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公開番号2025076266
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-15
出願番号2024094285
出願日2024-06-11
発明の名称画像処理装置、画像処理システム、及び画像処理方法
出願人株式会社リコー
代理人個人,個人
主分類G06V 30/14 20220101AFI20250508BHJP(計算;計数)
要約【課題】OCR実行時に自動で行われる処理の精度を向上する。
【解決手段】画像処理装置の一例としての画像形成装置20は、文書を読み取る読取部としてのスキャナ400と、スキャナ400によって読み取られた文書の入力画像データD1から数値を1桁ずつ或いは3桁ずつ区切る縦の罫線である桁線を他の罫線と識別して検出する桁線検出部705と、スキャナ400によって読み取られた文書の入力画像データD1から桁線検出部705によって検出された桁線を除去する桁線除去部706と、を備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
文書を読み取る読取部と、
前記読取部によって読み取られた前記文書の第１の画像データから数値を１桁ずつ或いは３桁ずつ区切る縦の罫線である桁線を他の罫線と識別して検出する桁線検出部と、
前記読取部によって読み取られた前記文書の前記第１の画像データから前記桁線検出部によって検出された前記桁線を除去する桁線除去部と、
を備える画像処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記桁線検出部は、
前記読取部によって読み取られた前記文書の前記第１の画像データから表領域を検出する表検出部と、
前記表領域内の列領域を検出する列検出部と、
前記罫線を検出する罫線検出部と、
の検出結果に基づき、前記桁線を検出する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記列検出部は、前記表検出部によって検出された前記表領域を前記文書の前記第１の画像データから切り出した表の部分の画像データを学習済みモデルに入力して前記列領域を推論する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記学習済みモデルは、前記桁線を内包する領域を前記列領域とする正解データに基づいて学習することにより作成されたものである、
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記桁線検出部は、単色化後の前記第１の画像データに対して前記桁線の検出を行う、
請求項３または４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記桁線除去部は、桁線除去機能を実施するか実施しないかを切り替えて設定可能である、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像処理装置を備え、前記画像処理装置により前記第１の画像データから桁線を除去された第２の画像データを、ネットワークを介して外部へ送信する画像処理システム。
【請求項８】
文書を読み取る読取ステップと、
前記読取ステップにて読み取られた前記文書の第１の画像データから数値を１桁ずつ或いは３桁ずつ区切る縦の罫線である桁線を他の罫線と識別して検出する桁線検出ステップと、
前記読取ステップにて読み取られた前記文書の前記第１の画像データから前記桁線検出ステップにて検出された前記桁線を除去する桁線除去ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項９】
文書を読み取る読取部と、
前記読取部によって読み取られた前記文書の第１の画像データから、学習済みモデルを利用して桁線が除去された第２の画像データを出力する出力部と、
を備える画像処理装置。
【請求項１０】
前記学習済みモデルは、前記桁線を内包する正解データに基づいて学習することにより作成されたものである、
請求項９に記載の画像処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム、及び画像処理方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、オペレータによるＯＣＲ認識結果の修正作業効率を上げる目的で、入力画像データから抽出された文字枠の全部又は任意の部分を該文字枠とは異なる色の照合用文字枠に変換するか又は該部分を削除して変換・削除した結果をモニタに表示する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１などに記載される従来手法では、ＯＣＲ実行時に自動で行われる一連の処理のうち帳票内の金額記載箇所の自動切り出しの精度において改善の余地がある。
【０００４】
本発明は、ＯＣＲ実行時に自動で行われる処理の精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明の一観点に係る画像処理装置は、文書を読み取る読取部と、前記読取部によって読み取られた前記文書の第１の画像データから数値を１桁ずつ或いは３桁ずつ区切る縦の罫線である桁線を他の罫線と識別して検出する桁線検出部と、前記読取部によって読み取られた前記文書の前記第１の画像データから前記桁線検出部によって検出された前記桁線を除去する桁線除去部と、を備える。
【発明の効果】
【０００６】
ＯＣＲ実行時に自動で行われる処理の精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態に係る画像処理装置および画像処理システムの一例を示す図
画像形成装置のハードウェア構成を説明する図
画像形成装置における桁線除去に関する機能ブロック図
図３に示す桁線除去に関する各機能を画像例で説明する図
列検出部の内部の画像処理フローを説明する図
図５に示す列検出部の内部の画像処理フローを画像例で説明する図
推論部の学習済みモデルを生成するための学習装置の構成例を示す図
図７に示す学習装置の取得部が取得する訓練データを説明する図
桁線について説明する図
本実施形態に係る画像形成装置により実施される画像形成処理の手順の一例を示すフローチャート
図１０のステップＳ１４において列検出部により実施される列検出処理のサブルーチン処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照しながら実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【０００９】
図１は、実施形態に係る画像処理装置および画像処理システムの一例を示す図である。図１（ａ）には、桁線除去を行う画像処理装置としての画像形成装置２０が図示されている。画像形成装置２０は、複合機やＭＦＰと呼ばれる複数の機能を併せ持った装置である。画像形成装置２０は、複数の機能のうちの一つとしてスキャン機能を有しており、通信や記録のため、文書をスキャナ４００（図２参照）で読み取って電子画像データ（入力画像データＤ１（第１の画像データ））に変換し、桁線除去を含む諸々の画像処理が施された後、処理済みの画像データ（桁線除去済画像データＤ８（第２の画像データ）をＰＣ等に送信することができる。なお、入力画像データＤ１と、桁線除去済画像データＤ８と、その間の中間過程における画像データＤ２～Ｄ７については、図２以降を参照して後述する。
【００１０】
ここで、本実施形態で用いられる「文書」という用語は、表面に文字が記録された媒体を意味するものであり、例えば紙の帳票が挙げられる。なお、「媒体」には、例えばフィルムなど紙以外のものも含まれる。「文字」には例えば金額などの数字が含まれる。本実施形態では「文書」の一例として帳票を例示するが、「文書」には例えば家計簿など帳票以外で金額が記載されたものも含まれる。
（【００１１】以降は省略されています）

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