JP2003058877A - 歪み補正方法、歪み補正装置および歪み補正プログラム - Google Patents
歪み補正方法、歪み補正装置および歪み補正プログラムInfo
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- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000003702 image correction Methods 0.000 claims description 7
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- -1 silver halide Chemical class 0.000 description 1
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- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来、カタログ、会議資料、名刺など紙に印
刷された情報を電子化する場合、イメージスキャナによ
り画像を取得したり、さらに画像から文字認識処理で文
字情報を取得したりしている。しかし、低速なイメージ
スキャナでは画像の読取りに多くの時間が掛かり効率的
ではなかった。そこで普及しているデジタルカメラをイ
メージスキャナの代替として使用する方法が考えられる
が、デジタルカメラでは取得した画像に歪みが多く発生
する場合があり、印刷して配布したり、文字認識処理し
て文字情報を取得したりすることができないという問題
点があった。 【解決手段】 用紙、看板、掲示板などに書かれた文字
情報をデジタルカメラで取得した画像の歪みを補正する
歪み補正方法において、歪み補正を行う対象物が含まれ
る画像を読み込み、読み込んだ画像から歪み補正の対象
となる四角形の画像を抽出し、抽出した画像を長方形
（歪みのない）の画像に補正する。
刷された情報を電子化する場合、イメージスキャナによ
り画像を取得したり、さらに画像から文字認識処理で文
字情報を取得したりしている。しかし、低速なイメージ
スキャナでは画像の読取りに多くの時間が掛かり効率的
ではなかった。そこで普及しているデジタルカメラをイ
メージスキャナの代替として使用する方法が考えられる
が、デジタルカメラでは取得した画像に歪みが多く発生
する場合があり、印刷して配布したり、文字認識処理し
て文字情報を取得したりすることができないという問題
点があった。 【解決手段】 用紙、看板、掲示板などに書かれた文字
情報をデジタルカメラで取得した画像の歪みを補正する
歪み補正方法において、歪み補正を行う対象物が含まれ
る画像を読み込み、読み込んだ画像から歪み補正の対象
となる四角形の画像を抽出し、抽出した画像を長方形
（歪みのない）の画像に補正する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、歪み補正方法、
歪み補正装置および歪み補正プログラムに関し、特に、
用紙、看板、掲示板などの長方形の平面に書かれた文字
情報をカメラで取得した画像の歪みを補正する歪み補正
方法、歪み補正装置および歪み補正プログラムに関す
る。
歪み補正装置および歪み補正プログラムに関し、特に、
用紙、看板、掲示板などの長方形の平面に書かれた文字
情報をカメラで取得した画像の歪みを補正する歪み補正
方法、歪み補正装置および歪み補正プログラムに関す
る。
【０００２】なお、この明細書において、「カメラで取
得した画像」という用語は、デジタルカメラ、デジタル
ビデオカメラで取得した画像、または銀塩写真をスキャ
ナで読取った画像を指す。
得した画像」という用語は、デジタルカメラ、デジタル
ビデオカメラで取得した画像、または銀塩写真をスキャ
ナで読取った画像を指す。
【０００３】
【従来の技術】従来、カタログ、会議資料、名刺、ハガ
キなどの紙に印刷された情報を電子化するためには、そ
れらをイメージスキャナで読み取り、読み取った画像を
そのままファイリングしたり、読み取った画像を文字認
識処理して画像内の文字情報を再利用したりしている。
また、ホワイトボードに書かれた文字を電子化するため
に特別な装置を用意していた。
キなどの紙に印刷された情報を電子化するためには、そ
れらをイメージスキャナで読み取り、読み取った画像を
そのままファイリングしたり、読み取った画像を文字認
識処理して画像内の文字情報を再利用したりしている。
また、ホワイトボードに書かれた文字を電子化するため
に特別な装置を用意していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、カタロ
グ、会議資料、名刺、ハガキなどの紙に印刷された情報
を電子化するためにイメージスキャナを使用する場合、
低速なイメージスキャナでは画像の読取りに多くの時間
が必要となり、効率的ではなかった。また、ホワイトボ
ードに書かれた文字を電子化する場合、特別な装置が用
意されている場所に行くか、その装置を運び込むように
しなければならず、手軽にできるものではなかった。
グ、会議資料、名刺、ハガキなどの紙に印刷された情報
を電子化するためにイメージスキャナを使用する場合、
低速なイメージスキャナでは画像の読取りに多くの時間
が必要となり、効率的ではなかった。また、ホワイトボ
ードに書かれた文字を電子化する場合、特別な装置が用
意されている場所に行くか、その装置を運び込むように
しなければならず、手軽にできるものではなかった。
【０００５】そこで、普及が拡大しているデジタルカメ
ラをイメージスキャナやホワイトボードに書かれた文字
を電子化する装置の代替として使用する方法が考えられ
る。
ラをイメージスキャナやホワイトボードに書かれた文字
を電子化する装置の代替として使用する方法が考えられ
る。
【０００６】しかしながら、カタログ、会議資料、名
刺、ハガキなどの紙に印刷された情報およびホワイトボ
ード、掲示板などに書かれた情報をデジタルカメラで電
子化した場合、取得した画像は歪みが多く発生する場合
がある。
刺、ハガキなどの紙に印刷された情報およびホワイトボ
ード、掲示板などに書かれた情報をデジタルカメラで電
子化した場合、取得した画像は歪みが多く発生する場合
がある。
【０００７】図９に、デジタルカメラで名刺を撮影した
画像例図を示す。このような画像は、メモ程度にファイ
リングするならば使用できるが、印刷して配布したり、
文字認識処理して文字情報を取得したりするなどの再利
用ができないという問題点があった。
画像例図を示す。このような画像は、メモ程度にファイ
リングするならば使用できるが、印刷して配布したり、
文字認識処理して文字情報を取得したりするなどの再利
用ができないという問題点があった。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明は上記のような
問題点を考慮してなされたもので、用紙、看板、掲示板
などの長方形の平面に書かれた文字情報をカメラで取得
した画像の歪みを補正する歪み補正方法において、歪み
補正を行う対象物が含まれる画像を読み込み、読み込ん
だ画像から歪み補正の対象となる四角形の画像を抽出
し、抽出した四角形の画像を長方形の画像（歪みのない
画像）に補正する。これにより、歪みのない用紙、看
板、掲示板などの画像を取得することができ、印刷やフ
ァイリングに再利用することが可能となる。また取得し
た画像を文字認識処理することで用紙、看板、掲示板な
どの文字情報を取得することができ、文字情報も再利用
することが可能となる。
問題点を考慮してなされたもので、用紙、看板、掲示板
などの長方形の平面に書かれた文字情報をカメラで取得
した画像の歪みを補正する歪み補正方法において、歪み
補正を行う対象物が含まれる画像を読み込み、読み込ん
だ画像から歪み補正の対象となる四角形の画像を抽出
し、抽出した四角形の画像を長方形の画像（歪みのない
画像）に補正する。これにより、歪みのない用紙、看
板、掲示板などの画像を取得することができ、印刷やフ
ァイリングに再利用することが可能となる。また取得し
た画像を文字認識処理することで用紙、看板、掲示板な
どの文字情報を取得することができ、文字情報も再利用
することが可能となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】（１）用紙、看板、掲示板などの
長方形の平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画
像の歪みを補正する歪み補正方法において、歪み補正を
行う対象物が含まれる画像を読み込み、読み込んだ画像
から色差の大きな領域を抽出し、抽出した色差の大きな
領域の中から所定値より長い線分を抽出し、抽出した線
分で構成される最大の四角形を歪み補正領域として算出
し、算出した歪み補正領域（四角形）の中心点を求め、
中心点から４つの頂点までの距離のうち、最長の距離と
なる頂点と中心点が対角線の半分となる長方形を補正図
形として算出し、そして、読み込んだ画像から歪み補正
領域の画像を抽出し、その抽出した画像を補正図形の形
に補正する。これにより、用紙、看板、掲示板などをカ
メラで取得した画像から歪みのない用紙、看板、掲示板
などの画像を取得することができ、それらの画像をその
まま印刷やファイリングに再利用することが可能とな
る。またそれらの画像を文字認識処理することで用紙、
看板、掲示板などの文字情報を取得することができ、文
字情報も再利用することが可能となる。
長方形の平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画
像の歪みを補正する歪み補正方法において、歪み補正を
行う対象物が含まれる画像を読み込み、読み込んだ画像
から色差の大きな領域を抽出し、抽出した色差の大きな
領域の中から所定値より長い線分を抽出し、抽出した線
分で構成される最大の四角形を歪み補正領域として算出
し、算出した歪み補正領域（四角形）の中心点を求め、
中心点から４つの頂点までの距離のうち、最長の距離と
なる頂点と中心点が対角線の半分となる長方形を補正図
形として算出し、そして、読み込んだ画像から歪み補正
領域の画像を抽出し、その抽出した画像を補正図形の形
に補正する。これにより、用紙、看板、掲示板などをカ
メラで取得した画像から歪みのない用紙、看板、掲示板
などの画像を取得することができ、それらの画像をその
まま印刷やファイリングに再利用することが可能とな
る。またそれらの画像を文字認識処理することで用紙、
看板、掲示板などの文字情報を取得することができ、文
字情報も再利用することが可能となる。
【００１０】（２）（１）記載の歪み補正方法におい
て、補正した画像を指定する縦横比の長方形に補正する
ことにより、違和感ない見慣れた縦横比の画像を得るこ
とが可能となる。
て、補正した画像を指定する縦横比の長方形に補正する
ことにより、違和感ない見慣れた縦横比の画像を得るこ
とが可能となる。
【００１１】（３）（１）記載の歪み補正方法におい
て、補正した画像の縦横比を求め、補正した画像を求め
た縦横比に最も近い所定の縦横比の長方形に補正するこ
とにより、違和感ない見慣れた縦横比の画像を得ること
が可能となる。
て、補正した画像の縦横比を求め、補正した画像を求め
た縦横比に最も近い所定の縦横比の長方形に補正するこ
とにより、違和感ない見慣れた縦横比の画像を得ること
が可能となる。
【００１２】（４）用紙、看板、掲示板などの長方形の
平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画像の歪み
を補正する歪み補正装置において、歪み補正を行う対象
物が含まれる画像を読み込む画像読込み部と、画像読込
み部で読み込んだ画像から色差の大きな領域を抽出し、
抽出した領域の中から所定値より長い線分を算出し、算
出した線分で構成される最大の四角形を算出し、算出し
た四角形の領域を歪み補正領域とする歪み補正領域算出
部と、歪み補正領域の中心点を求め、その中心点から４
つの頂点までの距離のうちで最長の距離となる頂点と中
心点が対角線の半分となる長方形を補正図形として算出
する補正図形算出部と、画像読込み部で読み込んだ画像
から歪み補正領域の画像を抽出する歪み補正画像抽出部
と、歪み補正画像抽出部で抽出した画像を補正図形算出
部で算出した補正図形の形に補正する画像補正処理部と
を備える。これにより、用紙、看板、掲示板などをカメ
ラ取得した画像から歪みのない用紙、看板、掲示板など
の画像を取得することができ、それらの画像をそのまま
印刷やファイリングに再利用することが可能となる。ま
たそれらの画像を文字認識処理することで用紙、看板、
掲示板などの文字情報を取得することができ、文字情報
も再利用することが可能となる。
平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画像の歪み
を補正する歪み補正装置において、歪み補正を行う対象
物が含まれる画像を読み込む画像読込み部と、画像読込
み部で読み込んだ画像から色差の大きな領域を抽出し、
抽出した領域の中から所定値より長い線分を算出し、算
出した線分で構成される最大の四角形を算出し、算出し
た四角形の領域を歪み補正領域とする歪み補正領域算出
部と、歪み補正領域の中心点を求め、その中心点から４
つの頂点までの距離のうちで最長の距離となる頂点と中
心点が対角線の半分となる長方形を補正図形として算出
する補正図形算出部と、画像読込み部で読み込んだ画像
から歪み補正領域の画像を抽出する歪み補正画像抽出部
と、歪み補正画像抽出部で抽出した画像を補正図形算出
部で算出した補正図形の形に補正する画像補正処理部と
を備える。これにより、用紙、看板、掲示板などをカメ
ラ取得した画像から歪みのない用紙、看板、掲示板など
の画像を取得することができ、それらの画像をそのまま
印刷やファイリングに再利用することが可能となる。ま
たそれらの画像を文字認識処理することで用紙、看板、
掲示板などの文字情報を取得することができ、文字情報
も再利用することが可能となる。
【００１３】（５）用紙、看板、掲示板などの長方形の
平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画像の歪み
を補正する歪み補正プログラムにおいて、コンピュータ
を、歪み補正を行う対象物が含まれる画像を読み込む画
像読込み手段と、画像読込み手段で読み込んだ画像から
色差の大きな領域を抽出し、抽出した領域の中から所定
値より長い線分を算出し、算出した線分で構成される最
大の四角形を算出し、算出した四角形の領域を歪み補正
領域とする歪み補正領域算出手段と、歪み補正領域の中
心点を求め、その中心点から４つの頂点までの距離のう
ちで最長の距離となる頂点と中心点が対角線の半分とな
る長方形を補正図形として算出する補正図形算出手段
と、画像読込み手段で読み込んだ画像から歪み補正領域
の画像を抽出する歪み補正画像抽出手段と、歪み補正画
像抽出手段で抽出した画像を補正図形算出手段で算出し
た補正図形の形に補正する画像補正処理手段として機能
させる。これにより、用紙、看板、掲示板などをカメラ
で取得した画像から歪みのない用紙、看板、掲示板など
の画像を取得することができ、それらの画像をそのまま
印刷やファイリングに再利用することが可能となる。ま
たそれらの画像を文字認識処理することで用紙、看板、
掲示板などの文字情報を取得することができ、文字情報
も再利用することが可能となる。
平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画像の歪み
を補正する歪み補正プログラムにおいて、コンピュータ
を、歪み補正を行う対象物が含まれる画像を読み込む画
像読込み手段と、画像読込み手段で読み込んだ画像から
色差の大きな領域を抽出し、抽出した領域の中から所定
値より長い線分を算出し、算出した線分で構成される最
大の四角形を算出し、算出した四角形の領域を歪み補正
領域とする歪み補正領域算出手段と、歪み補正領域の中
心点を求め、その中心点から４つの頂点までの距離のう
ちで最長の距離となる頂点と中心点が対角線の半分とな
る長方形を補正図形として算出する補正図形算出手段
と、画像読込み手段で読み込んだ画像から歪み補正領域
の画像を抽出する歪み補正画像抽出手段と、歪み補正画
像抽出手段で抽出した画像を補正図形算出手段で算出し
た補正図形の形に補正する画像補正処理手段として機能
させる。これにより、用紙、看板、掲示板などをカメラ
で取得した画像から歪みのない用紙、看板、掲示板など
の画像を取得することができ、それらの画像をそのまま
印刷やファイリングに再利用することが可能となる。ま
たそれらの画像を文字認識処理することで用紙、看板、
掲示板などの文字情報を取得することができ、文字情報
も再利用することが可能となる。
【００１４】
【実施例】図１に、本発明の歪み補正装置の構成ブロッ
ク例図を示す。図中、１は用紙、看板、掲示板などの長
方形の平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画像
の歪みを補正する歪み補正装置である。
ク例図を示す。図中、１は用紙、看板、掲示板などの長
方形の平面に書かれた文字情報をカメラで取得した画像
の歪みを補正する歪み補正装置である。
【００１５】また、歪み補正装置１は、歪み補正を行う
対象物が含まれる画像を読み込む画像読込み部１１と、
画像読込み部１１で読み込んだ画像から色差の大きな領
域を抽出し、抽出した領域の中から所定値より長い線分
を算出し、算出した線分で構成される最大の四角形を算
出し、算出した四角形の領域を歪み補正領域とする歪み
補正領域算出部１２と、歪み補正領域の中心点を求め、
その中心点から４つの頂点までの距離のうちで最長の距
離となる頂点と中心点が対角線の半分となる長方形を補
正図形として算出する補正図形算出部１４と、画像読込
み部１１で読み込んだ画像から歪み補正領域の画像を抽
出する歪み補正画像抽出部１３と、歪み補正画像抽出部
１３で抽出した画像を補正図形算出部１４で算出した補
正図形に補正する画像補正処理部１５とを備える。
対象物が含まれる画像を読み込む画像読込み部１１と、
画像読込み部１１で読み込んだ画像から色差の大きな領
域を抽出し、抽出した領域の中から所定値より長い線分
を算出し、算出した線分で構成される最大の四角形を算
出し、算出した四角形の領域を歪み補正領域とする歪み
補正領域算出部１２と、歪み補正領域の中心点を求め、
その中心点から４つの頂点までの距離のうちで最長の距
離となる頂点と中心点が対角線の半分となる長方形を補
正図形として算出する補正図形算出部１４と、画像読込
み部１１で読み込んだ画像から歪み補正領域の画像を抽
出する歪み補正画像抽出部１３と、歪み補正画像抽出部
１３で抽出した画像を補正図形算出部１４で算出した補
正図形に補正する画像補正処理部１５とを備える。
【００１６】図２〜図８を参照して、本発明の歪み補正
方法について説明する。図２は本発明の歪み補正処理の
一実施例の処理フローチャート、図３は歪み補正処理の
説明例図（１）、図４は歪み補正処理の説明例図
（２）、図５は歪み補正処理の説明例図（３）、図６は
歪み補正処理の説明例図（４）、図７は歪み補正処理の
説明例図（５）、図８は補正種別テーブルの構成例図で
ある。
方法について説明する。図２は本発明の歪み補正処理の
一実施例の処理フローチャート、図３は歪み補正処理の
説明例図（１）、図４は歪み補正処理の説明例図
（２）、図５は歪み補正処理の説明例図（３）、図６は
歪み補正処理の説明例図（４）、図７は歪み補正処理の
説明例図（５）、図８は補正種別テーブルの構成例図で
ある。
【００１７】なお、これは本発明の歪み補正方法をプロ
グラム化してコンピュータで実行する例である。以下、
図２のフローにしたがって動作を説明する。
グラム化してコンピュータで実行する例である。以下、
図２のフローにしたがって動作を説明する。
【００１８】ステップＳ２０１：オペレータに歪み補正
を行う対象物が含まれる画像の問合せを行い、指示され
る画像を記憶部に読み込む。
を行う対象物が含まれる画像の問合せを行い、指示され
る画像を記憶部に読み込む。
【００１９】なお、図３に示される画面が画像の問合せ
画面であり、オペレータは記憶装置に格納されている画
像のファイル名またはコンピュータに接続されたデジタ
ルカメラに格納されている画像のファイル名を入力する
ことになる。
画面であり、オペレータは記憶装置に格納されている画
像のファイル名またはコンピュータに接続されたデジタ
ルカメラに格納されている画像のファイル名を入力する
ことになる。
【００２０】ステップＳ２０２：オペレータに歪み補正
を行う対象物の縦横比の問合せを行い、指示される縦横
比を記憶部に格納する。
を行う対象物の縦横比の問合せを行い、指示される縦横
比を記憶部に格納する。
【００２１】なお、図４に示される画面が縦横比の問合
せ画面である。左側にはステップＳ２０１の処理で指示
された画像（名刺）が表示されており、オペレータは右
側にある縦横比のリストボックス内のいずれかを選択
し、補正実行ボタンを押下することになる。なお、ここ
では「０．６（名刺）」が選択されたものとする。
せ画面である。左側にはステップＳ２０１の処理で指示
された画像（名刺）が表示されており、オペレータは右
側にある縦横比のリストボックス内のいずれかを選択
し、補正実行ボタンを押下することになる。なお、ここ
では「０．６（名刺）」が選択されたものとする。
【００２２】ステップＳ２０３：ステップＳ２０１の処
理で読み込んだ画像から色差の大きな領域を抽出する。
理で読み込んだ画像から色差の大きな領域を抽出する。
【００２３】なお、図４で示される名刺の画像からは、
色差の大きな領域、つまりこの例では白と黒の境界であ
る名刺の枠と名刺内の文字の枠が抽出される。
色差の大きな領域、つまりこの例では白と黒の境界であ
る名刺の枠と名刺内の文字の枠が抽出される。
【００２４】ステップＳ２０４：抽出した色差の大きな
領域の中で所定値より長い線分を抽出し、抽出した線分
で構成される最大の四角形を歪み補正領域として算出す
る。
領域の中で所定値より長い線分を抽出し、抽出した線分
で構成される最大の四角形を歪み補正領域として算出す
る。
【００２５】なお、抽出された名刺の枠と名刺内の文字
の枠から長い線分を抽出すると名刺枠のみが抽出され、
その線分で構成される最大の四角形は名刺の形そのもの
となる。図５（ａ）に抽出された四角形の図を示す。
の枠から長い線分を抽出すると名刺枠のみが抽出され、
その線分で構成される最大の四角形は名刺の形そのもの
となる。図５（ａ）に抽出された四角形の図を示す。
【００２６】ステップＳ２０５：算出された四角形の中
心点を求め、中心点から４つの頂点までの距離のうち、
最長の頂点と中心点が対角線の半分となる長方形を補正
図形として算出する。
心点を求め、中心点から４つの頂点までの距離のうち、
最長の頂点と中心点が対角線の半分となる長方形を補正
図形として算出する。
【００２７】なお、この例では四角形の中心点は、図５
（ｂ）の線ＡＣと線ＢＤの交点Ｏであり、中心点Ｏ（交
点）から４つの頂点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄまでの距離のうち、
最長のものは線ＯＣである。したがって、最長の頂点Ｃ
と中心点Ｏが対角線の半分となる長方形は図６（ｃ）の
矢印Ｓが指す一点鎖線の長方形（ＥＦＣＧ）となる。ま
た、長方形（ＥＦＣＧ）の線ＥＧと線ＦＣはＸ座標に、
線ＥＦ、線ＧＣはＹ座標に並行になるようにする。
（ｂ）の線ＡＣと線ＢＤの交点Ｏであり、中心点Ｏ（交
点）から４つの頂点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄまでの距離のうち、
最長のものは線ＯＣである。したがって、最長の頂点Ｃ
と中心点Ｏが対角線の半分となる長方形は図６（ｃ）の
矢印Ｓが指す一点鎖線の長方形（ＥＦＣＧ）となる。ま
た、長方形（ＥＦＣＧ）の線ＥＧと線ＦＣはＸ座標に、
線ＥＦ、線ＧＣはＹ座標に並行になるようにする。
【００２８】ステップＳ２０６：ステップＳ２０１の処
理で読み込んだ画像からステップＳ２０４の処理で算出
された歪み補正領域の画像を抽出し、その画像をステッ
プＳ２０５の処理で算出された補正図形（長方形）に補
正（変形）する。
理で読み込んだ画像からステップＳ２０４の処理で算出
された歪み補正領域の画像を抽出し、その画像をステッ
プＳ２０５の処理で算出された補正図形（長方形）に補
正（変形）する。
【００２９】ステップＳ２０７：ステップＳ２０２の処
理でオペレータが指示した縦横比を判定する。縦横比が
「なし」ならば処理を終了し、縦横比が「固定値」なら
ばステップＳ２０８に進み、縦横比が「自動」ならばス
テップＳ２０９に進む。
理でオペレータが指示した縦横比を判定する。縦横比が
「なし」ならば処理を終了し、縦横比が「固定値」なら
ばステップＳ２０８に進み、縦横比が「自動」ならばス
テップＳ２０９に進む。
【００３０】ステップＳ２０８：長方形に補正（変形）
した画像を指定された縦横比の画像に補正する。そし
て、処理を終了する。
した画像を指定された縦横比の画像に補正する。そし
て、処理を終了する。
【００３１】なお、この例では縦横比を固定値「０．６
（名刺）」を選択しているので、図６（ｃ）の矢印Ｓで
示される補正図形に補正（変形）された画像を、図６
（ｄ）の矢印Ｓ１で示される一点鎖線の長方形（ＨＦＣ
Ｉ）の画像に補正することになる。なお、図７に縦横比
を「０．６（名刺）」に補正した画像の画面を示す。
（名刺）」を選択しているので、図６（ｃ）の矢印Ｓで
示される補正図形に補正（変形）された画像を、図６
（ｄ）の矢印Ｓ１で示される一点鎖線の長方形（ＨＦＣ
Ｉ）の画像に補正することになる。なお、図７に縦横比
を「０．６（名刺）」に補正した画像の画面を示す。
【００３２】ステップＳ２０９：長方形に補正（変形）
した画像の縦横比と補正種別テーブルにある縦横比とを
比較し、補正種別テーブルの中で一番近い縦横比に、長
方形に補正（変形）した画像を補正する。そして、処理
を終了する。なお、この例では補正種別テーブルを図８
に示すように、補正種別と縦横比とで構成している。
した画像の縦横比と補正種別テーブルにある縦横比とを
比較し、補正種別テーブルの中で一番近い縦横比に、長
方形に補正（変形）した画像を補正する。そして、処理
を終了する。なお、この例では補正種別テーブルを図８
に示すように、補正種別と縦横比とで構成している。
【００３３】
【発明の効果】この発明は、上記に説明したような形態
で実施され、以下の効果がある。
で実施され、以下の効果がある。
【００３４】デジタルカメラ、デジタルビデオカメラな
どのカメラで取得した画像から用紙、看板、掲示板など
の四角形の画像（歪みのある）を抽出し、歪みのない画
像に変換する。これにより、カメラで取得した画像を印
刷やそのままファイリングするなどに再利用することが
可能となる。
どのカメラで取得した画像から用紙、看板、掲示板など
の四角形の画像（歪みのある）を抽出し、歪みのない画
像に変換する。これにより、カメラで取得した画像を印
刷やそのままファイリングするなどに再利用することが
可能となる。
【００３５】また、歪みのない画像は文字認識処理させ
ることができ、それら画像から文字情報を獲得すること
が可能となる。
ることができ、それら画像から文字情報を獲得すること
が可能となる。
【００３６】また、デジタルカメラ、デジタルビデオカ
メラを汎用の画像入力装置または文字入力装置として利
用することが可能となる。
メラを汎用の画像入力装置または文字入力装置として利
用することが可能となる。
【図１】 本発明の歪み補正装置の構成ブロック例図で
ある。
ある。
【図２】 本発明の歪み補正処理の一実施例の処理フロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図３】 歪み補正処理の説明例図（１）である。
【図４】 歪み補正処理の説明例図（２）である。
【図５】 歪み補正処理の説明例図（３）である。
【図６】 歪み補正処理の説明例図（４）である。
【図７】 歪み補正処理の説明例図（５）である。
【図８】 補正種別テーブルの構成例図である。
【図９】 デジタルカメラで名刺を撮影した画像例図で
ある。
ある。
１ 歪み補正装置
１１ 画像読込み部
１２ 歪み補正領域算出部
１３ 歪み補正画像抽出部
１４ 補正図形算出部
１５ 画像補正処理部
Claims (5)
- 【請求項１】 長方形の平面に書かれた文字情報をカメ
ラで取得した画像の歪みを補正する歪み補正方法におい
て、 歪み補正を行う対象物が含まれる画像を読み込み、 読み込んだ画像から色差の大きな領域を抽出し、抽出し
た色差の大きな領域の中から所定値より長い線分を抽出
し、抽出した線分で構成される最大の四角形を歪み補正
領域として算出し、 算出した歪み補正領域の中心点を求め、中心点から４つ
の頂点までの距離のうち、最長の距離となる頂点と中心
点が対角線の半分となる長方形を補正図形として算出
し、 そして、読み込んだ画像から歪み補正領域の画像を抽出
し、その抽出した画像を補正図形の形に補正する歪み補
正方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の歪み補正方法において、 補正した画像を指定する縦横比の長方形に補正する歪み
補正方法。 - 【請求項３】 請求項１記載の歪み補正方法において、 補正した画像の縦横比を求め、補正した画像を求めた縦
横比に最も近い所定の縦横比の長方形に補正する歪み補
正方法。 - 【請求項４】 長方形の平面に書かれた文字情報をカメ
ラで取得した画像の歪みを補正する歪み補正装置におい
て、 歪み補正を行う対象物が含まれる画像を読み込む画像読
込み部（１１）と、 画像読込み部（１１）で読み込んだ画像から色差の大き
な領域を抽出し、抽出した領域の中から所定値より長い
線分を算出し、算出した線分で構成される最大の四角形
を算出し、算出した四角形の領域を歪み補正領域とする
歪み補正領域算出部（１２）と、 歪み補正領域の中心点を求め、その中心点から４つの頂
点までの距離のうちで最長の距離となる頂点と中心点が
対角線の半分となる長方形を補正図形として算出する補
正図形算出部（１４）と、 画像読込み部（１１）で読み込んだ画像から歪み補正領
域の画像を抽出する歪み補正画像抽出部（１３）と、 歪み補正画像抽出部（１３）で抽出した画像を補正図形
算出部（１４）で算出した補正図形の形に補正する画像
補正処理部（１５）とを備えることを特徴とする歪み補
正装置。 - 【請求項５】 長方形の平面に書かれた文字情報をカメ
ラで取得した画像の歪みを補正する歪み補正プログラム
において、 コンピュータを、 歪み補正を行う対象物が含まれる画像を読み込む画像読
込み手段と、 画像読込み手段で読み込んだ画像から色差の大きな領域
を抽出し、抽出した領域の中から所定値より長い線分を
算出し、算出した線分で構成される最大の四角形を算出
し、算出した四角形の領域を歪み補正領域とする歪み補
正領域算出手段と、 歪み補正領域の中心点を求め、その中心点から４つの頂
点までの距離のうちで最長の距離となる頂点と中心点が
対角線の半分となる長方形を補正図形として算出する補
正図形算出手段と、 画像読込み手段で読み込んだ画像から歪み補正領域の画
像を抽出する歪み補正画像抽出手段と、 歪み補正画像抽出手段で抽出した画像を補正図形算出手
段で算出した補正図形の形に補正する画像補正処理手段
として機能させるための歪み補正プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001248602A JP2003058877A (ja) | 2001-08-20 | 2001-08-20 | 歪み補正方法、歪み補正装置および歪み補正プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001248602A JP2003058877A (ja) | 2001-08-20 | 2001-08-20 | 歪み補正方法、歪み補正装置および歪み補正プログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003058877A true JP2003058877A (ja) | 2003-02-28 |
Family
ID=19077739
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001248602A Pending JP2003058877A (ja) | 2001-08-20 | 2001-08-20 | 歪み補正方法、歪み補正装置および歪み補正プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003058877A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005143092A (ja) * | 2003-10-14 | 2005-06-02 | Casio Comput Co Ltd | カメラ装置及び書画カメラ |
| JP2007058634A (ja) * | 2005-08-25 | 2007-03-08 | Ricoh Co Ltd | 画像処理方法及び装置、デジタルカメラ装置、並びに画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
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| US8139118B2 (en) | 2004-04-26 | 2012-03-20 | Casio Computer Co., Ltd. | Optimal-state image pickup camera |
| JP2013196630A (ja) * | 2012-03-22 | 2013-09-30 | Ntt Docomo Inc | 情報処理装置および画像データ取得方法 |
| US11503179B2 (en) | 2019-06-18 | 2022-11-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Apparatus, method, and storage medium for processing of an image captured by a camera |
-
2001
- 2001-08-20 JP JP2001248602A patent/JP2003058877A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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