JP2012243120A - Image processing program, image processing device and image processing method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To make it possible to determine precisely whether or not an image of an object other than a subject is included in a captured image.SOLUTION: An image processing device 10 includes: a captured image storage section 61 for storing a captured image of a mounting table captured by an image capturing section 71 of a stand-type image scanner 50; a contour extraction processing section 63 for extracting a contour image from the captured image stored in the captured image storage section 61 to store the contour image in a contour image storage section 62; a circularity and straight line number calculating section 64 for calculating circularity of the contour image and the number of straight lines constituting the contour image on the basis of the contour image stored in the contour image storage section 62; and a hand reflection determination section 65 for determining whether or not a hand reflection is included in a business form image on the basis of the calculated circularity and the calculated number of the straight lines.

Description

本発明は、画像処理に係り、特に撮像素子で撮影した画像を処理する画像処理プログラム、画像処理方法、画像処理装置に関する。   The present invention relates to image processing, and more particularly to an image processing program, an image processing method, and an image processing apparatus for processing an image captured by an image sensor.

金融機関等においては、帳票の画像読み取りのために帳票読取装置が利用されている。この帳票読取装置は、帳票の画像を取得するための装置としてスタンド型イメージスキャナを備えている。このスタンド型イメージスキャナは、帳票を置くための置台、該置台に帳票を正しく載置するための手助けとなる帳票突合ガイド、撮像素子であるCCDカメラ、該CCDカメラを置台から所定距離だけ離して支える支柱を備えている(例えば、特許文献1、2参照)。スタンド型イメージスキャナが備えるCCDカメラは、2次元の画像を撮像する二次元エリアセンサであり、置台に載置された帳票を撮影することで帳票の画像を取り込む。スタンド型イメージスキャナは、自身が撮影した画像をUSB(Universal Serial Bus)などの通信インターフェースを介して上位装置(例えば、パーソナルコンピュータなど)に送信する。上位装置は、スタンド型イメージスキャナから受信する画像データを基に帳票の画像(帳票画像)を生成する。そして、その生成した帳票画像に文字認識処理を施し、帳票画像から必要となる文字情報を抽出する。   In a financial institution or the like, a form reading device is used for reading an image of a form. This form reading apparatus includes a stand-type image scanner as an apparatus for acquiring a form image. This stand-type image scanner includes a table for placing a form, a form abutting guide for helping to correctly place the form on the stage, a CCD camera as an image sensor, and a distance from the table to the CCD camera. A supporting column is provided (see, for example, Patent Documents 1 and 2). The CCD camera included in the stand-type image scanner is a two-dimensional area sensor that captures a two-dimensional image, and captures a form image by photographing the form placed on the table. The stand-type image scanner transmits an image captured by itself to a host device (for example, a personal computer) via a communication interface such as USB (Universal Serial Bus). The host device generates a form image (form image) based on the image data received from the stand-type image scanner. The generated form image is subjected to character recognition processing, and necessary character information is extracted from the form image.

スタンド型イメージスキャナの用いられているCCD素子の特徴として、高精細に読み取るために1枚の画像を複数の部分画像に分割するフィールド読み出し方式が用いられる。すなわち、スタンド型イメージスキャナは、帳票の部分画像(分割画像)を合成することで帳票全体画像を生成する。   As a feature of the CCD element used in the stand-type image scanner, a field readout method is used in which one image is divided into a plurality of partial images for high-definition reading. That is, the stand-type image scanner generates a whole form image by synthesizing partial images (divided images) of the form.

帳票読取装置では、スタンド型イメージスキャナに対する帳票の画像読み取りの開始指示は、上位装置が備える撮影ボタン(読取キー)をオペレータが押下することで行われるのが一般的である。この場合、オペレータは、帳票を置台に正しく載置した後、自分の手がCCDカメラの撮影エリアから外れたことを確認してから撮影ボタンを押下する必要がある。しかしながら、オペレータが帳票読み取りを急いだ場合、撮影ボタンを押下するタイミングが早すぎて、オペレータの手が帳票の撮影エリアに入っている状態でCCDカメラによる撮影が開始され、帳票の撮像画像に手が写りこんでしまうという問題があった。このように、帳票の撮影時に帳票画像の手が写って撮影されてしまうと、上位装置が生成する帳票画像の一部に手の画像が含まれるために帳票画像の文字認識をする際に文字認識エラーが発生し、再度、帳票の撮影を行う必要が生じる。この結果、帳票処理業務の効率が低下する。   In a form reading apparatus, an instruction to start reading an image of a form with respect to a stand-type image scanner is generally performed when an operator presses a photographing button (reading key) provided in a host apparatus. In this case, the operator needs to press the shooting button after confirming that his / her hand is out of the shooting area of the CCD camera after the form is correctly placed on the table. However, if the operator rushes to read the form, the timing of pressing the shooting button is too early, and the CCD camera starts shooting while the operator's hand is in the form shooting area. There was a problem of being reflected. In this way, if the hand of the form image is photographed when the form is photographed, the hand image is included in a part of the form image generated by the higher-level device. A recognition error occurs and the form needs to be taken again. As a result, the efficiency of the form processing operation decreases.

このような帳票の画像読み取り時の手写りは、オペレータの慣れによって低減するが、帳票読取装置の初期の読み取りエラーの要因の大半を占めるため問題となっていた。
また、上述したようにスタンド型イメージスキャナによる帳票の撮影は複数回にわたって実行されるので、オペレータによる帳票の画像読み取り開始の指示を受けた後にCCDカメラが帳票の画像の撮像を開始するようにすると、上位装置が帳票画像を生成するまでに長い時間を要してしまうので、上位装置が帳票の文字認識処理を開始するまでの時間や、帳票画像を表示装置の画面に表示するまでの時間が長くなってしまう。このため、スタンド型イメージスキャナは、オペレータが帳票の画像読み取り指示をする前に、CCDカメラによる帳票の撮像を開始するようにしている。この技術は、一般に、「プレスキャン」と呼ばれている(例えば、特許文献3参照)。
Such hand-drawing at the time of reading the image of the form is reduced by the operator's familiarity, but it is a problem because it accounts for most of the factors of the initial reading error of the form reading apparatus.
Further, as described above, since the photographing of the form by the stand-type image scanner is executed a plurality of times, the CCD camera starts to pick up the form image after receiving an instruction to start reading the form image by the operator. Since the host device takes a long time to generate the form image, the time until the host device starts the character recognition processing of the form and the time until the form image is displayed on the screen of the display device. It will be long. For this reason, the stand-type image scanner is configured to start image capturing of the form by the CCD camera before the operator instructs the image reading of the form. This technique is generally called “pre-scan” (see, for example, Patent Document 3).

ところが、プレスキャンを行うと、オペレータの手が分割画像に含まれてしまうという問題が発生する。これは、オペレータが帳票を置台に正しく置いてから帳票の画像読み取り開始指示を行うまでの時間と、オペレータが自分の手を置台から離すまでの時間との関係により必然的に発生する。このように、プレスキャンを行った場合、分割画像に手の画像が含まれると、上位装置が複数の分割画像を合成して生成する帳票画像に手が写ってしまい、帳票画像の文字認識を行うとエラーが発生するので問題となる。このため、従来、プレスキャンにより得られた帳票画像に手写りが有るか検出する技術が提案されている(例えば、特許文献3参照)。   However, when pre-scanning is performed, there is a problem that the operator's hand is included in the divided image. This inevitably occurs due to the relationship between the time from when the operator correctly places the form on the table until the operator issues an instruction to start reading the image of the form, and the time from when the operator releases his / her hand from the table. In this way, when pre-scanning is performed, if a hand image is included in the divided image, the hand apparatus is reflected in the form image generated by combining the plurality of divided images, and character recognition of the form image is performed. Doing so is a problem because an error occurs. For this reason, conventionally, there has been proposed a technique for detecting whether a form image obtained by pre-scanning has a hand-drawn image (see, for example, Patent Document 3).

特許文献3には、上位装置が分割画像から合成した合成画像に含まれる所定領域の各画素の平均階調値(濃淡値)が所定の範囲に存在するか否かを検出することで、または合成画像に含まれる各画素に所定の範囲の階調値(例えば、肌色階調値)を表す連続した画素が所定の画素数以上で含まれるか否かを検出することで、合成画像内に手写り領域(手写り画像)が存在するか否かを判定する手法が開示されている。また、手写り領域のみに関して上記手写り判定を行うことで、手写り判定に要する時間を短縮する手法も開示されている。   In Patent Literature 3, by detecting whether or not the average gradation value (gray value) of each pixel in a predetermined area included in the composite image synthesized from the divided image by the higher-level device exists in a predetermined range, or By detecting whether or not each pixel included in the composite image includes a predetermined range of pixels that represent a predetermined range of gradation values (for example, skin tone gradation values) in the composite image, A method for determining whether or not a hand-drawn area (hand-shot image) exists is disclosed. In addition, a method is disclosed in which the time required for hand-shooting determination is shortened by performing the above-described hand-shaking determination for only the hand-shooting area.

特開2001−78176号公報JP 2001-78176 A 特開平8−9102号公報JP-A-8-9102 特開2010−57079号公報JP 2010-57079 A

特許文献3に開示されている手法は、画像処理装置(スタンド型イメージスキャナの上位装置)がプレスキャンにより得られた合成画像に手写り領域が存在するか否かを判定することで、手写り領域の存在しない帳票画像を短時間で取得できるという効果を有している。また、逐次モニタ画面に表示される合成画像を目視しながら合成画像に手写り領域が存在するか否かを確認するというオペレータの作業が不要になるので、オペレータの作業負担が軽減されるという効果も有している。しかし、特許文献3に開示されている手法は、「手写りがあった場合には帳票の外周領域(判定領域)の平均階調値が薄くなる」ということを前提としている。しかし、実際にスタンド型イメージスキャナを使用する時にはオペレータが着衣している服の袖部分の色が肌色に近い場合もありうるので、手ではなく服など肌色に近い物を手写りとして検出してしまうこともある。また、特許文献3の手法では、帳票が帳票設置台(置台)に正しく設置されていない場合も手写りとして判定するようにしている。スタンド型イメージスキャナでは、帳票が帳票設置台からはみ出して置かれることは日常的にある。このような場合、特許文献3の手法では、帳票が一定時間以上経過しても正しく帳票設置台に正しく設置されない場合にはそれを手写り有りが所定回数以上検出されたものとみなして、エラー出力(読取不可を示すエラー通知出力)するようにしている。したがって、特許文献3の手法では、手写りを正確に検出できないという欠点があった。   The method disclosed in Patent Document 3 is based on whether the image processing device (the host device of the stand-type image scanner) determines whether or not a hand-shooting area exists in a composite image obtained by pre-scanning. There is an effect that a form image having no area can be acquired in a short time. In addition, the operator's work of confirming whether or not the hand-drawn area exists in the composite image while visually observing the composite image displayed on the monitor screen is not necessary, so that the operator's work load is reduced. Also have. However, the technique disclosed in Patent Document 3 is based on the premise that “the average gradation value of the outer peripheral area (determination area) of the form becomes thinner when there is a hand-drawing”. However, when actually using a stand-type image scanner, the color of the sleeves of the clothes worn by the operator may be close to the skin color. Sometimes it ends up. Further, according to the method of Patent Document 3, a case where a form is not correctly placed on a form placement table (table) is also determined as a hand-shot. In a stand-type image scanner, a form is routinely placed outside the form setting table. In such a case, according to the method of Patent Document 3, if a form is not correctly placed on the form placement table even after a certain period of time has elapsed, it is regarded that the presence of hand-shooting has been detected a predetermined number of times, and an error has occurred. Output (error notification output indicating that reading is impossible) is performed. Therefore, the technique of Patent Document 3 has a drawback that it is impossible to accurately detect hand-drawing.

最近の帳票画像の文字認識装置は、帳票画像を取得した時点で自動的に文字認識を開始する手法が主流である。オペレータが画像を確認して手写りがあったら帳票画像を読み直す方法もあるが、この方法は自動化にならないので現在ではほとんど行われていない。しかし、帳票の文字認識を自動的に開始する装置には、手写りが原因で文字認識がエラーとなった場合でも、オペレータは手写りがエラー原因なのか、または帳票に書かれた文字の字形が悪いことがエラー原因なのか区別できないという問題があった。このため、帳票の文字認識を自動的に開始する装置においては、手写りを装置側で自動的に正確に判定することが非常に重要になっている。   In recent form image character recognition apparatuses, a method of automatically starting character recognition when a form image is acquired is the mainstream. There is a method of rereading the form image when the operator confirms the image and there is a hand-shot, but this method is not performed at present because it is not automated. However, for devices that automatically start character recognition for forms, even if character recognition fails due to hand-drawing, the operator must determine whether hand-printing is the cause of the error or the character shape of the character written on the form. There is a problem that it is not possible to distinguish whether the bad is the cause of the error. For this reason, in an apparatus that automatically starts character recognition of a form, it is very important to automatically and accurately determine hand-drawing on the apparatus side.

本発明は、撮影画像に撮影対象の被写体以外の物体が写っているか否かを自動的に正確に判定できるようにすることを目的とする。   An object of the present invention is to automatically and accurately determine whether or not an object other than a subject to be photographed is shown in a photographed image.

上記課題を解決するために、撮像素子で撮影した画像を処理する画像処理プログラムが提供される。この画像処理プログラムの一態様は、コンピュータに実行されることで、コンピュータを、被写体の撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出手段と、該輪郭画像抽出手段によって作成された輪郭画像を基に、該輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算手段と、該特徴量計算手段により得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定手段として機能させる。   In order to solve the above problems, an image processing program for processing an image photographed by an image sensor is provided. One aspect of the image processing program is executed by a computer, whereby the computer extracts a contour of a subject portion from a photographed image of the subject and creates a contour image including the subject portion, and the contour Based on the contour image created by the image extraction unit, a feature amount calculation unit that calculates a feature amount necessary to determine whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image; Based on the feature amount obtained by the feature amount calculation means, the contour image functions as a determination means for determining whether an image of an object other than the subject is included.

また、画像処理プログラムの別の態様は、コンピュータに実行されることで、コンピュータを、オペレータによる撮影指示がなされる前に、撮像手段により被写体を撮影するプレスキャン手段と、該プレスキャン手段により取得された撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出手段と、該輪郭画像抽出手段によって作成された輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算手段と、該特徴量計算手段により得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定手段と、該判定手段により前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれていると判定された場合には、該プレスキャン手段により得られた少なくとも2つの撮影画像を基に、撮像手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する計算手段と、前記プレスキャンによる撮影が本来必要とされる解像度よりも低い解像度での撮影であった場合には、前記計算手段により算出された時間に応じた適切なタイミングで、前記撮像手段により前記被写体を本来必要な解像度で再度撮影する再スキャン手段として機能させる。   Further, another aspect of the image processing program is executed by a computer, so that the computer can acquire a pre-scan unit that captures a subject with an image capturing unit before the operator gives a shooting instruction, and the pre-scan unit. A contour image extracting means for extracting a contour of the subject portion from the captured image and creating a contour image including the subject portion, and an image of an object other than the subject is included in the contour image created by the contour image extracting means. Based on the feature quantity obtained by the feature quantity calculation means for calculating whether or not the feature quantity is necessary for determining whether or not the object is present, an image of an object other than the subject is included in the contour image. A determination unit that determines whether or not the image is included, and when the determination unit determines that an image of an object other than the subject is included in the contour image, Based on at least two captured images obtained by the pre-scan means, calculation means for calculating the time until no object other than the subject appears in the captured image captured by the image-capturing means, and photography by the pre-scan are inherently necessary In the case of shooting at a resolution lower than the resolution to be taken, the imaging unit again takes a picture of the subject again at the necessary resolution at an appropriate timing according to the time calculated by the calculation unit. It functions as a scanning means.

前記計算手段は、例えば、オペレータ毎の移動量に関するデータを、オペレータが撮影指示を行う毎に移動量データ記憶手段に記憶させ、前記移動量データ記憶手段に移動量に関するデータを記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの移動量に関するデータの平均値を計算し、その計算により得られた平均値を前記移動量情報記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記移動量データ記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均値を用いて計算する。   For example, the calculation means stores data relating to the movement amount for each operator in the movement amount data storage means every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times data relating to the movement amount is stored in the movement amount data storage means is constant. For the operator who has reached the number of times, the average value of the data related to the movement amount of the operator so far is calculated, and the average value obtained by the calculation is stored in the movement amount information storage means. When calculating the time until no object other than the subject appears in the captured image taken by the means, the average value of the operator stored in the movement amount data storage means is used.

上記画像処理装置プログラム、画像処理方法、画像処理装置によれば、撮影画像に撮影対象の被写体以外の物体が写っているか否かを自動的に正確に判定できる。   According to the image processing apparatus program, the image processing method, and the image processing apparatus, it is possible to automatically and accurately determine whether or not an object other than the subject to be photographed is reflected in the photographed image.

本発明の実施の形態のシステム全体のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the whole system of embodiment of this invention. 本発明の実施の第1の形態の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the function structure of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるプレスキャンにより合成した画像に手写り含まれているか否かを判定する第1の手法の原理を説明する図である。It is a figure explaining the principle of the 1st method of determining whether the hand-drawn image is included in the image synthesize | combined by the prescan in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるプレスキャンにより合成した画像に手写り含まれているか否かを判定する第2の手法の原理を説明する図である。It is a figure explaining the principle of the 2nd method of determining whether the hand-drawn image is included in the image synthesize | combined by the prescan in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における帳票の読み取り開始タイミングの判定手法の原理を説明する図である。It is a figure explaining the principle of the determination method of the reading start timing of the form in embodiment of this invention. 手写りが無いプレスキャン画像から輪郭画像を作成する場合の例を示す図である。It is a figure which shows the example in the case of producing an outline image from the prescan image without hand-drawing. 手写りが有るプレスキャン画像から輪郭画像を作成する場合の例を示す図である。It is a figure which shows the example in the case of producing an outline image from the prescan image with a hand-drawing. 手写りが無いプレスキャン画像における面積と周囲長の計算方法を示す図である。It is a figure which shows the calculation method of the area and perimeter in a prescan image without hand-drawing. 手写りが無いプレスキャン画像において検出される直線本数を示す図である。It is a figure which shows the number of straight lines detected in the prescan image without a hand-drawing. 手写りが有るプレスキャン画像において検出される直線本数を示す図である。It is a figure which shows the number of straight lines detected in the prescan image with a hand-drawing. 手写りが有るプレスキャン画像において、検出する直線の長さを規定することで検出される直線本数を示す図である。It is a figure which shows the number of straight lines detected by prescribing | regulating the length of the straight line to detect in the prescan image with a hand-drawing. 輪郭画像から求めた円形度及び直線本数を基にして、プレスキャン画像に手写りが有るか否かを判定するアルゴリズムを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the algorithm which determines whether a pre-scan image has a hand-shot based on the circularity calculated | required from the outline image, and the number of straight lines. 本発明の実施の第2の形態の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the function structure of the 2nd Embodiment of this invention. プレスキャン開始後のスタンド型イメージスキャナの置台上での帳票とオペレータの手の動きの時間的な状態遷移に伴う「円形度」と「直線本数」の時間的遷移を示す表である。It is a table | surface which shows the temporal transition of "circularity" and "the number of straight lines" accompanying the temporal state transition of the form on the stand of the stand-type image scanner after the start of pre-scanning, and an operator's hand movement. 図14に示す6つに状態の各状態における帳票画像を示す図である。It is a figure which shows the form image in each state of six states shown in FIG. プレスキャンにより得られた2つの帳票画像を基に手が撮影されなくなるまでの時間を計算する手法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of calculating the time until a hand is no longer image | photographed based on two form images obtained by the prescan. プレスキャン画像に手写りが無くなってから本スキャンまたは後処理を開始する手法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of starting a main scan or post-processing after hand-shot in a prescan image is lost. プレスキャン画像に手写りが無くなる時間を予測計算して、本スキャンまたは後処理を開始する手法を説明するフローチャートである。10 is a flowchart for explaining a method of predicting and calculating a time when a pre-scanned image disappears and starting main scan or post-processing. 帳票上に誤って置かれた物が帳票の輪郭を覆いながら帳票からはみ出している場合に、本発明の画像処理装置の実施の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。It is a figure explaining the case where the 1st and 2nd form of implementation of the image processing apparatus of this invention is applied when the thing put on the form accidentally protrudes from the form covering the outline of the form. . 置台に正しくセットされた帳票内に付箋紙のようなものが張り付いている場合に本発明の実施の形態の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。It is a figure explaining the case where the 1st and 2nd form of embodiment of this invention is applied when things like a sticky note are sticking in the form set correctly on the table. 帳票が撮影範囲からはみ出している場合に本発明の実施の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。It is a figure explaining the case where the 1st and 2nd form of implementation of this invention is applied when the form has protruded from the imaging | photography range. 帳票の外に異物が撮影範囲内に置かれている場合に本発明の実施の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。It is a figure explaining the case where the 1st and 2nd form of implementation of this invention is applied when the foreign material is put in the imaging | photography range out of the form. 本発明の実施の第3の形態の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the function structure of the 3rd Embodiment of this invention. 図23に示す移動速度テーブル記憶部内に設けられるテーブルの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the table provided in the movement speed table memory | storage part shown in FIG.

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図1は、本発明の実施の形態のシステム全体のハードウェア構成を示す図である。
図1に本発明の実施の形態は、画像処理装置10、モニタ20、キーボード(KB)30、マウス40、及びスタンド型イメージスキャナ50を備えている。画像処理装置10は、帳票画像のOCR(Optical Character Recognition:光学文字認識)機能を備えており、スタンド型イメージスキャナ50によりOCR処理で必要となる解像度の帳票画像を取得する必要がある。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration of the entire system according to the embodiment of this invention.
1 includes an image processing apparatus 10, a monitor 20, a keyboard (KB) 30, a mouse 40, and a stand-type image scanner 50. The image processing apparatus 10 has an OCR (Optical Character Recognition) function for a form image, and needs to acquire a form image having a resolution required for the OCR process by the stand-type image scanner 50.

画像処理装置10は、例えば、パーソナルコンピュータであり、CPU(Central Processing Unit)11、RAM(Random Access Memory)12、HDD(Hard Disk Drive)13、USB(Universal Serial Interface)インターフェース14を備えている。CPU11は、バス15を介してRAM12、HDD13、USBインターフェース14と接続されている。尚、図1には図示していないが、画像処理装置10は、ROM(Read Only Memory)やLAN(Local Area Network)などのネットワークに接続するためのNIC(Network Interface Card)なども備えている。また、画像処理装置10は、必要に応じて時刻を計時するタイマーも備える。   The image processing apparatus 10 is a personal computer, for example, and includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a RAM (Random Access Memory) 12, an HDD (Hard Disk Drive) 13, and a USB (Universal Serial Interface) interface 14. The CPU 11 is connected to the RAM 12, HDD 13, and USB interface 14 via the bus 15. Although not shown in FIG. 1, the image processing apparatus 10 also includes a NIC (Network Interface Card) for connecting to a network such as a ROM (Read Only Memory) or a LAN (Local Area Network). . The image processing apparatus 10 also includes a timer that measures time as necessary.

尚、図1には図示していないが、画像処理装置10内にはCPU11とモニタ20の間に表示制御部が設けられており、CPU11は該表示制御部を介してモニタ20の画面表示を行う。また、CPU11は、画像処理装置10内に設けられた不図示のメモリコントラーを介してRAM12に対するデータのリード/ライトを行う。また、画像処理装置10は不図示のHDDコントローラ(例えば、SATA(Serial Advanced Technology Attachment) コントローラなど)を備えており、該HDDコントローラを介してHDD13に対するデータのリード/ライトを行う。また、画像処理装置10は、IPL(Initial Program Load)やBIOS(Basic Input/Output System)などを格納するROMも備えている。   Although not shown in FIG. 1, a display control unit is provided between the CPU 11 and the monitor 20 in the image processing apparatus 10, and the CPU 11 displays the screen of the monitor 20 via the display control unit. Do. Further, the CPU 11 reads / writes data from / to the RAM 12 via a memory controller (not shown) provided in the image processing apparatus 10. The image processing apparatus 10 also includes an HDD controller (not shown) (for example, a SATA (Serial Advanced Technology Attachment) controller), and reads / writes data to / from the HDD 13 via the HDD controller. The image processing apparatus 10 also includes a ROM that stores an IPL (Initial Program Load), a BIOS (Basic Input / Output System), and the like.

CPU11は、RAM12にロードされているプログラムを実行することで画像処理装置10全体を制御する。RAM12は、随時データの書き込み/読み出しが可能な半導体メモリであり、OS(Operating System)やアプリケーションプログラムなどのソフトウェアがHDD13からロードされる領域や、CPU11が処理を実行する際に使用するデータを格納する領域などを備えている。また、RAM12は、スタンド型イメージスキャナ50から画像処理装置10のUSBインターフェース14に転送されてくる撮影画像を記憶する領域やその撮影画像を処理する際に使用される作業領域も備えている。   The CPU 11 controls the entire image processing apparatus 10 by executing a program loaded in the RAM 12. The RAM 12 is a semiconductor memory capable of writing / reading data at any time, and stores an area where software such as an OS (Operating System) and application programs is loaded from the HDD 13 and data used when the CPU 11 executes processing. It has an area to do. The RAM 12 also includes an area for storing a captured image transferred from the stand-type image scanner 50 to the USB interface 14 of the image processing apparatus 10 and a work area used when processing the captured image.

HDD13は、OSやドライバ・ソフトウェア、アプリケーションプログラム、さらには、CPU11が処理を実行するために必要なデータなどが格納される領域を備える記憶装置である。上記アプリケーションプログラムは、例えば、帳票画像のOCR処理機能や帳票画像をモニタ20に表示する機能などを備えている。上記ドライバ・ソフトウェアは、スタンド型イメージスキャナ50が撮影した画像から、手写りが無い帳票画像を取得し、その手写りが無い帳票画像を、上記OCR処理機能を備えたアプリケーションプログラムに渡す機能を備えている。また、HDD13は、上記ドライバ・ソフトウェアが取得した手写りが無い帳票画像を格納する領域を備える。   The HDD 13 is a storage device having an area for storing an OS, driver software, application programs, and data necessary for the CPU 11 to execute processing. The application program has, for example, a form image OCR processing function and a function for displaying the form image on the monitor 20. The driver software has a function of acquiring a form image without hand-drawing from an image taken by the stand-type image scanner 50 and passing the form image without hand-drawing to the application program having the OCR processing function. ing. Further, the HDD 13 includes an area for storing a form image with no handwriting acquired by the driver software.

USBインターフェース14は、キーボード30、マウス40及びスタンド型イメージスキャナ50の各デバイスのUSB端子とUSBケーブルで接続され、キーボード30、マウス40及びスタンド型イメージスキャナ50との間で、USB規格に準拠して制御信号やデータの通信を行う。スタンド型イメージスキャナ50が撮影した画像は、スタンド型イメージスキャナ50からUSBインターフェース14に転送され、USBインターフェース14を経由してRAM12に書き込まれる。   The USB interface 14 is connected to a USB terminal of each device of the keyboard 30, the mouse 40, and the stand type image scanner 50 through a USB cable, and conforms to the USB standard between the keyboard 30, the mouse 40, and the stand type image scanner 50. Control signals and data communication. An image photographed by the stand-type image scanner 50 is transferred from the stand-type image scanner 50 to the USB interface 14 and written into the RAM 12 via the USB interface 14.

モニタ20は、例えば液晶ディスプレイなどの表示装置であり、CPU11の制御を受けて、オペレータに対するユーザ・インターフェース画面の表示や、スタンド型イメージスキャナ50が読み取った帳票の画面などを表示する。   The monitor 20 is a display device such as a liquid crystal display, for example, and displays a user interface screen for an operator, a form screen read by the stand-type image scanner 50, and the like under the control of the CPU 11.

キーボード30とマウス40は、オペレータが画像処理装置10に対して帳票の読み取りを指示する操作のために用いられる入力装置である。オペレータは、キーボード30やマウス40を操作することで、モニタ20に表示されるユーザ・インターフェース画面への入力を行い、ユーザ・インターフェース画面を介して、スタンド型イメージスキャナ50への帳票読み取り開始を指示する。このオペレータによる帳票読み取り開始指示の操作は、キーボード30に設けられた読取りキーの押下またはモニタ20に表示されているユーザ・インターフェース画面上の読取りキーをマウス40によりクリックする操作などにより実行される。   The keyboard 30 and the mouse 40 are input devices used for an operation in which an operator instructs the image processing apparatus 10 to read a form. The operator operates the keyboard 30 and the mouse 40 to input the user interface screen displayed on the monitor 20 and instruct to start reading the form to the stand-type image scanner 50 via the user interface screen. To do. The operator operates the form reading start instruction by pressing the reading key provided on the keyboard 30 or clicking the reading key on the user interface screen displayed on the monitor 20 with the mouse 40.

スタンド型イメージスキャナ50は、帳票(撮影対象の被写体)を撮影して帳票の画像(帳票画像)を取得するための非接触型のイメージスキャナであり、撮影した画像を、USBケーブルを介して画像処理装置10のUSBインターフェース14に転送する。スタンド型イメージスキャナ50は、前記特許文献1の図1、図3に開示されている帳票撮像装置とほぼ同様な構成であり、CCDカメラ51、置台52、帳票突合ガイド53及び支柱54を備えている。置台52と帳票突合ガイド53は、それぞれ、特許文献1の図3に開示されている置台2と帳票突合ガイド3とほぼ同様な構成をしている。すなわち、置台52の表面の色は帳票と明確に識別できる色(例えば黒色)となっている。スタンド型イメージスキャナ50は、置台52の載置(セット)された帳票を、CCDカメラ51により複数回に分けて撮影する。これは、CCDカメラ51の解像度が、画像処理装置10が帳票画像のOCR処理を実行するために必要となる解像度よりも低いためである。このため、CCDカメラ51は、複数フィールドに分けて帳票画像の1フレームを撮影(撮像)する。1フレームのフィールド数は、例えば、3フィールド、4フィールド、または6フィールド等である。CCDカメラ51による撮影により、画像処理装置10が帳票画像のOCR処理を実行することが可能となる解像度を有する帳票画像が取得される。CCDカメラ51の撮影範囲は置台52全体よりも広い範囲である。スタンド型イメージスキャナ50は、CCDカメラ51により撮影された画像から「帳票+α」の大きさの画像を切り出し、その切り出した画像を画像処理装置10に転送する。ここで、αは所定幅(例えば、5cm)を表す。このため、置台52に帳票が正しく載置された場合にスタンド型イメージスキャナ50から画像処理装置10に転送される撮影画像は、中央が帳票の画像(帳票画像)で、周辺が帳票全体を取り囲んでいる置台52の外縁部の画像(黒画素で構成された黒背景画像)となる(特許文献1の図3参照)。帳票の外縁部分の画像は白画素領域となるので、撮影画像を外側から内側に走査し、黒画素から白画素の変化する境目を検出することで、撮影画像から帳票画像を抽出できる。   The stand-type image scanner 50 is a non-contact type image scanner for photographing a form (subject to be photographed) and obtaining a form image (form image), and the photographed image is imaged via a USB cable. Transfer to the USB interface 14 of the processing device 10. The stand-type image scanner 50 has substantially the same configuration as the form imaging device disclosed in FIGS. 1 and 3 of Patent Document 1, and includes a CCD camera 51, a table 52, a form abutment guide 53, and a column 54. Yes. The table 52 and the form match guide 53 have substantially the same configuration as the table 2 and the form match guide 3 disclosed in FIG. That is, the color of the surface of the table 52 is a color (for example, black) that can be clearly identified from the form. The stand-type image scanner 50 shoots a form placed (set) on the table 52 by the CCD camera 51 in a plurality of times. This is because the resolution of the CCD camera 51 is lower than the resolution required for the image processing apparatus 10 to perform OCR processing of the form image. For this reason, the CCD camera 51 captures (captures) one frame of the form image divided into a plurality of fields. The number of fields in one frame is, for example, 3 fields, 4 fields, or 6 fields. By the photographing by the CCD camera 51, a form image having a resolution that enables the image processing apparatus 10 to execute OCR processing of the form image is acquired. The photographing range of the CCD camera 51 is wider than the entire stage 52. The stand-type image scanner 50 cuts out an image having a size of “form + α” from the image taken by the CCD camera 51 and transfers the cut-out image to the image processing apparatus 10. Here, α represents a predetermined width (for example, 5 cm). For this reason, when the form is correctly placed on the table 52, the photographed image transferred from the stand-type image scanner 50 to the image processing apparatus 10 is a form image (form image) in the center and the entire periphery surrounds the entire form. The image of the outer edge of the mounting table 52 (a black background image composed of black pixels) is obtained (see FIG. 3 of Patent Document 1). Since the image of the outer edge portion of the form is a white pixel area, the form image can be extracted from the photographed image by scanning the photographed image from the outside to the inside and detecting the boundary where the black pixel changes to the white pixel.

画像処理装置10は、スタンド型イメージスキャナ50がプレスキャンにより取得した部分画像(フィールド画像)を合成して所定の解像度を有する合成画像(以下、便宜上、プレスキャン画像と呼ぶ)を生成し、そのプレスキャン画像に手写り含まれているか否かを判定する。   The image processing apparatus 10 synthesizes partial images (field images) acquired by the stand-type image scanner 50 by pre-scanning to generate a composite image having a predetermined resolution (hereinafter referred to as a pre-scan image for convenience), and It is determined whether or not the pre-scan image is included in the hand-shot.

スタンド型イメージスキャナ50は、撮影機能として、「動画モード」と「静止画モード」の2つの撮影モードを備えている。スタンド型イメージスキャナ50によるプレスキャンは動画モードまたは静止画モードによって実行される。動画モードは、後処理(帳票画像のOCR処理や画面表示など)で必要とされる解像度よりも低い解像度(低解像度)でプレスキャンを行うモードである。静止画モードは、帳票画像の後処理で必要とされる解像度(高解像度)でプレスキャンを行うモードである。動画モードの1回の撮影時間(1フレーム全体の撮影時間)は例えば30msである。静止画モードの1回の撮影時間は例えば500msである。後処理は、スタンド型イメージスキャナ50で取得された高解像度の帳票画像に対して「画像の倍率、/歪み/斜行を補正する処理」(画像変換)が施されてから実行される。したがって、後処理を実行するためには、静止画モードでの撮影により取得された1フレームの画像が必要となる。   The stand-type image scanner 50 has two shooting modes of “moving image mode” and “still image mode” as shooting functions. Pre-scanning by the stand-type image scanner 50 is executed in the moving image mode or the still image mode. The moving image mode is a mode in which pre-scanning is performed at a resolution (low resolution) lower than that required for post-processing (such as OCR processing of a form image or screen display). The still image mode is a mode for performing pre-scanning at a resolution (high resolution) required for post-processing of a form image. One shooting time in the moving image mode (shooting time for one frame) is, for example, 30 ms. One shooting time in the still image mode is, for example, 500 ms. The post-processing is executed after “processing for correcting image magnification / distortion / skew” (image conversion) is performed on a high-resolution form image acquired by the stand-type image scanner 50. Therefore, in order to execute the post-processing, an image of one frame acquired by photographing in the still image mode is necessary.

本発明の実施の形態では、プレスキャンにより手写りが無い帳票画像が取得されたか否かを判定し、動画モードでのプレスキャンにより手写りが無い帳票画像が取得されたと判定された場合には本スキャンが開始される。すなわち、プレスキャンが動画モードで行われた場合には、手写りが無い帳票画像が取得されたと判定されると、画像スタンド型イメージスキャナ50により静止画モードで置台52全体の再撮影が開始され、その再撮影により取得された画像がスタンド型イメージスキャナ50から画像処理装置10に転送される。他方、プレスキャンが静止画モードで行われていた場合には、手写りが無い帳票画像が取得されたと判定された時点で、既に、後処理で必要となる解像度の手写りが無い帳票画像が画像処理装置10内に取り込まれているので、スタンド型イメージスキャナ50による置台52の再撮影は実行しない。本発明の実施の形態では、本スキャンを、「後処理で必要となる解像度で帳票が正しく載置された置台52全体を撮影し、その撮影により得られた撮影画像を画像処理装置10に取り込み・記憶する処理」と定義する。このため、プレスキャンが静止画モードであった場合には、手写りが無い帳票画像を撮影し、その撮影画像を画像処理装置10内に取り込み・記憶したプレスキャンが本スキャンに該当することになる。   In the embodiment of the present invention, it is determined whether or not a form image without hand-drawing is acquired by pre-scanning, and when it is determined that a form image without hand-drawing is acquired by pre-scanning in the moving image mode. The main scan is started. That is, when the pre-scan is performed in the moving image mode, if it is determined that a form image without hand-drawing is acquired, the image stand type image scanner 50 starts re-imaging of the entire table 52 in the still image mode. The image acquired by the re-shooting is transferred from the stand-type image scanner 50 to the image processing apparatus 10. On the other hand, when the pre-scan is performed in the still image mode, when it is determined that a form image without hand-drawing has been acquired, a form image without hand-drawing with a resolution required for post-processing has already been obtained. Since the image is taken into the image processing apparatus 10, the stand-type image scanner 50 does not re-photograph the table 52. In the embodiment of the present invention, the main scan is performed by “photographing the entire table 52 on which the form is correctly placed at a resolution required for post-processing, and capturing the photographed image obtained by the photographing into the image processing apparatus 10.・ Process to memorize ”. For this reason, when the pre-scan is in the still image mode, a pre-scan obtained by capturing a form image without hand-drawing and capturing and storing the captured image in the image processing apparatus 10 corresponds to the main scan. Become.

[実施の第1の形態]
図2は、図1に示すハードウェア構成を備える本発明の実施の第1の形態の画像処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
[First Embodiment]
FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment of the present invention having the hardware configuration shown in FIG.

図2に示す画像処理装置10−1は、撮影画像記憶部61、輪郭画像記憶62、輪郭抽出処理部63、円形度、直線数演算部64、手写り判定部65及び出力部66を備えている。撮影画像記憶部61と輪郭画像記憶部62の記憶領域は、例えば、RAM12に設けられる。CPU11は、本発明の実施の形態の画像処理装置プログラムをHDD13からRAM12にロードして実行する。
スタンド型イメージスキャナ50は、画像撮影部71を備えている。画像撮影部71は、CCDカメラ51により置台52を含む範囲を複数のフィールドに分けて撮影する。画像撮影部71は、CCDカメラ51が撮影した複数フィールドから成る画像から「帳票+α」の大きさの撮影画像を切り出し、その切り出した撮影画像を複数のブロックに分割し、ブロック単位で撮影画像記憶部61に転送する。便宜上、このブロック単位の画像をブロック画像と呼ぶことにする。画像撮影部71は、上述した「動画モード」と「静止画モード」の2つの撮影モードを備えている。画像撮影部71は、1フレームの画像(帳票及びその周囲の黒背景画像を含む画像)を、動画モードのときには30msで、静止画モードのときには500msで撮影する。
The image processing apparatus 10-1 illustrated in FIG. 2 includes a captured image storage unit 61, a contour image storage 62, a contour extraction processing unit 63, a circularity / straight line number calculation unit 64, a handwriting determination unit 65, and an output unit 66. Yes. The storage areas of the photographed image storage unit 61 and the contour image storage unit 62 are provided in the RAM 12, for example. The CPU 11 loads the image processing apparatus program according to the embodiment of the present invention from the HDD 13 to the RAM 12 and executes it.
The stand type image scanner 50 includes an image photographing unit 71. The image capturing unit 71 captures the range including the pedestal 52 with the CCD camera 51 in a plurality of fields. The image photographing unit 71 cuts out a photographed image having a size of “form + α” from the image composed of a plurality of fields photographed by the CCD camera 51, divides the photographed image into a plurality of blocks, and stores the photographed image in units of blocks. Transfer to the unit 61. For convenience, this block-unit image is referred to as a block image. The image photographing unit 71 has two photographing modes of “moving image mode” and “still image mode” described above. The image capturing unit 71 captures an image of one frame (an image including a form and a surrounding black background image) in 30 ms in the moving image mode and in 500 ms in the still image mode.

撮影画像記憶部61は、画像撮影部71からブロック単位で転送されてくる撮影画像を記憶する記憶領域を備える。撮影画像記憶部61は、画像撮影部71から転送されてくるブロック画像を受信・記憶し、画像撮影部71から1フレームを構成する全ブロックの画像を受信すると、それらのブロック画像を合成して1フレームの画像を生成し、その生成したフレーム画像をカラー画像に変換する。そして、そのカラー画像を所定の記憶領域に格納する。このフレーム画像の内、プレスキャンにより取得されるフレーム画像を、上述したように、「プレスキャン画像」と呼ぶことにする。撮影画像記憶部61は、フレーム画像を記憶する際、そのフレーム画像に取得時刻(フレーム画像の生成時刻)を付加して記憶する。該取得時刻は、画像処理装置10内のタイマー(不図示)から取得する。   The captured image storage unit 61 includes a storage area for storing captured images transferred from the image capturing unit 71 in units of blocks. The captured image storage unit 61 receives and stores the block image transferred from the image capturing unit 71. When the captured image storage unit 61 receives images of all the blocks constituting one frame from the image capturing unit 71, the captured image storage unit 61 combines the block images. An image of one frame is generated, and the generated frame image is converted into a color image. Then, the color image is stored in a predetermined storage area. Of these frame images, the frame image acquired by the prescan is referred to as a “prescan image” as described above. When storing the frame image, the captured image storage unit 61 adds the acquisition time (frame image generation time) to the frame image and stores the frame image. The acquisition time is acquired from a timer (not shown) in the image processing apparatus 10.

輪郭画像記憶部62は、輪郭抽出処理部63が抽出した輪郭画像を格納する記憶領域を備えている。この輪郭画像には、プレスキャン画像と同様に取得時刻情報を付加するようにしてもよい。   The contour image storage unit 62 includes a storage area for storing the contour image extracted by the contour extraction processing unit 63. Acquisition time information may be added to the contour image in the same manner as the pre-scan image.

輪郭抽出処理部63は、撮影画像記憶部61からプレスキャン画像を読み出し、後述する手法により、プレスキャン画像から輪郭画像を抽出し、その輪郭画像を輪郭画像記憶部62に書き込む。輪郭抽出処理部63は、撮影画像記憶部61に格納されているカラーのプレスキャン画像を白黒の2値のフレーム画像に変換してから輪郭画像を抽出する。輪郭抽出処理部63は、2値のフレーム画像から帳票の画像部分の輪郭と手の画像部分の輪郭を抽出し、2値のフレーム画像から上記輪郭で囲まれた画像部分を抽出することにより輪郭画像を抽出する。この輪郭画像は、手写りが無いフレーム画像の場合には帳票全体の画像になる。他方、手写りがあるフレーム画像の場合の輪郭画像は、帳票全体の画像から手写り画像部分を削除した画像となる。そして、その抽出した輪郭画像を輪郭画像記憶部62に格納する。   The contour extraction processing unit 63 reads a prescan image from the captured image storage unit 61, extracts a contour image from the prescan image by a method described later, and writes the contour image in the contour image storage unit 62. The contour extraction processing unit 63 extracts the contour image after converting the color pre-scan image stored in the photographed image storage unit 61 into a monochrome binary frame image. The contour extraction processing unit 63 extracts the contour of the image portion of the form and the contour of the hand image portion from the binary frame image, and extracts the image portion surrounded by the contour from the binary frame image. Extract images. This contour image is an image of the entire form in the case of a frame image without hand-drawing. On the other hand, the outline image in the case of a frame image with hand-drawing is an image obtained by deleting the hand-drawn image portion from the image of the entire form. Then, the extracted contour image is stored in the contour image storage unit 62.

円形度、直線数演算部64は、輪郭画像記憶部62から輪郭画像を読み出し、後述する手法により、正常に撮影された帳票画像と輪郭画像を基に後述する円形度を計算する。また、輪郭画像を構成する直線の本数を検出する。   The circularity and straight line number calculation unit 64 reads the contour image from the contour image storage unit 62, and calculates the circularity described later based on the normally captured form image and contour image by a method described later. Further, the number of straight lines constituting the contour image is detected.

手写り判定部65は、円形度、直線数演算部64が求めた円形度もしくは直線本数、またはそれら両方を基に、撮影画像記憶部61に格納されている撮影画像に手写りが有るか否かを判定する。手写り判定部65は、画像撮影部71のプレスキャンの撮影モード(動画モードまたは静止画モード)を保持する記憶部(不図示)を備えている。手写り判定部65は、上記手写り判定において撮影画像に手写りが無いと判断すると、プレスキャンが動画モードであった場合には画像撮影部71に再撮影を指示する。他方、プレスキャンが静止画モードであった場合には、出力部66に帳票画像の出力指示に通知する。   Based on the degree of circularity, the degree of circularity and / or the number of straight lines obtained by the number-of-straights calculation unit 64, the hand-shot determination unit 65 determines whether or not there is a hand-shot in the captured image stored in the captured image storage unit 61. Determine whether. The hand-shot determination unit 65 includes a storage unit (not shown) that holds the pre-scan shooting mode (moving image mode or still image mode) of the image shooting unit 71. When the hand-shooting determination unit 65 determines that there is no hand-shooting in the captured image in the hand-shooting determination, if the pre-scan is in the moving image mode, it instructs the image capturing unit 71 to perform re-shooting. On the other hand, when the pre-scan is in the still image mode, the output unit 66 is notified of a form image output instruction.

出力部66は、手写り判定部65から帳票画像の出力指示の通知を受け取ると、撮影画像記憶部61から手写りが無い帳票画像を読み出し、その帳票画像をモニタ20に出力する。   When the output unit 66 receives the notification of the output instruction of the form image from the handwriting determination unit 65, the output unit 66 reads out the form image with no handwriting from the photographed image storage unit 61 and outputs the form image to the monitor 20.

{手写り判定手法の原理}
次に、本発明の実施の形態におけるプレスキャンにより取得された帳票画像に手写りが含まれているか否かを判定する手法(手写り判定手法)の原理を説明する。
{Principle of hand-drawing judgment method}
Next, the principle of a method for determining whether or not the form image acquired by pre-scanning according to the embodiment of the present invention includes a hand-shot (hand-shooting determination method) will be described.

(1)円形度を用いる手法
図3は、プレスキャン画像に手写りが含まれているか否かを判定する第1の手法を説明する図である。図3(a)は手写りが含まれるプレスキャン画像を、図3(b)は手写りが無いプレスキャン画像(帳票が正常に撮影されたプレスキャン画像)を示している。また、図3(a)、(b)中において、帳票画像の輪郭を点線で示している。
(1) Method Using Circularity FIG. 3 is a diagram for explaining a first method for determining whether or not a pre-scan image includes a hand-shot. FIG. 3A shows a prescan image including a hand-shot, and FIG. 3B shows a pre-scan image without a hand-shoot (a pre-scan image in which a form is normally captured). In FIGS. 3A and 3B, the outline of the form image is indicated by a dotted line.

第1の手法は、円形度を用いる。円形度は以下のように定義される。
円形度=4π×面積/(周囲長×周囲長) ・・・・・・・・ (1)
面積 :帳票画像の面積(輪郭画像の面積)
周囲長:帳票画像の周囲長(輪郭画像の輪郭の長さ)
式(1)において、円形度は円の場合に“1”となる。輪郭画像については後述する。
The first technique uses circularity. Circularity is defined as follows.
Circularity = 4π × area / (periphery length × perimeter length) (1)
Area: Area of the form image (area of the contour image)
Perimeter: Perimeter of the form image (contour image contour length)
In the formula (1), the circularity is “1” in the case of a circle. The contour image will be described later.

図3(a)、(b)に示すプレスキャン画像100、200おいて、黒枠画像(黒背景画像)101、201は、帳票が置台52に正しく載置されたときに帳票の外枠となる置台52の外周部分の画像であり、白領域(白画素領域)102、202は帳票の画像である。また、図3(a)、(b)において白領域102、202の周囲に描かれた点線部分103、203は帳票画像の輪郭を示す。すなわち、点線部分103、203の長さは、帳票画像102、202の輪郭の長さ(周囲長)を示すものである。図3(a)に示すプレスキャン画像100では、黒枠画像と帳票画像の一部が手の画像104で覆われている。手の画像104は、スタンド型イメージスキャナ50のCCDカメラが撮影したときに帳票の上部に存在したオペレータの手の画像である。   In the pre-scan images 100 and 200 shown in FIGS. 3A and 3B, black frame images (black background images) 101 and 201 become outer frames of the form when the form is correctly placed on the table 52. This is an image of the outer periphery of the pedestal 52, and white areas (white pixel areas) 102 and 202 are form images. 3A and 3B, dotted line portions 103 and 203 drawn around the white areas 102 and 202 indicate the outline of the form image. That is, the lengths of the dotted line portions 103 and 203 indicate the lengths of the outlines (peripheral lengths) of the form images 102 and 202. In the pre-scan image 100 shown in FIG. 3A, a black frame image and a part of the form image are covered with the hand image 104. The hand image 104 is an image of the operator's hand that was present at the top of the form when the CCD camera of the stand-type image scanner 50 took a picture.

図3(a)に示す手写りが有るプレスキャン画像100と図3(b)に示す手写りが無いプレスキャン画像200のそれぞれについて、上記式(1)を用いて円形度を計算すると、図3(b)に示す手写りが無いプレスキャン画像200の方が図3(a)に示す手写りが有るプレスキャン画像100のよりも円形度が高くなる。これは、手写りが有るプレスキャン画像100内の輪郭画像102の面積が手写りが無いプレスキャン画像200内の輪郭画像202の面積よりも小さく、かつ、手写りが有るプレスキャン画像内の輪郭画像102の周囲長103の方が手写りが無いプレスキャン画像200内の輪郭画像202の周囲長203よりも長くなるからである。したがって、上記式(1)を用いてプレスキャン画像の円形度を計算し、その計算で算出された円形度を適切な基準値と比較することによって、プレスキャン画像に手写りが存在するか否かを判定することが可能となる。すなわち、円形度が基準値を下回った場合には手写り有りと判定することができる。   When the circularity is calculated using the above equation (1) for each of the pre-scanned image 100 with hand-drawing shown in FIG. 3A and the pre-scanned image 200 without hand-drawing shown in FIG. The pre-scan image 200 having no hand-drawing shown in FIG. 3B has a higher circularity than the pre-scan image 100 having the hand-drawing shown in FIG. This is because the area of the contour image 102 in the pre-scan image 100 with hand-drawing is smaller than the area of the contour image 202 in the pre-scan image 200 without hand-shooting, and the contour in the pre-scan image with hand-shaking This is because the peripheral length 103 of the image 102 is longer than the peripheral length 203 of the contour image 202 in the pre-scan image 200 with no hand-drawing. Therefore, by calculating the circularity of the pre-scanned image using the above formula (1) and comparing the circularity calculated by the calculation with an appropriate reference value, whether or not the hand-scanned image exists in the pre-scanned image. It becomes possible to determine. That is, when the circularity is lower than the reference value, it can be determined that there is a hand image.

(2)線状に写る手写りを特徴量として用いる手法
スタンド型イメージスキャナ50では、上述したように、CCDカメラ51の1回の撮影で取得される帳票画像の解像度が後処理で必要とされる帳票画像の解像度よりも低いため、帳票が載置された置台52を複数回に分けて撮影している。この場合、露光タイミングの異なる複数フィールドの画像から1枚(1フレーム)の画像を生成する。このため、置台52の上部でオペレータの手が動いているときにCCDカメラ51で置台52を撮影すると、いくつかのフィールドの画像に手の画像が写りこむ。
(2) Method of using hand-drawn image captured in a line as a feature value In the stand-type image scanner 50, as described above, the resolution of the form image acquired by one shooting with the CCD camera 51 is required for post-processing. Since the resolution of the form image is lower, the table 52 on which the form is placed is shot in a plurality of times. In this case, one image (one frame) is generated from images of a plurality of fields having different exposure timings. For this reason, if the CCD camera 51 captures an image of the pedestal 52 while the operator's hand is moving above the pedestal 52, images of the hands appear in several field images.

図4(a)〜(c)は、CCDカメラ51が図面の水平方向に1フィールド単位で画素をずらしながらプレスキャンした場合の例である。図4(a)は、置台52の上部でオペレータの手が動いているときにCCDカメラ51でプレスキャンしたときに取得されるプレスキャン画像の例を示す図である。この例では、プレスキャン画像110の帳票画像領域112の右側下方に縦縞の手の画像114が写っている。図4(b)は、手の画像114の一部を拡大した図である。図4(b)は、CCDカメラ51が4回に分けて置台52を撮影した場合の例である。この場合のプレスキャン画像112は、異なる時刻で撮影された4フィールドの画像から構成される。図4(b)に示す例では、4フィールド中の1フィールドに手が写りこんでおり、写りこんだ手が縦縞の線状の画像となって撮影されている。   FIGS. 4A to 4C show an example in which the CCD camera 51 performs a pre-scan while shifting pixels in units of one field in the horizontal direction of the drawing. FIG. 4A is a diagram illustrating an example of a pre-scan image acquired when pre-scanning with the CCD camera 51 while the operator's hand is moving on the placement table 52. In this example, a vertically striped hand image 114 is shown below the right side of the form image area 112 of the pre-scan image 110. FIG. 4B is an enlarged view of a part of the hand image 114. FIG. 4B shows an example in which the CCD camera 51 shoots the table 52 in four steps. In this case, the pre-scan image 112 is composed of images of four fields taken at different times. In the example shown in FIG. 4B, a hand is captured in one of the four fields, and the reflected hand is captured as a vertical striped linear image.

図4(c)は、帳票の右側下方に、図4(a)に写った手と同じ形状の黒色の塗り潰しがあった場合に取得されるプレスキャン画像210の例を示している。この場合、黒色の塗り潰し部分は静止しているので全てのフィールドの撮影時に写し出される。したがって、図4(c)に示すように、プレスキャン画像210の帳票画像領域212の右側下方に写っている黒色の塗り潰し部分215は縦縞の線状の画像とはならず全体が黒色の画像となっている。したがって、本発明の実施の形態では、プレスキャン画像の帳票画像領域内に手に似た形状の画像が写っていた場合でも、その画像に線状の直線が含まれるか否かを検出することで、「手の画像」と「手の形状に似た帳票の塗り潰し等」とを判別するようにする。   FIG. 4C shows an example of a pre-scan image 210 that is acquired when a black fill having the same shape as the hand shown in FIG. In this case, since the black-filled portion is stationary, it is copied when photographing all the fields. Therefore, as shown in FIG. 4C, the black-filled portion 215 that appears in the lower right side of the form image area 212 of the pre-scan image 210 is not a vertically striped linear image but an entire black image. It has become. Therefore, in the embodiment of the present invention, even when an image having a shape similar to the hand is shown in the form image area of the pre-scan image, it is detected whether or not the image includes a linear straight line. Thus, “hand image” and “filling of a form similar to the shape of the hand” are discriminated.

尚、CCDカメラ51が帳票の1フレーム分の画像を撮影する期間中、ずっとオペレータの手が置台52の上で静止していた場合には、プレスキャン画像において手の画像は縞模様に写らず、手全体がまんべんなく写ってしまう。このような場合には、公知文献1に開示されている肌色の階調値を利用する手法を用いることで、プレスキャン画像内の手の画像を検出することができる。したがって、手の画像が縞模様に写るという特徴を利用する本発明の実施の形態の手法と公知文献の手の検出手法を併用することで、プレスキャン画像に写りこんでいる手の画像を確実に検出することが可能である。   Note that if the operator's hand remains stationary on the table 52 during the period in which the CCD camera 51 captures an image of one frame of the form, the hand image will not appear in a striped pattern in the pre-scan image. , The whole hand is reflected evenly. In such a case, it is possible to detect the hand image in the pre-scanned image by using the skin color tone value disclosed in the known document 1. Therefore, by combining the technique of the embodiment of the present invention that uses the feature that the hand image appears in a striped pattern and the hand detection technique of known literature, the image of the hand reflected in the pre-scan image can be reliably obtained. Can be detected.

{手写りが無い帳票の画像読み取り開始タイミングの判定手法の原理}
次に、本発明の実施の形態における帳票の読み取り開始タイミングの判定手法を、図5のタイミングシーケンス図を参照しながら説明する。
{Principle of judgment method of image reading start timing for forms without hand-drawing}
Next, a method for determining the reading start timing of the form in the embodiment of the present invention will be described with reference to the timing sequence diagram of FIG.

図5のタイミングシーケンス図において、時間は矢印の向き、すなわち図面上で左側から右側に進行する。図5には、「セット動作前」(帳票をスタンド型イメージスキャナ50の置台52にセット(載置)する動作を行う前の状態)、「セット中」(帳票をスタンド型イメージスキャナ50の置台52にセットしている最中の状態)、「セット後」(帳票をスタンド型イメージスキャナ50の置台52に正しくセットした後の状態)、及び「帳票を読み取り可」(スタンド型イメージスキャナ50が帳票全体を読み取り可能になった状態)の4種類の状態が示されている。また、上記4種類の帳票画像状態であるときの「帳票」と「オペレータの手」の状態が、それぞれ、「有」(置台52上に有る)、「無」(置台52上に無い)、「動」(置台52上を動いていている)及び「止」(置台52上で静止している)という記号で示されている。また、4種輪の各状態の時にCCDカメラ51により撮影された部分画像から合成されたプレスキャン画像が示されている。プレスキャン画像310はセット動作前に撮影された画像、プレスキャン画像320はセット中に撮影された画像、プレスキャン画像330はセット後に撮影された画像、プレスキャン画像340は読み取り可の状態(手写りが無くなった状態)のときに撮影された画像である。   In the timing sequence diagram of FIG. 5, time advances in the direction of the arrow, that is, from the left side to the right side in the drawing. FIG. 5 shows “before the set operation” (a state before the operation of setting (mounting) the form on the stand 52 of the stand-type image scanner 50) and “during setting” (the form being placed on the stand-type image scanner 50). 52), “after setting” (state after the form is correctly set on the stand 52 of the stand-type image scanner 50), and “readable form” (when the stand-type image scanner 50 is Four states are shown in a state where the entire form can be read). The states of “form” and “operator's hand” in the above four types of form image states are “present” (present on the table 52), “no” (not present on the table 52), The symbols are “moving” (moving on the pedestal 52) and “stop” (still on the pedestal 52). In addition, a pre-scan image synthesized from partial images photographed by the CCD camera 51 in each state of the four kinds of wheels is shown. The prescan image 310 is an image photographed before the setting operation, the prescan image 320 is an image photographed during the setting, the prescan image 330 is an image photographed after the setting, and the prescan image 340 is in a readable state (manual image) This is an image that was taken when

以下、本発明の実施の形態における帳票の画像読み取り開始タイミングの判定手法を時間順に説明する。
(1)オペレータがスタンド型イメージスキャナ50の置台52に帳票をセットする前に、CCDカメラ51により、一定の時間間隔で置台52を連続してプレスキャンする。セット動作前は、置台52上には帳票及びオペレータの手が無いため、この状態のときには図5に示すプレスキャン画像310が取得される。プレスキャン画像310は、置台52の上面全体を撮影した画像となるので全体が黒色の画像となる。
Hereinafter, a method for determining the image reading start timing of a form in the embodiment of the present invention will be described in order of time.
(1) Before the operator sets a form on the stage 52 of the stand-type image scanner 50, the stage 52 is continuously pre-scanned by the CCD camera 51 at regular time intervals. Before the set operation, there is no form or operator's hand on the table 52, and therefore, in this state, the pre-scan image 310 shown in FIG. 5 is acquired. Since the pre-scan image 310 is an image obtained by photographing the entire upper surface of the mounting table 52, the entire image is a black image.

(2)オペレータが置台52に帳票をセット中のときは、帳票とオペレータの手が共に動いているので、この状態の時には図5に示すプレスキャン画像320が取得される。プレスキャン画像320は、置台52上にあるセット途中の帳票と帳票をセットしようとしているオペレータの手が共に線状の縞となって写し出される画像となる。   (2) When the operator is setting a form on the table 52, both the form and the operator's hand are moving, so in this state, the pre-scan image 320 shown in FIG. 5 is acquired. The pre-scanned image 320 is an image in which a form in the middle of setting on the pedestal 52 and an operator's hand trying to set the form are projected as linear stripes.

(3)オペレータは、スタンド型イメージスキャナ50の置台52に帳票をセットし終えると、時刻T0で読取りキーを押下してスタンド型イメージスキャナ50による帳票の画像読み取り開始を指示する。この例では、時刻T0はオペレータが置台52に帳票をセットし終える前であり、時刻T0の時点では置台52に帳票を正しくセットしようとしてオペレータの手が動いている。したがって、オペレータが読取りキーを押下した時点で取得されるプレスキャン画像はプレスキャン画像320に似た画像となる。   (3) When the operator finishes setting the form on the stand 52 of the stand-type image scanner 50, the operator presses the read key at time T0 and instructs the stand-type image scanner 50 to start reading the form image. In this example, the time T0 is before the operator finishes setting the form on the table 52, and the operator's hand is moving to set the form correctly on the table 52 at the time T0. Therefore, the prescan image acquired when the operator presses the read key is an image similar to the prescan image 320.

(4)置台52に帳票を正しくセットした直後では、帳票は静止しているが、オペレータの手はまだ置台52上を移動中なので、この時点では図5に示すプレスキャン画像330が取得される。プレスキャン画像330は、帳票画像に縦縞の手の画像が写りこむ画像となる。   (4) Immediately after the form is correctly set on the pedestal 52, the form is stationary, but the operator's hand is still moving on the pedestal 52. At this point, the pre-scan image 330 shown in FIG. 5 is acquired. . The pre-scan image 330 is an image in which a vertical stripe hand image is reflected in a form image.

(5)その後、帳票上からオペレータの手が消えると、それ以降には図5に示すプレスキャン画像340が取得される。プレスキャン画像340は、手写りが無い帳票画像とその帳票画像の外縁を囲む黒背景画像とから成る画像となる。   (5) Thereafter, when the operator's hand disappears from the form, a pre-scan image 340 shown in FIG. 5 is acquired thereafter. The pre-scan image 340 is an image composed of a form image with no hand-drawing and a black background image surrounding the outer edge of the form image.

本発明の実施の形態では、プレスキャンによりプレスキャン画像340を最初に取得すると、プレスキャン画像340に手写りが無いことを自動的に判定し、プレスキャンが動画モードであった場合には、該判定したタイミング(時刻T1)で本スキャンを開始する。他方、プレスキャンが静止画モードであった場合には、撮影画像記憶部61に記憶されている手写りが無いプレスキャン画像340を基に後処理が開始される。   In the embodiment of the present invention, when the pre-scan image 340 is first acquired by pre-scan, it is automatically determined that the pre-scan image 340 has no hand-shot, and when the pre-scan is in the moving image mode, The main scan is started at the determined timing (time T1). On the other hand, when the pre-scan is in the still image mode, the post-processing is started based on the pre-scan image 340 having no hand-shooting stored in the captured image storage unit 61.

(4)の方法ではなく、下記の(5)の方法で本スキャンを開始してもよい。
(5)プレスキャン画像330を取得してからプレスキャン画像340を取得するまでの期間のどこかでプレスキャン画像から手が完全に抜けるので、プレスキャン画像330を取得するまでに取得した2つの手写りプレスキャン画像を利用することで手写りが無いプレスキャン画像を取得可能になるまでのタイミングを予測計算し、その予測計算で得られたタイミング(時刻Ti2)でスキャン(スタンド型イメージスキャナ50による静止画モードまたは動画モードでの撮影)を開始する。この予測計算では、例えば、異なる時刻で取得された2つのプレスキャン画像間における手の画像の移動量や円形度の変化量などを使用する。この予測計算の手法の詳細については後述する。
The main scan may be started not by the method (4) but by the following method (5).
(5) Since the hand is completely removed from the pre-scan image somewhere during the period from the acquisition of the pre-scan image 330 to the acquisition of the pre-scan image 340, the two acquired before the pre-scan image 330 is acquired By using the pre-scanned image, the timing until the pre-scan image without hand-shooting can be obtained is calculated, and scanning is performed at the timing (time Ti2) obtained by the prediction calculation (stand-type image scanner 50). (Shooting in still image mode or movie mode). In this prediction calculation, for example, the amount of movement of the hand image between two pre-scan images acquired at different times, the amount of change in circularity, or the like is used. Details of the prediction calculation method will be described later.

また、更には、各オペレータについて、置台52に帳票をセットする毎に、毎回、帳票を置台52にセットした後の手の移動速度(プレスキャン画像内での単位時間当たりの手の移動量)または円形度を算出・記憶していくことで、オペレータ毎の平均移動速度または平均円形度を学習し、学習終了後は個々のオペレータに合ったタイミングで上記スキャンを開始するようにする。この学習手法の詳細についても後述する。   Further, for each operator, each time a form is set on the table 52, the movement speed of the hand after the form is set on the table 52 (the amount of movement of the hand per unit time in the pre-scan image). Alternatively, by calculating and storing the circularity, the average moving speed or the average circularity for each operator is learned, and after the learning is completed, the scan is started at a timing suitable for each operator. Details of this learning method will also be described later.

このように、本発明の実施の形態においては、プレスキャンにより得られた画像を基に、CCDカメラ51が撮影する帳票画像からオペレータの手が完全に抜けたことを確認するか、またはCCDカメラ51が撮影する帳票画像帳からオペレータの手が抜けるタイミングを予測する。そして、上記確認後、本スキャン(プレスキャンが動画モードの場合)または後処理(プレスキャンが静止画モードの場合)を開始する。また、上記予測タイミングで、本スキャン(プレスキャンが動画モードの場合)または後処理(プレスキャンが静止画モードの場合)を開始する。   As described above, in the embodiment of the present invention, it is confirmed that the operator's hand is completely removed from the form image captured by the CCD camera 51 based on the image obtained by the prescan, or the CCD camera. 51 predicts the timing at which the operator's hand is removed from the form image book taken by 51. Then, after the confirmation, the main scan (when the prescan is in the moving image mode) or the post-processing (when the prescan is in the still image mode) is started. Further, the main scan (when the pre-scan is in the moving image mode) or the post-processing (when the pre-scan is in the still image mode) is started at the prediction timing.

{手写り判定手法の実施例}
次に、上述した手写り判定手法の原理を用いた実施例の処理手順を説明する。
1.帳票の円形度を求める。
ここで、「帳票」とは、プレスキャンにおいてCCDカメラ51により撮影された画像内での帳票部分の画像であり、撮影画像記憶部61に記憶されている撮影画像の帳票画像部分を示す。
{Examples of hand-drawing determination method}
Next, the processing procedure of the embodiment using the principle of the hand-drawing determination method described above will be described.
1. Find the circularity of the form.
Here, the “form” is an image of a form part in an image photographed by the CCD camera 51 in the prescan, and indicates a form image part of the photographed image stored in the photographed image storage unit 61.

(1)プレスキャンにより読み取った画像(プレスキャン画像)の外縁から内部に向かって白黒の変化点(黒画素から白画素に変化する点)を探索し、その探索により抽出した変化点を輪郭とする輪郭画像を作成する。この輪郭画像作成処理を、図6と図7を参照して、より具体的に説明する。   (1) A black-and-white change point (point that changes from a black pixel to a white pixel) is searched from the outer edge to the inside of an image read by pre-scan (pre-scan image), and the change point extracted by the search is defined as a contour. Create a contour image. The contour image creation processing will be described more specifically with reference to FIGS.

図6は、手写りが無いプレスキャン画像から輪郭画像を作成する場合の例を示している。
図6(a)に示す手写りが無いプレスキャン画像410について、上記方法で白黒変化点を抽出し、図6(b)に示す輪郭画像411を作成する。輪郭画像411の輪郭線413は、帳票の輪郭線に等しくなる。すなわち、手写りが無いプレスキャン画像410から作成される輪郭画像411は帳票画像に等しくなる。
FIG. 6 shows an example in which a contour image is created from a pre-scanned image without hand-drawing.
A black and white change point is extracted by the above method for the pre-scanned image 410 having no hand-drawing shown in FIG. 6A, and a contour image 411 shown in FIG. 6B is created. The contour line 413 of the contour image 411 is equal to the contour line of the form. That is, the contour image 411 created from the pre-scan image 410 without hand-drawing is equal to the form image.

図7は、手写りが有るプレスキャン画像から輪郭画像を作成する場合の例を示している。
図7(a)に示すプレスキャン画像420は手写りが有る帳票画像の一例である。プレスキャン画像420の右側には手の画像422が写っている。プレスキャン画像420から上記方法により白黒変化点を抽出することで、図7(b)に示す輪郭画像421aまたは図7(c)に示す輪郭画像421bを作成する。輪郭画像421aは、帳票の3辺(上辺、左辺及び右辺及び下辺の一部と手の画像422の帳票画像領域内の部分の輪郭を輪郭線423aとする画像となる。また、輪郭画像421bは、上記帳票の3辺(上辺、左辺及び右辺)並びに下辺の一部と線状の縦縞の手の画像を輪郭線423bとする画像となる。すなわち、輪郭画像421aと輪郭画像421bの違いは、手の部分の輪郭線の形状のみである。輪郭画像421aまたは輪郭画像421bのいずれを作成するかは、輪郭抽出の設定条件を変えることで容易に可能である。
FIG. 7 shows an example in which a contour image is created from a pre-scan image with hand-drawing.
A pre-scan image 420 shown in FIG. 7A is an example of a form image with hand-drawing. A hand image 422 is shown on the right side of the pre-scan image 420. By extracting the black and white change points from the pre-scan image 420 by the above method, the contour image 421a shown in FIG. 7B or the contour image 421b shown in FIG. 7C is created. The contour image 421a is an image in which the contour of the three sides of the form (a part of the upper side, the left side, the right side, and the lower side and the part in the form image region of the hand image 422 is the contour line 423a. The image of the three sides of the form (upper side, left side and right side) and part of the lower side and a linear vertical stripe hand is the contour line 423b, that is, the difference between the contour image 421a and the contour image 421b is It is only the shape of the contour line of the hand part.Whether the contour image 421a or the contour image 421b is created can be easily made by changing the setting condition of contour extraction.

(2)上記(1)で作成した輪郭画像内の全画素数(=面積)と輪郭線の画素数(=周囲長)を計算する。輪郭画像内の全画素数には、輪郭線の画素も含まれる。
図8を参照して、手写りが無い帳票画像における面積と周囲長の計算方法を説明する。
(2) The total number of pixels (= area) and the number of pixels (= peripheral length) in the contour image created in (1) above are calculated. The total number of pixels in the contour image includes the contour pixels.
With reference to FIG. 8, the calculation method of the area and the perimeter of a form image without hand-drawing will be described.

図8には手写りが無いプレスキャン画像410の輪郭画像411と輪郭線413が示されている。図8に示すように、手写りが無いプレスキャン画像410の場合には、輪郭画像411の面積は帳票画像の面積と等しくなる。輪郭線413は幅が1画素の線である。手写りが無いプレスキャン画像410の輪郭画像411の場合には、帳票画像411内の全画素数を面積として、輪郭線413の画素数を周囲長として計算する。   FIG. 8 shows a contour image 411 and a contour line 413 of the pre-scan image 410 without hand-drawing. As shown in FIG. 8, in the case of the pre-scan image 410 with no hand-drawing, the area of the contour image 411 is equal to the area of the form image. The contour line 413 is a line having a width of one pixel. In the case of the contour image 411 of the pre-scan image 410 with no hand-shot, the total number of pixels in the form image 411 is calculated as an area, and the number of pixels in the contour line 413 is calculated as a perimeter.

手写りが有るプレスキャン画像の場合には、図7(b)、(c)に示す手写りが有る輪郭画像421a、421bとそれらの輪郭線423a、423bを基に、上記と同様にして面積と周囲長を求める。輪郭画像412aの輪郭線421bについて周囲長を計算する場合、線状の縦縞部分については、縦縞の線を構成している画素数を計数する。   In the case of a pre-scanned image with hand-drawn images, the area is determined in the same manner as described above based on the contour images 421a and 421b with hand-drawn images and their contour lines 423a and 423b shown in FIGS. And ask for the perimeter. When calculating the perimeter of the contour line 421b of the contour image 412a, the number of pixels constituting the vertical stripe line is counted for the linear vertical stripe portion.

(3)帳票の円形度を計算する。
上記の式(1)を用いて、上述のようにして求めた面積と周囲長から帳票の円形度を計算する。ここで、手写りが無い輪郭画像の円形度を「標準円形度」(円形度の基準値)に設定する。手写りが有る輪郭画像の円形度は標準円形度よりも低い値となる。これは、手写りが有る輪郭画像の場合、周囲長は手写りが無い輪郭画像の周囲長よりも長く、円形度は手写りが無い輪郭画像の円形度よりも低い値となるからである。
(3) Calculate the circularity of the form.
Using the above equation (1), the circularity of the form is calculated from the area and perimeter obtained as described above. Here, the circularity of the contour image without hand-drawing is set to “standard circularity” (reference value of circularity). The circularity of the contour image with hand-drawing is lower than the standard circularity. This is because in the case of a contour image with hand-drawing, the perimeter is longer than the perimeter of a contour image without hand-shooting, and the circularity is lower than the circularity of a contour image without hand-shooting.

2.輪郭画像から直線本数を求める。
輪郭線の画素に対してハフ変換を行い、輪郭線を構成する複数の近似直線を検出する。そして、検出された複数の近似直線の本数を求める。図9において○付き数字で示すように、手写りが無い輪郭画像411の場合には、ハフ変換により、帳票の4辺が近似直線として検出される。したがって、輪郭画像が手写りが無い帳票画像である場合には、直線本数として4本(標準直線本数)が検出される。
2. The number of straight lines is obtained from the contour image.
Hough transform is performed on the pixels of the contour line, and a plurality of approximate straight lines constituting the contour line are detected. Then, the number of detected approximate straight lines is obtained. In the case of a contour image 411 with no hand-drawing as indicated by a number with a circle in FIG. 9, the four sides of the form are detected as approximate lines by the Hough transform. Therefore, when the contour image is a form image without hand-drawing, four lines (standard number of straight lines) are detected as the number of straight lines.

一方、手写りが有る輪郭画像の場合には、検出される直線本数は標準直線本数(4本)よりも多くなる。これは、図10(a)に示す手写りが有る輪郭画像421aの場合には手の輪郭の形状が複雑になるためである。また、図10(b)に示すように、帳票上を動いている手を撮影した場合に取得される手写りが有る輪郭画像421の場合には、手の画像部分が多数の線状の縦縞から構成される。輪郭画像421bの場合には上記多数の線状の縦縞が直線として検出されるので、多数の直線が検出されることになる。尚、図10(a)、(b)に示す○付き数字は直線の本数を表すものである。図10(b)の場合には直線本数が多すぎるため○付き数字を一部省略している。   On the other hand, in the case of a contour image with hand-drawn images, the number of detected straight lines is larger than the number of standard straight lines (four). This is because the contour shape of the hand is complicated in the case of the contour image 421a having the hand-drawing shown in FIG. Further, as shown in FIG. 10B, in the case of a contour image 421 having a hand-drawn image acquired when a hand moving on a form is photographed, the image portion of the hand has many linear vertical stripes. Consists of In the case of the contour image 421b, the large number of linear vertical stripes are detected as straight lines, so that a large number of straight lines are detected. In addition, the numbers with ◯ shown in FIGS. 10A and 10B represent the number of straight lines. In the case of FIG. 10B, the number of circles is partially omitted because the number of straight lines is too large.

このように、手写りが有る輪郭画像の輪郭線から検出される直線本数は手写りが無い輪郭画像の輪郭線から検出される直線本数よりも多くなるので、輪郭画像から輪郭を構成する直線の本数を検出し、その検出された直線本数が予め定めた標準直線本数(本実施例では4本)より多いか否かを判定することで、プレスキャン画像に手写りが有るか否かを判定することが可能となる。   In this way, the number of straight lines detected from the contour line of the contour image with hand-shooting is larger than the number of straight lines detected from the contour line of the contour image without hand-shot, so By detecting the number of lines and determining whether or not the number of detected straight lines is greater than a predetermined number of standard straight lines (four in this embodiment), it is determined whether or not the pre-scan image has a hand-drawn image. It becomes possible to do.

{直線本数検出の変形例}
また、輪郭画像から検出する直線(線分)の長さを規定することで、輪郭画像から検出した直線の本数が予め定めた標準直線本数よりも少ない場合にプレスキャン画像に手写りが有ると判定するようにすることも可能である。この手法を、図9と図11を参照して説明する。
{Modification of straight line number detection}
Also, by prescribing the length of the straight line (line segment) detected from the contour image, if the number of straight lines detected from the contour image is smaller than the predetermined standard straight line number, the pre-scan image has a hand-shot. It is also possible to make a determination. This method will be described with reference to FIG. 9 and FIG.

輪郭画像から検出する線分の長さ(直線の長さ)を適切に規定すると、図9に示す手写りが無い輪郭画像411から検出される直線の本数は4本となる。すなわち、輪郭画像411から帳票の4辺が直線として検出される。一方、図11に示すように、手写りが有る輪郭画像431aの場合には、帳票の輪郭となる4辺の内の少なくとも1辺(図11の例では下辺)が手に覆われるため、手に覆われた辺が直線として検出されない。このため、輪郭画像から検出される直線の本数は4本よりも少なくなる(図11の例では3本(下辺以外の辺)。したがって、輪郭画像から検出する直線(線分)の長さを規定することで、輪郭画像から検出される直線本数が標準直線本数よりも少ない場合にプレスキャン画像に手写りが有ると判定することが可能となる。この手法は、帳票の4辺のみについて直線であるかどうかを検出すればよく、手の輪郭を構成する直線については検出する必要が無いので、輪郭画像から輪郭線を抽出する処理が容易になるという利点がある。   If the length of the line segment to be detected from the contour image (the length of the straight line) is appropriately defined, the number of straight lines detected from the contour image 411 having no handwriting shown in FIG. 9 is four. That is, four sides of the form are detected as straight lines from the contour image 411. On the other hand, as shown in FIG. 11, in the case of a contour image 431a with hand-drawn, at least one of the four sides (the lower side in the example of FIG. 11) that is the contour of the form is covered with the hand. The side covered with is not detected as a straight line. For this reason, the number of straight lines detected from the contour image is less than four (in the example of FIG. 11, three lines (sides other than the lower side). Therefore, the length of the straight line (line segment) detected from the contour image is reduced. By prescribing, it is possible to determine that the pre-scan image has a hand-shot when the number of straight lines detected from the contour image is smaller than the standard number of straight lines. Therefore, there is no need to detect a straight line constituting the contour of the hand, and there is an advantage that the process of extracting the contour line from the contour image becomes easy.

{手写り判定の処理フロー}
図12は、上述した円形度並びに直線本数を基にしてプレスキャン画像の手写りの有無を判定する手法のアルゴリズムを示すフローチャートである。
{Hand-shooting judgment processing flow}
FIG. 12 is a flowchart showing an algorithm of a method for determining the presence / absence of hand-shot of a pre-scan image based on the circularity and the number of straight lines.

図12のフローチャートの処理手順を説明する。
まず、「円形度≧標準円形度」であるかを判定する(ステップS11)。ステップS11でYesと判定すればステップS13に進み、ステップS13において「プレスキャン画像に手写り無し」と判定する。
A processing procedure of the flowchart of FIG. 12 will be described.
First, it is determined whether “circularity ≧ standard circularity” (step S11). If it is determined Yes in step S11, the process proceeds to step S13, and it is determined in step S13 that “the hand-scanned image is not present in the pre-scan image”.

ステップS11でNoと判定すれば、次に、「直線本数=標準直線本数」であるかを判定する(ステップS12)。ステップS12でYesと判定すれば、ステップS13に進み、ステップS13において「プレスキャン画像に手写り無し」と判定する。   If it is determined No in step S11, it is next determined whether “the number of straight lines = the number of standard straight lines” is satisfied (step S12). If “Yes” is determined in step S12, the process proceeds to step S13, and it is determined in step S13 that “the pre-scanned image is not photographed”.

ステップS13でNoと判定すればステップS14に進み、ステップS14において「プレスキャン画像に手写り有り」と判定する。
このように、図12のフローチャートに示す手法では、円形度と直線本数の両方を用いて、「円形度<標準円形度であり」、かつ、「直線本数>標準直線本数である」場合に、プレスキャン画像に手写りが有ると判定する。
If it is determined No in step S13, the process proceeds to step S14. In step S14, it is determined that “the hand-scanned image exists in the pre-scan image”.
Thus, in the method shown in the flowchart of FIG. 12, using both the circularity and the number of straight lines, when “circularity <standard circularity” and “straight number> standard straight line number”, It is determined that the pre-scan image has a hand-drawn image.

尚、円形度と直線本数の両方を利用せずに、円形度または直線本数を単独で利用して帳票画像の手写りの有無を判定することも可能である(図14の状態(a)〜(f)参照)。また、上記直線本数検出の変形例を利用した手法のアルゴリズムは、図12のフローチャートをそのまま適用できる。   In addition, it is also possible to determine the presence or absence of hand-shot of the form image by using the circularity or the number of straight lines alone without using both the circularity and the number of straight lines (state (a) to FIG. 14). (Refer to (f)). Moreover, the algorithm of the method using the modified example of the straight line number detection can directly apply the flowchart of FIG.

本発明の実施の第1の形態によれば、プレスキャン画像から抽出した輪郭画像から特徴量(円形度または直線本数)を抽出し、その抽出した特徴量(円形度または直線本数)を標準値(標準円形度または標準円形度)と比較することで、プレスキャン画像に手写りが有るか否かを正確に判定できる。   According to the first embodiment of the present invention, a feature amount (circularity or number of straight lines) is extracted from a contour image extracted from a pre-scan image, and the extracted feature amount (circularity or number of straight lines) is a standard value. By comparing with (standard circularity or standard circularity), it is possible to accurately determine whether or not the pre-scan image has a hand-shot.

[実施の第2の形態]
図13は、図1に示すハードウェア構成を有する本発明の画像処理装置の実施の第2の形態の機能構成を示すブロック図である。図13において、図2の画像処理装置10−1が備える構成要素と同じ構成要素には同一の符号を付与しており、それらの構成要素については詳しい説明を省略する。
[Second Embodiment]
FIG. 13 is a block diagram showing a functional configuration of the second embodiment of the image processing apparatus of the present invention having the hardware configuration shown in FIG. In FIG. 13, the same components as those included in the image processing apparatus 10-1 of FIG. 2 are assigned the same reference numerals, and detailed descriptions of those components are omitted.

図13に示す画像処理装置10−2は、図2に示す画像処理装置10−1が備える構成要素61〜66に加え、移動量計算部67と手写り検出開始タイミング計算部68(68−1)を備えている。   An image processing apparatus 10-2 illustrated in FIG. 13 includes a movement amount calculation unit 67 and a hand-shake detection start timing calculation unit 68 (68-1) in addition to the components 61 to 66 included in the image processing apparatus 10-1 illustrated in FIG. ).

移動量計算部67は、手写り判定部65から前記手写り判定結果を入力し、その手写り判定結果を基に手写りが有るプレスキャン画像が撮影画像記憶部61に格納されたか否かを判断する。そして、手写り判定部65から「手写り有り」という手写り判定結果を2回入力すると、先に入力した「手写り有り」という手写り判定結果に対応するプレスキャン画像と、その後に入力した「手写り有り」という手写り判定結果に対応するプレスキャン画像の2つの画像を撮影画像記憶部61から読み出し、それら2つのプレスキャン画像を基に、「移動量をチェックする時間間隔Tec」(チェック時間間隔Tec)、「手の画像の移動量L2」、「手写りが無くなるまでの距離Lec」の3つのパラメータの値を求め、それら3つのパラメータの値を手写り検出開始タイミング計算部68−1に出力する。尚、移動量計算部67は、上記3つのパラメータの値を、輪郭画像記憶部62に記憶されている上記2つの手写りが有るプレスキャン画像に対応する輪郭画像から求めるようにしてもよい。   The movement amount calculation unit 67 inputs the hand-shooting determination result from the hand-shooting determination unit 65, and determines whether or not a pre-scanned image with a hand-shooting is stored in the captured image storage unit 61 based on the hand-shooting determination result. to decide. Then, when the handshake determination result “with hand-shooting” is input twice from the hand-shooting determination unit 65, the pre-scan image corresponding to the previously input hand-shooting determination result with “hand-shooting” and the subsequent input Two images of the pre-scan image corresponding to the hand-shooting determination result of “with hand-shooting” are read from the captured image storage unit 61, and based on these two pre-scan images, “time interval Tec for checking movement amount” ( Check parameter interval Tec), “the amount of movement of the hand image L2”, and “the distance Lec until the hand-shooting disappears” are obtained, and the values of these three parameters are obtained as the hand-shooting detection start timing calculating unit 68. Output to -1. Note that the movement amount calculation unit 67 may obtain the values of the three parameters from the contour image corresponding to the pre-scan image having the two hand-shots stored in the contour image storage unit 62.

手写り検出開始タイミング計算部68−1は、移動量計算部67から入力される「移動量をチェックする時間間隔Tec」、「時間間隔Tecの間の手の画像の移動量Lec」、及び「手写りが無くなるまでの距離L2」の3つのパラメータの値を基に、帳票画像から手写りが無くなるまでの時間T2を後述する方法により計算する。   The hand-shot detection start timing calculation unit 68-1 receives the “time interval Tec for checking the movement amount”, “the movement amount Lec of the hand image during the time interval Tec”, and “hand-shooting” input from the movement amount calculation unit 67. Based on the values of the three parameters “distance until disappearance L2”, a time T2 until hand-shooting disappears from the form image is calculated by a method described later.

図14は、プレスキャン開始後の、スタンド型イメージスキャナ50の置台52上での帳票とオペレータの手の動きの時間的な状態遷移に伴う「円形度」と「直線本数」の時間的遷移を示す表である。図14には、時間順に(a)〜(f)までの6つの状態における円形度と直線本数の値を示している。図15(a)〜(f)は、図14の(a)〜(f)のそれぞれの状態に対応するプレスキャン画像の例を示している。図15(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)の各プレスキャン画像は、それぞれ、時刻Ta、Tb、Tc、Td、Te、Tfで取得された画像である。図15(a)〜(f)の各プレスキャン画像は、例えば、画像撮影部71により一定時間間隔で連続撮影された画像である。   FIG. 14 shows temporal transitions of “circularity” and “number of straight lines” associated with temporal state transitions of the form and the movement of the operator's hand on the stand 52 of the stand-type image scanner 50 after the start of pre-scanning. It is a table | surface which shows. FIG. 14 shows the circularity and the number of straight lines in six states (a) to (f) in time order. FIGS. 15A to 15F show examples of pre-scan images corresponding to the states of FIGS. 14A to 14F, respectively. 15A, 15B, 15C, 15D, 15E, and 15F were acquired at times Ta, Tb, Tc, Td, Te, and Tf, respectively. It is an image. Each of the pre-scan images in FIGS. 15A to 15F is, for example, an image that is continuously captured at regular time intervals by the image capturing unit 71.

ここで、図14に示す状態(a)〜(f)について説明する。
状態(a)は、オペレータが帳票を置台52にセットする途中の状態であり、帳票とオペレータの手が共に置台52上で動いている。この状態(a)においてプレスキャンにより取得される画像は、図15(a)に示すように、帳票と帳票をセットしようとする手の双方が共に縦縞となって写し出されるプレスキャン画像510となる。
Here, the states (a) to (f) shown in FIG. 14 will be described.
The state (a) is a state where the operator is setting the form on the table 52, and both the form and the operator's hand are moving on the table 52. In this state (a), an image acquired by prescanning is a prescanned image 510 in which both a form and a hand to set the form are projected as vertical stripes, as shown in FIG. .

状態(b)は、オペレータが帳票を置台52にセットする途中(もしくはセットし終わった時)にオペレータの手が帳票上で静止している状態でおり、帳票は置台52上で静止している。この状態(b)においてプレスキャンにより取得される画像は、図15(b)に示すように、帳票と帳票上の手の双方がきちんと写し出されるプレスキャン画像520となる。   The state (b) is a state where the operator's hand is stationary on the form while the operator is setting the form on the table 52 (or when the setting is finished), and the form is stationary on the table 52. . In this state (b), the image acquired by the pre-scan is a pre-scan image 520 in which both the form and the hand on the form are properly projected, as shown in FIG.

状態(c)は、オペレータが置台52に帳票を正しくセットした後、手を置台52から離そうと動かしている状態であり、帳票はセットされたまま静止している。この状態(c)においてプレスキャンにより取得される画像は、図15(c)に示すように、動いている手だけが縦縞になって写し出されるプレスキャン画像530となる。   The state (c) is a state in which the operator moves his / her hand away from the pedestal 52 after correctly setting the form on the pedestal 52, and the form remains stationary. In this state (c), the image acquired by the pre-scan is a pre-scan image 530 in which only the moving hand is displayed as vertical stripes as shown in FIG.

状態(d)は、帳票は置台52に正しくセットされたものの、オペレータの手が置台52上から完全に抜け切れずに止まっている状態である。この状態(d)においてプレスキャンにより取得される画像は、図15(d)に示すように、帳票と帳票上の手の双方が共に静止して写し出されるプレスキャン画像540となる。   The state (d) is a state in which the form is correctly set on the table 52 but the operator's hand is not completely removed from the table 52 and is stopped. In this state (d), the image acquired by the pre-scan is a pre-scan image 540 in which both the form and the hand on the form are projected stationary as shown in FIG.

状態(e)は、帳票は置台52に正しくセットされ、オペレータの手が置台52上から抜けようとしている状態である。この状態(e)においてプレスキャンにより取得される画像は、図15(e)に示すように、帳票上に動いている手が縦縞となって写し出されるプレスキャン画像550となる。   The state (e) is a state in which the form is correctly set on the table 52 and the operator's hand is about to come off the table 52. In this state (e), the image acquired by the pre-scan is a pre-scan image 550 in which the hand moving on the form is projected as vertical stripes as shown in FIG.

状態(f)は、帳票は置台52に正しくセットされ、オペレータの手が置台52上から完全に抜けた状態である。この状態(f)においてプレスキャンにより取得される画像は、図15(f)に示すように、置台52上にセットされた帳票と、該セットされた帳票の周囲を囲んでいる置台52の部分(黒枠)が写し出されるプレスキャン画像560となる。   The state (f) is a state in which the form is correctly set on the table 52 and the operator's hand is completely removed from the table 52. In this state (f), as shown in FIG. 15 (f), an image acquired by pre-scanning is a form set on the table 52 and a part of the table 52 surrounding the set form. A pre-scan image 560 in which (black frame) is projected.

上述した手法を用いて状態(a)〜(f)におけるプレスキャン画像から円形度を求め、その円形度の値を標準円形度と比較することで、円形度を“低”、“中”、“高”の3種類に分類すると、状態(a)の円形度は“低”、状態(b)〜(e)の円形度は“中”、状態(f)の円形度は“高”となる。したがって、標準円形度を“高”に設定することにより、状態(f)のみを選別できる。また、上述した手法を用いて状態(a)〜(f)における帳票画像から直線本数を求め、その直線本数の値を標準直線本数(4本)と比較することで、検出された直線本数を“多”(4本より多い)と“4”の2種類に分類する。すると、検出される直線本数は、状態(a)〜(e)が“多”となり、状態(f)のみが“4”となる。以上の結果、状態(f)のみが、円形度が“高”で、かつ直線本数が“4”となる。したがって、円形度が“高”で、かつ直線本数が“4”となっているプレスキャン画像を検出することで、プレスキャン時に、手写りが無い帳票画像が得られたプレスキャン画像を検出できる。そして、その検出時を本スキャン(プレスキャンが動画モードのとき)または後処理(プレスキャンが静止画モードのとき)の開始タイミングとして決定することができる。   By calculating the circularity from the pre-scan images in the states (a) to (f) using the above-described method and comparing the circularity value with the standard circularity, the circularity is “low”, “medium”, When classified into three types of “high”, the circularity in the state (a) is “low”, the circularity in the states (b) to (e) is “medium”, and the circularity in the state (f) is “high”. Become. Therefore, only the state (f) can be selected by setting the standard circularity to “high”. In addition, the number of straight lines is obtained from the form images in the states (a) to (f) using the above-described method, and the value of the number of straight lines is compared with the standard number of straight lines (4). It is classified into two types, “many” (more than 4) and “4”. Then, the number of detected straight lines is “many” in the states (a) to (e), and only “4” is in the state (f). As a result, only in the state (f), the circularity is “high” and the number of straight lines is “4”. Therefore, by detecting a pre-scan image having a circularity of “high” and a straight line number of “4”, it is possible to detect a pre-scan image from which a form image without hand-drawing is obtained during pre-scan. . The detection time can be determined as the start timing of the main scan (when the prescan is in the moving image mode) or the post-processing (when the prescan is in the still image mode).

ところで、オペレータが置台52に帳票を正しくセットした後、オペレータの手が置台52から完全に抜けるタイミングは、状態(e)と状態(f)の間である。したがって、状態(f)の検出を待たずに、状態(e)の時に取得された手写りが有るプレスキャン画像550とそれ以前に取得された手写りが有るプレスキャン画像(この例では、例えば、状態(c)の時に取得されたプレスキャン画像530)を用いて、プレスキャン画像から手が抜けきるタイミングを予測することで、状態(f)のプレスキャン画像が取得されるよりも前に、本スキャン(プレスキャンが動画モードのとき)または後処理(プレスキャンが静止画モードのとき)を開始することが可能となる。   By the way, after the operator correctly sets the form on the table 52, the timing at which the operator's hand is completely removed from the table 52 is between the state (e) and the state (f). Therefore, without waiting for detection of the state (f), a pre-scan image 550 having a hand-image acquired at the time of the state (e) and a pre-scan image having a hand-image acquired before that (in this example, for example, By using the pre-scan image 530) acquired in the state (c) and predicting the timing when the hand can be completely removed from the pre-scan image, the pre-scan image in the state (f) is acquired. The main scan (when the prescan is in the moving image mode) or the post-processing (when the prescan is in the still image mode) can be started.

次に、状態(c)と状態(e)のプレスキャン画像530、550を用いて、上記の考えに基づいて最適な本スキャンまたは後処理の開始タイミングを計算する手法を、図16を参照して説明する。図16(a)、(b)に示すプレスキャン画像は、それぞれ、図15(c)、(e)に示すプレスキャン画像と同じものである。   Next, referring to FIG. 16, a method of calculating the optimum main scan or post-processing start timing based on the above-mentioned idea using the pre-scan images 530 and 550 in the state (c) and the state (e) will be described. I will explain. The pre-scan images shown in FIGS. 16 (a) and 16 (b) are the same as the pre-scan images shown in FIGS. 15 (c) and 15 (e), respectively.

(1)図16(a)、(b)に示すプレスキャン画像530、550のそれぞれから、黒背景画像の左右の枠に平行な方向の手の画像の長さL1、L2を求める。この場合、L1、L2は手の画像の上端から黒背景画像の下枠の上端までの距離に設定する。そして、下記式(2)により、図16(b)に示すLecを求める。
Lec=L1−L2 ・・・(2)
(1) The lengths L1 and L2 of the hand image in the direction parallel to the left and right frames of the black background image are obtained from the pre-scan images 530 and 550 shown in FIGS. In this case, L1 and L2 are set to the distance from the upper end of the hand image to the upper end of the lower frame of the black background image. Then, Lec shown in FIG. 16B is obtained by the following equation (2).
Lec = L1-L2 (2)

また、図15(c)に示すプレスキャン画像530の取得時刻Tcと図15(e)に示すプレスキャン画像550の取得時刻Teから、下記の式(3)により、チェック時間間隔Tecを求める。
Tec=Te−Tc ・・・(3)
Further, the check time interval Tec is obtained from the acquisition time Tc of the prescan image 530 shown in FIG. 15C and the acquisition time Te of the prescan image 550 shown in FIG.
Tec = Te-Tc (3)

そして、最後に、下記式(4)により時間T2を求める。
T2=Tec×L2/Lec ・・・(4)
T2は、プレスキャン画像550を取得した時刻Teから手写りが無い帳票画像を取得可能となる時刻までの予測経過時間である。したがって、プレスキャンが動画モードであった場合には、時刻Teから時間T2が経過した後に本スキャンを開始することで、本スキャンの開始を早めることが可能となる。また、プレスキャンが静止画モードであった場合には、時刻Teから時間T2が経過した後に本スキャンを開始することで、本スキャンの開始を早めることが可能となる。
And finally, time T2 is calculated | required by following formula (4).
T2 = Tec × L2 / Lec (4)
T2 is the estimated elapsed time from the time Te at which the pre-scan image 550 is acquired to the time at which a form image without hand-drawing can be acquired. Therefore, when the pre-scan is in the moving image mode, it is possible to accelerate the start of the main scan by starting the main scan after the time T2 has elapsed from the time Te. When the pre-scan is in the still image mode, the start of the main scan can be accelerated by starting the main scan after the time T2 has elapsed from the time Te.

また、前記円形度の変化量を利用して上記時間T2を計算することも可能である。この場合のT2を求める計算式は下記の式(5)となる。
T2=Tec×C2/Cec ・・・(5)
式(5)において、
C2:T2の円形度(手写りがない輪郭画像の円形度)
Cec=(時刻Teで取得した輪郭画像の円形度)−(時刻Tcで取得した輪郭画像の円形度)
Tec=Te−Tc
である。
It is also possible to calculate the time T2 using the change amount of the circularity. The calculation formula for obtaining T2 in this case is the following formula (5).
T2 = Tec × C2 / Cec (5)
In equation (5),
C2: Circularity of T2 (circularity of contour image without hand-drawing)
Cec = (Circularity of contour image acquired at time Te) − (Circularity of contour image acquired at time Tc)
Tec = Te-Tc
It is.

このように、本発明の実施の形態では、2つの手写りが有るプレスキャン画像を利用することで、手写りが無い帳票画像を取得可能な本スキャンの開始タイミング(プレスキャンが動画モードの場合)または後処理を開始可能なタイミング(プレスキャンが静止画モードの場合)を自動的に予測し、より早いタイミングで本スキャンまたは後処理を開始することができる(図5の時刻Ti2参照)。   As described above, in the embodiment of the present invention, by using a pre-scan image having two hand-shots, the start timing of the main scan capable of obtaining a form image without hand-shooting (when the pre-scan is in the moving image mode) ) Or a timing at which post-processing can be started (when the pre-scan is in the still image mode) is automatically predicted, and main scanning or post-processing can be started at an earlier timing (see time Ti2 in FIG. 5).

{プレスキャン画像に手写りが無いことを自動判定してから本スキャンまたは後処理を開始する場合の処理手順}
図17は、プレスキャン画像に手写りが無くなってから本スキャンまたは後処理を開始する手法(第1の手法)を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、画像処理装置10−1によって実行される。
{Procedure for starting main scan or post-processing after automatic determination that pre-scan image has no hand-drawing}
FIG. 17 is a flowchart showing a method (first method) of starting main scanning or post-processing after the pre-scan image has no hand-drawn images. The processing shown in this flowchart is executed by the image processing apparatus 10-1.

この手法では、まず、スタンド型イメージスキャナ50の画像撮影部71により帳票を撮影するプレスキャンを開始する(ステップS11)。このプレスキャンは、画像処理装置10(10−1〜10−3)が起動され、アプリケーションソフトから本発明の実施の形態の画像処理プログラム(前記ドライバ・ソフトウェア)がオープンされることにより開始される。プレスキャンの開始により、スタンド型イメージスキャナ50の画像撮影部71はプレスキャンを一定時間間隔で連続して実行する。プレスキャンにより画像撮影部71により撮影された画像は、上述のようにしてブロック画像単位で画像撮影部71から画像処理装置10(10−1〜10−3)のUSBインターフェース14に転送される。CPU11は、画像撮影部71から転送されてきたブロック画像からプレスキャン画像を生成し、そのプレスキャン画像を撮影画像記憶部61に格納する。このプレスキャンは、静止画モードまたは動画モードのいずれかのモードで行われる。動画モードで行われた場合には、解像度は劣るものの撮影間隔が静止画モードよりも短いので、プレスキャン画像の取得を静止画モードよりも高速に行える。その結果、手写りが無いプレスキャン画像を静止画モードよりも早く検出可能である。   In this method, first, pre-scanning for capturing a form by the image capturing unit 71 of the stand-type image scanner 50 is started (step S11). This pre-scan is started when the image processing apparatus 10 (10-1 to 10-3) is started and the image processing program (the driver software) according to the embodiment of the present invention is opened from the application software. . With the start of pre-scanning, the image capturing unit 71 of the stand-type image scanner 50 continuously performs pre-scanning at regular time intervals. The image photographed by the image photographing unit 71 by the prescan is transferred from the image photographing unit 71 to the USB interface 14 of the image processing apparatus 10 (10-1 to 10-3) in units of block images as described above. The CPU 11 generates a pre-scan image from the block image transferred from the image capturing unit 71 and stores the pre-scan image in the captured image storage unit 61. This pre-scan is performed in either a still image mode or a moving image mode. In the moving image mode, although the resolution is inferior, the shooting interval is shorter than that in the still image mode, so that the prescan image can be acquired at a higher speed than in the still image mode. As a result, it is possible to detect a pre-scan image without hand-drawing earlier than in the still image mode.

次に、輪郭抽出処理部63は撮影画像記憶部61に格納されているプレスキャン画像から輪郭画像を抽出し、その輪郭画像を輪郭画像記憶部62に格納する。円形度、直線数演算部64は、輪郭画像記憶部62に格納されている輪郭画像を基に円形度と直線本数を計算する(ステップS12)。手写り判定部65は、円形度、直線数演算部64によって計算された円形度と直線本数を基に、プレスキャン画像内の帳票画像に手写りが有るか判定する処理を行う(ステップS13)。手写り判定部65は、ステップS13での判定結果を基に、プレスキャン画像に手写りが有るか否を判定し(ステップS14)、プレスキャン画像に手写りが有ると判定した場合には(ステップS14、Yes)、処理をステップS12に戻す。   Next, the contour extraction processing unit 63 extracts a contour image from the pre-scan image stored in the photographed image storage unit 61 and stores the contour image in the contour image storage unit 62. The circularity and straight line number calculation unit 64 calculates the circularity and the number of straight lines based on the contour image stored in the contour image storage unit 62 (step S12). Based on the circularity and the number of straight lines calculated by the circularity and the number-of-straight lines calculation unit 64, the hand-drawing determination unit 65 performs processing to determine whether there is a hand-shot in the form image in the pre-scan image (step S13). . The hand-shot determination unit 65 determines whether or not the pre-scan image has a hand-shot based on the determination result in step S13 (step S14). In step S14, Yes), the process returns to step S12.

このようにして、ステップS14で手写り判定部65がプレスキャン画像に手写りが無いと判定するまで、ステップS12〜ステップS14の処理を繰り返す。換言すれば、手写りが無いプレスキャン画像が取得されるまで、ステップS12〜S14の処理を繰り返す。   In this way, the processing from step S12 to step S14 is repeated until the hand-shooting determination unit 65 determines in step S14 that the pre-scan image has no hand-shooting. In other words, the processes in steps S12 to S14 are repeated until a pre-scan image without hand-drawing is acquired.

手写り判定部65は、ステップS14においてプレスキャン画像に手写りが無いと判定すると(ステップS14、No)、ステップS15に処理を進める。
ステップS15においては、手写り判定部65はプレスキャンが静止画モードであるか否かどうか判断し、静止画モードであれば(ステップS15、Yes)処理をステップS17に進め、動画モードであれば(ステップS15、No)ステップS16に処理を進める。
If the hand-shot determination unit 65 determines in step S14 that the pre-scanned image does not have a hand-shot (No in step S14), the process proceeds to step S15.
In step S15, the hand movement determination unit 65 determines whether or not the pre-scan is in the still image mode. If the pre-scan is in the still image mode (Yes in step S15), the process proceeds to step S17. (Step S15, No) The process proceeds to step S16.

ステップS16においては、手写り判定部65は画像撮影部71に静止画モードでの撮影を指示し、画像撮影部71は静止画モードで置台52全体を含む範囲を再撮影する。そして、画像撮影部71は、該再撮影により取得した画像をブロック画像単位で撮影画像記憶部61に転送し、撮影画像記憶部61は画像撮影部71から受信したブロック画像から1フレームのカラー画像(カラーの帳票画像とその帳票画像を囲む黒背景画像を含む画像)を生成し、そのフレーム画像を撮影画像記憶部61内の所定領域に格納する。そして、撮影画像記憶部61は、ステップS17に処理を進める。   In step S16, the hand-shooting determination unit 65 instructs the image capturing unit 71 to capture in the still image mode, and the image capturing unit 71 re-captures the range including the entire table 52 in the still image mode. Then, the image photographing unit 71 transfers the image obtained by the re-photographing to the photographed image storage unit 61 in units of block images, and the photographed image storage unit 61 is a color image of one frame from the block image received from the image photographing unit 71. (A color form image and an image including a black background image surrounding the form image) are generated, and the frame image is stored in a predetermined area in the captured image storage unit 61. Then, the captured image storage unit 61 advances the processing to step S17.

ステップS17において、画像変換処理部(不図示)は、撮影画像記憶部61に格納されている手写りが無い帳票画像に画像変換処理(画像の倍率、/歪み/斜行を補正する処理)を施し、その画像変換処理が施された帳票画像を撮影画像記憶部61に格納する。出力部66は、撮影画像記憶部61から上記画像変換処理が施された帳票画像を読み出し、その帳票画像をUSBインターフェース14経由でモニタ20に出力する。OCR処理部(不図示)は、撮影画像記憶部61から上記画像変換が施された帳票画像を読み出し、その帳票画像の文字認識処理を実行する。   In step S <b> 17, the image conversion processing unit (not shown) performs image conversion processing (processing for correcting image magnification, distortion / skew) on a form image without handwriting stored in the photographed image storage unit 61. The form image that has been subjected to the image conversion process is stored in the captured image storage unit 61. The output unit 66 reads the form image that has been subjected to the image conversion processing from the captured image storage unit 61, and outputs the form image to the monitor 20 via the USB interface 14. An OCR processing unit (not shown) reads the form image subjected to the image conversion from the captured image storage unit 61 and executes character recognition processing of the form image.

以上のようにして、図17のフローチャートの処理が終了する。
{手写りが無くなる時間を計算して本スキャンまたは後処理を開始する場合の処理手順}
図18は、プレスキャン画像に手写りが無くなる時間を予測計算して本スキャンまたは後処理を開始する手法(第2の手法)を説明するフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、画像処理装置10−2によって実行される。
As described above, the processing of the flowchart of FIG. 17 ends.
{Processing procedure for calculating the time when hand-shooting disappears and starting main scan or post-processing}
FIG. 18 is a flowchart illustrating a method (second method) for predicting and calculating the time when the pre-scanned image disappears and starting main scan or post-processing. The process shown in this flowchart is executed by the image processing apparatus 10-2.

この手法では、まず、プレスキャンを開始し(ステップS31)、次に、ステップS31で取得されたプレスキャン画像を基に円形度と直線本数を計算する(ステップS32)。そして、ステップS32で求めた円形度と直線本数を基に、プレスキャン帳票画像に手写りがあるか否かを判定する(ステップS33)。次に、ステップS33の判定結果に基づいてプレスキャン帳票画像に手写りがあるか否かを判別する(ステップS34)。ステップS31〜S33の処理は、上述した図18のフローチャートのステップS11〜S13の処理と同様であるので、詳しい説明は省略する。   In this method, first, pre-scanning is started (step S31), and then the circularity and the number of straight lines are calculated based on the pre-scan image acquired in step S31 (step S32). Then, based on the circularity and the number of straight lines obtained in step S32, it is determined whether or not the pre-scanned form image has a hand-drawn image (step S33). Next, based on the determination result of step S33, it is determined whether or not the pre-scanned form image has a hand-drawn image (step S34). Since the processes of steps S31 to S33 are the same as the processes of steps S11 to S13 in the flowchart of FIG. 18 described above, detailed description thereof is omitted.

手写り判定部65は、ステップS34において、プレスキャン画像に手写りが有ると判定すると(ステップS34でYes)、処理をステップS35に進める。他方、プレスキャン画像に手写りが無いと判定すると(ステップS34、No)、処理をステップS41に進める。   If the hand-shot determination unit 65 determines in step S34 that the pre-scan image has a hand-shot (Yes in step S34), the process proceeds to step S35. On the other hand, if it is determined that the pre-scan image has no hand-drawn (step S34, No), the process proceeds to step S41.

ステップS35において、手写り判定部65は、前回もプレスキャン画像に手写りが有ると判定したか否かを判断する(ステップS35)。このステップS35の処理は、連続する2つのプレスキャン画像において手写り有りと判定したか否かを判断する処理である。ステップS35において、手写り判定部65が前回もプレスキャン画像に手写り有りと判定したと判断すると(ステップS35、Yes)、移動量計算部67と手写り検出開始タイミング計算部68−1は、上述した手法を用いて、スタンド型イメージスキャナ50の画像撮影部71が撮影した前回と今回の2つのプレスキャン画像からオペレータの手が抜けるまでの時間T2を計算し、その時間T2の間、処理をウェイトする(ステップS36)。   In step S35, the hand-shooting determination unit 65 determines whether or not it has been determined that the pre-scanned image is still hand-held in the previous time (step S35). The process in step S35 is a process for determining whether or not it is determined that there is a hand-shot in two consecutive pre-scan images. In step S35, if the hand-shooting determination unit 65 determines that the pre-scanned image has been hand-held in the previous time (step S35, Yes), the movement amount calculation unit 67 and the hand-shot detection start timing calculation unit 68-1 Using the above-described method, the time T2 until the operator's hand is removed from the previous and current two pre-scan images captured by the image capturing unit 71 of the stand-type image scanner 50 is calculated, and processing is performed during the time T2. (Step S36).

そして、時間T2が経過すると、手写り判定部65は、プレスキャンが動画モードであった場合には画像撮影部71による撮影モードを静止画モードに切り替え、画像撮影部71は静止画モードでプレスキャンを実行する(ステップS37)。そして、静止画モードのプレスキャンで取得されたプレスキャン画像を基に、ステップS38〜S40の処理を行う。ステップS38〜S39の処理は、上述したステップS32〜S33の処理と同様であるので詳しい説明は省略する。   When the time T2 elapses, the hand-shooting determination unit 65 switches the shooting mode by the image shooting unit 71 to the still image mode when the prescan is in the moving image mode, and the image shooting unit 71 presses in the still image mode. The can is executed (step S37). Then, the processes in steps S38 to S40 are performed based on the prescan image acquired by the prescan in the still image mode. Since the processes in steps S38 to S39 are the same as the processes in steps S32 to S33 described above, detailed description thereof is omitted.

手写り判定部65は、ステップS40においてプレスキャン画像に手写りがあると判定すると(ステップS40、Yes)、処理をステップS36に戻す。このようにして、手写りが無いプレスキャン画像が取得されるまでステップS36〜S40の処理を繰り返す。 そして、ステップS40において、手写り判定部65がプレスキャン画像に手写りが無いと判定すると(ステップS40、No)、ステップS43に処理を進める。   If the hand-shooting determination unit 65 determines in step S40 that the pre-scanned image has hand-shaking (step S40, Yes), the process returns to step S36. In this way, the processes in steps S36 to S40 are repeated until a pre-scan image without hand-drawing is acquired. In step S40, if the hand-shooting determination unit 65 determines that the pre-scan image has no hand-shooting (No in step S40), the process proceeds to step S43.

ステップS41において、手写り判定部65は、プレスキャンが静止画モードであるか否かを判断し、静止画モードであれば(ステップS41、Yes)ステップS42に処理を進め、動画モードであれば(ステップS41、No)ステップS43に処理を進める。   In step S41, the hand movement determination unit 65 determines whether or not the pre-scan is in the still image mode. If the pre-scan is in the still image mode (Yes in step S41), the process proceeds to step S42. (Step S41, No) The process proceeds to step S43.

ステップS42の処理は、図17のフローチャートのステップS16の処理と同様であり、ステップS42の処理が終了すると、ステップS43の処理に進める。
ステップS43の処理は、図17のフローチャートのステップS16と同様の処理である。ステップS43において、画像変換処理部(不図示)により撮影画像記憶部61に格納されている手写りが無い帳票画像に画像変換処理(画像の倍率、/歪み/斜行を補正する処理)が施され、その画像変換処理が施された帳票画像は出力部66によりUSBインターフェース14経由でモニタ20に出力されると共に、OCR処理部(不図示)により文字認識処理が実行される。
The process of step S42 is the same as the process of step S16 in the flowchart of FIG. 17, and when the process of step S42 ends, the process proceeds to step S43.
The process of step S43 is the same process as step S16 of the flowchart of FIG. In step S43, the image conversion processing unit (not shown) performs image conversion processing (processing for correcting image magnification, distortion / skew) on the non-hand-printed form image stored in the photographed image storage unit 61. Then, the form image subjected to the image conversion processing is output to the monitor 20 via the USB interface 14 by the output unit 66, and character recognition processing is executed by the OCR processing unit (not shown).

このように、第2の手法では、プレスキャンにより取得した手写りが有る2つのプレスキャン画像を基に、スタンド型イメージスキャナ50が撮影するプレスキャン画像に手が写らなくなるまでの時間T2を予測し、その予測した時間T2が経過した後に(時刻Ti2で)手写りが無いプレスキャン画像が取得できたならば、直ちに、そのプレスキャン画像に画像変換処理を行い、続けて、後処理を開始する。これにより、第1の手法よりも後処理を早く実行することが可能となる(図5参照)。   As described above, in the second method, the time T2 until the hand is not captured in the pre-scan image captured by the stand-type image scanner 50 is predicted based on the two pre-scan images obtained by pre-scan. If a pre-scan image without hand-drawing is obtained after the predicted time T2 has elapsed (at time Ti2), image conversion processing is immediately performed on the pre-scan image, and then post-processing is started. To do. Thereby, post-processing can be executed earlier than the first method (see FIG. 5).

尚、図18のフローチャートにおいて、プレスキャンを動画モードで開始した場合、ステップS37の処理を省略するようにしてもよい。このようなアルゴリズムは、ステップS36〜ステップS40の繰り返し処理を高速に実行できるので、予測時間T2が外れる可能性が高い場合に有効である。他方、ステップS37の処理を実行するアルゴリズムは、予測時間T2が外れる可能性が低い場合に有効である。これは、ステップS41の処理を開始する時点において静止画モードで撮影したプレスキャン画像が撮影画像記憶部61に既に格納されている(本スキャンが終了している)ので、画像撮影部71で再撮影することなく、ステップS41の処理を直ちに実行できるからである。   In the flowchart of FIG. 18, when the pre-scan is started in the moving image mode, the process of step S37 may be omitted. Such an algorithm is effective when there is a high possibility that the predicted time T2 will deviate because the iterative processing of step S36 to step S40 can be executed at high speed. On the other hand, the algorithm for executing the process of step S37 is effective when the possibility that the predicted time T2 will be off is low. This is because the pre-scan image captured in the still image mode is already stored in the captured image storage unit 61 at the time when the process of step S41 is started (the main scan has been completed). This is because the process of step S41 can be executed immediately without taking a picture.

尚、プレスキャンを動画モードで開始した場合であって、かつ、ステップS37の処理を実行しない場合には、ステップS38〜S40の処理は動画モードで実行される。この場合、ステップS40でプレスキャン画像に手写りがないと判断した場合には(ステップS40、No)、次に本スキャンを行い、その本スキャンで取得された帳票画像についてステップS43の処理を実行する。   If the pre-scan is started in the moving image mode and the process in step S37 is not executed, the processes in steps S38 to S40 are executed in the moving image mode. In this case, when it is determined in step S40 that the pre-scan image has no hand-drawing (No in step S40), the main scan is performed next, and the process of step S43 is executed for the form image acquired by the main scan. To do.

本発明の実施の第2の形態によれば、手写りが有る2つのプレスキャン画像を用いることで、本スキャンまたは後処理の開始タイミングを自動的に予測し、本スキャンまたは後処理をその予測したタイミングで開始することができる。   According to the second embodiment of the present invention, the start timing of the main scan or the post-processing is automatically predicted by using two pre-scan images with hand-drawing, and the main scan or the post-processing is predicted. Can be started at the timing.

{適用例}
次に、図19〜図22を参照しながら、本発明の画像処理装置の実施の第1及び第2の形態を、手写り以外の帳票画像を正しく取得できない状態に適用したと場合について説明する。
{Application example}
Next, a case where the first and second embodiments of the image processing apparatus of the present invention are applied to a state in which a form image other than hand-drawn images cannot be acquired correctly will be described with reference to FIGS. .

図19〜図22において、図19は、帳票上に誤って置かれた物が帳票の輪郭を覆いながら帳票からはみ出している場合に、本発明の画像処理装置の実施の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。図19(a)において破線の矩形枠はスタンド型イメージスキャナ50のCCDカメラ51の撮影範囲610を示している。図20(a)、図21(a)、図22(a)の破線の矩形枠も同様である。したがって、図19(a)、図20(a)、図21(a)、図22(a)に示す撮影範囲610内の画像はCCDカメラ51によって撮影された画像である。   19 to 22, FIG. 19 shows the first and second implementations of the image processing apparatus of the present invention when an object placed on the form protrudes from the form while covering the outline of the form. It is a figure explaining the case to which a form is applied. In FIG. 19A, a broken-line rectangular frame indicates the shooting range 610 of the CCD camera 51 of the stand type image scanner 50. The same applies to the broken-line rectangular frame in FIGS. 20 (a), 21 (a), and 22 (a). Accordingly, the images in the photographing range 610 shown in FIGS. 19A, 20A, 21A, and 22A are images taken by the CCD camera 51. FIG.

図19(a)のケースでは、撮影範囲610内にある置台52に正しくセットされた帳票710の左下隅に物810が誤って置かれている。画像撮影部71は、図19(a)に示すCCDカメラ51によって撮影された撮影範囲610内の画像を図19(b)に示す切り出し範囲910で切り出し、その切り出した画像をブロック画像単位で撮影画像記憶部61に転送する。輪郭抽出処理部63は、切り出し範囲910内の撮影画像から、図19(b)に示す輪郭画像1010を抽出する。輪郭画像1010の輪郭線1011は、7本の直線から構成されている。したがって、円形度、直線数演算部64が輪郭線1011から検出する直線本数は標準直線本数(=4本)を超えるので、手写り判定部65は置台52上の帳票に誤って置かれた物810を判定できる。   In the case of FIG. 19A, the object 810 is erroneously placed in the lower left corner of the form 710 that is correctly set on the table 52 within the imaging range 610. The image shooting unit 71 cuts out an image in the shooting range 610 shot by the CCD camera 51 shown in FIG. 19A in a cut-out range 910 shown in FIG. 19B, and takes the cut-out image in block image units. Transfer to the image storage unit 61. The contour extraction processing unit 63 extracts a contour image 1010 shown in FIG. 19B from the captured image within the cutout range 910. The contour line 1011 of the contour image 1010 is composed of seven straight lines. Accordingly, since the number of straight lines detected from the contour 1011 by the circularity and straight line number calculation unit 64 exceeds the standard straight line number (= 4), the hand-drawing determination unit 65 is erroneously placed on the form on the table 52. 810 can be determined.

図20は、置台に正しくセットされた帳票内に付箋紙のようなものが張り付いている場合に本発明の実施の形態の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。付箋紙は印刷と区別できないので、撮影画像から帳票画像内の付箋紙の画像を判別することはできない。   FIG. 20 is a diagram illustrating a case where the first and second embodiments of the embodiment of the present invention are applied to a case where a sticky note or the like is stuck in a form correctly set on a table. . Since the sticky note cannot be distinguished from printing, the image of the sticky note in the form image cannot be determined from the photographed image.

図20(a)に示すように帳票710の上(この例では左上)に付箋紙820が貼り付いている場合、画像撮影部71は図20(a)に示すCCDカメラ51によって撮影された撮影範囲610内の撮影画像を切り出し範囲920で切り出し、その切り出した画像をブロック画像単位で撮影画像記憶部61に転送する。図20(b)に示すように、輪郭抽出処理部63により、撮影画像記憶部61に格納された上記切り出し画像から抽出される輪郭画像1020の輪郭線1021は帳票画像の輪郭線と同様になる。このため、円形度、直線数演算部64が輪郭線1021から検出する直線本数は4本となり標準直線本数と等しくなるので、手写り判定部65は帳票710上に付箋紙820が貼り付いていることを判定することはできない。   As shown in FIG. 20A, when a sticky note 820 is stuck on the form 710 (in this example, the upper left), the image photographing unit 71 takes a picture taken by the CCD camera 51 shown in FIG. The captured image in the range 610 is extracted in the extraction range 920, and the extracted image is transferred to the captured image storage unit 61 in block image units. As shown in FIG. 20B, the contour line 1021 of the contour image 1020 extracted from the clipped image stored in the captured image storage unit 61 by the contour extraction processing unit 63 is the same as the contour line of the form image. . For this reason, the number of straight lines detected from the contour 1021 by the circularity and straight line number calculation unit 64 is four, which is equal to the standard straight line number. Therefore, the handwriting determination unit 65 has a sticky note 820 pasted on the form 710. I can't judge.

図21は、帳票が撮影範囲からはみ出している場合に本発明の実施の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。
図21(a)に示すように撮影範囲610から帳票710がはみ出している(この例では右側面にはみ出している)場合、撮影範囲610外にある帳票710の一部はCCDカメラ51により撮影されない。画像撮影部71は、図21(a)に示すCCDカメラ51により撮影された撮影範囲610内の撮影画像から図21(b)に示す切り出し範囲930内の画像を切り出し、その切り出した画像をブロック画像単位で撮影画像記憶部61に転送する。輪郭抽出処理部63は、図21(b)に示す切り出し範囲内の画像から輪郭画像1030を抽出する。この場合、帳票のはみ出し部分は置台52を覆うので、黒画素から白画素に変化する箇所を検出する通常の方法では帳票の輪郭画像を抽出することはできない。したがって、このような場合には、輪郭抽出処理部63は、撮影画像の撮影範囲610の外周に該当する部分を帳票画像の輪郭とみなして、図21(b)に示す輪郭画像1030を抽出する。この輪郭画像1030の輪郭線1031は矩形となる。したがって、円形度、直線数演算部64が輪郭線1013から検出する直線本数は標準直線本数と同じとなるので、手写り判定部65は輪郭線1013から検出される直線本数のみでは帳票710が置台52からはみ出していることを判定できない。しかしながら、輪郭画像1030の周囲長(輪郭線の画素数)は本来の帳票画像の周囲長よりも短いので、その円形度は標準円形度より小さくなる。このため、手写り判定部65は、円形度、直線数演算部64により計算された輪郭画像1030の円形度を標準円形度と比較することで、帳票710が置台52に正しくセットされていないことを判定できる。これに対し、前記公知文献3に開示されている手法は、帳票画像が帳票設置台(本実施形態の置台52に相当)からはみ出しているために合成画像内に黒色の枠(本実施形態の黒背景画像に相当)の領域の一部が存在しないような場合には手写り有りと判定するようにしているため(段落番号[0096]参照)、公知文献3に開示されている手法では、「手写り」と「帳票の置台からのはみ出し」とを区別することはできない。
FIG. 21 is a diagram for explaining a case in which the first and second embodiments of the present invention are applied when a form protrudes from the shooting range.
As shown in FIG. 21A, when the form 710 protrudes from the shooting range 610 (in this example, protrudes to the right side), a part of the form 710 outside the shooting range 610 is not shot by the CCD camera 51. . The image shooting unit 71 cuts out an image in the cutout range 930 shown in FIG. 21B from the shot image in the shooting range 610 shot by the CCD camera 51 shown in FIG. 21A, and blocks the cutout image. The image data is transferred to the captured image storage unit 61 in units of images. The contour extraction processing unit 63 extracts a contour image 1030 from the image within the cutout range illustrated in FIG. In this case, since the protruding portion of the form covers the table 52, the outline image of the form cannot be extracted by a normal method of detecting a portion where the black pixel changes to the white pixel. Therefore, in such a case, the contour extraction processing unit 63 regards a portion corresponding to the outer periphery of the photographing range 610 of the photographed image as the contour of the form image, and extracts the contour image 1030 shown in FIG. . The contour line 1031 of the contour image 1030 is rectangular. Therefore, since the circularity and the number of straight lines detected by the straight line number calculation unit 64 from the contour line 1013 are the same as the standard straight line number, the hand-shake determination unit 65 determines that the form 710 is placed only when the straight line number detected from the contour line 1013 is used. 52, it cannot be determined that it is protruding from 52. However, since the perimeter of the contour image 1030 (the number of pixels of the contour line) is shorter than the perimeter of the original form image, the circularity is smaller than the standard circularity. For this reason, the hand-drawing determination unit 65 compares the circularity of the contour image 1030 calculated by the circularity and straight line number calculation unit 64 with the standard circularity, so that the form 710 is not correctly set on the table 52. Can be determined. On the other hand, the method disclosed in the above-mentioned known document 3 has a black frame (in this embodiment) in the composite image because the form image protrudes from the form installation table (corresponding to the table 52 in this embodiment). Since a part of the area (equivalent to a black background image) does not exist, it is determined that there is a hand-shot (see paragraph number [0096]). It is not possible to distinguish between “hand-drawing” and “protruding from the table”.

図22は、帳票の外に異物が撮影範囲内に置かれている場合に本発明の実施の第1及び第2の形態を適用したケースを説明する図である。
図22(a)に示すように、撮影範囲610内にある置台52に帳票710が正しくセットされ、かつ、撮影範囲610内の帳票710の外に物810が誤って置かれていた場合、画像撮影部71は、図22(a)に示すCCDカメラ51により撮影された撮影範囲610内の撮影画像から図22(b)に示す切り出し範囲940内の画像を切り出す。そして、その切り出した画像をブロック画像単位で撮影画像記憶部61に転送する。輪郭抽出処理部63は、上記切り出し画像から、図22(b)に示す輪郭画像1040を抽出する。この輪郭画像1040は帳票710の撮影画像そのものとなる。したがって、円形度、直線数演算部64が輪郭画像1040から抽出する輪郭線1041は帳票710の撮影画像の輪郭線と同じになる。この結果、手写り判定部65は帳票710の外側の撮影範囲610内に物810が誤って置かれていた場合、その物810を判定することはできない。
FIG. 22 is a diagram for explaining a case where the first and second embodiments of the present invention are applied when a foreign object is placed outside the form in the imaging range.
As shown in FIG. 22A, when the form 710 is correctly set on the table 52 in the photographing range 610 and the object 810 is mistakenly placed outside the form 710 in the photographing range 610, the image The imaging unit 71 cuts out an image in the cutout range 940 shown in FIG. 22B from the shot image in the shooting range 610 shot by the CCD camera 51 shown in FIG. Then, the clipped image is transferred to the captured image storage unit 61 in block image units. The contour extraction processing unit 63 extracts a contour image 1040 shown in FIG. 22B from the cutout image. The contour image 1040 is a captured image of the form 710 itself. Therefore, the contour line 1041 extracted from the contour image 1040 by the circularity and straight line number calculation unit 64 is the same as the contour line of the captured image of the form 710. As a result, when the object 810 is mistakenly placed in the shooting range 610 outside the form 710, the hand-drawing determination unit 65 cannot determine the object 810.

[実施の第3の形態]
本発明の実施の第3の形態は、各オペレータについて、スタンド型イメージスキャナ50を利用した際の帳票を置台52に帳票をセットした後のオペレータの手の移動速度を毎回記録していくことで、各オペレータのオペレータ毎の本スキャン(プレスキャンが動画モードの場合)または後処理(プレスキャンが静止画モードの場合)の開始タイミングを学習する。
[Third Embodiment]
In the third embodiment of the present invention, for each operator, the movement speed of the operator's hand after the form is set on the table 52 when the stand-type image scanner 50 is used is recorded each time. The start timing of the main scan (when the pre-scan is in the moving image mode) or post-processing (when the pre-scan is in the still image mode) for each operator is learned.

図23は、図1に示すハードウェア構成を有する本発明の実施の第3の形態の機能ブロック構成を示す図である。図23に示す画像処理装置10−3おいて、図13に示す画像処理装置10−2が備える構成要素と同じ構成要素には同一の符号を付与しており、それらの構成要素については詳しい説明を省略する。   FIG. 23 is a diagram showing a functional block configuration according to the third embodiment of the present invention having the hardware configuration shown in FIG. In the image processing apparatus 10-3 illustrated in FIG. 23, the same components as those included in the image processing apparatus 10-2 illustrated in FIG. 13 are denoted by the same reference numerals, and detailed descriptions of these components are provided. Is omitted.

画像処理装置10−3は、画像処理装置10−2が備える構成要素61〜66、68に加え、移動速度計算部69、移動速度テーブル記憶部70及びログオン制御部71を備えている。また、手写り検出開始タイミング計算部68−2は、図13に示す同一名称の構成要素(手写り検出開始タイミング計算部68−1)が有する機能に加え、更に別の機能も備えている。   The image processing apparatus 10-3 includes a moving speed calculation unit 69, a moving speed table storage unit 70, and a logon control unit 71 in addition to the components 61 to 66 and 68 included in the image processing apparatus 10-2. Further, the hand-shake detection start timing calculation unit 68-2 has another function in addition to the function of the component having the same name (the hand-shot detection start timing calculation unit 68-1) shown in FIG.

移動速度テーブル記憶部70は、例えばHDD13内に設けられ、スタンド型イメージスキャナ50を利用して帳票の画像読み取りを行うオペレータの移動速度を学習するために使用される移動速度テーブルを格納する記憶領域を備えている。ここで、移動速度とは、オペレータがスタンド型イメージスキャナ50を利用して帳票の画像読み取り操作を行う際の、置台52に帳票をセットした後のオペレータの手の移動速度のことである。オペレータがスタンド型イメージスキャナ50を利用して帳票の画像読み取り操作を行う毎に、そのオペレータの移動速度が移動速度テーブルに登録される。オペレータの移動速度の学習は、移動速度テーブルへの移動速度の登録回数が一定回数に達した時点で終了し、以後は、それまでの移動速度の平均値(平均移動速度)がオペレータの移動速度として用いられる。移動速度テーブルは、上記移動速度と上記平均移動速度を、各オペレータに一意的に割り当てられるオペレータID(オペレータ識別子)に対応付けて格納する。   The moving speed table storage unit 70 is provided in, for example, the HDD 13 and stores a moving speed table used for learning the moving speed of an operator who reads a form image using the stand-type image scanner 50. It has. Here, the moving speed is the moving speed of the operator's hand after the form is set on the table 52 when the operator performs an image reading operation of the form using the stand-type image scanner 50. Each time an operator performs a form image reading operation using the stand-type image scanner 50, the moving speed of the operator is registered in the moving speed table. The learning of the operator's moving speed ends when the number of times the moving speed is registered in the moving speed table reaches a certain number. Thereafter, the average value of the moving speed (average moving speed) is the operator's moving speed. Used as The moving speed table stores the moving speed and the average moving speed in association with an operator ID (operator identifier) uniquely assigned to each operator.

移動速度計算部69は、オペレータがスタンド型イメージスキャナ50を利用して帳票の画像の読み取り操作を行う毎に、該オペレータの移動速度を計算し、その計算した移動速度を、直接またはログオン制御部70を介して移動速度テーブルに登録する。   The movement speed calculation unit 69 calculates the movement speed of the operator each time the operator performs an operation for reading a form image using the stand-type image scanner 50, and the calculated movement speed can be directly or logon controlled. 70 is registered in the moving speed table.

ここで、移動速度計算部69が移動速度を求めるための計算式を、図16の例を用いて説明する。
上述したように、
T2=Tec×L2/Lec ・・・(4)
Tec=Te−Tc ・・・(3)
Lec=L2−L1 ・・・(2)
であるので、
移動速度をVmovとすると、
Vmov=Lec/Tec ・・・(6)
となる。
Here, a calculation formula for the movement speed calculation unit 69 to obtain the movement speed will be described with reference to the example of FIG.
As mentioned above,
T2 = Tec × L2 / Lec (4)
Tec = Te-Tc (3)
Lec = L2-L1 (2)
So
If the moving speed is Vmov,
Vmov = Lec / Tec (6)
It becomes.

したがって、式(4)と式(6)から、
T2=L2/Vmov ・・・(7)
が得られる。
Therefore, from Equation (4) and Equation (6),
T2 = L2 / Vmov (7)
Is obtained.

また、移動速度の学習が終了したオペレータの時間T2の計算式は下記の式(8)となる。
T2=L/Vmov-av ・・・(8)
L:プレスキャン画像(撮影画像)または輪郭画像内での手の画像の長さ(図16(c)、(e)のL1、L2に相当)
Vmov-av:平均移動速度
Further, the calculation formula of the time T2 of the operator who has finished learning the moving speed is the following formula (8).
T2 = L / Vmov-av (8)
L: Length of hand image in pre-scan image (captured image) or contour image (corresponding to L1 and L2 in FIGS. 16C and 16E)
Vmov-av: Average moving speed

移動速度計算部69は、移動速度の学習が終了すると、前記平均移動速度を求め、その平均移動速度を移動速度テーブルに、直接、またはログオン制御部70を介して移動速度テーブルに登録する。尚、後述するように、移動速度の学習が終了したオペレータの平均移動速度をログオン制御部71が求めるようにしてもよい。移動量計算部67は、移動速度の学習が終了したオペレータについては、以後の移動速度の計算を中止する。移動速度計算部69は、撮影画像記憶部61に格納されている手写りが有るプレスキャン画像または輪郭画像記憶部62に格納されている該プレスキャン画像の輪郭画像から前記式(7)のL2を求め、このL2を手写り検出開始タイミング計算部68−2に出力する。移動速度計算部69は、移動速度の学習が終了していないオペレータについては、移動量計算部67と同様にしてTec、Lec、L1、L2を求め、式(2)と式(6)から移動速度Vmovを求める。そして、L2と移動速度Vmovを手写り検出開始タイミング計算部68−2に出力する。移動量計算部67−3は、移動速度の学習が終了したオペレータについては、L2のみを手写り検出開始タイミング計算部68−2に出力する。   When the learning of the moving speed is completed, the moving speed calculating unit 69 obtains the average moving speed, and registers the average moving speed in the moving speed table directly or via the logon control unit 70. As will be described later, the logon control unit 71 may obtain the average moving speed of the operator who has finished learning the moving speed. The movement amount calculation unit 67 stops the calculation of the movement speed for the operator who has finished learning the movement speed. The moving speed calculation unit 69 calculates the L2 of the equation (7) from the pre-scan image with hand-shooting stored in the captured image storage unit 61 or the contour image of the pre-scan image stored in the contour image storage unit 62. And outputs this L2 to the hand-held detection start timing calculator 68-2. The movement speed calculation unit 69 calculates Tec, Lec, L1, and L2 for the operator whose movement speed learning has not been completed in the same manner as the movement amount calculation unit 67, and moves from the expressions (2) and (6). Find the speed Vmov. Then, L2 and the moving speed Vmov are output to the handwriting detection start timing calculation unit 68-2. The movement amount calculation unit 67-3 outputs only L2 to the handwriting detection start timing calculation unit 68-2 for the operator whose learning of the movement speed is completed.

手写り検出開始タイミング計算部68−2は、移動速度の学習がしていないオペレータについては、移動速度計算部69から入力するL2と移動速度Vmovを用いて前記式(7)により時間T2を計算する。また、移動速度の学習が終了したオペレータについては、移動速度計算部69から入力するL2と、直接またはログオン制御部70を介して移動速度テーブルから読み出した平均移動速度Vmov-avを用いて前記式(8)により時間T2を計算する。手写り検出開始タイミング計算部68−2は、上述のようにして計算した時間T2を輪郭抽出処理部63に通知する。輪郭抽出処理部63は、手写り検出開始タイミング計算部68−2から通知された時間T2の間、処理をウェイトする。尚、手写り検出開始タイミング計算部68−2は、移動速度の学習が終了していないオペレータの移動速度を、直接またはログオン制御部71を介して移動速度テーブルから読み出すことも可能である。   The hand-shooting detection start timing calculation unit 68-2 calculates the time T2 from the equation (7) using L2 and the movement speed Vmov input from the movement speed calculation unit 69 for an operator who has not learned the movement speed. To do. For the operator who has finished learning the moving speed, the above equation is used by using L2 input from the moving speed calculating unit 69 and the average moving speed Vmov-av read from the moving speed table directly or via the logon control unit 70. The time T2 is calculated by (8). The handwriting detection start timing calculation unit 68-2 notifies the contour extraction processing unit 63 of the time T2 calculated as described above. The contour extraction processing unit 63 waits for the process for the time T2 notified from the hand-shake detection start timing calculation unit 68-2. The hand-shake detection start timing calculation unit 68-2 can also read the movement speed of the operator whose learning of the movement speed has not been completed from the movement speed table directly or via the logon control unit 71.

ログオン制御部71は、画像処理装置10を利用するための認証画面であるログオン入力画面をモニタ20に表示し、ログオン入力画面に入力されたオペレータのユーザIDとパスワードによりユーザ認証を行う。オペレータは、ユーザ認証に成功することで、スタンド型イメージスキャナ50を利用して帳票の画像読み取り操作を行うことが可能になる。ログオン制御部71は、ユーザ認証に成功すると、オペレータのユーザIDを「オペレータID」として移動速度テーブル記憶部70に書き込むと共に、そのオペレータIDを移動速度計算部69と手写り検出開始タイミング計算部68−2に通知する。移動速度計算部69と手写り検出開始タイミング計算部68−2は、ログオン制御部71からオペレータIDを通知されることで、現在、画像処理装置10−3を利用しているオペレータのオペレータIDを知ることができ、移動速度テーブルに対するアクセスをオペレータIDに対応付けて実行できる。ログオン制御部71は、移動速度テーブルへのオペレータIDの登録を、例えば、各オペレータの初回のログオン時にのみ行う(移動速度テーブルアクセスの第1の形態)。この第1の形態の場合、移動速度計算部69は各オペレータについて移動速度テーブルへの移動速度の登録回数を管理できるので、各オペレータの移動速度の学習終了を判断できる。そして、移動速度の学習が終了したオペレータについては、平均移動速度を求め、その平均移動速度を移動速度テーブルに登録する。   The logon control unit 71 displays a logon input screen, which is an authentication screen for using the image processing apparatus 10, on the monitor 20, and performs user authentication based on the user ID and password of the operator input on the logon input screen. When the operator succeeds in user authentication, the operator can perform an image reading operation of the form using the stand-type image scanner 50. When the user authentication is successful, the logon control unit 71 writes the operator's user ID as the “operator ID” in the movement speed table storage unit 70, and writes the operator ID to the movement speed calculation unit 69 and the hand-shot detection start timing calculation unit 68. -2. The moving speed calculation unit 69 and the hand-shake detection start timing calculation unit 68-2 are notified of the operator ID from the logon control unit 71, so that the operator ID of the operator currently using the image processing apparatus 10-3 is obtained. And can access the moving speed table in association with the operator ID. The logon control unit 71 registers the operator ID in the moving speed table, for example, only when each operator logs on for the first time (first form of moving speed table access). In the case of this first mode, the moving speed calculation unit 69 can manage the number of times of registration of the moving speed in the moving speed table for each operator, and therefore can determine the end of learning of the moving speed of each operator. For the operator who has finished learning the moving speed, the average moving speed is obtained, and the average moving speed is registered in the moving speed table.

また、上記第1の形態ではなく、移動速度テーブルの管理をログオン制御部71が一元的に管理するようにしてもよい。この形態においては、各オペレータの移動速度と平均移動速度の書き込みは、移動速度計算部69からの依頼を受けてログオン制御部71が実行する。また、ログオン制御部71は、手写り検出開始タイミング計算部68−2からの依頼を受けて、現在、スタンド型イメージスキャナ50を利用しているオペレータのオペレータIDの移動速度Vmovまたは平均移動速度Vmov-avを手写り検出開始タイミング計算部68−2に通知する(移動速度テーブルアクセスの第2の形態)。この第2の形態では、ログオン制御部71が各オペレータの移動速度の移動速度テーブルへの登録回数を管理できるので、ログオン制御部71は、移動速度の学習が終了したオペレータについては、平均移動速度を求め、その平均移動速度を移動速度テーブルに登録する。また、移動速度の学習が終了したオペレータのオペレータIDを移動速度計算部69と手写り検出開始タイミング計算部68−2に通知する。これにより、移動速度計算部69と手写り検出開始タイミング計算部68−2は、移動速度の学習が終了したオペレータのオペレータIDを知ることができる。   Further, instead of the first embodiment, the logon control unit 71 may manage the movement speed table in an integrated manner. In this embodiment, the logon control unit 71 writes the movement speed and average movement speed of each operator in response to a request from the movement speed calculation unit 69. In response to the request from the hand-shooting detection start timing calculation unit 68-2, the logon control unit 71 moves the moving speed Vmov or the average moving speed Vmov of the operator ID of the operator currently using the stand-type image scanner 50. -av is notified to the handwriting detection start timing calculation unit 68-2 (second form of moving speed table access). In this second mode, the logon control unit 71 can manage the number of times each operator has registered the movement speed in the movement speed table, so that the logon control unit 71 determines the average movement speed for the operators whose movement speed has been learned. And the average moving speed is registered in the moving speed table. Further, the operator ID of the operator who has finished learning the moving speed is notified to the moving speed calculating unit 69 and the hand-shot detection start timing calculating unit 68-2. Thereby, the moving speed calculation unit 69 and the hand-shot detection start timing calculation unit 68-2 can know the operator ID of the operator who has finished learning the moving speed.

手写り検出開始タイミング計算部68−2は、移動速度の学習が終了したオペレータについては、式(8)を用いて時間T2を計算する。したがって、移動速度計算部69は、移動速度の学習が終了したオペレータについてはLのみを求めればよい。換言すれば、移動速度の学習終了後は、移動速度計算部69は、1つの手写りがあるプレスキャン画像(撮影画像)またはその輪郭画像からLを求めればよい。これにより、手写り検出開始タイミング計算部68−2は、移動速度の学習が終了したオペレータについて時間T2を計算する際には、手写り判定部65が2回手写りを判定するのを待つ必要はなくなる。換言すれば、2つの手写りが有るプレスキャン画像を利用しなくても、1つの手写りが有るプレスキャン画像のみ(例えば、最初に検出された手写りが有るプレスキャン画像またはその輪郭画像)を用いて時間T2を算出できる。したがって、移動速度の学習が終了したオペレータについては、時間T2の算出タイミングを、移動速度の学習終了前よりも早めることが可能となる。   The hand-shooting detection start timing calculation unit 68-2 calculates the time T2 using Equation (8) for the operator who has finished learning the moving speed. Therefore, the moving speed calculation unit 69 only needs to obtain L for an operator who has finished learning the moving speed. In other words, after learning of the moving speed, the moving speed calculating unit 69 may obtain L from a pre-scan image (captured image) with one hand-drawn image or its contour image. Thereby, the hand-shake detection start timing calculation unit 68-2 needs to wait for the hand-shake determination unit 65 to determine hand-shooting twice when calculating the time T2 for the operator who has finished learning the moving speed. Will disappear. In other words, even if a pre-scan image having two hand-shots is not used, only a pre-scan image having one hand-shot (for example, a pre-scan image having a hand-shot detected first or its outline image). Can be used to calculate the time T2. Therefore, for the operator who has finished learning the moving speed, the calculation timing of the time T2 can be made earlier than before the learning of the moving speed ends.

このように、移動速度の学習終了後は、移動速度計算部69による移動速度の計算を実行する必要はなく、手写り検出開始タイミング計算部68−2は、移動速度テーブルに格納されている各オペレータの平均移動速度を読み出すことで、各オペレータの時間T2を計算することが可能となる。これにより、学習終了後は、時間T2の計算時間が短縮される。しかも、手写り判定部65が「最初の手写りが有るプレスキャン画像」を検出した時点で、そのプレスキャン画像を用いて、直ちに、時間T2を算出することが可能となる。
次に、移動速度テーブルの構成例を説明する。
As described above, after the learning of the moving speed is completed, it is not necessary to calculate the moving speed by the moving speed calculating unit 69, and the hand-shake detection start timing calculating unit 68-2 is stored in each moving speed table. By reading out the average moving speed of the operators, it is possible to calculate the time T2 of each operator. Thereby, the calculation time of time T2 is shortened after completion of learning. In addition, when the hand-shooting determination unit 65 detects the “pre-scan image with the first hand-shot”, it is possible to immediately calculate the time T2 using the pre-scan image.
Next, a configuration example of the moving speed table will be described.

図24は、図23に示す移動速度テーブル記憶部70内に設けられる移動速度テーブルの構成例を示す図である。
図24に示す移動速度テーブル1100は、各オペレータに固有のID(オペレータID)を用いて個々のオペレータの移動速度の平均量を記憶・管理する機能を備えている。尚、図24の移動速度テーブル1100に記載されているTc、Te、Lecは、図16に示す同一表記のパラメータと同じパラメータであり、上記時間T2の算出式(4)で必要とされるパラメータである。ここで、移動速度テーブル1100に格納される移動速度は、単位時間(この例では1s(1秒))当たりの移動量(単位はmm)に等しく、その単位はmm/sである。
FIG. 24 is a diagram showing a configuration example of a moving speed table provided in the moving speed table storage unit 70 shown in FIG.
The moving speed table 1100 shown in FIG. 24 has a function of storing and managing the average amount of moving speed of each operator using an ID (operator ID) unique to each operator. Note that Tc, Te, and Lec described in the moving speed table 1100 of FIG. 24 are the same parameters as the parameters of the same notation shown in FIG. 16, and are parameters required for the calculation formula (4) of the time T2. It is. Here, the moving speed stored in the moving speed table 1100 is equal to the moving amount (unit: mm) per unit time (1 s (1 second) in this example), and the unit is mm / s.

移動速度テーブル1100は、オペレータIDをキーとするテーブルであり、各オペレータについて、スタンド型イメージスキャナ50により帳票の画像読み取りの操作を行ったときの各回の移動速度と、移動速度の学習終了後に算出された平均移動速度を格納する。移動速度テーブル1100の各エントリは、オペレータIDを格納するフィールドと、そのオペレータIDを有するオペレータの移動速度を格納するフィールドを備えている。該移動速度を格納するフィールドは、オペレータの各回のスタンド型イメージスキャナ50操作時の移動速度と、移動速度の学習終了後に求められた平均移動速度を格納するフィールドを備えている。   The moving speed table 1100 is a table using an operator ID as a key, and is calculated for each operator when the stand-type image scanner 50 performs an operation for reading a form image and after learning of the moving speed is completed. Store the average moving speed. Each entry in the moving speed table 1100 includes a field for storing an operator ID and a field for storing the moving speed of an operator having the operator ID. The field for storing the moving speed includes a field for storing the moving speed when the operator operates the stand-type image scanner 50 each time and the average moving speed obtained after the learning of the moving speed is completed.

図24に示す移動速度テーブル1100には、オペレータIDが、それぞれ、“0001”、“0002”、“0003”、“0004”である4人のオペレータの毎回の移動速度と平均移動速度が格納されている。移動速度テーブル1100には、オペレータIDが“0001”のオペレータについて、1回目、2回目、3回目の移動速度が、それぞれ、240mm/s、220mm/s、230mm/sであることと、平均移動速度が230mm/sであるという情報が格納されている。オペレータIDが“0002”、“0003”、“0004”のそれぞれのオペレータについても、同様に、毎回の移動速度と平均移動速度の情報が格納されている。   The moving speed table 1100 shown in FIG. 24 stores the moving speed and average moving speed of each of four operators whose operator IDs are “0001”, “0002”, “0003”, and “0004”, respectively. ing. The movement speed table 1100 shows that the first, second, and third movement speeds of the operator with the operator ID “0001” are 240 mm / s, 220 mm / s, and 230 mm / s, respectively. Information that the speed is 230 mm / s is stored. Similarly, for each of the operators with operator IDs “0002”, “0003”, and “0004”, information on the moving speed and the average moving speed for each time is stored.

尚、移動速度とその平均移動速度ではなく、円形度変化量とその平均円形度変化量をテーブルに格納するような実施例も可能である。このような実施例の画像処理装置は、図23の移動速度テーブル記憶部70を円形度記憶テーブ記憶部に、移動速度計算部69を円形度計算部に置き換える構成にし、前記円形度記憶テーブル記憶部内に円形度記憶テーブルを設けることで実現できる。   An embodiment in which the circularity change amount and the average circularity change amount are stored in the table instead of the movement speed and the average movement speed is also possible. The image processing apparatus according to the embodiment has a configuration in which the moving speed table storage unit 70 in FIG. 23 is replaced with a circularity storage table storage unit, and the moving speed calculation unit 69 is replaced with a circularity calculation unit, and the circularity storage table storage is performed. This can be realized by providing a circularity storage table in the unit.

尚、移動速度を学習する手法では学習後にも毎回手の画像の長さLを求める必要があるが、円形度変化量を学習する手法の場合、C2は一定値であるので、学習後には平均円形度変化量をテーブルから読み出すだけで時間T2を計算できるという利点がある。   In the method of learning the moving speed, it is necessary to obtain the length L of the hand image every time after learning. However, in the method of learning the amount of change in circularity, since C2 is a constant value, the average after learning is averaged. There is an advantage that the time T2 can be calculated simply by reading the amount of change in circularity from the table.

また、平均移動速度、平均円形度変化量の求め方は、過去の全ての値の平均を求める方法に限らず、直近の所定数の平均値を求める方法など様々な形態が考えられる。
本発明の実施の第3の形態によれば、各オペレータの平均的な移動速度または円形度変化量を学習することで、学習終了後は、各オペレータの本スキャン開始タイミングを、本発明の実施の第2の形態よりも高速に自動的に求めることができる。
In addition, the method of obtaining the average moving speed and the amount of change in average circularity is not limited to the method of obtaining the average of all past values, and various forms such as a method of obtaining the most recent predetermined number of average values are conceivable.
According to the third embodiment of the present invention, by learning the average moving speed or circularity change amount of each operator, after the completion of learning, the main scan start timing of each operator is determined. It can be automatically obtained at a higher speed than the second form.

尚、一定時間間隔で撮影したプレスキャン画像(もしくは輪郭画像)から時間T2を求める場合には、最初のみ上述した方法によりタイムスタンプからTecを求めるようにしてもよい。この場合、以後の時間T2の計算では、その最初に求めたTecを用いるようにする。   When obtaining the time T2 from the pre-scan image (or contour image) taken at regular time intervals, the Tec may be obtained from the time stamp only by the method described above. In this case, in the subsequent calculation of time T2, Tec obtained first is used.

本発明の画像処理方法を適用したソフトウェア(プログラム)は、可搬性の記憶媒体に格納して配布するようにしてもよいし、ネットワークからダウンロードして配布するようにしてもよい。さらには、Saas(Software as a Service)などのようにクラウドサービスでソフトウェアを提供するようにしてもよい。   Software (program) to which the image processing method of the present invention is applied may be stored in a portable storage medium and distributed, or may be downloaded from a network and distributed. Furthermore, software may be provided by a cloud service such as Saas (Software as a Service).

以上、本発明を実施の形態に基づき説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。本発明の保護範囲は、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ。   As mentioned above, although this invention was demonstrated based on embodiment, this invention is not limited to embodiment mentioned above. The protection scope of the present invention covers the invention described in the claims and equivalents thereof.

10(10−1〜10−3) 画像処理装置
11 CPU
12 RAM
13 HDD
14 USBインターフェース
20 モニタ
30 キーボード
40 マウス
50 スタンド型イメージスキャナ
51 CCDカメラ
52 置台
53 帳票突合ガイド
54 支柱
61 撮影画像記憶部
62 輪郭画像記憶部
63 輪郭抽出処理部
64 円形度、直線数演算部
65 手写り判定部
66 出力部
67 移動量計算部
68(68−1、68−2) 手写り検出開始タイミング計算部
69 移動速度計算部
70 移動速度テーブル記憶部
71 ログオン制御部
1100 移動速度テーブル
10 (10-1 to 10-3) Image processing apparatus 11 CPU
12 RAM
13 HDD
14 USB interface 20 Monitor 30 Keyboard 40 Mouse 50 Stand-type image scanner 51 CCD camera 52 Table 53 Form collation guide 54 Post 61 Photographed image storage unit 62 Contour image storage unit 63 Contour extraction processing unit 64 Circularity, straight line number calculation unit 65 Manual copy Judgment unit 66 output unit 67 movement amount calculation unit 68 (68-1, 68-2) hand-shooting detection start timing calculation unit 69 movement speed calculation unit 70 movement speed table storage unit 71 logon control unit 1100 movement speed table

Claims (21)

コンピュータを、
被写体の撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出手段と、
該輪郭画像抽出手段によって作成された輪郭画像を基に、該輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算手段と、
該特徴量計算手段により得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定手段、
として機能させるための画像処理プログラム。
Computer
Contour image extraction means for extracting the contour of the subject portion from the photographed image of the subject and creating a contour image including the subject portion;
Based on the contour image created by the contour image extraction unit, a feature amount calculation unit that calculates a feature amount necessary to determine whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image When,
Determination means for determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image based on the feature quantity obtained by the feature quantity calculation means;
Image processing program to function as
前記特徴量は、被写体が正常に撮影された場合に得られる輪郭画像の面積と実際の撮影により得られた輪郭画像の周囲長を用いて算出される円形度であり、
前記判定手段は、前記特徴量計算手段により算出された円形度を予め定めた標準円形度と比較することで、輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理プログラム。
The feature amount is a circularity calculated using the area of the contour image obtained when the subject is normally photographed and the perimeter of the contour image obtained by actual photographing,
The determination unit determines whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image by comparing the circularity calculated by the feature amount calculation unit with a predetermined standard circularity.
The image processing program according to claim 1.
前記特徴量は、前記輪郭画像の輪郭を構成する直線と前記輪郭画像から検出される直線の合計本数であり、
前記判定手段は、前記特徴量計算手段により検出された直線本数を予め定めた標準直線本数と比較することで、輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項1乃至2記載の画像処理プログラム。
The feature amount is the total number of straight lines constituting the contour of the contour image and straight lines detected from the contour image,
The determination unit determines whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image by comparing the number of straight lines detected by the feature amount calculation unit with a predetermined standard number of straight lines.
The image processing program according to claim 1 or 2, wherein
前記特徴量は、撮影により得られた輪郭画像の輪郭に含まれる前記被写体の輪郭を構成する辺の数であり、
前記判定手段は、前記特徴量計算手段により検出された辺の数を予め定めた標準辺数と比較することで、輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項1乃至3記載の画像処理プログラム。
The feature amount is the number of sides constituting the contour of the subject included in the contour of the contour image obtained by photographing,
The determination unit determines whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image by comparing the number of sides detected by the feature amount calculation unit with a predetermined standard number of sides. ,
The image processing program according to any one of claims 1 to 3.
コンピュータを、
オペレータによる撮影指示がなされる前に、画像撮影手段に対して被写体をプレスキャンするように指示するプレスキャン指示手段と、
該プレスキャンにより取得された撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出手段と、
該輪郭画像抽出手段によって作成された輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算手段と、
該特徴量計算手段により得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定手段と、
該判定手段により前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれていると判定された場合には、前記プレスキャンにより得られた少なくとも2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像もしくはそれら2つの撮影画像の輪郭画像を基に、前記画像撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する計算手段と、
前記画像撮影手段によるプレスキャンにおける撮影が本来必要とされる解像度よりも低い解像度での撮影であった場合には、前記計算手段により算出された時間に応じた適切なタイミングで、前記画像撮影手段に対して前記被写体を本来必要とされる解像度で再度スキャンするように指示する再スキャン指示手段、
として機能させるための画像処理プログラム。
Computer
Pre-scan instruction means for instructing the image photographing means to pre-scan the subject before the photographing instruction by the operator is made;
Contour image extraction means for extracting the contour of the subject portion from the captured image acquired by the pre-scan and creating a contour image including the subject portion;
Feature amount calculating means for calculating a feature amount necessary for determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image created by the contour image extracting means;
Determination means for determining whether an image of an object other than the subject is included in the contour image based on the feature quantity obtained by the feature quantity calculation means;
When it is determined by the determination means that the contour image includes an image of an object other than the subject, a captured image including at least two objects other than the subject obtained by the pre-scan or those 2 Calculation means for calculating the time until no object other than the subject is captured in the captured image captured by the image capturing means, based on the contour images of the two captured images;
When the pre-scan shooting by the image shooting unit is shooting at a resolution lower than the originally required resolution, the image shooting unit has an appropriate timing according to the time calculated by the calculation unit. Re-scanning instruction means for instructing the object to be scanned again at the originally required resolution,
Image processing program to function as
前記計算手段は、異なる時刻に撮影された前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像もしくはそれら2つの撮影画像の輪郭画像間での物体の移動量を求め、その移動量を基に前記時間を計算することを特徴とする請求項5記載の画像処理プログラム。   The calculation means obtains a moving amount of an object between the captured images including objects other than the two subjects photographed at different times or between the contour images of the two captured images, and based on the moving amount, the time is calculated. The image processing program according to claim 5, wherein the image processing program is calculated. 前記計算手段は、オペレータ毎の移動量に関するデータを、オペレータが撮影指示を行う毎に移動量データ記憶手段に記憶させ、前記移動量データ記憶手段に移動量に関するデータを記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの移動量に関するデータの平均値を計算し、その計算により得られた平均値を前記移動量情報記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記移動量データ記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均値を用いて計算すること、
を特徴とする請求項6記載の画像処理プログラム。
The calculation means stores the data related to the movement amount for each operator in the movement amount data storage means every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times the data related to the movement amount is stored in the movement amount data storage means is a fixed number of times. For the reached operator, the average value of the data related to the movement amount of the operator so far is calculated, and the average value obtained by the calculation is stored in the movement amount information storage means. When calculating the time until no object other than the subject is captured in the captured image to be captured, using the average value of the operator stored in the movement amount data storage means;
The image processing program according to claim 6.
前記計算手段は、異なる時刻に撮影された前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像それぞれについて被写体が正常に撮影された場合に得られる輪郭画像の面積と該撮影により得られた輪郭画像の周囲長を用いて算出される円形度を求め、前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像の輪郭画像間における前記円形度の変化量である円形度変化量を基に、前記画像撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算することを特徴とする請求項5乃至7記載の画像処理プログラム。   The calculation means calculates the area of the contour image obtained when the subject is normally photographed and the contour image obtained by the photographing for each photographed image including objects other than the two subjects photographed at different times. The image photographing unit obtains a circularity calculated using a perimeter, and based on a circularity change amount that is a change amount of the circularity between contour images of a captured image including an object other than the two subjects. The image processing program according to any one of claims 5 to 7, further comprising: calculating a time until no object other than the subject is captured in a photographed image taken by. 前記計算手段は、オペレータ毎の円形度変化量を、オペレータが撮影指示を行う毎に円形度変化量記憶手段に記憶させ、前記円形度変化量記憶手段に円形度変化量を記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの円形度変化量の平均値を計算し、その計算により得られた平均円形度変化量を前記円形度変化量記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記円形度変化量記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均円形度変化量を用いて計算すること、
を特徴とする請求項8記載の画像処理プログラム。
The calculation means stores the circularity change amount for each operator in the circularity change amount storage means every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times the circularity change amount is stored in the circularity change amount storage means is constant. For the operator who has reached the number of times, the average value of the circularity change amount of the operator so far is calculated, and the average circularity change amount obtained by the calculation is stored in the circularity change amount storage means. When calculating the time until no object other than the subject appears in the captured image captured by the imaging means for the operator, the average circularity change amount of the operator stored in the circularity change amount storage means is used. Calculating
The image processing program according to claim 8.
被写体の撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出手段と、
該輪郭画像抽出手段によって作成された輪郭画像を基に、該輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算手段と、
該特徴量計算手段により得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
Contour image extraction means for extracting the contour of the subject portion from the photographed image of the subject and creating a contour image including the subject portion;
Based on the contour image created by the contour image extraction unit, a feature amount calculation unit that calculates a feature amount necessary to determine whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image When,
Determination means for determining whether an image of an object other than the subject is included in the contour image based on the feature quantity obtained by the feature quantity calculation means;
An image processing apparatus comprising:
オペレータによる撮影指示がなされる前に、画像撮影手段に対して被写体をプレスキャンするように指示するプレスキャン指示手段と、
該プレスキャンにより取得された撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出手段と、
該輪郭画像抽出手段によって作成された輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算手段と、
該特徴量計算手段により得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定手段と、
該判定手段により前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれていると判定された場合には、前記プレスキャンにより得られた少なくとも2つの撮影画像を基に、前記画像撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する計算手段と、
前記画像撮影手段によるプレスキャンにおける撮影が本来必要とされる解像度よりも低い解像度での撮影であった場合には、前記計算手段により算出された時間に応じた適切なタイミングで、前記画像撮影手段に対して前記被写体を本来必要とされる解像度で再度スキャンするように指示する再スキャン指示手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
Pre-scan instruction means for instructing the image photographing means to pre-scan the subject before the photographing instruction by the operator is made;
Contour image extraction means for extracting the contour of the subject portion from the captured image acquired by the pre-scan and creating a contour image including the subject portion;
Feature amount calculating means for calculating a feature amount necessary for determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image created by the contour image extracting means;
Determination means for determining whether an image of an object other than the subject is included in the contour image based on the feature quantity obtained by the feature quantity calculation means;
When it is determined by the determining means that the contour image includes an image of an object other than the subject, the image capturing means captures based on at least two captured images obtained by the prescan. Calculating means for calculating the time until no object other than the subject is captured in the captured image;
When the pre-scan shooting by the image shooting unit is shooting at a resolution lower than the originally required resolution, the image shooting unit has an appropriate timing according to the time calculated by the calculation unit. Rescan instructing means for instructing the subject to scan again at the resolution originally required;
An image processing apparatus comprising:
前記計算手段は、異なる時刻に撮影された前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像もしくはそれら2つの撮影画像の輪郭画像間での物体の移動量を求め、その移動量を基に前記時間を計算することを特徴とする請求項11記載の画像処理装置。   The calculation means obtains a moving amount of an object between the captured images including objects other than the two subjects photographed at different times or between the contour images of the two captured images, and based on the moving amount, the time is calculated. The image processing apparatus according to claim 11, wherein: 前記計算手段は、オペレータ毎の移動量に関するデータを、オペレータが撮影指示を行う毎に移動量データ記憶手段に記憶させ、前記移動量データ記憶手段に移動量に関するデータを記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの移動量に関するデータの平均値を計算し、その計算により得られた平均値を前記移動量情報記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記移動量データ記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均値を用いて計算すること、
を特徴とする請求項12記載の画像処理装置。
The calculation means stores the data related to the movement amount for each operator in the movement amount data storage means every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times the data related to the movement amount is stored in the movement amount data storage means is a fixed number of times. For the reached operator, the average value of the data related to the movement amount of the operator so far is calculated, and the average value obtained by the calculation is stored in the movement amount information storage means. When calculating the time until no object other than the subject is captured in the captured image to be captured, using the average value of the operator stored in the movement amount data storage means;
The image processing apparatus according to claim 12.
前記計算手段は、異なる時刻に撮影された前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像それぞれについて被写体が正常に撮影された場合に得られる輪郭画像の面積と該撮影により得られた輪郭画像の周囲長を用いて算出される円形度を求め、前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像の輪郭画像間における前記円形度の変化量である円形度変化量を基に、前記画像撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算することを特徴とする請求項11乃至13記載の画像処理装置。   The calculation means calculates the area of the contour image obtained when the subject is normally photographed and the contour image obtained by the photographing for each photographed image including objects other than the two subjects photographed at different times. The image photographing unit obtains a circularity calculated using a perimeter, and based on a circularity change amount that is a change amount of the circularity between contour images of a captured image including an object other than the two subjects. The image processing apparatus according to claim 11, further comprising: calculating a time until no object other than the subject appears in the captured image taken by the camera. 前記計算手段は、オペレータ毎の円形度変化量を、オペレータが撮影指示を行う毎に円形度変化量記憶手段に記憶させ、前記円形度変化量記憶手段に円形度変化量を記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの円形度変化量の平均値を計算し、その計算により得られた平均円形度変化量を前記円形度変化量記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記円形度変化量記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均円形度変化量を用いて計算すること、
を特徴とする請求項14記載の画像処理装置。
The calculation means stores the circularity change amount for each operator in the circularity change amount storage means every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times the circularity change amount is stored in the circularity change amount storage means is constant. For the operator who has reached the number of times, the average value of the circularity change amount of the operator so far is calculated, and the average circularity change amount obtained by the calculation is stored in the circularity change amount storage means. When calculating the time until no object other than the subject appears in the captured image captured by the imaging means for the operator, the average circularity change amount of the operator stored in the circularity change amount storage means is used. Calculating
The image processing apparatus according to claim 14.
被写体の撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出ステップと、
該輪郭画像抽出ステップによって作成された輪郭画像を基に、該輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算ステップと、
該特徴量計算ステップにより得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
A contour image extraction step of extracting a contour of a subject portion from a photographed image of the subject and creating a contour image including the subject portion;
Based on the contour image created by the contour image extraction step, a feature amount calculation step for calculating a feature amount necessary for determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image When,
A determination step of determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image based on the feature amount obtained by the feature amount calculation step;
An image processing method comprising:
オペレータによる撮影指示がなされる前に、画像撮影手段に対して被写体をプレスキャンするように指示するプレスキャン指示ステップと、
該プレスキャンにより取得された撮影画像から被写体部分の輪郭を抽出し、被写体部分を含む輪郭画像を作成する輪郭画像抽出ステップと、
該輪郭画像抽出ステップによって作成された輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定するために必要となる特徴量を算出する特徴量計算ステップと、
該特徴量計算ステップにより得られた特徴量を基に、前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれているか否かを判定する判定ステップと、
該判定ステップにより前記輪郭画像内に被写体以外の物体の画像が含まれていると判定された場合には、前記プレスキャンにより得られた少なくとも2つの撮影画像を基に、前記画像撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する計算ステップと、
前記画像撮影手段によるプレスキャンにおける撮影が本来必要とされる解像度よりも低い解像度での撮影であった場合には、前記計算ステップにより算出された時間に応じた適切なタイミングで、前記画像撮影手段に対して前記被写体を本来必要とされる解像度で再度スキャンするように指示する再スキャン指示ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
A pre-scan instruction step for instructing the image photographing means to pre-scan the subject before the photographing instruction by the operator is made;
A contour image extraction step of extracting a contour of a subject portion from the captured image acquired by the pre-scan, and creating a contour image including the subject portion;
A feature amount calculation step for calculating a feature amount necessary for determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image created by the contour image extraction step;
A determination step of determining whether or not an image of an object other than the subject is included in the contour image based on the feature amount obtained by the feature amount calculation step;
When it is determined in the determination step that the contour image includes an image of an object other than the subject, the image capturing unit captures the image based on at least two captured images obtained by the prescan. A calculation step for calculating the time until no object other than the subject is captured in the captured image
When the pre-scan shooting by the image shooting unit is shooting at a resolution lower than the originally required resolution, the image shooting unit has an appropriate timing according to the time calculated by the calculation step. A re-scanning instruction step for instructing the object to be scanned again at the originally required resolution;
An image processing method comprising:
前記計算ステップは、異なる時刻に撮影された前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像もしくはそれら2つの撮影画像の輪郭画像間での物体の移動量を求め、その移動量を基に前記時間を計算することを特徴とする請求項17記載の画像処理方法。   The calculation step obtains a moving amount of an object between the captured images including the objects other than the two subjects photographed at different times or between the contour images of the two captured images, and based on the moving amount, the time The image processing method according to claim 17, wherein: is calculated. 前記計算ステップは、オペレータ毎の移動量に関するデータを、オペレータが撮影指示を行う毎に移動量データ記憶手段に記憶させ、前記移動量データ記憶手段に移動量に関するデータを記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの移動量に関するデータの平均値を計算し、その計算により得られた平均値を前記移動量情報記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記移動量データ記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均値を用いて計算すること、
を特徴とする請求項18記載の画像処理方法。
In the calculating step, the data relating to the movement amount for each operator is stored in the movement amount data storage means every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times the data relating to the movement amount is stored in the movement amount data storage means is a predetermined number of times. For the reached operator, the average value of the data related to the movement amount of the operator so far is calculated, and the average value obtained by the calculation is stored in the movement amount information storage means. When calculating the time until no object other than the subject is captured in the captured image to be captured, using the average value of the operator stored in the movement amount data storage means;
The image processing method according to claim 18.
前記計算ステップは、異なる時刻に撮影された前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像それぞれについて被写体が正常に撮影された場合に得られる輪郭画像の面積と該撮影により得られた輪郭画像の周囲長を用いて算出される円形度を求め、前記2つの被写体以外の物体が含まれる撮影画像の輪郭画像間における前記円形度の変化量である円形度変化量を基に、前記画像撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算することを特徴とする請求項17乃至19記載の画像処理方法。   The calculation step includes an area of a contour image obtained when the subject is normally photographed and a contour image obtained by the photographing for each photographed image including objects other than the two subjects photographed at different times. The image photographing unit obtains a circularity calculated using a perimeter, and based on a circularity change amount that is a change amount of the circularity between contour images of a captured image including an object other than the two subjects. 20. The image processing method according to claim 17, further comprising: calculating a time until no object other than the subject is captured in a captured image taken by the camera. 前記計算手ステップは、オペレータ毎の円形度変化量を、オペレータが撮影指示を行う毎に円形度変化量記憶手段に記憶させ、前記円形度変化量記憶手段に円形度変化量を記憶した回数が一定回数に達したオペレータについては、該オペレータのそれまでの円形度変化量の平均値を計算し、その計算により得られた平均円形度変化量を前記円形度変化量記憶手段に記憶させ、以後、前記オペレータについて撮影手段が撮影する撮影画像内に被写体以外の物体が写らなくなるまでの時間を計算する際には前記円形度変化量記憶手段に記憶されている前記オペレータの平均円形度変化量を用いて計算すること、
を特徴とする請求項20記載の画像処理方法。
In the calculating step, the circularity change amount for each operator is stored in the circularity change amount storage unit every time the operator gives a photographing instruction, and the number of times the circularity change amount is stored in the circularity change amount storage unit is calculated. For an operator that has reached a certain number of times, the average value of the circularity change amount of the operator so far is calculated, and the average circularity change amount obtained by the calculation is stored in the circularity change amount storage means. When calculating the time until an object other than the subject is not captured in the captured image captured by the imaging means for the operator, the average circularity change amount of the operator stored in the circularity change amount storage means is calculated. Using to calculate,
The image processing method according to claim 20.
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