JP7262993B2 - 画像処理システム、画像処理方法、画像処理装置 - Google Patents
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Description
<画像処理システム>
図1は画像処理システムの構成を示した図である。画像処理システム100は、画像処理装置101、学習装置102、画像処理サーバ103より構成される。画像処理装置101と学習装置102、画像処理サーバ103は、ネットワーク104を介して接続されている。
本システムにおける学習シーケンスについて説明する。図3(a)は画像処理システムの学習シーケンスを示す図である。
本システムにおける利用シーケンスについて説明する。図3(b)は画像処理システムの利用シーケンスを示す図である。図22は手書き画像変換処理の概要を示す図である。
上述したシステムを実現するために、各装置は次のような構成を備える。図2(a)は画像処理装置の構成を示す図である。図2(b)は学習装置の構成を示す図である。図2(c)は画像処理サーバの構成を示す図である。図2(a)にしめすように、画像処理装置101は、次を備える。CPU201、ROM202、RAM204、プリンタデバイス205、スキャナデバイス206、原稿搬送デバイス207、ストレージ208、入力デバイス209、表示デバイス210、及び外部インタフェース211を備える。各デバイスは、データバス203によって相互通信可能に接続されている。
S303、S304に示したオペレータの指示は次のような操作画面でおこなわれる。図20(a)は印刷ジョブ選択画面を示す図である。図20(b)は学習原稿スキャン画面を示す図である。
図4(a)はサンプル画像生成処理のフローを示す図である。
次に、学習装置102によるサンプル画像取受信処理について説明する図4(b)はサンプル画像受信処理のフローを示す図である。この処理は、CPU231が、ストレージ235に記録されている学習データ生成プログラムを読み出し、RAM234に展開して実行することで実現される。これは、ユーザが、学習装置102の電源をON(オン)にすると開始される。
次に、学習装置102による学習データ生成処理について説明する。図5は学習データ生成処理のフローを示す図である。図6は画像合成により生成する入力画像の構成例を示す図である。
次に、学習装置102による学習処理について説明する。図7は学習処理のフローを示す図である。
次に、画像処理装置101による、手書き除去依頼処理について説明する。画像処理装置101は、手書きを含む原稿をスキャンする。そして、スキャン画像データを画像処理サーバ103に送信して、手書き除去を依頼する。図8(a)は手書き除去依頼処理のフローを示す図である。この処理は、画像処理装置101のCPU201が、ストレージ208に記録されているコントローラプログラムを読み出し、RAM204に展開して実行することにより実現される。これは、ユーザが、画像処理装置101の入力デバイス209を介して、所定の操作を行うことで開始される。
次に、画像処理サーバ103による手書き除去処理について説明する。画像処理サーバ103は、画像処理装置101から受信した処理対象画像に対して手書き除去処理を行う。図8(b)は手書き除去処理のフローを示す図である。この処理は、CPU261が、ストレージ265に記憶されている画像処理サーバプログラムを読み出し、RAM264に展開して実行することで実現される。これは、ユーザが、画像処理サーバ103の電源をON(オン)にすると開始される。
以上、本実施例に示したとおり、手書きのみを含む画像データと印字内容のみを含む画像データとから、手書きと印刷内容が重ならないように合成して手書き抽出を行うニューラルネットワークを学習するための学習データを生成することができる。そしてこの学習データを用いてニューラルネットワークを学習し、当該学習の結果を用いて、スキャン画像データから手書きを抽出して除去することができる。
本実施例では、学習データを画像合成により生成するための方法として、実施例1とは別の方法を採用するケースについて説明する。本実施例では、学習データ用の入力画像を合成する際に、画像処理装置101でスキャンした画像をベース画像として用いる。このような処理により実際のスキャン画像データと近しい画像を画像合成により生成することができる。実施例2の画像処理システムの構成は、特徴部分を除いて実施例1の画像処理システムの構成と同様である。そのため、同様の構成については、同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施例における、画像処理装置101によるサンプル画像取得処理について説明する。図9(a)は実施例2におけるサンプル画像取得処理のフローを示す図である。この処理は、CPU201が、ストレージ208に記録されているコントローラプログラムを読み出し、RAM204に展開して実行することで実現される。これは、ユーザが、画像処理装置101の入力デバイス209を操作することにより開始される。
次に、本実施例における、学習装置102によるサンプル画像取受信処理について説明する。図9(b)は実施例2におけるサンプル画像受信処理のフローを示す図である。この処理は、CPU231が、ストレージ235に記録されている学習データ生成プログラムを読み出し、RAM234に展開して実行することで実現される。これは、ユーザが、学習装置102の電源をON(オン)にすると開始される。
次に、本実施例における、学習装置102による学習データ生成処理について説明する。
以上のように、ベース画像に、手書きも印刷内容も含まない用紙をスキャンして生成したスキャン画像データを用いることができる。これにより、画像合成により生成する学習データ用の入力画像を、より実際のスキャン画像データと近しいものとすることができる。
本実施例では、学習データ用の画像を画像合成により生成するための方法として、実施例1、2とは別の方法を採用するケースについて説明する。本実施例では、背景サンプル画像より余白を検出し、当該余白箇所に前景パッチを合成する。このような処理により、余白に手書き文字が書き込まれた状態に近しい学習データ用の画像を画像合成により生成することができる。実施例3の画像処理システムの構成は、特徴部分を除いて実施例1、2の画像処理システムの構成と同様である。そのため、同様の構成については、同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施例における、学習装置102による学習データ生成処理について説明する。実施例3における学習データ生成処理のフローを示す図である。この処理は、学習装置102の学習データ生成部112により実現される。これは、ユーザが、学習装置102の入力デバイス236を介して、所定の操作を行うことで開始される。
以上、本実施例に示したとおり、背景サンプル画像から余白である領域を抽出し、当該領域に前景サンプル画像の部分画像を合成した。実際に、余白に手書きが書き込まれた状態に近しい学習データ用の画像を画像合成により生成し、手書き抽出を行うニューラルネットワークを学習するための学習データを生成することができる。
本実施例では、学習データ用の画像を画像合成により生成する別の方法として、実施例1~3とは別の方法を採用するケースについて説明する。本実施例では、帳票に記入された手書き文字を抽出するのに好ましい学習データ用の画像を画像合成により生成する。具体的には、未記入の帳票である背景サンプル画像より、記入欄内の余白を検出し、当該箇所に前景パッチを合成する。実施例4の画像処理システムの構成は、特徴部分を除いて実施例1~3の画像処理システムの構成と同様である。そのため、同様の構成については、同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
背景サンプル画像生成処理は、実施例1で図4(a)を用いて説明したとおりであるが、本実施例において、S405で背景サンプル画像を生成する際には、申し込み用紙などの帳票であって未記入のものをスキャンするものとする。未知の形式の帳票原稿に対応できるよう、様々な種類の帳票原稿をスキャンすることが望ましい。
本実施例における、学習装置102による学習データ生成処理について説明する。図13は実施例4における学習データ生成処理のフローを示す図である。この処理は、学習装置102の学習データ生成部112により実現される。これは、ユーザが、学習装置102の入力デバイス236を介して、所定の操作を行うことで開始される。
以上、本実施例に示したとおり、背景サンプル画像から、帳票の記入欄に相当する余白である領域を抽出し、当該領域に前景サンプル画像の部分画像を合成した。これにより、手書きと印刷内容が重ならないように合成して、手書き抽出を行うニューラルネットワークを学習するための学習データを生成することができる。
本実施例では、手書き認識結果の利用方法として、実施例1とは異なる方法を採用するケースについて説明する。本実施例では、手書き認識結果の利用方法として、処理対象画像から有益な情報の抽出を行う。具体的には、データの検索等に活用できるように、活字と手書き文字とを含む原稿からテキスト情報を抽出する処理(OCR処理)を施す。特に、本実施例では、手書き文字画像と活字画像を分けることでOCR処理の精度を向上させている。また、本実施例では複数ページを備えるドキュメントのうち、どのページに手書き文字が含まれているか等のページ構成情報を取得するための処理を施す。上述のように検索可能なデータをサーチャブルデータと呼称する。ここでは、サーチャブルデータと例として、サーチャブルPDFと帳票データを例に挙げる。なお、実施例5の画像処理システムの構成は、特徴部分を除いて実施例1~4の画像処理システムの構成と同様である。そのため、同様の構成については、同様の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施例では、画像処理システムに新たな装置が追加される。図16(a)は実施例5における画像処理システムの構成を示す図である。画像処理システム1600は、画像処理装置101、学習装置102、画像処理サーバ103、に加え、OCRサーバ1604を備える。
本システムにおける利用シーケンスについて説明する。図16(b)は実施例6における画像処理システムの利用シーケンスを示した図である。
次に、本実施例に登場するサーチャブルデータの利用方法について説明する。図23(b)はサーチャブルPDFの操作画面を示す図である。
次に、画像処理装置101による、データ生成依頼処理について説明する。図17(a)はデータ生成依頼処理のフローを示す図である。この処理は、画像処理装置101のCPU201が、ストレージ208に記録されているコントローラプログラムを読み出し、RAM204に展開して実行することにより実現される。これは、ユーザが、画像処理装置101の入力デバイス209を介して、所定の操作を行うことで開始される。
次に、画像処理サーバ103によるOCR処理について説明する。図17(b)はデータ生成依頼処理のフローを示す図である。画像変換部114として機能する画像処理サーバ103は、画像処理装置101から処理対象画像を受信し、当該スキャン画像データに含まれる活字や手書き文字をOCRしてテキストデータを得る。活字に対するOCRは、活字OCR部1617に実行させる。手書き文字に対するOCRは、手書きOCR部1616に実行させる。図17(b)は、このOCR処理のフローチャートである。この処理は、CPU261が、ストレージ265に記憶されている画像処理サーバプログラムを読み出し、RAM264に展開して実行することで実現される。これは、ユーザが、画像処理サーバ103の電源をON(オン)にすると開始される。
次に、画像処理サーバ103によるサーチャブルPDF生成処理について説明する。図15(a)(b)は手書き検出結果情報を示す図である。操作画面2100において、ボタン2104が選択された場合、サーチャブルPDF生成処理が依頼される。サーチャブルPDF生成処理は、例えば、図23(b)のように手書き文字を含む複数ページの原稿を読みとる際に依頼される。
次に、帳票データ生成処理について詳細に説明する。操作画面2100において、ボタン2103が選択された場合、帳票データ生成処理が依頼される。帳票データ生成処理は、例えば、図24のように、手書き文字が記入された帳票原稿2400を読み取る際に依頼される。この場合、S1659では手書き抽出画像2410が生成され、S1663では手書き除去画像2420が生成される。すなわち、氏名記入欄1201と住所記入欄1202、電話番号記入欄1203に記入された手書き文字を包含する領域が、それぞれ手書きOCR対象領域として抽出されている。また、氏名見出し1204と住所見出し1205、電話番号見出し1206内に印字された活字を包含する領域が、それぞれ活字OCR対象領域として抽出されている。
以上、本実施例に示したとおり、ニューラルネットワークの学習結果を用いることで、処理対象画像から有益な情報を抽出することができる。例えば、スキャン画像データから手書きOCRの対象領域を抽出して手書きOCRを行うことができる。帳票ごとに、手書きOCR対象領域を、事前に登録するなどの作業を必要とせずに、手書きOCR対象領域を抽出し、手書きOCR処理に入力して処理することができる。また、事前登録ができない不定型の帳票においても、人が手書きOCR対象領域を指定するなどの作業を必要とせずに、手書きOCR対象領域を抽出し、手書きOCR処理に入力して処理することができる。また、スキャン画像データから手書きを抽出することで、複数枚の原稿の中から、手書きを含むものを検出することができる。そのため、校正原稿のように、不定型・多数の原稿の中から手書きを含むものを容易に検出することができる。
本発明は、上述の実施例の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
102 学習装置
103 画像処理サーバ
1604 OCRサーバ
201 CPU
231 CPU
261 CPU
Claims (14)
- 手書きサンプル画像の少なくとも一部と背景サンプル画像の少なくとも一部との間に余白領域ができるようにして合成処理を行うことにより、合成画像を生成する合成画像生成手段と、
前記生成された合成画像に対応する正解画像を生成する正解画像生成手段と、
前記合成画像と前記正解画像とを用いて、所定の画像処理に用いるためのニューラルネットワークに関する学習処理を実行する学習手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。 - 前記合成画像生成手段は、ベース画像内の第1の領域に前記手書きサンプル画像の少なくとも一部を貼り付け、前記ベース画像内の第2の領域に前記背景サンプル画像の少なくとも一部を貼り付けることによって、前記合成画像を生成するものであり、
前記ベース画像において、前記第1の領域と前記第2の領域の間に前記余白領域が存在する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記正解画像生成手段は、前記合成画像の生成に用いられた前記手書きサンプル画像の少なくとも一部に基づいて、前記生成された合成画像に対応する正解画像を生成する、ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理システム。
- 前記手書きサンプル画像は、手書き文字と手書き記号と手書き図形との少なくともいずれかのみが記入された原稿を読み取ることにより得られる画像である、ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理システム。
- 前記背景サンプル画像は、印刷された原稿を読み取ることにより得られる画像である、ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理システム。
- 前記正解画像生成手段により生成される前記正解画像は、前記合成処理に用いられた前記手書きサンプル画像の少なくとも一部に基づいて、前記合成画像内の手書きの画素の位置を特定した画像であり、
前記所定の画像処理は、読取画像の画素の中から手書きの画素の位置を特定する処理であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 前記所定の画像処理により特定された前記手書きの画素の位置に基づいて、手書きOCR処理を実行する手書きOCR手段を、更に有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。
- 前記所定の画像処理により特定された前記手書きの画素の位置に基づいて、前記読取画像から手書きの画素を消去した画像を生成する手段を、更に有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。
- 前記手書きの画素を消去した画像に対して、活字OCR処理を実行する活字OCR手段を、更に有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。
- 前記正解画像生成手段により生成される前記正解画像は、前記合成画像内の当該合成された前記手書きサンプル画像を囲む矩形領域の位置を特定した画像であり、
前記所定の画像処理は、読取画像の中から手書き文字を囲む矩形領域を特定する処理であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 前記正解画像生成手段により生成される前記正解画像は、前記合成処理に用いられた前記手書きサンプル画像の少なくとも一部に基づいて、前記合成画像内の手書きの画素を強調した画像であり、
前記所定の画像処理は、読取画像中の手書き文字を強調した画像を生成する処理であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 前記正解画像生成手段により生成される前記正解画像は、前記合成画像のうちの、当該合成処理に用いられた前記手書きサンプル画像を除く画像であり、
前記所定の画像処理は、読取画像中の手書き文字が消去された画像を生成するための処理であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - コンピュータを、請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理システムにおける各手段として機能させるためのプログラム。
- 手書きサンプル画像の少なくとも一部と背景サンプル画像の少なくとも一部との間に余白領域ができるようにして合成処理を行うことにより、合成画像を生成する合成画像生成工程と、
前記生成された合成画像に対応する正解画像を生成する正解画像生成工程と、
前記合成画像と前記正解画像とを用いて、所定の画像処理に用いるためのニューラルネットワークに関する学習処理を実行する学習工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
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Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10984558B2 (en) * | 2019-05-09 | 2021-04-20 | Disney Enterprises, Inc. | Learning-based sampling for image matting |
US11061626B2 (en) * | 2019-05-24 | 2021-07-13 | Kyocera Document Solutions Inc. | Machine learning printer control system including pre-press action predictor |
CN113743360B (zh) * | 2021-09-16 | 2024-03-05 | 京东科技信息技术有限公司 | 智能化印章解析的方法和装置 |
CN113869168B (zh) * | 2021-09-18 | 2022-06-28 | 珠海读书郎软件科技有限公司 | 一种融合笔尖轨迹和书写墨迹的实时文字识别方法 |
CN114333038B (zh) * | 2022-03-03 | 2022-06-07 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 对象识别模型的训练方法和对象识别方法、装置、设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006092027A (ja) | 2004-09-21 | 2006-04-06 | Fuji Xerox Co Ltd | 文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラム |
JP2011018334A (ja) | 2009-07-10 | 2011-01-27 | Palo Alto Research Center Inc | 画像中のピクセルの機械支援による人為的ラベル付けのシステムおよび方法 |
JP2011018338A5 (ja) | 2010-07-09 | 2013-08-22 | ||
JP2018185552A (ja) | 2017-04-24 | 2018-11-22 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 画像解析装置および画像解析方法、ならびにプログラム |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5744879A (en) | 1980-08-30 | 1982-03-13 | Matsushita Electric Works Ltd | Timepiece with automatic date correction type calendar |
US6931589B2 (en) * | 2001-11-29 | 2005-08-16 | Orbograph Ltd. | Distributed document processing |
US7617164B2 (en) * | 2006-03-17 | 2009-11-10 | Microsoft Corporation | Efficiency of training for ranking systems based on pairwise training with aggregated gradients |
KR20080055119A (ko) * | 2006-12-14 | 2008-06-19 | 삼성전자주식회사 | 화상형성장치 및 그 제어방법 |
JP2008250375A (ja) * | 2007-03-29 | 2008-10-16 | Toshiba Corp | 文字入力装置、方法およびプログラム |
JP5349879B2 (ja) * | 2008-09-18 | 2013-11-20 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び、記憶媒体 |
US8482827B2 (en) * | 2009-06-03 | 2013-07-09 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Annotation on media sheet indicating functionality to be performed in relation to image on media sheet |
US8442319B2 (en) | 2009-07-10 | 2013-05-14 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for classifying connected groups of foreground pixels in scanned document images according to the type of marking |
JP6140946B2 (ja) | 2012-07-26 | 2017-06-07 | キヤノン株式会社 | 文字認識システム及び文字認識装置 |
WO2014184417A1 (en) * | 2013-05-13 | 2014-11-20 | Nokia Corporation | Method, apparatus and computer program product to represent motion in composite images |
JP6373664B2 (ja) * | 2014-07-09 | 2018-08-15 | 株式会社東芝 | 電子機器、方法及びプログラム |
US9977976B2 (en) * | 2016-06-29 | 2018-05-22 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Path score calculating method for intelligent character recognition |
US10764448B1 (en) * | 2019-04-24 | 2020-09-01 | Kyocera Document Solutions Inc. | Information processing apparatus and image forming apparatus performing file conversion of handwriting comment and comment extraction method |
US11568623B2 (en) * | 2019-08-22 | 2023-01-31 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
-
2018
- 2018-12-19 JP JP2018237512A patent/JP7262993B2/ja active Active
-
2019
- 2019-11-28 EP EP19212118.4A patent/EP3671539B1/en active Active
- 2019-12-11 US US16/710,661 patent/US11341733B2/en active Active
- 2019-12-18 KR KR1020190169381A patent/KR102613255B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006092027A (ja) | 2004-09-21 | 2006-04-06 | Fuji Xerox Co Ltd | 文字認識装置、文字認識方法および文字認識プログラム |
JP2011018334A (ja) | 2009-07-10 | 2011-01-27 | Palo Alto Research Center Inc | 画像中のピクセルの機械支援による人為的ラベル付けのシステムおよび方法 |
JP2011018338A5 (ja) | 2010-07-09 | 2013-08-22 | ||
JP2018185552A (ja) | 2017-04-24 | 2018-11-22 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 画像解析装置および画像解析方法、ならびにプログラム |
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