JP6248451B2 - 画像読取装置、画像読取方法および画像読取プログラム - Google Patents

Description

この発明は、画像読取装置、画像読取方法およびプログラムに関し、特に、電子表示デバイスに表示された画像を読み取る画像読取装置、その画像読取装置で実行される画像読取方法および画像読取プログラムに関する。

紙媒体に形成された画像と、電子ペーパーに表示された画像とでは、階調表現方法等が異なるため、画像が異なる。このため、原稿読取装置で、紙媒体に形成された画像を読み取って得られる画像データと、電子ペーパーに表示された画像を読み取って得られる画像データとでは、画像処理の方法、またはそれに用いられるパラメータを異ならせる必要がある。このため、画像読取装置が読取対象とする媒体を判別することが望まれる。また、電子ペーパーに複数ページの画像を順に表示させ、ＭＦＰで複数ページの画像を連続して読取する場合あり、この場合には、画像読取装置で読み取るタイミングと電子ペーパーで画像の表示を切り換えるタイミングとを同期させる必要があり、画像読取装置で読取対象が電子ペーパーであることを特定する必要がある。

画像読取装置が読取対象を判別する技術として、特開２００９−４９８０号公報に示される技術がある。この従来の技術では、自動原稿搬送装置において、原稿テーブル上に原稿として電子ペーパーおよび紙媒体が混載された場合、第１通信読取部により電子ペーパーの電子データ（ＩＤ番号を含む）を一括して読取る。次いで、第２通信読取部において、１枚ずつ当該電子ペーパーのＩＤ番号を取得し、一括して読取り済みの全電子ペーパーのＩＤ番号と照合して当該電子ペーパーの載置順を判別する。また、ＩＤ番号を取得できない原稿を紙媒体と判別し、紙媒体および電子ペーパーの載置順を判別する。

しかしながら、従来の技術では、原稿読取装置が読取対象の媒体を判別するために、電子ペーパーとの間で通信しなければならず、そのための特別な処理が必要になるといった問題がある。
特開２００９−４９８０号公報

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取装置を提供することである。

この発明の他の目的は、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取方法を提供することである。

この発明のさらに他の目的は、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取プログラムを提供することである。

上述した目的を達成するためにこの発明のある局面によれば、画像読取装置は、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、検出された孤立点の形状を検出する形状検出手段と、孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに、形状が矩形である孤立点が所定数以上存在することを条件に、読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する孤立点判別手段と、を備える。

この局面に従えば、画像データから孤立点が検出され、検出された孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別が電子表示デバイスか否かが判別される。画像データに含まれる孤立点の形状に基づいて媒体の種別が電子表示デバイスか否かを判別するので、媒体の種別を容易に判別することができる。その結果、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取装置を提供することができる。

好ましくは、孤立点判別手段は、孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに形状が円形である孤立点が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する。
この発明の他の局面によれば、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、検出された孤立点の形状を検出する形状検出手段と、孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに、形状が円形である孤立点が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する孤立点判別手段と、を備える。
好ましくは、検出された孤立点のサイズを検出する孤立点サイズ検出手段を、さらに備え、孤立点判別手段は、孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちでサイズが最小の孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。

この局面に従えば、検出された複数の孤立点のうちでサイズが最小の孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別するので、媒体の種別を判別する精度を向上させることができる。

好ましくは、生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、端部形状検出手段により検出された複数の細線の端部のうちに形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する細線端部判別手段と、孤立点判別手段による第１の判別結果と、細線端部判別手段による第２の判別結果とのいずれか一方しか入力されない場合に、入力された判別結果を出力し、第１の判別結果と第２の判別結果とが同じ場合に、その判別結果を出力し、第１の判別結果と第２の判別結果とが異なる場合に、孤立点判別手段が判別の対象とした孤立点のサイズと、細線端部判別手段が判別の対象とした細線の端部のサイズとを比較し、第１の判別結果と第２の判別結果のうちサイズの小さい一方を選択して出力する組合せ判別手段とを、さらに備える。

この局面に従えば、孤立点の形状に基づく判別と、細線端部の形状に基づく判別とを組み合わせて判別するので、媒体の種別を判別する精度を向上させることができる。
好ましくは、細線端部判別手段は、細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちで、形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する。
この局面に従えば、検出された複数の細線端部のうちに形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではないと判別するので、誤検出を防止することができる。
この発明のさらに他の局面によれば、生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、端部形状検出手段により検出された複数の細線の端部のうちに形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する細線端部判別手段と、孤立点判別手段による第１の判別結果と、細線端部判別手段による第２の判別結果とのいずれか一方しか入力されない場合に、入力された判別結果を出力し、第１の判別結果と第２の判別結果とが同じ場合に、その判別結果を出力し、第１の判別結果と第２の判別結果とが異なる場合に、孤立点判別手段が判別の対象とした孤立点のサイズと、細線端部判別手段が判別の対象とした細線の端部のサイズとを比較し、第１の判別結果と第２の判別結果のうちサイズの小さい一方を選択して出力する組合せ判別手段と、を備える。

この局面に従えば、第１の判別結果と第２の判別結果とが異なる場合、判別対象のサイズの小さい一方を選択するので、判別精度を向上することができる。

この発明の他の局面によれば、画像読取装置は、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、端部形状検出手段により検出された複数の細線の端部のうちに形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する細線端部判別手段と、を備える。

この局面に従えば、画像読取装置により、細線の端部が検出され、検出された端部の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別が判別される。画像データに含まれる細線端部の形状に基づいて媒体の種別が電子表示デバイスか否かを判別するので、媒体の種別を容易に判別することができる。その結果、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取装置を提供することができる。

好ましくは、細線端部判別手段は、細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちで、形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する。
この発明のさらに他の局面によれば、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、生成された画像データから細線の端部を検出する細線
端部検出手段と、検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、検出された端部の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する細線端部判別手段と、を備え、細線端部判別手段は、細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちで、形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する。
好ましくは、検出された細線の端部のサイズを検出する細線端部サイズ検出手段を、さらに備え、端部形状検出手段は、細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちでサイズが最小の細線の端部の形状を検出する。

この局面に従えば、検出された複数の細線の端部のうちでサイズが最小の細線の端部の形状を検出するので、媒体の種別を判別する精度を向上させることができる。

この発明のさらに他の局面によれば、画像読取装置は、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出手段と、孤立点検出手段により検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値以下の場合に、読取対象の媒体種別を紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別するサイズ分布判別手段と、を備える。

この局面に従えば、画像データから孤立点が検出され、検出された孤立点のサイズの分散値に基づいて、読取対象の媒体の種別が判別される。画像データに含まれる孤立点のサイズの分散値に基づいて媒体の種別が電子表示デバイスか否かを判別するので、媒体の種別を容易に判別することができる。その結果、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取装置を提供できる。

好ましくは、サイズ分布判別手段は、分散値が所定の値より大きい場合に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する。
この発明のさらに他の局面によれば、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出手段と、孤立点検出手段により検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値より大きい場合に、読取対象の媒体の種別を電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別するサイズ分布判別手段と、を備える。

この発明のさらに他の局面によれば、画像読取方法は、画像読取装置が実行する画像読取方法であって、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、検出された孤立点の形状を検出する形状検出ステップと、孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点のうちに、形状が矩形である孤立点が所定数以上存在することを条件に、読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する孤立点判別ステップと、を備える。

この局面に従えば、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取方法を提供できる。
この発明のさらに他の局面によれば、画像読取方法は、画像読取装置が実行する画像読取方法であって、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、検出された孤立点の形状を検出する形状検出ステップと、孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点のうちに、形状が円形である孤立点が所定数以上存在することを条件に、読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別するステップと、を含む。

この発明のさらに他の局面によれば、画像読取方法は、画像読取装置が実行する画像読取方法であって、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出ステップと、検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出ステップと、端部形状検出ステップにおいて検出された複数の細線の端部のうちに形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する細線端部判別ステップと、を備える。

この局面に従えば、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取方法を提供できる。
この発明のさらに他の局面によれば、画像読取方法は、画像読取装置が実行する画像読取方法であって、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出ステップと、検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出ステップと、端部形状検出ステップにおいて検出された複数の細線の端部のうちに形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する細線端部判別ステップと、を含む。

この発明のさらに他の局面によれば、画像読取方法は、画像読取装置が実行する画像読取方法であって、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出ステップと、孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値以下の場合に、読取対象の媒体種別を紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別するサイズ分布判別ステップと、を備える。

この局面に従えば、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取方法を提供できる。
この発明のさらに他の局面によれば、画像読取方法は、画像読取装置が実行する画像読
取方法であって、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出ステップと、孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値より大きい場合に、読取対象の媒体の種別を電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別するサイズ分布判別ステップと、を含む。

この発明のさらに他の局面によれば、画像読取プログラムは、上記の画像読取方法を、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取部を備えたコンピュータに実行させる。

この局面に従えば、媒体に形成された画像を読み取った画像データから媒体の種別を判別することが可能な画像読取プログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態の一つにおけるＭＦＰの外観を示す斜視図である。 ＭＦＰのハードウェア構成の概要の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態におけるＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の一例を示すブロック図である。 円形の孤立点検出フィルタの一例を示す図である。 矩形の孤立点検出フィルタの一例を示す図である。 円形の細線端部検出フィルタの一例を示す第１の図である。 円形の細線端部検出フィルタの一例を示す第２の図である。 矩形の細線端部検出フィルタの一例を示す第１の図である。 矩形の細線端部検出フィルタの一例を示す第２の図である。 第１の実施形態における画像読取処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態における媒体種別判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 孤立点判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 細線端部判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 組合せ判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態におけるＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態における媒体種別判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１は、本発明の実施の形態の一つにおけるＭＦＰの外観を示す斜視図である。図１を参照して、ＭＦＰ１００は、画像形成装置の一例であり、原稿を読み取るための原稿読取部１３０と、原稿を原稿読取部１３０に搬送するための自動原稿搬送装置１２０と、原稿読取部１３０が原稿を読み取って出力する画像データに基づいて用紙等に画像を形成するための画像形成部１４０と、画像形成部１４０に用紙を供給するための給紙部１５０と、ユーザーインターフェースとしての操作パネル１６０とを含む。

自動原稿搬送装置１２０は、原稿給紙トレイ上にセットされた複数枚の原稿を１枚ずつ自動的に原稿読取部１３０のプラテンガラス上に設定された所定の原稿読み取り位置まで搬送し、原稿読取部１３０により原稿画像が読み取られた原稿を原稿排紙トレイ上に排出する。原稿読取部１３０は、原稿読取位置に搬送されてきた原稿に光を照射する光源と、原稿で反射した光を受光する光電変換素子とを含み、原稿のサイズに応じた原稿画像を走査する。光電変換素子は、受光した光を電気信号である画像データに変換して、画像形成部１４０に出力する。給紙部１５０は、給紙トレイに収納された用紙を画像形成部１４０に搬送する。

原稿読取部１３０は、紙媒体の画像が形成された原稿面を読み取ることによって、紙媒体の原稿面に形成された画像を読み取る。また、原稿読取部１３０は、電子表示デバイスである電子ペーパーが原稿読取位置に載置される場合、電子ペーパーの表示面（原稿面）を読み取ることによって、電子ペーパーによって表示面に表示された画像を読み取る。電子ペーパーは電子表示デバイスの一例であり、外部から入射する光を反射することにより画像を表示するデバイスであれば、電子ペーパーとは別のデバイスであってもよい。

画像形成部１４０は、周知の電子写真方式により画像を形成するものであって、原稿読取部１３０から入力される画像データにシェーディング補正などの各種のデータ処理を施した、データ処理後の画像データまたは、外部から受信された画像データに基づいて、給紙部１５０により搬送される用紙に画像を形成する。

図２は、ＭＦＰのハードウェア構成の概要の一例を示すブロック図である。図２を参照して、ＭＦＰ１００は、メイン回路１１０を含む。メイン回路１１０は、ＣＰＵ１１１と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１４と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１５と、ファクシミリ部１１６と、外部記憶装置１１７と、画像処理装置２０１と、を含む。ＣＰＵ１１１は、自動原稿搬送装置１２０、原稿読取部１３０、画像形成部１４０、給紙部１５０および操作パネル１６０と接続され、ＭＦＰ１００の全体を制御する。

ＲＯＭ１１３は、ＣＰＵ１１１が実行するプログラム、またはそのプログラムを実行するために必要なデータを記憶する。ＲＡＭ１１４は、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行する際の作業領域として用いられる。また、ＲＡＭ１１４は、原稿読取部１３０から連続的に送られてくる読取画像を一時的に記憶する。

ファクシミリ部１１６は、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）に接続され、ＰＳＴＮにファクシミリデータを送信する、またはＰＳＴＮからファクシミリデータを受信する。ファクシミリ部１１６は、受信したファクシミリデータを、ＨＤＤ１１５に記憶するか、または、画像形成部１４０でプリント可能なプリントデータに変換して、画像形成部１４０に出力する。これにより、画像形成部１４０は、ファクシミリ部１１６により受信されたファクシミリデータを用紙に画像を形成する。また、ファクシミリ部１１６は、原稿読取部１３０によって読み取られたデータ、またはＨＤＤ１１５に記憶されたデータをファクシミリデータに変換して、ＰＳＴＮに接続されたファクシミリ装置に送信する。

通信Ｉ／Ｆ部１１２は、ネットワークにＭＦＰ１００を接続するためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ部１１２は、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）またはＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の通信プロトコルで、ネットワークに接続された他のコンピューターと通信する。なお、通信のためのプロトコルは、特に限定されることはなく、任意のプロトコルを用いることができる。また、通信Ｉ／Ｆ部１１２が接続されるネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であり、接続形態は有線または無線を問わない。またネットワークは、ＬＡＮに限らず、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）を用いたネットワーク等であってもよい。さらに、ネットワークがインターネットに接続されている場合には、ＭＦＰ１００は、インターネットに接続されたサーバー等のコンピューターと通信が可能である。

外部記憶装置１１７は、ＣＰＵ１１１により制御され、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１８、または半導体メモリーが装着される。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１７を介してＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーにアクセス可能である。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１７に装表されたＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーに記録されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行する。なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１８に記録されたプログラムに限られず、ＨＤＤ１１５に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行するようにしてもよい。この場合、通信Ｉ／Ｆ部１１２に接続されるネットワークを介して、ネットワークに接続された他のコンピューターが、ＭＦＰ１００のＨＤＤ１１５に記憶されたプログラムを書換える、または、新たなプログラムを追加して書き込むようにしてもよい。さらに、ＭＦＰ１００が、ネットワークに接続された他のコンピューターからプログラムをダウンロードして、そのプログラムをＨＤＤ１１５に記憶するようにしてもよい。ここでいうプログラムは、ＣＰＵ１１１が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムを記憶する媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ１１８に限られず、光ディスク（ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）／ＭＤ（Ｍｉｎｉ Ｄｉｓｃ）／ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ））、ＩＣカード、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）などの半導体メモリーであってもよい。

操作パネル１６０は、ＭＦＰ１００の上方に設けられ、表示部１６１と操作部１６３とを含む。表示部１６１は、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬＤ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）等のディスプレイであり、ユーザーに対する指示メニューや取得した画像データに関する情報等を表示する。操作部１６３は、タッチパネル１６５と、複数のキーからなるハードキー部１６７と、を含む。ハードキー部１６７が含む複数のキーそれぞれは、接点スイッチを含み、ＣＰＵ１１１に接続される。タッチパネル１６５は、操作ユーザーが指またはスタイラスペンで指示した位置を検出し、検出した位置の座標をＣＰＵ１１１に出力する。

画像処理装置２０１は、ＣＰＵ１１１により制御され、画像データを処理する。画像処理装置２０１は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のＩＣであってもよいし、汎用的なＣＰＵであってもよい。画像処理装置２０１を汎用的なＣＰＵとする場合、画像処理装置２０１は、ＣＰＵ１１１と同様に、ＲＯＭ１１３に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１４に読み出して実行する。なお、画像処理装置２０１が実行するプログラムは、ＲＯＭ１１３に記憶されたプログラムに限らず、ＨＤＤ１１５に記憶されたプログラム、外部記憶装置１１７に装着されたＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーに記録されたプログラムであってもよい。また、画像処理装置２０１が実行するプログラムは、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムと同様に、外部から入力されるプログラムであってもよい。

画像処理装置２０１が処理対象とする画像データは、原稿読取部１３０によって原稿が読み取られて出力される画像データ、ファクシミリ部１１６によって受信されたファクシミリデータ、通信Ｉ／Ｆ部１１２によって外部のコンピューターから受信されるデータ、ＨＤＤ１１６から読み出されたデータまたは外部記憶装置１１７によってＣＤ−ＲＯＭ１１９から読み出されたデータを、含む。

本実施の形態におけるＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０で、紙媒体の原稿面に形成された画像と、電子表示デバイスの表示面（原稿面）に表示された画像とを読み取り可能である。このため、原稿読取部１３０が出力する画像データは、画像が形成された紙媒体の原稿面を読み取って出力する画像データと、電子表示デバイスが表示面（原稿面）に表示した画像を読み取って出力する画像データと、を含む。原稿読取部１３０が紙媒体の原稿面に形成された画像を読み取って出力する画像データと、電子表示デバイスが表示面に表示した画像を読み取って出力する画像データと、は異なる。例えば、紙媒体の原稿面に形成された画像と、電子表示デバイスの表示面（原稿面）に表示された画像とでは、階調表現の方向が異なるからである。このため、原稿読取部１３０が紙媒体の原稿面に形成された画像を読み取って出力する画像データと、電子表示デバイスが表示面に表示した画像を読み取って出力する画像データとで、画像処理装置２０１に実行させる処理の種類、設定されるパラメータが異なる場合がある。ＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０が画像を読み取って出力する画像データから、読取対象の媒体の種別を判別する。具体的には、読取対象が、紙媒体であるか、電子表示デバイスであるかを判別する。以下、これについて詳細に説明する。

ここで、電子表示デバイスによって表示される画像と、紙媒体に形成される画像との違いについて説明する。電子表示デバイスは表示面に複数の画素が配列されており、複数の画素それぞれの形状は矩形である。このため、電子表示デバイスが表示する画像が１画素で表現する部分を含む場合、その１画素で表現される部分の形状は矩形になる。紙媒体にインクで形成される画像は、複数のドットの配列で表現される。印刷に用いるインクまたはトナーの性質から複数のドットの最小単位の形状は円形である。このため、紙媒体に形成される画像が１ドットで表現される部分を含む場合、その１ドットで表現される部分の形状は円形になる。

電子表示デバイスが表示する画像が１画素で表現する部分、および紙媒体に形成される画像が１ドットで表現される部分は、例えば、写真等の階調の変化を含む領域に存在する場合、文字のはねる部分、または払う部分等の線の端部を表現する部分に存在する場合がある。

図３は、第１の実施形態におけるＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の一例を示すブロック図である。図３に示す機能は、ＭＦＰ１００が備えるＣＰＵ１１１が、ＲＯＭ１１３、ＨＤＤ１１５またはＣＤ−ＲＯＭ１１８に記憶された画像読取プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１１により実現される機能である。図３を参照して、ＣＰＵ１１１は、原稿読取制御部２１１と、孤立点検出部２１３と、形状検出部２１５、孤立点サイズ検出部２１７と、細線端部検出部２１９と、端部形状検出部２２１と、細線サイズ検出部２２３と、媒体種別判別部２２５と、画像処理決定部２４１と、画像処理制御部２４３と、を含む。

原稿読取制御部２１１は、原稿読取部１３０を制御して、原稿読取部１３０に読取対象の媒体の原稿面に形成された画像を読み取らせ、原稿読取部１３０が出力する画像データ取得する。原稿読取制御部２１１は、原稿読取部１３０から入力された画像データを、孤立点検出部２１３、細線端部検出部２１９、画像処理制御部２４３に出力する。

孤立点検出部２１３は、原稿読取制御部２１１が出力する画像データが入力される。孤立点検出部２１３は、入力された画像データから孤立点を検出する。孤立点とは、最小単位を１画素とし、１以上の画素の集合であり、１つの孤立点内の画素の色彩は同じであり、周辺の画素と孤立点を形成する１以上の画素とで色彩が異なる。

孤立点検出部２１３は、矩形の孤立点検出フィルターと、円形の孤立点検出フィルターと、をそれぞれ使用し、孤立点を検出する。矩形の孤立点検出フィルターは、孤立点の複数のサイズにそれぞれ対応して複数あり、円形の孤立点検出フィルターは、孤立点の複数のサイズにそれぞれ対応して複数ある。

孤立点検出部２１３は、複数のサイズそれぞれに対応した感度を有する円形の孤立点検出フィルタおよび矩形の孤立点検出フィルタを用いて、画素ごとに形状別および複数のサイズ別の評価値を算出する。そして、孤立点検出部２１３は、処理対象とする画素について、算出された形状別および複数のサイズ別の評価値の少なくとも１つが孤立点成立条件を満たす場合に、処理対象となる画素が孤立点の中心画素と判断する。

孤立点検出部２１３が処理対象とする画素は、画像データ中に含まれるハイライト領域に含まれる画素とするのが好ましい。ハイライト領域とは、明度の高い画素を含む割合の多い領域である。例えば、画像データを複数の領域に分割し、領域の画素値の合計からハイライト領域か否かを判断するようにしてもよいし、領域の画素値の最大値から最小値を減算した値を用いてハイライト領域か否かを判断するようにしてもよい。明度の高い画素を含む割合の低い領域では、孤立点が存在する確率が低いからである。ハイライト領域に含まれる画素を処理対象画素とすることで、処理対象画素の数を少なくすることができるので、処理速度を向上させることができる。

孤立点検出部２１３は、画像データを複数の色別の画像データそれぞれから孤立点を検出する。例えば、画像データが、赤色のプレーンデータと、緑色のプレーンデータと、青色のプレーンデータとを含む場合、赤色のプレーンデータ、緑色のプレーンデータおよび青色のプレーンデータそれぞれから孤立点を検出する。

孤立点成立条件は、評価値が予め定められたしきい値以上である。このしきい値は、予め定められた値である。また、しきい値は、原稿読取部１３０の特性により定まる値とするのが好ましい。さらに、しきい値は、原稿読取部１３０が出力する画像データ中のノイズを考慮して定めるのが好ましい。また、しきい値は、孤立点のサイズ別に異なる値にしてもよい。

孤立点検出フィルタは、評価値を算出するための処理対象画素の位置と、処理対象画素の周辺の画素の位置と、計算式とを定義し、サイズの大きな孤立点を検出するための孤立点検出フィルタほど、処理対象画素の周辺の画素の画素値の数が多い。孤立点検出フィルタを用いて処理対象画素ごとに算出する評価値は、処理対象画素の画素値と処理対象画素の周辺に存在する複数の画素の画素値とから所定の計算式に従って算出される値である。所定の計算式は、例えば、処理対象画素を基準に孤立点サイズに応じて定まる１以上の孤立点内画素の画素値の平均から、処理対象画素を基準に孤立点サイズに応じて定まる孤立点内画素の周辺に配置された複数の周辺画素の画素値の最大値を減算した値とすればよい。孤立点内画素は、処理対象画素を孤立点の中心画素と仮定した場合に、仮定された孤立点を構成する画素である。

図４は、円形の孤立点検出フィルタの一例を示す図であり、図５は、矩形の孤立点検出フィルタの一例を示す図である。図４および図５を参照して、縦横それぞれ９画素のマトリクスにおいて、処理対象画素を「※」のマークで示し、孤立点内画素を「＊」のマークで示し、周辺画素を「スペース」で示している。図４に示す円形の孤立点検出フィルタにおいて、孤立点内画素の集合の形状は円形である。図５に示す矩形の孤立点検出フィルタにおいて、孤立点内画素の集合の形状は矩形である。孤立点検出フィルタの評価値は、孤立点内画素（「＊」マークを付した画素）の値の平均値から周辺画素（スペースの画素）の最大値を減算した値である。

なお、孤立点検出フィルタは図４、図５に示したサイズの孤立点検出フィルタに限定されるものでなく、実際には、孤立点検出部２１３は、図４、図５に示したサイズの孤立点検出フィルタ以外のサイズの孤立点検出フィルタを使用して、複数のサイズの孤立点を検出する。

図３に戻って、孤立点検出部２１３は、処理対象とする画素について、形状別および複数のサイズ別に算出された評価値の少なくとも１つが孤立点成立条件を満たす場合に、処理対象となる画素が孤立点の中心画素であると判断する。また、孤立点検出部２１３は、処理対象画素について、形状別および複数のサイズ別に算出された評価値がしきい値以上となる形状およびサイズの孤立点検出フィルタを特定する。形状別および複数のサイズ別に算出された評価値がしきい値以上となる孤立点検出フィルタが複数存在する場合は、孤立点成立条件を満たさないと判断する。なお、形状別および複数のサイズ別に算出された評価値がしきい値以上となる孤立点検出フィルタが複数存在する場合は、評価値としきい値との差（絶対値）が最大となる孤立点検出フィルタを特定するようにしてもよい。

孤立点検出部２１３は、処理対象画素に対して孤立点成立条件を満たす孤立点検出フィルタを特定する場合、孤立点位置情報とフィルタ特定情報とを含む孤立点組を孤立点サイズ検出部２１７および形状検出部２１５に出力する。孤立点位置情報は、処理対象画素の画像データ中の位置（例えば、座標）である。フィルタ特定情報は、孤立点成立条件を満たした孤立点検出フィルタを特定する情報であり、形状とサイズとを含む。

例えば、孤立点検出部２１３は、処理対象画素に対して図４に示した円形の孤立点検出フィルタの評価値がしきい値以上となる場合、その処理対象画素の座標値である孤立点位置情報と、図４に示した円形の孤立点検出フィルタに対応するフィルタ特定情報とを含む孤立点組を、孤立点サイズ検出部２１７および形状検出部２１５に出力する。図４に示した円形の孤立点検出フィルタに対応するフィルタ特定情報は、形状が「円形」であり、サイズが７画素である。また、孤立点検出部２１３は、処理対象画素に対して図５に示した矩形の孤立点検出フィルタの評価値がしきい値以上となる場合、その処理対象画素の座標値である孤立点位置情報と、図５に示した矩形の孤立点検出フィルタに対応するフィルタ特定情報とを含む孤立点組を、孤立点サイズ検出部２１７および形状検出部２１５に出力する。図５に示した矩形の孤立点検出フィルタに対応するフィルタ特定情報は、形状が「矩形」であり、サイズが７画素である。

孤立点検出部２１３は、複数のサイズ別に算出された評価値の少なくとも１つが孤立点成立条件を満たす処理対象画素が複数の場合、複数の処理対象画素にそれぞれ対応する複数の孤立点組を、孤立点サイズ検出部２１７および形状検出部２１５に出力する。

孤立点サイズ検出部２１７は、孤立点検出部２１３から１以上の孤立点組が入力される。孤立点サイズ検出部２１７は、１以上の孤立点組ごとに、当該孤立点組に含まれるフィルタ特定情報に含まれるサイズを、当該孤立点組に含まれる孤立点位置情報で示される座標を中心画素とする孤立点のサイズに決定する。孤立点サイズ検出部２１７は、１以上の孤立点組それぞれにおいて、その孤立点組に含まれる孤立点位置情報とその孤立点組に対して決定された孤立点のサイズとの組であるサイズ組を生成する。孤立点サイズ検出部２１７は、１以上の孤立点組にそれぞれ対応して生成された１以上のサイズ組を媒体種別判別部２２５に出力する。

形状検出部２１５は、孤立点検出部２１３から１以上の孤立点組が入力される。形状検出部２１５は、１以上の孤立点組ごとに、当該孤立点組に含まれるフィルタ特定情報に含まれる形状を、当該孤立点組に含まれる孤立点位置情報で示される座標を中心画素とする孤立点の形状に決定する。形状検出部２１５は、１以上の孤立点組それぞれにおいて、その孤立点組に含まれる孤立点位置情報とその孤立点組に対して決定された孤立点の形状との組である形状組を生成する。形状検出部２１５は、１以上の孤立点組にそれぞれ対応して生成された１以上の形状組を媒体種別判別部２２５に出力する。

電子表示デバイスが表示する画像において、１画素の形状が矩形であることから、細線端部の形状も電子表示デバイスが表示する画像においては、矩形形状になる。一方、紙媒体に形成される画像では、最小単位のドットは、円形であることから、紙媒体に形成される画像においては、細線端部の形状も円形形状になる。

細線端部検出部２１９は、原稿読取制御部２１１が出力する画像データが入力される。細線端部検出部２１９は、入力された画像データから細線を検出し、さらに、検出された細線の端部を検出する。細線とは、線幅が所定の長さ以下の線のことである。例えば、画像データの画素値を微分することによって画素値が変化するエッジを検出し、エッジで囲まれた領域を線分として検出する。そして、検出された線分の形状から長手方向と短手方向とを決定し、短手方向の長さが所定の長さ以下であれば、細線に決定する。さらに、検出された細線の短手方向の中心を構成する中心線を特定し、中心線中の画素で、中心線の端の画素から線幅の半分の長さだけ領域内に位置する画素を、細線の端部の中心画素に決定する。細線に対して、端部は２つあるので、２つの画素を細線の端部の中心画素に決定する。

細線端部検出部２１９が処理対象とする画素は、画像データ中に含まれるハイライト領域に含まれる画素とするのが好ましい。明度の高い画素を含む割合の低い領域では、細線が存在する確率が低いからである。ハイライト領域に含まれる画素を処理対象画素とすることで、処理対象画素の数を少なくすることができるので、処理速度を向上させることができる。

細線端部検出部２１９は、画像データを複数の色別の画像データそれぞれから細線端部を検出する。例えば、画像データが、赤色のプレーンデータと、緑色のプレーンデータと、青色のプレーンデータとを含む場合、赤色のプレーンデータ、緑色のプレーンデータおよび青色のプレーンデータそれぞれから細線端部を検出する。

細線端部検出部２１９は、１つの細線に対して決定された２つの細線端部の中心画素それぞれについて、複数のサイズそれぞれに対応した感度を有する円形の細線端部検出フィルタおよび矩形の細線端部検出フィルタを用いて、処理対象画素ごとに形状別および複数のサイズ別の評価値を算出する。そして、細線端部検出部２１９は、処理対象画素について、算出された形状別および複数のサイズ別の評価値の少なくとも１つが端部条件を満たす場合に、その評価値の算出に用いた端部検出フィルタを特定する。

端部条件は、評価値が予め定められたしきい値以上である。このしきい値は、予め定められた値である。また、しきい値は、原稿読取部１３０の特性により定まる値とするのが好ましい。さらに、しきい値は、原稿読取部１３０が出力する画像データ中のノイズを考慮して定めるのが好ましい。また、しきい値は、端部検出フィルタのサイズ別に異なる値にしてもよい。

細線端部検出フィルタは、評価値を算出するための処理対象画素の位置と、処理対象画素の周辺の画素の位置と、計算式とを定義し、サイズの大きな細線端部を検出するための細線端部検出フィルタほど、処理対象画素の周辺に存在する画素の画素値の数が多い。細線端部検出フィルタを用いて処理対象画素ごとに算出する評価値は、処理対象画素の画素値と処理対象画素の周辺に存在する複数の画素の画素値とから所定の計算式に従って算出される値である。所定の計算式は、例えば、処理対象画素を基準に細線端部サイズに応じて定まる１以上の細線端部内画素の画素値の平均から、処理対象画素を基準に細線端部のサイズに応じて定まる細線端部内画素の周辺に配置された複数の周辺画素の画素値の最大値を減算した値とすればよい。細線端部内画素は、処理対象画素が細線端部の中心画素と仮定した場合に、細線端部を構成する画素である。

図６は、円形の細線端部検出フィルタの一例を示す第１の図である。図６に示す円形の細線端部検出フィルタは、長手方向が縦方向の細線であって線幅が９画素の細線の上側の端部に用いられる。図６を参照して、縦４画素、横９画素のマトリクスにおいて、処理対象画素を「※」のマークで示し、細線端部内画素を「＊」のマークで示し、周辺画素を「スペース」で示している。図６に示す円形の細線端部検出フィルタにおいて、細線端部内画素の集合の形状は円形である。上端部の細線端部検出フィルタの評価値は、細線端部内画素（「＊」マークを付した画素）の値の平均値から周辺画素（スペースの画素）の最大値を減算した値である。

図７は、円形の細線端部検出フィルタの一例を示す第２の図である。図７に示す円形の細線端部検出フィルタは、長手方向が横方向の細線であって線幅が９画素の細線の左側の端部に用いられる。図７を参照して、縦９画素、横４画素のマトリクスにおいて、処理対象画素を「※」のマークで示し、細線端部内画素を「＊」のマークで示し、周辺画素を「スペース」で示している。図７に示す円形の細線端部検出フィルタにおいて、細線端部内画素の集合の形状は円形である。左端部の細線端部検出フィルタの評価値は、ドットのあるべき画素（「＊」マークを付した画素）の値の平均値からドットがないはずの画素（スペースの画素）の最大値を減算した値である。

図８は、矩形の細線端部検出フィルタの一例を示す第１の図である。図８に示す矩形の細線端部検出フィルタは、長手方向が縦方向の細線であって線幅が９画素の細線の上側の端部に用いられる。図８を参照して、縦４画素、横９画素のマトリクスにおいて、処理対象画素を「※」のマークで示し、細線端部内画素を「＊」のマークで示し、周辺画素を「
スペース」で示している。図８に示す矩形の細線端部検出フィルタにおいて、細線端部内画素の集合の形状は矩形である。上端部の細線端部検出フィルタの評価値は、細線端部内画素（「＊」マークを付した画素）の値の平均値から周辺画素（スペースの画素）の最大値を減算した値である。

図９は、矩形の細線端部検出フィルタの一例を示す第２の図である。図９に示す矩形の細線端部検出フィルタは、長手方向が横方向の細線であって線幅が９画素の細線の左側の端部に用いられる。図９を参照して、縦９画素、横４画素のマトリクスにおいて、処理対象画素を「※」のマークで示し、細線端部内画素を「＊」のマークで示し、周辺画素を「スペース」で示している。図９に示す矩形の細線端部検出フィルタにおいて、細線端部内画素の集合の形状は矩形である。左端部の細線端部検出フィルタの評価値は、細線端部内画素（「＊」マークを付した画素）の値の平均値から周辺画素（スペースの画素）の最大値を減算した値である。

なお、細線端部検出フィルタのサイズは、図６、図７、図８、図９に示した線幅が９画素のものに限定されるものでなく、実際には、孤立点検出部２１３は、線幅が９画素のサイズの以外の線幅のに対応する細線端部検出フィルタを使用して、評価値を算出する。

図３に戻って、細線端部検出部２１９は、処理対象とする画素について、形状別および複数のサイズ別に算出された評価値の少なくとも１つが端部条件を満たす場合に、処理対象となる画素が細線短部の中心画素であると判断する。形状別および複数のサイズ別に算出された評価値がしきい値以上となる細線端部検出フィルタが複数存在する場合は、端部条件を満たさないと判断する。なお、形状別および複数のサイズ別に算出された評価値がしきい値以上となる細線端部検出フィルタが複数存在する場合は、評価値としきい値との差（絶対値）が最大となる細線端部検出フィルタを特定するようにしてもよい。

細線端部検出部２１９は、処理対象画素に対して端部条件を満たす細線端部検出フィルタを特定する場合、細線端部位置情報とフィルタ特定情報とを含む細線端部組を、細線サイズ検出部２２３および端部形状検出部２２１に出力する。細線端部位置情報は、処理対象画素の画像データ中の位置（例えば、座標）である。また、フィルタ特定情報は、端部条件を満たす細線端部検出フィルタを特定する情報であり、形状とサイズとを含む。

例えば、細線端部検出部２１９は、処理対象画素に対して図６に示した円形の細線端部検出フィルタの評価値がしきい値以上となる場合、その処理対象画素の座標値である細線端部位置情報と、図６に示した円形の細線端部検出フィルタに対応するフィルタ特定情報とからなる細線端部組を、細線サイズ検出部２２３に出力する。図６に示した円形の細線端部検出フィルタに対応するフィルタ特定情報は、形状が「円形」であり、サイズが７画素である。また、細線端部検出部２１９は、処理対象画素に対して図８に示した矩形の細線端部検出フィルタの評価値がしきい値以上となる場合、その処理対象画素の座標値である細線端部位置情報と、図８に示した矩形の細線端部検出フィルタに対応するフィルタ特定情報とからなる細線端部組を、細線サイズ検出部２２３に出力する。図８に示した矩形の細線端部フィルタに対応するフィルタ特定情報は、形状が「矩形」であり、サイズが７画素である。

細線端部検出部２１９は、複数のサイズ別に算出された評価値の少なくとも１つが端部条件を満たす処理対象画素が複数の場合、複数の処理対象画素にそれぞれ対応する複数の細線端部組を、細線サイズ検出部２２３および端部形状検出部２２１に出力する。

細線サイズ検出部２２３は、細線端部検出部２１９から１以上の細線端部組が入力される。細線サイズ検出部２２３は、１以上の細線端部組ごとに、当該細線端部組に含まれるフィルタ特定情報に含まれるサイズを、当該細線端部組に含まれる細線端部位置情報で示される座標を基準に定まる細線端部のサイズに決定する。細線サイズ検出部２２３は、１以上の細線端部組それぞれにおいて、その細線端部組に含まれる細線端部位置情報とその細線端部組に対して決定された細線端部のサイズとの組である端部サイズ組を生成する。細線サイズ検出部２２３は、１以上の細線端部組にそれぞれ対応して生成された１以上の端部サイズ組を媒体種別判別部２２５に出力する。

端部形状検出部２２１は、細線端部検出部２１９から１以上の細線端部組が入力される。端部形状検出部２２１は、１以上の細線端部組ごとに、当該細線端部組に含まれるフィルタ特定情報に含まれる形状を、当該細線端部組に含まれる細線端部位置情報で示される座標を基準に定まる細線端部の形状に決定する。端部形状検出部２２１は、１以上の細線端部組それぞれにおいて、その細線端部組に含まれる細線端部位置情報とその細線端部組に対して決定された細線端部の形状との組である端部形状組を生成する。端部形状検出部２２１は、１以上の細線端部組にそれぞれ対応して生成された１以上の端部形状組を媒体種別判別部２２５に出力する。

媒体種別判別部２２５は、孤立点判別部２３１と、細線端部判別部２３３と、組合せ判別部２３５と、を含む。孤立点判別部２３１は、形状検出部２１５から１以上の形状組が入力され、孤立点サイズ検出部２１７から１以上のサイズ組が入力される。形状検出部２１５から入力される形状組の数と、孤立点サイズ検出部２１７から入力されるサイズ組の数とは同じである。孤立点判別部２３１は、１以上のサイズ組のうちからそれぞれに含まれるサイズが最小となるサイズ組を最小サイズ組として抽出する。孤立点判別部２３１は、最小サイズ組に対応する形状組に含まれる形状に基づいて、媒体種別を判別する。最小サイズ組に対応する形状組は、最小サイズ組に含まれる孤立点位置情報が同じ孤立点位置情報を含む形状組である。孤立点判別部２３１は、最小サイズ組に対応する形状組のうちに、孤立点の形状が円形の形状組が所定のしきい値Ｔ以上含まれる場合、原稿読取部１３０で読み取られた原稿が電子表示デバイスでないと判別する。孤立点判別部２３１は、最小サイズ組に対応する形状組のうちに、孤立点の形状が矩形の形状組が所定のしきい値Ｔ以上含まれる場合、原稿読取部１３０で読み取られた原稿が電子表示デバイスと判別する。

孤立点判別部２３１は、原稿読取部１３０で読み取られた原稿を電子表示デバイスでないと判別する場合、種別情報「非電子表示デバイス」と、最小サイズ組に対応する形状組であって孤立点の形状が円形の形状組の組の数と、最小サイズ組に含まれる孤立点のサイズと、を含む第１の判別結果を、組合せ判別部２３５に出力する。また、孤立点判別部２３１は、原稿読取部１３０で読み取られた原稿を電子表示デバイスと判別する場合、種別情報「電子表示デバイス」と、最小サイズ組に対応する形状組であって孤立点の形状が矩形の形状組の組の数と、最小サイズ組に含まれる孤立点のサイズと、を含む第1の判別結果を、組合せ判別部２３５に出力する。

細線端部判別部２３３は、端部形状検出部２２１から１以上の端部形状組が入力され、細線サイズ検出部２２３から１以上の端部サイズ組が入力される。端部形状検出部２２１から入力される端部形状組の数と、細線サイズ検出部２２３から入力される端部サイズ組の数とは同じである。細線端部判別部２３３は、１以上の端部サイズ組のうちからそれぞれに含まれるサイズが最小となる端部サイズ組を最小端部サイズ組として抽出する。細線端部判別部２３３は、最小端部サイズ組に対応する端部形状組に含まれる端部形状に基づいて、媒体種別を判別する。最小端部サイズ組に対応する端部形状組は、最小端部サイズ組に含まれる細線端部位置情報が同じ細線端部位置情報を含む端部形状組である。細線端部判別部２３３は、最小端部サイズ組に対応する端部形状組のうちに、細線端部の形状が円形の端部形状組が所定のしきい値Ｔ以上含まれる場合、原稿読取部１３０で読み取られた原稿が電子表示デバイスでないと判別する。孤立点判別部２３１は、最小端部サイズ組に対応する端部形状組のうちに、細線端部の形状が矩形の端部形状組が所定のしきい値Ｔ以上含まれる場合、原稿読取部１３０で読み取られた原稿が電子表示デバイスと判別する。

細線端部判別部２３３は、原稿読取部１３０で読み取られた原稿を電子表示デバイスでないと判別する場合、種別情報「非電子表示デバイス」と、最小端部サイズ組に対応する端部形状組であって細線端部の形状が円形の形状組の組の数と、最小端部サイズ組に含まれる細線端部のサイズと、を含む第２の判別結果を、組合せ判別部２３５に出力する。また、細線端部判別部２３３は、原稿読取部１３０で読み取られた原稿を電子表示デバイスと判別する場合、種別情報「電子表示デバイス」と、最小端部サイズ組に対応する端部形状組であって細線端部の形状が矩形の形状組の組の数と、最小端部サイズ組に含まれる細線端部のサイズと、を含む第２の判別結果を、組合せ判別部２３５に出力する。

組合せ判別部２３５には、孤立点判別部２３１から第１の判別結果が入力され、細線判別部２３３から第２の判別結果が入力される。第１の判別結果は、種別情報と、判別に用いた孤立点のサイズおよび数とを含む。第２の判別結果は、種別情報と、判別に用いた細線端部のサイズおよび数とを含む。

組合せ判別部２３５は、孤立点判別部２３１から第１の判別結果が入力され、細線判別部２３３から第２の判別結果が入力されない場合、第１の判別結果に含まれる種別情報で定まる種別を、原稿読取部１３０が読み取った原稿の種別に決定する。組合せ判別部２４５は、孤立点判別部２３１から第１の判別結果が入力されず、細線判別部２３３から第２の判別結果が入力される場合、第２の判別結果に含まれる種別情報で定める種別を、原稿読取部１３０が読み取った原稿の種別に決定する。

組合せ判別部２３５は、孤立点判別部２３１から第１の判別結果が入力され、細線判別部２３３から第２の判別結果が入力される場合であって、第１の判別結果の種別情報と、第２の判別結果の種別情報とが同じ場合、その種別情報で定まる種別を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。組合せ判別部２４５は、孤立点判別部２３１から第１の判別結果が入力され、細線判別部２３３から第２の判別結果が入力される場合であって、第１の判別結果の種別情報と、第２の判別結果の種別情報とが異なる場合には、いずれか一方の種別情報で定まる種別を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。組合せ判別部２４５は、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別を決定すると、決定された媒体種別を、画像処理決定部２４１に出力する。

組合わせ判別部２３５は、サイズ優先選択部２３７と、対象数優先選択部２３９と、を含む。サイズ優先選択部２３７は、第１の判別結果に含まれるサイズと、第２の判別結果に含まれるサイズとを比較し、サイズの小さいものに対応する種別情報を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。具体的には、サイズ優先選択部２３７は、第１の判別結果に含まれるサイズが第２の判別結果に含まれるサイズよりも小さい場合は、第１の判別結果に含まれる種別情報で定まる媒体種別を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。サイズ優先選択部２３７は、第２の判別結果に含まれるサイズが第１の判別結果に含まれるサイズよりも小さい場合は、第２の判別結果に含まれる種別情報で定まる媒体種別を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。

サイズ優先選択部２３７は、第１の判別結果に含まれるサイズと、第２の判別結果に含まれるサイズとが同じ場合、選択指示を対象数優先選択部２３９に出力する。

対象数優先選択部２３９は、第１の判別結果に含まれる判別に用いられた孤立点の数と、第２の判別結果に含まれる判別に用いられた細線端部の数とを比較し、数の大きいものに対応する種別情報を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。具体的には、対象数優先選択部２３９は、第１の判別結果に含まれる判別に用いられた孤立点の数が第２の判別結果に含まれる判別に用いられた細線端部の数よりも大きい場合は、第１の判別結果に含まれる種別情報で定まる媒体種別を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。対象数優先選択部２３９は、第１の判別結果に含まれる判別に用いられた孤立点の数が第２の判別結果に含まれる判別に用いられた細線端部の数よりも小さい場合は、第２の判別結果に含まれる種別情報で定まる種別を、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別に決定する。

対象数優先選択部２３９は、第１の判別結果に含まれる判別に用いられた孤立点の数と、第２の判別結果に含まれる判別に用いられた細線端部の数とが同じ場合、エラー信号を画像処理決定部２４１に出力する。

画像処理決定部２４１は、組合せ判別部２３５が出力した媒体種別が入力される。画像処理決定部２４１は、入力された媒体種別に基づいて、画像データに対して実行する画像処理および／またはパラメータを決定し、決定された画像処理および／またはパラメータを画像処理制御部２４３に実行させるために、決定された画像処理を識別するための処理識別情報および／またはパラメータを画像処理制御部２４３に出力する。

画像処理制御部２４３は、画像処理決定部２４１から処理識別情報および／またはパラメータが入力され、原稿読取制御部２１１から原稿読取部１３０が出力する画像データが入力される。画像処理制御部２４３は、画像処理部２０１を制御して、画像データに対して処理識別情報で特定される画像処理を、パラメータに従って実行させる。画像処理には、スムージング処理、エッジ強調処理が含まれる。例えば、画像処理制御部２４３は、網点属性の領域の画像データにスムージング処理を実行し、文字属性の領域の画像データにエッジ強調処理を実行するように、画像処理装置２０１に対し指示を発行する。

図１０は、第１の実施形態における画像読取処理の流れの一例を示すフローチャートである。画像読取処理は、ＭＦＰ１００が備えるＣＰＵ１１１が、ＲＯＭ１１３、ＨＤＤ１１５またはＣＤ−ＲＯＭ１１８に記憶された画像読取プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１１により実行される処理である。

図１０を参照して、ＣＰＵ１１１は、原稿読取指示を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ０１）。原稿読取指示を受け付けるまで待機状態となり（ステップＳ０１でＮＯ）、原稿読取指示を受け付けると（ステップＳ０１でＹＥＳ）、処理をステップＳ０２に進める。ステップＳ０２においては、原稿読取部１３０を制御して、原稿読取部１３０に原稿を読み取らせる。そして、原稿読取部１３０が出力する画像データ取得する（ステップＳ０３）。

ステップＳ０４においては、媒体種別判別処理を実行し、処理をステップＳ０５に進める。媒体種別判別処理についての詳細は後述するが、原稿読取部１３０が読み取った媒体の種別を判別する処理であり、電子表示デバイスであることを示す組合せ判別結果「電子表示デバイス」と、電子表示デバイスでないことを示す組合せ判別結果「非電子表示デバイス」と、エラーとのいずれかを組合せ判別結果に設定する処理である。ステップＳ０５においては、ステップＳ０４において実行された媒体種別判別処理の組み合わせ判別結果が「非電子表示デバイス」であるか否かを判定する。組合せ判別結果が「非電子表示デバイス」ならば処理をステップＳ０６に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ０７に進める。

ステップＳ０６においては、ステップＳ０３において取得された画像データに実行する画像処理として、デフォルトで定められた画像処理を決定し、処理をステップＳ１０に進める。デフォルトで定められた画像処理は、ここでは、媒体種別が紙媒体である場合に予め定められた画像処理である。

ステップＳ０７においては、ステップＳ０４において実行された媒体種別判別処理の組み合わせ判別結果が「電子表示デバイス」であるか否かを判定する。組合せ判別結果が「電子表示デバイス」ならば処理をステップＳ０８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ０９に進める。ステップＳ０８においては、ステップＳ０３において取得された画像データに実行する画像処理として、電子表示デバイスに対して予め定められた画像処理を決定し、処理をステップＳ１０に進める。

処理がステップＳ０９に進む場合、ステップＳ０４において実行された媒体種別判別処理において組合せ判別結果に「エラー」が設定される場合であり、媒体種別の判別が不能の場合である。ステップＳ０９においては、ステップＳ０３において取得された画像データに実行する画像処理として、デフォルト画像処理を決定し、処理をステップＳ１０に進める。

ステップＳ１０において、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ０６、Ｓ０８、またはＳ０９のいずれかで決定された画像処理を、ステップＳ０３において取得された画像データに対して実行する指示を画像処理部２０１に出力し、処理をステップＳ１１に進める。画像処理部２０１は、処理がステップＳ０６またはステップＳ０９から進む場合、ステップＳ０３において取得された画像データに対してデフォルトで定められた画像処理を実行し、処理がステップＳ０８から進む場合、ステップＳ０３において取得された画像データに対して電子表示デバイスに対して定められた画像処理を実行する。

ステップＳ１１においては、画像処理部２０１によって画像処理が実行された後の画像データを、ＨＤＤ１１５に記憶し、処理を終了する。なお、画像形成部１４０に画像データの画像を用紙に形成させるようにしてもよいし、通信Ｉ／Ｆ部１１２を介して、画像データを外部に送信するようにしてもよいし、ファクシミリ部１１６から濁しミリデータとして送信するようにしてもよい。

図１１は、第１の実施形態における媒体種別判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。第１の実施形態における媒体種別判別処理は、図１０のステップＳ０４において実行される処理である。

ＣＰＵ１１１は、ステップＳ２１において、図１０のステップＳ０３で取得された画像データから処理対象画素を選択する。ステップＳ２１が最初に実行される場合は、処理対象画素は、例えば画像データ内の最初の画素である。最初の画素は、例えば、最上段の最左の座標が（１，１）の画素である。

ステップＳ２２においては、ステップＳ２１において選択された処理対象画素が孤立点か否かを判断する。処理対象画素が孤立点の中心画素ならば処理をステップＳ２３に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ２６に進める。具体的には、ステップＳ２１において選択された処理対象画素を中心画素として形状別およびサイズ別の複数の孤立点検出フィルタを用いて算出された評価値が、孤立点成立条件を満たすか否かを判断する。孤立点成立条件を満たす場合に、処理対象画素が孤立点と判断する。処理対象画素を孤立点と判断する場合、孤立点成立条件を満たすことになった孤立点検出フィルタを特定し、処理対象画素を孤立点の中心画素に決定する。

ステップＳ２３においては、孤立点のサイズを決定する。ステップＳ２２において特定された孤立点検出フィルタのサイズに基づいて、孤立点のサイズを決定する。次のステップＳ２４においては、孤立点の形状を決定する。ステップＳ２２において特定された孤立点検出フィルタの形状に基づいて、孤立点の形状を決定する。ステップＳ２２において特定された孤立点検出フィルタの形状が円形ならば孤立点の形状を円形に決定し、ステップＳ２２において特定された孤立点検出フィルタの形状が矩形ならば孤立点の形状を矩形に決定する。

次のステップＳ２５においては、ステップＳ２２において決定された孤立点に対応する孤立点組を生成し、処理をステップＳ２６に進める。孤立点組は、孤立点位置情報と、孤立点のサイズと、孤立点の形状とを含む。孤立点位置情報は、ステップＳ２１において選択された処理対象画素の座標値であり、孤立点のサイズは、ステップＳ２３において決定された孤立点のサイズであり、孤立点の形状は、ステップＳ２４において決定された孤立点の形状である。

ステップＳ２６においては、ステップＳ２１において選択された処理対象画素が細線端部か否かを判断する。処理対象画素が、細線の中心線中の画素であって、中心線の端の画素から線幅の半分の長さだけ領域内に位置する中心画素の場合に、処理対象画素が細線端部と判断する。細線とは、線幅が所定の長さ以下の線であり、例えば、画素値が所定の範囲内で、連続して配列された複数の画素の集合を細線として検出する。具体的な処理の一例としては、画像データから細線を検出し、検出された複数の画素からなる領域の形状から長手方向と短手方向とを決定する。短手方向の長さが所定の長さ以下であれば、細線に決定する。さらに、検出された複数の画素からなる領域の短手方向の中心線を特定し、中心線中の画素で、中心線の端の画素から線幅の半分の長さだけ領域内に位置する画素を細線端部の中心画素に特定する。処理対象画素が、細線端部の中心画素ならば処理をステップＳ２７に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ３０に進める。

ステップＳ２７においては、細線端部のサイズを検出する。例えば、ステップＳ２１において選択された処理対象画素を処理対象として、方向別およびサイズ別の複数の細線端部検出フィルタを用いて算出された評価値が、端部条件を満たすか否かを判断する。端部条件を満たす細線端部検出フィルタを特定し、特定した細線端部検出フィルタのサイズに基づいて、細線端部のサイズを決定する。

次のステップＳ２８においては、細線端部の形状を決定する。ステップＳ２７において特定された細線端部検出フィルタの形状に基づいて、細線端部の形状を決定する。ステップＳ２７において特定された細線端部検出フィルタの形状が円形ならば細線端部の形状を円形に決定し、ステップＳ２７において特定された細線端部検出フィルタの形状が矩形ならば細線端部の形状を矩形に決定する。

次のステップＳ２９においては、ステップＳ２６において決定された細線端部に対応する細線端部組を生成し、処理をステップＳ３０に進める。細線端部組は、細線端部位置情報と、細線端部のサイズと、細線端部の形状とを含む。細線端部情報は、ステップＳ２１において選択された処理対象画素の座標値であり、細線端部のサイズは、ステップＳ２７において決定された細線端部のサイズであり、細線端部の形状は、ステップＳ２８において決定された細線端部の形状である。

ステップＳ３０においては、図１０のステップＳ０３で取得された画像データ内に処理対象画素に選択されていない画素が存在すか否かを判断する。処理対象画素に選択されていない画素が存在するならば、処理をステップＳ２１に戻すが、存在しなければ処理をステップＳ３１に進める。

ステップＳ３１においては、孤立点判別処理を実行し、処理をステップＳ３２に進める。孤立点判別処理の詳細は後述するが、孤立点組を用いて、媒体種別を判別する処理であり、判別結果として第１の判別結果が決定される。

ステップＳ３２においては、細線端部判別処理を実行し、処理をステップＳ３３に進める。細線端部判別処理の詳細は後述するが、媒体種別を判別する処理であり、判別結果として第２の判別結果が決定される。

ステップＳ３３においては、組合せ判別処理を実行し、処理を原稿読取処理に戻す。組合せ判別処理の詳細は後述するが、第１の判別結果と第２の判別結果とに基づいて、媒体種別を判別する処理である。

図１２は、孤立点判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。孤立点判別処理は、図１１のステップＳ３１で実行される処理である。孤立点判別処理が実行される前の段階で、画像データから孤立点が検出される場合に、検出された孤立点に対応する孤立点組が生成されている。図１２を参照して、ＣＰＵ１１１は、孤立点組が１組以上存在するか否かを判断する（ステップＳ４１）。孤立点組が存在するならば処理をステップＳ４２に進めるが、存在しなければ、処理をステップＳ５１に進める。ステップＳ５１においては、第１判別結果に「検出不可」を設定し、処理を媒体種別判別処理に戻す。

ステップＳ４２においては、１組以上の孤立点組の中からサイズが最小の孤立点組を、最小サイズ組として抽出する。１以上の孤立点組のうちから、それに含まれる孤立点のサイズが最小の孤立点組を抽出する。次のステップＳ４３においては、ステップＳ４２において抽出された最小サイズ組のうちから形状が円形の最小サイズ組を抽出する。１以上の最小サイズ組のうちからそれに含まれる孤立点の形状が円形の最小サイズ組を抽出する。

次のステップＳ４４においては、ステップＳ４３で抽出された円形の最小サイズ組の数Ｎ１がしきい値Ｔ以上か否かを判断する。円形の最小サイズ組の数Ｎ１がしきい値Ｔ以上ならば、処理をステップＳ４５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４７に進める。

ステップＳ４５においては、媒体種別に「非電子表示デバイス」を設定し、処理をステップＳ４６に進める。ステップＳ４６においては、第１判別結果に、ステップＳ４５で設定された媒体種別と、ステップＳ４３において抽出された円形の最小サイズ組の数Ｎ１と、ステップＳ４２において抽出された最小サイズ組のサイズとを設定し、処理を種別判別処理に戻す。

ステップＳ４７においては、ステップＳ４２において抽出された最小サイズ組のうちから形状が矩形の最小サイズ組を抽出する。１以上の最小サイズ組のうちからそれに含まれる孤立点の形状が矩形の最小サイズ組を抽出する。

次のステップＳ４８においては、ステップＳ４７で抽出された矩形の最小サイズ組の数Ｎ２がしきい値Ｔ以上であるか否かを判断する。矩形の最小サイズ組の数Ｎ２がしきい値Ｔ以上ならば処理をステップＳ４９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ５１に進める。

ステップＳ４９においては、媒体種別に「電子表示デバイス」を設定し、処理をステップＳ５０に進める。ステップＳ５０においては、第１判別結果に、ステップＳ４９で設定された媒体種別と、ステップＳ４７において抽出された矩形の最小サイズ組の数Ｎ２と、ステップＳ４２において抽出された最小サイズ組のサイズを設定し、処理を種別判別処理に戻す。

ステップＳ５１においては、第１判別結果に「検出不可」を設定し、処理を原稿読取処理に戻す。処理がステップＳ５１に進む場合は、ステップＳ４１において孤立点組が存在しないと判断された場合と、円形の最小サイズ組の数Ｎ１がしきい値Ｔ以上でなく、かつ、矩形のサイズサイズ組の数Ｎ２がしきい値Ｔ以上でない場合との２つの場合である。孤立点が存在しない場合には、媒体種別を判別できないからである。例えば、媒体に形成された画像が孤立点を含まない場合は、例えば、その画像が階調表現された領域を含まない場合である。

また、円形の最小サイズ組の数Ｎ１がしきい値Ｔ以上でなく、かつ、矩形の最小サイズ組の数Ｎ２がしきい値Ｔ以上でない場合に媒体種別を判別しないようにしたのは、誤判別を回避するためである。判別に用いる孤立点の数を所定数以上確保することにより、判別精度を向上させることができる。

図１３は、細線端部判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。細線端部判別処理は、図１１のステップＳ３２で実行される処理である。図１３を参照して、ＣＰＵ１１１は、細線端部組が１組以上存在するか否かを判断する（ステップＳ６１）。細線端部組が存在するならば処理をステップＳ６２に進めるが、存在しなければ処理をステップＳ７１に進める。ステップＳ７１においては、第２判別結果に「検出不可」を設定し、処理を媒体種別判別処理に戻す。

ステップＳ６２においては、１組以上の細線端部組の中からサイズが最小の細線端部組を、最小サイズ組として抽出する。１以上の細線端部組のうちから、それに含まれる細線端部のサイズが最小の細線端部組を抽出する。

次のステップＳ６３においては、ステップＳ６２において抽出された最小サイズ組のうちから形状が円形の最小サイズ組を抽出する。１以上の最小サイズ組のうちからそれに含まれる細線端部の形状が円形の最小サイズ組を抽出する。

次のステップＳ６４においは、ステップＳ６３で抽出された円形の最小サイズ組の数Ｍ１がしきい値Ｔ以上であるか否かを判断する。円形の最小サイズ組の数Ｍ１がしきい値Ｔ以上ならば、処理をステップＳ６５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ６７に進める。

ステップＳ６５においては、媒体種別に「非電子表示デバイス」を設定し、処理をステップＳ６６に進める。ステップＳ６６においては、第２判別結果に、ステップＳ６５で設定された媒体種別と、ステップＳ６３において抽出された円形の最小端部サイズ組の数Ｍ１と、ステップＳ４２において抽出された最小サイズ組のサイズとを設定し、処理を種別判別処理に戻す。

ステップＳ６７においては、ステップＳ６２において抽出された最小サイズ組のうちから形状が矩形の最小サイズ組を抽出する。１以上の最小サイズ組のうちからそれに含まれる細線端部の形状が矩形の最小サイズ組を抽出する。

次のステップＳ６８においては、ステップＳ６７で抽出された矩形の最小端部サイズ組の数Ｍ２がしきい値Ｔ以上ならば処理をステップＳ６９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ７１に進める。

ステップＳ６９においては、媒体種別に「電子表示デバイス」を設定し、処理をステップＳ７０に進める。ステップＳ７０においては、第２判別結果に、ステップＳ６９で設定された媒体種別と、ステップＳ４７において抽出された矩形の最小サイズ組の数Ｍ２と、ステップＳ４２において抽出された最小サイズ組のサイズとを設定し、処理を種別判別処理に戻す。

ステップＳ７１においては、第２判別結果に「検出不可」を設定し、処理を原稿読取処理に戻す。処理がステップＳ７１に進む場合は、ステップＳ６１において細線端部組が存在しないと判断された場合と、円形の最小サイズ組の数Ｍ１がしきい値Ｔ以上でなく、かつ、矩形のサイズサイズ組の数Ｍ２がしきい値Ｔ以上でない場合との２つの場合である。細線端部が存在しない場合には、媒体種別を判別できないからである。例えば、媒体に形成された画像が細線端部を含まない場合は、例えば、その画像が文字等が表された領域を含まない場合である。

また、円形の最小サイズ組の数Ｍ１がしきい値Ｔ以上でなく、かつ、矩形の最小サイズ組の数Ｍ２がしきい値Ｔ以上でない場合に媒体種別を判別しないようにしたのは、誤判別を回避するためである。判別に用いる細線端部の数を所定数以上確保することにより、判別精度を向上させることができる。

図１４は、組合せ判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。組合せ判別処理は、図１１のステップＳ３３において実行される処理である。組合せ判別処理が実行される前の段階で、第１の判別結果と、第２の判別結果とが決定されている。第１判別結果は、媒体種別と、判別に用いた孤立点の数と、孤立点のサイズと、を含む。第２判別結果は、媒体種別と、判別に用いた細線端部の数と、細線端部のサイズと、を含む。

図１４を参照して、ＣＰＵ１１１は、第１の判別結果の媒体種別と第２の判別結果の媒体種別とが同じか否かを判断する。第１の判別結果の種別と第２の判別結果の種別とが同じならば処理をステップＳ８２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ８３に進める。ステップＳ８２においては、組合せ判別結果に第１の判別結果の媒体種別を設定し、処理を種別判別処理に戻す。

ステップＳ８３においては、第１の判別結果のサイズが、第２の判別結果の端部サイズより小さいいか否かを判断する。第１の判別結果に含まれる孤立点のサイズが、第２の判別結果に含まれる細線端部のサイズより小さいならば処理をステップＳ８４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ８５に進める。ステップＳ８４においては、組合せ判別結果に第１の判別結果の媒体種別を設定し、処理を種別判別処理に戻す。判別に用いた孤立点または細線端部のサイズが小さいほど、判別の精度が高いからである。

ステップＳ８５においては、第１の判別結果のサイズが、第２の判別結果の端部サイズより大きいか否かを判断する。第１の判別結果に含まれる孤立点のサイズが、第２の判別結果に含まれる細線端部のサイズより大きいならば処理をステップＳ８６に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ８７に進める。ステップＳ８６においては、組合せ判別結果に第２の判別結果の媒体種別を設定し、処理を種別判別処理に戻す。

処理がステップＳ８７に進む場合、第１の判別結果に含まれる孤立点のサイズと、第２の判別結果に含まれる細線端部のサイズとが同じ場合である。ステップＳ８７においては、第１の判別結果の孤立点の数が、第２の判別結果の細線端部の数より多いか否かを判断する。第１の判別結果に含まれる孤立点の数が、第２の判別結果に含まれる細線端部の数より大きいならば処理をステップＳ８８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ８９に進める。ステップＳ８８においては、組合せ判別結果に第１の判別結果の媒体種別を設定し、処理を種別判別処理に戻す。判別に用いた孤立点または細線端部の数が多いほど、判別の精度が高いからである。

ステップＳ８９においては、第１の判別結果の孤立点の数が、第２の判別結果の細線端部の数より少ないか否かを判定する。第１の判別結果に含まれる孤立点の数が、第２の判別結果に含まれる細線端部の数より少ないならば処理をステップＳ９０に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ９１に進める。ステップＳ９０においては、組合せ判別結果に第２の判別結果の媒体種別を設定し、処理を種別判別処理に戻す。

ステップＳ９１においては、組合せ判別結果に判別不可を設定し、処理を種別判別処理に戻す。処理がステップＳ９１に進む場合、第１の判別結果の孤立点のサイズと第２の判別結果の細線端部のサイズが同じであり、かつ、第１の判別結果の孤立点の数と、第２の判別結果の細線端部の数とが同じ場合である。ここでは、第１の判別結果と第２の判別結果とが異なる場合には、判別不可としたが、第１の判別結果と第２の判別結果とのいずれか一方を、優先するようにしてもよい。

以上説明したように、ＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０で、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像を読み取って得られる画像データから、孤立点を検出し、検出された孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。電子ペーパーの１画素の形状は矩形であり、用紙に形成される最小ドットの形状は円形である。このため、画像データに含まれる孤立点の形状に基づいて媒体の種別を判別するので、原稿読取部１３０が読み取った画像が、媒体の種別を容易に判別することができる。その結果、媒体に形成された画像を読み取った画像が、電子ペーパーに表示された画像であるか、または用紙に形成された画像であるかを容易に判別することができる。

また、ＭＦＰ１００は、画像データから検出された孤立点のサイズを検出し、画像データから検出された複数の孤立点のうちでサイズが最小の孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。このため、電子ペーパーの１画素の形状、用紙に形成される最小ドットの形状に基づいて、判別するので、媒体の種別を判別する精度が向上する。

また、ＭＦＰ１００は、画像データから検出された孤立点のうちに形状が円形である孤立点が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子ペーパーでないと判別する。判別の対象を複数にするので、誤検出を防止することができる。

さらに、ＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０で、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像を読み取って得られる画像データから、細線の端部を検出する。文字を形成する細線の端部は、電子ペーパーの１画素、用紙に形成された画像の１ドットで表される場合が多い。画像データに含まれる細線端部の形状に基づいて媒体の種別を判別するので、媒体の種別を容易に判別することができる。

また、孤立点の形状に基づく第１の判別結果と、細線端部の形状に基づく第２の判別結果とを組み合わせて判別するので、媒体の種別を判別する精度を向上させることができる。

さらに、第１の判別結果と第２の判別結果とが異なる場合、第１の判別結果を判別するために判別の対象とした孤立点のサイズと、第２の判別結果を判別するために判別の対象として細線の端部のサイズとを比較し、第１の判別結果と第２の判別結果のうち判別対象のサイズの小さい一方を選択する。電子ペーパーの１画素、用紙に形成された画像の１ドットを検出した判別結果を優先するので、判別精度を向上することができる。

さらに、第１の判別結果を判別するために判別の対象とした孤立点の数と、第２の判別結果を判別するために判別の対象として細線の端部の数とを比較し、第１の判別結果と第２の判別結果のうち判別対象とした孤立点の数または細線の端部の数の大きい一方を選択する。このため、誤検出を排除して、判別精度を向上することができる。

本実施の形態において、原稿読取装置１３０で媒体を読み取る解像度は、最も高い解像度で読み取るのが好ましい。具体的には、電子ペーパーの１画素のサイズは４２．３μｍである。このため、原稿読取装置１３０で読取解像度が６００ｄｐｉ以上で読み取るのが好ましい。

さらに、孤立点の形状を検出するために、円形と矩形それぞれの孤立点検出フィルターを用いるようにしたが、円形と矩形の画像の性質から形状を判別するようにしてもよい。例えば、（１）円形の孤立点は、外周の中央部と端部とで濃度差があるが、矩形の孤立点は、外周の中央部と端部とで濃度差がない。このため、外周の中央部と端部とで濃度差を検出することで、孤立点の形状を検出することができる。また、（２）円形の孤立点の方が矩形の孤立点よりも四隅の平均濃度が低い。このため、孤立点の四隅の平均濃度を検出することで、孤立点の形状を検出することができる。さらに、（３）円形の孤立点の方が、矩形の孤立点よりも外周に濃度の高い画素が存在する。このため、孤立点の外周の濃度を検出することがで、孤立点の形状を検出することができる。

＜第１の変形例＞
上述した第１の実施の形態におけるＭＦＰ１００は、画像データから孤立点を検出して媒体種別を判別する第１の判別結果と、画像データから細線端部を検出して媒体種別を判別する第２の判別結果と、を決定して、第１の判別結果と第２の判別結果との組み合わせから最終的に媒体種別を決定するようにした。第１の変形例におけるＭＦＰ１００は、第１の判別結果のみから媒体種別を決定する。

この場合、図３に示したＣＰＵの機能としては、細線端部検出部２１９、端部形状検出部２２１、細線サイズ検出部２２３、細線端部判別部２３３および組合せ判別部２３５は、不要である。また、図１１に示した種別判別処理において、ステップＳ２６〜ステップＳ２９、ステップＳ３２およびステップＳ３３は、不要である。

第１の変形例におけるＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０で、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像を読み取って得られる画像データから、孤立点を検出し、検出された孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。電子ペーパーの１画素の形状は矩形であり、用紙に形成される最小ドットの形状は円形である。このため、画像データに含まれる孤立点の形状に基づいて媒体の種別を判別するので、原稿読取部１３０が読み取った画像が、媒体の種別を容易に判別することができる。特に、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像が階調表現を表す場合に有効である。その結果、媒体に形成された画像を読み取った画像が、電子ペーパーに表示された画像であるか、または用紙に形成された画像であるかを容易に判別することができる。

また、第１の変形例におけるＭＦＰ１００は、画像データから検出された孤立点のサイズを検出し、画像データから検出された複数の孤立点のうちでサイズが最小の孤立点の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。このため、電子ペーパーの１画素の形状、用紙に形成される最小ドットの形状に基づいて、判別するので、媒体の種別を判別する精度が向上する。

また、第１の変形例におけるＭＦＰ１００は、画像データから検出された孤立点のうちに形状が円形である孤立点が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子ペーパーでないと判別する。判別の対象を複数にするので、誤検出を防止することができる。

＜第２の変形例＞
第２の変形例におけるＭＦＰ１００は、第２の判別結果のみから媒体種別を決定する。この場合、図３に示したＣＰＵの機能としては、孤立点検出部２１３、形状検出部２１５、孤立点サイズ検出部２１７、孤立点判別部２３１および組合せ判別部２３５は不要である。また、図１１に示した種別判別処理において、ステップＳ２２〜ステップＳ２５、ステップＳ３１およびステップＳ３３は、不要である。

第２の変形例におけるＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０で、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像を読み取って得られる画像データから、細線の端部を検出し、検出された細線の端部の形状に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。このため、媒体の種別を容易に判別することができる。特に、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像が文字を表す場合に有効である。

また、画像データから検出された細線の端部のうちにサイズが最小の細線の端部の形状を検出する。このため、電子ペーパーの１画素の形状、用紙に形成される最小ドットの形状に基づいて、判別するので、媒体の種別を判別する精度が向上する。

また、画像データから検出された検出された複数の細線の端部のうちに形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではないと判別する。判別の対象を複数にするので、誤検出を防止することができる。

＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態におけるＭＦＰ１００の外観、ハードウエア構成は、第１の実施の形態におけるＭＦＰ１００と同じである。以下、第２の実施の形態におけるＭＦＰ１００について、第１の実施の形態におけるＭＦＰ１００と異なる点を主に説明する。なお、第１の実施の形態におけるＭＦＰ１００と同一の部材または機能については、同一の符号を付し、ここでは説明を繰り返さない。

図１５は、第２の実施形態におけるＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の一例を示すブロック図である。図１５を参照して、ＣＰＵ１１１は、原稿読取制御部２１１、孤立点検出部２１３、孤立点サイズ検出部２１７、媒体種別判別部２２５Ａ、画像処理決定部２４１、画像処理制御部２４３、を含む。

媒体種別判別部２２５Ａは、サイズ分布判別部２５１を含む。サイズ分布判別部２５１は、孤立点サイズ検出部２１７からサイズ組が入力される。サイズ組は、孤立点位置情報と、孤立点サイズとを含む。サイズ分布判別部２５１は、孤立点のサイズの分散値を算出し、分散値が所定値以下であれば、媒体種別を「電子表示デバイス」と判別し、分散値が所定値より大きければ、媒体種別を「非電子表示デバイス」と判別する。サイズ分布判別部２５１は、判別結果の媒体種別を画像処理決定部２４１に出力する。

電子表示デバイスは、１つの画素で多階調を表現できる。このため、階調表現された領域を含む画像を電子表示デバイスで表示する場合は、電子表示デバイスが表示する画像を読み取って得られる画像データ中の孤立点において、そのサイズの分散が小さくなる。一方、用紙に階調を表現する領域を含む画像を形成する場合には、ドットのサイズを異ならせることによって多階調を表現する。このため、用紙に形成された階調表現された領域を含む画像を読み取って得られる画像データ中の孤立点において、そのサイズの分散が大きくなる。

第２の実施の形態におけるＭＦＰ１００が備えるＣＰＵ１１１において、図１０に示した原稿読取処理が実行されるが、ステップＳ０４における種別判別処理が異なる。

図１６は、第２の実施形態における媒体種別判別処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１６を参照して、図１１に示した種別判別処理と異なる点は、ステップＳ２４、ステップＳ２６〜ステップＳ２９、ステップＳ３１〜ステップＳ３１が削除された点、ステップＳ２５がステップＳ２５Ａに変更された点、ステップＳ３０の後に、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３が追加された点である。その他の処理は、図１１に示した処理と同じである。以下、図１１に示した種別判別処理を異なる点を主に説明する。

ＣＰＵ１１１は、ステップＳ２１において、図１０のステップＳ０３で取得された画像データから処理対象画素を選択する。そして、処理対象画素が孤立点か否かを判断する（ステップＳ２２）。処理対象画素が孤立点の中心画素ならば処理をステップＳ２３に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ３０に進める。

ステップＳ２３においては、孤立点のサイズを決定する。ステップＳ２２において特定された孤立点検出フィルタのサイズに基づいて、孤立点のサイズを決定する。次のステップＳ２５Ａにおいては、ステップＳ２２において決定された孤立点に対応するサイズ組を生成し、処理をステップＳ３０に進める。サイズ組は、孤立点位置情報と、孤立点のサイズと、を含む。孤立点位置情報は、ステップＳ２１において選択された処理対象画素の座標値であり、孤立点のサイズは、ステップＳ２３において決定された孤立点のサイズである。

ステップＳ３０においては、図１０のステップＳ０３で取得された画像データ内に処理対象画素に選択されていない画素が存在すか否かを判断する。処理対象画素に選択されていない画素が存在するならば、処理をステップＳ２１に戻すが、存在しなければ処理をステップＳ１０１に進める。

処理がステップＳ１０１に進む場合、図１０のステップＳ０３で取得された画像データから１以上の孤立点が検出され、１以上の孤立点それぞれのサイズが決定される。ステップＳ１０１においては、１以上の孤立点のサイズの分散値を算出する。そして、算出された分散値をしきい値Ｄと比較する（ステップＳ１０２）。分散値がしきい値Ｄ以上ならば処理をステップＳ１０３に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１０４に進める。ステップＳ１０３においては、媒体種別に非電子表示デバイスを設定し、処理を種別判別処理に戻す。一方、ステップＳ１０４においては媒体種別に電子表示デバイスを設定し、処理を種別判別処理に戻す。

第２の実施の形態におけるＭＦＰ１００は、原稿読取部１３０で、電子ペーパーに表示された画像または用紙に形成された画像を読み取って得られる画像データから、孤立点を検出し、検出された孤立点のサイズを検出し、複数の孤立点それぞれのサイズの分散値に基づいて、読取対象の媒体の種別を判別する。電子表示デバイスは、１つの画素で、多階調を表現できるので、孤立点のサイズの分散が小さくなる。一方、用紙に階調を表現する領域を含む画像を形成する場合には、ドットのサイズを異ならせることによって多階調を表現するので、画像データ中の孤立点のサイズの分散が大きくなる。このため、孤立点のサイズの分散に基づいて判別するので、媒体の種別を容易に判別することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
＜付記＞
（１） 前記孤立点判別手段は、前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに形状が矩形である孤立点が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスと判別する、請求項１〜３のいずれかに記載の画像読取装置。
（２） 前記細線端部判別手段は、前記細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちで、形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではないと判別する、請求項４〜６のいずれかに記載の画像読取装置。
（３） 前記孤立点検出手段は、前記画像データ中のハイライト領域に限定して、孤立点の検出を実行する、請求項１〜６および１０のいずれかに記載の画像読取装置。
（４） 前記細線端部検出手段は、エッジ検出にて画像データから細線を検出し、エッジ検出領域の画素の連続性がなくなった位置を端部として検出する、請求項４、または８に記載の画像読取装置。
（５） 前記生成された画像データに対し画像処理を実行する画像処理手段を、さらに備え、
前記画像処理手段は、前記判別された媒体種別に基づいて、前記生成された画像データに対して実行する画像処理を決定する画像処理決定手段を、含む、請求項１〜１６のいずれかに記載の画像読取装置。

１００ ＭＦＰ、１１０ メイン回路、１１１ ＣＰＵ、１１２ 通信Ｉ／Ｆ部、１１３ ＲＯＭ、１１４ ＲＡＭ、１１５ ＨＤＤ、１１６ ファクシミリ部、１１７ 外部記憶装置、１２０ 自動原稿搬送装置、１３０ 原稿読取部、１３１ 表示部、１３３ 操作部、１３５ タッチパネル、１４０ 画像形成部、１５０ 給紙部、１６０ 操作パネル、２０１ 画像処理装置、２１１ 原稿読取制御部、２１３ 孤立点検出部、２１５ 形状検出部、２１７ 孤立点サイズ検出部、２１９ 細線端部検出部、２２１ 端部形状検出部、２２３ 細線サイズ検出部、２２５，２２５Ａ 種別判別部、２３１ 孤立点判別部、２３３ 細線端部判別部、２３５ 組合せ判別部、２３７ サイズ優先選択部、２３９ 対象数優先選択部、２４１ 画像処理決定部、２４３ 画像処理制御部、２５１ サイズ分布判別部。

Claims (21)

1. 読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、
   前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、
   前記検出された孤立点の形状を検出する形状検出手段と、
   前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに、形状が矩形である孤立点が所定数以上存在することを条件に、前記読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する孤立点判別手段と、を備えた画像読取装置。
2. 前記孤立点判別手段は、前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに形状が円形である孤立点が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する、請求項１に記載の画像読取装置。
3. 読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、
   前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、
   前記検出された孤立点の形状を検出する形状検出手段と、
   前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちに、形状が円形である孤立点が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する孤立点判別手段と、を備えた、画像読取装置。
4. 前記検出された孤立点のサイズを検出する孤立点サイズ検出手段を、さらに備え、
   前記孤立点判別手段は、前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点のうちでサイズが最小の孤立点の形状に基づいて、前記読取対象の媒体の種別を判別する、請求項１〜３のいずれかに記載の画像読取装置。
5. 前記生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、
   前記検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、
   前記端部形状検出手段により検出された複数の細線の端部のうちに形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する細線端部判別手段と、
   前記孤立点判別手段による第１の判別結果と、前記細線端部判別手段による第２の判別結果とのいずれか一方しか入力されない場合に、入力された前記判別結果を出力し、前記第１の判別結果と前記第２の判別結果とが同じ場合に、その判別結果を出力し、前記第１の判別結果と前記第２の判別結果とが異なる場合に、前記孤立点判別手段が判別の対象とした孤立点のサイズと、前記細線端部判別手段が判別の対象とした細線の端部のサイズとを比較し、前記第１の判別結果と前記第２の判別結果のうちサイズの小さい一方を選択して出力する組合せ判別手段とを、さらに備えた、請求項１〜４のいずれかに記載の画像読取装置。
6. 前記細線端部判別手段は、前記細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちで、形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する、請求項５に記載の画像読取装置。
7. 前記生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、
   前記検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、
   前記端部形状検出手段により検出された複数の細線の端部のうちに形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する細線端部判別手段と、
   前記孤立点判別手段による第１の判別結果と、前記細線端部判別手段による第２の判別結果とのいずれか一方しか入力されない場合に、入力された前記判別結果を出力し、前記第１の判別結果と前記第２の判別結果とが同じ場合に、その判別結果を出力し、前記第１の判別結果と前記第２の判別結果とが異なる場合に、前記孤立点判別手段が判別の対象とした孤立点のサイズと、前記細線端部判別手段が判別の対象とした細線の端部のサイズとを比較し、前記第１の判別結果と前記第２の判別結果のうちサイズの小さい一方を選択して出力する組合せ判別手段と、を備えた、請求項１〜４のいずれかに記載の画像読取装置。
8. 読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、
   前記生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、
   前記検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、
   前記端部形状検出手段により検出された複数の細線の端部のうちに形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する細線端部判別手段と、を備えた画像読取装置。
9. 前記細線端部判別手段は、前記細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちで、形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する、請求項８に記載の画像読取装置。
10. 読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、
    前記生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出手段と、
    前記検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出手段と、
    前記検出された端部の形状に基づいて、前記読取対象の媒体の種別を判別する細線端部判別手段と、を備え、
    前記細線端部判別手段は、前記細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部の
    うちで、形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスではなく紙媒体であると判別する、画像読取装置。
11. 前記検出された細線の端部のサイズを検出する細線端部サイズ検出手段を、さらに備え、
    前記端部形状検出手段は、前記細線端部検出手段により検出された複数の細線の端部のうちでサイズが最小の細線の端部の形状を検出する、請求項５〜１０のいずれかに記載の画像読取装置。
12. 読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、
    前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、
    前記検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出手段と、
    前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値以下の場合に、前記読取対象の媒体種別を紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別するサイズ分布判別手段と、を備えた画像読取装置。
13. 前記サイズ分布判別手段は、前記分散値が所定の値より大きい場合に、前記読取対象の媒体種別を電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する、請求項１２に記載の画像読取装置。
14. 読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取手段と、
    前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段と、
    前記検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出手段と、
    前記孤立点検出手段により検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値より大きい場合に、前記読取対象の媒体の種別を電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別するサイズ分布判別手段と、を備えた画像読取装置。
15. 画像読取装置が実行する画像読取方法であって、
    読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、
    前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、
    前記検出された孤立点の形状を検出する形状検出ステップと、
    前記孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点のうちに、形状が矩形である孤立点が所定数以上存在することを条件に、前記読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する孤立点判別ステップと、を備えた画像読取方法。
16. 画像読取装置が実行する画像読取方法であって、
    読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、
    前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、
    前記検出された孤立点の形状を検出する形状検出ステップと、
    前記孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点のうちに、形状が円形である孤立点が所定数以上存在することを条件に、前記読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別するステップを含む、画像読取方法。
17. 画像読取装置が実行する画像読取方法であって、
    読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、
    前記生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出ステップと、
    前記検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出ステップと、
    前記端部形状検出ステップにおいて検出された複数の細線の端部のうちに形状が矩形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体の種別は紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別する細線端部判別ステップと、を備えた画像読取方法。
18. 画像読取装置が実行する画像読取方法であって、
    読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、
    前記生成された画像データから細線の端部を検出する細線端部検出ステップと、
    前記検出された細線の端部の形状を検出する端部形状検出ステップと、
    前記端部形状検出ステップにおいて検出された複数の細線の端部のうちに形状が円形である細線端部が所定数以上であることを条件に、前記読取対象の媒体の種別は電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別する細線端部判別ステップと、を含む、画像読取方法。
19. 画像読取装置が実行する画像読取方法であって、
    読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、
    前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、
    前記検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出ステップと、
    前記孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値以下の場合に、前記読取対象の媒体種別を紙媒体でなく電子表示デバイスであると判別するサイズ分布判別ステップと、を備えた画像読取方法。
20. 画像読取装置が実行する画像読取方法であって、
    読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取ステップと、
    前記生成された画像データから孤立点を検出する孤立点検出ステップと、
    前記検出された孤立点のサイズを検出するサイズ検出ステップと、
    前記孤立点検出ステップにおいて検出された複数の孤立点それぞれのサイズの分散値が所定の値より大きい場合に、前記読取対象の媒体の種別を電子表示デバイスでなく紙媒体であると判別するサイズ分布判別ステップと、を含む、画像読取方法。
21. 請求項１５〜２０のいずれかに記載の画像読取方法を、読取対象となる媒体の原稿面を読み取って、画像データを生成する原稿読取部を備えたコンピュータに実行させる画像読取プログラム。

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