CN103079026A - 图像处理装置、图像处理方法以及图像处理*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图像处理装置、图像处理方法以及图像处理***，其提高了在读取了原稿的图像数据中发生了耀斑的情况下的原稿区域的边缘的检测精度。图像处理装置（10）包括：输入部，输入包含原稿区域的图像数据；第1候补检测部（51），通过沿着与图像数据的规定方向平行的线对图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；第2候补检测部（52），根据沿着线相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；边缘点确定部（53），在第2候补与第1候补相比位于原稿区域的更内侧的情况下，确定第2候补为边缘点，否则确定第1候补为边缘点。

Description

图像处理装置、图像处理方法以及图像处理***

技术领域

本说明书论述的实施方式涉及图像处理装置、图像处理方法以及图像处理***。

背景技术

已知有从读取原稿得到的图像数据中检测出原稿区域的图像处理装置。例如，图像处理装置取得包含原稿区域的图像，再根据取得到的图像检测出边缘候补像素的坐标值，根据检测到的边缘候补像素的坐标值计算出原稿区域的斜率，并根据检测到的边缘候补像素的坐标值提取边缘端候补像素的坐标值。接着，图像处理装置根据计算出的原稿区域的斜率和提取出的边缘端候补像素的坐标值计算出与边缘对应的直线，在根据该计算出的与边缘对应的直线对原稿区域的斜率进行校正，并根据该直线从图像中划出原稿区域。

作为另一实例，已知有在提取原稿区域的动作中，比较像素的微分值和阈值以确定是否是读取对象的图像处理装置。

又，已知有对由图像传感器输出的图像数据进行处理的图像读取装置。图像读取装置包括原稿区域检测单元和原稿区域校正单元，原稿区域检测单元检测浓度变化量高于阈值的像素作为被推定为原稿端点的候补点，原稿区域校正单元根据候补点的位置认定显示原稿端的位置的原稿端点。原稿区域检测单元包括浓度变化量运算单元和判定单元，浓度变化量运算单元根据对象像素的周边像素的图像浓度计算对象像素的浓度变化量，从对象像素开始在扫描方向、或扫描方向的逆向中的某一方向上连续的规定数量像素的浓度以规定的片级（スライスレベル）进行二值化后的各像素的值一致的话，判定单元检测该对象像素作为候补点。关于浓度变化量没有达到阈值、但在第二阈值以上的对象像素，在从该对象像素开始在扫描方向、或扫描方向的逆向的某一方向上连续的规定数量的像素的浓度以规定的片级进行二值化之后，该各像素的二值化后的值一致的话，判定单元检测该对象像素作为假定候补点。

又，已知有检测原稿边缘的原稿尺寸检测装置。原稿尺寸检测装置包括第1原稿边缘检测单元、第2原稿边缘检测单元和尺寸判别单元。该第1原稿边缘检测单元包括：第1运算单元，其取得关注像素与从关注像素的规定像素数之前的像素开始等间隔的多个像素的各差值；第1比较单元，其将由该第1运算单元得到的各差值与阈值进行比较，检测全部的差值大于阈值的情况；第1边缘检测单元，在该第1比较单元的比较结果是全部的差值大于阈值的情况时，将该关注像素位置作为假定边缘，在该状态持续规定次数的情况下，检测所述假定边缘位置作为原稿边缘。第2原稿边缘检测单元包括：第2运算单元，其取得关注像素和关注像素之间的像素的差值；第2比较单元，其检测由该第2运算单元得到的差值大于阈值的情况；第2边缘检测单元，在从关注像素开始到关注像素的规定个数之前的像素为止的范围内超过阈值的次数在规定次数以上的情况下，将关注像素的位置作为原稿边缘，该动作在主扫描方向进行，将最终作为原稿边缘位置更新的位置作为原稿边缘。尺寸判别单元，其将由所述第1、第2原稿边缘检测单元检测到的两个原稿边缘位置中大的作为原稿边缘进行尺寸检测。

【现有技术文献】

【专利文献】

【专利文献1】日本特开2009－218953号公报

【专利文献2】日本特开2010－263434号公报

【专利文献3】日本特开2002－252747号公报

【专利文献4】日本特开平10－224563号公报

发明内容

【发明要解决的技术问题】

从以图像读取装置读取原稿后的图像数据中检测原稿区域时，可以通过检测在原稿区域和此外的背景区域之间的边界产生的亮度变化，来检测作为原稿区域和背景区域的边界的边缘。

在图像读取装置设置的原稿的垫板的亮度与原稿的亮度的差大的情况下，在读取了原稿的图像数据中，在边缘的周边有时会发生耀斑。耀斑是指如下这样的现象：读取图像中存在亮度差大的部分的话，暗部或亮部内的亮度不是一定的，亮部的亮度对应于距暗部的距离而递减，或者暗部的亮度对应于距亮部的距离而递增。耀斑不仅因为来自图像传感器本来应该读取的位置的反射光入射到图像传感器而产生，而且还因来自其他位置的反射光（杂散光）也入射到图像传感器而产生。产生耀斑的话，原稿区域和背景区域的边界看上去模糊，因此，在耀斑发生时，有可能将本来边缘外侧的位置误检测为边缘。

又，边缘的误检测也会因耀斑以外的其他的情况而产生。纵线噪音是这样的原因的一例。纵线噪音是沿图像读取装置的原稿的副扫描方向延伸的线状的噪音。纵线噪音例如在搭载有ADF（自动文档送纸器）装置的扫描仪中，有时会由于读取部、垫板部的污垢而产生。因此，在改善耀斑发生时的边缘检测精度之际，在有耀斑以外的原因的情况下，希望减少其对边缘确定的影响。

本发明公开的装置和方法的目的在于提高耀斑发生时的边缘的检测精度。

【解决问题的技术手段】

根据本发明装置的一种方式，图像处理装置包括：输入部，输入包含原稿区域的图像数据；第1候补检测部，通过沿着与所述图像数据的规定方向平行的线对所述图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成所述原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；第2候补检测部，根据沿着所述线而相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；和边缘点确定部，所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

根据本发明装置的另一种方式，提供一种图像处理***，其具有图像读取装置，和通过与该图像读取装置之间的通信来接收该图像读取装置所读取的图像的计算机装置。图像处理***包括：第1候补检测部，通过沿着与由所述图像读取装置读取的所述图像数据的规定方向平行的线对所述图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成所述图像数据所包含的所述原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；第2候补检测部，根据沿着所述线相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；边缘点确定部，在所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

根据本发明方法的一种方式，提供一种图像处理方法，包括：取得含有原稿区域的图像数据的图像取得步骤；第1候补检测步骤，通过沿着与所述图像数据的规定方向平行的线对所述图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成所述原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；第2候补检测步骤，根据沿着所述线相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；边缘点确定步骤，在所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

【发明的效果】

根据本发明的装置或方法，可以提高耀斑发生时的边缘的检测精度。

附图说明

图1是图像处理***的硬件构成图。

图2的（A）是原稿的边缘部分的图像的示意图、图2的（B）是像素的亮度变化的说明图。

图3是微小噪音发生时的像素的亮度变化的说明图。

图4的（A）是耀斑发生时的边缘部分的图像的示意图、图4的（B）是像素的亮度变化的说明图。

图5的（A）是纵线噪音发生时的图像的示意图、图5的（B）是像素的亮度变化的说明图。

图6是图像处理***的处理的一例的说明图。

图7的（A）是显示第1候补和第2候补的检测例的图、图7的（B）是显示边缘点确定处理下的边缘点的确定结果的图、图7的（C）是显示噪音去除处理下的噪音去除结果。

图8的（A）～（C）是模式匹配处理的一例的说明图。

图9是微分运算处理的一例的说明图。

图10的（A）～（D）是边缘部分的像素的亮度变化、二值化信号、微分值以及微分值的合计值的说明图。

图11的（A）～（D）是微小噪音发生时的像素的亮度变化、二值化信号、微分值以及微分值的合计值的说明图。

图12的（A）～（D）是耀斑发生时的像素的亮度变化、二值化信号、微分值以及微分值的合计值的说明图。

图13的（A）～（D）是纵线噪音发生时的像素的亮度变化、二值化信号、微分值以及微分值的合计值的说明图。

图14的（A）～（C）是边缘点确定处理的实例的说明图。

图15是噪音去除处理的第1例的说明图。

图16是显示图像处理控制部的构成例的一例的图。

图17是模式匹配处理部的处理的一例的说明图。

图18是微分运算处理部的处理的一例的说明图。

图19是边缘点确定处理部的处理的一例的说明图。

图20是噪音去除处理部的处理的一例的说明图。

图21的（A）和（B）是扫描的对象像素的说明图。

图22的（A）和（B）是噪音去除处理的第2例和第3例的说明图。

具体实施方式

＜1．硬件构成＞

以下，参照附图对本发明的实施例进行说明。图1是图像处理***的硬件构成图。图像处理***1包括图像读取装置10和计算机装置30。图像读取装置10读取二维的原稿，再生成对应于该原稿的图像信号。图像读取装置10也可以是例如对由多个的光源曝光后的二维原稿进行扫描以进行读取的图像读取装置。这样的图像读取装置的实例，例如列举有馈纸式扫描仪、平台式扫描仪、手持式扫描仪等各种扫描仪装置。

计算机装置30能够通过有线或无线的通信线路与图像读取装置10通信，经由该通信线路从图像读取装置10接收图像读取装置10所读取到的原稿的图像信号。

图像读取装置10包括：CPU（Central Processing Unit：中央处理单元）11、存储器12、图像传感器13、AFE（Analog Front－End Processor：模拟前置处理器）14、底纹处理部15、块缓冲区16。另外，图像读取装置10还包括：图像处理控制部17、图像存储器18、协调部19、输入部20、输出部21、接口（I／F）22和总线23。

CPU11按照存储于存储器12的计算机程序对图像读取装置10的动作进行控制。某个实施例中，CPU11也可以进行图像读取装置10读取的原稿图像的图像处理。存储器12也可以存储这样的图像处理用的计算机程序。存储器12中存储有由CPU11实行的计算机程序和实行该的计算机程序时所使用的数据。存储器12可以包括用于存储程序的非易失性存储装置和用于一次性存储数据的易失性存储器。

图像传感器13对二维的原稿进行摄像，输出与原稿对应的图像信号。图像传感器13包括例如一维或二维排列的CCD（Charge Coupled Device：电荷耦合元件）传感器或CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor：互补金属氧化物半导体）传感器等摄像元件和在摄像元件上对原稿的像成像的光学***。AFE14对由图像传感器13输出的图像信号实施了放大、其他的信号处理之后，将处理后的图像信号向底纹处理部15输入。

底纹处理部15将从AFE14接收到的图像信号作为图像数据收容到块缓冲区16中，并在对该图像数据实施了底纹处理之后，输出到图像处理控制部17。图像处理控制部17对实施了底纹处理后的图像数据实施规定的图像处理，并将图像数据存储到图像存储器18。其他的实施例中，底纹处理部15也可以将实施了底纹处理后的图像数据存储到图像存储器18，图像处理控制部17从图像存储器18输入图像数据。协调部19为了使得图像处理控制部17在图像处理时进行的对存储器12的访问和CPU11进行的对存储器12的访问不发生冲突，对这些访问进行协调。

某个实施例中，底纹处理部15、图像处理控制部17以及协调部19可以作为逻辑电路安装于图像读取装置10。逻辑电路也可以有例如LSI（1arge scale integration：大规模集成电路）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路）、FPGA（Field－Programming Gate Array：现场可编程逻辑门阵列）等。其他的实施例中，底纹处理部15、图像处理控制部17以及协调部19也可以作为包括CPU、DSP（digital signalprocessor：数字信号处理器）等的处理器和存储该处理器实行的程序的存储器的电子回路安装于图像读取装置10。

输入部20是用于接收用户的输入操作的输入装置。输入部20可以是例如按钮、滚动球、辅助键盘、键盘、指向装置、触摸屏等。输出部21是用于向用户提供来自图像读取装置10的各种信息的输出装置。例如，输出部21也可以是将向用户提供的信息以可视地方式向使用者显示的显示装置。输出部21可以是发光元件、液晶显示器、有机电致发光显示器等显示装置。或者，输出部21也可以是输出声音信号的扬声器及其驱动电路。

I／F22是图像读取装置10和计算机装置30之间的有线以及／或无线的通信接口。图像读取装置10能够将读取到的原稿的图像数据通过I／F22向计算机装置30发送。图像读取装置10通过I／F22从计算机装置30接收关于图像读取装置10的动作的设定信息或指示。某个实施例中，图像读取装置10可以通过I／F22接收由计算机装置30实施了处理的图像数据。CPU11、底纹处理部15、图像处理控制部17、图像存储器18、协调部19、输入部20、输出部21以及I／F22通过总线23电连接。

另一方面，计算机装置30包括CPU31、辅助存储装置32、存储器33、输入部34、输出部35、介质读取部36、I／F37和总线38。CPU31通过实行存储于辅助存储装置32中的计算机程序，实行与计算机程序对应的信息处理。某个实施例中，CPU31可以对由图像读取装置10读取到的原稿图像进行图像处理。在辅助存储装置32中可以存储这样的图像处理用的计算机程序。辅助存储装置32可以包括用于存储计算机程序的不易失性存储装置、只读存储器（ROM：Read Only Memory）、硬盘等。

存储器33存储有CPU31现在实行中的程序、该程序暂时所使用的数据。存储器33可以包括随机存取存储器（RAM：Random Access Memory）。输入部34是接收用户的输入操作的输入装置。输入部34可以是例如辅助键盘、键盘、指向装置、触摸屏等。

输出部35是将由计算机装置30处理过的信号输出的输出装置。例如，输出部35可以是将由计算机装置30处理过的信息以可视的方式向使用者显示的显示装置。输出部35可以是例如液晶显示器、CRT（Cathode Ray Tube：阴极射线管）显示器、有机电致发光显示器等显示装置。或者，输出部35也可以是输出声音信号的扬声器及其驱动电路。

介质读取部36是读取存储在计算机能够读取的便携式记录介质中的数据的输入装置。介质读取部36可以是例如CD－ROM驱动装置、DVD－ROM驱动装置、软盘驱动装置、CD－R驱动装置、DVD－R驱动装置、MO驱动装置、闪存装置的访问装置。

I／F37是图像读取装置10和计算机装置30之间的有线以及／或者无线的通信接口。计算机装置30能够通过I／F37接收图像读取装置10所读取到的原稿的图像数据。计算机装置30过I／F37向图像读取装置10发送有关图像读取装置10的动作的设定信息、指示。CPU31、辅助存储装置32、存储器33、输入部34、输出部35、介质读取部36以及I／F37通过总线38电连接。

＜2．第1实施例＞

＜2．1．概要说明＞

接着，参照图2的（A）、图2的（B）～图15对由图像处理***1实施的处理的一例进行说明。下面，对原稿区域和背景区域的边缘被检测的图像数据进行说明。图2的（A）是原稿的边缘部分的图像的示意图。图像数据40包含原稿区域r和背景区域bk。原稿区域r是图像读取装置10的图像传感器13读取到原稿图像所占区域，背景区域bk是图像数据40中原稿区域r以外的区域。

符号eg表示原稿区域r和背景額域bk之间的边缘的位置。如图所示，图像数据40的原稿区域r和背景区域bk之间的亮度差大，原稿区域r和背景区域bk分别是图像数据40的暗部和亮部。图4的（A）和图5的（A）所示的原稿的边缘部分的图像也是一样。

图2的（B）是图2的（A）所示的像素线L的像素的亮度变化的说明图。图2的（A）的例中，边缘eg上没有产生耀斑，边缘eg周边的原稿区域r内和背景区域bk内中各自的亮度大致一定，在边缘eg的位置，产生背景区域bk和原稿額域r之间明确的亮度变化。又，以下的说明中像素线仅表示为“线”。

图3是微小噪音发生时的像素的亮度变化的说明图。图3的例表示图2的（A）所示的图像数据40在背景区域bk含有微小噪音的情况。由于微小噪音的存在，线L的位置p1的像素与周围的像素之间的亮度差扩大。

图4的（A）是耀斑发生时的边缘部分的图像的示意图。由于耀斑的发生，原稿区域r和背景区域bk的边界模糊。图4的（B）是图4的（A）所示的线L上的像素的亮度变化的说明图。原稿区域r和背景区域bk的边界模糊，因此，在边缘eg的位置的周边，随着从背景区域bk向原稿区域r移动，亮度逐渐减弱，边缘eg的位置的亮度变化变小。

图5的（A）是纵线噪音发生时的边缘部分的图像的示意图。图像数据40在背景区域bk中含有纵线噪音n。图5的（B）是图5的（A）所示的线L上的像素的亮度变化的说明图。纵线噪音n具有一定程度的宽度，占据线L上的像素p1和p2之间的范围。纵线噪音n部分和其外侧部分之间的亮度差较大，因此，在背景区域bk发生的纵线噪音n有时会被误检测为边缘。

＜2．1．1整体处理＞

然后，对图像处理***1的整体处理的实例进行说明。图6是图像处理***进行的从图像数据中划出原稿区域的图像的处理的一例的说明图。步骤S100中，图像处理***1输入图像数据。步骤S101中图像处理***1将扫描图像数据的边缘点的扫描方向设定为图像读取装置10进行图像读取时的主扫描方向。

步骤S102中，图像处理***1在沿着扫描方向的多个的扫描线中通过模式匹配处理检测边缘点的第1候补。扫描线是为了在图像数据中检测边缘点而被扫描像素的像素线。扫描线可以隔着一个像素以上的间隔而排列，或者，不隔开间隔地连续排列。

又，图像处理***1在沿着扫描方向的多个的扫描线中通过微分运算处理检测边缘点的第2候补。模式匹配处理和微分运算处理的内容将在后面进行叙述。又，模式匹配处理和微分运算处理可以并列实行，另外，在不同时期实行模式匹配处理和微分运算处理的情况下，可以任意一方在先实行。

图7的（A）表示第1候补和第2候补的检测例。图7的（A）中，矩形r表示图像数据中原稿区域的范围，直线L1～L8表示扫描线。p11～p18表示由扫描线L1～L8检测到的第1候补，p21～p28表示由扫描线L1～L8检测到的第2候补。图7的（B）和图7的（C）也是一样。

图6的步骤S103中，图像处理***1实行边缘点确定处理。边缘点确定处理中，图像处理***1确定由各扫描线检测到的第1候补和第2候补中的某一方为边缘点。边缘点确定处理的内容将在后面进行叙述。又，图像处理***1也可以与实行模式匹配处理和微分运算处理并列地进行管线（パイプライン）处理，管线处理是指实行根据已检测出的第1候补和第2候补确定边缘点的边缘点确定处理。

图7的（B）表示边缘点确定处理的边缘点的确定结果。例如，在扫描线L1检测到的第1候补p11和第2候补p21中，确定第1候补p11作为边缘点。又，在扫描线L2检测到的第1候补p12和第2候补p22中，确定第2候补p22作为边缘点。

图6的步骤S104中，图像处理***1实行噪音去除处理。噪音去除处理中，图像处理***1判断由边缘点确定处理所确定的各个边缘点是否是噪音，去除被判断为噪音的边缘点。噪音去除处理将在后面进行叙述。又，图像处理***1也可以与通过边缘点确定处理确定边缘点并列地进行管线处理，管线处理是指对已确定的边缘点实行噪音去除处理。图7的（C）表示噪音去除处理的噪音的去除结果。通过噪音去除处理，扫描线L6上和L7上的边缘点p16和p17被去除。

图6的步骤S105中，图像处理***1判断在由图像读取装置10进行图像读取时的主扫描方向和副扫描方向两个方向是否进行了边缘点的扫描。在两个扫描方向进行了边缘点的扫描的情况下（步骤S105：Y），处理进入到步骤S107。在副扫描方向没有进行边缘点的扫描的情况下（步骤S105：N），处理进入到步骤S106。在步骤S106中，图像处理***1将边缘点的扫描方向设定为图像读取装置10的副扫描方向。然后，处理返回到S102，重复处理S102～S105。

步骤S107中，图像处理***1实行边界线确定处理。边界线确定处理中，图像处理***1根据上述步骤S100～S106所确定出的边缘点确定原稿区域的边缘。步骤S108中，图像处理***1实行图像划出处理。图像划出处理中，图像处理***1在步骤S107的边界线确定处理所确定出的边缘的位置，从图像数据中划出原稿区域的图像。然后，处理结束。

又，图6的例中，在沿着图像读取装置10的主扫描方向进行了边缘点的扫描之后，沿着副扫描方向进行边缘点的扫描。也可以取而代之，在沿着副扫描方向进行了边缘点的扫描之后，沿着主扫描方向进行边缘点的扫描。又，沿着主扫描方向的边缘点的扫描和沿着副扫描方向的边缘点的扫描也可以并列进行。

＜2．1．2模式匹配处理＞

接着，对图6的步骤S102所实行的模式匹配处理进行说明。模式匹配处理中，图像处理***1通过规定的二值化阈值T1将被输入的图像数据二值化。图像处理***1使关注像素在扫描线上移动以对扫描线上的各像素进行扫描，并判断关注像素是否是边缘点。

对关注像素是否是边缘点的判断中，图像处理***1将包含关注像素的被检查像素群和边缘检测用的过滤模式进行比较。图8的（A）是表示被检查像素群的一例的图。图8的（A）中以虚线被区分的方格表示图像数据的各像素的位置，方格内的数值表示扫描线上的像素值的二值化信号。像素p表示关注像素，在以一点划线包围的范围内的像素群tg是对于关注像素p而确定的被检查像素群。

被检查像素群tg是包含关注像素p且沿着扫描方向sd多个排列的像素的集合。图示的例中，被检查像素群tg是与关注像素p接连的、沿着扫描方向排列成一列的多个像素的集合。又，图8的（A）所示的被检查像素群tg是用于说明的例示。因此，可以按照安装的装置的规格来变更被检查像素群。

图8的（B）和图8的（C）是过滤模式的一例，分别是扫描方向sd是图像读取装置10的主扫描方向的情况下的左边检测用和右边检测用的模式。图像处理***1在被检查像素群tg和过滤模式一致的情况下，将关注像素判断为边缘点的第1候补。

＜2．1．3微分运算处理＞

然后，对图6的步骤S102所实行的微分运算处理进行说明。图9是微分运算处理的一例的说明图。图9的矩形p1～p7表示某个扫描线上的像素，矩形内的数值表示各像素的像素值。例如，像素p1～p7…的像素值分别为“218”、“210”、“224”、“54”、“61”、“58”、“47”…。

图像处理***1使关注像素在扫描线上移动以对扫描线上的各像素进行扫描，判断关注像素是否是边缘点。对关注像素是否是边缘点的判断中，图像处理***1计算包含关注像素的被检查像素群中所包含的相邻像素之间的差值作为被检查像素群所包含的像素的微分值。

被检查像素群是包含关注像素且沿着扫描方向排列为多个的像素的集合。图9所示的例中，关注像素是像素p4时，可以将由像素p1～p7构成的集合定为被检查像素群。这样的被检查像素群是与关注像素p4接连的、沿着扫描方向排列成一列的多个的像素p1～p7的集合。又，本例的被检查像素群是用于说明的例示。可以按照安装的装置的规格来变更被检查像素群。

图9所示实例的情况下，图像处理***1计算被检查像素群所包含的相邻像素p2和p1之间的差值、p3和p2之间的差值、p4和p3之间的差值、p5和p4之间的差值、p6和p5之间的差值、p7和p6之间的差值。这些差值如图9所示，分别为“-8”、“14”、“-170”、“7”、“-3”和“-11”。

然后，图像处理***1计算被检查像素群所包含的像素的微分值“-8”、“14”、“-170”、“7”、“-3”和“-11”的合计值∑。图9所示实例的情况下，这些合计值∑为“-171”。图像处理***1在对关注像素p4计算出来的合计值的绝对值︱∑︱超过规定的检测阈值T2时，检测关注像素p4作为边缘的第2候补。

＜2．1．4第1候补和第2候补的检测例＞

下面，对在参照图2的（B）、图3、图4的（B）和图5的（B）说明过的边缘部分的图像、噪音发生时的图像、耀斑发生时的图像、和纵线噪音发生时的图像中，如何检测第1候补和第2候补进行例示。

图10的（A）表示与图2的（B）同样的边缘部分的像素的亮度变化。图10的（B）表示通过2值化阈值T1对图10的（A）的像素值进行了二值化后的二值化信号。图10的（A）所示的亮度变化是在背景区域和原稿区域之间的边缘eg的位置产生了明确的亮度变化，因此，二值化信号的值在边缘eg的位置发生变化。因此，模式匹配处理中，检测边缘eg的位置作为边缘点的第1候补。

图10的（C）表示图10的（A）的像素值在微分运算处理中被运算得出的微分值。图10的（D）表示被检查像素群所包含的微分值的合计值的绝对值︱∑︱。图10的（C）的微分值在产生明确的亮度变化的边缘位置eg产生显著的极小值。因此，被检查像素群的中心像素的微分值为极小值时，被检查像素群中的微分值的合计值的绝对值︱∑︱产生具有某种程度大小的极大值。因此，微分运算处理中，通过合计值的绝对值︱∑︱和检测阈值T2的比较，来检测边缘eg的位置作为边缘点的第2候补。

图11的（A）表示发生与图3同样的微小噪音时的像素的亮度变化。图11的（B）是通过二值化阈值T1对图11的（A）的像素值进行了二值化后的二值化信号。图11的（A）所示的亮度变化中，微小噪音存在的p1和p2间的像素与周围的像素之间的亮度差大，因此，二值化信号的值在像素p1和p2暂时发生变化。但是，像素p1和p2间的长度与过滤模式长度相比充分小的话，噪音部分的二值化信号与过滤模式不一致。因此，这样的微小噪音的情况下，模式匹配处理不会产生误检测。

图11的（C）表示图11的（A）的像素值在微分运算处理中被运算得出的微分值。图11的（D）表示被检查像素群所包含的微分值的合计值的绝对值︱∑︱。图11的（C）的微分值在像素p1和p2处产生极小值和极大值。但是，像素p1和p2间的长度与被检查像素群的长度相比充分小的话，被检查像素群内的极小值和极大值相互抵消。因此，被检查像素群中的微分值的合计值的绝对值︱∑︱的极大值变小。因此，微小噪音的情况下，微分运算处理也不会产生误检测。

图12的（A）表示发生与图4的（B）同样的耀斑时的像素的亮度变化。图12的（B）是通过二值化阈值T1对图12的（A）的像素值进行了二值化后的二值化信号。图12的（A）所示的亮度变化是在边缘eg的位置的周边，随着从背景区域bk向原稿区域r的移动而亮度逐渐变小。因此，比原稿区域r的边缘eg的位置更外侧的位置p1的亮度也变得低于二值化阈值T1。结果，模式匹配处理中，位置p1被误检测为边缘点的第1候补。

图12的（C）表示图12的（A）的像素值在微分运算处理中被运算得出的微分值。图12的（D）表示被检查像素群所包含的微分值的合计值的绝对值︱∑︱。即使是耀斑发生时，边缘位置eg的亮度变化与其周围相比依然明显较大。因此，图12的（C）的微分值在明确的亮度变化产生的边缘eg的位置产生显著的极小值。因此，微分运算处理中，即使是耀斑发生时，也检测边缘eg的位置作为边缘点的第2候补。

图13的（A）表示发生与图5的（B）同样的纵线噪音时的像素的亮度变化。图13的（B）是通过二值化阈值T1将图13的（A）的像素值进行了2值化后的二值化信号。图13的（A）所示的亮度变化中，存在纵线噪音的p1和p2间的像素与周围的像素之间的亮度差较大，因此，二值化信号的值在像素p1和p2处发生变化。但是，像素p1和p2间的长度与过滤模式长相比充分小的话，噪音部分的二值化信号与过滤模式不一致。因此，纵线噪音的情况下，模式匹配处理不产生误检测。

图13的（C）表示图13的（A）的像素值在微分运算处理中被运算得出的微分值。图13的（D）表示被检查像素群所包含的微分值的合计值的绝对值︱∑︱。图13的（C）的微分值在像素p1和p2处产生极小值和极大值。与图11的（C）所示的微小噪音的情况相比，在纵线噪音的情况下，产生极小值和极大值的像素p1和p2的间隔较大。因此，像素p1和p2间的长度与被检查像素群的长度相比变大，被检查像素群内的极小值和极大值没有相互抵消。因此，被检查像素群中的微分值的合计值的绝对值︱∑︱的极大值在某种程度变大。因此微分运算处理中，纵线噪音的像素p1和p2的位置有时会误检测为第2候补。

以上，比较检测第1候补的模式匹配处理的特征和检测第2候补的微分运算处理的特征，结果如下。

（1）没有发生耀斑的情况下，第1候补和第2候补表示正确的边缘位置。

（2）微小噪音不会被误检测为第1候补和第2候补。

（3）耀斑发生时，虽然第2候补表示正确的边缘位置，但是第1候补有时会表示比正确的边缘位置的更外侧的位置。

（4）纵线噪音发生时，虽然不会被误检测为第1候补，但是有时会被误检测为第2候补。

＜2．1．5边缘点确定处理＞

接着，对图6的步骤S103中实行的边缘点确定处理进行说明。图14的（A）和图14的（B）是边缘点确定处理的第1例的说明图。图14的（A）和图14的（B）中，矩形r表示图像数据中的原稿区域的范围，直线L表示沿着图像读取装置10的主扫描方向的扫描线。p11和p12表示左边和右边的第1候补，p21和p22表示左边和右边的第2候补。图14的（C）也是一样。又，在沿着图像读取装置10的副扫描方向的方向设定扫描线的情况下的处理也是一样。

如上述“2．1．4（3）”，耀斑发生时，第1候补有时会表示在第2候补的外侧的位置。因此，如图14的（A）所示，在第2候补的位置在第1候补的外侧的情况下不是耀斑发生时，因此，图像处理***1确定第1候补为边缘点。另一方面，如图14的（B）所示，第2候补的位置在第1候补的内侧的情况下考虑为耀斑发生时，因此，图像处理***1确定第2候补为边缘点。

这样，通过仅在第2候补的位置在第1候补的内侧的情况下，选择第2候补作为边缘点，由此，可以防止将由于例如背景区域的纵线噪音等耀斑以外的因素而被误检测出的第2候补作为边缘点。

图14的（C）是边缘点确定处理的第2例的说明图。即使由于耀斑发生，第1候补的位置偏离到表示正确的边缘位置的第2候补的位置的外侧，其偏离量也认为是某种程度的范围以下。因此，图像处理***1，在第2候补的位置在第1候补的内侧、且第1候补和第2候补的间隔在规定距离Td1以内的情况下，确定第2候补作为边缘点，不是这种情况下，确定第1候补作为边缘点。例如，图14的（C）所示的情况下，由于左边的第1候补p11与在其内侧的第2候补p21之间的间隔在规定距离Td1以内，因此，第2候补p21被确定作为边缘点。又，由于右边的第1候补p12和在其内侧的第2候补p22之间的间隔超过规定距离Td1，因此，确定第1候补p12作为边缘点。这样，通过进一步限定作为边缘点而被采用的第2候补的位置的范围，由于耀斑以外的要因而被误检测的第2候补被判断为边缘点的可能会降低。

又，模式匹配处理和微分运算处理中的像素的扫描有时会向着一定的扫描方向实行。例如，有时图像读取装置10一边扫描原稿，一边依次生成像素数据，从生成的部分开始依次检测边缘的第1候补和第2候补。

例如主扫描方向中，从原稿的左侧开始向着右侧依次生成像素数据的情况下，模式匹配处理和微分运算处理有时会伴随着像素数据的生成，随着原稿的扫描而依次扫描生成的像素。这种情况下，边缘点确定处理中，图像处理***1确定左边的边缘时，在先检测到的第1候补之后，在从第1候补开始规定距离Td1以内的范围内，第2候补被检测到的情况下，确定第2候补作为边缘点。即使是从第1候补开始扫描规定距离Td1以上的像素也没有检测到第2候补的情况下，也可将第1候补作为边缘点检测。

确定右边的边缘时，图像处理***1，在先检测到的第2候补之后，在从第2候补开始规定距离Td1以内的范围内，第1候补被检测到的情况下，确定第2候补作为边缘点。在从第2候补开始规定距离Td1以内的范围内，没有检测到第1候补的话，放弃第2候补，确定之后被检测到的第1候补作为边缘点。

＜2．1．6噪音去除处理＞

接着，对图6的步骤S104中实行的噪音去除处理进行说明。噪音去除处理中，图像处理***1分别关注以各扫描线被检测到的边缘点。在由与关注边缘点的检测线相邻的相邻线所检测到的其他的边缘点与关注边缘点之间的距离比规定距离Td2大的情况下，图像处理***1判断关注边缘点为噪音，从原稿区域的边缘点去除关注边缘点。

图15是噪音去除处理的第1例的说明图。图15中的矩形r表示图像数据的原稿区域的范围，直线L1～L5表示扫描线，p1～p5表示由扫描线L1～L5检测到的边缘点。扫描线L2与扫描线L1和L3相邻。又，扫描线L4与扫描线L3和L5相邻。

现在，依次关注边缘点p1、p2、p3、p4和p5。关注边缘点为边缘点p2和p5时，这些关注边缘点p2和p5在距刚关注过的相邻线的边缘点p1和p4规定距离Td2的范围内，因此，不作为噪音被去除。另一方面，关注边缘点为边缘点p3和p4时，这些关注边缘点p3和p4在距刚关注过的相邻线的边缘点p2和p3规定距离Td2的范围外，因此作为噪音被去除。

＜2．2．装置构成＞

接着，对图像处理控制部17的构成进行说明。图16是表示图像处理控制部17的构成例的一例的图。图像处理控制部17包括图像输入部50、模式匹配处理部51、微分运算处理部52、边缘点确定处理部53、噪音去除处理部54、边界线确定部55、图像划出部56。又，图16以与以下的说明相关的功能为中心进行显示。因此，图像处理控制部17也可以含有图示的构成要素以外的他的构成要素。存储于边缘点存储部57的边缘点的坐标数据存储于存储器12。

其他的实施例中，由图像输入部50、模式匹配处理部51、微分运算处理部52、边缘点确定处理部53、噪音去除处理部54、边界线确定部55、图像划出部56进行的处理的一部分或者全部可以由CPU11来代替图像处理控制部17实行。又，其他的实施例中，这些处理的一部分或者全部也可以由计算机装置30的CPU31来实行。计算机装置30也可以将存储器33作为边缘点存储部57来存储边缘点的坐标数据。

使CPU31实行这些信息处理的计算机程序可以被记录在机械可读记录介质上，通过介质读取部36读取该记录介质而被安装到辅助存储装置32中。又，该计算机程序也可以通过图未示的网络接口从网络上下载，再安装到辅助存储装置32。

图像输入部50输入图像数据。模式匹配处理部51通过实行上述“2．1．2”的模式匹配处理检测边缘点的第1候补。微分运算处理部52通过实行上述“2．1．3”的微分运算处理检测边缘点的第2候补。

边缘点确定处理部53通过实行上述“2．1．5”的边缘点确定处理，确定第1候补和第2候补中的某一个作为原稿区域的边缘点。边缘点确定处理部53将确定到的边缘点的坐标数据保存于边缘点存储部57。噪音去除处理部54通过实行上述“2．1．6”的噪音去除处理，判断边缘点确定处理部53确定出的各边缘点是否是噪音，并将判断为噪音的边缘点的坐标数据从边缘点存储部57中去除。

边界线确定部55根据由噪音去除处理部54进行了噪音去除处理后剩余的边缘点，确定原稿区域的边缘。图像划出部56在边界线确定部55所确定出的边缘的位置从图像数据中划出原稿区域的图像。

接着，对模式匹配处理部51、微分运算处理部52、边缘点确定处理部53和噪音去除处理部54的处理进行说明。又，以下的说明中，对沿着图像读取装置10的主扫描方向进行边缘点的扫描的情况进行说明。沿着副扫描方向进行边缘点的扫描的情况的处理也是一样。

＜2．2．1模式匹配处理部＞

图17是对1根的扫描线进行的模式匹配处理部51的处理的一例的说明图。步骤S200中，模式匹配处理部51确定二值化阈值T1。步骤S201中，模式匹配处理部51输入图像数据。步骤S202中，模式匹配处理部51通过二值化阈值T1对图像数据进行二值化。

步骤S203中，模式匹配处理部51将关注像素的位置设定至扫描线上的规定的扫描开始位置。步骤S204中，模式匹配处理部51确定与对关注像素设定的被检查像素群进行比较的过滤模式。此时，使用左边检测用模式。

步骤S205中，模式匹配处理部51判断对关注像素设定的被检查像素群和过滤模式是否一致。被检查像素群与过滤模式一致的情况下（步骤S205：Y），处理进入到步骤S207。被检查像素群与过滤模式不一致的情况下（步骤S205：N），处理进入到步骤S206。步骤S206的模式匹配处理部51使关注像素的位置向右方向挪动1个像素，处理返回到步骤S205。

步骤S207中，模式匹配处理部51判断步骤S205中的模式一致是否是当前的扫描线上的最初的一致。步骤S205中的一致是最初的一致的情况下（步骤S207：Y），处理进入到步骤S208。步骤S205的一致不是最初的一致的情况下（步骤S207：N），处理进入到步骤S209。

步骤S208中，模式匹配处理部51判断关注像素是左边的第1候补PtL，并将第1候补PtL存储到存储器12。然后，模式匹配处理部51将处理返回到步骤S204。步骤S204中，模式匹配处理部51将使用的过滤模式变更为右边检测用模式，然后将处理进入到步骤S205。

步骤S209中，模式匹配处理部51判断步骤S205中的模式一致是否是当前的扫描线上的最后的一致。例如模式匹配处理部51可以按照如下方法那样判断步骤S205中的模式一致是否是最后的一致。步骤S205中模式一致之后，以被检查像素群与过滤模式不一致的状态，关注像素到达了扫描结束位置的情况下，模式匹配处理部51判断为最后的一致。相反，步骤S205中的模式一致之后，在关注像素向扫描结束位置移动的途中，被检查像素群和过滤模式再次一致的情况下，则判断为前者的一致不是最后的一致。步骤S205中的一致是最后的一致的情况下（步骤S209：Y），处理进入到步骤S210。步骤S205中的一致不是最后的一致的情况下（步骤S209：N），处理进入到步骤S206。

步骤S210中，模式匹配处理部51判断关注像素为右边的第1候补PtR，将第1候补PtR存储到存储器12。然后结束处理。

＜2．2．2微分运算处理部＞

然后，对微分运算处理部52的处理进行说明。图18是说明对1根扫描线进行的微分运算处理部52的处理的一例的说明图。步骤S300中，微分运算处理部52确定检测阈值T2。步骤S301中，微分运算处理部52输入图像数据。步骤S302中，微分运算处理部52将关注像素的位置设定至扫描线上的规定的扫描开始位置。

步骤S303中，变量1的值被设定为“1”。步骤S304中，微分运算处理部52计算出对关注像素设定的被检查像素群所包含的像素的微分值。步骤S305中，微分运算处理部52计算出被检查像素群所包含的微分值的合计值∑。

步骤S306中，微分运算处理部52判断合计值的绝对值︱∑︱是否超过检测阈值T2。绝对值︱∑︱超过检测阈值T2的情况下（步骤S306：Y），处理进入到步骤S307。绝对值︱∑︱没有超过检测阈值T2的情况下（步骤S306：N），步骤S307被跳过，处理进入到步骤S309。

步骤S307中，微分运算处理部52判断关注像素为第2候补。微分运算处理部52将第i个的第2候补Di存储到存储器12，将其追加到至目前为止以本扫描线被检测和存储了的第1个～第（i－1）个的第2候补D1～D（i－1）之后。步骤S308中，微分运算处理部52在使变量i增加1之后，使处理进入到步骤S309。步骤S309中，微分运算处理部52判断关注像素是否到了扫描线上的扫描结束位置。关注像素到了扫描结束位置的情况下（步骤S309：Y），结束处理。关注像素没有达到扫描结束位置的情况下（步骤S309：N），处理进入到步骤S310。步骤S310中，微分运算处理部52使关注像素的位置向右方向移动1个像素，处理返回到步骤S304。

＜2．2．3边缘点确定处理部＞

接着，对边缘点确定处理部53的处理进行说明。图19是对1根扫描线进行的边缘点确定处理部53的处理的一例的说明图。步骤S400中，边缘点确定处理部53确定规定距离Td1。规定距离Td1确定位于第1候补PtL和PtR内侧的第2候补D与第1候补PtL和PtR以何种程度接近就会被判断为边缘点。

步骤S401中，边缘点确定处理部53判断在左边的第1候补PtL的内侧且规定距离Td1的范围内是否存在第2候补D。在第1候补PtL的内侧且规定距离Td1的范围内存在第2候补D的情况下（步骤S401：Y），处理进入到S402，否则（步骤S401：N），处理进入到S403。

步骤S402中，边缘点确定处理部53将在第1候补PtL的内侧且在规定距离Td1的范围内的第2候补D确定为左边的边缘点。边缘点确定处理部53将确定出的左边的边缘点存储到边缘点存储部57。之后，处理进入到步骤S404。步骤S403中，边缘点确定处理部53确定第1候补PtL为左边的边缘点。边缘点确定处理部53将确定出的左边的边缘点存储到边缘点存储部57。然后，处理进入到步骤S404。

步骤S404中，边缘点确定处理部53判断在右边的第1候补PtR的内侧且规定距离Td1的范围内是否存在第2候补D。在第1候补PtR的内侧且规定距离Td1的范围内存在第2候补D的情况下（步骤S404：Y），处理进入到S405，否则（步骤S404：N），处理进入到S406。

步骤S405中，边缘点确定处理部53将在第1候补PtR的内侧且在规定距离Td1的范围内的第2候补D确定为右边的边缘点。边缘点确定处理部53将确定出的右边的边缘点存储到边缘点存储部57。然后结束处理。步骤S406中，边缘点确定处理部53确定第1候补PtR为右边的边缘点。边缘点确定处理部53将确定出的右边的边缘点存储到边缘点存储部57。然后结束处理。

＜2．2．4噪音去除处理部＞

然后，对噪音去除处理部54的处理进行说明。图20是噪音去除处理部54的处理的一例的说明图。步骤S500中，噪音去除处理部54确定规定距离Td2。规定距离Td2确定在相邻的线检测出的边缘点间以何种程度分离就判断为噪音。

步骤S501中，噪音去除处理部54从边缘点确定处理部53确定出的边缘点中选择关注边缘点。步骤S502中，噪音去除处理部54判断以检测出关注边缘点的扫描线的相邻线所检测出的其他的边缘点与关注边缘点的距离是否大于规定距离Td2。其他的边缘点与关注边缘点的距离大于规定距离Td2的情况下（步骤S502：Y），处理进入到步骤S503。其他的边缘点与关注边缘点的距离在规定距离Td2以下的情况下（步骤S502：N），处理返回到步骤S504。

步骤S503中，噪音去除处理部54从边缘点存储部57中去除有关关注边缘点的坐标数据。然后处理进入到步骤S505。步骤S504中，噪音去除处理部54确定关注边缘点为构成原稿区域的边缘的边缘点。然后处理进入到步骤S505。

步骤S505中，噪音去除处理部54确定在步骤S501～S504中是否对全部的边缘点都进行了处理。全部的边缘点都被处理了的情况下（步骤S505：Y），结束处理。存在没有被处理的边缘点的情况下（步骤S505：N），处理进入到步骤S506。步骤S506中，噪音去除处理部54选择未处理的边缘点作为关注像素。然后处理进入到步骤S502。

＜2．3．实施例的效果＞

根据本实施例，通过对耀斑发生时的边缘检测使用适当的微分运算处理，提高耀斑发生时的边缘的检测精度。进一步地，根据本实施例，根据通过微分运算处理检测的第2候补和通过其他的检测处理（实施例中为模式匹配处理）检测的第1候补的位置关系，判断耀斑的发生，在耀斑发生时，使用微分运算处理的检测结果。因此，降低了由于耀斑以外的要因引起的微分运算处理产生误检测的可能性。

又，根据本实施例，即使从第1候补和第2候补中选择的边缘点是被误检测了的坐标，噪音去除处理也可以通过判断边缘点间的连续性将其作为噪音去除。由此，能够进一步降低边缘点的误检测数。

又，边缘点的检测中，通过进一步提高扫描的像素的密度、并进一步增大扫描对象的像素，可以提高边缘点的检测精度。但是，扫描对象像素增大的话，存储像素信息的存储器容量、检测处理和消耗电力也要增大。为了避免这些问题，考虑间隔剔除扫描对象的像素。

图21的（A）和图21的（B）是扫描对象的像素被间隔剔除后的被扫描的对象像素的说明图。以虚线划分的方格表示各像素的位置，一点划线r表示图像数据中的原稿区域的边缘的位置。又，直线L1～L7是扫描像素以检测边缘点的扫描线，扫描线L1～L4沿着主扫描方向延伸，扫描线L5～L7沿着副扫描方向延伸。又，实线的矩形表示扫描对象的像素。

图21的（A）的例中，扫描线隔着多个像素被排列，即使在1个扫描线内，也以隔着多个像素而离间了的像素来检测边缘。因此，例如，扫描线L2上的原稿区域r的边缘点p2在扫描对象像素p3的位置被检测。又，扫描线L6和L7上的原稿区域r的边缘点p1和p4在扫描对象像素p3和p5的位置被检测。因此，图21的（A）的实例中，产生了与被间隔剔除的像素数相应大小的位置误差。

图21的（B）的实例中，扫描线虽然隔着多个的像素被排列，但在1个扫描线内，以连续的像素检测边缘。因此，例如，扫描线L2上的原稿区域r的边缘点p2、扫描线L6和L7上的原稿区域r的边缘点p1和p4分别以原来的位置p2、p1和p4被检测。因此，图21的（B）的实例中，仅产生与图像数据的像素密度相应的位置误差。因此，通过图21的（B）这样地间隔剔除扫描对象像素，可以在保持检测位置的精度的同时，降低存储器容量、检测处理和消耗电力。

＜3．其他的实施例＞

接着，对图像处理控制部17的其他的实施例进行说明。图22的（A）是噪音去除处理部54的噪音去除处理的第2例的说明图。噪音去除处理部54在通过关注边缘点和相邻线的边缘点的直线与扫描线的正交方向所成的角度大于规定角度的情况下，判断关注边缘点为噪音。例如噪音去除处理部54判断通过关注像素p2和刚关注过的相邻线的边缘点p1的直线L1与扫描线的正交方向rd所成的角度θ1是否大于规定角度。角度θ1在规定角度以下的话，噪音去除处理部54不将关注像素p2作为噪音去除，将其确定为原稿区域的边缘点。

另一方面，噪音去除处理部54判断通过关注像素p3和刚关注过的相邻线的边缘点p2的直线L2与方向rd所成的角度θ2是否大于规定角度。角度θ2大于规定角度的话，噪音去除处理部54将关注像素p3作为噪音去除。

根据本处理，噪音去除处理部54可以去除被误检测了的边缘点。又，扫描线间的间隔预先确定的情况下，也可根据沿着扫描线的坐标轴方向的边缘点的坐标值判断通过相邻线的边缘点的直线与方向rd所成的角度是否超过规定角度。

图22的（B）是噪音去除处理部54的噪音去除处理的第3例的说明图。噪音去除处理部54根据由多个的扫描线确定出的边缘点p1～p7计算出原稿区域r的边界线BL的近似直线AL。噪音去除处理部54也可以通过例如霍夫变换或最小二乘法计算出近似直线AL。噪音去除处理部54在近似直线AL与关注边缘点之间的距离大于规定长度的情况下，判断关注边缘点为噪音。例如噪音去除处理部54没有将处于与近似直线AL相距规定长度以下的距离d1的位置的边缘点p2作为噪音去除，而是将其确定为原稿区域的边缘点。另一方面，噪音去除处理部54将处于与近似直线AL相距大于规定长度的距离d2的位置的边缘点p5作为噪音去除。

根据本处理，噪音去除处理部54可以去除被误检测的边缘点。又，参照图15说明了的噪音去除处理的第1例中，与关注边缘点之间的距离被判断出的相邻线的边缘点是噪音的话，在边缘附近被检测出的关注边缘点有时也作为噪音被去除。图15所示的边缘点p4虽然在原稿区域r的边缘附近被检测出来，但是，由于相邻线的边缘点p3为噪音，因此，边缘点p3和p4的距离变大，也被检测为噪音。噪音去除处理的第2例也发生同样的现象。

根据噪音去除处理的第3例，不考虑与相邻线的边缘点的位置关系，判断关注边缘点是否是噪音。因此，根据相邻线的边缘点p3是噪音，可以防止关注边缘点被误确定为噪音。

【符号说明】

1         图像处理***

10        图像读取装置

17    图像处理控制部

30    计算机装置

50    图像输入部

51    模式匹配处理部

52    微分运算处理部

53    边缘点确定处理部

54    噪音去除处理部

Claims (9)

1.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

输入部，输入包含原稿区域的图像数据；

第1候补检测部，通过沿着与所述图像数据的规定方向平行的线对所述图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成所述原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；

第2候补检测部，根据沿着所述线而相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；和

边缘点确定部，所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

所述边缘点确定部，在所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧、且所述第1候补和所述第2候补的间隔在规定长度以下的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

3.如权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

还包括噪音判断部，其在以第1线确定出的边缘点和以第2线确定出的边缘点之间的距离长于规定长度的情况下，判断以所述第2线确定出的边缘点为噪音，所述第2线与所述第1线相邻。

4.如权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

还包括噪音判断部，其在通过以第1线确定出的边缘点和以第2线确定出的边缘点的直线，与正交于线的方向所成的角度大于规定角度的情况下，判断以所述第2线确定出的边缘点为噪音，所述第2线与所述第1线相邻。

5.如权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

还包括噪音判断部，其在根据以多根线确定出的边缘点所判断的所述原稿区域的边界线的近似直线，与某个边缘点之间的距离长于规定长度的情况下，判断所述某个边缘点是噪音。

6.如权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第2候补检测部，其基于对包含关注像素且包含于沿着所述线连续的多个像素中的像素进行运算得到的所述微分值的合计值，判断是否将所述关注像素检测作为第2候补。

7.如权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第1候补检测部和所述第2候补检测部检测边缘点的多根线隔着1个像素以上的间隔配置，

所述第1候补检测部和所述第2候补检测部在各线上检测边缘点的像素是沿着各线连续地配置的像素。

8.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

取得含有原稿区域的图像数据的图像取得步骤；

第1候补检测步骤，通过沿着与所述图像数据的规定方向平行的线对所述图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成所述原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；

第2候补检测步骤，根据沿着所述线相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；

边缘点确定步骤，在所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

9.一种图像处理***，其具有图像读取装置，和通过与该图像读取装置之间的通信来接收该图像读取装置所读取的图像的计算机装置，其特征在于，包括：

第1候补检测部，通过沿着与由所述图像读取装置读取的所述图像数据的规定方向平行的线对所述图像数据的二值化图像以规定检测模式进行扫描，对构成所述图像数据所包含的所述原稿区域的边界线的边缘点的第1候补进行检测；

第2候补检测部，根据沿着所述线相邻的像素之间的微分值，检测边缘点的第2候补；

边缘点确定部，在所述第2候补与所述第1候补相比位于所述原稿区域的更内侧的情况下，确定所述第2候补为边缘点，否则确定所述第1候补为边缘点。

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