JP2007213331A - 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および、記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】画像処理を行うことによる画像品質の悪化を未然に防止することのできる画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよびその記録媒体を提供できるようにする。
【解決手段】入力した画像の処理のレベルである画像処理レベル（画像の傾きの大きさ）を検出し、検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、入力した画像の処理の要否（入力した画像の傾きの補正の要否）を判断し、「要する」と判断した場合に入力した画像の処理（入力した画像の補正）をする。
【選択図】 図４

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および、記録媒体に関し、特に、入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出し、検出した画像処理レベルに基づいて入力した画像を処理する画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および、記録媒体に関するものである。

画像入力装置（例えばスキャナ）を用いて入力した画像に傾きが生じている場合、入力した画像にノイズが含まれている場合等においては、当該画像について傾き補正、ノイズ除去等を行うことで所望の画像を得ることができる。

具体的には、入力画像に傾きが生じている場合においては、補正後の画像の或る位置の画素が、補正前のどの位置の画素に対応しているかを計算し、さらに補正後の画像の或る位置の画素に対応する画素の濃度値を補正前の画像から取得し、計算した画素の位置に、取得した濃度値の画素を形成することで、所望の画像を得ることができる（画像補間法）。

また、入力画像にノイズが含まれている場合においては、ノイズを含むドットの近傍に位置する複数のドットの濃度値の平均値を算出し、当該ノイズを含むドットの濃度値を、算出した平均値の濃度値に置き換えることで、所望の画像を得ることができる（移動平均法）。

また、製本原稿の画像を入力し、入力した画像に歪みが生じている場合においては、例えば、当該原稿の各点における原稿台からの高さを算出し、算出した高さに基づいて入力した画像の歪みを補正することで、所望の画像を得ることができる（特許文献１参照）。

特願平１１−４４９６５号公報

しかしながら、傾きを補正した画像には当該補正処理に伴う量子化の誤差によりエッジにジャギーが発生するので、傾きを補正した画像は補正前の画像に比べて画像品質が悪化する。この画像品質の悪化は画像の傾きが大きければ大きいほど顕著に表れる。

また、ノイズ除去は、ノイズを含むドットの濃度値を当該ドットに連結する複数のドットの平均濃度値に変換するので、ノイズが複数の連結したドットに生じている場合にはノイズの除去処理を行っても所望の濃度値を得ることができず、画像品質が悪化する。この画像品質の悪化はノイズを含むドットの大きさが小さいほど顕著に表れる。

また、歪み補正は、当該補正の対象となる領域の画素を所望の位置に移動させたことにより生じる欠落部分の補間を行うが、歪みの程度によっては当該補間を適切に行うことができず、画像品質が悪化する。

そして、従来の技術によれば、画像処理をしたとすれば画像品質の悪化を招く画像をも含めて一律に画像処理をするので、画像が許容できない品質の画像になってしまうことがあるという問題点があった。この画像品質の悪化は、特に、高品位な画像が要求される場合には大きな問題となる。

本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、画像処理を行うことによる画像品質の悪化を未然に防止することのできる画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよびその記録媒体を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出する画像処理レベル検出ステップと、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルに基づいて前記入力した画像を処理する画像処理ステップと、を含む画像処理方法であって、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の処理の要否を判断する画像処理要否判断ステップをさらに含み、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像を処理することを特徴とする。

また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の画像処理方法において、前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップをさらに含むことを特徴とする。

また、請求項３にかかる発明は、請求項２に記載の画像処理方法において、前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定する画像特定ステップをさらに含み、前記原稿画像入力ステップは、前記画像特定ステップで特定した画像に対応する原稿の画像のみを入力することを特徴とする。

また、請求項４にかかる発明は、請求項１に記載の画像処理方法において、前記画像処理ステップで前記入力した画像を処理した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択ステップと、前記原稿画像選択ステップで入力すると選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップと、をさらに含むことを特徴とする。

また、請求項５にかかる発明は、請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理方法において、前記画像処理レベルは、前記入力した画像の傾きの大きさであり、前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の傾きの大きさを検出し、前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の傾きを補正することを特徴とする。

また、請求項６にかかる発明は、請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理方法において、前記画像処理レベルは、前記入力した画像のドットの大きさであり、前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像のドットの大きさを検出し、前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像に含まれているノイズを除去することを特徴とする。

また、請求項７にかかる発明は、請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理方法において、前記画像処理レベルは、前記入力した画像の歪みの程度であり、前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の歪みの程度を検出し、前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の歪みを補正することを特徴とする。

また、請求項８にかかる発明は、画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出する画像レベル検出手段と、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像処理レベルに基づいて前記入力した画像を処理する画像処理手段と、を備えた画像処理装置であって、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の処理の要否を判断する画像処理要否判断手段をさらに備え、前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像を補正することを特徴とする。

また、請求項９にかかる発明は、請求項８に記載の画像処理装置において、前記画像入力手段は、前記画像処理要否判断手段で要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像に対応する原稿の画像をさらに入力することを特徴とする。

また、請求項１０にかかる発明は、請求項８または９に記載の画像処理装置において、前記画像処理要否判断手段で要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定する画像特定手段をさらに含み、前記画像入力手段は、前記画像特定手段で特定した画像に対応する原稿の画像のみをさらに入力することを特徴とする。

また、請求項１１にかかる発明は、請求項８に記載の画像処理装置において、前記画像処理手段で前記入力した画像を処理した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択手段をさらに備え、前記画像入力手段は、前記原稿画像選択手段で入力すると選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像をさらに入力することを特徴とする。

また、請求項１２にかかる発明は、請求項８から１１のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記画像処理レベルは、前記入力した画像の傾きの大きさであり、前記画像処理レベル検出手段は、前記入力した画像の傾きの大きさを検出し、前記画像処理要否判断手段は、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像の傾きを補正することを特徴とする。

また、請求項１３にかかる発明は、請求項８から１１のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記画像処理レベルは、前記入力した画像のドットの大きさであり、前記画像処理レベル検出手段は、前記入力した画像のドットの大きさを検出し、前記画像処理要否判断手段は、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像に含まれているノイズを除去することを特徴とする。

また、請求項１４にかかる発明は、請求項８から１１のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記画像処理レベルは、前記入力した画像の歪みの程度であり、前記画像処理レベル検出手段は、前記入力した画像の歪みの程度を検出し、前記画像処理要否判断手段は、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像の歪みを補正することを特徴とする。

また、請求項１５にかかる発明は、入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出する画像処理レベル検出ステップと、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルに基づいて前記入力した画像を処理する画像処理ステップと、を含む画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の処理の要否を判断する画像処理要否判断ステップをさらに含み、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像を処理することを特徴とする。

また、請求項１６にかかる発明は、請求項１５に記載の画像処理プログラムにおいて、前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップをさらに含むことを特徴とする。

また、請求項１７にかかる発明は、請求項１６に記載の画像処理プログラムにおいて、前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定する画像特定ステップをさらに含み、前記原稿画像入力ステップは、前記画像特定ステップで特定した画像に対応する原稿の画像のみを入力することを特徴とする。

また、請求項１８にかかる発明は、請求項１５に記載の画像処理プログラムにおいて、前記画像処理ステップで前記入力した画像を処理した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択ステップと、前記原稿画像選択ステップで入力すると選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップと、をさらに含むことを特徴とする。

また、請求項１９にかかる発明は、請求項１５から１８のいずれか１つに記載の画像処理プログラムにおいて、前記画像処理レベルは、前記入力した画像の傾きの大きさであり、前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の傾きの大きさを検出し、前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の傾きを補正することを特徴とする。

また、請求項２０にかかる発明は、請求項１５から１８のいずれか１つに記載の画像処理プログラムにおいて、前記画像処理レベルは、前記入力した画像のドットの大きさであり、前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像のドットの大きさを検出し、前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像に含まれているノイズを除去することを特徴とする。

また、請求項２１にかかる発明は、請求項１５から１８のいずれか１つに記載の画像処理プログラムにおいて、前記画像処理レベルは、前記入力した画像の歪みの程度であり、前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の歪みの程度を検出し、前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の歪みを補正することを特徴とする。

また、請求項２２にかかる発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項１５から２１のいずれか１つに記載の画像処理プログラムを記録したことを特徴とする。

請求項１、８および１５にかかる発明によれば、入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出し、検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、入力した画像の処理の要否を判断し、「要する」と判断した場合に入力した画像を処理するので、画像処理を行うことによる画像品質の悪化を未然に防止することができるという効果を奏する。

また、請求項２、９および１６にかかる発明によれば、入力した画像の画像処理の要否を判断し、「要しない」と判断した場合に当該判断の対象となった入力した画像に対応する原稿の画像を入力するので、画像処理を行うことによる画像品質の悪化を未然に防止するとともに、所望の画像処理を行うことのできる入力画像を得ることができるという効果を奏する。

また、請求項３、１０および１７にかかる発明によれば、入力した画像の画像処理の要否を判断し、「要しない」と判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定し、特定した画像に対応する原稿の画像のみを入力するので、判断の対象となった画像に対応する原稿の画像すべてを入力する必要がなく、画像処理を迅速に行うことができるという効果を奏する。

また、請求項４、１１および１８にかかる発明によれば、画像処理をした後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させ、「入力する」と選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像を入力するので、所望の画像品質を得られるまで画像処理を行うことができるという効果を奏する。

また、請求項５、１２および１９にかかる発明によれば、入力した画像の傾きの大きさを検出し、検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、「要する」と判断した場合に、入力した画像の傾きを補正するので、入力した画像の傾きを補正することによる画像品質の悪化を未然に防止することができるという効果を奏する。

また、請求項６、１３および２０にかかる発明によれば、入力した画像のドットの大きさを検出し、検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、「要する」と判断した場合に、入力した画像に含まれているノイズを除去するので、入力した画像に含まれているノイズを除去することによる画像品質の悪化を未然に防止することができるという効果を奏する。

また、請求項７、１４および２１にかかる発明によれば、入力した画像の歪みの程度を検出し、検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、「要する」と判断した場合に、入力した画像の傾きを補正するので、入力した画像の歪みを補正することによる画像品質の悪化を未然に防止することができるという効果を奏する。

また、請求項２２にかかる発明によれば、請求項１５から２１のいずれか一つに記載の画像処理プログラムを記録しているので、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項１５から２１のいずれか一つに記載された画像処理プログラムを、コンピュータを利用して実現することができ、これら各画像処理プログラムと同様の効果を得ることができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および、記録媒体の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態にかかる画像処理装置１００の構成について、図１を参照して説明する。図１は、第１の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。第１の実施の形態の画像処理装置１００は、画像を入力する画像入力部１０２と、画像の傾きの大きさ（θ）を検出する傾き検出部１０４と、画像の傾きの補正（傾き補正）の要否を判断する傾き補正要否判断部１０６と、画像の傾きを補正する傾き補正部１０８と、画像の原稿を管理する原稿管理部１１０と、プログラムおよびデータを記憶した記憶部１１２と、画像の傾きの大きさの閾値を設定する閾値設定部１１４と、各部の制御やデータの処理を行う制御部１１６と、で構成される。なお、第１の実施の形態の画像処理装置１００を構成する各部の数量は限定されるものではない。

画像入力部１０２は、給紙された原稿を光学的に読み取る原稿読取部（図示なし）と、読み取った原稿に対応する画像を生成する画像生成部（図示なし）と、で構成される。なお、画像入力部１０２は、原稿を原稿読取部に自動的に連続して給紙するＡＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）を備えていてもよい。なお、原稿を原稿読取部で読み取り、読み取った原稿に対応する画像を画像生成部で生成せずに、既に電子ファイリングされている画像を入力画像として利用してもよい。

傾き検出部１０４は、画像入力部１０２で入力した画像の傾きの大きさ（θ）を検出する。傾き検出部１０４は、例えば特許３３３８５３７号公報に示されるように、黒／白画素境界判定部（図示なし）と、回帰係数算出部（図示なし）と、画像傾き検出部（図示なし）と、で構成してもよい。黒／白画素境界判定部は、画像入力部１０２で入力した画像から黒画素と白画素との境界点を複数個抽出し、各境界点の点列の座標データを取得する。回帰係数算出部は、黒／白画素境界判定部で取得した点列の座標データを参照して回帰直線を求め、求めた回帰直線の回帰係数を計算する。画像傾き検出部は、回帰係数算出部で算出した回帰係数から画像の傾きの大きさ（θ）を検出する。

傾き補正要否判断部１０６は、入力した画像の傾き補正の要否を判断する。具体的には、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）及び予め定めた閾値に基づいて、入力した画像の傾き補正の要否を判断する。

図２は、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）と閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）との関係に対する傾き補正の要否の判断結果の一例を示す図である。傾き補正要否判断部１０６は、まず、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）と閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）とを対比させる。画像の傾きの大きさ（θ）が第１の閾値（ｔｈ１）に達しない場合（θ＜ｔｈ１）は「要しない」と判断する。また、画像の傾きの大きさ（θ）が第２の閾値（ｔｈ２）を超える場合（ｔｈ２＜θ）も「要しない」と判断する。また、画像の傾きの大きさ（θ）が第1の閾値（ｔｈ１）以上であり第２の閾値（ｔｈ２）以下である場合（ｔｈ１≦θ≦ｔｈ２）は「要する」と判断する。

傾き補正を行うと、当該補正処理に伴う量子化の誤差によりエッジにジャギーが発生するので、補正前の画像に比べて画像品質が悪化する。この画像品質の悪化は入力した画像の傾きが大きければ大きいほど顕著に表れる。従って、傾きの大きな画像については、そのまま傾き補正の処理に移行せずに、当該画像に対応する原稿の画像を入力すればよい。また、入力した画像に傾きが生じている場合であっても、当該傾きが気にならない程度のものであることがある。かかる場合に傾き補正をしなければ、傾きの補正処理を迅速にすることができる。そこで、傾き補正要否判断部１０６は、傾き補正をする前に、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた閾値に基づいて入力した画像の傾きの補正の要否を判断する。

再び図１に戻り、傾き補正部１０８は、傾き補正要否判断部１０６で「要する」と判断した場合に、当該判断の対象となった画像の傾きを補正する。傾き補正部１０８は、特開２００１−１３４７５１号公報に示されるように、回転角設定部（図示なし）と、回転中心設定部（図示なし）と、座標変換部（図示なし）と、で構成してもよい。回転角設定部は画面上での回転角θを指定する。回転中心設定部は、画面上での回転中心座標を指定する。座標変換部は、回転角設定部で設定した回転角θおよび回転中心設定部で設定した回転中心座標に基づいて、補正前の座標を所望の座標に変換する。

原稿管理部１１０は、入力した画像に対応する原稿を管理する。具体的には、画像入力部１０２で入力した画像のうち、画像の傾きの大きさ（θ）が第２の閾値（ｔｈ２）を越えるために（ｔｈ２＜θ）傾き補正要否判断部１０６で「要しない」と判断された画像についてフラグを立てる。フラグを立てることで当該判断結果の対象となった画像を特定する。画像入力部１０２は、このフラグが立てられた画像に対応する原稿を読み取り、読み取った原稿に対応する画像を生成し、生成した画像を入力する。傾き補正の要否の判断対象となる画像が複数ある場合には、画像の傾きの大きさ（θ）が第２の閾値（ｔｈ２）を超えるために「要しない」と傾き補正要否判断部１０６で判断した画像について原稿管理部１１０でフラグを立てることにより、所望の原稿に対応する画像を特定し、特定した画像のみを入力できるので、画像処理を迅速に行うことができる。

記憶部１１２は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納すする。また、記憶部１１２としては、ＨＤＤのような固定ディスク装置、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ装置、フレキシブルディスク、光ディスクなどを用いることができる。なお、画像入力部１０２による原稿の読取作業を省くために、既に電子ファイリングされている画像データを記憶部１１２に格納させてもよい。また、記憶部１１２は、入力した画像の傾きの補正の要否を傾き補正要否判断部１０６で判断する際に基準となる画像の傾きの閾値のテーブルを格納する。

ここで、画像の傾きの大きさの閾値について図３を参照して説明する。図３は、画像の傾きの大きさの閾値のテーブルの一例を示す図である。同図に示す如く、傾き補正をするほど気にならない程度の傾きの大きさ（第１の閾値：ｔｈ１）および傾き補正をすれば許容できない品質を招く画像の傾きの大きさ（第２の閾値：ｔｈ２）について、それぞれ複数の値を記憶している。

再び図１に戻り、閾値設定部１１４は、記憶部１１２が記憶する複数の第１の閾値（ｔｈ１）および第２の閾値（ｔｈ２）から、傾き補正要否判断部１０６による傾き補正の要否の判断基準となる閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）を設定する。従って、傾き補正要否判断部１０６は、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ及び閾値設定部１１４で設定した閾値を判断基準として入力した画像の傾きの補正の要否を判断する。これにより、低解像度の画像、二値の画像、高解像度の画像、カラーなどに合わせて第２の閾値の高低を設定することができ、画像の劣化の許容範囲を指定することができる。なお、閾値設定部１１４は、第１の閾値および第２の閾値のうちいずれか一つのみを設定してもよい。なお、閾値設定部１１４は、例えば、オペレーションパネルで構成され、当該パネルから閾値をユーザに設定させてもよいし、外部装置（例えばＰＣ）に備えて当該外部装置から閾値をユーザに設定させてもよい。なお、閾値設定部１１４を必ずしも備える必要はなく、閾値が予め設定されていてもよいし、また、閾値をユーザに設定させるのではなく、画像処理装置１００自体が閾値を設定してもよい。

制御部１１６は、具体的にはＣＰＵであり、画像処理装置１００を構成する各部の制御やデータの処理を行う。

以上の構成において、第１の実施の形態の画像処理装置１００で行われる入力した画像の傾きの補正処理について図４を参照して説明する。図４は、傾きの補正処理の手順を示すフローチャートである。なお、入力した画像の傾きの大きさの閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）は既に設定されているものとする。

まず、画像入力部１０２は原稿を原稿読取部で読み取り、読み取った原稿に対応する画像を画像生成部で生成し、生成した画像を入力する（ステップＳＡ−１）。ついで、傾き検出部１０４は入力した画像の傾きの大きさ（θ）を検出する（ステップＳＡ−２）。

ついで、傾き補正要否判断部１０６は、ステップＳＡ−２で検出した画像の傾きの大きさ（θ）と閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）とを対比させ、ステップＳＡ−１で入力した画像の傾き補正の要否を判断する（ステップＳＡ−３）。画像の傾きの大きさが第１の閾値以上であり、第２の閾値以下である場合は「要する」と判断し（ステップＳＡ−４：要する（ｔｈ１≦θ≦ｔｈ２））、傾き補正部１０８はステップＳＡ−１で入力した画像の傾きを補正する（ステップＳＡ−５）。ステップＳＡ−３で、画像の傾きの大きさが第１の閾値に達しない場合は「要しない」と判断し（ステップＳＡ−４：要しない（θ＜ｔｈ１））、傾きの補正処理は終了する。また、ステップＳＡ−３で、画像の傾きの大きさが第２の閾値を超える場合は「要しない」と判断し（ステップＳＡ−４：要しない（ｔｈ２＜θ））、原稿管理部１１０は当該判断の対象となった画像についてフラグを立てる（ステップＳＡ−６）。ついで、処理手順はステップＳＡ−１に戻り、画像入力部１０２は、ステップＳＡ−６でフラグを立てた画像に対応する原稿を読み取り、読み取った原稿に対応する画像を生成し、生成した画像を入力する。

以上説明したように、第１の実施の形態の画像処理装置１００は、入力した画像の傾きを補正する前に、当該画像の傾き補正の要否を判断する。そして、「要する」と判断した場合は当該画像の傾きを補正する。一方、「要しない」と判断した場合はそのまま処理を終了するか又は当該判断の対象となった画像についてフラグを立てる。

従って、第１の実施の形態の画像処理装置１００によれば、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）及び閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）に基づいて入力した画像の傾き補正の要否を傾き補正要否判断部１０６で判断し、「要する」と判断した場合にのみ入力した画像の傾きを補正するので、入力した画像の傾きを補正することによる画像品質の悪化を未然に防止することができる。

また、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）及び閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）に基づいて入力した画像の傾き補正の要否を傾き補正要否判断部１０６で判断し、画像の傾きの大きさ（θ）が第１の閾値（ｔｈ１）に達しないために「要しない」と判断した場合は入力した画像の傾きを補正しないので、傾きの補正処理を迅速にすることができる。

また、傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）及び閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）に基づいて入力した画像の傾き補正の要否を傾き補正要否判断部１０６で判断し、画像の傾きの大きさ（θ）が第２の閾値（ｔｈ２）を越えるために「要しない」と判断した場合は、当該判断の対象となった画像についてフラグをたてることで特定し、特定した画像に対応する原稿の画像のみを入力する。換言すれば、フラグが立っていない画像に対応する原稿（ページ）に関しては原稿読取部で読み取りを行わずスキップ（紙送りのみ）し、フラグの立っている画像に対応する原稿（ページ）のみを読み取る。従って、入力した画像の傾き補正をすることによる画像品質の悪化を未然に防止することができるとともに、所望の傾き補正を行うことのできる入力画像を得ることができる。また、傾き補正の要否の判断をした画像に対応する原稿の画像すべてを入力する必要がなく、傾きの補正処理を迅速に行うこともできる。

また、傾き補正要否判断部１０６で行われる傾き補正の要否の判断基準となる閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）を設定することができるので、画像の悪化の許容範囲を指定することができ、所望の画像処理を行うことができる。

（第２の実施の形態）
つぎに、本発明の第２の実施の形態にかかる画像処理装置１００について説明する。なお、第２の実施の形態の説明においては、上述した第１の実施の形態の画像処理装置１００の説明と重複する説明を省略する場合がある。

図５は、第２の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。第２の実施の形態の画像処理装置１００は、画像入力部１０２と、ノイズを抽出するノイズ抽出部２０３と、ドットの大きさ（α）を検出するドット検出部２０４と、ノイズの除去（ノイズ除去）の要否を判断するノイズ除去要否判断部２０６と、ノイズを除去するノイズ除去部２０８と、原稿管理部１１０と、記憶部１１２と、閾値設定部１１４と、制御部１１６と、で構成される。

ノイズ抽出部２０３は、画像入力部１０２で入力した画像に含まれているノイズを抽出する。ノイズ抽出部２０３は、例えば、入力した画像中に在る注目点の濃度値と当該注目点の近傍の範囲内に在る各点の濃度値とを比較し、当該注目点がノイズであるか否かを判断し、ノイズであると判断した場合に当該ノイズを抽出してもよい。

ドット検出部２０４は、ノイズ抽出部２０３で抽出したノイズを含むドットの大きさを検出する。ドットの大きさは、例えば、特開平９−４４５９２号公報に示されるような技術を用いて検出することができる。

ノイズ除去要否判断部２０６は、入力した画像に含まれているノイズ除去の要否を判断する。具体的には、ドット検出部２０４で検出したノイズを含むドットの大きさ及び予め定めた閾値に基づいて、入力した画像に含まれているノイズ除去の要否を判断する。より具体的には、まず、ドット検出部２０４で検出したノイズを含むドットの大きさ（α）と閾値（ｔｈ）とを対比させる。そして、ノイズを含むドットの大きさが閾値に達しない場合（α＜ｔｈ）は「要しない」と判断する。一方、ノイズを含むドットの大きさが閾値に達する場合（ｔｈ≦α）は「要する」と判断する。

ノイズ除去は、ノイズを含むドットの濃度値を当該ドットに連結する複数のドットの平均濃度値に変換することにより行われるので、ノイズが複数の連結したドットに生じている場合にはノイズの除去処理を行っても所望の濃度値を得ることができず、画像品質が悪化する。この画像品質の悪化はノイズを含むドットの大きさが小さいほど顕著に表れる。従って、ノイズを含むドットが大きい画像については、そのままノイズ除去の処理に移行せずに、当該画像に対応する原稿の画像を入力すればよい。そこで、ノイズ除去要否判断部２０６は、ノイズ除去をする前に、ドット検出部２０４で検出したノイズを含むドットの大きさ及び予め定めた閾値に基づいて入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断する。

ノイズ除去部２０８は、ノイズ除去要否判断部２０６で「要する」と判断した場合に、ノイズ抽出部２０３で抽出したノイズを除去する。ノイズ除去部２０８は、例えば、ノイズ抽出部２０３で抽出したノイズの正しい濃度値を、当該ノイズの近傍にある各点の平均濃度値に置き換えることによりノイズを除去してもよい。

以上の構成において、第２の実施の形態の画像処理装置１００で行われる入力した画像に含まれているノイズの除去処理ついて、図６を参照して説明する。図６は、ノイズの除去処理の手順を示すフローチャートである。なお、ドットの大きさの閾値（ｔｈ）は既に設定されているものとする。

ノイズ除去要否判断部２０６は、ステップＳＢ−３で検出したノイズを含むドットの大きさ（α）と閾値（ｔｈ）を対比させ、ステップＳＢ−１で入力した画像に含まれているノイズ除去の要否を判断する（ステップＳＢ−４）。ノイズを含むドットの大きさが閾値以上である場合は「要する」と判断する（ステップＳＢ−５：要する（ｔｈ≦α））。一方、ノイズを含むドットの大きさが閾値に達しない場合は「要しない」と判断する（ステップＳＢ−５：要しない（α＜ｔｈ））。

以上説明したように、第２の実施の形態の画像処理装置１００は、入力した画像に含まれているノイズを除去する前に、当該ノイズの除去の要否を判断する。そして、「要する」と判断した場合には当該ノイズを除去する。一方、「要しない」と判断した場合は当該判断の対象となった画像についてフラグを立てる。

従って、第２の実施の形態の画像処理装置１００によれば、ドット検出部２０４で検出したノイズを含むドットの大きさ（α）及び閾値（ｔｈ）に基づいて、入力した画像に含まれているノイズ除去の要否をノイズ除去要否判断部１０６で判断し、「要する」と判断した場合にのみ入力した画像に含まれているノイズを除去するので、入力した画像に含まれているノイズを除去することによる画像品質の悪化を未然に防止することができる。

（第３の実施の形態）
つぎに、本発明の第３の実施の形態にかかる画像処理装置１００について説明する。なお、第３の実施の形態の説明においては、上述した第１、第２の実施の形態の画像処理装置１００の説明と重複する説明を省略する場合がある。

図７は、第３の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。第３の実施の形態の画像処理装置１００は、画像入力部１０２と、画像の歪みの程度（β）を検出する歪み検出部３０４と、画像の歪みの補正（歪み補正）の要否を判断する歪み補正要否判断部３０６と、画像の歪みを補正する歪み補正部３０８と、原稿管理部１１０と、記憶部１１２と、閾値設定部１１４と、制御部１１６と、で構成される。

歪み検出部３０４は、画像入力部１０２で入力した画像の歪みの程度（β）を検出する。歪み検出部３０４は、例えば、入力した画像の文字列を抽出し、抽出した文字行の形状の変化に基づいて入力した画像に対応する原稿の３次元形状（コンタクトガラスからの原稿の浮き上がり量）から入力した画像の歪みの程度を検出してもよい。

歪み補正要否判断部３０６は、入力した画像の歪み補正の要否を判断する。具体的には、歪み検出部３０４で検出した画像の歪みの程度（β）及び予め定めた閾値に基づいて、入力した画像の歪み補正の要否を判断する。より具体的には、まず、歪み検出部３０４で検出した画像の歪みの程度（β）と閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）とを対比させる。画像の歪みの程度が第１の閾値（ｔｈ１）に達しない場合（β＜ｔｈ１）は「要しない」と判断する。また、画像の歪みの程度（β）が第２の閾値（ｔｈ２）を超える場合（ｔｈ２＜β）も「要しない」と判断する。また、画像の歪みの程度（β）が第1の閾値（ｔｈ１）以上であり第２の閾値（ｔｈ２）以下である場合（ｔｈ１≦β≦ｔｈ２）は「要する」と判断する。

歪み補正は、当該補正の対象となる領域の画素を所望の位置に移動させたことにより生じる欠落部分の補間を行うが、歪みの程度によっては当該補間を適切に行うことができず、画像品質が悪化する。従って、歪みの程度が大きい画像については、そのまま歪み補正の処理に移行せずに、当該画像に対応する原稿の画像を入力すればよい。また、入力した画像に歪みが生じている場合であっても、当該歪みが気にならない程度のものであることがある。かかる場合に歪み補正をしなければ、歪みの補正処理を迅速にすることができる。そこで、歪み補正要否判断部３０６は、歪み補正をする前に、歪み検出部３０４で検出した画像の歪みの程度及び予め定めた閾値に基づいて入力した画像の歪み補正の要否を判断する。

歪み補正部３０８は、歪み補正要否判断部３０６で「要する」と判断した場合に、当該判断の対象となった画像の歪みを補正する。歪み補正部３０８は、例えば、歪み検出部３０４で検出した３次元形状（コンタクトガラスからの原稿の浮き上がり量）に基づいて、入力した画像の歪みを補正してもよい。

以上の構成において、第３の実施の形態の歪みの補正処理の手順について、図８を参照して説明する。図８は、歪みの補正処理の手順を示すフローチャートである。なお、入力した画像の歪みの程度の閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）は既に設定されているものとする。

歪み補正要否判断部３０６は、ステップＳＣ−２で検出した画像の歪みの程度（β）と閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）とを対比させ、ステップＳＣ−１で入力した画像の歪み補正の要否を判断する（ステップＳＣ−３）。画像の歪みの程度が第１の閾値以上であり、第２の閾値以下である場合は「要する」と判断し（ステップＳＣ−４：要する（ｔｈ１≦β≦ｔｈ２））、歪み補正部１０８はステップＳＣ−１で入力した画像の歪みを補正する（ステップＳＣ−５）。ステップＳＣ−３で、画像の歪みの程度が第１の閾値に達しない場合は「要しない」と判断する（ステップＳＣ−４：要しない（β＜ｔｈ１））。また、ステップＳＣ−３で、画像の歪みの程度が第２の閾値を超える場合は「要しない」と判断する（ステップＳＣ−４：要しない（ｔｈ２＜β））。

以上説明したように、第３の実施の形態の画像処理装置１００は、入力した画像の歪みを補正する前に、当該画像の歪み補正の要否を判断する。そして、「要する」と判断した場合は当該画像の歪みを補正する。一方、「要しない」と判断した場合はそのまま処理を終了するか又は当該判断の対象となった画像についてフラグを立てる。

従って、第３の実施の形態の画像処理装置１００によれば、歪み検出部３０４で検出した画像の歪みの程度（β）及び閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）に基づいて入力した画像の歪み補正の要否を歪み補正要否判断部３０６で判断し、「要する」と判断した場合にのみ入力した画像の歪みを補正するので、入力した画像の歪みを補正することによる画像品質の悪化を未然に防止することができる。

（第４の実施の形態）
つぎに、第４の実施の形態にかかる画像処理装置１００について説明する。なお、第４の実施の形態の説明においては、上述した第１、第２、第３の実施の形態の画像処理装置１００の説明と重複する説明を省略する場合がある。

図９は、第４の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。第４の実施の形態の画像処理装置１００は、画像入力部１０２と、傾き検出部１０４と、傾き補正要否判断部１０６と、傾き補正部１０８と、原稿管理部１１０と、記憶部１１２と、閾値設定部１１４と、制御部１１６と、入力した画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択部４１８と、傾き補正部１０８で傾きを補正した画像を出力する画像出力部４２０と、で構成される。なお、第４の実施の形態の画像処理装置１００は、傾き検出部１０４、傾き補正要否判断部１０６、傾き補正部１０８をその構成に含んでいるが、これに限定されるものではなく、傾き検出部１０４、傾き補正要否判断部１０６、傾き補正部１０８の替わりに、ノイズ抽出部２０３、ノイズ検出部２０４、ノイズ除去要否判断部２０６、ノイズ除去部２０８を備えてもよいし、歪み検出部３０４、歪み補正要否判断部３０６、歪み補正部３０８を備えてもよい。

原稿画像選択部４１８は、画像入力部１０２で入力した画像の傾きを傾き補正部１０８で補正した後に、当該補正した画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる。具体的には、傾き補正部１０８で入力した画像の傾きを補正した後に、当該補正した画像に対応する原稿を原稿読取部で読み取り、読み取った原稿に対応する画像を画像生成部で生成し、生成した画像を入力するか否かを選択させる。なお、原稿画像選択部４１８は、例えば、オペレーションパネルで構成され、入力するか否かを当該パネルからユーザに選択させてもよいし、外部装置（例えばＰＣ）に備え、入力するか否かを当該外部装置からユーザに選択させてもよい。

画像出力部４２０は、画像を出力する画面を有し、傾き補正部１０８で補正した画像を当該画面上に出力する。ユーザは当該画面上に出力された補正後の画像を見て原稿画像選択部４１８で当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択する。なお、画像出力部４２０を他の画像処理装置に設けてもよいし、また、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイなどの外部装置に設けてもよい。

以上の構成において、第４の実施の形態の画像処理装置１００で行われる入力した画像の傾きの補正処理について図１０を参照して説明する。図１０は、傾きの補正処理の手順を示すフローチャートである。なお、入力した画像の傾きの大きさの閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）は既に設定されているものとする。

画像出力部４２０は、ステップＳＤ−５で傾き補正をした画像を出力する（ステップＳＤ−６）。ついで、原稿画像選択部４１８は、ステップＳＤ−５で傾き補正をした画像に対応する原稿の画像を画像入力部１０２で入力するか否かを選択させる（ステップＳＤ−７）。ステップＳＤ−７で「入力しない」と選択させた場合（ステップＳＤ−８：Ｎｏ）、傾きの補正処理は終了する。一方、ステップＳＤ−７で「入力する」と選択させた場合（ステップＳＤ−８：Ｙｅｓ）、画像入力部１０２は、ステップＳＤ−５で傾き補正をした画像に対応する原稿の画像を入力する（ステップＳＤ−１）。

以上説明したように、第４の実施の形態の画像処理装置１００は、入力した画像の傾きを補正した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる。そして、「入力する」と選択させた場合は当該画像に対応する原稿の画像を入力する。一方、「入力しない」と選択させた場合は処理を終了する。

従って、第４の実施の形態の画像処理装置１００によれば、入力した画像について傾き補正をした後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させ、「入力する」と選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像を入力するので、所望の画像品質を得ることができるまで傾きの補正処理を行うことができる。

以上のように、本発明にかかる画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および、記録媒体は、画像品質の悪化を未然に防止することができるので、画像配信、ファイリングなどの分野において好適に利用することができる。

第１の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。 傾き検出部１０４で検出した画像の傾きの大きさ（θ）と閾値（ｔｈ１およびｔｈ２）との関係に対する傾き補正の要否の判断結果の一例を示す図である。 画像の傾きの大きさの閾値のテーブルの一例を示す図である。 傾きの補正処理の手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。 ノイズの除去処理の手順を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。 歪みの補正処理の手順を示すフローチャートである。 第４の実施の形態の画像処理装置１００の構成を示す図である。 傾きの補正処理の手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ 画像処理装置
１０２ 画像入力部
１０４ 傾き検出部
１０６ 傾き補正要否判断部
１０８ 傾き補正部
１１０ 原稿管理部
１１２ 記憶部
１１４ 閾値設定部
１１６ 制御部
２０３ ノイズ抽出部
２０４ ドット検出部
２０６ ノイズ除去要否判断部
２０８ ノイズ除去部
３０４ 歪み検出部
３０６ 歪み補正要否判断部
３０８ 歪み補正部
４１８ 画像原稿選択部
４２０ 画像出力部

Claims (22)

1. 入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出する画像処理レベル検出ステップと、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルに基づいて前記入力した画像を処理する画像処理ステップと、を含む画像処理方法であって、
   前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の処理の要否を判断する画像処理要否判断ステップをさらに含み、
   前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像を処理すること
   を特徴とする画像処理方法。
2. 前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップをさらに含むこと
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定する画像特定ステップをさらに含み、
   前記原稿画像入力ステップは、前記画像特定ステップで特定した画像に対応する原稿の画像のみを入力すること
   を特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記画像処理ステップで前記入力した画像を処理した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択ステップと、
   前記原稿画像選択ステップで入力すると選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップと、をさらに含むこと
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
5. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像の傾きの大きさであり、
   前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の傾きの大きさを検出し、
   前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、
   前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の傾きを補正すること
   を特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
6. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像のドットの大きさであり、
   前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像のドットの大きさを検出し、
   前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、
   前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像に含まれているノイズを除去すること
   を特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
7. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像の歪みの程度であり、
   前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の歪みの程度を検出し、
   前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、
   前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の歪みを補正すること
   を特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
8. 画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段で入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出する画像レベル検出手段と、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像処理レベルに基づいて前記入力した画像を処理する画像処理手段と、を備えた画像処理装置であって、
   前記画像処理レベル検出手段で検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の処理の要否を判断する画像処理要否判断手段をさらに備え、
   前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像を補正すること
   を特徴とする画像処理装置。
9. 前記画像入力手段は、前記画像処理要否判断手段で要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像に対応する原稿の画像をさらに入力すること
   を特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記画像処理要否判断手段で要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定する画像特定手段をさらに含み、
    前記画像入力手段は、前記画像特定手段で特定した画像に対応する原稿の画像のみをさらに入力すること
    を特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
11. 前記画像処理手段で前記入力した画像を処理した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択手段をさらに備え、
    前記画像入力手段は、前記原稿画像選択手段で入力すると選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像をさらに入力すること
    を特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
12. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像の傾きの大きさであり、
    前記画像処理レベル検出手段は、前記入力した画像の傾きの大きさを検出し、
    前記画像処理要否判断手段は、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、
    前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像の傾きを補正すること
    を特徴とする請求項８から１１のいずれか１つに記載の画像処理装置。
13. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像のドットの大きさであり、
    前記画像処理レベル検出手段は、前記入力した画像のドットの大きさを検出し、
    前記画像処理要否判断手段は、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、
    前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像に含まれているノイズを除去すること
    を特徴とする請求項８から１１のいずれか１つに記載の画像処理装置。
14. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像の歪みの程度であり、
    前記画像処理レベル検出手段は、前記入力した画像の歪みの程度を検出し、
    前記画像処理要否判断手段は、前記画像処理レベル検出手段で検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、
    前記画像処理手段は、前記画像処理要否判断手段で要すると判断した場合に前記入力した画像の歪みを補正すること
    を特徴とする請求項８から１１のいずれか１つに記載の画像処理装置。
15. 入力した画像の処理のレベルである画像処理レベルを検出する画像処理レベル検出ステップと、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルに基づいて前記入力した画像を処理する画像処理ステップと、を含む画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
    前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像処理レベルおよび予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の処理の要否を判断する画像処理要否判断ステップをさらに含み、
    前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像を処理すること
    を特徴とする画像処理プログラム。
16. 前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップをさらに含むこと
    を特徴とする請求項１５に記載の画像処理プログラム。
17. 前記画像処理要否判断ステップで要しないと判断した場合に当該判断の対象となった画像を特定する画像特定ステップをさらに含み、
    前記原稿画像入力ステップは、前記画像特定ステップで特定した画像に対応する原稿の画像のみを入力すること
    を特徴とする請求項１６に記載の画像処理プログラム。
18. 前記画像処理ステップで前記入力した画像を処理した後に、当該画像に対応する原稿の画像を入力するか否かを選択させる原稿画像選択ステップと、
    前記原稿画像選択ステップで入力すると選択させた場合に当該画像に対応する原稿の画像を入力する原稿画像入力ステップと、をさらに含むこと
    を特徴とする請求項１５に記載の画像処理プログラム。
19. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像の傾きの大きさであり、
    前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の傾きの大きさを検出し、
    前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の傾きの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の傾きの補正の要否を判断し、
    前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の傾きを補正すること
    を特徴とする請求項１５から１８のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
20. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像のドットの大きさであり、
    前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像のドットの大きさを検出し、
    前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像のドットの大きさ及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像に含まれているノイズの除去の要否を判断し、
    前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像に含まれているノイズを除去すること
    を特徴とする請求項１５から１８のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
21. 前記画像処理レベルは、前記入力した画像の歪みの程度であり、
    前記画像処理レベル検出ステップは、前記入力した画像の歪みの程度を検出し、
    前記画像処理要否判断ステップは、前記画像処理レベル検出ステップで検出した画像の歪みの程度及び予め定めた一以上の閾値に基づいて、前記入力した画像の歪みの補正の要否を判断し、
    前記画像処理ステップは、前記画像処理要否判断ステップで要すると判断した場合に前記入力した画像の歪みを補正すること
    を特徴とする請求項１５から１８のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
22. 請求項１５から２１のいずれか１つに記載の画像処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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