文字存在判断方法、文字存在判断装置及び文字存在判断プログラム

【課題】窓領域画像と基準画像との間に位置ズレがある場合等であっても、所定の領域に文字が存在するか否かを判断することを可能とする文字存在判断方法を提供する。
【解決手段】基準画像から窓領域画像を差し引いて差分画像を算出し、差分画像の第１辺エリアの平均値と差分画像の第１辺エリアと対向する第２辺エリアの平均値との差分絶対値が第１閾値を超え第２閾値未満であるかを判断する第１判断ステップと、差分画像の真中横エリアの平均値が第３閾値を超え且つ差分画像の真中横エリアの標準偏差が第４閾値を超え又は差分画像の真中縦エリアの平均値が第５閾値を超え且つ差分画像の真中縦エリアの標準偏差が第６閾値を超えるかを判断する第２判断ステップと、第１判断ステップの判断結果が否定的で且つ第２判断ステップの判断結果が否定的であれば、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の領域に文字が存在するか否かを判断するための文字存在判断方法、文字存在判断装置及び文字存在判断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
銀行口座開設申込書やクレジットカード利用申込書には、申請する暗証番号を記入する欄がある。暗証番号は、申込みには必ず必要な項目である。従来は、目視により、暗証番号の記入漏れがあるか否かを検査していた。しかし、このように目視による検査を行うと、人件費が嵩み、また、人的ミスが生ずることは避けられない。
【０００３】
特許文献１には、検査画像と未記入基準画像との差分により、マークの有無を判定する検査方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２６５４２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
申込書は、例えば、図１に示すようなものである。申込書には、申請する暗証番号を記入するための記入欄がある。記入欄は、例えば、黒色の枠を含む。また、枠以外の領域は、４桁の暗証番号の数字（文字の一種）を記入するための４つの領域である。４つの領域のそれぞれに枠が設けられている。
【０００６】
図２（ａ）に、未記入の申込用紙の記入欄を示す。図２（ｂ）に、記入済の申込用紙の記入欄を示す。
【０００７】
ところで、図２（ａ）に示すような画像と、図２（ｂ）に示すような画像との差分を取ることにより、暗証番号の有無を確認することができるが、図２（ａ）の画像を得るときの申込用紙とスキャナとの相対位置と、図２（ｂ）の画像を得るときの申込用紙とスキャナとの相対位置との間にズレがあると、枠により差分が攪乱され、正しく、暗証番号の有無を確認することができない。
【０００８】
また、記入欄に汚れやしわがあると、やはり、これが攪乱要因となり、正しく、暗証番号の有無を確認することができない。
【０００９】
そこで、本発明は、記入済みの申込書等から得られた窓領域画像と未記入の申込書等から得られた基準画像との間に位置ズレがある場合や、記入欄に汚れやしわがある場合であっても、所定の領域に文字が存在するか否かを判断することを可能とする文字存在判断方法、文字存在判断装置及び文字存在判断プログラム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】
【００１０】
本発明によれば、対象となる読込画像の枠内の窓領域画像に文字が存在しているか否かを、文字が未記入である場合の読込画像の枠内の基準画像を参照して判断する文字存在判断方法であって、前記窓領域の基準画像から前記窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する差分画像算出ステップと、前記差分画像の第１辺エリアの平均値と前記差分画像の前記第１辺エリアと対向する第２辺エリアの平均値との差分の絶対値が第１の閾値を超え且つ第２の閾値未満であるかの判断を行う第１のレベル判断ステップと、前記差分画像の真中横エリアの平均値が第３の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中横エリアの標準偏差が第４の閾値を超え又は前記差分画像の真中縦エリアの平均値が第５の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中縦エリアの標準偏差が第６の閾値を超えるかの判断を行う第２のレベル判断ステップと、前記第１のレベル判断ステップでの判断結果が否定的であり、且つ、前記第２のレベル判断ステップでの判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していないと判断する第１の論理判断ステップと、を有することを特徴とする文字存在判断方法が提供される。
【００１１】
また、本発明によれば、対象となる読込画像の枠内の窓領域画像に文字が存在しているか否かを、文字が未記入である場合の読込画像の枠内の基準画像を参照して判断する文字存在判断装置であって、前記窓領域の基準画像から前記窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する差分画像算出手段と、前記差分画像の第１辺エリアの平均値と前記差分画像の前記第１辺エリアと対向する第２辺エリアの平均値との差分の絶対値が第１の閾値を超え且つ第２の閾値未満であるかの判断を行う第１のレベル判断手段と、前記差分画像の真中横エリアの平均値が第３の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中横エリアの標準偏差が第４の閾値を超え又は前記差分画像の真中縦エリアの平均値が第５の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中縦エリアの標準偏差が第６の閾値を超えるかの判断を行う第２のレベル判断手段と、前記第１のレベル判断手段での判断結果が否定的であり、且つ、前記第２のレベル判断手段での判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していないと判断する第１の論理判断手段と、を備えることを特徴とする文字存在判断装置が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、第１のレベル判断ステップ及び第２のレベル判断ステップを有し又は第１のレベル判断手段及び第２のレベル判断手段を備えるので、窓領域画像と基準画像との間に位置ズレがあり、これにより、実効部に枠が入った場合であっても、それを原因として、実効部に文字が存在すると誤って判断することを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】そこに文字が存在するか否かを判断する記入欄を有する申込用紙の例を示す図である。
【図２】（ａ）は、未記入の記入欄を示し、（ｂ）は、記入済の記入欄を示す。
【図３】本発明の実施形態による文字存在判断装置の構成を示すブロック図である。
【図４】枠、周辺部、実効部及び種々のエリアを示す図である。
【図５】差分画像のレベル分布を示すヒストグラムである。
【図６】本発明の実施形態による文字存在判断方法の全体を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態による文字存在判断方法の要部を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態により基準画像と窓領域画像とから差分画像を得る方法を説明するための第１の図である。
【図９】本発明の実施形態により基準画像と窓領域画像とから差分画像を得る方法を説明するための第２の図である。
【図１０】本発明の実施例における各種の差分画像の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
【００１５】
図３を参照すると、本発明の実施形態による文字存在判断装置は、画像読込部１０１、画像記憶部１０３、実効部設定部１０５、基準画像抽出部１０７、基準画像記憶部１０９、窓領域画像抽出部１１１、窓領域画像記憶部１１３、差分画像算出部１１５、差分画像記憶部１１７、第１のレベル判断部１１９、第２のレベル判断部１２１、第３のレベル判断部１２３、第４のレベル判断部１２５、第５のレベル判断部１２７、第１の論理判断部１２９、第２の論理判断部１３１、第３の論理判断部１３３、第４の論理判断部１３５、第５の論理判断部１３７、第６の論理判断部１３９、第７の論理判断部１４１、論理合成部１４３及び結果合成部１４５を含む。
【００１６】
画像読込部１０１は、未記入の申込用紙を読み込んで、未記入読込画像を得る。また、画像読込部１０１は、申込者により所定の項目が記入された申込用紙を読み込んで、記入済読込画像を得る。画像記憶部１０３は、未記入読込画像及び記入済読込画像を記憶する。
【００１７】
実効部設定部１０５は、未記入読込画像から基準画像を抽出するための実効部を設定する。この実効部は、記入済読込画像から窓領域画像を抽出するためのものでもある。図４を参照すると、「Ｃ１点」、「Ｃ２点」、「Ｃ４点」及び「Ｃ３点」は、枠の頂点を示し、「あ点」、「か点」、「や点」及び「ま点」は、実効部の頂点を示す。すなわち、実効部は、矩形の枠の内部（「Ｃ１点」、「Ｃ２点」、「Ｃ４点」及び「Ｃ３点」を結んだ枠の内部）のうち周辺部（「Ｃ１点」、「Ｃ２点」、「Ｃ４点」及び「Ｃ３点」を結んだ枠と「あ点」、「か点」、「や点」及び「ま点」を結んだ枠の間の部分）を除いた部分（「あ点」、「か点」、「や点」及び「ま点」を結んだ枠の内部）のことである。
【００１８】
基準画像抽出部１０７は、未記入読込画像から基準画像を抽出する。ここで、基準画像とは、未記入読込画像のうち実効部にある画像のことである。基準画像記憶部１０９は、基準画像を記憶する。
【００１９】
窓領域画像抽出部１１１は、記入済読込画像から窓領域画像を抽出する。ここで、窓領域画像とは、記入済読込画像のうち実効部にある画像のことである。窓領域画像記憶部１１３は、窓領域画像を記憶する。
【００２０】
差分画像算出部１１５は、基準画像の各画素の値から窓領域画像の各画素の値を差し引くことにより、差分画像の各画素の値を求めることにより差分画像全体を得る。但し、差し引いて得られる値がゼロを下回る場合にはゼロに補正する。差分画像記憶部１１７は、差分画像を記憶する。
【００２１】
第１のレベル判断部１１９〜第５のレベル判断部１２７及び第１の論理判断部１２９〜第７の論理判断部１４１の説明をする前に、種々のエリアを説明する。
【００２２】
図４を参照すると、「上エリア」とは、「あ点」、「か点」、「し点」及び「き点」を結んだ枠の内部のことである。「下エリア」とは、「の点」、「ほ点」、「や点」及び「ま点」を結んだ枠の内部のことである。「左エリア」とは、「あ点」、「い点」、「み点」及び「ま点」を結んだ枠の内部のことである。「右エリア」とは、「お点」、「か点」、「や点」及び「も点」を結んだ枠の内部のことである。「真中横エリア」とは、「す点」、「つ点」、「ね点」及び「て点」を結んだ枠の内部のことである。「真中縦エリア」とは、「う点」、「え点」、「め点」及び「む点」を結んだ枠の内部のことである。「窓エリア全体」とは、上エリア、下エリア、左エリア、右エリア、真中横エリア及び真中縦エリアを合わせたもの（但し、重複を除く。）である。
【００２３】
第１のレベル判断部１１９は、差分画像について第１のレベル判断を行う。具体的には、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が５０を超え且つ９０未満であるか否かを判断する。なお、平均値を算出する際には、エリア内のすべての画素の平均値を算出しても良いが、エリア内のサブサンプリングした画素の平均値を算出しても良い。以下の平均値の算出についても同様である。
【００２４】
第２のレベル判断部１２１は、差分画像について第２のレベル判断を行う。具体的には、差分画像の真中横エリアの平均値が１０を超え且つ差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超え又は差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え且つ差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるか否かを判断する。
【００２５】
第３のレベル判断部１２３は、差分画像について第３のレベル判断を行う。具体的には、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値が５０を超え且つ９０未満であるか否かを判断する。
【００２６】
第４のレベル判断部１２５は、差分画像について第４のレベル判断を行う。具体的には、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超えるか否かを判断する。
【００２７】
第５のレベル判断部１２７は、差分画像について第５のレベル判断を行う。具体的には、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超えるか否かを判断する。図５に示すように、文字が記入されていない場合には、値が１００を超える画素が少ないが、文字が記入されている場合には、値が１００を超える画素が多くなる。
【００２８】
上記のレベル判断における比較レベルは、実験から求めた最適レベルであるが、画像を得る条件や各エリアの形状や面積などに応じて適宜変えてもよい。
【００２９】
第１の論理判断部１２９は、第１のレベル判断の結果及び第２のレベル判断の結果を基に、第１の論理判断を行う。具体的には、第１のレベル判断の結果が否定的であり、且つ、第２のレベル判断の結果が否定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。
【００３０】
第２の論理判断部１３１は、第１のレベル判断の結果及び第２のレベル判断の結果を基に、第２の論理判断を行う。具体的には、第１のレベル判断の結果が否定的であり、且つ、第２のレベル判断の結果が肯定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していると判断する。
【００３１】
第３の論理判断部１３３は、第１のレベル判断の結果、第２のレベル判断の結果及び第３のレベル判断の結果を基に、第３の論理判断を行う。具体的には、第１のレベル判断の結果が肯定的であり、且つ、第２のレベル判断の結果が否定的であり、且つ、第３のレベル判断の結果が否定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。
【００３２】
第４の論理判断部１３５は、第１のレベル判断の結果、第２のレベル判断の結果及び第３のレベル判断の結果を基に、第４の論理判断を行う。具体的には、第１のレベル判断の結果が肯定的であり、且つ、第２のレベル判断の結果が肯定的であり、且つ、第３のレベル判断の結果が否定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していると判断する。
【００３３】
第５の論理判断部１３７は、第１のレベル判断の結果及び第３のレベル判断の結果を基に、第５の論理判断を行う。具体的には、第１のレベル判断の結果が肯定的であり、且つ、第３のレベル判断の結果が肯定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していると判断する。
【００３４】
第６の論理判断部１３９は、第４のレベル判断の結果を基に、第６の論理判断を行う。具体的には、第４のレベル判断の結果が否定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。
【００３５】
第７の論理判断部１４１は、第５のレベル判断の結果を基に、第７の論理判断を行う。具体的には、第５のレベル判断の結果が否定的である場合に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。
【００３６】
論理合成部１４３は、第１乃至第７の論理判断を基に、論理合成を行う。具体的には、第１の論理判断部１２９、第３の論理判断部１３３、第６の論理判断部１３９又は第７の論理判断部１４１が、窓領域画像に文字が存在していないと判断した場合に、最終的に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する。また、第２の論理判断部１３１、第４の論理判断部１３５又は第５の論理判断部１３７が、窓領域画像に文字が存在していると判断した場合に、最終的に、窓領域画像に文字が存在していると判断する。
【００３７】
結果合成部１４５は、すべての枠に対応したすべての窓領域画像に文字が存在しているか否かの判断結果を合成する。
【００３８】
次に、文字存在判断装置により行われる文字存在判断方法について図６、図７を参照して説明する。
【００３９】
図６を参照すると、まず、画像読込部１０１は、未記入の申込書を読み込み、未記入読込画像を得る（ステップＳ２０１）。
【００４０】
次に、画像記憶部１０３は、未記入読込画像を記憶する（ステップＳ２０３）。
【００４１】
次に、画像読込部１０１は、記入済の申込書を読み込み、記入済読込画像を得る（ステップＳ２０５）。
【００４２】
次に、画像記憶部１０３は、記入済読込画像を記憶する（ステップＳ２０７）。
【００４３】
次に、すべての枠について、ステップＳ２０９ＳとステップＳ２０９Ｅの間にあるステップを繰り返す。ここで、各枠は、暗証番号の各桁に対応する。
【００４４】
各繰り返しにおいては、まず、実効部設定部１０５は、現在の枠に対応する実効部を設定する（ステップＳ２１１）。
【００４５】
次に、基準画像抽出部１０７は、未記入読込画像から基準画像を抽出する（ステップＳ２１３）。
【００４６】
次に、基準画像記憶部１０９は、基準画像を記憶する（ステップＳ２１５）。
【００４７】
次に、窓領域画像抽出部１１１は、記入済読込画像から窓領域画像を抽出する（ステップＳ２１７）。
【００４８】
次に、窓領域画像記憶部１１３は、窓領域画像を記憶する（ステップＳ２１９）。
【００４９】
次に、差分画像算出部１１５は、差分画像を算出する（ステップＳ２２１）。
【００５０】
次に、差分画像記憶部１１７は、差分画像を記憶する（ステップＳ２２３）。
【００５１】
次に、第１のレベル判断部１１９〜第５のレベル判断部１２７、第１の論理判断部１２９〜第７の論理判断部１４１及び論理合成部１４３は、現在の枠内の窓領域画像に文字が存在しているか否かを判断する（ステップＳ２２５）。このステップＳ２２５の詳細については、後述する。
【００５２】
ステップＳ２０９Ｓ〜ステップＳ２０９Ｅの繰り返しを終了したならば、結果合成部１４５は、各枠についてのステップＳ２２５での判断結果を基に、すべての文字が存在しているか否かを判断する（ステップＳ２２７）。
【００５３】
次に、ステップＳ２２５の詳細について説明をする。図７を参照すると、まず、第４のレベル判断部１２５は、第４のレベル判断を行う（ステップＳ２５１）。第４のレベル判断が具体的にどのようなものであるかについては既に説明したので、重複する説明を省略する。
【００５４】
ステップＳ２５１での判断結果が否定的である場合には、第６の論理判断部１３９及び論理合成部１４３は、窓領域画像に文字が存在していないと判断する（ステップＳ２７１）。
【００５５】
ステップＳ２５１での判断結果が肯定的である場合には、第５のレベル判断部１２７は、第５のレベル判断を行う（ステップＳ２５３）。第５のレベル判断が具体的にどのようなものであるかについては既に説明したので、重複する説明を省略する。
【００５６】
ステップＳ２５３での判断結果が否定的である場合には、第７の論理判断部１４１及び論理合成部１４３は、窓領域に文字が存在していないと判断する（ステップＳ２７５）。
【００５７】
ステップＳ２５３での判断結果が肯定的である場合には、第１のレベル判断部１１９は、第１のレベル判断を行う（ステップＳ２５５）。第１のレベル判断が具体的にどのようなものであるかについては既に説明したので、重複する説明を省略する。
【００５８】
ステップＳ２５５での判断結果が否定的である場合には、ステップＳ２７９に進む。
【００５９】
ステップＳ２５５での判断結果が肯定的である場合には、第３のレベル判断部１２３は、第３のレベル判断を行う（ステップＳ２５７）。第３のレベル判断が具体的にどのようなものであるかについては既に説明したので、重複する説明を省略する。
【００６０】
ステップＳ２５７での判断結果が否定的である場合には、ステップＳ２７９に進む。
【００６１】
ステップＳ２５７での判断結果が肯定的である場合には、第５の論理判断部１３７及び論理合成部１４３は、窓領域画像に文字が存在していると判断する（ステップＳ２５９）。
【００６２】
第２のレベル判断部１２１は、ステップＳ２７９で、第２のレベル判断を行う。第２のレベル判断が具体的にどのようなものであるかについては既に説明したので、重複する説明を省略する。
【００６３】
第１の論理判断部１２９及び論理合成部１４３は、第１のレベル判断の結果が否定的であり（ステップＳ２５５でＮＯ）、且つ、第２のレベル判断の結果が否定的である（ステップＳ２７９でＮＯ）場合に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する（ステップＳ２８５）。
【００６４】
第２の論理判断部１３１及び論理合成部１４３は、第１のレベル判断の結果が否定的であり（ステップＳ２５５でＮＯ）、且つ、第２のレベル判断の結果が肯定的である（ステップＳ２７９でＹＥＳ）場合に、窓領域画像に文字が存在していると判断する（ステップＳ２８１）。
【００６５】
第３の論理判断部１３３及び論理合成部１４３は、第１のレベル判断の結果が肯定的であり（ステップＳ２５５でＹＥＳ）、且つ、第３のレベル判断の結果が否定的であり（ステップＳ２５７でＮＯ）、且つ、第２のレベル判断の結果が否定的である（ステップＳ２７９でＮＯ）場合に、窓領域画像に文字が存在していないと判断する（ステップＳ２８５）。
【００６６】
第４の論理判断部１３５及び論理合成部１４３は、第１のレベル判断の結果が肯定的であり（ステップＳ２５５でＹＥＳ）、且つ、第３のレベル判断の結果が否定的であり（ステップＳ２５７でＮＯ）、且つ、第２のレベル判断の結果が肯定的である（ステップＳ２７９でＹＥＳ）場合に、窓領域画像に文字が存在していると判断する（ステップＳ２８１）。
【００６７】
なお、差分画像算出部１１５は、差分画像算出ステップＳ２２１で、基準画像から窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する代わりに、窓領域画像から基準画像を差し引くことにより差分画像を算出し、第１のレベル判断部１１９乃至第５のレベル判断部１２７でそれぞれ行われる第１乃至第５のレベル判断ステップでの大小関係を反転させてもよい。
【００６８】
また、記憶部を除く各部は、ハードウェアの代わりに、ソフトウェア又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって実現することもできる。
【実施例１】
【００６９】
次に、窓領域画像の具体例を用いて、本発明の実施例を説明する。
【００７０】
暗証番号の各文字を記入する領域は白色であり、例えば、黒色の枠に囲まれているので、基準画像の断面のレベルは、図８（ａ）に示すようになる。また、反転後の窓領域画像の断面のレベルは、図８（ｂ）に示すようになる。そして、差分画像の断面のレベルは、図８（ｃ）に示すようになる。未記入読込画像を取得するときの申込用紙の位置と記入済読込画像を取得するときの申込用紙の位置とのズレにより、図８（ｃ）に示すように、差分画像の左側に枠に起因する白色部（以下、略して単に「枠」という。）が生じている。しかし、図８の例では、ズレが僅かであるため、白色部は、実効部には入っていない。これに対し、図９の例では、そのズレが大きいため図９（ｃ）に示すように枠は実効部に入っている。本発明では、このように、実効部に枠が入っている場合、その枠を間違えて文字であると認識することを回避する。
【００７１】
図１０（ａ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、枠が実効部に入っていない場合の例である。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５以下であるため、ステップＳ２５１での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７１で窓領域画像に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２７３で終了する。
【００７２】
図１０（ｂ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、上エリアと左エリアに枠が入っている場合の例である。但し、上エリアに入っている枠も左エリアに入っている枠も極細である。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超えるが、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％以下であるため、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７５で窓領域に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２７７で終了する。
【００７３】
図１０（ｃ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、枠が実効部に入っておらず、ノイズが実効部に入っている場合の例である。この例では、図１０（ｂ）の例と同様に、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超えるが、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％以下であるため、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７５で窓領域に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２７７で終了する。
【００７４】
図１０（ｄ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、上エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が９０以上である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０以下であり、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０以下であり、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０以下であり、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０以下である。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が否定的となり、ステップＳ２８５で窓領域に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２８７で終了する。
【００７５】
図１０（ｅ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、上エリアと左エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠と左エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が９０以上である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０以下であり、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０以下であり、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０以下であり、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０以下である。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が否定的となり、ステップＳ２８５で窓領域に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２８７で終了する。なお、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値が９０以上であるがこれはみられない。
【００７６】
図１０（ｆ）に示す差分画像は、文字が記入されており、左エリアに枠が入っている場合の例である。左エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が５０以下である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０以下を超え、且つ、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超えるという条件と、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるという条件のうち少なくとも一方が満たされる。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２８１で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２８３で終了する。
【００７７】
図１０（ｇ）に示す差分画像は、文字が記入されており、枠が実効部に入っていない場合の例である。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が５０以下である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０以下を超え、且つ、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超えるという条件と、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるという条件のうち少なくとも一方が満たされる。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２８１で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２８３で終了する。なお、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値が５０以下であるがこれはみられない。
【００７８】
図１０（ｈ）に示す差分画像は、文字が記入されており、上エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が９０以上である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０以下を超え、且つ、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超えるという条件と、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるという条件のうち少なくとも一方が満たされる。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２８１で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２８３で終了する。
【００７９】
図１０（ｉ）に示す差分画像は、文字が記入されており、上エリアと左エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠及び左エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値が９０以上である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０以下を超え、且つ、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超えるという条件と、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるという条件のうち少なくとも一方が満たされる。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２８１で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２８３で終了する。なお、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値が９０以上であるがこれはみられない。
【００８０】
図１０（ｊ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、上エリアと左エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠は細く、左エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値は、５０を超え９０未満である。更に、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値は、９０以上である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値は１０未満であり、差分画像の真中横エリアの標準偏差は１０未満であり、差分画像の真中縦エリアの平均値は１０未満であり、差分画像の真中縦エリアの標準偏差は１０未満である。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５７での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が否定的となり、ステップＳ２８５で窓領域に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２８７で終了する。
【００８１】
図１０（ｋ）に示す差分画像は、文字が記入されておらず、上エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠は細い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値は、５０を超え９０未満である。更に、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値は、５０以下である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値は１０未満であり、差分画像の真中横エリアの標準偏差は１０未満であり、差分画像の真中縦エリアの平均値は１０未満であり、差分画像の真中縦エリアの標準偏差は１０未満である。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５７での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が否定的となり、ステップＳ２８５で窓領域に文字が存在していないと判断され、ステップＳ２８７で終了する。
【００８２】
図１０（ｌ）に示す差分画像は、文字が記入されており、上エリアと左エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠は細く、左エリアに入っている枠は太い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値は、５０を超え９０未満である。更に、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値は、９０以上である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超えるという条件と、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるという条件のうち少なくとも一方が満たされる。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５７での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２８１で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２８３で終了する。
【００８３】
図１０（ｍ）に示す差分画像は、文字が記入されており、上エリアに枠が入っている場合の例である。上エリアに入っている枠は細い。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値は、５０を超え９０未満である。更に、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値は、５０以下である。更に、差分画像の真中横エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中横エリアの標準偏差が１０を超えるという条件と、差分画像の真中縦エリアの平均値が１０を超え、且つ、差分画像の真中縦エリアの標準偏差が１０を超えるという条件のうち少なくとも一方が満たされる。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５７での判断結果が否定的となり、ステップＳ２７９での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２８１で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２８３で終了する。
【００８４】
図１０（ｎ）に示す差分画像は、文字が記入されている場合の例である。文字は、右エリアと下エリアにかかっている。この例では、差分画像の窓エリア全体の平均値が５を超える。また、差分画像の窓エリア全体に含まれる画素のうち、値が１００を超える画素が占める割合が２％を超える。更に、差分画像の上エリアの平均値と差分画像の下エリアの平均値との差分の絶対値は、５０を超え９０未満である。更に、差分画像の左エリアの平均値と差分画像の右エリアの平均値との差分の絶対値は、５０を超え９０未満である。従って、ステップＳ２５１での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５３での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５５での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５７での判断結果が肯定的となり、ステップＳ２５９で窓領域に文字が存在していると判断され、ステップＳ２６１で終了する。
【符号の説明】
【００８５】
１０１画像読込部
１０３画像記憶部
１０５実効部設定部
１０７基準画像抽出部
１０９基準画像記憶部
１１１窓領域画像抽出部
１１３窓領域画像記憶部
１１５差分画像算出部
１１７差分画像記憶部
１１９第１のレベル判断部
１２１第２のレベル判断部
１２３第３のレベル判断部
１２５第４のレベル判断部
１２７第５のレベル判断部
１２９第１の論理判断部
１３１第２の論理判断部
１３３第３の論理判断部
１３５第４の論理判断部
１３７第５の論理判断部
１３９第６の論理判断部
１４１第７の論理判断部
１４３論理合成部
１４５結果合成部

【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる読込画像の枠内の窓領域画像に文字が存在しているか否かを、文字が未記入である場合の読込画像の枠内の基準画像を参照して判断する文字存在判断方法であって、
前記基準画像から前記窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する差分画像算出ステップと、
前記差分画像の第１辺エリアの平均値と前記差分画像の前記第１辺エリアと対向する第２辺エリアの平均値との差分の絶対値が第１の閾値を超え且つ第２の閾値未満であるかの判断を行う第１のレベル判断ステップと、
前記差分画像の真中横エリアの平均値が第３の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中横エリアの標準偏差が第４の閾値を超え又は前記差分画像の真中縦エリアの平均値が第５の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中縦エリアの標準偏差が第６の閾値を超えるかの判断を行う第２のレベル判断ステップと、
前記第１のレベル判断ステップでの判断結果が否定的であり、且つ、前記第２のレベル判断ステップでの判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していないと判断する第１の論理判断ステップと、
を有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項２】
請求項１に記載の文字存在判断方法であって、
前記第１のレベル判断ステップでの判断結果が否定的であり、且つ、前記第２のレベル判断ステップでの判断結果が肯定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していると判断する第２の論理判断ステップを更に有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の文字存在判断方法であって、
前記差分画像の前記第１辺エリアに隣接する第３辺エリアの平均値と前記差分画像の前記第３辺エリアと対向する第４辺エリアの平均値との差分の絶対値が第７の閾値を超え且つ第８の閾値未満であるかの判断を行う第３のレベル判断ステップと、
前記第１のレベル判断ステップでの判断結果が肯定的であり、且つ、前記第２のレベル判断ステップでの判断結果が否定的であり、且つ、前記第３のレベル判断ステップでの判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していないと判断する第３の論理判断ステップと、
を更に有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項４】
請求項３に記載の文字存在判断方法であって、
前記第１のレベル判断ステップでの判断結果が肯定的であり、且つ、前記第２のレベル判断ステップでの判断結果が肯定的であり、且つ、前記第３のレベル判断ステップでの判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していると判断する第４の論理判断ステップを更に有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の文字存在判断方法であって、
前記第１のレベル判断ステップでの判断結果が肯定的であり、且つ、前記第３のレベル判断ステップでの判断結果が肯定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していると判断する第５の論理判断ステップを更に有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の文字存在判断方法であって、
前記差分画像の第１辺エリア、第２辺エリア、第３辺エリア、第４辺エリア、真中横エリア及び真中縦エリアを合わせたエリアの平均値が第９の閾値を超えるか否かを判断する第４のレベル判断ステップと、
前記第４のレベル判断ステップでの判断結果が否定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していないと判断する第６の論理判断ステップと、
を更に有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか１項に記載の文字存在判断方法であって、
前記差分画像の第１辺エリア、第２辺エリア、第３辺エリア、第４辺エリア、真中横エリア及び真中縦エリアを合わせたエリアに含まれる画素のうち、値が第１０の閾値を超える画素が占める割合が第１１の閾値を超えるか否かを判断する第５のレベル判断ステップと、
前記第５のレベル判断ステップでの判断結果が否定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していないと判断する第７の論理判断ステップと、
を更に有することを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の文字存在判断方法であって、
前記差分画像算出ステップでは、前記窓領域の基準画像から前記窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する代わりに、前記窓領域画像から前記窓領域の基準画像を差し引くことにより差分画像を算出し、第１乃至第５のレベル判断ステップでの大小関係が反転したことを特徴とする文字存在判断方法。
【請求項９】
対象となる読込画像の枠内の窓領域画像に文字が存在しているか否かを、文字が未記入である場合の読込画像の枠内の基準画像を参照して判断する文字存在判断装置であって、
前記窓領域の基準画像から前記窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する差分画像算出手段と、
前記差分画像の第１辺エリアの平均値と前記差分画像の前記第１辺エリアと対向する第２辺エリアの平均値との差分の絶対値が第１の閾値を超え且つ第２の閾値未満であるかの判断を行う第１のレベル判断手段と、
前記差分画像の真中横エリアの平均値が第３の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中横エリアの標準偏差が第４の閾値を超え又は前記差分画像の真中縦エリアの平均値が第５の閾値を超え且つ前記差分画像の前記真中縦エリアの標準偏差が第６の閾値を超えるかの判断を行う第２のレベル判断手段と、
前記第１のレベル判断手段での判断結果が否定的であり、且つ、前記第２のレベル判断手段での判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していないと判断する第１の論理判断手段と、
を備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の文字存在判断装置であって、
前記第１のレベル判断手段での判断結果が否定的であり、且つ、前記第２のレベル判断手段での判断結果が肯定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していると判断する第２の論理判断手段を更に備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載の文字存在判断装置であって、
前記差分画像の前記第１辺エリアに隣接する第３辺エリアの平均値と前記差分画像の前記第３辺エリアと対向する第４辺エリアの平均値との差分の絶対値が第７の閾値を超え且つ第８の閾値未満であるかの判断を行う第３のレベル判断手段と、
前記第１のレベル判断手段での判断結果が肯定的であり、且つ、前記第２のレベル判断手段での判断結果が否定的であり、且つ、前記第３のレベル判断手段での判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していないと判断する第３の論理判断手段と、
を更に備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の文字存在判断装置であって、
前記第１のレベル判断手段での判断結果が肯定的であり、且つ、前記第２のレベル判断手段での判断結果が肯定的であり、且つ、前記第３のレベル判断手段での判断結果が否定的である場合に、前記窓領域画像に文字が存在していると判断する第４の論理判断手段を更に備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載の文字存在判断装置であって、
前記第１のレベル判断手段での判断結果が肯定的であり、且つ、前記第３のレベル判断手段での判断結果が肯定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していると判断する第５の論理判断手段を更に備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１４】
請求項９乃至１３の何れか１項に記載の文字存在判断装置であって、
前記差分画像の第１辺エリア、第２辺エリア、第３辺エリア、第４辺エリア、真中横エリア及び真中縦エリアを合わせたエリアの平均値が第９の閾値を超えるか否かを判断する第４のレベル判断手段と、
前記第４のレベル判断手段での判断結果が否定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していないと判断する第６の論理判断手段と、
を更に備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１５】
請求項９乃至１４の何れか１項に記載の文字存在判断装置であって、
前記差分画像の第１辺エリア、第２辺エリア、第３辺エリア、第４辺エリア、真中横エリア及び真中縦エリアを合わせたエリアに含まれる画素のうち、値が第１０の閾値を超える画素が占める割合が第１１の閾値を超えるか否かを判断する第５のレベル判断手段と、
前記第５のレベル判断手段での判断結果が否定的である場合に、前記窓領域に文字が存在していないと判断する第７の論理判断手段と、
を更に備えることを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１６】
請求項９乃至１５の何れか１項に記載の文字存在判断装置であって、
前記差分画像算出手段では、前記窓領域の基準画像から前記窓領域画像を差し引くことにより差分画像を算出する代わりに、前記窓領域画像から前記窓領域の基準画像を差し引くことにより差分画像を算出し、第１乃至第５のレベル判断手段での大小関係が反転したことを特徴とする文字存在判断装置。
【請求項１７】
請求項１乃至８の何れか１項に記載の文字存在判断方法をコンピュータに行わせるための文字存在判断プログラム。

【図２】