(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文字列を含む画像を取得する取得部と、
処理部であって、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する検出動作と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る受取動作と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する抽出動作と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する生成動作と、
を実施する処理部と、
を備え、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から１つ抽出され、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも短く、
前記修正は、前記１つの指定領域を分割することを含み、
前記検出動作は、前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出することをさらに含み、
前記修正は、前記属性に基づいて、前記１つの指定領域を分割することをさらに含む、画像処理装置。
【請求項２】
前記属性は、文字間距離を含み、
前記１つの指定領域は、前記文字間距離が最大となる２つの文字の間で分割される請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記属性は、文字色、文字サイズ及びアスペクト比の少なくとも１つを含み、
前記１つの指定領域は、前記文字色、前記文字サイズ及び前記アスペクト比の少なくとも１つが異なる２つの文字の間で分割される請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出動作は、前記文字列の複数の文字のそれぞれを囲む矩形領域を設定することをさらに含む請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
複数の文字列を含む画像を取得する取得部と、
処理部であって、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する検出動作と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る受取動作と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する抽出動作と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する生成動作と、
を実施する処理部と、
を備え、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から複数抽出され、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長く、
前記修正は、前記複数の指定領域を結合することを含み、
前記検出動作は、前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出することをさらに含み、
前記修正は、前記属性に基づいて、前記複数の指定領域を結合すること含む、画像処理装置。
【請求項６】
複数の文字列を含む画像を取得する取得部と、
処理部であって、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する検出動作と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る受取動作と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する抽出動作と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する生成動作と、
を実施する処理部と、
を備え、
前記検出動作は、前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出することをさらに含み、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出され、
前記２つの指定領域の一方は、前記属性が第１属性の複数の文字からなる第１文字列と、前記属性が第２属性の複数の文字からなる第２文字列と、を含み、
前記２つの指定領域の他方は、前記属性が前記第２属性の複数の文字からなる第３文字列を含み、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長く、
前記修正は、前記第２属性の前記第２文字列と前記第２属性の前記第３文字列とを結合し、前記第１属性の前記第１文字列と前記第２属性の前記第２文字列とを分割することを含む、画像処理装置。
【請求項７】
前記属性は、文字色、文字サイズ及びアスペクト比の少なくとも１つを含む請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
複数の文字列を含む画像を取得する取得部と、
処理部であって、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する検出動作と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る受取動作と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する抽出動作と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する生成動作と、
を実施する処理部と、
を備え、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出され、
前記第１座標群の始点座標は、前記２つの指定領域の一方の領域の後端部分に位置し、
前記第１座標群の終点座標は、前記２つの指定領域の他方の領域の前端部分に位置し、
前記修正は、前記２つの指定領域を結合することを含む、画像処理装置。
【請求項９】
前記画像及び複数の第１画像領域を表示する第１表示領域と、前記修正領域の文字列を表示する第２表示領域と、を含む表示部と、
前記表示部の表示を制御する表示制御部であって、前記座標情報の変化に応じて、前記修正領域の前記文字列を変化させる表示制御部と、
をさらに備えた請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記表示部に設けられたタッチパネルをさらに備え、
前記受取動作は、前記タッチパネルを介して前記座標情報の入力を受け取ることを含む請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
複数の文字列を含む画像を取得し、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成し、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から１つ抽出され、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも短く、
前記修正は、前記１つの指定領域を分割することを含み、
前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出し、
前記修正は、前記属性に基づいて、前記１つの指定領域を分割することを含む、画像処理方法。
【請求項１２】
複数の文字列を含む画像を取得し、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成し、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から複数抽出され、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長く、
前記修正は、前記複数の指定領域を結合することを含み、
前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出し、
前記修正は、前記属性に基づいて、前記複数の指定領域を結合すること含む、画像処理方法。
【請求項１３】
複数の文字列を含む画像を取得し、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成し、
前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出し、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出され、
前記２つの指定領域の一方は、前記属性が第１属性の複数の文字からなる第１文字列と、前記属性が第２属性の複数の文字からなる第２文字列と、を含み、
前記２つの指定領域の他方は、前記属性が前記第２属性の複数の文字からなる第３文字列を含み、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長く、
前記修正は、前記第２属性の前記第２文字列と前記第２属性の前記第３文字列とを結合し、前記第１属性の前記第１文字列と前記第２属性の前記第２文字列とを分割することを含む、画像処理方法。
【請求項１４】
複数の文字列を含む画像を取得し、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成し、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出され、
前記第１座標群の始点座標は、前記２つの指定領域の一方の領域の後端部分に位置し、
前記第１座標群の終点座標は、前記２つの指定領域の他方の領域の前端部分に位置し、
前記修正は、前記２つの指定領域を結合することを含む、画像処理方法。
【請求項１５】
複数の文字列を含む画像を取得する工程と、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、
を、コンピュータに実行させ、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から１つ抽出され、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも短く、
前記修正は、前記１つの指定領域を分割することを含み、
前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出し、
前記修正は、前記属性に基づいて、前記１つの指定領域を分割することを含む、画像処理プログラム。
【請求項１６】
複数の文字列を含む画像を取得する工程と、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、
を、コンピュータに実行させ、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から複数抽出され、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長く、
前記修正は、前記複数の指定領域を結合することを含み、
前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出し、
前記修正は、前記属性に基づいて、前記複数の指定領域を結合すること含む、画像処理プログラム。
【請求項１７】
複数の文字列を含む画像を取得する工程と、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、
を、コンピュータに実行させ、
前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出し、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出され、
前記２つの指定領域の一方は、前記属性が第１属性の複数の文字からなる第１文字列と、前記属性が第２属性の複数の文字からなる第２文字列と、を含み、
前記２つの指定領域の他方は、前記属性が前記第２属性の複数の文字からなる第３文字列を含み、
前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長く、
前記修正は、前記第２属性の前記第２文字列と前記第２属性の前記第３文字列とを結合し、前記第１属性の前記第１文字列と前記第２属性の前記第２文字列とを分割することを含む、画像処理プログラム。
【請求項１８】
複数の文字列を含む画像を取得する工程と、
前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、
前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、
前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、
前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、
を、コンピュータに実行させ、
前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群に関し、
前記指定領域は、前記第１座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出され、
前記第１座標群の始点座標は、前記２つの指定領域の一方の領域の後端部分に位置し、
前記第１座標群の終点座標は、前記２つの指定領域の他方の領域の前端部分に位置し、
前記修正は、前記２つの指定領域を結合することを含む、画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物品に貼付された管理用ラベルなどの画像を取得し、管理用ラベルの各項目に対応する文字を読み取る画像処理装置がある。画像処理装置で読み取った文字データは、例えば、管理用データとして登録される。画像処理装置においては、文字を正確に読み取るために、文字を含む読取領域を指定する。読取領域の指定には、複雑な操作が必要とされる。このような画像処理装置においては、簡単な操作で効率的に文字を読み取れることが望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−９０６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、簡単な操作で効率的に文字を読み取り可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施形態によれば、取得部と、処理部と、を備えた画像処理装置が提供される。前記取得部は、複数の文字列を含む画像を取得する。前記処理部は、検出動作と、受取動作と、抽出動作と、生成動作と、を実施する。前記検出動作は、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出することを含む。前記受取動作は、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取ることを含む。前記抽出動作は、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出することを含む。前記生成動作は、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から１つ抽出される。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも短い。前記修正は、前記１つの指定領域を分割することを含む。前記検出動作は、前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出することをさらに含む。前記修正は、前記属性に基づいて、前記１つの指定領域を分割することをさらに含む。
本発明の実施形態によれば、取得部と、処理部と、を備えた画像処理装置が提供される。前記取得部は、複数の文字列を含む画像を取得する。前記処理部は、検出動作と、受取動作と、抽出動作と、生成動作と、を実施する。前記検出動作は、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出することを含む。前記受取動作は、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取ることを含む。前記抽出動作は、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出することを含む。前記生成動作は、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から複数抽出される。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長い。前記修正は、前記複数の指定領域を結合することを含む。前記検出動作は、前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出することをさらに含む。前記修正は、前記属性に基づいて、前記複数の指定領域を結合すること含む。
本発明の実施形態によれば、取得部と、処理部と、を備えた画像処理装置が提供される。前記取得部は、複数の文字列を含む画像を取得する。前記処理部は、検出動作と、受取動作と、抽出動作と、生成動作と、を実施する。前記検出動作は、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出することを含む。前記受取動作は、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取ることを含む。前記抽出動作は、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出することを含む。前記生成動作は、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記検出動作は、前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出することをさらに含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出される。前記２つの指定領域の一方は、前記属性が第１属性の複数の文字からなる第１文字列と、前記属性が第２属性の複数の文字からなる第２文字列と、を含む。前記２つの指定領域の他方は、前記属性が前記第２属性の複数の文字からなる第３文字列を含む。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長い。前記修正は、前記第２属性の前記第２文字列と前記第２属性の前記第３文字列とを結合し、前記第１属性の前記第１文字列と前記第２属性の前記第２文字列とを分割することを含む。
本発明の実施形態によれば、取得部と、処理部と、を備えた画像処理装置が提供される。前記取得部は、複数の文字列を含む画像を取得する。前記処理部は、検出動作と、受取動作と、抽出動作と、生成動作と、を実施する。前記検出動作は、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出することを含む。前記受取動作は、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取ることを含む。前記抽出動作は、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出することを含む。前記生成動作は、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群に関する。前記指定領域は、前記第１座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出される。前記第１座標群の始点座標は、前記２つの指定領域の一方の領域の後端部分に位置する。前記第１座標群の終点座標は、前記２つの指定領域の他方の領域の前端部分に位置する。前記修正は、前記２つの指定領域を結合することを含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理方法は、複数の文字列を含む画像を取得し、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から１つ抽出される。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも短い。前記修正は、前記１つの指定領域を分割することを含む。前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出する。前記修正は、前記属性に基づいて、前記１つの指定領域を分割することを含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理方法は、複数の文字列を含む画像を取得し、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から複数抽出される。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長い。前記修正は、前記複数の指定領域を結合することを含む。前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出する。前記修正は、前記属性に基づいて、前記複数の指定領域を結合すること含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理方法は、複数の文字列を含む画像を取得し、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出する。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出される。前記２つの指定領域の一方は、前記属性が第１属性の複数の文字からなる第１文字列と、前記属性が第２属性の複数の文字からなる第２文字列と、を含む。前記２つの指定領域の他方は、前記属性が前記第２属性の複数の文字からなる第３文字列を含む。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長い。前記修正は、前記第２属性の前記第２文字列と前記第２属性の前記第３文字列とを結合し、前記第１属性の前記第１文字列と前記第２属性の前記第２文字列とを分割することを含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理方法は、複数の文字列を含む画像を取得し、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出し、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取り、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出し、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群に関する。前記指定領域は、前記第１座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出される。前記第１座標群の始点座標は、前記２つの指定領域の一方の領域の後端部分に位置する。前記第１座標群の終点座標は、前記２つの指定領域の他方の領域の前端部分に位置する。前記修正は、前記２つの指定領域を結合することを含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理プログラムは、複数の文字列を含む画像を取得する工程と、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、を、コンピュータに実行させる。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から１つ抽出される。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも短い。前記修正は、前記１つの指定領域を分割することを含む。前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出する。前記修正は、前記属性に基づいて、前記１つの指定領域を分割することを含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理プログラムは、複数の文字列を含む画像を取得する工程と、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、を、コンピュータに実行させる。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から複数抽出される。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長い。前記修正は、前記複数の指定領域を結合することを含む。前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出する。前記修正は、前記属性に基づいて、前記複数の指定領域を結合すること含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理プログラムは、複数の文字列を含む画像を取得する工程と、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、を、コンピュータに実行させる。前記複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出する。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群と、前記画像に連続して指定される別の複数の座標を含む第２座標群と、に関する。前記指定領域は、前記第１座標群及び前記第２座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出される。前記２つの指定領域の一方は、前記属性が第１属性の複数の文字からなる第１文字列と、前記属性が第２属性の複数の文字からなる第２文字列と、を含む。前記２つの指定領域の他方は、前記属性が前記第２属性の複数の文字からなる第３文字列を含む。前記第１座標群の第１始点座標から第１終点座標に向かう方向は、前記第２座標群の第２始点座標から第２終点座標に向かう方向と逆であり、前記第１始点座標と前記第２始点座標との間の距離は、前記第１終点座標と前記第２終点座標との間の距離よりも長い。前記修正は、前記第２属性の前記第２文字列と前記第２属性の前記第３文字列とを結合し、前記第１属性の前記第１文字列と前記第２属性の前記第２文字列とを分割することを含む。
本発明の実施形態によれば、画像処理プログラムは、複数の文字列を含む画像を取得する工程と、前記画像から前記複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する工程と、前記画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る工程と、前記座標情報により指定される指定領域を、前記複数の画像領域の中から抽出する工程と、前記座標情報に基づいて、前記指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する工程と、を、コンピュータに実行させる。前記座標情報は、前記画像に連続して指定される複数の座標を含む第１座標群に関する。前記指定領域は、前記第１座標群に応じて、前記複数の画像領域の中から２つ抽出される。前記第１座標群の始点座標は、前記２つの指定領域の一方の領域の後端部分に位置する。前記第１座標群の終点座標は、前記２つの指定領域の他方の領域の前端部分に位置する。前記修正は、前記２つの指定領域を結合することを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図である。
【図２】図２（ａ）及び図２（ｂ）は、第１の実施形態に係る物品及び画像を例示する模式図である。
【図３】図３（ａ）及び図３（ｂ）は、第１の実施形態に係る検出部の動作を例示する図である。
【図４】第１の実施形態に係る検出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図５】図５（ａ）及び図５（ｂ）は、第１の実施形態に係る受取部の動作を例示する図である。
【図６】第１の実施形態に係る受取部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図７】図７（ａ）〜図７（ｃ）は、第１の実施形態に係る抽出部の動作を例示する図である。
【図８】第１の実施形態に係る抽出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図９】図９（ａ）及び図９（ｂ）は、第１の実施形態に係る生成部の動作を例示する図である。
【図１０】第１の実施形態に係る生成部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図１１】分類テーブルを例示する図である。
【図１２】第２の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
【図１３】図１３（ａ）〜図１３（ｃ）は、第２の実施形態に係る検出部の動作を例示する図である。
【図１４】第２の実施形態に係る検出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図１５】図１５（ａ）及び図１５（ｂ）は、第２の実施形態に係る受取部の動作を例示する図である。
【図１６】第２の実施形態に係る受取部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図１７】図１７（ａ）〜図１７（ｃ）は、第２の実施形態に係る抽出部の動作を例示する図である。
【図１８】第２の実施形態に係る抽出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図１９】図１９（ａ）及び図１９（ｂ）は、第２の実施形態に係る生成部の動作を例示する図である。
【図２０】第２の実施形態に係る生成部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図２１】第３の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
【図２２】図２２（ａ）〜図２２（ｃ）は、第３の実施形態に係る検出部の動作を例示する図である。
【図２３】第３の実施形態に係る検出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図２４】図２４（ａ）及び図２４（ｂ）は、第３の実施形態に係る受取部の動作を例示する図である。
【図２５】第２の実施形態に係る受取部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図２６】図２６（ａ）〜図２６（ｃ）は、第３の実施形態に係る抽出部の動作を例示する図である。
【図２７】第３の実施形態に係る抽出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図２８】図２８（ａ）及び図２８（ｂ）は、第３の実施形態に係る生成部の動作を例示する図である。
【図２９】第３の実施形態に係る生成部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図３０】第４の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
【図３１】図３１（ａ）及び図３１（ｂ）は、第４の実施形態に係る検出部の動作を例示する図である。
【図３２】第４の実施形態に係る検出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図３３】図３３（ａ）及び図３３（ｂ）は、第４の実施形態に係る受取部の動作を例示する図である。
【図３４】第４の実施形態に係る受取部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図３５】図３５（ａ）〜図３５（ｃ）は、第４の実施形態に係る抽出部の動作を例示する図である。
【図３６】第４の実施形態に係る抽出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図３７】図３７（ａ）及び図３７（ｂ）は、第４の実施形態に係る生成部の動作を例示する図である。
【図３８】第４の実施形態に係る生成部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図３９】第５の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図である。
【図４０】画像処理装置の表示部の画面を例示する模式図である。
【図４１】第５の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
【図４２】図４２（ａ）及び図４２（ｂ）は、第５の実施形態に係る検出部の動作を例示する図である。
【図４３】第５の実施形態に係る検出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図４４】図４４（ａ）及び図４４（ｂ）は、第５の実施形態に係る受取部の動作を例示する図である。
【図４５】第５の実施形態に係る受取部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図４６】図４６（ａ）〜図４６（ｃ）は、第５の実施形態に係る抽出部の動作を例示する図である。
【図４７】第５の実施形態に係る抽出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図４８】図４８（ａ）及び図４８（ｂ）は、第５の実施形態に係る生成部の動作を例示する図である。
【図４９】第５の実施形態に係る生成部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図５０】第５の実施形態に係る画像処理装置の画面を例示する模式図である。
【図５１】図５１（ａ）及び図５１（ｂ）は、第６の実施形態に係る検出部の動作を例示する図である。
【図５２】図５２は、第６の実施形態に係る検出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図５３】図５３（ａ）及び図５３（ｂ）は、第６の実施形態に係る受取部の動作を例示する図である。
【図５４】第６の実施形態に係る受取部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図５５】図５５（ａ）〜図５５（ｃ）は、第６の実施形態に係る抽出部の動作を例示する図である。
【図５６】第６の実施形態に係る抽出部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図５７】図５７（ａ）及び図５７（ｂ）は、第６の実施形態に係る生成部の動作を例示する図である。
【図５８】第６の実施形態に係る生成部の動作例を説明するフローチャート図である。
【図５９】第７の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に、本発明の各実施の形態について図面を参照しつつ説明する。  
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。  
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図である。
実施形態に係る画像処理装置１１０は、取得部１０と、処理部２０と、を含む。取得部１０には、例えば、入出力端子が用いられる。取得部１０は、有線または無線を介して外部と通信する入出力インタフェースを含む。処理部２０には、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリなどを含む演算装置が用いられる。処理部２０の各ブロックの一部、又は全部には、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路またはＩＣ（Integrated Circuit）チップセットを用いることができる。各ブロックに個別の回路を用いてもよいし、一部又は全部を集積した回路を用いてもよい。各ブロック同士が一体として設けられてもよいし、一部のブロックが別に設けられてもよい。また、各ブロックのそれぞれにおいて、その一部が別に設けられてもよい。集積化には、ＬＳＩに限らず、専用回路又は汎用プロセッサを用いてもよい。
【０００９】
処理部２０には、検出部２１と、受取部２２と、抽出部２３と、生成部２４と、分類テーブル２５と、が設けられる。これらの各部は、例えば、画像処理プログラムとして実現される。すなわち、画像処理装置１１０は、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現される。画像処理装置１１０に含まれる各部の機能は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサに画像処理プログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、画像処理装置１１０は、上記の画像処理プログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記の画像処理プログラムを配布して、この画像処理プログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、処理部２０は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００１０】
実施形態に係る画像処理装置１１０は、例えば、物品に貼付された管理用ラベルを撮影した画像から、入力項目に対応する文字を読み取る。画像処理装置１１０は、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。複数の画像領域のそれぞれは、１つ以上の文字を含む。画像処理装置１１０は、ユーザの操作（例えば、ピンチイン、ピンチアウトなど）に応じた座標情報によって指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出する。指定領域とは、例えば、複数の画像領域の中で文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域である。画像処理装置１１０は、ユーザの操作に応じた座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する。修正領域とは、文字の過不足が修正された所望の文字列からなる画像領域である。これにより、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【００１１】
すなわち、検出部２１は、検出動作を実施する。検出動作は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出することを含む。
受取部２２は、受取動作を実施する。受取動作は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取ることを含む。座標は、１つでもよく、複数でもよい。
抽出部２３は、抽出動作を実施する。抽出動作は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出することを含む。指定領域は、１つでもよく、複数でもよい。
生成部２４は、生成動作を実施する。生成動作は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。修正領域は、１つでもよく、複数でもよい。
以下、これら検出部２１、受取部２２、抽出部２３及び生成部２４の具体的な動作例について説明する。
【００１２】
図２（ａ）及び図２（ｂ）は、第１の実施形態に係る物品及び画像を例示する模式図である。
図２（ａ）に表すように、実空間に物品３０が配置されている。物品３０には、管理用ラベルＬｂが貼付されている。管理用ラベルＬｂには、複数の入力項目が記載されている。この例においては、管理番号、物品名、計上部署、管理種別、取得日及び耐用年数のそれぞれが入力項目に対応する。
【００１３】
図２（ｂ）に表すように、取得部１０は、画像３１を取得する。画像３１は、例えば、管理用ラベルＬｂを撮影した画像である。取得部１０は、画像３１を、デジタルスチルカメラなどの撮像デバイスから取得してもよい。取得部１０は、画像３１を、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)などの記憶媒体から取得してもよい。画像３１は、複数の文字列を含む。
【００１４】
図３（ａ）及び図３（ｂ）は、第１の実施形態に係る検出部２１の動作を例示する図である。
図３（ａ）は、検出部２１の検出結果を表す画像を例示する模式図である。
図３（ｂ）は、検出部２１の検出結果を表す座標データを例示する図である。
【００１５】
検出部２１は、検出動作を実施する。検出動作は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出することを含む。実施形態においては、図３（ａ）に表すように、画像３１から複数の文字列ｃ１〜ｃ１２に関する複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２を検出する。複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２のそれぞれは、文字列の読取対象となる領域である。複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２のそれぞれは、矩形領域として例示される。複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２は、ユーザが画面上で視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示してもよい。
【００１６】
図３（ｂ）に表すように、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。なお、この例においては、画像３１の座標は、画像３１の左上隅を基準（０、０）として、ＸＹ座標で表される。Ｘ座標は、画像３１の横方向の座標で、例えば、左から右に向けて０〜４００の範囲で表される。Ｙ座標は、画像３１の縦方向の座標で、例えば、上から下に向けて０〜３００の範囲で表される。例えば、（１０、６０）であれば、Ｘ座標が１０、Ｙ座標が６０となる。
【００１７】
図４は、第１の実施形態に係る検出部２１の動作例を説明するフローチャート図である。
図４に表すように、検出部２１は、画像３１から複数の画像領域候補を検出する（ステップＳ１）。複数の画像領域候補のそれぞれは、文字列候補を含む。画像３１を解析し、文字列候補を構成するそれぞれの文字候補の大きさとその位置とを検出する。具体的には、例えば、解析対象の画像に対して様々な解像度のピラミッド画像を生成し、ピラミッド画像をなめるように切り出した固定サイズの各矩形が、文字候補か否かを識別する方法がある。識別に用いる特徴量には、例えば、Ｊｏｉｎｔ Ｈａａｒ-ｌｉｋｅ特徴が用いられる。識別器には、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムが用いられる。これにより、高速に画像領域候補を検出することができる。
【００１８】
検出部２１は、ステップＳ１で検出された画像領域候補が真の文字を含むか否かを検証する（ステップＳ２）。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの識別器を用いて、文字と判定されなかった画像領域候補を棄却する方法がある。
【００１９】
検出部２１は、ステップＳ２で棄却されなかった画像領域候補のうち、１つの文字列候補として並ぶ組み合わせを文字列とし、文字列を含む画像領域を検出する（ステップＳ３）。具体的には、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換などの方法を用いて、直線パラメータを表現する（θ−ρ）空間への投票を行い、投票頻度の直線パラメータを構成する文字候補の集合（文字列候補）を文字列として決定する。
【００２０】
このようにして、画像３１から、複数の文字列ｃ１〜ｃ１２に関する複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２が検出される。
【００２１】
ここで、図３（ａ）に表すように、文字列ｃ４〜ｃ６は１つの物品名に対応している。従って、文字列ｃ４〜ｃ６を含む画像領域ｒ４〜ｒ６は１つの画像領域に結合されることが望ましい。以下の処理を実施することで、複数の画像領域ｒ４〜ｒ６を１つに結合する。
【００２２】
図５（ａ）及び図５（ｂ）は、第１の実施形態に係る受取部２２の動作を例示する図である。
図５（ａ）は、受取部２２による座標入力画面を例示する模式図である。
図５（ｂ）は、受取部２２の入力結果を表す座標データを例示する図である。
この例において、画像３１は、画像処理装置１１０の画面上に表示されている。画像処理装置１１０は、例えば、画面上でのタッチ操作を可能とするタッチパネルを備える。
【００２３】
受取部２２は、受取動作を実施する。受取動作は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取ることを含む。実施形態においては、図５（ａ）に表すように、画面上に表示された画像３１に対してユーザが指ｆ１、ｆ２を動かしてピンチイン操作を行い、座標情報Ｃｄを入力する。ピンチイン操作とは、画面に接する２本の指ｆ１、ｆ２を、２本の指ｆ１、ｆ２の間の距離が短くなるように動かす操作方法である。座標情報Ｃｄは、第１座標群Ｇ１と、第２座標群Ｇ２と、を含む。第１座標群Ｇ１は、画像３１に連続して指定される複数の座標を含む。第２座標群Ｇ２は、画像３１に連続して指定される別の複数の座標を含む。第１座標群Ｇ１の複数の座標は、指ｆ１の軌跡に対応する。第２座標群Ｇ２の別の複数の座標は、指ｆ２の軌跡に対応する。ここで、連続して指定される複数の座標とは、例えば、時系列に取得した座標の集合のことである。座標の集合は時系列に限らず順番が規定されていればよい。
【００２４】
図５（ｂ）に表すように、第１座標群Ｇ１は、例えば、入力順に、複数の座標（２２０、９５）、（２２３、９６）、（２２６、９４）、（２３０、９５）、（２３５、９５）及び（２４１、９６）を含む。第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１は（２２０、９５）である。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１は（２４１、９６）である。第２座標群Ｇ２は、例えば、入力順に、複数の座標（３００、９５）、（２９６、９４）、（２９２、９４）、（２８９、９３）、（２８３、９３）、（２７７、９２）及び（２７０、９３）を含む。第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２は（３００、９５）である。第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２は（２７０、９３）である。ここで、図５（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向は、第２始点座標Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と逆である。
【００２５】
図６は、第１の実施形態に係る受取部２２の動作例を説明するフローチャート図である。
図６に表すように、受取部２２は、座標入力の受け取り開始のトリガーを検知する（ステップＳ１１）。例えば、図５（ａ）及び図５（ｂ）に表すように、受取部２２がタッチパネルからの入力を受け取る構成とした場合、トリガーとして、タッチダウンなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを開始する。
【００２６】
受取部２２は、ユーザの操作に応じて座標情報の入力を受け取る（ステップＳ１２）。ユーザによるタッチ操作としては、例えば、ピンチイン操作、ピンチアウト操作、タップ操作、ドラッグ操作などが挙げられる。図５（ａ）及び図５（ｂ）では、ピンチイン操作の場合を例示する。なお、タッチ操作の代わりに、マウス等のポインティングデバイスを用いて座標情報を入力してもよい。
【００２７】
受取部２２は、座標入力の受け取り終了のトリガーを検知する（ステップＳ１３）。例えば、受取部２２は、トリガーとして、タッチアップなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを終了する。
【００２８】
図７（ａ）〜図７（ｃ）は、第１の実施形態に係る抽出部２３の動作を例示する図である。
図７（ａ）は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を表す画像を例示する模式図である。
図７（ｂ）は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を表す座標データを例示する図である。
図７（ｃ）は、抽出部２３の抽出結果を表す座標データを例示する図である。
【００２９】
抽出部２３は、抽出動作を実施する。抽出動作は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出することを含む。実施形態においては、図７（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１及び座標領域ｇ２１に応じて、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２の中から３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６が抽出される。座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。抽出部２３は、例えば、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２の中で、座標領域ｇ１１、ｇ２１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。
【００３０】
図７（ｂ）に表すように、座標領域ｇ１１、ｇ２１のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が算出される。なお、座標領域ｇ１１、ｇ２１のそれぞれの座標は、図５（ｂ）に表した座標情報Ｃｄ（第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２）から算出することができる。
【００３１】
図７（ｃ）に表すように、３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６のそれぞれの座標は、３つの画像領域ｒ４〜ｒ６のそれぞれの座標と同じである。
【００３２】
図８は、第１の実施形態に係る抽出部２３の動作例を説明するフローチャート図である。
図８に表すように、抽出部２３は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を算出する（ステップＳ２１）。図７（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。
【００３３】
抽出部２３は、座標領域ｇ１１、ｇ２１により指定される３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６を、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２の中から抽出する（ステップＳ２２）。例えば、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２の中で座標領域ｇ１１、ｇ２１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。ここでは、図７（ａ）及び図７（ｃ）に表すように、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２の中から、３つの画像領域ｒ４〜ｒ６が指定領域ｒａ４〜ｒａ６として抽出される。
【００３４】
図９（ａ）及び図９（ｂ）は、第１の実施形態に係る生成部２４の動作を例示する図である。
図９（ａ）は、生成部２４の生成結果を表す画像を例示する模式図である。
図９（ｂ）は、生成部２４の生成結果を表す座標データを例示する図である。
【００３５】
生成部２４は、生成動作を実施する。生成動作は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成することを含む。実施形態においては、図９（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２に基づいて、３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６を結合し、１つの修正領域ｒ１３を生成する。修正領域ｒ１３は、例えば、３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６の座標を包含する外接矩形として構成される。
【００３６】
図９（ｂ）に表すように、修正領域ｒ１３の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標が検出される。これらの左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ、（１２０、８５）、（３５０、８５）、（３５０、１００）及び（１２０、１００）となる。
【００３７】
図１０は、第１の実施形態に係る生成部２４の動作例を説明するフローチャート図である。
図１１は、分類テーブル２５を例示する図である。
【００３８】
図１０に表すように、生成部２４は、分類テーブル２５を用いて修正方法を決定する（ステップＳ３１）。前述したように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１は（２２０、９５）である。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１は（２４１、９６）である。第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２は（３００、９５）である。第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２は（２７０、９３）である。これらより、始点座標間距離と、終点座標間距離と、を算出する。ここでは、Ｘ座標のみを利用して距離を算出する。距離の算出方法は、これに限定されない。
【００３９】
第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１（２２０、９５）と第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２（３００、９５）との間の始点座標間距離は、３００−２２０＝８０、と算出される。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１（２４１、９６）と第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２（２７０、９３）との間の終点座標間距離は、２７０−２４１＝２９、と算出される。従って、始点座標間距離＞終点座標間距離の関係がある。さらに、図５（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向は、第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と逆である。すなわち、ピンチイン操作であることが認識される。
【００４０】
ここで、生成部２４は、図１１に表す分類テーブル２５を参照することで、修正方法を決定する。分類テーブル２５において、指定領域数は、抽出部２３で抽出される指定領域の数を意味する。入力座標数は、座標情報Ｃｄを構成する座標及び座標群の個数を意味する。２つの指を動かすピンチ操作等での１つの座標群を１つとカウントする。１つの指を固定し別の１つの指を動かす１点固定のピンチ操作やタップ操作等での１つの座標も１つとカウントする。距離は、始点座標間距離と終点座標間距離との大小関係を意味する。始点座標間距離＞終点座標間距離であれば、距離は「縮小」となる。始点座標間距離＜終点座標間距離であれば、距離は「拡大」となる。方向は、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向と、第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と、の関係を意味する。これら２つの方向が互いに逆であれば、方向は「逆」となる。位置関係は、指定領域と座標群との位置関係を意味する。座標群の少なくとも一部が指定領域に包含される場合、位置関係は「部分的に包含」となる。座標が完全に指定領域に包含される場合、位置関係は「完全に包含」となる。
【００４１】
指定領域の修正方法としては、例えば、選択、分割、縮小、拡大、結合、結合拡大、などがある。選択は、１つの指定領域を選択する。分割は、１つの指定領域を複数に分割する。縮小は、１つの指定領域を縮小する。拡大は、１つの指定領域を拡大する。結合は、複数の指定領域を１つに結合する。結合拡大は、複数の指定領域を１つに結合し、さらに拡大する。実施形態の場合、指定領域数は「３」、入力座標数は「２」、距離は「縮小」、方向は「逆」、位置関係は「部分的に包含」となる。これらより、分類テーブル２５を参照すると、修正方法は結合と決定される。
【００４２】
生成部２４は、図９（ａ）に表すように、ステップＳ３１で決定した修正方法に基づいて、３つの指定領域ｒａ４〜ｒａ６を結合し、１つの修正領域ｒ１３を生成する（ステップＳ３２）。
【００４３】
ここで、例えば、物品に貼付された管理用ラベルを撮影した画像から、入力項目に対応する文字を読み取るときに、読取領域をユーザの指等でなぞって指定する参考例がある。この参考例においては、１つの読取領域に複数の文字列を含めるために、ユーザの指による複雑なタッチ操作が必要とされる。具体的には、先頭の文字列の先頭の文字付近に始点を設定し、最後尾の文字列の最後尾の文字までなぞり、最後尾の文字付近に終点を設定する。参考例においては、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合、全ての文字列を正確になぞって読取領域を指定することは困難である。
【００４４】
これに対して、実施形態に係る画像処理装置１１０においては、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。そして、複数の画像領域の中で、文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域を、ユーザの操作（ピンチインなど）により修正し、所望の文字列からなる画像領域を生成する。これにより、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合においても、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【００４５】
（第２の実施形態）
図１２は、第２の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
取得部１０は、画像３２を取得する。画像３２は、複数の文字列を含む。複数の文字列のうち、管理番号、部門及び管理期限のそれぞれは入力項目に対応する。
【００４６】
図１３（ａ）〜図１３（ｃ）は、第２の実施形態に係る検出部２１の動作を例示する図である。
図１３（ａ）は、検出部２１の検出結果を表す画像を例示する模式図である。
図１３（ｂ）は、検出部２１の検出結果を表す座標データを例示する図である。
図１３（ｃ）は、検出部２１により検出される属性データを例示する図である。
【００４７】
検出部２１は、検出動作を実施する。検出動作は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出すること、さらに、複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出すること、文字列の複数の文字のそれぞれを囲む矩形領域を設定すること、を含む。実施形態においては、図１３（ａ）に表すように、画像３２から複数の文字列ｃ２１〜ｃ２６に関する複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６を検出する。複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６のそれぞれは、文字列の読取対象となる領域である。複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６のそれぞれは、矩形領域として例示される。複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６は、ユーザが画面上で視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示してもよい。
【００４８】
例えば、画像領域ｒ２２は、文字列ｃ２２を含む。文字列ｃ２２は、複数の文字ｅ１〜ｅ１５を含む。複数の文字ｅ１〜ｅ１５のそれぞれは、複数の矩形領域ｓ１〜ｓ１５のそれぞれにより囲まれている。文字列ｃ２２以外の他の文字列ｃ２１、ｃ２３〜ｃ２６についても同様である。
【００４９】
図１３（ｂ）に表すように、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。なお、この例においては、画像３２の座標は、画像３２の左上隅を基準（０、０）として、ＸＹ座標で表される。Ｘ座標は、画像３２の横方向の座標で、例えば、左から右に向けて０〜４００の範囲で表される。Ｙ座標は、画像３２の縦方向の座標で、例えば、上から下に向けて０〜３００の範囲で表される。
【００５０】
検出部２１は、文字列ｃ２１〜ｃ２６を構成する複数の文字のそれぞれを囲む矩形領域を設定する。検出部２１は、文字列ｃ２１〜ｃ２６の文字毎に属性を検出する。例えば、文字列ｃ２２の文字ｅ１〜ｅ１５の属性を検出した結果を、図１３（ｃ）に表す。属性は、例えば、文字間距離を含む。文字間距離は、矩形領域ｓ１〜ｓ１５のそれぞれの重心点を算出し、隣接する２つの文字の重心点間の距離とすればよい。文字間距離は、隣接する２つの文字の重心点間を結ぶ線分のうち、各文字の矩形領域の外にある部分の長さとしてもよい。この例では、文字ｅ４と文字ｅ５との間の文字間距離が最大となっている。
【００５１】
図１４は、第２の実施形態に係る検出部２１の動作例を説明するフローチャート図である。
図１４に表すように、検出部２１は、画像３２から複数の画像領域候補を検出する（ステップＳ４１）。複数の画像領域候補のそれぞれは、文字列候補を含む。画像３２を解析し、文字列候補を構成するそれぞれの文字候補の大きさとその位置とを検出する。具体的には、例えば、解析対象の画像に対して様々な解像度のピラミッド画像を生成し、ピラミッド画像をなめるように切り出した固定サイズの各矩形が、文字候補か否かを識別する方法がある。識別に用いる特徴量には、例えば、Ｊｏｉｎｔ Ｈａａｒ-ｌｉｋｅ特徴が用いられる。識別器には、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムが用いられる。これにより、高速に画像領域候補を検出することができる。
【００５２】
検出部２１は、ステップＳ４１で検出された画像領域候補が真の文字を含むか否かを検証する（ステップＳ４２）。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの識別器を用いて、文字と判定されなかった画像領域候補を棄却する方法がある。
【００５３】
検出部２１は、ステップＳ４２で棄却されなかった画像領域候補のうち、１つの文字列候補として並ぶ組み合わせを文字列とし、文字列を含む画像領域を検出する（ステップＳ４３）。具体的には、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換などの方法を用いて、直線パラメータを表現する（θ−ρ）空間への投票を行い、投票頻度の直線パラメータを構成する文字候補の集合（文字列候補）を文字列として決定する。
【００５４】
このようにして、画像３２から、複数の文字列ｃ２１〜ｃ２６に関する複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６が検出される。
【００５５】
検出部２１は、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６のそれぞれに含まれる文字列ｃ２１〜ｃ２６の文字毎に属性を検出する（ステップＳ４４）。例えば、図１３（ｃ）に表すように、文字列ｃ２２の文字ｅ１〜ｅ１５の属性が検出される。属性は、例えば、文字間距離を含む。文字間距離は、矩形領域ｓ１〜ｓ１５のそれぞれの重心点を算出し、隣接する２つの文字の重心点間の距離とすればよい。文字間距離は、隣接する２つの文字の重心点間を結ぶ線分のうち、各文字の矩形領域の外にある部分の長さとしてもよい。この例では、文字ｅ４と文字ｅ５との間の文字間距離が最大となっている。
【００５６】
ここで、図１３（ａ）に表すように、文字列ｃ２２は、入力項目（管理番号）とそれに対応する文字列（ＯＯＡ００８９２８Ｘ３）と、を含む。従って、文字列ｃ２２を含む画像領域ｒ２２は２つの画像領域に分割されることが望ましい。以下の処理を実施することで、１つの画像領域ｒ２２を２つに分割する。
【００５７】
図１５（ａ）及び図１５（ｂ）は、第２の実施形態に係る受取部２２の動作を例示する図である。
図１５（ａ）は、受取部２２による座標入力画面を例示する模式図である。
図１５（ｂ）は、受取部２２の入力結果を表す座標データを例示する図である。
この例において、画像３２は、画像処理装置１１１の画面上に表示されている。画像処理装置１１１は、例えば、画面上でのタッチ操作を可能とするタッチパネルを備える。
【００５８】
受取部２２は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る。実施形態においては、図１５（ａ）に表すように、画面上に表示された画像３２に対してユーザが指ｆ１、ｆ２を動かしてピンチアウト操作を行い、座標情報Ｃｄを入力する。ピンチアウト操作とは、画面に接する２本の指ｆ１、ｆ２を、２本の指ｆ１、ｆ２の間の距離が長くなるように動かす操作方法である。座標情報Ｃｄは、第１座標群Ｇ１と、第２座標群Ｇ２と、を含む。第１座標群Ｇ１は、画像３２に連続して指定される複数の座標を含む。第２座標群Ｇ２は、画像３２に連続して指定される別の複数の座標を含む。第１座標群Ｇ１の複数の座標は、指ｆ１の軌跡に対応する。第２座標群Ｇ２の別の複数の座標は、指ｆ２の軌跡に対応する。ここで、連続して指定される複数の座標とは、例えば、時系列に取得した座標の集合のことである。座標の集合は時系列に限らず順番が規定されていればよい。
【００５９】
図１５（ｂ）に表すように、第１座標群Ｇ１は、例えば、入力順に、複数の座標（６０、１３０）、（５０、１３０）、（４０、１３０）及び（３０、１３０）を含む。第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１は（６０、１３０）である。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１は（３０、１３０）である。第２座標群Ｇ２は、例えば、入力順に、複数の座標（１０５、１３０）、（１１５、１３０）、（１２５、１３０）及び（１３５、１３０）を含む。第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２は（１０５、１３０）である。第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２は（１３５、１３０）である。ここで、図１５（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向は、第２始点座標Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と逆である。
【００６０】
図１６は、第２の実施形態に係る受取部２２の動作例を説明するフローチャート図である。
図１６に表すように、受取部２２は、座標入力の受け取り開始のトリガーを検知する（ステップＳ５１）。例えば、図１５（ａ）及び図１５（ｂ）に表すように、受取部２２がタッチパネルからの入力を受け取る構成とした場合、トリガーとして、タッチダウンなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを開始する。
【００６１】
受取部２２は、ユーザの操作に応じて座標情報の入力を受け取る（ステップＳ５２）。ユーザによるタッチ操作としては、例えば、ピンチイン操作、ピンチアウト操作、タップ操作、ドラッグ操作などが挙げられる。図１５（ａ）及び図１５（ｂ）では、ピンチアウト操作の場合を例示する。なお、タッチ操作の代わりに、マウス等のポインティングデバイスを用いて座標情報を入力してもよい。
【００６２】
受取部２２は、座標入力の受け取り終了のトリガーを検知する（ステップＳ５３）。例えば、受取部２２は、トリガーとして、タッチアップなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを終了する。
【００６３】
図１７（ａ）〜図１７（ｃ）は、第２の実施形態に係る抽出部２３の動作を例示する図である。
図１７（ａ）は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を表す画像を例示する模式図である。
図１７（ｂ）は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を表す座標データを例示する図である。
図１７（ｃ）は、抽出部２３の抽出結果を表す座標データを例示する図である。
【００６４】
抽出部２３は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出する。実施形態においては、図１７（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１及び座標領域ｇ２１に応じて、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６の中から１つの指定領域ｒａ２２が抽出される。座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。抽出部２３は、例えば、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６の中で、座標領域ｇ１１、ｇ２１と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。
【００６５】
図１７（ｂ）に表すように、座標領域ｇ１１、ｇ２１のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が算出される。なお、座標領域ｇ１１、ｇ２１のそれぞれの座標は、図１５（ｂ）に表した座標情報Ｃｄ（第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２）から算出することができる。
【００６６】
図１７（ｃ）に表すように、１つの指定領域ｒａ２２について、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。１つの指定領域ｒａ２２の座標は、１つの画像領域ｒ２２の座標と同じである。
【００６７】
図１８は、第２の実施形態に係る抽出部２３の動作例を説明するフローチャート図である。
図１８に表すように、抽出部２３は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を算出する（ステップＳ６１）。図１７（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。
【００６８】
抽出部２３は、座標領域ｇ１１、ｇ２１により指定される１つの指定領域ｒａ２２を、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６の中から抽出する（ステップＳ６２）。例えば、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６の中で座標領域ｇ１１、ｇ２１と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。ここでは、図１７（ａ）及び図１７（ｃ）に表すように、複数の画像領域ｒ２１〜ｒ２６の中から、１つの画像領域ｒ２２が指定領域ｒａ２２として抽出される。
【００６９】
図１９（ａ）及び図１９（ｂ）は、第２の実施形態に係る生成部２４の動作を例示する図である。
図１９（ａ）は、生成部２４の生成結果を表す画像を例示する模式図である。
図１９（ｂ）は、生成部２４の生成結果を表す座標データを例示する図である。
【００７０】
生成部２４は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する。実施形態においては、図１９（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２に基づいて、１つの指定領域ｒａ２２を分割し、複数の修正領域ｒ２７、ｒ２８を生成する。指定領域ｒａ２２は、例えば、文字間距離などの属性に基づいて分割される。修正領域ｒ２７は、例えば、１つの指定領域ｒａ２２を２つに分割した一方の領域の座標を包含する外接矩形として構成される。修正領域ｒ２８は、例えば、１つの指定領域ｒａ２２を２つに分割した他方の領域の座標を包含する外接矩形として構成される。
【００７１】
図１９（ｂ）に表すように、修正領域ｒ２７、ｒ２８のそれぞれの左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標が検出される。修正領域ｒ２７の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ（１０、１２０）、（９０、１２０）、（９０、１４５）及び（１０、１４５）となる。修正領域ｒ２８の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ（１００、１２０）、（２００、１２０）、（２００、１４５）及び（１００、１４５）となる。
【００７２】
図２０は、第２の実施形態に係る生成部２４の動作例を説明するフローチャート図である。
図２０に表すように、生成部２４は、分類テーブル２５（図１１）を用いて修正方法を決定する（ステップＳ７１）。前述したように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１は（６０、１３０）である。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１は（３０、１３０）である。第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２は（１０５、１３０）である。第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２は（１３５、１３０）である。これらより、始点座標間距離と、終点座標間距離と、を算出する。ここでは、Ｘ座標のみを利用して距離を算出する。
【００７３】
第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１（６０、１３０）と第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２（１０５、１３０）との間の始点座標間距離は、１０５−６０＝４５、と算出される。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１（３０、１３０）と第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２（１３５、１３０）との間の終点座標間距離は、１３５−３０＝１０５、と算出される。従って、始点座標間距離＜終点座標間距離の関係がある。さらに、図１５（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向は、第２始点座標Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と逆である。すなわち、ピンチアウト操作であることが認識される。
【００７４】
ここで、生成部２４は、図１１に表す分類テーブル２５を参照することで、修正方法を決定する。実施形態の場合、指定領域数は「１」、入力座標数は「２」、距離は「拡大」、方向は「逆」、位置関係は「部分的に包含」となる。これらより、分類テーブル２５を参照すると、修正方法は分割と決定される。
【００７５】
生成部２４は、図１９（ａ）に表すように、ステップＳ７１で決定した修正方法に基づいて、１つの指定領域ｒａ２２を分割し、２つの修正領域ｒ２７、ｒ２８を生成する（ステップＳ７２）。実施形態においては、指定領域ｒａ２２は、属性に基づいて分割される。属性は、例えば、文字間距離である、指定領域ｒａ２２は、文字間距離が最大となる２つの文字の間で分割される。図１３（ｃ）の例によれば、文字ｅ４と文字ｅ５との間の文字間距離が最大となっている。この場合、指定領域ｒａ２２は、文字ｅ４と文字ｅ５との間で分割される。
【００７６】
属性は、文字間距離に限定されない。属性は、例えば、文字色、文字サイズ及びアスペクト比の少なくとも１つを含んでいてもよい。この場合、指定領域ｒａ２２は、文字色、文字サイズ及びアスペクト比の少なくとも１つが異なる２つの文字の間で分割される。例えば、図１９（ａ）において、文字ｅ１〜ｅ４の文字色と、文字ｅ５〜ｅ１５の文字色と、が異なっていれば、指定領域ｒ２２は、文字ｅ４と文字ｅ５との間で分割される。文字サイズ及びアスペクト比は、例えば、図１３（ａ）に表す矩形領域ｓ１〜ｓ１５に基づいて求めることができる。文字サイズ及びアスペクト比を用いても同様の分割処理が可能である。
【００７７】
実施形態に係る画像処理装置１１１においては、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。そして、複数の画像領域の中で、文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域を、ユーザの操作（ピンチアウトなど）及び属性により修正し、所望の文字列からなる画像領域を生成する。これにより、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合においても、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【００７８】
（第３の実施形態）
図２１は、第３の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
取得部１０は、画像３３を取得する。画像３３は、複数の文字列を含む。複数の文字列のうち、物品名及び管理番号のそれぞれは入力項目に対応する。
【００７９】
図２２（ａ）〜図２２（ｃ）は、第３の実施形態に係る検出部２１の動作を例示する図である。
図２２（ａ）は、検出部２１の検出結果を表す画像を例示する模式図である。
図２２（ｂ）は、検出部２１の検出結果を表す座標データを例示する図である。
図２２（ｃ）は、検出部２１により検出される属性データを例示する図である。
【００８０】
検出部２１は、検出動作を実施する。検出動作は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出すること、さらに、複数の画像領域のそれぞれに含まれる文字列の文字毎に属性を検出すること、文字列の複数の文字のそれぞれを囲む矩形領域を設定すること、を含む。実施形態においては、図２２（ａ）に表すように、画像３３から複数の文字列ｃ３１〜ｃ３４に関する複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４を検出する。複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４のそれぞれは、文字列の読取対象となる領域である。複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４のそれぞれは、矩形領域として例示される。複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４は、ユーザが画面上で視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示してもよい。
【００８１】
例えば、画像領域ｒ３３は、文字列ｃ３３を含む。文字列ｃ３３は、複数の文字ｅ２１〜ｅ２７を含む。複数の文字ｅ２１〜ｅ２７のそれぞれは、複数の矩形領域ｓ２１〜ｓ２７のそれぞれにより囲まれている。画像領域ｒ３４は、文字列ｃ３４を含む。文字列ｃ３４は、複数の文字ｅ３１〜ｅ３６を含む。複数の文字ｅ３１〜ｅ３６のそれぞれは、複数の矩形領域ｓ３１〜ｓ３６のそれぞれにより囲まれている。文字列ｃ３３、ｃ３４以外の他の文字列ｃ３１、ｃ３２についても同様である。
【００８２】
図２２（ｂ）に表すように、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。なお、この例においては、画像３３の座標は、画像３３の左上隅を基準（０、０）として、ＸＹ座標で表される。Ｘ座標は、画像３３の横方向の座標で、例えば、左から右に向けて０〜４００の範囲で表される。Ｙ座標は、画像３３の縦方向の座標で、例えば、上から下に向けて０〜３００の範囲で表される。
【００８３】
検出部２１は、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４のそれぞれに含まれる文字列ｃ３１〜ｃ３４の文字毎に属性を検出する。例えば、文字列ｃ３３の文字ｅ２１〜ｅ２７のそれぞれの属性、及び、文字列ｃ３４の文字ｅ３１〜ｅ３６のそれぞれの属性を検出した結果を、図２２（ｃ）に表す。属性は、例えば、文字色、文字サイズ及びアスペクト比の少なくとも１つを含む。この例においては、属性は、文字色である。なお、文字サイズ及びアスペクト比は、例えば、図２２（ａ）に表す矩形領域ｓ２１〜ｓ２７、ｓ３１〜ｓ３６に基づいて求めることができる。
【００８４】
図２３は、第３の実施形態に係る検出部２１の動作例を説明するフローチャート図である。
図２３に表すように、検出部２１は、画像３３から複数の画像領域候補を検出する（ステップＳ８１）。複数の画像領域候補のそれぞれは、文字列候補を含む。画像３３を解析し、文字列候補を構成するそれぞれの文字候補の大きさとその位置とを検出する。具体的には、例えば、解析対象の画像に対して様々な解像度のピラミッド画像を生成し、ピラミッド画像をなめるように切り出した固定サイズの各矩形が、文字候補か否かを識別する方法がある。識別に用いる特徴量には、例えば、Ｊｏｉｎｔ Ｈａａｒ-ｌｉｋｅ特徴が用いられる。識別器には、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムが用いられる。これにより、高速に画像領域候補を検出することができる。
【００８５】
検出部２１は、ステップＳ８１で検出された画像領域候補が真の文字を含むか否かを検証する（ステップＳ８２）。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの識別器を用いて、文字と判定されなかった画像領域候補を棄却する方法がある。
【００８６】
検出部２１は、ステップＳ８２で棄却されなかった画像領域候補のうち、１つの文字列候補として並ぶ組み合わせを文字列とし、文字列を含む画像領域を検出する（ステップＳ８３）。具体的には、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換などの方法を用いて、直線パラメータを表現する（θ−ρ）空間への投票を行い、投票頻度の直線パラメータを構成する文字候補の集合（文字列候補）を文字列として決定する。
【００８７】
このようにして、画像３３から、複数の文字列ｃ３１〜ｃ３４に関する複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４が検出される。
【００８８】
検出部２１は、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４のそれぞれに含まれる文字列ｃ３１〜ｃ３４の文字毎に属性を検出する（ステップＳ８４）。例えば、図２２（ｃ）に表すように、文字列ｃ３３の文字ｅ２１〜ｅ２７の属性、及び、文字列ｃ３４の文字ｅ３１〜ｅ３６の属性が検出される。属性は、例えば、文字色である。この例では、文字ｅ２１〜ｅ２４は第１属性を有し、文字ｅ２５〜ｅ２７、ｅ３１〜ｅ３６は第２属性を有する。第１属性は、例えば、ブラック（Ｂ）であり、第２属性は、例えば、レッド（Ｒ）である。
【００８９】
ここで、図２２（ａ）に表すように、文字列ｃ３３のうちの文字ｅ２１〜ｅ２４は、管理番号の項目名を表している。文字列ｃ３３のうちの文字ｅ２５〜ｅ２７及び文字列ｃ３４の文字ｅ３１〜ｅ３６は、１つの管理番号に対応している。従って、文字ｅ２５〜ｅ２７と文字ｅ３１〜ｅ３６とが結合され、文字ｅ２１〜ｅ２４と文字ｅ２５〜ｅ２７とが分割されることが望ましい。以下の処理を実施することにより、文字ｅ２５〜ｅ２７と文字ｅ３１〜ｅ３６とを結合し、文字ｅ２１〜ｅ２４と文字ｅ２５〜ｅ２７とを分割する。
【００９０】
図２４（ａ）及び図２４（ｂ）は、第３の実施形態に係る受取部２２の動作を例示する図である。
図２４（ａ）は、受取部２２による座標入力画面を例示する模式図である。
図２４（ｂ）は、受取部２２の入力結果を表す座標データを例示する図である。
この例において、画像３３は、画像処理装置１１２の画面上に表示されている。画像処理装置１１２は、例えば、画面上でのタッチ操作を可能とするタッチパネルを備える。
【００９１】
受取部２２は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る。実施形態においては、図２４（ａ）に表すように、画面上に表示された画像３３に対してユーザが指ｆ１、ｆ２を動かしてピンチイン操作を行い、座標情報Ｃｄを入力する。座標情報Ｃｄは、第１座標群Ｇ１と、第２座標群Ｇ２と、を含む。第１座標群Ｇ１は、画像３３に連続して指定される複数の座標を含む。第２座標群Ｇ２は、画像３３に連続して指定される別の複数の座標を含む。第１座標群Ｇ１の複数の座標は、指ｆ１の軌跡に対応する。第２座標群Ｇ２の別の複数の座標は、指ｆ２の軌跡に対応する。ここで、連続して指定される複数の座標とは、例えば、時系列に取得した座標の集合のことである。座標の集合は時系列に限らず順番が規定されていればよい。
【００９２】
図２４（ｂ）に表すように、第１座標群Ｇ１は、例えば、入力順に、複数の座標（１２０、１４５）、（１３０、１４６）及び（１４０、１４４）を含む。第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１は（１２０、１４５）である。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１は（１４０、１４４）である。第２座標群Ｇ２は、例えば、入力順に、複数の座標（１９５、１４６）、（１８５、１４５）及び（１７５、１４４）を含む。第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２は（１９５、１４６）である。第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２は（１７５、１４４）である。ここで、図２４（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向は、第２始点座標Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と逆である。
【００９３】
図２５は、第２の実施形態に係る受取部２２の動作例を説明するフローチャート図である。
図２５に表すように、受取部２２は、座標入力の受け取り開始のトリガーを検知する（ステップＳ９１）。例えば、図２４（ａ）及び図２４（ｂ）に表すように、受取部２２がタッチパネルからの入力を受け取る構成とした場合、トリガーとして、タッチダウンなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを開始する。
【００９４】
受取部２２は、ユーザの操作に応じて座標情報の入力を受け取る（ステップＳ９２）。ユーザによるタッチ操作としては、例えば、ピンチイン操作、ピンチアウト操作、タップ操作、ドラッグ操作などが挙げられる。図２４（ａ）及び図２４（ｂ）では、ピンチイン操作の場合を例示する。なお、タッチ操作の代わりに、マウス等のポインティングデバイスを用いて座標情報を入力してもよい。
【００９５】
受取部２２は、座標入力の受け取り終了のトリガーを検知する（ステップＳ９３）。例えば、受取部２２は、トリガーとして、タッチアップなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを終了する。
【００９６】
図２６（ａ）〜図２６（ｃ）は、第３の実施形態に係る抽出部２３の動作を例示する図である。
図２６（ａ）は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を表す画像を例示する模式図である。
図２６（ｂ）は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を表す座標データを例示する図である。
図２６（ｃ）は、抽出部２３の抽出結果を表す座標データを例示する図である。
【００９７】
抽出部２３は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出する。実施形態においては、図２６（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１及び座標領域ｇ２１に応じて、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４の中から２つの指定領域ｒａ３３、ｒａ３４が抽出される。座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。抽出部２３は、例えば、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４の中で、座標領域ｇ１１、ｇ２１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。
【００９８】
図２６（ｂ）に表すように、座標領域ｇ１１、ｇ２１のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が算出される。なお、座標領域ｇ１１、ｇ２１のそれぞれの座標は、図２４（ｂ）に表した座標情報Ｃｄ（第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２）から算出することができる。
【００９９】
図２６（ｃ）に表すように、２つの指定領域ｒａ３３、ｒａ３４のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。指定領域ｒａ３３の座標は、画像領域ｒ３３の座標と同じである。指定領域ｒａ３４の座標は、画像領域ｒ３４の座標と同じである。
【０１００】
図２７は、第３の実施形態に係る抽出部２３の動作例を説明するフローチャート図である。
図２７に表すように、抽出部２３は、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を算出する（ステップＳ１０１）。図２６（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。
【０１０１】
抽出部２３は、座標領域ｇ１１、ｇ２１により指定される２つの指定領域ｒａ３３，ｒａ３４を、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４の中から抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４の中で座標領域ｇ１１、ｇ２１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。ここでは、図２６（ａ）及び図２６（ｃ）に表すように、複数の画像領域ｒ３１〜ｒ３４の中から、２つの画像領域ｒ３３、ｒ３４が指定領域ｒａ３３、ｒａ３４として抽出される。
【０１０２】
ここで、指定領域ｒａ３３は、第１文字列ｃ３３ａと、第２文字列ｃ３３ｂと、を含む。第１文字列ｃ３３ａは、複数の文字ｅ２１〜ｅ２４を含む。複数の文字ｅ２１〜ｅ２４の属性は、第１属性である。属性は、例えば、文字色である。第１属性は、例えば、ブラック（Ｂ）である。第２文字列ｃ３３ｂは、複数の文字ｅ２５〜ｅ２７を含む。複数の文字ｅ２５〜ｅ２７の属性は、第２属性である。第２属性は、例えば、レッド（Ｒ）である。指定領域ｒａ３４は、文字列ｃ３４（以下、第３文字列ｃ３４）を含む。第３文字列ｃ３４は、複数の文字ｅ３１〜ｅ３６を含む。複数の文字ｅ３１〜ｅ３６の属性は、第２属性（レッド（Ｒ））である。
【０１０３】
図２８（ａ）及び図２８（ｂ）は、第３の実施形態に係る生成部２４の動作を例示する図である。
図２８（ａ）は、生成部２４の生成結果を表す画像を例示する模式図である。
図２８（ｂ）は、生成部２４の生成結果を表す座標データを例示する図である。
【０１０４】
生成部２４は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する。実施形態においては、図２８（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１及び第２座標群Ｇ２に基づいて、指定領域ｒａ３３の一部と指定領域ｒａ３４とを結合する。つまり、第２属性の第２文字列ｃ３３ｂと第２属性の第３文字列ｃ３４とは結合され、第１属性の第１文字列ｃ３３ａと第２属性の第２文字列ｃ３３ｂとは分割される。属性は、例えば、文字色である。これにより、第１属性の第１文字列ｃ３３ａを含む修正領域ｒ３５と、第２属性の第２文字列ｃ３３ｂ及び第３文字列ｃ３４を含む修正領域ｒ３６と、が生成される。修正領域ｒ３５は、例えば、指定領域ｒａ３３を２つに分割した一方の領域の座標を包含する外接矩形として構成される。修正領域ｒ３６は、例えば、指定領域ｒａ３３を２つに分割した他方の領域の座標と指定領域ｒａ３４の座標とを包含する外接矩形として構成される。
【０１０５】
図２８（ｂ）に表すように、修正領域ｒ３５、ｒ３６のそれぞれの左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標が検出される。修正領域ｒ３５の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ（１５、１２０）、（９０、１２０）、（９０、１６０）及び（１５、１６０）となる。修正領域ｒ３６の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ（９５、１２０）、（２３０、１２０）、（２３０、１６０）及び（９５、１６０）となる。
【０１０６】
図２９は、第３の実施形態に係る生成部２４の動作例を説明するフローチャート図である。
図２９に表すように、生成部２４は、分類テーブル２５（図１１）を用いて修正方法を決定する（ステップＳ１１１）。前述したように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１は（１２０、１４５）である。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１は（１４０、１４４）である。第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２は（１９５、１４６）である。第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２は（１７５、１４４）である。これらより、始点座標間距離と、終点座標間距離と、を算出する。ここでは、Ｘ座標のみを利用して距離を算出する。
【０１０７】
第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１（１２０、１４５）と第２座標群Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２（１９５、１４６）との間の始点座標間距離は、１９５−１２０＝７５、と算出される。第１座標群Ｇ１の第１終点座標ｅｐ１（１４０、１４４）と第２座標群Ｇ２の第２終点座標ｅｐ２（１７５、１４４）との間の終点座標間距離は、１７５−４０＝３０、と算出される。従って、始点座標間距離＞終点座標間距離の関係がある。図２４（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１の第１始点座標ｓｐ１から第１終点座標ｅｐ１に向かう方向は、第２始点座標Ｇ２の第２始点座標ｓｐ２から第２終点座標ｅｐ２に向かう方向と逆である。すなわち、ピンチイン操作であることが認識される。
【０１０８】
ここで、生成部２４は、図１１に表す分類テーブル２５を参照することで、修正方法を決定する。実施形態の場合、指定領域数は「２」、入力座標数は「２」、距離は「縮小」、方向は「逆」、位置関係は「部分的に包含」となる。これらより、分類テーブル２５を参照すると、修正方法は結合と決定される。
【０１０９】
生成部２４は、図２８（ａ）に表すように、ステップＳ１１１で決定した修正方法に基づいて、２つの指定領域ｒａ３３、ｒａ３４を結合する。このとき、属性に基づいて、指定領域ｒａ３３の一部と指定領域ｒａ３４とを結合し、２つの修正領域ｒ２７、ｒ２８を生成する（ステップＳ１１２）。実施形態においては、指定領域ｒａ３３の一部（第２文字列ｃ３３ｂ）と指定領域ｒａ３４（第３文字列ｃ３４）とが結合される。つまり、指定領域ｒａ３３及び指定領域ｒａ３４においては、属性が同じ文字列が結合される。属性は、例えば、文字色である。図２２（ｃ）の例によれば、文字ｅ２１〜ｅ２４の文字色はブラック（Ｂ）である。文字ｅ２５〜ｅ２７、ｅ３１〜ｅ３６の文字色はレッド（Ｒ）である。従って、文字ｅ２５〜ｅ２７を含む第２文字列ｃ３３ｂと、ｅ３１〜ｅ３６を含む第３文字列ｃ３４と、が結合される。文字ｅ２１〜ｅ２４を含む第１文字列ｃ３３ａと、文字ｅ２５〜ｅ２７を含む第２文字列ｃ３３ｂと、が分割される。
【０１１０】
実施形態に係る画像処理装置１１２においては、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。そして、複数の画像領域の中で、文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域を、ユーザの操作（ピンチインなど）及び属性により修正し、所望の文字列からなる画像領域を生成する。これにより、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合においても、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【０１１１】
（第４の実施形態）
図３０は、第４の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
図３０に表すように、取得部１０は、画像３４を取得する。画像３４は、複数の文字列を含む。複数の文字列のうち、製造日時は入力項目に対応する。
【０１１２】
図３１（ａ）及び図３１（ｂ）は、第４の実施形態に係る検出部２１の動作を例示する図である。
図３１（ａ）は、検出部２１の検出結果を表す画像を例示する模式図である。
図３１（ｂ）は、検出部２１の検出結果を表す座標データを例示する図である。
【０１１３】
検出部２１は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する。実施形態においては、図３１（ａ）に表すように、画像３４から複数の文字列ｃ４１〜ｃ４４に関する複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４を検出する。複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４のそれぞれは、文字列の読取対象となる領域である。複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４のそれぞれは、矩形領域として例示される。複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４は、ユーザが画面上で視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示してもよい。
【０１１４】
図３１（ｂ）に表すように、複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。なお、この例においては、画像３４の座標は、画像３４の左上隅を基準（０、０）として、ＸＹ座標で表される。Ｘ座標は、画像３４の横方向の座標で、例えば、左から右に向けて０〜４００の範囲で表される。Ｙ座標は、画像３４の縦方向の座標で、例えば、上から下に向けて０〜３００の範囲で表される。
【０１１５】
図３２は、第４の実施形態に係る検出部２１の動作例を説明するフローチャート図である。
図３２に表すように、検出部２１は、画像３４から複数の画像領域候補を検出する（ステップＳ１２１）。複数の画像領域候補のそれぞれは、文字列候補を含む。画像３４を解析し、文字列候補を構成するそれぞれの文字候補の大きさとその位置とを検出する。具体的には、例えば、解析対象の画像に対して様々な解像度のピラミッド画像を生成し、ピラミッド画像をなめるように切り出した固定サイズの各矩形が、文字候補か否かを識別する方法がある。識別に用いる特徴量には、例えば、Ｊｏｉｎｔ Ｈａａｒ-ｌｉｋｅ特徴が用いられる。識別器には、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムが用いられる。これにより、高速に画像領域候補を検出することができる。
【０１１６】
検出部２１は、ステップＳ１２１で検出された画像領域候補が真の文字を含むか否かを検証する（ステップＳ１２２）。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの識別器を用いて、文字と判定されなかった画像領域候補を棄却する方法がある。
【０１１７】
検出部２１は、ステップＳ１２２で棄却されなかった画像領域候補のうち、１つの文字列候補として並ぶ組み合わせを文字列とし、文字列を含む画像領域を検出する（ステップＳ１２３）。具体的には、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換などの方法を用いて、直線パラメータを表現する（θ−ρ）空間への投票を行い、投票頻度の直線パラメータを構成する文字候補の集合（文字列候補）を文字列として決定する。
【０１１８】
このようにして、画像３４から、複数の文字列ｃ４１〜ｃ４４に関する複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４が検出される。
【０１１９】
ここで、図３１（ａ）に表すように、文字列ｃ４２、ｃ４３は１つの製造日時に対応している。従って、文字列ｃ４２、ｃ４３を含む画像領域ｒ４２、ｒ４３は１つの画像領域に結合されることが望ましい。以下の処理を実施することで、２つの画像領域ｒ４２、ｒ４３を１つに結合する。
【０１２０】
図３３（ａ）及び図３３（ｂ）は、第４の実施形態に係る受取部２２の動作を例示する図である。
図３３（ａ）は、受取部２２による座標入力画面を例示する模式図である。
図３３（ｂ）は、受取部２２の入力結果を表す座標データを例示する図である。
この例において、画像３４は、画像処理装置１１３の画面上に表示されている。画像処理装置１１３は、画面上でのタッチ操作を可能とするタッチパネルを備える。
【０１２１】
受取部２２は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る。実施形態においては、図３３（ａ）に表すように、画面上に表示された画像３４に対してユーザが指ｆ１を動かしてドラッグ操作を行い、座標情報Ｃｄを入力する。ドラッグ操作とは、画面に接する１本の指ｆ１を、画面をなぞるように１つの方向に動かす操作方法である。座標情報Ｃｄは、第１座標群Ｇ１を含む。第１座標群Ｇ１は、画像３４に連続して指定される複数の座標を含む。第１座標群Ｇ１の複数の座標は、指ｆ１の軌跡に対応する。
【０１２２】
図３３（ｂ）に表すように、第１座標群Ｇ１は、例えば、入力順に、複数の座標（１００、６５）、（１１０、６２）、（１２０、５９）、（１３０、５６）及び（１４０、５３）を含む。第１座標群Ｇ１の始点座標は（１００、６５）である。第１座標群Ｇ１の終点座標は（１４０、５３）である。
【０１２３】
図３４は、第４の実施形態に係る受取部２２の動作例を説明するフローチャート図である。
図３４に表すように、受取部２２は、座標入力の受け取り開始のトリガーを検知する（ステップＳ１３１）。例えば、図３３（ａ）及び図３３（ｂ）に表すように、受取部２２がタッチパネルからの入力を受け取る構成とした場合、トリガーとして、タッチダウンなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを開始する。
【０１２４】
受取部２２は、ユーザの操作に応じて座標情報の入力を受け取る（ステップＳ１３２）。ユーザによるタッチ操作としては、例えば、ピンチイン操作、ピンチアウト操作、タップ操作、ドラッグ操作などが挙げられる。図３３（ａ）及び図３３（ｂ）では、ドラッグ操作の場合を例示する。なお、タッチ操作の代わりに、マウス等のポインティングデバイスを用いて座標情報を入力してもよい。
【０１２５】
受取部２２は、座標入力の受け取り終了のトリガーを検知する（ステップＳ１３３）。例えば、受取部２２は、トリガーとして、タッチアップなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを終了する。
【０１２６】
図３５（ａ）〜図３５（ｃ）は、第４の実施形態に係る抽出部２３の動作を例示する図である。
図３５（ａ）は、第１座標群Ｇ１に応じた座標領域を表す画像を例示する模式図である。
図３５（ｂ）は、第１座標群Ｇ１に応じた座標領域を表す座標データを例示する図である。
図３５（ｃ）は、抽出部２３の抽出結果を表す座標データを例示する図である。
【０１２７】
抽出部２３は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出する。実施形態においては、図３５（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１に応じて、複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４の中から２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３が抽出される。座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。抽出部２３は、例えば、複数の画像領域ｒ１〜ｒ１２の中で、座標領域ｇ１１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。
【０１２８】
図３５（ｂ）に表すように、座標領域ｇ１１について、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が算出される。なお、座標領域ｇ１１の座標は、図３３（ｂ）に表した座標情報Ｃｄ（第１座標群Ｇ１）から算出することができる。
【０１２９】
図３５（ｃ）に表すように、２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３のそれぞれの座標は、２つの画像領域ｒ４２、ｒ４３のそれぞれの座標と同じである。
【０１３０】
図３６は、第４の実施形態に係る抽出部２３の動作例を説明するフローチャート図である。
図３６に表すように、抽出部２３は、第１座標群Ｇ１に応じた座標領域を算出する（ステップＳ１４１）。図３５（ａ）に表すように、座標領域ｇ１１は、第１座標群Ｇ１に対応する。座標領域ｇ１１は、例えば、第１座標群Ｇ１の座標を内包する外接矩形で構成される。
【０１３１】
抽出部２３は、座標領域ｇ１１により指定される２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３を、複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４の中から抽出する（ステップＳ１４２）。例えば、複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４の中で座標領域ｇ１１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。ここでは、図３５（ａ）及び図３５（ｃ）に表すように、複数の画像領域ｒ４１〜ｒ４４の中から、２つの画像領域ｒ４２、ｒ４３が指定領域ｒａ４２、ｒａ４３として抽出される。
【０１３２】
ここで、第１座標群Ｇ１の始点座標（１００、６５）は、指定領域ｒａ４２の後端部分に位置する。第１座標群Ｇ１の終点座標（１４０、５３）は、指定領域ｒａ４３の前端部分に位置する。
【０１３３】
図３７（ａ）及び図３７（ｂ）は、第４の実施形態に係る生成部２４の動作を例示する図である。
図３７（ａ）は、生成部２４の生成結果を表す画像を例示する模式図である。
図３７（ｂ）は、生成部２４の生成結果を表す座標データを例示する図である。
【０１３４】
生成部２４は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する。実施形態においては、図３７（ａ）に表すように、第１座標群Ｇ１に基づいて、２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３を結合し、１つの修正領域ｒ４５を生成する。修正領域ｒ４５は、例えば、２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３の座標を包含する外接矩形として構成される。
【０１３５】
図３７（ｂ）に表すように、修正領域ｒ４５の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標が検出される。これらの左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ、（８０、５５）、（２２０、５０）、（２２５、７０）及び（８５、７５）となる。
【０１３６】
図３８は、第４の実施形態に係る生成部２４の動作例を説明するフローチャート図である。
【０１３７】
図３８に表すように、生成部２４は、分類テーブル２５（図１１）を用いて修正方法を決定する（ステップＳ１５１）。実施形態の場合、指定領域数は「２」、入力座標数は「１」、となる。これらより、分類テーブル２５を参照すると、修正方法は結合と決定される。
【０１３８】
生成部２４は、図３７（ａ）に表すように、ステップＳ１５１で決定した修正方法に基づいて、２つの指定領域ｒａ４２、ｒａ４３を結合し、１つの修正領域ｒ４５を生成する（ステップＳ１５２）。
【０１３９】
実施形態においては、第１座標群Ｇ１の始点座標は、指定領域ｒａ４２の後端部分に位置する。第１座標群Ｇ１の終点座標は、指定領域ｒａ４３の前端部分に位置する。つまり、指定領域ｒａ４２、ｒａ４３の全てをドラッグして読取領域を指定する必要がない。このため、前述の参考例と比べて、より簡単な操作で読取領域を指定することが可能となる。
【０１４０】
実施形態に係る画像処理装置１１３においては、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。そして、複数の画像領域の中で、文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域を、ユーザの操作（ドラッグなど）により修正し、所望の文字列からなる画像領域を生成する。これにより、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合においても、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【０１４１】
（第５の実施形態）
図３９は、第５の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図である。
図４０は、画像処理装置の表示部の画面を例示する模式図である。
実施形態に係る画像処理装置１１４は、図３９に表すように、取得部１０と、処理部２０と、さらに、表示部２６と、表示制御部２７と、を含む。表示部２６としては、例えば、タッチパネル２６ａを一体で備えた液晶ディスプレイが用いられる。表示制御部２７は、表示部２６の表示を制御する。取得部１０及び処理部２０の基本的な構成は、図１の画像処理装置１１０と同じである。
【０１４２】
図４０に表すように、表示部２６は、第１表示領域２６１と、第２表示領域２６２と、を含む。第１表示領域２６１は、画像などを表示するプレビュー表示領域である。第２表示領域２６２は、画像に関する各種情報を表示する情報表示領域である。第２表示領域２６２は、例えば、名前表示欄２６２ａと、番号表示欄２６２ｂと、日時表示欄２６２ｃと、を含む。これらの名前表示欄２６２ａ、番号表示欄２６２ｂ及び日時表示欄２６２ｃは、例えば、ユーザのタッチ操作により選択可能とされ、選択された表示欄に応じた情報が表示される。
【０１４３】
図４１は、第５の実施形態に係る画像を例示する模式図である。
図４１に表すように、取得部１０は、画像３５を取得する。画像３５は、複数の文字列を含む。複数の文字列のうち、型番及び製造日時のそれぞれは入力項目に対応する。
【０１４４】
図４２（ａ）及び図４２（ｂ）は、第５の実施形態に係る検出部２１の動作を例示する図である。
図４２（ａ）は、検出部２１の検出結果を表す画像を例示する模式図である。
図４２（ｂ）は、検出部２１の検出結果を表す座標データを例示する図である。
【０１４５】
検出部２１は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する。実施形態においては、図４２（ａ）に表すように、画像３５から複数の文字列ｃ５１〜ｃ５５に関する複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５を検出する。複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５のそれぞれは、文字列の読取対象となる領域である。複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５のそれぞれは、矩形領域として例示される。複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５は、ユーザが画面上で視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示してもよい。
【０１４６】
図４２（ｂ）に表すように、複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。なお、この例においては、画像３５の座標は、画像３５の左上隅を基準（０、０）として、ＸＹ座標で表される。Ｘ座標は、画像３５の横方向の座標で、例えば、左から右に向けて０〜４００の範囲で表される。Ｙ座標は、画像３５の縦方向の座標で、例えば、上から下に向けて０〜３００の範囲で表される。
【０１４７】
図４３は、第５の実施形態に係る検出部２１の動作例を説明するフローチャート図である。
図４３に表すように、検出部２１は、画像３５から複数の画像領域候補を検出する（ステップＳ１６１）。複数の画像領域候補のそれぞれは、文字列候補を含む。画像３５を解析し、文字列候補を構成するそれぞれの文字候補の大きさとその位置とを検出する。具体的には、例えば、解析対象の画像に対して様々な解像度のピラミッド画像を生成し、ピラミッド画像をなめるように切り出した固定サイズの各矩形が、文字候補か否かを識別する方法がある。識別に用いる特徴量には、例えば、Ｊｏｉｎｔ Ｈａａｒ-ｌｉｋｅ特徴が用いられる。識別器には、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムが用いられる。これにより、高速に画像領域候補を検出することができる。
【０１４８】
検出部２１は、ステップＳ１６１で検出された画像領域候補が真の文字を含むか否かを検証する（ステップＳ１６２）。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの識別器を用いて、文字と判定されなかった画像領域候補を棄却する方法がある。
【０１４９】
検出部２１は、ステップＳ１６２で棄却されなかった画像領域候補のうち、１つの文字列候補として並ぶ組み合わせを文字列とし、文字列を含む画像領域を検出する（ステップＳ１６３）。具体的には、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換などの方法を用いて、直線パラメータを表現する（θ−ρ）空間への投票を行い、投票頻度の直線パラメータを構成する文字候補の集合（文字列候補）を文字列として決定する。
【０１５０】
このようにして、画像３５から、複数の文字列ｃ５１〜ｃ５５に関する複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５が検出される。
【０１５１】
ここで、図４２（ａ）に表すように、文字列ｃ５３及び文字列ｃ５６は１つの型番に対応している。文字列ｃ５６は、型番の一部であるが、画像領域として検出されておらず、読取対象になっていない。従って、画像領域ｒ５３のサイズを拡大して、１つの画像領域内に文字列ｃ５３及び文字列ｃ５６を含めることが望ましい。以下の処理を実施することで、画像領域ｒ５３のサイズを拡大する。
【０１５２】
図４４（ａ）及び図４４（ｂ）は、第５の実施形態に係る受取部２２の動作を例示する図である。
図４４（ａ）は、受取部２２による座標入力画面を例示する模式図である。
図４４（ｂ）は、受取部２２の入力結果を表す座標データを例示する図である。
この例において、画像３５は、画像処理装置１１４の画面上に表示されている。画像処理装置１１４は、例えば、画面上でのタッチ操作を可能とするタッチパネルを備える。
【０１５３】
受取部２２は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る。実施形態においては、図４４（ａ）に表すように、画面上に表示された画像３５に対してユーザが指ｆ１を固定し、指ｆ２を動かして、１点固定のピンチアウト操作を行い、座標情報Ｃｄを入力する。１点固定のピンチアウト操作とは、画面に接する２本の指ｆ１、ｆ２のうちのいずれかの指を固定し、２本の指ｆ１、ｆ２の間の距離が長くなるように動かす操作方法である。座標情報Ｃｄは、第１座標Ｇ１ａと、第２座標群Ｇ２と、を含む。第１座標Ｇ１ａは、画像３５に指定される１つの座標である。第２座標群Ｇ２は、画像３５に連続して指定される別の複数の座標を含む。第１座標Ｇ１ａは、指ｆ１の固定位置に対応する。第２座標群Ｇ２の別の複数の座標は、指ｆ２の軌跡に対応する。
【０１５４】
図４４（ｂ）に表すように、第１座標Ｇ１ａとしては、例えば、複数の同じ座標（２０２、２０５）が連続して入力される。第２座標群Ｇ２は、例えば、入力順に、複数の座標（２８０、２１５）、（２８４、２１４）、（２８８、２１３）、（２９２、２１２）、（２９６、２１１）、（３００、２１０）、（３０４、２０９）、（３０８、２０８）及び（３１２、２０７）を含む。第２座標群Ｇ２の始点座標は（２８０、２１５）である。第２座標群Ｇ２の終点座標は（３１２、２０７）である。
【０１５５】
図４５は、第５の実施形態に係る受取部２２の動作例を説明するフローチャート図である。
図４５に表すように、受取部２２は、座標入力の受け取り開始のトリガーを検知する（ステップＳ１７１）。例えば、図４４（ａ）及び図４４（ｂ）に表すように、受取部２２がタッチパネルからの入力を受け取る構成とした場合、トリガーとして、タッチダウンなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを開始する。
【０１５６】
受取部２２は、ユーザの操作に応じて座標情報の入力を受け取る（ステップＳ１７２）。図４４（ａ）及び図４４（ｂ）では、１点固定のピンチアウト操作の場合を例示する。なお、タッチ操作の代わりに、マウス等のポインティングデバイスを用いて座標情報を入力してもよい。
【０１５７】
ここで、図４４（ａ）に表すように、第１表示領域２６１においては、画像３５及び複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５が表示されている。この例においては、ユーザのタッチ操作により画像領域ｒ５３が指定されている。この場合、画像領域ｒ５３に対応する番号表示欄２６２ｂが選択される。番号表示欄２６２ｂには、画像領域ｒ５３の文字列ｃ５３が表示される。
【０１５８】
受取部２２は、座標入力の受け取り終了のトリガーを検知する（ステップＳ１７３）。例えば、受取部２２は、トリガーとして、タッチアップなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを終了する。
【０１５９】
図４６（ａ）〜図４６（ｃ）は、第５の実施形態に係る抽出部２３の動作を例示する図である。
図４６（ａ）は、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２に応じた座標領域を表す画像を例示する模式図である。
図４６（ｂ）は、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２に応じた座標領域を表す座標データを例示する図である。
図４６（ｃ）は、抽出部２３の抽出結果を表す座標データを例示する図である。
【０１６０】
抽出部２３は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出する。実施形態においては、図４６（ａ）に表すように、第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１に応じて、複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５の中から、１つの指定領域ｒａ５３が抽出される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。抽出部２３は、例えば、複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５の中で、第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。
【０１６１】
図４６（ｂ）に表すように、座標領域ｇ２１のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が算出される。なお、座標領域ｇ２１のそれぞれの座標は、図４４（ｂ）に表した座標情報Ｃｄ（第２座標群Ｇ２）から算出することができる。
【０１６２】
図４６（ｃ）に表すように、指定領域ｒａ５３について、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。指定領域ｒａ５３の座標は、画像領域ｒ５３の座標と同じである。実施形態においては、文字列ｃ５６を含めるように、指定領域ｒａ５３のサイズが拡大される。指定領域ｒａ５３を拡大した部分は追加領域αとされる。追加領域αについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。追加領域αの各座標は、座標領域ｇ２１に基づいて決定される。
【０１６３】
図４７は、第５の実施形態に係る抽出部２３の動作例を説明するフローチャート図である。
図４７に表すように、抽出部２３は、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を算出する（ステップＳ１８１）。図４６（ａ）に表すように、座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。
【０１６４】
抽出部２３は、第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１により指定される１つの指定領域ｒａ５３を、画像領域ｒ５１〜ｒ５５の中から抽出する（ステップＳ１８２）。例えば、複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５の中で第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１の少なくとも一部と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。ここでは、図４６（ａ）及び図４６（ｃ）に表すように、複数の画像領域ｒ５１〜ｒ５５の中から、画像領域ｒ５３が指定領域ｒａ５３として抽出される。指定領域ｒａ５３は、座標領域ｇ２１に応じて、拡大される。このため、指定領域ｒａ５３の拡大部分が追加領域αとして新たに設定される。
【０１６５】
実施形態において、座標領域ｇ２１は、文字列ｃ５６を含めるように指定される。例えば、１つの指定領域ｒａ５３は、座標領域ｇ２１の終点座標まで拡大される。座標領域ｇ２１の終点座標は、文字列ｃ５６の最後尾の文字の位置に対応している。
【０１６６】
図４８（ａ）及び図４８（ｂ）は、第５の実施形態に係る生成部２４の動作を例示する図である。
図４８（ａ）は、生成部２４の生成結果を表す画像を例示する模式図である。
図４８（ｂ）は、生成部２４の生成結果を表す座標データを例示する図である。
【０１６７】
生成部２４は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する。実施形態においては、図４８（ａ）に表すように、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２に基づいて、１つの指定領域ｒａ５３を拡大し、１つの修正領域ｒ５６を生成する。拡大後の指定領域ｒａ５３は、文字列ｃ５６を含む。修正領域ｒ５６は、例えば、拡大後の指定領域ｒａ５３の座標を包含する外接矩形として構成される。
【０１６８】
図４８（ｂ）に表すように、修正領域ｒ５６の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標が検出される。これらの左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ、（２００、２１０）、（３１２、１９３）、（３１２、２２３）及び（２０５、２４０）となる。
【０１６９】
図４９は、第５の実施形態に係る生成部２４の動作例を説明するフローチャート図である。
【０１７０】
図４９に表すように、生成部２４は、分類テーブル２５を用いて修正方法を決定する（ステップＳ１９１）。前述したように、第１座標Ｇ１ａの座標は（２０２、２０５）である。第２座標群Ｇ２の始点座標は（２８０、２１５）である。第２座標群Ｇ２の終点座標は（３１２、２０７）である。これらより、始点座標間距離と、終点座標間距離と、を算出する。ここでは、Ｘ座標のみを利用して距離を算出する。
【０１７１】
第１座標Ｇ１ａの座標（２０２、２０５）と第２座標群Ｇ２の始点座標（２８０、２１５）との間の始点座標間距離は、２８０−２０２＝７８、と算出される。第１座標Ｇ１ａの座標（２０２、２０５）と第２座標群Ｇ２の終点座標（３１２、２０７）との間の終点座標間距離は、３１２−２０２＝１１０、と算出される。従って、始点座標間距離＜終点座標間距離の関係がある。すなわち、１点固定のピンチアウト操作であることが認識される。
【０１７２】
ここで、生成部２４は、図１１に表す分類テーブル２５を参照することで、修正方法を決定する。実施形態の場合、指定領域数は「１」、入力座標数は「２」、距離は「拡大（１点固定）」、位置関係は「部分的に包含」となる。これらより、分類テーブル２５を参照すると、修正方法は拡大と決定される。
【０１７３】
生成部２４は、図４８（ａ）に表すように、ステップＳ１９１で決定した修正方法に基づいて、１つの指定領域ｒａ５３を拡大し、１つの修正領域ｒ５６を生成する（ステップＳ１９２）。
【０１７４】
図５０は、第５の実施形態に係る画像処理装置の画面を例示する模式図である。
図５０に表すように、第１表示領域２６１には、画像３５と、複数の画像領域ｒ５１、ｒ５２、ｒ５４、ｒ５５と、修正領域ｒ５６と、が表示される。複数の画像領域ｒ５１、ｒ５２、ｒ５４、ｒ５５及び修正領域ｒ５６は、ユーザが視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示される。第２表示領域２６２には、名前表示欄２６２ａと、番号表示欄２６２ｂと、日時表示欄２６２ｃと、が表示される。ここでは、番号表示欄２６２ｂが選択されている。このため、番号表示欄２６２ｂには、修正領域ｒ５６の文字列ｃ５３及び文字列ｃ５６が表示されている。なお、これらの文字列ｃ５３及び文字列ｃ５６は、例えば、修正領域ｒ５６に対してＯＣＲ(Optical Character Recognition)を実施して読み取った文字データである。これらの文字列ｃ５３及びｃ５６は、画像３５から修正領域ｒ５６を切り取った画像データでもよい。
【０１７５】
ここで、表示制御部２７（図３９）は、座標情報Ｃｄ（図４４（ｂ））の変化に応じて、修正領域ｒ５６の文字列を変化させるようにしてもよい。すなわち、ユーザがタッチ操作等により修正した結果に連動させて、表示内容を変化させることでより直感的な操作が可能となる。図５０の例では、番号表示欄２６２ｂの表示内容が、ユーザのタッチ操作等に応じて変化する。なお、修正は、拡大に限らない。例えば、結合、分割、縮小の場合でも、ユーザがタッチ操作等により修正した結果に連動させて、表示内容を変化させることができる。
【０１７６】
実施形態に係る画像処理装置１１４においては、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。そして、複数の画像領域の中で、文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域を、ユーザの操作（一点固定のピンチアウトなど）により修正し、所望の文字列からなる画像領域を生成する。これにより、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合においても、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【０１７７】
（第６の実施形態）
図５１（ａ）及び図５１（ｂ）は、第６の実施形態に係る検出部２１の動作を例示する図である。
図５１（ａ）は、検出部２１の検出結果を表す画像を例示する模式図である。
図５１（ｂ）は、検出部２１の検出結果を表す座標データを例示する図である。
【０１７８】
検出部２１は、画像から複数の文字列に関する複数の画像領域を検出する。実施形態においては、図５１（ａ）に表すように、画像３６から複数の文字列ｃ６１〜ｃ６５に関する複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５を検出する。複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５のそれぞれは、文字列の読取対象となる領域である。複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５のそれぞれは、矩形領域として例示される。複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５は、ユーザが画面上で視認可能なように、文字列を囲む枠線などで表示してもよい。
【０１７９】
図５１（ｂ）に表すように、複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。なお、この例においては、画像３６の座標は、画像３６の左上隅を基準（０、０）として、ＸＹ座標で表される。Ｘ座標は、画像３６の横方向の座標で、例えば、左から右に向けて０〜４００の範囲で表される。Ｙ座標は、画像３６の縦方向の座標で、例えば、上から下に向けて０〜３００の範囲で表される。
【０１８０】
図５２は、第６の実施形態に係る検出部２１の動作例を説明するフローチャート図である。
図５２に表すように、検出部２１は、画像３６から複数の画像領域候補を検出する（ステップＳ２０１）。複数の画像領域候補のそれぞれは、文字列候補を含む。画像３６を解析し、文字列候補を構成するそれぞれの文字候補の大きさとその位置とを検出する。具体的には、例えば、解析対象の画像に対して様々な解像度のピラミッド画像を生成し、ピラミッド画像をなめるように切り出した固定サイズの各矩形が、文字候補か否かを識別する方法がある。識別に用いる特徴量には、例えば、Ｊｏｉｎｔ Ｈａａｒ-ｌｉｋｅ特徴が用いられる。識別器には、例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムが用いられる。これにより、高速に画像領域候補を検出することができる。
【０１８１】
検出部２１は、ステップＳ２０１で検出された画像領域候補が真の文字を含むか否かを検証する（ステップＳ２０２）。例えば、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの識別器を用いて、文字と判定されなかった画像領域候補を棄却する方法がある。
【０１８２】
検出部２１は、ステップＳ２０２で棄却されなかった画像領域候補のうち、１つの文字列候補として並ぶ組み合わせを文字列とし、文字列を含む画像領域を検出する（ステップＳ２０３）。具体的には、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換などの方法を用いて、直線パラメータを表現する（θ−ρ）空間への投票を行い、投票頻度の直線パラメータを構成する文字候補の集合（文字列候補）を文字列として決定する。
【０１８３】
このようにして、画像３６から、複数の文字列ｃ６１〜ｃ６５に関する複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５が検出される。
【０１８４】
ここで、図５１（ａ）に表すように、文字列ｃ６３は１つの型番に対応している。文字列ｃ６６は、型番とは無関係であるが、画像領域として検出され、読取対象になっている。従って、画像領域ｒ６３のサイズを縮小して、文字列ｃ６６を除外し、１つの画像領域内に文字列ｃ６３のみを含めることが望ましい。以下の処理を実施することで、画像領域ｒ６３のサイズを縮小する。
【０１８５】
図５３（ａ）及び図５３（ｂ）は、第６の実施形態に係る受取部２２の動作を例示する図である。
図５３（ａ）は、受取部２２による座標入力画面を例示する模式図である。
図５３（ｂ）は、受取部２２の入力結果を表す座標データを例示する図である。
この例において、画像３６は、画像処理装置１１５の画面上に表示されている。画像処理装置１１５は、例えば、画面上でのタッチ操作を可能とするタッチパネルを備える。
【０１８６】
受取部２２は、画像内の座標に関する座標情報の入力を受け取る。実施形態においては、図５３（ａ）に表すように、画面上に表示された画像３６に対してユーザが指ｆ１を固定し、指ｆ２を動かして、１点固定のピンチイン操作を行い、座標情報Ｃｄを入力する。１点固定のピンチイン操作とは、画面に接する２本の指ｆ１、ｆ２のうちのいずれかの指を固定し、２本の指ｆ１、ｆ２の間の距離が短くなるように動かす操作方法である。座標情報Ｃｄは、第１座標Ｇ１ａと、第２座標群Ｇ２と、を含む。第１座標Ｇ１ａは、画像３６に指定される１つの座標である。第２座標群Ｇ２は、画像３６に連続して指定される別の複数の座標を含む。第１座標Ｇ１ａは、指ｆ１の固定位置に対応する。第２座標群Ｇ２の別の複数の座標は、指ｆ２の軌跡に対応する。
【０１８７】
図５３（ｂ）に表すように、第１座標Ｇ１ａとしては、例えば、複数の同じ座標（２０２、２０５）が連続して入力される。第２座標群Ｇ２は、例えば、入力順に、複数の座標（３１２、２０７）、（３０８、２０８）、（３０４、２０９）、（３００、２１０）、（２９６、２１１）、（２９２、２１２）、（２８８、２１３）、（２８４、２１４）及び（２８０、２１５）を含む。第２座標群Ｇ２の始点座標は（３１２、２０７）である。第２座標群Ｇ２の終点座標は（２８０、２１５）である。
【０１８８】
図５４は、第６の実施形態に係る受取部２２の動作例を説明するフローチャート図である。
図５４に表すように、受取部２２は、座標入力の受け取り開始のトリガーを検知する（ステップＳ２１１）。例えば、図５３（ａ）及び図５３（ｂ）に表すように、受取部２２がタッチパネルからの入力を受け取る構成とした場合、トリガーとして、タッチダウンなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを開始する。
【０１８９】
受取部２２は、ユーザの操作に応じて座標情報の入力を受け取る（ステップＳ２１２）。図５３（ａ）及び図５３（ｂ）では、１点固定のピンチイン操作の場合を例示する。なお、タッチ操作の代わりに、マウス等のポインティングデバイスを用いて座標情報を入力してもよい。
【０１９０】
ここで、図５３（ａ）に表すように、第１表示領域２６１においては、画像３６及び複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５が表示されている。この例においては、ユーザのタッチ操作により画像領域ｒ６３が指定されている。この場合、画像領域ｒ６３に対応する番号表示欄２６２ｂが選択される。番号表示欄２６２ｂには、画像領域ｒ６３の文字列ｃ６３及び文字列ｃ６６が表示される。
【０１９１】
受取部２２は、座標入力の受け取り終了のトリガーを検知する（ステップＳ２１３）。例えば、受取部２２は、トリガーとして、タッチアップなどのイベントを検知する。これにより、座標入力の受け取りを終了する。
【０１９２】
図５５（ａ）〜図５５（ｃ）は、第６の実施形態に係る抽出部２３の動作を例示する図である。
図５５（ａ）は、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２に応じた座標領域を表す画像を例示する模式図である。
図５５（ｂ）は、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２に応じた座標領域を表す座標データを例示する図である。
図５５（ｃ）は、抽出部２３の抽出結果を表す座標データを例示する図である。
【０１９３】
抽出部２３は、座標情報により指定される指定領域を、複数の画像領域の中から抽出する。実施形態においては、図５５（ａ）に表すように、第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１に応じて、複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５の中から、１つの指定領域ｒａ６３が抽出される。座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。抽出部２３は、例えば、複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５の中で、第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。
【０１９４】
図５５（ｂ）に表すように、座標領域ｇ２１のそれぞれについて、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が算出される。なお、座標領域ｇ２１のそれぞれの座標は、図５３（ｂ）に表した座標情報Ｃｄ（第２座標群Ｇ２）から算出することができる。
【０１９５】
図５５（ｃ）に表すように、指定領域ｒａ６３について、左上座標、右上座標、右下座標及び右下座標が検出される。指定領域ｒａ６３の座標は、画像領域ｒ６３の座標と同じである。実施形態においては、文字列ｃ５６を除外するように、指定領域ｒａ６３のサイズが縮小される。
【０１９６】
図５６は、第６の実施形態に係る抽出部２３の動作例を説明するフローチャート図である。
図５６に表すように、抽出部２３は、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２のそれぞれに応じた座標領域を算出する（ステップＳ２２１）。図５５（ａ）に表すように、座標領域ｇ２１は、第２座標群Ｇ２に対応する。座標領域ｇ２１は、例えば、第２座標群Ｇ２の座標を内包する外接矩形で構成される。
【０１９７】
抽出部２３は、第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１により指定される１つの指定領域ｒａ６３を、画像領域ｒ６１〜ｒ６５の中から抽出する（ステップＳ２２２）。例えば、複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５の中で第１座標Ｇ１ａ及び座標領域ｇ２１と重なる画像領域を、指定領域として抽出する。ここでは、図５５（ａ）及び図５５（ｃ）に表すように、複数の画像領域ｒ６１〜ｒ６５の中から、画像領域ｒ６３が指定領域ｒａ６３として抽出される。
【０１９８】
実施形態において、座標領域ｇ２１は、文字列ｃ６６を除外するように指定される。例えば、１つの指定領域ｒａ６３は、座標領域ｇ２１の終点座標まで縮小される。座標領域ｇ２１の終点座標は、文字列ｃ６３の最後尾の文字に対応している。
【０１９９】
図５７（ａ）及び図５７（ｂ）は、第６の実施形態に係る生成部２４の動作を例示する図である。
図５７（ａ）は、生成部２４の生成結果を表す画像を例示する模式図である。
図５７（ｂ）は、生成部２４の生成結果を表す座標データを例示する図である。
【０２００】
生成部２４は、座標情報に基づいて、指定領域の数及びサイズの少なくともいずれかを修正した修正領域を生成する。実施形態においては、図５７（ａ）に表すように、第１座標Ｇ１ａ及び第２座標群Ｇ２に基づいて、１つの指定領域ｒａ６３を縮小し、１つの修正領域ｒ６６を生成する。縮小後の指定領域ｒａ６３は、文字列ｃ６６を含まない。修正領域ｒ６６は、例えば、縮小後の指定領域ｒａ６３の座標を包含する外接矩形として構成される。
【０２０１】
図５７（ｂ）に表すように、修正領域ｒ６６の左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標が検出される。これらの左上座標、右上座標、右下座標及び左下座標は、それぞれ、（２００、２１０）、（２８０、２００）、（２８０、２３０）及び（２０５、２４０）となる。
【０２０２】
図５８は、第６の実施形態に係る生成部２４の動作例を説明するフローチャート図である。
【０２０３】
図５８に表すように、生成部２４は、分類テーブル２５を用いて修正方法を決定する（ステップＳ２３１）。前述したように、第１座標Ｇ１ａの座標は（２０２、２０５）である。第２座標群Ｇ２の始点座標は（３１２、２０７）である。第２座標群Ｇ２の終点座標は（２８０、２１５）である。これらより、始点座標間距離と、終点座標間距離と、を算出する。ここでは、Ｘ座標のみを利用して距離を算出する。
【０２０４】
第１座標Ｇ１ａの座標（２０２、２０５）と第２座標群Ｇ２の始点座標（３１２、２０７）との間の始点座標間距離は、３１２−２０２＝１１０、と算出される。第１座標Ｇ１ａの座標（２０２、２０５）と第２座標群Ｇ２の終点座標（２８０、２１５）との間の終点座標間距離は、２８０−２０２＝７８、と算出される。従って、始点座標間距離＞終点座標間距離の関係がある。すなわち、１点固定のピンチイン操作であることが認識される。
【０２０５】
ここで、生成部２４は、図１１に表す分類テーブル２５を参照することで、修正方法を決定する。実施形態の場合、指定領域数は「１」、入力座標数は「２」、距離は「縮小（１点固定）」、位置関係は「部分的に包含」となる。これらより、分類テーブル２５を参照すると、修正方法は縮小と決定される。
【０２０６】
生成部２４は、図５７（ａ）に表すように、ステップＳ２３１で決定した修正方法に基づいて、１つの指定領域ｒａ６３を縮小し、１つの修正領域ｒ６６を生成する（ステップＳ２３２）。
【０２０７】
実施形態に係る画像処理装置１１５においては、画像から読取領域となる複数の画像領域を検出する。そして、複数の画像領域の中で、文字に過不足があり所望の文字列になっていない画像領域を、ユーザの操作（一点固定のピンチインなど）により修正し、所望の文字列からなる画像領域を生成する。これにより、複数の単語が直線的に並んでいない文字列や、複数の単語が複雑に並んで配置されている文字列などの場合においても、簡単な操作で効率的に文字を読み取ることができる。
【０２０８】
（第７の実施形態）
図５９は、第７の実施形態に係る画像処理装置を例示するブロック図である。  
実施形態に係る画像処理装置２００は、デスクトップ型またはラップトップ型の汎用計算機、携帯型の汎用計算機、その他の携帯型の情報機器、撮像デバイスを有する情報機器、スマートフォン、その他の情報処理装置など、様々なデバイスによって実現可能である。
【０２０９】
図５９に表すように、実施形態の画像処理装置２００は、ハードウェアの構成例として、ＣＰＵ２０１と、入力部２０２と、出力部２０３と、ＲＡＭ２０４と、ＲＯＭ２０５と、外部メモリインタフェース２０６と、通信インタフェース２０７と、を含む。
【０２１０】
上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態の画像処理装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態に記載された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、またはこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の画像処理装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合または読み込む場合はネットワークを通じて取得または読み込んでもよい。
【０２１１】
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等で動作するＭＷ（ミドルウェア）などが実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【０２１２】
さらに、実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した記録媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。また、記録媒体は１つに限らず、複数の記録媒体から実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記録媒体に含まれる。記録媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【０２１３】
なお、実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、実施形態における各処理を実行するためのものであって、パーソナルコンピュータ、マイクロコンピュータ等の１つからなる装置、あるいは、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【０２１４】
また、実施形態におけるコンピュータとは、パーソナルコンピュータに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイクロコンピュータ等も含み、プログラムによって実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【０２１５】
実施形態によれば、簡単な操作で効率的に文字を読み取り可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムが提供できる。
【０２１６】
以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、取得部及び処理部などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。
【０２１７】
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
【０２１８】
その他、本発明の実施の形態として上述した画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムも、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。
【０２１９】
その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
【０２２０】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０２２１】
１０…取得部、  ２０…処理部、  ２１…検出部、  ２２…受取部、  ２３…抽出部、  ２４…生成部、  ２５…分類テーブル、  ２６…表示部、  ２６ａ…タッチパネル、  ２７…表示制御部、  ３０…物品、  ３１〜３６…画像、  １１０〜１１５、２００…画像処理装置、  ２０１…ＣＰＵ、  ２０２…入力部、  ２０３…出力部、  ２０４…ＲＡＭ、  ２０５…ＲＯＭ、  ２０６…外部メモリインタフェース、  ２０７…通信インタフェース、  ２６１…第１表示領域、  ２６２…第２表示領域、  ２６２ａ…名前表示欄、  ２６２ｂ…番号表示欄、  ２６２ｃ…日時表示欄、  Ｃｄ…座標情報、  Ｇ１…第１座標群、  Ｇ１ａ…第１座標、  Ｇ２…第２座標群、  Ｌｂ 管理用ラベル、  ｃ１〜ｃ１２、ｃ２１〜ｃ２６、ｃ３１〜ｃ３４、ｃ４１〜ｃ４４、ｃ５１〜ｃ５５、ｃ６１〜ｃ６５…文字列、  ｃ３３ａ、ｃ３３ｂ…第１、第２文字列、  ｅ１〜ｅ１５、ｅ２１〜ｅ２７、ｅ３１〜ｅ３６…文字、  ｅｐ１、ｅｐ２…第１、第２終点座標、  ｆ１、ｆ２…指、  ｇ１１、ｇ２１…座標領域、  ｒ１〜ｒ１２、ｒ２１〜ｒ２６、ｒ３１〜ｒ３４、ｒ４１〜ｒ４４、ｒ５１〜ｒ５５、ｒ６１〜ｒ６５…画像領域、  ｒ１３、ｒ２７、ｒ３５、ｒ４５、ｒ５６、ｒ６６…修正領域、  ｒａ４〜ｒａ６、ｒａ２２、ｒａ３３、ｒａ３４、ｒａ４２、ｒａ４３、ｒａ５３、ｒａ６３…指定領域、  ｓ１〜ｓ１５、ｓ２１〜ｓ２７、ｓ３１〜ｓ３６…矩形領域、  ｓｐ１、ｓｐ２…第１、第２始点座標
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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