JP4745949B2 - 画像処理装置およびその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、読取画像から原稿領域を検出し抽出する画像処理技術に関するものである。

従来の画像処理装置において、特許文献１のように、スキャナなどによる読取画像（原画像）から矩形領域を抽出するためのアルゴリズムが提案されている。また、ブック原稿のような厚みのある原稿の場合、原稿台カバーを完全に閉じることができないために読取画像内の原稿周囲に黒画素領域が発生する。特許文献２〜５には当該黒画素領域に基づき原稿領域を検出し、無駄なトナーやインク消費を避けるため原稿領域外の黒画素領域を白画素に置き換える技術が提案されている。
特開平１０−２２４５６３号公報 特開平１１−３４１２３０号公報 特開２００３−６０８７８号公報 特開２００３−１３４３２２号公報 特開２００５−２５２４９０号公報

しかしながら、上述の従来技術には以下の問題点がある。例えば、特許文献１の画像処理装置では、異なる２つの原稿エッジ検知手段を用いている。そして、それぞれの原稿エッジ検知手段で検出された２つの原稿エッジ位置の内大きい方を原稿エッジとして採用し原稿サイズ検出を行っていた。そのため、結果として検知される原稿サイズが大きくなってしまう可能性が高いという問題があった。また、特許文献２の画像処理装置では、読取る原稿がブック原稿のような厚みのある原稿であることを予め指定している。つまり、ユーザーに原稿台カバーの開閉状態を意識させる必要がある。

特許文献３、および、特許文献４では、原稿台カバーセンサーを持つか、あるいは、搭載している読取センサーで取得される輝度値により原稿台カバーの開放状態を検出している。そして、検出結果に基づいて処理を切替えたり、あるいは、原稿を置かない状態でスキャンさせていた。つまり、原稿台カバーセンサーといった特別なセンサーが必要でありコスト高になるという問題点がある。また、装置がＣＣＤタイプの読取センサーを搭載していた場合、読取深度の幅が広いというセンサー特性がある。そのため、原稿台カバー開放状態では、装置上方に蛍光灯などの照明が存在していると、画像データ上にはっきりとその形が含まれてしまう。その影響を除外するために、原稿なし状態でスキャンを行わなければならず操作が煩雑になるという問題点があった。

さらに、特許文献５では、原稿台カバー開放状態で原稿を原稿サイズよりも大きな用紙へコピーする場合、連続する黒画素と白画素の状態により原稿領域を検出している。この場合、原稿台カバーが中途半端な開放状態であった場合、原稿周囲に発生する黒領域の濃度が一定とならないことがある。そのため、場合によっては連続する規定濃度の画素を検出出来ず、ラインごとに原稿領域外の黒画素を印字してしまう問題があった。

本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、上述の問題点の１つ以上を解決しつつより精度よく原稿領域の画像を抽出可能とする技術を提供することを目的とする。

上述した１以上の問題点を解決するために、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、コンタクトガラス上に載置された原稿を読取画像データとして読取る読取手段と、前記読取手段によって読取った読取画像データに対し、該読取画像データを構成する各画素の輝度値および色差値の少なくとも一方に基づいて、前記読取画像データに含まれる原稿領域の検出処理を行い仮原稿領域を決定する第１領域決定手段と、前記読取手段によって読取った読取画像データに対する、輝度値、色差値、および、エッジ検出フィルタの各々に基づく２値化処理結果である各画像間の論理和演算により生成される論理和２値化画像と、前記仮原稿領域を示す２値化画像と、の論理積演算に基づいて、確定原稿領域を決定する第２領域決定手段とを備える。

本発明によれば、読取画像から、より精度よく原稿領域の画像を抽出可能とする技術を提供することができる。

以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。なお、以下の実施の形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。

（第１実施形態）
本発明に係る画像処理装置の第１実施形態として、読取部を備えた画像処理装置を例に挙げて以下に説明する。

＜装置構成＞
図１は、第１実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。

１０１は外部インターフェース部であり、例えばディジタルカメラで撮影した画像データなどを画像処理装置１００に入力するためのインターフェースである。通常、各種メモリカードのスロットや、ディジタルカメラやＰＣと接続するためのＵＳＢコネクタなどにより実装される。ここでは、メモリカード用の物理的な受け口としてＰＣカード（ＰＣＭＣＩＡ）スロットを設けているものとする。なお、非接触のインターフェースとしてＩｒＤＡ（赤外線通信）レシーバなどにより構成しても良い。１０２は操作部であり、ユーザからの操作および各種設定等を受け付ける機能部である。１０３は印刷部であり、例えば、インクジェット方式のプリンタにより構成される。ここでは、外部Ｉ／Ｆ１０１に接続されているメモリカードからのデータ。あるいは、読取部１０４で読取った画像データを印刷するものとする。

１０４は読取部であり、銀塩写真や雑誌といったものを画像データ（ディジタルデータ）として読取るためのＣＣＤ方式、あるいは、ＣＩＳ方式のカラースキャナである。１０５は表示部であり、読み込んだ画像データ、装置の状態情報、および、操作部１０２からの入力情報をユーザに提示する機能部である。１０６は制御部であり、画像処理装置１００の各部の制御を行う機能部である。例えば、後述の画像処理部１０８による画像処理に基づき各部を制御し、各種センサにて装置の状態を取得したりする。１０７は蓄積部であり、外部インターフェース部１０１あるいは読取部１０４を介して入力された画像データを蓄積する。そして、後述の各制御手段を実現するためのプログラムおよびデータを納める。その他、制御実行のために必要に応じて作業領域、各種設定項目の登録領域としても使用する。１０８は画像処理部であり、後述する原画像データからの原稿領域検出処理を実行し、画像データから印刷するためのプリントデータ生成処理を実行する。

＜装置の動作＞
図２は、第１実施形態に係る画像処理装置における原稿領域の検出フローチャートである。読取部１０４の原稿台上に載置された原稿を読み取り、なお、説明を簡単にするため、読取部１０４に設定されている拡大率は１００％であるものとする。また、原稿は、図４に例示するように原稿台突き当て位置に突き当てて載置されているものとする。なお、以下の各ステップは制御部１０６が各部を実行することにより実現される。

ステップＳ２０１では、画像処理装置１００が自動原稿サイズ検知モードに設定されているかどうかを判定する。すなわち、操作部１０２を介してユーザによって自動原稿サイズ検知モードが蓄積部１０７に設定されているか否かを判定する。自動原稿サイズ検知モード設定がされていないと判定した場合は、ステップＳ２０９へ進み、原稿領域を、例えば、現在画像処理装置１００に設定されている用紙サイズであるとして本フローを終了する。一方、自動原稿サイズ検知モードに設定されていると判定した場合は、ステップＳ２０２へ進む。

ステップＳ２０２では、読取部１０４によってプレスキャンを行い、画像データを取得する。ここで、プレスキャンとは、原稿領域を確定するために、かつ、解析処理の負荷を低減するために、通常よりも低解像度で画像データを読取ることである。例えば、プレスキャンでは、読取解像度７５ｄｐｉ、γ＝１．０（リニアデータ）、ＲＧＢカラーで原稿台全面を読取る。

ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で読み取った画像データを蓄積部１０７に蓄積する。

ステップＳ２０４では、画像処理部１０８により、ステップＳ２０３で蓄積された画像データに対し第１の原稿領域検出処理を実行し、第１原稿領域を決定する。なお、第１の原稿領域検出処理の詳細については、図３を参照して後述する。

ステップＳ２０５では、画像処理部１０８により、ステップＳ２０３で蓄積された画像データに対し第２の原稿領域検出処理を実行し、第２原稿領域を決定する。なお、第２の原稿領域検出処理の詳細については、図８を参照して後述する。

ステップＳ２０６では、画像処理部１０８により、ステップＳ２０５で決定した第２原稿領域のサイズをチェックする。もし、第２原稿領域のサイズが、本画像処理装置で予め規定されている最小検出原稿サイズ、例えば、１インチ×１インチ未満であった場合、原稿なしと判断し、ステップＳ２０７へ進む。一方、第２原稿領域のサイズが、本画像処理装置で規定されている最小検出原稿サイズよりも大きかった場合、ステップＳ２０８へ進む。

ステップＳ２０７では、ステップＳ２０５で決定した第２原稿領域を、原稿領域であるとして本フローを終了する。

ステップＳ２０８では、表示部１０５により原稿なしという旨を表示し、本フローを終了する。このようにすることにより、オペレータは原稿が載置されていないことを知ることができる。

＜第１の原稿領域検出処理（ステップＳ２０４）の詳細＞
図３は、第１の原稿領域検出処理（ステップＳ２０４）の詳細フローチャートである。なお、第１の原稿領域検出処理は、特に、原稿台カバーが開放された状態での原稿領域検出に適した処理である。

図４は、読取部の原稿台カバーを開放した状態でブック原稿をプレスキャンした画像データの概略図を示す。ここでは、プレスキャン画像データの左上を原稿突き当て位置（原点）としてｘｙ座標系を構築している。図４に示すように、原稿台カバーを開放した状態では、原稿周囲は黒画素領域となる。具体的には、ｘ、ｙの各座標値が大きい領域に黒画素領域が存在している。

ステップＳ３０１では、蓄積部１０７に蓄積されているプレスキャン画像を読み込む。

ステップＳ３０２では、ステップＳ３０１で読み込んだプレスキャン画像に対し、主走査（ｘ）方向および副走査（ｙ）方向それぞれについて、ライン単位で原稿端位置ｘｉおよびｙｉ（ｉは正の数）を検出する。

例えば、原稿端位置を検出する方法としては、輝度値の変動を利用する方法がある。具体的には、ある座標位置での画素の輝度値が閾値Ｔ_ｌｕｍ１よりも大きい、あるいは、色差が閾値Ｔ_ｓａｔ１よりも大きいという条件で検出する。ここで、ある座標位置（ｘ，ｙ）における画素値（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））の画素に対する輝度値Ｌ（ｘ，ｙ）および色差Ｓ（ｘ，ｙ）は以下の式で求めることができる。

Ｌ（ｘ，ｙ）＝０．３＊Ｒ（ｘ，ｙ）＋０．５９＊Ｇ（ｘ，ｙ）＋０．１１＊Ｂ（ｘ，ｙ）・・・（式１）
Ｓ（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））−ｍｉｎ（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））・・・（式２）
ここで、ｍａｘ（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））とｍｉｎ（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））は、それぞれＲ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ）のうちの最大値、および、最小値を表している。

ステップＳ３０３では、ステップＳ３０２で検出した原稿端座標ｘ、ｙに関するヒストグラムをそれぞれ作成する。このとき、ヒストグラムを生成する際、検出された原稿端座標位置が最小検出原稿サイズ未満であるデータは使用しないものとするとよい。図５は、ステップＳ３０３により生成されたヒストグラムの例を示す図である。

ステップＳ３０４では、ステップＳ３０３で生成したヒストグラムの加工を行う。加工方法としては、注目している原稿端検出位置に対し、前後αの範囲の頻度値を１つにまとめる処理である。図６は、ステップＳ３０４により加工されたヒストグラムの例を示す図である。なお、このような加工は、図４のプレスキャン画像の原稿右端のように、原稿領域が変形し原稿端位置を一意に決定することができない場合に特に有効である。

なお、上記αの値は、予め装置構成毎に設定された値である。もしくは、後述するようにヒストグラムを解析することで自動的に設定される値である。

図１４は、α＝３という値を予め設定したときの加工前（ａ）及び加工後（ｂ）のヒストグラム例を示したものである。

図１４（ａ）の加工前のヒストグラムでは、同一頻度値のピークが２つ（注目している頻度値位置１と２）存在している。このようにピークが複数存在する場合、単純にどのピークを選択するべきであるか決定することが難しい。しかしながら、原稿端部位置を検出する場合、選択すべきピーク位置前後の頻度値はほとんどの場合、ある程度の大きさを持つ。この原稿端部位置検出の特徴を利用し、ピーク位置±α（＝３）の範囲の頻度値を注目している頻度値位置の頻度値に加算することで容易に選択すべきピーク位置を見つけることが可能となる。この方法によって見つけられた値をαとして予め設定しておく。

もしくは、ヒストグラムを解析することで上記の原稿端部位置検出の特徴を検出し、上記αの値を自動的に設定する。

図１５は、ヒストグラムを解析することで上記αの値を自動的に設定するための処理フローを示す。

まずは、注目するピーク頻度値の左側、つまり座標値がより小さい部分を探索する。ステップＳ１５０１において、各値の初期化を行う。ｊはα値を探索するための位置パラメータ、ｋは繰り返し回数をカウントするためのカウンタである。

ステップＳ１５０２において、注目するピーク頻度値の位置ｉに対して、比較する頻度値の位置ｉ−ｊが最小位置よりも大きいかどうかを確認する。もし比較する頻度値の位置ｉ−ｊが最小位置よりも小さい場合は、その位置には頻度値データｈ（ｉ−ｊ）が存在しないため、ステップＳ１５０５へ進み０をα値候補としてα_Ｌ（ｋ）に保存してステップＳ１５０７へ進む。もし比較する頻度値の位置ｉ−ｊが最小位置よりも大きい、すなわち、比較する頻度値データｈ（ｉ−ｊ）が存在する場合は、ステップＳ１５０３へ進む。

ステップＳ１５０３では、比較する頻度値データｈ（ｉ−ｊ）が注目するピーク頻度値データｈ（ｉ）の一定比率以上のデータであるかを確認する。例えば、係数Ｃ＝０．７と予め設定し、比較する頻度値データｈ（ｉ−ｊ）が注目するピーク頻度値データｈ（ｉ）の７０％以上のデータであるかどうかを確認する。ここで、この条件を満足する場合は、ステップＳ１５０４に進み、α値を探索するための位置パラメータｊを１つインクリメントする。もし、この条件を満足しない場合は、ステップＳ１５０６へ進み、ｊをα値候補としてα_Ｌ（ｋ）に保存してステップＳ１５０７へ進む。

次に、注目するピーク頻度値の右側つまり座標値がより大きい部分をを探索する。ステップＳ１５０７では、α値を探索するための位置パラメータｊを再び１へ初期化する。

ステップＳ１５０８において、注目するピーク頻度値の位置ｉに対して、比較する頻度値の位置ｉ＋ｊが最大位置よりも小さいかどうかを確認する。もし比較する頻度値の位置ｉ＋ｊが最小位置よりも大きい場合は、その位置には頻度値データｈ（ｉ＋ｊ）が存在しないため、ステップＳ１５１１へ進み０をα値候補としてα_Ｒ（ｋ）に保存してステップＳ１５１３へ進む。もし比較する頻度値の位置ｉ＋ｊが最大位置よりも小さい、すなわち、比較する頻度値データｈ（ｉ＋ｊ）が存在する場合は、ステップＳ１５０９へ進む。

ステップＳ１５０９では、比較する頻度値データｈ（ｉ＋ｊ）が注目するピーク頻度値データｈ（ｉ）の一定比率以上のデータであるかを確認する。先と同様に、例えば、係数Ｃ＝０．７と予め設定し、比較する頻度値データｈ（ｉ＋ｊ）が注目するピーク頻度値データｈ（ｉ）の７０％以上のデータであるかどうかを確認する。ここで、この条件を満足する場合は、ステップＳ１５１０へ進み、α値を探索するための位置パラメータｊを１つインクリメントする。もし、この条件を満足しない場合は、ステップＳ１５１２へ進み、ｊをα値候補としてα_Ｒ（ｋ）に保存してステップＳ１５１３へ進む。

ステップＳ１５１３では、繰り返しカウンタであるｋを１つインクリメントし、繰り返すべき回数だけ処理を行った後、ステップＳ１５１４へ進む。

ステップＳ１５１４では、今まで探索された全てのα候補値α_Ｌ（ｋ）とα_Ｒ（ｋ）の中で最大のものを選択し、これをα値として設定する。以上の処理を注目すべきピークの個数回繰り返す。

上述した通り、本原稿領域抽出の特徴である選択すべきピーク頻度値の周囲はピーク頻度値に近い値であるということを利用してα値を自動設定することで、より最適なヒストグラム加工を行うことが可能となる。なお、予め設定した係数Ｃは０．７に限ったものではないことは言うまでもない。

ステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で加工したヒストグラムにおいてｘ、ｙ方向のピーク位置をそれぞれ検出し第１原稿領域として決定する。つまり、最も頻度値が大きくなる位置に基づいて第１原稿領域を決定する。

上述のように、最頻値を利用して第１原稿領域を決定することにより、図７に示されるように画像データ内に蛍光灯の一部が写り込んでいるような場合においても、その影響を受けることなく原稿領域検出が可能となる。なぜならば、ステップＳ３０２においてライン単位で原稿端位置を検出する場合、一般的には、蛍光灯の写り込みを原稿端位置として誤検出する頻度に比較し、正しく原稿端位置を検出する頻度の方が大きいためである。

＜第２の原稿領域検出処理（ステップＳ２０５）の詳細＞
図８は、第２の原稿領域検出処理（ステップＳ２０５）の詳細フローチャートである。なお、第１の原稿領域検出処理は、特に、原稿台カバーが閉じられ状態での原稿領域検出に適した処理である。

ステップＳ８０１では、蓄積部１０７に蓄積されているプレスキャン画像を読み込む。

ステップＳ８０２では、ステップＳ８０１で読み込んだプレスキャン画像の各画素に対し色差を計算し、閾値Ｔ_ｓａｔ２を用いて２値化処理を行う。つまり、閾値Ｔ_ｓａｔ２を超えた部分を”１”それ以外を”０”とした２値化画像を生成する。そして、生成された２値化画像をＩｍｇ_ｂｗ１とする。なお、色差は上述の式２を用いて計算する。なお、上記の閾値Ｔ_ｓａｔ２の値は、予め装置構成毎に設定された値である。

ステップＳ８０３では、蓄積部１０７に蓄積されているプレスキャン画像の各画素に対し輝度値を計算する。なお、輝度値は上述の式１を用いて計算する。つまり、このステップでは画像データのグレイスケール化を行う。

ステップＳ８０４では、ステップＳ８０３でグレイスケール化された画像データに対し、閾値Ｔ_ｌｕｍ２を用いて２値化処理を行う。つまり、閾値Ｔ_ｌｕｍ２を超えた部分を”０”それ以外を”１”とした２値化画像を生成する。そして、生成された２値化画像をＩｍｇ_ｂｗ２とする。なお、上記の閾値Ｔ_ｌｕｍ２の値は、予め装置構成毎に設定された値である。

ステップＳ８０５では、ステップＳ８０２でグレイスケール化された画像データに対し、エッジ検出フィルタを用いて２値化処理を行う。つまり、エッジとして検出された部分を”１”それ以外を”０”とした２値化画像を生成する。そして、生成された２値化画像をＩｍｇ_ｂｗ３とする。

ステップＳ８０６では、２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗを生成する。Ｉｍｇ_ｂｗは、Ｉｍｇ_ｂｗ１、Ｉｍｇ_ｂｗ２、Ｉｍｇ_ｂｗ３に対し対応する画素ごとに論理和演算（式３）を実行すること得られる。

Ｉｍｇｂｗ ＝ Ｉｍｇ_ｂｗ１ ∪ Ｉｍｇ_ｂｗ２ ∪ Ｉｍｇ_ｂｗ３ ・・・ （式３）
ステップＳ８０７では、ステップＳ８０６で得た２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗに対し、前述の第１原稿領域検出処理によって決定された第１原稿領域に基づいて、第１原稿領域外の白塗りつぶし処理を行う。そして、白塗りつぶし処理をされた２値化画像をＩｍｇ_ｂｗ’とする。ここで、例えば、第１原稿領域が原稿領域外を白塗りつぶした２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗ４であったとする。この場合、Ｉｍｇ_ｂｗとＩｍｇ_ｂｗ４の論理積演算をすることで容易にＩｍｇ_ｂｗ’を得ることが可能である。

ステップＳ８０８では、ステップＳ８０８で生成された２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗ’に対し、各黒画素にラベル番号を付与していく。ラベル番号を付与する際、隣接する黒画素に対しては同一のラベル番号を付与していく。そして、付与されたラベル番号に関する画素数のヒストグラムを生成し、規定画素数以下のラベル番号が付与されている画素はノイズであると判断して白画素に置き換え、２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗ’’を生成する。

ステップＳ８０９では、ステップＳ８０９のラベリング処理によってノイズを除去した２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗ’’から、原稿突き当て位置と原稿突き当て位置から最も遠い黒画素の座標を取得する。そして、この取得された２点を頂点とする矩形領域を第２原稿領域として決定する。

＜第１の原稿領域検出処理および第２の原稿領域検出処理の組み合わせによる効果＞
原稿台カバーが完全に閉じられた状態でプレスキャンを実行すると原稿周囲に黒領域は発生しない。そのため、上述の第１の原稿領域検出処理を当該プレスキャン画像に対して単独で行った場合、検出される原稿領域はプレスキャン画像全面であると誤検出をすることになる。

また、原稿台カバーが開放された状態でプレスキャンを実行すると原稿周囲に黒領域が発生する。そのため、第２の原稿領域検出処理を当該プレスキャン画像に対して単独で行った場合、２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗは黒画素領域がほとんどを占める。つまり、プレスキャン画像全面を第２原稿領域とする誤検出をすることになる。

しかしながら、決定された第１原稿領域をステップＳ８０７の白塗り処理に用いることにより、原稿台カバーが開放された状態でのプレスキャンにおける原稿周囲の黒画素領域は除去されることになる。つまり、原稿領域をきちんと検出することが可能となる。また、原稿台カバーが閉じられた状態でのプレスキャン画像に対するステップＳ８０６で生成される２値化画像Ｉｍｇ_ｂｗは原稿領域のみを捕えているため、原稿領域をきちんと検出することが可能となる。つまり、第１の原稿領域検出処理および第２の原稿領域検出処理を連続して処理するすることにより、原稿台カバーの開閉の状態によらず、より精度の高い原稿領域の検出が可能となることが理解できる。

以上説明したように、第１実施形態に係る画像処理装置による画像処理を行うことにより、より精度の高い原稿画像の検出が可能となる。さらに、原稿台カバー開閉状態を検知するための特別なセンサーを必要としない。また、オペレータは原稿台カバーの開閉状態を意識する必要も無い。なお、上述の原稿領域決定処理により決定された第２原稿領域に基づいて、本スキャンを実行するよう構成することも好適である。

（変形例）
図９は、プレスキャン画像から第２原稿領域に基づき原稿領域を抽出した結果を例示的に示す図である。通常、本などの厚みのある原稿の場合、原稿がずれないように原稿台へセットすることは難しい。そのため、図４に示すプレスキャン画像のように原稿突き当て位置の対辺にあたる原稿端部がくの字型に変形することがある。その場合、図９（ａ）に示すように抽出された原稿領域内に原稿周囲の黒領域の一部が残る場合がある。また、原稿台カバーの閉じ具合によっては、原稿周囲に発生する黒領域の濃度が一定とならない事がある。その場合、原稿端近辺で薄くなっているとのように本来の原稿サイズよりも大きく検出され、図９（ｂ）に示すように抽出された原稿領域内に原稿周囲の黒領域の一部が残る場合がある。

以下では、このような場合に発生した原稿周辺の黒画素領域を除去する処理について説明する。

図１０は、残存する黒画素領域を除去する際の動作フローチャートである。このフローは、例えば、ステップＳ８０９に引き続いて実行される。あるいは、ステップＳ８０９により決定された第２原稿領域に基づき生成された本スキャン画像に対して実行される（図１２）。

ステップＳ１００１では、第２原稿領域に対するプレスキャン画像あるいは本スキャン画像を蓄積部１０７から読み取る。以降ではプレスキャン画像であるとして説明する。

ステップＳ１００２では、ステップＳ１００１で読み取ったプレスキャン画像に対し、ラインごとに黒領域画素の開始位置を検出するための黒領域探索開始位置を指定する。例えばプレスキャン画像を表示部１０５に表示し、ユーザからそうサブ１０２を介して開始位置を受け付ける。なお、原稿は原稿突き当て位置へ突き当てている場合、黒領域は画像データの主走査方向ラインの後方に存在する。

ステップＳ１００３では、ステップＳ１００２で指定された探索開始位置からエッジ検出フィルタを利用し、最初に出現するエッジ位置をラインごとの黒領域開始位置として検出する。なお、ここで、エッジ検出フィルタの代わりに色差や輝度値の閾値を用いて、ある一定画素数の連続する黒画素を検出し、この先頭の黒画素位置を黒領域開始位置としても良い。

ステップＳ１００４では、黒領域開始位置を検出したか否かを判定する。もし黒領域開始位置を検出できなかった場合、ステップＳ１００７へ進む。一方、黒領域開始位置を検出した場合は、ステップＳ１００５に進む。

ステップＳ１００５では、以前に検出された黒領域開始位置と比較する。もし今回検出された位置の方がラインの先頭側にある場合は、これを黒領域開始位置とする（ステップＳ１００６）。もし以前に検出された黒領域開始位置よりもラインの後方側にある場合はステップＳ１００７へ進む。

上述の処理を最終ラインまで繰り返す（ステップＳ１００７）ことで、最終的に一番ライン前方に存在する黒領域開始位置を原稿領域の黒領域開始位置と確定する（ステップＳ１００８）。

図１１は、図９の各抽出結果に対し上述の黒領域再探索処理により領域再確定を実行し、プリントデータへ変換した結果を例示的に示す図である。この再確定した原稿領域をコピーモードに最適な解像度で読取り（本スキャン）設定されている用紙へ印刷することで原稿周囲の黒領域を除去したコピーを得ることが可能となる。

以上説明したとおり、本変形例の画像処理装置によれば、変形した原稿画像や、原稿台カバーの閉じ具合などの読み取り条件に依存する原稿範囲の決定誤差をさらに低減することが可能となる。

また、本スキャン時の読み取り画像に対し上述の黒領域再探索処理により領域再確定を実行することにより、より精度の高い領域確定を行うことが出来る。つまり、プレスキャン時および本スキャン時における微妙な原稿載置条件の差（位置、原稿の押さえ具合や原稿台カバーの閉じ具合）による誤差を低減することが可能となる。

（第２実施形態）
本発明に係る画像処理装置の第２実施形態として、読取部を備えた画像処理装置を例に挙げて以下に説明する。なお、装置構成は第１実施形態と同様であるため詳細な説明は省略する。第２実施形態では、プレスキャン動作と本スキャン動作という複数回読取りを行うのではなく、１回読取りで領域決定を実現する点が異なる。

＜装置の動作＞
図１３は、第２実施形態に係る画像処理装置における原稿領域検出および印刷のフローチャートである。

ステップＳ１３０１では、画像処理装置１００に設定されている用紙サイズ、解像度設定等に合わせて原稿を本スキャンする。

ステップＳ１３０２では、ステップＳ１３０１で読取った画像データを蓄積部１０７へ蓄積する。

ステップＳ１３０３では、画像処理部１０８により、ステップＳ１３０２で蓄積された画像データに対し第１の原稿領域検出処理を実行し、第１原稿領域を決定する。なお、第１の原稿領域検出処理の詳細については、図３と同様である。

ステップＳ１３０４では、画像処理部１０８により、ステップＳ１３０２で蓄積された画像データに対し第２の原稿領域検出処理を実行し、第２原稿領域を決定する。なお、第２の原稿領域検出処理の詳細については、図８と同様である。

ステップＳ１３０５では、画像処理部１０８により、ステップＳ１３０４で決定した第２原稿領域のサイズをチェックする。もし、第２原稿領域のサイズが、本画像処理装置で予め規定されている最小検出原稿サイズ、例えば、１インチ×１インチ未満であった場合、原稿なしと判断し、ステップＳ１３０６へ進む。一方、第２原稿領域のサイズが、本画像処理装置で規定されている最小検出原稿サイズよりも大きかった場合、ステップＳ１３０７へ進む。

ステップＳ１３０６では、表示部１０５により原稿なしという旨を表示し、プリンタデータの生成及び印刷を実行せず本フローを終了する。このようにすることにより、無駄な印刷を実行することを抑止することができる。

ステップＳ１３０７では、本スキャン画像データの第２原稿領域に対応する領域のを原稿領域として設定し、当該領域のデータを抽出する。

ステップＳ１３０８では、ステップＳ１３０７で抽出した原稿領域に対し、ラインごとに黒領域画素の開始位置を検出する。通常、原稿は原稿突き当て位置へ突き当てているため、黒領域は画像データの主走査方向ラインの後方に存在する。そこで、無駄な処理を省くために、黒領域探索開始位置を指定する。指定された探索開始位置からエッジ検出フィルタを利用し、最初に出現するエッジ位置をラインごとの黒領域開始位置として検出する。そして、検出された各ラインの黒領域開始位置を比較し、最もラインの先頭側にある位置を黒領域開始位置とする。そして、ステップＳ１３０９では、領域の再確定を行う。なお、この処理は図１０とほぼ同様である。

ステップＳ１３１０では、ステップＳ１３０９で再確定した領域に対する画像データを抽出し、プリントデータへ変換し、プリントバッファへ蓄積する。そして、プリントバッファへ蓄積されたプリントデータを設定されている用紙へ印刷する。

以上説明したように、第２実施形態に係る画像処理装置によれば、より高精度に原稿周囲の黒領域を除去したコピーを出力することが可能となる。

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置が、供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の技術的範囲に含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し供給される。そのとき、ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布される。その他、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

第１実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。 第１実施形態に係る画像処理装置における原稿領域の検出フローチャートである。 第１の原稿領域検出処理（ステップＳ２０４）の詳細フローチャートである。 読取部の原稿台カバーを開放した状態でブック原稿をプレスキャンした画像データの概略図を示す。 ステップＳ３０３により生成されたヒストグラムの例を示す図である。 ステップＳ３０４により加工されたヒストグラムの例を示す図である。 蛍光灯の一部が写り込んでいる画像データを例示的に示す図である。 第２の原稿領域検出処理（ステップＳ２０５）の詳細フローチャートである。 プレスキャン画像から第２原稿領域に基づき原稿領域を抽出した結果を例示的に示す図である。 残存する黒画素領域を除去する際の動作フローチャートである。 図９の各抽出結果に対し領域再確定の処理を実行し、プリントデータへ変換した結果を例示的に示す図である。 本スキャン画像に対し、残存する黒画素領域を除去する際の動作フローチャートである。 第２実施形態に係る画像処理装置における原稿領域検出および印刷のフローチャートである。 αの値を３に設定して加工したヒストグラムの例を示す図である。 αの値を自動設定する際のフローチャートである。

符号の説明

１０１ 外部インターフェース部
１０２ 操作部
１０３ 印刷部
１０４ 読取部
１０５ 表示部
１０６ 制御部
１０７ 蓄積部
１０８ 画像処理部

Claims (5)

1. コンタクトガラス上に載置された原稿を読取画像データとして読取る読取手段と、
   前記読取手段によって読取った読取画像データに対し、該読取画像データを構成する各画素の輝度値および色差値の少なくとも一方に基づいて、前記読取画像データに含まれる原稿領域の検出処理を行い仮原稿領域を決定する第１領域決定手段と、
   前記読取手段によって読取った読取画像データに対する、輝度値、色差値、および、エッジ検出フィルタの各々に基づく２値化処理結果である各画像間の論理和演算により生成される論理和２値化画像と、前記仮原稿領域を示す２値化画像と、の論理積演算に基づいて、確定原稿領域を決定する第２領域決定手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. さらに、前記読取画像データから前記確定原稿領域に対応するデータを抽出し、原稿画像データとして生成する生成手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記読取手段は、前記コンタクトガラス上に設けられた原稿載置基準点を基準に、主走査方向である第１の方向および該第１の方向と直角を成す副走査方向である第２の方向に前記原稿を順次読み取ることで前記読取画像データを生成し、
   前記第１領域決定手段は、前記読取画像データの主走査方向および前記副走査方向の各々に対し前記原稿領域のエッジ検出処理を行い、検出されたエッジの最頻値に基づき仮原稿領域を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記第２領域決定手段は、さらに、前記論理積演算により得られる画像に対しノイズ除去を行うノイズ除去手段を備え、
   前記第２領域決定手段は、前記ノイズ除去手段でノイズ除去された画像に基づいて、前記確定原稿領域を決定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. コンタクトガラス上に載置された原稿を読取画像データとして読取る読取工程と、
   前記読取工程によって読取った読取画像データに対し、該読取画像データを構成する各画素の輝度値および色差値の少なくとも一方に基づいて、前記読取画像データに含まれる原稿領域の検出処理を行い仮原稿領域を決定する第１領域決定工程と、
   前記読取工程によって読取った読取画像データに対する、輝度値、色差値、および、エッジ検出フィルタの各々に基づく２値化処理結果である各画像間の論理和演算により生成される論理和２値化画像と、前記仮原稿領域を示す２値化画像と、の論理積演算に基づいて、確定原稿領域を決定する第２領域決定工程と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。

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