JP3093869B2 - 画像取り込み装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像取り込み装置に係
り、特に歪みのない平面画像を得るための画像取り込み
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像取り込み装置の代表例として
はゼログラフィーが挙げられる。

【０００３】本技術では静電潜像を作成するための光導
電体を使用しており、高導電体面上をコロナチャージな
どによって帯電させる。そして、原稿台にセットした原
稿の像を光導電体面上に結像し、光導電体の電気抵抗を
低下させることによって原稿の非画線部の帯電を放電さ
せることによって静電潜像が形成する。通常、上記原稿
台はガラスなどの透明な材質で出来ており、原稿はこの
原稿台の上に伏せた状態でセットし、原稿は原稿台を通
して下面から読み取られる。

【０００４】そして、光導電体面上のうち、原稿の画線
部の像が結像した部分は帯電が残っており、次の現像行
程で画線部にはクーロン力によってトナーが付着し、静
電潜像が現像され付着したトナーは紙に転写される。こ
のトナーは熱溶融性であるため加熱することによって溶
け、続いて常温まで冷却することによって紙面上に定着
する。こうして、紙面上に原稿の画像の複製が形成され
る。一方、画像取り込み装置には、撮像素子としてライ
ンセンサやエリアセンサを用いたものがある。

【０００５】上記ラインセンサを用いた画像取り込み装
置の代表的なものとしてはスキャナーがあり、該複写機
ではガラス面上に被写体を置き、ガラス面の下からライ
ンセンサを副走査方向に移動させながら順次主走査方向
に撮像を行うことで平面画像を得ている。

【０００６】そして、上記エリアセンサを用いた画像取
り込み装置の代表的なものとしては電子スチルカメラが
あり、該電子スチルカメラではエリアセンサを用いるこ
とで被写体を１度に撮像し平面画像を得ている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の画像取り込み装置では、原稿台に原稿が密着
していない場合、均等であった原稿の字間が複製により
狭まったり行が曲がったりといった問題が生じる。

【０００８】例えば、タイトバックの厚い本の見開きの
コピーを取る場合には、書籍中央のページ綴じ部分が書
籍の厚みのため原稿台に密着せずに、撮像装置からの距
離が一定とならないため撮影された文字が歪んでしま
う。

【０００９】本発明は上記問題に鑑みてなされたもの
で、その目的とする所は、曲りによる歪みをもった文字
等を撮像するときに、その歪みを補正することで平面に
伸ばしたような歪みのない平面画像を得ることにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の第１の態様では、複数の文字列を有する被
写体を撮像し電気信号に変換する撮像手段と、上記撮像
手段により撮像された上記複数の文字列から、この複数
の文字列全体の歪みの状態に応じた所定の数の制御点の
位置を算出する制御点座標生成手段と、上記制御点の位
置と、予め設定した、上記複数の文字列が歪む前の制御
点位置とに基づいて、上記複数の文字列全体の歪みを補
正する歪み補正手段と、を具備することを特徴とする画
像取り込み装置が提供される。第２の態様では、画像を
撮像し電気信号に変換する撮像手段と、上記撮像手段に
より撮像された画像データに含まれる文字情報を認識す
る文字認識手段と、上記文字認識する際に画像の歪み情
報を得る歪み情報検知手段と、上記歪み情報検知手段に
より得られた歪み情報に基づいて上記画像データの歪み
を補正する歪み補正手段と、を有し、上記文字認識手段
は文字認識を行う際、撮像する対象が見開きの書籍であ
る場合、書籍の中心部に近い部分と、周辺の歪みの少な
い部分とでは、文字認識の精度を異ならせることを特徴
とする画像取り込み装置が提供される。

【００１１】

【作用】即ち、本発明の第１の態様では、複数の文字列
を有する撮像手段により、被写体が撮像され電気信号に
変換され、制御点座標生成手段により、上記撮像手段に
より撮像された上記複数の文字列から、この複数の文字
列全体の歪みの状態に応じた所定の数の制御点の位置が
算出され、歪み補正手段により、上記制御点の位置と、
予め設定した、上記複数の文字列が歪む前の制御点位置
とに基づいて、上記複数の文字列全体の歪みが補正され
る。第２の態様では、撮像手段により、画像が撮像され
電気信号に変換され、文字認識手段により、上記撮像手
段により撮像された画像データに含まれる文字情報が認
識され、歪み情報検知手段により、上記文字認識する際
に画像の歪み情報が得られ、歪み補正手段により、上記
歪み情報検知手段により得られた歪み情報に基づいて上
記画像データの歪みが補正される。そして、特に、上記
文字認識手段により文字認識を行う際、撮像する対象が
見開きの書籍である場合、書籍の中心部に近い部分と、
周辺の歪みの少ない部分とで、文字認識精度が異なるも
のとされる。

【００１２】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。図１は、本実施例の構成を示すブロック図
である。

【００１３】同図に示すように、原稿読み取り部１はア
ナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器２を介して入力画
像メモリ３に接続されており、該入力画像メモリ３は画
像縮小処理部４及び画像変換部７に接続されている。そ
して、この画像縮小処理部４は縮小画像メモリ５に接続
されており、該縮小画像メモリ５は制御点座標生成部６
に接続されている。

【００１４】さらに、この制御点座標生成部６は画像変
換部７に接続されており、該画像変換部７は補正画像メ
モリ８に接続されている。そして、この補正画像メモリ
８は画像記録部９に接続されている。

【００１５】このような構成において、原稿読取り部１
により原稿の濃度が電気信号に変換されると、この電気
信号に変換された原稿の濃度情報はＡ／Ｄ変換部２によ
ってディジタル信号に変換され、入力画像メモリ３に記
憶される。そして、この入力画像メモリ３に記憶された
画像データは、画像縮小処理部４により縮小され、縮小
画像メモリ５に記憶される。

【００１６】さらに、縮小画像メモリ５に記憶された画
像は制御点座標生成部６により読み出されて歪みの分析
が行われ、その歪みの状態に応じた１６個の制御点各々
のｘ，ｙ座標が算出される。この制御点とは、画像の変
換のために使われるものであり、画像の歪みを反映した
位置に生成される。本実施例では、これらの制御点の位
置を規則正しく配列した位置に移動する変換を行うこと
により画像の歪み補正を行う。

【００１７】上記制御点座標生成部６により算出された
１６個の制御点のｘ，ｙ座標は画像変換部７に出力され
る。そして、画像変換部７において、これらの座標デー
タを基に入力画像メモリ３から読み込んだ画像データの
歪み補正が行われ、歪みが補正された画像データは補正
画像メモリ８に書き込まれる。こうして、画像記録部９
により出力画像メモリ８から歪み補正された画像が読み
出され、例えば紙に複写記録される。次に、上記画像の
歪み補正の方法について詳述する。

【００１８】入力画像メモリ３に記録された画像を模式
的に表すと図２に示す様になる。画素数は例えば１０２
４×１０２４である。この画像は画像縮小処理部４によ
って縮小されて縮小画像メモリ５に記憶される。縮小画
像の画素数は例えば２４×２４である。

【００１９】図３は、この縮小画像メモリに記憶された
画像を模式的に示した図であり、同図において、斜線で
示した画素は文字を含んでいる画素、即ち縮小前は文字
が有った画素が縮小されて出来た画素であり、これらの
画素は縮小前の文字の並びに従って、殆ど連続して示さ
れる。

【００２０】図４は、制御点座標生成部６を構成してい
るニューラルネットワークを示す図であり、同図に示す
ように、ニューラルネットワークは制御点のｘ座標出力
用とｙ座標出力用の２つで１組となっており、組みの数
は制御点の数だけ用意し、１つのニューラルネットワー
クが１つの座標を担当する。

【００２１】例えば、制御点の数を１６個とした場合
は、ニューラルネットワークは３２個必要となる。この
１６個の制御点をＰ１，Ｐ２，Ｐ３…Ｐ１６とすると、
１番目のニューラルネットはＰ１のｘ座標を出力し、２
番目のニューラルネットワークはＰ１のｙ座標を出力す
る。そして、３番目のニューラルネットワークはＰ２の
ｘ座標を出力し、４番目のニューラルネットワークはＰ
２のｙ座標を出力する。ニューラルネットワークの入力
ユニットには縮小画像が入力される。尚、図４では入力
ユニットは５つだけしか示していないが、実際には縮小
画像の画素の数、即ち２４×２４個ある。

【００２２】さらに、このニューラルネットワークは予
め学習をさせてあり、画像を入力するとその画像の歪み
に応じた位置に制御点を生成する。そして、上記学習は
誤差逆伝播学習(back propagation error learning) な
どによって行う。

【００２３】即ち、予め歪みの分かってる複数の画像と
それらの歪みを反映している制御点Ｐｉ（ｉ＝１，２，
…１６）の座標（ｘまたはｙ）を組みにしてニューラル
ネットワークに繰り返して提示して学習をさせる。以
下、歪んだ画像と制御点の座標の算出方法について詳述
する。

【００２４】まず、図５（ａ）に示すように、歪む前の
原画の上に等間隔に縦横それぞれ４本の平行線を仮想的
に引く。これらの平行線は１６か所で交又する。平行線
は、この１６個の交又点が囲む範囲が原稿の範囲をカバ
ーするように引く。ただし、平行線の歪んだ像は仮想的
に引くだけで、ニューラルネットワークに提示する画像
には実際には引かない。次に、図５（ｂ）に示すよう
に、この画像を任意の変形により歪ませる。

【００２５】このとき、画像の歪み方は任意で良い。そ
して、歪んだ画像を更に前述した画像縮小処理部４と同
じ特性によって縮小する。ニューラルネットワークに
は、この縮小画像を提示する。

【００２６】また、制御点の座標は歪んだ平行線が交又
する１６か所の座標となる。即ち、制御点の座標は歪み
前の原画において一定間隔で均等に配置しておいた座標
が歪みによって移動した位置の座標である。

【００２７】このように学習させたニューラルネットワ
ークに、図３に示すような縮小画像を読み込ませると、
図６中に黒点で示したような制御点の座標が出力され、
各点を図のようにＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…Ｐ１６とする。
一方、補正画像メモリ８において、図７に示すように格
子点を設定し、その位置をＱ１，Ｑ２，Ｑ３…Ｑ１６と
する。

【００２８】画像変換部７は制御点の座標を参照し、補
正画像メモリ８のＱ１，Ｑ２，Ｑ３…Ｑ１６に当たる位
置に入力画像メモリ３のＰ１，Ｐ２，Ｐ３…Ｐ１６の位
置にある画像データを書き込む。また、補正画像メモリ
８のうち、Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３…Ｑ１６の間にある各画素
位置には、入力画像メモリ３のＰ１，Ｐ２，Ｐ３…Ｐ１
６の位置にある画像データから補間を行って対応する値
を求めて書き込む。上記補間には様々な手法があるが、
例えば次のような手法を用いればよい。

【００２９】即ち、図８（ａ），（ｂ）のように画像メ
モリの領域を制御点及び格子点によって３角形の小領域
に分割する。問題は、図８（ｂ）の中の任意の位置の画
像に対応する画素を図８（ａ）の中から探すことであ
る。図９（ｂ）は図８（ｂ）の１つの３角形を取り出し
て表したものである。

【００３０】この３角形内部の画素をＱとすると、ベク
トルＱｉＱはベクトルＱｉＱｊとベクトルＱｉＱｋの一
次結像で表すことができる。そして、ベクトルＱｉＱｊ
とベクトルＱｉＱｋの係数をそれぞれｓ，ｔとすれば、
次式のように表すことができる。 ＱｉＱ＝ｓ×ＱｉＱｊ＋ｔ×ＱｉＱｋ これを成分で表せば、ｓ，ｔに関する連立１次方程式で
あるので、これを解いてｓ，ｔを、求めることができ
る。

【００３１】一方、図９（ｂ）の３角形に対応する図８
（ａ）内の３角形を取り出して表したものが、図９
（ａ）の３角形である。上述の方法で求めたｓ，ｔを用
い、次式によって定まる画素Ｐを求める。 ＰｉＰ＝ｓ×ＰｉＰｊ＋ｔ×ＰｉＰｋ このように、画素Ｑに対応して画素Ｐが必ず１つ定ま
る。従って、画素Ｑには画素Ｐのデータ値を与えればよ
い。

【００３２】以上説明したような補間により、出力画像
メモリの全ての画素の画像データを求めると、図１０に
示すような歪が補正され文字配列の整った画像が完成す
る。本実施例では、歪む前の原画の上に仮想的に引いた
平行線は等間隔としたが、間隔は任意でよい。例えば、
画像が大きく歪む可能性の高い画像の周辺部で平行線の
間隔が密になるように設定することで、同じ数の制御点
で一層効果的に歪み補正を行うことができる。

【００３３】また、本実施例では、図１７に示すような
一般的な複写機のように原稿台の上に原稿を伏せる形で
原稿の読取りを行う方式を想定したが、図１８に示すよ
うに遠隔撮影するようにしてもよい。次に、図１１は本
発明の第２実施例に係る画像取り込み装置の構成を示す
図である。

【００３４】同図に示すように、レンズ１１に対面する
位置には撮像素子１２が設けられており、該撮像素子１
２はビデオ処理部１３に接続されている。そして、上記
ビデオ処理部１３はＡ／Ｄ変換器１４に接続されてお
り、該Ａ／Ｄ変換器１４は文字認識回路１５に接続され
ている。

【００３５】さらに、上記文字認識回路１５は補正回路
１６、演算回路１７、歪み記憶回路１８にそれぞれ接続
されており、該歪み回路１８は補正回路１６に接続され
ている。そして、上記補正回路１６は演算回路１７に接
続されていると共に、該演算回路１７は記録媒体１９に
接続されている。

【００３６】このような構成において、上記レンズ１１
により集光された光信号を受けると、撮像素子１２によ
り該光信号は電気信号に変換される。そして、ビデオ処
理部１３によりこの電気信号に変換された画像信号に対
してホワイトバランス調整、γ補正などの処理が行われ
る。そして、Ａ／Ｄ変換器１４により上記処理がされた
画像信号がアナログ信号からディジタル信号に変換さ
れ、文字認識回路１５へ出力される。

【００３７】上記文字認識回路１５では、入力文字パタ
ーンと複数の文字パターン候補とのパターンマッチング
によりそれぞれの類似度が算出され、その中で最大類似
度を得た文字パターン候補を最終的な文字認識結果とし
て判定し出力することで文字認識が行われる。

【００３８】或いは、更にニューラルネットワークを組
み合わせ、ある入力文字パターンの認識結果に誤りが生
じた場合、その入力文字パターンに対する次回からの文
字認識において正解の文字パターン候補が得られるよう
な方向性を持ってニューラルネットワークや重み付けを
補正することで安定な文字認識を行う事もできる。

【００３９】上記文字認識回路１５において、文字とし
て認識された信号は演算回路１７へ出力され、文字とし
て認識されなかった信号は補正回路１６に出力される。
また、文字認識する際に得られる歪情報信号、つまり認
識した文字に対して入力した文字がどの方向にどの位の
割合で歪んでいるかという情報は、その文字位置と同時
に歪記憶回路１８に記憶される。

【００４０】ここで、歪み情報を得るために文字認識を
行う際、撮像する対象が見開きの書籍であるということ
に着目する。見開きの書籍では歪みが生じるのは主に綴
代に近い中心部であり、しかも歪みの方向は書籍を開く
方向だけである。

【００４１】このため、文字認識を行う際、書籍の中心
部に近い部分では精度の高い認識を行い、周辺の歪みの
少ない部分では精度を落とした認識を行ったり、一定方
向のみの文字認識を行うことで回路規模を縮小すること
ができる。

【００４２】上記補正回路１６では、この歪記憶回路１
８に記憶された情報を基に、補正回路１６に送られてき
た文字認識されなかった信号に対して、その近傍にある
先に記憶した歪情報成分を打ち消すように補正が行われ
る。

【００４３】具体的には、文字認識されなかった信号が
補正回路１６に送られると、まず補正回路１６によりそ
の信号の空間的位置が算出される。これは、撮像時の画
素位置から容易に計算することができる。

【００４４】そして、この算出された位置の近傍にある
文字認識された文字が抽出される。このとき抽出する文
字は１つだけでなく複数あっても良いし、さらに複数の
抽出文字に対して文字認識されなかった信号位置からの
各々の距離に応じて重み付けをしたものでも良い。

【００４５】こうして抽出された１つ以上の文字につい
ては、これら文字が文字認識された際に得られた歪情報
信号が歪記憶回路８から読み出される。そして、文字認
識されなかった信号に対して、この歪情報信号を加算あ
るいは乗算することで歪が補正される。

【００４６】上記演算回路１７では、文字認識された信
号、即ち文字と、文字認識されず歪情報信号を基に歪補
正された信号、例えば画像信号が加算され歪のない平面
画像が出力されフロッピーディスクやメモリカードとい
った記録媒体１９に記録される。この時、直接プリンタ
に出力することもできる。尚、これら全ての動作はコン
トローラ２０により制御される。本実施例では、撮像素
子１２にエリアセンサを用いた例を挙げたが、撮像素子
１２はラインセンサを用いたスキャナであってもよい。

【００４７】図１２は本実施例の使用例を示す図であ
り、図中、符号１００は例えば電子スチルカメラなどの
画像取り込み装置、１０１は見開きになっている書籍、
１０２は書籍中央にある写真、１０４は写真の説明文な
どを示す。

【００４８】同図に示すように、書籍１０１には中央部
に写真１０２があり、書籍の厚みのため写真及びその付
近の文字は曲がってしまっている為、該書籍１０１を画
像取り込み装置１００により普通に撮像しても得られる
画像には歪が現れてしまう。本実施例によれば、このよ
うな画像の歪みを解消することができる。次に、図１３
は本発明第３の実施例に係る画像取り込み装置のブロッ
ク図である。尚、本実施例の使用例は先に図１２に示し
た通りである。

【００４９】同図に示すように、撮像部Ａにおいて、レ
ンズ１１ａに対面する位置には撮像素子１２ａが設けら
れている。そして、上記撮像素子１２ａにはビデオ処理
部１３ａが接続されており、該ビデオ処理部１３ａはＡ
／Ｄ変換器１４ａに接続されている。

【００５０】同様に、撮像部Ｂにおいて、レンズ１１ｂ
に対面する位置には撮像素子１２ｂが設けられている。
そして、上記撮像素子１２ｂにはビデオ処理部１３ｂが
接続されており、該ビデオ処理部１３ｂはＡ／Ｄ変換器
１４ｂに接続されている。

【００５１】そして、上記撮像部Ａ及び撮像部Ｂはパタ
ーンマッチング回路２１に接続されており、該パターン
マッチング回路２１は補正回路１６に接続されている。
さらに、補正回路１６は記録媒体１９に接続されてい
る。このような構成において、撮像部Ａ及び撮像部Ｂに
より撮像された画像は、パターンマッチング回路２１に
出力される。

【００５２】上記パターンマッチング回路２１では、撮
像部Ａで撮像された画像Ａが図４（ａ）に示すように複
数のブロックに分割される。そして、分割された各ブロ
ック毎に撮像部Ｂで撮像された画像Ｂとの相関を取ら
れ、相関値の最も高いところが算出される。

【００５３】そして、画像Ａの分割されたブロックの座
標と画像Ｂの相関値の一番高い座標とから、画像Ａと画
像Ｂの各ブロック毎のずれ量が算出される。そして、こ
の各ブロック毎のずれ量と撮像部Ａ，Ｂとの間隔から、
撮像部から被写体ブロック部分までの距離が算出され
る。これにより各ブロック毎の撮像部からの距離が分か
り、この距離情報を基に補正回路１６により歪が補正さ
れる。

【００５４】上記補正回路１６では次のような処理が行
われる。即ち、まず被写体が平面であった場合には、撮
像部から被写体各ブロック部分までの距離は各ブロック
部分毎にある決まった一定値を持つ。ところが紙面が湾
曲したために、各ブロック部分までの距離が変化してし
まう。この変化した後の距離が先にパターンマッチング
により算出された距離である。よって、この算出された
距離が本来平面であるときの距離に比べて遠いか近いか
を算出し、遠い場合には、その距離に比例してそのブロ
ックを拡大し、近い場合には、縮小することで距離の遠
さによる歪を補正する。

【００５５】こうして歪が補正された画像は記録媒体１
９に記録される。この時、記録単位をブロックより細か
くすれば、ブロック化によるブロック歪の影響を抑える
ことができる。図１５は、本発明の第４の実施例の構成
を示す図である。

【００５６】同図に示すように、レンズ１１に対面する
位置には撮像素子１２が設けられており、該撮像素子１
２はビデオ処理部１３に接続されている。そして、この
ビデオ処理部１３はＡ／Ｄ変換器１４を介して距離演算
回路２２に接続されており、該距離演算回路２２は距離
補正回路２３に接続されている。さらに、距離補正回路
２３は記録媒体１９に接続されている。この他、レーザ
ー照射部２４及びコントローラ２０が設けられている。

【００５７】このような構成において、レーザ照射部２
４からは、平面あるいは紙面に対してレーザー光が照射
される。そして撮像された画像はＡ／Ｄ変換された後、
距離演算回路２２に送られて後述するような演算が行わ
れ、次に距離補正回路２３に送られて距離の補正が行わ
れる。以下、図１６を参照して本実施例による距離演
算、補正について詳述する。

【００５８】図１６（ａ）に示すように、光源からのレ
ーザー光を平面に対して等間隔に照射する場合におい
て、上記平面上に書籍が置かれると、書籍の紙面に対し
てレーザー光は図１６（ｂ）に示すように当たることに
なる。

【００５９】そして、図１６（ｂ）において、点１２４
ａ，１２４ｂ，１２４ｃは平面上でレーザー光が当たる
位置、点１２５ａ，１２５ｂ，１２５ｃは紙面に対して
レーザー光が当たる位置を示す。

【００６０】さらに、図１６（ｃ）は、図１６（ｂ）の
一部を拡大した様子を示す図であり、同図において、点
１２６ａ，１２６ｂ，１２６ｃは、それぞれ点１２５
ａ，１２５ｂ，１２５ｃから平面に垂線を引いた場合の
接点を示す。

【００６１】図１６（ｃ）より明らかなように、紙面を
真上から撮像したときレーザー光の当たる３点１２６
ａ，１２６ｂ，１２６ｃの間隔は容易に求められるが等
間隔にはならない。そこで、一度レーザー光を照射しな
がら書籍を撮像し、レーザー光の当たる点１２４ａと点
１２６ａとの間隔Ａを求める。そして、レーザーの位置
と平面の位置とからレーザー光が平面に当たる３点１２
５ａ，１２４ａ，１２６ａが成す角θを求める。ここ
で、点１２４ａと点１２５ａとの間隔Ｂ、点１２５ａと
点１２６ａとの間隔Ｃは下記のように表すことができ
る。 Ｂｃｏｓθ＝Ａ …（１） Ｂｓｉｎθ＝Ｃ …（２） この両式よりＢを消去すると以下のよう示される。 Ａｔａｎθ＝Ｃ …（３） 上記式（３）において、間隔Ａ、角θの各値は先に求め
られているので、各値を代入することで点１２５ａの高
さＣを求めることができる。同様の計算を３点１２４
ｂ，１２５ｂ，１２６ｂについても行うことで、点１２
５ｂの高さＣ´を求めることができる。

【００６２】そして、点１２６ａと点１２６ｂとの間隔
Ｄは分かっているので、Ｃ−Ｃ´＝Ｅを用いることで、
点１２５ａと点１２５ｂとの間隔Ｆは、以下のように表
すことができる。 Ｆ＝（Ｄ² ＋Ｅ² ）^1/2 …（４）

【００６３】上記式（４）より、間隔Ｄが小さくなれば
間隔Ｆは紙面上の点１２５ａと点１２５ｂとの距離によ
り近似されることが示され、本実施例では、この間隔Ｄ
を上記間隔Ｆに広げることにより画像の歪を補正する。
尚、本実施例ではレーザー光を例に挙げたが、レーザー
光以外でも位置を特定できるものであれば良い事は明ら
かである。

【００６４】以上詳述したように、本発明の画像取り込
み装置では、例えば百科辞典などのような厚い書籍を見
開きでコピーするような場合でも、書籍の厚みのため書
籍中央のページ綴じ部分で文字が歪んで読みにくくなっ
てしまうことを防止できる。さらに、文字認識を行う際
に、書籍の中心部に近い歪みの生じやすい部分では精度
の高い認識を行い、周辺の歪みの少ない部分では精度を
落とした認識を行ったり、一定方向のみの文字認識を行
うことで回路規模を縮小することもできる。

【００６５】

【発明の効果】本発明によれば、曲りなどによる歪みを
もった文字等を撮像するときに、その歪みを補正し平面
に伸ばしたような歪みのない平面画像を得ることができ
る画像取り込み装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例に係る画像読み取り装置
の構成を示す図である。

【図２】入力画像メモリ３に記録された画像を模式的に
示す図である。

【図３】画像縮小処理部４によって縮小されて縮小画像
メモリ５に記憶された画像を模式的に示す図である。

【図４】制御点座標生成部６を構成しているニューラル
ネットワークを示す図である。

【図５】（ａ）は歪む前の原画の上に等間隔に縦横それ
ぞれ４本の平行線を仮想的に引いた様子を示す図で、
（ｂ）は（ａ）に示す画像を任意の変形により歪ませた
様子を示す図である。

【図６】縮小画像メモリ５に記憶された縮小画像におけ
る制御点の座標を示す図である。

【図７】補正画像メモリ８において設定された格子点を
示す図である。

【図８】（ａ）及び（ｂ）は画像メモリの領域を制御点
及び格子点によって３角形の小領域に分割した様子を示
す図である。

【図９】（ａ）は図８（ａ）に示す３角形を取り出した
様子を示す図で、（ｂ）は図８（ｂ）の１つの３角形を
取り出した様子を示す図である。

【図１０】歪が補正され文字配列の整った画像を示す図
である。

【図１１】本発明の第１の実施例に係る画像取り込み装
置のブロック図である。

【図１２】第１の実施例の使用例を示す図である。

【図１３】本発明の第２の実施例に係る画像取り込み装
置のブロック図である。

【図１４】（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ撮像部Ａ，Ｂ
により撮影された画像を示す図である。

【図１５】本発明の第３の実施例に係る画像取り込み装
置のブロック図である。

【図１６】（ａ）乃至（ｃ）は本発明の第３の実施例の
動作について説明するための図である。

【図１７】従来のコピー機の外観を示す図である。

【図１８】従来の電子写真機の外観を示す図である。

【符号の説明】

１…画像読取り部、２…Ａ／Ｄ変換部、３…入力画像メ
モリ、４…画像縮小処理部、５…縮小画像メモリ、６…
制御点座標生成部、７…画像変換部、８…補正画像メモ
リ、９…画像記憶部。

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭57−129080（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−158882（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−37968（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−286390（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−212781（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−310677（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−296180（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 3/00 G06K 9/62 620

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像を撮像し電気信号に変換する撮像手
   段と、 上記撮像手段により撮像された画像データに含まれる文
   字情報を認識する文字認識手段と、 上記文字認識する際に画像の歪み情報を得る歪み情報検
   知手段と、 上記歪み情報検知手段により得られた歪み情報に基づい
   て上記画像データの歪みを補正する歪み補正手段と、を
   有し、 上記文字認識手段は文字認識を行う際、撮像する対象が
   見開きの書籍である場合、書籍の中心部に近い部分と、
   周辺の歪みの少ない部分とでは、文字認識の精度を異な
   らせることを特徴とする画像取り込み装置。