JP3115041B2 - 読取装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

［発明の目的］

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、たとえば文字認識の
前処理として、被読取物より文字だけを読み取る文字読
取装置などの読取装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】周知のように、光学式文字読取装置で
は、読み取りの対象となる被読取物への記載が任意のフ
ォーマットとされている場合、高度な読取技術を必要と
する。したがって、従来の光学式文字読取装置には、被
読取物として、文字などの記載位置を制限するための記
入枠が設けられたものが用意されている。

【０００３】通常、被読取物上の記入枠は、文字認識の
段階では不要なものである。このため、消去（ドロップ
アウト）し易いように独特な色で印刷されている。しか
し、その色の選択は狭い、つまり記入枠として用いるこ
とが可能な色には制限があった。

【０００４】そこで、記入枠の配色の制限を拡げること
が可能なものとして、たとえば特開平２−１５３８７号
公報や特願平２−２５４３０８号に示されるように、各
種の方式が提案されている。

【０００５】しかしながら、これらは、単色からなる記
入枠を消去するものであり、いずれも２種類以上の配色
の記入枠をもつ被読取物については、それを消去するこ
とが困難なものとなっていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、従来
においては、２種類以上の配色の記入枠をもつ被読取物
については、それを消去し、文字だけを抽出することが
できないという欠点があった。

【０００７】そこで、この発明は、２種類の配色の消去
すべき情報をもつ被読取物からも抽出すべき情報だけを
読み取ることができ、被読取物における消去すべき情報
の配色の自由度をも向上することが可能な読取装置を提
供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明の読取装置にあっては、第１の色で表現
される地色を有し、この上に第２の色で表現される抽出
すべき情報と、この抽出すべき情報とは異なる少なくと
も第３および第４の色で表現される情報とが混在して形
成される被読取物を読取ることにより、複数の色成分か
らなる色彩データを収集する収集手段と、この収集手段
で収集された混在した色彩データから前記第１、第２、
第３及び第４の色で表現される情報の色彩データを検出
する検出手段と、この検出手段により検出された前記第
２の色で表現される抽出すべき情報以外の前記第１、第
３及び第４の色に対応する色彩データがほぼ同じ値で表
せる分布に前記収集手段により収集された色彩データを
変換する変換手段と、 この変換手段の結果から前記第２
の色で表現される抽出すべき情報の色彩データのみを抽
出する抽出手段とから構成されている。

【０００９】

【００１０】

【作用】この発明は、上記した手段により、第３、第４
の色で表現される情報をその配色に制限を与えることな
く消去できるようになるため、消去すべき情報を２種類
もつ被読取物からも抽出すべき情報だけを容易に抽出す
ることが可能となるものである。

【００１１】

【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照して説明する。図１は、第１の実施例にかかる文字読
取装置の構成を示すものである。

【００１２】同図において、１１は本装置の全体的な制
御と文字の抽出処理とを行うＣＰＵであり、このＣＰＵ
１１には、アドレスバスおよびデータバスを介して、デ
ータ入力回路１２、プログラムメモリ１３、ワークメモ
リ１４、ルックアップテーブル回路１５が接続されてい
る。

【００１３】一方、図示矢印方向に搬送される、読取対
象としての被読取物Ｐには図示しない光源からの光が照
射される。被読取物Ｐの表面で反射された光は、カラー
イメージセンサ２１に結像される。この場合、カラーイ
メージセンサ２１は、たとえば赤（Ｒ），緑（Ｇ），青
（Ｂ）構成のＣＣＤアレイによって構成されている。し
たがって、反射光強度の光電変換により、各色成分の色
彩データ、つまりＲ，Ｇ，Ｂのアナログ画像信号が生成
される。

【００１４】上記カラーイメージセンサ２１の出力は、
ＣＣＤ駆動回路２２からの信号にしたがって読み出され
る。そして、カラー画像入力回路２３によってＲ，Ｇ，
Ｂのディジタル画像信号に変換される。これにより、被
読取物Ｐの搬送にともなって、順次、２次元ディジタル
画像が得られることになる。このカラー画像入力回路２
３の各出力は、ＣＣＤ駆動回路２２からの信号の出力に
同期して、上記ルックアップテーブル回路１５に供給さ
れる。

【００１５】ルックアップテーブル回路１５は、上記カ
ラー画像入力回路２３からの各出力を、被読取物Ｐにお
ける読み取るべき文字への影響が小さくなるように画像
変換するためのものであり、これにより文字だけが抽出
された濃淡画像が出力として得られる。

【００１６】ここで、上記ルックアップテーブル回路１
５は、上記データ入力回路１２より入力される、前記被
読取物Ｐの下地の色（地色）を代表するＲＧＢ値（Ｒ
ｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）、および消去すべき情報としてのたと
えば第１，第２の模様を代表するＲＧＢ値（Ｒｍ，Ｇ
ｍ，Ｂｍ），（Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎ）をもとに算出される
演算パラメータを記憶するもので、高速演算のために用
意されたものである。この演算パラメータは、前記ＣＰ
Ｕ１１により前記プログラムメモリ１３内に格納されて
いる処理プログラムにしたがって書き換えられる。図２
は、この文字読取装置で処理される被読取物Ｐを示すも
のである。

【００１７】被読取物Ｐの表面には、読み取るべき第１
の色で表現される文字３１と、この文字３１とは異なる
少なくとも第２，第３の色で表現される消去すべき情報
としての第１，第２の模様３２，３３とが存在する。

【００１８】この被読取物Ｐに対しては、前記データ入
力回路１２への入力データとして、たとえばその下地３
４、および第１，第２の模様３２，３３を代表するＲＧ
Ｂ値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）、および（Ｒｍ，Ｇｍ，Ｂ
ｍ），（Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎ）があらかじめ求められるよ
うになっている。次に、ルックアップテーブル回路１５
を書き換えるための演算パラメータの求め方について説
明する。

【００１９】被読取物Ｐにおける、下地３４を代表する
ＲＧＢ値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）、第１の模様３２を代表
するＲＧＢ値（Ｒｍ，Ｇｍ，Ｂｍ）、および第２の模様
３３を代表するＲＧＢ値（Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎ）は、図３
に示すように、ＲＧＢの色空間において、３つの点Ｐ
ｄ，Ｍｄ，Ｎｄとしてそれぞれ配置される。この、３次
元空間における３つの点Ｐｄ，Ｍｄ，Ｎｄは平面Ａｄを
張る。

【００２０】ＲＧＢ空間において、この平面Ａｄから各
点Ｐｄ，Ｍｄ，Ｎｄまでの距離はいずれも「０」であ
り、逆に抽出したい文字の点Ｃｄまでの距離は「≠０」
の値をとる。したがって、この平面Ａｄからの距離を利
用することにより、文字だけを容易に取り出すことが可
能である。

【００２１】平面Ａｄからの距離は、この平面Ａｄに垂
直なベクトルＳ→（以下、本文では同様にしてベクトル
を定義する）への射影の大きさにより関係のある値を得
ることができる。

【００２２】すなわち、図４に示すように、任意の色座
標空間上の点Ｃｄ（Ｒｃ，Ｇｃ，Ｂｃ）の平面Ａｄから
の距離Ｌｘに対して、原点Ｏから平面Ａｄまでの距離Ｌ
_A が一定であることから、Ｌｘ´＝Ｌ_A −Ｌｘは、平面
Ａｄからの距離を反映した値となる。この値Ｌｘ´は、
平面Ａｄに垂直なベクトルＳ→への、ベクトルＣｄ→の
射影の大きさとして求めることができる。

【００２３】ここで、平面Ａｄに垂直なベクトルＳ→
は、平面を構成する２つのベクトル、たとえば図５に示
す下地３４の点Ｐｄから第１の模様３２の点Ｍｄへのベ
クトルＪ→と、下地３４の点Ｐｄから第２の模様３３の
点ＮｄへのベクトルＱ→との両方に垂直なベクトルであ
る。このため、平面Ａｄに垂直なベクトルＳ→を求める
ということは、２つのベクトルＪ→，Ｑ→にともに垂直
なベクトルを求めることにほかならず、これは２つのベ
クトルＪ→，Ｑ→の外積により求めることができる。

【００２４】この場合、ベクトルＪ→は、（Ｒｍ−Ｒ
ｐ，Ｇｍ−Ｇｐ，Ｂｍ−Ｂｐ）、ベクトルＱ→は、（Ｒ
ｎ−Ｒｐ，Ｇｎ−Ｇｐ，Ｂｎ−Ｂｐ）によりそれぞれ求
められる。したがって、平面Ａｄに垂直なベクトルＳ→
は、ベクトルＪ→とベクトルＱ→との外積として、後掲
する表１の式（１）により計算できる。

【００２５】また、任意の点Ｃｄ（Ｒｃ，Ｇｃ，Ｂｃ）
について、平面Ａｄからの距離が反映された値Ｌｘ´を
求めるには、上記式（１）により得られるベクトルＳ→
への射影の大きさを求めれば良いことから、このときの
変換値Ｙは、後掲する表１の式（２）として計算でき
る。この変換値Ｙは、色空間上の原点Ｏで「０」をと
り、かつ平面Ａｄで最大の値をとるような、平面Ａｄか
らの距離を反映したものとなる。

【００２６】このように、データ入力回路１２より入力
される被読取物Ｐの下地３４および第１，第２の模様３
２，３３を代表するＲＧＢ値を上記式（１）に代入して
射影ベクトルＳ→を求めれば、上記式（２）により、
Ｒ，Ｇ，Ｂのディジタル画像信号を文字３１だけが抽出
された濃淡画像に変換することができる。すなわち、上
記した方法によれば、図６に示すように、被読取物Ｐの
下地３４および第１，第２の模様３２，３３の各点Ｐ
ｄ，Ｍｄ，Ｎｄはほぼ同じ濃度値となり、文字３１の点
Ｃｄと容易に区別することが可能な濃度分布の画像への
変換が行える。

【００２７】本実施例では、上述の画像変換を高速に実
行するため、入力されるＲＧＢ値のすべての組み合わせ
についてあらかじめ計算によって求められた演算パラメ
ータが、ルックアップテーブル回路１５内に書き込まれ
るようになっている。また、図６に示した濃度分布の画
像から適切なしきい値Ｔｈｒによって文字３１だけが抽
出された二値画像への変換を二値化回路１６が行い、外
部へ出力するようになっている。次に、上記した構成に
おいて、被読取物Ｐより文字だけを読み取る際の動作に
ついて説明する。

【００２８】たとえば今、被読取物Ｐ上の第１，第２の
模様３２，３３を消去する場合、被読取物Ｐから読み取
ったＲ，Ｇ，Ｂの各ディジタル画像信号がルックアップ
テーブル回路１５に送られる。

【００２９】このとき、被読取物Ｐの下地３４および第
１，第２の模様３２，３３のＲＧＢ値がデータ入力回路
１２より与えられおり、ルックアップテーブル回路１５
内の、上記したディジタル画像信号を文字３１だけが抽
出された濃淡画像に変化させるための演算パラメータ
は、ＣＰＵ１１によってすでに書き換えられている。

【００３０】したがって、ルックアップテーブル回路１
５に送られたＲ，Ｇ，Ｂの各ディジタル画像信号は、そ
こで文字３１だけが抽出された濃淡画像に高速に変換さ
れ、さらに二値化回路１６で文字３１だけが抽出された
二値画像に変換されて出力される。

【００３１】この第１の実施例では、入力される被読取
物の下地および消去すべき模様のＲＧＢ値をもとに演算
パラメータを算出し、この演算パラメータを使って文字
だけが抽出された濃淡画像を得るようにしている。これ
により、被読取物の種類ごとに上記演算パラメータを書
き換えることで、２種類の消去すべき模様の配色の組み
合わせを無制限とすることができる。したがって、異な
る配色の消去すべき模様を２種類もつ被読取物からも文
字だけを容易に読み取ることが可能となり、被読取物に
おける消去すべき模様の配色の自由度をも向上し得るも
のである。次に、この発明の第２の実施例について説明
する。図７は、第２の実施例にかかる文字読取装置の構
成を示すものである。

【００３２】同図において、１１０は本装置の全体を制
御するＣＰＵであり、このＣＰＵ１１０には、アドレス
バスおよびデータバスを介して、プログラムメモリ１２
０、作業用メモリ１３０、出力回路１４０、フレームメ
モリ２４０が接続されている。

【００３３】一方、図示矢印方向に搬送される、読取対
象としての被読取物（前記の図２を参照のこと）Ｐには
図示しない光源からの光が照射される。被読取物Ｐの表
面で反射された光は、カラーイメージセンサ２１０に結
像される。この場合、カラーイメージセンサ２１０は、
たとえば赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）構成のＣＣＤア
レイによって構成されている。したがって、反射光強度
の光電変換により、各色成分の色彩データ、つまりＲ，
Ｇ，Ｂのアナログ画像信号が生成される。

【００３４】上記カラーイメージセンサ２１０の出力
は、画像入力装置２２０によってＲ，Ｇ，Ｂのディジタ
ル画像信号に変換される。この画像入力装置２２０の各
出力は、メモリ制御回路２３０の制御によって上記フレ
ームメモリ２４０上に書き込まれる。

【００３５】上記フレームメモリ２４０への書き込みが
終了すると、その制御がメモリ制御回路２３０からＣＰ
Ｕ１１０に切り換えられる。そして、プログラムメモリ
１２０に格納されている処理プログラムにしたがって、
被読取物Ｐ上の文字３１や第１，第２の模様３２，３３
に用いられている色の検出と文字３１の抽出とが行われ
る。次に、上記した構成における動作について説明す
る。図８は、色の検出にかかる処理の流れを示すもので
ある。

【００３６】たとえば今、被読取物Ｐ上の文字３１、お
よび第１，第２の模様３２，３３の各色を検出する場
合、まず、被読取物Ｐから読み取ったＲ，Ｇ，Ｂの各デ
ィジタル画像信号がフレームメモリ２４０上に書き込ま
れる（ステップＳＴ１）。

【００３７】このＲＧＢ画像入力の処理が完了すると、
Ｒ，Ｇ，Ｂの各ディジタル画像信号についての頻度を示
す濃度ヒストグラムが作成される（ステップＳＴ２）。
これは、カラー画像の全画素について、Ｒ，Ｇ，Ｂの３
変量についての３次元出現頻度値としてのヒストグラム
データＨｔ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を求めることにより、実現さ
れる。

【００３８】このヒストグラムデータＨｔ（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）は、たとえば図９に示すように、Ｒ，Ｇ，Ｂの３つ
の軸で張られる空間に存在する数量（球の直径）として
理解することができる。

【００３９】ＲＧＢ濃度ヒストグラム作成の処理が完了
すると、このヒストグラムデータＨｔ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の
極大点の検出が行われる（ステップＳＴ３）。これは、
図９に示した３次元空間における各値４１，４２，４
３，４４のそれぞれについて、図１０に二重枠で示すよ
うな近傍点の頻度に対して極大であるかどうかを調べる
ことによって、実現される。

【００４０】すなわち、後掲する表２の式（３）により
変換されるデータＨｐ（ｉ，ｊ，ｋ）について、後掲す
る表２の式（４）の関係を満足するすべてのｉ，ｊ，ｋ
のヒストグラムデータＨｔ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が極大点５１
として求められる。なお、図１０におけるｉ，ｊ，ｋ
は、図９に示したＲ，Ｂ，Ｇの各軸にそれぞれ対応され
ている。

【００４１】この極大点５１は、図２に示した被読取物
Ｐの場合には、たとえば図１１に示すように、被読取物
Ｐの下地３４の色、および印刷に用いられている文字３
１と第１，第２の模様３２，３３との３つの色の合計４
色が、点（球）もしくは線分（棒）として色空間上に配
置されることになる。なお、この図１１は、Ｒ成分およ
びＢ成分についての頻度分布を示したものであり、０〜
９，ａ〜ｆは頻度数を示し、＊印は極大点を示してい
る。

【００４２】上記した頻度分布のうち、線分状に配置さ
れるのは、画像入力装置２２０にて発生した誤差で、本
来、２つの色の分布であるものが重畳されたものであ
る。したがって、図１１の例では、被読取物Ｐの下地３
４の色に対応すると思われる点６１から印刷に用いられ
ている色への、極大点の線分状の分布が存在する。

【００４３】この極大点の線分状と点状の分布とから、
印刷に用いられている３つの色を正確に分類するために
は、上記した画像入力装置２２０の誤差による影響を排
除する必要がある。そこで、すべての極大点について、
被読取物Ｐの下地３４の色からの方向に注目する。この
場合、線分状の極大点をすべて同一の方向データに変換
することにより、極大点の分類が容易なものとなる。

【００４４】この変換は、被読取物Ｐの下地３４の色を
Ｐａ（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）、任意の極大点の色をＫｉ
（Ｒｋｉ，Ｇｋｉ，Ｂｋｉ）とすると、後掲する表２の
式（５）によって求められる（ステップＳＴ５）。この
結果、たとえば図１２における、被読取物Ｐの下地３４
の色Ｐａを基準点７４としたときの、各点７１，７２，
７３に対する３つのデータ７５，７６，７７は同じ値と
なる。

【００４５】ここで、上述した式（５）を計算するため
には、被読取物Ｐの下地３４の色Ｐａを求める必要があ
る（ステップＳＴ４）。これは、最も明度の高いＲＧＢ
データを持つ極大点として、後掲する表２の式（６）よ
り求めることができる。なお、この式（６）で選択され
た極大点は、上記した式（５）の変換において無限大と
なるため、極大点の集合Ａより排除される。

【００４６】こうして、ステップＳＴ４の基準色選択の
処理にて、上記した式（６）より被読取物Ｐの下地３４
の色Ｐａが求められ、続いてステップＳＴ５において、
上記した式（５）にしたがって極大点のベクトルデータ
への変換が行われた後、この変換データを３つのグルー
プに分類するクラスタ分析が行われる（ステップＳＴ
６）。ここで、図１３を参照して、クラスタ分析につい
て説明する。

【００４７】まず、ｎケのデータを１つずつ含むｎケの
クラスタが作成される（ステップＳＴ１１）。そして、
ｎケのクラスタの総数をＮとおき（ステップＳＴ１
２）、このクラスタ総数Ｎをｎから３まで統合する処理
が繰り返される（ステップＳＴ１３〜３３）。

【００４８】すなわち、ステップＳＴ１３〜３１までの
処理を一通り行うことで、Ｋ個あるクラスタのうち、２
つの最も近いクラスタを１つに統合してＫ−１個のクラ
スタとすることができる。

【００４９】この統合は、クラスタ間の距離をすべての
クラスタについて求め、最も小さい距離をとる２つのク
ラスタを同一クラスタとすることにより、実現される。
この場合、クラスタを構成するデータの間で最も短い距
離をクラスタ間の距離としている。

【００５０】本実施例では、データ数ｎ₁ 個をもつクラ
スタｉのデータｆｉ（Ｋ）（０≦Ｋ＜ｎ₁ ）と、データ
数ｎ₂ 個をもつクラスタｊのデータｆｊ（Ｍ）（０≦Ｍ
＜ｎ₂ ）との距離Ｌを求めることを、全データ、さらに
全クラスタの組み合わせについて調べ、距離Ｌの最小値
Ｌｍｉｎをとるクラスタｘとクラスタｙとを得るように
している。なお、データ間の距離Ｌは、後掲する表３の
式（７）にしたがって計算により求められる。

【００５１】こうして求められた最短距離Ｌｍｉｎをも
つ２つのクラスタｘ，ｙのデータは１つに統合され、１
クラスタとされる。そして、この統合は、最終的にクラ
スタ総数Ｎが３になるまで行われる。

【００５２】上記したクラスタ分析の結果として得られ
る３つのクラスタには、それぞれ近い値のデータが集め
られることになる。したがって、図１１を上記式（５）
により変換したデータは、図１４に示す如く、３つのク
ラスタに応じて３つに分類される。この３つのクラスタ
８１，８２，８３は、それぞれ被読取物Ｐの印刷に用い
られている色に対応したものとなっている。なお、式
（５）にしたがったデータの変換を行わない場合には、
図１５に示す如く、誤った３つのクラスタ９１，９２，
９３に分類されることになる。

【００５３】さて、上記したクラスタ分析の処理が完了
すると、３つのクラスタ８１，８２，８３における各デ
ータの、それぞれ式（５）で変換する前のＲＧＢデータ
との対応が取られる。そして、ＲＧＢデータの「０」か
ら最も近い３点が選択される、つまり図１４において
は、極大点８４，８５，８６がそれぞれ求められる（ス
テップＳＴ７）。これは、ある極大点におけるＲＧＢデ
ータをＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉとして、後掲する表３の式
（８）により、各クラスタデータの最小値を求めたもの
である。

【００５４】この求められた３点８４、８５、８６が印
刷に用いられている色を示すデータとなる。ここでは、
例えば、図２に示すように、被読取物Ｐ´´に印刷され
ている文字は背景（模様）よりも濃く印刷されているの
で、文字に対応するＲＧＢデータは、図３におけるＣの
にように、最も（０、０、０）に近い点であることが明
らかである。従って、図１４において、極大点８４、８
５、８６のうち最もＲＧＢデータが（０、０、０）に近
い点が文字に対応するＲＧＢデータであると容易に類推
できる。このため、ＲＧＢデータが最も（０、０、０）
に近い極大点８４が文字に対応するＲＧＢデータと判断
し、残りの極大点８５、８６が背景に対応するＲＧＢデ
ータであると判断する。これにより、ＲＧＢデータが色
検出結果として出力されることになる（ステップＳＴ
８）。こうして、文字３１、および第１、第２の模様３
２、３３の各色の検出が終了されると、この検出結果を
用いて文字３１の抽出が行われる。

【００５５】たとえば、上記したように、極大点８４よ
り文字３１を代表するＲＧＢデータとしての（Ｒｃ，Ｇ
ｃ，Ｂｃ）が、また極大点８６，８５より第１，第２の
模様３２，３３を代表するＲＧＢデータとしての（Ｒ
ｍ，Ｇｍ，Ｂｍ），（Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎ）がそれぞれ検
出されたとする。すると、これらの各ＲＧＢデータと、
被読取物Ｐにおける下地３４を代表するＲＧＢデータ
（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）とから、前述した第１の実施例と
同様にして、射影ベクトルＳ→を求めることでディジタ
ル画像信号の文字３１だけが抽出された濃淡画像への変
換が行われる。

【００５６】すなわち、得られた被読取物Ｐの下地３４
および第１，第２の模様３２，３３を代表するＲＧＢデ
ータを上記式（１）に代入して射影ベクトルＳ→を求め
れば、上記式（２）により、Ｒ，Ｇ，Ｂのディジタル画
像信号を文字３１だけが抽出された濃淡画像に変換する
ことができる。この方法によっても、前記の図６に示し
たように、被読取物Ｐにおける下地３４および第１，第
２の模様３２，３３の、色空間上に配置される３つの点
Ｐｄ，Ｍｄ，Ｎｄはほぼ同じ濃度値となり、文字３１の
点Ｃｄと容易に区別することが可能な濃度分布の画像へ
の変換が行える。

【００５７】この後、適切なしきい値Ｔｈｒにもとづい
て、文字３１だけが抽出された二値画像への変換と文字
３１の読み取りとがＣＰＵ１１０にて行われ、その結果
が出力回路１４０より外部へ出力されることになる。

【００５８】この第２の実施例では、消去すべき模様の
色を自動的に検出し、この模様を消去することで文字だ
けが抽出された濃淡画像を得るようにしている。これに
より、異なる色で印刷された２種類の模様と、その上に
重ねて印刷された文字とが存在するような被読取物から
も、その配色の組み合わせにかかわらず、印刷に用いら
れている３つの色を正確に検出できるようになる。した
がって、異なる配色の消去すべき模様を２種類もつ被読
取物からも文字だけを容易に読み取ることが可能とな
り、被読取物における消去すべき模様の配色の自由度を
も向上し得るものである。その他、この発明の要旨を変
えない範囲において、種々変形実施可能なことは勿論で
ある。

【００５９】

【発明の効果】以上、詳述したようにこの発明によれ
ば、２種類の配色の消去すべき情報もつ被読取物からも
抽出すべき情報だけを上手に読み取ることができ、被読
取物における消去すべき情報の配色の自由度を向上する
ことが可能な読取装置を提供できる。

【００６０】

【表１】

【００６１】

【表２】

【００６２】

【表３】

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施例にかかる文字読取装置
の構成を示すブロック図。

【図２】同じく、被読取物の一例を示す図。

【図３】同じく、演算パラメータの算出方法について説
明するために示す図。

【図４】同じく、射影ベクトルの大きさの求め方を説明
するために示す図。

【図５】同じく、射影ベクトルの求め方を説明するため
に示す図。

【図６】同じく、濃淡画像における濃度分布の例を示す
図。

【図７】この発明の第２の実施例にかかる文字読取装置
の構成を示すブロック図。

【図８】同じく、色検出処理の手順を説明するために示
すフローチャート。

【図９】同じく、印刷に用いられた３色の生起頻度の様
子を概念的に示す図。

【図１０】同じく、極大点検出の処理に用いられる近傍
点の配置例を示す図。

【図１１】同じく、極大点の分布の例を示す図。

【図１２】同じく、極大点データの方向ベクトルへの変
換を概念的に示す図。

【図１３】同じく、クラスタ分析にかかる処理の手順を
説明するために示すフローチャート。

【図１４】同じく、方向ベクトルへの変換を行った後に
極大点データを分類した場合を例に示す図。

【図１５】方向ベクトルへの変換を行わずに極大点デー
タを分類した場合を仮定して示す図。

【符号の説明】

１１，１１０…ＣＰＵ、１２…データ入力回路、１３，
１２０…プログラムメモリ、１５…ルックアップテーブ
ル回路、１６…二値化回路、２１，２１０…カラーイメ
ージセンサ、２３…カラー画像入力回路、３１…文字、
３２…第１の模様、３３…第２の模様、２２０…画像入
力装置、２３０…メモリ制御回路、２４０…フレームメ
モリ、Ｐ…被読取物。

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 第１の色で表現される地色を有し、この
   上に第２の色で表現される抽出すべき情報と、この抽出
   すべき情報とは異なる少なくとも第３および第４の色で
   表現される情報とが混在して形成される被読取物を読取
   ることにより、複数の色成分からなる色彩データを収集
   する収集手段と、 この収集手段で収集された混在した色彩データから前記
   第１、第２、第３及び第４の色で表現される情報の色彩
   データを検出する検出手段と、この検出手段により検出された前記第２の色で表現され
   る抽出すべき情報以外の前記第１、第３及び第４の色に
   対応する色彩データがほぼ同じ値で表せる分布に前記収
   集手段により収集された色彩データを変換する変換手段
   と、 この変換手段の結果から前記第２の色で表現される抽出
   すべき情報の色彩データのみを抽出する抽出手段と 、を具備したことを特徴とする読取装置 。
2. 【請求項２】 前記変換手段は、前記収集手段により収
   集される複数の色成分と軸とする色空間において、前記
   第２の色で表現されている抽出すべき情報以外の第１、
   第３及び第４の色に対応する色彩データを含む面に対す
   る距離に関連する情報を用いて、前記第１、第３及び第
   ４の色で表現される色彩データがほぼ同じ濃度値で表せ
   る濃度分布に前記収集手段により収集された色彩データ
   を変換することを特徴とする前記請求項１に記載の読取
   装置。
3. 【請求項３】 さらに、前記抽出手段により抽出した前
   記第２の色で表現される抽出すべき情報の色彩データを
   ２値化処理して出力する出力手段を具備したことを特徴
   とする前記請求項１に記載の読取装置。