(57)【要約】【課題】画像中に含まれる連続パターンを抽出して処理対象画像と参照画像の画像の位置合わせを正確に行え位置合わせの補正式を正確に求めることができ、文字認識の精度向上が期待できること。【解決手段】連続パターン抽出手段１０５は、処理対象画像と参照画像とに共通する帳票等の画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する。同一連続パターン抽出手段１０６は、前記連続パターン抽出手段により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する。補正式算出手段１０７は、同一連続パターン抽出手段１０６により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する。文字切出手段１０８は、補正式に基づき帳票上から文字を切り出し、文字認識手段１０９で文字認識する。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像と参照画像とに共通する画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する連続パターン抽出手段と、
前記連続パターン抽出手段により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する同一連続パターン抽出手段と、
前記同一連続パターン抽出手段により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する補正式算出手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記連続パターン抽出手段は、
前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記連続パターン抽出手段は、
予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記位置吟味手段は、
前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記連続パターン抽出手段は、
抽出対象のパターンの候補パターンを抽出する候補パターン抽出手段と、
前記候補パターン抽出手段により抽出された候補パターンのうち予め定めた条件に適さないものを除外する除外手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記除外手段は、
前記候補パターンの形状を吟味し除外する形状吟味手段を備えたことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記除外手段は、
候補パターンの色情報を吟味し除外することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記除外手段は、
候補パターンの明度情報を吟味し除外することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記除外手段は、
前記処理対象画像と参照画像がともに二値画像の場合には、候補パターンの黒画素比を吟味し除外することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記除外手段は、
前記候補パターンの存在位置の回帰直線を求める回帰直線吟味手段を備えたことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記回帰直線吟味手段は、
前記候補パターンの重心を算出し、前記回帰直線を求めることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記回帰直線吟味手段は、
前記候補パターンの端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値を算出することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記回帰直線吟味手段は、
前記回帰直線から候補パターンまでの距離を算出する距離算出手段と、
算出した距離が所定値より大きいパターンを除外するパターン除外手段と、
再び回帰直線を求める再算出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記パターン除外手段は、
前記パターンを除外した結果、再び回帰直線を算出するための候補パターンの数が所定値を下回った場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記パターン除外手段は、
前記距離の所定値を画像の解像度に応じて変化させることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記回帰直線吟味手段は、
回帰直線の傾きが所定の範囲外となった場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記連続パターン抽出手段は、
抽出されたパターンの間の画素を吟味し、画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素数または比率が所定の範囲外である場合は、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記連続パターン抽出手段は、
抽出されたパターン数を吟味し、該パターン数が所定の範囲外である場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記連続パターン抽出手段は、
抽出されたパターンの形状のばらつきを求める形状ばらつき吟味手段と、
前記形状ばらつき吟味手段によりばらつきが大きいと判断された場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記形状ばらつき吟味手段は、
前記パターンの幅の分散値を算出することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記形状ばらつき吟味手段は、
前記パターンの高さの分散値を算出することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記形状ばらつき吟味手段は、
前記パターンの縦横比の分散値を算出することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記形状ばらつき吟味手段は、
前記パターンの面積の分散値を算出することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
【請求項２４】
前記同一連続パターン抽出手段は、
前記処理対象画像と前記参照画像の対応度を算出する手段と、
前記算出された対応度が高い場合には、対応したパターンの相互の位置関係を求める前記補正式算出手段に対し前記同一形状の複数のパターンの情報を出力する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項２５】
前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数を吟味する連結成分数差吟味手段を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項２６】
前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲を吟味する連結成分存在範囲差吟味手段を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項２７】
前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線とを算出する回帰直線算出手段と、
前記両者の回帰直線の傾きを吟味する連結成分回帰直線吟味手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項２８】
前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報を求める画素色情報算出手段と、
前記両者の画素色の色差を吟味する画素比差吟味手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項２９】
前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報を求める明度算出手段と、
前記両者の明度の明度差を吟味する明度差吟味手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項３０】
前記参照画像および前記処理対象画像が二値画像の場合、前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比を求める連結成分黒画素比算出手段と、
前記両者の黒画素比の差を吟味する連結成分黒画素比差吟味手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項３１】
前記対応度を算出する手段は、
前記参照画像および前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲同士を対応させ、位置合わせのための補正値を算出する位置補正値算出手段と、
前記算出された補正値を用いて、参照画像の同一形状のパターン毎に最も近い、処理対象画像の同一形状のパターンを一つ選択して対応関係を作成する最近傍連結成分探索手段と、
前記作成された対応関係を持つパターン同士の存在位置の差を求める距離吟味手段と、
を備えたことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項３２】
前記距離吟味手段は、
前記存在位置の差の平均値を求めることを特徴とする請求項３１に記載の画像処理装置。
【請求項３３】
前記距離吟味手段は、
前記存在位置の差が所定範囲外の場合には、対応するパターン情報は処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報からは除外する除外手段を備えたことを特徴とする請求項３１に記載の画像処理装置。
【請求項３４】
前記補正値の算出に用いることのできる同一形状の複数のパターンの数が所定値以下になったかどうか吟味する連結成分数吟味手段と、
前記連結成分数吟味の結果、同一形状の複数のパターンの数が所定値以下の場合には、前記算出に用いることのできる同一形状の複数のパターン全てを処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報から除外する除外手段と、
を備えたことを特徴とする請求項３１に記載の画像処理装置。
【請求項３５】
前記補正式算出手段は、
同一形状の複数のパターンの重心座標を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３６】
前記補正式算出手段は、
同一形状の複数のパターンの画像の縁から遠い側の座標を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３７】
処理対象画像と参照画像とに共通する画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する連続パターン抽出工程と、
前記連続パターン抽出工程により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する同一連続パターン抽出工程と、
前記同一連続パターン抽出工程により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する補正式算出工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３８】
前記連続パターン抽出工程は、
前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味工程を含むことを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項３９】
前記連続パターン抽出工程は、
予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味工程を含むことを特徴とする請求項３７または３８に記載の画像処理方法。
【請求項４０】
前記位置吟味工程は、
前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とすることを特徴とする請求項３９に記載の画像処理方法。
【請求項４１】
前記連続パターン抽出工程は、
抽出対象のパターンの候補パターンを抽出する候補パターン抽出工程と、
前記候補パターン抽出工程により抽出された候補パターンのうち予め定めた条件に適さないものを除外する除外工程と、
を含むことを特徴とする請求項３７〜４０のいずれか一つに記載の画像処理方法。
【請求項４２】
前記除外工程は、
前記候補パターンの形状を吟味し除外する形状吟味工程を含むことを特徴とする請求項４１に記載の画像処理方法。
【請求項４３】
前記除外工程は、
候補パターンの色情報を吟味し除外することを特徴とする請求項４１に記載の画像処理方法。
【請求項４４】
前記除外工程は、
候補パターンの明度情報を吟味し除外することを特徴とする請求項４１に記載の画像処理方法。
【請求項４５】
前記除外工程は、
前記処理対象画像と参照画像がともに二値画像の場合には、候補パターンの黒画素比を吟味し除外することを特徴とする請求項４１に記載の画像処理方法。
【請求項４６】
前記除外工程は、
前記候補パターンの存在位置の回帰直線を求める回帰直線吟味工程を含むことを特徴とする請求項４１に記載の画像処理方法。
【請求項４７】
前記回帰直線吟味工程は、
前記候補パターンの重心を算出し、前記回帰直線を求めることを特徴とする請求項４６に記載の画像処理方法。
【請求項４８】
前記回帰直線吟味工程は、
前記候補パターンの端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値を算出することを特徴とする請求項４６に記載の画像処理方法。
【請求項４９】
前記回帰直線吟味工程は、
前記回帰直線から候補パターンまでの距離を算出する距離算出工程と、
算出した距離が所定値より大きいパターンを除外するパターン除外工程と、
再び回帰直線を求める再算出工程と、
を含むことを特徴とする請求項４６に記載の画像処理方法。
【請求項５０】
前記パターン除外工程は、
前記パターンを除外した結果、再び回帰直線を算出するための候補パターンの数が所定値を下回った場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項４９に記載の画像処理方法。
【請求項５１】
前記パターン除外工程は、
前記距離の所定値を画像の解像度に応じて変化させることを特徴とする請求項４９に記載の画像処理方法。
【請求項５２】
前記回帰直線吟味工程は、
回帰直線の傾きが所定の範囲外となった場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項４６に記載の画像処理方法。
【請求項５３】
前記連続パターン抽出工程は、
抽出されたパターンの間の画素を吟味し、画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素数または比率が所定の範囲外である場合は、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項５４】
前記連続パターン抽出工程は、
抽出されたパターン数を吟味し、該パターン数が所定の範囲外である場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項５５】
前記連続パターン抽出工程は、
抽出されたパターンの形状のばらつきを求める形状ばらつき吟味工程と、
前記形状ばらつき吟味工程によりばらつきが大きいと判断された場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項５６】
前記形状ばらつき吟味工程は、
前記パターンの幅の分散値を算出することを特徴とする請求項５５に記載の画像処理方法。
【請求項５７】
前記形状ばらつき吟味工程は、
前記パターンの高さの分散値を算出することを特徴とする請求項５５に記載の画像処理方法。
【請求項５８】
前記形状ばらつき吟味工程は、
前記パターンの縦横比の分散値を算出することを特徴とする請求項５５に記載の画像処理方法。
【請求項５９】
前記形状ばらつき吟味工程は、
前記パターンの面積の分散値を算出することを特徴とする請求項５５に記載の画像処理方法。
【請求項６０】
前記同一連続パターン抽出工程は、
前記処理対象画像と前記参照画像の対応度を算出する工程と、
前記算出された対応度が高い場合には、対応したパターンの相互の位置関係を求める前記補正式算出工程に対し前記同一形状の複数のパターンの情報を出力する工程と、
を含むことを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項６１】
前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数を吟味する連結成分数差吟味工程を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６２】
前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲を吟味する連結成分存在範囲差吟味工程を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６３】
前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線とを算出する回帰直線算出工程と、
前記両者の回帰直線の傾きを吟味する連結成分回帰直線吟味工程と、
を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６４】
前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報を求める画素色情報算出工程と、
前記両者の画素色の色差を吟味する画素比差吟味工程と、
を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６５】
前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報を求める明度算出工程と、
前記両者の明度の明度差を吟味する明度差吟味工程と、
を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６６】
前記参照画像および前記処理対象画像が二値画像の場合、前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比を求める連結成分黒画素比算出工程と、
前記両者の黒画素比の差を吟味する連結成分黒画素比差吟味工程と、
を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６７】
前記対応度を算出する工程は、
前記参照画像および前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲同士を対応させ、位置合わせのための補正値を算出する位置補正値算出工程と、
前記算出された補正値を用いて、参照画像の同一形状のパターン毎に最も近い、処理対象画像の同一形状のパターンを一つ選択して対応関係を作成する最近傍連結成分探索工程と、
前記作成された対応関係を持つパターン同士の存在位置の差を求める距離吟味工程と、
を含むことを特徴とする請求項６０に記載の画像処理方法。
【請求項６８】
前記距離吟味工程は、
前記存在位置の差の平均値を求めることを特徴とする請求項６７に記載の画像処理方法。
【請求項６９】
前記距離吟味工程は、
前記存在位置の差が所定範囲外の場合には、対応するパターン情報は処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報からは除外する除外工程を含むことを特徴とする請求項６７に記載の画像処理方法。
【請求項７０】
前記補正値の算出に用いることのできる同一形状の複数のパターンの数が所定値以下になったかどうか吟味する連結成分数吟味工程と、
前記連結成分数吟味の結果、同一形状の複数のパターンの数が所定値以下の場合には、前記算出に用いることのできる同一形状の複数のパターン全てを処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報から除外する除外工程と、
を含むことを特徴とする請求項６７に記載の画像処理方法。
【請求項７１】
前記補正式算出工程は、
同一形状の複数のパターンの重心座標を用いることを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項７２】
前記補正式算出工程は、
同一形状の複数のパターンの画像の縁から遠い側の座標を用いることを特徴とする請求項３７に記載の画像処理方法。
【請求項７３】
前記請求項３７〜７２のいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実現させるプログラム。
【請求項７４】
前記請求項７３に記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力された定型帳票画像を認識する帳票認識システム等に適用される画像処理装置に関し、より詳しくは、定型帳票における画像間の位置合わせを行う画像処理装置、画像処理方法、及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
定型帳票を画像処理により認識する帳票認識システムでは、２枚以上の同種の画像の位置合わせを行うことが重要となる場合がある。例えば、フォーマットの決まった定型帳票に記入された文字を、画像化してから切り出し、文字認識処理を行う場合においては、文字画像の切り出し処理に先立って、基準として予め用意された画像（参照画像）と位置合わせする必要がある。
【０００３】
このような画像の位置合わせに関する従来技術としては、特開平７−１９２０８７号公報に開示されているような罫線を用いる方法がある。この技術は、罫線と読み取り対象領域の位置情報を予めメモリに格納しておき、次に処理しようとする帳票画像を入力し、この入力画像からも罫線を抽出する。そして、抽出した罫線と予め格納された罫線の位置情報を比較し、その相対位置の変動から入力画像における読み取り対象領域を求めるものである。しかし、特開平７−１９２０８７号公報の技術では罫線がない帳票に対して位置合わせを行うことはできないという問題が生じる。
【０００４】
これを解決すべく、特開平１０−２０８０４０号公報に開示された技術では、帳票画像上にある文字などのパターンを用いて位置合わせを行う。まず、基準となる帳票画像（参照画像）から文字などのパターンを予め抽出しておく。次に処理対象帳票画像を入力し、入力された画像から文字などのパターンを抽出する。これら２枚の画像から別々に抽出されたパターン同士を比較し、形状が似ているもの同士を選び出す。そして、これらパターンの位置関係から、処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式を算出する。上記構成によれば、認識対象領域において処理対象画像上での位置を知りたい場合には、補正式を参照画像上における認識対象領域の座標値に適用すればよく、位置が正確にわかることで文字の切り出しが正確に行えるようになる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平１０−２０８０４０号公報に開示された技術では、文字などのパターン同士の同一／非同一を正しく判定することが必須となる。したがって、仮に異なる文字同士を「対応する」と誤って認識した場合には、この誤った情報に基づいて補正式を求めることになり、補正式の推定精度が大幅に低下することになった。
【０００６】
そのため、異なった文字同士が近傍にある場合には、取り違えの可能性が高いので、このような文字同士は補正式の算出のための情報として用ることができない。図１１は帳票の一例を示す図である。この図に示すような帳票の場合、「Ａ」や「□」、あるいは左端に並ぶ横棒（連続パターン）Ｐは、近傍に同じ形の文字や図形が存在するので、これらは補正式算出のためには使えない。近傍に同一形状のない文字は「解答用紙」「氏名」などがあり、これで補正式を求めることもできるが、画像の上部に集中している。狭い範囲からの情報だけで求めた補正式は、画像全体から求めた補正式に比べ、精度が低下する傾向がある。この例では、画像の下部の精度が低下する可能性が高い。
【０００７】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、画像中に含まれる連続パターンを抽出して処理対象画像と参照画像の画像の位置合わせを正確に行え位置合わせの補正式を正確に求めることができ、文字認識の精度向上が期待できる画像処理装置、画像処理方法、及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る画像処理装置は、処理対象画像と参照画像とに共通する画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する連続パターン抽出手段と、前記連続パターン抽出手段により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する同一連続パターン抽出手段と、前記同一連続パターン抽出手段により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する補正式算出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
この請求項１の発明によれば、処理対象画像から連続パターンを抽出することにより、画像の位置合わせの精度を向上させることができ、位置合わせの補正式を正確に求めることができるようになる。これにより、定型帳票等の文字認識時に文字の切り出しを正確に行え文字認識精度の向上が期待できるようになる。
【００１０】
また、請求項２の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味手段を備えたことを特徴とする。
【００１１】
この請求項２の発明によれば、背景と異なる画素の連結成分によって簡単に連続パターンを抽出できるようになる。
【００１２】
また、請求項３の発明に係る画像処理装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味手段を備えたことを特徴とする。
【００１３】
この請求項３の発明によれば、探索領域を設定することにより、処理効率及び精度の向上を図ることができる。
【００１４】
また、請求項４の発明に係る画像処理装置は、請求項３に記載の発明において、前記位置吟味手段は、前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とすることを特徴とする。
【００１５】
この請求項４の発明によれば、画像内から連続パターンを抽出できるようになる。
【００１６】
また、請求項５の発明に係る画像処理装置は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出対象のパターンの候補パターンを抽出する候補パターン抽出手段と、前記候補パターン抽出手段により抽出された候補パターンのうち予め定めた条件に適さないものを除外する除外手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
この請求項５の発明によれば、条件に適さないものを除外することによって、円滑かつ適切な処理が行え、位置合わせ精度の向上が図れるようになる。
【００１８】
また、請求項６の発明に係る画像処理装置は、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、前記候補パターンの形状を吟味し除外する形状吟味手段を備えたことを特徴とする。
【００１９】
この請求項６の発明によれば、形状に基づき異なる形状のものを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００２０】
また、請求項７の発明に係る画像処理装置は、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、候補パターンの色情報を吟味し除外することを特徴とする。
【００２１】
この請求項７の発明によれば、色情報に基づき異なる色の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００２２】
また、請求項８の発明に係る画像処理装置は、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、候補パターンの明度情報を吟味し除外することを特徴とする。
【００２３】
この請求項８の発明によれば、明度に基づき異なる明度の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００２４】
また、請求項９の発明に係る画像処理装置は、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、前記処理対象画像と参照画像がともに二値画像の場合には、候補パターンの黒画素比を吟味し除外することを特徴とする。
【００２５】
この請求項９の発明によれば、白黒画素の二値画像に対して黒画素比に基づき候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００２６】
また、請求項１０の発明に係る画像処理装置は、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、前記候補パターンの存在位置の回帰直線を求める回帰直線吟味手段を含むことを特徴とする。
【００２７】
この請求項１０の発明によれば、回帰直線を用いることにより連続パターンを簡単に抽出できるようになる。
【００２８】
また、請求項１１の発明に係る画像処理装置は、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、前記候補パターンの重心を算出し、前記回帰直線を求めることを特徴とする。
【００２９】
この請求項１１の発明によれば、重心を用いて回帰直線を正確に求めることができるようになる。
【００３０】
また、請求項１２の発明に係る画像処理装置は、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、前記候補パターンの端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値を算出することを特徴とする。
【００３１】
この請求項１２の発明によれば、スキャナ等を用いて撮像した処理対象画像が傾き、連続パターンの一部が切れた画像となった場合であっても、連続パターン本来の回帰直線の傾きを得ることができるようになる。
【００３２】
また、請求項１３の発明に係る画像処理装置は、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、前記回帰直線から候補パターンまでの距離を算出する距離算出手段と、算出した距離が所定値より大きいパターンを除外するパターン除外手段と、再び回帰直線を求める再算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００３３】
この請求項１３の発明によれば、回帰直線と候補パターンまでの距離に基づき、候補パターンのうち距離が大きいとされた候補パターンを除去して回帰直線の算出精度を向上できるようになる。
【００３４】
また、請求項１４の発明に係る画像処理装置は、請求項１３に記載の発明において、前記パターン除外手段は、前記パターンを除外した結果、再び回帰直線を算出するための候補パターンの数が所定値を下回った場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【００３５】
この請求項１４の発明によれば、候補パターンの数が所定値以上の場合に回帰直線を求めるため、算出した回帰直線の精度向上を図れるようになる。
【００３６】
また、請求項１５の発明に係る画像処理装置は、請求項１３に記載の発明において、前記パターン除外手段は、前記距離の所定値を画像の解像度に応じて変化させることを特徴とする。
【００３７】
この請求項１５の発明によれば、解像度に関係なく安定して連続パターンを抽出できるようになる。
【００３８】
また、請求項１６の発明に係る画像処理装置は、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、回帰直線の傾きが所定の範囲外となった場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【００３９】
この請求項１６の発明によれば、回帰直線が異常な傾きとなった場合等に連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【００４０】
また、請求項１７の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出されたパターンの間の画素を吟味し、画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素数または比率が所定の範囲外である場合は、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【００４１】
この請求項１７の発明によれば、画素と背景色の比率が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【００４２】
また、請求項１８の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出されたパターン数を吟味し、該パターン数が所定の範囲外である場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【００４３】
この請求項１８の発明によれば、抽出されたパターン数が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【００４４】
また、請求項１９の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出されたパターンの形状のばらつきを求める形状ばらつき吟味手段と、前記形状ばらつき吟味手段によりばらつきが大きいと判断された場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【００４５】
この請求項１９の発明によれば、パターンの形状のばらつきが大きい場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【００４６】
また、請求項２０の発明に係る画像処理装置は、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの幅の分散値を算出することを特徴とする。
【００４７】
この請求項２０の発明によれば、連続するパターンをばらつきを幅の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【００４８】
また、請求項２１の発明に係る画像処理装置は、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの高さの分散値を算出することを特徴とする。
【００４９】
この請求項２１の発明によれば、連続するパターンを高さの分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【００５０】
また、請求項２２の発明に係る画像処理装置は、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの縦横比の分散値を算出することを特徴とする。
【００５１】
この請求項２２の発明によれば、連続するパターンを縦横比の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【００５２】
また、請求項２３の発明に係る画像処理装置は、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの面積の分散値を算出することを特徴とする。
【００５３】
この請求項２３の発明によれば、連続するパターンを面積の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【００５４】
また、請求項２４の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記同一連続パターン抽出手段は、前記処理対象画像と前記参照画像の対応度を算出する手段と、前記算出された対応度が高い場合には、対応したパターンの相互の位置関係を求める前記補正式算出手段に対し前記同一形状の複数のパターンの情報を出力する手段とを備えたことを特徴とする。
【００５５】
この請求項２４の発明によれば、処理対象画像と参照画像の対応度が高いときに同一形状の複数のパターンの情報に基づき補正式を算出するため、正確な補正式を得ることができるようになる。
【００５６】
また、請求項２５の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数を吟味する連結成分数差吟味手段を備えたことを特徴とする。
【００５７】
この請求項２５の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの数の一致に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００５８】
また、請求項２６の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲を吟味する連結成分存在範囲差吟味手段を備えたことを特徴とする。
【００５９】
この請求項２６の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの存在範囲に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００６０】
また、請求項２７の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線とを算出する回帰直線算出手段と、前記両者の回帰直線の傾きを吟味する連結成分回帰直線吟味手段とを備えたことを特徴とする。
【００６１】
この請求項２７の発明によれば、処理対象画像と参照画像の回帰直線の傾きの差から、連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００６２】
また、請求項２８の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報を求める画素色情報算出手段と、前記両者の画素色の色差を吟味する画素比差吟味手段とを備えたことを特徴とする。
【００６３】
この請求項２８の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの色差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００６４】
また、請求項２９の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報を求める明度算出手段と、前記両者の明度の明度差を吟味する明度差吟味手段とを備えたことを特徴とする。
【００６５】
この請求項２９の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの明度差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００６６】
また、請求項３０の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記参照画像および前記処理対象画像が二値画像の場合、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比を求める連結成分黒画素比算出手段と、前記両者の黒画素比の差を吟味する連結成分黒画素比差吟味手段とを備えたことを特徴とする。
【００６７】
この請求項３０の発明によれば、処理対象画像から抽出されたパターンが二値画像の場合、処理対象画像と参照画像の黒画素比の差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００６８】
また、請求項３１の発明に係る画像処理装置は、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像および前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲同士を対応させ、位置合わせのための補正値を算出する位置補正値算出手段と、前記算出された補正値を用いて、参照画像の同一形状のパターン毎に最も近い、処理対象画像の同一形状のパターンを一つ選択して対応関係を作成する最近傍連結成分探索手段と、前記作成された対応関係を持つパターン同士の存在位置の差を求める距離吟味手段とを備えたことを特徴とする。
【００６９】
この請求項３１の発明によれば、算出された補正値を用いて個々の参照画像の連結成分に対応する処理対象画像の連結成分で最も近い位置にあるものを推定でき、連結成分について距離を用いた吟味によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【００７０】
また、請求項３２の発明に係る画像処理装置は、請求項３１に記載の発明において、前記距離吟味手段は、前記存在位置の差の平均値を求めることを特徴とする。
【００７１】
この請求項３２の発明によれば、距離吟味に距離の平均値を用いて定量的に連続パターンであるか否かを簡単かつ効率よく判断できるようになる。
【００７２】
また、請求項３３の発明に係る画像処理装置は、請求項３１に記載の発明において、前記距離吟味手段は、前記存在位置の差が所定範囲外の場合には、対応するパターン情報は処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報からは除外する除外手段を備えたことを特徴とする。
【００７３】
この請求項３３の発明によれば、位置合わせ時に用いる補正式の算出を存在位置の差に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるようになる。
【００７４】
また、請求項３４の発明に係る画像処理装置は、請求項３１に記載の発明において、前記補正値の算出に用いることのできる同一形状の複数のパターンの数が所定値以下になったかどうか吟味する連結成分数吟味手段と、前記連結成分数吟味の結果、同一形状の複数のパターンの数が所定値以下の場合には、前記算出に用いることのできる同一形状の複数のパターン全てを処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報から除外する除外手段とを備えたことを特徴とする。
【００７５】
この請求項３４の発明によれば、位置合わせ時に用いる補正式の算出を連続パターンとされたパターン数に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるようになる。
【００７６】
また、請求項３５の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記補正式算出手段は、同一形状の複数のパターンの重心座標を用いることを特徴とする。
【００７７】
この請求項３５の発明によれば、重心座標を用いることにより、ノイズの重畳があっても正確に補正式を算出できるようになる。
【００７８】
また、請求項３６の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記補正式算出手段は、同一形状の複数のパターンの画像の縁から遠い側の座標を用いることを特徴とする。
【００７９】
この請求項３６の発明によれば、画像の縁から遠い側の座標を用いることにより、スキャナ撮像等で連続パターンが撮像範囲からはみ出した場合であっても、正確に補正式を算出できるようになる。
【００８０】
また、請求項３７の発明に係る画像処理方法は、処理対象画像と参照画像とに共通する画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する連続パターン抽出工程と、前記連続パターン抽出工程により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する同一連続パターン抽出工程と、前記同一連続パターン抽出工程により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する補正式算出工程とを含むことを特徴とする。
【００８１】
この請求項３７の発明によれば、処理対象画像から連続パターンを抽出することにより、画像の位置合わせの精度を向上させることができ、位置合わせの補正式を正確に求めることができるようになる。これにより、定型帳票等の文字認識時に文字の切り出しを正確に行え文字認識精度の向上が期待できるようになる。
【００８２】
また、請求項３８の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味工程を含むことを特徴とする。
【００８３】
この請求項３８の発明によれば、背景と異なる画素の連結成分によって簡単に連続パターンを抽出できるようになる。
【００８４】
また、請求項３９の発明に係る画像処理方法は、請求項３７または３８に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味工程を含むことを特徴とする。
【００８５】
この請求項３９の発明によれば、探索領域を設定することにより、処理効率及び精度の向上を図ることができる。
【００８６】
また、請求項４０の発明に係る画像処理方法は、請求項３９に記載の発明において、前記位置吟味工程は、前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とすることを特徴とする。
【００８７】
この請求項４０の発明によれば、画像内から連続パターンを抽出できるようになる。
【００８８】
また、請求項４１の発明に係る画像処理方法は、請求項３７〜４０のいずれか一つに記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出対象のパターンの候補パターンを抽出する候補パターン抽出工程と、前記候補パターン抽出工程により抽出された候補パターンのうち予め定めた条件に適さないものを除外する除外工程とを含むことを特徴とする。
【００８９】
この請求項４１の発明によれば、条件に適さないものを除外することによって、円滑かつ適切な処理が行え、位置合わせ精度の向上が図れるようになる。
【００９０】
また、請求項４２の発明に係る画像処理方法は、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、前記候補パターンの形状を吟味し除外する形状吟味工程を含むことを特徴とする。
【００９１】
この請求項４２の発明によれば、形状に基づき異なる形状のものを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００９２】
また、請求項４３の発明に係る画像処理方法は、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、候補パターンの色情報を吟味し除外することを特徴とする。
【００９３】
この請求項４３の発明によれば、色情報に基づき異なる色の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００９４】
また、請求項４４の発明に係る画像処理方法は、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、候補パターンの明度情報を吟味し除外することを特徴とする。
【００９５】
この請求項４４の発明によれば、明度に基づき異なる明度の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００９６】
また、請求項４５の発明に係る画像処理方法は、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、前記処理対象画像と参照画像がともに二値画像の場合には、候補パターンの黒画素比を吟味し除外することを特徴とする。
【００９７】
この請求項４５の発明によれば、白黒画素の二値画像に対して黒画素比に基づき候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるようになる。
【００９８】
また、請求項４６の発明に係る画像処理方法は、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、前記候補パターンの存在位置の回帰直線を求める回帰直線吟味工程を含むことを特徴とする。
【００９９】
この請求項４６の発明によれば、回帰直線を用いることにより連続パターンを簡単に抽出できるようになる。
【０１００】
また、請求項４７の発明に係る画像処理方法は、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、前記候補パターンの重心を算出し、前記回帰直線を求めることを特徴とする。
【０１０１】
この請求項４７の発明によれば、重心を用いて回帰直線を正確に求めることができるようになる。
【０１０２】
また、請求項４８の発明に係る画像処理方法は、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、前記候補パターンの端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値を算出することを特徴とする。
【０１０３】
この請求項４８の発明によれば、スキャナ等を用いて撮像した処理対象画像が傾き、連続パターンの一部が切れた画像となった場合であっても、連続パターン本来の回帰直線の傾きを得ることができるようになる。
【０１０４】
また、請求項４９の発明に係る画像処理方法は、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、前記回帰直線から候補パターンまでの距離を算出する距離算出工程と、算出した距離が所定値より大きいパターンを除外するパターン除外工程と、再び回帰直線を求める再算出工程とを含むことを特徴とする。
【０１０５】
この請求項４９の発明によれば、回帰直線と候補パターンまでの距離に基づき、候補パターンのうち距離が大きいとされた候補パターンを除去して回帰直線の算出精度を向上できるようになる。
【０１０６】
また、請求項５０の発明に係る画像処理方法は、請求項４９に記載の発明において、前記パターン除外工程は、前記パターンを除外した結果、再び回帰直線を算出するための候補パターンの数が所定値を下回った場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【０１０７】
この請求項５０の発明によれば、候補パターンの数が所定値以上の場合に回帰直線を求めるため、算出した回帰直線の精度向上を図れるようになる。
【０１０８】
また、請求項５１の発明に係る画像処理方法は、請求項４９に記載の発明において、前記パターン除外工程は、前記距離の所定値を画像の解像度に応じて変化させることを特徴とする。
【０１０９】
この請求項５１の発明によれば、解像度に関係なく安定して連続パターンを抽出できるようになる。
【０１１０】
また、請求項５２の発明に係る画像処理方法は、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、回帰直線の傾きが所定の範囲外となった場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【０１１１】
この請求項５２の発明によれば、回帰直線が異常な傾きとなった場合等に連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【０１１２】
また、請求項５３の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出されたパターンの間の画素を吟味し、画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素数または比率が所定の範囲外である場合は、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【０１１３】
この請求項５３の発明によれば、画素と背景色の比率が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【０１１４】
また、請求項５４の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出されたパターン数を吟味し、該パターン数が所定の範囲外である場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【０１１５】
この請求項５４の発明によれば、抽出されたパターン数が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【０１１６】
また、請求項５５の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出されたパターンの形状のばらつきを求める形状ばらつき吟味工程と、前記形状ばらつき吟味工程によりばらつきが大きいと判断された場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止することを特徴とする。
【０１１７】
この請求項５５の発明によれば、パターンの形状のばらつきが大きい場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるようになる。
【０１１８】
また、請求項５６の発明に係る画像処理方法は、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの幅の分散値を算出することを特徴とする。
【０１１９】
この請求項５６の発明によれば、連続するパターンのばらつきを幅の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【０１２０】
また、請求項５７の発明に係る画像処理方法は、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの高さの分散値を算出することを特徴とする。
【０１２１】
この請求項５７の発明によれば、連続するパターンを高さの分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【０１２２】
また、請求項５８の発明に係る画像処理方法は、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの縦横比の分散値を算出することを特徴とする。
【０１２３】
この請求項５８の発明によれば、連続するパターンを縦横比の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【０１２４】
また、請求項５９の発明に係る画像処理方法は、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの面積の分散値を算出することを特徴とする。
【０１２５】
この請求項５９の発明によれば、連続するパターンを面積の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるようになる。
【０１２６】
また、請求項６０の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記同一連続パターン抽出工程は、前記処理対象画像と前記参照画像の対応度を算出する工程と、前記算出された対応度が高い場合には、対応したパターンの相互の位置関係を求める前記補正式算出工程に対し前記同一形状の複数のパターンの情報を出力する工程とを含むことを特徴とする。
【０１２７】
この請求項６０の発明によれば、処理対象画像と参照画像の対応度が高いときに同一形状の複数のパターンの情報に基づき補正式を算出するため、正確な補正式を得ることができるようになる。
【０１２８】
また、請求項６１の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数を吟味する連結成分数差吟味工程を含むことを特徴とする。
【０１２９】
この請求項６１の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの数の一致に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１３０】
また、請求項６２の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲を吟味する連結成分存在範囲差吟味工程を含むことを特徴とする。
【０１３１】
この請求項６２の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの存在範囲に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１３２】
また、請求項６３の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線とを算出する回帰直線算出工程と、前記両者の回帰直線の傾きを吟味する連結成分回帰直線吟味工程とを含むことを特徴とする。
【０１３３】
この請求項６３の発明によれば、処理対象画像と参照画像の回帰直線の傾きの差から、連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１３４】
また、請求項６４の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報を求める画素色情報算出工程と、前記両者の画素色の色差を吟味する画素比差吟味工程とを含むことを特徴とする。
【０１３５】
この請求項６４の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの色差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１３６】
また、請求項６５の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報を求める明度算出工程と、前記両者の明度の明度差を吟味する明度差吟味工程とを含むことを特徴とする。
【０１３７】
この請求項６５の発明によれば、処理対象画像と参照画像のパターンの明度差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１３８】
また、請求項６６の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記参照画像および前記処理対象画像が二値画像の場合、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比を求める連結成分黒画素比算出工程と、前記両者の黒画素比の差を吟味する連結成分黒画素比差吟味工程とを含むことを特徴とする。
【０１３９】
この請求項６６の発明によれば、処理対象画像から抽出されたパターンが二値画像の場合、処理対象画像と参照画像の黒画素比の差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１４０】
また、請求項６７の発明に係る画像処理方法は、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像および前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲同士を対応させ、位置合わせのための補正値を算出する位置補正値算出工程と、前記算出された補正値を用いて、参照画像の同一形状のパターン毎に最も近い、処理対象画像の同一形状のパターンを一つ選択して対応関係を作成する最近傍連結成分探索工程と、前記作成された対応関係を持つパターン同士の存在位置の差を求める距離吟味工程とを含むことを特徴とする。
【０１４１】
この請求項６７の発明によれば、算出された補正値を用いて個々の参照画像の連結成分に対応する処理対象画像の連結成分で最も近い位置にあるものを推定でき、連結成分について距離を用いた吟味によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるようになる。
【０１４２】
また、請求項６８の発明に係る画像処理方法は、請求項６７に記載の発明において、前記距離吟味工程は、前記存在位置の差の平均値を求めることを特徴とする。
【０１４３】
この請求項６８の発明によれば、距離吟味に距離の平均値を用いて定量的に連続パターンであるか否かを簡単かつ効率よく判断できるようになる。
【０１４４】
また、請求項６９の発明に係る画像処理方法は、請求項６７に記載の発明において、前記距離吟味工程は、前記存在位置の差が所定範囲外の場合には、対応するパターン情報は処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報からは除外する除外工程を含むことを特徴とする。
【０１４５】
この請求項６９の発明によれば、位置合わせ時に用いる補正式の算出を存在位置の差に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるようになる。
【０１４６】
また、請求項７０の発明に係る画像処理方法は、請求項６７に記載の発明において、前記補正値の算出に用いることのできる同一形状の複数のパターンの数が所定値以下になったかどうか吟味する連結成分数吟味工程と、前記連結成分数吟味の結果、同一形状の複数のパターンの数が所定値以下の場合には、前記算出に用いることのできる同一形状の複数のパターン全てを処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報から除外する除外工程とを含むことを特徴とする。
【０１４７】
この請求項７０の発明によれば、位置合わせ時に用いる補正式の算出を連続パターンとされたパターン数に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるようになる。
【０１４８】
また、請求項７１の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記補正式算出工程は、同一形状の複数のパターンの重心座標を用いることを特徴とする。
【０１４９】
この請求項７１の発明によれば、重心座標を用いることにより、ノイズの重畳があっても正確に補正式を算出できるようになる。
【０１５０】
また、請求項７２の発明に係る画像処理方法は、請求項３７に記載の発明において、前記補正式算出工程は、同一形状の複数のパターンの画像の縁から遠い側の座標を用いることを特徴とする。
【０１５１】
この請求項７２の発明によれば、画像の縁から遠い側の座標を用いることにより、スキャナ撮像等で連続パターンが撮像範囲からはみ出した場合であっても、正確に補正式を算出できるようになる。
【０１５２】
また、請求項７３の発明に係るプログラムは、前記請求項３７〜７２のいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実現させることを特徴とする。
【０１５３】
また、請求項７４の発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、請求項７３に記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【０１５４】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像処理装置、画像処理方法及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【０１５５】
（実施の形態１）
本実施の形態１は、この発明の画像処理装置を定型帳票の文字認識システムに適用した構成である。図１は実施の形態１の構成を示すブロック図、図２は処理手順を示すフローチャートである。画像処理装置は、パターン抽出手段１０１，処理対象画像格納手段１０２，参照画像格納手段１０３，同一パターン抽出手段１０４，連続パターン抽出手段１０５，同一連続パターン抽出手段１０６，補正式算出手段１０７，文字切出手段１０８，文字認識手段１０９を備えてなる。パターン抽出手段１０１は、処理対象画像格納手段１０２から処理対象の画像を読み出し、参照画像格納手段１０３から参照画像を読み出す。連続パターン抽出手段１０５についても同様に読み出す。
【０１５６】
図２は実施の形態１によるパターン抽出に係る処理手順を示すフローチャートである。まず、パターン抽出手段１０１で、処理対象画像と参照画像から文字などのパターンを抽出する（ステップＳ２０１）。パターン抽出法としては、二値画像であれば黒連結成分の抽出を行う。また、カラー画像であれば背景と異なる色を持つ画素の連結成分を求め、濃淡画像であれば背景と明度の異なる画素の連結成分を用いて行う。
【０１５７】
次に、同一パターン抽出手段１０４で各画像から抽出されたパターンのうちで、同一であるものの組を抽出する（ステップＳ２０２）。同一かどうかの判断基準はさまざま考えられるが、たとえば２つのパターンを重ね合わせ、白黒が一致する画素数を、しない画素数で割ったものがある一定の閾値Ｔ以上であれば同一とする方法などが考えられる。
【０１５８】
次に、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターン（以下連続パターンと呼ぶ）を連続パターン抽出手段１０５で抽出する（ステップＳ２０３）。連続パターンとは、図１１に示した左端に並ぶ横棒Ｐのような、形がほぼ同じで規則的に画像上に存在するパターン群のことを指す。
【０１５９】
連続パターンの抽出法はさまざま考えられるが、ここでは回帰直線を用いた方法を説明する。図３は連続パターン抽出手段１０５の内部詳細を示すブロック図である。連続パターン抽出手段１０５は、連結成分格納手段３０１，位置吟味手段３０２，形状吟味手段３０３，回帰直線算出手段３０４，ずれ算出手段３０５，ずれ吟味手段３０６，回帰直線吟味手段３０７，連結成分数吟味手段３０８，形状ばらつき吟味手段３０９，画素値吟味手段３１０を備えている。
【０１６０】
図４は上記ステップＳ２０３の処理詳細を示すフローチャートである。まず、位置吟味手段３０２を用いて、予め定められた領域外の連結成分を除外する（ステップＳ４０１）。図１１に示すように、連続パターンＰは画像の端にあることが多いので、領域を画像の端に絞っても良いし、連続パターンＰが現れる位置が別途わかっている場合は、その位置を領域に定めておく。
【０１６１】
次に、形状吟味手段３０３で大きさが不適当な連結成分を除外する（ステップＳ４０２）。大きさとは、連結成分の幅、高さ、面積などが考えられる。この処理で、ノイズと思われる小さな連結成分や、枠などの大きな連結成分を予め除くことで、精度向上と処理時間の短縮を図る。また、図示はしなかったが、カラー画像や濃淡画像の場合は色や明度等を用いて不適当な連結成分の除外を行うこともできる。二値画像の場合は黒画素比を用いても良い。
【０１６２】
次に、回帰直線算出手段３０４で、候補となる連結成分を結ぶ回帰直線を求める（ステップＳ４０３）。図５は回帰直線の算出例を示す図である。回帰直線Ｌは、図５に示すように各連続パターンＰ毎の連結成分の重心の座標値を用い、複数の重心の座標値を通過する位置を回帰直線Ｌとして求める。
【０１６３】
図６は、スキャナ撮像で原稿が傾いた際の回帰直線の算出例を示す図である。図６（ａ）のように、スキャナなどでの撮像時に原稿が傾き、撮像範囲６０１に対し原稿６０２が傾いて撮像されたとする。この際、撮像された画像６０３は図６（ｂ）に示すように、連続パターンＰの一部が切れているが、連結成分の重心の座標値として画像の縁６０３ａから遠い側に位置する複数の連続パターンＰの端を通る座標（端座標の回帰直線）Ｐｅを用いれば、連続パターンＰ本来の回帰直線Ｌの傾き（撮像された画像６０３上での傾き）を求めることができる。重心を使った場合にはこのような場合に対応できないが、連続パターンＰにノイズが重畳した場合であっても比較的安定して傾きを求めることができる。
【０１６４】
次に、ずれ算出手段３０５で回帰直線算出時に用いた構成連結成分と、回帰直線のずれを求める（ステップＳ４０４）。ずれ吟味手段３０６を用いて、ずれの最大値が所定値を超える場合は（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、最大ずれを与える連結成分を除外する（ステップＳ４０６）。ずれの最大値が所定値以下の場合は（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０８に移行する。そして、連結成分数吟味手段３０８で、まだ除外されていない連結成分の数を吟味し（ステップＳ４０７）、その数が所定数以下ならば（ステップＳ４０７：Ｙｅｓ）、連結成分をすべて除外し、連続パターンが抽出されなかった旨（連続パターンなし、ステップＳ４１３）を出力してステップＳ２０４の処理に移行する。所定数を超える場合は（ステップＳ４０７：Ｎｏ）、ステップＳ４０３に戻って再び回帰直線を算出する。
【０１６５】
ステップＳ４０５の吟味で用いる所定値は固定値でも良いし、解像度によって変化させても良い。固定値にすれば構成が簡単になるし、解像度に比例してこの値を大きくすれば、解像度に関係なく安定した連続パターン抽出が行える。
【０１６６】
そして、ステップＳ４０５でずれが所定値以下の場合は（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、回帰直線吟味手段３０７で求めた回帰直線の吟味を行う（ステップＳ４０８）。傾きが所定の範囲を超える場合は（ステップＳ４０８：Ｎｏ）、連続パターンでないと判断して、ステップＳ４１３に進み、連続パターンなしを出力し（ステップＳ４１３）、ステップＳ２０４に移行する。
【０１６７】
傾きが所定の範囲内の場合は（ステップＳ４０８：Ｙｅｓ）、形状ばらつき吟味手段３０９で、残っている連結成分の形状を吟味する。ばらつきの定義は、連結成分の高さ、幅、縦横比、面積等さまざまなものが考えられるが、本実施の形態では、構成連結成分の幅の分散値を計算して（ステップＳ４０９）用いることにする。
【０１６８】
この分散値が大きい場合には（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、形状がほぼ同じ連続パターンではないと判断し、連続パターンがない旨を出力して（ステップＳ４１３）、ステップＳ２０４に移行する。一方、分散値が小さい場合には（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、画素値吟味手段３１０で、連結成分の間の画素値を求めて（ステップＳ４１１）、間が背景であるかどうかを吟味する。この処理は、誤って文字列の一部を連続パターンと誤認しないために有効である。
【０１６９】
具体的には、連結成分と連結成分の間にある画素値を求め、背景色とみなせる値を持つ画素の割合を求め、所定範囲外であれば（ステップＳ４１２：Ｙｅｓ）、連続パターンなしと判断し（ステップＳ４１３）、ステップＳ２０４に移行する。所定範囲内であれば（ステップＳ４１２：Ｎｏ）、連続パターンが抽出できたと判断し、残っている連結成分を連続パターンとして出力し（ステップＳ４１４）、ステップＳ２０４へ移行する。以上のステップＳ２０３の処理を参照画像と処理対象画像に行い、それぞれから連続パターンを抽出する。
【０１７０】
図２に戻り、次に、同一連続パターン抽出手段１０６で、参照画像と処理対象画像から抽出された連続パターン同士を照合し、連続パターンひとつひとつの対応関係を求める（ステップＳ２０４）。
【０１７１】
図７は同一連続パターン抽出手段１０６の内部詳細を示すブロック図である。同一連続パターン抽出手段１０６は、連結成分格納手段７０１，連結成分数差吟味手段７０２，連結成分サイズ差吟味手段７０３，連結成分黒画素比差吟味手段７０４，連結成分回帰直線吟味手段７０５，連結成分存在範囲差吟味手段７０６，位置補正値算出手段７０７，最近傍連結成分探索手段７０８，距離吟味手段７０９，連結成分数吟味手段７１０を有している。
【０１７２】
図８は上記ステップＳ２０４の処理詳細を示すフローチャートである。まず、連結成分格納手段７０１に格納された連続パターンの連結成分を連結成分数差吟味手段７０２で吟味し（ステップＳ８０１）、その差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０１：Ｙｅｓ）、同一連続パターンはないと判断し、その旨を出力して（ステップＳ８１１）、ステップＳ２０５へ進む。
【０１７３】
連結成分数差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０１：Ｎｏ）、連結成分サイズ差吟味手段７０３を用いて、連結成分の大きさの差が所定範囲外であるかどうか吟味する（ステップＳ８０２）。差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０２：Ｙｅｓ）、同一の連続パターンはないと判断してステップＳ８１１に移行する。
【０１７４】
サイズ差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０２：Ｎｏ）、連結成分黒画素比差吟味手段７０４で、連結成分の外接矩形内の黒画素比の平均値を算出し、参照画像のものと処理対象画像のものを比較する（ステップＳ８０３）。差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、同一の連続パターンではないと判断してステップＳ８１１へ移行する。なお、黒画素比は二値画像の場合で、カラー画像や濃淡画像の場合は色情報や明度情報を同様に用いればよい。
【０１７５】
黒画素比差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０３：Ｎｏ）、連結成分回帰直線吟味手段７０５で、回帰直線の傾きを調べる（ステップＳ８０４）。その差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、同一の連続パターンではないと判断してステップＳ８１１へ移行する。
【０１７６】
傾き差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、連結成分存在範囲差吟味手段７０６を用いて、各連続パターンの存在範囲を調べて、その差を吟味する（ステップＳ８０５）。存在範囲差が所定範囲外の場合（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、例えば一方の連続パターンが画像上の広い範囲にわたって存在しているのに、他方の連続パターンが画像の比較的狭い範囲にしか存在しないような場合であり、同一の連続パターンではないと判断し、ステップＳ８１１へ移行する。
【０１７７】
存在範囲差が所定範囲内である場合には（ステップＳ８０５：Ｎｏ）、位置補正値算出手段７０７により各連続パターン間の位置の補正値を求める（ステップＳ８０６）。これは以下のようにして求めればよい。
【０１７８】
参照画像の連続パターンの存在範囲の座標値を（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）〜（ｘｍａｘ，ｙｍａｘ）で囲まれる矩形領域内とおき、処理対象画像の座標値を（Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎ）〜（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）とする。補正値（ｐ，ｑ）を
ｐ＝（Ｘｍｉｎ−ｘｍｉｎ＋Ｘｍａｘ−ｘｍａｘ）／２
ｑ＝（Ｙｍｉｎ−ｙｍｉｎ＋Ｙｍａｘ−ｙｍａｘ）／２
とする。
【０１７９】
この補正値を使えば、参照画像の個々の連続パターンの座標値（ｘ，ｙ）から、処理対象画像での対応する連続パターン（Ｘ，Ｙ）の値が
Ｘ＝ｘ＋ｐ
Ｙ＝ｙ＋ｑ　　　…（１）
で推定できる。
【０１８０】
最近傍連結成分探索手段７０８では、この補正値（式）を用いて個々の参照画像の連結成分に対応する処理対象画像の連結成分で最も近い位置にあるものを推定できる。上記（１）式で求めた、処理対象画像の連結成分の推定位置に最も近い、処理対象画像を構成する連結成分を選べばよい（ステップＳ８０８）。近いと判断する基準は、実際の連結成分の位置と推定位置のシティブロック距離などを用い、この距離のもっとも近いものを選べばよい。
【０１８１】
具体的には、処理対象画像の連続パターンの座標値を（Ｘｎ，Ｙｎ）、参照画像と補正値を使って推定した位置を（Ｘ，Ｙ）としたときの距離ｄは、
ｄ＝｜Ｘ−Ｘｎ｜＋｜Ｙ−Ｙｎ｜　　…（２）
で計算することができる（ステップＳ８０７）。
【０１８２】
そして、最近傍の連結成分との距離を距離吟味手段７０９で吟味する。最近傍と判断されたものの、ｄが所定範囲外の場合は、これらの連結成分は対応するものではないと判断し、除外する（ステップＳ８０９）。除外したあと、残った連結成分の数を、連結成分数吟味手段７１０で吟味し（ステップＳ８１０）、所定値（所定数）以下になった場合には（ステップＳ８１０：Ｙｅｓ）、同一連続パターンはないと判断し、ステップＳ８１１へ移行する。
【０１８３】
残存連結成分数が所定値以上あれば（ステップＳ８１０：Ｎｏ）、同一連続パターンがあったと判断し、対応する各連結成分の座標値のペアを出力し（ステップＳ８１２）、ステップＳ２０５へ進む。なお、ここで出力する連結成分の座標値は、連結成分の重心や、画像の縁から遠い側の座標値を用いる。それぞれの特徴は上述した図６を参照して説明した事項と似ており、重心を使えばノイズの重畳に比較的強く、画像の縁から遠い側の座標を用いれば、連続パターンがスキャナの撮像範囲からはみ出した場合への対応が可能となる。
【０１８４】
図２に戻り、次に、補正式算出手段１０７で位置合わせのための補正式を算出する（ステップＳ２０５）。ここでは補正式にアフィン変換を用いるものとする。すなわち参照画像上の座標値を（ｘ，ｙ）、処理対象画像上の対応する座標値を（Ｘ，Ｙ）とおいたとき、下記式（３）
【０１８５】
【数１】
2004046328.tif 000003
【０１８６】
となるような係数ａ〜ｆを求める。係数は以下のように求める。
先に求めた同一パターンがｎ組見つかったとする。
ｉ番目のパターンの重心の座標値を
（ｘｉ，ｙｉ）　（参照画像上のパターンの座標値）
（Ｘｉ，Ｙｉ）　（対応する処理対象画像上のパターンの座標値）
とおく。
上記式（３）に（ｘｉ，ｙｉ）を代入し、この計算式で得られた（Ｘ，Ｙ）と（Ｘｉ，Ｙｉ）のずれの二乗和が最小になるよう、ａ〜ｆを決定する。
すなわち、
【０１８７】
【数２】
2004046328.tif 000004
【０１８８】
となるようにａ〜ｆを求めればよい。
【０１８９】
補正式算出手段１０７で得られた補正式は、文字切出手段１０８へ出力される（ステップＳ２０６）。文字切出手段１０８では、認識対象文字の位置を推定するのに使える。すなわち、参照画像上の文字の記入枠の位置の座標値を持っておけば、これに補正式で表現される補正を施して、処理対象画像における記入枠の位置を推定できる。位置がわかればこの領域から文字を切り出す（記入された部分の画像を特定する）ことができ、文字認識手段１０９で文字認識処理を行うことができる（ステップＳ２０７）。
【０１９０】
（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２の構成を示すブロック図である。実施の形態２は、実施の形態１で説明した機能をソフトウェア（画像処理プログラム）によって実現する場合に用いられる装置（ハードウェア）構成について説明する。
【０１９１】
図示のように、ＣＰＵ９０１，メモリ９０２，ハードディスク９０３，入力装置９０４，ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５，ディスプレイ９０６、マウス等からなる汎用の処理装置を用意する。ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体９０７には、実施の形態１で説明した行抽出の処理機能や処理手順を実現させるための画像処理プログラムが記録されている。また、処理対象の原稿画像は、例えばハードディスク９０３などに格納されている。ＣＰＵ９０１は、記録媒体９０７から上記した処理機能、手順を実現するプログラムを読み出し実行し、画像処理の結果をディスプレイ９０６や図示しないプリンタ等に出力する。
【０１９２】
（実施の形態３）
実施の形態３は、実施の形態１で説明した処理動作の指示をするクライアントと、実際に動作を行い結果をクライアント返すサーバーを明確に分離し、両者をインターネット網を使って接続した場合について説明する。図１０は実施の形態３の構成を示すブロック図である。
【０１９３】
インターネット網１０１０には、複数台のクライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）が接続されており、作業を指示するメッセージと、処理対象画像および参照画像をサーバー装置１０１１に送る。サーバー装置１０１１は、ルーター１００５，ネットワークカード１００４，バス１００６を経て、画像と作業指示をハードディスク１００３に格納する。ＣＰＵ１００１は、作業指示内容を読み出したのち、ハードディスク１００３に格納されている画像処理プログラムと画像をメモリ１００２に読み出して、実施の形態１で説明した処理を実行する。
【０１９４】
そして処理結果を再びインターネット網１０１０を通してクライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）へ送出する。この実施の形態３によれば画像処理はサーバー装置１０１１で行うため、クライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）にプログラムを導入する必要がないので、クライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）では導入のための時間及び導入コストを節約できる。
【０１９５】
上記画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０１９６】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、処理対象画像と参照画像とに共通する画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する連続パターン抽出手段と、前記連続パターン抽出手段により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する同一連続パターン抽出手段と、前記同一連続パターン抽出手段により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する補正式算出手段とを備えたので、処理対象画像から連続パターンを抽出することにより、画像の位置合わせの精度を向上させることができ、位置合わせの補正式を正確に求めることができるようになる。これにより、定型帳票等の文字認識時に文字の切り出しを正確に行え文字認識精度の向上が期待できるという効果を奏する。
【０１９７】
また、請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味手段を備えたので背景と異なる画素の連結成分によって簡単に連続パターンを抽出できるという効果を奏する。
【０１９８】
また、請求項３に記載の発明によれば、請求項１または２に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味手段を備えたので、探索領域を設定することにより、処理効率及び精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０１９９】
また、請求項４に記載の発明によれば、請求項３に記載の発明において、前記位置吟味手段は、前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とするので、画像内から連続パターンを抽出できるという効果を奏する。
【０２００】
また、請求項５に記載の発明によれば、請求項１〜４のいずれか一つに記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出対象のパターンの候補パターンを抽出する候補パターン抽出手段と、前記候補パターン抽出手段により抽出された候補パターンのうち予め定めた条件に適さないものを除外する除外手段とを備えたので、条件に適さないものを除外することによって、円滑かつ適切な処理が行え、位置合わせ精度の向上が図れるという効果を奏する。
【０２０１】
また、請求項６に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、前記候補パターンの形状を吟味し除外する形状吟味手段を備えたので、形状に基づき異なる形状のものを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２０２】
また、請求項７に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、候補パターンの色情報を吟味し除外するので、色情報に基づき異なる色の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２０３】
また、請求項８に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、候補パターンの明度情報を吟味し除外するので、明度に基づき異なる明度の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２０４】
また、請求項９に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、前記処理対象画像と参照画像がともに二値画像の場合には、候補パターンの黒画素比を吟味し除外するので、白黒画素の二値画像に対して黒画素比に基づき候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２０５】
また、請求項１０に記載の発明によれば、請求項５に記載の発明において、前記除外手段は、前記候補パターンの存在位置の回帰直線を求める回帰直線吟味手段を含むので、回帰直線を用いることにより連続パターンを簡単に抽出できるという効果を奏する。
【０２０６】
また、請求項１１に記載の発明によれば、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、前記候補パターンの重心を算出し、前記回帰直線を求めるので、重心を用いて回帰直線を正確に求めることができるという効果を奏する。
【０２０７】
また、請求項１２に記載の発明によれば、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、前記候補パターンの端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値を算出するので、スキャナ等を用いて撮像した処理対象画像が傾き、連続パターンの一部が切れた画像となった場合であっても、連続パターン本来の回帰直線の傾きを得ることができるという効果を奏する。
【０２０８】
また、請求項１３に記載の発明によれば、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、前記回帰直線から候補パターンまでの距離を算出する距離算出手段と、算出した距離が所定値より大きいパターンを除外するパターン除外手段と、再び回帰直線を求める再算出手段とを備えたので、回帰直線と候補パターンまでの距離に基づき、候補パターンのうち距離が大きいとされた候補パターンを除去して回帰直線の算出精度を向上できるという効果を奏する。
【０２０９】
また、請求項１４に記載の発明によれば、請求項１３に記載の発明において、前記パターン除外手段は、前記パターンを除外した結果、再び回帰直線を算出するための候補パターンの数が所定値を下回った場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、候補パターンの数が所定値以上の場合に回帰直線を求めるため、算出した回帰直線の精度向上を図れるという効果を奏する。
【０２１０】
また、請求項１５に記載の発明によれば、請求項１３に記載の発明において、前記パターン除外手段は、前記距離の所定値を画像の解像度に応じて変化させるので、解像度に関係なく安定して連続パターンを抽出できるという効果を奏する。
【０２１１】
また、請求項１６に記載の発明によれば、請求項１０に記載の発明において、前記回帰直線吟味手段は、回帰直線の傾きが所定の範囲外となった場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、回帰直線が異常な傾きとなった場合等に連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１２】
また、請求項１７に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出されたパターンの間の画素を吟味し、画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素数または比率が所定の範囲外である場合は、同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、画素と背景色の比率が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１３】
また、請求項１８に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出されたパターン数を吟味し、該パターン数が所定の範囲外である場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、抽出されたパターン数が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１４】
また、請求項１９に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記連続パターン抽出手段は、抽出されたパターンの形状のばらつきを求める形状ばらつき吟味手段と、前記形状ばらつき吟味手段によりばらつきが大きいと判断された場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、パターンの形状のばらつきが大きい場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１５】
また、請求項２０に記載の発明によれば、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの幅の分散値を算出するので、連続するパターンをばらつきを幅の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１６】
また、請求項２１に記載の発明によれば、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの高さの分散値を算出するので、連続するパターンを高さの分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１７】
また、請求項２２に記載の発明によれば、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの縦横比の分散値を算出するので、連続するパターンを縦横比の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１８】
また、請求項２３に記載の発明によれば、請求項１９に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味手段は、前記パターンの面積の分散値を算出するので、連続するパターンを面積の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２１９】
また、請求項２４に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記同一連続パターン抽出手段は、前記処理対象画像と前記参照画像の対応度を算出する手段と、前記算出された対応度が高い場合には、対応したパターンの相互の位置関係を求める前記補正式算出手段に対し前記同一形状の複数のパターンの情報を出力する手段とを備えたので、処理対象画像と参照画像の対応度が高いときに同一形状の複数のパターンの情報に基づき補正式を算出するため、正確な補正式を得ることができるという効果を奏する。
【０２２０】
また、請求項２５に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数を吟味する連結成分数差吟味手段を備えたので、処理対象画像と参照画像のパターンの数の一致に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２１】
また、請求項２６に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲を吟味する連結成分存在範囲差吟味手段を備えたので、処理対象画像と参照画像のパターンの存在範囲に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２２】
また、請求項２７に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線とを算出する回帰直線算出手段と、前記両者の回帰直線の傾きを吟味する連結成分回帰直線吟味手段とを備えたので、処理対象画像と参照画像の回帰直線の傾きの差から、連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２３】
また、請求項２８に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報を求める画素色情報算出手段と、前記両者の画素色の色差を吟味する画素比差吟味手段とを備えたので、処理対象画像と参照画像のパターンの色差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２４】
また、請求項２９に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報を求める明度算出手段と、前記両者の明度の明度差を吟味する明度差吟味手段とを備えたので、処理対象画像と参照画像のパターンの明度差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２５】
また、請求項３０に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記参照画像および前記処理対象画像が二値画像の場合、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比を求める連結成分黒画素比算出手段と、前記両者の黒画素比の差を吟味する連結成分黒画素比差吟味手段とを備えたので、処理対象画像から抽出されたパターンが二値画像の場合、処理対象画像と参照画像の黒画素比の差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２６】
また、請求項３１に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記対応度を算出する手段は、前記参照画像および前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲同士を対応させ、位置合わせのための補正値を算出する位置補正値算出手段と、前記算出された補正値を用いて、参照画像の同一形状のパターン毎に最も近い、処理対象画像の同一形状のパターンを一つ選択して対応関係を作成する最近傍連結成分探索手段と、前記作成された対応関係を持つパターン同士の存在位置の差を求める距離吟味手段とを備えたので、算出された補正値を用いて個々の参照画像の連結成分に対応する処理対象画像の連結成分で最も近い位置にあるものを推定でき、連結成分について距離を用いた吟味によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２２７】
また、請求項３２に記載の発明によれば、請求項３１に記載の発明において、前記距離吟味手段は、前記存在位置の差の平均値を求めるので、距離吟味に距離の平均値を用いて定量的に連続パターンであるか否かを簡単かつ効率よく判断できるという効果を奏する。
【０２２８】
また、請求項３３に記載の発明によれば、請求項３１に記載の発明において、前記距離吟味手段は、前記存在位置の差が所定範囲外の場合には、対応するパターン情報は処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報からは除外する除外手段を備えたので、位置合わせ時に用いる補正式の算出を存在位置の差に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるという効果を奏する。
【０２２９】
また、請求項３４に記載の発明によれば、請求項３１に記載の発明において、前記補正値の算出に用いることのできる同一形状の複数のパターンの数が所定値以下になったかどうか吟味する連結成分数吟味手段と、前記連結成分数吟味の結果、同一形状の複数のパターンの数が所定値以下の場合には、前記算出に用いることのできる同一形状の複数のパターン全てを処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報から除外する除外手段とを備えたので、位置合わせ時に用いる補正式の算出を連続パターンとされたパターン数に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるという効果を奏する。
【０２３０】
また、請求項３５に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記補正式算出手段は、同一形状の複数のパターンの重心座標を用いるので、重心座標を用いることにより、ノイズの重畳があっても正確に補正式を算出できるという効果を奏する。
【０２３１】
また、請求項３６に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記補正式算出手段は、同一形状の複数のパターンの画像の縁から遠い側の座標を用いるので、画像の縁から遠い側の座標を用いることにより、スキャナ撮像等で連続パターンが撮像範囲からはみ出した場合であっても、正確に補正式を算出できるという効果を奏する。
【０２３２】
また、請求項３７に記載の発明によれば、処理対象画像と参照画像とに共通する画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンを抽出する連続パターン抽出工程と、前記連続パターン抽出工程により抽出された同一形状の複数のパターン同士で対応するもの同士を検出する同一連続パターン抽出工程と、前記同一連続パターン抽出工程により得られた同一パターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置合わせのための補正式を算出する補正式算出工程とを含むこととしたので、処理対象画像から連続パターンを抽出することにより、画像の位置合わせの精度を向上させることができ、位置合わせの補正式を正確に求めることができるようになる。これにより、定型帳票等の文字認識時に文字の切り出しを正確に行え文字認識精度の向上が期待できるようになるという効果を奏する。
【０２３３】
また、請求項３８に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味工程を含むので、背景と異なる画素の連結成分によって簡単に連続パターンを抽出できるという効果を奏する。
【０２３４】
また、請求項３９に記載の発明によれば、請求項３７または３８に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味工程を含むので、探索領域を設定することにより、処理効率及び精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２３５】
また、請求項４０に記載の発明によれば、請求項３９に記載の発明において、前記位置吟味工程は、前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とするので、画像内から連続パターンを抽出できるという効果を奏する。
【０２３６】
また、請求項４１に記載の発明によれば、請求項３７〜４０のいずれか一つに記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出対象のパターンの候補パターンを抽出する候補パターン抽出工程と、前記候補パターン抽出工程により抽出された候補パターンのうち予め定めた条件に適さないものを除外する除外工程とを含むので、条件に適さないものを除外することによって、円滑かつ適切な処理が行え、位置合わせ精度の向上が図れるという効果を奏する。
【０２３７】
また、請求項４２に記載の発明によれば、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、前記候補パターンの形状を吟味し除外する形状吟味工程を含むので、形状に基づき異なる形状のものを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２３８】
また、請求項４３に記載の発明によれば、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、候補パターンの色情報を吟味し除外するので、色情報に基づき異なる色の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２３９】
また、請求項４４に記載の発明によれば、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、候補パターンの明度情報を吟味し除外するので、明度に基づき異なる明度の候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２４０】
また、請求項４５に記載の発明によれば、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、前記処理対象画像と参照画像がともに二値画像の場合には、候補パターンの黒画素比を吟味し除外するので、白黒画素の二値画像に対して黒画素比に基づき候補パターンを連続パターンから省き、抽出処理の効率化と精度向上が図れるという効果を奏する。
【０２４１】
また、請求項４６に記載の発明によれば、請求項４１に記載の発明において、前記除外工程は、前記候補パターンの存在位置の回帰直線を求める回帰直線吟味工程を含むので、回帰直線を用いることにより連続パターンを簡単に抽出できるという効果を奏する。
【０２４２】
また、請求項４７に記載の発明によれば、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、前記候補パターンの重心を算出し、前記回帰直線を求めるので、重心を用いて回帰直線を正確に求めることができるという効果を奏する。
【０２４３】
また、請求項４８に記載の発明によれば、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、前記候補パターンの端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値を算出するので、スキャナ等を用いて撮像した処理対象画像が傾き、連続パターンの一部が切れた画像となった場合であっても、連続パターン本来の回帰直線の傾きを得ることができるという効果を奏する。
【０２４４】
また、請求項４９に記載の発明によれば、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、前記回帰直線から候補パターンまでの距離を算出する距離算出工程と、算出した距離が所定値より大きいパターンを除外するパターン除外工程と、再び回帰直線を求める再算出工程とを含むので、回帰直線と候補パターンまでの距離に基づき、候補パターンのうち距離が大きいとされた候補パターンを除去して回帰直線の算出精度を向上できるという効果を奏する。
【０２４５】
また、請求項５０に記載の発明によれば、請求項４９に記載の発明において、前記パターン除外工程は、前記パターンを除外した結果、再び回帰直線を算出するための候補パターンの数が所定値を下回った場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、候補パターンの数が所定値以上の場合に回帰直線を求めるため、算出した回帰直線の精度向上を図れるという効果を奏する。
【０２４６】
また、請求項５１に記載の発明によれば、請求項４９に記載の発明において、前記パターン除外工程は、前記距離の所定値を画像の解像度に応じて変化させるので、解像度に関係なく安定して連続パターンを抽出できるという効果を奏する。
【０２４７】
また、請求項５２に記載の発明によれば、請求項４６に記載の発明において、前記回帰直線吟味工程は、回帰直線の傾きが所定の範囲外となった場合には、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、回帰直線が異常な傾きとなった場合等に連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２４８】
また、請求項５３に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出されたパターンの間の画素を吟味し、画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素数または比率が所定の範囲外である場合は、同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、画素と背景色の比率が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２４９】
また、請求項５４に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出されたパターン数を吟味し、該パターン数が所定の範囲外である場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、抽出されたパターン数が範囲外となった場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２５０】
また、請求項５５に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記連続パターン抽出工程は、抽出されたパターンの形状のばらつきを求める形状ばらつき吟味工程と、前記形状ばらつき吟味工程によりばらつきが大きいと判断された場合には、同一形状の複数のパターンの抽出を中止するので、パターンの形状のばらつきが大きい場合、連続パターンではないと判断し不要な処理を行わず処理効率の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２５１】
また、請求項５６に記載の発明によれば、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの幅の分散値を算出するので、連続するパターンのばらつきを幅の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２５２】
また、請求項５７に記載の発明によれば、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの高さの分散値を算出するので、連続するパターンを高さの分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２５３】
また、請求項５８に記載の発明によれば、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの縦横比の分散値を算出するので、連続するパターンを縦横比の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２５４】
また、請求項５９に記載の発明によれば、請求項５５に記載の発明において、前記形状ばらつき吟味工程は、前記パターンの面積の分散値を算出するので、連続するパターンを面積の分散値を用いて定量的に判断でき、抽出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【０２５５】
また、請求項６０に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記同一連続パターン抽出工程は、前記処理対象画像と前記参照画像の対応度を算出する工程と、前記算出された対応度が高い場合には、対応したパターンの相互の位置関係を求める前記補正式算出工程に対し前記同一形状の複数のパターンの情報を出力する工程とを含むので、処理対象画像と参照画像の対応度が高いときに同一形状の複数のパターンの情報に基づき補正式を算出するため、正確な補正式を得ることができるという効果を奏する。
【０２５６】
また、請求項６１に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの数を吟味する連結成分数差吟味工程を含むので、処理対象画像と参照画像のパターンの数の一致に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２５７】
また、請求項６２に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲を吟味する連結成分存在範囲差吟味工程を含むので、処理対象画像と参照画像のパターンの存在範囲に基づき、抽出した連続パターンが同一の連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２５８】
また、請求項６３に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在位置を通る回帰直線とを算出する回帰直線算出工程と、前記両者の回帰直線の傾きを吟味する連結成分回帰直線吟味工程とを含むので、処理対象画像と参照画像の回帰直線の傾きの差から、連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２５９】
また、請求項６４に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの色情報を求める画素色情報算出工程と、前記両者の画素色の色差を吟味する画素比差吟味工程とを含むので、処理対象画像と参照画像のパターンの色差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２６０】
また、請求項６５に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの明度情報を求める明度算出工程と、前記両者の明度の明度差を吟味する明度差吟味工程とを含むので、処理対象画像と参照画像のパターンの明度差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２６１】
また、請求項６６に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記参照画像および前記処理対象画像が二値画像の場合、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比と、前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの黒画素比を求める連結成分黒画素比算出工程と、前記両者の黒画素比の差を吟味する連結成分黒画素比差吟味工程とを含むので、処理対象画像から抽出されたパターンが二値画像の場合、処理対象画像と参照画像の黒画素比の差によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２６２】
また、請求項６７に記載の発明によれば、請求項６０に記載の発明において、前記対応度を算出する工程は、前記参照画像および前記処理対象画像から抽出された同一形状の複数のパターンの存在範囲同士を対応させ、位置合わせのための補正値を算出する位置補正値算出工程と、前記算出された補正値を用いて、参照画像の同一形状のパターン毎に最も近い、処理対象画像の同一形状のパターンを一つ選択して対応関係を作成する最近傍連結成分探索工程と、前記作成された対応関係を持つパターン同士の存在位置の差を求める距離吟味工程とを含むので、算出された補正値を用いて個々の参照画像の連結成分に対応する処理対象画像の連結成分で最も近い位置にあるものを推定でき、連結成分について距離を用いた吟味によって連続パターンであるか否かを正確に判断できるという効果を奏する。
【０２６３】
また、請求項６８に記載の発明によれば、請求項６７に記載の発明において、前記距離吟味工程は、前記存在位置の差の平均値を求めるので、距離吟味に距離の平均値を用いて定量的に連続パターンであるか否かを簡単かつ効率よく判断できるという効果を奏する。
【０２６４】
また、請求項６９に記載の発明によれば、請求項６７に記載の発明において、前記距離吟味工程は、前記存在位置の差が所定範囲外の場合には、対応するパターン情報は処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報からは除外する除外工程を含むので、位置合わせ時に用いる補正式の算出を存在位置の差に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるという効果を奏する。
【０２６５】
また、請求項７０に記載の発明によれば、請求項６７に記載の発明において、前記補正値の算出に用いることのできる同一形状の複数のパターンの数が所定値以下になったかどうか吟味する連結成分数吟味工程と、前記連結成分数吟味の結果、同一形状の複数のパターンの数が所定値以下の場合には、前記算出に用いることのできる同一形状の複数のパターン全てを処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式の算出のための情報から除外する除外工程とを含むので、位置合わせ時に用いる補正式の算出を連続パターンとされたパターン数に基づき不要なものを除外して簡単かつ効率的に行えるという効果を奏する。
【０２６６】
また、請求項７１に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記補正式算出工程は、同一形状の複数のパターンの重心座標を用いるので、重心座標を用いることにより、ノイズの重畳があっても正確に補正式を算出できるという効果を奏する。
【０２６７】
また、請求項７２に記載の発明によれば、請求項３７に記載の発明において、前記補正式算出工程は、同一形状の複数のパターンの画像の縁から遠い側の座標を用いるので、画像の縁から遠い側の座標を用いることにより、スキャナ撮像等で連続パターンが撮像範囲からはみ出した場合であっても、正確に補正式を算出できるという効果を奏する。
【０２６８】
また、請求項７３の発明に係るプログラムは、前記請求項３７〜７２のいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実行させることによって、請求項３７〜７２のいずれか一つの動作をコンピュータによって実現することが可能なプログラムが得られるという効果を奏する。
【０２６９】
また、請求項７４の発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、請求項７３に記載されたプログラムを記録したことで、そのプログラムがコンピュータで読み取り可能となり、これによって、請求項７４の動作をコンピュータによって実現することが可能な記録媒体が得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施に形態１における処理手順を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１における連続パターン抽出手段の内部詳細を示すブロック図である。
【図４】図２に記載のステップＳ２０３の処理詳細を示すフローチャートである。
【図５】回帰直線の算出例を示す図である。
【図６】スキャナ撮像で原稿が傾いた際の回帰直線の算出例を示す図である。
【図７】実施の形態１における同一連続パターン抽出手段の内部詳細を示すブロック図である。
【図８】図２に記載のステップＳ２０４の処理詳細を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２の構成を示すブロック図である。
【図１０】実施の形態３の構成を示すブロック図である。
【図１１】文字認識に用いられる帳票の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０１　パターン抽出手段
１０２　処理対象画像格納手段
１０３　参照画像格納手段
１０４　同一パターン抽出手段
１０５　連続パターン抽出手段
１０６　同一連続パターン抽出手段
１０７　補正式算出手段
１０８　文字切出手段
１０９　文字認識手段
３０１　連結成分格納手段
３０２　位置吟味手段
３０３　形状吟味手段
３０４　回帰直線算出手段
３０５　ずれ算出手段
３０６　ずれ吟味手段
３０７　回帰直線吟味手段
３０８　連結成分数吟味手段
３０９　形状ばらつき吟味手段
３１０　画素値吟味手段
６０１　撮像範囲
６０２　原稿
６０３　撮像された画像
６０３ａ　撮像された画像の縁
７０１　連結成分格納手段
７０２　連結成分数差吟味手段
７０３　連結成分サイズ差吟味手段
７０４　連結成分黒画素比差吟味手段
７０５　連結成分回帰直線吟味手段
７０６　連結成分存在範囲差吟味手段
７０７　位置補正値算出手段
７０８　最近傍連結成分探索手段
７０９　距離吟味手段
７１０　連結成分数吟味手段
９０１　ＣＰＵ
９０２　メモリ
９０３　ハードディスク
９０４　入力装置
９０５　ＣＤ−ＲＯＭドライブ
９０６　ディスプレイ
９０７　記録媒体
１００１　ＣＰＵ
１００２　メモリ
１００３　ハードディスク
１００４　ネットワークカード
１００５　ルーター
１００６　バス
１００７〜１００９　クライアントＰＣ１〜３
１０１０　インターネット網
１０１１　サーバー装置
Ｌ　　回帰直線
Ｐ　　連続パターン
Ｐｅ　端座標の回帰直線
【図１】
2004046328.tif 000005
【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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