(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を参照画像と比較して両画像を照合する際に、前記入力画像に含まれるノイズ成分を除去する画像処理装置において、
前記参照画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素とし、それ以外の画素の画素値を白画素としたテンプレートを生成するテンプレート生成手段と、
前記入力画像のうち前記テンプレート生成手段により生成されたテンプレートの各黒画素に対応する部分以外の画素の画素値を白画素とする型抜きを行い、該入力画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成するノイズカット画像生成手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記テンプレート生成手段は、前記参照画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させる最小値フィルタリング手段と、前記最小値フィルタリング手段により最小値フィルタを適用した画像を２値化する２値化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３】
前記ノイズカット画像生成手段により生成されたノイズカット画像を形成する画素のうち、入力画像から型抜きした画素値を持たない各画素は、型抜き対象でない前記入力画像中の複数画素の画素値から求めた値を画素値として持つ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】
前記入力画像を２値化した２値画像の黒画素数と、前記ノイズカット画像生成手段により生成されたノイズカット画像の２値画像の黒画素数との差に基づいて、前記入力画像が不正な画像であるか否かを判定する不正判定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１、２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力画像を参照画像と比較して両画像を照合する際に、前記入力画像に含まれるノイズ成分を除去する画像処理方法において、
前記参照画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素とし、それ以外の画素の画素値を白画素としたテンプレートを生成するテンプレート生成工程と、
前記入力画像のうち前記テンプレート生成工程により生成されたテンプレートの各黒画素に対応する部分以外の画素の画素値を白画素とする型抜きを行い、該入力画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成するノイズカット画像生成工程と
を含んだことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記テンプレート生成工程は、前記参照画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させる最小値フィルタリング工程と、前記最小値フィルタリング工程により最小値フィルタを適用した画像を２値化する２値化工程とを含んだことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記ノイズカット画像生成工程により生成されたノイズカット画像を形成する画素のうち、入力画像から型抜きした画素値を持たない各画素は、型抜き対象でない前記入力画像中の複数画素の画素値から求めた値を画素値として持つことを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記入力画像を２値化した２値画像の黒画素数と、前記ノイズカット画像生成工程により生成されたノイズカット画像の２値画像の黒画素数との差に基づいて、前記入力画像が不正な画像であるか否かを判定する不正判定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項５、６または７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記請求項５〜８のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力画像を参照画像と比較して両画像を照合する際に、この入力画像に含まれるノイズ成分を除去する画像処理装置、画像処理方法およびこれらの方法をコンピュータに実行させるプログラムに関し、特に、帳票内の文字を利用して帳票を判別する場合に、効率的かつ精度良く帳票を判別することができる画像処理装置、画像処理方法およびこれらの方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、帳票の種類を判別する際に、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おり、たとえば特開平４−２６８６８５号公報には、入力された帳票画像データから罫線の水平、垂直方向の線分を抽出して複数エリアに分割し、エリアごとに抽出された線分の方向、長さ、位置を用いて、ベクトルパターン化して標準パターンの特徴ベクトルと比較照合する帳票類の種類判別方法が開示されている。
【０００３】
この従来技術のように線分を抽出して特徴量とすると、スキャナの特性や回転補正などで線分が途切れてしまうので、線分をつなぐ補間処理をおこなう必要があるが、かかる補間処理をおこなうと本来別個の線分までをつないでしまうおそれがある。
【０００４】
このため、画像の変動などに起因する判別精度の低下を防ぐことにより、精度良く帳票類を判別する技術が提案されており、たとえば、本願出願人が出願した特願２０００−９５５１４号には、水平・垂直方向にそれぞれ隣接する画素列内に所在する黒画素割合を利用して帳票種別を判別する帳票類判別装置が開示されている。
【０００５】
ただし、罫線特徴が全く同じ帳票が複数存在する場合には、これらを判別することはできないので、この先行技術では、画像中に含まれている文字を文字認識して帳票判別をおこなっている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この先行技術のように、単に画像中から文字を切り出して文字認識をする場合には、画像中に多くのノイズが含まれる場合には精度良く帳票識別をおこなうことができないという問題がある。特に、帳票についてはカーボン紙を使って書き写すようなケースも考えられるので、カーボン紙のこすれなどにより文字を正確に読み取れない場合が多い。
【０００７】
このため、帳票内の文字を利用して帳票を判別する方式において、精度良く帳票を判別するためには文字認識をいかに正確におこなうかが重要な課題となっている。特に、同じ系列のカード会社などでは、罫線のフォームが同じ帳票を使う場合が多いので、文字認識の精度が帳票の判別精度に大きく影響する。
【０００８】
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になされたものであり、帳票内の文字を利用して帳票を判別する場合に、効率的かつ精度良く帳票を判別することができる画像処理装置、画像処理方法およびこれらの方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【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、入力画像を参照画像と比較して両画像を照合する際に、前記入力画像に含まれるノイズ成分を除去する画像処理装置において、前記参照画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素とし、それ以外の画素の画素値を白画素としたテンプレートを生成するテンプレート生成手段と、前記入力画像のうち前記テンプレート生成手段により生成されたテンプレートの各黒画素に対応する部分以外の画素の画素値を白画素とする型抜きを行い、該入力画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成するノイズカット画像生成手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２の発明に係る画像処理装置は、請求項１の発明において、前記テンプレート生成手段は、前記参照画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させる最小値フィルタリング手段と、前記最小値フィルタリング手段により最小値フィルタを適用した画像を２値化する２値化手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
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の発明において、前記ノイズカット画像生成手段により生成されたノイズカット画像を形成する画素のうち、入力画像から型抜きした画素値を持たない各画素は、型抜き対象でない前記入力画像中の複数画素の画素値から求めた値を画素値として持つことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４の発明に係る画像処理装置は、請求項１、２または３の発明において、前記入力画像を２値化した２値画像の黒画素数と、前記ノイズカット画像生成手段により生成されたノイズカット画像の２値画像の黒画素数との差に基づいて、前記入力画像が不正な画像であるか否かを判定する不正判定手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５の発明に係る画像処理方法は、入力画像を参照画像と比較して両画像を照合する際に、前記入力画像に含まれるノイズ成分を除去する画像処理方法において、前記参照画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素とし、それ以外の画素の画素値を白画素としたテンプレートを生成するテンプレート生成工程と、前記入力画像のうち前記テンプレート生成手段により生成されたテンプレートの各黒画素に対応する部分以外の画素の画素値を白画素とする型抜きを行い、該入力画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成するノイズカット画像生成工程とを含んだことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６の発明に係る画像処理方法は、請求項５の発明において、前記テンプレート生成工程は、前記参照画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させる最小値フィルタリング工程と、前記最小値フィルタリング工程により最小値フィルタを適用した画像を２値化する２値化工程とを含んだことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項７の発明に係る画像処理方法は、請求項５または６の発明において、前記ノイズカット画像生成工程により生成されたノイズカット画像を形成する画素のうち、入力画像から型抜きした画素値を持たない各画素は、型抜き対象でない前記入力画像中の複数画素の画素値から求めた値を画素値として持つことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項８の発明に係る画像処理方法は、請求項５、６または７の発明において、前記入力画像を２値化した２値画像の黒画素数と、前記ノイズカット画像生成工程により生成されたノイズカット画像の２値画像の黒画素数との差に基づいて、前記入力画像が不正な画像であるか否かを判定する不正判定工程をさらに含んだことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項９の発明に係るプログラムは、前記請求項５〜８のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１８】
【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、画像処理方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、本発明を帳票類判別装置に適用した場合を示すこととする。
【００１９】
図１は、本実施の形態１で用いる帳票判別装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す帳票判別装置１０は、罫線の特徴量を用いた第１段階の帳票判別と、該第１段階で正確な帳票判別をおこなえない場合に、帳票内の文字を用いて第２段階の帳票判別をおこなう帳票判別装置であり、特に第２段階の帳票判別に本発明の特徴がある。
【００２０】
この第１段階の帳票判別では、あらかじめ参照画像の特徴量を辞書として登録しておき、判別対象となる帳票の画像を入力したならば、この入力画像の罫線の特徴量を抽出して辞書と比較することにより、帳票の種別を判定する。
【００２１】
ここで、この帳票判別装置１０で用いる特徴量は、帳票にあらかじめ印刷された該帳票の本質的内容をなす罫線を考慮した黒画素割合であるが、この装置１０では、線分補間処理などはおこなっていない。その理由は、かかる線分補間処理をおこなうと判別精度が低下するおそれがあるからである。なお、この黒画素割合とは、注目画素から水平方向または垂直方向の所定区間の画素列内に含まれる黒画素の割合のことであり、画像データの各画素ごとに求める値である。
【００２２】
また、第２段階の帳票判別では、参照画像とともにオペレータが帳票の特定領域に含まれる文字などをテキストとして入力しておき、入力画像の該特定領域に含まれる文字とこのテキスト文字とを比較して詳細判別をおこなう。かかる詳細判別をおこなう理由は、たとえば、罫線が全く同一で、印刷される文字のみが異なるというように、この罫線を考慮した黒画素割合のみでは帳票種別が判定できない場合があるからである。
【００２３】
具体的には、この帳票判別装置１０では、参照文字列画像に最小値フィルタを適用して該参照文字列画像の黒画素部分を膨張させた後にこれを２値化し、この２値画像と入力文字列画像によりテンプレートを作成する。そして、このテンプレートを使って入力文字列画像を型抜きすることにより、入力文字列画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成する。そして、このノイズカット画像中の文字を文字認識した後、あらかじめオペレータによりテキスト入力され記憶されたテキスト文字列と比較することにより、文字が一致するか否かを判定する。
【００２４】
図１に示すように、この帳票判別装置１０は、画像入力部１０１と、罫線特徴抽出部１０２と、辞書作成部１０３と、罫線特徴辞書１０４と、特定領域辞書１０５と、罫線特徴照合部１０６と、詳細判定部１０７と、出力部１０８とからなる。
【００２５】
画像入力部１０１は、帳票の画像データを光学的に入力するスキャナである。この画像データ入力部１０１は、図示しない切替ボタンなどにより参照画像を入力する「参照画像入力モード」に設定されている場合には、入力した濃度画像データと、白画素が’０’の画素値となり、黒画素が’１’の画素値となる２値画像データを罫線特徴抽出部１０２に出力する。これに対して、帳票の照合をおこなう「照合モード」に設定されている場合には、入力した濃度画像データを詳細判定部１０７に出力するとともに、２値画像を罫線特徴抽出部１０２に出力する。
【００２６】
罫線特徴抽出部１０２は、画像入力部１０１から受け取った２値画像データから罫線特徴（特徴量）を抽出する処理部であり、具体的には、参照画像入力モードでは、この罫線特徴および濃度画像データを辞書作成部１０３に出力する。また、照合モードの場合には、この罫線特徴を罫線特徴照合部１０６に出力する
【００２７】
辞書作成部１０３は、罫線特徴抽出部１０２から参照画像の罫線特徴および濃度画像データを受け取った際に、これらの情報に基づいて罫線特徴辞書１０４および特定領域辞書１０５の作成または追加をおこなう処理部である。
【００２８】
具体的には、この辞書作成部１０３が罫線特徴辞書１０４を作成または追加する場合には、罫線特徴および帳票の種別をそれぞれ対応づけて罫線特徴辞書１０４に登録することになる。
【００２９】
これに対して、この辞書作成部１０３が特定領域辞書１０５を作成または追加する場合には、帳票の特定領域の画像データ（参照文字列画像）に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させた後にこれを２値化した２値画像データと、オペレータがあらかじめ入力したテキスト文字列とを帳票の種別と対応づけて特定領域辞書１０５に登録することになる。
【００３０】
罫線特徴辞書１０４は、各帳票の種別ごとに罫線特徴を対応づけて記憶した辞書であり、特定領域辞書１０５は、各帳票の種別ごとに特定領域の２値画像並びにオペレータにより入力されたテキスト文字列を対応づけて記憶した辞書である。
【００３１】
罫線特徴照合部１０６は、判別対象となる帳票の画像データの罫線特徴（特徴量）と罫線特徴辞書１０４に記憶した各参照画像の罫線特徴（特徴量）とを照合し、判別対象となる画像データとの距離に基づいて、複数の候補を選択して詳細判定部１０７に出力する処理部である。
【００３２】
なお、かかる照合処理としては、従来の文字認識などで広く使用されている手法を適用することができ、たとえばユークリッド距離などに基づいて識別することができる。
【００３３】
詳細判定部１０７は、罫線特徴照合部１０６から受け取った複数の候補のうちいずれの候補が最も入力画像に近いかを詳細判定する処理部であり、画像入力部１０１から受け取った判別対象となる帳票の画像データから特定の領域の画像データ（入力文字列画像）を切り出し、この入力文字列画像を文字認識したテキスト文字列を特定領域辞書１０５に登録したテキスト文字列と照合する。
【００３４】
たとえば、図７（ａ）および（ｂ）に示すように、２つの帳票の罫線が全く同一である場合には、罫線特徴だけでは帳票の種別を判定することができないので、入力画像と参照画像の各特定領域内に含まれる文字（帳票タイトルや会社名などの帳票の特徴をなす文字列やロゴなど）を切り出して比較する。
【００３５】
ただし、この詳細判定部１０７では、単に入力文字列画像と参照画像のテキスト文字列を比較照合するだけではなく、入力文字列画像内にノイズが含まれている場合を考慮して、ノイズに強い判定をおこなうこととしている。なお、この点についての詳細な説明については後述する。
【００３６】
出力部１０８は、詳細判定部１０７から受け取った判定結果を出力する処理部である。この判定結果としては、判別対象となる帳票に最も近い登録帳票を出力することができるが、複数の候補を順番付けして出力することもできる。
【００３７】
次に、図１に示した罫線特徴抽出部１０２による罫線特徴の抽出処理についてさらに具体的に説明する。図２は、図１に示した罫線特徴抽出部１０２による罫線特徴の抽出処理の概念を説明するための説明図である。
【００３８】
同図（ａ）および（ｂ）に示すように、この罫線特徴抽出部１０２では、注目画素を中心として、水平・垂直方向それぞれについて区間Ｐｉ（ｉ＝１，２，３，…，Ｋ）（区間長ｐｉ×２+１（ドット））の中に含まれる黒画素の割合（黒画素割合）を算出している。
【００３９】
具体的には、同図（ａ）に示す水平方向の区間１の場合には、注目画素から左右に８画素までの画素値を調べる。ここでは、
区間長  ＝  ８×２＋１  ＝１７ドット
区間内の黒画素数  ＝  １１ドット
となる。
【００４０】
ただし、ノイズや垂直方向の罫線（計数方向とは違う方向の罫線）などの影響をなくすために、黒画素の連続数があるしきい値以下のものは計数しないこととする。たとえば、同図（ａ）では、黒画素ＡおよびＢはその連続数が１であるので計数しない。
【００４１】
このため、
黒画素割合  ＝  （１１―２）／１７  ＝  ０．５２９
となる。なお、水平方向の区間２および３、同図（ｂ）に示す垂直方向についても同様に求めることになる。
【００４２】
その後、帳票の画像をＭ×Ｎのブロックに分割し、該ブロック内の各画素の黒画素割合を加算して罫線特徴とする。なお、かかる罫線特徴の次元数はＭ×Ｎ×２（水平・垂直）×Ｋ次元となる。
【００４３】
この際、黒画素割合があるしきい値よりも大きいときのみ加算することとすれば、ノイズや手書き記入文字などの変動要因を省くことができる。なぜなら、手書き記入文字やノイズは、罫線と比べて短い線分の集まりであり、区間中の黒画素割合も小さくなるからである。
【００４４】
次に、図１に示した罫線特徴抽出部１０２による罫線特徴の抽出例についてさらに具体的に説明する。図３は、図１に示した罫線特徴抽出部１０２による罫線特徴の抽出例を示す説明図である。
【００４５】
同図（ａ）に示す「ロの字」の形の罫線入力画像がある場合に、区間長を３ドットとし、連続数のしきい値を考えないものとすると、水平方向についての各画素の黒画素割合は同図（ｂ）に示すようになり、垂直方向についての各画素の黒画素割合は同図（ｃ）のようになる。
【００４６】
そして、同図（ｄ）に示すように画像を３×３のブロックに分割し、同図（ｂ）に示す水平方向の各画素の黒画素割合をブロックごとに加算すると、同図（ｅ）に示す罫線特徴が得られる。また、同図（ｃ）に示す垂直方向の各画素の黒画素割合をブロックごとに加算すると、同図（ｆ）に示す罫線特徴が得られる。
【００４７】
このように、この罫線特徴抽出部１０２では、黒画素割合および罫線特徴を特徴量としたので、罫線の線分の途切れを補間する処理を必要とせず、また、回転補正などの処理で罫線の線分がとぎれたとしても安定して特徴量を取得することができる。
【００４８】
また、図２に示したように区間を複数持つと、様々な長さの罫線の特徴を忠実に得ることができる。なお、本実施の形態ではおこなっていないが、特徴抽出前に入力画像について罫線を太めるような処理をおこない、回転による変動を押さえることもできる。また、ぼかし処理などの文字認識で広く知られた認識率をあげるための様々な処理を適用して、位置ずれに強い特徴量などを取得することもできる。
【００４９】
次に、帳票を判別時の比較対象として辞書登録する場合の処理手順について説明する。図４は、帳票を判別時の比較対象として辞書登録する場合の処理手順を示すフローチャートである。
【００５０】
同図に示すように、帳票を判別時の比較対象として辞書登録する場合には、まず最初に帳票の画像を画像入力部１０１から取り込み（ステップＳ４０１）、必要に応じて画像の前処理をおこなう（ステップＳ４０２）。ただし、この前処理には線分の補間処理などは含まれない。
【００５１】
その後、罫線特徴抽出部１０２が、あらかじめ指定された区間についての水平・垂直方向の黒画素割合を算定し（ステップＳ４０３）、この黒画素割合をブロックごとに加算して罫線特徴を抽出する（ステップＳ４０４）
【００５２】
そして、辞書作成部１０３は、罫線特徴抽出部１０２により抽出された罫線特徴を罫線特徴辞書１０４に登録した後（ステップＳ４０５）、この罫線特徴を罫線特徴辞書１０４に過去に登録された罫線特徴と照合して判別可能であるか否かを確認する（ステップＳ４０６〜Ｓ４０７）。
【００５３】
その結果、判別可能でない場合には（ステップＳ４０７否定）、特定領域辞書１０５に特定領域情報（特定領域の２値画像データ並びにテキスト文字列）を追加登録する処理を繰り返し（ステップＳ４０８）、判別可能となった時点で（ステップＳ４０７肯定）、処理を終了する。
【００５４】
たとえば、文字列によって詳細判定をおこなう場合には、あらかじめ各帳票上の特徴のある特定領域（タイトルや会社名等の文字列）内の文字列（テキストデータ）とその位置を登録することになる。
【００５５】
上記一連の処理をおこなうことにより、帳票の判別に先立って、各種帳票の罫線特徴を罫線特徴辞書１０４に登録するとともに、特定領域の２値画像データおよびテキストデータを特定領域辞書１０５に登録することができる。
【００５６】
次に、図１に示した帳票判別装置１０による帳票の判別処理手順について説明する。図５は、図１に示した帳票判別装置１０による帳票の判別処理手順を示すフローチャートである。
【００５７】
同図に示すように、帳票の種別を判別する場合には、まず最初に帳票の画像を画像入力部１０１から取り込み（ステップＳ５０１）、必要に応じて画像の前処理をおこなう（ステップＳ５０２）。ただし、この前処理には線分の補間処理などは含まれない。
【００５８】
その後、罫線特徴抽出部１０２が、あらかじめ指定された区間についての水平・垂直方向の黒画素割合を算定し（ステップＳ５０３）、この黒画素割合をブロックごとに加算して罫線特徴を抽出する（ステップＳ５０４）
【００５９】
そして、罫線特徴照合部１０６が、罫線特徴抽出部１０２により抽出された罫線特徴と罫線特徴辞書１０４に登録された罫線特徴と照合して（ステップＳ５０５）、距離値が所定のしきい値以内であるか否かを調べ、この距離順にしたがって帳票の候補を近い順にソートしておく。
【００６０】
そして、所定のしきい値以内である場合には、詳細判定部１０７による後述する詳細判定をおこなって（ステップＳ５０６）、判定結果を出力し（ステップＳ５０７）、所定のしきい値内でない場合には、そのまま詳細判定部１０７を介して判定結果を出力する（ステップＳ５０７）。
【００６１】
すなわち、かかる帳票の候補のうち、１位と２位との間があるしきい値以上離れていれば１位のものを判定結果として出力することになるが、両者が離れていないときには、特定領域の文字列を認識し、それでも駄目なら別の特定領域も認識することになる。なお、詳細判定の処理手順についての説明は後述する。
【００６２】
上記一連の処理をおこなうことにより、罫線特徴辞書１０４および特定領域辞書１０５に基づく罫線特徴並びに特定領域内の文字を利用した帳票の判別をおこなうことができる。
【００６３】
次に、図１に示した辞書作成部１０３の構成について具体的に説明する。図８は、図１に示した辞書作成部１０３の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この辞書作成部１０３は、罫線特徴辞書１０４を作成する罫線特徴辞書作成部８００と、特定領域辞書１０５を作成する特定領域辞書作成部８１０とからなる。
【００６４】
特定領域辞書作成部８１０は、切り出し処理部８１１と、最小値フィルタリング部８１２と、２値化処理部８１３とを有する。なお、この最小値フィルタリング部８１２は請求項２の最小値フィルタリング手段に対応し、２値化処理部８１３は、請求項２の２値化手段に対応する。
【００６５】
切り出し処理部８１１は、参照画像中の特定の位置に所在する参照文字列画像を切り出す処理部である。なお、切り出すべき特定の位置については、あらかじめ設定されているものとする。
【００６６】
最小値フィルタリング部８１２は、参照文字列画像に最小値フィルタを適用して、該参照文字列画像内の黒画素部分を膨張させる処理部である。ここで、この最小値フィルタとは、注目画素の８近傍に位置する近傍画素のうち画素値が最小のものを注目画素の画素値とするマスクパターン処理である。
【００６７】
２値化処理部８１３は、最小値フィルタリング部８１２により最小値フィルタを適用した濃度画像を２値化する処理部である。なお、この２値化に際しては、濃度ヒストグラムを利用する判別基準法などを適用することができる。
【００６８】
次に、図８に示した特定領域辞書作成部８００の処理手順について具体的に説明する。図９は、図８に示した特定領域辞書作成部８００の処理手順を示すフローチャートであり、図１０は、文字列画像の一例を示す説明図である。
【００６９】
図９に示すように、この特定領域辞書作成部８００では、まず最初に参照画像を入力すると（ステップＳ９０１）、切出処理部８１１が、たとえば図１０（ａ）に示すような参照画像の特定領域に所在する参照文字列画像を切り出す（ステップＳ９０２）。
【００７０】
その後、最小値フィルタリング処理部８１１が、この参照文字列画像に最小値フィルタを適用して、図１０（ｂ）に示すように、参照文字列画像の黒画素部分を膨張させる（ステップＳ９０３）。
【００７１】
そして、２値化処理部８１３が、最小値フィルタを適用した参照文字列画像を判別基準法などで２値化して、図１０（ｃ）に示すような２値画像を取得する（ステップＳ９０４）。このようにして得られた２値画像と、別途オペレータから入力されたテキスト文字列とを特定領域辞書１０５に格納する。
【００７２】
次に、図１に示した詳細判定部１０７の構成について具体的に説明する。図１１は、図１に示した詳細判定部１０７の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この詳細判定部１０７は、テンプレート作成部１１０１と、ノイズカット画像抽出部１１０２と、不正判定部１１０３と、文字認識処理部１１０４と、文字判定部１１０５とを有する。なお、このテンプレート作成部１１０１は請求項１のテンプレート生成手段に対応し、ノイズカット画像抽出部１１０２はノイズカット画像生成手段に対応する。また、不正判定部１１０３は請求項４の不正判定手段に対応する。
【００７３】
テンプレート作成部１１０１は、特定領域辞書１０５から読み出した２値画像（最小値フィルタを適用した参照文字列画像を２値化した２値画像）を形成する各画素と、該画素に対応する入力文字列画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素としたテンプレートを作成する処理部である。
【００７４】
ノイズカット画像抽出部１１０２は、入力文字列画像からテンプレート部分の画素値を型抜きして、該入力文字列画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を抽出する処理部である。
【００７５】
不正判定部１１０３は、本発明に係るテンプレートを用いた型抜きを悪用する不正の可能性を判定する処理部である。すなわち、テンプレートを用いた型抜きをおこなう場合に、入力文字画像の全画素が黒画素である場合には、テンプレートの効果によって参照文字画像の各文字が切り出されてしまう。そこで、このような入力画像については、この不正判定部１１０３で不正とみなしてリジェクトするようにしている。
【００７６】
文字認識処理部１１０４は、ノイズカット画像中に含まれる各文字を文字認識して切り出す処理部であり、文字判定部１１０５は、切り出されたノイズカット画像の文字と特定領域辞書から読み出したテキスト文字列とを比較して各文字が一致するか否かを判定する処理部である。
【００７７】
次に、図１１に示した詳細判定部１０７の処理手順について説明する。図１２は、図１１に示した詳細判定部１０７の処理手順を示すフローチャートであり、図１３は、文字列画像の一例を示す説明図である。
【００７８】
図１２に示すように、この詳細判定部１０７に入力画像を入力すると（ステップＳ１２０１）、テンプレート作成部１１０１が入力画像の特定領域に位置する入力文字列画像を切り出す（ステップＳ１２０２）。具体的には、入力画像は参照画像と異なり位置ずれなどを伴うことが多いため、図１３（ａ）に示すようにやや広めに文字列サーチエリアを設け、その後同図（ｂ）に示すように入力文字列画像を切り出す。なお、この入力文字列画像には、受領印がノイズとして付加されている。
【００７９】
その後、テンプレート作成部１１０１は、図１３（ｃ）に示すようにこの入力文字列画像を判別基準法などを利用して２値化処理し（ステップＳ１２０３）、この入力文字列画像の２値化画像と特定領域辞書１０５から取り出した参照文字列画像の２値画像とからテンプレートを作成する（ステップＳ１２０４）。
【００８０】
具体的には、参照文字列画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力文字列画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素としたテンプレートを生成する。
【００８１】
その後、ノイズカット画像抽出部１１０３は、このテンプレートを用いて入力文字列画像の画素値（濃度データ）を型抜きして、図１３（ｄ）に示すようなノイズカット画像を作成する（ステップＳ１２０５）。なお、このノイズカット画像の背景部をなす各画素には、入力文字列画像の濃度ヒストグラムを判別基準法で２分割したときの高濃度クラス（白）の代表濃度値を画素値として付与する。
【００８２】
また、不正判定部１１０３は、このノイズカット画像を判別基準法などを用いて図１３（ｅ）に示すように２値化処理した後に（ステップＳ１２０６）、どの程度ノイズ成分が除去されているかを確認する。具体的には、図１３（ｃ）に示す２値画像の黒画素数から同図（ｅ）に示す２値画像の黒画素数を減算してこれを変化量とし（ステップＳ１２０７）、この変化量を入力文字列画像の全画素数で除算した値を求める（ステップＳ１２０８）。
【００８３】
そして、この値が所定の値以下であるか否かを調べ（ステップＳ１２０９）、所定の値以下でない場合には（ステップＳ１２０９否定）、入力画像をリジェクトする（ステップＳ１２１０）。すなわち、変化量を入力文字列画像の全画素数で除算した値が大きいと、テンプレートによる型抜きを不正に利用している可能性が大きくなるので、この値が所定の値を越えている場合には、不正の可能性があるとしてリジェクトするのである。なお、ここでは所定の値として「０．０７（７％）」程度の値を使用することができる。
【００８４】
なお、ここでは説明の便宜上、その後におこなわれる文字認識や文字照合についての説明を省略したが、これらは公知の文字認識技術などを用いておこなわれる。
【００８５】
上述してきたように、本実施の形態によれば、テンプレート作成部１１０１が、最小値フィルタを適用した参照文字列画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力文字列画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素としたテンプレートを作成し、ノイズカット画像抽出部１１０２が、入力文字列画像からテンプレート部分の画素値を型抜きして、該入力文字列画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を抽出するよう構成したので、入力画像中のノイズを効率良く除去することができる。
【００８６】
なお、本実施の形態では、参照文字列画像に最小値フィルタを適用した後にこれを２値化することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、最小値フィルタを適用することなくそのまま２値化することもできる。すなわち、この最小値フィルタを適用する理由は、入力画像の位置ずれを考慮したものであるので、かかる位置ずれがあまり生じない場合には、そのまま参照文字列画像を２値化することもできる。
【００８７】
また、本実施の形態では、オペレータが入力したテキスト文字列を特定領域辞書１０５に登録することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、文字認識などをおこなって参照画像の特定領域に含まれる文字列を特定領域辞書１０５に登録することもできる。
【００８８】
ところで、本実施の形態では、説明の便宜上、文字部分が低い濃度値（黒）を持ち、背景部分が高い濃度値（白）を有する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、文字部分が高い濃度値（白）を持ち、背景部分が低い濃度値（黒）を持つ場合に適用することもできる。たとえば、帳票に白抜き文字が印刷されている場合には、文字部分が高濃度値（白）を持ち、背景部分が低濃度値（黒）を持つことになる。
【００８９】
かかる場合であっても、上記実施の形態で詳細に説明したように、参照文字列画像を２値化した２値画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分（白抜き目の背景部分）を膨張させ、この画像の各画素と、入力文字列画像を２値化した２値画像を形成する各画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素としたテンプレートを作成し、入力文字列画像からテンプレート部分の画素値を型抜きして、該入力文字列画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を抽出することにより、白抜き文字を含む帳票であっても、効率的かつ精度良く帳票を判別することができる。
【００９０】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、請求項１の発明によれば、参照画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素とし、それ以外の画素の画素値を白画素としたテンプレートを生成し、入力画像のうちテンプレートの各黒画素に対応する部分以外の画素の画素値を白画素とする型抜きを行い、該入力画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成するよう構成したので、効率良くノイズを除去することが可能な画像処理装置が得られるという効果を奏する。
【００９１】
また、請求項２の発明によれば、参照画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させ、この最小値フィルタを適用した画像を２値化するよう構成したので、入力画像の位置ずれにも効率よく対応することが可能な画像処理装置が得られるという効果を奏する。
【００９２】
また、請求項３の発明によれば、ノイズカット画像を形成する画素のうち、入力画像から型抜きした画素値を持たない各画素は、型抜き対象でない入力画像中の複数画素の画素値から求めた値を画素値として持つよう構成したので、型抜き対象とならない画素の画素値を適正な値に再構築することが可能な画像処理装置が得られるという効果を奏する。
【００９３】
また、請求項４の発明によれば、入力画像を２値化した２値画像の黒画素数と、ノイズカット画像の２値画像の黒画素数との差に基づいて、入力画像が不正な画像であるか否かを判定するよう構成したので、テンプレートを用いた型抜きを逆手にとった不正を効率良く防止することが可能な画像処理装置が得られるという効果を奏する。
【００９４】
また、請求項５の発明によれば、参照画像を２値化した２値画像を形成する各画素と、該画素に対応する入力画像の２値画像を形成する画素とが、ともに黒画素である画素の画素値を黒画素とし、それ以外の画素の画素値を白画素としたテンプレートを生成し、入力画像のうちテンプレートの各黒画素に対応する部分以外の画素の画素値を白画素とする型抜きを行い、該入力画像からノイズ成分を除去したノイズカット画像を生成するよう構成したので、効率良くノイズを除去することが可能な画像処理方法が得られるという効果を奏する。
【００９５】
また、請求項６の発明によれば、参照画像に最小値フィルタを適用して黒画素部分を膨張させ、この最小値フィルタを適用した画像を２値化するよう構成したので、入力画像の位置ずれにも効率よく対応することが可能な画像処理方法が得られるという効果を奏する。
【００９６】
また、請求項７の発明によれば、ノイズカット画像を形成する画素のうち、入力画像から型抜きした画素値を持たない各画素は、型抜き対象でない入力画像中の複数画素の画素値から求めた値を画素値として持つよう構成したので、型抜き対象とならない画素の画素値を適正な値に再構築することが可能な画像処理方法が得られるという効果を奏する。
【００９７】
また、請求項８の発明によれば、入力画像を２値化した２値画像の黒画素数と、ノイズカット画像の２値画像の黒画素数との差に基づいて、入力画像が不正な画像であるか否かを判定するよう構成したので、テンプレートを用いた型抜きを逆手にとった不正を効率良く防止することが可能な画像処理方法が得られるという効果を奏する。
【００９８】
また、請求項９の発明によれば、請求項５〜８のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させるプログラムとしたので、請求項４〜６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できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態で用いる帳票判別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示した罫線特徴抽出部による罫線特徴の抽出処理の概念を説明するための説明図である。
【図３】図１に示した罫線特徴抽出部による罫線特徴の抽出例を示す説明図である。
【図４】帳票を判別時の比較対象として辞書登録する場合の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図１に示した帳票判別装置による帳票の判別処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態で判別対象とする帳票の一例を示す図である。
【図７】図１に示した詳細判定部により詳細判定される帳票を説明するための説明図である。
【図８】図１に示した辞書作成部の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】図８に示した特定領域辞書作成部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】文字列画像の一例を示す説明図である。
【図１１】図１に示した詳細判定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】図１１に示した詳細判定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】文字列画像の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１０    帳票判別装置
１０１  画像入力部
１０２  罫線特徴抽出部
１０３  辞書作成部
１０４  罫線特徴辞書
１０５  特定領域辞書
１０６  罫線特徴照合部
１０７  詳細判定部
１０８  出力部
８００  罫線特徴辞書作成部
８１０  特定領域辞書作成部
８１１  切出処理部
８１２  最小値フィルタリング部
８１３  ２値化処理部
１１０１  テンプレート作成部
１１０２  ノイズカット画像抽出部
１１０３  不正判定部
１１０４  文字認識処理部
１１０５  文字判定部
【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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