(57)【要約】【課題】  色ずれや色ぼけを含む文書画像から、記入文字、印影、マークなどを高精度に抽出する。【解決手段】  カラー画像或いは輝度画像から背景部分を除去し、背景以外の部分を表す背景除去データを生成する背景除去データ生成部と、カラー画像或いは輝度画像の前記背景以外部分において、背景以外部分の輪郭の色を背景以外部分の輪郭の内側にある画素の色に変換したデータを生成する輪郭色変換データ生成部と、特定対象部分を抽出する特定対象抽出部とを構成する画像処理方法とする。【選択図】図１
2008269509.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像情報から背景を除去し、背景以外の領域を表す背景除去データを生成する手段と、
入力された画像情報の背景以外の領域において、特定対象に関する輪郭の画素の色情報を、前記輪郭の内側にある画素の色情報に変換した色変換データを生成する手段と、
前記背景除去データ及び前記色変換データを記憶する手段と、
前記背景除去データから特定対象候補を選択し、前記色変換データを参照して、特定対象部分を出力する特定対象判別の手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像情報は、画像のカラー画像情報又は輝度情報であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記色変化データを生成する手段では、
前記背景以外の領域を表す背景除去データから複数の画素を含むフィールドを選択し、
前記フィールド内の画素の輝度値を生成し、
前記フィールド内の着目画素の色情報を前記フィールド内の画素で最も低い輝度値を持つ画素の色情報に変換した色変換データを生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像情報は、外部記憶装置に記憶された情報、画像取得装置により取得された情報、又は通信装置から入力された情報の何れかであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色変換データを生成する手段は、
前記画像情報上の着目画素を設定し、着目画素の近傍を囲うフィールド内の画素である近傍画素を参照し、
前記着目画素の色情報が、近傍画素と着目画素の中で最も輝度値の低い画素の色情報に変換された低輝度色膨張輝度データを生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色情報は、赤色成分、青色成分、赤色成分、明度、彩度、色相、輝度のうち少なくとも何れか１以上であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
更に、
前記背景除去データから罫線情報を抽出する手段と、
前記背景除去データから抽出した罫線情報を除去する手段と、
前記罫線情報が除去された背景除去データから特定対象候補を選択し、前記色変換データを参照して、特定対象部分を出力する特定対象判別の手段とを備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
記憶手段と、画像取得手段と、演算手段と、表示手段とを備える処理装置を用い、
前記画像取得手段から入力された画像情報から背景を除去し、背景以外の領域を表す背景除去データを生成する工程と、
入力された画像情報の背景以外の領域において、特定対象に関する輪郭の画素の色情報を、前記輪郭の内側にある画素の色情報に変換した色変換データを生成する工程と、
前記背景除去データ及び色変換データを記憶手段に記憶する工程と、
前記記憶手段に記憶された背景除去データから特定対象候補を選択し、前記色変換データを参照して、特定対象部分を前記表示手段に出力する特定対象判別の工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記画像情報は、画像のカラー画像情報又は輝度情報であることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記色変換データを生成する工程では、
前記背景以外の画像情報を表す背景除去データから複数の画素を含むフィールドを選択し、
フィールド内の画素の輝度値を生成し、
フィールド内の着目画素の輝度値をフィールド内の画素で最も低い輝度値に変換された色変換データを生成することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記画像情報は、外部記憶装置に記憶された情報、画像取得装置により取得された情報、又は通信装置から入力された情報の何れかであることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記色変換データを生成する工程では、
フィールド内の着目画素に対し、フィールド内の着目画素以外の画素である近傍画素を参照し、
前記着目画素の色情報が、近傍画素と着目画素の中で最も輝度値の低い画素の色情報に変換された低輝度色膨張輝度データを生成することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記色情報は、赤色成分、青色成分、赤色成分、明度、彩度、色相、輝度のうち少なくとも何れか１以上であることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１４】
更に、
前記背景除去データから罫線情報を抽出する工程と、
前記背景除去データから抽出した罫線情報を除去する工程と、
前記罫線情報が除去された背景除去データから特定対象候補を選択し、前記色変換データを参照して、特定対象部分を出力する特定対象判別の工程とを備えることを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１５】
画像処理をするためにコンピューターを、
画像取得手段から入力された画像情報から背景を除去し、背景以外の領域を表す背景除去データを生成する手段、
入力された画像情報の背景以外の領域において、特定対象に関する輪郭の画素の色情報を、前記輪郭の内側にある画素の色情報に変換した色変換データを生成する手段、
前記背景除去データ及び色変換データを記憶手段に記憶する手段、
前記記憶手段に記憶された背景除去データから特定対象候補を選択し、前記色変換データを参照して、特定対象部分を前記表示手段に出力する特定対象判別の手段、
として機能させるための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、例えば帳票などの文書を光学的文字読取装置（OCR:Optical Character Reader）、スキャナ、デジタルカメラなどで撮像し、生成された文書画像から記入文字、印影、マークなど特定対象を抽出する画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関や自治体では、OCR等のスキャナ装置を用いて、帳票などの文書処理業務の効率化を行っている。OCRの主な機能は、文書画像の生成、文書画像中の文字の抽出、文字認識である。生成される文書画像の種類として、２値画像、輝度画像、カラー画像がある。
【０００３】
２値画像を用いた処理は、データ量が少ないため、処理時間が少なくなる。しかし、2値画像処理では、帳票に予め印刷されているプレ印刷と呼ばれる罫線、桁線、ガイド文字、ハッチングと、手書き或いは後から印刷される記入文字が大きく重なる場合に、それらを区別することが難しい。そのため、文字の抽出結果にノイズが発生する場合や、抽出した文字の一部が欠けてしまう場合があり、文字認識を誤ってしまうという問題がある。
【０００４】
輝度画像を用いた処理は、白黒の濃淡画像処理である。輝度画像処理では、プレ印刷と記入文字の輝度値が異なることを利用してそれらを区別するため、プレ印刷と記入文字が重なっていた場合に、それらを区別することが２値画像処理に比べて容易になる。ただし、プレ印刷と記入文字の輝度値が近い場合には、それらの判別精度は低くなってしまう。
【０００５】
カラー画像を用いた処理では、プレ印刷と記入文字を色の違いにより区別することができるため、それらを区別することが輝度画像処理に比べて容易になる。カラー画像処理では、プレ印刷の色をドロップアウトすることで記入文字、印影、マークなどを抽出する。
【０００６】
その方法には、「特許文献３」のように帳票入力前に指定されたドロップアウト色をドロップアウトするものと、「特許文献１」や「特許文献２」のように入力された帳票内にある罫線のような特定の形状部分を抽出し、その抽出された部分の色と同じ色をドロップアウトするものがある。
【０００７】
【特許文献１】特開2003-196592
【特許文献２】特開2005-258683
【特許文献３】特開2006-134355
【特許文献４】特開2004-336106
【特許文献５】特開2005-18810
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前記カラー画像処理では、OCR、スキャナ、デジタルカメラから生成される画像に色ずれが発生することにより、記入文字や印影などの特定対象を正しく抽出できず、プレ印刷の一部が残ってしまったり、特定対象の一部が欠けてしまったりするという問題がある。
【０００９】
色ずれとは、センシングされる3原色の色成分、赤色成分となるＲ値、緑色成分となるＧ値及び青色成分となるＢ値のうち少なくとも１つの値の位置がずれることである。色ずれの発生要因としては、レンズの色収差、センサの配置位置、搬送速度等が挙げられる。特に、スタンド型スキャナやデジタルカメラなどの2次元ＣＣＤを用いたスキャナでは、色収差による色ずれが多く発生する。
【００１０】
色ずれにより、プレ印刷や記入文字などの特定対象の輪郭部分に、特定対象の本来の色とは異なる偽色が発生することになる。例えば、黒い文字の輪郭には、赤色と青色の偽色が発生する場合や、青色の罫線の輪郭に薄赤色の偽色が発生する場合等がある。そのため、色の情報によって、記入文字とプレ印刷などを区別するカラー画像処理に誤りが生じてしまう。
【００１１】
これに対し、「特許文献４」はレンズの色収差、「特許文献５」はセンサの配置位置による色ずれをなくすることを試みている。
【００１２】
しかしながら、ずれ量を計測し補正する方法を行ったとしても、画像から完全に色ずれをなくすことは困難である。また、より高精度な色ずれ補正は罫線時間が多くかかる問題も出てくる。
【００１３】
また、前記カラー画像処理や輝度画像処理では、画像中に色ぼけが発生した場合に、記入文字や印影などの特定対象を正しく抽出できず、プレ印刷の一部が残ってしまったり、文字の一部が欠けてしまったりするという問題がある。
【００１４】
色ぼけとは、罫線や記入文字の輪郭部分の色がぼやけて、薄い色が発生するものである。色ぼけにより、プレ印刷や記入文字の赤色成分、青色成分、赤色成分、明度、彩度、色相、輝度などの色情報の分散が大きくなるため、記入文字とプレ印刷とを区別することが難しくなる。
【００１５】
本発明はこれらの問題に鑑みてなされたものであり、色ずれや色ぼけを含む文書画像から、記入文字、印影、マークなどの特定対象を高精度に抽出する画像処理方法および画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上述の目的の達成のため、本発明は、帳票などの文書をスキャナやデジタルカメラで読取ったカラー画像或いは輝度画像から記入文字、印影、マークなどの特定対象を抽出する画像処理方法において、カラー画像或いは輝度画像から背景を除去し、背景以外の部分を表す背景除去データを生成する背景除去データ生成処理と、カラー画像或いは輝度画像中の前記背景以外部分において、背景以外部分の輪郭の色情報を背景以外部分の輪郭の内側にある画素の色情報に変換したデータを生成する輪郭色変換データ生成処理と、特定対象部分を抽出する特定対象抽出処理と、を有することを特徴とする。
【００１７】
また、前記輪郭色変換データ生成処理は、カラー画像或いは輝度原画像内の着目画素に対し、その近傍にある複数の画素である近傍画素を参照し、着目画素の赤色成分、青色成分、赤色成分、明度、彩度、色相、輝度などの色情報が、近傍画素と着目画素の中で最も輝度値の低い画素の色情報に変換された低輝度色膨張輝度データを生成することを特徴とする。
【００１８】
前記特定対象判別処理は、罫線抽出と、特定対象候補抽出と、罫線の色情報と特定対象の色情報の推定と特定対象の判別とを行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、色ずれや色ぼけがあるカラー画像或いは輝度画像であっても、プレ印刷、記入文字、印影、マーク等の特定対象を精度良く区別し、例えば記入文字のみを精度良く抽出することが可能となる。記入文字に限らず、印影やマークなど、文書画像内にある特定対象を精度良く抽出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明を適用した画像処理方法及び画像処理装置について、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００２１】
図２は、本発明の画像処理装置の一実施形態を表す図である。
【００２２】
これは、通信装置２０１と画像取得装置２０２と表示装置２０３と外部記憶装置２０４とメモリ２０５とＣＰＵ(Central Processing Unit)２０６とキーボードやマウスなどの入力装置２０７がＰＣＩバスなどの通信線で接続されている画像処理装置２０８である。
【００２３】
図１に示す特定対象抽出処理の構成を持つプログラムは、外部記憶装置２０４やメモリ２０５等の記憶装置に格納され、ＣＰＵ２０５によって実行される。
【００２４】
ＣＰＵに入力される文書のカラー画像や輝度画像は、スキャナ、ＯＣＲなどの画像取得装置202や通信装置201から入力されてもよく、外部記憶装置204に記憶されていてもよい。
【００２５】
特定対象抽出処理の結果は、表示装置203に出力される場合や通信装置201を経て外部に出力される場合や画像取得処理装置２０８内にある他のプログラムに用いられる場合などがある。他のプログラムの例として、文字認識を行うプログラムがある。
【００２６】
図２７は、画像取得装置202や通信装置201から入力される、或いは外部記憶装置204に記憶されているカラー画像を表示装置２０３上の表示ウインドウ２７０１に表示した例である。また、図２８は、特定対象抽出処理の結果を表示２０３上の表示ウインドウ２７０２に表示した例である。
【００２７】
図１は、本発明を適用した特定対象抽出処理プログラムの構成を表す図である。特定対象抽出処理プログラムは、画像取得モジュール１０１、背景除去データ生成モジュール１０２、輪郭色変換データ生成モジュール１０３、特定対象判別モジュール１０４及び制御モジュール１０５で構成されている。
【００２８】
画像取得モジュール１０１は、スキャナやＯＣＲ等により、紙文書等を画像化したカラー画像又は輝度画像を取得する画像取得処理をする。
【００２９】
背景除去データ生成モジュール１０２は、ＣＰＵ２０６に入力されたカラー画像或いは輝度画像から、背景除去データを生成する背景除去データ生成処理をする。
【００３０】
例えば、図３のような罫線３０１と桁線３０２とハッチング３０３のプレ印刷と記入文字３０４を含むカラー画像を取得した場合、背景除去データ生成モジュール１０２は、図４に示す罫線と桁線と記入文字部分を表すデータを生成する。
【００３１】
背景除去データ生成処理は、画像中の背景部分を除去し、罫線と桁線のプレ印刷部分と記入文字部分を抽出する処理である。これを実現するには様々な方法があるが、図６に示す方法をとる。
【００３２】
はじめに、輝度値データ生成処理６０１で、RGBの３原色(Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値)で表されるカラー画像から輝度で表される輝度画像を生成する。次に、ブロック分割処理６０２で、輝度画像を複数のブロックに分割する。最後に、2値化処理６０３で、ブロック毎にブロック内で輝度値が低い画素を黒、輝度値が高い画素を白にする2値データを生成する。これにより生成された2値データは、図４のように、黒い画素が背景以外の部分を示す、背景除去データである。
【００３３】
輪郭色変換データ生成モジュール１０３は、カラー画像６０４及び背景除去データ６０５が入力され、罫線と桁線と記入文字の輪郭の色を輪郭の内側部分の色に変換した輪郭色変換データ１３０３を生成する輪郭色変換データ生成処理をする。なお、カラー画像６０４は輝度画像であってもよい。
【００３４】
特定対象判別モジュール１０４は、ＣＰＵ２０６に入力された背景除去データ６０５について、輪郭色変換データ１３０３を参照して、図５に示す記入文字部分を表すデータを生成する特定対象の判定処理を行い、特定対象判別結果７０６を出力する。
【００３５】
ここで、図７を用いて従来の特定対象判別処理の説明をする。従来の特定対象判別処理では、背景除去データが入力されて、カラー画像を参照して、特定対象の判別結果を出力していた。
【００３６】
従来の特定対象判別処理を図７に示す。まず、罫線抽出処理７０１’において、罫線部分を抽出する。この処理では、背景除去データ内にある黒画素が長く直線的に連結する部分を抽出することによって罫線部分を抽出する。その結果は図８になる。
【００３７】
次に、罫線除去処理７０２’において、背景除去データから罫線部分を除去した罫線除去データを生成する。その結果は図９になる。
【００３８】
次に、特定対象候補抽出処理７０３’において、罫線除去データの中から、矩形の大きさや位置の情報を用いて、特定対象となる記入文字部分の候補となる記入文字部分候補を抽出する。その結果は図１０になる。
【００３９】
次に、罫線色と特定対象色の推定処理７０４’において、カラー画像６０４を参照することによって罫線部分の色情報である罫線部分色情報と記入文字候補部分の色情報である記入文字候補部分色情報を推定する。
【００４０】
次に、特定対象の判別処理７０５’において、罫線部分色情報と記入文字候補部分色情報を用いて、背景除去データ中の黒画素部分の各画素が、記入文字の画素であるかどうかを判別する。この処理は、背景除去データにある黒画素部分の各画素の位置において、カラー画像の色情報が罫線部分色情報に属するのか、それとも記入文字候補部分色情報に属するのかを判別する処理である。
【００４１】
具体的には、背景除去データ６０５にある黒画素部分の画素毎に次の処理を行う。背景除去データ６０５中のある黒画素位置(Xa,Xb)の処理では、カラー画像６０４の(Xa,Xb)にある色情報が、罫線色と特定対象色の推定処理７０４’で出力された罫線部分色情報と記入文字候補部分色情報のどちらに近いかを判定する。そして、(Xa,Xb)の色情報が罫線部分色情報に近ければ、(Xa,Xb)の位置は罫線部分であり、(Xa,Xb)の色情報が記入文字候補部分色情報に近ければ、(Xa,Xb)の位置は記入文字部分であると判定する。
【００４２】
このカラー画像６０４の色情報としては、ＲＧＢ３原色のR値、G値、B値を用いても良いし、それらを変換した色情報、例えば輝度値やHSV空間の色相、彩度、明度であっても良い。またそららの中から1つの値だけを用いても良いし、複数の値を用いても良い。また、判別方法には、教師データを用いる様々な判別アルゴリズムを使うことができる。例えば、ニューラルネットワーク、線形識別器、マハラノビス距離等を用いる。
【００４３】
次に、カラー画像６０４を参照して、特定対象の判定処理を行い、特定対象判別結果７０６’を出力することで、特定対象判別処理が終了する。
【００４４】
しかしながら、従来の特定対象判別処理の場合、入力されたカラー画像６０４に色ずれがあると、カラー画像６０４中の色情報もずれるので、罫線部分色情報と記入文字候補部分色情報のどちらに近いかという色情報に基づく判定自体がずれる虞があり、プレ印刷と記入文字を色情報で区別することができなくなるという問題があった。このため、従来方法で得られた特定対象判別結果では、本願発明の判別結果、例えば図５のような出力を得られないことがあった。
【００４５】
ここで、図１１は、色ずれのある画像（記入文字）の例である。図１１では、本来は黒色の記入文字の輪郭に青い偽色と赤い偽色が発生している。
【００４６】
また、図１２も色ずれのある画像（罫線）の例である。図１２では、本来は青色の罫線の輪郭に薄赤色の偽色が発生している。黒色の記入文字と青色の罫線を含む画像から色情報を用いて記入文字のみを抽出する場合を考える。
【００４７】
記入文字と罫線に色ずれがない場合には、従来の特定対象判別処理で記入文字のみを抽出することができる。しかし、図１１と図１２のように色ずれがある画像では、記入文字の輪郭と罫線の輪郭のどちらにも赤色成分が存在するため、罫線の輪郭部分がノイズとして発生する場合や文字の一部が欠けてしまうことがある。このように色ずれが発生している場合、プレ印刷と記入文字を色情報で区別することができなくなるという問題がある。
【００４８】
図１１、１２のような画像に対して、本発明を適用した画像処理装置では、輪郭色変換データ生成処理を行い、輪郭色変換データを参照して特定対象判別処理を行う。
【００４９】
上述した輪郭色変換データ生成モジュール１０３は、輪郭色変換データ生成処理をする。具体的には、カラー画像６０４中の背景以外部分において、背景以外部分の輪郭の色を、背景以外部分の輪郭の内側にある画素の色に変換したデータを生成させる。すなわち、カラー画像中の罫線と桁線と記入文字の輪郭の色情報を、その輪郭の内側部分の色情報に変換したデータを生成する。
【００５０】
図１３は、輪郭色変換データ生成処理の具体的な処理フローの例である。
【００５１】
輪郭色変換データ生成処理では、通信装置２０１や画像取得装置２０２や外部記憶装置２０４からメモリ２０５を介して、カラー画像６０４と背景除去データ６０５が入力される。
【００５２】
そして、近傍輝度値生成処理１３０１と低輝度色膨張処理１３０２において、カラー画像中の背景以外の領域にある画素が一つずつ選択され（選択された画素を着目画素と呼ぶ）、その着目画素の色情報が変換される。この２つの処理は、カラー画像中の背景以外の領域にあるすべての画素が処理されるまで繰り返される。
【００５３】
近傍輝度値生成処理１３０２では、着目画素の近傍を囲うフィールド内の画素（図１４の例では着目画素を中心とする３×３の範囲としたフィールド内の９画素）の輝度値をそれぞれ生成する。以下、フィールド内の着目画素以外の画素を近傍画素と証する。前記フィールドは、３×３に限られず、例えば２×２又は４×４であってもよい。また、着目画素は、フィールド内において中心に限定されず、フィールド内の何れかの位置に位置するようフィールドを設定して良い。
【００５４】
次に、低輝度色膨張処理１３０２では、着目画素の色情報（例えばR値とG値とB値）を、着目画素と近傍画素の中で最も輝度値が低い画素の色情報に変換する。これは、R値、G値、B値がずれてしまった輪郭部の色情報を、輪郭部の内側の色情報に変換することであり、擬似的に偽色を本来の色情報に変換する処理となる。
【００５５】
より具体的には、フィールド内の着目画素及び近傍画素の輝度値を算出し、最も低い輝度値を持つ画素を抽出し、着目画素の色情報を最も低い輝度値を持つ画素の色情報に変換する。もし、着目画素の輝度値が最も低い輝度値ならば、着目画素の色情報は、そのまま維持される。このようにして、カラー画像６０４中の罫線と桁線と記入文字の部分において、色情報が変換されたデータである輪郭色変換データ１３０３を生成する。
【００５６】
輪郭色変換データ生成処理によれば、例えば記入文字の場合、図１４に示すように、図１１に示される記入文字の輪郭部にある輝度の高い赤色と青色の偽色が、輪郭の内側にある輝度の低い黒色に変換される。
【００５７】
また、輪郭色変換データ生成処理によれば、例えば罫線の場合、図１５に示すように、図１２に示される罫線の輪郭部にある輝度の高い薄赤色の偽色が、本輪郭の内側にある輝度の低い青色に変換される。
【００５８】
図１６は、本実施例１における特定対象判別処理の具体的な処理フローの図である。
【００５９】
まず、背景除去データが入力され、罫線部分を抽出する罫線抽出処理７０１をする。
【００６０】
次に、背景除去データから罫線部分を除去した罫線除去データを生成する罫線除去処理７０２をする。
【００６１】
次に、罫線除去データの中から、矩形の大きさや位置の情報を用いて、特定対象となる記入文字部分の候補となる記入文字部分候補を抽出する特定対象候補抽出処理７０３をする。
【００６２】
次に、本発明の特定対象判別処理では、罫線色と特定対象色の推定処理１６０１と特定対象の判別処理１６０２において、輪郭色変換データ１３０３のＲＧＢ値を参照する。
【００６３】
背景色除去データの黒画素領域に相当する輪郭色変換データ１３０３の領域には、色ずれにより発生した偽色を持つ画素が少なくなっているため、特定対象色と罫線色の推定が精度良くなり、結果として、罫線と特定対象の判別の精度も向上する。
【００６４】
このように、本発明を適用した画像処理装置２０８では、罫線色と特定対象色の推定１６０１と特定対象の判別処理１６０２において、記入文字部を黒色として、罫線部を青色として扱うことができるため、記入文字部分を正しく判別することができる。
【００６５】
以上、画像処理装置208によれば、輪郭色変換処理後のＲＧＢ値を含む輪郭色変換データを参照しているので、色ずれを含むカラー画像から、特定対象となる記入文字を高精度に抽出することができる。また、この画像処理装置の出力である記入文字抽出結果を入力とする文字認識装置は、より高精度な認識結果を得ることができる。そして、記入文字を抽出することを例に用いたが、印影やマークを抽出する場合も同じように高精度な抽出が可能である。
【００６６】
次に、本発明の他の実施形態について説明する。
【実施例２】
【００６７】
図１７に示すように、特定対象判別部１０４において、罫線色の推定のみを用いて特定対象の判別を行う、特定対象抽出処理としてもよい。
【００６８】
図１７に示す処理は、罫線色の推定処理１７０１において、輪郭色変換データを参照し、罫線の色情報のみを推定する。次に、罫線色部分の除去処理１７０２において、罫線の色情報を用いて、背景除去データ６０５から罫線色部分を除去することによって、特定対象となる記入文字部分を判別する。
【実施例３】
【００６９】
図１８に示すように、（特定対象判別部１０４において、特定対象色の推定のみを用いて、特定対象判別処理を行う、特定対象抽出処理としてもよい。
【００７０】
図１８に示す処理は、特定対象色の推定処理１８０１において、輪郭色変換データ１３０３を参照し、特定対象候補の色情報のみを推定する。次に、特定対象色部分の抽出処理１７０２において、特定対象の色情報を用いて、背景除去データ６０５から特定対象となる記文字部分を抽出する。
【実施例４】
【００７１】
図１９に示すように、特定対象判別部１０４においてクラスタリングを用いて、特定対象判別処理を行う、特定対象抽出処理としてもよい。
【００７２】
図１９に示す処理は、罫線抽出の結果を用いずに、背景以外部分の色情報のみを用いて判別を行う。まずクラスタリング処理１９０１では、背景以外部分の輪郭色変換データ１３０３をクラスタリングする。クラスタリングには、ＲＧＢ３原色のR値、Ｇ値、Ｂ値を用いても良いし、それらを変換した色情報、例えば輝度値やHSV空間の色相、彩度、明度であっても良い。またそららの中から1つの値だけを用いても良いし、複数の値を用いても良い。クラスタリングの方法には、k-means法や領域拡張法や判別分析などの方法がある。
【００７３】
次に、特定対象のクラスタの選択処理１９０２において、クラスタリングにより得られた複数のクラスタの中から特定対象のクラスタを選択する。選択の方法には様々な方法があるが、例えば輝度値の高い値を持つクラスタを選択するなどの方法がある。
【００７４】
そして、特定対象クラスタ色部分の抽出１９０３において、背景除去データの黒画素部分の中から前記選択したクラスタの色情報を持つ画素を抽出することで、特定対象となる記入文字を抽出する。
【実施例５】
【００７５】
図１に示した特定対象抽出処理プログラムの構成に、更に、色ずれ補正モジュール２００１を加えた特定対象抽出処理としてもよい。
【００７６】
この特定対象抽出処理プログラムは、図２０に示すような構成となり、次に説明する処理以外は図１に示した実施例と同じ処理を行う。
【００７７】
色ずれ補正モジュール２００１は、色ずれ補正処理を実行する。色ずれ補正処理は、文書画像取得処理によって取得されたカラー画像６０４のＲ値、Ｇ値、Ｂ値をシフトさせる、或いは拡大縮小するなどによって、色のずれを軽減したデータである色ずれ補正データを生成する。
【００７８】
そして、図１に示した構成では、背景除去データ生成処理、輪郭色変換データ生成処理に入力されるデータはカラー画像６０４を用いていたのに対し、図２０の実施例では、背景除去データ生成処理、輪郭色変換データ生成処理に入力されるデータは色ずれ補正データとなる。これにより、色ずれのずれ量が多い画像においても、記入文字などの特定対象を精度良く抽出することが可能となる。
【実施例６】
【００７９】
図１に示した特定対象抽出処理プログラムの構成に、更に、指定色取得モジュール２１０１を加えた特定対象抽出処理としてもよい。
【００８０】
この特定対象抽出処理は、図２１に示すような構成となり、次に説明する処理以外は図１に示した実施例と同じ処理を行う。
【００８１】
指定色取得モジュールでは、指定色取得処理を行う。指定色取得処理は、抽出する特定対象として指定された色である指定抽出対象色情報２２０３を取得する。この指定抽出対象色情報は、ユーザが予めプログラムで指定しているものやキーボードやマウスなどの入力装置から入力されるものなどがある。そして、その色情報は、ＲＧＢのＲ値、Ｇ値、Ｂ値を用いても良いし、それらを変換した色情報、例えば輝度値やHSV空間の色相、彩度、明度であっても良い。またそららの中から1つの値だけを用いても良いし、複数の値を用いても良い。また、1つの色を示す値ものであってもよいし、色の値の範囲を示すものであっても良い。
【００８２】
そして、特定対象判別処理が図２２や図２３のように指定抽出対象色情報２２０３を入力に含む処理となる。
【００８３】
図２２は、図１６の特定対象判別処理において、指定抽出対象色情報２２０３と、罫線色と特定対象色の推定１６０１の結果を用いて、特定対象の判別２２０１を行う。
【００８４】
図２３は、図１９のクラスタリング１９０１を用いた特定対象判別処理において、指定抽出対象色情報２２０３を用いて特定対象のクラスタの特定２３０１を行う。
【００８５】
これまで説明してきた実施例は、色ずれの問題に対してだけでなく、色ぼけの問題に対しても有効である。図２４は、記入文字の輪郭部分が薄い色になっている色ぼけの例である。図２４の画像に対し、輪郭色変換データ生成処理を行うと図２５に示す輪郭色変換データ１３０３が生成される。輪郭色変換データ１３０３では、入力されるカラー画像６０４中のぼけて薄い色の部分が、濃い色に変換されている。これにより、色ぼけがある画像に対しても高精度に特定対象を抽出することが可能となる。
【００８６】
また、これまで説明してきた実施例は、カラー文書が入力された場合だけでなく、色ぼけが発生する輝度画像が入力された場合に対しても有効である。輝度画像が入力された場合は、図１の実施例において、輪郭色変換データ生成処理を図２６に示す処理とすることによって対応できる。
【００８７】
図２６は、輝度画像２６０４と背景除去データ６０５が入力され、輝度画像の低輝度色膨張処理２６０１の処理を、輝度画像２６０４中の背景以外の部分で１画素ずつ行っていく。そして、背景以外の部分、すなわち罫線と桁線と記入文字の部分において、輝度画像２６０４中の輝度値が変換されたデータである輪郭色変換データ１３０３を生成する。
【００８８】
輝度画像の低輝度色膨張処理２６０１では、着目画素と近傍画素の中で最も輝度値が低い画素の輝度値を着目画素の輝度値に変換する。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】特定対象抽出処理の構成を表す図。
【図２】画像処理装置を表す図。
【図３】カラー画像の例。
【図４】背景除去データ。
【図５】特定対象の判別結果。
【図６】背景除去データ生成処理の例を表す図。
【図７】従来の特定対象判別処理を表す図。
【図８】罫線抽出結果。
【図９】罫線除去結果。
【図１０】特定対象候補抽出結果。
【図１１】記入文字の色ずれの例。
【図１２】罫線の色ずれの例。
【図１３】輪郭色変換データ生成処理の例を表す図。
【図１４】図１１の画像の輪郭色変換データ生成処理を表す図。
【図１５】図１２の画像の輪郭色変換データ生成処理を表す図。
【図１６】特定対象判別処理を表す図。
【図１７】罫線色の推定のみを用いた特定対象判別処理を表す図。
【図１８】特定対象色の推定のみを用いた特定対象判別処理を表す図。
【図１９】クラスタリングを用いた特定対象判別処理を表す図。
【図２０】色ずれ補正を加えた特定対象抽出処理プログラムの構成を表す図。
【図２１】抽出対象色指定機能を備えた特定対象抽出処理プログラムの構成を表す図。
【図２２】指定抽出対象色を含む従特定対象判別処理プログラムを表す図。
【図２３】指定抽出対象色を含むクラスタリングを用いた特定対象判別処理を表す図。
【図２４】色ぼけの例を表す図。
【図２５】色ぼけのある画像に対する輪郭色変換データ生成処理の様子を表す図。
【図２６】輝度画像入力の輪郭色変換データ生成処理の例を表す図。
【図２７】カラー画像の表示例。
【図２８】特定対象の判別結果の表示例。
【符号の説明】
【００９０】
１０１…画像取得モジュール
１０２…背景除去データ生成モジュール
１０３…輪郭色変換データ生成モジュール
１０４…特定対象判別モジュール
１０５…制御モジュール。
【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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