JP6052997B2 - オーバヘッドスキャナ装置、画像取得方法、および、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、オーバヘッドスキャナ装置、画像取得方法、および、プログラムに関する。

従来、操作性を向上させるオーバヘッドスキャナが開発されている。

ここで、原稿を読み取らせる操作性に優れ、高精細な画像を取得するために、特徴点抽出による速度ベクトルに基づいた読み取り開始を判定するオーバヘッドスキャナが知られている（特許文献１を参照）。

また、高速エリアセンサで撮像した動画のフレームに補正をかけてスキャン画像を形成する際に、物体からの反射された投光パターンを連続で監視し、差分を抽出することにより、エリア領域内の変化を検出し、その検出結果を比較することにより物体の変化を検知するスキャナ装置が知られている（特許文献２を参照）。

特開２０１１−２５４３６６号公報 特開２００３−２４４５３１号公報

しかしながら、従来のスキャナにおいては、所定の動作以外の動作を検出してしまう誤検出が生じやすく、所定の動作を正しく検出する検出精度が低いという問題点を有していた。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、誤検出を防止して、精度よく読取開始を検出することができる、オーバヘッドスキャナ装置、画像取得方法、および、プログラムを提供することを目的とする。

このような目的を達成するため、本発明に係るオーバヘッドスキャナ装置は、エリアセンサと制御部とを備え、前記制御部は、前記エリアセンサを制御して、複数の画像を連続して取得するエリア画像取得手段と、前記エリア画像取得手段により取得された前記複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する動作パターン算出手段と、前記動作パターン算出手段により算出された前記動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出する動作検出手段と、前記動作検出手段により前記ページめくり動作が検出された場合に、読み取り開始を判定する読取開始判定手段と、を備える。

また、本発明に係る画像取得方法は、エリアセンサと制御部とを備えたオーバヘッドスキャナ装置の前記制御部で実行される、前記エリアセンサを制御して、複数の画像を連続して取得するエリア画像取得ステップと、前記エリア画像取得ステップにて取得された前記複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する動作パターン算出ステップと、前記動作パターン算出ステップにて算出された前記動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出する動作検出ステップと、前記動作検出ステップにて前記ページめくり動作が検出された場合に、読み取り開始を判定する読取開始判定ステップと、を含む。

また、本発明に係るプログラムは、エリアセンサと制御部とを備えたオーバヘッドスキャナ装置の前記制御部に実行させるための、前記エリアセンサを制御して、複数の画像を連続して取得するエリア画像取得ステップと、前記エリア画像取得ステップにて取得された前記複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する動作パターン算出ステップと、前記動作パターン算出ステップにて算出された前記動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出する動作検出ステップと、前記動作検出ステップにて前記ページめくり動作が検出された場合に、読み取り開始を判定する読取開始判定ステップと、を含む。

また、本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記に記載の本発明に係るプログラムを記録する。

この発明によれば、誤検出を防止して、精度よく読取開始を検出することができる。

図１は、オーバヘッドスキャナ装置１００の一例を示すハードウェア構成図である。 図２は、オーバヘッドスキャナ装置１００の記憶部１０６の一例を示すブロック図である。 図３は、リニア撮像部１１０とエリア撮像部１２０を一体化させた装置の外観の一例を示し、主走査方向と副走査方向とモータ１２による回転方向との関係を示す図である。 図４は、オーバヘッドスキャナ装置１００の制御部１０２の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、リニア撮像部１１０を側面から見た状態を表し、光源制御部１０２ｆの制御によるライン光源１４０からの光照射の一例を示す図である。 図６は、本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における基本処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における具体化処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、動作パターン監視処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図９は、現フレーム（Ｎ）の画像と１フレーム前（Ｎ−１）の画像との間において、各画素の階調を比較する方法を模式的に示す図である。 図１０は、横１８分割、縦６分割したブロック（１８×６）について、変化ブロックを模式的に示す図である。 図１１は、ページめくり動作が行われた場合に検出される変化ブロックの一例を示す図である。 図１２は、横３分割、縦１分割したブロック（３×１）について、変化ブロックを模式的に示す図である。 図１３は、横２０分割、縦２０分割したブロック（２０×２０）について、変化ブロックを模式的に示す図である。 図１４は、両端を細かく、中央部を大きくブロック分割した場合の分割例を示す図である。 図１５は、特定ポイントでの動作監視を行い易いようにブロック分割した分割例を示す図である。 図１６は、現フレーム（Ｎ）の差分画像の変化ブロック判定結果を示す図である。 図１７は、次フレーム（Ｎ＋１）の差分画像の変化ブロック判定結果を示す図である。 図１８は、次々フレーム（Ｎ＋２）の差分画像の変化ブロック判定結果を示す図である。 図１９は、誤検出除外処理サブルーチンを示すフローチャートである。 図２０は、（１）全ての領域で動作を検出した場合の変化ブロックの検出例を示す図である。 図２１は、（２）特定の領域が動かなかった場合の変化ブロックの検出例を示す図である。 図２２は、（３）ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合の変化ブロックの検出例を示す図である。 図２３は、手どけ監視処理サブルーチンを示すフローチャートである。 図２４は、手が残っている時の抽出画像の例を模式的に示す図である。

以下に、本発明に係るオーバヘッドスキャナ装置、画像取得方法、および、プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。特に、本実施形態においては、読み取り対象を本などの原稿として説明することがあるが、これに限られず、ステープルで綴じられた媒体や、単票を重ねた束等を読み取り対象としてもよい。

［１．本実施形態の構成］
本実施形態に係るオーバヘッドスキャナ装置１００の構成について図１を参照して説明する。図１は、オーバヘッドスキャナ装置１００の一例を示すハードウェア構成図である。

図１に示すように、オーバヘッドスキャナ装置１００は、リニア撮像部１１０と、エリア撮像部１２０と、制御部１０２とを少なくとも備え、本実施形態において、記憶部１０６と入出力インターフェース部１０８と赤外線光源１３０とライン光源１４０を更に備える。また、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

記憶部１０６は、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する。記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えばＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。ここで、図２は、オーバヘッドスキャナ装置１００の記憶部１０６の一例を示すブロック図である。

図２に示すように、記憶部１０６は、図示の如く、画像データ一時ファイル１０６ａ、加工画像データファイル１０６ｂ、および、指標物ファイル１０６ｃを備える。

このうち、画像データ一時ファイル１０６ａは、リニア撮像部１１０またはエリア撮像部１２０で読み取られた画像データを一時的に記憶する。

また、加工画像データファイル１０６ｂは、リニア撮像部１１０で読み取られた画像データから、加工または編集された画像データを記憶する。

また、指標物ファイル１０６ｃは、利用者により提示される手や指等の指標物の色や形等を記憶する指標物記憶手段である。ここで、指標物ファイル１０６ｃは、利用者ごとに、利用者の手や指の色（肌色）や形等を記憶してもよい。

入出力インターフェース部１０８は、リニア撮像部１１０やエリア撮像部１２０、赤外線光源１３０、ライン光源１４０を、制御部１０２と接続する。ここで、赤外線光源１３０には、ハロゲン光源を用いることができる。ライン光源１４０は、ＬＥＤ光源やレーザー光源等を用いることができ、当該光源から読み取り範囲に光を射出する。

また、リニア撮像部１１０は、上向きに設置された原稿を、リニアセンサ１３を用いて上方よりスキャンして原稿の画像を読み取る。ここで、本実施形態において、リニア撮像部１１０は、図１に示すように、コントローラ１１と、モータ１２と、リニアセンサ（ラインセンサ）１３と、Ａ／Ｄコンバータ１４とを備える。コントローラ１１は、入出力インターフェース部１０８を介した制御部１０２からの指令に応じて、モータ１２、リニアセンサ１３、および、Ａ／Ｄコンバータ１４を制御する。リニアセンサ１３は、原稿の主走査方向のラインから届く光を、ライン上の画素ごとにアナログ電荷量に光電変換する。そして、Ａ／Ｄコンバータ１４は、リニアセンサ１３から出力されたアナログ電荷量をデジタル信号に変換し、一次元の画像データを出力する。モータ１２が回転駆動すると、リニアセンサ１３の読み取り対象の原稿ラインが副走査方向に移動する。これにより、ラインごとに一次元の画像データがＡ／Ｄコンバータ１４から出力され、制御部１０２は、これらを合成することにより二次元の画像データを生成する。ここで、図３は、リニア撮像部１１０とエリア撮像部１２０を一体化させた装置の外観の一例を示し、主走査方向と副走査方向とモータ１２による回転方向との関係を示す図である。

図３に示すように、原稿を上向きに設置して、上方よりリニア撮像部１１０にて原稿を撮像する場合、図示の主走査方向のラインの一次元画像データが、リニアセンサ１３により読み取られる。そして、モータ１２の駆動によりリニアセンサ１３が図示の回転方向に回転すると、それに伴って、リニアセンサ１３の読み取りラインは、図示の副走査方向に移動する。これにより、二次元の原稿の画像データが、リニア撮像部１１０によって読み取られることとなる。

再び図１に戻り、エリア撮像部１２０は、上向きに設置された原稿を、エリアセンサ２２を用いて上方よりスキャンして原稿の画像を読み取る。ここで、本実施形態において、エリア撮像部１２０は、図１に示すように、コントローラ２１と、エリアセンサ２２と、Ａ／Ｄコンバータ２３とを備える。コントローラ２１は、入出力インターフェース部１０８を介した制御部１０２からの指令に応じて、エリアセンサ２２、および、Ａ／Ｄコンバータ２３を制御する。エリアセンサ２２は、原稿平面（図３に図示した主走査方向と副走査方向の２次元平面）から届く光を、画素ごとにアナログ電荷量に光電変換する。そして、Ａ／Ｄコンバータ２３は、エリアセンサ２２から出力されたアナログ電荷量をデジタル信号に変換し、二次元の画像データを出力する。これにより、二次元の画像データがＡ／Ｄコンバータ２３から出力される。なお、本実施形態において、エリアセンサ２２に比べて、リニアセンサ１３は、１ラインの画素数を多く読み取れるので、エリア撮像部１２０により読み取られる画像よりも、リニア撮像部１１０により読み取られる画像の方が高精細（高画質）である。なお、以下、両者を区別するために、エリア撮像部１２０により読み取られる画像を「エリア画像」と呼び、リニア撮像部１１０により読み取られる画像を「リニア画像」と呼ぶ場合がある。

制御部１０２は、オーバヘッドスキャナ装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等からなる。制御部１０２は、制御プログラムと各種の処理手順等を規定したプログラムと所要データとを格納するための内部メモリを有し、これらプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。ここで、図４は、オーバヘッドスキャナ装置１００の制御部１０２の一例を示す機能ブロック図である。

図４に示すように、制御部１０２は、図示の如く、大別して、エリア画像取得部１０２ａと、動作パターン算出部１０２ｂと、動作検出部１０２ｃと、読取開始判定部１０２ｄと、リニア画像取得部１０２ｅと、光源制御部１０２ｆを備える。

エリア画像取得部１０２ａは、エリア撮像部１２０を制御して、複数のエリア画像を連続して取得する。例えば、エリア画像取得部１０２ａは、上述のように、エリア撮像部１２０のコントローラ２１を制御して、エリアセンサ２２により光電変換されＡ／Ｄコンバータ２３によりアナログデジタル変換された画像データを取得して画像データ一時ファイル（バッファ）１０６ａに格納する処理を繰り返す。すなわち、エリア画像取得部１０２ａは、エリアセンサ２２でモーション撮影を行って連続画像（動画像）を取得することにより、原稿のページめくりや利用者の手の動き等を監視（モニタリング）する機能を有する。なお、エリア画像取得部１０２ａは、本実施の形態において、赤外線光源１３０の赤外線照射により、赤外線の画像を取得することができる。

動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像取得部１０２ａにより取得された複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する。具体的には、動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像取得部１０２ａにより画像データ一時ファイル１０６ａに格納された複数のエリア画像の画像データに基づいて画像差分抽出を行う。例えば、動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像取得部１０２ａにより取得され画像データ一時ファイル１０６ａに格納された前回（時刻ｔ−１）のエリア画像と、新たに取得された今回（時刻ｔ）のエリア画像との間で、差異がある領域を抽出する。ここで、動作パターン算出部１０２ｂは、公知の画像差分抽出法により動作パターンを算出してもよい。ここで、動作パターン算出部１０２ｂは、画像領域を所定のブロックに分割して、動作パターンを算出してもよい。なお、動作パターン算出部１０２ｂは、画像領域を任意の数のブロックに分割し、１ブロック内で変化画素数が所定以上あった場合に、変化したブロックとして評価してもよい。また、動作パターン算出部１０２ｂは、画像領域を任意の数のブロックに分割してもよく、例えば、ページめくり動作の初動部分に対応する画像領域ほど細かいブロックに分割してもよい。なお、本実施の形態における画像差分抽出方法については、図面を用いて詳細に後述する。

動作検出部１０２ｃは、動作パターン算出部１０２ｂにより算出された動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出する。ここで、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分けて検出除外してもよい。一例として、動作検出部１０２ｃは、（１）全ての領域で動作を検出した場合、（２）特定の領域が動かなかった場合、および、（３）ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合、の（１）〜（３）のうち、少なくともいずれか一つの場合に、誤検出パターンとして除外してもよい。

また、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作の初動部分に対応する画像領域ほど細かいブロックに分割して、当該ページめくり動作の初動部分に対応するブロックが変化した場合に、ページめくり動作を判定してもよい。

読取開始判定部１０２ｄは、動作検出部１０２ｃによりページめくり動作が検出された場合に、読み取り開始を判定する。ここで、読取開始判定部１０２ｄは、動作パターン算出部１０２ｂの画像差分抽出により算出される動作パターンに基づく動作が停止したことを必要条件として、読取開始を判定してもよい。ここで、読取開始判定部１０２ｄは、節電のためにリニアセンサ１３の電源管理を行ってもよく、例えば、リニアセンサ１３による読み取り開始を判定した場合にリニアセンサ１３の回路を起動させ、読み取り開始を判定していない場合にリニアセンサ１３の回路を停止させてもよい。

リニア画像取得部１０２ｅは、読取開始判定部１０２ｄにより読み取り開始が判定された場合に、リニア撮像部１１０を制御して、リニアセンサ１３によるリニア画像を取得する。例えば、リニア画像取得部１０２ｅは、上述のように、リニア撮像部１１０のコントローラ１１を制御して、モータ１２を回転駆動させ、リニアセンサ１３により光電変換されＡ／Ｄコンバータ１４によりアナログデジタル変換されたラインごとの一次元画像データを合成することにより、二次元の画像データ（リニア画像の画像データ）を生成し、画像データ一時ファイル１０６ａに格納する。

光源制御部１０２ｆは、赤外線光源１３０を制御して、リニアセンサ１３の制御可能状態を示す光を発光させ、または、ライン光源１４０を制御して、リニアセンサ１３の読み取り範囲を示す光を発光させる。ここで、図５は、リニア撮像部１１０を側面から見た状態を表し、光源制御部１０２ｆの制御によるライン光源１４０からの光照射の一例を示す図である。図５に示すように、光源制御部１０２ｆは、モータ１２を駆動させることにより、ライン光源１４０を回転方向に回転させ、ライン光源１４０からの主走査方向のライン光を、読み取り範囲を限度として副走査方向に移動させることで、利用者に読み取り範囲を通知してもよい。

［２．本実施形態の処理］
上述した構成のオーバヘッドスキャナ装置１００で実行される処理の一例について、図６〜図２４を参照して説明する。

［２−１．基本処理］
本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における基本処理の一例について図６を参照して説明する。図６は、本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における基本処理の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、まず、エリア画像取得部１０２ａは、エリア撮像部１２０を制御して、複数のエリア画像を連続して取得する（ステップＳＡ−１）。例えば、エリア画像取得部１０２ａは、エリア撮像部１２０のコントローラ２１を制御して、エリアセンサ２２により光電変換されＡ／Ｄコンバータ２３によりアナログデジタル変換されたエリア画像の画像データを取得して画像データ一時ファイル１０６ａに格納することを連続的に行う。なお、エリア画像取得部１０２ａは、赤外線照射による赤外線画像を取得してもよい。これにより、原稿のページめくり動作や利用者の手の動き等を正確にモニタリングすることができる。

そして、動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像取得部１０２ａにより取得された複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する（ステップＳＡ−２）。具体的には、動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像取得部１０２ａにより画像データ一時ファイル１０６ａに格納された複数のエリア画像の画像データに基づいて画像差分抽出を行う。例えば、動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像取得部１０２ａにより取得され画像データ一時ファイル１０６ａに格納された前回（時刻ｔ−１）のエリア画像と、新たに取得された今回（時刻ｔ）のエリア画像との間で、各画素の階調差分を抽出する。ここで、動作パターン算出部１０２ｂは、画素単位の階調差分ではなく、画像領域を所定のブロックに分割したブロック単位の階調差分を求めることにより、動作パターンを算出してもよい。なお、動作パターン算出部１０２ｂは、１ブロック内で変化画素数が所定以上あった場合に変化したブロックとして評価してもよく、１ブロック内における差分階調値が所定以上の場合に変化したブロックとして評価してもよい。なお、動作パターン算出部１０２ｂは、画像領域を任意の数や任意の形状のブロックに分割してもよく、例えば、ページめくり動作の初動部分に対応する画像領域ほど細かいブロックに分割してもよい。また、差分を求める２枚の画像の取得時間間隔は、任意に設定可能である。

そして、動作検出部１０２ｃは、動作パターン算出部１０２ｂにより算出された動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出する（ステップＳＡ−３）。例えば、動作検出部１０２ｃは、変化ブロックが左から右へ遷移した場合に、ページめくり動作を検出してもよい。また、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作の初動部分に対応するブロックが変化した場合に、ページめくり動作を判定してもよい。ここで、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分けて検出除外してもよい。一例として、動作検出部１０２ｃは、（１）全ての領域で動作を検出した場合、（２）特定の領域が動かなかった場合、および、（３）ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合、の（１）〜（３）のうち、少なくともいずれか一つの場合に、誤検出パターンとして除外してもよい。

そして、動作検出部１０２ｃによりページめくり動作が検出されなかった場合は（ステップＳＡ−４，Ｎｏ）、読取開始判定部１０２ｄは、ステップＳＡ−１に処理を戻し、原稿のページめくり動作や利用者の手の動き等の監視を継続する。

一方、動作検出部１０２ｃによりページめくり動作が検出された場合（ステップＳＡ−４，Ｙｅｓ）、読取開始判定部１０２ｄは、リニアセンサ１３による読み取り開始を判定し、リニア画像取得部１０２ｅは、リニア撮像部１１０を制御して、リニアセンサ１３によるリニア画像を取得する（ステップＳＡ−５）。ここで、読取開始判定部１０２ｄは、動作パターン算出部１０２ｂの画像差分抽出により算出される動作パターンに基づく動作が停止したことを必要条件として、読取開始を判定してもよい。すなわち、読取開始判定部１０２ｄは、ページめくり動作が判定されても、ページめくり動作が終了するまで、または、利用者の手の動きが停止するまで、読取開始を待機してもよい。なお、読取開始が判定されると、リニア画像取得部１０２ｅは、リニア撮像部１１０を制御して、リニアセンサ１３によるリニア画像を取得する。例えば、リニア画像取得部１０２ｅは、リニア撮像部１１０のコントローラ１１を制御して、モータ１２を回転駆動させ、リニアセンサ１３により光電変換されＡ／Ｄコンバータ１４によりアナログデジタル変換されたラインごとの一次元画像データを合成することにより、二次元の画像データを生成し、画像データ一時ファイル１０６ａに格納する。なお、以上の処理が終了した場合、新たなページめくり動作に対応するために、制御部１０２は、ステップＳＡ−１に処理を戻し、上述したステップＳＡ−１〜ステップＳＡ−４の処理を繰り返し、原稿のページめくりや利用者の手の動き等を継続して監視してもよい。

以上が、本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における基本処理の一例である。

［２−２．具体化処理］
つづいて、上述した基本処理において、更に、誤検出除外処理や手どけ監視処理、画像補正処理等を更に含む具体化処理の一例について図７〜図２４を参照して説明する。図７は、本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における具体化処理の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず、オーバヘッドスキャナ装置１００の制御部１０２は、エリア撮像部１２０を制御して、動作パターン監視処理を行う（ステップＳＢ−１）。ここで、図８は、動作パターン監視処理のサブルーチンを示すフローチャートである。

図８に示すように、エリア画像取得部１０２ａは、エリア撮像部１２０を制御して、赤外線画像の画像データを取得する（ステップＳＣ−１）。

そして、動作パターン算出部１０２ｂは、取得されたエリア画像（Ｎ）と１フレーム前の画像（Ｎ−１）を比較し、各画素の階調差分を抽出する（ステップＳＣ−２）。ここで、図９は、現フレーム（Ｎ）の画像と１フレーム前（Ｎ−１）の画像との間において、各画素の階調を比較する方法を模式的に示す図である。

図９に示すように、動作パターン算出部１０２ｂは、現フレーム（Ｎ）の画像と１フレーム前（Ｎ−１）の画像との間において、同一座標にある画素（例えば、図示の破線矩形のＡとＡ´）の階調値を比較する。そして、動作パターン算出部１０２ｂは、注目画素Ａと１フレーム前の注目画素Ａ’について階調比較を行い、階調差分｜Ａ−Ａ’｜が一定以上なら画素が変化したと判定して、画素Ａにマーカを付ける。この処理を、エリア画像取得部１０２ａは、画素Ｂ以降の画素についても同様に繰り返し行って、最終的にマーカが付いた部分が、抽出された差分となる。

再び図８に戻り、動作パターン算出部１０２ｂは、抽出した差分画像をブロック分割し、変化したブロックである変化ブロック画像（Ｎ´）を抽出する（ステップＳＣ−３）。例えば、動作パターン算出部１０２ｂは、エリア画像の縦横を、それぞれ１〜２０分割して、１ブロック内の変化画素数がどれだけ存在するかを評価してもよい。ここで、図１０は、横１８分割、縦６分割したブロック（１８×６）について、変化ブロックを模式的に示す図である。

図１０に示すように、動作パターン算出部１０２ｂは、分割した１ブロック内において、ステップＳＣ−２にて求めた変化画素数（マーカのついた画素の数）が一定以上ある場合に、変化ブロックとしてマークする。図示の例では、左上の３つのブロックにおいて、変化画素数が一定以上あったことにより、変化ブロックとしてマーク（黒い矩形）が付与されている。ここで、図１１は、ページめくり動作が行われた場合に検出される変化ブロックの一例を示す図である。なお、図１１では、変化ブロックのマークを網掛けにて図示している。

図１１に示すように、ページめくり動作が行われた場合、エリア画像上で、動いたページの縁やページ内の文字等が、階調値の変化として表れるので、動作パターン算出部１０２ｂは、変化画素数が一定以上あるブロックを変化ブロックとして検出することができる。これにより、ページの端の動きや文字などのコンテンツの動きを、画像差分として捉えることができる。なお、分割するブロックの数や形状は、以下に示すとおり任意に設定可能である。ここで、図１２は、横３分割、縦１分割したブロック（３×１）について、変化ブロックを模式的に示す図である。

図１２に示すように、動作パターン算出部１０２ｂは、分割した１ブロック内において、ステップＳＣ−２にて求めた変化画素数が一定以上ある場合に、変化ブロックとしてマークする。図示の例では、左の１つのブロックにおいて、変化画素数が一定以上あったことにより、変化ブロックとしてマーク（黒い矩形）が付与されている。一例として、後述する動作検出部１０２ｃは、当該変化ブロックが右ブロック→中央ブロック→左ブロックと遷移した場合に、右から左方向へページめくり動作が行われたと判定してもよい。同様に、動作検出部１０２ｃは、当該変化ブロックが左ブロック→中央ブロック→右ブロックと遷移した場合に、左から右方向へページめくり動作が行われたと判定してもよい。このように、３ブロックあれば、最低限の本をめくる動きのパターンを検出することができる。ここで、分割するブロック数の他の例として、図１３は、横２０分割、縦２０分割したブロック（２０×２０）について、変化ブロックを模式的に示す図である。

図１３に示すように、動作パターン算出部１０２ｂは、分割した１ブロック内において、ステップＳＣ−２にて求めた変化画素数が一定以上ある場合に、変化ブロックとしてマークする。図示の例では、中央より左寄りのブロック群と、左上のブロック群において、ブロック内の変化画素数が一定以上あったことにより、変化ブロックとしてマークされている。このように、細かくブロック分割を行うことにより、エリア画像領域全体の変化をより細かく評価することが可能となる。すなわち、本などのコンテンツの小さな階調の変化を捉えることができ、マッチングによる誤検出除外の精度を向上させることができる。一方で、図１２に示したように分割を荒くすればするほど処理は軽くなるが、大まかな変化しか捉えられなくなるため、誤検出の可能性が高くなる。それゆえ、ブロック分割方法（ブロック分割の密度等）は、処理速度と検出精度とのトレードオフにより決定することが可能である。なお、分割するブロック数を最大にすれば、エリア画像の画素数と一致することになるので、本実施の形態において、ブロック分割を行う場合の処理の説明は、ブロック分割を行わない場合の処理にも適用することができる。

つづいて、分割するブロックの数の分布や形状にかかる他の実施の形態を以下に示す。ここで、図１４は、両端を細かく、中央部を大きくブロック分割した場合の分割例を示す図である。

図１４に示すように、エリア画像領域内で、両端のブロック分割数を多く設定することで、ページを掴む手の動きやページの端の動きなどのように、ページめくり動作の特徴の出やすい初動部分の変化情報を多く検出できるように、両端のブロック数を増やしてもよい。一方で、図１４の図中央付近のように、ページが通過する動きだけを検出すればよい（すなわち変化情報が少なくてもよい）中央部分のブロック分割数を減らすことで、処理速度と検出精度の両立が可能である。ここで、図１５は、特定ポイントでの動作監視を行い易いようにブロック分割した分割例を示す図である。

図１５に示すように、図中の＜１＞〜＜５＞に示す監視ポイントを設定して、動作パターン算出部１０２ｂが変化ブロックを検出することにより、動作検出部１０２ｃが、＜１＞→→＜２＞→＜３＞→＜４＞→＜５＞の順で、変化ブロックの遷移を検知したら、ページめくり動作を検出してもよい。このように監視ポイントを設定することで、エリア画像領域内で特定の手の動き（ジェスチャー）や手の移動があった場合に、スキャン開始を実行させることができる。

再び図８に戻り、動作検出部１０２ｃは、上述したステップＳＣ−３にて検出された変化ブロックに基づいて、ページめくり動作か否かを判定する（ステップＳＣ−４）。より具体的には、動作検出部１０２ｃは、連続したフレーム間で変化ブロックの遷移を評価し、特定の動作移動パターンとマッチングしているか判定する。ここで、ページめくり動作の検出対象となる動作パターンの移り変わりの例（遷移例）を、図１６〜図１８を参照して説明する。図１６は、現フレーム（Ｎ）の差分画像の変化ブロック判定結果を示す図であり、図１７は、次フレーム（Ｎ＋１）の差分画像の変化ブロック判定結果を示す図であり、図１８は、次々フレーム（Ｎ＋２）の差分画像の変化ブロック判定結果を示す図である。図において、黒い矩形でマークされた箇所が、変化ブロックである。

図示の例のごとく、ブロック分割された画像について、Ｌｅｆｔエリア、Ｃｅｎｔｅｒエリア、Ｒｉｇｈｔエリアが設定されている場合、動作検出部１０２ｃは、連続したブロック画像の動作移動パターン（すなわち変化ブロックの遷移パターン）が、ページめくり動作に該当する特定の動作パターンであるか否かを判定する。例えば、図１６〜図１８に示すように、動作検出部１０２ｃは、変化ブロックが、Ｌｅｆｔエリア→Ｃｅｎｔｅｒエリア→Ｒｉｇｈｔエリアの順で遷移した場合、左から右方向のページめくり動作が行われたと判定してもよい。図示しないが、同様に、動作検出部１０２ｃは、Ｒｉｇｈｔエリア→Ｃｅｎｔｅｒエリア→Ｌｅｆｔエリアの順に変化ブロックが遷移した場合に、右から左方向のページめくり動作が行われたと判定してもよい。この動作検出処理を行うことによって、ページめくり動作の最大の特徴である「（１）ページを掴む（端の動きの検出）、（２）ページをめくる（画像中央をまたぐ動きの検出）、（３）ページを離す（反対端の動きの検出）」という一連の動きの流れを検出することができる。

再び図８に戻り、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作と判定しなかった場合（ステップＳＣ−４，Ｎｏ）はステップＳＣ−１に処理を戻し、上述したステップＳＣ−１〜ＳＣ−４の処理を繰返す。

一方、動作検出部１０２ｃによりページめくり動作が検出された場合（ステップＳＣ−４，Ｙｅｓ）、読取開始判定部１０２ｄは、読取開始を停止する条件が成立していなければ、読取開始を判定し、リニア画像取得部１０２ｅは、リニア画像を取得する（ステップＳＣ−５）。

ここで、動作検出部１０２ｃによりページめくり動作に該当するような特定の動作パターンであると判定されたとしても、別の動作が偶然、同じ動きとして判定されたという可能性も考えられる。そこで、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分ける検出除外のために、追加で、誤検出パターンとのマッチング処理（図７のステップＳＢ−２）を行ってもよい。

すなわち、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作のパターン検出の前後に特定の除外対象となる誤検出パターンを検出していないかを評価し、誤検出パターンと判定した場合は、読み取り開始トリガが発行されないように検出除外する。ここで、図１９は、誤検出除外処理サブルーチンを示すフローチャートである。

図１９に示すように、動作検出部１０２ｃは、ページめくり動作を検出すると（ステップＳＤ−１）、ページめくり動作が検出された現フレーム（Ｎ）と次フレーム（Ｎ＋１）の前後ｍフレーム（Ｎ−ｍ〜Ｎ＋ｍ）にわたって、誤検出パターンとなる特定のパターンがないかどうかを判定する（ステップＳＤ−２）。そして、動作検出部１０２ｃは、誤検出パターンと判定すると（ステップＳＤ−２，Ｎｏ）、ステップＳＤ−１に処理を戻し、新たなページめくり動作を監視する。一方、動作検出部１０２ｃは、誤検出パターンではないと判定した場合（ステップＳＤ−２，Ｙｅｓ）、読取開始判定部１０２ｄは、読取開始トリガを発行し（ステップＳＤ−３）、リニア画像取得部１０２ｅは、スキャン画像を取得する（ステップＳＤ−４）。

ここで、誤検出の例として、動作検出部１０２ｃは、（１）全ての領域で動作を検出した場合、（２）特定の領域が動かなかった場合、および、（３）ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合、の（１）〜（３）のうち、少なくともいずれか一つの場合に、誤検出パターンとして検出除外してもよい。ここで、図２０は、（１）全ての領域で動作を検出した場合の変化ブロックの検出例を示す図である。

図２０に示すように、全てにおいて同時に動きを検出した場合、本全体をエリアセンサ内で移動させたものと考えられるので、動作検出部１０２ｃは、Ｌｅｆｔエリア、Ｃｅｎｔｅｒエリア、Ｒｉｇｈｔエリアの全てにおいて変化ブロックが検出されると、誤検出パターンとして検出し、読取開始されないように検出除外する。ここで、図２１は、（２）特定の領域が動かなかった場合の変化ブロックの検出例を示す図である。

本をめくった場合、本の中心の領域をページが通過するため、必ず動くはずであるが、ページめくり動作で動くべき特定の領域が動かなかった場合、ページではなく手などの動きであると考えられる。そこで、図２１に示すように、動作検出部１０２ｃは、Ｃｅｎｔｅｒエリアの一部分しか動かず特定の領域ＭＡ−１が動かなかった場合、誤検出パターンと判定して、検出除外する。ここで、図２２は、（３）ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合の変化ブロックの検出例を示す図である。

図２２に示すように、本をめくっただけの場合、領域ＭＡ−２は、本の設置領域からは離れているため、本来なら動作検知はしないはずである。この場合はページではなく手などの動きであると考えられる。したがって、目的のコンテンツの動きとは関係ない領域が動いた結果、検出された誤検出である可能性が高い。そこで、読み取りを開始しない。動作検出部１０２ｃは、特定の領域ＭＡ−２が動いた場合、誤検出パターンと判定して、検出除外する。このような特定のポイントを作ることで動作の分類を行ってもよい。

再び図７に戻り、オーバヘッドスキャナ装置１００は、ページめくり動作の検出処理ＳＢ−１と、誤検出除外処理ＳＢ−２を行ったのち、スキャン画像の取得処理ＳＢ−４を実行する前に、手どけ監視処理ＳＢ−３を行ってもよい。すなわち、読取開始判定部１０２ｄは、画像差分抽出により算出される動作パターンに基づく動作が停止したことを必要条件として、読取開始を判定してもよい。ここで、図２３は、手どけ監視処理サブルーチンを示すフローチャートである。

図２３に示すように、上述したページめくり動作の検出が誤検出として除外されず読取開始トリガが発行されると（ステップＳＥ−１）、読取開始判定部１０２ｄは、動作パターン算出部１０２ｂにより算出される現フレーム（Ｎ）の画像と１つ前のフレーム（Ｎ−１）の画像において、差分画像に変化がないかどうかを判定する（ステップＳＥ−２）。差分画像に変化がある場合は（ステップＳＥ−２，Ｎｏ）、処理をステップＳＥ−１に戻し、読取開始を停止する。一方、差分画像に変化がない場合（ステップＳＥ−２，Ｙｅｓ）、読取開始判定部１０２ｄは、読取開始を判定し、リニア画像取得部１０２ｅは、スキャン画像を取得する（ステップＳＥ−３）。ここで、図２４は、手が残っている時の抽出画像の例を模式的に示す図である。

本をめくった後、手を領域外に退かす動作が完了するまで、または本を押さえて固定する動作が完了するまでは、読取開始を行わない方がよい。そのため、図２４に示すように、変化ブロックが検出され続けている間は、読取開始判定部１０２ｄは、読取開始処理を停止して、読取開始を待つ。そして、手どけや本の固定による画像内に変化が見られなくなって、指定秒経過してから、読取開始判定部１０２ｄは、読取り開始を判定してもよい。

再び図７に戻り、リニア画像取得部１０２ｅは、読取開始判定部１０２ｄにより発行された読み取り開始のトリガに従って、リニア撮像部１１０を制御して、リニアセンサ１３によるリニア画像の画像データを取得する（ステップＳＢ−４）。

そして、オーバヘッドスキャナ装置１００の制御部１０２は、画像補正処理を行う（ステップＳＢ−５）。例えば、制御部１０２は、リニア画像取得部１０２ｅにより取得されたリニア画像を、ページの境界に沿って分割して画像を分割し、ページを開いた紙がたわむ歪みがなくなるように補正してもよい。また、制御部１０２は、指標物ファイル１０６ｃに記憶された利用者の手の色（肌色）に基づいて、公知のパターン認識アルゴリズム等により画像から肌色の部分領域を検出して白色等に補正してもよい。

そして、オーバヘッドスキャナ装置１００の制御部１０２は、補正後の画像の画像データを、加工画像データファイル１０６ｂに保存し、処理を終える。

以上が、本実施形態のオーバヘッドスキャナ装置１００における具体化処理の一例である。なお、上述した具体化処理においては、左右見開き２ページの画像が読み取られる場合の１回の処理の流れについて説明したが、上述したステップＳＢ−１〜ステップＳＢ−５の処理を繰り返し行うことにより、他の見開きページについても自動的に続けて読み込むことができる。

［３．本実施形態のまとめ、及び他の実施形態］
以上、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、エリア撮像部１２０を制御して、エリア画像を連続して取得し、複数のエリア画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出し、算出された動作パターンに基づいてページめくり動作を検出し、ページめくり動作が検出された場合に、リニアセンサ１３による読み取り開始を判定する。これにより、誤検出を防止して、精度よく読取開始を検出することができる。

より具体的には、従来の特徴点の速度ベクトルにてページめくり動作を判定する方式では、特徴点の移動量が大きくなる中央付近でしかベクトルを検出できず、細かい分類処理は不可能だった。本実施の形態によれば、遅い動きの特徴点移動を関連性のある速度ベクトルとして認識できない場合であっても、画像差分抽出により、ゆっくりとした動作も検出することができる。

また、エリアセンサ範囲に極端に白いコンテンツが置かれた場合は特徴点が弱くなり、例えばＡ６サイズなどの小さいコンテンツが置かれた場合、特徴点の数が少なくなり、従来、特徴点による速度ベクトルが算出しにくく、検出が正確に行われていなかった。本実施の形態によれば、白いコンテンツや小さいコンテンツなどの特徴点が弱い又は少ないコンテンツにおいても、画像の差分を抽出することにより、従来検出できなかった影の動きや細かな動きを検出することができ、コンテンツに依存しない動体検知が可能になった。

また、コンテンツのエッジがくっきり見えていないと、従来、特徴点の検出が上手くいかないため、エリアセンサにある程度の解像度が必要となり、高価で精度の高いセンサを使用しなければならなかった。本実施の形態によれば、エリアセンサの解像度を落としても、差分さえ取得できれば動きを検出できるため、より安価なセンサで構成できる。

また、従来例では、速度ベクトルが強い動きや位置が限られるため、動作検出判定条件の絞り込みや誤検出の改善に限界があった。例えば、ページめくり検出が可能なベクトルが、ページの位置が６０°〜１２０°時の、強いベクトルに限られる場合が多かった。本実施の形態によれば、ページめくりの初動と終動には、必ず画面の端にまとまった画像差分による動作検出が見られるので、ページの位置が６０°〜１２０°以外の場合でも、ページめくりを正確に検出することができる。

また、投光パターンを投下する従来例では、平面以外の領域で初めから投光パターンが凸凹してしまい、上手く動作しない場合があったが、本実施の形態では検出領域の凸凹は関係なく動作可能となる。また、反射した投光パターンの動きの推移だけでは見分けられなかった領域内の手の動きや本媒体の移動など、特殊なパターンを見分けることが可能である。また、厚みのない媒体や平面以外の領域での動作も、ページの動きの推移を検出することで、ページめくり動作の検出が可能になる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、エリア画像取得部１０２ａにより、赤外線照射による赤外線の画像を取得する。投光パターンを使用する従来例と異なり、本実施の形態では赤外線を検出領域内に照射するので、領域内の動きと物体移動の推移を鮮明に捉えることができる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、動作検出部１０２ｃにより、ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分けて検出除外するので、ページめくり動作に偶然該当するような動作パターンを検出してしまった場合であっても、誤検出となる動作パターンを除外することにより、正確なページめくり動作の判定処理を改善することができる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、読取開始判定部１０２ｄにより、画像差分抽出により算出される動作パターンに基づく動作が停止したことを必要条件として、読取開始を判定するので、ページが動いている場合や手が動いている場合は読取開始を待って、静止した物体の鮮明な画像を取得することができる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、動作パターン算出部１０２ｂにより、画像領域を所定のブロックに分割して、動作パターンを算出するので、ブロック単位で変化を判定することにより、処理速度を向上させることができる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、動作パターン算出部１０２ｂにより、画像領域を任意の数のブロックに分割し、１ブロック内で変化画素数が所定以上あった場合に、変化したブロックとして評価するので、変化画素数の数に基づく処理の高速化を実現することができる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、動作パターン算出部１０２ｂにより、ページめくり動作の初動部分に対応する画像領域ほど細かいブロックに分割する。これにより、ページ両端のブロック分割数を多く設定することで、ページを掴む手の動きやページの端の動きなどのように、ページめくり動作の特徴の出やすい初動部分の変化情報を多く検出することができる。

また、本実施形態によれば、オーバヘッドスキャナ装置１００は、動作検出部１０２ｃにより、（１）全ての領域で動作を検出した場合、（２）特定の領域が動かなかった場合、および、（３）ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合、のうち、少なくともいずれか一つの場合に、誤検出パターンとして除外する。これにより、（１）エリアセンサの全領域で同時に動作検出がされた場合、ページめくりの動作パターンとは異なり、環境光の変化やコンテンツ自体を動かした可能性が考えられるため、誤検出を除外することができる。また、（２）ページめくりで本来動くべき場所に変化が見られない場合に、ページめくりを伴わない単なる手などの動作と考えられるので、誤検出を除外することができる。また、（３）ボタンを押す時は、ページめくり動作時とは異なる特定のエリア内に動きが現れるため、たとえその前後でページめくりに近い動作パターンが検出されたとしても、誤検出を除外することができる。

さらに、本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。例えば、赤外線光源１３０は、赤外領域以外の波長領域の光を出力してもよく、エリアセンサ２２は、赤外領域以外の波長領域の光を検出してもよい。また、オーバヘッドスキャナ装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、オーバヘッドスキャナ装置１００とは別筐体のクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、オーバヘッドスキャナ装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、オーバヘッドスキャナ装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてオーバヘッドスキャナ装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤなどの記憶部１０６などには、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。また、このコンピュータプログラムは、オーバヘッドスキャナ装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（画像データ一時ファイル１０６ａ、加工画像データファイル１０６ｂ、および指標物ファイル１０６ｃ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラム、テーブル、および、データベース等を格納する。

また、オーバヘッドスキャナ装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、オーバヘッドスキャナ装置１００は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

以上のように、本発明に係るオーバヘッドスキャナ装置、画像取得方法、および、プログラムは、産業上の多くの分野、特にスキャナで読み取った画像を扱う画像処理分野で実施することができ、極めて有用である。

１００ オーバヘッドスキャナ装置
１０２ 制御部
１０２ａ エリア画像取得部
１０２ｂ 動作パターン算出部
１０２ｃ 動作検出部
１０２ｄ 読取開始判定部
１０２ｅ リニア画像取得部
１０２ｆ 光源制御部
１０６ 記憶部
１０６ａ 画像データ一時ファイル
１０６ｂ 加工画像データファイル
１０６ｃ 指標物ファイル
１０８ 入出力インターフェース部
１１０ リニア撮像部
１１ コントローラ
１２ モータ
１３ リニアセンサ
１４ Ａ／Ｄコンバータ
１２０ エリア撮像部
２１ コントローラ
２２ エリアセンサ
２３ Ａ／Ｄコンバータ
１３０ 赤外線光源
１４０ ライン光源

Claims (8)

1. エリアセンサと制御部とを備え、
   前記制御部は、
   前記エリアセンサを制御して、複数の画像を連続して取得するエリア画像取得手段と、
   前記エリア画像取得手段により取得された前記複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する動作パターン算出手段と、
   前記動作パターン算出手段により算出された前記動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出し、且つ、前記ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分けて検出除外する動作検出手段と、
   前記動作検出手段により前記ページめくり動作と、前記画像差分抽出により算出される前記動作パターンに基づく動作の停止と、が検出された場合に、読み取り開始を判定する読取開始判定手段と、
   を備えたことを特徴とするオーバヘッドスキャナ装置。
2. 請求項１に記載のオーバヘッドスキャナ装置において、
   前記エリア画像取得手段は、
   赤外線照射による赤外線の画像を取得することを特徴とするオーバヘッドスキャナ装置。
3. 請求項１または２に記載のオーバヘッドスキャナ装置において、
   前記動作パターン算出手段は、
   画像領域を所定のブロックに分割して、前記動作パターンを算出することを特徴とするオーバヘッドスキャナ装置。
4. 請求項３に記載のオーバヘッドスキャナ装置において、
   前記動作パターン算出手段は、
   前記画像領域を任意の数のブロックに分割し、１ブロック内で変化画素数が所定以上あった場合に、変化したブロックとして評価することを特徴とするオーバヘッドスキャナ装置。
5. 請求項３または４に記載のオーバヘッドスキャナ装置において、
   前記動作パターン算出手段は、
   前記ページめくり動作の初動部分に対応する画像領域ほど細かいブロックに分割することを特徴とするオーバヘッドスキャナ装置。
6. 請求項１に記載のオーバヘッドスキャナ装置において、
   前記動作検出手段は、
   全ての領域で動作を検出した場合、
   特定の領域が動かなかった場合、および
   ページめくりでは動かないポイントに動作が検出された場合、のうち、
   少なくともいずれか一つの場合に、前記誤検出パターンとして除外することを特徴とするオーバヘッドスキャナ装置。
7. エリアセンサと制御部とを備えたオーバヘッドスキャナ装置の前記制御部で実行される、
   前記エリアセンサを制御して、複数の画像を連続して取得するエリア画像取得ステップと、
   前記エリア画像取得ステップにて取得された前記複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する動作パターン算出ステップと、
   前記動作パターン算出ステップにて算出された前記動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出し、且つ、前記ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分けて検出除外する動作検出ステップと、
   前記動作検出ステップにて前記ページめくり動作と、前記画像差分抽出により算出される前記動作パターンに基づく動作の停止と、が検出された場合に、読み取り開始を判定する読取開始判定ステップと、
   を含むことを特徴とする画像取得方法。
8. エリアセンサと制御部とを備えたオーバヘッドスキャナ装置の前記制御部に実行させるための、
   前記エリアセンサを制御して、複数の画像を連続して取得するエリア画像取得ステップと、
   前記エリア画像取得ステップにて取得された前記複数の画像から、画像差分抽出により動作パターンを算出する動作パターン算出ステップと、
   前記動作パターン算出ステップにて算出された前記動作パターンに基づいて、ページめくり動作を検出し、且つ、前記ページめくり動作以外の誤検出パターンを振り分けて検出除外する動作検出ステップと、
   前記動作検出ステップにて前記ページめくり動作と、前記画像差分抽出により算出される前記動作パターンに基づく動作の停止と、が検出された場合に、読み取り開始を判定する読取開始判定ステップと、
   を含むことを特徴とするプログラム。

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