(57)【要約】【課題】動体が写り込んでしまった場合のノイズ補正を行なう。【解決手段】画像処理部２では、原画像データ取得手段３は、非接触型イメージリーダ１により生成された画像データより、画素ずらし分の原画像データを得る。動体検出手段４は、この複数の原画像データを比較して、動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出するとともに、その原画像データを特定する。画像補正手段５は、動体検出手段４により動体が写り込んでいる原画像データが検出された場合、静止体のみの原画像データを用いて動体部分を除去するための補正処理を行ない、補正画像データを生成する。合成処理手段６は、静止体のみの原画像データおよび動体部分が除去された補正画像データを用いて画像合成を行ない、動体部分が除去された画像データを生成する。【選択図】        図１
2004235751.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数回のスキャンにより生成された原画像データを画像合成して所望の画像データを生成する帳票読取装置において、
前記原画像データを比較して前記原画像データに動体が写り込んでいるか否かを検出する動体検出手段と、
前記動体検出手段によって前記動体が検出されなかった原画像データを用いて、前記動体が検出された原画像データから前記動体部分を除去する補正を行なう画像補正手段と、
を具備することを特徴とする帳票読取装置。
【請求項２】
前記動体検出手段は、
任意の前記原画像データと他の前記原画像データの相違部分を抽出し、その相違率を算出する相違率算出手段と、
前記原画像データごとに算出された前記相違率を比較し、前記相違率が異なる前記原画像データが存在し、前記相違部分に相当する前記画像データが前記動体が写り込んだと想定される値である場合に、これを前記動体が写り込んだ原画像データと判定する判定手段と、
を有することを特徴とする請求項１記載の帳票読取装置。
【請求項３】
前記動体検出手段は、
前記スキャン時に撮像された画像から対象物を含む所定の画像領域を抽出する最適化処理によって切り出された最適化領域の大きさを算出する最適化領域算出手段と、
前記原画像データごとに算出された最適化領域の大きさを比較し、前記最適化領域の大きさが異なる前記原画像データが存在し、前記最適化領域が大きい場合に、これを前記動体が写り込んだ原画像データと判定する判定手段と、
を有することを特徴とする請求項１記載の帳票読取装置。
【請求項４】
前記画像補正手段は、
前記動体が検出されなかった原画像データと前記動体が検出された原画像データを比較して相違位置を検出し、前記原画像データにおける前記動体部分の位置を特定する位置特定手段と、
前記動体が検出された原画像データの前記動体部分に相当するデータに前記動体が検出されなかった原画像データの前記動体部分に相当するデータをコピーする動体除去手段と、
を有することを特徴とする請求項１記載の帳票読取装置。
【請求項５】
複数回のスキャンにより生成された原画像データを画像合成して所望の画像データを生成する帳票読取方法において、
非接触型イメージリーダが生成した複数の原画像データを取得し、
前記複数の原画像データを比較して動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出し、
前記動体が写り込んでいる原画像データを検出した場合には、前記動体が写り込んでいない他の原画像データを用いて前記動体が写り込んでいる原画像データから前記動体部分を除去する補正を施し、
前記補正が施された原画像データおよび前記動体が写り込んでいない原画像データを画像合成して前記動体によるノイズが除去された画像データを生成する手順を有することを特徴とする帳票読取方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は帳票読取装置および帳票読取方法に関し、特に複数回のスキャンにより生成された原画像データを画像合成して所望の画像データを生成する帳票読取装置および帳票読取方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、置き台の上に帳票を置いて光学的なイメージ情報として読み取る帳票読取装置が、帳票読み取り業務の効率化のため、金融機関等に導入されている。
【０００３】
このような帳票読取装置は、置き台に載置された帳票を含む２次元領域を撮像して画像データを生成する非接触型イメージリーダと、この画像データの画像処理を行なう画像処理部とを具備する。画像データを生成する非接触型イメージリーダには、２次元カラーＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）が用いられることが多い。帳票読み取りを行なう場合、画像データは６００万画素以上の画素数を有することが望ましいが、現状では大容量型ＣＣＤが特殊で高価であることから、一般に小型容量タイプＣＣＤを用いて「画素ずらし技術」によりイメージ情報を生成する手法が行なわれている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
「画素ずらし技術」では、非接触型イメージリーダは、１回目の画像データを取得してメモリに保持した後、ＣＣＤ素子を水平、垂直、あるいは斜め方向に移動させ、ＣＣＤ素子をずらした状態で２回目の画像データを取得してメモリに保持する。実際の移動距離は、２〜３マイクロメートルとほんのわずかである。このようにＣＣＤ素子をずらして画像データを取得する処理を数回繰り返すことにより、複数の低解像度画像データが得られる。この低解像度画像データを画像処理部で画像合成することにより、高解像度画像データが生成される。
【０００５】
画像処理部の処理について説明する。図１６は、画像処理部の処理手順を示している。図は、金融機関等で用いられる金額等の認識文字が赤枠内に記載される赤系帳票の処理を示している。画像処理部では、非接触型イメージリーダが生成した画像ずらし分の原画の読み取りを行なう（９０１）とともに、赤枠除去（赤ドロップアウト）処理のための赤色フィルターで読み取られた画像（Ｒ画像）の読み取りを行なう（９０２）。続いて、得られた画像データを合成処理し（９０３）、高解像度画像データを生成する。次に、この画像データの補正処理等を実行し（９０４）、表示等に用いるためのカラー画像出力（９０５）、表示あるいは印鑑照合等に用いられるモノクロ２値／多値画像出力（９０６）および文字認識等に用いられる赤ドロップアウト画像出力（９０７）の画像出力を行なう。
【０００６】
【非特許文献１】
竹村裕夫著，「ＣＣＤカメラ技術入門」，株式会社コロナ社，１９９７年１２月１５日，Ｐ．１０９−１１１
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の帳票読取装置には、非接触型イメージリーダによる複数回の読み取りの間に、動体が写り込んでしまった場合に、帳票（静止体）と動体とが混在したイメージ画像が構築されてしまうという問題がある。
【０００８】
上記の説明の帳票読取装置では、非接触型イメージリーダは、ＣＣＤ素子をずらしながら複数回撮影を繰り返し、複数の低解像度画像データを生成する。このため、複数回の撮影の間にオペレータの手や影等の動体が帳票（静止体）に写り込んでしまうことがある。ここで、動体とは、数回の撮影の何回かに写り込む撮影対象の帳票以外の物をいう。
【０００９】
例えば、このような帳票読取装置では、一般に、オペレータが置き台の上に帳票を置き、読み取りキーを操作することによって、非接触型イメージリーダによる複数回の読み取りが開始される。このため、読み取りキーを押下するタイミングによっては、帳票を置いたオペレータの手が写り込んでしまうことがある。非接触型イメージリーダにより９回撮影が行なわれるとすると、９回のうち、最初の１〜３回目に手（動体）が写り込んでしまうケースが発生する。
【００１０】
非接触型イメージリーダのスキャン中に動体が写り込むと、続く画像処理部において、動体が写り込んでいない画像データと、動体が写り込んでいる画像データとが画像合成され、静止体である帳票と動体とが混在したイメージ画像データが構築されるという問題が発生する。
【００１１】
例えば、図１６に示した赤系帳票の文字認識のため、認識文字枠等をドロップアウトさせるため、赤プレーン画像（Ｒ画像）を使用するが、ドロップアウト処理時に動体（手や影）と重なりドロップアウトカラー箇所が濃くなってしまい、その部分がドロップアウトしないことがある。ドロップアウトしなかった部分は、ノイズとして残ってしまう。このように動体の写り込みによるノイズが混在した画像データを文字認識させると、誤認識および認識リジェクトが頻発するようになる。この結果、読み取りエラーとして再度読み取りを行なわなければならず、オペレータ等による再度の操作処理、待ち時間の延長等の問題が発生し、帳票処理業務の効率が低下する。
【００１２】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、動体が写り込んでしまった場合のノイズ補正を行なう帳票読取装置および帳票読み取り方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、図１に示すような帳票読取装置が提供される。このような構成の帳票読取装置では、非接触型イメージリーダ１は、帳票を撮像して画素ずらし分の原画像データを生成する。画像処理部２では、動体検出手段４は、原画像データ取得手段３経由で取得した非接触型イメージリーダ１の生成した原画像データを比較して、原画像データに写り込んでいる動体を検出する。画像補正手段５は、動体検出手段４の動体検出結果に基づいて、動体が検出されなかった原画像データを用いて、動体が検出された原画像データから動体部分を除去する補正を行ない、補正画像データを出力する。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、非接触型イメージリーダが生成した複数の原画像データを取得して原画像データを比較し、動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出し、動体が写り込んでいる原画像データを検出した場合には、他の原画像データを用いて動体部分を除去する補正を施し、補正が施された原画像データおよび他の原画像データを画像合成して動体によるノイズが除去された画像データを生成する帳票読取方法が提供される。
【００１５】
このような帳票読取方法では、原画像データを比較して動体が写り込んでしまっている原画像データを検出し、その動体部分を除去する補正を行なう。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。まず、実施の形態に適用される発明の概念について説明し、その後、実施の形態の具体的な内容を説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施の形態に適用される発明の概念図である。
本発明に係る帳票読取装置は、画素ずらし技術により複数の画像データを生成する非接触型イメージリーダ１と、その画像データを処理して合成画像データを生成する画像処理部２とを有する。画像処理部２は、非接触型イメージリーダ１から原画像データを取得する原画像データ取得手段３、原画像データに動体が含まれるかどうかを検出する動体検出手段４、動体が検出された場合にその補正を行なう画像補正手段５および補正画像データを含む原画像データを画像合成する合成処理手段６とを具備する。
【００１８】
非接触型イメージリーダ１は、オペレータの読み取り指令とともに処理を開始し、対象領域の撮像を行なってこれをメモリに保存し、画素をずらして再び対象領域の撮像を行なってメモリに保存する処理を繰り返し、画素ずらし分の画像データを生成する。
【００１９】
画像処理部２の原画像データ取得手段３は、非接触型イメージリーダ１の生成した画素ずらし分の画像データを読み取り、必要に応じて最適化処理などの前処理を施した原画像データを生成した後、動体検出手段４へ送る。
【００２０】
動体検出手段４は、取得した原画像データを比較し、原画像データに動体が写りこんでいるか否かを検出する。全ての原画像データに動体が写り込んでいない場合には、取得された原画像データはほぼ同一でなる。一方、動体が写り込んでいる原画像データがある場合には、原画像データ間に特徴的な相違箇所が現れる。動体検出手段４は、この相違箇所を検出して動体が写り込んでいる原画像データがあるかどうかを検出するとともに、その原画像データを特定する。相違箇所の検出手法のいくつかについては、実施の形態で詳細に説明する。動体検出の有無および動体が検出された原画像データに関する情報と、全ての原画像データが画像補正手段５へ送られる。
【００２１】
画像補正手段５は、動体が検出されなかった原画像データを用いて、動体が検出された原画像データから動体部分を除去する補正処理を行なう。例えば、動体が検出された原画像データに、動体が写り込んでいない静止体のみの原画像データをコピーして用いる。あるいは、動体部分を特定し、特定された動体部分だけに静止体のみの原画像データの該当する部分をコピーするようにしてもよい。このようにして動体部分が除去された補正画像データおよび静止体のみの原画像データが合成処理手段６へ送られる。
【００２２】
合成処理手段６は、入力した動体部分が除去された補正画像データおよび静止体のみの原画像データの画像合成を行ない、動体部分が除去された画像データを生成する。
【００２３】
このような構成の帳票読取装置の動作および帳票読み取り方法について説明する。オペレータが帳票を置き台の上に置き、読み取り釦等を操作して読み取り指令を行なった時点で処理が開始される。
【００２４】
非接触型イメージリーダ１は、画素ずらしを行ないながら帳票を含む所定の２次元領域を複数回撮像し、画素ずらし分の画像データを生成する。
画像処理部２では、原画像データ取得手段３が画素ずらし分の画像データを取得し、前処理を行なう。例えば、非接触型イメージリーダ１の生成する画像データは、帳票を置く置き台全体を含む２次元領域のイメージデータであるので、読み取りに必要な帳票部分を切り出す最適化処理が行なわれる。最適化処理では、例えば、黒色に設定されている置き台と、明度の高い帳票との境界を検出し、境界を含む最適化領域の原画像データを抽出する。以下の説明では、特に断らない限り、原画像データとは、最適化された後のものを指すこととする。
【００２５】
図２は、最適化処理を行なった後の原画像を示した図である。原画像１００は、非接触型イメージリーダ１の撮像した画像から帳票１１０を含む画像領域が切り出されている。また、図３は、動体が写り込んだ画像について最適化処理を行なった後の原画像を示した図である。原画像１００ａは、帳票とともに写り込んだ動体１２０を含む画像領域が切り出されている。
【００２６】
原画像データ取得手段３は、画素ずらし分の原画像データについて最適化処理を行ない、最適化された原画像データを動体検出手段４へ出力する。図４は、最適化処理が施された後の画素ずらし分の原画像を示した図である。図の例では、９回の画素ずらしにより、原画像１（１０１）から原画像９（１０９）が取得されている。ここでは、原画像１（１０１）が最も新しく得られた画像（９回目のスキャン）で、原画像２（１０２）、原画像３（１０３）、原画像４（１０４）、原画像５（１０５）、原画像６（１０６）、原画像７（１０７）、原画像８（１０８）、原画像９（１０９）の順にスキャン順が古くなる。また、１回目のスキャンにより得られた原画像９（１０９）に動体が写り込んでいる。
【００２７】
続いて、動体検出手段４は、取得された複数の原画像データを比較して、動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出するとともに、その原画像データを特定する。図４の例では、動体が写り込んだ原画像９（１０９）と、その他の原画像とは、最適化領域の大きさ、階調など、種々の点で相違が生じるので、これらの相違に着目して原画像データを比較し、動体が写り込んでいるかどうかを判断する。画像補正手段５は、動体検出手段４により動体が写り込んでいる原画像データが検出された場合、静止体のみの原画像データを用いて動体部分を除去するための補正処理を行ない、補正画像データを生成する。図４の例では、動体が検出された原画像９（１０９）の動体部分を他の原画像を用いて除去する。次に、合成処理手段６は、静止体のみの原画像データおよび動体部分が除去された補正画像データを用いて画像合成を行ない、動体部分が除去された画像データを生成する。
【００２８】
このようにして生成された画像データは、動体に起因するノイズが除去されており、文字認識に用いた場合に誤認識あるいは認識リジェクトを回避することができる。また、読み取りエラーが発生しないため、再度の読み取りが不要となるなど、帳票処理業務の効率化が進む。
【００２９】
上記の説明では、動体検出手段４において動体が写り込んでいる原画像データを特定するとしたが、動体検出手段４では動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出し、画像補正手段５において動体が写り込んでいる原画像データを特定するとしてもよい。
【００３０】
次に、本発明が適用される実施の形態について説明する。図５は、本発明の実施の形態のハードウェア構成図である。図１と同じものには同じ番号を付し、説明は省略する。
【００３１】
帳票読取装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１２には、バス１６を介してキャプチャボード１１、メモリ１３、画像メモリ１４および補助記憶装置１５が接続されている。
【００３２】
キャプチャボード１１は、非接触型イメージリーダ１と接続し、非接触型イメージリーダ１の生成した画像データを取り込む。メモリ１３には、ＣＰＵ１２に実行させるプログラムの少なくとも一部、およびＣＰＵ１２による処理に必要な各種データが一時的に格納される。画像メモリ１４には、キャプチャボード１１を介して取得された画像データに基づく原画像データが保存される。また、補助記憶装置１５は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）やアプリケーションプログラムが格納される。
【００３３】
上記の説明のようなハードウェア構成によって、実施の形態の処理機能を実現することができる。以下、動体検出手法の異なる３つの実施の形態について順に説明する。
【００３４】
最初に、第１の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、動体の写り込んでいない静止体のみの原画像データと、動体が写り込んでいる原画像データの相違率を算出して動体検出を行なう。図６は、第１の実施の形態の帳票読取装置の構成図である。図１と同じものには同じ番号を付し、説明は省略する。
【００３５】
第１の実施の形態の帳票読取装置は、原画像データ取得手段３と、原画像データを２値化する２値化手段４１、原画像データの相違率を算出する相違率算出手段４２および動体検出を判定する判定手段４３を有する動体検出手段４と、相違箇所の位置を特定する位置特定手段５１および原画像データから動体部分を除去する動体除去手段５２を有する画像補正手段５と、合成処理手段６と、を具備する。
【００３６】
動体検出手段４について説明する。
２値化手段４１は、取得した画素ずらし分の原画像データ各々に対してスライス２値化処理を行なう。
【００３７】
相違率算出手段４２は、２値化された原画像データのうちの任意の原画像データをリファレンスとして、他の原画像データとの相違率を算出する。例えば、図４に示した原画像を用いる場合、原画像１（１０１）の２値化されたデータをリファレンスとし、残る原画像２（１０２）から原画像９（１０９）の画像との排他的論理和（ＸＯＲ）演算を行なって、原画像１（１０１）と他の原画像２（１０２）から原画像９（１０９）との相違箇所を抽出する。この相違部分の占める割合を相違率とし、原画像データごとの相違率を算出する。
【００３８】
判定手段４３は、原画像データごとの相違率を比較し、動体が写り込んでいる原画像データがあるかどうかを判定する。例えば、静止体のみの原画像データと動体が写り込んだ原画像データのＸＯＲ演算を行なうと、相違箇所（１として残る部分）の比率が多くなる。一方、静止体と静止体、動体が写り込んだ動体画像と動体画像をＸＯＲ演算すると相違率は小さくなる。このことから、原画像データごとの相違率が一定値ではない（ばらついている）場合には、動体が写り込んでいる原画像データがあると判断できる。さらに、動体が写り込んでいる原画像データは少ないと想定されるので、大多数の原画像データの相違率と異なる相違率であるものが、動体が写り込んでいる原画像データであると推定することができる。このようにして、動体が写り込んでいる原画像データを特定する。
【００３９】
このような動体検出手段４の動作を、図４に示した原画像データを用いた場合で説明する。図７は、第１の実施の形態における動体検出処理を示した図である。２値化手段４１によって２値化された原画像１（１０１ａ）をリファレンスとして、他の原画像データとＸＯＲ演算を行なって相違部分を算出する。ここでは、原画像９（１０９ａ）のみ動体が写り込んでいるため、原画像９（１０９ａ）とＸＯＲ演算を行なうと相違部分データ１４０が抽出される。他の原画像データとの演算では、明らかな相違がなく、相違率がほぼ一定であることから原画像９（１０９ａ）に動体が写り込んでいると判断される。
【００４０】
図６に戻って、画像補正手段５について説明する。
位置特定手段５１は、動体検出手段４によって特定された動体が写り込んだ原画像データと静止体のみの原画像データとを用いて、その相違部分、すなわち動体部分の位置を特定する。
【００４１】
動体除去手段５２は、動体が写り込んだ原画像データの相違位置（動体部分）に、静止体のみの原画像データの同一箇所のデータをコピーし、動体部分を除去する。
【００４２】
このような画像補正手段５の動作を、図４に示した原画像データを用いた場合で説明する。図８は、第１の実施の形態における画像補正処理を示した図である。図７と同じものには同じ番号を付し、説明は省略する。
【００４３】
前段の動体検出手段４により、原画像９（１０９ａ）に動体が写り込んでいることが特定されている。位置特定手段５１は、動体が写り込んだ原画像９（１０９ａ）と静止体のみの原画像データ、例えば原画像１（１０１ａ）とをＸＯＲ演算することにより相違位置（動体部分）を特定する。第１の実施の形態では、相違率算出手段４２において同様の演算が行なわれて相違部分データ１４０が算出されているため、これを用いることもできる。
【００４４】
静止体のみの原画像１（１０１ａ）と相違部分データ１４０とを用いて、相違部分に相当する原画像１（１０１ａ）のデータを抽出する。例えば、原画像１（１０１ａ）と相違部分データ１４０とをＡＮＤ演算して抽出する。一方、動体が写り込んでいる原画像９（１０９ａ）と相違部分データ１４０を用いて、原画像９（１０９ａ）から相違部分のデータを削除する。例えば、原画像９（１０９ａ）と相違部分データ１４０とのＸＯＲ演算を行なって相違部分のデータを削除する。こうして得られた２つの画像データを合成（ＯＲ演算）することにより、動体部分のデータが静止体のみの原画像データに入れ替わる。このようにして、動体部分が除去された補正原画像９（１０９ｂ）が生成される。この結果、静止体のみの原画像データと同等の原画像データを得ることができる。
【００４５】
なお、上記の説明では、相違位置を特定してその部分の画像データを静止体のみの画像データに置き換えるとしたが、静止体のみの原画像データを動体が写り込んだ原画像データに全て入れ替えるようにすることもできる。この場合、原画像９（１０９ａ）の原画像データは、全て原画像１（１０１ａ）の原画像データに置き換えられる。
【００４６】
以上のいずれかの方法を用いることにより、動体が写り込んだ原画像データから動体部分を除去する画像補正処理を実現することができる。これにより、全ての原画像データを合成した場合にノイズが残らなくなり、好適な画像データを得ることが可能となる。文字認識に用いる場合も、ドロップカラー部分がドロップアウトされ、文字認識に影響のない最適な画像データを得ることができる。
【００４７】
このような構成の帳票読取装置による帳票読取方法について説明する。図９は、第１の実施の形態の帳票読取方法における画像補正処理手順を示したフローチャートである。画素ずらし分の原画像データを取得して、処理が開始される。
［ステップＳ０１］  画素ずらし分の原画像データについてスライス２値化処理を行なって、２値化された原画像データを生成する。
［ステップＳ０２］  ステップＳ０２からステップＳ０５までのループ処理のため、原画像データを参照するポインタｎに１を設定する。
［ステップＳ０３］  リファレンスとして原画像１を選択し、原画像ｎと排他的論理和をとることによって相違部分を抽出し、相違率を算出する。
［ステップＳ０４］  ポインタを１進める。
［ステップＳ０５］  ポインタが全画像データ数を超えたかどうか判定し、超えていなければステップＳ０３に戻って次の原画像データの処理を行なう。超えていれば、次（ステップＳ０６）へ処理を進める。
［ステップＳ０６］  ステップＳ０７からステップＳ１２までのループ処理のため、原画像データを参照するポインタｎに１を設定する。
［ステップＳ０７］  他の原画像データと相違率を比較し、他の多くの原画像データの相違率と異なるかどうかを判断する。他の多くの原画像データと相違率が異なっていれば、ステップＳ０８、ほぼ同一であればステップＳ０９へ処理を進める。
［ステップＳ０８］  他と相違率が異なっているため、この原画像データは、「動体写り込みあり」と判定し、処理をステップＳ１０へ進める。
［ステップＳ０９］  他と相違率がほぼ一定であるため、この原画像データは、「動体写り込みなし」と判定し、処理をステップＳ１０へ進める。
［ステップＳ１０］  ポインタを１進める。
［ステップＳ１１］  ポインタが全画像データ数を超えたかどうか判定し、超えていなければステップＳ０７に戻って次の原画像データの処理を行なう。超えていれば、動体が写り込んだ原画像データの特定が終了したとして、次（ステップＳ１２）へ処理を進める。
［ステップＳ１２］  これまでの処理によって特定された動体が写り込んだ原画像データを静止体のみの原画像データを用いて補正する動体写り込み画像補正処理を行なう。
【００４８】
このように、原画像データに動体が写り込んだ場合に発生する原画像データ間の相違率の違いに基づいて動体が写り込んだ原画像データを特定し、その画像補正を行なうことにより、文字認識処理等に用いた場合、誤認識や認識リジェクトを未然に回避することが可能となる。また、動体が写り込んでしまった場合でもエラーにすることなく、処理を続行することができる。
【００４９】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、静止体のみの原画像データと、動体が写り込んでいる原画像データとは、最適化処理時に切り出される最適化領域が異なることを利用して動体検出を行なう。図１０は、第２の実施の形態の帳票読取装置の構成図である。図１、図６と同じものには同じ番号を付し、説明は省略する。
【００５０】
第２の実施の形態の帳票読取装置は、原画像データ取得手段３と、原画像データの最適化領域を算出する最適化領域算出手段４４および動体検出を判定する判定手段４５を有する動体検出手段４と、位置特定手段５１および動体除去手段５２を有する画像補正手段５と、合成処理手段６と、を具備する。
【００５１】
最適化領域算出手段４４は、原画像データごとに最適化処理によって切り出された最適化領域の大きさを算出する。最適化処理によって、帳票（静止体）のみの画像データでは帳票を含む領域が、動体が写り込んでいる画像データでは帳票と動体とを含む領域が切り出されている。大きさを比較するため、例えば、最適化領域の面積を算出する。
【００５２】
判定手段４５は、最適化領域の大きさを比較し、動体が写り込んでいるかどうかを判定する。帳票のみの場合の最適化領域よりも、動体が写り込んでいる場合の最適化領域の方が大きいと想定される。このことから、原画像データの最適化領域の大きさが一定値ではない場合には、動体が写り込んでいる原画像データがあると判断できる。さらに、最適化領域が大きい原画像データに動体が写り込んでいると判断できる。このようにして、動体が写り込んでいる原画像データを特定する。
【００５３】
このような動体検出手段４の動作を、図４に示した原画像データを用いた場合で説明する。図１１は、第２の実施の形態における動体検出処理を示した図である。最適化処理が行なわれた原画像１（１０１）は静止体のみが写っているが、原画像９（１０９）は静止体とともに動体が写り込んでいる。このため、原画像９（１０９）の最適化領域の最適化下端座標は、静止体のみの原画像１（１０１）の最適化下端座標と位置が異なる。これから、上端、左端、右端、下端から最適化領域の面積を算出し、面積を比較すると、静止体のみの原画像１（１０１）の面積と、動体が写り込んでいる原画像９（１０９）の面積では、大きな差が出る。一方、静止体のみの原画像は、原画像１（１０１）の最適化領域とほぼ同一の最適化領域であり、面積も同一と見なせる。このように、全ての原画像の最適化領域の面積が一定でない場合は、動体が写り込んでいる原画像があると判別できる。また、動体が写り込んでいる原画像の面積は大きいため、どの原画像に動体が写り込んでいるかを特定することができる。
【００５４】
このような構成の帳票読取装置による帳票読取方法について説明する。図１２は、第２の実施の形態の帳票読取方法における画像補正処理手順を示したフローチャートである。画素ずらし分の原画像データを取得して、処理が開始される。［ステップＳ２１］  画素ずらし分の原画像データについて、最適化領域の面積を算出する。
［ステップＳ２２］  ステップＳ２３からステップＳ２７までのループ処理のため、原画像データを参照するポインタｎに１を設定する。
［ステップＳ２３］  算出された原画像データの最適化領域の面積を比較し、他のものより大きいかどうかを判定する。大きい場合はステップＳ２４、ほぼ同一の場合はステップＳ２５へ処理を進める。
［ステップＳ２４］  面積が他より大きいため、この原画像データは、「動体写り込みあり」と判定し、処理をステップＳ２６へ進める。
［ステップＳ２５］  面積が他とほぼ同一であるため、この原画像データは、「動体写り込みなし」と判定し、処理をステップＳ２６へ進める。
［ステップＳ２６］  ポインタを１進める。
［ステップＳ２７］  ポインタが全画像データ数を超えたかどうか判定し、超えていなければステップＳ２３に戻って次の原画像データの処理を行なう。超えていれば、動体が写り込んだ原画像データの特定が終了したとして、次（ステップＳ２８）へ処理を進める。
［ステップＳ２８］  これまでの処理によって特定された動体が写り込んだ原画像データを静止体のみの原画像データを用いて補正する動体写り込み画像補正処理を行なう。この場合、前段において、動体が写り込んだ原画像データの動体部分の特定は行なわれていないため、第１の実施の形態に示したような相違位置特定処理を行なわなければならない。
【００５５】
このように、原画像データに動体が写り込んだ場合に発生する最適化領域の大きさの相違に基づいて動体が写り込んだ原画像データを特定し、その画像補正を行なうことにより、文字認識処理等に用いた場合、誤認識や認識リジェクトを未然に回避することが可能となる。また、動体が写り込んでしまった場合でもエラーにすることなく、処理を続行することができる。
【００５６】
最後に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、静止体のみの原画像データと、動体が写り込んでいる原画像データとは、画像の階調が異なることを利用して動体検出を行なう。図１３は、第３の実施の形態の帳票読取装置の構成図である。図１、図６と同じものには同じ番号を付し、説明は省略する。
【００５７】
第３の実施の形態の帳票読取装置は、原画像データ取得手段３と、原画像データの階調分布を算出する階調分布算出手段４６、階調分布よりしきい値を算出するしきい値算出手段４７および動体検出を判定する判定手段４８を有する動体検出手段４と、位置特定手段５１および動体除去手段５２を有する画像補正手段５と、合成処理手段６と、を具備する。
【００５８】
階調分布算出手段４６は、原画像データごとに、階調の分布状況を算出する。例えば、階調のヒストグラムを作成する。帳票（静止体）のみが写っている原画像と、動体が写り込んでいる原画像とは、その階調分布も異なるため、ヒストグラムの波形が相違する。
【００５９】
しきい値算出手段４７は、階調分布算出手段４６によって求められた階調分布に基づいて、原画像データを２値化する際のしきい値を算出する。静止体のみの原画像と、動体が写り込んでいる原画像とは、ヒストグラムの波形が相違するため、そこから得られるしきい値も同一にならない。
【００６０】
判定手段４８は、原画像データごとのしきい値を比較し、動体が写り込んだ原画像データがあるかどうかを判定する。静止体のみの原画像と、動体が写り込んでいる原画像のしきい値は、同一にならないため、全ての原画像データのしきい値がほぼ同一でない場合、動体が写り込んでいる原画像データがあると判断できる。また、動体が写り込んでいる場合、階調分布は、濃い方へシフトすると想定されるので、しきい値も濃い方へシフトする。よって、しきい値を比較し、他のものより、濃い方へシフトしているものがあれば、動体が写り込んでいる原画像データであると特定できる。
【００６１】
このような動体検出手段４の動作を、図４に示した原画像データを用いた場合で説明する。図１４は、第３の実施の形態における動体検出処理を示した図である。最適化処理が行なわれた原画像１（１０１）は静止体のみが写っているが、原画像９（１０９）は静止体とともに動体が写り込んでいる。このため、階調のヒストグラムを算出すると、原画像１（１０１）のヒストグラム１（１５１）に比べて、ヒストグラム９（１５９）は、濃い部分を表す右方向に多く分布することがわかる。当然、このヒストグラム１（１５１）とヒストグラム９（１５９）より算出されるしきい値は、原画像１（１０１）より原画像９（１０９）の方が濃い方へシフトした値となる。
【００６２】
このように、全ての原画像について求めたしきい値が一定でない場合は、動体が写り込んでいる原画像があると判別できる。また、動体が写り込んでいる原画像のしきい値は濃い方にシフトした値となるため、どの原画像に動体が写り込んでいるかを特定することができる。
【００６３】
このような構成の帳票読取装置による帳票読取方法について説明する。図１５は、第３の実施の形態の帳票読取方法における画像補正処理手順を示したフローチャートである。画素ずらし分の原画像データを取得して、処理が開始される。
［ステップＳ３１］  画素ずらし分の原画像データについて、ヒストグラムを算出する。
［ステップＳ３２］  ヒストグラムに基づいて、画素ずらし分の原画像データについて２値化する場合のしきい値を算出する。
［ステップＳ３３］  ステップＳ３４からステップＳ３８までのループ処理のため、原画像データを参照するポインタｎに１を設定する。
［ステップＳ３４］  算出された原画像データのしきい値を比較し、他のものより濃い方に値がずれているかどうかを判定する。しきい値が濃い方にずれている場合はステップＳ３５、ほぼ同一の場合はステップＳ３６へ処理を進める。
［ステップＳ３５］  しきい値が濃い方にずれているため、この原画像データは、「動体写り込みあり」と判定し、処理をステップＳ３７へ進める。
［ステップＳ３６］  しきい値がずれていないため、この原画像データは、「動体写り込みなし」と判定し、処理をステップＳ３７へ進める。
［ステップＳ３７］  ポインタを１進める。
［ステップＳ３８］  ポインタが全画像データ数を超えたかどうか判定し、超えていなければステップＳ３４に戻って次の原画像データの処理を行なう。超えていれば、動体が写り込んだ原画像データの特定が終了したとして、次（ステップＳ３９）へ処理を進める。
［ステップＳ３９］  これまでの処理によって特定された動体が写り込んだ原画像データを静止体のみの原画像データを用いて補正する動体写り込み画像補正処理を行なう。この場合、前段において、動体が写り込んだ原画像データの動体部分の特定は行なわれていないため、第１の実施の形態に示したような相違位置特定処理を行なわなければならない。
【００６４】
このように、原画像データに動体が写り込んだ場合に発生する階調分布領域の相違に基づいて動体が写り込んだ原画像データを特定し、その画像補正を行なうことにより、文字認識処理等に用いた場合、誤認識や認識リジェクトを未然に回避することが可能となる。また、動体が写り込んでしまった場合でもエラーにすることなく、処理を続行することができる。
【００６５】
また、上記の説明では、原画像データを用いて動体検出および動体部分の画像補正を行なった後に画像合成するとしたが、原画像データを画像合成した後に、原画に分割して同様の動体検出および動体部分の画像補正を行なうとすることもできる。
【００６６】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、帳票読取装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）などがある。
【００６７】
プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００６８】
プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００６９】
（付記１）  複数回のスキャンにより生成された原画像データを画像合成して所望の画像データを生成する帳票読取装置において、
前記原画像データを比較して前記原画像データに動体が写り込んでいるか否かを検出する動体検出手段と、
前記動体検出手段によって前記動体が検出されなかった原画像データを用いて、前記動体が検出された原画像データから前記動体部分を除去する補正を行なう画像補正手段と、
を具備することを特徴とする帳票読取装置。
【００７０】
（付記２）  前記動体検出手段は、
任意の前記原画像データと他の前記原画像データの相違部分を抽出し、その相違率を算出する相違率算出手段と、
前記原画像データごとに算出された前記相違率を比較し、前記相違率が異なる前記原画像データが存在し、前記相違部分に相当する前記画像データが前記動体が写り込んだと想定される値である場合に、これを前記動体が写り込んだ原画像データと判定する判定手段と、
を有することを特徴とする付記１記載の帳票読取装置。
【００７１】
（付記３）  前記動体検出手段は、
前記スキャン時に撮像された画像から対象物を含む所定の画像領域を抽出する最適化処理によって切り出された最適化領域の大きさを算出する最適化領域算出手段と、
前記原画像データごとに算出された最適化領域の大きさを比較し、前記最適化領域の大きさが異なる前記原画像データが存在し、前記最適化領域が大きい場合に、これを前記動体が写り込んだ原画像データと判定する判定手段と、
を有することを特徴とする付記１記載の帳票読取装置。
【００７２】
（付記４）  前記最適化領域算出手段は、前記最適化により切り出された前記原画像データの面積を算出し、
前記判定手段は、前記原画像データごとの面積を比較することを特徴とする付記３記載の帳票読取装置。
【００７３】
（付記５）  前記動体検出手段は、
前記原画像データごとの階調の分布状況を算出する階調分布算出手段と、
前記原画像データごとに算出された前記階調の分布状況を比較し、前記階調の分布状況が異なる前記原画像データが存在し、前記動体が写り込んだと想定される方向に前記階調の分布状況がシフトしている場合に、これを前記動体が写り込んだ原画像データと判定する判定手段と、
を有することを特徴とする付記１記載の帳票読取装置。
【００７４】
（付記６）  前記判定手段は、前記階調分布状況を用いて前記原画像データを２値化する際のしきい値を算出し、前記しきい値を比較して判定を行なうことを特徴とする付記５記載の帳票読取装置。
【００７５】
（付記７）  前記画像補正手段は、
前記動体が検出されなかった原画像データと前記動体が検出された原画像データを比較して相違位置を検出し、前記原画像データにおける前記動体部分の位置を特定する位置特定手段と、
前記動体が検出された原画像データの前記動体部分に相当するデータに前記動体が検出されなかった原画像データの前記動体部分に相当するデータをコピーする動体除去手段と、
を有することを特徴とする付記１記載の帳票読取装置。
【００７６】
（付記８）  前記画像補正手段は、前記動体が検出された原画像データに前記動体が検出されなかった原画像データをコピーすることを特徴とする付記１記載の帳票読取装置。
【００７７】
（付記９）  複数回のスキャンにより生成された原画像データを画像合成して所望の画像データを生成する帳票読取方法において、
非接触型イメージリーダが生成した複数の原画像データを取得し、
前記複数の原画像データを比較して動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出し、
前記動体が写り込んでいる原画像データを検出した場合には、前記動体が写り込んでいない他の原画像データを用いて前記動体が写り込んでいる原画像データから前記動体部分を除去する補正を施し、
前記補正が施された原画像データおよび前記動体が写り込んでいない原画像データを画像合成して前記動体によるノイズが除去された画像データを生成する手順を有することを特徴とする帳票読取方法。
【００７８】
（付記１０）  コンピュータによって複数回のスキャンにより生成された原画像データを画像合成して所望の画像データを生成するためのプログラムであって、
コンピュータに、
非接触型イメージリーダが生成した複数の原画像データを取得し、
前記複数の原画像データを比較して動体が写り込んでいる原画像データの有無を検出し、
前記動体が写り込んでいる原画像データを検出した場合には、前記動体が写り込んでいない他の原画像データを用いて前記動体が写り込んでいる原画像データから前記動体部分を除去する補正を施し、
前記補正が施された原画像データおよび前記動体が写り込んでいない原画像データを画像合成して前記動体によるノイズが除去された画像データを生成する手順を実行させることを特徴とするプログラム。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の帳票読取装置では、取得された複数の原画像データを比較して写り込んだ動体（手や影など）の有無を検出するとともに、動体が検出されなかった原画像データを用いて動体が写り込んだ原画像データから動体部分を除去する補正を行なう。
【００８０】
このように、スキャン中に動体が写り込んでしまった場合であっても、他の原画像データを用いて動体部分を除去する補正を行なうことができる。ノイズ補正された画像データを用いることにより、文字認識処理等に用いた場合、誤認識や認識リジェクトを未然に回避することが可能となる。また、動体が写り込んでしまった場合でもエラーにすることなく、処理を続行することができる。この結果、帳票処理業務の効率を上げることが可能となる。
【００８１】
また、本発明の帳票読取方法では、原画像データを比較して動体が写り込んでいないかどうかを検出し、動体が写り込んでいる原画像データを検出した場合には、他の原画像データを用いて動体部分を除去する補正を行なう。
【００８２】
このように、スキャン中に動体が写り込んでしまった原画像データを検出し、その動体部分を除去する補正を行なうため、文字認識処理等に用いた場合、誤認識や認識リジェクトを未然に回避することが可能となる。また、動体の写り込みによる読み取りエラーを発生させることなく、処理を続行させることができる。この結果、帳票処理業務の効率を上げることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に適用される発明の概念図である。
【図２】最適化処理を行なった後の原画像を示した図である。
【図３】動体が写り込んだ画像について最適化処理を行なった後の原画像を示した図である。
【図４】最適化処理が施された後の画素ずらし分の原画像を示した図である。
【図５】本発明の実施の形態のハードウェア構成図である。
【図６】第１の実施の形態の帳票読取装置の構成図である。
【図７】第１の実施の形態における動体検出処理を示した図である。
【図８】第１の実施の形態における画像補正処理を示した図である。
【図９】第１の実施の形態の帳票読取方法における画像補正処理手順を示したフローチャートである。
【図１０】第２の実施の形態の帳票読取装置の構成図である。
【図１１】第２の実施の形態における動体検出処理を示した図である。
【図１２】第２の実施の形態の帳票読取方法における画像補正処理手順を示したフローチャートである。
【図１３】第３の実施の形態の帳票読取装置の構成図である。
【図１４】第３の実施の形態における動体検出処理を示した図である。
【図１５】第３の実施の形態の帳票読取方法における画像補正処理手順を示したフローチャートである。
【図１６】画像処理部の処理手順を示している。
【符号の説明】
１  非接触型イメージリーダ
２  画像処理部
３  原画像データ取得手段
４  動体検出手段
５  画像補正手段
６  合成処理手段
４１  ２値化手段
４２  相違率算出手段
４３  判定手段
４４  最適化領域算出手段
４５  判定手段
４６  階調分布算出手段
４７  しきい値算出手段
４８  判定手段
５１  位置特定手段
５２  動体除去手段
【図１】
2004235751.tif 000003
【図２】
2004235751.tif 000004
【図３】
2004235751.tif 000005
【図４】
2004235751.tif 000006
【図５】
2004235751.tif 000007
【図６】
2004235751.tif 000008
【図７】
2004235751.tif 000009
【図８】
2004235751.tif 000010
【図９】
2004235751.tif 000011
【図１０】
2004235751.tif 000012
【図１１】
2004235751.tif 000013
【図１２】
2004235751.tif 000014
【図１３】
2004235751.tif 000015
【図１４】
2004235751.tif 000016
【図１５】
2004235751.tif 000017
【図１６】
2004235751.tif 000018