(57)【要約】本発明は、郵便小包の宛先を自動的に読み取るために、郵便小包のデジタル画像を分割する方法に関し、この方法は、前記画像をサイズが同一の複数の画像ブロックに分割し（２０）、ハフ変換に基づく処理を前記各画像ブロックに適用して、関与している前記画像ブロック内の画像点の分布に関する好ましい方向を、前記画像ブロック内で識別し（３０）、好ましい方向が共通する隣接する前記画像ブロックを前記画像内でグループ化して（４０）、好ましい方向が共通する隣接する前記画像ブロックのグループを含み且つ前記共通の好ましい方向と平行な長手方向縁部を有する矩形の対象領域を規定し（５０）、郵便小包の宛先を自動的に読み取るために、前記自動宛先認識アルゴリズムを前記画像内の前記対象領域に適用する（６０）ことから成る。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
郵便物のデジタル画像（ＩＰ）に、自動宛先認識アルゴリズムを適用することによって、前記郵便物上の宛先（ＡＰ）を自動的に読み取るために、郵便物のデジタル画像を
処理する方法であって、前記画像をサイズが同一の複数の画像ブロックに分割し（２０）；ハフ変換に基づく処理を前記各画像ブロックに適用して、考慮中の該画像ブロック内の画像点の分布に関する特定方向を、当該画像ブロック内で識別し（３０）；特定方向が共通する隣接する前記画像ブロックを前記画像内でグループ化して（４０）、特定方向が共通する隣接する前記画像ブロックのグループを含み且つ前記共通の特定方向と平行な長手方向縁部を有する矩形の対象領域（ＺＩ）を規定し（５０）；宛先を自動的に読み取るために、前記自動宛先認識アルゴリズムを前記画像内の前記対象領域に適用することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、郵便物のデジタル画像を処理し、宛先を自動的に認識するためのアルゴリズムを前記画像に適用することによって、前記郵便物上の郵便の宛先を自動的に読み取る方法に関する。
【０００２】
そのような方法は特に、郵便小包を自動的に仕分ける処理において、郵便小包の郵便の宛先を自動的に読み取ることを目的としている。レター型の郵便物に記載された宛先は、従来、各レターを縁を下にして立てて搬送し、レターのデジタル画像を撮影するカメラの前方を通過させ、その後、前記デジタル画像を２値化してフィルタリングすることにより、自動的に読み取られる。一般に、レター上で自動的に読み取られる宛先を形成する文字列は、レターの底辺と平行または底辺に対して垂直に配置されている。すなわち、前記文字列は、前記画像の縁のうちの一つと平行に配置されており、デジタル画像の縁に沿う方向でデジタル画像内の文字をデコードすることにより、宛先を自動的に認識するためのアルゴリズムをデジタル画像の矩形部分に直接に適用することができるようになっている。　【０００３】
小包型の郵便物は、一般に、大きい物体であり、コンベアベルト上に、ねかして搬送される。コンベアのタイプおよび郵便物のタイプによっては、小包のデジタル画像の郵便宛先を自動的に読み取ることができず、デジタル画像のあらかじめ決めていた関係によって、宛先の文字列が特定方向にあることをあてにすることになる。
【０００４】
本発明の目的は、郵便小包の宛先を自動的に読み取る為に、各小包のデジタル画像を処理する際の問題に解決策を与えることである。
【０００５】
この目的のため、本発明は、郵便物のデジタル画像に、自動宛先認識アルゴリズムを適用することによって、前記郵便物上の郵便の宛先を自動的に読み取るために、郵便物のデジタル画像を処理する方法であって、前記画像をサイズが同一の複数の画像ブロックに分割し；ハフ変換に基づく処理を前記各画像ブロックに適用して、考慮中の前記画像ブロック内の画像点の分布に関する特定方向を、当該画像ブロック内で識別し；特定方向が共通する隣接する前記画像ブロックを前記画像内でグループ化して、特定方向が共通する隣接する前記画像ブロックのグループを含み且つ前記共通の特定方向と平行な長手方向縁部を有する矩形の対象領域（ＺＩ）を規定し（５０）；宛先を自動的に読み取るために前記自動宛先認識アルゴリズムを前記画像内の前記対象領域に適用しすることを特徴とする方法を提供する。
【０００６】
この方法を用いると、郵便宛先の文字列と平行な長手方向に延びる矩形の対象領域が得られる。これにより、デジタル画像の郵便宛先の文字列がデジタル画像の一つの縁に沿っていない場合であっても、レター型郵便物の場合と同様に、前記対象領域の長手方向縁部に沿って、前記対象領域に対応するデジタル画像の部位に自動宛先認識アルゴリズムを適用することができる。
【０００７】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の方法の実施形態について詳細に説明する。実施形態は添付図面に示される。
【０００８】
図１は、郵便小包を仕分けするためのプロセスの一部を示す非常に概略的なフローチャートである。このプロセスは、小包のデジタル画像を処理して、対応する仕分け出口に向けて当該小包を自動的に方向付ける仕分けプロセスで使用する郵便の宛先を各小包から自動的に読み取るステップを含んでいる。
【０００９】
１０において、コンベアベルト上にねかせて運ばれる小包は、小包のデジタル画像を撮影するカメラの下側を通過する。図２には、小包のデジタル画像ＩＰが図示されている。このデジタル画像は郵便の宛先ＡＰを含んでいる。また、このデジタル画像において、郵便の宛先ＡＰの文字列は、画像の縁に平行に延びていない。一般に、このようなデジタル画像は、２値化等の演算処理が成され、孤立した黒色ピクセル等が除去される。このような演算は、対応するコンピュータファイルのサイズを小さくして、最初の画像に現われる役に立たない干渉データを除去するために行われる。したがって、グレー・スケールを表わすピクセルによって最初に規定された画像は、黒または白の点まで低減される。この場合、処理のタイプに応じて、各点は、ピクセルまたはピクセル群を表わすことができ、すなわち、実際には、最初の画像におけるピクセルの任意の他の減少した組み合わせを表わすことができる。このようにして、最初の画像を例えば座標列まで減らすことができ、一対の座標は、画像内において、１つの黒色点を形成する。
【００１０】
本発明の方法では、ステップ２０において、デジタル画像ＩＰ（２値化およびフィルタリングの後）が、以下に“タイル”と称される複数の同一の画像ブロックに分割すなわち区分けされる。図３には、７２個のタイルＩＴに区分けされた図２の画像が示されている。各タイルは正方形の形状を成している。
【００１１】
この区分けステップの目的は、次のステップ３０において、各タイル中の黒色点の分布に関する特定方向を識別できるようにするためである。特に、タイルの特定方向は、タイル内に書かれた１または複数の文字列の方向と一致している。前記特定方向は、アルゴリズムを各タイルに適用することによって識別される。このアルゴリズムの適用によって生じる結果を適正なものとするためには、タイルのサイズを単語のサイズすなわち複数の文字のサイズにほぼ一致させることが重要である。実際には、タイルは、小包上で、例えば２ｃｍ×２ｃｍの寸法の正方形状となる。以下、タイルにおける特定方向を識別するためのアルゴリズムについて、詳細に説明する。すなわち、ステップ３０の最後で、各タイル毎に特定方向が分かる。この特定方向は、一般に、タイル内の文字列の方向または文字列に対して垂直な方向と略一致している。
【００１２】
ステップ４０においては、１つ以上のタイル群が形成される。この場合、任意の１つのタイル群におけるタイルの特定方向が実質的に平行または実質的に垂直であり且つこれらのタイルが隣接しているという基準を用いて、タイル群が形成される。図４は、本発明の方法を使用して画像ＩＰ内で特定された１つのタイル群ＧＩを示している。図示のように、このタイル群は、宛先ＡＰを含んでいるが、まだ矩形状を成していない。
【００１３】
ステップ５０においては、ステップ４０で形成された各タイル群に関連する対象領域が形成される。１つのタイル群においては、最も一般的な特定方向、すなわち、そのタイル群のタイル間で最も広範囲に使用される特定方向が演算され、この特定方向がそのタイル群に関連付けられる。その後、タイル群の全てのタイルを含み且つタイル群の特定方向と平行な縁を有する最も小さい矩形が演算され、これによって、考慮中のタイル群に対応する対象領域が決定される。図４および図５には、画像ＩＰから定められた対象領域ＺＩが示されている。この対象領域は、対象領域ＺＩによって構成される矩形の底縁と平行に書かれた宛先住所を含んでいる。特に、図５は、本発明の方法を使用してステップ５０でデジタル画像ＩＰから抽出された対象領域ＺＩを示している。
【００１４】
ステップ５０で特定された１つ以上の対象領域は、その後、ステップ６０において、各対象領域に関連付けられた特定方向を使用して、自動文字認識アルゴリズムにより検討され、これにより、捜していた小包の郵便の宛先が抽出される。
【００１５】
タイルの特定方向を検出するためにズテップ３０で使用されたアルゴリズムは、極ハフ変換をタイルに適用することによって始めることができる。ハフ変換は、Ｂ．ＹｕおよびＡ．Ｋ．Ｊａｉｎによる文献“Ｒｏｂｕｓｔ　ｏｎ　ｆａｓｔ　ｓｑｕｅｗ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｇｅｎｅｒｉｃ　ｄｏｃｕｍｅｎｔ”の　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　（パターン認識）、第２９刊、第１０号、１６０９頁に詳細に記載されており、１つのタイルから極表を作成することができる。前記極表は、タイル内の特定数の直線のそれぞれに含まれる黒色点の数を使用する。２つの入力（ｒ、θ）を有するこのような極表において、各対（ｒ、θ）は直線Ｄ（ｒ、θ）に対応しており、特定の対（ｒ、θ）に関する極表の値は、直線Ｄ（ｒ、θ）が含む黒色点の数に対応している。
【００１６】
図６は、辺Ｃを有する正方形を成すタイルＩＴを示している。このタイルにおいて、黒色点Ｎ（ｘ、ｙ）を含む直線Ｄ（ｒ、θ）は、点Ｐ（ｒ、θ）を通り且つベクトルＯＰ（ｒ、θ）に対して垂直な直線である。ここで、Ｏは、タイルに関連付けられた座標系の原点を示している。特に、ベクトルＯＰ（ｒ、θ）は、その係数がｒで且つその極角がθのベクトルである。画像の左下側の頂点に座標系の中心を持つ辺Ｃを有する正方形のタイルの場合、前記正方形タイルを切り取る直線のセットは、Ｃ＜ｒ≦Ｃ√２および０°≦θ＜１８０°を満たす直線Ｄ（ｒ、θ）のセット内に含まれる。
【００１７】
したがって、半径に関して２ｍｍずつ、角度に関して１０°ずつデータを分離することが決められる図６に示される２ｃｍ×２ｃｍのタイルにおいては、それぞれがある半径に対応する２４個の縦列と、それぞれがある角度に対応する１８個の横列とで構成される極表を作成することができる。この極表は、全ての対（ｒ、θ）が０となるように初期化され、その後、タイルの各黒色点Ｎ（ｘ、ｙ）を起点とし、以下の関係を使用して、次第に情報が与えられる。
（＊）　　ｒ＝ｘｃｏｓ（θ）＋ｙｓｉｎ（θ）
【００１８】
黒色点Ｎ（ｘ、ｙ）の場合、θ＝０°の時にｒが取る値は、関係（＊）を使用して計算される。この場合、ｒの値は、所定のステップサイズを使用して、２ｍｍ内に四捨五入され、これによって、対（ｒ（０°）、０°）が形成される。その後、タイルの極表の座標（ｒ（０°）、０°）のセルに１が加えられる。その後、この演算がθ＝１０°、２０°、３０°、．．．．、１７０°に関して行なわれる。
【００１９】
この演算シーケンスは、タイルの極表を形成するために、タイル内の各黒色点毎に行なわれなければならない。このようにして得られた極表は、各対（ｒ、θ）毎に、直線Ｄ（ｒ、θ）上の黒色点の数を与える。具体的に、前記直線は、データを分離するために所定のステップサイズが与えられた２ｍｍ幅のストリップの形態を成す。
【００２０】
この極表からタイルに対応する特定方向を抽出するため、各角度θ毎に、合計ｓ２（θ）すなわち極表の横列全体における項の平方の合計が計算され、その後、ｓ２（θ）の値が最大となる角度θが選択される。
【００２１】
この時、タイルの特定方向に対応する角度αは、α＝θ＋９０°である。例えば、１つのそのようなタイルは、１２０°で方向付けられる一直線上に位置し且つｓ２（３０°）＝２２＝４およびｓ２（θ）＝１２＋１２＝２（θ≠３０°）を与える２つの黒色点によって構成される。その結果、このアルゴリズムを前記タイルに適用することによって与えられる特定方向は、α＝１２０°になる。　以上のように、ハフ変換に基づくアルゴリズムは、画像内の点の分布に関する特定方向を検出する際に有効であるが、画像内の点の位置に関するデータを提供せず、したがって、郵便小包の画像内で対象領域を特定するのに十分ではない。そのようなアルゴリズムを各タイルに適用する前に本発明の方法に従って画像を複数のタイルに区分けすることにより、自動宛先認識アルゴリズムで迅速に使用可能な対象領域を決定できる十分な情報が得られるように、画像が解析される。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の方法各ステップを示す単純化されたフローチャートである。
【図２】
小包のデジタル画像の図であり、郵便の宛先を含む図である。
【図３】
タイルを構成する複数の画像ブロックに区分けされた図２の小包の画像の図である。
【図４】
図２の小包上の郵便の宛先情報を含むタイル群の図である。
【図５】
図４に示されたタイル群から形成された図２の画像内の対象領域を示す図である。
【図６】
ハフ変換がタイルに適用される方法を示している。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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