JPH03292568A - 画像入力方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像入力方式に係り、特に多数の文書を一括し
て画像入力する場合に好適な画像入力方式に関する。

〔従来の技術〕

近年、大容量光ディスクを利用した文書画像ファイルシ
ステム（電子ファイル）が新しい文書管理の手段として
、広く利用されつつある。光ディスクはデータの記憶容
量が大きく、画像データ等の多量のデータの記憶が可能
となるため、帳票。

設計図、契約書等の文書画像情報を多量に蓄積する手段
として利用することができる。

文書画像ファイルシステムを利用して、文書画像データ
を登録する場合、各文書画像データごとに、文書名９分
類名、キーワード等の属性を設定することが望ましい。

したがって、複数ページで構成される、多数の文書画像
データを登録する場合、文書間を認識し、文書ごとに文
書画像を分離することが必要である。従来は、この文書
ごとの分離作業は、操作者が行ない、文書単位に画像を
スキャナにセットしていたが、特別な形状をした文書分
離用シート（セパレータシート）を文書間に挿入するこ
とにより、文書の分離を行なうシステムが登場した。

このシステムの一例として、ＥＦＳ（富士退社）がある
。これは、文書間に、特定された位置に切れ込みの入っ
たシートを挿入し、この切れ込みを検出することにより
文書の切目を識別するものである。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところが、特別な形状をしたセパレータシートを文書間
に挿入することにより、文書の分離を行なう場合には、
スキャナ等の画像入力装置に、機械的または工学的に分
離用シートの形状を認識する装置が必要となり、一般の
画像入力装置には、適応できない。また、形状を加工し
たシートを使用するため、自動給紙機等をしようした場
合には、紙づまりを起こしやすい、等の問題があった。

〔課題を解決するための手段〕

以上の問題を解決するために、本発明では、−般文書と
同じ形状のシートに、一般画像には、極めて希にしか出
現しない記号を印刷したシートをセパレータシートとし
て利用し、記号認識手段により、画像入力手段から入力
した画像から、記号を切り出し、認識することによって
、一般文書とセパレータシートを分離するようにした。

また、前記に示したような画像処理によって、この記号
を認識する手段は、ワークステーション等でも、容易に
実現することができる。

〔作用〕

本発明は、一般文書と同じ形状のシートに、−般画像に
は、極めて希にしか出現しない記号を印刷したものをセ
パレータシートとして利用し、画像処理により、一般文
書とセパレータシートを分離しているので、画像入力装
置に、シートの形状認識用の特別な装置を組み込む必要
がなくなる。

また、一般文書と同じ形状のシートをセパレータシート
として利用しているので、セパレータシートが原因とな
る紙づまりの発生をなくすことができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を参照して、詳細に説明
する。

第１図は、システム全体の構成を示すブロック図である
。

図中の１は、画像を入力するためのスキャナであり、２
は、スキャナ１を制御するためのスキャナコントローラ
である。ここでは、自動給紙装置３が接続されたスキャ
ナにより、連続的に画像入力する方法について説明する
が、自動給紙装置が接続されていないスキャナにより１
画像を１枚１枚入力する場合でも本方式は適用できる。

４は、コマンド等のコードデータを入力するキーボード
である。５はデイスプレィであり、スキャナ１から入力
された画像や、処理結果の画像を目視により確認したり
、キーボードから入力されたコードデータをチエツクす
るものであり、６は、デイスプレィ５を制御するための
デイスプレィコントローラである。７は、入力された画
像や処理結果の画像を格納するためのメモリである。８
は、指定された領域内に存在するバーコードを認識し、
キャラクタコードに変換するバーコード認識装置である
。９は、入力された画像を格納する大容量ファイルシス
テムであり、１０は、ファイルシステム９を制御するた
めのファイルコントローラである。１１はシステム全体
を制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔ、ｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。

次に、バーコードを利用して、制御シートと一般文書を
識別する処理の流れの一例を第２図により説明する。

まず、ステップ１００で、スキャナ１を利用して画像を
入力する。ステップ１０２で、入力した画像にバーコー
ドが印刷された領域が存在するが、どうかチエツクする
。バーコードが印刷された領域が存在しなければ、入力
した画像を一般文書として扱い、ステップ１１４の処理
を行い、バーコードが印刷された領域が存在する場合に
は、ステップ１０４以降の処理を行なう。ステップ１０
４では、バーコードをバーコード認識装置８に読み取り
、読み取ったバーコードをキャラクタコードに変換する
。

このバーコード読み取り処理については、第７図（ａ）
および（ｂ）により処理の流れを説明する。

まず、第７図（ａ）により、周辺分布を利用したバーコ
ード読み取り処理について説明する。ステップ１３０で
、バーコード認識装置に読み取ったバーコード領域に存
在する黒画素数を算出し、黒画素の割合が標準値より大
きいか小さいか判定する。準標値より大きい場合には、
ステップ１３２で、読み取った画像に対して、ノイズ除
去処理し、標準値より小さい場合には、ステップ１３４
で、読み取った画像に対して、カスレ除去処理を行なう
。

ノイズ除去処理については、第９図により、処理の概要
を示す。

第９図において、６０１はバーコードの印刷領域の画像
である。画像６０１を水平方向にｎドツト収縮すると画
像６０２となり、画像６０２を垂直方向にｍドツト収縮
すると画像６０３となる。

次に、画像６０３を垂直方向にｍドツト膨張すると画像
６０４となり、画像６０４を水平方向にｎドツト膨張す
ると画像６０５となる。以上の手順により、白画素中に
存在するｍＸｎドツトより小さい黒の孤立点を除去する
ことができる。

カレス除去処理については、白画素に対して第９図と同
様な処理を行えばよい。

次に、第８図（ａ）〜（ｂ）により、ノイズ除去おにび
カレス除去の処理の流れの一例を示す。

まず、第８図（ａ）により、ノイズ除去について説明す
る。ここに示すノイズ除去処理は、はじめに、画像を水
平方向にｍドツト、垂直方向にｎドツト収縮し、次に１
画像を水平方向にｍドツト、垂直方向にｎドツト膨張す
ることにより、白画素中に存在するｍＸｎドツトより小
さい黒の孤立点を除去するものである。

ステップ１６０では、バーコードが印刷された領域にあ
る画像を（画像１）に転送する。ステップ１６２〜１７
０では、水平方向に黒画素を収縮する。ステップ１６２
では、水平方向のシフト量を示すカウンタｉを１に初期
化する。ステップ１６４では、（画像１）に格納された
画像を水平方向にｉドツトシフトし、（画像２）に転送
する。

ステップ１６６では、（画像１）に格納された画像と（
画像２）に格納された画像の論理積（ＡＮＤ）をとり、
処理結果を（画像２）に転送する。ステップ１６８では
、水平方向のシフト量を示すカウンタｉを１だけ増加し
、ｉがｎ以下の場合は、ステップ１６４〜１６８の処理
を繰り返す（ステップ１７０）。

次に、ステップ１７２〜１８０では、垂直方向に黒画素
を収縮する。ステップ１７２で、垂直方向のシフト量を
示すカウンタｊを１に初期化する。

ステップ１７４では、（画像２）に格納された水平方向
の収縮処理した画像をｊドツト垂直方向にシフトし、（
画像１）に転送する。ステップ１７６で°は、（画像１
）に格納された画像と（画像２）に格納された画像の論
理積（Ａ　Ｎ　Ｄ）をとり、処理結果を（画像１）に転
送する。ステップ１７８では、垂直方向のシフト量を示
すカウンタｊを１だけ増加し、ｊがｍ以下の場合は、ス
テップ１７４〜１７８の処理を繰り返す（ステップ１８
０）。

ステップ１８２〜１９０では、垂直方向に、収縮した分
だけ、黒画素を膨張する。ステップ１８２で、垂直方向
のシフト量を示すカウンタｊを１に初期化する。ステッ
プ１８４では、（画像２）に格納された垂直方向に収縮
処理した画像をｊドツト垂直方向にシフトし、（画像１
）に転送する。

ステップ１８６では、（画像１）に格納された画像と（
画像２）に格納された画像の論理和（ＯＲ）をとり、処
理結果を（画像１）に転送する。ステップ１８８では、
垂直方向のシフト量を示すカウンタｊを１だけ増加し、
ｊがｍ以下の場合は、ステップ１８４〜１８８の処理を
繰り返す（ステップ１９０）。

ステップ１９２〜２００では、水平方向に、収縮した分
だけ、黒画素を膨張する。ステップ１９２では、水平方
向のシフト量を示すカウンタｉを１に初期化する。ステ
ップ１９４では、（画像２）に格納された水平方向に膨
張処理した画像を水平方向にｉドツトシフトし、（画像
１）に転送する。

ステップ１９６では、（画像１）に格納された画像と（
画像２）に格納された画像の論理和（ＯＲ）をとり、処
理結果を（画像１）に転送する。ステップ１９８では、
水平方向のシフト量を示すカウンタｉを１だけ増加し、
ｉがｎ以下の場合は、ステップ１９４〜１９８の処理を
繰り返す（ステップ２００）。

以上の処理により、バーコードが印刷された領域の画像
から、ｍ　Ｘ　ｎドツトより小さい黒の孤立点を除去す
ることができる。

また、カスレ除去についても同様な方法で実現すること
ができる。第８図（ｂ）により、カスレ除去について説
明する。ここに示すカスレ除去処理は、はじめに１画像
を水平方向にｍドツト、垂直方向にｎドツト膨張し、次
に１画像を水平方向にｍドツト、垂直方向にｎドツト収
縮することにより、黒画素中に存在するｍ　Ｘ　ｎドツ
トより小さい白の孤立点を除去するものである。

ステップ２２０では、バーコードが印刷された領域にあ
る画像を（画像１）に転送する。ステップ２２２〜２３
０では、第８図（ａ）のステップ１９２〜２００の処理
と同様に、水平方向に黒画素を膨張する。次に、ステッ
プ２３２〜２４０では、第８図（ａ）のステップ１８２
〜１９０の処理と同様に、垂直方向に黒画素を膨張する
。また、ステップ２４２〜２５０では、第８図（ａ）の
ステップ１７２〜１８０の処理と同様に、垂直方向に黒
画素を収縮する。最後に、ステップ２４２〜２５０で、
第８図（ａ）のステップ１６２〜１７０の処理と同様に
、水平方向に黒画素を膨張する。

以上の処理により、バーコードが印刷された領域の画像
から、ｍｘｎドツトより小さい白の孤立点を除去するこ
とができる。

ノイズ除去／カスレ除去処理により、ある程度ノイズ／
カス−を取り除いたバーコードの印刷領域の画像に対し
て、ステップ１３６では、バーコードの傾き検出を行な
う。ステップ１３８では、検出した傾きを考慮して、バ
ーコードの垂直方向の周辺分布をとる。第１１図に、傾
きを考慮して周辺分布をとった場合の処理例を示す。

バーコード画像６５が傾いていない場合には、バーコー
ド画像全体の垂直方向の周辺分布６６をとる。また、バ
ーコード画像６５が傾いている場合には、傾き角度に応
じて、バーコード画像６５を複数の領域に分割し、分割
した領域ごとに周辺分布６７１〜６７５をとる。ここで
、バーコード画像の分割数には、 ｋ＝（バーコード画像の高さ）　Ｘ　ｔａｎθθ：バー
コード画像の傾き により決定される。

また、第１０図に垂直方向の周辺分布を算出する処理の
流れ図を示す。ステップ２８０では、位置ｉにおける黒
画素数のカウンタｔｘ［ｉ］を０に初期化する。ステッ
プ２８２では、垂直方向の座標カウンタｊを０に初期化
し、ステップ２８４では、水平方向の座標カウンタｉを
Ｏに初期化する。ステップ２８６では、水平方向の座標
カウンタｊおよび垂直方向の座標カウンタｊの値から、
画素ポインタｐを計算し、ステップ２８８では、画素ポ
インタＰの画素値が「黒」であるかどうか調べ、「黒」
である場合には、ステップ２９０で、黒画素数のカウン
タｔｘ［ｉ］の値を１増加して。

ステップ２９２以降の処理を行ない、「黒」でない場合
には、ｔｘ［ｉ］の値はそのままで、ステップ２９２以
降の処理を行なう。ステップ２９２では、水平方向の座
標カウンタ１の値を１だけ増加し、ｌの値が、領域の水
平方向の幅Ｗ以下の場合には、ステップ２８６〜２９２
の処理を繰返す（ステップ２９４）。ステップ２９６で
は、垂直方向の座欅カウンタｊの値を１だけ増加し、ｊ
の値が、領域の垂直方向の高さｈ以下の場合には、ステ
ップ２８４〜２９６の処理を繰返す（ステップ２９８）
。

以上の処理により、垂直方向の周辺分布を算出する。

ステップ１４０では、ステップ１３８で算出した周辺分
布の波形をしきい値により２値化し、ステップ１４２で
は、２値化した波形をキャラクタコードに変換する。２
値化した波形をキャラクタコートに変換する処理の流れ
を第１２図に示す。

ステップ３５０では、画像ポインタｐを波形の左端の位
置に初期化する。ステップ３５２では、画像ポインタｐ
が指示する画像データを読み込み、ステップ３５４では
、画像ポインタＰの値を次の画像位置に更新する。ステ
ップ３５６では、読み込んだ画像データからレフトバー
が検出できたかどうかを調べる。検出できない場合には
、ステップ３５２〜４の処理を繰り返し、検出できた場
合には、ステップ３５８以降の処理を行なう。ステップ
３５８では１画像ポインタルが指示する画像データを読
み込み、ステップ３６０では、読み込んだ画像の画素値
の変化を調べることにより、ランが終了したかどうかチ
エツクし、終了した場合には、ステップ３６２以降の処
理を行い、終了していない場合には、ステップ３７２で
、画像ポインタｐを更新し、ステップ３５８以降の処理
を繰り返す。ステップ３６２では、ラン長が１モジユ一
ル以上、Ｍモジュール以下の範囲にあるかどうかをチエ
ツクし、範囲内にある場合には、ステップ３６４以降の
処理を行い、範囲外である場合には、ステップ３７２で
、画像ポインタｐを更新し、ステップ３５８以降の処理
を繰り返す。ここで、Ｍは、バーコードの準標パターン
を構成するバー幅の中で、最大の幅をモジュール数で表
したものであり、例えば、共通商品コード用バーコード
シンボル（ＪＩＳ　　Ｂ　　９５５０−１９８５）の場
合には、Ｍ＝４である。ステップ３６４では、ラン長を
バーの幅に変換し、ステップ３６６では、１キャラクタ
分のバー数がそろったがどうが確認し、そろっていない
場合には、ステップ３７２で、画像ポインタｐを更新し
、ステップ３５８以降の処理を繰り返す。そろっている
場合には、ステップ３６８で、バーコードをキャラクタ
コードに変換可能かどうか判定し、可能な場合には、キ
ャラクタコードに変換し、ステップ３７０以降の処理を
行なう。そうでない場合には、ステップ３７４で、バー
コード不読の処理を行い、ステップ３７２で、画像ポイ
ンタｐを更新し、ステップ３５４以下の処理を繰り返す
。ステップ３７０では、全てのバーコードの読み込みを
終了したがどうかをチエツクし、終了した場合には、リ
ターンし、終了していない場合には、ステップ３７２で
、画像ポインタｐを更新し、ステップ３５８以降の処理
を繰り返す。

以上に示した処理により、２値化した波形をキャラクタ
コードに変換する。

次に、ステップ１４４では、バーコードを変換したキャ
ラクタコードのパリティエラー等のエラーコードチエツ
クを行い、リターンする。

以上の処理により、バーコードの読み取り処理を終了す
る。

ここでは、周辺分布を利用したバーコード読み取りにつ
いて説明したが、次に、第７図（ｂ）を用いて、論理和
、論理積を利用してバーコード読み取りについて説明す
る。ステップ４００では、バーコード画像を複数の領域
に分割する。分割した各領域の高さＨは、許容する最大
の傾きをαとした場合、 Ｈ＝１／ｌａｎα により決定される。例えば、傾きを５．７°　まで許容
する場合には、各領域の高さＨは、１０ドツト（ｄａｔ
）になる。

ステップ４０２では、分割した領域に存在するラインの
論理和、またステップ４０４では、分割した領域に存在
するラインの論理積をとった結果得られるラインを各領
域の代表ラインとする。ステップ４０６では、代表ライ
ンに対して、キャラクタ変換処理を行ない、ステップ４
０８では、バーコードを変換したキャラクタコードのパ
リティエラー等のエラーコードチエツクを行う。ここで
処理する代表ラインは１分割した領域ごとの論理和をと
って結果、論理積をとった結果および原画像から適当に
選択したラインとする。

ステップ４１０では、ステップ４０２〜４０８までの処
理が、分割したすべての領域について終了したかどうか
チエツクし、終了していない場合は、ステップ４０２〜
４０８までの処理を繰り返す。終了した場合には、ステ
ップ４１２で、各領域の代表ラインをキャラクタに変換
した結果に対して、各キャラクタごとの多数決をとるこ
とにより、読み取り結果を出力する。

また、初めに、入力したバーコード画像内に存在する黒
画素数の割合を基準値と比較し、大きい場合には、論理
積をとることにより、各領域の代表ラインとし、小さい
場合には、論理和をとることにより、各領域の代表ライ
ンとし、多数決をとることによっても読み取り処理はで
きる。

第２図において、ステップ１０６では、キャラクタコー
ドへの変換を失敗したバーコードの有無や、パリティエ
ラー等をチエツクし、バーコードが正常に読み取れてい
る場合には、ステップ１０８以降の処理を行い、読み取
り結果に以上がある場合には、ステップ１１０で、入力
した画像をデイスプレィに表示し、操作者が目視により
、制御シートか一般文書かを判断し、制御シートの場合
には、ステップ１１２で、制御シートして処理し、一般
文書の場合には、ステップ１１４で、一般文書として処
理する。ステップ１０８では、変換したキャラクタコー
ドが制御シートを表すコードが否か等のキャラクタコー
ドエラーをチエツクし、キャラクタコードにエラーがあ
る場合には、一般文書として処理し、キャラクタが正常
な場合には、制御シートとして処理する。

［制御シートの例１］ 次に、制御シートの一例として、文書間を分離するセパ
レータシートについて説明する。

第３図に、セパレータシートの仕様の一例を示す。図中
の２０は、台紙であり、一般文書に使用しているものと
同様な材質でもよいし、セパレータシート用として、一
般文書に使用しているものとは異なる材質のものでもよ
い。２１−１は、バーコードであり、台紙２０の上に塗
布または印刷されている。バーコード２１１は、同図下
部に拡大して示しであるようなものであり、セパレータ
シートとして判読できるバーコードであれば何でも良い
。ここでは、一般文書に出現する頻度が小さいパターン
をバーコードとしているものを複数桁用いることにより
、セパレータシート判別用として利用している。

第１３図に、ＣＣＩＴＴＩＩＩＩ準原稿＆１〜８に出現
するバーコードのパターンの出現頻度を示す。

ここでは、共通商品コード用バーコードシンボル（ＪＩ
Ｓ　　Ｂ　　９５５０−１９８５）について。

バーコードを構成する１モジユールの幅ヲ０．６２５ｍ
とした場合に関して調査した。この結果、「２」。

「９」等のバーコードのパターンが出現頻度が小さい。

このような出現頻度の小さいパターンを複数桁組合せる
ことに、高い精度で一般文書とセパレータシートとを分
離することができる。例えば、バーコードを構成する１
モジユールの幅を０．６２５閣とした場合には、バーコ
ードのパターンが５桁以上連続する確率は、１０程度で
ある。また、第３図の２２は、セパレータシートを操作
者に識別させるための表示であり、操作者がセパレータ
シートを目視チエツクする場合に有効である。

第４図に、セパレータシートを利用して複数の一般文書
を分離する方法を示す。３０は、複数の文書により構成
される文書データであり、文書間には、セパレータシー
ト３１　（３１ａ〜３１ｃ）が挿入されているものとし
、各セパレータシート３１には、バーコードのパターン
３０１が付加されているものとする。文書データは入力
されると、セパレータシート識別処理により、セパレー
タシート３１と、各文書３２１〜３２３に分離される。

ここで行なうセパレータシート識別処理は、第２図に示
した制御シートとして、セパレータシートを使用した場
合の処理である。

［制御シートの例２］ また、制御シートのもう一例として、文書の属性情報を
与えるタイトルシートについて説明する。

第５図に、タイトルシートの仕様の一例を示す。

図中の４０は、台紙であり、セパレータシートの場合と
同様である。４０１は、バーコードであり、台紙４０の
上に塗布または印刷されている。バーコード４０１は、
セパレータシートの場合と同様、タイトルシートして判
読できるバーコードであれば何でも良い。４２１〜４２
４は、キーワードを記入する領域であり、このキーワー
ドにより、入力する文書の属性を設定する。

第６図に、タイトルシートを利用してインデクス情報を
自動的に生成する方法を示す。５ｏは、複数のページか
ら構成される文書データであり、文書の先頭には、タイ
トルシート５１が付加されているものとし、タイトルシ
ート５１には、バーコードのパターン５０１．キーワー
ドを記入する領域５０２が印刷されているものとする。

文書データは入力されると、タイトルシート識別処理に
より、タイトルシート５１と、一般文書の部分５２に分
離される。ここで行なうタイトルシート識別処理は、第
２図に示した制御シートとして、タイトルシートを使用
した場合の処理である。

識別されたタイトルシート５１からは、レイアウト解析
処理５３により、キーワードが記入された領域を抽出す
る。この時、予め、タイトルシートのレイアウトが登録
されたレイアウトファイル５６を参照しながら解析する
。この場合に、レイアウトファイル５６をアクセスする
インデクス情報としてはバーコード５０１等を利用する
。レイアウト解析５３により抽出された各キーワード領
域から、キーワード抽出処理５４により、記入された文
字列を切り出す。次に、切り畠された文字列をキーワー
ド認識５５により、文字認識し、インデクス情報に変換
する。このキーワード認識５５では、各個別文字を識別
するだけでなく、単語処理を行なうことにより認識率を
向上する。

以上に、制御シートの一例として、セパレートシート及
びタイトルシートについて示した。

ここで使用している制御シートは、ワークステーション
上で作成し、ワークステーションに接続されたプリンタ
により印刷することにより、容易に作成することができ
る。また、セパレータシートに使用する台紙の色を一般
文書の色と異なる色にすることにより、セパレータシー
トを一般文書中に挿入した場合に、操作者は目視によっ
て、−般文書とセパレータシートを識別できる。

〔発明の効果〕

本発明は、一般文書と同じ形状のシートに、−般画像に
は、極めて希にしか出現しない記号を印刷したものをセ
パレータシートとして利用し、画像処理により、一般文
書とセパレータシートを分離しているので、画像入力装
置に、シートの形状認識用の特別な装置を組み込む必要
がなくなる。

また、一般文書と同じ形状のシートをセパレータシート
として利用しているので、セパレータシートが原因とな
る紙づまりの発生をなくなる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のシステムの全体構成を示す
ブロック図、第２図は制御シート識別処理を示す流れ図
、第３図はセパレートシートの一例を示す平面図、第４
図はセパレートシートを利用した文書分離方式を示す概
要説明図、第５図はタイトルシートの一例を示す平面図
、第６図はタイトルシートを利用した文書自動登録方式
を示す概要説明図、第７図はバーコード読取り処理を示
す流れ図、第８図はノイズ、カスレ除去処理を示す・流
れ図、第９図はノイズ除去の処理の実施例によるバーコ
ード画像の変化を示す図、第１０図は垂直方向の周辺分
布を算出する処理の流れ図、第１１図は周辺分布の一例
を示すバーコード画像の図、第１２図はバーコード認識
処理を示す流れ図、第１３図はＣＣＩＴＴの標準原稿に
出現するバーコードパターンの頻度を示す図である。 １・・・スキャナ、２・・・スキャナコントローラ、３
・・・自動給紙装置、４・・・キーボード、５・・・デ
イスプレィ、６・・・デイスプレィコントローラ、７・
・・メモリ、８・・・バーコード認識装置、９・・・フ
ァイル、１０−１・ファイルコントローラ、１１・・・
ＣＰＵ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、スキャナ等画像を入力する画像入力手段と、入力し
   た画像の一部分を切り出す画像切り出し手段と、切り出
   した画像を特定の記号として認識する記号認識手段とを
   備えた画像入力システムにおいて、一般文書と同じ形状
   の画像内に、一般文書に出現する確率が極めて小さい記
   号を付加した制御シートを利用することにより、画像入
   力手段から入力された一般文書と前記制御シートに対し
   て、画像切り出し手段によつて、前記の記号があると思
   われる部分を切り出し、記号認識手段により、切り出し
   た部分画像に対して、前記の記号を認識することによつ
   て、画像入力する手段から入力された前記制御シートと
   一般文書とを識別することを特徴とする画像入力方式。 ２、一般文書に出現する確率が極めて小さい記号として
   、バーコードを利用することを特徴とする請求項１記載
   の画像入力方式。 ３、一般文書に出現する確率が極めて小さい記号として
   、バーコードを利用する場合に、出現確率が小さいバー
   コードのパターンを組合わせることを特徴とする請求項
   ２記載の画像入力方式。 ４、一般文書に出現する確率が極めて小さい記号として
   、バーコードを利用する場合に、共通商品コード用バー
   コードシンボル（ＪＩＳＢ ９５５０−１９８５）の「１」、「２」、「４」、「９
   」を複数桁組み合わせ、制御シート識別用の記号とする
   ことを特徴とする請求項３記載の画像入力方式。 ５、一般文書に出現する確率が極めて小さい記号として
   、バーコードを利用する場合に、共通商品コード用バー
   コードシンボル（ＪＩＳＢ ９５５０−１９８５）と同じキャラクタのモジュール構
   成であり、モジュールの幅が０．８〜２．０ｍｍである
   シンボルを制御シート識別用の記号とすることを特徴と
   する請求項３もしくは４記載の画像入力方式。 ６、多数の文書を一括入力する場合に、文書単位に前記
   制御シートを挿入し、文書間のセパレータとして、前記
   制御シートを利用することにより、多数の文書を文書ご
   とに分離することを特徴とする請求項１記載の画像入力
   方式。 ７、文書の先頭に、文書の属性を表すキーワードを記入
   あるいは印刷したタイトルシートを付加することにより
   、キーワードを文書のタイトルとして、自動登録するシ
   ステムにおいて、タイトルシートに前記制御シートの機
   能を持たせることにより、一般文書とタイトルシートと
   を識別することを特徴とする請求項１記載の画像入力方
   式。 ８、スキャナ等の画像入力装置により、画像入力された
   バーコード画像を認識する場合に、黒画素の周辺分布を
   とることにより、１次元波形を作成し、作成した１次元
   波形に対してしきい値処理することにより２値化し、２
   値化した波形をバーコード認識するバーコード認識方式
   を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像入力方式
   。 ９、スキャナ等の画像入力装置により、画像入力された
   バーコード画像を認識する場合に、入力されたバーコー
   ド画像から傾きを検出し、検出した傾きに応じて、バー
   コード画像を少なくとも１つの領域に分割し、分割した
   領域ごとに黒画素の周辺分布をとることにより、バーコ
   ード画像を１次元波形を変換するバーコード認識方式を
   備えたことを特徴とする請求項２記載の画像入力方式。 １０、スキャナ等の画像入力装置により、画像入力され
   たバーコード画像を認識する場合に、バーコード画像の
   傾きに関する許容値に応じて、バーコード画像を少なく
   とも１つの領域に分割し、分割した領域内にある隣接す
   るラインの論理和、論理積をとることにより、各領域の
   代表ラインを作成し、上記代表ラインおよび、未処理の
   バーコード画像から適当に選択した少なくとも１本のラ
   インに対して、バーコード認識を行なうバーコード認識
   方式を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像入力
   方式。 １１、スキャナ等の画像入力装置により、画像入力され
   たバーコード画像を認識する場合に、バーコード画像を
   少なくとも１つの領域に分割し、黒画素数の割合が基準
   値より大きい時には、分割した領域内にある隣接するラ
   インの論理和をとり、黒画素数の割合が基準値より小さ
   い時には、分割した領域内にある隣接するラインの論理
   積をとることにより、各領域の代表ラインを作成し、代
   表ラインにより、バーコード認識を行なうバーコード認
   識方式を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像入
   力方式。