(57)【要約】【課題】チェックライタ等黒画素と白画素の組み合わせからなる文字や背景のついた文字の認識において、文字部分の抽出、背景の消去が必要であった。【解決手段】認識対象となる文字パターンを含む画像を読み取る画像入力手段と、読み取った元画像に対して、黒画素部分の面積を拡張したのち縮小する第１の膨張収縮手段と、膨張収縮を行った画像と元画像との差分を取る差分取得手段と、得られた差分画像に対して前記膨張収縮処理を行う第２の膨張収縮手段とを備えることにより、白部分を補間した文字パターンを取り出せる。認識対象となる文字パターンを含む画像を読み取る画像入力手段と、読み取った元画像に対して、画像の階調反転を行う反転手段と、反転画像に対して黒画素の膨張収縮処理を行う膨張収縮手段と、得られた膨張収縮画像に対して階調反転を行う第２の階調反転手段とを備えることにより、背景を除去した文字パターンを取り出せる。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字パターンを入力する画像入力手段と、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮処理手段と、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得る差分取得手段と、差分画像の膨張収縮処理を行う第２の膨張収縮手段から成る、光学式文字認識装置。
【請求項２】
請求項１において、膨張処理は黒画素と白画素の境界部分の白画素を階調反転させることにより行い、縮小処理は黒画素と白画素の境界部分の黒画素を階調反転させることにより行う膨張収縮処理手段を備えた、光学式文字認識装置。
【請求項３】
請求項１において、膨張処理および縮小処理はそれぞれ任意の回数を行うことができる膨張収縮処理手段を備えた、光学式文字認識装置。
【請求項４】
請求項１において、差分取得手段は排他的論理和演算処理によって実現する、光学式文字認識装置。
【請求項５】
コンピューターを請求項１ないし４記載の光学式文字認識装置として動作させるためのプログラム。
【請求項６】
黒画素と白画素の両方で構成される文字パターンを入力するステップと、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得るステップと、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得るステップと、差分画像の膨張収縮処理を行うことにより補正された文字パターンの抽出を行うステップを備えた、光学式文字認識方法。
【請求項７】
文字パターンを入力する画像入力手段と、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮処理手段と、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得る差分取得手段と、差分画像の膨張収縮処理を行う第２の膨張収縮手段と、差分画像の膨張収縮画像と元画像とのともに黒である部分のみを抽出する黒部分抽出手段を備えることによる、光学式文字認識装置。
【請求項８】
請求項７において、膨張処理は黒画素と白画素の境界部分の白画素を階調反転させることにより行い、縮小処理は黒画素と白画素の境界部分の黒画素を階調反転させることにより行う膨張収縮処理手段を備えた、光学式文字認識装置。
【請求項９】
請求項７において、膨張処理および縮小処理はそれぞれ任意の回数を行うことができる膨張収縮処理手段を備えた、光学式文字認識装置。
【請求項１０】
請求項７において、差分取得手段は排他的論理和演算処理によって実現し、黒部分抽出手段は論理積演算処理によって実現する、光学式文字認識装置。
【請求項１１】
コンピューターを請求項７ないし１０記載の光学式文字認識装置として動作させるためのプログラム。
【請求項１２】
黒画素と白画素の両方で構成される文字パターンを入力するステップと、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得るステップと、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得るステップと、差分画像の膨張収縮処理を行うことにより補正された文字パターンの抽出を行うステップと、差分画像の膨張収縮画像と元画像とのともに黒である部分のみを抽出するステップを備えた、光学式文字認識方法。
【請求項１３】
地紋付きの文字パターン画像を入力する画像入力手段と、元画像を反転した反転画像を得る第１の反転手段と、前記反転画像に対して黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して反転膨張収縮画像を得る膨張収縮処理手段と、反転膨張収縮画像を反転する第２の反転手段とを備えることによる、光学式文字認識装置。
【請求項１４】
請求項１３において、膨張処理は黒画素と白画素の境界部分の白画素を階調反転させることにより行い、縮小処理は黒画素と白画素の境界部分の黒画素を階調反転させることにより行う膨張収縮処理手段を備えた、光学式文字認識装置。
【請求項１５】
請求項１３において、膨張処理および縮小処理はそれぞれ任意の回数を行うことができる膨張収縮処理手段を備えた、光学式文字認識装置。
【請求項１６】
請求項１３において、反転手段は排他的論理和演算処理によって実現する、光学式文字認識装置。
【請求項１７】
コンピューターを請求項１３ないし１６記載の光学式文字認識装置として動作させるためのプログラム。
【請求項１８】
地紋付きの文字パターン画像を入力するステップと、元画像を反転した反転画像を得るステップと、前記反転画像に対して黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して反転膨張収縮画像を得るステップと、反転膨張収縮画像を反転するステップと、を備えることによる、文字パターン抽出方法。
【請求項１９】
前記請求項１〜４および請求項７〜１０および請求項１３〜１６において、補正後の画像を表示する表示手段を備える、光学式文字認識装置。
【請求項２０】
前記請求項１〜４および請求項７〜１０および請求項１３〜１６において、補正後の画像と元画像との差分を区別可能な形式で表示する表示手段を備える、光学式文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光学式文字認識装置における画像補正方法ならびにそれに用いられる装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来は、スキャナ等によって取得した画像をメモリ上に保持し、その画像の一定方向たとえば縦方向または横方向の射影より求めた黒画素数のヒストグラムを調べることにより、ヒストグラムの山が現れる部分を行もしくは文字が存在する場所であるとみなし、各文字パターンを取り出して文字認識処理を行い、必要に応じて結果表示を行っていた。このとき、文字パターンに白画素が含まれるチェックライタ等の刻み文字に対する文字認識処理については、単純に膨張処理を行って白画素部分を補間する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２４７６３号公報（第２−４頁、図Ｏ）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
図４は、前記従来の技術で処理できないパターンの例である。図４（ａ）においては、文字４０１のフォント自体が白画素を含む所謂刻み文字であることに加え、認識対象以外のゴミ４０２が文字に接触している。このような刻み文字の場合、黒画素のヒストグラムを利用する方法では、ゴミが接触していない部分においては、１文字が複数の山を示すので、１文字を２文字以上として検出してしまう場合がある。また、ゴミが接触している部分においては、２文字以上にまたがってゴミが接触しているために、文字の切れ目にヒストグラムの谷間があらわれないかまたはあらわれ方が弱くなり、２文字以上がひとつの山のような状態となってしまうため、２文字以上を１文字として検出してしまう場合がある。
【０００５】
図４（ｂ）においては、斜め方向の直線からなる背景４０３上に文字４０４が印刷されており、縦方向、横方向の黒画素数のヒストグラムでは山および谷間の現れ方が小さく、文字を検出できない場合がある。また、検出できた場合でも、文字以外の背景が一緒に切り出されてしまうので、文字認識ができない。
このため、文字以外のゴミや背景は除去し、刻み文字は白画素部分が補間された状態とした上で、文字認識を行う必要がある。
しかしながら、前記従来技術ではゴミや背景等不要部分の除去、すなわち文字パターンのみの抽出は行えない。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、文字パターンを入力する画像入力手段と、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮処理手段と、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得る差分取得手段と、差分画像の膨張収縮処理を行う第２の膨張収縮手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項２の発明は、請求項１において、膨張処理は黒画素と白画素の境界部分の白画素を階調反転させることにより行い、縮小処理は黒画素と白画素の境界部分の黒画素を階調反転させることにより行う膨張収縮処理手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項３の発明は、請求項１において、膨張処理および縮小処理はそれぞれ任意の回数を行うことができる膨張収縮処理手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項４の発明は、請求項１において、差分取得手段は排他的論理和演算処理によって実現することを特徴としたものである。
請求項５の発明は、コンピューター上のプログラムによって請求項１ないし４記載の光学式文字認識装置を実現することを特徴としたものである。
請求項６の発明は、黒画素と白画素の両方で構成される文字パターンを入力するステップと、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得るステップと、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得るステップと、差分画像の膨張収縮処理を行うことにより補正された文字パターンの抽出を行うステップを備えたことを特徴としたものである。
請求項７の発明は、文字パターンを入力する画像入力手段と、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得る第１の膨張収縮処理手段と、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得る差分取得手段と、差分画像の膨張収縮処理を行う第２の膨張収縮手段と、差分画像の膨張収縮画像と元画像とのともに黒である部分のみを抽出する黒部分抽出手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項８の発明は、請求項７において、膨張処理は黒画素と白画素の境界部分の白画素を階調反転させることにより行い、縮小処理は黒画素と白画素の境界部分の黒画素を階調反転させることにより行う膨張収縮処理手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項９の発明は、請求項７において、膨張処理および縮小処理はそれぞれ任意の回数を行うことができる膨張収縮処理手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項１０の発明は、請求項７において、差分取得手段は排他的論理和演算処理によって実現し、黒部分抽出手段は論理積演算処理によって実現することを特徴としたものである。
請求項１１の発明は、コンピューター上のプログラムによって請求項７ないし１０記載の光学式文字認識装置を実現することを特徴としたものである。
請求項１２の発明は、黒画素と白画素の両方で構成される文字パターンを入力するステップと、元画像の黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して元画像の膨張収縮画像を得るステップと、元画像の膨張収縮画像と元画像との差分画像を得るステップと、差分画像の膨張収縮処理を行うことにより補正された文字パターンの抽出を行うステップと、差分画像の膨張収縮画像と元画像とのともに黒である部分のみを抽出するステップを備えたことを特徴としたものである。
請求項１３の発明は、地紋付きの文字パターン画像を入力する画像入力手段と、元画像を反転した反転画像を得る第１の反転手段と、前記反転画像に対して黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して反転膨張収縮画像を得る膨張収縮処理手段と、反転膨張収縮画像を反転する第２の反転手段とを備えたことを特徴としたものである。
請求項１４の発明は、請求項１３において、膨張処理は黒画素と白画素の境界部分の白画素を階調反転させることにより行い、縮小処理は黒画素と白画素の境界部分の黒画素を階調反転させることにより行う膨張収縮処理手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項１５の発明は、請求項１３において、膨張処理および縮小処理はそれぞれ任意の回数を行うことができる膨張収縮処理手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項１６の発明は、請求項１３において、反転手段は排他的論理和演算処理によって実現することを特徴としたものである。
請求項１７の発明は、コンピューター上のプログラムによって請求項１３ないし１６記載の光学式文字認識装置を実現することを特徴としたものである。
請求項１８の発明は、地紋付きの文字パターン画像を入力するステップと、元画像を反転した反転画像を得るステップと、前記反転画像に対して黒画素部分の面積を拡張したのち縮小して反転膨張収縮画像を得るステップと、反転膨張収縮画像を反転するステップを備えたことを特徴としたものである。
請求項１９の発明は、前記請求項１〜１８において、補正後の画像を表示する表示手段を備えたことを特徴としたものである。
請求項２０の発明は、前記請求項１〜１８において、補正後の画像と元画像との差分を区別可能な形式で表示する表示手段を備えたことを特徴としたものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
［実施例］
図１は、本発明の第１の実施例のシステム構成を示す概略図である。
この図において、制御部１０１はシステム全体を制御する機能を持つ部分であり、制御プログラムを有するパソコン本体等が相当する。表示部１０２は処理結果等を表示する部分であってパソコンのＣＲＴや液晶等のモニタが相当する。入力部１０３はキーボードやマウス等の入力装置である。帳票１０４は処理対象画像の元になる帳票である。スキャナ部１０５は帳票１０４を画像データに変換するためのものであって、一般的なフラットベッドスキャナやＯＣＲ用のロットスキャナ等が相当する。画像メモリ１０６は読み込んだ画像データを保持する。画像補正部１０７は、前記課題を解決するための手段で述べた処理を行うための部分であって、図２に示すとおりの構成を持つ。文字認識部１０８は画像メモリ１０６を参照して文字認識を行う。
【０００８】
ここで、文字認識部では、画像メモリ中から１文字毎のパターンを切り出して、１文字ずつの文字認識処理を行う。１文字毎のパターンを切り出す方法として、手書きの場合は、あらかじめ文字の記入位置を指定する方法、印刷文字の場合は、前述した黒画素のヒストグラムを利用して記入文字の位置を特定する方法等が用いられる。いずれにしても、最終的には１文字毎のパターンを取得することにより、文字認識が可能となる。また、得られる文字パターンは、かすれ等がないことが望ましい。
【０００９】
なお、ここでは図示しないが、帳票とスキャナ部を遠隔地に設置したり、スキャナにＦＡＸを用いるような運用形態がとられる場合もある。
【００１０】
図２は、画像補正部の内部構成図である。８近傍膨張処理を行う８近傍膨張処理部２０１、８近傍収縮処理を行う８近傍収縮処理部２０２、差分抽出のために排他的論理和演算を行うＸＯＲ回路２０３で構成される。
【００１１】
なお、８近傍膨張処理とは、ある画素について、その周囲８方向すべての画素のどれかひとつが黒であれば、その画素を黒に置き換える処理を言う。対象の画素が白であれば、黒に反転されることになる。８近傍収縮処理とは、逆に、その周囲８方向すべての画素のどれかひとつが白であれば、その画素を白に置き換える処理を言う。これ以外には、画素の上下方向の４方向を参照する４近傍膨張処理または４近傍収縮処理がある。また、対象画素が黒であれば周囲の画素を黒に置き換える、または対象画素が白であれば周囲の画素を白に置き換える、といった処理も考えられる。いずれにしても、黒画素と白画素の境界部分の画素を黒または白に置き換えることにより、黒画素部分の面積の拡張または縮小を行うことが、膨張または収縮処理の目的である。
【００１２】
図３は、本発明の第１の実施例の概略動作を示すためのフローチャートである。
まず、スキャナ部１０５にて帳票１０４の読み取りを行い、読み取ったデータは画像メモリ１０６に保持される（ステップ３０１）。続いて、画像補正部１０７は画像メモリ１０６に保持された画像に対して所定の補正処理を行ったのち、再び画像メモリ１０７に補正画像を保持する（ステップ３０２）。文字認識部１０８は画像メモリ１０６を参照して文字の認識を行う（ステップ３０３）。続いて、表示部１０２に画像と認識結果を表示する（ステップ３０４）。
ここで、認識結果の表示は、必要に応じて行うこととしても良い。
【００１３】
図５は、本発明の第１の実施例における、画像補正部の内部処理の説明図である。ここでは、チェックライタ様の刻み文字が入力された場合を例にとって説明する。（ａ）の元画像５０１は入力直後の画像から、ある１文字の文字パターンを抜き出したものである。ここでは、刻み文字である文字パターン本体５０２と、接触しているゴミ５０３が存在する、としている。以下の説明でこの文字パターンを使用して説明を行う。まず元画像５０１に対して、第１の膨張収縮処理を行う（ステップ５０７）ことによって隙間が補間され、（ｂ）の膨張収縮処理画像５０４が得られる。ここで、膨張収縮処理は、前述の画像補正部における８近傍膨張処理部を用いて膨張処理を行ったのち、８近傍収縮処理部を用いて収縮処理を行うことによって行う。次に元画像５０１と膨張収縮処理画像５０４の両者に対して、ＸＯＲ回路を用いて、差分抽出処理を行う（ステップ５０８）。これによって、膨張収縮処理によって補間された部分が抽出され、（ｃ）の差分画像５０５が得られる。この時点で、膨張収縮処理にて差分が生じないベタの部分は消去される。次に差分画像５０５に対して、第２の膨張収縮処理を行う（ステップ５０９）ことによって、（ｄ）の補正画像５０６のような文字パターンを得ることができる。元画像５０１に黒ベタのゴミが含まれる場合差分画像５０５の時点で消去されているのであるから、補正画像５０６では黒ベタが消去された状態の画像を得ることができる。例のようなチェックライタ様の刻み文字の場合、文字を構成する黒画素と白画素の比率は概ね同程度であり、白画素のみを抜き出した場合でも、文字を形成するのに十分な情報を有している。本発明は、このような文字パターンを抽出するのに、好適である。
【００１４】
なお、図において得られた補正画像５０６は、ゴミが存在した部分が欠けた状態になっているが、このような、文字の形状の特徴を失わない程度の欠けであれば、文字認識処理上の問題はない。
【００１５】
なお、図中には特に記載していないが、一般に膨張もしくは収縮処理は１回につき１画素分が処理されるので、１回の膨張のみでは黒画素部分の面積が十分に拡張せず、白画素部分の補間が完了しない場合がある。このような場合、複数回の膨張処理を繰り返したのち、複数回の収縮処理を繰り返す必要が生じる。これらの回数は解像度等の条件により左右されるため、条件毎の最適な回数をあらかじめ設定しておくなどして、所定の回数の処理が実施されるようにしてもよい。
【００１６】
なお、上記第１の膨張収縮処理、第２の膨張収縮処理は、それぞれに８近傍膨張処理部および８近傍収縮処理部を用意するのでなく、１つの８近傍膨張処理部および８近傍収縮処理部を用いることが可能であることは言うまでもない。
【００１７】
また、図６は、本実施例における画像処理を行った場合の処理結果の例である。（イ）は入力された元画像であり、刻み文字からなる文字パターン本体６０１と、接触するゴミ６０２とから成っている。（ロ）は前述の処理を行った結果の画像であり、ゴミ６０２が除去され、刻み文字の白画素部分が補間された、文字パターン６０３が得られている。
なお、ここではチェックライタ様の刻み文字によって説明したが、黒画素と白画素の両方で構成される文字パターンであって、前記膨張収縮処理によってある程度の差分が生じるような文字パターンであれば、本発明の適用が可能である。
【００１８】
このように、第１の実施例によれば、膨張収縮処理部と一般的なＸＯＲ演算回路との組み合わせによって、黒画素と白画素の両方で構成される文字パターンの補正および抽出することが出来るので、このような文字パターンであっても文字認識が可能となる。
【００１９】
図７は、本発明の第２の実施例における、画像補正部の内部構成図である。第１の実施例との差異は、ＡＮＤ回路７０４が追加されていることにある。その他のシステム構成に係る部分および概略のフローについては、第１の実施例との差異はない。
【００２０】
図８は、本発明の第２の実施例における、画像補正部の内部処理の説明図である。
図８において、（ｄ）の差分画像の膨張収縮処理画像８０６は、図５（ｄ）補正画像５０６に相当しており、ステップ８０８、ステップ８０９、ステップ８１０の処理は、第１の実施例におけるステップ５０７、ステップ５０８、ステップ５０９とそれぞれ同様である。ここで、差分画像の膨張収縮処理画像８０６と元画像８０１とに対して、さらにＡＮＤ回路を用いてともに黒である部分のみの抽出処理を行う（ステップ８１１）。差分画像の膨張収縮処理画像８０６はすでに文字のみが抽出された状態なのであるから、（ｅ）補正画像８０７には、補間されない状態の文字パターンのみが得られることになる。
このため、文字認識３０３には差分画像の膨張収縮処理画像８０６を用い、画面表示には補正画像８０７を用いれば、文字認識は文字認識に適した補正画像で行い、オペレーターの確認はより元画像に近い状態の補正画像で行うといった運用も可能となる。
また、図９は、本実施例における画像処理を行った場合の処理結果の例である。（イ）は入力された元画像であり、刻み文字からなる文字パターン本体９０１と、接触するゴミ９０２とから成っている。（ロ）は前述の処理を行った結果の画像であり、ゴミ９０２が除去された、文字パターン９０３が得られている。
【００２１】
このように、第２の実施例によれば、第１の実施例の効果に加え、補間処理前の文字パターンを抽出することが出来るので、元画像に近い状態の画像の出力が可能になる。
【００２２】
図１０は、本発明の第３の実施例における、画像補正部の説明図である。要素の構成は、図２に示す第１の実施例の画像補正部の内部構成と同じであるが、応用例として、同じ構成を用いて、黒画素と白画素からなる背景の消去が行えることを示す。
【００２３】
（ａ）の元画像１００１は入力直後の画像から、ある１文字の文字パターンを抜き出したものである。黒一色の文字１００２が、黒白の縞模様からなる背景１００３上に印刷されている。以下の説明でこの１文字分の文字パターンを使用して説明を行う。まず、元画像１００１と同じサイズの（ｂ）の全面黒画像１００４を作成する。次に元画像１００１に対して反転処理を行い、（ｃ）の反転画像１００５が得られる。ここでは、元画像１００１と全面黒画像１００４の両者に対してＸＯＲ回路を用いて、差分抽出処理を行うことにより、反転処理を実現している（ステップ１００８）。次に反転画像１００５に対して、膨張収縮処理を行う（ステップ１００９）ことによって、差分画像の膨張収縮画像１００６が得られる。この時点で、背景の白い部分は無くなっている。次に差分画像の膨張収縮画像１００６に対して、さらに反転処理を行う。ここでは、ステップ１００８と同様に、差分画像の膨張収縮画像１００６と全面黒画像１００４の両者に対して、ＸＯＲ回路を用いて、差分抽出処理を行うことにより、反転処理を実現している（ステップ１０１０）。これによって、文字パターンのみの画像である補正画像１００７を得ることができる。本実施例は、文字が黒画素のみで構成され、背景が黒画素と白画素で構成されるような場合に、文字パターンを抽出する手段として好適である。
また、図１１は、本実施例における画像処理を行った場合の処理結果の例である。（イ）は入力された元画像であり、刻み文字からなる文字パターン本体１１０１と、背景１１０２とから成っている。（ロ）は前述の処理を行った結果の画像であり、背景１１０２が除去された、文字パターン１１０３が得られている。
【００２４】
このように、第３の実施例によれば、第１の実施例と同じ構成の装置で、文字の背景消去が実現可能であり、背景付きの文字の文字認識が可能となる。
【００２５】
図１２は、本発明の第４の実施例における、画像補正部の説明図である。第３の実施例に加え、（ｅ）の補正画像１２０７と（ａ）の元画像１２０１に対してＸＯＲ回路によって差分を抽出する（ステップ１２１２）。これによって、消去された背景部分のみの画像を（ｆ）の差分画像１２０８として得ることが出来る。
これにより、図１２に示すとおり、消去した背景を色を変える等してオペレーターに明示した状態で重ね合わせ表示を行い、処理結果をより明確に示すことが出来る。
【００２６】
なお、本実施例は第１の実施例と同じ構成によって実現するのであるから、これと同様の処理が第１ないし第３の実施例でも実施可能であることは言うまでもない。
【００２７】
また、ＸＯＲ回路１２１１およびＸＯＲ回路１２１２は、便宜上それぞれ記述しているが、１つのＸＯＲ回路を用いて実現可能であることは言うまでもない。
【００２８】
このように、第４の実施例によれば、第３の実施例の効果に加え、背景として除去した部分を明示することができるので、オペレーターの視認性を高めることにより作業負荷を軽減することが出来る。
【００２９】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明によれば、第３の実施例の効果に加え、背景部分の明示的な表示が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施例のシステム構成を示した図である。
【図２】第１の実施例の画像処理部の内部構成を示した図である。
【図３】第１の実施例の動作フローを示した図である。
【図４】本発明で処理対象とする画像を示した図の例である。
【図５】第１の実施例の画像処理の詳細を示した図である。
【図６】第１の実施例の画像処理の結果例を示した図である。
【図７】第２の実施例の画像処理部の内部構成を示した図である。
【図８】第２の実施例の画像処理の詳細を示した図である。
【図９】第２の実施例の画像処理の結果例を示した図である。
【図１０】第３の実施例の画像処理の詳細を示した図である。
【図１１】第３の実施例の画像処理の結果例を示した図である。
【図１２】第４の実施例の画像処理の詳細を示した図である。
【図１３】第４の実施例の結果表示例を示した図である。
【符号の説明】
１０１    制御部
１０２    表示部
１０３    入力部
１０４    帳票
１０５    スキャナ部
１０６    画像メモリ
１０７    画像補正部
１０８    文字認識部
２０１    ８近傍膨張処理部
２０２    ８近傍収縮処理部
２０３    ＸＯＲ回路
３０１    画像読取り
３０２    画像補正
３０３    文字認識
３０４    認識結果表示
４０１    文字
４０２    ゴミ
４０３    背景
４０４    文字
５０１    元画像
５０２    文字パターン本体
５０３    ゴミ
５０４    膨張収縮処理画像
５０５    差分画像
５０６    補正画像
５０７    膨張収縮処理
５０８    ＸＯＲ回路
５０９    膨張収縮処理
６０１    文字パターン本体
６０２    ゴミ
６０３    文字パターン
７０１    ８近傍膨張処理部
７０２    ８近傍収縮処理部
７０３    ＸＯＲ回路
７０４    ＡＮＤ回路
８０１    元画像
８０２    文字パターン本体
８０３    ゴミ
８０４    膨張収縮処理画像
８０５    差分画像
８０６    差分画像の膨張収縮処理画像
８０７    補正画像
８０８    膨張収縮処理
８０９    ＸＯＲ回路
８１０    膨張収縮処理
８１１    ＡＮＤ回路
９０１    文字パターン本体
９０２    ゴミ
９０３    文字パターン
１００１    元画像
１００２    文字パターン本体
１００３    ゴミ
１００４    全面黒画像
１００５    反転画像
１００６    差分画像の膨張収縮処理画像
１００７    補正画像
１００８    ＸＯＲ回路
１００９    膨張収縮処理
１０１０    ＸＯＲ回路
１１０１    文字パターン本体
１１０２    背景
１１０３    文字パターン
１２０１    元画像
１２０２    文字パターン本体
１２０３    背景
１２０４    全面黒画像
１２０５    反転画像
１２０６    差分画像の膨張収縮処理画像
１２０７    補正画像
１２０８    差分画像
１２０９    ＸＯＲ回路
１２１０    膨張収縮処理
１２１１    ＸＯＲ回路
１２１２    ＸＯＲ回路
【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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