JP5053979B2 - 画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
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Description
また、上記画像処理プログラムにより実現される処理と同様の処理を行う画像処理方法が提供される。
図1は、本実施の形態の概要を示す図である。コンピュータ1は、入力された画像から所定の色を抽出し、画像に含まれる所定の形状を識別する。コンピュータ1は、変換手段1aおよび判定手段1bを有する。
以下、第1の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図2は、コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ100は、金融機関の窓口業務に用いられる。コンピュータ100は、印鑑管理サーバ200とネットワーク10を介して接続される。コンピュータ100は、帳票50の画像を読み取り、顧客により帳票50に押された印鑑の印影の形状を印鑑管理サーバ200で管理される印影情報と照合して本人確認を行う。
グラフィック処理装置104には、モニタ11が接続されている。グラフィック処理装置104は、CPU101からの命令に従って、画像をモニタ11の画面に表示させる。
入力インタフェース105には、キーボード12とマウス13とが接続されている。入力インタフェース105は、キーボード12やマウス13から送られてくる信号を、バス108を介してCPU101に送信する。
閾値情報記憶部130は、印影抽出部150に与えるHLS色空間の各パラメータ(色相、輝度、彩度)の抽出対象とする範囲を示す閾値情報を記憶する。
印影抽出部150は、スキャナ14からRGB信号成分(以下、単にRGB成分という)で取得する帳票50の原画像に含まれる印影画像を抽出する。印影抽出部150は、シーケンス制御部110により処理の実行順序が制御される。印影抽出部150は、以下のステップを順に行う。
(2)原画像に対し、(1)で取得した矩形座標内に含まれる画素に関して色抽出を実行し、抽出された画素の並びに基づいて印影画像を抽出する。
印影抽出部150は、画像取得部151、画素数削減部152、HLS変換部153、閾値判定部154、ラベリング処理部155、矩形領域取得部156および印影識別部157を有する。
図4は、HLS色空間モデルを示す図である。HLS色空間は、底辺を共有し、互いに上下逆向きの2つの6角錐を合わせた図形で表すことができる。底辺の各頂点が赤、黄、緑、シアン、青およびマゼンタを表す。色相を示すHは、底辺の中心と赤を表す頂点とを結ぶ辺を含む直線を0(度)の位置とし、黄を表す頂点方向への回転を正として、この回転の角度によって0〜359(度)の数値で表される。例えば、H=0(度)が赤に対応し、H=60(度)が黄に対応する。輝度を示すLは、図形の最下部の頂点から最上部の頂点を結ぶ直線で表すことができる。Lは、最下部の頂点が0(黒)、最上部の頂点が1(白)であり、中間の0.5に各色相の純色が対応する。彩度を示すSは、底辺の中心から底辺の各頂点に向かう線分の長さで表すことができる。Sは、底辺の中心が0(灰色)、底辺の各頂点が1(純色)である。
(c)MAX=MINの場合、S=0,H=0とする。これにより、変換処理は完了となる。
図5は、閾値テーブルのデータ構造例を示す図である。閾値テーブル131は、閾値情報記憶部130に記憶される。閾値テーブル131には、要素を示す項目、下限値を示す項目および上限値を示す項目が設けられている。各項目の横方向に並べられた情報同士が互いに関連付けられて、HLS色空間の各要素に関する情報を構成する。
図6は、矩形座標テーブルのデータ構造例を示す図である。矩形座標テーブル141は、矩形座標記憶部140に記憶される。矩形座標テーブル141には、左上頂点を示す項目および右下頂点を示す項目が設けられている。各項目の横方向に並べられた情報同士が互いに関連付けられて、1つの矩形に関する情報を構成する。
図7は、閾値判定部の判定処理の例を示す図である。閾値判定部154は、ヒストグラム20,21,22を生成する。
ヒストグラム21は、輝度を示すヒストグラムである。ヒストグラム21では、横軸に輝度(L)の値が示され、縦軸にLの値をもつ画素の頻度が示される。
閾値判定部154は、閾値情報記憶部130に記憶された閾値テーブル131に基づいて、Hが340〜359および0〜20に含まれる画素を抽出する。次に、Hの判定により抽出した画素のうち、Lが0.3〜0.7に含まれる画素を抽出する。更に、Lの判定により抽出した画素のうち、Sが0.3〜1.0に含まれる画素を抽出する。
ラベリング画像情報60cは、2値化画像60bのうち黒色に設定された画素が連結している領域を順に検出し、各領域ごとに画素値を1,2,3,・・・と設定されたものである。
図11は、第1の実施の形態の印鑑読取処理の手順を示すフローチャートである。以下、図11に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
[ステップS2]印影抽出部150は、原画像60に含まれる印鑑色の抽出処理を実行する。
このように、コンピュータ100は、帳票50を読み取って得られた原画像60に含まれる印影画像を抽出する。そして、抽出した印影画像を印鑑管理サーバ200から取得した印影情報と照合する。
図12は、第1の実施の形態の印鑑色抽出処理の手順を示すフローチャートである。以下、図12に示す処理をステップ番号に沿って説明する。なお、以下の処理は、図11のステップS2の処理を詳細に説明したものである。更に、以下の処理は、シーケンス制御部110によって順に実行されるよう制御される。
[ステップS12]画素数削減部152は、画像取得部151から取得した原画像60の画素数を削減して、圧縮画像60aを生成する。画素数削減部152は、生成した圧縮画像60aをHLS変換部153に出力する。
[ステップS19]HLS変換部153は、矩形座標記憶部140に記憶された矩形座標テーブル141に基づいて、画像取得部151から取得した原画像60のうち、矩形領域内に含まれる画素をHLS変換してHLS変換画像を生成する。なお、このHLS変換画像は、原画像60に対して生成されたものであり、変換画像X1と区別するために変換画像X2と表記する。HLS変換部153は、生成した変換画像X2を閾値判定部154に出力する。
[ステップS22]閾値判定部154は、生成した原画像に対する2値化画像を印影識別部157に出力して、処理が完了する。
図14は、HSV色空間で色抽出を行う場合の主な調整パラメータを示す図である。HSV色空間では、HLS色空間と同様に、例えば色相(H)は0〜359、彩度(S)は0〜1で表される。そして、明度(V)は0〜1で表される。ここで、HLS色空間における輝度(L)に対応する明度(V)は、1で純色、0で黒色となる。そして、彩度(S)は、1で純色、0で白色となる。
図15は、印鑑色抽出処理の具体例を示す第1の模式図である。原画像70は、口座振替依頼書を読み取った画像を示している。原画像70は、朱書きの注意書きである文字列71,72および、朱色で押印された印影73を有する。原画像70では、文字列71,72および印影73以外の文字列や図形は全て朱色以外の色(例えば、黒色)で記載されているものとする。
2値化画像70bは、圧縮画像70aのうち、抽出対象として朱色を含むようHLS成分の各パラメータ範囲を設定して、閾値判定部154による判定処理を行った結果、生成された2値化画像である。ラベリング処理部155は、2値化画像70bにラベリング処理を施し、ラベリング処理後のデータから圧縮画像に対する矩形領域を取得する。矩形領域取得部156は、ラベリング処理部155が取得した矩形領域を原画像70のサイズに拡大して、原画像70において色抽出対象とする矩形領域の座標情報を取得する。
このように、原画像70のうち矩形領域74,75,76に対してHLS変換処理および閾値判定処理を行えばよいため、この処理の負荷を軽減することができる。また、印影73に擦れや薄れがある場合にも、これらを考慮した色成分のパラメータ調整を容易に行うことができる。
[第2の実施の形態]
次に、第2の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。前述の第1の実施の形態との相違点を中心に説明し、同様の事項については説明を省略する。
図17は、第2の実施の形態のコンピュータの機能構成を示すブロック図である。コンピュータ100aは、シーケンス制御部110、バッファ120、閾値情報記憶部130、矩形座標記憶部140、印影抽出部150a、印影情報取得部160、照合処理部170および通知部180を有する。これらの機能は、CPU101により所定のプログラムが実行されることで実現される。なお、これらの機能の少なくとも一部は、専用のハードウェア回路によって実現されてもよい。
第2の実施の形態における印鑑読取処理の手順は、第1の実施の形態の図11で示したフローチャートと同一であるため、説明を省略する。ただし、印影抽出部150の処理は、印影抽出部150aにより実行される。以下では、図11のステップS2における印影抽出部150aの色抽出処理を更に詳細に説明する。
[ステップS32]画素数削減部152は、画像取得部151から取得する原画像60の画素数を削減して、圧縮画像60aを生成する。画素数削減部152は、生成した圧縮画像60aをHLS変換部153aに出力する。
[ステップS34]HLS変換部153aは、画素数削減部152から取得する圧縮画像60aのうち、色指定部158に指定されたRを最大レベルにもつ画素をHLS変換してHLS変換画像を生成する。このHLS変換画像を変換画像X3と表記する。HLS変換部153aは、生成した変換画像X3を閾値判定部154aに出力する。
[ステップS37]閾値判定部154aは、上記ステップS35で閾値判定処理の対象外とした領域を白色に設定し、2値化画像60bを生成する。閾値判定部154aは、生成した2値化画像60bをラベリング処理部155に出力する。
[ステップS41]HLS変換部153aは、矩形座標記憶部140に記憶された矩形座標テーブル141に基づいて、画像取得部151から取得する原画像60のうち、矩形領域内に含まれる画素でRGB成分のRを最大レベルにもつ画素をHLS変換してHLS変換画像を生成する。なお、このHLS変換画像を変換画像X4と表記する。HLS変換部153aは、生成した変換画像X4を閾値判定部154aに出力する。
[ステップS44]閾値判定部154aは、上記ステップS42で閾値判定処理の対象外とした画素を白色に設定して、原画像に対する2値化画像を生成する。閾値判定部154aは、生成した原画像に対する2値化画像を印影識別部157に出力して、処理が完了する。
1a 変換手段
1b 判定手段
P1 原画像
P2 2値化画像
Claims (6)
- 画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理プログラムにおいて、
コンピュータを、
RGB信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相(H)レベル、輝度(L)レベルおよび彩度(S)レベルを含むHLS信号に変換して出力する変換手段、
前記変換手段が出力した前記各画素の前記HLS信号につき、前記色相レベルが所定の第1の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第2の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第3の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、前記各画素が前記条件を満たすか否かを示す2値化画像を出力する判定手段、
前記画像の画素数が原画素数よりも少なくなるように変換した圧縮画像を生成して前記変換手段に出力する画素数削減手段、
前記画素数削減手段が前記変換手段に出力した前記圧縮画像に応じて、前記変換手段を介し、前記判定手段が前記圧縮画像を2値化した2値化圧縮画像に基づいて、前記画像のうち前記変換手段による変換の対象領域を取得する領域取得手段、
として機能させ、
前記変換手段は、前記画像のうち、前記領域取得手段が取得した前記対象領域に含まれる前記各画素について前記HLS信号への変換を再度行い、
前記判定手段は、前記変換手段が当該対象領域に含まれる前記各画素について前記判定を再度行い、当該判定の結果に基づいて前記2値化画像を出力する、
ことを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記領域取得手段は、前記判定手段が前記圧縮画像を2値化した前記2値化圧縮画像の中から、白色または黒色の画素が連結する複数の領域を検出することを特徴とする請求項1記載の画像処理プログラム。
- 前記領域取得手段は、前記2値化圧縮画像を前記原画素数に変換して、前記判定手段により前記条件を満たすと判定された画素を含む領域を前記対象領域として取得することを特徴とする請求項1または2記載の画像処理プログラム。
- 画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理プログラムにおいて、
コンピュータを、
RGB信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相(H)レベル、輝度(L)レベルおよび彩度(S)レベルを含むHLS信号に変換して出力する変換手段、
前記変換手段が出力した前記各画素の前記HLS信号につき、前記色相レベルが所定の第1の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第2の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第3の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、前記各画素が前記条件を満たすか否かを示す2値化画像を出力する判定手段、
前記RGB信号のうちのいずれかの信号レベルを指定する色指定手段、
として機能させ、
前記変換手段は、前記色指定手段が指定した信号レベルを最大の信号レベルとして有する画素について前記HLS信号への変換を行い、
前記判定手段は、当該信号レベルを最大の信号レベルとして有する画素について前記判定を行う、
ことを特徴とする画像処理プログラム。 - 取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理装置において、
RGB信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相(H)レベル、輝度(L)レベルおよび彩度(S)レベルを含むHLS信号に変換して出力する変換手段と、
前記変換手段が出力した前記各画素の前記HLS信号につき、前記色相レベルが所定の第1の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第2の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第3の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、前記各画素が前記条件を満たすか否かを示す2値化画像を出力する判定手段と、
前記画素数削減手段が前記変換手段に出力した前記圧縮画像に応じて、前記変換手段を介し、前記判定手段が前記圧縮画像を2値化した2値化圧縮画像に基づいて、前記画像のうち前記変換手段による変換の対象領域を取得する領域取得手段と、
を有し、
前記変換手段は、前記画像のうち、前記領域取得手段が取得した前記対象領域に含まれる前記各画素について前記HLS信号への変換を再度行い、
前記判定手段は、前記変換手段が当該対象領域に含まれる前記各画素について前記判定を再度行い、当該判定の結果に基づいて前記2値化画像を出力する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出するコンピュータの画像処理方法であって、前記コンピュータが、
RGB信号により入力された画像の画素数が原画素数よりも少なくなるように変換した圧縮画像を生成し、
前記圧縮画像の各画素の情報を少なくとも色相(H)レベル、輝度(L)レベルおよび彩度(S)レベルを含む第1のHLS信号に変換し、
前記第1のHLS信号につき、前記色相レベルが所定の第1の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第2の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第3の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、前記圧縮画像の各画素が前記条件を満たすか否かを示す2値化圧縮画像を生成し、
前記2値化圧縮画像に基づいて、前記画像の各画素のうちHLS信号へ変換する対象の画素を取得し、取得した前記画像の当該各画素の情報を第2のHLS信号に変換し、
前記第2のHLS信号につき、前記判定を行い、前記画像の当該各画素が前記条件を満たすか否かを示す2値化画像を出力する、
ことを特徴とする画像処理方法。
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