WO2012164686A1 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 Download PDF

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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing

Definitions

  • the present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, a program, and a recording medium.
  • Patent Document 1 discloses a conventional barcode reading technique by reading a human-readable character corresponding to a code word in a barcode symbol that cannot be decoded using an optical character recognition process.
  • a bar code decoding system that compensates for the above has been disclosed.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and one of its purposes is to improve the accuracy of character recognition from an image in which a graphic code and at least one character are in a given positional relationship. It is in.
  • an image processing apparatus acquires an image including a graphic code having a given positional relationship and at least one character arranged outside the graphic code.
  • a deformation rule specifying means for specifying a deformation rule for transforming a graphic code included in the image acquired by the image acquisition means into a known type of graphic, and a character included in the image acquired by the image acquisition means
  • a deformation process executing means for executing a deformation process in accordance with the deformation rule specified by the deformation rule specifying means.
  • the image processing method includes an image acquisition step of acquiring an image including a graphic code in a given positional relationship and at least one character arranged outside the graphic code; A deformation rule specifying step for specifying a deformation rule for deforming the graphic code included in the image acquired by the step into a known type of graphic, and the deformation rule for the character included in the image acquired by the image acquiring step And a deformation process execution step for executing a deformation process in accordance with the deformation rule specified by the specific step.
  • the program according to the present invention is obtained by the image acquisition means for acquiring an image including a graphic code in a given positional relationship and at least one character arranged outside the graphic code, and acquired by the image acquisition means
  • a deformation rule specifying means for specifying a deformation rule for transforming a graphic code included in an image to a known type of figure, and specifying the character included in the image acquired by the image acquiring means by the deformation rule specifying means
  • the computer is caused to function as a deformation process execution means for executing a deformation process in accordance with a deformation rule.
  • the recording medium includes an image acquisition unit that acquires an image including a graphic code in a given positional relationship and at least one character arranged outside the graphic code, and the image acquisition unit.
  • a deformation rule specifying means for specifying a deformation rule for transforming a graphic code included in the acquired image into a known type of graphic, and the deformation rule specifying means for a character included in the image acquired by the image acquiring means
  • a recording medium recording a program that causes a computer to function as a deformation processing execution unit that executes a deformation process in accordance with a specified deformation rule.
  • the deformation process according to the deformation rule for deforming the graphic code into a known type of graphic is executed for the characters included in the image, the graphic code and at least one character are in a given positional relationship. The accuracy of character recognition from a certain image is improved.
  • the feature amounts of the partial images in the region that are adjacent to each other along the direction For each of two directions substantially orthogonal to each other in a region in the image acquired by the image acquisition unit, the feature amounts of the partial images in the region that are adjacent to each other along the direction.
  • a feature amount difference specifying unit that specifies a sum of differences; and the image acquisition in which the difference of the sum specified in the two directions by the feature amount difference specifying unit satisfies a given condition regarding the difference of the sum
  • a modification rule is specified.
  • the region specifying unit may be configured to have a maximum difference between the two directions specified by the feature amount difference total specifying unit in the image acquired by the image acquiring unit. A region is specified.
  • the feature amount difference sum specifying unit may be configured so that each of two directions substantially orthogonal to each other in the region acquired by the image acquiring unit is in the direction of the region. The sum of the luminance differences of pixels adjacent to each other along is specified.
  • the region specifying unit may specify a plurality of regions in the two directions
  • the deformation rule specifying unit may be a result of specifying by the region specifying unit.
  • a deformation rule for transforming the contour graphic of the region having the maximum difference specified by the feature amount difference specifying unit into a known type of graphic is specified. It is characterized by that.
  • the difference in frequency feature amount in the histogram in each direction in two directions substantially orthogonal to each other and at least part of the image acquired by the image acquisition unit is the difference in frequency feature amount.
  • the deformation rule specifying means specifies a deformation rule that deforms a graphic code included in an image acquired by the image acquisition means into a graphic having a known shape.
  • it further includes character recognition means for recognizing a character after execution of the deformation process by the deformation process execution means.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an image processing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the image processing apparatus 10 includes, for example, a control unit 12 that is a program control device such as a CPU that operates according to a program installed in the image processing apparatus 10, and a storage such as a ROM and a RAM.
  • the contents of operations performed by the user such as a storage unit 14 such as an element or a hard disk drive, a liquid crystal touch panel, a display, or a keypad, are output to the control unit 12, or information is output in accordance with instructions input from the control unit 12.
  • a user interface (UI) unit 16 an image scanner, a Web camera, and the like, and a reading unit 18 that reads a barcode.
  • UI user interface
  • FIG. 2 is a functional block diagram illustrating an example of functions realized by the image processing apparatus 10 according to the present embodiment.
  • the image processing apparatus 10 according to the present embodiment functionally includes an image acquisition unit 20, an area specifying unit 22, a feature amount difference total specifying unit 24, a deformation rule specifying unit 26, a deformation process executing unit 28, and a character recognition unit 30. , Including. These elements are realized mainly by the control unit 12.
  • These elements are realized by executing a program installed in the image processing apparatus 10 that is a computer by the control unit of the image processing apparatus 10.
  • the program is supplied to the image processing apparatus 10 via a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or DVD-ROM, or via a communication network such as the Internet.
  • the image acquisition unit 20 acquires the barcode image 40 read by the reading unit 18 illustrated in FIG.
  • the barcode image 40 includes a graphic code 40a and a character string 40b.
  • the graphic code 40a and the character string 40b are in a given positional relationship.
  • the read barcode image 40 is curved upward and the left and right end portions are blurred.
  • the area specifying unit 22 specifies an area occupied by the graphic code 40a (hereinafter referred to as a graphic code area) from the barcode image 40 acquired by the image acquisition unit 20.
  • the region specifying unit 22 uses a plurality of different XY coordinate systems (for example, the right direction of the barcode image 40 acquired by the image acquisition unit 20 is the X axis positive direction and the downward direction is the Y axis positive direction. For each of 0 degree counterclockwise (that is, the XY coordinate system rotated by 30 degrees, 60 degrees, 90 degrees, 120 degrees, and 150 degrees). The identification process of the reference area 42c (see FIG. 4) is executed. Then, the region specifying unit 22 specifies one selected from the plurality of final feature amount calculation reference regions 42c by a method described later as a graphic code region.
  • the process for specifying the final feature quantity calculation reference area 42c will be described.
  • the barcode image 40 is represented in white.
  • FIG. 4 shows an example in which the horizontal direction of the barcode image 40 is the X axis positive direction.
  • the area specifying unit 22 first sets an initial feature quantity calculation reference area 42 (hereinafter referred to as an initial set feature quantity calculation reference area 42 a) in the XY coordinate system.
  • the initially set feature amount calculation reference region 42a has a predetermined shape, size, and position in the barcode image 40.
  • the area specifying unit 22 executes the update process of the feature amount calculation reference area 42 until a given condition is satisfied. Details of the update processing of the feature amount calculation reference area 42 will be described later. Then, the area specifying unit 22 specifies the feature quantity calculation reference area 42 at the time when the predetermined condition is satisfied as the final feature quantity calculation reference area 42c.
  • the outline figure of the feature quantity calculation reference area 42 is a rectangle. Then, by updating the positions of the four vertices of the contour graphic in the feature quantity calculation reference area 42, the position, shape and size of the feature quantity calculation reference area 42 are updated.
  • the feature quantity calculation reference area 42 in the middle of the process until the final feature quantity calculation reference area 42c is specified is shown as an intermediate state feature quantity calculation reference area 42b.
  • the update processing of the feature quantity calculation reference area 42 executed for the midway state feature quantity calculation reference area 42b will be described.
  • the pixel coordinate values of the upper left, upper right, lower left, and lower right vertices of the contour figure of the midway state feature amount calculation reference region 42b are (p1, q1), (p2, q2), (p3, respectively). q3) and (p4, q4).
  • the feature quantity difference total specifying unit 24 determines a plurality of feature quantity calculation areas based on the feature quantity calculation reference area 42. Specifically, the feature amount difference total specifying unit 24 specifically, for example, for each vertex, a reference pixel that is the vertex itself of the contour figure of the feature amount calculation reference region 42, a pixel at the upper left of the reference pixel, and a pixel above the reference pixel , The upper right pixel of the reference pixel, the left pixel of the reference pixel, the right pixel of the reference pixel, the lower left pixel of the reference pixel, the lower pixel of the reference pixel, and the lower right pixel of the reference pixel. One of them is determined as the vertex of the outline figure in the feature amount calculation area.
  • the pixel coordinate values are (p1-1, q1-1), (p1, q1-1), (p1 + 1, q1-1), (p1-1,
  • Nine pixels of q1), (p1, q1), (p1 + 1, q1), (p1-1, q1 + 1), (p1, q1 + 1), (p1 + 1, q1 + 1) are the vertices of the contour figure in the feature amount calculation area Selected as.
  • 9 ⁇ 9 ⁇ 9 ⁇ 9 6561 feature amount calculation regions are determined. It becomes.
  • the difference between the feature amounts of pixels adjacent to each other in two directions (in this embodiment, the X-axis direction and the Y-axis direction) orthogonal to each other (in the present embodiment, may be substantially orthogonal) in the feature amount calculation region (
  • a feature value difference total value CTotalDiff which is a total value of luminance differences, is calculated for each feature value calculation region.
  • the X component pixel coordinate values of the pixels in the feature amount calculation area where the Y component value of the pixel coordinate value is y are xmin, xmin + 1,. It is assumed that the Y component pixel coordinate values of the pixels in the feature amount calculation region where is is ymin, ymin + 1,..., Ymax.
  • a feature amount (in this embodiment, luminance) at the pixel coordinate value (x, y) is expressed as C (x, y).
  • the minimum value of the X component pixel coordinate values at the four vertices of the feature amount calculation region is pmin, and the maximum value is pmax.
  • the minimum value of the Y component pixel coordinate values at the four vertices of the feature amount calculation region is qmin, and the maximum value is qmax.
  • C (xmin + 1, y) ⁇ C (xmin, y) for each of y qmin, qmin + 1,. y)
  • ) is the difference between the feature quantity at the pixel coordinate value (xmin + 1, y) and the feature quantity at the pixel coordinate value (xmin, y).
  • the value CTotalDiff (x) is calculated.
  • C (x, ymin + 1) ⁇ C (x, x) for each of x pmin, pmin + 1,. ymin)
  • Then, the feature quantity difference sum specifying unit 24 sums up the Y axis feature quantity difference subtotal values CSubtotalDiff (y) calculated for x pmin, pmin + 1,. Calculate CTotalDiff (y).
  • the feature quantity difference total specifying unit 24 calculates the absolute value of the difference between the X-axis feature quantity difference total value CTotalDiff (x) and the Y-axis feature quantity difference total value CTTotalDiff (y) as the feature quantity difference total in the feature quantity calculation area. It is specified as the value CTotalDiff.
  • the area specifying unit 22 does not satisfy a predetermined condition (for example, the feature quantity difference total value CTotalDiff is the same in all the feature quantity calculation areas).
  • the positions of the four vertices of the contour graphic are updated to the positions of the four vertices of the contour graphic in the feature amount calculation area having the maximum feature value difference total CTTotalDiff.
  • the feature quantity calculation reference area 42 is updated.
  • the area specifying unit 22 sets the feature quantity calculation reference area 42 when a given condition is satisfied, for example, the feature quantity difference total value CTTotalDiff is the same in all feature quantity calculation areas, as the final feature quantity calculation reference area. It is specified as 42c.
  • the final feature quantity calculation reference region 42c specified in this way is considered to be a region where the feature quantity difference total value CTotalDiff is locally the largest.
  • the region specifying unit 22 specifies the final feature amount calculation reference region 42c for each of the plurality of XY coordinate systems as described above. Then, the final feature quantity calculation reference area 42c having the maximum feature quantity difference total value CTTotalDiff corresponding to the final feature quantity calculation reference area 42c is specified as the graphic code area.
  • the graphic code area specified in this way is considered to be substantially circumscribed by the graphic code 40a.
  • the deformation rule specifying unit 26 specifies a deformation rule for deforming the contour graphic of the graphic code area specified by the area specifying unit 22 into a known type of graphic.
  • a conversion matrix for converting a quadrangle that is a contour graphic in the graphic code area into a rectangle having a known aspect ratio is specified.
  • the deformation process executing unit 28 performs deformation (for example, linear conversion or affine conversion using a conversion matrix) on the entire barcode image 40 according to the deformation rule specified by the deformation rule specifying unit 26.
  • FIG. 5 shows an example of the barcode image 40 after being deformed by the deformation processing execution unit 28.
  • the character recognition unit 30 has a given positional relationship with respect to the graphic code 40a in the barcode image 40 after deformation by the deformation processing execution unit 28 (for example, the graphic code when the graphic code 40a is arranged horizontally) Character recognition for the character string 40b is performed by executing the OCR process on the character string 40b arranged in the upper or lower area 40a.
  • the character string 40b is deformed and the OCR process is executed, the accuracy of character recognition is improved. For example, even when all or part of the barcode image 40 is blurred and the information expressed by the graphic code 40a of the barcode image 40 cannot be decoded, the character recognition result by the character recognition unit 30 is determined as the graphic code 40a. Is processed as a result of decoding the information represented by the graphic code 40a, so that various information processing using the result of decoding the information represented by the graphic code 40a (for example, the ID represented by the character string 40b resulting from the character recognition) It is possible to reduce the possibility that the detailed information of the associated products will not be executable).
  • the present invention can be applied if all or part of the barcode image 40 is difficult to identify and the place where it is difficult to identify is deformed.
  • the present invention can be applied to a scene where the barcode image 40 is not blurred and a part of the barcode image 40 is dirty.
  • the area specifying unit 22 changes the initial set feature quantity calculation reference area 42a if the feature quantity difference total value CTTotalDiff in the final feature quantity calculation reference area 42c is equal to or less than a predetermined reference value, and then calculates the final feature quantity calculation.
  • the reference area 42c may be specified again.
  • the area specifying unit 22 may specify a polygon (for example, a quadrangle) circumscribing the graphic code 40a as the graphic code area.
  • the deformation rule specifying unit 26 may specify a deformation rule for deforming the contour graphic of the graphic code area specified by the area specifying unit 22 into a graphic having a known shape and size.
  • the image processing apparatus 10 is set to 0 degrees, 30 degrees, 60 degrees, and 90 degrees counterclockwise with reference to the case where the horizontal direction of the barcode image 40 acquired by the image acquisition unit 20 is the X axis positive direction.
  • the frequency feature amount of the histogram of the barcode image 40 in the X-axis direction and the frequency feature amount of the histogram of the barcode image 40 in the X-axis direction are calculated for each of a plurality of XY coordinate systems rotated by 120 degrees and 150 degrees.
  • a direction specifying unit that specifies the X-axis direction and the Y-axis direction of the XY coordinate system in which the difference in the frequency feature amount satisfies a given condition (for example, becomes maximum) may be included.
  • the region specifying unit 22 may specify the final feature amount calculation reference region 42c specified for the XY coordinate system including the X-axis direction and the Y-axis direction specified by the direction specifying unit as the graphic code region. .
  • the feature amount difference total specifying unit 24 may obtain at least one partial image (for example, obtained by dividing the barcode image 40), instead of the sum of the difference between the feature amounts of adjacent pixels.
  • the sum of the difference between the feature amounts of a partial image including one pixel may be used as the feature amount difference total value CTotalDiff.
  • the deformation by the deformation rule is not limited to linear transformation or affine transformation.
  • a known method for correcting nonlinear distortion specifically, for example, nonlinear local geometric correction method or linear local geometric correction method.
  • the character recognition accuracy of the character string 40b may be improved.
  • the feature quantity calculation reference area 42 and the figure code area may be polygons composed of five or more vertices.
  • a curve may be included in a side included in the feature amount calculation reference area 42 or the graphic code area.
  • the area specifying unit 22 may specify a graphic code area where the feature value difference total value CTTotalDiff is maximum using a known local search method other than the above-described method, for example.
  • the image processing apparatus 10 may be composed of a plurality of cases.
  • the specific barcode image 40 described in the drawing is an example, and the scope of application of the present invention is not limited to the barcode image 40 described in the drawing.

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Abstract

　図形コードと少なくとも１つの文字とが所与の位置関係にある画像からの文字認識の精度を向上させる。画像取得部（２０）は、所与の位置関係にある図形コードと図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する。変形規則特定部（２６）は、画像取得部（２０）により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する。変形処理実行部（２８）は、画像取得部（２０）により取得される画像に含まれる文字に対して変形規則特定部（２６）により特定される変形規則に従う変形処理を実行する。

Description

画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体
　本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関する。
　バーコードリーダによりバーコードにより表現されている情報の一部が解読できない状況でも、バーコードに隣接する文字を文字認識技術を用いて認識することによって、バーコードにより表される情報の解読を補う技術が存在する。例えば、特許文献１には、光学的文字認識処理を用いて、バーコード記号内の解読できなかったコード・ワードに対応する、人間が読み取り可能な文字を読み取ることで、従来のバーコード読み取り技術を補うようにしたバーコード解読システムが開示されている。
特表２０００－５１１３２０号公報
　特許文献１に記載の技術では、例えば、バーコードの読み取り結果がぼやけていたり、読み取り対象となるバーコードが汚れていたりするだけでなく、バーコードの読み取り結果の画像が元のバーコードに対して変形してしまっているような場合には、バーコードにより表された情報を正しく読み取ることができない。
　本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の１つは、図形コードと少なくとも１つの文字とが所与の位置関係にある画像からの文字認識の精度を向上させることにある。
　上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定手段と、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定手段により特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行手段と、を含むことを特徴とする。
　また、本発明に係る画像処理方法は、所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにより取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定ステップと、前記画像取得ステップにより取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定ステップにより特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行ステップと、を含むことを特徴とする。
　また、本発明に係るプログラムは、所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得手段、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定手段、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定手段により特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
　また、本発明に係る記録媒体は、所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得手段、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定手段、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定手段により特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラムを記録した記録媒体である。
　本発明によれば図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則に従う変形処理が画像に含まれる文字に対して実行されるので、図形コードと少なくとも１つの文字とが所与の位置関係にある画像からの文字認識の精度が向上することとなる。
　本発明の一態様では、前記画像取得手段により取得される画像内の領域の、互いに略直交する二方向のそれぞれについて、当該領域内の、当該方向に沿って互いに隣接する部分画像の特徴量の差の合計を特定する特徴量差合計特定手段と、前記特徴量差合計特定手段により前記二方向について特定される前記合計の差が、合計の差に関する所与の条件を満足する、前記画像取得手段により取得される画像内の領域を特定する領域特定手段と、をさらに含み、前記変形規則特定手段は、前記領域特定手段による特定結果である領域の輪郭図形を既知の種類の図形に変形する変形規則を特定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様では、前記領域特定手段が、前記特徴量差合計特定手段により前記二方向について特定される前記合計の差が最大となる、前記画像取得手段により取得される画像内の領域を特定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様では、前記特徴量差合計特定手段は、前記画像取得手段により取得される画像内の領域の、互いに略直交する二方向のそれぞれについて、当該領域内の、当該方向に沿って互いに隣接する画素の輝度の差の合計を特定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様では、前記領域特定手段は、複数の前記二方向についての領域の特定を実行し、前記変形規則特定手段は、前記領域特定手段による特定結果である、それぞれが互いに異なる前記二方向に対応付けられる複数の領域のうち、前記特徴量差合計特定手段により特定される前記合計の差が最大となる領域の輪郭図形を既知の種類の図形に変形する変形規則を特定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様では、互いに略直交する二方向であって、前記画像取得手段により取得される画像の少なくとも一部について各方向のヒストグラムの周波数特徴量の違いが、周波数特徴量の違いに関する所与の条件を満足する二方向を特定する方向特定手段、をさらに含み、前記特徴量差合計特定手段は、前記方向特定手段により特定される二方向のそれぞれについて、当該方向に沿って互いに隣接する部分画像の特徴量の差の合計を特定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様では、前記変形規則特定手段は、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の形状の図形に変形する変形規則を特定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様では、前記変形処理実行手段による変形処理の実行後の文字を認識する文字認識手段、をさらに含むことを特徴とする。
本発明の一実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る画像処理装置で実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。 バーコード画像の一例を示す図である。 特徴量計算基準領域の変化の一例を模式的に示す図である。 変形後のバーコード画像の一例を示す図である。 バーコード画像の別の一例を示す図である。
　以下、本発明の一実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
　図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１０は、例えば、画像処理装置１０にインストールされるプログラムに従って動作するＣＰＵ等のプログラム制御デバイスである制御部１２、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子やハードディスクドライブなどである記憶部１４、液晶タッチパネルやディスプレイ、キーパッド等、ユーザが行った操作の内容を制御部１２に出力したり、制御部１２から入力される指示に従って情報を出力したりするユーザインタフェース（ＵＩ）部１６、イメージスキャナやＷｅｂカメラ等であり、バーコードを読み取る読み取り部１８、を含んでいる。
　図２は、本実施形態に係る画像処理装置１０で実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置１０は、機能的には、画像取得部２０、領域特定部２２、特徴量差合計特定部２４、変形規則特定部２６、変形処理実行部２８、文字認識部３０、を含んで構成される。これらの要素は、制御部１２を主として実現される。
　これらの要素は、コンピュータである画像処理装置１０にインストールされたプログラムを、画像処理装置１０の制御部で実行することにより実現されている。なお、このプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を介して、あるいは、インターネットなどの通信ネットワークを介して画像処理装置１０に供給される。
　画像取得部２０は、図３に例示する、読み取り部１８により読み取られたバーコード画像４０を取得する。図３に示すように、本実施形態では、バーコード画像４０は、図形コード４０ａと文字列４０ｂとを含んでいる。そして、本実施形態では、図形コード４０ａと文字列４０ｂとは、所与の位置関係にある。また、本実施形態では、読み取ったバーコード画像４０は上に向かって湾曲しており、左右端部分がぼやけている。
　領域特定部２２は、画像取得部２０が取得するバーコード画像４０から、図形コード４０ａが占める領域（以下、図形コード領域と呼ぶ。）を特定する。
　本実施形態では、領域特定部２２は、互いに異なる複数のＸＹ座標系（例えば、画像取得部２０が取得したバーコード画像４０の右向きをＸ軸正方向とし、下向きをＹ軸正方向とした場合を基準として、反時計回りに０度（すなわち、ＸＹ座標系を回転させない）、３０度、６０度、９０度、１２０度、１５０度回転させたＸＹ座標系）のそれぞれについて、最終特徴量計算基準領域４２ｃ（図４参照）の特定処理を実行する。そして、領域特定部２２は、これら複数の最終特徴量計算基準領域４２ｃのうちから後述の方法により選択される１つを図形コード領域として特定する。
　ここで、特徴量計算基準領域４２の変化の一例を模式的に示す図４を参照しながら、最終特徴量計算基準領域４２ｃの特定処理について説明する。なお、図４においては、バーコード画像４０は白抜きで表現されている。また、図４では、バーコード画像４０の横向きをＸ軸正方向である場合が一例として示されている。図４に示すように、領域特定部２２は、まず、ＸＹ座標系における、初期状態の特徴量計算基準領域４２（以下、初期設定特徴量計算基準領域４２ａと呼ぶ。）を設定する。本実施形態では、初期設定特徴量計算基準領域４２ａは、その形状、大きさ、バーコード画像４０内における位置、が予め定められている。
　そして、領域特定部２２は、所与の条件を満足するまで、特徴量計算基準領域４２の更新処理を実行する。特徴量計算基準領域４２の更新処理の詳細は後述する。そして、領域特定部２２は、所定の条件を満足した時点における特徴量計算基準領域４２を、最終特徴量計算基準領域４２ｃとして特定する。
　本実施形態では、特徴量計算基準領域４２の輪郭図形は四角形である。そして、特徴量計算基準領域４２の輪郭図形の四頂点の位置が更新されることにより、特徴量計算基準領域４２の位置、形状及び大きさが更新されることとなる。
　図４には、最終特徴量計算基準領域４２ｃが特定されるまでの間の途中経過における特徴量計算基準領域４２が、途中状態特徴量計算基準領域４２ｂとして示されている。以下、途中状態特徴量計算基準領域４２ｂに対して実行される、特徴量計算基準領域４２の更新処理について説明する。
　図４の例では、途中状態特徴量計算基準領域４２ｂの輪郭図形の左上、右上、左下、右下の頂点の画素座標値はそれぞれ、（ｐ１，ｑ１）、（ｐ２，ｑ２）、（ｐ３，ｑ３）、（ｐ４，ｑ４）であることとする。そして、本実施形態では、ｐ１＝ｐ３＜ｐ２＝ｐ４、ｑ２＜ｑ１＜ｑ３＜ｑ４という関係が成立することとする。
　本実施形態では、特徴量差合計特定部２４は、特徴量計算基準領域４２に基づいて複数の特徴量計算領域を決定する。特徴量差合計特定部２４は、具体的には、例えば、各頂点について、特徴量計算基準領域４２の輪郭図形の頂点自体である基準画素、基準画素の左上の画素、基準画素の上の画素、基準画素の右上の画素、基準画素の左の画素、基準画素の右の画素、基準画素の左下の画素、基準画素の下の画素、基準画素の右下の画素、の９個の画素のうちのいずれかを特徴量計算領域の輪郭図形の頂点として決定する。例えば、特徴量計算基準領域４２の左上の頂点について、画素座標値が、（ｐ１－１，ｑ１－１）、（ｐ１，ｑ１－１）、（ｐ１＋１，ｑ１－１）、（ｐ１－１，ｑ１）、（ｐ１，ｑ１）、（ｐ１＋１，ｑ１）、（ｐ１－１，ｑ１＋１）、（ｐ１，ｑ１＋１）、（ｐ１＋１，ｑ１＋１）である９個の画素が特徴量計算領域の輪郭図形の頂点として選択される。このようにして、本実施形態では、四頂点のそれぞれについて９個の画素のうちのいずれかが決定されるため、９×９×９×９＝６５６１個の特徴量計算領域が決定されることとなる。
　そして、特徴量計算領域内の互いに直交する（略直交でも構わない。）二方向（本実施形態では、Ｘ軸方向及びＹ軸方向）それぞれに沿った、互いに隣接する画素の特徴量の差（本実施形態では、輝度差）の合計値である、特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆを各特徴量計算領域について算出する。
　以下の説明において、画素座標値のＹ成分の値がｙである特徴量計算領域内の画素の、Ｘ成分画素座標値は、ｘｍｉｎ，ｘｍｉｎ＋１，・・・，ｘｍａｘであり、Ｘ成分画素座標値がｘである特徴量計算領域内の画素の、Ｙ成分画素座標値は、ｙｍｉｎ，ｙｍｉｎ＋１，・・・，ｙｍａｘであることとする。また、以下の説明では、画素座標値（ｘ，ｙ）における特徴量（本実施形態では、輝度）をＣ（ｘ，ｙ）と表現する。また、以下の説明において、特徴量計算領域の四頂点のＸ成分画素座標値のうちの最小値をｐｍｉｎ、最大値をｐｍａｘとする。また、特徴量計算領域の四頂点のＹ成分画素座標値のうちの最小値をｑｍｉｎ、最大値をｑｍａｘとする。
　まず、特徴量差合計特定部２４は、ｙ＝ｑｍｉｎ，ｑｍｉｎ＋１，・・・，ｑｍａｘのそれぞれについて、Ｘ軸特徴量差小計値ＣＳｕｂｔｏｔａｌＤｉｆｆ（ｘ）＝｜Ｃ（ｘｍｉｎ＋１，ｙ）－Ｃ（ｘｍｉｎ，ｙ）｜＋｜Ｃ（ｘｍｉｎ＋２，ｙ）－Ｃ（ｘｍｉｎ＋１，ｙ）｜＋・・・＋｜Ｃ（ｘｍａｘ，ｙ）－Ｃ（ｘｍａｘ－１，ｙ）｜を計算する。（なお、｜Ｃ（ｘｍｉｎ＋１，ｙ）－Ｃ（ｘｍｉｎ，ｙ）｜）は、画素座標値（ｘｍｉｎ＋１，ｙ）における特徴量と、画素座標値（ｘｍｉｎ，ｙ）における特徴量と、の差の絶対値を表す。以下同様。）そして、特徴量差合計特定部２４は、ｙ＝ｑｍｉｎ，ｑｍｉｎ＋１，・・・，ｑｍａｘについて計算されたＸ軸特徴量差小計値ＣＳｕｂｔｏｔａｌＤｉｆｆ（ｘ）を合計することで、Ｘ軸特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆ（ｘ）を計算する。
　そして、特徴量差合計特定部２４は、ｘ＝ｐｍｉｎ，ｐｍｉｎ＋１，・・・，ｐｍａｘのそれぞれについて、Ｙ軸特徴量差小計値ＣＳｕｂｔｏｔａｌＤｉｆｆ（ｙ）＝｜Ｃ（ｘ，ｙｍｉｎ＋１）－Ｃ（ｘ，ｙｍｉｎ）｜＋｜Ｃ（ｘ，ｙｍｉｎ＋２）－Ｃ（ｘ，ｙｍｉｎ＋１）｜＋・・・＋｜Ｃ（ｘ，ｙｍａｘ）－Ｃ（ｘ，ｙｍａｘ－１）｜を計算する。そして、特徴量差合計特定部２４は、ｘ＝ｐｍｉｎ，ｐｍｉｎ＋１，・・・，ｐｍａｘについて計算されたＹ軸特徴量差小計値ＣＳｕｂｔｏｔａｌＤｉｆｆ（ｙ）を合計することで、Ｙ軸特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆ（ｙ）を計算する。
　そして、特徴量差合計特定部２４は、Ｘ軸特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆ（ｘ）とＹ軸特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆ（ｙ）の差の絶対値を、特徴量計算領域の特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆとして特定する。
　そして、領域特定部２２は、所定の条件を（例えば、特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆがすべての特徴量計算領域において同じになった、など。）満足していない場合は、特徴量計算基準領域の輪郭図形の四頂点の位置を、特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆが最大である特徴量計算領域の輪郭図形の四頂点の位置に更新する。
　以上のようにして、特徴量計算基準領域４２が更新されていくこととなる。
　そして、領域特定部２２は、特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆがすべての特徴量計算領域において同じになるなど、所与の条件を満足した際における特徴量計算基準領域４２を、最終特徴量計算基準領域４２ｃとして特定する。なお、このようにして特定される最終特徴量計算基準領域４２ｃは、局所的には、特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆが最大の領域であると考えられる。
　そして、本実施形態では、領域特定部２２は、上述のように、複数のＸＹ座標系それぞれについて、最終特徴量計算基準領域４２ｃの特定を実行する。そして、最終特徴量計算基準領域４２ｃに対応する特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆが最大である最終特徴量計算基準領域４２ｃを図形コード領域として特定する。このようにして特定される図形コード領域は、図形コード４０ａにほぼ外接していると考えられる。
　変形規則特定部２６は、領域特定部２２により特定された図形コード領域の輪郭図形を、既知の種別の図形に変形する変形規則を特定する。本実施形態では、例えば、図形コード領域の輪郭図形である四角形を、既知の縦横比の長方形に変換する変換行列を特定する。
　変形処理実行部２８は、バーコード画像４０全体に対して、変形規則特定部２６により特定された変形規則による変形（例えば、変換行列による線形変換やアフィン変換）を実行する。図５に、変形処理実行部２８による変形後のバーコード画像４０の一例を示す。
　文字認識部３０は、変形処理実行部２８による変形後のバーコード画像４０内の図形コード４０ａに対して所与の位置関係にある領域（例えば、図形コード４０ａを横長に配置した際の図形コード４０ａの上又は下の領域）に配置されている文字列４０ｂに対してＯＣＲ処理を実行することにより、文字列４０ｂに対する文字認識を行う。
　このようにして、本実施形態では、文字列４０ｂが変形された上でＯＣＲ処理が実行されるので、文字認識の精度が向上することとなる。例えば、バーコード画像４０の全部又は一部がぼやけており、バーコード画像４０の図形コード４０ａによって表現されている情報が解読できない場合でも、文字認識部３０による文字認識の結果を、図形コード４０ａによって表現されている情報の解読結果として取り扱うことで、図形コード４０ａによって表現されている情報の解読結果を用いる種々の情報処理（例えば、文字認識の結果となる文字列４０ｂにより表されるＩＤに対応付けられる商品の詳細な情報をディスプレイ等のＵＩ部１６に表示する処理など）が実行不可能となる可能性を下げることができる。また、本発明は、バーコード画像４０の全部または一部が識別困難であり、かつ、識別困難な場所が変形していれば適用可能であり、識別困難な理由は問わない。例えば、図６に示すように、バーコード画像４０がぼやけているわけではなく、バーコード画像４０の一部が汚れているような場面であっても、本発明は適用可能である。
　なお、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。
　例えば、領域特定部２２が、最終特徴量計算基準領域４２ｃにおける特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆが所定の基準値以下であれば、初期設定特徴量計算基準領域４２ａを変更した上で、最終特徴量計算基準領域４２ｃの特定をやり直すようにしてもよい。また、例えば、領域特定部２２が、図形コード４０ａに外接する多角形（例えば、四角形）を図形コード領域として特定してもよい。また、例えば、変形規則特定部２６が、領域特定部２２により特定された図形コード領域の輪郭図形を、既知の形状及び大きさの図形に変形する変形規則を特定するようにしても構わない。
　また、例えば、画像処理装置１０が、画像取得部２０が取得したバーコード画像４０の横向きをＸ軸正方向とした場合を基準として、反時計回りに０度、３０度、６０度、９０度、１２０度、１５０度回転させた複数のＸＹ座標系それぞれについて、バーコード画像４０のＸ軸方向のヒストグラムの周波数特徴量と、バーコード画像４０のＸ軸方向のヒストグラムの周波数特徴量とを計算して、周波数特徴量の違いが所与の条件を満足する（例えば、最大となる）ＸＹ座標系のＸ軸方向とＹ軸方向を特定する方向特定部を含んでいてもよい。そして、領域特定部２２が、方向特定部により特定されるＸ軸方向とＹ軸方向からなるＸＹ座標系について特定される最終特徴量計算基準領域４２ｃを図形コード領域として特定するようにしてもよい。
　また、例えば、特徴量差合計特定部２４は、互いに隣接する画素の特徴量の差の合計の代わりに、互いに隣接する部分画像（例えば、バーコード画像４０を分割することにより得られる、少なくとも１つの画素を含んで構成される部分画像）の特徴量の差の合計を特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆとして用いるようにしても構わない。
　また、変形規則による変形は、線形変換やアフィン変換には限定されない。例えば、非線形の歪みを補正する公知の手法（具体的には、例えば、非線形局部幾何補正法や線形局部幾何補正法など）を用いて、バーコード画像４０に対して非線形変換を実行することによって、文字列４０ｂの文字認識の精度を向上させるようにしてもよい。
　また、例えば、特徴量計算基準領域４２や図形コード領域が、５点以上の頂点から構成される多角形であっても構わない。また、特徴量計算基準領域４２や図形コード領域に含まれる辺に曲線が含まれていても構わない。また、領域特定部２２は、例えば、上述の方法以外の、公知の局所探索法を用いて特徴量差合計値ＣＴｏｔａｌＤｉｆｆが最大となる図形コード領域を特定するようにしても構わない。また、画像処理装置１０が複数の筐体から構成されていてもよい。また、図面に記載された具体的なバーコード画像４０は例示であり、本発明の適用範囲は図面に記載されたバーコード画像４０には限定されない。

Claims (11)

  1. 　所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得手段と、
    　前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定手段と、
    　前記画像取得手段により取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定手段により特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行手段と、
    　を含むことを特徴とする画像処理装置。
  2. 　前記画像取得手段により取得される画像内の領域の、互いに略直交する二方向のそれぞれについて、当該領域内の、当該方向に沿って互いに隣接する部分画像の特徴量の差の合計を特定する特徴量差合計特定手段と、
    　前記特徴量差合計特定手段により前記二方向について特定される前記合計の差が、合計の差に関する所与の条件を満足する、前記画像取得手段により取得される画像内の領域を特定する領域特定手段と、をさらに含み、
    　前記変形規則特定手段は、前記領域特定手段による特定結果である領域の輪郭図形を既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記領域特定手段が、前記特徴量差合計特定手段により前記二方向について特定される前記合計の差が最大となる、前記画像取得手段により取得される画像内の領域を特定する、
    　ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記特徴量差合計特定手段は、前記画像取得手段により取得される画像内の領域の、互いに略直交する二方向のそれぞれについて、当該領域内の、当該方向に沿って互いに隣接する画素の輝度の差の合計を特定する、
    　ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
  5. 　前記領域特定手段は、複数の前記二方向についての領域の特定を実行し、
    　前記変形規則特定手段は、前記領域特定手段による特定結果である、それぞれが互いに異なる前記二方向に対応付けられる複数の領域のうち、前記特徴量差合計特定手段により特定される前記合計の差が最大となる領域の輪郭図形を既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する、
    　ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  6. 　互いに略直交する二方向であって、前記画像取得手段により取得される画像の少なくとも一部について各方向のヒストグラムの周波数特徴量の違いが、周波数特徴量の違いに関する所与の条件を満足する二方向を特定する方向特定手段、をさらに含み、
    　前記特徴量差合計特定手段は、前記方向特定手段により特定される二方向のそれぞれについて、当該方向に沿って互いに隣接する部分画像の特徴量の差の合計を特定する、
    　ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  7. 　前記変形規則特定手段は、前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の形状の図形に変形する変形規則を特定する、
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  8. 　前記変形処理実行手段による変形処理の実行後の文字を認識する文字認識手段、をさらに含む、
    　ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  9. 　所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得ステップと、
    　前記画像取得ステップにより取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定ステップと、
    　前記画像取得ステップにより取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定ステップにより特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行ステップと、
    　を含むことを特徴とする画像処理方法。
  10. 　所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得手段、
    　前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定手段、
    　前記画像取得手段により取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定手段により特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行手段、
    　としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
  11. 　所与の位置関係にある図形コードと当該図形コードの外側に配置された少なくとも１つの文字とが含まれる画像を取得する画像取得手段、
    　前記画像取得手段により取得される画像に含まれる図形コードを既知の種類の図形に変形する変形規則を特定する変形規則特定手段、
    　前記画像取得手段により取得される画像に含まれる文字に対して前記変形規則特定手段により特定される変形規則に従う変形処理を実行する変形処理実行手段、
    　としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。
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