JP6701958B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびコンピュータプログラムに関する。

ＡＤＦ（自動原稿搬送装置）などの用紙搬送装置では、１枚ずつ用紙を定期的に搬送されるように構成されている。しかし、静電気、湿度等により用紙同士が吸着し、２枚以上の用紙が重なりあって搬送されてしまう不具合（以下、重送と記述する）が発生する場合がある。そこで従来の用紙搬送装置では専用のセンサを用いて重送を検知する手法が用いられている。例えば、用紙を挟み込むように超音波センサを配置し、用紙が１枚で搬送された場合と重送された場合とでの受信信号の違いから用紙の紙厚を検知し、重送状態を検出する技術が既に知られている。

一方、画像処理によって重送を検知する技術としては、例えば特開２００４−１８６８０７号公報（特許文献１）に開示された発明が公知である。この発明は、スキャナにより得られる画像を利用して帳票の重送を検知するため、スキャナから入力される画像から一定の直線成分を含むエッジを検出し、各エッジの傾きに基づいて帳票の重送を行うように構成されている。

しかし、今までの重送検知機構では、２枚の用紙がずれて搬送された場合には、紙厚を正確に測定できず、重送を検出できないことがある。また、重送検知専用のセンサを必要とするため、システム全体でのコストが増加する。また、専用のセンサを設けず、スキャナ読み取り画像を画像処理的に解析することで重送を検知する前記公知例では、２枚の用紙の傾きが同じ場合には重送を検知できない。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、読み取った原稿画像の画像データに基づいて、２枚の原稿がいかなる重なり方でも、画像処理的に当該原稿の重送の検出を可能とすることにある。

前記課題を解決するため、本発明の一態様は、光学的に原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読み取り部と、前記読み取り部で生成した画像データに対してエッジの抽出を行うエッジ抽出部と、前記エッジ抽出部で抽出したエッジデータに対して特徴点の探索を行う特徴点探索部と、前記特徴点探索部で探索した特徴点情報より原稿領域サイズの算出を行う原稿領域サイズ算出部と、ユーザが原稿サイズを指定するためのユーザ操作部と、前記原稿領域サイズ算出部で算出した原稿サイズ情報とユーザ指定原稿サイズ情報を比較し、原稿の重送を判定する重送判定部と、を備え、前記重送判定部は、生成された前記画像データに含まれる複数の文字矩形ブロックのうち、所定の距離以内に存在する当該文字矩形ブロックを結合して生成される文字列ブロックを抽出する文字列抽出部と、前記文字列ブロックの長さに相当する線分を含む直線を近似直線として算出する近似直線算出部と、各文字列ブロックに対応して算出された前記近似直線の各々の傾きを比較する近似直線傾き比較部と、を備え、比較した前記傾きの差異があらかじめ設定された角度以上であるか否かに基づいて、前記原稿の重送を判定することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、読み取った原稿画像の画像データに基づいて、２枚の原稿がいかなる重なり方でも、画像処理的に当該原稿の重送を検出することができる。なお、前記以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明において明らかにされる。

本発明の一実施形態における実施例１の情報処理装置としての画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図１に示した画像処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 判別される原稿の重なり状態を示す説明図である。 実施例１に係る画像処理装置の全体処理の処理手順一例を示すフローチャートである。 原稿が重送された場合に画像処理装置によって読み取られる画像の一例を示す図である。 実施例１に係る画像処理装置のエッジ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 図６のフローチャートによるエッジ抽出処理の処理結果の一例を示す図である。 実施例１に係る画像処理装置の上辺特徴点探索処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図８のフローチャートによる上辺特徴点探索処理の一例を示す説明図である。 実施例１に係る画像処理装置の下辺特徴点探索処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１０のフローチャートによる下辺特徴点探索処理の一例を示す説明図である。 実施例１に係る画像処理装置の原稿領域サイズ算出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１２のフローチャートによる原稿領域サイズ算出処理の一例を示す説明図である。 公知技術に係る重送検知の方法を示す説明図である。 本発明における重送検知の方法を示す説明図である。 判別される原稿が包含関係にある重なり状態を示す説明図である。 実施例２に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 実施例２に係る画像処理装置における全体処理の一例を示すフローチャートである。 図１８におけるステップＳ１４−１の文字列領域抽出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１９の文字列領域抽出処理における文字矩形ブロック抽出処理の一例を示す説明図である。 図２０における文字矩形ブロック抽出処理の一例を示す説明図である。 図１８における文字列抽出処理の一例を示す説明図である。 図１８における文字列近似直線算出処理の一例を示す説明図である。 図１８における文字列近似直線傾き比較処理の一例を示す説明図である。

本発明は、画像処理による原稿重送検知処理に際して、エッジの連続性評価や、原稿領域を覆う領域サイズを算出し、そのサイズ情報とユーザ入力の原稿サイズ情報との比較を行うことにより、重送の検知を行うことが特徴になっている。また、この構成に加えて原稿内部の文字列領域を抽出し、その傾き情報から重送状態の検出を行うことが特徴となっている。すなわち、本発明では、前記特許文献１記載の技術（以下、公知技術と称す。）とは、重送された原稿を覆う領域サイズを算出し、そのサイズ情報を根拠に重送を検知するという点で異なる。

ここで、前記公知技術と本願発明の相違点について説明する。

図１４は前記公知技術に係る重送検知の方法を示す説明図である。

前記公知技術では、以下のような手順で重送を検知している。
１．重送された２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２に関してエッジ検出処理を行い、その上端エッジａと下端エッジｂ、左端エッジｃと右端エッジｄをそれぞれ検出する。
２．次に、対向する上端エッジａと下端エッジｂあるいは左端エッジｃと右端エッジｄの傾きを比較する。
３．前記比較により、上端エッジａと下端エッジｂ、あるいは左端エッジｃと右端エッジｄの傾きが不一致の場合に重送と検知する。

例えば、図１４（ａ）のような場合、上端エッジａと下端エッジｂまたは左端エッジｃと右端エッジｄの傾きが不一致であることから重送と検知される。

ただし、図１４（ｂ）あるいは図１４（ｃ）のように２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが同じ場合、上端エッジａと下端エッジｂあるいは左端エッジｃと右端エッジ，ｄの傾きは一致するため、前記特許文献１記載の技術では重送を検知することができない。

これに対して本発明では２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが同じ場合でも重送検知を可能とするように、原稿Ｇ１，Ｇ２を覆う領域を検出し、そのサイズ情報とユーザ指定原稿サイズを比較することで重送の検知を行うことを特徴としている。

図１５は本発明における重送検知の方法を示す説明図である。

本発明では、以下のような手順で重送を検知している。
１．原稿Ｇ１，Ｇ２を覆う領域（点線領域）Ｒを検出し、その幅Ｗと高さＨを計算する（図１５（ａ）および図１５（ｂ））。
２．得られたＷとＨから読み取った原稿Ｇ１，Ｇ２の主走査サイズと副走査サイズを推定する。
３．ユーザが指定した原稿サイズと前記推定した原稿Ｇ１，Ｇ２の主走査サイズと副走査サイズとが一致するか否かを判定し、不一致の場合に重送と検知する。

これにより、前記公知技術では重送検知ができなかった２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが同じ場合でも重送検知が可能となる。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態について、実施例を挙げて詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態の実施例１に係る情報処理装置としての画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。同図において、画像処理装置１００は、ＣＰＵ１００Ｈ１、ＡＳＩＣ１００Ｈ２、記憶装置１００Ｈ３およびバス（bus）１００Ｈ４を有する。

ＣＰＵ１００Ｈ１は、画像処理装置１００が行う各種処理に係る演算および画像データの加工を行う演算装置である。さらに、ＣＰＵ１００Ｈ１は、画像処理装置１００が有する装置等を制御する制御装置である。

ＡＳＩＣ１００Ｈ２は、画像処理装置１００が行う画像処理に係る各種処理および画像データ等の各種データの加工を行う電子回路である。なお、ＡＳＩＣ１００Ｈ２は、ＦＰＧＡ等のＰＬＤ（Programmable Logic Device）でもよい。

記憶装置１００Ｈ３は、画像処理装置１００が扱うデータ、プログラムおよび設定値等を記憶する。また、記憶装置１００Ｈ３は、いわゆるメモリ（memory）等である。なお、記憶装置１００Ｈ３は、ハードディスク等の補助記憶装置等を有してもよい。

読み取りユニット２００は、画像処理装置１００内ハードウェアとバス１００Ｈ４を介して接続され、相互に画像データＤ１等の各種データを送受信する。操作パネル３００は、画像処理装置１００内ハードウェアとバス１００Ｈ４を介して接続され、相互にユーザ指定原稿サイズＤ２等の各種データを送受信する。

なお、本実施形態に係る画像処理装置１００は、例えば情報処理装置（ＰＣ：Personal Computer）４００に接続され、情報処理システム５００として構成することができる。この場合、画像処理装置１００はＰＣ４００の画像読み取り装置として機能する。また、ＰＣに代えてあるいはＰＣに加えて画像形成装置に接続された情報処理システム５００として構成することもできる。この場合、画像処理装置１００は画像形成装置の画像読み取り装置としても機能することができる。

図２は、画像処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図２において、画像処理装置１００は、読み取り部１００Ｆ１、エッジ抽出部１００Ｆ２、上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４、傾き比較判定部１００Ｆ５、原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６、ユーザ操作部１００Ｆ７、設定読み込み部１００Ｆ８および原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９を有する。

読み取り部１００Ｆ１は、原稿１に画像形成される画像等を読み取る画像読み取り部であり、画像データＤ１を生成する。エッジ抽出部１００Ｆ２は、画像データＤ１から原稿領域の上辺および下辺部分をエッジ情報として抽出したエッジ画像を生成する。なお、符号１は原稿Ｇ１，Ｇ２を特定せずに総称する場合に付している。上辺特徴点探索部１００Ｆ３は、エッジ抽出部１００Ｆ２で生成されたエッジ画像の上辺部分における各種特徴点を検出する。また、エッジ情報の連続性の評価を行い、十分な長さを持ったエッジ直線が検出できない場合、重送状態と判定する。

下辺特徴点探索部１００Ｆ４は、エッジ抽出部１００Ｆ２で生成されたエッジ画像の下辺部分における各種特徴点を検出する。また、エッジ情報の連続性の評価を行い、十分な長さを持ったエッジ直線が検出できない場合、重送状態と判定する。傾き比較判定部１００Ｆ５は、上辺特徴点探索部１００Ｆ３および下辺特徴点探索部１００Ｆ４によって検出された各種特徴点に基づき、原稿領域の上辺直線式および下辺直線式を算出する。さらに、算出した上辺および下辺の傾き情報の比較を行い、傾きが不一致の場合、重送状態と判定する。

原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６は、検出した各種情報から、原稿部分を覆う領域を形成する４つの座標を算出する。さらに、その座標情報から原稿領域サイズを算出する。

一方、ユーザ操作部１００Ｆ７からは、ユーザにより読み取る原稿１のサイズ情報が指定され、ユーザ指定原稿サイズＤ２が生成される。設定読み込み部１００Ｆ８は、ユーザ操作部１００Ｆ７からユーザ指定の原稿サイズ情報を読み込む。原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９は、原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６によって算出された原稿領域サイズと、設定読み込み部１００Ｆ８によって設定されたユーザ指定原稿サイズを比較する。原稿サイズ不一致の場合、重送状態との判定を行う。このように、ユーザ操作部１００Ｆ７からユーザが原稿サイズ情報を入力することによって、重送状態を判断するための根拠となるデータを得ることができる。

図３は、判別される原稿の重なり状態を示す説明図である。ここでは、分かりやすいように重なりあう２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の下に位置する方の原稿Ｇ２を網掛けで塗りつぶしている。本実施形態では、原稿Ｇ１，Ｇ２が重送されて読み取り部１００Ｆ１が読み取った場合、大きく分けて図３（ａ）〜図３（ｄ）に示す４つの状態であることを判別し、これらの状態であると判別されたとき、原稿が重送状態と検知する。なお、４つの状態とは、
・ ２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが異なる（図３（ａ））。
・ ２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが異なり、かつ各辺上で交差している（図３（ｂ））。
・ ２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが同一（図３（ｃ））。
・ ２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが同一で、かつ各辺上での交差がない（図３（ｄ））。
という状態である。

図４は、本実施形態に係る画像処理装置の全体処理の処理手順一例を示すフローチャートである。

図４において、ます、ユーザによりＡＤＦの原稿トレイに原稿１が載置され、ユーザ操作部１００Ｆ７に対して、読み取る原稿サイズ情報が設定される。設定読み込み部１００Ｆ８は、ユーザ操作部１００Ｆ７より、読み取り原稿サイズ情報を受け取る（ステップＳ１）。原稿１の読み取り指示が入力されると、読み取り部１００Ｆ１により原稿１の読み取りが行われる（ステップＳ２）。エッジ抽出部１００Ｆ２は、読み取った画像データＤ１に対して、エッジ抽出フィルタ処理、２値化、ノイズ除去の各種処理を行い、原稿領域の上辺および下辺部分をエッジ情報として抽出したエッジ画像を生成する（ステップＳ３）。

上辺特徴点探索部１００Ｆ３は、エッジ抽出部１００Ｆ２で生成されたエッジ画像の上辺部分における各種特徴点を検出する（ステップＳ４）。また、エッジ情報の連続性を評価し、十分な長さを持ったエッジ直線が検出できない場合（例えば、図３（ｂ）の状態、ステップＳ５：ＹＥＳ）、重送状態と判定する（ステップＳ１５）。すなわち、十分な長さを持ったエッジ直線とは、エッジ画像の上辺部分がエッジ検出対象となっている原稿の上辺の長さに足る長さに対応する。このエッジ直線が原稿１の上辺の長さに足る長さよりも足らなければ、エッジ直線が交差していると判断できる。

十分な長さを持ったエッジ直線が検出できた場合（ステップＳ５：ＮＯ）、下辺特徴点探索部１００Ｆ４は、エッジ抽出部１００Ｆ２で生成されたエッジ画像の下辺部分における各種特徴点を検出する（ステップＳ６）。また、エッジ情報の連続性の評価を行い、十分な長さを持ったエッジ直線が検出できない場合（例えば、図３（ｂ）の状態、ステップＳ７：ＹＥＳ）、重送状態と判定する（ステップＳ１５）。下辺部分の場合も上辺部分と同様に、原稿Ｇ１と原稿Ｇ２の下辺が交差していれば、原稿の下辺の長さに対応する十分な長さではないので、エッジ直線が交差していると判断できる。

十分な長さを持ったエッジ直線が検出できた場合（ステップＳ７：ＮＯ）、傾き比較判定部１００Ｆ５は、上辺特徴点探索部１００Ｆ３および下辺特徴点探索部１００Ｆ４によって検出された各種特徴点に基づき、原稿領域の上辺直線式および下辺直線式を算出する（ステップＳ８、Ｓ９）。

さらに、算出した上辺および下辺の傾き情報を比較し（ステップＳ１０）、傾きが不一致の場合（例えば、図３（ａ）の状態、ステップＳ１１：ＹＥＳ）、重送状態と判定する（ステップＳ１５）。傾きが一致した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６は、検出した各種情報から、原稿部分を覆う領域を形成する４つの座標を算出する。さらに、その座標情報から原稿領域サイズを算出する（ステップＳ１２）。

原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９は、原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６によって算出された原稿領域サイズと、設定読み込み部１００Ｆ８によって設定されたユーザ指定原稿サイズを比較する（ステップＳ１３）。そして、原稿サイズ不一致の場合（例えば、図３（ｃ）または（ｄ）の状態、ステップＳ１４：ＮＯ）、重送状態と判定する（ステップＳ１５）。

図５は、原稿が重送された場合に画像処理装置によって読み取られる画像の一例を示す図である。

読み取られた画像の画像データＤ１は、重送された原稿Ｇ１，Ｇ２の第１の原稿データＡ１、第２の原稿データＡ２および背景領域データＡ３からなる。

図６はエッジ抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。

図６において、画像処理装置１００は、読み取った画像データＤ１に対して、濃度値が大きく変化する画素群をエッジとして抽出するフィルタ処理を行う（ステップＳ２１）。次に、画像処理装置１００は、ステップＳ２１で作成したエッジ抽出画像に対して、ある閾値により２値化処理を行う（ステップＳ２２）。ステップＳ２２で作成した画像には、画像中の輝度値のばらつきなどに起因する細かなノイズが残っている場合がある。これは、次のエッジ探索処理において誤検知の要因となるため取り除くことが好ましい。そこで次に、画像処理装置１００は、ローパスフィルタ等によって、ステップＳ２２で２値化したエッジ抽出画像における背景領域データＡ３に含まれるノイズを除去する（ステップＳ２３）。

図７は、本実施形態に係る画像処理装置のエッジ抽出処理の処理結果の一例を示す図である。

図７（ａ）はステップＳ２１のエッジ抽出フィルタ処理で用いられるフィルタの一例である。画像データＤ１に対して、フィルタＦＩＬ１を用いて、図６に示す各処理が行われる。なお、フィルタＦＩＬ１は、１次微分を行うフィルタであり、濃度が大きく変化する画素が横方向に連なっている箇所がエッジとして抽出される。

画像データＤ１に対してＦＩＬ１を用いたエッジ抽出処理を行った結果、図７（ｂ）のような画像データＤ３が生成される。画像データＤ３において、抽出された原稿上辺のエッジデータをＥＤＧ１、原稿下辺のエッジデータをＥＤＧ２とする。

また、フィルタＦＩＬ１は、いわゆるプリヴィット（Prewitt）のフィルタである。他に、フィルタは、ラプラシアン（Laplacian）、ソーベル（Sobel）またはロバーツ（Roberts）等のフィルタで実現されても良い。

図８は、本実施形態に係る画像処理装置の上辺特徴点探索処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。

上辺特徴点探索部１００Ｆ３は、エッジ抽出部１００Ｆ２で生成されたエッジ画像の上辺部分における各種特徴点（上辺直線代表点、上辺左端エッジ座標、上辺右端エッジ座標）を検出する。そして、上辺エッジデータＥＤＧ１に関して、最も左（Ｘ最小）の画素を探索し、上辺左端エッジ座標としてその座標値を記憶する（ステップＳ３１）。

次いで、予め定めたＸ座標数ラインについてＹ方向に画像を走査し、最も上（Ｙ最小）の上辺エッジデータＥＤＧ１上の代表点とする（ステップＳ３２）。ステップＳ３２で探索した代表点に関して、その連続性を評価し、上辺エッジデータＥＤＧ１が十分な長さを持った直線であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。上辺エッジデータＥＤＧ１に関して、最も右（Ｘ最大）の画素を探索し、上辺右端エッジ座標としてその座標値を記憶する（ステップＳ３４）。このようにして４つの特徴点が探索される。

図９は、本実施形態に係る画像処理装置の上辺特徴点探索処理の一例を示す説明図である。

図８のフローチャートで説明したように、上辺エッジデータＥＤＧ１に関して探索処理を行い、その最も左（Ｘ最小）の座標である上辺左端エッジ座標と、上辺エッジデータＥＤＧ１上の代表点と、最も右（Ｘ最大）の座標である上辺右端エッジ座標とを検出する。

例えば、図９において代表点として検出される画素数を４点とした場合、座標ＰＴａが上辺左端エッジ座標、座標ＰＴ１、ＰＴ２、ＰＴ３、ＰＴ４が上辺直線代表点、座標ＰＴｂが上辺右端エッジ座標である。

図１０は、本実施形態に係る画像処理装置の下辺特徴点探索処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。

下辺特徴点探索部１００Ｆ４は、エッジ抽出部１００Ｆ２で生成されたエッジ画像の下辺部分における各種特徴点（下辺直線代表点、下辺左端エッジ座標、下辺右端エッジ座標）を検出する。そして、下辺エッジデータＥＤＧ２に関して、最も左（Ｘ最小）の画素を探索し、下辺左端エッジ座標としてその座標値を記憶する（ステップＳ４１）。次いで、予め定めたＸ座標数ラインについてＹ方向に画像を走査し、最も下（Ｙ最大）の下辺エッジデータＥＤＧ２上の代表点とする（ステップＳ４２）。

ステップＳ４２で探索した代表点に関して、その連続性を評価し、下辺エッジデータＥＤＧ２が十分な長さを持った直線であるか否かを判定する（ステップＳ４３）。下辺エッジデータＥＤＧ２に関して、最も右（Ｘ最大）の画素を探索し、下辺右端エッジ座標としてその座標値を記憶する（ステップＳ４４）。このようにして４つの特徴点が探索される。

図１１は、本実施形態に係る画像処理装置の下辺特徴点探索処理の一例を示す説明図である。

図１０のフローチャートで説明したように、下辺エッジデータＥＤＧ２に関して探索処理を行い、その最も左（Ｘ最小）の座標である下辺左端エッジ座標と、下辺エッジデータＥＤＧ２上の代表点と、最も右（Ｘ最大）の座標である下辺右端エッジ座標とを検出する。

例えば、図１１において代表点として検出される画素数を４点とした場合、座標ＰＢａが下辺左端エッジ座標、座標ＰＢ１、ＰＢ２、ＰＢ３、ＰＢ４が下辺直線代表点、座標ＰＢｂが下辺右端エッジ座標である。

図１２は、本実施形態に係る画像処理装置の原稿領域サイズ算出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。

原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６は、検出した各種情報から、原稿部分を覆う領域を形成する４つの座標を算出する。さらに、その座標情報から原稿領域サイズを算出する。そして、上辺左端エッジ座標と、上辺右端エッジ座標とで、Ｙ座標が小さい方を選択する（ステップＳ５１）。次いで、下辺左端エッジ座標と、下辺右端エッジ座標とで、Ｙ座標が大きい方を選択する（ステップＳ５２）。

ステップＳ５１で選択した座標を通り、上辺直線式と直交する直線式を算出する。また、ステップＳ５２で選択した座標を通り、下辺直線式と直交する直線式を算出する（ステップＳ５３）。上辺直線式と下辺直線式、ステップＳ５３で算出した各直線式が互いに交差する４つの座標を算出する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４で算出した４つの座標から、原稿部分を覆う領域のサイズを算出する（ステップＳ５５）。

図１３は、本実施形態に係る画像処理装置の原稿領域サイズ算出処理の一例を示す説明図である。

図９に示す上辺左端エッジ座標ＰＴａと上辺右端エッジ座標ＰＴｂとを比較し、図１３（ａ）に示すようにＹ座標が小さな方を選択し、これを座標Ｐ１とする。さらに、図１１に示す下辺左端エッジ座標ＰＢａと下辺右端エッジ座標ＰＢｂとを比較し、図１３（ａ）に示すようにＹ座標が大きな方を選択し、これを座標Ｐ４とする。

次に、座標Ｐ１を通り、上辺直線式Ｌ１と直交する直線式Ｌ３を算出する。また、座標Ｐ２を通り、下辺直線式Ｌ２と直交する直線式Ｌ４を算出する。その後、直線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４が互いに交わる４つの座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４を算出する。最後に、座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４より、各座標間の距離Ｗ１、Ｗ２、Ｈ１、Ｈ２を算出する。

距離Ｗ１または距離Ｗ２は、検知した原稿領域の主走査サイズ情報であり、距離Ｈ１または距離Ｈ２は、検知した原稿領域の副走査サイズ情報である。この距離情報から原稿領域サイズを算出することができる。

なお、図２、図４、図６、図８、図１０および図１２の各フローチャートに示された制御手順はコンピュータプログラムとして構成され、画像処理装置１００の記憶装置１００Ｈ３からＣＰＵ１００Ｈ１にダウンロードされ、実行される。また、前記プログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。その場合、この記録媒体を用いて前記ＣＰＵ１００Ｈ１に当該プログラムをインストールすることができる。なお、前記記録媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記憶媒体は特に限定されないが、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体が使用できる。

実施例１では、図３（ａ）ないし（ｄ）のように２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の辺が重なっている場合、あるいは２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２の傾きが同じ場合には重送を検知できる。しかし、図１６に示すように２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２が包含関係になっている場合には、重送を検知することができない。実施例２は、このような２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２（の画像データ）が包含関係になっている場合にも、重送を検知することができるようにした例である。具体的には、エッジの連続性を評価し、原稿領域を覆う領域サイズを算出し、そのサイズ情報とユーザ入力の原稿サイズ情報とを比較し、さらに原稿内部の文字列領域を抽出し、その傾き情報から重送状態の検出を行うようにした。

なお、以下の実施例２に関する説明では、実施例１と異なる構成および機能について説明し、同一もしくは同様な各部には同一の参照符号を付し、重複する説明は省略する。

実施例２に係る画像処理装置１００のハードウェア構成は図１に示した実施例１と同様である。図１７は実施例２に係る画像処理装置１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図１７において、画像処理装置１００は、読み取り部１００Ｆ１、エッジ抽出部１００Ｆ２、上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４、傾き比較判定部１００Ｆ５、原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６、ユーザ操作部１００Ｆ７、設定読み込み部１００Ｆ８、原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９、文字列抽出部１００Ｆ１０および文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１を備えている。実施例２は、実施例１に対して文字列抽出部１００Ｆ１０および文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１が付加された構成となっている。その他の読み取り部１００Ｆ１から原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９までの構成は実施例１でと同一である。文字列抽出部１００Ｆ１０は、画像データＤ１から文書内の各行を構成する文字列領域を抽出し、その文字列領域の近似直線式を算出する。文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１は、文字列抽出部１００Ｆ１０によって算出された各文字列領域の近似直線式から各直線の傾きを比較する。傾き不一致箇所が見つかった場合、重送状態と判定する。

図１８は実施例２に係る画像処理装置１００における全体処理の一例を示すフローチャートである。図１８の処理手順は、実施例１における図４の処理手順に対してステップＳ１４とステップＳ１５の処理の間にステップＳ１４−２〜４の処理を実行し、原稿の重送に対する検出処理を行っている。すなわち、実施例２においても、ステップＳ１からステップＳ１４まで、実施例１と同じ処理を実行し、ステップＳ１４で、原稿サイズ不一致の場合（例えば、図３(c)または(d)の状態）、ステップＳ１５で重送状態と判定する。

一方、ステップＳ１４で原稿サイズ一致の場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、文字列抽出部１００Ｆ１０は、読み取った画像データＤ１に対して、画像データ中から原稿内の文字列ブロックを抽出する文字列抽出処理を実行する（ステップＳ１４−１）。文字列抽出処理で文字列ブロックを抽出した後、文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１は、ステップＳ１４−１で抽出した各文字列ブロックの近似直線式を（文字列）近似直線算出部で算出する（ステップＳ１４−２）。近似直線算出部はステップＳ１４−２の処理部に対応する。さらに、ステップＳ１４−２で算出した各文字列ブロックの近似直線式より、各文字列ブロックの傾きを比較する（ステップＳ１４−３）。このステップＳ１４−３は文字列の近似直線傾き比較部として機能し、この近似直線傾き比較部で文字列ブロックの傾きを比較することにより、例えば、図１６に示す状態のように文字列ブロックに関して、その前後の文字列ブロックと傾きが異なっている箇所が見つかった場合（ステップＳ１４−４：ＹＥＳ）、重送状態と判定する（ステップＳ１５）。傾きが異なっている箇所が見つからなかった場合（ステップＳ１４−４：ＮＯ）、重送ではないので、この処理を終了する。

図１９は、ステップＳ１４−１の文字列領域抽出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。同図において、文字列抽出部１００Ｆ１０は、まず読み取った画像データＤ１に対して、ある閾値により２値化処理を行う（ステップＳ６１）。ステップＳ６１で作成した画像には、画像中の輝度値のばらつきなどに起因する細かなノイズが残っている場合がある。このノイズは、後段の文字矩形ブロック抽出処理（ステップＳ６６）において誤検知の要因となる。このようなノイズは取り除くことが好ましい。そこで文字列抽出部１００Ｆ１０は、ローパスフィルタ等によって、ステップＳ６１で２値化した画像中に含まれるノイズを除去する（ステップＳ６２）

ステップＳ６２でノイズを除去した画像に対して、文字列抽出部１００Ｆ１０は、画像の水平方向および垂直方向に関してそれぞれヒストグラムを作成する（ステップＳ６３）。ここで作成するヒストグラムは、水平方向および垂直方向のある1ラインにおける画素位置を階級数とし、そのライン内に存在する黒画素数を度数とする。ステップＳ６３で作成した水平方向ヒストグラムおよび垂直方向ヒストグラムのそれぞれに関して、ある一定度数以上となる階級が連続する領域の位置と、領域の階級数の幅を記憶する（ステップＳ６４）。さらにステップＳ６４で抽出した領域に関して、ある一定以上の階級数の幅をもつ領域のみを抽出する（ステップＳ６５）。次いで、ステップＳ６５で抽出した水平方向および垂直方向の各領域情報より、原稿内の各文字を覆う矩形領域を作成し、これを文字矩形ブロックとする（ステップＳ６６）

ステップＳ６６で文字矩形ブロックを抽出した後、当該抽出した文字矩形ブロックに関して、その面積を算出し、所定サイズ以上の文字矩形ブロックを除外する（ステップＳ６７）。これは、画像内において文字部と絵柄部を区別するためである。そして、ステップＳ６７で抽出した各文字矩形ブロックにラベル付けを行う（ステップＳ６８）。ステップＳ６８でラベル付けした各文字矩形ブロックの距離を比較し、ある所定距離以内に存在するブロックがある場合、互いのブロックを結合し１つのブロックとする連結処理を行う（ステップＳ６９）。ステップＳ６９で作成した各ブロックに関して、そのブロックの幅を計算し、ある所定長さ以上のブロックのみを抽出し、それを文字列ブロックとする（ステップＳ７０）。このステップＳ７０の処理で文字列ブロックが抽出される。

図２０は画像処理装置１００の文字矩形ブロック抽出処理の一例を示す説明図である。この例は、図１９に示した文字列領域抽出処理において文字矩形ブロック抽出を行った場合の例である。なお、図２０に示す文字画像は、ステップＳ６１で２値化し、ステップＳ６２でノイズ除去を行った後の画像である。

ステップＳ６３では、図２０に示した文字画像に関して、文字列抽出部１００Ｆ１０は、水平方向および垂直方向のある１ラインにおける画素位置を階級数とし、そのライン内に存在する黒画素数を度数としたヒストグラムを作成する。これにより、水平方向ヒストグラム１１および垂直方向ヒストグラム１２が得られる。次に、文字列抽出部１００Ｆ１０は、水平方向ヒストグラム１１および垂直方向ヒストグラム１２のそれぞれについて、ある一定度数以上となる階級が連続する領域を抽出する。また、抽出した領域の階級数の幅を算出し、ある一定幅以上の領域のみを抽出する。領域１３，１４，１５は、水平方向ヒストグラムより抽出された領域情報であり、領域１６，１７，１８は、垂直方向ヒストグラムより抽出された領域情報である。

次に、文字列抽出部１００Ｆ１０は、抽出した水平方向および垂直方向の各領域情報から、文字画像の各文字を覆う矩形領域を作成し、これを文字矩形ブロックとする。例えば、領域１３および領域１６より文字矩形ブロック１９が得られる。同様に、領域１４と領域１７より文字矩形ブロック２０が、領域１５と領域１８より文字矩形ブロック２１が得られる。

図２１は、図２０における文字矩形ブロック抽出処理の一例を示す説明図である。同図を参照し、文字部と画像部の判別方法について説明する。

図２１は、文書画像３１に関してステップＳ６６の文字矩形ブロック抽出を行った結果を示している。文書画像３１には、文書タイトル部３２、文字部３３および絵柄部３４が含まれている。同図では、それぞれに関して抽出された文字矩形ブロックが点線で示されている。文字列抽出部１００Ｆ１０は、文字矩形ブロック抽出処理を実施後、抽出した各文字矩形ブロックに関して、その面積を計算する。

得られた面積が、ある所定の面積以上の大きさの場合、その文字矩形ブロックは抽出結果から除外する。図２１においては、絵柄部３４を覆う文字矩形領域３５が抽出されるが、その面積が所定の大きさ以上であるため抽出結果から除外される。なお、所定の大きさとは、例えば文書タイトル部３２および文字部３３で抽出される文字の大きさに対応する矩形ブロックに対して、絵柄が現れている領域に対応する大きさをあらかじめ設定して決められる。原稿中に文字部３３が存在せず、絵柄部３４のみが存在する場合でも、絵柄部３４内に文字列情報を持つ原稿である場合、その文字列情報を検知することは可能である。

図２２は、文字列抽出処理の具体例を示す説明図である。文字列抽出部１００Ｆ１０は、ステップＳ６６で抽出した各文字矩形ブロックにステップＳ６８でラベル付けを行う。次に、ラベル付けした各文字矩形ブロックの距離を比較し、ある所定距離以内に存在するブロックがある場合、互いのブロックを結合し、１つのブロックとする。この処理は、一般的に文書画像内の同一行の各文字の距離が、各行間の距離よりも小さいという性質を利用するものである。例えば図２２（ａ）の文字矩形ブロック４１に関していうと、文字矩形ブロック４２は、両者の距離４９があらかじめ設定された距離以下であるため１つのブロックとして統合される。一方、文字矩形ブロック４４は、両者の距離５０が前記あらかじめ設定された距離より離れているためブロックの統合は行われない。

図２２（ｂ）は図２２（ａ）の文字に関して文字列ブロック抽出処理を行い、ブロックを統合した結果を示す図である。図２２（ａ）の文字矩形ブロック４１，４２，４３が1つのブロックとして統合されて、図２２（ｂ）に示す文字列ブロック５１が得られる。同様に、図２２（ａ）の文字矩形ブロック４４，４５，４６が1つのブロックとして統合され、図２２（ｂ）の文字列ブロック５２が得られる。図２２（ａ）の文字矩形ブロック４7，４８は、前記あらかじめ設定された距離内に連結する文字矩形ブロックが存在しないため、文字列ブロックとしては抽出されない。なお、あらかじめ設定された距離は、文書画像内の同一行の各文字の距離と各行間の距離との関係に基づいて設定された閾値で、記憶装置１００Ｈ３に記憶され、ＣＰＵ１００Ｈ１が文字列ブロック抽出処理を行う際に使用する。

図２３は、文字列近似直線算出処理の具体例を示す説明図である。文字列近似直線算出処理はステップＳ１４−２で実行される処理で、文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１で実行される。ここでは、文字列近似直線を文字列ブロック６０から求める場合について示す。この処理では、文字列ブロック６０の四隅の座標Ｐ６１，Ｐ６２，Ｐ６３，Ｐ６４に関して、座標Ｐ６１と座標Ｐ６２の中間座標であるＰ６５を求める。同様に、座標Ｐ６３と座標Ｐ６４の中間座標であるＰ６６を求める。座標Ｐ６５を（ＸＬ，ＹＬ）、座標Ｐ６６を（ＸＲ，ＹＲ）としたとき、文字列ブロック６０の近似直線Ｌ６７は、式（１）
ｙ−ＹＬ＝｛（ＹＲ−ＹＬ）／（ＸＲ−ＸＬ）｝・（ｘ−ＸＬ）・・・（１）
で表される。当該式（１）によって近似直線Ｌ６７が算出され、各文字列ブロック６０の近似直線Ｌ６７の傾きの比較が可能になる。

図２４は、文字列近似直線傾き比較処理の具体例を示す説明図である。

図１７に示した文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１は、ステップＳ１４−１の文字列抽出処理で抽出された各文字列ブロックの近似直線をステップＳ１４−２の文字列近似直線算出処理で算出する。続いて、文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１は、各文字列ブロックの近似直線式から各文字列ブロックの傾きをステップＳ１４−３の文字列近似直線傾き比較処理で比較する。そして、この傾きの差異が所定角度以上の場合に重送状態（例えば、図３（ｅ）の状態）と判定する。この処理がステップＳ１４−４の処理である。図２４の場合、近似直線Ｌ８１，Ｌ８２，Ｌ８３は角度の差異があらかじめ設定された角度以内であるため重送とは判定されない。しかし、近似直線Ｌ８３と近似直線Ｌ８４を比較した際に、角度の差異があらかじめ設定された角度以上であれば、文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１は、ステップＳ１５で３原稿Ｇ１，Ｇ２が重送状態であると判定する。その他、特に説明しない各部は実施例１と同一に構成され、同様に機能する。

実施例２では、文字列の近似直線Ｌ６７を算出し、近似直線Ｌ６７の傾きの差異から原稿Ｇ１，Ｇ２が重送状態であることを判定する。これにより、原稿Ｇ１，Ｇ２の一方の全ての読み取りデータが他方の読み取りデータの範囲内に包含されるような場合でも原稿Ｇ１，Ｇ２の重送状態を検知することができる。その結果、２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２がいかなる重なり方をしても、画像処理的に原稿Ｇ１，Ｇ２の重送を検知することができる。すなわち、エッジの連続性評価、原稿領域を覆う領域サイズ情報とユーザ入力の原稿サイズ情報との比較に加え、原稿内部の文字列の近似直線Ｌ６７の傾き情報を重送の判定条件として使用することにより、重なり方の如何にかかわらず、原稿Ｇ１，Ｇ２の重送検知が可能となる。

以上のように、本発明を本実施形態に対応させれば、次のような効果を奏する。なお、以下の説明では、特許請求の範囲における各構成要素と本実施形態の各部について対応を取り、両者の用語が異なる場合には後者をかっこ書きで示し、両者の対応関係を明確にした。

（１） 情報処理装置（画像処理装置１００）が、光学的に原稿１の画像を読み取って画像データを生成する読み取り部１００Ｆ１と、前記読み取り部１００Ｆ１で生成した画像データに対してエッジの抽出を行うエッジ抽出部１００Ｆ２と、前記エッジ抽出部１００Ｆ２で抽出したエッジデータに対して特徴点の探索を行う特徴点探索部（上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４）と、前記特徴点探索部１００Ｆ３，１００Ｆ４で探索した特徴点情報（座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４）より原稿領域サイズの算出を行う原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６と、ユーザが原稿サイズを指定するためのユーザ操作部１００Ｆ７と、前記原稿領域サイズ算出で算出した原稿サイズ情報とユーザ指定原稿サイズ情報を比較し、原稿の重送を判定する原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９と、を備えた本実施形態によれば、原稿領域を覆う領域サイズを算出し、そのサイズ情報とユーザ入力の原稿サイズ情報との比較を行うことにより、重送の検知を行うので、読み取った原稿画像の画像データに基づいて、２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２がいかなる重なり方をしても、画像処理によって当該原稿Ｇ１，Ｇ２の重送を検出することができる。

（２） 前記（１）の情報処理装置（画像処理装置１００）において、前記エッジ抽出部１００Ｆ２は、前記画像データから横方向のエッジを抽出するフィルタ処理（ステップＳ２１）を行う本実施形態によれば、原稿領域の上辺および下辺部をエッジとして抽出することができる。

（３） 前記（１）または（２）の情報処理装置（画像処理装置１００）において、前記特徴点探索部（上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４）は、前記エッジが有する最も左端の座標である左端エッジ座標ＰＴａ，Ｐｂａと、前記エッジが有する最も右端の座標である右端エッジ座標ＰＴｂ，ＰＢｂと、前記エッジ上数点の直線代表点（座標ＰＴ１〜ＰＴ４，座標ＰＢ１〜ＰＢ４）と、を検出する本実施形態によれば、原稿領域（距離Ｗ１，Ｗ２，Ｈ１，Ｈ２）を構成する４つの辺の直線式Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を算出することができる。

（４） 前記（１）ないし（３）のいずれかの情報処理装置（画像処理装置１００）において、前記特徴点探索部（上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４）は、前記エッジの連続性を評価し、十分な長さのエッジが検出できない場合（ステップＳ５：Ｎ０、ステップＳ７：NO）に重送と検出する（ステップＳ１５）本実施形態によれば、原稿領域サイズの比較を行う方法に加えて、抽出エッジの連続性に基づいて重送状態の検知を行うことができる。

（５） 前記（１）ないし（３）のいずれかの情報処理装置（画像処理装置１００）において、前記特徴点情報（座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４）に基づき、原稿上辺および下辺の直線式Ｌ１，＋２，Ｌ３，Ｌ４を求め、その傾き情報を比較し、傾きが不一致のとき重送と検出する（ステップＳ８，Ｓ９，Ｓ１０，Ｓ１１，Ｓ１５）比較判定部（傾き比較判定部１００Ｆ５）を備えた本実施形態によれば、原稿領域サイズの比較を行う方法に加えて、原稿上辺と下辺の傾きを比較することによって重送状態の検知を行うことができる。

（６） 前記（１）〜（５）のいずれかの情報処理装置（画像処理装置１００）において、前記重送判定部（原稿サイズ比較重送判定部１００Ｆ９）が、前記算出した原稿領域サイズ情報と前記ユーザ指定原稿サイズ情報を比較し、サイズが不一致のとき（ステップＳ１３、Ｓ１４：ＮＯ）に重送状態と判定する（ステップＳ１５）本実施形態によれば、２枚の原稿１の傾きが同じ場合でも、重送状態を検知することができる。

（７） 前記（１）〜（５）のいずれかの情報処理装置（画像処理装置１００）において、前記重送判定部が、前記読み取り部で生成した画像データから文字列を抽出する文字列抽出部１００Ｆ１０と、当該文字列抽出部１００Ｆ１０で抽出した文字列から算出した各文字列の並びの近似直線の傾きを比較し、比較した傾きの差異があらかじめ設定された角度以上の場合に重送状態と判定する文字列近似直線傾き比較重送判定部１００Ｆ１１と、を含む本実施形態によれば、ある原稿の読み取り範囲内に他の原稿が重なっていた場合でも、文字列の傾きの差異に基づいて重送状態を検知することができる。

（８） 情報処理システムが、前記（１）〜（７）のいずれかの情報処理装置（画像処理装置１００）をシステム内に備えた本実施形態によれば、当該システムにおいて、前記（１）〜（７）に記載した情報処理装置の効果を奏する情報処理システムを構築することができる。

（９） 読み取り部１００Ｆ１で原稿１の画像を光学的に読み取って画像データを生成し（ステップＳ２）、前記生成した画像データに対してエッジ抽出部１００Ｆ２でエッジの抽出を行い（ステップＳ３）、前記抽出したエッジのデータに対して特徴点探索部（上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４）で特徴点を探索し（ステップＳ４，Ｓ６）、前記探索した特徴点の情報より原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６で原稿領域サイズを算出し（ステップＳ１２）、前記算出した原稿サイズ情報とユーザ操作部１００Ｆ７から指定されたユーザ指定原稿サイズ情報を比較し（ステップＳ１３）、前記比較した結果に基づいて原稿が重送されているか否かを判定する（ステップＳ１４，Ｓ１５）本実施形態に係る情報処理方法によれば、読み取った原稿画像の画像データに基づいて、２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２がいかなる重なり方をしても、画像処理によって当該原稿Ｇ１，Ｇ２の重送を検出することができる。

（１０） コンピュータ（ＣＰＵ１００Ｈ１）に、読み取り部１００Ｆ１で原稿１の画像を光学的に読み取って画像データを生成する手順（ステップＳ２）と、前記生成した画像データに対してエッジ抽出部１００Ｆ２でエッジの抽出を行う手順（ステップＳ３）と、前記抽出したエッジのデータに対して特徴点探索部（上辺特徴点探索部１００Ｆ３、下辺特徴点探索部１００Ｆ４）で特徴点を探索する手順（ステップＳ４，Ｓ６）と、前記探索した特徴点の情報より原稿領域サイズ算出部１００Ｆ６で原稿領域サイズを算出する手順（ステップＳ１２）と、前記算出した原稿サイズ情報とユーザ操作部１００Ｆ７から指定されたユーザ指定原稿サイズ情報を比較する手順（ステップＳ１３）と、前記比較した結果に基づいて原稿が重送されているか否かを判定する手順（ステップＳ１４，Ｓ１５）と、を実行させるための本実施形態に係るプログラムによれば、当該プログラムをコンピュータ（ＣＰＵ１００Ｈ１）にダウンロードさせることにより、コンピュータ（ＣＰＵ１００Ｈ１）が前記プログラムを実行するので、読み取った原稿１の画像データに基づいて、２枚の原稿Ｇ１，Ｇ２がいかなる重なり方をしても、画像処理によって当該原稿Ｇ１，Ｇ２の重送を検出することができる。

さらに、本発明は前述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であり、特許請求の範囲に記載された技術思想に含まれる技術的事項の全てが本発明の対象となる。前記実施例は、好適な例を示したものであるが、当業者ならば、本明細書に開示の内容から、各種の代替例、修正例、変形例あるいは改良例を実現することができ、これらは添付の特許請求の範囲に記載された技術的範囲に含まれる。

１，Ｇ１，Ｇ２ 原稿
１００ 画像処理装置
１００Ｆ１ 読み取り部
１００Ｆ２ エッジ抽出部
１００Ｆ３ 上辺特徴点探索部
１００Ｆ４ 下辺特徴点探索部
１００Ｆ５ 比較判定部
１００Ｆ６ 原稿領域サイズ算出部
１００Ｆ７ ユーザ操作部
１００Ｆ９ 原稿サイズ比較重送判定部
１００Ｆ１０ 文字列抽出部
１００Ｆ１１ 文字列近似直線傾き比較重送判定部

特開２００４−１８６８０７号公報

Claims (8)

1. 光学的に原稿の画像を読み取って画像データを生成する画像読み取り部と、
   前記読み取り部で生成した画像データに対してエッジの抽出を行うエッジ抽出部と、
   前記エッジ抽出部で抽出したエッジデータに対して特徴点の探索を行う特徴点探索部と、
   前記特徴点探索部で探索した特徴点情報より原稿領域サイズの算出を行う原稿領域サイズ算出部と、
   ユーザが原稿サイズを指定するためのユーザ操作部と、
   前記原稿領域サイズ算出部で算出した原稿サイズ情報とユーザ指定原稿サイズ情報を比較し、原稿の重送を判定する重送判定部と、を備え、
   前記重送判定部は、
   生成された前記画像データに含まれる複数の文字矩形ブロックのうち、所定の距離以内に存在する当該文字矩形ブロックを結合して生成される文字列ブロックを抽出する文字列抽出部と、
   前記文字列ブロックの長さに相当する線分を含む直線を近似直線として算出する近似直線算出部と、
   各文字列ブロックに対応して算出された前記近似直線の各々の傾きを比較する近似直線傾き比較部と、を備え、
   比較した前記傾きの差異があらかじめ設定された角度以上であるか否かに基づいて、前記原稿の重送を判定する情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記エッジ抽出部は、前記原稿の上辺部分および下辺部分をエッジ情報として抽出し、エッジ画像を生成する情報処理装置。
3. 請求項１または２に記載の情報処理装置であって、
   前記特徴点探索部は、前記エッジが有する最も左端の座標である左端エッジ座標と、前記エッジが有する最も右端の座標である右端エッジ座標と、エッジ上の数点の直線代表点と、を検出する情報処理装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記特徴点探索部は、前記エッジの連続性を評価し、十分な長さのエッジが検出できない場合に重送状態とする情報処理装置。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   前記特徴点情報に基づき、原稿上辺および下辺の直線式を求め、前記原稿上辺と下辺の傾き情報を比較し、傾きが不一致のとき重送状態とする比較判定部を備えた情報処理装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報処理装置を備えた情報処理システム。
7. 画像読み取り部で光学的に原稿の画像を読み取って画像データを生成し、
   前記生成した画像データに対してエッジ抽出部でエッジの抽出を行い、
   抽出した前記エッジのデータに対して特徴点探索部で特徴点を探索し、
   探索した前記特徴点の情報より原稿領域サイズ算出部で原稿領域サイズを算出し、
   前記原稿領域サイズ算出部で算出した原稿サイズ情報とユーザ操作部から指定されたユーザ指定原稿サイズ情報を比較し、
   生成された前記画像データに含まれる複数の文字矩形ブロックのうち、所定の距離以内に存在する当該文字矩形ブロックを結合して生成される文字列ブロックを抽出し、
   前記文字列ブロックの長さに相当する線分を含む直線を近似直線として近似直線算出部で算出し、
   各文字列ブロックに対応して算出された前記近似直線の傾きを近似直線傾き比較部で比較し、当該傾きの差異があらかじめ設定された角度以上の場合に前記原稿が重送されていると判定する情報処理方法。
8. コンピュータに、
   画像読み取り部で光学的に原稿の画像を読み取って画像データを生成する手順と、
   前記生成した画像データに対してエッジ抽出部でエッジの抽出を行わせる手順と、
   抽出した前記エッジのデータに対して特徴点探索部で特徴点を探索させる手順と、
   探索した前記特徴点の情報より原稿領域サイズ算出部で原稿領域サイズを算出する手順と、
   前記原稿領域サイズ算出部で算出した原稿サイズ情報とユーザ操作部から指定されたユーザ指定原稿サイズ情報を比較する手順と、
   生成された前記画像データに含まれる複数の文字矩形ブロックのうち、所定の距離以内に存在する当該文字矩形ブロックを結合して生成される文字列ブロックを抽出手順と、
   前記文字列ブロックの長さに相当する線分を含む直線を近似直線として近似直線算出部で算出する手順と、
   各文字列ブロックに対応して算出された前記近似直線の傾きを近似直線傾き比較部で比較し、当該傾きの差異があらかじめ設定された角度以上の場合に前記原稿が重送されていると判定する手順と、を実行させるためのプログラム。