JP4561433B2

JP4561433B2 - 画像読み取り装置

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Publication number: JP4561433B2
Application number: JP2005092625A
Authority: JP
Inventors: 俊哉小山
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2005-03-28
Filing date: 2005-03-28
Publication date: 2010-10-13
Anticipated expiration: 2025-03-28
Also published as: JP2006279297A

Description

本発明は、１枚の原稿を分割して読み取り、分割された画像を接合して１枚の画像として出力する画像読み取り装置に関する。

スキャナ等の画像読み取り装置においては、センサを１次元的に配列したラインセンサが一般的に用いられている。ラインセンサを用いた画像読み取り装置では、原稿１枚の画像を読み取る（スキャンする）には、例えば原稿の横方向に配列されたラインセンサを、原稿の縦方向に走査する必要がある。こうして１ラインずつ原稿を読み取るため、原稿１枚の画像をスキャンするのに時間がかかるという問題があった。また、ラインセンサの走査は、ラインセンサを搭載したキャリッジをモータを用いて機械的に移動させることにより行うため、モータの機械的振動などにより読み取りにムラが生じ、画像に歪が発生するという問題もあった。

スキャン時間を短縮するための１つの方法として、キャリッジの移動を高速化するという方法がある。しかし、キャリッジの移動を高速化すると機械的な振動が大きくなり、読み取りのムラがさらに増加してしまう（すなわち、画像の歪が増加してしまう）という問題があった。

スキャン時間を短縮するための別の方法として、センサを２次元的に配置した面センサを用いることが考えられる。この場合、面センサは、理想的には、読み取り可能な最大原稿サイズと同一の大きさであることが望ましい。しかし、例えばＡ３サイズの原稿を６００ｄｐｉの解像度で読み込む場合、その画素数は約７０００万画素となる。１枚でこれだけの数のセンサを有する面センサを製造することは困難であり、また、仮に製造したとしても歩留まりが低く製造コストが莫大なものになってしまうおそれがある。

このような問題を解決するためには、最大原稿サイズよりも小さい大きさの面センサを用い、１枚の原稿を分割して分割画像としてスキャンし、スキャン後にこれらの画像を接合することが考えられる。これは１枚の面センサを移動させて複数の分割画像を取得してもよいし、複数枚の面センサを用いて複数の分割画像を取得してもよいが、いずれにしても、分割画像の位置を完全に正確に合わせることは困難である。すなわち、１枚の面センサ（キャリッジ）をモータで移動させる場合は、ラインセンサと同様に、モータの機械的振動により、読み取り位置にずれが生じる。複数枚の面センサを用いる場合は、位置を完全に正確に合わせた状態に面センサを配置することは製造技術上困難であり、読み取り位置にずれが生じることは避けられない。したがって、原稿から読み取った複数の分割画像を正確に接合することは困難であるという問題があった。

複数の画像を接合する技術として、例えば特許文献１および２に開示されている技術がある。特許文献１には、被写体をＣＣＤカメラ等の撮像装置で撮影するシステムにおいて、隣接する２つの分割画像の重複領域における対応する画素間の画素値の差を元に両分割画像の接続位置を決定する技術が開示されている。特許文献２には、被写体を分割画像として読み込み、被写体における複数点の距離情報を算出し、距離情報に基づいて分割画像の接合を行う技術が開示されている。
特開平１０−１３６１９６号公報特開２０００−１０５８１８号公報

しかし、特許文献１および２はいずれも、撮像装置で被写体を撮影するシステムに関するものであり、いわゆるスキャナ等の画像読み取り装置には適用できないという問題があった。
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、原稿から読み取った複数の分割画像を正確に接合できる画像処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上述の課題を解決するため、本発明は、原稿の画像を分割して複数の分割画像として読み取る際に、隣接する２つの画像が重複領域を有するようにして読み取る分割画像読み取り手段と、前記分割画像読み取り手段により読み取られた分割画像の接合方法を規定する接合パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、前記パラメータ記憶手段に記憶された接合パラメータに基づいて前記複数の分割画像を接合し、出力画像を生成する画像接合手段と、前記画像接合手段により生成された出力画像を出力する出力手段とを有する画像読み取り装置を提供する。

好ましい態様において、この画像読み取り装置は、前記接合パラメータが、アフィン変換における変換行列を含んでもよい。さらにこの態様において、前記接合パラメータが、前記分割画像の明るさあるいは色あいの補正係数をさらに含んでもよい。

別の好ましい態様において、この画像読み取り装置は、前記複数の分割画像の重複領域における特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、隣接する２つの分割画像において、前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点から、この２つの分割画像において対応する特徴点を抽出する対応点抽出手段と、前記対応点抽出手段により抽出された対応点を用いて、前記複数の分割画像の接合方法を決定する接合パラメータを算出する算出手段とをさらに有してもよい。
この態様において、前記複数の分割画像の各々を細線化する画像細線化手段をさらに有し、前記特徴点抽出手段が、前記複数の分割画像の重複領域における特徴点として、前記画像細線化手段により細線化された画像の端点、屈曲点、分岐点、または交差点のいずれかを抽出してもよい。
あるいは、この態様において、前記算出手段が、前記接合パラメータを算出できない場合、または、前記算出手段により算出された接合パラメータが所定の条件を満足しない場合には前記パラメータ記憶手段に記憶された接合パラメータに基づいて前記複数の分割画像を接合し、それ以外の場合には、前記算出手段により算出された接合パラメータに基づいて前記複数の分割画像を接合してもよい。
また、この態様において、前記パラメータ記憶手段が、前記算出手段が算出した接合パラメータを追加記憶してもよい。

さらに別の好ましい態様において、前記分割画像読み取り手段が、光源と、前記光源からの光を前記原稿で反射した反射光に応じて信号を出力するセンサを２次元的に配置した少なくとも１の面センサとを有してもよい。
この態様において、前記分割画像読み取り手段が、複数の面センサを有し、前記複数の面センサは、各々異なる分割画像を読み取ってもよい。

さらに別の好ましい態様において、この画像読み取り装置は、前記複数の分割画像の配置情報を入力するためのユーザインターフェースをさらに有し、前記画像接合手段が、前記ユーザインターフェースから入力された配置情報および前記パラメータ記憶手段に記憶された接合パラメータに基づいて前記複数の分割画像を接合してもよい。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る複合機１００の機能構成を示すブロック図である。分割画像読み取り部１０は、原稿の画像を読み取り、複数の分割画像データを生成する。特徴点抽出部２０は、分割画像データから、各分割画像の特徴点を抽出する。対応点決定部３０は、抽出された特徴点から、隣接する２つの分割画像の特徴点のうち、対応するものを特定する。接合パラメータ算出部４０は、特徴点の対応関係から、接合パラメータを算出する。画像接合部７０は、接合パラメータに基づいて分割画像データを接合し、出力画像データを生成する。画像出力部８０は、生成された出力画像データを出力する。

図２は、複合機１００のハードウェア構成を示す図である。複合機１００は主に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０等からなる制御系、原稿の画像を読み取る画像読み取り系１６０、用紙（記録材）上に画像形成を行う画像形成系１７０から構成される。ＣＰＵ１１０は、記憶部１２０に記憶されている制御プログラムを読み出して実行することにより、複合機１００の各構成要素を制御する機能を有する。記憶部１２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等から構成され、制御プログラムや翻訳プログラム等の各種プログラムおよび、画像データやテキストデータ等の各種データを記憶する。表示部１３０および操作部１４０は、ユーザインターフェースである。表示部１３０は、例えば液晶ディスプレイで構成され、ＣＰＵ１１０からの制御信号に従ってユーザへのメッセージや作業状況を示す画像などを表示する。操作部１４０は、テンキー、スタートボタン、ストップボタン、液晶ディスプレイ上に設置されたタッチパネル等で構成され、ユーザの操作入力およびその時の表示画面に応じた信号を出力する。ユーザは表示部１３０に表示された画像やメッセージを見ながら操作部１４０を操作することにより、複合機１００に対して指示入力を行うことができる。

Ｉ／Ｆ１５０は、他の装置との間で制御信号やデータの送受信を行うためのインターフェースである。Ｉ／Ｆ１５０を介して、例えば公衆電話回線に接続することにより、複合機１００はＦＡＸの送受信を行うことができる。あるいは、Ｉ／Ｆ１５０を介してインターネット等のネットワークに接続することにより、複合機１００は電子メールメッセージの送受信を行うこともできる。あるいは、ネットワークを介して接続されたコンピュータ装置から画像データを受信し、用紙に画像形成を行うことでプリンタとして機能する。

画像読み取り系１６０は、原稿を読み取り位置まで搬送する原稿搬送部１６１と、読み取り位置にある原稿を光学的に読み取りアナログ画像信号を生成する画像読み取り部１６２と、アナログ画像信号をデジタル画像データに変換し、必要な画像処理を行う画像処理部１６３とを有する。原稿搬送部１６１は、例えばＡＤＦ（Automatic Document Feeder）等の原稿搬送装置である。

図３は、画像読み取り部１６２の構成を示す図である。スキャンを行う際、ユーザはプラテンガラス１６２１の上に原稿を１枚ずつ載せ、表示部１３０に表示される画面を見ながら操作部１４０を操作してスキャン指示を入力する。スキャン指示が入力されると、光源１６２２および面センサ１６２８を含むキャリッジ１６２３は図３中Ａ方向および紙面に垂直な方向に移動しながら原稿を読み取る。光源１６２２から照射され原稿で反射された反射光は、レンズ１６２７により集光される。集光された光は面センサ１６２８に結像される。面センサ１６２８は、例えばマトリクス状に配置されたＣＣＤ（Charge Coupled Device）からなるセンサである。面センサ１６２８は、入力された光に応じたアナログ画像信号を後段の回路に出力する。面センサ１６２８から出力されたアナログ画像信号は、Ａ／Ｄ変換回路（図示略）によりデジタル画像データに変換される。画像データは、画像処理回路（図示略）によりシェーディング補正や色空間変換等の処理が施され、記憶部１２０に記憶される。

図４は、プラテンガラス１６２１と面センサ１６２８との大きさの関係を示す図である。プラテンガラス１６２１は、複合機１００が処理可能な最大原稿サイズと同一の大きさ（例えば、Ａ３サイズ）を有している。面センサ１６２８は、画像の分割単位Ａの周辺部分にマージンを設けた大きさを有している。図４の例では、分割単位Ａは最大原稿サイズの１／１６の大きさを有している。このように、分割単位Ａは最大原稿サイズの整数分の１の大きさを有することが望ましい。面センサ１６２８の大きさは、マージンの分だけ分割単位Ａよりも大きい。面センサ１６２８は、１回の読み取りスキャンでこの大きさに相当する画像を読み取ることができる。原稿の大きさは通常面センサ１６２８よりも大きいので、複合機１００は、複数回の読み取りを行うことにより原稿の全領域の画像を取得する。以下の説明では、面センサ１６２８により１回の読み取りで生成される画像データを、「分割画像データ」、分割画像データで示される画像を「分割画像」という。

図５は、原稿の画像を読み取る様子を説明する図である。例えば、Ａ３サイズのプラテンガラス１６２１を用いてＡ４サイズの原稿（図５中斜線で示される大きさ）を読み取る場合、面センサ１６２８は、図５（１）から（４）に示すように分割単位Ａを順番に移動する。各読み取り位置において取得される分割画像データは、分割単位Ａの上下左右をマージン分拡張した領域の情報を含んでいる。すなわち、隣接する２つの分割画像データには、マージン幅の２倍に相当する重複領域が存在することになる。

再び図２を参照して説明する。画像形成系１７０は、用紙を画像形成位置まで搬送する用紙搬送部１７１と、搬送された用紙上に画像形成を行う画像形成部１７２とを有する。用紙搬送部１７１は、用紙を収納する用紙トレイ、用紙トレイから用紙を１枚ずつ所定の位置まで搬送する搬送ローラ等を有する（いずれも図示略）。画像形成部１７２は、例えばＹＭＣＫ各色のトナー像が作像される感光体ドラム、感光体ドラムを帯電させる帯電器、帯電した感光体ドラムに静電画像を形成する露光装置、感光体ドラムにＹＭＣＫ各色のトナー像を形成する現像器等を有する（いずれも図示略）。

以上の各構成要素は、バス１９０で相互に接続されている。例えば、画像読み取り系１６０で原稿から画像データを生成し、生成した画像データに従って画像形成系１７０で用紙上に画像形成を行うと、複合機１００は複写機として機能する。画像読み取り系１６０で原稿から画像データを生成し、生成した画像データをＩ／Ｆ１５０を介して他の装置に出力すると、複合機１００はスキャナとして機能する。Ｉ／Ｆ１５０を介して受信した画像データに従って、画像形成系１７０で用紙上に画像形成を行うと、複合機１００はプリンタとして機能する。画像読み取り系１６０で原稿からＦＡＸデータを生成し、生成したＦＡＸデータをＩ／Ｆ１５０および公衆電話回線を介してＦＡＸ受信装置に送信すると、複合機１００はＦＡＸ送信機として機能する。あるいは、画像読み取り系１６０で原稿から画像データを生成し、さらに、文字認識処理により画像データからテキストデータを生成し、翻訳プログラムを実行することによりテキストデータの翻訳文を生成すると、複合機１００はスキャン翻訳機として機能する。なお、図示は省略したが、複合機１００には、Ｉ／Ｆ１５０を介して複数のコンピュータ装置が接続されている。これらの複数のコンピュータ装置のユーザは、自分のコンピュータ装置を介して複合機１００との間でデータを送受信することにより、複合機１００をプリンタ、ＦＡＸ送受信機等として使用することができる。あるいは、複合機１００に直接原稿をセットすることにより、複合機１００を複写機、ＦＡＸ送受信機等として使用することができる。

図６は、複合機１００の動作を示すフローチャートである。電源（図示略）を投入すると、複合機１００のＣＰＵ１１０は、記憶部１２０から制御プログラムを読み出して実行する。制御プログラムを実行すると、ＣＰＵ１１０は表示部１３０を制御してメニュー画面を表示させる。ユーザは、スキャン処理の対象となる原稿をプラテンガラス１６２１の上に載せ、表示部１３０に表示される画面を見ながら操作部１４０を操作することにより、スキャン処理の指示入力を行う。スキャン指示が入力されると、ＣＰＵ１１０は、記憶部１２０からスキャン処理プログラムを読み出して実行する。スキャン処理プログラムを実行すると、複合機１００は、図１に示される機能を具備する。

まず、ＣＰＵ１１０は、分割画像の読み取りを行う（ステップＳ１１０）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、画像読み取り部１６２を制御して原稿を読み取り、分割画像データを生成する。ＣＰＵ１１０は、生成した分割画像データに識別子を付与して記憶部１２０に記憶する。本実施形態では、Ａ３サイズのプラテンガラス１６２１を用いて、Ａ４サイズの原稿を読み取る態様について説明する。面センサ１６２８は、最大原稿サイズ（Ａ３サイズ）の１／１６の大きさにマージンを持たせた大きさである。この場合、原稿画像は８分割して読み取られるので、分割画像データには、Ｄ_０１〜Ｄ_０８の識別子が付与される。

図７および図８は、原稿画像を例示する図である。上述のように原稿画像は８分割される。８分割された分割単位には、左上から順番にＡ_０１〜Ａ_０８という識別子が付与されている。例えば原稿左上部の分割単位Ａ_０１とＡ_０２とが、図８（ａ）に示される画像であった場合、ステップＳ１１０において読み取られる分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２は、分割単位Ａ_０１とＡ_０２にマージンを加え、図８（ｂ）に示されるものとなる。図８（ｂ）において、Ａ_ＯＲは、分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２における重複領域を示している。

再び図６を参照して説明する。次に、ＣＰＵ１１０は、重複領域Ａ_ＯＲにおける特徴点の抽出を行う（ステップＳ１２０）。特徴点の抽出は、例えば次のように行われる。
図９は、ステップＳ１２０における特徴点抽出処理の詳細を示すフローチャートである。また、図１０は、各処理段階における分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２を示す図である。まず、ＣＰＵ１１０は、分割画像データを２値化する（図９：ステップＳ１２１）。２値化処理は、例えば、固定閾値２値化法や動的閾値２値化法などの周知の２値化処理技術を用いることができる。ＣＰＵ１１０は、２値化した分割画像を記憶部１２０に記憶する。

次に、ＣＰＵ１１０は、分割画像の細線化を行う（図９：ステップＳ１２２）。画像の細線化には、例えば、Hilditchの細線化アルゴリズムなど、周知の細線化技術を用いることができる。細線化により、分割画像は１ドットの幅の画像に変換される。ＣＰＵ１１０は、細線化した分割画像を記憶部１２０に記憶する。図１０（ａ）は、細線化処理後の分割画像Ｄ_０１を示している。分割画像Ｄ_０２も同様に細線化処理される。

次に、ＣＰＵ１１０は、分割画像の特徴点を抽出する（図９：ステップＳ１２３）。図１１は、抽出される特徴点を例示する図である。画像の特徴点としては、例えば、端点（図１１（ａ））、屈曲点（図１１（ｂ））、分岐点（図１１（ｃ））、交差点（図１１（ｄ））が抽出される。ＣＰＵ１１０は、抽出した特徴点の位置を示す位置情報（例えば、２次元直交座標系における特徴点の座標）と、特徴点の種類を示す特徴情報とを対応付けて記憶部１２０に記憶する。特徴情報は、その特徴点が、端点、屈曲点、分岐点、交差点のいずれであるかという情報に加え、例えば端点の場合、その特徴点が右端／左端／上端／下端のいずれであるかというように、特徴点のより詳細な情報を含んでいることが望ましい。図１０（ｂ）は、特徴点抽出後の分割画像Ｄ_０１を示している。図１０（ｃ）において、Ｔ、Ｆ、Ｂ、Ｃはそれぞれ、端点、屈曲点、分岐点、交差点を示している。

再び図６を参照して説明する。次に、ＣＰＵ１１０は、隣接する２つの分割画像の重複領域において、２つの分割画像の特徴点のうち対応するものを特定する（ステップＳ１３０）。２つの分割画像で対応する特徴点を対応点という。以下、分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２を例として説明をする。対応点の特定は例えば次のように行われる。

図１２は、ステップＳ１３０における対応点特定処理の詳細を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１０はまず、重複領域Ａ_ＯＲに存在する特徴点のうち、処理対象とする注目特徴点を特定する（ステップＳ１３１）。注目特徴点は、例えば、識別子の番号が若い分割画像（この場合分割画像Ｄ_０１）の特徴点のうち、特徴点の座標に基づいて、左上のものから順番に処理する、というように決定すればよい。

次に、ＣＰＵ１１０は、注目特徴点が属しない分割画像（この場合分割画像Ｄ_０２）の重複領域のうち、注目特徴点と特定の位置関係にある領域から、注目特徴点と同一の特徴を有する特徴点を検索する（ステップＳ１３２）。面センサを用いた画像読み取り装置の場合、画像読み取り位置ごとに必ずずれが生じるものの、ずれの量には一定の限界がある。すなわち、基本的に読み取り位置は一定であるため、モータの機械的振動などにより隣接する分割画像間にずれが生じたとしても、そのずれの量はある範囲に限られている。したがって、このずれが発生する可能性のある領域についてのみ対応点の検索を行えばよい。具体的には、記憶部１２０は、ずれの量の最大値（例えば、１０ドット）を記憶している。ＣＰＵ１１０は、分割画像Ｄ_０２において、注目特徴点の、ずれがまったく無いと仮定した場合の対応点を中心とした上下左右１０ドットの範囲から、注目特徴点と同一の特徴を有する特徴点を検索する。

注目特徴点と同一の特徴を有する特徴点（特徴点の候補）を発見した場合（ステップＳ１３３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、元画像のマッチングを行う（ステップＳ１３４）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、記憶部１２０から、分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の細線化前の２値化画像データを読み出す。ＣＰＵ１１０は、読み出した細線化前の２値化画像データを、特徴点の候補が一致するように重ね合わせ、画像のマッチングを行う。分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の２値化画像データが一致した場合（ステップＳ１３５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、注目特徴点と、対応点の候補を、分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２における対応点と特定する（ステップＳ１３６）。分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の２値化画像データが一致しない場合（ステップＳ１３５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、注目特徴点を更新してステップＳ１３１〜Ｓ１３５の処理を繰り返し実行する。

注目特徴点と同一の特徴を有する特徴点（特徴点の候補）が存在しない場合（ステップＳ１３３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、注目特徴点を更新してステップＳ１３１から処理を行う。ＣＰＵ１１０は、以上のようにして、分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２において、少なくても２点の対応点を特定するまで以上の処理を繰り返し実行する。

再び図６を参照して説明する。ＣＰＵ１１０は、特定された対応点に基づいて２つの分割画像の接合パラメータを算出する（ステップＳ１４０）。この処理は例えば次のように行う。分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２において、２点の対応点が特定され、分割画像Ｄ_０１における対応点をＰ_０１ ^１、Ｐ_０１ ^２、分割画像Ｄ_０２における対応点をＰ_０２ ^１、Ｐ_０２ ^２とする。ＣＰＵ１１０は、点Ｐ_０２ ^１とＰ_０２ ^２とにより定義されるベクトルＶ_０２を、点Ｐ_０１ ^１とＰ_０１ ^２とにより定義されるベクトルＶ_０１に変換するアフィン変換の変換行列を算出する。ＣＰＵ１１０は、算出した変換行列を分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の接合パラメータとして記憶部１２０に記憶する。

次に、ＣＰＵ１１０は、算出した接合パラメータに基づいて分割画像の接合を行う（ステップＳ１５０）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、記憶部１２０に記憶された接合パラメータに従って分割画像Ｄ_０２をアフィン変換し、分割画像Ｄ_０１と接合する。ＣＰＵ１１０は、接合により生成した画像データを記憶部１２０に記憶する。接合の際、重複領域については、（１）分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の一方の画素値を出力画像の画素値とする、（２）分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の画素値の平均値を出力画像の画素値とする、（３）分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の画素値に画素の位置に応じた重み付け係数（例えば、分割画像Ｄ_０１に近い領域では分割画像Ｄ_０１の画素値の係数を大きくし、分割画像Ｄ_０２に近い領域では分割画像Ｄ_０２の画素値の係数を大きくする）を乗じた値の平均値を出力画像の画素値とする、（４）分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２の画素値のうちランダムに選択されたものを出力画像の画素値とする等、種々の態様が可能である。

分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２について処理が終わると、ＣＰＵ１１０は、分割画像Ｄ_０１およびＤ_０２について処理を行う。このようにして、複合機１００は、分割画像を接合し、１枚の出力画像データを生成する。なお、カラー画像を読み取る場合には、ＲＧＢの各色について上述の処理を行う。ＲＧＢ各色の色成分の画像データは、それぞれの色成分について個別に面センサ１６２８を設けることにより取得してもよいし、各色成分に共通の面センサ１６２８に対しフィルタで分光した光を入射することにより取得してもよい。

次に、ＣＰＵ１１０は、生成した出力画像データを出力する（ステップＳ１６０）。例えば、複合機１００が複写機として機能する場合、ＣＰＵ１１０は、生成した出力画像データを画像形成系１７０に出力する。画像形成系１７０は、ＣＰＵ１１０の制御下で出力画像データに従って用紙に画像形成を行う。あるいは、複合機１００がスキャナとして機能する場合、ＣＰＵ１１０は、生成した出力画像データをＩ／Ｆ１５０を介して他の機器に出力する。

以上で説明したように本実施形態に係る複合機１００によれば、原稿の画像は重複領域を有する複数の分割画像として読み込まれる。分割画像は、重複領域における画像の特徴点に基づいて算出された接合パラメータに従って接合される。分割画像は面センサにより取得されるため、本実施形態によれば、ラインセンサで１枚の原稿画像をスキャンするよりも高速に画像を読み取ることができる。また、面センサは最大原稿サイズよりも小さい大きさでよいため、複合機１００の製造コストを低減することができる。

本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。
上述の実施形態においては、原稿を読み取って生成した分割画像から接合パラメータを算出した。すなわち、原稿を読み取る度に毎回接合パラメータを算出する態様について説明したが、複合機１００は、原稿を読み取る度に毎回接合パラメータを算出しなくてもよい。例えば、複合機１００の製造時に、テストパターンを読み取ることにより接合パラメータを算出し、その接合パラメータを記憶部１２０に記憶させてもよい。この場合、複合機１００の使用時には、ＣＰＵ１１０は記憶部１２０に記憶された接合パラメータを用いて分割画像の接合を行う。この態様によれば、製造時に接合パラメータを記憶させておけば使用時には接合パラメータを算出しなくてよいので、負荷を低減することができる。

あるいは、複合機１００は、一定の時間ごとに記憶部１２０に記憶された接合パラメータを更新してもよい。すなわち、記憶部１２０に接合パラメータとともに、接合パラメータが更新された時刻（年月日）を示すパラメータを記憶しておき、接合パラメータが最後に更新された時から一定時間が経過した場合は、原稿の分割画像から接合パラメータを算出して記憶部１２０の接合パラメータを更新することとしてもよい。分割画像のずれは、モータの振動などの機械的な要因により生じるので、経時変化がある場合が多い。このように一定時間間隔で接合パラメータを更新するようにすれば、負荷を低減しつつ、経時変化に対応することができる。

あるいは、上述のようにあらかじめ記憶部１２０に接合パラメータを記憶しておき、原稿の分割画像から接合パラメータを算出できない場合（例えば、特徴量を抽出できないときなど）、あるいは、算出した接合パラメータがあらかじめ決められた条件を満足しない場合（特徴点の数が少ない等、接合パラメータの信頼性が低い場合など）は記憶部１２０に記憶された接合パラメータを用いて分割画像を接合し、それ以外の場合は原稿の分割画像から算出された接合パラメータを用いて分割画像を接合してもよい。

また、上述の実施形態においては、接合パラメータとしてアフィン変換における変換行列を用いる態様について説明したが、接合パラメータはこれに限定されない。例えば、画素の明るさや色合いを補正する補正係数を接合パラメータに含めてもよい、この場合、ＣＰＵ１１０は、図６のステップＳ１５０において、補正係数に基づいて分割画像の補正をした後で、分割画像の接合を行う。

また、上述の実施形態においては、１枚の面センサ１６２８を移動させながら分割画像を読み取る態様について説明したが、固定された複数の面センサを用いてもよい。すなわち、図４に示される１６個の分割単位Ａのそれぞれに１つずつ面センサを対応させるように複数の面センサを固定して配置し、これを用いて複数の分割画像を取得してもよい。通常、１枚で面積の大きな（画素数の多い）面センサよりも、面積の小さな（画素数の少ない）面センサを複数組み合わせる方が製造歩留まりが高いため、このような態様でも有効である。この場合、面センサを移動する必要がなくなるので、１枚の面センサを用いる場合と比較してスキャン処理をより高速化することができる。

また、上述の実施形態においては、画像形成部１７２が面センサを用いて画像読み取りを行う態様について説明したが、画像形成部１７２はラインセンサを用いて分割画像の読み取りを行ってもよい。複合機１００は、要は、どのような態様であれ、１枚の原稿を複数の分割画像として読み込むものであればよい。例えば、ラインセンサを用いた複合機であって、最大原稿サイズがＡ３サイズである複合機において、Ａ１サイズの原稿を読み込むときに本発明を適用してもよい。すなわち、ユーザは、スキャンの対象となる位置を変えながら、原稿を４回に分割して読み取る。ユーザはスキャン前あるいはスキャン後に、分割画像の配置に関する情報を操作部１４０を介して入力する。例えば、複合機１００は、表示部１３０にスキャン画像（原稿の１／４の分割画像）をサムネイル表示する。ユーザは表示部１３０に表示されたサムネイル画像を見ながら、どの画像が右上で、どの画像が右下に位置するかといった配置情報を操作部１４０を介して入力する。ＣＰＵ１１０は、入力された配置情報に基づいてこれらの分割画像の位置関係を判断し、接合パラメータの算出を行う。

また、上述の実施形態においては、複合機１００に本発明を適用した例について説明したが、画像形成機能を有さない、いわゆるスキャナに本発明を適用してもよい。

一実施形態に係る複合機１００の機能構成を示すブロック図である。複合機１００のハードウェア構成を示す図である。画像読み取り部１６２の構成を示す図である。プラテンガラスと面センサの大きさの関係を示す図である。原稿の画像を読み取る様子を説明する図である。複合機１００の動作を示すフローチャートである。原稿画像を例示する図である。原稿画像および分割画像を例示する図である。特徴点抽出処理の詳細を示すフローチャートである。各処理段階における分割画像Ｄ０１およびＤ０２を示す図である。抽出される特徴点を例示する図である。対応点特定処理の詳細を示すフローチャートである。

符号の説明

１０…分割画像読み取り部、２０…特徴点抽出部、３０…対応点決定部、４０…接合係数算出部、７０…画像接合部、８０…画像出力部、１００…複合機、１１０…ＣＰＵ、１２０…記憶部、１３０…表示部、１４０…操作部、１５０…Ｉ／Ｆ、１６０…画像読み取り系、１６１…原稿搬送部、１６２…画像読み取り部、１６３…画像処理部、１７０…画像形成系、１７１…用紙搬送部、１７２…画像形成部、１９０…バス、１６２１…プラテンガラス、１６２２…光源、１６２３…キャリッジ、１６２７…レンズ、１６２８…面センサ

Claims

原稿の画像を分割して複数の分割画像として読み取る際に、隣接する２つの画像が重複領域を有するようにして読み取る分割画像読み取り手段と、
前記分割画像読み取り手段により読み取られた２つの分割画像の前記重複領域における特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点から、前記２つの分割画像において対応する対応点を抽出する対応点抽出手段と、
前記対応点抽出手段により抽出された対応点を用いて、前記２つの分割画像の接合方法を規定する接合パラメータを算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された接合パラメータおよびあらかじめ算出された接合パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、
前記算出手段が前記接合パラメータを算出できた場合は、前記算出手段により算出された接合パラメータに基づいて前記分割画像を接合し、前記接合パラメータを算出できなかった場合、または、前記算出手段により算出された接合パラメータが所定の条件を満足しなかった場合は、前記パラメータ記憶手段に記憶されている、前記あらかじめ算出された接合パラメータに基づいて前記２つの分割画像を接合する画像接合手段と、
前記画像接合手段により接合された画像を出力する出力手段と
を有する画像読み取り装置。
原稿の画像を分割して複数の分割画像として読み取る際に、隣接する２つの画像が重複領域を有するようにして読み取る分割画像読み取り手段と、
前記分割画像読み取り手段により読み取られた２つの分割画像の前記重複領域における特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点から、前記２つの分割画像において対応する対応点を抽出する対応点抽出手段と、
前記対応点抽出手段により抽出された対応点を用いて、前記２つの分割画像の接合方法を規定する接合パラメータを算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された接合パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、
前記パラメータ記憶手段に記憶されている接合パラメータに基づいて前記２つの分割画像を接合する画像接合手段と、
前記画像接合手段により接合された画像を出力する出力手段と
を有し、
前記算出手段は、前記接合パラメータが前記パラメータ記憶手段に最後に記憶された時から一定時間が経過した場合、新たな前記接合パラメータを算出する
ことを特徴とする画像読み取り装置。
前記２つの分割画像の各々を細線化する画像細線化手段をさらに有し、
前記特徴点抽出手段が、前記２つの分割画像の重複領域における特徴点として、前記画像細線化手段により細線化された画像の端点、屈曲点、分岐点、または交差点のいずれかを抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像読み取り装置。
前記２つの分割画像の配置情報を入力するためのユーザインターフェースをさらに有し、
前記画像接合手段が、前記ユーザインターフェースから入力された配置情報および前記パラメータ記憶手段に記憶された接合パラメータに基づいて前記２つの分割画像を接合する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像読み取り装置。