JP3316326B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば葉書や封筒の郵
便物文書画像などの書面画像から文字認識する画像処理
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ＯＣＲ（Optical Character Read
er）の技術により名刺から住所氏名を読み取って電子的
な住所録を作成するシステムは存在するが、葉書などに
書かれた差出人の住所氏名から電子的な住所録を作成す
るためのデータ入力手段は専らキーボードからの手動入
力に頼ってきた。

【０００３】また、郵便物に関しては、特開昭４８−４
１６２９号公報のように郵便番号や宛先を自動抽出・認
識するシステムは存在するが、葉書などの差出人の住所
氏名領域を、文字認識処理を行うことなく自動的に抽出
するシステムは発表されていない。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来のシステムで
は、例えば住所録作成などのために大量の葉書などを基
に差出人の住所・氏名データを手動で入力するには、多
大な時間と労力を必要とする。また、例えば葉書には、
差出人住所氏名領域以外に絵や写真、他の文章など余分
な部分が多く含まれているために、ＯＣＲ技術などで葉
書画像から文字認識を行っても後から差出人の住所・氏
名の部分を選び出すという手間をかけなければならず、
その文字認識処理にも時間がかかるという問題を有して
いた。

【０００５】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
で、入力された郵便物文書などの書面画像から文字認識
処理を行う前に、自動的に差出人住所・氏名などの特定
文書領域を抽出することで文字認識時間を少なくして、
文字認識による住所録作成などのデータ作成処理などを
自動的に行うことができる画像処理装置を提供すること
を目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、葉書や封書を含む郵便物文書の書面画像から画像デ
ータを入力する画像入力手段と、前記入力された画像デ
ータを格納する画像メモリと、前記画像メモリに格納さ
れている画像データに含まれている文字に対して文字認
識処理を行う前に、前記書面画像の特定部分からその書
面画像の表裏を判定する裏表判定手段と、前記裏表判定
手段の判定結果に応じて、前記画像データからその書面
画像の表または裏の住所氏名領域を含む特定文書領域を
自動的に抽出する特定文書領域抽出手段と、前記特定文
書領域抽出手段でそれぞれ求められた表または裏の住所
氏名領域を含む特定文書領域に対して文字認識処理を行
う文字認識手段と、前記文字認識手段で認識された結果
の文字列を予め辞書登録されている情報と照合し、前記
特定文書に含まれる郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ
番号を示す記号、氏名などの項目に分類する住所氏名分
類手段と、を備えてなる画像処理装置において、前記裏
表判定手段は、前記書面画像の一定の領域内に存在する
黒画素連結成分の外接矩形のうち、予め指定された大き
さの外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、前記抽出
した外接矩形のうち外接矩形の数が一定数以上横方向に
並んで存在するかどうかで該画像の裏表を特定する裏表
特定手段とを含み、前記裏表判定手段は、前記外接矩形
抽出手段によって抽出された予め指定された大きさの外
接矩形の候補矩形に対して、前記裏表特定手段によって
予め規定された縦方向の範囲内に３つ以上横方向に並ん
で存在する場合に表面と判定し、それ以外の場合を裏面
と判定することで前記書面画像の表裏判定を行い、前記
特定文書領域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面と判
定された場合に機能する表面住所氏名領域抽出手段と、
前記裏表判定手段で裏面と判定された場合に機能する裏
面住所氏名領域抽出手段とを備え、前記表面住所氏名領
域抽出手段は、前記書面画像のうち前記表裏判定手段に
て判定された表面の画像に対して、予め指定された横方
向の区間においてその画像の上端より下向きに黒画素が
存在する部分までその画像を走査する走査手段と、前記
走査手段で走査した距離に基づいて領域を特定する領域
特定手段とを含み、前記表面住所氏名領域抽出手段は、
前記走査手段にて走査した結果、走査距離が所定距離よ
りも長い場合、その最も長かった箇所を宛先部分と差出
人住所部分とを分割する縦方向の空白部分の位置と見な
し、前記領域特定手段によってその最も長かった走査箇
所から左側全体の領域を差出人の住所氏名領域として抽
出することを特徴とするものであり、そのことにより上
記目的が達成される。

【０００７】また、本発明の画像処理装置は、葉書や封
書を含む郵便物文書の書面画像から画像データを入力す
る画像入力手段と、前記入力された画像データを格納す
る画像メモリと、前記画像メモリに格納されている画像
データに含まれている文字に対して文字認識処理を行う
前に、前記書面画像の特定部分からその書面画像の表裏
を判定する裏表判定手段と、前記裏表判定手段の判定結
果に応じて、前記画像データからその書面画像の表また
は裏の住所氏名領域を含む特定文書領域を自動的に抽出
する特定文書領域抽出手段と、前記特定文書領域抽出手
段でそれぞれ求められた表または裏の住所氏名領域を含
む特定文書領域に対して文字認識処理を行う文字認識手
段と、前記文字認識手段で認識された結果の文字列を予
め辞書登録されている情報と照合し、前記特定文書に含
まれる郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す記
号、氏名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、を
備えてなる画像処理装置において、前記裏表判定手段
は、前記書面画像の一定の領域内に存在する黒画素連結
成分の外接矩形のうち、予め指定された大きさの外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、前記抽出した外接矩
形のうち外接矩形の数が一定数以上横方向に並んで存在
するかどうかで該画像の裏表を特定する裏表特定手段と
を含み、前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段に
よって抽出された予め指定された大きさの外接矩形の候
補矩形に対して、前記裏表特定手段によって予め規定さ
れた縦方向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する
場合に表面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定する
ことで前記書面画像の表裏判定を行い、前記特定文書領
域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面と判定された場
合に機能する表面住所氏名領域抽出手段と、前記裏表判
定手段で裏面と判定された場合に機能する裏面住所氏名
領域抽出手段とを備え、前記表面住所氏名領域抽出手段
は、前記書面画像のうち前記裏表判定手段にて判定され
た表面の画像に対して、予め指定された横方向の区間に
おいてその画像の上端より下向きに黒画素が存在する部
分までの画像を走査し、この走査した距離が最も長い箇
所に存在する黒画素の位置を求める黒画素位置算出設定
手段と、前記黒画素位置算出手段で求めた黒画素の位置
を左上座標とし、予め定められた座標を右下座標とする
矩形領域内における縦方向の空白部分に基づいて領域を
特定する領域特定手段とを含み、前記表面住所氏名領域
抽出手段は、前記黒画素位置算出手段で求めた結果、黒
画素の位置を左上座標とし、予め定められた座標を右下
座標とする矩形領域内における縦方向の空白部分を抽出
し、この空白部分が所定大きさよりも大きい場合、その
最大幅の空白部分を宛先部分と差出人住所部分とを分割
する縦方向の空白部分の位置と見なし、前記領域特定手
段によってこの抽出した空白部分のうち最大幅を持つ空
白部分の左端から左側全体の領域を差出人の住所氏名領
域として抽出することを特徴とするものであり、そのこ
とにより上記目的が達成される。

【０００８】さらに、本発明の画像処理装置は、葉書や
封書を含む郵便物文書の書面画像から画像データを入力
する画像入力手段と、前記入力された画像データを格納
する画像メモリと、前記画像メモリに格納されている画
像データに含まれている文字に対して文字認識処理を行
う前に、前記書面画像の特定部分からその書面画像の表
裏を判定する裏表判定手段と、前記裏表判定手段の判定
結果に応じて、前記画像データからその書面画像の表ま
たは裏の住所氏名領域を含む特定文書領域を自動的に抽
出する特定文書領域抽出手段と、前記特定文書領域抽出
手段でそれぞれ求められた表または裏の住所氏名領域を
含む特定文書領域に対して文字認識処理を行う文字認識
手段と、前記文字認識手段で認識された結果の文字列を
予め辞書登録されている情報と照合し、前記特定文書に
含まれる郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す
記号、氏名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、
を備えてなる画像処理装置において、前記裏表判定手段
は、前記書面画像の一定の領域内に存在する黒画素連結
成分の外接矩形のうち、予め指定された大きさの外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、前記抽出した外接矩
形のうち外接矩形の数が一定数以上横方向に並んで存在
するかどうかで該画像の裏表を特定する裏表特定手段と
を含み、前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段に
よって抽出された予め指定された大きさの外接矩形の候
補矩形に対して、前記裏表特定手段によって予め規定さ
れた縦方向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する
場合に表面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定する
ことで前記書面画像の表裏判定を行い、前記特定文書領
域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面と判定された場
合に機能する表面住所氏名領域抽出手段と、前記裏表判
定手段で裏面と判定された場合に機能する裏面住所氏名
領域抽出手段とを備え、裏面住所氏名領域抽出手段は、
前記書面画像中の連結領域から外接矩形を抽出し、その
中から有効矩形と特定する有効矩形特定手段と、前記書
面画像を２つの領域に分割しそれぞれの領域において有
効矩形の数を計算する有効矩形数計算手段と、前記有効
矩形数計算手段で計算したそれぞれの領域の有効矩形数
のうち、指定された一方の領域内の有効矩形数が他方の
領域内の有効矩形数に一定倍率を乗じた値に基づいて領
域を特定する領域特定手段とを含み、裏面住所氏名領域
抽出手段は、有効矩形特定手段によって前記書面画像中
の黒画素連結成分の外接矩形を抽出し、この抽出した外
接矩形のうち一定の条件を満たす矩形を有効矩形として
抽出し、前記有効矩形数計算手段によって前記書面画像
を２つの領域に分割し、それぞれの領域において有効矩
形の数を計算し、前記領域特定手段によってそれぞれの
領域の有効矩形数のうち、指定された一方の領域内の有
効矩形数が他方の領域内の有効矩形数に一定倍率を乗じ
た値より大きい場合には指定された一方の領域を差出人
の住所氏名領域と判断し、そうでない場合には他方の領
域を差出人の住所氏名領域と判断することを特徴とする
ものであり、そのことにより上記目的が達成される。

【０００９】さらに、本発明の画像処理装置は、葉書や
封書を含む郵便物文書の書面画像から画像データを入力
する画像入力手段と、前記入力された画像データを格納
する画像メモリと、前記画像メモリに格納されている画
像データに含まれている文字に対して文字認識処理を行
う前に、前記書面画像の特定部分からその書面画像の表
裏を判定する裏表判定手段と、前記裏表判定手段の判定
結果に応じて、前記画像データからその書面画像の表ま
たは裏の住所氏名領域を含む特定文書領域を自動的に抽
出する特定文書領域抽出手段と、前記特定文書領域抽出
手段でそれぞれ求められた表または裏の住所氏名領域を
含む特定文書領域に対して文字認識処理を行う文字認識
手段と、前記文字認識手段で認識された結果の文字列を
予め辞書登録されている情報と照合し、前記特定文書に
含まれる郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す
記号、氏名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、
を備えてなる画像処理装置において、前記裏表判定手段
は、前記書面画像の一定の領域内に存在する黒画素連結
成分の外接矩形のうち、予め指定された大きさの外接矩
形を抽出する外接矩形抽出手段と、前記抽出した外接矩
形のうち外接矩形の数が一定数以上横方向に並んで存在
するかどうかで該画像の裏表を特定する裏表特定手段と
を含み、前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段に
よって抽出された予め指定された大きさの外接矩形の候
補矩形に対して、前記裏表特定手段によって予め規定さ
れた縦方向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する
場合に表面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定する
ことで前記書面画像の表裏判定を行い、前記特定文書領
域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面と判定された場
合に機能する表面住所氏名領域抽出手段と、前記裏表判
定手段で裏面と判定された場合に機能する裏面住所氏名
領域抽出手段とを備え、前記裏面住所氏名領域抽出手段
は、前記書面画像内の指定された領域に対して縦方向お
よび横方向の空白部分を抽出する空白部分抽出手段と、
該空白部分抽出手段で抽出した空白部分が存在する方向
に基づいて指定された領域を分割し、候補領域を特定す
る候補領域特定手段と、前記各手段による処理を再帰的
に繰り返して最終的に一つの領域を特定する領域特定手
段とを含み、前記裏面住所氏名領域抽出手段は、前記空
白部分抽出手段によって前記書面画像内の指定された領
域に対して縦方向および横方向の空白部分を抽出し、抽
出された空白部分のうち、予め定められた大きさ以上の
空白部分が横方向に存在する場合にはその部分から上下
に候補領域を分割し、予め定められた大きさ以上の空白
部分が縦方向に存在する場合にはその部分から左右に候
補領域を分割し、この分割領域のうち文字列方向が縦方
向の場合には一定条件の大きさを持ち最も左下に位置す
る領域を、一方文字列方向が横方向の場合には一定条件
の大きさを持ち最も右下に位置する領域を、前記領域特
定手段によってそれぞれ差出人住所氏名候補領域と特定
し、前記領域特定手段によって前記空白部分の抽出、領
域分割並びに候補領域抽出を再帰的に繰り返して、最終
的に一つの領域を差出人住所氏名候補領域と特定するこ
とを特徴とするものであり、そのことにより上記目的が
達成される。

【００１０】さらに、本発明の画像処理装置は、前記裏
面住所氏名領域抽出手段は、前記候補領域特定手段によ
って特定した候補領域での文字列方向が縦方向の場合に
は、前記候補領域内を左端から右方向に黒画素が存在す
る部分まで走査し、走査した距離が最も長い箇所に存在
する黒画素の位置である最長到達点を新たな右上座標と
し、元の候補領域の左下座標を新たな左下座標とする新
たな領域を差出人住所氏名領域と特定するとともに、さ
らに、前記最長到達点の横方向座標と元の候補領域の右
端の横方向座標との座標差を求め、この座標差が予め定
められた値より小さい場合に、前記最長到達点と元の候
補領域の右端との間の区間の画像を最長到達点から上方
向に走査し、その区間における横方向の空白部分を抽出
し、この抽出した空白部分のうち予め定められた値より
も大きい高さを持つ空白部分が最初に抽出された時点
で、その白部分の下端を新たな上端とする領域を差出人
住所氏名領域と特定し、一方、前記候補領域特定手段に
よって特定した候補領域での文字列方向が横方向の場合
には、前記候補領域内を下端から上方向に黒画素が存在
する部分まで走査し、走査した距離が最も長い箇所に存
在する黒画素の位置である最長到達点を新たな左上座標
とし、元の候補領域の右下座標を新たな右下座標とする
新たな領域を差出人住所氏名領域と特定するとともに、
さらに、前記最長到達点の縦方向座標と元の候補領域の
上端の縦方向座標との座標差を求め、この座標差が予め
定められた値より小さい場合に、前記最長到達点と元の
候補領域の上端との間の区間の画像を最長到達点から左
方向に走査し、その区間における縦方向の空白部分を抽
出し、この抽出した空白部分のうち予め定められた値よ
りも大きい幅を持つ空白部分が最初に抽出された時点
で、その空白部分の右端を新たな左端とする領域を差出
人住所氏名領域と特定する、ことを特徴とするものであ
り、そのことにより上記目的が達成される。

【００１１】

【００１２】

【００１３】

【００１４】

【００１５】

【００１６】

【００１７】

【００１８】

【作用】本発明においては、例えば葉書などの入力書面
画像から文字認識処理を行う前に、裏表判定手段で書面
画像の特定部分から書面画像の一方面か他方面かを判定
した判定結果に応じて、特定文書領域抽出手段で入力画
像データから例えば葉書の差出人住所氏名領域などの特
定文書領域を自動的に抽出するので、その特定文書領域
以外に絵や写真、他の文章など余分な部分が多く含まれ
ていたとしても、特定文書領域だけの文字認識で済み、
文字認識にかかる時間が少なくなる。このように、特定
文書領域を自動的に抽出して文字認識処理をするので、
文字認識による住所録作成などのデータ作成処理なども
自動的に行うことができ、従来の手動入力に比べて多大
な時間と労力の節約が図られる。

【００１９】また、裏表判定手段により、例えば画像入
力手段などで入力した葉書などの書面画像の一定の領域
内に存在する黒画素連結成分の外接矩形のうち、予め指
定された大きさの外接矩形を抽出し、抽出した外接矩形
のうち、例えばその中心座標が一定の範囲に収まる外接
矩形の一定数以上存在するかどうか、即ち、外接矩形が
一定数以上横方向に並んで存在するかどうかを調べて、
外接矩形が一定数以上横方向に並んで存在する場合に書
面画像の一方面であると判断するようにする。特に、書
面画像が葉書の画像の場合にはこの外接矩形は郵便番号
記入枠に相当し、この郵便番号記入枠が３個以上並んで
いる葉書などの郵便物文書表面の特徴を抽出し、表裏を
容易に判定することが可能となる。このような裏表の判
定により、例えば葉書の差出人住所氏名領域などの特定
文書領域の抽出にかかる時間や労力を大幅に削減するこ
とが可能となる。

【００２０】さらに、特定文書領域の抽出は、入力され
た郵便物文書である葉書などの表面画像に対して、予め
指定された横方向の区間内でその上端部から下向きに黒
画素が存在する部分まで画像を走査することにより、そ
の最長走査箇所が、右側の宛先部分と左側の差出人住所
部分とを分割する縦方向の空白部分であるとして抽出さ
れ、この走査距離が最も長い箇所から左側全体の領域を
差出人の住所氏名領域などの特定文書領域として抽出す
ることが可能となる。

【００２１】また、入力された郵便物文書である葉書な
どの表面画像に対して、予め指定された横方向の区間に
おいて上端部から下向きに黒画素が存在する部分まで画
像を走査し、走査した距離が最も長い箇所に存在する黒
画素の位置を左上座標とし、予め定められた座標を右下
座標とする矩形領域内において右側宛先部分と左側の差
出人住所部分とを分割する縦方向の空白部分を抽出する
ことにより、差出人住所領域が右側によっており最初の
区間において領域を分割するのに十分な空白部分が存在
しない場合においても、抽出した空白部分の左端から左
側全体の領域を差出人の住所氏名領域などの特定文書領
域として抽出することが可能となる。

【００２２】さらに、入力された郵便物文書である葉書
などの表面画像に対して、予め指定された矩形領域内に
おける最大の縦方向幅を持つ横方向の空白部分を抽出す
ることにより、宛先や差出人住所が横書きの場合でも、
上側の宛先部分と下側の差出人住所部分とを分割して、
その下側の差出人住所氏名領域などを特定文書領域とし
て抽出することが可能となる。

【００２３】さらに、特定文書領域の抽出は、入力され
た郵便物文書である葉書などの裏面画像中の黒画素連結
成分の外接矩形のうち一定の条件を満たす有効矩形を抽
出し、入力された画像を２つの領域に分割してそれぞれ
の領域において有効矩形の数をカウントし、一方に一定
倍率を乗じて比較することにより、写真や絵柄の多い
（即ち有効領域が少ない）領域か文字が多い（即ち有効
領域が多い）領域かを判断できるため、どちらの領域に
差出人の住所氏名領域が存在するかを判断することが可
能となる。

【００２４】また、入力された郵便物文書である葉書な
どの裏面画像内の指定された領域に対して縦方向および
横方向の一定以上の大きさの空白部分を利用して領域分
割を行い、分割された領域のうち文字列方向が縦方向、
横方向それぞれの場合に応じて抽出位置条件を変えて条
件に合う１個の候補領域を抽出する操作を再帰的に繰り
返すことにより、最後に残った最適な領域を差出人の住
所氏名領域として抽出することが可能となる。

【００２５】さらに、上記抽出候補領域に対して、その
領域内を左端から右方向に黒画素が存在する部分まで走
査しその走査距離が最も長い箇所に存在する黒画素の位
置である最長到達点を右上座標とし、元の候補領域の左
下座標を左下座標とする新たな領域を抽出することによ
り、差出人住所氏名領域の上に近接して他の文字や絵柄
などの領域が存在する場合であっても不要な領域を除去
でき、差出人住所領域を精度よく抽出することが可能と
なる。

【００２６】さらに、上記最長到達点の横方向座標と元
の領域の右端の横方向座標との差を求め、その座標差が
予め定められた値より小さい場合に、最長到達点と元の
領域の右端との間の区間の画像を最長到達点より上に走
査しその区間における横方向の空白部分を利用して新た
な領域を抽出することにより、差出人住所氏名領域の左
上に重なって他の文字や絵柄などの領域が存在し、最長
到達点が住所領域の途中になった場合でも、住所領域の
右上部分が領域分割で失われてしまうようなことが防止
される。

【００２７】さらに、上記のようにして抽出された候補
領域に対して、その領域内の縦方向で最大幅を持つ空白
部分の左端を新たな右端として元の候補領域を分割する
ことにより、差出人領域の右側に他の文字や絵柄などが
存在して候補領域の幅が大きくなった場合でも不要な領
域を除いた住所氏名領域を抽出することが可能となる。

【００２８】さらに、上記のようにして抽出された候補
領域に対して、その領域の左端から一定数の縦方向の空
白部分を数え、その空白部分の左端を新たな右端として
元の候補領域を分割することにより、差出人住所氏名領
域の右側に近接して他の文字や絵柄などが存在して候補
領域の幅が大きくなった場合であっても、必要な領域の
みを住所氏名領域として正確に抽出することが可能とな
る。

【００２９】さらに、上記のようにして抽出された候補
領域に対して、その領域内を下端から上方向に黒画素が
存在する部分まで走査し、その走査距離が最も長い箇所
に存在する黒画素の位置（最長到達点）を左上座標と
し、元の候補領域の右下座標を右下座標とする新たな領
域を抽出することにより、差出人の住所氏名領域の左側
に近接して他の文字・絵柄などの領域が存在する場合で
も不要な領域を除去し、差出人の住所領域を精度よく抽
出することが可能となる。

【００３０】さらに、上記最長到達点の縦方向座標と元
の領域の上端の縦方向座標との差が予め定められた値よ
りも小さい場合に、その最長到達点と元の領域の上端と
の間の区間の画像を最長到達点より左に走査し、その区
間における縦方向の空白部分を利用して新たな領域を抽
出することにより、差出人の住所領域の左下に重なって
他の文字・絵柄などの領域が存在し、最長到達点が住所
領域の途中になった場合でも、住所領域の左上部分が領
域分割で失われてしまうようなことが防止される。

【００３１】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
内の横方向で最大の高さを持つ空白部分の下端を新たな
上端として元の候補領域を分割することにより、差出人
住所領域の上に他の文字・絵柄等が存在し候補領域の高
さが大きくなった場合でも、不要な領域を除いた本来求
めるべき例えば差出人の住所氏名領域を正確に抽出する
ことが可能となる。

【００３２】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
の下端から一定数の横方向の空白部分を数え、その空白
部分の下端を新たな上端として元の候補領域を分割する
ことにより、例えば求めている差出人の住所氏名領域の
上に近接して他の文字や絵柄などが存在し、候補領域の
高さが大きくなった場合でも、必要な領域のみを住所氏
名領域としてより正確に抽出することが可能となる。

【００３３】

【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。

【００３４】図１は、本発明の一実施例における画像処
理装置のシステム構成を示すブロック図である。

【００３５】図１において、画像入力手段としてのスキ
ャナＡ１は郵便物文書である葉書１などの画像データを
入力する。このスキャナＡ１が接続される画像メモリＢ
１は、スキャナＡ１で入力した画像データを格納する。
この画像メモリＢ１が接続される表裏判定手段Ｃ１は、
画像データから文字認識処理を行う前に、画像メモリＢ
１に格納した葉書などの画像の特定部分からその表裏を
判定する。これら表裏判定手段Ｃ１と画像メモリＢ１が
接続される特定文書領域抽出手段としての表面住所氏名
領域抽出手段Ｄ１および裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１
は、裏表判定手段Ｃ１の判定結果に応じて画像メモリＢ
１からの画像データに対して特定文書領域を抽出するよ
うにいずれかが働く。表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１
は、画像メモリＢ１に格納した葉書などの書面の表面画
像より特定文書領域としての差出人住所氏名領域を抽出
し、また、裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１は、画像メモ
リＢ１に格納した葉書などの書面の裏面画像より特定文
書領域としての差出人住所氏名領域を抽出する。これら
表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１および裏面住所氏名領域
抽出手段Ｅ１が接続されている文字認識手段Ｆ１は、表
面住所氏名領域抽出手段Ｄ１または裏面住所氏名領域抽
出手段Ｅ１でそれぞれ求めた住所氏名領域に対して文字
認識処理を行う。さらに、この文字認識手段Ｆ１と地名
辞書Ｈ１が接続される住所氏名分類手段Ｇ１は、文字認
識手段Ｆ１で認識した文字と、地名辞書Ｈ１で登録され
ている都道府県名などの地名とを照合し、住所録などの
様式に応じて、抽出領域で文字認識された住所や氏名な
どの特定文書を分類する。

【００３６】図２は図１の画像処理装置を内蔵した印字
機能付きコンピュータの概略斜視図であり、（ａ）は蓋
を開けた場合を示し、（ｂ）は蓋を閉じた場合であって
内臓されたスキャナＡ１で葉書１を読み取るべく所定位
置にセットした場合を示している。

【００３７】図２（ａ）に示すように、コンピュータの
蓋を開けると、液晶画面２とキーボード３が配設されて
おり、キーボード３から文字を入力してワードプロセッ
サとしても用いることができる。また、図２（ｂ）に示
すように、蓋を閉じて上面の所定位置に葉書１を一定方
向に整列させてセットすれば、フィーダによって葉書１
が１枚づつコンピュータ本体内に取り込まれた後、内蔵
されたスキャナＡ１によって葉書１などの画像が入力さ
れて、上記画像処理機能が働くことになる。最終的に、
住所氏名分類手段Ｇ１において、住所録などの様式に応
じて、抽出領域で文字認識された住所や氏名などを項目
別に分類するが、これらの住所や氏名などを所定様式の
書面に印字して出力したり、液晶画面２に表示して出力
したり、そのデータを記憶したりする。

【００３８】上記構成により、以下その動作を説明す
る。

【００３９】まず、セットされた位置から取り込まれた
葉書１の書面を、コンピュータに内臓されたスキャナＡ
１により２次元２値画像情報に変換して読み取り、この
画像情報を画像メモリＢ１に格納する。この格納方法
は、白画素を０、黒画素を１とし、８画素を１バイト
（ｂｙｔｅ）として、図３に示すように画像メモリＢ１
に左上画素から右上画素へ順に格納していく。この画像
メモリＢ１のメモリ容量は（縦画素数×横画素数／８）
ｂｙｔｅ必要である。

【００４０】次に、表裏判定手段Ｃ１が、画像メモリＢ
１に格納された例えば葉書画像などの書面によりその表
裏を判定する。このとき、表裏判定手段Ｃ１で表面と判
定した場合には、表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１が働
き、画像メモリＢ１に格納された葉書画像の表面より差
出人の住所氏名領域を抽出する。また、表裏判定手段Ｃ
１で裏面と判定した場合、裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ
１が働き、画像メモリＢ１に格納された葉書画像の裏面
より差出人の住所氏名領域を抽出する。

【００４１】さらに、文字認識手段Ｆ１が、表面住所氏
名領域抽出手段Ｄ１または裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ
１から求めた矩形の住所氏名領域の左上・右下座標を受
け取り、その領域内に対して、文字認識手段Ｆ１で文字
認識処理を行う。この文字認識処理手段としては、例え
ば橋本新一郎編著「文字認識概論」ｐ．５７〜９５，オ
ーム社，１９８２に記載されている方法などがある。

【００４２】さらに、住所氏名分類手段Ｇ１は、文字認
識手段Ｆ１で認識した結果の文字列情報を元に、先頭に
「〒」のある文字列を郵便番号、文字列内に地名辞書Ｈ
１内に登録された都道府県名または市町村名が存在する
文字列を住所、先頭に「電話番号」または「ＴＥＬ」ま
たは電話番号を示す記号が存在する文字列を電話番号、
先頭に「ＦＡＸ」のある文字列をＦＡＸ番号、それ以外
の文字列を氏名に分類する。この分類した結果は、郵便
番号・住所・氏名・電話番号などの項目に分けて所定様
式の住所録に登録することができ、液晶画面２に表示す
ることもできる。また、プリンタを用いて、郵便番号と
して分類された部分を葉書の郵便番号欄に印字したり、
差出人住所・氏名と分類された部分を、セットされた新
しい葉書の所定欄に宛先および宛名として自動的に印字
することもできる。

【００４３】したがって、葉書などの入力画像データか
ら文字認識処理を行う前に、裏表判定手段Ｃ１で書面画
像の特定部分から葉書画像の裏表を判定し、この判定結
果に基づいて、表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１または裏
面住所氏名領域抽出手段Ｅ１で入力画像データから葉書
の差出人住所氏名領域を自動的に抽出することができる
ため、差出人住所氏名領域以外に絵や写真、他の文章な
ど余分な部分が多く含まれていたとしても、差出人住所
氏名領域だけの文字認識で済み、文字認識にかかる時間
を少なくすることができる。また、このように、特定文
書領域である差出人住所氏名領域を自動的に抽出して文
字認識処理をするため、文字認識による住所録作成など
のデータ作成処理なども自動的に行うことができ、従来
の手動入力に比べて多大な時間と労力を節約することが
できる。

【００４４】以下に、上記裏表判定手段Ｃ１、表面住所
氏名領域抽出手段Ｄ１および裏面住所氏名領域抽出手段
Ｅ１の具体的構成およびその動作についてさらに詳しく
説明する。

【００４５】（表裏判定手段Ｃ１の実施例１） 図４は図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１のシステム構
成を示すブロック図であり、スキャナＡ１と画像メモリ
Ｂ１は図１と同様の部材である。

【００４６】図４において、スキャナＡ１と、画像メモ
リＢ１と、ラベリング結果を格納するラベル画像メモリ
Ｃ２と、外接矩形の左上・右下座標を格納する外接矩形
座標メモリＤ２とがデータバスを介して接続されてい
る。制御部Ｆ２はプログラム用ＲＯＭ（Ｅ２）内のプロ
グラムに従って、上記スキャナＡ１、画像メモリＢ１、
ラベル画像メモリＣ２および外接矩形座標メモリＤ２を
用いて表裏判定処理の流れを制御する。

【００４７】以下に、その表裏判定処理の流れを説明す
る。

【００４８】図５は、図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例
１におけるシステム処理の流れを示すフローチャートで
ある。

【００４９】図５に示すように、まず、ステップＳ１−
１でスキャナＡ１は葉書の書面を２次元２値画像情報に
変換して読み取り、この画像情報を画像メモリＢ１に格
納する。次に、ステップＳ１−２で制御部Ｆ２は、画像
メモリＢ１から読み出された画像データに対して、黒画
素連結成分のラベリングを行い、求めたラベル画像をラ
ベル画像メモリＣ２に格納する。このラベリングのアル
ゴリズムとしては、例えば鳥脇純一郎著「画像理解のた
めのディジタル画像処理［II］」ｐ．４５・４６，昭晃
堂，１９８８に記載されている方法がある。このラベル
画像メモリＣ２への格納方法は、図６に示すように、ラ
ベル画像メモリＣ２に左上画素のラベル値から右下画素
のラベル値へ順に１画素につき２ｂｙｔｅ単位で格納し
ていく。このメモリ容量は（縦画素数×横画素数×２）
ｂｙｔｅ必要である。

【００５０】さらに、ステップＳ１−３で制御部Ｆ２は
ラベル値毎に外接矩形を求める。即ち、制御部Ｆ２は、
ラベル画像メモリＣ２内全体を走査して、ラベル値毎に
最大・最小横座標、最大・最小縦座標を求め、（最小横
座標，最小縦座標）がそのラベル値を持つ黒画素連結成
分の外接矩形の左上座標となり、（最大横座標，最大縦
座標）が外接矩形の右下座標となる。このようにして求
めた外接矩形のうち、制御部Ｆ２は、ステップＳ１−４
でこの外接矩形が指定した範囲内にあるかどうかをまず
判定し、ステップＳ１−５で外接矩形の大きさが指定範
囲内にあるかどうかを判定する。即ち、図７に示すよう
に葉書画像の左端から横方向に１／３より右側部分で、
下端から縦方向に３／４より上側部分の一定の探索範囲
内に存在する黒画素連結成分の外接矩形をその座標値よ
り調べることにより、その外接矩形が指定した範囲内に
あるかどうかを判定し、図８に示すように郵便番号枠の
大きさ（幅：Ｒｘ，高さ：Ｒｙ）に対して読み取り時に
生じる誤差（±εドット）を加えた範囲の大きさ（幅：
Ｒｘ−ε〜Ｒｘ＋ε，高さ：Ｒｙ−ε〜Ｒｙ＋ε）を持
つ外接矩形を郵便番号枠候補矩形として、外接矩形の大
きさが指定範囲内にあるかどうかを判定する。さらに、
ステップＳ１−６で、図９に示すように、この候補矩形
の左上・右下座標値を外接矩形座標メモリＤ２に格納す
る。上記の処理を全てのラベル値に対して行うことで、
郵便番号枠の大きさに近い黒画素外接矩形が抽出される
ことになる。これらステップＳ１−２〜５を外接矩形抽
出手段が行い、書面画像の一定の領域内に存在する黒画
素連結成分の外接矩形のうち、予め指定された大きさの
外接矩形を抽出する。

【００５１】葉書の表裏判定は、葉書の特定部位に郵便
番号枠の大きさに近い黒画素外接矩形が３つ以上横に並
んでいるかどうかで表裏を判別する。具体的には、求め
た候補矩形に対して、制御部Ｆ２は、ステップＳ１−７
で、外接矩形座標メモリＤ２から外接矩形の座標を取り
出して、候補矩形の中心座標を求める。このようにして
求めた中心座標の縦方向座標が、ステップＳ１−８で図
１０に示すように±１ドット以内に収まる３つ以上の候
補矩形が横方向に並んで存在するかどうかを判定し、こ
の候補矩形が存在する場合に、ステップＳ１−９で葉書
の表面と判定し、これ以外をステップＳ１−１０で葉書
の裏面と判定する。これらステップＳ１−７〜１０を裏
表特定手段が行い、抽出した外接矩形のうち外接矩形の
数が一定数以上横方向に並んで存在するかどうかで葉書
画像の裏表を特定する。

【００５２】したがって、入力された葉書画像の一定の
領域内に存在する黒画素連結成分の外接矩形のうち、予
め指定された大きさの外接矩形である郵便番号記入枠を
外接矩形抽出手段で抽出し、外接矩形抽出手段で抽出し
た外接矩形のうち、その中心座標が一定の範囲に収まる
外接矩形が一定数以上存在するかどうかを裏表特定手段
で調べて、郵便番号記入枠が３個以上並んでいる葉書の
表面の特徴を抽出し、葉書などの書面の表裏を容易に判
定することができる。この裏表判定により、葉書の差出
人住所氏名領域などの特定文書領域の抽出にかかる時間
や労力を大幅に削減することができる。

【００５３】 （表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施例１） 図１１は図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施例
１〜３のシステム構成を示すブロック図であり、スキャ
ナＡ１と画像メモリＢ１は図１と同様の部材である。図
１１において、データバスで接続されたスキャナＡ１と
画像メモリＢ１を用いて、制御部Ｆ３はプログラム用Ｒ
ＯＭ（Ｅ３）内のプログラムに従って表面住所氏名領域
抽出処理の流れを制御する。

【００５４】以下に、その表面住所氏名領域抽出処理の
流れを説明する。

【００５５】図１２は、図１の表面住所氏名領域抽出手
段Ｄ１の実施例１におけるシステム処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【００５６】図１２に示すように、まず、ステップＳ２
−１で画像入力手段としてのスキャナＡ１は葉書表面を
２次元２値画像情報に変換して取り込み、画像メモリＢ
１に画像情報を格納する。次に、画像メモリＢ１に格納
された画像データに対して、ステップＳ２−２、３で制
御部Ｆ３は、図１３に示すように葉書画像内の横方向の
区間（左から幅１／４〜１／２）を上端から下向きの縦
方向に黒画素が存在する部分まで走査し、上端からの走
査距離が最も長かった箇所を求める。さらに、走査時に
は走査線上だけでなく、その左右数ドットも黒画素が存
在するかどうか調べ、黒画素が存在した時点で走査を終
了する。これは、同一行内の文字と文字の間を抜けてさ
らに走査が進められることを防止するためである。これ
らステップＳ２−２、３を走査手段が行い、葉書の表画
像に対して、予め指定された横方向の区間で画像の上端
より下向きに黒画素が存在する部分まで画像を走査す
る。

【００５７】この走査処理の結果、ステップＳ２−４で
走査距離が最も長かった最長走査距離が葉書上端から３
／４よりも小さいかどうかを判定する。さらに、この最
長走査距離が葉書上端から縦方向に３／４よりも大きい
場合に、ステップＳ２−５で走査距離が最も長かった箇
所を葉書右側の宛先部分と左側の差出人住所部分とを分
割する縦方向の空白部分の位置と見なし、この箇所より
左側全体を差出人の住所・氏名領域とする。これらステ
ップＳ２−４、５を領域特定手段が行い、上記走査手段
で走査した距離が最も長い箇所が葉書上端から３／４よ
りも大きい場合に、その箇所から左側全体の領域を差出
人住所氏名領域として特定する。

【００５８】このように、スキャナＡ１で入力した郵便
物文書である葉書の表面画像に対して、予め指定された
横方向の区間内で葉書の上端から下向きに黒画素が存在
する部分まで画像を走査し、走査した距離が所定距離よ
りも長く、その最も長い走査箇所から左側全体の領域を
差出人の住所氏名領域として自動的に抽出することがで
きる。

【００５９】 （表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施例２） 図１４は、図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施
例２におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
であり、これは図１２から連続するもので、図１２と同
一のステップはその説明を省略し、異なるステップにつ
いて以下に説明する。

【００６０】図１２の走査の結果、ステップＳ２−４で
最長走査距離が葉書の上端からの距離が縦方向（高さ）
全体の３／４よりも短い場合（Ｙ）は、図１５に示すよ
うに、差出人の住所・氏名領域が右側に寄っていて、走
査が差出人住所氏名領域の上端部で停止した場合と判断
することができる。この場合、図１４に示すように、ス
テップＳ２−６で、葉書画像内の横方向の区間（左から
幅１／４〜１／２）を上端から下向きの縦方向に黒画素
が存在する部分までの最長走査点の座標を左上座標と
し、また、（左から１／２，上端から３／４）の座標を
右下座標とした矩形領域を走査範囲とすることができ
る。さらに、ステップＳ２−７、８で、制御部Ｆ３は画
像メモリＢ１に格納された画像のうち上記走査範囲内を
左から順に縦方向に走査し、縦方向の空白部分を求め
る。さらに、このようにして求めた縦方向の空白部分の
うち、ステップＳ２−９で最大幅を持つ空白部分が平均
文字幅よりも小さいかどうかを判定する。さらに、この
最大幅の空白部分が平均文字幅よりも大きい場合に、ス
テップＳ２−１０で最大幅の空白部分を葉書右側の宛先
部分と左側の差出人住所部分とを分割する縦方向の空白
部分と見なして、その空白部分の左端より画像左側全体
を住所氏名領域とすることができる。これらステップＳ
２−６〜１０を領域特定手段が行い、最長走査距離にあ
る黒画素の位置を左上座標とし、予め定められた座標を
右下座標とする矩形領域内において縦方向の空白部分を
抽出し、この抽出した空白部分のうち最大幅を持つ空白
部分の左端から左側全体の領域を差出人住所・氏名領域
と特定する。

【００６１】このように、スキャナＡ１で入力した葉書
の表面画像に対して、予め指定された横方向の区間にお
いて葉書上端部から下向きの縦方向に黒画素が存在する
部分まで画像を走査し、走査した距離が最も長い箇所に
存在する黒画素の位置を左上座標とし、予め定められた
座標を右下座標とする矩形領域内において縦方向の空白
部分を抽出し、この抽出した空白部分のうち最大幅をも
つ空白部分の左端より左側全体の領域を差出人の住所・
氏名領域として抽出することができる。

【００６２】 （表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施例３） 図１６は、図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施
例３におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
であり、これは図１２および図１４から連続するもの
で、図１２および図１４と同一のステップはその説明を
省略し、異なるステップについて以下に説明する。

【００６３】本実施例の場合、図１２のステップＳ２−
２、３で、制御部Ｆ３は、葉書画像内の横方向の区間
（左から幅１／４〜１／２）を上端から下向きの縦方向
に黒画素が存在する部分まで走査し、葉書上端部からの
走査距離が最も長かった箇所を求めるが、この走査時に
は走査線上だけでなく、その左右数ドットも黒画素が存
在するかどうかをも調べて、黒画素が存在した時点で走
査を終了する。

【００６４】さらに、図１４の判定の結果のステップＳ
２−９で、最大幅を持つ空白部分が平均文字幅よりも小
さい場合（Ｙ）は、宛先の住所氏名が横書きで、空白部
分は宛先住所の同一行内の文字間の場合であると判断す
ることができる。この場合、図１６に示すように、ステ
ップＳ２−１１で、走査範囲を上端は画像の上から１／
２の部分、下端は下から１／４の縦方向幅部分を左から
右への横方向走査範囲とする。さらに、ステップＳ２−
１２、１３で画像の左端から右端まで横方向に上記走査
範囲内を走査し、最大の縦方向の幅を持つ横方向の空白
部分を求める。このようにして求めた最大幅の空白部分
を、ステップＳ２−１４で葉書上側の宛先部分と下側の
差出人住所部分とを分割する横方向の空白部分と見なし
て、この空白部分の下端より下側全体を特定抽出領域と
しての差出人住所氏名領域とする。これらステップＳ２
−１１〜１４を領域特定手段が行い、葉書の表画像に対
して、予め指定された矩形領域内において横方向の空白
部分を抽出し、この抽出した空白部分のうち最大の縦方
向幅を持つ空白部分の下端から下側全体の領域を差出人
住所・氏名領域と特定する。

【００６５】このように、スキャナＡ１で入力した郵便
物文書の葉書などの表面画像に対して、予め指定された
矩形領域内において横方向の空白部分を抽出し、この抽
出した空白部分のうち最大の高さをもつ空白部分の下端
より下側全体の領域を差出人の住所氏名領域として抽出
することができる。

【００６６】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例１） 図１７は図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例
１のシステム構成を示すブロック図であり、スキャナＡ
１と画像メモリＢ１は図１と同様の部材である。 図１
７において、スキャナＡ１と、このスキャナＡ１で入力
した画像データを格納する画像メモリＢ１と、ラベリン
グ結果を格納するラベル画像メモリＣ３と、外接矩形の
左上・右下座標を格納する外接矩形座標メモリＤ３とが
データバスを介して接続されている。制御部Ｆ３はプロ
グラム用ＲＯＭ（Ｅ３）内のプログラムに従って、スキ
ャナＡ１、画像メモリＢ１、ラベル画像メモリＣ３およ
び外接矩形座標メモリＤ３を用いて裏面住所氏名領域抽
出処理の流れを制御する。

【００６７】以下に、その裏面住所氏名領域抽出処理の
流れを説明する。

【００６８】図１８は、図１の裏面住所氏名領域抽出手
段Ｅ１の実施例１におけるシステム処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【００６９】図１８に示すように、まず、ステップＳ３
−１で葉書の裏面をスキャナＡ１により２次元２値画像
情報に変換して読み込み、画像メモリＢ１にその画像情
報を格納する。画像メモリＢ１に格納された画像データ
に対して、ステップＳ３−２で制御部Ｆ３は黒画素連結
成分のラベリングを行い、求めた値をラベル画像メモリ
Ｃ３に格納する。さらに、ステップＳ３−３でラベル画
像メモリＣ３内全体を走査し、制御部Ｆ３はラベル毎の
最大・最小横座標、最大・最小縦座標を求め、（最小横
座標，最小縦座標）がそのラベル値を持つ黒画素連結成
分の外接矩形の左上座標、（最大横座標，最大縦座標）
が外接矩形の右下座標として、左上・右下座標値を外接
矩形座標メモリＤ３に格納する。

【００７０】このようにして求めた外接矩形のうち、ス
テップＳ３−４で外接矩形が次の指定条件を満たすかど
うかを判定する。即ち、画像の端に接しているもののデ
ータを外接矩形座標メモリＤ３から除く。また、外接矩
形の大きさが平均的な文字の大きさの１／４以下のもの
は雑音成分として除去する。さらに、外接矩形の大きさ
が平均的な文字の大きさの４倍以上のものは絵柄や写真
領域として除去する。さらに、外接矩形の縦横比が２０
を超えるようなものは線として除去する。上記処理で除
去されなかった文字を多く含む矩形を有効矩形と呼ぶ。
これらステップＳ３−２〜４を有効矩形特定手段が行
い、書面画像中の連結領域の外接矩形を抽出し、この抽
出した外接矩形のうち一定の条件を満たす文字を多く含
む有効矩形だけを特定している。

【００７１】さらに、ステップＳ３−５で、画像中の文
字列方向が横方向の場合、制御部Ｆ３は外接矩形座標メ
モリＤ３に格納された有効矩形の座標値を取り出し、矩
形下端の縦座標が画像上半分中にあるか下半分中にある
かを調べ、それぞれの場合の矩形数をカウントする。こ
のステップＳ３−５を有効矩形数計算手段が行い、書面
画像を２つの領域に分割しそれぞれの領域において有効
矩形の数を計算している。

【００７２】さらに、制御部Ｆ３は、このカウントした
有効矩形数に基づいて、画像の上半分か下半分かのどち
らに差出人の住所氏名領域が存在するかを判定する。具
体的には、ステップＳ３−６で画像の下半分より上半分
の方が有効矩形数が多いかどうかを判定し、上半分の方
が下半分よりも有効矩形数が多い場合には、ステップＳ
３−７で画像の上半分に差出人の住所氏名が書かれ、下
半分に絵や写真が存在すると判定し、逆の場合には、ス
テップＳ３−８で画像の下半分に差出人の住所・氏名が
書かれ、上半分には絵や写真が存在すると判定する。ま
た、画像の下半分の有効矩形数に一定倍率（≧１）を乗
じることで、画像の下半分に差出人の住所・氏名が書か
れていると判定する画像を増やすこともできる。これら
ステップＳ３−６〜８を領域特定手段が行い、上記有効
矩形数計算手段で計算したそれぞれの領域の有効矩形数
のうち、指定された一方の領域内の有効矩形数が他方の
領域内の有効矩形数に一定倍率を乗じた値より大きい場
合には指定された一方の領域を特定し、そうでない場合
には他方の領域を特定している。

【００７３】このように、スキャナＡ１で入力した葉書
の裏面画像中の黒画素連結成分の外接矩形を抽出し、こ
の抽出した外接矩形のうち一定の条件を満たす矩形、即
ち、文字を多く含む有効矩形だけを抽出し、入力した画
像を２つの領域、例えば上下領域に分割してそれぞれの
領域において有効矩形の数を計算し、それぞれの領域の
有効領域数のうち、指定された一方の領域内の有効矩形
数がもう一方の領域内の有効矩形数に一定倍率を乗じた
値より大きい場合には指定された一方の領域に差出人の
住所氏名領域が存在すると判断し、そうでない場合には
もう一方の領域に差出人の住所氏名領域が存在すると判
断することができる。

【００７４】（裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例
２）図１９は図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実
施例２〜９のシステム構成を示すブロック図であり、ス
キャナＡ１と画像メモリＢ１は図１と同様の部材であ
る。

【００７５】図１９において、葉書の裏面画像を入力す
るスキャナＡ１と、このスキャナＡ１で入力した画像デ
ータを格納する画像メモリＢ１と、候補領域内の周辺分
布メモリＣ４とがデータバスを介して接続されている。
制御部Ｆ４はプログラム用ＲＯＭ（Ｅ４）内のプログラ
ムに従って、スキャナＡ１、画像メモリＢ１および周辺
分布メモリＣ４を用いて裏面住所氏名領域抽出処理の流
れを制御する。

【００７６】以下に、その裏面住所氏名領域抽出処理の
流れを説明する。

【００７７】図２０および図２１は、図１の裏面住所氏
名領域抽出手段Ｅ１の実施例２におけるシステム処理の
流れを示すフローチャートである。

【００７８】まず、図２０に示すように、ステップＳ４
−１でスキャナＡ１は葉書の裏面を２次元２値画像情報
に変換して読み取り、画像メモリＢ１に画像情報を格納
する。さらに、ステップＳ４−２で最初に画像全体を差
出人住所氏名候補領域とする。さらに、画像メモリＢ１
に格納された画像データに基づいて、ステップＳ４−３
で制御部Ｆ４は、ステップＳ４−２で求めた候補領域内
の周辺分布を求めて周辺分布メモリＣ４にその値を格納
する。この周辺分布とは領域内を縦方向または横方向に
走査し黒画素をカウントすることによって求めるもの
で、領域Ｒ内の縦方向投影による周辺分布ＰＰｖ・横方
向投影による周辺分布ＰＰｈは、ｉを横方向の座標と
し、ｊを縦方向の座標とするとそれぞれ、 と表現される。このとき、ＰＰｖ（ｉ）＝０の区間は縦
方向の空白部分、ＰＰｈ（ｊ）＝０の区間は横方向の空
白部分に相当する。周辺分布メモリＣ４への格納方法
は、図２２に示すように、縦方向投影による周辺分布に
ついては、ｉ：０〜横画素数−１においてＰＰｖ（ｉ）
＝０の場合は０を、ＰＰｖ≠０の場合は１を周辺分布メ
モリＣ４上に順に１ｂｙｔｅ単位で格納し、横方向投影
による周辺分布については、ｊ：０〜縦画素数−１にお
いてＰＰｈ（ｊ）＝０の場合は０を、ＰＰｈ（ｊ）≠０
の場合は１を周辺分布メモリＣ４上に順に１ｂｙｔｅ単
位で格納していく。このメモリ容量は（縦画素数＋横画
素数）ｂｙｔｅ必要である。

【００７９】さらに、制御部Ｆ４は、ステップＳ４−４
で周辺分布メモリＣ４内を走査し、平均的な文字の高さ
Ｃｈ以上の高さを持つ横方向の空白部分・平均的な文字
の幅Ｃｗ以上の幅を持つ縦方向の空白部分、即ち、Ｃｈ
以上の長さを持つＰＰｈ（ｊ）＝０の区間・Ｃｗ以上の
長さを持つＰＰｖ（ｉ）＝０の区間を求める。このステ
ップＳ４−４を空白部分抽出手段が行い、書面画像内の
指定された領域に対して縦方向および横方向の空白部分
を抽出する。

【００８０】次に、ステップＳ４−４で求めた空白部分
を元に、図２１に示すように、ステップＳ４−５で横方
向の空白部分が存在する場合はその部分から上下に候補
領域を分割し、また、ステップＳ４−９で縦方向の空白
部分が存在する場合はその部分から左右に候補領域を分
割する。さらに、ステップＳ４−５とステップＳ４−９
の後それぞれ、ステップＳ４−６とステップＳ４−１０
でそれぞれ文字列方向が縦方向か横方向かを判定する、
分割した候補領域の中から制御部Ｆ４は、条件を満たす
もの一つを差出人住所氏名領域として選び出す。

【００８１】即ち、分割処理の結果、縦横両方向で領域
が一つになった場合、その領域を住所氏名領域と判断す
る。また、分割結果の領域が複数存在する場合は、文字
列方向が縦方向の場合、左下の領域を差出人住所氏名候
補領域とし、また、文字列方向が横方向の場合、右下の
領域を差出人住所氏名候補領域とする。具体的には、縦
方向の領域範囲は、ステップＳ４−６で文字列方向が縦
方向と判定された場合、図２３に示すように、ステップ
Ｓ４−７で下から順に画像の高さの１／４以上の長さを
持つ領域を探し、見つかった領域を縦方向の領域範囲と
し、この領域が存在しない場合は、縦方向の分割を行わ
ない。また、ステップＳ４−６で文字列方向が横方向と
判定された場合、ステップＳ４−８で最も下となる領域
を縦方向の領域範囲とする。

【００８２】また、横方向の領域範囲は、ステップＳ４
−１０で文字列方向が縦方向と判定された場合、図２３
に示すように、ステップＳ４−１１で左から順に平均的
な文字幅以上の長さの領域を探し、見つかった領域を横
方向の領域範囲とし、この領域が存在しない場合は、横
方向の分割を行わない。また、ステップＳ４−１０で文
字列方向が横方向と判定された場合、ステップＳ４−１
２で右から順に葉書画像の幅の１／４以上の長さの領域
を探し、見つかった領域を横方向の領域範囲とし、この
領域が存在しない場合は、横方向の分割を行わない。こ
のようにして求めた縦方向の領域範囲・横方向の領域範
囲で囲まれた矩形領域を分割処理後の差出人の住所氏名
候補領域とする。これらステップＳ４−５〜１２を候補
領域特定手段が行い、上記空白部分抽出手段で抽出した
空白部分のうち、予め定められた大きさ以上の空白部分
を利用して指定された領域を分割し、この分割領域のう
ち文字列方向が縦方向の場合には一定条件の大きさを持
ち最も左下に位置する領域を候補領域として特定し、ま
た、文字列方向が横方向の場合には一定条件の大きさを
持ち最も右下に位置する領域を候補領域として特定す
る。

【００８３】さらに、ステップＳ４−１３で縦・横両方
向で領域が一つになるまでステップＳ４−３まで戻って
繰り返す。即ち、上記した空白部分抽出、領域分割さら
に候補領域抽出を再帰的に繰り返して、最後に得られた
一つの領域を差出人の住所氏名領域として、領域特定手
段が特定して抽出する。

【００８４】このように、スキャナＡ１で入力した郵便
物文書である葉書などの裏面画像内の指定された領域に
対して縦方向および横方向の空白部分を抽出し、この抽
出した空白部分のうち、予め定められた大きさ以上の空
白部分を利用して指定された領域を分割し、分割した領
域の内文字列方向が縦方向の場合には一定条件の大きさ
を持ち最も左下に位置する領域を候補領域として抽出
し、また、文字列方向が横方向の場合には一定条件の大
きさを持ち最も右下に位置する領域を候補領域として抽
出し、これら空白部分抽出、領域分割さらに候補領域抽
出を再帰的に繰り返すことにより差出人の住所氏名領域
を抽出することができる。

【００８５】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例３） 図２４は、図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例３、４におけるシステム処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【００８６】図２４に示すように、ステップＳ４−１３
の処理の後、ステップＳ４−１４で文字列方向を判定
し、文字列方向が縦方向の場合、ステップＳ４−１５
で、抽出した住所氏名領域の高さが葉書画像の全体の７
／１０より大きい場合、その領域上部に絵または文章な
どが存在していると判断し、実際の住所氏名領域との分
割を行う。

【００８７】具体的には、制御部Ｆ４が、ステップＳ４
−１６、１７で画像メモリＢ１に格納された画像の領域
内を左端から右方向に黒画素が存在する部分まで走査す
る。走査範囲の上端は画像の上から１／４の高さより下
で、その下端は下から１／４の高さより上とし、走査時
には走査線上だけでなく、その上下数ドットも黒画素が
存在するかどうか調べて、黒画素が存在した時点で走査
を終了する。さらに、図２５に示すように左端からの走
査距離が最も長い箇所を求め、ステップＳ４−１８で最
長走査到達点の座標を新たな右上座標とし、元の領域の
左下座標を住所氏名領域の左下座標とする。

【００８８】このように、実施例２で抽出された候補領
域に対して、その領域内を左端から右方向に黒画素が存
在する部分まで走査し、走査した距離が最も長い箇所に
存在する黒画素の位置である最長到達点を右上座標と
し、元の候補領域の左下座標を左下座標とする新たな領
域を差出人住所氏名領域としてより精密に抽出すること
ができる。

【００８９】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例４） 図２４に示すように、ステップＳ４−１９で制御部Ｆ４
は、葉書裏面の左端からの走査距離が最も長い箇所を求
めた最長走査到達点の横方向座標と元の領域の右端の横
方向座標との差を求める。この求めた座標差が平均的な
文字の幅以下であるかどうかを判定する。この座標差が
平均的な文字の幅以下の場合には、その到達点と領域右
端との間に住所領域が縦に存在していると判断し、住所
領域を途中で分割しないように、上方向に住所領域が無
くなるまで走査し、住所氏名領域の上端を設定する。

【００９０】具体的には、ステップＳ４−２０で、図２
６に示すように、その到達点と領域右端との間の横方向
の区間について、到達点から上に順に横方向に走査し、
ステップＳ４−２１で平均的な文字の高さより大きい高
さを持つ横方向の空白部分が出現するまで到達地点より
上に進む。この空白部分が出現した時点で、ステップＳ
４−２２でその空白部分の下端を住所氏名領域の新たな
上端とする。

【００９１】このように、実施例３の最長到達点の横方
向座標と元の領域の右端の横方向座標との差を求め、そ
の座標差が予め定められた値より小さい場合に、最長到
達点と元の領域の右端との間の区間の画像を最長到達点
より上に走査し、その区間における横方向の空白部分を
抽出し、抽出した空白部分のうち予め定められた値より
大きい高さを持つ空白部分が最初に抽出された時点でそ
の空白部分の下端を新たな上端とすることにより差出人
住所氏名領域を途中で分断することなく抽出することが
できる。

【００９２】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例５） 図２７は、図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例５、６におけるシステム処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【００９３】図２７に示すように、実施例４のステップ
Ｓ４−２２の処理の後、またはステップＳ４−１５また
は１９の処理の後、ステップＳ４−２３で、文字列方向
が縦方向の場合で、得られた住所氏名領域の幅が画像の
幅の１／２より大きいかどうかを判定する。この住所氏
名領域幅が画像幅の１／２より大きい場合、この領域の
右側に文章が存在すると判断し、住所氏名領域との分割
を行う。

【００９４】具体的には、ステップＳ４−２４で、制御
部Ｆ４は、図２８に示すように、画像メモリＢ１に格納
された画像の領域内を左より順に縦方向に走査して最大
幅を持つ縦方向の空白部分を求める。この求めた空白部
分の左端を、ステップＳ４−２５で差出人の住所氏名領
域の新たな右端とする。

【００９５】このように、抽出候補領域に対して、その
領域内の縦方向の空白部分のうち最大幅を持つ空白部分
を抽出し、抽出した空白部分の左端を新たな右端として
元の候補領域を分割することにより、差出人住所氏名領
域を余分な文章や絵柄などの領域を含むことなく抽出す
ることができる。

【００９６】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例６） 図２７に示すように、実施例５のステップＳ４−２５の
処理の後、ステップＳ４−２６で、文字列方向が縦方向
の場合で、得られた住所氏名領域の幅が画像の幅の１／
２より大きいかどうかを判定する。この住所氏名領域の
幅が画像の幅の１／２より大きい場合、この領域の右側
に文章が存在すると判断し、住所氏名領域との分割を行
う。

【００９７】具体的には、ステップＳ４−２７、２８
で、制御部Ｆ４は、画像メモリＢ１に格納された画像の
領域内を左から順に縦方向に走査しながら、縦方向の空
白部分を数える。ステップＳ４−２９で縦方向の空白部
分が８個以上存在する場合、左より数えて８番目の縦方
向の空白部分の左端を住所氏名領域の新たな右端とす
る。

【００９８】このように、抽出候補領域に対して、その
領域の左端よりはじめて領域内の縦方向の空白部分の数
を数え、空白部分の数が予め定められた値に達した時点
でその空白部分の左端を新たな右端として元の候補領域
を分割することにより、差出人住所氏名領域を余分な文
章や絵柄などの領域を含むことなく抽出することができ
る。

【００９９】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例７） 図３０は、図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例７、８におけるシステム処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【０１００】図３０に示すように、ステップＳ４−３０
で、文字列方向が横方向の場合で、得られた住所氏名領
域の幅が画像の全体幅の７／１０より大きいかどうかを
判定する。この住所氏名領域の幅が画像の全体幅の７／
１０より大きい場合、この領域の左側に絵柄や写真など
が存在すると判断し、求める差出人の住所氏名領域との
分割を行う。

【０１０１】具体的には、図２９に示すように、制御部
Ｆ４は、ステップＳ４−３１、３２で画像メモリＢ１に
格納された画像の領域内をその下端から上方向に黒画素
が存在する部分まで走査し、この走査は領域の左端より
右端に至るまで繰り返し、その走査時には走査線上だけ
でなく、その左右数ドットも黒画素が存在するかどうか
調べて、黒画素が存在した時点で走査を終了する。さら
に、ステップＳ４−３３で領域の下端からの走査距離が
最も長い箇所を求め、その到達点の座標を新たな左上座
標とし、元の領域の右下座標を、求める差出人の住所氏
名領域の右下座標とする。

【０１０２】このように、抽出候補領域に対して、その
領域内を下端から上方向に黒画素が存在する部分まで走
査し、走査した距離が最も長い箇所に存在する黒画素の
位置（最長到達点）を左上座標とし、元の候補領域の右
下座標を右下座標とする新たな領域を差出人住所氏名領
域として抽出するため、差出人の住所氏名領域の左側に
近接して他の文字・絵柄などの領域が存在する場合で
も、その不要な領域を除去することができ、差出人の住
所領域を精度よく抽出することができる。

【０１０３】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例８） 図３０に示すように、実施例７で求めた最長走査到達点
の縦方向座標と元の領域の上端の縦方向座標との差を求
め、ステップＳ４−３４で、この求めた座標差が平均的
な文字の高さ以下かどうかを判定する。この座標差が平
均的な文字の高さ以下の場合には、図３１に示すよう
に、その到達点と領域上端との間に住所領域が横に存在
すると判断し、差出人の住所領域を途中で分割しないよ
うに、左方向に住所領域が無くなるまで走査し、差出人
の住所氏名領域の左端を設定する。

【０１０４】具体的には、ステップＳ４−３５、３６で
制御部Ｆ４はその到達点と領域上端との間の縦方向の区
間について、その到達点から左に順に縦方向に画像メモ
リＢ１に格納された画像内を走査し、平均的な文字の幅
より大きい幅を持つ縦方向の空白部分が出現した時点
で、その空白部分の右端を、求める差出人の住所氏名領
域の新たな左端とする。

【０１０５】このように、上記最長到達点の縦方向座標
と元の領域の上端の縦方向座標との差を求め、座標の差
が予め定められた値よりも小さい場合に、その最長到達
点と元の領域の上端との間の区間の画像を最長到達点よ
り左に走査し、その区間における縦方向の空白部分を抽
出し、抽出された空白部分のうち予め定められた値より
大きい幅を持つ空白部分が最初に抽出された時点でその
空白部分の右端を新たな左端とすることで、差出人の住
所氏名領域を抽出するため、差出人の住所領域の左下に
重なって他の文字や絵柄などの領域が存在して、その最
長到達点が住所領域の途中になった場合でも、住所領域
の左上部分が領域分割で失われてしまうようなことを防
止することができる。

【０１０６】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例９） 図３２は、図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例９、１０におけるシステム処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【０１０７】図３２に示すように、ステップＳ４−３８
で、文字列方向が横方向の場合で、得られた住所氏名領
域の高さが画像の高さの３／１０より大きいかどうかを
判定する。この住所氏名領域の高さが画像の高さの３／
１０より大きい場合には、領域上部に文書が存在すると
判断し、住所氏名領域との分割を行う。また、小さい場
合には、その領域の分割を終了して、求める差出人の住
所氏名領域とする。

【０１０８】具体的には、図３３に示すように、ステッ
プＳ４−３９、４０で制御部Ｆ４は、画像メモリＢ１に
格納された画像の領域内を下から順に横方向に走査して
最大の高さを持つ横方向の空白部分を求める。さらに、
ステップＳ４−４１でこの求めた空白部分の下端を、求
める差出人の住所氏名領域の新たな上端とする。

【０１０９】このように、抽出候補領域に対して、その
領域内の横方向の空白部分のうち最大の高さを持つ空白
部分を抽出し、抽出した空白部分の下端を新たな上端と
して元の候補領域を分割することにより、差出人住所氏
名領域を抽出するため、差出人住所領域の上に他の文字
・絵柄等が存在し候補領域の高さが大きくなった場合で
も、不要な領域を除いた本来求めるべき差出人の住所氏
名領域を正確に抽出することができる。

【０１１０】 （裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例１０） 図３２に示すように、ステップＳ４−４２で、文字列方
向が横方向の場合で、得られた住所氏名領域の高さが画
像の高さの３／１０より大きいかどうかを判定する。こ
の住所氏名領域の高さが画像の高さの３／１０より大き
い場合、その領域上部に文書が存在すると判断し、住所
氏名領域との分割を行う。また、小さい場合には、その
領域の分割を終了して、求める差出人の住所氏名領域と
する。

【０１１１】具体的には、ステップＳ４−４３、４４で
制御部Ｆ４は、画像メモリＢ１に格納された画像の領域
内を下から順に横方向に走査しながら、横方向の空白部
分を数える。さらに、ステップＳ４−４５で、この横方
向の空白部分が８個以上存在する場合、下より数えて８
番目の横方向の空白部分の下端を、求める差出人の住所
氏名領域の新たな上端とする。

【０１１２】このように、抽出候補領域に対して、その
領域の下端より始めて領域内の横方向の空白部分の数を
数え、空白部分の数が予め定められた値に達した時点で
その空白部分の下端を新たな上端として元の候補領域を
分割することにより、差出人住所氏名領域を抽出するた
め、差出人の住所氏名領域の上に近接して他の文字や絵
柄などが存在し、候補領域の高さが大きくなった場合で
も、必要な領域のみを住所氏名領域としてより正確に抽
出することができる。

【０１１３】以上のように、各実施例において、入力さ
れた郵便物文書である葉書画像の特定条件の領域を差出
人の住所氏名領域として抽出し、この抽出された住所氏
名領域内の文字認識を行って郵便番号・住所・氏名・電
話番号などをそれぞれの属性に分けて自動的に分類する
ことにより、受け取った郵便物から容易に住所録の作成
が可能になる。

【０１１４】なお、上記表裏判定手段Ｃ１の実施例１、
表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施例１〜３、および
裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施例１〜１０では特
定抽出領域として葉書の差出人住所氏名領域で説明した
が、葉書だけでなく封筒などの書面画像における他の特
定抽出領域に対しても同様に適用することが可能であ
る。

【０１１５】また、上記各実施例では、表面住所氏名領
域抽出手段Ｄ１と裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１とはど
ちらかを別々に動作をするように構成したが、この場
合、例えば葉書から差出人の住所氏名領域などの特定抽
出領域を抽出する際に、差出人の住所氏名領域がある葉
書面を一定方向にセットする必要があったが、表面住所
氏名領域抽出手段Ｄ１と裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１
とを連動させて、一方が終われば他方を駆動させるよう
にすれば、例えば葉書の表面に差出人の住所氏名領域が
無かったとしても葉書の裏面に動作を移すことができ、
かつ、葉書の向きをランダムにセットしても自動的に葉
書の差出人の住所氏名領域などの特定抽出領域を抽出す
ることができる。

【０１１６】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、葉書など
の入力書面画像から文字認識処理を行う前に、裏表判定
手段の判定結果に応じて、特定文書領域抽出手段で入力
画像データから特定文書領域を自動的に抽出するため、
その特定文書領域以外に絵や写真、他の文章など余分な
部分が多く含まれていたとしても、特定文書領域だけの
文字認識で済ますことができて、文字認識にかかる時間
を少なくすることができる。このように、特定文書領域
を自動的に抽出して文字認識処理をするため、文字認識
による住所録作成などのデータ作成処理なども自動的に
行うことができ、従来の手動入力に比べて多大な時間と
労力の節約を図ることができる。

【０１１７】また、裏表判定手段の裏表の判定により、
例えば葉書の差出人住所氏名領域などの特定文書領域の
抽出にかかる時間や労力を大幅に削減することができ
る。

【０１１８】さらに、入力された郵便物文書の葉書画像
などの一定の領域内に存在する黒画素連結成分の外接矩
形のうち、予め指定された大きさの外接矩形について、
その外接矩形の数が一定数以上並んで存在するかどうか
を調べることにより、例えば郵便番号記入枠などの場
合、郵便番号記入枠が郵便物文書の表面上の特定領域に
並んでいるという郵便物文書表面の特徴を容易に抽出す
ることができて、書面の表裏を容易に判定することがで
きる。

【０１１９】さらに、入力された例えば郵便物文書の表
面などの一方画像に対して、予め指定された横方向の区
間において上端から下向きに黒画素が存在する部分まで
画像を走査することにより、例えば右側の宛先部分と左
側の差出人住所部分とを分割する縦方向の空白部分を容
易に抽出することができて、走査した距離が最も長い箇
所から左側全体の領域を、求める差出人の住所氏名領域
などの特定抽出領域として容易に抽出することができ
る。

【０１２０】さらに、入力された郵便物文書の表面など
の一方画像に対して、予め指定された横方向の区間にお
いて上端から下向きに黒画素が存在する部分まで画像を
走査し、走査した距離が最も長い箇所に存在する黒画素
の位置を左上座標とし、予め定められた座標を右下座標
とする矩形領域内において、右側宛先部分と左側の差出
人住所部分とを分割する縦方向の空白部分を抽出するこ
とにより、差出人住所領域が右側に、寄っているために
最初の走査区間において領域を分割するのに十分な空白
部分が存在しない場合でも、新たな矩形領域内で最大幅
を持つ空白部分を、右側の宛先部分と左側の差出人住所
部分とを分割する縦方向の空白部分とし、その空白部分
の左端から左側全体の領域を差出人の住所氏名領域など
の特定抽出領域として抽出することができる。

【０１２１】さらに、入力された郵便物文書の表面など
の一方画像に対して、予め指定された矩形領域内におけ
る横方向の最大の高さを持つ空白部分を抽出することに
より、宛先や差出人住所が横書きの場合でも上側の宛先
住所部分と下側の差出人住所部分とをその空白部分で分
割し、下側の差出人住所氏名領域などの特定抽出領域を
抽出することができる。

【０１２２】さらに、入力された郵便物文書の裏面など
の他方画像中の黒画素連結成分の外接矩形のうち一定の
条件を満たす有効矩形を抽出し、入力された画像を２つ
の領域に分割しそれぞれの領域において有効矩形の数を
カウントし、一方に一定倍率を乗じて比較することによ
り、写真や絵柄の多い（有効領域が少ない）領域か、文
字が多い（有効領域が多い）領域かを判断することで、
どちらの領域に差出人の住所氏名領域などの特定抽出領
域が存在するかを判断することができる。

【０１２３】さらに、入力された郵便物文書の裏面など
の他方画像内の指定された領域に対して縦方向および横
方向の一定以上の大きさの空白部分を利用して領域分割
を行い、分割された領域の内文字列方向の縦方向、横方
向それぞれの場合に応じて抽出位置条件を変えて分割さ
れた領域のうち一定の条件に合う１個の候補領域を抽出
する操作を再帰的に繰り返すことにより、最後に残った
最適な領域を差出人住所氏名領域などの特定抽出領域と
して抽出することができる。

【０１２４】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
内を左端から右方向に黒画素が存在する部分まで走査
し、その走査距離が最も長い箇所に存在する黒画素の位
置（最長到達点）を右上座標とし、元の候補領域の左下
座標を左下座標とする新たな領域を抽出することによ
り、差出人住所氏名領域の上に近接して他の文字や絵柄
などの領域が存在する場合でも不要な領域を除去し、差
出人住所領域などの特定抽出領域を精度よく抽出するこ
とができる。

【０１２５】さらに、最長到達点の横方向座標と元の領
域の右端の横方向座標との差が予め定められた値より小
さい場合に、最長到達点と元の領域の右端との間の区間
の画像を最長到達点より上に走査し、その区間における
横方向の空白部分を利用して新たな領域を抽出すること
により、差出人住所氏名領域などの特定抽出領域の左上
に重なって他の文字や絵柄などの領域が存在し、最長到
達点が住所領域の途中になった場合でも、住所領域の右
上部分が領域分割で失われてしまうことを防ぐことがで
きる。

【０１２６】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
内の縦方向で最大幅を持つ空白部分の左端を新たな右端
として元の候補領域を分割することにより、差出人住所
領域の右側に他の文字・絵柄などが存在し候補領域の幅
が大きくなった場合でも不要な領域を除いた住所氏名領
域などの特定抽出領域を抽出することができる。

【０１２７】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
の左端から一定数の縦方向の空白部分を数えその空白部
分の左端を新たな右端として元の候補領域を分割するこ
とにより、差出人住所領域の右側に近接して他の文字や
絵柄などが存在し、候補領域の幅が大きくなった場合で
も、必要な特定抽出領域のみを抽出することができる。

【０１２８】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
内を下端から上方向に黒画素が存在する部分まで走査
し、その走査距離が最も長い箇所に存在する黒画素の位
置（最長到達点）を左上座標とし、元の候補領域の右下
座標を右下座標とする新たな領域を抽出することによ
り、差出人住所氏名領域の左側に近接して他の文字・絵
柄等の領域が存在する場合でも不要な領域を除去し、差
出人住所領域などの特定抽出領域を精度よく抽出するこ
とができる。

【０１２９】さらに、最長到達点の縦方向座標と元の領
域の上端の縦方向座標との差が予め定められた値よりも
小さい場合に最長到達点と元の領域の上端との間の区間
の画像を最長到達点より左に走査しその区間における縦
方向の空白部分を利用して新たな領域を抽出することに
より、差出人住所氏名領域などの特定抽出領域の左下に
重なって他の文字・絵柄などの領域が存在し最長到達点
が住所領域の途中になった場合でも、住所領域の左上部
分が領域分割で失われてしまうことを防ぐことができ
る。

【０１３０】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
内の横方向で最大の高さを持つ空白部分の下端を新たな
上端として元の候補領域を分割することにより、差出人
住所氏名領域の上に他の文字・絵柄等の領域が存在し候
補領域の高さが大きくなった場合でも不要な領域を除い
た住所氏名領域などの特定抽出領域を抽出することがで
きる。

【０１３１】さらに、抽出候補領域に対して、その領域
の下端から一定数の横方向の空白部分を数えその空白部
分の下端を新たな上端として元の候補領域を分割するこ
とにより、差出人住所氏名領域などの特定抽出領域の上
に近接して他の文字・絵柄等が存在し候補領域の高さが
大きくなった場合でも必要な領域のみを抽出することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における画像処理装置のシス
テム構成を示すブロック図である。

【図２】図１の画像処理装置を内蔵した印字機能付きコ
ンピュータであって、（ａ）は蓋を開けた場合の状態を
示す概略斜視図、（ｂ）は蓋を閉じた場合の状態を示す
概略斜視図である。

【図３】葉書画像情報を画像メモリＢ１に格納する方法
を示す図である。

【図４】図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１のシステム
構成を示すブロック図である。

【図５】図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１におけるシ
ステム処理の流れを示すフローチャートである。

【図６】ラベル画像をラベル画像メモリＣ２に格納する
方法を示す図である。

【図７】図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１の外接矩形
抽出時において郵便番号枠候補矩形を探す書面画像内の
範囲を示す図である。

【図８】図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１の外接矩形
抽出時において郵便番号枠候補矩形として判定される黒
画素外接矩形の大きさの範囲を示す図である。

【図９】図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１における矩
形座標情報を外接矩形座標メモリに格納する方法を示す
図である。

【図１０】図１の表裏判定手段Ｃ１の実施例１の裏表判
定時において表面と判定される場合の郵便番号枠候補矩
形の例を示す図である。

【図１１】図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施
例１〜３のシステム構成を示すブロック図である。

【図１２】図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施
例１におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
である。

【図１３】図１２の画像走査時において黒画素探索走査
を行う葉書画像内の範囲を示す図である。

【図１４】図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施
例２におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
である。

【図１５】図１４の空白部分抽出時において最長走査距
離が葉書の高さの３／４より短い場合に走査を行う葉書
画像内の範囲を示す図である。

【図１６】図１の表面住所氏名領域抽出手段Ｄ１の実施
例３におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
である。

【図１７】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例１のシステム構成を示すブロック図である。

【図１８】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例１におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
である。

【図１９】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例２〜９のシステム構成を示すブロック図である。

【図２０】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例２におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
である。

【図２１】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例２におけるシステム処理の流れを示すフローチャート
である。

【図２２】周辺分布情報を周辺分布メモリＣ４に格納す
る方法を示す図である。

【図２３】図２１の候補領域抽出時において文字列方向
が縦方向の場合に行う住所氏名領域の領域抽出処理を示
す図である。

【図２４】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例３、４におけるシステム処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【図２５】図２４の住所氏名領域分割の際に求める左端
からの最長走査到達点を示す図である。

【図２６】図２４において、左端からの最長走査到達点
で住所氏名領域を分割した際、到達点と分割前の領域右
端との横方向座標差が平均文字幅以下の場合に走査を行
う葉書画像内の区間を示す図である。

【図２７】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例５、６におけるシステム処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【図２８】図２７において、住所氏名領域の幅が画像の
幅の１／２より大きい時、領域内を走査して求めた最大
幅を持つ縦方向の空白部分を示す図である。

【図２９】図３０において、住所氏名領域分割の際に求
める下端からの最長走査到達点を示す図である。

【図３０】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例７、８におけるシステム処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【図３１】図３０において、下端からの最長走査到達点
で領域を分割した際、到達点と分割前の領域上端との縦
方向座標差が平均的な文字の高さ以下の場合に走査を行
う葉書画像内の区間を示す図である。

【図３２】図１の裏面住所氏名領域抽出手段Ｅ１の実施
例９、１０におけるシステム処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【図３３】図３２において、住所氏名領域の高さが画像
の高さの３／１０より大きい時、領域内を走査して求め
た最大の高さを持つ横方向の空白部分を示す図である。

【符号の説明】

Ａ１ スキャナ Ｂ１ 葉書画像メモリ Ｃ１ 裏表判定手段 Ｄ１ 表面住所氏名領域抽出手段 Ｅ１ 裏面住所氏名領域抽出手段 Ｆ１ 文字認識手段 Ｇ１ 住所氏名分類手段 Ｈ１ 地名辞書 Ｃ２、Ｃ３ ラベル画像メモリ Ｃ４ 周辺分布メモリ Ｄ２、Ｄ３ 外接矩形座標メモリ Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４ プログラム用ＲＯＭ Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４ 制御部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−326187（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−101982（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−267180（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−321587（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−128305（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−174180（ＪＰ，Ａ)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 葉書や封書を含む郵便物文書の書面画像
   から画像データを入力する画像入力手段と、 前記入力された画像データを格納する画像メモリと、 前記画像メモリに格納されている画像データに含まれて
   いる文字に対して文字認識処理を行う前に、前記書面画
   像の特定部分からその書面画像の表裏を判定する裏表判
   定手段と、 前記裏表判定手段の判定結果に応じて、前記画像データ
   からその書面画像の表または裏の住所氏名領域を含む特
   定文書領域を自動的に抽出する特定 前記特定文書領域抽出手段でそれぞれ求められた表また
   は裏の住所氏名領域を文書領域抽出手段と、含む特定文
   書領域に対して文字認識処理を行う文字認識手段と、 前記文字認識手段で認識された結果の文字列を予め辞書
   登録されている情報と照合し、前記特定文書に含まれる
   郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す記号、氏
   名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、を備えて
   なる画像処理装置において、 前記裏表判定手段は、前記書面画像の一定の領域内に存
   在する黒画素連結成分の外接矩形のうち、予め指定され
   た大きさの外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、前
   記抽出した外接矩形のうち外接矩形の数が一定数以上横
   方向に並んで存在するかどうかで該画像の裏表を特定す
   る裏表特定手段とを含み、 前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段によって抽
   出された予め指定された大きさの外接矩形の候補矩形に
   対して、前記裏表特定手段によって予め規定された縦方
   向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する場合に表
   面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定することで前
   記書面画像の表裏判定を行い、 前記特定文書領域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面
   と判定された場合に機能する表面住所氏名領域抽出手段
   と、前記裏表判定手段で裏面と判定された場合に機能す
   る裏面住所氏名領域抽出手段とを備え、 前記表面住所氏名領域抽出手段は、前記書面画像のうち
   前記表裏判定手段にて判定された表面の画像に対して、
   予め指定された横方向の区間においてその画像の上端よ
   り下向きに黒画素が存在する部分までその画像を走査す
   る走査手段と、前記走査手段で走査した距離に基づいて
   領域を特定する領域特定手段とを含み、 前記表面住所氏名領域抽出手段は、前記走査手段にて走
   査した結果、走査距離が所定距離よりも長い場合、その
   最も長かった箇所を宛先部分と差出人住所部分とを分割
   する縦方向の空白部分の位置と見なし、前記領域特定手
   段によってその最も長かった走査箇所から左側全体の領
   域を差出人の住所氏名領域として抽出することを特徴と
   する画像処理装置。
2. 【請求項２】 葉書や封書を含む郵便物文書の書面画像
   から画像データを入力する画像入力手段と、 前記入力された画像データを格納する画像メモリと、 前記画像メモリに格納されている画像データに含まれて
   いる文字に対して文字認識処理を行う前に、前記書面画
   像の特定部分からその書面画像の表裏を判定する裏表判
   定手段と、 前記裏表判定手段の判定結果に応じて、前記画像データ
   からその書面画像の表または裏の住所氏名領域を含む特
   定文書領域を自動的に抽出する特定文書領域抽出手段
   と、 前記特定文書領域抽出手段でそれぞれ求められた表また
   は裏の住所氏名領域を含む特定文書領域に対して文字認
   識処理を行う文字認識手段と、 前記文字認識手段で認識された結果の文字列を予め辞書
   登録されている情報と照合し、前記特定文書に含まれる
   郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す記号、氏
   名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、を備えて
   なる画像処理装置において、 前記裏表判定手段は、前記書面画像の一定の領域内に存
   在する黒画素連結成分の外接矩形のうち、予め指定され
   た大きさの外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、前
   記抽出した外接矩形のうち外接矩形の数が一定数以上横
   方向に並んで存在するかどうかで該画像の裏表を特定す
   る裏表特定手段とを含み、 前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段によって抽
   出された予め指定された大きさの外接矩形の候補矩形に
   対して、前記裏表特定手段によって予め規定された縦方
   向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する場合に表
   面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定することで前
   記書面画像の表裏判定を行い、 前記特定文書領域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面
   と判定された場合に機能する表面住所氏名領域抽出手段
   と、前記裏表判定手段で裏面と判定された場合に機能す
   る裏面住所氏名領域抽出手段とを備え、 前記表面住所氏名領域抽出手段は、前記書面画像のうち
   前記裏表判定手段にて判定された表面の画像に対して、
   予め指定された横方向の区間においてその画像の上端よ
   り下向きに黒画素が存在する部分までの画像を走査し、
   この走査した距離が最も長い箇所に存在する黒画素の位
   置を求める黒画素位置算出設定手段と、前記黒画素位置
   算出手段で求めた黒画素の位置を左上座標とし、予め定
   められた座標を右下座標とする矩形領域内における縦方
   向の空白部分に基づいて領域を特定する領域特定手段と
   を含み、 前記表面住所氏名領域抽出手段は、前記黒画素位置算出
   手段で求めた結果、黒画素の位置を左上座標とし、予め
   定められた座標を右下座標とする矩形領域内における縦
   方向の空白部分を抽出し、この空白部分が所定大きさよ
   りも大きい場合、その最大幅の空白部分を宛先部分と差
   出人住所部分とを分割する縦方向の空白部分の位置と見
   なし、前記領域特定手段によってこの抽出した空白部分
   のうち最大幅を持つ空白部分の左端から左側全体の領域
   を差出人の住所氏名領域として抽出することを特徴とす
   る画像処理装置。
3. 【請求項３】 葉書や封書を含む郵便物文書の書面画像
   から画像データを入力する画像入力手段と、 前記入力された画像データを格納する画像メモリと、 前記画像メモリに格納されている画像データに含まれて
   いる文字に対して文字認識処理を行う前に、前記書面画
   像の特定部分からその書面画像の表裏を判定する裏表判
   定手段と、 前記裏表判定手段の判定結果に応じて、前記画像データ
   からその書面画像の表または裏の住所氏名領域を含む特
   定文書領域を自動的に抽出する特定文書領域抽出手段
   と、 前記特定文書領域抽出手段でそれぞれ求められた表また
   は裏の住所氏名領域を含む特定文書領域に対して文字認
   識処理を行う文字認識手段と、 前記文字認識手段で認識された結果の文字列を予め辞書
   登録されている情報と照合し、前記特定文書に含まれる
   郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す記号、氏
   名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、を備えて
   なる画像処理装置において、 前記裏表判定手段は、前記書面画像の一定の領域内に存
   在する黒画素連結成分の外接矩形のうち、予め指定され
   た大きさの外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、前
   記抽出した外接矩形のうち外接矩形の数が一定数以上横
   方向に並んで存在するかどうかで該画像の裏表を特定す
   る裏表特定手段とを含み、 前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段によって抽
   出された予め指定された大きさの外接矩形の候補矩形に
   対して、前記裏表特定手段によって予め規定された縦方
   向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する場合に表
   面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定することで前
   記書面画像の表裏判定を行い、 前記特定文書領域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面
   と判定された場合に機能する表面住所氏名領域抽出手段
   と、前記裏表判定手段で裏面と判定された場合に機能す
   る裏面住所氏名領域抽出手段とを備え、 裏面住所氏名領域抽出手段は、前記書面画像中の連結領
   域から外接矩形を抽出し、その中から有効矩形と特定す
   る有効矩形特定手段と、前記書面画像を２つの領域に分
   割しそれぞれの領域において有効矩形の数を計算する有
   効矩形数計算手段と、前記有効矩形数計算手段で計算し
   たそれぞれの領域の有効矩形数のうち、指定された一方
   の領域内の有効矩形数が他方の領域内の有効矩形数に一
   定倍率を乗じた値に基づいて領域を特定する領域特定手
   段とを含み、 裏面住所氏名領域抽出手段は、有効矩形特定手段によっ
   て前記書面画像中の黒画素連結成分の外接矩形を抽出
   し、この抽出した外接矩形のうち一定の条件を満たす矩
   形を有効矩形として抽出し、前記有効矩形数計算手段に
   よって前記書面画像を２つの領域に分割し、それぞれの
   領域において有効矩形の数を計算し、前記領域特定手段
   によってそれぞれの領域の有効矩形数のうち、指定され
   た一方の領域内の有効矩形数が他方の領域内の有効矩形
   数に一定倍率を乗じた値より大きい場合には指定された
   一方の領域を差出人の住所氏名領域と判断し、そうでな
   い場合には他方の領域を差出人の住所氏名領域と判断す
   ることを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 葉書や封書を含む郵便物文書の書面画像
   から画像データを入力する画像入力手段と、 前記入力された画像データを格納する画像メモリと、 前記画像メモリに格納されている画像データに含まれて
   いる文字に対して文字認識処理を行う前に、前記書面画
   像の特定部分からその書面画像の表裏を判定する裏表判
   定手段と、 前記裏表判定手段の判定結果に応じて、前記画像データ
   からその書面画像の表または裏の住所氏名領域を含む特
   定文書領域を自動的に抽出する特定文書領域抽出手段
   と、 前記特定文書領域抽出手段でそれぞれ求められた表また
   は裏の住所氏名領域を含む特定文書領域に対して文字認
   識処理を行う文字認識手段と、 前記文字認識手段で認識された結果の文字列を予め辞書
   登録されている情報と照合し、前記特定文書に含まれる
   郵便番号、住所、電話番号やＦＡＸ番号を示す記号、氏
   名などの項目に分類する住所氏名分類手段と、を備えて
   なる画像処理装置において、 前記裏表判定手段は、前記書面画像の一定の領域内に存
   在する黒画素連結成分の外接矩形のうち、予め指定され
   た大きさの外接矩形を抽出する外接矩形抽出手段と、前
   記抽出した外接矩形のうち外接矩形の数が一定数以上横
   方向に並んで存在するかどうかで該画像の裏表を特定す
   る裏表特定手段とを含み、 前記裏表判定手段は、前記外接矩形抽出手段によって抽
   出された予め指定された大きさの外接矩形の候補矩形に
   対して、前記裏表特定手段によって予め規定された縦方
   向の範囲内に３つ以上横方向に並んで存在する場合に表
   面と判定し、それ以外の場合を裏面と判定することで前
   記書面画像の表裏判定を行い、 前記特定文書領域抽出手段は、前記裏表判定手段で表面
   と判定された場合に機能する表面住所氏名領域抽出手段
   と、前記裏表判定手段で裏面と判定された場合に機能す
   る裏面住所氏名領域抽出手段とを備え、 前記裏面住所氏名領域抽出手段は、前記書面画像内の指
   定された領域に対して縦方向および横方向の空白部分を
   抽出する空白部分抽出手段と、該空白部分抽出手段で抽
   出した空白部分が存在する方向に基づいて指定された領
   域を分割し、候補領域を特定する候補領域特定手段と、
   前記各手段による処理を再帰的に繰り返して最終的に一
   つの領域を特定する領域特定手段とを含み、 前記裏面住所氏名領域抽出手段は、前記空白部分抽出手
   段によって前記書面画像内の指定された領域に対して縦
   方向および横方向の空白部分を抽出し、抽出された空白
   部分のうち、予め定められた大きさ以上の空白部分が横
   方向に存在する場合にはその部分から上下に候補領域を
   分割し、予め定められた大きさ以上の空白部分が縦方向
   に存在する場合にはその部分から左右に候補領域を分割
   し、この分割領域のうち文字列方向が縦方向の場合には
   一定条件の大きさを持ち最も左下に位置する領域を、一
   方文字列方向が横方向の場合には一定条件の大きさを持
   ち最も右下に位置する領域を、前記領域特定手段によっ
   てそれぞれ差出人住所氏名候補領域と特定し、前記領域
   特定手段によって前記空白部分の抽出、領域分割並びに
   候補領域抽出を再帰的に繰り返して、最終的に一つの領
   域を差出人住所氏名候補領域と特定することを特徴とす
   る画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記裏面住所氏名領域抽出手段は、 前記候補領域特定手段によって特定した候補領域での文
   字列方向が縦方向の場合には、 前記候補領域内を左端から右方向に黒画素が存在する部
   分まで走査し、走査した距離が最も長い箇所に存在する
   黒画素の位置である最長到達点を新たな右上座標とし、
   元の候補領域の左下座標を新たな左下座標とする新たな
   領域を差出人住所氏名領域と特定するとともに、さら
   に、 前記最長到達点の横方向座標と元の候補領域の右端の横
   方向座標との座標差を求め、この座標差が予め定められ
   た値より小さい場合に、前記最長到達点と元の候補領域
   の右端との間の区間の画像を最長到達点から上方向に走
   査し、その区間における横方向の空白部分を抽出し、こ
   の抽出した空白部分のうち予め定められた値よりも大き
   い高さを持つ空白部分が最初に抽出された時点で、その
   白部分の下端を新たな上端とする領域を差出人住所氏名
   領域と特定し、 一方、前記候補領域特定手段によって特定した候補領域
   での文字列方向が横方向の場合には、 前記候補領域内を下端から上方向に黒画素が存在する部
   分まで走査し、走査した距離が最も長い箇所に存在する
   黒画素の位置である最長到達点を新たな左上座標とし、
   元の候補領域の右下座標を新たな右下座標とする新たな
   領域を差出人住所氏名領域と特定するとともに、さら
   に、 前記最長到達点の縦方向座標と元の候補領域の上端の縦
   方向座標との座標差を求め、この座標差が予め定められ
   た値より小さい場合に、前記最長到達点と元の候補領域
   の上端との間の区間の画像を最長到達点から左方向に走
   査し、その区間における縦方向の空白部分を抽出し、こ
   の抽出した空白部分のうち予め定められた値よりも大き
   い幅を持つ空白部分が最初に抽出された時点で、その空
   白部分の右端を新たな左端とする領域を差出人住所氏名
   領域と特定する、 ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。