JP6082224B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、原稿領域を検出する画像処理装置および画像処理方法に関する。

原稿や写真などを光学的に読み取って電子データに変換する画像読取装置が広く知られている。近年では、単体の独立した形態のみでなく、印刷機能やデータ送受信機能、複写機能やファックス機能など多機能化された多機能装置としての形態が一般的になっている。また、それらの処理を実行するＣＰＵやメモリ、液晶画面など、ハードリソース環境の進化は目覚しく、非常に高性能化してきている。それらを十分に活用し、ユーザに対してより快適な使用環境を提供することが重要とされている。例えば、ユーザに高度な知識がなくても、煩雑な操作を必要とせずに、高レベルな画像処理を実現する環境を提供することが重要である。

そのような画像処理の例として、読取結果から、原稿領域を検出する原稿領域検出処理がある。特許文献１では、ガラス原稿台の下に複数のセンサを設け、各センサでの検出有無に基づき、Ａ４やＢ５といったサイズを推定することが記載されている。また、特許文献２では、背景部分の色の範囲を予め保持しておき、対象部分についてその範囲に含まれるか否かを判定することで、背景と原稿領域とを区別することが記載されている。特許文献２では、さらにエッジ検出とともにサイズを推定することが記載されている。

特開昭６１−２０９３６号公報 特開２００１−２５６４９１号公報

画像読取装置が読み取る用紙には、いわゆる普通紙が使用されることが多い。普通紙には、古紙のリサイクルによって作られた再生紙から上質紙まで、その紙色、白色度、厚さは多種多様である。従来、再生紙は、上質紙に比べて黄色味がかったものが多かった。しかしながら、近年、再生紙でも上質紙と変わらない白さを有するものが増えてきており、白色度が高い普通紙が一般的になってきた。

特許文献２では、保持されている背景色の色データに基づいて原稿領域の検出を行うが、背景と原稿領域の色が近接している場合には、原稿領域の検出は極めて困難となる。例えば、読取対象が写真原稿であれば、原稿紙面内ほぼ全ての領域で写真データが印刷されているので、原稿領域の検出において問題は発生し難い。

しかしながら、読取対象が文字中心の文書原稿であれば、原稿紙面内に印刷されている領域よりも、何も印刷されていない領域が圧倒的に多い。また、画像読取装置の原稿台カバーの原稿台に接する面には白シートが使用されることが多い。これはコピーやファックス等、印刷処理を含む処理において、原稿領域以外の余白部分に対応する領域について処理する場合に無駄なインクやトナーを使わないようにするためである。

つまり、（ａ）使用頻度が高い白色度が向上した普通紙、（ｂ）印刷されていない領域が大部分を占める文書原稿の読み取り、（ｃ）原稿台カバーの原稿台に接する面に使用される白シート、ということを考えた場合に、特許文献２では、原稿領域を正確に検出することが困難となる。その結果、原稿領域の一部が検出されなかったり、１枚の原稿を複数の領域に分割して検出してしまうことになる。

特許文献１のセンサを利用した検出方法では、原稿の紙種や色によらずに原稿領域を検出することが可能である。しかしながら、固定位置で検出することになるので、定型サイズの原稿のみが読取対象となる。また、原稿領域の検出の際には、ユーザが、原稿を原稿台の隅や所定の突き当て部に置く必要がある。また、特許文献１のセンサを利用した検出方法では、名刺等、複数の小サイズの原稿を原稿台上に配置した場合に、サイズを誤検出することも考えられる。また、センサを装置に搭載する分、装置コストがかかってしまう。

本発明の目的は、このような従来の問題点を解決することにある。本発明は、上記の点に鑑み、原稿領域を高精度に検出する画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理装置は、画像読取装置の原稿台に置かれた原稿に対応する第１のデータと、前記原稿台を覆うカバーに対応する第２のデータとを含む画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記画像データに基づく画像に含まれる対象画素について、前記対象画素に対応するＲＧＢ信号のＲ信号値とＧ信号値を特定する特定手段と、前記画像において、前記特定手段により特定されたＧ信号値より前記特定手段により特定されたＲ信号値の方が大きい対象画素を、前記第１のデータに対応する画素の候補としての原稿部画素と判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、原稿領域を高精度に検出することができる。

画像読取装置の概観斜視図である。 画像読取装置の内部構成を示すブロック図である。 画像処理の手順を示すフローチャートである。 原稿領域検出処理を含む流れを示すフローチャートである。 色空間を変換する式の一例を示す図である。 原稿領域検出処理の手順を示すフローチャートである。 実施例１における画素判定処理の手順を示すフローチャートである。 原稿領域特定処理の手順を示すフローチャートである。 エッジ抽出フィルタの一例を示す図である。 リサイクルされていない普通紙の分光特性の測定値を示す図である。 リサイクルされた普通紙の分光特性の測定値を示す図である。 蛍光増白剤が添加された普通紙の分光特性の測定値を示す図である。 白圧板の分光特性の測定値を示す図である。 結合処理の一例を示す図である。 小領域の除去を説明するための図である。 小領域が除去された結果を示す図である。 原稿領域の４隅の位置の算出を説明するための図である。 実施例２における画素判定処理の手順を示すフローチャートである。 画素判定処理の手順の他の例を示すフローチャートである。 実施例３における画素判定処理の手順を示すフローチャートである。 原稿度の判定を説明するための図である。

以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施例を詳しく説明する。尚、以下の実施例は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施例で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。

〔実施例１〕
［画像読取装置の構成]
図１は、本発明に係る実施例における画像読取装置の概観斜視図である。画像読取装置１００は、セットした原稿を覆うように抑える原稿台カバー１０１と、原稿を置くための原稿台１０２と、セットした原稿を読み込むための原稿読取部１０３とを含む。ユーザが原稿台１０２の上に原稿を置くと、画像読取装置１００は、原稿読取部１０３をモータ（不図示）によって駆動し、原稿読取部１０３内に設置されている光源およびその反射信号を検出するセンサ（不図示）によって原稿を光学的に読み取る。なお、原稿台カバー１０１の表面（原稿に対する面）は白色で覆われている。

図２は、画像読取装置１００の内部構成とＰＣ等のホスト装置（情報処理装置）３００の内部構成とを示すブロック図である。図２において、ＣＰＵ２０１は、画像読取装置１００全体を制御し、ＲＯＭ２０２に記憶されたプログラムを実行する。また、ＲＯＭ２０２は、シェーディング等の画像処理に用いられる様々なデータ等を記憶する。読取部２０３は、原稿画像を読み取り、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）色のアナログ輝度データ（読取信号）を出力する。画像処理部２０４では、ＡＤ変換によってアナログ輝度データをデジタル変換された読取信号値の補正や、符号化等の画像処理を行う。画像処理の際にデータの格納が必要な場合は、一時的にＲＡＭ２０８が用いられる。図２において、ＣＰＵ３０１は、ＰＣ３００全体を制御し、ＲＯＭ３０２に記憶されたプログラムを実行する。また、ＲＯＭ３０２は、画像処理に用いられる様々なデータ等を記憶する。ＲＡＭ３０３は、画像処理の際にデータを格納する。

操作部２０５は読み取りキーを備えており、ユーザによるキーの押下状態を検出すると、ＣＰＵ２０１は各部を制御して画像読取を行う。駆動部２０６は、読取部２０３をモータ制御するためのドライバ回路を含む。ＰＣインタフェース２０７は、ＰＣ３００とのインタフェースである。画像読取装置１００は、ＰＣインタフェース２０７とＰＣインタフェース３０４を介してＰＣ３００とデータ転送を行う。データ転送の際にバッファが必要となる場合には、ＲＡＭ２０８が用いられる。

図３は、画像処理部２０４で実行される画像処理の手順を示すフローチャートである。図３に示す処理は、例えば、画像読取装置１００のＣＰＵ２０１によって実行される。まず、読取部２０３で読み取られてＡＤ変換された画像データに対して、Ｓ３０１においてシェーディング補正が施される。ここで、画像データは、原稿（第１の領域）に対応する第１のデータと原稿台を覆うカバー（第２の領域）に対応する第２のデータとを含む。シェーディング補正とは、予め用意された白基準となる白シートと黒基準となる黒シートを読み取り、撮像素子毎の読取信号値に基づいて撮像素子間のばらつきを補正する処理である。Ｓ３０２において、画像処理部２０４は、ガンマ補正を行う。ガンマ補正は、例えば、ＲＯＭ２０２に予め保持されたテーブルを参照することによって実行する。Ｓ３０２の後、ＰＣインタフェース２０７を介して、外部のＰＣ３００に対して読み取られた画像データが転送される。ここで、画像データの転送前に、データを圧縮して転送データ量を低減するようにしても良い。また、ＰＣ３００との間の転送速度に応じて、適宜圧縮するか否かを切り替えるように構成しても良い。

図４は、ＰＣ３００に転送された後の、画像処理の手順を示すフローチャートである。図４に示す処理は、例えば、ＰＣ３００のＣＰＵ３０１によって実行される。Ｓ４０１では、ＣＰＵ３０１は、ＰＣ３００に転送された画像データに対して色変換処理を実行する。色変換処理とは、画像読取装置１００固有の読取信号値を一般的な色空間に変換することである。例えば、カラーの３チャンネルである、ｄＲ、ｄＧ、ｄＢを、一般的な色空間である、ｓＲ、ｓＧ、ｓＢに変換する。ここで、一般的な色空間とは、色が規定された色空間を表わしており、モニタ表示上の標準とされているｓＲＧＢ等がある。色空間のマッピング方法としては、幾つかの方法が知られているが、例えば図５に示すようなマトリクス計算によって実行されても良い。図５に示すような３行３列でａ００〜ａ２２の予め定められたマトリクスに基づき、ｓＲ、ｓＧ、ｓＢを算出する。勿論、マトリクスの次数を上げたり、離散点の変換後の値をルックアップテーブルとして用意しておき、間の値を補間処理により算出する方法等によって色変換の精度を上げるようにしても良い。Ｓ４０２では、ＣＰＵ３０１は、色変換処理された画像データに対して、原稿領域の検出処理を実行する。原稿領域の検出処理の詳細については後述する。Ｓ４０３では、ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０２で検出された原稿領域の結果に基づき、画像データのトリミング処理を行う。図４に示すような画像処理を実行することによって、画像読取装置１００の原稿台１０２上に置かれた原稿に対応する領域のみを原稿台１０２上の領域全体から抽出することができる。そして、その抽出された原稿領域に対応するデータをＰＣ３００の表示装置３０５に送信してモニタ表示させたり、印刷装置に送信して印刷制御したりすることができる。図４に示す処理においては、画像読取装置１００から、圧縮されたデータが転送された場合には、Ｓ４０１の前に復号化するようにしても良い。また、上記の説明では、図３と図４に示す各処理は別々の装置において実行されている。しかしながら、画像読取装置１００とＰＣ３００とが一体として構成された画像処理装置において実行されても良い。以下においては、画像読取装置１００とＰＣ３００との別々の装置によって、本実施例の動作を実現するとして説明する。

図６は、Ｓ４０２における原稿領域検出処理の手順を示すフローチャートである。Ｓ６０１では、ＰＣ３００のＣＰＵ３０１は、Ｓ４０１で色変換処理された画像データを入力する。Ｓ６０２では、入力した画像データに対して、原稿判定処理を画素単位で実行する。Ｓ６０３では、ＣＰＵ３０１は、Ｓ６０２で画素毎で判定された結果に基づき、原稿領域を特定する。原稿領域の特定については後述するが、原稿領域内の画素であると判定された画素が予め定められた数以上で集合している領域を原稿領域として検出する。以下、Ｓ６０２の原稿判定処理とＳ６０３の原稿領域の特定処理について説明する。

［原稿部判定処理］
図７は、画素判定処理の手順を示すフローチャートである。Ｓ７０１では、ＣＰＵ３０１は、判定対象となる画素値を取得する。なお、本実施例においては、判定対象の画素だけでなく、その周囲の画素の画素値を参照する場合もあるので、判定対象となる画素値のみでなく、その周囲画素の画素値も取得するようにする。次に、Ｓ７０２、Ｓ７０３、Ｓ７０４、Ｓ７０５のそれぞれにおいて、エッジ、彩度、輝度、分光特性の複数種類の光学的な特性を表わす信号値によって原稿判定処理を実行する。

［エッジ判定処理］
まず、Ｓ７０２では、エッジ判定処理を実行する。エッジ判定処理とは、原稿の端部と、背景となる原稿台カバー１０１の白シート部（以下、白圧板という）との境界を検出するための処理である。エッジ判定処理においては、周囲画素の画素値を参照することによって、対象画素がエッジ部であるか否かを判定する。

図９は、Ｓ７０２において用いられるエッジ抽出フィルタの一例としてのラプラシアンフィルタを示す図である。図９の画素９０１は判定対象画素である。画素９０１の周囲の８画素それぞれに記載された係数に従ってフィルタ処理を施す。ここで、フィルタ処理とは画素値と係数との積和演算であり、フィルタ処理の結果、エッジ部分のみ際立たせた画像データを取得することができる。なお、フィルタ処理は、取得した画素値のＲＧＢ信号値それぞれに適用しても良い。また、次式（１）に従って、ＲＧＢ信号を輝度信号に変換して、その輝度信号に基づきフィルタ処理を実行するようにしても良い。

輝度Ｙ＝（０．３０×Ｒ）＋（０．５９×Ｇ）＋（０．１１×Ｂ） ・・（１）
フィルタ処理後のデータに対して、予め定められた閾値と比較して２値化して、エッジ判定処理を行う。つまり、フィルタ処理後の対象データを閾値と比較することで、その対象データを閾値以上と閾値未満とに振り分ける。ここでは、閾値以上である場合には、対象画素はエッジ部であると判定し、閾値未満である場合には、対象画素は非エッジ部であると判定する。ＲＧＢ信号値のそれぞれに対してフィルタ処理されていた場合には、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号それぞれに対して２値化処理を行う。その場合には、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号のいずれかがエッジ部であると判定された場合に、対象画素はエッジ画素であると判定する。なお、閾値は、例えば、白圧板単体を２値化して原稿の端部をエッジとして認識する度合いを鑑みて決定される。

［彩度判定処理］
次に、Ｓ７０３における彩度に基づく画素判定処理について説明する。本処理では、判定対象画素の彩度によって、その画素が原稿部であるか否かを判定する。本処理は、判定対象画素の彩度に基づく画素判定処理であるので、Ｓ７０２の処理のように、周囲画素の画素値を参照しなくても良い。まず、ＣＰＵは、取得したＲＧＢ信号値を、次式（２）及び式（３）に従って色差Ｃｂ、Ｃｒに変換する。

色差Ｃｂ＝（−０．１７×Ｒ）−（０．３３×Ｇ）＋（０．５０×Ｂ） ・・（２）
色差Ｃｒ＝（０．５０×Ｒ）−（０．４２×Ｇ）−（０．０８×Ｂ） ・・（３）
次に、変換されたＣｂ、Ｃｒから、次式（４）に従って、彩度Ｓを算出する。

彩度Ｓ＝（（Ｃｂ×Ｃｂ）＋（Ｃｒ×Ｃｒ））^１／２ ・・（４）
その後、算出された彩度Ｓに対して、予め定められた閾値で２値化して、彩度に基づく画素判定処理を行う。２値化してからの画素判定方法については、Ｓ７０２での説明と同じである。なお、閾値は、例えば、白圧板単体の彩度と原稿の彩度とを鑑みて決定される。

［輝度判定処理］
次に、Ｓ７０４における輝度に基づく画素判定処理について説明する。本処理では、判定対象画素の輝度によって、その画素が原稿部であるか否かを判定する。本処理は、判定対象画素の輝度に基づく画素判定処理であるので、Ｓ７０２の判定処理のように、周囲画素の画素値を参照しなくても良い。まず、ＣＰＵは、取得したＲＧＢ信号値を、式（１）に従って、輝度Ｙに変換する。その後、変換された輝度Ｙに対して、予め定められた閾値で２値化して、輝度に基づく画素判定処理を行う。２値化してからの画素判定方法については、Ｓ７０２での説明と同じである。なお、閾値は、白圧板単体の輝度と原稿の輝度とを鑑みて決定される。

［分光特定判定処理］
次に、Ｓ７０５における分光特性に基づく画素判定処理について説明する。本処理では判定対象画素の分光特性を利用して、その画素が原稿部であるか否かを判定する。本処理は、主として用紙（普通紙）と白圧板との分離を目的としている。

ここで、普通紙の分光特性について説明する。図１０は、リサイクルされていない、通常の製造過程を経て作製された普通紙の分光特性の測定値を示す図である。普通紙は、パルプから製造される。また、パルプ状態のままである場合にはクリームがかった色となるが、その後の漂白過程、青味付け過程によって色が整えられる。

分光特性についていうと、パルプ状態では、短波長部の反射率が低く、漂白過程で、それらがフラットな均一な特性に変化し、青味付け過程で、わずかに短波長および長波長の反射率が高くなる。即ち、分光特性は、図１０に示すような特性を表わすことになる。つまり、分光特性という点では、普通紙の反射率の特徴として、短波長から順に、高、低、高と変化する。色で言い換えると、青成分の反射率が高く、緑成分が低く、赤成分が高いという傾向を示す。

図１１は、リサイクルされた普通紙（リサイクル用紙）の分光特性の測定値を示す図である。リサイクル用紙は、上述の普通紙と比べれば若干黄色味を呈しているので、図１０の普通紙の場合に比べ、全体に低く、短波長側の反射率がやや小さくなる。このため、反射率としては、短波長から順に、低、中、高と変化する。色で言い換えると、青成分の反射率が低く、緑成分が中程度、赤成分が高いという傾向を示す。

図１２は、蛍光増白剤が添加された普通紙の分光特性の測定値を示す図である。蛍光増白剤が添加された普通紙は、近年では一般的に市場に流通している。本普通紙の分光特性は、図１２に示すように蛍光増白剤の影響によって、短波長から順に、高、低、中と変化する。色で言い換えると、青成分の反射率が非常に高く、緑成分が低く、赤成分が高いという傾向を示す。

図１０〜図１２に示すように、緑の反射率と赤の反射率に着目すると、常に赤の反射率の方が大きいことが分かる。一方、図１３は、白圧板の分光特性の測定値を示す図である。白圧板の素材には強度や耐久の点から合成樹脂が採用される場合が多く、分光特性の測定に用いた白圧板もポリプロピレンで製造されている。図１３に示すように、分光特性として、短波長部を除きフラットな特性を呈している。つまり、普通紙に見られたような赤での反射率が高くなるような傾向でないことが分かる。

以上の図１０〜図１３に示す分光特性を踏まえ、Ｓ７０５では、判定対象画素の画素値のうち、Ｇ信号値とＲ信号値に着目する。Ｇ信号値よりＲ信号値の方が大きい場合には、普通紙、つまり原稿部であると判定する。Ｇ信号値よりＲ信号値の方が大きい場合には、原稿を読取った信号であると判定する一方、Ｇ信号値よりＲ信号値の方が大きくない場合には、原稿部ではなく白圧板であると判定する。ここで、原稿に印刷されている内容のうちＧ信号よりＲ信号の方が大きくないような傾向を有している部分、例えば赤で印刷されている部分については、非原稿部として判定されてしまうことが考えられる。しかしながら、本実施例は、大部分の領域が印刷されていないテキスト文書等を対象としているので、Ｓ７０５の処理によって原稿領域の切り出しは十分可能である。このように、Ｇ信号値とＲ信号値に基づいて、原稿を読取ったか否かを判定する。あるいは、Ｇ信号値とＲ信号値に基づいて、原稿を読取ったか、圧板を読取ったかを判定する。

Ｓ７０６においては、Ｓ７０２〜Ｓ７０５の各処理のいずれかで原稿部であると判定された場合には、Ｓ７０７で原稿部であると判定し、Ｓ７０２〜Ｓ７０５の全ての処理において非原稿部であると判定された場合には、Ｓ７０８で非原稿部であると判定する。Ｓ７０９においては、ＣＰＵは、全ての画素について画素判定処理を終了したか否かを判定する。ここで、全ての画素について画素判定処理を終了していないと判定された場合には、次の画素値を対象画素としてＳ７０１からの処理を行う。一方、全ての画素について画素判定処理を終了したと判定された場合には、図７に示す処理を終了する。

［原稿領域特定処理］
次に、Ｓ６０３の原稿領域特定処理（原稿領域判定）について説明する。図８は、原稿領域特定処理の手順を示すフローチャートである。Ｓ８０１では、ＣＰＵ３０１は、Ｓ６０２で判定された各画素の判定結果を取得する。Ｓ８０２では、ＣＰＵ３０１は、各画素の判定結果に対して、予め定められた一定領域の単位で結合処理を行う。

結合処理の一例を、図１４を参照して説明する。図１４（ａ）に示すように、３×３＝９画素を単位として、その中で原稿部であると判定された画素をカウントする。ここで、原稿部であると判定された画素数が所定数以上の場合には、９画素全てを原稿部であると判定して塗り潰しを行う。一方、その画素数が所定数未満である場合には、塗り潰しを行わない。例えば、所定数が４であるとする。その場合には、図１４（ｂ）に示すように、原稿部であると判定された画素が４以上と判定された３×３＝９画素については、全ての画素を塗り潰す。また、画素単位数を変更可能にして判定基準を変更するようにしても良い。また、３×３＝９画素を１ブロックとして、さらに複数のブロックについて同様に、塗り潰しを行うようにしても良い。本実施例では、Ｓ８０２の結合処理によって、画素単位でばらつきをもった判定結果をまとめることができ、画素ごとでのばらつきを吸収することができる。また、他の方法によって各画素の判定結果のばらつきを吸収するようにしても良い。

Ｓ８０３では、Ｓ８０２の結合処理の後、散在する原稿部であると判定された画素の固まり（小領域）を除去する。このような散在する小領域は、原稿領域の切り出しにおける精度を低下させる原因となり得る。ここで、小領域を除去するために様々な方法が用いられても良いが、例えば、原稿部であると判定された相隣接する画素の固まりを一単位とし、それらの面積（個数）を計測する。そして、それらの面積が一定値以下であれば、その画素の固まりを非原稿部であるとして除去する。又は、散在する画素の固まりのうち、面積の最も大きい固まり以外の領域を非原稿部であるとして除去するようにしても良い。

図１５は、小領域の除去を説明するための図である。図１５に示す読取画像データ１５０１内の黒領域は、原稿部であると判定された画素の固まりを示す。また、白領域は、非原稿部であると判定された画素の固まりを示す。図１５に示すように、一見して分かる原稿部であると判定された最も大きい固まり以外にも、原稿部であると判定された小さい画素の固まりが散在している。上述したように、一定値以下の面積である小さい固まりについては、非原稿部であるとして判定結果を変更する。図１６は、そのような処理を適用した後を示す図である。図１６に示すように、図１５中に散在していた小さい固まりが除去されている。その結果、原稿領域のみを高精度に切り出すことが可能になる。

Ｓ８０４では、切り出された原稿領域の座標位置を特定する。まず、原稿領域の４隅の位置を算出する。図１７においては、４点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄで４隅が示されている。例えば、Ｓ８０３で切り出された結果、複数の領域（固まり）が存在するのであれば（例えば、原稿部であると判定された領域内に複数の非原稿部が存在する場合）、それらのうちの最大領域の４点の座標値を算出すれば良い。また、本実施例では、３×３＝９画素を一単位としているが、その一単位をより小さくし、原稿部であると判定され塗りつぶしが行われた領域の角点の座標を算出するようにすれば、原稿の傾きにも対応することができる。

以上においては、画像読取装置１００のＣＰＵ２０１が図３の処理を実行し、ＰＣ３００のＣＰＵ３０１が図４の処理を実行するとして説明した。しかしながら、ＣＰＵ２０１の処理能力が十分であれば、ＣＰＵ３０１の代わりに、ＣＰＵ２０１が図４の処理を実行するようにしても良い。

〔実施例２〕
実施例１では、図７におけるＳ７０２〜Ｓ７０５のような複数の画素判定処理を行い、原稿領域であるか否かの判定精度を向上させた。一方、本実施例では、実施例１での各画素判定処理のスケーラビリティを変更することができる。以下、実施例１と異なる点についてのみを説明する。

本実施例では、ユーザインタフェース画面を介してユーザが原稿の種類を選択する場合や、原稿を自動で読み取るＡＤＦ（オート・ドキュメント・フィーダー）が用いられた場合を考慮している。つまり、普通紙原稿が用いられることが明白である場合を考慮している。

図１８は、本実施例における画素判定処理の手順を示すフローチャートである。本処理は、図６のＳ６０２の画素判定処理に対応している。図１８のＳ１８０１は、図７のＳ７０１に対応し、図１８のＳ１８０３は、図７のＳ７０７に対応している。また、図１８のＳ１８０４は、図７のＳ７０８に対応し、図１８のＳ１８０５は、図７のＳ７０９に対応している。

図１８のＳ１８０２においては、図７のＳ７０５の処理を実行する。本実施例においては、Ｓ１８０２の結果のみを用いて、対象画素が原稿部であるか否かを判定する。上述のように、普通紙原稿が用いられることが明白である場合には、図１８に示すような最小条件によって原稿部であるか否かの判定を行ったとしても十分に判定可能である。また、図１８には最小条件の例が示されているが、Ｓ１８０２と並行して彩度に基づく画素判定処理を行うようにしても良い。これは、図７からＳ７０２とＳ７０４を除いた処理に対応する。彩度に基づく画素判定処理と分光特性に基づく画素判定処理とを行うことによって、分光特性のみの最小条件では検出困難な、赤色の背景を有する色背景原稿の切り出しが可能となる。

一方、図１８と逆に、画素判定条件を増やすことでより検出精度の向上を図ることもできる。図１９のＳ１９０１〜Ｓ１９０９はそれぞれ、図７のＳ７０１〜Ｓ７０９に対応している。また、Ｓ１９１０の画素判定処理が新たに追加されている。

Ｓ１９１０では、対象画素を含む一定領域について周期性を検出する。そして、その周期性が原稿の特性を呈していれば、対象画素は原稿部であると判定し、一方、周期性が検出できなければ、対象画素は非原稿部であると判定する。ここで、周期性の検出方法としては、予め定められた一定領域内において画素信号の起伏を読み取ってパターンに一致するか否かを判定しても良い。また、フーリエ変換等によってその一定領域内の空間周波数成分を抽出し、一定値以上のピーク値が周期性を以って検出された場合に、その一定領域を周期性ありとして、対象画素が原稿部であると判定するようにしても良い。

Ｓ１９１０の画素判定処理は、例えば、普通紙に円グラフや棒グラフ等が印刷された場合を想定している。また、そのようなグラフ等ばかりでなく、網点パターンをもったオフセット印刷で作成された原稿等、周期性を検出できるものにＳ１９１０は適用できる。

〔実施例３〕
実施例１と実施例２では、対象画素が原稿部であるか否かの２値判定を用いていた。本実施例では、多値による判定処理を行うことによって、より精度の向上を図ることができる。以下、実施例１と異なる点について説明する。

図２０は、本実施例における画素判定処理の手順を示すフローチャートである。本処理は、図６のＳ６０２での画素判定処理に対応している。図２０のＳ２００１は、図７のＳ７０１に対応し、図２０のＳ２００７は、図７のＳ７０９に対応している。Ｓ２００２〜Ｓ２００５は、処理に用いる評価値（光学的な特性を表わす信号値）の点では図７のＳ７０２〜Ｓ７０５に対応しているが、各最後の段階で実行する２値化処理の点で実施例１と異なる。

図２１の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）はそれぞれ、Ｓ２００２、Ｓ２００３、Ｓ２００４、Ｓ２００５において原稿度を判定するためのグラフを示している。評価値取得後、それぞれに対応するグラフに基づいて原稿度を算出する。つまり、本実施例においては、予め閾値を２つ設定しておき（Ｔｈ１とＴｈ２）、それらに基づくグラフから、対象画素がどの程度の原稿度であるかを定義している。本実施例においては、両閾値の間について線形的に補間することによって原稿度を求めているが、非線形的に補間するようにして原稿度を求めるようにしても良い。

Ｓ２００６では、Ｓ２００２〜Ｓ２００５でそれぞれで求められた各原稿度のうち、最大値を選択して対象画素の原稿度とする。それらの原稿度は、図２１から分かるように、実施例１及び２の場合のような２値ではなく多値であるので、後段に行われる結合処理や小領域除去処理の前において所定の閾値で２値化しても良い。又は、多値のまま結合処理や小領域除去処理を行っても良い。その場合には、例えば、結合処理後の画素の固まりが、原稿部である可能性（確からしさ）を表わすパラメータを有することができる。そして、その時点で２値化して、原稿領域を切り出して、図１７で説明したような各座標を特定しても良い。２値化する際には、その基準となる閾値を様々に変更することによって、原稿部の切り出しの精度を柔軟に変更することができる。例えば、ユーザによるスライドバーのような切り出し精度の設定に対して、その設定値を閾値として多値の原稿度を２値化することができる。

以上の実施例で説明した内容は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。また、上記の処理を１つのプロセッサにより実行する場合に限らず、複数のプロセッサにより実行する場合であってもよい。

Claims (11)

1. 画像読取装置の原稿台に置かれた原稿に対応する第１のデータと、前記原稿台を覆うカバーに対応する第２のデータとを含む画像データを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記画像データに基づく画像に含まれる対象画素について、前記対象画素に対応するＲＧＢ信号のＲ信号値とＧ信号値を特定する特定手段と、
   前記画像において、前記特定手段により特定されたＧ信号値より前記特定手段により特定されたＲ信号値の方が大きい対象画素を、前記第１のデータに対応する画素の候補としての原稿部画素と判定する判定手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像から、前記判定手段により前記原稿部画素として判定された複数の画素を含む原稿領域を切り出す切り出し手段、
   をさらに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. 前記画像において、所定の画素数からなるブロック毎に、ブロック内において前記原稿部画素の数が所定数以上であるか判断する判断手段、をさらに備え、
   前記切り出し手段は、前記判断手段により前記原稿部画素が前記所定数以上であると判断された原稿部ブロックが予め定められた数以上集合している領域を前記原稿領域として切り出す、
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記切り出し手段は、隣接する原稿部ブロックとして連続する複数の原稿部ブロックに対応する面積が所定値より大きい場合に、前記複数の原稿部ブロックを前記原稿領域に含め、前記面積が前記所定値以下の場合に前記複数の原稿部ブロックを前記原稿領域から除外することで、前記原稿領域を切り出す、
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記カバーの表面の色は、白色を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記判定手段は、さらに前記対象画素の彩度を閾値と比較し、前記対象画素のＧ信号値よりＲ信号値の方が大きくない場合であっても、前記比較により、前記対象画素を前記原稿部画素と判定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記判定手段は、さらに前記対象画素の輝度を閾値と比較し、前記対象画素のＧ信号値よりＲ信号値の方が大きくない場合であっても、前記比較により、前記対象画素を前記原稿部画素と判定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記画像読取装置を含み、前記取得手段は前記画像読取装置による前記原稿の読取で得られた前記画像データを取得する、
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記画像読取装置は、前記原稿台に置かれた前記原稿に対応する第１の領域と、前記カバーに対応する第２の領域を光学的に読み取ることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 画像読取装置の原稿台に置かれた原稿に対応する第１のデータと、前記原稿台を覆うカバーに対応する第２のデータとを含む画像データを取得する取得工程と、
    前記取得工程において取得された前記画像データに基づく画像に含まれる対象画素について、前記対象画素に対応するＲＧＢ信号のＲ信号値とＧ信号値を特定する特定工程と、
    前記画像において、前記特定工程において特定されたＧ信号値より前記特定工程において特定されたＲ信号値の方が大きい対象画素を、前記第１のデータに対応する画素の候補としての原稿部画素と判定する判定工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
11. 請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。