JP2002354230A - 画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents
画像処理装置，画像処理方法および画像処理プログラムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】二次元センサを用いることなく、読み取られた
画像データのみを用いて画像データの歪みを補正可能に
して、製造コストの増大を招くことなく、歪みの無い高
品質の画像データを得られるようにする。 【解決手段】画像データを成す部分データ間の相互相関
に基づいて部分データ間のずれ量を推定する推定手段
（１０２〜１０９）と、この推定手段によって推定され
たずれ量に基づいて画像データにおけるずれを解消する
ようにこの画像データを補正する補正手段１１１とをそ
なえて構成する。
画像データのみを用いて画像データの歪みを補正可能に
して、製造コストの増大を招くことなく、歪みの無い高
品質の画像データを得られるようにする。 【解決手段】画像データを成す部分データ間の相互相関
に基づいて部分データ間のずれ量を推定する推定手段
（１０２〜１０９）と、この推定手段によって推定され
たずれ量に基づいて画像データにおけるずれを解消する
ようにこの画像データを補正する補正手段１１１とをそ
なえて構成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばハンドヘル
ド型イメージスキャナなどの画像入力装置から入力され
た画像（特に文書画像）の歪みを補正するための画像処
理装置，画像処理方法および画像処理プログラムに関す
る。
ド型イメージスキャナなどの画像入力装置から入力され
た画像（特に文書画像）の歪みを補正するための画像処
理装置，画像処理方法および画像処理プログラムに関す
る。
【０００２】
【従来の技術】一般に、パーソナルコンピュータ等の情
報処理装置に画像を入力するための装置としては、イメ
ージスキャナが利用されている。これまでのイメージス
キャナとしては、据置き型の、いわゆるフラットベッド
型やドラムスキャナ型のイメージスキャナが用いられて
いるが、近年、持ち運びが容易でユーザが手で持って画
像のスキャンを行なうことのできる、簡易型のイメージ
スキャナ（ハンドヘルド型イメージスキャナ）が開発・
製品化されている。
報処理装置に画像を入力するための装置としては、イメ
ージスキャナが利用されている。これまでのイメージス
キャナとしては、据置き型の、いわゆるフラットベッド
型やドラムスキャナ型のイメージスキャナが用いられて
いるが、近年、持ち運びが容易でユーザが手で持って画
像のスキャンを行なうことのできる、簡易型のイメージ
スキャナ（ハンドヘルド型イメージスキャナ）が開発・
製品化されている。
【０００３】図１６は、一般的なハンドヘルド型イメー
ジスキャナの構成を説明すべく、その原稿接触面を示す
平面図である。この図１６に示すように、ハンドヘルド
型イメージスキャナ１０は、基本的に、画像を取り込む
ための１次元のラインセンサ１１と、ユーザ（操作者）
によるスキャン操作に伴ってその画像原稿に接触しなが
ら回転する複数（図中４個）のローラ１２と、スキャン
操作に伴うイメージスキャナ１０の移動量を検出すべく
ローラ１２の回転数を検出する、一次元のロータリエン
コーダ（図示省略）とをそなえて構成されている。な
お、複数のローラ１２は、同一回転軸を有し、一体的に
回転するように構成されている。また、ラインセンサ１
１の主走査方向幅は固定長Ｗである。
ジスキャナの構成を説明すべく、その原稿接触面を示す
平面図である。この図１６に示すように、ハンドヘルド
型イメージスキャナ１０は、基本的に、画像を取り込む
ための１次元のラインセンサ１１と、ユーザ（操作者）
によるスキャン操作に伴ってその画像原稿に接触しなが
ら回転する複数（図中４個）のローラ１２と、スキャン
操作に伴うイメージスキャナ１０の移動量を検出すべく
ローラ１２の回転数を検出する、一次元のロータリエン
コーダ（図示省略）とをそなえて構成されている。な
お、複数のローラ１２は、同一回転軸を有し、一体的に
回転するように構成されている。また、ラインセンサ１
１の主走査方向幅は固定長Ｗである。
【０００４】上述したイメージスキャナ１０を用いて画
像を取り込む際、ユーザは、イメージスキャナ１０を手
で持ってサンプル対象の画像に沿って所定方向（副走査
方向）へ移動させる。このとき、イメージスキャナ１０
の移動に伴ってローラ１２が回転し、その回転数がエン
コーダにより検出される。そして、検出されたローラ１
２の回転数に応じたタイミングで、ラインセンサ１１に
より、主走査方向１ライン分の画像データ（以下、ライ
ン画像データという）が得られ、そのライン画像データ
が１ラインずつイメージスキャナから情報処理装置へ送
信される。これにより、サンプル対象の画像が、主走査
方向に沿う複数列のライン画像データを副走査方向に配
列して成る画像データとして、情報処理装置に取り込ま
れる。
像を取り込む際、ユーザは、イメージスキャナ１０を手
で持ってサンプル対象の画像に沿って所定方向（副走査
方向）へ移動させる。このとき、イメージスキャナ１０
の移動に伴ってローラ１２が回転し、その回転数がエン
コーダにより検出される。そして、検出されたローラ１
２の回転数に応じたタイミングで、ラインセンサ１１に
より、主走査方向１ライン分の画像データ（以下、ライ
ン画像データという）が得られ、そのライン画像データ
が１ラインずつイメージスキャナから情報処理装置へ送
信される。これにより、サンプル対象の画像が、主走査
方向に沿う複数列のライン画像データを副走査方向に配
列して成る画像データとして、情報処理装置に取り込ま
れる。
【０００５】ところで、サンプル対象の画像が文書画像
である場合、ユーザによるイメージスキャナ１０の操作
方向（副走査方向）が文書の文字列の方向に対して平行
または垂直であることが理想的である。しかし、イメー
ジスキャナ１０がサンプル対象の画像に対し一方向のみ
に移動するようにその移動方向を規制するための機構は
特にそなえられていない。ただ、ユーザによる実際のス
キャン操作時には、前述したローラ１２により、イメー
ジスキャナ１０の移動方向をローラ１２の回転方向に沿
わせるような若干の拘束力が作用するが、その拘束力は
弱く、その移動方向を一方向に規制できるほどのもので
はない。
である場合、ユーザによるイメージスキャナ１０の操作
方向（副走査方向）が文書の文字列の方向に対して平行
または垂直であることが理想的である。しかし、イメー
ジスキャナ１０がサンプル対象の画像に対し一方向のみ
に移動するようにその移動方向を規制するための機構は
特にそなえられていない。ただ、ユーザによる実際のス
キャン操作時には、前述したローラ１２により、イメー
ジスキャナ１０の移動方向をローラ１２の回転方向に沿
わせるような若干の拘束力が作用するが、その拘束力は
弱く、その移動方向を一方向に規制できるほどのもので
はない。
【０００６】従って、ハンドヘルド型イメージスキャナ
１０についてのユーザによる操作自由度は高く、そのた
め、ユーザの意識とは無関係にイメージスキャナ１０の
スキャン操作方向（移動方向）が変化し、読み取られた
画像に歪みが発生してしまう場合が多い。
１０についてのユーザによる操作自由度は高く、そのた
め、ユーザの意識とは無関係にイメージスキャナ１０の
スキャン操作方向（移動方向）が変化し、読み取られた
画像に歪みが発生してしまう場合が多い。
【０００７】例えば、ユーザの真正面に置かれた画像原
稿を、イメージスキャナ１０をユーザ方向へ移動させな
がら読み取る場合を考える。この場合、右利きのユーザ
が右手でイメージスキャナ１０を持ってスキャン操作を
行なうと、イメージスキャナ１０が手前に近づくにつれ
て右肘を右方向へ逃がすような腕の動きが生じる。この
ような腕の動きに伴って、図１７（Ａ）に示すごとく、
イメージスキャナ１０の操作方向は無意識のうちに僅か
ながら右方向へずれていく傾向がある。逆にユーザが左
利きの場合、その操作方向は左方向へずれる傾向があ
る。このときイメージスキャナ１０によって読み取られ
た画像には、操作方向（副走査方向）の位置に依ってラ
インセンサ方向（主走査方向）へのずれ、つまり歪みが
発生する。
稿を、イメージスキャナ１０をユーザ方向へ移動させな
がら読み取る場合を考える。この場合、右利きのユーザ
が右手でイメージスキャナ１０を持ってスキャン操作を
行なうと、イメージスキャナ１０が手前に近づくにつれ
て右肘を右方向へ逃がすような腕の動きが生じる。この
ような腕の動きに伴って、図１７（Ａ）に示すごとく、
イメージスキャナ１０の操作方向は無意識のうちに僅か
ながら右方向へずれていく傾向がある。逆にユーザが左
利きの場合、その操作方向は左方向へずれる傾向があ
る。このときイメージスキャナ１０によって読み取られ
た画像には、操作方向（副走査方向）の位置に依ってラ
インセンサ方向（主走査方向）へのずれ、つまり歪みが
発生する。
【０００８】また、場合によっては、上述のような腕の
動きに伴い、図１７（Ｂ）に示すごとく、イメージスキ
ャナ１０の操作方向が右方向へずれると同時にイメージ
スキャナ１０の一端側〔図１７（Ｂ）では左側〕で滑り
が生じ、イメージスキャナ１０によるスキャン領域が扇
形になることもある。このときイメージスキャナ１０に
よって読み取られた画像データには、ラインセンサ方向
（主走査方向）のみならず操作方向（副走査方向）にも
歪みが発生する。
動きに伴い、図１７（Ｂ）に示すごとく、イメージスキ
ャナ１０の操作方向が右方向へずれると同時にイメージ
スキャナ１０の一端側〔図１７（Ｂ）では左側〕で滑り
が生じ、イメージスキャナ１０によるスキャン領域が扇
形になることもある。このときイメージスキャナ１０に
よって読み取られた画像データには、ラインセンサ方向
（主走査方向）のみならず操作方向（副走査方向）にも
歪みが発生する。
【０００９】そこで、従来、イメージスキャナに光学式
の二次元センサを埋め込んでおき、この二次元センサを
用いて、画像原稿上でイメージスキャナ本体がどのよう
に移動したかを二次元的に検出し、その検出結果に応じ
て、ハンドヘルド型イメージスキャナによって読み取ら
れた画像データを補正するという技術が提案されてい
る。ここで、光学式の二次元センサは、紙等の画像形成
面上の微小な凹凸状態を追うことにより、スキャン操作
開始後、イメージスキャナ本体が二次元的にどのように
移動したかを検出する。
の二次元センサを埋め込んでおき、この二次元センサを
用いて、画像原稿上でイメージスキャナ本体がどのよう
に移動したかを二次元的に検出し、その検出結果に応じ
て、ハンドヘルド型イメージスキャナによって読み取ら
れた画像データを補正するという技術が提案されてい
る。ここで、光学式の二次元センサは、紙等の画像形成
面上の微小な凹凸状態を追うことにより、スキャン操作
開始後、イメージスキャナ本体が二次元的にどのように
移動したかを検出する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た二次元センサは高価であるため、二次元センサをそな
えた場合、画像データの歪みを補正することはできる
が、イメージスキャナの製造コストが高くなるという課
題がある。このため、二次元センサ等を新たに追加する
ことなく、ラインセンサによって得られた画像データを
用いて、その画像データの歪みを推定し補正できるよう
にすることが望まれている。
た二次元センサは高価であるため、二次元センサをそな
えた場合、画像データの歪みを補正することはできる
が、イメージスキャナの製造コストが高くなるという課
題がある。このため、二次元センサ等を新たに追加する
ことなく、ラインセンサによって得られた画像データを
用いて、その画像データの歪みを推定し補正できるよう
にすることが望まれている。
【００１１】本発明は、このような課題に鑑み創案され
たもので、二次元センサを用いることなく、読み取られ
た画像データのみを用いて画像データの歪みを補正可能
にして、製造コストの増大を招くことなく、歪みの無い
高品質の画像データを得られるようにした、画像処理装
置，画像処理方法および画像処理プログラムを提供する
ことを目的とする。
たもので、二次元センサを用いることなく、読み取られ
た画像データのみを用いて画像データの歪みを補正可能
にして、製造コストの増大を招くことなく、歪みの無い
高品質の画像データを得られるようにした、画像処理装
置，画像処理方法および画像処理プログラムを提供する
ことを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像処理装置（請求項１）は、画像データ
を成す部分データ間の相互相関に基づいて該部分データ
間のずれ量を推定する推定手段と、該推定手段によって
推定されたずれ量に基づいて該画像データにおけるずれ
を解消するように該画像データを補正する補正手段とを
そなえたことを特徴としている。
に、本発明の画像処理装置（請求項１）は、画像データ
を成す部分データ間の相互相関に基づいて該部分データ
間のずれ量を推定する推定手段と、該推定手段によって
推定されたずれ量に基づいて該画像データにおけるずれ
を解消するように該画像データを補正する補正手段とを
そなえたことを特徴としている。
【００１３】また、本発明の画像処理方法（請求項２）
画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて該
部分データ間のずれ量を推定する推定ステップと、該推
定ステップで推定されたずれ量に基づいて該画像データ
におけるずれを解消するように該画像データを補正する
補正ステップとを含むことを特徴としている。そして、
本発明の画像処理プログラム（請求項３）は、コンピュ
ータを、上述した本発明の画像処理装置における推定手
段および補正手段として機能させるものである。
画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて該
部分データ間のずれ量を推定する推定ステップと、該推
定ステップで推定されたずれ量に基づいて該画像データ
におけるずれを解消するように該画像データを補正する
補正ステップとを含むことを特徴としている。そして、
本発明の画像処理プログラム（請求項３）は、コンピュ
ータを、上述した本発明の画像処理装置における推定手
段および補正手段として機能させるものである。
【００１４】上述した本発明は、画像（特に文書画像）
の全体的な構造に着目して、距離がそれほど離れていな
い１次元イメージデータ（部分データ）どうしはそれほ
ど大きく変化しないことを利用し、部分データ間の相互
相関に基づいてこれらの部分データ間の所定方向へのず
れ量を推定している。そして、そのずれ量に基づいて画
像データが補正される。これにより、二次元センサを用
いることなく、読み取られた画像データのみを用いて画
像データのずれ（一次元的な歪み）を補正することがで
きる。
の全体的な構造に着目して、距離がそれほど離れていな
い１次元イメージデータ（部分データ）どうしはそれほ
ど大きく変化しないことを利用し、部分データ間の相互
相関に基づいてこれらの部分データ間の所定方向へのず
れ量を推定している。そして、そのずれ量に基づいて画
像データが補正される。これにより、二次元センサを用
いることなく、読み取られた画像データのみを用いて画
像データのずれ（一次元的な歪み）を補正することがで
きる。
【００１５】一方、本発明の画像処理装置（請求項４）
は、主走査方向（左右方向）に沿う複数列のライン画像
データを副走査方向（上下方向）に配列してなる画像デ
ータに対する処理を行なうものであって、該複数列のラ
イン画像データを成す部分データ間の相互相関に基づい
て該画像データの左側および右側の主走査方向ずれ量を
それぞれ推定する推定手段と、該画像データに基づいて
該画像データの上下両側における画像の傾きをそれぞれ
検出する検出手段と、該推定手段によって推定された該
主走査方向ずれ量と該検出手段によって検出された該傾
きとに基づいて該画像データを再構成して該画像データ
の歪みを解消する再構成手段とをそなえたことを特徴と
している。
は、主走査方向（左右方向）に沿う複数列のライン画像
データを副走査方向（上下方向）に配列してなる画像デ
ータに対する処理を行なうものであって、該複数列のラ
イン画像データを成す部分データ間の相互相関に基づい
て該画像データの左側および右側の主走査方向ずれ量を
それぞれ推定する推定手段と、該画像データに基づいて
該画像データの上下両側における画像の傾きをそれぞれ
検出する検出手段と、該推定手段によって推定された該
主走査方向ずれ量と該検出手段によって検出された該傾
きとに基づいて該画像データを再構成して該画像データ
の歪みを解消する再構成手段とをそなえたことを特徴と
している。
【００１６】この画像処理装置においても、画像（特に
文書画像）の全体的な構造に着目して、距離がそれほど
離れていない１次元イメージデータ（部分データ）どう
しはそれほど大きく変化しない場合が多いことを利用
し、部分データ間の相互相関に基づいて画像データの左
側および右側の主走査方向ずれ量を推定している。そし
て、この画像処理装置においては、画像データの上下両
側における画像の傾きを検出した上で、これらのずれ量
および傾きに基づいて画像データの本来の外形を推定し
て画像データの再構成を行なうことで、画像データの歪
みが解消される。これにより、二次元センサを用いるこ
となく、読み取られた画像データのみを用いて画像デー
タの二次元的な歪みを補正することができる。
文書画像）の全体的な構造に着目して、距離がそれほど
離れていない１次元イメージデータ（部分データ）どう
しはそれほど大きく変化しない場合が多いことを利用
し、部分データ間の相互相関に基づいて画像データの左
側および右側の主走査方向ずれ量を推定している。そし
て、この画像処理装置においては、画像データの上下両
側における画像の傾きを検出した上で、これらのずれ量
および傾きに基づいて画像データの本来の外形を推定し
て画像データの再構成を行なうことで、画像データの歪
みが解消される。これにより、二次元センサを用いるこ
となく、読み取られた画像データのみを用いて画像デー
タの二次元的な歪みを補正することができる。
【００１７】そして、本発明の画像処理装置（請求項
５）は、主走査方向（左右方向）に沿う複数列のライン
画像データを副走査方向（上下方向）に配列してなる画
像データに対する処理を行なうものであって、該画像デ
ータを該副走査方向について複数のブロックに分割する
分割手段と、該分割手段により分割されて得られた各ブ
ロックの上下両側における画像の傾きを推定する傾き推
定手段と、該分割手段により分割されて得られた各ブロ
ックの左側および右側の主操作方向ずれ量を、各ブロッ
ク内のライン画像データを成す部分データ間の相互相関
に基づいて推定するずれ量推定手段と、該分割手段によ
り分割されて得られた各ブロックについて、該ずれ量推
定手段によって推定された該主走査方向ずれ量と該傾き
推定手段によって推定された上下両側における該傾きと
に基づいて、当該ブロック内の画像データを再構成して
当該ブロック内の画像データの歪みを解消する再構成手
段とをそなえたことを特徴としている。
５）は、主走査方向（左右方向）に沿う複数列のライン
画像データを副走査方向（上下方向）に配列してなる画
像データに対する処理を行なうものであって、該画像デ
ータを該副走査方向について複数のブロックに分割する
分割手段と、該分割手段により分割されて得られた各ブ
ロックの上下両側における画像の傾きを推定する傾き推
定手段と、該分割手段により分割されて得られた各ブロ
ックの左側および右側の主操作方向ずれ量を、各ブロッ
ク内のライン画像データを成す部分データ間の相互相関
に基づいて推定するずれ量推定手段と、該分割手段によ
り分割されて得られた各ブロックについて、該ずれ量推
定手段によって推定された該主走査方向ずれ量と該傾き
推定手段によって推定された上下両側における該傾きと
に基づいて、当該ブロック内の画像データを再構成して
当該ブロック内の画像データの歪みを解消する再構成手
段とをそなえたことを特徴としている。
【００１８】この画像処理装置においては、まず、画像
データを副走査方向について複数のブロックに分割して
から、各ブロックの上下両側における画像の傾きを推定
しておく。また、各ブロックにおいて、画像（特に文書
画像）の全体的な構造に着目し、距離がそれほど離れて
いない１次元イメージデータ（部分データ）どうしはそ
れほど大きく変化しない場合が多いことを利用し、部分
データ間の相互相関に基づいて画像データの左側および
右側の主走査方向ずれ量を推定する。そして、この画像
処理装置においては、ブロック毎に、推定された傾きと
ずれ量とに基づいて、そのブロックの本来の外形を推定
して画像データの再構成を行ない、各ブロック内の画像
データの歪みが解消される。これにより、例えばハンド
ヘルド型イメージスキャナで画像データを読み取った際
にこのイメージスキャナが蛇行していたとしても、二次
元センサを用いることなく、上記イメージスキャナによ
り読み取られた画像データのみを用いて、蛇行に伴う画
像データの二次元的な歪みを補正することができる。
データを副走査方向について複数のブロックに分割して
から、各ブロックの上下両側における画像の傾きを推定
しておく。また、各ブロックにおいて、画像（特に文書
画像）の全体的な構造に着目し、距離がそれほど離れて
いない１次元イメージデータ（部分データ）どうしはそ
れほど大きく変化しない場合が多いことを利用し、部分
データ間の相互相関に基づいて画像データの左側および
右側の主走査方向ずれ量を推定する。そして、この画像
処理装置においては、ブロック毎に、推定された傾きと
ずれ量とに基づいて、そのブロックの本来の外形を推定
して画像データの再構成を行ない、各ブロック内の画像
データの歪みが解消される。これにより、例えばハンド
ヘルド型イメージスキャナで画像データを読み取った際
にこのイメージスキャナが蛇行していたとしても、二次
元センサを用いることなく、上記イメージスキャナによ
り読み取られた画像データのみを用いて、蛇行に伴う画
像データの二次元的な歪みを補正することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。本実施形態の画像処理装置（符号
１００，１００Ａ，１００Ｂ参照）は、例えばハンドヘ
ルド型イメージスキャナ（図１６の符号１０参照）によ
り読み取られた画像データを処理対象としている。この
ような画像データは、主走査方向（左右方向）に沿う多
数列のライン画像データを副走査方向（上下方向）に配
列して構成されている。
施の形態を説明する。本実施形態の画像処理装置（符号
１００，１００Ａ，１００Ｂ参照）は、例えばハンドヘ
ルド型イメージスキャナ（図１６の符号１０参照）によ
り読み取られた画像データを処理対象としている。この
ような画像データは、主走査方向（左右方向）に沿う多
数列のライン画像データを副走査方向（上下方向）に配
列して構成されている。
【００２０】そして、本実施形態の画像処理装置では、
前述したように、画像の全体的な構造に着目して、距離
がそれほど離れていない１次元イメージデータ（ライン
画像データ）どうしはそれほど大きく変化しないことを
利用している。つまり、ライン画像データ（以下、単に
ラインという場合がある）間の相互相関を用いることに
より、各ラインのずれ量を推定している。
前述したように、画像の全体的な構造に着目して、距離
がそれほど離れていない１次元イメージデータ（ライン
画像データ）どうしはそれほど大きく変化しないことを
利用している。つまり、ライン画像データ（以下、単に
ラインという場合がある）間の相互相関を用いることに
より、各ラインのずれ量を推定している。
【００２１】例えば、現在一般的に使用されているイメ
ージスキャナの解像度は、およそ２００〜１２００dpi
であるが、この場合、通常使用されている１２ポイント
の大きさの文字は、およそ３３〜２００画素から構成さ
れる。これだけの画素数で文字が構成されている場合、
１０画素程度はなれた２つのラインはほぼ同一であるこ
とが期待される。また、文書には罫線や約物が使用され
ることが多く、これらは、直線で構成されている部分を
多く有しているので、先の２つのラインがほぼ同一にな
るという性質をより一層補強している。
ージスキャナの解像度は、およそ２００〜１２００dpi
であるが、この場合、通常使用されている１２ポイント
の大きさの文字は、およそ３３〜２００画素から構成さ
れる。これだけの画素数で文字が構成されている場合、
１０画素程度はなれた２つのラインはほぼ同一であるこ
とが期待される。また、文書には罫線や約物が使用され
ることが多く、これらは、直線で構成されている部分を
多く有しているので、先の２つのラインがほぼ同一にな
るという性質をより一層補強している。
【００２２】〔１〕本発明の第１実施形態の説明 図１は本発明の第１実施形態としての画像処理装置の構
成を示すブロック図であり、この図１に示すように、第
１実施形態の画像処理装置１００は、画像バッファ１０
１，第１ラインカウンタ１０２，第２ラインカウンタ１
０３，距離メモリ１０４，相互相関係数演算部１０５，
最小相互相関係数検出部１０６，最小相互相関係数メモ
リ１０７，ずれ量カウンタ１０８，最小相互相関係数位
置メモリ１０９，ずれ量メモリ１１０，線形補間処理部
１１１および補正画像バッファ１１２から構成されてい
る。
成を示すブロック図であり、この図１に示すように、第
１実施形態の画像処理装置１００は、画像バッファ１０
１，第１ラインカウンタ１０２，第２ラインカウンタ１
０３，距離メモリ１０４，相互相関係数演算部１０５，
最小相互相関係数検出部１０６，最小相互相関係数メモ
リ１０７，ずれ量カウンタ１０８，最小相互相関係数位
置メモリ１０９，ずれ量メモリ１１０，線形補間処理部
１１１および補正画像バッファ１１２から構成されてい
る。
【００２３】なお、実際には、画像処理装置１００は、
例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によっ
て実現される。つまり、情報処理装置内のメモリ（ＲＡ
Ｍ，ＲＯＭ，ハードディスク等）が、画像バッファ１０
１，第１ラインカウンタ１０２，第２ラインカウンタ１
０３，距離メモリ１０４，最小相互相関係数メモリ１０
７，ずれ量カウンタ１０８，最小相互相関係数位置メモ
リ１０９，ずれ量メモリ１１０および補正画像バッファ
１１２としての機能を果たしている。
例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によっ
て実現される。つまり、情報処理装置内のメモリ（ＲＡ
Ｍ，ＲＯＭ，ハードディスク等）が、画像バッファ１０
１，第１ラインカウンタ１０２，第２ラインカウンタ１
０３，距離メモリ１０４，最小相互相関係数メモリ１０
７，ずれ量カウンタ１０８，最小相互相関係数位置メモ
リ１０９，ずれ量メモリ１１０および補正画像バッファ
１１２としての機能を果たしている。
【００２４】また、情報処理装置内のＣＰＵが所定の画
像処理プログラムを実行することにより、相互相関係数
演算部１０５，最小相互相関係数検出部１０６および線
形補間処理部１１１としての機能（後述する推定手段お
よび補正手段としての機能）が実現されるようになって
いる。このように、本実施形態の画像処理装置１００
は、情報処理装置において、画像処理プログラムを起動
・実行することによって実現される。なお、実際には、
画像処理プログラムは、情報処理装置のハードディスク
に記憶されており、ハードディスクからメモリ（ＲＡＭ
等）に読み出された上で、ＣＰＵによって起動・実行さ
れる。
像処理プログラムを実行することにより、相互相関係数
演算部１０５，最小相互相関係数検出部１０６および線
形補間処理部１１１としての機能（後述する推定手段お
よび補正手段としての機能）が実現されるようになって
いる。このように、本実施形態の画像処理装置１００
は、情報処理装置において、画像処理プログラムを起動
・実行することによって実現される。なお、実際には、
画像処理プログラムは、情報処理装置のハードディスク
に記憶されており、ハードディスクからメモリ（ＲＡＭ
等）に読み出された上で、ＣＰＵによって起動・実行さ
れる。
【００２５】ここで、本実施形態の画像処理プログラム
を記録されたコンピュータ読取可能な記録媒体について
説明する。本実施形態では、画像処理プログラムは、ハ
ードディスクに予め記録され、必要に応じてメモリ（Ｒ
ＡＭ等）に読み出されて起動されるものとして説明する
が、画像処理プログラムは、必ずしもハードディスク上
に記録されている必要はない。
を記録されたコンピュータ読取可能な記録媒体について
説明する。本実施形態では、画像処理プログラムは、ハ
ードディスクに予め記録され、必要に応じてメモリ（Ｒ
ＡＭ等）に読み出されて起動されるものとして説明する
が、画像処理プログラムは、必ずしもハードディスク上
に記録されている必要はない。
【００２６】画像処理プログラムは、その画像処理プロ
グラムを予め記録された可搬型記録媒体から、画像処理
装置１００として機能させるべき情報処理装置にロード
されてもよい。あるいは、情報処理装置が、インターネ
ット等の通信回線を通じて、その画像処理プログラムを
予め記憶したサーバと通信することにより、その画像処
理プログラムを、サーバの記憶装置から情報処理装置に
ダウンロードしてもよい。なお、サーバは、例えばプロ
グラム提供者の所有するものである。また、外部から情
報処理装置にダウンロードされた画像処理プログラム
は、ハードディスクではなく、情報処理装置に接続され
た補助記憶装置に保管してもよい。この場合、画像処理
プログラムは、その補助記憶装置から情報処理装置内の
メモリ（ＲＡＭ等）に読み出されて実行される。
グラムを予め記録された可搬型記録媒体から、画像処理
装置１００として機能させるべき情報処理装置にロード
されてもよい。あるいは、情報処理装置が、インターネ
ット等の通信回線を通じて、その画像処理プログラムを
予め記憶したサーバと通信することにより、その画像処
理プログラムを、サーバの記憶装置から情報処理装置に
ダウンロードしてもよい。なお、サーバは、例えばプロ
グラム提供者の所有するものである。また、外部から情
報処理装置にダウンロードされた画像処理プログラム
は、ハードディスクではなく、情報処理装置に接続され
た補助記憶装置に保管してもよい。この場合、画像処理
プログラムは、その補助記憶装置から情報処理装置内の
メモリ（ＲＡＭ等）に読み出されて実行される。
【００２７】上述した可搬型記録媒体は、例えばフレキ
シブルディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等の、コンピュータ読取
可能な記録媒体である。また、上述したサーバの記憶装
置や補助記憶装置は、例えば磁気ディスク，光ディス
ク，光磁気ディスク等の記憶装置（コンピュータ読取可
能な記録媒体）である。さらに、画像処理プログラムを
記録する記録媒体としては、ＩＣカード，ＲＯＭカート
リッジ，磁気テープ，パンチカードのほか、バーコード
などの符号を印刷した印刷物等の、コンピュータ読取可
能な種々の媒体を利用することもできる。
シブルディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等の、コンピュータ読取
可能な記録媒体である。また、上述したサーバの記憶装
置や補助記憶装置は、例えば磁気ディスク，光ディス
ク，光磁気ディスク等の記憶装置（コンピュータ読取可
能な記録媒体）である。さらに、画像処理プログラムを
記録する記録媒体としては、ＩＣカード，ＲＯＭカート
リッジ，磁気テープ，パンチカードのほか、バーコード
などの符号を印刷した印刷物等の、コンピュータ読取可
能な種々の媒体を利用することもできる。
【００２８】画像バッファ１０１は、例えばハンドヘル
ド型イメージスキャナ（図１６の符号１０参照）によっ
て読み取られた画像データを保持するもので、この画像
データは、主走査方向〔左右方向；一次元ラインセンサ
（図１６の符号１１参照）の方向〕に沿う多数列のライ
ン画像データを副走査方向（上下方向）に配列して構成
されている。
ド型イメージスキャナ（図１６の符号１０参照）によっ
て読み取られた画像データを保持するもので、この画像
データは、主走査方向〔左右方向；一次元ラインセンサ
（図１６の符号１１参照）の方向〕に沿う多数列のライ
ン画像データを副走査方向（上下方向）に配列して構成
されている。
【００２９】第１ラインカウンタ１０２および第２ライ
ンカウンタ１０３は、相互相関係数の演算対象となる、
所定の間隔をあけた２本のライン（部分データ）を指定
するためのもので、これらのラインカウンタ１０２，１
０３によって示される値に応じたラインが、画像バッフ
ァ１０１から相互相関係数演算部１０５へ出力されるよ
うになっている。ここで、ラインカウンタ１０２，１０
３の値は、画像バッファ１０１から読み出すべきライン
画像データが何ライン目であるかを示す。ただし、本実
施形態では、一番最初のラインを０ライン目としてい
る。
ンカウンタ１０３は、相互相関係数の演算対象となる、
所定の間隔をあけた２本のライン（部分データ）を指定
するためのもので、これらのラインカウンタ１０２，１
０３によって示される値に応じたラインが、画像バッフ
ァ１０１から相互相関係数演算部１０５へ出力されるよ
うになっている。ここで、ラインカウンタ１０２，１０
３の値は、画像バッファ１０１から読み出すべきライン
画像データが何ライン目であるかを示す。ただし、本実
施形態では、一番最初のラインを０ライン目としてい
る。
【００３０】距離メモリ１０４には、上記２本のライン
の間隔（つまり副走査方向の距離に対応するライン数）
ｄが予め設定され、その値ｄによって、どれだけ離れた
ラインとの相互相関を求めるかが指示される。そして、
第２ラインカウンタ１０３には、第１ラインカウンタ１
０２の値に距離メモリ１０４の値ｄを加算した値が設定
される。従って、第１ラインカウンタ１０２によって指
定されたラインから副走査方向に所定間隔ｄだけ離れた
ラインが、第２ラインカウンタ１０３によって指定され
る。なお、間隔ｄとしては、後述する理由により、５〜
２０の値が適当であり、特に本実施形態では１０が設定
される。
の間隔（つまり副走査方向の距離に対応するライン数）
ｄが予め設定され、その値ｄによって、どれだけ離れた
ラインとの相互相関を求めるかが指示される。そして、
第２ラインカウンタ１０３には、第１ラインカウンタ１
０２の値に距離メモリ１０４の値ｄを加算した値が設定
される。従って、第１ラインカウンタ１０２によって指
定されたラインから副走査方向に所定間隔ｄだけ離れた
ラインが、第２ラインカウンタ１０３によって指定され
る。なお、間隔ｄとしては、後述する理由により、５〜
２０の値が適当であり、特に本実施形態では１０が設定
される。
【００３１】相互相関係数演算部１０５は、ラインカウ
ンタ１０２，１０３に設定されている値に応じた２本の
ライン画像データ（部分データ）を、画像バッファ１０
１から読み出し、これら２本のライン画像データ間の相
互相関係数を、後述する式（１）に従って算出するもの
である。その際、相互相関係数演算部１０５は、上記２
本のライン画像データ間の主走査方向のずれ量がずれ量
カウンタ１０８に設定された値（画素数）ｓである時の
相互相関係数を、後述する式（１）に従って演算する。
具体的には、第１ラインカウンタ１０２によって指定さ
れる第１ラインに対して、第２ラインカウンタ１０３に
よって指定される第２ラインを、値ｓだけ主走査方向に
ずらした時の、相互相関係数が算出される。なお、下記
（１）式によって算出される相互相関係数は、第１ライ
ンと第２ラインとが全く同じである時には０となり、第
１ラインと第２ラインとの類似度合いが低くなるにつれ
て大きな値となる。
ンタ１０２，１０３に設定されている値に応じた２本の
ライン画像データ（部分データ）を、画像バッファ１０
１から読み出し、これら２本のライン画像データ間の相
互相関係数を、後述する式（１）に従って算出するもの
である。その際、相互相関係数演算部１０５は、上記２
本のライン画像データ間の主走査方向のずれ量がずれ量
カウンタ１０８に設定された値（画素数）ｓである時の
相互相関係数を、後述する式（１）に従って演算する。
具体的には、第１ラインカウンタ１０２によって指定さ
れる第１ラインに対して、第２ラインカウンタ１０３に
よって指定される第２ラインを、値ｓだけ主走査方向に
ずらした時の、相互相関係数が算出される。なお、下記
（１）式によって算出される相互相関係数は、第１ライ
ンと第２ラインとが全く同じである時には０となり、第
１ラインと第２ラインとの類似度合いが低くなるにつれ
て大きな値となる。
【００３２】最小相互相関係数検出部１０６は、所定範
囲（本実施形態では後述するごとく−１，０，１の３
値）のずれ量のそれぞれについて相互相関係数演算部１
０５により算出された複数の相互相関係数の中から、最
小の相互相関係数を検出するものである。この最小相互
相関係数検出部１０６は、図３を参照しながら後述する
ごとく、最小相互相関係数メモリ１０７，ずれ量カウン
タ１０８および最小相互相関係数位置メモリ１０９を利
用しながら、最小の相互相関係数を検出・決定する。
囲（本実施形態では後述するごとく−１，０，１の３
値）のずれ量のそれぞれについて相互相関係数演算部１
０５により算出された複数の相互相関係数の中から、最
小の相互相関係数を検出するものである。この最小相互
相関係数検出部１０６は、図３を参照しながら後述する
ごとく、最小相互相関係数メモリ１０７，ずれ量カウン
タ１０８および最小相互相関係数位置メモリ１０９を利
用しながら、最小の相互相関係数を検出・決定する。
【００３３】ここで、ずれ量カウンタ１０８には、最小
相互相関係数検出部１０６により、式（１）に代入すべ
きずれ量（上記所定範囲の値ｓ）が順次設定される。ま
た、最小相互相関係数メモリ１０７には、相互相関係数
演算部１０５によって演算された相互相関係数のうち最
小のものが記憶される。つまり、ある一つのずれ量につ
いて相互相関係数が相互相関係数演算部１０５によって
算出される都度、最小相互相関係数検出部１０６は、今
回算出された相互相関係数と、最小相互相関係数メモリ
１０７に記憶されている最小相互相関係数（前回までに
算出された１以上の相互相関係数のうち最小のもの）と
を比較し、今回の相互相関係数の方が小さければ最小相
互相関係数メモリ１０７の値を今回の相互相関係数に書
き換える一方、そうでなければ最小相互相関係数メモリ
１０７の値を書き換えることなく維持するようになって
いる。
相互相関係数検出部１０６により、式（１）に代入すべ
きずれ量（上記所定範囲の値ｓ）が順次設定される。ま
た、最小相互相関係数メモリ１０７には、相互相関係数
演算部１０５によって演算された相互相関係数のうち最
小のものが記憶される。つまり、ある一つのずれ量につ
いて相互相関係数が相互相関係数演算部１０５によって
算出される都度、最小相互相関係数検出部１０６は、今
回算出された相互相関係数と、最小相互相関係数メモリ
１０７に記憶されている最小相互相関係数（前回までに
算出された１以上の相互相関係数のうち最小のもの）と
を比較し、今回の相互相関係数の方が小さければ最小相
互相関係数メモリ１０７の値を今回の相互相関係数に書
き換える一方、そうでなければ最小相互相関係数メモリ
１０７の値を書き換えることなく維持するようになって
いる。
【００３４】最小相互相関係数位置メモリ１０９には、
最小相互相関係数メモリ１０７の値を新たな相互相関係
数に書き換えた場合、その新たな相互相関係数の算出時
に用いられたずれ量の値（つまり、ずれ量カウンタ１０
８の値ｓ）が、最小相互相関係数位置として書き込まれ
るようになっている。従って、この最小相互相関係数位
置メモリ１０９には、上記所定範囲内の全てのずれ量に
ついての相互相関係数の算出を完了した時点で、上記２
本のライン画像データ間の相互相関係数が最小になった
時のずれ量の値ｓが記憶されることになる。
最小相互相関係数メモリ１０７の値を新たな相互相関係
数に書き換えた場合、その新たな相互相関係数の算出時
に用いられたずれ量の値（つまり、ずれ量カウンタ１０
８の値ｓ）が、最小相互相関係数位置として書き込まれ
るようになっている。従って、この最小相互相関係数位
置メモリ１０９には、上記所定範囲内の全てのずれ量に
ついての相互相関係数の算出を完了した時点で、上記２
本のライン画像データ間の相互相関係数が最小になった
時のずれ量の値ｓが記憶されることになる。
【００３５】そして、ずれ量メモリ１１０は、最小相互
相関係数検出部１０６によって検出・決定されたずれ量
を、第２ラインカウンタ１０３の値に対応させて記憶す
るものである。本実施形態では、上記所定範囲内の全て
のずれ量についての相互相関係数の算出を完了した時点
で最小相互相関係数位置メモリ１０９に記憶されている
値ｓ（即ち、第１ラインと第２ラインとの相互相関係数
が最小になる時のずれ量の値ｓ）が、第１ラインに対す
る第２ラインの主走査方向ずれ量の推定結果として、ず
れ量メモリ１１０に記憶される。なお、以下、本実施形
態においては、単に「ずれ量」という場合、その「ずれ
量」は主走査方向のずれ量を意味している。
相関係数検出部１０６によって検出・決定されたずれ量
を、第２ラインカウンタ１０３の値に対応させて記憶す
るものである。本実施形態では、上記所定範囲内の全て
のずれ量についての相互相関係数の算出を完了した時点
で最小相互相関係数位置メモリ１０９に記憶されている
値ｓ（即ち、第１ラインと第２ラインとの相互相関係数
が最小になる時のずれ量の値ｓ）が、第１ラインに対す
る第２ラインの主走査方向ずれ量の推定結果として、ず
れ量メモリ１１０に記憶される。なお、以下、本実施形
態においては、単に「ずれ量」という場合、その「ずれ
量」は主走査方向のずれ量を意味している。
【００３６】上記所定範囲内の全てのずれ量についての
相互相関係数の算出を完了すると、第１ラインカウンタ
１０２には、第２ラインカウンタ１０３の値が新たに設
定されるとともに、第２ラインカウンタ１０３には、第
１ラインカウンタ１０２の新設定値に距離メモリ１０４
の値を加算した値が新たに設定されるようになってい
る。そして、新たな第１ラインと第２ラインとの組につ
いて主走査方向ずれ量が推定・算出される。このように
して、画像バッファ１０１に保持された全画像データに
ついて、所定間隔ｄをあけたライン画像データごとに、
主走査方向のずれ量が推定され、その推定結果がずれ量
メモリ１１０に記憶される。
相互相関係数の算出を完了すると、第１ラインカウンタ
１０２には、第２ラインカウンタ１０３の値が新たに設
定されるとともに、第２ラインカウンタ１０３には、第
１ラインカウンタ１０２の新設定値に距離メモリ１０４
の値を加算した値が新たに設定されるようになってい
る。そして、新たな第１ラインと第２ラインとの組につ
いて主走査方向ずれ量が推定・算出される。このように
して、画像バッファ１０１に保持された全画像データに
ついて、所定間隔ｄをあけたライン画像データごとに、
主走査方向のずれ量が推定され、その推定結果がずれ量
メモリ１１０に記憶される。
【００３７】本実施形態では、上述した第１ラインカウ
ンタ１０２，第２ラインカウンタ１０３，距離メモリ１
０４，相互相関係数演算部１０５，最小相互相関係数検
出部１０６，最小相互相関係数メモリ１０７，ずれ量カ
ウンタ１０８および最小相互相関係数位置メモリ１０９
によって、画像データを成すライン画像データ間の相互
相関に基づいてこれらのライン画像データ間のずれ量を
推定する推定手段が構成されている。
ンタ１０２，第２ラインカウンタ１０３，距離メモリ１
０４，相互相関係数演算部１０５，最小相互相関係数検
出部１０６，最小相互相関係数メモリ１０７，ずれ量カ
ウンタ１０８および最小相互相関係数位置メモリ１０９
によって、画像データを成すライン画像データ間の相互
相関に基づいてこれらのライン画像データ間のずれ量を
推定する推定手段が構成されている。
【００３８】特に、本実施形態の推定手段は、画像バッ
ファ１０１に保持された画像データから、副走査方向に
所定間隔ｄをあけてライン画像データを順次抽出し、抽
出されたライン画像データ間の相互相関に基づいて、こ
れらのライン画像データ間の主走査方向ずれ量を推定す
るし、推定された主走査方向ずれ量をずれ量メモリ１１
０に書き込むように構成されている。
ファ１０１に保持された画像データから、副走査方向に
所定間隔ｄをあけてライン画像データを順次抽出し、抽
出されたライン画像データ間の相互相関に基づいて、こ
れらのライン画像データ間の主走査方向ずれ量を推定す
るし、推定された主走査方向ずれ量をずれ量メモリ１１
０に書き込むように構成されている。
【００３９】線形補間処理部（補正手段）１１１は、ず
れ量メモリ１１０に書き込まれたずれ量、つまり上記推
定手段によって推定された主走査方向ずれ量に基づき、
その主走査方向ずれを解消するように画像データのずれ
を補正するもので、より具体的には、画像バッファ１０
１から画像データをなす各ラインを順次読み出し、ずれ
量メモリ１１０のずれ量に応じて各ラインの主走査方向
位置を調整・変換し、調整後のデータを補正画像バッフ
ァ１１２に書き込む。
れ量メモリ１１０に書き込まれたずれ量、つまり上記推
定手段によって推定された主走査方向ずれ量に基づき、
その主走査方向ずれを解消するように画像データのずれ
を補正するもので、より具体的には、画像バッファ１０
１から画像データをなす各ラインを順次読み出し、ずれ
量メモリ１１０のずれ量に応じて各ラインの主走査方向
位置を調整・変換し、調整後のデータを補正画像バッフ
ァ１１２に書き込む。
【００４０】その際、線形補間処理部１１１は、上述し
た第１ラインと第２ラインとの間に存在する各ラインの
主走査方向ずれ量を、前記主走査方向ずれ量に基づき線
形補間を行なって求めてから、その線形補間の結果に基
づいて、各ラインの主走査方向位置を調整するようにな
っている。その線形補間の具体的な手法については後述
する。なお、補正画像バッファ１１２は、前述した通
り、線形補間処理部１１１によって得られた補正画像を
保持するものである。
た第１ラインと第２ラインとの間に存在する各ラインの
主走査方向ずれ量を、前記主走査方向ずれ量に基づき線
形補間を行なって求めてから、その線形補間の結果に基
づいて、各ラインの主走査方向位置を調整するようにな
っている。その線形補間の具体的な手法については後述
する。なお、補正画像バッファ１１２は、前述した通
り、線形補間処理部１１１によって得られた補正画像を
保持するものである。
【００４１】次に、図２，図３および図４（Ａ）〜図４
（Ｃ）を参照しながら、上述した第１実施形態の画像処
理装置１００の動作について説明する。図２に示すフロ
ーチャート（ステップＳ１１〜Ｓ１８）に従って、第１
実施形態の画像処理手順を説明する。まず、本実施形態
では、例えば図１６に示したようなハンドヘルド型イメ
ージスキャナ１０によって所定の文書画像が読み取ら
れ、読み取られた画像データが画像バッファ１０１に格
納される（ステップＳ１１）。その際、第１実施形態で
は、操作者のスキャン操作に伴ってイメージスキャナ１
０が左右方向（主走査方向）に滑り、例えば図１７
（Ａ）に示すような領域についてスキャンされたものと
する。
（Ｃ）を参照しながら、上述した第１実施形態の画像処
理装置１００の動作について説明する。図２に示すフロ
ーチャート（ステップＳ１１〜Ｓ１８）に従って、第１
実施形態の画像処理手順を説明する。まず、本実施形態
では、例えば図１６に示したようなハンドヘルド型イメ
ージスキャナ１０によって所定の文書画像が読み取ら
れ、読み取られた画像データが画像バッファ１０１に格
納される（ステップＳ１１）。その際、第１実施形態で
は、操作者のスキャン操作に伴ってイメージスキャナ１
０が左右方向（主走査方向）に滑り、例えば図１７
（Ａ）に示すような領域についてスキャンされたものと
する。
【００４２】そして、第１ラインカウンタ１０２に画像
データの先頭ラインの番号“０”を設定する（ステップ
Ｓ１２）。また、距離メモリ１０４に、相互相関係数の
計算対象である２本のラインの間隔（ライン数）ｄとし
て“１０”を設定する（ステップＳ１３）。さらに、第
２ラインカウンタ１０３に、第１ラインカウンタ１０２
の値と距離メモリ１０４の値とを加算した値（初期値は
“１０”）を設定する（ステップＳ１４）。
データの先頭ラインの番号“０”を設定する（ステップ
Ｓ１２）。また、距離メモリ１０４に、相互相関係数の
計算対象である２本のラインの間隔（ライン数）ｄとし
て“１０”を設定する（ステップＳ１３）。さらに、第
２ラインカウンタ１０３に、第１ラインカウンタ１０２
の値と距離メモリ１０４の値とを加算した値（初期値は
“１０”）を設定する（ステップＳ１４）。
【００４３】この後、相互相関係数演算部１０５によっ
て、第１ラインカウンタ１０２および第２ラインカウン
タ１０３に設定された値に対応する２本のライン（最初
は０番目のラインと１０番目のライン）が、画像バッフ
ァ１０１から読み出される。そして、図３によって後述
する手順に従い、これら２本のラインの相互相関係数が
最小になる時の、第１ラインに対する第２ラインの位置
が、主走査方向のずれ量として算出・推定される（ステ
ップＳ１５；推定ステップ）。
て、第１ラインカウンタ１０２および第２ラインカウン
タ１０３に設定された値に対応する２本のライン（最初
は０番目のラインと１０番目のライン）が、画像バッフ
ァ１０１から読み出される。そして、図３によって後述
する手順に従い、これら２本のラインの相互相関係数が
最小になる時の、第１ラインに対する第２ラインの位置
が、主走査方向のずれ量として算出・推定される（ステ
ップＳ１５；推定ステップ）。
【００４４】ずれ量が推定されると、第１ラインカウン
タ１０２の値に距離メモリ１０４の値ｄを加算してから
（ステップＳ１６）、この第１ラインカウンタ１０２に
新たに設定された値に基づいて、次に相互相関係数の計
算対象になる第２ラインが画像データのサイズ（最終ラ
イン）を超えていないかどうかをチェックする（ステッ
プＳ１７）。このステップＳ１７では、第１ラインカウ
ンタ１０２の新たな設定値が、画像の最終ライン番号か
ら距離メモリ１０４の値ｄを減算した結果よりも小さい
か否かをチェックしている。
タ１０２の値に距離メモリ１０４の値ｄを加算してから
（ステップＳ１６）、この第１ラインカウンタ１０２に
新たに設定された値に基づいて、次に相互相関係数の計
算対象になる第２ラインが画像データのサイズ（最終ラ
イン）を超えていないかどうかをチェックする（ステッ
プＳ１７）。このステップＳ１７では、第１ラインカウ
ンタ１０２の新たな設定値が、画像の最終ライン番号か
ら距離メモリ１０４の値ｄを減算した結果よりも小さい
か否かをチェックしている。
【００４５】次の第２ラインが最終ラインを超えていな
い場合（ステップＳ１７のＹＥＳルート）、ステップＳ
１４〜Ｓ１７を繰り返し実行する。次の第２ラインが最
終ラインを超える場合（ステップＳ１７のＮＯルー
ト）、画像データの全領域に対するずれ量推定を完了し
たものと判断され、線形補間処理部１１１において、ず
れ量メモリ１１０に書き込まれたずれ量に基づき、後述
するような一般的な線形補間処理を行ないながら、画像
データにおける主走査方向ずれを解消するように画像デ
ータのずれが補正される（ステップＳ１８；補正ステッ
プ）。
い場合（ステップＳ１７のＹＥＳルート）、ステップＳ
１４〜Ｓ１７を繰り返し実行する。次の第２ラインが最
終ラインを超える場合（ステップＳ１７のＮＯルー
ト）、画像データの全領域に対するずれ量推定を完了し
たものと判断され、線形補間処理部１１１において、ず
れ量メモリ１１０に書き込まれたずれ量に基づき、後述
するような一般的な線形補間処理を行ないながら、画像
データにおける主走査方向ずれを解消するように画像デ
ータのずれが補正される（ステップＳ１８；補正ステッ
プ）。
【００４６】ついで、図３に示すフローチャート（ステ
ップＳ２１〜Ｓ２８）に従って、ステップＳ１５（推定
ステップ）でのずれ量推定手順について説明する。ま
ず、ずれ量カウンタ１０８に、第１ラインに対する第２
ラインのずれ量の初期値として“−１”を設定する（ス
テップＳ２１）。本実施形態においては、イメージスキ
ャナ１０を１０ライン前後移動させた時に発生する、主
走査方向の最大ずれ量は、１画素分程度であることを前
提とし、ずれ量カウンタ１０８に設定される値ｓ（ずれ
量の範囲）を、−１，０，１の３値としている。
ップＳ２１〜Ｓ２８）に従って、ステップＳ１５（推定
ステップ）でのずれ量推定手順について説明する。ま
ず、ずれ量カウンタ１０８に、第１ラインに対する第２
ラインのずれ量の初期値として“−１”を設定する（ス
テップＳ２１）。本実施形態においては、イメージスキ
ャナ１０を１０ライン前後移動させた時に発生する、主
走査方向の最大ずれ量は、１画素分程度であることを前
提とし、ずれ量カウンタ１０８に設定される値ｓ（ずれ
量の範囲）を、−１，０，１の３値としている。
【００４７】そして、最小相互相関係数メモリ１０９
に、このメモリ１０９に設定可能な最大値を設定してか
ら（ステップＳ２２）、相互相関係数演算部１０５にお
いて、第１ラインカウンタ１０２によって指定される第
１ラインに対し、第２ラインカウンタ１０３によって指
定される第２ラインが、ずれ量カウンタに設定されてい
る値ｓだけずれている場合の、これら２本のラインの相
互相関係数を、下記（１）式を用いて算出する（ステッ
プＳ２３）。この相互相関係数の算出手法は一般的なも
のである。
に、このメモリ１０９に設定可能な最大値を設定してか
ら（ステップＳ２２）、相互相関係数演算部１０５にお
いて、第１ラインカウンタ１０２によって指定される第
１ラインに対し、第２ラインカウンタ１０３によって指
定される第２ラインが、ずれ量カウンタに設定されてい
る値ｓだけずれている場合の、これら２本のラインの相
互相関係数を、下記（１）式を用いて算出する（ステッ
プＳ２３）。この相互相関係数の算出手法は一般的なも
のである。
【００４８】 〔相互相関係数〕＝Σ｛ＶA(i)−ＶB(i+s)｝2 （１） ただし、（１）式において、“Σ”はｉ＝０〜Ｎ−１ま
での総和演算を意味するものとする。Ｎは１ラインを成
す画素の数である。また、ＶA(i)は、第１ラインカウン
タ１０２によって指定される第１ラインにおけるｉ番目
の画素の値であり、ＶB(i)は、第２ラインカウンタ１０
３によって指定される第２ラインにおけるi番目の画素
の値であり、ｓは、前述した通り、ずれ量（ずれ量カウ
ンタ１０８に設定されている値）である。上記（１）式
では、各画素について算出された｛ＶA(i)−ＶB(i+s)｝
2の総和が、相互相関係数として算出される。
での総和演算を意味するものとする。Ｎは１ラインを成
す画素の数である。また、ＶA(i)は、第１ラインカウン
タ１０２によって指定される第１ラインにおけるｉ番目
の画素の値であり、ＶB(i)は、第２ラインカウンタ１０
３によって指定される第２ラインにおけるi番目の画素
の値であり、ｓは、前述した通り、ずれ量（ずれ量カウ
ンタ１０８に設定されている値）である。上記（１）式
では、各画素について算出された｛ＶA(i)−ＶB(i+s)｝
2の総和が、相互相関係数として算出される。
【００４９】相互相関係数演算部１０５によって算出さ
れた相互相関係数は、最小相互相関係数検出部１０６に
おいて、最小相互相関係数メモリ１０７に設定されてい
る値（過去の最小相互相関係数の値）と比較される（ス
テップＳ２４）。その比較の結果、今回算出された相互
相関係数の値が最小相互相関係数メモリ１０７の設定値
よりも小さければ（ステップＳ２４のＹＥＳルート）、
最小相互相関係数検出部１０６により、最小相互相関係
数メモリ１０７の値が今回の相互相関係数に書き換えら
れるとともに、今回の演算に用いたずれ量カウンタ１０
８の値ｓが、最小相互相関係数位置として最小相互相関
係数位置メモリ１０９に格納される（ステップＳ２
５）。この後、ずれ量カウンタ１０８の値に“１”を加
算する（ステップＳ２６）。
れた相互相関係数は、最小相互相関係数検出部１０６に
おいて、最小相互相関係数メモリ１０７に設定されてい
る値（過去の最小相互相関係数の値）と比較される（ス
テップＳ２４）。その比較の結果、今回算出された相互
相関係数の値が最小相互相関係数メモリ１０７の設定値
よりも小さければ（ステップＳ２４のＹＥＳルート）、
最小相互相関係数検出部１０６により、最小相互相関係
数メモリ１０７の値が今回の相互相関係数に書き換えら
れるとともに、今回の演算に用いたずれ量カウンタ１０
８の値ｓが、最小相互相関係数位置として最小相互相関
係数位置メモリ１０９に格納される（ステップＳ２
５）。この後、ずれ量カウンタ１０８の値に“１”を加
算する（ステップＳ２６）。
【００５０】一方、今回算出された相互相関係数の値が
最小相互相関係数メモリ１０７の設定値以上であれば
（ステップＳ２４のＮＯルート）、最小相互相関係数メ
モリ１０７の値は、書き換えられることなくそのまま維
持される。この後、ずれ量カウンタ１０８の値に“１”
を加算する（ステップＳ２６）。そして、ずれ量カウン
タ１０８の新たな値（１加算後の値）が“２”であるか
否かが判定され（ステップＳ２７）、“２”でなければ
（ＮＯルート）、ステップＳ２３〜Ｓ２７を繰り返し実
行する。
最小相互相関係数メモリ１０７の設定値以上であれば
（ステップＳ２４のＮＯルート）、最小相互相関係数メ
モリ１０７の値は、書き換えられることなくそのまま維
持される。この後、ずれ量カウンタ１０８の値に“１”
を加算する（ステップＳ２６）。そして、ずれ量カウン
タ１０８の新たな値（１加算後の値）が“２”であるか
否かが判定され（ステップＳ２７）、“２”でなければ
（ＮＯルート）、ステップＳ２３〜Ｓ２７を繰り返し実
行する。
【００５１】また、ずれ量カウンタ１０８の新たな値が
“２”であると判定された場合（ステップＳ２７のＹＥ
Ｓルート）、上述した所定範囲のずれ量−１，０，１に
ついての処理が完了したものと判断され、この時点で、
最小相互相関係数位置メモリ１０９に格納されているず
れ量が、第１ラインに対する第２ラインの主走査方向ず
れ量の推定結果として、ずれ量メモリ１１０に追加登録
される（ステップＳ２８）。このとき、ずれ量メモリ１
１０においては、推定された主走査方向ずれ量と第２ラ
インカウンタ１０３の値（ライン番号）とが対応付けら
れている。
“２”であると判定された場合（ステップＳ２７のＹＥ
Ｓルート）、上述した所定範囲のずれ量−１，０，１に
ついての処理が完了したものと判断され、この時点で、
最小相互相関係数位置メモリ１０９に格納されているず
れ量が、第１ラインに対する第２ラインの主走査方向ず
れ量の推定結果として、ずれ量メモリ１１０に追加登録
される（ステップＳ２８）。このとき、ずれ量メモリ１
１０においては、推定された主走査方向ずれ量と第２ラ
インカウンタ１０３の値（ライン番号）とが対応付けら
れている。
【００５２】次に、図４（Ａ）〜図４（Ｃ）を参照しな
がら、第１実施形態の画像処理手法を、より具体的に説
明する。図４（Ａ）は、例えば前述したイメージスキャ
ン１０によって実際に読み取られた画像データの一部
（ある漢字の下部）を拡大して示すもので、ここでは、
図４（Ａ）に示す画像データに対して、第１実施形態の
画像処理手法を適用した場合について説明する。
がら、第１実施形態の画像処理手法を、より具体的に説
明する。図４（Ａ）は、例えば前述したイメージスキャ
ン１０によって実際に読み取られた画像データの一部
（ある漢字の下部）を拡大して示すもので、ここでは、
図４（Ａ）に示す画像データに対して、第１実施形態の
画像処理手法を適用した場合について説明する。
【００５３】図４（Ａ）に示す画像データから、図４
（Ｂ）に示すように、１０ラインごとにライン画像デー
タが切り出される。図４（Ｂ）では、図４（Ａ）の画像
データにおける、０番目（０ライン目）のライン画像デ
ータと、１０番目（１０ライン目）のライン画像データ
と、２０番目（２０ライン目）の画像データとが示され
ている。この図４（Ｂ）において、３つのライン画像デ
ータは、主走査方向および副走査方向のいずれについて
も、図４（Ａ）の画像データにおける位置関係を保持し
た状態で示されている。
（Ｂ）に示すように、１０ラインごとにライン画像デー
タが切り出される。図４（Ｂ）では、図４（Ａ）の画像
データにおける、０番目（０ライン目）のライン画像デ
ータと、１０番目（１０ライン目）のライン画像データ
と、２０番目（２０ライン目）の画像データとが示され
ている。この図４（Ｂ）において、３つのライン画像デ
ータは、主走査方向および副走査方向のいずれについて
も、図４（Ａ）の画像データにおける位置関係を保持し
た状態で示されている。
【００５４】そして、図４（Ｂ）に示すように切り出さ
れた０番目のラインと１０番目のラインとに図３にて説
明した手法を適用した結果、１０番目のラインを０番目
のラインに対して右方向に１画素だけ移動させた時に、
相互相関係数が最小になったものとする。同様に、図４
（Ｂ）に示すように切り出された１０番目のラインと２
０番目のラインとに図３にて説明した手法を適用した結
果は、２０番目のラインの１０番目のラインに対するず
れ量が０である時に、相互相関係数が最小になったもの
とする。
れた０番目のラインと１０番目のラインとに図３にて説
明した手法を適用した結果、１０番目のラインを０番目
のラインに対して右方向に１画素だけ移動させた時に、
相互相関係数が最小になったものとする。同様に、図４
（Ｂ）に示すように切り出された１０番目のラインと２
０番目のラインとに図３にて説明した手法を適用した結
果は、２０番目のラインの１０番目のラインに対するず
れ量が０である時に、相互相関係数が最小になったもの
とする。
【００５５】このようなずれ量推定の結果に従って、図
４（Ｂ）に示す３つのライン画像データは、図４（Ｃ）
に示すように補正される。つまり、１０番目のライン
は、０番目のラインに対して１画素だけ右方向へ移動さ
れ、２０番目のラインは、０番目のラインに対して１画
素だけ右方向へ移動される。なお、上記推定結果では、
２０番目のラインは、１０番目のラインに対してずれが
ないと推定されているので、１０番目のラインと２０番
目のラインとの相対的な位置関係が変化しないように、
２０番目のラインを０番目のラインに対して１画素だけ
右方向へ移動させている。
４（Ｂ）に示す３つのライン画像データは、図４（Ｃ）
に示すように補正される。つまり、１０番目のライン
は、０番目のラインに対して１画素だけ右方向へ移動さ
れ、２０番目のラインは、０番目のラインに対して１画
素だけ右方向へ移動される。なお、上記推定結果では、
２０番目のラインは、１０番目のラインに対してずれが
ないと推定されているので、１０番目のラインと２０番
目のラインとの相対的な位置関係が変化しないように、
２０番目のラインを０番目のラインに対して１画素だけ
右方向へ移動させている。
【００５６】また、このとき、相互相関係数を求めたラ
イン間に存在するライン（１番目〜９番目のラインや１
１番目〜１９番目のライン）は、線形補間処理部１１１
の機能により、以下のような直線補間処理（線形補間処
理）を施されて補正される。例えば、図４（Ｂ）および
図４（Ｃ）に示す例では、０番目〜１０番目のラインの
間で１画素分右にずれているので、０番目〜５番目のラ
インはそのままの位置に配置し、６番目〜１０番目のラ
インは１画素ずつ右にずらす。また、１０番目〜２０番
目のラインの間ではずれが生じていないと推定されたの
で、１１番目〜２０番目のラインについては、１０番目
のラインに対してはそのままの位置、つまり、原画像に
対しては１画素ずつ右にずれた位置に移動する。
イン間に存在するライン（１番目〜９番目のラインや１
１番目〜１９番目のライン）は、線形補間処理部１１１
の機能により、以下のような直線補間処理（線形補間処
理）を施されて補正される。例えば、図４（Ｂ）および
図４（Ｃ）に示す例では、０番目〜１０番目のラインの
間で１画素分右にずれているので、０番目〜５番目のラ
インはそのままの位置に配置し、６番目〜１０番目のラ
インは１画素ずつ右にずらす。また、１０番目〜２０番
目のラインの間ではずれが生じていないと推定されたの
で、１１番目〜２０番目のラインについては、１０番目
のラインに対してはそのままの位置、つまり、原画像に
対しては１画素ずつ右にずれた位置に移動する。
【００５７】なお、本実施形態では、相互相関係数の演
算対象となる２本のラインの間隔（距離）ｄを１０ライ
ン（即ち副走査方向に１０画素）としている。これは、
以下のような理由による。発明者らが行なった実験によ
ると、人間が、スキャン操作方向が曲がらないように意
識しながらハンドヘルド型イメージスキャナを操作した
場合、このイメージスキャナによって読み取られた画像
データに生じる主走査方向ずれ量が、１画素となるの
は、副走査方向にほぼ１０ライン（１０画素）だけ離れ
たラインにおいてであった。
算対象となる２本のラインの間隔（距離）ｄを１０ライ
ン（即ち副走査方向に１０画素）としている。これは、
以下のような理由による。発明者らが行なった実験によ
ると、人間が、スキャン操作方向が曲がらないように意
識しながらハンドヘルド型イメージスキャナを操作した
場合、このイメージスキャナによって読み取られた画像
データに生じる主走査方向ずれ量が、１画素となるの
は、副走査方向にほぼ１０ライン（１０画素）だけ離れ
たラインにおいてであった。
【００５８】そこで、本発明では、相互相関係数の演算
対象となる２本のラインの間隔ｄとして、５〜２０の範
囲内の値を設定するものとし、好ましくは１０前後の値
を設定する。その間隔ｄが５未満であれば、主走査方向
へのずれを検出することができなくなる。逆に、その間
隔ｄが２０を超え、例えば１００程度になってしまう
と、全く相関関係のない２本のラインどうしについて相
互相関係数が算出される可能性があるため、有効なずれ
量を推定することができなくなってしまう。
対象となる２本のラインの間隔ｄとして、５〜２０の範
囲内の値を設定するものとし、好ましくは１０前後の値
を設定する。その間隔ｄが５未満であれば、主走査方向
へのずれを検出することができなくなる。逆に、その間
隔ｄが２０を超え、例えば１００程度になってしまう
と、全く相関関係のない２本のラインどうしについて相
互相関係数が算出される可能性があるため、有効なずれ
量を推定することができなくなってしまう。
【００５９】このように、本発明の第１実施形態として
の画像処理装置１００によれば、二次元センサを用いる
ことなく、読み取られた画像データのみを用いて画像デ
ータのずれ（一次元的な歪み）を確実に補正することが
できる。例えば、ハンドヘルド型イメージスキャナ１０
のスキャン操作時に図１７（Ａ）に示すような主走査方
向（ラインセンサ方向）への滑りが生じ、画像データに
歪み（主走査方向のずれ）が生じたとしても、その歪み
を解消し、歪みの無い高品質の画像データを得ることが
できる。従って、製造コストの増大を招くことなく、歪
みの無い高品質の画像データを得ることができる。
の画像処理装置１００によれば、二次元センサを用いる
ことなく、読み取られた画像データのみを用いて画像デ
ータのずれ（一次元的な歪み）を確実に補正することが
できる。例えば、ハンドヘルド型イメージスキャナ１０
のスキャン操作時に図１７（Ａ）に示すような主走査方
向（ラインセンサ方向）への滑りが生じ、画像データに
歪み（主走査方向のずれ）が生じたとしても、その歪み
を解消し、歪みの無い高品質の画像データを得ることが
できる。従って、製造コストの増大を招くことなく、歪
みの無い高品質の画像データを得ることができる。
【００６０】また、副走査方向に適当な間隔ｄをあけて
順次抽出されるライン画像データどうしの相互相関に基
づいて、主走査方向ずれ量を推定することにより、主走
査方向ずれ量を推定するための計算量が削減されて画像
補正処理を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ
量の計算精度を向上させることができる。
順次抽出されるライン画像データどうしの相互相関に基
づいて、主走査方向ずれ量を推定することにより、主走
査方向ずれ量を推定するための計算量が削減されて画像
補正処理を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ
量の計算精度を向上させることができる。
【００６１】このとき、適当な間隔をあけたライン画像
データ間に存在する各ライン画像データのずれ量は、線
形補間処理部１１１において、主走査方向ずれ量に基づ
く線形補間処理を行なうことにより算出され、その線形
補間の結果に基づいて画像データが補正される。これに
より、適当な間隔ｄをあけて推定された主走査方向ずれ
量が、各ライン画像データに線形に割り当てられ、画像
データの補正が滑らかに行なわれる。
データ間に存在する各ライン画像データのずれ量は、線
形補間処理部１１１において、主走査方向ずれ量に基づ
く線形補間処理を行なうことにより算出され、その線形
補間の結果に基づいて画像データが補正される。これに
より、適当な間隔ｄをあけて推定された主走査方向ずれ
量が、各ライン画像データに線形に割り当てられ、画像
データの補正が滑らかに行なわれる。
【００６２】〔２〕本発明の第２実施形態の説明 図５は本発明の第２実施形態としての画像処理装置の構
成を示すブロック図であり、この図５に示すように、第
２実施形態の画像処理装置１００Ａは、第１実施形態の
画像処理装置１００とほぼ同様に構成されているが、こ
の画像処理装置１００Ａにおいては平滑化処理部１１３
が新たに追加されている。なお、図中、既述の符号と同
一の符号は同一もしくはほぼ同一の部分を示しているの
で、その説明は省略する。
成を示すブロック図であり、この図５に示すように、第
２実施形態の画像処理装置１００Ａは、第１実施形態の
画像処理装置１００とほぼ同様に構成されているが、こ
の画像処理装置１００Ａにおいては平滑化処理部１１３
が新たに追加されている。なお、図中、既述の符号と同
一の符号は同一もしくはほぼ同一の部分を示しているの
で、その説明は省略する。
【００６３】この画像処理装置１００Ａにおいて新たに
追加された平滑化処理部（平滑化手段）１１３は、ずれ
量メモリ１１０と線形補間処理部１１１との間に介設さ
れ、前記ステップＳ１５（図２参照）で所定間隔ｄをあ
けて推定された主走査方向ずれ量が滑らかな曲線に沿う
ように、ずれ量メモリ１１０の主走査方向ずれ量に対し
て平滑化処理（スムージング処理）を施し、平滑化され
た主走査方向ずれ量を線形補間処理部１１１へ出力する
ものである。なお、第２実施形態の画像処理装置１００
Ａも、第１実施形態と同様、例えばパーソナルコンピュ
ータ等の情報処理装置によって実現されるもので、上述
した平滑化処理部１１３としての機能は、情報処理装置
内のＣＰＵが所定の画像処理プログラムを実行すること
により実現される。
追加された平滑化処理部（平滑化手段）１１３は、ずれ
量メモリ１１０と線形補間処理部１１１との間に介設さ
れ、前記ステップＳ１５（図２参照）で所定間隔ｄをあ
けて推定された主走査方向ずれ量が滑らかな曲線に沿う
ように、ずれ量メモリ１１０の主走査方向ずれ量に対し
て平滑化処理（スムージング処理）を施し、平滑化され
た主走査方向ずれ量を線形補間処理部１１１へ出力する
ものである。なお、第２実施形態の画像処理装置１００
Ａも、第１実施形態と同様、例えばパーソナルコンピュ
ータ等の情報処理装置によって実現されるもので、上述
した平滑化処理部１１３としての機能は、情報処理装置
内のＣＰＵが所定の画像処理プログラムを実行すること
により実現される。
【００６４】上述のごとく構成された第２実施形態の画
像処理装置１００Ａも、基本的に前述した第１実施形態
の画像処理装置１００と同様に動作するが、この第２実
施形態では、平滑化処理部１１３によって、推定された
主走査方向ずれ量に対し平滑化処理が施され、線形補間
処理部１１１では、平滑化された主走査方向ずれ量に基
づいて線形補間および補正が行なわれることになる。
像処理装置１００Ａも、基本的に前述した第１実施形態
の画像処理装置１００と同様に動作するが、この第２実
施形態では、平滑化処理部１１３によって、推定された
主走査方向ずれ量に対し平滑化処理が施され、線形補間
処理部１１１では、平滑化された主走査方向ずれ量に基
づいて線形補間および補正が行なわれることになる。
【００６５】次に、図６（Ａ）および図６（Ｂ）を参照
しながら、第２実施形態の平滑化処理（スムージング処
理）について説明する。なお、ずれ量メモリ１１０に格
納されている主走査方向ずれ量は、所定間隔をあけたラ
インどうしのずれ量であり、“−１”もしくは“０”も
しくは“１”のいずれか一つの値である。図６（Ａ）
は、ずれ量メモリ１１０に格納された複数の主走査方向
ずれ量を順次積算することにより原画像に対する主走査
方向ずれ量（イメージスキャナ１０の動き）を求め、そ
の結果を副走査方向位置に対応させて図示化したもので
ある。また、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示した主走査
方向ずれ量に対して、平滑化処理部１１３による平滑化
処理を施した結果を示している。
しながら、第２実施形態の平滑化処理（スムージング処
理）について説明する。なお、ずれ量メモリ１１０に格
納されている主走査方向ずれ量は、所定間隔をあけたラ
インどうしのずれ量であり、“−１”もしくは“０”も
しくは“１”のいずれか一つの値である。図６（Ａ）
は、ずれ量メモリ１１０に格納された複数の主走査方向
ずれ量を順次積算することにより原画像に対する主走査
方向ずれ量（イメージスキャナ１０の動き）を求め、そ
の結果を副走査方向位置に対応させて図示化したもので
ある。また、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示した主走査
方向ずれ量に対して、平滑化処理部１１３による平滑化
処理を施した結果を示している。
【００６６】実際に計算された主走査方向ずれ量の推定
結果は、図６（Ａ）に示すように、細かい凹凸のあるも
のとなることが多い。実際のスキャン動作では、このよ
うな凹凸が発生することはあまり無く、この凹凸の発生
原因の大部分は画像による影響である。
結果は、図６（Ａ）に示すように、細かい凹凸のあるも
のとなることが多い。実際のスキャン動作では、このよ
うな凹凸が発生することはあまり無く、この凹凸の発生
原因の大部分は画像による影響である。
【００６７】そこで、画像処理装置１００Ａでは、平滑
化処理部１１３により、図６（Ａ）に示す推定結果を、
図６（Ｂ）に示すような滑らかな曲線に沿わせるように
修正し、その修正結果を用いて線形補間および補正を行
なっている。平滑化の手法としては、例えば、移動平均
を用いる方法や、ベジェ曲線（Bezier curve）を用いる
方法や、２次関数で近似する方法など、一般的な手法を
用いることができる。
化処理部１１３により、図６（Ａ）に示す推定結果を、
図６（Ｂ）に示すような滑らかな曲線に沿わせるように
修正し、その修正結果を用いて線形補間および補正を行
なっている。平滑化の手法としては、例えば、移動平均
を用いる方法や、ベジェ曲線（Bezier curve）を用いる
方法や、２次関数で近似する方法など、一般的な手法を
用いることができる。
【００６８】このように、本発明の第２実施形態として
の画像処理装置１００Ａによれば、第１実施形態と同様
の作用効果が得られるほか、推定された主走査方向ずれ
量が滑らかな曲線に沿うように、その主走査方向ずれ量
に対して平滑化処理を施してから、線形補間処理部１１
１による線形補間および補正が行なわれるので、イメー
ジスキャナ１０に急峻な動きをさせたために生じた、画
像データにおける急峻なずれを適切に解消することがで
き、より高画質の画像データを得ることが可能になる。
の画像処理装置１００Ａによれば、第１実施形態と同様
の作用効果が得られるほか、推定された主走査方向ずれ
量が滑らかな曲線に沿うように、その主走査方向ずれ量
に対して平滑化処理を施してから、線形補間処理部１１
１による線形補間および補正が行なわれるので、イメー
ジスキャナ１０に急峻な動きをさせたために生じた、画
像データにおける急峻なずれを適切に解消することがで
き、より高画質の画像データを得ることが可能になる。
【００６９】〔３〕本発明の第３実施形態の説明 図７は本発明の第３実施形態としての画像処理装置の構
成を示すブロック図であり、この図７に示すように、第
３実施形態の画像処理装置１００Ｂは、第２実施形態の
画像処理装置１００Ａと同様に構成されているが、この
画像処理装置１００Ｂにおいては、左右領域抽出部１１
４，上下領域抽出部１１５および傾き検出部１１６が新
たに追加されるとともに、線形補間処理部１１１に代え
て再構成部１１７がそなえられている。なお、図中、既
述の符号と同一の符号は同一もしくはほぼ同一の部分を
示しているので、その説明は省略する。また、本実施形
態においても、単に「ずれ量」という場合、その「ずれ
量」は主走査方向のずれ量を意味している。
成を示すブロック図であり、この図７に示すように、第
３実施形態の画像処理装置１００Ｂは、第２実施形態の
画像処理装置１００Ａと同様に構成されているが、この
画像処理装置１００Ｂにおいては、左右領域抽出部１１
４，上下領域抽出部１１５および傾き検出部１１６が新
たに追加されるとともに、線形補間処理部１１１に代え
て再構成部１１７がそなえられている。なお、図中、既
述の符号と同一の符号は同一もしくはほぼ同一の部分を
示しているので、その説明は省略する。また、本実施形
態においても、単に「ずれ量」という場合、その「ずれ
量」は主走査方向のずれ量を意味している。
【００７０】ここで、左右領域抽出部１１４は、図９を
参照しながら後述するように、画像データの左右両側に
おけるずれ量を推定すべく、画像データの左側領域と右
側領域とを画像バッファ１０１からそれぞれ抽出するも
ので、具体的には、図９に示すごとく画像データの全体
を主走査方向に３分割し、左側領域Ｗ１および右側領域
Ｗ２を抽出するものである。
参照しながら後述するように、画像データの左右両側に
おけるずれ量を推定すべく、画像データの左側領域と右
側領域とを画像バッファ１０１からそれぞれ抽出するも
ので、具体的には、図９に示すごとく画像データの全体
を主走査方向に３分割し、左側領域Ｗ１および右側領域
Ｗ２を抽出するものである。
【００７１】この左右領域抽出部１１４は、上述した第
１ラインカウンタ１０２，第２ラインカウンタ１０３，
距離メモリ１０４，相互相関係数演算部１０５，最小相
互相関係数検出部１０６，最小相互相関係数メモリ１０
７，ずれ量カウンタ１０８および最小相互相関係数位置
メモリ１０９とともに、推定手段を構成している。第３
実施形態の推定手段は、複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関、つまり左側領域Ｗ１および
右側領域Ｗ２にそれぞれ属するデータ間の相互相関に基
づいて、画像データの左側および右側の主走査方向ずれ
量をそれぞれ推定するものである。つまり、第３実施形
態では、左右領域抽出部１１４によって抽出された左右
の領域Ｗ１，Ｗ２のそれぞれに対して、第１実施形態で
前述したずれ量推定（図３参照）が適用され、ライン画
像データの左右両側のずれ量が、副走査方向に適当な間
隔ｄをあけたライン毎に推定され、その推定結果がずれ
量メモリ１１０に格納されるようになっている。
１ラインカウンタ１０２，第２ラインカウンタ１０３，
距離メモリ１０４，相互相関係数演算部１０５，最小相
互相関係数検出部１０６，最小相互相関係数メモリ１０
７，ずれ量カウンタ１０８および最小相互相関係数位置
メモリ１０９とともに、推定手段を構成している。第３
実施形態の推定手段は、複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関、つまり左側領域Ｗ１および
右側領域Ｗ２にそれぞれ属するデータ間の相互相関に基
づいて、画像データの左側および右側の主走査方向ずれ
量をそれぞれ推定するものである。つまり、第３実施形
態では、左右領域抽出部１１４によって抽出された左右
の領域Ｗ１，Ｗ２のそれぞれに対して、第１実施形態で
前述したずれ量推定（図３参照）が適用され、ライン画
像データの左右両側のずれ量が、副走査方向に適当な間
隔ｄをあけたライン毎に推定され、その推定結果がずれ
量メモリ１１０に格納されるようになっている。
【００７２】上下領域抽出部１１５は、図１０を参照し
ながら後述するように、画像データの上下両側における
画像（実際には文字列）の傾きをそれぞれ検出すべく、
画像データの上側領域と下側領域とを画像バッファ１０
１からそれぞれ抽出するもので、具体的には、図１０に
示すごとく、適当な幅を有する上側領域Ｌ１および下側
領域Ｌ２を抽出するものである。
ながら後述するように、画像データの上下両側における
画像（実際には文字列）の傾きをそれぞれ検出すべく、
画像データの上側領域と下側領域とを画像バッファ１０
１からそれぞれ抽出するもので、具体的には、図１０に
示すごとく、適当な幅を有する上側領域Ｌ１および下側
領域Ｌ２を抽出するものである。
【００７３】傾き検出部（検出手段）１１６は、上下領
域抽出部１１５によって抽出された上側領域Ｌ１および
下側領域Ｌ２に基づいて、画像データの上下両側におけ
る画像の傾きをそれぞれ検出するものである。第３実施
形態において、画像データが文書画像であるとし、傾き
検出部１１６は、その文書画像を成す文字列の傾きに基
づいて、上下両側における画像の傾きを検出するが、そ
の際、図１０，図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）を参照
しながら後述するごとく、特開平１１−３４１２５９号
公報に開示された技術を用いている。
域抽出部１１５によって抽出された上側領域Ｌ１および
下側領域Ｌ２に基づいて、画像データの上下両側におけ
る画像の傾きをそれぞれ検出するものである。第３実施
形態において、画像データが文書画像であるとし、傾き
検出部１１６は、その文書画像を成す文字列の傾きに基
づいて、上下両側における画像の傾きを検出するが、そ
の際、図１０，図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）を参照
しながら後述するごとく、特開平１１−３４１２５９号
公報に開示された技術を用いている。
【００７４】再構成部（再構成手段）１１７は、上述の
ごとく推定されずれ量メモリ１１０に格納された左右両
側のずれ量と、上述のごとく傾き検出部１１６によって
検出された上下両側の傾きとに基づいて、画像バッファ
１０１の画像データを再構成し、この画像データの歪み
を解消してから、補正後の画像データを補正画像バッフ
ァ１１２に書き込むものである。
ごとく推定されずれ量メモリ１１０に格納された左右両
側のずれ量と、上述のごとく傾き検出部１１６によって
検出された上下両側の傾きとに基づいて、画像バッファ
１０１の画像データを再構成し、この画像データの歪み
を解消してから、補正後の画像データを補正画像バッフ
ァ１１２に書き込むものである。
【００７５】第３実施形態の平滑化処理部１１３は、第
２実施形態と同様、ずれ量メモリ１１０のずれ量に対
し、ベジェ曲線（Bezier curve）を用いた平滑化処理を
施し、平滑化後のずれ量を再構成部１１７へ出力するよ
うに構成されている。そして、再構成部１１７は、図１
１〜図１４を参照しながら後述するごとく、平滑化処理
部１１３によって得られた左右両側のベジェ曲線（ずれ
量）の媒介変数ｔを用いて、画像データの再構成を行な
うように構成されている。
２実施形態と同様、ずれ量メモリ１１０のずれ量に対
し、ベジェ曲線（Bezier curve）を用いた平滑化処理を
施し、平滑化後のずれ量を再構成部１１７へ出力するよ
うに構成されている。そして、再構成部１１７は、図１
１〜図１４を参照しながら後述するごとく、平滑化処理
部１１３によって得られた左右両側のベジェ曲線（ずれ
量）の媒介変数ｔを用いて、画像データの再構成を行な
うように構成されている。
【００７６】なお、第３実施形態の画像処理装置１００
Ｂも、第１や第２実施形態と同様、例えばパーソナルコ
ンピュータ等の情報処理装置によって実現されるもの
で、上述した左右領域抽出部１１４，上下領域抽出部１
１５，傾き検出部１１６および再構成部１１７としての
機能は、情報処理装置内のＣＰＵが所定の画像処理プロ
グラムを実行することにより実現される。
Ｂも、第１や第２実施形態と同様、例えばパーソナルコ
ンピュータ等の情報処理装置によって実現されるもの
で、上述した左右領域抽出部１１４，上下領域抽出部１
１５，傾き検出部１１６および再構成部１１７としての
機能は、情報処理装置内のＣＰＵが所定の画像処理プロ
グラムを実行することにより実現される。
【００７７】次に、図８〜図１５（Ｂ）を参照しなが
ら、上述した第３実施形態の画像処理装置１００Ｂの動
作について説明する。なお、図８〜図１４はいずれも第
３実施形態の画像処理手法を説明するための図、図１５
（Ａ）および図１５（Ｂ）はいずれも第３実施形態にお
ける画像の傾きの検出手法を説明するための図である。
ら、上述した第３実施形態の画像処理装置１００Ｂの動
作について説明する。なお、図８〜図１４はいずれも第
３実施形態の画像処理手法を説明するための図、図１５
（Ａ）および図１５（Ｂ）はいずれも第３実施形態にお
ける画像の傾きの検出手法を説明するための図である。
【００７８】ここでは、図１６に示すようなハンドヘル
ド型イメージスキャナ１０によって得られ画像バッファ
１０１に格納された画像データ（原画像）が、例えば図
８に示すような文書画像（縦書き）で、この文書画像に
対して画像処理装置１００Ｂによる補正処理を施す場合
について説明する。この図８では、二次元的な歪みの生
じた画像データ（頂点Ｐ１〜Ｐ４をもつ矩形画像）が示
されている。この二次元的な歪みは、例えば、スキャン
操作時にイメージスキャナ１０が読取対象原稿に対して
滑って、イメージスキャナ１０によるスキャン領域が扇
形になったために生じている。なお、図８，図１０，図
１４，図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）において、
「○」は文字を示している。また、図９，図１１および
図１２においては、図中の記述を分かりやすくするため
に、「○」による文字の表示を省略している。
ド型イメージスキャナ１０によって得られ画像バッファ
１０１に格納された画像データ（原画像）が、例えば図
８に示すような文書画像（縦書き）で、この文書画像に
対して画像処理装置１００Ｂによる補正処理を施す場合
について説明する。この図８では、二次元的な歪みの生
じた画像データ（頂点Ｐ１〜Ｐ４をもつ矩形画像）が示
されている。この二次元的な歪みは、例えば、スキャン
操作時にイメージスキャナ１０が読取対象原稿に対して
滑って、イメージスキャナ１０によるスキャン領域が扇
形になったために生じている。なお、図８，図１０，図
１４，図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）において、
「○」は文字を示している。また、図９，図１１および
図１２においては、図中の記述を分かりやすくするため
に、「○」による文字の表示を省略している。
【００７９】まず、画像データの左右両側のずれ量を推
定する。即ち、図９に示すように、左右領域抽出部１１
４によって抽出された、画像データの左右の領域Ｗ１お
よびＷ２のそれぞれに対して、第１実施形態で前述した
ずれ量推定（図３参照）を適用する。これにより、ライ
ン画像データの左右両側のずれ量が副走査方向に適当な
間隔ｄをあけたライン毎にそれぞれ推定され、その推定
結果Ｒ１およびＲ２がずれ量メモリ１１０に格納される
（推定ステップ）。
定する。即ち、図９に示すように、左右領域抽出部１１
４によって抽出された、画像データの左右の領域Ｗ１お
よびＷ２のそれぞれに対して、第１実施形態で前述した
ずれ量推定（図３参照）を適用する。これにより、ライ
ン画像データの左右両側のずれ量が副走査方向に適当な
間隔ｄをあけたライン毎にそれぞれ推定され、その推定
結果Ｒ１およびＲ２がずれ量メモリ１１０に格納される
（推定ステップ）。
【００８０】なお、前述した通り、ずれ量メモリ１１０
に格納されている左右両側のずれ量は、所定間隔をあけ
たラインどうしのずれ量で、“−１”もしくは“０”も
しくは“１”のいずれか一つの値である。図９におけ
る、ずれ量の推定結果Ｒ１およびＲ２は、図６（Ａ）と
同様、ずれ量メモリ１１０に格納された、左右それぞれ
の主走査方向ずれ量を順次積算することにより、原画像
に対するずれ量（イメージスキャナ１０の動き）を求
め、その結果を副走査方向位置に対応させて得られたも
のである。
に格納されている左右両側のずれ量は、所定間隔をあけ
たラインどうしのずれ量で、“−１”もしくは“０”も
しくは“１”のいずれか一つの値である。図９におけ
る、ずれ量の推定結果Ｒ１およびＲ２は、図６（Ａ）と
同様、ずれ量メモリ１１０に格納された、左右それぞれ
の主走査方向ずれ量を順次積算することにより、原画像
に対するずれ量（イメージスキャナ１０の動き）を求
め、その結果を副走査方向位置に対応させて得られたも
のである。
【００８１】ついで、上下領域抽出部１１５および傾き
検出部１１６により、画像データの上下領域における画
像の傾きを検出する。つまり、図１０に示すように、上
下領域抽出部１１５によって抽出された上下領域Ｌ１お
よびＬ２内の画像データ（文字列画像）を用いて、傾き
検出部１１６により、上下の画像の傾き角度θおよびφ
をそれぞれ検出する（検出ステップ）。傾き角度θは、
スキャン操作開始時にイメージスキャナ１０が文字列に
対して成す角度に対応し、傾き角度φは、スキャン操作
終了時にイメージスキャナ１０が文字列に対して成す角
度に対応している。
検出部１１６により、画像データの上下領域における画
像の傾きを検出する。つまり、図１０に示すように、上
下領域抽出部１１５によって抽出された上下領域Ｌ１お
よびＬ２内の画像データ（文字列画像）を用いて、傾き
検出部１１６により、上下の画像の傾き角度θおよびφ
をそれぞれ検出する（検出ステップ）。傾き角度θは、
スキャン操作開始時にイメージスキャナ１０が文字列に
対して成す角度に対応し、傾き角度φは、スキャン操作
終了時にイメージスキャナ１０が文字列に対して成す角
度に対応している。
【００８２】ここで、傾き検出部１１６により上側の傾
き角度θを検出する手法について、図１５（A）および
図１５（B）を参照しながら説明する。この傾き検出手
法は特開平１１−３４１２５９号公報に開示されたもの
である。つまり、傾き検出部１１６においては、図１５
（Ａ）に示すように、上側領域Ｌ１から１列分の文字列
〔図１５（Ａ）では連続する５文字〕を部分画像として
抽出する。この部分画像は、上記文字列に外接するとと
もに、画像データの主走査方向および副走査方向に平行
な辺をもつ矩形として切り出される。このように切り出
された部分画像のｘ軸およびｙ軸を図１５（Ｂ）に示す
ように設定し、部分画像内において文字を成す黒画素の
座標を直線〔図１５（Ｂ）中の直線ｙ＝ａ＊ｘ＋ｂ参
照〕で近似する。その直線の傾き“ａ”は、例えば黒画
素座標の回帰直線の傾きとして、次式（２）により算出
することができる。
き角度θを検出する手法について、図１５（A）および
図１５（B）を参照しながら説明する。この傾き検出手
法は特開平１１−３４１２５９号公報に開示されたもの
である。つまり、傾き検出部１１６においては、図１５
（Ａ）に示すように、上側領域Ｌ１から１列分の文字列
〔図１５（Ａ）では連続する５文字〕を部分画像として
抽出する。この部分画像は、上記文字列に外接するとと
もに、画像データの主走査方向および副走査方向に平行
な辺をもつ矩形として切り出される。このように切り出
された部分画像のｘ軸およびｙ軸を図１５（Ｂ）に示す
ように設定し、部分画像内において文字を成す黒画素の
座標を直線〔図１５（Ｂ）中の直線ｙ＝ａ＊ｘ＋ｂ参
照〕で近似する。その直線の傾き“ａ”は、例えば黒画
素座標の回帰直線の傾きとして、次式（２）により算出
することができる。
【００８３】 ａ＝(ＮΣｘiｙi−ΣｘiΣｙi)／(ＮΣｘi 2−（Σｘi）2) （２） ここで、“Σ”はｉ＝０〜Ｎ−１までの総和演算を意味
するものとする。また、Ｎは部分画像内の黒画素の個
数、ｘi，ｙiはｉ番目の黒画素のｘ座標およびｙ座標で
ある。この（２）式によって得られた傾きａに基づい
て、上側の傾き角度θが下式（３）によって算出され
る。下側の傾き角度φについても、上述と同様にして算
出される。
するものとする。また、Ｎは部分画像内の黒画素の個
数、ｘi，ｙiはｉ番目の黒画素のｘ座標およびｙ座標で
ある。この（２）式によって得られた傾きａに基づい
て、上側の傾き角度θが下式（３）によって算出され
る。下側の傾き角度φについても、上述と同様にして算
出される。
【００８４】θ＝Tan-1ａ （３） これにより、画像の傾きとして、文字列の、主走査方向
もしくは副走査方向に対する傾き角度θ，φ、つまり
は、イメージスキャナ１０が文字列に対して成す角度が
算出される。
もしくは副走査方向に対する傾き角度θ，φ、つまり
は、イメージスキャナ１０が文字列に対して成す角度が
算出される。
【００８５】なお、傾き角度の算出に利用する部分画像
を一つのみとすると、直線近似の誤差等の影響を受けて
しまい、正しい傾き角度を求めることができなくなる可
能性がある。そのため、上下領域Ｌ１，Ｌ２から複数の
部分画像を抽出し、各部分画像について、上式（２）お
よび（３）を用いて傾き角度を算出することが望まし
い。その場合、算出された複数の傾き角度のうち有効な
ものを抽出し、抽出された有効な傾き角度の平均値を、
最終的な傾き角度θ，φとして決定するようにする。
を一つのみとすると、直線近似の誤差等の影響を受けて
しまい、正しい傾き角度を求めることができなくなる可
能性がある。そのため、上下領域Ｌ１，Ｌ２から複数の
部分画像を抽出し、各部分画像について、上式（２）お
よび（３）を用いて傾き角度を算出することが望まし
い。その場合、算出された複数の傾き角度のうち有効な
ものを抽出し、抽出された有効な傾き角度の平均値を、
最終的な傾き角度θ，φとして決定するようにする。
【００８６】ついで、平滑化処理部１１３により、図９
に示すごとく得られたずれ量の推定結果Ｒ１およびＲ２
に対し、ベジェ曲線を用いた平滑化処理が施され、図１
１に示すようなベジェ曲線ＢＺ１およびＢＺ２がそれぞ
れ得られる。これにより、イメージスキャナ１０（ライ
ンセンサ１１）の両端の動きがベジェ曲線で近似される
（平滑化ステップ）。
に示すごとく得られたずれ量の推定結果Ｒ１およびＲ２
に対し、ベジェ曲線を用いた平滑化処理が施され、図１
１に示すようなベジェ曲線ＢＺ１およびＢＺ２がそれぞ
れ得られる。これにより、イメージスキャナ１０（ライ
ンセンサ１１）の両端の動きがベジェ曲線で近似される
（平滑化ステップ）。
【００８７】ベジェ曲線は、一般的に下式（４）で表さ
れる。 r(t)=Ａ*(1-t)3+３*Ｂ*t*(1-t)2+３*Ｃ*t2* (1-t)+Ｄ*t3 （４） ただし、（４）式において、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはベクトル
定数、ｔは媒介変数である。なお、図１１においては、
左側の推定結果Ｒ１を近似したベジェ曲線ＢＺ１のベク
トル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれＡ１，Ｂ１，Ｃ
１，Ｄ１として表記され、右側の推定結果Ｒ２を近似し
たベジェ曲線ＢＺ２のベクトル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、
それぞれＡ２，Ｂ２，Ｃ２，Ｄ２として表記されてい
る。
れる。 r(t)=Ａ*(1-t)3+３*Ｂ*t*(1-t)2+３*Ｃ*t2* (1-t)+Ｄ*t3 （４） ただし、（４）式において、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはベクトル
定数、ｔは媒介変数である。なお、図１１においては、
左側の推定結果Ｒ１を近似したベジェ曲線ＢＺ１のベク
トル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれＡ１，Ｂ１，Ｃ
１，Ｄ１として表記され、右側の推定結果Ｒ２を近似し
たベジェ曲線ＢＺ２のベクトル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、
それぞれＡ２，Ｂ２，Ｃ２，Ｄ２として表記されてい
る。
【００８８】ここで、ベクトル定数Ａ１，Ａ２は、それ
ぞれ画像データの２つの頂点Ｐ１，Ｐ１（図８参照）を
示すベクトルとして与えられる。また、ベクトルＤ（Ｄ
１，Ｄ２）は、それぞれ図９のごとく得られた推定結果
Ｒ１，Ｒ２の最下点を示すベクトルとして与えられる。
ぞれ画像データの２つの頂点Ｐ１，Ｐ１（図８参照）を
示すベクトルとして与えられる。また、ベクトルＤ（Ｄ
１，Ｄ２）は、それぞれ図９のごとく得られた推定結果
Ｒ１，Ｒ２の最下点を示すベクトルとして与えられる。
【００８９】ベジェ曲線を求める場合、Ａ，Ｄ間に２点
のコントロールポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ
１，Ｃ２）を決める必要がある。今、上端から副走査方
向画像長の１／３の位置ｋ１におけるずれ量の推定結果
をh1、上端から副走査方向画像長の２／３の位置ｋ２に
おけるずれ量の推定結果をh2とする。このとき、ベジェ
曲線の定義から、コントロールポイントＢ，Ｃはそれぞ
れ下式（５），（６）のように与えられる。
のコントロールポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ
１，Ｃ２）を決める必要がある。今、上端から副走査方
向画像長の１／３の位置ｋ１におけるずれ量の推定結果
をh1、上端から副走査方向画像長の２／３の位置ｋ２に
おけるずれ量の推定結果をh2とする。このとき、ベジェ
曲線の定義から、コントロールポイントＢ，Ｃはそれぞ
れ下式（５），（６）のように与えられる。
【００９０】 Ｂ＝(18.0 * h1 - 9.0 * h2 - 5.0 * Ａ + 2.0 * Ｄ) / 2.0 （５） Ｃ＝(18.0 * h2 - 9.0 * h1 - 5.0 * Ｄ + 2.0 * Ａ) / 2.0 （６） 上述のごとくベクトル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを決定するこ
とにより、推定結果Ｒ１，Ｒ２をそれぞれ近似するベジ
ェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２が上式（４）によって与えられ、
左右両側のずれ量が平滑化されるとともに、イメージス
キャナ１０の左右両端の動きを推定することができる。
とにより、推定結果Ｒ１，Ｒ２をそれぞれ近似するベジ
ェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２が上式（４）によって与えられ、
左右両側のずれ量が平滑化されるとともに、イメージス
キャナ１０の左右両端の動きを推定することができる。
【００９１】以上の処理により、図１２に示すように、
画像データの左右両側のずれ量を示すベジェ曲線ＢＺ
１，ＢＺ２と、画像データ上下における画像の傾き角度
θ，φとが得られる。次に、これらの曲線ＢＺ１，ＢＺ
２および傾き角度θ，φに基づいて、再構成部１１７に
よって、イメージスキャナ１０によって実際にスキャン
された領域の形状（図１３参照）が再構成され、再構成
された領域内に図８に示す画像データを再配置すること
により、最終的に図１４に示すような再構成画像データ
（補正画像データ）が補正画像バッファ１１２に格納さ
れる（再構成ステップ）。
画像データの左右両側のずれ量を示すベジェ曲線ＢＺ
１，ＢＺ２と、画像データ上下における画像の傾き角度
θ，φとが得られる。次に、これらの曲線ＢＺ１，ＢＺ
２および傾き角度θ，φに基づいて、再構成部１１７に
よって、イメージスキャナ１０によって実際にスキャン
された領域の形状（図１３参照）が再構成され、再構成
された領域内に図８に示す画像データを再配置すること
により、最終的に図１４に示すような再構成画像データ
（補正画像データ）が補正画像バッファ１１２に格納さ
れる（再構成ステップ）。
【００９２】イメージスキャナ１０によって実際にスキ
ャンされた領域の形状は、曲線ＢＺ１，ＢＺ２および傾
き角度θ，φに基づいて図１３に示すように再構成され
る。ここで、イメージスキャナ１０の読取幅および読取
長（副走査方向の画像長）をそれぞれＷおよびＬとす
る。読取幅Ｗは、物理的に一定であり、固定された値に
なる。また、読取長Ｌは、イメージスキャナ１０によっ
て読み取られたラインの数から決定される。
ャンされた領域の形状は、曲線ＢＺ１，ＢＺ２および傾
き角度θ，φに基づいて図１３に示すように再構成され
る。ここで、イメージスキャナ１０の読取幅および読取
長（副走査方向の画像長）をそれぞれＷおよびＬとす
る。読取幅Ｗは、物理的に一定であり、固定された値に
なる。また、読取長Ｌは、イメージスキャナ１０によっ
て読み取られたラインの数から決定される。
【００９３】図１３に示すように、上側の傾き角度θに
より、イメージスキャナ１０の読取開始時の位置が直線
ｍ１として与えられる。この直線ｍ１の長さは固定の読
取幅Ｗである。直線ｍ１の左端と左側のベジェ曲線ＢＺ
１の上端とを一致させて、直線ｍ１とベジェ曲線ＢＺ１
とを重ね合わせる。そして、ベジェ曲線ＢＺ１の下端
と、主走査方向に対する傾き角度φで長さＷの直線ｍ２
の左端とを一致させて、ベジェ曲線ＢＺ１と直線ｍ２と
を重ね合わせる。直線ｍ２は、イメージスキャナ１０の
読取終了時の位置である。最後に、直線ｍ１の右端と直
線ｍ２の右端との間に、その間隔に応じてベジェ曲線Ｂ
Ｚ２を縮小したベジェ曲線ＢＺ２′を重ね合わせる。こ
のようにしてイメージスキャナ１０によって実際にスキ
ャンされた領域が再構成される。
より、イメージスキャナ１０の読取開始時の位置が直線
ｍ１として与えられる。この直線ｍ１の長さは固定の読
取幅Ｗである。直線ｍ１の左端と左側のベジェ曲線ＢＺ
１の上端とを一致させて、直線ｍ１とベジェ曲線ＢＺ１
とを重ね合わせる。そして、ベジェ曲線ＢＺ１の下端
と、主走査方向に対する傾き角度φで長さＷの直線ｍ２
の左端とを一致させて、ベジェ曲線ＢＺ１と直線ｍ２と
を重ね合わせる。直線ｍ２は、イメージスキャナ１０の
読取終了時の位置である。最後に、直線ｍ１の右端と直
線ｍ２の右端との間に、その間隔に応じてベジェ曲線Ｂ
Ｚ２を縮小したベジェ曲線ＢＺ２′を重ね合わせる。こ
のようにしてイメージスキャナ１０によって実際にスキ
ャンされた領域が再構成される。
【００９４】図１３に示す例では、左側の移動量（ずれ
幅）の方が右側の移動量（ずれ幅）よりも大きいので、
左側を基準としてスキャン領域を再構成している。そし
て、図１３に示すように、ｘ軸を主走査方向、ｙ軸を副
走査方向、再構成領域の左上頂点Ｐ１′を原点（０，
０）とした座標系を設定し、左側のベジェ曲線ＢＺ１の
上端と下端とのずれ量をＴすると、再構成領域のその他
の３つの頂点Ｐ２′，Ｐ３′，Ｐ４′の座標は、それぞ
れ、(Ｗ * cosθ，Ｗ * sinθ)，(Ｔ，Ｌ)，(Ｔ+ Ｗ *
cosφ，Ｌ - Ｗ * sinφ)となる。
幅）の方が右側の移動量（ずれ幅）よりも大きいので、
左側を基準としてスキャン領域を再構成している。そし
て、図１３に示すように、ｘ軸を主走査方向、ｙ軸を副
走査方向、再構成領域の左上頂点Ｐ１′を原点（０，
０）とした座標系を設定し、左側のベジェ曲線ＢＺ１の
上端と下端とのずれ量をＴすると、再構成領域のその他
の３つの頂点Ｐ２′，Ｐ３′，Ｐ４′の座標は、それぞ
れ、(Ｗ * cosθ，Ｗ * sinθ)，(Ｔ，Ｌ)，(Ｔ+ Ｗ *
cosφ，Ｌ - Ｗ * sinφ)となる。
【００９５】そして、図１３に示すように再構成された
領域内に、図８に示す画像データが再配置されて、図１
４に示すように、画像が再構成される。当然、図８に示
す画像データの４頂点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４は、それ
ぞれ、再構成領域の４頂点Ｐ１′，Ｐ２′，Ｐ３′，Ｐ
４′に対応することになる。このとき、左右両側のベジ
ェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２′の媒介変数ｔを用いて、画像デ
ータの再構成が行なわれる。ベジェ曲線ＢＺ１，ＢＺ
２′は、上述した通り媒介変数ｔを使用した関数であ
り、ｔ＝０の時にベクトルＡ（Ａ１，Ａ２）と一致し、
ｔ＝１の時にベクトルＤ（Ｄ１，Ｄ２）と一致する。
領域内に、図８に示す画像データが再配置されて、図１
４に示すように、画像が再構成される。当然、図８に示
す画像データの４頂点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４は、それ
ぞれ、再構成領域の４頂点Ｐ１′，Ｐ２′，Ｐ３′，Ｐ
４′に対応することになる。このとき、左右両側のベジ
ェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２′の媒介変数ｔを用いて、画像デ
ータの再構成が行なわれる。ベジェ曲線ＢＺ１，ＢＺ
２′は、上述した通り媒介変数ｔを使用した関数であ
り、ｔ＝０の時にベクトルＡ（Ａ１，Ａ２）と一致し、
ｔ＝１の時にベクトルＤ（Ｄ１，Ｄ２）と一致する。
【００９６】そこで、副走査方向の画像長Ｌに対応する
ライン数ＮＬによって０〜１の範囲を分割した媒介変数
を用いて、画素の再配置を行なう。つまり、図８におけ
るｊ番目のラインを図１３に示す再構成領域内に再配置
する場合、媒介変数ｔをｊ／ＮＬとし、このｊ／ＮＬを
ベジェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２′のそれぞれに代入して得ら
れた２点が、ｊ番目のラインの再配置後の両端位置とな
る。そして、得られた２点を結んだ直線上に、ｊ番目の
ライン上の画素を再配置する。
ライン数ＮＬによって０〜１の範囲を分割した媒介変数
を用いて、画素の再配置を行なう。つまり、図８におけ
るｊ番目のラインを図１３に示す再構成領域内に再配置
する場合、媒介変数ｔをｊ／ＮＬとし、このｊ／ＮＬを
ベジェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２′のそれぞれに代入して得ら
れた２点が、ｊ番目のラインの再配置後の両端位置とな
る。そして、得られた２点を結んだ直線上に、ｊ番目の
ライン上の画素を再配置する。
【００９７】上述のような再構成を行なって得られた画
像においては、画素データの抜けた部分が生じる可能性
がある。もし画素データの抜けが生じた場合は、その抜
けの生じた部分の周囲における画素の平均値を求め、こ
の平均値を、その部分の画素データとして用いる。
像においては、画素データの抜けた部分が生じる可能性
がある。もし画素データの抜けが生じた場合は、その抜
けの生じた部分の周囲における画素の平均値を求め、こ
の平均値を、その部分の画素データとして用いる。
【００９８】以上のようにして画像バッファ１０１の画
像データが図１４に示すごとく再構成され、この画像デ
ータの歪みが解消され、補正後の画像データが補正画像
バッファ１１２に書き込まれる。なお、本実施形態で
は、上端から副走査方向画像長の１／３の位置と２／３
の位置とにコントロールポイントを置いたが、コントロ
ールポイントはその位置に限定されるものではない。
像データが図１４に示すごとく再構成され、この画像デ
ータの歪みが解消され、補正後の画像データが補正画像
バッファ１１２に書き込まれる。なお、本実施形態で
は、上端から副走査方向画像長の１／３の位置と２／３
の位置とにコントロールポイントを置いたが、コントロ
ールポイントはその位置に限定されるものではない。
【００９９】このように、本発明の第３実施形態として
の画像処理装置１００Ｂによれば、二次元センサを用い
ることなく、読み取られた画像データのみを用いて画像
データの二次元的な歪みを補正することができる。例え
ば、ハンドヘルド型イメージスキャナ１０のスキャン操
作時に図１７（Ｂ）に示すような二次元的な滑りが生
じ、画像データに図８に示すような歪みが生じたとして
も、その歪みを解消し、歪みの無い高品質の画像データ
を得ることができる。従って、製造コストの増大を招く
ことなく、歪みの無い高品質の画像データを得ることが
できる。
の画像処理装置１００Ｂによれば、二次元センサを用い
ることなく、読み取られた画像データのみを用いて画像
データの二次元的な歪みを補正することができる。例え
ば、ハンドヘルド型イメージスキャナ１０のスキャン操
作時に図１７（Ｂ）に示すような二次元的な滑りが生
じ、画像データに図８に示すような歪みが生じたとして
も、その歪みを解消し、歪みの無い高品質の画像データ
を得ることができる。従って、製造コストの増大を招く
ことなく、歪みの無い高品質の画像データを得ることが
できる。
【０１００】このとき、第１実施形態と同様、左側の画
像データ領域および右側の画像データ領域のそれぞれか
ら、副走査方向に適当な間隔（５〜２０ライン）ｄをあ
けてライン画像データが順次抽出され、抽出されたライ
ン画像データどうしの相互相関に基づいて、左側および
右側のずれ量がそれぞれ推定されるので、主走査方向ず
れ量を推定するための計算量が削減されて画像補正処理
を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ量の計算
精度を向上させることができる。
像データ領域および右側の画像データ領域のそれぞれか
ら、副走査方向に適当な間隔（５〜２０ライン）ｄをあ
けてライン画像データが順次抽出され、抽出されたライ
ン画像データどうしの相互相関に基づいて、左側および
右側のずれ量がそれぞれ推定されるので、主走査方向ず
れ量を推定するための計算量が削減されて画像補正処理
を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ量の計算
精度を向上させることができる。
【０１０１】また、主走査方向ずれ量に対して平滑化処
理してから画像の再構成を行なうことにより、イメージ
スキャナ１０に急峻な動きをさせたために生じた、画像
データにおける急峻なずれを適切に解消することがで
き、より高画質の画像データを得ることができる。この
とき、平滑化処理にベジェ曲線〔上式（４）参照〕を用
いることにより、そのベジェ曲線の媒介変数ｔを用い
て、画像データの再構成を容易に行なうことができる。
さらに、第３実施形態では、画像データである文書画像
を成す文字列の傾きに基づいて、画像データの上下両側
における画像の傾き角度θ，φを容易に求めることがで
きる。
理してから画像の再構成を行なうことにより、イメージ
スキャナ１０に急峻な動きをさせたために生じた、画像
データにおける急峻なずれを適切に解消することがで
き、より高画質の画像データを得ることができる。この
とき、平滑化処理にベジェ曲線〔上式（４）参照〕を用
いることにより、そのベジェ曲線の媒介変数ｔを用い
て、画像データの再構成を容易に行なうことができる。
さらに、第３実施形態では、画像データである文書画像
を成す文字列の傾きに基づいて、画像データの上下両側
における画像の傾き角度θ，φを容易に求めることがで
きる。
【０１０２】〔４〕本発明の第４実施形態の説明 図１８は本発明の第４実施形態としての画像処理装置の
構成を示すブロック図であり、この図１８に示すよう
に、第４実施形態の画像処理装置１００Ｃは、第３実施
形態の画像処理装置１００Ｂと同様に構成されている
が、この画像処理装置１００Ｃにおいては、上下領域抽
出部１１５および傾き検出部１１６に代えてブロック分
割部１１８，傾き推定部１１９，傾きリスト１２０，検
知部１２１および境界棄却部１２２がそなえられてい
る。なお、図中、既述の符号と同一の符号は同一もしく
はほぼ同一の部分を示しているので、その説明は省略す
る。また、本実施形態においても、単に「ずれ量」とい
う場合、その「ずれ量」は主走査方向のずれ量を意味し
ている。
構成を示すブロック図であり、この図１８に示すよう
に、第４実施形態の画像処理装置１００Ｃは、第３実施
形態の画像処理装置１００Ｂと同様に構成されている
が、この画像処理装置１００Ｃにおいては、上下領域抽
出部１１５および傾き検出部１１６に代えてブロック分
割部１１８，傾き推定部１１９，傾きリスト１２０，検
知部１２１および境界棄却部１２２がそなえられてい
る。なお、図中、既述の符号と同一の符号は同一もしく
はほぼ同一の部分を示しているので、その説明は省略す
る。また、本実施形態においても、単に「ずれ量」とい
う場合、その「ずれ量」は主走査方向のずれ量を意味し
ている。
【０１０３】ここで、ブロック分割部（分割手段）１１
８は、予め指定された分割数（第４実施形態では４また
は５）に応じて、画像バッファ１０１に格納された画像
データを、副走査方向（上下方向）について複数のブロ
ック（例えば図２０の符号ＢＬ１〜ＢＬ４参照）に分割
するものである。傾き推定部（傾き推定手段）１１９
は、ブロック分割部１１８により分割されて得られた各
ブロックの上下両側における画像の傾きを推定するもの
である。
８は、予め指定された分割数（第４実施形態では４また
は５）に応じて、画像バッファ１０１に格納された画像
データを、副走査方向（上下方向）について複数のブロ
ック（例えば図２０の符号ＢＬ１〜ＢＬ４参照）に分割
するものである。傾き推定部（傾き推定手段）１１９
は、ブロック分割部１１８により分割されて得られた各
ブロックの上下両側における画像の傾きを推定するもの
である。
【０１０４】この傾き推定部１１９は、複数のブロック
（例えば図２０の符号ＢＬ１〜ＢＬ４参照）のうちの隣
接する２つのブロックの境界（例えば図２０の符号ｂ１
〜ｂ３参照）における画像の傾きを、その境界に跨る領
域（例えば図２０の符号ＢＬＲ１〜ＢＬＲ３参照）に存
在する画像データに基づいてその境界の傾きとして推定
し、傾きリスト１２０に記録する。このように推定され
た境界（境界ｂｉ；ｉ＝１，２，３）の傾きは、２つの
ブロックのうちの上側ブロック（ブロックＢＬｉ）の下
側における画像の傾き、および、２つのブロックのうち
の下側ブロック（ブロックＢＬi+1）の上側における画
像の傾きの推定結果として採用される。
（例えば図２０の符号ＢＬ１〜ＢＬ４参照）のうちの隣
接する２つのブロックの境界（例えば図２０の符号ｂ１
〜ｂ３参照）における画像の傾きを、その境界に跨る領
域（例えば図２０の符号ＢＬＲ１〜ＢＬＲ３参照）に存
在する画像データに基づいてその境界の傾きとして推定
し、傾きリスト１２０に記録する。このように推定され
た境界（境界ｂｉ；ｉ＝１，２，３）の傾きは、２つの
ブロックのうちの上側ブロック（ブロックＢＬｉ）の下
側における画像の傾き、および、２つのブロックのうち
の下側ブロック（ブロックＢＬi+1）の上側における画
像の傾きの推定結果として採用される。
【０１０５】また、傾き推定部１１９は、最上ブロック
（図２０の符号ＢＬ１参照）の上側における画像の傾き
を、画像データの上側領域（例えば図２０の符号ＢＬＲ
０参照）に存在する画像データに基づいて、最上部の境
界つまり最上ブロックの上側境界（図２０の符号ｂ０参
照）の傾きとして推定するとともに、最下ブロック（図
２０の符号ＢＬ４参照）の下側における画像の傾きを、
画像データの下側領域（例えば図２０の符号ＢＬＲ４参
照）に存在する画像データに基づいて、最下部の境界つ
まり最下ブロックの下側境界（図２０の符号ｂ４参照）
の傾きとして推定する。
（図２０の符号ＢＬ１参照）の上側における画像の傾き
を、画像データの上側領域（例えば図２０の符号ＢＬＲ
０参照）に存在する画像データに基づいて、最上部の境
界つまり最上ブロックの上側境界（図２０の符号ｂ０参
照）の傾きとして推定するとともに、最下ブロック（図
２０の符号ＢＬ４参照）の下側における画像の傾きを、
画像データの下側領域（例えば図２０の符号ＢＬＲ４参
照）に存在する画像データに基づいて、最下部の境界つ
まり最下ブロックの下側境界（図２０の符号ｂ４参照）
の傾きとして推定する。
【０１０６】なお、第４実施形態においても、第３実施
形態と同様、画像データが文書画像であるものとし、傾
き推定部１１９は、その文書画像を成す文字列の傾きに
基づいて、各ブロックの上下両側における画像の傾きを
検出するが、その際、第３実施形態と同様、特開平１１
−３４１２５９号公報に開示された技術を用いている。
傾き推定部１１９による傾き推定手法については、図２
０を参照しながら後述する。
形態と同様、画像データが文書画像であるものとし、傾
き推定部１１９は、その文書画像を成す文字列の傾きに
基づいて、各ブロックの上下両側における画像の傾きを
検出するが、その際、第３実施形態と同様、特開平１１
−３４１２５９号公報に開示された技術を用いている。
傾き推定部１１９による傾き推定手法については、図２
０を参照しながら後述する。
【０１０７】傾きリスト１２０は、上述のように傾き推
定部１１９によって推定された各境界の傾きを、各境界
を特定しうる識別情報に対応付けて格納するものであ
る。検知部（検知手段）１２１は、傾きリスト１２０に
格納された複数の境界の傾きに基づいて、直近の他の境
界に対して所定角度以上の角度を成す境界や他の境界と
画像領域内で交差する境界を、傾きを誤って推定された
境界として検知するものである。なお、傾きを誤って推
定された境界の具体例については、図２１および図２２
を参照しながら後述する。
定部１１９によって推定された各境界の傾きを、各境界
を特定しうる識別情報に対応付けて格納するものであ
る。検知部（検知手段）１２１は、傾きリスト１２０に
格納された複数の境界の傾きに基づいて、直近の他の境
界に対して所定角度以上の角度を成す境界や他の境界と
画像領域内で交差する境界を、傾きを誤って推定された
境界として検知するものである。なお、傾きを誤って推
定された境界の具体例については、図２１および図２２
を参照しながら後述する。
【０１０８】境界棄却部（ブロック統合手段）１２２
は、検知部１２１によって検知された境界を挟む２つの
ブロックを１つのブロックに統合するものである。本実
施形態では、境界棄却部１２２が、検知部１２１によっ
て検知された境界（傾きを誤って推定された境界）に対
応する傾きを、傾きリスト１２０から削除・棄却するこ
とにより、その境界を挟む２つのブロックが１つのブロ
ックに統合されるようになっている。そして、本実施形
態では、上述のごとく誤った傾きを棄却された傾きリス
ト１２０に基づいて、つまり、統合後のブロックに基づ
いて、ずれ量推定手段２００および再構成部１１７が、
それぞれ、推定処理および再構成処理を実行するように
なっている。
は、検知部１２１によって検知された境界を挟む２つの
ブロックを１つのブロックに統合するものである。本実
施形態では、境界棄却部１２２が、検知部１２１によっ
て検知された境界（傾きを誤って推定された境界）に対
応する傾きを、傾きリスト１２０から削除・棄却するこ
とにより、その境界を挟む２つのブロックが１つのブロ
ックに統合されるようになっている。そして、本実施形
態では、上述のごとく誤った傾きを棄却された傾きリス
ト１２０に基づいて、つまり、統合後のブロックに基づ
いて、ずれ量推定手段２００および再構成部１１７が、
それぞれ、推定処理および再構成処理を実行するように
なっている。
【０１０９】ずれ量推定手段２００は、第３実施形態の
推定手段と同様、上述した第１ラインカウンタ１０２，
第２ラインカウンタ１０３，距離メモリ１０４，相互相
関係数演算部１０５，最小相互相関係数検出部１０６，
最小相互相関係数メモリ１０７，ずれ量カウンタ１０
８，最小相互相関係数位置メモリ１０９および左右領域
抽出部１１４から構成されている。第４実施形態のずれ
量推定手段２００も、基本的には第３実施形態の推定手
段と同様の機能を果たすものであるが、第４実施形態で
は、ブロック分割部１１８により分割されて得られた各
ブロックＢＬｉの左側および右側の主操作方向ずれ量
を、各ブロックＢＬｉ内のライン画像データを成す部分
データ間の相互相関、つまり左側領域Ｗ１および右側領
域Ｗ２（図９参照）にそれぞれ属するデータ間の相互相
関に基づいて推定するものである。
推定手段と同様、上述した第１ラインカウンタ１０２，
第２ラインカウンタ１０３，距離メモリ１０４，相互相
関係数演算部１０５，最小相互相関係数検出部１０６，
最小相互相関係数メモリ１０７，ずれ量カウンタ１０
８，最小相互相関係数位置メモリ１０９および左右領域
抽出部１１４から構成されている。第４実施形態のずれ
量推定手段２００も、基本的には第３実施形態の推定手
段と同様の機能を果たすものであるが、第４実施形態で
は、ブロック分割部１１８により分割されて得られた各
ブロックＢＬｉの左側および右側の主操作方向ずれ量
を、各ブロックＢＬｉ内のライン画像データを成す部分
データ間の相互相関、つまり左側領域Ｗ１および右側領
域Ｗ２（図９参照）にそれぞれ属するデータ間の相互相
関に基づいて推定するものである。
【０１１０】つまり、第４実施形態のずれ量推定手段２
００においては、ブロックＢＬｉ毎に、左右領域抽出部
１１４によって抽出された左右の領域Ｗ１，Ｗ２のそれ
ぞれに対して、第１実施形態で前述したずれ量推定（図
３参照）が適用され、ライン画像データの左右両側のず
れ量が、副走査方向に適当な間隔ｄ（例えば５〜２０ラ
イン）をあけたライン毎に推定され、その推定結果がず
れ量メモリ１１０に格納されるようになっている。
００においては、ブロックＢＬｉ毎に、左右領域抽出部
１１４によって抽出された左右の領域Ｗ１，Ｗ２のそれ
ぞれに対して、第１実施形態で前述したずれ量推定（図
３参照）が適用され、ライン画像データの左右両側のず
れ量が、副走査方向に適当な間隔ｄ（例えば５〜２０ラ
イン）をあけたライン毎に推定され、その推定結果がず
れ量メモリ１１０に格納されるようになっている。
【０１１１】第４実施形態における平滑化処理部１１３
は、第３実施形態と同様、ずれ量メモリ１１０のずれ量
に対し、ベジェ曲線（Bezier curve）を用いた平滑化処
理を施し、平滑化後のずれ量を再構成部１１７へ出力す
るように構成されている。ただし、第４実施形態の平滑
化処理部１１３においては、第３実施形態とは異なり、
図２３を参照しながら後述するごとく、ブロックＢＬｉ
毎に、ベジェ曲線を求める際のコントロールポイント
が、傾き推定部１１９によって推定され傾きリスト１２
０に格納された上下両側における傾きを考慮して決定さ
れる。
は、第３実施形態と同様、ずれ量メモリ１１０のずれ量
に対し、ベジェ曲線（Bezier curve）を用いた平滑化処
理を施し、平滑化後のずれ量を再構成部１１７へ出力す
るように構成されている。ただし、第４実施形態の平滑
化処理部１１３においては、第３実施形態とは異なり、
図２３を参照しながら後述するごとく、ブロックＢＬｉ
毎に、ベジェ曲線を求める際のコントロールポイント
が、傾き推定部１１９によって推定され傾きリスト１２
０に格納された上下両側における傾きを考慮して決定さ
れる。
【０１１２】そして、再構成部１１７は、第３実施形態
と同様、平滑化処理部１１３によって得られた左右両側
のベジェ曲線（ずれ量）の媒介変数ｔを用いて、画像デ
ータの再構成を行なうように構成されている。ただし、
第４実施形態の平滑化処理部１１３および再構成部１１
７は、ブロックＢＬｉ毎に平滑化処理および再構成処理
を行なうようになっている。
と同様、平滑化処理部１１３によって得られた左右両側
のベジェ曲線（ずれ量）の媒介変数ｔを用いて、画像デ
ータの再構成を行なうように構成されている。ただし、
第４実施形態の平滑化処理部１１３および再構成部１１
７は、ブロックＢＬｉ毎に平滑化処理および再構成処理
を行なうようになっている。
【０１１３】そして、第４実施形態における再構成部１
１７は、各ブロックＢＬｉについて、ずれ量推定手段２
００によって推定されずれ量メモリ１１０に格納された
左右両側のずれ量（実際には平滑化処理部１１３によっ
て得られたベジェ曲線）と、傾き推定部１１９によって
推定され傾きリスト１２０に格納された上下両側におけ
る傾きとに基づいて、画像バッファ１０１における各ブ
ロックＢＬｉ内の画像データを再構成し、各ブロックＢ
Ｌｉ内の画像データの歪みを解消してから、補正後の各
ブロックＢＬｉ内の画像データを補正画像バッファ１１
２に書き込むものである。
１７は、各ブロックＢＬｉについて、ずれ量推定手段２
００によって推定されずれ量メモリ１１０に格納された
左右両側のずれ量（実際には平滑化処理部１１３によっ
て得られたベジェ曲線）と、傾き推定部１１９によって
推定され傾きリスト１２０に格納された上下両側におけ
る傾きとに基づいて、画像バッファ１０１における各ブ
ロックＢＬｉ内の画像データを再構成し、各ブロックＢ
Ｌｉ内の画像データの歪みを解消してから、補正後の各
ブロックＢＬｉ内の画像データを補正画像バッファ１１
２に書き込むものである。
【０１１４】このとき、再構成部１１７は、図２４を参
照しながら後述するごとく、各ブロックＢＬｉについ
て、上下両側の左右端における画像領域の副走査方向接
線と傾き推定部１１９によって推定された上下両側にお
ける傾きとを直交させるように各ブロックＢＬｉ内の画
像データを再構成する。このように第４実施形態におけ
るずれ量推定手段２００，平滑化処理部１１３および再
構成手段１１７は、各ブロックＢＬｉに対して第３実施
形態の推定手段，平滑化処理部１１３および再構成手段
１１７と同様の処理を施すものである。
照しながら後述するごとく、各ブロックＢＬｉについ
て、上下両側の左右端における画像領域の副走査方向接
線と傾き推定部１１９によって推定された上下両側にお
ける傾きとを直交させるように各ブロックＢＬｉ内の画
像データを再構成する。このように第４実施形態におけ
るずれ量推定手段２００，平滑化処理部１１３および再
構成手段１１７は、各ブロックＢＬｉに対して第３実施
形態の推定手段，平滑化処理部１１３および再構成手段
１１７と同様の処理を施すものである。
【０１１５】なお、第４実施形態の画像処理装置１００
Ｃも、第１〜第３実施形態と同様、例えばパーソナルコ
ンピュータ等の情報処理装置によって実現されるもの
で、上述したブロック分割部１１８，傾き推定部１１
９，検知部１２１，境界棄却部１２２，ずれ量推定手段
２００，平滑化処理部１１３および再構成部１１７とし
ての機能は、情報処理装置内のＣＰＵが所定の画像処理
プログラムを実行することにより実現される。また、画
像バッファ１０１，傾きリスト１２０，ずれ量メモリ１
１０および補正画像バッファ１１２としての機能は、情
報処理装置内のメモリ（ＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードディス
ク等）により実現される。
Ｃも、第１〜第３実施形態と同様、例えばパーソナルコ
ンピュータ等の情報処理装置によって実現されるもの
で、上述したブロック分割部１１８，傾き推定部１１
９，検知部１２１，境界棄却部１２２，ずれ量推定手段
２００，平滑化処理部１１３および再構成部１１７とし
ての機能は、情報処理装置内のＣＰＵが所定の画像処理
プログラムを実行することにより実現される。また、画
像バッファ１０１，傾きリスト１２０，ずれ量メモリ１
１０および補正画像バッファ１１２としての機能は、情
報処理装置内のメモリ（ＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードディス
ク等）により実現される。
【０１１６】次に、図１９〜図２７を参照しながら、上
述した第４実施形態の画像処理装置１００Ｃの動作につ
いて説明する。なお、図１９は第４実施形態の画像処理
手順を説明するためのフローチャート、図２０はブロッ
ク上下両側の画像の傾き（境界の傾き）を推定する手法
を説明するための図、図２１および図２２は、それぞ
れ、傾きを誤って推定された境界の例を説明するための
図、図２３はベジェ曲線のコントロールポイントの選択
例を説明するための図、図２４は再構成後のブロックど
うしの連結状態（境界の左右端における連結状態）を説
明するための図、図２５〜図２７はいずれも第４実施形
態の画像処理手法を説明するための図である。
述した第４実施形態の画像処理装置１００Ｃの動作につ
いて説明する。なお、図１９は第４実施形態の画像処理
手順を説明するためのフローチャート、図２０はブロッ
ク上下両側の画像の傾き（境界の傾き）を推定する手法
を説明するための図、図２１および図２２は、それぞ
れ、傾きを誤って推定された境界の例を説明するための
図、図２３はベジェ曲線のコントロールポイントの選択
例を説明するための図、図２４は再構成後のブロックど
うしの連結状態（境界の左右端における連結状態）を説
明するための図、図２５〜図２７はいずれも第４実施形
態の画像処理手法を説明するための図である。
【０１１７】第４実施形態では、図１６に示すようなハ
ンドヘルド型イメージスキャナ１０によって得られ画像
バッファ１０１に格納された画像データ（原画像）が、
例えば図２５や図２６に示すような文書画像（縦書きの
日本語新聞画像）で、この文書画像に対して画像処理装
置１００Ｃによる補正処理を施す場合について説明す
る。第４実施形態では、図２５や図２６に示すような二
次元的な歪みの生じた文書画像を補正することができ
る。ここに示す二次元的な歪みは、例えば、スキャン操
作時にイメージスキャナ１０が読取対象原稿に対して滑
って蛇行することにより生じている。なお、図２５〜図
２７において、「○」は文字を示している。また、図２
５〜図２７においては、見出し以外の小さな文字（新聞
記事を成す文字）について、左右両側の３行分の文字を
「○」で示し、それ以外の小さな文字の「○」による表
示は省略されている。
ンドヘルド型イメージスキャナ１０によって得られ画像
バッファ１０１に格納された画像データ（原画像）が、
例えば図２５や図２６に示すような文書画像（縦書きの
日本語新聞画像）で、この文書画像に対して画像処理装
置１００Ｃによる補正処理を施す場合について説明す
る。第４実施形態では、図２５や図２６に示すような二
次元的な歪みの生じた文書画像を補正することができ
る。ここに示す二次元的な歪みは、例えば、スキャン操
作時にイメージスキャナ１０が読取対象原稿に対して滑
って蛇行することにより生じている。なお、図２５〜図
２７において、「○」は文字を示している。また、図２
５〜図２７においては、見出し以外の小さな文字（新聞
記事を成す文字）について、左右両側の３行分の文字を
「○」で示し、それ以外の小さな文字の「○」による表
示は省略されている。
【０１１８】図１９に示すフローチャート（ステップＳ
３１〜Ｓ４１）に従って、第４実施形態の画像処理手順
を説明する。まず、第４実施形態では、例えば図１６に
示したようなハンドヘルド型イメージスキャナ１０によ
って所定の文書画像が読み取られ、読み取られた画像デ
ータが画像バッファ１０１に格納される（ステップＳ３
１）。その際、第４実施形態では、操作者のスキャン操
作に伴ってイメージスキャナ１０が蛇行し、例えば図２
５に示すような画像データ（文書画像）がスキャンされ
たものとする。
３１〜Ｓ４１）に従って、第４実施形態の画像処理手順
を説明する。まず、第４実施形態では、例えば図１６に
示したようなハンドヘルド型イメージスキャナ１０によ
って所定の文書画像が読み取られ、読み取られた画像デ
ータが画像バッファ１０１に格納される（ステップＳ３
１）。その際、第４実施形態では、操作者のスキャン操
作に伴ってイメージスキャナ１０が蛇行し、例えば図２
５に示すような画像データ（文書画像）がスキャンされ
たものとする。
【０１１９】そして、ブロック分割部１１８により、予
め指定された分割情報（分割数）に基づいて、画像バッ
ファ１０１に格納された画像データが、副走査方向（上
下方向）について複数のブロックに分割される（ステッ
プＳ３２，分割ステップ）。図２０に示す例では、分割
数として４が指定された例が示されており、画像データ
は、副走査方向に均等な４つのブロックＢＬ１〜ＢＬ４
に分割される。なお、図２５に示す例では、分割数とし
て５が指定された例が示されており、画像データは、副
走査方向に均等な４つのブロックＢＬ１〜ＢＬ５に分割
されている。
め指定された分割情報（分割数）に基づいて、画像バッ
ファ１０１に格納された画像データが、副走査方向（上
下方向）について複数のブロックに分割される（ステッ
プＳ３２，分割ステップ）。図２０に示す例では、分割
数として４が指定された例が示されており、画像データ
は、副走査方向に均等な４つのブロックＢＬ１〜ＢＬ４
に分割される。なお、図２５に示す例では、分割数とし
て５が指定された例が示されており、画像データは、副
走査方向に均等な４つのブロックＢＬ１〜ＢＬ５に分割
されている。
【０１２０】この後、傾き推定部１１９により、ブロッ
ク分割部１１８により分割されて得られた各ブロックＢ
Ｌｉ（ｉ＝１〜４もしくは１〜５）の上下両側における
画像の傾きが推定され傾きリスト１２０に格納される
（ステップＳ３３，傾き推定ステップ）。その際、第３
実施形態と同様、特開平１１−３４１２５９号公報に開
示された技術を用いて、つまり、図１０，図１５（Ａ）
および図１５（Ｂ）を参照しながら前述した手法に従っ
て、文書画像を成す文字列の傾きに基づいて、各ブロッ
クＢＬｉの上下両側における画像の傾きが検出される。
ク分割部１１８により分割されて得られた各ブロックＢ
Ｌｉ（ｉ＝１〜４もしくは１〜５）の上下両側における
画像の傾きが推定され傾きリスト１２０に格納される
（ステップＳ３３，傾き推定ステップ）。その際、第３
実施形態と同様、特開平１１−３４１２５９号公報に開
示された技術を用いて、つまり、図１０，図１５（Ａ）
および図１５（Ｂ）を参照しながら前述した手法に従っ
て、文書画像を成す文字列の傾きに基づいて、各ブロッ
クＢＬｉの上下両側における画像の傾きが検出される。
【０１２１】具体的に説明すると、図２０〜図２２や図
２５に示すように、最上ブロックＢＬ１の上側における
画像の傾きは、ブロックＢＬ１の上半分の領域ＢＬＲ０
に存在する文字列（画像データ）の傾きに基づいて、最
上部の境界ｂ０の傾きθ０として推定される。また、最
上ブロックＢＬ１の下側における画像の傾きは、ブロッ
クＢＬ１の下半分およびブロックＢＬ２の上半分からな
る領域ＢＬＲ１に存在する文字列（画像データ）の傾き
に基づいて、ブロックＢＬ１とブロックＢＬ２との境界
ｂ１の傾きθ１として推定される。
２５に示すように、最上ブロックＢＬ１の上側における
画像の傾きは、ブロックＢＬ１の上半分の領域ＢＬＲ０
に存在する文字列（画像データ）の傾きに基づいて、最
上部の境界ｂ０の傾きθ０として推定される。また、最
上ブロックＢＬ１の下側における画像の傾きは、ブロッ
クＢＬ１の下半分およびブロックＢＬ２の上半分からな
る領域ＢＬＲ１に存在する文字列（画像データ）の傾き
に基づいて、ブロックＢＬ１とブロックＢＬ２との境界
ｂ１の傾きθ１として推定される。
【０１２２】このように推定された境界ｂ１の傾きθ１
は、ブロックＢ２の上側における画像の傾きとしても採
用される。以下、同様にして、各ブロックＢ２，Ｂ３，
Ｂ４，Ｂ５の上下両側における画像の傾きが、各境界ｂ
２，ｂ３，ｂ４，ｂ５の傾きθ２〜θ５として推定され
る。なお、最下ブロックＢＬ４またはＢＬ５の下側にお
ける画像の傾きは、ブロックＢＬ４またはＢＬ５の下半
分の領域ＢＬＲ４またはＢＬＲ５に存在する文字列（画
像データ）の傾きに基づいて、最下部の境界ｂ４または
ｂ５の傾きθ４またはθ５として推定される。
は、ブロックＢ２の上側における画像の傾きとしても採
用される。以下、同様にして、各ブロックＢ２，Ｂ３，
Ｂ４，Ｂ５の上下両側における画像の傾きが、各境界ｂ
２，ｂ３，ｂ４，ｂ５の傾きθ２〜θ５として推定され
る。なお、最下ブロックＢＬ４またはＢＬ５の下側にお
ける画像の傾きは、ブロックＢＬ４またはＢＬ５の下半
分の領域ＢＬＲ４またはＢＬＲ５に存在する文字列（画
像データ）の傾きに基づいて、最下部の境界ｂ４または
ｂ５の傾きθ４またはθ５として推定される。
【０１２３】ついで、検知部１２１により、傾きリスト
１２０に格納された各境界ｂ０〜ｂ５の傾きθ０〜θ５
に基づいて、傾きを誤って推定された境界が、棄却対象
境界として検知される（ステップS３４）。棄却対象の
境界は、直近の他の境界に対して所定角度以上の角度を
成す境界、あるいは、他の境界と画像領域内で交差する
境界である。
１２０に格納された各境界ｂ０〜ｂ５の傾きθ０〜θ５
に基づいて、傾きを誤って推定された境界が、棄却対象
境界として検知される（ステップS３４）。棄却対象の
境界は、直近の他の境界に対して所定角度以上の角度を
成す境界、あるいは、他の境界と画像領域内で交差する
境界である。
【０１２４】図２１に示す例では、境界ｂ１が、直近の
他の境界ｂ０の傾きに対して所定角度以上の角度を成す
ものと判断され、この境界ｂ１が棄却対象となる。ま
た、図２５に示す例では、境界ｂ４が、直近の他の境界
ｂ３に対して所定角度以上の角度を成すものと判断さ
れ、この境界ｂ４が棄却対象となる。さらに、図２２に
示す例では、境界ｂ１が、他の境界ｂ２と画像領域内で
交差するものと判断され、この境界ｂ１が棄却対象とな
る。
他の境界ｂ０の傾きに対して所定角度以上の角度を成す
ものと判断され、この境界ｂ１が棄却対象となる。ま
た、図２５に示す例では、境界ｂ４が、直近の他の境界
ｂ３に対して所定角度以上の角度を成すものと判断さ
れ、この境界ｂ４が棄却対象となる。さらに、図２２に
示す例では、境界ｂ１が、他の境界ｂ２と画像領域内で
交差するものと判断され、この境界ｂ１が棄却対象とな
る。
【０１２５】上述のごとく検知部１２１により棄却対象
の境界が検知されると、境界棄却部１２２により、棄却
対象の境界を挟む２つのブロックが１つのブロックに統
合される。このとき、境界棄却部１２２により、棄却対
象の境界に関する情報（識別情報や傾きなど）が傾きリ
スト１２０から削除・棄却され、その棄却対象の境界を
挟む２つのブロックが１つのブロックに統合される（ス
テップＳ３５）。
の境界が検知されると、境界棄却部１２２により、棄却
対象の境界を挟む２つのブロックが１つのブロックに統
合される。このとき、境界棄却部１２２により、棄却対
象の境界に関する情報（識別情報や傾きなど）が傾きリ
スト１２０から削除・棄却され、その棄却対象の境界を
挟む２つのブロックが１つのブロックに統合される（ス
テップＳ３５）。
【０１２６】図２１や図２２に示す例では、境界ｂ１に
関する情報を傾きリスト１２０から削除・棄却すること
により、ブロックＢＬ１とＢＬ２とが統合され、統合さ
れたブロックが例えばブロックＢＬ１として取り扱われ
る。また、図２５および図２６に示す例では、境界ｂ４
に関する情報を傾きリスト１２０から削除・棄却するこ
とにより、ブロックＢＬ４とＢＬ５とが統合され、統合
されたブロックが例えばフロックＢＬ４として取り扱わ
れる。
関する情報を傾きリスト１２０から削除・棄却すること
により、ブロックＢＬ１とＢＬ２とが統合され、統合さ
れたブロックが例えばブロックＢＬ１として取り扱われ
る。また、図２５および図２６に示す例では、境界ｂ４
に関する情報を傾きリスト１２０から削除・棄却するこ
とにより、ブロックＢＬ４とＢＬ５とが統合され、統合
されたブロックが例えばフロックＢＬ４として取り扱わ
れる。
【０１２７】この後、パラメータｉを初期値“１”に設
定してから（ステップＳ３６）、ずれ量推定手段２００
により、ブロックＢＬｉについて、左右のずれ量が推定
される（ステップＳ３７，ずれ量推定ステップ）。その
際、左右領域抽出部１１４によって抽出された、ブロッ
クＢＬｉの左右の領域Ｗ１およびＷ２（部分データ；図
９参照）のそれぞれに対し、第１実施形態で前述したず
れ量推定（図３参照）を適用する。これにより、ブロッ
クＢＬｉを成すライン画像データの左右両側のずれ量が
副走査方向に適当な間隔ｄをあけたライン毎にそれぞれ
推定され、その推定結果Ｒ１およびＲ２がずれ量メモリ
１１０に格納される。
定してから（ステップＳ３６）、ずれ量推定手段２００
により、ブロックＢＬｉについて、左右のずれ量が推定
される（ステップＳ３７，ずれ量推定ステップ）。その
際、左右領域抽出部１１４によって抽出された、ブロッ
クＢＬｉの左右の領域Ｗ１およびＷ２（部分データ；図
９参照）のそれぞれに対し、第１実施形態で前述したず
れ量推定（図３参照）を適用する。これにより、ブロッ
クＢＬｉを成すライン画像データの左右両側のずれ量が
副走査方向に適当な間隔ｄをあけたライン毎にそれぞれ
推定され、その推定結果Ｒ１およびＲ２がずれ量メモリ
１１０に格納される。
【０１２８】なお、第４実施形態においても、前述した
通り、ずれ量メモリ１１０に格納されている左右両側の
ずれ量は、所定間隔をあけたラインどうしのずれ量で、
“−１”もしくは“０”もしくは“１”のいずれか一つ
の値である。ずれ量の推定結果Ｒ１およびＲ２は、図６
（Ａ）と同様、ずれ量メモリ１１０に格納された、左右
それぞれの主走査方向ずれ量を順次積算することによ
り、原画像に対するずれ量（イメージスキャナ１０の動
き）を求め、その結果を副走査方向位置に対応させて得
られたものである。
通り、ずれ量メモリ１１０に格納されている左右両側の
ずれ量は、所定間隔をあけたラインどうしのずれ量で、
“−１”もしくは“０”もしくは“１”のいずれか一つ
の値である。ずれ量の推定結果Ｒ１およびＲ２は、図６
（Ａ）と同様、ずれ量メモリ１１０に格納された、左右
それぞれの主走査方向ずれ量を順次積算することによ
り、原画像に対するずれ量（イメージスキャナ１０の動
き）を求め、その結果を副走査方向位置に対応させて得
られたものである。
【０１２９】ついで、平滑化処理部１１３により、ブロ
ックＢＬｉについて、上述のごとく得られたずれ量の推
定結果Ｒ１およびＲ２に対し、ベジェ曲線を用いた平滑
化処理が施され、イメージスキャナ１０（ラインセンサ
１１）の両端の動きがベジェ曲線で近似される（ステッ
プＳ３８，平滑化ステップ）。
ックＢＬｉについて、上述のごとく得られたずれ量の推
定結果Ｒ１およびＲ２に対し、ベジェ曲線を用いた平滑
化処理が施され、イメージスキャナ１０（ラインセンサ
１１）の両端の動きがベジェ曲線で近似される（ステッ
プＳ３８，平滑化ステップ）。
【０１３０】ベジェ曲線は、第３実施形態で説明した通
り、一般に上式（４）で表される。ここでは、ブロック
ＢＬｉの左側の推定結果Ｒ１を近似したベジェ曲線ＢＺ
１のベクトル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれＡ１，Ｂ
１，Ｃ１，Ｄ１として表記され、ブロックＢＬｉの右側
の推定結果Ｒ２を近似したベジェ曲線ＢＺ２のベクトル
定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれＡ２，Ｂ２，Ｃ２，Ｄ
２として表記されるものとする。そして、図２３に示す
ように、ベクトル定数Ａ１，Ａ２は、それぞれブロック
ＢＬｉの２つの上側頂点を示すベクトルとして与えら
れ、ベクトルＤ１，Ｄ２は、それぞブロックＢＬｉの２
つの下側頂点（推定結果Ｒ１，Ｒ２の最下点）を示すベ
クトルとして与えられる。
り、一般に上式（４）で表される。ここでは、ブロック
ＢＬｉの左側の推定結果Ｒ１を近似したベジェ曲線ＢＺ
１のベクトル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれＡ１，Ｂ
１，Ｃ１，Ｄ１として表記され、ブロックＢＬｉの右側
の推定結果Ｒ２を近似したベジェ曲線ＢＺ２のベクトル
定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、それぞれＡ２，Ｂ２，Ｃ２，Ｄ
２として表記されるものとする。そして、図２３に示す
ように、ベクトル定数Ａ１，Ａ２は、それぞれブロック
ＢＬｉの２つの上側頂点を示すベクトルとして与えら
れ、ベクトルＤ１，Ｄ２は、それぞブロックＢＬｉの２
つの下側頂点（推定結果Ｒ１，Ｒ２の最下点）を示すベ
クトルとして与えられる。
【０１３１】そして、ベジェ曲線を求める場合、Ａ（Ａ
１，Ａ２），Ｄ（Ｄ１，Ｄ２）間に２点のコントロール
ポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ２）を決
める必要がある。その際、第４実施形態の平滑化処理で
は、図２３に示すように、傾き推定部１１９によって推
定された上下両側における傾き、つまり境界ｂi-1およ
びｂｉの傾きθi-1およびθｉを考慮して、コントロー
ルポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ２）が
決定される。
１，Ａ２），Ｄ（Ｄ１，Ｄ２）間に２点のコントロール
ポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ２）を決
める必要がある。その際、第４実施形態の平滑化処理で
は、図２３に示すように、傾き推定部１１９によって推
定された上下両側における傾き、つまり境界ｂi-1およ
びｂｉの傾きθi-1およびθｉを考慮して、コントロー
ルポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ２）が
決定される。
【０１３２】図２３において、ブロックＢＬｉの左側頂
点Ａ１，Ｄ１間の副走査方向距離をＬｉとし、頂点Ａ１
から距離Ｌｉ／３だけ離れた副走査方向ラインをｋ１、
頂点Ａ１から距離２・Ｌｉ／３だけ離れた副走査方向ラ
インをｋ２とする。同様に、ブロックＢＬｉの右側頂点
Ａ２，Ｄ２間の副走査方向距離をＬｉ´とし、頂点Ａ２
から距離Ｌｉ´／３だけ離れた副走査方向ラインをｋ１
´、頂点Ａ２から距離２・Ｌｉ´／３だけ離れた副走査
方向ラインをｋ２´とする。なお、Ｗは、前述した通
り、イメージスキャナ１０の読取幅（一定）である。ま
た、ここでは、ブロックＢＬｉの頂点間距離Ｌｉまたは
Ｌｉ´の３分の１の位置にコントロールポイントＢ（Ｂ
１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ２）を設定しているが、
本発明は、これに限定されるものではない。
点Ａ１，Ｄ１間の副走査方向距離をＬｉとし、頂点Ａ１
から距離Ｌｉ／３だけ離れた副走査方向ラインをｋ１、
頂点Ａ１から距離２・Ｌｉ／３だけ離れた副走査方向ラ
インをｋ２とする。同様に、ブロックＢＬｉの右側頂点
Ａ２，Ｄ２間の副走査方向距離をＬｉ´とし、頂点Ａ２
から距離Ｌｉ´／３だけ離れた副走査方向ラインをｋ１
´、頂点Ａ２から距離２・Ｌｉ´／３だけ離れた副走査
方向ラインをｋ２´とする。なお、Ｗは、前述した通
り、イメージスキャナ１０の読取幅（一定）である。ま
た、ここでは、ブロックＢＬｉの頂点間距離Ｌｉまたは
Ｌｉ´の３分の１の位置にコントロールポイントＢ（Ｂ
１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ２）を設定しているが、
本発明は、これに限定されるものではない。
【０１３３】そして、頂点Ａ１を通過する境界ｂi-1に
対する垂線と副走査方向ラインｋ１との交点がコントロ
ールポイントＢ１として決定され、頂点Ｄ１を通過する
境界ｂｉに対する垂線と副走査方向ラインｋ２との交点
がコントロールポイントＣ１として決定される。同様
に、頂点Ａ２を通過する境界ｂi-1に対する垂線と副走
査方向ラインｋ１´との交点がコントロールポイントＢ
２として決定され、頂点Ｄ２を通過する境界ｂｉに対す
る垂線と副走査方向ラインｋ２´との交点がコントロー
ルポイントＣ２として決定される。
対する垂線と副走査方向ラインｋ１との交点がコントロ
ールポイントＢ１として決定され、頂点Ｄ１を通過する
境界ｂｉに対する垂線と副走査方向ラインｋ２との交点
がコントロールポイントＣ１として決定される。同様
に、頂点Ａ２を通過する境界ｂi-1に対する垂線と副走
査方向ラインｋ１´との交点がコントロールポイントＢ
２として決定され、頂点Ｄ２を通過する境界ｂｉに対す
る垂線と副走査方向ラインｋ２´との交点がコントロー
ルポイントＣ２として決定される。
【０１３４】上述のごとくベクトル定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
を決定することにより、推定結果Ｒ１，Ｒ２をそれぞれ
近似するベジェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２が上式（４）によっ
て与えられ、左右両側のずれ量が平滑化されるととも
に、イメージスキャナ１０の左右両端の動きが推定さ
れ、ブロックＢＬｉの外形状が決まる。
を決定することにより、推定結果Ｒ１，Ｒ２をそれぞれ
近似するベジェ曲線ＢＺ１，ＢＺ２が上式（４）によっ
て与えられ、左右両側のずれ量が平滑化されるととも
に、イメージスキャナ１０の左右両端の動きが推定さ
れ、ブロックＢＬｉの外形状が決まる。
【０１３５】この後、再構成部１１７においては、ブロ
ックＢＬｉについて、平滑化処理部１１３での平滑化処
理結果を受け、平滑化処理部１１３によって得られた左
右両側のベジェ曲線（ずれ量）の媒介変数ｔを用いて、
且つ、上下両側の境界ｂi-1およびｂｉの傾きθi-1およ
びθｉに基づいて、ブロックＢＬｉ内の画像データが再
構成され、各ブロックＢＬｉ内の画像データの歪みが解
消される。そして、その再構成結果、つまり補正後のブ
ロックＢＬｉ内の画像データが補正画像バッファ１１２
に書き込まれる（ステップＳ３９，再構成ステップ）。
ックＢＬｉについて、平滑化処理部１１３での平滑化処
理結果を受け、平滑化処理部１１３によって得られた左
右両側のベジェ曲線（ずれ量）の媒介変数ｔを用いて、
且つ、上下両側の境界ｂi-1およびｂｉの傾きθi-1およ
びθｉに基づいて、ブロックＢＬｉ内の画像データが再
構成され、各ブロックＢＬｉ内の画像データの歪みが解
消される。そして、その再構成結果、つまり補正後のブ
ロックＢＬｉ内の画像データが補正画像バッファ１１２
に書き込まれる（ステップＳ３９，再構成ステップ）。
【０１３６】このとき、図２３にて説明したようにコン
トロールポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ
２）を設定することにより、再構成部１１７では、図２
４に示すごとく、ブロックＢＬｉについて、上側左右端
Ａ１，Ａ２における画像領域の副走査方向接線と傾き推
定部１１９によって推定された上下両側における傾きθ
i-1およびθｉをもつ境界ｂi-1とが直交するように、且
つ、下側左右端Ｄ１，Ｄ２における画像領域の副走査方
向接線と傾き推定部１１９によって推定された上下両側
における傾きθｉをもつ境界ｂｉとが直交するように、
ブロックＢＬｉ内の画像データが再構成される。
トロールポイントＢ（Ｂ１，Ｂ２）およびＣ（Ｃ１，Ｃ
２）を設定することにより、再構成部１１７では、図２
４に示すごとく、ブロックＢＬｉについて、上側左右端
Ａ１，Ａ２における画像領域の副走査方向接線と傾き推
定部１１９によって推定された上下両側における傾きθ
i-1およびθｉをもつ境界ｂi-1とが直交するように、且
つ、下側左右端Ｄ１，Ｄ２における画像領域の副走査方
向接線と傾き推定部１１９によって推定された上下両側
における傾きθｉをもつ境界ｂｉとが直交するように、
ブロックＢＬｉ内の画像データが再構成される。
【０１３７】そして、パラメータｉが分割数（ここでは
４または５）に達したか否かを判定し（ステップＳ４
０）、達している場合（ＹＥＳルート）には処理を終了
する一方、達していない場合（ＮＯルート）にはパラメ
ータｉを１だけインクリメントしてから（ステップＳ４
１）、ステップＳ３７に戻る。なお、パラメータｉが、
境界棄却部１２２によって棄却された境界に対応するも
のである場合、ステップＳ３７〜Ｓ３９の処理を省略し
てステップＳ４０へ移行する。
４または５）に達したか否かを判定し（ステップＳ４
０）、達している場合（ＹＥＳルート）には処理を終了
する一方、達していない場合（ＮＯルート）にはパラメ
ータｉを１だけインクリメントしてから（ステップＳ４
１）、ステップＳ３７に戻る。なお、パラメータｉが、
境界棄却部１２２によって棄却された境界に対応するも
のである場合、ステップＳ３７〜Ｓ３９の処理を省略し
てステップＳ４０へ移行する。
【０１３８】上述のような処理を繰り返すことにより、
例えば、図２５に示すごとくイメージスキャナ１０によ
って取り込まれ５分割された後、図２６に示すごとく境
界棄却部１２２によって４つのブロックＢＬ１〜ＢＬ４
に統合された画像データは、図２７に示すように、ブロ
ックＢＬｉ（ｉ＝１〜４）毎に再構成されることにな
る。
例えば、図２５に示すごとくイメージスキャナ１０によ
って取り込まれ５分割された後、図２６に示すごとく境
界棄却部１２２によって４つのブロックＢＬ１〜ＢＬ４
に統合された画像データは、図２７に示すように、ブロ
ックＢＬｉ（ｉ＝１〜４）毎に再構成されることにな
る。
【０１３９】このように、本発明の第４実施形態として
の画像処理装置１００Ｃによれば、画像データを複数の
ブロックＢＬｉに分割し、ブロックＢＬｉ毎にそのブロ
ックＢＬｉ内の画像データの再構成を行なうことによ
り、例えばハンドヘルド型イメージスキャナ１０で画像
データを読み取った際にこのイメージスキャナ１０が蛇
行していたとしても、二次元センサを用いることなく、
イメージスキャナ１０により読み取られた画像データの
みを用いて、蛇行に伴う画像データの二次元的な歪みを
補正することができるので、製造コストの増大を招くこ
となく、歪みの無い高品質の画像データを得ることがで
きる。
の画像処理装置１００Ｃによれば、画像データを複数の
ブロックＢＬｉに分割し、ブロックＢＬｉ毎にそのブロ
ックＢＬｉ内の画像データの再構成を行なうことによ
り、例えばハンドヘルド型イメージスキャナ１０で画像
データを読み取った際にこのイメージスキャナ１０が蛇
行していたとしても、二次元センサを用いることなく、
イメージスキャナ１０により読み取られた画像データの
みを用いて、蛇行に伴う画像データの二次元的な歪みを
補正することができるので、製造コストの増大を招くこ
となく、歪みの無い高品質の画像データを得ることがで
きる。
【０１４０】このとき、隣接する２つのブロックＢＬi-
1，ＢＬｉの境界ｂi-1における画像の傾きが、この境界
ｂi-1に跨って存在する画像データに基づいて、この境
界ｂi-1の傾きθi-1として推定され、推定された傾きθ
i-1が、上側ブロックＢＬi-1の下側における画像の傾
き、および、下側ブロックＢＬｉの上側における画像の
傾きの推定結果として採用される。つまり、一つの境界
ｂi-1の傾きθi-1を推定することで、上側ブロックＢＬ
i-1の下側傾きと下側ブロックＢＬｉの上側傾きとを同
時に推定することができる。また、上側ブロックＢＬi-
1の下側傾きと下側ブロックＢＬｉの上側傾きとが、別
々に推定されるのではなく、共通の傾きとして推定され
同一の傾きとなるので、再構成後のブロックＢＬi-1，
ＢＬｉどうしが、副走査方向に隙間なく確実に連結され
ることになる。
1，ＢＬｉの境界ｂi-1における画像の傾きが、この境界
ｂi-1に跨って存在する画像データに基づいて、この境
界ｂi-1の傾きθi-1として推定され、推定された傾きθ
i-1が、上側ブロックＢＬi-1の下側における画像の傾
き、および、下側ブロックＢＬｉの上側における画像の
傾きの推定結果として採用される。つまり、一つの境界
ｂi-1の傾きθi-1を推定することで、上側ブロックＢＬ
i-1の下側傾きと下側ブロックＢＬｉの上側傾きとを同
時に推定することができる。また、上側ブロックＢＬi-
1の下側傾きと下側ブロックＢＬｉの上側傾きとが、別
々に推定されるのではなく、共通の傾きとして推定され
同一の傾きとなるので、再構成後のブロックＢＬi-1，
ＢＬｉどうしが、副走査方向に隙間なく確実に連結され
ることになる。
【０１４１】境界棄却部１２２を用いて、直近の他の境
界に対して所定角度以上の角度を成す境界や、他の境界
と画像領域内で交差する境界は、その傾きを誤って推定
されたものであると判断し、その誤った境界を挟む２つ
のブロックを１つのブロックに統合することにより、傾
きを誤って推定された境界は棄却されるので、誤った傾
きに基づいて画像再構成が行なわれるのを防止でき、誤
りの少ない画像再構成を行なうことができる。
界に対して所定角度以上の角度を成す境界や、他の境界
と画像領域内で交差する境界は、その傾きを誤って推定
されたものであると判断し、その誤った境界を挟む２つ
のブロックを１つのブロックに統合することにより、傾
きを誤って推定された境界は棄却されるので、誤った傾
きに基づいて画像再構成が行なわれるのを防止でき、誤
りの少ない画像再構成を行なうことができる。
【０１４２】また、上側ブロックＢＬi-1の下側傾きと
下側ブロックＢＬｉの上側傾きとが同一の傾きとなるよ
うに推定された場合、各ブロックＢＬｉについて、上下
両側の左右端における画像領域の副走査方向接線と上下
両側における傾きとを直交させるように、そのブロック
ＢＬｉ内の画像データを再構成する。これにより、再構
成後のブロックどうしを連結した際に、境界の左右端に
おける画像領域の副走査方向接線が滑らかになり、より
高品質の画像データを得ることができる。
下側ブロックＢＬｉの上側傾きとが同一の傾きとなるよ
うに推定された場合、各ブロックＢＬｉについて、上下
両側の左右端における画像領域の副走査方向接線と上下
両側における傾きとを直交させるように、そのブロック
ＢＬｉ内の画像データを再構成する。これにより、再構
成後のブロックどうしを連結した際に、境界の左右端に
おける画像領域の副走査方向接線が滑らかになり、より
高品質の画像データを得ることができる。
【０１４３】このとき、第１実施形態と同様、左側の画
像データ領域および右側の画像データ領域のそれぞれか
ら、副走査方向に適当な間隔（５〜２０ライン）ｄをあ
けてライン画像データが順次抽出され、抽出されたライ
ン画像データどうしの相互相関に基づいて、左側および
右側のずれ量がそれぞれ推定されるので、主走査方向ず
れ量を推定するための計算量が削減されて画像補正処理
を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ量の計算
精度を向上させることができる。
像データ領域および右側の画像データ領域のそれぞれか
ら、副走査方向に適当な間隔（５〜２０ライン）ｄをあ
けてライン画像データが順次抽出され、抽出されたライ
ン画像データどうしの相互相関に基づいて、左側および
右側のずれ量がそれぞれ推定されるので、主走査方向ず
れ量を推定するための計算量が削減されて画像補正処理
を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ量の計算
精度を向上させることができる。
【０１４４】また、第３実施形態と同様、第４実施形態
でも、主走査方向ずれ量に対して平滑化処理してから画
像の再構成を行なうことにより、イメージスキャナ１０
に急峻な動きをさせたために生じた、画像データにおけ
る急峻なずれを適切に解消することができ、より高画質
の画像データを得ることができる。このとき、平滑化処
理にベジェ曲線〔上式（４）参照〕を用いることによ
り、そのベジェ曲線の媒介変数ｔを用いて、画像データ
の再構成を容易に行なうことができる。さらに、第３実
施形態と同様、第４実施形態でも、画像データである文
書画像を成す文字列の傾きに基づいて、各ブロックＢＬ
ｉの上下両側における画像の傾きθi-1およびθｉを容
易に求めることができる。
でも、主走査方向ずれ量に対して平滑化処理してから画
像の再構成を行なうことにより、イメージスキャナ１０
に急峻な動きをさせたために生じた、画像データにおけ
る急峻なずれを適切に解消することができ、より高画質
の画像データを得ることができる。このとき、平滑化処
理にベジェ曲線〔上式（４）参照〕を用いることによ
り、そのベジェ曲線の媒介変数ｔを用いて、画像データ
の再構成を容易に行なうことができる。さらに、第３実
施形態と同様、第４実施形態でも、画像データである文
書画像を成す文字列の傾きに基づいて、各ブロックＢＬ
ｉの上下両側における画像の傾きθi-1およびθｉを容
易に求めることができる。
【０１４５】〔５〕その他 なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものでは
なく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実
施することができる。例えば、上述した実施形態では、
処理対象の画像データが文書画像である場合について説
明しているが、本発明は、これに限定されるものではな
く、罫線やグラフや枠付き画像などを含む画像データで
あれば、上述と同様にして画像データの歪みを解消する
ようにその画像データを補正することができる。
なく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実
施することができる。例えば、上述した実施形態では、
処理対象の画像データが文書画像である場合について説
明しているが、本発明は、これに限定されるものではな
く、罫線やグラフや枠付き画像などを含む画像データで
あれば、上述と同様にして画像データの歪みを解消する
ようにその画像データを補正することができる。
【０１４６】また、上述した実施形態では、ハンドヘル
ド型イメージスキャナ１０によって得られた画像データ
に対して処理を行なう場合について説明したが、本発明
は、これに限定されるものではなく、何らかの理由によ
り歪みの生じた画像データに対しても適用され、上述と
同様の作用効果を得ることができる。
ド型イメージスキャナ１０によって得られた画像データ
に対して処理を行なう場合について説明したが、本発明
は、これに限定されるものではなく、何らかの理由によ
り歪みの生じた画像データに対しても適用され、上述と
同様の作用効果を得ることができる。
【０１４７】さらに、処理対象の画像データについて、
最初に傾き検出部１１６により上下領域の画像の傾きを
検出し、上下の傾きに差が無い場合には第１または第２
実施形態にて説明した処理を行なう一方、上下の傾きに
差が有る場合には第３実施形態にて説明した処理を行な
うようにしてもよい。また、第４実施形態では、画像デ
ータの分割数が４または５である場合について説明した
が、本発明はこれに限定されるものではない。
最初に傾き検出部１１６により上下領域の画像の傾きを
検出し、上下の傾きに差が無い場合には第１または第２
実施形態にて説明した処理を行なう一方、上下の傾きに
差が有る場合には第３実施形態にて説明した処理を行な
うようにしてもよい。また、第４実施形態では、画像デ
ータの分割数が４または５である場合について説明した
が、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１４８】〔６〕付記 （付記１） 画像データを成す部分データ間の相互相関
に基づいて該部分データ間のずれ量を推定する推定手段
と、該推定手段によって推定されたずれ量に基づいて、
該画像データにおけるずれを解消するように該画像デー
タを補正する補正手段とをそなえたことを特徴とする、
画像処理装置。
に基づいて該部分データ間のずれ量を推定する推定手段
と、該推定手段によって推定されたずれ量に基づいて、
該画像データにおけるずれを解消するように該画像デー
タを補正する補正手段とをそなえたことを特徴とする、
画像処理装置。
【０１４９】（付記２） 該画像データが、主走査方向
に沿う複数列のライン画像データを副走査方向に配列し
たものであり、該推定手段が、該画像データから、前記
部分データとして一列分のライン画像データを順次抽出
し、抽出された該ライン画像データ間の相互相関に基づ
いて、これらのライン画像データ間の主走査方向ずれ量
を前記ずれ量として推定し、該補正手段が、該推定手段
によって推定された該主走査方向ずれ量に基づいて、主
走査方向ずれを解消するように該画像データを補正する
ことを特徴とする、付記１記載の画像処理装置。
に沿う複数列のライン画像データを副走査方向に配列し
たものであり、該推定手段が、該画像データから、前記
部分データとして一列分のライン画像データを順次抽出
し、抽出された該ライン画像データ間の相互相関に基づ
いて、これらのライン画像データ間の主走査方向ずれ量
を前記ずれ量として推定し、該補正手段が、該推定手段
によって推定された該主走査方向ずれ量に基づいて、主
走査方向ずれを解消するように該画像データを補正する
ことを特徴とする、付記１記載の画像処理装置。
【０１５０】（付記３） 該推定手段が、前記副走査方
向に適当な間隔をあけて該ライン画像データを順次抽出
し、前記間隔をあけた該ライン画像データどうしの相互
相関に基づいて、該主走査方向ずれ量を推定することを
特徴とする、付記２記載の画像処理装置。 （付記４） 前記間隔が５〜２０ラインであることを特
徴とする、付記３記載の画像処理装置。
向に適当な間隔をあけて該ライン画像データを順次抽出
し、前記間隔をあけた該ライン画像データどうしの相互
相関に基づいて、該主走査方向ずれ量を推定することを
特徴とする、付記２記載の画像処理装置。 （付記４） 前記間隔が５〜２０ラインであることを特
徴とする、付記３記載の画像処理装置。
【０１５１】（付記５） 該補正手段が、前記間隔をあ
けた該ライン画像データ間に存在する各ライン画像デー
タのずれ量を、該主走査方向ずれ量に基づき線形補間を
行なって求め、該線形補間の結果に基づいて該画像デー
タを補正することを特徴とする、付記３または付記４に
記載の画像処理装置。 （付記６） 該推定手段により前記間隔で推定された該
主走査方向ずれ量が滑らかな曲線に沿うように、該主走
査方向ずれ量に対して平滑化処理を施す平滑化手段をさ
らにそなえ、該補正手段が、該平滑化手段により平滑化
された該主走査方向ずれ量に基づいて、前記線形補間を
行なうことを特徴とする、付記５記載の画像処理装置。
けた該ライン画像データ間に存在する各ライン画像デー
タのずれ量を、該主走査方向ずれ量に基づき線形補間を
行なって求め、該線形補間の結果に基づいて該画像デー
タを補正することを特徴とする、付記３または付記４に
記載の画像処理装置。 （付記６） 該推定手段により前記間隔で推定された該
主走査方向ずれ量が滑らかな曲線に沿うように、該主走
査方向ずれ量に対して平滑化処理を施す平滑化手段をさ
らにそなえ、該補正手段が、該平滑化手段により平滑化
された該主走査方向ずれ量に基づいて、前記線形補間を
行なうことを特徴とする、付記５記載の画像処理装置。
【０１５２】（付記７） 画像データを成す部分データ
間の相互相関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定
する推定ステップと、該推定ステップで推定されたずれ
量に基づいて、該画像データにおけるずれを解消するよ
うに該画像データを補正する補正ステップとを含むこと
を特徴とする、画像処理方法。
間の相互相関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定
する推定ステップと、該推定ステップで推定されたずれ
量に基づいて、該画像データにおけるずれを解消するよ
うに該画像データを補正する補正ステップとを含むこと
を特徴とする、画像処理方法。
【０１５３】（付記８） 画像データを成す部分データ
間の相互相関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定
する推定手段、および、該推定手段によって推定された
ずれ量に基づいて、該画像データにおけるずれを解消す
るように該画像データを補正する補正手段として、コン
ピュータを機能させることを特徴とする、画像処理プロ
グラム。
間の相互相関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定
する推定手段、および、該推定手段によって推定された
ずれ量に基づいて、該画像データにおけるずれを解消す
るように該画像データを補正する補正手段として、コン
ピュータを機能させることを特徴とする、画像処理プロ
グラム。
【０１５４】（付記９） 画像データを成す部分データ
間の相互相関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定
する推定手段、および、該推定手段によって推定された
ずれ量に基づいて、該画像データにおけるずれを解消す
るように該画像データを補正する補正手段として、該コ
ンピュータを機能させることを特徴とする、画像処理プ
ログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
間の相互相関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定
する推定手段、および、該推定手段によって推定された
ずれ量に基づいて、該画像データにおけるずれを解消す
るように該画像データを補正する補正手段として、該コ
ンピュータを機能させることを特徴とする、画像処理プ
ログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【０１５５】（付記１０） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理装置であって、該複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて、該画像データの
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
推定手段と、該画像データに基づいて、該画像データの
上下両側における画像の傾きをそれぞれ検出する検出手
段と、該推定手段によって推定された該主走査方向ずれ
量と該検出手段によって検出された該傾きとに基づい
て、該画像データを再構成して該画像データの歪みを解
消する再構成手段とをそなえたことを特徴とする、画像
処理装置。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理装置であって、該複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて、該画像データの
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
推定手段と、該画像データに基づいて、該画像データの
上下両側における画像の傾きをそれぞれ検出する検出手
段と、該推定手段によって推定された該主走査方向ずれ
量と該検出手段によって検出された該傾きとに基づい
て、該画像データを再構成して該画像データの歪みを解
消する再構成手段とをそなえたことを特徴とする、画像
処理装置。
【０１５６】（付記１１） 該推定手段が、前記左側の
画像データ領域および前記右側の画像データ領域のそれ
ぞれから、前記副走査方向に適当な間隔をあけて該ライ
ン画像データを順次抽出し、前記間隔をあけた該ライン
画像データどうしの相互相関に基づいて、前記の左側お
よび右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定することを
特徴とする、付記１０記載の画像処理装置。
画像データ領域および前記右側の画像データ領域のそれ
ぞれから、前記副走査方向に適当な間隔をあけて該ライ
ン画像データを順次抽出し、前記間隔をあけた該ライン
画像データどうしの相互相関に基づいて、前記の左側お
よび右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定することを
特徴とする、付記１０記載の画像処理装置。
【０１５７】（付記１２） 前記間隔が５〜２０ライン
であることを特徴とする、付記１１記載の画像処理装
置。 （付記１３） 前記間隔で推定された該主走査方向ずれ
量が滑らかな曲線に沿うように、該主走査方向ずれ量に
対して平滑化処理を施す平滑化手段をさらにそなえ、該
再構成手段が、該平滑化手段により得られた曲線に基づ
いて、該画像の再構成を行なうことを特徴とする、付記
１１または付記１２に記載の画像処理装置。
であることを特徴とする、付記１１記載の画像処理装
置。 （付記１３） 前記間隔で推定された該主走査方向ずれ
量が滑らかな曲線に沿うように、該主走査方向ずれ量に
対して平滑化処理を施す平滑化手段をさらにそなえ、該
再構成手段が、該平滑化手段により得られた曲線に基づ
いて、該画像の再構成を行なうことを特徴とする、付記
１１または付記１２に記載の画像処理装置。
【０１５８】（付記１４） 前記平滑化処理にベジェ曲
線が用いられ、該再構成手段が、該ベジェ曲線の媒介変
数を用いて、該画像データの再構成を行なうことを特徴
とする、付記１３記載の画像処理装置。 （付記１５） 該画像データが文書画像にかかるもので
あり、該検出手段が、前記文書画像を成す文字列の傾き
に基づいて該画像の傾きを検出することを特徴とする、
付記１０〜付記１４のいずれか一つに記載の画像処理装
置。
線が用いられ、該再構成手段が、該ベジェ曲線の媒介変
数を用いて、該画像データの再構成を行なうことを特徴
とする、付記１３記載の画像処理装置。 （付記１５） 該画像データが文書画像にかかるもので
あり、該検出手段が、前記文書画像を成す文字列の傾き
に基づいて該画像の傾きを検出することを特徴とする、
付記１０〜付記１４のいずれか一つに記載の画像処理装
置。
【０１５９】（付記１６） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理方法であって、該複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて、該画像データの
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
推定ステップと、該画像データに基づいて、該画像デー
タの上下両側における画像の傾きをそれぞれ検出する検
出ステップと、該推定ステップで推定された該主走査方
向ずれ量と該検出ステップで検出された該傾きとに基づ
いて、該画像データを再構成して該画像データの歪みを
解消する再構成ステップとを含むことを特徴とする、画
像処理方法。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理方法であって、該複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて、該画像データの
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
推定ステップと、該画像データに基づいて、該画像デー
タの上下両側における画像の傾きをそれぞれ検出する検
出ステップと、該推定ステップで推定された該主走査方
向ずれ量と該検出ステップで検出された該傾きとに基づ
いて、該画像データを再構成して該画像データの歪みを
解消する再構成ステップとを含むことを特徴とする、画
像処理方法。
【０１６０】（付記１７） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムであって、該複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて、該画像データの
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
推定手段、該画像データに基づいて、該画像データの上
下両側における画像の傾きをそれぞれ検出する検出手
段、および、該推定手段によって推定された該主走査方
向ずれ量と該検出手段によって検出された該傾きとに基
づいて、該画像データを再構成して該画像データの歪み
を解消する再構成手段として、該コンピュータを機能さ
せることを特徴とする、画像処理プログラム。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムであって、該複数列のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて、該画像データの
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
推定手段、該画像データに基づいて、該画像データの上
下両側における画像の傾きをそれぞれ検出する検出手
段、および、該推定手段によって推定された該主走査方
向ずれ量と該検出手段によって検出された該傾きとに基
づいて、該画像データを再構成して該画像データの歪み
を解消する再構成手段として、該コンピュータを機能さ
せることを特徴とする、画像処理プログラム。
【０１６１】（付記１８） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
であって、該画像処理プログラムが、該複数列のライン
画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて、
該画像データの左側および右側の主走査方向ずれ量をそ
れぞれ推定する推定手段、該画像データに基づいて、該
画像データの上下両側における画像の傾きをそれぞれ検
出する検出手段、および、該推定手段によって推定され
た該主走査方向ずれ量と該検出手段によって検出された
該傾きとに基づいて、該画像データを再構成して該画像
データの歪みを解消する再構成手段として、該コンピュ
ータを機能させることを特徴とする、画像処理プログラ
ムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
であって、該画像処理プログラムが、該複数列のライン
画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて、
該画像データの左側および右側の主走査方向ずれ量をそ
れぞれ推定する推定手段、該画像データに基づいて、該
画像データの上下両側における画像の傾きをそれぞれ検
出する検出手段、および、該推定手段によって推定され
た該主走査方向ずれ量と該検出手段によって検出された
該傾きとに基づいて、該画像データを再構成して該画像
データの歪みを解消する再構成手段として、該コンピュ
ータを機能させることを特徴とする、画像処理プログラ
ムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【０１６２】（付記１９） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理装置であって、該画像データを該副走査方向につ
いて複数のブロックに分割する分割手段と、該分割手段
により分割されて得られた各ブロックの上下両側におけ
る画像の傾きを推定する傾き推定手段と、該分割手段に
より分割されて得られた各ブロックの左側および右側の
主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライン画像データ
を成す部分データ間の相互相関に基づいて推定するずれ
量推定手段と、該分割手段により分割されて得られた各
ブロックについて、該ずれ量推定手段によって推定され
た該主走査方向ずれ量と該傾き推定手段によって推定さ
れた上下両側における該傾きとに基づいて、当該ブロッ
ク内の画像データを再構成して当該ブロック内の画像デ
ータの歪みを解消する再構成手段とをそなえたことを特
徴とする、画像処理装置。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理装置であって、該画像データを該副走査方向につ
いて複数のブロックに分割する分割手段と、該分割手段
により分割されて得られた各ブロックの上下両側におけ
る画像の傾きを推定する傾き推定手段と、該分割手段に
より分割されて得られた各ブロックの左側および右側の
主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライン画像データ
を成す部分データ間の相互相関に基づいて推定するずれ
量推定手段と、該分割手段により分割されて得られた各
ブロックについて、該ずれ量推定手段によって推定され
た該主走査方向ずれ量と該傾き推定手段によって推定さ
れた上下両側における該傾きとに基づいて、当該ブロッ
ク内の画像データを再構成して当該ブロック内の画像デ
ータの歪みを解消する再構成手段とをそなえたことを特
徴とする、画像処理装置。
【０１６３】（付記２０） 該傾き推定手段が、該複数
のブロックのうちの隣接する２つのブロックの境界にお
ける画像の傾きを、該境界に跨って存在する画像データ
に基づいて該境界の傾きとして推定し、推定された該境
界の傾きを、該２つのブロックのうちの上側ブロックの
下側における画像の傾き、および、該２つのブロックの
うちの下側ブロックの上側における画像の傾きの推定結
果として採用することを特徴とする、付記１９記載の画
像処理装置。
のブロックのうちの隣接する２つのブロックの境界にお
ける画像の傾きを、該境界に跨って存在する画像データ
に基づいて該境界の傾きとして推定し、推定された該境
界の傾きを、該２つのブロックのうちの上側ブロックの
下側における画像の傾き、および、該２つのブロックの
うちの下側ブロックの上側における画像の傾きの推定結
果として採用することを特徴とする、付記１９記載の画
像処理装置。
【０１６４】（付記２１） 該傾き推定手段により推定
された複数の境界の傾きに基づいて、該複数の境界のう
ち、直近の他の境界に対して所定角度以上の角度を成す
境界を検知する検知手段と、該検知手段によって検知さ
れた該境界を挟む２つのブロックを１つのブロックに統
合するブロック統合手段とをさらにそなえ、該ブロック
統合手段による統合後のブロックに基づいて、該ずれ量
推定手段および該再構成手段が、それぞれ、上述した推
定処理および再構成処理を実行することを特徴とする、
付記２０記載の画像処理装置。
された複数の境界の傾きに基づいて、該複数の境界のう
ち、直近の他の境界に対して所定角度以上の角度を成す
境界を検知する検知手段と、該検知手段によって検知さ
れた該境界を挟む２つのブロックを１つのブロックに統
合するブロック統合手段とをさらにそなえ、該ブロック
統合手段による統合後のブロックに基づいて、該ずれ量
推定手段および該再構成手段が、それぞれ、上述した推
定処理および再構成処理を実行することを特徴とする、
付記２０記載の画像処理装置。
【０１６５】（付記２２） 該傾き推定手段により推定
された複数の境界の傾きに基づいて、該複数の境界のう
ち、他の境界と画像領域内で交差する境界を検知する検
知手段と、該検知手段によって検知された該境界を挟む
２つのブロックを１つのブロックに統合するブロック統
合手段とをさらにそなえ、該ブロック統合手段による統
合後のブロックに基づいて、該ずれ量推定手段および該
再構成手段が、それぞれ、上述した推定処理および再構
成処理を実行することを特徴とする、付記２０記載の画
像処理装置。
された複数の境界の傾きに基づいて、該複数の境界のう
ち、他の境界と画像領域内で交差する境界を検知する検
知手段と、該検知手段によって検知された該境界を挟む
２つのブロックを１つのブロックに統合するブロック統
合手段とをさらにそなえ、該ブロック統合手段による統
合後のブロックに基づいて、該ずれ量推定手段および該
再構成手段が、それぞれ、上述した推定処理および再構
成処理を実行することを特徴とする、付記２０記載の画
像処理装置。
【０１６６】（付記２３） 該再構成手段が、上記の各
ブロックについて、上下両側の左右端における画像領域
の副走査方向接線と該傾き推定手段によって推定された
上下両側における該傾きとを直交させるように、当該ブ
ロック内の画像データを再構成することを特徴とする、
付記２０〜付記２２のいずれか一つに記載の画像処理装
置。 （付記２４） 該画像データが文書画像にかかるもので
あり、該傾き推定手段が、前記文書画像を成す文字列の
傾きに基づいて該画像の傾きを推定することを特徴とす
る、付記１９〜付記２３のいずれか一つに記載の画像処
理装置。
ブロックについて、上下両側の左右端における画像領域
の副走査方向接線と該傾き推定手段によって推定された
上下両側における該傾きとを直交させるように、当該ブ
ロック内の画像データを再構成することを特徴とする、
付記２０〜付記２２のいずれか一つに記載の画像処理装
置。 （付記２４） 該画像データが文書画像にかかるもので
あり、該傾き推定手段が、前記文書画像を成す文字列の
傾きに基づいて該画像の傾きを推定することを特徴とす
る、付記１９〜付記２３のいずれか一つに記載の画像処
理装置。
【０１６７】（付記２５） 該ずれ量推定手段が、前記
左側の画像データ領域および前記右側の画像データ領域
のそれぞれから、前記副走査方向に適当な間隔をあけて
該ライン画像データを順次抽出し、前記間隔をあけた該
ライン画像データどうしの相互相関に基づいて、前記の
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
ことを特徴とする、付記１９〜付記２４のいずれか一つ
に記載の画像処理装置。 （付記２６） 前記間隔が５〜２０ラインであることを
特徴とする、付記２５記載の画像処理装置。
左側の画像データ領域および前記右側の画像データ領域
のそれぞれから、前記副走査方向に適当な間隔をあけて
該ライン画像データを順次抽出し、前記間隔をあけた該
ライン画像データどうしの相互相関に基づいて、前記の
左側および右側の主走査方向ずれ量をそれぞれ推定する
ことを特徴とする、付記１９〜付記２４のいずれか一つ
に記載の画像処理装置。 （付記２６） 前記間隔が５〜２０ラインであることを
特徴とする、付記２５記載の画像処理装置。
【０１６８】（付記２７） 前記間隔で推定された該主
走査方向ずれ量が滑らかな曲線に沿うように、該主走査
方向ずれ量に対して平滑化処理を施す平滑化手段をさら
にそなえ、該再構成手段が、該平滑化手段により得られ
た曲線に基づいて、各ブロック内の画像データの再構成
を行なうことを特徴とする、付記２５または付記２６に
記載の画像処理装置。 （付記２８） 前記平滑化処理にベジェ曲線が用いら
れ、該再構成手段が、該ベジェ曲線の媒介変数を用い
て、各ブロック内の画像データの再構成を行なうことを
特徴とする、付記２７記載の画像処理装置。
走査方向ずれ量が滑らかな曲線に沿うように、該主走査
方向ずれ量に対して平滑化処理を施す平滑化手段をさら
にそなえ、該再構成手段が、該平滑化手段により得られ
た曲線に基づいて、各ブロック内の画像データの再構成
を行なうことを特徴とする、付記２５または付記２６に
記載の画像処理装置。 （付記２８） 前記平滑化処理にベジェ曲線が用いら
れ、該再構成手段が、該ベジェ曲線の媒介変数を用い
て、各ブロック内の画像データの再構成を行なうことを
特徴とする、付記２７記載の画像処理装置。
【０１６９】（付記２９） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理方法であって、該画像データを該副走査方向につ
いて複数のブロックに分割する分割ステップと、該分割
ステップで分割されて得られた各ブロックの上下両側に
おける画像の傾きを推定する傾き推定ステップと、該分
割ステップで分割されて得られた各ブロックの左側およ
び右側の主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライン画
像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて推定
するずれ量推定ステップと、該分割ステップで分割され
て得られた各ブロックについて、該ずれ量推定ステップ
で推定された該主走査方向ずれ量と該傾き推定ステップ
で推定された上下両側における該傾きとに基づいて、当
該ブロック内の画像データを再構成して当該ブロック内
の画像データの歪みを解消する再構成ステップとを含む
ことを特徴とする、画像処理方法。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理方法であって、該画像データを該副走査方向につ
いて複数のブロックに分割する分割ステップと、該分割
ステップで分割されて得られた各ブロックの上下両側に
おける画像の傾きを推定する傾き推定ステップと、該分
割ステップで分割されて得られた各ブロックの左側およ
び右側の主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライン画
像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて推定
するずれ量推定ステップと、該分割ステップで分割され
て得られた各ブロックについて、該ずれ量推定ステップ
で推定された該主走査方向ずれ量と該傾き推定ステップ
で推定された上下両側における該傾きとに基づいて、当
該ブロック内の画像データを再構成して当該ブロック内
の画像データの歪みを解消する再構成ステップとを含む
ことを特徴とする、画像処理方法。
【０１７０】（付記３０） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムであって、該画像データを該副走査方向につ
いて複数のブロックに分割する分割手段、該分割手段に
より分割されて得られた各ブロックの上下両側における
画像の傾きを推定する傾き推定手段、該分割手段により
分割されて得られた各ブロックの左側および右側の主操
作方向ずれ量を、各ブロック内のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて推定するずれ量推
定手段、および、該分割手段により分割されて得られた
各ブロックについて、該ずれ量推定手段によって推定さ
れた該主走査方向ずれ量と該傾き推定手段によって推定
された上下両側における該傾きとに基づいて、当該ブロ
ック内の画像データを再構成して当該ブロック内の画像
データの歪みを解消する再構成手段として、該コンピュ
ータを機能させることを特徴とする、画像処理プログラ
ム。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムであって、該画像データを該副走査方向につ
いて複数のブロックに分割する分割手段、該分割手段に
より分割されて得られた各ブロックの上下両側における
画像の傾きを推定する傾き推定手段、該分割手段により
分割されて得られた各ブロックの左側および右側の主操
作方向ずれ量を、各ブロック内のライン画像データを成
す部分データ間の相互相関に基づいて推定するずれ量推
定手段、および、該分割手段により分割されて得られた
各ブロックについて、該ずれ量推定手段によって推定さ
れた該主走査方向ずれ量と該傾き推定手段によって推定
された上下両側における該傾きとに基づいて、当該ブロ
ック内の画像データを再構成して当該ブロック内の画像
データの歪みを解消する再構成手段として、該コンピュ
ータを機能させることを特徴とする、画像処理プログラ
ム。
【０１７１】（付記３１） 主走査方向（左右方向）に
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
であって、該画像処理プログラムが、該画像データを該
副走査方向について複数のブロックに分割する分割手
段、該分割手段により分割されて得られた各ブロックの
上下両側における画像の傾きを推定する傾き推定手段、
該分割手段により分割されて得られた各ブロックの左側
および右側の主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライ
ン画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて
推定するずれ量推定手段、および、該分割手段により分
割されて得られた各ブロックについて、該ずれ量推定手
段によって推定された該主走査方向ずれ量と該傾き推定
手段によって推定された上下両側における該傾きとに基
づいて、当該ブロック内の画像データを再構成して当該
ブロック内の画像データの歪みを解消する再構成手段と
して、該コンピュータを機能させることを特徴とする、
画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な
記録媒体。
沿う複数列のライン画像データを副走査方向（上下方
向）に配列してなる画像データに対する処理を行なう画
像処理機能をコンピュータに実行させるための画像処理
プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
であって、該画像処理プログラムが、該画像データを該
副走査方向について複数のブロックに分割する分割手
段、該分割手段により分割されて得られた各ブロックの
上下両側における画像の傾きを推定する傾き推定手段、
該分割手段により分割されて得られた各ブロックの左側
および右側の主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライ
ン画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて
推定するずれ量推定手段、および、該分割手段により分
割されて得られた各ブロックについて、該ずれ量推定手
段によって推定された該主走査方向ずれ量と該傾き推定
手段によって推定された上下両側における該傾きとに基
づいて、当該ブロック内の画像データを再構成して当該
ブロック内の画像データの歪みを解消する再構成手段と
して、該コンピュータを機能させることを特徴とする、
画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な
記録媒体。
【０１７２】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明の画像処理
装置（請求項１），画像処理方法（請求項２）および画
像処理プログラム（請求項３）によれば、二次元センサ
を用いることなく、読み取られた画像データのみを用い
て画像データのずれ（一次元的な歪み）を補正すること
ができるので、製造コストの増大を招くことなく、歪み
の無い高品質の画像データを得ることができる。
装置（請求項１），画像処理方法（請求項２）および画
像処理プログラム（請求項３）によれば、二次元センサ
を用いることなく、読み取られた画像データのみを用い
て画像データのずれ（一次元的な歪み）を補正すること
ができるので、製造コストの増大を招くことなく、歪み
の無い高品質の画像データを得ることができる。
【０１７３】ここで、画像データが、例えばハンドヘル
ド型イメージスキャナ（一次元ラインセンサ）によって
読み取られたもので、主走査方向に沿う複数列のライン
画像データを副走査方向に配列したものであるとする。
この場合、本発明では、その画像データから順次抽出さ
れたライン画像データ間の相互相関に基づいて、これら
のライン画像データ間の主走査方向ずれ量が推定され、
推定された主走査方向ずれ量に基づいて、主走査方向ず
れを解消するように画像データが補正される。従って、
ハンドヘルド型イメージスキャナのスキャン操作時に主
走査方向（ラインセンサ方向）への滑りが生じ、画像デ
ータに歪み（主走査方向のずれ）が生じたとしても、そ
の歪みを解消し、歪みの無い高品質の画像データを得る
ことができる。
ド型イメージスキャナ（一次元ラインセンサ）によって
読み取られたもので、主走査方向に沿う複数列のライン
画像データを副走査方向に配列したものであるとする。
この場合、本発明では、その画像データから順次抽出さ
れたライン画像データ間の相互相関に基づいて、これら
のライン画像データ間の主走査方向ずれ量が推定され、
推定された主走査方向ずれ量に基づいて、主走査方向ず
れを解消するように画像データが補正される。従って、
ハンドヘルド型イメージスキャナのスキャン操作時に主
走査方向（ラインセンサ方向）への滑りが生じ、画像デ
ータに歪み（主走査方向のずれ）が生じたとしても、そ
の歪みを解消し、歪みの無い高品質の画像データを得る
ことができる。
【０１７４】また、本発明では、副走査方向に適当な間
隔をあけて順次抽出されたライン画像データどうしの相
互相関に基づき、主走査方向ずれ量が推定される。人間
が、スキャン操作方向が曲がらないように意識しながら
ハンドヘルド型イメージスキャナの操作を行なった場
合、通常、イメージスキャナを１０ライン前後移動させ
た時点で、主走査方向へ１画素程度のずれが発生する可
能性がある。従って、上述のごとく、適当な間隔（例え
ば５〜２０ライン）だけ離れたライン画像データどうし
の相互相関に基づいて主走査方向ずれ量の推定を行なう
ことにより、主走査方向ずれ量を推定するための計算量
が削減されて画像補正処理を効率的に行なえると同時
に、主走査方向ずれ量の計算精度を向上させることがで
きる。
隔をあけて順次抽出されたライン画像データどうしの相
互相関に基づき、主走査方向ずれ量が推定される。人間
が、スキャン操作方向が曲がらないように意識しながら
ハンドヘルド型イメージスキャナの操作を行なった場
合、通常、イメージスキャナを１０ライン前後移動させ
た時点で、主走査方向へ１画素程度のずれが発生する可
能性がある。従って、上述のごとく、適当な間隔（例え
ば５〜２０ライン）だけ離れたライン画像データどうし
の相互相関に基づいて主走査方向ずれ量の推定を行なう
ことにより、主走査方向ずれ量を推定するための計算量
が削減されて画像補正処理を効率的に行なえると同時
に、主走査方向ずれ量の計算精度を向上させることがで
きる。
【０１７５】このとき、適当な間隔をあけたライン画像
データ間に存在する各ライン画像データのずれ量が、主
走査方向ずれ量に基づく線形補間を行なって求められ、
その線形補間の結果に基づいて画像データが補正され
る。これにより、適当な間隔をあけて推定された主走査
方向ずれ量が、各ライン画像データに線形に割り当てら
れ、画像データの補正が滑らかに行なわれる。
データ間に存在する各ライン画像データのずれ量が、主
走査方向ずれ量に基づく線形補間を行なって求められ、
その線形補間の結果に基づいて画像データが補正され
る。これにより、適当な間隔をあけて推定された主走査
方向ずれ量が、各ライン画像データに線形に割り当てら
れ、画像データの補正が滑らかに行なわれる。
【０１７６】さらに、推定された主走査方向ずれ量が滑
らかな曲線に沿うように、その主走査方向ずれ量に対し
て平滑化処理を施してから、前記線形補間を行なうこと
により、イメージスキャナに急峻な動きをさせたために
生じた、画像データにおける急峻なずれを適切に解消す
ることができ、より高画質の画像データを得ることが可
能になる。
らかな曲線に沿うように、その主走査方向ずれ量に対し
て平滑化処理を施してから、前記線形補間を行なうこと
により、イメージスキャナに急峻な動きをさせたために
生じた、画像データにおける急峻なずれを適切に解消す
ることができ、より高画質の画像データを得ることが可
能になる。
【０１７７】一方、本発明の画像処理装置（請求項４）
によれば、二次元センサを用いることなく、読み取られ
た画像データのみを用いて画像データの二次元的な歪み
を補正することができるので、製造コストの増大を招く
ことなく、歪みの無い高品質の画像データを得ることが
できる。
によれば、二次元センサを用いることなく、読み取られ
た画像データのみを用いて画像データの二次元的な歪み
を補正することができるので、製造コストの増大を招く
ことなく、歪みの無い高品質の画像データを得ることが
できる。
【０１７８】このとき、左側の画像データ領域および右
側の画像データ領域のそれぞれから、副走査方向に適当
な間隔（５〜２０ライン）をあけてライン画像データが
順次抽出され、抽出されたライン画像データどうしの相
互相関に基づいて、左側および右側の主走査方向ずれ量
がそれぞれ推定されるので、前述したように、主走査方
向ずれ量を推定するための計算量が削減されて画像補正
処理を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ量の
計算精度を向上させることができる。
側の画像データ領域のそれぞれから、副走査方向に適当
な間隔（５〜２０ライン）をあけてライン画像データが
順次抽出され、抽出されたライン画像データどうしの相
互相関に基づいて、左側および右側の主走査方向ずれ量
がそれぞれ推定されるので、前述したように、主走査方
向ずれ量を推定するための計算量が削減されて画像補正
処理を効率的に行なえると同時に、主走査方向ずれ量の
計算精度を向上させることができる。
【０１７９】また、推定された主走査方向ずれ量が滑ら
かな曲線に沿うように、その主走査方向ずれ量に対して
平滑化処理してから、画像の再構成を行なうことによ
り、イメージスキャナに急峻な動きをさせたために生じ
た、画像データにおける急峻なずれを適切に解消するこ
とができ、より高画質の画像データを得ることが可能に
なる。このとき、平滑化処理にベジェ曲線を用いること
により、そのベジェ曲線の媒介変数を用いて、画像デー
タの再構成を容易に行なうことが可能になる。
かな曲線に沿うように、その主走査方向ずれ量に対して
平滑化処理してから、画像の再構成を行なうことによ
り、イメージスキャナに急峻な動きをさせたために生じ
た、画像データにおける急峻なずれを適切に解消するこ
とができ、より高画質の画像データを得ることが可能に
なる。このとき、平滑化処理にベジェ曲線を用いること
により、そのベジェ曲線の媒介変数を用いて、画像デー
タの再構成を容易に行なうことが可能になる。
【０１８０】さらに、画像データが文書画像にかかるも
のである場合、その文書画像を成す文字列の傾きに基づ
いて、画像データの上下両側における画像の傾きを容易
に求めることが可能である。
のである場合、その文書画像を成す文字列の傾きに基づ
いて、画像データの上下両側における画像の傾きを容易
に求めることが可能である。
【０１８１】そして、本発明の画像処理装置（請求項
５）によれば、画像データを複数のブロックに分割し、
ブロック毎にそのブロック内の画像データの再構成を行
なうことにより、例えばハンドヘルド型イメージスキャ
ナで画像データを読み取った際にこのイメージスキャナ
が蛇行していたとしても、二次元センサを用いることな
く、上記イメージスキャナにより読み取られた画像デー
タのみを用いて、蛇行に伴う画像データの二次元的な歪
みを補正することができるので、製造コストの増大を招
くことなく、歪みの無い高品質の画像データを得ること
ができる。
５）によれば、画像データを複数のブロックに分割し、
ブロック毎にそのブロック内の画像データの再構成を行
なうことにより、例えばハンドヘルド型イメージスキャ
ナで画像データを読み取った際にこのイメージスキャナ
が蛇行していたとしても、二次元センサを用いることな
く、上記イメージスキャナにより読み取られた画像デー
タのみを用いて、蛇行に伴う画像データの二次元的な歪
みを補正することができるので、製造コストの増大を招
くことなく、歪みの無い高品質の画像データを得ること
ができる。
【０１８２】このとき、隣接する２つのブロックの境界
における画像の傾きが、この境界に跨って存在する画像
データに基づいて、この境界の傾きとして推定され、推
定された境界の傾きが、２つのブロックのうちの上側ブ
ロックの下側における画像の傾き、および、２つのブロ
ックのうちの下側ブロックの上側における画像の傾きの
推定結果として採用される。つまり、一つの境界の傾き
を推定することで、上側ブロックの下側傾きと下側ブロ
ックの上側傾きとを同時に推定することができる。ま
た、上側ブロックの下側傾きと下側ブロックの上側傾き
とが、別々に推定されるのではなく、共通の傾きとして
推定され同一の傾きとなるので、再構成後のブロックど
うしが、副走査方向に隙間なく確実に連結されることに
なる。
における画像の傾きが、この境界に跨って存在する画像
データに基づいて、この境界の傾きとして推定され、推
定された境界の傾きが、２つのブロックのうちの上側ブ
ロックの下側における画像の傾き、および、２つのブロ
ックのうちの下側ブロックの上側における画像の傾きの
推定結果として採用される。つまり、一つの境界の傾き
を推定することで、上側ブロックの下側傾きと下側ブロ
ックの上側傾きとを同時に推定することができる。ま
た、上側ブロックの下側傾きと下側ブロックの上側傾き
とが、別々に推定されるのではなく、共通の傾きとして
推定され同一の傾きとなるので、再構成後のブロックど
うしが、副走査方向に隙間なく確実に連結されることに
なる。
【０１８３】複数の境界の傾きを推定した場合、直近の
他の境界に対して所定角度以上の角度を成す境界や、他
の境界と画像領域内で交差する境界は、その傾きを誤っ
て推定されたものであると判断し、その誤った境界を挟
む２つのブロックを１つのブロックに統合して処理を実
行する。これにより、傾きを誤って推定された境界は棄
却されるので、誤った傾きに基づいて画像再構成が行な
われるのを防止でき、誤りの少ない画像再構成を行なう
ことができる。
他の境界に対して所定角度以上の角度を成す境界や、他
の境界と画像領域内で交差する境界は、その傾きを誤っ
て推定されたものであると判断し、その誤った境界を挟
む２つのブロックを１つのブロックに統合して処理を実
行する。これにより、傾きを誤って推定された境界は棄
却されるので、誤った傾きに基づいて画像再構成が行な
われるのを防止でき、誤りの少ない画像再構成を行なう
ことができる。
【０１８４】また、上側ブロックの下側傾きと下側ブロ
ックの上側傾きとが同一の傾きとなるように推定された
場合、各ブロックについて、上下両側の左右端における
画像領域の副走査方向接線と上下両側における傾きとを
直交させるように、そのブロック内の画像データを再構
成する。これにより、再構成後のブロックどうしを連結
した際に、境界の左右端における画像領域の副走査方向
接線が滑らかになり、より高品質の画像データを得るこ
とができる。
ックの上側傾きとが同一の傾きとなるように推定された
場合、各ブロックについて、上下両側の左右端における
画像領域の副走査方向接線と上下両側における傾きとを
直交させるように、そのブロック内の画像データを再構
成する。これにより、再構成後のブロックどうしを連結
した際に、境界の左右端における画像領域の副走査方向
接線が滑らかになり、より高品質の画像データを得るこ
とができる。
【０１８５】さらに、画像データが文書画像にかかるも
のである場合、その文書画像を成す文字列の傾きに基づ
いて、各ブロックの上下両側における画像の傾きを容易
に求めることが可能である。
のである場合、その文書画像を成す文字列の傾きに基づ
いて、各ブロックの上下両側における画像の傾きを容易
に求めることが可能である。
【図１】本発明の第１実施形態としての画像処理装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態の画像処理手順を説明するための
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３】第１実施形態のずれ量推定手順を説明するため
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図４】（Ａ）〜（Ｃ）はいずれも第１実施形態の画像
処理手法を具体的に説明するための図である。
処理手法を具体的に説明するための図である。
【図５】本発明の第２実施形態としての画像処理装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図６】（Ａ）および（Ｂ）はいずれも第２実施形態の
平滑化処理を説明するための図である。
平滑化処理を説明するための図である。
【図７】本発明の第３実施形態としての画像処理装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図８】第３実施形態の画像処理手法を説明するための
図である。
図である。
【図９】第３実施形態の画像処理手法を説明するための
図である。
図である。
【図１０】第３実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図１１】第３実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図１２】第３実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図１３】第３実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図１４】第３実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図１５】（Ａ）および（Ｂ）はいずれも第３実施形態
における画像の傾きの検出手法を説明するための図であ
る。
における画像の傾きの検出手法を説明するための図であ
る。
【図１６】一般的なハンドヘルド型イメージスキャナの
構成を説明すべくその原稿接触面を示す平面図である。
構成を説明すべくその原稿接触面を示す平面図である。
【図１７】（Ａ）および（Ｂ）は、いずれも、ハンドヘ
ルド型イメージスキャナによるスキャン領域の例を示す
図である。
ルド型イメージスキャナによるスキャン領域の例を示す
図である。
【図１８】本発明の第４実施形態としての画像処理装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図１９】第４実施形態の画像処理手順を説明するため
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図２０】第４実施形態における、ブロック上下両側の
画像の傾き（境界の傾き）を推定する手法を説明するた
めの図である。
画像の傾き（境界の傾き）を推定する手法を説明するた
めの図である。
【図２１】第４実施形態における、傾きを誤って推定さ
れた境界の一例を説明するための図である。
れた境界の一例を説明するための図である。
【図２２】第４実施形態における、傾きを誤って推定さ
れた境界の他例を説明するための図である。
れた境界の他例を説明するための図である。
【図２３】第４実施形態における、ベジェ曲線のコント
ロールポイントの選択例を説明するための図である。
ロールポイントの選択例を説明するための図である。
【図２４】第４実施形態における、再構成後のブロック
どうしの連結状態（境界の左右端における連結状態）を
説明するための図である。
どうしの連結状態（境界の左右端における連結状態）を
説明するための図である。
【図２５】第４実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図２６】第４実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
【図２７】第４実施形態の画像処理手法を説明するため
の図である。
の図である。
１０ ハンドヘルド型イメージスキャナ １１ 一次元ラインセンサ １２ ローラ １００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ 画像処理装置 １０１ 画像バッファ １０２ 第１ラインカウンタ（推定手段，ずれ量推定手
段） １０３ 第２ラインカウンタ（推定手段，ずれ量推定手
段） １０４ 距離メモリ（推定手段，ずれ量推定手段） １０５ 相互相関係数演算部（推定手段，ずれ量推定手
段） １０６ 最小相互相関係数検出部（推定手段，ずれ量推
定手段） １０７ 最小相互相関係数メモリ（推定手段，ずれ量推
定手段） １０８ ずれ量カウンタ（推定手段，ずれ量推定手段） １０９ 最小相互相関係数位置メモリ（推定手段，ずれ
量推定手段） １１０ ずれ量メモリ １１１ 線形補間処理部（補正手段） １１２ 補正画像バッファ １１３ 平滑化処理部（平滑化手段） １１４ 左右領域抽出部（推定手段，ずれ量推定手段） １１５ 上下領域抽出部 １１６ 傾き検出部（検出手段） １１７ 再構成部（再構成手段） １１８ ブロック分割部（分割手段） １１９ 傾き推定部（傾き推定手段） １２０ 傾きリスト １２１ 検知部（検知手段） １２２ 境界棄却部（ブロック統合手段） ２００ ずれ量推定手段
段） １０３ 第２ラインカウンタ（推定手段，ずれ量推定手
段） １０４ 距離メモリ（推定手段，ずれ量推定手段） １０５ 相互相関係数演算部（推定手段，ずれ量推定手
段） １０６ 最小相互相関係数検出部（推定手段，ずれ量推
定手段） １０７ 最小相互相関係数メモリ（推定手段，ずれ量推
定手段） １０８ ずれ量カウンタ（推定手段，ずれ量推定手段） １０９ 最小相互相関係数位置メモリ（推定手段，ずれ
量推定手段） １１０ ずれ量メモリ １１１ 線形補間処理部（補正手段） １１２ 補正画像バッファ １１３ 平滑化処理部（平滑化手段） １１４ 左右領域抽出部（推定手段，ずれ量推定手段） １１５ 上下領域抽出部 １１６ 傾き検出部（検出手段） １１７ 再構成部（再構成手段） １１８ ブロック分割部（分割手段） １１９ 傾き推定部（傾き推定手段） １２０ 傾きリスト １２１ 検知部（検知手段） １２２ 境界棄却部（ブロック統合手段） ２００ ずれ量推定手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 BA12 BA19 CA16 CB16 CD12 CH01 CH11 CH14 DA07 DC30 5C076 AA23 AA32 AA36 BA06 5L096 BA07 BA17 CA16 FA34 GA01 HA13 MA03
Claims (5)
- 【請求項１】 画像データを成す部分データ間の相互相
関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定する推定手
段と、 該推定手段によって推定されたずれ量に基づいて、該画
像データにおけるずれを解消するように該画像データを
補正する補正手段とをそなえたことを特徴とする、画像
処理装置。 - 【請求項２】 画像データを成す部分データ間の相互相
関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定する推定ス
テップと、 該推定ステップで推定されたずれ量に基づいて、該画像
データにおけるずれを解消するように該画像データを補
正する補正ステップとを含むことを特徴とする、画像処
理方法。 - 【請求項３】 画像データを成す部分データ間の相互相
関に基づいて該部分データ間のずれ量を推定する推定手
段、および、 該推定手段によって推定されたずれ量に基づいて、該画
像データにおけるずれを解消するように該画像データを
補正する補正手段として、コンピュータを機能させるこ
とを特徴とする、画像処理プログラム。 - 【請求項４】 主走査方向（左右方向）に沿う複数列の
ライン画像データを副走査方向（上下方向）に配列して
なる画像データに対する処理を行なう画像処理装置であ
って、 該複数列のライン画像データを成す部分データ間の相互
相関に基づいて、該画像データの左側および右側の主走
査方向ずれ量をそれぞれ推定する推定手段と、 該画像データに基づいて、該画像データの上下両側にお
ける画像の傾きをそれぞれ検出する検出手段と、 該推定手段によって推定された該主走査方向ずれ量と該
検出手段によって検出された該傾きとに基づいて、該画
像データを再構成して該画像データの歪みを解消する再
構成手段とをそなえたことを特徴とする、画像処理装
置。 - 【請求項５】 主走査方向（左右方向）に沿う複数列の
ライン画像データを副走査方向（上下方向）に配列して
なる画像データに対する処理を行なう画像処理装置であ
って、 該画像データを該副走査方向について複数のブロックに
分割する分割手段と、 該分割手段により分割されて得られた各ブロックの上下
両側における画像の傾きを推定する傾き推定手段と、 該分割手段により分割されて得られた各ブロックの左側
および右側の主操作方向ずれ量を、各ブロック内のライ
ン画像データを成す部分データ間の相互相関に基づいて
推定するずれ量推定手段と、 該分割手段により分割されて得られた各ブロックについ
て、該ずれ量推定手段によって推定された該主走査方向
ずれ量と該傾き推定手段によって推定された上下両側に
おける該傾きとに基づいて、当該ブロック内の画像デー
タを再構成して当該ブロック内の画像データの歪みを解
消する再構成手段とをそなえたことを特徴とする、画像
処理装置。
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| JP2001084335 | 2001-03-23 | ||
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- 2001-10-18 JP JP2001320620A patent/JP3938859B2/ja not_active Expired - Fee Related
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2002
- 2002-03-11 US US10/093,821 patent/US7010178B2/en not_active Expired - Fee Related
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