JP2014182618A - 区分装置及びパターン認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】効率的にパターンを認識する区分装置及びパターン認識装置を提供する。
【解決手段】区分対象物における区分情報の記載領域の画像を読取り、読み取った画像から記憶部が記憶した区分対象物の区分情報となりうるパターンを認識するためのパラメータを用いて、区分情報を構成するパターンを認識し、認識されたパターンから区分情報を認識する。パターン認識部で、認識結果として得た区分情報に基づいて区分対象物を区分し、パターン認識部が区分情報を構成するパターンを認識できなかった区分対象物の読取画像を表示する。表示部が表示した区分対象物の読取画像に含まれる区分情報を構成するパターンをオペレータが入力する。最適化部は、前記オペレータが入力したパターンと当該パターンが含まれる前記読取画像とに基づいて最適なパラメータを選択し、選択されたパラメータを前記記憶部にパターンを認識するためのパラメータとして格納する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、区分装置及びパターン認識装置に関する。

紙葉類などの区分対象物を区分する区分装置は、区分対象物に記述される住所などの区分情報を認識して区分対象物を区分する。区分装置は、文字幅パラメータなどのパラメータを用いて区分対象物に記載されている区分情報の文字パターンを識別し、識別された文字パターンに基づいて区分情報を認識する。しかしながら、区分装置は、文字認識に失敗したり文字認識に時間がかかるなどの課題を有する。

特開平９−１６７１５号公報

上記の課題を解決するために、効率的にパターンを認識する区分装置及びパターン認識装置を提供する。

実施形態によれば、区分装置は、画像読取部と、記憶部と、パターン認識部と、区分部と、表示部と、パターン入力部と、最適化部と、を備える区分装置。画像読取部は、区分対象物における区分情報の記載領域の画像を読取る。記憶部は、区分対象物の区分情報となりうるパターンを認識するためのパラメータを記憶する。パターン認識部は、前記画像読取部が読み取った画像から前記記憶部が記憶したパラメータを用いて区分情報を構成するパターンを認識し、認識されたパターンから区分情報を認識する。区分部は、前記パターン認識部が認識結果として得た区分情報に基づいて区分対象物を区分する。表示部は、前記パターン認識部が区分情報を構成するパターンを認識できなかった区分対象物の読取画像を表示する。パターン入力部は、前記表示部が表示した区分対象物の読取画像に含まれる区分情報を構成するパターンをオペレータが入力する。最適化部は、前記オペレータが前記パターン入力部に入力したパターンと当該パターンが含まれる前記読取画像とに基づいて最適なパラメータを選択し、選択されたパラメータを前記記憶部にパターンを認識するためのパラメータとして格納する。

図１は、第１実施形態に係る区分装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、第１実施形態に係る区分装置の最適化部の動作例を説明するためのフローチャートである。 図３は、第２実施形態に係る区分装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、第２実施形態に係る区分装置の複数幅抽出部の構成例を示すブロック図である。 図５は、複数幅抽出部のデータ取得部が取得するデータの位置の例を示す図である。 図６は、複数幅抽出部のデータ取得部が取得するデータの例を示す図である。 図７は、幅位置記憶部が格納する線情報テーブルの例を示す図である。 図８は、第２実施形態に係る区分装置の複数幅抽出部の動作例を説明するためのフローチャートである。 図９は、第２実施形態に係る区分装置の複数幅抽出部の動作例を説明するためのフローチャートである。 図１０は、第２実施形態に係る区分装置の単独幅抽出部の構成例を示すブロック図である。 図１１は、単独幅抽出部のデータ取得部が取得するデータの例を示す図である。 図１２は、複数幅抽出部の未確定バッファ部に格納されるデータの例を示す図である。 図１３は、単独幅抽出部のデータ取得部が取得するデータの他の例を示す図である。 図１４は、単独幅抽出部のデータ取得部が取得するデータの他の例を示す図である。 図１５は、第２実施形態に係る区分装置の単独幅抽出部の動作例を説明するためのフローチャートである。 図１６は、第２実施形態に係る区分装置の単独幅抽出部の動作例を説明するためのフローチャートである。

(第１実施形態)
以下、第１実施形態について図面を参照して説明する。
第１実施形態に係る区分装置は、パターン認識のためのパラメータを更新するものである。たとえば、認識対象となるパターンは、文字、記号或いはコードなどの情報である。たとえば、パラメータは、二値化パラメータ、処理対象座標、文字幅パラメータ及びカラーパラメータなどである。第１実施形態では、パターンとしての文字を用いた文字認識処理を行う区分装置について説明するものとする。

第１実施形態に係る区分装置は、最適化部、パターン認識部およびコーディング部などの機能を含むシステムである。本実施形態に係る区分装置は、紙葉類あるいは物品などの区分対象物に文字で記載されている区分情報に基づいて、区分対象物を区分処理する。区分装置は、紙葉類あるいは物品などの区分対象物に記載された区分情報としての文字を認識する文字認識機能を有する。区分装置は、文字認識処理による認識結果として得られる区分情報あるいは後述するビデオコーディング処理により入力される区分情報によって、紙葉類あるいは物品などの区分対象物を区分する。

第１実施形態に係る区分装置は、区分機本体における辞書記録部が記録する文字認識用辞書を用いた文字認識処理で認識できなかった区分情報としての文字情報を人が入力するビデオコーディングシステム（以降、ＶＣＳと略称する）を有する。ＶＣＳは、複数のコーディング装置を有する。各コーディング装置は、区分機本体の文字認識処理で認識できなかった区分情報を含む画像を表示画面に表示し、その表示画面を見た人物（オペレータ）が当該文字画像に含まれる文字情報としての区分情報を入力する。また、第１実施形態に係るコーディング装置は、人物が入力した文字情報としての区分情報を区分機本体に返す。

第１実施形態に係る区分装置は、ＶＣＳから供給される区分情報などに基づいてパラメータを最適化（調整）する最適化部を有する。最適化部は、人物が入力した文字情報に基づいて、パラメータ記録部に記憶されているパターン認識のためのパラメータを最適化する。最適化部は、区分装置とは別に設けた装置であっても良い。

なお、第１実施形態に係る区分装置は、郵便物などの紙葉類を区分する紙葉類処理装置（例えば郵便区分装置）、梱包品や貨物（たとえば、小包、宅配便）などの物品を区分する物品区分装置、あるいは、物品に付与されたタグなどに記載された区分情報により物品を仕分けする物品仕分け装置などが想定される。以下の説明では、区分装置の一例として、文字で記載された区分情報としての住所情報により紙葉類を区分する紙葉類処理装置を想定して説明するものとする。

図１は、第１実施形態に係る最適化装置、パターン認識装置およびコーディング装置などの機能を有する区分装置としての紙葉類処理装置の構成例を概略的に示すブロック図である。
紙葉類処理装置１（区分装置）は、たとえば、郵便物あるいは帳票等の紙葉類に記載された住所などの文字で表現された区分情報を文字認識し、その文字認識の結果に基づいて当該紙葉類を区分処理する。図１に示す構成例おいて、紙葉類処理装置１は、区分機本体３及びビデオコーディングシステム（以降、ＶＣＳと略称する）４などから構成される。区分機本体３及びＶＣＳ４は、互いに通信可能なように接続されている。

まず、区分機本体３について説明する。
図１が示す紙葉類処理装置の区分機本体３は、紙葉類を区分情報としての住所情報により区分処理するものである。区分機本体３のパターン認識部は、文字認識用辞書を参照して、スキャナにより読み取った紙葉類の画像における住所情報らしい各文字を認識する。また、パターン認識部１８は、文字認識の結果と辞書記録部１９が格納する住所データベースに記憶されている住所情報とを参照して、紙葉類に記載されている住所情報を判定する。紙葉類処理装置の区分機本体３は、住所情報が認識（特定）できなかった紙葉類の画像をＶＣＳ４へ送る。ＶＣＳ４は、紙葉類の画像における住所情報をオペレータが入力し、その入力結果を区分機本体３へ返す。区分機本体３は、ＶＣＳ４で入力された住所情報に基づいて住所情報が認識できなかった紙葉類を区分処理する機能も有する。

区分機本体３は、オペレーションパネル１０、供給部１１、主搬送路１２、バーコードリーダ（以下、ＢＣＲ）１３、スキャナ１４、バーコードライタ（以下、ＢＣＷ）１５、区分部１６、制御部１７、パターン認識部１８、辞書記録部１９、パラメータ記録部２０、最適化部２０ａ及び画像記録部２０ｂなどを備える。

制御部１７は、紙葉類処理装置１の各部の動作を統合的に制御する。制御部１７は、ＣＰＵ、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備える。ＣＰＵは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、ＣＰＵにより行われる演算の結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、ＣＰＵが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。制御部１７は、ＣＰＵによりプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。

オペレーションパネル１０は、オペレータ（操作員）が処理モードを指定したり、処理開始を指定したりする入力部である。また、オペレーションパネル１０は、紙葉類処理装置１の動作状態などを表示したりする表示部でもある。オペレーションパネル１０は、タイミング入力部１０ａ及びパラメータ入力部１０ｂなどを備える。オペレーションパネル１０は、タッチパネルであってもよいし、キーボード又はテンキーなどであってもよい。

タイミング入力部１０ａは、同一のフォーマットで文字（住所）が記載されている大量の区分対象物（バルク）（たとえば、同一のフォーマットの伝票が張り付けられている多数の郵便物など）が区分機本体３に投入される場合に、バルクが投入されるタイミングをオペレータによって入力される。また、タイミング入力部１０ａは、バルクの投入が終了するタイミングをオペレータによって入力される。タイミング入力部１０ａは、オペレーションパネル１０に表示されるアイコンなどであってもよい。

パラメータ入力部１０ｂは、バルクに記載されている文字を認識するためのパラメータをオペレータによって入力される。入力されるパラメータは、パラメータ記録部２０に記録される。パターン認識部１８は、パラメータ記録部２０が記録するパラメータを用いてバルクに記載されている文字を認識する。パラメータ入力部１０ｂは、オペレーションパネル１０に表示されるアイコンなどであってもよい。

オペレータが入力するパラメータは、パターン認識部１８がバルクに記載されている文字を認識するために利用される。パラメータは、バルクに応じて決定される。バルクが同一のフォーマットに従って住所を記載されているので、オペレータは、当該フォーマットに従って記載されている住所を認識するのに適したパラメータを選択し、選択されたパラメータをパラメータ入力部１０ｂに入力する。オペレータが適切なパラメータをパラメータ入力部１０ｂに入力することで、パターン認識部１８は、バルクに記載されている住所を効率的に認識することができる。

供給部１１は、紙葉類処理装置１に取り込む紙葉類をストックする。供給部１１は、重ねられた状態の紙葉類をまとめて受け入れる。供給部１１は、紙葉類を１つずつ主搬送路１２へ供給する。たとえば、供給部１１は、分離ローラを備える。分離ローラは、供給部１１に紙葉類が投入された場合、投入された紙葉類の集積方向の下端に接する。分離ローラは、回転することにより、供給部１１にセットされた紙葉類を集積方向の下端から１枚ずつ主搬送路１２へ一定のピッチで供給する。

主搬送路１２は、紙葉類を紙葉類処理装置１内の各部に搬送する搬送部である。主搬送路１２は、搬送ベルト及び駆動プーリなどを備える。主搬送路１２は、駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。主搬送路１２上には、バーコードリーダ１３、スキャナ１４、バーコードライタ１５、および、区分部１６などが設けられている。

ＢＣＲ１３は、主搬送路１２上を搬送される紙葉類に印字されているＩＤバーコードあるいは宛先バーコードなどのバーコードを読取るものである。ＢＣＲ１３は、バーコードの画像を読取る読取部と、読取画像におけるバーコードを認識する認識部を有する。読取部は、バーコードを読み取ると、当該バーコードの画像を認識部へ供給する。認識部は、供給された当該バーコード画像を処理し、当該バーコードに含まれるデータを認識する。認識されたデータは、制御部１７へ供給される。

スキャナ１４は、主搬送路１２により搬送される紙葉類から画像を取得する。スキャナ１４は、例えば、照明と光学センサとを備える。照明は、主搬送路１２により搬送される紙葉類に対して光を照射する。光学センサは、Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）などの受光素子と光学系（レンズ）とを備える。光学センサは、紙葉類で反射した反射光を光学系により受光し、ＣＣＤに結像させ、電気信号（画像）を取得する。スキャナ１４は、主搬送路１２により搬送される紙葉類から連続して画像を取得することにより、紙葉類の全体の画像を取得する。スキャナ１４は、取得した画像をパターン認識部１８に供給する。なお、スキャナ１４は、ビデオカメラなどにより構成しても良い。

パターン認識部１８は、スキャナ１４により読み取った紙葉類の画像に含まれるパターンとしての文字を認識するパターン認識部として機能する。パターン認識部１８は、スキャナ１４により読取った紙葉類の画像（住所画像）から住所情報を構成する各文字らしい文字画像の領域（文字候補領域）を抽出する。パターン認識部１８は、抽出した文字候補領域の画像における各文字を辞書記録部１９が格納する文字認識用辞書を参照して認識する。たとえば、パターン認識部１８は、文字候補領域における文字（パターン）としての特徴パラメータと文字認識用辞書に辞書データとして記憶されている各文字の特徴パラメータ（各文字の辞書パターン）との類似度を算出し、算出した類似度により文字認識結果を判定する。

文字認識用辞書は、各文字の特徴をデータ化した特徴パラメータなどの辞書データを記憶する。文字認識用辞書は、パターン認識部１８による文字認識処理（ＯＣＲ処理）に使用される。たとえば、文字認識用辞書は、各文字の特徴を示す辞書データとして、各文字の特徴パラメータを記憶する。ここで、文字の特徴パラメータとは、文字の画像における特徴を数値化したものである。たとえば、文字認識用辞書に辞書データとして文字の特徴パラメータは、文字の画像をぼかした後の輝度勾配情報を１２８次元ベクトルとして抽出したものなどであっても良い。また、文字認識用辞書に辞書データとして記憶する文字の特徴パラメータは、平均ｍ、共分散行列Σを有するガウス分布であっても良い。

たとえば、パターン認識部１８は、抽出した特徴パラメータと文字認識用辞書に格納されている「あ」の特徴パラメータとを比較して、文字候補領域に記載されている文字が「あ」である確率（或いは類似度）を計算する。さらに、パターン認識部１８は、「い」、「う」、・・・などの各文字について、順に類似度（確率）を計算する。パターン認識部１８は、計算した各文字に対する類似度（確率）から文字候補領域に含まれる文字を特定する。

パターン認識部１８は、パターン認識部１８による文字認識結果と辞書記録部１９が格納する住所データベースに記憶されている住所情報とを比較することにより、紙葉類に記載されている住所情報を特定（認識）する。たとえば、パターン認識部１８による文字認識結果として各文字候補領域について複数の文字候補が得られた場合、パターン認識部１８は、得られた文字候補の組合せと住所データベースが記憶する住所情報とを比較して住所情報を特定する。住所情報が特定（認識）できた場合、パターン認識部１８は、特定した住所情報を制御部１７へ供給する。住所情報が特定（認識）できなかった場合、パターン認識部１８は、紙葉類の画像、および、文字認識結果を含むビデオコーディング用の情報（コーディングデータ）を画像蓄積分配装置２１へ送信する。

辞書記録部１９は、文字認識用辞書及び住所データベースを記録する。辞書記録部１９は、パターン認識部１８からの指示に基づいて、文字認識用辞書の辞書データ及び住所データベースの住所情報をパターン認識部１８へ供給する。

パラメータ記録部２０は、パターン認識部１８が文字認識をするために利用するパラメータを記録する。パラメータ記録部２０は、オペレータがパラメータ入力部１０ｂに入力したパラメータを記録する。また、パラメータ記録部２０は、最適化部２０ａが最適化したパラメータを記録する。最適化部２０ａが最適化したパラメータを記録する場合、パラメータ記録部２０は、これまで記録していたパラメータを削除してもよいし、過去のパラメータとして残しておいてもよい。パラメータ記録部２０は、パターン認識部１８からの指示に基づいて、パラメータを示す情報をパターン認識部１８へ供給する。

最適化部２０ａは、パラメータ記録部２０が記録するパラメータを最適化する。最適化部２０ａは、パターン認識部１８のバルクの住所認識率が低下すると（即ち、パラメータが適切でないと）、パラメータを最適化する。最適化部２０ａは、画像記録部２０ｂが記録する住所画像と住所画像に対応する正解住所情報とからパラメータを最適化する。最適化部２０ａの動作は、後に詳述する。

画像記録部２０ｂは、住所画像と住所画像に対応する正解住所情報とを対応付けて格納する。正解住所情報は、住所画像に記載される住所情報である。正解住所情報は、パターン認識部１８が識別に成功した住所情報又はＶＣＳ４でオペレータが入力した住所情報である。即ち、画像記録部２０ｂは、パターン認識部１８からの住所情報又はＶＣＳ４からの住所情報を記録する。画像記録部２０ｂは、タイミング入力部１０ａにオペレータがバルクの投入を開始することを入力すると、住所画像と住所画像に対応する正解住所情報との記録を開始する。画像記録部２０ｂは、最適化部２０ａの指示に基づいて、住所画像及び正解住所情報を最適化部２０ａへ供給する。

ＢＣＷ１５は、必要に応じて紙葉類にＩＤバーコード、あるいは、宛先バーコードを印刷する。たとえば、ＢＣＷ１５は、パターン認識部１８により住所情報が認識できた紙葉類に対し、認識結果としての住所情報をバーコード化した宛先バーコードを印刷する。また、ＢＣＷ１５は、パターン認識部１８により住所情報が認識できなかった紙葉類に対し、制御部１７から与えられる識別情報（ＩＤコード）をバーコード化したＩＤバーコードを印刷する。つまり、ＢＣＷ１５は、住所情報が認識できた紙葉類にはその認識結果を宛先バーコードとして印刷し、住所情報が認識できなかった紙葉類にはＩＤバーコードを印刷する。すなわち、宛先バーコードは、住所情報そのものを示すバーコードであり、ＩＤバーコードは、当該紙葉類を識別するための識別情報を示すバーコードである。ＩＤバーコードで示す紙葉類の識別情報は、ＶＣＳ４において打鍵入力された住所情報と紙葉類とを対応づけるための情報である。言い換えると、ＩＤバーコードが印刷された紙葉類は、ＶＣＳ４による処理対象となる紙葉類である。

ＢＣＷ１５の紙葉類の搬送方向の下流側には、紙葉類が住所情報に応じて区分される区分部１６が設けられている。この区分部１６は、複数の段、複数の列に区画された複数の区分ポケット（図示しない）から構成されている。各ポケットは、区分先ごとに対応して設定されており、住所情報あるいは機械コードに基づいて、紙葉類が住所情報に対応したポケットに順次集積される。

また、区分部１６には、区分先が認識できなかった紙葉類が集積されるＶＣＳ排除ポケット（図示しない）が設けられている。このＶＣＳ排除ポケットに集積された紙葉類は、住所情報がＶＣＳ４にて入力された後に、供給部１１に再供給される。供給部１１に再供給された紙葉類は、当該紙葉類に印刷されたＩＤコードとＶＣＳ４にて入力された住所情報とに基づいて再区分される。制御部１７は、区分情報としての住所情報に基づいて紙葉類を区分部１６の各ポケットに区分する。

次に、ＶＣＳ４について説明する。
ＶＣＳ４は、画像蓄積分配装置２１および複数のビデオコーディングディスク（以降、ＶＣＤと略称する）２２などから構成されている。画像蓄積分配装置２１は、制御部、記憶部、および各種インターフェースなどを有するコンピュータで実現される。ＶＣＤ２２は、たとえば、表示部、ＶＣＳ入力部、制御部、記憶部、および各種インターフェースなどを有するコンピュータで実現される。

画像蓄積分配装置２１には、区分機本体３と各ＶＣＤ２２とが接続される。画像蓄積分配装置２１は、区分機本体３内のパターン認識部１８により住所情報が認識できなかった紙葉類の画像（住所画像）を含むビデオコーディング用の情報（コーディングデータ）を区分機本体３から受信する。画像蓄積分配装置２１は、各ＶＣＤ２２の稼働状況などを監視し、各ＶＣＤ２２の稼働状況などに応じて区分機本体３から受信した紙葉類の画像を含むコーディングデータを各ＶＣＤ２２へ配信する。

各ＶＣＤ２２は、画像蓄積分配装置２１から配信されたコーディングデータに含まれる紙葉類の画像を表示部２７に表示し、オペレータに正しい住所情報（文字情報）の入力を促す。ＶＣＤ２２は、紙葉類の画像を表示部２７に表示した状態において、オペレータが入力した住所情報として文字情報を含む入力情報を画像蓄積分配装置２１へ返す。画像蓄積分配装置２１は、各ＶＣＤ２２から取得した入力情報を区分機本体３へ返す処理を行なう。

図１が示す構成例において、ＶＣＤ２２は、ＣＰＵ２３、不揮発性メモリ２４、ＲＡＭ２５、ＲＯＭ２６、表示部２７及びＶＣＳ入力部２８などを有する。
ＣＰＵ２３は、ＶＣＤ２２全体の制御を司る制御部として機能する。ＣＰＵ２３は、ＲＯＭ２６あるいは不揮発性メモリ２４に記憶されている制御プログラム及び制御データに基づいて種々の処理を行う。たとえば、ＣＰＵ２３は、オペレーティングシステムのプログラムを実行することにより、ＶＣＤ２２の基本的な動作制御を行う。なお、各種の機能のうちの一部は、ハードウェア回路により実現されるものであっても良い。

不揮発性メモリ２４は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、あるいは、ＳＳＤ（Solid State Disk）などのデータの書き込み及び書換えが可能な不揮発性のメモリにより構成される。不揮発性メモリ２４は、ＶＣＤ２２の運用用途に応じて制御プログラム、制御データ、および、種々のデータを格納する。たとえば、不揮発性メモリ２４は、画像蓄積分配装置２１から供給されるビデオコーディング用の画像（文字画像を含む画像）を含むコーディングデータを保存する。また、不揮発性メモリ２４は、オペレータが入力する入力情報などを記憶するようにしても良い。

ＲＡＭ２５は、揮発性のメモリである。ＲＡＭ２５は、ＣＰＵ２３の処理中のデータなどを一時的に格納する。たとえば、ＲＡＭ２５は、表示用の画像データを格納したり、オペレータが入力する入力情報などを格納したりする。ＲＯＭ２６は、予め制御用のプログラム及び制御データなどが記憶される書換え不可の不揮発性メモリである。

表示部２７は、液晶ディスプレイなどにより構成する。たとえば、表示部２７は、画像蓄積分配装置２１から供給されるビデオコーディング用の画像などを表示する。表示部２７には、ビデオコーディング用の画像としての紙葉類の画像（住所画像）だけでなく、区分機本体３側で認識できた範囲の情報も表示するようにしても良い。ＶＣＳ入力部２８は、表示部２７に表示された画像に含まれる住所情報としての文字情報をオペレータが入力するためのデバイスである。たとえば、ＶＣＳ入力部２８は、キーボードおよびポインティングデバイスなどにより構成される。

次に、最適化部２０ａの動作例について説明する。
最適化部２０ａは、タイミング入力部１０ａよりタイミングが入力され、画像記録部２０ｂに住所画像と住所画像に対応する正解住所情報が所定の数だけ蓄積された時に実行され、パラメータ記録部２０が記録するパラメータを更新する。以下、詳細に説明する。

図２は、最適化部２０ａの動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、最適化部２０ａは、画像記録部２０ｂが住所画像及び区分情報を所定の個数蓄積したか判定する（ステップＳ１）。

画像記録部２０ｂが住所画像を所定の枚数蓄積していないと判定すると（ステップＳ１、ＮＯ）、最適化部２０ａは、ステップＳ１へ戻る。

画像記録部２０ｂが住所画像を所定の枚数蓄積したと判定すると（ステップＳ１、ＹＥＳ）、最適化部２０ａは、画像記録部２０ｂからバルクの住所画像と住所画像の正解住所情報との組み合わせのデータ（最適化用データ）を所定の枚数取得する（ステップＳ２）。

最適化用データを取得すると、最適化部２０ａは、取得された複数の最適化用データに基づいて、パターン認識部１８が住所認識を行うのに最適なパラメータを選択する（ステップＳ３）。即ち、最適化部２０ａは、複数の最適化用データの住所画像に対して住所認識処理を行った場合に最も正解住所情報を得られるパラメータを選択する。たとえば、最適化部２０ａは、パラメータを順次変更し、複数の最適化用データの住所画像に対して住所認識処理を行う。最適化部２０ａは、住所認識処理によって得られた住所情報と当該住所画像の正解住所情報とを照合し、正解住所情報を得られたか判定する。最適化部２０ａは、最も高い確率で正解住所情報を得られたパラメータを最適なパラメータとして選択する。

最適なパラメータを選択すると、最適化部２０ａは、選択されたパラメータを設定する（ステップＳ４）。即ち、最適化部２０ａは、選択されたパラメータを最適なパラメータとしてパラメータ記録部２０へ送信する。パラメータ記録部２０は、最適化部２０ａが送信するパラメータをパターン認識部１８が住所認識に使用するパラメータとして記録する。
選択されたパラメータを設定すると、最適化部２０ａは、パラメータの最適化処理を終了する。

なお、パラメータ記録部２０は、バルクの種類と過去に当該バルクに最適化されたパラメータとを対応付けて格納してもよい。この場合、オペレーションパネル１０は、バルクの種類の入力を受け付けるようにしてもよい。パラメータ記録部２０は、入力されたバルクの種類に応じてパターン認識部１８へパラメータを供給してもよい。

以上のように構成された紙葉類処理装置は、オペレータがバルクに応じた適正なパラメータの入力をしなかった場合であっても、バルクに応じてパラメータを最適化することができる。これにより、紙葉類処理装置は、オペレータが再度パラメータを調節することなく、バルクに記載されている住所を適切に認識することができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。
図３は、第２実施形態に係る区分装置である。
第２実施形態における区分装置は、パターン認識部（パターン認識装置）１８が複数幅抽出部３１及び単独幅抽出部３２を備える点で第１実施形態と異なる。したがって、その他の点については同一の符号を付して詳細な説明を省略する。

複数幅抽出部３１は、住所画像に記載されている文字を形成する線の幅を抽出する。即ち、複数幅抽出部３１は、ある幅を持つ線を抽出した画像を形成する。また、複数幅抽出部３１は、異なる幅の線を同時に抽出することができる。

図４は、複数幅抽出部３１の構成例を示すブロック図である。
図４が示すように、複数幅抽出部３１は、データ取得部４１、未確定バッファ部４２、未確定バッファ操作部４３、幅位置記憶部４４、幅位置登録部４５及び出力画像作成部４６などを備える。

データ取得部４１は、住所画像から１行分（即ち、横方向に１行分）のデータ値又は１列分（即ち、縦方向に１列分）のデータ値（画像信号値）を取得する。データ値（画像信号値）は、線がある部分において高い値を示し、線がない部分において低い値を示す信号値である。たとえば、データ値（画像信号値）は、ドットのノードを示す値又はドットの輝度を示す値であってもよい。なお、ある信号値が線がある部分において低い値を示し線がない部分において高い値を示す場合、画像信号値は、所定の値から当該信号値を減算した値であってもよい。ここでは、データ値（画像信号値）は、当該ポイントの輝度を示すものとする。即ち、データ値ｖ（ｉ）は、ｉ番目のドットの輝度を示す値である。

図５は、データ取得部４１が取得するデータの位置の例を示す図である。
例えば、データ取得部４１が第ａ行のデータを取得する場合、データ取得部４１は、第ａ行目の輝度データを１行分取得する。データ値ｖ（ｉ）は、画像の左からｉ番目の輝度を示す値である。即ち、データ値ｖ（ｉ）は、上からａ行目であって左からｉ番目であるドット（座標（ｉ、ａ））の輝度を示す値である。

また、データ取得部４１が第ｂ列目のデータを取得する場合、データ取得部４１は、第ｂ列目の輝度データを１列分取得する。データｖ（ｉ）は、画像の上からｉ番目の輝度を示す値である。即ち、データ値ｖ（ｉ）は、左からｂ列目であって上からｉ番目であるドット（座標（ｂ、ｉ））の輝度を示す値である。

未確定バッファ部４２は、線の幅を抽出している間に、位置データを一時的に記録する。即ち、未確定バッファ部４２は、所定の条件を満たす位置データを記録する。未確定バッファ部４２は、複数幅抽出部３１が注目している位置との間にそのデータ値より小さいデータ値（即ち、輝度値）を持つ位置「ｉ」が存在しない位置を示す位置データを格納する。即ち、未確定バッファ部４２は、データ値（輝度値）が上昇し始める上昇開始位置（線開始位置）を格納する。

図６は、データ取得部４１が取得した輝度データの例である。
横軸は位置を示し、縦軸は位置のデータ値（即ち、輝度値）を示す。
図６の例において、未確定バッファ部４２が格納する位置データについて説明する。
ここでは、複数幅抽出部３１は、位置「１０」に注目しているものとする。

まず、位置「１」が未確定バッファ部４２に記録されるか検討する。
位置「１」のデータ値は、位置「２」のデータ値よりも大きい。したがって、位置「１」と位置「１０」との間に、位置「１」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置「２」が存在する。よって、位置「１」は、未確定バッファ部４２に格納されない。

同様に、位置「２」が未確定バッファ部４２に格納されるか検討する。
位置「２」のデータ値は、位置「３」から位置「９」までのデータ値のいずれのデータ値よりも小さい。したがって、位置「２」と位置「１０」との間に、位置「２」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置は存在しない。よって、位置「２」は、未確定バッファ部４２に格納される。

同様に、位置「３」が未確定バッファ部４２に格納されるか検討する。
位置「３」のデータ値は、位置「４」のデータ値よりも大きい。したがって、位置「３」と位置「１０」との間に、位置「３」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置「４」が存在する。よって、位置「３」は、未確定バッファ部４２に格納されない。

同様に、位置「４」が未確定バッファ部４２に格納されるか検討する。
位置「４」のデータ値は、位置「５」から位置「９」までのデータ値のいずれのデータ値よりも小さい。したがって、位置「４」と位置「１０」との間に、位置「４」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置は存在しない。よって、位置「４」は、未確定バッファ部４２に格納される。

同様に、位置「５」及び位置「６」が未確定バッファ部４２に格納されるか検討する。
位置「５」及び位置「６」の各データ値は、それぞれから位置「９」までのデータ値のいずれのデータ値よりも小さい。したがって、位置「５」及び位置「６」は、未確定バッファ部４２に格納される。

同様に、位置「７」が未確定バッファ部４２に格納されるか検討する。
位置「７」のデータ値は、位置「８」のデータ値より大きい。したがって、位置「７」と位置「１０」との間に、位置「７」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置「８」が存在する。よって、位置「７」は、未確定バッファ部４２に格納されない。

同様に、検討すると、位置「８」は、未確定バッファ部４２に格納される。また、位置「９」は、未確定バッファ部４２に格納される。

以上のように、複数幅抽出部３１が位置「１０」に注目している時点では、未確定バッファ部４２は、位置「２」、位置「４」、位置「５」、位置「６」、位置「８」及び位置「９」を格納する。
未確定バッファ部４２は、以下の条件を満たす位置「ｊ」を格納する。
ｊ＜ｋ＜ｉを満たすすべてのｋについてｖ（ｊ）＜ｖ（ｋ） ・・・（１）
ここで、ｉは、複数幅抽出部３１が注目している位置を示す。即ち、複数幅抽出部３１が位置「ｉ」に注目している場合に、未確定バッファ部４２が格納している位置「ｊ」は、式（１）を満たす。

未確定バッファ操作部４３は、未確定バッファ部４２に記録されている位置データを削除したり、位置データを追加したりする機能を有する。未確定バッファ操作部４３は、式（１）を満たす位置「ｊ」を未確定バッファ部４２に格納する。

幅位置記憶部４４は、線情報として、複数幅抽出部３１が抽出した線の始点座標、幅及びデータ値を互いに対応付けて格納する。たとえば、図６において、幅位置登録部４５が位置「５」から位置「１０」の間に文字の線がある（即ち、線は、位置「６」から位置「９」までにある）と判定すると、幅位置記憶部４４は、始点座標として「５」、幅として「４」及びデータ値としてｖ（１０）を格納する。格納されるデータ値は、線を挟む両側のデータ値（ここでは、ｖ（５）及びｖ（１０））のうちで大きい方の値である。即ち、格納されるデータ値は、線がある位置のいずれのデータ値よりも小さい。上記の例においては、ｖ（５）＜ｖ（１０）であるので、幅位置記憶部４４は、ｖ（１０）をデータ値として格納する。また、格納されるデータ値であるｖ（１０）は、線がある位置のデータ値であるｖ（６）、ｖ（７）、ｖ（８）及びｖ（９）よりも小さい。

幅位置登録部４５は、幅位置記憶部４４に線情報を追記する。即ち、幅位置登録部４５は、確定された線の始点座標、幅及びデータ値を互いに対応付けて幅位置記憶部４４に追加的に格納する。線を抽出する方法については後述する。
出力画像作成部４６は、幅位置登録部４５が格納する線の情報に基づいて、特定の幅の線を抽出した画像を生成する。生成方法については後述する。

次に、複数幅抽出部３１が線を抽出する手順について説明する。
ここでは、線は、黒地に白で書かれているものとする。また、線は、データ値（輝度値）が山形になっている部分をいう。即ち。線は、データ値が上昇し下降する区間にあるものとする。以下の説明において、図６が示すデータ値の例をもとに説明する。ここでは、複数幅抽出部３１は、位置「１０」に注目しているものとし、未確定バッファ部４２は、上記の例の位置データを格納しているものとする。また、複数幅抽出部３１は、第ａ行目について幅抽出を行うものとする。

まず、未確定バッファ操作部４３は、注目される位置「ｉ」（注目位置）のデータ値ｖ（ｉ）と未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（即ち、最も大きい値である位置データ）（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））とを比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部４３は、ｖ（１０）（注目される位置「１０」のデータ値）とｖ（９）（未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データのデータ値）と比較する。

ｖ（ｉ）＜ｖ（ｎ）である場合（即ち、注目される位置のデータ値が末尾の位置データのデータ値よりも小さい場合）、未確定バッファ操作部４３は、未確定バッファ部４２から末尾の位置データ（ｎ）を削除する。上記の例において、ｖ（１０）＜ｖ（９）であるので、未確定バッファ操作部４３は、未確定バッファ部４２から末尾の位置データである位置「９」を削除する。

末尾の位置データを削除すると、未確定バッファ操作部４３は、再度、注目される位置「ｉ」のデータ値ｖ（ｉ）と未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））とを比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部４３は、ｖ（１０）とｖ（８）とを比較する。

上記のとおり、ｖ（ｉ）＜ｖ（ｎ）である場合（即ち、注目される位置のデータ値が末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値よりも小さい場合）、未確定バッファ操作部４３は、未確定バッファ部４２から末尾の位置データ（ｎ）を削除する。上記の例において、ｖ（１０）＜ｖ（８）であるので、未確定バッファ操作部４３は、未確定バッファ部４２から末尾の位置データである位置「８」を削除する。

未確定バッファ操作部４３が末尾の位置データを削除すると、幅位置登録部４５は、削除した位置「ｎ」と注目される位置「ｉ」との間に１つ以上のドットが存在するか判定する。即ち、幅位置登録部４５は、ｎ＜ｉ−１であるか判定する。

削除された位置「ｎ」と注目される位置「ｉ」との間に１つ以上のドットが存在する場合、幅位置登録部４５は、両者の間に存在するデータ値がｖ（ｎ）及びｖ（ｉ）よりも大きな値であることを認識する。なぜなら、未確定バッファ部４２が格納する位置データは、条件（１）を満たし、注目される位置「ｉ」との間により小さいデータ値を持つ位置ｋが存在しないからである。したがって、幅位置登録部４５は、注目される位置「ｉ」と削除された位置「ｎ」との間にデータ値のピークが存在する（即ち、データ値が山形である）ことを認識することができる。即ち、幅位置登録部４５は、位置「ｎ」がデータ値（輝度値）の下降が終了した下降終了位置であると判定する。よって、幅位置登録部４５は、注目される位置「ｉ」と削除された位置「ｎ」との間に線が存在すると判定する。

上記の例において、注目される位置「１０」と削除された位置「８」との間には、位置「９」が存在するので、幅位置登録部４５は、ｖ（９）がｖ（８）及びｖ（１０）のいずれよりも大きい値であることを認識する。したがって、幅位置登録部４５は、位置「８」と位置「１０」との間に線が存在すると判定する。

線が存在すると判定すると、幅位置登録部４５は、線情報として、線の始点座標、幅及びデータ値を幅位置記憶部４４に格納する。即ち、幅位置登録部４５は、削除された位置「ｎ」を始点座標とし、「ｉ−ｎ−１」を幅とし、ｖ（ｎ）をデータ値として、互いに対応付けて幅位置記憶部４４に格納する。ここでは、ｖ（ｎ）＞ｖ（ｉ）であるので、線情報のデータ値としてｖ（ｎ）が格納される。上記の例において、幅位置登録部４５は、位置「８」を始点座標とし、「１」（１０−８−１）を幅とし、ｖ（８）をデータ値として、互いに対応付けて幅位置記憶部４４に格納する。

幅位置登録部４５が幅位置記憶部４４に線情報を格納すると、未確定バッファ操作部４３は、再度、注目される位置「ｉ」のデータ値ｖ（ｉ）と未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（即ち、最も大きい値である位置データ）のデータ値（ｖ（ｎ））とを比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部４３は、ｖ（１０）とｖ（６）と比較する。
ｖ（１０）＜ｖ（６）であるので、前述のとおり、未確定バッファ操作部４３は、未確定バッファ部４２から末尾の位置データである位置「６」を削除する。

注目される位置「１０」と削除された位置「６」との間には、位置「７」、位置「８」及び位置「９」が存在するので、前述のとおり、幅位置登録部４５は、ｖ（７）、ｖ（８）及びｖ（９）がｖ（６）及びｖ（１０）のいずれよりも大きい値であることを認識する。したがって、幅位置登録部４５は、位置「６」と位置「１０」との間に線が存在すると判定する。

位置「６」と位置「１０」との間に線が存在すると判定すると、幅位置登録部４５は、位置「６」を始点座標とし、「３」（１０−６−１）を幅とし、ｖ（６）をデータ値として、互いに対応付けて幅位置記憶部４４に格納する。

幅位置登録部４５が線情報を幅位置記憶部４４に格納すると、未確定バッファ操作部４３は、再度、注目される位置「ｉ」のデータ値ｖ（ｉ）と未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データのデータ値（ｖ（ｎ））とを比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部４３は、ｖ（１０）とｖ（５）と比較する。

ｖ（ｉ）＞ｖ（ｎ）である場合（即ち、注目される位置「ｉ」のデータ値が末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値よりも大きい場合）、幅位置登録部４５は、注目される位置「ｉ」と末尾の位置データ（位置「ｎ」）との間に存在するデータ値がｖ（ｎ）及びｖ（ｉ）よりも大きな値であることを認識する。なぜなら、前述のように、未確定バッファ部４２が格納する位置データは、条件（１）を満たし、注目される位置「ｉ」との間により小さいデータ値を持つ位置ｋが存在しないからである。したがって、幅位置登録部４５は、注目される位置「ｉ」と末尾の位置データ（位置「ｎ」）との間にデータ値のピークが存在する（即ち、データ値が山形である）ことを認識することができる。即ち、幅位置登録部４５は、位置「ｎ」がデータ値（輝度値）の下降が終了した下降終了位置であると判定する。よって、幅位置登録部４５は、注目される位置「ｉ」と末尾の位置データ（位置「ｎ」）との間に線が存在すると判定する。

上記の例において、注目される位置「１０」と末尾の位置「５」との間には、位置「６」、位置「７」、位置「８」及び位置「９」が存在するので、幅位置登録部４５は、ｖ（６）、ｖ（７）、ｖ（８）及びｖ（９）がｖ（５）及びｖ（１０）のいずれよりも大きい値であることを認識する。したがって、複数幅抽出部３１は、位置「５」と位置「１０」との間に線が存在すると判定する。

線が存在すると判定すると、幅位置登録部４５は、線情報として、線の始点座標、幅及びデータ値を幅位置記憶部４４に格納する。即ち、幅位置登録部４５は、末尾の位置データ（位置「ｎ」）を始点座標とし、「ｉ−ｈ−１」を幅とし、ｖ（ｉ）をデータ値として、互いに対応付けて幅位置記憶部４４に格納する。ここでは、ｖ（ｉ）＞ｖ（ｎ）であるので、線情報のデータ値としてｖ（ｉ）が格納される。上記の例において、幅位置登録部４５は、位置「５」を始点座標とし、「４」（１０−５−１）を幅とし、ｖ（１０）をデータ値として、互いに対応付けて幅位置記憶部４４に格納する。

幅位置登録部４５が線情報を幅位置記憶部４４に格納すると、未確定バッファ操作部４３は、位置「ｉ」を未確定バッファ部４２へ格納する。上記の例において、未確定バッファ操作部４３は、位置「１０」を未確定バッファ部４２へ格納する。

未確定バッファ操作部４３が位置「ｉ」を未確定バッファ部４２へ格納すると、複数幅抽出部３１は、位置「ｉ」に注目した幅抽出を終了する。位置「ｉ」に注目した幅抽出を終了すると、複数幅抽出部３１は、位置「ｉ＋１」に注目した幅抽出を行う。上記の例において、位置「１０」に注目した幅抽出を終了すると、複数幅抽出部３１は、位置「１１」に注目した幅抽出を行う。複数幅抽出部３１は、すべての位置において幅抽出を行う。

図７は、幅位置記憶部４４が格納する線情報テーブルの例を示す図である。
図７が示すように、幅位置記憶部４４は、線情報を複数個格納する。前述のとおり、線情報は、始点座標、幅及びデータ値を対応付けた情報である。幅位置記憶部４４は、複数幅抽出部３１が線を特定し線情報を生成するたびに、新たに生成された線情報を追加的に記録する。図７が示す例において、たとえば、幅位置記憶部４４は、始点座標として「５」、幅として「７」、及びデータ値として「３９」を格納する。したがって、幅位置記憶部４４は、位置「６」から位置「１２」までに少なくともデータ値が３９以上の線が存在することを示す。

線情報テーブルは、行及び列ごとに生成される。

すべての位置において幅抽出を行うと、複数幅抽出部３１は、第ａ＋１行目について幅抽出を行う。複数幅抽出部３１は、同様にすべての行について幅抽出を行う。すべての行について幅抽出を行うと、複数幅抽出部３１は、すべての列について同様の幅抽出を行う。

幅抽出を終了すると、複数幅抽出部３１は、特定の幅の線を抽出した画像（出力画像）を生成する。即ち、複数幅抽出部３１は、線の幅を示すパラメータｃを用いて、幅がｃである線を抽出した画像を生成する。また、複数幅抽出部３１は、パラメータｃを１から最大幅まで変化させ、各パラメータｃに応じた画像を生成する。即ち。複数幅抽出部３１は、すべての線の幅について、それぞれの幅の線を抽出した画像を生成する。なお、最大幅は、予め決められてもよいし、複数幅抽出部３１が確定した線の最大幅としてもよい。

以下、出力画像を生成する手順について説明する。
ここでは、幅がｃである線を抽出した出力画像を生成する手順について説明する。

複数幅抽出部３１の出力画像作成部４６は、第ａ行目の線情報テーブルから幅がｃである線情報を取得する。たとえば、ｃが「７」である場合、図７が示す例において、出力画像作成部４６は、開始座標「５」、幅「７」およびデータ値「３９」を取得する。幅位置記憶部４４が他にも幅が「７」である線情報を保有する場合、出力画像作成部４６は、当該線情報も取得する。

幅がｃである線情報を取得すると、出力画像作成部４６は、取得された線情報に基づいて、幅がｃである線がある部分のデータ値を線の両端のデータ値（即ち、線の両端のうちデータ値が高い一端のデータ値）にそろえたデータ値列を生成する。即ち、開始座標をｓ、データ値をｕとすると、出力画像作成部４６は、第ａ行目のデータ値列から、位置ｓ＋１から位置ｓ＋ｃまでのデータ値をｕに書き換えたデータ値列（中間画像データ値列）を生成する。上記の例において、出力画像作成部４６は、第ａ行目のデータ値列から、位置「６」から位置「１２」までのデータ値を３９に書き換えた中間画像データ値列を生成する。幅位置記憶部４４が他にも幅が「７」である線情報を保有する場合、出力画像作成部４６は、生成された中間画像データ値列からさらに当該線情報が示す線の位置についてもデータ値を書き換え、書き換えたデータ値列を中間画像データ値列とする。

出力画像作成部４６は、同様の処理をすべての行について行う。したがって、出力画像作成部４６は、すべての行に対応する中間画像データ値列を生成する。すべての行に対応する中間画像データ値列を生成すると、出力画像作成部４６は、すべての中間画像データ値列を統合した画像（中間画像）を生成する。即ち、出力画像作成部４６は、第ａ行目の中間画像データ値列を第ａ行目の中間画像のドット列とすることで、中間画像を生成する。中間画像は、元の画像（住所画像）を、幅がｃである線のデータ値を線の両端の高さ（即ち、線の両端のうちデータ値が高い一端の高さ）にそろえた画像である。

中間画像を生成すると、出力画像作成部４６は、生成された中間画像を元の画像（住所画像）から減算し、出力画像を生成する。即ち、出力画像作成部４６は、元の画像の各ドットのデータ値から、生成された中間画像の対応するドットのデータ値を減算し、減算された値を対応するドットのデータ値とする出力画像を生成する。中間画像が幅がｃである線のデータ値を線の両端の高さにそろえた画像であるので、出力画像は、幅がｃである線の位置にデータ値が存在する（データ値が０でない）画像である。即ち、出力画像は、幅がｃである線が輝度値を持つ画像である。
しがたって、出力画像は、幅がｃである線を抽出した画像であるといえる。

出力画像作成部４６は、すべてのｃ（即ち、１から最大幅まで）について出力画像を生成する。
以上の処理によって、出力画像作成部４６は、幅が１から最大幅までの線を抽出した画像を生成することができる。
なお、出力画像作成部４６は、列に注目して同様の処理を行ってもよい。この場合、出力画像作成部４６は、列から生成された中間画像データ値列に基づいて中間画像を生成する。

次に、複数幅抽出部３１の動作例について説明する。
図８は、複数幅抽出部３１の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、複数幅抽出部３１は、変数ａに０を代入する（ステップＳ１１）。変数ａは、複数幅抽出部３１が線の幅を抽出する行を示す。即ち、複数幅抽出部３１は、第ａ行目について線の幅を抽出する。

変数ａに０を代入すると、複数幅抽出部３１は、住所画像の第ａ行目のデータ値列を取得する（ステップＳ１２）。即ち、複数幅抽出部３１は、データ取得部４１へ住所画像の第ａ行目のすべてのデータ値を格納する。

第ａ行目のデータ値列を取得すると、複数幅抽出部３１は、第ａ行目について線の幅を抽出する処理を行う（ステップＳ１３）。線の幅を抽出する処理については後述する。

線の幅を抽出する処理を行うと、複数幅抽出部３１は、すべての行について線の幅を抽出する処理を行ったか判定する（ステップＳ１４）。即ち、複数幅抽出部３１は、ａが住所画像の最後の行を示す値であるかを判定する。

すべての行について線の幅を抽出する処理を行っていないと判定すると（ステップＳ１４、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、ａをインクリメントする（ステップＳ１５）。即ち、複数幅抽出部３１は、ａに１を加える。
ａをインクリメントすると、複数幅抽出部３１は、ステップ１２へ戻る。

すべての行について線の幅を抽出する処理を行ったと判定すると（ステップＳ１４、ＹＥＳ）、複数幅抽出部３１は、変数ｂに０を代入する（ステップＳ１６）。変数ｂは、複数幅抽出部３１が線の幅を抽出する列を示す。即ち、複数幅抽出部３１は、第ｂ列目について線の幅を抽出する。

変数ｂに０を代入すると、複数幅抽出部３１は、住所画像の第ｂ列目のデータ値列を取得する（ステップＳ１７）。即ち、複数幅抽出部３１は、データ取得部４１に住所画像の第ｂ列目のすべてのデータ値を格納する。

第ｂ列目のデータ値列を取得すると、複数幅抽出部３１は、第ｂ列目について線の幅を抽出する処理を行う（ステップＳ１８）。

線の幅を抽出する処理を行うと、複数幅抽出部３１は、すべての列について線の幅を抽出する処理を行ったか判定する（ステップＳ１９）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｂが住所画像の最後の列を示す値であるかを判定する。

すべての列について線の幅を抽出する処理を行っていないと判定すると（ステップＳ１９、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、ｂをインクリメントする（ステップＳ２０）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｂに１を加える。
ｂをインクリメントすると、複数幅抽出部３１は、ステップ１７へ戻る。

すべての列について線の幅を抽出する処理を行ったと判定すると（ステップＳ１９、ＹＥＳ）、複数幅抽出部３１は、変数ｃに１を代入する（ステップＳ２１）。変数ｃは、複数幅抽出部３１が抽出する線の幅を示す線幅パラメータである。即ち、複数幅抽出部３１は、幅がｃである線を示す出力画像を生成する。

変数ｃに１を代入すると、複数幅抽出部３１は、線幅パラメータｃに対応する中間画像を生成する（ステップＳ２２）。中間画像の生成方法は、前述のとおりである。なお、複数幅抽出部３１は、行を用いて生成した線情報テーブルに基づいて中間画像を生成してもよいし、列を用いて生成した線情報テーブルに基づいて中間画像を生成してもよい。また、複数幅抽出部３１は、その両者を生成してもよい。また、複数幅抽出部３１は、行を用いて生成した線情報テーブルと列を用いて生成した線情報テーブルの両方を用いて一つの中間画像を生成してもよい。

線幅パラメータｃに対応する中間画像を生成すると、複数幅抽出部３１は、幅がｃである線を抽出した出力画像を生成する（ステップＳ２３）。即ち、複数幅抽出部３１は、元の住所画像の各ドットのデータ値から中間画像の対応するドットのデータ値を減算することで、出力画像を生成する。

幅がｃである線を抽出した出力画像を生成すると、複数幅抽出部３１は、すべての線幅パラメータｃで出力画像を生成したか判定する（ステップＳ２４）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｃが最大幅であるか判定する。

すべての線幅パラメータｃで出力画像を生成していないと判定すると（ステップＳ２４、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、ｃをインクリメントする（ステップＳ２５）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｃに１を加える。
ｃをインクリメントすると、複数幅抽出部３１は、ステップ２２へ戻る。
すべての線幅パラメータｃで出力画像を生成したと判定すると（ステップＳ２４、ＹＥＳ）、複数幅抽出部３１は、出力画像の生成動作を終了する。

次に、複数幅抽出部３１が幅を抽出する動作例（ステップＳ１３及びステップＳ１８）について説明する。
図９は、複数幅抽出部３１が幅を抽出する動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、複数幅抽出部３１は、変数ｉに０を代入する（ステップＳ３１）。変数ｉは、複数幅抽出部３１が注目する位置を示す。即ち、複数幅抽出部３１は、位置「ｉ」に注目して線の幅を抽出する。
変数ｉに０を代入すると、複数幅抽出部３１は、位置「ｉ」のデータ値であるｖ（ｉ）を取得する（ステップＳ３２）。

ｖ（ｉ）を取得すると、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部４２が空であるか判定する（ステップＳ３３）。未確定バッファ部４２が空であるのは、複数幅抽出部３１が幅抽出を開始したときである。

未確定バッファ部４２が空でないと判定すると（ステップＳ３３、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値ｖ（ｎ）がｖ（ｉ）より小さいが判定する（ステップＳ３４）。

ｖ（ｎ）よりｖ（ｉ）が小さくないと判定すると（ステップＳ３４、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）を削除する（ステップＳ３５）。

未確定バッファ部が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）を削除すると、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）が位置「ｉ−１」であるか判定する（ステップＳ３６）。即ち、複数幅抽出部３１は、位置「ｎ」が位置「ｉ」の直前の位置であるか判定する。

末尾の位置データ（位置「ｎ」）が位置「ｉ−１」でないと判定すると（ステップＳ３６、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、幅位置記憶部４４に線情報を記録する（ステップＳ３７）。即ち、複数幅抽出部３１は、開始座標として位置「ｎ」、幅として「ｉ−ｎ−１」、及びデータ値としてｖ（ｎ）を互いに対応付けて幅位置記憶部４４に記録する。

末尾の位置データ（位置「ｎ」）が位置「ｉ−１」であると判定した場合（ステップＳ３６、ＹＥＳ）、又は、幅位置記憶部４４に線情報を記録した場合（ステップＳ３７）、複数幅抽出部３１は、ステップＳ３３へ戻る。

ｖ（ｎ）よりｖ（ｉ）が小さいと判定すると（ステップＳ３４、ＹＥＳ）、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）が位置「ｉ−１」であるか判定する（ステップＳ３８）。即ち、複数幅抽出部３１は、位置「ｎ」が位置「ｉ」の直前の位置であるか判定する。

末尾の位置データ（位置「ｎ」）が位置「ｉ−１」でないと判定すると（ステップＳ３８、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、幅位置記憶部４４に線情報を記録する（ステップＳ３９）。即ち、複数幅抽出部３１は、開始座標として位置「ｎ」、幅として「ｉ−ｎ−１」、及びデータ値としてｖ（ｉ）を互いに対応付けて幅位置記憶部４４に記録する。

未確定バッファ部４２が空であると判定した場合（ステップＳ３３、ＹＥＳ）、末尾の位置データ（位置「ｎ」）が位置「ｉ−１」であると判定した場合（ステップＳ３９、ＹＥＳ）、又は、幅位置記憶部４４に線情報を記録した場合（ステップＳ３９）、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部４２の末尾に位置「ｉ」を記録する（ステップＳ４０）。即ち、複数幅抽出部３１は、未確定バッファ部４２が格納する位置データに位置「ｉ」を追加的に記録する。

未確定バッファ部４２の末尾に位置「ｉ」を記録すると、複数幅抽出部３１は、すべての位置に注目して線の幅を抽出したか判定する（ステップＳ４１）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｉが最後の位置座標であるか判定する。

すべての位置に注目して線の幅を抽出していないと判定すると（ステップＳ４１、ＮＯ）、複数幅抽出部３１は、ｉをインクリメントする（ステップＳ４２）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｉに１を加える。

ｉをインクリメントすると、複数幅抽出部３１は、ステップＳ３２へ戻る。
すべての位置に注目して線の幅を抽出したと判定すると（ステップＳ４１、ＹＥＳ）、複数幅抽出部３１は、幅抽出動作を終了する。

パターン認識部１８は、複数幅抽出部３１が生成した出力画像を利用して文字を認識する。パターン認識部１８が出力画像を利用して文字を認識する方法は、特定の方法に限定されるものではない。

なお、複数幅抽出部３１は、特定のいくつかの線幅パラメータｃについて出力画像を生成してもよい。複数幅抽出部３１が生成する出力画像の枚数又は使用される線幅パラメータｃなどは、特定の構成に限定されるものではない。

また、幅がｃである線を抽出する方法を説明したが、幅がｃ以下である線を抽出するように変更することも可能である。幅位置記憶部４４にから幅がｃである線情報でなく、ｃ以下である線情報を全て取得し、中間画像を生成すればよい。

次に、単独幅抽出部３２について説明する。
単独幅抽出部３２は、住所画像に記載されている文字を形成する線を抽出する。即ち、単独幅抽出部３２は、特定の幅以下の線を抽出した画像を形成する。単独幅抽出部３２は、特定の幅以下の線を抽出することができる。

図１０は、単独幅抽出部３２の構成例を示すブロック図である。
図１０が示すように、単独幅抽出部３２は、データ取得部５１、未確定バッファ部５２、未確定バッファ操作部５３、確定データ記憶部５４、確定データ登録部５５及び出力画像作成部５６などを備える。
データ取得部５１は、複数幅抽出部３１のデータ取得部４１と同様である。したがって、データ取得部５１の詳細な説明は省略する。

未確定バッファ部５２は、線の幅を抽出している間に、位置データを一時的に記録する。即ち、未確定バッファ部５２は、条件を満たす位置データを記録する。未確定バッファ部５２は、単独幅抽出部３２が注目している位置（位置「ｉ」）との間によりその位置のデータ値より小さいデータ値（即ち、輝度値）を持つ位置が存在せず（条件１）、かつ、位置「ｉ」から抽出する幅分座標を遡った位置（線候補位置）との間にその位置のデータ値より小さいデータ値を持つ位置が存在する（条件２）位置を示す位置データを格納する。なお、条件１は、複数幅抽出部３１の未確定バッファ部４２が格納する位置データの条件と同一である。即ち、未確定バッファ部５２は、位置「ｉ−ｈ」から位置「ｉ」までの間でデータ値（輝度値）の上昇が開始する上昇開始位置を格納する。

図１１は、データ取得部５１が取得した輝度データの例である。
横軸は位置を示し、縦軸は位置のデータ値（即ち、輝度値）を示す。
図１１の例において、未確定バッファ部５２が格納する位置データについて説明する。ここでは、単独幅抽出部３２が抽出する線の幅ｈは、８であるものとする。また、単独幅抽出部３２は位置「１１」に注目しているものとする。

まず、位置「１」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「１」のデータ値は、位置「２」のデータ値より大きい。即ち、ｖ（１）よりｖ（２）が小さい。したがって、位置「１」は、条件１を満たさない。よって、位置「１」は、未確定バッファ部５２に格納されない。

次に、位置「２」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「２」のデータ値は、位置「３」から位置「１０」までのデータ値のいずれのデータ値よりも小さい。即ち、ｖ（２）は、ｖ（３）乃至ｖ（１０）のいずれよりも小さい。したがって、位置「２」は、条件１を満たす。位置「２」は、位置「１１」から抽出される線幅ｈ遡った位置「３」の外の座標である。したがって、位置「２」は、条件２を満たさない。よって、位置「２」は、未確定バッファ部５２に格納されない。

次に、位置「３」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「３」のデータ値は、位置「４」のデータ値より大きい。条件１を満たさない。したがって、位置「３」は、未確定バッファ部５２に格納されない。

次に、位置「４」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「４」のデータ値は、位置「５」から位置「１０」までのデータ値のいずれのデータ値よりも小さい。したがって、位置「４」は、条件１を満たす。位置「４」は、位置「３」との間に位置「４」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置が存在しない位置である。したがって、位置「４」は、条件２を満たさない。よって、位置「４」は、未確定バッファ部５２に格納されない。

次に、位置「５」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「５」のデータ値は、位置「６」から位置「１０」までのデータ値のいずれのデータ値よりも小さい。したがって、位置「５」は、条件１を満たす。位置「５」のデータ値は、位置「４」のデータ値より大きい。したがって、位置「５」は、位置「３」との間に位置「５」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置が存在する位置である。したがって、位置「５」は、条件２を満たす。よって、位置「５」は、未確定バッファ部５２に格納される。

次に、位置「６」、位置「７」、位置「８」及び位置「９」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「６」、位置「７」、位置「８」及び位置「９」のデータ値は、位置「１０」のデータ値より大きい。したがって、位置「６」、位置「７」、位置「８」及び位置「９」は、条件１を満たさない。よって、位置「６」、位置「７」、位置「８」及び位置「９」は、未確定バッファ部５２に格納されない。

次に、位置「１０」が未確定バッファ部５２に格納されるか検討する。
位置「１０」と位置「１１」とは隣接しているので、両者の間に位置「１０」のデータ値より小さいデータ値を持つ位置がない。したがって、位置「１０」は、条件１を満たす。位置「１０」のデータ値は、位置「３」、位置「４」及び位置「５」のデータ値より大きい。したがって、位置「１０」は、位置「３」との間に位置「１０」のデータ値よりも小さいデータ値を持つ位置が存在する位置である。したがって、位置「１０」は、条件２を満たす。よって、位置「１０」は、未確定バッファ部５２に格納される。

以上のように、単独幅抽出部３２が位置「１１」に注目している時点では、未確定バッファ部５２は、位置「５」及び位置「１０」を格納する。
未確定バッファ部５２は、以下の条件を満たす位置「ｊ」を格納する。
ｊ＜ｋ＜ｉを満たすすべてのｋについてｖ（ｊ）＜ｖ（ｋ） ・・・（１）
ｉ−ｈ＜ｍ＜ｊかつｖ（ｍ）＜ｖ（ｊ）を満たすｍが少なくとも１つ存在する ・・・（２）
ここで、ｉは、単独幅抽出部３２が注目している位置を示す。即ち、単独幅抽出部３２が位置「ｉ」に注目している場合に、未確定バッファ部５２が格納している位置「ｊ」は、条件（１）（条件１に対応）及び条件（２）（条件２に対応）を満たす。

図１２は、未確定バッファ部５２が格納する位置データの例を示す。
図１２は、単独幅抽出部３２が位置「１１」に注目している場合に未確定バッファ部５２が格納する位置データである。前述のとおり、未確定バッファ部５２は、位置「５」及び位置「１０」を格納する。

未確定バッファ部５２は、単独幅抽出部３２が注目している位置を変更するたびに式（１）及び式（２）を満たす位置を格納する。即ち、未確定バッファ部５２は、単独幅抽出部３２が注目している位置を変更するたびに書き換えられる。

未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２に記録されている位置データを削除したり、位置データを追加したりする機能を有する。未確定バッファ操作部５３は、式（１）及び式（２）を満たす位置「ｊ」を未確定バッファ部４２に格納する。

確定データ記憶部５４は、単独幅抽出部３２が確定したデータ値を格納する。即ち、確定データ記憶部５４は、単独幅抽出部３２が確定するデータ値を随時追加的に記録される。

確定データ記憶部５４が格納するデータ値列は、線幅パラメータｈに対応する中間画像データ値列である。即ち、確定データ記憶部５４が格納するデータ値列は、幅がｈ以下である線がある部分のデータ値を線の両端の高さ（即ち、線の両端のうちデータ値が高い一端の高さ）にそろえたデータ値列である。

確定データ登録部５５は、確定データ記憶部５４にデータを追記する。即ち、確定データ登録部５５は、単独幅抽出部３２が確定したデータ値を確定データ記憶部５４に追加的に格納する。データ値を確定する方法については後述する。

出力画像作成部５６は、確定データ登録部５５が格納する中間画像データ値列に基づいて、特定の幅の線を抽出した画像を生成する。即ち、出力画像作成部５６は、確定データ登録部５５から中間画像データ値列を取得し、中間画像を生成する。出力画像作成部５６は、生成される中間画像に基づいて出力画像を生成する。

次に、単独幅抽出部３２が線を抽出する手順について説明する。
まず、単独幅抽出部３２は、線幅パラメータｈに対応する中間画像を生成する。以下、単独幅抽出部３２が中間画像データ値列を生成する手順について説明する。

ここでは、単独幅抽出部３２が位置「１１」に注目しているものとする。また、単独幅抽出部３２は、図１１が示すデータ値列をもとに中間画像データ値列を生成するものとし、未確定バッファ部５２は、上記の位置データを格納しているものとする。また、単独幅抽出部３２が抽出する線の幅ｈは、８であるものとする。

まず、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２の末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））と位置「ｉ」のデータ値（ｖ（ｉ））を比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部５３は、ｖ（１０）（未確定バッファ部５２の末尾の位置データのデータ値）とｖ（１１）（単独幅抽出部３２が注目している位置のデータ値）を比較する。

ｖ（ｉ）＜ｖ（ｎ）である場合（即ち、注目される位置のデータ値が末尾の位置データのデータ値よりも小さい場合）、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２から末尾の位置データ（ｎ）を削除する。上記の例において、ｖ（１１）＜ｖ（１０）であるので、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ操作部５３を通じて未確定バッファ部５２から末尾の位置データである位置「１０」を削除する。

末尾の位置データを削除すると、未確定バッファ操作部５３は、再度、注目される位置「ｉ」のデータ値ｖ（ｉ）と未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））とを比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部５３は、ｖ（１１）とｖ（５）とを比較する。

上記のとおり、ｖ（ｉ）＜ｖ（ｎ）である場合（即ち、注目される位置のデータ値が末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値よりも小さい場合）、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２から末尾の位置データ（ｎ）を削除する。上記の例において、ｖ（１０）＜ｖ（５）であるので、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２から末尾の位置データである位置「５」を削除する。これで、未確定バッファ部５２は、空になる。

未確定バッファ部５２が空になると、確定データ登録部５５は、注目される位置「ｉ」のデータ値（ｖ（ｉ））と位置「ｉ」から幅ｈ＋１遡った位置（位置「ｉ−ｈ−１」）のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））と比較する。上記の例において、確定データ登録部５５は、ｖ（１１）とｖ（２）とを比較する。

ｖ（ｉ）＞ｖ（ｉ−ｈ−１）である場合、確定データ登録部５５は、データ値の山がまだ下がり終わっておらず、幅がｈ以下である線がないと判定する。即ち、確定データ登録部５５は、位置「ｉ」が線の端ではないと判定する。したがって、確定データ登録部５５は、位置「ｉ」から位置「ｉ−ｈ−１」の間に線がない（即ち、位置「ｉ−ｈ」から位置「ｉ」までが線ではない）と認識する。また、確定データ登録部５５は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値が中間画像データ値であると判定する。即ち、確定データ登録部５５は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値が減算されることなく中間画像データ値となると判定する。位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値が中間画像データ値であると判定すると、確定データ登録部５５は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））を確定データ記憶部５４に格納する。

上記の例において、ｖ（１１）＞ｖ（２）であるので、確定データ登録部５５は、位置「１１」と位置「２」との間に線（即ち、幅が８である線）がないと認識する。また、確定データ登録部５５は、位置「２」のデータ値（ｖ（２））が中間画像データ値として確定したと認識する。確定データ登録部５５は、ｖ（２）を中間画像データ値列の位置「２」のデータ値として確定データ記憶部５４に格納する。

確定データ登録部５５がｖ（ｉ−ｈ−１）を確定データ記憶部５４に格納すると、未確定バッファ操作部５３は、位置「ｉ」を未確定バッファ部５２に追加的に格納する。上記の例において、未確定バッファ操作部５３は、位置「１１」を未確定バッファ部５２に追加的に格納する。

未確定バッファ操作部５３が位置「ｉ」を未確定バッファ部５２に追加的に格納すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」に対する幅抽出処理を終了する。位置「ｉ」に対する幅抽出処理を終了すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ＋１」に対する幅抽出処理を開始する。上記の例において、単独幅抽出部３２は、位置「１２」に対して幅抽出処理を開始する。

次に、単独幅抽出部３２が図１３が示すデータ値列をもとに中間画像データ値列を生成する場合について検討する。未確定バッファ部５２は、上記の位置データを格納しているものとする。また、単独幅抽出部３２が抽出する線の幅ｈは、８であるものとする。また、単独幅抽出部３２は、位置「１１」に注目しているものとする。

同様に、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２から位置「５」及び位置「１０」を削除する。これで、未確定バッファ部５２に空になる。

未確定バッファ部５２が空になると、同様に、確定データ登録部５５は、注目される位置「ｉ」のデータ値（ｖ（ｉ））と位置「ｉ」から幅ｈ＋１遡った位置（位置「ｉ−ｈ−１」）のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））と比較する。上記の例において、確定データ登録部５５は、ｖ（１１）とｖ（２）とを比較する。

ｖ（ｉ）＜ｖ（ｉ−ｈ−１）である場合、確定データ登録部５５は、位置「ｉ」でデータ値の山が下がり終わり、幅がｈ以下である線があると判定する。即ち、確定データ登録部５５は、位置「ｉ」が線の端であると判定する。したがって、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」から位置「ｉ−ｈ−１」の間に線がある（即ち、位置「ｉ−ｈ」から位置「ｉ」までが線である）と認識する。上記の例において、ｖ（１１）＜ｖ（２）であるので、確定データ登録部５５は、位置「ｉ−ｈ−１」と位置「ｉ」との間に幅が８である線があると認識する。

中間画像データ値列は線がある位置のデータ値を線の両端のデータ値（即ち、線の両端のうちデータ値が高い一端のデータ値）にそろえたデータ値列である。したがって、確定データ登録部５５は、ｖ（ｉ−ｈ−１）を、中間画像データ値列の位置「ｉ−ｈ−１」から位置「ｉ−１」までのデータ値として確定データ記憶部５４に格納する。即ち、確定データ記憶部５４が格納する中間画像データ値列の位置「ｉ−ｈ−１」から位置「ｉ−１」までのデータ値は、すべてｖ（ｉ−ｈ−１）となる。上記の例において、確定データ登録部５５は、ｖ（２）を、中間画像データ値列の位置「２」から位置「１０」までのデータ値として確定データ記憶部５４に格納する。

確定データ登録部５５がｖ（ｉ−ｈ−１）を確定データ記憶部５４に格納すると、未確定バッファ操作部５３は、位置「ｉ」を未確定バッファ部５２に追加的に格納する。上記の例において、未確定バッファ操作部５３は、位置「１１」を通じて未確定バッファ部５２に追加的に格納する。

未確定バッファ操作部５３が位置「ｉ」を未確定バッファ部５２に追加的に格納すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」に対する幅抽出処理を終了する。位置「ｉ」に対する幅抽出処理を終了すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ＋１」に対する幅抽出処理を開始する。上記の例において、単独幅抽出部３２は、位置「１２」に対して幅抽出処理を開始する。

次に、単独幅抽出部３２が図１４が示すデータ値列をもとに中間画像データ値列を生成する場合について検討する。未確定バッファ部５２は、上記の位置データを格納しているものとする。また、単独幅抽出部３２が抽出する線の幅ｈは、８であるものとする。また、単独幅抽出部３２は、位置「１１」に注目しているものとする。

同様に、未確定バッファ操作部５３は、未確定バッファ部５２から位置「１０」を削除する。
未確定バッファ操作部５３が末尾の位置データを削除すると、未確定バッファ操作部５３は、再度、注目される位置「ｉ」のデータ値ｖ（ｉ）と未確定バッファ部４２が格納する末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））とを比較する。上記の例において、未確定バッファ操作部５３は、ｖ（１１）とｖ（５）とを比較する。

ｖ（ｉ）＞ｖ（ｎ）である場合（即ち、注目される位置のデータ値が末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値よりも大きい場合）、確定データ登録部５５は、データ値の山がまだ下がり終わっておらず、幅がｈ以下である線がないと判定する。即ち、確定データ登録部５５は、位置「ｉ」が線の端ではないと判定する。したがって、確定データ登録部５５は、位置「ｉ」から位置「ｉ−ｈ−１」の間に線（即ち、幅がｈ以下である線）がないと認識する。また、確定データ登録部５５、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値が中間画像データ値であると判定する。即ち、確定データ登録部５５は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値が減算されることなく中間画像データ値となると判定する。位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値が中間画像データ値であると判定すると、確定データ登録部５５は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））を確定データ記憶部５４に格納する。

上記の例において、ｖ（１１）＞ｖ（５）であるので、確定データ登録部５５は、位置「１１」と位置「２」との間に線（即ち、幅が８である線）がないと認識する。また、確定データ登録部５５は、位置「２」のデータ値（ｖ（２））が中間画像データ値として確定したと認識する。確定データ登録部５５は、ｖ（２）を中間画像データ値列の位置「２」のデータ値として確定データ記憶部５４に格納する。

確定データ登録部５５がｖ（ｉ−ｈ−１）を確定データ記憶部５４に格納すると、未確定バッファ操作部５３は、位置「ｉ」を未確定バッファ部５２に追加的に格納する。上記の例において、未確定バッファ操作部５３は、位置「１１」を未確定バッファ部５２に追加的に格納する。

未確定バッファ操作部５３が位置「ｉ」を未確定バッファ部５２に追加的に格納すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」に対する幅抽出処理を終了する。位置「ｉ」に対する幅抽出処理を終了すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ＋１」に対する幅抽出処理を開始する。上記の例において、単独幅抽出部３２は、位置「１２」に対して幅抽出処理を開始する。

単独幅抽出部３２は、すべての位置において幅抽出処理を行い、中間画像データ値列を生成する。

単独幅抽出部３２は、同様の処理をすべての行及びすべての列について行う。したがって、単独幅抽出部３２は、すべての行及びすべての列に対応する中間画像データ値列を生成する。

出力画像作成部５６は、すべての行及びすべての列に対応する中間画像データ値列に基づいて、すべての行の中間画像データ値列を統合した画像（中間画像）及びすべての列の中間画像データ値列を統合した画像（中間画像）を生成する。即ち、出力画像作成部５６は、第ａ行目の中間画像データ値列を第ａ行目の中間画像のドット列とすることで、中間画像を生成する。同様に、出力画像作成部５６は、第ｂ列目の中間画像データ値列を第ｂ列目の中間画像のドット列とすることで、中間画像を生成する。

中間画像を生成すると、出力画像作成部５６は、生成された中間画像を元の画像（住所画像）から減算し、出力画像を生成する。即ち、出力画像作成部５６は、元の画像の各ドットのデータ値から、生成された中間画像の対応するドットのデータ値を減算し、減算された値を対応するドットのデータ値とする出力画像を生成する。中間画像が幅がｈ以下である線のデータ値を線の両端の高さにそろえた画像であるので、出力画像は、幅がｈ以下である線の位置にデータ値が存在する（データ値が０でない）画像である。即ち、出力画像は、幅がｈ以下である線が輝度値を持つ画像である。
しがたって、出力画像は、幅がｈ以下である線を抽出した画像であるといえる。なお、出力画像作成部５６は、行の中間画像データ値列から生成される中間画像に基づいて出力画像を生成してもよいし、列の中間画像データ値列から生成される中間画像に基づいて出力画像を生成してもよい。また、出力画像作成部５６は、両者の中間画像を生成してもよい。
以上の処理によって、単独幅抽出部３２は、幅がｈ以下である線を抽出した画像を生成することができる。

次に、単独幅抽出部３２の動作例について説明する。
図１５は、単独幅抽出部３２の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、単独幅抽出部３２は、変数ａに０を代入する（ステップＳ５１）。変数ａは、単独幅抽出部３２が線の幅を抽出する行を示す。

変数ａに０を代入すると、単独幅抽出部３２は、住所画像の第ａ行目のデータ値列を取得する（ステップＳ５２）。即ち、単独幅抽出部３２は、データ取得部５１に住所画像の第ａ行目のすべてのデータ値を格納する。

第ａ行目のデータ値列を取得すると、単独幅抽出部３２は、第ａ行目について線を抽出する処理を行う（ステップＳ５３）。ここでは、単独幅抽出部３２は、幅がｈの線を抽出する。線の幅を抽出する処理については後述する。

線を抽出する処理を行うと、単独幅抽出部３２は、すべての行について線を抽出する処理を行ったか判定する（ステップＳ５４）。即ち、複数幅抽出部３１は、ａが住所画像の最後の行を示す値であるかを判定する。

すべての行について線を抽出する処理を行っていないと判定すると（ステップＳ５４、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、ａをインクリメントする（ステップＳ５５）。
ａをインクリメントすると、単独幅抽出部３２は、ステップ５２へ戻る。

すべての行について線を抽出する処理を行ったと判定すると（ステップＳ５４、ＹＥＳ）、単独幅抽出部３２は、変数ｂに０を代入する（ステップＳ５６）。変数ｂは、複数幅抽出部３１が線の幅を抽出する列を示す。

変数ｂに０を代入すると、複数幅抽出部３１は、住所画像の第ｂ列目のデータ値列を取得する（ステップＳ５７）。即ち、複数幅抽出部３１は、データ取得部５１に住所画像の第ｂ列目のすべてのデータ値を格納する。

第ｂ列目のデータ値列を取得すると、単独幅抽出部３２は、第ｂ列目について線を抽出する処理を行う（ステップＳ５８）。

線を抽出する処理を行うと、単独幅抽出部３２は、すべての列について線を抽出する処理を行ったか判定する（ステップＳ５９）。即ち、複数幅抽出部３１は、ｂが住所画像の最後の列を示す値であるかを判定する。

すべての列について線を抽出する処理を行っていないと判定すると（ステップＳ５９、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、ｂをインクリメントする（ステップＳ２０）。
ｂをインクリメントすると、単独幅抽出部３２は、ステップ５７へ戻る。

すべての列について線を抽出する処理を行ったと判定すると（ステップＳ５９、ＹＥＳ）、中間画像を生成する（ステップＳ６１）。中間画像の生成方法は、前述のとおりである。

線幅パラメータｃに対応する中間画像を生成すると、単独幅抽出部３２は、幅がｈ以下である線を抽出した出力画像を生成する（ステップＳ２３）。即ち、複数幅抽出部３１は、元の住所画像の各ドットのデータ値から中間画像の対応するドットのデータ値を減算することで、出力画像を生成する。
幅がｈ以下である線を抽出した出力画像を生成すると、複数幅抽出部３１は、出力画像の生成動作を終了する。

次に、単独幅抽出部３２が幅がｈ以下である線を抽出する動作例（ステップＳ５３及びステップＳ５８）について説明する。
図１６は、単独幅抽出部３２が幅がｈ以下である線を抽出する動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、単独幅抽出部３２は、変数ｉに０を代入する。変数ｉは、単独幅抽出部３２が注目している位置を示す。

変数ｉに０を代入すると、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」のデータ値であるｖ（ｉ）を取得する。
ｖ（ｉ）を取得すると、単独幅抽出部３２は、未確定バッファ部５２が空であるか判定する（ステップＳ７３）。

未確定バッファ部５２が空でないと判定すると（ステップＳ７３、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、未確定バッファ部５２の末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））がｖ（ｉ）よりも小さいか判定する（ステップＳ７４）。

未確定バッファ部５２の末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））がｖ（ｉ）よりも小さくないと判定すると（ステップＳ７４、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、未確定バッファ部５２から未確定バッファ部５２の末尾データ（位置「ｎ」）を削除する（ステップＳ７５）。
未確定バッファ部５２の末尾データを削除すると、単独幅抽出部３２は、ステップＳ７３へ戻る。

未確定バッファ部５２の末尾の位置データ（位置「ｎ」）のデータ値（ｖ（ｎ））がｖ（ｉ）よりも小さいと判定すると（ステップＳ７４、ＹＥＳ）、単独幅抽出部３２は、ｉ＞ｈであるか判定する（ステップＳ７６）。即ち、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」から幅ｈ＋１遡った位置が存在するか判定する。単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」から幅ｈ＋１遡った位置が存在しない場合は、中間画像データ値を確定しない。

ｉ＞ｈであると判定すると（ステップＳ７６、ＹＥＳ）、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））を中間画像データ値として確定データ記憶部５４に格納する（ステップＳ７７）。

未確定バッファ部５２が空でないと判定すると（ステップＳ７３、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、ｉ＞ｈであるか判定する（ステップＳ７８）。
ｉ＞ｈであると判定すると（ステップＳ７８、ＹＥＳ）、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））がｖ（ｉ）より大きいか判定する（ステップＳ７９）。

位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））がｖ（ｉ）より大きくないと判定すると（ステップＳ７９、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、ステップＳ７７へ進む。
位置「ｉ−ｈ−１」のデータ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））がｖ（ｉ）より大きいと判定すると（ステップＳ７９、ＹＥＳ）、単独幅抽出部３２は、ｖ（ｉ−ｈ−１）を、位置「ｉ−ｈ−１」から位置「ｉ」までの中間画像データ値として確定データ記憶部５４に格納する（ステップＳ８０）。

ｉ＞ｈでないと判定した場合（ステップＳ７６、ＮＯ）、データ値（ｖ（ｉ−ｈ−１））を確定データ記憶部５４に格納した場合（ステップＳ７７）、ｉ＞ｈでないと判定した場合（ステップＳ７８、ＮＯ）、又は、ｖ（ｉ−ｈ−１）を確定データ記憶部５４に格納した場合（ステップＳ８０）、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」を未確定バッファ部５２へ格納する（ステップＳ８１）。

位置「ｉ」の未確定バッファ部５２へ格納すると、単独幅抽出部３２は、データが終了したか判定する（ステップＳ８２）。即ち、単独幅抽出部３２は、位置「ｉ」が最後の位置座標であるか判定する。

データが終了していないと判定する（ステップＳ８２、ＮＯ）、単独幅抽出部３２は、ｉをインクリメントする（ステップＳ８３）。ｉをインクリメントすると、単独幅抽出部３２は、ステップＳ７２へ戻る。
データが終了したと判定すると（ステップＳ８２、ＹＥＳ）、単独幅抽出部３２は、幅抽出動作を終了する。

パターン認識部１８は、単独幅抽出部３２が生成した出力画像を利用して文字を認識する。パターン認識部１８が出力画像を利用して文字を認識する方法は、特定の方法に限定されるものではない。

なお、白地に黒文字が記載されている場合、複数幅抽出部３１及び単独幅抽出部３２は、データ値を逆転させて幅抽出処理を行ってもよい。

以上のように構成されたパターン認識部は、効率的に特定の幅を持つ線から構成される文字画像（出力画像）を得ることができる。その結果、パターン認識部は、効率的に文字認識を行うことができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…紙葉類処理装置（区分装置）、３…区分機本体、４…ビデオコーディングシステム、１０…オペレーションパネル、１０ａ…タイミング入力部、１０ｂ…パラメータ入力部、１４…スキャナ（画像読取部）、１６…区分部、１８…パターン認識部（パターン認識装置）、２０…パラメータ記録部（記憶部）、２０ａ…最適化部、２０ｂ…画像記録部、２２…ＶＣＤ、２７…表示部、２８…ＶＣＳ入力部（パターン入力部）、３１…複数幅抽出部、３２…単独幅抽出部、４１…データ取得部（取得部）、４２…未確定バッファ部、４３…未確定バッファ操作部（処理部）、４４…幅位置記憶部、４５…幅位置登録部（判定部）、４６…出力画像作成部（画像生成部）、５１…データ取得部（取得部）、５２…未確定バッファ部、５３…未確定バッファ操作部（処理部）、５４…確定データ記憶部、５５…確定データ登録部（判定部）。

Claims (15)

1. 区分対象物を区分情報に基づいて区分する区分装置であって、
   区分対象物を格納する供給部と、
   前記供給部から搬送される区分対象物における区分情報の記載領域の画像を読取る画像読取部と、
   前記供給部へ区分対象物が投入されるタイミングの入力を受け付けるタイミング入力部と、
   区分対象物の区分情報となりうるパターンを認識するためのパラメータを記憶する記憶部と、
   前記画像読取部が読み取った画像から前記記憶部が記憶したパラメータを用いて区分情報を構成するパターンを認識し、認識されたパターンから区分情報を認識するパターン認識部と、
   前記パターン認識部が認識結果として得た区分情報に基づいて区分対象物を区分する区分部と、
   前記パターン認識部が区分情報を構成するパターンを認識できなかった区分対象物の読取画像を表示する表示部と、
   前記表示部が表示した区分対象物の読取画像に含まれる区分情報を構成するパターンをオペレータが入力するパターン入力部と、
   前記タイミング入力部が前記タイミングの入力を受け付けてから、前記読取画像と前記読取画像の区分情報とを記録する画像記憶部と、
   前記画像記憶部が前記読取画像を所定の枚数記録すると、前記画像記憶部が記録する前記読取画像と前記区分情報とに基づいて最適なパラメータを選択し、選択されたパラメータを前記記憶部にパターンを認識するためのパラメータとして格納する最適化部と、
   を備える区分装置。
2. 前記区分対象物は、同一のフォーマットでパターンが記載される複数の紙葉類であって、
   前記最適化部は、前記複数の紙葉類のフォーマットに応じて最適なパラメータを選択する、
   前記請求項１に記載の区分装置。
3. 前記最適化部は、前記パターン認識部が区分情報を認識する認識率が最も高くなるパラメータを最適なパラメータとして選択する、
   前記請求項１又２に記載の区分装置。
4. 前記最適化部は、前記画像記憶部が記憶する複数の前記読取画像に対してパラメータを変更しながら区分情報の認識処理を行い、最も区分情報の認識率が高いパラメータを最適なパラメータとして選択する、
   前記請求項１乃至３のいずれか１項に記載の区分装置。
5. 前記パラメータは、二値化パラメータ、処理対象座標、文字幅パラメータ又はカラーパラメータのいずれかを含む、
   前記請求項１乃至４のいずれか１項に記載の区分装置。
6. さらに、
   オペレータがパラメータを入力するパラメータ入力部を備え、
   前記記憶部は、前記オペレータが前記パラメータ入力部に入力した前記パラメータを記憶する、
   前記請求項１乃至５のいずれか１項に記載の区分装置。
7. 前記パターンは、文字であって、
   前記区分情報は、住所情報である、
   前記請求項１乃至６のいずれか１項に記載の区分装置。
8. パターンを認識するパターン認識装置であって、
   パターンが記載されるパターン画像の所定の１行又は１列の画像信号値を示すデータ値列を取得する取得部と、
   前記取得部が取得するデータ値列の中から線開始位置を抽出する処理部と、
   前記処理部が抽出した前記線開始位置を示すデータを格納する未確定バッファ部と、
   前記未確定バッファ部が格納する前記線開始位置に基づいて、前記データ値列から線の場所を判定する判定部と、
   を備えるパターン認識装置。
9. 前記判定部が判定した線の場所に基づいて、所定の幅を持つ線を抽出した出力画像を生成する画像生成部を備える、
   前記請求項８に記載のパターン認識装置。
10. 前記画像生成部は、前記判定部が判定した線の場所に基づいて、前記パターン画像の線のデータ値を、線のデータ値を線の両端のうちデータ値の大きい値に書き換えた中間画像を生成し、生成された前記中間画像のデータ値を前記パターン画像のデータ値から減算して出力画像を生成する、
    前記請求項９に記載のパターン認識装置。
11. 前記処理部は、前記判定部が注目している注目位置との間により小さいデータ値を持つ位置が存在しない位置を、線開始位置をとして抽出し、
    前記判定部は、前記注目位置に隣接しない線開始位置と前記注目位置との間に線があると判定する、
    前記請求項８乃至１０のいずれか１項に記載のパターン認識装置。
12. 前記処理部は、前記判定部が注目している注目位置との間により小さいデータ値を持つ位置が存在せず、かつ、注目位置から抽出される線の幅分座標を遡った線候補位置との間により小さいデータ値を持つ位置が存在する位置を、線開始位置として抽出し、
    前記判定部は、前記未確定バッファ部が空である又は注目位置のデータ値が前記未確定バッファ部が格納する位置データが示す位置のデータ値より小さい場合であって、かつ、前記線候補位置から１つ座標を遡った位置のデータ値が前記注目位置のデータ値よりも大きい場合に、前記線候補位置から前記注目位置までの間に線があると判定する、
    前記請求項８乃至１０のいずれか１項に記載のパターン認識装置。
13. 前記判定部は、注目位置を複数設定する、
    前記請求項１１又は１２に記載のパターン認識装置。
14. 前記画像信号値は、輝度値である、
    前記請求項８乃至１３のいずれか１項に記載のパターン認識装置。
15. 前記パターンは、文字である、
    前記請求項８乃至１４のいずれか１項に記載のパターン認識装置。

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