JPH07265807A - 宛名領域検出装置 - Google Patents
宛名領域検出装置Info
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- JPH07265807A JPH07265807A JP6064005A JP6400594A JPH07265807A JP H07265807 A JPH07265807 A JP H07265807A JP 6064005 A JP6064005 A JP 6064005A JP 6400594 A JP6400594 A JP 6400594A JP H07265807 A JPH07265807 A JP H07265807A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】郵便物上の宛名領域を高速かつ正確に検出でき
る宛名領域検出装置を提供する。 【構成】画像入力部３０２は、郵便物３０１上の画像を
光学的な走査により電気信号に変換して入力する。宛名
領域検出部３０３は、画像入力部３０２で入力された画
像を２値化画像に変換し、この２値化画像をその画像中
の画素連結成分を求めた外接矩形データに変換し、この
変換された外接矩形データの形状に関してあらかじめ用
意された知識により宛名表記対象データであるか否かを
判定し、宛名表記対象データであると判定された外接矩
形データに基づき郵便物３０１上の宛名情報が記載され
ている宛名領域を検出する。
る宛名領域検出装置を提供する。 【構成】画像入力部３０２は、郵便物３０１上の画像を
光学的な走査により電気信号に変換して入力する。宛名
領域検出部３０３は、画像入力部３０２で入力された画
像を２値化画像に変換し、この２値化画像をその画像中
の画素連結成分を求めた外接矩形データに変換し、この
変換された外接矩形データの形状に関してあらかじめ用
意された知識により宛名表記対象データであるか否かを
判定し、宛名表記対象データであると判定された外接矩
形データに基づき郵便物３０１上の宛名情報が記載され
ている宛名領域を検出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、たとえば、郵便物宛名
自動読取区分機などの郵便物処理装置において、郵便物
上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する宛名
領域検出装置に関する。
自動読取区分機などの郵便物処理装置において、郵便物
上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する宛名
領域検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】郵便物の処理分野においては、連日大量
に送られてくる郵便物を限られた時間内に処理して行か
ねばならない。そこで、郵便業務の機械化が進められ、
郵便局員の負担の軽減が図られている。その一例が、光
学的文字読取装置を用いて郵便物上の郵便番号を読取
り、その読取結果に応じて郵便物を複数の送達区域ごと
に区分する郵便番号自動読取区分機、あるいは、更に郵
便物上の宛名情報を読取り、その読取結果に基づき郵便
物を複数の送達区域ごとに区分する配達区分機である。
に送られてくる郵便物を限られた時間内に処理して行か
ねばならない。そこで、郵便業務の機械化が進められ、
郵便局員の負担の軽減が図られている。その一例が、光
学的文字読取装置を用いて郵便物上の郵便番号を読取
り、その読取結果に応じて郵便物を複数の送達区域ごと
に区分する郵便番号自動読取区分機、あるいは、更に郵
便物上の宛名情報を読取り、その読取結果に基づき郵便
物を複数の送達区域ごとに区分する配達区分機である。
【０００３】しかし、郵便物の書式にはほとんど制約が
設けられていないため、様々な書式の郵便物が存在し、
しかも、郵便物上には広告などの宛名情報以外の文字情
報、絵および写真といったものも存在し、それらの情報
が混在する中から宛名情報を正しく抽出することは非常
に困難である。今後も、ますます郵便物の量が増加して
いくことを考えると、従来手法よりも高性能の宛名読取
手法を求められている。
設けられていないため、様々な書式の郵便物が存在し、
しかも、郵便物上には広告などの宛名情報以外の文字情
報、絵および写真といったものも存在し、それらの情報
が混在する中から宛名情報を正しく抽出することは非常
に困難である。今後も、ますます郵便物の量が増加して
いくことを考えると、従来手法よりも高性能の宛名読取
手法を求められている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来、たとえば、郵便
物宛名自動読取区分機では、郵便物上に記載された宛名
情報を読取る際、画像処理によって宛名情報が記載され
ていると推定される領域を１つ検出し、その宛名領域に
対して文字行検出、文字検出、文字識別、町名識別をパ
イプライン処理することによって宛名情報を認識してい
た。
物宛名自動読取区分機では、郵便物上に記載された宛名
情報を読取る際、画像処理によって宛名情報が記載され
ていると推定される領域を１つ検出し、その宛名領域に
対して文字行検出、文字検出、文字識別、町名識別をパ
イプライン処理することによって宛名情報を認識してい
た。
【０００５】しかし、このような従来の技術では、最初
に誤った領域を宛名領域として検出した場合、以降の処
理で宛名情報を正しく認識することは不可能であり、複
数個の領域を使用することは、１領域あたりの処理時間
が長いため、有効ではなかった。そこで、本発明は、郵
便物上の宛名領域を高速かつ正確に検出できる宛名領域
検出装置を提供することを目的とする。
に誤った領域を宛名領域として検出した場合、以降の処
理で宛名情報を正しく認識することは不可能であり、複
数個の領域を使用することは、１領域あたりの処理時間
が長いため、有効ではなかった。そこで、本発明は、郵
便物上の宛名領域を高速かつ正確に検出できる宛名領域
検出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】本発明の宛名領域検出装
置は、郵便物上の画像を電気信号に変換して入力する画
像入力手段と、この画像入力手段で入力された画像を２
値化し、この２値化画像をその画像中の画素連結成分を
求めた外接矩形データに変換する変換手段と、この変換
手段で変換された外接矩形データに基づき前記郵便物上
の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検出手
段とを具備している。
置は、郵便物上の画像を電気信号に変換して入力する画
像入力手段と、この画像入力手段で入力された画像を２
値化し、この２値化画像をその画像中の画素連結成分を
求めた外接矩形データに変換する変換手段と、この変換
手段で変換された外接矩形データに基づき前記郵便物上
の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検出手
段とを具備している。
【０００７】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データの形状に関してあらかじめ用意さ
れた知識により宛名表記対象データであるか否かを判定
する判定手段と、この判定手段で宛名表記対象データで
あると判定された外接矩形データに基づき前記郵便物上
の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検出手
段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データの形状に関してあらかじめ用意さ
れた知識により宛名表記対象データであるか否かを判定
する判定手段と、この判定手段で宛名表記対象データで
あると判定された外接矩形データに基づき前記郵便物上
の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検出手
段とを具備している。
【０００８】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データの郵便物上における位置および密
度に関してあらかじめ用意された知識により宛名表記対
象データであるか否かを判定する判定手段と、この判定
手段で宛名表記対象データであると判定された外接矩形
データに基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されてい
る宛名領域を検出する検出手段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データの郵便物上における位置および密
度に関してあらかじめ用意された知識により宛名表記対
象データであるか否かを判定する判定手段と、この判定
手段で宛名表記対象データであると判定された外接矩形
データに基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されてい
る宛名領域を検出する検出手段とを具備している。
【０００９】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出された文字行ブロックに基づき前記郵便
物上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検
出手段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出された文字行ブロックに基づき前記郵便
物上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検
出手段とを具備している。
【００１０】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出された文字行ブロックの形状をあらかじ
め用意された知識によって判定し、宛名文字行の一部で
あるか否かを出力する判定手段と、この判定手段の判定
結果に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている
宛名領域を検出する検出手段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出された文字行ブロックの形状をあらかじ
め用意された知識によって判定し、宛名文字行の一部で
あるか否かを出力する判定手段と、この判定手段の判定
結果に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている
宛名領域を検出する検出手段とを具備している。
【００１１】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出された文字行ブロック内に含まれる外接
矩形データの形状をあらかじめ用意された知識によって
判定し、宛名文字行の一部であるか否かを出力する判定
手段と、この判定手段の判定結果に基づき前記郵便物上
の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検出手
段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出された文字行ブロック内に含まれる外接
矩形データの形状をあらかじめ用意された知識によって
判定し、宛名文字行の一部であるか否かを出力する判定
手段と、この判定手段の判定結果に基づき前記郵便物上
の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検出手
段とを具備している。
【００１２】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の文字行ブロ
ックについて、それぞれの方向の隣接関係を判定して統
合していくことにより宛名領域候補を検出する宛名領域
候補検出手段と、この宛名領域候補検出手段の検出結果
に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている宛名
領域を検出する検出手段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の文字行ブロ
ックについて、それぞれの方向の隣接関係を判定して統
合していくことにより宛名領域候補を検出する宛名領域
候補検出手段と、この宛名領域候補検出手段の検出結果
に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている宛名
領域を検出する検出手段とを具備している。
【００１３】また、本発明の宛名領域検出装置は、郵便
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の文字行ブロ
ックについて、それぞれの方向の隣接関係を判定して統
合していくことにより宛名領域候補を検出する宛名領域
候補検出手段と、この宛名領域候補検出手段で検出され
た宛名領域候補の形状をあらかじめ用意された知識によ
って判定し、宛名領域である可能性があるか否かを判定
する判定手段と、この判定手段の判定結果に基づき前記
郵便物上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出す
る検出手段とを具備している。
物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段
と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、こ
の２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接
矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変換
された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向に
それぞれ隣接する矩形データを統合することにより、文
字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字行
抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の文字行ブロ
ックについて、それぞれの方向の隣接関係を判定して統
合していくことにより宛名領域候補を検出する宛名領域
候補検出手段と、この宛名領域候補検出手段で検出され
た宛名領域候補の形状をあらかじめ用意された知識によ
って判定し、宛名領域である可能性があるか否かを判定
する判定手段と、この判定手段の判定結果に基づき前記
郵便物上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出す
る検出手段とを具備している。
【００１４】さらに、本発明の宛名領域検出装置は、郵
便物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手
段と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、
この２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外
接矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変
換された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向
にそれぞれ隣接する矩形データを統合することにより、
文字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字
行抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の文字行ブ
ロックについて、それぞれの方向の隣接関係を判定して
統合していくことにより宛名領域候補を検出する宛名領
域候補検出手段と、この宛名領域候補検出手段で検出さ
れた宛名領域候補の位置を判定して評価することによ
り、上位複数候補を出力する宛名領域候補出力手段と、
この宛名領域候補出力手段から出力される宛名領域候補
に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている宛名
領域を検出する検出手段とを具備している。
便物上の画像を電気信号に変換して入力する画像入力手
段と、この画像入力手段で入力された画像を２値化し、
この２値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外
接矩形データに変換する変換手段と、この変換手段で変
換された外接矩形データについて、ｘ方向およびｙ方向
にそれぞれ隣接する矩形データを統合することにより、
文字行ブロックを抽出する文字行抽出手段と、この文字
行抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の文字行ブ
ロックについて、それぞれの方向の隣接関係を判定して
統合していくことにより宛名領域候補を検出する宛名領
域候補検出手段と、この宛名領域候補検出手段で検出さ
れた宛名領域候補の位置を判定して評価することによ
り、上位複数候補を出力する宛名領域候補出力手段と、
この宛名領域候補出力手段から出力される宛名領域候補
に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている宛名
領域を検出する検出手段とを具備している。
【００１５】
【作用】本発明によれば、郵便物から最初に文字行を検
出し、隣接する文字行を統合して複数の宛名領域候補を
検出し、検出した各領域候補をあらかじめ用意された知
識に基づいて評価し、宛名書出部であると推定される文
字行を複数個検出することにより、郵便物上の宛名領域
を高速かつ正確に検出できるものである。
出し、隣接する文字行を統合して複数の宛名領域候補を
検出し、検出した各領域候補をあらかじめ用意された知
識に基づいて評価し、宛名書出部であると推定される文
字行を複数個検出することにより、郵便物上の宛名領域
を高速かつ正確に検出できるものである。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。図１は、本実施例に係る宛名領域検出装
置を概略的に示すものである。図において、処理対象と
なる郵便物３０１は、図示しない搬送手段によって画像
入力部３０２に送られ、ここで光学的な走査によって表
面の画像が光電変換されることにより、郵便物３０１上
の画像が入力され、宛名領域検出部３０３に送られる。
宛名領域検出部３０３では、後述する画像処理を施すこ
とによって、宛名情報の書出し部と推定される文字行を
複数個検出し、それらを文字認識部３０４に送る。文字
認識部３０４では、各文字行から文字を１つずつ切出し
て、１文字ずつ認識し、その認識結果を単語認識部３０
５に送る。
して説明する。図１は、本実施例に係る宛名領域検出装
置を概略的に示すものである。図において、処理対象と
なる郵便物３０１は、図示しない搬送手段によって画像
入力部３０２に送られ、ここで光学的な走査によって表
面の画像が光電変換されることにより、郵便物３０１上
の画像が入力され、宛名領域検出部３０３に送られる。
宛名領域検出部３０３では、後述する画像処理を施すこ
とによって、宛名情報の書出し部と推定される文字行を
複数個検出し、それらを文字認識部３０４に送る。文字
認識部３０４では、各文字行から文字を１つずつ切出し
て、１文字ずつ認識し、その認識結果を単語認識部３０
５に送る。
【００１７】単語認識部３０５では、文字認識部３０４
から送られてきた文字の認識結果を宛名のデータベース
に登録されている住所情報と照合することにより、その
認識結果を修正し、単語認識処理を行ない、その認識結
果を街区認識部３０６に送る。街区認識部３０６では、
認識した行の付近に書かれている〜丁目、〜番地の情報
を読取ることにより、街区認識処理を行ない、その認識
結果を宛名認識結果３０７として出力するようになって
いる。
から送られてきた文字の認識結果を宛名のデータベース
に登録されている住所情報と照合することにより、その
認識結果を修正し、単語認識処理を行ない、その認識結
果を街区認識部３０６に送る。街区認識部３０６では、
認識した行の付近に書かれている〜丁目、〜番地の情報
を読取ることにより、街区認識処理を行ない、その認識
結果を宛名認識結果３０７として出力するようになって
いる。
【００１８】図２は、前記宛名領域検出部３０３で行な
われる処理を説明するフローチャートであり、以下、こ
れに基づき処理動作を説明する。まず、画像入力部３０
２で入力された郵便物３０１の画像は２値化処理を施さ
れる（ステップ１）。次に、２値化画像上の連結してい
る画素領域を求め、その領域に外接する矩形領域を求め
る（ステップ２）。その後、求めた各矩形領域の形状、
位置などをあらかじめ用意した知識によって判定し、不
要な矩形データ（雑音）を除去する（ステップ３）。
われる処理を説明するフローチャートであり、以下、こ
れに基づき処理動作を説明する。まず、画像入力部３０
２で入力された郵便物３０１の画像は２値化処理を施さ
れる（ステップ１）。次に、２値化画像上の連結してい
る画素領域を求め、その領域に外接する矩形領域を求め
る（ステップ２）。その後、求めた各矩形領域の形状、
位置などをあらかじめ用意した知識によって判定し、不
要な矩形データ（雑音）を除去する（ステップ３）。
【００１９】ステップ３の処理で残った矩形データは、
郵便物３０１の縦横２方向に文字の書かれている方向を
仮定し（ステップ４，５）、それぞれの方向について独
立に文字行の抽出（ステップ６，７）、文字行ブロック
の評価（ステップ８，９）、文字行ブロックを統合して
宛名領域候補の検出（ステップ１０，１１）の処理を行
なう。ステップ１０，１１の処理で検出された宛名領域
候補は、あらかじめ用意された知識に基づいて評価され
（ステップ１２）、その評価結果のよいものから順に出
力される（ステップ１３）。
郵便物３０１の縦横２方向に文字の書かれている方向を
仮定し（ステップ４，５）、それぞれの方向について独
立に文字行の抽出（ステップ６，７）、文字行ブロック
の評価（ステップ８，９）、文字行ブロックを統合して
宛名領域候補の検出（ステップ１０，１１）の処理を行
なう。ステップ１０，１１の処理で検出された宛名領域
候補は、あらかじめ用意された知識に基づいて評価され
（ステップ１２）、その評価結果のよいものから順に出
力される（ステップ１３）。
【００２０】次に、図２のステップ２で行なわれる外接
矩形データ作成処理について、図３を参照して説明す
る。まず、郵便物の２値化画像から画素が連結して固ま
りとなっている領域（２０）を検出すると、その領域の
ｘ方向、ｙ方向の最大座標値、最小座標値を求め（２
１）、画素の固まりに外接する矩形領域を求める（２
２）。画素の連結を検出する際に１つの文字がいくつか
の部品に分かれて検出された場合（２３）には、各部品
ごとに領域のｘ方向、ｙ方向の最大座標値、最小座標値
を求め（２４）、画素の固まりに外接する矩形領域を求
める（２５）。
矩形データ作成処理について、図３を参照して説明す
る。まず、郵便物の２値化画像から画素が連結して固ま
りとなっている領域（２０）を検出すると、その領域の
ｘ方向、ｙ方向の最大座標値、最小座標値を求め（２
１）、画素の固まりに外接する矩形領域を求める（２
２）。画素の連結を検出する際に１つの文字がいくつか
の部品に分かれて検出された場合（２３）には、各部品
ごとに領域のｘ方向、ｙ方向の最大座標値、最小座標値
を求め（２４）、画素の固まりに外接する矩形領域を求
める（２５）。
【００２１】ここに、画素連結性分を抽出する手法とし
ては、たとえば、図４に示すように、注目している画素
のｘ方向、ｙ方向に隣接する画素が存在すれば、その画
素と連結しているとして画素を統合していく４−近傍
（２６）の考え方や、４−近傍の外に斜め４方向に隣接
する画素も統合対象とする８−近傍（２７）の考え方が
ある。
ては、たとえば、図４に示すように、注目している画素
のｘ方向、ｙ方向に隣接する画素が存在すれば、その画
素と連結しているとして画素を統合していく４−近傍
（２６）の考え方や、４−近傍の外に斜め４方向に隣接
する画素も統合対象とする８−近傍（２７）の考え方が
ある。
【００２２】次に、図２のステップ３で行なわれる雑音
除去処理について、図５を参照して説明する。図２のス
テップ２で作成された外接矩形データ（４０）は、各矩
形データの形状に関してあらかじめ用意した知識によっ
て文字行検出対象データであるか否かが判定される（４
１）。ここで、不合格となった矩形データは以降の処理
の対象外となり（４２）、合格した矩形データは文字行
検出処理対象データとなる（４３）。
除去処理について、図５を参照して説明する。図２のス
テップ２で作成された外接矩形データ（４０）は、各矩
形データの形状に関してあらかじめ用意した知識によっ
て文字行検出対象データであるか否かが判定される（４
１）。ここで、不合格となった矩形データは以降の処理
の対象外となり（４２）、合格した矩形データは文字行
検出処理対象データとなる（４３）。
【００２３】上記知識の例としては、図６に示すよう
に、２値化画像（４４）から外接矩形データ（４５）を
求めた際、ある設定値以上の面積を持つ矩形データを文
字行検出処理対象外のデータと判定する（４６）。
に、２値化画像（４４）から外接矩形データ（４５）を
求めた際、ある設定値以上の面積を持つ矩形データを文
字行検出処理対象外のデータと判定する（４６）。
【００２４】図７に示すように、２値化画像（４７）か
ら外接矩形データ（４８）を求めた際、ある設定値以下
の面積を持つ矩形データを文字行検出処理対象外のデー
タと判定する（４９）。
ら外接矩形データ（４８）を求めた際、ある設定値以下
の面積を持つ矩形データを文字行検出処理対象外のデー
タと判定する（４９）。
【００２５】図８に示すように、２値化画像（５０）か
ら外接矩形データ（５１）を求めた際、ある設定値以下
の幅とある設定値以上の長さを持つ矩形データを文字行
検出処理対象外のデータとして判定する（５２）。ここ
で、矩形の幅とは矩形の短辺長、矩形の長さは矩形の長
辺長のことを指す。
ら外接矩形データ（５１）を求めた際、ある設定値以下
の幅とある設定値以上の長さを持つ矩形データを文字行
検出処理対象外のデータとして判定する（５２）。ここ
で、矩形の幅とは矩形の短辺長、矩形の長さは矩形の長
辺長のことを指す。
【００２６】図９に示すように、２値化画像（５３）か
ら外接矩形データ（５４）を求めた際、ある設定値と同
程度の幅とある設定値と同程度の長さを持つ矩形があれ
ば、その領域内に含まれている矩形データを文字行検出
処理対象外のデータと判定する（５５）。ここで、矩形
の幅とは矩形の短辺長、矩形の長さは矩形の長辺長のこ
とを指す。などがある。
ら外接矩形データ（５４）を求めた際、ある設定値と同
程度の幅とある設定値と同程度の長さを持つ矩形があれ
ば、その領域内に含まれている矩形データを文字行検出
処理対象外のデータと判定する（５５）。ここで、矩形
の幅とは矩形の短辺長、矩形の長さは矩形の長辺長のこ
とを指す。などがある。
【００２７】図１０は、図２のステップ３で行なわれる
雑音除去処理の別の例を示すものである。図２のステッ
プ２で作成された外接矩形データ（６０）は、各矩形デ
ータの位置および密度に関してあらかじめ用意した知識
によって文字行検出対象データであるか否かが判定され
る（６１）。ここで、不合格となった矩形データは以後
の処理の対象外となり（６２）、合格した矩形データは
文字行検出処理対象データとなる（６３）。
雑音除去処理の別の例を示すものである。図２のステッ
プ２で作成された外接矩形データ（６０）は、各矩形デ
ータの位置および密度に関してあらかじめ用意した知識
によって文字行検出対象データであるか否かが判定され
る（６１）。ここで、不合格となった矩形データは以後
の処理の対象外となり（６２）、合格した矩形データは
文字行検出処理対象データとなる（６３）。
【００２８】上記知識の例としては、図１１に示すよう
に、画像（６４）のある一定の領域（６５）内にあらか
じめ設定されている幅、長さの外接矩形群（６６）が存
在すれば、それらの外接矩形群は幅、長さの設定値に対
応して登録されている種類の情報を持つと判定する。
に、画像（６４）のある一定の領域（６５）内にあらか
じめ設定されている幅、長さの外接矩形群（６６）が存
在すれば、それらの外接矩形群は幅、長さの設定値に対
応して登録されている種類の情報を持つと判定する。
【００２９】たとえば、郵便物の場合だと、郵便物の上
部の特定領域に一定サイズの外接矩形群が存在すれば、
郵便番号欄と判定する。などがある。
部の特定領域に一定サイズの外接矩形群が存在すれば、
郵便番号欄と判定する。などがある。
【００３０】次に、図２のステップ４〜７で行なわれる
文字行の抽出処理について、図１２を参照して説明す
る。まず、画像処理して得られた外接矩形データ（８
０）について、ｘ方向に隣接している矩形データを統合
していく（８１）ことにより、ｘ方向の文字行を検出
（８２）する。ｘ方向の文字行検出処理と独立して、同
じ外接矩形データをｙ方向に統合していく（８３）こと
により、ｙ方向の文字行を検出（８４）する。
文字行の抽出処理について、図１２を参照して説明す
る。まず、画像処理して得られた外接矩形データ（８
０）について、ｘ方向に隣接している矩形データを統合
していく（８１）ことにより、ｘ方向の文字行を検出
（８２）する。ｘ方向の文字行検出処理と独立して、同
じ外接矩形データをｙ方向に統合していく（８３）こと
により、ｙ方向の文字行を検出（８４）する。
【００３１】矩形データを統合して文字行を検出する手
法の一例を図１３のフローチャートに示す。以下、これ
に基づき処理動作を説明する。まず、前処理として、外
接矩形データのうち微小、過大なものを削除し（ステッ
プ１００）、さらに、包含関係にある矩形を統合、整理
する（ステップ１０１）。次に、矩形データを統合する
方向を定め（ステップ１０２，１０３）、行検出処理に
入る（ステップ１０４）。
法の一例を図１３のフローチャートに示す。以下、これ
に基づき処理動作を説明する。まず、前処理として、外
接矩形データのうち微小、過大なものを削除し（ステッ
プ１００）、さらに、包含関係にある矩形を統合、整理
する（ステップ１０１）。次に、矩形データを統合する
方向を定め（ステップ１０２，１０３）、行検出処理に
入る（ステップ１０４）。
【００３２】ステップ１０４の行検出処理においては、
まず、行数ｎを「１」に設定する（ステップ１０５）。
次に、まだどの行にも統合されていない矩形が存在する
か調べ（ステップ１０６）、もしなければ処理を終了す
る（ステップ１０７）。もしあれば、その中から１つ選
択し（ステップ１０８）、ｎ番目の行領域を矩形の領域
に初期化する（ステップ１０９）。
まず、行数ｎを「１」に設定する（ステップ１０５）。
次に、まだどの行にも統合されていない矩形が存在する
か調べ（ステップ１０６）、もしなければ処理を終了す
る（ステップ１０７）。もしあれば、その中から１つ選
択し（ステップ１０８）、ｎ番目の行領域を矩形の領域
に初期化する（ステップ１０９）。
【００３３】次に、現在の行領域に対し、統合方向に隣
接する矩形が存在するか調べる（ステップ１１０）。も
しなければ、ｎを１つ増やして（ステップ１１５）、ス
テップ１０６に戻る。次に、ステップ１１０で選んだ矩
形−行間の距離を求める（ステップ１１１）。もし距離
がある設定値を越える場合は、その矩形をリストから削
除（ステップ１１２）してステップ１１０に戻る。
接する矩形が存在するか調べる（ステップ１１０）。も
しなければ、ｎを１つ増やして（ステップ１１５）、ス
テップ１０６に戻る。次に、ステップ１１０で選んだ矩
形−行間の距離を求める（ステップ１１１）。もし距離
がある設定値を越える場合は、その矩形をリストから削
除（ステップ１１２）してステップ１１０に戻る。
【００３４】次に、ステップ１１０で選んだ矩形を行領
域に統合する前後で行幅変化率を調べる（ステップ１１
３）。もし変化率がある設定値を越える場合は、その矩
形をリストから削除してステップ１１０に戻る。次に、
ステップ１１０で選んだ行を統合して行領域を変更する
（ステップ１１４）。そして、矩形をリストから削除し
てステップ１１０に戻る。
域に統合する前後で行幅変化率を調べる（ステップ１１
３）。もし変化率がある設定値を越える場合は、その矩
形をリストから削除してステップ１１０に戻る。次に、
ステップ１１０で選んだ行を統合して行領域を変更する
（ステップ１１４）。そして、矩形をリストから削除し
てステップ１１０に戻る。
【００３５】なお、上記行検出処理は、縦／横両方向に
ついて同じ矩形データを元に独立して行なわれる。次
に、図２のステップ８，９で行なわれる抽出された文字
行の評価処理について、図１４を参照して説明する。ま
ず、抽出された文字行データ（１２０）は、各文字行デ
ータの形状に関してあらかじめ用意した知識によって宛
名表記対象データであるか否かが判定される（１２
１）。不合格となった文字行データは以後の処理の対象
外となり（１２２）、合格した文字行データは宛名表記
対象データとなる（１２３）。
ついて同じ矩形データを元に独立して行なわれる。次
に、図２のステップ８，９で行なわれる抽出された文字
行の評価処理について、図１４を参照して説明する。ま
ず、抽出された文字行データ（１２０）は、各文字行デ
ータの形状に関してあらかじめ用意した知識によって宛
名表記対象データであるか否かが判定される（１２
１）。不合格となった文字行データは以後の処理の対象
外となり（１２２）、合格した文字行データは宛名表記
対象データとなる（１２３）。
【００３６】上記知識の例としては、図１５に示すよう
に、求めた文字行ブロック（１２４）のうち、あらかじ
め定められた設定値以上の幅を持つブロックを宛名表記
対象外のデータと判定する（１２５）。
に、求めた文字行ブロック（１２４）のうち、あらかじ
め定められた設定値以上の幅を持つブロックを宛名表記
対象外のデータと判定する（１２５）。
【００３７】図１６に示すように、求めた文字行ブロッ
ク（１２６）のうち、あらかじめ定められた設定値以下
の幅を持つブロックを宛名表記対象外のデータと判定す
る（１２７）。
ク（１２６）のうち、あらかじめ定められた設定値以下
の幅を持つブロックを宛名表記対象外のデータと判定す
る（１２７）。
【００３８】図１７に示すように、求めた文字行ブロッ
ク（１２８）のうち、長さと幅との比があらかじめ定め
られた設定値の範囲外にあるブロックを宛名表記対象外
のデータと判定する（１２９）。などがある。
ク（１２８）のうち、長さと幅との比があらかじめ定め
られた設定値の範囲外にあるブロックを宛名表記対象外
のデータと判定する（１２９）。などがある。
【００３９】図１８は、図２のステップ８，９で行なわ
れる抽出された文字行の評価処理の別の例を示すもので
ある。まず、抽出された文字行データ（１４０）は、各
文字行データの形状に関する特性値を求めた（１４１）
後、各文字行データの形状に関してあらかじめ用意され
た評価関数（１４２）によって宛名表記対象データとし
て処理する優先順位を決めるための評価値が計算される
（１４３）。
れる抽出された文字行の評価処理の別の例を示すもので
ある。まず、抽出された文字行データ（１４０）は、各
文字行データの形状に関する特性値を求めた（１４１）
後、各文字行データの形状に関してあらかじめ用意され
た評価関数（１４２）によって宛名表記対象データとし
て処理する優先順位を決めるための評価値が計算される
（１４３）。
【００４０】上記文字行データの評価関数について説明
を補足すると、この評価関数は、文字行ブロックの幅に
関する評価と、文字行ブロックの文字数に関する評価を
行なう。
を補足すると、この評価関数は、文字行ブロックの幅に
関する評価と、文字行ブロックの文字数に関する評価を
行なう。
【００４１】文字行ブロックの幅に関しては、 (1) 文字行の幅がある設定値の範囲内にあるか。 (2) 文字行の幅の文字行内に含まれる外接矩形の幅の平
均値に対する比がある設定値以下であるか。 といった項目について評価を行ない、項目の条件をよく
満たす文字行ブロックほど高い評価値を与える。ここ
で、文字行の幅とは、文字行の行方向と直交する方向の
大きさをいい、外接矩形の幅とは、外接矩形の行方向と
直交する方向の大きさをいう。
均値に対する比がある設定値以下であるか。 といった項目について評価を行ない、項目の条件をよく
満たす文字行ブロックほど高い評価値を与える。ここ
で、文字行の幅とは、文字行の行方向と直交する方向の
大きさをいい、外接矩形の幅とは、外接矩形の行方向と
直交する方向の大きさをいう。
【００４２】文字行ブロックの文字数に関しては、 (1) 文字行の文字数がある設定値の範囲内にあるか。 (2) 文字行内に含まれる外接矩形数の文字行の文字数に
対する比がある設定値以下であるか。 といった項目について評価を行ない、項目の条件をよく
満たす文字行ブロックほど高い評価値を与える。ここ
で、文字行の文字数は、文字行の長さを文字行の幅で割
った値、もしくは、文字行の長さを文字行内に含まれる
外接矩形の幅の平均値で割った値を用いるものとする。
なお、文字行の長さとは、文字行の行方向の大きさをい
う。
対する比がある設定値以下であるか。 といった項目について評価を行ない、項目の条件をよく
満たす文字行ブロックほど高い評価値を与える。ここ
で、文字行の文字数は、文字行の長さを文字行の幅で割
った値、もしくは、文字行の長さを文字行内に含まれる
外接矩形の幅の平均値で割った値を用いるものとする。
なお、文字行の長さとは、文字行の行方向の大きさをい
う。
【００４３】次に、図２のステップ１０，１１で行なわ
れている文字行ブロックを統合して文字記載領域を検出
する処理について、図１９および図２０を参照して説明
する。
れている文字行ブロックを統合して文字記載領域を検出
する処理について、図１９および図２０を参照して説明
する。
【００４４】まず、図１９に示すように、ｘ方向に外接
矩形データを統合することによって抽出されたｘ方向の
文字行ブロックデータ（１６０）において、ｙ方向に隣
接する文字行ブロック、および、ｘ方向に一列に並んで
いる文字行ブロックを統合していく（１６１）ことによ
り、ｘ方向の文字記載領域を検出する（１６２）。
矩形データを統合することによって抽出されたｘ方向の
文字行ブロックデータ（１６０）において、ｙ方向に隣
接する文字行ブロック、および、ｘ方向に一列に並んで
いる文字行ブロックを統合していく（１６１）ことによ
り、ｘ方向の文字記載領域を検出する（１６２）。
【００４５】次に、図２０に示すように、同様にｙ方向
に外接矩形データを統合することによって抽出されたｙ
方向の文字行ブロックデータ（１６３）において、ｘ方
向に隣接する文字行ブロック、および、ｙ方向に一列に
並んでいる文字行ブロックを統合していく（１６４）こ
とにより、ｙ方向の文字記載領域を検出する（１６
５）。
に外接矩形データを統合することによって抽出されたｙ
方向の文字行ブロックデータ（１６３）において、ｘ方
向に隣接する文字行ブロック、および、ｙ方向に一列に
並んでいる文字行ブロックを統合していく（１６４）こ
とにより、ｙ方向の文字記載領域を検出する（１６
５）。
【００４６】文字行ブロックを統合して文字記載領域を
検出する手法の一例を図２１のフローチャートに示す。
以下、これに基づき処理動作を説明する。まず、郵便物
の短辺方向の行データ（１８０）は、統合方向を郵便物
の長辺方向に設定して（ステップ１８１）、領域検出処
理を行ない（ステップ１８２）、郵便物の長辺方向の行
データ（１８３）は、統合方向を郵便物の短辺方向に設
定して（ステップ１８４）、領域検出処理を行なう（ス
テップ１８５）。
検出する手法の一例を図２１のフローチャートに示す。
以下、これに基づき処理動作を説明する。まず、郵便物
の短辺方向の行データ（１８０）は、統合方向を郵便物
の長辺方向に設定して（ステップ１８１）、領域検出処
理を行ない（ステップ１８２）、郵便物の長辺方向の行
データ（１８３）は、統合方向を郵便物の短辺方向に設
定して（ステップ１８４）、領域検出処理を行なう（ス
テップ１８５）。
【００４７】ステップ１８２，１８５の領域検出処理に
おいては、まず、行数ｎを「１」に設定する（ステップ
１８６）。次に、まだどの行にも統合されていない矩形
が存在するか調べ（ステップ１８７）、もしなければ処
理を終了する（ステップ１８８）。もしあれば、その中
から１つ選択し（ステップ１８９）、ｎ番目の文字記載
領域をその行領域に初期化する（ステップ１９０）。
おいては、まず、行数ｎを「１」に設定する（ステップ
１８６）。次に、まだどの行にも統合されていない矩形
が存在するか調べ（ステップ１８７）、もしなければ処
理を終了する（ステップ１８８）。もしあれば、その中
から１つ選択し（ステップ１８９）、ｎ番目の文字記載
領域をその行領域に初期化する（ステップ１９０）。
【００４８】次に、現在の行領域に対し、統合方向に隣
接する行が存在するか調べる（ステップ１９１）。もし
そのような行が存在すれば、その行をあらかじめ用意さ
れた知識を用いて判定し（ステップ１９２）、判定に合
格すれば、領域に行を統合して領域を更新する（ステッ
プ１９３）。そして、その行をリストから削除し（ステ
ップ１９４）、ステップ１９１に戻る。判定に不合格の
場合は、その行をリストから削除し（ステップ１９
４）、ステップ１９１に戻る。
接する行が存在するか調べる（ステップ１９１）。もし
そのような行が存在すれば、その行をあらかじめ用意さ
れた知識を用いて判定し（ステップ１９２）、判定に合
格すれば、領域に行を統合して領域を更新する（ステッ
プ１９３）。そして、その行をリストから削除し（ステ
ップ１９４）、ステップ１９１に戻る。判定に不合格の
場合は、その行をリストから削除し（ステップ１９
４）、ステップ１９１に戻る。
【００４９】ステップ１９１において、もしそのような
行が存在しなければ、現在の領域に対し統合方向と直交
方向に隣接する行が存在するか調べる（ステップ１９
５）。もしそのような行が存在すれば、その行をあらか
じめ用意された知識を用いて判定し（ステップ１９
６）、判定に合格すれば、領域に行を統合して領域を更
新する（ステップ１９７）。そして、その行をリストか
ら削除し（ステップ１９８）、ステップ１９５に戻る。
判定に不合格の場合は、その行をリストから削除し（ス
テップ１９８）、ステップ１９５に戻る。
行が存在しなければ、現在の領域に対し統合方向と直交
方向に隣接する行が存在するか調べる（ステップ１９
５）。もしそのような行が存在すれば、その行をあらか
じめ用意された知識を用いて判定し（ステップ１９
６）、判定に合格すれば、領域に行を統合して領域を更
新する（ステップ１９７）。そして、その行をリストか
ら削除し（ステップ１９８）、ステップ１９５に戻る。
判定に不合格の場合は、その行をリストから削除し（ス
テップ１９８）、ステップ１９５に戻る。
【００５０】ステップ１９５において、もしそのような
行が存在しなければ、ｎを１つ増やして（ステップ１９
９）、ステップ１８７に戻る。図２１ステップ１９２で
行なわれる判定処理の一例を図２２に示す。この判定処
理の例としては、図２２（ａ）に示すように、統合方向
の領域・行間の距離ｄ1 がある閾値以下であれば統合し
（２００）、統合方向の領域・行間の距離ｄ2 がある閾
値以上であれば統合しない（２０１）。
行が存在しなければ、ｎを１つ増やして（ステップ１９
９）、ステップ１８７に戻る。図２１ステップ１９２で
行なわれる判定処理の一例を図２２に示す。この判定処
理の例としては、図２２（ａ）に示すように、統合方向
の領域・行間の距離ｄ1 がある閾値以下であれば統合し
（２００）、統合方向の領域・行間の距離ｄ2 がある閾
値以上であれば統合しない（２０１）。
【００５１】図２２（ｂ）に示すように、領域と行との
統合方向と垂直な方向のずれｄ3 ，ｄ4 がある閾値以下
であれば統合し（２０２，２０３）、領域と行との統合
方向と垂直な方向のずれｄ5 ，ｄ6 がある閾値以上であ
れば統合しない（２０４，２０５）。といったものがあ
る。
統合方向と垂直な方向のずれｄ3 ，ｄ4 がある閾値以下
であれば統合し（２０２，２０３）、領域と行との統合
方向と垂直な方向のずれｄ5 ，ｄ6 がある閾値以上であ
れば統合しない（２０４，２０５）。といったものがあ
る。
【００５２】図２１のステップ１９６で行なわれる判定
処理の一例を図２３に示す。この判定処理の例として
は、図２３（ａ）に示すように、統合方向と垂直な方向
の領域・行間の距離ｄ7 がある閾値以下であれば統合し
（２０６）、統合方向と垂直な方向の領域・行間の距離
ｄ8 がある閾値以上であれば統合しない（２０７）。
処理の一例を図２３に示す。この判定処理の例として
は、図２３（ａ）に示すように、統合方向と垂直な方向
の領域・行間の距離ｄ7 がある閾値以下であれば統合し
（２０６）、統合方向と垂直な方向の領域・行間の距離
ｄ8 がある閾値以上であれば統合しない（２０７）。
【００５３】図２３（ｂ）に示すように、領域と行の統
合方向のずれｄ9 がある閾値以下であれば統合し（２０
８）、領域と行の統合方向のずれｄ10がある閾値以上で
あれば統合しない（２０９）。といったものがある。な
お、上記閾値の値は、あらかじめ固定値の値を与えてお
く、あるいは、行サイズから計算して求める、といった
手段で設定する。
合方向のずれｄ9 がある閾値以下であれば統合し（２０
８）、領域と行の統合方向のずれｄ10がある閾値以上で
あれば統合しない（２０９）。といったものがある。な
お、上記閾値の値は、あらかじめ固定値の値を与えてお
く、あるいは、行サイズから計算して求める、といった
手段で設定する。
【００５４】次に、図２のステップ１２で行なわれる抽
出された文字記載領域の評価処理について、図２４を参
照して説明する。抽出された文字記載領域データ（２２
０）は、各領域の形状に関する特性値を求めた（２２
１）後、各領域の形状、含まれる行数に関してあらかじ
め用意された評価関数（２２２）、および、各領域の位
置に関してあらかじめ用意された評価関数（２２３）に
よって、目的とする情報が記載されているとして処理す
る優先順位を決めるための評価値が計算される（２２
４）。
出された文字記載領域の評価処理について、図２４を参
照して説明する。抽出された文字記載領域データ（２２
０）は、各領域の形状に関する特性値を求めた（２２
１）後、各領域の形状、含まれる行数に関してあらかじ
め用意された評価関数（２２２）、および、各領域の位
置に関してあらかじめ用意された評価関数（２２３）に
よって、目的とする情報が記載されているとして処理す
る優先順位を決めるための評価値が計算される（２２
４）。
【００５５】上記評価関数について、図２５を参照して
説明を補足すると、領域の形状、行数に関しては、 (1) 図２５（ａ）に示すように、領域の｜ｘ｜／｜ｙ｜
の比がある設定値の範囲内にあるか（２２５，２２
６）。
説明を補足すると、領域の形状、行数に関しては、 (1) 図２５（ａ）に示すように、領域の｜ｘ｜／｜ｙ｜
の比がある設定値の範囲内にあるか（２２５，２２
６）。
【００５６】(2) 図２５（ｂ）に示すように、領域内に
含まれる行数がある設定値の範囲内にあるか（２２７，
２２８）。 といった項目について評価を行ない、項目の条件をよく
満たす領域ほど高い評価値を与える。行方向がｘ方向で
あるかｙ方向であるかによって、｜ｘ｜／｜ｙ｜の比お
よび領域内行数の設定値範囲は別々に用意する。
含まれる行数がある設定値の範囲内にあるか（２２７，
２２８）。 といった項目について評価を行ない、項目の条件をよく
満たす領域ほど高い評価値を与える。行方向がｘ方向で
あるかｙ方向であるかによって、｜ｘ｜／｜ｙ｜の比お
よび領域内行数の設定値範囲は別々に用意する。
【００５７】領域の位置に関しては、図２６に示すよう
に、領域候補の選択基準として、郵便物の中心点（２４
０）と各領域候補間の距離ｄとに基づいて優先順位付け
のための評価を行なう（２４１）。
に、領域候補の選択基準として、郵便物の中心点（２４
０）と各領域候補間の距離ｄとに基づいて優先順位付け
のための評価を行なう（２４１）。
【００５８】図２７に示すように、領域候補の選択基準
として、郵便物の上端部の中点（２４２）と各領域候補
間の距離ｄとに基づいて優先順位付けのための評価を行
なう（２４３）。
として、郵便物の上端部の中点（２４２）と各領域候補
間の距離ｄとに基づいて優先順位付けのための評価を行
なう（２４３）。
【００５９】図２８に示すように、領域候補の選択基準
として、郵便物の郵便番号欄（２４４）と各領域候補間
の距離ｄとに基づいて優先順位付けのための評価を行な
う（２４５）。
として、郵便物の郵便番号欄（２４４）と各領域候補間
の距離ｄとに基づいて優先順位付けのための評価を行な
う（２４５）。
【００６０】図２９に示すように、領域候補の選択基準
として、郵便物の料額印面（２４６）と各領域候補間の
距離ｄとに基づいて優先順位付けのための評価を行なう
（２４７）。といった手法を用いる。
として、郵便物の料額印面（２４６）と各領域候補間の
距離ｄとに基づいて優先順位付けのための評価を行なう
（２４７）。といった手法を用いる。
【００６１】また、領域の位置評価の際に使用する基準
点の与え方としては、図３０に示すように、ｘ方向、ｙ
方向の領域のどちらでも共通の基準点（２６０）からの
距離ｄによって評価を行なう（２６１）。
点の与え方としては、図３０に示すように、ｘ方向、ｙ
方向の領域のどちらでも共通の基準点（２６０）からの
距離ｄによって評価を行なう（２６１）。
【００６２】図３１に示すように、ｘ方向の領域はｘ方
向用の基準点（２６２）、ｙ方向の領域はｙ方向用の基
準点（２６４）からの距離ｄによって評価を行なう（２
６３，２６５）。といった手法を用いる。こうした評価
によって高い評価値を得た領域をｎ候補選択する。
向用の基準点（２６２）、ｙ方向の領域はｙ方向用の基
準点（２６４）からの距離ｄによって評価を行なう（２
６３，２６５）。といった手法を用いる。こうした評価
によって高い評価値を得た領域をｎ候補選択する。
【００６３】ｎ候補選択する手法としては、 (1) ｘ方向、ｙ方向の全領域を通じて評価値の高いもの
を上からｎ候補選択する。
を上からｎ候補選択する。
【００６４】(2) ｘ方向、ｙ方向の領域からｍ個、ｎ−
ｍ個づつ選択する。 といったものがある。次に、図２のステップ１３で行な
われる宛名領域候補を総合的に評価して、評価値の高い
ものから上位ｎ候補を出力する処理について、図３２に
示すフローチャートを参照して説明する。前過程で選択
したｎ個の領域に含まれる文字行データ（２８０）に対
し、その行が属する領域内の外の行との位置関係に関し
て、あらかじめ用意された関数によって判定し（ステッ
プ２８１）、他行との位置関係に関する評価値を求める
（ステップ２８２）。この評価結果と、以前の処理で求
めておいた行の形状に関する評価結果（２８３）、およ
び、行の属する領域の評価結果（２８４）とを総合的に
評価して（ステップ２８５）、総合評価の高い行を上位
Ｎ候補出力する（ステップ２８６）。
ｍ個づつ選択する。 といったものがある。次に、図２のステップ１３で行な
われる宛名領域候補を総合的に評価して、評価値の高い
ものから上位ｎ候補を出力する処理について、図３２に
示すフローチャートを参照して説明する。前過程で選択
したｎ個の領域に含まれる文字行データ（２８０）に対
し、その行が属する領域内の外の行との位置関係に関し
て、あらかじめ用意された関数によって判定し（ステッ
プ２８１）、他行との位置関係に関する評価値を求める
（ステップ２８２）。この評価結果と、以前の処理で求
めておいた行の形状に関する評価結果（２８３）、およ
び、行の属する領域の評価結果（２８４）とを総合的に
評価して（ステップ２８５）、総合評価の高い行を上位
Ｎ候補出力する（ステップ２８６）。
【００６５】以上説明したように、上記実施例によれ
ば、郵便物の宛名記載領域の算出に外接矩形データを用
いることにより、データ量圧縮の実現によって効率的な
処理が可能となる。
ば、郵便物の宛名記載領域の算出に外接矩形データを用
いることにより、データ量圧縮の実現によって効率的な
処理が可能となる。
【００６６】また、外接矩形データの形状、位置情報を
用いた宛名表記対象データであるか否かの判定により、
宛名情報以外に広告文、料額印、下線などが記載されて
いる郵便物から精度よく効率的に認識対象となる宛名領
域データを絞り込むことが可能となる。
用いた宛名表記対象データであるか否かの判定により、
宛名情報以外に広告文、料額印、下線などが記載されて
いる郵便物から精度よく効率的に認識対象となる宛名領
域データを絞り込むことが可能となる。
【００６７】また、文字行記載方向について、縦方向／
横方向の２方向への外接矩形データの統合判定を行なう
ため、文字行をあらかじめ１方向に決めて宛名領域を検
出する場合に比べ、宛名行検出精度の向上が図れる。
横方向の２方向への外接矩形データの統合判定を行なう
ため、文字行をあらかじめ１方向に決めて宛名領域を検
出する場合に比べ、宛名行検出精度の向上が図れる。
【００６８】さらに、宛名領域候補を確信度付きで複数
候補選択することにより、画像処理の曖昧さを文字認
識、単語認識処理で解消し、単一候補のみの場合に比べ
宛名領域誤検出率を低下できる。
候補選択することにより、画像処理の曖昧さを文字認
識、単語認識処理で解消し、単一候補のみの場合に比べ
宛名領域誤検出率を低下できる。
【００６９】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、郵
便物上の宛名領域を高速かつ正確に検出できる宛名領域
検出装置を提供できる。
便物上の宛名領域を高速かつ正確に検出できる宛名領域
検出装置を提供できる。
【図１】本発明の一実施例に係る宛名領域検出装置の構
成を概略的に示すブロック図。
成を概略的に示すブロック図。
【図２】宛名領域検出部の処理動作を説明するフローチ
ャート。
ャート。
【図３】外接矩形データ作成処理を説明する図。
【図４】外接矩形データ作成処理を説明する図。
【図５】雑音除去部の処理動作を説明する図。
【図６】雑音除去部の処理動作を説明する図。
【図７】雑音除去部の処理動作を説明する図。
【図８】雑音除去部の処理動作を説明する図。
【図９】雑音除去部の処理動作を説明する図。
【図１０】雑音除去部の別の処理動作を説明する図。
【図１１】雑音除去部の別の処理動作を説明する図。
【図１２】文字行の抽出処理を説明する図。
【図１３】外接矩形データを統合して文字行を検出する
手法の一例を説明するフローチャート。
手法の一例を説明するフローチャート。
【図１４】抽出された文字行の評価処理を説明する図。
【図１５】抽出された文字行の評価処理を説明する図。
【図１６】抽出された文字行の評価処理を説明する図。
【図１７】抽出された文字行の評価処理を説明する図。
【図１８】抽出された文字行の別の評価処理を説明する
図。
図。
【図１９】文字行ブロックを統合して文字記載領域を検
出する処理を説明する図。
出する処理を説明する図。
【図２０】文字行ブロックを統合して文字記載領域を検
出する処理を説明する図。
出する処理を説明する図。
【図２１】文字行ブロックを統合して文字記載領域を検
出する手法の一例を説明するフローチャート。
出する手法の一例を説明するフローチャート。
【図２２】図２１で行なわれる判定処理の一例を説明す
る図。
る図。
【図２３】図２１で行なわれるもう１つの判定処理の一
例を説明する図。
例を説明する図。
【図２４】抽出された文字記載領域の評価処理を説明す
る図。
る図。
【図２５】抽出された文字記載領域の評価処理を説明す
る図。
る図。
【図２６】領域の位置評価処理を説明する図。
【図２７】領域の位置評価処理を説明する図。
【図２８】領域の位置評価処理を説明する図。
【図２９】領域の位置評価処理を説明する図。
【図３０】領域の位置評価の際に使用する基準点の与え
方を説明する図。
方を説明する図。
【図３１】領域の位置評価の際に使用する基準点の与え
方を説明する図。
方を説明する図。
【図３２】宛名領域候補を総合的に評価して評価値の高
いものから候補を出力する処理を説明するフローチャー
ト。
いものから候補を出力する処理を説明するフローチャー
ト。
３０１……郵便物、３０２……画像入力部、３０３……
宛名領域検出部、３０４……文字認識部、３０５……単
語認識部、３０６……街区認識部、３０７……宛名認識
結果。
宛名領域検出部、３０４……文字認識部、３０５……単
語認識部、３０６……街区認識部、３０７……宛名認識
結果。
Claims (9)
- 【請求項１】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データに基づき前記
郵便物上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出す
る検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項２】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データの形状に関し
てあらかじめ用意された知識により宛名表記対象データ
であるか否かを判定する判定手段と、 この判定手段で宛名表記対象データであると判定された
外接矩形データに基づき前記郵便物上の宛名情報が記載
されている宛名領域を検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項３】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データの郵便物上に
おける位置および密度に関してあらかじめ用意された知
識により宛名表記対象データであるか否かを判定する判
定手段と、 この判定手段で宛名表記対象データであると判定された
外接矩形データに基づき前記郵便物上の宛名情報が記載
されている宛名領域を検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項４】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データについて、ｘ
方向およびｙ方向にそれぞれ隣接する矩形データを統合
することにより、文字行ブロックを抽出する文字行抽出
手段と、 この文字行抽出手段で抽出された文字行ブロックに基づ
き前記郵便物上の宛名情報が記載されている宛名領域を
検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項５】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データについて、ｘ
方向およびｙ方向にそれぞれ隣接する矩形データを統合
することにより、文字行ブロックを抽出する文字行抽出
手段と、 この文字行抽出手段で抽出された文字行ブロックの形状
をあらかじめ用意された知識によって判定し、宛名文字
行の一部であるか否かを出力する判定手段と、 この判定手段の判定結果に基づき前記郵便物上の宛名情
報が記載されている宛名領域を検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項６】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データについて、ｘ
方向およびｙ方向にそれぞれ隣接する矩形データを統合
することにより、文字行ブロックを抽出する文字行抽出
手段と、 この文字行抽出手段で抽出された文字行ブロック内に含
まれる外接矩形データの形状をあらかじめ用意された知
識によって判定し、宛名文字行の一部であるか否かを出
力する判定手段と、 この判定手段の判定結果に基づき前記郵便物上の宛名情
報が記載されている宛名領域を検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項７】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データについて、ｘ
方向およびｙ方向にそれぞれ隣接する矩形データを統合
することにより、文字行ブロックを抽出する文字行抽出
手段と、 この文字行抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の
文字行ブロックについて、それぞれの方向の隣接関係を
判定して統合していくことにより宛名領域候補を検出す
る宛名領域候補検出手段と、 この宛名領域候補検出手段の検出結果に基づき前記郵便
物上の宛名情報が記載されている宛名領域を検出する検
出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項８】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データについて、ｘ
方向およびｙ方向にそれぞれ隣接する矩形データを統合
することにより、文字行ブロックを抽出する文字行抽出
手段と、 この文字行抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の
文字行ブロックについて、それぞれの方向の隣接関係を
判定して統合していくことにより宛名領域候補を検出す
る宛名領域候補検出手段と、 この宛名領域候補検出手段で検出された宛名領域候補の
形状をあらかじめ用意された知識によって判定し、宛名
領域である可能性があるか否かを判定する判定手段と、 この判定手段の判定結果に基づき前記郵便物上の宛名情
報が記載されている宛名領域を検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。 - 【請求項９】 郵便物上の画像を電気信号に変換して入
力する画像入力手段と、 この画像入力手段で入力された画像を２値化し、この２
値化画像をその画像中の画素連結成分を求めた外接矩形
データに変換する変換手段と、 この変換手段で変換された外接矩形データについて、ｘ
方向およびｙ方向にそれぞれ隣接する矩形データを統合
することにより、文字行ブロックを抽出する文字行抽出
手段と、 この文字行抽出手段で抽出されたｘ方向およびｙ方向の
文字行ブロックについて、それぞれの方向の隣接関係を
判定して統合していくことにより宛名領域候補を検出す
る宛名領域候補検出手段と、 この宛名領域候補検出手段で検出された宛名領域候補の
位置を判定して評価することにより、上位複数候補を出
力する宛名領域候補出力手段と、 この宛名領域候補出力手段から出力される宛名領域候補
に基づき前記郵便物上の宛名情報が記載されている宛名
領域を検出する検出手段と、 を具備したことを特徴とする宛名領域検出装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06400594A JP3388867B2 (ja) | 1994-03-31 | 1994-03-31 | 宛名領域検出装置および宛名領域検出方法 |
| US08/413,890 US5737437A (en) | 1994-03-31 | 1995-03-30 | Address region detecting apparatus using circumscribed rectangular data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06400594A JP3388867B2 (ja) | 1994-03-31 | 1994-03-31 | 宛名領域検出装置および宛名領域検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07265807A true JPH07265807A (ja) | 1995-10-17 |
| JP3388867B2 JP3388867B2 (ja) | 2003-03-24 |
Family
ID=13245654
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06400594A Expired - Fee Related JP3388867B2 (ja) | 1994-03-31 | 1994-03-31 | 宛名領域検出装置および宛名領域検出方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5737437A (ja) |
| JP (1) | JP3388867B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6035064A (en) * | 1996-05-23 | 2000-03-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Apparatus and method for detecting and recognizing character line using simplified projection information |
| US6574351B1 (en) | 1999-01-13 | 2003-06-03 | Nec Corporation | Destination address area detection apparatus |
| US6683967B1 (en) | 1999-10-06 | 2004-01-27 | International Business Machines Corporation | Area extraction method, address area extraction method, address area extraction apparatus, and image processing apparatus |
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|---|---|---|---|---|
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| JP3246432B2 (ja) * | 1998-02-10 | 2002-01-15 | 株式会社日立製作所 | 宛名読取り装置および郵便物等区分機 |
| JPH11226513A (ja) * | 1998-02-18 | 1999-08-24 | Toshiba Corp | 郵便物宛先読取装置及び郵便物区分装置 |
| US6104500A (en) * | 1998-04-29 | 2000-08-15 | Bcl, Computer Inc. | Networked fax routing via email |
| US6738496B1 (en) * | 1999-11-01 | 2004-05-18 | Lockheed Martin Corporation | Real time binarization of gray images |
| DE10021734C1 (de) * | 2000-05-04 | 2001-05-23 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln von Gebieten mit Verteilinformationen auf Sendungen |
| US7058203B2 (en) * | 2002-05-14 | 2006-06-06 | Lockheed Martin Corporation | Region of interest identification using region of adjacent pixels analysis |
| US8292619B2 (en) * | 2004-02-27 | 2012-10-23 | 3M Deutschland Gmbh | Dose delivery system |
| US20080101703A1 (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-01 | Lockheed Martin Corporation | Systems and methods for recognizing shapes in an image |
| EP2003599A1 (de) * | 2007-06-14 | 2008-12-17 | Sick Ag | Optoelektronischer Sensor und Verfahren zur Erfassung von Codes |
| US8620080B2 (en) * | 2008-09-26 | 2013-12-31 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for locating text in a digital image |
| EP3176162B1 (en) | 2012-07-19 | 2020-05-27 | Cayman Chemical Company, Inc. | Difluorolactam compounds as ep4 receptor-selective agonists for use in the treatment of ep4-mediated disease and conditions |
| CN105392505A (zh) | 2013-07-19 | 2016-03-09 | 开曼化学股份有限公司 | 用于促进骨生长的方法、系统和组合物 |
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| JPS55127677A (en) * | 1979-03-23 | 1980-10-02 | Nec Corp | Address position detector |
| JPS57101986A (en) * | 1980-12-17 | 1982-06-24 | Toshiba Corp | Character detecting and cutting method |
| JPS57105088A (en) * | 1980-12-22 | 1982-06-30 | Toshiba Corp | Character reader |
| JPH0816918B2 (ja) * | 1989-04-18 | 1996-02-21 | シャープ株式会社 | 行抽出方法 |
| US5321768A (en) * | 1992-09-22 | 1994-06-14 | The Research Foundation, State University Of New York At Buffalo | System for recognizing handwritten character strings containing overlapping and/or broken characters |
-
1994
- 1994-03-31 JP JP06400594A patent/JP3388867B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-03-30 US US08/413,890 patent/US5737437A/en not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US6683967B1 (en) | 1999-10-06 | 2004-01-27 | International Business Machines Corporation | Area extraction method, address area extraction method, address area extraction apparatus, and image processing apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3388867B2 (ja) | 2003-03-24 |
| US5737437A (en) | 1998-04-07 |
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