JP2009272723A - 画像処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】原稿の角隅が欠損しているような原稿画像の異状を適切に検出する。
【解決手段】本発明が提供する画像処理装置は、入力画像から原稿の画像領域と前記原稿以外の画像領域を求め、前記原稿の画像を抽出する画像処理装置である。原稿領域の角隅を取得し、角隅を結ぶ対角線の情報を算出する対角線情報算出手段１０１と、前記対角線の情報を用いて、入力画像中の原稿画像の状態を取得する画像状態取得手段１０２と、を有することを特徴とする。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、ステープル留め等のために欠損のある原稿の処理に関する。

特許文献１，２は、任意角回転により原稿の傾きを補正する機能を備える画像形成装置において、任意角回転処理の後の画像について、ユーザが読取領域からのはみ出しを容易に判断できるようにする発明を開示する。

特許文献３は、余白ブロックがない原稿について原稿画像の傾きを修正し、読取画像周辺に発生する境界ノイズを含まない原稿画像を抽出する発明を開示する。
特開平１０−２７６３１６号公報 特開平１０−２７６３１７号公報 特開２００５−０３９４８５号公報

入力画像から原稿の画像領域と、その原稿以外の画像領域を求め、原稿の画像を抽出する画像処理においては、原稿の角隅がステープル留め等のために折れていたり、又は、破れ、あるいは欠けているなどで欠損していても気付かずに処理をしていたり、読み取った後、原稿画像を全て目視による確認を行うなど、作業効率が非常に悪かった。

しかしながら、特許文献１，２は、読取領域から原稿がはみ出しているかどうかの判断得あり、読取領域からはみ出していない場合での原稿の角隅がステープル留め等のために折れ、又は、破れ、あるいは欠けていることには対応できない。理由は、原稿が存在する領域（原稿領域）を画像データから検出し、検出した原稿領域の座標から各辺を抽出して長方形であることを仮定して原稿の４隅を推定し、それによりはみ出しを検出しているためである。

また、特許文献３は、原稿の角隅がステープル留め等のために折れ、又は、破れ、あるいは欠けていることに考慮はしているものの、それらに影響されない情報を取得し、傾き角度を正確に求めるものである。したがって、特許文献１ないし３によっては、原稿画像の角隅に欠損がある場合に適切に対応することができない。

そこで本発明は、上記実情に鑑みて、原稿の角隅が欠損しているような原稿画像の異状を適切に検出することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、以下の特徴を備える。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像から原稿の画像領域と前記原稿以外の画像領域を求め、前記原稿の画像を抽出する画像処理装置であって、原稿領域の角隅を取得し、角隅を結ぶ対角線の情報を算出する対角線情報算出手段と、前記対角線の情報を用いて、入力画像中の原稿画像の状態を取得する画像状態取得手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理方法は、入力画像から原稿の画像領域と前記原稿以外の画像領域を求め、前記原稿の画像を抽出する画像処理方法であって、原稿領域の角隅を取得し、角隅を結ぶ対角線の情報を算出する対角線情報算出工程と、前記対角線の情報を用いて、入力画像中の原稿画像の状態を取得する画像状態取得工程と、を含むことを特徴とする。

また、本発明に係るプログラムは、上記画像処理方法を画像処理装置に実行させることを特徴とする。

本発明によれば、原稿の角隅が欠損しているような原稿画像の異状を適切に検出することが可能となる。

（第１の実施形態）
以下、本発明の実施形態に係るＦＡＸ機能やコピー機能を持つデジタル複合機における原稿画像の抽出について図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態のハードウェア構成例を示す図である。図１に示す例は、多機能形デジタル複合機の画像処理部の概略構成である。図１の多機能型デジタル複合機は、スキャナ等の画像機器１、中央演算処理装置２、プログラム格納ＲＯＭ又はＲＡＭ３、ディスプレイ４、メモリ５、ネットワーク６、ワークエリアＲＡＭ７、ＣＤ−ＲＯＭ，ＦＤドライブ等８を備え、これらの各部がバス９を介して接続されている構成である。

スキャナ等の画像機器１は、スキャナ等の汎用の画像読取装置である。中央演算処理装置２は、画像抽出処理を制御する中央演算処理装置（ＣＰＵ）である。プログラム格納ＲＯＭ又はＲＡＭ３は、デジタル複合機を起動するためのプログラムや画像抽出処理を制御するプログラムを記憶するＲＯＭ又はＮＶＲＡＭである。ディスプレイ４は、画像抽出処理の命令や画像抽出の状況等を表示する表示装置である。

メモリ５は、読み取り画像や処理済みの画像を記憶する大容量メモリ（例えば、ＨＤＤ）である。ネットワーク６は、不図示のインターフェースを介して他のパソコンやデジタル複合機と画像データをやり取りするネットワークである。ワークエリアＲＡＭ７は、画像抽出処理のために読み取り画像を一時的に記憶するＲＡＭである。ＣＤ−ＲＯＭ，ＦＤドライブ等８は、画像抽出を制御するためのプログラムが搭載されたＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等を駆動するドライブ等である。バス９は、これらの各装置間でコマンドやデータのやり取りをするバスである。

図２は、本実施形態の機能ブロック図である。本実施形態は、図２に示すように、対角線情報算出手段１０１、画像状態取得手段１０２、修復判断手段１０３、修復手段１０４を備える。なお、これらの手段１０１〜１０４は、いずれも上記中央演算処理装置２にプログラムを実行させることにより実現される。プログラムは、上記プログラム格納ＲＯＭ又はＲＡＭ３より読み出される。

対角線情報算出手段１０１は、入力画像から原稿領域の角隅を取得し、角隅を結ぶ対角線の情報を算出する機能を有する。本実施形態においては、対角線の情報は、対角線の長さの情報を含む。

画像状態取得手段１０２は、対角線情報算出手段１０１で算出された対角線の情報を用いて、入力画像に含まれる原稿画像の状態を取得する機能を有する。本実施形態においては、原稿画像の状態は、右回りあるいは左回りにどの程度傾いているかという状態や、角隅に欠損があるか否かという状態をいう。欠損があるか否かを判断する方法としては、対角線情報算出手段１０１で算出された２本の対角線の長さを比較して、一致しない場合は、角隅に欠損があると判断する方法を利用する。

修復判断手段１０３は、画像状態取得手段１０２の取得した原稿画像の状態に基づいて、原稿画像の修復を行うか否か判断を行う機能を有する。本実施形態においては、原稿画像の角隅に欠損がある場合に原稿画像の修復を行うか否か判断を行う。修復手段１０４は、修復判断手段１０３の結果に基づいて、原稿画像の修復を行うと判断された場合に、実際に原稿画像の修復を行う機能を有する。また、原稿画像の修復を行わないと判断された場合は、ユーザにその旨、通知する。

以下、本実施形態の全体動作について説明する。

図３の（ａ）に、本実施形態における原稿の例を示す。図示のように原稿は、文字、図、写真、表、グラフなどの領域である情報領域と、白領域に分かれる。以下、情報領域は、図示を省略する場合もある。

図３の（ｂ）に、本実施形態における原稿を読み取った場合に得られる入力画像の例を示す。図示のように、入力画像は、原稿の画像領域と原稿以外の画像領域に分かれる。なお、図示の例は、圧板の色が黒の画像機器で入力した場合の例を示す。以下、説明の便宜のため、図３の（ｂ）に示すように角隅Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを決める。

図４に、本実施形態において画像状態取得手段１０２が取得する原稿の状態に異変がある場合の例を示す。図示の例は、原稿画像の左上に欠けていて、さらに傾いている例を示す。

複写機、スキャナ等の画像機器より原稿を束にして連続で入力する場合、例えば、原稿の角隅がステープル留め等のために折れていたり、又は、破れ、あるいは欠けていいたりするなどで欠損していることに気付かないことがある。さらに、画像入力機器の圧板の色が黒の場合、原稿のサイズと読取領域のサイズに違いが生じた場合に、入力画像の周辺に原稿以外に相当する黒画像の画像領域が発生する（ネットワーク経由にて得られた画像も含む）が、入力画像の周辺だけでなく、欠損により、原稿内部に書かれている重要な情報が欠落している可能性があるため、ユーザやシステムに通知すべき内容であり、さらに、ユーザにとっては必要のない情報（ノイズ情報）でもあるので、綺麗に補正をすべきでもある。

したがって、本実施形態では、その原稿画像の角隅（四隅）が欠損しているかどうかを検知し、欠損している場合には、修復可能か否かを判断し、可能であれば自動修復する。

図５に、本実施形態の動作全体を示す。図５に示すように、全体の処理の流れは、以下のとおりになる。

入力画像からまず角隅を検出（位置情報）し（ステップＳ１０１）、その角隅Ａと角隅Ｄを結ぶ対角線、角隅Ｂと角隅Ｃを結ぶ対角線を求める（ステップＳ１０２）。その対角線の情報を用いて、入力された原稿画像が異常（欠損している）かどうかを判断し（ステップＳ１０３）、その後の処理を切り換えることになる。

欠損していない場合は（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、画像を出力する。なお、傾きがあるような場合には傾きを補正する処理に画像を渡すよう構成してもよい。欠損している場合は（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、修復可能かどうかを判断する（ステップＳ１０４）。欠損部の度合いを求め、あらかじめ決められた値と比較し、小さければ自動修復を行う。

修復可能と判断される場合は（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、自動で修復を行う処理を行う（ステップＳ１０５）。自動修復の詳細については後述する。修復不可能と判断される場合は（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、ユーザに通知する、あるいは、画像を通常の保存先とは異なる場所に保存するという処理を行う（ステップＳ１０６）。

上記実施形態によれば、読み取った原稿画像が欠損しているかどうかの判断が可能であるため、その結果をユーザやシステムにフィードバックすることで作業の効率が向上する。欠損状況を表現するメッセージをユーザにメッセージ等の手段で通知することで、ユーザは、処理を継続するかどうか、欠損した原稿を除くかどうかなどの判断をすることが可能となる。欠損状況をシステムにフィードバックすることで、バッチ処理で原稿を連続読取している場合は、その処理を中断することも可能であり、あるいは、中断せずに、その読み取った画像を通常の保存先とは異なる別の場所（エラー画像を保存する場所）に保存するなどの制御も可能となる。これにより、バッチ処理等ですべての原稿を読み取った後、エラー画像のみを確認することが可能となり、大幅な作業効率向上につながる。さらに、欠損しているかどうかが分かれば、色置換等のノイズ除去処理を必要な時だけに施すことが可能となり、処理の高精度化、高速化につながる。なお、原稿に相当する画像は傾いていても構わない、また、天地が逆転していても構わない。

次に、図５に示した各処理を、より詳細に説明する。

（角隅の検出）
対角線情報算出手段１０１は、画像機器等より入力された入力画像から、まず、原稿領域の角隅（以下、「四隅」ということもある）を取得する。なお、入力画像は、二値画像に限定されず、グレースケールやカラー画像のような多値画像であってよい。もし入力画像が多値画像であった場合には、一旦、入力画像から二値画像を生成し、二値画像上で角隅の検出等の必要な処理を行う。入力が多値画像であっても、実際の処理を二値画像を対象にすれば、高速、かつ、省メモリで処理を行うことができる。

さらに、入力画像の縮小画像を内部で作成し、その縮小画像上で角隅の検出等の必要な処理を行ってもよい。例えば、入力画像から縮小画像を作成した後、その縮小画像に対して、角隅の検出を行い、求められた角隅の位置情報を縮小前の位置情報に計算し直し、それ以降の処理を行えばよい。

以上のように、入力画像のサイズが大きくても、途中の処理を縮小画像を対象にすれば、高速、かつ、省メモリで処理を行うことができる。つまり、多値画像から二値画像を作成、その二値画像から縮小画像を作成することも、多値画像から縮小画像を作成し、その縮小画像から二値画像を作成することも可能である。

角隅の検出は、原稿以外に相当する画像と原稿に相当する画像との境界（黒と白の境界）を検出し、その境界検出手段より得られた境界の情報から決定する。つまり、角隅の検出は、図３の（ｂ）に示すような原稿の画像領域と、原稿以外の画像領域とを求め、両領域の境界の情報に基づいて決定する。なお、境界の情報とは、この境界の位置情報と角隅の位置情報も含む。

境界検出を求める際に、画像全体を探索するのではなく、入力画像の情報に応じて探索範囲を決定し、その探索範囲内において境界を検出する。入力された入力画像から、探索する範囲（上下左右）を決定する。図６に、本実施形態における探索範囲の例を示す。なお、探索範囲の決め方は、あらかじめ原稿（画像）サイズに応じて決めておいた固定値、画像情報に応じて動的（例えば、幅、高さに応じて計算して決める）に決まる値を利用する。なお、図６中の矢印は、各探索範囲において境界検出を進めていく方法を示す。

図７に、左側探索範囲における境界検出を行った例を示す。境界検出は、画像の上下端又は左右端から連続する地肌色の終点情報とする。例えば、二値画像の場合は、原稿以外に相当する画像の部分が黒色であるため、上下左右の端から黒画素が連続する領域を求める。そして、その終点が、原稿以外に相当する画像と原稿に相当する画像の境界位置になる。

もちろん、原稿以外に相当する画像の部分にノイズ（白画素）が発生している場合も考えられるので、単純に黒画素が連続する領域を求めるのではなく、数画素（例えば３画素以下）白画素が続く場合は、その画素を無視して黒画素の連続領域を求めるようにしても良い。図８に、本実施形態の境界検出において黒画素の連続領域とみなす例を示す。

境界検出は、画像の上下端又は左右端から連続する地肌色の終点位置情報とその位置情報の変化から求めた原稿に相当する画像の角隅の位置情報とする。位置情報の変化とは、位置情報が大きく変化する場所を求める。

例えば、四隅の左上であれば、Ｘ，Ｙ方向の座標値の増減が変化する箇所になる。右下がりに傾いている場合は、下から境界情報を探索し、Ｙ方向の座標が減りつづけて、左上の四隅を基点に、Ｙ座標が急に増えていく。左下がりに傾いている場合は、Ｘ方向の座標が減りつづけて、左上の四隅を基点に、Ｘ座標が急に増えつづけることになる。右下がりか左下がりは、事前に座標値の変化（前の座標値と比較して増えれば＋１、減れば−１する。０に近い値になれば傾きはあまりないと言える）を調べ求めておいてもよいし、両方考慮し、Ｘ、Ｙ座標の両方の変化を調べるのでもよい。

（対角線の算出）
対角線情報算出手段１０１は、四隅Ａ〜Ｄが求まれば、その四隅Ａと四隅Ｄを結ぶ対角線ＡＤ、四隅Ｂと四隅Ｃを結ぶ対角線ＢＣの情報を求める。次に、画像状態取得手段１０２は、求められた各対角線の情報と入力画像のあるべき情報とを比較し、あらかじめ決められた閾値を満足すれば、欠損はないと判断し、満足しなければ欠損ありと判断することになる。入力画像のあるべき情報とは、入力画像がＡ４原稿であれば、その原稿の対角線の情報は既知なので、その情報と比較し、満足しなければ欠損しているということになる。

以上、説明した本実施形態によれば、原稿の角隅が欠損しているような原稿画像の異状を適切に検出することができる。本実施形態においては、対角線情報算出手段１０１が算出した対角線の情報に基づき画像状態取得手段１０２が原稿の画像の状態、とりわけ原稿に異状があるか否かを適切に取得する（検出する）ためである。

（修復判断）
次に、欠損部の度合いを調べる。図９に、左上に欠損部がある場合の原稿の画像の例を示し、図９に基づいて以下、説明する。

対角線情報算出手段１０１が算出した情報により、四隅Ａと四隅Ｃの対角線の長さは分かるので、本来あるべき対角線長さとの差分を求める。その差分だけ四隅Ａの点から延ばせば、点Ｐまで線があることになる。つまりこの差分が大きければ、原稿の内容まで欠損している可能性が高くなるため、修復は不可能になり、小さければ修復可能になる。修復判断手段１０３により、この対角線の長さの差分による修復可能か否かの判断を行う。

また、図９に示すように、点ＰからＹ方向が増える方向に探索し、境界位置にぶつかるまでの長さＬを求め、それとあらかじめ決められた閾値と比較してもよい。Ｌが大きければ、原稿の内容まで欠損している可能性が高くなるため、修復は不可能になり、小さければ修復可能になる。なお、あらかじめ決めておく閾値は、原稿によって変えても構わない。なお、点ＰからのＹ成分のはみ出し量は、Ｘ成分のはみ出し量に置き換えてもよい。修復判断手段１０３により、この点ＰのＸ又はＹ成分のはみ出し量による修復可能か否かの判断を行う。

（修復）
修復可能となった場合は、点Ｐと四隅Ａ、四隅Ｂを結ぶ線から境界位置までの範囲の黒画素をすべて白画素に置き換える。多値画像の場合は、代表的な地肌色を求めて、その色に置き換えても良い。代表色を求めるのは、ある範囲（例えば四隅Ａの内側の数十画素）の平均（又は中央値など）画素値を求めれば良い。修復手段により、この修復処理を行う。

以上、説明した本実施形態によれば、読み取った原稿画像が欠損しているかどうかの判断が可能であるため、その結果をユーザやシステムにフィードバックすることで作業の効率が向上する。欠損状況を表現するメッセージをユーザにメッセージ等の手段で通知することで、ユーザは、処理を継続するかどうか、欠損した原稿を除くかどうかなどの判断をすることが可能となる。欠損状況をシステムにフィードバックすることで、バッチ処理で原稿を連続読み取りしている場合は、その処理を中断することも可能であり、あるいは、中断せずにその読み取った画像を通常の保存先とは異なる別の場所に保存するなどの制御も可能となる。これにより、バッチ処理等ですべての原稿を読み取った後、エラー画像のみを確認することが可能となり、大幅な作業効率向上につながる。

また、本実施形態によれば、さらに、欠損しているかどうかが分かるため、その欠損状態を判断し、修復可能であれば、取得した原稿の状態を利用して、自動修復することも可能となり、処理の高精度化につながる。なお、原稿に相当する画像は傾いていても構わない。また、天地が逆転していても構わない。

（第２の実施形態）
上記第１の実施形態においては、入力画像が、そのＸ方向とＹ方向の解像度が同じであることを前提にしていた。しかしながら、第１の実施形態が開示する構成だけでは、Ｘ方向とＹ方向の解像度が異なる場合に適切に対応できない可能性がある。そこで、本実施形態においては、Ｘ方向、Ｙ方向の解像度が異なる場合でも同じである場合でも、その原稿画像の角隅（四隅）が欠損しているかどうかを検知し、欠損している場合には、修復可能か否かを判断し、可能であれば自動修復する。

図１０に、本実施形態に係る、Ｘ方向とＹ方向とで解像度の異なる入力画像の例を示す。本実施形態においては、第１の実施形態と同様に、画像機器等より入力された入力画像から、二値画像を生成したり、縮小画像を生成したりして、まず、原稿領域の角隅（四隅）を取得する。四隅の検出は、原稿以外に相当する画像と原稿に相当する画像との境界（黒と白の境界）を検出し、その境界検出手段より得られた境界のＸ方向、Ｙ方向の解像度の比率（ratio）が考慮された情報から決定する。

入力画像の位置情報に、ratioを乗算し、Ｘ方向とＹ方向の解像度が等しい場合の位置情報を仮想的に求める。
ratio = X方向解像度 ／ Y方向解像度
仮想的な位置情報 ＝ 入力画像の位置情報 × ratio

境界検出を求める際に、画像全体を探索するのではなく、入力画像の情報に応じて探索範囲を決定し、その探索範囲内において境界を検出するのは第１の実施形態と同様である。境界検出は、画像の上下端又は左右端から連続する地肌色のＸ方向、Ｙ方向の解像度の比率（ratio）を考慮した終点情報とその位置情報の変化から求めた原稿に相当する画像の四隅の位置情報とする。位置情報の変化とは、位置情報が大きく変化する場所を求める。

例えば、四隅の左上であれば、Ｘ，Ｙ方向の座標値の増減が変化する箇所になる。右下がりに傾いている場合は、下から境界情報を探索し、Ｙ方向の座標が減りつづけて、左上の四隅を基点に、Ｙ座標が急に増えていく。左下がりに傾いている場合は、Ｘ方向の座標が減りつづけて、左上の四隅を基点に、Ｘ座標が急に増えつづけることになる。右下がりか左下がりは、事前に座標値の変化（前の座標値と比較して増えれば＋１、減れば−１する。０に近い値になれば傾きはあまりないと言える）を調べ求めておいてもいいし、両方考慮し、Ｘ、Ｙ座標の両方の変化を調べるのでも良い。

四隅Ａ〜Ｄが求まれば、その四隅Ａと四隅Ｄを結ぶ対角線ＡＤ、四隅Ｂと四隅Ｃを結ぶ対角線ＢＣの情報を求める。求められた各対角線の情報と入力画像のあるべき情報とを比較し、予め決められた閾値を満足すれば、欠損はないと判断し、満足しなければ欠損ありと判断することになる。あるべき姿とは、入力画像がＡ４原稿であれば、その原稿の対角線の情報は既知なので、その情報と比較し、満足しなければ欠損しているということになる。
既知の情報 − 対角線の情報 ＞ 閾値 ⇒ 欠損あり
既知の情報 − 対角線の情報 ≦ 閾値 ⇒ 欠損なし

以上、説明した本実施形態によれば、Ｘ方向、Ｙ方向の解像度が異なる場合でも原稿の角隅が欠損しているような原稿画像の異状を適切に検出することが可能となる。

次に、欠損部の度合いを調べる。
仮想的な位置情報より求められた四隅Ａと四隅Ｃから長さは分かるので、本来あるべき長さとの差分を求める。その差分だけ四隅Ａの点から延ばせば、第１の実施形態と同様に点Ｐまで線があることになる。つまりこの差分が大きければ、原稿の内容まで欠損している可能性が高くなるため、修復は不可能になり、小さければ修復可能になる。また、点ＰからＹ方向が増える方向に探索し、境界位置にぶつかるまでの長さにratioを乗算し仮想的なＬを求め、それとあらかじめ決められた閾値と比較してもよい。Ｌが大きければ、原稿の内容まで欠損している可能性が高くなるため、修復は不可能になり、小さければ修復可能になる。あらかじめ決めておく閾値は、原稿によって変えても構わない。

修復可能となった場合は、点Ｐと四隅Ａ、四隅Ｂを結ぶ線から境界位置までの範囲の黒画素をすべて白画素に置き換える。多値画像の場合は、代表的な地肌色を求めて、その色に置き換えても良い。代表色を求めるのは、ある範囲（例えば四隅Ａの内側の数十画素）の平均画素値を求めれば良い。

以上、説明した本実施形態によれば、Ｘ方向、Ｙ方向の解像度が異なる場合でも原稿の角隅が欠損しているような原稿画像の異状を適切に検出し、欠損が修復可能である場合は修復をすることが可能になる。

（第３の実施形態）
上記、第１及び２の実施形態において記載された対角線の情報の算出は、さらに以下に記載するように行うとさらに有利である。

四隅Ａ〜Ｄが求まれば、その四隅Ａと四隅Ｄを結ぶ対角線ＡＤ、四隅Ｂと四隅Ｃを結ぶ対角線ＢＣの長さを求めることができる。四隅の位置情報が分かっているので、その２点を結ぶ直線の長さはピタゴラスの定理で簡単に求めることはできる。

求められた各対角線の長さと入力画像のあるべき情報とを比較し、あらかじめ決められた閾値を満足すれば、欠損はないと判断し、満足しなければ欠損ありと判断することになる。あるべき姿とは、入力画像がＡ４原稿であれば、その原稿の対角線の長さ情報は既知なので、その長さと比較し、短ければ欠損しているということになる。
既知の情報 − 対角線の長さ ＞ 閾値 ⇒ 欠損あり
既知の情報 − 対角線の長さ ≦ 閾値 ⇒ 欠損なし

閾値は原稿サイズの大きさに比例した閾値になる。原稿サイズが大きくなれば閾値も比例して大きくなるようにすればよい。図４に示したように、例えば左上の四隅が欠損していれば、四隅Ａは誤った位置になり、それにより対角線ＡＤは通常より長さは短くなる。

本実施形態における画像状態取得手段１０２は、対角線ＡＤが短ければ、四隅Ａ、あるいは、四隅Ｄが欠損していると判断し、対角線ＢＣが短ければ、四隅Ｂ、あるいは、四隅Ｃが欠損していると判断する。対角線の情報は、原稿画像の傾き、回転には依存しない特徴量なので、事前に天地識別、傾き補正などの画像処理を施す必要がないため、高速に処理が可能となる。

さらに、場所を特定する必要があれば、四隅Ａと四隅Ｂを結ぶ直線ＡＢの長さと四隅Ｃと四隅Ｄを結ぶ直線ＣＤの長さを求める。Ａ４の長手方向の長さは既知なので、その長さ情報と比較すれば良い。長さ比較と判断の関係は、次のように行う。
対角線ＡＤが短い AND 直線ＡＢが短い ⇒ 四隅Ａが欠損している
対角線ＡＤが短い AND 直線ＣＤが短い ⇒ 四隅Ｄが欠損している
対角線ＢＣが短い AND 直線ＡＢが短い ⇒ 四隅Ｂが欠損している
対角線ＢＣが短い AND 直線ＣＤが短い ⇒ 四隅Ｃが欠損している

以上、説明した本実施形態によれば、対角線の情報の算出を適切に行うことができるようになる。また、原稿の画像の状態を、原稿画像の傾き、回転には依存しない特徴量である対角線の情報に基づいて行うため、事前に天地識別、傾き補正などの画像処理を施す必要がなく、高速な処理を実現することが可能となる。

以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲内で種々の変形実施が可能である。

本発明の実施形態のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施形態の機能ブロック図である。 本発明の実施形態の原稿の例を示す図である。 本発明の実施形態の原稿に欠損等がある場合の例を示す図である。 本発明の実施形態の全体の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態の探索範囲を説明するための図である。 図６の左側探索範囲において境界検出を行った例を示す図である。 本発明の実施形態の境界検出において黒画素の連続領域とみなす例を示す図である。 本発明の実施形態の左上に欠損部がある場合の原稿の画像の例を示す図である。 本発明の他の実施形態に係る、Ｘ方向とＹ方向とで解像度の異なる入力画像の例を示す図である。

符号の説明

１０１ 対角線情報算出手段
１０２ 画像状態取得手段
１０３ 修復判断手段
１０４ 修復手段

Claims (6)

1. 入力画像から原稿の画像領域と前記原稿以外の画像領域を求め、前記原稿の画像を抽出する画像処理装置であって、
   原稿領域の角隅を取得し、角隅を結ぶ対角線の情報を算出する対角線情報算出手段と、
   前記対角線の情報を用いて、入力画像中の原稿画像の状態を取得する画像状態取得手段と、
   を有することを特徴とする、画像処理装置。
2. 前記対角線情報算出手段は、入力画像がＸ方向とＹ方向とで解像度が異なる場合、Ｘ方向とＹ方向の解像度の比率を考慮して、角隅を結ぶ対角線の情報を算出することを特徴とする、請求項１記載の画像処理装置。
3. さらに、取得した原稿画像の状態を利用して画像を修復するか否かの判断を行う修復判断手段と、
   修復を行う場合、前記取得した原稿画像の状態を利用して元の画像に修復する修復手段と、
   を有することを特徴とする、請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記対角線の情報が、対角線の長さであることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項記載の画像処理装置。
5. 入力画像から原稿の画像領域と前記原稿以外の画像領域を求め、前記原稿の画像を抽出する画像処理方法であって、
   原稿領域の角隅を取得し、角隅を結ぶ対角線の情報を算出する対角線情報算出工程と、
   前記対角線の情報を用いて、入力画像中の原稿画像の状態を取得する画像状態取得工程と、
   を含むことを特徴とする、画像処理方法。
6. 請求項５記載の画像処理方法を画像処理装置に実行させることを特徴とする、プログラム。

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