(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置において、
紙葉類上の画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、
このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、
この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、
この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段と、
を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
【請求項２】
紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機において、
紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、
この搬送手段により搬送される紙葉類上の画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、
このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、
この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、
この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段と、
この認識手段により認識された宛先情報に基づき前記搬送手段で搬送される紙葉類を区分する区分手段と、
を具備したことを特徴とする区分機。
【請求項３】
紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識方法において、
紙葉類上の画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出工程と、
このバーコード検出工程によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断工程と、
この判断工程により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除工程と、
この削除工程により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識工程と、
を具備したことを特徴とする宛先認識方法。
【請求項４】
紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分方法において、
搬送手段により１通づつ搬送される紙葉類上の画像を読取る読取工程と、
この読取工程により読取った画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出工程と、
このバーコード検出工程によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断工程と、
この判断工程により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除工程と、
この削除工程により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識工程と、
この認識工程により認識された宛先情報に基づき前記搬送手段で搬送される紙葉類を区分する区分工程と、
を具備したことを特徴とする区分方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば、郵便物等の紙葉類の画像などから宛先情報を認識する宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法が用いられ、宛先情報が記載された紙葉類を区分する区分機及び区分方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、区分機は、例えば、郵便物などの紙葉類に記載された宛先情報をパターン認識技術を用いて認識する宛先認識装置を有している。この宛先認識装置を有した区分機は、上記宛先認識装置による認識結果に基づいて紙葉類を所定の区分ポケットに区分する。
【０００３】
このような区分機に用いられる宛先認識装置は、スキャナ等により紙葉類から読取った紙葉類の画像から宛先情報が記載されている領域を検出し、この宛先情報の認識を行なうようになっている。さらに、従来の宛先認識装置では、宛先情報を検出する前に、宛先情報の検出精度を向上させるため、特定図形を検出するようになっている。特定図形とは、郵便番号枠などの番号情報が記載される番号情報枠、切手、料金計器及び後納印などの料額印、囲み枠、仕切線、写真などの特徴的な図形（特定図形）である。これらの特定図形を検出することにより、宛先情報の検出処理において、宛先情報の記載位置を予測したり、広告などの宛先情報とは無関係な情報を削除したりすることができる。
【０００４】
例えば、番号情報枠には、郵便番号などの特定領域を示す番号情報が記載されている場合が多い。このため、番号情報枠を検出すれば、番号情報が検出しやすくなる。また、料額印、囲み枠内に記載された広告、仕切線で示される領域に記載された広告、あるいは写真が記載された領域には、宛先情報が記載されることがない。つまり、料額印あるいは広告などの記載された領域は、宛先情報の認識処理においては不必要な部分であり、これらの領域をそのままにして宛先情報を検出しようとすると、宛先情報の誤検出が起こりやすくなる。このため、料額印あるいは広告領域として検出された領域を削除することにより、宛先情報の検出精度が高められる。ここでは、宛先情報と無関係な情報を広告と呼び、宛先情報が記載されていない領域を広告領域と呼ぶものとする。
【０００５】
また、従来の宛先認識装置では、紙葉類の画像から特定図形として検出される囲み枠、仕切線、あるいは写真に基づいて広告領域を検出している。例えば、図２４に示すように、紙葉類上の囲み枠内には、広告が記載されることが多い。このため、囲み枠を検出した場合、囲み枠内を広告の領域と判定している。また、図２５に示すように、紙葉類上の仕切線は、宛先情報の記載領域と広告領域との境界として直線あるいは点線で記載されていることが多い。このため、仕切線を検出した場合、宛先情報の記載方向に対して仕切線より下側の領域を広告領域と判定している。また、図２６に示すように、紙葉類上には、宛先情報が記載された面に写真あるいはイラスト等が印刷されていることもある。このような写真やイラスト（写真領域）は、宛先情報と無関係であるため、写真領域を検出した場合に、その領域を広告と判定している。このように、従来の宛先認識装置では、紙葉類上に記載される種々の広告領域を検出することによって、宛先情報の検出精度を高める努力がなされている。
【０００６】
しかしながら、現実に存在する紙葉類には、上記のような種類のものだけでなく、非常に多様な広告が存在する。このため、宛先情報の認識精度を向上させるために、検出できる広告の種類を更に増やすことが要望されている。
【０００７】
例えば、従来の宛先認識装置では、以下のようなものが広告として検出できない。
（１）囲み枠の外側に存在する広告
図２７に示すように、広告が囲み枠で囲まれているが、広告の一部が囲み枠の外側にも存在する紙葉類がある。従来の宛先認識装置では、囲み枠の内部にある広告は除去できるが、外側にある広告を除去できない。このため、図２８に示すように、囲み枠の外側に存在する広告を宛先情報の一部として宛先の文字行を誤って検出してしまう可能性がある。
（２）カスタマバーコードを宛先情報との境界として記載された広告
近年、宛先情報をコード化したバーコード（カスタマバーコード）を印刷した紙葉類が増加しているが、図２９に示すように、カスタマバーコードで宛先情報の記載領域と広告の記載領域とが区切られているような紙葉類が存在する。このような紙葉類の場合にも、従来の宛先認識装置では、広告を検出できず、図３０に示すように、カスタマバーコードで区切られた広告を宛先情報の一部として宛先の文字行を誤って検出してしまう可能性がある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、この発明は、以上のような問題点に鑑みなされたもので、紙葉類の画像から宛先情報とは無関係な情報が記載された領域を検出する性能を高めることにより、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供することを目的とする。
【０００９】
また、この発明は、囲み枠の外側に宛先情報とは無関係な情報が存在する紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供することを目的とする。
【００１０】
また、この発明は、カスタマバーコードを宛先情報との境界として宛先情報とは無関係な情報が記載された紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明の宛先認識装置は、紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置において、紙葉類上の画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段とを具備している。
【００１２】
また、この発明の区分機は、紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機において、紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、この搬送手段により搬送される紙葉類上の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された宛先情報に基づき前記搬送手段で搬送される紙葉類を区分する区分手段とを具備している。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、この発明の区分機に係る区分装置の概略構成を示す図である。図１に示すように、区分装置１は、供給部１１、搬送路（搬送手段）１２、スキャナ（読取手段）１３、宛先認識部（宛先認識装置）１４、及び区分ポケット部（区分手段）１５などを有している。
【００１６】
上記供給部１１には、第１面に郵便番号や宛名住所などの宛先情報が書き込まれ、或いは印刷された複数の紙葉類の第１面が同一方向を向くように後端を揃えて立位で収容される。この供給部１１は、収容された紙葉類を所定の取出位置へ順次供給する。紙葉類の取出位置には、供給部１１にて供給された郵便物を主搬送路１２に沿って所定の間隔で一通づつ取出す取出部が配設されている。尚、供給部１１内に収容された紙葉類は、取出位置に供給された際に郵便番号などの番号情報が上方に位置し、且つ、第１面が取出部に向うように整列して配置されている。
【００１７】
上記供給部１１を介して投入される紙葉類には、その第１面に宛先情報に対応した文字情報（番号情報、所在情報、氏名等）のみが記載されたもの以外に、第１面に宛先情報に対応して決められ紙葉類の利用者により予め記載されたコード（以下、カスタマコードと言う）が記載されたものがある。
【００１８】
上記供給部１１から取出された紙葉類は、一定速度で走行する搬送ベルトを有する搬送路１２を介して搬送される。この搬送路１２上には、紙葉類に異物が含まれている場合に、その異物を検知するとともに紙葉類自体の硬さを検知する異物・硬さ検知部が設けられている。この異物・硬さ検知部の下流側には、異物・硬さ検知部により機械処理が不可能と判断された紙葉類を排除する排除集積部が設けられている。
【００１９】
異物・硬さ検知部の下流側の搬送路１２上には、宛先情報が記録された紙葉類の第１面の画像を読取るスキャナ１３が設けられている。このスキャナ１３は、紙葉類の第１面を光学的に読取走査する走査部である。このスキャナ１３の下流側の搬送路１２上には、紙葉類の搬送方向を整位する整位部が設けられている。整位部の下流側には、必要に応じて紙葉類の第１面に区分用のバーコードを印刷したり、読取ったりするバーコード処理部が設けられている。
【００２０】
このバーコード処理部の下流側で搬送路１２の終端には、紙葉類を所定の区分ポケット（区分先）へ区分して集積する区分ポケット部１５が設けられている。
この区分ポケット部１５は、複数の段および複数の列に区画された複数の区分ポケットを有している。たとえば、８段２５列の２００個の区分ポケット１５ａ、…により構成されている。上記搬送路１２の後端には、複数の切換ゲートが設けられ、かつ、各区分ポケットの上部には図示しない区分ゲートが設けられる。これらの区分ゲート及び切換ゲートを選択的に切換えることにより、紙葉類が搬送路１２から各区分ポケットに取り込まれて集積される。
更に、区分装置１の図中右側には、区分装置１の動作を制御する制御部とともに、宛先情報の認識処理などを行なう宛先認識部１４が設けられている。
【００２１】
図２は、紙葉類の区分処理を説明するためのフローチャートである。
まず、処理対象となる紙葉類は、係員により所定方向に揃えて供給部の所定位置にセットされる。供給部１１にセットされた紙葉類は、１枚ずつ搬送路１２上に供給され、スキャナ１３へ搬送される（ステップＳ１）。スキャナ１３は、搬送路１２上を搬送されている紙葉類を読取走査することによって画像を入力する（ステップＳ２）。このスキャナ１３で入力された画像は、宛先認識部１４に送られ、パターン認識技術を用いて宛名の認識処理が行われる（ステップＳ３）。一方、搬送路１２上の紙葉類は、宛先認識部１４による宛名の読取結果に基づいて各区分ポケット１５ａ、…に区分される（ステップＳ４）。
【００２２】
上記のように、区分装置１では、紙葉類上に記載された宛先を認識することにより、紙葉類を区分するようになっている。なお、詳しい区分処理全体の内容については、例えば、「東芝レビューｖｏｌ．４８，Ｎｏ．７，ｐ５３６−５３９（１９９３）」などに記載されている。
【００２３】
次に、この発明の宛先認識装置に係る宛先認識部１４による宛先情報の認識処理について説明する。
図３は、宛先認識部１４による宛先情報の認識処理を説明するためのフローチャートである。図３に示すように、宛先情報の認識処理は、以下に示すような流れに従って行なわれる。
【００２４】
まず、宛先認識部１４は、特定図形の検出及び特定図形に基づく広告の検出処理を行う（ステップＳ１１）。この特定図形の検出処理は、宛先情報の検出あるいは認識の精度を上げるための処理である。すなわち、特定図形の検出処理では、紙葉類の画像から郵便番号枠などの番号情報枠、切手、料金計器・後納印などの料額印、囲み枠、仕切線、写真などの特徴的な図形（特定図形）を検出する。このようにして検出された特定図形に基づき、宛先認識部１４は、広告の検出処理を行う。この広告の検出処理については後で詳細に説明する。これらの特定図形を検出することにより、宛先認識部１４は、宛先情報の記載位置を予測したり、宛先情報と無関係な情報としての広告が記載された領域を消去（削除）したりすることができる。ここでは、宛先情報と無関係な情報を広告と呼び、上記広告が記載されている領域を広告領域と呼ぶものとする。
【００２５】
次に、宛先認識部１４は、宛先情報の認識処理を行う（ステップＳ１２〜ステップＳ１６、認識手段）。宛先情報の認識処理において、宛先認識部１４は、まず、宛先情報が記載されている領域（宛先領域）の検出処理を行う（ステップＳ１２）。この宛先領域の検出処理では特定図形の検出処理で検出された特定図形の位置を考慮にいれながら、宛先領域の存在する可能性の高い領域を検出する。
【００２６】
宛先領域を検出すると、宛先認識部１４は、宛先の文字行の検出処理を行う（ステップＳ１３）。この宛先の文字行の検出処理では、宛先領域の検出処理で検出された宛先領域から宛先の文字行を検出する。宛先の文字行を検出すると、宛先認識部１４は、文字の検出処理を行なう（ステップＳ１４）。この文字の検出処理では、宛先の文字行として検出された文字行から個々の文字を検出する。
【００２７】
個々の文字を検出すると、宛先認識部１４は、文字の認識処理を行う（ステップＳ１５）。この文字の認識処理では、文字の検出処理で検出された各文字に対して文字認識処理を行なう。各文字を認識すると、宛先認識部１４は、各文字の認識結果に基づいて宛先全体を総合的に認識する（ステップＳ１６）。この宛先の認識では、文字の認識処理で得られた文字認識結果と図示しない住所辞書などの宛先辞書とを照合することによって宛先を判定する。
【００２８】
次に、広告検出処理について詳細に説明する。
図４は、広告の検出処理を説明するためのフローチャートである。
図４に示すように、まず、宛先認識部１４は、スキャナ１３により読取った紙葉類の画像全体を２値化する（ステップＳ２１）。宛先認識部１４は、２値化した画像から黒画素の連結成分を抽出する（ステップＳ２２）。例えば、図５に示すような画像をスキャナ１３が読取った場合、宛先認識部１４は、図６に示すような黒画素の連結成分を抽出する。ただし、図６で各黒画素連結成分は、それに外接する長方形で表示している。
【００２９】
黒画素の連結成分を抽出すると、宛先認識部１４は、各々の黒画素連結成分を調べることにより、各種の広告領域を検出し（ステップＳ２３、Ｓ２６、Ｓ２９、Ｓ３２、第１、第２の検出手段）、検出した広告領域を消去する（ステップＳ２５、Ｓ２８、Ｓ３１、Ｓ３４、削除手段）。まず、宛先認識部１４は、写真領域の検出処理を行う（ステップＳ２３）。この写真領域の検出処理については、後で詳細に説明する。この写真領域の検出処理によって写真領域を検出すると（ステップＳ２４、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、検出した写真領域に基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する（ステップＳ２５）。
【００３０】
次に、宛先認識部１４は、仕切線の検出処理を行う（ステップＳ２６）。この仕切線の検出処理については、後で詳細に説明する。この仕切線の検出処理によって仕切線を検出すると（ステップＳ２７）、宛先認識部１４は、紙葉類の画像における宛先情報の記載方向に対して、検出した仕切線に基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する（ステップＳ２８）。
【００３１】
次に、宛先認識部１４は、カスタマバーコードの検出処理を行う（ステップＳ２９、バーコード検出手段）。このカスタマバーコードの検出処理については、後で詳細に説明する。このカスタマバーコードの検出処理によってカスタマバーコードを検出すると（ステップＳ３０）、宛先認識部１４は、検出したカスタマバーコードに基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する（ステップＳ３１）。
【００３２】
次に、宛先認識部１４は、囲み枠の検出処理を行う（ステップＳ３２）。この囲み枠の検出処理については、後で詳細に説明する。この囲み枠の検出処理によって囲み枠を検出すると（ステップＳ３３）、宛先認識部１４は、検出した囲み枠内に基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する（ステップＳ３４）。なお、宛先認識部１４は、囲み枠の近傍の所定領域に存在する黒画素連結成分を広告領域として検出する。
【００３３】
上記のような処理により、写真、仕切線、カスタマバーコード、及び囲み枠に基づく広告領域の消去が行なわれる。これにより、宛先情報の検出処理は、広告領域が消去された状態の画像で行なわれ、宛先領域の検出を高精度で行なうことができる。
【００３４】
次に、写真領域の検出処理について詳細に説明する。
図７は、写真の検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、宛先認識部１４は、スキャナ１３で読取った画像を２値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部１４は、抽出した黒画素連結成分の数をＮｐとし、変数Ｉｐを定義して変数Ｉｐの初期値を０とする（ステップＳ４１）。宛先認識部１４は、変数Ｉｐと黒画素連結成分の数Ｎａとを比較し、Ｉｐ＞Ｎｐか否かを判断する（ステップＳ４２）。この判断によりＩｐ＞Ｎｐでなければ、宛先認識部１４は、写真の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する（ステップＳ４３）。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部１４は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する（ステップＳ４４）。
【００３５】
例えば、図８に示す例では、紙葉類の短手方向をＸ方向、長手方向をＹ方向とすると、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が（Ｘｐ１，Ｘｐ２，Ｙｐ１，Ｙｐ２）となっている。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のＸ方向の長さをＸｐ、Ｙ方向の長さをＹｐとすると、図８に示す黒画素連結成分は、Ｘｐ＝Ｘｐ２−Ｘｐ１、Ｙｐ＝Ｙｐ２−Ｙｐ１となる。
【００３６】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部１４は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、黒画素連結成分の大きさが写真領域候補として妥当であるか否かを判断する（ステップＳ４５）。すなわち、黒画素連結成分の大きさが妥当であると判断した場合（ステップＳ４５、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、その黒画素連結成分を写真領域候補とする。また、黒画素連結成分の大きさが妥当でなければ、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分を写真領域候補と判断せずに（ステップＳ４５、ＮＯ）、変数Ｉｐ＝Ｉｐ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ４９）。
【００３７】
ここで、写真領域候補と判断するための閾値が、ＸＭＩＮｐ（Ｘ方向の最小値）、ＸＭＡＸｐ（Ｘ方向の最大値）、ＹＭＩＮｐ（Ｙ方向の最小値）、ＹＭＡＸｐ（Ｙ方向の最大値）に設定されているとする。すると、宛先認識部１４は、黒画素連結成分が上記閾値の範囲内の大きさであるか否かを判断することにより黒画素連結成分の大きさが妥当であるか否かを調べる。例えば、図８に示す黒画素連結成分は、
ＸＭＩＮｐ＜Ｘｐ＜ＸＭＡＸｐ、ＹＭＩＮｐ＜Ｙｐ＜ＹＭＡＸｐ
の２つの式が満たされていれば、当該黒画素連結成分を写真領域候補と判断する。
【００３８】
この写真領域候補と判断した当該黒画素連結成分に対して、宛先認識部１４は、黒画素の密度を算出する（ステップＳ４６）。黒画素密度は、スキャナ１３で読取った当該黒画素連結成分の領域における各画素の濃度値に基づいて算出される。例えば、宛先認識部１４は、当該領域に含まれる各画素の濃度値ｄと予め定められた閾値Ｔｐとを比較し、ｄ＞Ｔｐを満たす画素の数をＣｐとする。このＣｐが写真領域候補に含まれる所定の濃度値以上の黒画素の個数を与える。このため、宛先認識部１４は、当該写真領域候補に含まれる所定の濃度値以上の黒画素の比率が所定の値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ４７）。
【００３９】
宛先認識部１４は、当該写真領域候補に含まれる閾値Ｔｐ以上の濃度値の黒画素の比率があらかじめ定められた閾値Ｓｐよりも大きいとき（ステップＳ４７、ＹＥＳ）、すなわち、Ｃｐ／（Ｘｐ×Ｙｐ）＞Ｓｐが成り立つときに、当該写真領域候補を写真領域と判定する。当該黒画素連結成分を写真領域であると判断した場合、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分を写真領域として検出し（ステップＳ４８）、変数Ｉｐ＝Ｉｐ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ４９）。
【００４０】
また、宛先認識部１４は、当該写真領域候補に含まれる閾値Ｔｐ以上の濃度値の黒画素の比率が所定の閾値Ｓｐよりも大きくないとき（ステップＳ４７、ＮＯ）、当該写真領域候補が写真領域でない判定し、変数Ｉｐ＝Ｉｐ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ４９）。
【００４１】
次に、仕切線による広告領域の検出処理について詳細に説明する。
図９は、仕切線の検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
ここで、仕切線は紙葉類の短手方向に印刷されることが多いので、仕切線を検出するには、Ｘ方向に伸びた直線を検出するものとする。また、ここでは、図１０に示す紙葉類の画像を例として説明する。
【００４２】
まず、宛先認識部１４は、スキャナ１３で読取った画像を２値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部１４は、抽出した黒画素連結成分の数をＮｓとし、変数Ｉｓを定義して変数Ｉｓの初期値を０とする（ステップＳ５１）。宛先認識部１４は、変数Ｉｓと黒画素連結成分の数Ｎｓとを比較し、Ｉｓ＞Ｎｓか否かを判断する（ステップＳ５２）。この判断によりＩｓ＞Ｎｓでなければ、宛先認識部１４は、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する（ステップＳ５３）。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部１４は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する（ステップＳ５４）。
【００４３】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部１４は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、黒画素連結成分の大きさが仕切り線として妥当であるか否かを判断する（ステップＳ５５）。宛先認識部１４は、黒画素連結成分の大きさが仕切線として妥当であると判断した場合、その黒画素連結成分を仕切線領域候補とする。
【００４４】
例えば、図１０に示す例で、紙葉類の短手方向をＸ方向、長手方向をＹ方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が（Ｘｓ１，Ｘｓ２，Ｙｓ１，Ｙｓ２）となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のＸ方向の長さをＸｓ、Ｙ方向の長さをＹｓとすると、当該黒画素連結成分は、Ｘｓ＝Ｘｓ２−Ｘｓ１、Ｙｓ＝Ｙｓ２−Ｙｓ１となる。これらＸｓとＹｓとを予め定めておいた閾値ＸＭＩＮｓ（Ｘ方向の最小値）、ＸＭＡＸｓ（Ｘ方向の最大値）、ＹＭＩＮｓ（Ｙ方向の最小値）、ＹＭＡＸｓ（Ｙ方向の最大値）と比較して、当該黒画素連結成分がＸ方向に長い直線であるかどうかを判断する。上記閾値は、紙葉類の短手方向に記載された仕切線らしいか否かが判断できるように、例えば、Ｙ方向の大きさが小さく、かつ、Ｘ方向の大きさが大きいか否かを判断するように設定される。
【００４５】
すなわち、宛先認識部１４は、上記Ｘｓ及びＹｓに対して、
ＸＭＩＮｓ＜Ｘｓ＜ＸＭＡＸｓ、ＹＭＩＮｓ＜Ｙｓ＜ＹＭＡＸｓ
の２の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分を仕切線候補とする。
【００４６】
次に、宛先認識部１４は、仕切線候補と判断された黒画素連結成分が紙葉類上で妥当な位置に存在するか否かを判断する（ステップＳ５６）。ここで、仕切線候補の妥当な位置とは、仕切線の下側が宛先情報を含まない広告領域であるか否かを判定するための基準である。なお、ここで「下側」と述べたのは、仕切線候補のＹ座標の最大値（Ｙｓ２）よりもＹ座標が大きな領域を示す。
【００４７】
例えば、仕切線候補のＹ方向の位置が紙葉類全体の半分より下側に存在する場合に、当該仕切線候補よりも下側に位置する領域を広告領域と判定するようにしても良いし、仕切線候補の位置が所定位置よりも下側である場合に、仕切線の下側を広告領域と判定するようにしても良い。また、仕切線候補の位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合に、仕切線の下側を広告領域と判定するようにしても良い。
【００４８】
上記判断により仕切線候補の位置が妥当であると判断した場合（ステップＳ５６、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、当該仕切線候補を仕切線として検出し（ステップＳ５７）、変数Ｉｓ＝Ｉｓ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ５８）。
【００４９】
また、上記判断により仕切線候補の位置が妥当でないと判断した場合（ステップＳ５６、ＮＯ）、宛先認識部１４は、当該仕切線候補を仕切線として検出せずに、変数Ｉｓ＝Ｉｓ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ５８）。
【００５０】
次に、囲み枠による広告領域の検出処理について詳細に説明する。
図１１は、囲み枠の検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、宛先認識部１４は、スキャナ１３で読取った画像を２値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部１４は、抽出した黒画素連結成分の数をＮｂとし、変数Ｉｂを定義して変数Ｉｂの初期値を０とする（ステップＳ６１）。宛先認識部１４は、変数Ｉｂと黒画素連結成分の数Ｎｂとを比較し、Ｉｂ＞Ｎｂか否かを判断する（ステップＳ６２）。この判断によりＩｂ＞Ｎｂでなければ、宛先認識部１４は、囲み枠の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する（ステップＳ６３）。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部１４は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する（ステップＳ６４）。
【００５１】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部１４は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、当該黒画素連結成分の大きさが囲み枠として妥当であるか否かを判断する（ステップＳ６５）。宛先認識部１４は、黒画素連結成分の大きさが囲み枠として妥当であると判断した場合、その黒画素連結成分を囲み枠領域候補とする。
【００５２】
例えば、図１１に示す例で、紙葉類の短手方向をＸ方向、長手方向をＹ方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が（Ｘｂ１，Ｘｂ２，Ｙｂ１，Ｙｂ２）となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のＸ方向の長さをＸｂ、Ｙ方向の長さをＹｂとすると、当該黒画素連結成分は、Ｘｂ＝Ｘｂ２−Ｘｂ１、Ｙｂ＝Ｙｂ２−Ｙｂ１となる。これらＸｂとＹｂとを予め定めておいた閾値ＸＭＩＮｂ（Ｘ方向の最小値）、ＸＭＡＸｂ（Ｘ方向の最大値）、ＹＭＩＮｂ（Ｙ方向の最小値）、ＹＭＡＸｂ（Ｙ方向の最大値）と比較して、当該黒画素連結成分が囲み枠らしい領域であるかどうかを判断する。
【００５３】
すなわち、宛先認識部１４は、上記Ｘｂ及びＹｂに対して、
ＸＭＩＮｂ＜Ｘｂ＜ＸＭＡＸｂ、ＹＭＩＮｂ＜Ｙｂ＜ＹＭＡＸｂ
の２の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分を囲み枠領域候補とする。
【００５４】
次に、宛先認識部１４は、囲み枠領域候補と判断された黒画素連結成分が紙葉類上で妥当な位置に存在するか否かを判断する（ステップＳ６６）。ここで、囲み枠領域候補の妥当な位置とは、囲み枠内あるいは囲み枠の下側に宛先情報が含まれない広告領域であるか否かを判定するための基準である。なお、ここで「下側」と述べたのは、当該囲み枠領域候補のＹ座標の最小値（Ｙｂ１）よりもＹ座標が大きな領域を示す。
【００５５】
例えば、囲み枠領域候補のＹ方向の位置が紙葉類全体の半分より下側に存在する場合に、当該囲み枠領域候補よりも下側に位置する領域を広告領域と判定するようにしても良いし、当該囲み枠領域候補の位置が所定位置よりも下側である場合に、囲み枠の下側を広告領域と判定するようにしても良い。また、囲み枠領域候補の位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合に、囲み枠の下側を広告領域と判定するようにしても良い。
【００５６】
上記判断により囲み枠領域候補の位置が妥当であると判断した場合（ステップＳ６６、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、当該囲み枠領域候補のＸ方向とＹ方向との射影値を算出する（ステップＳ６７）。例えば、図１２に示す例では、囲み枠領域候補の端点にピークを持つ射影値が得られる。領域が囲み枠である場合、射影は、囲み枠のＸ方向とＹ方向の端点にピークが現れる。このため、宛先認識部１４は、当該囲み枠領域候補のＸ方向とＹ方向との端点に射影のピークが存在するか否かにより囲み枠であるか否かを判定する（ステップＳ６８）。
【００５７】
なお、Ｘ方向の端点のみピークが存在する場合、あるいはＹ方向の端点のみにピークが存在する場合にも、当該囲み枠候補領域を囲み枠と判定するようにしても良い。これは、Ｘ方向あるいはＹ方向にのみ囲み枠を示す線が存在する場合があるためである。
【００５８】
上記囲み枠領域候補の端点に射影のピークが存在する場合、宛先認識部１４は、この囲み枠領域候補を囲み枠と判定し（ステップＳ６８）、当該領域を囲み枠として検出し（ステップＳ６９）、変数Ｉｓ＝Ｉｓ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ７０）。また、上記判断により囲み枠領域候補の端点に射影のピークが存在しない場合（ステップＳ６８、ＮＯ）、宛先認識部１４は、当該囲み枠領域候補を囲み枠として検出せずに、変数Ｉｓ＝Ｉｓ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ７０）。
【００５９】
囲み枠を検出すると、宛先認識部１４は、囲み枠の周辺の広告領域を検出する。図１３は、囲み枠に関連する広告領域の検出処理について説明するためのフローチャートである。また、図１４は、囲み枠の上部に宛先情報とは無関係な日付（広告）が記載されている紙葉類の画像の例を示している。
【００６０】
すなわち、上記囲み枠の検出処理で囲み枠が検出すると、宛先認識部１４は、検出した囲み枠を元にして広告領域の検出を行なう。まず、宛先認識部１４は、囲み枠の内側の領域を広告領域と判定し、上記囲み枠内を広告領域（第１の領域）として検出する（ステップＳ７１、第１の検出手段）。
【００６１】
さらに、宛先認識部１４は、囲み枠の周囲に宛先情報とは無関係な広告としての文字列が存在するか否かを判定する（ステップＳ７２〜Ｓ７５、第２の検出手段）。すなわち、囲み枠の周囲には、日付などの宛先情報とは無関係な記載が存在する場合がある。このため、宛先認識部１４は、囲み枠の周囲に存在する宛先情報とは無関係な記載も広告領域と判断するようにする。例えば、図１４に示す例では、囲み枠の上部に宛先情報とは無関係な日付が記載されている。図１４に示すように、囲み枠の上部に宛先情報と無関係な記載が存在すると、宛先認識部１４は、宛先情報を誤検出してしまうことが多くなる。このため、宛先認識部１４は、囲み枠の周囲に所定の検査領域を設定し（ステップＳ７２）、広告が存在するか否かを判断するようにする。
【００６２】
ここでは、図１４に示すように、囲み枠の上部に所定の高さ（Ｙ方向の長さ）の検査領域を設定するものとする。上記検査領域の高さは、あらかじめ定められた長さＲｂとする。なお、検査領域は、囲み枠の上部に限定されるものではなく、例えば、囲み枠の右側、囲み枠の左側あるいは囲み枠の下部を検査領域に設定するようにしても良い。なお、囲み枠の右側あるいは左側の広告を検出するようにする場合、囲み枠のＸ方向の端部から所定の長さの領域を検査領域に設定するようにすれば良い。
【００６３】
検出した囲み枠の上部に所定の高さの検査領域を設定すると、宛先認識部１４は、上記検査領域の内にある黒画素連結成分の数Ｎｋを算出する（ステップＳ７３）。上記検査領域の内にある黒画素連結成分の数Ｎｋを算出すると、宛先認識部１４は、上記検査領域の内にある黒画素連結成分の数Ｎｋが予め設定されている定数Ｃｂ以上であるか否かを判断する（ステップＳ７４）。
【００６４】
すなわち、上記検査領域内に日付などの広告の文字列が存在すれば、黒画素連結成分が広告の文字数分検出されるはずである。これに対して、広告ではない宛先情報の１部が上記検査領域に存在する場合には、１〜３文字程度の連結成分が検出されるだけである。従って、宛先認識部１４は、予め定数Ｃｂを設定しておくことにより、上記検査領域内に広告が存在するか否かが判断でできる。
【００６５】
上記黒画素連結成分の数Ｎｋが定数Ｃｂ以上である場合（ステップＳ７４、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、検査領域内も広告が存在することを判断し、上記検査領域を広告領域（第２の領域）として検出する（ステップＳ７５）。これにより、図１５に示すように、囲み枠と上記検出領域とが広告領域として検出される。また、上記黒画素連結成分の数Ｎｋが定数Ｃｂ以上でない場合（ステップＳ７４、ＮＯ）、宛先認識部１４は、検査領域内に広告が存在しないと判断し、検査領域を広告領域として検出しないようにする。
【００６６】
上記のように、紙葉類の画像から囲み枠を検出し、検出した囲み枠の周辺に所定の検査領域を設定し、この検査領域内に広告が存在するか否かを判断し、広告が存在すると判断した場合に、上記検査領域を広告領域として検出するようにしたものである。これにより、囲み枠とともに囲み枠の周囲に存在する広告も検出することができ、宛先情報の検出処理の精度を向上させることができる。
【００６７】
また、上記検査領域内での連結成分の数が所定の数以上である場合に、上記検査領域を広告領域として検出するようにしたため、検査領域に宛先情報の１部のみが存在しても検査領域を広告領域として検出してしまうことがなく、高精度な宛先情報の検出処理が実現できる。
【００６８】
なお、上記ステップＳ７２〜Ｓ７５では、囲み枠の周囲から広告領域を検出処理について説明したが、写真、仕切線あるいはカスタマバーコードに基づいて検出された広告領域の周囲についても、上記ステップＳ７２〜Ｓ７５と同様に、広告領域を検出するようにしても良い。つまり、１つの広告領域を検出した際に、その周囲についても広告の有無を判断することにより、検出された広告領域の周囲に存在する広告をも広告領域として検出できる。
【００６９】
次に、カスタマバーコード（以下、単にバーコードを称する）による広告領域の検出処理について詳細に説明する。
図１６は、バーコードの検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。ここでは、特に、紙葉類のＸ方向に沿って印刷されたバーコードを検出する場合について説明する。バーコードの検出処理は、まず、バーコードを構成する各バー候補を検出し、検出されたバー候補のうち近接するバー候補同士を統合してバーコードを求めるようになっている。
【００７０】
すなわち、宛先認識部１４は、スキャナ１３で読取った画像を２値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部１４は、抽出した黒画素連結成分の数をＮｃとし、変数Ｉｃを定義して変数Ｉｃの初期値を０とする（ステップＳ８１）。宛先認識部１４は、変数Ｉｃと黒画素連結成分の数Ｎｃとを比較し、Ｉｃ＞Ｎｃか否かを判断する（ステップＳ８２）。この判断によりＩｃ＞Ｎｃでなければ、宛先認識部１４は、バー候補の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する（ステップＳ８３）。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部１４は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する（ステップＳ８４）。
【００７１】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部１４は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、黒画素連結成分の大きさがバーコードを構成するバー候補として妥当であるか否かを判断する（ステップＳ８５）。宛先認識部１４は、黒画素連結成分の大きさがバー候補として妥当であると判断した場合、その黒画素連結成分をバー候補とする（ステップＳ８６）。
【００７２】
例えば、図１７に示す例で、紙葉類の短手方向をＸ方向、長手方向をＹ方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が（Ｘｃ１，Ｘｃ２，Ｙｃ１，Ｙｃ２）となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のＸ方向の長さをＸｃ、Ｙ方向の長さをＹｃとすると、当該黒画素連結成分は、Ｘｃ＝Ｘｃ２−Ｘｃ１、Ｙｃ＝Ｙｃ２−Ｙｃ１となる。
【００７３】
これらＸｃとＹｃとを予め定めておいた閾値ＸＭＩＮｃ（Ｘ方向の最小値）、ＸＭＡＸｃ（Ｘ方向の最大値）、ＹＭＩＮｃ（Ｙ方向の最小値）、ＹＭＡＸｃ（Ｙ方向の最大値）と比較して、当該黒画素連結成分がバー候補か否かを判断する。カスタマバーコードを構成するバー候補は、所定の大きさで記載されるため、上記閾値は、バー候補として検出されるべき大きさに基づいて設定される。すなわち、宛先認識部１４は、上記Ｘｃ及びＹｃに対して、
ＸＭＩＮｃ＜Ｘｃ＜ＸＭＡＸｃ、ＹＭＩＮｃ＜Ｙｃ＜ＹＭＡＸｃ
の２の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分をバー候補とする。
【００７４】
当該黒画素連結成分をバー候補と判定すると、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分をバー候補として検出し（ステップＳ８６）、変数Ｉｓ＝Ｉｓ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ８７）。また、当該黒画素連結成分がバー候補として大きさが妥当でないと判断した場合（ステップＳ８５、ＮＯ）、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分をバー候補として検出せずに、変数Ｉｓ＝Ｉｓ＋１として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する（ステップＳ８７）。上記ステップＳ８２〜Ｓ８７の処理を全ての黒画素連結成分に対して行なうことにより、宛先認識部１４は、紙葉類の画像上の全てのバー候補を検出する。
【００７５】
上記ステップＳ８２で、Ｉｃ＝Ｎｃと判断した場合、すなわち、全ての黒画素連結成分に対するバー候補の検出処理が終了した際、宛先認識部１４は、検出されたバー候補のうち近接するバー候補同士を統合し（ステップＳ８９）、バーコードを検出する（ステップＳ９０）。
【００７６】
例えば、図１７では、バー候補Ａとバー候補Ｂとを統合するか否かの判定する場合を示している。このバー候補の統合判定には、あらかじめ定められた定数として、Ｘ方向のマージンＸｃｍとＹ方向のマージンＹｃｍとを用いる。すなわち、バー候補Ａの上下にＹｃｍだけ大きい長さを持ち、左右にＸｃｍだけ大きい長さを持った統合領域を設定し、ここに含まれるバー候補Ｂを統合する。このようにして、バー候補同士を次々に統合して行けば、バーコードが検出される。
【００７７】
バーコードを検出すると、宛先認識部１４は、検出したバーコードに基づいて広告領域の検出処理を行う。図１８は、バーコードに基づく広告領域の検出処理を説明するためのフローチャートである。
すなわち、宛先認識部１４は、検出されたバーコードの位置座標を判断する（ステップＳ９１）。バーコードの位置座標を判断すると、宛先認識部１４は、検出されたバーコードが所定の条件を満たすか否かにより上記バーコードの位置が妥当であるか否かを判断する（ステップＳ９２）。ここで、バーコード位置が妥当であるか否かを判断するための所定の条件とは、バーコードの下側が宛先情報を含まない広告領域であるか否かを判定するための基準である。なお、ここで「下側」と述べたのは、バーコードの位置のＹ座標よりもＹ座標が大きな領域を示す。
【００７８】
例えば、バーコードの紙葉類上の妥当な位置は、紙葉類のＹ方向においてバーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合に、バーコードよりも下側に位置する領域を広告領域と判定するようにしても良いし、バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合に、バーコードの下側を広告領域と判定するようにしても良い。また、バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合に、バーコードの下側を広告領域と判定するようにしても良い。
【００７９】
上記判断によりバーコードの位置が妥当であると判断した場合（ステップＳ９２、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、バーコードの下側の領域をバーコードに基づく広告領域として検出する（ステップＳ９３）。これにより、図１９に示す例ように、バーコードの下側に広告が記載されている場合に、バーコードの下側の領域を広告領域として検出することができる。
【００８０】
また、上記判断によりバーコードの位置が妥当でないと判断した場合（ステップＳ９２、ＮＯ）、宛先認識部１４は、バーコードの下側の領域をバーコードに基づく広告領域として検出しない。これは、バーコードが検出されていても、バーコードの位置が妥当でなければ、バーコードの下側に宛先情報が記載されている可能性があるためである。
【００８１】
上記のように、紙葉類の画像からバーコードを検出し、検出されたバーコードが妥当な位置に存在する場合に、バーコードの下側の領域を広告領域として検出するようにしたものである。これにより、バーコードを境に広告が記載されている場合に、バーコードの下側の広告を削除することができ、宛先情報の検出処理における精度を向上させることができる。
【００８２】
また、上記バーコードの位置の妥当性は、バーコードの下側に宛先情報が記載されているか否かを判断する。これにより、バーコードの下側に宛先情報が記載されている場合には、バーコードの下側の領域を広告領域として検出することなく、正確な宛先情報の検出処理を行うことができる。
【００８３】
次に、元画像から広告領域を検出して宛先情報が記載された領域（宛先領域）を検出する処理の流れについて説明する。ここで、宛先領域の検出処理では、上記のように、写真、仕切線、囲み枠、及びカスタマバーコードに基づいて検出される広告領域を用いて宛先領域を検出するものである。
【００８４】
図２０〜図２３は、紙葉類上の画像をスキャナ１３で読取ってから宛先領域を検出するまでを説明するための図である。図２０は、スキャナ１３で読取った画像（元画像）の例を示す。図２１は、図２０に示す元画像から検出される広告領域を示す。図２２は、図２０に示す元画像から図２１に示す広告領域を削除した画像を示す。図２３は、図２２に示す広告領域を削除した画像から検出される宛先情報が記載された領域（宛先領域）を示す。
【００８５】
まず、区分機において、紙葉類の画像が上記スキャナ１３により読取られる。このスキャナ１３にて読取った画像に対して、宛先認識部１４は、上記したような広告検出処理を行う。次に、広告領域を検出した宛先認識部１４は、スキャナ１３にて読取った画像から広告領域のみを消去する。
【００８６】
このように広告領域を消去すると、宛先認識部１４は、近接する黒画素連結成分を統合することにより画像上の文字列を検出し、さらに、文字列を統合することによって宛先領域候補を検出する。この際、宛先領域候補が複数ある場合、宛先認識部１４は、紙葉類上の中心に近い宛先領域候補を宛先領域と決定する。すなわち、宛先領域候補は、できるだけ宛先情報以外の記載を消去した状態の画像から検出するようにすれば、宛先領域の検出精度が向上する。
【００８７】
例えば、図２０に示すような画像がスキャナ１３により読取られた場合、宛先認識部１４は、図２１に示すように、広告領域として囲み枠と囲み枠の上部に記載されている広告を含む領域を広告領域として検出する。宛先認識部１４が図２１に示す広告領域を消去すると、図２２に示すような画像が得られる。さらに、宛先認識部１４が図２２に示す画像から宛先領域を検出すると、図２３に示すような宛先領域が検出される。
【００８８】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、紙葉類の画像から宛先情報とは無関係な情報が記載された領域を検出する性能を高めることにより、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供できる。
【００８９】
また、この発明によれば、囲み枠の外側にも宛先情報とは無関係な情報が存在する紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供できる。
【００９０】
また、この発明によれば、カスタマバーコードを宛先情報との境界として宛先情報とは無関係な情報が存在する紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係る区分機の構成を示す概略的に示す図。
【図２】区分機における処理の流れを示す流れを説明するためのフローチャート。
【図３】宛先認識部による宛先認識処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図４】広告検出の処理全体の流れを説明するためのフローチャート。
【図５】スキャナにより読取った紙葉類の画像の例を示す図。
【図６】図５の紙葉類の画像から抽出された黒画素連結成分の例を示す図。
【図７】写真領域の検出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図８】黒画素連結成分の座標について説明するための図。
【図９】仕切線の検出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１０】仕切線により検出される広告領域の例を示す図。
【図１１】囲み枠の検出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１２】囲み枠として検出される領域の射影値の例を示す図。
【図１３】囲み枠として検出された領域に基づく広告領域の検出処理を説明するためのフローチャート。
【図１４】囲み枠の上部に広告としての文字列が存在する画像の例を示す図。
【図１５】図１４に示す画像から検出される広告領域を示す図。
【図１６】バーコードの検出理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１７】バーコードを構成するバー候補の例を示す図。
【図１８】検出されたバーコードに基づく広告領域の検出処理を説明するためのフローチャート。
【図１９】バーコードに基づいて検出された広告領域の例を示す図。
【図２０】スキャナが読取った画像の例を示す図。
【図２１】図２０の画像から検出される広告領域を示す図。
【図２２】図２０の画像から図２１で示す広告領域を消去した画像を示す図。
【図２３】図２２の画像から宛先領域を検出した例を示す図。
【図２４】広告が記載された囲み枠を有する紙葉類の画像の例を示す図。
【図２５】仕切線の下側に広告が記載された紙葉類の画像の例を示す図。
【図２６】写真が記載された紙葉類の画像の例を示す図。
【図２７】囲み枠の周辺に広告としての文字列が存在する紙葉類の画像の例を示す図。
【図２８】図２７に示す囲み枠の周辺に広告として文字列によって宛先情報の文字行検出を誤る例を説明するための図。
【図２９】カスタマバーコードの下側に広告が記載された紙葉類の画像の例を示す図。
【図３０】図２９に示すカスタマバーコードの下側に広告が記載された紙葉類の画像において宛先情報の文字行検出を誤る例を説明するための図。
【符号の説明】
１１…供給部、１２…搬送路（搬送手段）、１３…スキャナ（読取手段）、１４…宛先認識部（宛先認識装置）、１５…区分ポケット部（区分手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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