JPH10334240A

JPH10334240A - 図形位置検出方法および図形位置検出装置

Info

Publication number: JPH10334240A
Application number: JP9146460A
Authority: JP
Inventors: Takuma Akagi; 琢磨赤木
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1997-06-04
Filing date: 1997-06-04
Publication date: 1998-12-18

Abstract

(57)【要約】【課題】与えられた画像中の予め大きさおよび形状が定
められている図形を高精度にしかも高速に検出できる図
形位置検出方法および図形位置検出装置を提供する。【解決手段】入力された画像の画素値の変化に基づき、
１次元の配列からなる前記画像の特徴量（前記画像の予
め定められた方向（ｙ軸方向）に沿って一次元に配列さ
れたペリフェラル特徴量Ｐ（ｙ））を抽出し、この特徴
量に基づく複数のサンプル点の座標（Ｐ（ｙ）、ｙ）に
基づき、検出対象の図形に依存するパラメータ空間内の
前記各サンプル点に対応する前記パラメータの存在位置
を推定し（ハフ変換）、この推定されたパラメータの存
在位置の分布（解平面上の投票数）に基づき前記図形の
位置を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、郵便物
等の画像から消印、別納印等の予め定められた大きさお
よび形状の図形の位置を検出する図形位置検出方法およ
びそれを用いた図形位置検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像から円を検出する方法は、郵便物宛
名認識における消印位置検出等に用いられている。郵便
物宛名認識処理は、大きく分けて、郵便物方向判定処
理、文字列抽出処理、文字認識処理、宛名特定処理から
なる。郵便物方向判定処理は抽出した文字列の認識する
優先順位を決定するのに重要な役割を果たし、文字列抽
出処理の性能は宛名認識において全体の性能を決定づけ
る重要な要因の１つである。

【０００３】しかし、郵便物には、消印、別納印などの
料額印が必ず押印されており、この押印位置によって
は、しばしば文字列抽出処理を困難にしていた。また、
郵便物宛名認識処理は、求められる処理速度が高速なた
め、従来は書状を２値化してラベリング処理を行い、大
きさや位置などから料額印を認識するのが一般的であっ
た。しかし、この方法だと、擦れ等によってばらばらに
なった料額印が文字列に重なっている場合に、押印位置
の特定が困難であった。このため、きれいに押されてい
る料額印以外については認識が困難であった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明は、与
えられた画像中の予め大きさおよび形状が定められてい
る図形を高精度にしかも高速に検知し、例えば、郵便物
宛名認識処理を行うにあたって、郵便物上の料額印（例
えば消印）を予め検知し、その押印位置を特定すること
で、文字列抽出処理、郵便物方向判定処理等を円滑に進
めることが可能な図形位置検出方法およびそれを用いた
図形位置検出装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の図形位置検出方
法は、入力された画像から大きさおよび形状の予め定め
られた図形の位置を検出する図形位置検出方法におい
て、入力された画像の画素値の変化に基づき、１次元の
配列からなる前記画像の特徴量（前記画像の予め定めら
れた方向（ｙ軸方向）に沿って一次元に配列されたペリ
フェラル特徴量Ｐ（ｙ））を抽出し、この特徴量に基づ
く複数のサンプル点の座標（Ｐ（ｙ）、ｙ）に基づき、
検出対象の図形に依存するパラメータ空間内の前記各サ
ンプル点に対応する前記パラメータの存在位置を推定し
（ハフ変換）、この推定されたパラメータの存在位置の
分布（解平面上の投票数）に基づき前記図形の位置を検
出することにより、与えられた画像中の予め大きさおよ
び形状が定められている図形を高精度にしかも高速に検
出できる。

【０００６】また、本発明の図形位置検出装置は、入力
された画像から大きさおよび形状の予め定められた図形
の位置を検出する図形位置検出装置において、入力され
た画像の画素値の変化に基づき、１次元の配列からなる
前記画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特
徴量抽出手段で抽出された特徴量に基づく複数のサンプ
ル点の座標に基づき、検出対象の図形に依存するパラメ
ータ空間内の前記各サンプル点に対応する前記パラメー
タの存在位置を推定する推定手段と、この推定手段で推
定された前記パラメータの存在位置の分布に基づき前記
図形の位置を検出する検出手段と、を具備したことによ
り、与えられた画像中の予め大きさおよび形状が定めら
れている図形を高精度にしかも高速に検出できる。

【０００７】また、本発明の図形位置検出装置は、入力
された画像から大きさおよび形状の予め定められた少な
くとも１つの図形の位置を検出する図形位置検出装置に
おいて、入力された画像の２値化画像に対しラベリング
を行い、その結果に基づき前記図形の位置を検出する第
１の検出手段と、この第１の検出手段で前記図形の位置
が検出されなかったとき、前記入力された画像の画素値
の変化に基づき、１次元の配列からなる前記画像の特徴
量を抽出し、この特徴量に基づく複数のサンプル点の座
標に基づき、検出対象の図形に依存するパラメータ空間
内の前記各サンプル点に対応する前記パラメータの存在
位置を推定し、この推定されたパラメータの存在位置の
分布に基づき前記図形の位置を検出する第２の検出手段
と、を具備したことにより、郵便物上に予め印刷された
別納印のように、比較的図形位置の検出が容易であるも
のに対しては、簡単なラベリングを用いた図形位置検出
方法を適用し、例えば消印のように、その押印状態によ
ってはラベリングを用いた図形位置検出方法では確実に
検出できないような図形を検出する際には、ハフ変換を
用いた図形位置検出方法をさらに適用することにより、
与えられた画像中の予め大きさおよび形状が定められて
いる図形をより高速にしかも確実に検出できる。また、
与えられた画像中の予め大きさおよび形状が定められて
いる検出難度の異なる複数の図形をも高精度にしかも高
速に検出できる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面を参照して説明する。（第１の実施形態）図１は、本発明の第１の実施形態に
係る図形位置検出方法を用いた図形位置検出装置の構成
を概略的に示したものである。

【０００９】まず、本発明の図形位置検出方法の概略を
説明する。本発明の図形位置検出方法は、ハフ変換を用
いて円の中心および半径を決定するようになっている。
ハフ変換は、計測によって得られるサンプルにより導か
れる解確率をパラメータ空間に投票し、得票率によって
解を得る方法である。このため、例えば、郵便物上の料
額印を検出する際に、切手や文字列などから生ずるノイ
ズに左右されることなく、また、擦れによって料額印の
連続的な曲線が得られない場合でも解を求めることがで
きるという利点がある。

【００１０】しかし、普通郵便書状では探索範囲が広い
ため、範囲全体においてハフ変換をおこなっていたので
は、処理速度が遅くなる。また、画像を予め２値化して
処理する方法が一般的であるが、この方法では、スキャ
ナなどの画像入力装置の入力特性に影響されて、例えば
濃度にムラがある場合には正しい結果を得られない。

【００１１】そこで、本発明の図形位置検出方法では、
投票のもととなるサンプリング点を２次元平面ではなく
１次元の行列にし、処理速度の向上を図るとともに、サ
ンプリング点の抽出も濃度変化に基づく抽出することに
より、高い検出精度が期待できる。また、ハフ変換の変
換式を変えることにより、直線・多次元曲線など様々な
図形に対しても適応できる。

【００１２】以下、郵便物上の消印の位置を検出する場
合を例にとり説明する。図１の図形位置検出装置は、ス
キャナ等から構成され、例えば郵便物上の画像を入力す
る画像入力部１、画像入力部１から入力された画像から
ペリフェラル特徴を抽出するペリフェラル特徴抽出部
２、ペリフェラル特徴抽出部２で抽出されたペリフェラ
ル特徴に基づくサンプル点を検出対象の図形（消印の場
合、円）のパラメータ空間上に投票するハフ変換を行う
ハフ変換部３、ハフ変換部３で得られたパラメータ空間
上の領域に対する得票率に基づき消印の位置を決定する
図形位置検出部４から構成される。

【００１３】次に、各部の処理について詳細に説明す
る。（ペリフェラル特徴抽出部）文字認識の分野などで一般
的に用いられているペリフェラル特徴とは、図２に示す
ように、画像を２値化して、画像の特定の１つの辺（図
１では辺ｅ１）から最初に現れる黒画素までの距離を１
次元的に行列化したものである。

【００１４】ペリフェラル特徴を用いることにより、例
えば、郵便物上の消印を「切手の左側または下側に一部
がはみだしている」という条件をつけて認識することに
より、ハフ変換の投票の際に用いるサンプリング点を２
次元的なものから１次元的なものに縮退することができ
る。また、２次元空間において、一般的なハフ変換を掛
ける場合に比べて大幅な速度向上が見込まれる。

【００１５】一般的なハフ変換では、画像をある閾値で
２値化して、黒画素となった点をサンプル点としてハフ
変換する。しかし、この方法では、画像の場所によって
濃度差がある場合などにサンプル点が正しく求められ
ず、例えば、消印のように擦れやすいものの抽出には不
向きである。

【００１６】そこで、ペリフェラル特徴抽出部２では、
濃淡画像から直接ペリフェラル特徴を求め、その際に、
ペリフェラル特徴を次のようにして決定する。（ａ１）書状の左端から右向きに水平に測定する。

【００１７】（ａ２）濃度値の変化を基に決定する
（濃度の薄い所から濃い所へ変わる部分を端点とす
る）。（ａ３）線分（濃度変化が薄→濃→薄となっている部
分）のみを特徴点として抽出し、黒画素が横方向に続く
部分は通過する。

【００１８】上記（ａ１）の要件は、消印より左側には
図形検出の妨げとなる文字などがかかれることが少ない
ことによる。上記（ａ２）の要件は、書状の画像をある
閾値で２値化した場合、書状の画像の濃度のムラなどに
より消印がうまく抽出できないことを防ぐために採用し
た。上記（ａ３）の要件は、切手の模様や横線などから
ハフ変換に用いるサンプルデータが抽出されること防
ぎ、縦線、円弧のみからサンプルデータが求められるよ
うにするために採用した。

【００１９】次に、ペリフェラル特徴抽出部２における
ペリフェラル特徴を求める手順について説明する。幅
Ｘ、高さＹの画像中のある座標点（ｘ、ｙ）における濃
度値をＤ（ｘ、ｙ）と定義すると、ｙ座標による１次元
配列によって表されるペリフェラル特徴Ｐ（ｙ）は、次
式（１）で表すことができる。

【００２０】Ｐ（ｙ）＝（ｘ１＋ｘ２）／２但し、０＜ｘ１−ｘ２＜ＴＨ１（ＴＨ１は予め定められた例えば消印の線の太さ）ｘ１、ｘ２は濃度の変化が大きかった部分で、Ｄ（ｘ１＋１、ｙ）−Ｄ（ｘ１−１、ｙ）＞ＴＨｄＤ（ｘ２−１、ｙ）−Ｄ（ｘ２＋１、ｙ）＞ＴＨｄという条件を満たす（ＴＨｄは、ｙ軸上で前後の濃度により変化する濃度閾値で、詳しくは後述する） …（１）検出対象の図形は、郵便物上の消印の円のように、擦れ
等により連続した曲線であるとは限らない。また、郵便
物の下地濃度と消印の濃度が接近しているものも抽出す
る必要がある。そのため、濃度差の変化量が大きい場所
でかなり敏感に反応する必要があり、閾値ＴＨｄはでき
るだけ小さい値であった方がよい。しかし、閾値ＴＨｄ
の値を小さくすると、ノイズなどを拾い易くなる。そこ
で、消印の線分は、ｙ軸上に位置的なつながりを持って
いると仮定し、直前のペリフェラル特徴Ｐ（ｙ−１）付
近ではＴＨｄをＰ（ｙ−１）での濃度値の差より低い値
に設定した。これにより、消印の線分がｙ軸方向でだん
だん擦れていくような場合でも正確な線分抽出ができ
る。

【００２１】図３は、郵便物の消印部分のペリフェラル
特徴の具体例を示したものである。図３（ａ）が郵便物
上の宛名面の原画像、図３（ｂ）が図３（ａ）に対応す
るペリフェラル特徴を視覚的に確認できるように表示し
たペリフェラル特徴画像である。線分の連続性を基に閾
値ＴＨｄを変化させているため、消印の擦れている部分
でも正確に抽出できる。また、消印の線分の太さをもと
にペリフェラル特徴を抽出しているので、切手の模様の
画像には反応していない。

【００２２】図３（ｂ）に示すように、郵便物の画像の
ペリフェラル特徴は、左端を基準にｘ軸方向に沿って画
像の濃淡変化を計測して、濃度変化が予め定められた閾
値に基づき最初に薄→濃→薄となる特徴点のｘ軸方向の
座標値をｙ軸方向に沿って１次元に配列したものであ
る。

【００２３】ペリフェラル特徴抽出部２では、図３
（ｂ）に示すようなペリフェラル特徴点からサンプル点
Ｓｉ（ｉ＝０、１、２、…）を求める。なお、サンプル
点Ｓｉの座標は、ｙ軸方向の離散点ｙについて、（Ｐ
（ｙ）、ｙ）と表すことができる。

【００２４】（ハフ変換部）ハフ変換は、点分布がパラ
メトリックな式で表現できる場合に、サンプル点をもと
にパラメータ空間で存在可能な範囲に投票を行い、最も
得票率の多い点の集まりを解とする方法である。

【００２５】郵便物上の画像のペリフェラル特徴を抽出
したら、次に、そのペリフェラル特徴に基づくサンプル
点Ｓｉ（Ｐ（ｙ）、ｙ）をもとにハフ変換によって、検
出対象の図形（すなわち、ここでは円）に依存するパラ
メータ空間（解平面）内の消印の円の中心座標（解）の
存在範囲を求める。

【００２６】ある１つのサンプル点Ｓ１の座標をＳ１
（ｘ１、ｙ１）とする。求めたい円の中心座標を（ａ、
ｂ）とすると、円は、（ｘ−ａ）² ＋（ｙ−ｂ）² ＝ｒ² で表される。円の半径ｒは既知とする（消印の円の場
合、その半径はたかだか２種類である）。解空間上での
投票点の式は、この式の単純な変形式で表すことがで
き、サンプル点Ｓ１においては、（ａ−ｘ１）² ＋（ｂ−ｙ１）² ＝ｒ² …（２）と表せる。式（２）は、もしサンプル点Ｓ１（ｘ１、ｙ
１）が「中心点の座標を求めたい円」の円周上にある場
合に、解平面であるａｂ平面上での解の存在し得る範囲
を表している。そこで、式（２）に基づきａｂ平面上に
投票を行う。すなわち、各サンプル点に対するａｂ平面
上の解の存在し得る領域範囲を求める。全てのサンプル
点Ｓｉ（ｉ＝０、１、２、…）に対し、式（２）を用い
て投票を行い、最も得票率の高かった領域の座標Ａ（ａ
ｎ、ｂｎ）が求めたい円の中心座標の解候補となる。

【００２７】具体的には、例えば、サンプル点Ｓ１に対
するａｂ平面上の解の存在し得る領域範囲をＡ１、他の
サンプル点Ｓ２に対するａｂ平面上の解の存在し得る領
域範囲をＡ２、さらに他のサンプル点Ｓ３に対するａｂ
平面上の解の存在し得る領域範囲をＡ３とする。このと
き、例えば、サンプル点Ｓ１とＳ２とに投票された領域
（領域Ａ１と領域Ａ２との重なり部分）Ｂ１の得票数を
「２」、サンプル点Ｓ１とＳ２とＳ３とに投票された領
域（領域Ａ１と領域Ａ２と領域Ａ３の重なり部分）Ｂ２
の得票数を「３」、サンプル点Ｓ２とＳ３とに投票され
た領域（領域Ａ２と領域Ａ３との重なり部分）Ｂ３の得
票数を「２」とする。領域Ｂ１〜Ｂ３のうち、最も得票
数の高い領域Ｂ２のａ座標値およびｂ座標値が求めたい
円の中心座標の解候補となる。

【００２８】なお、投票は処理高速化のため、サンプル
点Ｓｉをエントリーとするテーブル５（具体的には、例
えば、あるサンプル点に対応したａｂ平面上の解（円の
中心座標）の存在し得る領域を相対座標で登録したテー
ブル）を参照して、ａｂ平面上の解の存在し得る領域を
求める（投票する）ようにしてもよい。投票範囲もペリ
フェラル特徴が書状の左端からのものであることをふま
え、右半円のみの投票とした。その結果、投票回数は一
般的なハフ変換で行われている前画像のものに比べ、最
大１／３００（３００は横（ここではｙ軸上）の画素
数）以下に抑えられる。

【００２９】ハフ変換部３からは、投票結果（例えば、
ｙ軸（ｂ軸）方向の離散点に対する得票数とそれに対応
するｘ軸（ａ軸）座標）が出力される。なお、消印の半
径は数種類あるため、ハフ変換の際に用いる半径ｒを数
種類用意しておき（すなわち、半径ｒに対応する複数の
テーブル５を参照する）、それぞれの投票解平面に投票
すればよい。そして、後述の図形位置決定部４では最も
得票率の高かった候補を円の中心座標とし、そのときの
半径を消印の半径とする。（図形位置決定部）図形位置決定部４では、ハフ変換部
３から出力された投票結果のうち最も得票率の高かった
座標Ａ（ａｎ、ｂｎ）を消印の円の中心座標候補として
検出するようになっている。

【００３０】その検出方法は、まず、得票数が予め定め
られた閾値を越えているかどうかをチェックする。得票
結果のいずれもが閾値を越えていない場合は円の中心座
標が検出できなかったとする。

【００３１】ただ、このままでは、消印のみならず、縦
線に対しても高い得票率が得られることがある。その第
１の理由は、投票は式（２）の通り、サンプル点から一
定の距離にある半円形の範囲で行われるからである。図
４に投票範囲の消印の円の右半円部の画像の具体例を示
す。図４に示すように、投票空間が離散的なため、斜度
のきつい部分では、ｘ座標が変化しない画像領域（例え
ば、図４において領域Ｒ１）が続いている。このため、
領域Ｒ１の投票には投票のもととなるサンプル点が例え
ばｙ軸方向に３ドットずれても投票される。すなわち、
切手のエッジ等により、縦の線分に反応し易くなるとい
う問題点がある。単純に投票結果を閾値のみで判断して
円の中心座標を決定するのでは、消印が擦れたために得
票率が上がらないのか、ただ単に縦の線分に反応してい
るだけなのかが区別できないため、エラーを減らすため
には閾値を上げざるを得なくなり、円の中心座標の認識
率が低下してしまう。

【００３２】そこで、投票率の閾値は低く設定し、閾値
を越えたものについては周辺の投票分布を参照して縦線
に反応しただけなのかどうかを判断する。得票率最高点
の得票数が２５前後の２つの画像（消印に反応した場
合、縦線に反応した場合）の得票数のｙ軸（縦軸）上に
沿った得票分布を以下に示す。

【００３３】消印に反応した場合３、１、１、０、１、１、２、２、１、０、１、０、
０、１、５、５、６、７、１４、２７、１４、８、６、
２、２、０、１、１、０、０、０、０、１、１、０、
１、０、１、２縦線に反応した場合６、６、６、８、８、９、９、１１、１１、１２、１
２、１４、１４、１５、１５、１７、１７、１９、２
０、２３、２１、２３、２３、２２、２２、２２、２
２、２０、１９、２２、２１、２０、２０、１９、２
１、１９、２０消印に反応した場合は、消印の濃度による得票数の多少
はあるものの、ｙ軸方向のサーチ範囲の中心点付近（す
なわち、得票数「２７」の点）で際だったピークをみせ
るのに対し、縦線に反応した場合は分布にピークはみら
れない。このため、本実施形態では、低い閾値で候補点
を絞った後、ｙ軸方向での得票の分布を調べ、ピークが
見られない場合はリジェクトとする。

【００３４】（効果）消印は自動または手動で押される
スタンプで、切手にかかっているかぎりは押す場所に制
限はない。このため切手と宛名行または郵便番号行が接
近しているときは消印がこれらの行にかかっていること
が多く、しばしば文字列抽出の妨げとなる。また、消印
自体が擦れていたり、滲んでいたりする場合が多く、き
れいな円としては検出できず、宛名行、郵便番号行と多
少離れていても、これらの検出にかなりの影響を与え
る。

【００３５】そこで、本発明では、消印が「数種類の半
径しか持たない円である」、「消印の左に文字等がない
こと」に着目し、左からのペリフェラル特徴をもとにし
たハフ変換を用いることによって、消印の中や住所行な
どのノイズに左右されにくく、２次元空間のサンプリン
グでのハフ変換に比べ非常に高速な消印検出処理が実現
できる。

【００３６】また、ハフ変換の変換式を帰ることによ
り、様々な図形位置検出に応用できる。例えば、直線の
場合はサンプル点を基に、Ｙ＝αＸ＋β で表現されたα、βの値を求める問題に置き換えられ
る。ハフ変換は与えられるサンプル点（ｘｉ、ｙｉ）
（ｉ＝０、１、２、…）をもとに解平面内での投票を行
うことで実現される。（第２の実施形態）郵便書状には、消印の他にも別納印
が予め印刷されていることが多い。予め印刷されている
別納印の特徴としては、・色むらがなく２値化などでもきれいに抽出できる。

【００３７】・他の文字等と重なることがほとんどな
い。このため、予め印刷された別納印を位置検出を行う際に
は、前述のペリフェラル特徴に基づくハフ変換を用いた
方法ではなく、比較的簡単なラベリングを用いた方法で
位置検出が可能である。

【００３８】郵便書状の画像から消印、別納印等の図形
の位置を検出する際には、まず、予め書状に印刷されて
いる別納印など比較的検出が容易なものをラベリングを
用いた図形位置検出方法を用い、それで検出できなかっ
たものについてのみ、前述のペリフェラル特徴に基づく
ハフ変換を用いた図形位置検出方法を用いると、処理速
度の向上が図れ、効率がよい。

【００３９】そこで、次に、ラベリングによる図形位置
検出部をも具備した図形値検出装置について説明する。
図５は、本発明の第２の実施形態に係る図形位置検出装
置の構成を概略的に示したもので、ラベリングによる図
形位置検出部１１が追加されている。なお、図１と同一
部分には同一符号を付し、異なる部分についてのみ説明
する。

【００４０】ラベリングによる図形位置検出部１１で
は、郵便書状に予め印刷されている別納印の位置検出に
用いるラベリングにより、図形位置を検出するようにな
っている。すなわち、郵便物上の画像の微分情報をもと
に２値化を行い、その２値化画像をラベリングして、得
られたラベルを大まかな位置および大きさをもとに別納
印の候補とそうでないものに選別する。候補ラベルが決
定すると、そのラベルの基となっている円の中心を推定
する。

【００４１】ラベルの縦横比が１対１の場合は単純に対
角線の交点を円の中心とし、ラベルの１辺の長さを直径
とする。ラベルの縦横比が異なる場合には、次の３つの
原因（ｂ１）〜（ｂ３）が考えられる。

【００４２】（ｂ１）例えば、スキャナ等の画像入力
装置にて入力された画像の上が切れて円の上が欠けてい
る。（ｂ２）例えば、スキャナ等の画像入力装置にて入力
された画像の左端が切れて円の左部が欠けている。

【００４３】（ｂ３）郵便物に貼られた宛名シール等
で円の下部が欠けている。そこで、上記各原因に対処して、円の中心を推定する方
法を以下に示す。（ｃ１）例えば、上記（ｂ１）のように、ラベルが書状
の画像の上端に接している場合、ラベルの横の辺の長さ
を直径とし、底辺の中心から半径分上を円の中心とす
る。

【００４４】（ｃ２）例えば、上記（ｂ２）のように、
ラベルが書状の画像の左端に接している場合、ラベルの
縦の辺の長さを直径とし、右辺の中心から半径分右を円
の中心とする。

【００４５】（ｃ３）例えば、上記（ｂ３）のように、
（ｃ１）〜（ｃ２）以外でラベルの横の辺が縦の辺より
も長い場合は、例えば、宛名シールにより円が欠けてい
るとして横の辺を直径とし、上辺の中心から半径分下を
円の中心とする。

【００４６】（ｃ４）上記（ｃ１）〜（ｃ３）以外の場
合は、ラベリングによる図形位置検出部１１における検
出結果を「リジェクト」とし、ペリフェラル特徴抽出部
２以降のペリフェラル特徴に基づくハフ変換を用いた図
形位置検出処理に移行する。

【００４７】さて、上記（ｃ１）〜（ｃ３）により推定
された円の中心に基づき、次に、別納印であるか否かを
決定する。その決定方法は、次の通りである。（ｄ１）推定された円の中心と半径とから円周の位置を
算出する。

【００４８】（ｄ２）算出された円周の座標をｙ軸方向
にサーチしながら、濃度差の大きい部分を検出したら、
その数を計数する。（ｄ３）円を一周した時点で計数値が予め定められた閾
値を越えていれば正解とする。

【００４９】つまり、円周のあるべき場所を見ていき、
円弧が存在するか否かで別納印か否かを判断している。
なお、上記第１および第２の実施形態に記載した手法
は、コンピュータに実行させることのできるプログラム
として、磁気ディスク（フロッピーディスク、ハードデ
ィスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤな
ど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布する
こともできる。すなわち、例えば、スキャナ等から入力
された画像に対し、上記ペリフェラル特徴抽出部２、ハ
フ変換部３、図形位置決定部４での前述したような処理
を実行するためのプログラムを所定の記録媒体に記録
し、コンピュータでその記録媒体に記録されたプログラ
ムを読み取って上記処理を実行するようにしてもよい。
また、例えば、スキャナ等から入力された画像に対し、
ラベリングにより図形位置検出部１１、ペリフェラル特
徴抽出部２、ハフ変換部３、図形位置決定部４での前述
したような処理を実行するためのプログラムを所定の記
録媒体に記録し、コンピュータでその記録媒体からプロ
グラムを読み取って上記処理を実行するようにしてもよ
い。

【００５０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
与えられた画像中の予め大きさおよび形状が定められて
いる図形を高精度にしかも高速に検出できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態にかかる図形位置検出
装置の構成を概略的に示した図。

【図２】ペリフェラル特徴について説明するための図。

【図３】郵便物上の画像から抽出されたペリフェラル特
徴の一例を示した図。

【図４】投票範囲の消印の円の右半円部の画像の一例を
示した図。

【図５】本発明の第２の実施形態に係る図形位置検出装
置の構成を概略的に示した図。

【符号の説明】

１…画像入力部２…ペリフェラル特徴抽出部３…ハフ変換部４…図形位置決定部１１…ラベリングによる図形位置検出部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された画像から大きさおよび形状の
予め定められた図形の位置を検出する図形位置検出方法
において、入力された画像の画素値の変化に基づき、１次元の配列
からなる前記画像の特徴量を抽出し、この特徴量に基づ
く複数のサンプル点の座標に基づき、検出対象の図形に
依存するパラメータ空間内の前記各サンプル点に対応す
る前記パラメータの存在位置を推定し、この推定された
パラメータの存在位置の分布に基づき前記図形の位置を
検出することを特徴とする図形位置検出方法。
【請求項２】前記特徴量は入力された画像の濃度値の
変化に基づき抽出された特徴量であることを特徴とする
請求項１記載の図形位置検出方法。
【請求項３】入力された画像から大きさおよび形状の
予め定められた図形の位置を検出する図形位置検出装置
において、入力された画像の画素値の変化に基づき、１次元の配列
からなる前記画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段
と、この特徴量抽出手段で抽出された特徴量に基づく複数の
サンプル点の座標に基づき、検出対象の図形に依存する
パラメータ空間内の前記各サンプル点に対応する前記パ
ラメータの存在位置を推定する推定手段と、この推定手段で推定された前記パラメータの存在位置の
分布に基づき前記図形の位置を検出する検出手段と、を具備したことを特徴とする図形位置検出装置。
【請求項４】前記検出対象の図形は円であることを特
徴とする請求項３記載の図形位置検出装置。
【請求項５】入力された画像から大きさおよび形状の
予め定められた少なくとも１つの図形の位置を検出する
図形位置検出装置において、入力された画像の２値化画像に対しラベリングを行い、
その結果に基づき前記図形の位置を検出する第１の検出
手段と、この第１の検出手段で前記図形の位置が検出されなかっ
たとき、前記入力された画像の画素値の変化に基づき、
１次元の配列からなる前記画像の特徴量を抽出し、この
特徴量に基づく複数のサンプル点の座標に基づき、検出
対象の図形に依存するパラメータ空間内の前記各サンプ
ル点に対応する前記パラメータの存在位置を推定し、こ
の推定されたパラメータの存在位置の分布に基づき前記
図形の位置を検出する第２の検出手段と、を具備したことを特徴とする図形位置検出装置。
【請求項６】入力された画像から大きさおよび形状の
予め定められた図形の位置を検出するためのプログラム
であって、入力された画像の画素値の変化に基づき、１
次元の配列からなる前記画像の特徴量を抽出し、この特
徴量に基づく複数のサンプル点の座標に基づき、検出対
象の図形に依存するパラメータ空間内の前記各サンプル
点に対応する前記パラメータの存在位置を推定し、この
推定されたパラメータの存在位置の分布に基づき前記図
形の位置を検出する手順を実行するプログラムを記録し
た機械読み取り可能な記録媒体。