JP7675552B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

例えば、特許文献１には、原稿を読み取って生成された入力画像を取得する入力画像取得部１６１と、入力画像における文字列密度又は文字列分散を算出する文字列情報算出部１６８と、文字列密度又は文字列分散に基づいて、原稿の種類を判別する原稿種類判別部１６９とを有する画像処理装置が開示されている。

また、特許文献２には、所定フォーマットに従った画像における所定領域の位置を記憶する記憶部２１０と、文字認識対象領域を含む入力画像を取得する画像取得部２２１と、入力画像又は入力画像から生成された画像から文字認識対象領域に対応する領域を切り出して、所定フォーマットに従った画像の所定領域の位置に配置した補正画像を生成する補正画像生成部２２３と、補正画像から文字を検出する文字検出部２２４と、検出された文字に関する情報を出力する出力部２０３と、を有する画像処理装置２００が開示されている。

特許第６１６１４８４号 特開２０２０－０８６８４７

スキャンする際の原稿の向きを間違えたとしても、スキャンされた画像の向きを修正することができる画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、光学的に読み取られた画像データに関して原稿種別を判定する原稿種判定部と、画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、前記原稿種判定部による判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する選択部と、前記選択部により選択された判定アルゴリズムを用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定する向き判定部とを有する。

好適には、前記画像データの中から、原稿に相当する画像領域を抽出する領域抽出部をさらに有し、前記原稿種判定部は、前記領域抽出部により抽出された画像領域の大きさ又は形状に基づいて、原稿種別を判定する。

好適には、前記画像データの中から、国際民間航空機関により定義された機械可読領域を探索するＭＲＺ探索部をさらに有し、前記原稿種判定部は、前記ＭＲＺ探索部による探索結果に基づいて、原稿種別を判定する。

好適には、前記原稿種判定部は、前記画像データの原稿が渡航文書であるか否かを判定し、前記選択部は、前記原稿種判定部により前記画像データの原稿が渡航文書であると判定された場合に、前記画像データを９０度回転させながら、機械可読領域を探索する判定アルゴリズムを選択する。

好適には、前記選択部は、前記原稿種判定部により前記画像データの原稿が渡航文書ではないと判定された場合に、前記画像データを９０度、１８０度、又は２７０度回転させて、光学文字認識処理を行う判定アルゴリズムを選択する。

好適には、前記領域抽出部により抽出された画像領域の画像データに対して、二値化処理を施して、二値画像を生成する二値化部をさらに有し、前記原稿種判定部は、前記二値化部により生成された二値画像を用いて、原稿種別を判定し、前記向き判定部は、前記二値化部により生成された二値画像を用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定し、前記向き判定部による判定結果に応じて、前記画像データを回転させる元画像回転部をさらに有する。

好適には、両面スキャンにより読み取られた複数の画像データが入力された場合に、前記向き判定部による判定結果に基づいて、表裏画像の入れ替えを実施する表裏入替部をさらに有する。

好適には、前記原稿種判定部により判定された原稿種別に対応する優先順位で、回転角度を選択する角度選択部をさらに有し、前記向き判定部は、前記角度選択部により選択された回転角度で回転させた画像データに基づいて、画像の向きを判定する。

本発明に係る画像処理方法は、光学的に読み取られた画像データに関して原稿種別を判定する原稿種判定ステップと、画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、前記原稿種判定ステップによる判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する選択ステップと、前記選択ステップにより選択された判定アルゴリズムを用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定する向き判定ステップとを有する。

本発明に係るプログラムは、光学的に読み取られた画像データに関して原稿種別を判定する原稿種判定ステップと、画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、前記原稿種判定ステップによる判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する選択ステップと、前記選択ステップにより選択された判定アルゴリズムを用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定する向き判定ステップとをコンピュータに実行させる。

スキャンする際の原稿の向きを間違えたとしても、スキャンされた画像の向きを修正することができる画像処理装置を提供することを目的とする。

画像判定システム１の全体構成を例示する図である。 ＭＲＺにおける文字列のグルーピングの失敗例を例示する図である。 ＭＲＺにおけるＯＣＲ処理の誤判定要因を例示する図である。 画像処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。 画像処理装置２の機能構成を例示する図である。 画像処理装置２による画像処理（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。 原稿種別に対応する判定アルゴリズム及び回転角度の優先順位を例示する図である。 表裏入替処理を説明する図である。 ＭＲＺ探索処理（Ｓ３０）をより詳細に説明するフローチャートである。 投影ヒストグラムを例示する図である。 原稿種判定部３２０の変形例を説明する図である。

［背景］
本発明がなされた背景を説明する。
ホテル等で海外からの旅行者を受付るシーンにおいて旅行者の本人確認などは、ドキュメントスキャナを受付窓口におき、パスポートやＩＤカードのような証明書をスキャンして顧客情報を取得することでホテル側での管理、セキュリティに役立てることが可能となる。
すなわち、証明書をスキャンした画像からＯＣＲ認識を実行し、顧客氏名などの本人情報を取得するというスキャナ利用シーンが存在する。
このような業務で使用される証明書は、いわゆる、Travel-Document（渡航文書）というものであり、おおむねＭＲＺ（Machine Readable Zone）と呼ばれる、ＯＣＲ専用の文字列領域（機械可読領域）を持っている。
Travel-Documentは、その原稿寸法、ＭＲＺ領域の位置、ＭＲＺの列数や文字数など、ＩＣＡＯ（International Civil Aviation Organization：国際民間航空機関）等、国際的に統一された規定を持っており、おおむね各国規定に従ったドキュメントとなっている。
旅行者が携帯し、窓口でよく使われる証明書としては、ＴＤ１(ＩＤカード)やＴＤ３（パスポート）があげられる（以降、ＴＤ１、ＴＤ３と表現する）。

しかし、ＴＤ１、ＴＤ３は 原稿のサイズやＭＲＺ位置寸法等は規定された規格どおりであるが、背景のデザインや、カラー、ＭＲＺ以外の証明文字情報などの配置、色などは、各国自由なものとなっている。
また、窓口において本人認証は、基本的にはAd-hocな作業であり、オペレータがスキャナなどを用いる際、スキャン方向（原稿のセット方向）や向き（表裏の向き）を間違えるケースもありうる。
また、無人受付などを想定した場合は、旅行者自身がスキャナを操作すると、上記の一層スキャンミスを想定したガードを考慮する必要性がある。
また、受付業務においてスキャナの利用は、他業務でも用いられることを考えると、旅行者の受付の毎に、使用するスキャンモードを切り替えるなどの手間も発生する。
このような切り替え手間を省くには、トラベルドキュメントであることを自動で認識することが有効である。

図１は、画像処理システム１の全体構成を例示する図である。
図１に例示するように、画像処理システム１は、画像処理装置２及びスキャナ装置４を含み、ケーブル７を介して互いに接続している。なお、本例では、ＵＳＢケーブルなどのケーブル７で接続する形態を具体例として説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、無線により接続してもよい。また、スキャナ装置４の筐体内に、画像処理装置２の機能が内蔵されていてもよい。
画像処理装置２は、コンピュータ端末であり、スキャナ装置４により読み取られた画像データを処理する。具体的には、画像処理装置２は、スキャナ装置４により光学的に読み取られた画像データに関して、画像の向きを判定し、画像が正立するように画像データを回転処理する。
スキャナ装置４は、光学式の画像読取装置である。

図２及び図３は、トラベルドキュメントの自動認識処理における課題を説明する図である。
ＯＣＲ処理に基づく向き判定方法では、文字列の抽出がカギになるが、ＴＤ１やＴＤ３のＭＲＺ領域では、以下のような判定ミスが発生することがあり、ＴＤ１やＴＤ３に限って言及すると、向き判定精度は高くない。
すなわち、図２に例示するように、文字列の結合グループを縦／横で間違えるケースがある。文字列は文字が整然と並んでいる特徴でグルーピングするところ、ＭＲＺ領域では、図２に示すように、縦も横も どちらの方向も整然としているため間違えやすい。なお、ＭＲＺ領域における文字列の整然さは、文字数が決まっていること、及び、プロポーションフォントは使わないこと（文字間隔が一定）に起因している。

また、図３（Ａ）に示すように、ＭＲＺ領域の“＜”文字が多用される。この文字は、ＭＲＺ領域の文字において文字数を埋めるための補完用無効文字として使われる。“＜”は、ＯＣＲ処理で“VVV”や“^^^”と誤判断され、向き検出が誤判定になりやすい。
さらには、ＴＤ１やＴＤ３は、個人証明書であるため、図３（Ｂ）に例示するように、文字の背景にデザイン模様等が多様に採用されるため、そもそも文字列を抽出しにくい。また、地紋除去を実施してＯＣＲ処理する場合には、処理時間が長大化する。
そこで、本実施形態の画像処理装置２は、スキャンされた画像データに関して、原稿種別を判定し、原稿種別に対応する判定アルゴリズムを用いて、画像データにおける画像の向きを判定する。判定アルゴリズムは、例えば、ＭＲＺ領域を探索するアルゴリズムと、ＯＣＲ処理を実行するアルゴリズムである。

図４は、画像処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。
図４に例示するように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２００、メモリ２０２、ＨＤＤ２０４、ネットワークインタフェース２０６（ネットワークＩＦ２０６）、表示装置２０８、及び、入力装置２１０を有し、これらの構成はバス２１２を介して互いに接続している。
ＣＰＵ２００は、例えば、中央演算装置である。
メモリ２０２は、例えば、揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。
ＨＤＤ２０４は、例えば、ハードディスクドライブ装置であり、不揮発性の記録装置としてコンピュータプログラム（例えば、図５の画像処理プログラム３）やその他のデータファイルを格納する。
ネットワークＩＦ２０６は、有線又は無線で通信するためのインタフェースであり、例えば、スキャナ装置４との通信を実現する。
表示装置２０８は、例えば、液晶ディスプレイである。
入力装置２１０は、例えば、キーボード及びマウスである。

図５は、画像処理装置２の機能構成を例示する図である。
図５に例示するように、画像処理装置２には、画像処理プログラム３がインストールされている。
画像処理プログラム３は、領域抽出部３００、二値化部３１０、原稿種判定部３２０、アルゴリズム選択部３３０、角度選択部３４０、向き判定部３５０、元画像回転部３６０、及び表裏入替部３７０を有する。
なお、画像処理プログラム３の一部又は全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を一部借用して実現されてもよい。

画像処理プログラム３において、領域抽出部３００は、スキャナ装置４によりスキャンされた画像データの中から、原稿に相当する画像領域を抽出する。例えば、原稿の領域外に対し、一定の背景色となる裏あて（単色）を持っており、領域抽出部３００は、裏あて背景を含んだ画像から、原稿部分のみを抽出する。
また、領域抽出部３００は、スキャンされた画像の中から、コンテンツに相当する領域（コンテンツ領域）を原稿部分として抽出してもよい。コンテンツ領域の周囲にマージン（余白）を付加した画像領域が、原稿領域と考えられるからである。この場合、トラベルドキュメントを複写したコピー原稿をスキャナ装置４でスキャンしたケースでも、コピー用紙の形状及び大きさではなく、トラベルドキュメントの形状及び大きさで画像を抽出することができる。

二値化部３１０は、領域抽出部３００により抽出された画像領域の画像データに対して、二値化処理を施して、二値画像を生成する。二値化処理の閾値は、例えば、地紋が除去でき、文字が残すことができる程度の濃度値である。
また、二値化部３１０は、領域抽出部３００により抽出された画像領域の画像データに対して、二値化処理及び低解像度化処理を施して、元の画像から解像度を落した二値画像を生成してもよい。これにより、原稿種別の判別処理や画像の向き判定処理の処理負荷を抑えることができる。

原稿種判定部３２０は、二値化部３１０により生成された二値画像を用いて、画像データの原稿種別を判定する。判定される原稿種別は、例えば、トラベルドキュメント（渡航文書）であるか否かである。本例の原稿種判定部３２０は、二値化部３１０により生成された二値画像の大きさ及び形状に基づいて、スキャン画像データの原稿がＴＤ１のカードサイズ、ＴＤ３のパスポート見開きサイズ、又は、これら以外であることを判別する。

アルゴリズム選択部３３０は、画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、原稿種判定部３２０による判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する。本例のアルゴリズム選択部３３０は、図７に例示するように、原稿種判定部３２０により原稿がＴＤ１又はＴＤ３であると判定された場合に、画像データを回転させながら、ＭＲＺ領域を探索するアルゴリズム（「アルゴ１」）を選択し、原稿種判定部３２０により原稿がＴＤ１又はＴＤ３以外であると判定された場合に、画像データを回転させながら、ＯＣＲ処理を行うアルゴリズム（「アルゴ２」）を選択する。

角度選択部３４０は、原稿種判定部３２０により判定された原稿種別に対応する優先順位で、回転角度を選択する。本例の角度選択部３４０は、図７に例示するように、原稿種判定部３２０により判定された原稿種別と、領域抽出部３００により抽出された領域の形状（縦横比）とに対応する優先順位で、回転角度を選択する。図７に例示するように、原稿がトラベルドキュメント（ＴＤ１又はＴＤ３）である場合に、向き判定部３５０は、２つの回転角度で判定処理を完了できる。なお、原稿がトラベルドキュメント以外である場合には、向き判定部３５０は、既定の順序（０度、９０度、１８０度、２７０度）で画像データを回転させることになる。

向き判定部３５０は、アルゴリズム選択部３３０により選択された判定アルゴリズムを用いて、画像データにおける画像の向きを判定する。本例の向き判定部３５０は、アルゴリズム選択部３３０により選択されたアルゴリズムに従って、角度選択部３４０により選択された回転角度で回転させた画像データに対して、ＭＲＺ領域の探索処理又はＯＣＲ処理を行って、画像データにおける画像の向きを判定する。

元画像回転部３６０は、向き判定部３５０による判定結果に応じて、スキャナ装置４から取得した元の画像データを回転させる。
表裏入替部３７０は、両面スキャンにより読み取られた複数の画像データが入力された場合に、向き判定部３５０による判定結果に基づいて、表裏画像の入れ替えを実施する。例えば、表裏入替部３７０は、両面スキャンにより読み取られた画像データの原稿が原稿種判定部によりＴＤ１であると判定された場合に、図８に例示するように、向き判定部３５０によりＭＲＺ領域が発見された画像データを裏面とするように、表裏画像の入れ替えを実施する。

図６は、画像処理装置２による画像処理（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。
図６に例示するように、ステップ１００（Ｓ１００）において、画像処理装置２（図５の画像処理プログラム３）は、スキャナ装置４によりスキャンされた画像データを取得する。
ステップ１０５（Ｓ１０５）において、画像処理プログラム３の二値化部３１０は、スキャナ装置４から取得した画像データに対して二値化処理を施して、二値画像を生成する。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、領域抽出部３００は、二値化部３１０により生成された二値画像の中から、黒画素が既定量以上存在する領域をコンテンツ領域であると判定し、コンテンツ領域を抽出する。

ステップ１１５（Ｓ１１５）において、原稿種判定部３２０は、領域抽出部３００により抽出されたコンテンツ領域の形状及び大きさに基づいて、画像データの原稿がＴＤ１であるか、ＴＤ３であるか、又は、これら以外であるかを判定する。
ステップ１２０（Ｓ１２０）において、画像処理プログラム３は、原稿種判定部３２０により画像データの原稿がトラベルドキュメント（ＴＤ１又はＴＤ３）であると判定された場合に、Ｓ１２５の処理に移行し、原稿がトラベルドキュメント以外であると判定された場合に、Ｓ１３５の処理に移行する。

ステップ１２５（Ｓ１２５）において、角度選択部３４０は、図７に例示するように、原稿種判定部３２０により判定された原稿種別（ＴＤ１又はＴＤ３）と、領域抽出部３００により抽出されたコンテンツ領域の縦横比とに基づいて、回転角度の優先順位を決定する。
ステップ３０（Ｓ３０）において、アルゴリズム選択部３３０は、画像データを回転させながらＭＲＺ領域を探索して画像の向きを判定するアルゴリズム（アルゴ１）を選択し、向き判定部３５０は、選択されたアルゴリズムに従って、画像データにおける画像の向きを判定する。なお、画像データを回転させる代わりに、ＭＲＺの座標情報を回転させて探索してもよい。また、Ｓ３０において、いずれの回転方向でもＭＲＺ領域が発見されなかった場合に、Ｓ１３５に移行するようなフローとしてもよい。

ステップ１３５（Ｓ１３５）において、アルゴリズム選択部３３０は、画像データを回転させながらＯＣＲ処理を行って画像の向きを判定するアルゴリズム（アルゴ２）を選択し、向き判定部３５０は、選択されたアルゴリズムに従って、０度回転の画像データ、９０度回転の画像データ、１８０度回転の画像データ、及び、２７０度回転の画像データに対して、ＯＣＲ処理を行い、文字認識処理の確度に基づいて、画像の向きを判定する。

ステップ１４０（Ｓ１４０）において、元画像回転部３６０は、向き判定部３５０による判定結果に基づいて、スキャナ装置４から取得した元の画像データを回転させて、画像が正立した状態の画像データとする。
ステップ１４５（Ｓ１４５）において、表裏入替部３７０は、スキャナ装置４から両面スキャンされた画像データを取得し、かつ、原稿種判定部３２０によりＴＤ１であると判定された場合に、Ｓ１４５の処理に移行し、これ以外の場合に、画像処理（Ｓ１０）を終了する。
ステップ１５０（Ｓ１５０）において、表裏入替部３７０は、向き判定部３５０によりＭＲＺ領域が発見された画像データを裏面の画像データとなるように、両面スキャンされた画像データの表裏（順序）を入れ替える。

図９は、ＭＲＺ探索処理（Ｓ３０）をより詳細に説明するフローチャートである。
図９に例示するように、ステップ３００（Ｓ３００）において、向き判定部３５０は、角度選択部３４０により決定された優先順位１の回転角度で、二値化部３１０により生成された二値画像を回転させる。なお、回転角度が０度である場合は、回転処理を実施せずスルーする。
ステップ３０５（Ｓ３０５）において、向き判定部３５０は、回転させた二値画像から、図１０に例示するように、垂直方向の投影された黒画素のヒストグラムを生成する。

ステップ３１０（Ｓ３１０）において、向き判定部３５０は、生成された垂直方向の投影ヒストグラムにおいて、図１０に例示するように、画像の下側に、既定の間隔で既定行数の文字列の画素が存在するか否かを判断し、存在する場合に、Ｓ３１５の処理に移行し、存在しない場合に、Ｓ３３０の処理に移行する。既定行数とは、例えば、ＴＤ１の場合、３行であり、ＴＤ３の場合、２行である。

ステップ３１５（Ｓ３１５）において、向き判定部３５０は、画像の下側領域（既定行数の画素が存在する領域）に限定して、二値画像から、図１０に例示するように、水平方向の投影された黒画素のヒストグラムを生成する。
ステップ３２０（Ｓ３２０）において、向き判定部３５０は、生成された水平方向の投影ヒストグラムにおいて、図１０に例示するように、既定数の文字に相当する画素が存在するか否かを判断し、存在する場合に、Ｓ３２５の処理に移行し、存在しない場合に、Ｓ３３０の処理に移行する。既定数とは、例えば、ＴＤ１の場合、３０文字であり、ＴＤ３の場合、４４文字である。

ステップ３２５（Ｓ３２５）において、向き判定部３５０は、ＭＲＺ領域が存在すると判定し、二値画像を回転させた角度に基づいて、画像の向きを決定する。
ステップ３３０（Ｓ３３０）において、向き判定部３５０は、角度選択部３４０により決定された次の優先順位の回転角度が存在する場合に、Ｓ３００の処理に戻り、次の優先順位の回転角度でＳ３００～Ｓ３２５の処理を実行する。向き判定部３５０は、角度選択部３４０により決定された次の優先順位の回転角度が存在しない場合に、Ｓ３３５の処理に移行する。
ステップ３３５（Ｓ３３５）において、向き判定部３５０は、ＭＲＺ領域が存在しないと判定する。

以上説明したように、本実施形態の画像処理システム１によれば、スキャナ装置４によりスキャンされた画像データの原稿種別を判定し、原稿種別に対応するアルゴリズムを用いて、画像データにおける画像の向きを判定することができる。特に、原稿種別がトラベルドキュメントであるか否かに応じてアルゴリズムを切り替えることにより、図２及び図３に例示するような誤判定を避けて、判定精度を向上させることができる。

（変形例）
次に、上記実施形態の変形例を説明する。
図１１は、原稿種判定部３２０の変形例を説明する図である。
図１１に例示するように、変形例の原稿種判定部３２０は、ＭＲＺ探索部３２２を含む。ＭＲＺ探索部３２２は、図９と同様の処理によって、ＭＲＺ領域の有無を判定する。変形例の原稿種判定部３２０は、ＭＲＺ探索部３２２による探索結果に基づいて、原稿種別を判定する。

また、上記実施形態では、原稿がトラベルドキュメントである場合に、向き判定部３５０は、ＭＲＺ領域を探索して、画像の向きを判定しているが、これに限定されるものではなく、例えば、罫線構造を解析して、画像の向きを判定してもよい。
また、回転角度の優先順位は、スキャナ装置４への原稿セットの傾向を加味して、最も確率の高い方から順に優先度を決定してもよく、例えば、スキャナ装置４に原稿セット方法を表示する刻印やシールが付されている場合は、その方向の優先順位を１としてもよい。

１…画像処理システム
２…画像処理装置
３…画像処理プログラム
４…スキャナ装置
３００…領域抽出部
３１０…二値化部
３２０…原稿種判定部
３３０…アルゴリズム選択部
３４０…角度選択部
３５０…向き判定部
３６０…元画像回転部
３７０…表裏入替部

Claims (9)

1. 光学的に読み取られた画像データに関して原稿種別としてＭＲＺを含む文書であるか否かを判定する原稿種判定部と、
   画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、前記原稿種判定部による判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する選択部と、
   前記選択部により選択された判定アルゴリズムを用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定する向き判定部と
   を有し、
   前記選択部は、前記原稿種判定部により前記画像データの原稿がＭＲＺを含む文書であると判定された場合に、前記画像データを９０度回転させながら、機械可読領域を探索する判定アルゴリズムを選択する画像処理装置。
2. 前記画像データの中から、原稿に相当する画像領域を抽出する領域抽出部
   をさらに有し、
   前記原稿種判定部は、前記領域抽出部により抽出された画像領域の大きさ又は形状に基づいて、原稿種別を判定する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像データの中から、国際民間航空機関により定義された機械可読領域を探索するＭＲＺ探索部
   をさらに有し、
   前記原稿種判定部は、前記ＭＲＺ探索部による探索結果に基づいて、原稿種別を判定する
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記選択部は、前記原稿種判定部により前記画像データの原稿がＭＲＺを含む文書ではないと判定された場合に、前記画像データを９０度、１８０度、又は２７０度回転させて、光学文字認識処理を行う判定アルゴリズムを選択する
   請求項１～３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記領域抽出部により抽出された画像領域の画像データに対して、二値化処理を施して、二値画像を生成する二値化部
   をさらに有し、
   前記原稿種判定部は、前記二値化部により生成された二値画像を用いて、原稿種別を判定し、
   前記向き判定部は、前記二値化部により生成された二値画像を用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定し、
   前記向き判定部による判定結果に応じて、前記画像データを回転させる元画像回転部
   をさらに有する請求項２に記載の画像処理装置。
6. 両面スキャンにより読み取られた複数の画像データが入力された場合に、前記向き判定部による判定結果に基づいて、表裏画像の入れ替えを実施する表裏入替部
   をさらに有する請求項１～５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記原稿種判定部により判定された原稿種別に対応する優先順位で、回転角度を選択する角度選択部
   をさらに有し、
   前記向き判定部は、前記角度選択部により選択された回転角度で回転させた画像データに基づいて、画像の向きを判定する
   請求項１～６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 光学的に読み取られた画像データに関して原稿種別としてＭＲＺを含む文書であるか否かを判定する原稿種判定ステップと、
   画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、前記原稿種判定ステップによる判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する選択ステップと、
   前記選択ステップにより選択された判定アルゴリズムを用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定する向き判定ステップと
   を有し、
   前記選択ステップは、前記原稿種判定ステップにより前記画像データの原稿がＭＲＺを含む文書であると判定された場合に、前記画像データを９０度回転させながら、機械可読領域を探索する判定アルゴリズムを選択する画像処理方法。
9. 光学的に読み取られた画像データに関して原稿種別としてＭＲＺを含む文書であるか否かを判定する原稿種判定ステップと、
   画像の向きを判定する複数の判定アルゴリズムの中から、前記原稿種判定ステップによる判定結果に基づいて、適用する判定アルゴリズムを選択する選択ステップと、
   前記選択ステップにより選択された判定アルゴリズムを用いて、前記画像データにおける画像の向きを判定する向き判定ステップと
   をコンピュータに実行させ、
   前記選択ステップは、前記原稿種判定ステップにより前記画像データの原稿がＭＲＺを含む文書であると判定された場合に、前記画像データを９０度回転させながら、機械可読領域を探索する判定アルゴリズムを選択するプログラム。

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