JP5521882B2 - 情報処理装置、撮像装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、撮像装置及びプログラムに関する。

複数の点状画像の配列で情報を表す符号化画像を媒体上に形成し、この符号化画像を撮像装置で撮像した画像に基づいて情報を復号する技術が知られている（例えば、特許文献１から３）。かかる技術の符号化画像は、点状画像の相互の位置関係により情報を表すものである。

特開２００６−８５６７９号公報 特開２００３−５１１７６３号公報 特開２００７−１７９１１１号公報

ところで、符号化画像が形成された媒体表面の汚れや、撮像装置の撮像過程等を原因として、符号化画像を撮像した画像から正しく情報が復号されない場合がある。
本発明の目的は、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際に用いられる点状画像の配列を示す配列線を設定することである。

上述した課題を解決するため、本発明の請求項１に係る情報処理装置は、点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段とを備えることを特徴とする。

本発明の請求項２に係る情報処理装置は、請求項１の構成において、前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出され、前記複数列の並び方向と、当該並び方向に対する前記列同士の間隔とを示す配列情報を取得する取得手段を備え、前記設定手段は、前記検出した点状画像のいずれかを開始点として、前記取得手段が取得した配列情報が示す前記並び方向に沿って各地点を通過する前記配列線を順次設定するものであり、一の配列線を設定すると、当該配列線と前記開始点側に隣接する配列線との前記間隔とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記間隔を用いてその次の列の前記配列線を設定することを特徴とする。
本発明の請求項３に係る情報処理装置は、請求項２の構成において、前記配列情報は、前記並び方向及び前記列同士の間隔のほか、前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出された前記点状画像の配列の列方向を示し、前記設定手段は、一の配列線を設定すると、当該配列線の傾きが示す前記列方向とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記列方向を用いてその次の列の前記配列線を設定することを特徴とする。

本発明の請求項４に係る情報処理装置は、請求項２又は３の構成において、前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線との距離が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくすることを特徴とする。

本発明の請求項５に係る情報処理装置は、請求項２又は３の構成において、前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線と、前記検出した点状画像との距離をそれぞれ算出して更に平均値を算出し、当該距離と当該平均値との差が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくすることを特徴とする。

本発明の請求項６に係る情報処理装置は、請求項１から５のいずれかの構成において、前記指標値算出手段は、前記検出した点状画像の形状、大きさ、濃度、当該点状画像と前記媒体表面との濃度差又はそれら複数の組み合わせに基づいて、前記指標値を算出することを特徴とする。

本発明の請求項７に係る情報処理装置は、請求項１から６のいずれかの構成において、前記設定手段により設定された配列線と、前記撮像画像から特定される前記位置関係とに基づいて情報を復号する復号手段とを備えることを特徴とする。

本発明の請求項８に係る撮像装置は、請求項１から７のいずれかに記載の情報処理装置と、光を照射する照射手段と、前記照射手段により照射された光の反射光に応じて撮像する撮像手段とを備え、前記検出手段は、前記撮像手段により前記媒体が撮像されて得られる撮像画像から、点状画像を検出することを特徴とする。

本発明の請求項９に係るプログラムは、コンピュータを、点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段として機能させるためのものである。

請求項１，９に係る発明によれば、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際に用いられる点状画像の配列を示す配列線を設定することができる。
請求項２に係る発明によれば、配列線を設定するたびに配列情報を更新しない場合に比べて、撮像画像の歪みによる影響を配列線同士の間隔に反映させた配列線を設定することができる。
請求項３に係る発明によれば、配列線を設定するたびに配列情報を更新しない場合に比べて、撮像画像の歪みによる影響を配列線の傾きに反映させた配列線を設定することができる。
請求項４，５に係る発明によれば、配列線と点状画像の距離を、その点状画像が符号化画像を構成するものであるもの確からしさの指標として用いることができる。
請求項６に係る発明によれば、撮像画像上での点状画像の特性を、その点状画像が符号化画像を構成するものであるもの確からしさの指標として用いることができる。
請求項７に係る発明によれば、符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように設定した配列線を用いて、情報を復号することができる。
請求項８に係る発明によれば、符号化画像を撮像し、正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、撮像により得られる撮像画像に配列線を設定することができる。

システムの全体構成を示す図 符号化画像の構成を説明する図 単位符号パターンの構成を示す図 単位符号パターンの構成例を示す図 パターンブロックの構成を示す図 符号化画像のレイアウトを説明する図 電子ペンの構成を示す図 撮像画像における点状画像の配列の一例を示す図 撮像画像に歪みが生じた場合の点状画像の配列の一例を示す図 電子ペンの制御部の機能的構成を示す機能ブロック図 配列情報検出部の機能的構成を示す機能ブロック図 第２画像対検出部の機能を説明するための図 配列情報が示す内容を説明する図 デコード部の機能的構成を示す機能ブロック図 確度算出部の処理フローを示すフローチャート 確度算出部が算出する確度を説明する図 開始点決定部の処理フローを示すフローチャート 開始点決定部が決定する開始点を説明する図 配列線の設定に係る処理の概要を説明する図 配列線設定の処理フローを示すフローチャート 設定基準点の設定手順を模式的に表した図 指標値算出部の指標値の算出の手順を説明する図 列間隔が更新される様子を示す図 配列線設定部により設定された配列線の一例を示す図 ビット配列の構成を示す図 信頼度配列の構成を示す図 復号部の機能的構成を示す機能ブロック図

［実施形態の構成］
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施形態を説明する。
＜Ａ．システム構成＞
図１は、本実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態に係るシステムの構成は、ＰＣ（Personal computer）１０と、媒体５０と、電子ペン６０とに大別される。電子ペン６０は、本発明の撮像装置の一例であり、媒体５０に文字や図形などを手書きで筆記する機能と、媒体５０上に形成された符号化画像を撮像する機能とを備えるものである。媒体５０上に形成される符号化画像は、決められた符号化方式に従って情報を符号化し画像化したものである。媒体５０は、紙やＯＨＰシートなどのプラスチック、その他の材質のものでもよいし、表示内容が電気的に書き換えられる電子ペーパでもよい。要するに、媒体５０は、電子ペン６０で撮像されるように符号化画像が形成されたものであればよい。ＰＣ１０は、電子ペン６０によって指定された位置の符号化画像から情報が復号されると、その復号された情報を取得して、それに基づく処理を実行する。この処理は、例えば、ユーザにより電子ペン６０を用いて手書きされた筆記内容を電子化して、電子文書を示す電子データを生成するものである。
次に、媒体５０に形成される符号化画像の構成について説明する。

＜Ｂ．符号化画像の構成＞
図２は、符号化画像の構成を説明する図である。
符号化画像は、点状の画像である点状画像の配列で情報を表すものであり、媒体５０の表面全体又は表面の一部に形成される情報ブロックＰ３の集合で構成される。ただし、図２には、媒体５０に配置される情報ブロックＰ３のうちのひとつのみを示す。情報ブロックＰ３は、複数のパターンブロックＰ２の集合で構成される。パターンブロックＰ２は、複数の単位符号パターンＰ１の集合で構成される。

図３は、単位符号パターンＰ１の構成を示す図である。
単位符号パターンＰ１は、符号化された情報に応じて点状画像が１つずつ配置される領域（以下、「配置領域」という。）をｍ個有している。ここでは、ｍ＝９であり、単位符号パターンＰ１は、規則的に配列した配置領域Ａ１乃至Ａ９を有している。単位符号パターンＰ１は、ｍ個の配置領域から選択されるｎ（１≦ｎ＜ｍ）箇所の点状画像の配置の態様に応じて、ｍＣｎ（＝ｍ！／｛（ｍ−ｎ）！×ｎ！｝）通りの情報を表現する。図３に示す単位符号パターンＰ１は、９個の配置領域のうち２つに点状画像が配置される符号化方式を例示したものである。配置領域の数に占める点状画像の数は、点状画像の配置の態様と表現される情報との関係や、１つの単位符号パターンＰ１で表現される情報の種類の数に影響するが、本発明では点状画像の数は特定のものに限定されない。ただし、以下の説明では、単位符号パターンＰ１の配置領域の数に占める点状画像の数が、「２」である場合を説明する。

図３に示す単位符号パターンＰ１で、黒で塗り潰された配置領域Ａ１，Ａ２には点状画像が配置されるが、斜線のハッチングで示される配置領域Ａ３からＡ９には、点状画像は配置されていない。また、配置領域以外の領域は、点状画像が配置されることのない領域であり、例えば各点状画像を区別するために設けられる。
なお、符号化画像を構成する複数の点状画像は、それぞれ、相互の位置関係により情報を表すものである。点状画像の形状は、例えば正方形であるが、円形など別の形状であってもよい。また、点状画像の寸法は、本発明において特定の寸法に限定されるものではない。

図４は、単位符号パターンＰ１の構成例を示す図である。
単位符号パターンＰ１には、点状画像の配置の態様がそれぞれ異なる複数種類が存在する。ここでは、単位符号パターンＰ１は９Ｃ２＝３６種類である。図４に示すように、点状画像の配置態様が異なる単位符号パターンＰ１同士を識別するためのパターン番号が割り当てられており、パターン番号「０」から「３５」までの単位符号パターンＰ１が存在する。単位符号パターンＰ１のうち、点状画像が特定の配置態様であるものが第１単位符号パターンとして使用され、残りは第２単位符号パターンとして採用される。第１単位符号パターンは、媒体５０に埋め込まれる情報を表現するものである。

第２単位符号パターンは、媒体５０に埋め込まれた第１単位符号パターンを取り出すために必要なパターンである。第２単位符号パターンは、例えば、第１単位符号パターンの位置を特定したり、媒体５０を撮像した画像である二次元の撮像画像の回転を検出したりするために用いられる。要するに、第２単位符号パターンは、符号化画像が表す情報を正しく解釈するために参照される。例えば、撮像画像の回転の検出のために、以下の４種類の単位符号パターンＰ１が第２単位符号パターンとして用いられる。ここでは、パターン番号「３２」の単位符号パターンＰ１を、正立した第２単位符号パターンとする。パターン番号「３３」の単位符号パターンＰ１は、パターン番号「３２」のそれを時計回りに９０度回転したものである。パターン番号「３４」の単位符号パターンＰ１は、パターン番号「３２」のそれを時計回りに１８０度回転したものである。パターン番号「３５」の単位符号パターンＰ１は、パターン番号「３２」のそれを時計回りに２７０度回転したものである。この場合、３６種類の単位符号パターンからこれら４種類の第２単位符号パターンを除いたものが、第１単位符号パターンに相当する。
なお、第２単位符号パターンは、特開２００９−１８１３４７号公報に開示されている「同期パターン」に相当するものである。第２単位符号パターンは、同公報に記載の同期パターンと同じ用途で用いられる。

図５は、パターンブロックＰ２の構成を示す図である。図５は、第２単位符号パターンが正立した状態のときのパターンブロックＰ２の構成を示したものである。
パターンブロックＰ２は、第１単位符号パターンと第２単位符号パターンとを決められたレイアウトに従って配置したものである。図５に示すように、パターンブロックＰ２は、単位符号パターンＰ１を正方形状に、縦５個×横５個の計２５個配列した構成である。２５個の単位符号パターンＰ１のうち、左上隅部に第２単位符号パターンが配置される。第２単位符号パターンの右側に位置する連続する４ブロックには、媒体５０上の位置を定義するために用いられる座標平面（以下、「第１座標平面」という。）の一の軸（後述する、Ｘ軸）の座標を表す第１単位符号パターンが配置される。第２単位符号パターンの下に位置する連続する４ブロックに、第１座標平面の他方の軸（後述する、Ｙ軸）の座標を表す第１単位符号パターンが配置される。残りの１６ブロックには、例えば、媒体５０の識別情報又は媒体５０に形成される文書の識別情報を表す第１単位符号パターンが配置される。
なお、第１座標平面は、ここでは、Ｘ軸及びＹ軸で定義される二次元の直交座標系で記述される。また、ここでは、Ｘ軸は、撮像画像の矩形の画像領域において一方向に対する位置に対応し、Ｙ軸は、他方に対する位置に対応する。また、ここでは、撮像画像の左下隅点が第１座標平面の原点であるとする。

図６は、情報ブロックＰ３のレイアウトを説明する図である。
図６に示す最小サイズの１つの矩形は１つの符号化ブロックＰ１に対応し、その内側に含まれるアルファベット及び数値で表される符号が同じ符号化ブロックＰ１同士は、それぞれ同じ態様で配置領域Ａ１乃至Ａ９に点状画像が配置される。図６では、第２単位符号パターンを「Ｓ」で表し、Ｘ座標を表すパターンブロックＰ２を「Ｘ１」，「Ｘ２」，…で表し、Ｙ座標を表すパターンブロックＰ２を「Ｙ１」，「Ｙ２」，…で表す。Ｘ座標及びＹ座標のそれぞれは、パターンブロックＰ２の内容に応じて、例えば媒体５０上の互いする２方向のそれぞれについてＭ系列で表現される。また、識別情報の符号化には、例えばＲＳ符号化が用いられる。図６では、識別情報を表すパターンを「ＩＸＹ」（Ｘ＝１から４，Ｙ＝１から４）で表している。
以上の構成を有する符号化画像は、互いに直交する２方向に対してそれぞれ点状画像が複数列で配列された構成である。

以上の構成を有する符号化画像は、電子写真方式を用いて媒体５０上に形成される場合には、例えば黒色のトナー（つまり、カーボンを含む赤外光吸収トナー）又は特殊トナーが用いられる。特殊トナーは、例えば、可視光領域（４００ｎｍから７００ｎｍ）における最大吸収率が７％以下であり、近赤外領域（８００ｎｍから１０００ｎｍ）における吸収率が３０％以上の不可視トナーである。ここでいう「可視」および「不可視」は、目視により認識されるかどうかとは関係しない。ここでは、媒体５０に形成された画像が可視光領域における特定の波長の吸収に起因する発色性の有無により認識されるかどうかで「可視」と「不可視」とを区別している。また、可視光領域における特定の波長の吸収に起因する発色性が若干あるが、人間の目で認識し難いものも「不可視」に含める。また、この不可視トナーは、画像の機械読み取りのために必要な近赤外光吸収能力を高めるために、平均分散径が１００ｎｍから６００ｎｍの範囲のものが望ましい。
符号化画像の構成の説明は、以上である。

＜Ｃ．電子ペン６０の構成＞
図７は、電子ペン６０の構成を示すブロック図である。
制御部６１は、本発明の情報処理装置の一例であり、電子ペン６０の動作を制御する。制御部６１は、画像処理部６１ａとデータ処理部６１ｂとを備える。画像処理部６１ａは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を含む演算装置やメモリを備え、媒体５０を撮像した画像である撮像画像から検出した符号化画像に基づいて処理を実行する。データ処理部６１ｂは、ＣＰＵを含む演算装置やメモリを備え、画像処理部６１ａの処理の実行結果に応じて情報を復号し、識別情報及び座標情報を抽出する。
なお、制御部６１は、画像処理部６１ａ及びデータ処理部６１ｂを動作させるためのプログラムを格納する図示せぬ不揮発性メモリを有し、このプログラムを実行することにより各種の機能を実現する。

圧力センサ６２は、電子ペン６０による筆記動作をペンチップ６９に加わる圧力によって検出する。撮像ユニット７０は、照射部６３と撮像部６４とを備える。照射部６３は、本発明の照射手段の一例であり、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）であり、媒体５０上に赤外光を照射する。撮像部６４は、本発明の撮像手段の一例であり、照射部６３から照射された赤外光の反射光に応じて、媒体５０上の符号化画像を撮像する。電子ペン６０においては、あらかじめ定められたフレームレート（例えば、６０ｆｐｓ（フレーム毎秒））で撮像ユニット７０により媒体５０表面を撮像し、撮像画像を表す画像情報である撮像データを生成する。情報メモリ６５は、データ処理部６１ｂで抽出された識別情報および位置情報を記憶する。通信部６６は、電子ペン６０とＰＣ１０との通信に関する制御を行う。バッテリ６７は、例えば充電池であり、電子ペン６０を駆動するための電力を各部に供給する。ペンＩＤメモリ６８は、電子ペン６０の識別情報を記憶する。ペンチップ６９は、いわゆるペン軸であり、その先端部にペン先６９ａが設けられている。ペン先６９ａは、ユーザによって筆記動作がなされる際に、撮像対象となる符号化画像が形成された媒体５０上の位置を指示する。照射部６３は、ユーザによって筆記動作がなされる際に、ペン先６９ａによって指示される媒体５０上の撮像範囲Ｒに光を照射する。スイッチ７５は、各種設定を切り替えるために用いられる。
次に、電子ペン６０による符号化画像の撮像に係る課題について説明する。

図８は、符号化画像を撮像した撮像画像における点状画像の配列の様子を示す図である。図８は、撮像画像上において点状画像の位置を、第１座標平面上に「□」印でプロットしたものである。
図８に示す撮像画像では、点状画像はＸ軸及びＹ軸の各軸に平行又はほぼ平行に配列される。ここで、互いに隣接する４つの点状画像の位置を線分で結んで形成される四角形はほぼ正方形であり、媒体５０上での符号化画像の配列に対して差異がほとんどない。この場合、互いに隣接する２つの点状画像の位置関係を調べれば、点状画像の配列方向が、比較的容易に、かつ、正確に検出される。また、点状画像の配置態様に応じたデジタルデータに変換する処理であるデコードの手法として、点状画像の配列を示す線（以下、「配列線」という。）を設定し、配列線同士の交差部に対応する点状画像の配置態様を参照するという手法がある。上述した符号化画像の構成では、Ｘ軸又はＹ軸に平行な配列線（実線で図示）が点状画像の配列の各列に当てはめられる。図８に示す撮像画像では、各交差部の位置にほぼ一致するように点状画像が配置されるので、配列線と点状画像との対応関係からデコードが比較的容易に、かつ、正確に行われやすい。
ところで、電子ペン６０においては、媒体５０の表面に対する姿勢が傾斜して操作されることがある。この場合、電子ペン６０の撮像面が媒体５０表面に対して傾き、撮像画像に歪みが生じることがある。この場合、図８に示す撮像結果の場合と同等に、点状画像の配列方向を特定したり、配列線を設定したりすることが困難なときがある。

図９は、撮像画像に歪みが生じた場合の点状画像の配列の様子を示す図である。図９においても、撮像画像上において点状画像が配置される位置が第１座標平面上に「□」印でプロットされている。
図９に示す撮像画像では、Ｘ軸方向に対する点状画像同士の間隔にばらつきがあり、Ｙ軸方向に対する各位置でその間隔が相違する。ここでは、図９においてＹ軸の原点から遠ざかる軸方向に向かって次第にこの間隔が小さくなっている。これは、電子ペン６０がＹ軸方向に対して傾いている場合に生じることがあるものである。このとき、互いに隣接する４つの点状画像の位置を線分で結んで形成される四角形は台形である。よって、図８に示すものと同じ配列線を設定した場合、撮像画像の全体又は部分的に配列線同士の交差部と点状画像の位置とがずれてしまい、デコードの妨げとなることがある。また、図９から分かるように、このような撮像画像の歪みは、撮像画像の中央部から端部に近づくほど大きくなりやすい。

以上のように撮像画像に歪みが生じると、点状画像同士の間隔や点状画像の配列方向が撮像画像から正確に特定されないことがあり、符号化画像の撮像結果から情報が正しく復号されないことがある。また、特に図示しないが、Ｘ軸方向に対しても電子ペン６０の姿勢が傾いている場合、互いに隣接する４つのコード画像の位置を線分で結んで形成される四角形は平行四辺形や菱形となる。この場合、Ｘ軸及びＹ軸の双方について、配列方向や点状画像間の間隔を正確に特定するのが困難になる。

更に、撮像画像に生じる歪み以外にも、以下の原因で符号化画像の撮像結果から情報が正しく復号されない可能性がある。例えば、媒体５０の表面に、符号化画像の形成時に落下したトナー等の汚れが付着していると、この汚れが符号化画像を構成する点状画像と誤って認識される虞がある。この場合、この汚れを点状画像として扱って、他の点状画像との相互の位置関係が特定され、これがデコードや復号の妨げとなることがある。また、電子ペン６０が媒体５０に対して照射光を照射して正反射が生じた場合、照射部６３の照射光が媒体５０表面で全反射して撮像部６４で撮像されてしまうことがある。この場合、撮像範囲Ｒ内で画像ムラが多発する。このとき、撮像範囲Ｒ内の広範囲で明度が高くなり、撮像範囲Ｒ内で明度が低くなった部分が、符号化画像を構成する点状画像と誤って認識される虞がある。
以上のように、撮像画像から点状画像の位置を検出して情報を復号する手法では、撮像画像にその正確な復号を阻害する撮像結果が含まれることがある。かかる課題に対し、電子ペン６０は、符号化画像の撮像結果から正しい復号が実現されない可能性を抑えるために、以下に説明する機能を実現する。

［機能構成］
＜Ｄ．電子ペン６０の機能＞
図１０は、電子ペン６０の制御部６１の機能的構成の大略を示す機能ブロック図である。図１０に示すように、制御部６１が実現する機能は、配列情報検出部１００と、デコード部２００と、復号部３００とに大別される。配列情報検出部１００は、撮像画像から点状画像を検出し、検出した点状画像の撮像画像上での位置に基づいて、点状画像の配列の列方向と、その配列の列同士の間隔とを示す配列情報を検出するものである。デコード部２００は、配列情報検出部１００で検出された配列情報に基づいて、撮像画像から検出された点状画像をデジタルデータに変換するデコードを含む機能を実現するものである。復号部３００は、デコード部２００でのデコードの結果に基づいて、符号化画像が表す情報を復号するものである。
以上の３つに大別される機能のうち、配列情報検出部１００及びデコード部２００の機能は、例えば画像処理部６１ａによって実現され、復号部３００の機能は、例えばデータ処理部６１ｂによって実現される。

＜Ｄ．１ 配列情報検出部１００＞
まず、配列情報検出部１００が実現する機能について説明する。図１１は、配列情報検出部１００のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図１１に示すように、配列情報検出部１００の機能は、撮像データ取得部１０１と、ノイズ除去部１０２と、点状画像検出部１０３と、第１画像対検出部１０４と、第２画像対検出部１０５と、列方向検出部１０６と、列間隔検出部１０７とに分けられる。
撮像データ取得部１０１は、符号化画像が形成された媒体５０表面が電子ペン６０によって撮像されると、１フレームの撮像画像を表す撮像データを取得する。
ノイズ除去部１０２は、撮像データが表す撮影画像からノイズを除去するための処理を行う。ノイズとしては、電子ペン６０における撮像素子の特性によるものや電子回路によるものがある。ノイズ除去部１０２は、例えば、ぼかし処理やアンシャープマスキング等の先鋭化処理を行う。ただし、ノイズ除去部１０２がノイズを除去するためにいかなる処理を行うかは、電子ペン６０の撮像系の特性に応じて決定されるとよい。

点状画像検出部１０３は、ノイズが除去された撮像データに基づいて、撮像画像から点状画像を検出する。点状画像検出部１０３は、二値化処理を行うことで、点状画像とそれ以外の画像（つまり、背景に相当する画像）とを分離して、点状画像を検出する。点状画像検出部１０３は、二値化後の撮像画像にノイズ成分が多数含まれる場合には、撮像画像中の各画像の面積や形状により符号化画像を構成する点状画像であるか否かの判定を行うフィルタリング処理を併用してもよい。すなわち、点状画像検出部１０３は、本発明の検出手段の一例である。
なお、点状画像検出部１０３が検出する点状画像には、符号化画像を構成するもの（つまり、符号化画像を構成する点状画像を撮像したもの）のほか、媒体５０上の汚れや電子ペン６０の撮像過程等を原因として混入した、点状のノイズが混入することがある。

第１画像対検出部１０４は、点状画像検出部１０３で検出された点状画像について、互いに近接する一対の点状画像を、第１画像対として検出する。第１画像対は、撮像画像上の点状画像とそれに最も近い位置にある点状画像との対により構成される。ここでは、最も近い位置とは、配置領域Ａ１とＡ２やＡ２とＡ３のような、単位符号パターンＰ１において最短距離で隣接する配置領域同士の距離に対応している。

第２画像対検出部１０５は、第１画像対検出部１０４で検出された第１画像対のうち、点状画像の配列の列方向に傾斜するものを、第２画像対として検出する。ただし、ここでは、点状画像の配列の列方向は、配置領域Ａ１とＡ２やＡ２とＡ３のような、最短距離で隣接する配置領域が配列する方向のことであり、配置領域Ａ１とＡ５のような、最短距離でない隣接方向を含まない。つまり、この実施形態の符号化画像の構成では、互いに異なる２つの配列の列方向が存在する。
第２画像対として検出するものを絞り込むために、第２画像対検出部１０５は、第１画像対のそれぞれについて点状画像の傾斜方向を特定し、出現頻度が高い傾斜方向である第１画像対のみを第２画像対として検出する。具体的には、第２画像対検出部１０５は、第１座標平面上での第１画像対の傾斜方向とＸ軸とが成す角度の度数分布を算出する。そして、第２画像対検出部１０５は、出現頻度が閾値以上である角度を特定する。例えば、第２画像対検出部１０５は、出現頻度が最大であった角度を基準として決められた範囲内に含まれる角度範囲を特定する。そして、第２画像対検出部１０５は、この角度範囲内で傾斜する第１画像対を、第２画像対として検出する。

図１２は、第２画像対検出部１０５の機能を説明するための図である。図１２は、撮像画像の一例である撮像画像ＩＭＧ１を示す図であり、「■」印で示す位置で点状画像が検出されたものとする。また、図１２において、紙面右方向に沿ってＸ軸が延び、紙面上方向に沿ってＹ軸が延びている。既に説明したように、この実施形態の符号化画像においては、互いに直交する２方向に沿って点状画像が配列されるから、撮像画像上においてもこの２方向に対応する傾斜方向の出現頻度が、その他の方向に対して相対的に高くなるはずである。これにより、図１２に示す例では、点状画像同士を破線で結んだ第１画像対が、第２画像対検出部１０５によって第２画像対として検出される。

列方向検出部１０６は、第２画像対検出部１０５で検出された第２画像対の傾斜方向に基づいて、撮像画像上での点状画像の配列の列方向を検出する。列方向検出部１０６は、第２画像対検出部１０５において特定された角度範囲に応じて配列の列方向を検出する。例えば、列方向検出部１０６は、例えば角度範囲において出現頻度が最大であった角度や出現頻度に重み付けをした平均角度を、点状画像の配列の列方向として検出する。ここでは、第２画像対検出部１０５は、例えば、Ｘ軸に一致又はほぼ一致する傾斜方向と、Ｙ軸に一致又はほぼ一致する傾斜方向という、点状画像の種類の配列の列方向を検出することになる。

図１３は、配列情報が示す内容を説明する図である。ここでは、配列情報が示す配列の列方向のみを説明する。図１３に示すように、列方向検出部１０６は、Ｘ軸と成す角度θを用いて、点状画像の配列の列方向を表現する。ただし、列方向検出部１０６が検出する配列方向は、Ｘ軸と成す角度で、かつ、１８０度の範囲内の角度により表される。図１３に示すように、Ｘ軸方向に対して原点側に位置する点状画像を基準として、もう一方の点状画像がＹ軸の矢印方向に傾斜する場合には、θは正の値となり、反対に、もう一方の点状画像がＹ軸の矢印と反対方向に傾斜する場合には、θは負の値となる。ここでは、列方向検出部１０６は、角度θ１，θ２という２方向を配列の列方向として検出する。これにより、撮像画像上での点状画像の配列の列方向がおおよそ把握される。
なお、列方向検出部１０６が検出する配列方向は、Ｙ軸を基準とした角度で表されてもよい。

列間隔検出部１０７は、第２画像対の点状画像間の距離に基づいて、点状画像の配列の列同士の間隔（つまり、列間隔）を検出する。ここでは、列間隔検出部１０７は、第２画像対の点状画像間の距離をそれぞれ算出して、それらの平均値を算出する。上述したように、符号化画像において各配列の列同士の間隔は一定であるから、この平均値により撮像画像上での列間隔のおおよその値が検出される。ただし、第２画像対の点状画像間の距離が突出して大きいものを排除するために、或る閾値を設け、列間隔検出部１０７は、距離が閾値以下である第２画像対に基づいて列間隔を算出するとよい。これにより、図１３に示すように、角度θ１，θ２によって表される方向に対する列間隔がそれぞれ求められる。ここでは、角度θ１の配列方向に対する列間隔がＤ１で表され、角度θ２の配列方向に対する列間隔がＤ２で表されるものとする。角度θ１は、角度θ２の方向に沿って配列される点状画像の複数列の並び方向と換言されるし、角度θ２は、角度θ１の方向に沿って配列される点状画像の複数列の並び方向と換言される。

以上が、配列情報検出部１００が実現する機能の説明である。配列情報検出部１００では、１フレームの撮像画像につき、一組の配列情報を検出し、これを各フレームの撮像画像について行う。この実施形態では、符号化画像は互いに直交する２方向に沿って複数列で点状画像が配列される構成であるから、図１３に示すように、配列情報は、列方向と列間隔とを含むベクトルとしても観念される。
ただし、配列情報は、撮像画像全体で見たときの列方向と列間隔とを表すが、図９に示例示される、歪んだ撮像画像の場合には各位置で列方向や列間隔が異なるので、この位置毎に異なる列方向や列間隔を表現するわけではない。

＜Ｄ．２ デコード部２００＞
次に、デコード部２００が実現する機能について説明する。図１４は、デコード部２００のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図１４に示すように、デコード部２００の機能は、確度算出部２０１と、開始点決定部２０２と、配列線設定部２０３と、ビット配列生成部２０４と、信頼度配列算出部２０５とに分けられる。

＜Ｄ．２．１ 確度算出部２０１＞
まず、確度算出部２０１の機能について説明する。
確度算出部２０１は、点状画像検出部１０３が検出した点状画像が符号化画像を構成するものである確度を算出する。ここでいう確度は、検出された点状画像が符号化画像を構成するものを撮像した確からしさの指標となり、その値が大きいほど符号化画像を構成するものである可能性が高い。反対に、確度算出部２０１は、ノイズに相当する点状画像と推測される点状画像については確度を低くする。
ここで、確度算出部２０１で実行される処理フローについて、図１５を参照しつつ説明する。図１５は、確度算出部２０１での処理フローを示すフローチャートである。
なお、図１５（ａ）は動作例１の処理フローを示し、図１５（ｂ）は動作例２の処理フローを示す。

動作例１について説明する。
まず、確度算出部２０１は、撮像画像から検出される点状画像のいずれかに注目する。確度算出部２０１は、最終的には、撮影画像から検出されたすべての点状画像に注目するので、決められたアルゴリズムに従っていずれか一つを選択する。そして、確度算出部２０１は、注目した点状画像の撮像画像上での位置を示す座標を取得する（ステップＳＡ１）。次に、確度算出部２０１は、注目した点状画像を基準とした隣接領域の撮像画像上での位置を示す座標を取得する（ステップＳＡ２）。隣接領域は、注目した点状画像が配置された配置領域に対して、点状画像の配列の列方向に隣接する配置領域に相当する。ここでは、確度算出部２０１は、配列情報が示す角度θ１，θ２に応じて、４方向に隣接する配置領域を隣接領域として特定する（図１６参照）。例えば、確度算出部２０１は、注目した点状画像が配置領域Ａ５に対応していれば、配置領域Ａ２，Ａ４，Ａ６，Ａ８に対応する領域を隣接領域とする。また、確度算出部２０１は、配列情報が示す列間隔に基づいて、どの距離だけ離れた位置を隣接領域とするかを決定する。
なお、ここでは、確度算出部２０１は、角度θ１，θ２に応じて同一列に並ぶ配置領域を隣接領域として扱うが、例えば、配置領域Ａ５に対して、Ａ１，Ａ３，Ａ７，Ａ９を含めた、計８方向の配置領域を隣接領域として扱ってもよい。

次に、確度算出部２０１は、隣接領域に点状画像が配置されているか否かを参照する（ステップＳＡ３）。ここでは、確度算出部２０１は、隣接領域を一点の座標に対応させるのではなく、その座標を基準として決められた範囲の座標を持つ隣接領域を定めてよい。このようにするのは、撮像画像に歪みが生じた場合に本来の位置関係から変化する場合が考えられるからである。

そして、確度算出部２０１は、隣接領域に点状画像が１つでも配置されているか否かを判断する（ステップＳＡ４）。ここで、図１６（ａ）に示すように、確度算出部２０１が隣接領域に点状画像が１つでもあると判断した場合には（ステップＳＡ４；ＹＥＳ）、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確度が高いと判断し、その確度を「確度高」に設定する（ステップＳＡ５）。ここでは、確度算出部２０１は、「確度高」である場合の確度を「４」という数値で表す。或る点状画像から見て隣接領域に点状画像があれば、点状画像が配置される可能性のある場所にそれが配置されているから、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確率が高いと推測される。

一方、図１６（ｂ）に示すように、確度算出部２０１が、隣接領域に点状画像が１つも配置されてないと判断した場合には（ステップＳＡ４；ＮＯ）、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである確度が低いと判断し、その確度を「確度低」に設定する（ステップＳＡ６）。ここでは、確度算出部２０１は、「確度低」である場合の確度を「０」という数値で表す。或る点状画像から見て隣接領域に点状画像がなければ、偶然、隣接領域に点状画像が配置されていなかったのか、又は注目した点状画像がノイズであるから隣接領域に点状画像が存在しないのかは不明である。しかしながら、少なくとも隣接領域に点状画像が存在する場合よりは、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである可能性は低いと推測される。よって、確度算出部２０１は、この場合には確度を低くする。

次に、確度算出部２０１は、すべての点状画像について確度の算出が終了したか否かを判断する（ステップＳＡ７）。ここで、確度算出部２０１は、すべての点状画像について確度の算出が終了していないと判断すると（ステップＳＡ７；ＮＯ）、ステップＳＡ１の処理に戻って別の点状画像に注目し、上記処理ステップＳＡ１からＳＡ６の処理ステップを繰り返す。一方、確度算出部２０１は、すべての点状画像について確度の算出が終了したと判断すると（ステップＳＡ７；ＹＥＳ）、確度の算出に係る処理を終了する。

以上が動作例１の説明であるが、確度算出部２０１は動作例２に従って確度を算出してもよい。動作例２では、確度算出部２０１は、隣接領域の点状画像の有無だけでなく、その点状画像の数を踏まえた確度を算出する。なお、以下の説明において、動作例１と重複する動作については同一の符号を付して表し、その説明を省略する。
確度算出部２０１は、ステップＳＡ２の処理で隣接領域の位置を示す座標を取得すると、４方向の隣接領域に配置された点状画像を計数する（ステップＳＡ８）。そして、確度算出部２０１は、計数した点状画像の数を確度に設定する（ステップＳＡ９）。例えば、確度算出部２０１は、隣接画像の数が「４」であれば、確度「４」に設定し、隣接画像の数が「１」であれば、確度「１」に設定するという具合である。このようにしているのは、隣接領域の点状画像の数が多いほど、点状画像が配置される可能性のある場所にそれが配置されている頻度が高いから、注目した点状画像が符号化画像を構成するものである可能性がより高いと推測されるからである。それ以外の処理は動作例１と同じであるから説明を省略する。以上のようにして、確度算出部２０１は、点状画像同士の隣接数を、撮像画像上の点状画像が符号化画像を構成するものである確度の指標として用いる。
確度算出部２０１は、動作例１，２のいずれかの手順に従って、各点状画像について確度を算出すると、その点状画像の位置を示す座標と確度とを対応付けてメモリに記憶する。

＜Ｄ．２．２ 開始点決定部２０２＞
次に、開始点決定部２０２の機能について説明する。
開始点決定部２０２は、確度算出部２０１が算出した確度と、点状画像の撮像画像上での位置とに基づいて、確度がより高いものを優先して、それらの点状画像のいずれかを開始点に決定する。この開始点は、デコード部２００によるデコードの過程で、撮像画像から点状画像の相互の位置関係を特定する際にどの点状画像を基準として、他の点状画像の位置を特定するのかを定めるものである。具体的には、後述するデコード部２００では、或る点状画像を開始点として撮像画像上の各点状画像を辿って行き、配置領域に対応して点状画像があるか否かが参照される。この参照を繰り返していくことで、デコード部２００では点状画像の配置態様が特定されてデコードが行われる。このように、撮像画像のうちどの部分の撮像結果を基に情報が復号されるかは、開始点決定部２０２により決定される開始点の位置に左右される。よって、撮像画像において、開始点周辺の撮像結果はより信頼性の高いものが求められる。

ここで、開始点決定部２０２で実行される処理フローについて、図１７，１８を参照しつつ説明する。図１７は、開始点決定部２０２での処理フローを示すフローチャートである。図１８は、撮像画像の一例を示す図であり、「■」印で示す位置に点状画像が検出されたものとする。
まず、開始点決定部２０２は、撮像画像上において確度が閾値（ここでは、「１」とする。）以上である点状画像の重心を算出する（ステップＳＢ１）。開始点決定部２０２は、確度が閾値以上であった点状画像の座標をそれぞれ取得し、取得した座標に基づいて撮像画像上での重心を算出する。ここでは、開始点決定部２０２は、図１８に示す重心Ｇの座標を算出したとする。
なお、撮像画像上の全体的に点状画像が分布していれば、重心は撮像画像上の中心付近に位置する。

次に、開始点決定部２０２は、重心Ｇから近い順に、確度が閾値以上（ここでは、「１」以上とする。）である点状画像を探索する（ステップＳＢ２）。ここでは、開始点決定部２０２は、図１８に破線矢印で示すように、後述するステップＳＢ３の処理を実行していない点状画像のうち、重心Ｇを基準としたあらかじめ決められた距離以内である探索範囲Ｔ内に含まれ、かつ、最も近い点状画像を探索する。
なお、探索範囲Ｔを定めているのは、撮像画像の歪みによる影響が現れやすい端部付近を開始点として決定しないためである。しかしながら、開始点決定部２０２は、探索範囲Ｔを定めないで、すべての点状画像を探索してもよい。

次に、開始点決定部２０２は、重心ＧからステップＳ２の処理で探索した点状画像までの距離に、確度に応じた重み付けを与えて重み付け距離ＤＷを算出する（ステップＳＢ３）。具体的には、開始点決定部２０２は、確度が高くなるほど軽くなる重み付けを距離に与えて、重み付け距離ＤＷを算出する。ここでは、開始点決定部２０２は、重み付け距離ＤＷ＝Ｄ＋ｆ（Ｋ）という演算を行う。Ｄは、重心Ｇから点状画像までの直線距離である。ｆ（Ｋ）は、確度Ｋを変数とした関数であり、確度が高くなるほどその値が小さくなる関数である。開始点決定部２０２は、例えば、ｆ（Ｋ）＝１／Ｋ，ｆ（Ｋ）＝ｅｘｐ（１／Ｋ）という関数を用いる。開始点決定部２０２は、算出した重み付け距離ＤＷを各点状画像の座標に対応付けてメモリに記憶する。
なお、開始点決定部２０２が与える重み付けの態様は、確度が高くなるほど軽くなるという条件を満たしていれば、その他の態様であってもよい。

次に、開始点決定部２０２は、探索範囲Ｔ内に含まれるすべての点状画像について重み付け距離ＤＷを算出したか否かを判断する（ステップＳＢ４）。ここで、開始点決定部２０２は、すべての点状画像について重み付け距離ＤＷを算出していないと判断すると（ステップＳＢ４；ＮＯ）、ステップＳＢ１の処理に戻って別の点状画像について重み付け距離ＤＷを算出するための処理ステップを実行する。一方、開始点決定部２０２は、すべての点状画像について重み付け距離ＤＷを算出したと判断すると（ステップＳＢ４；ＹＥＳ）、算出した重み付け距離ＤＷが最小であった点状画像を開始点に決定する（ステップＳＢ５）。例えば、開始点決定部２０２は、図１８に示す点状画像を開始点Ｓに決定する。

以上の処理により、開始点決定部２０２は、重心Ｇからの距離が相対的に小さく、かつ、確度が相対的に高いという双方の条件を満たす点状画像を開始点として決定する。開始点決定部２０２が、重心Ｇからの距離が小さい点状画像を優先して開始点として決定しようとするのは、撮像範囲Ｒの端部付近においては、図９に示したような歪みによる影響が、撮像範囲Ｒの中央付近に比べて大きいことが多いと考えられるからである。また、開始点決定部２０２が、確度が高い点状画像を優先して開始点として決定しようとするのは、誤ってノイズの位置を開始点に決定してしまい、他の点状画像との位置関係が正確に特定されない可能性を抑えるためである。仮に、ノイズが開始点に決定されると、符号化画像に応じた位置関係とならないので、結果的に情報が正しく復号されない可能性が増大するからである。

なお、ステップＳＢ５の処理を以下のようにしてもよい。
例えば、開始点決定部２０２は、重心Ｇからの距離が小さいほど重くなる重み付けを確度に与え、重み付け後の確度が最大である点状画像を開始点に決定してもよい。この場合も、開始点決定部２０２は、重心Ｇからの距離が小さく、かつ、確度が相対的に高いという双方の条件を満たす点状画像を開始点として決定することに等しい。また、開始点決定部２０２は、重心Ｇからの距離が同じである点状画像が複数あれば、確度が高いものを開始点としてもよいし、最大の確度である点状画像が複数あれば、距離が最小のものを開始点としてもよい。また、開始点決定部２０２は、ステップＳ５の処理で重心Ｇに代えて、撮像画像の中心の座標を用いてもよいし、その中心付近の別の座標を用いてもよい。要するに、開始点決定部２０２は、重心Ｇや撮像画像の中心の座標のように、撮像画像上で基準となる位置からの距離が小さい点状画像をより優先して開始点を決定し、また、確度が高い点状画像をより優先して開始点に決定すればよい。
以上が、開始点の決定手順の説明である。

＜Ｄ．２．３ 配列線設定部２０３＞
次に、配列線設定部２０３の機能について説明する。配列線設定部２０３は、撮像画像から点状画像同士の相互の位置関係を特定する際に用いられ、点状画像の列毎の配列を示す配列線を設定するものである。配列線設定部２０３の機能は、配列情報取得部２０３１と、第１配列線設定部２０３２と、指標値算出部２０３３と、回帰式算出部２０３４と、第２配列線設定部２０３５とに分けられる。
配列情報取得部２０３１は、配列情報検出部１００で検出され、点状画像の配列の列方向と、その配列の列同士の間隔とを含む配列情報を取得する。この配列情報は、点状画像の配列の列方向に応じた種類となる。すなわち、ここでは、配列情報取得部２０３１は、図１３に示したような、（Ｄ１，θ１）及び（Ｄ２，θ２）という２組の配列情報を取得する。すなわち、配列情報取得部２０３１は、本発明の取得手段の一例である。

第１配列線設定部２０３２は、配列情報取得部２０３１で取得された配列情報に基づいて、開始点決定部２０２で決定された開始点を用いて配列線を設定する。より具体的には、第１配列線設定部２０３２は、開始点Ｓから配列情報が示す点状画像の配列の複数列の並び方向に沿って、各地点を通過する配列線を順次設定する。第１配列線設定部２０３２は、配列情報が示す列方向の傾きを有し、かつ、隣接する配列線同士を配列情報が示す列間隔とするように配列線を設定する。

指標値算出部２０３３は、第１配列線設定部２０３２で配列線が設定された列について、その列を構成する点状画像の指標値をそれぞれ算出する。指標値は、ここでは、各点状画像から配列線までの距離に応じた値である。具体的には、点状画像が配列線に近い位置であるほど、その点状画像はより符号化画像に構成するものである確からしさが高く、指標値は大きくなる。反対に、配列線から遠いものはノイズに相当するものである可能性が高く、指標値は小さくなる。すなわち、指標値算出部２０３３は、本発明の指標値算出手段の一例である。
この場合、指標値は、撮像画像上の点状画像と第１配列線設定部２０３２により設定された配列線との対応関係に応じた値である。

回帰式算出部２０３４は、指標値算出部２０３３が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、それら点状画像の配列を示す回帰式を各列について算出する。この回帰式が示す回帰線は、撮像画像上での点状画像の分布を示すが、より符号化画像を構成するものとして確からしい結果がより重視される。よって、回帰式算出部２０３４が重み付けを与えない場合に比べて、ノイズなどの影響を抑えて点状画像の分布を示す回帰式が算出される。すなわち、回帰式算出部２０３４は、本発明の回帰式算出手段の一例である。

第２配列線設定部２０３５は、回帰式算出部２０３４により算出された列毎の回帰線に基づいて、各列の配列線を改めて設定する。第２配列線設定部２０３５は、第１配列線設定部２０３２で設定された配列線を、回帰式算出部２０３４で算出された回帰式に基づいて補正するものと換言される。すなわち、第１配列線設定部２０３２及び第２配列線設定部２０３５の協働により、本発明の設定手段に相当する機能が実現される。

ここで、配列線設定部２０３における配列線の設定に関する処理について、図１９から図２４を参照しつつ説明する。図１９は、配列線の設定に係る処理の概要を説明する図であり、撮像画像の一例である撮像画像ＩＭＧ２を示す図である。図１９に示すように、開始点決定部２０２により決定された開始点Ｓが撮像画像ＩＭＧ２上に設定されると、図１９に矢印で示すように、開始点Ｓを基準として、配列情報の列方向が示す計４方向をそれぞれ設定方向とし、この設定方向に沿って配列線を１列ずつ順次設定していく。ここでの設定方向は、配列情報が示す列方向に一致し、この方向に配列線が設定される座標平面の座標軸が定められる。この座標平面を、以下では「第２座標平面」という。第２座標平面は、開始点Ｓを原点とするが、必ずしも直交座標系になるとは限らない。図２０は、配列線の設定に係る処理フローを説明するフローチャートである。図２１は、配列線の設定手順を説明する図である。以下では、配列線設定部２０３が、角度θに対応する方向を設定方向とする場合について説明する。また、ここでは、この設定方向に設定される各配列線同士の列間隔がＤであるとする。
なお、ここでの角度θである列方向及び列間隔Ｄは、配列情報に基づいて定められる。図１３の例に従えば、以下の説明において、設定方向がθ２に対応するものである場合、θ＝θ１，Ｄ＝Ｄ２であり、設定方向がθ１に対応するものである場合、θ＝θ２，Ｄ＝Ｄ１である。

まず、第１配列線設定部２０３２は、設定基準点を開始点決定部２０２により決定された開始点Ｓに設定する（ステップＳＣ１）。設定基準点は、配列線を設定する際の基準点であり、第１配列線設定部２０３２により設定される配列線は設定基準点を通過する。次に、第１配列線設定部２０３２は、配列情報取得部２０３１が取得した配列情報に基づいて、設定基準点を通過する配列線を設定する（ステップＳＣ２）。ここでは、設定基準点が開始点Ｓであり、配列線の傾きは配列情報が示す列方向に応じたものとなる。ここでは、第１配列線設定部２０３２は、図２１（ａ）に示すように、開始点Ｓである設定基準点を通過し、かつ、Ｘ軸との成す角がθである傾きを有する配列線Ｌを設定する。

次に、指標値算出部２０３３は、第１配列線設定部２０３２で配列線が設定された列について、その列に対応する点状画像のそれぞれについて指標値を算出する（ステップＳＣ３）。
図２２は、指標値算出部２０３３の指標値の算出の手順を説明する図である。図２２において、「■」印で示すものは、符号化画像を構成する点状画像に相当し、「□」印で示すものは、ノイズである。また、指標値算出部２０３３は、どの点状画像がどの列の配列線に対応しているかを把握するため、ここでは以下のようにする。
指標値算出部２０３３は、第１配列線設定部２０３２で設定された配列線Ｌを基準として、配列情報により特定される仮想線を設定する。具体的には、指標値算出部２０３３は、配列線Ｌの設定基準点から配列方向に列間隔Ｄだけ離れた点を特定し、この点を通過し、かつ、配列線Ｌと傾きが同じである仮想線を、配列線Ｌの両側に設定する。そして、指標値算出部２０３３は、配列線Ｌと仮想線との中心を通る境界線を設定する。指標値算出部２０３３は、配列線Ｌを基準として境界線よりも近い位置にある点状画像を、その配列線Ｌと共通する列の点状画像として扱う。よって、図２２（ａ）に示す点状画像ｄ１，ｄ２は、ここでは指標値の算出対象とならない。

指標値算出部２０３３は、指標値の算出対象とする点状画像を特定すると、図２２（ｂ）に示すように、配列線ＬをＸ軸又はＹ軸のいずれかに一致させるように、設定基準点を中心に撮像画像を回転させる。指標値算出部２０３３が、撮像画像を回転させているのは、指標値の算出のアルゴリズムを簡素化するためのものである。よって、かかる回転は本発明で必ずしも必須というわけではない。指標値算出部２０３３は、配列線Ｌに対する距離が小さい点状画像ほど指標値を大きくするように、それぞれ指標値を算出する。よって、各点状画像の指標値の大小は、図２２（ｂ）に示す傾向となる。図２２（ｂ）から分かるように、符号化画像の点状画像とは異なり、ランダムに混入するノイズは配列線Ｌから離れた位置に出現することがある。すなわち、配列線Ｌからの距離が相対的に大きい点状画像は、その距離が相対的に小さいものに比べて、ノイズである可能性が高いと推測される。よって、指標値算出部２０３３は、この距離が相対的に大きい点状画像の指標値を小さくして、それによる影響を低くする。

図２０に戻って説明する。
次に、回帰式算出部２０３４は、指標値が大きいほど重くなる重み付けを点状画像の撮像画像上での座標に与えて、点状画像の分布を示す回帰線の回帰式を算出する（ステップＳＣ４）。この重み付けの仕方は、周知の手法を用いればよい。回帰式算出部２０３４は、この重み付けにより、ノイズの可能性が相対的に高い点状画像による影響を相対的に小さくして、点状画像の分布を示す回帰式を算出する。図２１（ｂ）は、第１配列線設定部２０３２により設定された配列線Ｌ（破線で図示）と、回帰式算出部２０３４により算出された回帰式が示す回帰線Ｌｒ（実線で図示）との関係を示したものである。図２１（ｂ）に示すように、第１配列線設定部２０３２により設定された配列線Ｌに対して、回帰式算出部２０３４により算出された回帰式が示す回帰線Ｌｒは、元々の設定基準点を通過しないことがあるし、直線の傾きもθではない（ここでは、θａとする。）ことがある。

そして、第２配列線設定部２０３５は、この回帰式に基づいて配列線を設定する（ステップＳＣ５）。ここでは、第２配列線設定部２０３５は、例えば、配列線Ｌを回帰式Ｌｒが示す回帰線に一致させるように補正する。これにより、図２１（ｂ）に示す回帰線Ｌｒに一致する配列線が設定される。これにより、補正後の配列線は、新たな設定基準点を通過することになり、また、傾きもθａに変化する。
なお、ここでは、第２配列線設定部２０３５は、配列線を回帰式が示す回帰線に一致させているが、少なくとも、配列線の傾きを回帰線の傾きに近づけたり、回帰線と座標軸との交点に設定基準点がより近づくように配列線を移動させたりすればよい。

次に、第２配列線設定部２０３５は、ステップＳＣ５の処理で設定した配列線Ｌに基づいて配列情報を更新する（ステップＳＣ６）。ここでは、補正前の傾きがθであり、補正後の傾きがθａであるから、第２配列線設定部２０３５は、配列情報が示す列方向をθからθａに更新する。第２配列線設定部２０３５は、配列線Ｌに基づいて列間隔も更新するが、開始点Ｓを設定基準点とした場合にはその更新をしない。

次に、第２配列線設定部２０３５は、配列線の設定を完了したか否かを判断する（ステップＳＣ７）。第２配列線設定部２０３５は、ステップＳＣ７の処理で「ＮＯ」と判断すると、ステップＳＣ８の処理に進む。そして、第１配列線設定部２０３２は、次の設定基準点を決定する。ここでは、第１配列線設定部２０３２は、ステップＳＣ５の処理により設定基準点がΔｍだけ設定方向に移動したとすると、その移動後の設定基準点に、Ｄを加算した位置に次の設定基準点を定める。

第１配列線設定部２０３２は、設定基準点を定めると、ステップＳＣ２の処理に戻って上記処理ステップを再び実行する。ただし、以降においては、第１配列線設定部２０３２は、配列情報が示す列間隔を、ステップＳＣ７の処理で更新する。具体的には、第１配列線設定部２０３２は、配列線と開始点Ｓ側に隣接する配列線との軸上での距離（つまり、複数列の並び方向の距離）が示す列同士の間隔とするように、配列情報が示す列間隔を更新する。

図２３は、配列線の補正によって設定基準点が変更されて、列間隔が更新される様子を示す図である。
まず、或る配列線における設定基準点Ａから列間隔Ｄの位置に設定基準点Ｂが設定され、この設定基準点Ｂを通る配列線が設定される。そして、配列線が補正されたことにより設定基準点Ｂ１がΔｍ１だけ設定方向に移動し、設定基準点Ｂａとなったとする（図２３（ｂ））。このとき、第２配列線設定部２０３５は、設定基準点Ａと補正後の設定基準点Ｂａとの間の距離であるＤ＋Δｍ１を新たな列間隔として更新する。その次に、設定基準点Ｂａから列間隔Ｄ＋Δｍ１の位置に、次の設定基準点Ｃが生成され（図２３（ｃ））、この設定基準点Ｃを通る配列線が設定される。そして、この配列線が補正されたことにより設定基準点ＣがΔｍ２だけ設定方向に移動し、設定基準点Ｃａとなったとする（図２３（ｄ））。このとき、第２配列線設定部２０３５は、設定基準点Ｂａと補正後の設定基準点Ｃａとの間の距離であるＤ＋Δｍ２を新たな列間隔に更新する。以降においても、第２配列線設定部２０３５は、同じ手順で列間隔を更新する。

配列線設定部２０３では、上記処理ステップを実行して、開始点Ｓから設定方向に対して順次配列線を設定する。そして、撮像画像の端部まで至ると、配列線設定部２０３では、設定方向を変更して上記処理ステップを実行して配列線を設定する。そして、すべての配列線を設定すると、配列線設定部２０３は、設定した配列線を示す情報をメモリに記憶し、配列線の設定に係る処理を終了する。

以上の配列線設定部２０３の機能によれば、撮像画像の端部に向かうにつれて撮像画像の歪みが大きくなっていく場合にも、配列線設定部２０３は、配列情報をその歪みに合わせるように順次更新することとなる。これにより、第１配列線設定部２０３２が設定する配列線でも、この歪みによる影響に或る程度適応した配列線となる。そして、第２配列線設定部２０３５は、この配列線を回帰式に基づいて補正して最終的な配列線を設定するので、この補正がない場合に比べて、撮像画像上での点状画像の配列をより正確に反映させた配列線が設定される。
なお、ここでは、列間隔を大きくするように配列情報を更新する場合を例示したが、列間隔を小さくする場合にも同じ手順で列間隔の更新が行われる。

図２４は、配列線設定部２０３により設定された配列線の一例を示す図である。図２４において、点状画像の位置を通過するように引かれた実線が配列線である。
第２配列線設定部２０３５は、開始点Ｓから順に、実際の点状画像の位置に応じて列方向及び列間隔を補正しながら動的に配列線を設定する。これにより、図２４に示すように、配列線設定部２０３は、撮像画像に歪みがある場合でも画像内の各位置で列方向や列間隔の異なる配列線を設定する。また、特に図示しないが、第２配列線設定部２０３５は、各配列線同士が交差する交差部に交差部番号を設定する。ここでは、第２配列線設定部２０３５は、各交差部に互いに重複しない交差部番号を割り当てて、メモリに記憶する。この交差部番号は、各交差部を識別する機能とともに、第２座標平面上での座標を表す機能をも実現する。

ところで、配列線設定部２０３による配列線が設定される第２座標平面は、第１座標平面とは座標系が異なる。その理由は、開始点決定部２０２が決定した開始点を定め、開始点を原点として配列情報の列方向に座標軸が延びる座標系としているからである。よって、第２座標平面では、Ｘ軸が第１座標平面よりもθ１だけ傾き、Ｙ軸が第１座標平面よりもθ２だけ傾いた座標系となり、各軸方向が点状画像の配列方向に一致又はほぼ一致する。
配列線設定部２０３の機能の説明は以上である。

＜Ｄ．２．４ ビット配列生成部２０４＞
次に、ビット配列生成部２０４の機能について説明する。
ビット配列生成部２０４は、第２配列線設定部２０３５が設定した配列線同士の交差部に対応する点状画像の配置に基づいて、交差部の座標と対応付けたデジタルデータをそれぞれ生成する。ここでは、ビット配列生成部２０４は、配列線同士の交差部に対応して点状画像が存在するか否かに応じて、点状画像が存在する場合を「１」とし、点状画像が存在しない場合を「０」としたデジタルデータを生成する。また、ビット配列生成部２０４は、各交差部の交差部番号（つまり、第２座標平面上での座標）に対応する位置に、各座標に対応するデジタルデータが示す値（つまり、ビット値）を配列したデータである配列データ（以下、「ビット配列」という。）４００を生成する。ここでは、ビット配列生成部２０４は、第２座標平面の座標系に対応させて、二次元的にデジタルデータが示す値を配列したビット配列を生成する。

図２５は、ビット配列４００の構成を示す図である。図２５に示すビット配列４００において、紙面横方向に対する位置が異なるビット値同士は、それぞれ第２座標平面上でのＸ座標がそれぞれ異なる。また、ビット配列において、紙面縦方向の位置が異なるビット値同士は、それぞれ第２座標平面上でのＹ座標がそれぞれ異なる。つまり、ビット配列４００において、ビット値が配置される位置と、第２座標平面上での座標、つまり、配列線同士の交差部の位置とは一対一で対応している。つまり、ビット配列４００によれば、各ビット値がどの交差部から得られたのかが一意に特定される。

＜Ｄ．２．５ 信頼度配列算出部２０５＞
次に、信頼度配列算出部２０５の機能について説明する。
信頼度配列算出部２０５は、配列線設定部２０３により設定された列ごとの配列線と、その列に対応して検出された点状画像との対応関係に基づいて、ビット配列生成部２０４により生成されたデジタルデータの信頼の度合いである信頼度をそれぞれ算出する。ここでは、対応関係とは、各列での点状画像と配列線との距離である。信頼度配列算出部２０５は、点状画像から配列線までの距離が小さいほどデジタルデータの信頼度を高くする。そして、信頼度配列算出部２０５は、各交差部の座標に対応する位置に信頼度を示す値を配列したデータである、信頼度配列５００を算出する。ここでは、信頼度配列算出部２０５は、第２座標平面の座標系に対応させて、二次元的に信頼度を配列した信頼度配列５００を生成する。

図２６は、信頼度配列５００の構成を示す図である。図２６に示す信頼度配列５００において、信頼度の値が配置される位置と、第２座標平面上の座標、つまり、配列線同士の交差部の位置とが一対一で対応している。つまり、信頼度配列５００では、各信頼度の値がどの交差部から得られたのかが一意に特定される。ここでは、信頼度配列５００とビット配列４００とでは、各配列内での位置が同じもの同士は、各値の算出の対象となった交差部の位置が互い共通する。

ところで、信頼度は「０」から「４」までの５段階であり、各列での点状画像と配列線との距離が小さくなるほど信頼度が高い。交差部という点状画像が配置されることのある場所に、実際に点状画像が配置されているということは、撮像結果の精度がよいか、又は配列線の設定がより忠実に点状画像の配列を示したものであると推測されるので、それに対応するデジタルデータの信頼度が高いと推測されるからである。一方、交差部から遠ざかっている点状画像ほど、それがノイズの可能性は大きいと推測され、対応するデジタルデータの信頼性はその距離が大きくなるほど低下すると考えられる。
以上のように、ビット配列４００と信頼度配列５００とを参照することで、撮像画像から得られるデジタルデータとその信頼度との対応関係が特定される。なお、ビット配列４００と信頼度配列５００では、二次元的に各値が配列されていたが、この配列の態様はあくまで一例であり、例えば一次元的に並べられてもよい。

＜Ｄ．３ 復号部３００の機能＞
次に、復号部３００の機能について説明する。復号部３００は、本発明の復号手段の一例であり、ビット配列４００と信頼度配列５００とに基づいて、撮像画像から情報を復号するための機能を実現するものである。図２７は、復号部３００のより詳細な機能的構成を示す機能ブロック図である。図２７に示すように、復号部３００の機能は、符号パターン境界検出部３０１と、符号検出部３０２と、識別情報復号部３０３と、位置符号復号部３０４とに分けられる。

符号パターン境界検出部３０１は、ビット配列４００に基づいて、パターンブロックＰ２を構成する単位符号パターンの境界を検出する。
符号検出部３０２は、ビット配列４００から符号パターン境界検出部３０１によって検出された境界に基づいて、ビット配列４００に含まれる各々のパターンブロックＰ２を参照して、第２単位符号パターンを検出する。符号検出部３０２は、検出した第２単位符号パターンの回転角度により、ビット配列４００の向きを検出してその向きを補正する。

識別情報復号部３０３は、第２単位符号パターンが示す符号の位置を基準にして識別情報符号を取得し、それを復号することで識別情報を検出する。識別情報の復号は、符号化に用いた符号パラメータ(ＲＳ符号のパラメータ)と同じパラメータを使用する。
位置符号復号部３０４は、第２単位符号パターンが示す符号の位置を基準にして位置符号を取得し、それを復号することで位置情報を検出する。位置符号はこの実施形態ではＭ系列の部分系列として検出されるので、画像生成処理と同じＭ系列での検出した部分系列の位置を特定することで、位置情報を取得する。

ところで、復号部３００は、信頼度配列に５００おいて信頼度がより高い領域を優先して、その領域に対応するビット配列４００の領域を参照する。具体的には、復号部３００は、ビット配列４００のうち信頼度に応じて定まる位置のデータを優先して使用し、復号する。例えば、復号部３００は、図２６において矩形で囲んだ領域Ｒｃ１，Ｒｃ２のように信頼度が閾値以上（ここでは、「３」）であるデジタルデータのみを選択する。領域Ｒｃ１，Ｒｃ２はそれぞれ、図２５に示す領域Ｒｂ１，Ｒｂ２のビット値に対応する。そして、復号部３００は、選択したデジタルデータから点状画像の相互の位置関係に応じて情報を復号する。また、復号部３００は、第２座標平面上で開始点Ｓからの距離がより小さい位置から生成されたデジタルデータを優先して選択し、復号してもよい。図２６の例では、復号部３００は、領域Ｒｃ２よりも領域Ｒｃ１に対応するデジタルデータを優先して選択する。この態様とする理由は、既に説明したが、位置関係の特定の開始点を示す開始点Ｓの決定はより信頼性の高い撮像結果を得るために決定されているからである。

以上の手順で、復号部３００が位置情報及び識別情報を復号すると、電子ペン６０のデータ処理部６１ｂは、通信部６６を制御することにより、復号した情報をＰＣ１０に送信する。ＰＣ１０では、この位置情報及び識別情報を受信して手書きの内容を電子データにするなどの、処理を実行する。

以上説明したように、電子ペン６０は、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性を抑えるように、主として以下の３点の機能を実現する。
（１）検出した点状画像の確度と、その点状画像の撮像画像上での位置とに基づいて、確度がより高いものを優先して点状画像のいずれかを開始点に決定する。
（２）配列線の設定の際に、各点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値を算出し、指標値の大きい点状画像の重み付けを相対的に重くした回帰式を用いて配列線を設定する。
（３）撮像画像からデコードしたデジタルデータのそれぞれについて配列線と点状画像との対応関係に応じた信頼度を算出し、信頼度がより高いデジタルデータを優先して使用し、情報を復号する。
電子ペン６０が以上の（１）から（３）の機能を実現することによって、媒体５０上に付着した汚れや、電子ペン６０が媒体５０表面を撮像するときの撮像過程等の原因で、撮像画像に欠陥が含まれていても、以上の（１）から（３）の機能を実現しない場合に比べて、点状画像で構成される符号化画像の撮像結果から正しく情報が復号されない可能性が抑制される。

［変形例］
本発明は、上述した実施形態と異なる形態で実施してもよい。また、以下に示す変形例は、各々を組み合わせてもよい。
［変形例１］
上述した実施形態において、確度算出部２０１は、隣接領域に配置される点状画像の数に基づいて確度を算出していたが、これを以下の（ａ）から（ｄ）に置き換えてもよい。
（ａ）確度算出部２０１は、点状画像の形状があらかじめ決められた形状に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の形状は決まっているから、その形状が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
（ｂ）確度算出部２０１は、点状画像の寸法があらかじめ決められた寸法に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の寸法は決まっているから、その寸法が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
（ｃ）確度算出部２０１は、点状画像の濃度（例えば、光学濃度）があらかじめ決められた濃度に近いほど確度を高くしてもよい。上述したように、符号化画像を構成する点状画像の濃度は決まっているから、その濃度が本来のものと異なっていれば、それがノイズであるか、符号化画像が正しく形成されていないことが考えられるからである。
（ｄ）確度算出部２０１は、点状画像の濃度と媒体５０の表面の濃度差があらかじめ決められた濃度差に近いほど確度を高くしてもよい。媒体５０の表面濃度が異なっている場合にはかかる濃度差はある値に定まるが、このずれが大きいと、トナー不足により符号化画像の形成が期待通りに行われていないことや、媒体５０の表面に汚れが生じていることが考えられるからである。
また、確度算出部２０１は、上記（ａ）から（ｄ）に係る条件を複数組み合わせて確度を算出してもよい。また、確度算出部２０１は、上述した実施形態の確度の算出方法と、上記（ａ）から（ｄ）に係る点状画像の特性に応じた確度の算出方法とを組み合わせてもよい。

［変形例２］
上述した実施形態において、指標値算出部２０３３は、点状画像が符号化画像を構成するものである指標値の算出の際に、上記（ａ）から（ｄ）又はそれら複数の組み合わせの内容に基づいて指標値を算出してもよい。かかる指標値も、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標であるからであり、確度の場合と同等の基準としてよい。また、指標値算出部２０３３は、これらの点状画像の特性に応じた指標値の算出方法と、上述した実施形態の算出方法と組み合わせてもよい。

［変形例３］
上述した実施形態において、信頼度配列算出部２０５は、点状画像が符号化画像を構成するものである信頼度の算出の際に、上記（ａ）から（ｄ）又はそれら複数の組み合わせのような点状画像の特性を加味して信頼度を算出してもよい。かかる信頼度も、点状画像が符号化画像を構成するものである確からしさの指標であるからであり、指標値の場合と同等の基準としてよい。また、指標値と信頼度の算出に共通する項目が含まれていれば、信頼度配列算出部２０５は、指標値算出部２０３３で算出された指標値をそのまま用いて、これを信頼度として算出してもよい。

［変形例４］
また、信頼度配列算出部２０５は、点状画像と配列線との対応関係を、撮像画像上での点状画像の位置を基準としたあらかじめ決められた範囲内の画像の密度としてもよい。点状画像は、決められた規則に従って配列されているから、本来、或る点状画像を基準として決められた範囲内における画像密度は或る程度決まってくるはずである。そこで、信頼度配列算出部２０５は、画像の密度が符号化画像における点状画像の配置態様に応じて定まる密度に近いほど、信頼度を高くしてもよい。画像密度が必要以上に高ければ周囲にノイズが多発している可能性が推測されるし、低すぎる場合は、トナー不足等によって正しく符号化画像の形成が行われていない可能性が考えられるからである。

［変形例５］
上述した実施形態において、電子ペン６０は、特開２００９−１８１３４７号公報に開示されている手法で開始点（同公報の「同期原点」に相当する。）を決定し、配列線設定部２０３に係る機能により配列線を設定してもよい。また、電子ペン６０がビット配列生成部２０４及び信頼度配列算出部２０５に係る機能を実現しない場合には、点状画像の配列は実施形態のような、それぞれ異なる複数方向に複数列で点状画像が配列されるという規則に限定されない。この構成であれば、上述した実施形態の手順で、電子ペン６０は交差部毎の点状画像の配置態様から信頼度を算出すればよい。

［変形例６］
上述した実施形態では、配列線設定部２０３は、開始点Ｓから設定方向に順次配列線を設定する構成であったが、要するに、配列線設定部２０３は、撮像画像上の点状画像のいずれかの位置を原点とした第２座標平面上に、回帰式に基づいて点状画像の配列を示す配列線を列毎に設定するものであれば、少なくとも指標値を考慮しない従来構成に比べて復号の失敗の可能性は抑えられると考えられる。また、指標値算出部２０３３による指標値の算出の妨げにならない場合、第１配列線設定部２０３２に相当する機能を省略してもよい。

［変形例７］
上述した実施形態では、撮像画像上の配列線同士の各交差部の点状画像の有無に応じたビット配列を生成するという符号化方式の符号化画像を用いていたが、本発明の符号化方式は他の符号化方式であってもよい。例えば、特許文献２に開示されている符号化方式の符号化画像を、本発明に適用してもよい。

［変形例８］
上述した実施形態において、符号化画像では互いに異なる２方向に沿って点状画像が配列されていたが、３方向以上の各方向に沿って点状画像が配列される符号化画像を本発明に適用してもよい。
また、上述した実施形態の電子ペン６０が実現していた機能の一部又は全部を、ＰＣ１０などの電子ペン６０以外の装置が実現してもよい。

また、上述した実施形態では、第１座標平面は直交座標系であったが、例えば斜行座標系などであってもよい。また、第２座標平面において各軸方向は配列情報に応じたものに決められていたが、軸の設定方法はこれ以外の態様でもよく、配列線が軸を通過するものであればよい。なお、各座標系の定義によっては、媒体５０上で直線状に配列される点状画像の配列を座標平面上で表す場合に、撮像画像上での配列が直線状にならず、それに伴い配列線が直線状にならない場合も考えられる。しかしながら、これは座標平面での表現の相違に過ぎないから、様々な座標系で記述された座標平面を本発明に適用してもよい。

また、上述した実施形態では、開始点決定部２０２が決定した開始点を第２座標平面の原点に一致させていたが、開始点を第２座標平面上での原点からずらしてもよい。この場合であっても、配列線設定部２０３は、この開始点を利用して設定方向に向かって順次配列線を設定すればよい。
また、上述した電子ペン６０の制御部６１が実現する各機能は、複数のプログラムの組み合わせによって実現され、又は、複数のハードウェア資源の協働によって実現され得る。

１０…ＰＣ、１００…配列情報検出部、１０１…撮像データ取得部、１０２…ノイズ除去部、１０３…点状画像検出部、１０４…第１画像対検出部、１０５…第２画像対検出部、１０６…列方向検出部、１０７…列間隔検出部、２００…デコード部、２０１…確度算出部、２０２…開始点決定部、２０３…配列線設定部、２０３１…配列情報取得部、２０３２…第１配列線設定部、２０３３…指標値算出部、２０３４…回帰式算出部、２０３５…第２配列線設定部、２０４…ビット配列生成部、２０５…信頼度配列算出部、３００…復号部、３０１…符号パターン境界検出部、３０２…符号検出部、３０３…識別情報復号部、３０４…位置符号復号部、５０…媒体、６０…電子ペン、６１…制御部、６１ａ…画像処理部、６１ｂ…データ処理部、６２…圧力センサ、６３…照射部、６４…撮像部、６６…通信部、７０…撮像ユニット。

Claims (9)

1. 点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、
   前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、
   前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、
   前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出され、前記複数列の並び方向と、当該並び方向に対する前記列同士の間隔とを示す配列情報を取得する取得手段を備え、
   前記設定手段は、前記検出した点状画像のいずれかを開始点として、前記取得手段が取得した配列情報が示す前記並び方向に沿って各地点を通過する前記配列線を順次設定するものであり、一の配列線を設定すると、当該配列線と前記開始点側に隣接する配列線との前記間隔とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記間隔を用いてその次の列の前記配列線を設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記配列情報は、前記並び方向及び前記列同士の間隔のほか、前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に基づいて検出された前記点状画像の配列の列方向を示し、
   前記設定手段は、一の配列線を設定すると、当該配列線の傾きが示す前記列方向とするように前記配列情報を更新し、更新した配列情報が示す前記列方向を用いてその次の列の前記配列線を設定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線との距離が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくする
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記指標値算出手段は、前記設定手段により一の配列線が設定されると、その次に配列線が設定される列について前記指標値を算出するものであり、当該一の配列線を基準として前記配列情報により特定される配列線と、前記検出した点状画像との距離をそれぞれ算出して更に平均値を算出し、当該距離と当該平均値との差が小さい点状画像ほど、前記指標値を大きくする
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
6. 前記指標値算出手段は、前記検出した点状画像の形状、大きさ、濃度、当該点状画像と前記媒体表面との濃度差又はそれら複数の組み合わせに基づいて、前記指標値を算出する
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の情報処理装置。
7. 前記設定手段により設定された配列線と、前記撮像画像から特定される前記位置関係とに基づいて情報を復号する復号手段と
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の情報処理装置。
8. 請求項１から７のいずれかに記載の情報処理装置と、
   光を照射する照射手段と、
   前記照射手段により照射された光の反射光に応じて撮像する撮像手段と
   を備え、
   前記検出手段は、前記撮像手段により前記媒体が撮像されて得られる撮像画像から、点状画像を検出する
   ことを特徴とする撮像装置。
9. コンピュータを、
   点状の画像である点状画像を複数列で配列し、当該点状画像の相互の位置関係により情報を表す符号化画像が形成された媒体を撮像した画像である撮像画像から、前記点状画像を検出する検出手段と、
   前記検出手段が検出した点状画像が前記符号化画像を構成するものである確からしさの指標である指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、
   前記指標値算出手段が算出した指標値が大きいほど重くなる重み付けを前記検出した点状画像の前記撮像画像上での座標に与えて、当該点状画像の分布を示す回帰式を前記列毎に算出する回帰式算出手段と、
   前記回帰式算出手段により算出された回帰式に基づいて、前記撮像画像から前記位置関係を特定する際に用いられ、前記検出した点状画像の前記列毎の配列を示す線である配列線をそれぞれ設定する設定手段
   として機能させるためのプログラム。

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