステップＳ１５）、ステップＳ１２からの処理を繰り返す。一方、規定値以下でなければ（ステップＳ１４のＮＯ）、特徴抽出部４２は、濃度差カウンタ６０Ｂの値が規定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。規定値以上であれば（ステップＳ１６のＹＥＳ）、その位置を特徴点とし、当該位置が特徴点であることを示す情報を位置情報と共に記憶部５に記憶させる（ステップＳ１７）。一方、規定値以上でなければ（ステップＳ１６のＮＯ）、その位置を特徴点とはしない。
【００４３】
次いで、特徴抽出部４２は、位置の起点を一定値右にずらし（ステップＳ１８）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。
【００４４】
上述した第１の実施形態によれば、画像の濃度値の変化を観測することにより、帳票領域もしくは住所領域を効果的に特定することができ、また、特定した領域の画像を画質を低下させずに切り出し、伝送媒体に負荷を与えずに認識装置へ伝送することが可能となる。
【００４５】
＜第２の実施形態＞
次に、図１２〜図１５を参照して、本発明の第２の実施形態による特徴抽出部４２の機能および動作について説明する。
【００４６】
図１２は、本発明の第２の実施形態による特徴抽出部４２の機能構成の一例を示す図である。
【００４７】
同実施形態による特徴抽出部４２は、画像Ｇ１を走査し、登録されているパターン画像（登録パターン画像）と一致する度合いが一定以上となる特徴部分を複数抽出する（例えば、登録パターン画像との濃度値の差が規定値以上となる特徴部分を抽出する）ものであり、部分画像濃度差演算部７１、マーク部分判定部７２、位置カウンタ７０Ａ、濃度差カウンタ７０Ｂ、登録パターン画像記憶部７０Ｃなどの機能を有する。
【００４８】
部分画像濃度差演算部７１は、登録パターン画像の濃度値と比較対象となる部分画像の濃度値との差を算出する機能である。マーク部分判定部７２は、部分画像濃度差演算部７１により算出された値に基づき、マークなどが記載されている箇所を判定する機能である。位置カウンタ７０Ａは、対象となっている画素の位置を認識するための機能である。濃度差カウンタ７０Ｂは、隣接する画素どうしの濃度値の差が一定値以上となる回数を計数するための機能である。登録パターン画像記憶部７０Ｃは、帳票領域（もしくは住所領域）を特徴付ける登録パターン画像（「様」、「〒」、郵便番号枠、業者のロゴ、等のマークを示す画像）を記憶するための機能である。
【００４９】
次に、図１３を参照して、同実施形態による特徴抽出の手法について説明する。
【００５０】
事前に、例えば図１４に示されるような文字「様」の画像のほか、文字「小包」の画像や、複数の矩形が連なった郵便番号枠を、登録パターン画像２３Ａとして登録しておく。そのほか、郵便番号の標章「〒」や業者のロゴなどの画像を登録しておいてもよい。
【００５１】
そして、小包１２の画像から順次、一定の大きさの部分画像を取り出し、その部分画像を登録パターン画像との比較対象として照合を試みる。例えば、画素ごとの濃度値の差を確認する周知の手法などを利用することにより、当該部分画像がマーク部分に相当するものであるか否かを判定することができる。
【００５２】
これにより、例えば、帳票１３の中に記載されているロゴ２１、郵便番号枠２２、様２３などのマーク部分を判定できるため、これらのマーク部分を包含する帳票領域もしくは住所領域２０を特定することができる。
【００５３】
この手法では、帳票１３の領域全体を特定することができない場合もあるが、認識対象は一般的に住所領域であるため、支障は生じない。また、この場合、特定される住所領域２０の画像は小さいサイズで済むため、伝送媒体にかかる負荷をより一層軽減することが可能となる。
【００５４】
次に、図１５を参照して、図１２中に示される特徴抽出部４２の動作の一例を説明する。なお、位置カウンタ７０Ａおよび濃度差カウンタ７０Ｂの使用方法は、前述の位置カウンタ６０Ａおよび濃度差カウンタ６０Ｂの使用方法と同様となるため、その説明を省略する。
【００５５】
特徴抽出部４２は、画像のある点から縦横規定値の部分画像（あらかじめ設定された縦幅・横幅のサイズの画像）を切り出し（ステップＳ２１）、その部分画像とあらかじめ登録しておいた登録パターン画像とを重ね合わせ（ステップＳ２２）、部分画像濃度差演算部７１により、部分画像のある画素の濃度値と、登録パターン画像のある画素の濃度値との差を算出する（ステップＳ２３）。
【００５６】
特徴抽出部４２は、登録パターン画像内の全ての画素について同じ作業を行い、濃度値の加算する（ステップＳ２４）。
【００５７】
次いで、特徴抽出部４２は、濃度値の差が一定以上ならその位置を特徴点とし（ステップＳ２５）、当該位置が特徴点であることを示す情報を位置情報と共に記憶部５に記憶させる。
【００５８】
次いで、特徴抽出部４２は、画像の起点を右または下にずらし（ステップＳ２６）、ステップＳ２１からの処理を繰り返す。
【００５９】
上述した第２の実施形態によれば、あらかじめ登録されたマーク等を画像の中から検出することにより、帳票領域もしくは住所領域を効果的に特定することができ、また、特定した領域の画像を画質を低下させずに切り出し、伝送媒体に負荷を与えずに認識装置へ伝送することが可能となる。
【００６０】
＜第３の実施形態＞
次に、図１６〜図２０を参照して、本発明の第３の実施形態による特徴抽出部４２の機能および動作について説明する。
【００６１】
図１６は、本発明の第３の実施形態による特徴抽出部４２の機能構成の一例を示す図である。
【００６２】
同実施形態による特徴抽出部４２は、画像Ｇ１を走査し、一定以上の濃度値を有する画素群が直線もしくは破線を形成している特徴部分を複数抽出する（例えば、一定以上の濃度値を有する画素が一定方向に連続している数が規定値以上となる特徴部分を抽出する）ものであり、画素確認部８１、直線部分判定部８２、位置カウンタ８０などの機能を有する。
【００６３】
画素確認部８１は、個々の画素の濃度値を得る機能である。直線部分判定部８２は、画素確認部８１により得られる個々の画素の濃度値に基づき、直線部分を判定する機能である。位置カウンタ８０は、対象となっている画素の位置を認識するための機能である。
【００６４】
次に、図１７〜図１９を参照して、同実施形態による特徴抽出の手法について説明する。
【００６５】
直線成分とは、帳票１３に記載されている罫線や破線を指す。直線成分は、画像を二値化したあとに周知のハフ変換などを行うことにより検出する。これにより、例えば図１７に示されるように、複数の直線成分３１の位置を判定できるため、例えば図１８に示されるように、それらの直線成分３１を包含する帳票領域もしくは住所領域３２を特定することができる。
【００６６】
直線成分を検出する際には、例えば図１９に示されるように、ある画素を起点として一定以上の濃度値を有する画素が一定方向（上下左右斜めの各方向のうちのいずれかの方向）に連続している数が規定値以上となる特徴部分を抽出する。このようにして得られる特徴部分を直線成分とみなす。
【００６７】
次に、図２０を参照して、図１６中に示される特徴抽出部４２の動作の一例を説明する。なお、位置カウンタ８０の使用方法は、前述の位置カウンタ６０Ａの使用方法と同様となるため、その説明を省略する。
【００６８】
まず、特徴抽出部４２は、画像の中の黒画素（濃度値が一定値以上の画素）を全て抽出してく（ステップＳ３１）。
【００６９】
次いで、特徴抽出部４２は、画像の中のある黒画素を起点として、上下左右斜め方向に黒画素があるか調べ（ステップＳ３２）、黒画素があった場合には、その方向の先に更に黒画素があるか調べる（ステップＳ３３）。ある一定値以上黒画素があった場合には、それが直線成分（特徴点）であると判定し（ステップＳ３４）、直線成分であることを示す情報を位置情報と共に記憶部５に記憶させる。
【００７０】
次いで、特徴抽出部４２は、次の黒画素に起点を移し（ステップＳ３５）、ステップＳ３１からの処理を繰り返す。
【００７１】
上述した第３の実施形態によれば、画像の中の直線成分を検出することにより、帳票領域もしくは住所領域を効果的に特定することができ、また、特定した領域の画像を画質を低下させずに切り出し、伝送媒体に負荷を与えずに認識装置へ伝送することが可能となる。
【００７２】
なお、上述した実施形態で述べた本発明に係る各種の処理手順は、コンピュータプログラムとして、コンピュータ（情報処理装置）により読み取り可能な記憶媒体（例えば磁気ディスク，光ディスク，半導体メモリ）に記憶させておき、必要に応じてそれをプロセッサにより読み出して実行するようにしてもよい。また、このようなコンピュータプログラムは、通信媒体を介してあるコンピュータから他のコンピュータに伝送することにより配布することも可能である。
【００７３】
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の各実施形態に共通する情報処理システムの構成の一例を示す図。
【図２】図１中に示されるカメラＰＣ２の機能構成の一例を示す図。
【図３】帳票１３が貼り付けられた小包１２をその背景１１も含めて所定の方向から撮影した結果を含む画像の一例を示す図。
【図４】帳票１３の特徴の一部を構成する特徴部分１４を複数抽出する様子を示す図。
【図５】帳票１３の領域の一部を構成する領域候補１５を決定する様子を示す図。
【図６】複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域（もしくは住所領域）１６を決定する様子を示す図。
【図７】複数の領域候補１５を取り囲む帳票領域（もしくは住所領域）１６を切出し対象領域１７として画像Ｇ２を切り出す様子を示す図。
【図８】図２中に示される制御部４の動作の一例を示すフローチャート。
【図９】本発明の第１の実施形態による特徴抽出部４２の機能構成の一例を示す図。
【図１０】同実施形態による特徴抽出の手法を説明するための図。
【図１１】図９中に示される特徴抽出部４２の動作の一例を示すフローチャート。
【図１２】本発明の第２の実施形態による特徴抽出部４２の機能構成の一例を示す図。
【図１３】同実施形態による特徴抽出の手法を説明するための図。
【図１４】登録パターン画像の一例を示す図。
【図１５】図１２中に示される特徴抽出部４２の動作の一例を示すフローチャート。
【図１６】本発明の第３の実施形態による特徴抽出部４２の機能構成の一例を示す図。
【図１７】同実施形態による特徴抽出の手法を説明するための図（その１）。
【図１８】同実施形態による特徴抽出の手法を説明するための図（その２）。
【図１９】同実施形態による特徴抽出の手法を説明するための図（その３）。
【図２０】図１６中に示される特徴抽出部４２の動作の一例を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００７５】
１…カメラ、２…カメラＰＣ、３…認識装置、４…制御部、５…記憶部、１１…背景、１２…小包、１３…帳票、１４…特徴部分、１５…領域候補、１６…帳票領域（もしくは住所領域）、１７…切出し対象領域、４１…画像取込部、４２…特徴抽出部、４３…領域候補決定部、４４…画像切出部、４５…画像出力部。
【図１】
2010073047.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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