(57)【要約】【課題】圧縮された画像データの文字認識処理において処理負担を加重することなく、文字認識率を向上させる。【解決手段】非可逆圧縮方式により圧縮処理された画像データを取得し（Ｓ１０）、文字に共通する特徴量に基づいて文字群に含まれる各文字を複数のクラスタのいずれかにクラスタリングした文字分類データベースを参照して、画像データから抽出された文字を複数のクラスタのうちいずれかのクラスタに分類し（Ｓ１８）、文字分類データベースに含まれるクラスタの組み合わせと単語とを関連付ける単語辞書を参照して、抽出された文字のクラスタの組み合わせに対応する単語を選択する（Ｓ２０）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
非可逆圧縮方式により圧縮処理された画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データに含まれる文字を抽出する文字抽出手段と、
文字に共通する特徴量に基づいて文字群に含まれる各文字を複数のクラスタのいずれかにクラスタリングした文字分類データベースを参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字を前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタに分類する文字分類手段と、
前記文字分類データベースに含まれるクラスタの組み合わせと単語とを関連付ける単語辞書を参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字のクラスタの組み合わせに対応する単語を選択する単語選択処理と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記文字分類手段は、画像の圧縮の度合いに応じてクラスタリングされた複数の文字分類データベースを参照可能であり、前記画像データの圧縮の度合いに応じた文字分類データベースを参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字をクラスタに分類することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記複数の文字分類データベースは、画像データの圧縮処理における量子化テーブルの量子化係数に基づく圧縮の度合いに応じて設けられていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
コンピュータを、
非可逆圧縮方式により圧縮処理された画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データに含まれる文字を抽出する文字抽出手段と、
文字に共通する特徴量に基づいて文字群に含まれる各文字を複数のクラスタのいずれかにクラスタリングした文字分類データベースを参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字を前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタに分類する文字分類手段と、
前記文字分類データベースに含まれるクラスタの組み合わせと単語とを関連付ける単語辞書を参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字のクラスタの組み合わせに対応する単語を選択する単語選択処理と、
を備える画像処理装置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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＪＰＥＧ等の非可逆的な圧縮方法により圧縮された画像に含まれる文字情報に対する文字認識処理では、圧縮に伴う文字の品質の劣化により文字認識の確度が低下する問題がある。
【０００３】
そこで、圧縮処理による文字の劣化を考慮した文字パターンを含めて文字認識用の辞書に登録しておく方法が知られている。例えば、圧縮による文字のかすれや潰れを考慮した文字パターン（かすれ文字パターン／潰れ文字パターン）を登録する。
【０００４】
また、特許文献１には、かすれや潰れを含む文字品質の劣化した文字の認識処理が開示されている。認識対象となる文字全体を、文字品質の劣化に強い文字のグループと文字品質の劣化に弱いグループとに分け、後者については品質の劣化のない文字パターンから得られる特徴量のみならず、かすれや潰れを有する文字パターンからも特徴量を抽出して、これらの特徴量を含む辞書を設けることによって文字認識処理を高い確度で行うことを可能としている。
【０００５】
【特許文献１】特開平０６−０６０２２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、かすれ文字パターン／潰れ文字パターンを含む辞書を予め用意しておく方法では、文字認識用の辞書の規模が大きくなる。さらに、１文字の認識処理のための照合処理において照合しなくてはならない特徴量の数が増え、処理速度の低下等を招くおそれがある。
【０００７】
また、文書の一部を仮認識して文書全体の文字の品質の劣化の度合いを判断し、文字品質が悪いと判断された場合に、本認識においてさらに文字毎に品質の劣化に弱いグループに属するか否かを判断する必要があり、処理が複雑化する問題がある。さらに、判断結果に応じて、認識に利用する辞書を切り替える必要があるために処理の負担が大きくなり、処理速度の低下等を招くおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、非可逆圧縮方式により圧縮処理された画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに含まれる文字を抽出する文字抽出手段と、文字に共通する特徴量に基づいて文字群に含まれる各文字を複数のクラスタのいずれかにクラスタリングした文字分類データベースを参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字を前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタに分類する文字分類手段と、前記文字分類データベースに含まれるクラスタの組み合わせと単語とを関連付ける単語辞書を参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字のクラスタの組み合わせに対応する単語を選択する単語選択処理と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００９】
このような画像処理装置は、コンピュータを、非可逆圧縮方式により圧縮処理された画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに含まれる文字を抽出する文字抽出手段と、文字に共通する特徴量に基づいて文字群に含まれる各文字を複数のクラスタのいずれかにクラスタリングした文字分類データベースを参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字を前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタに分類する文字分類手段と、前記文字分類データベースに含まれるクラスタの組み合わせと単語とを関連付ける単語辞書を参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字のクラスタの組み合わせに対応する単語を選択する単語選択処理と、を備える画像処理装置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により実現することができる。
【００１０】
ここで、前記文字分類手段は、画像の圧縮の度合いに応じて、文字の特徴量に基づいてクラスタリングされた複数の文字分類データベースを参照可能であり、前記画像データの圧縮の度合いに応じた文字分類データベースを参照して、前記文字抽出手段において抽出された文字をクラスタに分類してもよい。
【００１１】
また、前記複数の文字分類データベースは、画像データの圧縮処理における量子化テーブルの量子化係数に基づく圧縮の度合いに応じて設けてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、圧縮された画像データの文字認識処理において処理負担を加重することなく、認識率を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
１．装置構成
本発明の実施の形態における画像処理装置１００は、図１に示すように、制御部１０、記憶部１２、入力部１４、出力部１６及びインターフェース部１８を含んで構成される。制御部１０、記憶部１２、入力部１４、出力部１６及びインターフェース部１８は互いに情報伝達可能となるようにバス等の通信手段によって接続される。また、画像処理装置１００は、インターフェース部１８を用いて、通信手段（以下、例としてネットワーク１０２）を介して他の外部装置と接続可能である。
【００１４】
制御部１０は、記憶部１２に保存された画像処理プログラムを読み出して実行する。また、処理に必要なデータを入力部１４、ネットワーク１０２から取り込み、記憶部１２に格納する。また、処理に必要な場合には、記憶部１２に保持されたデータを読み出して処理に供する。さらに、処理結果を再び記憶部１２に格納し、必要に応じて出力部１６又はネットワーク１０２に出力する。
【００１５】
記憶部１２は、画像処理プログラム並びに各種データを格納及び保持する。また、入力部１４やインターフェース部１８から入力された画像データ等を一時的に格納及び保持する。記憶部１２としては、主として半導体メモリが用いられるが、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどの記憶装置を用いることもできる。
【００１６】
入力部１４は、使用者が処理に必要なデータを入力する際に用いられる。入力部１４としては、例えば、キーボード等の文字入力装置やマウス、ライトペン等のポインティングデバイスを用いることができる。また、紙などの記録媒体に画像形成された画像データ等を電子データとして読み込む場合には、スキャナ等のドキュメント読取装置を備えてもよい。
【００１７】
出力部１６は、処理に必要なデータの入力を促す入力画面、制御部１０での処理結果を示す出力画面等を表示する。出力部１６としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ等のドキュメント出力装置を用いることができる。
【００１８】
インターフェース部１８は、ネットワークインターフェース装置を含んで構成される。インターフェース部１８は、画像処理装置１００をネットワーク１０２と情報伝達可能に接続するために用いられる。インターフェース部１８は、リピータ・ハブ、ＬＡＮスイッチ、ルーター等の機能を含んでいてもよい。
【００１９】
なお、本実施の形態では、画像処理装置を１つのコンピュータで実現する態様で例示するが、これに限定されるものではなく、各部の機能を情報伝達可能に接続された複数の装置で実現してもよい。例えば、文字認識手段を他のコンピュータの記憶部に格納及び保持させておき、ネットワーク等の通信手段を介して文字認識処理をするようにしてもよい。
【００２０】
２．画像処理方法
本発明の実施の形態における画像処理方法について、図２のフローチャートを参照して説明する。画像処理は、画像処理装置１００の記憶部１２に記憶されている画像処理プログラムを制御部１０によって実行することによって、画像処理装置１００の各部を図２のフローチャートの各行程の処理を実現する手段として機能させることによって行われる。図２における各工程は、図３の機能ブロック図によって表すことができる。なお、図３の機能ブロック図の各手段は、図２のフローチャートの各工程の一部であったり、複数の工程を組み合わせたものであったりしてもよい。
【００２１】
ステップＳ１０では、画像形成装置１００において圧縮画像が取得される。制御部１０は、インターフェース部１８を用いて、他の装置からネットワークを介して送信されてくる圧縮された画像データを受信する。受信された画像データは、記憶部１２に格納及び保持される。ステップＳ１０は、図３の画像データ取得手段３０に相当する。
【００２２】
画像データは、文字情報を含む画像の電子データとする。また、画像データは、ＪＰＥＧ等の不可逆的な画像圧縮方法によって圧縮されたものであってもよい。圧縮された画像データには、画像を圧縮処理した際の量子化テーブル定義（ＤＱＴ：Ｄｅｆｉｎｅ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ  Ｔａｂｌｅｓ）が付加されている。
【００２３】
また、原稿画像を入力部１４のスキャナ等で読み取ってもよい。さらに、読み取られた原稿画像をＪＰＥＧ等の不可逆的な画像圧縮方法によって圧縮して画像データを生成してもよい。この場合も、画像を圧縮処理した際の量子化テーブル定義（ＤＱＴ：Ｄｅｆｉｎｅ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ  Ｔａｂｌｅｓ）を圧縮処理で得られた画像データに関連付けて記憶する。
【００２４】
次にステップＳ１２で、入力画像に対して文字認識を行い、認識結果を得る。ここでの文字認識は、既存の手法によるもので、たとえば文字の特徴量とのマッチングにより各文字を認識する。しかし、文字認識の後処理としてよく行われる、言語処理により結果が補正されていないほうが望ましい。認識された文字は、文書登録データベースとして記憶部１２に格納および保持される。なお、文字認識処理はこれに限定されるものではない。画像データに含まれる文字画像を抽出し、その文字画像の画素パターンに基づいて文字を認識できるものであればよい。このステップＳ１２は、図３の文字認識手段３４に相当する。
【００２５】
ステップＳ１４では、取得された画像データが圧縮された画像か否かを判定すると共に、圧縮の度合いを判定する。画像データの圧縮の度合いは、画像データに付加されている量子化テーブル定義（ＤＱＴ：Ｄｅｆｉｎｅ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ  Ｔａｂｌｅｓ）を参照することによって、量子化テーブル定義に含まれる圧縮に関する係数に基づいて、画像データに含まれる文字情報の品質がどの程度劣化しているのかを統計的に推定することができる。制御部１０は、ステップＳ１０で取得された画像データのフォーマットを調査し、その画像データが圧縮されていないものであればステップＳ２２に処理を移行させ、圧縮されているものであればステップＳ１６に処理を移行させる。ステップＳ１４は、図３の圧縮画像判定手段３２に相当する。
【００２６】
具体的には、制御部１０は、記憶部１２から取得した画像データに付加されている量子化テーブル定義を読み出し、そこに含まれる圧縮の度合いを表す係数に応じて圧縮の度合いを判定する。
【００２７】
例えば、量子化テーブル定義内の所定の周波数に対応する量子化係数を予め定められた閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３・・・（ＴＨ１＜ＴＨ２＜ＴＨ３＜・・・）と比較することによって、取得した画像データに含まれる文字の品質を圧縮クラスタに分類する。圧縮の度合いを表す係数が閾値ＴＨ１以下であればその画像データは圧縮クラスタ１に分類し、圧縮の度合いを表す係数が閾値ＴＨ１より大きく閾値ＴＨ２以下であればその画像データは圧縮クラスタ２に分類する等のクラスタリング処理を行う。
【００２８】
このとき、文字のディテールの劣化の度合いは、量子化テーブルの高周波成分の量子化係数に依存するので、画像の解像度が低くなるほどより低い周波数に対応する量子化係数に基づいてクラスタリングを行うようにしてもよい。
【００２９】
また、画像情報を圧縮処理する際の量子化テーブル定義と画像情報に含まれている文字情報の劣化の度合いとの関係を予め調査し、その関係を記憶部１２に圧縮評価データベースとして登録しておき、受信した画像データに付加されている量子化テーブル定義に関係付けられている量子化係数に基づいてその画像データに含まれる文字の品質の劣化の度合いを評価することができる。
【００３０】
また、画像データに含まれるであろう文字種（アルファベット、漢字、カタカナ、ひらがな等）、文字サイズ等に応じて、量子化テーブル定義と文字の劣化の度合いの関係を表す閾値ＴＨ１，ＴＨ２，Ｔ３・・・を変更してもよい。このように、文字種や文字サイズに応じて評価の方法を変更することによって、より正確に文字の劣化を評価することができる。
【００３１】
なお、このステップでの処理はこれらに限定されるものではない。すなわち、圧縮の度合いを判定できるものであればよい。例えば、画像に対してエッジ抽出処理を施し、エッジの変化の周波数成分に応じてクラスタリングを行ってもよい。圧縮が強いほどエッジが緩やかに変化する傾向を示すので、エッジの変化における所定の周波数成分の強さにより圧縮の度合いを評価するものである。
【００３２】
ステップＳ１６では、単語辞書の選択が行われる。制御部１０は、ステップＳ１４における圧縮の有無又は圧縮の度合いに応じて単語辞書を選択する。このステップＳ１６は、図３の単語辞書選択手段３６に相当する。
【００３３】
ステップＳ１８では、認識結果に含まれる各文字を対応するクラスタに分類する処理が行われる。ここでは、文字群に含まれる各文字を文字の外形的な共通性に基づいて複数のクラスタに分類した文字分類データベースを用いて分類を行う。文字分類データベースの例を図４に示す。文字分類データベースは、全ての文字について、各文字をクラスタに分類して登録したものである。
【００３４】
各文字のクラスタリングは、文字を表す比較的簡単な特徴量に基づいて行うことができる。例えば、文字の背景領域の特徴を表すペリフェラル特徴により外形形状が似た文字を１つのクラスタに纏めることによってクラスタリングを行うことができる。文字の形状に基づいてクラスタリングを行うことによって、文字認識処理において取り間違えやすい文字同士を１つのクラスタに纏めたものといえる。
【００３５】
なお、ペリフェラル特徴のみならず、メッシュ特徴や文字の構造等の他の特徴量に基づいて文字をクラスタリングして文字分類データベースに登録してもよい。よりよくは、使用する文字認識手段の特性にあった特徴量によって文字をクラスタリングして、文字分類データベースに登録することである。
【００３６】
また、文字分類データベースに登録されている各クラスタを識別するために、各クラスタには識別符号が付される。識別符号はクラスタ番号としてもよいが、ここでは分かり易くするために各クラスタに属する文字のうち最も形状が単純なもの（文字が漢字であれば画数の少ないもの）を識別符号とする。
【００３７】
本実施の形態では、図５に示すように、ステップＳ１４における圧縮クラスタに対応付けて、非可逆的な圧縮処理によって文字の品質が劣化する度合いに応じた複数の文字分類データベースを用意する。すなわち、圧縮クラスタに応じた文字の劣化の度合いに対応付けて各文字をクラスタリングして、圧縮クラスタ毎の文字分類データベースを作成する。
圧縮クラスタごとの文字分類データベースは、圧縮クラスタに対応する単語辞書と対にして、図８に示すような構成で保持することもできる。このとき、ステップＳ１６において、圧縮クラスタに応じて単語辞書と文字分類データベースを同時に選択することができる。
【００３８】
制御部１０は、文字認識結果から１文字入力して、入力した文字を含むクラスタを決定する。この処理を繰り返して、全ての文字認識結果について、クラスタを決定する。
【００３９】
例えば、図４に示した文字分類データベースが用いられた場合、図６に示すように、「東京」という文字列の組み合わせに含まれる漢字「東」及び「京」はいずれも「束」というクラスタに属するので、「東京」は「束束」というクラスタの組み合わせで表される。同様に、「郵便局」という漢字の組み合わせは、「邦佼吊」というクラスタの組み合わせで表すことができる。
【００４０】
ステップＳ２０では、画像データに含まれる文字列に対応する単語を決定する。文字列を単語として抽出するためにはステップＳ１６で選択した単語辞書が用いられる。単語辞書には、図７に例示するように、クラスタ名の組み合わせに対応付けて、その組み合わせに該当する可能性が高い単語が登録されている。図７の例では、「束束」というクラスタの組み合わせに対しては「東京」及び「茶寿」という単語が登録されており、「邦佼吊」というクラスタの組み合わせに対しては「郵便局」という単語が登録されている。単語辞書は記憶部１２に予め格納及び保持される。
【００４１】
制御部１０は、記憶部１２の単語辞書を参照して、ステップＳ１８においてクラスタに分類された文字のクラスタの組み合わせと単語辞書に登録されているクラスタの組み合わせとを照合して合致するクラスタの組み合わせに関連付けられている単語を抽出する。
【００４２】
１つのクラスタの組み合わせに対応して複数の単語が抽出される場合もある。抽出された複数の単語のいずれも文字認識結果とした場合には、単語の検索漏れの可能性を低くすることができるが、単語の検索の精度が低下することになる。そこで、複数の単語の候補が選択された場合には、その単語に相当する文字列の文字認識結果を調査し、文字認識結果の確信度が高くなる単語を選択してもよい。また、複数の単語が候補として選択された場合、その単語に相当する文字列についてのみ処理の条件を変えて（例えば、画像の２値化処理の閾値を変える等）、文字の認識処理を再度行ってもよい。
【００４３】
また、複数の単語の候補が選択された場合には、その単語に相当する文字列についてより高精度な文字認識処理を実行してもよい。高精度な文字認証処理を特定の文字列のみに限定して行うことによって、画像データ全体に対して高精度な文字認識を処理を施す場合に比べて処理時間を短縮できる等の効果がある。
【００４４】
また、単語辞書を文書の分野毎に用意しておくことによって単語照合の精度を向上させることもできる。例えば、スポーツ関連の分野に対する単語辞書では、クラスタの組み合わせに対応する単語が複数存在する場合に、スポーツに関連する単語が優先的に抽出されるように登録することによって認識の精度を向上させることかできる。処理対象となる画像データの分野は、文字認識処理の開始前にユーザに指定させる等すればよい。
【００４５】
なお、ステップＳ１８及びステップＳ２０は、図３の単語照合手段３８に相当する。
【００４６】
ステップＳ２２では、文字認識の結果を文書登録データベースに登録する。制御部１０は、ステップＳ１２又はステップＳ２０における文字認識処理で得られた結果を文書登録データベースとして処理対象となった画像データの識別情報に関連付けて記憶部１２に格納及び保持させる。ステップＳ２２は、図３の文書登録データベース４０に相当する。
【００４７】
なお、本実施の形態では、「漢字」の組み合わせからなる単語についての認識処理について説明したが、「アルファベット」の組み合わせからなる単語についても同様に処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施の形態における画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における画像処理方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における画像処理装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態における文字分類データベースの例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における文字分類データベースの登録例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における単語をクラスタの組み合わせで表現した例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における単語辞書の例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態における単語辞書の構成の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  制御部、１２  記憶部、１４  入力部、１６  出力部、１８  インターフェース部、１００  画像処理装置、３０  画像データ取得手段、３２  圧縮画像判定手段、３４  文字認識手段、３６  単語辞書選択手段、３８  単語照合手段、４０  文書登録データベース、１０２  ネットワーク。
【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】
2008123244.tif 000008
【図７】
2008123244.tif 000009
【図８】
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