(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
読み取った文書画像の外形を評価するための方法であって、
前記文書画像の少なくとも１つの辺の位置を検出するステップと、
前記辺上から３つ以上のサンプリング点を選択するステップと、
前記サンプリング点を２つ含む組それぞれについて、その組に含まれる２つの前記サンプリング点を結ぶ直線を求め、前記直線それぞれについて予め設定された基準線に対する角度を求めるステップと、
前記直線の１つについて求めた前記基準線に対する角度と、その直線以外の前記直線について求めた前記基準線に対する角度と、の間の角度差を求め、求めた角度差の平均値を、前記検出した辺が直線であるか否かを示す線形性の属性とするステップと、
前記線形性の属性が所定値よりも小さい場合に、前記線形性の属性が許容範囲内であることを示す評価結果を、前記文書画像の評価結果として与えるステップと、
を含むことを特徴とする文書画像の外形を評価するための方法。
【請求項２】
読み取った文書画像の外形を評価するためのシステムであって、
前記文書画像の少なくとも１つの辺の位置を検出する手段と、
前記辺上から３つ以上のサンプリング点を選択する手段と、
前記サンプリング点を２つ含む組それぞれについて、その組に含まれる２つの前記サンプリング点を結ぶ直線を求め、前記直線それぞれについて予め設定された基準線に対する角度を求める手段と、
前記直線の１つについて求めた前記基準線に対する角度と、その直線以外の前記直線について求めた前記基準線に対する角度と、の間の角度差を求め、求めた角度差の平均値を、前記検出した辺が直線であるか否かを示す線形性の属性とする手段と、
前記線形性の属性が所定値よりも小さい場合に、前記線形性の属性が許容範囲内であることを示す評価結果を、前記文書画像の評価結果として与える手段と、
を含むことを特徴とする文書画像の外形を評価するためのシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は一般には文書画像評価システムおよび文書画像を評価する方法に関する。より特定的には、本発明は文書画像の一つ以上の属性を評価して、その文書画像の状態を示すシステムおよびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
大量の文書の自動処理化を図るために高速撮像装置が開発されている。このような装置の中には、所得申告用紙の処理用として米国国税庁が使用しているものもある。一般的には、かかる装置にはスキャナと、文書フィーダと、公知の均一な背景を有する文書搬送機構とが含まれる。文書を文書フィーダに載せると、文書フィーダは文書を１枚ずつ文書搬送機構へ送る。この文書の画像を文書搬送機構の背景に対してスキャナが情報フレームとして捕える。その後、この情報フレームを記憶して次の処理に用いる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
高速撮像装置を使用すると処理できる文書量は増える。しかし、この装置には限界があり、特に、情報フレームとして捕えた文書画像の状態を示すことができない。文書画像がどのような状態かがわかれば、その文書画像がさらなる処理に適しているか否かを決定することができる。モニター可能な文書状態の例としては、文書の破れ、文書を走査した際の角の折れ曲がり、複数の文書が偶然同時に走査されたために少なくとも文書同士の一部が重なりあっている状態、用紙および行が斜めになっている状態、ならびに文書全体の文字の平均的信頼度などがある。各文書ごとの画像状態の評価は人間が行うことができるが、こうすると高速撮像装置のスループットがかなり減少するため、この装置の有用性が損なわれてしまう。
【０００４】
このため、１つ以上の文書画像の状態を自動的に評価するためのシステムおよび方法が必要となっている。また、文書画像の幾何学的完全さ、文書画像中のテキストの状態、および所定の基準フレームと比べた場合のテキストの状態を自動的に評価するシステムおよび方法が求められている。さらに、文書を最初に走査して得られた情報を用いて文書画像を評価するシステムおよび方法も必要とされている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明に従うシステムおよび方法は、走査アセンブリと、プログラムされたコンピュータに結合した記憶装置とを含む。プログラムされたコンピュータは文書画像の評価を行うための一組の命令を持つ。このシステムおよび方法は次のように動作する。まず、文書画像を処理して、その文書画像の幾何学的完全さに関連した１つ以上の属性を入手する。次に、入手した属性の各々についてデータベースからしきい値を選択する。そして、入手した属性の各々を選択したしきい値とそれぞれ比較してその差を求め、その後、所定の基準を用いて１つ以上のその差を評価して文書画像の幾何学的完全さの評価結果を出す。当該システムおよび方法は次のように動作することもできる。すなわち、文書画像を処理して、画像中の行の歪み、平均的な文字の読みとりやすさ、予想されるコントラスト、および鮮鋭度に関連する属性を入手する。次に、入手した属性の各々についてデータベースからしきい値を選択する。そして、入手した属性の各々を選択したしきい値とそれぞれ比較してその差を求める。その後、所定の基準を用いてこれら１つ以上の差を評価して、文書画像のテキストの状態および固定基準と比較した場合の画像状態の評価結果を出す。
【０００６】
この文書画像評価システムおよび方法を用いれば、処理を続けるのに適していない文書画像を特定することができる。例えば、走査によって情報フレームの
形にしたある文書が破けていたり、その１つ以上の角が折れ曲がっている場合、この文書画像評価システムおよび方法では、評価結果を出してこれらの問題点を特定し、かつ問題点の度合いについての情報を与えるか、または単純にエラー信号を発生する。このシステムおよび方法はダイナミックなものであり、各文書画像からどの属性を入手するか、どのしきい値を使用するか、およびそれぞれの評価にどの基準を使用するのかをオペレータが調整することができる。また、このシステムおよび方法では、各文書画像を人間が評価しなくてもよいので、高速撮像装置のスループットを維持することができる。さらに、このシステムおよび方法では、文書を最初に走査して得られる情報以外の情報は必要としない。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施例に従う文書画像評価システム２０を図１に示し、その方法を図２に示す。システム２０は、スキャナアセンブリまたは高速撮像装置２２と記憶装置２４とを含み、これらは両方共、プログラムされたコンピュータ２８に結合する。システム２０およびその方法は次のように動作する。すなわち、文書画像を処理してその文書画像に関連した１つ以上の属性を入手する（ステップ３０）。入手した属性の各々についてデータベースからしきい値を選択する（ステップ３２）。このしきい値を入手した属性の各々と比較してそれぞれの差を求める。その後、所定の基準を用いてこれら１つ以上の差を評価し、文書画像の幾何学的完全さについての評価結果を出す。また、このシステム２０およびその方法は次のように動作することもできる。すなわち、文書画像を処理して、その文書画像中のテキストの状態または基準フレームと比べた場合のこの文書の状態のいずれか、または両方についての属性を入手する。システム２０およびその方法を用いれば、スキャナアセンブリ２２のスループットを維持しながら各文書画像の状態の評価結果を入手することができる。
【０００８】
図１を参照すると、システム２０はスキャナアセンブリ２２を備え、このスキャンアセンブリ２２は文書フィーダ２３と、スキャナ２５と、文書搬送機構２７とを含む。文書を文書フィーダ２３の中へ載置すると、文書フィーダ２３は公知の均一な背景を有する文書搬送機構２７へ文書を一枚ずつ送る。そして、スキャナ２５は文書搬送機構２７の背景に対して各文書を走査し、文書画像を文書のサイズより大きな１フレームの情報として捕える。スキャナ２５から発生した各情報フレームは画素の多数の行列で表される。画素データ中の各画素のグレースケール値は、アナログ形式で０から２５５である。文書搬送機構２７の背景の画素値は、プログラムされたコンピュータ２８に伝えられる。この背景の画素値を用いて、コンピュータ２８は情報フレーム中で文書画像を背景と区別することができる。アナログ画素データを入手すると、スキャナ２５はこのアナログ画素データをＡ／Ｄ変換器（図示せず）でデジタル画素データに変換し、このデジタル画素データを並列または直列にコンピュータ２８に出力する。スキャナアセンブリ２２には、Eastman Kodak Company 製のImagelink 9XXXシリーズなどを用いることができる。
【０００９】
システム２０はまた記憶装置２４を備える。記憶装置２４は68000 ADL などのメモリ装置であり、情報のフレーム、各文書画像の属性、および文書画像の評価結果を表すデジタル画素データを記憶する。図１には示さないが、記憶装置２４はプログラムされたコンピュータ２８内に組み入れることもできる。
【００１０】
プログラムされたコンピュータ２８は、中央処理装置（「ＣＰＵ」と称す）２９と、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」と称す）３１と、読みだし専用メモリ（「ＲＯＭ」と称す）３３と、入出力装置（「Ｉ／Ｏ」と称す）３５、３７および３９と、ディスプレイ３８と、キーボード２６とを含み、これらはすべてバス４１に結合する。Ｉ／Ｏ３５はスキャナ２５に結合し、スキャナ２５から情報フレームを受け取る。Ｉ／Ｏ３７は記憶装置２４に結合し、情報フレーム、属性、評価結果を出力および取り出すことができる。Ｉ／Ｏ３９はディスプレイ３８およびキーボード２６に結合し、評価、しきい値、および差を評価するための基準についての情報を取り出し、出力することができる。プログラムされたコンピュータ２８が実行し、ＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３のいずれかに格納される命令の組については、一般的には図２、詳細には図３から図１９を参照して以下に説明する。プログラムされたコンピュータ２８が実行する命令の組は、特定用途向けＩＣ（「ＡＳＩＣ」と称す）を用いてコンピュータ２８中で実現することもできる。
【００１１】
図２には、文書画像評価システム２０およびその方法の基本的動作のフローチャートを示す。コンピュータ２８はスキャナ２５から、または情報フレームを格納しているメモリ記憶装置などの他のソースから、情報フレームをシリアルにデジタル画素データの形で受け取り、各情報フレームを処理して、各フレーム中の文書画像について１つ以上の属性を入手する（ステップ３０）。属性は、画像の幾何学的完全さ、文書画像内のテキストの状態、および基準フレームと比べた場合の文書画像の状態についての情報を与える信号である。すべてではないが属性のリストと各属性を入手する方法とについて図３から図１９を参照して後ほど詳述する。ステップ３０で得た属性はシステムのオペレータによって所望どおりに選択することができる。このため、オペレータは自分が評価したい特定の文書の形に合わせてシステム２０とその方法とを調整することができる。
【００１２】
各文書画像ごとの属性が得られたら、その属性一つずつについてＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３からしきい値を選択する（ステップ３２）。本実施例では、しきい値は属性についての最小受け入れ可能値を表す信号である。属性のしきい値は、走査し評価中である特定の型の文書にシステム２０を合わせるように、オペレータがキーボード２６で変更することができる。例えば、オペレータは黒の背景が優勢な文書のしきい値を、白の背景が優勢な文書用により低い値へと調整することができる。
【００１３】
ステップ３２でしきい値を選択した後、入手した属性ごとに選択したしきい値を各属性と比較して、その差を求める。その後、所定の基準を用いてそれら１つ以上の差を評価し、文書画像の幾何学的完全さ、文書画像中のテキストの状態、または記憶装置２４に格納された固定基準と比べた場合の文書画像の状態のいずれか、またはこれらすべてについての評価結果を出す（ステップ３４）。評価結果は、単純に文書画像にエラーがあることを示すか、エラーの型を特定するか、エラーについてのより詳しい情報を与えるかのいずれか、またはこれらすべてを表す信号である。例えば、ある情報フレームの形に走査された文書が破れていたり、またはその１つ以上の角が折れ曲がっている場合は、文書画像評価システム２０およびその方法はこれらの問題点を特定し、問題点の度合いについての情報を与えるか、または単純にエラー信号を発生する評価結果を与える。本実施例では、単純にエラー信号が評価結果として発生する。かかる評価結果を与えるために用いることができる所定の基準の一例としては、属性としきい値との差がしきい値より上の許容範囲内に入るかどうかを評価する一組の基準がある。他に、この差がしきい値より上または下の許容範囲内に入るかどうかを判断する一組の基準も使用できる。かかる基準はオペレータが定め、特定のアプリケーションごとに必要かつ所望するように調整することができる。属性および属性に関連したしきい値は、個々に、または状態事象マトリックスもしくは決定表のように様々に組み合わせて評価することができる。オペレータは走査中の文書の型に合わせて使用する基準を調整することができ、また比較および評価の最中に調整を行うことができる。属性としきい値とを比較して差を求め、その差を評価する過程については、図３から図１９を参照して以下に詳細に説明する。図３から図１９では、属性としきい値との比較および評価は個々に行っているが、上述のようにシステム２０およびその方法は、所定の基準内で属性としきい値との複数の組み合わせを評価するように設計することもできる。
【００１４】
図３は、矩形性の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。矩形性の属性を検査するにはまず、図４に示すように情報フレーム７６中で文書画像７４の角の位置を求め、Ａ、Ｂ、ＣおよびＤとする（ステップ６６）。次に、Ａ点とＤ点との間に線をひいてＡ−Ｄ線とし、同様にＡ点とＢ点との間にＡ−Ｂ線を、Ｂ点とＣ点との間にＢ−Ｃ線を、かつＣ点とＤ点との間にＣ−Ｄ線を引く（ステップ６８）。こうしてＡ−Ｄ線、Ａ−Ｂ線、Ｂ−Ｃ線およびＣ−Ｄ線を引いた後、情報フレーム７６の座標軸に対して、Ａ−Ｄ線については角度θ1 、Ａ−Ｂ線については角度θ2 、Ｂ−Ｃ線については角度θ3 、Ｃ−Ｄ線については角度θ4 を定める（ステップ７０）。本実施例では、情報フレーム７６の左上角を座標（０、０）とし、以下、Ａ点の座標を（５、５）、Ｂ点を（６、１５）、Ｃ点を（１６、１６）、Ｄ点を（１５、６）とする。次に、Ｂ点、Ｃ点、Ｄ点の予想位置（５、１５）、（１５、１５）、（１５、５）を求める。これらの予想位置が決まれば、Ａ−Ｄ線に対するＡ−予想Ｄ線の立ち上がりを計算してその間に角度θ1 を設ける。同様に、Ａ−Ｂ線とＡ−予想Ｂ線との間に角度θ2 、Ｂ−Ｃ線とＢ−予想Ｃ線との間に角度θ3 、Ｃ−Ｄ線とＣ−予想Ｄ線との間に角度θ4 を設ける。このように角度θ1 ないしθ4 が決まれば、これらの角度を様々に組み合わせてその差をとり、矩形性の属性を得ることができる（ステップ７２）。本実施例の矩形性の属性は、θ1 −θ3 、θ2 −θ4 、θ2 −θ1 、θ2 −θ3 、θ1 −θ4 、およびθ4 −θ3 である。
【００１５】
こうしてステップ３０で矩形性の属性が決まると、オペレータは各属性ごとにしきい値を選択する（ステップ３２）。しきい値が決まれば、矩形性の各属性との差を求める（ステップ３４）。本実施例では、文書画像７４の向き合った辺については角度の差はゼロであり、隣接する辺同士の向きの差は９０°でなければならない。具体的には、θ1 −θ3 およびθ2 −θ4 についてのしきい値はゼロ、θ2 −θ1 、θ2 −θ3 、θ1 −θ4 、θ4 −θ3 についてのしきい値は９０°でなければならない。この後、所定の基準を用いて矩形性の属性としきい値との差を評価する（ステップ３４）。本実施例では、矩形性の属性としきい値との差を２°まで許容するように所定の基準を設定する。差が２°未満の場合は、評価結果はこの矩形性の属性が許容範囲内であることを示すように信号を発生する。例えばθ1 −θ3 が１°なら矩形性の属性は許容範囲であることを示す信号を、反対にもしθ1 −θ3 が３°なら属性が許容範囲外であることを示す信号を発生する。上述したように、用いる基準は必要および要望に応じて変えることができる。本実施例および図５から図１９を参照して説明する他の実施例で用いる各属性の基準は例として示すものであり、絶対的なものではない。
【００１６】
図５は、線形性の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。線形性の属性の検査にはまず、情報フレーム中で文書画像の少なくとも一辺の位置を求める（ステップ４０）。文書画像の一辺の位置を情報フレーム中で求める技術は当該技術分野で周知であるため、その説明はここでは省略する。次に、配置した辺に沿って３つのサンプリング点を決める（ステップ４２）。図６には固定背景に対して文書画像４６を置いた情報フレーム４４を示す。この文書画像４６の一辺４８に沿って３つのサンプリング点をとり、それぞれＡ点、Ｂ点、Ｃ点とする。図７には亀裂５４のある文書画像５２を置いた文書フレーム５０を示す。文書画像５２の一辺に沿って３つのサンプリング点をとり、それぞれＡ’点、Ｂ’点、Ｃ’点とする。ここではサンプリング点Ａ、Ｂ、ＣとＡ’、Ｂ’、Ｃ’とはそれぞれ文書画像４６の一辺４８および文書画像５２の一辺５６だけに沿って設けてあるが、サンプリング点を文書画像の各辺に設けて処理することもできる。また、所望する場合はサンプリング点を３つ以上設けてもよい。文書画像４６および５２にサンプリング点を設けた後（ステップ５８）、２点づつ組み合わせて、その間に線を引く（ステップ６０）。こうして、図６では、Ａ点とＢ点との間にＡ−Ｂ線を引き、Ａ点とＣ点との間にＡ−Ｃ線を引き、Ｂ点とＣ点との間にＢ−Ｃ線を引く。図７では、Ａ’点とＢ’点との間にＡ’−Ｂ’線を、Ａ’点とＣ’点との間にＡ’−Ｃ’線を、Ｂ’点とＣ’点との間にＢ’−Ｃ’線を引く。次に情報フレーム４４の座標軸とＡ−Ｂ線、Ａ−Ｃ線、およびＢ−Ｃ線との角度、ならびに情報フレーム５０の座標軸とＡ’−Ｂ’線、Ａ’−Ｃ’線、およびＢ’−Ｃ’線との角度を求める（ステップ６２）。その後、情報フレーム４４および５０の各線の角度を比較して、角度が等しいかどうか判断する（ステップ６４）。各線についての角度の求め方は図４のところで説明したものと同じであるので、ここでは繰り返さない。図６では、Ａ−Ｂ線、Ａ−Ｃ線、Ｂ−Ｃ線の角度はすべて同じであるが、図７では、Ａ’−Ｂ’線、Ａ’−Ｃ’線、Ｂ’−Ｃ’線の角度は亀裂５４があるために同一ではない。この後、情報フレーム４４および５０各々の各２線間の角度の差を平均する。この平均値が文書画像４６および５２の線形性の属性値となる。
【００１７】
こうしてステップ３０で線形性の属性が決まると、ＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースからこの属性についてのしきい値を選択する（ステップ３２）。この選択したしきい値と各情報フレーム４４および５０の線形性の属性との差を求め、この差を所定の一組の基準を用いて評価して評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例では、しきい値は０°であり、所定の基準ではしきい値と線形性の属性との差の許容範囲の上限は２°である。もし差が２°未満なら、評価結果はこの線形性の属性は許容範囲内であることを示す信号を発生する。
【００１８】
図８は角位置の属性を入手し、比較し、評価する課程を示すフローチャートである。角位置の属性の検査にはまず、図９に示すように情報フレーム８０中で文書画像７８の辺Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを検出する（ステップ８２）。文書画像７８の辺Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが特定されたら、次に、文書画像７８の予想角ＥＣ1 、ＥＣ2 、ＥＣ3 、ＥＣ4 を計算する（ステップ８４）。図９の文書画像７８で示す文書には左上の角ＥＣ1 があるが、この角はスキャナアセンブリ２２で走査した際に折り曲がっていた。本来この角があると予想される位置を点線で示してある。次に、文書画像７８の実際の角ＡＣ1 、ＡＣ2 、ＡＣ3 、ＡＣ4 の座標を検出する。これは文書画像７８の画素の列ごとに、明から暗へ、そして暗から明へ最初に遷移するところを探して検出する（ステップ８８）。最後に、実際の角と予想した角との座標間の距離を求める。この距離が文書画像７８の各角の角位置の属性となる（ステップ９０）。
【００１９】
こうしてステップ３０で角位置の属性を入手したら、この属性についてのしきい値をＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースから選択する（ステップ３２）。本実施例では、この距離に対するしきい値は０画素である。しきい値を定めたら、このしきい値と角位置の属性との差を求め、所定の基準を用いてこの差を評価し、評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例では、所定の基準ではこの差（つまり、実際の角と予想した角との間の距離）の許容範囲は５０画素内である。従って、差が５０画素以内であれば、評価結果は角位置の属性が許容範囲内であることを示す信号を発生する。
【００２０】
図１０は予想されるフィールドの属性を入手し、比較し、評価する課程を示すフローチャートである。まず、文書画像を情報フレームの中へ置く（ステップ１００）。次に、文書画像の一部を選択し（ステップ１０２）、選択した部分各部について予想したフィールド、例えば氏名および住所のフィールド、または社会保障番号のフィールドといったフィールドの有無を評価する（ステップ１０４）。選択した文書画像の各部ごとに特定される予想されるフィールドの数が、予想されるフィールドの属性となる。
【００２１】
こうしてステップ３０で予想されるフィールドの属性を求めたら、その属性についてのしきい値をＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３から選択する（ステップ３２）。本実施例では予想されるフィールドの位置の特定率１００％がしきい値である。このしきい値と予想されるフィールドの属性との間の差を求め、その差を所定の基準を用いて評価し、評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例の所定の基準では、予想されるフィールドの位置特定率１０％までの誤差が許容範囲である。従って、予想されるフィールドの属性としきい値との差が１０％未満であれば、評価結果は予想されるフィールドの属性が許容範囲内であることを示す信号を発生する。
【００２２】
図１１は用紙の歪みの属性を入手し、比較し、評価する課程を示すフローチャートである。他の高速撮像装置と同様、スキャナアセンブリ２２は、文書が用紙搬送機構２７に沿って移動する間に文書を回転させて用紙を斜めにしてしまうことが多い。このように文書画像が正しく位置合わせされていないと、形状認識およびフィールドの分割などのその後の過程を正しく行うことができなくなる。
【００２３】
図１２に示すように、まず文書画像１１３の辺を検出し（ステップ１１４）、その後、文書画像１１３に境界ボックス操作を行う（ステップ１１６）。次に文書画像１１３の最左辺１１５の位置を求め、この辺を３部分に分割する（ステップ１１８）。各部分内に等間隔の列に対応して４つのサンプリング点をとる（ステップ１２０）。次に、この最左辺上の各サンプリング点のｘ座標およびｙ座標を固定基準と比較して求める（ステップ１２２）。３点からなる組を分析し、各部分内のもっとも同一直線上にある３点を用いて直線をひく（ステップ１２４）。基準フレームに対するベクトルの角度を用紙の歪みの属性とする。
【００２４】
こうしてステップ３０で用紙の歪みについての属性を求めたら、この属性についてのしきい値をＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースから選択する。本実施例では、このしきい値は０°である。この選択したしきい値と用紙の歪みの属性との差を求め、その差を所定の基準を用いて評価して評価結果を出す（ステップ３４およびステップ１２６）。本実施例の所定の基準では、この差の許容範囲は１／２°までである。従って、しきい値と属性との差が１／２°未満の場合は、評価結果は許容範囲内の用紙の歪みであることを示す信号を送る。所望により、情報フレーム中で文書画像が歪んでいる場合はその歪みを補正するようにシステム２０をプログラムすることもできる。
【００２５】
図１３は行の歪みの属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。文書上に印刷された情報が用紙の端と回転整列していないことがあるが、この場合、行の歪みがひどいと文書画像の処理を続けることができなくなるかもしれない。
【００２６】
行の歪みの属性を分析する際には、図１４から図１６に示すように４つのプローブ１２８、１３０、１３２、１３４を使用する。各プローブには行の位置を決めるための矩形の窓を設ける。本実施例では、各窓の幅は３２画素、高さは２画素である。この窓は文書中の十分な数の画素を検査する必要性と、効率を考えて画素数を低く抑える必要性とが釣りあうように選択したものである。まず、情報フレーム１３８中で文書画像１３６の辺の位置を決め（ステップ１４０）、文書画像の回りに境界ボックスを作る（ステップ１４２）。次に、図１４に示すように、文書画像１３６の上辺に沿ってプローブ１２８、１３０、１３２、１３４を等間隔に初期設定する（ステップ１４４）。次に、図１５に示すように、線の存在を示すのに十分な数の黒画素を各プローブがカバーするまでプローブ１２８、１３０、１３２、１３４の各々を一度に一列ずつ下へずらす（ステップ１４６）。その後、これらのプローブが一直線上にあるかどうかを検査する（ステップ１４８）。プローブが十分一列に見える場合は、その位置が一番上の行となり、この行と固定基準フレームとによってできる角度を求めて、行の歪みの属性を求める（ステップ１５０）。プローブが一直線とならない場合は、プローブ１２８、１３０、１３２、１３４のうち進み方が最小のものを、そのプローブが別の行を検出するまで移動させる（ステップ１５２）。この後、プローブが直線かどうかを再び検査する（ステップ１４８）。プローブが一直線になると、プローブによってできたこの行の角度を求め、行の歪みの属性とする（ステップ１５０）。これは図１６に示す。プローブが直線ではない場合は、行を見つけるまで、またはプローブ１２８、１３０、１３２、１３４のすべてが文書中の予め設定した点を通過するまで同じ工程を繰り返す（ステップ１５２）。本実施例ではこの予め設定した点は文書画像１３６の半ばより下と考える。
【００２７】
こうしてステップ３０で行の歪みの属性を求めたら、この属性についてのしきい値をＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースから選択する。本実施例では、この行の歪みについての属性のしきい値は０°である。この後、この選択したしきい値と行の歪みについての属性との間の差を求め、この差を所定の基準を用いて評価し、評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例の所定の基準の許容範囲は最大１／２°までの行の歪みである。行の歪みの属性としきい値との差が１／２°より小さければ、評価結果はこの行の歪みの属性は許容範囲内であると示す信号を発生する。
【００２８】
図１７は文書画像全体の平均の文字の鮮明さの属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。まず、文書画像内の文字の位置を求め、文字間を離すように処理する（ステップ１５４）。次に、各文字ごとに光学式文字認識（ＯＣＲと称する）を行って、各文字の鮮明さの平均を出す（ステップ１５６）。ここでシステム２０およびその方法は、文書画像中の異なる文字を一つずつ識別し、格納した文字と比較する。識別した文字が格納した文字と符号する確率を求め、これが各文字の鮮明さの平均となる。この後、システム２０およびその方法は、文書画像中の全文字についての文字の鮮明さを平均して、文書画像全体の平均の文字の鮮明さの属性を求める（ステップ１５８）。この平均の文字の鮮明さの属性は文書画像全体の文字の鮮明さの状態を示すため、文書画像自体の品質を表すものである。
【００２９】
こうしてステップ３０で平均の文字の鮮明さの属性を求めたら、この属性についてのしきい値をＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースから選択する  （ステップ３２）。本実施例では、平均の文字の鮮明さのしきい値は１００％である。このしきい値と平均の文字の鮮明さの属性との差をとり、所定の基準を用いてこの差を評価して評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例の所定の基準では、しきい値から標準偏差最大１．５までが許容されている。差がこの標準偏差内であれば、評価結果は平均の文字の鮮明さの属性が許容範囲内であると示す信号を発生する。
【００３０】
図１８は予想コントラストの属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。まず、文書画像の各列ごとに黒画素と白画素との数を数える（ステップ９４）。次に、文書画像全体について、黒画素対白画素の割合を計算して、予想コントラストの属性を出す（ステップ９６）。所得申告用紙などの様式文書であれば、いつ文書を走査しても文書画像中の黒画素対白画素比は同じである。
【００３１】
こうしてステップ３０で予想コントラストの属性を出したら、この属性についてのしきい値をＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースから選択する（ステップ３２）。本実施例では、このしきい値は同一タイプの文書を何度も走査して得た黒画素対白画素比の平均である。このしきい値と予想コントラストの属性との差をとり、この差を所定の基準を用いて評価して評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例の所定の基準では、しきい値の上下１標準偏差分だけが許容範囲である。もし差が１標準偏差内であれば、評価結果は予想コントラストの属性が許容範囲内であることを示す信号を送る。
【００３２】
図１９は鮮鋭度の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。鮮鋭度は、文書画像がどの程度ぼやけているか、そして文書画像がさらに処理できる状態かどうかを示す属性である。まず、文書画像を情報フレーム中に置く（ステップ１０８）。位置が決まれば、文書画像の各行ごとに黒画素と白画素との頻度を出し、これを鮮鋭度の属性として用いる（ステップ１１０）。所得申告用紙のような様式文書では黒画素と白画素との頻度が独特である。
【００３３】
こうしてステップ３０で鮮鋭度の属性を入手したら、ＲＡＭ３１またはＲＯＭ３３中のデータベースからこの属性についてのしきい値を選択する（ステップ３２）。本実施例では、このしきい値は同じタイプの文書を何度も走査して得た頻度の平均値である。このしきい値と鮮鋭度の属性との間の差をとり、所定の基準を用いてこの差を評価して評価結果を出す（ステップ３４）。本実施例の所定の基準では、しきい値を最大１０％上回る値までが許容範囲である。従って差が１０％以内なら、評価結果は鮮鋭度の属性が許容範囲内であることを示す信号を発生する。
【００３４】
以上、本発明の基本的概念を説明してきたが、上述した詳細な説明は例として示しただけであり本発明を限定するものではないことは当業者であれば容易に理解できるはずである。また、本明細書にははっきりとは記載しないが、本発明に対して様々な変形、改良、および修正を行うこともでき、これもまた当業者は理解できるであろう。このような変形、改良、修正は本明細書に含まれるものとし、かつ本発明の特許請求の範囲に含まれるものとする。従って、本発明は前掲の特許請求の範囲およびその等価物によってのみ限定されるものとする。
【００３５】
【発明の効果】
本発明のシステムおよび方法に従えば、文書画像を自動的に評価する際に、文書画像の状態を自動的に評価することができるため、文書をさらに処理できるかどうかを判断することができる。また、文書画像の状態の判断は人間が行うのではなく自動で行われるため、装置の高速性を維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に従う文書画像評価システムのブロック図である。
【図２】  図１で図示したシステムのとる方法のフローチャートである。
【図３】  矩形性の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。
【図４】  文書画像の情報フレームの斜視図である。
【図５】  線形性の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。
【図６】  文書画像の情報フレームの斜視図である。
【図７】  他の文書画像の情報フレームの斜視図である。
【図８】  角位置の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。
【図９】  文書画像の情報フレームの斜視図である。
【図１０】  予想されるフィールドの属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。
【図１１】  用紙の歪み検出の属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。
【図１２】  文書画像の情報フレームの斜視図である。
【図１３】  行の歪みの属性を入手し、比較し、評価する過程を示すフローチャートである。
【図１４】  情報フレーム中の文書画像の４つの線発見用プローブの最初の位置を示す斜視図である。
【図１５】  図１４の文書画像の４つの線発見用プローブの中間位置を示す斜視図である。
【図１６】  図１５の文書画像の４つの線発見用プローブの最終位置を示す斜視図である。
【図１７】  平均的な文字の鮮明さの属性を入手し比較する過程を示すフローチャートである。
【図１８】  予想コントラストの属性を入手し比較する過程を示すフローチャートである。
【図１９】  鮮鋭度の属性を入手し比較する過程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２０  文書画像評価システム、２２  スキャナアセンブリ、２４  記憶装置、２６  オペレータ制御装置、２８  画像評価ユニット、３０  属性処理装置、３２  属性しきい値のデータベース、３４  属性評価装置、３６  キーボード、３８  ディスプレイ、４４，５０，７６，８０，１３８  情報フレーム、４６，５２，７４，７８，１３６  文書画像、４８，５６  辺、５４  亀裂、８６  左上角、１２８，１３０，１３２，１３４  プローブ。
【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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