(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-08-02
(45)【発行日】2024-08-13
(54)【発明の名称】ＯＣＲ処理装置、ＯＣＲ処理方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06V 30/164 20220101AFI20240805BHJP
G06K 11/00 20060101ALI20240805BHJP
【ＦＩ】
G06V30/164
G06K11/00
【請求項の数】
4
(21)【出願番号】P 2020157543
(22)【出願日】2020-09-18
(65)【公開番号】P2022051198
(43)【公開日】2022-03-31
【審査請求日】2023-03-17
(73)【特許権者】
【識別番号】000136136
【氏名又は名称】株式会社ＰＦＵ
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】豊田 裕史
(72)【発明者】
【氏名】岸川 直樹
【審査官】秦野 孝一郎
(56)【参考文献】
【文献】特開平０７－０１３９９６（ＪＰ，Ａ）
【文献】関 峰伸、永崎 健、丸川 勝美，帳票読取りにおける印字ずれデータと読取り枠の対応付け方式，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，2006年02月16日，第105巻，P.13-18
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｖ ３０／００－３０／４２４
Ｇ０６Ｋ １１／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域として四角形の形状を有する矩形領域を特定する領域特定部と、前記領域特定部により特定された矩形領域内の左上又は右上隅に存在する有色画素の塊を特定し、この塊の下端位置を基準として、除外すべき画像要素を特定する除外要素特定部と、
前記除外要素特定部により特定された画像要素を除外して、前記画像領域に対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理部と
を有するＯＣＲ処理装置。
【請求項2】
前記除外要素特定部により特定された画像要素を、背景色で塗り潰す除外処理部をさらに有し、
前記ＯＣＲ処理部は、前記除外処理部により背景色で一部が塗り潰された画像領域に対して、ＯＣＲ処理を行う
請求項１に記載のＯＣＲ処理装置。
【請求項3】
入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域として四角形の形状を有する矩形領域を特定する領域特定ステップと、前記領域特定ステップにより特定された矩形領域内の左上又は右上隅に存在する有色画素の塊を特定し、この塊の下端位置を基準として、除外すべき画像要素を特定する除外要素特定ステップと、
前記除外要素特定ステップにより特定された画像要素を除外して、前記画像領域に対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理ステップと
を有するＯＣＲ処理方法。
【請求項4】
入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域として四角形の形状を有する矩形領域を特定する領域特定ステップと、前記領域特定ステップにより特定された矩形領域内の左上又は右上隅に存在する有色画素の塊を特定し、この塊の下端位置を基準として、除外すべき画像要素を特定する除外要素特定ステップと、
前記除外要素特定ステップにより特定された画像要素を除外して、前記画像領域に対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ＯＣＲ処理装置、ＯＣＲ処理方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
例えば、特許文献１には、文書から読み取った画像データを入力する画像入力部１と、画像入力部１より入力された画像データを記憶する画像メモリ部２と、画像メモリ部２の画像データから文字列を認識するための文字列領域を検出するレイアウト解析部３と、文字認識用の辞書７と、レイアウト解析部３により検出された文字列領域に対して、辞書７を利用して文字認識を行うことで文字コードを得る文字認識部４と、文字コードに含まれる微小要素の情報が登録された微小要素データベース５と、文字認識結果の文字コードをキーにして微小要素データベース５を参照して文字コードに微小要素が含まれるか否かを判定し、微小要素が含まれる文字コードに対して微小要素を除外して画像メモリ部２の画像データからノイズ成分を除去する画像処理部６とを備える画像処理装置が開示されている。
【0003】
また、特許文献２には、処理対象画像から文字を含む認識対象領域を抽出する認識対象切出し装置であって、処理対象画像を表示する表示手段と、前記表示手段で表示された処理対象画像で、認識対象領域の輪郭を指定し得る認識領域指定手段と、前記認識対象領域指定手段によって指定された輪郭における、前記処理対象画像の画素の色と、前記認識対象領域内の画素の色とを比較する比較手段と、前記比較手段によって比較した画素の色の差が所定値以内のときに、前記認識対象領域の画素の色を所定の変換色に変換する色変換手段と、を備えた認識対象切出し装置が開示されている。
【0004】
また、特許文献３には、抽出した画像領域において、行罫線及び列罫線の少なくともいずれかに接触する所望の画素群に対してラベリングを行なうことによって、該画素群が罫線の一部を構成する画素であるか識別して、前記画像領域から、該罫線の一部を構成する画素を除去する画像処理装置が開示されている。
【0005】
また、特許文献４には、罫線の直交部分を認識して消去し（３０２，３０３）、罫線のベクトル方向に処理位置を移動しつつ、処理位置において直交する黒ランの長さを罫線太さと比較し（３０９）、罫線太さ以外の長さの黒ランは消去し（３１０）、罫線太さより相当に長い黒ランは消去せず（３１２）、それより短い黒ランについては罫線との重心のずれを検出し（３１３）、重心のずれが大きいときには、その重心のずれ方向と反対の端側を部分的に消去する罫線消去方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】特開２００６－１０６９０３
【文献】特開２００５－２６７４８０
【文献】特開２００３－０１６３８５
【文献】特開平１０－２５４９９１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
特定の帳票について、文字認識処理（ＯＣＲ処理）の精度を顕著に向上させたＯＣＲ処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明に係るＯＣＲ処理装置は、入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域を特定する領域特定部と、前記領域特定部により特定された画像領域から、当該画像領域内における位置に基づいて、除外すべき画像要素を特定する除外要素特定部と、前記除外要素特定部により特定された画像要素を除外して、前記画像領域に対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理部とを有する。
【0009】
好適には、前記除外要素特定部により特定された画像要素を、背景色で塗り潰す除外処理部をさらに有し、前記ＯＣＲ処理部は、前記除外処理部により背景色で一部が塗り潰された画像領域に対して、ＯＣＲ処理を行う。
【0010】
好適には、前記領域特定部は、入力画像の中から、四角形の形状を有する矩形領域を特定し、前記除外要素特定部は、特定された矩形領域内の左上又は右上の画像要素を除外画像要素として特定する。
【0011】
好適には、前記除外要素特定部は、特定された矩形領域内の左上隅又は右上隅に存在する有色画素の塊を特定し、この塊の下端位置を基準として、除外する画像要素を決定する。
【0012】
また、本発明に係るＯＣＲ処理方法は、入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域を特定する領域特定ステップと、前記領域特定ステップにより特定された画像領域から、当該画像領域内における位置に基づいて、除外すべき画像要素を特定する除外要素特定ステップと、前記除外要素特定ステップにより特定された画像要素を除外して、前記画像領域に対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理ステップとを有する。
【0013】
また、本発明に係るプログラムは、入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域を特定する領域特定ステップと、前記領域特定ステップにより特定された画像領域から、当該画像領域内における位置に基づいて、除外すべき画像要素を特定する除外要素特定ステップと、前記除外要素特定ステップにより特定された画像要素を除外して、前記画像領域に対してＯＣＲ処理を行うＯＣＲ処理ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0014】
特定の帳票について、文字認識処理（ＯＣＲ処理）の精度を顕著に向上させたＯＣＲ処理装置を提供する。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】画像処理システム１の全体構成を例示する図である。
【図2】ＯＣＲ処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。
【図3】ＯＣＲ処理装置２の機能構成を例示する図である。
【図4】ＯＣＲ処理装置２による情報抽出処理（Ｓ１）を説明するフローチャートである。
【図6】情報抽出処理（Ｓ１）による対象領域の処理例である。
【図7】ノイズ除去処理（Ｓ２０）による対象領域（セル）の処理例である。
【図8】ノイズ除去処理（Ｓ２０）による対象領域（二段書き）の処理例である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
［背景］
本発明がなされた背景を説明する。
日本国内における帳票の特徴として、値を入力する欄を、罫線で囲みセル（矩形）状にする文化がある。
その上で、特定の分野(公共、金融など)の帳票では、図６（Ａ）に例示するように、セル内部に単位を表す文字や、帳票内の番号が印字されることがある（本願では、これらをノイズと呼ぶ）。ＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理は、対象領域として、セルを目印に使用することが多いが、このとき、セル内のノイズ部分が邪魔なため、除外する必要がある。
本発明がなされた背景を説明する。
日本国内における帳票の特徴として、値を入力する欄を、罫線で囲みセル（矩形）状にする文化がある。
その上で、特定の分野(公共、金融など)の帳票では、図６（Ａ）に例示するように、セル内部に単位を表す文字や、帳票内の番号が印字されることがある（本願では、これらをノイズと呼ぶ）。ＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理は、対象領域として、セルを目印に使用することが多いが、このとき、セル内のノイズ部分が邪魔なため、除外する必要がある。
【0017】
ＯＣＲ観点でのアプローチは、次の２点がある。
・特定領域の除外
ＯＣＲの一般論として、ＯＣＲ対象の帳票レイアウトごとに、どの領域を読み取るかを、事前に指定することが多い（本方式を定型ＯＣＲと呼ぶ）。定型ＯＣＲでは、読み取りの領域を指定する際に、特定の領域をＯＣＲ領域から除外する設定を合わせて行い、ノイズを除外するアプローチがある。しかしながら、準定型ＯＣＲや非定型ＯＣＲと呼ばれる帳票レイアウトに依存しない処理方式では、このアプローチは採用できない。
・文字認識後に特定文字を結果から除外
ノイズも含めて認識した後に、ＯＣＲ結果から「点」や「円」などの文字を除外するアプローチが考えられる。本アプローチの問題点は、文字認識に失敗し、認識結果が誤った文字となった場合、除外することができないことである。例えば、ノイズには〇で囲まれた文字など、一般的なＯＣＲ処理で読み取り対象となる文字以外が対象となるため、誤った認識結果となる可能性が高い。
・特定領域の除外
ＯＣＲの一般論として、ＯＣＲ対象の帳票レイアウトごとに、どの領域を読み取るかを、事前に指定することが多い（本方式を定型ＯＣＲと呼ぶ）。定型ＯＣＲでは、読み取りの領域を指定する際に、特定の領域をＯＣＲ領域から除外する設定を合わせて行い、ノイズを除外するアプローチがある。しかしながら、準定型ＯＣＲや非定型ＯＣＲと呼ばれる帳票レイアウトに依存しない処理方式では、このアプローチは採用できない。
・文字認識後に特定文字を結果から除外
ノイズも含めて認識した後に、ＯＣＲ結果から「点」や「円」などの文字を除外するアプローチが考えられる。本アプローチの問題点は、文字認識に失敗し、認識結果が誤った文字となった場合、除外することができないことである。例えば、ノイズには〇で囲まれた文字など、一般的なＯＣＲ処理で読み取り対象となる文字以外が対象となるため、誤った認識結果となる可能性が高い。
【0018】
次に、ノイズ除去という観点について、従来技術では、文字以外のノイズ除去（ドットや線）を対象としたものが多く、文字を対象にしたノイズ除去は汎用化されていない。本発明では、準定型ＯＣＲや非定型ＯＣＲにも適用可能な、特定帳票向けのノイズ除去により、認識精度を向上させる。
具体的には、セルの左右上端に存在する文字は、必ずノイズであるとみなし、更に左右上端のノイズに対して、同じ高さにある文字もノイズであるとみなす。
ただし、一定の間隔で有色画素塊が横方向（Ｘ軸方向）に連続して続く場合、対象領域は、ＯＣＲ対象の文字である可能性が高いため、対象の黒画素について、部分的にノイズとみなされた場合は、該当部分はノイズとして扱わない。その後、ノイズとして抽出した領域を白く塗りつぶすことで、ノイズを除去する。
ここで、有色画素とは、背景色と視覚で区別可能な色の画素であり、有色画素塊は、互いに連続する有色画素の塊である。本例では、白色の背景に黒色の文字が記載された帳票を具体例として説明する。
具体的には、セルの左右上端に存在する文字は、必ずノイズであるとみなし、更に左右上端のノイズに対して、同じ高さにある文字もノイズであるとみなす。
ただし、一定の間隔で有色画素塊が横方向（Ｘ軸方向）に連続して続く場合、対象領域は、ＯＣＲ対象の文字である可能性が高いため、対象の黒画素について、部分的にノイズとみなされた場合は、該当部分はノイズとして扱わない。その後、ノイズとして抽出した領域を白く塗りつぶすことで、ノイズを除去する。
ここで、有色画素とは、背景色と視覚で区別可能な色の画素であり、有色画素塊は、互いに連続する有色画素の塊である。本例では、白色の背景に黒色の文字が記載された帳票を具体例として説明する。
【0019】
図１は、画像処理システム１の全体構成を例示する図である。
図１に例示するように、画像処理システム１は、ＯＣＲ処理装置２と、複数のスキャナ装置４とを含み、これらは互いにネットワーク７で接続している。なお、本例では、ＯＣＲ処理装置２とスキャナ装置４がネットワーク７で接続している形態を説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルを介してスキャナ装置４が直接ＯＣＲ処理装置２に接続してもよいし、スキャナ装置４がＵＳＢケーブルを介してコンピュータ端末に接続し、このコンピュータ端末を経由してＯＣＲ処理装置２に画像データを送信してもよい。
ＯＣＲ処理装置２は、後述するＯＣＲ処理プログラム３（図３）が動作するコンピュータ端末であり、スキャナ装置２から受信した入力画像（本例では、帳票のスキャンデータ）に対して、ノイズを除外してＯＣＲ処理を行う。
スキャナ装置４は、原稿（帳票）から画像を読み取る画像読取装置である。
ネットワーク７は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）である。
図１に例示するように、画像処理システム１は、ＯＣＲ処理装置２と、複数のスキャナ装置４とを含み、これらは互いにネットワーク７で接続している。なお、本例では、ＯＣＲ処理装置２とスキャナ装置４がネットワーク７で接続している形態を説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルを介してスキャナ装置４が直接ＯＣＲ処理装置２に接続してもよいし、スキャナ装置４がＵＳＢケーブルを介してコンピュータ端末に接続し、このコンピュータ端末を経由してＯＣＲ処理装置２に画像データを送信してもよい。
ＯＣＲ処理装置２は、後述するＯＣＲ処理プログラム３（図３）が動作するコンピュータ端末であり、スキャナ装置２から受信した入力画像（本例では、帳票のスキャンデータ）に対して、ノイズを除外してＯＣＲ処理を行う。
スキャナ装置４は、原稿（帳票）から画像を読み取る画像読取装置である。
ネットワーク７は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）である。
【0020】
図２は、ＯＣＲ処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。
図２に例示するように、ＯＣＲ処理装置２は、ＣＰＵ２００、メモリ２０２、ＨＤＤ２０４、ネットワークインタフェース２０６（ネットワークＩＦ２０６）、表示装置２０８、及び、入力装置２１０を有し、これらの構成はバス２１２を介して互いに接続している。
ＣＰＵ２００は、例えば、中央演算装置である。
メモリ２０２は、例えば、揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。
ＨＤＤ２０４は、例えば、ハードディスクドライブ装置であり、不揮発性の記録装置としてコンピュータプログラム（例えば、図３のＯＣＲ処理プログラム３）やその他のデータファイルを格納する。
ネットワークＩＦ２０６は、有線又は無線で通信するためのインタフェースである。
表示装置２０８は、例えば、液晶ディスプレイである。
入力装置２１０は、例えば、キーボード及びマウスである。
図２に例示するように、ＯＣＲ処理装置２は、ＣＰＵ２００、メモリ２０２、ＨＤＤ２０４、ネットワークインタフェース２０６（ネットワークＩＦ２０６）、表示装置２０８、及び、入力装置２１０を有し、これらの構成はバス２１２を介して互いに接続している。
ＣＰＵ２００は、例えば、中央演算装置である。
メモリ２０２は、例えば、揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。
ＨＤＤ２０４は、例えば、ハードディスクドライブ装置であり、不揮発性の記録装置としてコンピュータプログラム（例えば、図３のＯＣＲ処理プログラム３）やその他のデータファイルを格納する。
ネットワークＩＦ２０６は、有線又は無線で通信するためのインタフェースである。
表示装置２０８は、例えば、液晶ディスプレイである。
入力装置２１０は、例えば、キーボード及びマウスである。
【0021】
図３は、ＯＣＲ処理装置２の機能構成を例示する図である。
図３に例示するように、ＯＣＲ処理装置２には、ＯＣＲ処理プログラム３がインストールされる。ＯＣＲ処理プログラム３は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に格納されており、この記録媒体を介して、ＯＣＲ処理装置２にインストールされる。
ＯＣＲ処理プログラム３は、領域特定部３００、除外要素特定部３１０、除外処理部３２０、及びＯＣＲ処理部３３０を有する。除外要素特定部３１０は、有色画素塊特定部３１２及び基準判定部３１４を含む。
なお、ＯＣＲ処理プログラム３の一部又は全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を一部借用して実現されてもよい。
図３に例示するように、ＯＣＲ処理装置２には、ＯＣＲ処理プログラム３がインストールされる。ＯＣＲ処理プログラム３は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に格納されており、この記録媒体を介して、ＯＣＲ処理装置２にインストールされる。
ＯＣＲ処理プログラム３は、領域特定部３００、除外要素特定部３１０、除外処理部３２０、及びＯＣＲ処理部３３０を有する。除外要素特定部３１０は、有色画素塊特定部３１２及び基準判定部３１４を含む。
なお、ＯＣＲ処理プログラム３の一部又は全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を一部借用して実現されてもよい。
【0022】
ＯＣＲ処理プログラム３において、領域特定部３００は、入力画像から、ＯＣＲ処理する画像領域（対象領域）を特定する。例えば、領域特定部３００は、入力画像から罫線を探索し、発見された罫線に囲まれた画像領域の中から、ＯＣＲ処理の対象領域（セル）を決定する。また、領域特定部３００は、帳票の定義情報に基づいて、ＯＣＲ処理の対象領域（セル）を特定してもよい。
【0023】
除外要素特定部３１０は、領域特定部３００により特定された画像領域から、当該画像領域内における位置に基づいて、除外すべき画像要素を特定する。例えば、除外要素特定部３１０は、領域特定部３００により特定された矩形領域内の左上又は右上の画像要素（有色画素塊）を、除外画像要素として特定する。
【0024】
より具体的には、有色画素塊特定部３１２は、領域特定部３００により特定された画像領域から、有色画素塊（本例では、黒ラン）を特定する。
基準判定部３１４は、有色画素塊特定部３１２により特定された有色画素塊の、特定された対象領域における位置に基づいて、特定された有色画素塊の中から、除外画像要素を決定する。具体的には、基準判定部３１４は、有色画素塊特定部３１２により特定された有色画素塊の中から、対象領域内の左上隅に存在する有色画素塊と、対象領域内の右上隅に存在する有色画素塊とを、除外画像要素として決定し、かつ、左上隅の有色画素塊又は右上隅の有色画素塊の下端位置を基準として、他の有色画素塊の中から、除外画像要素を決定する。
基準判定部３１４は、有色画素塊特定部３１２により特定された有色画素塊の、特定された対象領域における位置に基づいて、特定された有色画素塊の中から、除外画像要素を決定する。具体的には、基準判定部３１４は、有色画素塊特定部３１２により特定された有色画素塊の中から、対象領域内の左上隅に存在する有色画素塊と、対象領域内の右上隅に存在する有色画素塊とを、除外画像要素として決定し、かつ、左上隅の有色画素塊又は右上隅の有色画素塊の下端位置を基準として、他の有色画素塊の中から、除外画像要素を決定する。
【0025】
除外処理部３２０は、除外要素特定部３１０により特定された画像要素（ノイズ）を背景色で塗り潰して、ノイズを除去する。例えば、除外処理部３２０は、除外要素特定部３１０により特定された画像要素（ノイズ）を白色で塗り潰す。また、除外処理部３２０は、除外要素特定部３１０により特定された画像要素（ノイズ）を、この画像要素の近傍の色（平均画素値）で塗り潰してもよい。
【0026】
ＯＣＲ処理部３３０は、除外処理部３２０によりノイズが除外された入力画像に対して、ＯＣＲ処理を行う。本例のＯＣＲ処理部３３０は、除外処理部３２０によりノイズが除去された対象領域（セル）に対して、ＯＣＲ処理を行う。
【0027】
図４は、ＯＣＲ処理装置２による情報抽出処理（Ｓ１）を説明するフローチャートである。
図４に例示するように、ステップ１０（Ｓ１０）において、ＯＣＲ処理装置２のＯＣＲ処理プログラム３（図３）は、スキャナ装置４から帳票のスキャン画像データを受信すると、ＯＣＲ処理プログラム３の領域特定部３００は、受信したスキャン画像データの中から、図６（Ａ）に例示するように、ＯＣＲ処理の対象となる対象領域（セル）を特定する。
図４に例示するように、ステップ１０（Ｓ１０）において、ＯＣＲ処理装置２のＯＣＲ処理プログラム３（図３）は、スキャナ装置４から帳票のスキャン画像データを受信すると、ＯＣＲ処理プログラム３の領域特定部３００は、受信したスキャン画像データの中から、図６（Ａ）に例示するように、ＯＣＲ処理の対象となる対象領域（セル）を特定する。
【0028】
ステップ２０（Ｓ２０）において、除外要素特定部３１０は、領域特定部３００により特定された対象領域（セル）の中から、除外すべき画像要素（ノイズ）を特定する。
除外処理部３２０は、図６（Ｂ）に例示するように、除外要素特定部３１０により特定された画像要素（ノイズ）を白色で塗り潰して、対象領域からノイズを除去する。
除外処理部３２０は、図６（Ｂ）に例示するように、除外要素特定部３１０により特定された画像要素（ノイズ）を白色で塗り潰して、対象領域からノイズを除去する。
【0029】
ステップ３０（Ｓ３０）において、ＯＣＲ処理部３３０は、除外処理部３２０によりノイズが除去された対象領域に対して、ＯＣＲ処理を実施して、図６（Ｃ）に例示するように、ＯＣＲ処理結果を得る。
【0030】
図５は、図４のノイズ除去処理（Ｓ２０）をより詳細に説明するフローチャートである。
図７は、ノイズ除去処理（Ｓ２０）による対象領域（セル）の処理例である。
図５に例示するように、ステップ２００（Ｓ２００）において、有色画素塊特定部３１２は、領域特定部３００により特定された対象領域（セル）に対して、二値化処理を施す。
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、有色画素塊特定部３１２は、図７（Ａ）に例示するように、二値化した対象領域に対してラベリングを行い、互いに連続する黒色画素の塊（有色画素塊）を特定する。なお、図７（Ｂ）に例示するように、１つの画像要素（〇に囲まれたＢ）が、ラベリングの結果、複数に分離することもある。この場合、有色画素特定部３１２は、互いの距離が閾値以下のものを結合して、１つの黒色画素塊（黒ラン）にする。
図７は、ノイズ除去処理（Ｓ２０）による対象領域（セル）の処理例である。
図５に例示するように、ステップ２００（Ｓ２００）において、有色画素塊特定部３１２は、領域特定部３００により特定された対象領域（セル）に対して、二値化処理を施す。
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、有色画素塊特定部３１２は、図７（Ａ）に例示するように、二値化した対象領域に対してラベリングを行い、互いに連続する黒色画素の塊（有色画素塊）を特定する。なお、図７（Ｂ）に例示するように、１つの画像要素（〇に囲まれたＢ）が、ラベリングの結果、複数に分離することもある。この場合、有色画素特定部３１２は、互いの距離が閾値以下のものを結合して、１つの黒色画素塊（黒ラン）にする。
【0031】
ステップ２２０（Ｓ２２０）において、基準判定部３１４は、有色画素塊特定部３１２により特定された黒色画素塊（黒ラン）の中から、対象領域内の左上隅及び右上隅に存在する黒色画素塊を、除外画像要素として抽出する。
ステップ２３０（Ｓ２３０）において、基準判定部３１４は、図７（Ｃ）に例示するように、対象領域の左上隅及び右上隅に存在する黒色画素塊の下端を基準位置として、この基準位置よりも上（Ｙ軸方向の上方）に存在する黒色画素塊（黒ラン）を、除外画像要素として抽出する。
ステップ２３０（Ｓ２３０）において、基準判定部３１４は、図７（Ｃ）に例示するように、対象領域の左上隅及び右上隅に存在する黒色画素塊の下端を基準位置として、この基準位置よりも上（Ｙ軸方向の上方）に存在する黒色画素塊（黒ラン）を、除外画像要素として抽出する。
【0032】
ステップ２４０（Ｓ２４０）において、基準判定部３１４は、基準位置よりも上に存在する黒色画素塊に関して、Ｘ軸方向（帳票の左右方向）の離間距離（最も近い他の黒ランまでの距離）を算出し、いずれの離間距離も既定の離間基準値以上である黒色画素塊を、除外画像要素として確定し、いずれかの離間距離が離間基準値未満である黒色画素塊（黒ラン）を除外画像要素から外す。Ｘ軸方向の離間距離が短い場合には、ノイズではなく、入力文字列である可能性が高いからである。
ステップ２５０（Ｓ２５０）において、除外処理部３２０は、図７（Ｄ）に例示するように、基準判定部３１４により除外画像要素であるとして抽出された黒色画素塊を背景色（白色）で塗り潰す。
ステップ２５０（Ｓ２５０）において、除外処理部３２０は、図７（Ｄ）に例示するように、基準判定部３１４により除外画像要素であるとして抽出された黒色画素塊を背景色（白色）で塗り潰す。
【0033】
図８は、ノイズ除去処理（Ｓ２０）による他の処理例である。
図８（Ａ）に例示するように、対象領域内の左上隅及び右上隅の黒色画素塊（黒ラン）の下端部よりも上に、数字「１００，０００」が記載されていた場合、Ｓ２３０の処理において、一旦は、除外画像要素として抽出されるが、Ｓ２４０において、これら数字のＸ軸方向の離間距離が離間基準値未満となるため、除外画像要素から外され、図８（Ｂ）に例示するように、ＯＣＲ処理の対象として残る。
図８（Ａ）に例示するように、対象領域内の左上隅及び右上隅の黒色画素塊（黒ラン）の下端部よりも上に、数字「１００，０００」が記載されていた場合、Ｓ２３０の処理において、一旦は、除外画像要素として抽出されるが、Ｓ２４０において、これら数字のＸ軸方向の離間距離が離間基準値未満となるため、除外画像要素から外され、図８（Ｂ）に例示するように、ＯＣＲ処理の対象として残る。
【0034】
以上説明したように、本実施形態の画像処理システム１によれば、ＯＣＲ処理の対象となる矩形領域内の左上隅又は右上隅に存在する画像要素（黒ラン）を決め打ちでＯＣＲ処理から除外することにより、特定の帳票に関して、高確率でノイズを除去し、ＯＣＲ処理の精度を向上させることができる。
また、矩形領域内の左上隅又は右上隅に存在する画像要素の他にもノイズが存在しうるため、本例のＯＣＲ処理装置２は、矩形領域内の左上隅又は右上隅に存在する画像要素（黒ラン）の下端部を基準にして、これよりも上に存在する画像要素（黒ラン）をノイズとして除去する。
また、矩形領域内の左上隅又は右上隅に存在する画像要素の他にもノイズが存在しうるため、本例のＯＣＲ処理装置２は、矩形領域内の左上隅又は右上隅に存在する画像要素（黒ラン）の下端部を基準にして、これよりも上に存在する画像要素（黒ラン）をノイズとして除去する。
【符号の説明】
【0035】
１ 画像処理システム
２ ＯＣＲ処理装置
３ ＯＣＲ処理プログラム
４ スキャナ装置
２ ＯＣＲ処理装置
３ ＯＣＲ処理プログラム
４ スキャナ装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】