JP2006107018A - 画像解析方法及び装置、画像処理方法及びシステム、これらの動作プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 ホワイトボード領域や文書領域の外辺が歪曲している場合でも、正確かつ高速に四隅（角部）を検出できるようにする。
【解決手段】 被写体画像としてホワイトボードを含む解析対象画像から、ホワイトボードに由来するエッジを抽出して四角形的なエッジ画像を作成すると共にその角部に由来する４つの角部を別々に含む４つの画像に分割されるよう、第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄを設定する。第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する水平方向の直線ｈａ〜ｈｄ、及び垂直方向の直線ｖａ〜ｖｄを検出し、これら直線の交点Ｑａ〜Ｑｄを求める。この交点Ｑａ〜Ｑｄを結ぶことで得られる矩形領域を、ホワイトボードに対応する特定領域として検出する。
【選択図】 図８

Description

本発明は、デジタルカメラ等で取得された画像から自動的に特定の領域、例えば画像から白板領域や文書領域を検出する画像解析方法及び装置、さらには検出した特定領域の画像に対してあおり補正や下地とばし処理等の画像処理を行う画像処理方法及びシステム、これらの動作プログラムに関するものである。

一般に、デジタルカメラは、画像処理により撮影された画像の画質を自在に制御できるため、撮影の目的や被写体の種類に応じて撮影画像の画質に対して適切な処理を行うことにより、銀塩フィルムに撮影するカメラに比してより好適な画質の画像を得ることができるという利点を有する。このため、通常の写真撮影だけでなく、例えば会議場でホワイトボード（白板）に描かれた文字や図形情報等を撮影したり、雑誌に掲載されている文字情報等を撮影したりして持ち帰るといった活用も為されている。

デジタルカメラで文字や図形等が描かれたホワイトボードを撮影する場合、その撮影の目的はホワイトボード上の文字や図形等の情報を記録することにある。このため、上記のような撮影画像については、文字や図形等の情報部分の明瞭度を向上させるために、画像のゆがみを補正する「あおり補正」や、ホワイトボードの白地部分への色かぶりを補正する「下地とばし処理」等の画像処理を行うことが望ましい。これらの画像処理を実際に行う場合、撮影画像からホワイトボード領域や文書領域（特定領域）を検出した上で、この検出された特定領域の画像に対して処理が実行される。

前記あおり補正や下地とばし処理の計算量を少なくして高速化を図る観点からは、前記特定領域は、外辺が曲線ではなく直線である矩形領域として検出することが望ましい。ここで、例えば図１２（ａ）に示すように広角撮影された画像においてホワイトボード領域９の枠部９０が歪曲（外向きに凸状の弧状歪曲）して記録されているような場合、ホワイトボード領域９の枠部９０内側四隅を結ぶ矩形の特定領域として検出することが望ましい。つまり図１２（ｂ）に示すように、枠部９０内側四隅の点９０１〜９０４を結ぶ直線ａ１１〜ａ１４で区画される矩形領域ａ１を特定領域として検出することが理想的である。これは、例えば歪曲した四辺に外接する矩形領域が前記特定領域として検出されたような場合、当該特定領域にはホワイトボードの枠部９０や背景９Ｂが含まれることとなり、前記あおり補正や下地とばし処理後の画像品質が悪化することになるからである。

外辺が歪曲している矩形状の領域の四隅を検出する方法として、当該領域の四辺についてそれぞれ曲線近似し、その交点を求める方法がある。しかしながら、この方法によれば、近似精度が所定範囲になるまで近似多項式（例えば３次）を求める必要があることから、計算処理に時間がかかり高速化の要請に対応できないという不都合がある。

また、特許文献１には、ハフ変換投票処理によって矩形状の領域の四辺に対応する直線をそれぞれ検出し、この直線によって区画される領域を前記特定領域として検出する方法が開示されている。この方法は外辺に歪曲が存在しない場合は有用な領域検出方法であるが、歪曲が存在している場合、図１２（ｃ）に示すように、歪曲した辺を直線として検出することになるので、どうしてもこれら直線の交点が矩形状の領域の四隅と一致しなくなる。つまり、枠部９０の歪曲に起因して４つの直線ａ２１〜ａ２４がランダムな傾きを持った状態で各々検出されることから、前記直線ａ２１〜ａ２４のそれぞれの交点である点９１１〜９１４が、真の枠部９０内側四隅の点と一致しなくなるものである。従って、前述した望ましい矩形領域を特定領域として検出できないという問題があった。
特開２００４−９６４３５号公報

本発明は以上の点に鑑みて為されたもので、ホワイトボード領域や文書領域の外辺が歪曲している場合でも、正確かつ高速に四隅（角部）を検出でき、これによりあおり補正や下地とばし処理等の画像処理を施すに当たって最適な特定領域を検出できる画像解析方法及び装置、画像処理方法及びシステム、これらの動作プログラムを提供することを課題とする。

本発明の請求項１にかかる画像解析方法は、解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成すると共に、該エッジ画像が複数の画像に分割されるよう複数の画像情報取得エリアを設定し、前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出し、これら直線の交点を求め、それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出することを特徴とする。

この方法によれば、全体画像から複数の直線を検出してこれらの交点を求めるのではなく、分割された画像（エッジ画像）それぞれに基づいて個別に直線を検出すると共にその交点を求め、しかる後これら交点を結ぶことで特定領域を画定する方法であり、例えばホワイトボード領域の隅部（角部）に正確に対応付けて矩形画像を切り取ることが可能となる。つまり、分割されたエッジ画像に基づき直線検出及び交点抽出を行うと、歪曲が存在していても真の隅部を比較的正確に検出することが可能であり、このようにして隅部を先に確定付けた上で特定領域が定められる方法であるので、最適な矩形画像等が得られ易くなる。

請求項２にかかる画像解析方法は、多角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して多角形的なエッジ画像を作成すると共に、該エッジ画像が前記多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割されるよう、複数の画像情報取得エリアを設定し、前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する２本の直線情報を検出し、これら直線の交点を求め、それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記多角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出することを特徴とする。

この方法によれば、エッジ画像が多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割されたエッジ画像に基づき２本の直線検出及びその交点抽出を行うので、歪曲が存在していても当該多角形のそれぞれの角部を比較的正確に検出できる。そして、このようにして角部を先に確定付けた上で特定領域を検出するので、被写体画像に対応した最適な多角形画像等が得られ易くなる。

請求項３にかかる画像解析方法は、四角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して四角形的なエッジ画像を作成すると共に、該エッジ画像が前記四角形的な被写体画像の角部に由来する４つの角部を別々に含む４つの画像に分割されるよう、第１〜第４の画像情報取得エリアを設定し、前記第１〜第４の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出し、これら直線の交点を求め、前記第１〜第４の画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記四角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出することを特徴とする。

この方法によれば、エッジ画像が四角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割された第１〜第４の画像情報取得エリアにおけるエッジ画像に基づき、角部を構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線検出及びその交点抽出を行うので、歪曲が存在していても当該四角形のそれぞれの角部を比較的正確に検出できる。そして、このようにして角部を先に確定付けた上で特定領域を検出するので、被写体画像に対応した最適な矩形画像が得られ易くなる。

請求項４にかかる画像処理方法は、処理対象となる画像情報を取得し、前記画像情報に対して請求項１〜３のいずれかの画像解析方法に基づいて特定領域を検出して抽出する処理を行い、当該抽出された特定領域に対応する画像情報に対して、所定の画像処理を実行することを特徴とする。この方法によれば、取得（入力）された画像情報のうち、上述の画像解析方法にて切り出された特定領域の画像に対して、あおり補正や下地とばし処理などの所定の画像処理を施すことができる。すなわち、当該画像処理を実行するに際し、最適な画像を切り出した上での処理を実行することができる。

請求項５にかかる画像解析装置は、解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、前記エッジ画像が複数の画像に分割されるように設定された複数の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、各分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する直線検出手段と、前記複数の直線の交点を求める交点算出手段と、
それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出する領域検出手段とを具備することを特徴とする。

また請求項６にかかる画像解析装置は、多角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して多角形的なエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、前記エッジ画像が前記多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割されるよう、複数の画像情報取得エリアを設定し、前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する２本の直線情報を検出する直線検出手段と、前記複数の直線の交点を求める交点算出手段と、それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記多角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出する領域検出手段とを具備することを特徴とする。

さらに請求項７にかかる画像解析装置は、四角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して四角形的なエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、前記エッジ画像が前記四角形的な被写体画像の角部に由来する４つの角部を別々に含む４つの画像に分割されるよう、第１〜第４の画像情報取得エリアを設定し、前記第１〜第４の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出する直線検出手段と、前記複数の直線の交点を求める交点算出手段と、前記第１〜第４の画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記四角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出する領域検出手段とを具備することを特徴とする。

以上の画像解析装置によれば、全体画像から複数の直線を検出してこれらの交点を求めるのではなく、エッジ画像作成手段によりエッジ画像を作成し、直線検出手段により分割された画像（エッジ画像）に基づいて個別に直線を検出すると共に、交点算出手段によりその交点を求め、しかる後領域検出手段により前記交点を結ぶことで特定領域を画定するので、例えばホワイトボード領域の隅部（角部）に正確に対応付けて矩形画像等を切り取ることが可能となる。つまり、分割された画像に基づき直線検出及び交点抽出を行うと、歪曲が存在していても真の隅部を比較的正確に検出することが可能であり、このようにして隅部を先に確定付けた上で特定領域が定められる方法であるので、最適な矩形画像等が得られ易くなる。

請求項８にかかる画像処理システムは、請求項５〜７のいずれかに記載の画像解析装置と、前記画像解析装置に対して被解析対象画像を入力する画像入力装置と、前記画像解析装置の領域検出手段により検出された特定領域に対応する画像情報に対して、所定の画像処理を行う画像処理装置とを具備することを特徴とする。この画像処理システムによれば、画像入力装置から入力された画像情報に対して、上述の画像解析装置にて切り出された特定領域の画像に対して、あおり補正や下地とばし処理などの所定の画像処理を施すことができる。すなわち、当該画像処理を実行するに際し、最適な画像を切り出した上での処理を実行することができる。

請求項９にかかる画像解析プログラムは、コンピュータに画像解析処理を実行させるプログラムであって、解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成するエッジ画像作成ステップと、前記エッジ画像が複数の画像に分割されるように設定された複数の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、各分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する直線検出ステップと、前記複数の直線の交点を求める交点算出ステップと、それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出する領域検出ステップとを含むステップを実行させるためのものである。

請求項１０にかかる画像処理プログラムは、コンピュータに画像処理を実行させるプログラムであって、所定の画像入力装置から被解析対象画像を取得する画像取得ステップと、解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成するエッジ画像作成ステップと、前記エッジ画像が複数の画像に分割されるように設定された複数の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、各分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する直線検出ステップと、前記複数の直線の交点を求める交点算出ステップと、それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出する領域検出ステップと、検出された特定領域に対応する画像情報に対して、所定の画像処理を行う画像処理ステップとを含むステップを実行させるためのものである。

請求項１にかかる画像解析方法若しくは請求項９にかかる画像解析プログラムよれば、分割されたエッジ画像に基づき直線検出及び交点抽出をそれぞれ行い、その後これら交点を結ぶことで特定領域を画定する方法であるので、解析対象画像において例えばホワイトボードの枠部が歪曲して記録されている場合でも、ホワイトボード領域の隅部（角部）に正確に対応付けて特定領域を検出することが可能となる。従って、前記特定領域の画像（例えばホワイトボードのボード本体部分に対応する画像）に対して、所定の画像処理（例えばボード本体部分に描かれた文字、図形等の明瞭度を向上させる画像処理）を適正に行い易いような画像切り出しを的確に行うことができる。しかも、曲線近似演算等が不要であるので、高速に特定領域の検出を行うことができるという効果を奏する。

請求項２にかかる画像解析方法によれば、多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数のエッジ画像に分割されるよう、複数の画像情報取得エリアが設定され、各々の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、前記角部を構成する２本の直線情報を検出すると共にこれら直線の交点が求められる。すなわち、三角形乃至多角形のそれぞれの角部が個別の分割エッジ画像に基づき前記交点として先に確定付けられた上で、これら交点を結ぶことで特定領域が検出されることから、仮に多角形的な被写体画像の辺に歪曲部分が含まれているような場合でも、正確に最適な多角形画像等を特定領域として検出できるようになる。従って、その後にあおり補正や下地とばし処理等の画像処理を的確に行うことが可能となる。

請求項３にかかる画像解析方法によれば、四角形的な被写体画像の角部に由来する４つの角部を別々に含む４つのエッジ画像に分割されるよう、第１〜第４の画像情報取得エリアが設定され、各々の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、前記角部を構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出すると共にこれら直線の交点が求められる。すなわち、四角形のそれぞれの角部が個別の分割エッジ画像に基づき前記交点として先に確定付けられた上で、これら交点を結ぶことで特定領域が検出されることから、仮にホワイトボード等の四角形的な被写体画像の辺に歪曲部分が含まれている状態で画像記録されていても、正確に最適な矩形画像等を特定領域として検出できるようになる。従って、その後にあおり補正や下地とばし処理等の画像処理を的確に行うことが可能となる。

請求項４にかかる画像処理方法若しくは請求項１０にかかる画像処理プログラムによれば、上述の画像解析方法にて切り出された特定領域の画像に対して、あおり補正や下地とばし処理などの所定の画像処理を施すことができる。すなわち、当該画像処理を実行するに際し、最適な画像を切り出した上での処理を実行することができるので、処理後の画像の見栄えが優れないといったような不都合が生じないようにすることができる。

請求項５〜請求項７にかかる画像解析装置によれば、エッジ画像作成手段によりエッジ画像を作成し、直線検出手段により分割された画像（エッジ画像）に基づいて個別に直線を検出すると共に、交点算出手段によりその交点を求め、しかる後領域検出手段により前記交点を結ぶことで特定領域を画定するので、例えばホワイトボード領域の隅部（角部）に正確に対応付けて矩形画像等を切り取ることが可能となる。従って、その後にあおり補正や下地とばし処理等の画像処理を的確に行うことが可能となる。

請求項８にかかる画像処理システムによれば、上述の画像解析装置にて切り出された特定領域の画像に対して、あおり補正や下地とばし処理などの所定の画像処理を施すことができる。すなわち、当該画像処理を実行するに際し、最適な画像を切り出した上での処理を実行することができるので、処理後の画像の見栄えが優れないといったような不都合が生じないようにすることができる。

以下、図面に基づいて、本発明の具体的な実施形態につき説明する。
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理システム１の構成を示すブロック図である。この画像処理システム１は、画像解析装置１０、画像処理装置４０、画像を取り込む画像入力装置としてのデジタルスチルカメラ５０、画像を表示させるモニタ６０及び処理済みの画像を出力するプリンタ７０などを備えて構成されている。

前記画像解析装置１０は、当該画像解析装置１０全体の制御を行なうＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなる制御部２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２と、ＨＤ（Hard Disc）３３と、Ｉ／Ｏ（Input/Output；入出力部）３４とを備え、制御部２が、オペレーションシステム、アプリケーション等のプログラムや、画像ファイル等のデータを格納するＨＤ３３或いはＲＯＭ３１から、格納されているプログラムやデータを読出し、ＲＡＭ１０２上に展開して実行することによって、解析対象画像（デジタルスチルカメラ５０から入力される画像）に対して、特定領域を検出する画像解析処理を実現する。

この画像解析装置１０は、Ｉ／Ｏ３４を介して、デジタルスチルカメラ５０、モニタ６０及びプリンタ７０と交信する。例えば前記画像解析処理を実行される際、制御部２によりデジタルスチルカメラ５０に保存されている画像データが読み出されたり、処理済みの画像を出力する際にプリンタ７０に印刷データが送信されたりする。

また画像解析装置１０には、画像処理装置４０が接続されている。この画像処理装置４０は、前記画像解析装置１０により検出された特定領域の画像に対し、所定の画像処理を施与するためのものである。該画像処理装置４０は、例えばＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各デジタル信号に、黒レベルを基準化する黒レベル補正部、光源に応じた白基準に基づいてレベル変換を行うホワイトバランス調整部、ガンマ特性を補正するガンマ補正部などのほか、画像のゆがみを補正するあおり補正部４１、ホワイトボードの白地部分への色かぶりを補正する下地とばし処理部４２が備えられている。

なお、このような画像解析装置１０は、前記画像処理装置４０を含んだ形で、一般的なパーソナルコンピュータ等で構築することができる。或いは、デジタルスチルカメラ５０の内部にこの実施形態にかかる画像解析装置１０を内蔵させ、当該デジタルスチルカメラ５０に備えられている画像処理部とリンクさせて処理を行うような画像処理システム１とすることもできる。

図２は、画像解析装置１０の制御部２の機能を説明するための機能ブロック図である。この制御部２は、操作信号受信部２０１、輝度データ変換部２０２、画像縮小処理部２０３、諧調補正処理部２０４、ノイズ除去部２０５、エッジ画像生成部２０６、ヒストグラム生成部２０７、２値化処理部２０８、分割画像設定部２０９、直線検出部２１０、交点検出部２１１及び領域検出部２１２を備えている。

操作信号受信部２０１は、前記画像解析装置１０に対する処理指令信号を受信し、解析対象となる画像（入力画像）に対して各部に処理の実行を開始させる。当該画像解析装置１０がパーソナルコンピュータにて構成されている場合、マウス等（操作部）により与えられる処理指令信号を受信することになる。

輝度データ変換部２０２は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各デジタル信号を、輝度データに変換する。

画像縮小処理部２０３は、処理速度を向上させるため、解像度変換により画像サイズを縮小する。具体的には、ニアレストネイバー法やバイリニア法等を用いた解像度変換処理を行い、縦横１／２や、縦横１／４等に画像を縮小変換する。

諧調補正処理部２０４は、前記画像縮小処理部２３により生成された縮小変換画像の諧調の正規化を行い、露出レベルを補正する。すなわち、当該縮小変換画像中における最大輝度及び最低輝度が、諧調レベルでそれぞれ（２５５，０）となるように、全画素に対して諧調補正を行う（８ｂｉｔデータの場合。以下同じ）。具体的には、入力画像の色情報であるＲＧＢ値から、次式に基づいて各々の画素ごとにＹ画像内の最大値Ｙｍａｘと最小値Ｙｍｉｎとを算出する。
Ｙ＝０．３Ｒ＋０．６Ｇ＋０．１Ｂ
そして、算出された最大値Ｙｍａｘと最小値Ｙｍｉｎとを用いて、次式に基づいて画素値の正規化を行う。
Ｒｎｅｗ＝２５５×（Ｒｏｌｄ−Ｙｍｉｎ）／（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）
Ｇｎｅｗ＝２５５×（Ｇｏｌｄ−Ｙｍｉｎ）／（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）
Ｂｎｅｗ＝２５５×（Ｂｏｌｄ−Ｙｍｉｎ）／（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）
ただし、上述の正規化において、ＲＧＢ値が０未満である場合には０となるように、２５６以上である場合には２５５となるように補正することが必要である。このような諧調の正規化を行うことで、どのような露出条件で撮影された画像であっても、一律な処理を行うことが可能となる。

ノイズ除去部２０５は、画像中に含まれている孤立的に高輝度若しくは低輝度の画素信号を除去する。このようなノイズ除去処理の手法としては、平滑化処理、メディアンやモルフォロジ処理（最大値・最小値フィルタ処理）等のフィルタ演算処理等を採用することができる。かかるノイズ除去部を設けるのは、後段のエッジ抽出処理において、ノイズの影響を受けずにより正確にエッジのみを抽出するためである。

エッジ画像生成部２０６は、諧調変換処理及びノイズ除去処理等の前処理が行われた入力画像の中から、例えばホワイトボードの枠部や原稿端など、被写体画像のうち文書領域等（画像解析装置１０にて検出する特定領域）を区画する直線部分に対応する輝度配列部分であるエッジ（画像の中で急激に明るさが変化している部分）を抽出し、エッジ画像を生成する。このようなエッジ抽出には、例えばソーベルフィルタを用いることができる。

図３は、ソーベルフィルタの一例を示す説明図である。このソーベルフィルタは、画像から輪郭を抽出する時に用いられるフィルタであって、１次微分をする時に注目画素の近傍の画素に重み付けをするフィルタである。検出すべき特定領域が矩形状である場合において、その垂直エッジ（右辺と左辺）を検出するときには、例えば図３（ａ）に示すような水平方向重み付けフィルタが用いられる。すなわち、３×３画素群においてその中央を注目画素Ｐとするとき、注目画素Ｐと同じ縦列の画素Ｂ、Ｐの重みを０，左側の縦列画素Ａ、Ｄ、Ｆの重みを各々−１、−２，−１、右側の縦列画素Ｃ、Ｅ、Ｈの重みを各々１、２、１としたフィルタを用いることができる。このようなフィルタを用いると、水平方向の明るさの変化が大きい部分が検出されることから、結果を画像として表示すると縦ライン（垂直エッジ）が検出されるようになる。

一方、水平エッジ（上辺と下辺）を検出するときには、例えば図３（ｂ）に示すような垂直方向重み付けフィルタが用いられる。すなわち、３×３画素群においてその中央を注目画素Ｐとするとき、注目画素Ｐと同じ横列の画素Ｄ、Ｅの重みを０，上列画素Ａ、Ｂ、Ｃの重みを各々−１、−２，−１、下列画素Ｆ、Ｇ、Ｈの重みを各々１、２、１としたフィルタである。このようなフィルタを用いると、垂直方向の明るさの変化が大きい部分が検出されることから、結果を画像として表示すると横ライン（水平エッジ）が検出されるようになる。

このような水平エッジ度Ｅｈおよび垂直エッジ度Ｅｖは、エッジ画像が図３に示すような各画素Ａ〜Ｈ，Ｐを含む画像であって、画素Ｐを注目する画素とする場合、各々の画素値をａ〜ｈ，ｐとすると、次式で表わされる。
Ｅｈ＝ｍａｘ（｜２ｐ−ａ−ｈ｜，｜２ｐ−ｂ−ｇ｜，｜２ｐ−ｃ−ｆ｜）
−ｍｉｎ（｜２ｐ−ａ−ｈ｜，｜２ｐ−ｄ−ｅ｜，｜２ｐ−ｃ−ｆ｜）
Ｅｖ＝ｍａｘ（｜２ｐ−ａ−ｈ｜，｜２ｐ−ｄ−ｅ｜，｜２ｐ−ｃ−ｆ｜）
−ｍｉｎ（｜２ｐ−ａ−ｈ｜，｜２ｐ−ｂ−ｇ｜，｜２ｐ−ｃ−ｆ｜）

ヒストグラム生成部２０７は、解析対象となる画像を構成する画素における輝度Ｙのヒストグラムを作成する。すなわち、横軸を輝度Ｙ、縦軸を画素数Ｎとする輝度Ｙの度数分布を求めるものである。

２値化処理部２０８は、解析対象画像に含まれる本来的なエッジのみを抽出できるように、所定の輝度閾値（以下、「閾値Ｙｔｈ」という）を用いて輝度Ｙのデータを２値化する。つまり、所定の値の閾値Ｙｔｈを決定し、Ｙ＜ＹｔｈであればＹ＝０とし、Ｙ≧ＹｔｈであればＹ＝２５５として、輝度Ｙのデータを２値化する。

上記閾値Ｙｔｈは、例えばヒストグラム生成部２０７にて作成されるヒストグラムに基づいて求めることができる。図４は、ヒストグラムから閾値Ｙｔｈを求める方法の一例を示すグラフ図である。この例では、ヒストグラムの高輝度側から輝度度数のサーチを行い、度数がピークとなる輝度レベルＹｍａｘにおける度数Ｖｍａｘを求め、前記ピーク輝度レベルＹｍａｘからさらに低輝度側へサーチを行い、度数がＶｍａｘの１／４となる輝度レベルを検出し、当該輝度レベルを閾値Ｙｔｈとしている。ヒストグラムの高輝度側ピーク（輝度レベルＹｍａｘ付近）では、本来エッジでない領域のノイズがエッジとして抽出されてしまっているものである。従って、ヒストグラムの高輝度側ピークからある程度高輝度側に離れた裾野部分に相当する輝度（Ｖｍａｘの１／４の輝度）を閾値Ｙｔｈと決定することで、本来のエッジのみが抽出できるようになるものである。

分割画像設定部２０９は、上記エッジ画像が複数の画像に分割されるよう複数の画像情報取得エリアを設定する。この画像分割の態様は被写体画像に応じて適宜設定可能であるが、後述の直線検出部２１０にて画像情報取得エリア毎に求められる直線にて交点が求め易いよう、例えば多角形的な被写体画像を含む解析対象画像である場合、前記被写体画像に由来するエッジ画像が、多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割されるよう、複数の画像情報取得エリアを設定することが望ましい。

例えばホワイトボードのような 四角形的な被写体画像を含む解析対象画像である場合、前記被写体画像に由来するエッジ画像がホワイトボードの角部に由来する４つの角部を別々に含む４つの画像に分割されることが望ましい。図５は、横長のホワイトボード領域９を含む被写体画像を４分割した例を示している。この例では、ホワイトボード領域９の枠部９０における４つの角部９０ａ、９０ｂ、９０ｃ、９０ｄが別々のエリアに含まれるよう、画像を左上、右上、左下、右下の４つの領域に分割（つまり、画面を上下に２分割すると共に左右に２分割）してなる第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄを設定した場合を示している。

直線検出部２１０は、前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する。例えば図５に示すような被写体画像である場合、前記第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出する。

本実施形態では、前記直線情報の検出に、ハフ（hough）変換投票による方法が適用される。ハフ変換は、直線、円、楕円といったパラメトリックな図形の特徴抽出法であって、例えば直線を抽出する場合であれば、パラメータとして傾きＬと切片Ｃを考慮し、ｘ−ｙ平面上の点を、傾きＬ−切片Ｃ座標平面上へ、点から線への変換を行うものである。このようなハフ変換投票処理は、前記２値化処理部２０８による２値化処理によって、Ｙ＝２５５に変換された画素（エッジ画素）のみについて行われる。

具体的には、ハフ変換投票処理対象となるエッジ画素（Ｘ，Ｙ）について、傾きＬ及び切片Ｃをある程度限定した組合せを選択した上で、当該エッジ画素（Ｘ，Ｙ）を通る全ての直線の傾きＬ及び切片Ｃを求め、傾きＬ−切片Ｃ座標上にポイント加算する。すなわち、選択されたあらゆる組合せに対して、次式の計算を行う。
Ｅ＝｜Ｙ−（ＬＸ＋Ｃ）｜
そして、所定の固定しきい値Ｔｈｄについて、Ｅ＜Ｔｈｄを満す組合せ（Ｌ，Ｃ）に対して、ポイントを加算（投票）する。

図６は、このようなハフ変換投票処理をグラフ図として表したものである。つまり、図６（ａ）に示すようなエッジ画素（Ｘ，Ｙ）について、当該エッジ画素（Ｘ，Ｙ）を通る全ての直線Ｉの傾きＬ及び切片Ｃを求め、ハフ変換投票処理を行うと、図６（ｂ）に示すように、傾きＬ−切片Ｃ座標平面上において直線Ｊとなる変換が行われる。ここで、図６（ａ）に示すように、切片Ｃはエッジ画素（Ｘ，Ｙ）を通る直線Ｉが画面と交わる点におけるｙ値である。また傾きＬは、水平線Ｈに対する傾き角度をθとしたときにおけるｔａｎθの値である。

ここで、図７（ａ）に示すように、ある直線Ｉ０上に存在するエッジ画素（Ｘ１，Ｙ１）〜（Ｘ４，Ｙ４）全てについて、上述したようなハフ変換投票処理を行って直線Ｊ１〜Ｊ４にそれぞれ変換し、これを同じ傾きＬ−切片Ｃ座標平面上に描くと、図７（ｂ）に示すように直線Ｊ１〜Ｊ４が、ある一点（交差点Ｋ）で交差するようになる。この交差点Ｋは、傾きＬ−切片Ｃ座標において度数（ポイント累積度数）が最も大きくなる点であり、当該交差点Ｋにおける傾きＬ及び切片Ｃが、図７（ａ）に示す直線Ｉ０の傾きＬ_０及び切片Ｃ_０となるものである。

直線検出部２１０は、このような原理に基づいて、２値化処理部２０８による２値化処理によってＹ＝２５５に変換されたエッジ画素の全てについて、ハフ変換投票処理を行って図６（ａ）に示すような直線Ｊをそれぞれ求め、これらを図７（ｂ）に示すように、傾きＬ−切片Ｃ座標平面に展開して直線Ｊ群の交差する回数の多い点（交差点Ｋ）を検出する。そして、かかる交差点Ｋにおける傾きＬ_０及び切片Ｃ_０を求めることにより、前記第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄにそれぞれ含まれる水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出する。

交点算出部２１１は、直線検出部２１０により検出された水平方向及び垂直方向の２本の直線が、画像上において交差する交点を求める（算出する）。すなわち図８（ａ）に示すように、前記第１の画像情報取得エリア９ａにおいて、直線検出部２１０により検出された水平方向の直線ｈａと垂直方向の直線ｖａとの交点Ｑａを画像座標上において算出する。同様に、図８（ｂ）に示すように、第２の画像情報取得エリア９ｂにおいて水平方向の直線ｈｂと垂直方向の直線ｖｂとの交点Ｑｂを、第３の画像情報取得エリア９ｃにおいて水平方向の直線ｈｃと垂直方向の直線ｖｃとの交点Ｑｃを、第４の画像情報取得エリア９ｄにおいて水平方向の直線ｈｄと垂直方向の直線ｖｄとの交点Ｑｄをそれぞれ算出する。これにより、検出すべき特定領域の角部が特定されるようになる。

領域検出部２１２は、前記第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄそれぞれにおいて求められた前記交点Ｑａ〜Ｑｄを結んで得られる領域を特定領域として検出する。すなわち図９（ａ）に示すように、前記交点算出部２１１にて求められた前記第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄにおける交点Ｑａ〜Ｑｄを、図９（ｂ）に示すように、それぞれ直線で結びつけることにより矩形領域Ｒを作出する。この矩形領域Ｒが、検出すべき特定領域となる。このような矩形領域Ｒは、先に図１２（ｂ）に基づいて説明した通り、ホワイトボード領域９の枠部９０内側四隅を結ぶような、あおり補正や下地とばし処理等の画像処理に最適な矩形の特定領域となる。

なお、撮影対象とされているホワイトボードが、相当の厚さの枠部を備えている場合、図１０（ａ）に示すように、画像上でもホワイトボード領域９の周囲を囲むように相当の厚さを持った枠部９０として撮像されることから、一つの画像情報取得エリアにおいて、複数の水平方向直線及び垂直方向直線が検出される可能性がある。例えば、ホワイトボードの枠部９０と背景画像との明るさが大きく異なる場合、枠部９０の内側境界線（白地のホワイトボード面と着色された枠部との境界線；図８では、この直線だけを対象として説明している）だけでなく、外側境界線（枠部９０と背景との境界線）も、エッジ画像生成部２０６によりエッジとして抽出される可能性がある。

この場合、直線検出部２１０によるハフ変換投票処理が行われると、図１０（ｂ）に示すように、２つの交差点Ｋ１、Ｋ２を検出するようになる。すなわち、図１０（ａ）に示すように、枠部９０の内側境界線及び外側境界線に由来する２本の直線ｈａ１，ｈａ２を検出することになる。ここで、外側境界線に由来する直線ｈａ２に基づいて前記交点Ｑａ〜Ｑｄを求めてしまうと、枠部９０を含んだ状態で矩形領域Ｒ（特定領域）が設定されてしまうことになる。そこで、このように２本の直線ｈａ１，ｈａ２が検出されたような場合に、画面の内側寄りの（解析対象画像の中心部により近い）直線ｈａ２を選択するような直線選択手段を制御部２に具備させることが望ましい。

以上の通り構成された制御部２を備える画像解析装置１０によれば、ホワイトボードのそれぞれの角部が、個別の分割エッジ画像に基づき、ハフ変換投票処理により検出された直線の交点Ｑａ〜Ｑｄとして先に確定付けられ、これら交点Ｑａ〜Ｑｄを結ぶことで特定領域が検出されることから、仮にホワイトボードの辺に歪曲部分が含まれている状態で画像記録されていても、正確に画像処理に適した矩形画像を特定領域として検出できるようになる。

このようにして画像解析装置１０により検出された特定領域（ホワイトボードの白板面）に対応する画像情報は、画像処理装置４０にて抽出される。そして、前記あおり補正部４１により画像のゆがみを補正され、また下地とばし処理部４２によりホワイトボードの白地部分への色かぶりを補正される等、ホワイトボードに描かれた文字・図形情報を明瞭化するための画像処理が行われる。

画像処理装置４０にて画像処理された画像情報は、画像解析装置１０に備えられているＲＯＭ３１やＨＤ３３に格納されたり、モニタ６０上に表示されたり、或いはプリンタ７０により紙出力されたりして、ユーザの利用に供されることとなるものである。

次に、本実施形態にかかる画像処理システム１による画像処理（画像解析処理）の手順について説明する。図１１は、画像処理方法の手順を示すフローチャートであり、以下矩形状のホワイトボードを被写体画像として含む解析対象画像を処理する場合について説明する。なお、当該解析対象画像において、広角撮影等によりホワイトボードの外辺が外側に向けて凸状に歪曲した状態で画像記録されているものとする。

この画像処理は、画像処理システム１がパーソナルコンピュータ等を用いて構築されている場合、ユーザがマウス（操作部）で画像解析処理の開始指令を与え、かかる開始指令信号を制御部２の操作信号受信部２０１が受信し、ＲＯＭ３１若しくはＨＤ３３に格納されている本実施形態にかかる画像解析処理（画像処理）プログラムを起動されることで開始される。

先ず、解析対象となる画像が、画像解析装置１０に入力される（ステップＳ１）。本実施形態では、画像入力装置として機能するデジタルスチルカメラ５０から、ホワイトボードを被写体画像として含む記録画像が、Ｉ／Ｏ３４を介して制御部２（ＲＡＭ３２）へ取り込まれる。なお、この画像入力の手法は任意であり、例えば予めデジタルスチルカメラ５０からＲＯＭ３１へ画像を転送しておいたものを読み出したり、記録メディアに格納されている画像ファイルを読み出したりするようにしても良い。

次に、入力された画像に対して、諧調データ変換部２０２により、Ｒ、Ｇ、Ｂの各デジタル信号を輝度データに変換する処理が実行される（ステップＳ２）。これに続き、処理速度を向上させるため、画像縮小処理部２０３により縮小画像が作成される（ステップＳ３）。

さらに、諧調補正処理部２０３により、ステップＳ３で作成された縮小画像に対して諧調の正規化処理が行われる（ステップＳ４）。すなわち、前記縮小画像中における最大輝度及び最低輝度が、諧調レベルでそれぞれ（２５５，０）となるように、全画素に対して諧調補正が行われる。そして、ノイズ除去部２０５により、諧調補正後の画像に対してノイズ除去処理が実行される（ステップＳ５）。

以上のような前処理が解析対象画像に施された後、エッジ画像生成部２０６により、当該解析対象画像から抽出対象とされる被写体画像（ホワイトボードの輪郭である四角形的な被写体画像）に由来するエッジ画像が生成される（ステップＳ６）。対象となる被写体画像がホワイトボードであるので、ソーベルフィルタによりフィルタリング処理により、ホワイトボードの外枠の四辺が強調された四角形的なエッジ画像が生成されることとなる。ただ、この時点では検出すべき本来的なエッジ以外の画素もエッジとして抽出されている場合がある。しかる後、ヒストグラム生成部２０７により、解析対象となる画像を構成する画素における輝度Ｙのヒストグラムが作成される（ステップＳ７）。

これに続き、解析対象画像に含まれる本来的なエッジのみを抽出できるように、２値化処理部２０８により、例えばヒストグラム生成部２０７にて作成されたヒストグラムに基づき定められた所定の閾値Ｙｔｈを設定して、Ｙ＜ＹｔｈであればＹ＝０とし、Ｙ≧ＹｔｈであればＹ＝２５５として、輝度Ｙのデータを２値化する処理が実行される（ステップＳ８）。ここまでの処理により、例えば図５に示すように、画像中におけるホワイトボード領域９の枠部９０（輝度が画像中の他の部分と比べて水平方向及び垂直方向に異なるためエッジとして抽出された部分）に対応する画素（Ｙ＝２５５の画素）のみが強調された四角形的なエッジ画像が生成されることとなる。

次に、分割画像設定部２０９により、例えば図５に示すように、ホワイトボード領域９の枠部９０における４つの角部９０ａ、９０ｂ、９０ｃ、９０ｄが別々のエリアに含まれるよう、画像を左上、右上、左下、右下の４つの領域に分割する第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄが設定される（ステップＳ９）。これにより、４つの分割エッジ画像が生成されることとなる。

そして直線検出部２１０により、第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの分割エッジ画像それぞれにおいて、２値化処理部２０８にてＹ＝２５５の画素に変換されている全ての画素について、上述したハフ変換投票処理を行い、水平方向の直線が検出され（ステップＳ１０）、また垂直方向の直線が検出される（ステップＳ１１）。これにより、第１〜第４の画像情報取得エリア９ａ〜９ｄにおいて、４つの角部９０ａ〜９０ｄをそれぞれ構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線情報が検出される。前記水平方向の直線はホワイトボードの上辺若しくは下辺に、また垂直方向の直線はホワイトボードの右辺若しくは左辺にそれぞれ該当することとなる。

その後、交点算出部２１１により、図８（ａ）に示すように、先ず第１画像情報取得エリア９ａにおいて水平方向の直線ｈａと垂直方向の直線ｖａとの交点Ｑａが、画像座標上において算出される（ステップＳ１２）。そして分割エッジ画像の全てにおいて、このような交点検出が行われたかが確認され（ステップＳ１３）、この場合第２〜第４の画像情報取得エリア９ｂ〜９ｄにおいて、水平方向の直線ｈｂ〜ｈｄと垂直方向の直線ｖｂ〜ｖｄとの交点Ｑｂ〜Ｑｄが、それぞれ画像座標上において算出されるまで、前記ステップＳ９〜ステップＳ１１が繰り返される。このように、ホワイトボード枠部９０における４つの角部９０ａ〜９０ｄを個別に含む分割エッジ画像に基づき求められた交点Ｑａ〜Ｑｄは、ホワイトボードの辺が歪曲された状態で画像記録されているとしても、比較的正確に角部と対応するものとなる。

そして、分割エッジ画像の全てについて交点Ｑａ〜Ｑｄが求められたら（ステップＳ１３でＹｅｓ）、領域検出部２１２により、図９に示すように交点Ｑａ〜Ｑｄを直線で結ぶことで矩形領域Ｒを作出し、当該矩形領域Ｒが特定領域として検出される（ステップＳ１４）。前記矩形領域Ｒは、角部９０ａ〜９０ｄが個別の分割エッジ画像に基づき前記交点として先に確定付けられた上で、これら交点を結ぶことで検出されることから、仮にホワイトボードの辺に歪曲部分が含まれている状態で画像記録されていても、枠部９０を含むことのない最適な矩形画像として特定領域を検出できるものである。

このようにして画像解析装置１０により検出された特定領域（ホワイトボードの白板面）に対応する画像情報は、画像処理装置４０にて抽出され、所定の画像処理が施される（ステップＳ１５）。すなわち、あおり補正部４１により画像のゆがみを補正され、また下地とばし処理部４２によりホワイトボードの白地部分への色かぶりを補正される等、ホワイトボードに描かれた文字・図形情報を明瞭化するための画像処理が行われ、処理が終了する。この画像処理にあたり、領域検出部２１２にて抽出された特定領域にはホワイトボードの枠部や背景などは含まれていないことから、画像処理の品質を高めることができ、ホワイトボードに描かれた文字や図形を明瞭に再生することができる。

以上、本発明の一実施形態にかかる画像処理システム１につき説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、様々な変形実施形態を採ることができる。例えば、本実施形態では四角形状のホワイトボードを被写体画像とした場合について説明したが、三角形、五角形若しくはそれ以上の多角形を対象とすることもできる。また、文字等が記載された原稿、図形や写真が描かれた用紙なども被写体画像とすることもできる。この場合、それぞれの角部を別々に含むよう、複数の画像情報取得エリアを設定し、各々の分割エッジ画像から当該角部を構成する２本の直線を抽出して交点を求めるようにすれば良い。

さらに、上述の画像解析装置１０が行う画像解析方法（或いは画像処理システム１が行う画像処理方法）を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。若しくは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

本実施形態にかかる画像処理システムの構成を示すブロック図である。 画像解析装置が備える制御部の機能ブロック図である。 ソーベルフィルタの一例を示す説明図であって、（ａ）は水平方向重み付けフィルタの例を、（ｂ）垂直方向重み付けフィルタの例をそれぞれ示している。 エッジ抽出のために作成される輝度ヒストグラムの一例を示すグラフ図である。 抽出されたエッジ画像、及び該エッジ画像の分割状態を示す平面図である。 ハフ変換投票処理を説明するためのグラフ図である。 ハフ変換投票処理によって傾き及び切片を求め、直線を検出する処理を説明するためのグラフ図である。 各分割エッジ画像から水平線及び垂直線を抽出し、その交点を求める処理を説明するための平面図である。 各分割エッジ画像について求められた交点を結んで特定領域を抽出する処理を説明するための平面図である。 ハフ変換投票処理によって傾き及び切片を求め、直線を検出する処理を説明するための平面図である。 本実施形態にかかる画像処理システムの動作を説明するためのフローチャートである。 ホワイトボードを撮影した画像から特定領域を抽出する処理を説明するための平面図である。

符号の説明

１ 画像処理システム
１０ 画像解析装置
２ 制御部
２０６ エッジ画像生成部（エッジ画像作成手段）
２０７ ヒストグラム生成部
２０９ 分割画像設定部
２１０ 直線検出部（直線検出手段）
２１１ 交点算出部（交点算出手段）
２１２ 領域検出部（領域検出手段）
４０ 画像処理装置
４１ あおり補正部
４２ 下地とばし処理部
５０ デジタルスチルカメラ（画像入力手段）
９ （解析対象画像中の）ホワイトボード領域
９ａ〜９ｄ 角部
９０ 枠部
９０ａ〜９０ｄ 第１〜第４の画像情報取得エリア
ｖａ〜ｖｄ 垂直方向の直線
ｈａ〜ｈｄ 水平方向の直線
Ｑａ〜Ｑｄ 交点
Ｒ 矩形領域（特定領域）

Claims (10)

1. 解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成すると共に、該エッジ画像が複数の画像に分割されるよう複数の画像情報取得エリアを設定し、
   前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出し、これら直線の交点を求め、
   それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出することを特徴とする画像解析方法。
2. 多角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して多角形的なエッジ画像を作成すると共に、該エッジ画像が前記多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割されるよう、複数の画像情報取得エリアを設定し、
   前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する２本の直線情報を検出し、これら直線の交点を求め、
   それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記多角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出することを特徴とする画像解析方法。
3. 四角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して四角形的なエッジ画像を作成すると共に、該エッジ画像が前記四角形的な被写体画像の角部に由来する４つの角部を別々に含む４つの画像に分割されるよう、第１〜第４の画像情報取得エリアを設定し、
   前記第１〜第４の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出し、これら直線の交点を求め、
   前記第１〜第４の画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記四角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出することを特徴とする画像解析方法。
4. 処理対象となる画像情報を取得し、
   前記画像情報に対して請求項１〜３のいずれかの画像解析方法に基づいて特定領域を検出して抽出する処理を行い、
   当該抽出された特定領域に対応する画像情報に対して、所定の画像処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
5. 解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、
   前記エッジ画像が複数の画像に分割されるように設定された複数の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、各分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する直線検出手段と、
   前記複数の直線の交点を求める交点算出手段と、
   それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出する領域検出手段と
   を具備することを特徴とする画像解析装置。
6. 多角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して多角形的なエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、
   前記エッジ画像が前記多角形的な被写体画像の角部に由来する角部を別々に含む複数の画像に分割されるよう、複数の画像情報取得エリアを設定し、前記各画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する２本の直線情報を検出する直線検出手段と、
   前記複数の直線の交点を求める交点算出手段と、
   それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記多角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出する領域検出手段と
   を具備することを特徴とする画像解析装置。
7. 四角形的な被写体画像を含む解析対象画像から、前記被写体画像に由来するエッジを抽出して四角形的なエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、
   前記エッジ画像が前記四角形的な被写体画像の角部に由来する４つの角部を別々に含む４つの画像に分割されるよう、第１〜第４の画像情報取得エリアを設定し、前記第１〜第４の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、分割エッジ画像に基づき前記角部を構成する水平方向及び垂直方向の２本の直線情報を検出する直線検出手段と、
   前記複数の直線の交点を求める交点算出手段と、
   前記第１〜第４の画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を、前記四角形的な被写体画像に対応する特定領域として検出する領域検出手段と
   を具備することを特徴とする画像解析装置。
8. 請求項５〜７のいずれかに記載の画像解析装置と、
   前記画像解析装置に対して被解析対象画像を入力する画像入力装置と、
   前記画像解析装置の領域検出手段により検出された特定領域に対応する画像情報に対して、所定の画像処理を行う画像処理装置と
   を具備することを特徴とする画像処理システム。
9. コンピュータに画像解析処理を実行させるプログラムであって、
   解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成するエッジ画像作成ステップと、
   前記エッジ画像が複数の画像に分割されるように設定された複数の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、各分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する直線検出ステップと、
   前記複数の直線の交点を求める交点算出ステップと、
   それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出する領域検出ステップと
   を含むステップを実行させるための画像解析プログラム。
10. コンピュータに画像処理を実行させるプログラムであって、
    所定の画像入力装置から被解析対象画像を取得する画像取得ステップと、
    解析対象画像からエッジを抽出してエッジ画像を作成するエッジ画像作成ステップと、
    前記エッジ画像が複数の画像に分割されるように設定された複数の画像情報取得エリアのそれぞれにおいて、各分割エッジ画像に基づき複数の直線情報を検出する直線検出ステップと、
    前記複数の直線の交点を求める交点算出ステップと、
    それぞれの画像情報取得エリアにおいて求められた前記交点を結んで得られる領域を特定領域として検出する領域検出ステップと、
    検出された特定領域に対応する画像情報に対して、所定の画像処理を行う画像処理ステップと
    を含むステップを実行させるための画像処理プログラム。

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