JP2002084420A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムが格納された記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力画像中に写真画像や網点画像のような画
像要素が含まれていた場合に、その２値画像に対してハ
フ変換を実施すると、ハフ空間からスキュー角を検知す
る際にその検知精度が低下する。 【解決手段】 先ず、ハフ変換部４１において、入力さ
れた輪郭２値画像データ中のＨＩＧＨ画素に対してハフ
変換を行い、その演算結果をハフ空間データ記憶部４４
に入力する。次いで、ハフ空間データ演算投影部４２に
おいて、ハフ空間データ記憶部４４に記憶されているデ
ータを順次読み出し、所定の演算を行った後その演算結
果を順次演算投影データ記憶部４５に入力する。そし
て、角度検知部４３において、演算投影データ記憶部４
５に記憶されている頻度演算データを順次読み出し、こ
の読み出したデータの最大値を求め、その最大値をとる
角度をスキュー角して検知する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識などに利
用される画像処理装置、画像処理方法および画像処理プ
ログラムが格納された記録媒体に関し、特に、例えばイ
メージスキャナで読み取った文書や、ファクシミリ装置
で受信した文書などの文書画像の傾きを検出してその傾
きを補正する、いわゆるスキュー補正処理機能を備えた
画像処理装置およびその処理方法、ならびに当該処理方
法の処理動作を実行させるためのプログラムがソフトウ
ェアとして格納された記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】イメージスキャナで読み取った文書画像
や、ファクシミリ装置で受信した文書などの文書画像か
ら領域の切り出しを行い、文書中に含まれる画像の種類
や属性を自動的に判別し、そのうち文字と判別された領
域に対しては文字認識処理を行う、ＯＣＲ装置（光学式
文字認識装置）などの画像処理装置が知られている。

【０００３】この種の画像処理装置では、領域の切り出
しや文字認識などが正しく行われるための前提として、
画像が傾きの無い、すなわちスキューの無い状態である
必要があり、スキューのある状態で画像が読み取られた
り、あるいは受信された場合には、スキュー補正処理を
行う必要がある。

【０００４】従来、スキューの検出・補正を行うために
いくつかの技術が提案されてきた。その代表的なものと
して、例えば、特開平２−１７０２８０号公報に記載さ
れているように、角度θを順次変更しながら文書画像を
角度θだけ回転させ、回転画像中に含まれる全黒画素を
含む外接矩形を作成し、該外接矩形の面積が最小となる
角度θをスキュー角度として検出する技術が知られてい
る。以下、これを第1の従来技術と称す。

【０００５】また、特開平６−２０３２０２号公報に記
載されているように、画像中に含まれる黒画素の連結性
を調べながらその外接矩形を作成し、所定範囲のサイズ
を持つ外接矩形のみを抽出し、抽出された外接矩形の1
つの頂点を種々の方位に投影したヒストグラムを求め、
このヒストグラムが最大となる角度をスキュー角度とし
て検出する技術が知られている。以下、これを第２の従
来技術と称す。

【０００６】さらに、特開平１１−３２８４０８号公報
に記載されているようなハフ変換を用いた技術（以下、
これを第３の従来技術と称す）が知られている。この第
３の従来技術では、入力画像にフィルタリング処理を行
って濃淡差を強調し、その強調された画像に対して２値
化処理を行って２値画像を作成する。次いで、作成され
た２値画像の各画素に対してハフ変換を行ってハフ空間
上にヒストグラムを作成する。次いで、ハフ空間上で頻
度が所定閾値以上となる座標を抽出し、抽出された座標
をグループ化する。そして、グループごとに代表点座標
を抽出し、抽出された座標から画像データの傾斜を推定
する。

【０００７】同公報にはさらに、やはりハフ変換を用い
た技術（以下、これを第４の従来技術と称す）も開示さ
れている。この第４の従来技術では、入力画像にフィル
タリング処理を行って濃淡差を強調し、その強調された
画像に対して２値化処理を行って２値画像を作成する。
次いで、作成された２値画像の各画素に対してハフ変換
を行ってハフ空間上にヒストグラムを作成する。次い
で、ハフ空間上で頻度が閾値以上となる座標を抽出す
る。そして、抽出された座標の個数を角度ごとに積算し
てヒストグラムを作成し、頻度が最大となる角度を画像
データの傾斜角度とする。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記第
1の従来技術では、画像を複数角度だけ回転させる必要
があるため、大きな処理時間を要するという問題点があ
る。また、画像中に含まれる全黒画素を含む外接矩形か
らスキュー角度を検出するため、上・下・左・右部に存
在する画素が部分的に飛び出している場合は、最適な外
接矩形が作成されず、正確にスキュー角を検知できない
問題がある。

【０００９】また、上記第２の従来技術では、外接矩形
頂点の投影ヒストグラムからスキュー角度を検出するた
め、文書画像が多段組の文章領域で構成され、また段組
間の行の位置がずれているときなど、正確にスキュー角
を検知できない問題がある。また、第2の従来技術は、
基本的に文字領域を対象とした手法であるため、文書画
像中に含まれる文字が少ない場合なども、正確にスキュ
ー角を検知できない問題がある。

【００１０】また、上記第３および第４の従来技術で
は、入力画像にフィルタリング処理を行って濃淡差を強
調し、その濃淡差が強調された画像に対して２値化処理
を行って２値画像を作成し、その２値画像に対してハフ
変換を行うことから、入力画像が文字・表・線図形など
の画像要素のみから構成されている場合には、２値画像
のＯＮ（黒）画素はそのほとんどが画像要素の輪郭から
構成されるため、比較的良い性能を示す。

【００１１】しかしながら、入力画像中に、写真画像や
網点画像のような画像要素が含まれていた場合には、２
値化した際に写真画像や網点画像中にもＯＮ画素が存在
したり、あるいは網点画像の各網点ドットをＯＮ画素と
してしまう。このような２値画像に対してハフ変換を実
施した場合、処理時間が増大したり、ハフ空間からスキ
ュー角を検知する際に、その検知精度が低下するなどの
問題がある。

【００１２】本発明は、上述した従来技術の問題点を解
消すべくなされたものであり、その目的とするところ
は、入力画像の種別に関係しない、高精度なスキュー角
の検出・補正処理を行うことが可能な画像処理装置およ
びその処理方法、ならびにその処理方法の処理動作を実
行させるための画像処理プログラムが格納された記録媒
体を提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、画像データを入力する入力手段と、この入力手段
によって入力された画像データから２値画像データを生
成する２値画像生成手段と、この２値画像生成手段によ
って生成された２値画像データから、入力手段によって
入力された画像データのスキュー角を算出するスキュー
角検知手段とを具備し、このスキュー角検知手段が、２
値画像生成手段によって生成された２値画像データに対
してハフ変換を行ってハフ空間データを生成するハフ変
換手段と、このハフ変換手段によって生成されたハフ空
間データからデータ中の各頻度に対して所定の演算を行
い、得られた演算結果を角度ごとに加算して頻度演算デ
ータを生成する頻度演算手段と、この頻度演算手段によ
って生成された頻度演算データから、角度を算出する角
度検知手段とを有する構成となっている。

【００１４】また、本発明に係る画像処理方法では、入
力された画像データから２値画像データを生成し、この
生成した２値画像データから入力された画像データのス
キュー角を検出する際に、２値画像データに対してハフ
変換を行ってハフ空間データを生成するハフ変換ステッ
プと、このハフ変換ステップで生成されたハフ空間デー
タからデータ中の各頻度に対して所定の演算を行い、得
られた演算結果を角度ごとに加算して頻度演算データを
生成する頻度演算ステップと、この頻度演算ステップで
生成された頻度演算データから角度を算出する角度検知
ステップとの各処理を実行する。

【００１５】上記構成の画像処理装置およびその処理方
法において、入力手段による入力画像データから２値画
像生成手段で２値画像データを生成し、この２値画像デ
ータから、スキュー角検知手段によって入力画像データ
のスキュー角を検出する。このとき、スキュー角検知手
段では、２値画像生成手段によって生成された２値画像
データに対してハフ変換手段によって、ハフ変換を行っ
てハフ空間データを生成する。次に、頻度演算手段によ
って、ハフ変換手段によって生成されたハフ空間データ
から、データ中の各頻度に対して所定の演算を行い、得
られた演算結果を角度ごとに加算して頻度演算データを
生成する。そして、角度検知手段によって、頻度演算手
段によって生成された頻度演算データから角度を算出す
る。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。

【００１７】＜第１実施形態＞図1は、本発明の第1実施
形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図であ
る。図１において、画像入力部１は、原稿のカラー画像
情報を色別に読み取り、電気的なディジタル画像信号に
変換して出力するものであり、ＣＣＤCharge Coupled D
evice)型固体撮像素子などの光電変換素子を用いたイメ
ージスキャナなどによって構成される。なお、画像入力
部１によって読み取られ、電気信号に変換されたディジ
タル画像信号は、解像度４００ｄｐｉ、各色８ｂｉｔの
ＲＧＢカラー画像信号であるとして以下の説明を行うも
のとする。

【００１８】データ記憶部２は、画像入力部１によって
入力された画像データ、各処理部によって画像処理の行
われた画像データなどを記憶する。演算制御部３は、マ
イクロプロセッサやメモリなどによって構成され、マイ
クロプロセッサがメモリに格納されている画像処理プロ
グラムを実行することにより各処理部の制御を行う。な
お、マイクロプロセッサが実行する画像処理プログラム
としては、あらかじめメモリに格納されたものであって
も良く、またＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からインスト
ールされたものであっても良い。

【００１９】画像入力部１から出力されるＲＧＢ画像デ
ータ（ＲＧＢ各色８ビット）は、データ記憶部２に記憶
される。画像入力部１から出力され、データ記憶部２に
記憶されたＲＧＢ画像データは、演算制御部３の指示に
よって階調補正部４に読み出され、ここで画像の階調が
補正される。階調補正部４によって階調補正の行われた
ＲＧＢ画像データは、データ記憶部２に記憶される。

【００２０】階調補正部４から出力され、データ記憶部
２に記憶されたＲＧＢ画像データは、演算制御部３の指
示によってスキュー補正部５に読み出され、ここで画像
データのスキューが補正される。スキュー補正部５によ
ってスキュー補正の行われたＲＧＢ画像データは、デー
タ記憶部２に記憶される。スキュー補正部５の詳細につ
いては後述する。スキュー補正部５から出力され、デー
タ記憶部２に記憶されたＲＧＢ画像データは、演算制御
部３の指示によって、例えばＣＲＴや液晶などで構成さ
れた画像表示部７に読み出され、ここで表示される。

【００２１】また、スキュー補正部５から出力され、デ
ータ記憶部２に記憶されたＲＧＢ画像データは、演算制
御部３の指示によって色信号変換部６に読み出され、こ
こでＲＧＢ画像信号から出力色信号（例えば、ＹＭＣＫ
画像信号）に変換される。色信号変換部６によって色信
号変換の行われたＹＭＣＫ画像データは、データ記憶部
２に記憶される。色信号変換部６から出力され、データ
記憶部２に記憶されたＹＭＣＫ画像データは、演算制御
部３の指示によって画像出力部８に読み出され、ここで
紙などに画像出力される。

【００２２】次に、図２を用いてスキュー補正部５につ
いて説明する。図２において、スキュー補正部５に入力
された画像データ（解像度４００ｄｐｉ、各画素８ｂｉ
ｔのＲＧＢ画像信号）は、２値化部１１および画像回転
部１４に入力される。２値化部１１では、入力されたＲ
ＧＢ画像データから、画像中に含まれる例えば文字や
線、絵柄や写真などの前景に属する画素はＨＩＧＨ，背
景領域に属する画素はＬＯＷとした各画素１ｂｉｔ、即
ち２値化された２値画像データを作成して出力する。２
値化部１１は、２値画像データ中からＨＩＧＨ画素（Ｏ
Ｎ画素）の画素塊を抽出する画素塊抽出手段としての機
能も合わせ持っている。２値化部１１の詳細については
後述する。

【００２３】２値化部１１から出力された２値画像デー
タは輪郭抽出部１２に入力される。輪郭抽出部（即ち、
代表点抽出手段）１２では、入力された２値画像データ
中からＨＩＧＨ画素領域の輪郭（画素塊の代表点）を抽
出し、抽出した輪郭画素による輪郭２値画像データを作
成して出力する。輪郭抽出部１２の詳細については後述
する。輪郭抽出部１２から出力された輪郭２値画像デー
タはスキュー角検知部１３に入力される。スキュー角検
知部１３では、入力された輪郭２値画像データを用いて
画像データのスキュー角度を算出して出力する。スキュ
ー角検知部１３の詳細については後述する。

【００２４】スキュー角検知部１３において検知された
スキュー角度は画像回転部１４に入力される。また、画
像回転部１４にはＲＧＢ画像データが入力され、スキュ
ー角検知部１３において検知されたスキュー角度に基づ
き、ＲＧＢ画像データのスキューが補正される。画像回
転の方法としては、例えばＡｆｆｉｎｅ変換などを用い
た周知の方法を用い得る。スキュー補正の行われたＲＧ
Ｂ画像データ（スキュー補正後ＲＧＢ画像データ）は、
スキュー補正部５でのスキュー補正結果として出力され
る。

【００２５】次に、図３を用いて２値化部１１の詳細に
ついて説明する。２値化部１１に入力されたＲＧＢ画像
データは、色成分選択部２１に入力される。色成分選択
部２１では、入力されたＲＧＢ画像データからＧ信号だ
けを取り出し、Ｇ画像データ（解像度４００ｄｐｉ、各
画素８ｂｉｔ）を作成して出力する。Ｇ信号だけ取り出
す理由は、Ｒ・Ｇ・Ｂ信号のうちＧ信号が、画像の持つ
情報に対する寄与度がもっとも大きいからである。

【００２６】色成分選択部２１から出力されたＧ画像デ
ータは、浮動２値化部２２に入力される。浮動２値化部
２２では、注目画素周辺の画素を用いて注目画素の浮動
２値化処理、即ち動的閾値２値化処理を行い、画素を順
次走査して画像全体の２値化を行って出力する。浮動２
値化部２２の詳細については後述するが、浮動２値化部
２２からは、濃い領域に属する画素はＨＩＧＨとし、淡
い領域に属する画素はＬＯＷとした２値画像データが出
力される。

【００２７】浮動２値化部２２から出力された２値画像
データは膨張部２３に入力される。膨張部２３では画素
を順次走査しながら、ＨＩＧＨ画素の膨張処理が行われ
て出力される。なお、ここでは、２値画像データを直接
膨張部２３に入力する構成を採っているが、縮小部（図
示せず）にて２値画像データに対して縮小処理を行った
後、この縮小処理で抽出された２値画像データ（第１の
画素塊）を膨張部２３に入力する構成を採ることも可能
である。こうすることで、ノイズ成分を除去できること
になる。

【００２８】膨張部２３での膨張処理について図４を用
いて説明する。図４（ａ）に示すように、注目画素を
“Ｘ”、その周囲８近傍の画素を“Ａ”〜“Ｈ”とする
と、画素“Ｘ”および画素“Ａ”〜“Ｈ”、即ち注目画
素を中心とする３×３画素のうち１つでもＨＩＧＨ画素
があれば、注目画素“Ｘ”に対する膨張処理結果として
ＨＩＧＨを、画素“Ｘ”および画素“Ａ”〜“Ｈ”、即
ち注目画素を中心とする３×３画素がすべてＬＯＷ画素
であれば、注目画素“Ｘ”に対する膨張処理結果として
ＬＯＷを出力する。

【００２９】この処理を、各画素を順次走査しながら画
像全体に対して行う。例えば、図４（ｂ）に示すような
２値画像データが膨張部２３に入力されたとすると、膨
張処理結果として、図４（ｃ）に示すような２値画像デ
ータが膨張部２３から出力される。なお、上記の例で
は、膨張処理に用いる画素を、注目画素とその周囲８近
傍画素、即ち注目画素を中心とする３×３画素とした
が、図５に示すように、画素“Ｘ”および画素“Ａ”〜
“Ｙ”、即ち注目画素を中心とする５×５画素、あるい
はさらに大きい領域を用いたり、主走査・副走査方向で
異なる画素数の領域を用いることも可能である。

【００３０】上述したように、浮動２値化部２２で生成
された２値画像データを、膨張部２３においてＨＩＧＨ
画素の膨張処理を行うことにより、例えば入力画像中に
含まれていた写真・網点領域などが、浮動２値化部２２
での２値化処理では部分的にＬＯＷとなっても、膨張部
２３でのＨＩＧＨ画素の膨張処理により、前記領域内で
ＬＯＷとなっていた画素をＨＩＧＨとすることができ、
各領域全体をＨＩＧＨ画素（第２の画素塊）で連続化す
ることが可能となる。

【００３１】膨張部２３から出力された２値画像データ
は、収縮部２４に入力される。収縮部２４では画素を順
次走査しながら、ＨＩＧＨ画素の収縮処理が行われて出
力される。この収縮処理について図４を用いて説明す
る。

【００３２】図４（ａ）に示すように、注目画素を
“Ｘ”、その周囲８近傍の画素を“Ａ”〜“Ｈ”とする
と、画素“Ｘ”および画素“Ａ”〜“Ｈ”、即ち注目画
素を中心とする３×３画素のうち１つでもＬＯＷ画素が
あれば、注目画素“Ｘ”に対する収縮処理結果としてＬ
ＯＷを、画素“Ｘ”および画素“Ａ”〜“Ｈ”、即ち注
目画素を中心とする３×３画素がすべてＨＩＧＨ画素で
あれば、注目画素“Ｘ”に対する収縮処理結果としてＨ
ＩＧＨを出力する。

【００３３】この処理を、各画素を順次走査しながら画
像全体に対して行う。例えば、図４（ｃ）に示すような
２値画像データが収縮部２４に入力されたとすると、収
縮処理結果として、図４（ｄ）に示すような２値画像デ
ータが収縮部２４から出力される。なお、上記の例で
は、収縮処理に用いる画素を、注目画素とその周囲８近
傍画素、即ち注目画素を中心とする３×３画素とした
が、膨張部２３の場合と同様に、図５に示すように、画
素“Ｘ”および画素“Ａ”〜“Ｙ”、即ち注目画素を中
心とする５×５画素、あるいはさらに大きい領域を用い
たり、主走査・副走査方向で異なる画素数の領域を用い
ることも可能である。

【００３４】このように、膨張部２３から出力された２
値画像データを、収縮部２４において収縮処理すること
により、膨張処理によって接続（結合）してしまった領
域同士を切り離すことが可能となる。収縮部２４で作成
された２値画像データ（第３の画素塊）は、２値化部１
１での処理結果として出力される。

【００３５】なお、本実施形態では、２値化部１１での
処理結果として、収縮部２４を経た２値画像データ（第
３の画素塊）を輪郭抽出部１２に与えて輪郭画素の抽出
を行うようにしたが、先述した縮小部（図示せず）を経
た２値画像データ（第１の画素塊）または膨張部２３を
経た２値画像データ（第２の画素塊）に基づいて輪郭画
素の抽出を行うようにすることも可能である。

【００３６】続いて、図６を用いて浮動２値化部２２の
詳細について説明する。浮動２値化部２２に入力された
画像データ、本実施形態では解像度４００ｄｐｉ・各画
素８ｂｉｔのＧ画像データは、３×３画素平均値演算部
３１と５×５画素平均値演算部３２に入力される。３×
３画素平均値演算部３１では、入力される画像データに
対して、注目画素を順次走査させながら、注目画素を中
心とする３×３画素の画素平均値を算出する。３×３画
素平均値演算部３１で算出された３×３画素平均値画像
データは、後述する比較部３５に入力される。

【００３７】また、５×５画素平均値演算部３２では、
入力される画像データに対して、注目画素を順次走査さ
せながら、注目画素を中心とする５×５画素の画素平均
値を算出する。５×５画素平均値演算部３２で算出され
た５×５画素平均値画像データは、加算部３３に入力さ
れる。加算部３３では、５×５画素平均値演算部３２か
ら入力された画像データと、あらかじめ設定された値
“Ｖａｌｕｅ１”との加算演算が行われ、その演算結果
はリミッタ部３４に入力される。

【００３８】なお、上記の例では、“Ｖａｌｕｅ１”を
あらかじめ設定された値として説明したが、３×３画素
平均値演算部３１あるいは５×５画素平均値演算部３２
の出力から、所定の演算によって算出した値や、ＬＵＴ
(Look Up Table)を用いて算出した値を用いても構わな
い。

【００３９】リミッタ部３４では、加算部３３から入力
された画像データを、あらかじめ設定された上限値“Ｌ
ｉｍｉｔＨ”と、下限値“ＬｉｍｉｔＬ”の間に画素値
を制限する。すなわち、 注目画素値＞ＬｉｍｉｔＨ→注目画素に対する出力値＝
ＬｉｍｉｔＨ 注目画素値＜ＬｉｍｉｔＬ→注目画素に対する出力値＝
ＬｉｍｉｔＬ 上記以外→注目画素に対する出力値＝注目画素の入力値 とする。

【００４０】リミッタ部３４の出力結果は、比較部３５
に供給される。比較部３５には、３×３画素平均値演算
部３１から出力された画像データと、リミッタ部３４か
ら出力された画像データが入力される。そして、比較部
３５では、２つの画像データの対応する画素同士の比較
が行われる。

【００４１】今、明るい（淡い）領域に属する画素の画
素値が大きく、暗い（濃い）領域に属する画素の画素値
が小さいとすると、３×３画素平均値演算部３１から入
力された画像データの注目画素の画素値が、リミッタ部
３４から入力された画像データの対応する注目画素の画
素値よりも小さいときまたは等しいときは、注目画素に
対する比較結果としてＨＩＧＨを出力する。逆に、前者
が後者よりも大きいときは、注目画素に対する比較結果
としてＬＯＷを出力する。

【００４２】上記のような２値化処理を行うことによ
り、濃い領域に属する画素をＨＩＧＨ画素として抽出す
ることが可能となる。すなわち、白い原稿に描かれた、
濃い文字や、写真・絵柄領域などをＨＩＧＨ画素として
抽出することが可能となる。比較部３５から出力された
比較結果、即ち２値画像データは、浮動２値化部２２の
演算結果として出力される。

【００４３】次に、図７を用いて２値化部１１の他の例
について説明する。２値化部１１に入力されたＲＧＢ画
像データは、明度信号生成部２５に入力される。明度信
号生成部２５では、入力されたＲＧＢ画像データから明
度画像データ（Ｌ＊画像データ）（解像度４００ｄｐｉ
・各画素８ｂｉｔ）を生成する。その生成の方法として
は、ＸＹＺ色空間を用いて演算で求める方法や、ＬＵＴ
を用いるなど複数の方法があるが、演算処理を簡略化す
るために、式（１）などの簡易演算式を用いても構わな
い。 Ｌ＊＝（３Ｒ＋６Ｇ＋Ｂ）／１０ ……（１）

【００４４】明度信号生成部２５で生成されたＬ＊画像
データは、浮動２値化部２２と網点抽出部２６に入力さ
れる。浮動２値化部２２では、明度信号生成部２５から
入力されたＬ＊画像データから、濃い領域に属した画素
はＨＩＧＨとし、淡い領域に属した画素はＬＯＷとした
２値画像データを生成して出力する。なお、浮動２値化
部２２の詳細については前述しているので、ここでの説
明は省略する。

【００４５】浮動２値化部２２から出力された２値画像
データは、画像合成部２７に入力される。網点抽出部２
６では、明度信号生成部２５から入力されたＬ＊画像デ
ータから網点領域を抽出し、網点領域に属する画素はＨ
ＩＧＨとし、属さない画素はＬＯＷとする２値化を行
う。網点領域の抽出方法としては、過去にいくつか提案
されているが、例えば本願出願人に係る特開平１１−７
３５０３号公報に記載された抽出方法などを用い得る。
その抽出方法の詳細についてはここでは記載しないが、
その概要は次の通りである。

【００４６】すなわち、入力画像データの２値化を行
い、２値画像データのＨＩＧＨとなっている画素（また
は、ＬＯＷとなっている画素）が、注目画素を中心とし
たＮ１×Ｎ１（例えばＮ１＝１３）の広範囲領域の中で
周期構造を成しているか否かを判定した後、その判定結
果に対してＮ２×Ｎ２（例えばＮ２＝２５）の広範囲領
域を用いて網点領域を判定・抽出するものである。網点
抽出部２６から出力された２値画像データは、画像合成
部２７に入力される。

【００４７】画像合成部２７では、浮動２値化部２２お
よび網点抽出部２６から入力された２値画像データの対
応する画素同士の論理和演算を行い、その演算結果を出
力する。すなわち、浮動２値化部２２および網点抽出部
２６から入力された２値画像データの対応するそれぞれ
の画素のいずれか一方がＨＩＧＨであれば、それらの画
素に対する出力をＨＩＧＨとし、２つの画素が共にＬＯ
Ｗであれば、それらの画素に対する出力をＬＯＷとする
２値画像データを作成する。

【００４８】画像合成部２７から出力された２値画像デ
ータは、膨張部２３に入力される。膨張部２３では、画
像合成部２７から入力された２値画像データのＨＩＧＨ
画素の膨張処理を行い、その結果を収縮部２４に出力す
る。収縮部２４では、膨張部２３から入力された２値画
像データのＨＩＧＨ画素の収縮処理を行い、その結果を
出力する。なお、膨張部２３および収縮部２４の詳細に
ついては前述しているので、ここではその説明について
は省略する。収縮部２４の出力は、２値化部１１の処理
結果として出力される。

【００４９】次に、輪郭抽出部１２での輪郭抽出処理の
詳細について、図８および図９を用いて説明する。輪郭
抽出部１２では、２値化部１１から入力された２値画像
データから、ＨＩＧＨ画素領域の輪郭を抽出し、抽出し
た輪郭のみをＨＩＧＨ画素とした輪郭２値画像データを
作成して出力する。

【００５０】図８（ａ）に示すように、注目画素を
“Ｘ”、その周囲８近傍の画素を“Ａ”〜“Ｈ”とする
と、図８（ｂ）に示すように、画素“Ｘ”がＬＯＷのと
きは、注目画素が輪郭画素ではないと判定して、注目画
素に対する出力としてＬＯＷを、また図８（ｃ）に示す
ように、画素“Ｘ”および画素“Ａ”〜“Ｈ”が全てＨ
ＩＧＨのときも、注目画素が輪郭画素ではないと判定し
て、注目画素に対する出力としてＬＯＷを、また図８
（ｄ）に示すように、注目画素がＨＩＧＨでかつ図８
（ｃ）以外の場合は、注目画素が輪郭画素であると判定
して、注目画素に対する出力としてＨＩＧＨを出力す
る。

【００５１】例えば、図９（ａ）に示すような２値画像
が輪郭抽出部１２に入力された場合は、図９（ｂ）に示
すような輪郭を抽出した輪郭２値画像データを出力す
る。なお、本実施形態では、注目画素がＨＩＧＨでかつ
図８（ｃ）以外の場合に、注目画素を輪郭画素であると
判定しているが、注目画素の値に関係なく、注目画素を
中心とする３×３画素がすべてＨＩＧＨまたはＬＯＷの
とき以外の場合に注目画素を輪郭画素であると判定する
ようにしても構わない。

【００５２】ただし、注目画素を中心とする３×３画素
がすべてＨＩＧＨまたはＬＯＷのとき以外の場合に注目
画素を輪郭画素であると判定する方法を採った場合に
は、輪郭画素として判定される画素が増え、結果として
輪郭が太くなり、以降の処理の対象となる画素数が増え
ることになるため、処理時間がかかることになる。これ
に対して、注目画素がＨＩＧＨでかつ図８（ｃ）以外の
場合に、注目画素を輪郭画素であると判定する方法を採
ると、輪郭画素として判定する画素数が半分以下となる
ため、処理速度も半分以下で済むという利点がある。

【００５３】次に、スキュー角検知部１３の詳細につい
て、図１０を用いて説明する。スキュー角検知部１３に
入力された輪郭２値画像データは、ハフ変換部４１に入
力される。ハフ変換部４１では、入力された輪郭２値画
像データ中のＨＩＧＨ画素に対してハフ変換を行い、そ
の演算（変換）結果（ハフ空間データ）をハフ空間デー
タ記憶部４４に入力する。ハフ変換部４１の詳細につい
ては後述する。

【００５４】ハフ空間データ記憶部４４では、ハフ変換
部４１から入力されたハフ空間データを順次記憶してい
く。ハフ空間データ記憶部４４の詳細については後述す
る。ハフ空間データ演算投影部（頻度演算手段）４２で
は、ハフ空間データ記憶部４４に記憶されているデータ
を順次読み出し、所定の演算を行った後その演算結果
（第１の頻度演算データ）を順次演算投影データ記憶部
４５に入力する。ハフ空間データ演算投影部４２の詳細
については後述する。

【００５５】演算投影データ記憶部４５では、ハフ空間
データ演算投影部４２から入力された頻度演算データを
順次記憶していく。演算投影データ記憶部４５の詳細に
ついては後述する。角度検知部４３では、演算投影デー
タ記憶部４５に記憶されている頻度演算データを順次読
み出し、読み出したデータの最大値を求め、その最大値
をとる角度を検知し、検知した角度を出力する。角度検
知部４３の詳細については後述する。角度検知部４３か
ら出力された角度は、スキュー角検知部１３において検
知されたスキュー角度として出力される。

【００５６】以降、スキュー角検知部１３内の各処理部
の詳細について順次説明していく。まず、ハフ変換部４
１およびハフ空間データ記憶部４４での各処理の詳細に
ついて、図１１および図１２を用いて説明する。

【００５７】図１１（ａ）に示す画像は、画像入力部１
によって読み取られる原稿画像である。そして、この図
１１（ａ）に示す原稿画像を画像入力部１によって読み
取った際に、図１１（ｂ）に示すようなスキューの発生
した画像が得られたとする。なお、図１１（ｂ），
（ｃ），（ｄ）において、画像の周囲に描かれている破
線の矩形は画像の縁を示しており、画像中には現れな
い。図１１（ｂ）に示す画像に対して、２値化部１１で
２値化処理が行われ、さらに輪郭抽出部１２で輪郭抽出
処理が行われることにより、図１１（ｃ）に示すような
画像が得られる。この図１１（ｃ）に示すような画像が
ハフ変換部４１に入力される。

【００５８】ハフ変換は、周知の技術であるのでその詳
細についてはここでは省略するが、簡単に述べると、ｘ
−ｙ座標空間上に存在する点を、原点からの距離と角度
で表す極座標（ρ−θ）空間に変換する処理であり、図
１２（ａ）に示す１点５１に対してハフ変換を行うこと
により、図１２（ｂ）に示す曲線５２に変換することが
できる。図１２（ｂ）において、θは角度を、ρは距離
をそれぞれ示し、曲線５２については式（２）で表すこ
とができる。式（２）におけるｘ、ｙは、ｘ−ｙ座標空
間上での点の座標である。 ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ ……（２）

【００５９】図１１（ｃ）に示すような画像に対してハ
フ変換を実施すると、図１２（ｃ）に示すような極座標
（ρ−θ）空間上でのヒストグラムが、ハフ空間データ
記憶部４４に作成される。なお、実際に作成されるヒス
トグラムデータは数値で表されるが、図１２（ｃ）で
は、白いところは頻度が０または小さいところを示し、
色が濃くなるにつれて頻度が大きくなっていることを示
している。

【００６０】図１２（ｃ）に示すような極座標（ρ−
θ）空間上でのヒストグラムの作成の処理手順につい
て、図１３のフローチャートを用いて説明する。図１３
のフローチャートにおいて、まず、ハフ空間データ記憶
部４１内にあらかじめ確保されたハフ空間メモリの初期
化、即ち頻度としてすべて“０”を代入する（ステップ
Ｓ１０１）。

【００６１】次に、輪郭抽出されたすべての画素に対し
てハフ変換を行うため、ハフ変換の行われていないＨＩ
ＧＨ画素が有るか否かを判断し（ステップＳ１０２）、
未処理ＨＩＧＨ画素が無ければ、ハフ変換部４１での処
理を終了する。また、未処理ＨＩＧＨ画素が有れば、ハ
フ変換の対象となる未処理ＨＩＧＨ画素のｘ、ｙ座標を
変数ｘ、ｙに代入し（ステップＳ１０３）、次いで式
（２）の演算を角度θを順次変更しながら行うため、初
期値として角度θに０（ｒａｄ）を代入する（ステップ
Ｓ１０４）。

【００６２】続いて、角度θとπ（ｒａｄ）とを比較し
（ステップＳ１０５）、θ≧πならば、現在対象となっ
ているＨＩＧＨ画素に対するハフ変換は終了し、θ＜π
ならば、ハフ変換処理を続ける。ここで、角度θをπ
（ｒａｄ）と比較する理由は、そもそもハフ変換は直線
を検出するための処理であり、直線の方向は０≦θ＜π
の範囲で表すことができるため、即ちπ≦θ＜２πの範
囲は直線を半回転させたのと同じであるため、演算処理
を省略することができる。なお、本実施形態では演算範
囲を０≦θ＜πとしたが、−π／２≦θ＜π／２などで
も構わない。

【００６３】ステップＳ１０５での比較結果がθ＜πな
らば、ｘ、ｙ、θを用いて式（２）右辺の演算を行い、
その演算結果を距離ρに代入する（ステップＳ１０
６）。次に、角度θおよびステップＳ１０６で求めた距
離ρの値を用いて、ハフ空間データ記憶部４１内のハフ
空間メモリ（θ、ρ）座標の頻度を１増分する（ステッ
プＳ１０７）。

【００６４】なお、ステップＳ１０６で求めた距離ρの
値は通常小数で表されるため、ステップＳ１０７の処理
を実際に行う際には、距離ρの値を四捨五入、切り上
げ、切り捨てなどによって、整数に変換する必要があ
る。また、ハフ空間メモリの容量を削減するために、距
離ρをさらに量子化することも可能である。

【００６５】次に、角度θを用いて式（２）右辺の演算
を行うため、角度θをあらかじめ定めた値ｓｔｅｐ＿ａ
だけ増分する（ステップＳ１０８）。この値は、求める
スキュー角の分解能によって決まり、１度単位でスキュ
ー角を求めたければ、ｓｔｅｐ＿ａ＝１（度）＝π／１
８０（ｒａｄ）に、０．１度単位でスキュー角を求めた
ければ、ｓｔｅｐ＿ａ＝０．１（度）＝π／１８００
（ｒａｄ）に設定する。ステップＳ１０８の処理が終了
したら、ステップＳ１０５に戻る。

【００６６】ステップＳ１０３〜ステップＳ１０８にお
いて、１つのＨＩＧＨ画素に対するハフ変換処理、即ち
０≦θ＜πでの式（２）右辺の演算が終了したら、次の
未処理ＨＩＧＨ画素に処理対象を移す（ステップＳ１０
９）。

【００６７】上述したように、ハフ変換部４１では、入
力された輪郭２値画像データに対しハフ変換処理を行
い、ハフ空間データ記憶部４４内のハフ空間メモリにハ
フ空間データ（ヒストグラム）が作成される。なお、ハ
フ変換部４１において、生成したハフ空間データについ
て、注目画素の頻度とその周囲の頻度を用いて平滑化す
ることも可能である。こうすることで、ある領域におい
て全体的に頻度が低いのに、１箇所だけ頻度が高い、と
いうような異常な状態があった場合に、これを平均化す
ることができることになる。

【００６８】次に、ハフ空間データ演算投影部４２およ
び演算投影データ記憶部４５での各処理の詳細につい
て、図１４を用いて説明する。図１４（ａ）は、ハフ空
間データ記憶部４４内のハフ空間メモリに作成されたハ
フ空間データ（ヒストグラム）であり、図１２（ｃ）と
同じものである。

【００６９】ハフ空間データ演算投影部４２では、図１
４（ａ）に示すハフ空間データ記憶部４４内のハフ空間
メモリに作成されたハフ空間データ（ヒストグラム）か
ら、頻度を順次読み出し、後述する所定の演算を施した
後、求められた値を演算投影データ記憶部４５内の演算
投影メモリに格納していく。その結果、図１４（ｂ）に
示すような、演算投影ヒストグラムデータが作成され
る。

【００７０】上述した演算投影ヒストグラムデータの作
成の処理手順について、図１５のフローチャートを用い
て説明する。図１５のフローチャートにおいて、まず、
演算投影データ記憶部４５内の演算投影メモリの初期
化、即ち頻度としてすべて“０”を代入する（ステップ
Ｓ２０１）。ここで、この演算投影メモリをｈｉｓｔ
［θ］で表すものとすると、ｈｉｓｔ［θ］←０（θ：
ｓｔｅｐ＿ａ×ｉ、０≦θ＜π）の処理を行う。

【００７１】次に、輪郭２値画像データの幅をｗｉｄｔ
ｈ，高さをｈｅｉｇｈｔとしたときに、ｍａｘ＿ｄ＝ｓ
ｑｒｔ（ｗｉｄｔｈ²＋ｈｅｉｇｈｔ²）を求める（ステ
ップＳ２０２）。ここで、ｓｑｒｔ（ ）は平方根を表
す。ｍａｘ＿ｄは、輪郭２値画像データの対角線の長さ
であるため、ハフ空間データのρの最大≦ｍａｘ＿ｄ、
ρの最小≧−ｍａｘ＿ｄとなる。

【００７２】また、演算投影処理を角度θを順次変更し
ながら行うため、初期値として角度θに０（ｒａｄ）を
代入する（ステップＳ２０３）。続いて、角度θとπ
（ｒａｄ）とを比較し（ステップＳ２０４）、θ≧πな
らば、演算投影処理は終了し、θ＜πならば、演算投影
処理の初期値として、ρに−ｍａｘ＿ｄを、ｗに０を設
定する（ステップＳ２０５）。

【００７３】次に、距離ρをｍａｘ＿ｄと比較し（ステ
ップ２０６）、ρ≦ｍａｘ＿ｄならば、現在の角度θに
対する演算投影処理を継続するため、まず、ハフ空間デ
ータ（ヒストグラム）から座標（θ、ρ）の頻度を読み
出し、頻度ｖに代入する（ステップＳ２０７）。次に、
読み出された頻度ｖに対して所定の演算ｆ（ｖ）を行
い、その演算結果をｗに加算する（ステップＳ２０
８）。そして、距離ρを１増分させ（ステップ２０
９）、しかる後ステップＳ２０６に戻る。

【００７４】ここで、演算ｆ（ｖ）は、ハフ空間データ
（ヒストグラム）から各θごとの頻度の密集度を算出で
きるものであればどのようなものでも構わないが、式
（３）に示すような演算処理が比較的簡易で、かつハフ
空間データ（ヒストグラム）から各θごとの頻度の密集
度、即ちスキュー角を検知するのに適している。すなわ
ち、各θごとに頻度のｎ乗和、例えば２乗和（ｎ＝２）
を計算することにより、計算結果が大きいほど密集度が
高いと判定することができる。 ｆ（ｖ）＝ｖ² ……（３）

【００７５】一方、ステップＳ２０６の比較処理で、ρ
＞ｍａｘ＿ｄならば、現在の角度θに対する演算投影処
理をすべて終了し、即ち現在の角度θに対してとり得る
すべての距離ρに対する演算投影処理を終了し、求まっ
たｗを現在の角度θに対する演算投影ヒストグラムデー
タとして、ｈｉｓｔ［θ］に代入する（ステップＳ２１
０）。そして、次の角度θを用いて演算投影処理を行う
ため、角度θをあらかじめ定めた値ｓｔｅｐ＿ａだけ増
分する（ステップＳ２１１）。このｓｔｅｐ＿ａは、図
１３の説明の中で用いた値と同じである。ステップＳ２
１１の処理の終了後は、ステップＳ２０４に戻る。

【００７６】上述したように、ハフ空間データ演算投影
部４２では、ハフ空間データ記憶部４４内のハフ空間メ
モリに記憶されているハフ空間データ（ヒストグラム）
を順次読み出し、所定の演算処理を施した後、演算投影
データ記憶部４５に格納し、演算投影データ記憶部４５
内の演算投影メモリに演算投影ヒストグラムデータを作
成する。なお、ハフ空間データ演算投影部４２におい
て、生成した生成した頻度演算データの頻度演算値を、
周囲の頻度演算値を用いて平滑化することも可能であ
る。

【００７７】最後に、角度検知部４３での処理につい
て、図１４を用いて説明する。図１４（ｂ）は、演算投
影データ記憶部４５内の演算投影メモリに作成された演
算投影ヒストグラムデータである。角度検知部４３で
は、図１４（ｂ）に示すような演算投影ヒストグラムデ
ータから、演算投影頻度が最大となる角度θを検出し、
検出した角度θを出力する。

【００７８】すなわち、図１４（ｃ）に示すように、演
算投影頻度最大値ｍａｘを見つけ、この演算投影頻度最
大値ｍａｘをとるときの角度δを、演算投影頻度が最大
となる角度θとして検出し、この角度δを出力する。角
度検知部４３から出力された角度δは、スキュー角検知
部１３において検知されたスキュー角度として出力され
る。

【００７９】なお、上記の説明では、輪郭２値画像デー
タに対してハフ変換を行って（２次元）ハフ空間データ
（ヒストグラム）を作成し、次にハフ空間データ（ヒス
トグラム）に対して所定の演算を行って演算投影ヒスト
グラムデータを作成しているが、この作成法に限られる
ものではない。

【００８０】すなわち、輪郭２値画像データの全ＨＩＧ
Ｈ画素に対してある角度でのハフ変換を行って（１次
元）ハフ空間データ（ヒストグラム）を作成し、次に、
生成した（１次元）ハフ空間データ（ヒストグラム）に
対し所定の演算を行って演算投影ヒストグラムデータを
作成する処理を、前記角度を順次変更しながら行うよう
にすることも可能である。この作成法を用いることで、
ハフ空間データ（ヒストグラム）を２次元から１次元に
することができ、処理に必要なメモリ容量を削減するこ
とができる。

【００８１】以上説明したように、本発明の第１実施形
態に係る画像処理装置およびその処理方法では、文字・
線画・写真・網点等の混在した画像に対しても、スキュ
ー角度を検知するのにノイズとなる写真・網点中の画素
は抽出しないで適切に輪郭画像を抽出してハフ変換を実
施し、またハフ空間データからその密集度を検知できる
所定の演算を施して投影ヒストグラムに投影し、この投
影されたヒストグラムからスキュー角を検知することに
より、入力画像の種別に関係しない、高精度なスキュー
角の検出・補正処理を行うことが可能となる。

【００８２】＜第２実施形態＞次に、本発明の第２実施
形態に係る画像処理装置について説明する。なお、以下
の説明の中で、第1実施形態と処理内容が同様の処理部
に関しては同一番号を付し、その説明については重複す
るので省略するものとする。すなわち、第２実施形態に
係る画像処理装置では、図１に示す画像処理装置の構成
例、図２に示すスキュー補正部５の構成例については、
第1実施形態と同じなのでここでの説明は省略し、第1実
施形態と構成が異なり、その具体的な構成を特徴とする
スキュー角検知部について説明を行うものとする。

【００８３】図１６は、本発明の第２実施形態に係る画
像処理装置におけるスキュー角検知部の構成例を示すブ
ロック図である。図１６において、輪郭抽出部１２から
入力された輪郭２値画像データは、縮小部４６−１〜４
６−２およびハフ変換部４１−３に入力される。縮小部
４６−１では、後段のハフ変換部４１−１・ハフ空間デ
ータ記憶部４４・ハフ空間データ演算投影部４２−１・
演算投影データ記憶部４５・角度検知部４３−１におい
て、第１のスキュー角の概算値を求める際の演算量やメ
モリ量を削減するために、入力された輪郭２値画像デー
タの縮小が行われる。

【００８４】縮小の方法としては、例えば図１７（ａ）
に示すように、画像を複数の４×４画素マトリクスに分
割し、同図（ｂ）に示すように、１つの４×４画素マト
リクスを縮小後の１画素に割り当てる。その際、例えば
縮小前４×４画素＝１６画素のうち所定閾値以上がＨＩ
ＧＨ画素ならば、縮小後の画素もＨＩＧＨに、所定閾値
未満のときは縮小後の画素をＬＯＷとする。所定閾値と
しては、例えば１６画素／２＝８画素などが適当であ
る。この場合、図１７（ｃ）に示すような画像が入力さ
れると、同図（ｄ）に示すような画像が縮小部４６−１
から出力される。

【００８５】縮小部４６−１から出力された輪郭２値画
像データはハフ変換部４１−１に入力される。図１６に
示すように、ハフ変換部４１−１には、輪郭２値画像デ
ータと、ハフ変換を行う角度の範囲の中心角度を示す
“ｃｅｎｔｅｒ１”と、ハフ変換を行う角度の範囲を示
す“ｒａｎｇｅ１”と、ハフ変換を行う角度のステップ
（刻み幅）を示す“ｓｔｅｐ１”が入力される。

【００８６】ハフ変換部４１−１では、入力された輪郭
２値画像データのＨＩＧＨ画素に対して、ｃｅｎｔｅｒ
１−ｒａｎｇｅ１≦θ＜ｃｅｎｔｅｒ１＋ｒａｎｇｅ１
の範囲で、ｓｔｅｐ１ごとにハフ変換を行い、ハフ空間
データ記憶部４４内のハフ空間メモリに、図１８（ａ）
に示すようなハフ空間データ（ヒストグラム）が作成さ
れる。なお、前記各値として例えば、ｃｅｎｔｅｒ１＝
π／２、ｒａｎｇｅ１＝π／２、ｓｔｅｐ１＝５π／１
８０などを用いる。ハフ変換部４１−１の処理は、ハフ
変換部４１と同様なので、ここでの説明は省略する。

【００８７】ハフ空間データ演算投影部４２−１では、
ハフ空間データ記憶部４４内のハフ空間メモリに記憶さ
れているハフ空間データ（ヒストグラム）を順次読み出
し、所定の演算処理を施した後、演算投影データ記憶部
４５に格納し、演算投影データ記憶部４５内の演算投影
メモリに、図１８（ｂ）に示すような演算投影ヒストグ
ラムデータを作成する。ハフ空間データ演算投影部４２
−１の処理は、ハフ空間データ演算投影部４２と同様な
ので、ここでの説明は省略する。

【００８８】角度検知部４３−１では、図１８（ｂ）に
示すような演算投影ヒストグラムデータから、演算投影
頻度が最大となる角度δ１を検出し、検出した角度δ１
をハフ変換部４１−２に対して出力する。角度検知部４
３−１の処理は、角度検知部４３と同様なので、ここで
の説明は省略する。このようにして、縮小した輪郭２値
画像データに対して、粗い角度ステップでハフ変換を行
うことにより、第１のスキュー角の概算値（δ１）を求
める。

【００８９】スキュー角検知部１３に入力された輪郭２
値画像データは縮小部４６−２にも入力される。縮小部
４６−２では、後段のハフ変換部４１−２・ハフ空間デ
ータ記憶部４４・ハフ空間データ演算投影部４２−２・
演算投影データ記憶部４５・角度検知部４３−２におい
て、第２のスキュー角の概算値を求める際の演算量やメ
モリ量を削減するために、入力された輪郭２値画像デー
タの縮小が行われる。

【００９０】縮小の方法としては、例えば図１９（ａ）
に示すように、画像を複数の２×２画素マトリクスに分
割し、図１９（ｂ）に示すように、１つの２×２画素マ
トリクスを縮小後の１画素に割り当てる。その際、例え
ば縮小前２×２画素＝４画素のうち所定閾値以上がＨＩ
ＧＨ画素ならば、縮小後の画素もＨＩＧＨに、所定閾値
未満のときは縮小後の画素をＬＯＷとする。所定閾値と
しては、例えば４画素／２＝２画素などが適当である。
この場合、図１９（ｃ）に示すような画像が入力される
と、図１９（ｄ）に示すような画像が縮小部４６−２か
ら出力される。

【００９１】縮小部４６−２から出力された縮小２値画
像データはハフ変換部４１−２に入力される。ハフ変換
部４１−２には、縮小２値画像データと、角度検知部４
３−１から出力された第１のスキュー角の概算値（δ
１）と、ハフ変換を行う角度の範囲を示す“ｒａｎｇｅ
２”と、ハフ変換を行う角度のステップ（刻み幅）を示
す“ｓｔｅｐ２”が入力される。

【００９２】ハフ変換部４１−２では、入力された輪郭
２値画像データのＨＩＧＨ画素に対して、δ１−ｒａｎ
ｇｅ２≦θ＜δ１＋ｒａｎｇｅ２の範囲でｓｔｅｐ２ご
とにハフ変換を行い、ハフ空間データ記憶部４４内のハ
フ空間メモリに図２０（ａ）に示すようなハフ空間デー
タ（ヒストグラム）が作成される。なお、前記各値とし
ては、０＜ｒａｎｇｅ２＜ｒａｎｇｅ１、０＜ｓｔｅｐ
２＜ｓｔｅｐ１でないと意味は無く、例えば、ｒａｎｇ
ｅ２＝ｓｔｅｐ１＝５π／１８０、ｓｔｅｐ２＝π／１
８０などを用いる。ハフ変換部４１−２の処理は、ハフ
変換部４１と同様なので、ここでの説明は省略する。

【００９３】ハフ空間データ演算投影部４２−２では、
ハフ空間データ記憶部４４内のハフ空間メモリに記憶さ
れているハフ空間データ（ヒストグラム）を順次読み出
し、所定の演算処理を施した後、演算投影データ記憶部
４５に格納し、演算投影データ記憶部４５内の演算投影
メモリに、図２０（ｂ）に示すような演算投影ヒストグ
ラムデータを作成する。ハフ空間データ演算投影部４２
−２の処理は、ハフ空間データ演算投影部４２と同様な
ので、ここでの説明は省略する。

【００９４】角度検知部４３−２では、図２０（ｂ）に
示すような演算投影ヒストグラムデータから、演算投影
頻度が最大となるδ２を検出し、検出した角度δ２をハ
フ変換部４１−３に対して出力する。角度検知部４３−
２の処理は、角度検知部４３と同様なので、ここでの説
明は省略する。このようにして、縮小した輪郭２値画像
データに対して、粗い角度ステップでハフ変換を行うこ
とにより、第２のスキュー角の概算値（δ２）を求め
る。

【００９５】スキュー角検知部１２入力された輪郭２値
画像データはハフ変換部４１−３にも入力される。ハフ
変換部４１−３には、輪郭２値画像データと、角度検知
部４３−２から出力された第２のスキュー角の概算値
（δ２）と、ハフ変換を行う角度の範囲を示す“ｒａｎ
ｇｅ３”と、ハフ変換を行う角度のステップ（刻み幅）
を示す“ｓｔｅｐ３”が入力される。

【００９６】ハフ変換部４１−３では、入力された輪郭
２値画像データのＨＩＧＨ画素に対して、δ２−ｒａｎ
ｇｅ３≦θ＜δ２＋ｒａｎｇｅ３の範囲でｓｔｅｐ３ご
とにハフ変換を行い、ハフ空間データ記憶部４４内のハ
フ空間メモリに図２０（ｃ）に示すようなハフ空間デー
タ（ヒストグラム）が作成される。なお、前記各値とし
ては、０＜ｒａｎｇｅ３＜ｒａｎｇｅ２、０＜ｓｔｅｐ
３＜ｓｔｅｐ２でないと意味は無く、例えば、ｒａｎｇ
ｅ３＝ｓｔｅｐ２＝π／１８０、ｓｔｅｐ３＝π／１８
００などを用いる。ハフ変換部４１−３の処理は、ハフ
変換部４１と同様なので、ここでの説明は省略する。

【００９７】ハフ空間データ演算投影部４２−３では、
ハフ空間データ記憶部４４内のハフ空間メモリに記憶さ
れているハフ空間データ（ヒストグラム）を順次読み出
し、所定の演算処理を施した後、演算投影データ記憶部
４５に格納し、演算投影データ記憶部４５内の演算投影
メモリに、図２０（ｄ）に示すような演算投影ヒストグ
ラムデータを作成する。ハフ空間データ演算投影部４２
−３の処理は、ハフ空間データ演算投影部４２と同様な
ので、ここでの説明は省略する。

【００９８】角度検知部４３−３では、図２０（ｄ）に
示すような演算投影ヒストグラムデータから、演算投影
頻度が最大となる角度δ３を検出し、検出したδ３をス
キュー角検知部１３の検知結果として出力する。角度検
知部４３−３の処理は、角度検知部４３と同様なので、
ここでの説明は省略する。

【００９９】以上のように、大きい倍率で縮小した輪郭
２値画像データに対して、広い角度範囲・粗い角度ステ
ップでハフ変換を行って第１のスキュー角の概算値を求
め、次に小さい倍率で縮小した輪郭２値画像データに対
して、前よりは狭い角度範囲・前よりは細かい角度ステ
ップでハフ変換を行って第２のスキュー角の概算値を求
め、そして、輪郭２値画像データに対して、さらに狭い
角度範囲・さらに細かい角度ステップでハフ変換を行う
ことにより、少ない処理量・少ないメモリ容量で、高速
かつ高精度なスキュー角検知を行うことができる。

【０１００】なお、本実施形態では、概算値から詳細値
まで３段階の構成でスキュー角の検知を行っているが、
２段階でもあるいは４段階以上でも構わない。

【０１０１】また、本実施形態では、スキュー角検知部
１３を縮小部が２つ、ハフ変換部・ハフ空間データ演算
投影部・角度検知部がそれぞれ３つで構成しているが、
それぞれ１つにし、パラメータを変更しながら処理を行
うような構成にしても構わない。

【０１０２】以上説明したように、本発明の第２実施形
態に係る画像処理装置およびその処理方法では、文字・
線画・写真・網点等の混在した画像に対しても、スキュ
ー角度を検知するのにノイズとなる写真・網点領域中の
画素は抽出しないで適切に輪郭画像を抽出してハフ変換
を実施し、またハフ空間データからその密集度を検知で
きる所定の演算を施して投影ヒストグラムに投影し、こ
の投影されたヒストグラムからスキュー角を検知する処
理を多段階化することにより、入力画像の種別に関係し
ない、高速・高精度なスキュー角の検出・補正処理を行
うことが可能となる。

【０１０３】＜第３実施形態＞次に、本発明の第３実施
形態に係る画像処理装置について説明する。なお、以下
の説明の中で、第1，第２実施形態と処理内容が同様の
処理部に関しては同一番号を付し、その説明については
重複するので省略するものとする。すなわち、第３実施
形態に係る画像処理装置では、図１に示す画像処理装置
の構成例については、第1，第２実施形態と同じなので
ここでの説明は省略し、第1，第２実施形態と構成が異
なり、その具体的な構成を特徴とするスキュー補正部に
ついて説明を行うものとする。

【０１０４】図２１は、本発明の第３実施形態に係る画
像処理装置におけるスキュー補正部の構成例を示すブロ
ック図である。図２１において、スキュー補正部に入力
されたＲＧＢ画像データは、２値化部１１および画像回
転部１４に入力される。

【０１０５】２値化部１１では、入力されたＲＧＢ画像
データから、例えば画像中に含まれる文字や線、絵柄や
写真などの領域に属する画素はＨＩＧＨとし，背景領域
に属する画素はＬＯＷとした各画素１ｂｉｔ、即ち２値
化された２値画像データを作成して出力する。２値化部
１１の詳細については前述しているので、ここでの説明
は省略する。２値化部１１から出力された２値画像デー
タは、スキュー角検知部１５に入力される。スキュー角
検知部１５では、入力された２値画像データを用いて画
像データのスキュー角度を算出して出力する。スキュー
角検知部１５の詳細については後述する。

【０１０６】スキュー角検知部１５において検知された
スキュー角度は画像回転部１４に入力される。また、画
像回転部１４にはＲＧＢ画像データが入力され、スキュ
ー角検知部１５において検知されたスキュー角度に基づ
き、ＲＧＢ画像データのスキューが補正される。画像回
転の方法としては、例えばＡｆｆｉｎｅ変換などを用い
た周知の方法を用い得る。スキュー補正の行われたＲＧ
Ｂ画像データ（スキュー補正後ＲＧＢ画像データ）は、
スキュー補正部でのスキュー補正結果として出力され
る。

【０１０７】続いて、スキュー角検知部１５の詳細につ
いて図２２を用いて説明する。スキュー角検知部１５に
入力された２値画像データは、縮小部４６−１〜４６−
２および輪郭抽出部１２−３に入力される。縮小部４６
−１では、入力された２値画像データの縮小処理を行
い、縮小２値画像データを輪郭抽出部１２−１に出力す
る。縮小部４６−１については前述しているので、ここ
での説明は省略する。

【０１０８】輪郭抽出部１２−１では、縮小部４６−１
から入力された縮小２値画像データのＨＩＧＨ画素群の
輪郭を抽出・輪郭２値画像を生成し、ハフ変換部４１−
１に出力する。輪郭抽出部１２−１での処理は、輪郭抽
出部１２と同様であり、その詳細については前述してい
るので、ここでの説明は省略する。

【０１０９】このように、第２実施形態とは異なり、２
値画像データに対し先に縮小処理を行い、その後縮小処
理の行われた画像に対して輪郭抽出処理を行うことによ
り、２値化部１１で画像データの２値化を行った際に、
連続したＨＩＧＨ画素として２値化できなかった写真・
網点領域なども、先に縮小処理を行うことにより連続し
たＨＩＧＨ画素の領域とすることができ、その領域に対
して輪郭抽出を行うことにより、スキュー角度を検知す
るのに不要な輪郭の抽出を防止することができる。すな
わち、高速・少メモリ容量・高精度なスキュー角検知が
可能となる。

【０１１０】なお、上記で説明した以外の、縮小部４６
−２、輪郭抽出部１２−２〜１２−３、ハフ変換部４１
−１〜４１−３、ハフ空間データ記憶部４４、ハフ空間
データ演算投影部４２−１〜４２−３、演算投影データ
記憶部４５、角度検知部４３−１〜４３−３の処理内容
および処理構成は、第２実施形態の場合と同様なので、
ここでの説明は省略する。

【０１１１】以上説明したように、本発明の第３実施形
態に係る画像処理装置およびその処理方法では、文字・
線画・写真・網点等の混在した画像に対しても、スキュ
ー角度を検知するのにノイズとなる写真・網点領域中の
画素は抽出しないで適切に輪郭画像を抽出してハフ変換
を実施し、またハフ空間データからその密集度を検知で
きる所定の演算を施して投影ヒストグラムに投影し、こ
の投影されたヒストグラムからスキュー角を検知する処
理を行うことにより、入力画像の種別に関係しない、高
速・高精度なスキュー角の検出・補正処理を行うことが
可能となる。

【０１１２】＜第４実施形態＞次に、本発明の第４実施
形態に係る画像処理装置について説明する。なお、以下
の説明の中で、第1，第２実施形態と処理内容が同様の
処理部に関しては同一番号を付し、その説明については
重複するので省略するものとする。すなわち、第４実施
形態に係る画像処理装置では、図１に示す画像処理装置
の構成例、図２に示すスキュー補正部５の構成例につい
ては、第1，第２実施形態と同じなのでここでの説明は
省略し、第２実施形態と構成が異なり、その具体的な構
成を特徴とするスキュー角検知部について説明を行うも
のとする。

【０１１３】図２３は、本発明の第４実施形態に係る画
像処理装置におけるスキュー角検知部の構成例を示すブ
ロック図である。図２３において、スキュー角検知部の
各処理部および処理構成は、第２実施形態を説明するの
に用いた図１６と比較して、角度検知部４７が異なるだ
けなので、ここでは角度検知部４７の詳細について説明
し、それ以外に関しては説明を省略する。

【０１１４】角度検知部４７での処理の詳細について、
図２４および図２５を用いて説明する。角度検知部４７
は、演算投影データ記憶部４５から演算投影ヒストグラ
ムデータを読み出し、所定の処理を施した後、ヒストグ
ラムが最大頻度をとる角度を検出し、検出した角度をハ
フ変換部４１−２に出力する。

【０１１５】図２４（ａ）は、演算投影データ記憶部４
５内の演算投影メモリに記憶された演算投影ヒストグラ
ムデータの例である。図２４（ａ）に示す通り、０≦θ
＜πの範囲の演算投影ヒストグラムデータ（ｈｉｓｔ
［θ］）が作成され、記憶されているものとする。

【０１１６】図２５のフローチャートに示すように、角
度検知部４７ではまず、後述する演算投影ヒストグラム
データに対する演算結果を格納する演算投影メモリ（ｈ
ｉｓｔ２［θ］）の初期化を行う（ステップＳ３０
１）。次に、０≦θ＜πの範囲の演算投影ヒストグラム
データを、０≦θ＜π／２とπ／２≦θ＜πの範囲の２
つの演算投影ヒストグラムデータに分割し、それぞれの
対応する頻度を加算するために、θに“０”を代入する
（ステップＳ３０２）。

【０１１７】図２４（ｂ）には、分割した２つの演算投
影ヒストグラムデータを図示しており、曲線６１が０≦
θ＜π／２の範囲の演算投影ヒストグラムデータを、曲
線６２がπ／２≦θ＜πの範囲の演算投影ヒストグラム
データを示している。なお、同図（ｂ）では、曲線６２
の位相をπ／２ずらして記載してある。

【０１１８】次に、角度θとπ／２とを比較し（ステッ
プＳ３０３）、θ＜π／２の場合には、θおよびθ＋π
／２における演算投影ヒストグラムデータの頻度を加算
し、ｈｉｓｔ２［θ］に代入する（ステップＳ３０
４）。そして、角度θをｓｔｅｐ１だけ増分する（ステ
ップＳ３０５）。ここで、ｓｔｅｐ１は、第２実施形態
を説明したのと同じで、ハフ変換部４１−１がハフ変換
を行う際の角度ステップと同じ値である。

【０１１９】すなわち、ステップＳ３０２〜ステップＳ
３０５では、０≦θ＜πの範囲の演算投影ヒストグラム
データ（第１の頻度演算データ）を、０≦θ＜π／２と
π／２≦θ＜πの範囲の２つの演算投影ヒストグラムデ
ータに分割し、この分割した２つの演算投影ヒストグラ
ムデータを、曲線６２の方をπ／２位相をずらして頻度
を加算し、新たな演算投影ヒストグラム（ｈｉｓｔ２
［θ］）を作成する。図２４（ｂ）の曲線６３が、加算
された演算投影ヒストグラムデータ（第２の頻度演算デ
ータ）である。

【０１２０】一方、ステップ３０３の比較結果がθ≧π
／２の場合には、ｈｉｓｔ２［θ］において、最大頻度
をとる角度θをみつけ、それをδ４に代入する（ステッ
プ３０６）。続いて、元の演算投影ヒストグラムデータ
（ｈｉｓｔ［θ］）におけるδ４およびδ４＋π／２の
頻度を算出し、それぞれｍａｘ４とｍａｘ５に代入する
（ステップＳ３０７）。すなわち、図２４（ｂ）におい
て、角度がδ４における曲線６１と曲線６２の頻度、ｍ
ａｘ４とｍａｘ５を算出する。

【０１２１】次に、ｍａｘ４とｍａｘ５を比較し（ステ
ップＳ３０８）、ｍａｘ５の方がｍａｘ４よりも大きけ
れば、δ４をπ／２だけ増分する（ステップＳ３０
９）。一方、ｍａｘの方がｍａｘ５よりも大きいか、も
しくは等しければ、ステップＳ３１０に進み、ステップ
Ｓ３０９の処理が終了した場合と同様に、最終的に、角
度検知部４７はδ４を検出角度として出力する。

【０１２２】このようにして、角度検知部４７では、上
述した一連の処理を実行して、縮小した輪郭２値画像デ
ータに対して、粗い角度ステップでハフ変換を行うこと
により、第４のスキュー角の概算値（δ４）を求める。

【０１２３】次に、角度検知部４７での処理の他の例に
ついて、図２６を用いて説明する。図２６は、演算投影
データ記憶部４５内の演算投影メモリに記憶された演算
投影ヒストグラムデータの例である。角度検知部４７で
は、演算投影ヒストグラムデータから最大頻度（大きい
方の極大頻度）となる点、即ち図２６における極大値６
４と、２番目の大きさの極大頻度となる点、即ち図２６
における極大値６５とを見つける。

【０１２４】次に、それぞれの極大頻度をとる角度、即
ち図２６における角度δ５と角度δ６を算出する。そし
て、角度δ５と角度δ６の差がπ／２に近ければ、角度
検知部４７は角度δ５を検出角度として出力する。近く
なければ、図２３中に破線で示した信号線を用いて、ハ
フ変換部４１に入力する“ｓｔｅｐ１”などの値を変更
して、再度ハフ変換部４１−１からのハフ変換処理を実
施したり、あるいはスキュー角度検知不能を示す信号を
出力しても構わない。

【０１２５】すなわち、このような構成にすることによ
り、概算で求めたスキュー角度の正確性を判定し、不正
確と判定した場合には、パラメータを変更して正確な概
算スキュー角度を検知することが可能である。

【０１２６】なお、上記の説明では、０≦θ＜πの範囲
で演算投影ヒストグラムデータを作成しているため、一
般にθ＝０およびｓｔｅｐ１×ｉ（ｓｔｅｐ１×ｉは、
π未満の最大値、ｉは整数）では極大値をとらないが、
本発明では、ｈｉｓｔ［０］＝ｈｉｓｔ［π］と考え、
例えばｈｉｓｔ［０］＞ｈｉｓｔ［ｓｔｅｐ１］かつｈ
ｉｓｔ［０］＞ｈｉｓｔ［ｓｔｅｐ１×ｉ］のとき、ｈ
ｉｓｔ［０］は極大値であるとする。

【０１２７】また、上記の説明では、２つの極大頻度を
とる角度を算出し、その差分から検知した概算スキュー
角度の正確さを判定したが、逆に最大頻度（大きい方の
極大頻度）をとる角度を算出し、その角度にπ／２を加
算（あるいは減算）した角度付近に極大点が存在してい
るかを判定して、検知した概算スキュー角度の正確さを
判定しても構わない。

【０１２８】以上説明したように、本発明の第４実施形
態に係る画像処理装置およびその処理方法では、文字・
線画・写真・網点等の混在した画像に対しても、スキュ
ー角度を検知するのにノイズとなる写真・網点領域中の
画素は抽出しないで適切に輪郭画像を抽出してハフ変換
を実施し、またハフ空間データからその密集度を検知で
きる所定の演算を施して投影ヒストグラムに投影し、こ
の投影されたヒストグラムからスキュー角を検知する処
理の多段階化を行い、さらに最も粗い概算スキュー角度
検知処理の中で検知正確性の判定処理を行うことによ
り、入力画像の種別に関係しない、高速・高精度なスキ
ュー角の検出・補正処理を行うことが可能となる。

【０１２９】＜第５実施形態＞最後に、本発明の第５実
施形態に係る画像処理装置について説明する。なお、以
下の説明の中で、第1実施形態と処理内容が同様の処理
部に関しては同一番号を付して、その説明については重
複するので省略するものとする。すなわち、第５実施形
態に係る画像処理装置では、図１に示す画像処理装置の
構成例については、第1実施形態と同じなのでここでの
説明は省略し、第１実施形態と構成が異なり、その具体
的な構成を特徴とするスキュー補正部について説明を行
うものとする。

【０１３０】図２７は、本発明の第５実施形態に係る画
像処理装置におけるスキュー補正部の構成例を示すブロ
ック図である。図２７において、スキュー補正部に入力
された画像データ（解像度４００ｄｐｉ、各画素８ｂｉ
ｔのＲＧＢ画像信号）は、２値化部１１および画像回転
部１４に入力される。２値化部１１では、入力されたＲ
ＧＢ画像データから、例えば文字や線、絵柄や写真など
の領域に属する画素はＨＩＧＨとし，背景領域に属する
画素はＬＯＷとした各画素１ｂｉｔ、即ち２値化された
２値画像データを作成して出力する。２値化部１１の詳
細についてはすでに述べているので、ここでの説明は省
略する。

【０１３１】２値化部１１から出力された２値画像デー
タは輪郭抽出部１２に入力される。輪郭抽出部１２で
は、入力された２値画像データ中のＨＩＧＨ画素領域の
輪郭を抽出し、抽出した輪郭画素による輪郭２値画像デ
ータを作成して出力する。輪郭抽出部１２の詳細につい
てもすでに述べているので、ここでの説明は省略する。
輪郭抽出部１２から出力された輪郭２値画像データは画
像部分抽出部１６に入力される。画像部分抽出部１６で
は、入力された輪郭２値画像データから所定の領域を抽
出し（切り出し）、抽出した部分抽出輪郭２値画像デー
タを作成して出力する。画像部分抽出部１６の詳細につ
いては後述する。

【０１３２】画像部分抽出部１６から出力された部分抽
出輪郭２値画像データは、スキュー角検知部１３に入力
される。スキュー角検知部１３では、入力された部分抽
出輪郭２値画像データを用いて画像データのスキュー角
度を算出して出力する。スキュー角検知部１３の詳細に
ついてもすでに述べているので、ここでの説明は省略す
る。

【０１３３】スキュー角検知部１３において検知された
スキュー角度は画像回転部１４に入力される。また、画
像回転部１４にはＲＧＢ画像データが入力され、スキュ
ー角検知部１３において検知されたスキュー角度に基づ
き、ＲＧＢ画像データのスキューが補正される。画像回
転の方法としては、例えばＡｆｆｉｎｅ変換などを用い
た周知の方法を用い得る。スキュー補正の行われたＲＧ
Ｂ画像データ（スキュー補正後ＲＧＢ画像データ）は、
スキュー補正部５でのスキュー補正結果として出力され
る。

【０１３４】続いて、図２８および図２９を用いて、画
像部分抽出部１６での処理の詳細について説明する。例
えば、図２８（ａ）に示すような原稿をスキャナなどか
ら読み込む際に、この原稿が本や雑誌などの場合に、綴
じ代部分がスキャナのコンタクトガラスに密着せず浮い
てしまうことにより、同図（ｂ）に示すように、一部分
（図２８（ｂ）の領域７０）が黒っぽくなった画像デー
タが入力されることがある。

【０１３５】また、図２９（ａ）に示すような背景部が
濃色の原稿をスキャナなどから読み込むときに、この原
稿が本や雑誌などの1ページで、このページを曲がって
裁断してしまった場合に、同図（ｂ）のように一部分
（図２９（ｂ）の領域７２）が白くなった画像データが
入力される。そして、図２８（ｂ）や図２９（ｂ）に示
すような画像データに対して、２値化部１１での２値化
処理および、輪郭抽出部１２での輪郭抽出処理を行う
と、図２８（ｃ）や図２９（ｃ）のような輪郭２値画像
データが生成される。

【０１３６】しかしながら、図２８（ｃ）や図２９
（ｃ）に示すような輪郭２値画像データに対してスキュ
ー角検知処理を行った場合に、実際の原稿に対して垂直
あるいは水平とは異なる長い線分（図２８（ｃ）の線分
７１や図２９（ｃ）の線分７３）が存在するため、正確
なスキュー角検知ができなくなることがある。

【０１３７】そこで、画像部分抽出部１６では、入力さ
れた輪郭２値画像データから、正確なスキュー角検知を
行える領域を抽出し、抽出した部分抽出輪郭２値画像デ
ータをスキュー角検知部１３に出力する。すなわち、図
２８（ｄ）や図２９（ｄ）に示すように、通常は誤検知
を発生させる成分の少ない、画像の中央部領域の抽出を
行う。

【０１３８】また、図示はしていないが、入力された輪
郭２値画像データを複数の領域に分割し、それぞれの領
域あるいはその内のいくつかの領域を順次画像部分抽出
部１６から出力し、複数の領域に対してスキュー角検知
部１３で角度検知を行い、各領域ごとに検知された角度
に基づいて最終的なスキュー角度を得るようにすること
により、そのスキュー角度の正確性を上げることも可能
である。

【０１３９】なお、上述した第５実施形態の説明の中で
は、輪郭抽出部１２の後段（スキュー角検知部１３の前
段）に画像部分抽出部１６を配置した例を用いたが、本
発明はこの構成に限定されるものではなく、例えば、２
値化部１１の前段や、２値化部１１の後段（輪郭抽出部
１２の前段）に画像部分抽出部１６を配置しても構わな
い。

【０１４０】以上説明したように、本発明の第５実施形
態に係る画像処理装置およびその処理方法では、原稿を
曲がって裁断したり、あるいは本・雑誌などをスキャナ
ーで読み込ませるときにコンタクトガラスから原稿が浮
くことなどによる、周辺部が歪んだ文字・線画・写真・
網点等の混在した画像に対しても、スキュー角度を検知
するのに不適当な画像周辺部や、ノイズとなる写真・網
点中の画素は抽出しないで適切に輪郭画像を抽出してハ
フ変換を実施し、またハフ空間データからその密集度を
検知できる所定の演算を施して投影ヒストグラムに投影
し、この投影されたヒストグラムからスキュー角を検知
することにより、入力画像の種別に関係しない、高精度
なスキュー角の検出・補正処理を行うことが可能とな
る。

【０１４１】以上説明した上記第１〜第５実施形態に係
る画像処理方法の処理動作をコンピュータに実行させる
ための画像処理プログラムは、フロッピーディスク、Ｃ
Ｄ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録（記憶）媒体に
ソフトウェアとして格納される。この記録媒体に格納さ
れた画像処理プログラムは、必要に応じてコンピュータ
によって読み取りが行われ、コンピュータ内のメモリに
インストールされて用いられる。そして、インストール
された画像処理プログラムに基づいて、上記第１〜第５
実施形態に係る画像処理方法の処理動作、特に文書画像
のスキュー検出（傾き検出）が実行されることになる。

【０１４２】なお、上記各実施形態では、スキュー角検
知部１３で検知されたスキュー角の検知結果に基づいて
画像のスキュー補正を行う画像回転部１４を備えた画像
処理装置に適用した場合を例に採って説明したが、必ず
しも画像回転部１４を備えている必要はなく、要は、ス
キュー角検知部１３を備えた画像処理装置全般に適用可
能である。

【０１４３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
文字・線画・写真・網点等の混在した画像について、画
像を入力する際に発生するスキューに対して、スキュー
角を検出するのに最適な画素を抽出し、抽出した画素に
基づいて大局的に角度検出を行うことができるため、画
像種別に関係なく高精度にスキューを補正することがで
きることになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る画像処理装置の構成例を示すブ
ロック図である。

【図２】 本発明の第１実施形態に係るスキュー補正部
の構成例を示すブロック図である。

【図３】 ２値化部の構成例を示すブロック図である。

【図４】 膨張部および収縮部での各処理内容を説明す
るためのである。

【図５】 膨張部および収縮部に用いる画素構成の他の
例を示す図である。

【図６】 浮動２値化部の構成例を示すブロック図であ
る。

【図７】 ２値化部の他の構成例を示すブロック図であ
る。

【図８】 輪郭抽出部での処理内容を説明するための図
（その１）である。

【図９】 輪郭抽出部での処理内容を説明するための図
（その２）である。

【図１０】 スキュー角検知部の構成例を示すブロック
図である。

【図１１】 ハフ変換部およびハフ空間データ記憶部で
の各処理内容を説明するための図である。

【図１２】 ハフ変換の概念を説明するための図であ
る。

【図１３】 ハフ変換部での処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【図１４】 ハフ空間データ演算投影部および演算投影
データ記憶部での各処理内容を説明するための図であ
る。

【図１５】 ハフ空間データ演算投影部の処理の流れを
示すフローチャートである。

【図１６】 本発明の第２実施形態に係るスキュー角検
知部の構成例を示すブロック図である。

【図１７】 第２実施形態に係るスキュー角検知部にお
ける一方の縮小部での処理内容を説明するための図であ
る。

【図１８】 ハフ空間データ記憶部に記憶されるデータ
の一例を示す図である。

【図１９】 第２実施形態に係るスキュー角検知部にお
ける他方の縮小部での処理内容を説明するための図であ
る。

【図２０】 演算投影データ記憶部に記憶されるデータ
の一例を示す図である。

【図２１】 本発明の第３実施形態に係るスキュー補正
部の構成例を示すブロック図である。

【図２２】 第３実施形態に係るスキュー補正部におけ
るスキュー角検知部の構成例を示すブロック図である。

【図２３】 本発明の第４実施形態に係るスキュー角検
知部の構成例を示すブロック図である。

【図２４】 角度検知部での処理内容を説明するための
図である。

【図２５】 角度検知部の処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【図２６】 角度検知部での他の処理内容を説明するた
めの図である。

【図２７】 本発明の第５実施形態に係るスキュー補正
部の構成例を示すブロック図である。

【図２８】 第５実施形態に係るスキュー補正部におけ
る画像部分抽出部の処理内容を示す図（その１）であ
る。

【図２９】 第５実施形態に係るスキュー補正部におけ
る画像部分抽出部の処理内容を示す図（その２）であ
る。

【符号の説明】

１…画像入力部、２…データ記憶部、３…演算制御部、
５…スキュー補正部、８…画像出力部、１１…２値化
部、１２…輪郭抽出部、１３，１５…スキュー角検知
部、１４…画像回転部、１６…画像部分抽出部、２１…
色成分選択部、２２…浮動２値化部、２３…膨張部、２
４…収縮部、２５…明度信号生成部、２６…網点抽出
部、４１，４１−１，４１−２，４１−３…ハフ変換
部、４２，４２−１，４２−２，４２−３…ハフ空間デ
ータ演算投影部、４３，４３−１，４３−２，４３−
３，４７…角度検知部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 1/393 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｚ Ｆターム(参考） 5B029 DD06 EE04 5B057 AA11 BA02 CA08 CA12 CA16 CD05 CE09 CE12 DB02 DB09 DC08 DC13 DC19 5C076 AA19 AA22 AA24 AA36 AA40 BA06 5C077 LL20 MP01 PP20 PP27 PP59 PQ19 PQ30 RR02 TT10 5L096 AA06 BA08 EA02 EA03 EA35 EA43 FA14 FA24 FA36 FA42 FA67

Claims (25)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データを入力する入力手段と、 前記入力手段によって入力された画像データから２値画
   像データを生成する２値画像生成手段と、 前記２値画像生成手段によって生成された２値画像デー
   タから、前記入力手段によって入力された画像データの
   スキュー角を算出するスキュー角検知手段とを具備し、 前記スキュー角検知手段は、 前記２値画像生成手段によって生成された２値画像デー
   タに対してハフ変換を行ってハフ空間データを生成する
   ハフ変換手段と、 前記ハフ変換手段によって生成されたハフ空間データか
   らデータ中の各頻度に対して所定の演算を行い、得られ
   た演算結果を角度ごとに加算して第１の頻度演算データ
   を生成する頻度演算手段と、 前記頻度演算手段によって生成された第１の頻度演算デ
   ータから角度を算出する角度検知手段とを有することを
   特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記スキュー角検知手段として、各々検
   知条件が異なる複数のスキュー角検知手段を有すること
   を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記複数のスキュー角検知手段の各検知
   条件が段階的に異なることを特徴とする請求項２記載の
   画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記ハフ変換手段は、生成したハフ空間
   データの頻度を、周囲の頻度を用いて平滑化し、 前記頻度演算手段は、前記ハフ変換手段によって平滑化
   されたハフ空間データの頻度から第１の頻度演算データ
   を生成することを特徴とする請求項１、請求項２または
   請求項３記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記頻度演算手段は、生成した第１の頻
   度演算データの頻度演算値を、周囲の頻度演算値を用い
   て平滑化し、 前記角度検知手段は、前記頻度演算手段によって平滑化
   された第１の頻度演算データの頻度演算値から角度を算
   出する ことを特徴とする請求項１、請求項２または請
   求項３記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記スキュー角検知手段は、前記２値画
   像生成手段によって生成された２値画像データの縮小処
   理を行う縮小手段を有し、 前記ハフ変換手段は、前記縮小手段によって縮小処理さ
   れた２値画像データに対してハフ変換を行ってハフ空間
   データを生成する ことを特徴とする請求項１記載の画
   像処理装置。
7. 【請求項７】 前記所定の演算は、頻度のｎ乗（ｎ＞
   １）の項を含む頻度の関数である ことを特徴とする請
   求項１記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記ｎは、ｎ＝２である ことを特徴と
   する請求項７記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 前記角度検知手段は、前記頻度演算手段
   によって生成された第１の頻度演算データから最大の頻
   度演算値を検出し、前記最大の頻度演算値をとる角度を
   検知する ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装
   置。
10. 【請求項１０】 前記角度検知手段は、前記頻度演算手
    段によって生成された第１の頻度演算データを、位相を
    π／２（ｒａｄ）ずらして加算して第２の頻度演算デー
    タを生成し、前記第２の頻度演算データから最大の頻度
    演算値を検出し、前記最大の頻度演算値をとる角度を検
    知する ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装
    置。
11. 【請求項１１】 前記角度検知手段は、前記頻度演算手
    段によって生成された第１の頻度演算データから極大値
    を検出し、前記極大値をとる角度を検知することを特徴
    とする請求項１記載の画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記角度検知手段は、前記頻度演算手
    段によって生成された第１の頻度演算データから少なく
    とも２つの最大値または極大値を検出し、前記最大値ま
    たは極大値をとる角度の差から角度を検知することを特
    徴とする請求項１記載の画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記角度の差は、ほぼπ／２（ｒａ
    ｄ）であることを特徴とする請求項１２記載の画像処理
    装置。
14. 【請求項１４】 前記２値画像生成手段は、前記入力手
    段によって入力された画像データに対して２値化処理を
    行う２値化手段と、前記２値化手段によって生成された
    ２値画像データ中から画素塊を抽出する画素塊抽出手段
    と、前記画素塊抽出手段によって抽出された画素塊から
    画素塊代表点を抽出する代表点抽出手段とを有し、 前記スキュー角検知手段は、前記代表点抽出手段で抽出
    された画素塊代表点の２値画像データからスキュー角を
    算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
    置。
15. 【請求項１５】 前記ハフ変換手段は、前記代表点抽出
    手段によって抽出された代表点に対してハフ変換処理を
    行うことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。
16. 【請求項１６】 前記２値画像生成手段は、前記画素塊
    抽出手段によって画素塊の抽出されている２値画像デー
    タを縮小処理して第１の画素塊を抽出する縮小手段を有
    し、 前記代表点抽出手段は、前記縮小手段によって抽出され
    た第１の画素塊から輪郭画素を抽出することを特徴とす
    る請求項１４記載の画像処理装置。
17. 【請求項１７】 前記２値画像生成手段は、前記画素塊
    抽出手段によって抽出された画素塊の領域を膨張処理し
    て第２の画素塊を抽出する膨張手段を有し、前記代表点
    抽出手段は、前記膨張手段によって抽出された第２の画
    素塊から輪郭画素を抽出することを特徴とする請求項１
    ６記載の画像処理装置。
18. 【請求項１８】 前記２値画像生成手段は、前記膨張手
    段によって抽出された第２の画素塊の領域を収縮処理し
    て第３の画素塊を抽出する収縮手段を有し、 前記代表点抽出手段は、前記収縮手段によって抽出され
    た第３の画素塊から輪郭画素を抽出することを特徴とす
    る請求項１７記載の画像処理装置。
19. 【請求項１９】 前記２値化手段は、前記入力手段によ
    って入力された画像データに対して動的閾値２値化処理
    を行う浮動２値化手段であることを特徴とする請求項１
    ４記載の画像処理装置。
20. 【請求項２０】 前記２値画像生成手段は、前記入力手
    段によって入力された画像データから網点領域を抽出す
    る網点抽出手段を有し、 前記代表点抽出手段は、前記浮動２値化手段および前記
    網点抽出手段から出力される各画像データの合成データ
    から画素塊代表点を抽出することを特徴とする請求項１
    ４または請求項１９記載の画像処理装置。
21. 【請求項２１】 前記２値画像生成手段はさらに、画像
    の一部を抽出する画像部分抽出手段を有し、前記スキュ
    ー角検知手段は、前記画像部分抽出部手段によって抽出
    された画像の一部に対してスキュー角の検知を行うこと
    を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
22. 【請求項２２】 前記２値画像生成手段はさらに、画像
    を複数の領域に分割する画像領域分割手段を有し、前記
    スキュー角検知手段は、前記画像領域分割手段によって
    分割された各領域に対して角度の検知を行い、検知され
    た複数の角度からスキュー角を検知することを特徴とす
    る請求項１記載の画像処理装置。
23. 【請求項２３】 入力された画像データから２値画像デ
    ータを生成し、この生成した２値画像データから入力さ
    れた画像データのスキュー角を検出する画像処理方法で
    あって、 前記２値画像データに対してハフ変換を行ってハフ空間
    データを生成するハフ変換ステップと、 前記ハフ変換ステップで生成されたハフ空間データから
    データ中の各頻度に対して所定の演算を行い、得られた
    演算結果を角度ごとに加算して第１の頻度演算データを
    生成する頻度演算ステップと、 前記頻度演算ステップで生成された第１の頻度演算デー
    タから角度を算出する角度検知ステップとの各処理を実
    行することを特徴とする画像処理方法。
24. 【請求項２４】 前記２値画像データの生成に際して、
    入力された画像データに対して２値化処理を行う２値化
    ステップと、前記２値化ステップにて生成された２値画
    像データ中から画素塊を抽出する画素塊抽出ステップ
    と、前記画素塊抽出ステップにて抽出された画素塊から
    画素塊の代表点を抽出する代表点抽出ステップとの各処
    理を実行し、 前記スキュー角検知ステップでは、前記代表点抽出ステ
    ップで抽出された画素塊代表点の２値画像データからス
    キュー角を算出するすることを特徴とする請求項２３記
    載の画像処理方法。
25. 【請求項２５】 請求項２３または請求項２４記載の画
    像処理方法の処理手順をコンピュータに実行させるため
    の画像処理プログラムが格納されていることを特徴とす
    る記録媒体。