JP4141754B2

JP4141754B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: JP4141754B2
Application number: JP2002199800A
Authority: JP
Inventors: 史裕長谷川
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2002-07-09
Filing date: 2002-07-09
Publication date: 2008-08-27
Anticipated expiration: 2022-07-09
Also published as: JP2004046328A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力された定型帳票画像を認識する帳票認識システム等に適用される画像処理装置に関し、より詳しくは、定型帳票における画像間の位置合わせを行う画像処理装置、画像処理方法、及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
定型帳票を画像処理により認識する帳票認識システムでは、２枚以上の同種の画像の位置合わせを行うことが重要となる場合がある。例えば、フォーマットの決まった定型帳票に記入された文字を、画像化してから切り出し、文字認識処理を行う場合においては、文字画像の切り出し処理に先立って、基準として予め用意された画像（参照画像）と位置合わせする必要がある。
【０００３】
このような画像の位置合わせに関する従来技術としては、特開平７−１９２０８７号公報に開示されているような罫線を用いる方法がある。この技術は、罫線と読み取り対象領域の位置情報を予めメモリに格納しておき、次に処理しようとする帳票画像を入力し、この入力画像からも罫線を抽出する。そして、抽出した罫線と予め格納された罫線の位置情報を比較し、その相対位置の変動から入力画像における読み取り対象領域を求めるものである。しかし、特開平７−１９２０８７号公報の技術では罫線がない帳票に対して位置合わせを行うことはできないという問題が生じる。
【０００４】
これを解決すべく、特開平１０−２０８０４０号公報に開示された技術では、帳票画像上にある文字などのパターンを用いて位置合わせを行う。まず、基準となる帳票画像（参照画像）から文字などのパターンを予め抽出しておく。次に処理対象帳票画像を入力し、入力された画像から文字などのパターンを抽出する。これら２枚の画像から別々に抽出されたパターン同士を比較し、形状が似ているもの同士を選び出す。そして、これらパターンの位置関係から、処理対象画像と参照画像との位置合わせのための補正式を算出する。上記構成によれば、認識対象領域において処理対象画像上での位置を知りたい場合には、補正式を参照画像上における認識対象領域の座標値に適用すればよく、位置が正確にわかることで文字の切り出しが正確に行えるようになる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平１０−２０８０４０号公報に開示された技術では、文字などのパターン同士の同一／非同一を正しく判定することが必須となる。したがって、仮に異なる文字同士を「対応する」と誤って認識した場合には、この誤った情報に基づいて補正式を求めることになり、補正式の推定精度が大幅に低下することになった。
【０００６】
そのため、異なった文字同士が近傍にある場合には、取り違えの可能性が高いので、このような文字同士は補正式の算出のための情報として用ることができない。図１１は帳票の一例を示す図である。この図に示すような帳票の場合、「Ａ」や「□」、あるいは左端に並ぶ横棒（連続パターン）Ｐは、近傍に同じ形の文字や図形が存在するので、これらは補正式算出のためには使えない。近傍に同一形状のない文字は「解答用紙」「氏名」などがあり、これで補正式を求めることもできるが、画像の上部に集中している。狭い範囲からの情報だけで求めた補正式は、画像全体から求めた補正式に比べ、精度が低下する傾向がある。この例では、画像の下部の精度が低下する可能性が高い。
【０００７】
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、画像中に含まれる連続パターンを抽出して処理対象画像と参照画像の画像の位置合わせを正確に行え位置合わせの補正式を正確に求めることができ、文字認識の精度向上が期待できる画像処理装置、画像処理方法、及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【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、本発明にかかる画像処理装置は、処理対象画像と参照画像とから、予め設定された大きさを有する連結矩形を抽出し、抽出された複数の該連結矩形の回帰直線に基づいて規則的な配置で存在する複数の候補パターンを抽出する連続パターン抽出手段と、前記連続パターン抽出手段により抽出された候補パターン同士で対応するもの同士を、前記パターンが存在する範囲の座標値から検出する同一連続パターン抽出手段と、前記同一連続パターン抽出手段により得られたパターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置あわせのための補正式を算出する補正式算出手段と、を備えたことを特徴とする。
【０１５４】
【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、画像処理方法及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【０１５５】
（実施の形態１）
本実施の形態１は、この発明の画像処理装置を定型帳票の文字認識システムに適用した構成である。図１は実施の形態１の構成を示すブロック図、図２は処理手順を示すフローチャートである。画像処理装置は、パターン抽出手段１０１，処理対象画像格納手段１０２，参照画像格納手段１０３，同一パターン抽出手段１０４，連続パターン抽出手段１０５，同一連続パターン抽出手段１０６，補正式算出手段１０７，文字切出手段１０８，文字認識手段１０９を備えてなる。パターン抽出手段１０１は、処理対象画像格納手段１０２から処理対象の画像を読み出し、参照画像格納手段１０３から参照画像を読み出す。連続パターン抽出手段１０５についても同様に読み出す。
【０１５６】
図２は実施の形態１によるパターン抽出に係る処理手順を示すフローチャートである。まず、パターン抽出手段１０１で、処理対象画像と参照画像から文字などのパターンを抽出する（ステップＳ２０１）。パターン抽出法としては、二値画像であれば黒連結成分の抽出を行う。また、カラー画像であれば背景と異なる色を持つ画素の連結成分を求め、濃淡画像であれば背景と明度の異なる画素の連結成分を用いて行う。
【０１５７】
次に、同一パターン抽出手段１０４で各画像から抽出されたパターンのうちで、同一であるものの組を抽出する（ステップＳ２０２）。同一かどうかの判断基準はさまざま考えられるが、たとえば２つのパターンを重ね合わせ、白黒が一致する画素数を、しない画素数で割ったものがある一定の閾値Ｔ以上であれば同一とする方法などが考えられる。
【０１５８】
次に、画像上に規則的な配置で存在する同一形状の複数のパターン（以下連続パターンと呼ぶ）を連続パターン抽出手段１０５で抽出する（ステップＳ２０３）。連続パターンとは、図１１に示した左端に並ぶ横棒Ｐのような、形がほぼ同じで規則的に画像上に存在するパターン群のことを指す。
【０１５９】
連続パターンの抽出法はさまざま考えられるが、ここでは回帰直線を用いた方法を説明する。図３は連続パターン抽出手段１０５の内部詳細を示すブロック図である。連続パターン抽出手段１０５は、連結成分格納手段３０１，位置吟味手段３０２，形状吟味手段３０３，回帰直線算出手段３０４，ずれ算出手段３０５，ずれ吟味手段３０６，回帰直線吟味手段３０７，連結成分数吟味手段３０８，形状ばらつき吟味手段３０９，画素値吟味手段３１０を備えている。
【０１６０】
図４は上記ステップＳ２０３の処理詳細を示すフローチャートである。まず、位置吟味手段３０２を用いて、予め定められた領域外の連結成分を除外する（ステップＳ４０１）。図１１に示すように、連続パターンＰは画像の端にあることが多いので、領域を画像の端に絞っても良いし、連続パターンＰが現れる位置が別途わかっている場合は、その位置を領域に定めておく。
【０１６１】
次に、形状吟味手段３０３で大きさが不適当な連結成分を除外する（ステップＳ４０２）。大きさとは、連結成分の幅、高さ、面積などが考えられる。この処理で、ノイズと思われる小さな連結成分や、枠などの大きな連結成分を予め除くことで、精度向上と処理時間の短縮を図る。また、図示はしなかったが、カラー画像や濃淡画像の場合は色や明度等を用いて不適当な連結成分の除外を行うこともできる。二値画像の場合は黒画素比を用いても良い。
【０１６２】
次に、回帰直線算出手段３０４で、候補となる連結成分を結ぶ回帰直線を求める（ステップＳ４０３）。図５は回帰直線の算出例を示す図である。回帰直線Ｌは、図５に示すように各連続パターンＰ毎の連結成分の重心の座標値を用い、複数の重心の座標値を通過する位置を回帰直線Ｌとして求める。
【０１６３】
図６は、スキャナ撮像で原稿が傾いた際の回帰直線の算出例を示す図である。図６（ａ）のように、スキャナなどでの撮像時に原稿が傾き、撮像範囲６０１に対し原稿６０２が傾いて撮像されたとする。この際、撮像された画像６０３は図６（ｂ）に示すように、連続パターンＰの一部が切れているが、連結成分の重心の座標値として画像の縁６０３ａから遠い側に位置する複数の連続パターンＰの端を通る座標（端座標の回帰直線）Ｐｅを用いれば、連続パターンＰ本来の回帰直線Ｌの傾き（撮像された画像６０３上での傾き）を求めることができる。重心を使った場合にはこのような場合に対応できないが、連続パターンＰにノイズが重畳した場合であっても比較的安定して傾きを求めることができる。
【０１６４】
次に、ずれ算出手段３０５で回帰直線算出時に用いた構成連結成分と、回帰直線のずれを求める（ステップＳ４０４）。ずれ吟味手段３０６を用いて、ずれの最大値が所定値を超える場合は（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、最大ずれを与える連結成分を除外する（ステップＳ４０６）。ずれの最大値が所定値以下の場合は（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０８に移行する。そして、連結成分数吟味手段３０８で、まだ除外されていない連結成分の数を吟味し（ステップＳ４０７）、その数が所定数以下ならば（ステップＳ４０７：Ｙｅｓ）、連結成分をすべて除外し、連続パターンが抽出されなかった旨（連続パターンなし、ステップＳ４１３）を出力してステップＳ２０４の処理に移行する。所定数を超える場合は（ステップＳ４０７：Ｎｏ）、ステップＳ４０３に戻って再び回帰直線を算出する。
【０１６５】
ステップＳ４０５の吟味で用いる所定値は固定値でも良いし、解像度によって変化させても良い。固定値にすれば構成が簡単になるし、解像度に比例してこの値を大きくすれば、解像度に関係なく安定した連続パターン抽出が行える。
【０１６６】
そして、ステップＳ４０５でずれが所定値以下の場合は（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、回帰直線吟味手段３０７で求めた回帰直線の吟味を行う（ステップＳ４０８）。傾きが所定の範囲を超える場合は（ステップＳ４０８：Ｎｏ）、連続パターンでないと判断して、ステップＳ４１３に進み、連続パターンなしを出力し（ステップＳ４１３）、ステップＳ２０４に移行する。
【０１６７】
傾きが所定の範囲内の場合は（ステップＳ４０８：Ｙｅｓ）、形状ばらつき吟味手段３０９で、残っている連結成分の形状を吟味する。ばらつきの定義は、連結成分の高さ、幅、縦横比、面積等さまざまなものが考えられるが、本実施の形態では、構成連結成分の幅の分散値を計算して（ステップＳ４０９）用いることにする。
【０１６８】
この分散値が大きい場合には（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、形状がほぼ同じ連続パターンではないと判断し、連続パターンがない旨を出力して（ステップＳ４１３）、ステップＳ２０４に移行する。一方、分散値が小さい場合には（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、画素値吟味手段３１０で、連結成分の間の画素値を求めて（ステップＳ４１１）、間が背景であるかどうかを吟味する。この処理は、誤って文字列の一部を連続パターンと誤認しないために有効である。
【０１６９】
具体的には、連結成分と連結成分の間にある画素値を求め、背景色とみなせる値を持つ画素の割合を求め、所定範囲外であれば（ステップＳ４１２：Ｙｅｓ）、連続パターンなしと判断し（ステップＳ４１３）、ステップＳ２０４に移行する。所定範囲内であれば（ステップＳ４１２：Ｎｏ）、連続パターンが抽出できたと判断し、残っている連結成分を連続パターンとして出力し（ステップＳ４１４）、ステップＳ２０４へ移行する。以上のステップＳ２０３の処理を参照画像と処理対象画像に行い、それぞれから連続パターンを抽出する。
【０１７０】
図２に戻り、次に、同一連続パターン抽出手段１０６で、参照画像と処理対象画像から抽出された連続パターン同士を照合し、連続パターンひとつひとつの対応関係を求める（ステップＳ２０４）。
【０１７１】
図７は同一連続パターン抽出手段１０６の内部詳細を示すブロック図である。同一連続パターン抽出手段１０６は、連結成分格納手段７０１，連結成分数差吟味手段７０２，連結成分サイズ差吟味手段７０３，連結成分黒画素比差吟味手段７０４，連結成分回帰直線吟味手段７０５，連結成分存在範囲差吟味手段７０６，位置補正値算出手段７０７，最近傍連結成分探索手段７０８，距離吟味手段７０９，連結成分数吟味手段７１０を有している。
【０１７２】
図８は上記ステップＳ２０４の処理詳細を示すフローチャートである。まず、連結成分格納手段７０１に格納された連続パターンの連結成分を連結成分数差吟味手段７０２で吟味し（ステップＳ８０１）、その差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０１：Ｙｅｓ）、同一連続パターンはないと判断し、その旨を出力して（ステップＳ８１１）、ステップＳ２０５へ進む。
【０１７３】
連結成分数差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０１：Ｎｏ）、連結成分サイズ差吟味手段７０３を用いて、連結成分の大きさの差が所定範囲外であるかどうか吟味する（ステップＳ８０２）。差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０２：Ｙｅｓ）、同一の連続パターンはないと判断してステップＳ８１１に移行する。
【０１７４】
サイズ差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０２：Ｎｏ）、連結成分黒画素比差吟味手段７０４で、連結成分の外接矩形内の黒画素比の平均値を算出し、参照画像のものと処理対象画像のものを比較する（ステップＳ８０３）。差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、同一の連続パターンではないと判断してステップＳ８１１へ移行する。なお、黒画素比は二値画像の場合で、カラー画像や濃淡画像の場合は色情報や明度情報を同様に用いればよい。
【０１７５】
黒画素比差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０３：Ｎｏ）、連結成分回帰直線吟味手段７０５で、回帰直線の傾きを調べる（ステップＳ８０４）。その差が所定範囲外であれば（ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、同一の連続パターンではないと判断してステップＳ８１１へ移行する。
【０１７６】
傾き差が所定範囲内であれば（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、連結成分存在範囲差吟味手段７０６を用いて、各連続パターンの存在範囲を調べて、その差を吟味する（ステップＳ８０５）。存在範囲差が所定範囲外の場合（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、例えば一方の連続パターンが画像上の広い範囲にわたって存在しているのに、他方の連続パターンが画像の比較的狭い範囲にしか存在しないような場合であり、同一の連続パターンではないと判断し、ステップＳ８１１へ移行する。
【０１７７】
存在範囲差が所定範囲内である場合には（ステップＳ８０５：Ｎｏ）、位置補正値算出手段７０７により各連続パターン間の位置の補正値を求める（ステップＳ８０６）。これは以下のようにして求めればよい。
【０１７８】
参照画像の連続パターンの存在範囲の座標値を（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）〜（ｘｍａｘ，ｙｍａｘ）で囲まれる矩形領域内とおき、処理対象画像の座標値を（Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎ）〜（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）とする。補正値（ｐ，ｑ）を
ｐ＝（Ｘｍｉｎ−ｘｍｉｎ＋Ｘｍａｘ−ｘｍａｘ）／２
ｑ＝（Ｙｍｉｎ−ｙｍｉｎ＋Ｙｍａｘ−ｙｍａｘ）／２
とする。
【０１７９】
この補正値を使えば、参照画像の個々の連続パターンの座標値（ｘ，ｙ）から、処理対象画像での対応する連続パターン（Ｘ，Ｙ）の値が
Ｘ＝ｘ＋ｐ
Ｙ＝ｙ＋ｑ …（１）
で推定できる。
【０１８０】
最近傍連結成分探索手段７０８では、この補正値（式）を用いて個々の参照画像の連結成分に対応する処理対象画像の連結成分で最も近い位置にあるものを推定できる。上記（１）式で求めた、処理対象画像の連結成分の推定位置に最も近い、処理対象画像を構成する連結成分を選べばよい（ステップＳ８０８）。近いと判断する基準は、実際の連結成分の位置と推定位置のシティブロック距離などを用い、この距離のもっとも近いものを選べばよい。
【０１８１】
具体的には、処理対象画像の連続パターンの座標値を（Ｘｎ，Ｙｎ）、参照画像と補正値を使って推定した位置を（Ｘ，Ｙ）としたときの距離ｄは、
ｄ＝｜Ｘ−Ｘｎ｜＋｜Ｙ−Ｙｎ｜ …（２）
で計算することができる（ステップＳ８０７）。
【０１８２】
そして、最近傍の連結成分との距離を距離吟味手段７０９で吟味する。最近傍と判断されたものの、ｄが所定範囲外の場合は、これらの連結成分は対応するものではないと判断し、除外する（ステップＳ８０９）。除外したあと、残った連結成分の数を、連結成分数吟味手段７１０で吟味し（ステップＳ８１０）、所定値（所定数）以下になった場合には（ステップＳ８１０：Ｙｅｓ）、同一連続パターンはないと判断し、ステップＳ８１１へ移行する。
【０１８３】
残存連結成分数が所定値以上あれば（ステップＳ８１０：Ｎｏ）、同一連続パターンがあったと判断し、対応する各連結成分の座標値のペアを出力し（ステップＳ８１２）、ステップＳ２０５へ進む。なお、ここで出力する連結成分の座標値は、連結成分の重心や、画像の縁から遠い側の座標値を用いる。それぞれの特徴は上述した図６を参照して説明した事項と似ており、重心を使えばノイズの重畳に比較的強く、画像の縁から遠い側の座標を用いれば、連続パターンがスキャナの撮像範囲からはみ出した場合への対応が可能となる。
【０１８４】
図２に戻り、次に、補正式算出手段１０７で位置合わせのための補正式を算出する（ステップＳ２０５）。ここでは補正式にアフィン変換を用いるものとする。すなわち参照画像上の座標値を（ｘ，ｙ）、処理対象画像上の対応する座標値を（Ｘ，Ｙ）とおいたとき、下記式（３）
【０１８５】
【数１】

【０１８６】
となるような係数ａ〜ｆを求める。係数は以下のように求める。
先に求めた同一パターンがｎ組見つかったとする。
ｉ番目のパターンの重心の座標値を
（ｘｉ，ｙｉ）（参照画像上のパターンの座標値）
（Ｘｉ，Ｙｉ）（対応する処理対象画像上のパターンの座標値）
とおく。
上記式（３）に（ｘｉ，ｙｉ）を代入し、この計算式で得られた（Ｘ，Ｙ）と（Ｘｉ，Ｙｉ）のずれの二乗和が最小になるよう、ａ〜ｆを決定する。
すなわち、
【０１８７】
【数２】

【０１８８】
となるようにａ〜ｆを求めればよい。
【０１８９】
補正式算出手段１０７で得られた補正式は、文字切出手段１０８へ出力される（ステップＳ２０６）。文字切出手段１０８では、認識対象文字の位置を推定するのに使える。すなわち、参照画像上の文字の記入枠の位置の座標値を持っておけば、これに補正式で表現される補正を施して、処理対象画像における記入枠の位置を推定できる。位置がわかればこの領域から文字を切り出す（記入された部分の画像を特定する）ことができ、文字認識手段１０９で文字認識処理を行うことができる（ステップＳ２０７）。
【０１９０】
（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２の構成を示すブロック図である。実施の形態２は、実施の形態１で説明した機能をソフトウェア（画像処理プログラム）によって実現する場合に用いられる装置（ハードウェア）構成について説明する。
【０１９１】
図示のように、ＣＰＵ９０１，メモリ９０２，ハードディスク９０３，入力装置９０４，ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５，ディスプレイ９０６、マウス等からなる汎用の処理装置を用意する。ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体９０７には、実施の形態１で説明した行抽出の処理機能や処理手順を実現させるための画像処理プログラムが記録されている。また、処理対象の原稿画像は、例えばハードディスク９０３などに格納されている。ＣＰＵ９０１は、記録媒体９０７から上記した処理機能、手順を実現するプログラムを読み出し実行し、画像処理の結果をディスプレイ９０６や図示しないプリンタ等に出力する。
【０１９２】
（実施の形態３）
実施の形態３は、実施の形態１で説明した処理動作の指示をするクライアントと、実際に動作を行い結果をクライアント返すサーバーを明確に分離し、両者をインターネット網を使って接続した場合について説明する。図１０は実施の形態３の構成を示すブロック図である。
【０１９３】
インターネット網１０１０には、複数台のクライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）が接続されており、作業を指示するメッセージと、処理対象画像および参照画像をサーバー装置１０１１に送る。サーバー装置１０１１は、ルーター１００５，ネットワークカード１００４，バス１００６を経て、画像と作業指示をハードディスク１００３に格納する。ＣＰＵ１００１は、作業指示内容を読み出したのち、ハードディスク１００３に格納されている画像処理プログラムと画像をメモリ１００２に読み出して、実施の形態１で説明した処理を実行する。
【０１９４】
そして処理結果を再びインターネット網１０１０を通してクライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）へ送出する。この実施の形態３によれば画像処理はサーバー装置１０１１で行うため、クライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）にプログラムを導入する必要がないので、クライアントＰＣ１〜３（１００７〜１００９）では導入のための時間及び導入コストを節約できる。
【０１９５】
上記画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０１９６】
【発明の効果】
以上説明したように、本願発明によれば、画像の位置合わせの精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施に形態１における処理手順を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１における連続パターン抽出手段の内部詳細を示すブロック図である。
【図４】図２に記載のステップＳ２０３の処理詳細を示すフローチャートである。
【図５】回帰直線の算出例を示す図である。
【図６】スキャナ撮像で原稿が傾いた際の回帰直線の算出例を示す図である。
【図７】実施の形態１における同一連続パターン抽出手段の内部詳細を示すブロック図である。
【図８】図２に記載のステップＳ２０４の処理詳細を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２の構成を示すブロック図である。
【図１０】実施の形態３の構成を示すブロック図である。
【図１１】文字認識に用いられる帳票の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０１パターン抽出手段
１０２処理対象画像格納手段
１０３参照画像格納手段
１０４同一パターン抽出手段
１０５連続パターン抽出手段
１０６同一連続パターン抽出手段
１０７補正式算出手段
１０８文字切出手段
１０９文字認識手段
３０１連結成分格納手段
３０２位置吟味手段
３０３形状吟味手段
３０４回帰直線算出手段
３０５ずれ算出手段
３０６ずれ吟味手段
３０７回帰直線吟味手段
３０８連結成分数吟味手段
３０９形状ばらつき吟味手段
３１０画素値吟味手段
６０１撮像範囲
６０２原稿
６０３撮像された画像
６０３ａ撮像された画像の縁
７０１連結成分格納手段
７０２連結成分数差吟味手段
７０３連結成分サイズ差吟味手段
７０４連結成分黒画素比差吟味手段
７０５連結成分回帰直線吟味手段
７０６連結成分存在範囲差吟味手段
７０７位置補正値算出手段
７０８最近傍連結成分探索手段
７０９距離吟味手段
７１０連結成分数吟味手段
９０１ＣＰＵ
９０２メモリ
９０３ハードディスク
９０４入力装置
９０５ＣＤ−ＲＯＭドライブ
９０６ディスプレイ
９０７記録媒体
１００１ＣＰＵ
１００２メモリ
１００３ハードディスク
１００４ネットワークカード
１００５ルーター
１００６バス
１００７〜１００９クライアントＰＣ１〜３
１０１０インターネット網
１０１１サーバー装置
Ｌ回帰直線
Ｐ連続パターン
Ｐｅ端座標の回帰直線

Claims

処理対象画像と参照画像とから、予め設定された大きさを有する連結矩形を抽出し、抽出された複数の該連結矩形の回帰直線に基づいて規則的な配置で存在する複数の候補パターンを抽出する連続パターン抽出手段と、
前記連続パターン抽出手段により抽出された候補パターン同士で対応するもの同士を、前記パターンが存在する範囲の座標値から検出する同一連続パターン抽出手段と、
前記同一連続パターン抽出手段により得られたパターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置あわせのための補正式を算出する補正式算出手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
前記連続パターン抽出手段は、
前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味手段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。
前記連続パターン抽出手段は、
予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味手段を備えた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。
前記位置吟味手段は、
前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記連続パターン抽出手段は、
前記連結矩形の重心を算出し、前記回帰直線を求めることを特徴とする請求項１乃至４に記載の画像処理装置。
前記連続パターン抽出手段は、
前記連結矩形の端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値から前記回帰直線を求めることを特徴とする請求項1乃至４に記載の画像処理装置。
前記連続パターン抽出手段は、
前記回帰直線から各連結矩形までの距離を算出する距離算出手段と、
算出した距離が所定値より大きい連結矩形を抽出すべき候補パターンから除外するパターン除外手段と、
除外されない連結矩形を用いて、再び回帰直線を求める再算出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１乃至６に記載の画像処理装置。
処理対象画像と参照画像とから、予め設定された大きさを有する連結矩形を抽出し、抽出された複数の該連結矩形の回帰直線に基づいて規則的な配置で存在する複数の候補パターンを抽出する連続パターン抽出工程と、
前記連続パターン抽出工程により抽出された候補パターン同士で対応するもの同士を、前記パターンが存在する範囲の座標値から検出する同一連続パターン抽出工程と、
前記同一連続パターン抽出工程により得られたパターンの相互の位置関係に基づき、前記処理対象画像と前記参照画像との位置あわせのための補正式を算出する補正式算出工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
前記連続パターン抽出工程は、
前記画像の背景色とは異なる画素値を持つ画素の連結成分を抽出する画素値吟味工程を含むことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
前記連続パターン抽出工程は、
予め定められた領域内でパターンを探索する位置吟味工程を含むことを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理方法。
前記位置吟味工程は、
前記予め定められた領域を画像の縁に沿って形成される領域とすることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
前記連続パターン抽出工程は、
前記連結矩形の重心を算出し、前記回帰直線を求めることを特徴とする請求項８乃至１１に記載の画像処理方法。
前記連続パターン抽出工程は、
前記連結矩形の端点のうち、画像の縁から遠い側の座標値から前記回帰直線を求めることを特徴とする請求項８乃至１１に記載の画像処理方法。
前記連続パターン抽出工程は、
前記回帰直線から各連結矩形までの距離を算出する距離算出工程と、
算出した距離が所定値より大きい連結矩形を抽出すべき候補パターンから除外するパターン除外工程と、
除外されない連結矩形を用いて、再び回帰直線を求める再算出工程と、
を含むことを特徴とする請求項８乃至１３に記載の画像処理方法。
前記請求項８〜１４のいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実現させるプログラム。
前記請求項１５に記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。