JP3626666B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はイメージスキャナ等の画像読み取り装置に関するものであり、特に自由走査が可能な画像読み取り装置の画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来よりラインセンサを原稿上で手動で移動させて画像を取得するハンディタイプの画像読み取り装置として、例えば、特開平８−１０７４７９号公報に示すようなハンディスキャナタイプの画像読み取り装置がある。この従来例を図１８に示し、この動作原理を以下に示す。
【０００３】
図１８において、１８０１はラインイメージセンサからなるセンサ部であり、このセンサ部１８０１の両側には一対の車輪（図示せず）があり、この車輪の移動距離をそれぞれエンコーダ１８０２ａ，１８０２ｂにて検出し、走査位置検出回路１８０３にて原稿１８０８上の座標を算出する。
【０００４】
写像回路１８０５では、画像バッファ１８０４から出力される画像データを高密度化し、位置ずれ検出回路１８０７に高密度化画像データを出力する。位置ずれ検出回路１８０７では、高密度化画像データと、画像メモリ１８０６に記憶されているデータとの相関値を算出し、算出した相関値を基に走査位置座標を補正して写像回路１８０５に補正位置座標を出力する。写像回路１８０５は位置ずれ検出回路１８０７から出力される補正位置座標を用いて高密度化データを画像メモリ１８０６に記憶することにより画像を形成する。
【０００５】
次に上記相関値を算出して走査位置座標を補正する方法について述べる。ハンディスキャナタイプの画像読み取り装置では、ラインイメージセンサを自由に走査できるので、例えば、図１９に示すように、走査１で領域ＡＢＣＤを読み取り、走査２で領域ＣＤＥＦを読み取ることができる。このとき領域ＣＤＥＧが重なって読み取られる領域であり、この領域を重なり走査領域と呼んでいる。重なり走査領域については後から走査したデータは書き込まず、走査２では領域ＤＦＧのデータを画像メモリに記憶させることにより画像を形成させる。
【０００６】
しかしながら、走査開始位置を基準点として逐次検出されるエンコーダの値により走査位置を算出する場合、機械精度、車輪の滑り等により、大きな累積位置誤差が生じるため、走査１と、走査２とで画像のずれが生じ、例えば、図１９に示すような三角形の画像がＤＧ線を境界に画像のずれが生じることがある。
【０００７】
そこで、特開平８−１０７４７９号公報では、重なり走査領域の、先に読み取って画像メモリに記憶してある画像データと、後から走査して読み取った画像データとの相関度合いを示す相関値を算出し、位置ずれ検出回路１８０７では、算出した相関値をもとに位置補正量を算出し、写像回路１８０５で位置補正量をもとに位置補正を行って画像バッファのデータを画像メモリに写像するようにしている。
【０００８】
この位置補正の方法について図を用いて説明する。例えば、図２０（ａ）に示すように、既に画像メモリ上に重なり走査領域の画像データがあり、図２０（ｂ）に示すように、新たに走査して取得した写像データを写像する場合について考えると、図２０（ｂ）の写像データＸｎは位置補正を行わない場合には、図２０（ａ）の画像メモリ上のＤｍ，ｎの位置に写像されることになる。この写像データを上下左右斜めにずらし、どの位置に写像するかを、相関値を算出して決定する。相関値は相関の度合いを表す値であり、相関値は左斜め上にずらした場合の相関値、上にずらした場合の相関値、右斜め上にずらした場合の相関値というように、全部で９個の相関値が算出される。例えば、左にずらした場合の相関値は図２１（ａ）に示すように、写像データと画像メモリ上の重なり走査領域の画像データとの差分で算出され、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ−１，ｎ｜＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ−１，ｎ＋１｜＋｜Ｘｎ＋２−Ｄｍ−１，ｎ＋２｜・・・
となる。同様に位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は図２１（ｂ）に示すように、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＋｜Ｘｎ＋２−Ｄｍ，ｎ＋２｜・・・
で算出される。
【０００９】
このようにして９個の相関値を算出し、その中で最も小さい値をとる座標位置が相関の最も高い所となるため、その座標位置に写像データを写像することにより画像合成を行う。従って、写像位置毎の補正量（ΔＸ，ΔＹ）は図２２に示す値となり、走査位置検出回路で算出された座標位置（Ｘ，Ｙ）は位置補正されて、座標位置（Ｘｈ，Ｙｈ）となる。
Ｘｈ＝Ｘ＋ΔＸ
Ｙｈ＝Ｙ＋ΔＹ
【００１０】
このようにして重なり走査領域での写像データと画像メモリ上の画像データとの差分値から相関値を求めて位置補正量を算出して位置補正を行った場合、相関値を算出する領域では位置補正の精度が高いが、この領域は重なり走査領域であるため写像データの書き込みは行われず、また、新たに写像データを書き込む領域は相関値を算出していない領域であるため、その境界部に位置ずれが発生する場合があった。
【００１１】
例えば、図２３（ａ）に示すような幅１画素の直線画像を走査１、走査２で読み取り画像合成を行い、走査１によって図２３（ｂ）の画像１に示すデータを取得し、走査２において画像２に示すデータを取得した場合、合成画像は図２３（ｃ）に示すようになり、境界部で画像のずれが生じる。これは図２３（ｂ）で示すように、相関値算出範囲では画像１に対して写像を行う画像２は上側では左側にあり、下側では右側にあるため、前述した方法により相関値を算出した場合、位置補正量ΔＸ，ΔＹは共に０となるため、結果的には位置補正が行われないまま写像が行われてしまう。走査２による写像データの書きこみは、重なり走査領域では行わないため、図２３（ｃ）の領域ＤＦＧに位置補正が行われないまま写像データが書き込まれるため、画像のずれが生じる場合があった。なお、図２３（ｂ）で読み取った画像２が黒色でないのは、画像１と区別をするためであり、本来は黒色である。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像処理装置は以上のように構成されており、走査が重複する部分の既に画像メモリに書き込まれている画像データと、新たに取得した画像データとの差分値で算出した相関値を用いて走査位置の補正を行うようにしているため、重なり領域以外の領域における画像データとの整合性が考慮されておらず、上書きしない画像データと上書きを行う画像データとの境界で合成後の画像のずれが生じるという問題点があった。
【００１３】
この発明は以上のような問題点を解消するためになされたもので、上書きしない画像データと上書きを行う画像データとの境界で合成後の画像にずれが生じることがない画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１にかかる画像処理装置は、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離に応じて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけされた相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものである。
【００１５】
また、本発明の請求項２にかかる画像処理装置は、上記請求項１記載の画像処理装置において、上記相関値重みづけ手段は、上記境界位置算出手段によって算出された境界位置から、予め定められた距離内にある上記新しく取得された画像データに対してのみ相関値を算出するものである。
【００１６】
また、本発明の請求項３にかかる画像処理装置は、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データの輪郭情報を抽出する輪郭情報抽出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記輪郭情報との双方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものである。
【００１８】
また、本発明の請求項４にかかる画像処理装置は、上記請求項３記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行うものである。
【００１９】
また本発明の請求項５にかかる画像処理装置は、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を算出する分散値算出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、この相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記算出された分散値との両方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものである。
【００２０】
また、本発明の請求項６にかかる画像処理装置は、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの標準偏差値で算出し、重みづけを行うものである。
【００２１】
また、本発明の請求項７にかかる画像処理装置は、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの最大値と最小値の差で算出し、重みづけを行うものである。
【００２３】
また、本発明の請求項８にかかる画像処理装置は、上記請求項７記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データのばらつき度合いを表す分散値により重みづけを行うものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
以下に、本発明の請求項１、請求項２に記載された発明を、実施の形態１として、図を参照しながら説明する。
図１は本実施の形態１にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、１０１はラインイメージセンサなどからなる画像読取手段、１０２は画像読み取り手段１０１によって読み取られた画像データを蓄積する画像バッファ、１０３は写像手段であり、受信した画像データを所定の場所に転送するためのものである。また、１０４は最初に読み取った画像データ、及び位置補正後の画像データを記録する画像記憶手段、１０５は順次走査して読み取った画像の境界位置を算出する境界位置算出手段、１０６は上記算出された境界位置に基づいて、先に読み込んだ画像データと次に読み込んだ画像データとの相関値に重み付けを行う相関値重みづけ手段、１０７は上記画像読取手段１０１の移動量を検出するエンコーダなどからなる移動量検出手段、１０８は移動量検出手段１０７より出力されるデータに基づいて画像読み取り手段１０１の位置情報を生成する位置情報生成手段、１０９は上記画像記録手段１０４に記録された画像データと、この画像データよりも時間的に後に読み取られた写像手段１０３からの画像データとの相関値を算出する位置ずれ補正手段である。
【００２５】
図１において、画像読取手段１０１にて、原稿画像（図示せず）を任意の方向に走査して読取画像を取得すると同時に、移動量検出手段１０７にて移動量が検出される。位置情報生成手段１０８では、検出された移動量から位置情報を生成する。この位置情報生成方法について図２を用いて説明する。
【００２６】
図２は、車輪Ａと車輪Ｂとがセンサ部の両側にあるハンディスキャナを、車輪Ａが位置Ｐ（ＸＡ０，ＹＡ０）、車輪Ｂが位置Ｐ（ＸＢ０，ＹＢ０）にある場合を基準位置として走査する場合の移動の様子を表す図である。Ｌは車輪Ａと車輪Ｂの車輪間の距離を表している。基準位置から微小距離移動したときの車輪Ａの座標をＰ（ＸＡ１，ＹＡ１）とし、車輪Ｂの座標をＰ（ＸＢ１，ＹＢ１）とする。また、この位置の基準位置からの角度をθ１で表す。車輪Ａの移動距離をｄＡ１、車輪Ｂの移動距離をｄＢ１とすると、上記角度θ１は、
θ１＝（ｄＢ１−ｄＡ１）／Ｌ
で算出される。さらに、微小時間後に車輪Ａは次の座標Ｐ（ＸＡ２，ＹＡ２）に移動し、車輪Ｂは座標Ｐ（ＸＢ２，ＹＢ２）に移動した場合の移動角度をθ２で表すと、車輪Ａの移動距離をｄＡ２、車輪Ｂの移動距離をｄＢ２とすると上記角度θ２は、
θ２＝（ｄＢ２−ｄＡ２）／Ｌ
で近似できる。また微小時間の移動ということで、円弧の長さと弦の長さが等しいものとし、座標ＸＡ１，ＹＡ１，ＸＢ１，ＹＢ１が既知であるとすれば、座標ＸＡ２，ＹＡ２，ＸＢ２，ＹＢ２は上記既知の座標ＸＡ１，ＹＡ１，ＸＢ１，ＹＢ１を用いて次式で近似できる。
【００２７】
ＸＡ２＝ＸＡ１＋ｄＡ＊ｃｏｓ（θ１＋θ２／２）
ＹＡ２＝ＹＡ１−ｄＡ＊ｓｉｎ（θ１＋θ２／２）
ＸＢ２＝ＸＢ１＋ｄＢ＊ｃｏｓ（θ１＋θ２／２）
ＹＢ２＝ＹＢ１−ｄＢ＊ｓｉｎ（θ１＋θ２／２）
【００２８】
このようにして車輪Ａと車輪Ｂの位置座標が算出されるが、センサと車輪との位置関係は既知であって、センサの位置を算出することができるので、これにより、読み取り画像の座標位置を算出することができることになる。
【００２９】
相関値重みづけ手段１０６では、写像手段１０３からの読取画像データと、画像記憶手段１０４からのデータとの相関値を算出するが、その際に、境界位置算出手段１０５によって、画像記憶手段１０４に記憶してある画像データと、時間的に後に読み取った画像データとから算出された境界位置からの距離に応じて相関値に重みづけを行う。以下に、その動作内容を図３を参照して詳しく説明する。
【００３０】
図３に示すように、走査１において領域ＡＢＣＤを写像して画像記憶手段１０４に記憶し、走査２において領域ＣＤＥＦを写像する場合について述べる。ここでＥＦのライン上の画像データを写像する場合、従来の技術で説明したように、ＥＦライン上のデータをそのままの位置で写像するのではなく、走査１にて予め写像されて画像記憶手段１０４に記憶されている画像データとの相関値を算出し、相関値が最も小さくなる位置にＥＦライン上のデータを写像する。
【００３１】
この場合、領域ＣＤＥＧは重なり走査領域となるため、この領域のデータは上書き処理をせず、新たに得られた領域ＤＦＧの領域の画像を写像して画像記憶手段１０４に記憶させる。従って、ＥＦライン上のデータを写像する場合、ＧＦライン上のデータが新たに画像記憶手段１０４に記憶されることになる。
【００３２】
相関値はＥＧ上のラインデータと、予め写像されて画像記憶手段１０４に記憶されている画像データとの差分値で算出する。例えば、差分値はＥＧライン上のＥ点では図４に示すように、注目画素Ｅ点の画像データと、画像記憶手段１０４に記憶されている画像データの画素データとの差分値を絶対値で算出し、その差分値をＧ点まで積算し相関値を算出する。相関値は左斜め上にずらした場合の相関値、上にずらした場合の相関値、右斜め上にずらした場合の相関値というように、全部で９個の相関値が算出される。例えば、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は図４に示すように、写像データと画像記憶手段１０４上の重なり走査領域の画像データとの差分で算出され、差分値をＥ点からＧ点まで加算していくことにより相関値が算出される。
【００３３】
本発明の実施の形態１では、相関値を算出する際に、境界Ｇ点からの距離に応じた重みづけを差分値に対して行う点が特徴である。例えば、図５に示すように重み係数を算出し、Ｅ点からＧ点にかけての差分値に図５に示す係数ｋを乗じて重みづけを行い、次式のように相関値を算出する。
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ・・・
【００３４】
重みづけを行った差分値を合計して相関値を算出し、相関値が最も小さい方向が写像位置になるように位置ずれ補正手段１０９によって位置ずれを補正し、補正した位置をもとに写像手段１０３で写像を行う。写像された結果は画像記憶手段１０４に記憶される。
【００３５】
このように重みづけを行うことで、Ｇ点に近い領域での差分値がより大きく相関値に影響することになり、境界部でのずれを小さくすることができる。例えば、従来の技術の説明で用いた画像で説明すると、図６（ａ）に示すように、走査１で画像１、走査２で画像２が得られた場合、境界線ＢＤに近い範囲の差分値に重みづけして相関値を算出するため、画像２は１画素左側にずらして写像する場合が最も相関値が小さくなる。そこで、画像２を１画素左側にずらして写像した場合、図６（ｂ）のようになり、図２３（ｃ）に示した従来の合成画像画像と比較してずれが目立たなくなることがわかる。
【００３６】
このように本実施の形態によれば、境界位置算出手段１０５で検出した読み取り画像データの境界部に、相関値重みづけ手段１０６を用いて境界位置からの距離に応じて境界部分に近いほど相関値の重みづけを大きくすることで、書き込みを行う画像データと、すでに画像記憶手段１０４に記憶してある画像との境界部分がより精度よく合成されるため、画像のずれを小さくすることができる。
【００３７】
なお、この重みづけ係数は図７の特性Ａに示すように、境界に近い領域だけの相関値を算出するようにしてもよいし、図７の特性Ｂに示すようにＧＥ間の距離に関係なく、境界からの固定された距離に対する重みづけとしてもよい。また、係数ｋの特性も境界からの距離に応じて係数ｋの値が小さくなるものであれば図５、図７の特性に限るものではない。
【００３８】
また、重なり走査領域について後から走査して得られたデータを上書きするのではなく、後から走査した写像データを常に写像する場合には、図６（ｂ）において、領域ＣＤＥＦが写像され、ＥＦライン上で画像記憶データと写像データとの境界はＥ点になるので、Ｅ点を境界として境界から近い領域の差分値に重みづけを行い写像を行う構成としてもよい。
【００３９】
（実施の形態２）
以下に、本発明の請求項３、請求項４、及び請求項５に記載された発明を、実施の形態２として、図を参照しながら説明する。
図８は本実施の形態２にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。図８において、図１と同一符号は同一または相当部分を示し、８０５は走査が重複する部分の画像データのエッジの大きさを算出するエッジ抽出手段、８０６は上記算出されたエッジの大きさに基づいて、先に読み込んだ画像データと次に読み込んだ画像データとの相関値に重み付けを行う相関値重みづけ手段である。
【００４０】
基本的な動作は実施の形態１と同じであるが、本実施の形態２では、境界からの距離に応じて相関値の重みづけを行うのではなく、読み取り画像のエッジの大きさに応じて相関値の重みづけを行い写像を行う点が異なる。相関値を算出する場合、図９に示すように、画像データが存在する領域の差分データの重みづけを、画像データがない領域の重みづけに対して大きくしたほうが、より画像合成精度を向上させることができる。そこで画像がある領域かどうかをエッジを算出することで判断し、またそのエッジの大きさで重みづけを行う。
【００４１】
すなわち、画像読取手段１０１にて読み取った画像が一旦画像バッファ１０２に蓄えられ、写像するライン上のエッジをエッジ抽出手段８０５にて抽出し、エッジの大きさに応じて相関値に重みづけを行う。エッジは、例えば、図１０に示すように、ＥＦライン上の画像データを写像する場合、ライン上の画像データからラプラシアンフィルタを用いて抽出することができる。すなわち、写像を行う画像の注目画素Ｄｉ，ｊの周囲画素から以下に示す数式１にて算出することができる。
【数１】
数式１において｜｜は絶対値を示す算術記号である。このエッジの大きさに応じて相関値に重みづけを行う。例えば、図１１に示すように、エッジの大きさに応じてエッジが大きい場合には重みづけを大きくし、小さい場合には重みづけを小さくする。このようにして実施の形態１と同様の方法で、算出した重みづけを差分値に乗じ、重みづけされた差分値を重なり走査領域で積算することにより相関値を算出する。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ・・・
というように算出される。次に算出した相関値をもとに位置ずれ補正手段１０９を用いて位置ずれ補正を行い、写像手段１０３にて画像の合成を行う。
【００４２】
このように本実施の形態によれば、エッジ抽出手段８０５で読み取り画像データのエッジを抽出し、相関値重みづけ手段８０６を用いてエッジの大きさに応じてエッジが大きいほど相関値の重みづけを大きくすることで、書き込みを行う画像データと、すでに画像記憶手段１０４に記憶してある画像との境界部分がより精度よく合成されるため、画像のずれを小さくすることができる。
【００４３】
なお、エッジの大きさに対する重みづけ係数ｋは図１１に示す特性のものに限るものではなく、エッジが大きいほど重みづけ係数が大きくなる特性であればよい。
また、エッジの算出方法についてもラプラシアンフィルタに限るものではなく、例えば、ＳＯＢＥＬフィルタ等を用いてもよい。
【００４４】
また、エッジにより相関値に重みづけを行う際に、実施の形態１で述べたように、境界からの距離により相関値に重みづけを同時に行うようにしてもよい。この場合のブロック図を図１２に示す。境界位置を実施の形態１で述べた方法で、境界位置算出手段１０５にて算出し、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数ｋ１を算出し、エッジ抽出手段８０５により、エッジの大きさに応じた重みづけ係数ｋ２を算出し、差分値にｋ１、ｋ２を乗じて加算して相関値を算出する。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ１＊ｋ２＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ１＊ｋ２・・・
というように算出される。
【００４５】
上記得られた相関値をもとに、相関値重みづけ手段１２０７によって重みづけ処理を行い、写像手段１０３を用いて画像記憶手段１０４に記録を行う。
【００４６】
このように境界からの位置と、エッジの大きさとにより重みづけを行って相関値を算出することにより、合成精度を向上させることができる。また、この場合、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数を算出するのではなく、境界からある一定の距離内、例えば１００画素内にある重なり走査領域の画像データのみを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行って相関値を算出するようにしてもよい。境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより処理時間を短縮して画像合成精度を向上させることができる。
【００４７】
（実施の形態３）
以下に、本発明の請求項７、請求項８、請求項９、及び請求項１０に記載された発明を実施の形態３として、図を参照しながら説明する。
図１３は本実施の形態３の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１３において、図１と同一符号は同一、または相当部分を示し、１３０５は走査が重なる部分の画像データの分散値を算出する分散値算出手段、１３０６は上記算出された相関値の大きさに基づいて、先に読み込んだ画像データと次に読み込んだ画像データとの相関値に重み付けを行う相関値重みづけ手段である。
【００４８】
本実施の形態３では、画像データのばらつき度合いを表す分散値により相関値の重みづけを行う点を特徴としている。この分散値を算出する方法として標準偏差値を算出する方法がある。標準偏差値は、ある領域内の画像データの平均値を算出し、領域内の画素毎に平均値との二乗和を算出し、その平方根を算出することで標準偏差値を算出できる。
【００４９】
スキャナ等の画像読み取り装置で網点原稿を読み取った場合、原稿画像を画素に分解する際のサンプリング周波数と、原稿画像の網点の周波数との干渉によって、読み取り画像に特有の繰り返しパターン、いわゆるモアレが生じる。このモアレは変化のない一様なパターン、例えば、灰色１色で描かれているような画像の平坦な部分にでやすいので、上記実施の形態２で述べたように、エッジで相関値に重みづけをした場合、写真等では問題ないものの、網点画像ではデータの変化のない平坦な部分にエッジが発生するため、画像データのない平坦な部分に重みづけされてしまう場合がある。
【００５０】
そこで写像する画像の注目画素と、その周囲画素とから標準偏差値を算出して、その標準偏差値をもとに相関値の重みづけを行う。これにより、平坦な部分にでるモアレは繰り返しパターンであるから、標準偏差値をとると値が小さくなり、画像が変化している場所では標準偏差値は大きくなるから、より正確に相関値の重みづけを行うことができる。
【００５１】
例えば、図１４に示すように、車と背景の画像があり、背景部分にモアレが生じている場合、背景部分の領域Ａでの画像の階調毎のデータの分布数は図１５（ａ）に示すようになり、画像データの分散が少ないことが分かる。車が存在する領域Ｂでの画像の階調毎のデータの分布数は図１５（ｂ）に示すようになり、画像データの分散が大きいことがわかる。この分散の度合いを標準偏差値で算出する。
【００５２】
標準偏差値は図１０に示すように、写像を行う注目画素Ｄｉ，ｊとその周囲画素がある場合、まずこの領域の画素データの平均値を算出し、算出した平均値から以下に示す数式２で算出することができる。
【数２】
算出した標準偏差値から分散値を算出し相関値重みづけ手段１３０６によって重みづけを行う。なお、図１０の例では、縦横３画素の領域となっているが、これに限るものではなく、より広い範囲で分散値を算出するようにしてもよい。
【００５３】
分散値から重みづけ係数を算出する場合の重みづけ係数の一例を図１６に示す。図１６に示すように、分散値が大きいほど重みづけ係数を大きくする。
【００５４】
相関値は、算出した分散値ｋを差分値に乗じて積算することで算出できる。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ・・・
というように算出される。
【００５５】
このように本実施の形態によれば、分散値算出手段１３０５で読み取り画像データの分散値を算出し、相関値重みづけ手段１３０６を用いて分散値の大きさに応じて分散値が大きいほど相関値の重みづけを大きくすることで、書き込みを行う画像データと、すでに画像記憶手段１０４に記憶してある画像との境界部分がより精度よく合成されるため、画像のずれを小さくすることができる。
【００５６】
なお、上記分散値については、標準偏差値で算出するのではなく、注目画素とその周囲画素で最も値の大きい画像データと最も値の小さい画像データとの差をとって分散値としてもよい。この場合、分散値の算出処理が簡単になり、処理時間も短縮することができる。
【００５７】
また、分散値により相関値に重みづけを行う際に、上記実施の形態１で述べたように、境界からの距離により相関値に重みづけを同時に行うようにしてもよい。この場合のブロック図を図１７に示す。境界位置を実施の形態１で述べた方法で、境界位置算出手段１０５にて算出し、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数ｋ１を算出し、分散値算出手段１３０５によりエッジの大きさに応じた重みづけ係数ｋ２を算出し、差分値にｋ１、ｋ２を乗じて加算して相関値を算出する。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ１＊ｋ２＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ１＊ｋ２・・・
というように算出される。
【００５８】
上記得られた相関値をもとに、相関値重みづけ手段１７０７によって重みづけ処理を行い、写像手段１０３を用いて画像記憶手段１０４に記録を行う。
【００５９】
このように境界からの位置と、エッジの大きさとにより重みづけを行って相関値を算出することにより、合成精度を向上させることができる。また、この場合、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数を算出するのではなく、境界からある一定の距離内、例えば、１００画素にある重なり走査領域の画像データのみを選択し、選択した画像データの分散値により重みづけを行って相関値を算出するようにしてもよい。境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより処理時間を短縮して画像合成精度を向上させることができる。
【００６０】
【発明の効果】
以上のように、本発明の請求項１に係る画像処理装置によれば、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離に応じて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけされた相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備え、新たに画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離によって相関値に重みづけを行うようにしたので、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６１】
また、本発明の請求項２に係る画像処理装置によれば、上記請求項１記載の画像処理装置において、上記相関値重みづけ手段は、上記境界位置算出手段によって算出された境界位置から、予め定められた距離内にある上記新しく取得された画像データに対してのみ相関値を算出するようにしたので、処理時間を短縮でき、また、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６２】
また、本発明の請求項３に係る画像処理装置によれば、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データの輪郭情報を抽出する輪郭情報抽出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記輪郭情報との双方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものとしたので、輪郭情報により相関値に重みづけを行うことで画像がある場所の相関値に重みづけを行うことができ、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６４】
また、本発明の請求項４に係る画像処理装置によれば、上記請求項３記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行うようにしたので、境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより、処理時間を短縮して画像合成（加算）精度を向上させると共に、輪郭情報も相関値の重み付けに用いることで、さらに画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６５】
また、本発明の請求項５に係る画像処理装置によれば、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を算出する分散値算出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、この相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記算出された分散値との両方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものとしたので、上記分散値により画像がある場所の相関値に重みづけを行うことができ、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６６】
また、本発明の請求項６に係る画像処理装置によれば、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの標準偏差値で算出し、重みづけを行うようにしたので、分散値が標準偏差値で算出されることにより、正確に画像データのばらつき度合いが表され、画像がある場所を正確に求めることができ、また、画像がある場所に重みづけを行うため、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６７】
また、本発明の請求項７に係る画像処理装置によれば、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの最大値と最小値の差により算出し、重みづけを行うようにしたので、分散値をある領域内の画像データの最大値と最小値の差で算出することで簡単に分散値を算出でき、画像がある場所に重みづけを行うため、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６９】
また、本発明の請求項８に係る画像処理装置によれば、上記請求項７記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データのばらつき度合いを表す分散値により重みづけを行うようにしたので、境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより、処理時間を短縮して画像合成精度を向上させると共に、分散値も相関値算出に用いることで、さらに画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施の形態１における画像処理装置の座標算出処理を説明するための図である。
【図３】上記実施の形態１における画像処理装置の走査方法を説明するための図である。
【図４】上記実施の形態１における画像処理装置の相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図５】上記実施の形態１における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図６】上記実施の形態１における画像処理装置の画像合成結果を説明するための図である。
【図７】上記実施の形態１における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態２における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】上記実施の形態２における画像処理装置によるエッジによる重みづけを説明するための図である。
【図１０】上記実施の形態２における画像処理装置を用いたエッジ算出、及び上記実施の形態３における画像処理装置を用いた分散値算出を説明するための図である。
【図１１】上記実施の形態２における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図１２】本発明の実施の形態２における画像処理装置の変形例である、エッジと境界位置に基づいて重みづけを行う画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施の形態３における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】上記実施の形態３における画像処理装置を用いた分散値の算出を説明するための一例としての画像を示す図である。
【図１５】上記実施の形態３における画像処理装置において、図１４に示した画像の領域毎の階調分布を説明するための図である。
【図１６】上記実施の形態３における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図１７】上記実施の形態３における画像処理装置の変形例である、分散値と境界位置に基づいて重みづけを行う画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】従来の画像処理装置を用いた画像合成による画像のずれを説明するための図である。
【図２０】従来の画像処理装置を用いて相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図２１】従来の画像処理装置を用いて相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図２２】従来の画像処理装置を用いて相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図２３】従来の画像処理装置を用いた画像合成結果を示す図である。
【符号の説明】
１０１ 画像読み取り手段
１０２ 画像バッファ
１０３ 写像手段
１０４ 画像記憶手段
１０５ 境界位置算出手段
１０６，８０６，１２０７，１３０６，１７０７ 相関値重みづけ手段
１０７ 移動量検出手段
１０８ 位置情報生成手段
１０９ 位置ずれ補正手段
８０５ エッジ抽出手段
１３０５ 分散値算出手段
【発明の属する技術分野】
本発明はイメージスキャナ等の画像読み取り装置に関するものであり、特に自由走査が可能な画像読み取り装置の画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来よりラインセンサを原稿上で手動で移動させて画像を取得するハンディタイプの画像読み取り装置として、例えば、特開平８−１０７４７９号公報に示すようなハンディスキャナタイプの画像読み取り装置がある。この従来例を図１８に示し、この動作原理を以下に示す。
【０００３】
図１８において、１８０１はラインイメージセンサからなるセンサ部であり、このセンサ部１８０１の両側には一対の車輪（図示せず）があり、この車輪の移動距離をそれぞれエンコーダ１８０２ａ，１８０２ｂにて検出し、走査位置検出回路１８０３にて原稿１８０８上の座標を算出する。
【０００４】
写像回路１８０５では、画像バッファ１８０４から出力される画像データを高密度化し、位置ずれ検出回路１８０７に高密度化画像データを出力する。位置ずれ検出回路１８０７では、高密度化画像データと、画像メモリ１８０６に記憶されているデータとの相関値を算出し、算出した相関値を基に走査位置座標を補正して写像回路１８０５に補正位置座標を出力する。写像回路１８０５は位置ずれ検出回路１８０７から出力される補正位置座標を用いて高密度化データを画像メモリ１８０６に記憶することにより画像を形成する。
【０００５】
次に上記相関値を算出して走査位置座標を補正する方法について述べる。ハンディスキャナタイプの画像読み取り装置では、ラインイメージセンサを自由に走査できるので、例えば、図１９に示すように、走査１で領域ＡＢＣＤを読み取り、走査２で領域ＣＤＥＦを読み取ることができる。このとき領域ＣＤＥＧが重なって読み取られる領域であり、この領域を重なり走査領域と呼んでいる。重なり走査領域については後から走査したデータは書き込まず、走査２では領域ＤＦＧのデータを画像メモリに記憶させることにより画像を形成させる。
【０００６】
しかしながら、走査開始位置を基準点として逐次検出されるエンコーダの値により走査位置を算出する場合、機械精度、車輪の滑り等により、大きな累積位置誤差が生じるため、走査１と、走査２とで画像のずれが生じ、例えば、図１９に示すような三角形の画像がＤＧ線を境界に画像のずれが生じることがある。
【０００７】
そこで、特開平８−１０７４７９号公報では、重なり走査領域の、先に読み取って画像メモリに記憶してある画像データと、後から走査して読み取った画像データとの相関度合いを示す相関値を算出し、位置ずれ検出回路１８０７では、算出した相関値をもとに位置補正量を算出し、写像回路１８０５で位置補正量をもとに位置補正を行って画像バッファのデータを画像メモリに写像するようにしている。
【０００８】
この位置補正の方法について図を用いて説明する。例えば、図２０（ａ）に示すように、既に画像メモリ上に重なり走査領域の画像データがあり、図２０（ｂ）に示すように、新たに走査して取得した写像データを写像する場合について考えると、図２０（ｂ）の写像データＸｎは位置補正を行わない場合には、図２０（ａ）の画像メモリ上のＤｍ，ｎの位置に写像されることになる。この写像データを上下左右斜めにずらし、どの位置に写像するかを、相関値を算出して決定する。相関値は相関の度合いを表す値であり、相関値は左斜め上にずらした場合の相関値、上にずらした場合の相関値、右斜め上にずらした場合の相関値というように、全部で９個の相関値が算出される。例えば、左にずらした場合の相関値は図２１（ａ）に示すように、写像データと画像メモリ上の重なり走査領域の画像データとの差分で算出され、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ−１，ｎ｜＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ−１，ｎ＋１｜＋｜Ｘｎ＋２−Ｄｍ−１，ｎ＋２｜・・・
となる。同様に位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は図２１（ｂ）に示すように、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＋｜Ｘｎ＋２−Ｄｍ，ｎ＋２｜・・・
で算出される。
【０００９】
このようにして９個の相関値を算出し、その中で最も小さい値をとる座標位置が相関の最も高い所となるため、その座標位置に写像データを写像することにより画像合成を行う。従って、写像位置毎の補正量（ΔＸ，ΔＹ）は図２２に示す値となり、走査位置検出回路で算出された座標位置（Ｘ，Ｙ）は位置補正されて、座標位置（Ｘｈ，Ｙｈ）となる。
Ｘｈ＝Ｘ＋ΔＸ
Ｙｈ＝Ｙ＋ΔＹ
【００１０】
このようにして重なり走査領域での写像データと画像メモリ上の画像データとの差分値から相関値を求めて位置補正量を算出して位置補正を行った場合、相関値を算出する領域では位置補正の精度が高いが、この領域は重なり走査領域であるため写像データの書き込みは行われず、また、新たに写像データを書き込む領域は相関値を算出していない領域であるため、その境界部に位置ずれが発生する場合があった。
【００１１】
例えば、図２３（ａ）に示すような幅１画素の直線画像を走査１、走査２で読み取り画像合成を行い、走査１によって図２３（ｂ）の画像１に示すデータを取得し、走査２において画像２に示すデータを取得した場合、合成画像は図２３（ｃ）に示すようになり、境界部で画像のずれが生じる。これは図２３（ｂ）で示すように、相関値算出範囲では画像１に対して写像を行う画像２は上側では左側にあり、下側では右側にあるため、前述した方法により相関値を算出した場合、位置補正量ΔＸ，ΔＹは共に０となるため、結果的には位置補正が行われないまま写像が行われてしまう。走査２による写像データの書きこみは、重なり走査領域では行わないため、図２３（ｃ）の領域ＤＦＧに位置補正が行われないまま写像データが書き込まれるため、画像のずれが生じる場合があった。なお、図２３（ｂ）で読み取った画像２が黒色でないのは、画像１と区別をするためであり、本来は黒色である。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像処理装置は以上のように構成されており、走査が重複する部分の既に画像メモリに書き込まれている画像データと、新たに取得した画像データとの差分値で算出した相関値を用いて走査位置の補正を行うようにしているため、重なり領域以外の領域における画像データとの整合性が考慮されておらず、上書きしない画像データと上書きを行う画像データとの境界で合成後の画像のずれが生じるという問題点があった。
【００１３】
この発明は以上のような問題点を解消するためになされたもので、上書きしない画像データと上書きを行う画像データとの境界で合成後の画像にずれが生じることがない画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１にかかる画像処理装置は、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離に応じて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけされた相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものである。
【００１５】
また、本発明の請求項２にかかる画像処理装置は、上記請求項１記載の画像処理装置において、上記相関値重みづけ手段は、上記境界位置算出手段によって算出された境界位置から、予め定められた距離内にある上記新しく取得された画像データに対してのみ相関値を算出するものである。
【００１６】
また、本発明の請求項３にかかる画像処理装置は、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データの輪郭情報を抽出する輪郭情報抽出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記輪郭情報との双方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものである。
【００１８】
また、本発明の請求項４にかかる画像処理装置は、上記請求項３記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行うものである。
【００１９】
また本発明の請求項５にかかる画像処理装置は、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を算出する分散値算出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、この相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記算出された分散値との両方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものである。
【００２０】
また、本発明の請求項６にかかる画像処理装置は、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの標準偏差値で算出し、重みづけを行うものである。
【００２１】
また、本発明の請求項７にかかる画像処理装置は、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの最大値と最小値の差で算出し、重みづけを行うものである。
【００２３】
また、本発明の請求項８にかかる画像処理装置は、上記請求項７記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データのばらつき度合いを表す分散値により重みづけを行うものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
以下に、本発明の請求項１、請求項２に記載された発明を、実施の形態１として、図を参照しながら説明する。
図１は本実施の形態１にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、１０１はラインイメージセンサなどからなる画像読取手段、１０２は画像読み取り手段１０１によって読み取られた画像データを蓄積する画像バッファ、１０３は写像手段であり、受信した画像データを所定の場所に転送するためのものである。また、１０４は最初に読み取った画像データ、及び位置補正後の画像データを記録する画像記憶手段、１０５は順次走査して読み取った画像の境界位置を算出する境界位置算出手段、１０６は上記算出された境界位置に基づいて、先に読み込んだ画像データと次に読み込んだ画像データとの相関値に重み付けを行う相関値重みづけ手段、１０７は上記画像読取手段１０１の移動量を検出するエンコーダなどからなる移動量検出手段、１０８は移動量検出手段１０７より出力されるデータに基づいて画像読み取り手段１０１の位置情報を生成する位置情報生成手段、１０９は上記画像記録手段１０４に記録された画像データと、この画像データよりも時間的に後に読み取られた写像手段１０３からの画像データとの相関値を算出する位置ずれ補正手段である。
【００２５】
図１において、画像読取手段１０１にて、原稿画像（図示せず）を任意の方向に走査して読取画像を取得すると同時に、移動量検出手段１０７にて移動量が検出される。位置情報生成手段１０８では、検出された移動量から位置情報を生成する。この位置情報生成方法について図２を用いて説明する。
【００２６】
図２は、車輪Ａと車輪Ｂとがセンサ部の両側にあるハンディスキャナを、車輪Ａが位置Ｐ（ＸＡ０，ＹＡ０）、車輪Ｂが位置Ｐ（ＸＢ０，ＹＢ０）にある場合を基準位置として走査する場合の移動の様子を表す図である。Ｌは車輪Ａと車輪Ｂの車輪間の距離を表している。基準位置から微小距離移動したときの車輪Ａの座標をＰ（ＸＡ１，ＹＡ１）とし、車輪Ｂの座標をＰ（ＸＢ１，ＹＢ１）とする。また、この位置の基準位置からの角度をθ１で表す。車輪Ａの移動距離をｄＡ１、車輪Ｂの移動距離をｄＢ１とすると、上記角度θ１は、
θ１＝（ｄＢ１−ｄＡ１）／Ｌ
で算出される。さらに、微小時間後に車輪Ａは次の座標Ｐ（ＸＡ２，ＹＡ２）に移動し、車輪Ｂは座標Ｐ（ＸＢ２，ＹＢ２）に移動した場合の移動角度をθ２で表すと、車輪Ａの移動距離をｄＡ２、車輪Ｂの移動距離をｄＢ２とすると上記角度θ２は、
θ２＝（ｄＢ２−ｄＡ２）／Ｌ
で近似できる。また微小時間の移動ということで、円弧の長さと弦の長さが等しいものとし、座標ＸＡ１，ＹＡ１，ＸＢ１，ＹＢ１が既知であるとすれば、座標ＸＡ２，ＹＡ２，ＸＢ２，ＹＢ２は上記既知の座標ＸＡ１，ＹＡ１，ＸＢ１，ＹＢ１を用いて次式で近似できる。
【００２７】
ＸＡ２＝ＸＡ１＋ｄＡ＊ｃｏｓ（θ１＋θ２／２）
ＹＡ２＝ＹＡ１−ｄＡ＊ｓｉｎ（θ１＋θ２／２）
ＸＢ２＝ＸＢ１＋ｄＢ＊ｃｏｓ（θ１＋θ２／２）
ＹＢ２＝ＹＢ１−ｄＢ＊ｓｉｎ（θ１＋θ２／２）
【００２８】
このようにして車輪Ａと車輪Ｂの位置座標が算出されるが、センサと車輪との位置関係は既知であって、センサの位置を算出することができるので、これにより、読み取り画像の座標位置を算出することができることになる。
【００２９】
相関値重みづけ手段１０６では、写像手段１０３からの読取画像データと、画像記憶手段１０４からのデータとの相関値を算出するが、その際に、境界位置算出手段１０５によって、画像記憶手段１０４に記憶してある画像データと、時間的に後に読み取った画像データとから算出された境界位置からの距離に応じて相関値に重みづけを行う。以下に、その動作内容を図３を参照して詳しく説明する。
【００３０】
図３に示すように、走査１において領域ＡＢＣＤを写像して画像記憶手段１０４に記憶し、走査２において領域ＣＤＥＦを写像する場合について述べる。ここでＥＦのライン上の画像データを写像する場合、従来の技術で説明したように、ＥＦライン上のデータをそのままの位置で写像するのではなく、走査１にて予め写像されて画像記憶手段１０４に記憶されている画像データとの相関値を算出し、相関値が最も小さくなる位置にＥＦライン上のデータを写像する。
【００３１】
この場合、領域ＣＤＥＧは重なり走査領域となるため、この領域のデータは上書き処理をせず、新たに得られた領域ＤＦＧの領域の画像を写像して画像記憶手段１０４に記憶させる。従って、ＥＦライン上のデータを写像する場合、ＧＦライン上のデータが新たに画像記憶手段１０４に記憶されることになる。
【００３２】
相関値はＥＧ上のラインデータと、予め写像されて画像記憶手段１０４に記憶されている画像データとの差分値で算出する。例えば、差分値はＥＧライン上のＥ点では図４に示すように、注目画素Ｅ点の画像データと、画像記憶手段１０４に記憶されている画像データの画素データとの差分値を絶対値で算出し、その差分値をＧ点まで積算し相関値を算出する。相関値は左斜め上にずらした場合の相関値、上にずらした場合の相関値、右斜め上にずらした場合の相関値というように、全部で９個の相関値が算出される。例えば、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は図４に示すように、写像データと画像記憶手段１０４上の重なり走査領域の画像データとの差分で算出され、差分値をＥ点からＧ点まで加算していくことにより相関値が算出される。
【００３３】
本発明の実施の形態１では、相関値を算出する際に、境界Ｇ点からの距離に応じた重みづけを差分値に対して行う点が特徴である。例えば、図５に示すように重み係数を算出し、Ｅ点からＧ点にかけての差分値に図５に示す係数ｋを乗じて重みづけを行い、次式のように相関値を算出する。
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ・・・
【００３４】
重みづけを行った差分値を合計して相関値を算出し、相関値が最も小さい方向が写像位置になるように位置ずれ補正手段１０９によって位置ずれを補正し、補正した位置をもとに写像手段１０３で写像を行う。写像された結果は画像記憶手段１０４に記憶される。
【００３５】
このように重みづけを行うことで、Ｇ点に近い領域での差分値がより大きく相関値に影響することになり、境界部でのずれを小さくすることができる。例えば、従来の技術の説明で用いた画像で説明すると、図６（ａ）に示すように、走査１で画像１、走査２で画像２が得られた場合、境界線ＢＤに近い範囲の差分値に重みづけして相関値を算出するため、画像２は１画素左側にずらして写像する場合が最も相関値が小さくなる。そこで、画像２を１画素左側にずらして写像した場合、図６（ｂ）のようになり、図２３（ｃ）に示した従来の合成画像画像と比較してずれが目立たなくなることがわかる。
【００３６】
このように本実施の形態によれば、境界位置算出手段１０５で検出した読み取り画像データの境界部に、相関値重みづけ手段１０６を用いて境界位置からの距離に応じて境界部分に近いほど相関値の重みづけを大きくすることで、書き込みを行う画像データと、すでに画像記憶手段１０４に記憶してある画像との境界部分がより精度よく合成されるため、画像のずれを小さくすることができる。
【００３７】
なお、この重みづけ係数は図７の特性Ａに示すように、境界に近い領域だけの相関値を算出するようにしてもよいし、図７の特性Ｂに示すようにＧＥ間の距離に関係なく、境界からの固定された距離に対する重みづけとしてもよい。また、係数ｋの特性も境界からの距離に応じて係数ｋの値が小さくなるものであれば図５、図７の特性に限るものではない。
【００３８】
また、重なり走査領域について後から走査して得られたデータを上書きするのではなく、後から走査した写像データを常に写像する場合には、図６（ｂ）において、領域ＣＤＥＦが写像され、ＥＦライン上で画像記憶データと写像データとの境界はＥ点になるので、Ｅ点を境界として境界から近い領域の差分値に重みづけを行い写像を行う構成としてもよい。
【００３９】
（実施の形態２）
以下に、本発明の請求項３、請求項４、及び請求項５に記載された発明を、実施の形態２として、図を参照しながら説明する。
図８は本実施の形態２にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。図８において、図１と同一符号は同一または相当部分を示し、８０５は走査が重複する部分の画像データのエッジの大きさを算出するエッジ抽出手段、８０６は上記算出されたエッジの大きさに基づいて、先に読み込んだ画像データと次に読み込んだ画像データとの相関値に重み付けを行う相関値重みづけ手段である。
【００４０】
基本的な動作は実施の形態１と同じであるが、本実施の形態２では、境界からの距離に応じて相関値の重みづけを行うのではなく、読み取り画像のエッジの大きさに応じて相関値の重みづけを行い写像を行う点が異なる。相関値を算出する場合、図９に示すように、画像データが存在する領域の差分データの重みづけを、画像データがない領域の重みづけに対して大きくしたほうが、より画像合成精度を向上させることができる。そこで画像がある領域かどうかをエッジを算出することで判断し、またそのエッジの大きさで重みづけを行う。
【００４１】
すなわち、画像読取手段１０１にて読み取った画像が一旦画像バッファ１０２に蓄えられ、写像するライン上のエッジをエッジ抽出手段８０５にて抽出し、エッジの大きさに応じて相関値に重みづけを行う。エッジは、例えば、図１０に示すように、ＥＦライン上の画像データを写像する場合、ライン上の画像データからラプラシアンフィルタを用いて抽出することができる。すなわち、写像を行う画像の注目画素Ｄｉ，ｊの周囲画素から以下に示す数式１にて算出することができる。
【数１】
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ・・・
というように算出される。次に算出した相関値をもとに位置ずれ補正手段１０９を用いて位置ずれ補正を行い、写像手段１０３にて画像の合成を行う。
【００４２】
このように本実施の形態によれば、エッジ抽出手段８０５で読み取り画像データのエッジを抽出し、相関値重みづけ手段８０６を用いてエッジの大きさに応じてエッジが大きいほど相関値の重みづけを大きくすることで、書き込みを行う画像データと、すでに画像記憶手段１０４に記憶してある画像との境界部分がより精度よく合成されるため、画像のずれを小さくすることができる。
【００４３】
なお、エッジの大きさに対する重みづけ係数ｋは図１１に示す特性のものに限るものではなく、エッジが大きいほど重みづけ係数が大きくなる特性であればよい。
また、エッジの算出方法についてもラプラシアンフィルタに限るものではなく、例えば、ＳＯＢＥＬフィルタ等を用いてもよい。
【００４４】
また、エッジにより相関値に重みづけを行う際に、実施の形態１で述べたように、境界からの距離により相関値に重みづけを同時に行うようにしてもよい。この場合のブロック図を図１２に示す。境界位置を実施の形態１で述べた方法で、境界位置算出手段１０５にて算出し、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数ｋ１を算出し、エッジ抽出手段８０５により、エッジの大きさに応じた重みづけ係数ｋ２を算出し、差分値にｋ１、ｋ２を乗じて加算して相関値を算出する。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ１＊ｋ２＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ１＊ｋ２・・・
というように算出される。
【００４５】
上記得られた相関値をもとに、相関値重みづけ手段１２０７によって重みづけ処理を行い、写像手段１０３を用いて画像記憶手段１０４に記録を行う。
【００４６】
このように境界からの位置と、エッジの大きさとにより重みづけを行って相関値を算出することにより、合成精度を向上させることができる。また、この場合、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数を算出するのではなく、境界からある一定の距離内、例えば１００画素内にある重なり走査領域の画像データのみを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行って相関値を算出するようにしてもよい。境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより処理時間を短縮して画像合成精度を向上させることができる。
【００４７】
（実施の形態３）
以下に、本発明の請求項７、請求項８、請求項９、及び請求項１０に記載された発明を実施の形態３として、図を参照しながら説明する。
図１３は本実施の形態３の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１３において、図１と同一符号は同一、または相当部分を示し、１３０５は走査が重なる部分の画像データの分散値を算出する分散値算出手段、１３０６は上記算出された相関値の大きさに基づいて、先に読み込んだ画像データと次に読み込んだ画像データとの相関値に重み付けを行う相関値重みづけ手段である。
【００４８】
本実施の形態３では、画像データのばらつき度合いを表す分散値により相関値の重みづけを行う点を特徴としている。この分散値を算出する方法として標準偏差値を算出する方法がある。標準偏差値は、ある領域内の画像データの平均値を算出し、領域内の画素毎に平均値との二乗和を算出し、その平方根を算出することで標準偏差値を算出できる。
【００４９】
スキャナ等の画像読み取り装置で網点原稿を読み取った場合、原稿画像を画素に分解する際のサンプリング周波数と、原稿画像の網点の周波数との干渉によって、読み取り画像に特有の繰り返しパターン、いわゆるモアレが生じる。このモアレは変化のない一様なパターン、例えば、灰色１色で描かれているような画像の平坦な部分にでやすいので、上記実施の形態２で述べたように、エッジで相関値に重みづけをした場合、写真等では問題ないものの、網点画像ではデータの変化のない平坦な部分にエッジが発生するため、画像データのない平坦な部分に重みづけされてしまう場合がある。
【００５０】
そこで写像する画像の注目画素と、その周囲画素とから標準偏差値を算出して、その標準偏差値をもとに相関値の重みづけを行う。これにより、平坦な部分にでるモアレは繰り返しパターンであるから、標準偏差値をとると値が小さくなり、画像が変化している場所では標準偏差値は大きくなるから、より正確に相関値の重みづけを行うことができる。
【００５１】
例えば、図１４に示すように、車と背景の画像があり、背景部分にモアレが生じている場合、背景部分の領域Ａでの画像の階調毎のデータの分布数は図１５（ａ）に示すようになり、画像データの分散が少ないことが分かる。車が存在する領域Ｂでの画像の階調毎のデータの分布数は図１５（ｂ）に示すようになり、画像データの分散が大きいことがわかる。この分散の度合いを標準偏差値で算出する。
【００５２】
標準偏差値は図１０に示すように、写像を行う注目画素Ｄｉ，ｊとその周囲画素がある場合、まずこの領域の画素データの平均値を算出し、算出した平均値から以下に示す数式２で算出することができる。
【数２】
【００５３】
分散値から重みづけ係数を算出する場合の重みづけ係数の一例を図１６に示す。図１６に示すように、分散値が大きいほど重みづけ係数を大きくする。
【００５４】
相関値は、算出した分散値ｋを差分値に乗じて積算することで算出できる。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ・・・
というように算出される。
【００５５】
このように本実施の形態によれば、分散値算出手段１３０５で読み取り画像データの分散値を算出し、相関値重みづけ手段１３０６を用いて分散値の大きさに応じて分散値が大きいほど相関値の重みづけを大きくすることで、書き込みを行う画像データと、すでに画像記憶手段１０４に記憶してある画像との境界部分がより精度よく合成されるため、画像のずれを小さくすることができる。
【００５６】
なお、上記分散値については、標準偏差値で算出するのではなく、注目画素とその周囲画素で最も値の大きい画像データと最も値の小さい画像データとの差をとって分散値としてもよい。この場合、分散値の算出処理が簡単になり、処理時間も短縮することができる。
【００５７】
また、分散値により相関値に重みづけを行う際に、上記実施の形態１で述べたように、境界からの距離により相関値に重みづけを同時に行うようにしてもよい。この場合のブロック図を図１７に示す。境界位置を実施の形態１で述べた方法で、境界位置算出手段１０５にて算出し、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数ｋ１を算出し、分散値算出手段１３０５によりエッジの大きさに応じた重みづけ係数ｋ２を算出し、差分値にｋ１、ｋ２を乗じて加算して相関値を算出する。例えば、図４において、位置をずらさない場合、すなわち中央での相関値は、
（相関値）＝｜Ｘｎ−Ｄｍ，ｎ｜＊ｋ１＊ｋ２＋｜Ｘｎ＋１−Ｄｍ，ｎ＋１｜＊ｋ１＊ｋ２・・・
というように算出される。
【００５８】
上記得られた相関値をもとに、相関値重みづけ手段１７０７によって重みづけ処理を行い、写像手段１０３を用いて画像記憶手段１０４に記録を行う。
【００５９】
このように境界からの位置と、エッジの大きさとにより重みづけを行って相関値を算出することにより、合成精度を向上させることができる。また、この場合、境界位置からの距離に応じた重みづけ係数を算出するのではなく、境界からある一定の距離内、例えば、１００画素にある重なり走査領域の画像データのみを選択し、選択した画像データの分散値により重みづけを行って相関値を算出するようにしてもよい。境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより処理時間を短縮して画像合成精度を向上させることができる。
【００６０】
【発明の効果】
以上のように、本発明の請求項１に係る画像処理装置によれば、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離に応じて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけされた相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備え、新たに画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離によって相関値に重みづけを行うようにしたので、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６１】
また、本発明の請求項２に係る画像処理装置によれば、上記請求項１記載の画像処理装置において、上記相関値重みづけ手段は、上記境界位置算出手段によって算出された境界位置から、予め定められた距離内にある上記新しく取得された画像データに対してのみ相関値を算出するようにしたので、処理時間を短縮でき、また、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６２】
また、本発明の請求項３に係る画像処理装置によれば、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データの輪郭情報を抽出する輪郭情報抽出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記輪郭情報との双方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものとしたので、輪郭情報により相関値に重みづけを行うことで画像がある場所の相関値に重みづけを行うことができ、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６４】
また、本発明の請求項４に係る画像処理装置によれば、上記請求項３記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行うようにしたので、境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより、処理時間を短縮して画像合成（加算）精度を向上させると共に、輪郭情報も相関値の重み付けに用いることで、さらに画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６５】
また、本発明の請求項５に係る画像処理装置によれば、画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を算出する分散値算出手段と、上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、この相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記算出された分散値との両方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたものとしたので、上記分散値により画像がある場所の相関値に重みづけを行うことができ、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６６】
また、本発明の請求項６に係る画像処理装置によれば、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの標準偏差値で算出し、重みづけを行うようにしたので、分散値が標準偏差値で算出されることにより、正確に画像データのばらつき度合いが表され、画像がある場所を正確に求めることができ、また、画像がある場所に重みづけを行うため、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６７】
また、本発明の請求項７に係る画像処理装置によれば、上記請求項５記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの最大値と最小値の差により算出し、重みづけを行うようにしたので、分散値をある領域内の画像データの最大値と最小値の差で算出することで簡単に分散値を算出でき、画像がある場所に重みづけを行うため、画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【００６９】
また、本発明の請求項８に係る画像処理装置によれば、上記請求項７記載の画像処理装置において、上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データのばらつき度合いを表す分散値により重みづけを行うようにしたので、境界位置から一定距離内の画像を選択して相関値を算出することにより、処理時間を短縮して画像合成精度を向上させると共に、分散値も相関値算出に用いることで、さらに画像合成（加算）精度を向上させることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施の形態１における画像処理装置の座標算出処理を説明するための図である。
【図３】上記実施の形態１における画像処理装置の走査方法を説明するための図である。
【図４】上記実施の形態１における画像処理装置の相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図５】上記実施の形態１における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図６】上記実施の形態１における画像処理装置の画像合成結果を説明するための図である。
【図７】上記実施の形態１における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態２における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】上記実施の形態２における画像処理装置によるエッジによる重みづけを説明するための図である。
【図１０】上記実施の形態２における画像処理装置を用いたエッジ算出、及び上記実施の形態３における画像処理装置を用いた分散値算出を説明するための図である。
【図１１】上記実施の形態２における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図１２】本発明の実施の形態２における画像処理装置の変形例である、エッジと境界位置に基づいて重みづけを行う画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施の形態３における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】上記実施の形態３における画像処理装置を用いた分散値の算出を説明するための一例としての画像を示す図である。
【図１５】上記実施の形態３における画像処理装置において、図１４に示した画像の領域毎の階調分布を説明するための図である。
【図１６】上記実施の形態３における画像処理装置の相関値重みづけ係数を説明するための図である。
【図１７】上記実施の形態３における画像処理装置の変形例である、分散値と境界位置に基づいて重みづけを行う画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】従来の画像処理装置を用いた画像合成による画像のずれを説明するための図である。
【図２０】従来の画像処理装置を用いて相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図２１】従来の画像処理装置を用いて相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図２２】従来の画像処理装置を用いて相関値を算出する方法を説明するための図である。
【図２３】従来の画像処理装置を用いた画像合成結果を示す図である。
【符号の説明】
１０１ 画像読み取り手段
１０２ 画像バッファ
１０３ 写像手段
１０４ 画像記憶手段
１０５ 境界位置算出手段
１０６，８０６，１２０７，１３０６，１７０７ 相関値重みづけ手段
１０７ 移動量検出手段
１０８ 位置情報生成手段
１０９ 位置ずれ補正手段
８０５ エッジ抽出手段
１３０５ 分散値算出手段
Claims (8)
- 画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、
上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、
上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離に応じて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、
上記重みづけされた相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１記載の画像処理装置において、
上記相関値重みづけ手段は、上記境界位置算出手段によって算出された境界位置から、予め定められた距離内にある上記新しく取得された画像データに対してのみ相関値を算出することを特徴とする画像処理装置。 - 画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、
上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、
上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データの輪郭情報を抽出する輪郭情報抽出手段と、
上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記輪郭情報との双方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、
上記重みづけされた相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項３記載の画像処理装置において、
上記相関重みづけ手段は、上記走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データの輪郭情報により重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。 - 画像読み取り手段を原稿画像上で任意の方向に走査して画像データを読み取り、走査位置に基づいて上記画像データを画像記憶手段に記憶する画像処理装置において、
上記画像記憶手段に新たに書き込む画像データの、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置からの距離を算出する境界位置算出手段と、
上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を算出する分散値算出手段と、
上記走査が重複する部分の、既に上記画像記憶手段に書き込まれている画像データと、これに続く原稿画像の読み取りによって新しく取得された画像データとの相関値を算出し、該算出した相関値に、上記境界位置算出手段により算出された境界位置からの距離と上記算出された分散値との双方に基づいて重みづけを行う相関値重みづけ手段と、
上記重みづけした相関値を用いて、上記既に画像記憶手段に書き込まれている画像データに、新しく取得された画像データを加算する際の位置ずれを補正する位置ずれ補正手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項５記載の画像処理装置において、
上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの標準偏差値で算出し、重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項５記載の画像処理装置において、
上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのばらつき度合いを表す分散値を、ある領域内の画像データの最大値と最小値の差で算出し、重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項７記載の画像処理装置において、
上記相関重みづけ手段は、上記画像読み取り手段により読み取られる上記原稿画像の走査が重複する部分の画像データのなかで、新たに上記画像記憶手段に書き込む画像データと、それに隣接する画像記憶手段上の画像データとの境界位置から一定の距離内に位置する画像データを選択し、選択した画像データのばらつき度合いを表す分散値により重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。
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