JP3412998B2 - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、所定のフォーマッ
トを有する原稿画像に含まれる罫線で囲まれた領域を抽
出する画像処理装置及びその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の原稿画像に含まれる罫線で囲まれ
た領域を抽出する画像処理装置において、その領域の抽
出方法としては、まず、罫線で囲まれた領域毎に領域分
割を行う。そして、その領域分割して得られた罫線で囲
まれた領域の位置座標を獲得し、その獲得された位置座
標に基づいて、罫線で囲まれた領域を抽出していた。

【０００３】また、原稿画像の罫線で囲まれた領域を抽
出する際には、その原稿画像をスキャナ等で読み取った
イメージデータを用いて、各罫線で囲まれた領域を抽出
していた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像処理装置では、原稿画像のイメージデータに含
まれる罫線で囲まれた領域を位置座標に基づいて抽出し
ていため、原稿画像を読み取る際にズレが生じている
と、抽出する各罫線で囲まれた領域の位置座標にもズレ
が生じ、所望の罫線で囲まれた領域を正確に抽出できな
いという問題点があった。

【０００５】また、原稿画像に含まれる所望の罫線で囲
まれた領域を抽出するために、原稿画像に含まれるすべ
ての罫線で囲まれた領域を抽出した後に、所望の罫線で
囲まれた領域以外の罫線で囲まれた領域を削除した上
で、所望の罫線で囲まれた領域を抽出する方法があっ
た。あるいは、原稿画像を読み取る前に、あらかじめ所
望の罫線で囲まれた領域を、他の罫線で囲まれた領域と
区別されるように指定することで、所望の罫線で囲まれ
た領域を抽出する方法があった。しかし、どちらの方法
も、抽出するためのユーザによる作業に手間がかかるた
め、抽出処理の作業効率が低下するという問題点があっ
た。

【０００６】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
のであり、原稿画像に含まれた所望の罫線で囲まれた領
域を抽出することができる画像処理装置及びその方法を
提供することを目的としている。また、原稿画像に含ま
れる罫線で囲まれた領域の抽出処理のおける操作の作業
効率を向上する画像処理装置及びその方法を提供するこ
とを目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明による画像処理装置は以下の構成を備える。
即ち、複数種類の原稿に含まれる項目に対するキーワー
ドを記憶する記憶手段と、原稿画像に含まれる罫線に基
づいて該原稿画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割された各領域内の文字画像を文字認
識する文字認識手段と、前記文字認識手段で認識された
各領域の文字認識結果と前記記憶手段に記憶されている
キーワードとを比較して、前記文字認識結果とキーワー
ドとが一致する領域を判別する比較手段と、前記比較手
段で一致すると判別したキーワードの内、原稿の種別を
分類するための該原稿に予め記載されている項目に対す
る特定キーワードに基づいて前記原稿画像の種別を分類
し、前記分類された原稿画像の種別を示す識別子と各キ
ーワードに定められている識別子とに基づいて、前記比
較手段で一致すると判別された領域の文字認識結果それ
ぞれに対して項目識別子を決定する第１項目識別手段
と、前記比較手段で文字認識結果がキーワードと一致し
ないと判別された領域と前記第１項目識別手段で項目識
別子が決定された領域との位置関係に基づいて、前記比
較手段で一致しないと判別された領域の文字認識結果に
対して項目識別子を決定する第２項目識別手段とを有す
る。

【０００８】また、好ましくは、前記記憶手段には、１
つの項目に対して複数のキーワードを記憶可能である。

【０００９】また、好ましくは、更に、前記文字認識手
段による文字認識結果の内、前記比較手段で前記キーワ
ードに一致すると判別された文字認識結果以外の文字
を、新たなキーワードとして前記記憶手段に登録する登
録手段を有する。

【００１０】また、好ましくは、更に、前記比較手段で
キーワードと一致したと判別された文字認識結果或いは
該文字認識結果を囲む領域を、他と区別して表示するよ
うに制御する表示手段を有する。

【００１１】上記の目的を達成するための本発明による
画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、原稿画像に
含まれる罫線に基づいて該原稿画像を複数の領域に分割
する分割工程と、前記分割工程で分割された各領域内の
文字画像を文字認識する文字認識工程と、前記文字認識
工程で認識された各領域の文字認識結果と、記憶手段に
記憶されている複数種類の原稿に含まれる項目に対する
キーワードとを比較して、前記文字認識結果とキーワー
ドとが一致する領域を判別する比較工程と、前記比較手
段で一致すると判別したキーワードの内、原稿の種別を
分類するための該原稿に予め記載されている項目に対す
る特定キーワードに基づいて前記原稿画像の種別を分類
し、前記分類された原稿画像の種別を示す識別子と各キ
ーワードに定められている識別子とに基づいて、前記比
較手段で一致すると判別された領域の文字認識結果それ
ぞれに対して項目識別子を決定する第１項目識別工程
と、前記比較工程で文字認識結果がキーワードと一致し
ないと判別された領域と前記第１項目識別工程で項目識
別子が決定された領域との位置関係に基づいて、前記比
較工程で一致しないと判別された領域の文字認識結果に
対して項目識別子を決定する第２項目識別工程とを有す
る。

【００１２】また、好ましくは、前記記憶手段には、１
つの項目に対して複数のキーワードを記憶可能である。

【００１３】また、好ましくは、更に、前記文字認識工
程による文字認識結果の内、前記比較工程で前記キーワ
ードに一致すると判別された文字認識結果以外の文字
を、新たなキーワードとして前記記憶手段に登録する登
録工程を有する。

【００１４】また、好ましくは、更に、前記比較工程で
キーワードと一致したと判別された文字認識結果或いは
該文字認識結果を囲む領域を、他と区別して表示するよ
うに制御する表示工程を有する。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の好
適な実施の形態を詳細に説明する。図１は本実施の形態
の画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図
１において、１０１はスキャナであり、原稿画像に光を
照射し、その反射光を読み取り電気信号に変換する。ま
た、スキャナ１０１より読み込まれた原稿画像は、イメ
ージデータとしてＲＡＭ１０７のＶＲＡＭ領域に格納さ
れる。１０２はスキャナインターフェースであり、スキ
ャナ１０１で得られた電気信号を２値のデジタル電気信
号に変換し、他の装置構成要素に伝送する。１０３はポ
インティングデバイスとして機能するマウスであり、マ
ウス１０３を移動することでディスプレイ１０８上に表
示されるカーソル１００を移動する。また、画面に表示
されるメニューにカーソル１００を位置し、そのメニュ
ー上で付帯するボタン（不図示）を用いてドラッグ操
作、クリック操作を行うことで、その内容を実行するこ
とができる。１０４はマウスインタフェースであり、マ
ウス１０３からの信号を受け、それを他の装置構成要素
に伝送する。１１４はＫＢ（キーボード）であり、キー
ボードを介してデータの入力や命令の実行を行う。１１
３はＫＢインターフェースであり、ＫＢ１１４からの信
号を受け、それを他の装置構成要素に伝送する。

【００１６】１０５はＣＰＵであり、装置全体の制御及
び後述する領域分割等の本発明で説明される処理や認識
処理を実行する。１０６はＲＯＭであり、ＣＰＵ１０５
が実行する制御プログラム、各種処理プログラムやフォ
ントデータ等の各種データを格納している。１０７はＲ
ＡＭであり、原稿画像の展開や領域分割処理のための作
業領域等として用いる。また、スキャナ１０１より読み
込まれたイメージデータ（２値画像データ）を格納する
ための所定の記憶領域としてＶＲＡＭ領域を持つ。１０
８はディスプレイであり、ＲＡＭ１０７のＶＲＡＭ領域
に格納されているイメージデータや本実施の形態で実行
される罫線抽出処理結果等を表示する。１０９はディス
プレイインターフェースである。

【００１７】１１０はＦＤＤ（フロッピーディスクドラ
イブ）であり、ＦＤを装着しデータの読み書きが可能で
ある。また、装着されたＦＤ（不図示）に後述する処理
フローのプログラムを書き込み、該プログラムを本装置
のＲＡＭ１０７に読み込むことで処理を実行させること
ができる。１１１はＦＤＤインターフェースである。そ
して、１１２は各装置構成要素を接続するバスである。

【００１８】次に本実施の形態で実行される処理につい
て、図２のフローチャートを用いて説明する。図２は本
実施の形態で実行される処理の処理フローを示すフロー
チャートである。図２は本実施の形態で実行される処理
フローを示すフローチャートである。

【００１９】図２は本実施の形態で実行される処理フロ
ーを示すフローチャートである。尚、本実施の形態で実
行される処理は、あらかじめ原稿画像を構成する罫線で
囲まれる領域（以下、この領域を項目と呼ぶ）が決まっ
ているような、例えば、図４に示すような戸籍文書等に
適用した場合について説明するが、これに限定されるも
のではない。例えば、構成が決まっている原稿画像であ
るならば、どのようなものでも良い。

【００２０】まず、ステップＳ２０１で、原稿画像をス
キャナ１０１で読み込み２値画像データに変換する。ス
テップＳ２０２で、得られた２値画像データに対して、
２値画像データに含まれる属性（写真、図形、文字等）
毎に領域を分割する領域分割処理を行う。本実施の形態
では、領域分割処理において、特に、項目を抽出した場
合、その項目の座標データ等の情報をブロックデータと
して図３のように記憶する。

【００２１】ここで、図３に示されるブロックデータに
ついて説明する。図３は本実施の形態のブロックデータ
の構成を示す図である。図３は、ＲＡＭ１０７に展開さ
れる２値画像データに含まれる項目の位置を示すための
始点座標（Ｘ１，Ｙ１）、終点座標（Ｘ２，Ｙ２）、有
効フラグ、項目識別ＩＤ、認識順序、属性、組方向の情
報を格納する。始点座標は、図４に示されるような各項
目の右上角の位置座標、終点座標は、各項目の左下角の
位置座標を示す。有効フラグは、抽出された項目が有効
であるか否かを示す。項目識別ＩＤは、後述する設定方
法によって各項目の項目識別ＩＤを格納する。認識順序
は、各項目に記入されている文字を認識する場合の認識
順序を格納する。

【００２２】属性は、領域分割処理で分割単位である属
性を格納する。本発明の場合、項目（罫線で囲まれた領
域）内にテキストデータが存在する場合は、その旨を示
す属性が格納され、有効フラグに「１」が格納される。
また、項目（罫線で囲まれた領域）内にテキストデータ
が存在しない場合は、その旨を示す属性が格納され、有
効フラグに「０」が格納される。また、組方向は、各項
目に記入されている文字の方向（縦書きあるいは横書
き）を示す情報を格納する。

【００２３】ステップＳ２０３で、各項目に存在するテ
キストデータに対応する文字を認識する文字認識処理を
行う。尚、文字認識処理は、既知の文字認識方法を用い
て行うものとし、文字を認識できる方法ならば、どのよ
うなものでも良い。ステップＳ２０４で、ステップＳ２
０３で認識された認識結果とあらかじめ設定されている
キーワードを比較するキーワード比較処理を行う。ステ
ップＳ２０５で、キーワード比較処理の比較結果から、
原稿画像の種別を分類し、分類された原稿画像を構成す
る項目を識別する項目識別処理を行う。

【００２４】尚、原稿画像の項目の構成を識別する場
合、その原稿画像を領域分割して得られるブロックの位
置、形状、面積、数等によって、その原稿画像の項目の
構成の種類を分類し、各項目を識別する。また、フォー
マット情報はあらかじめＲＯＭ１０６に記憶されている
ものとする。また、本実施の形態の原稿画像として用い
る戸籍文書の項目を分類し識別するために、各項目を分
類し識別するためのＩＤ（項目識別ＩＤ）を図５の
（ａ）〜（ｃ）のように定義する。そして、各項目のＩ
Ｄを組み合わせることによって戸籍文書の項目を分類し
識別する。

【００２５】ここで、図５の（ａ）〜（ｃ）に示される
ＩＤ（項目識別ＩＤ）について説明する。図５の（ａ）
は、戸籍文書の項目の構成（以下、ページタイプと呼
ぶ）の種別を定義するＩＤであり、戸籍文書の最上右に
ある罫線に囲まれたブロック領域（図４参照）に書かれ
ている、「筆頭者」あるいは「非筆頭者」を種別として
定義している。図５の（ｂ）は、戸籍文書のページの記
載者の種別を定義するＩＤであり、図５の（ｂ）に示さ
れるような種別のＩＤが定義されている。図５の（ｃ）
は、戸籍文書を構成する項目の項目名を定義するＩＤで
あり、図５の（ｃ）に示されるような種別のＩＤが定義
されている。

【００２６】また、キーワード比較処理に用いられるキ
ーワードは、図６に示されるような戸籍文書の項目に記
載されている特定種類の文字を原稿画像の種別を識別す
るためのキーワードとして設定する。また、各キーワー
ドは上述の対応する項目識別ＩＤの下２桁と１対１で対
応付けしておく。次に、上述の図２のフローチャートの
ステップＳ２０３において実行される具体的な処理につ
いて、図７〜図１０を用いて説明する。

【００２７】例えば、図４のような戸籍文書の原稿画像
に対して、図２のステップＳ２０２で説明される領域分
割処理を施した結果として、図７に示すような複数の項
目のブロックＢ７０１〜Ｂ７３６が得られたとする。そ
して、各項目に含まれるテキストデータに対応する文字
が認識されると、その認識結果と対応する項目のブロッ
クデータを示すアドレスとその項目に対して行うキーワ
ード比較処理によって得られる項目識別ＩＤを図８に示
されるようなデータ群として、例えば、ＲＡＭ１０７に
記憶する。尚、この時点では、キーワード比較処理が行
われていないので、各項目の項目識別ＩＤの下２桁は初
期値として「０」が設定される。

【００２８】次に、各認識結果と図６に示されるキーワ
ードとの比較を行い、キーワードが一致する認識結果に
は、そのキーワードに対応する項目識別ＩＤの下２桁が
設定される。例えば、図８のデータ群においては、図９
に示されるような項目識別ＩＤの下２桁が設定される。
つまり、キーワードが一致する認識結果には項目識別Ｉ
Ｄの下２桁が設定され、キーワードが一致しなかった認
識結果に対しては、初期値である「０」が設定されたま
まになっている。

【００２９】次に、項目識別処理において、キーワード
比較処理によってキーワードと一致した認識結果の種類
に基づいて、その戸籍文書のページタイプを分類する。
まず、「本籍」と認識された認識結果がキーワードと一
致していることが、図９で示されるデータ群からわかる
ので、戸籍文書のページタイプは「筆頭者タイプ」と分
類される。その結果、この戸籍文書のページタイプの項
目識別ＩＤは、図５の（ａ）より「１０００」と決定さ
れる。また、戸籍文書のページの記載者の種別は、「筆
頭者タイプ」と分類されたので、筆頭者のページの記載
者と分類される。その結果、この戸籍文書のページの記
載書の項目識別ＩＤは、図５の（ｂ）より「０００」と
決定される。一方、戸籍文書のページタイプが「非筆頭
者タイプ」と分類される場合は、戸籍文書のページの記
載者の種別は２種類あるので、その戸籍文書の各項目の
位置関係から、戸籍文書のページの記載書の項目識別Ｉ
Ｄは、図５の（ｂ）より「１００」あるいは「２００」
が決定される。

【００３０】更に、残りのキーワードと一致している認
識結果に、図５の（ｃ）に基づいて、項目識別ＩＤが決
定される。例えば、「本籍」と認識された認識結果に
は、項目識別ＩＤが、１０００（ページタイプが筆頭
者）＋０００（筆頭者のページの記載者）＋１０（本籍
というタイトル）＝１０１０のようにして決定される。
次に、キーワードが一致しなかった認識結果に対して、
項目識別ＩＤを決定する。この決定方法は、項目識別Ｉ
Ｄが決定された認識結果、つまり、キーワードが一致し
た認識結果が記載されている項目の位置関係から、キー
ワードが一致しなかった認識結果に項目識別ＩＤを決定
する。

【００３１】例えば、図７に示されるブロックＢ７０２
は、項目識別ＩＤ「１０１０」が決定されたブロックＢ
７０１（認識結果として「本籍」が認識された項目）の
直下にあるので、「番地」が記載されている項目である
と識別され、項目識別ＩＤ１０１１が決定される。以上
のようにして、全ての項目に対して項目識別ＩＤが決定
される。図４の戸籍文書の場合、図１０に示されるよう
な項目識別ＩＤが決定された結果が得られる。また、所
望の罫線で囲まれた領域を抽出する場合は、各罫線で囲
まれた領域に決定された項目識別ＩＤを指定すること
で、所望の罫線でかこまれた領域を抽出する。

【００３２】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、原稿画像に含まれる罫線で囲まれた領域を分類し識
別することができる。また、識別された各領域に決定さ
れた項目識別ＩＤによって、所望の罫線で囲まれた領域
を抽出することができる。また、上述の領域分割処理
と、文字認識処理と、キーワード比較処理と、項目識別
処理とを設けて罫線で囲まれた領域を抽出できるように
することにより、所望の項目に該当する罫線で囲まれた
領域の選択が可能になり、操作性の向上、処理全体の時
間の短縮等が図ることができる。

【００３３】尚、本実施の形態では、キーワード比較処
理に用いるキーワードは、項目識別ＩＤの下２桁に対応
するキーワードが１つであったが、例えば、図１１に示
されるように、項目識別ＩＤの下２桁に対応するキーワ
ードを２つ以上持たせる構成にすることも可能である。
このような構成にすることで、例えば、「本籍」を示す
テキストデータの文字認識を左から行った場合に、認識
結果が「籍本」となっても、「本籍」と「籍本」の２つ
が同じ項目識別ＩＤの下２桁「１０」であると認識され
るので、文字認識処理の認識対象であるテキストデータ
の組方向を考慮する必要がなくなる。

【００３４】また、本実施の形態では、キーワード比較
処理に用いるキーワードを、特定の種類の項目に記載さ
れる文字をキーワードとしたが、項目識別処理後によっ
て得られたキーワード以外の項目に記載される文字をキ
ーワードとする構成にすることも可能である。例えば、
あらかじめ決まっているキーワード以外に、項目識別処
理によって、「夫」、「妻」等が記載されている項目の
項目識別ＩＤの下２桁が「５０」であることが決定され
る。そして、これ以降に行う他の原稿画像の項目識別処
理のキーワード（図１２参照）として「夫」、「妻」も
更に用いることで、項目識別処理のキーワードが一致し
ない認識結果の項目識別ＩＤを決定する処理を少なくす
ることができる。

【００３５】また、本実施の形態の文字認識処理おい
て、認識対象のテキストデータの認識候補の第１候補と
キーワードが一致しなくても、第１候補を含めて第２候
補以降の認識候補の組み合わせによって、キーワードが
一致する場合は、その認識対象がキーワードと一致する
可能性が高い考えられるので、このような場合はキーワ
ードが一致すると判定する構成にすることも可能であ
る。

【００３６】例えば、図７のブロックＢ７０１に記載さ
れているテキストデータを文字認識して得られる認識候
補として、図１３に示されるような第１候補〜第４候補
まで得られた場合、第１候補とキーワード（ここでは
「本籍）」では一致しないと判断されてしまうが、第１
候補と第３候補に含まれる文字を組み合わせることによ
って、キーワード（「本籍」）と一致するので、この第
１候補とキーワード（「本籍」）が一致すると判定す
る。このように、認識対象の認識候補群のそれぞれがキ
ーワードと一致しないような各認識候補群が誤認識の認
識候補である場合にも、その認識対象がキーワードと一
致すると判定することができる。

【００３７】尚、上述のステップＳ２０４のキーワード
比較処理の後に、キーワードと一致したテキストデー
タ、テキストデータを罫線で囲む領域を、色や形や状態
を他の領域とは区別して表示するキーワード一致ブロッ
ク表示処理を更に追加した構成にすることも可能であ
る。このような構成にすることで、キーワードと一致し
たテキストデータを罫線で囲む領域を色等でオペレータ
に報知することによって、画像の読取りの際の濃度調整
の失敗等により認識結果が悪く、認識結果の文字候補の
中に正解文字が無い場合等の認識結果の正否を、キーワ
ードと一致したテキストデータの数が多いか少ないか等
によってオペレータが容易に判定することができるよう
になる。

【００３８】例えば、図２のフローチャートのステップ
Ｓ２０４のキーワード比較処理後に、上述の構成を付加
した図１４に示されるようなフローチャートによって、
容易に実現される。図１４は本実施の形態の他の構成に
よって実行される処理の処理フローを示すフローチャー
トである。

【００３９】まず、ステップＳ１４０１で、原稿画像を
スキャナ１０１で読み込み２値画像データに変換する。
ステップＳ１４０２で、得られた２値画像データに対し
て、２値画像データに含まれる属性（写真、図形、文字
等）毎に領域を分割する領域分割処理を行う。本実施の
形態では、領域分割処理において、特に、項目を抽出し
た場合、その項目の座標データ等の情報をブロックデー
タとして図３のように記憶する。そして、分割した項目
の座標データ等の情報をブロックデータとして図３のよ
うに記憶する。

【００４０】ステップＳ１４０３で、各項目に存在する
テキストデータに対応する文字を認識する文字認識処理
を行う。ステップＳ１４０４で、ステップＳ１４０３で
認識された認識結果とあらかじめ設定されているキーワ
ードを比較するキーワード比較処理を行う。ステップＳ
１４０５で、キーワードと一致したテキストデータ、テ
キストデータを罫線で囲む領域を、色や形や状態を他の
領域とは区別して表示するキーワード一致ブロック表示
処理を行う。ステップＳ１４０６で、キーワード比較処
理の比較結果から、原稿画像の種別を分類し、分類され
た原稿画像を構成する項目を識別する項目識別処理を行
う。

【００４１】尚、本発明は、複数の機器（例えばホスト
コンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ
等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器
からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）
に適用してもよい。また、本発明の目的は、前述した実
施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコー
ドを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給
し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（または
ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコ
ードを読出し実行することによっても、達成されること
は言うまでもない。

【００４２】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現する
ことになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体
は本発明を構成することになる。プログラムコードを供
給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディ
スク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、
ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモ
リカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

【００４３】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能
が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【００４４】更に、記憶媒体から読出されたプログラム
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメ
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わる
ＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。

【００４５】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードを格納することになるが、簡単に説
明すると、図１５のメモリマップ例に示す各モジュール
を記憶媒体に格納することになる。すなわち、図１５で
は、少なくとも「記憶モジュール」、「分割モジュー
ル」、「認識モジュール」、「比較モジュール」および
「識別モジュール」の各モジュールのプログラムコード
を記憶媒体に格納すればよい。

【００４６】尚、「記憶モジュール」は、複数種類の所
定のフォーマットを有する原稿画像に関し、各原稿画像
の所定領域内の文字情報を含むフォーマット情報を記憶
媒体に記憶する。「分割モジュール」は、所定のフォー
マットを有する原稿画像を複数の領域に分割する。「認
識モジュール」は、分割される領域に存在する文字を認
識する。「比較モジュール」は、認識結果と文字情報を
比較する。「識別モジュール」は、比較結果に基づい
て、所定のフォーマットを有する原稿画像の種類を識別
する。

【００４７】

【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明によれば、原稿画像に含まれた所望の罫線で囲まれた
領域を抽出することができる画像処理装置及びその方法
を提供できる。また、原稿画像に含まれる罫線で囲まれ
た領域の抽出処理のおける操作の作業効率を向上する画
像処理装置及びその方法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態の画像処理装置の機能構成を示す
ブロック図である。

【図２】本実施の形態で実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。

【図３】本実施の形態のブロックデータの構成を示す図
である。

【図４】本実施の形態の原稿画像の例を示す図である。

【図５】本実施の形態の項目識別ＩＤの構成を示す図で
ある。

【図６】本実施の形態のキーワードと項目識別ＩＤの下
２桁の関係を示すである。

【図７】本実施の形態の原稿画像に対して実行した領域
分割処理の処理結果を示す図である。

【図８】本実施の形態の原稿画像に対して実行した文字
認識処理の認識結果を示す図である。

【図９】本実施の形態の文字認識処理の認識結果とキー
ワード比較処理の比較結果の関係を示す図である。

【図１０】本実施の形態の原稿画像に対して設定した項
目識別ＩＤの設定結果を示す図である。

【図１１】本実施の形態の他の構成によるキーワードと
項目識別ＩＤの下２桁の関係を示すである。

【図１２】本実施の形態の他の構成によるキーワードと
項目識別ＩＤの下２桁の関係を示すである。

【図１３】本実施の形態の認識結果の複数の認識文字候
補の組み合わせに対してキーワードを比較する構成を説
明するための図である。

【図１４】本実施の形態の他の構成によって実行される
処理の処理フローを示すフローチャートである。

【図１５】本発明で実行される処理フローのプログラム
を記憶させたＦＤのメモリマップの構造を示す図であ
る。

【符号の説明】

１０１ スキャナ １０２ スキャナインタフェース １０３ マウス １０４ マウスインタフェース １０５ ＣＰＵ １０６ ＲＯＭ １０７ ＲＡＭ １０８ ディスプレイ １０９ ディスプレイインタフェース １１０ ＦＤＤ １１１ ＦＤＤインタフェース １１２ バス １１３ ＫＢインタフェース １１４ ＫＢ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06K 9/00 - 9/76 G06F 17/21 G06F 19/00

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数種類の原稿に含まれる項目に対する
   キーワードを記憶する記憶手段と、 原稿画像に含まれる罫線に基づいて該原稿画像を複数の
   領域に分割する分割手段と、 前記分割手段で分割された各領域内の文字画像を文字認
   識する文字認識手段と、 前記文字認識手段で認識された各領域の文字認識結果と
   前記記憶手段に記憶されているキーワードとを比較し
   て、前記文字認識結果とキーワードとが一致する領域を
   判別する比較手段と、 前記比較手段で一致すると判別したキーワードの内、原
   稿の種別を分類するための該原稿に予め記載されている
   項目に対する特定キーワードに基づいて前記原稿画像の
   種別を分類し、前記分類された原稿画像の種別を示す識
   別子と各キーワードに定められている識別子とに基づい
   て、前記比較手段で一致すると判別された領域の文字認
   識結果それぞれに対して項目識別子を決定する第１項目
   識別手段と、 前記比較手段で文字認識結果がキーワードと一致しない
   と判別された領域と前記第１項目識別手段で項目識別子
   が決定された領域との位置関係に基づいて、前記比較手
   段で一致しないと判別された領域の文字認識結果に対し
   て項目識別子を決定する第２項目識別手段とを有するこ
   とを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記記憶手段には、１つの項目に対して
   複数のキーワードを記憶可能であることを特徴とする請
   求項１に記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 更に、前記文字認識手段による文字認識
   結果の内、前記比較手段で前記キーワードに一致すると
   判別された文字認識結果以外の文字を、新たなキーワー
   ドとして前記記憶手段に登録する登録手段を有すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 更に、前記比較手段でキーワードと一致
   したと判別された文字認識結果或いは該文字認識結果を
   囲む領域を、他と区別して表示するように制御する表示
   手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処
   理装置。
5. 【請求項５】 原稿画像に含まれる罫線に基づいて該原
   稿画像を複数の領域に分割する分割工程と、 前記分割工程で分割された各領域内の文字画像を文字認
   識する文字認識工程と、 前記文字認識工程で認識された各領域の文字認識結果
   と、記憶手段に記憶されている複数種類の原稿に含まれ
   る項目に対するキーワードとを比較して、前記文字認識
   結果とキーワードとが一致する領域を判別する比較工程
   と、 前記比較手段で一致すると判別したキーワードの内、原
   稿の種別を分類するための該原稿に予め記載されている
   項目に対する特定キーワードに基づいて前記原稿画像の
   種別を分類し、前記分類された原稿画像の種別を示す識
   別子と各キーワードに定められている識別子とに基づい
   て、前記比較手段で一致すると判別された領域の文字認
   識結果それぞれに対して項目識別子を決定する第１項目
   識別工程と、 前記比較工程で文字認識結果がキーワードと一致しない
   と判別された領域と前記第１項目識別工程で項目識別子
   が決定された領域との位置関係に基づいて、前記比較工
   程で一致しないと判別された領域の文字認識結果に対し
   て項目識別子を決定する第２項目識別工程とを有するこ
   とを特徴とする画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記記憶手段には、１つの項目に対して
   複数のキーワードを記憶可能であることを特徴とする請
   求項５に記載の画像処理方法。
7. 【請求項７】 更に、前記文字認識工程による文字認識
   結果の内、前記比較工程で前記キーワードに一致すると
   判別された文字認識結果以外の文字を、新たなキーワー
   ドとして前記記憶手段に登録する登録工程を有すること
   を特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
8. 【請求項８】 更に、前記比較工程でキーワードと一致
   したと判別された文字認識結果或いは該文字認識結果を
   囲む領域を、他と区別して表示するように制御する表示
   工程を有することを特徴とする請求項５に記載の画像処
   理方法。