JP2014206836A - バーコード位置検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】文書や帳票に貼付されたバーコードの位置を迅速に検出するバーコード位置検出装置を提供すること。【解決手段】特定の色が含まれるバーコードが貼付された帳票が読取られ、読取られたバーコード付の帳票の画像から、前記帳票における前記バーコードの位置を検出するバーコード位置検出装置５０において、前記帳票の画像から前記バーコードの特定色を成分とする画像を分離する色分離部１０６と、前記分離された特定色に係る画像に基づき、前記特定色が集合する領域を識別するラベリング処理部１１４と．前記バーコード付の帳票の画像から前記帳票における前記バーコードの位置に対応する領域を前記識別された領域に基づき特徴点として抽出する特徴点抽出部１１６と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、電子イメージデータファイリングシステムにおけるバーコード位置検出装置に関する。

e文書法などにより、業務で使用した帳票や添付書類（本人確認書類など）を電子化して保管するケースが増えている。検索性などの理由により電子化したデータにはその帳票を特定できるキーワードを付与する必要があるため、キーワードをバーコード化、例えばＱＲコード化して、そのＱＲコードを帳票や添付資料に付与して、管理するケースがある。

そして、添付資料の場合にはコピーが用いられることが多く、添付資料にＱＲコードを印刷することは難しいため、このような場合には、印刷してシール化されたＱＲコードが添付資料に貼付される。

ＱＲコードが貼付された帳票や文書はスキャナ等で画像データに変換され、画像データからＱＲコードデータの読取りが行われるが、印刷されたＱＲコードと違って、手で帳票や文書に貼られるＱＲコードの位置は不確定になりやすいので、画像データ全体の中からＱＲコードが貼付された位置を探し、そこからＱＲコードを抽出する必要がある。

文書全体からＱＲコードの位置を探す手段として、ＱＲコードの位置に識別コードを付与するものが提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２００８−２５９０８１号公報

文書に手で貼られたバーコードの位置や角度は一定ではないので、貼付されたバーコードを検出するには、文書全体からバーコードを探す処理が必要となる。画像データ全体からバーコードを探す処理は、電子ファイリング処理の処理速度を遅くする原因ともなる。

本願発明は、上記課題に鑑み、文書や帳票に貼付されたバーコードの位置を迅速に検出するバーコード位置検出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、特定の色が含まれるバーコードが貼付された帳票が読取られ、読取られたバーコード付の帳票の画像から、前記帳票における前記バーコードの位置を検出するバーコード位置検出装置において、前記帳票の画像から前記バーコードの特定色を成分とする画像を分離する色分離部と、前記分離された特定色に係る画像に基づき、前記特定色が集合する領域を識別するラベリング処理部と、前記バーコード付の帳票の画像から前記帳票における前記バーコードの位置に対応する領域を前記識別された領域に基づき特徴点として抽出する特徴点抽出部と、を備える。

本発明によれば、文書や帳票に貼付されたバーコードの位置を迅速に検出するバーコード位置検出装置を提供することができる。

本実施形態が適用されるカラーのＱＲコードが貼付された帳票１を示す図である。 電子ファイリングシステム２０の主要構成を示すブロック図である。 第１実施形態における処理手順を説明するフローチャートである。 図３のフローチャートによる処理の内容を画像で示す図である。 第２実施形態で用いられる特定色が２色であるＱＲコード１０を、模式的に示す図である。 ＱＲコード１０が貼付された帳票１を示す図である。 第２実施形態における処理手順を説明するフローチャートである。 Ｃｒ画像１５ｒとＣｂ画像１５ｂをそれぞれ示す図である。 画像加算処理部１１０による加算画像の作成処理を説明するための図である。 特定色と同等色の印刷パターンＲ１２ｒや印刷パターンＢ１２ｂが印刷された帳票１では、重複領域が生じないことを示す図である。 背景全体がカラー部Ｂ１０ｂと同等色の青になっている帳票１に、ＱＲコード１０が貼付された例を示す図である。 背景全体がカラー部Ｒ１０ｒと同等色の赤になっている帳票１に、ＱＲコード１０が貼付された例を示す図である。

以下、図面に従って本発明の実施形態を説明する。以下では、適用されるバーコードとして、バーコードの代表例であるＱＲコード（登録商標）を用いて説明する。図１は、本実施形態が適用されるカラーのＱＲコードが貼付された帳票１を示す図である。ここで例として、帳票１は免許証２がコピーされた、全体でＡ４程度のサイズの用紙とする。

ここで用いられるＱＲコードは、一部に特定の色（以下、特定色と呼ぶ）が含まれていて、デザインＱＲコードとも呼ばれるものの１つである。

本実施形態では、特定色が１色のＱＲコード５を第1実施形態とし、特定色が２色のＱＲコード１０を第２の実施形態として説明する。ここでは、特定色が１色のＱＲコード５が、帳票１の左上に貼付された例を示す。ＱＲコード５は、シールから剥がされて手で帳票１に貼られたもので、２色のＱＲコード１０も同様である。

左上にＱＲコード５の拡大図を示す。ＱＲコード５の中央に、略円形の特定色としてカラー部５ｒが設けられる。特定色は、例えば、赤や青で、高彩度の色が望ましい。また、カラー部５ｒの形状は、円以外の、多角形（三角、四角等）でも良い。

図２は、イメージスキャナ２５及びイメージデータファイリング装置３０からなる電子ファイリングシステム２０の主要構成を示すブロック図である。

イメージスキャナ２５は、ラインセンサあるいは２次元センサを備え、設定された解像度で帳票１を読取り、読取った画像をＪＰＥＧ等で圧縮し、圧縮した画像データをイメージデータファイリング装置３０に出力する。

イメージデータファイリング装置３０は、専用のファイリング装置あるいはイメージデータファイリング用のアプリケーションソフトウェアが組み込まれた汎用のパーソナルコンピュータである。

イメージデータファイリング装置３０は、入力部４０、位置検出装置５０、出力部６０、ＱＲコード認識部７０を有する。これら各部は、ハードウェアあるいはソフトウェアいずれで実現されていてもかまわない。汎用のパーソナルコンピュータからなるイメージデータファイリング装置３０では、不図示の記憶部に記憶されたプログラムを読込んだＣＰＵによるソフトウェア処理により実現される。

入力部４０は、例えばＵＳＢケーブル等を介してイメージスキャナ２５から出力される画像データを取り込み、ＤＲＡＭ等の記憶部(不図示)に格納する。ＱＲコード位置検出装置５０（以下は位置検出装置５０と略す）は、バーコード位置検出装置の１つであって、入力部４０で得られた帳票１の画像から、ＱＲコード５（１０）の位置を検出する。

出力部６０は、入力された圧縮画像から伸張処理された展開済みの画像データと、展開済みの画像データからＱＲコード５（１０）を抽出するための抽出領域情報を出力する。

ＱＲコード認識部７０は、抽出領域情報に基づき、展開済みの画像データからＱＲコード５（１０）部分の画像データを抽出して、ＱＲコードデータに変換する。

位置検出装置５０は、画像展開部１００、低解像度画像作成部１０２、特徴点サイズ算出部１０４、ＣＹ分離処理部１０６、画像２値化処理部１０８、画像加算処理部１１０、再２値化処理部１１２、ラベリング処理部１１４、特徴点抽出部１１６、元画像領域算出部１１８を有する。

画像展開部１００は、ＪＰＥＧ等で圧縮されてイメージスキャナ２５から出力された画像を伸張処理して展開画像を作成する。

低解像度画像作成部１０２は、画像展開部１００による展開画像から低解像度画像を作成する。例えば、画像のピクセルを適当な間隔で間引き処理することで低解像度画像を作成する。

1例として、帳票１全体（横×縦）が展開画像で２３００×１６００画素（ピクセル）として、この画像から３２０×３２０画素の画像を作成する。ＱＲコード５（１０）を検出できる程度の解像度が満足されればよく、これにより、画素数を５０〜１００分の１程度に減らすことができるため、処理の高速化が実現できる。

特徴点サイズ算出部１０４は、元の画像サイズから想定されるＱＲコード５（１０）のサイズを導き、低解像度画像での特徴点のサイズを算出する。特徴点は、ＱＲコード５であれば、中央の円形の着色部分であって、例えば、帳票１のサイズに対してＱＲコード５の特徴点の実際のサイズ比（横：縦）が、１／１２：１／１０とする。

そして、前述のように帳票１の画素サイズを３２０×３２０画素（ピクセル）とすれば、特徴点のサイズは、およそ２７×３２画素と算出される。なお、特徴点サイズを算出するための、各パラメータ（帳票の寸法、ＱＲコード５（１０）の特徴点の寸法、スキャナの解像度や間引き率等）は、予め入力されているものとする。

ＣＹ分離処理部１０６は、ＲＧＢ等で表現された低解像度画像を、色成分の画像（Ｃｂ（青）、Ｃｒ（赤））と輝度成分の画像（Ｙ）に分離する色分離部である。また、ＣＹ分離処理部１０６は、第２実施形態では、特定色が赤及び青の場合には、青成分の画像（Ｃｂ画像あるいは第１の分離画像とも呼ぶ）及び赤成分の画像（Ｃｒ画像あるいは第２の分離画像とも呼ぶ）に分離する。

画像２値化処理部１０８は、特定色に対応する色成分の画像につき、２値化処理を行う。特定色が、赤の場合（第1実施形態）には、Ｃｒ画像について、２値化処理を行う。特定色が、赤と青の場合（第２実施形態）には、Ｃｒ画像とＣｂ画像について、２値化処理を行う。

画像加算処理部１１０及び再２値化処理部１１２は、第１実施形態では使用されず、第２実施形態で使用される処理部である。

画像加算処理部１１０は、Ｃｂ画像（第１の分離画像）を所定の方向に所定量ずらした第１のずらし画像と、Ｃｂ画像（第１の分離画像）を所定の方向とは逆方向に所定量ずらした第２のずらし画像を、Ｃｒ画像（第２の分離画像）にそれぞれ加えて、加算画像を作成する。第１の分離画像と第２の分離画像の関係は逆でも良い。

再２値化処理部１１２は、第１のずらし画像、第２のずらし画像及び第２の分離画像の計３つの画像が重複する領域とそれ以外の領域で、画像加算処理部１１０による加算画像について２値化処理をする。

ラベリング処理部１１４は、画像中の特定の条件を持つ画像の集合を検出して、集合ごとに識別をつけるものである。例えば、黒背景中に白い画素の塊がある場合に、近接する白い画素同士を１つの領域として識別する。本実施形態では、特定色が集合する領域を識別する。

特徴点抽出部１１６は、特徴点サイズ算出で求めた画素数（例えば、前述した２７×３２画素）に近いラベルを検索し、特徴形状に近いラベルを抽出する。

元画像領域算出部１１８は、抽出した特徴点の座標とサイズから、展開画像である元画像（以下、展開画像を元画像とも呼ぶ）での特徴点の領域を算出する。特徴点抽出部１１６で抽出した特徴点の座標とサイズが低解像度画像によるものであるから、元画像領域算出部１１８は、これを低解像度画像化前の展開画像である元画像での座標とサイズに変換する。

〔第１実施形態〕
第１実施形態は、特定色が１色であるＱＲコード５が貼付された帳票１の画像データから、ＱＲコード５の位置を検出する処理である。図１で示したように、ＱＲコード５の中心に特定色として、直径がＱＲコード５全体の１／２程度の円形で赤色のカラー部５ｒが設けられているとする。

図３は、第１実施形態における処理手順を説明するフローチャートである。図４は、図３のフローチャートによる処理の内容を画像で示す図である。図４を参照しながら、図３のフローチャートの手順に沿って、第１実施形態の処理内容を説明する。

イメージスキャナ２５で帳票１の画像データが取得され、ＪＰＥＧ等で圧縮された帳票１の画像データが入力部４０に入力され、ＤＲＡＭ等に格納される。帳票１の内容は、図１で示したようである。

画像展開部１００が、イメージスキャナ２５から出力された圧縮画像を伸張処理して展開画像を作成する（ステップＳ１０）。

低解像度画像作成部１０２が、画像展開部１００による展開画像を間引き処理等をして低解像度画像を作成する（ステップＳ１２）。図４（Ａ）は、低解像度画像のイメージである。

特徴点サイズ算出部１０４は、元画像の画素サイズから、低解像度画像での特徴点であるＱＲコード５の特定色の部分に相当する画素サイズを導き、特徴点のサイズとして算出する。前述のように例えば、特徴点のサイズとして、２７×３２画素と算出する（ステップＳ１４）。

ＣＹ分離処理部１０６は、例えばＲＧＢで表現された低解像度画像を、特定色である赤色のＣｒ画像に分離する画像変換処理を行う（ステップＳ１６）。図４（Ｂ）は、Ｃｒ画像８ｒを示す図である。ここでは便宜上、赤成分の高い領域を濃い色で、赤成分の低い領域を薄い色あるいは白で示す。ＱＲコード５の中のカラー部５ｒの領域が、濃い色で示される。ＱＲコード５のカラー部５ｒ以外の領域は、赤成分が少ないあるいは無いので、薄い色あるいは白で示される。

画像２値化処理部１０８は、図４（Ｂ）で示すＣｒ画像８ｒに対して、２値化処理を行う（ステップＳ１８）。図４（Ｃ）は、２値化処理されたＣｒ画像８ｒを示す図である。黒で示されるカラー部５ｒに対応する領域が赤成分が所定（しきい値）より高い領域である。図４（Ｄ）は、カラー部５ｒの部分を拡大した図である。

ラベリング処理部１１４は、２値化処理されたＣｒ画像８ｒから、赤色が集合する領域を識別する（ステップＳ２０）。ここでは、赤色の領域は左上のカラー部５ｒだけなので、この領域が識別される。

特徴点抽出部１１６は、ラベリング処理部１１４で識別されたラベル（領域）の画素数と特徴点サイズ算出部１０４で求めた特徴点の画素数を対比して、識別されたラベルの画素数が特徴点サイズ算出部１０４で求めた特徴点の画素数に近いものであれば、ＱＲコード５であるとして、抽出する（ステップＳ２２）。

特徴点抽出部１１６は、ラベリング処理部１１４で複数のラベル（領域）が識別された場合に、特徴点サイズ算出部１０４で求めた画素数に近い画素数のラベルを抽出する。帳票１で、ＱＲコード５のカラー部５ｒ以外にも赤色の部分が存在する可能性はあるからである。なお、特徴点サイズ算出部１０４で求めた画素数に近い画素数のラベルが、複数ある場合には、複数を候補として抽出するようにしてもよい。

特徴点抽出部１１６が抽出した特徴点の座標とサイズは低解像度画像に対応するものであるから、元画像領域算出部１１８は、低解像度画像の前の展開画像である元画像に対応する領域を算出する（ステップＳ２４）。抽出した元画像に対応する特徴点の領域の情報から、元画像上でのＱＲコード５の位置情報が算出される。以上で、位置検出装置５０での処理を終わる。

そして、元画像に対応する特徴点の領域の情報が、ＱＲコード５の抽出領域情報として、位置検出装置５０から出力部６０に通知される。出力部６０は、画像展開部１００による展開画像データ及び抽出領域情報を、ＱＲコード認識部７０に出力する。

ＱＲコード認識部７０は、抽出領域情報に基づき、展開画像からＱＲコード５部分の画像を抽出して、ＱＲコードデータに変換する。

〔第２実施形態〕
第２実施形態は、特定色が２色であるＱＲコード１０が貼付された帳票１の画像データから、ＱＲコード１０の位置を検出する処理である。本実施形態では、特定色を、例えば赤と青とし、ドットパターン自体が赤と青の特定色で構成されていてもよく、あるいはドットパターンの背景色が赤と青の特定色で構成されていてもよいとする。

第１実施形態では、帳票１上に、ＱＲコード５の特定色と同じ色が同じような大きさで印刷されている場合には、ＱＲコード５以外の部分も特徴点として抽出される可能があり、その場合には、ＱＲコード認識部７０でいずれがＱＲコードであるかの判断をしなければならなかった。

第２実施形態では、ＱＲコード１０を１つの特定色を別な色の特定色で囲むような配色にし、１色が他の１色に囲まれたような関係にある部分をＱＲコード１０と判断することで、ＱＲコード１０の検出精度を高める。

図５は、第２実施形態で用いられる特定色が２色であるＱＲコード１０を、模式的に示す図である。ドットパターンの図示は省略している。

図５（Ａ）は、ＱＲコード１０が正立した状態で、図５（Ｂ）は、傾いた状態である。四角形状のＱＲコード１０の中央の円形部分が赤いカラー部Ｒ１０ｒで、四角形状の円形を除く部分が青いカラー部Ｂ１０ｂになっている。赤・青の組み合わせは、逆でも良いし、また、赤・緑や黄・紫等、他の組み合わせでもよい。色相が十分に離れた組合せであればよい。

また、シール状のＱＲコード１０が帳票１に手貼りされる場合には、図５（Ｂ）に示すように傾いて貼付されることも少なくないので、以下では、傾いて貼付されたＱＲコード１０を例に説明する。

図６は、ＱＲコード１０が貼付された帳票１を示す図である。図１と同様に免許証２がコピーされた帳票１である。また、この帳票１には、カラー部Ｒ１０ｒ(赤)と同色の印刷パターンＲ１２ｒと、カラー部Ｂ１０ｂ（青）と同色の印刷パターンＢ１２ｂが印刷されているとする。印刷パターンＲ１２ｒと印刷パターンＢ１２ｂは、ＱＲコード１０と無関係な画像である。なお、図の都合上ＱＲコード１０を拡大して示している。

図７は、第２実施形態における処理手順を説明するフローチャートである。図８〜１２は、図７のフローチャートによって処理される内容を示す図である。図８〜１２を参照しながら、図７のフローチャートの手順に沿って、第２実施形態の処理内容を説明する。

イメージスキャナ２５と入力部４０での処理は、第１実施形態と同様であるので、説明を省略する。図７で、ＱＲコード１０の位置検出処理を開始する。

画像展開部１００は、ステップＳ１０と同様に、イメージスキャナ２５で読取られた画像につき、画像展開を行う（ステップＳ３０）。低解像度画像作成部１０２は、ステップＳ１２と同様に、展開画像から低解像度画像を作成する（ステップＳ３２）。

特徴点サイズ算出部１０４は、ステップＳ１４と同様に、展開画像である元画像の画素サイズから、特徴点であるＱＲコード１０のカラー部Ｒ１０ｒの低解像度画像での画素サイズを導き、特徴点のサイズとして算出する（ステップＳ３４）。

ＣＹ分離処理部１０６は、例えばＲＧＢで表現された低解像度画像を、青のカラー部Ｂ１０ｂに対応するＣｂ画像１５ｂ（第１の分離画像）と、赤のカラー部Ｒ１０ｒに対応するＣｒ画像１５ｒ（第２の分離画像）とに分離する画像変換処理を行う（ステップＳ３６）。

図８は、Ｃｒ画像１５ｒとＣｂ画像１５ｂをそれぞれ示す図である。図８（Ａ）は、Ｃｒ画像１５ｒを示す図である。赤成分の高い領域を濃い色で、赤成分の低い領域を白で示す。Ｃｒ画像１５ｒでは、カラー部Ｒ１０ｒと印刷パターンＲ１２ｒが示される。

図８（Ｂ）は、Ｃｂ画像１５ｂを示す図である。青成分の高い領域を濃い色で、青成分の低い領域を白で示す。Ｃｂ画像１５ｂでは、カラー部Ｂ１０ｂと印刷パターンＢ１２ｂが示される。

画像２値化処理部１０８は、Ｃｒ画像１５ｒ及びＣｂ画像１５ｂに対して、２値化処理を行う（ステップＳ３８）。

画像加算処理部１１０は、２値化されたＣｂ画像１５ｂを所定の方向に所定量ずらした第１のずらし画像１５ｂ−１と、Ｃｂ画像１５ｂを所定の方向とは逆方向に所定量ずらした第２のずらし画像１５ｂ−２を、２値化されたＣｒ画像１５ｒにそれぞれ加えて、加算画像を作成する（ステップＳ４０）。

加算処理時の所定の方向は、上下方向、左右方向あるいは斜めいずれでもよいが、以下では左右方向を例にする。また、所定量は、ＱＲコード１０の横幅ｍの１／４〜１／２程度が目安であるが、以下ではｍ／４を例にする。

図９は、画像加算処理部１１０による加算画像の作成処理を説明するための図である。図９（Ａ）は、帳票１上での、カラー部Ｒ１０ｒ、カラー部Ｂ１０ｂ、印刷パターンＲ１２ｒ、印刷パターンＢ１２ｂの配置を示す図である。

図９（Ｂ）は、Ｃｂ画像１５ｂを左方向にｍ／４ずらした第１のずらし画像１５ｂ−１と、Ｃｂ画像１５ｂを右方向にｍ／４ずらした第２のずらし画像１５ｂ−２と、Ｃｒ画像１５ｒに重ねる様子を示す図である。左にずれた第１のずらし画像１５ｂ−１を細かい破線で示し、右にずれた第２のずらし画像１５ｂ−２を荒い破線で示す。

左にずれた印刷パターンＢ１２ｂ−１と右にずれた印刷パターンＢ１２ｂ−２は、部分的に重複するが、Ｃｒ画像１５ｒの部分とは重複しない。
そして、左にずれたカラー部Ｂ１０ｂ−１と右にずれたカラー部Ｂ１０ｂ−２が、カラー部Ｒ１０ｒと重複する。

図９（Ｃ）は、カラー部Ｂ１０ｂ−１とカラー部Ｂ１０ｂ−２が、カラー部Ｒ１０ｒに重複する部分を拡大して示す図である。カラー部Ｒ１０ｒの上下の部分で、３つの部分が重複し、重複領域１０ｃ（黒）として示す。

また、Ｃｒ画像１５ｒとＣｂ画像１５ｂは、それぞれ０又は１の２値化画像であるので、加算結果の画像では、０，１，２，３の値をとる。

再２値化処理部１１２は、画像再２値化処理として、画像加算によって０，１，２，３の４値になっている加算画像に対して、画素値が３となっているものを１、それ以外を０とする処理を行う（ステップＳ４２）。従って、重複領域１０ｃが１、それ以外が０となる。

図１０は、特定色と同等色の印刷パターンＲ１２ｒや印刷パターンＢ１２ｂが帳票１に印刷されていても、重複領域が生じる可能性が少ないことを示す図である。ここでは、ＱＲコードの図示を省略している。

図１０（Ａ）は、帳票１上での赤の印刷パターンＲ１２ｒ、青の印刷パターンＢ１２ｂの配置を示す図である。印刷パターンＲ１２ｒに隣接して印刷パターンＢ１２ｂが配置されている。

図１０（Ｂ）はＣｒ画像１５ｒを示す図で、印刷パターンＲ１２ｒのみが現れる。図１０（Ｃ）はＣｂ画像１５ｂを示す図で、印刷パターンＢ１２ｂのみが現れる。

図１０（Ｄ）は、Ｃｂ画像１５ｂを左方向にｍ／４ずらした第１のずらし画像１５ｂ−１と、Ｃｂ画像１５ｂを右方向にｍ／４ずらした第２のずらし画像１５ｂ−２とを、Ｃｒ画像１５ｒに重ねた様子を示す図である。

印刷パターンＲ１２ｒの右端に印刷パターンＢ１２ｂ−１の一部が重複するが、印刷パターンＲ１２ｒ、印刷パターンＢ１２ｂ−１と印刷パターンＢ１２ｂ−２の３つが重複する部分はない。このように、帳票１上で特定色に相当する２つの色の部分が近接して存在していても、赤の両隣に青が配置されている場合でない限り、特徴点として抽出されることはない。

図１１は、背景全体がカラー部Ｂ１０ｂと同等色の青になっている帳票１に、ＱＲコード１０が貼付された例を示す図である。図１１（Ａ）が、帳票１全体を示す図である。図１１（Ｂ）は、Ｃｂ画像１５ｂによる第１のずらし画像１５ｂ−１と第２のずらし画像１５ｂ−２を、Ｃｒ画像１５ｒに重ねた様子を示す図である。図９と同様に、重複領域１０ｃを検出することができる。

図１２は、背景全体がカラー部Ｒ１０ｒと同等色の赤になっている帳票１に、ＱＲコード１０が貼付された例を示す図である。図９と同様に、重複領域１０ｃを検出することができる。

図７に戻る。再２値化処理部１１２による画像再２値化処理（ステップＳ４２）後に、
ラベリング処理部１１４が、再２値化処理された画像から、重複領域１０ｃが集合する領域を選択する。重複領域１０ｃはカラー部Ｒ１０ｒの一部分の領域なので、ラベリング処理部１１４は、さらに選択された重複領域１０ｃが属するカラー部Ｒ１０ｒをＣｒ画像１５ｒから識別する（ステップＳ４４）。

特徴点抽出部１１６は、ラベリング処理部１１４で識別されたラベル（領域）の画素数と特徴点サイズ算出部１０４で求めたカラー部Ｒ１０ｒの画素数を対比して、識別されたラベルの画素数が特徴点サイズ算出部１０４で求めたカラー部Ｒ１０ｒの画素数に近いものであれば、ＱＲコード１０であるとして、これを抽出する（ステップＳ４６）。

なお、特徴点サイズ算出部１０４で特徴点としてカラー部Ｂ１０ｂのサイズを算出し、対応して特徴点抽出部１１６でカラー部Ｂ１０ｂの画素数に近いものを、ＱＲコード１０であるとして、抽出するようにしてもよい。

元画像領域算出部１１８は、ステップＳ２４と同様に、元画像に対応する領域を算出する（ステップＳ４８）。抽出した元画像に対応する特徴点の領域の情報が、元画像上でのＱＲコード１０の位置情報に相当する。これにより、位置検出装置５０での処理を終わる。

出力部６０及びＱＲコード認識部７０の処理は、第１実施形態と同じであるので、説明は省略する。

以上のように、第２実施形態では、ＱＲコード１０を１つの特定色を別な色の特定色で囲むような配色にし、２色が一定の関係にある部分をＱＲコード１０と判断することで、特定色が印刷された帳票１であっても、より確実にＱＲコード１０の位置を検出することができる。

また、上記説明では、１つの特定色を別な特定色で囲むような配色にした例を説明したが、２色の配置はこれに限らない。例えば、１つの特定色を別な特定色で左右または上下で挟むようにしてもよい。なお、左右で挟むような配置の場合には、画像加算処理でのずらし方向を左右方向にし、上下で挟むような配置の場合には、画像加算処理でのずらし方向を上下方向にする。また、中央の部分を円ではなく、多角形にしてもよい。

なお、上記実施形態では、バーコードとしてＱＲコードに適用した例を説明したが、ＱＲコードに限定されるものではなく、他の規格のバーコードであっても当然によい。また、ＱＲコードのような２次元バーコードではなく、１次元バーコードであってもよい。

なお、本発明は上述した実施形態そのままに限定されるものではく、実施段階でのその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。このような、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能であることはもちろんである。

１ 帳票
２ 免許証
５ ＱＲコード
５ｒ カラー部
８ｒ Ｃｒ画像
１０ ＱＲコード
１０ｒ カラー部Ｒ
１０ｂ カラー部Ｂ
１２ｒ 印刷パターンＲ
１２ｂ 印刷パターンＢ
１５ｒ Ｃｒ画像
１５ｂ Ｃｂ画像
２０ イメージデータファイリングシステム
２５ イメージスキャナ
３０ イメージデータファイリング装置
４０ 入力部
５０ 位置検出装置
６０ 出力部
７０ ＱＲコード認識部
１００ 画像展開部
１０２ 低解像度画像作成部
１０４ 特徴点サイズ算出部
１０６ ＣＹ分離処理部
１０８ 画像２値化処理部
１１０ 画像加算処理部
１１２ 再２値化処理部
１１４ ラベリング処理部
１１６ 特徴点抽出部
１１８ 元画像領域算出部

Claims (7)

1. 特定の色が含まれるバーコードが貼付された帳票が読取られ、読取られたバーコード付の帳票の画像から、前記帳票における前記バーコードの位置を検出するバーコード位置検出装置において、
   前記帳票の画像から前記バーコードの特定色を成分とする画像を分離する色分離部と、
   前記分離された特定色に係る画像に基づき、前記特定色が集合する領域を識別するラベリング処理部と
   前記バーコード付の帳票の画像から前記帳票における前記バーコードの位置に対応する領域を、前記識別された領域に基づき、特徴点として抽出する特徴点抽出部と、を備える
   ことを特徴とするバーコード位置検出装置。
2. 前記分離された特定色に係る画像に対して２値化処理を行う２値化処理部を備え、
   前記ラベリング処理部は、前記２値化処理された特定色に係る画像に基づき前記識別を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載のバーコード位置検出装置。
3. 前記帳票の画像から低解像度画像を作成する低解像度画像作成部を備え、
   前記色分離部は、前記低解像度画像から前記バーコードの特定色に係る画像を分離するようにし、
   さらに、前記特徴点抽出部で抽出された領域を、前記低解像度変換がなされる前の元の画像での領域として算出する元画像領域算出部と、備える
   ことを特徴とする請求項２に記載のバーコード位置検出装置。
4. 前記色分離部は、前記特定色として少なくとも２つの色が含まれるバーコードの前記２つの特定色を成分とする画像を前記帳票の画像からそれぞれ分離して、第１の分離画像及び第２の分離画像とし、
   前記第１の分離画像を所定の方向に所定量ずらした第１のずらし画像と、前記第１の分離画像を前記所定の方向とは逆方向に前記所定量ずらした第２のずらし画像を、前記第２の分離画像にそれぞれ加えて、加算画像を作成する画像加算部を備え、
   前記ラベリング処理部は、前記第２の分離画像と第１のずらし画像及び第２のずらし画像の３つの画像が重複する領域を前記特定色が集合する領域として識別する
   ことを特徴とする請求項２に記載のバーコード位置検出装置。
5. 前記３つの画像が重複する領域とそれ以外の領域で、前記加算画像を再度２値化処理する第２の２値化処理部を備え、
   前記ラベリング処理部は、前記再度２値化処理された前記加算画像により前記特定色が集合する領域を識別する
   ことを特徴とする請求項４に記載のバーコード位置検出装置。
6. 特定の色が含まれるバーコードが貼付された帳票が読取られ、読取られたバーコード付の帳票の画像から、前記帳票における前記バーコードの位置を検出するバーコード位置検出方法において、
   前記帳票の画像から前記バーコードの特定色を成分とする画像を分離し、
   前記分離された特定色に係る画像に基づき、前記特定色が集合する領域を識別するラベリング処理を行い、
   前記バーコード付の帳票の画像から前記帳票における前記バーコードの位置に対応する領域を、前記識別された領域に基づき、特徴点として抽出する
   ことを特徴とするバーコード位置検出方法。
7. 特定の色が含まれるバーコードが貼付された帳票が読取られ、読取られたバーコード付の帳票の画像から、前記帳票における前記バーコードの位置検出をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、
   前記帳票の画像から前記バーコードの特定色を成分とする画像を分離するステップと、
   前記分離された特定色に係る画像に基づき、前記特定色が集合する領域を識別するラベリング処理を行うステップと、
   前記バーコード付の帳票の画像から前記帳票における前記バーコードの位置に対応する領域を、前記識別された領域に基づき、特徴点として抽出するステップを含む
   ことを特徴とするプログラム。