JP4194076B2 - 画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フラットベッドスキャナを用いて読み取る原稿の多くはシート状の原稿であり、コンタクトガラス上に開閉自在の圧板を設け、コンタクトガラス上に原稿を載置した後に圧板を閉じて原稿をスキャンするようにしている。しかし、原稿としてはシート状のものに限られず、ブック原稿（本、冊子など）も原稿として扱われることがあり、そのような場合にもコンタクトガラス上にブック原稿を載置し、原稿をスキャンすることになる。
【０００３】
ところが、原稿としてブック原稿を用いた場合には、図６０に示すように、ブック原稿１００のページ綴じ部１０１がコンタクトガラス１０２から浮き上がってしまう。このようにブック原稿１００のページ綴じ部１０１がコンタクトガラス１０２から浮き上がってしまった場合には、ページ綴じ部１０１が焦点面から離れてしまうため、浮き上がった部分のスキャン画像には、画像歪み、影、文字ぼけなどの画像劣化が発生する。劣化した画像のページ綴じ部１０１は読みにくく、ＯＣＲにより文字認識処理を行うときの認識率が著しく低下する。特に、厚手製本ではその割合が高く、また、ブック原稿１００のページ綴じ部１０１を焦点面から離れないように加圧作業した場合には、ブック原稿１００自体を破損してしまうこともある。
【０００４】
このような問題を解決すべく、画像の濃度情報から物体の３次元形状を推定する方法を用いて、画像の歪みを補正する方法が提案されている。このような画像の濃度情報から物体の３次元形状を推定する方法としては、
T. Wada, H. Uchida and T. Matsuyama, "Shape from Shading with Interreflections under a Proximal Light Source: Distortion-Free Copying of an Unfolded Book", International Journal Computer Vision 24（2）, 125-135（1997）
に記載されているShape from Shadingと呼ばれる方法が代表的な例である。
【０００５】
また、特開平5-161002号公報には、三角測量方式により書籍の形状を測定し、歪みを補正する方法が提案されている。
【０００６】
さらに、特開平11-41455号公報には、読み取りスキャン画像のページ外形の形状を用いて書籍表面の３次元形状を推定する方法が提案されている。
【０００７】
しかしながら、前述したShape from Shadingと呼ばれる方法によれば、計算量が多く、歪み補正処理の計算時間が長いので、実用化は困難である。
【０００８】
また、特開平5-161002号公報に記載されている方法によれば、三角測量方式により書籍の形状を測定するための特別な形状計測装置が必要になるため、適当ではない。
【０００９】
さらに、特開平11-41455号公報に記載されている方法によれば、少ない計算量で歪み補正ができるが、ページ外形が画像中に完全に収まりきれずに途中で切れているような場合には有効な補正ができない。
【００１０】
そこで、近年においては、ページ外形が途中で切れているような読み取りスキャン画像であっても、その歪みを少ない計算量で有効に補正することができる画像歪み補正装置が提案されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したようなページ外形が途中で切れているような読み取りスキャン画像であっても、その歪みを少ない計算量で有効に補正することができる画像歪み補正装置によれば、ページ外形ではなく、文字行情報および罫線情報を用いて画像の歪みを補正するようにしているが、まだ、完全とはいえず、解決されねばならない課題が存在する。
【００１２】
例えば、罫線がかすれ等によって途中で切断されている場合には、不適切な罫線情報が抽出されてしまい、補正精度が低下するという問題がある。また、文字行と写真部分とが誤認識されることにより、不適切な文字行情報が抽出されてしまい、補正精度が低下するという問題もある。
【００１３】
また、各縦書き文字行の一番下の各一文字を連結した外形を用いて画像の歪みを補正する場合には、連結する各文字の外接矩形の下辺中心点を連結し、直線部分と曲線部分とを近似して抽出することにより縦書き文字行の外形の（主走査方向の）座標値を決定することになる。しかしながら、縦書き文字行の一番上の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合は、それらを連結した際に安定した多項式近似曲線が得られず、結果の補正画像に不自然な歪みが生じると言う問題点がある。文字行の一番下の文字の位置が大きく変動する場合も同様である。
【００１４】
本発明の目的は、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な画像歪み補正結果を得ることができる画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明の画像歪み補正装置は、スキャン面の上もしくは下に接触したブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを、前記スキャン画像に存在する縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置に関する多項式近似曲線に基づいて補正する画像歪み補正装置において、前記多項式近似曲線の算出に用いる前記縦書き文字行を、前記縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出する文字行抽出手段を備える。
【００１６】
したがって、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行が、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出される。これにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することが可能になるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることが可能になる。
【００１７】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像歪み補正装置において、前記文字行抽出手段は、前記縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の前記縦書き文字行を抽出し、抽出された前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する前記縦書き文字行を抽出する第一文字行抽出手段を備える。
【００１８】
したがって、縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の縦書き文字行が抽出され、抽出された縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行が抽出される。これにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を所定範囲に限定することが可能になる。
【００１９】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像歪み補正装置において、行幅が予め定めた値よりも狭い前記縦書き文字行を、抽出の対象から除外する。
【００２０】
したがって、極端に細い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【００２１】
請求項４記載の発明は、請求項２記載の画像歪み補正装置において、行幅に対する行の長さの比率が予め定めた値よりも小さな前記縦書き文字行を、抽出の対象から除外する。
【００２２】
したがって、極端に短い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【００２３】
請求項５記載の発明は、請求項２ないし４の何れか一記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の数が予め定めた値以下の場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第一文字行抽出手段を再度実行する。
【００２４】
したがって、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００２５】
請求項６記載の発明は、請求項２ないし４の何れか一記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第一文字行抽出手段を再度実行する。
【００２６】
したがって、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００２７】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の画像歪み補正装置において、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められる。
【００２８】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００２９】
請求項８記載の発明は、請求項２記載の画像歪み補正装置において、前記文字行抽出手段は、主走査方向の各位置における前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の数に関してヒストグラムを構成するヒストグラム構成手段と、このヒストグラム構成手段により構成された前記ヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した前記縦書き文字行を抽出する第二文字行抽出手段と、を備える。
【００３０】
したがって、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した縦書き文字行が抽出される。これにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を更に狭小な所定範囲に限定することが可能になる。
【００３１】
請求項９記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記ヒストグラム構成手段は、基準行を定め、この基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して、一定幅の範囲内に行の先頭（もしくは末尾）が存在する前記縦書き文字行の数を、基準行に関する前記ヒストグラムの値とする。
【００３２】
したがって、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムを確実に構成することが可能になる。
【００３３】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段は、更に、前記縦書き文字行の平均幅を抽出し、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の平均行幅に応じ、基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対する一定幅を定める。
【００３４】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００３５】
請求項１１記載の発明は、請求項９または１０記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行をページの外側から綴じ部方向に向かって順次探索し、着目している行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が既に定めた基準行のうちの何れかの基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して一定幅の範囲内に存在する場合には、その基準行に関するヒストグラム値を１だけ増加し、一定幅の範囲内に存在しない場合には、着目行を新たな基準行とみなす。
【００３６】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００３７】
請求項１２記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記第二文字行抽出手段による抽出処理の開始時は歪みを生じていない部分とし、連続して抽出した２つの前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の差が一定値以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とし、前記第二文字行抽出手段は、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した前記縦書き文字行を抽出する基準を切り替える。
【００３８】
したがって、画像の歪みにより本来無関係であるべき縦書き文字行が抽出されるが、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した縦書き文字行を抽出する基準が切り替えられることにより、本来無関係であるべき縦書き文字行を除外することが可能になる。
【００４１】
請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段は、更に、前記縦書き文字行の平均幅を抽出し、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の平均行幅に応じ、綴じ部方向の座標の差に関する一定値を定める。
【００４２】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００４３】
請求項１４記載の発明は、請求項１２または１３記載の画像歪み補正装置において、歪みを生じていない部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページ外側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から一定範囲内に抽出する前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在するように、次の前記縦書き文字行の抽出を行う。
【００４４】
したがって、画像の歪みを生じていない部分では、縦書き文字行を確実に抽出することが可能になる。
【００４５】
請求項１５記載の発明は、請求項１２または１３記載の画像歪み補正装置において、歪みを生じている部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、着目行の先頭（もしくは末尾）位置と抽出する行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きが着目行の先頭（もしくは末尾）位置と着目行の直前の抽出行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きから予め定めた値を引いた値よりも大きくなるように、次の前記縦書き文字行の抽出を行う。
【００４６】
したがって、画像の歪みを生じている部分では、本来無関係であるべき縦書き文字行を確実に除外することが可能になる。
【００４７】
請求項１６記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記第二文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の数が予め定めた値以下の場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第二文字行抽出手段を再度実行する。
【００４８】
したがって、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００４９】
請求項１７記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記第二文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第二文字行抽出手段を再度実行する。
【００５０】
したがって、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００５１】
請求項１８記載の発明は、請求項１７記載の画像歪み補正装置において、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められる。
【００５２】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００５３】
請求項１９記載の発明の画像読取装置は、原稿画像を読み取る画像読取手段と、この画像読取手段により読み取られたスキャン画像の補正を行う請求項１ないし１８の何れか一記載の画像歪み補正装置と、を備える。
【００５４】
したがって、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用を奏する画像読取装置が得られる。
【００５５】
請求項２０記載の発明の画像形成装置は、原稿画像を読み取る画像読取手段と、この画像読取手段により読み取られたスキャン画像の補正を行う請求項１ないし１８の何れか一記載の画像歪み補正装置と、この画像歪み補正装置から出力される画像データに基づいた画像を用紙上に印刷する画像印刷装置と、を備える。
【００５６】
したがって、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用を奏する画像形成装置が得られる。
【００５７】
請求項２１記載の発明のプログラムは、スキャン面の上もしくは下に接触したブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを、前記スキャン画像に存在する縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置に関する多項式近似曲線に基づいて補正する画像歪み補正処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記多項式近似曲線の算出に用いる前記縦書き文字行を、前記縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出する文字行抽出機能を実行させる。
【００５８】
したがって、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行が、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出される。これにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することが可能になるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることが可能になる。
【００９５】
請求項２２記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体は、請求項２１記載のプログラムを記憶している。
【００９６】
したがって、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、請求項２１記載の発明と同様の作用を得ることが可能になる。
【００９７】
【発明の実施の形態】
本発明の第一の実施の形態を図１ないし図５３に基づいて説明する。本実施の形態の画像歪み補正装置は画像形成装置であるデジタル複写機に備えられており、画像読取装置としてはデジタル複写機のスキャナ部が適用されている。
【００９８】
ここで、図１はスキャナ部１の構成を示す縦断正面図である。図１に示すように、スキャナ部１は、原稿を載置するコンタクトガラス２と、原稿の露光用の露光ランプ３および第一反射ミラー４からなる第一走行体５と、第二反射ミラー６および第三反射ミラー７からなる第二走行体８と、原稿の画像を読み取る撮像素子としてのＣＣＤ（Charge Coupled Device）９と、このＣＣＤ９に結像させるためのレンズユニット１０と、原稿を載置する基準になるとともにコンタクトガラス２のズレや外れを防止する原稿スケール１１と、この原稿スケール１１の下側に設置されたシェーディング補正用の白基準板１２と、フレーム１４とを備えている。ＣＣＤ９はセンサボード１３上に形成されている。
【００９９】
原稿の走査時には、第一走行体５および第二走行体８はステッピングモータ２４（図３参照）によって副走査方向に移動する。すなわち、第一走行体５および第二走行体８がコンタクトガラス２の下を走行して、露光ランプ３で原稿を露光走査し、その反射光を第一反射ミラー４、第二反射ミラー６および第三反射ミラー７で反射して、レンズユニット１０を通してＣＣＤ９に結像させる。ここに、画像読取手段が実現されている。
【０１００】
このようなスキャナ部１は、このスキャナ部１で読み取られた原稿の画像に基づく画像データに応じ、例えば電子写真方式で用紙上に画像の形成を行う画像印刷装置であるプリンタ部（図示せず）を備えるデジタル複写機１６に搭載されている。図２は、スキャナ部１を搭載したデジタル複写機１６の上部部分を示す斜視図である。図２に示すように、スキャナ部１には、コンタクトガラス２に対して開閉自在な圧板１７と、この圧板１７の開閉を検出する開閉センサ１８とが設けられている。なお、デジタル複写機１６に備えられるプリンタとしては、電子写真方式のほか、インクジェット方式、昇華型熱転写方式、銀塩写真方式、直接感熱記録方式、溶融型熱転写方式など、種々の印刷方式を適用することができる。その具体的な構成については周知であるため、詳細な説明は省略する。
【０１０１】
図３は、スキャナ部１の制御系の電気的な接続を示すブロック図である。図３に示すように、この制御系は、スキャナ部１の全体を制御するメイン制御部１９に、ＣＣＤ９で読み取った画像データに各種の画像処理を施す回路である画像処理部２０と、第一走行体５および第二走行体８を制御する回路である走行体制御部２１と、デジタル複写機１６への各種操作を受け付け、また、各種メッセージを表示する操作パネル２２と、ＣＣＤ９で読み取った画像データや所定のデータ等を記憶するメモリ２３とが接続されている。なお、操作パネル２２には、コピー開始を宣言するためのコピースタートキー等が設けられている。また、走行体制御部２１には、露光ランプ３と、第一走行体５および第二走行体８を駆動するステッピングモータ２４と、第一走行体５および第二走行体８がホームポジションにあるか否かを検出するスキャナホームポジションセンサ（ＨＰセンサ）２５と、開閉センサ１８とが接続されている。
【０１０２】
ここで、図４は画像処理部２０の基本的な内部構成を示すブロック図である。図４に示すように、画像処理部２０は、原稿をＣＣＤ９により読み取ったアナログ画像信号の増幅処理やデジタル変換処理等を行うアナログビデオ処理部２６、シェーディング補正処理を行うシェーディング補正処理部２７、シェーディング補正処理後のデジタル画像信号に、ＭＴＦ補正、変倍処理、γ補正等の各種画像データ処理を行いスキャン画像を生成する画像データ処理部２８、本実施の形態の特長的な機能であるスキャン画像の歪み補正機能を実現する画像歪み補正部２９から構成されている。以上のような画像処理後のデジタル画像信号は、メイン制御部１９を介してプリンタ部に送信されて、画像形成に供される。
【０１０３】
メイン制御部１９は、図５に示すように、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３１を備えており、このＣＰＵ３１には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）３２と、各種データを書換え可能に記憶してＣＰＵ３１の作業エリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）３３とがバス３４で接続されており、マイクロコンピュータを構成している。さらにバス３４には、制御プログラムが記憶されたＨＤＤ３５と、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ３７を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ３６と、プリンタ部等との通信を司るインタフェース（Ｉ／Ｆ）３８とが接続されている。
【０１０４】
図５に示すＣＤ−ＲＯＭ３７は、この発明の記憶媒体を実施するものであり、所定の制御プログラムが記憶されている。ＣＰＵ３１は、ＣＤ−ＲＯＭ３７に記憶されている制御プログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ３６で読み取り、ＨＤＤ３５にインストールする。これにより、メイン制御部１９は、後述するような各種の処理を行うことが可能な状態となる。
【０１０５】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ３７のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ３５にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【０１０６】
次に、メイン制御部１９に設けられたＣＰＵ３１が制御プログラムに基づいて実行する各種処理の内容について説明する。ここでは、ＣＰＵ３１が実行する処理のうち、本実施の形態のスキャナ部１が備える特長的な機能であるスキャン画像の歪み補正機能を実現する画像歪み補正装置である画像歪み補正部２９におけるスキャン画像の歪み補正処理についてのみ説明する。
【０１０７】
図６は、スキャン画像の歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ここでは、図７に示すように、ブック原稿４０がそのページ綴じ部４１とスキャナ部１の画像読み取りの主走査方向とが平行になるように位置させてコンタクトガラス２に載置されている場合について説明する。
【０１０８】
まず、ステップＳ１において、画像データ処理部２８から出力されたコンタクトガラス２に載置されているブック原稿４０のスキャン画像を入力する。ここで、図８は入力した画像の一例を示したものである。そして、図９に示すように、入力されたブック原稿４０のスキャン画像には、ページ綴じ部４１の近傍において歪みが生じている。
【０１０９】
次いで、ブック原稿４０のスキャン画像（例えば、モノクロ多値画像）の最適２値化処理を実行し（ステップＳ２）、副走査方向の黒画素（スキャン画像の画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）数のヒストグラムを求める（ステップＳ３）。図１０は、図８に示した画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図１０中の横軸は、主走査方向の黒画素（スキャン画像の画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）の位置を示し、図１０中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。なお、ページ綴じ部４１のスキャン画像である綴じ部境界線としては、スキャン画像中の画素の中でその濃度値が元も濃い画素が位置する副走査方向の位置が選択される。
【０１１０】
なお、スキャン画像がカラー多値画像の場合における２値化処理は、例えばＲＧＢ成分の何れか一つの成分に着目し（例えばＧ成分）、Ｇ成分の所定の濃度閾値よりも大きいものを黒画素とし、Ｇ成分の所定の濃度閾値よりも小さいものを白画素とすれば良い。また、ＲＧＢを色変換して輝度成分と色差成分とに分け、輝度成分で閾値処理を行うようにしても良い。
【０１１１】
続くステップＳ４においては、ページ外形／罫線／文字行の抽出処理を実行する。ここで、図１１は、ページ外形／罫線／文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
［スキャン画像からのページ外形の抽出］
まず、ステップＳ４１におけるスキャン画像からのページ外形の抽出処理について説明する。ここで、図１２は上端にページ外形が存在するスキャン画像の一例を示す説明図、図１３は図１２に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図１３に示すヒストグラムのｘ軸はスキャン画像の主走査方向（図１２の上下方向）を示すものであり、スキャン画像の上端はヒストグラムの左端に対応付けられている。なお、ページ外形が下端に存在するスキャン画像の場合には、スキャン画像の下端がヒストグラムの右端に対応付けられることになる。したがって、図１２に示すようにスキャン画像の上端にページ外形が存在する場合、スキャン画像の上部に黒い帯が現れることから、図１３に示すヒストグラムの左端には高い縦棒が現れることになる。本実施の形態では、このような特性を利用して、スキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断を行う。
【０１１２】
より具体的には、図１３に示すように、綴じ部境界線からスキャン画像の左端（図１２の左端）までの距離ＡＯ、ヒストグラム縦棒の高さＢＯとし、その比率を下記に示す式（１）により算出し、
【０１１３】
【数１】
【０１１４】
算出された比率ｋが、予め定められた閾値よりも大きい場合に、スキャン画像にページ外形が存在すると判断する。
【０１１５】
なお、スキャン画像の上下にページ外形が存在する場合には、ヒストグラムの左右両端に高い縦棒が現れることになるので、このような場合には、ヒストグラムの左右両端の高い縦棒に基づいてスキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断がそれぞれ実行される。
【０１１６】
ここに、ページ外形判別手段の機能が実行される。
【０１１７】
以上の処理により、スキャン画像にページ外形が存在すると判断された場合には、左右ページの上下辺のいずれにページ外形が存在しているのかという情報とともにページ外形を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
【０１１８】
なお、このスキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断処理は、スキャン画像の綴じ部境界線を境にした左右ページ毎に実行される。
［スキャン画像からの罫線の抽出］
続くステップＳ４２においては、スキャン画像からの罫線の抽出処理を実行する。ステップＳ４２におけるスキャン画像からの罫線の抽出処理について説明する。
【０１１９】
［罫線候補の検出］
ここで、図１４は長い罫線が存在するスキャン画像の一例を示す説明図、図１５は図１４に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図１５に示すヒストグラムのｘ軸はスキャン画像の主走査方向（図１４の上下方向）を示すものであり、スキャン画像の上端はヒストグラムの左端に対応付けられている。図１４に示すようにスキャン画像に罫線が存在する場合には、図１５に示すヒストグラムに幅の狭いピークが現れることになる。本実施の形態では、このような特性を利用して、スキャン画像に罫線が存在するか否かの判断を行う。
【０１２０】
より具体的には、まず、図１５に示すヒストグラムに現れた幅の狭いピークの高さＨを求めるとともに、求められた各ピークの中央位置（高さが半分の位置）における幅Ｗを求める。そして、ピークの高さＨが予め定められた閾値thＨよりも高く、かつ、ピークの中央位置の幅Ｗが予め定められた閾値thＷより小さなピークが存在する場合、そのピークを罫線の候補とする。
【０１２１】
ここに、罫線候補抽出手段の機能が実行される。
【０１２２】
続いて、罫線の候補とされたピークについて、罫線の連続性を利用して、更に罫線か否かの判断をする。図１６に示すように、候補罫線上の適当な位置（例えば、ページの中心線の位置）を開始点とし、この開始点から候補罫線を左右方向へ探索し、切断点（罫線がかすれて途切れている部分）の数を累積する。切断点の数が予め定められた閾値より少なければ、この候補を罫線と判断する。このように罫線連続性に基づいて罫線か否かの判断をすることにより、罫線として誤って検出された小さな文字で構成された横書き文字行や点線等を排除することが可能になる。
【０１２３】
ここに、罫線判別手段の機能が実行される。
【０１２４】
［罫線の座標検出］
以上のようにして罫線を判別した後、各罫線の座標を検出する。罫線座標の検出は、図１７に示すように、罫線の主走査方向（図１７のｙ軸方向）の座標値を罫線部の黒画素ランの中点座標とした場合、図１７に示す罫線の左端のｘ１における主走査方向座標値はｙ１となる。
【０１２５】
［最適罫線の選択］
次に、候補罫線の中から歪み補正に最適な罫線を選択する。図１８に示すように複数の罫線が検出される場合、どの罫線を用いて歪み補正するかを選択する必要がある。最適な罫線の選択基準の一例としては、罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内（図１８の網掛け領域）に罫線の一部がかかっていることを条件とし、その中で上下何れかのページ外形に最も近い罫線を選択するようにする。図１８においては、左右ページから各１本ずつの罫線を選択する場合を示している。ここでは、罫線▲１▼と罫線▲２▼とが選択されている。
【０１２６】
また、最適な罫線の選択基準の別の例としては、罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内（図１９の網掛け領域）に罫線の一部がかかっていることを条件とし、各ページの上部では上端のページ外形に、各ページの下部では下端のページ外形に、それぞれ最も近い罫線を選択するようにする。図１９においては、左右ページをさらに上下部分に分け、その各４ブロックにおいて１本ずつの罫線を選択する場合を示している。ここでは、左上のブロックでは罫線▲１▼、右下のブロックでは罫線▲２▼、左下のブロックでは罫線▲３▼が選択されている。なお、図１９中の右上のブロックには上記２条件（罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内に罫線の一部がかかっている）を満足する罫線が存在しないので、選択された罫線はない。
【０１２７】
なお、上記２条件（罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内に罫線の一部がかかっている）については、その両方ではなく何れか一方のみを満足するものであっても良い。また、選択基準として上例では「ページ外形に最も近い」を用いているが、これに限るものではなく、「罫線の湾曲が最も大きい」を用いても良い。ここで、「罫線の湾曲」は罫線の左右両端点の主走査方向の座標値の差で表すものとする。
【０１２８】
［最適罫線の座標値の決定］
最適な罫線が選択された場合には、罫線の（主走査方向の）座標値を決定する。罫線の（主走査方向の）座標値は、選択された罫線を左右ページのそれぞれ両端に達するまで近似して延長することにより決定される。図２０において、罫線が存在しているＢＣ部については、前述した罫線座標検出処理により既に座標値は決まっていることから、それ以外の延長部分について罫線の（主走査方向の）座標値を決定することになる。より詳細には、図２０に示すＡＢ部は直線近似で（主走査方向の）座標値を推定し、ＣＤ部は多項式近似曲線で（主走査方向の）座標値を推定する。
【０１２９】
［不適切な罫線の排除］
最後に不適切な罫線を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような罫線を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、図２１に示すように、曲線が書籍の外側へ向かうような曲線▲１▼や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような曲線▲２▼である。
【０１３０】
なお、推定曲線の形状が不適切であるとして罫線を排除した場合には、再び最適な罫線を選択し、上記の処理を繰り返すことになる。
【０１３１】
以上の処理により、スキャン画像に罫線が存在すると判断された場合には、左右各ページのいずれの位置に罫線が存在しているのかという情報とともに罫線を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
［スキャン画像からの文字行の抽出］
続くステップＳ４３においては、スキャン画像からの文字行の抽出処理を実行する。ステップＳ４３におけるスキャン画像からの文字行の抽出処理について説明する。本実施の形態においては、まず、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別を行う。
【０１３２】
［文字行の判別］
スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別手法について説明する。ここで、図２２は図８に示した画像の副走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図２２中の横軸は、副走査方向（左右方向）の黒画素（スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）の主走査方向上での位置を示し、図２２中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。また、図２３は図８に示した画像の主走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図２３中の横軸は、主走査方向（上下方向）の黒画素（スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）の副走査方向上での位置を示し、図２３中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。画像中の文字が横書きの図８に示したようなスキャン画像の場合、図２２に示すような副走査方向のヒストグラムは激しく変化するが、図２３に示すような主走査方向のヒストグラムの変化は少ない。また、特に図示しないが、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行である場合には、主走査方向のヒストグラムは激しく変化するが、副走査方向のヒストグラムの変化は少ない。
【０１３３】
上述したような判別手法は、具体的には下記に示す各式により実現される。まず、下記に示す式（２）により、
【０１３４】
【数２】
【０１３５】
主走査方向ｙの位置でのヒストグラム値Pnt（ｙ）の平均値meanＨが算出される。ここで、heightは画像の高さである。
そして、下記に示す式（３）により、
【０１３６】
【数３】
【０１３７】
副走査方向のヒストグラムの主走査方向に関する分散σＨが得られる。
同様に、下記に示す式（４）により、
【０１３８】
【数４】
【０１３９】
副走査方向ｘの位置でのヒストグラム値Pnt（ｘ）の平均値meanＶが算出される。ここで、widthは画像の幅である。
そして、下記に示す式（５）により、
【０１４０】
【数５】
【０１４１】
主走査方向のヒストグラムの副走査方向に関する分散σｖが得られる。
【０１４２】
上述したようにスキャン画像中の文字行が横書き文字行である場合には、副走査方向のヒストグラムの主走査方向に関する分散σＨが、主走査方向のヒストグラムの副走査方向に関する分散σｖより大きい。逆に、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行である場合には、主走査方向のヒストグラムの副走査方向に関する分散σｖが、副走査方向のヒストグラムの主走査方向に関する分散σＨより大きい。つまり、分散σＨと分散σｖとの比較により、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別が可能になっている。
【０１４３】
なお、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別に、黒白反転数ヒストグラムを用いたのは、文字行と写真部分との混同を避けるためである。一般に、黒画素ヒストグラムの値が同程度の場合、文字領域のほうが写真領域よりも黒白反転数ヒストグラムの値が大きくなるからである。
【０１４４】
ここに、文書判別手段の機能が実行される。
【０１４５】
［横書き文字行の座標検出］
以上のようにして文字行を判別した後、まず、各横書き文字行の座標を検出する。横書き文字行の座標の検出にあたっては、文字単位の外接矩形抽出処理を行うとともに、横書き文字行の抽出処理を行う。なお、文字認識処理については周知の技術であるので、その説明は省略する。ここで、スキャン画像の文字外接矩形抽出処理および文字行抽出処理の結果の一例を図２４に示す。そして、各文字の外接矩形の中心点の座標をその文字の座標とみなし、横書き文字行の座標を検出する。
【０１４６】
［最適横書き文字行の選択］
次に、抽出した横書き文字行の中から歪み補正に最適な横書き文字行を選択する。複数の横書き文字行が検出される場合、どの横書き文字行を用いて歪み補正するかを選択する必要がある。最適な横書き文字行の選択基準の一例としては、前述した最適な罫線の選択基準と基本的に同様であって、図２５に示すように横書き文字行の長さＢＣが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内（図２５の網掛け領域）に横書き文字行の一部Ｃがかかっていることを条件とし、その中で上下何れかのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するようにする。ここで、Ｂは文字行の一番左の矩形の中心であり、Ｃは一番右の矩形の中心である。なお、最適な横書き文字行の選択は、左右ページから各１本ずつのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するものであっても良いし、左右ページをさらに上下部分に分け、その各４ブロックにおいて１本ずつのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するものであっても良い。
【０１４７】
なお、上記２条件（横書き文字行の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内に横書き文字行の一部がかかっている）については、その両方ではなく何れか一方のみを満足するものであっても良い。また、選択基準として上例では「ページ外形に最も近い」を用いているが、これに限るものではなく、「横書き文字行の湾曲が最も大きい」を用いても良い。ここで、「横書き文字行の湾曲」は横書き文字行の両端の文字外接矩形の中心座標の主走査方向の座標値の差で表すものとする。
【０１４８】
［最適横書き文字行の座標値の決定］
最適な横書き文字行が選択された場合には、横書き文字行の（主走査方向の）座標値を決定する。横書き文字行の（主走査方向の）座標値は、横書き文字行内の各文字外接矩形の中心点を連結し、直線部分と曲線部分とを近似して抽出することにより横書き文字行の（主走査方向の）座標値を決定することになる。より詳細には、図２５に示すＤは綴じ部境界線であり、ＢＤの間は多項式近似曲線で（主走査方向の）座標値を推定し、一番左端のＡとＢとの間は近似直線の値で（主走査方向の）座標値を推定する。
【０１４９】
［不適切な横書き文字行の排除］
最後に不適切な横書き文字行を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような横書き文字行を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、前述した罫線の場合と同様であって、特に図示しないが、曲線が書籍の外側へ向かうような場合や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような場合である。
【０１５０】
なお、推定曲線の形状が不適切であるとして横書き文字行を排除した場合には、再び最適な横書き文字行を選択し、上記の処理を繰り返すことになる。
【０１５１】
以上の処理により、スキャン画像に横書き文字行が存在すると判断された場合には、左右各ページのいずれの位置に横書き文字行が存在しているのかという情報とともに横書き文字行を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
【０１５２】
［縦書き文字行に基づく横書き文字行の抽出］
次に、各縦書き文字行から横書き文字行を抽出する。
【０１５３】
図２６は、各縦書き文字行からの横書き文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図２６に示すように、まず、縦書き文字行の行切り出し矩形を抽出する（ステップＳ２０１）。なお、縦書き文字行の行切り出し矩形の抽出処理は、ＯＣＲ等で一般に用いられている周知の技術をそのまま利用することができるので、その説明は省略する。図２７は、抽出した行切り出し矩形を例示的に示す説明図である。
【０１５４】
次いで、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）のｙ座標が最大（もしくは最小）の縦書き文字行を抽出し、さらに、そこから予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行を抽出する（ステップＳ２０２：第一文字行抽出手段）。より具体的には、図２７に示した例においては、図２８に示すように、縦書き文字行の先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行はＡで示した縦書き文字行である。そして、その先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字は、図２８中、黒丸“●”で示した文字である。すなわち、黒丸“●”で示す文字を含む縦書き文字行のみを抽出し、それ以外の縦書き文字行Ｂ，Ｃは除外する。なお、ｈはスキャン画像の解像度によって定められる定数である。
【０１５５】
次に、抽出した縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）のｙ座標に関してヒストグラムを構成する（ステップＳ２０３：ヒストグラム構成手段）。図２９では、ページの左端に近い縦書き文字行Ｄを基準行とし、その先頭のｙ座標（ｙＤ）を基準座標としている。以後、ｙＤに対して一定幅ｄ（例えば抽出した縦書き文字行の平均幅の１／２）の範囲内に先頭が存在する縦書き文字行の数を、ｙＤに関するヒストグラムの値とする。図２９では、ｙＤを示す直線を上下に挟む点線の範囲内に先頭が存在する縦書き文字行がその対象となる。したがって、ページの左端に近い縦書き文字行Ｄの右隣の縦書き文字行Ｅは、その範囲外である。このように、既存の基準座標の対象範囲に先頭が含まれない縦書き文字行が出現した場合は、その縦書き文字行を新たな基準行とし、その先頭座標を新たな基準座標（ここでは、ｙＥ）とする。また、縦書き文字行Ｅの右隣の縦書き文字行Ｆの行先頭座標はｙＤの対象範囲に含まれるので、新たな基準座標を設けることなく、ｙＤに関するヒストグラムの値を１だけカウントアップする。
【０１５６】
以下、同様の処理を綴じ部境界線に向かって続けて行く。その結果、図２９に示す例では、ｙＤの対象範囲に含まれる縦書き文字行は斜線を施した矩形で囲まれた７つで、ｙＥの対象範囲に含まれる縦書き文字行は網掛けを施した矩形で囲まれた４つとなる（これら以外の矩形で囲まれた縦書き文字行に関しても、基準行、基準座標と対象範囲がそれぞれ定められるが、図２９では省略している）。なお、ｙＤの対象範囲には本来無関係であるべき縦書き文字行Ｇも含まれているが、次のステップＳ２０４にてこれは除外される。
【０１５７】
続いて、ステップＳ２０３にて構成したヒストグラムの中で、最大の値に対応する基準行の対象範囲に含まれる縦書き文字行の中で、最もページの左端（もしくは右端）にある縦書き文字行（基準行）を開始行として、綴じ部境界線へ向かって、先頭（もしくは末尾）のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出する（ステップＳ２０４：第二文字行抽出手段）。図２９では、基準座標ｙＤの対象範囲に含まれる文字行が７つと最大であったので、その中の左端の縦書き文字行Ｄを開始行とし、開始行（縦書き文字行Ｄ）から綴じ部境界線へ向かって先頭のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出していく。
【０１５８】
ところで、開始行（縦書き文字行Ｄ）から綴じ部境界線へ向かって先頭のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出する際には、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで処理内容を切り替える。
【０１５９】
まず、画像の歪みを生じていない部分における処理について図３０を参照しつつ説明する。画像の歪みを生じていない部分では、着目行Ｈを基準として、次の２条件を満足する縦書き文字行を抽出する。
１．ｙ座標の正方向（図３０中、上方へ向かう方向）に関して、着目行Ｈの先頭位置から一定範囲内ｂ１（例えば平均文字行幅の１／２）に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
２．ｙ座標の負方向（図３０中、下方へ向かう方向）に関して、着目行Ｈの先頭位置から見てｘ座標の正方向（綴じ部境界線へ向かう方向）に対して予め定めた一定角度（ここでは、角度を直線の傾き（ｂ２／ａ１）で表している）の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
すなわち、着目行Ｈの次の縦書き文字行Ｉの先頭は上記の範囲外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Ｊの先頭は範囲内に存在するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Ｊを新たな着目行として同様の処理を続ける。
【０１６０】
次に、画像の歪みを生じている部分における処理について図３１を参照しつつ説明する。画像の歪みを生じている部分では、着目行Ｌを基準として、次の２条件を満足する縦書き文字行を抽出する。
１．ｙ座標の負方向（図３１中、下方へ向かう方向）に関して、着目行Ｌの先頭位置から見てｘ座標の正方向（綴じ部境界線へ向かう方向）に対して予め定めた一定角度（ここでは、角度を直線の傾き（ｂ３／ａ２）で表しているが、歪みを生じている部分では基本的にページの内側へ文字行の先頭が食い込んでいくのを考慮して、ｂ２／ａ１＜ｂ３／ａ２とする）の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
２．着目行Ｌの先頭位置と抽出する縦書き文字行の先頭位置を結ぶ直線の傾き（ｂ４／ａ２）が、着目行Ｌの先頭位置と直前の抽出行Ｋの先頭位置を結ぶ直線の傾き（ｂ５／ａ３）から一定値αを引いた値よりも大きい。すなわち、“ｂ４／ａ２＞ｂ５／ａ３−α”を満足すること（基本的には、“ｂ４／ａ２＞ｂ５／ａ３”で良いが、誤差を考慮して一定値αを導入する。一定値αは予め定めた値である）
すなわち、着目行Ｌの次の縦書き文字行Ｍの先頭はこの条件外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Ｎの先頭は条件を満足するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Ｎを新たな着目行として同様の処理を続ける。
【０１６１】
さて、ここで問題となるのは、歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分をいかに識別するかであるが、これは次のように行っている。すなわち、着目行と次の抽出行の先頭のｙ座標をそれぞれｙＣ，ｙＮとすると、“ｙＮ−ｙＣ”が一定値（例えば、平均文字行幅の１／４）以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とする。
【０１６２】
以上の方法により図２９から抽出した縦書き文字行を、図３２において斜線を施した矩形で囲んで示す。
【０１６３】
最後に、抽出した縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の位置座標に関する近似曲線多項式を算出する（ステップＳ２０５）。抽出した各縦書き文字行の行切り出し矩形の先頭を連結して外形を形成する場合には、図３３に示すように、連結する各縦書き文字行の行切り出し矩形の上辺中心点に基づき、抽出した縦書き文字行の先頭の位置座標に関する近似曲線多項式を算出する。また、抽出した各縦書き文字行の行切り出し矩形の末尾を連結して外形を形成する場合には、図３３に示すように、連結する各縦書き文字行の行切り出し矩形の下辺中心点に基づき、抽出した縦書き文字行の末尾の位置座標に関する近似曲線多項式を算出する。
【０１６４】
なお、最後に不適切な縦書き文字行の外形を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような縦書き文字行の外形を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、前述した罫線や横書き文字行の場合と同様であって、特に図示しないが、曲線が書籍の外側へ向かうような場合や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような場合である。
【０１６５】
なお、推定曲線の形状が不適切であるとして縦書き文字行の外形を排除した場合には、歪み補正用の縦書き文字行の外形は無いということになる。
【０１６６】
以上の処理により、スキャン画像に縦書き文字行の外形が存在すると判断された場合には、左右各ページのいずれの位置に縦書き文字行の外形が存在しているのかという情報とともに縦書き文字行の外形を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
【０１６７】
なお、以下においては、横書き文字行及び縦書き文字行の外形を文字行として扱うものとする。
【０１６８】
以上、ステップＳ４１〜Ｓ４３の処理により、ページ外形／罫線／文字行の抽出処理（ステップＳ４）が終了する。
【０１６９】
続くステップＳ５（図６参照）においては、画像歪み補正処理を実行する。画像歪み補正処理は、図３４に示すように、概略的には、歪み補正（伸長）に際しての基準となる線（基準線）としてスキャン画像の上辺（もしくは下辺）の近傍に位置するページ外形／罫線／文字行の何れかを選択する処理（ステップＳ５１：基準線選択処理）、基準線に対応するものであって補正率（伸長率）の算出用の参照線としてスキャン画像の上辺（もしくは下辺）の近傍に位置するページ外形／罫線／文字行の何れかを選択する処理（ステップＳ５２：参照線選択処理）、基準線が罫線や文字行の場合に、基準線より下部の画像情報の欠落を最小限にするための仮想的なページ外形を算出する処理（ステップＳ５３：仮想ページ外形算出処理）、仮想的なページ外形に基づいてスキャン画像に伸長処理を施して主走査方向の歪みを補正する処理（ステップＳ５４：主走査方向歪み補正処理）、補正画像の文字外接矩形に基づいてスキャン画像に伸長処理を施して副走査方向の歪みを補正する処理（ステップＳ５５：副走査方向歪み補正処理）により構成されている。
【０１７０】
ここで、基準線選択処理（ステップＳ５１）及び参照線選択処理（ステップＳ５２）においては、基準線または参照線として、スキャン画像の上辺（もしくは下辺）の近傍に位置するページ外形／罫線／文字行の何れかを選択することになるが、本実施の形態におけるページ外形、罫線、文字行の選択の優先順位は、
ページ外形＞罫線＞文字行
とされている。このような選択優先順位にしたのは、文字行はページ外形や罫線に比べて抽出精度が低く、また、画像の外側にあるページ外形を利用する方が精度の高い歪み補正率を得ることができるためである。ただし、本実施の形態においては、ページ外形は一般に左右ページにまたがるが、罫線や文字行は両ページにあるとは限らないので、スキャン画像の上辺または下辺からの基準線選択の優先順位は、下記に示すようになる。
【０１７１】
１．「ページ外形」（ページ外形は、常に左右両ページに存在する）
２．左右両ページともに「罫線」
３．一方のページが「罫線」、他方のページが「文字行」
４．左右両ページともに「文字行」
５．一方のページのみに「罫線」、他方のページには「手がかりなし」
６．一方のページのみに「文字行」、他方のページには「手がかりなし」
ここで、「手がかりなし」とは、ページ外形、罫線、文字行のいずれも抽出できなかった場合を言う。
【０１７２】
次に、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）及び主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）の例について、上記優先順位に基づいて順に説明する。
【０１７３】
１．スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合ここでは、スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合について説明する。図３５に示すように、スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合は、いずれを基準線、参照線にしても構わない。なお、本実施の形態においては、基準線として選択した「ページ外形」、「罫線」、「文字行」は、下辺に位置させるものとする。この場合においては、基準線と仮想ページ外形とは一致していることから、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）においては特に処理を実行しなくても良い。
【０１７４】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。ここで、ｘ０は「ページ外形」の直線部分と曲線部分との境界点である。主走査方向歪み補正処理としては、まず、この境界点ｘ０における基準線と参照線間の距離ｈ０（図３６参照）に基づいて歪み補正率を算出する。歪み補正率は、主走査方向に画像を伸長して補正する際に、基準線と参照線との間の距離を副走査方向の全ての位置において等しくさせるためのものである。すなわち、位置ｘにおける基準線と参照線間の距離をｈ（図３６参照）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。即ち、歪み補正率とは、主走査方向に画像を伸長して補正する際に、基準線と参照線との間の距離を副走査方向の全ての位置ｘにおいて等しくなるように、各ｘに関して算出した値である。
【０１７５】
次に、実際に補正をする際は、まず、図３６に示すように仮想ページ外形（ここでは基準線）が直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長すれば、図３６の上辺の「ページ外形」ＥがＲＥとなるように画像が補正される。
【０１７６】
ここに、ページ外形画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１７７】
２．スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合
ここでは、スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺ではページ外形が途中で切れているが「罫線」と「文字行」とが存在する場合について説明する。図３７に示すように、スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合は、「ページ外形」を基準線として下辺に位置させ、「文字行」と「罫線」とを参照線とする（図３７に示す例では、左ページが「文字行」、右ページが「罫線」である）。この場合においても、基準線と仮想ページ外形とは一致していることから、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）においては特に処理を実行しなくても良い。
【０１７８】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。ここで、ｘ０は「ページ外形」の直線部分と曲線部分との境界点である。主走査方向歪み補正処理としては、まず、この境界点ｘ０における基準線と参照線間の距離ｈ０（図３８参照）に基づいて歪み補正率を算出する。位置ｘにおける基準線と参照線間の距離をｈ（図３８参照）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。
【０１７９】
次に、実際に補正をする際は、まず、図３８に示すように仮想ページ外形（ここでは基準線）が直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長すれば、図３８の右ページでは、上辺の「罫線」ＬＵがＲＬＵとなるように画像が補正される。左ページ上辺の「文字行」についても同様に行う。
【０１８０】
ここに、ページ外形画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１８１】
３．スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合
ここでは、スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合について説明する。スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合は、図３９に示すように、左右両ページに「罫線」が存在する側を下辺に位置させ、その２本の「罫線」を基準線とし、他方の辺に位置する「文字行」と「罫線」とを参照線とする（図３９に示す例では、左ページが「文字行」、右ページが「罫線」である）。ところで、このように、基準線が「ページ外形」ではない場合は、基準線をそのまま仮想ページ外形と見なしてはならない。なぜなら、両者を一致させた場合、後の主走査方向歪み補正処理において仮想ページ外形（基準線）を最下辺に画素シフトする際、基準線より下方の画像情報が全て欠落してしまうからである。
【０１８２】
そこで、基準線が「ページ外形」でない場合は、図３９において点線で示すような仮想ページ外形ＶＥを求める仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）を実行する。ここで、ｘ０は下辺の「罫線」ＬＤの直線部分と曲線部分との境界点である。仮想ページ外形算出処理は、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから上辺の「罫線」ＬＵまでの距離ｂ０とに基づいて仮想ページ外形ＶＥを算出するものである。すなわち、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから上辺の「罫線」ＬＵまでの距離ｂが解かれば、
ａ／ｂ＝ａ０／ｂ０
であることから、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから仮想ページ外形ＶＥまでの距離ａを算出することができる。したがって、「罫線」ＬＤ上の位置から仮想ページ外形ＶＥまでの距離を副走査方向の全ての位置ｘにおいて算出することにより、仮想ページ外形ＶＥを求めることができる。このような処理は、左右ページについてそれぞれ独立に行われる。
【０１８３】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。主走査方向歪み補正処理としては、まず、前述した境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから上辺の「罫線」ＬＵまでの距離ｂ０とを加算した距離ｈ０（ｈ０＝ａ０＋ｂ０）に基づいて歪み補正率を算出する。位置ｘにおける上辺の「罫線」ＬＵからスキャン画像の最下辺までの距離をｈ（ｈ＝ａ＋ｂ）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。
【０１８４】
次に、実際に補正をする際は、まず、図４０に示すように仮想ページ外形ＶＥが直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長すれば、図３４の右ページでは、上辺の「罫線」ＬＵがＲＬＵ（厳密には、ｘの位置は「罫線」ＬＵの直線部と曲線部との境界には一致しないが、ここでは「罫線」ＬＤの境界をそのまま用いる）となるように画像が補正される。左ページ上辺の「文字行」についても同様に行う。
【０１８５】
このように、仮想ページ外形ＶＥを利用することで、シフトによる画像の欠落を最小限に抑えることができる。
【０１８６】
ここに、罫線／文字行画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１８７】
４．スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合
ここでは、スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合について説明する。スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合（他方のページは「手がかりなし」）は、図４１に示すように、「罫線」と「文字行」とが存在する側を下辺に位置させ、それらの「罫線」と「文字行」とを基準線とし、他方の辺に位置する「罫線」とスキャン画像を副走査方向に貫く中心線Ｃとを参照線とする（図４１に示す例では、左ページが「罫線」、右ページが「手がかりなし」である）。なお、中心線Ｃは、スキャン画像の主走査方向の中心を副走査方向に横切る線であり、ブック原稿４０の中心線ではない。
【０１８８】
このように基準線が「ページ外形」でない場合は、前述したように、図４１において点線で示すような仮想ページ外形ＶＥを求める仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）を実行する。ここで、ｘ０は下辺の「罫線」ＬＤの直線部分と曲線部分との境界点である。仮想ページ外形算出処理は、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから中心線Ｃまでの距離ｂ０とに基づいて仮想ページ外形ＶＥを算出するものである。すなわち、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから中心線Ｃまでの距離ｂが解かれば、
ａ／ｂ＝ａ０／ｂ０
であることから、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから仮想ページ外形ＶＥまでの距離ａを算出することができる。したがって、「罫線」ＬＤ上の位置から仮想ページ外形ＶＥまでの距離を副走査方向の全ての位置ｘにおいて算出することにより、仮想ページ外形ＶＥを求めることができる。このような処理は、左右ページについてそれぞれ独立に行われる。なお、右ページのように上辺に「罫線」が存在する場合については、中心線Ｃに代えて、前述したように上辺の「罫線」を用いる。
【０１８９】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。主走査方向歪み補正処理としては、まず、前述した境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから中心線Ｃまでの距離ｂ０とを加算した距離ｈ０（ｈ０＝ａ０＋ｂ０）に基づいて歪み補正率を算出する。位置ｘにおける中心線Ｃからスキャン画像の最下辺までの距離をｈ（ｈ＝ａ＋ｂ）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。
【０１９０】
次に、実際に補正をする際は、まず、図４２に示すように仮想ページ外形ＶＥが直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長して補正する。左ページ上辺の「罫線」についても同様に行う。なお、右ページについては、補正によってシフトにより一旦歪んだ中心線Ｃが元の直線ＲＣに戻るが、Ｃがスキャナ部１の光軸と一致する場合以外は、画像全体の補正は不完全となる。
【０１９１】
ここに、罫線／文字行画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１９２】
５．スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合
ここでは、スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合について説明する。スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し（他方のページは「手がかりなし」）、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合（一方のページは「手がかりなし」）は、図４３に示すように、「罫線」が存在する側を下辺に位置させ、その「罫線」を基準線とし、「罫線」が存在しない方のページ（「文字行」が存在する方のページ）については、文字行Ｌを中心線Ｃを挟んで線対称の位置に移動させた曲線ＳＬを基準線とする。参照線については、「罫線」が存在するページは中心線Ｃを、「文字行」が存在するページはその「文字行」を、それぞれ参照線とする。
【０１９３】
なお、歪み補正率の算出や画素シフト、補正（伸長）処理についてはこれまでの例と同様であるため、それらの説明は省略する。
【０１９４】
ここに、罫線／文字行画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１９５】
最後に、副走査方向歪み補正処理（ステップＳ５５）について説明する。ここで、図４４は副走査方向歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４４に示すように、ステップＳ１０１においては、主走査方向歪み補正されたスキャン画像に基づいて文字の外接矩形Ａ（図４５参照）を抽出する。ここで、文字認識処理については周知の技術であるので、その説明は省略する。このように文字の外接矩形Ａを抽出するのは、この文字の外接矩形Ａの形状の変化を基に、副走査方向の歪みを補正するためである。ここでは、図４５に示すように、文字外接矩形Ａの横辺の長さｗ、縦辺の長さｈ、および、文字の中心Ｂを定義する。ここで、文字の中心Ｂは、外接矩形Ａの対角線の交点である。
【０１９６】
続いて、図４６に示すように、スキャン画像をブック原稿４０のページ綴じ部４１に平行な方向の複数の短冊状の領域Ｃに分割した後（ステップＳ１０２）、各短冊領域Ｃについて、そこに含まれる文字外接矩形Ａに関する特徴量を求める（ステップＳ１０３）。ここで、ある短冊領域Ｃに含まれる文字外接矩形Ａとは、その中心が当該短冊領域Ｃに含まれるような外接矩形Ａのことである。例えば、図４６の短冊領域Ｃ１に含まれる外接矩形Ａは、図中の網掛けを施した矩形である。
【０１９７】
さて、上記の文字外接矩形Ａに関する特徴量は、
（文字の横辺の長さ）／（文字の縦辺の長さ）＝ｗ／ｈ
を基に求められる。すなわち、各短冊領域Ｃについて、そこに含まれる全ての文字外接矩形Ａのｗ／ｈの値の平均値をその短冊領域Ｃの特徴量とするのである。
【０１９８】
しかしながら、単に、ｗ／ｈの平均値を算出すると不適切な場合がある。文字の中には、句読点や数式中の記号のようにそのサイズが元々小さく、ｗ／ｈの値が不安定なものがある。また、矩形抽出の際に隣接する文字同士がくっついて抽出されてしまい、ｗが極端に大きい文字外接矩形Ａが生じる場合もある。特徴量を求める場合は、このような特殊な文字や極端にｗが大きいものを予め排除しておく必要がある。そこで、続くステップＳ１０４においては、予め閾値を定めておいて、ｈの値がその閾値より小さな文字外接矩形Ａを予め排除するとともに、ｗ／ｈの比率に関する閾値を予め定めておき、ｗ／ｈの値が其の閾値よりも大きい文字外接矩形Ａも予め排除する。例えば、図４７中に示した網掛けを施した文字外接矩形Ａが予め排除されることになる。
【０１９９】
続くステップＳ１０５においては、前述したように極端な文字外接矩形Ａを排除した後に、各短冊領域Ｃ内の文字外接矩形Ａのｗ／ｈの平均値を求める。図４８に各短冊領域Ｃ内の外接矩形Ａのｗ／ｈの平均値の一例を示す。なお、図４８中の短冊領域Ｃ２は、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域である。
【０２００】
続いて、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２に文字外接矩形Ａが存在するか否かを判断する（ステップＳ１０６）。これは、図４７に示すように、一般にはブック原稿４０のページ綴じ部４１付近には文字外接矩形Ａが存在しない場合が多いからである。ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２に文字外接矩形Ａが存在する場合は（ステップＳ１０６のＹ）、その文字外接矩形Ａを利用して特徴量は算出されているのでそのままステップＳ１０８に進む。
【０２０１】
一方、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２に文字外接矩形Ａが存在しない場合は（ステップＳ１０６のＮ）、ステップＳ１０７に進み、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の特徴量を求める。なお、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の識別は、例えば、スキャン画像（例えば、モノクロ多値画像）の地肌濃度変化を各短冊領域Ｃごとに求め、短冊領域Ｃ内の最も濃度の薄い濃度値を求めることにより実現される。図４９は地肌濃度変化を求めた一例を示したものであり、地肌濃度が最も濃い短冊領域が、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２であるとみなされる。
【０２０２】
なお、スキャン画像がカラー多値画像の場合におけるブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の識別は、例えばＲＧＢ成分の何れか一つの成分（例えばＧ成分）に着目し、そのＧ成分の地肌濃度を使用して識別するようにすれば良い。また、ＲＧＢを色変換して輝度成分と色差成分とに分け、輝度成分を使用してブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２を識別するようにしても良い。
【０２０３】
ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の特徴量は、次のようにして定められる。ここでは、統計的特徴量の算出対象となり得る文字外接矩形Ａが存在し、かつ、ページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の最近傍である短冊領域Ｃの特徴量に対して予め定めた定数値を乗じることにより算出された値が、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２における特徴量とみなされるものである。つまり、図４８に示した例では、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の左右何れの短冊領域Ｃ３，Ｃ４にも文字外接矩形Ａが存在するので、どちらか適当な方の特徴量を選択し（ここでは右側の○印の方）、それに予め定めた定数値（ここでは０．５）を乗じて、これをブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の特徴量としている。
【０２０４】
続くステップＳ１０８においては、各短冊領域Ｃの特徴量に対する適切なフィルタリング処理、例えば、短冊領域Ｃの位置の変化方向（即ち副走査方向）に関する移動平均を求める処理を施すなどして、短冊領域Ｃの位置の変化に対する（副走査方向の）特徴量の変化がなだらかになるようにする。ただし、ここでもブック原稿４０のページ綴じ部４１付近は特別な処理が必要となる。なぜなら、副走査方向に関して長さが全て等しいウィンドウを用いてフィルタリングを行うと、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近の特徴量の変化の鋭さが失われてしまうからである。
【０２０５】
ここで、長さが全て５であるウィンドウを用いて図４８に示した各短冊領域Ｃの特徴量に対してフィルタリング処理を施した結果を図５０に示す。図５０に示すように、長さが全て５であるウィンドウを用いてフィルタリング処理を施した場合には、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近の特徴量（ｗ／ｈ）の変化がなだらかになり過ぎてしまう。このような場合には、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近での適切な画像補正が不可能になってしまう。
【０２０６】
そこで、本実施の形態においては、フィルタリング処理の際には、フィルタのウィンドウがブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の両側の短冊領域Ｃ３，Ｃ４に跨がらないように、ページ綴じ部４１付近でウィンドウ長を調整する。ここで、図５１はページ綴じ部４１付近でウィンドウ長を調整してフィルタリング処理を施した結果を示すグラフである。図５１に示すように、ページ綴じ部４１付近でウィンドウ長を調整した場合には、ページ綴じ部４１付近の特徴量（ｗ／ｈ）の変化を適切に表現できるので、良好な画像補正が実現できる。
【０２０７】
続くステップＳ１０９においては、各短冊領域Ｃの推定歪み量を算出する。各短冊領域Ｃの推定歪み量の算出手法は、以下に示す通りである。
【０２０８】
まず、短冊領域の歪み量を算出するための基準となる短冊領域（基準短冊領域）を定める。ここでは、歪みが最も小さいと考えられる短冊領域Ｃ、例えば、特徴量（ｗ／ｈ）が最大である短冊領域Ｃを基準短冊領域とする。この処理は左右ページで共通に行っても良いが、左右独立に基準短冊領域を定めても構わない。図５１においては、左右独立に基準短冊領域を定めた例を示しており、○印を施した短冊領域Ｃが基準短冊領域であり、左側の基準特徴量を“Ｌｗ０／Ｌｈ０”、右側の基準特徴量を“Ｒｗ０／Ｒｈ０”、でそれぞれ示している。
【０２０９】
次に、基準短冊領域の特徴量ｗ０／ｈ０をスキャン画像全体の基準特徴量とし、
（各短冊領域の特徴量）／（基準特徴量）＝（ｗ／ｈ）／（ｗ０／ｈ０）
の値を、各短冊領域の推定歪み量として算出する。
【０２１０】
なお、ブック原稿４０のページ綴じ部４１から外れたページ外側付近の短冊領域Ｃを基準短冊領域とすると、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近とはフォントや活字のサイズの違いが大きくて、適切な推定歪み量が算出できない場合も考えられる。そのような画像を対象とする場合は、基準短冊領域の探索範囲を予めブック原稿４０のページ綴じ部４１付近に限定しておくのが有効である。これを実現するためには、地肌濃度が予め定めた濃度よりも濃い短冊領域Ｃのみから基準短冊領域を求めるようにすれば良い。
【０２１１】
最後に、スキャン画像に対して、短冊領域Ｃの短辺方向（副走査方向）の拡大処理を行い、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近の歪みを補正する（ステップＳ１１０）。その場合の拡大率は、ステップＳ１０９において算出した推定歪み量の逆数、すなわち、
（基準特徴量）／（各短冊領域の特徴量）＝（ｗ０／ｈ０）／（ｗ／ｈ）
とする。ここで、上記の基準短冊領域を左右共通に定めた場合には、この拡大率も左右共通の基準特徴量によって算出し、独立に定めた場合には、左右それぞれの基準特徴量で独立に算出するようにする。図５２は、図５１に示した特徴量に基づいて算出した補正拡大率を示したものである。
【０２１２】
なお、ここでも、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近から離れた短冊領域Ｃはもともと画像の歪みが無い領域である可能性が高いので、拡大処理の対象としない方が良い場合がある。拡大処理を行ったために、かえって不自然な歪みが生じてしまう可能性があるからである。これを防ぐために、地肌濃度が予め定めた濃度よりも薄い短冊領域Ｃについては、推定歪み量を“１”とする。
【０２１３】
また、短冊領域Ｃ内において共通の補正拡大率を適用した場合、隣接する短冊領域Ｃの境界部での補正拡大率が不連続となるため、補正画像が不自然となる。そこで、隣接する短冊領域Ｃの境界部での補正拡大率が連続的に変化するように、補正拡大率を予め補正しておく。これは、例えば図５２に示す短冊領域Ｃの中央部分の補正拡大率を推定歪み量の逆数を示す点としてプロットし、これらの点を線分で結んで直線補完することで、他の部分の補正拡大率とすることで実現できる。以上の処理により、スキャン画像の副走査方向の補正拡大率が確定する。
【０２１４】
なお、画像の拡大処理は、例えばコピーの変倍機能として良く使われる３次関数のコンボリューション法等を用いて実行される。
【０２１５】
以上、ステップＳ１０１〜Ｓ１１０の処理により副走査方向歪み補正処理（ステップＳ５５）が終了し、図６に示すスキャン画像の歪み補正処理が終了する。ここで、図５３は歪みを補正した画像を示す平面図である。以上の処理によれば、図８に示したようなブック原稿４０のページ綴じ部４１の近傍において生じていたスキャン画像の歪みが、図５３に示すように補正されることになる。
【０２１６】
ここに、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行が、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出される。これにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することが可能になるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることが可能になる。
【０２１７】
なお、本実施の形態においては、ブック原稿の見開きページの左上の部分に関して説明したが、それ以外の左下、右上、右下の部分についても基本的に同様の処理を行う。ただし、その場所に応じて、行の先頭文字を末尾の文字と読み換えたり、ページの左端を右端に、ｙ座標が最大の行を最小の行に、ｙ座標の正（負）方向を負（正）方向に、それぞれ読み換える必要がある。
【０２１８】
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図２６で説明したステップＳ２０２の処理内容が異なるものである。
【０２１９】
本実施の形態は、ステップＳ２０２で抽出した縦書き文字行の数が予め定めた値より少ない場合には、ステップＳ２０５で抽出行の先頭位置に関する安定した近似曲線多項式を算出できないので、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしたものである。
【０２２０】
ここで、図５４は本実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。ここでは、抽出すべき最小文字行数を５としておく。図５４（ａ）中、行の先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行はＡで示した縦書き文字行である。そして、その先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字は、図５４（ａ）に黒丸“●”で示した文字であるが、その数が３個と少ない。そこで、本実施の形態においては、抽出した３個の先頭文字を含んだ縦書き文字行を除外して、もう一度同様の処理を行う。すなわち、図５４（ｂ）に示すように、残りの縦書き文字行の中で先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行Ｂを求め、縦書き文字行Ｂの先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字（黒丸“●”で示す）を改めて抽出する。図５４（ｂ）に示すように、距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字（黒丸“●”で示す）として、１２個が抽出される。
【０２２１】
したがって、本実施の形態においては、この１２個の行先頭文字を含む１２行の縦書き文字行に従って、ステップＳ２０３以降の処理を実行することになる。
【０２２２】
ここに、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【０２２３】
なお、ステップＳ２０４で抽出した縦書き文字行の数が予め定めた値より少ない場合にも、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしても良い。
【０２２４】
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図２６で説明したステップＳ２０４の処理内容が異なるものである。
【０２２５】
本実施の形態は、ステップＳ２０４において、綴じ部境界線から一定範囲内に抽出した縦書き文字行が存在しない場合は、綴じ部境界線付近において安定した近似曲線多項式を算出できないので、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしたものである。
【０２２６】
ここで、図５５は本実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。ここでは、綴じ部境界線からの一定範囲Ｗを画像全体の横幅の１／８としておく。図５５（ａ）はステップＳ２０３において構成したヒストグラム情報に対応する。図５５（ａ）に示すように、縦書き文字行Ａの先頭座標ｙＡの対象範囲に含まれる縦書き文字行が７行と最も多く、次に多いのが縦書き文字行Ｂの先頭座標ｙＢの対象範囲に含まれる縦書き文字行であって４行である。そこで、縦書き文字行Ａを開始行として先頭のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出していく（第一の実施の形態と同様）。その結果、抽出された縦書き文字行を、図５５（ｂ）において斜線を施した矩形で囲んで示す。図５５（ｂ）に示すように、この場合、綴じ部境界線から一定範囲Ｗ内には抽出された縦書き文字行が存在しない。そこで、本実施の形態においては、一定範囲Ｗ内に抽出された縦書き文字行が存在しない場合には、抽出した縦書き文字行を除外して、もう一度同様の処理を行う。すなわち、図５５（ａ）において２番目にヒストグラムの値が大きい対象範囲（先頭座標ｙＢ）に対応する縦書き文字行Ｂを開始行として、行抽出作業を再度行う。その結果、抽出された縦書き文字行を、図５５（ｃ）において斜線を施した矩形で囲んで示す。図５５（ｃ）に示すように、この場合には、綴じ部境界線から一定範囲Ｗ内に抽出された縦書き文字行が存在する。
【０２２７】
したがって、本実施の形態においては、図５５（ｃ）に示す８行の縦書き文字行に従って、ステップＳ２０５以降の処理を実行することになる。
【０２２８】
ここに、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【０２２９】
なお、ステップＳ２０２においても、綴じ部境界線から一定範囲内に抽出した縦書き文字行が存在しない場合に、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしても良い。
【０２３０】
次に、本発明の第四の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図２６で説明したステップＳ２０２の処理内容が異なるものである。
【０２３１】
極端に細い縦書き文字行や短い縦書き文字行は主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があるので、安定した近似曲線多項式を算出する阻害要因となり得る。そこで、本実施の形態は、予め定めた幅以下の縦書き文字行や行の長さが幅に対して予め定めた比率以下の縦書き文字行を除外して縦書き文字行の抽出処理を行うようにしたものである。
【０２３２】
ここで、図５６は本実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。本実施の形態においては、縦書き文字行の行幅が１ｗ以下の縦書き文字行や、行の長さが行幅に対して１．５倍以下の縦書き文字行を除外するようにしている。例えば、図５６（ａ）に示すように、縦書き文字行Ａ，Ｂは長さが行幅に対して１．５倍以下であるので除外し、縦書き文字行Ｃは行幅が１ｗ以下であるので除外する。図５６（ｂ）は、所定の縦書き文字行を除外後に、行の先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行Ｄから一定範囲ｈ内に先頭文字が存在する縦書き文字行を抽出した結果を示すものである。縦書き文字行Ｄの先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字は、図５６（ｂ）中、黒丸“●”で示した文字である。
【０２３３】
ここに、極端に細い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【０２３４】
また、極端に短い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【０２３５】
次に、本発明の第五の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図３４で説明したステップＳ５３及びステップＳ５４の処理内容が異なるものである。本実施の形態では、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）においては何ら処理を実行することなく、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）を実行する。
【０２３６】
本実施の形態の主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。本実施の形態の主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）は、ページ外形、罫線、文字行の何れかに基づき、基準線選択処理（ステップＳ５１）において選択された基準線と参照線選択処理（ステップＳ５２）において選択された参照線とが、スキャン画像の左右両ページに存在することを前提とする。
【０２３７】
図５７は、スキャン画像の左右両ページのいずれにも基準線又は参照線が存在する場合の主走査方向歪み補正処理を示す説明図である。図５７においては、主走査方向歪み補正前の基準線と参照線とをそれぞれ実線で示し、主走査方向歪み補正後の基準線と参照線とをそれぞれ点線で示している。主走査方向歪み補正後の点線は、主走査方向歪み補正前の基準線または参照線の直線部分（平坦部）をそのまま延長したものである。
【０２３８】
図５７に示すように、副走査方向の位置ｘにおいて、基準線上の点ＰがＰ'に、参照線上の点ＱがＱ'に、それぞれ補正されることになる。さて、位置ｘにおける主走査方向上の任意の点ＹがＹ'に補正されるとして、次の関係式
ＹＰ／ＹＱ＝Ｙ'Ｐ'／Ｙ'Ｑ'
が成り立つ。よって、各点の主走査方向の位置を、点ＰならＰ（ｘ）というように表すと、
(Ｙ(ｙ)−Ｐ(ｙ))／(Ｙ(ｙ)−Ｑ(ｙ))
＝(Ｙ'(ｙ)−Ｐ'(ｙ))／(Ｙ'(ｙ)−Ｑ'(ｙ))
となるので、これを変形して、
Ｙ(ｙ)＝((Ｐ(ｙ)−Ｑ(ｙ))／(Ｐ'(ｙ)−Ｑ'(ｙ)))Ｙ'(ｙ)
＋(Ｐ'(ｙ)Ｑ(ｙ)−Ｐ(ｙ)Ｑ'(ｙ))／(Ｐ'(ｙ)−Ｑ'(ｙ))
となる。この式を利用して、主走査方向歪み補正後にＹ'(ｙ)の位置に来るべき点の主走査方向歪み補正前の位置Ｙ(ｙ)を求めることができる。
【０２３９】
つまり、本実施の形態においては、上述した式を用いて、主走査方向歪み補正前のＹ(ｙ)の画素値を補正後のＹ'(ｙ)に移すことにより、主走査方向歪み補正処理を実行するものである。
【０２４０】
ただし、Ｙ(ｙ)の算出値は一般に小数となるので、補正画像の画質を落としてしまう場合がある。そこで、本実施の形態においてはこれを解消するため、その前後の整数位置に対応する画素値の線形補間結果を用いるべく、画素の線形補間処理も併せて行う。
【０２４１】
ここで、図５８は画素値の線形補間処理による求め方を示す説明図である。図５８に示すように、Ｙ(ｙ)の前後の整数をそれぞれＮ，Ｎ＋１、これに対応する画素値をＤ（Ｎ），Ｄ（Ｎ＋１）とすると、Ｙ(ｙ)における画素値Ｄ（Ｙ(ｙ)）は図５８に示したような線形関係を満足するように算出する。
【０２４２】
なお、各実施の形態においては、画像読取装置としてデジタル複写機のスキャナ部１を適用したが、これに限るものではなく、例えば自動ページ捲り機能を搭載したスキャナ等に適用するようにしても良い。
【０２４３】
また、各実施の形態においては、ブック原稿４０のページ綴じ部４１とスキャナ部１の画像読み取りの主走査方向とが平行になるように位置させてブック原稿４０をコンタクトガラス２上に下向きに載置した場合について説明したが、これに限るものではない。例えば、図５９に示すように、上向きのブック原稿４０をコンタクトガラス２の下方からコンタクトガラス２に対して押し付けるように接触させるものであっても良い。
【０２４４】
さらに、各実施の形態においては、画像歪み補正装置を画像形成装置であるデジタル複写機１６に備え、デジタル複写機１６のスキャナ部１で読み取ったスキャン画像に対して画像の歪み補正処理を施すようにしたが、これに限るものではない。例えば、原稿画像を読み取る画像読取手段を備えたイメージスキャナをパーソナルコンピュータに接続するとともに、このパーソナルコンピュータのＨＤＤに記憶媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３７に格納されたプログラムをインストールすることによって画像歪み補正装置を構成しても、前述したような各種の作用効果と同様の作用効果を得ることができる。また、記憶媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３７に格納されたプログラムをパーソナルコンピュータのＨＤＤにインストールすることによって画像歪み補正装置を構成し、予め画像読取手段により読み取られたスキャン画像に対して歪み補正処理を施すようにしても良い。
【０２４５】
【発明の効果】
請求項１，２１記載の発明によれば、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行を、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出することにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することができるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることができる。
【０２４６】
請求項２記載の発明によれば、縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の縦書き文字行を抽出し、抽出された縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行を抽出することにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を所定範囲に限定することができる。
【０２４７】
請求項３記載の発明によれば、極端に細い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することができる。
【０２４８】
請求項４記載の発明によれば、極端に短い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することができる。
【０２４９】
請求項５記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５０】
請求項６記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５１】
請求項７記載の発明によれば、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５２】
請求項８記載の発明によれば、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した縦書き文字行を抽出することにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を更に狭小な所定範囲に限定することができる。
【０２５３】
請求項９記載の発明によれば、基準行を定め、この基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して、一定幅の範囲内に行の先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行の数を、基準行に関する前記ヒストグラムの値とすることにより、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムを確実に構成することができる。
【０２５４】
請求項１０記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の平均行幅に応じ、基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対する一定幅を定めることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５５】
請求項１１記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行をページの外側から綴じ部方向に向かって順次探索し、着目している行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が既に定めた基準行のうちの何れかの基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して一定幅の範囲内に存在する場合には、その基準行に関するヒストグラム値を１だけ増加し、一定幅の範囲内に存在しない場合には、着目行を新たな基準行とみなすことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５６】
請求項１２記載の発明によれば、抽出処理の開始時は歪みを生じていない部分とし、連続して抽出した２つの縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の差が一定値以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とすることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。また、画像の歪みにより本来無関係であるべき縦書き文字行が抽出されるが、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した縦書き文字行を抽出する基準を切り替えることにより、本来無関係であるべき縦書き文字行を除外することができる。
【０２５８】
請求項１３記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の平均行幅に応じ、綴じ部方向の座標の差に関する一定値を定めることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５９】
請求項１４記載の発明によれば、歪みを生じていない部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページ外側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から一定範囲内に抽出する前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在するように、次の前記縦書き文字行の抽出を行うことにより、画像の歪みを生じていない部分では、縦書き文字行を確実に抽出することができる。
【０２６０】
請求項１５記載の発明によれば、歪みを生じている部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、着目行の先頭（もしくは末尾）位置と抽出する行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きが着目行の先頭（もしくは末尾）位置と着目行の直前の抽出行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きから予め定めた値を引いた値よりも大きくなるように、次の前記縦書き文字行の抽出を行うことにより、画像の歪みを生じている部分では、本来無関係であるべき縦書き文字行を確実に除外することができる。
【０２６１】
請求項１６記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２６２】
請求項１７記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２６３】
請求項１８記載の発明によれば、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２６４】
請求項１９記載の発明の画像読取装置によれば、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用効果を奏する画像読取装置を得ることができる。
【０２６５】
請求項２０記載の発明の画像形成装置によれば、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用効果を奏する画像形成装置を得ることができる。
【０２６６】
請求項２２記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体によれば、請求項２１記載のプログラムを記憶していることにより、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることで、請求項２１記載の発明と同様の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施の形態のスキャナ部の構成を示す縦断正面図である。
【図２】スキャナ部を搭載したデジタル複写機の上部部分を示す斜視図である。
【図３】スキャナ部の制御系の電気的な接続を示すブロック図である。
【図４】画像処理部の基本的な内部構成を示すブロック図である。
【図５】メイン制御部の電気的な接続を示すブロック図である。
【図６】スキャン画像の歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図７】スキャナ部のコンタクトガラス上にブック原稿を載置した状態を示す斜視図である。
【図８】入力した画像の一例を示す平面図である。
【図９】スキャン画像のページ綴じ部の近傍の歪みを示す説明図である。
【図１０】図８に示した画像の黒画素ヒストグラムである。
【図１１】ページ外形／罫線／文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１２】上端にページ外形が存在するスキャン画像の一例を示す説明図である。
【図１３】図１２に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。
【図１４】長い罫線が存在するスキャン画像の一例を示す説明図である。
【図１５】図１４に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。
【図１６】罫線の連続性の判別を示す説明図である。
【図１７】罫線の座標検出を示す説明図である。
【図１８】左右ページから各１本ずつの罫線を選択する場合を示す説明図である。
【図１９】左右ページをさらに上下部分に分け、その各４ブロックにおいて１本ずつの罫線を選択する場合を示す説明図である。
【図２０】罫線の座標抽出を示す説明図である。
【図２１】排除される不適切な罫線の例を示す説明図である。
【図２２】図８に示した画像の副走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。
【図２３】図８に示した画像の主走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。
【図２４】スキャン画像の文字外接矩形抽出処理および文字行抽出処理の結果の一例を示す説明図である。
【図２５】最適な横書き文字行の選択を示す説明図である。
【図２６】各縦書き文字行からの横書き文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図２７】抽出した行切り出し矩形を例示的に示す説明図である。
【図２８】予め定めた距離範囲内に先頭が存在する縦書き文字行を例示的に示す説明図である。
【図２９】抽出した縦書き文字行の先頭のｙ座標に関してヒストグラムを構成する状態を示す説明図である。
【図３０】画像の歪みを生じていない部分における処理を示す説明図である。
【図３１】画像の歪みを生じている部分における処理を示す説明図である。
【図３２】抽出した縦書き文字行を示す説明図である。
【図３３】縦書き文字行の行切り出し矩形を示す説明図である。
【図３４】画像歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図３５】スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合を示す説明図である。
【図３６】図３５を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図３７】スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合を示す説明図である。
【図３８】図３７を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図３９】スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合を示す説明図である。
【図４０】図３９を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図４１】スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合を示す説明図である。
【図４２】図４１を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図４３】スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合を示す説明図である。
【図４４】副走査方向歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図４５】抽出された文字外接矩形を示す説明図である。
【図４６】二値化画像をブック原稿のページ綴じ部に平行な方向の複数の短冊状の領域に分割した状態を示す説明図である。
【図４７】予め排除される文字外接矩形を示す説明図である。
【図４８】各短冊領域内の外接矩形の特徴量の平均値の一例を示すグラフである。
【図４９】各短冊領域内の地肌濃度変化の一例を示すグラフである。
【図５０】図４８に示した各短冊領域の特徴量に対して長さが全て５であるウィンドウを用いてフィルタリング処理を施した結果を示すグラフである。
【図５１】図４８に示した各短冊領域の特徴量に対してページ綴じ部付近でウィンドウ長を調整してフィルタリング処理を施した結果を示すグラフである。
【図５２】図５１に示した特徴量に基づいて算出した補正拡大率を示すグラフである。
【図５３】歪みを補正した画像を示す平面図である。
【図５４】本発明の第二の実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。
【図５５】本発明の第三の実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。
【図５６】本発明の第四の実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。
【図５７】本発明の第五の実施の形態の主走査方向歪み補正処理を示す説明図である。
【図５８】画素値の線形補間処理による求め方を示す説明図である。
【図５９】コンタクトガラスにブック原稿を接触させた状態を示す正面図である。
【図６０】コンタクトガラス上にブック原稿を載置した状態を示す正面図である。
【符号の説明】
１ 画像読取装置
１６ 画像形成装置
２９ 画像歪み補正装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フラットベッドスキャナを用いて読み取る原稿の多くはシート状の原稿であり、コンタクトガラス上に開閉自在の圧板を設け、コンタクトガラス上に原稿を載置した後に圧板を閉じて原稿をスキャンするようにしている。しかし、原稿としてはシート状のものに限られず、ブック原稿（本、冊子など）も原稿として扱われることがあり、そのような場合にもコンタクトガラス上にブック原稿を載置し、原稿をスキャンすることになる。
【０００３】
ところが、原稿としてブック原稿を用いた場合には、図６０に示すように、ブック原稿１００のページ綴じ部１０１がコンタクトガラス１０２から浮き上がってしまう。このようにブック原稿１００のページ綴じ部１０１がコンタクトガラス１０２から浮き上がってしまった場合には、ページ綴じ部１０１が焦点面から離れてしまうため、浮き上がった部分のスキャン画像には、画像歪み、影、文字ぼけなどの画像劣化が発生する。劣化した画像のページ綴じ部１０１は読みにくく、ＯＣＲにより文字認識処理を行うときの認識率が著しく低下する。特に、厚手製本ではその割合が高く、また、ブック原稿１００のページ綴じ部１０１を焦点面から離れないように加圧作業した場合には、ブック原稿１００自体を破損してしまうこともある。
【０００４】
このような問題を解決すべく、画像の濃度情報から物体の３次元形状を推定する方法を用いて、画像の歪みを補正する方法が提案されている。このような画像の濃度情報から物体の３次元形状を推定する方法としては、
T. Wada, H. Uchida and T. Matsuyama, "Shape from Shading with Interreflections under a Proximal Light Source: Distortion-Free Copying of an Unfolded Book", International Journal Computer Vision 24（2）, 125-135（1997）
に記載されているShape from Shadingと呼ばれる方法が代表的な例である。
【０００５】
また、特開平5-161002号公報には、三角測量方式により書籍の形状を測定し、歪みを補正する方法が提案されている。
【０００６】
さらに、特開平11-41455号公報には、読み取りスキャン画像のページ外形の形状を用いて書籍表面の３次元形状を推定する方法が提案されている。
【０００７】
しかしながら、前述したShape from Shadingと呼ばれる方法によれば、計算量が多く、歪み補正処理の計算時間が長いので、実用化は困難である。
【０００８】
また、特開平5-161002号公報に記載されている方法によれば、三角測量方式により書籍の形状を測定するための特別な形状計測装置が必要になるため、適当ではない。
【０００９】
さらに、特開平11-41455号公報に記載されている方法によれば、少ない計算量で歪み補正ができるが、ページ外形が画像中に完全に収まりきれずに途中で切れているような場合には有効な補正ができない。
【００１０】
そこで、近年においては、ページ外形が途中で切れているような読み取りスキャン画像であっても、その歪みを少ない計算量で有効に補正することができる画像歪み補正装置が提案されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したようなページ外形が途中で切れているような読み取りスキャン画像であっても、その歪みを少ない計算量で有効に補正することができる画像歪み補正装置によれば、ページ外形ではなく、文字行情報および罫線情報を用いて画像の歪みを補正するようにしているが、まだ、完全とはいえず、解決されねばならない課題が存在する。
【００１２】
例えば、罫線がかすれ等によって途中で切断されている場合には、不適切な罫線情報が抽出されてしまい、補正精度が低下するという問題がある。また、文字行と写真部分とが誤認識されることにより、不適切な文字行情報が抽出されてしまい、補正精度が低下するという問題もある。
【００１３】
また、各縦書き文字行の一番下の各一文字を連結した外形を用いて画像の歪みを補正する場合には、連結する各文字の外接矩形の下辺中心点を連結し、直線部分と曲線部分とを近似して抽出することにより縦書き文字行の外形の（主走査方向の）座標値を決定することになる。しかしながら、縦書き文字行の一番上の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合は、それらを連結した際に安定した多項式近似曲線が得られず、結果の補正画像に不自然な歪みが生じると言う問題点がある。文字行の一番下の文字の位置が大きく変動する場合も同様である。
【００１４】
本発明の目的は、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な画像歪み補正結果を得ることができる画像歪み補正装置、画像読取装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明の画像歪み補正装置は、スキャン面の上もしくは下に接触したブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを、前記スキャン画像に存在する縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置に関する多項式近似曲線に基づいて補正する画像歪み補正装置において、前記多項式近似曲線の算出に用いる前記縦書き文字行を、前記縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出する文字行抽出手段を備える。
【００１６】
したがって、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行が、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出される。これにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することが可能になるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることが可能になる。
【００１７】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像歪み補正装置において、前記文字行抽出手段は、前記縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の前記縦書き文字行を抽出し、抽出された前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する前記縦書き文字行を抽出する第一文字行抽出手段を備える。
【００１８】
したがって、縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の縦書き文字行が抽出され、抽出された縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行が抽出される。これにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を所定範囲に限定することが可能になる。
【００１９】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像歪み補正装置において、行幅が予め定めた値よりも狭い前記縦書き文字行を、抽出の対象から除外する。
【００２０】
したがって、極端に細い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【００２１】
請求項４記載の発明は、請求項２記載の画像歪み補正装置において、行幅に対する行の長さの比率が予め定めた値よりも小さな前記縦書き文字行を、抽出の対象から除外する。
【００２２】
したがって、極端に短い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【００２３】
請求項５記載の発明は、請求項２ないし４の何れか一記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の数が予め定めた値以下の場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第一文字行抽出手段を再度実行する。
【００２４】
したがって、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００２５】
請求項６記載の発明は、請求項２ないし４の何れか一記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第一文字行抽出手段を再度実行する。
【００２６】
したがって、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００２７】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の画像歪み補正装置において、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められる。
【００２８】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００２９】
請求項８記載の発明は、請求項２記載の画像歪み補正装置において、前記文字行抽出手段は、主走査方向の各位置における前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の数に関してヒストグラムを構成するヒストグラム構成手段と、このヒストグラム構成手段により構成された前記ヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した前記縦書き文字行を抽出する第二文字行抽出手段と、を備える。
【００３０】
したがって、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した縦書き文字行が抽出される。これにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を更に狭小な所定範囲に限定することが可能になる。
【００３１】
請求項９記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記ヒストグラム構成手段は、基準行を定め、この基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して、一定幅の範囲内に行の先頭（もしくは末尾）が存在する前記縦書き文字行の数を、基準行に関する前記ヒストグラムの値とする。
【００３２】
したがって、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムを確実に構成することが可能になる。
【００３３】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段は、更に、前記縦書き文字行の平均幅を抽出し、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の平均行幅に応じ、基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対する一定幅を定める。
【００３４】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００３５】
請求項１１記載の発明は、請求項９または１０記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行をページの外側から綴じ部方向に向かって順次探索し、着目している行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が既に定めた基準行のうちの何れかの基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して一定幅の範囲内に存在する場合には、その基準行に関するヒストグラム値を１だけ増加し、一定幅の範囲内に存在しない場合には、着目行を新たな基準行とみなす。
【００３６】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００３７】
請求項１２記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記第二文字行抽出手段による抽出処理の開始時は歪みを生じていない部分とし、連続して抽出した２つの前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の差が一定値以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とし、前記第二文字行抽出手段は、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した前記縦書き文字行を抽出する基準を切り替える。
【００３８】
したがって、画像の歪みにより本来無関係であるべき縦書き文字行が抽出されるが、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した縦書き文字行を抽出する基準が切り替えられることにより、本来無関係であるべき縦書き文字行を除外することが可能になる。
【００４１】
請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の画像歪み補正装置において、前記第一文字行抽出手段は、更に、前記縦書き文字行の平均幅を抽出し、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の平均行幅に応じ、綴じ部方向の座標の差に関する一定値を定める。
【００４２】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００４３】
請求項１４記載の発明は、請求項１２または１３記載の画像歪み補正装置において、歪みを生じていない部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページ外側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から一定範囲内に抽出する前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在するように、次の前記縦書き文字行の抽出を行う。
【００４４】
したがって、画像の歪みを生じていない部分では、縦書き文字行を確実に抽出することが可能になる。
【００４５】
請求項１５記載の発明は、請求項１２または１３記載の画像歪み補正装置において、歪みを生じている部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、着目行の先頭（もしくは末尾）位置と抽出する行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きが着目行の先頭（もしくは末尾）位置と着目行の直前の抽出行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きから予め定めた値を引いた値よりも大きくなるように、次の前記縦書き文字行の抽出を行う。
【００４６】
したがって、画像の歪みを生じている部分では、本来無関係であるべき縦書き文字行を確実に除外することが可能になる。
【００４７】
請求項１６記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記第二文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の数が予め定めた値以下の場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第二文字行抽出手段を再度実行する。
【００４８】
したがって、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００４９】
請求項１７記載の発明は、請求項８記載の画像歪み補正装置において、前記第二文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第二文字行抽出手段を再度実行する。
【００５０】
したがって、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００５１】
請求項１８記載の発明は、請求項１７記載の画像歪み補正装置において、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められる。
【００５２】
したがって、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【００５３】
請求項１９記載の発明の画像読取装置は、原稿画像を読み取る画像読取手段と、この画像読取手段により読み取られたスキャン画像の補正を行う請求項１ないし１８の何れか一記載の画像歪み補正装置と、を備える。
【００５４】
したがって、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用を奏する画像読取装置が得られる。
【００５５】
請求項２０記載の発明の画像形成装置は、原稿画像を読み取る画像読取手段と、この画像読取手段により読み取られたスキャン画像の補正を行う請求項１ないし１８の何れか一記載の画像歪み補正装置と、この画像歪み補正装置から出力される画像データに基づいた画像を用紙上に印刷する画像印刷装置と、を備える。
【００５６】
したがって、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用を奏する画像形成装置が得られる。
【００５７】
請求項２１記載の発明のプログラムは、スキャン面の上もしくは下に接触したブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを、前記スキャン画像に存在する縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置に関する多項式近似曲線に基づいて補正する画像歪み補正処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記多項式近似曲線の算出に用いる前記縦書き文字行を、前記縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出する文字行抽出機能を実行させる。
【００５８】
したがって、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行が、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出される。これにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することが可能になるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることが可能になる。
【００９５】
請求項２２記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体は、請求項２１記載のプログラムを記憶している。
【００９６】
したがって、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、請求項２１記載の発明と同様の作用を得ることが可能になる。
【００９７】
【発明の実施の形態】
本発明の第一の実施の形態を図１ないし図５３に基づいて説明する。本実施の形態の画像歪み補正装置は画像形成装置であるデジタル複写機に備えられており、画像読取装置としてはデジタル複写機のスキャナ部が適用されている。
【００９８】
ここで、図１はスキャナ部１の構成を示す縦断正面図である。図１に示すように、スキャナ部１は、原稿を載置するコンタクトガラス２と、原稿の露光用の露光ランプ３および第一反射ミラー４からなる第一走行体５と、第二反射ミラー６および第三反射ミラー７からなる第二走行体８と、原稿の画像を読み取る撮像素子としてのＣＣＤ（Charge Coupled Device）９と、このＣＣＤ９に結像させるためのレンズユニット１０と、原稿を載置する基準になるとともにコンタクトガラス２のズレや外れを防止する原稿スケール１１と、この原稿スケール１１の下側に設置されたシェーディング補正用の白基準板１２と、フレーム１４とを備えている。ＣＣＤ９はセンサボード１３上に形成されている。
【００９９】
原稿の走査時には、第一走行体５および第二走行体８はステッピングモータ２４（図３参照）によって副走査方向に移動する。すなわち、第一走行体５および第二走行体８がコンタクトガラス２の下を走行して、露光ランプ３で原稿を露光走査し、その反射光を第一反射ミラー４、第二反射ミラー６および第三反射ミラー７で反射して、レンズユニット１０を通してＣＣＤ９に結像させる。ここに、画像読取手段が実現されている。
【０１００】
このようなスキャナ部１は、このスキャナ部１で読み取られた原稿の画像に基づく画像データに応じ、例えば電子写真方式で用紙上に画像の形成を行う画像印刷装置であるプリンタ部（図示せず）を備えるデジタル複写機１６に搭載されている。図２は、スキャナ部１を搭載したデジタル複写機１６の上部部分を示す斜視図である。図２に示すように、スキャナ部１には、コンタクトガラス２に対して開閉自在な圧板１７と、この圧板１７の開閉を検出する開閉センサ１８とが設けられている。なお、デジタル複写機１６に備えられるプリンタとしては、電子写真方式のほか、インクジェット方式、昇華型熱転写方式、銀塩写真方式、直接感熱記録方式、溶融型熱転写方式など、種々の印刷方式を適用することができる。その具体的な構成については周知であるため、詳細な説明は省略する。
【０１０１】
図３は、スキャナ部１の制御系の電気的な接続を示すブロック図である。図３に示すように、この制御系は、スキャナ部１の全体を制御するメイン制御部１９に、ＣＣＤ９で読み取った画像データに各種の画像処理を施す回路である画像処理部２０と、第一走行体５および第二走行体８を制御する回路である走行体制御部２１と、デジタル複写機１６への各種操作を受け付け、また、各種メッセージを表示する操作パネル２２と、ＣＣＤ９で読み取った画像データや所定のデータ等を記憶するメモリ２３とが接続されている。なお、操作パネル２２には、コピー開始を宣言するためのコピースタートキー等が設けられている。また、走行体制御部２１には、露光ランプ３と、第一走行体５および第二走行体８を駆動するステッピングモータ２４と、第一走行体５および第二走行体８がホームポジションにあるか否かを検出するスキャナホームポジションセンサ（ＨＰセンサ）２５と、開閉センサ１８とが接続されている。
【０１０２】
ここで、図４は画像処理部２０の基本的な内部構成を示すブロック図である。図４に示すように、画像処理部２０は、原稿をＣＣＤ９により読み取ったアナログ画像信号の増幅処理やデジタル変換処理等を行うアナログビデオ処理部２６、シェーディング補正処理を行うシェーディング補正処理部２７、シェーディング補正処理後のデジタル画像信号に、ＭＴＦ補正、変倍処理、γ補正等の各種画像データ処理を行いスキャン画像を生成する画像データ処理部２８、本実施の形態の特長的な機能であるスキャン画像の歪み補正機能を実現する画像歪み補正部２９から構成されている。以上のような画像処理後のデジタル画像信号は、メイン制御部１９を介してプリンタ部に送信されて、画像形成に供される。
【０１０３】
メイン制御部１９は、図５に示すように、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３１を備えており、このＣＰＵ３１には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）３２と、各種データを書換え可能に記憶してＣＰＵ３１の作業エリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）３３とがバス３４で接続されており、マイクロコンピュータを構成している。さらにバス３４には、制御プログラムが記憶されたＨＤＤ３５と、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ３７を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ３６と、プリンタ部等との通信を司るインタフェース（Ｉ／Ｆ）３８とが接続されている。
【０１０４】
図５に示すＣＤ−ＲＯＭ３７は、この発明の記憶媒体を実施するものであり、所定の制御プログラムが記憶されている。ＣＰＵ３１は、ＣＤ−ＲＯＭ３７に記憶されている制御プログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ３６で読み取り、ＨＤＤ３５にインストールする。これにより、メイン制御部１９は、後述するような各種の処理を行うことが可能な状態となる。
【０１０５】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ３７のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ３５にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【０１０６】
次に、メイン制御部１９に設けられたＣＰＵ３１が制御プログラムに基づいて実行する各種処理の内容について説明する。ここでは、ＣＰＵ３１が実行する処理のうち、本実施の形態のスキャナ部１が備える特長的な機能であるスキャン画像の歪み補正機能を実現する画像歪み補正装置である画像歪み補正部２９におけるスキャン画像の歪み補正処理についてのみ説明する。
【０１０７】
図６は、スキャン画像の歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ここでは、図７に示すように、ブック原稿４０がそのページ綴じ部４１とスキャナ部１の画像読み取りの主走査方向とが平行になるように位置させてコンタクトガラス２に載置されている場合について説明する。
【０１０８】
まず、ステップＳ１において、画像データ処理部２８から出力されたコンタクトガラス２に載置されているブック原稿４０のスキャン画像を入力する。ここで、図８は入力した画像の一例を示したものである。そして、図９に示すように、入力されたブック原稿４０のスキャン画像には、ページ綴じ部４１の近傍において歪みが生じている。
【０１０９】
次いで、ブック原稿４０のスキャン画像（例えば、モノクロ多値画像）の最適２値化処理を実行し（ステップＳ２）、副走査方向の黒画素（スキャン画像の画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）数のヒストグラムを求める（ステップＳ３）。図１０は、図８に示した画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図１０中の横軸は、主走査方向の黒画素（スキャン画像の画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）の位置を示し、図１０中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。なお、ページ綴じ部４１のスキャン画像である綴じ部境界線としては、スキャン画像中の画素の中でその濃度値が元も濃い画素が位置する副走査方向の位置が選択される。
【０１１０】
なお、スキャン画像がカラー多値画像の場合における２値化処理は、例えばＲＧＢ成分の何れか一つの成分に着目し（例えばＧ成分）、Ｇ成分の所定の濃度閾値よりも大きいものを黒画素とし、Ｇ成分の所定の濃度閾値よりも小さいものを白画素とすれば良い。また、ＲＧＢを色変換して輝度成分と色差成分とに分け、輝度成分で閾値処理を行うようにしても良い。
【０１１１】
続くステップＳ４においては、ページ外形／罫線／文字行の抽出処理を実行する。ここで、図１１は、ページ外形／罫線／文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
［スキャン画像からのページ外形の抽出］
まず、ステップＳ４１におけるスキャン画像からのページ外形の抽出処理について説明する。ここで、図１２は上端にページ外形が存在するスキャン画像の一例を示す説明図、図１３は図１２に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図１３に示すヒストグラムのｘ軸はスキャン画像の主走査方向（図１２の上下方向）を示すものであり、スキャン画像の上端はヒストグラムの左端に対応付けられている。なお、ページ外形が下端に存在するスキャン画像の場合には、スキャン画像の下端がヒストグラムの右端に対応付けられることになる。したがって、図１２に示すようにスキャン画像の上端にページ外形が存在する場合、スキャン画像の上部に黒い帯が現れることから、図１３に示すヒストグラムの左端には高い縦棒が現れることになる。本実施の形態では、このような特性を利用して、スキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断を行う。
【０１１２】
より具体的には、図１３に示すように、綴じ部境界線からスキャン画像の左端（図１２の左端）までの距離ＡＯ、ヒストグラム縦棒の高さＢＯとし、その比率を下記に示す式（１）により算出し、
【０１１３】
【数１】
算出された比率ｋが、予め定められた閾値よりも大きい場合に、スキャン画像にページ外形が存在すると判断する。
【０１１５】
なお、スキャン画像の上下にページ外形が存在する場合には、ヒストグラムの左右両端に高い縦棒が現れることになるので、このような場合には、ヒストグラムの左右両端の高い縦棒に基づいてスキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断がそれぞれ実行される。
【０１１６】
ここに、ページ外形判別手段の機能が実行される。
【０１１７】
以上の処理により、スキャン画像にページ外形が存在すると判断された場合には、左右ページの上下辺のいずれにページ外形が存在しているのかという情報とともにページ外形を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
【０１１８】
なお、このスキャン画像にページ外形が存在するか否かの判断処理は、スキャン画像の綴じ部境界線を境にした左右ページ毎に実行される。
［スキャン画像からの罫線の抽出］
続くステップＳ４２においては、スキャン画像からの罫線の抽出処理を実行する。ステップＳ４２におけるスキャン画像からの罫線の抽出処理について説明する。
【０１１９】
［罫線候補の検出］
ここで、図１４は長い罫線が存在するスキャン画像の一例を示す説明図、図１５は図１４に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。図１５に示すヒストグラムのｘ軸はスキャン画像の主走査方向（図１４の上下方向）を示すものであり、スキャン画像の上端はヒストグラムの左端に対応付けられている。図１４に示すようにスキャン画像に罫線が存在する場合には、図１５に示すヒストグラムに幅の狭いピークが現れることになる。本実施の形態では、このような特性を利用して、スキャン画像に罫線が存在するか否かの判断を行う。
【０１２０】
より具体的には、まず、図１５に示すヒストグラムに現れた幅の狭いピークの高さＨを求めるとともに、求められた各ピークの中央位置（高さが半分の位置）における幅Ｗを求める。そして、ピークの高さＨが予め定められた閾値thＨよりも高く、かつ、ピークの中央位置の幅Ｗが予め定められた閾値thＷより小さなピークが存在する場合、そのピークを罫線の候補とする。
【０１２１】
ここに、罫線候補抽出手段の機能が実行される。
【０１２２】
続いて、罫線の候補とされたピークについて、罫線の連続性を利用して、更に罫線か否かの判断をする。図１６に示すように、候補罫線上の適当な位置（例えば、ページの中心線の位置）を開始点とし、この開始点から候補罫線を左右方向へ探索し、切断点（罫線がかすれて途切れている部分）の数を累積する。切断点の数が予め定められた閾値より少なければ、この候補を罫線と判断する。このように罫線連続性に基づいて罫線か否かの判断をすることにより、罫線として誤って検出された小さな文字で構成された横書き文字行や点線等を排除することが可能になる。
【０１２３】
ここに、罫線判別手段の機能が実行される。
【０１２４】
［罫線の座標検出］
以上のようにして罫線を判別した後、各罫線の座標を検出する。罫線座標の検出は、図１７に示すように、罫線の主走査方向（図１７のｙ軸方向）の座標値を罫線部の黒画素ランの中点座標とした場合、図１７に示す罫線の左端のｘ１における主走査方向座標値はｙ１となる。
【０１２５】
［最適罫線の選択］
次に、候補罫線の中から歪み補正に最適な罫線を選択する。図１８に示すように複数の罫線が検出される場合、どの罫線を用いて歪み補正するかを選択する必要がある。最適な罫線の選択基準の一例としては、罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内（図１８の網掛け領域）に罫線の一部がかかっていることを条件とし、その中で上下何れかのページ外形に最も近い罫線を選択するようにする。図１８においては、左右ページから各１本ずつの罫線を選択する場合を示している。ここでは、罫線▲１▼と罫線▲２▼とが選択されている。
【０１２６】
また、最適な罫線の選択基準の別の例としては、罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内（図１９の網掛け領域）に罫線の一部がかかっていることを条件とし、各ページの上部では上端のページ外形に、各ページの下部では下端のページ外形に、それぞれ最も近い罫線を選択するようにする。図１９においては、左右ページをさらに上下部分に分け、その各４ブロックにおいて１本ずつの罫線を選択する場合を示している。ここでは、左上のブロックでは罫線▲１▼、右下のブロックでは罫線▲２▼、左下のブロックでは罫線▲３▼が選択されている。なお、図１９中の右上のブロックには上記２条件（罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内に罫線の一部がかかっている）を満足する罫線が存在しないので、選択された罫線はない。
【０１２７】
なお、上記２条件（罫線の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内に罫線の一部がかかっている）については、その両方ではなく何れか一方のみを満足するものであっても良い。また、選択基準として上例では「ページ外形に最も近い」を用いているが、これに限るものではなく、「罫線の湾曲が最も大きい」を用いても良い。ここで、「罫線の湾曲」は罫線の左右両端点の主走査方向の座標値の差で表すものとする。
【０１２８】
［最適罫線の座標値の決定］
最適な罫線が選択された場合には、罫線の（主走査方向の）座標値を決定する。罫線の（主走査方向の）座標値は、選択された罫線を左右ページのそれぞれ両端に達するまで近似して延長することにより決定される。図２０において、罫線が存在しているＢＣ部については、前述した罫線座標検出処理により既に座標値は決まっていることから、それ以外の延長部分について罫線の（主走査方向の）座標値を決定することになる。より詳細には、図２０に示すＡＢ部は直線近似で（主走査方向の）座標値を推定し、ＣＤ部は多項式近似曲線で（主走査方向の）座標値を推定する。
【０１２９】
［不適切な罫線の排除］
最後に不適切な罫線を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような罫線を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、図２１に示すように、曲線が書籍の外側へ向かうような曲線▲１▼や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような曲線▲２▼である。
【０１３０】
なお、推定曲線の形状が不適切であるとして罫線を排除した場合には、再び最適な罫線を選択し、上記の処理を繰り返すことになる。
【０１３１】
以上の処理により、スキャン画像に罫線が存在すると判断された場合には、左右各ページのいずれの位置に罫線が存在しているのかという情報とともに罫線を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
［スキャン画像からの文字行の抽出］
続くステップＳ４３においては、スキャン画像からの文字行の抽出処理を実行する。ステップＳ４３におけるスキャン画像からの文字行の抽出処理について説明する。本実施の形態においては、まず、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別を行う。
【０１３２】
［文字行の判別］
スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別手法について説明する。ここで、図２２は図８に示した画像の副走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図２２中の横軸は、副走査方向（左右方向）の黒画素（スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）の主走査方向上での位置を示し、図２２中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。また、図２３は図８に示した画像の主走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。図２３中の横軸は、主走査方向（上下方向）の黒画素（スキャン画像を黒白反転させた画素の中でその濃度値が予め定めた濃度値よりも濃い画素）の副走査方向上での位置を示し、図２３中の縦軸は、その位置毎の黒画素数を示すものである。画像中の文字が横書きの図８に示したようなスキャン画像の場合、図２２に示すような副走査方向のヒストグラムは激しく変化するが、図２３に示すような主走査方向のヒストグラムの変化は少ない。また、特に図示しないが、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行である場合には、主走査方向のヒストグラムは激しく変化するが、副走査方向のヒストグラムの変化は少ない。
【０１３３】
上述したような判別手法は、具体的には下記に示す各式により実現される。まず、下記に示す式（２）により、
【０１３４】
【数２】
主走査方向ｙの位置でのヒストグラム値Pnt（ｙ）の平均値meanＨが算出される。ここで、heightは画像の高さである。
そして、下記に示す式（３）により、
【０１３６】
【数３】
副走査方向のヒストグラムの主走査方向に関する分散σＨが得られる。
同様に、下記に示す式（４）により、
【０１３８】
【数４】
副走査方向ｘの位置でのヒストグラム値Pnt（ｘ）の平均値meanＶが算出される。ここで、widthは画像の幅である。
そして、下記に示す式（５）により、
【０１４０】
【数５】
主走査方向のヒストグラムの副走査方向に関する分散σｖが得られる。
【０１４２】
上述したようにスキャン画像中の文字行が横書き文字行である場合には、副走査方向のヒストグラムの主走査方向に関する分散σＨが、主走査方向のヒストグラムの副走査方向に関する分散σｖより大きい。逆に、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行である場合には、主走査方向のヒストグラムの副走査方向に関する分散σｖが、副走査方向のヒストグラムの主走査方向に関する分散σＨより大きい。つまり、分散σＨと分散σｖとの比較により、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別が可能になっている。
【０１４３】
なお、スキャン画像中の文字行が縦書き文字行なのか、横書き文字行なのかの判別に、黒白反転数ヒストグラムを用いたのは、文字行と写真部分との混同を避けるためである。一般に、黒画素ヒストグラムの値が同程度の場合、文字領域のほうが写真領域よりも黒白反転数ヒストグラムの値が大きくなるからである。
【０１４４】
ここに、文書判別手段の機能が実行される。
【０１４５】
［横書き文字行の座標検出］
以上のようにして文字行を判別した後、まず、各横書き文字行の座標を検出する。横書き文字行の座標の検出にあたっては、文字単位の外接矩形抽出処理を行うとともに、横書き文字行の抽出処理を行う。なお、文字認識処理については周知の技術であるので、その説明は省略する。ここで、スキャン画像の文字外接矩形抽出処理および文字行抽出処理の結果の一例を図２４に示す。そして、各文字の外接矩形の中心点の座標をその文字の座標とみなし、横書き文字行の座標を検出する。
【０１４６】
［最適横書き文字行の選択］
次に、抽出した横書き文字行の中から歪み補正に最適な横書き文字行を選択する。複数の横書き文字行が検出される場合、どの横書き文字行を用いて歪み補正するかを選択する必要がある。最適な横書き文字行の選択基準の一例としては、前述した最適な罫線の選択基準と基本的に同様であって、図２５に示すように横書き文字行の長さＢＣが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内（図２５の網掛け領域）に横書き文字行の一部Ｃがかかっていることを条件とし、その中で上下何れかのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するようにする。ここで、Ｂは文字行の一番左の矩形の中心であり、Ｃは一番右の矩形の中心である。なお、最適な横書き文字行の選択は、左右ページから各１本ずつのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するものであっても良いし、左右ページをさらに上下部分に分け、その各４ブロックにおいて１本ずつのページ外形に最も近い横書き文字行を選択するものであっても良い。
【０１４７】
なお、上記２条件（横書き文字行の長さが予め定められた閾値より長く、かつ、綴じ部境界線を挟んだ左右の一定幅領域内に横書き文字行の一部がかかっている）については、その両方ではなく何れか一方のみを満足するものであっても良い。また、選択基準として上例では「ページ外形に最も近い」を用いているが、これに限るものではなく、「横書き文字行の湾曲が最も大きい」を用いても良い。ここで、「横書き文字行の湾曲」は横書き文字行の両端の文字外接矩形の中心座標の主走査方向の座標値の差で表すものとする。
【０１４８】
［最適横書き文字行の座標値の決定］
最適な横書き文字行が選択された場合には、横書き文字行の（主走査方向の）座標値を決定する。横書き文字行の（主走査方向の）座標値は、横書き文字行内の各文字外接矩形の中心点を連結し、直線部分と曲線部分とを近似して抽出することにより横書き文字行の（主走査方向の）座標値を決定することになる。より詳細には、図２５に示すＤは綴じ部境界線であり、ＢＤの間は多項式近似曲線で（主走査方向の）座標値を推定し、一番左端のＡとＢとの間は近似直線の値で（主走査方向の）座標値を推定する。
【０１４９】
［不適切な横書き文字行の排除］
最後に不適切な横書き文字行を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような横書き文字行を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、前述した罫線の場合と同様であって、特に図示しないが、曲線が書籍の外側へ向かうような場合や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような場合である。
【０１５０】
なお、推定曲線の形状が不適切であるとして横書き文字行を排除した場合には、再び最適な横書き文字行を選択し、上記の処理を繰り返すことになる。
【０１５１】
以上の処理により、スキャン画像に横書き文字行が存在すると判断された場合には、左右各ページのいずれの位置に横書き文字行が存在しているのかという情報とともに横書き文字行を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
【０１５２】
［縦書き文字行に基づく横書き文字行の抽出］
次に、各縦書き文字行から横書き文字行を抽出する。
【０１５３】
図２６は、各縦書き文字行からの横書き文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図２６に示すように、まず、縦書き文字行の行切り出し矩形を抽出する（ステップＳ２０１）。なお、縦書き文字行の行切り出し矩形の抽出処理は、ＯＣＲ等で一般に用いられている周知の技術をそのまま利用することができるので、その説明は省略する。図２７は、抽出した行切り出し矩形を例示的に示す説明図である。
【０１５４】
次いで、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）のｙ座標が最大（もしくは最小）の縦書き文字行を抽出し、さらに、そこから予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行を抽出する（ステップＳ２０２：第一文字行抽出手段）。より具体的には、図２７に示した例においては、図２８に示すように、縦書き文字行の先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行はＡで示した縦書き文字行である。そして、その先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字は、図２８中、黒丸“●”で示した文字である。すなわち、黒丸“●”で示す文字を含む縦書き文字行のみを抽出し、それ以外の縦書き文字行Ｂ，Ｃは除外する。なお、ｈはスキャン画像の解像度によって定められる定数である。
【０１５５】
次に、抽出した縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）のｙ座標に関してヒストグラムを構成する（ステップＳ２０３：ヒストグラム構成手段）。図２９では、ページの左端に近い縦書き文字行Ｄを基準行とし、その先頭のｙ座標（ｙＤ）を基準座標としている。以後、ｙＤに対して一定幅ｄ（例えば抽出した縦書き文字行の平均幅の１／２）の範囲内に先頭が存在する縦書き文字行の数を、ｙＤに関するヒストグラムの値とする。図２９では、ｙＤを示す直線を上下に挟む点線の範囲内に先頭が存在する縦書き文字行がその対象となる。したがって、ページの左端に近い縦書き文字行Ｄの右隣の縦書き文字行Ｅは、その範囲外である。このように、既存の基準座標の対象範囲に先頭が含まれない縦書き文字行が出現した場合は、その縦書き文字行を新たな基準行とし、その先頭座標を新たな基準座標（ここでは、ｙＥ）とする。また、縦書き文字行Ｅの右隣の縦書き文字行Ｆの行先頭座標はｙＤの対象範囲に含まれるので、新たな基準座標を設けることなく、ｙＤに関するヒストグラムの値を１だけカウントアップする。
【０１５６】
以下、同様の処理を綴じ部境界線に向かって続けて行く。その結果、図２９に示す例では、ｙＤの対象範囲に含まれる縦書き文字行は斜線を施した矩形で囲まれた７つで、ｙＥの対象範囲に含まれる縦書き文字行は網掛けを施した矩形で囲まれた４つとなる（これら以外の矩形で囲まれた縦書き文字行に関しても、基準行、基準座標と対象範囲がそれぞれ定められるが、図２９では省略している）。なお、ｙＤの対象範囲には本来無関係であるべき縦書き文字行Ｇも含まれているが、次のステップＳ２０４にてこれは除外される。
【０１５７】
続いて、ステップＳ２０３にて構成したヒストグラムの中で、最大の値に対応する基準行の対象範囲に含まれる縦書き文字行の中で、最もページの左端（もしくは右端）にある縦書き文字行（基準行）を開始行として、綴じ部境界線へ向かって、先頭（もしくは末尾）のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出する（ステップＳ２０４：第二文字行抽出手段）。図２９では、基準座標ｙＤの対象範囲に含まれる文字行が７つと最大であったので、その中の左端の縦書き文字行Ｄを開始行とし、開始行（縦書き文字行Ｄ）から綴じ部境界線へ向かって先頭のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出していく。
【０１５８】
ところで、開始行（縦書き文字行Ｄ）から綴じ部境界線へ向かって先頭のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出する際には、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで処理内容を切り替える。
【０１５９】
まず、画像の歪みを生じていない部分における処理について図３０を参照しつつ説明する。画像の歪みを生じていない部分では、着目行Ｈを基準として、次の２条件を満足する縦書き文字行を抽出する。
１．ｙ座標の正方向（図３０中、上方へ向かう方向）に関して、着目行Ｈの先頭位置から一定範囲内ｂ１（例えば平均文字行幅の１／２）に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
２．ｙ座標の負方向（図３０中、下方へ向かう方向）に関して、着目行Ｈの先頭位置から見てｘ座標の正方向（綴じ部境界線へ向かう方向）に対して予め定めた一定角度（ここでは、角度を直線の傾き（ｂ２／ａ１）で表している）の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
すなわち、着目行Ｈの次の縦書き文字行Ｉの先頭は上記の範囲外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Ｊの先頭は範囲内に存在するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Ｊを新たな着目行として同様の処理を続ける。
【０１６０】
次に、画像の歪みを生じている部分における処理について図３１を参照しつつ説明する。画像の歪みを生じている部分では、着目行Ｌを基準として、次の２条件を満足する縦書き文字行を抽出する。
１．ｙ座標の負方向（図３１中、下方へ向かう方向）に関して、着目行Ｌの先頭位置から見てｘ座標の正方向（綴じ部境界線へ向かう方向）に対して予め定めた一定角度（ここでは、角度を直線の傾き（ｂ３／ａ２）で表しているが、歪みを生じている部分では基本的にページの内側へ文字行の先頭が食い込んでいくのを考慮して、ｂ２／ａ１＜ｂ３／ａ２とする）の範囲内に抽出する縦書き文字行の先頭が存在すること
２．着目行Ｌの先頭位置と抽出する縦書き文字行の先頭位置を結ぶ直線の傾き（ｂ４／ａ２）が、着目行Ｌの先頭位置と直前の抽出行Ｋの先頭位置を結ぶ直線の傾き（ｂ５／ａ３）から一定値αを引いた値よりも大きい。すなわち、“ｂ４／ａ２＞ｂ５／ａ３−α”を満足すること（基本的には、“ｂ４／ａ２＞ｂ５／ａ３”で良いが、誤差を考慮して一定値αを導入する。一定値αは予め定めた値である）
すなわち、着目行Ｌの次の縦書き文字行Ｍの先頭はこの条件外なので除外することになるが、さらに次の縦書き文字行Ｎの先頭は条件を満足するので抽出することになる。以下、縦書き文字行Ｎを新たな着目行として同様の処理を続ける。
【０１６１】
さて、ここで問題となるのは、歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分をいかに識別するかであるが、これは次のように行っている。すなわち、着目行と次の抽出行の先頭のｙ座標をそれぞれｙＣ，ｙＮとすると、“ｙＮ−ｙＣ”が一定値（例えば、平均文字行幅の１／４）以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とする。
【０１６２】
以上の方法により図２９から抽出した縦書き文字行を、図３２において斜線を施した矩形で囲んで示す。
【０１６３】
最後に、抽出した縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の位置座標に関する近似曲線多項式を算出する（ステップＳ２０５）。抽出した各縦書き文字行の行切り出し矩形の先頭を連結して外形を形成する場合には、図３３に示すように、連結する各縦書き文字行の行切り出し矩形の上辺中心点に基づき、抽出した縦書き文字行の先頭の位置座標に関する近似曲線多項式を算出する。また、抽出した各縦書き文字行の行切り出し矩形の末尾を連結して外形を形成する場合には、図３３に示すように、連結する各縦書き文字行の行切り出し矩形の下辺中心点に基づき、抽出した縦書き文字行の末尾の位置座標に関する近似曲線多項式を算出する。
【０１６４】
なお、最後に不適切な縦書き文字行の外形を排除する。これは、前述したように多項式近似により座標値を推定する際に、多項式近似による推定曲線の形状が不適切である場合には補正の際にかえって歪みが増大する恐れがあるので、このような縦書き文字行の外形を排除するものである。不適切な近似曲線形状の例としては、前述した罫線や横書き文字行の場合と同様であって、特に図示しないが、曲線が書籍の外側へ向かうような場合や、中心線を超えて大きく内側へ食い込むような場合である。
【０１６５】
なお、推定曲線の形状が不適切であるとして縦書き文字行の外形を排除した場合には、歪み補正用の縦書き文字行の外形は無いということになる。
【０１６６】
以上の処理により、スキャン画像に縦書き文字行の外形が存在すると判断された場合には、左右各ページのいずれの位置に縦書き文字行の外形が存在しているのかという情報とともに縦書き文字行の外形を抽出し、ＲＡＭ３３に一時的に記憶する。
【０１６７】
なお、以下においては、横書き文字行及び縦書き文字行の外形を文字行として扱うものとする。
【０１６８】
以上、ステップＳ４１〜Ｓ４３の処理により、ページ外形／罫線／文字行の抽出処理（ステップＳ４）が終了する。
【０１６９】
続くステップＳ５（図６参照）においては、画像歪み補正処理を実行する。画像歪み補正処理は、図３４に示すように、概略的には、歪み補正（伸長）に際しての基準となる線（基準線）としてスキャン画像の上辺（もしくは下辺）の近傍に位置するページ外形／罫線／文字行の何れかを選択する処理（ステップＳ５１：基準線選択処理）、基準線に対応するものであって補正率（伸長率）の算出用の参照線としてスキャン画像の上辺（もしくは下辺）の近傍に位置するページ外形／罫線／文字行の何れかを選択する処理（ステップＳ５２：参照線選択処理）、基準線が罫線や文字行の場合に、基準線より下部の画像情報の欠落を最小限にするための仮想的なページ外形を算出する処理（ステップＳ５３：仮想ページ外形算出処理）、仮想的なページ外形に基づいてスキャン画像に伸長処理を施して主走査方向の歪みを補正する処理（ステップＳ５４：主走査方向歪み補正処理）、補正画像の文字外接矩形に基づいてスキャン画像に伸長処理を施して副走査方向の歪みを補正する処理（ステップＳ５５：副走査方向歪み補正処理）により構成されている。
【０１７０】
ここで、基準線選択処理（ステップＳ５１）及び参照線選択処理（ステップＳ５２）においては、基準線または参照線として、スキャン画像の上辺（もしくは下辺）の近傍に位置するページ外形／罫線／文字行の何れかを選択することになるが、本実施の形態におけるページ外形、罫線、文字行の選択の優先順位は、
ページ外形＞罫線＞文字行
とされている。このような選択優先順位にしたのは、文字行はページ外形や罫線に比べて抽出精度が低く、また、画像の外側にあるページ外形を利用する方が精度の高い歪み補正率を得ることができるためである。ただし、本実施の形態においては、ページ外形は一般に左右ページにまたがるが、罫線や文字行は両ページにあるとは限らないので、スキャン画像の上辺または下辺からの基準線選択の優先順位は、下記に示すようになる。
【０１７１】
１．「ページ外形」（ページ外形は、常に左右両ページに存在する）
２．左右両ページともに「罫線」
３．一方のページが「罫線」、他方のページが「文字行」
４．左右両ページともに「文字行」
５．一方のページのみに「罫線」、他方のページには「手がかりなし」
６．一方のページのみに「文字行」、他方のページには「手がかりなし」
ここで、「手がかりなし」とは、ページ外形、罫線、文字行のいずれも抽出できなかった場合を言う。
【０１７２】
次に、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）及び主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）の例について、上記優先順位に基づいて順に説明する。
【０１７３】
１．スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合ここでは、スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合について説明する。図３５に示すように、スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合は、いずれを基準線、参照線にしても構わない。なお、本実施の形態においては、基準線として選択した「ページ外形」、「罫線」、「文字行」は、下辺に位置させるものとする。この場合においては、基準線と仮想ページ外形とは一致していることから、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）においては特に処理を実行しなくても良い。
【０１７４】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。ここで、ｘ０は「ページ外形」の直線部分と曲線部分との境界点である。主走査方向歪み補正処理としては、まず、この境界点ｘ０における基準線と参照線間の距離ｈ０（図３６参照）に基づいて歪み補正率を算出する。歪み補正率は、主走査方向に画像を伸長して補正する際に、基準線と参照線との間の距離を副走査方向の全ての位置において等しくさせるためのものである。すなわち、位置ｘにおける基準線と参照線間の距離をｈ（図３６参照）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。即ち、歪み補正率とは、主走査方向に画像を伸長して補正する際に、基準線と参照線との間の距離を副走査方向の全ての位置ｘにおいて等しくなるように、各ｘに関して算出した値である。
【０１７５】
次に、実際に補正をする際は、まず、図３６に示すように仮想ページ外形（ここでは基準線）が直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長すれば、図３６の上辺の「ページ外形」ＥがＲＥとなるように画像が補正される。
【０１７６】
ここに、ページ外形画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１７７】
２．スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合
ここでは、スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺ではページ外形が途中で切れているが「罫線」と「文字行」とが存在する場合について説明する。図３７に示すように、スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合は、「ページ外形」を基準線として下辺に位置させ、「文字行」と「罫線」とを参照線とする（図３７に示す例では、左ページが「文字行」、右ページが「罫線」である）。この場合においても、基準線と仮想ページ外形とは一致していることから、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）においては特に処理を実行しなくても良い。
【０１７８】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。ここで、ｘ０は「ページ外形」の直線部分と曲線部分との境界点である。主走査方向歪み補正処理としては、まず、この境界点ｘ０における基準線と参照線間の距離ｈ０（図３８参照）に基づいて歪み補正率を算出する。位置ｘにおける基準線と参照線間の距離をｈ（図３８参照）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。
【０１７９】
次に、実際に補正をする際は、まず、図３８に示すように仮想ページ外形（ここでは基準線）が直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長すれば、図３８の右ページでは、上辺の「罫線」ＬＵがＲＬＵとなるように画像が補正される。左ページ上辺の「文字行」についても同様に行う。
【０１８０】
ここに、ページ外形画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１８１】
３．スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合
ここでは、スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合について説明する。スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合は、図３９に示すように、左右両ページに「罫線」が存在する側を下辺に位置させ、その２本の「罫線」を基準線とし、他方の辺に位置する「文字行」と「罫線」とを参照線とする（図３９に示す例では、左ページが「文字行」、右ページが「罫線」である）。ところで、このように、基準線が「ページ外形」ではない場合は、基準線をそのまま仮想ページ外形と見なしてはならない。なぜなら、両者を一致させた場合、後の主走査方向歪み補正処理において仮想ページ外形（基準線）を最下辺に画素シフトする際、基準線より下方の画像情報が全て欠落してしまうからである。
【０１８２】
そこで、基準線が「ページ外形」でない場合は、図３９において点線で示すような仮想ページ外形ＶＥを求める仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）を実行する。ここで、ｘ０は下辺の「罫線」ＬＤの直線部分と曲線部分との境界点である。仮想ページ外形算出処理は、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから上辺の「罫線」ＬＵまでの距離ｂ０とに基づいて仮想ページ外形ＶＥを算出するものである。すなわち、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから上辺の「罫線」ＬＵまでの距離ｂが解かれば、
ａ／ｂ＝ａ０／ｂ０
であることから、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから仮想ページ外形ＶＥまでの距離ａを算出することができる。したがって、「罫線」ＬＤ上の位置から仮想ページ外形ＶＥまでの距離を副走査方向の全ての位置ｘにおいて算出することにより、仮想ページ外形ＶＥを求めることができる。このような処理は、左右ページについてそれぞれ独立に行われる。
【０１８３】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。主走査方向歪み補正処理としては、まず、前述した境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから上辺の「罫線」ＬＵまでの距離ｂ０とを加算した距離ｈ０（ｈ０＝ａ０＋ｂ０）に基づいて歪み補正率を算出する。位置ｘにおける上辺の「罫線」ＬＵからスキャン画像の最下辺までの距離をｈ（ｈ＝ａ＋ｂ）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。
【０１８４】
次に、実際に補正をする際は、まず、図４０に示すように仮想ページ外形ＶＥが直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長すれば、図３４の右ページでは、上辺の「罫線」ＬＵがＲＬＵ（厳密には、ｘの位置は「罫線」ＬＵの直線部と曲線部との境界には一致しないが、ここでは「罫線」ＬＤの境界をそのまま用いる）となるように画像が補正される。左ページ上辺の「文字行」についても同様に行う。
【０１８５】
このように、仮想ページ外形ＶＥを利用することで、シフトによる画像の欠落を最小限に抑えることができる。
【０１８６】
ここに、罫線／文字行画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１８７】
４．スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合
ここでは、スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合について説明する。スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合（他方のページは「手がかりなし」）は、図４１に示すように、「罫線」と「文字行」とが存在する側を下辺に位置させ、それらの「罫線」と「文字行」とを基準線とし、他方の辺に位置する「罫線」とスキャン画像を副走査方向に貫く中心線Ｃとを参照線とする（図４１に示す例では、左ページが「罫線」、右ページが「手がかりなし」である）。なお、中心線Ｃは、スキャン画像の主走査方向の中心を副走査方向に横切る線であり、ブック原稿４０の中心線ではない。
【０１８８】
このように基準線が「ページ外形」でない場合は、前述したように、図４１において点線で示すような仮想ページ外形ＶＥを求める仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）を実行する。ここで、ｘ０は下辺の「罫線」ＬＤの直線部分と曲線部分との境界点である。仮想ページ外形算出処理は、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから中心線Ｃまでの距離ｂ０とに基づいて仮想ページ外形ＶＥを算出するものである。すなわち、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから中心線Ｃまでの距離ｂが解かれば、
ａ／ｂ＝ａ０／ｂ０
であることから、「罫線」ＬＤ上の位置ｘから仮想ページ外形ＶＥまでの距離ａを算出することができる。したがって、「罫線」ＬＤ上の位置から仮想ページ外形ＶＥまでの距離を副走査方向の全ての位置ｘにおいて算出することにより、仮想ページ外形ＶＥを求めることができる。このような処理は、左右ページについてそれぞれ独立に行われる。なお、右ページのように上辺に「罫線」が存在する場合については、中心線Ｃに代えて、前述したように上辺の「罫線」を用いる。
【０１８９】
次いで、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。主走査方向歪み補正処理としては、まず、前述した境界点ｘ０における「罫線」ＬＤからスキャン画像の最下辺までの距離ａ０と、境界点ｘ０における「罫線」ＬＤから中心線Ｃまでの距離ｂ０とを加算した距離ｈ０（ｈ０＝ａ０＋ｂ０）に基づいて歪み補正率を算出する。位置ｘにおける中心線Ｃからスキャン画像の最下辺までの距離をｈ（ｈ＝ａ＋ｂ）とした場合には、位置ｘにおける歪み補正率は、
ｈ０／ｈ
として表すことができる。
【０１９０】
次に、実際に補正をする際は、まず、図４２に示すように仮想ページ外形ＶＥが直線（最下辺）になるように、主走査方向に各画素をシフトする。その後、副走査方向の全ての位置ｘにおいて、画像を主走査方向の上辺側にｈ０／ｈで伸長して補正する。左ページ上辺の「罫線」についても同様に行う。なお、右ページについては、補正によってシフトにより一旦歪んだ中心線Ｃが元の直線ＲＣに戻るが、Ｃがスキャナ部１の光軸と一致する場合以外は、画像全体の補正は不完全となる。
【０１９１】
ここに、罫線／文字行画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１９２】
５．スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合
ここでは、スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合について説明する。スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し（他方のページは「手がかりなし」）、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合（一方のページは「手がかりなし」）は、図４３に示すように、「罫線」が存在する側を下辺に位置させ、その「罫線」を基準線とし、「罫線」が存在しない方のページ（「文字行」が存在する方のページ）については、文字行Ｌを中心線Ｃを挟んで線対称の位置に移動させた曲線ＳＬを基準線とする。参照線については、「罫線」が存在するページは中心線Ｃを、「文字行」が存在するページはその「文字行」を、それぞれ参照線とする。
【０１９３】
なお、歪み補正率の算出や画素シフト、補正（伸長）処理についてはこれまでの例と同様であるため、それらの説明は省略する。
【０１９４】
ここに、罫線／文字行画像歪み補正手段の機能が実行される。
【０１９５】
最後に、副走査方向歪み補正処理（ステップＳ５５）について説明する。ここで、図４４は副走査方向歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４４に示すように、ステップＳ１０１においては、主走査方向歪み補正されたスキャン画像に基づいて文字の外接矩形Ａ（図４５参照）を抽出する。ここで、文字認識処理については周知の技術であるので、その説明は省略する。このように文字の外接矩形Ａを抽出するのは、この文字の外接矩形Ａの形状の変化を基に、副走査方向の歪みを補正するためである。ここでは、図４５に示すように、文字外接矩形Ａの横辺の長さｗ、縦辺の長さｈ、および、文字の中心Ｂを定義する。ここで、文字の中心Ｂは、外接矩形Ａの対角線の交点である。
【０１９６】
続いて、図４６に示すように、スキャン画像をブック原稿４０のページ綴じ部４１に平行な方向の複数の短冊状の領域Ｃに分割した後（ステップＳ１０２）、各短冊領域Ｃについて、そこに含まれる文字外接矩形Ａに関する特徴量を求める（ステップＳ１０３）。ここで、ある短冊領域Ｃに含まれる文字外接矩形Ａとは、その中心が当該短冊領域Ｃに含まれるような外接矩形Ａのことである。例えば、図４６の短冊領域Ｃ１に含まれる外接矩形Ａは、図中の網掛けを施した矩形である。
【０１９７】
さて、上記の文字外接矩形Ａに関する特徴量は、
（文字の横辺の長さ）／（文字の縦辺の長さ）＝ｗ／ｈ
を基に求められる。すなわち、各短冊領域Ｃについて、そこに含まれる全ての文字外接矩形Ａのｗ／ｈの値の平均値をその短冊領域Ｃの特徴量とするのである。
【０１９８】
しかしながら、単に、ｗ／ｈの平均値を算出すると不適切な場合がある。文字の中には、句読点や数式中の記号のようにそのサイズが元々小さく、ｗ／ｈの値が不安定なものがある。また、矩形抽出の際に隣接する文字同士がくっついて抽出されてしまい、ｗが極端に大きい文字外接矩形Ａが生じる場合もある。特徴量を求める場合は、このような特殊な文字や極端にｗが大きいものを予め排除しておく必要がある。そこで、続くステップＳ１０４においては、予め閾値を定めておいて、ｈの値がその閾値より小さな文字外接矩形Ａを予め排除するとともに、ｗ／ｈの比率に関する閾値を予め定めておき、ｗ／ｈの値が其の閾値よりも大きい文字外接矩形Ａも予め排除する。例えば、図４７中に示した網掛けを施した文字外接矩形Ａが予め排除されることになる。
【０１９９】
続くステップＳ１０５においては、前述したように極端な文字外接矩形Ａを排除した後に、各短冊領域Ｃ内の文字外接矩形Ａのｗ／ｈの平均値を求める。図４８に各短冊領域Ｃ内の外接矩形Ａのｗ／ｈの平均値の一例を示す。なお、図４８中の短冊領域Ｃ２は、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域である。
【０２００】
続いて、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２に文字外接矩形Ａが存在するか否かを判断する（ステップＳ１０６）。これは、図４７に示すように、一般にはブック原稿４０のページ綴じ部４１付近には文字外接矩形Ａが存在しない場合が多いからである。ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２に文字外接矩形Ａが存在する場合は（ステップＳ１０６のＹ）、その文字外接矩形Ａを利用して特徴量は算出されているのでそのままステップＳ１０８に進む。
【０２０１】
一方、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２に文字外接矩形Ａが存在しない場合は（ステップＳ１０６のＮ）、ステップＳ１０７に進み、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の特徴量を求める。なお、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の識別は、例えば、スキャン画像（例えば、モノクロ多値画像）の地肌濃度変化を各短冊領域Ｃごとに求め、短冊領域Ｃ内の最も濃度の薄い濃度値を求めることにより実現される。図４９は地肌濃度変化を求めた一例を示したものであり、地肌濃度が最も濃い短冊領域が、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２であるとみなされる。
【０２０２】
なお、スキャン画像がカラー多値画像の場合におけるブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の識別は、例えばＲＧＢ成分の何れか一つの成分（例えばＧ成分）に着目し、そのＧ成分の地肌濃度を使用して識別するようにすれば良い。また、ＲＧＢを色変換して輝度成分と色差成分とに分け、輝度成分を使用してブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２を識別するようにしても良い。
【０２０３】
ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の特徴量は、次のようにして定められる。ここでは、統計的特徴量の算出対象となり得る文字外接矩形Ａが存在し、かつ、ページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の最近傍である短冊領域Ｃの特徴量に対して予め定めた定数値を乗じることにより算出された値が、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２における特徴量とみなされるものである。つまり、図４８に示した例では、ブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の左右何れの短冊領域Ｃ３，Ｃ４にも文字外接矩形Ａが存在するので、どちらか適当な方の特徴量を選択し（ここでは右側の○印の方）、それに予め定めた定数値（ここでは０．５）を乗じて、これをブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の特徴量としている。
【０２０４】
続くステップＳ１０８においては、各短冊領域Ｃの特徴量に対する適切なフィルタリング処理、例えば、短冊領域Ｃの位置の変化方向（即ち副走査方向）に関する移動平均を求める処理を施すなどして、短冊領域Ｃの位置の変化に対する（副走査方向の）特徴量の変化がなだらかになるようにする。ただし、ここでもブック原稿４０のページ綴じ部４１付近は特別な処理が必要となる。なぜなら、副走査方向に関して長さが全て等しいウィンドウを用いてフィルタリングを行うと、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近の特徴量の変化の鋭さが失われてしまうからである。
【０２０５】
ここで、長さが全て５であるウィンドウを用いて図４８に示した各短冊領域Ｃの特徴量に対してフィルタリング処理を施した結果を図５０に示す。図５０に示すように、長さが全て５であるウィンドウを用いてフィルタリング処理を施した場合には、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近の特徴量（ｗ／ｈ）の変化がなだらかになり過ぎてしまう。このような場合には、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近での適切な画像補正が不可能になってしまう。
【０２０６】
そこで、本実施の形態においては、フィルタリング処理の際には、フィルタのウィンドウがブック原稿４０のページ綴じ部４１を含む短冊領域Ｃ２の両側の短冊領域Ｃ３，Ｃ４に跨がらないように、ページ綴じ部４１付近でウィンドウ長を調整する。ここで、図５１はページ綴じ部４１付近でウィンドウ長を調整してフィルタリング処理を施した結果を示すグラフである。図５１に示すように、ページ綴じ部４１付近でウィンドウ長を調整した場合には、ページ綴じ部４１付近の特徴量（ｗ／ｈ）の変化を適切に表現できるので、良好な画像補正が実現できる。
【０２０７】
続くステップＳ１０９においては、各短冊領域Ｃの推定歪み量を算出する。各短冊領域Ｃの推定歪み量の算出手法は、以下に示す通りである。
【０２０８】
まず、短冊領域の歪み量を算出するための基準となる短冊領域（基準短冊領域）を定める。ここでは、歪みが最も小さいと考えられる短冊領域Ｃ、例えば、特徴量（ｗ／ｈ）が最大である短冊領域Ｃを基準短冊領域とする。この処理は左右ページで共通に行っても良いが、左右独立に基準短冊領域を定めても構わない。図５１においては、左右独立に基準短冊領域を定めた例を示しており、○印を施した短冊領域Ｃが基準短冊領域であり、左側の基準特徴量を“Ｌｗ０／Ｌｈ０”、右側の基準特徴量を“Ｒｗ０／Ｒｈ０”、でそれぞれ示している。
【０２０９】
次に、基準短冊領域の特徴量ｗ０／ｈ０をスキャン画像全体の基準特徴量とし、
（各短冊領域の特徴量）／（基準特徴量）＝（ｗ／ｈ）／（ｗ０／ｈ０）
の値を、各短冊領域の推定歪み量として算出する。
【０２１０】
なお、ブック原稿４０のページ綴じ部４１から外れたページ外側付近の短冊領域Ｃを基準短冊領域とすると、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近とはフォントや活字のサイズの違いが大きくて、適切な推定歪み量が算出できない場合も考えられる。そのような画像を対象とする場合は、基準短冊領域の探索範囲を予めブック原稿４０のページ綴じ部４１付近に限定しておくのが有効である。これを実現するためには、地肌濃度が予め定めた濃度よりも濃い短冊領域Ｃのみから基準短冊領域を求めるようにすれば良い。
【０２１１】
最後に、スキャン画像に対して、短冊領域Ｃの短辺方向（副走査方向）の拡大処理を行い、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近の歪みを補正する（ステップＳ１１０）。その場合の拡大率は、ステップＳ１０９において算出した推定歪み量の逆数、すなわち、
（基準特徴量）／（各短冊領域の特徴量）＝（ｗ０／ｈ０）／（ｗ／ｈ）
とする。ここで、上記の基準短冊領域を左右共通に定めた場合には、この拡大率も左右共通の基準特徴量によって算出し、独立に定めた場合には、左右それぞれの基準特徴量で独立に算出するようにする。図５２は、図５１に示した特徴量に基づいて算出した補正拡大率を示したものである。
【０２１２】
なお、ここでも、ブック原稿４０のページ綴じ部４１付近から離れた短冊領域Ｃはもともと画像の歪みが無い領域である可能性が高いので、拡大処理の対象としない方が良い場合がある。拡大処理を行ったために、かえって不自然な歪みが生じてしまう可能性があるからである。これを防ぐために、地肌濃度が予め定めた濃度よりも薄い短冊領域Ｃについては、推定歪み量を“１”とする。
【０２１３】
また、短冊領域Ｃ内において共通の補正拡大率を適用した場合、隣接する短冊領域Ｃの境界部での補正拡大率が不連続となるため、補正画像が不自然となる。そこで、隣接する短冊領域Ｃの境界部での補正拡大率が連続的に変化するように、補正拡大率を予め補正しておく。これは、例えば図５２に示す短冊領域Ｃの中央部分の補正拡大率を推定歪み量の逆数を示す点としてプロットし、これらの点を線分で結んで直線補完することで、他の部分の補正拡大率とすることで実現できる。以上の処理により、スキャン画像の副走査方向の補正拡大率が確定する。
【０２１４】
なお、画像の拡大処理は、例えばコピーの変倍機能として良く使われる３次関数のコンボリューション法等を用いて実行される。
【０２１５】
以上、ステップＳ１０１〜Ｓ１１０の処理により副走査方向歪み補正処理（ステップＳ５５）が終了し、図６に示すスキャン画像の歪み補正処理が終了する。ここで、図５３は歪みを補正した画像を示す平面図である。以上の処理によれば、図８に示したようなブック原稿４０のページ綴じ部４１の近傍において生じていたスキャン画像の歪みが、図５３に示すように補正されることになる。
【０２１６】
ここに、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行が、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出される。これにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することが可能になるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることが可能になる。
【０２１７】
なお、本実施の形態においては、ブック原稿の見開きページの左上の部分に関して説明したが、それ以外の左下、右上、右下の部分についても基本的に同様の処理を行う。ただし、その場所に応じて、行の先頭文字を末尾の文字と読み換えたり、ページの左端を右端に、ｙ座標が最大の行を最小の行に、ｙ座標の正（負）方向を負（正）方向に、それぞれ読み換える必要がある。
【０２１８】
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図２６で説明したステップＳ２０２の処理内容が異なるものである。
【０２１９】
本実施の形態は、ステップＳ２０２で抽出した縦書き文字行の数が予め定めた値より少ない場合には、ステップＳ２０５で抽出行の先頭位置に関する安定した近似曲線多項式を算出できないので、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしたものである。
【０２２０】
ここで、図５４は本実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。ここでは、抽出すべき最小文字行数を５としておく。図５４（ａ）中、行の先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行はＡで示した縦書き文字行である。そして、その先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字は、図５４（ａ）に黒丸“●”で示した文字であるが、その数が３個と少ない。そこで、本実施の形態においては、抽出した３個の先頭文字を含んだ縦書き文字行を除外して、もう一度同様の処理を行う。すなわち、図５４（ｂ）に示すように、残りの縦書き文字行の中で先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行Ｂを求め、縦書き文字行Ｂの先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字（黒丸“●”で示す）を改めて抽出する。図５４（ｂ）に示すように、距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字（黒丸“●”で示す）として、１２個が抽出される。
【０２２１】
したがって、本実施の形態においては、この１２個の行先頭文字を含む１２行の縦書き文字行に従って、ステップＳ２０３以降の処理を実行することになる。
【０２２２】
ここに、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【０２２３】
なお、ステップＳ２０４で抽出した縦書き文字行の数が予め定めた値より少ない場合にも、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしても良い。
【０２２４】
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図２６で説明したステップＳ２０４の処理内容が異なるものである。
【０２２５】
本実施の形態は、ステップＳ２０４において、綴じ部境界線から一定範囲内に抽出した縦書き文字行が存在しない場合は、綴じ部境界線付近において安定した近似曲線多項式を算出できないので、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしたものである。
【０２２６】
ここで、図５５は本実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。ここでは、綴じ部境界線からの一定範囲Ｗを画像全体の横幅の１／８としておく。図５５（ａ）はステップＳ２０３において構成したヒストグラム情報に対応する。図５５（ａ）に示すように、縦書き文字行Ａの先頭座標ｙＡの対象範囲に含まれる縦書き文字行が７行と最も多く、次に多いのが縦書き文字行Ｂの先頭座標ｙＢの対象範囲に含まれる縦書き文字行であって４行である。そこで、縦書き文字行Ａを開始行として先頭のｙ座標が近接した縦書き文字行を抽出していく（第一の実施の形態と同様）。その結果、抽出された縦書き文字行を、図５５（ｂ）において斜線を施した矩形で囲んで示す。図５５（ｂ）に示すように、この場合、綴じ部境界線から一定範囲Ｗ内には抽出された縦書き文字行が存在しない。そこで、本実施の形態においては、一定範囲Ｗ内に抽出された縦書き文字行が存在しない場合には、抽出した縦書き文字行を除外して、もう一度同様の処理を行う。すなわち、図５５（ａ）において２番目にヒストグラムの値が大きい対象範囲（先頭座標ｙＢ）に対応する縦書き文字行Ｂを開始行として、行抽出作業を再度行う。その結果、抽出された縦書き文字行を、図５５（ｃ）において斜線を施した矩形で囲んで示す。図５５（ｃ）に示すように、この場合には、綴じ部境界線から一定範囲Ｗ内に抽出された縦書き文字行が存在する。
【０２２７】
したがって、本実施の形態においては、図５５（ｃ）に示す８行の縦書き文字行に従って、ステップＳ２０５以降の処理を実行することになる。
【０２２８】
ここに、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることが可能になる。
【０２２９】
なお、ステップＳ２０２においても、綴じ部境界線から一定範囲内に抽出した縦書き文字行が存在しない場合に、抽出した縦書き文字行を除外した残りの行に関して、再び同様の縦書き文字行の抽出処理を行うようにしても良い。
【０２３０】
次に、本発明の第四の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図２６で説明したステップＳ２０２の処理内容が異なるものである。
【０２３１】
極端に細い縦書き文字行や短い縦書き文字行は主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があるので、安定した近似曲線多項式を算出する阻害要因となり得る。そこで、本実施の形態は、予め定めた幅以下の縦書き文字行や行の長さが幅に対して予め定めた比率以下の縦書き文字行を除外して縦書き文字行の抽出処理を行うようにしたものである。
【０２３２】
ここで、図５６は本実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。本実施の形態においては、縦書き文字行の行幅が１ｗ以下の縦書き文字行や、行の長さが行幅に対して１．５倍以下の縦書き文字行を除外するようにしている。例えば、図５６（ａ）に示すように、縦書き文字行Ａ，Ｂは長さが行幅に対して１．５倍以下であるので除外し、縦書き文字行Ｃは行幅が１ｗ以下であるので除外する。図５６（ｂ）は、所定の縦書き文字行を除外後に、行の先頭文字のｙ座標が最大の縦書き文字行Ｄから一定範囲ｈ内に先頭文字が存在する縦書き文字行を抽出した結果を示すものである。縦書き文字行Ｄの先頭位置から予め定めた距離範囲ｈ内に存在する行先頭文字は、図５６（ｂ）中、黒丸“●”で示した文字である。
【０２３３】
ここに、極端に細い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【０２３４】
また、極端に短い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することが可能になる。
【０２３５】
次に、本発明の第五の実施の形態について説明する。なお、第一の実施の形態において説明した部分と同一部分については同一符号を用い、説明も省略する。本実施の形態は、図３４で説明したステップＳ５３及びステップＳ５４の処理内容が異なるものである。本実施の形態では、仮想ページ外形算出処理（ステップＳ５３）においては何ら処理を実行することなく、主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）を実行する。
【０２３６】
本実施の形態の主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）について説明する。本実施の形態の主走査方向歪み補正処理（ステップＳ５４）は、ページ外形、罫線、文字行の何れかに基づき、基準線選択処理（ステップＳ５１）において選択された基準線と参照線選択処理（ステップＳ５２）において選択された参照線とが、スキャン画像の左右両ページに存在することを前提とする。
【０２３７】
図５７は、スキャン画像の左右両ページのいずれにも基準線又は参照線が存在する場合の主走査方向歪み補正処理を示す説明図である。図５７においては、主走査方向歪み補正前の基準線と参照線とをそれぞれ実線で示し、主走査方向歪み補正後の基準線と参照線とをそれぞれ点線で示している。主走査方向歪み補正後の点線は、主走査方向歪み補正前の基準線または参照線の直線部分（平坦部）をそのまま延長したものである。
【０２３８】
図５７に示すように、副走査方向の位置ｘにおいて、基準線上の点ＰがＰ'に、参照線上の点ＱがＱ'に、それぞれ補正されることになる。さて、位置ｘにおける主走査方向上の任意の点ＹがＹ'に補正されるとして、次の関係式
ＹＰ／ＹＱ＝Ｙ'Ｐ'／Ｙ'Ｑ'
が成り立つ。よって、各点の主走査方向の位置を、点ＰならＰ（ｘ）というように表すと、
(Ｙ(ｙ)−Ｐ(ｙ))／(Ｙ(ｙ)−Ｑ(ｙ))
＝(Ｙ'(ｙ)−Ｐ'(ｙ))／(Ｙ'(ｙ)−Ｑ'(ｙ))
となるので、これを変形して、
Ｙ(ｙ)＝((Ｐ(ｙ)−Ｑ(ｙ))／(Ｐ'(ｙ)−Ｑ'(ｙ)))Ｙ'(ｙ)
＋(Ｐ'(ｙ)Ｑ(ｙ)−Ｐ(ｙ)Ｑ'(ｙ))／(Ｐ'(ｙ)−Ｑ'(ｙ))
となる。この式を利用して、主走査方向歪み補正後にＹ'(ｙ)の位置に来るべき点の主走査方向歪み補正前の位置Ｙ(ｙ)を求めることができる。
【０２３９】
つまり、本実施の形態においては、上述した式を用いて、主走査方向歪み補正前のＹ(ｙ)の画素値を補正後のＹ'(ｙ)に移すことにより、主走査方向歪み補正処理を実行するものである。
【０２４０】
ただし、Ｙ(ｙ)の算出値は一般に小数となるので、補正画像の画質を落としてしまう場合がある。そこで、本実施の形態においてはこれを解消するため、その前後の整数位置に対応する画素値の線形補間結果を用いるべく、画素の線形補間処理も併せて行う。
【０２４１】
ここで、図５８は画素値の線形補間処理による求め方を示す説明図である。図５８に示すように、Ｙ(ｙ)の前後の整数をそれぞれＮ，Ｎ＋１、これに対応する画素値をＤ（Ｎ），Ｄ（Ｎ＋１）とすると、Ｙ(ｙ)における画素値Ｄ（Ｙ(ｙ)）は図５８に示したような線形関係を満足するように算出する。
【０２４２】
なお、各実施の形態においては、画像読取装置としてデジタル複写機のスキャナ部１を適用したが、これに限るものではなく、例えば自動ページ捲り機能を搭載したスキャナ等に適用するようにしても良い。
【０２４３】
また、各実施の形態においては、ブック原稿４０のページ綴じ部４１とスキャナ部１の画像読み取りの主走査方向とが平行になるように位置させてブック原稿４０をコンタクトガラス２上に下向きに載置した場合について説明したが、これに限るものではない。例えば、図５９に示すように、上向きのブック原稿４０をコンタクトガラス２の下方からコンタクトガラス２に対して押し付けるように接触させるものであっても良い。
【０２４４】
さらに、各実施の形態においては、画像歪み補正装置を画像形成装置であるデジタル複写機１６に備え、デジタル複写機１６のスキャナ部１で読み取ったスキャン画像に対して画像の歪み補正処理を施すようにしたが、これに限るものではない。例えば、原稿画像を読み取る画像読取手段を備えたイメージスキャナをパーソナルコンピュータに接続するとともに、このパーソナルコンピュータのＨＤＤに記憶媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３７に格納されたプログラムをインストールすることによって画像歪み補正装置を構成しても、前述したような各種の作用効果と同様の作用効果を得ることができる。また、記憶媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３７に格納されたプログラムをパーソナルコンピュータのＨＤＤにインストールすることによって画像歪み補正装置を構成し、予め画像読取手段により読み取られたスキャン画像に対して歪み補正処理を施すようにしても良い。
【０２４５】
【発明の効果】
請求項１，２１記載の発明によれば、多項式近似曲線の算出に用いる縦書き文字行を、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出することにより、縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して縦書き文字行を抽出することができるので、縦書き文字行の一番上（もしくは一番下）の文字の位置が行ごとに上下方向に大きく変動しているような場合にも良好な補正結果を得ることができる。
【０２４６】
請求項２記載の発明によれば、縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の縦書き文字行を抽出し、抽出された縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行を抽出することにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を所定範囲に限定することができる。
【０２４７】
請求項３記載の発明によれば、極端に細い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することができる。
【０２４８】
請求項４記載の発明によれば、極端に短い縦書き文字行は、主要な本文以外のものまたはノイズである可能性があることから、これを排除することで、安定した近似曲線多項式を算出することができる。
【０２４９】
請求項５記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５０】
請求項６記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５１】
請求項７記載の発明によれば、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５２】
請求項８記載の発明によれば、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した縦書き文字行を抽出することにより、各縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置を更に狭小な所定範囲に限定することができる。
【０２５３】
請求項９記載の発明によれば、基準行を定め、この基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して、一定幅の範囲内に行の先頭（もしくは末尾）が存在する縦書き文字行の数を、基準行に関する前記ヒストグラムの値とすることにより、縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に関するヒストグラムを確実に構成することができる。
【０２５４】
請求項１０記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の平均行幅に応じ、基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対する一定幅を定めることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５５】
請求項１１記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行をページの外側から綴じ部方向に向かって順次探索し、着目している行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が既に定めた基準行のうちの何れかの基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して一定幅の範囲内に存在する場合には、その基準行に関するヒストグラム値を１だけ増加し、一定幅の範囲内に存在しない場合には、着目行を新たな基準行とみなすことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５６】
請求項１２記載の発明によれば、抽出処理の開始時は歪みを生じていない部分とし、連続して抽出した２つの縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の差が一定値以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とすることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。また、画像の歪みにより本来無関係であるべき縦書き文字行が抽出されるが、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した縦書き文字行を抽出する基準を切り替えることにより、本来無関係であるべき縦書き文字行を除外することができる。
【０２５８】
請求項１３記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の平均行幅に応じ、綴じ部方向の座標の差に関する一定値を定めることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２５９】
請求項１４記載の発明によれば、歪みを生じていない部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページ外側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から一定範囲内に抽出する前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在するように、次の前記縦書き文字行の抽出を行うことにより、画像の歪みを生じていない部分では、縦書き文字行を確実に抽出することができる。
【０２６０】
請求項１５記載の発明によれば、歪みを生じている部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、着目行の先頭（もしくは末尾）位置と抽出する行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きが着目行の先頭（もしくは末尾）位置と着目行の直前の抽出行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きから予め定めた値を引いた値よりも大きくなるように、次の前記縦書き文字行の抽出を行うことにより、画像の歪みを生じている部分では、本来無関係であるべき縦書き文字行を確実に除外することができる。
【０２６１】
請求項１６記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行の数が少ない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２６２】
請求項１７記載の発明によれば、抽出した縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、安定した近似曲線多項式を算出することが難しいため、再度縦書き文字行の抽出処理を行うことにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２６３】
請求項１８記載の発明によれば、ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められることにより、安定した近似曲線多項式の算出を図ることができる。
【０２６４】
請求項１９記載の発明の画像読取装置によれば、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用効果を奏する画像読取装置を得ることができる。
【０２６５】
請求項２０記載の発明の画像形成装置によれば、請求項１ないし１８の何れか一記載の発明と同様の作用効果を奏する画像形成装置を得ることができる。
【０２６６】
請求項２２記載の発明のコンピュータに読取り可能な記憶媒体によれば、請求項２１記載のプログラムを記憶していることにより、この記憶媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせることで、請求項２１記載の発明と同様の作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施の形態のスキャナ部の構成を示す縦断正面図である。
【図２】スキャナ部を搭載したデジタル複写機の上部部分を示す斜視図である。
【図３】スキャナ部の制御系の電気的な接続を示すブロック図である。
【図４】画像処理部の基本的な内部構成を示すブロック図である。
【図５】メイン制御部の電気的な接続を示すブロック図である。
【図６】スキャン画像の歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図７】スキャナ部のコンタクトガラス上にブック原稿を載置した状態を示す斜視図である。
【図８】入力した画像の一例を示す平面図である。
【図９】スキャン画像のページ綴じ部の近傍の歪みを示す説明図である。
【図１０】図８に示した画像の黒画素ヒストグラムである。
【図１１】ページ外形／罫線／文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１２】上端にページ外形が存在するスキャン画像の一例を示す説明図である。
【図１３】図１２に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。
【図１４】長い罫線が存在するスキャン画像の一例を示す説明図である。
【図１５】図１４に示したスキャン画像の綴じ部境界線左側の黒画素ヒストグラムである。
【図１６】罫線の連続性の判別を示す説明図である。
【図１７】罫線の座標検出を示す説明図である。
【図１８】左右ページから各１本ずつの罫線を選択する場合を示す説明図である。
【図１９】左右ページをさらに上下部分に分け、その各４ブロックにおいて１本ずつの罫線を選択する場合を示す説明図である。
【図２０】罫線の座標抽出を示す説明図である。
【図２１】排除される不適切な罫線の例を示す説明図である。
【図２２】図８に示した画像の副走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。
【図２３】図８に示した画像の主走査方向の黒白反転数ヒストグラムである。
【図２４】スキャン画像の文字外接矩形抽出処理および文字行抽出処理の結果の一例を示す説明図である。
【図２５】最適な横書き文字行の選択を示す説明図である。
【図２６】各縦書き文字行からの横書き文字行の抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図２７】抽出した行切り出し矩形を例示的に示す説明図である。
【図２８】予め定めた距離範囲内に先頭が存在する縦書き文字行を例示的に示す説明図である。
【図２９】抽出した縦書き文字行の先頭のｙ座標に関してヒストグラムを構成する状態を示す説明図である。
【図３０】画像の歪みを生じていない部分における処理を示す説明図である。
【図３１】画像の歪みを生じている部分における処理を示す説明図である。
【図３２】抽出した縦書き文字行を示す説明図である。
【図３３】縦書き文字行の行切り出し矩形を示す説明図である。
【図３４】画像歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図３５】スキャン画像の上辺及び下辺のいずれにも「ページ外形」が存在する場合を示す説明図である。
【図３６】図３５を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図３７】スキャン画像の上辺及び下辺の何れか一方に「ページ外形」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合を示す説明図である。
【図３８】図３７を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図３９】スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺には「罫線」と「文字行」とが存在する場合を示す説明図である。
【図４０】図３９を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図４１】スキャン画像の左右両ページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」と「文字行」とが存在し、他方の辺の一方のページのみに「罫線」が存在する場合を示す説明図である。
【図４２】図４１を画素シフトした状態を示す説明図である。
【図４３】スキャン画像の左右何れかのページの上辺及び下辺の何れか一方に「罫線」が存在し、他方の辺の他方のページのみに「文字行」が存在する場合を示す説明図である。
【図４４】副走査方向歪み補正処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図４５】抽出された文字外接矩形を示す説明図である。
【図４６】二値化画像をブック原稿のページ綴じ部に平行な方向の複数の短冊状の領域に分割した状態を示す説明図である。
【図４７】予め排除される文字外接矩形を示す説明図である。
【図４８】各短冊領域内の外接矩形の特徴量の平均値の一例を示すグラフである。
【図４９】各短冊領域内の地肌濃度変化の一例を示すグラフである。
【図５０】図４８に示した各短冊領域の特徴量に対して長さが全て５であるウィンドウを用いてフィルタリング処理を施した結果を示すグラフである。
【図５１】図４８に示した各短冊領域の特徴量に対してページ綴じ部付近でウィンドウ長を調整してフィルタリング処理を施した結果を示すグラフである。
【図５２】図５１に示した特徴量に基づいて算出した補正拡大率を示すグラフである。
【図５３】歪みを補正した画像を示す平面図である。
【図５４】本発明の第二の実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。
【図５５】本発明の第三の実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。
【図５６】本発明の第四の実施の形態の縦書き文字行の抽出処理を示す説明図である。
【図５７】本発明の第五の実施の形態の主走査方向歪み補正処理を示す説明図である。
【図５８】画素値の線形補間処理による求め方を示す説明図である。
【図５９】コンタクトガラスにブック原稿を接触させた状態を示す正面図である。
【図６０】コンタクトガラス上にブック原稿を載置した状態を示す正面図である。
【符号の説明】
１ 画像読取装置
１６ 画像形成装置
２９ 画像歪み補正装置
Claims (22)
- スキャン面の上もしくは下に接触したブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを、前記スキャン画像に存在する縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置に関する多項式近似曲線に基づいて補正する画像歪み補正装置において、
前記多項式近似曲線の算出に用いる前記縦書き文字行を、前記縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出する文字行抽出手段を備えることを特徴とする画像歪み補正装置。 - 前記文字行抽出手段は、
前記縦書き文字行の中から先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が最大（もしくは最小）の前記縦書き文字行を抽出し、抽出された前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）から予め定めた距離範囲内に先頭（もしくは末尾）が存在する前記縦書き文字行を抽出する第一文字行抽出手段を備えることを特徴とする請求項１記載の画像歪み補正装置。 - 行幅が予め定めた値よりも狭い前記縦書き文字行を、抽出の対象から除外することを特徴とする請求項２記載の画像歪み補正装置。
- 行幅に対する行の長さの比率が予め定めた値よりも小さな前記縦書き文字行を、抽出の対象から除外することを特徴とする請求項２記載の画像歪み補正装置。
- 前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の数が予め定めた値以下の場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第一文字行抽出手段を再度実行することを特徴とする請求項２ないし４の何れか一記載の画像歪み補正装置。
- 前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第一文字行抽出手段を再度実行することを特徴とする請求項２ないし４の何れか一記載の画像歪み補正装置。
- ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められることを特徴とする請求項６記載の画像歪み補正装置。
- 前記文字行抽出手段は、
主走査方向の各位置における前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の数に関してヒストグラムを構成するヒストグラム構成手段と、
このヒストグラム構成手段により構成された前記ヒストグラムの中で、値が最大である基準行を開始行とし、綴じ部方向に向かって先頭（もしくは末尾）の座標が近接した前記縦書き文字行を抽出する第二文字行抽出手段と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の画像歪み補正装置。 - 前記ヒストグラム構成手段は、基準行を定め、この基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して、一定幅の範囲内に行の先頭（もしくは末尾）が存在する前記縦書き文字行の数を、基準行に関する前記ヒストグラムの値とすることを特徴とする請求項８記載の画像歪み補正装置。
- 前記第一文字行抽出手段は、更に、前記縦書き文字行の平均幅を抽出し、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の平均行幅に応じ、基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対する一定幅を定めることを特徴とする請求項９記載の画像歪み補正装置。
- 前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行をページの外側から綴じ部方向に向かって順次探索し、着目している行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標が既に定めた基準行のうちの何れかの基準行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標に対して一定幅の範囲内に存在する場合には、その基準行に関するヒストグラム値を１だけ増加し、一定幅の範囲内に存在しない場合には、着目行を新たな基準行とみなすことを特徴とする請求項９または１０記載の画像歪み補正装置。
- 前記第二文字行抽出手段による抽出処理の開始時は歪みを生じていない部分とし、連続して抽出した２つの前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）の綴じ部方向の座標の差が一定値以上となれば、それ以降を歪みを生じている部分とし、
前記第二文字行抽出手段は、画像の歪みを生じていない部分と歪みを生じている部分とで綴じ部方向の座標が近接した前記縦書き文字行を抽出する基準を切り替えることを特徴とする請求項８記載の画像歪み補正装置。 - 前記第一文字行抽出手段は、更に、前記縦書き文字行の平均幅を抽出し、前記第一文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の平均行幅に応じ、綴じ部方向の座標の差に関する一定値を定めることを特徴とする請求項１２記載の画像歪み補正装置。
- 歪みを生じていない部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページ外側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から一定範囲内に抽出する前記縦書き文字行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在するように、次の前記縦書き文字行の抽出を行うことを特徴とする請求項１２または１３記載の画像歪み補正装置。
- 歪みを生じている部分は、着目行を基準として、綴じ部方向の座標のブック原稿のページの内側へ向かう方向に関しては着目行の先頭（もしくは末尾）位置から見て綴じ部へ向かう方向に対して予め定めた一定角度の範囲内に抽出する行の先頭（もしくは末尾）が存在し、かつ、着目行の先頭（もしくは末尾）位置と抽出する行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きが着目行の先頭（もしくは末尾）位置と着目行の直前の抽出行の先頭（もしくは末尾）位置を結ぶ直線の傾きから予め定めた値を引いた値よりも大きくなるように、次の前記縦書き文字行の抽出を行うことを特徴とする請求項１２または１３記載の画像歪み補正装置。
- 前記第二文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行の数が予め定めた値以下の場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第二文字行抽出手段を再度実行することを特徴とする請求項８記載の画像歪み補正装置。
- 前記第二文字行抽出手段により抽出した前記縦書き文字行がブック原稿の綴じ部から一定範囲内に存在しない場合には、抽出した前記縦書き文字行を除外した残りの前記縦書き文字行に関し、前記第二文字行抽出手段を再度実行することを特徴とする請求項８記載の画像歪み補正装置。
- ブック原稿の綴じ部からの一定範囲は、画像全体の幅に応じて定められることを特徴とする請求項１７記載の画像歪み補正装置。
- 原稿画像を読み取る画像読取手段と、
この画像読取手段により読み取られたスキャン画像の補正を行う請求項１ないし１８の何れか一記載の画像歪み補正装置と、
を備えることを特徴とする画像読取装置。 - 原稿画像を読み取る画像読取手段と、
この画像読取手段により読み取られたスキャン画像の補正を行う請求項１ないし１８の何れか一記載の画像歪み補正装置と、
この画像歪み補正装置から出力される画像データに基づいた画像を用紙上に印刷する画像印刷装置と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。 - スキャン面の上もしくは下に接触したブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の歪みを、前記スキャン画像に存在する縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置に関する多項式近似曲線に基づいて補正する画像歪み補正処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、
前記多項式近似曲線の算出に用いる前記縦書き文字行を、前記縦書き文字行の文字行先頭（もしくは文字行末尾）の位置情報に基づいて一定の位置関係を有するものに限定して抽出する文字行抽出機能を実行させることを特徴とするプログラム。 - 請求項２１記載のプログラムを記憶していることを特徴とするコンピュータに読取り可能な記憶媒体。
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