JP2013222466A - 走査画像の処理方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明においては、走査画像を処理する方法と装置を提供する。
【解決手段】 本発明の走査画像の処理方法は、障害物に遮蔽されて走査画像の辺縁付近の空白区域に形成されている区域、即ち遮蔽された区域を読取るステップと、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復するステップとを含む。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像を処理する分野に関し、特に走査画像を処理する方法及び装置に関する。

光学画像システムは、紙の上の内容をデジタル画像に変換することができる。非接触型画像装置（例えば、オーバーヘッド型走査装置或いはデジタルカメラ）によって書籍を走査する場合、手で書籍を押して固定しなければならない。従って、読取った画像に指の画像が容易に生じるので、画像の可読性、完璧性及び美観性などが悪くなる恐れがある。図５は、指で本の表面を押すことを示す図であり、図６は、本の内容をデジタル画像に変換して得る画像である。図６に示すように、画像の両側に生ずる指の画像が形成されているので、画像の可読性、完璧性及び美観性などが悪くなる。画像処理方法によって、前記指の区域を削除するとともに、本の画像により補充することができれば、画像の品質を高めることができる。イメージインペインティング（Image Inpainting）という画像修復技術は、指定した画像の一部区域を削除するとともに、この区域を観察しにくい画像に変換する技術である。最初、この技術は破損した油絵を修復することに使われた。

研究者たちは、いろいろな画像修復方法を提出した。例えば、構造伝播（structure propagation）、グレーン合成、範例合成などに基づいたいろいろな画像修復方法を提出した。これらの画像修復方法は、指による画像を直接に削除するだけではなく、かなりよい修復効果を得ることができるが、修復にかかる時間が長く、実用性が低い問題点を有している。

従って、指による画像の一部区域を削除するとともに、この区域を観察しにくい画像に変換することができる画像修復方法を発明すべきである。

以下、本発明の内容に係る概要を簡単に説明して、技術者が本発明の主な内容を大体理解できるようにする。その概要は、本発明の技術的範囲を限定する概要ではない。即ち、本発明の重要な技術的事項を限定するか、或いは本発明の技術的範囲を限定する意図はない。この概要は、簡略化した内容であり、後で詳しく説明する内容の前書きになる。

本発明の主な目的は、走査画像を処理する方法と走査画像を処理する装置を提供することにある。

本発明においては、走査画像を処理する方法を提供する。前記走査画像の処理方法は、障害物に遮蔽されて走査画像の辺縁付近の空白区域に形成されている区域、即ち遮蔽された区域を読取るステップと、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復するステップとを含む。

本発明において、走査画像を処理する装置も提供する。この走査画像を処理する装置は、走査画像の辺縁付近の空白にある障害物に遮蔽された区域、即ち遮蔽された区域を読取る区域読取りモジュールと、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復する画素値修復モジュールと、を含む。

本発明の実施例において、前記方法を実現することができるコンピューターソフトウェアも提供する。

本発明の実施例において、コンピュータープが読取れる形態になるコンピューターのプログラムコードを提供する。前記プログラムコードには、前記方法を実現することができるプログラムコードが保存されている。

以下、図面を参考しながら本発明の最良の実施例を詳しく説明する。本発明の実施例の詳しい説明により、発明の効果などをより詳しく理解することができる。

本発明の前述した目的、特徴、利点などをより詳しく示すため、以下の図面を参照しながら本発明の実施例を詳しく説明する。図面の中の部品は、ただ本発明の原理を示すためのものである。図面において、同様或いは類似する技術特徴又は部品は、同様或いは類似する図面符号で示す。

本発明の一実施例に係る走査画像の処理方法を示す流れ図である。 本発明の他の実施例に係る走査画像の処理方法を示す流れ図である。 遮光される区域を読取るステップを示す流れ図である。 本発明の他の実施例に係る走査画像の処理方法を示す流れ図である。 手で本を押しながら走査を行うことを示す図である。 図５の本を走査して得る走査画像を示す図である。 図６のＡ部分を示す拡大図である。 図７のＡ部分の線分Ｌを修復した結果を示す図である。 本発明の一実施例に係る走査画像を処理する装置を示すブロック図である。 本発明の他の実施例に係る走査画像を処理する装置を示すブロック図である。 本発明の実施例に係る遮蔽された区域読取りモジュールを示すブロック図である。 本発明の他の実施例に係る走査画像を処理する装置を示すブロック図である。 本発明の走査画像を処理する方法と装置に適用するコンピューターのシステムを示す構造図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。本発明の１つの図面或いは１つの実施例に記載されている要件及び特徴は、他の図面或いは他の実施例に記載されている１つ或いは複数の要件及び特徴に結合させることができる。本発明をより詳しく説明するため、図面又は実施例において、本発明と関係がないか、或いは本技術分野の技術者が周知する部品又は処理方法については説明を省略する。

以下、図１を参照しながら、本発明の第一実施例に係る走査画像の処理方法１００を説明する。

図１に示すステップＳ１０２においては、障害物に遮蔽されて走査画像の辺縁付近の空白区域に形成されている区域（即ち、遮蔽された区域）を読取る。通常、走査画像の辺縁には複雑な画像がない。例えば、書籍或いは他の印刷製品の辺縁が空白になっている。印刷製品を走査するとき、印刷製品の辺縁を押している物体が印刷製品の内容を遮蔽する可能性があるので、この物体を障害物ということができる。即ち、ステップＳ１０２において、障害物に遮蔽される区域を読取る。

ステップＳ１０４においては、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ走査画像の辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復する。即ち、前記線分は、遮蔽された区域を貫通するとともに、走査画像の辺縁に平行する。前記線分は、既知の辺縁空白の画素を含むだけでなく、障害物に遮蔽された区域の画素も含んでいる。前記線分の既知の辺縁空白の画素に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の障害物に遮蔽された区域（即ち、遮蔽された区域）の画素の画素値を修復する。

前記線分が走査画像の辺縁に平行するので、書籍或いは複数のページを含む印刷製品の走査画像を修復するとき、書籍の辺縁の痕跡を有効に修復することができる。

また、線形モデラーを使うため、コンピューターの作動スピードを向上させるとともに、演算による負荷を減らすことができる。

以下、図２を参照しながら、本発明の第二実施例に係る走査画像の処理方法２００を説明する。方法２００の中のステップＳ２０２及びステップＳ２０４と、図１に示されているステップＳ１０２及びステップＳ１０４と、はそれぞれ同様である。

ステップＳ２０２においては、障害物に遮蔽されて走査画像の辺縁付近の空白区域に形成されている区域（即ち、遮蔽された区域）を読取る。

ステップＳ２０４においては、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ走査画像の辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復する。

ステップＳ２０６においては、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ走査画像の辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素のノイズに基づいて、前記線分中の遮蔽された区域の画素のノイズを推定する。

ステップＳ２０８においては、推定して得るノイズを、前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値に追加する。

通常走査画像にノイズが存在するが、辺縁の空白にもノイズが存在する。辺縁空白の画素のノイズに基づいて遮蔽された区域の画素のノイズを推定し、且つ推定して得るノイズを画素値に追加して、修復された区域を見つけにくくする。

以下、図３を参照しながら、ステップＳ１０２（ステップＳ２０２）において、遮蔽された区域を読取るステップ３００の一例を説明する。

図３に示す通り、ステップＳ３０２において、遮蔽された区域の一点を提供する。例えば、ユーザーが指定した遮蔽された区域の一点を読取ることができる。

ステップＳ３０４において、前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定する。推定する方法として、前記一点の周辺領域で平均値シフトクラスタリング（Mean Shift Clustering）を行う算法を使うことができる。或いは、画素のヒストグラム（例えば、カラーヒストグラム）を統計することにより、出現率が一番高い画素値（例えば、カラー値）を得ることができる。

ステップＳ３０６においては、前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と、ステップＳ３０４で推定して得る中心画素値と、の間の差異を計算する。前記画素値がカラー値である場合、カラースペース中のユークリッド距離（Euclidean Distance）により前記差異を表示することができる。前記距離が大きければ大きいほど、指の区域と類似しなくなることを示し、逆の場合、類似するようになることを示す。

ステップ３０８においては、計算して得る差異に基づいて、二値化方法により遮蔽された区域を読取ることができる。即ち、二値化方法により距離数値を分類して、遮蔽された区域と疑われる区域と辺縁空白の区域とに分かれるようにする。最後は、前記点が存在する遮蔽された区域と疑われる区域を読取って、遮蔽された区域とする。

前述したステップ３００によって、遮蔽された区域を簡単・有効に読取ることができる。

前記ステップ３００を使わず、全自動方式或いは手動方式によっても遮蔽された区域を読取ることができる。或いは、全自動方式とステップ３００と手動方式とを結合させる方式によっても遮蔽された区域を読取ることができる。図４に示す方法４００がこのような方式である。

以下、図４を参照しながら、本発明の第三実施例に係る走査画像を処理する方法４００を説明する。方法４００と図１に記載されている方法１００との間の主な相違点は、自動的な読取りステップ（Ｓ４０４）と、手動的な読取りステップ（Ｓ４１２）と、判断ステップ（Ｓ４０８）と、判断ステップ（Ｓ４１０）と、などを引き入れることにある。

まず、ステップＳ４０２においては、走査画像を入力する。前記走査画像の辺縁付近には、障害物に遮蔽された区域が存在する。

ステップＳ４０４においては、入力された走査画像の辺縁付近にある遮蔽された区域を自動的に読取る。従来の色々な方法により前記ステップを実施することができる。ここで、画像の色々な特徴を使うことができる。例えば、障害物（例えば、指或いは他の物体）のカラー、障害物の形状などのような特徴を使うことができる。

ステップＳ４０６においては、前記ステップＳ４０４において遮蔽された区域が自動的に読取られたかどうかを判断する。前記ステップＳ４０４において遮蔽された区域が自動的に読取られた場合、処理方法の流れがステップＳ４１４まで前進する。前記ステップＳ４０４において遮蔽された区域が自動的に読取られなかった場合、処理方法の流れがステップＳ４１４まで前進する。

ステップＳ４０８においては、半自動方式により遮蔽された区域を読取ってみる。例えば、ユーザーの操作のある半自動方式により指の区域を読取る場合、簡単な方法はユーザーがマウスを通して指の区域をクリックすることである。即ち、クリックの操作が終わると、コンピューターがクリックされた位置に基づいて指の区域を読取る。ここにおいて、ステップ３００のとおり、遮蔽された区域の一点を提供した後、前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定して得る。つぎは、前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と中心画素値との間の差異を計算する。最後は、計算して得る差異に基づいて、二値化方法により遮蔽された区域を読取ることができる。

ステップＳ４１０においては、前記ステップＳ４０８において遮蔽された区域が半自動方式により読取られたかどうかを判断する。前記ステップＳ４０８において遮蔽された区域が半自動方式により読取られた場合、処理方法の流れがステップＳ４１４まで前進する。遮蔽された区域が読取られなかった場合、処理方法の流れがステップＳ４１２まで前進する。ステップＳ４１２においては、手動方式により遮蔽された区域を読取る。

ステップＳ４１４においては、遮蔽された区域の画素値を修復する。例えば、図１に示されているステップＳ４１０４のとおり、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ走査画像の辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復することができる。

最後、ステップＳ４１６において、修復された走査画像を出力する。

全自動方式と、ステップ３００と、手動方式と、を結合させたことにより遮蔽された区域を読取るので、遮蔽された区域をより有効・正確に読取ることができる。

以下、図５と図６を参照しながら、手で書籍を押したまま走査を行う場合を説明する。書籍Ｂが水平に置かされた場合、書籍を押す手が画像の左右両側に生じる恐れがある。

図５に示すとおり、書籍Ｂを走査するとき、書籍を平らにして走査を容易に行うため、通常両手ＨＬとＨＲ或いは他の物体（即ち、障害物）で書籍の辺縁空白を押すので、書籍の内容が遮蔽される恐れがある。この場合、図６に示すとおり、走査して得る画像の辺縁空白に指Ｆが生じるので、走査画像の可読性、完璧性及び美観性などが悪くなる。

以下、図７と図８を参照しながら、図６のＡ部分を修復するステップする説明する。以下、カラー値を修復するステップを主に説明する。周知のとおり、他の画素値、例えば、輝度、グレー、色調なども、前述したステップと類似するステップにより修復することもできる。

観察して見ると、ページの左側と右側の辺縁は、ほとんどが純色の背景になっている。ユーザーが本を押す時、ページ内の文字などのような内容が遮蔽されることを防ぐために、通常純色からなる区域を押す。従って、線形カラーモデラーによって、指に遮蔽されるページ内の内容を推定することができる。また、図６と図７に示すとおり、重畳されている複数のページをずらす場合、通常辺縁重畳部ＥＲとＥＬが形成される。辺縁重畳部ＥＲとＥＬは、通常走査画像の辺縁に平行する。従って、走査画像の辺縁に平行する線分を単位として修復する場合、辺縁重畳部ＥＲとＥＬをより早く、より有効に修復することができる。

垂直方向の線形カラーモデラーを例にする場合、指の区域の各数値画素列ごとに従って一色のカラーモデラーを推定して得ることができる。即ち、各々の数値画素列を上下方向へ延伸した後、延伸される画素位置とカラーに基づいて、前記カラーモデラーを推定して得ることができる。図７に示すとおり、削除しようとする画素列Ｌ２から上下方向へそれぞれ延伸される画素列Ｌ１とＬ３は、既知のページの空白区域である。各々の画素は、垂直方向の位置とカラー値を有しているので、これらに基づいてカラーが垂直方向位置に相対する線形カラーモデラーを推定して得ることができる。次に、前記線形カラーモデラーによって、削除しようとする画素列Ｌ２中の各画素のカラー値を推定して得ることができる。その結果は、図８に示す通りである。図７と図８において、画素列Ｌ１、Ｌ２及びＬ３の幅がかなり広く描かれている。各画素列の幅を広く描いたことは、ただ読者により詳しく示すためである。実際には、各画素列の幅がそれより狭い。

線形モデラーの推定方法については、以下の通りに説明する。目標画素列Ｌ２の座標｛（ｘ_i、ｙ_ｉ０）、（ｘ_i、ｙ_ｉ０＋１）、・・・、（ｘ_i、ｙ_ｉ１）｝とする場合、ｙ_ｉ０とｙ_ｉ１はそれぞれｙ方向の最小座標値とｙ方向の最大座標値になる。隣接した上方の画素列Ｌ１の座標は｛（ｘ_i、ｙ_ｉ１＋１）、（ｘ_i、ｙ_ｉ１＋２）、・・・、（ｘ_i、ｙ_ｉ１＋Ｍ）｝になり、隣接した下方の画素列Ｌ３の座標は｛（ｘ_i、ｙ_ｉ０−Ｎ）、（ｘ_i、ｙ_{ｉ０−Ｎ＋１}）、・・・、（ｘ_i、ｙ_ｉ０−１）｝になる。前記ＭとＮは、上方と下方にそれぞれ隣接した２つの画素列Ｌ１とＬ３の画素の個数である。実際の応用においては、経験と実験に基づいてＭとＮを決めることができる。入力された画像ファイルがカラー画像である場合、各々の画素（ｘ、ｙ）がカラー値Ｉ_Ｋ（ｘ、ｙ）を有するはずである。ここで、Ｋ＝Ｒ、Ｇ、Ｂである。各々のカラーチャンネルＲ、Ｇ及びＢに対して線形モデラーをそれぞれ推定することができる。即ち、｛Ｉ_Ｋ（ｘ_i、ｙ_ｎ）、ｎ＝ｉ０−Ｎ、ｉ０−Ｎ＋１、・・・、ｉ０−１、ｉ０＋１、ｉ０＋２、・・・、ｉ１＋Ｍ｝を入力する。推定して得る線形モデラーは、以下の通りである。

前記数１において、ａ_ｋｉとｂ_ｋｉが対応する第ｉ列、カラーチャンネルｋの線形モデラーのパラメーターである。

印刷と走査の品質が非常によいファイルにおいては、前記線形モデラーのみにより、即ち、

により、元の画像の

を取り替えることができる。

しかし、画像のいずれの区域にもある程度のノイズがあるので、指の区域を修復する時、前記ノイズを模擬したノイズを形成すると、修復された箇所がより自然になり、見つけにくくなる。人工的にノイズを形成する場合、以下のような方法を使うことができる。例えば、ノイズの分布がガウス分布（Gaussian distribution）に一致すると仮定する場合、即ち

の場合（数４において、θ（ｘ、ｙ）がノイズモデラーである）、上下に隣接する画素列｛ｙ_ｎ、ｎ＝ｉ０−Ｎ、ｉ０−Ｎ＋１、・・・、ｉ０−１、ｉ０＋１、ｉ０＋２、・・・、ｉ１＋Ｍ｝前記ガウスモデラーのパラメーターを推定して得ることができる。

の場合、平均値は、

であり、標準差は、

である。

ノイズのガウスモデラーのパラメーター（平均値と標準差）を得た後、前記モデラーを修復する箇所に入力する時、各々の画素に任意の１つのノイズ

を入力する。前記数８において、

は、ランダムパラメーターである。数値の範囲は、経験により決めることができる。例えば、[−３、３]或いは［−１、１］とすることができる
最後は、

を最終的な修復結果として出力する。

前述した実施例において、ガウスモデラーを例として説明したが、他の実施例において、異なるモデラーを使ってノイズを入力してもよい。

以下、図９を参照しながら、本発明の実施例に係る走査画像を処理する装置９００について説明する。

図９に示すとおり、走査画像を処理する装置９００は、遮蔽された区域読取りモジュール９０２と、画素値修復モジュール９０４と、を含むことができる。

入力された走査画像を受取る場合、遮蔽された区域読取りモジュール９０２が走査画像の辺縁付近の空白にある障害物に遮蔽された区域を読取る。即ち、遮蔽された区域を読取る。次は、遮蔽された区域読取りモジュール９０２が読取った遮蔽された区域を画素値修復モジュール９０４に伝送する。

遮蔽された区域読取りモジュール９０２が伝送した遮蔽された区域に関するデータを受取る場合、画素値修復モジュール９０４は、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ走査画像の辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復する。

遮蔽された区域を読取るステップと画素値を修復するステップの具他的な内容は、図１に記載されている方法１００に類似するので、ここで再度説明しない。

以下、図１０を参照しながら、本発明の他の実施例に係る走査画像を処理する装置９００`について説明する。図９の装置９００と図１０の装置９００`との間の相違点は、装置９００`がノイズ推定モジュール９０６と、ノイズ入力モジュール９０８と、をさらに含むことにある。

入力された走査画像を受取る場合、ノイズ推定モジュール９０６は、障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ走査画像の辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素のノイズに基づいて、前記線分中の遮蔽された区域の画素のノイズを推定する。ノイズ入力モジュール９０８は、推定して得るノイズを前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値に入力する。即ち、推定して得るノイズを画素値修復モジュール９０４が修復する画素値に入力する。次は、ノイズ入力モジュール９０８が修復して得る最後の画像を出力する。即ち、修復された画像を出力する。

図１１に示すとおり、遮蔽された区域読取りモジュール９０２は、点提供用子モジュール９０２−２と、中心画素推定用子モジュール９０２−４と、差異計算用子モジュール９０２−６と、読取り用子モジュール９０２−８と、を含むことができる。

入力された走査画像を受取る場合、点提供用子モジュール９０２−２が遮蔽された区域の一点を提供することができる。次は、点提供用子モジュール９０２−２がこの点を中心画素推定用子モジュール９０２−４に提供する。

次は、中心画素推定用子モジュール９０２−４が前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定する。

差異計算用子モジュール９０２−６は、前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と中心画素値との間の差異を計算する。

読取り用子モジュール９０２−８は、計算して得る前記差異に基づいて、二値化方法により遮蔽された区域を読取る。

以下、図１２を参照しながら、本発明の他の実施例に係る走査画像を処理する装置９００``について説明する。図１２の装置９００``と図１０の装置９００`との間の相違点は、装置９００``が自動読取りモジュール９１０と、判断モジュール９１２と、ユーザーインターフェース９１４と、をさらに含むことにある。

自動読取りモジュール９１０は、遮蔽された区域を自動的に読取ることができる。自動読取りモジュール９１０が遮蔽された区域を読取った場合、遮蔽された区域読取りモジュール９０２が遮蔽された区域を読取らない。自動読取りモジュール９１０が遮蔽された区域を読取れなかった場合、遮蔽された区域読取りモジュール９０２が遮蔽された区域を読取る。判断モジュール９１２は、遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取ったかどうかを判断する。ユーザーインターフェース９１４は、遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取れなかった場合、ユーザーが手動で遮蔽された区域を読取れるようにする。

例えば、障害物が指である場合、画素値がカラー値を含むことができる。走査画像には、重畳されている複数のページをずらして形成される辺縁重畳部がある。

前述した部分において、具体的な実施例により本発明の基本原理を説明した。本技術分野の一般の技術者は、本発明の方法及び装置のすべてのステップ及び部品を理解した上、いずれのコンピューター（処理装置、記憶媒体など）或いはコンピューターネットワークにおいて、ハードウェア、ファームウエア、ソフトウェア或いはそれらの組合を介して本発明を実現することができる。即ち、本技術分野の一般の技術者が本発明の明細を閲読した後、常識のプログラミング技術により本発明を実現することができる。

本発明の目的は、いずれのコンピューターにおいて１つ或いは一組のプログラムを行うことにより本発明を実施することにもある。前記コンピューターは、公知のコンピューターである。即ち、本発明の目的は、本発明の方法及び装置を実現するためのプログラムコードを含むプログラムのみを提供することにより、本発明を実現することにある。従って、そのようなプログラムあるいはそのようなプログラムを記憶している記憶媒体は、本発明が定めた範囲に属する。前記記憶媒体は、公知の記憶媒体或いはまだ開発されていない記憶媒体を含むいずれであることができる。

ソフトウェアと／或いはファームウエアにより本発明の実施例を実現するため、前記ソフトウェアを構成するプログラムを前記記憶媒体或いはネットワークから専用ハードウェアを有するコンピューター、例えば、図１３に示すコンピューター１３００に導入してインストールすることができる。前記コンピューターは、インストールされている色々なプログラムにより、色々な機能を実現することができる。

図１３において、中央処理装置（ＣＰＵ）１３０１は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１３０２に保存されているプログラム或いは記憶部１３０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３０３に導入したプログラムにより、色々な機能を実施する。ＲＡＭ１３０３にＣＰＵ１３０１が色々な処理を行う時に必要するデータを保存しければならない場合もある。ＣＰＵ１３０１とＲＯＭ１３０２とＲＡＭ１３０３とは、母線１３０４により電気接続されている。出力／入力コネクタ１３０５も母線１３０４に電気接続されている。

後述する部品も出力／入力コネクタ１３０５に電気接続することができる。例えば、入力部１３０６（キーボード、マウス等）、出力部１３０７（ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＴ）などを含む表示装置、スピーカなど）、記憶部１３０８（ハード‐ディスクなど）、通信部１３０９（ＬＡＮカード、モデムなどを含むネットワークカード）などである。通信部１３０９は、インターネットなどのようなラインにより通信をする。必要する場合、ドライブ１３１０も出力／入力コネクタ１３０５に電気接続することができる。必要する場合、取り外し可能な媒体１３１１、例えば、ディスク、コンパクトディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなども出力／入力コネクタ１３０５に電気接続することができる。

ソフトウェアにより前述した装置の機能を実現する場合、インターネットのようなライン或いは記憶媒体のような解可能な媒介１３１１にソフトウェアを構成するプログラムを用意する必要がある。

本技術分野の技術者が周知しているのとおり、前記記憶媒体は、図１３に示されているプログラムが保存され、且つユーザーと離間してユーザーにプルグラムを提供する取り外し可能な媒体１３１１に限定されるものではない。取り外し可能な媒体１３１１の種類は、ディスク（ソフトディスクを含む（登録商標））、コンパクトディスク（シーディーロム（ＣＤ−ＲＯＭ）とディーブイディー（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））、半導体メモリなどがある。記憶媒体は、ＲＯＭ１３０２、ハード‐ディスクなど含む記憶部１３０８であることができる。このような記憶媒体には、プログラムが保存されており、保存されているプログラムと記憶媒体とを一緒にユーザーに渡す。

本発明は、装置が読取ることができるインストラクションコードが保存されているプログラムをさらに提供する。装置がインストラクションコードを読取って実施する場合、本発明の実施例に係る方法に従って実施する。

装置が読取ることができる前記インストラクションコードを保存する記憶媒体は、本発明において公開した記憶媒体を使うことができる。記憶媒体は、ソフトディスク、コンパクトディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリ棒などを含むが、これに限定されるものではない。

本技術分野の技術者が周知しているのとおり、前述した実施例が本発明を説明するための事例であるが、本発明が前述した実施例に限定されるものではない。

本発明の明細書に記載されている「第一」、「第二」、「第Ｎ個」などは、説明しようとする技術的特徴を文字の面で区別して、本発明をより詳しく説明するためのものである。即ち、前述した用語らは、いずれの特徴も含んでいないものである。

１つの事例として、前述した方法の各ステップ及び前述した装置の各構成モジュールと／又はユニットは、ソフトウェア、ファームウエア、ハードウェア或いはそれらの組合により実施し、且つこれらを装置の一部にすることができる。ソフトウェア、ファームウエア、ハードウェア或いはそれらの組合によって、前記装置の各構成モジュール、ユニットを配置する具体的な手段又は方式として、本技術分野の技術者がよく知っている手段又は方式を使うことができる。ここではこれについて説明しない。

１つの事例として、ソフトウェア又はファームウエアにより実施する場合、前記ソフトウェアを構成するプログラムを記憶媒体又はネットワークから専用ハードウェアを有するコンピューター（例えば、図１３に示すコンピューター１３００）に導入してインストールすることができる。前記コンピューターは、インストールされている色々なプログラムにより、色々な機能を実現することができる。

前述した本発明の具体的な実施例において、１つの実施例に記載と／又は示されている特徴は、同様又は類似する方式により、１つ又は複数の他の実施例に使うか、或いは他の実施例の特徴と組合って使うか、或いは他の実施例の特徴を代えて使うことができる。

また、本明細書に記載されている「含む／具備する」という用語は、特徴、要件、ステップ或いは組立品などが存在することを説明するが、１つ又は複数の他の特徴、要件、ステップ或いは組立品などが存在或いは付加することを排除する意図はない。

また、本発明の方法は、明細書に記載されている時間の順番の通りに実施しなくてもよい。即ち、異なる時間の順番に従って順次、並行又は独立に実施することができる。即ち、本発明の明細書に記載されている方法の実施順番は、本発明の技術的範囲を限定しない。

周知の通り、特許請求の範囲が限定する本発明の技術的範囲を超えない範囲内において、色々な変更、取替、変換などを行うことができる。本発明の技術的範囲は、本明細書に記載さているステップ、装置、手段、方法又は過程に限定されるものではない。本技術分野の一般の技術者は、本発明に記載されている技術的内容を容易に理解することができる。且つ、本発明に基づいて本発明の実施例の発明効果とほぼ同じな発明効果を得られるように方法を実施するか、或いは本発明の実施例の発明効果とほぼ同じな発明効果を得られるような現有或いは開発されていない過程、装置、手段、方法又はステップなどを得ることができる。従って、本発明の特許請求の範囲が限定しようとする技術的範囲は、そのような過程、装置、手段、方法又はステップなどまで至る。

また、本明細書に記載されている「含む／具備する」という用語は、特徴、要件、ステップ又は組立品などが存在することを説明するが、１つ又は複数の他の特徴、要件、ステップ又は組立品などが存在又は付加することを排除する意図はない。

周知の通り、特許請求の範囲が限定する本発明の技術的範囲を超えない範囲内において、色々な変更、取替、変換などを行うことができる。本発明の技術的範囲は、本明細書に記載さているステップ、装置、手段、方法又は過程に限定されるものではない。本技術分野の一般の技術者は、本発明に記載されている技術的内容を容易に理解することができる。且つ、本発明に基づいて本発明の実施例の発明効果とほぼ同じな発明効果を得られるように方法を実施するか、或いは本発明の実施例の発明効果とほぼ同じな発明効果を得られるような現有或いは開発されていない過程、装置、手段、方法又はステップなどを得ることができる。従って、本発明の特許請求の範囲が限定しようとする技術的範囲は、そのような過程、装置、手段、方法又はステップなどまで至る。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１） 走査画像の処理方法において、
障害物に遮蔽されて走査画像の辺縁付近の空白区域に形成されている区域、即ち遮蔽された区域を読取るステップと、
障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復するステップと、を含む走査画像の処理方法。
（付記２） 障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素のノイズに基づいて、前記線分中の遮蔽された区域の画素のノイズを推定するステップと、
推定して得るノイズを前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値に追加するステップと、をさらに含む付記１に記載の方法。
（付記３） 遮蔽された区域を読取る前記ステップは、
遮蔽された区域の一点を提供するステップと、
前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定するステップと、
前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と前記中心画素値との間の差異を計算するステップと、
計算して得る差異に基づいて二値化方法により遮蔽された区域を読取るステップと、を含む付記１に記載の方法。
（付記４） 遮蔽された区域を読取るステップを実施する前は、
遮蔽された区域を自動的に読取るステップを実施し、且つ
遮蔽された区域が自動的に読取られた場合、遮蔽された区域を読取る前記ステップを実施せず、
遮蔽された区域が自動的に読取られなかった場合、遮蔽された区域を読取る前記ステップを実施する、付記３に記載の方法。
（付記５） 遮蔽された区域を読取るステップを実施した後は、
遮蔽された区域が読取られたかどうかを判断するステップを実施し、且つ
遮蔽された区域が取られなった場合、遮蔽された区域を手動で読取れるようにユーザーインターフェースを提供する、付記４に記載の走査画像の処理方法。
（付記６） 前記障害物が指である、付記１ないし付記５のいずれか１項に記載の方法。
（付記７） 前記画素値がカラー値を含む、付記１ないし付記５のいずれか１項に記載の方法。
（付記８） 前記走査画像は、重畳する複数のページをずらす時に形成される辺縁重畳部を含む、付記１ないし付記５のいずれか１項に記載の方法。
（付記９） 走査画像の辺縁付近の空白にある障害物に遮蔽された区域、即ち遮蔽された区域を読取る区域読取りモジュールと、
障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復する画素値修復モジュールと、を含む走査画像を処理する装置。
（付記１０） 障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素のノイズに基づいて、前記線分中の遮蔽された区域の画素のノイズを推定するノイズ推定モジュールと、
推定して得るノイズを前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値に入力するノイズ入力モジュールと、を含む、付記９に記載の装置。
（付記１１） 遮蔽された区域の一点を提供するように配置されている点提供用子モジュールと、
前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定する中心画素推定用子モジュールと、
前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と中心画素値との間の差異を計算する差異計算用子モジュールと、
計算して得る前記差異に基づいて、二値化方法により遮蔽された区域を読取る読取り用子モジュールと、を含む、付記９に記載の装置。
（付記１２） 遮蔽された区域を自動的に読取る自動読取りモジュールをさらに含み、
自動読取りモジュール遮蔽された区域を読取った場合、遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取るステップを行わなく、自動読取りモジュールが遮蔽された区域を読取れなかった場合、遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取るステップを行う、付記１１に記載の装置。
（付記１３） 遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取ったかどうかを判断する判断モジュールと、
遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取れなかった場合、ユーザーが手動で遮蔽された区域を読取れるように配置されるユーザーインターフェースと、をさらに含む、付記１２に記載の装置。
（付記１４） 前記障害物が指である、付記９ないし付記１３のいずれか１項に記載の装置。
（付記１５） 前記画素値がカラー値を含む、付記９ないし付記１３のいずれか１項に記載の装置。
（付記１６） 前記走査画像は、重畳する複数のページをずらす時に形成される辺縁重畳部を含む、付記９ないし付記１３のいずれか１項に記載の装置。

Ｂ 書籍
ＨＬ、ＨＲ 手
ＥＲ、ＥＬ 辺縁重畳部
Ｆ 指
Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３ 画素列
９００、９００`、９００`` 走査画像を処理する装置
９０２ 遮蔽された区域読取りモジュール
９０２−２ 点提供用子モジュール
９０２−４ 中心画素推定用子モジュール
９０２−６ 差異計算用子モジュール
９０２−８ 読取り用子モジュール
９０４ 画素値修復モジュール
９０６ ノイズ推定モジュール
９０８ ノイズ入力モジュール
９１０ 自動読取りモジュール
９１２ 判断モジュール
９１４ ユーザーインターフェース
１３００ コンピューター
１３０１ 中央処理装置（ＣＰＵ）
１３０２ リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）
１３０３ ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
１３０４ 母線
１３０５ 出力／入力コネクタ
１３０６ 入力部
１３０７ 出力部
１３０８ 記憶部
１３０９ 通信部
１３１０ ドライブ
１３１１ 取り外し可能な媒体

Claims (16)

1. 走査画像の処理方法において、
   障害物に遮蔽されて走査画像の辺縁付近の空白区域に形成されている区域、即ち遮蔽された区域を読取るステップと、
   障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復するステップと、を含む走査画像の処理方法。
2. 障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素のノイズに基づいて、前記線分中の遮蔽された区域の画素のノイズを推定するステップと、
   推定して得るノイズを前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値に追加するステップと、をさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 遮蔽された区域を読取る前記ステップは、
   遮蔽された区域の一点を提供するステップと、
   前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定するステップと、
   前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と前記中心画素値との間の差異を計算するステップと、
   計算して得る差異に基づいて二値化方法により遮蔽された区域を読取るステップと、を含む請求項１に記載の方法。
4. 遮蔽された区域を読取るステップを実施する前は、
   遮蔽された区域を自動的に読取するステップを実施し、且つ
   遮蔽された区域が自動的に読取られた場合、遮蔽された区域を読取る前記ステップを実施せず、
   遮蔽された区域が自動的に読取られなかった場合、遮蔽された区域を読取る前記ステップを実施する、請求項３に記載の方法。
5. 遮蔽された区域を読取るステップを実施した後は、
   遮蔽された区域が読取られたかどうかを判断するステップを実施し、且つ
   遮蔽された区域が取られなった場合、遮蔽された区域を手動で読取れるようにユーザーインターフェースを提供する、請求項４に記載の走査画像の処理方法。
6. 前記障害物が指である、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記画素値がカラー値を含む、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記走査画像は、重畳する複数のページをずらす時に形成される辺縁重畳部を含む、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の方法。
9. 走査画像の辺縁付近の空白にある障害物に遮蔽された区域、即ち遮蔽された区域を読取る区域読取りモジュールと、
   障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素の画素値に基づいて、線形モデラーにより前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値を修復する画素値修復モジュールと、を含む走査画像を処理する装置。
10. 障害物に遮蔽された区域を貫通し、且つ前記辺縁に平行する線分の既知の辺縁空白の画素のノイズに基づいて、前記線分中の遮蔽された区域の画素のノイズを推定するノイズ推定モジュールと、
    推定して得るノイズを前記線分中の遮蔽された区域の画素の画素値に入力するノイズ入力モジュールと、を含む、請求項９に記載の装置。
11. 遮蔽された区域の一点を提供するように配置されている点提供用子モジュールと、
    前記一点を回る小型ウインドーの画素中の中心画素値を推定する中心画素推定用子モジュールと、
    前記一点を回る大型ウインドーの各画素の画素値と中心画素値との間の差異を計算する差異計算用子モジュールと、
    計算して得る前記差異に基づいて、二値化方法により遮蔽された区域を読取る読取り用子モジュールと、を含む、請求項９に記載の装置。
12. 遮蔽された区域を自動的に読取る自動読取りモジュールをさらに含み、
    自動読取りモジュール遮蔽された区域を読取った場合、遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取るステップを行わなく、自動読取りモジュールが遮蔽された区域を読取れなかった場合、遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取るステップを行う、請求項１１に記載の装置。
13. 遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取ったかどうかを判断する判断モジュールと、
    遮蔽された区域読取りモジュールが遮蔽された区域を読取れなかった場合、ユーザーが手動で遮蔽された区域を読取れるように配置されるユーザーインターフェースと、をさらに含む、請求項１２に記載の装置。
14. 前記障害物が指である、請求項９ないし請求項１３のいずれか１項に記載の装置。
15. 前記画素値がカラー値を含む、請求項９ないし請求項１３のいずれか１項に記載の装置。
16. 前記走査画像は、重畳する複数のページをずらす時に形成される辺縁重畳部を含む、請求項９ないし請求項１３のいずれか１項に記載の装置。

Images