JPH09103747A - 宛名領域検出方法および宛名領域検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】郵便物の多様な書式に容易に対応でき、宛名領
域の検出の精度の向上が図れる宛名領域検出方法および
宛名領域検出装置を提供できる。 【構成】画像処理部２で入力書状の画像から検出された
行領域の集合と、モデル書状の文字行の集合とで、あら
かじめ参照テーブル記憶部５に登録された検索テーブル
を参照しながら、類似度算出部３で対応度を算出し、最
近傍行テーブル６を用いて行領域に対応するモデル書状
の文字行（対応行）を検出し、さらに各モデル書状毎の
類似度を算出して、宛名領域検出部４で、その類似度を
もとに入力書状に対応するモデル書状を選択し、そのモ
デル書状の宛名領域内の宛名文字行に対応する行を入力
書状の宛名行候補として検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、郵便物の宛名記載
面の画像を読取って、その画像をもとに郵便物の宛名記
載領域を検出する宛名領域検出方法および宛名領域検出
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】郵便物自動処理装置において、郵便物の
受取人宛名領域を検出する方法として、例えば、自由書
式で記載された定型郵便物の表面画像より、文字認識情
報を用いず、入力画像の特徴のみを使用し、高速に宛名
領域を検出するものがある。

【０００３】すなわち、まず、入力された郵便物の表面
画像を画像解析に必要に特徴をもつ画像に変換するため
に、前処理としてエッジ強調処理を施す。この前処理に
より、線密度の高い宛名文字部と背景との差異を明確に
し、安定した２値化処理を可能とする。さらに、その２
値画像を入力として、入力画像領域をメッシュ状に分割
し、２値画像の頻度を多値化した新たな圧縮画像を生成
する。

【０００４】次に、別の検知手段によって測った郵便物
サイズによって与えられる、複数の所定領域内での特徴
画像を検出する。すなわち、（１）料額印面の検出（位
置、種類）、（２）郵便番号記入枠の検出、（３）
（１）、（２）を使って入力郵便物の正逆搬送検出を行
い、そして、プロフィルを用いた宛名行の縦横判定を行
う。

【０００５】このような書式判定結果に基づき、宛名行
方向が横と判定されたものを優先的に、正搬送では、最
先端行から始まる数ブロック分を宛名領域とする。上記
の処理対象とならなかった郵便物は行方向を縦と仮定し
て、さらに、線密度評価、ブロックの位置・サイズを統
計テーブルと照合して、宛名領域を決定する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来の宛
名領域検出方法は、書式が多様な郵便物の宛名記載面の
画像から効率よく宛名領域を検出するために、様々な書
式から宛名行と宛名以外の領域の位置関係について、設
計者が分析と経験に基づいて、宛名行検出のアルゴリズ
ムを開発していた。従って、検出アルゴリズムが複雑化
し、性能の向上や書式の変化への対応が困難となるとい
う問題点があった。

【０００７】そこで、本発明は、郵便物の多様な書式に
容易に対応でき、宛名領域の検出の精度の向上が図れる
宛名領域検出方法および宛名領域検出装置を提供するこ
とを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の宛名領域検出方
法は、入力された郵便物上の画像から複数の行領域を抽
出し、この抽出された複数の行領域の領域情報と、あら
かじめ記憶された複数種類の参照郵便物上の文字行の領
域情報をもとに、前記抽出された複数の行領域のそれぞ
れに対し前記文字行を対応付けて、この複数の行領域の
それぞに対し対応付けられた文字行に基づき、前記郵便
物と前記参照郵便物との類似度を算出し、この算出され
た類似度をもとに、前記郵便物に対応する前記参照郵便
物を選択し、その選択された参照郵便物上の複数の宛名
文字行で構成される宛名領域を前記郵便物の宛名領域と
して検出することにより、郵便物の多様な書式に容易に
対応でき、宛名領域の検出の精度の向上が図れる。

【０００９】また、本発明の宛名領域検出装置は、あら
かじめ与えられた複数種類の参照郵便物上の文字行の領
域情報を前記参照郵便物に対応させて記憶する記憶手段
と、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もと
に、複数の行領域を抽出する行抽出手段と、この行抽出
手段で抽出された複数の行領域の領域情報と前記記憶手
段に記憶された文字行の領域情報をもとに、前記行抽出
手段で抽出された複数の行領域のそれぞれに対し前記文
字行を対応付ける対応付け手段と、前記行抽出手段で抽
出された複数の行領域と、この複数の行領域のそれぞに
対し前記対応付け手段で対応付けられた文字行に基づ
き、前記画像入力手段で画像が入力された郵便物と、前
記記憶手段に記憶された参照郵便物との類似度を算出す
る類似度算出手段と、この類似度算出手段で算出された
類似度をもとに、前記参照郵便物のうち、前記画像入力
手段で画像が入力された郵便物に対応する参照郵便物を
選択し、その選択された参照郵便物上の複数の宛名文字
行で構成される宛名領域を前記記憶手段から読出すこと
により、前記画像入力手段で画像が入力された郵便物の
宛名領域を検出する検出手段とを具備することにより、
郵便物の多様な書式に容易に対応でき、宛名領域の検出
の精度の向上が図れる。

【００１０】さらに、前記記憶手段は、各文字行の端点
位置、中心位置についてハッシュ法に基づき作成された
前記文字行の検索テーブルを具備し、前記対応付け手段
は、前記検索テーブルを参照して、前記記憶手段に記憶
された文字行のうち、その中心位置が前記行抽出手段で
抽出された各行領域の中心位置の近傍にあるものを検索
して、その検索された文字行の中から前記行領域のそれ
ぞれに対し対応付けを行うことにより、前記対応付け手
段の処理動作が高速に行える。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る
宛名領域検出装置の構成を概略的に示すものである。

【００１２】図１において、宛名領域検出装置は、画像
入力部１、画像処理部２、類似度算出部３、宛名領域検
出部４、参照パターン記憶部５から構成される。処理対
象の郵便物は、図示しない搬送手段により画像入力部１
に送られる。

【００１３】画像入力部１は、例えば、スキゃナにより
光学的な走査によって、郵便物の宛名記載面の画像が光
電変換されることにより、郵便物（以下、書状ともい
う）上の画像が入力されるようになっている。

【００１４】画像処理部２は、画像入力部１で入力され
た画像をもとに、その入力された書状の種類（はがき、
封書等）を識別するために必要な情報として、入力書状
の画像の大きさ、例えば、面積、縦横比等を求める。さ
らに、例えば、特願平６−６４００５号に記載されてい
る行検出処理を行って、行領域を複数個検出する画像処
理を行うようになっている。

【００１５】ここで、特願平６−６４００５号に記載さ
れている行検出処理について簡単に説明する。まず、画
像入力部１で入力された画像は２値化処理が施され、そ
の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。その後各矩形領域の形
状、位置などをあらかじめ容易した知識によって判定
し、例えば、書状上の汚れなどから生成される不要な矩
形データ（雑音）を除去する。そして、残った矩形デー
タは、郵便物の縦横２方向に文字の書かれている方向を
仮定し、それぞれの方向について独立に文字行の抽出を
行う。

【００１６】図２に、画像処理部２で行検出処理を行っ
て検出される行領域の具体例を示す。図２（ａ）は、
ｘ、ｙ座標があらかじめ設定された書状の、そのｘ方向
に沿った行領域であるｘ方向行を示し、図２（ｂ）は、
図２（ａ）と同様にｘ、ｙ座標が設定された書状の、そ
のｙ方向に沿った行領域であるｙ方向行を示している。

【００１７】このようにして検出されたｘ方向、ｙ方向
の行領域の位置情報（各行領域の中心座標、端点の座標
等）は、類似度算出部３に供給される。なお、後述する
参照パターンの登録処理では、画像処理部２で検出され
た複数の行領域から、さらに、特願平６−６４００５号
に記載されているような処理を行って宛名領域を検出す
るようになっている。そして、検出された宛名領域の情
報と、その宛名領域内の文字行の情報は、参照パターン
登録処理部７に送られる。

【００１８】ここで、特願平６−６４００５号に記載さ
れている宛名検出処理について簡単に説明する。すなわ
ち、前述したように検出された行領域（文字行）に対
し、ｘ方向、ｙ方向のそれぞれの方向で、例えば、ま
ず、各文字行データの形状に関してあらかじめ用意した
知識によって宛名記載対象データであるか否かを判断し
（文字行ブロックの評価）、その結果宛名記載対象デー
タと判定されたものについて、次に、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ことにより、ｘ方向の宛名領域を検
出する。また、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こ
とにより、ｙ方向の宛名領域を検出する。

【００１９】参照パターン登録処理部７は、画像処理部
２からの情報をもとに、各モデル書状毎の参照パターン
テーブルや、検索テーブルを作成して、参照パターン記
憶部５への登録処理を行うようになっている。

【００２０】類似度算出部３は、参照パターン記憶部５
に記憶されている検索テーブル、参照パターンテーブル
を参照して、画像処理部２で検出された複数個の行領域
のそれぞれに最もマッチするモデル書状内の行（対応
行）を検出し、さらに、各行領域と、それに対応して検
出された対応行との対応度をもとに、入力書状と各モデ
ル書状との類似度を算出するようになっている。その
際、後述するように、最近傍行テーブル６を用いるよう
になっている。

【００２１】宛名領域検出部４は、類似度算出部３で算
出された類似度をもとに、処理対象の書状に最もマッチ
するとして選択されたモデル書状の宛名領域の情報を参
照パターン記憶部５に記憶された参照パターンテーブル
から読出すことにより、処理対象の書状の宛名領域を検
出するようになっている。

【００２２】さて、郵便物上には、宛名以外に広告文、
通信文、差出人住所氏名、料額印刷（切手、消印等）、
郵便番号記入枠などの情報が混在する。また、宛名は、
記載位置、縦書き・横書きなど記載方向が不定であり、
更に手書き宛名表記では文字の大きさが大きく変動する
などの問題点がある。このような問題点のある郵便物上
の画像から効率よく宛名領域を検出するために、本発明
では、様々な書式の郵便物を集めてモデル書状とし、各
モデル書状から、そのモデル書状の大きさ、宛名領域内
に含まれる行の情報等で構成される参照パターンを作成
して、参照パターン記憶部５にあらかじめ登録するよう
になっている。

【００２３】次に、図３の示すフローチャートを参照し
て、参照パターンの登録処理について説明する。まず、
画像入力部１でモデル書状の宛名記載面の画像を入力す
る（ステップＳ１）。そして、この入力されたモデル書
状の画像をもとに画像処理部２で求められたモデル書状
の面積、縦横比等をもとに、参照パターン登録処理部７
では、まず、その書状が、はがきか封書かといった分類
を行い、これらを参照パターンテーブルに登録する（ス
テップＳ２）。

【００２４】次に、画像処理部２で行検出処理を行い、
文字行の検出を行い（ステップＳ３）、その検出された
複数の文字行をもとに、宛名文字が記載されている複数
の文字行で構成される宛名領域を本装置の操作者により
指定する（ステップＳ４）。

【００２５】モデル書状上の指定された宛名領域の情
報、その宛名領域内の文字行の位置情報等は、参照パタ
ーン登録処理部７で、参照パターンテーブルに登録され
る（ステップＳ５）。なお、以下の説明における座標と
は、書状の大きさに対する比率として正規化されている
ものとする。

【００２６】このようにして、参照パターン記憶部５に
登録された参照パターンテーブルの記憶例を図４に示
す。すなわち、１つのモデル書状の参照パターンテーブ
ルには、新規なモデル書状が登録される毎に、参照パタ
ーン登録処理部７で発番されるモデル書状識別子、モデ
ル書状を分類するための面積、縦横比等の大きさに関す
る情報、はがきか封書かといった分類結果、宛名領域の
位置、大きさ、その宛名領域に含まれる文字行数等の宛
名領域情報、各文字行のそれぞれに対し発番された行識
別子と位置情報等が記憶されている。

【００２７】図３の説明に戻る。図３のステップＳ１〜
ステップＳ５までの処理で登録された参照パターンテー
ブルの内容をもとに、参照パターン登録処理部７は、検
索テーブルを作成し、登録する（ステップＳ６）。すな
わち、ステップＳ２でなされた分類毎に、同じ分類に属
する全ての書状の文字行の端点と中心点の座標値から、
これらの行を高速に検索できるような検索テーブルを作
成する。例えば、図５（ａ）に示すようなｘ方向行の場
合、ｙ方向の座標の範囲がｙ１≦ｙ≦ｙ２のとき、ｙ
１、ｙ２、（ｙ１＋ｙ２）／２が検索データとなる。ま
た、図５（ｂ）に示すようなｙ方向行の場合、ｘ方向の
座標の範囲がｘ１≦ｘ≦ｘ２のとき、ｘ１、ｘ２、（ｘ
１＋ｘ２）／２が検索データとなる。結局、各分類毎に
ｘ方向行の検索テーブルとｙ方向行の検索テーブルが作
成されることになる。なお、この検索テーブルは、高速
な検索が可能なように、例えば、文字行の端点、中心点
の座標についてハッシュ法に基づき作成されたものであ
ってもよい。

【００２８】図６は、検索テーブルの記憶例を示したも
ので、ここでは、ｘ方向行検索テーブルの場合を示して
いるが、ｙ方向行検索テーブルもこれと同様である。図
６に示したｘ方向行の検索テーブルには、例えば、文字
行の識別子と、その行の中心点の座標（ｘ座標およびｙ
座標）、端点の座標、その文字行を含むモデル書状識別
子が記憶されている。また、必要に応じてそのモデル書
状の識別子に対応する参照パターンテーブルの記憶領域
のアドレス（ポインタ）が記憶されていてもよい。ここ
では、ｘ方向行検索テーブルの場合を示しているが、ｙ
方向行検索テーブルもこれとほぼ同様である。

【００２９】以上の参照パターンの登録処理の結果、例
えば、図７に示すようなデータ構造の参照パターンが得
られることになる。すなわち、処理対象の書状の大きさ
をキーとして、はがき、封書等の書状の種類に分類し、
その各分類毎の検索テーブルの記憶領域のアドレスを示
す分類テーブル、ｘ方向行検索テーブルとｙ方向行検索
テーブルを具備した各分類毎の検索テーブル、さらに、
各モデル書状毎の参照パターンテーブルで構成される。

【００３０】次に、図８に示すフローチャートを参照し
て、図１に示した宛名領域検出装置における宛名領域の
検出処理動作について説明する。まず、画像入力部１で
処理対象の書状の宛名記載面の画像を入力する（ステッ
プＳ１０）。そして、この入力された書状の画像をもと
に、画像処理部２では、その書状の面積、縦横比を求
め、さらに、行検出処理を行う（ステップＳ１１）。

【００３１】次に、類似度算出部３では、入力書状の画
像から求められた書状の面積、縦横比から、それに対応
する書状の種類を参照パターン記憶部５に記憶された分
類テーブルを参照して求める（ステップＳ１２）。そし
て、最近傍行テーブル６を初期化する（ステップＳ１
３）。

【００３２】図９は、類似度算出部３に具備される最近
傍行テーブル６の記憶例を示したものである。入力書状
の画像から検出された行領域の数をｎ個、モデル書状が
全部でｍ個あるとき、最近傍行テーブルはｎ×ｍのテー
ブルとなる。図９では、縦方向に入力書状から検出され
た行領域の識別子Ｌｉ（ｉ＝１〜ｎ）、横方向にモデル
書状の識別子Ｍｊ（ｊ＝１〜ｍ）を設け、行領域識別子
とモデル書状識別子との交点にあたる要素を（Ｌｉ、Ｍ
ｊ）と表す。各要素（Ｌｉ、Ｍｊ）には、識別子Ｍｉの
モデル書状から検出された識別子Ｌｉの行領域に対応す
る対応行の識別子と、その対応行との対応度を保持する
ようになっている。なお、対応度が大きいものほど行領
域とモデル書状の文字行が類似しているとするならば、
最近傍行テーブル６の各要素（Ｌｉ、Ｍｊ）の初期値と
しては、有り得る値のうち最小の値、例えば「０」を設
定する。

【００３３】最近傍行テーブル６の初期化が終了する
と、次に、検索テーブルを参照して、図９に示したよう
な最近傍行テーブル６を更新しながら、入力書状の各行
領域のそれぞれに最もマッチする対応行を検出する対応
行検出処理を行う（ステップＳ１４）。その詳細は後述
する。そして、対応行が検出されたとき、最近傍行テー
ブルの所定の位置に、その検出された対応行の識別子
と、その対応行とそれに対応する行領域との対応度（例
えば、「１」）を記憶する。実際には、ステップＳ１４
の対応行検出処理は、ｘ方向行の検索テーブルとｙ方向
行の検索テーブルのそれぞれについて実行される。

【００３４】次に、各モデル書状毎に類似度を算出する
（ステップＳ１５）。すなわち、ステップＳ１４での対
応行検出処理で、図９に示したような最近傍行テーブル
に記憶された行領域と検出された対応行との対応度をも
とに、各モデル書状毎の類似度を算出する。

【００３５】ここでは、行の対応数（各モデル書状の行
のうち、入力書状から抽出された行領域に対応行として
対応付けされた文字行の数で、各モデル書状毎に、図９
に示す最近傍行テーブル６の縦方向に対応度「１」を加
算した値）の２倍を入力書状とモデル書状の行数の和で
割った値を、そのモデル書状と入力書状の類似度とす
る。

【００３６】そして、宛名領域検出部４で、類似度が最
も高いものを入力書状に対応するモデル書状と判断し、
そのモデル書状の参照パターンテーブルから宛名領域情
報を読出し、それを入力書状の宛名領域情報とする（ス
テップＳ１６）。

【００３７】なお、このようにして検出された宛名領域
内の文字行のうち、この段階では、実際の入力書状に対
応する宛名文字行は唯一決定するのではない。従って、
例えば、特願平７−０３０７１７号に記載されている処
理により、複数の行候補から最終的な宛名文字行を検索
するようにしてもよい。従って、ステップＳ１６では、
その検出された宛名領域情報をもとに、モデル書状の複
数の文字行に対応する入力書状の複数の行領域や、類似
度の高い複数のモデル書状の文字行に対応する入力書状
の複数の行領域を、実際の宛名文字行の候補として出力
することとなる。

【００３８】次に、図１０に示すフローチャートを参照
して、図８のステップＳ１４の類似度算出部３における
対応行検出処理について詳細に説明する。まず、ｘ方向
行の対応行検出処理を、図６に示すようなｘ方向行検索
テーブルを参照して行う。

【００３９】画像処理部２で検出された、例えば、行領
域の端点、中心点の座標を入力書状の大きさに対する比
率として正規化する（ステップＳ２０）。そして、例え
ば、図９に示した最近傍行テーブル６を用いて、行領域
の識別子Ｌ１から順次、入力書状の種類に対応する検索
テーブルを参照して対応行の検出処理を行う（ステップ
Ｓ２１〜ステップＳ２３）。

【００４０】図１１に示すように、行領域のうち、ある
注目行のｘ方向の範囲がｕ１≦ｘ≦ｕ２にあり、ｙ方向
の範囲がｖ１≦ｙ≦ｖ２にある場合、その注目行の中心
点ｃ１の座標は（（ｕ１＋ｕ２）／２、（ｖ１＋ｖ２）
／２）である。

【００４１】このとき、検索テーブルでの中心点のｙ方
向の検索範囲を適当な値Δｙを用いて、 （ｖ１＋ｖ２）／２−Δｙ≦ｙ≦（ｖ１＋ｖ２）／２＋Δｙ …（１） とし、また、ｘ方向の検索範囲を適当な値Δｘを用い
て、 （ｕ１＋ｕ２）／２−Δｘ≦ｘ≦（ｕ１＋ｕ２）／２＋Δｘ …（２） とする。

【００４２】そして、検索テーブルから、中心点が
（１）式を満たす行のうち、さらに（２）式を満たす文
字行を検索する。そのような文字行があれば、それを注
目行の対応行として、図９に示したような最近傍行テー
ブルの対応する要素（Ｌｉ、Ｍｊ）に、その対応行の識
別子と対応度を登録する（ステップＳ２４）。この場
合、対応度は、例えば、対応行があれば「１」、なけれ
ば初期値の「０」のままとする。

【００４３】全ての行領域について対応行が検索される
まで（ステップＳ２５、ステップＳ２２）、ステップＳ
２３〜２４を繰り返す。次に、ｙ方向行の対応行検出処
理を行う。ｙ方向行の対応行検出処理も、図１０に示す
たフローチャートと同様である。

【００４４】以上が、検索対象を行の中心点に限定した
場合における入力書状の各行領域に対応するモデル書状
の宛名文字行（対応行）の検出方法である。さて、入力
書状の行領域とモデル書状の文字行との対応度の算出方
法は、上記した第１の方法以外にもいくつか考えられ
る。例えば、第２の方法として、図１２に示すように、
行領域のうちある注目行の中心点Ｃ１と検索テーブルか
ら検索された対応行の中心点Ｃ２との距離を求め、それ
を対応度とすることもできる。この場合、図８のステッ
プＳ１３で最近傍行テーブルを初期化する際に登録され
る対応度の初期値は、実際にあり得る距離よりも大きい
値とし、ステップＳ１５で最終的に算出される各モデル
書状毎の距離が最も小さいものを、ステップＳ１６で、
その入力書状のモデル書状と判断する。

【００４５】また、第３の方法として、注目行と検索テ
ーブルから検索された対応行との位置関係から重複する
部分の面積を求め、それを対応度とすることもできる。
さらに、第４の方法として、注目行の面積Ｄｔと、検索
テーブルから検索された対応行の面積Ｄｍと、注目行と
対応行との重複する部分の面積Ｄ０をそれぞれ求め、２
Ｄ０／（Ｄｔ＋Ｄｍ）を対応度とすることもできる。

【００４６】対応度を上記第２〜第４の方法により算出
する場合の対応行検出処理について図１３に示すフロー
チャートを参照して説明する。まず、ｘ方向行の対応行
検出処理を、図６に示すようなｘ方向行検索テーブルを
参照して行う。

【００４７】ステップＳ２０〜ステップＳ２２までの処
理は、図１０と同様である。次に、ステップＳ３０に進
み、図６に示すようなｘ方向行検索テーブルを参照し
て、例えば、注目行の中心点のｙ座標をもとに、（１）
式の条件を満たす文字行を検索し、対応行の候補となる
行（候補行）を選択する。なお、ｙ方向行の対応行検出
処理を行う場合は、注目行の中心点のｘ座標が（２）式
の条件を満たす文字行を検索するようにすればよい。

【００４８】候補行を選択する際に、さらに、上記の条
件に加えて、例えば、注目行の中心点と文字行の端点の
座標との比較結果を参照することにより、より精度のよ
い候補行の選択が可能となる。すなわち、ｘ方向行の場
合、（１）式の条件を満たす文字行のうち、さらに、ｘ
方向行検索テーブルを参照して、注目行の中心点が文字
行の端点のｙ座標の範囲内である文字行を検索すればよ
い （図５（ａ）参照）。また、ｙ方向行の場合、
（２）式の条件を満たす文字行のうち、さらに、ｙ方向
行検索テーブルを参照して、注目行の中心点が宛名文字
行の端点のｘ座標の範囲内である文字行を検索すればよ
い（図５（ｂ）参照）。

【００４９】そして、選択された候補行と、注目行との
対応度を前記第２〜第４の方法のいずれかの方法により
算出する（ステップＳ３１）。ここでは、選択された候
補行の識別子をＭＬｋ、注目行の識別子をＬｉとする
と、このとき算出される対応度をＳ（Ｌｉ、ＭＬｋ）と
表す。また、選択された候補行のモデル書状の識別子を
Ｍｊと表す。

【００５０】さて、ここで、最近傍行テーブルの対応の
要素（Ｌｉ、Ｍｊ）に、前回までに登録された対応度Ｓ
ｍａｘ（Ｌｉ、Ｍｊ）と、今回算出された対応度Ｓ（Ｌ
ｉ、ＭＬｋ）を比較し、Ｓｍａｘ（Ｌｉ、Ｍｊ）の方が
大きい場合（第２の方法の場合、Ｓｍａｘ（Ｌｉ、Ｍ
ｊ）の方が小さい場合）、ステップＳ３４に進み、その
注目行について、対応行の検出処理（ステップＳ３０〜
ステップＳ３３）が、ｘ方向行検索テーブル内に登録さ
れている全ての行について終了するまで実行する。

【００５１】一方、Ｓ（Ｌｉ、ＭＬｋ）がＳｍａｘ（Ｌ
ｉ、Ｍｊ）より大きい場合（第２の方法の場合、Ｓ（Ｌ
ｉ、Ｍｊ）がＳｍａｘ（Ｌｉ、Ｍｊ）より小さい場
合）、ステップＳ３３に進み、最近傍行テーブルの対応
の要素（Ｌｉ、Ｍｊ）に、今回算出された対応度Ｓ（Ｌ
ｉ、ＭＬｋ）と、その候補行の識別子を登録し、最近傍
行テーブルを更新する。そして、ステップＳ３４に進
む。

【００５２】ステップＳ３４で、その注目行に対して、
ｘ方向行検索テーブル内に登録されている全ての文字行
の検索が終了したとき、ステップＳ３５に進み、ｉをイ
ンクリメントして、入力書状の他の行領域を注目行とし
て、ステップＳ２２に戻る。

【００５３】入力書状の画像から抽出された全ての行領
域について、前述のステップＳ３０〜ステップＳ３４の
処理が終了したら、ｘ方向行の対応行検出処理を終了す
る（ステップＳ２２）。

【００５４】この時点で、最近傍行テーブル６の各要素
に記憶されているのは、入力書状の各行領域の対応行と
して検出されたモデル書状の文字行の識別子と、その対
応度である。すなわち、第２の方法による場合は、各行
領域に対して、中心点間の距離が最小となるモデル書状
の文字行が対応行として検出され、第３の方法、第４の
方法による場合は、各行領域に対して、その重複する面
積が最大となるモデル書状の文字行が対応行として検出
される。

【００５５】次に、ｙ方向行の対応行検出処理を行う。
ｙ方向行の対応行検出処理も、図１３に示すたフローチ
ャートと同様である。次に、対応度を上記第２〜第４の
方法により算出する場合、図８のステップＳ１５におけ
る各モデル書状毎の類似度の算出方法について説明す
る。

【００５６】第２の方法では、最近傍行テーブルに記憶
されている、対応度として求められた中心点間の距離の
平均値をそのモデル書状と入力書状の距離として、それ
を各モデル書状毎の類似度とする。ただし、対応行とし
て検出されなかった文字行については、その文字行の幅
の１／２を距離とする。

【００５７】第３、第４の方法では、対応度として求め
られた重複面積の和を２倍した値を入力書状から検出さ
れたすべての行領域と、そのモデル書状の全ての文字行
の面積和で割った値を入力書状とモデル書状の類似度と
する。

【００５８】以上のようにして、図１に示した宛名検出
装置は、入力書状の画像から検出された行領域の集合
と、モデル書状の文字行の集合とで対応度を算出し、そ
の算出された対応度をもとに、さらに入力書状とモデル
書状の類似度を算出して、入力書状に最もマッチするモ
デル書状を選択して、そのモデル書状の複数の文字行で
構成される宛名領域を入力書状の宛名領域として検出す
るようになっている。しかし、モデル書状として適切な
書状が選ばれなかったり、入力書状の行領域に対し適切
な対応行が選ばれなかった場合には、その入力書状をモ
デル書状として、前述の参照パターンの登録処理に従っ
て登録するばよい。その際、検索テーブルを再構築す
る。

【００５９】以上、説明したように、上記実施形態によ
れば、様々な書式の郵便物を集めてモデル書状とし、各
モデル書状から、そのモデル書状の大きさ、宛名領域内
に含まれる文字行の情報等で構成される参照パターンを
作成して、参照パターン記憶部５にあらかじめ登録する
とともに、対応行検出のための検索テーブルを構築して
おき、一方、入力書状から宛名領域を検出する際には、
画像処理部２で入力書状の画像から検出された行領域の
集合と、モデル書状の文字行の集合とで、あらかじめ参
照テーブル記憶部５に登録された検索テーブルを参照し
ながら、類似度算出部３で対応度を算出し、最近傍行テ
ーブル６を用いて行領域に対応するモデル書状の文字
行、すなわち対応行を検出し、さらに、その検出された
対応行とその対応度をもとに、各モデル書状毎の類似度
を算出して、その類似度をもとに宛名領域検出部４で入
力書状に対応するモデル書状を選択し、そのモデル書状
の宛名領域内の文字行を入力書状の宛名行候補として検
出することにより、宛名領域の検出の精度の向上が図れ
る。

【００６０】また、上記宛名領域の検出方法は、入力書
状の行領域とモデル書状の文字行との対応度、入力書状
とモデル書状との類似度をもとに、入力書状に最もマッ
チするモデル書状を選択するという簡単なアルゴリズム
で実現でき、さらに、モデル書状を追加登録することで
郵便物の多様な書式にも容易に対応できる。

【００６１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
郵便物の多様な書式に容易に対応でき、宛名領域の検出
の精度の向上が図れる宛名領域検出方法および宛名領域
検出装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかる宛名領域検出装置
の構成を概略的に示したブロック図。

【図２】画像処理部で行検出処理を行って検出される行
領域の具体例を示した図で、（ａ）図はｘ方向に沿った
行領域であるｘ方向行の具体例を示し、（ｂ）図は、ｙ
方向に沿った行領域であるｙ方向行の具体例を示してい
る。

【図３】参照パターンの登録処理について説明するため
のフローチャート。

【図４】参照パターンテーブルの記憶例を示した図。

【図５】検索テーブルを作成する際の検索データとなる
宛名文字行の中心点と端点について説明するための図
で、（ａ）図はｘ方向行の場合を示し、（ｂ）図は方向
行の場合を示している。

【図６】参照パターン記憶部に記憶される検索テーブル
の記憶例を示したもので、特に、ｘ方向行の検索テーブ
ルの場合を示している。

【図７】参照パターンのデータ構造の一具体例を説明す
るための図。

【図８】図１の宛名領域検出装置における宛名領域の検
出処理動作について説明するためのフローチャート。

【図９】最近傍行テーブルの記憶例を示した図。

【図１０】類似度算出部における対応行検出処理の具体
例について説明するためのフローチャート。

【図１１】行領域の中心点について説明するための図。

【図１２】対応度の算出方法の一具体例である、行領域
の中心点と宛名文字行の中心点との間の距離を対応度と
して算出する方法について説明するための図。

【図１３】類似度算出部における対応行検出処理の他の
具体例について説明するためのフローチャート。

【符号の説明】 １…画像入力部、、２…画像処理部、３…類似度算出
部、４…宛名領域検出部 ５…参照パターン記憶部、６…最近傍行テーブル、７…
参照パターン登録処理部。

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された郵便物上の画像から複数の行
   領域を抽出し、この抽出された複数の行領域の領域情報
   と、あらかじめ記憶された複数種類の参照郵便物上の文
   字行の領域情報をもとに、前記抽出された複数の行領域
   のそれぞれに対し前記文字行を対応付けて、この複数の
   行領域のそれぞに対し対応付けられた文字行に基づき、
   前記郵便物と前記参照郵便物との類似度を算出し、この
   算出された類似度をもとに、前記郵便物に対応する前記
   参照郵便物を選択し、その選択された参照郵便物上の複
   数の宛名文字行で構成される宛名領域を前記郵便物の宛
   名領域として検出することを特徴とする宛名領域検出方
   法。
2. 【請求項２】 前記抽出された行領域の中心位置と前記
   文字行の中心位置をもとに、前記行領域のそれぞれに対
   し前記あらかじめ記憶された文字行を対応付け、前記参
   照郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行のうち前記行
   領域に対応付けされた文字行の数を求め、その求めた値
   を２倍したものを、その参照郵便物上の文字行の数と前
   記抽出された行領域の数の和で除算することにより前記
   類似度を算出することを特徴とする請求項１記載の宛名
   領域検出方法。
3. 【請求項３】 前記抽出された行領域の中心位置と前記
   文字行の中心位置との間の距離をもとに、前記行領域の
   それぞれに対し前記あらかじめ記憶された文字行を対応
   付け、前記参照郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行
   のうち前記行領域に対応付けされた文字行の中心位置
   と、その文字行に対応する前記行領域の中心位置との間
   の距離の平均を算出して、それを前記類似度とすること
   を特徴とする請求項１記載の宛名領域検出方法。
4. 【請求項４】 前記抽出された行領域と前記文字行の重
   複する領域の面積をもとに、前記行領域のそれぞれに対
   し前記あらかじめ記憶された文字行を対応付け、前記参
   照郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行のうち前記行
   領域に対応付けされた文字行と、その文字行に対応する
   前記行領域との重複面積の和を求め、その求めた値を２
   倍したものを、その参照郵便物上の文字行の面積和と前
   記郵便物から抽出された行領域の面積和の和で除算する
   ことにより前記類似度を算出することを特徴とする請求
   項１記載の宛名領域検出方法。
5. 【請求項５】 前記抽出された行領域と前記文字行の重
   複する領域の面積を２倍した値を、その行領域と文字行
   の面積の和で除算して得られた値をもとに前記行領域の
   それぞれに対し前記文字行を対応付け、前記参照郵便物
   毎に、その参照郵便物上の文字行のうち前記行領域に対
   応付けされた文字行と、その文字行に対応する前記行領
   域との重複面積の和を求め、その求めた値を２倍したも
   のを、その参照郵便物上の文字行の面積和と前記郵便物
   から抽出された行領域の面積和の和で除算することによ
   り前記類似度を算出することを特徴とする請求項１記載
   の宛名領域検出方法。
6. 【請求項６】 前記あらかじめ記憶された文字行のう
   ち、その中心位置が前記郵便物から抽出された各行領域
   の中心位置の近傍にあるものをあらかじめ検索して、そ
   の検索された文字行の中から前記行領域のそれぞれに対
   し対応付けを行うことを特徴とする請求項１記載の宛名
   領域検出方法。
7. 【請求項７】 前記参照郵便物上の文字行の少なくとも
   中心位置を検索項目として構築された文字行の検索テー
   ブルを参照して、前記文字行のうち、その中心位置が前
   記郵便物から抽出された行領域の中心位置の近傍にある
   ものを検索して、その検索された文字行の中から前記行
   領域のそれぞれに対し対応付けを行うことを特徴とする
   請求項１記載の宛名領域検出方法。
8. 【請求項８】 前記文字行は、あらかじめ与えられた複
   数種類の参照郵便物のそれぞれから文字行を検出して、
   その検出された領域情報を前記参照郵便物に対応させて
   記憶されていることを特徴とする請求項１記載の宛名領
   域検出方法。
9. 【請求項９】 あらかじめ与えられた複数種類の参照郵
   便物上の文字行の領域情報を前記参照郵便物に対応させ
   て記憶する記憶手段と、 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もとに、複数の行
   領域を抽出する行抽出手段と、 この行抽出手段で抽出された複数の行領域の領域情報と
   前記記憶手段に記憶された文字行の領域情報をもとに、
   前記行抽出手段で抽出された複数の行領域のそれぞれに
   対し前記文字行を対応付ける対応付け手段と、 前記行抽出手段で抽出された複数の行領域と、この複数
   の行領域のそれぞに対し前記対応付け手段で対応付けら
   れた文字行に基づき、前記画像入力手段で画像が入力さ
   れた郵便物と、前記記憶手段に記憶された参照郵便物と
   の類似度を算出する類似度算出手段と、 この類似度算出手段で算出された類似度をもとに、前記
   参照郵便物のうち、前記画像入力手段で画像が入力され
   た郵便物に対応する参照郵便物を選択し、その選択され
   た参照郵便物上の複数の宛名文字行で構成される宛名領
   域を前記記憶手段から読出すことにより、前記画像入力
   手段で画像が入力された郵便物の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。
10. 【請求項１０】 前記対応付け手段は、前記行抽出手段
    で抽出された行領域の中心位置と前記記憶手段に記憶さ
    れた文字行の中心位置をもとに、前記行領域のそれぞれ
    に対し前記文字行を対応付け、 前記類似度算出手段は、前記記憶手段に記憶された参照
    郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行のうち、前記対
    応付け手段で対応付けされた文字行の数を求め、その求
    めた値を２倍したものを、その参照郵便物上の文字行の
    数と前記行抽出手段で抽出された行領域の数の和で除算
    することにより前記類似度を算出することを特徴とする
    請求項９記載の宛名領域検出装置。
11. 【請求項１１】 前記対応付け手段は、前記行抽出手段
    で抽出された行領域の中心位置と前記記憶手段に記憶さ
    れた文字行の中心位置との間の距離をもとに、前記行領
    域のそれぞれに対し前記文字行を対応付け、 前記類似度算出手段は、前記記憶手段に記憶された参照
    郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行のうち前記対応
    付け手段で対応付けされた文字行の中心位置と、その文
    字行に対応する前記行領域の中心位置との間の距離の平
    均を算出して、それを前記類似度とすることを特徴とす
    る請求項９記載の宛名領域検出装置。
12. 【請求項１２】 前記対応付け手段は、前記行抽出手段
    で抽出された行領域と前記記憶手段に記憶された文字行
    の重複する領域の面積をもとに、前記行領域のそれぞれ
    に対し前記文字行を対応付け、 前記類似度算出手段は、前記記憶手段に記憶された参照
    郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行のうち前記対応
    付け手段で対応付けされた文字行と、その文字行に対応
    する前記行領域との重複面積の和を求め、その求めた値
    を２倍したものを、その参照郵便物上の文字行の面積和
    と前記行抽出手段で抽出された前記郵便物上の行領域の
    面積和の和で除算することにより前記類似度を算出する
    ことを特徴とする請求項９記載の宛名領域検出装置。
13. 【請求項１３】 前記対応付け手段は、前記行抽出手段
    で抽出された行領域と前記記憶手段に記憶された文字行
    の重複する領域の面積を２倍した値を、その行領域と文
    字行の面積の和で除算して、その結果をもとに、前記行
    領域のそれぞれに対し前記文字行を対応付け、 前記類似度算出手段は、前記記憶手段に記憶された参照
    郵便物毎に、その参照郵便物上の文字行のうち前記対応
    付け手段で対応付けされた文字行と、その文字行に対応
    する前記行領域との重複面積の和を求め、その求めた値
    を２倍したものを、その参照郵便物上の文字行の面積和
    と前記行抽出手段で抽出された前記郵便物上の行領域の
    面積和の和で除算することにより前記類似度を算出する
    ことを特徴とする請求項９記載の宛名領域検出装置。
14. 【請求項１４】 前記対応付け手段は、前記記憶手段に
    記憶された文字行のうち、その中心位置が前記行抽出手
    段で抽出された各行領域の中心位置の近傍にあるものを
    検索して、その検索された文字行の中から前記行領域の
    それぞれに対し対応付けを行うことを特徴とする請求項
    ９記載の宛名領域検出装置。
15. 【請求項１５】 前記記憶手段は、各文字行の少なくと
    も中心位置を検索項目とする前記文字行の検索テーブル
    を具備し、 前記対応付け手段は、前記検索テーブルを参照して、前
    記記憶手段に記憶された文字行のうち、その中心位置が
    前記行抽出手段で抽出された各行領域の中心位置の近傍
    にあるものを検索して、その検索された文字行の中から
    前記行領域のそれぞれに対し対応付けを行うことを特徴
    とする請求項９記載の宛名領域検出装置。
16. 【請求項１６】 あらかじめ与えられた複数種類の参照
    郵便物のそれぞれから文字行を検出して、その検出され
    た領域情報を前記参照郵便物に対応させて前記記憶手段
    に登録する登録手段をさらに具備したことを特徴とする
    請求項９記載の宛名領域検出装置。