(57)【要約】【課題】背景ノイズが顕著な画像に対して文字の記入の有無を正しく判定することで、文字または文字群の領域の検出をより安定して行えるようにする。【解決手段】この画像処理装置は、背景画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部１２と、分割された入力画像の領域の各々について濃度分布を推定する領域濃度分布推定部１３と、背景画素および当該領域の濃度分布から記入の有無の判定を行う記入有無判定部１４と、記入有無判定部１４により判定された領域の記入の有無の判定結果を出力する判定結果出力部１５とを備える。【選択図】図１
2006277398.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
前記画像の領域のうちで、指定領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と
を具備することを特徴とした画像処理装置。
【請求項２】
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、
前記画像の領域のうちで、指定領域を分割した各々の小領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に前記画像の該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と、
前記記入有無判定部により所定情報の記入がないと判定された前記画像の小領域の濃度を、前記背景濃度推定部により推定された背景濃度へ置換する領域濃度置換手段と
を具備することを特徴とした画像処理装置。
【請求項３】
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、
前記画像の領域のうちで、指定領域を第１の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と、
前記記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域でかつ隣り合うもの同士を連結して所定情報の記入幅を含む領域を検出する領域検出手段と
を具備することを特徴とした画像処理装置。
【請求項４】
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、
前記画像の領域のうちで、指定領域を第１の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第１領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記第１領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第１記入有無判定部と、
前記第１記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域から、ある方向に延長される所定情報の記入幅を含む領域を検出する第１の領域検出手段と、
前記第１の領域検出手段により検出された領域を第１の方向と交差する第２の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第２領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前第２記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第２記入有無判定部と、
前記第２記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域から、所定情報の記入範囲を含む領域を検出する第２の領域検出手段と
を具備することを特徴とした画像処理装置。
【請求項５】
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、
前記画像の領域のうちで、指定領域を第１の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第１領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記第１領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第１記入有無判定部と、
前記第１記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域でかつ隣り合うもの同士を連結して所定情報の記入幅を含む領域を検出する第１の領域検出手段と、
前記第１の領域検出手段により検出された領域を第１の方向と交差する第２の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第２領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前第２記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第２記入有無判定部と、
前記第２記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域でかつ隣り合うもの同士を連結して所定情報の記入範囲を含む領域を検出する第２の領域検出手段と
を具備することを特徴とした画像処理装置。
【請求項６】
各画素が複数の濃度値の組で表現される画像の各画素の濃度値のＭ個の組を、前記画像の濃度値の組と同一または近似する表現形式の濃度値のＮ個の組へ変換する濃度値変換部と、
前記濃度値変換部により濃度値の組が変換された画像の背景画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、
前記濃度値変換部により濃度値の組へ変換された画像の指定領域を分割した各々の領域について濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記画像の該当領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と、
前記記入有無判定部により所定情報の記入がないものと判定された該当領域内の濃度の組を、前記背景濃度推定部により推定された背景濃度の組で置換する領域濃度置換手段と
を具備することを特徴とした画像処理装置。
【請求項７】
コンピュータに画像処理を実行させる画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、
前記画像の領域のうちで、指定領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部
として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
コンピュータが画像を処理する画像処理方法であって、
処理対象の前記画像を構成する画素のうちの背景画素の濃度分布を前記コンピュータが推定するステップと、
前記画像の中で所定の領域の濃度分布を前記コンピュータが推定するステップと、
前記背景濃度分布推定部により推定された背景画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記コンピュータが前記領域への所定情報の文字の記入の有無を判定するステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書や帳票への文字などの所定情報の記入に由来する色画素を含む領域を抽出することで、文書や帳票の画像の背景領域のノイズの影響をなくす画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書の濃淡画像からノイズ除去を行う方法としては様々な方法が提案されている。ノイズ除去の従来の技術としては、濃淡画像に対して平均化フィルタやガウシアンフィルタによる平滑化を行う技術がある（例えば非特許文献１ pp108-110参照）。
【０００３】
また、特許文献１には、二値化した画像にオープニング等のモルフォロジー演算を施す方法等が記載されている(同文献 pp179-180）。
【０００４】
さらに、非特許文献１には、ノイズの影響が少なくなるように二値画像を生成する方法としては、二値化した画像に対してメディアンフィルタ等による孤立点除去を行う方法が開示されている（同文献 p113）。
【０００５】
しかし、これらの方法では、背景部分の濃度分布が広く、記入による黒画素の濃度分布との重なりが大きい場合で、背景画素の濃度がたまたま高くなっている領域が孤立点とみなせない程度に大きい場合に、当該領域をノイズとして除去できない。
【非特許文献１】ディジタル画像処理．財団法人画像情報教育振興協会（CG-ARTS協会），July，2004，pp108-113，pp179-180
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように従来の方法では、背景部分の濃度分布が広く、記入による黒画素の濃度分布との重なりが大きい場合にノイズを除去できない場合がある。
【０００７】
従来の方法で指定領域の記入の有無を判定する場合、上記のように背景ノイズが顕著であると文字などの記入の有無の判定を誤る可能性がある。
【０００８】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、文字などが記入された原画像より背景ノイズの影響を除き、その後の処理（文字認識など）に寄与できる画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記した目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、前記画像の領域のうちで、指定領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部とを具備する。
【００１０】
本発明の画像処理装置は、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、前記画像の領域のうちで、指定領域を分割した各々の小領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に前記画像の該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と、前記記入有無判定部により所定情報の記入がないと判定された前記画像の小領域の濃度を、前記背景濃度推定部により推定された背景濃度へ置換する領域濃度置換手段とを具備する。
【００１１】
本発明の画像処理装置は、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、前記画像の領域のうちで、指定領域を第１の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と、前記記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域でかつ隣り合うもの同士を連結して所定情報の記入幅を含む領域を検出する検出手段とを具備する。
【００１２】
本発明の画像処理装置は、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、前記画像の領域のうちで、指定領域を第１の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第１領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記第１領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第１記入有無判定部と、前記第１記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域から、ある方向に延長される所定情報の記入幅を含む領域を検出する第１の領域検出手段と、前記第１の領域検出手段により検出された領域を第１の方向と交差する第２の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第２領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前第２記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第２記入有無判定部と、前記第２記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域から、所定情報の記入範囲を含む領域を検出する第２の領域検出手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】
本発明の画像処理装置は、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、前記画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、前記画像の領域のうちで、指定領域を第１の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第１領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記第１領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第１記入有無判定部と、前記第１記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域でかつ隣り合うもの同士を連結して所定情報の記入幅を含む領域を検出する第１の領域検出手段と、前記第１の領域検出手段により検出された領域を第１の方向と交差する第２の方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第２領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前第２記領域濃度分布推定部により推定された小領域の濃度分布とを基に該当小領域への所定情報の記入の有無を判定する第２記入有無判定部と、前記第２記入有無判定部により所定情報の記入があると判定された小領域でかつ隣り合うもの同士を連結して所定情報の記入範囲を含む領域を検出する第２の検出手段とを具備する。
【００１４】
本発明の画像処理装置は、各画素が複数の濃度値の組で表現される画像の各画素の濃度値のＭ個の組を、前記画像の濃度値の組と同一または近似する表現形式の濃度値のＮ個の組へ変換する濃度値変換部と、前記濃度値変換部により濃度値の組が変換された画像の背景画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度を推定する背景濃度推定部と、前記濃度値変換部により濃度値の組へ変換された画像の指定領域を分割した各々の領域について濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記画像の該当領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部と、前記記入有無判定部により所定情報の記入がないものと判定された該当領域内の濃度の組を、前記背景濃度推定部により推定された背景濃度の組で置換する領域濃度置換手段とを具備する。
【００１５】
本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに画像処理を実行させる画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータを、処理対象の画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する背景濃度分布推定部と、前記画像の領域のうちで、指定領域の濃度分布を推定する領域濃度分布推定部と、前記背景濃度分布推定部により推定された背景領域の画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記領域への所定情報の記入の有無を判定する記入有無判定部として機能させることを特徴とする。
【００１６】
本発明の画像処理方法は、コンピュータが画像を処理する画像処理方法であって、処理対象の前記画像を構成する画素のうちの背景画素の濃度分布を前記コンピュータが推定するステップと、前記画像の中で所定の領域の濃度分布を前記コンピュータが推定するステップと、前記背景濃度分布推定部により推定された背景画素の濃度分布と前記領域濃度分布推定部により推定された領域の濃度分布とを基に前記コンピュータが前記領域への所定情報の文字の記入の有無を判定するステップとを有することを特徴としている。
【００１７】
本発明では、背景濃度分布推定部は、所定情報が記入されていることが予想される文書や帳票の原画像の背景画素の濃度分布を推定する。領域濃度分布推定部は、原画像の指定領域について濃度分布を推定する。そして、記入有無判定部は、背景画素の濃度分布と指定領域の濃度分布とから指定領域への所定情報の記入の有無を判定する。
本発明では、領域濃度分布推定部は、画像を分割した各々の小領域について濃度分布を推定する。また、記入有無判定部は、画像を分割した各々の小領域の濃度分布と画像の背景画素の濃度分布とを基に当該領域への所定情報の記入の有無を判定する。この判定の結果、所定情報の記入がないものと判定された領域の濃度を、背景濃度推定部によって推定された背景濃度へ置換することにより原画像よりノイズを除去する。
【００１８】
本発明では、記入有無判定部は、第１の方向（長手方向）に分割した小領域の濃度分布と背景画素の濃度分布とを基に当該領域への所定情報の記入の有無を判定する。その後、領域検出手段は、記入有無判定部によって所定情報の記入が有るものと判定された領域で隣り合う物同士を連結した領域を所定情報の行領域として検出する。
本発明では、領域濃度分布推定部は、領域検出手段が検出した行領域を第１の方向と交差する第２の方向に分割し、更に細分化した各々の小領域について濃度分布を推定する。その後、記入有無判定部は、背景画素の濃度の分布と領域の濃度分布から所定情報の記入の有無の判定を行う。そして、第２領域検出手段は、記入有無判定部によって所定の情報の記入があると判定された領域で隣り合う物同士を連結することにより所定情報の記入範囲を含む領域、つまり文字または文字群の領域を検出する。
【００１９】
本発明では、各画素が複数の濃度値の組で表現される画像の各画素の濃度値のＭ個の組を、画像の濃度値の組と同一または近似する表現形式の濃度値のＮ個の組へ変換する。背景濃度分布推定部は、濃度値の組が変換された画像の背景画素の濃度分布を推定する。領域濃度分布推定部は、濃度値の組へ変換された画像の指定領域を分割した各々の領域について濃度分布を推定する。記入有無判定部は、推定された背景領域の画素の濃度分布と領域の濃度分布とを基に画像の該当領域への所定情報の記入の有無を判定する。この判定の結果、所定情報の記入がないものと判定された該当領域内の濃度の組を、背景濃度推定部により推定された背景濃度の組で置換することで原画像よりノイズを除去する。この場合、処理対象の画像がカラー画像の場合にもノイズを有効に除去できる。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、文字などの所定情報が記入された原画像より背景ノイズの影響を除き、その後の処理に寄与できる画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
図１は本発明に係る第１実施形態の画像処理装置の構成を示す図、図２は図１の画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００２２】
第１実施形態の画像処理装置は、図１に示すように、スキャナ１とこのスキャナ１を接続したコンピュータ３（以下ＰＣ３と称す）とから構成されている。
【００２３】
スキャナ１は、文字認識対象の帳票の表面の画像を読み取り取得する画像取得手段として機能する。帳票には、所定の情報として文字が記入されているものとする。以下、この発明では、「記入」とは、文字などが手書きされた場合と、印刷された場合の双方の意味を含む。画像情報は、スキャナ１に限らず、文書ファイルからの変換によって取得しても良い。また他のコンピュータに蓄積されている画像情報をＬＡＮなどのネットワークを通じてＰＣ３が取得しても良い。
【００２４】
ＰＣ３の機能は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのメモリ、ハードディスク装置などの補助記憶装置、キーボードなどの入力装置およびマウスなどの指示装置、モニタなどの表示装置、スキャナ１とのインターフェースボードなどのハードウェアと、オペレーティングシステム（以下ＯＳと称す）および文字認識アプリケーションソフトウェアなどのプログラムとが協動して実現される。
【００２５】
具体的には、ＰＣ３は、操作部１０、原画像記憶部１１、背景濃度分布推定部１２、領域濃度分布推定部１３、記入有無判定部１４、判定結果出力部１５などの機能を有している。
【００２６】
操作部１０は、例えばキーボート、マウスなどの入力装置、表示装置などを含むものであり、ＰＣ３に対して画像処理のために行れた操作を受け付ける。例えば操作部１０は、画像の中の処理対象の領域を指定する手段として機能する。
【００２７】
原画像記憶部１１には、スキャナ１によって取得された画像情報（以下原画像と称す）が記憶される。
背景濃度分布推定部１２は、原画像記憶部１１に記憶されている処理対象の原画像を読み出してその原画像の領域のうちで背景となる領域の画素の濃度分布を推定する。つまり背景濃度分布推定部１２は、入力された画像の背景領域の画素の濃度分布を推定する。背景濃度分布推定部１２は、原画像において文字認識対象のイメージと隣接する背景部分における画素の濃度分布を推定するものである。
具体的には、原画像中で文字認識対象のイメージがない余白部分の領域または予め用意した白紙帳票の領域を参照領域とし、この参照領域の画素の濃度分布のヒストグラムを作成し、これを用いることによって原画像において文字認識対象のイメージと隣接する背景部分の画素の濃度（背景濃度）の分布を推定する。
図１６に、罫線３１で設けられた文字記入領域に「３５４」などの数字が記入されている帳票３０を示す。この帳票３０において、文字認識対象である数字の「５」に隣接する背景部分３２の濃度分布を推定するとき、例えば余白部分３３を参照領域として指定し、この余白部分３３の画素の濃度分布に基づいて、背景部分３２の画素の濃度分布を推定する。
【００２８】
上記参照領域としては、帳票の種類毎に参照領域の座標値を背景濃度分布推定部１２内に設けたメモりに予め記憶しておき、背景濃度分布の推定をするたびに、その帳票に対応付けられてメモりに記憶されている参照領域の座標値を読み出して、原画像記憶部１１に記憶されている原画像における参照領域として特定すればよい。これ以外に、例えばメモリに保存しておいた白紙帳票の画像を参照領域の画像として読み出しても良い。更に、原画像を表示装置に表示し、マウスで原画像上の領域を指定することで参照領域を指定しても良い。
【００２９】
領域濃度分布推定部１３は、原画像記憶部１１から原画像を読み出し、指定された領域の濃度分布を推定する。つまり、領域濃度分布推定部１３は、原画像中で指定された領域の画素の濃度分布を推定する。画素の濃度分布は、例えば画素の濃度のヒストグラムを作成することによって推定する。また、この他の濃度分布の推定方法としては、例えばk-means法などを用いることもでき、濃度の確率分布を推定できる方法ならばどのような方法を用いてもよい。
濃度分布の推定をする指定領域の指定方法は、次の通りである。まず、図示しない領域濃度分布推定部１３内に設けたメモリに、帳票の種類毎に文字認識対象のイメージが存在する領域を予め座標値として保持しておき、領域濃度分布推定部１３がこのメモリに登録された座標値に基づいて指定領域を決定する。例えば、図１６に図示した帳票３０では、数字「３」、「５」、「４」が記入されている罫線３１で囲われたそれぞれの領域が指定領域である。また、指定領域の指定方法は、操作部１０の表示装置に表示した原画像をマウスを用いて範囲を指定することでも良い。
【００３０】
記入有無判定部１４は、背景濃度分布推定部１２により推定された背景画素の濃度分布と、領域濃度分布推定部１３により推定された指定領域の画素の濃度分布から指定領域における文字などの所定情報の記入の有無を判定する。この際、記入有無判定部１４は、指定領域の濃度分布が、背景の濃度分布からどれだけ逸脱しているかを評価する評価値を求め、その評価値と予め定められた閾値とを比較して、評価値が予め定められた閾値以上の場合は文字の記入があるものと判定し、評価値が閾値未満の場合は文字の記入がないものと判定する。
【００３１】
指定領域の濃度分布が、背景の濃度分布からどれだけ逸脱しているかを評価する評価値としては、画素の濃度をｘ、背景の濃度分布をｆ（ｘ）、指定領域の濃度分布をｇ（ｘ）、とした場合、次の式で求められる評価値Ｅ1を用いることができる。
【数１】
2006277398.tif 000003
また、上記以外に、次の式で求められる評価値Ｅ2を用いることもできる。
【数２】
2006277398.tif 000004
【００３２】
ここで用いる評価値としては、指定領域の濃度分布の背景の濃度分布からの逸脱の程度を反映する値ならば、上式で挙げたものに限らずいかなる評価値を用いても良い。
【００３３】
判定結果出力部１５は、例えば表示手段（モニタなどの表示装置）、印刷手段（プリンタなどの印刷装置、記憶手段（ハードディスク装置など）のうちの少なくとも１つからなり、記入有無判定部１４により判定された結果を出力する。
【００３４】
この第１実施形態の画像処理装置は、ＰＣ３に本発明を実現する画像処理認識ソフトウェアを組み込むことによって構成できる。このため、以下ではそのような構成を仮定して説明を行う。但し、本発明は、上記構成それぞれを、専用ハードウェアやその集合体、または分散処理用のコンピュータネットワークなどでハードウェア的に分散して構成してもよく、上述した各部の機能を実現できる構成ならば、ここで挙げた構成に関わらずどのような構成で実装しても良い。また、本発明の機能を実現可能であれば、上記構成のうちすべての構成を備える必要はなく、一部の機能を省いて利用しても良い。
【００３５】
以下、図２のフローチャートを参照してこの第１実施形態の画像処理装置の動作を説明する。
この画像処理装置の場合、オペレータが、例えば文字などが記入された帳票をスキャナ１にセットしてＰＣ３のキーボードまたはマウスにて読み取り操作を行うと、スキャナ１は、帳票の表面をＣＣＤイメージセンサなどでスキャニングして帳票の画像を取得し（図２のＳ１０１）、その画像をＰＣ３へ入力する。ＰＣ３では、入力された画像が原画像記憶部１１に記憶されると共に（Ｓ１０２）、表示装置の画面に表示される。以下、入力された画像を原画像という。
【００３６】
背景濃度分布推定部１２は、原画像記憶部１１に記憶されている原画像を読み出し、背景画素の濃度分布を推定する（Ｓ１０３）。
【００３７】
領域濃度分布推定部１３は、原画像記憶部１１に記憶されている原画像を読み出し、図示しないメモリに予め保持されている帳票の種類毎に登録されている指定領域の座標値で特定される原画像における領域の濃度分布を推定する（Ｓ１０４）。所定情報である文字は、例えば英数字、かな、漢字、記号、図形などが該当する。
【００３８】
次に、記入有無判定部１４は、背景濃度分布推定部１２により推定された背景画素の濃度分布と、領域濃度分布推定部１３により推定された指定領域の画素の濃度分布とから原画像の指定領域における文字などの記入の有無を判定する（Ｓ１０５）。
【００３９】
指定領域での文字などの記入の有無が判定されると、判定結果出力部１５は、記入有無判定部１４により判定された結果を表示装置の画面やプリンタなどへ出力するので（Ｓ１０６）、オペレータは、ＰＣ３による画像領域への文字などの記入の有無の判定結果（判定精度など）を確認できる。
【００４０】
このようにこの第１実施形態の画像処理装置によれば、原画像の背景画素の濃度分布を推定した結果と、文字などの記入有無判別対象として指定した領域の濃度分布を推定した結果とから、原画像の指定領域における文字などの記入の有無を判別するので、原画像の背景ノイズが顕著な場合にも文字などの記入の有無を正しく判定することができる。
【００４１】
（第２実施形態）
以下、本発明の第２実施形態の画像処理装置ついて説明する。図３は第２実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００４２】
第２実施形態の画像処理装置は、図３に示すように、スキャナ１とＰＣ３とからなる。なおこの第２実施形態において第１実施形態と同様の構成には同一の符号を付しその説明は省略する。
ＰＣ３は、操作部１０、原画像記憶部１１、背景濃度分布推定部１２、領域濃度分布推定部１３、記入有無判定部１４、背景濃度推定部１６、背景領域消去部１７などから構成されている。
【００４３】
背景濃度分布推定部１２は、第１実施形態と同じものであり、背景画素の濃度分布を推定する。
領域濃度分布推定部１３は、原画像を分割した各々の小領域について領域内の画素の濃度分布を推定する。濃度分布は、第１実施形態における領域濃度分布推定部１３と同等の方法で推定する。
記入有無判定部１４は、背景濃度分布推定部１２により推定された画素の濃度分布と領域濃度分布推定部１３により推定された小領域の濃度分布とに基づいて該当小領域における所定情報の記入の有無を判定する。つまり記入有無判定部１４は、原画像を分割した各々の小領域について背景画素の濃度分布及び領域の濃度分布から小領域への文字の記入の有無を判定する。
【００４４】
背景濃度推定部１６は、原画像の背景領域の濃度を推定する。背景濃度推定部１６は、原画像の予め指定された文字の記入のない領域を参照領域とし、この参照領域上の濃度の中央値を求めることによって背景濃度を推定する。参照領域として、例えば図１６に示した帳票３０の余白部分３３が該当する。参照領域の指定方法としては、予め定めた閾値で原画像に対して仮の二値化を行い、二値化の結果における黒画素が予め定められた距離内に無い画素の集合を参照領域として指定する方法を用いる。この他、背景画素のみからなると期待できる領域を指定する方法ならばいかなる方法を用いても良い。
【００４５】
背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４により文字の記入がないと判定された原画像の領域を上記背景濃度推定部１６により推定された背景濃度で塗りつぶす処理を行う。つまり背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４により文字の記入がないと判定された小領域に対応する原画像の領域の濃度を、背景濃度推定部１６により推定された背景濃度で置換する領域濃度置換手段として機能する。
【００４６】
以下、図４〜図７を参照してこの第２実施形態の画像処理装置の動作を説明する。
原画像の領域への分割は、縦方向および横方向に予め指定された間隔で分割することによって行う。例えば図４に示すように、原画像にノイズ５１が含まれている場合、記入文字を含むような領域を指定すると、図５に示すように、少なくとも指定領域を含む範囲６１が設定されて、その範囲が複数の小領域６２に分割される。
【００４７】
原画像の領域を分割する上で、各小領域６２の画素数が濃度分布を推定できる程度になる分割方法ならば、原画像の領域をいかなる方法で分割してもよい。
【００４８】
記入有無判定部１４は、分割された小領域６２の各々について、上記背景濃度分布推定部１２で推定された背景画素の濃度分布と、上記領域濃度分布推定部１３により推定された指定領域の画素の濃度分布とから当該領域への記入の有無を判定する。つまり記入有無判定部１４は、第１実施形態と同等の方法で記入の有無を判定する。
【００４９】
背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４によって記入がないと判定された領域内の画素の濃度を、上記背景濃度推定部１６で推定した背景濃度で置換することにより、原画像を修正する。これにより、図６に示すように、背景に存在するはずのノイズが消去された状態の画像が得られる。修正された画像は、画像出力部１８により紙、表示画面またはファイルなどへ出力される。領域内の画素の濃度を背景濃度で置換するということは、領域内を背景と同色で塗りつぶすことと同意である。
【００５０】
この画像処理装置の場合、第１実施形態と同様に、スキャナ１によって帳票の画像が取得されて原画像記憶部１１に記憶される（図７のＳ２０１〜Ｓ２０２）。
背景濃度分布推定部１２は、原画像記憶部１１に記憶されている原画像を読み出し、背景画素の濃度分布を推定する（Ｓ２０３）。参照領域は、第１実施例と同様に指定すればよい。
【００５１】
一方、領域濃度分布推定部１３は、指定された領域を少なくとも含む範囲を分割対象領域として設定し（Ｓ２０４）、その領域を複数の均等な小領域に分割し（Ｓ２０５）、分割した各々の領域について領域の濃度分布を推定する（Ｓ２０６）。所望の領域とは、少なくとも文字が記入されている部分を含むようなノイズを消去する画像の範囲である。
【００５２】
記入有無判定部１４は、原画像を分割した各々の小領域６２について背景画素濃度分布及び領域の濃度分布から、その小領域６２内に文字の記入があるか否か（記入の有無）を判定する（Ｓ２０７）。文字の記入の有無については、単なるノイズ程度の濃度分布か、それ以上の濃度分布かによって判定する。文字としては、例えば英数字、かな、漢字、記号、図形などが該当する。
【００５３】
この判定の結果、小領域６２に文字などの記入がないものと判定された場合（Ｓ２０８のＮｏ）、背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４により文字の記入がないものと判定された小領域６２内の画素の濃度を、背景濃度推定部１６により推定された背景濃度へ置換することにより原画像を修正する（Ｓ２０９）。つまり、背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４により記入がないと判定された該当小領域６２を、上記背景濃度推定部１６で推定された背景濃度で塗りつぶす。
【００５４】
これにより、図６に示すように、背景に存在するノイズが消去された状態の画像が生成される。修正された画像は、画像出力部１８によって、原画像のファイルとは別名のファイル名でハードディスク装置へ保存、紙に印刷、表示画面へ表示などの少なくとも１つの画像出力処理が行われる。尚、記入有無判定部１４によって小領域６２に文字の記入があると判定された場合（Ｓ２０８のＹｅｓ）、その小領域については、画像の修正処理は行わない。
【００５５】
このようにこの第２実施形態の画像処理装置によれば、第１実施形態の構成に加えて、背景濃度推定部１６と背景領域消去部１７とを設けたことで、濃度画像中の文字の記入がないと判定できる領域からノイズを除去することができる。
【００５６】
（第３実施形態）
以下、本発明の第３実施形態の画像処理装置を説明する。図８は第３実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００５７】
第３実施形態の画像処理装置は、図８に示すように、スキャナ１とＰＣ３とからなる。尚この第３実施形態において第１実施形態と同様の構成には同一の符号を付しその説明は省略する。
ＰＣ３は、操作部１０、原画像記憶部１１、背景濃度分布推定部１２、領域濃度分布推定部１３、記入有無判定部１４、行検出部１９、行検出結果出力部２０などから構成されている。
背景濃度分布推定部１２は、その機能としては第１実施形態と同等であり、背景画素の濃度分布を推定する。
【００５８】
領域濃度分布推定部１３は、原画像を長手方向（画像を縦方向に所定間隔で区分する方向）に均等な幅で複数の小領域に分割し、分割した各々の小領域について濃度分布を推定する。濃度分布は、第１実施形態における領域濃度分布推定部と同等の方法で推定する。
【００５９】
行検出部１９は、記入有無判定部１４によって文字の記入があるものと判定された領域でかつ上下に隣り合うもの同士を連結した領域を文字の高さ（文字の上下の幅）を含む行領域として検出する。尚、行検出部１９での行検出方法は、このような方法に限定する必要はない。例えば、文字認識装置において既に公知となっている、行方向に黒画素の数を計数して生成したヒストグラムに基づいて、計数値が所定の値を超えた範囲を行位置として検出するようにしても良い。つまり、行検出部２１は、文字の記入があると判定された小領域（横長に区分された領域）から、ある方向、例えば縦方向などに延長される文字の記入幅（文字の高さ）を含む行領域を検出する第１の領域検出手段として機能する。
行検出結果出力部２０は、例えば表示手段（モニタなどの表示装置）、印刷手段（プリンタなどの印刷装置）、記憶手段（ハードディスク装置など）のうちの少なくとも１つからなり、行検出部１９により求められた行検出結果を出力する。
【００６０】
以下、図９，図１０を参照してこの第３実施形態の画像処理装置の動作を説明する。
【００６１】
この画像処理装置の場合、第１実施形態と同様に、スキャナ１によって帳票の画像が取得されて原画像記憶部１１に記憶される（図９のＳ３０１〜Ｓ３０２）。
背景濃度分布推定部１２は、原画像記憶部１１に記憶されている原画像を読み出し、指定された参照領域について、その背景画素の濃度分布を推定する（Ｓ３０３）。
【００６２】
一方、領域濃度分布推定部１３は、指定された領域を少なくとも含む範囲を分割対象領域として設定し（Ｓ３０４）、その分割対象領域を長手方向（縦方向）に細長く複数の均等な小領域に分割し（Ｓ３０５）、長手方向に細長く分割した各々の領域について領域の濃度分布を推定する（Ｓ３０６）。所望の領域とは、少なくとも文字が記入されている部分を含むようなノイズを消去する画像の範囲である。
【００６３】
すなわち、領域濃度分布推定部１３は、原画像を縦方向に予め設定された間隔で分割することによって原画像を行方向に均等な複数の小領域に分割する。
【００６４】
例えば、図４に示した原画像の指定領域を長手方向（画像を縦方向に所定間隔で区分する方向：第１の方向）に分割すると、原画像は、図１０に示すように、長手方向（画像を縦方向に所定間隔で区分する方向）に等分割された複数の小領域７１〜７６が生成される。この例では、原画像を長手方向（画像を縦方向に所定間隔で区分する方向）に等間隔に分割して複数の小領域７１〜７６を生成したが、領域分割は、この例のように一定間隔とする必要はなく、行の位置によらず行の上端と下端が分割境界のいずれかと近接すると期待できる方法ならばいかなる方法を用いても良い。
【００６５】
記入有無判定部１４は、分割された各々の行の小領域７１〜７６について、上記背景濃度分布推定部１２で推定された背景画素の濃度分布と、上記領域濃度分布推定部１３により推定された指定領域の画素の濃度分布とから当該小領域への文字の記入の有無を判定する（Ｓ３０７）。文字の記入の有無は、第１実施形態と同等の方法で判定する。
【００６６】
行検出部１９は、記入有無判定部１４によって記入が有ると判定された領域でかつ上下に隣り合う物同士を連結して文字の高さの幅の行領域を検出する（Ｓ３０８）。
図１０の例では、原画像が上から順に小領域７１，７２，７３，７４，７５，７６に分割され、小領域７１，７２，７５，７６が文字の記入なし、小領域７３，７４に文字が記入されているものと判定されることになり、この場合、行検出部１９によって上の小領域７３とその下の小領域７４とが連結され、この連結された領域が、記入されている文字の高さの幅を少なくとも含む行領域として検出される。
【００６７】
このようにして行検出部１９によって行領域が検出されると、行検出結果出力部２０は、行領域検出結果を、表示装置の画面やプリンタなどへ出力するので（Ｓ３０９）、オペレータは、ＰＣ３による行領域検出結果を確認できる。
【００６８】
このようにこの第３実施形態の画像処理装置によれば、原画像の処理対象領域を縦方向に複数の小領域に分割し、各々の小領域について文字の有無を判定したときに、文字が存在するものと判定された小領域同士を連結して文字または文字群（文字列）の行領域を検出する行検出部１９を設けたことで、ノイズの影響を受けずに、原画像に記入されている文字または文字群（文字列）の行を正しく検出することができる。
【００６９】
（第４実施形態）
以下、本発明の第４実施形態を説明する。図１１は第４実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
第４実施形態の画像処理装置は、図１１に示すように、スキャナ１とＰＣ３とからなる。尚この第４実施形態において第１実施形態と同様の構成には同一の符号を付しその説明は省略する。
【００７０】
ＰＣ３は、操作部１０、原画像記憶部１１、背景濃度分布推定部１２、領域濃度分布推定部１３、記入有無判定部１４、行検出部２１、文字領域検出部２２、文字領域検出結果出力部２３などから構成されている。
背景濃度分布推定部１２は、その機能としては第１実施形態と同等であり、背景画素の濃度分布を推定する。
【００７１】
行検出部２１は、例えば第３実施形態において説明した領域濃度分布推定部１３、記入有無判定部１４および行検出部１９と同等の機能を有するものであり、原画像から文字の行の領域を検出する。すなわち、行検出部２１は、原画像の領域のうちで、指定領域を長手方向に分割した各々の小領域の濃度分布を推定する第１領域濃度分布推定部として機能する。また、行検出部２１は、背景濃度分布推定部１２により推定された背景領域の画素の濃度分布と自身が推定した小領域の濃度分布とを基に該当小領域への文字の記入の有無を判定する第１記入有無判定部として機能する。さらに、行検出部２１は、文字の記入があると判定した小領域でかつ上下に隣り合うもの同士を連結して文字の記入幅を含む領域である行領域を検出する。
行領域の検出方法については、第３実施形態で説明した方法に限定する必要はなく、行を検出できる方法ならばいかなる方法を用いてもよい。
【００７２】
領域濃度分布推定部１３は、行検出部２１で検出された行領域を長手方向と直交する方第２の方向（行領域を横方向に所定間隔で区分する方向）に区分して分割し、分割してできた各々の小領域について濃度分布を推定する第２領域濃度分布推定部として機能する。つまり領域濃度分布推定部１３は、行検出部２１により検出された文字が含まれている行領域を、左右が等間隔となるように第２の方向に区分しさらに小さな複数の小領域に分割し、分割した各々の小領域について濃度分布を推定する。濃度分布については、領域濃度分布推定部１３は、第１実施形態における領域濃度分布推定部１３と同等の方法で推定する。
尚、この例では、行領域の分割方向を長手方向と直交する第２の方向（左右方向）としたが、必ずしも直交する必要はなく、行領域を細かく分割できれば、いずれの方向であっても良い。例えば斜め方向（交差する方向）や曲線で分割しても良い。
【００７３】
記入有無判定部１４は、背景濃度分布推定部１２により推定された背景領域の画素の濃度分布と領域濃度分布推定部１３により推定された小領域の濃度分布とに基づいて該当小領域への文字の記入の有無を判定する第２記入有無判定部として機能する。つまり、記入有無判定部１４は、行領域を分割してできた各々の小領域について背景画素の濃度の分布と、領域の濃度分布とから記入の有無の判定を行う。尚記入の有無については、第１実施形態と同等の方法で判定する。
【００７４】
文字領域検出部２２は、記入有無判定部１４によって文字の記入があるものと判定された小領域で左右に隣り合う物同士を連結することにより文字または文字群（文字列）の領域を検出する。すなわち、文字領域検出部２２は、記入有無判定部１４により文字の記入があると判定された小領域でかつ左右に隣り合うもの同士を連結して文字の記入範囲を含む領域、つまり文字を囲む領域（文字領域）を検出する第２の検出手段として機能する。
【００７５】
以下、図１２を参照してこの第４実施形態の画像処理装置の動作を説明する。
この第４実施形態の画像処理装置の場合、第１実施形態と同様に、スキャナ１によって帳票の画像が取得されて原画像記憶部１１に記憶される（図１２のＳ４０１〜Ｓ４０２）。
背景濃度分布推定部１２は、原画像記憶部１１に記憶されている原画像を読み出し、背景画素の濃度分布を推定する（Ｓ４０３）。参照領域は、操作部１０より指定する他、処理対象の画像がほぼ決まった大きさの場合、予め参照する領域を設定しておいても良く、また処理対象の画像とは別の画像、または別の画像領域であっても良い。つまり、参照領域は、帳票表面全体の画素濃度を推定するための領域である。
【００７６】
一方、行検出部２１は、例えば第３実施形態で示した図９のＳ３０５〜Ｓ３０９の行領域検出処理を実行することで（Ｓ４０４）、原画像の指定領域内において、文字が記入されている行領域を検出する。
【００７７】
具体的には、行検出部２１は、原画像記憶部１１より読み出した原画像を画面に表示すると共に、領域の指定を促す表示を行う。
ここで、オペレータが原画像のうちの所望の領域を操作部１０によって指定操作すると、行検出部２１は、指定された領域を少なくとも含む範囲を分割対象領域として設定し、その分割対象領域を横方向に複数の均等な小領域に分割し、横方向に分割した各々の領域について領域の濃度分布を推定する。そして、行検出部２１は、原画像記憶部１１より読み出した原画像を画面に表示すると共に、領域の指定を促す表示を行う。
ここで、オペレータが原画像のうちの所望の領域を操作部１０によって指定操作すると、行検出部２１は、指定された領域を少なくとも含む範囲を分割対象領域として設定し、その分割対象領域を長手方向に細長い複数の均等な小領域に分割し、長手方向に細長く分割した各々の小領域について領域の濃度分布を推定する。
行検出部２１は、分割された各々の細長い小領域（図１０の小領域７１〜７６）について、推定した背景画素の濃度分布と、指定領域の画素の濃度分布とから当該小領域への文字の記入の有無を判定する。最後に、行検出部２１は、文字の記入が有ると判定した領域でかつ上下に隣り合う物同士を連結して文字の高さの幅の行領域（図１０の小領域７３と小領域７４を連結した領域）を検出する。
【００７８】
このようにして文字が記入されている行領域が行検出部２１によって検出されると、領域濃度分布推定部１３は、行検出部２１で検出された行領域を横方向に所定間隔で均等に区分して行領域を分割して（Ｓ４０５）、行領域を更に細分化した複数の小領域を生成し、各々の小領域について濃度分布を推定する（Ｓ４０６）。
【００７９】
つまり、行検出部２１が指定領域内において、まず行領域を検出した後、領域濃度分布推定部１３は、その行領域をさらに横方向（列方向）に予め指定された間隔で分割することによってさらに細分化した小領域に分割する。
【００８０】
例えば、図４の原画像の指定領域を行方向に分割して行を検出すると、図１０に示した小領域７３と小領域７４とを連結した行領域が生成され、その生成された行領域を、更に横方向に所定間隔で区分し分割すると、図１３に示すように、行領域は、細かな複数の小領域ａ〜ｑに分割される。
【００８１】
行領域を分割する上では、一定間隔でなくとも、文字の位置によらず文字の左端と右端が分割境界のいずれかと近接すると期待できる方法ならばいかなる方法で領域分割しても良い。
領域濃度分布推定部１３によって小領域の濃度分布が推定されると、記入有無判定部１４は、行領域を分割してできた各々の小領域ａ〜ｑについて背景画素の濃度の分布と、その領域の濃度分布とから文字の記入の有無を判定する（Ｓ４０７）。
【００８２】
そして、文字領域検出部２２は、記入有無判定部１４によって文字の記入があるものと判定された小領域ｇ〜ｌでかつ左右に隣り合う物同士を連結することにより文字または文字群（文字列）の領域を検出する（Ｓ４０８）。この領域を、所定情報の記入範囲を含む領域という。
【００８３】
すなわち、原画像を初めに分割して得た行領域は、記入有無判定部１４によって、例えば左から順に縦方向に複数の均等な小領域ａ〜ｑに分割され、このうち小領域ａ〜ｆ，ｍ〜ｑについては記入なし、小領域ｇ〜ｌについては記入ありと判定される。この場合、文字領域検出部２２は、記入ありと判定された複数の小領域ｇ〜ｌを左右に隣り合うもの同士を連結した領域を文字または文字群（文字列）の領域として検出する。
【００８４】
このようにして行検出部１９によって文字または文字群（文字列）の領域が検出されると、文字領域検出結果出力部２３は、文字領域検出結果を、表示装置の画面やプリンタなどへ出力するので（Ｓ４０９）、オペレータは、ＰＣ３による文字領域検出結果を確認できる。
【００８５】
このようにこの第４実施形態の画像処理装置によれば、第３実施形態の領域濃度分布推定部１３、記入有無判定部１４および行検出部１９の機能を有する行検出部２１と、この行検出部２１が検出した行領域をさらに細分化した各々の小領域ａ〜ｑの文字の記入の有無の判定結果から文字領域を検出する文字領域検出部２２とを設けたことで、ノイズの影響を受けずに文字または文字群の領域を正しく検出することができる。
【００８６】
（第５実施形態）
以下、本発明の第５実施形態の画像処理装置について説明する。図１４は第５実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。この第５実施形態の画像処理装置は、各画素が複数の濃度値の組で表現されるカラー画像を原画像として処理する例である。
【００８７】
この第５実施形態の画像処理装置は、図１４に示すように、スキャナ１とＰＣ３とからなる。尚この第５実施形態において第１実施形態および第２実施形態と同様の構成には同一の符号を付しその説明は省略する。
ＰＣ３は、操作部１０、原画像記憶部１１、記入有無判定部１４、濃度値変換部２４、背景濃度分布推定部２５、領域濃度分布推定部２６、背景濃度推定部２７、背景領域消去部１７、画像出力部１８などから構成されている。
【００８８】
原画像記憶部１１には、スキャナ１から入力されたカラー画像が原画像として記憶される。濃度値変換部２４は、原画像記憶部１１の原画像の各画素の濃度値の組を原画像の濃度値の組と同一または異なる表現形式の濃度値の組に変換する。
背景濃度分布推定部２５は、原画像の背景画素について濃度値変換部２４により変換された濃度の分布を推定する。
領域濃度分布推定部２６は、原画像を分割した各々の領域について濃度値変換部２４により変換された濃度の分布を推定する。
背景濃度推定部２７は、原画像の背景濃度を推定する。
【００８９】
記入有無判定部１４は、原画像を分割した各々の領域について背景画素の濃度分布と領域の濃度分布とから、指定された領域への文字の記入の有無を判定する。
【００９０】
背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４により文字の記入がないものと判定された領域内の画素の濃度の組を、背景濃度推定部２７により推定された背景濃度の組で置換することにより原画像を修正し、画像出力部１８へ渡し、画像出力部１８は受け取った出力画像を出力する。
【００９１】
濃度値変換部２４は、原画像の各画素の濃度値のＭ個の組を、原画像の濃度値の組と同一または近似する表現形式のＮ個の濃度値の組に変換する。
【００９２】
背景濃度推定部２７は、スキャナ１から入力された原画像の領域内で予め指定された領域を参照領域とし、例えば一例として上記参照領域上の濃度Ｘ（ｉ）の中央値を濃度値の番号i毎に求めることによって背景濃度を推定する。これ以外に、参照領域の濃度値の組として代表的な組を求める方法ならばここに挙げた方法に限らずいかなる方法を用いても良い。
【００９３】
上記参照領域の指定方法としては、例えば予め定めた閾値で原画像に対して仮の二値化を行い、上記二値化の結果における黒画素が予め定められた距離内に無い画素の集合を参照領域として指定する。これ以外に、参照領域の指定方法としては、背景画素のみからなると期待できる領域を指定する方法ならばいかなる方法を用いても良い。
【００９４】
背景濃度分布推定部２５は、第１実施形態における背景濃度分布推定部１２とほぼ同等であり、背景画素の濃度分布を推定する。背景濃度分布推定部２５と、第１実施形態における背景濃度分布推定部１２とで異なる点は、第１実施形態における背景濃度分布推定部１２では分布の推定対象がモノクロ画像を想定したもののため単一の濃度値であったのに対し、この第５実施形態の背景濃度分布推定部２５では、分布の推定対象が濃度値変換部２４によって変換された濃度値の組である点である。
【００９５】
領域濃度分布推定部２６は、原画像を分割した領域の各々について濃度値変換部２４により変換された濃度分布を推定する。濃度分布自体は、第１実施形態における領域濃度分布推定部とほぼ同等の方法で推定する。
【００９６】
この第５実施形態の領域濃度分布推定部２６と、第１実施形態における領域濃度分布推定部１３とで異なる点は、第１実施形態における領域濃度分布推定部１３では、分布の推定対象がモノクロ画像を想定したもののため単一の濃度値であったのに対し、この第５実施形態の領域濃度分布推定部２６では、分布の推定対象が濃度値変換部２４によって変換された濃度値の組である点である。また、この第５実施形態の画像処理装置では、第２実施形態における領域分割と同等の方法で原画像を分割する。
【００９７】
記入有無判定部１４は、背景濃度分布推定部２５により推定された背景画素の濃度分布と、領域濃度分布推定部２６により推定された指定領域の画素の濃度分布とから指定領域への文字の記入の有無を判定する。文字の記入の有無については、指定領域の濃度値の組の分布が、背景の濃度値の組の分布からどれだけ逸脱しているかを評価する評価値を求め、その評価値と予め定められた閾値とを比較し、評価値が予め定められた閾値以上の場合は文字の記入あり、閾値未満の場合は文字の記入なしと判定する。
【００９８】
指定領域の濃度の組の分布が、背景の濃度の組の分布からどれだけ逸脱しているかを評価する評価値としては、画素の濃度値の組（Ｙ（１），…Ｙ（Ｎ））に対し、背景の濃度分布をｆ（Ｙ（１），…Ｙ（Ｎ））、指定領域の濃度分布をｇ（Ｙ（１），…Ｙ（Ｎ））とした場合、以下の式で求められる評価値Ｅ3を用いる。
【数３】
2006277398.tif 000005
また、上記以外に、次の式で求められる評価値Ｅ4を用いることもできる。
【数４】
2006277398.tif 000006
【００９９】
ここで用いる評価値は、指定領域の濃度分布の背景の濃度分布からの逸脱の程度を反映する値ならば、上式で挙げたものに限らずいかなる評価値を用いても良い。
背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４において文字の記入がないものと判定された原画像の領域内の画素の濃度の組を、背景濃度推定部２７で推定された濃度の組で置換することにより、原画像を修正し、出力画像を生成する。すなわち、背景領域消去部１７は、記入有無判定部１４により文字の記入がないものと判定された該当領域内の濃度の組を、背景濃度推定部２７により推定された背景濃度の組で置換する領域濃度置換手段として機能する。
【０１００】
後処理として、ＰＣ３に、例えば文字認識ソフトウェアがインストールされている場合、文字認識ソフトウェアを起動して、ノイズを除去した画像に対して文字認識処理を実行する。
この場合、文字認識ソフトウェアは、画像出力部１８に出力された画像（ノイズ除去済みの画像）を用いて文字認識処理を実行することで、高精度な文字認識結果を得ることができる。
【０１０１】
以下、図１５のフローチャートを参照してこの第５実施形態の画像処理装置の動作を説明する。
この画像処理装置の場合、第１実施形態と同様に、スキャナ１によって帳票の画像が取得されて原画像記憶部１１に記憶される（図１５のＳ５０１〜Ｓ５０２）。
【０１０２】
濃度値変換部２４は、原画像記憶部１１に記憶された原画像（入力画像）を読み出して原画像の各画素の濃度値のＭ個の組を、原画像の濃度値の組と同一または異なる表現形式のＮ個の濃度値の組に変換する（Ｓ５０３）。
この例のように原画像がカラー画像の場合、原画像の各画素は、複数の濃度値によって表現されるが、以下では各画素を構成する濃度値の個数をＭ、濃度値の番号をｉ、ｉ番目の濃度値をＸ（ｉ）と表現する。
以下では、変換後の濃度の番号をｊ、変換後のj番目の濃度値を画像処理装置（ｊ）と表現する。変換後の濃度値の個数：Ｎは１以上であれば、Ｍ以上でもＭ未満でも良い。
【０１０３】
例えば、原画像がＲＧＢ形式の３値で表現されており、Ｘ（１）を赤色成分の濃度値、Ｘ（２）を緑色成分の濃度値、Ｘ（３）を青色成分の濃度値とした場合、Ｎ＝３であるが、Ｎ＝３でＹ（１）＝Ｘ（１），Ｙ（２）＝Ｘ（２），Ｙ（３）＝Ｘ（３）としても良く、Ｎ＝１でＹ（１）＝（Ｘ（１）＋Ｘ（２）＋Ｘ（３））／３としても良く、Ｎ＝３とし、Ｙ（１）をＨＳＩ表色系の色相値、Ｙ（２）を彩度値、Ｙ（３）を明度値としても良く、Ｙ（ｊ）の算出方法としては、ここに挙げた方法に限らず、原画像の各画素の濃度値の組からの算出方法ならばいかなる方法を用いても良い。
【０１０４】
背景濃度分布推定部２５は、濃度値変換部２４により変換された濃度値の画像領域内の指定された参照領域について、その背景画素の濃度分布を推定する（Ｓ５０４）。参照領域は、操作部１０より指定する他、処理対象の画像がほぼ決まった大きさの場合、予め参照する領域をメモリなどに設定しておいても良く、また処理対象の画像とは別の画像、または別の画像領域であっても良い。つまり、参照領域は、帳票表面全体の画素濃度を推定するための領域である。
【０１０５】
一方、領域濃度分布推定部２６は、濃度値変換部２４により変換された濃度値の画像を画面に表示すると共に、領域の指定を促す表示を行う。
領域濃度分布推定部２６は、指定された領域を少なくとも含む範囲を分割対象領域として設定し（Ｓ５０５）、その領域を複数の均等な小領域に分割し（Ｓ５０６）、分割した各々の領域について領域の濃度分布を推定する（Ｓ５０７）。所望の領域とは、少なくとも文字が記入されている部分を含むようなノイズを消去する画像の範囲である。
【０１０６】
記入有無判定部１４は、原画像を分割した各々の小領域６２について背景画素濃度分布及び領域の濃度分布から、その小領域６２内に文字などの記入があるか否か（記入の有無）を判定する（Ｓ５０８）。文字などの記入の有無については、単なるノイズ程度の濃度分布か、それ以上の濃度分布かによって判定する。文字としては、例えば英数字、かな、漢字、記号、図形などが該当する。
【０１０７】
この判定の結果、記入有無判定部１４により小領域に文字の記入がないものと判定された場合（Ｓ５０９のＮｏ）、背景領域消去部１７は、文字の記入がない該当小領域内の画素の濃度の組を、背景濃度推定部２７により推定された背景濃度の組で置換することにより原画像を修正し（Ｓ５１０）、画像出力部１８へ渡し、画像出力部１８は受け取った出力画像を出力する。
【０１０８】
これにより、背景に存在するはずのノイズが消去された状態のカラー画像が生成される。修正されたカラー画像は、画像出力部１８によって、原画像のファイルとは別名のファイル名でハードディスク装置へ保存、紙に印刷、表示画面へ表示などの少なくとも１つの画像出力処理が行われる。尚、記入有無判定部１４によって小領域に文字の記入があるものと判定された場合（Ｓ５０９のＹｅｓ）、その小領域については、画像の修正処理は行わない。
【０１０９】
このようにこの第５実施形態の画像処理装置によれば、原画像に対して濃度を変換する濃度値変換部２４と、背景濃度の組を推定する背景濃度推定部２７と、文字の記入がない領域内の画素の濃度の組を背景濃度推定部２７が推定した背景濃度の組で置換して画像を修正する背景領域消去部１７とを設けたことで、スキャナ１から入力される画像がカラー画像の場合であってもノイズの影響を受けずに、濃度画像中の文字の記入がないと判定できる領域からノイズを除去することができる。
すなわち、上記実施形態によれば、記入有無判定部１４は、画像全体の濃度分布が推定できる程度の画素数の領域を参照領域として、文字が記入されているべき指定領域について記入の有無を判定することによって、背景ノイズが顕著で画素単体の濃度では文字の記入とノイズの区別がつかないような画像における、文字などの記入の有無の判定、濃度画像からのノイズの除去、行の検出、文字または文字群（文字列）の領域の検出を、より安定して行うことができる。
【０１１０】
尚、本発明は上記第１〜第５実施形態に限定されるものではない。
上記した実施形態では、背景濃度分布推定部と背景濃度推定部によりそれぞれ背景濃度分布と背景濃度とを計算して求める例について説明したが、背景濃度分布と背景濃度を、例えば特定の値を決めてＲＯＭなどに登録しておき、その値を使用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】第１実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】第１実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。
【図３】第２実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図４】背景にノイズが含まれた原画像の一例を示す図。
【図５】原画像を細かな領域に分割した一例を示す図。
【図６】原画像の背景よりノイズを除去した画像の一例を示す図。
【図７】第２実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。
【図８】第３実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図９】第３実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。
【図１０】第３実施形態の画像処理装置において行領域検出の一例を示す図。
【図１１】第４実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図１２】第４実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。
【図１３】第４実施形態の画像処理装置において文字領域検出の一例を示す図。
【図１４】第５実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図１５】第５実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャート。
【図１６】帳票の構成の一例を示す図。
【符号の説明】
【０１１２】
１…スキャナ、３…コンピュータ（ＰＣ）、１０…操作部、１１…原画像記憶部、１２…背景濃度分布推定部、１３…領域濃度分布推定部、１４…記入有無判定部、１５…判定結果出力部、１６…背景濃度推定部、１７…背景領域消去部、１８…画像出力部、１９…行検出部、２０…行検出結果出力部、２１…行検出部、２２…文字領域検出部、２３…文字領域検出結果出力部、２４…濃度値変換部、２５…背景濃度分布推定部、２６…領域濃度分布推定部、２７…背景濃度推定部。
【図１】
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【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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