JPH07200720A - 脱落書式文書画像圧縮 - Google Patents

脱落書式文書画像圧縮

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JPH07200720A
JPH07200720A JP6304533A JP30453394A JPH07200720A JP H07200720 A JPH07200720 A JP H07200720A JP 6304533 A JP6304533 A JP 6304533A JP 30453394 A JP30453394 A JP 30453394A JP H07200720 A JPH07200720 A JP H07200720A
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JP6304533A
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English (en)
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Hans P Graf
ピーター グラフ ハンス
Daniel J Mayer
ジェー．メイヤー ダニエル
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AT&T Corp
Original Assignee
American Telephone and Telegraph Co Inc
AT&T Corp
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、金融証券及び他の文書の画像を圧
縮するための方法及び装置を提供する。 【構成】 本発明の方法は、複数の文書を各文書の電子
画像を得るために走査するステップ；各文書内の電子画
像内の複数の文書間で実質的に変わることのない情報を
含む静的部分を画像内の文書識別子を見つけて読取るこ
とによって識別するステップ；文書識別子をデータベー
ス内に格納するステップ；各電子画像内の典型的には各
文書に対して異なる情報を含む動的部分を識別するステ
ップ；動的部分のみを含む動的画像を得るために画像内
の動的部分を静的部分から分離するステップ；及び動的
画像をデータベース内に格納するステップを含む。本発
明は、文書内の動的情報、例えば、小切手上の手書きテ
キストを識別及び分離するための効率的な技法を提供す
る。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的には、文書の格
納、取り出し及び伝送に関する。より詳細には、本発明
は、文書の電子画像の圧縮における向上に関する。
【０００２】
【従来の技術】文書、例えば、銀行での小切手或は他の
金融証券、或は政府機関での公的記録、証書、法的記録
等を格納することがしばしば要求される。多くのこれら
大きなボリームの用途においては、実際の文書が格納さ
れる。しかし、物理的な文書の格納は、典型的には、大
きな格納設備及び人件費を要する。各文書が特定のファ
イルに物理的に配達或は配置されなければならないため
に、格納及び取り出しプロセスが遅く、しばしば、誤っ
てファイルされたり、置き忘れたりすることがある。
【０００３】物理的な文書格納問題に対する一つの解決
策は、実際の文書ではなく、文書の電子画像を格納する
方法である。このアプローチは、現時点では、典型的に
は、文書全体を走査し、電子画像を生成し、次にこれを
データベースのメモリ位置に格納することから成る。電
子画像は、物理的な格納設備において要求される時間の
何分の一かの時間で取り出すことができる。加えて、文
書画像のコピーは、例えば、写真コピーを取るために文
書をそのファイル内から物理的に取り出すことなしに、
他の位置で使用するためにデータ通信リンクを通じて簡
単に伝送できる。ただし、このアプローチの大きな問題
は、電子画像のビットにて測定されたサイズである。一
般に、電子文書画像は多数のビットを含み、従って、大
きな格納及び伝送容量を必要とする。画像ビットを圧縮
するための既知の符号化技法、例えば、ファクシミリマ
シンに対するＣＣＩＴＴグループ３及びグループ４画像
符号化標準が使用された場合でも、全画像サイズはまだ
大き過ぎる。例えば、約１００から２００ドット／イン
チのファクシミリ走査解像度を想定した場合、タイプに
て書かれたダブルスペースのテキストの１ページの電子
画像は、一次元グループ３フォーマットが使用された場
合は、約４０，０００バイト、或は３２０，０００ビッ
トを含み、グループ４に次元フォーマットが使用された
場合は、約３０，０００バイト、或は２４０，０００ビ
ットを含む。多くの大きなボリームの用途においては、
電子画像を格納或は伝送するための追加容量のコストが
物理的な文書の格納及び取り出しと関連するコストを上
回ってしまう。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】画像サイズを低減する
ための現時点において利用できる技法は、電子画像を生
成する前に文書の幾つかの部分をマスクする動作を含
む。例えば、画像を生成するために文書を走査すると
き、スキャナがマスクされた部分を無視するように指令
される。別の方法として、符号化スキーム、例えば、グ
ループ３或はグループ４符号化スキームを使用して、複
数の同一画素を含むマスクされた部分を少量のメモリ内
に圧縮することもできる。ただし、このアプローチは幾
つかの短所を持つ。例えば、マスクされた部分は、通常
は、文書間で変わることがない所定の位置にあるべきで
ある。マスキング法は、従って、要求される情報の位置
が未知である文書ではメモリ要件を低減することはな
い。さらに、典型的には、マスクされてない部分内の全
ての情報が、それが不必要な背景の詳細、例えば、小切
手上のパターン或はイラストレーションであっても格納
される。これら背景が、また、要求される情報の干渉或
は妨害となることもある。
【０００５】文書を圧縮するためのもう一つの技法が、
Chevion らに交付された、以降“Chevion ”技法と呼ば
れる『非常に大きな記号マッチングによる書式を圧縮及
び伸張するための方法（Method for Compressing and D
ecompressing Forms by Means of Very Large Symbol M
atching ）』という名称の合衆国特許第５，１８２，６
５６号において開示されている。Chevion 技法は、一つ
の空の書式及び一つの記入済の書式の電子画像を生成す
る動作を含む。書式に追加された情報の圧縮画像が記入
済の書式画像から空の書式画像を引くことによって得ら
れる。ただし、Chevion 技法は、それらの引き算を行な
う前に、空の書式画像と記入済の書式画像を非常に厳密
に整合することを要求し、従って、多くの計算を要求す
る。これに関しては、Chevion のカラム６、ライン３９
−４８を参照すること。加えて、Chevion 技法は、例え
ば、銀行小切手のような文書において通常見られるよう
に、書式の部分の上に或はこれを妨害するように書かれ
た手書きの情報を判別するためには適当でない。
【０００６】現在の画像圧縮技法は、典型的には、圧縮
された画像の異なる部分を差別しない。従って、追加の
画像処理、例えば、自動文字認識が要求される場合に
は、圧縮された画像が最初に、グラフィック或は書式と
関連する情報を含む部分から文字認識のための適当な部
分を分離するために、セグメント化されなければならな
い。現存の文書圧縮の抱える他の問題が、例えば、ここ
に参照のために編入されるM.Kamel らによって、CVGIP:
Graphical Models and Image Processing、Ｖｏｌ．５
５、Ｎｏ．３、ページ２０３−２１７、１９９３年５月
号に掲載された論文『グレースケール文書画像からの２
進文字／グラフィック画像の抽出（Extraction of Bina
ry Character/Graphics Images from Grayscale Docume
nt Images）』において説明されている。上から明かの
ように、要求される格納及び伝送容量要件を低減し、従
来の技術による情報位置の発見及び分離問題を回避する
効率的な文書画像圧縮技法に対する需要が存在する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、文書、例え
ば、小切手及び他の金融証券の電子画像をセグメント化
及び圧縮するための方法を提供する。本発明の一つの特
徴によると、複数の文書を各文書の電子画像を得るため
に走査するステップ；及び画像内の文書識別子を見つけ
読み出すことによって複数の各文書の電子画像内の静的
部分を識別するステップを含む。ここで、この静的部分
は、これら複数の文書間で実質的に変わることのない情
報を含む。この方法はさらに、文書識別子をデータベー
ス内に格納するステップ；各電子画像内の、典型的には
各文書に対して異なる情報を含む動的部分を識別するス
テップ；動的部分のみを含む動的画像を得るために画像
内の動的部分を静的部分から分離するステップ；及びデ
ータベース内に動的画像を格納するステップを含む。本
発明は、文書内の幾つかのタイプの動的情報、例えば、
小切手上の手書きテキストを識別及び分離するための効
率的な技法を提供する。
【０００８】本発明のもう一つの特徴によると、格納さ
れた文書画像が、データベースから文書識別子を取り出
し、その識別子に対応する文書の静的部分の画像を生成
することによって再生される。動的画像が次にデータベ
ースから取り出され、元の電子画像が静的画像の上に動
的画像をオーバレイすることによって再生される。
【０００９】本発明の一つの特徴として、文書の電子画
像のサイズが低減され、ある与えられたメモリ容量内に
多数の文書が格納できる。例えば、典型的な銀行小切手
のマスクされてない電子画像の場合は、画像サイズは現
在利用可能な技法を使用して生成される完全画像のサイ
ズの約１６％に低減される。
【００１０】本発明のもう一つの特徴として、現在利用
可能な画像圧縮技法と関連する問題が回避される。例え
ば、本発明の圧縮技法を使用することによって、手書き
テキストを含む文書の動的部分、例えば、小切手の署名
ラインが簡単に識別、分離及び低減された量のメモリ空
間内に格納することができる。手書きテキストの位置は
事前に決定しておく必要はなく、画像サイズを低減する
ための技法、例えば、空の書式の画像のマスキング或は
厳密な整合はもはや必要とされない。加えて、手書きテ
キストが下側の書式背景から効率的に分離でき、書式が
手書きテキストを妨害することがなくなり、また不要な
情報を繰り返して格納、取り出し、或は伝送する必要も
なくなる。
【００１１】本発明の追加の特徴として、こうしてセグ
メント化された情報は、その後の処理、例えば、自動文
字認識のために、画像の静的部分を切り離すための追加
の処理ステップを必要とすることなく使用することがで
きる。本発明の上に述べた特徴、並びに追加の特徴及び
長所は、以下の詳細な説明及び付随の図面を参照するこ
とによって一層明らかになるものである。
【００１２】
【実施例】本発明は、文書の電子画像を画像サイズ及び
その要求されるメモリ或は伝送容量を低減するためにセ
グメント化及び圧縮するための方法及び装置を提供す
る。以下の説明は主に小切手の電子画像のセグメント化
及び圧縮に向けられるが、本発明は広範囲の多様な他の
文書に関する用途においても使用できることを理解すべ
きである。例えば、本発明は、医学文書、例えば、ｘ−
線及び核磁気共鳴（ＮＭＲ）画像の電子画像を圧縮する
ために使用することもできる。ここで使用される“文
書”なる用語は、従って、紙に書かれた文書、例えば、
書式、金融証券などばかりでなく、電子画像の形式にて
格納或は処理されるより一般的に任意のタイプの情報も
含む。
【００１３】図１は、本発明に従う脱落書式画像として
効率的に格納される一例としての文書、つまり、典型的
な銀行小切手１０を示す。小切手１０は静的部分及び動
的部分を含む。ここで使用される場合、文書の静的部
分、例えば、事前に印刷された文書書式は、複数の文書
に対して実質的に変化しない部分であり、一方、動的部
分、例えば、加えられた手書きテキストは、文書間では
っきりと異なる部分である。小切手１０の静的部分１０
には、口座名及び住所１１、受取人ライン１２、優遇金
額ライン１３、発行銀行名及び住所１４、メモライン１
５、磁気インク文字認識（ＭＩＣＲ）ライン１６、小切
手番号１７、日付ライン１８、ルーティング情報１９、
法定金額ボックス２０、及び振出人署名ライン２１が含
まれる。ＭＩＣＲライン１６は、典型的には、発行銀
行、口座名及び小切手番号を識別するコードを含む。静
的部分にはまた事前に印刷された背景デザイン或はパタ
ーン、並びに追加の事前に印刷されたルーティング或は
識別情報が含まれる。ある特定の小切手の静的部分は、
ここでは、小切手書式と称される。
【００１４】小切手１０は動的部分も持ち、これには、
複数の動的欄、例えば、受取人２２、法定金額２４、日
付２６、優遇金額２８及び振出人署名３０が含まれる。
振出人は、通常、小切手が使用されるたびにこれら動的
欄の中に手書きテキストを書き入れる。別の方法とし
て、これら動的欄が、例えば、タイプライタ、コンピュ
ータプリンタ、或は署名マシンを使用して入力されたテ
キストを含む場合もある。小切手番号１７、及びＭＩＣ
Ｒ１６の小切手番号を含む部分は、通常、小切手ごとに
異なることに注意する。ただし、この情報は各小切手上
の事前に印刷された識別子の部分であるために、ここで
は、小切手の静的部分の一部であると見なされる。ＭＩ
ＣＲコードは、本発明によると、小切手番号を含む特定
の事前に印刷された小切手書式の静的部分を識別するた
めの文書識別子として使用される。
【００１５】本発明によると、小切手１０の電子画像は
静的部分と動的部分とにセグメント化され、動的部分
が、動的或は脱落書式画像として格納される。動的部分
がどのようにセグメント化、或は識別及び分離されるか
については、後に、より詳細に議論される。ＭＩＣＲコ
ードは、上に述べたように、格納された動的画像から元
の画像を再生するとき、複数の異なる小切手書式のどれ
が使用されるべきであるかを示す。ＭＩＣＲコード及び
動的部分は各小切手に対して格納されるが、一方、静的
部分の画像は一度だけ格納される。本発明は、通常手書
きテキストを含む動的部分を識別或は分離するための有
利な手段を提供し、結果として、各小切手に対して格納
されるべき画像情報の総量が大きく低減される。前述の
ように、従来の技術による画像格納技術は、典型的に
は、静的部分及び動的部分の両方を含む全小切手の画像
の格納を伴う。全小切手の圧縮された電子画像は、表に
対して白及び黒の２進画像を使用し、裏に対して４ビッ
トグレイスケール画像を使用した場合、３００ｘ３００
ドット／インチ走査解像度において約３２０，０００か
ら４００，０００ビットの情報に相当する。従って、現
在では、任意の銀行において、例えば、個々の口座に対
する全てのキャンセルされた小切手の電子画像を格納す
るためにかなりの量の記憶容量が要求される。加えて、
従来の技術による方法を使用して各小切手画像を検索及
び／或は送信するためには、通常、より長い時間が必要
とされる。
【００１６】図２は本発明に従う図１の一例としての小
切手の画像の格納及び取り出しを図解するブロック図で
ある。この一例としての実施例においては小切手１０の
表の画像のみが示されているが、本発明の技法は小切手
の裏面上の動的情報を識別及び分離するためにも使用で
きることを理解すべきである。小切手１０が、当分野に
おいて周知の方法にて、上で識別された静的及び動的部
分を含む元の全小切手画像４０を生成するために走査さ
れる。この電子画像は、例えば、グループ−３或はグル
ープ−４ファクシミリ符号化を使用して符号化される
が、これは画像情報を複数の走査ラインの画素の変化と
して符号化する。それぞれグループ−３及びグループ−
４ファクシミリ符号化に関しての詳細な情報について
は、両者ともここに参照の目的で編入されるＣＣＩＴＴ
ファクシミリＶＩＩ．３、勧告Ｔ．４及びＴ．６を見る
こと。他の符号化スキーム、例えば、CCITT/ISO Joint
Bi-level Image Experts Group（JBIG）によって開発さ
れた画像符号化アルゴリズムを使用することもできる。
次に、電子画像内のＭＩＣＲライン１６の位置が見つけ
られ、発行銀行、口座番号、及び小切手番号を識別する
ために読まれる。口座番号から、振出人の名前及び住所
も決定される。ＭＩＣＲラインは通常各小切手画像内の
同一位置に現われ、従って、当分野において周知の方法
にて簡単に分離及び磁気インク読取り器を使用して読取
ることができる。別の方法として、ＭＩＣＲコードを、
小切手の電子画像を生成する前に、例えば、光学文字認
識器（ＯＣＲ）を使用して読取ることもできる。いずれ
のケースにおいても、ＭＩＣＲコードがある特定の事前
に印刷された小切手書式を識別するために使用され、こ
うして、この実施例における文書識別子として機能す
る。他の用途においては文書の静的部分を識別するため
に他のタイプの文書識別子を使用することができること
を理解すべきである。文書識別子、並びに対応する書式
のコピーがデータベース４５内に格納される。
【００１７】口座名及び住所がＭＩＣＲラインからの口
座番号を使用して簡単に決定できない場合は、元の画像
がこの情報を決定するためにセグメント化される。口座
名及び住所は、例えば、この情報が通常発見される場
所、例えば、画像の左上の角の部分を分析することによ
って画像内に見つけることができる。口座名及び住所
は、典型的には、限られた数の活字（fonts ）の一つに
よって印刷されているため、この情報は周知のＯＣＲ技
法を使用して読取ることができる。別の方法として、名
前及び住所情報を見つけるために特徴抽出技法を使用す
ることもできる。特徴抽出は、銀行小切手の場合は、名
前及び住所が典型的には単一のカラーインクを使用して
印刷されているために簡素化することができる。特徴の
抽出は、後に詳細に説明される方法にて、例えば、ニュ
ーラルネットワーク集積回路を使用して遂行することが
できる。次に、ＭＩＣＲライン、口座の名前及び住所、
及び小切手画像の任意の他の関係のある事前に印刷され
た部分が、例えば、圧縮されたテキストにて効率的に格
納される。
【００１８】元の小切手画像４０の手書きの動的部分が
識別され、次に、本発明に従って、事前に印刷された静
的部分から分離され、一例としてのセグメント化及び圧
縮された動的画像４２が生成される。動的画像４２は脱
落書式の画像を表わす。これは小切手に付け加えられた
全ての手書きのテキストを含むが、事前に印刷された情
報は全く含まない。小切手画像４０から抽出されたＭＩ
ＣＲラインコードが発行銀行内のデータベース４５に供
給される。発行銀行は、データベース４５内に、その銀
行の各小切手口座に対する事前に印刷された小切手書式
の画像を維持する。発行銀行は、従って、ＭＩＣＲコー
ドにてデータベース４５にアクセスすることによってあ
る与えられた小切手に対する適切な小切手書式を決定す
ることができる。発行銀行は各小切手に対する動的画像
４２を小切手画像データベース５０内に格納し、各画像
はＭＩＣＲコードの一部分、例えば、小切手番号及び口
座番号によって識別される。小切手書式データベース４
５と小切手画像データベース５０とは図２においては異
なるデータベースとして示されるが、静的画像及び動的
画像の両方を格納するために単一のデータベースを使用
することもできる。
【００１９】図２の一例としての実現においては、発行
銀行は書式データベース４５内に格納された静的画像及
び画像データベース５０内に格納された静的画像を使用
して、ある期間内に処理された小切手の再生された画像
５７を含む定期的顧客計算書）５５を生成する。発行銀
行は、典型的には、ある時間期間に対するキャンセルさ
れた小切手、或はキャンセルされた小切手のマイクロフ
ィルム画像を記録する。コストを削減するために、多く
の銀行は、キャンセルされた小切手を振出人に戻すこと
はない。例えば、振出人と受取人との間に紛争が発生し
た場合は、振出人は典型的には、銀行と接触して、キャ
ンセルされた小切手のコピーを得なければならない。発
行銀行が図２に示されるような再生された小切手画像５
７を持つ顧客計算書５５を提供すれば、振出人はこのよ
うな問題を回避し、口座をより正確に均衡及び管理する
ことができる。
【００２０】キャンセルされた小切手は、データベース
４５から取り出された適当な静的画像或は小切手書式を
計算書５５上に印刷することによって再生される。デー
タベース４５内の小切手書式は格納されたＭＩＣＲライ
ンによって識別され、従って、各印刷された書式は、そ
の計算期間内に処理された小切手の各々に対するＭＩＣ
Ｒライン及び小切手番号を含む。印刷された書式は、上
に述べたように、口座の名前及び住所も含む。別の方法
として、名前及び住所欄を元の画像の残りの部分からセ
グメント化し、標準の印刷文字識別技法を使用してＡＳ
ＣＩＩコードに変換し、発行銀行のＭＩＣＲコードなど
の文書識別子ごとにデータベース４５内に格納し、後
に、計算書５５上の各書式の上に印刷することもでき
る。ＭＩＣＲコード、より具体的には、小切手番号がそ
の期間中に任意の口座に対してどの小切手が処理された
かを識別するために使用され、それに対する動的画像が
データベース５０内に小切手及び口座番号ごとに格納さ
れる。次に処理された小切手の各々の手書き部分が、小
切手番号によって識別される計算書５５上の適当な小切
手書式上に印刷される。顧客計算書５５は、こうして、
複数のキャンセルされた、或はキャンセルされずに処理
された小切手の再生画像５７を含む。
【００２１】データベース４５は、事前に印刷された書
式の画像を含む必要はない。代わりに、銀行は異なるタ
イプの口座に対して一般書式（generic forms ）を使用
することもできる。データベース４５は、この場合、口
座番号及び小切手番号を識別するＭＩＣＲコードのみを
格納する。発行銀行は、この場合、計算書５５上に各処
理された小切手に対する適当なＭＩＣＲライン及び小切
手番号を持つ一般書式を印刷する。発行銀行は様々な異
なる一般書式を使用し、口座番号に基づいて特定の顧客
に対する適当な一般書式を識別することもできる。もう
一つの方法として、データベース４５、５０を任意の特
定の発行銀行の所ではなく、複数の発行銀行にサービス
を提供する小切手処理センタの所に配置することもでき
る。この場合、ＭＩＣＲコードがデータベース４５内に
格納され、特定の発行銀行、並びに口座及び小切手番
号、及びその発行銀行に対する一般或は格納された書式
を識別するために使用される。小切手処理センタは、デ
ータベース４５及び５０にアクセスした後に、小切手画
像を再生することによって計算書を生成し、これを発行
銀行或は銀行顧客に供給する。
【００２２】本発明による脱落書式画像圧縮はまた通信
網を通じての小切手画像の伝送を簡単にする。例えば、
元の小切手画像４０が、上に述べたように、静的部分と
動的部分とに分離される。発行銀行、口座番号及び小切
手番号を識別するＭＩＣＲコードが通信網に供給される
が、これは、例えば、電話或はデータ網であり得る。動
的画像４２も通信網に供給される。画像のセグメント化
及び圧縮、つまり、小切手画像の静的部分と動的部分の
分離が、例えば、網へのアクセスを持つ発行銀行の所で
遂行される。網は次に発行銀行からのある特定の小切手
のＭＩＣＲコード及び動的画像を要求される宛先、例え
ば、振出人のホームコンピュータに伝送する。静的画
像、或は書式が宛先の所のデータベース内に格納されて
おり、このため元の小切手画像は、これら静的画像の上
に伝送された動的画像をオーバレイすることによって再
生することができる。
【００２３】一般的に、本発明に従ってセグメント化及
び圧縮された小切手画像は、任意のデータチャネルを通
じて元の小切手画像よりも少ない時間にて伝送すること
ができ、従って、より少ない伝送容量が要求される。静
的部分は一度のみ伝送され、宛先データベース内に格納
され、別個に伝送された動的画像を使用して複数の小切
手画像を再生するために使用される。こうして再生され
た小切手画像は、振出人にリアルタイムにて、例えば、
通信網へのアクセスを持つホームコンピュータを通じ
て、その銀行内で特定の小切手が清算或は異なって処理
されたことを通知するために有効である。振出人は、従
って、特定の小切手の状況を知るために、或はキャンセ
ルされた小切手のコピーを得るために、月毎の顧客計算
書を待つ必要がない。別の方法として、動的小切手画像
を対応するＭＩＣＲコードと共に、受信された小切手に
関する走査、セグメント化及び圧縮動作を遂行する処理
センタと小切手書式のデータベースを維持する銀行との
間で伝送することもできる。セットの画像処理設備を持
つ単一の小切手処理設備にて、こうして、複数の銀行に
サービスを提供することもできる。
【００２４】図３は本発明による銀行小切手の脱落書式
による画像圧縮を解説する一例としての流れ図である。
動作ブロック３００において、小切手１０の完全な電子
画像が、例えば、２４ビットカラースキャナを使用し
て、小切手を走査することによって得られる。例えば、
電荷結合デバイス（ＣＣＤ）型のカメラ、或は他のタイ
プのカメラに基づく画像処理技術が小切手の適当な電子
画像を生成するために使用される。別の方法として、動
的な欄が文書間でおおむね同一位置にあるような用途に
おいては、その後の画像処理ステップの速度をマスクさ
れた画像を使用して向上することができる。マスクされ
た画像は、完全な小切手画像の幾つかの静的部分をマス
クによって覆うこと、或は他の方法で除去することによ
って生成される。
【００２５】小切手のＭＩＣＲラインが、上に説明の方
法にて、電子画像内で見つけられ、発行銀行、口座番号
及び小切手番号を識別するために読み出される。動作ブ
ロック３０４において、口座の名前及び住所１１が、上
に説明の方法で、小切手画像内の他の静的情報からセグ
メント化され、市販のＯＣＲプログラムを使用して認識
される。ＯＣＲは、この一例としての用途においては、
前述のように、これらの口座の名前及び住所が典型的に
は限られた数の活字の一つによって印刷されているため
に簡素化される。別の方法として、各口座番号は典型的
には単一の口座名及び住所と対応するために、発行銀行
はＭＩＣＲコード内の口座番号を、例えば、データベー
ス４５内の口座名及び住所を識別するために使用するこ
とができる。この時点で格納されるべき事前に印刷され
た情報には、従って、発行銀行識別子、口座番号、小切
手番号、及び口座の名前及び住所が含まれる。この情報
が、例えば、Huffman 符号化或はLempel-Ziv圧縮技法を
使用して圧縮されたテキストとして格納される。これに
関しての追加の詳細については、例えば、ここに参照の
目的で編入されるT.Welch によってComputer、Ｖｏｌ．
１７、Ｎｏ．６、ページ８−１９、１９８４年６月号に
掲載の論文『高性能データ圧縮のための技法（A Techni
que for High Performance Data Compression ）』を参
照すること。ある特定の発行銀行がそれが発行した小切
手のみを格納する場合は、その銀行は銀行識別子を格納
する必要はない。
【００２６】動作ブロック３０６において、典型的には
手書きのテキストを含む小切手の動的部分が電子画像内
で識別される。識別された動的部分が、次に、動作ブロ
ック３０８に示されるように、電子画像の残りのから分
離される。ブロック３０６及び３０８に示される動的欄
を識別及び分離するプロセスは、後に、それぞれ図４及
び５との関連でより詳細に説明される。結果としての動
的画像は、例えば、図２に示される一例としての動的画
像４２の場合のように、手書きテキストのみを含む。動
作ブロック３１０内に示されるように、発行銀行を識別
するＭＩＣＲコード、口座番号及び小切手番号、セグメ
ント化された口座名及び住所、並びに元の小切手画像の
分離された手書き部分が次に一つ或は複数のデータベー
ス内に格納される。口座番号から名前及び住所を識別す
ることが便利である場合は、口座の名前及び住所は格納
する必要はない。図２を参照することにより、本発明は
元の画像４０から不要な詳細を除去し、このために、結
果としての動的画像４２がかなり少ない記憶容量を必要
とすることがわかる。
【００２７】図４は元の小切手画像内の手書きテキスト
を識別するのに適当な図３のブロック３０６に対応する
一例としてのセットの動作を示す。最初に、文書が走査
されるときに、元の画像４０の複数の異なるカラーバー
ジョンが生成される。この実施例においては、後に詳細
に説明されるように、手書きテキスト内のインクの色に
対する色スペクトルレンジを識別するために３つの異な
るカラー画像、つまり、赤、緑及び青が使用される。元
の画像４０のこれら異なるカラーバージョンは、最初に
文書を走査するために、例えば、カラースキャナを使用
することにより生成される。カラースキャナは、典型的
には、各々が一つの色、例えば、赤、緑及び青を表わす
複数の画像を生成する。別のカラー符号化スキームとし
て、一つの画像を輝度を表わすために使用し、二つの画
像をクロミナンスを表わすために使用することもでき
る。後者のスキームはしばしばビデオ画像を符号化する
ために使用される。文書のカラー情報が抽出できるかぎ
り、どの特定のカラー情報符号化スキームが使用される
かは重要でない。
【００２８】次に、各異なるカラーバージョンのコント
ラストが、例えば、ヒストグラム等化プロセスを使用し
て改善される。ヒストグラム等化は画像処理の分野にお
いて周知であり、典型的には、画像強度のヒストグラム
を生成し、次に、ヒストグラムが均一に分布するように
画素値に変換を適用するプロセスを含む。これに関して
は、例えば、ここに参照のために編入されるT.Pavlidis
による著書『グラフィック及び画像処理のためのアルゴ
リズム（Algorithms for Graphics and ImageProcessin
g）』、Computer Science社出版、のページ５０−５４
を参照すること。画像コンスラストを改善するためのも
う一つの技法はエッジ強調である。エッジ強調の一つの
可能な実現は、最初に、複数の利用可能なエッジ検出器
の任意の一つを使用してどの画素がエッジの部分である
かを決定するステップを含む。次に、エッジの一方の側
の画素値が増加され、他方の側の画素値が減少され、エ
ッジを横断しての画素値の差が増加される。
【００２９】本発明によると、ヒストグラム等化プロセ
スは、最初に、小切手上の事前に印刷された情報のカラ
ーを決定し、次に、等化プロセスからこのカラーを排除
することによって改良される。典型的に小切手の幾つか
の領域内に発見される事前に印刷されたテキスト、例え
ば、左上の角の所の事前に印刷された名前及び住所の色
が、この領域内の画素値のヒストグラムを分析すること
によって決定される。例えば、図３の動作ブロック３０
４においてセグメント化された口座の名前及び住所の色
が分析される。これら名前及び住所は典型的には同一の
インクにて印刷されるために、これらのカラーは、ヒス
トグラムにおいて、顕著なピークとして現われる。画像
が次にこのカラーのみが見えるようにしきい値操作さ
れ、こうして、この印刷されたテキストが抽出され、こ
れが次に従来のＯＣＲを使用して読取られる。小切手上
の事前に印刷されたテキストの色を決定するために別の
技法を使用することもできるが、これらには、特定の色
スペクトルレンジ、例えば、紫外レンジの事前に印刷さ
れたテキストの反射率を測定する方法が含まれる。テキ
ストがこのような技法によって検出されるように設計さ
れたインクにて印刷されている場合は、反射強度の画像
を簡単にセグメント化することができる。小切手が複数
の色の事前に印刷された情報を含む場合、或は事前に印
刷されたテキストが簡単に分析できない場合は、フルカ
ラーヒストグラム等化を使用して許容できる結果を得る
ことができる。
【００３０】画像コントラストが改善された後、各カラ
ー画像が２進画像を生成するために所定のしきい値に対
して測定される。ここで使用される“２進画像”なる用
語は、２−レベル、つまり、黒及び白画像を意味する。
各２進画像はある特定の色に対する所定のしきい値を満
足する小切手の幾つかの特徴を含む。各２進画像を生成
するための適当なしきい値は画像のヒストグラムを分析
することによって決定される。例えば、ヒストグラムが
２つの異なるピークを示す場合は、しきい値がこれら二
つの値を分離するように設定される。これに関しては、
例えば、ここに参照のために編入される上に引用のT.Pa
vlidisのテキストのページ６５−６７を参照すること。
一般的には、例えば、ここに参照のために編入される上
に引用のM.Kamel の文献において説明されるように、よ
り複雑なアルゴリズムが通常は適用される。
【００３１】次に、結果としての２進画像からこれら２
進画像をニューラルネットワークシステム内のセットの
たたみこみカーネルと比較することによって特徴が抽出
される。一般的に、各たたみこみカーネルは実際の画像
に対して比較されるべき、或はたたみこみされるべき画
像特徴の特定の配置を表わす。たたみこみカーネルが、
こうして、２進画像内の特定の特徴、例えば、ある方位
の手書きのエッジ或はストロークを、実際の画像のどの
部分がある特定のカーネルに最も良く一致するか決定す
ることによって見つけるために使用される。適当なセッ
トのカーネルを選択することによって、要求されるセッ
トの特徴が抽出される一方、他の望ましくない特徴、例
えば、小切手上の背景パターン或は図が破棄される。例
えば、事前に印刷されたテキストではなく手書き部分を
検出するために異なるセットのカーネルが選択される。
ニューラルネットワークシステム内で、カーネルたたみ
こみ）を使用して画像の特徴を見つけるプロセスは、例
えば、ここに参照のために編入されるH.P.Graf. らによ
って、IEEE Computer Science 社から１９９２年に出版
の、Proc. IAPR、Ｖｏｌ．ＩＶ．ページ１１−１５に掲
載の論文『アナログニューラルネットチップによる画像
認識（Image Recognition with an Analog Neural Net
Chip）』において説明されている。
【００３２】実際のたたみこみプロセスは、ニューラル
ネットワーク集積回路、例えば、ここに参照のために編
入される、H.P.Grafらによって、Proceedings of the A
dvanced Technology Conference 、U.S.Postal Servic
e、Ｖｏｌ．３、ページＡ−１２５からＡ−１３５、１
９９２年発行に掲載の論文『ニューラルネットハードウ
エアを使用してのアドレスブロックの検出及び画像の前
処理』において説明されるＮＥＴ３２ＫＩＣを使用して
遂行することができる。ニューラルネットワークの追加
の詳細については、これらの全てがここに参照のために
編入される；両者ともH.P.Grafに対して交付され本発明
の譲受人に譲渡された『計算ネットワーク（Computatio
nal Network ）』という名称の合衆国特許第４，９０
１，２７１号、及び『再構成可能ニューラルネットワー
ク（Reconfigurable Neural Network）』という名称の
合衆国特許第５，０９３，９００号；H.P.Grafらによっ
て、Neural Network Processing 、Ｖｏｌ．４、Morgan
Kaufmann Publishers、１９９２年発行に掲載の論文
『変数スケールのネットワークを使用しての画像のセグ
メント化（Image Segmentation with Networks of Vari
able Scales ）』；並びにH.P.Grafらによって、Digest
of the 1990 IEEE International Solid-State Circui
ts Conference 、ページ１４４−１４５、２８５、１９
９０年２月発行に掲載の論文『再構成可能なＣＭＯＳニ
ューラルネットワーク（A Reconfigurable CMOS Neural
Network）』において見ることができる。
【００３３】ニューラルネットワークたたみこみプロセ
スの結果として、各２進画像に対するセットの特徴マッ
プが得られるが、これらは、例えば、特定の方位の手書
きラインがその２進画像内のどこに現われるかを決定す
るために使用することができる。動作ブロック４０４内
で遂行されるニューラルネットワークたたみこみプロセ
スは、各２進画像から特徴マップを効率良く抽出する。
別の方法として、要求されるセットの特徴を、例えば、
ＮＥＴ３２Ｋ ＩＣの動作をエミュレートする標準のマ
イクロプロセッサ或はデジタル信号プロセッサを使用し
て抽出することもできる。同一の結果をこれらのプロセ
ッサを使用して得ることもできるが、ただし、これらプ
ロセッサはかなり遅い。例えば、ＮＥＴ３２Ｋ動作をエ
ミュレートするデジタル信号プロセッサは、ＮＥＴ３２
Ｋ ＩＣよりも約１０，０００倍遅い。別の方法とし
て、複数の市販のデジタルコンボルバの任意の一つを使
用することもできるが、これらデジタルコンボルバの場
合は、ＮＥＴ３２Ｋ ＩＣと同一の結果をたった約１０
から１００倍遅い速度にて生成することができる。
【００３４】本発明によると、ニューラルネットワーク
による特徴抽出が特徴マップの生成及び分析を手書き部
分を含む可能性が最も高い領域に制限することによって
簡素化される。小切手の場合、手書きテキストは、通
常、幾つかの動的欄、例えば、署名ライン、受取人ライ
ン、優遇金額ライン、法定金額ブロック、及び日付ライ
ンに近い領域にのみ現われる。これら欄の位置は小切手
間で類似するために、特徴マップをこれら欄内でのみ生
成及び／或は分析することができる。別の方法として、
上に述べたように、マスクされた画像を完全な画像のか
わりに生成し、マスクされた画像全体に関して特徴抽出
を遂行することもできる。ここでの例においては、完全
な元の画像が特徴マップを生成するために使用され、こ
れが手書きテキストを含む可能性が最も高い領域内での
み分析される。これら領域には、例えば、図１の一例と
しての小切手の動的部分として示される領域が含まれ
る。特徴マップは２進画像のどの部分が要求される特徴
を含むかを示し、従って、手書きの特徴を事前に印刷さ
れた特徴から区別するための効率的な手段を提供する。
手書き領域が知られてないような用途においては、２進
画像全体に対して生成された特徴マップが分析される。
【００３５】要求される方位のエッジ及びストロークを
持つ特徴マップを含む２進画像の部分を見つけた後に、
動作ブロック４０６に示されるように、特定の部分内の
ストロークの厚さが測定される。ストロークの厚さを決
定するための一つの適当な技法は、画像の識別された部
分のライン、或は断面に沿って、特徴マップに関して自
己相関関数動作を遂行する方法である。この動作は、相
互相関動作とも呼ばれる。相互相関動作を遂行する場
合、一般に二つの特徴マップが相関があるか調べられ
る。使用される一つの特徴マップは、手書き部分内の垂
直の左エッジに対応するエッジマップであり、もう一つ
は、垂直の右エッジに対応するエッジマップである。も
し左エッジマップが手書きストロークの部分である場合
は、通常、右エッジマップがその左エッジマップの右側
にある距離、或はストロークだけ離れた所に存在する。
手書き部分内の垂直の左エッジマップと垂直の右エッジ
マップの相互相関動作は、従って、手書きストロークの
厚さに対応する値の所にピークを示す。エッジマップの
相関を調べ、結果として、手書き部分内の様々なエッジ
間の距離を測定することによって、手書きストロークの
平均の厚さが得られる。
【００３６】ストロークの厚さの測定が手書きの特徴を
含むものと識別された画像の他の部分について反復され
る。次に、動作ブロック４０８内に示されるように、測
定された手書きストロークの厚さを使用して、画像の手
書き部分内に一群のトスロークが識別される。他の手書
きの特徴、例えば、コーナ、アーク、ライン交差、及び
ラインの端なども特徴マップを使用して識別できる。ス
トロークの幅を使用すると、手書きの情報と静的情報が
良く判別できるが、手書きのストロークを最初にストロ
ークの厚さを測定することなく、特徴マップを直接に分
析することによって見つけることもできる。いずれのケ
ースにおいても、ブロック３０６の識別プロセスは各２
進画像の手書きテキストを含む部分を、一群のストロー
クの形式にて識別する役割を果す。次に、画像のこうし
て識別された部分内の実際の手書きテキストが画像の残
りから分離される。
【００３７】図５は本発明による手書きテキストを分離
するために適する図３のブロック３０８に対応する一例
としてのセットの動作を示す。最初に、上のブロック４
０８において識別された手書きストロークの一つ或は複
数のグループの色が各２進画像に対して測定される。一
般に、手書きテキストは、単一のインクカラー、例え
ば、青或は黒によって記入される。ただし、ストローク
は、典型的には、小切手画像の複数の異なる領域から抽
出されるために、ストロークカラーの幾らかの変動が見
られる。この変動は手書きテキストに対する色スペクト
ルレンジを表わす。動作ブロック５０４において、色ス
ペクトルレンジを使用して、手書き色スペクトルレンジ
の外側に来る全ての画像成分をフィルタリングすること
によって手書きテキストがセグメント化される。このフ
ィルタリングは、しきい値の値を設定するためにカラー
スペクトルレンジを使用して各２進画像をしきい値操作
することによって遂行される。結果としてのしきい値操
作された画像は主に手書きのテキストを含み、静的情報
の殆どは除去される。小切手が手書きされたテキストと
同一の色、サイズ、形状及び方位の事前に印刷された情
報を含む場合は、少なくとももう一つの分離ステップを
遂行することが必要である。
【００３８】動作ブロック５０４は、しきい値操作され
た画像に関して、当分野において周知の技法である連結
要素分析を遂行する動作を伴う分離ステップを含む。連
結要素分析は、典型的には、複数の画素から成る画像
の、その要素内の任意の他の画素から同一カラーの画素
の上を移動することによってのみ到達することができる
要素を識別する。手書きテキストに対応する連結要素
は、手書きテキストのそれと類似する色及び特徴を持つ
事前に印刷されたテキスト或は背景に対応する他の連結
要素から簡単に識別及び分離することができる。従っ
て、連結要素分析がしきい値操作された画像内の手書き
テキストを分離するために使用される。
【００３９】手書きテキストをよりきれいに分離するた
めに追加の特徴抽出ステップを遂行することもできる。
例えば、動作ブロック４０４との関連で上に説明の特徴
抽出ステップをしきい値操作された画像に関して反復す
ることもできる。たたみこみカーネルを、例えば、動作
ブロック４０６において測定されたストローク幅を持つ
画像特徴を抽出するように選択することもできる。この
ようにして、画像の幾つかの手書きでない部分、例え
ば、小さな汚れが除去される。第二の特徴抽出を、例え
ば、上に述べたＮＥＴ３２Ｋニューラルネットワーク集
積回路、或は任意の他の適当な特徴抽出ハードウエア或
はソフトウエアを使用して遂行することもできる。第二
の特徴抽出ステップを連結要素分析の後に、或は、代わ
りに遂行することもできる。図４のブロック４００から
４０８まで、及び図５のブロック５００から５０８まで
の画像処理動作の結果として、手書きテキストのみを含
む、図２の画像４２のような、脱落書式の小切手画像が
得られる。
【００４０】上に説明の一例としての方法は、手書き部
分が単一カラーの場合を想定するが、本発明は、複数の
カラーにて手書きされた文書にも簡単に拡張できるもの
である。例えば、動作ブロック５００において、手書き
ストロークの複数のグループの色を測定した後に、手書
きテキストに複数のカラーが存在するか否かの決定が行
なわれる。次に、手書きカラーの各々に対して、異なる
カラースペクトルレンジが使用される。各色スペクトル
レンジを使用してフィルタリング処理、或は画像しきい
値操作を遂行することによって、特定の色の手書き部分
を含む個別の画像が生成される。次に、異なるカラー画
像が、連結要素分析、或は追加の特徴抽出ステップの前
或は後に再結合される。さらに、本発明は、文書の背景
よりも明るい、或は暗い手書き部分をセグメント化する
ためにも使用できる。例えば、エッド特徴を識別するた
めに、たたみこみカーネルを使用するニューラルネット
ワークたたみこみプロセスは、いずれのケースに対して
も機能する。ただし、暗い背景の上の明るい手書きの場
合は、例えば、ストローク幅を決定するために、右エッ
ジマップと左エッジマップの順序が反転される。
【００４１】図３、４及び５の一例としての流れ図は、
銀行小切手に対する脱落書式画像圧縮を図解する。他の
文書では、小切手上のＭＩＣＲラインに類似する異なる
タイプの文書識別子が含まれか場合があるが、この場合
は、これが静的書式を識別するために分離及び読取られ
る。上に説明の技法は、ある文書内の手書き部分を識別
及び分離するために特に適するが、これら追加の部分
は、例えば、タイプにて記入したり、コンピュータにて
印刷したり、或は文書上にスタンプされた部分であって
も良い。異なるタイプの追加された情報を元の画像か
ら、例えば、特徴抽出に使用されるたたみこみカーネル
を修正することによって抽出することが可能である。上
の一例としての実施例においては、手書きテキスト内の
エッジ及びストロークを識別するために適当なカーネル
が選択された。
【００４２】本発明によって達成される向上が、各々が
図１の小切手に書式がおおむね類似する数個の典型的な
銀行小切手に対して、一次元グループ３及び二次元グル
ープ４電子画像符号化の両方を使用して模擬された。テ
ーブル１は５つの小切手の一次元グループ３画像化を使
用しての脱落書式画像圧縮の結果を示す。これら５つの
小切手の各々は、一つ或は複数のカラーの異なる事前に
印刷された静的欄、例えば、背景パターン或はイラスト
レーションを持つ。動的欄は単一のカラーインクにて記
入された手書きテキストを含む。テーブル１の行は各小
切手に対して測定されたデータを含む。
【００４３】
【表１】 テーブル１
【００４４】最初に、各小切手が３００ｘ３００ドット
／インチの解像度にて、２進の、つまり、黒及び白の、
電子画像を生成するために走査され、次に、一次元グル
ープ３ファクシミリ標準を使用して符号化された。加え
て、各小切手の脱落書式画像が、ブランクの用紙上に手
書きテキストを手によって複製し、次に、手書きテキス
トのみを走査及び符号化することによって生成された。
こうして符号化された画像がAldus 社（Seattle 、Wash
ington所在）から市販されているTag Image File Forma
t （ＴＩＦＦ）標準、改版６．０を使用して格納され
た。テーブル１内の第一列目のデータは、一次元グルー
プ３標準を使用して符号化されたときの、元の完全な画
像内のバイトの総数を示す。各バイトは８ビットの画像
情報を含む。第二列目のデータは、静的情報のみを含む
ことが知られている小切手の幾つかの部分をマスキング
することによるビット数の低減を示す。各小切手につい
て、小切手の様々な静的部分をマスキングすることによ
ってバイト数の幾らかの低減が達成されることがわか
る。ただし、本発明に従う脱落書式画像を使用するとこ
れよりかなり大幅な低減が達成できる。各脱落書式画像
内のバイトの数が第三列目のデータ内に示される。例え
ば、五番目の小切手の脱落書式画像は、たった６，４０
３バイトのみを含む。ただし、元の画像は、２７，６７
１バイトを含み、マスクされた画像は、１３，４７３バ
イトを含む。
【００４５】テーブル１内の第四列目のデータは脱落書
式画像（dropped-form image）に対して使用された完全
画像バイト（full image bytes）の百分率を示し、第五
列目のデータは脱落書式画像に対して使用されたマスク
された画像バイト（masked image bytes）の百分率を示
す。脱落書式画像は対応する完全画像に対して要求され
るバイトの２３％から４７％のみを要求し、また対応す
るマスクされた画像に対して要求されるバイトの４６％
から８０％のみを要求することがわかる。改善の程度は
個々の小切手で異なるが、これは主に小切手内の静的情
報、例えば、背景パターンのタイプに依存する。この例
において生成された５つの脱落書式画像に対する平均で
見ると、完全画像に対する２８，３０１バイト、及びマ
スクされた画像に対する１６，５６６バイトからの８，
７４５バイトへの低減が達成された。これは、完全画像
サイズの平均で約３１％のサイズ、或は要求されるメモ
リ或は伝送容量の平均で６９％の低減に対応する。
【００４６】
【表２】 テーブル２
【００４７】テーブル２は二次元グループ４符号化を使
用した場合の脱落書式画像の圧縮の結果を示す。データ
は、テーブル１のデータを生成したのと同一の小切手、
同一の３００ｘ３００走査解像度、及び同一の画像処理
ステップを使用して取られた。ただし、ここでは、一次
元グループ３ファクシミリ符号化標準の代わりに二次元
グループ４標準が使用された。大雑把にいえば、脱落書
式画像に対するバイト数の低減は、グループ３符号化を
使用して達成されるそれよりも大きいといえる。平均で
見ると、完全画像に対する２１，２０７バイト、及びマ
スクされた画像に対する１２，６５３バイトからの、脱
落書式画像に対する約３，３３７バイトへの平均での低
減が達成された。従って、脱落書式画像は、平均で、完
全画像バイトの約１６％のみ、そしてマスクされた画像
バイトの約２６％のみを必要とする。テーブル１及びテ
ーブル２のデータから、本発明の下で達成される改善の
程度は、使用される特定の小切手及び符号化標準にもよ
るが、各ケースにおいて著しい改善が達成されることが
わかる。
【００４８】類似の改善を他のタイプの画像符号化スキ
ームを使用して達成することもできる。例えば、テーブ
ル１及び２内の第一の小切手に対する画像圧縮測定が、
グループ３或はグループ４符号化標準の代わりに、ＪＢ
ＩＧ画像符号化アルゴリズムを使用して反復され、他の
全ての測定パラメータはそのままにされた。ＪＢＩＧ符
号化を使用した場合、第一番目の小切手に対する完全小
切手画像は、７，５９３バイトを含み、一方、マスクさ
れた画像は４，３９０バイトを含むという結果が得られ
た。対応する脱落書式画像は、２，８３８バイト、或は
完全ＪＢＩＧ画像の３７％のみを含んだ。上に説明の一
例としてのグループ３、グループ４及びＪＢＩＧの結果
は、手書き情報が手操作にてセグメント化された脱落書
式画像を使用したが、これら結果は、本発明のセグメン
ト化及び圧縮技法を使用して可能な改善を実証するもの
である。
【００４９】上に説明の実施例は単に一例としてのもの
であることを理解すべきである。文書のタイプ、文書内
の静的及び動的欄の数及びタイプ、様々な動的欄を識別
及び分離するために使用される特定の技法などを含め
て、示される構成に多くのバリエーションをつくること
ができるものである。これら及びその他の代替及びバリ
エーションは、当業者においては明白なものであり、従
って、本発明は、特許請求の範囲によってのみ限定され
るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】静的及び動的部分を持つ銀行小切手の書式とし
ての一例としての文書を示す。
【図２】銀行小切手格納用途における本発明のセグメン
ト化及び圧縮技法を図解する。
【図３】本発明による画像セグメント化及び圧縮法にお
ける一例としてのステップを示す流れ図である。
【図４】本発明による文書画像内の手書きテキストを識
別するための一例としての動作を示す流れ図である。
【図５】本発明による文書画像内の手書きテキストを分
離するための一例としての動作を示す流れ図である。
【符号の説明】
４０ 完全小切手画像 ４２ 脱落小切手画像 ４５ 発行銀行ＭＩＣＲコード格納小切手
書式 ５０ 脱落書式小切手画像データベース ５５ 再生小切手画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ダニエル ジェー．メイヤー アメリカ合衆国 07059 ニュージャーシ ィ，ウォーレン，アップル ツリー レー ン ９

Claims (30)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の文書の画像を圧縮するための方法
    であって、この方法が：前記の複数の文書を前記の文書
    の各々の電子画像を得るために走査するステップ；及び
    前記の複数の文書の各々の電子画像内の静的部分を前記
    の画像内の文書識別子を見つけて読取ることによって識
    別するステップを含み、ここで、この静的部分が前記の
    複数の文書間で実質的に変わることがない情報を含み；
    この方法がさらに前記の文書識別子をデータベース内に
    格納するステップ；及び前記の電子画像内の動的部分を
    識別するステップを含み、ここで、この動的部分が前記
    の複数の文書の各々の間ではっきりと異なり；この方法
    がさらに前記の画像内の前記の動的部分を前記の静的部
    分から実質的に前記の動的部分のみを含む動的画像を得
    るために分離するステップ；及び前記の動的画像を前記
    のデータベース内に格納するステップを含むことを特徴
    とする方法。
  2. 【請求項２】 前記のデータベースから前記の文書識別
    子を取り出すステップ；前記の文書識別子に基づいて前
    記の文書の前記の静的部分の画像を生成するステップ；
    前記のデータベースから前記の動的画像を取り出すステ
    ップ；及び前記の動的画像を前記の静的部分の前記の画
    像上にオーバレイすることによって前記の文書の前記電
    子画像を再生するステップがさらに含まれることを特徴
    とする請求項１の方法。
  3. 【請求項３】 前記の動的部分を識別するステップが：
    前記の文書の前記の電子画像から少なくとも一つのカラ
    ー画像を生成するステップ；前記のカラー画像に関して
    等化動作を遂行し、前記のカラー画像のコントラストを
    改善するステップ；及び所望の特徴を含む前記のカラー
    画像の動的部分を識別するステップを含むことを特徴と
    する請求項１の方法。
  4. 【請求項４】 前記の動的部分が前記の文書上の手書き
    テキストを含むことを特徴とする請求項３の方法。
  5. 【請求項５】 前記のカラー画像の所望の特徴を含む部
    分を識別するステップが：前記の画像のストローク及び
    エッジを含む部分を識別するステップ；前記のストロー
    クの厚さを測定するステップ；及び前記の画像の前記の
    測定された厚さを持つストロークを含む部分を識別する
    ステップを含むことを特徴とする請求項４の方法。
  6. 【請求項６】 前記の文書の前記の電子画像から少なく
    とも一つのカラー画像を生成する前記のステップが前記
    の電子画像から赤、緑、及び青の画像を生成するステッ
    プを含むことを特徴とする請求項３の方法。
  7. 【請求項７】 前記のコントラストを改善するために等
    化動作を遂行するステップが前記のカラー画像に関して
    ヒストグラム等化動作を遂行するステップを含むことを
    特徴とする請求項３の方法。
  8. 【請求項８】 前記のカラー文書の所望の特徴を含む部
    分を識別するステップが前記の特徴をニューラルネット
    ワーク内で複数のカーネルとたたみこみを行なうことに
    よって抽出するステップを含むことを特徴とする請求項
    ３の方法。
  9. 【請求項９】 前記のトスロークの厚さを測定するステ
    ップが前記のカラー画像から生成された特徴マップの相
    互相関動作を遂行するステップを含むことを特徴とする
    請求項５の方法。
  10. 【請求項１０】 前記の静的部分から前記の画像の動的
    部分を分離するステップがさらに：前記の動的欄の色ス
    ペクトルレンジを決定するステップ；及び前記の色スペ
    クトルレンジから外れる前記のカラー画像の要素をフィ
    ルタリングアウトするステップを含むことを特徴とする
    請求項１の方法。
  11. 【請求項１１】 前記の画像の前記の動的部分内の情報
    を分離するために前記の画像に関して連結要素分析を遂
    行するステップがさらに含まれることを特徴とする請求
    項１０の方法。
  12. 【請求項１２】 前記の画像の前記の動的部分内の情報
    を分離するために前記の特徴に対応するたたみこみカー
    ネルを使用してニューラルネットワーク内で前記の画像
    の前記の動的部分のたたみこみを行なうステップがさら
    に含まれることを特徴とする請求項１０の方法。
  13. 【請求項１３】 複数の文書の圧縮された画像を生成す
    るための方法であって、この方法が：前記の各文書内の
    静的部分を識別するステップを含み、ここで、静的部分
    が前記の複数の文書間で実質的に変わらない情報を含
    み、この方法がさらに前記の各文書内の動的部分を識別
    するステップ；及び前記の動的部分を前記の静的部分か
    ら、前記の動的部分が別個に格納でき、前記の静的部分
    が前記の複数の文書の各々に対して回復される必要がな
    いように、分離するステップを含むことを特徴とする方
    法。
  14. 【請求項１４】 前記の動的部分を識別するステップが
    さらに：前記の文書の前記の電子画像から少なくとも一
    つのカラー画像を生成するステップ；前記のカラー画像
    のコントラストを改善させるために前記のカラー画像に
    関して等化動作を遂行するステップ；及び前記のカラー
    画像の所望の特徴を含む動的部分を識別するステップを
    含むことを特徴とする請求項１３の方法。
  15. 【請求項１５】 前記のカラー画像の動的部分を識別す
    るステップがさらに：前記の画像のストローク及びエッ
    ジを含む部分を識別するステップ；前記のストロークの
    厚さを測定するステップ；及び前記の画像の前記の測定
    された厚さを持つストロークの部分を識別するステップ
    を含むことを特徴とする請求項１４の方法。
  16. 【請求項１６】 前記のカラー画像の部分を識別するス
    テップが前記の特徴をニューラルネットワーク内で複数
    のカーネルとたたみこみを行なうことによって抽出する
    ステップを含むことを特徴とする請求項１４の方法。
  17. 【請求項１７】 前記の画像の前記の動的部分を前記の
    静的部分から分離するステップがさらに：前記の動的欄
    の色スペクトルレンジを決定するステップ；及び前記の
    色スペクトルレンジから外れる前記のカラー画像の要素
    をフィルタリングアウトするステップを含むことを特徴
    とする請求項１３の方法。
  18. 【請求項１８】 複数の文書の圧縮された画像を生成す
    るための装置であって：この装置が：前記の各文書内の
    静的部分を識別するための手段を含み、この静的部分が
    前記の複数の文書間で実質的に変わらない情報を含み；
    この装置がさらに前記の各文書内の動的部分を識別する
    ための手段；及び前記の動的部分を前記の静的部分か
    ら、前記の動的部分が別個に格納でき、前記の静的部分
    が前記の複数の文書の各々に対して回復されなくてもよ
    いように、分離するための手段を含むことを特徴とする
    装置。
  19. 【請求項１９】 前記の文書が小切手であり、前記の静
    的部分が事前に印刷された小切手書式であることを特徴
    とする請求項１８の装置。
  20. 【請求項２０】 前記の静的部分が前記の小切手上のＭ
    ＩＣＲラインを含むことを特徴とする請求項１８の装
    置。
  21. 【請求項２１】 第一のデータベースが前記の静的部分
    内の識別子によって識別された複数の事前に印刷された
    小切手書式を格納することを特徴とする請求項１８の装
    置。
  22. 【請求項２２】 第二のデータベースが複数の文書から
    の動的部分を格納することを特徴とする請求項１８の装
    置。
  23. 【請求項２３】 前記の複数の文書の前記の画像を再生
    するために前記の動的部分を前記の静的部分の少なくと
    も一つと再結合するための手段をさらに含むことを特徴
    とする請求項１８の装置。
  24. 【請求項２４】 前記の動的部分を識別するための手段
    が：前記の文書の前記の電子画像から少なくとも一つの
    カラー画像を生成するための手段；前記のカラー画像の
    コントラストを改善するために前記のカラー画像に関し
    て等化動作を遂行するための手段；及び前記のカラー画
    像の所望の特徴を含む動的部分を識別するための手段を
    含むことを特徴とする請求項１８の装置。
  25. 【請求項２５】 前記の動的部分が前記の文書上の手書
    きテキストを含むことを特徴とする請求項２４の装置。
  26. 【請求項２６】 前記のカラー画像の動的部分を識別す
    るための手段が：前記の画像のストローク及びエッジを
    含む部分を識別するための手段；前記のストロークの厚
    さを測定するための手段；及び前記の画像の前記の測定
    された厚さを持つストロークの部分を識別するための手
    段を含むことを特徴とする請求項２４の装置。
  27. 【請求項２７】 前記の文書の前記の電子画像から少な
    くとも一つのカラー画像を生成するための手段が赤、
    緑、及び青の画像を生成するためのカラースキャナを含
    むことを特徴とする請求項２４の装置。
  28. 【請求項２８】 前記のカラー画像の部分を識別するた
    めの手段が前記の特徴を複数のカーネルとたたみこみを
    行なうことによって抽出するためのニューラルネットワ
    ークを含むことを特徴とする請求項２４の装置。
  29. 【請求項２９】 前記の画像の動的部分を前記の静的部
    分から分離するための手段がさらに：前記の動的欄の色
    スペクトルレンジを決定するための手段；及び前記の色
    スペクトルレンジから外れる前記のカラー画像の要素を
    フィルタリングアウトするための手段を含むことを特徴
    とする請求項１８の装置。
  30. 【請求項３０】 前記の画像の前記の動的部分内の情報
    を分離するために前記の画像に関して連結要素分析を遂
    行するための手段がさらに含まれることを特徴とする請
    求項２９の装置。
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