JP2014513904A - 大判のスキャナシステムにおいて画像情報に基づきドキュメントの幅及び位置を検出する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、画像情報を記録するための少なくとも一つの画像検出素子（２）と、前記画像検出素子（２）の手前に配置されている光学系と、前記画像検出素子（２）に対向して配置されている少なくとも一つの反射器とを有している大判のスキャナシステム（１）において、記録された画像情報に基づき、ドキュメント（４）の幅及び位置を識別する方法に関し、光学系及び反射器の汚れによるノイズを低減するために、前記記録された画像情報を前処理するステップＳ１と、反射器から前記ドキュメント（４）への横方向及び／又は縦方向の移行領域（１２，１３）を粗く識別するステップＳ２と、前記ステップＳ２による粗い識別によって検出された前記移行領域（１２，１３）内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部（１０，１１）を精密に識別するステップＳ３とを備えている。

Description

本発明は、画像情報を記録するための画像検出素子、例えばＣＩセンサと、この画像検出素子の手前に配置されている光学系と、画像検出素子に対向して配置されている反射器とを有している大判のスキャナシステム、例えばシートフィード型スキャナにおいて、記録された画像情報に基づき、ドキュメントの幅及び位置を識別及び検出する方法に関する。

ドキュメント送り機構内に取り付けられている付加的なセンサ、例えば反射光センサによって、ドキュメントの幅が求められる方法が公知である。この方法では、識別精度がセンサの配置構成及び数によって制限されている。従ってこの方法は、限定的な数の判型、例えば幾つかのＤＩＮ規格の判型の識別にしか適していない。

ドキュメントをセンタリングしてセットするための機械的な補助手段を有していないセット手段を備えたスキャナでは、ユーザがある程度の許容差でドキュメントをセットできるようにするために、ドキュメントの幅の他に位置も求める必要がある。この方法は、光センサの数が多い場合であっても識別精度は低いので、識別すべき判型の数が限定的であっても適したものではない。

それ以外にも、画像情報の評価によってドキュメントの幅を求める方法が多数公知である。このために、ドキュメントの前縁及び側縁を含めたドキュメントの前部領域が、スキャナの画像検出素子を用いて記録される。これを、本来のスキャンに先行するプレスキャンによって行うことができるか、又は、ドキュメント全体を最大のスキャン幅で検出し、続いて画像データから前部領域が抽出されることによって達成することができる。この方法の利点は、ドキュメントの幅を検出するための付加的なセンサが必要とされないことである。

ドキュメントの幅をそれらの画像データから求めるために、どの画素がドキュメントに属しており、どの画素が背景及び／又は反射器に属しているかを判定しなければならない。この種の問題は、画像処理の分野においてセグメンテーションと称される。

セグメンテーションに関する公知の方法、並びに、幅を識別するために使用される方法は、輝度ベースの識別を基礎とする「閾値法」である。画素はその輝度及び色に基づき、ドキュメント又は反射器に対応付けられる。ドキュメントピクセルとして分類された、最左端又は最右端に位置するピクセルは、反射器とドキュメントとの間の移行部と解され、これにより、ドキュメントの幅及び位置を決定することができる。この方法では、反射器又は反射ローラの既知の色又は輝度は通常の場合、ドキュメントの色又は輝度と一致しないということが利用される。

しかしながら実際には、大判のスキャナにおいて幅を識別するために使用される場合、この方法の再現率を非常に低くする以下のような一連のノイズが発生する：
・反射器（（一つ又は複数の）反射ローラ）の汚れ、
・光学系、例えばガラス板の汚れ、並び、
・ガラス板と反射ローラとの間の間隙の増大と共に変化する反射器の輝度値の変化。これは特に比較的厚いドキュメントにおいて生じる。

この方法の別の欠点は、反射器の色及び／又は輝度がドキュメントの色及び／又は輝度と異なっていなければならないことである。しかしながら、幅の識別に関係なく白色の反射器が有利であることが分かった。何故ならば、そのような白色の反射器はスキャンされた画像においては、例えばドキュメント内の小さい穴等では白くみえるので、従って大抵の場合に存在するドキュメント背景（紙の白色の部分）に対応するからである。透明な版下においても白色の反射器は最適である。しかしながらここで、閾値法による幅の識別との関係において、反射器の色及び／又は輝度と、ドキュメントの色及び／又は輝度とを、特に縁部領域においては通常は区別できない、もしくは殆ど区別できないという問題が生じる。したがって、この方法はそのような前提のもとでは適したものではない。

上記の方法の他に、セグメンテーションのためのいわゆる縁部指向型の方法が公知である。この方法では、通常は対象移行部を表している縁部が画像において探索される。上述の用途においては、ドキュメントと反射器との間にその種の対象移行部が生じ、それらの対象移行部はこの方法によって縁部として識別される。それらの縁部は、反射器及びドキュメントが同じ輝度又は色を有している場合にも生じる。何故ならば、ＣＩセンサ（Contact Image Sensor）を備えているスキャナでは、照明源の配置によって反射器とドキュメントとの間の移行部に影が生じるからである。これは上述の閾値法と比較した際のこの方法の大きな利点を表す。ドキュメントの幅を求めるために、この方法は版下の左側及び右側における縦方向の紙縁部を求めなければならない。

しかしながら実際には、この方法においては非常に頻繁に誤認識が発生する。何故ならば、反射器とドキュメントとの間の移行部における縁部は、ノイズによって生じるいわゆる「見かけ上の縁部」よりも薄いからである。

それらのノイズは、
・反射器（（一つ又は複数の）反射ローラ）の汚れ、並びに、
・光学系（例えばガラス板）の汚れ、
によって生じる。

特に反射器の汚れは実際のところ不可避であり、また、カスケード式に配置されている複数の反射ローラを有するスキャナでは、スキャン中に幾つかの反射ローラが駆動せずに回転しないことから、縦方向における「見かけ上の縁部」を生じさせる。この「見かけ上の縁部」は、反射ローラ及び／又はガラス板の上を移動するスキャン版下との摩擦に起因する、反射ローラ及び／又はガラス板における垂直なストライプである。

更に、多重照明を用いる現在のＣＩセンサでは、反射器とドキュメントとの間の縦方向における移行部に非常に薄い射影しか生じず、従って縦方向の縁部は非常に薄くなる。

その他に、モデルベースの方法も公知である。この方法では、対象物のモデルに基づき、画像内での探索が行われる。幅を識別する際に、角を探索するためのモデルが利用される。この方法は、上述の縁部指向型の方法に比べて、ノイズに対してよりロバストである。しかしながらこの方法は、ドッグイア又は縁端の切れによって角モデルに対応しないドキュメントは正確に識別することができないという欠点を有している。更には、この方法を多重照明を用いる現在のＣＩセンサと組み合わせても、縦方向のドキュメント縁部では非常に薄い射影しか生じないので、誤識別が起きることが多い。

本発明の課題は、冒頭で述べたようなスキャン方法において、ドキュメントから反射器への移行部において最小限の影しか形成されない場合であっても、ドキュメントと反射器との間の輝度差が僅かであっても、反射器又は光学系の汚れによるノイズが存在する場合であっても、また、ドッグイア又は切れた角が存在する場合であっても、確実な識別を実現することである。

本発明によればこの課題は、冒頭で述べたような方法に関して、請求項１の特徴部分に記載されている構成によって解決される。有利な実施の形態は従属請求項に記載されている。

この課題は、本発明によれば以下のステップによって解決される：
Ｓ１ 光学系及び反射器の汚れによるノイズを低減するために、記録された画像情報を前処理するステップ、
Ｓ２ 反射器からドキュメントへの横方向及び／又は縦方向の移行領域を粗く識別するステップ、
Ｓ３ ステップＳ２の粗い識別によって検出された移行領域内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部を精密に識別するステップ。

このように縁部を段階的に検出することによって、ドキュメントから反射器への移行部において最小限の影しか形成されない場合であっても、ドキュメントと反射器との間の輝度差が小さくても、また、反射器又は光学系の汚れによるノイズが存在する場合であっても、確実な識別が実現される。

有利には、ステップＳ１の前処理は以下の部分ステップを有することができる：
Ｓ１ａ 平均値行を形成するために、ドキュメントが反射器に達する前に、横方向の移行領域の前部領域における各画像列についてのピクセルの平均値を形成し、また、ドキュメントが反射器に達する前に、横方向の移行領域の前部領域全体の平均値を求めるステップ、
Ｓ１ｂ 画像列の各開始位置に関するピクセルの平均値の、画像列の各終了位置に関するピクセルの平均値からの偏差の大きさと、各画像列の標準偏差とから各画像列についての重み付け係数を求めるステップ、
Ｓ１ｃ 重み付け係数及び横方向の移行領域の平均値を考慮して、新たな画像を計算するステップ。

ステップＳ２による移行領域の粗い識別が以下の部分ステップを有している場合には、有利であることが分かった：
Ｓ２ａ スキャン画像を縦方向において均等な画像条片（１からｎピクセル）に分割するステップ、
Ｓ２ｂ 各画像条片について統計的なパラメータを求めるステップ、
Ｓ２ｃ 画像条片の統計的なパラメータの内の一つの値が閾値を超えると、その領域が反射器とドキュメントとの間の縦方向の移行領域として識別されるように、固定の閾値を用いて、画像条片においてスキャン画像を偏差について検査するステップ、
Ｓ２ｄ 平均値を行毎に形成し、十分に濃い急峻な縁部を求めることによって、横方向の移行領域を決定するために画像条片を検査するステップ。

本発明によれば、ステップＳ２ｂ及びＳ２ｃによる各画像条片に関する統計的なパラメータとして、平均値及び／又は標準偏差が考えられる。

画像条片が本発明により、垂直状態から段階的に９０°、有利には４５°の角度まで回転される場合には、ドッグイア及び／又は切れた角を有するドキュメントも確実に識別することができる。

有利には、ステップＳ３によるドキュメント縁部の精密な識別が以下の部分ステップを有することができる：
Ｓ３ａ 縁部を検出するための方法を用いて、移行領域内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部を検出するステップ、
Ｓ３ｂ 閾値比較を用いて最初の縁部を求めるステップ。

本発明によれば、ステップＳ３によるドキュメント縁部の精密な識別は以下の更なる部分ステップを有することができる：
Ｓ３ｃ 部分ステップＳ３ｂによる閾値比較によって縁部が発見されない場合には、最も濃い縁部を使用するステップ。

画像情報を記録するための画像検出素子の手前に配置されている光学系がドキュメント載置部、例えばガラス板である、及び／又は、画像検出素子に対向して配置されている反射器は、押し付けローラ及び反射ローラである場合には有利であることが分かった。

以下では、図面に示した実施例に基づき、本発明を詳細に説明する。

画像検出素子及び反射ローラを備えているスキャナシステムを示す。 カスケード式に配置されている複数の画像検出素子を備えているスキャナシステムを示す。 ドキュメントの幅を検出するための本発明による方法シーケンスを示す。 ドキュメントの幅を検出するための本発明による方法シーケンスの流れを示す。

図１には、画像検出素子２を備えているスキャナシステム１が示されている。画像検出素子２の手前にはガラス板３が配置されている。ドキュメント４は、ばね６を用いて反射ローラ５によってガラス板３に押し付けられる。ばね６の力は反射ローラ５の側方領域７に作用し、これによって反射ローラ５がドキュメント４に押し付けられる。反射ローラ５の側方領域７には、図示のようにストッパを設けることができ、それらのストッパは反射ローラ５の中央領域８よりも大きい直径を有している。これによって、中央領域８においては反射ローラ５とガラス板３との間に間隙９が生じ、この間隙９は、ガラス板３におけるドキュメント４の最適なセットを保証する所定の大きさを有している。他方では、この間隙９は反射ローラ５の中央領域８において、ドキュメント４のための十分な空間を有している。勿論、他の構成の反射ローラも使用することができる。

図２には、大判のドキュメントをスキャンするために、カスケード式又はジグザグ状に配置されている四つの画像検出素子２を備えているスキャナシステム１が平面図で示されている。しかしながらこの実施例において、途切れのない一つの画像検出素子を使用することもできる。各画像検出素子２に一つの反射ローラ５が対応付けられている。ドキュメント４は前縁１０及び側縁１１を有している。ドキュメント４の前縁１０の手前において、反射器又は反射ローラ５からドキュメント４への横方向の移行領域１２が始まっている。ドキュメント４の側縁１１の領域においては、反射ローラ５からドキュメント４への縦方向の移行領域１３が存在している。

以下では、本発明の本質的な方法ステップを図３に基づき詳細に説明する。この方法は三つのメインステップを備えている。

第１のメインステップＳ１においては、ガラス板３のような光学系及び反射ローラ５のような反射器の汚れによるノイズを低減するために、画像検出素子２によって記録及び検出された画像情報の前処理が実施される。第２のメインステップＳ２として、ドキュメント４と反射ローラ５との間の横方向の移行領域１２及び／又は縦方向の移行領域１３の粗い識別が行われる。更なるメインステップＳ３においては、反射ローラ５からドキュメント４への移行部としてのドキュメント４の前縁１０及び側縁１１を正確に識別するために、ステップＳ２による粗い識別によって検出された、ドキュメント４と反射ローラ５との間の移行領域１２及び１３内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部１０及び１１の精密な識別が行われる。

本発明によれば、それら三つのメインステップを更に以下のサブステップ又は部分ステップに細分することができる：
前処理が行われるメインステップＳ１の第１の部分ステップＳ１ａにおいては、平均値行（ＺＭ）を形成するために、ドキュメント４が反射ローラ５に達する前に、横方向の移行領域１２の前部領域における各画像列（Ｓ）についてのピクセルの平均値が求められる。更に、横方向の移行領域１２全体の平均値（Ｍ）が求められる。

第２の部分ステップＳ１ｂとして、画像列の前部画像領域の平均値と残りの画像領域の平均値の偏差の大きさ並びに全列の標準偏差に依存して、各画像列に対する重み付け係数が求められる。

更なる部分ステップＳ１ｃにおいては、重み付け係数（Ｗ）及び前部領域全体の横方向の移行領域１２の平均値（Ｍ）を考慮して、新たな画像が計算される。

粗い識別が行われる第２のメインステップＳ２の第１の部分ステップＳ２ａにおいては、スキャン画像が縦方向において均等な画像条片１４に分割される。

第２の部分ステップＳ２ｂでは、各画像条片１４について統計的なパラメータが求められ、平均値及び／又は標準偏差を計算することができる。

別の部分ステップＳ２ｃにおいては、画像条片１４の統計的なパラメータの内の一つの値が閾値を超えると、その領域が反射ローラ５とドキュメント４との間の縦方向の移行領域１３として識別されるように、固定の閾値を用いた、画像条片１４におけるスキャン画像の偏差についての検査が実施される。

精密な識別が行われる第３のメインステップＳ３の第１の部分ステップＳ３ａとして、縁部を検出するための方法を用いて、移行領域１２及び１３内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部１０及び１１が識別される。

更なる部分ステップＳ３ｂにおいては、以下において更に説明するような閾値比較を用いて、最初の縁部が求められる。

部分ステップＳ３ｂによる閾値比較によって縁部が発見されない場合には、第３の部分ステップＳ３ｃにおいて、求められたドキュメント縁部の内の最も濃い縁部を使用することができる。

図４には、ドキュメントの幅を検出するための本発明による方法シーケンスの流れが示されている。スキャン領域１５においては、ドキュメント４の一つの角を識別することができ、そのドキュメント縁部１０及び１１においては射影１６が生じる。静止している反射ローラ５又は光学系／ガラス板３の汚れによって生じるストライプ状のノイズ１７、また更には、回転する反射ローラ５の汚れによって生じる点状のノイズ１８がドキュメント４外の内側領域において検出される。

上述の前処理１９の後に、縦方向に配向されている画像条片１４の内の一つにおける粗い識別では、平均値２０、標準偏差２１及び行平均値２２が同時に求められる。行平均値２２に基づき、縦方向の縁部検出２３が実施される。上述の三つの値２０，２１及び２２はそれぞれ閾値と比較され、この比較に基づき問い合わせステップ２４「閾値に達したか？」が実施される。「Ｎｏ（否定）」の場合には、ステップ２５「次の画像条片」でもって、次の画像条片１４へと切り替えられ、改めて評価２０から２３が実施される。「Ｙｅｓ（肯定）」の場合には、分岐２４後にステップ２６「粗い識別終了」が実施される。

続いて精密な識別２７へと切り替えられ、この精密な識別においては、閾値に達したことによって粗い識別において検出された画像条片１４に基づき、先ずドキュメント縁部１０の射影１６のような横方向の縁部２８の検出が実施され、続いてドキュメント縁部１１の射影１６のような縦方向の縁部２９の検出が実施される。その結果３０はドキュメント角のマーキング３１である。この過程がドキュメントの別の角においても実施される場合には、それらの情報からドキュメント４の幅及び位置を計算して示すことができる。

大判のシートフィード型スキャナにおいてドキュメントの幅及び位置を検出するための入力データとして、大判のスキャナシステム１の画像検出素子２を用いて記録される、前縁１０及び側縁１１を有するドキュメント４の前部領域の画像情報が使用される。

即ち、本方法を三つの部分ステップに分割することができ、それらの部分ステップが、個々の部分ステップを連続的に実施する上位のアルゴリズムによって相互に結合される：
・反射器（反射ローラ５）及び光学系（ガラス板３）の汚れによるノイズを低減するための前処理、
・画像条片１４内での、ドキュメント４と反射ローラ５との間の移行領域１２及び１３の粗い識別、並びに、
・粗い識別によって限定された、検出された画像条片１４の領域内での、ドキュメント４の前縁１０、反射器からドキュメントへの移行部、ドキュメントの縦方向の縁部、ドキュメント４の側縁１１を正確に識別するための精密な識別。

前処理
前処理の目的は、スキャナシステム１の光学系、特にガラス板３及び／又は回転していない反射ローラ５の汚れによって生じるストライプ及び／又はノイズを低減し、誤識別の確率を低下させることである。

縦方向のドキュメント縁部、即ちドキュメント４の側縁１１もこの前処理において弱められるか、又は除去されることを回避するために、識別目印が存在していなければならない。この識別目印を得るために、ドキュメント４の前縁１０の手前の特徴的な領域、即ちドキュメント４と反射ローラ５との間の横方向の移行領域１２の特徴領域が入力画像の形成時に一緒に検出される。この方法は、ドキュメント４と反射ローラ５との間の横方向の移行領域１２内の前部画像領域内に未だドキュメント４が存在していない場合に利用できる。

このために先ず、ドキュメント４が未だ確実に存在していない前部領域における各画像列（Ｓ）について、即ち１ピクセルの幅を有している列について、この列（Ｓ）におけるピクセルの平均値が形成される。その結果は、前部スキャン領域における平均値を有する画像行、いわゆる平均値行（ＺＭ）である。付加的に、ドキュメント４と反射ローラ５との間の横方向の移行領域１２全体の平均値が求められる。

残りの画像においては、各行に関して、その行のピクセルの平均値行（ＺＭ）のピクセルからの絶対的な偏差がそれぞれ求められ、そこから、以下において説明する重み付け係数及び前部領域全体の平均値を考慮して新たな画像が計算される。従って、各画像行において単調に生じるノイズ、例えば回転していない反射ローラ５の汚れ又は光学系における汚れによって惹起されるノイズ１７が除去される。

各行に単調に作用しないノイズ１８が、新たな妨害的なストライプを生じさせることを回避するために、列の平均値又は前部画像領域の総平均値が結果に取り込まれるか否かを重み付け係数によって制御することができる。重み付け係数自体は、列の前部画像領域の平均値と残りの画像領域の平均値との偏差の大きさ並びに列全体の標準偏差に依存して、各列について求められる。

従って、ノイズ１８が全ての画像行に単調に作用しない領域においては、本方法によって新たなノイズは発生しないことが保証される。このことは特に、反射ローラ５上の汚れに起因するノイズでは、それらの反射ローラ５が前部領域において回転せず、後にドキュメント４によって回転される場合である。何故ならば、ここでは、反射ローラ５上の汚れは単調に全ての画像行に作用せず、従ってこの方法によって除去することができないからである。それらの領域は広範囲にわたり変化しないままである。以下において説明する、反射ローラ５とドキュメント４との間の移行部を検出するための方法は縁部検出を基礎とするので、それらの点状のノイズ１８はクリティカルではない。

粗い識別
粗い識別は、反射器とドキュメント４との間の移行領域を迅速に、しかしながら比較的低い精度で決定し、特に、後の精密な識別のための検索領域を縮小するために使用される。

このために、画像が先ず縦方向において均等な画像条片１４に分割される。各画像条片１４について、統計的なパラメータ、即ち平均値及び標準偏差が決定される。画像条片１４は外側の画像縁部から順番に、固定の閾値を用いて偏差について検査される。画像条片１４の一つの値、即ち画像条片１４の統計的なパラメータである平均値又は標準偏差の内の一方が閾値を超えると、その領域は移行領域１３（ドキュメント４と反射ローラ５との間の縦方向の移行領域１３）として識別される。付加的に、ノイズに対する本方法のロバスト性を高めるために、後続の画像条片１４の値が同様に閾値を超えているか否かが検査される。

これによって、反射ローラ５の色及び／又は輝度とは異なる色及び／又は輝度を有しているか、又は、縁部領域において重要な情報内容を有している、ドキュメント４における移行領域１３を確実に識別することができる。

反射ローラ５の色及び／又は輝度に類似する色及び／又は輝度を有しており、且つ、縁部領域において重要な情報内容を有していないドキュメント４も識別できるようにするために、付加的に、前縁１０の識別を基礎とする方法が使用される。そのバックグラウンドは、多重照明を用いる現在のＣＩセンサにおいても、ドキュメントの前縁１０においては十分に濃い射影１６が現われるということである。

上述の画像条片１４の各々に対して、行毎にその都度平均値が形成される。従って、二次元の画像条片１４から一次元のデータが得られる。このデータにおいて、縁部検出のための公知の方法を用いて、十分に濃い急峻な縁部が探索される。このために、画像条片１４がやはり、外側の画像領域から順番に、十分に濃い急峻な縁部を有する最初の画像条片１４が求められる。ここでは、反射ローラ５とドキュメント４との間の移行部が存在していることを前提とする。この方法は、全ての画像行に単調に作用するノイズ、例えば回転しない反射ローラ又はスキャナの光学系（特にガラス板）における汚れによって生じる可能性があるノイズに対して非常にロバストである。ここでは特に、縁部の「急峻性」を考慮することが重要である。何故ならば、反射ローラ５とガラス板３との間の空隙の大きさの変化によって、ガラス板３と反射ローラ５との間のドキュメント４がドキュメント４の近傍の領域において縁部が生じるが、その縁部は比較的小さい「急峻性」を有しているからである。

付加的に、反射ローラ５とドキュメント４との間の移行部が前述の方法によって識別された領域において、隣接した領域における「傾斜した」前縁の検出が実施される。このために、前述の方法が使用されるが、しかしながら画像条片１４が水平方向に対して直角に交差されるのではなく、段階的に９０°まで、有利には４５°回転される。これによって、折れ曲がった角、いわゆるドッグイア、又は角の領域における切れた角を確実に識別するここともできる。

精密な識別
ドキュメント縁部１０及び１１の精密な識別は、縁部を検出するための公知の方法、例えばsobelオペレータ又はLaplaceオペレータによって行われる。検索領域は粗い識別によって既に大幅に限定されており、またノイズ１７又は１８の大部分は前処理によって除去されているので、再現率は非常に高い。ドキュメント４における縁部が誤って反射ローラ５とドキュメント４との間の移行部として識別されることを阻止するために、閾値を用いて最初の縁部が求められる。この閾値によって縁部が発見されない場合には、最も濃い縁部が使用される。反射ローラ５とドキュメント４との間の移行部において極端に薄い縁部を有する版下、例えば薄い透明なものでは、これによって良好な識別も保証される。何故ならば、この場合には、ドキュメント４において最初の縁部が検出され、例えば製品図面における囲みが検出され、また如何なる場合にも、粗い識別によって（確実に）限定された領域内の値が使用されるからである。

公知の方法に対して新規な本方法の利点は、反射器、例えば反射ローラ５とドキュメント４との間の縦方向の移行部における最小の射影１６においても、また、ドキュメント４と反射ローラ５との間の輝度差が小さくても、更には、汚れた反射ローラ５及び光学系、例えばガラス板３によるノイズ１７及び／又は１８が存在する場合であっても、確実な識別が行われるということである。ドッグイア及び／又は切れた角を有するドキュメント４も確実に識別することができる。

本方法は、画像データの別の前処理を用いても、またそれどころか、画像データの前処理を省略した場合でも良好な結果を示すことが分かった。

１ スキャナシステム、 ２ 画像検出素子、 ３ ガラス板、 ４ ドキュメント、 ５ 反射ロール、 ６ ばね、 ７ 側方領域、 ８ 中央領域、 ９ 間隙、 １０ ドキュメントの前縁、 １１ ドキュメントの側縁、 １２ 横方向の移行領域、 １３ 縦方向の移行領域、 １４ 画像条片、 １５ スキャン領域、 １６ ドキュメント縁部における射影、 １７ 帯状のノイズ、 １８ 点状のノイズ、 １９ 前処理、 ２０ 平均値、 ２１ 標準偏差、 ２２ 行平均値、 ２３ 縁部検出（縦方向）、 ２４ 判定ステップ「閾値に達したか」、 ２５ 次の画像条片、 ２６ 粗い識別を終了するステップ、 ２７ 精密な識別、 ２８ 縁部検出（縦方向）、 ２９ 縁部検出（横方向）、 ３０ 結果、 ３１ 角のマーキング、 Ａ 偏差、 Ｍ 平均値、 Ｓ 画像列、 Ｗ 重み付け係数、 Ｚ 画像行、 ＺＭ 平均値行

その他に、モデルベースの方法も公知である。この方法では、対象物のモデルに基づき、画像内での探索が行われる。幅を識別する際に、角を探索するためのモデルが利用される。この方法は、上述の縁部指向型の方法に比べて、ノイズに対してよりロバストである。しかしながらこの方法は、ドッグイア又は縁端の切れによって角モデルに対応しないドキュメントは正確に識別することができないという欠点を有している。更には、この方法を多重照明を用いる現在のＣＩセンサと組み合わせても、縦方向のドキュメント縁部では非常に薄い射影しか生じないので、誤識別が起きることが多い。
EP 1 229 714 A2には冒頭で述べたような方法が開示されており、この方法においては、先ず、光反射性の背景の手前において幅を識別すべきドキュメントのプレスキャンが実施される。後続のステップにおいては、光吸収性の背景の手前においてドキュメントの領域が記録される。ドキュメントからスキャン及び記録された画像データは続いて、粗い識別及び精密な識別によって更に処理される。この方法では、ドキュメントの求めるべき幅及び位置は不正確にしか検出できない。
US 5 323 473 Aには冒頭で述べたような方法が開示されており、この方法においては、ドキュメントの連続的なスキャンが実施され、そのスキャンが続いて基準スキャンと比較される。ここでは、ドキュメントがスキャン面内に存在していないとも、基準メンバがビデオカメラによって記録されることが既に知られている。しかしながらこの方法でも、ドキュメントの求めるべき幅及び位置は不正確にしか検出できない。

この課題は、本発明によれば以下のステップによって解決される：
Ｓ１ 光学系及び反射器の汚れによるノイズを低減するために、ドキュメント（４）が反射器に達する前に、記録された画像情報を前処理するステップ、
Ｓ２ 反射器からドキュメント（４）への横方向及び／又は縦方向の移行領域（１２，１３）を粗く識別するステップであって、以下の部分ステップ、即ち、
Ｓ２ａ スキャン画像を縦方向において均等な画像条片（１４）に分割するステップと、
Ｓ２ｂ 各画像条片（１４）について統計的なパラメータを求めるステップと、
Ｓ２ｃ 画像条片（１４）の前記統計的なパラメータの内の一つの値が閾値を超えたときに、その領域が反射器とドキュメント（４）との間の縦方向の移行領域（１３）として識別されるように、固定の閾値を用いて、前記画像条片（１４）においてスキャン画像を偏差について検査するステップと、
Ｓ２ｄ 前記平均値を行毎に形成し、十分に濃い急峻な縁部を求めることによって、前記横方向の移行領域（１２）を決定するために前記画像条片（１４）を検査し、前記画像条片（１４）を垂直状態から段階的に９０°、有利には４５°の角度まで回転させるステップとを備えているステップと、
Ｓ３ ステップＳ２の粗い識別によって検出された移行領域（１２，１３）内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部（１０，１１）を精密に識別するステップ。

Claims (8)

1. 画像情報を記録するための少なくとも一つの画像検出素子（２）と、前記画像検出素子（２）の手前に配置されている光学系と、前記画像検出素子（２）に対向して配置されている少なくとも一つの反射器とを有している大判のスキャナシステム（１）において、記録された画像情報に基づき、ドキュメント（４）の幅及び位置を識別する方法において、
   Ｓ１ 光学系及び反射器の汚れによるノイズを低減するために、前記記録された画像情報を前処理するステップと、
   Ｓ２ 反射器から前記ドキュメント（４）への横方向及び／又は縦方向の移行領域（１２，１３）を粗く識別するステップと、
   Ｓ３ 前記ステップＳ２による粗い識別によって検出された前記移行領域（１２，１３）内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部（１０，１１）を精密に識別するステップと、
   を備えていることを特徴とする、ドキュメント（４）の幅及び位置を識別する方法。
2. 前記ステップＳ１による前処理は以下の部分ステップ、即ち、
   Ｓ１ａ 平均値行（ＺＭ）を形成するために、前記ドキュメント（４）が前記反射器に達する前に、前記横方向の移行領域（１２）の前部領域における各画像列（Ｓ）についてのピクセルの平均値を形成し、前記ドキュメント（４）が前記反射器に達する前に、前記横方向の移行領域（１２）の前記前部領域全体の平均値（Ｍ）を求めるステップと、
   Ｓ１ｂ 前記画像列（Ｓ）の各開始位置に関するピクセルの平均値の、前記画像列（Ｓ）の各終了位置に関するピクセルの平均値からの偏差の大きさと、各画像列（Ｓ）の標準偏差とから各画像列（Ｓ）についての重み付け係数（Ｗ）を求めるステップと、
   Ｓ１ｃ 前記重み付け係数（Ｗ）及び前記横方向の移行領域（１２）の前記平均値（Ｍ）を考慮して、前記記録された画像情報から新たな画像を計算するステップと、
   を備えている、請求項１に記載の方法。
3. 前記ステップＳ２による移行領域の粗い識別は以下の部分ステップ、即ち、
   Ｓ２ａ スキャン画像を縦方向において均等な画像条片（１４）に分割するステップと、
   Ｓ２ｂ 各画像条片（１４）について統計的なパラメータを求めるステップと、
   Ｓ２ｃ 画像条片（１４）の前記統計的なパラメータの内の一つの値が閾値を超えたときに、その領域が反射器とドキュメント（４）との間の縦方向の移行領域（１３）として識別されるように、固定の閾値を用いて、前記画像条片（１４）においてスキャン画像を偏差について検査するステップと、
   Ｓ２ｄ 前記平均値を行毎に形成し、十分に濃い急峻な縁部を求めることによって、前記横方向の移行領域（１２）を決定するために前記画像条片（１４）を検査するステップと、
   を備えている、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記ステップＳ２ｂ及びＳ２ｃによる各画像条片（１４）についての前記統計的なパラメータは平均値及び／又は標準偏差である、請求項３に記載の方法。
5. 前記画像条片（１４）を垂直状態から段階的に９０°、有利には４５°の角度まで回転させる、請求項３又は４に記載の方法。
6. 前記ステップＳ３による、前記ドキュメント縁部（１０，１１）の精密な識別は以下の部分ステップ、即ち、
   Ｓ３ａ 縁部を検出する方法を用いて、前記移行領域（１２，１３）内の横方向及び／又は縦方向のドキュメント縁部（１０，１１）を検出するステップと、
   Ｓ３ｂ 閾値比較を用いて最初の縁部を求めるステップと、
   を備えている、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記ステップＳ３による前記ドキュメント縁部（１０，１１）の精密な識別は更に、以下の別の部分ステップ、即ち、
   Ｓ３ｃ 部分ステップＳ３ｂによる閾値比較を用いて縁部が発見されない場合に、最も濃い縁部を使用するステップ、
   を備えている、請求項６に記載の方法。
8. 前記画像情報を記録するための前記画像検出素子（２）の手前に配置されている前記光学系は、ドキュメント載置部、例えばガラス板（３）である、及び／又は、前記画像検出素子（２）に対向して配置されている反射器は、押し付けローラ及び反射ローラ（５）である、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。

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