JPH09245173A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPH09245173A JPH09245173A JP8054308A JP5430896A JPH09245173A JP H09245173 A JPH09245173 A JP H09245173A JP 8054308 A JP8054308 A JP 8054308A JP 5430896 A JP5430896 A JP 5430896A JP H09245173 A JPH09245173 A JP H09245173A
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- JP
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- image
- pattern
- processing method
- patterns
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
- G06V10/245—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by locating a pattern; Special marks for positioning
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/1444—Selective acquisition, locating or processing of specific regions, e.g. highlighted text, fiducial marks or predetermined fields
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Character Input (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 特定マークを用いることなく、少ない計算量
で、画像の位置ずれ、回転、変倍を補正する。 【解決手段】 パターン抽出部１０５で入力画像（１０
３）より所定の大きさ範囲のパターンを抽出し、同一パ
ターン抽出部１０７で、参照画像のパターン（１０９）
と同一のパターンを見つける。対応点検出部１１１で、
入力画像と参照画像の対応した同一パターンの重心を検
出する。画像補正部１１３は対応パターンの重心位置間
のずれを算出して補正式を決定し、この補正式に従って
入力画像の補正画像（１１５）を生成する。文字画像切
り出し部１１７で参照画像の文字画像存在領域の座標
（１１９）に基づき補正画像より文字画像を切り出し、
これを文字認識部１２１で文字認識する。
で、画像の位置ずれ、回転、変倍を補正する。 【解決手段】 パターン抽出部１０５で入力画像（１０
３）より所定の大きさ範囲のパターンを抽出し、同一パ
ターン抽出部１０７で、参照画像のパターン（１０９）
と同一のパターンを見つける。対応点検出部１１１で、
入力画像と参照画像の対応した同一パターンの重心を検
出する。画像補正部１１３は対応パターンの重心位置間
のずれを算出して補正式を決定し、この補正式に従って
入力画像の補正画像（１１５）を生成する。文字画像切
り出し部１１７で参照画像の文字画像存在領域の座標
（１１９）に基づき補正画像より文字画像を切り出し、
これを文字認識部１２１で文字認識する。
Description
【０００１】
【発明の属する分野】本発明は、画像処理の分野に係
り、特に、文書や帳票の画像の位置合わせ技術及びその
関連技術の分野に関する。
り、特に、文書や帳票の画像の位置合わせ技術及びその
関連技術の分野に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像処理分野において、２枚以上の同種
の画像を位置合わせしたい場合が少なくない。例えば、
ファクシミリで送られてきた帳票の画像中から必要な記
載事項を切り出し、文字認識を行うＦＡＸ・ＯＣＲシス
テムにおいては、受信した画像から必要な記載事項を精
度良く切り出すために、それに先だち、受信画像を基準
として予め用意された画像（参照画像）と位置合わせす
る必要がある。このような画像の位置合わせに関しては
多くの従来技術が知られているが、その代表的なものを
次に述べる。
の画像を位置合わせしたい場合が少なくない。例えば、
ファクシミリで送られてきた帳票の画像中から必要な記
載事項を切り出し、文字認識を行うＦＡＸ・ＯＣＲシス
テムにおいては、受信した画像から必要な記載事項を精
度良く切り出すために、それに先だち、受信画像を基準
として予め用意された画像（参照画像）と位置合わせす
る必要がある。このような画像の位置合わせに関しては
多くの従来技術が知られているが、その代表的なものを
次に述べる。
【０００３】従来技術１：特開昭６３−３３８８号公報
に記載のように、画像上の代表点において、少しずつ画
像をずらしてパターンマッチングを行い、類似度の関数
を重み係数として用いて画像の位置ずれを検出する。
に記載のように、画像上の代表点において、少しずつ画
像をずらしてパターンマッチングを行い、類似度の関数
を重み係数として用いて画像の位置ずれを検出する。
【０００４】従来技術２：特公平２−５４４９５号公報
に記載のように、Ｘ方向，Ｙ方向の積算射影の最もよく
一致するずれ量を算出し、それを画像間のずれ量とす
る。
に記載のように、Ｘ方向，Ｙ方向の積算射影の最もよく
一致するずれ量を算出し、それを画像間のずれ量とす
る。
【０００５】従来技術３：特開平４−２６１２５９号公
報に記載のように、画像中の所定のマークを形状認識手
法により抽出することによって、画像のずれを検出して
補正する。
報に記載のように、画像中の所定のマークを形状認識手
法により抽出することによって、画像のずれを検出して
補正する。
【０００６】従来技術４：特開平４−３３６６７７号公
報に記載のように、ウインドウ領域内でテンプレート画
像を動かしながら最もマッチングのとれる位置を探し、
それを真の対応点として画像の位置合わせを行う。
報に記載のように、ウインドウ領域内でテンプレート画
像を動かしながら最もマッチングのとれる位置を探し、
それを真の対応点として画像の位置合わせを行う。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】前記の従来技術１及び
従来技術４は、少しずつずらして、その度にマッチング
処理を行う必要があるので、計算量が非常に多くなる。
ずれ量が大きい場合には、ずらし幅を大きくとらなけれ
ばならないので、計算量は膨大になる。また、ずらし幅
を大きくとった場合には、誤ってローカルピークを検出
する恐れがある。
従来技術４は、少しずつずらして、その度にマッチング
処理を行う必要があるので、計算量が非常に多くなる。
ずれ量が大きい場合には、ずらし幅を大きくとらなけれ
ばならないので、計算量は膨大になる。また、ずらし幅
を大きくとった場合には、誤ってローカルピークを検出
する恐れがある。
【０００８】前記従来技術２は、画像の変倍／回転があ
る場合に精度が落ちる。また、画像の内容が完全に一致
しない場合（例えば、空の帳票とデータ記入済みの帳票
との位置合わせの場合）、精度の低下が予想される。
る場合に精度が落ちる。また、画像の内容が完全に一致
しない場合（例えば、空の帳票とデータ記入済みの帳票
との位置合わせの場合）、精度の低下が予想される。
【０００９】前記従来技術３は、帳票の所定の位置に予
め所定のマークを印字する必要がある。所定のマークが
汚れている場合には形状認識による検出が困難となる。
また、所定のマークから遠い部分の補正精度の低下が避
けられない。帳票に所定のマークを多数印字すれば、そ
のような不都合を減らし信頼性を向上させることができ
るが、帳票のデザインを困難にする。
め所定のマークを印字する必要がある。所定のマークが
汚れている場合には形状認識による検出が困難となる。
また、所定のマークから遠い部分の補正精度の低下が避
けられない。帳票に所定のマークを多数印字すれば、そ
のような不都合を減らし信頼性を向上させることができ
るが、帳票のデザインを困難にする。
【００１０】本発明の目的は、帳票や文書の画像の位置
合わせ、画像の特定領域の切り出し、画像の特定領域の
文字認識、及びファクシミリで送られてきた画像の必要
な情報の抽出を、特定のマークを用いることなく、か
つ、比較的少ない計算量で、精度よく行う画像処理方法
を提供することである。
合わせ、画像の特定領域の切り出し、画像の特定領域の
文字認識、及びファクシミリで送られてきた画像の必要
な情報の抽出を、特定のマークを用いることなく、か
つ、比較的少ない計算量で、精度よく行う画像処理方法
を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明によ
れば、処理対象画像と参照画像とに共通する複数のパタ
ーンを抽出する。ここで抽出されるパターンとは、帳票
の特定位置に印字された特定のマークのような限定され
たものではなく、任意の位置に印字された任意の文字の
ようなものでよい。ただし、処理される個々の帳票等の
フォームは予め分かっているため、個々の処理対象画像
及びその参照画像より抽出され得るパターンの種類は自
ずと決まってくる。そして、抽出されたパターンに関
し、該参照画像と該処理対象画像の対応した同一のパタ
ーンを検出し、該対応したパターンの相互の位置関係を
求め、該位置関係に基づき該処理対象画像と該参照画像
との位置合わせのための補正式を決定する。請求項２記
載の発明によれば、予め該参照画像より抽出したパター
ンを保存しておき、該保存されているパターンと同一の
パターンを該処理対象画像より抽出する。
れば、処理対象画像と参照画像とに共通する複数のパタ
ーンを抽出する。ここで抽出されるパターンとは、帳票
の特定位置に印字された特定のマークのような限定され
たものではなく、任意の位置に印字された任意の文字の
ようなものでよい。ただし、処理される個々の帳票等の
フォームは予め分かっているため、個々の処理対象画像
及びその参照画像より抽出され得るパターンの種類は自
ずと決まってくる。そして、抽出されたパターンに関
し、該参照画像と該処理対象画像の対応した同一のパタ
ーンを検出し、該対応したパターンの相互の位置関係を
求め、該位置関係に基づき該処理対象画像と該参照画像
との位置合わせのための補正式を決定する。請求項２記
載の発明によれば、予め該参照画像より抽出したパター
ンを保存しておき、該保存されているパターンと同一の
パターンを該処理対象画像より抽出する。
【００１２】請求項３記載の発明によれば、該処理対象
画像より同一のパターンが２個以上抽出された場合に、
当該パターン相互の距離が第１の距離閾値より小さいと
きには、当該パターンを該位置関係を求めるためのパタ
ーンから除外する。請求項４記載の発明によれば、該処
理対象画像より同一のパターンが２個以上抽出された場
合に、当該パターン相互の距離が第１の距離閾値より小
さいときには、当該パターンを該位置関係を求めるため
のパターンから除外し、該参照画像と該処理対象画像の
対応したパターンの検索範囲を該第１の距離閾値より小
さい一定の距離範囲内に制限する。請求項５記載の発明
によれば、該処理対象画像より同一のパターンが所定の
個数以上抽出された場合、当該パターンを該位置関係を
求めるためのパターンから除外する。請求項６記載の発
明によれば、画像の複雑度が所定の程度より低いパター
ンを該位置関係を求めるためのパターンから除外する。
請求項７記載の発明によれば、該位置関係を求めるため
のパターンを、大きさが一定の範囲内のパターンに制限
する。
画像より同一のパターンが２個以上抽出された場合に、
当該パターン相互の距離が第１の距離閾値より小さいと
きには、当該パターンを該位置関係を求めるためのパタ
ーンから除外する。請求項４記載の発明によれば、該処
理対象画像より同一のパターンが２個以上抽出された場
合に、当該パターン相互の距離が第１の距離閾値より小
さいときには、当該パターンを該位置関係を求めるため
のパターンから除外し、該参照画像と該処理対象画像の
対応したパターンの検索範囲を該第１の距離閾値より小
さい一定の距離範囲内に制限する。請求項５記載の発明
によれば、該処理対象画像より同一のパターンが所定の
個数以上抽出された場合、当該パターンを該位置関係を
求めるためのパターンから除外する。請求項６記載の発
明によれば、画像の複雑度が所定の程度より低いパター
ンを該位置関係を求めるためのパターンから除外する。
請求項７記載の発明によれば、該位置関係を求めるため
のパターンを、大きさが一定の範囲内のパターンに制限
する。
【００１３】請求項８記載の発明によれば、該参照画像
のパターンと該処理対象画像のパターンとの同一性判断
のためのパターンマッチングを複数の異なった重ね合わ
せ条件で行い、当該２つのパターンの位置関係として、
そのパターンマッチングにおいて最も良好な類似度が得
られた重ね合わせ条件において当該パターンそれぞれの
重なり合った領域の中心又は重心の位置関係を求める。
のパターンと該処理対象画像のパターンとの同一性判断
のためのパターンマッチングを複数の異なった重ね合わ
せ条件で行い、当該２つのパターンの位置関係として、
そのパターンマッチングにおいて最も良好な類似度が得
られた重ね合わせ条件において当該パターンそれぞれの
重なり合った領域の中心又は重心の位置関係を求める。
【００１４】請求項９記載の発明によれば、該補正式に
従って該処理対象画像を補正した補正画像を生成し、予
め与えられた該参照画像上の文字画像存在領域の座標に
基づいて該補正画像より文字画像を切り出す。請求項１
０記載の発明によれば、予め与えられた該参照画像上の
文字画像存在領域の座標を該補正式に従って補正し、該
補正後の座標に基づいて該処理対象画像より文字画像を
切り出す。請求項１１記載の発明によれば、該処理対象
画像より切り出された文字画像に対し文字認識を行う。
従って該処理対象画像を補正した補正画像を生成し、予
め与えられた該参照画像上の文字画像存在領域の座標に
基づいて該補正画像より文字画像を切り出す。請求項１
０記載の発明によれば、予め与えられた該参照画像上の
文字画像存在領域の座標を該補正式に従って補正し、該
補正後の座標に基づいて該処理対象画像より文字画像を
切り出す。請求項１１記載の発明によれば、該処理対象
画像より切り出された文字画像に対し文字認識を行う。
【００１５】請求項１２記載の発明によれば、ファクシ
ミリにより送られてきた画像を該処理対象画像として処
理する。
ミリにより送られてきた画像を該処理対象画像として処
理する。
【００１６】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を明らかにす
るため、図面を参照し本発明の実施例を説明する。
るため、図面を参照し本発明の実施例を説明する。
【００１７】図１は本発明によるＦＡＸＯＣＲ装置の構
成例を示す概略ブロック図である。このＦＡＸＯＣＲ装
置は、ファクシミリにより送られてきた帳票の画像を取
り込み、この画像（入力画像）と同種帳票の参照画像と
を位置合わせした後、入力画像中の必要な記載事項を切
り出し、文字認識処理を行ってデータとして出力するも
のである。このＦＡＸＯＣＲ装置は、画像入力部１０１
と、画像位置合わせ部１０２と、認識処理部１１６とに
大きく分けられる。画像位置合わせ部１０２は、入力画
像メモリ１０３、パターン抽出部１０５、同一パターン
抽出部１０７、参照画像パターンメモリ１０９、対応点
検出部１１１、画像補正部１１３及び補正画像メモリ１
１５により構成される。認識処理部１１６は文字画像切
り出し部１１７、文字画像領域メモリ１１９及び文字認
識部１２１からなる。
成例を示す概略ブロック図である。このＦＡＸＯＣＲ装
置は、ファクシミリにより送られてきた帳票の画像を取
り込み、この画像（入力画像）と同種帳票の参照画像と
を位置合わせした後、入力画像中の必要な記載事項を切
り出し、文字認識処理を行ってデータとして出力するも
のである。このＦＡＸＯＣＲ装置は、画像入力部１０１
と、画像位置合わせ部１０２と、認識処理部１１６とに
大きく分けられる。画像位置合わせ部１０２は、入力画
像メモリ１０３、パターン抽出部１０５、同一パターン
抽出部１０７、参照画像パターンメモリ１０９、対応点
検出部１１１、画像補正部１１３及び補正画像メモリ１
１５により構成される。認識処理部１１６は文字画像切
り出し部１１７、文字画像領域メモリ１１９及び文字認
識部１２１からなる。
【００１８】ここでは、図３に示す帳票の画像を入力画
像、図４に示す未記入の同種帳票の画像を参照画像とし
て説明する。参照画像は画像全体を保存しておく必要は
なく、図５に示すような形で参照画像情報が参照画像パ
ターンメモリ１０９に保存されている。すなわち、予め
参照画像中の黒ランの連結成分の外接矩形を抽出し、そ
の中から選択した外接矩形内の画像（パターン）、該外
接矩形の左上コーナーと右下コーナーの座標、及び、各
パターンに割り当てられたパターン番号が保存されてい
る。なお、参照画像パターンメモリに保存されるパター
ンは、幅及び高さが共に８画素より大きく１２８画素よ
り小さい範囲のものとされる。
像、図４に示す未記入の同種帳票の画像を参照画像とし
て説明する。参照画像は画像全体を保存しておく必要は
なく、図５に示すような形で参照画像情報が参照画像パ
ターンメモリ１０９に保存されている。すなわち、予め
参照画像中の黒ランの連結成分の外接矩形を抽出し、そ
の中から選択した外接矩形内の画像（パターン）、該外
接矩形の左上コーナーと右下コーナーの座標、及び、各
パターンに割り当てられたパターン番号が保存されてい
る。なお、参照画像パターンメモリに保存されるパター
ンは、幅及び高さが共に８画素より大きく１２８画素よ
り小さい範囲のものとされる。
【００１９】以下、このＦＡＸＯＣＲ装置の処理内容を
説明する。図２は、その処理の流れを示すフローチャー
トである。
説明する。図２は、その処理の流れを示すフローチャー
トである。
【００２０】画像入力部１０１は、ファクシミリによっ
て送られてきた入力画像を画像位置合わせ部１０２で処
理可能な形態で入力画像メモリ１０３に取り込む（ステ
ップＳ１）。
て送られてきた入力画像を画像位置合わせ部１０２で処
理可能な形態で入力画像メモリ１０３に取り込む（ステ
ップＳ１）。
【００２１】パターン抽出部１０５では、入力画像メモ
リに取り込まれた入力画像中から黒ランの連結成分を抽
出し、その外接矩形が適当な大きさであるか判定し、適
当な大きさの外接矩形の画像をパターンとして同一パタ
ーン抽出部１０７へ出力する（ステップＳ２）。本実施
例では外接矩形の幅Ｗ及び高さＨが ８＜Ｗ＜１２８ かつ ８＜Ｈ＜１２８ の条件を満たしたとき、適当な大きさであると判断され
る。なお、幅、高さの値は画素数換算値である。この大
きさの範囲に普通の大きさの文字や数字が含まれる。パ
ターンが大きくなるとパターンマッチングのための計算
量が増加するが、この程度の大きさ範囲のパターンなら
ば、その計算量は比較的少ない。
リに取り込まれた入力画像中から黒ランの連結成分を抽
出し、その外接矩形が適当な大きさであるか判定し、適
当な大きさの外接矩形の画像をパターンとして同一パタ
ーン抽出部１０７へ出力する（ステップＳ２）。本実施
例では外接矩形の幅Ｗ及び高さＨが ８＜Ｗ＜１２８ かつ ８＜Ｈ＜１２８ の条件を満たしたとき、適当な大きさであると判断され
る。なお、幅、高さの値は画素数換算値である。この大
きさの範囲に普通の大きさの文字や数字が含まれる。パ
ターンが大きくなるとパターンマッチングのための計算
量が増加するが、この程度の大きさ範囲のパターンなら
ば、その計算量は比較的少ない。
【００２２】同一パターン抽出部１０７では、パターン
抽出部１０５より入力されたパターンが、参照画像パタ
ーンメモリ１０９内のパターンのいずれかと同一である
か調べ、同一パターンが見つかった時に、そのパターン
と同じパターン番号を入力パターンに割り当てる（ステ
ップＳ３）。本実施例においては、このパターンの同一
性判断は「Ｗilliam Ｈ．Ｐress他，”Ｎumerical Ｒec
ipes in Ｃ ”,ＣＡＭＢＲＩＤＧＥ ＵＮＩＶＥＲＳＩ
ＴＹ ＰＲＥＳＳ，ＰＰ．６７１−６８１」（文献１）
に述べられているパターンマッチング法によって行われ
る。ただし、本実施例では、同一サイズと見なせるパタ
ーンについてのみマッチングを行い、サイズが異なるパ
ターンはマッチングを行うことなく同一でないと判断す
る。
抽出部１０５より入力されたパターンが、参照画像パタ
ーンメモリ１０９内のパターンのいずれかと同一である
か調べ、同一パターンが見つかった時に、そのパターン
と同じパターン番号を入力パターンに割り当てる（ステ
ップＳ３）。本実施例においては、このパターンの同一
性判断は「Ｗilliam Ｈ．Ｐress他，”Ｎumerical Ｒec
ipes in Ｃ ”,ＣＡＭＢＲＩＤＧＥ ＵＮＩＶＥＲＳＩ
ＴＹ ＰＲＥＳＳ，ＰＰ．６７１−６８１」（文献１）
に述べられているパターンマッチング法によって行われ
る。ただし、本実施例では、同一サイズと見なせるパタ
ーンについてのみマッチングを行い、サイズが異なるパ
ターンはマッチングを行うことなく同一でないと判断す
る。
【００２３】なお、ファクシミリにより送られてくる画
像は、送信側で自動的にページ頭に付加されるヘッディ
ング文字列のサイズの違い、原稿搬送系の搬送誤差等に
より多少変倍され、普通、その変倍率は０．９５〜１．
０７倍程度である。この程度の変倍率の範囲であれば、
かつ、パターンサイズを上記の範囲程度に制限すれば、
入力画像の変倍をそのままにしてもパターンマッチング
に格別支障はない。
像は、送信側で自動的にページ頭に付加されるヘッディ
ング文字列のサイズの違い、原稿搬送系の搬送誤差等に
より多少変倍され、普通、その変倍率は０．９５〜１．
０７倍程度である。この程度の変倍率の範囲であれば、
かつ、パターンサイズを上記の範囲程度に制限すれば、
入力画像の変倍をそのままにしてもパターンマッチング
に格別支障はない。
【００２４】図３に示した入力画像に対するパターン番
号割り当て結果を図６に示す。図７は、図４に示した参
照画像に対するパターン番号の割り当てを示している。
号割り当て結果を図６に示す。図７は、図４に示した参
照画像に対するパターン番号の割り当てを示している。
【００２５】対応点検出部１１１においては、同一パタ
ーン抽出部１０７によって同一パターンと判断されたパ
ターンより、画像の位置ずれ、回転又は変倍の検出に利
用可能と判断されるパターン（補正検出パターン）を段
階的に選び出す。ここに述べる画像の例では、パターン
番号１〜１２のパターンをとりあえず補正検出パターン
とし、その中の不適当なパターンを除去し残ったパター
ンを最終的に補正検出パターンとして利用する。
ーン抽出部１０７によって同一パターンと判断されたパ
ターンより、画像の位置ずれ、回転又は変倍の検出に利
用可能と判断されるパターン（補正検出パターン）を段
階的に選び出す。ここに述べる画像の例では、パターン
番号１〜１２のパターンをとりあえず補正検出パターン
とし、その中の不適当なパターンを除去し残ったパター
ンを最終的に補正検出パターンとして利用する。
【００２６】まず、補正検出パターンの中で、入力画像
において距離の近い同一パターンが存在する場合、その
パターンを補正検出パターンから除去する（ステップＳ
４）。本実施例では、入力画像中の同一のパターンの中
心間の距離Ｄが閾値Ｔｈ１より大きい場合、すなわち Ｄ＜５１２ の条件を満たす場合に、そのパターンを補正検出パター
ンから除去する。このような接近した同一パターンを排
除するのは、入力画像のパターンと参照画像のパターン
との対応付けの誤りを避けるためである。
において距離の近い同一パターンが存在する場合、その
パターンを補正検出パターンから除去する（ステップＳ
４）。本実施例では、入力画像中の同一のパターンの中
心間の距離Ｄが閾値Ｔｈ１より大きい場合、すなわち Ｄ＜５１２ の条件を満たす場合に、そのパターンを補正検出パター
ンから除去する。このような接近した同一パターンを排
除するのは、入力画像のパターンと参照画像のパターン
との対応付けの誤りを避けるためである。
【００２７】ここで述べる画像例では、入力画像上のパ
ターン番号４の２個のパターン間の距離が２１４（画
素）であるので、パターン番号４のパターンは補正検出
パターンから除去される。かくして、この段階で、パタ
ーン番号１〜３，５〜１２のパターンが補正検出パター
ンとなった。なお、この例の場合、参照画像上でもパタ
ーン番号４のパターンは中心間距離が近いので、そのパ
ターンを予め参照画像パターンメモリから除去しておく
方法を採ってもよい。
ターン番号４の２個のパターン間の距離が２１４（画
素）であるので、パターン番号４のパターンは補正検出
パターンから除去される。かくして、この段階で、パタ
ーン番号１〜３，５〜１２のパターンが補正検出パター
ンとなった。なお、この例の場合、参照画像上でもパタ
ーン番号４のパターンは中心間距離が近いので、そのパ
ターンを予め参照画像パターンメモリから除去しておく
方法を採ってもよい。
【００２８】さらに、この段階までに補正検出パターン
とされたパターンの中で、入力画像上に一定数以上存在
するパターンは、参照画像上の対応パターンのとり違い
が起こりやすいため、補正検出パターンから除去する
（ステップＳ５）。本実施例では、入力画像上に存在す
るあるパターンの個数Ｎが Ｎ＞２ の条件を満たす場合に、そのパターンを補正検出パター
ンから除外する。ここで述べる入力画像の例では、この
段階までに補正検出パターンとされたパターンはどれも
１個ずつしかないので、ここで除去されるパターンはな
い。
とされたパターンの中で、入力画像上に一定数以上存在
するパターンは、参照画像上の対応パターンのとり違い
が起こりやすいため、補正検出パターンから除去する
（ステップＳ５）。本実施例では、入力画像上に存在す
るあるパターンの個数Ｎが Ｎ＞２ の条件を満たす場合に、そのパターンを補正検出パター
ンから除外する。ここで述べる入力画像の例では、この
段階までに補正検出パターンとされたパターンはどれも
１個ずつしかないので、ここで除去されるパターンはな
い。
【００２９】次に、補正検出パターンとされたパターン
の中で、画像の複雑度が低いパターンは、ノイズ等と間
違われる可能性が高いため補正検出パターンから除外す
る（ステップＳ６）。本実施例では、パターンの幅と高
さの大きい方をＬｒとし、また、パターンの縦方向と横
方向のラインの中で黒ランが２個以上あるラインの合計
数をＮrun としたときに、 Ｎrun ＜ Ｌr ×１２ の条件を満たすパターンを、補正検出パターンから除外
する。ここに述べる画像の例では、かかる条件を満たす
補正検出パターンはない。
の中で、画像の複雑度が低いパターンは、ノイズ等と間
違われる可能性が高いため補正検出パターンから除外す
る（ステップＳ６）。本実施例では、パターンの幅と高
さの大きい方をＬｒとし、また、パターンの縦方向と横
方向のラインの中で黒ランが２個以上あるラインの合計
数をＮrun としたときに、 Ｎrun ＜ Ｌr ×１２ の条件を満たすパターンを、補正検出パターンから除外
する。ここに述べる画像の例では、かかる条件を満たす
補正検出パターンはない。
【００３０】最後に、補正検出パターンとされた入力画
像上のパターンと参照画像上の同じパターンとの中心間
距離Ｎが、ある閾値Ｔｈ２より大きい場合、そのパター
ンを補正検出パターンから除外する（ステップＳ７）。
この閾値Ｔｈ２は前記（ステップＳ４）の閾値Ｔｈ１よ
り小さい値とされる。本実施例では、その閾値Ｔｈ２は
２５６（画素）にえらばれ、 Ｄ＞２５６ の条件を満たすパターンを補正検出パターンから除外す
る。ここで述べる画像の例には、かかる条件を満たすパ
ターンはない。したがって、パターン番号１〜３，５〜
１２のパターンが最終的に補正検出パターンとして抽出
される。
像上のパターンと参照画像上の同じパターンとの中心間
距離Ｎが、ある閾値Ｔｈ２より大きい場合、そのパター
ンを補正検出パターンから除外する（ステップＳ７）。
この閾値Ｔｈ２は前記（ステップＳ４）の閾値Ｔｈ１よ
り小さい値とされる。本実施例では、その閾値Ｔｈ２は
２５６（画素）にえらばれ、 Ｄ＞２５６ の条件を満たすパターンを補正検出パターンから除外す
る。ここで述べる画像の例には、かかる条件を満たすパ
ターンはない。したがって、パターン番号１〜３，５〜
１２のパターンが最終的に補正検出パターンとして抽出
される。
【００３１】対応点検出部１１１は、以上のようにして
抽出した各補正検出パターンについて、入力画像上のパ
ターン重心と参照画像上のパターン重心を対応点として
算出し、その座標を画像補正部１１３に出力する（ステ
ップＳ８）。対応点検出結果を図８に示す。図８におい
て、各矢線により指される入力画像上の１点と参照画像
上の１点が１組の対応点を意味する。なお、前記ステッ
プＳ７の処理は、参照画像と入力画像の対応パターンの
検索を距離Ｔｈ２の範囲内に制限することと実質的に等
しい。このように検索範囲を制限することにより、パタ
ーン対応付けの誤りを減らすことができる。
抽出した各補正検出パターンについて、入力画像上のパ
ターン重心と参照画像上のパターン重心を対応点として
算出し、その座標を画像補正部１１３に出力する（ステ
ップＳ８）。対応点検出結果を図８に示す。図８におい
て、各矢線により指される入力画像上の１点と参照画像
上の１点が１組の対応点を意味する。なお、前記ステッ
プＳ７の処理は、参照画像と入力画像の対応パターンの
検索を距離Ｔｈ２の範囲内に制限することと実質的に等
しい。このように検索範囲を制限することにより、パタ
ーン対応付けの誤りを減らすことができる。
【００３２】画像補正部１１３においては、対応点検出
部１１１により検出された入力画像と参照画像の対応点
間のずれを算出し、両画像の位置合わせのための補正関
数を求める（ステップＳ９）。この補正関数の算出に
は、例えば米国特許第５，３０３，３１３号の方法を用
いることができる。本実施例では、補正関数としてアフ
ィン変換を用いるものとし、想定した画像例に対し米国
特許第５，３０３．３１３号の手法により次の補正式が
得られたとする。ただし、（Ｘｔ，Ｙｔ）は補正後の座
標系、（Ｘｉ，Ｙｉ）は入力画像の座標系とする。
部１１１により検出された入力画像と参照画像の対応点
間のずれを算出し、両画像の位置合わせのための補正関
数を求める（ステップＳ９）。この補正関数の算出に
は、例えば米国特許第５，３０３，３１３号の方法を用
いることができる。本実施例では、補正関数としてアフ
ィン変換を用いるものとし、想定した画像例に対し米国
特許第５，３０３．３１３号の手法により次の補正式が
得られたとする。ただし、（Ｘｔ，Ｙｔ）は補正後の座
標系、（Ｘｉ，Ｙｉ）は入力画像の座標系とする。
【００３３】
【数１】
【００３４】そして、画像補正部１１３は、この補正式
によって入力画像を参照画像と位置合わせするように補
正した画像を補正画像メモリ１１５上に作成する（ステ
ップＳ１０）。具体的に述べれば、例えば補正画像上の
座標（２９８，３８６４）の画素値を算出する際には、
（１）式により入力画像上の対応座標を計算すると、
（３１５８，３８６４）となるので、入力画像の（３１
５８，３８６４）の画素値を補正画像の（２９８１，３
８６４）の画素値とする。同様の手順で補正画像の全て
の画素について入力画像を参照して画素値を算出するこ
とにより、参照画像に対し、入力画像に位置ずれ／回転
／変倍があっても、その補正画像のフォームは参照画像
のフォームと同じ位置に来るようになる。
によって入力画像を参照画像と位置合わせするように補
正した画像を補正画像メモリ１１５上に作成する（ステ
ップＳ１０）。具体的に述べれば、例えば補正画像上の
座標（２９８，３８６４）の画素値を算出する際には、
（１）式により入力画像上の対応座標を計算すると、
（３１５８，３８６４）となるので、入力画像の（３１
５８，３８６４）の画素値を補正画像の（２９８１，３
８６４）の画素値とする。同様の手順で補正画像の全て
の画素について入力画像を参照して画素値を算出するこ
とにより、参照画像に対し、入力画像に位置ずれ／回転
／変倍があっても、その補正画像のフォームは参照画像
のフォームと同じ位置に来るようになる。
【００３５】このようにして、入力画像と参照画像の対
応点のずれを打ち消すように入力画像を参照画像に位置
合わせした補正画像が得られると、文字画像切り出し部
１１７において、文字画像領域メモリ１１９に格納され
ている文字画像存在領域のデータを参照して補正画像か
ら文字画像存在領域の画像を切り出し、切り出した画像
を文字認識部１２１に出力する（ステップＳ１１）。
応点のずれを打ち消すように入力画像を参照画像に位置
合わせした補正画像が得られると、文字画像切り出し部
１１７において、文字画像領域メモリ１１９に格納され
ている文字画像存在領域のデータを参照して補正画像か
ら文字画像存在領域の画像を切り出し、切り出した画像
を文字認識部１２１に出力する（ステップＳ１１）。
【００３６】図９に、文字画像領域メモリ１１９内のデ
ータと、補正画像からの文字画像切り出し結果とを関連
付けて示す。図示のように、文字画像領域メモリ１１９
の内容は文字画像存在領域（矩形）の対角２頂点の座
標、属性及びデータ番号からなる。
ータと、補正画像からの文字画像切り出し結果とを関連
付けて示す。図示のように、文字画像領域メモリ１１９
の内容は文字画像存在領域（矩形）の対角２頂点の座
標、属性及びデータ番号からなる。
【００３７】文字認識部１２１においては、文字画像切
り出し部１１７より入力した画像に対する文字認識処理
を行い、認識結果の文字コードとデータ番号を出力する
（ステップＳ１２）。この出力データ、文字認識結果、
文字画像切り出し結果とを関連付けて図１０に示す。Ｆ
ＡＸＯＣＲによる受発注システムでは、この出力データ
に基づいて受発注業務を自動処理する。
り出し部１１７より入力した画像に対する文字認識処理
を行い、認識結果の文字コードとデータ番号を出力する
（ステップＳ１２）。この出力データ、文字認識結果、
文字画像切り出し結果とを関連付けて図１０に示す。Ｆ
ＡＸＯＣＲによる受発注システムでは、この出力データ
に基づいて受発注業務を自動処理する。
【００３８】なお、前記実施例においては、パターン抽
出部１０５は黒ラン連結成分の外接矩形内画像をパター
ンとして抽出した。本発明の他の実施例においては、一
塊の黒ラン連結成分がパターンとして抽出される。この
場合、同一パターン抽出部１０７においては、抽出した
黒ランをラン単位で参照画像のパターンと上のラインか
ら順次比較するマッチング方法（例えば米国特許第５，
３０３，３１３号に述べられているパターンマッチング
方法）が採用される。黒ラン連結成分の外接矩形内画像
には、本来のパターン以外の汚れが含まれる危険がある
が、黒ラン連結成分そのものをパターンとして抽出する
ならば、そのような汚れの混入を避けられる。
出部１０５は黒ラン連結成分の外接矩形内画像をパター
ンとして抽出した。本発明の他の実施例においては、一
塊の黒ラン連結成分がパターンとして抽出される。この
場合、同一パターン抽出部１０７においては、抽出した
黒ランをラン単位で参照画像のパターンと上のラインか
ら順次比較するマッチング方法（例えば米国特許第５，
３０３，３１３号に述べられているパターンマッチング
方法）が採用される。黒ラン連結成分の外接矩形内画像
には、本来のパターン以外の汚れが含まれる危険がある
が、黒ラン連結成分そのものをパターンとして抽出する
ならば、そのような汚れの混入を避けられる。
【００３９】前記実施例においては、同一パターン抽出
部１０７で大きさの異なるパターンは異なるパターンと
判断したが、大きさが多少異なっていても同一パターン
と判断する方法を採用することも可能である。そのよう
な場合には、最も類似度が高くなる時のパターンの中心
（又は重心）を対応点として出力する方が精度を向上さ
せるために好ましい。本実施例の他の実施例において
は、例えば図１１に示すように、２つのパターンＰ１，
Ｐ２（いずれか一方が参照画像のパターン、他方が入力
画像のパターン）を、左上角を一致させる重ね合わせ条
件（ａ）、左下角を一致させる重ね合わせ条件（ｂ）、
右上角を一致させる重ね合わせ条件（ｃ）、右下角を一
致させる重ね合わせ条件（ｄ）で、パターンマッチング
を行う。これら４つの重ね合わせ条件の中で得られた類
似度の中で、最も良い類似度で同一性を判断する。そし
て、Ｐ１，Ｐ２が同一パターンと判断され、かつ対応す
るパターンである場合、最も良い類似度が得られた重ね
合わせ条件において、Ｐ１（小さい方のパターン）の中
心（又は重心）と、Ｐ２のＰ１と重なり合った領域の中
心（又は重心）を対応点として出力する。
部１０７で大きさの異なるパターンは異なるパターンと
判断したが、大きさが多少異なっていても同一パターン
と判断する方法を採用することも可能である。そのよう
な場合には、最も類似度が高くなる時のパターンの中心
（又は重心）を対応点として出力する方が精度を向上さ
せるために好ましい。本実施例の他の実施例において
は、例えば図１１に示すように、２つのパターンＰ１，
Ｐ２（いずれか一方が参照画像のパターン、他方が入力
画像のパターン）を、左上角を一致させる重ね合わせ条
件（ａ）、左下角を一致させる重ね合わせ条件（ｂ）、
右上角を一致させる重ね合わせ条件（ｃ）、右下角を一
致させる重ね合わせ条件（ｄ）で、パターンマッチング
を行う。これら４つの重ね合わせ条件の中で得られた類
似度の中で、最も良い類似度で同一性を判断する。そし
て、Ｐ１，Ｐ２が同一パターンと判断され、かつ対応す
るパターンである場合、最も良い類似度が得られた重ね
合わせ条件において、Ｐ１（小さい方のパターン）の中
心（又は重心）と、Ｐ２のＰ１と重なり合った領域の中
心（又は重心）を対応点として出力する。
【００４０】前記実施例においては、入力画像の補正画
像を生成し、この補正画像より文字画像の領域を切り出
したが、本発明の他の実施例においては、文字画像領域
メモリ１１９内の文字画像存在領域の座標に対して対応
点間の位置ずれを打ち消すように補正を施し、補正後の
座標に従って入力画像より文字画像領域を切り出す。こ
のような補正に必要な計算量は、入力画像全体の補正画
像を生成するよりも遥かに少なくなる。このような実施
例は、文字認識部１２１のスキューに対する頑強性が高
い場合に適する。
像を生成し、この補正画像より文字画像の領域を切り出
したが、本発明の他の実施例においては、文字画像領域
メモリ１１９内の文字画像存在領域の座標に対して対応
点間の位置ずれを打ち消すように補正を施し、補正後の
座標に従って入力画像より文字画像領域を切り出す。こ
のような補正に必要な計算量は、入力画像全体の補正画
像を生成するよりも遥かに少なくなる。このような実施
例は、文字認識部１２１のスキューに対する頑強性が高
い場合に適する。
【００４１】本発明の別の実施例においては、入力画像
の補正画像と参照画像との排他的論理和をとることによ
り、入力画像の文字画像存在領域（認識すべき記載事項
の記入領域）だけを残した画像を得る。そして、この排
他論理和画像に対し通常の文字切り出し、文字認識を行
って、必要な記載事項の内容を抽出する。
の補正画像と参照画像との排他的論理和をとることによ
り、入力画像の文字画像存在領域（認識すべき記載事項
の記入領域）だけを残した画像を得る。そして、この排
他論理和画像に対し通常の文字切り出し、文字認識を行
って、必要な記載事項の内容を抽出する。
【００４２】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、ファクシミリで送られてくる帳票等の画像の
ように位置ずれ、回転、変倍のある処理対象画像を参照
画像に精度よく位置合わせし、処理対象画像の必要な文
字画像を抽出し認識する事ができる。本発明において
は、処理対象画像と参照画像に共通するパターンを抽出
し、その対応したパターン相互の位置関係を利用する
が、請求項３，４又は５記載の発明によればパターンの
誤対応が減るため位置関係の検出精度が向上し、また、
請求項８記載の発明によれば対応パターンの大きさに多
少違いがある場合にも位置関係の検出精度が向上し、し
たがって位置合わせの精度が向上する。また、請求項７
記載の発明によれば、処理対象画像のパターンと参照画
像のパターンとの同一性判断のためのパターンマッチン
グに必要な計算量を減らすことができる。請求項１０記
載の発明によれば、位置合わせ補正の計算量が少なくて
済む。
によれば、ファクシミリで送られてくる帳票等の画像の
ように位置ずれ、回転、変倍のある処理対象画像を参照
画像に精度よく位置合わせし、処理対象画像の必要な文
字画像を抽出し認識する事ができる。本発明において
は、処理対象画像と参照画像に共通するパターンを抽出
し、その対応したパターン相互の位置関係を利用する
が、請求項３，４又は５記載の発明によればパターンの
誤対応が減るため位置関係の検出精度が向上し、また、
請求項８記載の発明によれば対応パターンの大きさに多
少違いがある場合にも位置関係の検出精度が向上し、し
たがって位置合わせの精度が向上する。また、請求項７
記載の発明によれば、処理対象画像のパターンと参照画
像のパターンとの同一性判断のためのパターンマッチン
グに必要な計算量を減らすことができる。請求項１０記
載の発明によれば、位置合わせ補正の計算量が少なくて
済む。
【００４３】本発明によれば、帳票等の画像の参照画像
に対する位置ずれ、回転又は変倍の検出に帳票等に分散
した文字等のパターンを利用できるため、帳票等の特定
位置に特定のマークを印字する必要がなく、前述したよ
うな特定マークを利用する従来方法のような問題点を解
決できる。また、利用するパターンの大きさを制限すれ
ば、帳票等の画像上のパターンと参照画像上のパターン
との同一性判断のためのパターンマッチングに必要な計
算量は比較的少なくでき、パターンをずらしながらパタ
ーンマッチングをする前述の従来方法にくらべ必要な計
算量を大幅に減らすことができる。
に対する位置ずれ、回転又は変倍の検出に帳票等に分散
した文字等のパターンを利用できるため、帳票等の特定
位置に特定のマークを印字する必要がなく、前述したよ
うな特定マークを利用する従来方法のような問題点を解
決できる。また、利用するパターンの大きさを制限すれ
ば、帳票等の画像上のパターンと参照画像上のパターン
との同一性判断のためのパターンマッチングに必要な計
算量は比較的少なくでき、パターンをずらしながらパタ
ーンマッチングをする前述の従来方法にくらべ必要な計
算量を大幅に減らすことができる。
【図１】本発明によるＦＡＸＯＣＲ装置の概略ブロック
図である。
図である。
【図２】本発明によるＦＡＸＯＣＲ装置の処理を説明す
るためのフローチャートである。
るためのフローチャートである。
【図３】入力画像の一例を示す図である。
【図４】参照画像の一例を示す図である。
【図５】参照画像パターンメモリ内のデータの一例を示
す図である。
す図である。
【図６】入力画像に対するパターン番号割り当て結果を
示す図である。
示す図である。
【図７】参照画像に対するパターン番号割り当てを示す
図である。
図である。
【図８】対応点検出結果を示す図である。
【図９】文字画像領域メモリの内容、補正画像及び文字
画像切り出し結果を関連付けて示す図である。
画像切り出し結果を関連付けて示す図である。
【図１０】文字画像切り出し結果、文字認識結果及び出
力データを関連付けて示す図である。
力データを関連付けて示す図である。
【図１１】異なった重ね合わせ条件でのパターンマッチ
ングの例を説明するための図である。
ングの例を説明するための図である。
１０１ 画像入力部 １０２ 画像位置合わせ部 １０３ 入力画像メモリ １０７ パターン抽出部 １０９ 参照画像パターンメモリ １１１ 対応点検出部 １１３ 画像補正部 １１５ 補正画像メモリ １１６ 文字認識処理部 １１７ 文字画像切り出し部 １１９ 文字画像領域メモリ １２１ 文字認識部
Claims (12)
- 【請求項１】 処理対象画像と参照画像とに共通する複
数のパターンを抽出し、抽出されたパターンに関し、該
参照画像と該処理対象画像の対応した同一のパターンを
検出し、該対応したパターンの相互の位置関係を求め、
該位置関係に基づき該処理対象画像と該参照画像との位
置合わせのための補正式を決定することを特徴とする画
像処理方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の画像処理方法において、
予め該参照画像より抽出したパターンを保存しておき、
該保存されているパターンと同一のパターンを該処理対
象画像より抽出することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項３】 請求項１又は２記載の画像処理方法にお
いて、該処理対象画像より同一のパターンが２個以上抽
出された場合に、当該パターン相互の距離が第１の距離
閾値より小さいときには、当該パターンを該位置関係を
求めるためのパターンから除外することを特徴とする画
像処理方法。 - 【請求項４】 請求項１又は２記載の画像処理方法にお
いて、該処理対象画像より同一のパターンが２個以上抽
出された場合に、当該パターン相互の距離が第１の距離
閾値より小さいときには、当該パターンを該位置関係を
求めるためのパターンから除外し、該参照画像と該処理
対象画像の対応したパターンの検索範囲を、該第１の距
離閾値より小さい一定の距離範囲内に制限することを特
徴とする画像処理方法。 - 【請求項５】 請求項１又は２記載の画像処理方法にお
いて、該処理対象画像より同一のパターンが所定の個数
以上抽出された場合、当該パターンを該位置関係を求め
るためのパターンから除外することを特徴とする画像処
理方法。 - 【請求項６】 請求項１又は２記載の画像処理方法にお
いて、画像の複雑度が所定の程度より低いパターンを該
位置関係を求めるためのパターンから除外することを特
徴とする画像処理方法。 - 【請求項７】 請求項１又は２記載の画像処理方法にお
いて、該位置関係を求めるためのパターンを、大きさが
一定の範囲内のパターンに制限することを特徴とする画
像処理方法。 - 【請求項８】 請求項１又は２記載の画像処理方法にお
いて、該参照画像のパターンと該処理対象画像のパター
ンとの同一性判断のためのパターンマッチングを複数の
異なった重ね合わせ条件で行い、当該２つのパターンの
位置関係として、そのパターンマッチングにおいて最も
良好な類似度が得られた重ね合わせ条件において当該パ
ターンそれぞれの重なり合った領域の中心又は重心の位
置関係を求めることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項９】 請求項１乃至８のいずれか１項に記載の
画像処理方法において、該補正式に従って該処理対象画
像を補正した補正画像を生成し、予め与えられた該参照
画像上の文字画像存在領域の座標に基づいて該補正画像
より文字画像を切り出すことを特徴とする画像処理方
法。 - 【請求項１０】 請求項１乃至８のいずれか１項に記載
の画像処理方法において、予め与えられた該参照画像上
の文字画像存在領域の座標を該補正式に従って補正し、
該補正後の座標に基づいて該処理対象画像より文字画像
を切り出すことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１１】 請求項９又は１０記載の画像処理方法
において、該処理対象画像より切り出された文字画像に
対して文字認識を行うことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１２】 請求項１１記載の画像処理方法におい
て、ファクシミリにより送られてきた画像を該処理対象
画像として処理することを特徴とする画像処理方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05430896A JP3636809B2 (ja) | 1996-03-12 | 1996-03-12 | 画像処理方法 |
| US08/814,706 US5920658A (en) | 1996-03-12 | 1997-03-11 | Efficient image position correction system and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05430896A JP3636809B2 (ja) | 1996-03-12 | 1996-03-12 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09245173A true JPH09245173A (ja) | 1997-09-19 |
| JP3636809B2 JP3636809B2 (ja) | 2005-04-06 |
Family
ID=12966954
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05430896A Expired - Lifetime JP3636809B2 (ja) | 1996-03-12 | 1996-03-12 | 画像処理方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5920658A (ja) |
| JP (1) | JP3636809B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6885778B2 (en) | 2000-07-07 | 2005-04-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus and storage medium |
| JP2007140632A (ja) * | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Tosho Inc | 処方箋受付装置 |
| JP2007265389A (ja) * | 2006-03-03 | 2007-10-11 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置および画像処理プログラム |
| US7453594B2 (en) | 2001-07-11 | 2008-11-18 | Ricoh Company, Ltd. | Document filing apparatus for storing information added to a document file |
| US7969631B2 (en) | 2006-06-12 | 2011-06-28 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method and computer readable medium storing image processing program |
| JP2019532447A (ja) * | 2016-09-01 | 2019-11-07 | アルジョ ソリューションズＡｒｊｏ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ | 表面署名を生成するための方法およびシステム |
| JP2020119352A (ja) * | 2019-01-25 | 2020-08-06 | 富士ゼロックス株式会社 | マーク選定装置および画像処理装置 |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3082837B2 (ja) * | 1997-03-19 | 2000-08-28 | 日本電気株式会社 | パタンマッチング符号化装置、復号化装置及び記録媒体 |
| JP2001092972A (ja) * | 1999-09-24 | 2001-04-06 | Mamoru Minami | 画像認識方法 |
| US6741738B2 (en) | 2000-03-13 | 2004-05-25 | Tms, Inc. | Method of optical mark recognition |
| JP3733310B2 (ja) * | 2000-10-31 | 2006-01-11 | キヤノン株式会社 | 文書書式識別装置および識別方法 |
| JP2004164551A (ja) * | 2002-06-24 | 2004-06-10 | Ricoh Co Ltd | データ記録体、記録媒体読取装置および記録媒体読取方法 |
| US7437019B2 (en) * | 2002-07-18 | 2008-10-14 | Noritsu Koki Co., Ltd. | Apparatus and method for image processing, image processing program and recording medium storing the image processing program |
| US7508984B2 (en) * | 2003-07-31 | 2009-03-24 | Ricoh Company, Ltd. | Language recognition method, system and software |
| US7733329B2 (en) * | 2005-10-19 | 2010-06-08 | Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Ltd. | Pattern detection using an optical navigation device |
| JP4750047B2 (ja) | 2006-03-31 | 2011-08-17 | 株式会社リコー | 位置ずれ検出装置、位置ずれ検出方法、位置ずれ検出プログラムおよび記録媒体 |
| CN101546424B (zh) * | 2008-03-24 | 2012-07-25 | 富士通株式会社 | 图像处理方法和装置及水印检测系统 |
| US8285074B2 (en) * | 2010-09-01 | 2012-10-09 | Palo Alto Research Center Incorporated | Finding low variance regions in document images for generating image anchor templates for content anchoring, data extraction, and document classification |
| JP5720182B2 (ja) * | 2010-11-01 | 2015-05-20 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| WO2018078408A1 (en) | 2016-10-28 | 2018-05-03 | The Nielsen Company (Us), Llc | Reducing scale estimate errors in shelf images |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS633388A (ja) * | 1986-06-23 | 1988-01-08 | Hitachi Ltd | 画像位置合わせ方式 |
| US5164825A (en) * | 1987-03-30 | 1992-11-17 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus for mosaic or similar processing therefor |
| JPH02240782A (ja) * | 1989-03-14 | 1990-09-25 | Canon Inc | 図形処理装置 |
| JPH04261259A (ja) * | 1991-01-23 | 1992-09-17 | Mitsubishi Electric Corp | イメージデータの補正装置 |
| JPH04336677A (ja) * | 1991-05-14 | 1992-11-24 | Canon Inc | 画像処理方法及びこれを用いたシステム |
| US5303313A (en) * | 1991-12-16 | 1994-04-12 | Cartesian Products, Inc. | Method and apparatus for compression of images |
| US5428722A (en) * | 1993-11-05 | 1995-06-27 | Taligent, Inc. | Object-oriented painter maker |
-
1996
- 1996-03-12 JP JP05430896A patent/JP3636809B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1997
- 1997-03-11 US US08/814,706 patent/US5920658A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6885778B2 (en) | 2000-07-07 | 2005-04-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus and storage medium |
| US7120316B2 (en) | 2000-07-07 | 2006-10-10 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus and storage medium |
| US7453594B2 (en) | 2001-07-11 | 2008-11-18 | Ricoh Company, Ltd. | Document filing apparatus for storing information added to a document file |
| JP2007140632A (ja) * | 2005-11-15 | 2007-06-07 | Tosho Inc | 処方箋受付装置 |
| JP4548843B2 (ja) * | 2005-11-15 | 2010-09-22 | 株式会社トーショー | 処方箋受付装置 |
| JP2007265389A (ja) * | 2006-03-03 | 2007-10-11 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置および画像処理プログラム |
| US7889929B2 (en) | 2006-03-03 | 2011-02-15 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method, computer readable medium storing program and data signal embedded with the program |
| US7969631B2 (en) | 2006-06-12 | 2011-06-28 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method and computer readable medium storing image processing program |
| JP2019532447A (ja) * | 2016-09-01 | 2019-11-07 | アルジョ ソリューションズＡｒｊｏ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ | 表面署名を生成するための方法およびシステム |
| US11151374B2 (en) | 2016-09-01 | 2021-10-19 | Arjo Solutions | Method and system for generating a surface signature |
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| JP2020119352A (ja) * | 2019-01-25 | 2020-08-06 | 富士ゼロックス株式会社 | マーク選定装置および画像処理装置 |
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