JP2010062989A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】原稿領域周囲の黒枠とブック原稿の綴じ部の影とを、より精度よく識別することができ、黒枠について黒枠除去し、綴じ部の影について影補正することをより精度よく実行できる画像処理装置を提供することを目的とする。
【解決手段】透明原稿台に接して配置されている原稿を、上記透明原稿台を透して読み取り、画像データを得る読取手段と、上記画像データを蓄積する蓄積手段と、上記画像データの端部の黒領域を検出する黒領域検出手段と、上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記原稿の周辺による黒枠であるのか、上記原稿と上記透明原稿台とが離間した部分に生じた影であるのかを識別する識別手段と、上記画像データから上記黒枠を除去する除去手段と、上記画像データの上記影を補正する補正手段とを有する画像処理装置である。
【選択図】図２

Description

本発明は、読取画像から原稿領域を検出し、原稿領域の抽出、及び、補正する画像処理技術に関するものである。

従来の画像処理装置において、スキャナなどによる読取画像（原画像）から原稿領域を抽出し、原稿領域の中心付近に存在する閉じ部の影を検出して補正するアルゴリズムが提案されている（たとえば、特許文献１参照。）。

また、ブック原稿のような厚みのある原稿の場合、原稿台カバーを原稿台に密着して閉じることができないので、読取画像内の原稿周囲に黒画素領域が発生する。当該黒画素領域に基づいて原稿領域を検出し、無駄なトナーやインク消費を避けるために、原稿領域外の黒画素領域を白画素に置き換える技術が提案されている（たとえば、特許文献２、特許文献３参照）。
特開平７−２１２５３９号公報 特開平９−１８５２２７号公報 特開平１１−３４１２３０号公報

しかし、特許文献１記載の画像処理装置では、検出した原稿領域の中央付近にブック原稿の綴じ部の影が存在することを前提に処理している。したがって、原稿台ガラスよりも大きなブック原稿を読取り、綴じ部の影が、検出した原稿領域の端部に発生していれば、対応できないという問題がある。

また、特許文献２、特許文献３記載の画像処理装置では、濃度変化によって原稿領域を検出する。この結果、原稿台よりも大きなブック原稿を読取り、綴じ部の影が原稿領域の端部に発生している場合には、綴じ部の影と原稿周囲に発生している黒枠とを判別することができない。このために、検出される原稿領域は、本来の原稿領域よりも内側になるという問題がある。

本発明は、原稿領域周囲の黒枠とブック原稿の綴じ部の影とを、より精度よく識別することができ、黒枠について黒枠除去し、綴じ部の影について影補正することをより精度よく実行できる画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明は、透明原稿台に接して配置されている原稿を、上記透明原稿台を透して読み取り、画像データを得る読取手段と、上記画像データを蓄積する蓄積手段と、上記画像データの端部の黒領域を検出する黒領域検出手段と、上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記原稿の周辺による黒枠であるのか、上記原稿と上記透明原稿台とが離間した部分に生じた影であるのかを識別する識別手段と、上記画像データから上記黒枠を除去する除去手段と、上記画像データの上記影を補正する補正手段とを有する画像処理装置である。

本発明によれば、原稿領域周囲の黒枠とブック原稿の綴じ部の影とを、より精度よく識別することができ、黒枠について黒枠除去し、綴じ部の影について影補正することをより精度よく実行できるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。

本発明の実施例１は、読取部を備えた画像処理装置１００である。

＜装置構成＞
図１は、本発明の実施例１である画像処理装置１００を示すブロック図である。

外部インタフェース部１０１は、たとえばディジタルカメラで撮影した画像データなどを画像処理装置１００に入力するためのインタフェースである。通常、各種メモリカードのスロットや、ディジタルカメラやコンピュータと接続するためのＵＳＢコネクタなどによって実装される。ここでは、メモリカード用の物理的な受け口として、ＰＣカード（ＰＣＭＣＩＡ）スロットを設けている。なお、非接触のインタフェースとしてＩｒＤＡ（赤外線通信）レシーバなどによって構成するようにしてもよい。

操作部１０２は、ユーザからの操作及び各種設定等を受け付ける機能部である。

印刷部１０３は、たとえば、インクジェット方式のプリンタによって構成されている。ここでは、外部インタフェース部１０１に接続されているメモリカードからのデータ、または、読取部１０４が読取った画像データを印刷する。

読取部１０４は、透明原稿台である原稿台ガラスを有し、原稿台ガラスに載置した銀塩写真や雑誌等の原稿をスキャンし、読取画像データ（ディジタルデータ）として読み取る。読み取りは、ＣＣＤ方式、または、ＣＩＳ方式のラインセンサの読取ヘッドで、原稿台ガラスの裏側から照明しながらスキャンして読み取るカラースキャナである。ラインセンサのライン方向が主走査方向であり、読み取り時の読取ヘッドの移動方向が副走査方向である。読取部１０４は、透明原稿台に接して配置されている原稿を、上記透明原稿台を透して読み取り、画像データを得る読取手段の例である。

表示部１０５は、読み込んだ読取画像データ、画像処理装置１００の状態情報、及び、操作部１０２からの入力情報をユーザに提示する機能部である。

制御部１０６は、画像処理装置１００の各部の制御を行う機能部である。たとえば、後述の画像処理部１０８による画像処理に基づいて各部を制御し、各種センサが画像処理装置１００の状態を取得する。

蓄積部１０７は、外部インタフェース部１０１または読取部１０４を介して入力された読取画像データを蓄積する。そして、後述の各制御手段を実現するためのプログラム及びデータを格納する。その他、制御実行のために必要に応じて、作業領域、各種設定項目の登録領域としても使用する。

画像処理部１０８は、後述する原画像データからの原稿領域検出処理を実行し、画像データから印刷するためのプリントデータ生成処理を実行する。

画像処理部１０８は、画像データの端部の黒領域を検出する黒領域検出手段の例である。また、画像処理部１０８は、上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記原稿の周辺による黒枠であるのか、上記原稿と上記透明原稿台とが離間した部分に生じた影であるのかを識別する識別手段の例である。さらに、画像処理部１０８は、上記画像データから上記黒枠を除去する除去手段の例であり、上記画像データの上記影を補正する補正手段の例である。

＜画像処理装置１００の動作＞
図２は、実施例１である画像処理装置１００における原稿周囲の黒領域の検出と、本スキャン時の設定とを示すフローチャートである。

原稿台ガラス上に載置された原稿を、読取部１０４が読み取る。なお、説明を簡単にするために、読取部１０４に設定されている拡大率は１００％であるとする。また、読取部１０４は、Ａ４までの大きさの原稿を読み取ることが可能であるとする。

図３は、原稿台ガラスを透して原稿台の読み取り範囲全体を読み取った読取画像データの例を示す図である。

原稿は、図３に示すように、原稿突き当て位置に突き当てて載置されている。図３において、左端と上端とが原稿突き当て位置であり、左から右の方向が、主走査方向であり、上から下の方向が、副走査方向である。

図３（ａ）は、見開きブック原稿全体が、画像処理装置１００の読取り可能範囲内に存在する場合の例を示す図である。

図３（ａ）に示す例では、見開きブック原稿では、その綴じ部を、原稿台ガラスに接して配置することが難しく、原稿台ガラスから離れた離間部では、照明との距離と角度とが変化し、影ができる。この影は、原稿領域中央に存在し、また、原稿に厚みがあるので、原稿台カバーを原稿台に密着して閉じることができず、原稿領域周囲には、黒枠が発生する。

図３（ｂ）は、見開きブック原稿の片側ページのみが読取り可能範囲内に存在する場合の例を示す図である。

図３（ｂ）に示す例では、原稿に厚みがあるので、原稿台カバーを原稿台に密着して閉じることができず、下端部に黒枠があり、また、綴じ部の影が右端部に存在する。上記「綴じ部の影」は、原稿と透明原稿台とが離間した部分に生じた影の例である。

なお、以下の各処理ステップは、制御部１０６が各部を実行することによって実現される。

Ｓ２０１で、画像処理装置１００が補正モードに設定されているかどうかを判定する。すなわち、操作部１０２を介してユーザが蓄積部１０７に補正モードを設定したか否かを判定する。補正モードが設定されていないと判定すると、Ｓ２０９で、黒領域について何も処理を施さずに、終了する。

一方、補正モードが設定されていると判定すると、Ｓ２０２で、読取部１０４がプレスキャンし、画像データを取得する。上記プレスキャンは、検出された黒領域が、原稿領域周辺に発生している黒枠であるのか、または、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを識別するために、かつ、解析処理の負荷を低減するために、通常よりも低解像度で画像データを読み取る動作である。たとえば、プレスキャンでは、読取解像度７５ｄｐｉ、γ＝１．０（リニアデータ）、ＲＧＢカラーで、原稿台ガラスの読み取り領域全面を読み取る。

Ｓ２０３では、Ｓ２０２で読取った画像データを蓄積部１０７に蓄積する。

Ｓ２０４では、Ｓ２０３で蓄積された画像データについて、画像処理部１０８が、黒領域を検出する。黒領域を検出する場合、画像データ右端から左に向けて、予め設定した輝度値閾値以上の位置（すなわち白い輝度値の位置）を探し、その位置が原稿領域右端部であると判断する。これによって、原稿領域右端側に発生している黒領域を検出する。

これと同様にして、画像データ下端部から上に向けて、予め設定した輝度値閾値以上の位置（すなわち白い輝度値の位置）を検出し、この検出された位置が原稿領域下端部であると判断する。これによって、原稿領域下端部に発生している黒領域を検出する。

なお、ここでは、単純に、予め設定した輝度値閾値のみによって原稿領域端部を検出し、これによって、原稿領域の右端部、下端部に発生している黒領域を検出する。しかし、色差閾値やエッジ検出を用いることによって、原稿領域端部を検出し、黒領域を検出してもよく、また、他の方法を利用して黒領域を検出するようにしてもよい。

図３（ａ）に示す例の場合、原稿領域の右側と下側との黒領域は、１つの黒枠であるが、黒枠と影とを判定する前では、黒枠領域が１つであるのか、黒枠と影との２つの領域であるかは不明である。したがって、原稿領域の右側と下側とに黒領域が検出された場合、原稿領域の右側の黒領域と、残りの下側の黒領域の２つの黒領域とであるとして扱う。

黒領域を検出できなければ、Ｓ２０５からＳ２０９へ進み、特別な処理を何も施さずに、終了する。

Ｓ２０６では、Ｓ２０４で検出された黒領域について、原稿領域周辺の黒枠であるのか、または、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを、画像処理部１０８が判定する。なお、黒枠・綴じ部の影判定処理の詳細については、図４を参照して後述する。

Ｓ２０６で原稿領域周辺の黒枠であると判定すると、Ｓ２０７でこの判定された黒領域について、黒枠除去を行うための設定を行い、綴じ部の影であると判定すると、Ｓ２０８で綴じ部の影補正を行うための設定を行い、本スキャンへ進む。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作１＞
図４は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理を示すフローチャートである。

検出された黒領域の幅方向の輝度値変化を確認することによって、原稿周辺の黒領域が、原稿領域周辺に発生している黒枠であるのか、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを識別する。

図５は、右端と下端との２箇所の黒領域が検出された場合の例を説明する図である。

つまり、図５は、検出された２箇所の黒領域について、原稿領域端部の辺に平行に、ライン単位で、平均輝度値をグラフで示す図である。原稿周辺の黒領域が、綴じ部の影であれば、輝度値は、概ね連続的に変化をした形である。逆に、原稿周辺の黒領域が、黒枠であれば、輝度値はほぼ一定値である。この性質を利用して、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する。

まず、Ｓ４０１で、右端黒領域については、Ｗ_Ｓ１〜Ｗ_Ｅ１間で、下端黒領域については、Ｗ_Ｓ２〜Ｗ_Ｅ２間で、原稿領域端部の辺に平行に、ライン単位で平均輝度値を求める。

Ｓ４０２では、Ｓ４０１で求めた原稿領域端部の辺に平行な方向に、ラインごとに求めた平均輝度値について、隣接ライン間の平均輝度値の差である微分値を求める。

Ｓ４０３では、Ｓ４０２で求めた微分値が、黒領域全体に渡ってゼロに近い値を取り続けていれば、Ｓ４０４で、その黒領域が黒枠であると判定する。Ｓ４０２で求めた微分値が、黒領域全体に渡ってゼロに近い値を取り続けなければ、Ｓ４０５で、その黒領域が綴じ部の影であると判定し、処理を終了する。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作２＞
図６は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する別の処理を示すフローチャートである。

図６に示す例は、黒領域が、右端、下端のうちの一方で検出された場合の処理を示す例である。検出された黒領域以外の領域（すなわち、原稿領域内の領域）の輝度値変化を調べ、綴じ部の影と思われる輝度値変化が存在する場合（Ｓ６０３参照）、検出した黒領域が、黒枠であると判定する。原稿領域内に、綴じ部の影と思われる輝度値変化が存在しなければ（Ｓ６０３参照）、検出した黒領域が綴じ部の影であると判定する。

Ｓ６０１で、原稿領域の幅方向（主走査方向）、高さ方向（副走査方向）のそれぞれについて、ライン単位で、平均輝度値を求める。

Ｓ６０２では、Ｓ６０１で求めた幅方向、高さ方向のそれぞれについて、ライン単位の隣接ライン間の平均輝度値の微分を求める。

Ｓ６０３では、Ｓ６０２で求めた幅方向、高さ方向のそれぞれの微分値が、いずれも原稿領域全体に渡ってゼロに近い値を取り続けていれば、原稿領域内には、綴じ部の影が存在しないと判断できる。そして、Ｓ６０４で、検出した黒領域が綴じ部の影であると判定する。Ｓ６０２で求めた幅方向、高さ方向の微分値の一方が、原稿領域全体に渡ってゼロに近い値を取り続けなければ、原稿領域内に綴じ部の影が存在すると判断できる。そして、Ｓ６０５で、検出した黒領域が、黒枠であると判定し、処理を終了する。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作３＞
図７は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別するさらに別の処理を示すフローチャートである。

図７に示す例は、原稿周辺の黒領域が、右端と下端との両方で検出された場合の処理を示す例である。検出された黒領域以外の領域（すなわち、原稿領域内の領域）の輝度値変化を調べ、綴じ部の影と思われる輝度値変化が存在すれば（Ｓ７０３参照）、検出した黒領域が、黒枠であると判定する。原稿領域内に、綴じ部の影と思われる輝度値変化が存在しなければ（Ｓ７０３参照）、検出した黒領域が綴じ部の影であると判定する。

Ｓ７０１では、原稿領域の幅方向、高さ方向のそれぞれについて、ライン単位で平均輝度値を求める。

Ｓ７０２では、Ｓ７０１で求めた幅方向、高さ方向のそれぞれのライン単位の隣接ライン間の平均輝度値を微分する。

Ｓ７０３では、Ｓ７０２で求めた幅方向、高さ方向のそれぞれの微分値が、いずれも原稿領域全体に渡ってゼロに近い値を取り続けていれば、原稿領域内には綴じ部の影が存在しないと判断する。そして、Ｓ７０４で、検出した黒領域の幅を比較し、大きい方が、綴じ部の影であると判断し、小さい方が黒枠であると判定する。Ｓ７０２で求めた幅方向、高さ方向のそれぞれの微分値のうちで、一方の微分値が原稿領域全体に渡ってゼロに近い値を取り続けなければ、原稿領域内に綴じ部の影が存在すると判断し、Ｓ７０５で、検出した黒領域が、黒枠であると判定し、終了する。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作４＞
図８は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理の他の処理を示すフローチャートである。

図８に示す例は、検出された一方の黒領域のサイズに基づいて、検出した他方の黒領域が、綴じ部の影であると判断し、または、黒枠であると判定する例である。

図９は、画像処理装置１００において検出された黒領域の例を示す図である。

たとえば、図９に示すように、黒領域１と黒領域２とが検出されたとする。黒領域１は、画像の右端部に存在し、原稿端の辺と読み取り画像領域の端の辺との間に、幅Ｗ_１を具備する。黒領域２は、画像の下端部に存在し、原稿端の辺と読み取り画像領域の端の辺との間に、幅Ｗ_２を有する。

Ｓ８０１で、黒領域２の幅Ｗ_２が閾値Ｔ_２よりも小さいかどうかを調べる。画像の下端部に存在している黒領域２の幅Ｗ_２の大きさに基づいて、原稿台ガラスに積載されている原稿サイズをある程度予測することができる。黒領域２の幅Ｗ_２が閾値Ｔ_２よりも小さければ、Ａ４サイズに近い原稿が積載されていると推測することができる。すなわち、画像の右端に存在する黒領域１は、綴じ部の影である可能性があるので、Ｓ８０２で調べる。

そして、黒領域１の幅Ｗ_１が、閾値Ｔ_１よりも大きいかどうかを調べる。黒領域１の幅Ｗ_１が閾値Ｔ_１よりも大きければ、Ｓ８０３で、黒領域１が、綴じ部の影であると判定し、黒領域２が、黒枠であると判定し、終了する。黒領域１の幅Ｗ_１が閾値Ｔ_１よりも小さければ、いずれの黒領域も黒枠であると判定する。また、黒領域２の幅Ｗ_２が閾値Ｔ_２よりも大きければ、Ａ４サイズよりも小さい原稿が積載されていると推測することができる。つまり、画像の右端部に存在する黒領域１は、ほぼ黒枠であると決定することができるので、Ｓ８０４で、いずれの黒領域も、黒枠であると判定し、終了する。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作５＞
図１０は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別するさらに他の処理を示すフローチャートである。

検出された黒領域の幅方向の輝度値変化を調べることによって、原稿領域周辺に発生している黒枠であるのか、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを識別する。たとえば、図５に示すように、検出された２箇所の黒領域の原稿領域端部の辺に平行に、ライン単位で、平均輝度値をグラフにする。この場合、綴じ部の影であれば、輝度値は概ね連続的に変化するグラフ形状（つまり、傾きの大きいグラフ形状）になる。逆に、黒枠であれば、輝度値はほぼ一定値（つまり、傾きの小さいグラフ形状）になる。このグラフ形状を利用して、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する。

Ｓ１００１で、原稿領域の幅方向（主走査方向）、高さ方向（副走査方向）のそれぞれについて、ライン単位で平均輝度値を求める。

Ｓ１００２では、Ｓ１００１で求めた平均輝度値データの近似二次曲線を、最小二乗法を用いて求める。たとえば、近似二次曲線をｙ＝ａ_２ｘ^２＋ａ_１ｘ＋ａ_０とすると、Ｅ＝Σ（ｙ−ａ_２ｘ^２−ａ_１ｘ−ａ_０）^２が最小となるａ_２、ａ_１、ａ_０を求めることによって、最小二乗法による近似二次曲線を求めることができる。

次に、Ｓ１００３で、最小二乗法で求めた近似二次曲線の二次元項係数の絶対値｜ａ_２｜を、実験によって予め求め、設定した閾値Ｔ_ａよりも小さいかどうかを調べる。最小二乗法で求めた近似二次曲線の二次元項係数の絶対値｜ａ_２｜が、Ｔ_ａよりも小さければ（すなわち、傾きが小さいグラフ形状であれば）、Ｓ１００４で、その黒領域は、黒枠であると判断する。そうでなければ、傾きが大きいグラフ形状であるので、Ｓ１００５で、黒領域が綴じ部の影であると判断する。

図１１は、画像処理装置１００において、検出された黒領域のラインごとに求めた平均輝度値の近似二次曲線の概略を示す図である。

図１１（ａ）は、綴じ部の影のラインごとに求めた平均輝度値について、最小二乗法によって求めた近似二次曲線例を示す図である。

図１１（ｂ）は、黒枠のラインに関する平均輝度値について、最小二乗法によって求めた近似二次曲線例を示す図である。

図１１（ｂ）中の各ドットは、そのラインにおける平均輝度値を示し、実線は、最小二乗法によって求めた近似二次曲線を示す。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作６＞
図１２は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理の別の処理を示すフローチャートである。

検出された黒領域について、エッジ検出フィルタを施し、検出されたエッジ量を確認することによって、原稿領域周辺に発生している黒枠であるのか、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを識別する。

図１３は、画像処理装置１００において、入力された画像について、検出された端部の黒領域のエッジ画像を示す図である。

黒領域が黒枠である場合、ほぼ均一な黒であるので、エッジが検出されない。一方、黒領域が綴じ部の影である場合、綴じ部付近には、文字や図などの情報が存在することが多いので、エッジが存在する。この特徴を利用して、検出された黒領域が黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する。

Ｓ１２０１で、検出された黒領域について、エッジ検出フィルタ処理を行う。Ｓ１２０２で、検出されたエッジ画素数が閾値Ｔ_３よりも大きいかどうかを調べる。検出されたエッジ画素数が、閾値Ｔ３よりも大きければ、黒領域が、綴じ部の影であると判定する（Ｓ１２０３）。検出されたエッジ画素数が、閾値Ｔ_３よりも小さければ、黒領域が、黒枠であると判定し（Ｓ１２０４）、終了する。

＜黒枠・綴じ部の影判別処理の動作７＞
図１４は、画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理のさらに別の処理を示すフローチャートである。

検出された黒領域について、エッジ検出フィルタを施し、検出されたエッジ量を確認することによって、原稿領域周辺に発生している黒枠であるのか、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを識別できる。

図１５は、画像処理装置１００が検出した黒領域のエッジ画像の一例を示す図である。

図１５に示すように、原稿が置かれた場合、ブック原稿端部（小口）を含む領域が、黒領域であると判定されることがある。この場合、この小口の部分に、多数のエッジが存在する可能性があり、この黒領域が、綴じ部の影であると誤判定することがある。この誤判定を避けるのが、図１４に示すフローチャートである。

Ｓ１４０１で、検出された黒領域について、エッジ検出フィルタ処理を行う。Ｓ１４０２で、検出されたエッジ画像の各画素において、互いに隣接するエッジ画素に、同一識別番号を付与する処理であるラベリング処理を実行する。Ｓ１４０３で、付与された識別番号のうちで同一識別番号の数が閾値Ｔ_４よりも多いエッジ画素を除去する。この処理によって、連続したエッジで形成される小口の部分を、判定から除くことができる。そして、残ったエッジ画素数が閾値Ｔ_３よりも大きいことを確認する。検出されたエッジ画素数が、閾値Ｔ_３よりも大きければ、黒領域が、綴じ部の影であると判定する（Ｓ１４０４）。そうでなければ、Ｓ１４０５で、黒領域が、黒枠であると判定し、終了する。

綴じ部に発生するエッジは、綴じ部付近に存在する文字や図であるので、不連続であることが多く、同一識別番号を有するエッジ数は小さい。ところが、小口に発生するエッジは、連続したエッジで形成されることが多いので、同一識別番号を有するエッジ数は大きい。この特徴を利用することによって、黒枠と綴じ部の影との誤判定を避けることができる。

上記実施例によれば、検出された黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを精度良く識別することができ、綴じ部の影が画像端部にあったとしても、黒枠として除去せずに、綴じ部の影として補正することができる。

この結果に基づいて、本スキャンを行い、本スキャン画像の黒領域について、黒枠除去を実行し、または、綴じ部の影補正の適切な処理を実施することによって、所望の結果を得ることができる。なお、黒枠除去方法、及び、綴じ部の影補正方法については、公知の技術も多く、ここでは説明しない。

本発明の実施例２は、検出した黒領域について、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを、自動的に判定するのではなく、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを、オペレータが、手動で設定する実施例である。

図１６は、本発明の実施例２である画像処理装置において、原稿周辺の黒領域の検出及び本スキャン時の処理設定のフローチャートである。

Ｓ１６０１〜Ｓ１６０５は、図２に示す実施例１におけるＳ２０１〜Ｓ２０５の処理と同じである。

Ｓ１６０６では、画像処理部１０８が、Ｓ１６０４で検出した黒領域について、原稿領域周辺の黒枠であるのか、または、ブック原稿の綴じ部の影であるのかを、ユーザが操作入力部から手動で設定する。

Ｓ１６０６で原稿領域周辺の黒枠である指定されると、Ｓ１６０７で、その黒領域について黒枠除去を行うための設定を行い、綴じ部の影であると指定されると、Ｓ１６０８で、綴じ部の影補正を行うための設定を行い、本スキャンへ進む。

この結果に基づいて、本スキャンを行い、本スキャン画像の黒領域について、黒枠除去、または、綴じ部の影補正の適切な処理を実施することによって、所望の結果を得る。なお、黒枠除去方法、綴じ部の影補正方法については、公知の技術も多く、ここでは説明しない。

上記のようにして、検出された黒領域が黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを確実に指定することができ、綴じ部の影が画像端部にあったとしても、黒枠として除去するのではなく、綴じ部の影として補正することができる。

なお、上記の説明では、透明原稿台としての原稿台ガラスに原稿を載置して読み取るが、見開きブック原稿の上に透明原稿台を載置し、上から読み取る構成も考えられる。また、上下に限らず、左右、斜めの方向で読み取るようにしてもよい。

また、上記実施例は、画像処理装置内で全ての処理を実行し、目的を達成するが、画像処理装置の外部インタフェース部１０１に接続されているコンピュータ上で、上記と同等の処理を行うようにしてもよい。

上記実施例において、手段を工程に置き換えれば、上記実施例を、画像処理方法として把握することができる。また、上記実施例において、手段を置き換えた工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを想定することができる。

本発明の実施例１である画像処理装置１００を示すブロック図である。 実施例１である画像処理装置１００における原稿周囲の黒領域の検出と、本スキャン時の設定とを示すフローチャートである。 原稿台ガラスを透して原稿台の読み取り範囲全体を読み取った読取画像データの例を示す図である。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理を示すフローチャートである。 右端と下端との２箇所の黒領域が検出された場合の例を説明する図である。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する別の処理を示すフローチャートである。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別するさらに別の処理を示すフローチャートである。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理の他の処理を示すフローチャートである。 画像処理装置１００において検出された黒領域の例を示す図である。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別するさらに他の処理を示すフローチャートである。 画像処理装置１００において、検出された黒領域のラインごとに求めた平均輝度値の近似二次曲線の概略を示す図である。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理の別の処理を示すフローチャートである。 画像処理装置１００において、入力された画像について、検出された端部の黒領域のエッジ画像を示す図である。 画像処理装置１００において、原稿周辺の黒領域が、黒枠であるのか、綴じ部の影であるのかを識別する処理のさらに別の処理を示すフローチャートである。 画像処理装置１００が検出した黒領域のエッジ画像の例を示す図である。 本発明の実施例２である画像処理装置において、原稿周辺の黒領域の検出及び本スキャン時の処理設定のフローチャートである。

符号の説明

１０１…外部インタフェース部、
１０２…操作部、
１０３…印刷部、
１０４…読取部、
１０５…表示部、
１０６…制御部、
１０７…蓄積部、
１０８…画像処理部。

Claims (11)

1. 透明原稿台に接して配置されている原稿を、上記透明原稿台を透して読み取り、画像データを得る読取手段と；
   上記画像データを蓄積する蓄積手段と；
   上記画像データの端部の黒領域を検出する黒領域検出手段と；
   上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記原稿の周辺による黒枠であるのか、上記原稿と上記透明原稿台とが離間した部分に生じた影であるのかを識別する識別手段と；
   上記画像データから上記黒枠を除去する除去手段と；
   上記画像データの上記影を補正する補正手段と；
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１または請求項２において、
   上記識別手段は、上記黒領域検出手段が検出した黒領域の輝度値がほぼ一定であれば、上記黒枠であると判定し、上記黒領域検出手段が検出した黒領域の輝度値がほぼ一定でなければ、上記影であると判定する手段であることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１において、
   上記識別手段は、上記画像データの上記黒領域検出手段が検出した黒領域以外の領域について、主走査方向、副走査方向のうちの一方の方向における輝度値がほぼ一定でなければ、上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記黒枠であると判定し、主走査方向、副走査方向のうちの一方の方向における輝度値がほぼ一定であれば、上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記影であると識別する手段であることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１において、
   上記識別手段は、上記画像データの上記黒領域検出手段が検出した黒領域以外の領域について、主走査方向、副走査方向のうちの一方の方向における輝度値がほぼ一定にならなければ、上記黒領域検出手段が検出した黒領域が、上記黒枠であると識別し、上記黒領域検出手段が２つの黒領域を検出すると、それぞれの黒領域の隣接する原稿の方向の幅の大きい方が上記影であり、小さい方が上記黒枠であると識別する手段であることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１において、
   上記識別手段は、上記黒領域検出手段が検出した２つの黒領域のうちの一方の黒領域の幅であって、隣接する原稿の方向の幅に基づいて、他方の黒領域が上記影または上記黒枠であると識別する手段であることを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１において、
   上記識別手段は、上記黒領域検出手段が検出した黒領域について、エッジ検出を行い、検出されたエッジ量が、大きければ、上記影であると識別し、小さければ、上記黒枠であると識別する手段であることを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項６において、
   上記識別手段は、上記エッジ検出で検出されたエッジ画素に基づいて、連続して隣接するエッジ画素数が大きいエッジ画素を除いて、残りのエッジ量が大きければ、上記影であると識別し、小さければ、上記黒枠であると識別することを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項１において、
   上記識別手段は、上記黒領域検出手段が検出した黒領域を、上記黒枠、または、上記影であると設定する設定手段を有することを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項１において、
   読取画像データを印刷する印刷手段を有することを特徴とする画像処理装置。
10. 透明原稿台に配置されている原稿を読み取り、画像データを入力する入力工程と；
    上記画像データの端部の黒領域を検出する黒領域検出工程と；
    上記黒領域検出工程で検出した黒領域が、上記原稿の周辺の黒枠であるのか、上記原稿と上記透明原稿台との離間部に生じた影であるのかを識別する識別工程と；
    上記画像データから上記黒枠を除去する除去工程と；
    上記画像データの上記影を補正する補正工程と；
    を有することを特徴とする画像処理方法。
11. 透明原稿台に配置されている原稿を読み取り、画像データを入力する入力工程と；
    上記画像データの端部の黒領域を検出する黒領域検出工程と；
    上記黒領域検出工程で検出した黒領域が、上記原稿の周辺の黒枠であるのか、上記原稿と上記透明原稿台との離間部に生じた影であるのかを識別する識別工程と；
    上記画像データから上記黒枠を除去する除去工程と；
    上記画像データの上記影を補正する補正工程と；
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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