搬送される紙葉類を処理する紙葉類処理装置であって、紙葉類を搬送する搬送手段と、この搬送手段によって搬送される紙葉類の画像をR、G、Bのデジタル画像データとして読み取る読取手段と、この読取手段によって読み取られた紙葉類のR、G、Bのデジタル画像データを記憶するデータ記憶手段と、このデータ記憶手段に記憶された読取画像を基に紙葉類の券種及び搬送方向を判別する券種判別手段と、この券種判別手段によって判別された当該紙葉類の券種及び方向に基づいて当該紙葉類に印刷された番号を読み取るための番号領域を設定する番号領域設定手段と、この番号領域設定手段で設定された番号領域内の汚損度を計測する汚損度計測手段と、この汚損度計測手段によって計測された汚損度が設定値内である場合に当該番号領域を基準領域とする基準領域選択手段と、この選択された基準領域内の色分布を基に文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字領域抽出手段によって抽出された文字領域を対象に1文字単位に分割し、当該1文字単位のパターンに対して予め保持する標準パターンとの照合により番号を認識する文字認識手段と、を備えたことを特徴とする紙葉類処理装置。前記番号領域設定手段は、同一番号が印刷された番号領域が複数ある場合は、番号領域を複数設定し、前記汚損度計測手段は、前記番号領域設定手段で設定された複数の番号領域ごとに汚損度を計測し、前記基準領域選択手段は、前記複数の番号領域ごとに計測された汚損度の小さい汚損度を示す番号領域を基準領域として選択することを特徴とする請求項1記載の紙葉類処理装置。前記汚損度計測手段は、前記番号領域を複数のブロックに分割し、この分割されたブロックごとに汚損度を計測し、当該ブロックごとの汚損度が設定値を超える場合には、当該番号領域を選択しないことを特徴とする請求項2記載の紙葉類処理装置。前記文字領域抽出手段は、前記読取手段で読み取られた前記基準領域内のR、G、Bデジタル画像データからなる3次元出現頻度値のヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、このヒストグラム算出手段で算出されたヒストグラムから背景領域と文字領域からなる2つのグループに分類するクラスタ分析を行うクラスタ手段と、このクラスタ手段で分離した背景領域と文字領域の分離性の最も良い色分布を設定する色分布設定手段と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の紙葉類処理装置。しかしながら、特許文献1記載の方法は、予め紙葉類の種類方向に対して選択する色の画素を決定しておくため、紙葉類の汚損による影響や、光源の経年変動による影響を受けてしまい、文字領域と背景領域の分離性能が十分ではないといった課題がある。特許文献2では、紙葉類上の基準色生起頻度の極大点の最大明度値からのベクトルデータに基づいて分類するため、光源の経年変動に対しては頑強であるが、紙葉類の局所的な汚損による影響は受けてしまい、文字領域と背景領域の分離性能が十分ではないといった課題がある。また、特許文献3では、複数の読取装置と発行色の異なる光源を必要とするため、コスト高になるという課題がある。本発明は、上述した課題を解決するためになされたもので、紙葉類の背景色の上に印刷された記号英文字からなる記号と番号数字からなる番号以下、総称して番号と称する。の読み取に関し、搬送される当該紙葉類の種類券種により、文字と背景を分離することにより、当該文字領域が汚損した場合であっても文字認識が可能な文字読取装置及びそれを備えた紙葉類処理装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の請求項1記載の紙葉類処理装置は、搬送される紙葉類を処理する紙葉類処理装置であって、紙葉類を搬送する搬送手段と、この搬送手段によって搬送される紙葉類の画像をR、G、Bのデジタル画像データとして読み取る読取手段と、この読取手段によって読み取られた紙葉類のR、G、Bのデジタル画像データを記憶するデータ記憶手段と、このデータ記憶手段に記憶された読取画像を基に紙葉類の券種及び搬送方向を判別する券種判別手段と、この券種判別手段によって判別された当該紙葉類の券種及び方向に基づいて当該紙葉類に印刷された番号を読み取るための番号領域を設定する番号領域設定手段と、この番号領域設定手段で設定された番号領域内の汚損度を計測する汚損度計測手段と、この汚損度計測手段によって計測された汚損度が設定値内である場合に当該番号領域を基準領域とする基準領域選択手段と、この選択された基準領域内の色分布を基に文字領域を抽出する文字領域抽出手段と、この文字領域抽出手段によって抽出された文字領域を対象に1文字単位に分割し、当該1文字単位のパターンに対して予め保持する標準パターンとの照合により番号を認識する文字認識手段と、を備えたことを特徴とする。本実施例1の文字読取装置は、搬送される紙葉類を読取る読取部、この読取部で読み取った読取データを基に券種及び紙葉類の搬送方向を判別する券種判別部、この券種判別部で判別された券種及び搬送方向に基づいて文字検知エリアを設定し、当該検知エリア内の色データから汚損度を計測し汚損度計測部、基準領域を選択し基準領域選択部、当該基準領域に対して文字領域を抽出し文字を認識する文字認識部を備える。以下、これらで構成された文字読取装置及びそれを備えた紙葉類処理装置を図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施例1に係る紙葉類Pを区分処理する紙葉類処理装置1の構成図の一例である。図2は、図1に示す紙葉類判別部5の番号検知部54に関連する部分の構成図である。以下、図1及び図2を参照して紙葉類処理装置1の構成を説明する。紙葉類処理装置1は、操作員の操作によって設定された検知対象の紙葉類Pを検知し、集積部に集積する装置である。次に、紙葉類処理装置1の構成を図1を参照して説明する。紙葉類処理装置1は、複数枚の紙葉類Pを一括して装填する装填口を有する供給部2、この供給部2から1枚ずつ取り出して搬送路41に供給する取出部3、この取出部3によって取り出された紙葉類Pを検知する紙葉類検知部、この紙葉類検知部の判別結果に基づいて紙葉類Pを区分して集積する集積部7、及び装置全体を制御する制御部8を有して構成される。紙葉類検知部は、搬送される紙葉類Pの搬送状態を検知する搬送状態検知部4、紙葉類Pの券種、真偽、正損、番号を検知して識別する紙葉類判別部5、及び紙葉類Pの厚さを検知する厚さ検知部6を有している。搬送状態検知部4は、紙葉類Pが搬送される搬送路41上の搬送位置、搬送スキュー及び搬送ギャップなどの搬送状態を検知する。搬送位置は、紙葉類Pが搬送されたときの紙葉類Pの搬送中心を算出し、その搬送中心からの搬送位置のズレを計測して搬送ズレが検知される。また、搬送スキューは、紙葉類Pが搬送されたときの紙葉類Pの搬送方向に対する紙葉類Pの搬送傾きを計測して検知される。さらに、搬送ギャップは、上記搬送路41上を先に搬送された紙葉類Pの搬送方向後端と、次に搬送された紙葉類Pの搬送方向先端との距離を計測して検知される。紙葉類判別部5は、券種検知部51、真偽検知部52、正損検知部53及び番号検知部54から構成される。これら各検知部の検知結果は、制御部8に出力される。券種検知部51は、紙葉類Pに印刷されている表裏の模様を検知する検知器で構成され、この検知器によって紙葉類Pの種類券種及び搬送される紙葉類Pの搬送の向き搬送方向を検知する。この紙葉類の搬送方向には表裏及び正逆があるため、その組み合わせにより表正、表逆、裏正、裏逆の4方向の搬送形態がある。真偽検知52は、搬送される紙葉類Pが真券であるか偽券であるかを検知するもので、搬送される紙葉類Pの物理的特性を検知する物理的特性検知部、及び磁気検知部などの検知手段で構成される。例えば、物理的特性検知部は、紙葉類Pに含有される蛍光特性や赤外線特性を検知する検知器で構成され、これらの検知器によって紙葉類Pの物理的特性を検出する。また、磁気検知部では、紙葉類Pに含有される磁性体量を検知する検知器で構成され、この検知器によって紙葉類Pの磁性体量を検知する。正損検知部53は、真偽検知部52で真券と判別された紙葉類Pが再流通可能である場合に正券と判別し、再流通不可能である場合に損券と判別する。正券と判別された紙葉類Pは、主制御部81の指示によって振り分けゲートG1が左方向に回動され、さらに振り分けゲートG2が右方向に回動されて正券集積部71に集積される。また、損券と判別された紙葉類Pは、主制御部81の指示によって振り分けゲートG1が左方向に回動され、さらに振り分けゲートG2が左方向に回動されて損券集積部72に集積される。番号検知部54は、紙葉類P上に印刷されている番号を読取るもので、紙葉類Pに印刷されている番号を検知可能な高解像度な検知器で構成され、この検知器によって番号を読み取り認識する。なお、図2に示す実施例は、図示矢印A方向に搬送される紙葉類Pが表正及び表逆に搬送される場合に当該紙葉類Pに印刷された記号を検知することができる。図示矢印A方向に搬送される紙葉類Pの搬送方向が裏正及び裏逆に搬送される場合は、当該紙葉類Pの下側を読取部541で読取ることが必要になるが、上側の読取部541同様に構成された読取部で読取ることができるため、図示していない。厚さ検知部6は、紙葉類Pの厚さを検知する。この検知の結果、例えば紙葉類Pが2枚重なって搬送された場合は、この厚さ検知部6によって2枚取りが検知されて排除券となり、主制御部81の指示によって振り分けゲートG1が右方向に回動されて排除券集積部9に集積される。また、搬送状態検知部4、券種検知部51、真偽検知部52及び厚さ検知部6で排除券と検知された紙葉類Pは振り分けゲートG1が右方向に回動されて排除券集積部9に集積される。総合判定部82は、券種検知部51から出力された券種検知結果、真偽検知部52から出力された真偽検知結果、正損検知部53から出力された正損検知結果、番号検知部54から出力された番号検知結果、厚さ検知部6から出力された厚さ検知結果、及び搬送状態検知部4から出力された搬送状態検知結果を入力して総合的に判定し、搬送先を判定する。判定結果は、総合判定部82から主制御部81に出力される。主制御部81は上述したゲートG1、G2を回動して紙葉類を搬送先に集積する。また、操作部83は、キーボード、マウス、液晶ディスプレイなどから構成され、操作者は、この操作部83から紙葉類処理装置1の動作モードの設定及びその確認を行うことができる。次に、図2を参照して検知手段の1つである番号検知部54について説明する。この番号検知部54は、読取部541、データ記憶部542、券種判別部543、汚損度計測部544、基準領域選択部545、文字領域抽出部546、文字認識部547及び制御部548を有して構成される。読取部読取手段541は、搬送路41によって図示矢印A方向に搬送される紙葉類Pの物理的特性である反射光を読み取り、その読取画像をデータ記憶部542に出力する。データ記憶部データ記憶手段542は、一時的に記憶可能なメモリで構成され、読取部541から出力された読取画像を記憶する。券種判別部券種判別手段543は、データ記憶部542に記憶された読取画像から紙葉類Pの特徴を抽出し、予め保持する標準パターンとの照合に基づき、どの券種に属するかを判別する。汚損度計測部汚損度計測手段544は、券種判別部543で得られた判別結果に基づいて特定した番号領域を複数のブロック領域に分割して汚損度を計測する。基準領域選択部基準領域選択手段545は、汚損度計測部544で得られた汚損度に基づいて複数のブロック領域内より基準領域を選択する。文字領域抽出部文字領域抽出手段546は、基準領域選択部545で選択された基準領域内の色分布を元に文字領域を抽出する。文字認識部文字認識手段547は、文字領域抽出部546で得られた文字領域と予め記憶された文字の標準パターンとの照合により番号を認識する。制御部548は、上述した番号検知部54を構成する各部の全体の動作を制御する。なお、読取部541は、例えばLEDアレイを発光部とし、カラーイメージセンサーを受光部とした1次元画像読取センサーで構成される。カラーイメージセンサーは、例えば、赤、緑、青構成のCCDアレイによって構成される。よって、読取部541は、反射光強度の光電変換により、R、G、Bのアナログ画像信号を生成し、さらにR、G、Bのデジタル画像データに変換する。図3は、図1に示す紙葉類判別部5の処理を示すフローチャートである。図4は、紙葉類Pの番号領域の一例である。図5は、図4に示す番号領域の濃度分布を示す図である。読取部読取手段541は、制御部548より画像読取りを開始するように制御され、読取ったR、G、Bの各デジタル画像データ読取画像データは、データ記憶部542に出力されて一時記憶されるデータ記憶手段、ST1。一時記憶された読取画像データより紙葉類の特徴を抽出し、予め保持する標準券種パターンとの照合により類似度を求め、予め保持する券種判別基準と比較することによりどの券種に属するかを判別する券種判別手段、ST2。上記、紙葉類の特徴抽出方法には、例えば、R、G、Bの各デジタル画像データについて紙葉類の端点と重心位置をエッジ情報に基づいて算出し、重心位置を基準に複数のブロック単位で分割した複数の領域を設定し、設定した領域内の濃淡値や、微分値を算出し、標準的な紙葉類に対して設定された設定値と比較、判別することにより紙葉類の特徴を抽出する方法がある。なお、上記類似度の算出には、複合類似度法が知られており、被検出媒体としての当該紙葉類と、標準的な紙葉類との券種及び方向に関する相関値を算出し、当該相関値が所定の値に含まれる場合に当該紙葉類の券種又は方向が一致していると判別する方法である。つづいて、券種判別結果に基づいて番号領域を設定する。図4は、本実施例に係る紙葉類Pの番号領域の一例である。紙葉類の券種ごとに当該紙葉類のサイズが異なる場合には、そのサイズに応じて番号領域の位置も異なる場合が多いことから、本実施例でも、券種ごとに印刷されている番号領域の位置が異なることを前提に、券種ごとに番号領域を設定することができ、設定された番号領域は、上記データ領域に保存される。上記、ステップST2の券種判別の結果、当該紙葉類の券種が設定されると、当該設定された券種に基づいて所望の位置情報を取得して番号領域を設定する番号領域設定手段ST3。設定した番号領域には、複数の文字が印刷されており、例えば、日本の紙幣では8文字または9文字が印刷されている。図4は、番号領域A及び番号領域Bに番号UT165069Yからなる9文字が印刷された場合の一例である。図示した一例では、番号領域Aの背景色A1と番号領域Bの背景色B1は異なっている場合を示している。次に、番号領域の汚損度を計測する汚損度計測手段、ST4。図5は、番号領域の汚損度を計測するための濃度分布である。X軸は上述した画像データを基に算出された当該背景色の濃度で、紙葉類ごとに当該濃度を算出するための演算式が設定される。Y軸は、当該濃度値を示す度数nである。例えば、図4に示すように番号領域Aの背景色A1の濃度に比べて番号領域Bの背景色B1の濃度が低い明るい場合の濃度分布のヒストグラムHA、HBは、図5に示すように濃度分布ヒストグラムHAは右側に、濃度分布ヒストグラムHBは左側に偏った分布が得られる。この濃度分布のヒストグラムを評価する方法として、当該濃度分布ヒストグラムHA、HBごとに平均濃度DAav及びDBavを算出し、当該平均濃度を比較する方法がある。平均濃度が大きな値を示す方の汚損度が高い汚れていると判定する方法である。具体的には、濃度分布のヒストグラムHAを基に下記数1に示す演算をすることにより、背景色A1の平均濃度DAavを算出し、同様に濃度分布のヒストグラムHBを基に下記数2に示す演算をすることにより、背景色B1の平均濃度DBavを算出し、これらの平均濃度DAav、DBavを比較する。図示した例では、平均濃度DBavの方が平均濃度DAavに比べて小さな値になり、濃度が低いことがわかる。この結果を用いて基準領域を選択する。実施例では、番号領域Bが選択される基準領域選択手段、ST5。なお、上記平均濃度値が設定値S1を超えない範囲であれば、以降の処理において文字認識の誤認識の可能性が低いが、それを超える場合には、誤認識の可能性があるため、設定値S1以内であることが条件とされる。なお、紙葉類上の汚損は、紙葉類全面の汚損もあるが、部分的な汚れ、しわ、落書きなどが多い。そこで、設定した番号領域を対象に複数のブロック領域に分割し、各々の領域に対して汚損度を計測することも可能である。例えば、全体的な汚損度は小さいため、上述した平均濃度DAavDBavの値は設定値閾値S1を超えない範囲である汚れが少ないが、落書きなどにより部分的に汚れている場合には、その汚れにより番号を誤認識する場合がある。そのため、番号領域の選択では、上述した全体領域の汚損状況だけでなく部分的な汚損の度合いを計測することは重要になる。この部分的な汚損を計測するには、上記番号領域を細分化し、その細分化された領域に対して上述した平均濃度を算出し、当該細分化された平均濃度値が設定値閾値S2に満たない場合はなお、設定値S2は図示していない。、以降の処理において文字認識が可能であるため、上述した方法により汚損度の少ない方を基準領域として選択することが好適である。また、上述した濃度分布を平均微分値を基に算出して汚損度を計測する方法もある。微分値はいわゆる番号領域内の背景の変化の度合いの大きさを示すため、汚れた場合又は落書きなどがある場合には、平均微分値を算することによって当該番号領域内の汚損度の基準とすることが可能である。汚損度を算出するに際して、上述した平均濃度分布を用いるか、平均微分値を用いるか又はその両方を用いるかは、被検出媒体としての紙葉類の番号領域の背景の色及び模様などによって設定される。このようにして、汚損度の小さい領域が基準領域として選択される。番号を読取るためには、設定した番号領域より文字領域を抽出しST6、文字認識ST7を行う必要がある。図6は、基準領域内のR、G、B画像データによる3次元出現頻度値のヒストグラムである。この図を参照して、基準領域内の色分布の決定方法を説明する。文字領域の抽出は、まず、基準領域内のR、G、Bのデジタル画像データについての3次元出現頻度値としてのヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段。算出したヒストグラムより、近傍の極大値を求め、2つのグループに分類するクラスタ分析を行う。図示した例では、画像データR、G、Bごとに背景領域及び文字領域からなる2つのクラスターCluster:2についてクラスタ分析を行うクラスタ手段。このクラスタ分析の結果を3次元出現頻度値のヒストグラムとして表現したのが図6である。図示した例の場合、背景領域の色分布がR赤で文字領域の色分布がB青であるときに、背景領域と文字領域を分離するときの距離Lが最も大きく、背景領域と文字領域の分離性が最も良いと判定される色分布設定手段。以上の説明で明らかなように、クラスタ分析の結果、白地を背景に使用することが多い紙葉類の性質を利用し、3次元出現頻度の原点に近いグループを背景領域、遠いグループを文字領域とし、文字領域の色分布を決定することができる。このようにして決定した文字領域の色分布を基準に予め保持する基準値以内の色分布を文字領域として抽出する。抽出した文字領域を対象に文字認識を行うST7。文字認識は、まず、抽出した文字領域を対象にR、G、Bの各デジタル画像データについて2値化し、ラベリングにより得られた連結画像のうち、高さ幅が基準値範囲内適合するものを文字として1文字単位で分割する。つぎに、分割された1文字単位のパターンに対し、特徴抽出を行い、予め保持する標準文字パターンとの照合により類似度を求め、予め保持する文字判別基準と比較することによりどの文字に属するかを判別する。以上説明したように本発明の実施例によれば、紙葉類の背景色の上に印刷された文字の読み取りに関し、搬送される当該紙葉類の券種により、文字と背景を分離することにより、当該文字領域が汚損した場合であっても番号読取が可能になる。