JP4487421B2 - Form protrusion detection device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像取得装置により帳票の画像を取得する際に、帳票が画像取得装置の読み取り視野内に収まっているかどうかを検出するための帳票はみ出し検出装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
文字読取装置等で用いられる画像取得装置として、以下のようなものが知られている。
【0003】
1)帳票を複数枚まとめてフィーダにセットして、1枚ずつ帳票を給紙しながら読み取りを行う画像取得装置。
【0004】
2)帳票を1枚ずつガラス面にセットすることにより、ガラス面に置かれた帳票の読み取りを行う画像取得装置。
【0005】
上記1)および2)の画像取得装置の場合、給紙幅やガラス面の範囲に比べて、画像を取得する範囲(読み取り視野)の方が大きいため、帳票が読み取り視野をはみ出してしまうことはまず発生しない。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、スタンド型のスキャナである画像取得装置の場合、帳票をセットするマットよりも画像を取得する範囲の方が小さかったり、誤ってマットをはみ出た状態で帳票をセットしてしまうことがある。この場合、帳票が読み取り視野をはみ出てしまい、取得された画像(イメージデータ)は例えば図8に示すようになる。図8に示す画像10においては、帳票12の一部分が欠けてしまっている。文字読み取り等の処理を行うに当たり、取得した画像中の帳票の一部分が欠けてしまっていては、読み取りに必要な情報が欠落してしまったり、処理が正確かつ正常に行えないという問題点がある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
そこで、この発明の帳票はみ出し検出装置によれば、画像取得装置により取得された画像に含まれる帳票が欠けているか否かを判定することにより、帳票が画像取得装置の読み取り視野をはみ出しているか否かを判定するためのはみ出し検出部を備えており、はみ出し検出部は、周辺連続長検出部、およびはみ出し判定部を備えており、周辺連続長検出部は、画像に含まれる帳票が画像の縁に接触している部分の長さとしての連続長を検出し、はみ出し判定部は、連続長が所定値以上か否かによって、帳票が欠けているか否かを判定するとともに、連続長が、画像のすべての縁に接する所定の幅の周辺領域を走査することにより、周辺領域内で幅の方向に配列する画素列の中から、画素列の階調値に基づき、帳票を構成する画素列を抽出し、抽出した画素列が縁の延在方向に沿って連続して配列するところの長さであることを特徴とする。
【0008】
この構成によれば、画像取得時に帳票が欠けてしまう場合、ユーザに対してその旨を通知することが可能になる。よって、文字読み取り等の処理が正確かつ正常に行えるようになる。
【0009】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して、この発明の実施の形態につき説明する。なお、図は、この発明が理解できる程度に接続関係、形状および大きさを概略的に示すものに過ぎない。よって、この発明は図示例に何ら限定されることがない。また、各図において、同様な構成成分については同一の番号を付して示し、その重複する説明を省略することもある。
【0010】
[第1の実施の形態]
図1は、第1の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示すブロック図である。
【0011】
この実施の形態の帳票はみ出し検出装置14は、スキャナ(画像取得装置)16、イメージメモリ18およびはみ出し検出部20を備える。ただし、スキャナ16およびイメージメモリ18が、この帳票はみ出し検出装置14に含まれるものではなく、外部装置に含まれるものであっても良い。
【0012】
スキャナ16は、媒体(帳票ドキュメント)を光学的に走査してこの媒体上の画像(イメージ)を読み取るものである。スキャナ16で読み取られた画像は、画像データとしてイメージメモリ18に格納される。
【0013】
はみ出し検出部20は、スキャナ16により取得された画像に含まれる帳票ドキュメント(以下、単に帳票と称する。)が、欠けているか否かを判定することにより、帳票がスキャナ16の読み取り視野をはみ出しているか否かを判定するものである。そのため、はみ出し検出部20は、イメージメモリ18に格納されたイメージデータを走査して、帳票が読み取り視野をはみ出しているかどうかを検出する。然る後、はみ出し検出部20は、その検出結果を外部に出力する。
【0014】
以下の説明では、イメージメモリ18に格納された画像には、図8に示すように、白画素で構成された帳票12と、黒画素で構成された背景28とが含まれるものとする。
【0015】
この実施の形態のはみ出し検出部20は、周辺連続白検出部(周辺連続長検出部)22、最大白長記憶部(最大連続長記憶部)24およびはみ出し判定部26により構成してある。
【0016】
周辺連続白検出部22は、イメージメモリ18に格納された画像のすべての縁に接する所定の幅の周辺領域を走査するものである。周辺連続白検出部22は、この走査により、周辺領域内で幅の方向(縁に垂直な方向)に配列する画素列の中から、この画素列の階調値に基づき、帳票を構成する画素列すなわち白画素列を抽出する。そして、周辺連続白検出部22は、抽出した白画素列が画像の縁の延在方向に沿って連続して配列するところを検出し、その連続部分の長さである白長(連続長)を検出する。周辺連続白検出部22は、求めた白長を最大白長記憶部24に記憶されている最大白長と比較する。そして、周辺連続白検出部22は、求めた白長が最大白長よりも大きければ、求めた白長を新たに最大白長として最大白長記憶部24に記憶する。
【0017】
最大白長記憶部24には、最初に初期値として「0」が記憶されている。周辺連続白検出部22による処理が終了した時点で、最大白長記憶部24には、周辺連続白検出部22で検出された白長のうちの最も大きい白長すなわち最大白長が記憶されるようになっている。
【0018】
はみ出し判定部26は、最大白長記憶部24に記憶されている最大白長の長さに基づいて、帳票が読み取り視野からはみ出しているか否かを判定し、その判定結果を外部に出力するものである。
【0019】
次に、この実施の形態の帳票はみ出し検出装置14の動作につき説明する。
【0020】
まず、スキャナ16により帳票を走査して、この帳票の画像(イメージデータ)を取り込む。取り込んだ画像はイメージメモリ18に格納される。
【0021】
次に、はみ出し検出部20は、イメージメモリ18に格納された画像に対して、帳票が読み取り視野をはみ出しているか否かを検出する。以下、このはみ出し検出部20の動作を説明する。
【0022】
周辺連続白検出部22は、イメージメモリ18に画像が格納されると、この画像の周辺を走査して、白画素列が連続するところを検出する。
【0023】
図2は、周辺連続白検出部22の動作説明に供する図である。図2には、イメージメモリ18に格納された画像が示されている。
【0024】
周辺連続白検出部22は、図2に示した画像30の縁を含み、この縁に対して垂直な方向に所定の幅Pをもつ周辺領域32(図2中の斜線部分)を走査する。つまり、画像30の上下左右の端からパラメータPで指定される範囲が走査範囲となる。周辺連続白検出部22は、この周辺領域32内に含まれる画素列の中から帳票を構成する画素列すなわち白画素列を抽出する。そして周辺連続白検出部22は、抽出した白画素列が画像30の縁の延在方向に沿って連続して配列するところの長さである白長を検出する。
【0025】
例えば、パラメータPが1である場合について以下に説明する。パラメータPの値は画素数を表している。
【0026】
まず、周辺連続白検出部22は、画像30の上辺の1ラインについて、左端から右端へ向かって走査を開始する。その走査過程で周辺連続白検出部22は、黒画素から白画素に変化するところの最初の白画素P1を検出する。白画素P1を検出すると次に周辺連続白検出部22は、白画素から黒画素に変化するところの最初の黒画素P2を検出する。この結果、画像30の縁に沿って白画素が連続して配列する部分が抽出される。白画素P1から黒画素P2の範囲に含まれる白画素の個数が上述した白長である。このようにして白長が検出される。
【0027】
上辺の1ラインにつき右端まで走査が完了すると、続けて周辺連続白検出部22は、右辺の1ラインにつき上端から下端へ向かって走査を開始する。この走査により、周辺連続白検出部22は右辺における白長を検出する。
【0028】
さらに右辺の1ラインにつき下端まで走査が完了したならば、続けて周辺連続白検出部22は、下辺の1ラインにつき右端から左端へ向かって走査を開始する。この走査により、周辺連続白検出部22は下辺における白長を検出する。
【0029】
下辺の1ラインにつき左端まで走査が完了したならば、最後に周辺連続白検出部22は、左辺の1ラインにつき下端から上端へ向かって走査を開始する。この走査により、周辺連続白検出部22は左辺における白長を検出する。
【0030】
なお、左辺の1ラインにつき上端まで走査が完了したとき、最後の画素が白画素であったならば、続けて周辺連続白検出部22は上辺の1ラインにつき左端から右端へ向かって再走査を行う。この再走査により、周辺連続白検出部22は、最後の白画素が連続するところを検出する。
【0031】
図3は、パラメータPが2以上の場合の説明図である。図3には、画像の一部が示されている。図3中、直線34が画像の縁を表しており、格子領域の各々が画素を表している。黒画素には網掛けを付して示してある。ここではP=4とする。
【0032】
Pが2以上の場合、周辺連続白検出部22は、以下に示す(a)および(b)のいずれかの条件に従って、白画素列の抽出を行う。
【0033】
(a)周辺領域内で幅の方向(縁34に垂直な方向)に配列する画素列の中に一つでも白画素が含まれる場合に、当該画素列を、白画素列として抽出するOR条件。
【0034】
(b)上述の画素列のすべての画素が白画素である場合に、当該画素列を、白画素列として抽出するAND条件。
【0035】
例えば図3の例の場合、周辺領域内の画素列36aは4つの黒画素で構成される。この場合、OR条件(a)に従えば、画素列36aは黒画素列である。また、AND条件(b)に従っても、画素列36aは黒画素列である。
【0036】
一方、図3の例の場合、周辺領域内の他の画素列36bは2つの黒画素と2つの白画素とで構成される。この場合、OR条件(a)に従えば、画素列36bは白画素列である。また、AND条件(b)に従えば、画素列36bは黒画素列である。
【0037】
このように周辺連続白検出部22は、上記(a)および(b)のいずれかに従い帳票を構成する画素列すなわち白画素列を抽出し、この画素列が縁34の延在方向に沿って連続して配列するところの長さを白長として検出する。
【0038】
以上説明した処理は、イメージメモリ18に格納された画像が2値画像の場合である。イメージメモリ18に格納された画像が多値画像の場合、周辺連続白検出部22は、この多値画像を、任意好適な閾値を用いて2値化してから、以上説明した処理を行うように構成すると良い。
【0039】
また、イメージメモリ18に格納された画像が多値画像である場合、周辺連続白検出部22は、前述の走査によって検出された画素列が、帳票を構成する画素集合に属する画素列(白画素列)であるか、背景を構成する画素集合に属する画素列(黒画素列)であるかを走査順に判定するように構成しても良い。
【0040】
この場合、上述のOR条件は、画素列の階調値を、当該画素列を構成する画素の階調値の中で最も小さい階調値に設定する条件とすれば良い。一方、上述のAND条件は、画素列の階調値を、当該画素列を構成する画素の階調値の中で最も大きい階調値に設定する条件とすれば良い。
【0041】
例えば、図3に示す画素列36bを構成する画素の階調値が、図中上側の画素から順に、それぞれ50、100、150、200であったとする。この場合、OR条件に従えば、画素列36bの階調値は200となる。また、AND条件に従えば、画素列36bの階調値は50となる。
【0042】
このようにして画素列の階調値が決定されるので、周辺連続白検出部22は、決定した階調値に基づき、各画素列がどちらの画素集合に属するのかを走査順に判定してゆく。
【0043】
例として、P=1の場合の画素集合の判定処理につき、図4を参照して説明する。P=1の場合は、上述したOR条件またはAND条件に従って階調値を決定しても良いが、結局は検出した階調値そのままの値になる。図4は多値画像の処理説明図である。図4中の上側には画像の1ライン分が示されている。図4中の下側には、横軸に画素の位置を取り、縦軸に階調値を取ったグラフが示されている。図中上側の画素の位置と図中下側の横軸の位置とは対応している。
【0044】
周辺連続白検出部22は、図4中の左側から右側に向かって走査を行うものとする。図4に示す例では、Vの位置において画素の階調値が比較的大きく変化している。すなわち、グラフ中のVの位置よりも左側では階調値が比較的小さいが、Vの位置よりも右側では階調値が比較的大きい。このVの位置よりも左側の画素54aは、背景を構成する画素集合に属するものとする。
【0045】
そして、周辺連続白検出部22は、画素54aの右側に隣り合う画素54bの階調値を検出したとき、画素54bの階調値が画素54aの階調値よりも大きく、これら階調値の変化量Wが所定の閾値よりも大きい場合、画素54bは画素54aと異なる画素集合に属するもの、すなわち帳票を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素54bは白画素であると判定される。
【0046】
また、周辺連続白検出部22は、検出した画素54bの階調値が画素54aの階調値よりも大きく、これら階調値の変化量Wが所定の閾値よりも小さい場合、画素54bは画素54aと同じ画素集合に属するもの、すなわち背景を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素54bは黒画素であると判定される。
【0047】
また、周辺連続白検出部22は、図4中の右側から左側に向かって走査を行うものとし、Vの位置よりも右側の画素54bは、帳票を構成する画素集合に属するものとする。
【0048】
そして、周辺連続白検出部22は、画素54bの左側に隣り合う画素54aの階調値を検出したとき、画素54aの階調値が画素54bの階調値よりも小さく、これら階調値の変化量Wが所定の閾値よりも小さい場合、画素54aは画素54bと同じ画素集合に属するもの、すなわち帳票を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素54aは白画素であると判定される。
【0049】
また、周辺連続白検出部22は、検出した画素54aの階調値が画素54bの階調値よりも小さく、これら階調値の変化量Wが所定の閾値よりも大きい場合、画素54aは画素54bと異なる画素集合に属するもの、すなわち背景を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素54aは黒画素であると判定される。
【0050】
上述の処理は、Pが2以上の場合であっても同様である。すなわち、周辺連続白検出部22は、走査順に画素列の階調値をOR条件またはAND条件によって決定し、続いて画素列の階調値の変化量Wの閾値処理によって、画素列が属する画素集合を決定する、ということになる。
【0051】
最大白長記憶部24には、最初に初期値として「0」が記憶されている。上述したように、周辺連続白検出部22は、画像の周辺領域を走査しながら白長を検出する。周辺連続白検出部22は、白長を検出すると、その白長を最大白長記憶部24に格納されている白長と比較する。検出した白長が最大白長記憶部24に格納された白長よりも大きい場合、周辺連続白検出部22は、検出した白長を新たに最大白長記憶部24に記憶する。つまり、最大白長記憶部24には、常に最も大きい白長が記憶されるようになっている。
【0052】
周辺連続白検出部22が走査を終えると、はみ出し判定部26は、最大白長記憶部24に記憶されている白長(最大白長)を所定の閾値THと比較する。そしてはみ出し判定部26は、最大白長が閾値TH以上ならば帳票が欠けていると判定し、最大白長が閾値TH未満ならば帳票が欠けていないと判定する。帳票が欠けていると判定された場合、帳票がスキャナ16の読み取り視野をはみ出しているということである。はみ出し判定部26はこの判定結果を外部に出力する。
【0053】
以上説明したように、第1の実施の形態の帳票はみ出し検出装置によれば、画像中の帳票が一部欠けてしまうような場合に、帳票がスキャナ16の読み取り視野をはみ出している旨をユーザに対して通知する。よって、画像取得後に引き続き文字読み取り等の処理を行う場合には、アラームを発することで画像取得が不適切であったことをユーザに対して通知し、画像の再取得をユーザに対して促すことができる。この結果、文字読み取り等の処理が正確かつ正常に行えるようになる。
【0054】
[第2の実施の形態]
図5は、第2の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示すブロック図である。以下、第1の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点につき主として説明する。
【0055】
第2の実施の形態の帳票はみ出し検出装置38では、はみ出し検出部40の構成を違えてある。具体的に、はみ出し検出部40は、傾き・帳票検出部(帳票領域検出部)42と、はみ出し判定部44とで構成してある。
【0056】
傾き・帳票検出部42は、イメージメモリ18に格納された画像について、この画像に含まれる帳票の傾きを検出するとともに、この帳票の領域を検出するものである。
【0057】
はみ出し判定部44は、傾き・帳票検出部42により検出された領域の座標に基づき、帳票が視野よりはみ出しているか否かを判定し、その判定結果を外部に出力するものである。
【0058】
次に、この帳票はみ出し検出装置38の動作につき説明する。以下、第1の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点である、はみ出し検出部40の動作につき説明する。
【0059】
傾き・帳票検出部42は、画像がイメージメモリ18に格納されると、まず、この画像の走査を開始する。その結果、傾き・帳票検出部42は、画像中の白画素で構成された帳票の傾きを検出する。それとともに傾き・帳票検出部42は、帳票の角や縁の位置座標を検出する。傾き・帳票検出部42は、画像に含まれていない帳票の部分についても、例えば帳票の形状として長方形を仮定するなどによって上記位置座標を計算する。傾き・帳票検出部42は、検出した傾きの値および位置座標をはみ出し判定部44に送る。
【0060】
はみ出し判定部44は、傾き・帳票検出部42から位置座標を受け取ると、その位置座標が画像内に有るか否かを判定する。その結果、帳票が欠けているか否か、つまり帳票がスキャナ16の読み取り視野からはみ出しているか否かが判定される。はみ出し判定部44は判定結果および傾きの値を外部に出力する。
【0061】
傾き・帳票検出部42として、例えば「特願2000−397200」に記載された傾き検出装置を用いると好適である。この傾き検出装置によれば、画像中の帳票の傾きと、帳票の4頂点の位置座標とが検出される。はみ出し判定部44が、この4頂点の位置座標が画像中に含まれるか否かを判定することで、帳票の欠けを検出することができる。
【0062】
以上説明したように、第2の実施の形態の帳票はみ出し検出装置によれば、帳票の傾きや領域(位置座標)を検出することにより、帳票が読み取り視野をはみ出しているか否かを判定できるので、効果的かつ効率的な処理が可能となる。例えば得られた傾きに基づき、帳票の傾きあるいは画像の傾きを補正するようにすれば、より正確に文字読み取り等の処理が行えるようになる。
【0063】
なお、この実施の形態では、傾き・帳票検出部42で帳票の傾きを検出するようにしたが、帳票が読み取り視野をはみ出しているか否かが判定できれば、必ずしも帳票の傾きの情報は必要ではない。したがって、傾き・帳票検出部42としては、帳票の領域を検出できるものであれば任意好適なものを用いて良い。
【0064】
[第3の実施の形態]
図6は、第3の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示すブロック図である。以下、第1および第2の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点につき主として説明する。
【0065】
この第3の実施の形態の帳票はみ出し検出装置46は、前述した帳票はみ出し検出装置14または38に対して、表示部48を追加した構成となっている。また、帳票はみ出し検出装置46を構成するはみ出し検出部50は、第1の実施の形態で説明したはみ出し検出部20、および第2の実施の形態で説明したはみ出し検出部40のいずれかにより構成される。
【0066】
上述の表示部48は、はみ出し検出部50が「帳票はスキャナ16の読み取り視野をはみ出している」と判定した場合に、その旨の通知を表示するためのものである。具体的に表示部48は、ディスプレイ装置等によって構成される。
【0067】
次に、この帳票はみ出し検出装置46の動作につき説明する。以下、第1および第2の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点である、表示部48の動作につき説明する。
【0068】
例えば、はみ出し検出部50から出力された判定結果が、「帳票はスキャナ16の読み取り視野をはみ出している」というものであるとする。表示部48がこの判定結果を受け取ると、表示部48は例えば図7に示すようなメッセージ52すなわち「視野から帳票がはみ出しております。きちんとセットしてください。」という文字情報を表示画面に表示するように制御を行う。これにより、帳票が読み取り視野の中に入るように、ユーザに対して促すことができる。
【0069】
一方、はみ出し検出部50から出力された判定結果が、「帳票はスキャナ16の読み取り視野をはみ出していない」というものであるとする。表示部48がこの判定結果を受け取ると、このとき表示部48は特にメッセージを表示画面に表示するようなことをしない。また、以降の文字読み取り等の処理も継続して行われることになる。
【0070】
なお、表示部48は、はみ出し検出部50が「帳票は読み取り視野をはみ出していない」と判定した場合に限り、その旨の通知を表示するように構成しても良い。また、表示部48は、帳票が読み取り視野からはみ出していようがいまいが、必ず、はみ出し検出部50の判定結果を表示するように構成しても良い。
【0071】
以上説明したように、第3の実施の形態の帳票はみ出し検出装置によれば、帳票がスキャナの読み取り視野内にきちんと入るように、ユーザに意識的に帳票をセットしてもらうことが可能になる。そのため、効率良く、帳票が欠けていない画像を取得することができるようになる。
【0072】
以上説明した各実施の形態では、この発明の帳票はみ出し検出装置のいくつかの例について説明したが、この発明はこれらの例に限定されるものではなく、多くの変形または変更を加えることができる。
【0073】
また、各実施の形態で説明した処理の手順はこの発明の範囲の一例に過ぎず、他の好適な処理手順に変更することができる。
【0074】
【発明の効果】
この発明の帳票はみ出し検出装置によれば、画像中の帳票の欠けを検出することにより、帳票が画像取得装置の読み取り視野をはみ出しているか否かを判定することができる。よって、画像取得時に帳票が欠けてしまう場合、ユーザに対してその旨を通知することが可能になる。その結果、文字読み取り等の処理が正確かつ正常に行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図1】第1の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示す図である。
【図2】周辺連続白検出部の動作説明に供する図である。
【図3】パラメータPが2以上の場合の説明図である。
【図4】多値画像の処理説明図である。
【図5】第2の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示す図である。
【図6】第3の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示す図である。
【図7】メッセージの一例を示す図である。
【図8】画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
10,30:画像
12:帳票
14,38,46:帳票はみ出し検出装置
16:スキャナ
18:イメージメモリ
20,40,50:はみ出し検出部
22:周辺連続白検出部
24:最大白長記憶部
26,44:はみ出し判定部
28:背景
32:周辺領域
34:縁
36a,36b:画素列
42:傾き・帳票検出部
48:表示部
52:メッセージ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a form protrusion detection device for detecting whether a form is within the reading field of view of an image acquisition apparatus when an image of the form is acquired by an image acquisition apparatus.
[0002]
[Prior art]
The following is known as an image acquisition device used in a character reader or the like.
[0003]
1) An image acquisition apparatus that reads a plurality of forms together in a feeder and feeds the forms one by one.
[0004]
2) An image acquisition device that reads a form placed on a glass surface by setting the forms one by one on the glass surface.
[0005]
In the case of the image acquisition devices 1) and 2) above, since the image acquisition range (reading visual field) is larger than the paper feed width and glass surface range, it is not likely that the form protrudes from the reading visual field. Does not occur.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of an image acquisition device that is a stand-type scanner, the image acquisition range may be smaller than the mat on which the form is set, or the form may be set in a state where the mat is protruded by mistake. In this case, the form protrudes from the reading field, and the acquired image (image data) is, for example, as shown in FIG. In the
[0007]
[Means for Solving the Problems]
Therefore, according to the form protrusion detection device of the present invention, whether or not the form protrudes from the reading field of view of the image acquisition device by determining whether or not the form included in the image acquired by the image acquisition device is missing. A protrusion detection unit for determining whether or not the protrusion detection unit includes a peripheral continuous length detection unit and a protrusion determination unit. contact detecting the continuous length as the length of the portion is in, the protrusion determination unit, depending on whether a continuous length not less than a predetermined value, with determining whether missing form, continuous length, image By scanning a peripheral region having a predetermined width in contact with all edges of the pixel row, the pixel columns constituting the form are selected from the pixel columns arranged in the width direction in the peripheral region based on the gradation values of the pixel columns. Extract and Pixel columns out is characterized in that the length of the place where arranged continuously along the extending direction of the edge.
[0008]
According to this configuration, when a form is missing at the time of image acquisition, it is possible to notify the user to that effect. Therefore, processing such as character reading can be performed accurately and normally.
[0009]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, a figure is only what shows connection relation, a shape, and a size roughly to such an extent that this invention can be understood. Therefore, the present invention is not limited to the illustrated example. Moreover, in each figure, the same component is attached | subjected and shown, and the duplicate description may be abbreviate | omitted.
[0010]
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to the first embodiment.
[0011]
The form
[0012]
The
[0013]
The protrusion detection unit 20 determines whether or not a form document (hereinafter simply referred to as a form) included in an image acquired by the
[0014]
In the following description, it is assumed that the image stored in the
[0015]
The protrusion detection unit 20 of this embodiment includes a peripheral continuous white detection unit (peripheral continuous length detection unit) 22, a maximum white length storage unit (maximum continuous length storage unit) 24, and a
[0016]
The peripheral continuous
[0017]
The maximum white
[0018]
The
[0019]
Next, the operation of the
[0020]
First, the form is scanned by the
[0021]
Next, the protrusion detection unit 20 detects whether or not the form protrudes from the reading field of the image stored in the
[0022]
When an image is stored in the
[0023]
FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of the peripheral continuous
[0024]
The peripheral continuous
[0025]
For example, the case where the parameter P is 1 will be described below. The value of parameter P represents the number of pixels.
[0026]
First, the peripheral continuous
[0027]
When the scanning is completed up to the right end for each line on the upper side, the peripheral continuous
[0028]
Further, when the scanning is completed to the lower end for each line on the right side, the peripheral continuous
[0029]
When the scanning is completed to the left end for each line on the lower side, the peripheral continuous
[0030]
If the last pixel is a white pixel when scanning is completed to the upper end for one line on the left side, the peripheral continuous
[0031]
FIG. 3 is an explanatory diagram when the parameter P is 2 or more. FIG. 3 shows a part of the image. In FIG. 3, a
[0032]
When P is 2 or more, the peripheral continuous
[0033]
(A) An OR condition for extracting a pixel row as a white pixel row when at least one white pixel is included in a pixel row arranged in the width direction (direction perpendicular to the edge 34) in the peripheral region .
[0034]
(B) An AND condition for extracting the pixel row as a white pixel row when all the pixels in the pixel row are white pixels.
[0035]
For example, in the example of FIG. 3, the
[0036]
On the other hand, in the case of the example of FIG. 3, the
[0037]
As described above, the peripheral continuous
[0038]
The processing described above is a case where the image stored in the
[0039]
When the image stored in the
[0040]
In this case, the OR condition described above may be a condition for setting the gradation value of the pixel column to the smallest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel column. On the other hand, the AND condition described above may be a condition for setting the gradation value of the pixel column to the largest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel column.
[0041]
For example, assume that the gradation values of the pixels constituting the
[0042]
Since the gradation value of the pixel column is determined in this way, the peripheral continuous
[0043]
As an example, pixel group determination processing when P = 1 will be described with reference to FIG. In the case of P = 1, the gradation value may be determined according to the above OR condition or AND condition, but eventually the detected gradation value is used as it is. FIG. 4 is an explanatory diagram of multi-value image processing. The upper side in FIG. 4 shows one line of the image. On the lower side in FIG. 4, a graph is shown in which the horizontal axis represents the pixel position and the vertical axis represents the gradation value. The position of the upper pixel in the figure corresponds to the position of the lower horizontal axis in the figure.
[0044]
The peripheral white
[0045]
Then, when the peripheral continuous
[0046]
The peripheral continuous
[0047]
Further, it is assumed that the peripheral continuous
[0048]
When the peripheral continuous
[0049]
The peripheral continuous
[0050]
The above process is the same even when P is 2 or more. That is, the peripheral continuous
[0051]
The maximum white
[0052]
When the peripheral continuous
[0053]
As described above, according to the form protrusion detection device of the first embodiment, the user knows that the form protrudes from the scanning field of view of the
[0054]
[Second Embodiment]
FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of the form protrusion detection device according to the second embodiment. Hereinafter, differences from the form protrusion detection device according to the first embodiment will be mainly described.
[0055]
In the form
[0056]
The tilt /
[0057]
The
[0058]
Next, the operation of the
[0059]
When an image is stored in the
[0060]
When the
[0061]
As the inclination /
[0062]
As described above, according to the form protrusion detection device of the second embodiment, it is possible to determine whether or not the form protrudes from the reading field by detecting the inclination and area (positional coordinates) of the form. Effective and efficient processing becomes possible. For example, if the inclination of the form or the inclination of the image is corrected based on the obtained inclination, processing such as character reading can be performed more accurately.
[0063]
In this embodiment, the inclination /
[0064]
[Third Embodiment]
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the form protrusion detection device according to the third embodiment. Hereinafter, differences from the form protrusion detection device according to the first and second embodiments will be mainly described.
[0065]
The form
[0066]
The above-described
[0067]
Next, the operation of the
[0068]
For example, it is assumed that the determination result output from the protrusion detection unit 50 is “the form protrudes from the reading field of view of the
[0069]
On the other hand, it is assumed that the determination result output from the protrusion detection unit 50 is “the form does not protrude the reading field of view of the
[0070]
The
[0071]
As described above, according to the form protrusion detection device of the third embodiment, it is possible to have the user consciously set the form so that the form is properly within the reading field of view of the scanner. . Therefore, it is possible to efficiently acquire an image that does not lack a form.
[0072]
In each of the embodiments described above, some examples of the slippage detection device of the present invention have been described. However, the present invention is not limited to these examples, and many variations or modifications can be added. .
[0073]
In addition, the processing procedure described in each embodiment is merely an example of the scope of the present invention, and can be changed to another suitable processing procedure.
[0074]
【The invention's effect】
According to the form protrusion detection device of the present invention, it is possible to determine whether or not the form protrudes from the reading field of view of the image acquisition device by detecting the lack of the form in the image. Therefore, when a form is missing at the time of image acquisition, it is possible to notify the user to that effect. As a result, processing such as character reading can be performed accurately and normally.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to a first embodiment.
FIG. 2 is a diagram for explaining an operation of a peripheral continuous white detection unit.
FIG. 3 is an explanatory diagram when a parameter P is 2 or more.
FIG. 4 is an explanatory diagram of multi-value image processing.
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to a second embodiment.
FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to a third embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a message.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image.
[Explanation of symbols]
10, 30: Image 12:
Claims (8)
該はみ出し検出部は、周辺連続長検出部、およびはみ出し判定部を備えており、
前記周辺連続長検出部は、前記画像に含まれる帳票が前記画像の縁に接触している部分の長さとしての連続長を検出し、
前記はみ出し判定部は、前記連続長が所定値以上か否かによって、前記帳票が欠けているか否かを判定するとともに、
前記連続長が、前記画像のすべての縁に接する所定の幅の周辺領域を走査することにより、前記周辺領域内で前記幅の方向に配列する画素列の中から、該画素列の階調値に基づき、前記帳票を構成する画素列を抽出し、該抽出した画素列が前記縁の延在方向に沿って連続して配列するところの長さである
ことを特徴とする帳票はみ出し検出装置。A protrusion detection unit for determining whether or not the form protrudes from the reading field of view of the image acquisition apparatus by determining whether or not the form included in the image acquired by the image acquisition apparatus is missing. And
The protrusion detection unit includes a peripheral continuous length detection unit and a protrusion determination unit.
The peripheral continuous length detection unit detects a continuous length as a length of a portion where a form included in the image is in contact with an edge of the image,
The protrusion determination unit determines whether or not the form is missing depending on whether or not the continuous length is a predetermined value or more ,
The continuous length scans a peripheral area having a predetermined width in contact with all the edges of the image, so that the gradation value of the pixel array is selected from the pixel arrays arranged in the width direction in the peripheral area. The form is characterized in that a pixel row constituting the form is extracted, and the extracted pixel line has a length that is continuously arranged along the extending direction of the edge. Overhang detection device.
前記はみ出し検出部は、最大連続長記憶部をさらに備え、
該最大連続長記憶部は、前記周辺連続長検出部により検出された前記連続長の中で最も長いものを記憶するものであり、
前記はみ出し判定部は、前記周辺連続長検出部による連続長の検出後に、前記最大連続長記憶部に記憶されている連続長を所定の閾値と比較して、前記帳票が欠けているか否かを判定するものである
ことを特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the form protrusion detection device according to claim 1,
The protrusion detection unit further includes a maximum continuous length storage unit,
The maximum continuous length storage unit stores the longest continuous length detected by the peripheral continuous length detection unit,
The protrusion determination unit compares the continuous length stored in the maximum continuous length storage unit with a predetermined threshold after detecting the continuous length by the peripheral continuous length detection unit, and determines whether or not the form is missing. A form protrusion detection device characterized by being determined.
前記周辺連続長検出部は、
前記画素列の中に一つでも前記帳票を構成する画素が含まれる場合に、当該画素列を前記帳票を構成する画素列として抽出するOR条件、および
前記画素列のすべての画素が前記帳票を構成する画素である場合に、当該画素列を前記帳票を構成する画素列として抽出するAND条件のいずれかに従い前記帳票を構成する画素列の抽出を行うこと
を特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The peripheral continuous length detector is
When at least one pixel constituting the form is included in the pixel row, an OR condition for extracting the pixel row as a pixel row constituting the form, and all the pixels in the pixel row form the form A form sticking out detection apparatus, wherein in the case of constituting pixels, extraction of a pixel line constituting the form is performed according to any of AND conditions for extracting the pixel line as a pixel line constituting the form.
前記画像が多値画像である場合、
前記OR条件は、前記画素列の階調値を、当該画素列を構成する画素の階調値の中で最も小さい階調値に設定する条件とし、
前記AND条件は、前記画素列の階調値を、当該画素列を構成する画素の階調値の中で最も大きい階調値に設定する条件とする
ことを特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the form protrusion detection device according to claim 3 ,
If the image is a multi-valued image,
The OR condition is a condition for setting the gradation value of the pixel column to the smallest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel column,
The form protrusion detection device characterized in that the AND condition is a condition for setting the gradation value of the pixel row to the largest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel row.
前記周辺連続長検出部は、前記走査によって検出された画素列が、前記帳票を構成する画素集合に属する画素列であるか、前記画像に含まれる背景を構成する画素集合に属する画素列であるかを前記走査順に判定するものであり、
前記周辺連続長検出部は、前記画像を構成する第1の画素列の階調値を前記OR条件またはAND条件に基づき検出し、続いて該第1の画素列に隣り合う第2の画素列の階調値を前記OR条件またはAND条件に基づき検出したとき、
前記第2の画素列の階調値が前記第1の画素列の階調値よりも大きく、これら階調値の変化量が所定の閾値よりも大きい場合、前記第2の画素列は前記第1の画素列と異なる前記画素集合に属するものと判定し、
前記第2の画素列の階調値が前記第1の画素列の階調値よりも大きく、これら階調値の変化量が所定の閾値よりも小さい場合、前記第2の画素列は前記第1の画素列と同じ前記画素集合に属するものと判定し、
前記第2の画素列の階調値が前記第1の画素列の階調値よりも小さく、これら階調値の変化量が所定の閾値よりも小さい場合、前記第2の画素列は前記第1の画素列と同じ前記画素集合に属するものと判定し、
前記第2の画素列の階調値が前記第1の画素列の階調値よりも小さく、これら階調値の変化量が所定の閾値よりも大きい場合、前記第2の画素列は前記第1の画素列と異なる前記画素集合に属するものと判定する
ことを特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the form protrusion detection device according to claim 4 ,
The peripheral continuous length detection unit is a pixel column that belongs to a pixel set that constitutes the form, or a pixel row that belongs to a pixel set that constitutes a background included in the image. Are determined in the scanning order,
The peripheral continuous length detection unit detects a gradation value of a first pixel column constituting the image based on the OR condition or AND condition, and then a second pixel column adjacent to the first pixel column Is detected based on the OR condition or AND condition,
When the gradation value of the second pixel column is larger than the gradation value of the first pixel column and the change amount of these gradation values is larger than a predetermined threshold, the second pixel column is Determining that it belongs to the pixel set different from one pixel column,
When the gradation value of the second pixel column is larger than the gradation value of the first pixel column and the change amount of these gradation values is smaller than a predetermined threshold, the second pixel column is It is determined that it belongs to the same pixel set as that of one pixel column,
When the gradation value of the second pixel column is smaller than the gradation value of the first pixel column and the amount of change in these gradation values is smaller than a predetermined threshold, the second pixel column is It is determined that it belongs to the same pixel set as that of one pixel column,
When the gradation value of the second pixel column is smaller than the gradation value of the first pixel column and the amount of change in the gradation value is larger than a predetermined threshold, the second pixel column is A form sticking out detection device, characterized in that it is determined to belong to the pixel set different from one pixel column.
前記はみ出し検出部は、帳票領域検出部およびはみ出し判定部により構成されており、
前記帳票領域検出部は、前記画像外にはみ出ている部分も含めて、前記帳票のすべての角またはすべての縁の座標を検出するものであり、
前記はみ出し判定部は、前記帳票領域検出部により検出された座標が前記画像内に含まれるか否かを判定することにより、前記画像に含まれる帳票が欠けているか否かを判定するものであること
を特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The protrusion detection unit includes a form area detection unit and a protrusion determination unit.
The form area detection unit detects coordinates of all corners or all edges of the form, including a portion protruding from the image,
The protrusion determination unit determines whether a form included in the image is missing by determining whether the coordinates detected by the form region detection unit are included in the image. A form protrusion detection device characterized by that.
前記帳票が前記読み取り視野をはみ出している、又は前記帳票が前記読み取り視野をはみ出していないと前記はみだし検出部が判定した場合に、その旨の通知を表示するための表示部をさらに備えることを特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The apparatus further comprises a display unit for displaying a notification to that effect when the projecting detection unit determines that the form is out of the reading field of view or the form is not out of the reading field of view. A form protrusion detection device.
前記はみ出し検出部の判定結果を表示するための表示部をさらに備えること
を特徴とする帳票はみ出し検出装置。In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The form protrusion detection apparatus further comprising a display unit for displaying a determination result of the protrusion detection unit.
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