JP6574921B1 - 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明に関わる画像処理システムの実施形態の例を説明する。
図1は、画像処理システムの全体構成を示す図である。図1に示すように、画像処理システムSは、ユーザ端末10、画像読取装置20、及びサーバ30を含む。ユーザ端末10とサーバ30は、それぞれインターネットなどのネットワークに接続可能である。なお、図1では、ユーザ端末10、画像読取装置20、及びサーバ30をそれぞれ1台ずつ示しているが、これらは複数台ずつあってもよい。また、画像読取装置20がネットワークに接続可能であってもよい。
本実施形態では、ユーザは、インターネットで銀行口座の開設や保険の契約等をするために、撮影装置16又は画像読取装置20で本人確認書類を取り込み、サーバ30に取込画像をアップロードする。サーバ30は、取込画像に対して光学文字認識を実行し、本人確認書類に印刷された氏名、住所、及び生年月日といった文字を抽出する。
図4は、画像処理システムSにおいて実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図4に示すように、画像処理システムSでは、データ記憶部100、取得部101、第1整形部102、検出部103、第2整形部104、及び実行部105が実現される場合を説明する。
データ記憶部100は、記憶部32を主として実現される。データ記憶部100は、画像処理を実行するために必要なデータを記憶する。ここでの画像処理とは、画像に基づいた処理であればよく、例えば、画像の加工や光学文字認識といった種々の処理を含む意味である。本実施形態では、データ記憶部100が記憶するデータの一例として、文書の見本画像に関する見本画像データベースを説明する。
取得部101は、制御部31を主として実現される。取得部101は、画像読取装置20又は撮影装置16によって取り込まれた、定型部分と非定型部分とを含む文書の取込画像I1を取得する。なお、「画像を取得する」とは、画像のデータを取得することである。この点は、本実施形態で「画像を取得する」と記載した他の箇所も同様である。画像のデータとしては、種々のファイル形式を適用可能であり、例えば、JPEG、GIF、BMP、又はPNGといった形式であってもよい。
第1整形部102は、制御部31を主として実現される。第1整形部102は、見本画像I2における文書の特徴と、取込画像I1における文書の特徴と、に基づいて、取込画像I1を整形して第1整形画像を取得する。
検出部103は、制御部31を主として実現される。検出部103は、第1整形画像I3から、定型部分の特徴部分を検出する。
第2整形部104は、制御部31を主として実現される。第2整形部104は、検出部103により検出された特徴部分の位置が所定位置に合うように、第1整形画像I3を整形して第2整形画像を取得する。例えば、第2整形部104は、見本画像I2における特徴部分の位置と、第1整形画像I3における特徴部分の位置と、に基づいて、第1整形画像I3を整形する。
実行部105は、制御部31を主として実現される。実行部105は、第2整形画像I4に対して光学文字認識を実行する。光学文字認識のアルゴリズム自体は、種々のアルゴリズムを適用可能であり、例えば、パターンマッチングを利用したアルゴリズムであってもよいし、構造解析を利用したアルゴリズムであってもよい。
図14は、画像処理システムSにおいて実行される処理の一例を示すフロー図である。図14に示す処理は、制御部11が記憶部12に記憶されたプログラムに従って動作し、制御部31が記憶部32に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図4に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。
次に、画像処理システムSの別実施形態を説明する。実施形態1のように特徴部分を利用して整形しようとしても、文書の取り込み方によっては、光が反射したり別の物体又は影で隠れたりして、特徴部分が取込画像I1にはっきりと写っておらず、うまく整形できないことがある。
図16は、画像処理システムSにおいて実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図16に示すように、画像処理システムSでは、データ記憶部200、取得部201、第1検出部202、探索部203、第2検出部204、整形部205、及び実行部206が実現される場合を説明する。
データ記憶部200は、実施形態1で説明したデータ記憶部100と同様である。
取得部201は、実施形態1で説明した取得部101と同様である。
第1検出部202は、制御部31を主として実現される。第1検出部202は、実施形態1の検出部103と同様であってよく、取込画像I1に基づいて、定型部分の特徴部分を検出する。特徴部分の意味は、実施形態1で説明した通りである。実施形態2では、特徴部分が存在する所定位置のことを第1位置と記載する。即ち、第1位置は、撮影画像I1において特定部分が表れた位置ではなく、文書における特定部分の位置を意味する。第1位置は、特徴部分があるべき位置であり、例えば、見本画像I2において特定部分が表れた位置である。実施形態1で所定位置と記載した箇所は、実施形態2の第1位置と読み替えることができる。
探索部203は、制御部31を主として実現される。探索部203は、特徴部分が検出されなかった場合は、取込画像I1に基づいて、定型部分の代替の特徴部分を探索する。
第2検出部204は、制御部31を主として実現される。第2検出部204は、見本画像I2から代替の特徴部分を検出する。特徴部分の検出方法自体は、実施形態1で説明した方法と同様であってよく、種々の物体検出アルゴリズムを適用可能である。第2検出部204は、探索部203により探索された代替の特徴部分と似た領域を、見本画像I2の中から検出する。
整形部205は、制御部31を主として実現される。整形部205は、特徴部分が検出された場合に、当該特徴部分の位置が所定の第1位置に合うように、取込画像I1の整形画像を取得する。整形部205は、実施形態1の第1整形部102及び第2整形部104と同様の処理を実行してもよい。
実行部206は、制御部31を主として実現される。実行部206は、整形画像に対して光学文字認識を実行する。実行部206の処理の詳細は、実施形態1で説明した実行部105と同様であり、光学文字認識のアルゴリズは、実施形態1で説明したようなアルゴリズムを利用すればよい。
図22及び図23は、画像処理システムSにおいて実行される処理の一例を示すフロー図である。図22及び図23に示す処理は、制御部11が記憶部12に記憶されたプログラムに従って動作し、制御部31が記憶部32に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図16に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。
(1)例えば、実施形態2のように、第1整形画像I3の特徴部分及び代替の特徴部分の位置Q3で囲われた四角形と、見本画像I2の特徴部分及び代替の特徴部分の位置Q4で囲われた四角形と、に基づいて第1整形画像I3が整形される場合、これら四角形の面積が広い方が、整形の精度が高くなる。このため、代替の特徴部分として利用できそうな部分が複数存在する場合には、四角形が広くなるような代替の特徴部分を利用してもよい。
なお、本発明は、以上に説明した実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。
Claims (14)
- 画像読取装置又は撮影装置によって取り込まれた、定型部分と非定型部分とを含む文書の取込画像を取得する取得手段と、
前記取込画像に基づいて、前記定型部分の特徴部分を検出する検出手段と、
前記特徴部分が検出された場合に、当該特徴部分の位置関係が所定の第1位置関係に合うように、前記取込画像の整形画像を取得する整形手段と、
前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記取込画像に基づいて、前記定型部分の代替の特徴部分を探索する探索手段と、
を含み、
前記整形手段は、前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記代替の特徴部分の位置関係が所定の第2位置関係に合うように、前記整形画像を取得する、
ことを特徴とする画像処理システム。 - 前記画像処理システムは、見本画像から前記代替の特徴部分を検出する手段を更に含み、
前記整形手段は、前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記見本画像における前記代替の特徴部分の位置を前記第2位置として取得し、前記整形画像を取得する、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記探索手段は、前記取込画像に基づくヒストグラムを利用して、前記代替の特徴部分を探索する、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理システム。 - 前記探索手段は、所定の第1位置に基づいて定まる領域内から、前記代替の特徴部分を探索する、
ことを特徴とする請求項1〜3の何れかに記載の画像処理システム。 - 前記検出手段は、複数の特徴部分を検出し、
前記整形手段は、前記複数の特徴部分の各々の位置関係が、当該特徴部分に対応する第1位置関係に合うように、前記整形画像を取得し、
前記探索手段は、少なくとも1つの前記特徴部分が検出されなかった場合に、前記代替の特徴部分を探索し、
前記整形手段は、前記少なくとも1つの特徴部分が検出されなかった場合に、前記代替の特徴部分に基づいて、前記整形画像を取得する、
ことを特徴とする請求項1〜4の何れかに記載の画像処理システム。 - 前記探索手段は、前記複数の特徴部分のうちの一部だけが検出された場合に、検出されなかった特徴部分ごとに、検出された一部の特徴部分との位置関係に基づいて、前記代替の特徴部分を探索する、
ことを特徴とする請求項5に記載の画像処理システム。 - 前記複数の特徴部分は、3つ以上であり、
前記探索手段は、前記検出されなかった特徴部分ごとに、前記代替の特徴部分の候補を探索し、当該候補と前記検出された一部の特徴部分とによって囲われる領域のサイズに基づいて、前記代替の特徴部分を決定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の画像処理システム。 - 前記探索手段は、複数の前記特徴部分が検出されなかった場合に、検出されなかった特徴部分ごとに、他の代替の特徴部分との位置関係に基づいて、前記代替の特徴部分を探索する、
ことを特徴とする請求項5〜7の何れかに記載の画像処理システム。 - 前記複数の特徴部分は、3つ以上であり、
前記探索手段は、前記検出されなかった特徴部分ごとに、前記代替の特徴部分の候補を探索し、前記検出されなかった複数の特徴部分の各々の候補によって囲われる領域のサイズに基づいて、前記代替の特徴部分を決定する、
ことを特徴とする請求項8に記載の画像処理システム。 - 前記探索手段は、予め定められた前記代替の特徴部分を探索する、
ことを特徴とする請求項1〜9の何れかに記載の画像処理システム。 - 前記特徴部分は、前記定型部分における文字又は記号である、
ことを特徴とする請求項1〜10の何れかに記載の画像処理システム。 - 前記画像処理システムは、前記整形画像に対して光学文字認識を実行する実行手段、
を更に含むことを特徴とする請求項1〜11の何れかに記載の画像処理システム。 - 画像読取装置又は撮影装置によって取り込まれた、定型部分と非定型部分とを含む文書の取込画像を取得する取得ステップと、
前記取込画像に基づいて、前記定型部分の特徴部分を検出する検出ステップと、
前記特徴部分が検出された場合に、当該特徴部分の位置関係が所定の第1位置関係に合うように、前記取込画像の整形画像を取得する整形ステップと、
前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記取込画像に基づいて、前記定型部分の代替の特徴部分を探索する探索ステップと、
を含み、
前記整形ステップは、前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記代替の特徴部分の位置関係が所定の第2位置関係に合うように、前記整形画像を取得する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 画像読取装置又は撮影装置によって取り込まれた、定型部分と非定型部分とを含む文書の取込画像を取得する取得手段、
前記取込画像に基づいて、前記定型部分の特徴部分を検出する検出手段、
前記特徴部分が検出された場合に、当該特徴部分の位置関係が所定の第1位置関係に合うように、前記取込画像の整形画像を取得する整形手段、
前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記取込画像に基づいて、前記定型部分の代替の特徴部分を探索する探索手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記整形手段は、前記特徴部分が検出されなかった場合は、前記代替の特徴部分の位置関係が所定の第2位置関係に合うように、前記整形画像を取得する、
プログラム。
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