JP2006092206A - 画像取得装置、画像取得方法および画像取得のプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 特別の機能を有していないホワイトボード上の画像であっても、簡単な構成でその画像の描写の時系列を推定することが可能な画像取得装置、画像取得方法および画像取得プログラムを提供する。
【解決手段】 この装置は、一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから、線分を構成する画素値について微分処理を行って線分の輪郭を特定することにより、複数の線分の重なり状態を検出し、検出された線分の重なり状態に基づいて複数の線分の筆記順序を推定する画像処理部１１８を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像取得装置、画像取得方法および画像取得のプログラムに関し、特に、特別の機能を有していないホワイトボード上の画像であっても、簡単な構成でその画像の描写の時系列を推定することが可能な画像取得装置、画像取得方法および画像取得プログラムに関する。

会議、打合せなどの場において、説明の補足としてホワイトボードなどに文字や図を描くことが多い。その際、議事録等の資料としてホワイトボードに描かれた文字や図形を別途書き写すのは二度手間となることから、ホワイトボードの表面をスキャニングし、コピーする機能を有するホワイトボードが流通している。

しかしながら、そのような場合においてホワイトボードに書かれる内容は、必ずしも整理された上で記入されるものではないので、多くの情報が乱雑に込み入って筆記されていることが多い。そのようなホワイトボード上の情報を後から見直す場合には、記入された順序を解読しなければ、打ち合せ時の話の流れを理解するのが難しくなる。

そのような多くの情報が乱雑に込み入って筆記されているホワイトボード上の情報を、時系列毎に分解することができれば、容易にその場の話の流れをトレースすることができ、理解を深めることができる。このような目的を実現する手段として、筆記または描写された内容と順序に対して記憶しておくことが可能な描写装置を用いる手法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

また、ビデオカメラのような時系列画像取得手段を用いる手法も開示されている（例えば、特許文献２参照）。
特開平８−３１５１２１号公報 特開平９−１０２０１３号公報

しかしながら、特許文献１の方法においては、特別な機能を有したホワイトボードが必要であり、既にホワイトボードを所有している企業などでは改めて高価なホワイトボードを買い直さなければならないといった問題がある。

また、特許文献２の方法においては、会議や打ち合わせの度にビデオカメラを回さなければならないため、大掛かりな準備が必要となり、また、ビデオカメラを回すのであれば、会議そのものの流れをビデオで確認することができるため、改めてホワイトボード上の画像の時系列を分析する必要がなくなってしまう。

従って、本発明の目的は、特別の機能を有していないホワイトボード上の画像であっても、簡単な構成でその画像の描写の時系列を推定することが可能な画像取得装置、画像取得方法および画像取得プログラムを提供することにある。

本発明は、上記目的を達成するため、一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出する検出部と、検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定する推定部とを備えことを特徴とする画像取得装置を提供する。

線分の重なり状態を検出することにより、重なり部における線分の筆記順序を推定することができる。

上記検出部は、画像データから線分領域を抽出し、抽出した線分領域のうち所定のサイズより大なる線分領域に基づいて線分の重なり状態を検出してもよい。所定のサイズより小なる線分領域は、文字等のように一度に筆記されることが多いことから、所定のサイズより大なる線分領域に注目することにより、画像データ全体について概略の筆記順序を推定することができる。

上記検出部は、線分の連続性を判定し、その判定結果に基づいて複数の線分の重なり状態を検出してもよい。線分が重なった部分は、先に筆記された線分に交差するように後から線分を筆記した場合、先に筆記された線分は後から筆記された線分によって分断され、線分の連続性を失ってしまう。従って、この線分の連続性を判定することにより、線分の重なり状態を検出することができる。

線分の連続性の判定は、線分を構成する画素値について微分処理を行って得られる勾配の大きさ、および／または方向に基づいて線分の輪郭を特定することにより行うことができる。また、線分の連続性の判定は、線分の色、または濃度や輝度といった濃淡情報のうち一つあるいはこれらの組合せに基づいて行うこともできる。

上記検出部は、線分の連続性を判定し、その判定結果に基づいて線分をさらに分割し、その分割した線分ごとに重なり状態を検出してもよい。この場合において、上記推定部は、分割された線分のうち本来一つの線分を形成していたと推測される線分については、一つの線分として筆記順序を推定してもよい。

上記推定部は、重なっていない線分については、筆記における一般的な傾向を基に定められた順序に従って筆記順序を推定してもよい。これにより、重なっていない線分についても筆記順序を推定することができる。

本発明は、上記目的を達成するため、一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出する検出部と、検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定する推定部と、推定された前記筆記順序に基づいて前記線分からなる時系列的な複数の画像を形成する画像形成部とを備えことを特徴とする画像取得装置を提供する。

本発明は、上記目的を達成するため、一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出し、検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定することを特徴とする画像取得方法を提供する。

本発明は、上記目的を達成するため、一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出する検出手段と、検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定する推定手段とをコンピュータに実行させるための画像取得プログラムを提供する。

本発明によれば、特別の機能を有していないホワイトボード上の画像であっても、簡単な構成でその画像の描写の時系列を推定することができる。

以下に、本発明に係る好適な実施の形態について、図面を基に説明する。

（画像取得装置の構成）
図１は、本発明に係る画像取得装置の構成例を示すブロック図である。本装置は、本装置全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）１０１と、後述する図８に示すような制御用プログラムあるいは制御用データなどを記憶するＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）１０２と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）１０３と、ＣＰＵ１０１と各種周辺装置との間のデータの送受信を中継するバスブリッジ１０４と、外部に各種表示を行う表示部１０５と、各種データを入力するマウスやデジタイザなどのポインティングデバイスやキーボード等を含む操作部１０７と、紙文書を読取って文書原稿画像データを生成するスキャナ１０９と、電子文書の出力を行う電子写真方式やインクジェット方式のプリンタ１１１と、表示部１０５、操作部１０７、スキャナ１０９、プリンタ１１１及びネットワーク１１３と後述するバス１１６とをそれぞれ接続するインターフェイス１０６、１０８、１１０、１１２及び１１４と、ＣＰＵ１０１とバスブリッジ１０４とを直結する高速バス１１５と、バスブリッジ１０４と各種外部周辺機器を接続するバス１１６と、撮像されたホワイトボード等の画像データやそれに基づいて生成した画像データを蓄積する画像蓄積部１１７と、画像蓄積部１１７に蓄積されている画像データに対して各種処理を行う画像処理部１１８が備えられている。

尚、ホワイトボードの画像を取り込む場合に、既存のデジタルカメラ等を用いる場合であれば、その画像データをネットワーク１１３等を介して取得してもよく、画像を記録した記録媒体を図示しないカードスロットに挿入して画像蓄積部１１７に記憶してもよい。

（画像処理部の構成）
図２は、画像処理部１１８の構成例を示す図である。画像処理部１１８は、入力された原稿画像から線分と考えられる領域を抽出し、抽出した領域を文字候補と絵柄候補に分類する線分領域抽出部２０１と、抽出された線分領域のうち絵柄候補と判定された領域に属する画素を注目画素として微分処理を実施する微分処理部２０２と、微分結果に基づき線分輪郭の追跡を実施し、輪郭追跡結果に従い線分領域の重なり具合を判定して複数の線分領域に分割する輪郭追跡部２０３と、分割された線分のうち所定のルールに従いグループ化できるものをまとめる線分グループ部２０４と、絵柄候補である線分領域の重なり合い具合に基づき線分が描かれた時系列を推定する時系列推定部２０５とを備える。

線分領域抽出部２０１は、ネットワーク１１３や画像蓄積部１１７より送信されたホワイトボードを撮影した画像データを受信すると、その画像中の各画素の情報より画像に描かれた線分と認識され得る部分を線分領域として検出し、その線分領域を抽出する。更にその線分が文字を構成するものであるか絵柄を構成するものであるかを判別する。そして、文字を構成すると判別した線分からなる文字候補と、絵柄を構成すると判別した線分からなる絵柄候補とを、それぞれ抽出する。

微分処理部２０２は、線分領域抽出部２０１において抽出された絵柄候補の領域に属する画素を注目画素とし、各注目画素の濃度に関して微分処理を行う。具体的には、その注目画素の周辺に位置する画素との間における濃淡差の勾配を算出し、その勾配の最も大きい点を線分の輪郭部と推測する。

輪郭追跡部２０３は、微分処理部２０２の微分結果に基づいて輪郭部と推定された各画素配置を追跡することにより、各線分毎の輪郭を確定させる。更に、その結果、複数の線分が重なり合っている部分に関して、確定した輪郭に応じて別々の線分領域として分割する。

線分グループ部２０４は、輪郭追跡部２０３において別々の線分領域と認識されたものの内、所定のルールに基づくことで１つのグループであると識別される線分領域をグループ化する。例えば、重なり合っていると推定される線分のうち、後から描かれたと推定される線分を取り除いた際に、残った線分を重なっていた部分に延長してみた場合に２つの線分領域が重なり１つの線分を構成すると推定される場合には、それらの線分領域は元々１つの線分であったものとしてグループ化する。

時系列推定部２０５は、輪郭追跡部２０３における輪郭の確定、及び線分グループ化部２０４における線分のグループ化の結果に基づき、重なり合った線分領域間における時系列を推定する。また、重なり合いのない線分領域間についても、所定のルールに基づき描写の時系列を推定する。

以上のように、画像処理部１１８中の各部の働きにより、入力された原稿画像からその描写の時系列が推定されることとなる。

（時系列の推定方法）
本画像取得装置における描写の時系列の推定方法の一例を、図３から図７を参照して説明する。

図３は、ホワイトボード上に文字や絵柄を描写した際の描写例である。図３（ａ）はその全体図を、図３（ｂ）はその一部を拡大したものである。

図３（ａ）の全体図において、画面３０１には、枠３０２が描かれており、枠３０２の内側には複数の文字３０３が描かれている。更に、文字３０３の一部の近傍から枠３０２を交差して枠３０２の外側に向けて２本の引出線３０４が、またそれぞれの引出線３０４の端部の近傍には説明文３０５が、それぞれ描かれている。この場合において、枠３０２及び引出線３０４は絵柄領域となり、文字３０３及び説明文３０５は文字領域となる。

図３（ｂ）は、図３（ａ）のうちの、枠３０２と左側の引出線３０４の交差部分を拡大したものである。ホワイトボードに描かれた線分が重なり合った場合の特徴として、各線分の重なり合いの部分は、その色の着いた部分が境目なく連続しているのではなく、図３（ｂ）に示すように僅かに隙間を生ずる。そのために、重なり合った線分のうち、先に描かれた線分については後から描かれた線分によってその領域が分断されることとなる。従って、この重なり合った部分の状態を確認することにより、重なり合った線分同士について、その描写の時系列が推定できる。

図４は、ホワイトボードを撮像した画像を基に線分の重なり合いから各線分の描写の時系列を推定する方法を説明する図である。図４（ａ）は、文字や絵柄の描かれたホワイトボードを撮像した原画像である。この原画像を基に、線分領域抽出部２０１における線分領域検出手段により検出された線分領域のみを抽出した結果が、図４（ｂ）である。

線分領域抽出部２０１は、抽出した線分領域が文字候補であるのか、絵柄候補であるのかを、各線分領域の外接矩形を作成し、同矩形のサイズに着目して所定のサイズ以上の矩形を伴う線分領域を絵柄候補、そうでないものを文字候補という簡単な判定で実施する。その一例を図３に示し、一点鎖線の外接矩形３１０ａを伴う線分領域は絵柄候補、点線の外接矩形３１０ｂを伴う線分領域は文字候補である。

次に、絵柄候補と判定された線分領域のうち、枠３０２と引出線３０４の重なり合う部分、即ち図４（ｃ）の丸で囲んだ部分に注目する。その部分を拡大した場合のイメージ図が図４（ｄ）である。

図４（ｄ）における各矢印は、各線分の輪郭部における画素の濃度について微分処理した結果の勾配の状態を表している。輪郭部においては、その濃度勾配はその輪郭（エッジ）の法線方向外側に向かって最大の傾きを有する。そして、重なり合った部分についても、上述のように僅かな隙間が生ずるので、後から描かれた線分の輪郭部について濃度勾配が見られ、それによって輪郭部を推定することができる。輪郭追跡部２０３における濃度勾配の大小を検出するエッジ強度検出手段と、濃度勾配の最大の傾きを生じる方向を検出するエッジ方向検出手段とにより、図４（ｄ）に示すようなデータが得られる。

なお、線分の色の違い、輝度等を判定することにより輪郭部を推定するものであってもよい。

図４（ｅ）は、輪郭追跡の結果、各線分領域の輪郭部を確定した状態を示す図である。図４（ｃ）の丸で囲まれた領域については、微分処理の結果、Ｌｉｎｅ１（３０６）、Ｌｉｎｅ２（３０７）、Ｌｉｎｅ３（３０８）の３つの領域に分割される。そして、各線分の境目の構造よりその描写の時系列は、Ｌｉｎｅ２（３０７）が、Ｌｉｎｅ１（３０６）及びＬｉｎｅ３（３０８）の後から描かれたものと推定される。

更に、図４（ｆ）に示すように、後から描写されたものと推定されるＬｉｎｅ２（３０７）をその画像データ上から取り除いた場合、Ｌｉｎｅ１（３０６）及びＬｉｎｅ３（３０８）は不連続な線分となる。ここで、Ｌｉｎｅ１（３０６）及びＬｉｎｅ３（３０８）の各輪郭部を重なり合っていた方向へ延長すると、互いに連続する１つの線分であるＬｉｎｅ１’（３０９）であることが推定される。このような場合には、線分グループ部２０４における線分不連続点検出手段により上述の如き不連続点を検出し、分割線分管理手段によりＬｉｎｅ１（３０６）とＬｉｎｅ３（３０８）とをグループ化させる。

図５は、図３（ａ）と同じく、ホワイトボードに描写された画像の一例である。この画像について、改めて各線分領域に分離すると、この画像は、枠３０２と、文字３０３と、引出線３０４と、説明文３０５とに分離される。そして絵柄領域を構成する枠３０２は、左縦線３０２Ａ、中縦線３０２Ｂ、右縦線３０２Ｃ、上横線３０２Ｄ、中横線３０２Ｅ、下横線３０２Ｆから構成されており、引出線３０４については、左側引出線３０４Ａと右側引出線３０４Ｂとが描かれている。また、文字３０３については、枠３０２により構成される表の左上に「１」の文字３０３Ａが、右上には「２」の文字３０３Ｂが、左下には「Ａ」の文字３０３Ｃが、右下には「Ｂ」の文字３０３Ｄが、それぞれ位置しており、左側引出線３０４Ａに対応して「○○」の説明文３０５Ａ，右側引出線３０４Ｂに対応して「××」の説明文３０５Ｂがそれぞれ描写されている。

図５において、下横線３０２Ｆと左側引出線３０４Ａや右側引出線３０４Ｂ等との重なり合った線分同士については、上述のような方法で時系列の推定が可能であるが、枠３０２と文字３０３、左縦線３０２Ａと中縦線３０２Ｂと右縦線３０２Ｃ、などといった互いに重なり合いのないもの同士については、上述の方法からは時系列の推定ができない。このような場合は一定のルールを設けて、それに従って時系列を推定する。

このルールは、ホワイトボード等に文字や図形等を描写する時の一般的な傾向を基に定められる。その一例は以下のようになる。

ルールａ：時系列は、ホワイトボード上方から下方に向かって流れる。
ルールｂ：時系列は、ホワイトボード左方から右方に向かって流れる。
ルールｃ：ルールａは、ルールｂよりも優先される。
ルールｄ：文字候補については、その垂直方向の座標が所定範囲内であるならば、複数候補同時再現を許可する。
ルールｅ：文字候補が絵柄候補により囲まれている場合、文字は当該文字を囲む線分が再現された後に再現される。

以上のルール、及び重なり合いの解析の結果に従い、図５の画像の描写について時系列の推定を行った結果の例が、図６及び図７である。

最初に、図６（ａ）に示すように、枠３０２を構成する左縦線３０２Ａが描かれたものと推定される。次に、図６（ｂ），（ｃ）に示すように、上横線３０２Ｄ、右縦線３０２Ｃの順に描かれたものと推定されるが、この場合は、上横線３０２Ｄと右縦線３０２Ｃとは連続した１つの線分である。更に、図６（ｄ）に示すように、中横線３０２Ｅが描かれた後、図６（ｅ）に示すように、中縦線３０２Ｂが描かれる。中横線３０２Ｅと中縦線３０２Ｂとの描かれる順序は２つの線分の重なり合いより推定される。

この時点で枠３０２はまだ全て描かれてはいないが、上の２つのセルについては線分（３０２Ａ〜３０２Ｅ）により周囲が囲まれているので、ルールｅに従って内側の文字候補の再現が可能となる。そこで更にルールｄに従って、図６（ｆ）に示すように、文字３０３Ａ及び３０３Ｂが同時再現される。

次に、図７（ａ）に示すように、下横線３０２Ｆが描かれたものと推定され、図７（ｂ）に示すように、文字３０３Ｃ及び３０３Ｄが描かれたものと推定される。次に、図７（ｃ）に示す左側引出線３０４Ａ、図７（ｄ）に示す引出線３０４Ｂの順に描かれたものと推定され、最後に、図７（ｅ）に示すように、説明文３０５Ａ及び３０５Ｂが描かれたものと推定される。

以上のように、図５に示す画像は本画像取得装置による時系列の推定の結果、図６（ａ）から図７（ｅ）の順序で描写されたものと推定され、その順序で再現がされる。

（本画像取得装置の動作）
図８は、本画像取得装置において、画像から描写の時系列推定を行う動作を示すフローチャートである。以下の動作においては、特に記述がない限り、ＣＰＵ１０１が行うものとする。

まず、画像処理部１１８に送られたホワイトボードを撮像した画像について、線分領域抽出部２０１において、画像の中から線分を構成すると認められる領域を推定させる（Ｓ１）。更に、線分領域と推定された部分について、文字を構成する線分と思われる部分を文字候補と、絵柄を構成すると思われる部分を絵柄候補として、それぞれ判定して区別させる（Ｓ２）。

次に、線分領域のうちの絵柄候補と判定された部分の画像データについて、微分処理部２０２において、各画素の色の濃淡に関して微分処理を行わせ（Ｓ３）、微分処理の結果に基づき、輪郭追跡部２０３において、絵柄候補を構成する各線分の輪郭を追跡させる（Ｓ４）。これらの処理によって、絵柄候補の輪郭を定めることができる。

次に、輪郭追跡の結果に基づき、複数の線分が重なり合う部分について線分の分割を行わせる（Ｓ５）。更に、線分グループ部２０４において、線分のグループ化を行わせる（Ｓ６）。これは、上述の図４（ｅ），（ｆ）に示すように、分割された各線分のデータを基に重なり合うと考えられる線分のうち、上に重なる線分によって分断されたと認められる複数の線分を、１つの線分と推定するものであり、この動作により本来１つの線分であったものが再現される。

次に、時系列推定部２０５において、原稿画像中の全ての線分領域について描写された時系列を推定させる（Ｓ７）。そして時系列毎に得られた複数の画像を画像蓄積部１１７に格納し、画像処理を終了させる。

その後は、画像蓄積部１１７に格納された時系列毎に得られた複数の画像は、１つずつ表示部１０５に表示させたり、インデックスプリントのように１枚の紙に出力させてもよく、更には、適当な画面切り替え効果（ディゾルブなど）とともに動画像化して表示させてもよい。

（本画像取得装置の効果）
以上のような処理を行うことにより、ホワイトボードに描写された文字や絵柄について撮り込んだ１枚の画像データから、その描写の時系列を推定することができるので、時系列毎の画像を参照し、会議等の話の流れをトレースすることが容易となる。

また、改めて専用のホワイトボード等を準備せずとも、既存のホワイトボードと高性能デジタルカメラ等を組み合わせることで実施できるので、導入が容易となる。

なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、その発明の要旨を変更しない範囲内において種々に変形して実施が可能である。

例えば、本発明は、専用の画像取得装置を用いるものに限らず、図１に示すような各周辺機器を有するパソコン等を用い、図８に示すようなプログラムを実行可能なアプリケーション・ソフトウエアを導入するものであってもよい。更には、ホワイトボードの画像を撮像するデジタルカメラ内に、上記画像処理手段を備えるものであってもよく、スキャン機能つきのホワイトボードに上記画像処理手段を内蔵させたものであってもよい。

本発明の実施の形態に係る画像取得装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る画像取得装置の画像処理部における文書処理の構成例を示す図である。 ホワイトボードに描写された画像の一例である。 本発明に係る文書属性取得装置において、ホワイトボードを撮像した画像から線分の重なり合いから各線分の描写の時系列を推定する方法を説明する図である。 ホワイトボードに描写された画像の一例である。 図５の画像の描写について時系列推定を行った結果を示す図の１つ目である。 図５の画像の描写について時系列推定を行った結果を示す図の２つ目である。 本発明の実施の形態に係る画像取得装置の画像処理部において実行される画像処理のフローチャートである。

符号の説明

１０１、ＣＰＵ
１０２、ＲＯＭ
１０３、ＲＡＭ
１０４、バスブリッジ
１０５、表示部
１０６、１０８、１１０、１１２、１１４、インターフェイス
１０７、操作部
１０９、スキャナ
１１１、プリンタ
１１３、ネットワーク
１１５、高速バス
１１６、バス
１１７、画像蓄積部
１１８、画像処理部
２０１、線分領域抽出部
２０２、微分処理部
２０３、輪郭追跡部
２０４、線分グループ部
２０５、時系列推定部
３０１、画面
３０２、枠
３０２Ａ、左縦線
３０２Ｂ、中縦線
３０２Ｃ、右縦線
３０２Ｄ、上横線
３０２Ｅ、中横線
３０２Ｆ、下横線
３０３、３０３Ａ〜Ｄ、文字
３０４、引出線
３０４Ａ、左側引出線
３０４Ｂ、右側引出線
３０５、３０５Ａ〜Ｂ、説明文
３０６、Ｌｉｎｅ１
３０７、Ｌｉｎｅ２
３０８、Ｌｉｎｅ３
３０９、Ｌｉｎｅ１’
３１０ａ，３１０ｂ、外接矩形

Claims (11)

1. 一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出する検出部と、
   検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定する推定部とを備えことを特徴とする画像取得装置。
2. 前記検出部は、前記画像データから線分領域を抽出し、抽出した前記線分領域のうち所定のサイズより大なる前記線分領域に基づいて前記線分の重なり状態を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像取得装置。
3. 前記検出部は、前記線分の連続性を判定し、その判定結果に基づいて前記複数の線分の重なり状態を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像取得装置。
4. 前記線分の連続性の判定は、前記線分を構成する画素値に基づき微分処理を行って得られる勾配の大きさ、および／または方向に基づいて前記線分の輪郭を特定することにより行うことを特徴とする請求項３に記載の画像取得装置。
5. 前記線分の連続性の判定は、前記線分の色、および濃度や輝度といった画素の濃淡情報のうち一つあるいはこれらの組合せに基づいて行うことを特徴とする請求項３に記載の画像取得装置。
6. 前記検出部は、前記線分の連続性を判定し、その判定結果に基づいて前記線分をさらに分割し、その分割した前記線分ごとに前記重なり状態を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像取得装置。
7. 前記推定部は、分割された線分のうち本来一つの線分を形成していたと推測される線分については、前記一つの線分として前記筆記順序を推定することを特徴とする請求項６に記載の画像取得装置。
8. 前記推定部は、重なっていない線分については、筆記における一般的な傾向を基に定められた順序に従って前記筆記順序を推定することを特徴とする請求項１に記載の画像取得装置。
9. 一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出する検出部と、
   検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定する推定部と、
   推定された前記筆記順序に基づいて前記線分からなる時系列的な複数の画像を形成する画像形成部とを備えことを特徴とする画像取得装置。
10. 一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出し、
    検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定することを特徴とする画像取得方法。
11. 一部が重なるように複数の線分が筆記された筆記面を撮像して得られた画像データから前記線分の重なり状態を検出する検出手段と、
    検出された前記線分の重なり状態に基づいて前記複数の線分の筆記順序を推定する推定手段とをコンピュータに実行させるための画像取得プログラム。