(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力手段によって入力された記入済み帳票画像のほかに未記入帳票画像を保持し、記入済み帳票画像を未記入帳票画像に位置合わせし、位置合わせ後の両画像のＡＮＤ画像上の黒画素を起点として、記入済み帳票画像上の線分に関し、線分と直交する方向の黒ランの抽出を行い、抽出した黒ランの長さの分布に基づいて線分の太さを求め、求めた線分の太さに応じた線分の削除範囲について記入済み帳票画像上の黒画素の削除を行った後に、記入済み帳票画像より記入情報を抽出することを特徴とする記入情報抽出方法。
【請求項２】
請求項１記載の記入情報抽出方法において、線分に関し抽出された黒ランの中の一定値以下の長さを持つ黒ランの長さ分布を、線分の太さの決定に用いることを特徴とする記入情報抽出方法。
【請求項３】
請求項１記載の記入情報抽出方法において、線分に関して抽出された黒ラン中の、線分の太さに応じた範囲内の長さを持つ黒ランの位置から線分の位置を推定し、推定した線分の位置を基準に線分の削除範囲を決定することを特徴とする記入情報抽出方法。
【請求項４】
請求項１記載の記入情報抽出方法において、太め処理された未記入帳票画像を保持し、線分に関して抽出された黒ランの中で、太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域内に両方の端点が含まれる黒ランの長さの分布を、線分の太さの決定に用いることを特徴とする記入情報抽出方法。
【請求項５】
請求項４記載の記入情報抽出方法において、線分に関し抽出された各黒ランについて、太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域内にある黒ランの端点とそれより線分の太さ分離れた画素位置までの黒ラン上の黒画素を、線分の削除範囲内の黒画素として削除することを特徴とする記入情報抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する分野】
本発明は、ファクス等によって入力された記入済み帳票の画像より、記入情報（文字列／記号列）を抽出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、いわゆるＦＡＸＯＣＲ装置においては、ファクス受信した記入済み帳票の画像を位置合わせした後、予め指定された認識領域内の画像を抽出し、その画像から文字を切り出して認識する。一般に、帳票上には、文字等の記入位置を規制するための罫線等の線分があるが、従来のＦＡＸＯＣＲ装置においては、例えば図１０に示すように、帳票の認識領域１０００と線分（線分）１００１との間に一定の間隔αを設定していた。この間隔αの大きさは、帳票画像のツブレによる文字や線分の太りや帳票画像の位置合わせの誤差によって、認識領域１０００と線分１００１とが接触しないような値に決められていた。その結果、図１０に示した「２」のように線分１００１と接触して、又は極めて接近して記入された文字の正常な切り出しが困難になるという問題があった（間隔αを極めて小さくすると、画像のツブレや位置合わせ誤差によっては文字と一緒に線分も切り出されてしまい、問題は解決されない）。
【０００３】
なお、本発明に関連した画像同士の位置合わせに関しては次のような従来技術が知られている。
（ａ）画像上の代表点において、少しずつ画像をずらしてパターンマッチングを行い、類似度の関数を重み係数として用いて位置ずれを検出する方法（特開昭６３−３３８８号）。
（ｂ）Ｘ方向Ｙ方向の積算射影が最も良く一致するずれ量を算出し、それを画像間のずれ量とする方法（特開平２−５４４９５号）。
（ｃ）マウス又は所定マークを形状認識により抽出することで、画像のずれを検出して補正する方法（特開平４−２６１２５９号）。
（ｄ）ウインドウ領域内でテンプレート画像を動かしながら、最もよくマッチングのとれた位置を探し、それを真の対応点として画像の位置合わせを行う方法（特開平４−３３６６７７号）。
【０００４】
【発明が解決使用とする課題】
本発明の目的は、ファクスやイメージスキャナ等によって入力された記入済み帳票の画像より文字や記号等の記入情報を精度良く抽出する方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の記入情報抽出方法は、ファクスやイメージスキャナ等の画像入力手段によって入力された記入済み帳票画像のほかに未記入帳票画像を保持し、記入済み帳票画像を未記入帳票画像に位置合わせし、位置合わせ後の両画像のＡＮＤ画像上の黒画素を起点として、記入済み帳票画像上の線分に関し、線分と直交する方向の黒ランの抽出を行い、抽出した黒ランの長さの分布に基づいて線分の太さを求め、求めた線分の太さに応じた線分の削除範囲について記入済み帳票画像上の黒画素の削除を行った後に、記入済み帳票画像より記入情報を抽出することを特徴とする。
【０００６】
また、記入済み帳票画像上の線分に関し、抽出された黒ラン中の、一定値以下の長さを持つ黒ランの長さ分布を線分の太さの決定に用いる。あるいは、抽出された黒ランの中で、太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域内に両方の端点が含まれる黒ランの長さの分布を、線分の太さの決定に用いる。
【０００７】
また、線分の削除範囲の決定に関しては、線分に関して抽出された黒ラン中の、線分の太さに応じた範囲内の長さを持つ黒ランの位置から線分の位置を推定し、推定した線分の位置を基準に線分の削除範囲を決定する。また、線分に関し抽出された各黒ランについて、太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域内にある黒ランの端点とそれより線分の太さ分離れた画素位置までの黒ラン上の黒画素を、線分の削除範囲内の黒画素として削除する。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施例に基づいて具体的に説明する。
【０００９】
［実施例１］
本実施例の装置構成の一例を図１に示す。また、本実施例の処理フローを図２に示す。以下、両図を参照し、装置構成と処理内容を相互に関連付けながら説明する。
【００１０】
まず、画像入力部１００において、記入済みの帳票の画像をスキャナやファクス等の画像入力機器を用いて入力し、記入済み帳票画像メモリ１０４に保存する（ステップ２００）。同じフォーマットの未記入の帳票の画像も、記入済み帳票画像と同じ条件で、例えば画像入力部１００によって入力され、未記入帳票画像メモリ１０２に保存されている。
【００１１】
次に、画像位置合わせ部１１２において、記入済み帳票画像メモリ１０４上の記入済み帳票画像の位置を未記入帳票画像メモリ１０２上の未記入帳票画像の位置（座標系）に合わせる（処理ステップ２０１）。この画像の位置合わせは、前述の従来技術のような手法を利用して行ってよい。
【００１２】
次に、ＡＮＤ画像作成部１１４において、位置合わせ後の記入済み帳票画像と未記入帳票画像とのＡＮＤ画像を作成し、それをＡＮＤ画像メモリ１０６に保存する（ステップ２０２）。具体的には、ＡＮＤ画像の各画素位置の画素色を、対応した記入済み帳票画像の画素及び未記入帳票画像の画素が両方とも黒画素の時に黒とし、少なくともその一方が白画素ならば白とするような画素毎のＡＮＤ演算を行い、その結果を保存する。
【００１３】
次に帳票上の線分毎の処理を行う（ステップ２０３〜２１４の処理ループ）。ここで必要な線分の情報は、あくまで線分の太さ及び位置の推定処理の出発点を把握するためのものであり、大まかな線分の存在範囲と、その向きを得られれば足りる。
この線分の情報は、例えばユーザによって入力し、それを未記入帳票画像と共に未記入帳票画像メモリ１０２に保存しておくことができる。図４にその一例を模式的に示す。この例では、未記入帳票画像４００上に、文字領域１（日付の数字記入欄）と文字領域２（時刻の数字記入欄）があり、それぞれ文字領域に関連した横方向の線分１と線分２がある。
あるいは、線分抽出部１１６で未記入帳票画像（又は位置合わせ後の記入済み帳票画像）に関し、汎用的な線分抽出手法（例えば縦又は横方向の線分であれば、縦又は横方向の黒ランの連結成分を抽出し、その縦横比がある閾値以上の画像を線分として抽出する方法等）を用い線分を抽出し、その情報を得てもよい。
【００１４】
このような線分の情報に基づいて、まず一つの線分が注目線分として選択され（ステップ２０３）、その注目線分に関して以下のような処理が行われる。なお、ここでは、特に断らない限り、線分方向は横方向と仮定して説明を進める。
【００１５】
まず、注目線分に関する黒ランの長さデータの収集が行われる（処理ステップ２０４〜２０７）。すなわち、黒ラン抽出部１１８において、注目線分の範囲に含まれるＡＮＤ画像上の一つの黒画素Ａを抽出し（ステップ２０４）、この黒画素Ａを起点として、その上方向及び下方向に記入済み帳票画像を走査し、黒画素Ａを含む縦方向の黒ランを抽出する（ステップ２０５）。抽出された黒ランの中心座標（又は端点座標など）が黒ラン長メモリ１０８に保存される。
【００１６】
黒ラン長算出部１２０は、黒ラン抽出部１１８により抽出された黒ランの長さを算出し、その長さがある閾値（この閾値は対象とする線分の太さを考慮して決められるもので、ここでは４画素に選ばれる）以下ならば、その黒ランの長さの情報を黒ラン長メモリ１０８に保存する（ステップ２０７）。このステップの後、又はステップ２０６で黒ラン長さが４以上と判定した時に直ちに、ステップ２０４に戻り、ＡＮＤ画像上の別の黒画素Ａを選び、同様の処理を行う。
【００１７】
注目線分の範囲に含まれるＡＮＤ画像上の全ての黒画素を起点として上述の処理を繰り返すと、ステップ２０４〜２０７の処理ループを終了する。かくして、黒ラン長メモリ１０８には、例えば図５に模式的に示すような長さ４以下の黒ランの長さ分布データが得られる。図４においては、横軸に長さがとられ、長さ毎に、抽出された黒ランのデータが矩形として積み上げられた形で示されている。したがって、縦軸は長さ別の黒ランの出現頻度を表す。また、各矩形の内部に記された（ｘ，ｙ）は黒ランの中心座標を表している。
【００１８】
図３は、ステップ２０４〜２０７の処理の例を模式的に説明している。図３の（ａ）において、３００は記入済み帳票画像、３０１は未記入帳票画像、３０２はＡＮＤ画像である。３０３は注目線分の範囲を表している。（ｂ）に示すように、注目線分の範囲内にあるＡＮＤ画像３０２上の黒画素（網掛け矩形）を起点として上下方向に記入済み帳票画像３００を走査し、黒画素（網掛け矩形及び白矩形）をサーチし、縦方向の黒ランを抽出する。３０５と３０６は黒ランの例である。黒ラン３０５は長さが４で閾値以下であるので、その長さデータは保存される。黒ラン３０６は長さが５であり閾値を超えているので、その長さデータは保存されない。
【００１９】
このように、黒ランの長さの閾値処理を行うのは、線分と文字が接触した部分のように、本来の線分の太さを正しく反映しない部分の黒ランの長さデータを収集しないようにすることにより、線分の太さ推定の精度を上げるためである。また、ファクスで画像を入力した場合等には画像の潰れが生じることが少なくないが、画像の潰れによって記入済み帳票画像上の線分が著しく太った場合、上記の黒ランの長さの閾値処理を行わずに黒ランの長さデータを収集すると、後述の線分太さの決定において、線分の太さが不当に大きな値に決まってしまう恐れがある。その結果として線分の削除範囲（後述）が不当に拡大し、線分に接触または接近した文字等の黒画素が線分と一緒に削除される恐れがある。このような不都合は、黒ランの長さの閾値処理を行うことによって回避される。
【００２０】
なお、注目線分の方向が縦の場合には、ＡＮＤ画像上の黒画素を起点として左右方向に記入済み帳票を走査し、横方向の黒ランを抽出する。そして、長さが４以下の黒ランの長さ分布データを収集する。
【００２１】
一般的な帳票では線分の方向は横又は縦であるので、縦又は横方向のランを抽出すれば間に合うであろう。しかし、より複雑なフォーマットの帳票を対象として処理精度を向上させたい場合には、注目した線分の方向を算出し、その方向に対し垂直な方向について記入済み帳票画像を走査し、その方向の黒ランを抽出して、４画素以下の長さの黒ランの長さデータを収集すればよい。
【００２２】
次に、線分太さ算出部１２２において、黒ラン長メモリ１０８内の注目線分に関する黒ランの長さデータを参照し、黒ランの長さ分布から記入済み帳票画像上の注目線分の太さを算出する。本実施例では、黒ラン長メモリ１０８内の黒ランデータより黒ラン長の最頻値Ｂを求め（ステップ２０８）、これを線分の太さＣとする（ステップ２０９）。図５の例では、Ｃ＝２となる。
【００２３】
なお、黒ランの長さ分布の平均値、最小値又は中央値を線分の太さとして用いてもよく、処理対象によっては、そのほうが適当な場合もある。また、このようにして求めた太さの値に一定のオフセットを加えた値を、最終的に線分の太さとしてもよい。
【００２４】
次に、線分削除部１２４において、黒ラン長メモリ１０８内のデータに基づいて、記入済み帳票画像上の注目線分の位置を精度よく算出し、その位置を基準に線分の太さ分の範囲内の黒画素を白画素に変換することによって、記入済み帳票画像より注目線分を削除する。本実施例では、具体的には次のような処理によって注目線分が削除される。
【００２５】
まず、黒ラン長メモリ１０８内の黒ランデータを参照し、先に求めた線分の太さと等しい又は等しいとみなし得る長さを持つ黒ランだけを、本実施例ではＣ±１画素の長さを持つ黒ランだけを抽出し（ステップ２１０）、抽出した黒ランの中心座標を用いて、最小自乗法により線分の方程式Ｄを求める（ステップ２１１）。そして、注目線分の範囲内でｘ座標を順に選び（ステップ２１２）、線分の方程式ＤよりＹ座標Ｅを算出し（ステップ２１３）、そのＸ座標で、Ｙ座標がＥ−（Ｃ／２）からＥ＋（ｃ／２）の範囲までの画素を全て白画素にする（ステップ２１４）。これを、注目線分のＸ座標範囲全体について繰り返す。
【００２６】
図６は、このステップ２１０〜２１４の処理の一例を説明している。図６の
（ａ）に示す記入済み帳票画像６００上の注目線分６０１を削除する例である。注目線分６０１について求められた線分太さＣが２の場合、（ｂ）において上向きの矢線６０２で指し示した長さ１〜３の黒ランが選ばれ、その中心座標を用い最小自乗法により線分方程式が求められる。６０３は、その方程式によって表現される線分を表している。そして、この線分６０３の上１画素、下１画素の範囲の画素が全て白画素とされることにより、（ｃ）に示すように記入済み帳票画像上の注目線分が削除される。
【００２７】
線分の削除範囲は、推定した線分の位置を基準として、測定した線分の太さに応じた幅の範囲とされるため、線分だけを削除し、線分に接触又は接近した文字の部分を保存することができる。例えば、図６の（ｃ）において、線分に接触した文字「２」の横ストローク部分の黒画素群６０３と文字「１」の上端部分の黒画素群６０４は保存される。
【００２８】
次に、ステップ２０３に戻り、別の注目線分について同様に処理を繰り返す。全ての線分について処理を終了すると、図６の（ｄ）に示すような線分が削除された記入済み帳票画像６０５が得られ、ステップ２０３〜２１４の処理ループを抜ける。
【００２９】
そして、文字領域抽出部１２６において、記入済み帳票画像メモリ１０４上の位置合わせ及び線分削除後の記入済み帳票画像より、予め認識対象として指定されていた文字領域（図４に示されている文字領域１と文字領域２）の画像を抽出し、それを文字画像メモリ１１０に保存する（ステップ２１５）。次に、文字認識部１２８において、文字画像メモリ１１０上の画像より文字画像を切り出し、その文字認識を行う（ステップ２１６）。この文字認識の結果の利用形態は様々である。例えば、ファクスを利用した自動発注システムにおいては、商品コードと品数等が認識され、その結果に応じて発注処理が行われる。
【００３０】
以上に述べたように、文字領域抽出の対象となる記入済み帳票画像上の線分は予め削除されている。したがって、例えば文字領域と線分との間に従来のように間隔を設けなくとも、さらには図４の文字領域１，２のように線分と一部重複するような文字領域を指定しても、線分を含まない文字の画像だけを切り出すことが可能であり、また、線分に接触した文字の画像も、その全体を正しく切り出すことが可能になり、帳票に記入された文字の認識精度が向上する。
【００３１】
また、記入済み帳票画像上の線分に関する黒ランの抽出のための走査を、例えば未記入帳票画像上の線分の黒画素を起点として行うことも不可能ではない。しかしながら、ファクスで画像を入力した時に多いことであるが、記入済み帳票画像のカスレによって線分が細まった場合、あるいは、画像の位置合わせの精度が良くない場合に、起点と、記入済み帳票画像上の線分との間に白画素が介在し、黒ランの抽出を失敗する可能性がある。このような失敗は、ＡＮＤ画像上の黒画素を黒ラン抽出の走査の起点とすれば回避できる。これは、ＡＮＤ画像上の黒画素に対応する、記入済み帳票画像上の画素位置には、必ず線分の黒画素が存在するからである。なお、この効果を確実にするためには、未記入帳票画像上の線分をやや太めに設定しておくのがよい。
【００３２】
［実施例２］
本実施例の装置構成は前記実施例１と同様でよいので、装置構成に関しては図１を援用する。図７は本実施例の処理フローを示す。以下、両図を参照し、装置構成と処理内容を相互に関連付けながら説明する。
【００３３】
まず、画像入力部１００において、記入済みの帳票の画像をスキャナやファクス等の画像入力機器を用いて入力し、記入済み帳票画像メモリ１０６に保存する（ステップ７００）。同じフォーマットの未記入の帳票の画像も未記入帳票画像メモリ１０２に保存されている。
ただし、前記実施例１と違って、画像入力部１００と同じ条件で入力された未記入帳票画像に太め処理を施した画像が保存される。太める幅はシステムに応じて最適な値に調整すればよいが、本実施例では太め幅は２画素とする。
【００３４】
次に、画像位置合わせ部１１２において、記入済み帳票画像メモリ１０４上の記入済み帳票画像の位置を未記入帳票画像メモリ１０２上の未記入帳票画像の位置（座標系）に合わせる（処理ステップ７０１）。この画像の位置合わせは、前述の従来技術のような手法を利用して行ってよい。
なお、太め処理を施された未記入帳票画像を用いて記入済み帳票画像との位置合わせを行うと、位置合わせの精度が不足する場合には、太め処理を施されない未記入帳票画像も未記入帳票画像メモリ１０２に保存しておき、画像の位置合わせの際には、この太め処理を施されていない未記入帳票画像を用いる方法を採用してもよい。
【００３５】
次に、ＡＮＤ画像作成部１１４において、位置合わせ後の記入済み帳票画像と太め処理された未記入帳票画像とのＡＮＤ画像を作成し、それをＡＮＤ画像メモリ１０６に保存する（ステップ７０２）。
【００３６】
次に帳票上の線分毎の処理を行う（ステップ７０３〜７１１の処理ループ）。ここで必要な線分の情報は、あくまで線分の太さ及び位置の推定処理の出発点を把握するためのものであり、大まかな線分の存在範囲と、その向きを得られれば足りる。前記実施例１におけると同様、この線分の情報は、例えばユーザによって入力し、それを未記入帳票画像と共に未記入帳票画像メモリ１０２に保存しておいてもよいし、線分抽出部１１６で未記入帳票画像（又は位置合わせ後の記入済み帳票画像）に関し、汎用的な線分抽出手法を用い線分を抽出することにより得てもよい。
【００３７】
このような線分の情報に基づいて、まず一つの線分が注目線分として選択され（ステップ７０３）、その注目線分に関して以下のような処理が行われる。ここでは特に断らない限り、線分方向は横方向と仮定して説明を進める。
【００３８】
まず、注目線分に関する黒ランデータの収集が行われる（ステップ７０４〜７０６）。すなわち、黒ラン抽出部１１８において、注目線分の範囲に含まれるＡＮＤ画像上の一つの黒画素Ａを抽出し（ステップ７０４）、この黒画素Ａを起点として、その上方向及び下方向に記入済み帳票画像を走査し、黒画素Ａを含む縦方向の黒ランを抽出する（ステップ７０５）。抽出された黒ランの端点座標が黒ラン長メモリ１０８に保存される。
【００３９】
黒ラン長算出部１２０は、黒ラン長メモリ１０８を参照し、黒ラン抽出部１１８により抽出された黒ランの両方の端点が、太め処理された未記入帳票画像上の注目線分に対応した黒画素領域の内部にあるか調べ（ステップ７０６）、内部にあると判断した黒ランについてのみ、その長さを算出し、それを黒ラン長メモリ１０８に格納する（ステップ７０７）。
【００４０】
ステップ７０７の後、又はステップ７０６で黒ランの端点が黒画素領域内にないと判定された時にステップ７０４に戻り、ＡＮＤ画像上の別の黒画素Ａを選び、同様の処理を行う。注目線分に対応するＡＮＤ画像上の全ての黒画素を起点として上述の処理を繰り返すと、ステップ７０４〜７０７の処理ループを終了する。かくして、黒ラン長メモリ１０８には、例えば図５に模式的に示すような黒ランの長さ分布データが得られる。
【００４１】
図８は、ステップ７０４〜７０７の処理の例を模式的に説明している。図８には図３の（ｂ）に対応したＡＮＤ画像の黒画素群８００と関連した記入済み帳票画像上の黒画素群が示されているが、さらに太められた未記入帳票画像上の対応した黒画素領域も網掛け領域８０１として示されている。８０２と８０３は抽出される黒ランの例である。一方の黒ラン８０２は上下端点ともに網掛け領域８０１に入っているため、その長さが算出されて黒ラン長メモリ１０８に保存される。しかし、他方の黒ラン８０３は上端点が網掛け領域８０１の外にあるため、その長さは保存されない（端点座標は保存される）。
【００４２】
なお、注目線分の方向が縦の場合には、ＡＮＤ画像上の黒画素を起点として左右方向に記入済み帳票を走査し、横方向の黒ランを抽出する。より複雑なフォーマットの帳票を対象として処理精度を向上させたい場合には、注目した線分の方向を算出し、その方向に対し垂直な方向について記入済み帳票画像を走査し、その方向の黒ランを抽出すればよい。
【００４３】
次に、線分太さ算出部１２２において、黒ラン長メモリ１０８内の注目線分に関する黒ランの長さデータを参照し、黒ランの長さ分布から記入済み帳票画像上の注目線分の太さを算出する。本実施例では、前記実施例１と同様に、黒ラン長メモリ１０８内の黒ランデータより黒ラン長の最頻値Ｂを求め（ステップ７０８）、これを線分の太さＣとする（ステップ７０９）。
【００４４】
なお、前記実施例１におけると同様、黒ランの長さ分布の平均値、最小値又は中央値を線分の太さとして用いてもよく、また、このようにして求めた太さの値に一定のオフセットを加えた値を最終的に線分の太さとしてもよい。
【００４５】
次に、線分削除部１２４において、黒ラン長メモリ１０８のデータを参照し、記入済み帳票画像上の注目線分の削除処理を行う（ステップ７１０〜７１１）。すなわち、黒ラン長メモリ１０８を参照して、記入済み帳票画像より抽出された一つの黒ランを選ぶ（ステップ７１０）。そして、その黒ランの各端点が太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域内にあるか否かを調べ、黒画素領域内にある端点より線分太さＣ分だけ、黒ラン上の黒画素を削除する、すなわち白画素に変換する（ステップ７１１）。注目線分に対応した黒ランすべてについて同様の処理を繰り返すことにより、記入済み帳票画像上の注目線分が削除される。
【００４６】
図９は、このような線分削除の説明図である。線分の太さＣは２画素と仮定する。各矩形は黒画素を表している。図９の（ａ）において、９０１と９０２は記入済み帳票画像より抽出された黒ランの例である。黒ラン９０１は、上の端点も下の端点も太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域９００内に存在するので、黒ラン９０１は、上端点から２画素分、下端点から２画素分の黒画素が削除される。その結果、黒ラン９０１は全体が削除される。他方の黒ラン９０２は、下端点は黒画素領域９００内にあるが、上端点は黒画素領域の外にある。よって、黒ラン９０２は、下端点から２画素分の黒画素が削除されるだけである。同様の処理を繰り返すことにより図９の（ｂ）に示すような処理結果が得られる。９０３と９０４は線分に接触又は近接して文字等の一部であり、このような線分以外の黒画素は保存される。
【００４７】
以上のようにして一つの注目線分に対する削除処理が終わると、ステップ７０３に戻り、別の注目線分について同様に処理を繰り返す。全ての線分について処理を終了すると、ステップ７０３〜７１１の処理ループを抜ける。そして、文字領域抽出部１２６において、記入済み帳票画像メモリ１０４上の位置合わせ及び線分削除後の記入済み帳票画像より、予め認識対象として指定されていた文字領域（図４に示されている文字領域１と文字領域２）の画像を抽出し、それを文字画像メモリ１１０に保存する（ステップ７１２）。そして、文字認識部１２８において、文字画像メモリ１１０上の画像より文字画像を切り出し、その文字認識を行う（ステップ７１３）。
【００４８】
さて、ファクスで画像を入力したような場合、画像の潰れが生じることが少なくない。また、画像の位置合わせの誤差も少なからず発生する。本実施例では、このような記入済み帳票画像の潰れによる線分の太りや、画像の位置合わせ誤差があっても、記入済み帳票画像上の線分が必ず未記入帳票画像上の線分の範囲に含まれる状況を作り出すために、未記入帳票画像に予め太め処理を施す。そして、図８に関連して述べたように、記入済み帳票画像上の線分に関する黒ランの中で、未記入帳票画像上の線分の黒画素領域内に包含される黒ランだけを線分の黒ランとみなし、その長さデータを収集する。一方の端点でも黒画素領域から出た黒ランは接触文字等の黒ランである可能性があるとして長さデータの収集対象から除外する。このようにして収集した長さデータの分布によれば、画像の潰れや位置合わせ誤差があっても、線分の太さを的確に決定することができる。
【００４９】
また、図９に関連して述べたように、線分に関し抽出した各黒ランについて、太め処理された未記入帳票画像上の黒画素領域内にある端点と、それより線分の太さ分離れた画素位置までの間の黒ラン上の黒画素を、線分の削除範囲内の黒画素として削除する。黒画素範囲から外れた黒ランの端点側の黒画素は、線分に接触又は近接した文字等の黒画素である可能性が高いため、その端点側からは黒画素の削除を行わない。このようにすることにより、記入済み帳票画像の潰れによる線分の太りや、画像の位置合わせの誤差があっても、線分だけを的確に削除し、線分に接触又は近接した文字等の黒画素を保存することができる。
【００５０】
しかして、文字領域と線分との間に従来のように間隔を設けなくとも、さらには図４の文字領域１，２のように線分と一部重複するような文字領域を指定しても、線分を含まない文字の画像だけを切り出すことが可能であり、また、線分に接触した文字の画像も、その全体を正しく切り出すことが可能になり、帳票に記入された文字の高精度の認識が可能になる。
【００５１】
【発明の効果】
以上の詳細な説明から明らかなように、本発明によれば、帳票上の線分と記入情報の認識領域との間に隙間を設けなくとも、線分に接触又は接近して記入された文字等も含め、帳票の記入情報を高精度に抽出することができ、また、ファクスやイメージスキャナ等により入力された帳票画像のカスレや潰れ、さらには画像の位置合わせ誤差があっても、的確な線分削除を行って記入情報を高精度に抽出することができ、ファクスを用いた自動発注システム等の性能を大幅に向上させることができる等の効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施するための装置構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１の処理フローを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例１において記入済み帳票画像上の横方向線分の太さを推定するための黒ランの長さデータの収集を説明するための図である。
【図４】線分情報及び文字領域情報の説明のための図である。
【図５】収集される黒ランの長さ分布の例を示す図である。
【図６】本発明の実施例１における線分方程式の決定及び線分削除を説明するための図である。
【図７】本発明の実施例２の処理フローを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施例２において記入済み帳票画像上の横方向線分の太さを推定するための黒ランの長さデータの収集を説明するための図である。
【図９】本発明の実施例２における線分削除を説明するための図である。
【図１０】従来技術の説明のための図である。
【符号の説明】
１００  画像入力部
１０２  未記入帳票画像メモリ
１０４  記入済み帳票画像メモリ
１０６  ＡＮＤ画像メモリ
１０８  黒ラン長メモリ
１１０  文字画像メモリ
１１２  画像位置合わせ部
１１４  ＡＮＤ画像作成部
１１６  線分抽出部
１１８  黒ラン抽出部
１２０  黒ラン長算出部
１２２  線分太さ算出部
１２４  線分削除部
１２６  文字領域抽出部
１２８  文字認識部
【図１】
0003614252.tif 000002
【図２】
0003614252.tif 000003
【図３】
0003614252.tif 000004
【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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