特開 2023-12814 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び帳票処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023012814

(43)【公開日】2023-01-26

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び帳票処理システム

(51)【国際特許分類】

   G06V 30/162 20220101AFI20230119BHJP

   G06T 7/13 20170101ALI20230119BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20230119BHJP

【ＦＩ】

G06K9/38 S

G06T7/13

G06T7/00 610B

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021116523

(22)【出願日】2021-07-14

(71)【出願人】

【識別番号】000237639

【氏名又は名称】富士通フロンテック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(72)【発明者】

【氏名】関 建二郎

(72)【発明者】

【氏名】奥山 浩司

(72)【発明者】

【氏名】加藤 智也

(72)【発明者】

【氏名】柿本 涼

【テーマコード（参考）】

5B029

5L096

【Ｆターム（参考）】

5B029AA01

5B029BB02

5B029DD03

5B029EE13

5L096AA06

5L096BA03

5L096CA02

5L096DA01

5L096DA02

5L096FA06

5L096FA14

5L096FA17

(57)【要約】

【課題】基準媒体に傷が生じている場合であっても影響を受けずに画像補正を行うことができる補正データを生成することができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】画像処理装置３は、基準媒体２３の撮影画像を取得する画像取得部３１０と、取得した撮影画像２０４に対してエッジ検出を行い、エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、傷マスクデータの画素として検出する傷検出部３２１と、傷マスクデータの画素が検出された場合には、傷マスクデータの画素の近傍の画素を、傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する画素置換部３２２と、置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データ２０５を生成する補正データ生成部３３０と、を備える。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

基準媒体の撮影画像を取得する画像取得部と、
取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する傷検出部と、
前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する画素置換部と、
前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する補正データ生成部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。

【請求項2】

前記画素置換部は、
前記傷マスクデータの画素の近傍の前記傷マスクデータ以外の画素の値を当該傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

生成された前記補正データに基づいて帳票の前記撮影画像の階調を補正する画像補正部
をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記画素の濃度は、階調である
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項5】

画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
基準媒体の撮影画像を取得し、
取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出し、
前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換し、
前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する
ことを特徴とする画像処理方法。

【請求項6】

画像処理装置が実行するプログラムであって、
基準媒体の撮影画像を取得し、
取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出し、
前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換し、
前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項7】

画像読取装置と、画像処理装置と、を備える帳票処理システムであって、
前記画像処理装置は、
前記画像読取装置が読み取った基準媒体の撮影画像を取得する画像取得部と、
取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する傷検出部と、
前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する画素置換部と、
前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する補正データ生成部と、
を備えることを特徴とする帳票処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム、及び帳票処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、金融機関の営業店などにおいて、行員などのオペレータはスキャナ操作によるＯＣＲ（Optical Character Reader）などの文字読取装置を、帳票などに書かれている文字の読取処理や、印鑑照合処理に活用している。

【0003】

ＯＣＲなどの文字読取装置において精度よく文字の読み取りや、印鑑照合を行う場合には、設置場所の照明環境を問わず、媒体全体を均一な明るさで撮影することが望ましい。例えば、画像に影やノイズなどの不必要な情報が極力入らないようにすることが重要である。

【0004】

そこで、帳票の読取前に、台座上に置かれた基準媒体（キャリブレーションシート）を読み取り、設置環境の明るさに応じてカメラの露出時間とゲインアンプによる明るさ調整や、影を画像補正（影補正）で除去することにより、設置環境ごとの画像差異を吸収するキャリブレーション機能が使用されている。例えば、撮影画像に含まれるエッジを検出し、検出したエッジに基づいて、帳票領域の補正量を算出する画像処理装置の技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】再表２０１７－２０８３６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、ＯＣＲで用いられる基準媒体が無地で均一な基準板の使用が条件となるものの、基準媒体に傷などが生じているにも関わらず、補正データを生成した場合には、基準媒体の傷を強い光又は影として誤った補正データが生成される。その結果、誤った補正データに基づいて画像補正（キャリブレーション）が行われた場合には、基準媒体の傷が仕上がりに反映されてしまい、正しい補正ができない。その結果、その後の帳票に対する文字認識や印鑑照合でエラーや誤読が発生するという問題があった。

【0007】

本発明は、上記課題に鑑み、基準媒体に傷が生じている場合であっても影響を受けずに画像補正を行うことができる補正データを生成することができる画像処理装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明は、画像処理装置であって、基準媒体の撮影画像を取得する画像取得部と、取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する傷検出部と、前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する画素置換部と、前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する補正データ生成部と、を備えることを特徴とする。

【0009】

本発明は、画像処理装置が実行する画像処理方法であって、基準媒体の撮影画像を取得し、取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出し、前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換し、前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成することを特徴とする。

【0010】

本発明は、画像処理装置が実行するプログラムであって、基準媒体の撮影画像を取得し、取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出し、前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換し、前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成することを特徴とする。

【0011】

本発明は、画像読取装置と、画像処理装置と、を備える帳票処理システムであって、前記画像処理装置は、前記画像読取装置が読み取った基準媒体の撮影画像を取得する画像取得部と、取得した前記撮影画像に対してエッジ検出を行い、前記エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する傷検出部と、前記傷マスクデータの画素が検出された場合には、前記傷マスクデータの画素の近傍の画素を、前記傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する画素置換部と、前記置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する補正データ生成部と、を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0012】

本発明の一態様によれば、基準媒体に傷が生じている場合であっても影響を受けずに画像補正を行うことができる補正データを生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本実施の形態における画像処理装置を備える帳票処理システムのシステム構成図である。

【図2】本実施の形態における画像処理装置のハードウェア構成図である。

【図3】画像処理装置を含む帳票処理システムの機能の概要を説明する図である。

【図4】画像処理装置を含む帳票処理システムの機能の概要を説明する図である。

【図5】本実施の形態の補正データ生成処理に係る画像処理装置の機能ブロックの一例を示す図である。

【図6】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図7】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図8】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図9】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図10】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図11】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図12】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図13】傷検出部により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。

【図14】補正データ生成部により生成される補正データ（光量マップ）の一例を示す図である。

【図15】画像処理装置により実行される補正データ生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図16】画像処理装置により実行される帳票読取処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施の形態における画像処理装置を備える帳票処理システムのシステム構成図である。

【0015】

図１に示すように、帳票処理システム１は、画像読取装置２、画像処理装置３を備える。画像読取装置２と画像処理装置３と、は互いに通信可能に接続されている。

【0016】

ここで、本実施の形態の帳票処理システム１は、例えば金融機関や公共機関等に設置されている。また、本実施の形態の帳票処理システム１は、携帯通信端末に内蔵された機能としての画像読取装置２および画像処理装置３で構成されることも可能である。

【0017】

画像読取装置２は、台座２１及びカメラ２２を備える。画像読取装置２は、例えば、スタンド型スキャナであり、台座２１に載置された帳票をカメラ２２で光学的に読み取り、画像処理装置３に送出する。読み取りの対象となる帳票は、例えば、振込依頼書、入出金伝票など、各種手書き入力する書類である。

【0018】

画像処理装置３は、例えば、ワークステーション、サーバ、パーソナルコンピュータ等のコンピュータの機能を備えており、画像処理方法に基づく後述する補正データ生成処理を実行する。

【0019】

図２は、本実施の形態における画像処理装置のハードウェア構成図である。

【0020】

図２に示すように、画像処理装置３は、制御部１０１、入力装置１０２、出力装置１０３、記憶部１０４、インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０５がバス１０６に接続されて構成されている。また、画像処理装置３は、図２に示していない他のハードウェア構成を備えていてもよい。

【0021】

制御部１０１は、画像処理装置３全体を統括的に制御するもので、プログラムを読み込んで補正データ生成処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）を有する。

【0022】

入力装置１０２は、例えば、キーボード、ジョイスティック、ライトペン、マウス、タッチパッド、タッチパネル、トラックボール等、各種のデータや信号等を入力する。

【0023】

出力装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の各種ディスプレイ、プリンタ等、画像やその他の情報を出力する。

【0024】

記憶部１０４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等を有する。記憶部１０４は、画像処理装置３が補正データ生成処理を実行するプログラムの他、画像処理装置３の各機能を制御し実行するための制御プログラム、画面データなどを記憶する。記憶部１０４は、画像処理装置３がプログラムを実行する際の作業領域を提供する。また、記憶部１０４は、後述の補正データや、他のデータを記憶してもよい。

【0025】

インターフェース１０５は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のシリアルインターフェースやイーサネット（登録商標）等のパラレルインターフェース等、画像読取装置２や図示しない外部機器と接続するためのユニットである。

【0026】

本実施の形態における補正データ生成処理は、前述した画像処理装置３によって実行される。

【0027】

ここで、図３、図４を用いて画像処理装置３を含む帳票処理システム１の機能の概要について説明する。図３、図４は、画像処理装置３を含む帳票処理システム１の機能の概要を説明する図である。帳票処理システム１においては、画像読取装置２は内部に光源を持たないため、画像処理装置３は、外光２０１を用いて画像取得を行う。そのため、画像読取装置２の台座２１上には、設置環境により、外光２０１の影響による強い光やオブジェクト２０２の存在により光の強弱が発生することとなる。

【0028】

設置環境によって生じる光の強弱に対しては、画像読取装置２の設置時に初期設定（以下、「キャリブレーション」とも呼ぶ）を実施することにより解決することができる。キャリブレーションでは、台座２１上に、例えば、白色の板状の基準媒体２３を設置する。そして、画像処理装置３は、カメラ２２で撮像した基準媒体画像の濃度（階調）から台座２１上の光の強弱の位置及び濃度を判別し、光の強弱の影響を除去するための補正データ（以下、「光量マップ」とも呼ぶ）を生成しておく。なお、基準媒体２３は、無地で均一であれば白色に限られず有色であってもよい。

【0029】

画像処理装置３は、帳票などの画像読み取り時に、生成した補正データを用いて、その光の強弱部の濃度分だけ明度を調整することにより、光の強弱を除去した出力画像を取得することができる。

【0030】

なお、補正データは、下記式１のように基準媒体２３を撮影した際の階調値を基に算出することができる。
補正データ（ｘｘ倍）＝（基準媒体内の基準階調）／（光の強弱部の階調）・・・式１

【0031】

ところで、基準媒体２３に傷２０３が生じていた場合には、傷があることを気づかずにオペレータがキャリブレーションを行った場合には、基準媒体２３の撮影画像２０４に基づいて、傷２０３を強い光や影と誤認して誤った補正データ２０５が生成されることとなる。

【0032】

図３の例では、基準媒体２３の撮影画像２０４の基本となる階調は「１００」として読み取られる。撮影画像２０４の影となる部分の階調は基本となる階調「１００」より低い（暗い）階調「５０」や「８０」となる一方で、光が強く当たる部分（明るい光の箇所）の階調は基本となる階調「１００」よりも高い（明るい）階調「１５０」として読み取られる。

【0033】

また、傷２０３となる部分は、階調のみで判断すると、傷であるか光の強弱であるか区別ができないため、基本となる階調よりも低い場合には影の階調として読み取られ、また、基本となる階調よりも高い場合には明るい光の箇所の階調として読み取られてしまう。図３の例では、傷２０３となる部分の階調は明るい光の箇所と同様に高い（明るい）階調「１５０」として読み取られる。

【0034】

画像処理装置３は、すべての画素の階調がむらなく補正できるように、階調を調整するため対応する箇所をｘｘ倍する補正データを生成する。図３の例では、暗い階調「８０」、「５０」に対応する箇所の補正倍率をそれぞれ「×１．２５倍」、「×２倍」とする補正データが生成される。また、明るい階調「１５０」に対応する箇所の補正倍率を「×０．６６倍」とする補正データが生成される。そして、傷２０３の箇所の階調「１５０」に対応する箇所の補正倍率は明るい光の階調と同様に「×０．６６倍」とする補正データが生成される。

【0035】

傷２０３がある撮影画像２０４に基づいて誤った階調に基づき補正データ２０５が生成されるため、読み取り時に誤った補正データ２０５に基づいて補正が行われると、その後のＯＣＲ処理や印鑑照合においてエラーや誤読が発生するおそれがある。

【0036】

図４の例では、基準媒体２３に基づいて生成された補正データ２０５により読取画像２０６が補正されて出力画像２０７が生成される。読取画像２０６には、帳票などの媒体の下にある基準媒体に付いている傷の影響を受けない。しかしながら、傷がついた基準媒体２３に基づいて生成された補正データ２０５に基づいて読取画像２０６の補正が行われると、傷の部分の階調「１５０」に対応した箇所の画像（画素）が補正倍率「×０．６６倍」の暗い画像（画素）に補正されて出力画像２０７として出力されることとなる。その結果、出力画像２０７に基づいてＯＣＲや印鑑照合の処理が行われると、傷２０３に対応する箇所の読み取りがうまくできずにエラーとなってしまうという問題があった。

【0037】

そこで、本実施の形態の画像処理装置３は、傷マスクデータの画素の近傍の画素を、当該傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換し、置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する。これにより、基準媒体２３に傷が生じている場合であっても影響を受けずに画像補正を行うことができる補正データを生成することができる。

【0038】

図５は、本実施の形態の補正データ生成処理に係る画像処理装置３の機能ブロックの一例を示す図である。図５に示すように、画像処理装置３の制御部１０１は、画像取得部３１０、傷補正部３２０、補正データ生成部３３０、及び画像補正部３４０を備える。制御部１０１は、図５にしていない他の構成要素を含んでいてもよい。画像処理装置３の記憶部１０４は、補正データ２０５を記憶する。記憶部１０４は、図５に示していない他の情報を記憶してもよい。

【0039】

画像取得部３１０は、画像読取装置２が読み取った画像を取得する。補正データ生成時には、画像取得部３１０は、画像読取装置２が読み取った画像を撮影画像２０４として取得する。読取時には、画像取得部３１０は、画像読取装置２が読み取った画像を読取画像２０６として取得する。

【0040】

傷補正部３２０は、画像取得部３１０が取得した撮影画像２０４から傷となる部分の検出を行う。傷補正部３２０は、傷検出部３２１、及び画素置換部３２２を備える。

【0041】

傷検出部３２１は、取得した撮影画像に対してエッジ検出を行い、エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する。

【0042】

図６～図１３は、傷検出部３２１により行われる傷マスクデータの検出の一例を示す図である。図６～図１３の実施形態においては、階調（濃度値）は「０」～「２５５」が設定される。階調（濃度値）は、「０」～「２５５」に限られるものではなく「０」～「２５５」以外の値や記号などを採用してもよい。

【0043】

図６（１）に示すように、本実施の形態においては、撮影画像２０４の基本となる階調は「１００」として読み取られる。撮影画像２０４の影となる部分の階調は基本となる階調「１００」より低い（暗い）階調「５０」や「８０」となる一方で、光が強く当たる部分（明るい光の箇所）の階調は基本となる階調「１００」よりも高い（明るい）階調「１５０」として読み取られる。また、撮影画像２０４の傷２０３となる部分の階調は、極端に明るい階調または極端に暗い階調として読み取ることができる。図６（１）の例では、傷２０３となる部分の階調は明るい光の箇所と同様に高い（明るい）階調「１５０」として読み取られる。

【0044】

図６（２）は、Ｎ×Ｍの撮影画像２０４の階調を画素単位で出力した一例である。図６（２）の例では、低い階調として検出されている箇所ｒ１の画素は影に相当する箇所であると推測することができる。また、高い階調として検出されている箇所ｒ２の画素は傷に相当する箇所であると推測することができる。

【0045】

傷検出部３２１は、読み取った階調に基づいてエッジ検出を行う。エッジ検出としては、特徴検出（feature detection）や特徴抽出（feature extraction)により、撮影画像の明るさを鋭敏に、具体的には、不連続に変化している箇所を特定することができる既知のアルゴリズムを採用することができる。

【0046】

図７は、図６の撮影画像２０４の階調に基づいて特徴量を図示したグラフである。図７のグラフの縦軸は階調（明るさ）を表し、横軸は位置（座標）を表す。

【0047】

図７に示すように、基準の階調「１００」より低い階調の部分は影成分ｃ１として抽出される。基準の階調「１００」より高い階調の部分は強い光の成分ｃ２として抽出される。そして、傷検出部３２１は、急峻な勾配（ピーク）ｐ１、ｐ２、ｐ３、すなわち不連続に変化している箇所を傷マスクデータの画素として検出する。

【0048】

なお、勾配（ピーク）ｐ１は、影成分ｃ１の近傍にあるため、影成分ｃ１と傷の箇所が合わさって生成されているものと推測することができる。勾配（ピーク）ｐ２は、近傍に影成分も強い光の成分もないことから、傷の箇所のみを表しているものと推測することができる。勾配（ピーク）ｐ３は、強い光の成分ｃ２の近傍にあるため、強い光の成分ｃ２と傷の箇所が合わさって生成されているものと推測することができる。

【0049】

傷検出部３２１は、エッジ検出の結果、所定の範囲以内の勾配を有する画素、すなわち、勾配（ピーク）に対応する画素が検出された場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する。

【0050】

図８～図１３を参照して、エッジ検出の一例について説明する。図８～図１３に示す本実施の形態においては、急峻な勾配検出（エッジ検出）の具体例として、Ｓｏｂｅｌフィルタによる勾配検出を適用した場合について説明する。

【0051】

Ｓｏｂｅｌフィルタによる急峻な勾配検出は、主に６つの工程で行われる。
第１工程：横方向のＳｏｂｅｌフィルタによる処理
第２工程：縦方向のＳｏｂｅｌフィルタによる処理
第３工程：横方向と縦方向のＳｏｂｅｌフィルタ適用結果の合成
第４工程：２値化
第５工程：オブジェクトの輪郭検出
第６工程：オブジェクト検出

【0052】

図８は、第１工程の横方向のＳｏｂｅｌフィルタによりエッジ検出を行っている一例を示している。図８（１）は、横方向のＳｏｂｅｌフィルタを示し、図８（２）は、図８（１）の横方向のＳｏｂｅｌフィルタの適用結果を示す。

【0053】

図９は、第２工程の縦方向のＳｏｂｅｌフィルタによりエッジ検出を行っている一例を示している。図９（１）は、縦方向のＳｏｂｅｌフィルタを示し、図９（２）は、図９（１）の縦方向のＳｏｂｅｌフィルタの適用結果を示す。

【0054】

図１０は、第３工程の横方向と縦方向のＳｏｂｅｌフィルタ適用結果の合成を行っている一例を示している。図１０の第３工程によれば、図８の第１工程の横方向のＳｏｂｅｌフィルタによりエッジ検出の適用結果と、図９の第２工程の縦方向のＳｏｂｅｌフィルタによりエッジ検出による適用結果と、に基づいて、傷検出部３２１は、各画素における勾配（エッジ）の強さを検出することができる。

【0055】

図１１は、第４工程の２値化を行っている一例を示している。図１１によれば、図１０の第３工程で得られた各画素におけるエッジの強さを所定の閾値で２値化する。傷検出部３２１は、２値化した値に基づいて勾配（エッジ）を特定する。本実施の形態においては、閾値は「１００」が設定されているがこの限りではなく、任意の値に設定することができる。図１１の実施形態においては、「０」が傷によるエッジなし、「１」が傷によるエッジありを示している。

【0056】

図１２は、第５工程のオブジェクトの輪郭検出を行っている一例を示している。図１２は、図１１の第４工程で特定した傷によるエッジの２値データに対して、輪郭検出走査を行い、オブジェクトの輪郭を特定している。第５工程のオブジェクトの輪郭検出は、例えば下記参考文献１の技術など、オブジェクトの輪郭を特定できる既知のアルゴリズムを用いることができる。
参考文献１：S. Suzuki and K. Abe, “Topological structural analysis of digitized binary images by border following”, Computer Vision, Graphics and Image Processing”, 1985.

【0057】

図１３は、第６工程のオブジェクト検出を行っている一例を示している。図１３は、図１２の第５工程で特定したオブジェクトの輪郭情報に基づき、輪郭内部をオブジェクト（傷の箇所）と判定する。図１３の実施形態においては、オブジェクトの判定結果は、２値化される。図１３の実施形態では「０」が傷なし、「１」が傷ありを示している。第６工程のオブジェクトの検出は、例えば、Scanline Polygon filling Algorithmなど、輪郭内部をオブジェクトと判定できる多角形充填アルゴリズムなどの既知のアルゴリズムを採用することができる。

【0058】

傷検出部３２１は、図１３の第６工程で２値化した画素データに基づいて傷マスクデータを作成する。傷マスクデータは、後述の補正データを生成するために用いられる傷の画素を示すデータである。傷マスクデータは、エッジ検出の２値化により所定の範囲以内の勾配を有すると判断された画素およびそれらに内包される画素、すなわち、図１３においてオブジェクト検出した結果「１」の値が対応付けられた画素に基づいて図１３に示すデータを傷マスクデータとして作成する。

【0059】

画素置換部３２２は、傷検出部３２１により傷マスクデータの画素が検出された場合には、傷マスクデータの画素の近傍の画素を、当該傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する。また、画素置換部３２２は、傷マスクデータの画素の近傍の平均の画素を、当該傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換してもよい。近傍とは、所定数の画素の距離をいう。所定数の画素の距離は任意に設定することができる。例えば、ある画素に対して上下左右斜め方向に１画素の範囲を近傍として設定することができる。

【0060】

具体的には、画素置換部３２２は、図１３において傷であると判定された画素位置（４，５）の近傍の画素位置（５，４）の階調「１００」を、当該傷マスクデータの本来の画素位置（４，５）の階調の濃度として置換する。これにより、傷であると判断された画素の階調は、傷がないとして判断された周囲の画素に合わせることができ、傷の影響を受けずに補正データを生成することができる。

【0061】

補正データ生成部３３０は、画素置換部３２２により置換されたデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する。補正データ生成部３３０は、画素ごとに上述の式１に基づいて判断することによって、補正データ（光量マップ）を生成することができる。

【0062】

図１４は、補正データ生成部３３０により生成される補正データ（光量マップ）の一例を示す図である。図１４に示すように、補正データ生成部３３０は、各画素の倍率（ｘｘ倍）を算出して光量マップを生成する。例えば、画素位置（１１，４）の補正データを生成する例について説明する。基準媒体２３内の基準階調は「１００」であり、画素位置（１１，４）の光の強弱部の階調は「９０」であるため、画素位置（１１，４）の補正データ（ｘｘ倍）＝１００／９０＝「１．１」倍（小数点第１位まで算出）となる。

【0063】

同様に、補正データ生成部３３０は、すべての画素に対して式１を適用して補正データを生成することができる。補正データ生成部３３０は、生成した補正データ２０５（光量マップ）を記憶部１０４に記憶する。

【0064】

画像補正部３４０は、補正データ生成部３３０により生成された補正データに基づいて帳票の読取画像２０６の濃度（階調）を補正する。帳票の読取時には、画像取得部３１０は帳票の読取画像２０６を取得する。そして、画像補正部３４０は、画像取得部３１０が取得した読取画像２０６の各画素に対し、記憶部１０４に記憶されている補正データ（光量マップ）に基づいて演算して、各画素の濃度（階調）を補正して、出力画像２０７を生成する。生成された出力画像２０７は出力装置１０３のディスプレイに出力される。

【0065】

図１５は、画像処理装置３により実行される補正データ生成処理の一例を示すフローチャートである。本実施の形態における補正データ生成処理は、図１、図２を用いて説明した画像処理装置３が補正データ生成処理プログラムにしたがって実行する。

【0066】

補正データ生成処理プログラムは、図１５に示した補正データ生成処理のフローのようにして実行される。補正データ生成処理の対象となる基準媒体は、上述したように、無地の媒体である。

【0067】

はじめに、画像処理装置３の制御部１０１は、画像読取装置２を通じて基準媒体２３の撮影画像２０４の読取を行う（ステップＳ１１）。

【0068】

制御部１０１は、ステップＳ１１で読み取った基準媒体２３の撮影画像２０４に基づいて、傷検出を行う（ステップＳ１２）。この処理では、制御部１０１は、ステップＳ１１で読み取った撮影画像に対してエッジ検出を行う。そして、制御部１０１は、エッジ検出の結果、所定の範囲内の勾配を有する画素があるか否かを判定する。エッジ検出の結果、所定の範囲内の勾配を有する画素がある場合には、制御部１０１は、傷マスクデータの画素として検出する。制御部１０１は、基準媒体２３の撮影画像２０４のすべての画素に対してステップＳ１２の傷検出の処理を行う。

【0069】

制御部１０１は、傷マスクデータの画素の近傍の画素を、当該傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する画素の置き換えを行う（ステップＳ１３）。この処理では、制御部１０１は、当該傷マスクデータの画素の濃度を当該画素の最も近傍の傷でない画素の濃度に置き換える。

【0070】

制御部１０１は、ステップＳ１３で置換されたデータに基づいて、補正データ（光量マップ）を生成する（ステップＳ１４）。この処理では、制御部１０１は、全ての画素に対して、上述の式１を適用することによって、補正データ（光量マップ）を生成する。この処理が終了すると補正データ生成処理は終了となる。

【0071】

図１６は、画像処理装置３により実行される帳票読取処理の一例を示すフローチャートである。本実施の形態における帳票読取処理は、図１、図２を用いて説明した画像処理装置３が帳票読取処理プログラムにしたがって実行する。帳票読取処理は、図１５で説明した補正データ生成処理において、補正データの生成後に実行される。

【0072】

帳票読取処理プログラムは、図１６に示した帳票読取処理のフローのようにして実行される。帳票読取処理の対象となる帳票は、上述したように、振込依頼書、入出金伝票などの書類である。

【0073】

はじめに、画像処理装置３の制御部１０１は、画像読取装置２を通じて帳票の読取画像２０６の読取を行う（ステップＳ２１）。

【0074】

制御部１０１は、図１５のステップＳ１４で生成した補正データ（光量マップ）により帳票の読取画像２０６の濃度（階調）を補正する画像補正を行う（ステップＳ２２）。この処理では、制御部１０１は、読み取った読取画像２０６の各画素に対し、記憶部１０４に記憶されている補正データ（光量マップ）に基づいて演算する。そして、制御部１０１は、各画素の濃度（階調）を補正して、出力画像２０７を生成する。

【0075】

制御部１０１は、ステップＳ２２において画像補正された出力画像を出力装置１０３のディスプレイに出力する（ステップＳ２３）。この処理が終了すると、帳票読取処理は終了となる。

【0076】

以上の実施の形態により、画像処理装置３の傷検出部３２１は、取得した撮影画像に対してエッジ検出を行い、エッジ検出により所定の範囲以内の勾配を有する画素がある場合には、検出された画素およびそれらに内包される画素を傷マスクデータの画素として検出する。

【0077】

画素置換部３２２は、傷検出部３２１により傷マスクデータの画素が検出された場合には、傷マスクデータの画素の近傍の画素を、傷マスクデータの本来の画素の濃度として置換する。そして、補正データ生成部３３０は、画素置換部３２２が置換したデータに基づいて、光の強弱を補正するための補正データを生成する。これにより、基準媒体に傷が生じている場合であっても影や強い光の影響を受けずに画像補正を行うことができる補正データを生成することができる。

【0078】

なお、本発明は上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階でのその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素を適宜組み合わせても良い。更に、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。このような、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能である。

【符号の説明】

【0079】

１ ：帳票処理システム
２ ：画像読取装置
３ ：画像処理装置
２１ ：台座
２２ ：カメラ
２３ ：基準媒体
１０１ ：制御部
１０２ ：入力装置
１０３ ：出力装置
１０４ ：記憶部
１０５ ：インターフェース
１０６ ：バス
２０４ ：撮影画像
２０５ ：補正データ
２０６ ：読取画像
２０７ ：出力画像
３１０ ：画像取得部
３２０ ：傷補正部
３２１ ：傷検出部
３２２ ：画素置換部
３３０ ：補正データ生成部
３４０ ：画像補正部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】