特許ウォッチ

公開番号2025049848
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-04
出願番号2023158307
出願日2023-09-22
発明の名称画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム
出願人シャープ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06V 30/26 20220101AFI20250327BHJP(計算;計数)
要約【課題】入力画像の所定の項目に対する認識処理の処理量を削減するとともに認識精度を向上させることが可能な画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】検出処理部113は、画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出する。評価処理部114は、前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出する。出力処理部116は、前記他の文字列のうち評価処理部114により算出される前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出する検出処理部と、
前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出する評価処理部と、
前記他の文字列のうち前記評価処理部により算出される前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力する出力処理部と、
を備える画像処理システム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記検出対象は、帳票画像に含まれる発行元又は宛先であり、
前記特定文字列は、郵便番号、住所、及び電話番号の少なくともいずれかである、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記評価処理部は、前記帳票画像の領域を複数のブロックに分割し、前記特定文字列の位置に対応する第１ブロックと、前記他の文字列の位置に対応する第２ブロックとの位置関係に基づいて前記評価値を算出する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記評価処理部は、前記第１ブロックの位置を中心として前記検出対象に応じて設定される所定範囲に含まれる前記特定文字列の合計数に基づいて前記評価値を算出する、
請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記評価処理部は、前記特定文字列に近いほど前記他の文字列の前記評価値を高く算出する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記評価処理部は、前記第１ブロックと前記第２ブロックとの位置関係と、前記画像における前記第１ブロックの位置と、前記文字列のうち所定の文字列の前記画像における位置とに基づいて、前記評価値を算出する、
請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記評価処理部は、さらに前記他の文字列の特徴に基づいて前記評価値を算出する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記出力処理部は、前記画像から特定される前記発行元の文字列と前記宛先の文字列とを出力する、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項９】
画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出することと、
前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出することと、
前記他の文字列のうち前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力することと、
を一又は複数のプロセッサーが実行する画像処理方法。
【請求項１０】
画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出することと、
前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出することと、
前記他の文字列のうち前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力することと、
を一又は複数のプロセッサーに実行させるための画像処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、文書などの画像に対して文字認識の画像処理を実行する技術に関する。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、文書、帳票等の書類の画像から文字列を検出する技術が知られている。例えば、入力画像から宛先を検出する場合に、入力画像を所定の単位ブロック領域に分割して、単位ブロック領域ごとの特徴を生成して宛先以外の単位ブロック領域を除外し、残った単位ブロック領域から宛先を検出する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平１－３２１５８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の技術では、帳票等の情報量が多い入力画像の場合、分割するブロック数が多くなるため処理量が増大する。また、ブロックごとに特徴を生成することが困難になり認識精度が低下する。
【０００５】
本開示の目的は、入力画像の所定の項目に対する認識処理の処理量を削減するとともに認識精度を向上させることが可能な画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一の態様に係る画像処理システムは、検出処理部と評価処理部と出力処理部とを備える。前記検出処理部は、画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出する。前記評価処理部は、前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出する。前記出力処理部は、前記他の文字列のうち前記評価処理部により算出される前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力する。
【０００７】
本開示の他の態様に係る画像処理方法は、画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出することと、前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出することと、前記他の文字列のうち前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力することと、を一又は複数のプロセッサーが実行する方法である。
【０００８】
本開示の他の態様に係る画像処理プログラムは、画像に含まれる文字認識される文字列のうち検出対象に関連する関連項目の特定文字列を検出することと、前記画像における前記特定文字列の位置と、前記文字列のうち前記特定文字列を除く他の文字列の位置とに基づいて、前記他の文字列の評価値を算出することと、前記他の文字列のうち前記評価値に基づいて特定される文字列を前記検出対象の文字列として出力することと、を一又は複数のプロセッサーに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、入力画像の所定の項目に対する認識処理の処理量を削減するとともに認識精度を向上させることが可能な画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、本開示の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
図２は、本開示の実施形態に係る文書の一例（見積書）を示す図である。
図３は、本開示の実施形態に係る画像データから検出される矩形の一例を示す図である。
図４は、本開示の実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。
図５は、本開示の実施形態に係る画像を分割したブロックの一例を示す図である。
図６は、本開示の実施形態に係る画像から検出される電話番号及び住所の情報を示す図である。
図７は、本開示の実施形態に係る電話番号及び住所の位置をブロック上にプロットした状態を示す図である。
図８は、本開示の実施形態に係る画像に設定される所定範囲の一例を示すフローチャートである。
図９は、本開示の実施形態に係る評価値の算出例を示す図である。
図１０は、本開示の実施形態に係る評価値の算出例を示す図である。
図１１は、本開示の実施形態に係る評価値の算出例を示す図である。
図１２Ａは、本開示の実施形態に係る「納入者」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１２Ｂは、本開示の実施形態に係る「納入者」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１３Ａは、本開示の実施形態に係る「会社名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１３Ｂは、本開示の実施形態に係る「会社名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１４Ａは、本開示の実施形態に係る「部門名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１４Ｂは、本開示の実施形態に係る「部門名」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１５Ａは、本開示の実施形態に係る「敬称」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１５Ｂは、本開示の実施形態に係る「敬称」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１６は、本開示の実施形態に係る「振込先」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１７は、本開示の実施形態に係る「口座」のキーワードに対応する評価値の算出例を示す図である。
図１８は、本開示の実施形態に係る連語の文字の種類に対応する評価値の算出例を示す図である。
図１９は、本開示の実施形態に係るテキストの種類に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２０は、本開示の実施形態に係るＯＣＲ候補のエラー補正値の例を示す図である。
図２１は、本開示の実施形態に係る住所の特徴に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２２は、本開示の実施形態に係る住所の特徴に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２３は、本開示の実施形態に係る登録番号に対応する評価値の算出例を示す図である。
図２４は、本開示の実施形態に係る画像処理装置において実行される画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図２５は、本開示の実施形態に係る苗字評価処理で使用するＯＣＲ結果の一例を示す図である。
図２６は、本開示の実施形態に係る苗字評価処理で使用する苗字テーブルの一例を示す図である。
図２７は、本開示の実施形態に係る苗字評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図２８は、本開示の実施形態に係る名前評価処理で使用する名前テーブルの一例を示す図である。
図２９Ａは、本開示の実施形態に係る名前評価処理で使用するＯＣＲ結果の一例を示す図である。
図２９Ｂは、本開示の実施形態に係る名前評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図２９Ｃは、本開示の実施形態に係る名前評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図３０は、本開示の実施形態に係る法人名評価処理で使用する単語テーブルの一例を示す図である。
図３１は、本開示の実施形態に係る法人名評価処理で使用する文字テーブルの一例を示す図である。
図３２Ａは、本開示の実施形態に係る法人名評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図３２Ｂは、本開示の実施形態に係る法人名評価処理における評価値の算出例を示す図である。
図３２Ｃは、本開示の実施形態に係る法人名評価処理における評価値の算出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許