JP4653194B2 - 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、プログラム及びコンピュータ読取可能な記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像読取装置に置かれている原稿を読み取り、この読み取った画像を処理して出力する画像処理装置に係り、特に、画像読取装置に置かれている複数の原稿を一括で読み取り、原稿毎に出力することができる画像処理装置に関する。

近年、通信ネットワークの発達、コンピュータの高速化及び記憶媒体の大容量化に伴い、画像情報が頻繁に取り扱われている。特に、スキャナ等で取り込んだ画像情報を、より正確・高速に読み取りたいという要求が高まっている。

従来、画像読取装置に置かれた原稿から対象物を抽出し、自動的に原稿位置、原稿サイズ等の原稿領域を決定する技術が知られている。このうちの１つの方法は、「抽出した全ての対象物から原稿領域を決定する方法」であり、予め原稿が１枚のみ置かれていることが分かっているときには、有効な方法である（たとえば、特許文献１参照）。

従来例における別の方法は、「抽出した個々の対象物から原稿領域を決定する方法」であり、原稿を１枚に限定しないので、個々の対象物について、１枚毎の原稿領域を決定することができる（たとえば、特許文献２、３参照）。
特開２０００−２３２５６２号公報 特開２００３−４６７３１号公報 特開２００７−２０１２２号公報

しかし、上記従来例では、画像読取装置に置かれている原稿の枚数によって、原稿領域を決定する方法が異なるという課題がある。つまり、上記「抽出した全ての対象物から原稿領域を決定する方法」では、原稿が１枚であることを前提に処理するので、原稿台に複数枚の原稿が置かれた場合に、適切な原稿領域を決定することができないという問題がある。

また、上記「抽出した個々の対象物から原稿領域を決定する方法」では、複数枚の原稿領域をそれぞれ適切に決定することができる。しかし、雑誌等原稿内部に写真等が配置されている１枚の原稿については、内部の写真を、対象物として認識し、複数枚の原稿が置かれたと誤認識するという問題がある。

これらの問題に対処するために、原稿枚数に応じてどちらの処理を適用するかを、ユーザに選択させる方法が考えられる。

しかし、初心者ユーザ等、自分の置いた原稿に対して、どちらの処理が適切であるかを判断できない場合、上記問題を解決することができない。また、“ユーザが適切な処理を選択する”という操作が増えるという問題がある。

この問題は、ユーザが原稿を置いて、“読み取りボタン”を押すと、原稿に応じて最適な読み取り領域の画像が得られる自動化処理の機能を実現する場合の障害である。

本発明は、画像読取装置に置かれた原稿が１枚の場合でも、複数枚の場合でも、読取範囲の検出精度を低下させずに、適切な原稿領域を求めることができる画像処理装置、画像処理装置の制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の画像処理装置は、画像読取装置によって読み取られた領域を用いて画像処理する画像処理装置において、読み取られた全ての対象物を包含する矩形領域である第１の矩形領域を特定し、上記第１の矩形領域の頂点座標を検出する第１の頂点座標検出手段と、上記読取られた全ての対象物に対して、面積が所定の閾値よりも小さいか、または、縦横比が所定の閾値より大きいか、のいずれかを満足する場合に、原稿の内容物ではないと判断する判断手段と、上記判断手段が原稿の内容物ではないと判断した対象物を除去する除去手段と、上記除去された後における全ての対象物を包含する面積が最小の矩形領域である第２の矩形領域を特定し、さらに上記第２の矩形領域の頂点座標を検出する第２の頂点座標検出手段と、上記第１の頂点座標検出手段が検出した上記第１の頂点座標と、上記第２の頂点座標検出手段が検出した第２の頂点座標との一致度を示す値を算出する算出手段と、上記一致度を示す値が閾値よりも小さければ、上記原稿の内容物ではないと判断されて除去された後における全ての対象物が各々原稿領域であるとして切り出され、上記原稿は複数枚の原稿であると決定し、上記一致度を示す値が閾値よりも大きければ、上記第１の矩形領域が原稿として切り出され、上記原稿は１枚の原稿であると決定する決定手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、画像読取装置に置かれた原稿が１枚の場合でも、複数枚の場合でも、読取範囲の検出精度を低下させずに、適切な原稿領域を求めることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、ユーザは、原稿枚数に応じて領域を求める処理を選択する必要がなくなるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。

図１は、本発明の実施例１である画像読取装置Ｒ１を示すブロック図である。

画像読取装置Ｒ１は、結像レンズ２と、ＣＣＤ３と、増幅器４と、Ａ／Ｄ変換器５と、画像処理回路６と、バッファメモリ７と、インタフェース回路８と、ＣＰＵコントローラ９とを有する。また、画像読取装置Ｒ１は、光源点灯回路１０と、光源ランプ１１と、モータ駆動回路１２と、駆動モータ１３と、作業用メモリ１４と、ガンマＬＵＴ１５と、操作パネル１６とを有する。

ＣＣＤ３は、固体撮像素子の例であり、ラインイメージセンサを構成している。増幅器４は、ラインイメージセンサを構成するＣＣＤ３のアナログ画像信号出力を増幅する。Ａ／Ｄ変換器５は、増幅器４が出力したアナログ画像信号をディジタル画像信号に変換する。画像処理回路６は、ディジタル信号化された画像信号について、オフセット補正、シェーディング補正、デジタルゲイン調整、カラーバランス調整、カラーマスキング変換、主・副走査方向の解像度変換等の画像処理を行う。

バッファメモリ７は、ＲＡＭによって構成され、画像データを一時的に記憶する。インタフェース回路８は、外部情報機器ＣＴ１に接続され、コマンドや画像通信を仲介し、ＳＣＳＩ、パラレル、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ、無線ＬＡＮ等のインタフェースが使用される。ＣＰＵコントローラ９は、外部情報機器ＣＴ１からの命令に従って画像読取装置Ｒ１を制御し、画像処理回路６、光源点灯回路１０、モータ駆動回路１２等を制御する。

光源点灯回路１０は、光源ランプ１１を駆動点灯する。光源ランプ１１は、原稿Ｄ１を照明し、原稿Ｄ１の表面の濃度に応じた強さの反射光が、結像レンズ２を通して、ＣＣＤ３によって構成されているラインイメージセンサ上に結象する。

モータ駆動回路１２は、ステッパモータ等の駆動モータ１３を駆動し、画像読取装置Ｒ１のシステム制御手段であるＣＰＵコントローラ９からの制御信号によって、駆動モータ１３の励磁信号を出力する。作業用メモリ１４は、画像処理回路が画像処理を行う際の一時作業メモリとして用いられる。作業用メモリ１４は、ＣＣＤ３上に所定のオフセットを持って平行に配置されているＲＧＢ用各ラインセンサからの画像信号が持つＲＧＢライン間オフセットの補正用等に用いられる。また、作業用メモリ１４は、シェーディング補正等の各種データの一時記憶も行う。

ガンマＬＵＴ１５は、濃度ガンマ変換ＬＵＴを記憶し、ガンマ補正を行うためのものである。操作パネル１６に設けられているスイッチが押された状態を、ＣＰＵコントローラ９が検知し、インタフェースを介して、外部情報機器ＣＴ１へ通知される。

外部情報機器ＣＴ１は、パーソナルコンピュータ等のホストコンピュータであり、モニタディスプレイＤＰ１と接続されている。

実施例１は、ＲＧＢ３色を読み取る３ラインのＣＣＤ３と、光源ランプ１１とによって構成されているが、単色の１ラインイメージセンサと、選択的に点灯可能なＲＧＢ３色の光源とによる構成においても、上記と同様の機能を実現することができる。

図示しないが、光源を３色のＬＥＤの構成とし、ＣＰＵコントローラ９は、光源点灯回路１０によって３色の光源ＬＥＤの１色を点灯し、点灯している照明光について、ＣＣＤ３からなるイメージセンサで読み取る。点灯するＬＥＤを順次切り替えつつ読み取ることによって、原稿Ｄ１の画像を、光源の発光色によって色分解して読み取ることができる。

ＣＰＵコントローラ９は、読み取られた全ての対象物を包含する矩形領域である第１の矩形領域を特定し、上記第１の矩形領域の頂点座標を検出する第１の頂点座標検出手段の例である。また、ＣＰＵコントローラ９は、上記読み取られた全ての対象物のうちで、原稿の内容物ではないと判断する判断手段、上記判断手段が原稿の内容物ではないと判断した対象物を除去する除去手段の例である。さらに、ＣＰＵコントローラ９は、上記除去された後における全ての対象物を包含する面積が最小の矩形領域である第２の矩形領域を特定し、さらに上記第２の矩形領域の頂点座標を検出する第２の頂点座標検出手段の例である。しかも、ＣＰＵコントローラ９は、上記第１の頂点座標検出手段が検出した上記第１の頂点座標と、上記第２の頂点座標検出手段が検出した第２の頂点座標とを比較する比較手段の例である。そして、ＣＰＵコントローラ９は、上記比較手段が比較した量に応じて原稿の切り出し方法を決定する切り出し方法決定手段の例である。

この場合、上記判断手段は、上記読み取られた全ての対象物の面積をそれぞれ演算し、この演算された面積に基づいて、原稿の内容物であるか否かを判断する手段である。また、上記判断手段は、読み取られた全ての対象物の縦横比を求め、この求めた縦横比によって、原稿の内容物か否かを判断する判断手段である。

さらに、上記比較手段は、上記第１の頂点座標と上記第２の頂点座標との一致度を示す値を算出する算出手段である。上記切り出し方法決定手段は、上記一致度を示す値が閾値よりも小さければ、上記原稿の内容物ではないと判断されて除去された後における全ての対象物が原稿領域であるとして切り出され、上記原稿は複数枚の原稿であると決定する手段である。また、上記切り出し方法決定手段は、上記一致度を示す値が閾値よりも大きければ、上記第１の矩形領域が原稿として切り出され、上記原稿は１枚の原稿であると決定する手段である。

図２は、画像読取装置Ｒ１の外観を示す図である。

画像読取装置Ｒ１は、原稿圧板２１と、白色シート２２と、フィルム読み取り光源部２３と、読み取り光学系ユニット２４と、原稿台２５と、操作パネル１６と、原稿基準位置を示すマーク２７と、キャリブレーションエリア２９とを有する。

原稿圧板２１は、原稿台上の原稿を安定的に押さえる。白色シート２２は、薄手のシート原稿を原稿台に密着させ、また、原稿Ｄ１の余白部分の画像データを白色にする。フィルム読み取り光源部２３は、フィルムに光を当てる。

原稿台２５は、原稿の読み取り面を平面に保ちつつ、原稿を保持する。操作パネル１６は、読み取り開始等の簡単な指示を、画像データ送信先である外部情報機器ＣＴ１に送るために使用される。

原稿基準位置を示すマーク２７は、原稿台上に載置されている原稿Ｄ１の読み取り開始位置を示す。図示しないキャリッジロックは、スキャナ本体輸送時の破損防止のために読み取り光学系ユニット２４をロックする。キャリブレーションエリア２９は、原稿台２５裏の黒マーク及び白マークを読み取る。

キャリブレーションは、正確な色読み取りを行うために、色味の基準となる黒シェーディングデータと白シェーディングデータとを生成する処理である。

次に、画像読取装置Ｒ１による原稿画像の読み取り動作を簡単に説明する。

外部情報機器ＣＴ１から読み取り命令を受信した画像読取装置Ｒ１のＣＰＵコントローラ９は、図１に示す各回路を初期化する。そして、駆動モータ１３を回転駆動させ、不図示のギアユニット、駆動ベルトを介して、読み取り光学系ユニット２４を副走査方向へ移動させる。

画像読取装置Ｒ１のＣＰＵコントローラ９は、この移動動作と同期しつつ、光源ランプ１１によって照明された光学ユニット直上の原稿面の輝度情報を、ＣＣＤ３、Ａ／Ｄ変換器５が、ディジタル電気信号へ変換する。

ディジタル電気信号へ変換された画像信号は、画像処理回路によって、解像度変換、濃度変換が行われ、インタフェース回路８を介して、外部情報機器ＣＴ１へ順次送出される。原稿台上の読み取り原稿の画像データは、外部情報機器ＣＴ１に蓄積され、以下に説明する画像処理が適用される。

次に、画像読取装置Ｒ１で読み取った画像から原稿領域を求める動作について説明する。

図３は、画像読取装置Ｒ１で読み取った画像から原稿領域を求める動作を示すフローチャートである。

まず、Ｓ１で、画像読取装置Ｒ１が画像を読み取る。このときに、読み取り解像度は、プレスキャン用の低解像度でもよく、本スキャン用の高解像度でもよい。

図４は、読み取った２種類の画像３１、３２を示す図である。

画像３１は、写真と文章とによって構成されている雑誌原稿１枚を読み取った画像である。また、画像３２は、写真原稿が複数枚、原稿台に置かれた状態を読み取った画像である。

次に、Ｓ２で、読み取った画像に基づいて、原稿領域である対象物を抽出する。抽出方法については後述する。

図５は、Ｓ２で、抽出した対象物を示す図である。

対象物４０、４１は、雑誌中に記載されている写真が抽出された対象物であり、対象物４２、４３は、文章部分が抽出された対象物であり、対象物４４、４５、４６は、雑誌端部のエッジ部分が抽出された対象物である。また、対象物５０、５１は、複数枚の写真が原稿として抽出された対象物である。

Ｓ３で、全ての対象物を含む第１の矩形を算出する。

図６は、Ｓ３で全ての対象物を含む第１の矩形を算出した後の領域を示す図である。

矩形６１は、１枚の雑誌原稿から抽出された全ての対象物である４０〜４６を包含する矩形である。これと同様に、矩形８０は、複数枚の写真原稿から抽出された全ての対象物５０、５１を包含する矩形である。

Ｓ４では、Ｓ３で算出した矩形の頂点座標を算出する。ここで、矩形６１の４つの頂点座標を、Ａ（Ｘａ，Ｙａ）、Ｂ（Ｘｂ，Ｙｂ）、Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）、Ｄ（Ｘｄ，Ｙｄ）とする。また、矩形８０の４つの頂点座標を、Ａ’（Ｘａ’，Ｙａ’）、Ｂ’（Ｘｂ’，Ｙｂ’）、Ｃ’（Ｘｃ’，Ｙｃ’）、Ｄ’（Ｘｄ’，Ｙｄ’）とする。

次に、Ｓ５で、全ての対象物について、原稿の内容物であるかどうかを判定する。この判定方法については、後述する。

Ｓ６では、Ｓ５で原稿の内容物であると判定された全ての対象物を包含し面積が最小である第２の矩形を算出する。

図６は、求めた領域を示す図である。

Ｓ６で、対象物４４、４５、４６の縦横比は、閾値Ｔよりも大きいので、原稿の内容物ではないと判定される。よって、原稿の内容物であると判定された全ての対象物４０、４１、４２、４３を包含し、面積が最小である矩形は、矩形６２である。一方、対象物５０、５１は、Ｓ６で原稿の内容物であると判定されるので、原稿の内容物であると判定された全ての対象物を包含し、面積が最小である矩形は、矩形８１である。

Ｓ７では、Ｓ６で算出した第２の矩形の頂点座標を算出する。ここで、矩形６２の４つの頂点座標を、Ｅ（Ｘｅ，Ｙｅ）、Ｆ（Ｘｆ，Ｙｆ）、Ｇ（Ｘｇ，Ｙｇ）、Ｈ（Ｘｈ，Ｙｈ）とする。また、矩形８１の４つの頂点座標を、Ｅ’（Ｘｅ’，Ｙｅ’）、Ｆ’（Ｘｆ’，Ｙｆ’）、Ｇ’（Ｘｇ’，Ｙｇ’）、Ｈ’（Ｘｈ’，Ｙｈ’）とする。

Ｓ８で、第１の矩形の頂点座標と、第２の矩形の頂点座標とを比較し、一致度を求める。比較方法の詳細については、後述する。

Ｓ８で求めた頂点座標の一致度に基づいて、Ｓ９で、原稿領域の切り出し方法を決定する。

Ｓ１でプレビュー用の低解像度で読み取っていれば、Ｓ９で、決定された原稿領域を本スキャン用の解像度で画像を読み取り、傾き補正やトーン補正等、各種画像処理を適用する。また、Ｓ１で本スキャン用の解像度で画像を読み取っていれば、メモリ上に保存されている画像データから、Ｓ９で決定された原稿領域を切り出し、傾き補正やトーン補正等、各種画像処理を適用する。また、Ｓ９で読み取り範囲が１枚原稿領域部分であると判断されると、傾き補正処理を適用しなくてもよい。

次に、Ｓ２で行う対象物の抽出方法について説明する。

図７は、Ｓ２で行う対象物の抽出方法を示すフローチャートである。

Ｓ１１で、画像から二値化のための閾値を決定する。この閾値は、後述するＳ１６の比較方法に依存して最適な値が変わる。閾値を簡単に決定するには、固定の値を予め決めておけばよい。

Ｓ１２で、ある１画素の値を取得する。画像から対象物を抽出するために全ての画素に対して処理するが、Ｓ１２からＳ１７の１画素の処理を順次行うことで全画素処理することができる。通常は、Ｘ座標、Ｙ座標を用い、ある１画素の位置を特定する。処理開始時には、Ｘ座標、Ｙ座標を初期値（一般的には０）で初期化し、１画素処理する毎に、Ｘ座標、Ｙ座標を変化させ、全画素を走査する。

Ｓ１３では、Ｓ１２で取得した画素値の色空間を変換する。一般的に、ラインセンサを構成するＣＣＤ３の特性・カラーフィルタや、光源ランプ１１によって、画像読取装置Ｒ１毎の色空間が異なる。デバイス非依存の色空間にした方が、画像読取装置Ｒ１に依存せずに対象物を抽出できる可能性がある。したがって、Ｓ１３で、色空間を変換する。画像読取装置Ｒ１に依存したパラメータを調整し、Ｓ１１の閾値を決定する場合、このＳ１３を省くことができる。

Ｓ１４では、Ｓ１３で得られた値を、スカラー値に変換する。カラー画像入力の場合、ＲＧＢ三色値を持っている。このＲＧＢ三色値（ベクトル値）と、閾値（スカラー値）とを比較するために、ＲＧＢ三色値をスカラー値に変換する。この変換方法としては、どれか１色のみを取り出す方法、ＲＧＢ三色値に適当な重み付け平均をとり輝度値を求める方法、ＲＧＢ三色値から彩度を計算する方法等がある。

ただし、入力画像がグレースケール等、１色である場合、この処理を必要としないので、このＳ１４を省くことができる。

Ｓ１５では、Ｓ１４で得られた値から、ｎ次微分や差分を計算する。画像から対象物を抽出する処理において、原稿台に置いた原稿と、それ以外の境界とを抽出することによって、その後の原稿領域を精度よく決定しやすくなる可能性がある。この原稿台に置いた原稿の境界を抽出する目的で、ｎ次微分や差分を計算する。この計算処理は、Ｓ１４で得られた値の特性に依存するので、必要がない場合、このＳ１５を省くことができる。

Ｓ１６では、Ｓ１５で得られた値と、Ｓ１１で決定した閾値とを比較し、閾値未満であれば、対象物ではないとし、閾値以上であれば、対象物とする。ただし、Ｓ１３〜Ｓ１５で求まる値によっては、この関係が逆転し、閾値未満であれば、対象物であると判断し、閾値以上であれば、対象物ではないと判断することもある。この関係を、予め決めておく。たとえば、輝度値に着目すると閾値未満であれば対象物であると判断し、彩度に着目すると閾値以上であれば対象物であると判断する。

Ｓ１７では、Ｓ１６の結果を保存する。Ｓ１６の結果は、対象物であるか、対象物ではないかの２種類しかないので、０を対象物、１を対象物ではない等のように、符号化して保存する。

Ｓ１８では、全ての画素がＳ１７で処理されたかどうかを調べ、全てが処理されていれば、終了する。

上記実施例では、図７に示すフローチャートの順で処理したが、Ｓ１１における閾値を決定するときに、Ｓ１５の結果が必要な場合や、ｎ次微分・差分計算する（Ｓ１５）場合に、隣接する画素をスカラー値へ変換する（Ｓ１４）ことが必要な場合がある。このために、このフローチャートの処理順は、必要によって入れ替えることができる。

また、実施例１では、図７に示すフローチャートの処理を１回のみ使用しているが、場合によっては複数回行ってもよく、そのときに内部の処理方法を変えるようにしてもよい。たとえば、１回目の処理では、色空間の変換を行わずに、輝度を求め、二次微分によって処理する。２回目の処理では、色空間の変換を行い、彩度を求め、Ｓ１５を飛ばして処理をする。その後、２つの結果の論理積か論理和を求めて合成する。論理積を使うか、論理和を使うかは、Ｓ１７の符号化に依存するので、適宜決める。

次に、原稿の内容物であるかどうかを判定する処理（Ｓ５）について説明する。

図８は、原稿の内容物であるかどうかを判定する処理（Ｓ５）を示すフローチャートである。

まず、Ｓ２で抽出された個々の対象物について、Ｓ２１で、１つの対象物を包含する最小の矩形領域Ｒを算出する。次に、Ｓ２２で、矩形領域Ｒの中に別の対象物が全て包含されているかどうかを調べる。別の対象物が全て包含されていれば、Ｓ２３で、対象物同士を１つに統合する。また、統合した対象物について、矩形領域Ｒを算出し直す。

次に、Ｓ２４で、矩形領域Ｒの面積を算出する。そして、Ｓ２５で、算出した面積と閾値Ｓとを比較する。ここで、閾値Ｓは、原稿の内容物として適当であると考えられる値であるとする。面積が、閾値Ｓよりも小さければ、対象物は、ゴミやノイズ等であると考えられるので、Ｓ２６で、原稿の内容物ではないと判定する。

面積が、閾値Ｓよりも大きければ、Ｓ２７で、矩形領域Ｒの縦横比（長辺／短辺）を算出する。Ｓ２８で、算出した縦横比と閾値Ｔとを比較する。ここで、閾値Ｔは、原稿の内容物として適当であると考えられる比の値であるとする。縦横比が、閾値Ｔよりも大きければ、対象物は、極端に細長い矩形であり、ゴミやノイズ等であると考えられるので、Ｓ２６で、原稿の内容物ではないと判定する。

Ｓ２８で、閾値Ｔよりも小さいと判断されれば、Ｓ２９で、対象物は原稿の内容物であると判定する。Ｓ３０で、対象物の判定結果を保存する。そして、Ｓ３１で、全ての対象物について、判定処理を行う。

次に、第１の矩形の頂点座標と第２の矩形の頂点座標との一致度を求める処理について説明する。

図９は、第１の矩形の頂点座標と第２の矩形の頂点座標との一致度を求める処理を示すフローチャートである。

Ｓ４１で、第１の矩形の１つの頂点と第２の矩形の各頂点との距離Ｌを算出する。図６に示す矩形６１の頂点Ａと、矩形６２の各頂点Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈとの距離を、Ｌａｅ、Ｌａｆ、Ｌａｇ、Ｌａｈとすると、距離Ｌａｅ、Ｌａｆ、Ｌａｇ、Ｌａｈを、次の式によって求めることができる。

Ｓ４２で、上記頂点間の距離が最小となる組を算出する。距離Ｌの最小値は、次の式で求めることができる。

Ｌａ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌａｅ，Ｌａｆ，Ｌａｇ，Ｌａｈ）

距離Ｌａ＿ｍｉｎは、頂点Ａと、第２の矩形の頂点との最小距離である。これと同様に、Ｓ４３で、第１の矩形の頂点Ｂ、Ｃ、Ｄについて、第２の矩形の各頂点間の最小距離を算出する。また、図６から、頂点間の距離の最小値を以下のようにする。

Ｌａ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌａｅ，Ｌａｆ，Ｌａｇ，Ｌａｈ）＝Ｌａｅ
Ｌｂ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌｂｅ，Ｌｂｆ，Ｌｂｇ，Ｌｂｈ）＝Ｌｂｆ
Ｌｃ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌｃｅ，Ｌｃｆ，Ｌｃｇ，Ｌｃｈ）＝Ｌｃｇ
Ｌｄ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌｄｅ，Ｌｄｆ，Ｌｄｇ，Ｌｄｈ）＝Ｌｄｈ

図６に示す矩形８０と矩形８１とについても、上記と同様に算出する。

Ｌａ’＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌａ’ｅ’，Ｌａ’ｆ’，Ｌａ’ｇ’，Ｌａ’ｈ’）
＝Ｌａ’ｅ’
Ｌｂ’＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌｂ’ｅ’，Ｌｂ’ｆ’，Ｌｂ’ｇ’，Ｌｂ’ｈ’）
＝Ｌｂ’ｆ’
Ｌｃ’＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌｃ’ｅ’，Ｌｃ’ｆ’，Ｌｃ’ｇ’，Ｌｃ’ｈ’）
＝Ｌｃ’ｇ’
Ｌｄ’＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｌｄ’ｅ’，Ｌｄ’ｆ’，Ｌｄ’ｇ’，Ｌｄ’ｈ’）
＝Ｌｄ’ｈ’

Ｓ４４で、上記距離Ｌｍｉｎと、閾値Ｋとを比較する。ここで、図６を参照すると分かるように、複数枚の原稿が置かれている場合、第１の矩形８０と第２の矩形８１とは、ほぼ同じ領域であるので、各頂点間の距離Ｌｍｉｎは、ある一定値よりも小さい値になる。

また、１枚の原稿が置かれている場合、第１の矩形６１と第２の矩形６２との大きさが異なるので、頂点間の距離Ｌｍｉｎは、ある一定値よりも大きくなる。したがって、距離Ｌｍｉｎが、閾値Ｋよりも大きければ、Ｓ４５で、原稿領域は、第１の矩形である１枚領域であると決定することができる。

また、Ｓ４６で、４つの頂点間距離Ｌａｅ、Ｌｂｆ、Ｌｃｇ、Ｌｄｈ、及びＬａ’ｅ’、Ｌｂ’ｆ’、Ｌｃ’ｇ’、Ｌｄ’ｈ’と、閾値Ｋとを比較する。ここで、全ての頂点間距離Ｌが、閾値Ｋよりも小さければ、Ｓ４７で、原稿領域は、第２の矩形に含まれている原稿の内容物である複数枚領域であると決定することができる。

原稿台に原稿を置く位置は、画像読取装置Ｒ１によって様々である。原稿を置く位置が予め分かり、原稿が１枚であり、決められた位置にユーザが原稿をセットするように指示されていれば、Ｓ８で、第１の矩形と第２の矩形との頂点座標のうちで、１点の座標を比較することによって、原稿領域を決定することができる。

図１０は、画像読取装置Ｒ１の原稿台に置かれている写真と文章とによって構成されている雑誌原稿１枚の画像と、複数枚の写真原稿とを読み取った画像から、Ｓ２で対象物として抽出された結果を示す図である。

ここで、図４と図１０との違いは、雑誌原稿が原稿台の突き当て位置９９、１０９に沿って置かれている点である。

対象物９０、９１は、雑誌中にある写真が抽出されたものであり、対象物９２、９３は、文章部分が抽出されたものであり、エッジ部分９４、９５は、雑誌端部のエッジ部分が抽出されたものである。また、対象物１００、１０１は、複数枚の写真が原稿として抽出された結果である。

図１１は、実施例２において、抽出した対象物を包含する矩形領域を示す図である。

図１１に示す矩形１１１は、Ｓ３によって算出され、全ての対象物を包含する第１の矩形である。同様に、矩形１２０は、対象物１００、１０１を包含する矩形である。

また、矩形１１２は、Ｓ５、Ｓ６によって算出され、原稿の内容物であると判定された全ての対象物９０、９１、９２、９３を包含し、面積が最小となる第２の矩形である。同様に、矩形１２１は、原稿の内容物であると判定された対象物１００、１０１を包含し、面積が最小である第２の矩形である。

ここで、原稿が１枚であれば、原稿突き当て位置９９、１０９に沿って置くように、ユーザが指示されているので、突き当て位置の対角にある第１の矩形領域の頂点と、第２の矩形領域の頂点とを比較することによって、原稿領域を算出することができる。

図１１に示す頂点Ｐ（Ｘｐ，Ｙｐ）は、第１の矩形１１１の付き当ての対角上にある頂点であり、頂点Ｑ（Ｘｑ，Ｙｑ）は、第２の矩形１１２の付き当ての対角上にある頂点である。頂点ＰＱ間の距離は、次の式によって求めることができる。

これと同様に、第１の矩形１２０と、第２の矩形１２１の付き当ての対角上にある頂点Ｐ’（Ｘｐ’，Ｙｐ’）、Ｑ’（Ｘｑ’，Ｙｑ’）との距離は、次の式から求めることができる。

Ｓ８で、求めた頂点ＰＱ間の距離Ｌｐｑと、Ｐ’Ｑ’間の距離Ｌｐ’ｑ’とを、閾値Ｋと比較する。距離Ｌｐｑ又はＬｐ’ｑ’が、閾値Ｋよりも大きければ、第１の矩形と第２の矩形とは、互いに別の領域を示す。これによって、原稿領域は、第１の矩形である１枚領域であると決定することができる。

また、距離Ｌｐｑ、Ｌｐ’ｑ’が、閾値Ｋよりも小さければ、第１の矩形と第２の矩形とは、互いに同じ領域であると考えられる。これによって、原稿領域は、第２の矩形に含まれている原稿の内容物である複数枚領域であると決定することができる。

上記以外の処明は、実施例１における処理と同様である。

なお、上記第１の頂点座標検出手段、判断手段、除去手段、第２の頂点座標検出手段、比較手段、切り出し方法決定手段を工程に置き換えれば、画像処理装置の制御方法を構成する。つまり、第１の頂点座標検出工程、判断工程、除去工程、第２の頂点座標検出工程、比較工程、切り出し方法決定工程によって、画像処理装置の制御方法を構成することができる。

また、上記第１の頂点座標検出手段、判断手段、除去手段、第２の頂点座標検出手段、比較手段、切り出し方法決定手段を手順に置き換え、上記各手順を画像読取装置に実行させるプログラムを想定することができる。つまり、第１の頂点座標検出手順、判断手順、除去手順、第２の頂点座標検出手順、比較手順、切り出し方法決定手順を画像読取装置に実行させるプログラムを想定することができる。

さらに、上記プログラムを記憶媒体に記憶し、これをコンピュータ読取可能とするようにしてもよい。

本発明の実施例１である画像読取装置Ｒ１を示すブロック図である。 画像読取装置Ｒ１の外観を示す図である。 画像読取装置Ｒ１で読み取った画像から原稿領域を求める動作を示すフローチャートである。 読み取った２種類の画像３１、３２を示す図である。 Ｓ２で、抽出した対象物を示す図である。 Ｓ３で全ての対象物を含む第１の矩形を算出した後の領域を示す図である。 Ｓ２で行う対象物の抽出方法を示すフローチャートである。 原稿の内容物であるかどうかを判定する処理（Ｓ５）を示すフローチャートである。 第１の矩形の頂点座標と第２の矩形の頂点座標との一致度を求める処理を示すフローチャートである。 画像読取装置Ｒ１の原稿台に置かれている写真と文章とによって構成されている雑誌原稿１枚の画像と、複数枚の写真原稿とを読み取った画像から、Ｓ２で対象物として抽出された結果を示す図である。 実施例２において、抽出した対象物を包含する矩形領域を示す図である。

符号の説明

Ｒ１…画像読取装置、
６…画像処理回路、
９…ＣＰＵコントローラ、
１５…ガンマＬＵＴ、
１６…操作パネル。

Claims (4)

1. 画像読取装置によって読み取られた領域を用いて画像処理する画像処理装置において、
   読み取られた全ての対象物を包含する矩形領域である第１の矩形領域を特定し、上記第１の矩形領域の頂点座標を検出する第１の頂点座標検出手段と；
   上記読取られた全ての対象物に対して、面積が所定の閾値よりも小さいか、または、縦横比が所定の閾値より大きいか、のいずれかを満足する場合に、原稿の内容物ではないと判断する判断手段と；
   上記判断手段が原稿の内容物ではないと判断した対象物を除去する除去手段と；
   上記除去された後における全ての対象物を包含する面積が最小の矩形領域である第２の矩形領域を特定し、さらに上記第２の矩形領域の頂点座標を検出する第２の頂点座標検出手段と；
   上記第１の頂点座標検出手段が検出した上記第１の頂点座標と、上記第２の頂点座標検出手段が検出した第２の頂点座標との一致度を示す値を算出する算出手段と；
   上記一致度を示す値が閾値よりも小さければ、上記原稿の内容物ではないと判断されて除去された後における全ての対象物が各々原稿領域であるとして切り出され、上記原稿は複数枚の原稿であると決定し、上記一致度を示す値が閾値よりも大きければ、上記第１の矩形領域が原稿として切り出され、上記原稿は１枚の原稿であると決定する決定手段と；
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 画像読取装置によって読み取られた領域を用いて画像処理する画像処理装置の制御方法において、
   読み取られた全ての対象物を包含する矩形領域である第１の矩形領域を特定し、上記第１の矩形領域の頂点座標を検出する第１の頂点座標検出工程と；
   上記読取られた全ての対象物に対して、面積が所定の閾値よりも小さいか、または、縦横比が所定の閾値より大きいか、のいずれかを満足する場合に、原稿の内容物ではないと判断する判断工程と；
   上記判断工程で原稿の内容物ではないと判断された対象物を除去する除去工程と；
   上記除去された後における全ての対象物を包含する面積が最小の矩形領域である第２の矩形領域を特定し、さらに上記第２の矩形領域の頂点座標を検出する第２の頂点座標検出工程と；
   上記第１の頂点座標検出工程で検出された上記第１の頂点座標と、上記第２の頂点座標検出工程で検出された第２の頂点座標との一致度を示す値を算出する算出工程と；
   上記一致度を示す値が閾値よりも小さければ、上記原稿の内容物ではないと判断されて除去された後における全ての対象物が各々原稿領域であるとして切り出され、上記原稿は複数枚の原稿であると決定し、上記一致度を示す値が閾値よりも大きければ、上記第１の矩形領域が原稿として切り出され、上記原稿は１枚の原稿であると決定する決定工程と；
   を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
3. 画像読取装置によって読み取られた領域を用いて画像処理するプログラムにおいて、
   読み取られた全ての対象物を包含する矩形領域である第１の矩形領域を特定し、上記第１の矩形領域の頂点座標を検出する第１の頂点座標検出手順と；
   上記読取られた全ての対象物に対して、面積が所定の閾値よりも小さいか、または、縦横比が所定の閾値より大きいか、のいずれかを満足する場合に、原稿の内容物ではないと判断する判断手順と；
   上記判断手順で原稿の内容物ではないと判断された対象物を除去する除去手順と；
   上記除去された後における全ての対象物を包含する面積が最小の矩形領域である第２の矩形領域を特定し、さらに上記第２の矩形領域の頂点座標を検出する第２の頂点座標検出手順と；
   上記第１の頂点座標検出手順で検出された上記第１の頂点座標と、上記第２の頂点座標検出手順で検出された第２の頂点座標との一致度を示す値を算出する算出手順と；
   上記一致度を示す値が閾値よりも小さければ、上記原稿の内容物ではないと判断されて除去された後における全ての対象物が各々原稿領域であるとして切り出され、上記原稿は複数枚の原稿であると決定し、上記一致度を示す値が閾値よりも大きければ、上記第１の矩形領域が原稿として切り出され、上記原稿は１枚の原稿であると決定する決定手順と；
   を画像処理装置に実行させるプログラム。
4. 画像読取装置によって読み取られた領域を用いて画像処理するプログラムにおいて、
   読み取られた全ての対象物を包含する矩形領域である第１の矩形領域を特定し、上記第１の矩形領域の頂点座標を検出する第１の頂点座標検出手順と；
   上記読取られた全ての対象物に対して、面積が所定の閾値よりも小さいか、または、縦横比が所定の閾値より大きいか、のいずれかを満足する場合に、原稿の内容物ではないと判断する判断手順と；
   上記判断手順で原稿の内容物ではないと判断された対象物を除去する除去手順と；
   上記除去された後における全ての対象物を包含する面積が最小の矩形領域である第２の矩形領域を特定し、さらに上記第２の矩形領域の頂点座標を検出する第２の頂点座標検出手順と；
   上記第１の頂点座標検出手順で検出された上記第１の頂点座標と、上記第２の頂点座標検出手順で検出された第２の頂点座標との一致度を示す値を算出する算出手順と；
   上記一致度を示す値が閾値よりも小さければ、上記原稿の内容物ではないと判断されて除去された後における全ての対象物が各々原稿領域であるとして切り出され、上記原稿は複数枚の原稿であると決定し、上記一致度を示す値が閾値よりも大きければ、上記第１の矩形領域が原稿として切り出され、上記原稿は１枚の原稿であると決定する決定手順と；
   を画像処理装置に実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体。
   

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