JP2009010452A - Image processing system and image processing program - Google Patents

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Hiroyuki Kono
裕之 河野
Isayuki Kouno
功幸 河野
Atsushi Ito
篤 伊藤
Kunikazu Ueno
邦和 上野
Hiroaki Maezawa
浩明 前澤
Natsumi Miyazawa
なつみ 宮澤
Koichi Fujii
晃一 藤井
Takayuki Seki
隆行 関
Masakazu Fukunaga
正和 福永
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Fujifilm Business Innovation Corp
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Fuji Xerox Co Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing system that corrects the direction of an image to an erected direction by using an arrangement of areas in the image even when the image is input in directions other than the erected direction. <P>SOLUTION: An image decomposition means of the image processing system decomposes the inside of the image into areas based upon features of pixels, a discrimination means discriminates the areas decomposed by the image decomposition means, a calculation means calculates the angle of rotation of the image according the discrimination results of the discrimination means and the arrangement of the areas, and an image rotation means rotates the image based upon the angle of rotation calculated by the calculation means. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、画像処理システム及び画像処理プログラムに関する。   The present invention relates to an image processing system and an image processing program.

画像をデジタル情報として処理できる画像処理装置が増えつつある。この画像処理装置において、体裁の整った文書を得るために、対象とする画像を解析して、その解析結果に応じて様々な処理が行われている。   An increasing number of image processing apparatuses are capable of processing images as digital information. In this image processing apparatus, in order to obtain a well-formed document, a target image is analyzed, and various processes are performed according to the analysis result.

これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、被写体を撮像して動画像もしくは静止画像を生成する電子カメラ及びモニタ用の表示画面を備えた電子カメラに関し、撮像面の姿勢の変化に確実に適応して記録すべき画像の上下を常に一定に保ち、表示画面の姿勢の変化に確実に適応して表示すべき画像の上下を常に一定に保つことを目的とし、被写体を撮像して画像を生成する撮像手段と、撮像手段の撮影光軸に沿った回転軸を中心に該撮像手段が予め決められた姿勢に対して回転された方向及び角度を検出する撮像姿勢検出手段と、撮像姿勢検出手段によって検出された方向及び角度で画像を回転して記録画像を生成する記録画像変換手段と、記録画像変換手段によって生成された記録画像を記録する記録手段とを備えて構成されることが開示されている。   As a related technology, for example, Patent Document 1 relates to an electronic camera that captures a subject and generates a moving image or a still image, and an electronic camera that includes a display screen for monitoring. Capture the subject for the purpose of ensuring that the top and bottom of the image to be recorded with proper adaptation is always constant and that the top and bottom of the image to be displayed with constant adaptation to the change in the display screen posture is always constant. An imaging means for generating an image, an imaging attitude detection means for detecting a direction and an angle of rotation of the imaging means with respect to a predetermined attitude around a rotation axis along the imaging optical axis of the imaging means, and imaging A recording image converting means for generating a recorded image by rotating an image in the direction and angle detected by the posture detecting means, and a recording means for recording the recorded image generated by the recorded image converting means. It has been disclosed.

例えば、特許文献2には、カメラで撮影して静止画を記録するときに、被写体の人物の顔の上下方向を自動的に所定の方向として記録することができるデジタルカメラなどを提供することを課題とし、顔画像有無判定部により、撮影した画像データの中から人物の顔画像の有無を判定し、次に顔方向判定処理部により、撮影した顔の上下方向を判定し、次に回転角度決定部により、その顔の上下方向の判定結果から記録データ自体を何度回転させるかを決定し、その結果を画像回転処理部に送り、そのデータに基づき記録データを回転してから記録することが開示されている。   For example, Patent Document 2 provides a digital camera that can automatically record the vertical direction of a person's face as a predetermined direction when a still image is recorded by shooting with a camera. The face image presence / absence determination unit determines the presence / absence of a human face image from the captured image data, the face direction determination processing unit determines the vertical direction of the captured face, and then the rotation angle. The determination unit determines how many times the recording data itself is to be rotated from the determination result of the face in the vertical direction, sends the result to the image rotation processing unit, and rotates the recording data based on the data before recording Is disclosed.

例えば、特許文献3には、撮影シーン別の画像の整理及びプリントする画像の選択を効率的に行うことができるプリント画像選択装置及びプリント画像選択方法を提供することを課題とし、まず、写真撮影所において撮影が終了し、デジタルカメラからプリント画像選択装置にデジタル画像が入力されると、入力された画像に画像処理フィルタが適用され、画像処理が行われ、次に、撮影に失敗した画像が自動的に排除され、排除されなかったデジタル画像が撮影シーン別に整理され、その整理の際において、撮影シーンの識別と同時に、画像の天地が検出され、この天地に基づいて同一の撮影シーンに属する画像に自動的に回転処理が施され、その次に、撮影シーン別にデジタル画像の選択が行われ、これにより、各撮影シーンのベストショットのプリント注文を行えることが開示されている。   For example, Patent Document 3 has an object to provide a print image selection device and a print image selection method capable of efficiently organizing images according to shooting scenes and selecting images to be printed. When shooting is finished at this point and a digital image is input from the digital camera to the print image selection device, an image processing filter is applied to the input image, image processing is performed, and then an image that has failed to be shot is displayed. Digital images that are automatically excluded and not excluded are organized by shooting scene, and at the time of sorting, the top and bottom of the image is detected simultaneously with the identification of the shooting scene, and belong to the same shooting scene based on this top and bottom The image is automatically rotated, and then a digital image is selected for each shooting scene. Can be performed the print order of Tsu door is disclosed.

例えば、特許文献4には、オブジェクトの検出や画像内容の判定をより確実に行うことを課題とし、画像内容を判定する際に、肌色の画素からなる肌色領域が人物の顔であるかを判断するために肌色領域が画像の上左右辺に接しているかを判定したり両目や口に相当する画素領域が存在するかを判定する処理を、画像の右方向への回転角度が270度となるまで画像を90度ずつ回転しながら繰り返し実行し、空色の画素からなる空色領域が空であるかを判断するために空色領域が画像の下辺に接しているかを判定する処理を、画像の回転角度が0度となるまで画像を左方向へ90度ずつ回転しながら繰り返し実行し、この結果、画像を複数の回転角度で回転して画像内容の判定を行うから、より確実に画像内容の判定を行えることが開示されている。
特開平10−164426号公報 特開2005−260870号公報 特開2006−25006号公報 特開2006−107037号公報
For example, Patent Document 4 has an object of more reliably performing object detection and image content determination. When determining image content, it is determined whether a skin color region including skin color pixels is a human face. In order to determine whether the skin color area is in contact with the upper left and right sides of the image or whether there is a pixel area corresponding to both eyes or mouth, the rotation angle in the right direction of the image is 270 degrees. The image is rotated repeatedly by 90 degrees until the image is rotated, and the process of determining whether the sky blue area is in contact with the lower side of the image in order to determine whether the sky blue area consisting of sky blue pixels is empty Rotate the image 90 degrees to the left until it reaches 0 degrees. As a result, the image content is determined by rotating the image at a plurality of rotation angles. Disclosure that you can To have.
Japanese Patent Laid-Open No. 10-164426 JP 2005-260870 A JP 2006-25006 A JP 2006-107037 A

ところで、画像が正立以外の方向で入力された場合に、限られた対象の画像でないとその画像の方向を正立にすることができなかった。
本発明は、画像が正立以外の方向で入力されていても、画像内の領域の配置を用いることによって、その画像の方向を正立にする画像処理システム及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。
By the way, when an image is input in a direction other than erect, the direction of the image cannot be erect unless it is a limited target image.
The present invention provides an image processing system and an image processing program for erecting the direction of an image by using the arrangement of areas in the image even when the image is input in a direction other than erect. It is aimed.

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
[1] 画像の特徴に基づいて、画像内を領域に分解する画像分解手段と、
前記画像分解手段によって分解された領域を判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果及び前記領域の配置に応じて、前記画像の回転角度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された回転角度に基づいて前記画像を回転する画像回転手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。
The gist of the present invention for achieving the object lies in the inventions of the following items.
[1] Image decomposition means for decomposing the inside of an image into regions based on image characteristics;
Discriminating means for discriminating an area decomposed by the image decomposition means;
A calculation unit that calculates a rotation angle of the image according to a determination result by the determination unit and an arrangement of the region;
An image processing system comprising image rotation means for rotating the image based on the rotation angle calculated by the calculation means.

[2] 前記算出手段は、
前記領域のうち配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを検出し、該領域の組み合わせの配置関係に応じて、前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする[1]に記載の画像処理システム。
[2] The calculation means includes:
The image processing system according to [1], wherein a combination of regions whose arrangement relationship is uniquely determined among the regions is detected, and a rotation angle of the image is calculated according to the arrangement relationship of the combination of the regions. .

[3] 前記算出手段は、
前記領域のうち所定の領域を検出し、該領域の方向に関する特徴に応じて、前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする[1]に記載の画像処理システム。
[3] The calculation means includes:
The image processing system according to [1], wherein a predetermined area among the areas is detected, and a rotation angle of the image is calculated according to a characteristic related to a direction of the area.

[4] 前記算出手段は、
前記所定の領域を複数検出した場合は、該領域の配置に応じて、前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする[3]に記載の画像処理システム。
[4] The calculation means includes:
The image processing system according to [3], wherein when a plurality of the predetermined areas are detected, the rotation angle of the image is calculated according to the arrangement of the areas.

[5] 前記算出手段は、
前記複数検出した領域から算出した回転角度に相違がある場合は、該複数の回転角度を用いて前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする[4]に記載の画像処理システム。
[5] The calculation means includes:
The image processing system according to [4], wherein when there is a difference in rotation angles calculated from the plurality of detected regions, the rotation angle of the image is calculated using the plurality of rotation angles.

[6] コンピュータを、
画素の特徴に基づいて、画像内を領域に分解する画像分解手段と、
前記画像分解手段によって分解された領域を判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果及び前記領域の配置に応じて、前記画像の回転角度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された回転角度に基づいて前記画像を回転する画像回転手段
として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
[6]
Image decomposing means for decomposing the image into regions based on pixel characteristics;
Discriminating means for discriminating an area decomposed by the image decomposition means;
A calculation unit that calculates a rotation angle of the image according to a determination result by the determination unit and an arrangement of the region;
An image processing program that causes an image rotation unit to rotate the image based on the rotation angle calculated by the calculation unit.

請求項1の画像処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、画像が正立以外の方向で入力されていても、画像内の領域の配置を用いることによって、その画像の方向を正立にすることができる。   According to the image processing system of claim 1, even when the image is input in a direction other than the upright direction, the arrangement of the regions in the image is used, as compared with the case where the present configuration is not provided. The image orientation can be upright.

請求項2の画像処理システムによれば、請求項1の画像処理システムによる効果に加えて、配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを用いることによって、その画像の回転角度をより正確に算出することができる。   According to the image processing system of claim 2, in addition to the effect of the image processing system of claim 1, the rotation angle of the image can be calculated more accurately by using a combination of regions whose arrangement relationship is uniquely determined. Can do.

請求項3の画像処理システムによれば、請求項1の画像処理システムによる効果に加えて、領域の方向に関する特徴を用いることによって、その画像の回転角度をより正確に算出することができる。   According to the image processing system of claim 3, in addition to the effect of the image processing system of claim 1, the rotation angle of the image can be calculated more accurately by using the feature related to the direction of the region.

請求項4の画像処理システムによれば、請求項3の画像処理システムによる効果に加えて、所定の領域を複数検出した場合であっても、その画像の回転角度を算出することができる。   According to the image processing system of claim 4, in addition to the effect of the image processing system of claim 3, the rotation angle of the image can be calculated even when a plurality of predetermined regions are detected.

請求項5の画像処理システムによれば、請求項4の画像処理システムによる効果に加えて、算出した回転角度に相違がある場合であっても、その画像の回転角度を算出することができる。   According to the image processing system of claim 5, in addition to the effect of the image processing system of claim 4, the rotation angle of the image can be calculated even when the calculated rotation angle is different.

請求項6の画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、画像が正立以外の方向で入力されていても、画像内の領域の配置を用いることによって、その画像の方向を正立にすることができる。   According to the image processing program of claim 6, even when the image is input in a direction other than erecting, the arrangement of the regions in the image is used, as compared with the case where the present configuration is not provided. The image orientation can be upright.

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図1は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させること、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
Hereinafter, an example of a preferred embodiment for realizing the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a conceptual module configuration diagram of a configuration example of the present embodiment.
The module generally refers to components such as software (computer program) and hardware that can be logically separated. Therefore, the module in the present embodiment indicates not only a module in a computer program but also a module in a hardware configuration. Therefore, the present embodiment also serves as an explanation of a computer program, a system, and a method. However, for the sake of explanation, the words “store”, “store”, and equivalents thereof are used, but these words are stored in a storage device when the embodiment is a computer program, or It means to control to be stored in the storage device. In addition, the modules correspond almost one-to-one with the functions. However, in mounting, one module may be composed of one program, or a plurality of modules may be composed of one program. A plurality of programs may be used. The plurality of modules may be executed by one computer, or one module may be executed by a plurality of computers in a distributed or parallel environment. Note that one module may include other modules. In the following, “connection” includes not only physical connection but also logical connection (data exchange, instruction, reference relationship between data, etc.).
In addition, the system or device is configured by connecting a plurality of computers, hardware, devices, and the like by communication means such as a network (including one-to-one correspondence communication connection), etc., and one computer, hardware, device. The case where it implement | achieves by etc. is also included.

本実施の形態は、図1に示すように、画像分解モジュール11、判別モジュール12、算出モジュール13、画像回転モジュール14を有している。算出モジュール13は、関係性検出モジュール131、領域検出モジュール132、回転角算出モジュール133を有している。   As shown in FIG. 1, the present embodiment includes an image decomposition module 11, a determination module 12, a calculation module 13, and an image rotation module 14. The calculation module 13 includes a relationship detection module 131, a region detection module 132, and a rotation angle calculation module 133.

画像分解モジュール11は判別モジュール12と接続されており、画像を受け付け、画像の特徴に基づいて、画像内を領域に分解し、その分解した画像を判別モジュール12へ渡す。
ここで、画像の受け付けは、デジタルカメラ(スチルカメラ)、ファックス、スキャナ、複写機、複合機(スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか2つ以上の機能を有している画像処理装置)等によって入力された画像又は画像記憶装置に記憶されていた画像を読み込むことによって行う。そして、例えば、位置的に近接しており各画素の色に関する情報を用いて、類似している画素をグループ分けすることによって、領域に分割する。また、各画素の色に関する情報の他に、境界線を抽出し、その境界線に沿って領域を分割するようにしてもよい。その他の手法を用いて領域の分割を行ってもよい。
また、画像内の部分画像(例えば、ビジネス用の文書に配置されている写真等)を切り出して、その切り出した部分画像を本実施の形態の対象画像としてもよい。
The image decomposition module 11 is connected to the determination module 12, receives an image, decomposes the inside of the image into regions based on the image characteristics, and passes the decomposed image to the determination module 12.
Here, an image is received by an image processing apparatus having any two or more functions of a digital camera (still camera), a fax machine, a scanner, a copying machine, and a multifunction machine (scanner, printer, copying machine, fax machine, etc.) ) Or the like, or by reading an image stored in the image storage device. Then, for example, by using information on the color of each pixel that is close in position, similar pixels are divided into regions by grouping. Further, in addition to the information regarding the color of each pixel, a boundary line may be extracted, and the region may be divided along the boundary line. The region may be divided using other methods.
Further, a partial image in the image (for example, a photograph or the like arranged in a business document) may be cut out, and the cut-out partial image may be set as a target image of the present embodiment.

判別モジュール12は画像分解モジュール11、算出モジュール13と接続されており、画像分解モジュール11によって分解された領域を判別し、その判別結果を算出モジュール13へ渡す。
ここでの判別は、各領域の特徴を抽出して認識を行う、いわゆる画像認識である。例えば、顔認識技術を用いて、色、形状等の特徴から顔と認識するようにしてもよい。ここでの判別は、領域が何であるかの他に、その領域の傾きを検出するようにしてもよい。
The determination module 12 is connected to the image decomposition module 11 and the calculation module 13, determines an area decomposed by the image decomposition module 11, and passes the determination result to the calculation module 13.
The discrimination here is so-called image recognition in which features of each region are extracted and recognized. For example, a face may be recognized from features such as color and shape using face recognition technology. In this determination, in addition to what the area is, the inclination of the area may be detected.

算出モジュール13は判別モジュール12、画像回転モジュール14と接続されており、判別モジュール12による判別結果及び領域の配置に応じて、画像の回転角度を算出し、その回転角度を画像回転モジュール14へ渡す。
例えば、関係性検出モジュール131は、領域のうち配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを検出する。そして、回転角算出モジュール133は、その領域の組み合わせの配置関係に応じて、画像の回転角度を算出するようにしてもよい。
また、領域検出モジュール132は、領域のうち所定の領域を検出する。そして、回転角算出モジュール133は、その領域の方向に関する特徴に応じて、画像の回転角度を算出するようにしてもよい。さらに、領域検出モジュール132が所定の領域を複数検出した場合は、回転角算出モジュール133がその領域の配置に応じて、画像の回転角度を算出するようにしてもよい。さらに、回転角算出モジュール133は、その複数検出した領域から算出した回転角度に相違がある場合は、その複数の回転角度を用いて画像の回転角度を算出するようにしてもよい。
The calculation module 13 is connected to the determination module 12 and the image rotation module 14, calculates the rotation angle of the image according to the determination result by the determination module 12 and the arrangement of the areas, and passes the rotation angle to the image rotation module 14. .
For example, the relationship detection module 131 detects a combination of regions whose arrangement relationship is uniquely determined among the regions. Then, the rotation angle calculation module 133 may calculate the rotation angle of the image according to the arrangement relationship of the combination of the regions.
The area detection module 132 detects a predetermined area among the areas. Then, the rotation angle calculation module 133 may calculate the rotation angle of the image according to the feature related to the direction of the region. Further, when the area detection module 132 detects a plurality of predetermined areas, the rotation angle calculation module 133 may calculate the rotation angle of the image according to the arrangement of the areas. Further, the rotation angle calculation module 133 may calculate the rotation angle of the image using the plurality of rotation angles when there is a difference in the rotation angles calculated from the plurality of detected regions.

画像回転モジュール14は算出モジュール13と接続されており、算出モジュール13によって算出された回転角度に基づいて画像を回転する。   The image rotation module 14 is connected to the calculation module 13 and rotates the image based on the rotation angle calculated by the calculation module 13.

次に作用・働き(動作)を説明する。
図2は、本実施の形態が対象とする画像20の一例である。また、図3は、画像20の対象画像を画像分解モジュール11によって、分解した領域の一例である。
画像分解モジュール11は、画像20を受け付ける。この画像20は、海上の山(島)と太陽が写っている風景画像である。そして、画像20は上下逆に入力されたものである。
この画像20に対して、画像分解モジュール11は、領域分割を行う。この場合、近接する画素の値が類似しているグループに分ける。その分解結果は、領域21(海)、領域22(山)、領域23(山)、領域24(太陽)、領域25(空)である。
Next, the function and operation (operation) will be described.
FIG. 2 is an example of an image 20 targeted by the present embodiment. FIG. 3 is an example of a region where the target image of the image 20 is decomposed by the image decomposition module 11.
The image decomposition module 11 receives the image 20. This image 20 is a landscape image in which mountains (islands) on the sea and the sun are reflected. The image 20 is input upside down.
The image decomposition module 11 performs region division on the image 20. In this case, the values of adjacent pixels are divided into similar groups. The decomposition results are region 21 (sea), region 22 (mountain), region 23 (mountain), region 24 (sun), and region 25 (sky).

次に、判別モジュール12によって、それぞれの領域を判別する。つまり、その領域の特徴(例えば、画素値、形状等)を抽出し、特徴空間での辞書(典型パターン)との比較によって、領域21は海であること、領域22は山であること、領域23は山であること、領域24は太陽であること、領域25は空であることを判別する。その他の判別方法、例えば、ルールによる判別を行ってもよい。   Next, the discrimination module 12 discriminates each area. That is, by extracting features of the region (for example, pixel values, shapes, etc.) and comparing with a dictionary (typical pattern) in the feature space, the region 21 is a sea, the region 22 is a mountain, It is determined that 23 is a mountain, the region 24 is the sun, and the region 25 is empty. Other determination methods, for example, determination by rules may be performed.

次に、算出モジュール13によって、画像20の回転角度を算出する。
つまり、関係性検出モジュール131は、判別結果の組み合わせが関係性テーブル80にあるかを検索する。ここで、図8を用いて関係性テーブル80について説明する。関係性テーブル80は、組み合わせ欄81と上方向欄82とを対応させて記憶しており、関係性検出モジュール131によって検索される。つまり、組み合わせ欄81には、領域のうち配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを記憶しており、上方向欄82には、その領域のうち上方向に位置するものを記憶する。
Next, the rotation angle of the image 20 is calculated by the calculation module 13.
That is, the relationship detection module 131 searches for a combination of the determination results in the relationship table 80. Here, the relationship table 80 will be described with reference to FIG. The relationship table 80 stores a combination column 81 and an upward column 82 in association with each other, and is searched by the relationship detection module 131. That is, the combination column 81 stores a combination of regions whose arrangement relation is uniquely determined, and the upward column 82 stores the region located in the upward direction among the regions.

関係性検出モジュール131は、判別モジュール12による判別結果の組み合わせが組み合わせ欄81にあれば、それに対応する上方向欄82に記憶されているものを取り出す。そして、回転角算出モジュール133は、上方向欄82のものが上方向になるように回転角度を算出する。例えば図3の場合は、領域25と領域21は、“空”と“海”の組み合わせであるので、“空”を上方向になるように回転角度(つまり180度)を算出する。また、領域24と領域21は、“太陽”と“海”の組み合わせであるので、“太陽”を上方向になるように回転角度(つまり180度)を算出する。   If the combination of the discrimination results by the discrimination module 12 is in the combination column 81, the relationship detection module 131 takes out the one stored in the corresponding upward column 82. Then, the rotation angle calculation module 133 calculates the rotation angle so that the upper column 82 is in the upward direction. For example, in the case of FIG. 3, since the region 25 and the region 21 are a combination of “sky” and “sea”, the rotation angle (that is, 180 degrees) is calculated so that the “sky” is upward. Further, since the region 24 and the region 21 are a combination of “sun” and “sea”, the rotation angle (ie, 180 degrees) is calculated so that the “sun” is directed upward.

また、領域検出モジュール132は、判別結果が方向性テーブル90にあるかを検索する。ここで、図9を用いて方向性テーブル90について説明する。方向性テーブル90は、対象欄91とルール欄92とを対応させて記憶しており、領域検出モジュール132によって検索される。つまり、対象欄91には、1つの領域の方向検出のみで回転角度を算出可能な領域を記憶しており、ルール欄92には、その領域の方向検出の結果を用いて回転角度を算出するためのルールを記憶する。   Further, the area detection module 132 searches whether the determination result is in the directionality table 90. Here, the directionality table 90 will be described with reference to FIG. The directionality table 90 stores the target column 91 and the rule column 92 in association with each other, and is searched by the area detection module 132. That is, the target column 91 stores a region where the rotation angle can be calculated only by detecting the direction of one region, and the rule column 92 calculates the rotation angle using the result of the direction detection of that region. Remember the rules for.

領域検出モジュール132は、判別モジュール12による判別結果が対象欄91にあれば、それに対応するルール欄92に記憶されているルールを取り出す。そして、回転角算出モジュール133は、そのルールに従って回転角度を算出する。例えば図3の場合は、領域22の判別結果は“山”であるので、「凸方向が上」になるように回転角度を算出する。ここで凸方向とは、領域の最長の一辺の対角にある頂点の方向をいう。領域22の凸方向とは、下方向である。また、領域25の判別結果は“空”であるので、「開放方向が上」になるように回転角度を算出する。ここで開放方向とは、画像20の周囲に面している辺で最長のものの方向をいう。領域25の開放方向とは、下方向である。   If the determination result by the determination module 12 is in the target column 91, the area detection module 132 takes out the rule stored in the rule column 92 corresponding thereto. Then, the rotation angle calculation module 133 calculates the rotation angle according to the rule. For example, in the case of FIG. 3, since the discrimination result of the region 22 is “mountain”, the rotation angle is calculated so that the “convex direction is up”. Here, the convex direction refers to the direction of a vertex on the diagonal of the longest side of the region. The convex direction of the region 22 is the downward direction. Further, since the determination result of the region 25 is “empty”, the rotation angle is calculated so that “the opening direction is up”. Here, the opening direction refers to the direction of the longest side facing the periphery of the image 20. The opening direction of the region 25 is a downward direction.

前述の例では、領域検出モジュール132が所定の領域を複数検出した場合であっても、それらから算出する回転角度には矛盾はないが、例えば魚眼レンズを通して撮影した画像の場合は、複数の山から算出される回転角度はそれぞれ異なるものである。そこで、その場合は、関係性検出モジュール131による処理も行い、その結果(領域の配置関係)に応じて回転角度を算出する。   In the above-described example, even when the region detection module 132 detects a plurality of predetermined regions, there is no contradiction in the rotation angle calculated from them. For example, in the case of an image taken through a fisheye lens, from a plurality of mountains The calculated rotation angles are different. Therefore, in this case, processing by the relationship detection module 131 is also performed, and the rotation angle is calculated according to the result (area arrangement relationship).

さらに、回転角算出モジュール133は、複数検出した領域から算出した回転角度に相違がある場合は、その複数の回転角度を用いて画像の回転角度を算出するようにしてもよい。例えば、算出した複数の回転角度の平均値を画像の回転角度とする、算出した複数の回転角度のうち多数のものを画像の回転角度とする等である。   Further, when there is a difference in rotation angles calculated from a plurality of detected areas, the rotation angle calculation module 133 may calculate the rotation angle of the image using the plurality of rotation angles. For example, the average value of the calculated plurality of rotation angles is set as the rotation angle of the image, and many of the calculated plurality of rotation angles are set as the rotation angle of the image.

図4に示すフローチャートを用いて、本実施の形態による処理例を説明する。
ステップS41では、画像分解モジュール11が入力した画像を領域に分割する。
ステップS42では、判別モジュール12がステップS41で分割した領域を判別する。
ステップS43では、算出モジュール13がステップS42の判別結果を用いて、画像の回転角度を算出する。ステップS43の処理は、図5〜7に示すフローチャートを用いて説明する。
ステップS44では、画像回転モジュール14がステップS43で算出した回転角度に基づいて画像を回転する。
A processing example according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
In step S41, the image input by the image decomposition module 11 is divided into regions.
In step S42, the determination module 12 determines the area divided in step S41.
In step S43, the calculation module 13 calculates the rotation angle of the image using the determination result in step S42. The process of step S43 is demonstrated using the flowchart shown to FIGS.
In step S44, the image rotation module 14 rotates the image based on the rotation angle calculated in step S43.

図5に示すフローチャートを用いて、算出モジュール13による処理(ステップS43)例を説明する。
ステップS51では、関係性検出モジュール131がステップS42の判別結果を用いて、配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを検出する。
ステップS52では、回転角算出モジュール133がステップS51で検出した領域の組み合わせを用いて、画像の回転角度を算出する。
An example of processing (step S43) by the calculation module 13 will be described using the flowchart shown in FIG.
In step S51, the relationship detection module 131 uses the determination result in step S42 to detect a combination of regions in which the arrangement relationship is uniquely determined.
In step S52, the rotation angle calculation module 133 calculates the rotation angle of the image using the combination of areas detected in step S51.

図6に示すフローチャートを用いて、算出モジュール13による処理(ステップS43)例を説明する。
ステップS61では、関係性検出モジュール131がステップS42の判別結果を用いて、その領域の方向を検出することによって画像の回転角度が算出できる領域を検出する。
ステップS62では、回転角算出モジュール133がステップS61で検出した領域の方向を用いて、画像の回転角度を算出する。
An example of processing (step S43) by the calculation module 13 will be described using the flowchart shown in FIG.
In step S61, the relationship detection module 131 uses the determination result in step S42 to detect a region in which the rotation angle of the image can be calculated by detecting the direction of the region.
In step S62, the rotation angle calculation module 133 calculates the rotation angle of the image using the direction of the area detected in step S61.

図7に示すフローチャートを用いて、算出モジュール13による処理(ステップS43)例を説明する。
ステップS71では、関係性検出モジュール131がステップS42の判別結果を用いて、配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを検出する。
ステップS72では、関係性検出モジュール131がステップS42の判別結果を用いて、その領域の方向を検出することによって画像の回転角度が算出できる領域を検出する。
ステップS73では、回転角算出モジュール133がステップS71、ステップS72の検出結果を用いて、画像の回転角度を算出する。
なお、ステップS71とステップS72の順番は、逆であってもよい。また、ステップS71又はステップS72のいずれか一方の処理を行った後に、ステップS73で何らかの矛盾が生じた場合(例えば、ステップS71又はステップS72による検出結果が複数あり、それがそれぞれ異なる場合等)、先に行ったステップS71又はステップS72のいずれか一方の処理とは異なる処理を行うようにしてもよい。その場合は、算出した複数の回転角度から画像の回転角度を算出するようにしてもよい。
An example of processing (step S43) by the calculation module 13 will be described using the flowchart shown in FIG.
In step S71, the relationship detection module 131 detects a combination of regions in which the arrangement relationship is uniquely determined using the determination result in step S42.
In step S72, the relationship detection module 131 detects a region where the rotation angle of the image can be calculated by detecting the direction of the region using the determination result of step S42.
In step S73, the rotation angle calculation module 133 calculates the rotation angle of the image using the detection results in steps S71 and S72.
Note that the order of step S71 and step S72 may be reversed. Moreover, after performing any one process of step S71 or step S72, when some contradiction arises in step S73 (for example, when there are a plurality of detection results in step S71 or step S72 and they are different from each other), You may make it perform the process different from any one process of step S71 or step S72 performed previously. In that case, the rotation angle of the image may be calculated from the calculated plurality of rotation angles.

図10を参照して、本実施の形態のハードウェア構成例について説明する。図10に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部1017と、プリンタなどのデータ出力部1018を備えたハードウェア構成例を示している。   With reference to FIG. 10, a hardware configuration example of the present embodiment will be described. The configuration illustrated in FIG. 10 is configured by, for example, a personal computer (PC), and illustrates a hardware configuration example including a data reading unit 1017 such as a scanner and a data output unit 1018 such as a printer.

CPU(Central Processing Unit)1001は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、画像分解モジュール11、判別モジュール12、算出モジュール13、画像回転モジュール14等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。   A CPU (Central Processing Unit) 1001 describes the execution sequence of each module such as the image decomposition module 11, the determination module 12, the calculation module 13, and the image rotation module 14 described in the above embodiment. It is a control part which performs the process according to a computer program.

ROM(Read Only Memory)1002は、CPU1001が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。RAM(Random Access Memory)1003は、CPU1001の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス1004により相互に接続されている。   A ROM (Read Only Memory) 1002 stores programs used by the CPU 1001, calculation parameters, and the like. A RAM (Random Access Memory) 1003 stores programs used in the execution of the CPU 1001, parameters that change as appropriate during the execution, and the like. These are connected to each other by a host bus 1004 including a CPU bus.

ホストバス1004は、ブリッジ1005を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス1006に接続されている。   The host bus 1004 is connected to an external bus 1006 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 1005.

キーボード1008、マウス等のポインティングデバイス1009は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ1010は、液晶表示装置又はCRT(Cathode Ray Tube)などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。   A keyboard 1008 and a pointing device 1009 such as a mouse are input devices operated by an operator. The display 1010 includes a liquid crystal display device or a CRT (Cathode Ray Tube), and displays various types of information as text and image information.

HDD(Hard Disk Drive)1011は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、CPU1001によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクは、入力された画像や画像分解モジュール11による分解画像などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。   An HDD (Hard Disk Drive) 1011 includes a hard disk, drives the hard disk, and records or reproduces a program executed by the CPU 1001 and information. The hard disk stores an input image, a decomposed image by the image decomposition module 11, and the like. Further, various computer programs such as various other data processing programs are stored.

ドライブ1012は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体1013に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース1007、外部バス1006、ブリッジ1005、及びホストバス1004を介して接続されているRAM1003に供給する。リムーバブル記録媒体1013も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。   The drive 1012 reads out data or a program recorded in a removable recording medium 1013 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory, and the data or program is read out as an interface 1007 and an external bus 1006. , The bridge 1005, and the RAM 1003 connected via the host bus 1004. The removable recording medium 1013 can also be used as a data recording area similar to a hard disk.

接続ポート1014は、外部接続機器1015を接続するポートであり、USB、IEEE1394等の接続部を持つ。接続ポート1014は、インタフェース1007、及び外部バス1006、ブリッジ1005、ホストバス1004等を介してCPU1001等に接続されている。通信部1016は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部1017は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部1018は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。   The connection port 1014 is a port for connecting the external connection device 1015 and has a connection unit such as USB and IEEE1394. The connection port 1014 is connected to the CPU 1001 and the like via the interface 1007, the external bus 1006, the bridge 1005, the host bus 1004, and the like. A communication unit 1016 is connected to a network and executes data communication processing with the outside. The data reading unit 1017 is a scanner, for example, and executes document reading processing. The data output unit 1018 is a printer, for example, and executes document data output processing.

なお、図10に示すハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図10に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア(例えば特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)等)で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図10に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機などに組み込まれていてもよい。   Note that the hardware configuration illustrated in FIG. 10 illustrates one configuration example, and the present embodiment is not limited to the configuration illustrated in FIG. 10, and is a configuration that can execute the modules described in the present embodiment. I just need it. For example, some modules may be configured with dedicated hardware (for example, Application Specific Integrated Circuit (ASIC), etc.), and some modules are in an external system and connected via a communication line Alternatively, a plurality of the systems shown in FIG. 10 may be connected to each other via communication lines so as to cooperate with each other. Further, it may be incorporated in a copying machine, a fax machine, a scanner, a printer, a multifunction machine, or the like.

前記実施の形態においては、図8、図9で示したデータ構造は、これらのデータ構造に限られず、他のデータ構造であってもよい。例えば、テーブル構造ではなく、リンク構造等であってもよい。また、データ項目は、これらに図示したものに限られず、他のデータ項目を有していてもよい。
また、画像回転モジュール14による回転結果を操作者に提示し、その回転結果で了解するか否かを問うようにしてもよい。それに対する操作者の選択操作(「OK」、「NG」のいずれかの選択)によって、「OK」の場合は回転した画像を格納し、「NG」の場合は操作者によって回転角度を指定させ、その回転角度によって画像回転モジュール14による回転を行わせてもよい。また、「NG」の場合は、関係性検出モジュール131、領域検出モジュール132が複数の検出結果を得ていた場合は、採用されなかった検出結果を用いて、回転角算出モジュール133による回転角度を算出し、その算出した回転角度が前回の回転角度と異なる場合は、画像回転モジュール14に回転を行わせるようにしてもよい。
In the above embodiment, the data structures shown in FIGS. 8 and 9 are not limited to these data structures, and may be other data structures. For example, a link structure or the like may be used instead of the table structure. Further, the data items are not limited to those shown in the drawings, and may have other data items.
Further, the result of rotation by the image rotation module 14 may be presented to the operator, and it may be asked whether or not to accept the rotation result. In response to the selection operation of the operator (selection of “OK” or “NG”), the rotated image is stored in the case of “OK”, and the rotation angle is designated by the operator in the case of “NG”. The rotation by the image rotation module 14 may be performed according to the rotation angle. In the case of “NG”, when the relationship detection module 131 and the region detection module 132 have obtained a plurality of detection results, the rotation angle calculated by the rotation angle calculation module 133 is calculated using the detection results that are not employed. If the calculated rotation angle is different from the previous rotation angle, the image rotation module 14 may be rotated.

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
The program described above may be provided by being stored in a recording medium, or the program may be provided by communication means. In that case, for example, the above-described program may be regarded as an invention of a “computer-readable recording medium recording the program”.
The “computer-readable recording medium on which a program is recorded” refers to a computer-readable recording medium on which a program is recorded, which is used for program installation, execution, program distribution, and the like.
The recording medium is, for example, a digital versatile disc (DVD), which is a standard established by the DVD Forum, such as “DVD-R, DVD-RW, DVD-RAM,” and DVD + RW. Standards such as “DVD + R, DVD + RW, etc.”, compact discs (CDs), read-only memory (CD-ROM), CD recordable (CD-R), CD rewritable (CD-RW), etc. MO), flexible disk (FD), magnetic tape, hard disk, read only memory (ROM), electrically erasable and rewritable read only memory (EEPROM), flash memory, random access memory (RAM), etc. It is.
The program or a part of the program may be recorded on the recording medium for storage or distribution. Also, by communication, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a wired network used for the Internet, an intranet, an extranet, etc., or wireless communication It may be transmitted using a transmission medium such as a network or a combination of these, or may be carried on a carrier wave.
Furthermore, the program may be a part of another program, or may be recorded on a recording medium together with a separate program. Moreover, it may be divided and recorded on a plurality of recording media. Further, it may be recorded in any manner as long as it can be restored, such as compression or encryption.

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。It is a conceptual module block diagram about the structural example of this Embodiment. 本実施の形態が対象とする画像の一例である。It is an example of the image which this Embodiment makes object. 画像分解モジュールによって、分解された領域の一例である。It is an example of the area | region decomposed | disassembled by the image decomposition | disassembly module. 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process example by this Embodiment. 算出モジュールによる処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process example by a calculation module. 算出モジュールによる処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process example by a calculation module. 算出モジュールによる処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process example by a calculation module. 関係性テーブルのデータ構造例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the data structure example of a relationship table. 方向性テーブルのデータ構造例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a data structure of a directionality table. 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware structural example of the computer which implement | achieves this Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

11…画像分解モジュール
12…判別モジュール
13…算出モジュール
14…画像回転モジュール
80…関係性テーブル
90…方向性テーブル
131…関係性検出モジュール
132…領域検出モジュール
133…回転角算出モジュール
1001…CPU
1002…ROM
1003…RAM
1004…ホストバス
1005…ブリッジ
1006…外部バス
1007…インタフェース
1008…キーボード
1009…ポインティングデバイス
1010…ディスプレイ
1011…HDD
1012…ドライブ
1013…リムーバブル記録媒体
1014…接続ポート
1015…外部接続機器
1016…通信部
1017…データ読み取り部
1018…データ出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Image decomposition module 12 ... Discrimination module 13 ... Calculation module 14 ... Image rotation module 80 ... Relationship table 90 ... Directionality table 131 ... Relationship detection module 132 ... Area detection module 133 ... Rotation angle calculation module 1001 ... CPU
1002 ... ROM
1003 ... RAM
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1004 ... Host bus 1005 ... Bridge 1006 ... External bus 1007 ... Interface 1008 ... Keyboard 1009 ... Pointing device 1010 ... Display 1011 ... HDD
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1012 ... Drive 1013 ... Removable recording medium 1014 ... Connection port 1015 ... External connection apparatus 1016 ... Communication part 1017 ... Data reading part 1018 ... Data output part

Claims (6)

画像の特徴に基づいて、画像内を領域に分解する画像分解手段と、
前記画像分解手段によって分解された領域を判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果及び前記領域の配置に応じて、前記画像の回転角度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された回転角度に基づいて前記画像を回転する画像回転手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。
Image decomposing means for decomposing the inside of the image into regions based on the characteristics of the image;
Discriminating means for discriminating an area decomposed by the image decomposition means;
A calculation unit that calculates a rotation angle of the image according to a determination result by the determination unit and an arrangement of the region;
An image processing system comprising image rotation means for rotating the image based on the rotation angle calculated by the calculation means.
前記算出手段は、
前記領域のうち配置関係が一意に定まる領域の組み合わせを検出し、該領域の組み合わせの配置関係に応じて、前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。
The calculating means includes
The image processing system according to claim 1, wherein a combination of regions whose arrangement relation is uniquely determined among the areas is detected, and a rotation angle of the image is calculated according to the arrangement relation of the combination of the areas. .
前記算出手段は、
前記領域のうち所定の領域を検出し、該領域の方向に関する特徴に応じて、前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。
The calculating means includes
The image processing system according to claim 1, wherein a predetermined area is detected from the areas, and a rotation angle of the image is calculated in accordance with a characteristic related to a direction of the area.
前記算出手段は、
前記所定の領域を複数検出した場合は、該領域の配置に応じて、前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理システム。
The calculating means includes
The image processing system according to claim 3, wherein when a plurality of the predetermined areas are detected, the rotation angle of the image is calculated according to the arrangement of the areas.
前記算出手段は、
前記複数検出した領域から算出した回転角度に相違がある場合は、該複数の回転角度を用いて前記画像の回転角度を算出する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像処理システム。
The calculating means includes
The image processing system according to claim 4, wherein when there is a difference in rotation angles calculated from the plurality of detected areas, the rotation angle of the image is calculated using the plurality of rotation angles.
コンピュータを、
画素の特徴に基づいて、画像内を領域に分解する画像分解手段と、
前記画像分解手段によって分解された領域を判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果及び前記領域の配置に応じて、前記画像の回転角度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された回転角度に基づいて前記画像を回転する画像回転手段
として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
Computer
Image decomposing means for decomposing the image into regions based on pixel characteristics;
Discriminating means for discriminating an area decomposed by the image decomposition means;
A calculation unit that calculates a rotation angle of the image according to a determination result by the determination unit and an arrangement of the region;
An image processing program that causes an image rotation unit to rotate the image based on the rotation angle calculated by the calculation unit.
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