JP2021005162A - 画像処理装置、画像形成装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】罫線、地紋、印影などが含まれる画像においても高精度に文字認識／コード認識を行う。【解決手段】被写体に少なくとも不可視光を照射する光源と、不可視光を照射された画像を読み取る読取手段と、前記読取手段で不可視光を照射して取得された画像である第一の画像から第二の画像を生成する画像生成手段と、前記第二の画像内の第一の情報を認識する画像認識手段と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、画像処理装置、画像形成装置および画像処理方法に関する。

従来、画像データに含まれる文字画像を文字として認識するＯＣＲ（Optical Character Recognition：光学文字認識）処理を実行する画像処理装置が知られている。近年では、ＯＣＲ処理の文字認識の精度向上が要求されている。

ＯＣＲ処理の対象となる帳票や証書には文字の他に罫線、地紋、印影などが含まれている場合があり、それらと文字が重なっていると文字認識の際に文字と認識されないなどの問題がある。

そこで、画像内の罫線、地紋、印影を除去して文字認識の精度を上げる技術が既に知られている。特許文献１には、罫線を消去した後、罫線消去処理で消去した文字部分の抽出を行い、抽出した文字部分を補完して罫線消去処理により消去された文字部分を復元することで、罫線に干渉した文字の誤認識を防止する方法が開示されている。

また、帳票や証書にあらかじめ印刷されている罫線や地紋などに対して、色情報を用いて２値化処理で白化して消去するカラードロップアウトと呼ばれる技術も既に知られている。特許文献２には、カラードロップアウト処理を行い文字の認識精度を向上させる方法が開示されている。

しかしながら、従来の罫線や地紋の除去方法では、文字と罫線や地紋の重なり方によっては除去する際に文字の一部も同時に除去してしまい、文字認識の精度が低下するという問題があった。

また、特許文献１に開示の技術によっても、罫線を除去して文字を復元する際に、文字と罫線の重なり方によっては復元できないことがあり、文字認識の精度が低下するという問題があった。

また、特許文献２のカラードロップアウト処理では、色ずれなどの読取画像データの品質悪化やインクのかすれや滲みなどによる原稿の品質悪化の影響で色情報を正しく検出できない場合には、罫線や地紋を消去する際に文字の一部も同時に消去してしまい、文字認識の精度が低下するという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、罫線、地紋、印影などが含まれる画像においても高精度に文字認識／コード認識を行うことを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、被写体に少なくとも不可視光を照射する光源と、不可視光を照射された画像を読み取る読取手段と、前記読取手段で不可視光を照射して取得された画像である第一の画像から第二の画像を生成する画像生成手段と、前記第二の画像内の第一の情報を認識する画像認識手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、罫線、地紋、印影などが含まれる画像においても高精度に文字認識／コード認識を行うことができる、という効果を奏する。

図１は、第１の実施の形態にかかる画像形成装置の一例の構成を示す図である。 図２は、画像読取部の構造を例示的に示す断面図である。 図３は、画像読取部を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。 図４は、白紙に各トナーで印字した場合の分光反射率について説明する図である。 図５は、可視画像と不可視画像との差異（文字）について説明する図である。 図６は、可視画像と不可視画像との差異（コード）について説明する図である。 図７は、第２の実施の形態にかかる可視画像と非可視画像のＭＴＦ特性差異による画像差異について説明する図である。 図８は、画像読取部を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。 図９は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図１０は、可視画像と不可視画像との非共通部の除去について説明する図である。 図１１は、可視画像と不可視画像との共通部の除去について説明する図である。 図１２は、第３の実施の形態にかかる画像読取部を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。 図１３は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図１４は、共通部または非共通部の一部の画像を可視画像から除去せずに残す機能について説明する図である。 図１５は、除去する画像の例について説明する図である。 図１６は、無彩色の画像を可視と不可視で読み取った例について説明する図である。

以下に添付図面を参照して、画像処理装置、画像形成装置および画像処理方法の実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる画像形成装置１００の一例の構成を示す図である。図１において、画像形成装置１００は、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する一般に複合機と称されるものである。

画像形成装置１００は、画像処理装置である画像読取部１０１およびＡＤＦ（Automatic Document Feeder）１０２を有し、その下部に画像形成部１０３を有する。画像形成部１０３については、内部の構成を説明するために、外部カバーを外して内部の構成を示している。

ＡＤＦ１０２は、画像を読み取らせる原稿を読取位置に位置づける原稿支持部である。ＡＤＦ１０２は、載置台に載置した原稿を読取位置に自動搬送する。画像読取部１０１は、ＡＤＦ１０２により搬送された原稿を所定の読取位置で読み取る。また、画像読取部１０１は、原稿を載置する原稿支持部であるコンタクトガラスを上面に有し、読取位置であるコンタクトガラス上の原稿を読み取る。具体的に画像読取部１０１は、内部に光源や、光学系や、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のイメージセンサを有するスキャナであり、光源で照明した原稿の反射光を光学系を通じてイメージセンサで読み取る。

画像形成部１０３は、画像読取部１０１で読み取った原稿画像を印刷する。画像形成部１０３は、記録紙を手差しする手差ローラ１０４や、記録紙を供給する記録紙供給ユニット１０７を有する。記録紙供給ユニット１０７は、多段の記録紙給紙カセット１０７ａから記録紙を繰り出す機構を有する。供給された記録紙は、レジストローラ１０８を介して二次転写ベルト１１２に送られる。

二次転写ベルト１１２上を搬送する記録紙は、転写部１１４において中間転写ベルト１１３上のトナー画像が転写される。

また、画像形成部１０３は、光書込装置１０９や、タンデム方式の作像ユニット（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）１０５や、中間転写ベルト１１３や、上記二次転写ベルト１１２などを有する。作像ユニット１０５による作像プロセスにより、光書込装置１０９が書き込んだ画像を中間転写ベルト１１３上にトナー画像として形成する。

具体的に、作像ユニット（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）１０５は、４つの感光体ドラム（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）を回転可能に有し、各感光体ドラムの周囲に、帯電ローラ、現像器、一次転写ローラ、クリーナーユニット、及び除電器を含む作像要素１０６をそれぞれ備える。各感光体ドラムにおいて作像要素１０６が機能し、感光体ドラム上の画像が各一次転写ローラにより中間転写ベルト１１３上に転写される。

中間転写ベルト１１３は、各感光体ドラムと各一次転写ローラとの間のニップに、駆動ローラと従動ローラとにより張架して配置されている。中間転写ベルト１１３に一次転写されたトナー画像は、中間転写ベルト１１３の走行により、二次転写装置で二次転写ベルト１１２上の記録紙に二次転写される。その記録紙は、二次転写ベルト１１２の走行により、定着装置１１０に搬送され、記録紙上にトナー画像がカラー画像として定着する。その後、記録紙は、機外の排紙トレイへと排出される。なお、両面印刷の場合は、反転機構１１１により記録紙の表裏が反転されて、反転された記録紙が二次転写ベルト１１２上へと送られる。

なお、画像形成部１０３は、上述したような電子写真方式によって画像を形成するものに限るものではなく、インクジェット方式によって画像を形成するものであってもよい。

次に、画像読取部１０１について説明する。

図２は、画像読取部１０１の構造を例示的に示す断面図である。図２に示すように、画像読取部１０１は、本体１１内に、撮像素子であるイメージセンサ９を備えたセンサ基板１０、レンズユニット８、第１キャリッジ６及び第２キャリッジ７を有する。イメージセンサ９は、読取手段として機能するものであって、例えばＣＣＤやＣＭＯＳイメージセンサなどである。第１キャリッジ６は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）である光源２及びミラー３を有する。第２キャリッジ７は、ミラー４,５を有する。また、画像読取部１０１は、上面にコンタクトガラス１及び基準白板１３を設けている。

画像読取部１０１は、読取動作において、第１キャリッジ６及び第２キャリッジ７を待機位置（ホームポジション）から副走査方向（Ａ方向）に移動させながら光源２から光を上方に向けて照射する。そして、第１キャリッジ６及び第２キャリッジ７は、原稿１２からの反射光を、レンズユニット８を介してイメージセンサ９上に結像させる。

また、画像読取部１０１は、電源ＯＮ時などには、基準白板１３からの反射光を読取って基準を設定する。即ち、画像読取部１０１は、第１キャリッジ６を基準白板１３の直下に移動させ、光源２を点灯させて基準白板１３からの反射光をイメージセンサ９の上に結像させることによりゲイン調整を行う。

図３は、画像読取部１０１を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図３に示すように、画像読取部１０１は、上述したイメージセンサ９、光源２に加え、画像生成手段である画像生成部２１、画像認識手段である画像認識部２２、制御手段として機能する制御部２３、光源駆動部２４を備えている。なお、画像生成部２１や画像認識部２２は、ハードウェア、ソフトウェアのどちらで実現されても良い。

光源２は、近赤外（ＮＩＲ）用として構成される不可視波長領域での画像を取得するための光源である。光源駆動部２４は、光源２を駆動する。

イメージセンサ９は、可視、不可視の波長域を撮像可能である。イメージセンサ９は、被写体からの反射光を読み取り、可視画像の読取りの場合はＲＧＢ信号を、不可視画像の読取りの場合はＮＩＲ信号を出力する。一般のイメージセンサのカラーフィルタはＮＩＲ光を透過する特性を持っているため、不可視画像の読取りの場合にはＮＩＲ信号がＲＧＢ各出力に現れることになる。本実施の形態においては、説明上、Ｒ出力のＮＩＲ信号を用いることとする。なお、本実施形態では可視光を照射してイメージセンサ９によって撮像された画像を可視画像、近赤外光などの不可視光を照射してイメージセンサ９によって撮像された画像を不可視画像と呼ぶ。

なお、本実施形態においては、不可視波長領域として近赤外領域（８００〜１０００ｎｍ）を想定しているが、他の波長域でもかまわない。ただし、シリコン半導体で構成されているイメージセンサ９は近赤外領域にも感度を持つことから、不可視波長領域として近赤外領域を用いることで既存のイメージセンサを流用することが可能となり、容易に不可視読み取りを実現できる。そのため、不可視波長領域として近赤外領域を用いることが望ましい。

画像生成部２１は、イメージセンサ９から出力される可視画像（Ｒ／Ｇ／Ｂ）と不可視画像（ＩＲ）を入力する。画像生成部２１は、不可視画像に対して画像処理を行って画像認識用の画像を生成する。画像生成部２１における画像処理には、例えば、解像度調整や倍率補正などが含まれる。画像生成部２１は、生成した画像データを画像認識部２２に出力する。

画像認識部２２は、画像生成部２１から出力された画像データを入力する。画像認識部２２は、特定の情報を認識して、その認識結果を出力する。本実施形態の画像認識部２２は、文字を認識する文字認識部として機能する。また、本実施形態の画像認識部２２は、コード情報を認識するコード認識部としても機能する。

制御部２３は、光源駆動部２４、イメージセンサ９、画像生成部２１、画像認識部２２の各部を制御する。

ここで、図４は白紙に各トナーで印字した場合の分光反射率について説明する図である。図４は、例えば、画像形成部１０３で用いられるＫＣＭＹのトナーを白紙（各波長において高い反射率を示す紙）に載せた場合における分光反射率を示している。

本実施形態では、白紙に色材を載せた時の分光反射率の違いを利用して可視画像と不可視画像で異なる画像を得る。図４に示すように、Ｋトナーで印字した箇所は近赤外領域の光をほぼ吸収するが、ＣＭＹトナーのみで印字した箇所は近赤外領域の光をほとんど吸収しない。すなわち、不可視画像ではＫトナーで印字された画像のみが現れるので、可視画像と不可視画像で差異が生じる。図４に示すような色材毎の近赤外領域の吸収特性の違いは、色材の一部にカーボンブラックを含むか否かによって決まる。そのため、画像形成部１０３で用いられるトナーに限らず他の色材であってもカーボンブラックを含む色材とカーボンブラックを含まない色材を用いて印字を行えば、同様に可視画像と不可視画像で差異が生じる画像を得ることが可能である。また、カーボンブラックに限らずとも不可視領域で吸収特性を持つ物質を含む色材と含まない色材を用いることで同様の効果を得ることが可能である。

図５は、可視画像と不可視画像との差異（文字）について説明する図である。図５において、文字部はＫトナーで印字された画像であり、罫線はＣＭＹトナーで印字された画像である。可視画像には、ＫＣＭＹトナーで印字された画像が現れるため、図５（ａ）に示すように、文字と罫線が重なった画像が得られる。一方、不可視画像にはＫトナーで印字された画像のみが現れるため、図５（ｂ）に示すように、罫線は画像上に現れず、文字のみの画像が得られる。なお、ＣＭＹトナーで印字される画像は、罫線に限られるものではなく、地紋、印影などであってもよい。

画像生成部２１は、入力された可視画像、不可視画像から不可視画像を選択して画像認識部２２に出力する。

文字認識部として機能する画像認識部２２は、入力された不可視画像において文字認識を行うので、可視画像では罫線が重なっているために従来では正しく認識できない文字が正しく認識できるようになる。これにより、文字認識の精度が向上する。

図６は、可視画像と不可視画像との差異（コード）について説明する図である。上述した文字認識のほかにバーコードや２次元コードなどのコード情報を認識する場合がある。その場合も同様の構成で認識精度の向上を図ることが可能である。図６において、２次元コードはＫトナーで印字された画像であり、罫線はＣＭＹトナーで印字された画像である。可視画像には、ＫＣＭＹトナーで印字された画像が現れるため、図６（ａ）に示すように、２次元コードと罫線とが重なった画像が得られる。一方、不可視画像には、Ｋトナーで印字された画像のみが現れるため、図６（ｂ）に示すように、罫線は画像上に現れず、２次元コードのみの画像が得られる。なお、ＣＭＹトナーで印字される画像は、罫線に限られるものではなく、地紋、印影などであってもよい。

画像生成部２１は、入力された可視画像、不可視画像から不可視画像を選択して画像認識部２２に出力する。

コード認識部として機能する画像認識部２２は、入力された不可視画像に対してコード認識を行うので、可視画像では罫線が重なっているために従来では正しく認識できない２次元コードが正しく認識できるようになる。これにより、コード情報の認識精度が向上する。

このように本実施形態によれば、罫線、地紋、印影などが含まれる画像においても高精度に文字認識／コード認識を行うことが可能となる。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。

第２の実施の形態は、可視画像において文字やコードの認識精度を向上させる点が、不可視画像を用いて文字やコードの認識を行う第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。

図７は、第２の実施の形態にかかる可視画像と非可視画像のＭＴＦ特性差異による画像差異について説明する図である。図７に示すように、一般に画像読取部１０１のレンズユニット８などの光学特性は可視波長領域で最適化されるため、不可視波長領域ではＭＴＦ特性が悪化し、画像がぼける（図７（ｂ）参照）ことが考えられる。より高精度な文字認識やコード認識を行うためには高精細な画像で認識を行うことが望ましいので、不可視画像で認識するのではなく、可視画像で認識することが望ましい。そこで、本実施形態では、可視画像において文字やコードの認識精度を向上させる例を示す。

ここで、図８は、画像読取部１０１を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図８に示すように、第２の実施の形態にかかる画像読取部１０１の光源２は、可視用／近赤外（ＮＩＲ）用で構成される。

画像生成部２１は、可視画像（Ｒ／Ｇ／Ｂ）と不可視画像（ＩＲ）における共通部または非共通部を可視画像から除去した画像を生成して出力する機能を有する。画像生成部２１は、生成した画像データを画像認識部２２に出力する。

画像認識部２２は、画像生成部２１から出力された画像データを入力する。画像認識部２２は、特定の情報を認識して、その認識結果を出力する。

次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。

図９は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図９に示すように、制御部２３は、まず、光源駆動部２４を制御して光源２の可視光源のみを点灯し（ステップＳ１）、イメージセンサ９を制御して可視画像を読み取る（ステップＳ２）。

次に、制御部２３は、光源駆動部２４を制御して光源２の可視光源を消灯した後（ステップＳ３）、光源駆動部２４を制御して光源２の近赤外光源のみを点灯し（ステップＳ４）、イメージセンサ９を制御して不可視画像を読み取る（ステップＳ５）。

その後、制御部２３は、光源駆動部２４を制御して光源２の近赤外光源を消灯し（ステップＳ６）、読取動作を終了する。

なお、本実施形態では、先に可視画像を読み取るような処理の流れとしているが、先に不可視画像を読み取るような処理の流れであってもよいことはいうまでもない。

次に、本実施形態の画像生成部２１における可視画像と不可視画像との非共通部の除去について説明する。

図１０は、可視画像と不可視画像との非共通部の除去について説明する図である。図１０において、文字部はＫトナーで印字された画像であり、罫線はＣＭＹトナーで印字された画像である。可視画像には、ＫＣＭＹトナーで印字された画像が現れるため、図１０（ａ）に示すように、文字と罫線が重なった画像が得られる。

一方、不可視画像にはＫトナーで印字された画像のみが現れるため、図１０（ｂ）に示すように、罫線は画像上に現れず、文字のみの画像が得られる。

すなわち、この場合の可視画像と不可視画像の共通部は文字、非共通部は図１０（Ｃ）に示すように罫線となる。

画像生成部２１は、文字画像を損なわずに罫線を除去するために、まず図１０（ｄ）に示すように、不可視画像と非共通部画像とのＡＮＤ画像を生成する。この図１０（ｄ）の画像を残すように処理を行えば文字画像を損なうことは無い。

そこで、画像生成部２１は、除去したい罫線、すなわち図１０（ｃ）の非共通部画像から図１０（ｄ）のＡＮＤ画像を差し引いた画像を除去画像として生成することで、図１０（ｅ）に示す画像を生成する。

そして、画像生成部２１は、図１０（ｅ）の画像を図１０（ａ）の可視画像から除去することで、図１０（ｆ）のような罫線が除去された可視画像を得る。

画像認識部２２は、図１０（ｆ）に示した可視画像に対して画像認識を行う。これにより、ＭＴＦが最適化された高精細な画像で文字認識やコード認識を行うことが可能となり、認識精度を向上させることができる。

次に、本実施形態の画像認識部２２における可視画像と不可視画像との共通部の除去について説明する。

図１１は、可視画像と不可視画像との共通部の除去について説明する図である。図１１において、文字部はＣＭＹトナーで印字された画像であり、破線の罫線はＫトナーで印字された画像である。可視画像には、ＫＣＭＹトナーで印字された画像が現れるため、図１１（ａ）に示すように、文字と罫線の画像が得られる。

図１１（ａ）に示す可視画像を用いて文字認識を行う場合、破線の罫線の一部と文字領域の距離が近いため破線の一部を文字として誤認識してしまい、“１２３４”という数字の後に数字の“１”ないしは英字の“ｌ”が付いている文字列であるという認識結果になる可能性がある。そこで、本実施形態では、不可視画像も用いることで、文字認識の精度を向上させる。

一方、不可視画像にはＫトナーで印字された画像のみが現れるため、図１１（ｂ）に示すように、文字は画像上に現れず、罫線のみの画像が得られる。

すなわち、この場合の可視画像と不可視画像の非共通部は文字、共通部は図１１（ｃ）に示すように罫線となる。

画像生成部２１は、図１１（ａ）の可視画像から図１１（ｃ）の共通部（除去画像）を除去することで、図１１（ｄ）のような罫線が除去された可視画像を得る。

画像認識部２２は、図１１（ｄ）に示した可視画像に対して画像認識を行う。これにより、ＭＴＦが最適化された高精細な画像で文字認識やコード認識を行うことが可能となり、認識精度を向上させることができる。

このように本実施形態によれば、文字やコード情報の認識に不要な情報を除去することで文字やコード情報の認識精度を向上することができる。

（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。

画像認識部２２での認識結果だけではなく、可視画像そのものも視認、保存する要求がある場合、第１の実施の形態および第２の実施の形態おいては可視画像が保存されないため要求を満たすことができない。

そこで、第３の実施の形態は、可視画像と不可視画像を用いて文字やコードの認識精度を向上させつつも、可視画像も保存するようにした点が、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と異なる。以下、第３の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と異なる箇所について説明する。

図１２は、第３の実施の形態にかかる画像読取部１０１を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図１２に示すように、第３の実施の形態にかかる画像読取部１０１の光源２は、可視用／近赤外（ＮＩＲ）用で構成される。また、イメージセンサ９が可視画像（Ｒ／Ｇ／Ｂ）とは別に不可視画像（ＩＲ）を出力できる機能を有する。

この構成により、画像読取部１０１は、可視光源と近赤外光源を同時に点灯したとしても可視画像と不可視画像を別々に取得することが可能となるため、１回の読取動作で可視画像、不可視画像の両方を得ることができる。そのため、画像認識部２２で文字やコード情報の認識を行った際の可視画像そのものも保存することが可能となる。また、可視と不可視の同時読取によって読取動作時間の短縮も図ることができる。

次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。本実施形態においては、可視画像と不可視画像の取得を同時に行う。

図１３は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図１３に示すように、制御部２３は、まず、光源駆動部２４を制御して光源２の可視光源を点灯するとともに（ステップＳ１１）、光源２の近赤外光源を点灯し（ステップＳ１２）、両光源が点灯した状態でイメージセンサ９を制御して可視画像および不可視画像を読み取る（ステップＳ１３）。

その後、制御部２３は、光源駆動部２４を制御して光源２の可視光源を消灯した後（ステップＳ１４）、光源２の近赤外光源を消灯し（ステップＳ１５）、読取動作を終了する。

なお、本実施形態では、近赤外光源に対して先に可視光源を点灯、消灯する処理の流れとしているが、点灯、消灯する順序はそれぞれどちらの光源が先であってもよいことはいうまでもない。

次に、本実施形態の画像生成部２１において生成される画像について例示して説明する。

画像生成部２１は、可視画像と不可視画像における共通部または非共通部を可視画像から除去する機能だけでなく、共通部または非共通部の一部の画像を可視画像から除去せずに残す機能を備える。

図１４は、共通部または非共通部の一部の画像を可視画像から除去せずに残す機能について説明する図である。図１４に示す例は、罫線が引かれた用紙に金額を示す文字が印字され、訂正印が捺印されている例である。図１４において、文字は近赤外光を吸収する特性を持った色材で印字されており、罫線および印影は近赤外光を吸収しない特性を持った色材で印字されているとする。

図１４（ａ）に示すように、可視画像には文字、罫線、印影の各画像が現れるが、図１４（ｂ）に示すように、不可視画像には文字のみが現れる。

ここで、ユーザに読取画像において金額を示す文字と訂正印が捺印されていることを目視で確認したい要求がある場合、第２の実施の形態のように図１４（ｃ）に示すような可視画像と不可視画像における非共通部である罫線と印影を可視画像から除去してしまうと、画像生成部２１から出力される画像データにおいて訂正印を目視で確認することができない。

また、イメージセンサ９で取得した可視画像そのものでは、罫線と文字が重なって印字されていることで、文字の視認性が悪化してしまう。

そこで、画像生成部２１は、ユーザが目視したい画像に合わせて非共通部の一部である印影のみを残す処理を行う。

具体的には、画像生成部２１は、非共通部において残したい画像である印影を形状や色情報などの特徴量から抽出し、図１４（ｄ）に示す画像を生成する。そして、画像生成部２１は、非共通部から印影を除去し、図１４（ｅ）に示す画像を生成する。図１４（ｅ）の画像が可視画像から除去したい画像であるため、画像生成部２１は、可視画像からの除去処理を行う。

以上の処理の結果、画像生成部２１は、図１４（ｆ）に示すように、文字と印影のみの画像を生成することができ、印影を目視で確認したいというユーザの要求を満たすことができる。また、後段の画像認識部２２では、不可視画像で画像認識を行うことで精度良く文字認識を行うことができる。

図１５は、除去する画像の例について説明する図である。なお、図１５の画像において、文字は赤外光を吸収する特性を持つ色材で印字されており、印影、地紋、罫線は赤外線を吸収しない特性を持つ色材で印字されているものとする。

図１５（ａ）は、文字と重なる位置に印影がある例を示すものである。

伝票などでは、印字された社名の横に社印を押印するケースがあるが、文字と印影が重なることもありうる。この場合、画像認識部２２においては、社名を認識したい場合に可視画像を用いると文字と印影が重なっている箇所の影響で正しく文字認識されない。しかし、本実施形態においては、不可視画像を用いることで、図１５（ｂ）に示すように、文字のみの画像で文字認識することが可能となり、精度良く文字認識することができる。

図１５（ｃ）は、文字と重なる位置に地紋がある例を示すものである。

公的な証明書などでは、偽造防止を目的として地紋が印字された用紙を用いることがある。画像認識部２２は、地紋が印字された用紙に印字された社名を認識したい場合に、可視画像を用いると文字と地紋が重なっている箇所の影響で正しく文字認識することができない。しかし、本実施形態においては、不可視画像を用いることで、図１５（ｄ）に示すように、文字のみの画像で文字認識することが可能となり、精度良く文字認識することができる。

図１５（ｅ）は、文字と重なる位置に罫線がある例を示すものである。

伝票などでは、罫線が印字された用紙を用いることがある。画像認識部２２は、罫線が印字された用紙に印字された社名を認識したい場合に、可視画像を用いると文字と罫線が重なっている箇所の影響で正しく文字認識することができない。しかし、本実施形態においては、不可視画像を用いることで、図１５（ｆ）に示すように、文字のみの画像で文字認識することが可能となり、精度良く文字認識することができる。

図１６は、無彩色の画像を可視と不可視で読み取った例について説明する図である。図１６に示す例は、無彩色でプレ印刷されている地紋の上に同系色の日付印が押されている例である。ここで、地紋は近赤外光を吸収しない特性を持つ色材で印字されており、日付印は近赤外光を吸収する特性を持つ色材で印字されているとする。

前述したように、図１６（ａ）に示すような可視光下で捺印時のインクのかすれによって地紋の濃度と日付印の濃度の差異が小さいような場合は、カラードロップアウトではこの日付印も押印色ではないと判定されてしまうため、文字が欠落してしまう。

そこで、本実施形態においては、無彩色で濃度差異が小さい画像であっても、色材の光源の波長領域に対する吸収特性の違いから、図１６（ｂ）に示すように不可視画像では日付印のみの画像を取得することができ、文字認識の精度を向上させることが可能となる。

なお、上記実施の形態では、本発明の画像形成装置を、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機に適用した例を挙げて説明するが、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置であればいずれにも適用することができる。

２ 光源
９ 読取手段
２１ 画像生成手段
２２ 画像認識手段
１００ 画像形成装置
１０１ 画像処理装置

特許第３２０４２４５号公報 特許第５８３０３３８号公報

Claims (15)

1. 被写体に少なくとも不可視光を照射する光源と、
   不可視光を照射された画像を読み取る読取手段と、
   前記読取手段で不可視光を照射して取得された画像である第一の画像から第二の画像を生成する画像生成手段と、
   前記第二の画像内の第一の情報を認識する画像認識手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記不可視光は、赤外光である
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第一の情報は、文字情報であり、
   前記画像認識手段は、文字認識手段である、
   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。
4. 前記第一の情報は、コード情報であり、
   前記画像認識手段は、コード認識手段である
   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。
5. 前記光源は、さらに可視光を被写体に照射し、
   前記読取手段は、可視光を照射された画像を読み取り、
   前記画像生成手段は、前記第一の画像と可視光を照射して取得された画像である第三の画像との共通部分または非共通部分である第二の情報を前記第三の画像から除去して前記第二の画像を生成する、
   ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記光源は、被写体への不可視光の照射と可視光の照射を同時に行い、
   前記読取手段は、不可視光を照射された画像と可視光を照射された画像とを読み取る、
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記画像生成手段は、さらに第二の情報の一部である第三の情報を前記第三の画像から除去しない、
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
8. 前記第二の情報は、印影である、
   ことを特徴とする請求項５ないし７の何れか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記第二の情報は、地紋である、
   ことを特徴とする請求項５ないし８の何れか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記第二の情報は、罫線である、
    ことを特徴とする請求項５ないし９の何れか一項に記載の画像処理装置。
11. 前記第三の情報は、印影である、
    ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
12. 前記第一の情報と前記第二の情報との少なくとも一部は共に無彩色であり、前記被写体においては異なる色材で印字されている、
    ことを特徴とする請求項５ないし１１の何れか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記異なる色材は、カーボンブラックを含むか否かで異なっている、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 請求項１ないし１３の何れか一項に記載の画像処理装置を備えた画像形成装置。
15. 被写体に少なくとも不可視光を照射する光源と、不可視光を照射された画像を読み取る読取手段と、を備える画像処理装置における画像処理方法であって、
    前記読取手段で不可視光を照射して取得された画像である第一の画像から第二の画像を生成する画像生成ステップと、
    前記第二の画像内の第一の情報を認識する画像認識ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。