JP2005071134A - 光学的文字読取装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、プレプリント色、フォーマット等を異にする多種多様な帳票を混在して文字認識処理を行う場合であっても、精度の高い安定した文字切り出しが行える光学的文字読取装置を提供することを課題とする。
【解決手段】罫線色推定部１５は、文字色空間投票部１３が取得した文字色空間（クラス１）と、罫線色空間投票部１４が取得した罫線色空間（クラス２）との閾値（Ｔｈ）をもとに罫線色を推定し罫線色削除部１６に送出する。罫線色削除部１６は罫線色推定部１５が推定した罫線色を入力画像から削除し、罫線色を取り除いた入力画像を二値化部１７に送出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、カラー帳票を扱う光学的文字読取装置に関する。

光学的文字読取装置に於いて、スキャナで読み取った帳票イメージから認識処理の対象となる文字の切り出しを行う技術として、従来では、二値化した画像から幾何的な情報（直線成分）を用いてプレプリントされた罫線を抽出し、その罫線をもとに認識対象文字領域を特定して文字の切り出しを行う技術と、色彩情報を使って罫線の色（例えばドロップアウトカラー）を推定し、その罫線をもとに認識対象文字領域を特定して文字の切り出しを行う技術とが存在した。このうち、幾何的な情報を用いた技術に於いては、プレプリント文字と認識対象の文字との重なり部分に於いて上記各文字の判定が付き難く、精度の高い安定した文字切り出しが行えないという問題があった。また、色彩情報を用いた技術に於いては、表の形式が固定されている場合やプレプリントされた罫線の色が決まっている場合は有効でであるが、フォーマットおよび罫線色が特定されない複数種の帳票を混在して扱う場合に於いては罫線色を正しく認識できず、従って認識対象文字領域を特定できないことから、扱う帳票に制約を受け、使用用途が限られてしまうという問題があった。
特開平８−２１２２９６号公報

上述したように従来では、幾何的な情報を用いた技術に於いては、プレプリント文字と認識対象の文字との重なり部分に於いて上記各文字の判定が付き難く、精度の高い安定した文字切り出しが行えないという問題があり、また、色彩情報を用いた技術に於いては、プレプリント色、フォーマット等が特定されない複数種の帳票を混在して扱う場合に罫線を正しく認識できず、従って認識対象文字領域を特定できないことから、扱う帳票に制約を受け、使用用途が限られてしまうという問題があった。

本発明は上記実情に鑑みなされたもので、プレプリント色、フォーマット等を異にする複数種の帳票を混在して扱う場合に、罫線を含むプレプリント色を高い精度で特定でき、これによって、多種多様な帳票を混在して文字認識処理を行う場合であっても、精度の高い安定した文字切り出しが行える光学的文字読取装置を提供することを目的とする。

本発明は、スキャナで読み取ったカラー帳票全体のイメージからプレプリント部分を安定して抽出するために、読み取ったカラー画像を一旦二値化し、その二値画像から幾何情報（直線成分）を用いて罫線画像を抽出する。この罫線画像と上記二値画像との差分を文字画像として、その文字画像の色（輝度や色相）を集計し、文字画像の色情報を取得する。また上記罫線画像について罫線の色（プレプリントの色）を集計し罫線画像の色情報を取得する。上記取得した各色情報を用いて上記読み取ったカラー画像から罫線色を取り除いた画像を取得し、当該画像を二値化して文字画像を切り出す。

このように、幾何的な情報を用いて罫線を抽出し、その画素の色を集計することで、精度良く罫線の色を抽出でき、さらに、その罫線色を用いて読み取ったカラー画像から罫線色を取り除き、文字画像を取得することで、プレプリントに文字が重なった場合であっても文字を精度良く切り出すことができる。

さらに本発明は、文字切り出しの精度を向上させるために、罫線画素の推定を、認識するフィールド（認識対象となる部分画像）毎に行う。これによって、不要な部分領域の処理を行わないことから、より高速化が図られ、また、部分毎に処理されることから、帳票に於けるシェーディングや朱印などのノイズに対してロバストになる。

フォーマット並びにプレプリント色を異にする複数種の帳票を混在して扱う場合に、罫線を含むプレプリント色を高い精度で特定でき、これによって、多種多様な帳票を混在して文字認識処理を行う場合であっても、精度の高い安定した文字切り出しが行える。

以下、図面を参照してこの発明の実施の形態を説明する。

図１は本発明の第１、第２実施形態に於ける光学的文字読取装置の構成を示すブロック図であり、スキャナ１と処理装置２とを具備して構成される。スキャナ１はカラー帳票（Ｐ）の読み取りが可能であり、帳票（Ｐ）上を走査して読み取ったカラー帳票（Ｐ）の帳票イメージを処理装置２に送出する。処理装置２はスキャナ１が読み取ったカラー帳票（Ｐ）のイメージから帳票上の文字を認識する文字認識部３を具備する。この文字認識部３は、スキャナ１が読み取ったカラー帳票（Ｐ）の帳票イメージから、プレプリント色の罫線内に記録された文字を認識処理の対象として、文字情報を切り出す、文字、罫線の切り出し部（以下単に文字切り出し部と称す）４と、文字切り出し部４で切り出した文字領域内の文字を認識する認識処理部５とを具備する。

文字切り出し部４は、上記カラー帳票（Ｐ）の帳票イメージを一旦二値化して幾何情報をもとに罫線を抽出し、その罫線部分のプレプリント色を推定して、その推定した色を上記カラー帳票イメージから取り除き、二値化して、文字の切り出しを行う処理機能をもつもので、この文字切り出し部４の構成並びに処理動作を以下に図面を参照して説明する。

図２は上記第１実施形態に於ける文字切り出し部４の構成要素を示すブロック図であり、二値化部１１、罫線抽出部１２、文字色空間投票部１３、罫線色空間投票部１４、罫線色推定部１５、罫線色削除部１６、二値化部１７等により構成される。

二値化部１１は、スキャナ１が読み取ったカラー帳票（Ｐ）の帳票イメージを入力画像として、当該入力画像を背景部と、背景部を除いた処理の対象となる前景部とに二値化する。

罫線抽出部１２は、上記二値化部１１で二値化された帳票イメージの前景部から、幾何的な情報（直線成分）をもとに罫線（パターン）を抽出する。

文字色空間投票部１３は、罫線抽出前の入力画像と罫線抽出部１２で抽出した罫線の抽出結果との差分、即ち、前景部の画像から罫線を取り除いた画像に対して色空間（色相、彩度、明度）の投票を行い、その集計結果としてクラス１の色空間情報を取得する。ここでは一例として、彩度と、明度との色空間投票を行い、文字記録部分と推定される色空間情報を文字色空間として取得する。

罫線色空間投票部１４は、罫線抽出部１２で抽出した罫線部分の入力画像に対して色空間の投票を行い、その集計結果としてクラス２の色空間情報を取得する。ここでは上記文字色空間投票部１３と同様に、彩度と、明度との色空間投票を行い、罫線部分の色空間情報を罫線色空間として取得する。

罫線色推定部１５は、文字色空間投票部１３で取得した文字色空間（クラス１）と、罫線色空間投票部１４で取得した罫線色空間（クラス２）との２クラス問題を解き（クラスタリングして）、罫線色を推定する。即ち、文字色空間投票部１３が取得した文字色空間と罫線色空間投票部１４が取得した罫線色空間との閾値を求め、その閾値をもとに罫線色を推定する。この際の罫線色推定部１５の処理例については図５を参照して後述する。

罫線色削除部１６は、罫線色推定部１５で推定した罫線色を入力画像から削除する。二値化部１７は罫線色削除部１６で罫線色を取り除いた入力画像を二値化して、認識対象となる文字画像を取得する。尚、この二値化部１７は上記した二値化部１１と単一の二値化処理手段を共通に用いて実現可能である。この二値化部１７で取得した文字画像が、認識対象文字として認識処理部５に供給される。

図３は上記図２に示した本発明の第１実施形態に於ける文字切り出し部４の処理手順を示すフローチャートであり、各ステップ（Ｓ１１〜Ｓ１７）に於ける処理の一例を後述する図４に示している。

図４および図５はそれぞれ上記文字切り出し部４の処理動作を説明するための動作説明図である。このうち、図４は上記図３のフローチャートに従う各処理ステップでの処理例を示す動作説明図であり、同図（ａ）はスキャナ１から得られた入力画像の一例を示す図、同図（ｂ）は二値化部１１で二値化された二値画像の一例を示す図、同図（ｃ）は罫線抽出部１２で抽出された罫線の一例を示す図、同図（ｄ）は文字色空間投票部１３で取得した文字色空間（クラス１）の一例を示す図、同図（ｅ）は罫線色空間投票部１４で取得した罫線色空間（クラス２）の一例を示す図、同図（ｆ）は罫線色削除部１６で罫線を削除した入力画像に対して二値化部１７により二値化を行って得た文字画像の一例を示す図である。また、図中のＴｈは、罫線色削除部１６に於いて、文字色空間と罫線罫線色空間とを切り分けるために求められる閾値（Ｔｈ）であり、図５を参照して後述する。尚、ここでは、入力画像に含まれる罫線を粗めのハッチで示し、二値化された罫線を細かめのハッチで示している。

また図５は文字色空間投票部１３で取得した文字色空間（クラス１）と罫線色空間投票部１４で取得した罫線色空間（クラス２）との閾値をもとに罫線色を推定する罫線色推定部１５の処理例を示す動作説明図であり、同図（ａ）に文字色空間投票部１３で得た文字色空間（クラス１）の一例を示し、同図（ｂ）に罫線色空間投票部１４で得た罫線色空間（クラス２）の一例を示し、同図（ｃ）に同図（ａ）に示す文字色空間の投票結果と同図（ｂ）に示す罫線色空間の投票結果から求めた文字色と罫線色とを切り分ける境界となる閾値（Ｔｈ）を示している。図５（ａ）に示す文字色空間の投票結果に於いて、Ｃ１は本来の読み取り対象となる文字と推定される部分の投票結果の色空間領域であり、ｄはプレプリントされた罫線部分を除く文字、記号等の投票結果の色空間領域である。図５（ｂ）に示す罫線色の投票結果に於いて、Ｃ２は罫線部分の投票結果の色空間領域である。いずれの領域に於いても著しく得点の高い部分（細かめのハッチで示す領域）を中心に、その周辺に得点の少ない色のばらつき部分（粗めのハッチで示す領域）が存在している。このばらつき部分が相互に重複した場合、罫線色を推定するための、即ち文字色と罫線色を切り分けるための閾値（Ｔｈ）が必要となる。そこで上記文字色空間投票部１３で得た図５（ａ）に示す文字色空間（クラス１）と、罫線色空間投票部１４で得た同図（ｂ）に示す罫線色空間（クラス２）とをマージした同図（ｃ）に示す文字色空間上で、文字色と罫線色との切り分けを行う閾値（Ｔｈ）を決定し、その閾値（Ｔｈ）をもとに罫線色を推定して、文字色空間から罫線色を除去する。この際の閾値（Ｔｈ）の決定は、確立された判別分析法に則る方法、若しくは経験則に基づく方法等、いずれの方法を用いて決定してもよい。

ここで、上記各図を参照して本発明の第１実施形態に於ける文字切り出し部４の処理動作を説明する。尚、スキャナ１が読み取るカラー帳票（Ｐ）は、プレプリント色の罫線と、その罫線領域内の記入文字とがそれぞれ色（ここでは色相、彩度）を異にするものとする。

スキャナ１で読み取られたカラー帳票（Ｐ）の帳票イメージは、処理装置２の文字認識部３に設けられた文字切り出し部４に入力される。文字切り出し部４に於いて、二値化部１１はスキャナ１から入力された入力画像（図４（ａ）参照）を背景部と前景部とに二値化し、その二値化した画像（図４（ｂ）参照）を罫線抽出部１２、および文字色空間投票部１３に送出する（図３ステップＳ１１）。

罫線抽出部１２は上記二値化部１１で二値化された帳票イメージの前景部から、直線成分をもとに、罫線を抽出し（図４（ｃ）参照）、その抽出した罫線部分の画像を文字色空間投票部１３および罫線色空間投票部１４に送出する（図３ステップＳ１２）。

文字色空間投票部１３は、罫線抽出前の入力画像と罫線抽出部１２で抽出した罫線の抽出画像との差分をとり、前景部の画像から罫線を取り除いた画像に対して色空間（色相、彩度）の投票を行い（図４（ｄ）参照）、文字色空間（クラス１）を取得して、当該文字色空間（クラス１）を罫線色推定部１５に送出する（図３ステップＳ１３）。

一方、罫線色空間投票部１４は、罫線抽出部１２で抽出した罫線部分の入力画像に対して色空間の投票を行い（図４（ｅ）参照）、罫線色空間（クラス２）を取得して、当該罫線色空間（クラス２）を罫線色推定部１５に送出する（図３ステップＳ１４）。

罫線色推定部１５は、文字色空間投票部１３が取得した文字色空間（クラス１）と、罫線色空間投票部１４が取得した罫線色空間（クラス２）との閾値（Ｔｈ）を求め（図５参照）、その閾値（Ｔｈ）をもとに罫線色を推定し、当該推定した罫線色を罫線色削除部１６に送出する（図３ステップＳ１５）。この際の色空間上に於ける閾値（Ｔｈ）の決定は、前述したように、確立された判別分析法により求める方法、経験則に基づいて決定する方法等のいずれであってもよい。

罫線色削除部１６は罫線色推定部１５が推定した罫線色を入力画像から削除し、罫線色を取り除いた入力画像を二値化部１７に送出する（図３ステップＳ１６）。

二値化部１７は罫線色削除部１６で罫線色を取り除いた罫線で囲まれる領域の入力画像を二値化し（図４（ｆ）参照）、その二値化画像を認識対象となる文字画像として認識処理部５に送出する（図３ステップＳ１７）。

認識処理部５は、罫線色削除部１６で罫線を削除した入力画像に対して二値化部１７により二値化を行って得た文字画像を認識処理対象として文字認識を行う（図３ステップＳ１８）。

このようにして、二値化部１７より得られた文字画像は、罫線に重なった文字部分について、罫線（罫線色）が削除された二値画像であり、従って罫線に重なった文字部分が本来の文字パターンとして常に正しく二値化されることから、精度の高い文字認識が行える。

次に、図６乃至図８を参照して本発明の第２実施形態を説明する。この第２実施形態では、罫線色の推定並びに削除を、帳票全体を対象とせず、部分単位（例えばフィールド単位）で行うことによって、文字認識の精度をより向上させている。帳票の全体イメージを対象に一括して罫線色の推定並びに削除を含む文字切り出しの処理を行った場合、帳票上の記入位置、文字を記入する際の入力手段の問題等によって若干の色の違いが起きたり、色の違うノイズに悪影響を受けてしまうことで、罫線色の推定精度が劣化する場合が考えられる。特に文字色が特に薄い帳票やシェーディングなどで背景の濃さが場所によって少しづつ異なる帳票に対しては、部分単位で各部分毎に罫線色の推定並びに削除を行うことで、文字の切り出し精度をより向上できる。さらに帳票全体の画像を対象に二値化するのではなく必要部分のみの二値化で済むため、処理量の低減も見込むことができる。

図６は本発明の第２実施形態に於ける文字切り出し部４の構成要素を示すブロック図であり、二値化部３１、罫線抽出部３２、部分画像抽出部３３、画像切り出し部３４、文字色空間投票部３５、罫線色空間投票部３６、罫線色推定部３７、罫線色削除部３８、二値化部３９等により構成される。

二値化部３１は、スキャナ１が読み取ったカラー帳票（Ｐ）の帳票イメージを入力画像として、当該入力画像を背景部と前景部とに二値化する。罫線抽出部３２は、上記二値化部３１で二値化された帳票イメージの前景部から直線成分をもとに罫線を抽出する。

部分画像抽出部３３は、罫線抽出部３２の罫線抽出結果をもとに、帳票を所定の部分単位（例えばフィールド毎）に切り出すための帳票上に於ける各部分領域の座標値を抽出する。画像切り出し部３４は、部分画像抽出部３３で抽出した座標値をもとに入力画像から読取領域部分（例えば１フィールド分）の画像を切り出す。

文字色空間投票部３５は、画像切り出し部３４で切り出した部分画像と罫線抽出部３２で抽出した罫線の抽出結果との差分、即ち、前景部の画像から罫線を取り除いた画像に対して色空間の投票を行い、その集計結果としてクラス１の色空間情報を取得する。ここでは上述した第１実施形態と同様に、彩度と明度との色空間投票を行い、文字記録部分と推定される色空間情報を文字色空間として取得する。

罫線色空間投票部３６は、罫線抽出部３２で抽出した罫線部分の入力画像に対して色空間の投票を行い、その集計結果としてクラス２の色空間情報を取得する。ここでは上述した第１実施形態と同様に、彩度と、明度との色空間投票を行い、罫線部分の色空間情報を罫線色空間として取得する。

罫線色推定部３７は、文字色空間投票部３５で取得した文字色空間（クラス１）と、罫線色空間投票部３６で取得した罫線色空間（クラス２）との２クラス問題を解き、罫線色を推定する。ここでは、文字色空間投票部３５が取得した部分画像（１フィールド）の文字色空間と罫線色空間投票部３６が取得した罫線色空間との閾値を求め、その閾値をもとに罫線色を推定する。

罫線色削除部３８は、罫線色推定部３７で推定した罫線色を画像切り出し部３４が切り出した部分画像から削除する。二値化部３９は罫線色削除部３８で罫線色を取り除いた部分画像を二値化して、認識対象となる文字画像を取得する。

図７は上記図６に示した文字切り出し部４の処理手順を示すフローチャートであり、各ステップ（Ｓ３１〜Ｓ３９）に於ける処理の一例を後述する図８に示している。

図８は上記図７のフローチャートに従う各処理ステップでの処理例を示す動作説明図である。ここでは、部分画像として、先ず「あいうえお」の文字フィールドが切り出され、次に「かきくけこ」の文字フィールドが切り出される場合を例に示している。図８（ａ）はスキャナ１から得られた入力画像の一例を示す図、同図（ｂ）は二値化部３１で二値化された二値画像の一例を示す図、同図（ｃ）は罫線抽出部３２で抽出した罫線の一例を示す図、同図（ｄ）は文字色空間投票部３５で取得した上記各部分画像の文字色空間（クラス１）の一例を示す図、同図（ｅ）は罫線色空間投票部３６で取得した罫線色空間（クラス２）の一例を示す図、同図（ｆ）は罫線色削除部３８で罫線を削除した各部分画像に対して二値化部１７により二値化を行って得た文字画像の一例を示す図である。また、図中、「文字Ａ」は「あいうえお」の文字フィールドについて文字色空間投票部３５で得た文字色空間であり、「文字Ｂ」は「かきくけこ」の文字フィールドについて文字色空間投票部３５で得た文字色空間である。さらに、Ｔｈ（ａ）は、部分画像のうち、「あいうえお」の文字フィールドについて、罫線色削除部３８で罫線色を削除する際に用いる閾値であり、Ｔｈ（ｂ）は「かきくけこ」の文字フィールドについて、罫線色削除部３８で罫線色を削除する際に用いる閾値である。これら各閾値Ｔｈ（ａ），Ｔｈ（ｂ）の求め方は、上述した第１実施形態と対象
画像の範囲が異なる（全体画像／部分画像）ことを除いて基本的に同様である。

ここで、上記６乃至図８を参照して本発明の第２実施形態に於ける文字切り出し部４の処理動作を説明する。

スキャナ１で読み取られたカラー帳票（Ｐ）の帳票イメージは、処理装置２の文字認識部３に設けられた文字切り出し部４に入力される。文字切り出し部４に於いて、二値化部３１はスキャナ１から入力された入力画像（図８（ａ）参照）を背景部と前景部とに二値化し、その二値化した画像（図８（ｂ）参照）を罫線抽出部３２、および文字色空間投票部３５に送出する（図７ステップＳ３１）。

罫線抽出部３２は上記二値化部３１で二値化された帳票イメージの前景部から、直線成分をもとに、罫線を抽出し（図８（ｃ）参照）、その抽出した罫線部分の画像を部分画像抽出部３３に送出するとともに、文字色空間投票部３５および罫線色空間投票部３６に送出する（図７ステップＳ３２）。

部分画像抽出部３３は、罫線抽出部３２の罫線抽出結果をもとに、帳票を所定の部分単位、即ちここではフィールド毎に切り出すための帳票（Ｐ）上に於ける各部分領域の座標値を抽出し、当該抽出した座標値を画像切り出し部３４に送出する（図７ステップＳ３３）。画像切り出し部３４は、部分画像抽出部３３で抽出した座標値をもとに入力画像から読取領域部分として、ここでは先ず「あいうえお」の文字フィールドの画像を切り出し、当該部分画像を文字色空間投票部３５、および罫線色削除部３８に送出する（図７ステップＳ３４）。

文字色空間投票部３５は、画像切り出し部３４で切り出した部分画像（「あいうえお」の文字フィールドの画像）と罫線抽出部１２で抽出した罫線の抽出画像との差分をとり、前景部の画像から罫線を取り除いた画像に対して色空間（色相、彩度）の投票を行い（図８（ｄ）参照）、文字色空間（クラス１＝文字Ａ）を取得して、当該文字色空間（クラス１＝文字Ａ）を罫線色推定部３７に送出する（図７ステップＳ３５）。

また罫線色空間投票部３６は、罫線抽出部３２で抽出した罫線部分の入力画像に対して色空間の投票を行い（図８（ｅ）参照）、罫線色空間（クラス２）を取得して、当該罫線色空間（クラス２）を罫線色推定部３７に送出する（図７ステップＳ３６）。

罫線色推定部３７は、文字色空間投票部３５が取得した部分画像（「あいうえお」の文字フィールドの画像）の文字色空間（クラス１＝文字Ａ）と、罫線色空間投票部１４が取得した罫線色空間（クラス２）との閾値Ｔｈ（ａ）を求め（図５参照）、その閾値Ｔｈ（ａ）をもとに部分画像（「あいうえお」の文字フィールドの画像）に対する罫線色を推定し、当該推定した罫線色を罫線色削除部３８に送出する（図７ステップＳ３７）。この際の色空間上に於ける閾値Ｔｈ（ａ）の決定は、上述した第１実施形態と同様に、確立された判別分析法により求める方法、経験則に基づいて決定する方法等のいずれであってもよい。

罫線色削除部３８は罫線色推定部３７が推定した罫線色を画像切り出し部３４で切り出した部分画像（「あいうえお」の文字フィールドの画像）から削除し、罫線色を取り除いた部分画像を二値化部３９に送出する（図７ステップＳ３８）。

二値化部３９は罫線色削除部３８で罫線色を取り除いた罫線で囲まれる領域の部分画像を二値化し（図８（ｆ）の「あいうえお」参照）、その二値化画像を認識対象となる文字画像として認識処理部５に送出する（図７ステップＳ３９）。

認識処理部５は、罫線色削除部３８で罫線を削除した部分画像に対して二値化部３９により二値化を行って得た文字画像を認識処理対象として文字認識を行う（図７ステップＳ４０）。

上記した部分画像（「あいうえお」の文字フィールドの画像）に対する文字画像の切り出し後、次の部分画像（「かきくけこ」の文字フィールドの画像）について次に上記同様の切り出し処理を実行する。

このように帳票全体の入力画像から切り出した部分画像毎に、罫線色を求めて、その罫線色を対象となる部分がぞうから削除する機能構成とすることによって、例えば認識対象となる記入文字の色が異なっていても各々別の色で文字切り出しと二値化を行うので常に精度の高い文字認識が可能となる。また、文字色が特に薄い帳票やシェーディングなどで背景の濃さが場所によって少しづつ異なる場合であっても文字部分を正しく二値化でき、常に精度の高い文字認識が可能となる。また、罫線色削除後の入力画像に対して、全体画像ではなく、部分画像を単位に二値化することから処理量の低減も見込むことができる。

本発明の第１、第２実施形態に於ける光学的文字読取装置の構成を示すブロック図。 本発明の第１実施形態に於ける文字切り出し部の構成を示すブロック図。 本発明の第１実施形態に於ける文字切り出し部の処理手順を示すフローチャート。 本発明の第１実施形態に於ける文字切り出し部の処理動作を説明するための動作説明図。 本発明の第１実施形態に於ける文字切り出し部の処理動作を説明するための動作説明図。 本発明の第２実施形態に於ける文字切り出し部の構成を示すブロック図。 本発明の第２実施形態に於ける文字切り出し部の処理手順を示すフローチャート。 本発明の第２実施形態に於ける文字切り出し部の処理動作を説明するための動作説明図。

符号の説明

１…スキャナ、２…処理装置、３…文字認識部、４…文字切り出し部（文字、罫線の切り出し部）、５…認識処理部、１１，３１…二値化部、１２，３２…罫線抽出部、１３，３５…文字色空間投票部、１４，３６…罫線色空間投票部、１５，３７…罫線色推定部、１６，３８…罫線色削除部、１７，３９…二値化部、３３…部分画像抽出部、３４…画像切り出し部。

Claims (2)

1. カラー帳票のイメージを読み取るスキャナと、
   前記スキャナで読み取ったカラー帳票のイメージを前景部と背景部とに二値化する二値化手段と、
   前記二値化手段で二値化された帳票イメージの前景部から直線成分を検出し、当該検出情報をもとに前記前景部から罫線画像を抽出する罫線抽出手段と、
   前記罫線抽出手段で抽出した罫線画像の各画素の色空間投票と前記罫線画像を除く前景部の各画素の色空間投票とをもとに罫線色を推定する罫線色推定手段と、
   前記カラー帳票のイメージから前記罫線色推定手段で推定した罫線色の画素を削除する罫線色削除手段と、
   前記罫線色削除手段で罫線色の画素を削除した前記カラー帳票のイメージを二値化して認識対象となる文字画像を取得する文字画像取得手段と
   を具備したことを特徴とする光学的文字読取装置。
2. 前記罫線色推定手段による罫線色の推定と、前記罫線色削除手段による罫線色の削除と、前記文字画像取得手段による二値化の各処理を前記二値化手段で二値化された帳票イメージの前景部に対して部分画像単位で実行する請求項１記載の光学的文字読取装置。

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