KR20070046946A - 사진 문서 이미징 시스템 - Google Patents

Abstract

캡처된 이미지를 처리하는 장치 및 방법, 더욱 구체적으로 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 장치 및 방법이 제공된다. 한 실시예에서, 문서를 캡처하기 위한 카메라를 포함하는 장치가 설명된다. 다른 실시예에서, 이미지화된 문서를 그 배경과 구별하는 단계, 카메라의 사용으로부터 생성된 왜곡을 감소시키기 위해 캡처된 이미지를 조정하는 단계 및 문서의 방향을 적절하게 맞추는 단계를 포함하는, 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 방법이 설명된다.

그래픽 정보, 픽셀 강도, 원근 왜곡, 외곽점 제거, 왜곡 제거

Description

사진 문서 이미징 시스템{PHOTOGRAPHIC DOCUMENT IMAGING SYSTEM}

본 발명은 캡처된 이미지를 처리하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

도 1-A는 스캐너의 전형적인 구성요소들을 도시한 블록도이다. 스캐너는 전형적으로 문서(110)의 이미지를 캡처하기 위해 사용된다. 문서(110)는 스캐너 판(112) 상에 배치된다. 일반적으로 광 서브시스템(122) 및 전하 결합 소자(charge-coupled device: CCD)로 이루어진 스캔 헤드(120)는 문서(110)를 가로질러 이동된다. 도 1A는 단지 2차원 뷰만을 도시하고 있지만, 스캔 헤드(120)는 화살표(114)로 표시된 방향과 문서(110)에 수직인 방향으로 문서를 가로질러 이동할 수 있다. 광학 서브시스템(122)은 문서(110)로부터 반사된 광을 CCD(124) 상으로 집속시킨다. CCD(124)는 흔히 감광 용량성 소자의 2차원 배열로서 구현된다. 광이 CCD(124)의 감광 소자 상에 입사될 때, 전하는 반도체 소자의 공핍 영역 내에 트랩된다. 감광 용량성 소자와 관련된 전하의 양은 샘플링 기간동안 수신된 각각의 소자 상에 입사된 광의 강도와 관련된다. 따라서, 이미지는 소자의 샘플링을 통해 각각의 감광 용량성 소자에서의 입사 광의 강도를 판정함으로써 캡처된다. 감광 용량성 소자에 의해 생성된 아날로그 정보는 아날로그-디지털(A/D) 변환 기(130)에 의해 디지털 정보로 변환된다. A/D 변환기(130)는 CCD(124)로부터 수신된 아날로그 정보를 직렬 또는 병렬 방식으로 변환할 수 있다. 변환된 디지털 정보는 메모리(140) 내에 저장될 수 있다. 그 다음, 디지털 정보는 ROM(180) 내에 저장된 제어 소프트웨어에 따라 프로세서(150)에 의해 처리된다. 사용자는 사용자 인터페이스(170)를 통해 스캐닝 파라미터를 제어할 수 있고, 스캐닝된 이미지는 출력 포트(160)를 통해 출력된다.

디지털 카메라의 블록도는 도 1B에 도시된다. 디지털 카메라의 광 서브시스템(122)은 스캐너에서처럼, 문서(110)로부터 반사된 광을 CCD(124) 상으로 집속시키기 위해 사용될 수 있다. 그외 다른 디지털 카메라에서, CCD 이외에 CMOS 센서와 같은 장치가 이미지로부터 반사된 광을 캡처하기 위해 사용된다. 디지털 카메라와 관련하여, 스캐너와 대조적으로, 광 서브시스템(122)은 스캐너에서처럼 문서의 표면을 따라 이동되지 않는다. 오히려, 디지털 카메라에서, 광 시스템(122)은 일반적으로, 이미지화될 문서와 같은 물체에 대해 움직이지 않는다. 디지털 카메라 이외에, 필름에 기초한 카메라로부터 캡처된 사진도 또한 디지털화 될 수 있다.

카메라는 문서 이미지 및 그외 다른 이미지를 캡처하는데 있어서 스캐너보다 뛰어난 장점을 제공한다. 예를 들어, 카메라는 일반적으로 스캐너보다 더 휴대하기 편리하다. 또한, 스캐너가 스캐너 판 상에 배치될 캡처된 이미지를 필요로 하기 때문에, 카메라는 스캐너보다 더 넓은 이미지 어레이를 캡처할 수 있다. 그러나, 카메라의 사용은 스캐너를 사용할 때 존재하지 않는 이미지 캡처링의 어려움을 야기한다. 예를 들어, 광 조건은 카메라를 사용할 때 변화하는 반면, 광 조건은 일반적으로 스캐너에서 제어된다. 또한, 카메라의 사용은 이미지에 대한 카메라의 각도, 카메라에 의해 사용된 렌즈 및 이미지로부터의 그 거리, 문서를 포함한 이미지가 평면 상에 놓이는지 곡면 상에 놓이는지의 여부 및 기타 요인과 같은 여러 변수에 따라 달라질 수 있는 이미지 왜곡을 끌어들인다. 스캐너가 이동 스캐너 헤드를 이용하기 때문에, 이미지화될 문서로부터의 고정 거리에서, 이들 왜곡은 일반적으로 스캐너에서 발생하지 않는다.

그러므로, 스캐너보다 카메라의 장점을 이용하지만, 스캐너와 대조적으로 카메라를 통해 문서 이미지를 캡처함으로써 나타나는 어려움을 감소시킨, 문서의 이미지를 캡처하는 장치 및 방법이 필요하다.

이미지화된 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 장치 및 방법이 설명된다. 한 실시예에서, 장치는 이미지화된 문서를 캡처하기 위해 이용되는 정지 카메라를 포함한다. 다른 실시예에서, 비정지 카메라는 이미지화된 문서를 캡처하기 위해 이용된다. 또 다른 실시예에서, 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 방법은 이미지화된 문서를 그 배경과 구별하는 단계, 카메라의 사용으로부터 생성된 왜곡을 감소시키기 위해 캡처된 이미지를 조정하는 단계 및 문서의 방향을 적절하게 맞추는 단계를 포함한다.

도 1A는 종래의 문서 스캐너를 도시한 도면.

도 1B는 종래의 디지털 카메라를 도시한 도면.

도 2는 캡처된 이미지를 처리하는 방법의 일반적인 플로우차트를 도시한 도면.

도 3은 캡처된 이미지를 처리하는 방법의 다른 실시예의 플로우차트를 도시한 도면.

도 4는 여기에 개시된 문서를 이미지화하는 방법의 구현들 중의 한 구현에 따라 분할(segmentation)을 실행하는 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 5는 도 4에 도시된 랜덤 샘플 합의(consensus)를 실행하는 한 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 6은 도 4에 도시된 외곽점(outlier) 제거 단계를 실행하는 한 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 7은 여기에 개시된 문서를 이미지화하는 방법에 따라 분할을 실행하는 다른 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 8은 도 2 및 도 3에 도시된 왜곡 제거 단계를 실행하는 한 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 9는 도 3에 도시된 텍스트의 라인 단계를 실행하는 한 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 10은 여기에 개시된 문서를 이미지화하는 방법의 한 구현에 따라 문서의 방향이 똑바르게 적절하게 맞춰졌는지 판정하는 한 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 11은 이미지화된 문서를 포함하는 이미지를 캡처하여 처리하는 장치의 한 실시예를 도시한 도면.

도 12는 여기에 개시된 문서를 이미지화하는 방법의 한 구현에 따라 문서의 방향이 똑바르게 맞춰졌는지 판정하는 한 방법의 플로우차트를 도시한 도면.

도 13은 캡처된 이미지를 처리하는 시스템의 한 실시예를 도시한 도면.

여기에 개시된 실시예는 문서를 포함하는 카메라로부터 캡처된 이미지를 처리하도록 동작할 수 있다. 여기에 개시된 실시예는 캡처된 문서 이미지를 그 배경으로부터 식별하도록 동작할 수 있다. 캡처된 문서 이미지가 그 배경으로부터 분리된 후, 여기에 개시된 실시예는 캡처된 문서 이미지의 왜곡을 감소시키거나 제거하도록 동작할 수 있다. 캡처된 문서 이미지의 왜곡이 정정된 후, 여기에 개시된 실시예는 캡처된 문서 이미지를 그 적절한 방향으로 회전시키도록 동작할 수 있다. 부수적으로, 여기에 개시된 실시예는 사용자에게 본 발명의 여러 실시예에서의 각 단계를 구현하는 성공적인 평가를 제공한다.

도 2는 캡처된 이미지를 처리하는 방법의 일반적인 플로우차트를 도시한 도면이다. 시작(210) 후, 이미지가 수신된다(220). 이미지는 다양한 소스로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 한 실시예에서, 이미지는 디지털 카메라로부터 수신될 수 있다. 다른 실시예에서, 이미지는 디지털 카메라를 포함하는 정지 유닛으로부터 수신될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 이미지는 디지털화된 필름 사진으로부터 수신될 수 있다. 수신된 이미지(220)는 문서 이미지를 포함한다. 단계(230)은 캡처된 문서 이미지를 이미지의 나머지 또는 배경으로부터 식별하는 동작을 한다. 단계(230)은 분할이라 칭해진다. 이 단계(230)는 캡처된 이미지 문서의 에지를 검출하는 동작을 할 수 있다. 이 단계(230)는 또한 문서를 그 배경으로부터 분리시키기 위해 캡처된 문서 이미지로부터 이미지의 배경을 잘라내는 동작을 할 수 있다. 왜곡 제거라 칭해지는 단계(240)는 캡처된 문서 이미지의 왜곡을 감소시키거나 제거하는 동작을 한다. 이 단계(240)가 정정하는 동작을 할 수 있는 몇가지 왜곡은 원근(perspective) 왜곡, 렌즈 왜곡 및 광 왜곡이다. 그외 다른 왜곡도 또한 이 단계(240)에서 정정될 수 있다. 단계(250)는 문서의 방향을 정정하는 동작을 한다. 이 단계(250)는 캡처된 문서 이미지가 세로 방향으로 있어야 되는지 가로 방향으로 있어야 되는지 판정하고 이에 따라 캡처된 문서 이미지를 회전시키는 동작을 할 수 있다. 이 단계(250)는 또한 캡처된 문서 이미지가 거꾸로 뒤집혔는지 판정하여 이에 따라 캡처된 문서 이미지를 회전시키는 동작을 할 수 있다. 단계(260)에서, 처리된 문서 이미지가 출력된다. 처리된 문서 이미지는 처리된 문서 이미지의 모니터 상의 이미지 표시, 처리된 문서 이미지의 컴퓨터 파일로의 저장, 문서 이미지의 전자적 전송, 또는 처리된 문서 이미지의 인쇄와 같이, 여러 수단을 통해 출력될 수 있다(260).

도 3은 캡처된 이미지를 처리하는 방법의 다른 실시예의 플로우차트(300)를 도시한 도면이다. 시작(205) 후, 이미지가 수신된다(310). 단계(315)에서, 수신된 이미지는 장치 독립 비트 맵으로 변환된다. 단계(320)에서, 분할은 에지 기반의 분할 처리를 이용하여 실행된다. 에지 기반의 분할(320) 처리는 캡처된 문서 이미지를 그 배경과 구별하기 위해 캡처된 이미지 문서의 에지를 식별한다.

도 4는 에지 기반의 분할(320)의 한 실시예의 플로우차트를 도시한 도면이다. 이 실시예에서는, 수평 및 수직 에지 점의 위치를 찾아낸다. 이것은 에지 점을 검색함으로써 행해진다. 에지 점은 수신된 이미지의 배경 부분에서 수신된 이미지의 문서 부분으로의 전이를 포함하는 수신된 이미지의 부분을 식별함으로써 판정된다. 한 실시예에서, 수신된 이미지는 수신된 이미지의 중심에서부터 시작하여 스캐닝되고(410), 또한 수신된 이미지의 경계에서부터 시작하여 스캐닝된다(420). 한 실시예에서, 문서 이미지는 수신된 이미지의 중심을 차지하고 있는 것으로 추정된다. 다른 실시예에서, 캡처된 문서 이미지의 비텍스트 부분은 그 배경보다 높은 픽셀 강도를 갖는 것으로 추정된다. 수신된 이미지의 중심에서부터 시작하는 스캐닝(410)에서, 문서 픽셀로서 식별될 수 있는 영역을 찾은 후, 배경 픽셀로의 전이는 스캔을 따라 검색된다. 수신된 이미지의 경계에서부터 시작하는 스캐닝(420)에서, 한 영역이 배경 픽셀로서 식별되고, 문서 이미지 픽셀로의 전이가 식별된다. 처리는 이들 스캔(410, 420) 중의 하나 또는 둘다를 이용하여 실행될 수 있다. 한 실시예에서, 수신된 이미지는 수평 및 수직 양방향으로 스캐닝된다(410, 420).

그 다음, 랜덤 샘플 합의 단계(430)가 실행된다. 도 5는 랜덤 샘플 합의 단계의 한 실시예를 도시한 것이다. 이 실시예에서, 랜덤 샘플 합의(430)는 단계(410 및 420)에서 선택된 에지 점들로부터 랜덤하게 2개의 점을 선택함으로써(510) 실행된다. 그 다음, 이들 2개의 랜덤하게 선택된 점들을 연결하는 라인이 계산된다(520). 한 실시예에서, 각도-거리 좌표가 사용되는데, 각도 값은 수신된 이미지의 중심 주위의 선분의 각도에 대응하고, 거리 값은 수신된 이미지의 중심에 서부터 선분 내의 가장 가까운 점까지의 거리에 대응한다. 다른 실시예에서, 예를 들어, 데카르트 좌표 또는 극 좌표를 포함하여 다른 좌표계가 사용될 수 있다. 그 다음, 이들 값이 저장된다. 단계(410 및 420)에서 얻어진 에지 점들로부터 2개의 랜덤 점들을 선택하는 처리는 충분한 샘플 그룹을 얻기 위해 반복된다(530). 한 실시예에서, 이 처리는 5천번 반복되지만, 이와 상이한 샘플 크기가 사용될 수도 있다. 샘플링 후, 모두 동일한 라인 상에 놓여있는 점들의 쌍들은 빈(bin) 내에 그룹지워진다. 단계(410 및 420)에서 선택된 초기 에지 점들이 수신된 이미지 내의 문서의 에지를 정확하게 나타내면, 대략 4분의 1의 점들은 4개의 문서 에지에 대응하는 4개의 작은 범위로 분포되는 반면, 나머지 점들은 나머지 가능한 좌표를 통해 일반적으로 균일하게 퍼질 것이다. 최대 그룹화 선분을 갖고있고(540) 그룹화 선분의 최소 임계치에 부합하는 4개 세트의 그룹화 선분은 수신된 이미지 내의 문서의 4개의 에지를 나타내는 것으로 식별된다(550). 한 실시예에서, 이들 선분 집합은 이 때, 수신된 이미지에서의 그들의 상대 위치에 따라 좌, 우, 상, 하 에지로 판정된다.

랜덤 샘플 합의(430)가 실행된 후, 한 실시예에서, 외곽점 제거 단계(440)는 문서 에지의 식별을 더욱 세밀하게 하기 위해 에지 점들의 집합 중에서 실행된다. 한 실시예에서는 도 6에 도시되는데, 이것은 수신된 문서 이미지의 에지들 중의 하나에 대응하는 에지 점들의 집합 사이에서 선형 회귀를 행함으로써 실행된다. 선형 회귀 기술에서, 에지 점들의 집합을 가장 정확하게 연결하고자 하는 라인이 그려진다 (610). 이 선형 회귀 라인에서 가장 먼 점이 선형 회귀 라인에서 충분히 먼 거리로 판정되면(620), 그 점은 제거되고(630), 새로운 선형 회귀가 실행된다. 이 처리는 선형 회귀 라인으로부터 가장 먼 점이 임계값 내에 있고, 최종적인 선형 회귀 라인이 에지 라인으로 판정될 때까지 반복된다. 이것은 수신된 이미지 문서의 4개의 에지를 나타내는 4개의 에지 점 집합의 각각에서 실행된다.

다시 도 3을 참조하면, 단계(325)에서, 에지 기반의 분할(320)로부터의 에지 라인 식별의 정확도 계산이 판정된다. 이 단계(325)는 신뢰도 계산으로 칭해질 수 있다. 한 실시예에서, 신뢰도는 수신된 문서 이미지의 각 에지마다 계산되고, 최저값은 전체 신뢰도로 판정된다. 다른 실시예에서, 에지 라인들 중의 최고 신뢰도 값이 전체 신뢰도로 판정된다. 또 다른 실시예에서, 전체 신뢰도를 판정하기 위해, 예를 들어 라인 에지들의 신뢰도 평균과 같은 에지 라인들의 신뢰도 조합이 사용된다. 특정 라인 에지의 판정 신뢰도를 계산하는 한 실시예는 외곽점 제거(440) 후 그 에지의 집합 내에 남아있는 픽셀 점들의 수와 그 에지에서 발견될 수 있었던 픽셀 점들의 총 수 사이의 비를 계산하는 것이다. 신뢰도 판정은 수신된 문서 이미지의 왜곡 제거(240, 350)를 개선하기 위해 사용될 수 있고, 또한 특정 수신된 이미지에 대한 시스템 성능의 정확도를 사용자에게 알려주기 위해 사용될 수 있다. 단계(330)에서, 에지 기반의 분할 단계(320)에서의 신뢰도가 충분히 높지 않으면, 단계(335)의 컨텐트 기반의 분할이 실행된다.

그 한 실시예가 도 7에 도시되어 있는 컨텐트 기반의 분할 단계(335)는 캡처된 이미지 문서의 텍스트를 식별하고, 텍스트와 관련하여 캡처된 이미지 문서의 에지를 계산한다. 이것은 수신된 문서 이미지 내의 연결된 요소들을 식별하여(710) 그들 요소에 가장 가까운 이웃을 찾아냄으로써(720) 달성된다. 연결된 요소들은 일반적으로 서로 인접한 그들 흑색 또는 어두운 픽셀을 나타낸다. 그 다음, 그들 인접한 픽셀들은 라인으로 연결되는데(730), 이들 라인은 다음에 텍스트의 경계를 결정하기 위해 사용된다(740). 이들 경계로부터, 수신된 문서 이미지의 에지 위치를 식별하기 위해 마진(margin)이 추가된다(750). 마진의 크기는 변화할 수 있는데, 한 실시예에서는, 단계(750)에서 표준 마진이 추가된다.

단계(340)에서, 캡처된 문서 이미지의 코너가 계산된다. 한 실시예에서, 코너는 에지 라인들의 교점으로부터 계산될 수 있다.

왜곡 제거(240, 350) 단계는 수신된 이미지에 대한 여러 번의 조정을 수반할 수 있다. 한 실시예에서, 왜곡 제거(240, 350)는 수신된 이미지에서의 원근 왜곡에 대해 정정하기 위해 수신된 문서 이미지를 조정할 것이다. 예를 들어, 사진이 바로 위의 각도에서 찍히지 않고, 문서의 중심에 있지않는 상황에서는 수신된 문서 이미지의 원근 왜곡이 있을 것이다.

원근 왜곡을 정정하기 위해 이미지를 조정하는 한 실시예는 도 8에 도시된다. 이 실시예는 이미지 좌표 세트, 예를 들어 (x, y)를 새로운 이미지 좌표 세트, 예를 들어 (u, v)에 매핑하는 것(810)을 수반한다. 분할 단계(230, 320, 335) 후, 문서의 4개의 코너가 판정된다(340). 전형적으로, 원근 왜곡을 포함하는 문서에서, 이들 4개의 코너는 사다리꼴에 대응하는 반면, 문서는 일반적으로 직사각형 모양을 가질 것이다. 그러므로, 한 실시예에서, 매핑(810)은 수신된 사다리꼴에서 원하는 직사각형으로의 사이에 실행된다. 이 매핑(810)을 달성하는 한 실시예는 본 분야에 공지되어 있는 왜곡 픽셀 좌표에서 비왜곡 픽셀 좌표로의 변환을 나타내는 동차 행렬(homogeneous matrix)을 통해 비왜곡 픽셀 좌표와 왜곡 픽셀 좌표 사이의 동차 변환을 이용하는 것이다. 변환은 분할(230, 320, 335) 동안에 결정된 4개의 코너를 비왜곡 수신 문서 이미지의 정정된 크기와 비교함으로써 계산될 수 있다. 한 실시예에서, 각 픽셀 점에서 변환을 계산하는 필요성은 새로운 픽셀 좌표를 계산하기 위해 단순히 각 라인마다 변환을 계산하여 선형 보간법을 이용함으로써 없앨 수 있다. 감소된 원근 왜곡을 갖는 문서에 대응하는 새로운 좌표를 매핑한 후, 픽셀의 재샘플링이 실행된다(815).

왜곡 제거(240, 350) 단계에서 조정될 수 있는 수신된 이미지의 다른 양상은 카메라 렌즈에 의해 야기된 왜곡의 조정이다(820). 카메라 렌즈에 의해 야기된 왜곡은 직선을 구부러지도록 다르게 만들어낼 수 있다. 이 왜곡은 사용된 특정 렌즈, 및 캡처된 이미지로부터의 카메라의 거리에 의존한다. 렌즈 왜곡에 의해 생성된 굴곡은 일반적으로 방사상으로 될 것이므로, 렌즈 왜곡의 균일한 반경 조정은 렌즈 왜곡의 정도에 근사한 파라미터를 사용하여 실행될 수 있다. 이 파라미터는 시스템에 의해 계산되거나 사용자에 의해 입력될 수 있다.

왜곡 제거(240, 350) 단계에서 조정될 수 있는 수신된 이미지의 또 다른 양상은 전체적으로 편평하지 않은 문서에 의해 야기된 왜곡의 조정이다. 예를 들어 이미지화된 문서가 책 속의 한 페이지이면, 그 페이지는 사진으로 캡처되었을 때 왜곡을 생성하는 굴곡이 있을 수 있다. 이 왜곡은 또한 왜곡 제거 단계(240, 350)에서 정정될 수 있다. 그외 다른 왜곡도 또한 정정될 수 있고, 여기에서의 특정 유형의 왜곡의 설명은 감소되거나 제거될 수 있는 왜곡의 유형을 제한하고자 하는 것은 아니다.

단계(365)에서, 임계화 처리는 단계(360)에서 생성된 이미지에서 실행된다. 임계화 처리(365)는 이미지의 색심도를 감소시키고, 이미지를 사진으로 찍을 때 사용될 수 있는 플래시에 의해 생성된 왜곡을 감소시키는 잠재적인 장점을 갖는다. 한 실시예에서, 임계화 처리(365)는 24비트 컬러 이미지를 1비트 흑백 이미지로 감소시킨다. 이미지를 흑백으로 감소시키는 잠재적인 이점은 카메라의 플래시에 의해 도입된 영향의 감소, 및 시스템(300)에 의해 요구된 처리하기 위한 정보량의 감소이다. 임계화 처리(365)는 여러가지 방식으로 실행될 수 있다. 한 실시예는 본 분야에 공지되어 있는 디더링(dithering) 기술을 이용할 수 있다. 디더링 기술의 예는 레이저피시에 의한 스노우바운드 이미지 라이브러리(SNOWBOUND IMAGE LIBRARY by LASERFICHE)와 같은 현존하는 이미지 소프트웨어에서 찾아볼 수 있다. 그러나, 디더링 기술을 사용하는 한가지 단점은 이미지 내로의 노이즈의 유입이다. 임계화(365)의 다른 실시예는 이미지를 위한 글로벌 임계값의 선택을 수반한다. 그러한 기술에서는, 임계값이 선택된다. 임계값보다 큰 강도를 갖는 픽셀들은 백색으로 간주되고, 나머지 픽셀은 흑색으로 간주된다. 임계값은 여러가지 방식으로 선택될 수 있다. 한 실시예에서는, 임계값이 선택되어, 모든 수신된 이미지에 대해 적용된다. 이 기술은 수신된 이미지 내의 변화된 광 조건을 설명하지 않는다는 단점을 갖는다. 다른 실시예에서, 임계값은 히스토그램(histogram)과 같은 수신된 이미지의 분석으로부터 계산된다. 수신된 이미지의 분석을 수반하는 그러한 한 실 시예에서는, 수신된 이미지가 수신된 문서 이미지의 전경 및 배경에 대응하는 강도 히스토그램에서 2개의 피크를 갖는다는 가정이 이루어진다. 이 실시예는 그 가정이 적용되지 않는 그들 이미지에 대해 잘 실행할 수 없다. 임계화(365)를 위한 다른 실시예는 수신된 이미지 내의 각 픽셀에 대한 분리된 임계값을 선택하는 것이다. 이 실시예는 조명 변화 또는 배경 콘트라스트와 같은 문서 내의 조건 변화에 응답하는 장점을 갖는다. 이 기술의 한 실시예는 적응 임계화라 칭해진다. 이 실시예에서, 이전의 픽셀 값은 각각의 새로운 픽셀이 임계 값의 판정을 위해 분석될 때 고려된다. 이것을 달성하는 한가지 방식은 수신된 이미지의 각각의 순차 픽셀이 분석됨에 따라 각 픽셀의 가중 평균치를 계산하는 것이다. 이 실시예의 한가지 가능한 단점은 수신된 이미지가 컬러화 문서를 포함하는 경우의 노이즈의 삽입이다.

단계(370)에서, 텍스트의 라인 단계가 실행된다. 이 단계(370)에서, 시스템은 수신된 문서 이미지 내의 텍스트의 라인을 판정한다. 도 9는 텍스트의 라인(370)의 한 실시예를 도시한 것이다. 한 실시예에서, 시스템은 수신된 문서 이미지 내의 텍스트에 대응하는 픽셀이 수신된 문서 이미지의 배경 픽셀보다 낮은 강도를 갖는다고 가정한다. 이 실시예에서, 수신된 문서 이미지의 각 행 내의 모든 픽셀의 강도의 합이 계산된다(910). 그 다음, 이들 합은 픽셀 강도의 국소적인 최고 및 최저를 식별하기 위해 사용된다. 그 다음, 이들 최고 및 최저는 문서 내의 텍스트 라인을 판정하기 위해 분석된다. 예를 들어, 수신된 문서 이미지가 백색 배경과 흑색 텍스트 라인을 가졌으면, 전체적으로 백색인 픽셀 라인이 가장 높은 총 강도를 가질 것이고, 흑색 텍스트를 포함하는 라인은 상당히 낮은 픽셀 강도를 가질 것이다. 그 다음, 이들 강도의 차이가 계산될 수 있고, 이로써 텍스트의 라인이 판정될 수 있다. 양호한 실시예에서, 텍스트의 라인(370)은 수신된 문서 이미지를 가로질러 수평과 수직 양방향으로 실행된다.

텍스트의 라인(370)을 실행하는 다른 실시예는 단계(335)에서 실행된 것과 유사한 텍스트 라인 검색을 실행하는 것이다. 그러한 한 실시예에서, 캡처된 문서 이미지의 텍스트가 식별되어 라인으로 형성된다. 이것은 캡처된 문서 이미지 내의 연결된 요소들을 식별하고 그들 요소에 가장 가까운 이웃을 찾아냄으로써 달성될 수 있다. 연결된 요소들은 일반적으로 서로 인접한 그들 흑색 또는 더 어두운 픽셀을 나타낸다. 그 다음, 그들 인접한 픽셀은 라인으로 연결된다. 이 처리과정은 도 7의 단계(710, 720 및 730)에서 설명된 것과 유사하다.

단계(375)는 캡처된 문서 이미지가 가로방향 포맷으로 되어야 하는지 세로방향 포맷으로 되어야 하는지 판정한다. 한 실시예에서, 이것은 수직 방향으로의 텍스트 라인(370) 결과를 수평 방향으로의 텍스트 라인(370) 결과와 비교함으로써 달성된다. 한 실시예에서, 결과적으로 더 큰 수의 라인을 갖는 방향이 수신된 문서 이미지의 방향을 정하는 것으로 판정된다. 예를 들어, 폭보다 큰 높이를 갖는 수신된 문서 이미지에서, 수직 방향으로의 텍스트 라인(370)이 수평 방향으로의 텍스트 라인(370)보다 더 큰 수의 라인을 얻으면, 수신된 문서 이미지는 가로 방향을 갖는 것으로 판정된다. 다른 예로서, 동일한 수신된 문서 이미지에서, 수평 방향으로의 텍스트 라인(370)이 수직 방향으로의 텍스트 라인(370)보다 더 큰 수의 라 인을 얻으면, 수신된 문서 이미지는 세로 방향을 갖는 것으로 판정된다.

단계(380)는 문서의 똑바른 방향을 판정한다. 이 단계(385)에서는, 문서가 똑바르게 향하고 있는지 거꾸로 향하고 있는지의 여부가 판정된다. 도 10은 수신된 문서 이미지가 적절하게 똑바로 향하고 있는지 판정하는(380) 한 실시예를 도시한 것이다. 한 실시예에서, 텍스트의 각 라인이 분석된다. 텍스트의 더 적은 수의 라인이 분석될 수 있지만, 이것은 덜 신뢰할 만한 결과를 초래할 수 있다. 한 실시예에서, 텍스트의 각 라인은 3개의 구간(1010): 즉, 상승 구간, 중간 구간 및 하강 구간으로 나누어진다. 영어 문자는 수신된 문서 이미지의 똑바른 방향을 판정하기 위해 소정의 실시예에서 사용될 수 있는 소정의 고유한 통계 특성을 포함한다. 예를 들어, 영어 알파벳은 문장의 하부 경계 아래로 내려가는 5개의 문자(즉, g, j, p 및 y)만 있고, 문장의 상부 경계 위로 올라가는 더 많은 문자(예를 들어, b, d, f, h, i, j, k, l)가 있다. 한 실시예에서, 영어 문자의 이러한 특성은 상승 구간과 하강 구간 내에 포함된 각각의 픽셀 수를 계산하여(1020), 그들 픽셀 농도를 계산할 때(1030, 1040) 고려될 수 있다. 예를 들어, 하강 문자 픽셀보다 상승 문자 픽셀이 많이 있는 영어 문자를 갖는 수신된 문서 이미지는 아마 똑바른 위치에 있을 것이므로 회전될 필요가 없는 반면, 동일한 문서가 상승 문서 픽셀보다 많은 하강 문자 픽셀을 가지면, 문서는 아마 180도 회전될 필요가 있을 것이다(1050).

다른 실시예에서, 영어 문자의 다른 특성이 또한 고려될 수 있다. 예를 들어, 수평 방향의 픽셀 위치의 특성이 고려될 수 있다. 또한, 문서의 똑바른 방향 을 판정하기 위해, 광 문자 인식("OCR")과 같은 비통계적 방법이 또한 사용될 수 있다. 다른 실시예는 신경망 방식을 이용할 수 있다. 또한, 이와 유사한 고유 특성이 비영어 문서에 이용될 수 있다. 예를 들어, 스페인어 문자는 영어와 유사하므로, 유사한 고유 특성을 가질 것이다. 다른 예로서, 아라비아어 문자는 더 많은 수의 하강 문자를 포함하고, 실시예는 그에 따라 그들 특성에 대해 조정할 수 있다.

도 12는 수신된 문서 이미지가 적절하게 똑바로 향하고 있는지의 여부(380)에 관한 다른 실시예를 도시한 것이다 (380). 한 실시예에서, 연결된 요소는 텍스트의 각 글자 라인을 판정하기 위해 사용된다. 각각의 요소는 높이에 의해 2개의 카테고리, 즉 소 및 대로 분류된다(1210). 텍스트 라인의 중심이 판정된다(1220). 한 실시예에서, 소문자 높이는 텍스트 라인의 중심을 판정하기 위해 사용된다(1220). 이것은 페이지를 가로질러 구부러진 경우와 같이 왜곡된 경우에 텍스트 라인 중심의 평가를 개선할 수 있다. 그 다음, 대문자는 텍스트 라인의 중심에 맞추어져서, 이 중심에 대한 상대 위치에 기초하여 상승 또는 하강으로 그룹지워진다(1230). 상승 및 하강 글자의 총 수가 계산된다. 전형적인 영어 문서에서는, 많은 문자들이 페이지의 위쪽으로 올라갈 것이다. 그러므로, 한 실시예에서, 상승 대문자의 수가 하강 대문자의 수보다 크면, 문서는 출력 전에 회전될 필요가 없다(1250). 그러나, 하강 대문자의 수가 상승 대문자의 수보다 크면, 문서는 출력 전에 회전된다(1260).

그 다음, 이미지는 단계(380 및 375)의 판정에 따라 단계(385)에서 회전된 다. 그 다음, 새로운 문서 이미지가 출력된다(390).

상술된 바와 같이, 시스템 이미지화된 문서는 필름 카메라 또는 디지털 카메라에 캡처될 수 있다. 이들 자유형식 장치에 대한 대안으로서, 정지 카메라 시스템이 이미지화된 문서를 캡처하기 위해 이용될 수 있다. 도 11은 문서 이미지를 캡처하는 정지 카메라 시스템의 실시예를 도시한 것이다. 이 실시예에서, 문서(1110)는 시스템의 베이스(base)(1120) 상에 배치된다. 양호한 실시예에서, 시스템의 베이스(1120)는 상술된, 분할 처리를 용이하게 하는 장점을 가질 수 있는 선정된 컬러로 이루어진다. 베이스(1120)로부터 연장되어 있는 것은 카메라(1140) 및 조명(1150)을 수용할 수 있는 스탠드(stand)(1130)이다. 카메라 및 조명은 영구적으로 스탠드(1130) 내에 수용될 수 있고, 또는 분리가능하거나 조정가능할 수 있다. 조명은 베이스(1120) 또는 스탠드(1130) 상의 어디에나 배치될 수 있다. 다른 실시예에서, 베이스(1120) 또는 스탠드(1130) 상에 포함된 추가 조명은 없다. 또 다른 실시예에서, 조명은 베이스(1120) 또는 스탠드(1130)로부터 분리된다. 그 다음, 정지 시스템은 수신된 이미지 문서의 상술된 처리를 실행하기 위해 컴퓨터(1160)에 연결된다. 다른 실시예에서, 컴퓨터는 또한 장치에 내장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 캡처된 이미지 문서는 단순히 디지털 카메라(1140) 내에 또는 다른 메모리 소스 내에 저장되고, 나중에 처리를 위해 컴퓨터에 연결될 수 있다. 그러한 정지 카메라 시스템은 예를 들어, 사무실에서 사용자 워크스테이션의 일부로서 배치될 수 있다.

자유형식 카메라와 대조적으로 정지 카메라 시스템을 이용하는 장점이 몇가 지 있다. 예를 들어, 정지 카메라 시스템 이용시에, 문서가 카메라 렌즈에 수직하게 되어 카메라 렌즈와 중심이 맞춰질 가능성이 더 크기 때문에, 원근 왜곡의 양이 감소될 수 있다. 또한, 다른 장점은 카메라와 사용된 렌즈 사이의 거리가 알려짐으로써 이들 파라미터를 계산하거나 근사시킬 필요성을 감소시키기 때문에, 시스템이 렌즈 왜곡을 더 잘 조정할 수 있게 될 수 있다. 다른 가능한 장점은 카메라 플래시에 의해 생성된 왜곡을 감소시키는 것일 수 있다. 양호한 실시예에서, 정지 시스템의 조명(1150)은 글레어(glare), 또는 카메라 플래시에 의해 생성된 다른 왜곡을 감소시키도록 위치 설정될 수 있다.

캡처 이미지를 처리하기 위해 여기에서 설명된 방식은 임의 유형의 처리 애플리케이션에 적용가능하고, (제한없이) 캡처된 이미지를 처리하는 컴퓨터 기반의 애플리케이션에 특히 더 적합하다. 여기에서 설명된 방식은 하드웨어 회로, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 하드웨어 회로와 컴퓨터 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있고, 특정 하드웨어 또는 소프트웨어 구현에 제한되지 않는다.

도 13은 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 컴퓨터 시스템(1300)을 도시한 블록도이다. 컴퓨터 시스템(1300)은 버스(1345) 또는 정보를 소통하기 위한 다른 통신 메카니즘, 및 버스(1345)와 연결되어 정보를 처리하는 프로세서(1335)를 포함한다. 컴퓨터 시스템(1300)은 또한 버스(1345)에 연결되어, 프로세서(1335)에 의해 실행될 정보 및 명령어를 저장하는 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 다른 동적 저장 장치와 같은 메인 메모리(1320)를 포함한다. 메인 메모리(1320)는 또한 프로세서(1335)에 의해 실행될 명령어의 실행동안 일시적 변수 또는 기타 중간 정보를 저 장하기 위해 사용될 수 있다. 컴퓨터 시스템(1300)은 프로세서(1335)용 정적 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(1345)에 연결된 판독 전용 메모리(ROM)(1325) 또는 기타 정적 저장 장치를 더 포함한다. 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 저장 장치(1330)가 제공되고, 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(1345)에 연결된다.

컴퓨터 시스템(1300)은 컴퓨터 사용자에게 정보를 표시하기 위한 브라운관(CRT)과 같은 디스플레이(1305)에 버스(1345)를 통해 연결될 수 있다. 영숫자와 그외 다른 키를 포함하는 입력 장치(1310)는 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(1335)에 통신하기 위해 버스(1345)에 연결된다. 다른 유형의 사용자 입력 장치는 방향 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(1335)에 통신하고 디스플레이(1305) 상의 커서 움직임을 제어하기 위한 마우스, 트랙볼 또는 커서 방향 키와 같은 커서 제어장치(1315)이다. 이 입력 장치는 전형적으로 장치가 한 평면 내의 위치들을 지정할 수 있게 하는 2개의 축, 즉 제1축(예를 들어, x) 및 제2축(예를 들어, y)에서의 2개의 자유도를 갖는다.

여기에 설명된 방법은 캡처된 이미지를 처리하는 컴퓨터 시스템(1300)의 사용에 관련된다. 한 실시예에 따르면, 캡처된 이미지의 처리는 메인 메모리(1320) 내에 포함된 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 프로세서(1335)에 응답하여 컴퓨터 시스템(1300)에 의해 제공된다. 그러한 명령어는 저장 장치(1330)와 같은 다른 컴퓨터-판독가능 매체로부터 메인 메모리(1320) 내로 판독될 수 있다. 메인 메모리(1320) 내에 포함된 명령어 시퀀스의 실행은 프로세서(1335)가 여기에 설명된 처리 단계를 실행하게 한다. 다중-처리 구성에서의 하나 이상의 프로세서는 또한 메인 메모리(1320) 내에 포함된 명령어 시퀀스를 실행하기 위해 이용될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 하드와이어드(hard-wired) 회로는 여기에 설명된 실시예를 구현하기 위해 소프트웨어 명령어 대신에 또는 소프트웨어와 조합하여 사용될 수 있다. 그러므로, 여기에 설명된 실시예는 하드웨어 회로와 소프트웨어의 어떤 특정 조합에 제한되지 않는다.

여기에서 사용된 "컴퓨터-판독가능 매체"라는 용어는 실행을 위해 프로세서(1335)에 명령어를 제공하는 것에 관여하는 임의의 매체를 나타낸다. 그러한 매체는 비휘발성 매체, 휘발성 매체 및 전송 매체를 포함하는(이것에 제한되지 않음) 다양한 형태를 취할 수 있다. 비휘발성 매체는, 예를 들어 저장 장치(1330)와 같은 광 또는 자기 디스크를 포함한다. 휘발성 매체는 메인 메모리(1320)와 같은 동적 메모리를 포함한다. 전송 매체는 버스(1345)를 구성하는 와이어를 포함하여, 동축 케이블, 구리선 및 광섬유를 포함한다. 전송 매체는 또한 전파 및 적외선 데이터 통신 동안에 생성된 것들과 같은 음향파 또는 광파의 형태를 취할 수 있다.

컴퓨터 판독가능 매체의 일반적인 형태는, 예를 들어 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광 매체, 펀치 카드, 종이 테이프, 홀 패턴을 갖는 임의의 다른 물리적 매체, RAM, ROM 및 EPROM, 플래시-EPROM, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 후술되는 반송파, 또는 컴퓨터가 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다.

다양한 형태의 컴퓨터 판독가능 매체는 실행을 위해 프로세서(1335)에 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 전달하는 것에 관련될 수 있다. 예를 들 어, 명령어는 원격 컴퓨터의 자기 디스크 상에 초기에 포함될 수 있다. 원격 컴퓨터는 명령어를 동적 메모리 내로 로드하고, 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령어를 보낼 수 있다. 컴퓨터 시스템(1300)에 국한된 모뎀은 전화선으로 데이터를 수신하고, 적외선 송신기를 사용하여, 데이터를 적외선 신호로 변환할 수 있다. 버스(1345)에 연결된 적외선 검출기는 적외선 신호로 전달된 데이터를 수신하여 그 데이터를 버스(1345) 상에 배치할 수 있다. 버스(1345)는 데이터를 메인 메모리(1320)에 전달하고, 프로세서(1335)는 이 메인 메모리(1320)로부터 명령어를 검색하여 실행한다. 메인 메모리(1320)에 의해 수신된 명령어는 프로세서(1335)에 의해 실행되기 전 또는 후에 저장 장치(1330) 상에 선택적으로 저장될 수 있다.

컴퓨터 시스템(1300)은 또한 버스(1345)에 연결된 통신 인터페이스(1340)를 포함한다. 통신 인터페이스(1340)는 로컬 네트워크(1355)에 접속되는 네트워크 링크(1375)에 연결하여 양방향 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(1340)는 데이터 통신을 대응하는 유형의 전화선에 제공하기 위한 종합 정보 통신망(ISDN) 카드 또는 모뎀일 수 있다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(1340)는 호환성 LAN에 데이터 통신 접속을 제공하기 위한 구내 통신망(LAN) 카드일 수 있다. 무선 링크가 또한 구현될 수 있다. 임의의 그러한 구현에서, 통신 인터페이스(1340)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 전달하는 전기 신호, 전자 신호 또는 광 신호를 송수신한다.

네트워크 링크(1375)는 전형적으로 하나 이상의 네트워크를 통해 다른 데이터 서비스에 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(1375)는 호스트 컴퓨터(1350)에, 또는 인터넷 서비스 제공자(ISP)(1365)에 의해 동작된 데이터 장비에, 로컬 네트워크(1355)를 통해 접속을 제공할 수 있다. ISP(1365)는 이번에는 일반적으로 "인터넷"(1360)이라고 칭해지는 월드 와이드 패킷 데이터 통신 네트워크를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 네트워크(1355) 및 인터넷(1360) 둘다는 디지털 데이터 스트림을 전달하는 전기 신호, 전자 신호 또는 광 신호를 사용한다. 다양한 네트워크를 통한 신호, 및 네트워크 링크(1375) 상에 있고 컴퓨터 시스템(1300)으로/으로부터 디지털 데이터를 전달하는 통신 인터페이스(1340)를 통하는 신호는 정보를 전달하는 반송파의 예시적인 형태이다.

컴퓨터 시스템(1300)은 네트워크(들), 네트워크 링크(1375) 및 통신 인터페이스(1340)를 통해 프로그램 코드를 포함하여, 메시지를 송신하고 데이터를 수신할 수 있다. 인터넷 예에서, 서버(1370)는 인터넷(1360), ISP(1365), 로컬 네트워크(1355) 및 통신 인터페이스(1340)를 통해 응용 프로그램을 위한 요청된 코드를 전송할 수 있다. 본 발명에 따르면, 그러한 하나의 다운로드된 애플리케이션은 여기에 설명된 바와 같이 캡처된 이미지의 처리를 제공한다.

수신 코드는 수신될 때 프로세서(1335)에 의해 실행되고/실행되거나, 저장 장치(1330) 또는 다른 비휘발성 저장 장치 내에 나중의 실행을 위해 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 시스템(1300)은 반송파의 형태로 애플리케이션 코드를 얻을 수 있다.

Claims (10)

1. 이미지화된(imaged) 문서를 포함하는 캡처된(captured) 이미지를 처리하는 방법에 있어서,

   상기 이미지화된 문서의 에지(edge)들에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 캡처된 이미지의 배경으로부터 상기 이미지화된 문서를 분리하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 비왜곡 원근(non-distorted perspective)으로부터의 상기 이미지화된 문서의 편차들을 계산하는 단계;

   상기 계산된 편차들에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 픽셀들을 재샘플링하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계; 및

   상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

   를 포함하는 방법.
2. 이미지화된 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 방법에 있어서,

   상기 이미지화된 문서와 상기 캡처된 이미지의 나머지 부분 사이의 전 이(transition)에 관한 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 대응하는 상기 그래픽 정보로부터 하나 이상의 라인들을 선택하는 단계; 및

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 대응하는 하나 이상의 라인들에 기초하여 상기 캡처된 이미지의 배경으로부터 상기 이미지화된 문서를 분리하는 단계

   를 포함하는 방법.
3. 이미지화된 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 방법에 있어서,

   상기 이미지화된 문서와 상기 캡처된 이미지의 나머지 부분 사이의 전이에 관한 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 대응하는 상기 그래픽 정보로부터 하나 이상의 라인들을 선택하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 대응하는 하나 이상의 라인들의 교점에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 코너(corner)들을 계산하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 대응하는 하나 이상의 라인들에 기초하여 상기 캡처된 이미지의 배경으로부터 상기 이미지화된 문서를 분리하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 상기 코너들의 좌표들과 상기 이미지화된 문서의 비왜곡 원근의 코너들의 좌표들 사이의 편차를 계산하는 단계; 및

   상기 계산된 편차에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 픽셀들의 좌표들을 상기 이미지화된 문서의 비왜곡 원근에 대응하는 좌표들에 매핑시키는 단계

   를 포함하는 방법.
4. 제3항에 있어서,

   상기 비왜곡 이미지화된 문서를 상기 이미지화된 문서의 2색 표현으로 변환하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 수직 축을 따라 상기 2색 표현의 픽셀 강도를 계산하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 수평 축을 따라 상기 2색 표현의 픽셀 강도를 계산하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 수직축과 수평축을 따라 픽셀 강도들의 콘트라스트(contrast)들을 식별하는 단계;

   상기 픽셀 강도들의 콘트라스트들에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 텍스트의 라인들을 식별하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 상기 에지들의 크기들에 대한 상기 비왜곡 이미지화된 문서의 상기 텍스트의 라인들의 방향에 기초하여 상기 비왜곡 이미지화된 문서의 포맷을 판정하는 단계; 및

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 상기 포맷 판정에 따라 상기 비왜곡 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

   를 더 포함하는 방법.
5. 제3항에 있어서,

   상기 비왜곡 이미지화된 문서를 상기 이미지화된 문서의 2색 표현으로 변환하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 수직 축을 따라 상기 2색 표현의 픽셀 강도를 계산하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 수평 축을 따라 상기 2색 표현의 픽셀 강도를 계산하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 수직축과 수평축을 따라 픽셀 강도들의 콘트라스트들을 식별하는 단계;

   상기 픽셀 강도들의 콘트라스트들에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 텍스트의 라인들을 식별하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 상기 에지들의 크기들에 대한 상기 비왜곡 이미지화된 문서의 상기 텍스트 라인들의 방향에 기초하여 상기 비왜곡 이미지화된 문서의 포맷을 판정하는 단계;

   상기 비왜곡 이미지화된 문서의 상기 포맷 판정에 따라 상기 비왜곡 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

   상기 텍스트 라인들의 세로 축을 따라 상기 텍스트 라인들을 3개의 부분으로 나누는 단계;

   상기 텍스트 라인들의 상기 부분들의 픽셀 강도들의 비교에 기초하여 상기 텍스트 라인들의 방향을 판정하는 단계; 및

   상기 방향 판정에 기초하여 상기 비왜곡 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

   를 더 포함하는 방법.
6. 이미지화된 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 시스템에 있어서,

   상기 이미지화된 문서의 에지들을 검출하는 수단;

   상기 이미지화된 문서의 왜곡들을 감소시키는 수단;

   상기 캡처된 이미지를 적절한 방향으로 회전시키는 수단

   을 포함하는 시스템.
7. 문서로 이루어진 이미지를 캡처하는 장치에 있어서,

   상기 문서가 배치되는 베이스(base);

   상기 베이스로부터 수직으로 연장하는 스탠드(stand) - 상기 스탠드는 상기 이미지를 캡처하기 위해 위치설정된 디지털 카메라를 수용함-;

   상기 디지털 카메라에 연결된, 상기 이미지를 저장하고 처리하는 시스템

   을 포함하는 장치.
8. 제7항에 있어서,

   상기 이미지를 처리하는 컴퓨터 판독가능 매체를 더 포함하는데,

   상기 컴퓨터 판독가능 매체는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서들이 컴퓨터-구현 단계들을 실행하게 하는 하나 이상의 명령어 들의 하나 이상의 시퀀스들을 갖고 있고,

   상기 컴퓨터-구현 단계는

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 캡처된 이미지의 배경으로부터 상기 이미지화된 문서를 분리하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 비왜곡 원근으로부터의 상기 이미지화된 문서의 편차들을 계산하는 단계;

   상기 계산된 편차들에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 픽셀들을 재샘플링하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계; 및

   상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

   를 포함하는 장치.
9. 이미지를 처리하기 위한 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서 - 상기 컴퓨터 판독가능 매체는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서들이 컴퓨터-구현 단계들을 실행하게 하는 하나 이상의 명령어들의 하나 이상의 시퀀스들을 갖고 있음-,

   상기 컴퓨터-구현 단계는

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 캡처된 이미지의 배경으로부터 상기 이미지화된 문서를 분리하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 비왜곡 원근으로부터의 상기 이미지화된 문서의 편차들을 계산하는 단계;

   상기 계산된 편차들에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 픽셀들을 재샘플링하는 단계;

   상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계; 및

   상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

   를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
10. 이미지화된 문서를 포함하는 캡처된 이미지를 처리하는 장치에 있어서,

    하나 이상의 프로세서들; 및

    상기 하나 이상의 프로세서들에 통신이 되게 연결된 메모리

    를 포함하는데,

    상기 메모리는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로 세서들이 다음과 같은 단계들을 실행하게 하는 하나 이상의 명령어들의 하나 이상의 시퀀스들을 포함하고,

    상기 단계들은

    상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계;

    상기 이미지화된 문서의 에지들에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 캡처된 이미지의 배경으로부터 상기 이미지화된 문서를 분리하는 단계;

    상기 이미지화된 문서의 비왜곡 원근으로부터의 상기 이미지화된 문서의 편차들을 계산하는 단계;

    상기 계산된 편차들에 기초하여 상기 이미지화된 문서의 픽셀들을 재샘플링하는 단계;

    상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 상기 캡처된 이미지 내의 그래픽 정보를 검출하는 단계; 및

    상기 이미지화된 문서의 방향에 관련된 그래픽 정보에 기초하여 상기 이미지화된 문서를 회전시키는 단계

    를 포함하는 장치.

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