(57)【要約】【課題】帳票の画像データに基づいて帳票の種類を判別する場合に、判別精度を向上すること。【解決手段】画像入力部１１により入力された帳票の画像データからエッジを検出し、検出されたエッジに対してハフ変換処理部１３によるハフ変換を行なって、ρ-θ空間におけるハフ平面画像を生成する。傾き分布算定部１４は、ハフ平面画像上の点をθ軸方向に投影したヒストグラムを生成し、度数がピークとなる２つのθ値を傾き角として検出する。ラインエッジ強度累積値取得部１６は、ハフ平面画像から傾き角ごとのエッジ強度累積値のヒストグラムを生成する。照合処理部１７はラインエッジ強度累積値取得部１６で生成されたヒストグラムと、基準帳票データ２１のエッジ強度累積値ヒストグラムとを比較照合することによって、類似性の評価を行って帳票種類を判別する。【選択図】図１
2013214142.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票の画像データに基づいて前記帳票の種類を判別する帳票種類判別方法であって、
前記画像データのエッジを検出したエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップと、
前記エッジ画像取得ステップにより検出されたエッジに基づいて、前記エッジ画像に存在するラインを形成する画素のエッジ強度の累積値を取得するエッジ強度累積値取得ステップと、
前記エッジ強度累積値取得ステップにより取得されたエッジ強度累積値に基づいて、該エッジが存在する前記ラインの傾きの分布を算定する傾き分布算定ステップと、
前記傾き分布算定ステップにより算定された前記ラインの傾きの分布のピークを前記画像データの傾き角として検出する傾き角検出ステップと、
前記傾き角検出ステップにより検出された傾き角を有する前記ラインのエッジ強度累積値から前記画像データの特徴量を算定する特徴量算定ステップと、
前記特徴量算定ステップにより算定された特徴量を基準帳票の特徴量と照合して前記画像データの帳票の種類を判別する判別ステップと
を含んだことを特徴とする帳票種類判別方法。
【請求項２】
前記エッジ画像取得ステップは、前記画像データに対して直角な２方向について微分処理を行なって前記画像データのエッジを方向毎に検出し、
前記エッジ強度累積値取得ステップは、前記直角な２方向について各々検出されたエッジについて各々エッジ強度累積値を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の帳票種類判別方法。
【請求項３】
前記エッジ強度累積値取得ステップは、前記エッジ画像取得ステップにより取得されたエッジ画像に対してハフ変換を行なって、前記エッジ画像に含まれる前記ラインの傾き、前記エッジ画像の基準点からの距離並びに前記ラインのエッジ強度累積値を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の帳票種類判別方法。
【請求項４】
前記特徴量算定ステップは、前記傾き角検出ステップにより検出された傾き角を有するラインについて、前記エッジ画像の基準点からの距離毎にプロットしたラインのエッジ強度累積値のヒストグラムを前記特徴量として算定することを特徴とする請求項３に記載の帳票種類判別方法。
【請求項５】
帳票の画像データに基づいて前記帳票の種類を判別する帳票種類判別装置であって、
前記画像データのエッジを検出したエッジ画像を取得するエッジ画像取得手段と、
前記エッジ画像取得手段により検出されたエッジに基づいて、前記エッジ画像に存在するラインを形成する画素のエッジ強度の累積値を取得するエッジ強度累積値取得手段と、
前記エッジ強度累積値取得手段により取得されたエッジ強度累積値に基づいて、該エッジが存在する前記ラインの傾きの分布を算定する傾き分布算定手段と、
前記傾き分布算定手段により算定された前記ラインの傾きの分布のピークを前記画像データの傾き角として検出する傾き角検出手段と、
前記傾き角検出手段により検出された傾き角を有する前記ラインのエッジ強度累積値から前記画像データの特徴量を算定する特徴量算定手段と、
前記特徴量算定手段により算定された特徴量を基準帳票の特徴量と照合して前記画像データの帳票の種類を判別する判別手段と
を備えたことを特徴とする帳票種類判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、帳票の画像データに基づいて帳票の種類を判別する帳票種類判別方法及び帳票種類判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、帳票等を画像データとして読み込んで画像処理する技術が知られている。例えば、特許文献１には、フォーマットが同一の複数の帳票を読み取った場合に、読み取り時に生じた傾きをハフ変換を利用して補正して比較表示する技術が開示されている。
【０００３】
上記特許文献１は、フォーマットが同一であることを前提とした技術であるが、異なる種類の帳票を連続して印鑑照合したり、該帳票に書き込まれた文字を認識するような場合には、各帳票のフォーマットがそれぞれ異なるために毎回帳票の種類を判別する必要がある。
【０００４】
ここで、各帳票の所定の位置に判別コードや判別マークをあらかじめ印刷しておき、この判別コードや判別マークを確認して帳票の種類を判別することが多いが、必ずしも各企業間で判別コードや判別マークを付与するルールが合意されているわけではないので、この判別コードや判別マークのみで帳票を正確に判別できない場合がある。
【０００５】
このため、判別コードや判別マークによることなく帳票を判別する技術が知られている。例えば、特許文献２には、水平方向又は垂直方向にそれぞれ連接する所定数の画素列内における黒画素の割合を算定することで、帳票類の本質的特徴である罫線を特徴量として検知して、帳票の種類を判別する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−３９８９６号公報
【特許文献２】特開２００１−２８３１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来技術では、帳票の種類を判別する精度が十分ではないという問題点があった。具体的には、帳票を読み取った画像データをニ値化してエッジを検出する処理を用いると、ニ値化により罫線が消失し、帳票の種類の判別精度が低下する場合がある。特に、罫線に薄い色を用いた帳票では、かかるニ値化による罫線の消失が発生しやすく、判別精度が大きく低下する。
【０００８】
また、位置合わせをしてパターンマッチングする方式では、マッチングの基準として帳票の端部を用いることから、帳票の端部が検出できない場合に判別精度が大きく低下する。また、傾いた状態で読み取られた帳票の画像データに対し、アフィン変換など使った画像回転処理を行なうと、該画像回転処理による罫線のズレや消失が発生し、判別精度が低下する。
【０００９】
このように、従来の技術では、帳票を読み取った画像データに対するニ値化や回転補正等の画像処理により、罫線の特徴を十分に取得することができないケースが発生し、帳票の種類を判別する精度が十分ではないという問題点があった。
【００１０】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであって、帳票の画像データに基づいて帳票の種類を判別する場合に、判別精度を向上することのできる帳票種類判別方法及び帳票種類判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、帳票の画像データに基づいて前記帳票の種類を判別する帳票種類判別方法であって、前記画像データのエッジを検出したエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップと、前記エッジ画像取得ステップにより検出されたエッジに基づいて、前記エッジ画像に存在するラインを形成する画素のエッジ強度の累積値を取得するエッジ強度累積値取得ステップと、前記エッジ強度累積値取得ステップにより取得されたエッジ強度累積値に基づいて、該エッジが存在する前記ラインの傾きの分布を算定する傾き分布算定ステップと、前記傾き分布算定ステップにより算定された前記ラインの傾きの分布のピークを前記画像データの傾き角として検出する傾き角検出ステップと、前記傾き角検出ステップにより検出された傾き角を有する前記ラインのエッジ強度累積値から前記画像データの特徴量を算定する特徴量算定ステップと、前記特徴量算定ステップにより算定された特徴量を基準帳票の特徴量と照合して前記画像データの帳票の種類を判別する判別ステップとを含んだことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記エッジ画像取得ステップは、前記画像データに対して直角な２方向について微分処理を行なって前記画像データのエッジを方向毎に検出し、前記エッジ強度累積値取得ステップは、前記直角な２方向について各々検出されたエッジについて各々エッジ強度累積値を取得することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記エッジ強度累積値取得ステップは、前記エッジ画像取得ステップにより取得されたエッジ画像に対してハフ変換を行なって、前記エッジ画像に含まれる前記ラインの傾き、前記エッジ画像の基準点からの距離並びに前記ラインのエッジ強度累積値を取得することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、前記特徴量算定ステップは、前記傾き角検出ステップにより検出された傾き角を有するラインについて、前記エッジ画像の基準点からの距離毎にプロットしたラインのエッジ強度累積値のヒストグラムを前記特徴量として算定することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、帳票の画像データに基づいて前記帳票の種類を判別する帳票種類判別装置であって、前記画像データのエッジを検出したエッジ画像を取得するエッジ画像取得手段と、前記エッジ画像取得手段により検出されたエッジに基づいて、前記エッジ画像に存在するラインを形成する画素のエッジ強度の累積値を取得するエッジ強度累積値取得手段と、前記エッジ強度累積値取得手段により取得されたエッジ強度累積値に基づいて、該エッジが存在する前記ラインの傾きの分布を算定する傾き分布算定手段と、前記傾き分布算定手段により算定された前記ラインの傾きの分布のピークを前記画像データの傾き角として検出する傾き角検出手段と、前記傾き角検出手段により検出された傾き角を有する前記ラインのエッジ強度累積値から前記画像データの特徴量を算定する特徴量算定手段と、前記特徴量算定手段により算定された特徴量を基準帳票の特徴量と照合して前記画像データの帳票の種類を判別する判別手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、画像データのエッジを検出して画像データのエッジを検出したエッジ画像を基に、ラインを形成する画素のエッジ強度累積値を取得し、エッジ強度累積値に基づいてエッジが存在するラインの傾き分布を算定し、傾きの分布のピークを画像データの傾き角として検出し、検出された傾き角を有するラインのエッジ強度累積値から画像データの特徴量を算定して、算定した特徴量を基準帳票の特徴量と照合して画像データの帳票の種類を判別するよう構成したので、帳票の画像データに基づいて帳票の種類を判別する場合に、判別精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施例に係る帳票種類判別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した画像入力部、エッジ検出部、ハフ変換処理部の処理概念を説明するための説明図である。
【図３】図３は、図１に示した傾き分布算定部、傾き角検出部、ラインエッジ強度累積値取得部の処理概念を説明するための説明図である。
【図４】図４は、本発明で判別対象となる帳票の例である。
【図５】図５は、図４で示した帳票画像を取得してラインエッジ強度累積値ヒストグラムを生成した例である。
【図６】図６は、図４で示した帳票を、図５との例と比較して、傾きを有する帳票画像からラインのエッジ強度累積値ヒストグラムを生成した例である。
【図７】図７は、本発明の帳票判別手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、添付図面を参照して、本発明に係る帳票種類判別方法及び帳票種類判別装置の好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例】
【００１９】
まず、本実施例に係る帳票種類判別装置１０の具体的な構成について説明する。図１は本実施例に係る帳票種類判別装置１０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この帳票種類判別装置１０は、画像入力部１１と、エッジ検出部１２と、ハフ変換処理部１３と、傾き分布算定部１４と、傾き角検出部１５と、ラインエッジ強度累積値取得部１６と、照合処理部１７と、出力部１８と、基準帳票データ２１を記憶している記憶部２０とを有する。
【００２０】
画像入力部１１は外部より画像の電子データを受け付けるインタフェースである。この画像入力部１１は、画像を受け付けることができればどのようなものであってもよいが、具体的には、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の公衆回線を含むＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に接続された電気通信回線、任意の情報記録媒体読取装置、紙媒体を読み取るスキャナ等が考えられる。
【００２１】
画像入力部１１により取得した画像は二値化されたデータに限定されるものではなく、フルカラー、多諧調の画像を対象とする。また本発明では帳票種類を判別する過程においては画像の二値化は実施しないことから、二値化によって帳票の特徴であるラインが消えてしまうような問題は発生しない。この画像データはエッジ検出部１２に受け渡される。エッジ検出部１２では、縦方向と横方向の２方向のＳｏｂｅｌフィルタ処理を実施し、得られた画像イメージをハフ変換処理部１３に受け渡す。
【００２２】
ハフ変換処理部１３はエッジ検出部１２より受け渡された画像に含まれるラインの特徴を抽出するために、当該画像に対してハフ変換処理を行い、ラインの原点からの距離をρ、ラインの傾きをθとするρ-θ空間におけるハフ平面画像を生成する。またそのハフ平面画像は傾き分布算定部１４とラインエッジ強度累積値取得部１６に受け渡される。
【００２３】
傾き分布算定部１４は、ハフ変換処理部１３より受け渡されたρ-θ座標系のハフ平面画像上の点をθ軸方向に投影したヒストグラムを生成する。帳票には多くの場合、縦方向のラインとそれに垂直な横方向のラインが含まれており、生成したヒストグラムには帳票上の縦のラインの傾きに対応するピークと横のラインの傾きに対応するピークがあることが特徴となる。このヒストグラムは傾き角検出部１５に受け渡される。
【００２４】
傾き角検出部１５は、傾き分布算定部１４から渡されたヒストグラムから、度数がピークとなる２つのθ値を傾き角として検出する。この２つのθ値は、画像入力部１１が入手した元の帳票画像中の帳票の縦方向のラインの傾き角度に対応するθ1と横方法のラインの傾き角度に対応するθ2である。またこの２つの傾き角θ1、θ2をラインエッジ強度累積値取得部１６に受け渡す。
【００２５】
ラインエッジ強度累積値取得部１６はハフ変換処理部１３から受け渡されたハフ平面画像と傾き角検出部１５から受け渡された２つの傾き角θ1、θ2より、それぞれの傾き角ごとにラインのエッジ強度累積値ヒストグラムを生成する。具体的には、ハフ平面画像について傾き角検出部１５から受け渡された傾き角に対応する点をρ軸方向に投影してヒストグラムを生成する。これによって傾き角検出部１５から２つの傾き角が受け渡されている場合には、２つのラインエッジ強度累積値のヒストグラムを生成することができる。これは画像入力部１１が入手した元の帳票画像中のθ1方向のラインの特徴である原点からの距離とライン状に存在するエッジ強度の累積値の分布と、画像入力部１１が入手した元の帳票画像中のθ2方向のラインの特徴である原点からの距離とライン状に存在するエッジ強度累積値の分布を表わすものである。
【００２６】
基準帳票データ２１は、比較対象となる帳票に対するラインエッジ強度累積値のヒストグラムであり、ラインエッジ強度累積値取得部１６で生成されるヒストグラムデータと同様の形式で記憶されている。記憶部２０には複数の基準帳票データ２１が記憶されている。
【００２７】
照合処理部１７は、ラインエッジ強度累積値取得部１６で取得されたラインエッジ強度累積値のヒストグラムと、記憶部２０に記憶されている複数の基準帳票データ２１のラインエッジ強度累積値のヒストグラムとを比較照合することによって、類似性の評価を行って帳票種類を判定する。２つのラインエッジ強度累積値のヒストグラムの類似性の判定は正負分離相関等の方法にて可能であるが、本発明では判定方法については特定しない。出力部１８は、照合処理部１７の判定結果を出力する処理部である。判定結果の出力には、所定の表示装置への表示制御等、任意の出力方法を用いることができる。
【００２８】
図２は、図１に示した画像入力部１１、エッジ検出部１２及びハフ変換処理部１３の処理概念を説明するための説明図である。ここでは取得画像３１はグレースケール画像を例として図示したが、本発明ではそれを制限とするものではない。
【００２９】
帳票は複数のラインをその構成要素として持っており、そのラインの帳票上の位置やそのラインの長さ（ライン上に所在する黒画素数の合計値）は、帳票の特徴を表すものである。この帳票の特徴を抽出する為に取得画像３１からラインを抽出することを目的にエッジ検出処理を実施する。取得画像の横方向をｘ軸方向、縦方向をｙ軸方向とした場合に、ｘ軸方向、ｙ軸方向に平行なラインの検出漏れを防止するために、ｘ軸方向とｙ軸方向に対してＳｏｂｅｌ変換することにより、ｘ軸方向エッジ検出画像３２とｙ軸方向エッジ検出画像３３を生成する。ただしＳｏｂｅｌ変換処理はエッジ検出の一例であり、エッジ検出処理をＳｏｂｅｌ変換処理に限定するものではない。ここで、エッジ検出画像３２と３３ではエッジ強度が強い画素ほどより黒く表われるようにしている。
【００３０】
ｘ軸方向エッジ検出画像３２とｙ軸方向エッジ検出画像３３に、ハフ変換することによって、ラインの特徴である原点からの距離と傾きの分布を示すハフ平面画像３４を生成することができる。ここでは、ｘ軸方向エッジ検出画像３２をハフ変換したハフ平面画像３４ａと、ｙ軸方向エッジ検出画像３３をハフ変換したハフ平面画像３４ｂとをそれぞれ生成する場合を示す。
【００３１】
図３は、図１に示した傾き分布算定部１４、傾き角検出部１５及びラインエッジ強度累積値取得部１６の処理概念を説明するための説明図である。
【００３２】
図３では図２で生成されたハフ平面画像３４ａ、３４ｂに対して、帳票の特徴であるラインの２つの傾きを決定するために、傾き分布算定部１４にてハフ平面画像３４ａ、３４ｂの点をθ軸上に投影することによって、ラインの傾きヒストグラム３５を生成する。具体的にはハフ平面画像３４ａの点をθ軸上に投影することによって、ラインの傾きヒストグラム３５ａを生成し、ハフ平面画像３４ｂの点をθ軸上に投影することによって、ラインの傾きヒストグラム３５ｂを生成する。傾きヒストグラム３５ａのピークθ1が取得画像３１上の縦方向に対応するラインの傾きであり、傾きヒストグラム３５ｂのピークθ2が取得画像３１上の横方向に対応するラインの傾きである。
【００３３】
次にラインの傾きヒストグラム３５ａ、３５ｂを生成することによって決定したθ1とθ2を利用して、θ1方向のラインエッジ強度累積値のヒストグラム３６並びにθ2方向のラインエッジ強度累積値のヒストグラム３７を生成する。具体的には、ハフ平面画像３４ａ上のθ値がθ1の点をρ軸方向に投影することによってθ1方向ラインのラインエッジ強度累積値のヒストグラム３６を生成し、ハフ平面画像３４ｂ上のθ値がθ2の点をρ軸方向に投影することによってθ2方向ラインのエッジ強度累積値のヒストグラム３７を生成する。
【００３４】
θ1方向ラインのエッジ強度累積値のヒストグラム３６は、帳票上のθ1方向のラインへの原点からの法線の長さρを横軸とし、帳票上のθ1方向のライン上にあるエッジ強度累積値を縦軸としている。このエッジ強度累積値は、θ1方向の同一ライン状に存在するエッジ強度値の総和値により定まる。同様にθ2方向ラインのエッジ強度累積値のヒストグラム３７は、帳票上のθ2方向のラインへの原点からの法線の長さρを横軸とし、帳票上のθ2方向のラインのエッジ強度累積値を縦軸としている。このエッジ強度累積値は、θ2方向の同一ライン状に存在するエッジ強度値の総和により定まる。
【００３５】
このようにして帳票の特徴を帳票上に存在する水平方向と垂直方向のラインに着目し、２つの方向に対応する２つのラインエッジ強度累積値のヒストグラムを生成することによって、帳票の特徴であるラインの構成を定量化することができる。図１の記憶部２０の中の基準帳票データ２１には、あらかじめ判別する帳票毎の縦方向と横方向の２つのラインのエッジ強度累積値のヒストグラムの情報が含まれている。
【００３６】
この帳票の特徴量であるθ1方向とθ2方向の２つのラインのエッジ強度累積値のヒストグラムは、その生成する過程において、傾き角検出部１５にて検出した傾きに絞ってθ1方向とθ2方向との２つのラインのエッジ強度累積値のヒストグラムを生成しているので、生成された２つのラインのエッジ強度累積値のヒストグラムは取得画像３１の中の帳票が傾いていてもその影響は排除されている。
【００３７】
図４は、本発明で判別対象となる帳票の例である。図４に示す帳票４０は、普通預金に対する入金を行なうための帳票（入金伝票）であり、申込日、住所、氏名、生年月日、金額等の記入欄が設けられている。これらの記入欄が罫線で囲まれていることから、罫線を構成するラインを該帳票の特徴として利用することができる。
【００３８】
図５は図４の帳票４０の画像データ４１から縦方向のラインエッジ強度累積値のヒストグラム４２と横方向のラインエッジ強度累積値のヒストグラム４３を生成した例である。帳票のイメージを採取する場合にはイメージ採取する手段や、イメージ採取時の作業誤差によって同じ帳票であっても同じイメージが採取できるとは限らない。図６は、図４で示した帳票４０を、図５との例と比較すると、傾きを有する状態で取得した画像データ４４からθ1方向のラインのエッジ強度累積値のヒストグラム４５とθ2方向のラインのエッジ強度累積値のヒストグラム４６を生成した例である。
【００３９】
この図５の画像データ４１と、図６の画像データ４４はその中に含まれる帳票４０の傾きや大きさが異なるが、それぞれの画像データから生成された縦方向とθ1方向同士及び横方向とθ2方向同士のラインのエッジ強度累積値のヒストグラムは類似性が高く、本発明で帳票の特徴量としているラインエッジ強度累積値のヒストグラムには、帳票のイメージ採取時の帳票の傾きや帳票の倍率の影響を受けにくい。
【００４０】
図７は本発明の帳票判別手順を示すフローチャートである。このフローの処理は図１の記憶部２０の中に、判別対象の帳票の特徴量である基準帳票データ２１が登録されていることを前提とする。
【００４１】
まず、画像入力部１１は、判定対象の帳票のイメージを含んだ画像を取り込む画像入力処理を行なう（ステップＳ１０１）。エッジ検出部１２は、画像入力処理で入手した画像に対してｙ軸方向にＳｏｂｅｌ変換をするｙ方向エッジ検出処理（ステップＳ１０２）とｘ軸方向にＳｏｂｅｌ変換をするｘ方向エッジ検出処理（ステップＳ１０３）を実施する。ｘ軸方向とｙ軸方向の２方向からのエッジ検出を行うのは、ｘ軸またはｙ軸と平行な罫線を検出するためである。
【００４２】
ハフ変換処理部１３は、ｙ方向エッジ検出処理により得られたｙ方向エッジ検出画像とｘ方向エッジ検出処理により得られたｘ方向エッジ検出画像とに対してハフ変換を行うことによってハフ平面画像３４ａ、３４ｂを生成する（ステップＳ１０４）。
【００４３】
傾き分布算定部１４は、ハフ変換により得られたハフ平面画像３４ａ、３４ｂ上の点をθ軸方向に投影することによって、傾きヒストグラム３５ａ、３５ｂを生成する（ステップＳ１０５）。帳票は多くの縦方向のラインと横方向のラインで構成されていることから、この処理で生成されたヒストグラムには、縦方向のラインの角度と横方向のラインの角度に対応する２つのピークが現れる。傾き角検出部１５は、その２つのピークに対する角度θ1、θ2を傾き角として決定する傾き角検出処理を行なう（ステップＳ１０６）。
【００４４】
ラインエッジ強度累積値取得部１６は、ハフ平面画像３４ａ、３４ｂ上の点のうち、傾き角検出処理で決定された２つの傾き角のうちのθ1方向のラインの傾き角に対応する点についてのみを処理対象として、ρ軸方向に投影することによりθ1方向のラインに関するラインのエッジ強度累積値のヒストグラムを生成する（ステップＳ１０７）。
【００４５】
また、ラインエッジ強度累積値取得部１６は、ハフ平面画像３４ａ、３４ｂ上の点のうち、傾き角検出処理で決定された２つの傾き角のうちのθ2方向のラインの傾き角に対応する点についてのみを処理対象として、ρ軸方向に投影することによりθ2方向のラインに関するラインのエッジ強度累積値のヒストグラムを生成する（ステップＳ１０８）。
【００４６】
ラインエッジ強度累積値取得部１６により生成されたθ1方向とθ2方向の２つのラインのエッジ強度累積値のヒストグラムは処理対象となった帳票の特徴量を表すものである。
【００４７】
照合処理部１７は、θ1方向のラインのエッジ強度累積値のヒストグラムとθ2方向のラインのエッジ強度累積値のヒストグラムを、記憶部２０に記憶されている複数の帳票の基準帳票データ２１に含まれる縦方向ラインと横方向ラインのエッジ強度累積値のヒストグラムとを比較することによって、画像入力処理で得られた画像に含まれる帳票が、記憶部２０に記憶されているどの帳票であるのかを判定する（ステップＳ１０９）。判定する方法は本発明では特定しない。出力部１８ではその判定結果を出力して（ステップＳ１１０）、処理を終了する。
【００４８】
上述してきたように、本実施例では、多値画像の二値化変換や回転補正の処理をすることなく、帳票に含まれる罫線特徴を数値データ化したラインエッジ強度累積値のヒストグラムを帳票の特徴量とし、この特徴量を比較することによって帳票種類の判定処理を行うように構成したため、帳票の画像採取時に発生する帳票画像の傾きやノイズの影響を受けにくく、帳票種類判定精度を向上させることができる。
【００４９】
なお、上述の実施例に図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部または一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
以上のように、本発明に係る帳票種類判別方法及び帳票種類判別装置は、帳票の画像データに基づいて帳票の種類を判別する場合の判別精度向上に適している。
【符号の説明】
【００５１】
１０  帳票種類判別装置
１１  画像入力部
１２  エッジ検出部
１３  ハフ変換処理部
１４  傾き分布算定部
１５  傾き角検出部
１６  ラインエッジ強度累積値取得部
１７  照合処理部
１８  出力部
２０  記憶部
２１  基準帳票データ
３１  取得画像
３２  ｘ軸方向エッジ検出画像
３３  ｙ軸方向エッジ検出画像
３４、３４ａ、３４ｂ  ハフ平面画像
３５、３５ａ、３５ｂ  傾きヒストグラム
３６〜３７、４２〜４３、４５〜４６  ラインエッジ強度累積値のヒストグラム
４０  帳票
４１、４４  画像データ
【図１】
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【図２】
2013214142.tif 000004
【図３】
2013214142.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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