JP2015043158A - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】白い用紙の原稿を白シートを背景にして読み取る場合であっても、原稿の傾きを正確に判断することが出来る画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像データの中から紙繊維の特徴を有する繊維区画を抽出し、この繊維区画における繊維の方向を解析し、当該方向に基づいて原稿読み取り時の原稿の傾きを算出する。
【選択図】図４

Description

本発明は、読取装置が原稿を読み取って取得した読取画像に所定の処理を実行する画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。

文書原稿や写真などを光学的に読み取り、読み取った画像を電子データに変換する画像読取装置（スキャナ）が広く普及している。このような画像読取装置は、単体機としてのみでなく、記録装置と一体化された複写機や送受信機能と一体化されたファクシミリなど、複合機としても数多く提供されている。また、近年では、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）技術やＰＤＦファイル変換の技術など、読み取った電子データに対する様々な画像処理方法も提案されている。この際、特に読み取った原稿の方向性を正確に把握することも重要視されている。

例えば特許文献１には、予め色データが分かっている背景とともに原稿を読み取り、背景と原稿の領域を分離するとともに、読み取った原稿の傾きも取得し、これを補正する技術が開示されている。

このような、特許文献１に記載の技術を用いれば、原稿が傾きを持って設置されてしまった場合でも、電子データ上でその向きを補正した上でＯＣＲ処理を行ったりＰＤＦファイルに変換したりすることが出来るので、効率的に文字情報を取得することが可能となる。

特開２００１−２５６４９１号公報

しかしながら、近年の画像読取装置では、原稿の背景として高い白色度を有する白シートが利用されることが一般になってきている。これは、その後画像をプリントする際に、原稿以外の読み取り領域のためにインクやトナーが無駄に消費されるのを防ぐためである。その一方で、原稿となる用紙には古紙からリサイクルされる再生紙も含まれるが、その白色度は年々向上し上質紙と変わらない程になっている。そして、このように、白色度の高い白シートを背景に白色度の高い原稿を読み取る状況においては、特許文献１のように色データの違いから原稿と背景を分離したり、原稿のエッジを抽出したりすること自体が難しくなって来ている。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものである。よってその目的とするところは、原稿の読取画像における当該原稿に対応する領域を正確に判断することが出来る画像処理装置を提供することである。

そのために本発明は、読取装置が原稿を読み取って取得した読取画像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された読取画像を解析することにより、当該読取画像から繊維の特徴を有する領域を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された前記領域に基づいて、前記読取画像に所定の処理を実行する実行手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、原稿の読取画像における当該原稿に対応する領域を正確に判断することが出来る。

（ａ）および（ｂ）は、画像処理装置の構成図および読取り装置の斜視図である。 読取装置の制御の構成を説明するためのブロック図である。 画像処理部が実行する画像処理の工程を説明するためのフローチャートである。 ホスト装置が実行する原稿傾き取得シーケンスを示すフローチャートである。 紙特性抽出処理の工程を説明するためのフローチャートである。 （ａ）〜（ｅ）は、注目する対象区画の空間周波数分布を示した図である。 空間周波数分布の別例を示した図である。 対象区画が白シート領域であった場合の空間周波数分布を示す図である。 原稿傾き取得および補正シーケンスを説明するためのフローチャートである。 （ａ）〜（ｃ）は、原稿端抽出フィルタの例を示す図である。

以下に、図面を参照して本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。
（第１の実施形態）
図１（ａ）および（ｂ）は、本実施形態の画像処理装置の構成図および読取り装置１の概観斜視図である。本実施形態の画像処理装置は、図１に示すように、原稿を読み取るための読取装置１と、読取装置１から受け取った画像データを処理するためのホスト装置２とから構成されている。

図１（ｂ）を参照するに、原稿は、原稿台１０２のガラス板１０５上に、その読み取り面が接触するように載せられる。白色シート１００を貼り付けた原稿カバー１０１は、矢印の方向に回動し、原稿面を原稿台１０２のガラス板に対し押し付ける。スキャンユニット１０３は、複数の光学素子がＸ方向に配列して構成されており、不図示のモータによってＹ方向に移動しながら、これら光学素子を用いて原稿をスキャンする。オペレーションユニット１０４は、ユーザがスキャニング動作の開始や中断を指示する為のユーザインタフェイスであり、押下可能なボタンキーを有している。

図２は、読取装置１の制御の構成を説明するためのブロック図である。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶されているプログラムに従って、ＲＡＭ２０８をワークエリアとして用いながら、装置全体の制御を行う。例えば後述する図４、図５、図９に示すフローチャートにおける処理に対応するプログラムがＲＯＭ２０２に格納されており、ＣＰＵ２０１がこのプログラムを実行することにより、これらのフローチャートで説明する処理を実現することができる。またＲＯＭ２０２には、上記プログラムのほか、後述するシェーディング処理に必要なパラメータなど、各種パラメータや数式などが格納されている。スキャンユニット１０３に配列されている複数の光学素子は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）のアナログ輝度信号を検出する。スキャンユニット１０３は、ＡＤ変換回路を用い、これらをデジタル信号に変換してから画像処理部２０４に転送する。画像処理部２０４では、ＣＰＵ２０１の指示の下、受け取ったデジタル輝度信号に対して様々な処理を実行する。詳しい処理内容については後述する。ドライブユニット２０６は、スキャンユニット１０３を図１のＹ方向に走査させるためのモータやドライバ回路などを備え、ＣＰＵ２０１の指示の下、これらを駆動する。ＰＣインタフェイス２０７は、ホスト装置２との間でデータの送受信を行うためのインタフェイスである。

図３は、画像処理部２０４がＣＰＵ２０１の指示の下に実行する画像処理の工程を説明するためのフローチャートである。本処理は、スキャンユニット１０３がスキャニング動作を実行し、画像処理部２０４に１ページ分のデジタル輝度信号を送信することによって開始される。この際、画像処理部２０４は、まずステップＳ３０１において、光学素子の検出ばらつきを補正するためのシェーディング処理を実行する。具体的には、個々の光学素子に同一の白基準と黒基準を読み取らせた際の検出結果から補正関数を求め、当該補正係数を用いて個々のデジタル輝度データを補正する。これら補正係数は、予めＲＯＭ２０２に記憶されていてもよいし、所定のタイミングで更新されても良い。

続くステップＳ３０２において、画像処理部２０４は、光学素子の階調特性を視覚的な階調特性に同調させるためのガンマ補正を実行する。具体的には、予めＲＯＭ２０２に格納されている１次元のルックアップテーブルを参照したり計算式を用いたりして、多値のデジタル輝度信号ＲＧＢを多値のデジタル輝度信号Ｒ´Ｇ´Ｂ´に変換する。ステップＳ３０２のガンマ補正が完了すると、画像処理部２０４による画像処理は終了し、ＣＰＵ２０１はＰＣインタフェイス２０７を介してこれら多値のデジタル輝度信号Ｒ´Ｇ´Ｂ´をホスト装置に転送する。この際、転送時のデータ量を低減するために、公知の圧縮処理を介在させることも出来る。また、ＰＣインタフェイス２０７の転送速度に応じて、圧縮処理の要否を決定することも出来る。

図４は、本実施形態のホスト装置２が実行する、読み取り装置１が読み取った原稿の傾きを取得するための原稿傾き取得シーケンスを示すフローチャートである。本処理が開始されると、ホスト装置２はＰＣインタフェイスから出力されたデジタル輝度信号Ｒ´Ｇ´Ｂ´を画像データとして受信する（ステップＳ４０１）。この際、受信したデータが、画像処理部２０４によって圧縮されたデータである場合、ホスト装置２は、データの復号化処理も行う。なお、読取装置１は、原稿台１０２における所定の領域（例えば原稿台１０２の全面）を読み取る。そのため、ステップＳ４０１で取得された画像データに対応する読取画像には、原稿に対応する原稿領域、また原稿外（白色シート１００）に対応する領域が含まれ得る。

ステップＳ４０２では、受信した１ページ分の全画像領域を検索し、対象区画を設定する。対象区画とは、後述する紙特性検出解析の対象となる区画であり、基本的には白データに近い輝度信号値を有する全領域が設定される。具体的には、全画像領域に対し、所定の大きさ（ｎ画素×ｎ画素）を有する単位領域を徐々に移動させながら、単位領域内の平均の輝度信号値がＲＧＢの夫々について閾値よりも高い領域を全て選出する。この際、単位領域をｎ画素より小さい単位で移動しながら各位置で輝度信号値の平均を算出し、各位置について対象区画となりうるか否かを判断しても良い。ステップS４０２の処理により、例えば用紙に印刷されたカラー写真の領域など、印刷対象の画像が印刷された用紙自体の色とは異なる色に対応する領域を除外して、用紙自体の色に対応する領域の候補を上記対象区画として設定することができる。

続くステップＳ４０３では、ステップＳ４０２で設定された各対象区画に対し、本発明の特徴的な紙特性抽出処理を実行する。図５は、ホスト装置２がステップＳ４０３で実行する紙特性抽出処理の工程を、１つの対象区画について説明するためのフローチャートである。また、図６（ａ）〜（ｅ）は、注目する対象区画の空間周波数分布を、図５の各工程に伴って処理した状態を示した図である。以下、図６（ａ）〜（ｅ）を参照しながら、図５のフローチャートに従って紙特性抽出処理について説明する。

本処理が開始されると、ホスト装置２は、まずステップＳ５０１において各対象区画に対し２次元の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を施し、２次元の空間周波数分布を取得する。図６（ａ）は、ステップＳ５０１で得られた空間周波数分布の一例を示す図である。図において、横軸は図１のＸ方向の周波数成分、縦軸はＹ方向の周波数成分をそれぞれ示しており、いずれも原点から離れるほど高周波成分となっている。各座標（画素位置）において、黒から白に近づくほど、その座標が示す周波数成分のパワーが強いことを示している。

続くステップＳ５０２において、ホスト装置２は、ステップＳ５０１で得られた空間周波数分布に対し２値化処理を行う。この際２値化のための閾値は、予め用意した値を用いても良いし画像信号の平均値から求めても良い。この２値化処理によって、空間周波数分布の各座標は、黒（０）または白（１）のいずれかに設定される。図６（ｂ）は、図６（ａ）の空間周波数分布に対し、２値化処理を施した状態を示している。

ステップＳ５０３において、ホスト装置２は、ステップＳ５０２で得られた２値化処理後の空間周波数分布に対し、ボールド処理を実行する。具体的には、白（１）と設定されている座標を中心に、その数画素周辺の領域を強制的に白（１）に設定する。図６（ｃ）は、図６（ｂ）の空間周波数分布に対し、５画素のボールド処理を行った結果を示している。

ステップＳ５０４において、ホスト装置２は、ステップＳ５０３で得られたボールド処理後の空間周波数分布に対し、孤立点の除去を行う。図６（ｃ）に見るように、ボールド処理後の空間周波数分布には、黒領域中の所々に白い孤立点が存在していることが分かる。ホスト装置２はこのような領域を探し、黒（０）データに変更する。具体的には、所定以上の面積を有する白（１）領域を検索し、これを黒（０）データに置き換える。図６（ｄ）は、図６（ｃ）の空間周波数分布に対し、３５０画素以上の領域が連続して白である座標のデータを黒（０）データに置き換えた結果を示している。

以下の、ステップＳ５０５〜Ｓ５０８では、孤立点除去後の空間周波数分布が用紙（紙繊維）に特徴的な傾向を有しているかを解析する。

ここで、用紙の特徴について具体的に説明する。一般的に用紙は木材チップを原材料とし、パルプ化の過程でまず荒い繊維が取り除かれ、その後、洗浄や漂白の工程を経て抄紙工程が施される。この抄紙工程において、残った細かい繊維は、ワイヤーパート・プレスパートによって方向性をもって並べられる。結果、用紙は横目・縦目などの流れ目の特徴を有している。また、材料となる木材の種類にも依るが、一般な繊維の大きさは数十ミクロン〜１〜３ｍｍである。つまり、用紙の特徴としては、微細な細線が方向性を有して並んでいると言える。そして、ほとんどの場合、こうして作られたロール紙を、その搬送方向や幅方向に対し垂直水平に裁断してＡ４やＢ５のような定型サイズのカット紙を製造する。よって、定型サイズの用紙においては、切断面に対し縦目もしくは横目の繊維を有している。以上をまとめると、用紙の白紙領域をスキャニングして得られる画像データに対しＤＦＴ処理を施すと、その空間周波数分布は以下の特徴を持っていると言える。
特徴１：細線であることから、高周波成分にパワーが検出される。
特徴２：細線が方向性を有していることから、パワースペクトルに指向性が見られる。
特徴３：指向性は長方形の紙の向きに垂直な向きもしくは水平な向きに現れる。

以上のことを鑑み、ステップＳ５０５〜Ｓ５０８では、取得した空間周波数分布が用紙（紙繊維）に特徴的な傾向を有しているかを解析する。まず、ステップＳ５０５において、ホスト装置２は、ステップＳ５０４で得られた空間周波数分布を解析し、所定の閾値以上の周波数成分（高周波成分）にパワーが現れているか否かを判断する。高周波成分にパワーが現れているか否かは、図６（ｄ）を参照するに、原点から所定距離以上離れた位置に白データが存在するか否かを判別することにより確認できる。そして、所定の閾値以上の周波数成分（高周波成分）にパワーが現れている場合は、上記特徴１を備えていることになり、その対象区画は繊維区画（用紙上）である可能性があると判断してステップＳ５０６に進む。

一方、所定の閾値以上の周波数成分にパワーが現れていない場合は、ステップＳ５０９に進み、その対象区画は非繊維区画（用紙上）である判断して本処理を終了する。図８は、注目する対象区画が原稿外の白シート１００領域であった場合、当該区画に対しステップＳ５０１〜ステップＳ５０４の工程を施した結果得られる空間周波数分布を示す図である。白シート１００領域は用紙のような繊維を有しないために、空間周波数の高い値は取得されず、図８に示すように周波数成分が低周波に集中する。そのため、図６（ｄ）と比較するに、白データが存在する領域は、原点近傍に小さく纏まっており、高周波成分のパワースペクトルが少ないことが分かる。ステップＳ５０５において、このような区画は非繊維区画として判定される。

ステップＳ５０６において、ホスト装置２は、空間周波数分布を解析して、パワースペクトル存在領域の扁平率を算出する。具体的には、図６（ｅ）を参照するに、白領域を楕円に近似して、長軸長（ａ）と短軸長（ｂ）の画素数をそれぞれカウントする。図６（ｅ）では、Ｙ軸と平行な長辺およびＸ軸と平行な短辺を有している場合を示している。その後、下記式に従って扁平率ｆを算出する。
ｆ＝（ａ−ｂ）／ａ

更に、ステップＳ５０７では、ステップＳ５０６で求めた扁平率ｆが所定の閾値Ｔｆ以上であるか否かを判断する。ここで、ｆ＞Ｔｆの場合、パワースペクトルに指向性があり、上記特徴２を備えていると言える。よって、ステップＳ５０８に進み、その対象区画は上記特徴１と特徴２を備えていることから繊維区画（用紙上）であると判断する。一方、ｆ≦Ｔｆの場合は、パワースペクトルに指向性が認められないので、ステップＳ５０９に進み、その対象区画は繊維区画（用紙上）ではない（非繊維区画）と判断して本処理を終了する。

ステップＳ５１０において、ホスト装置２は、空間周波数分布を解析して、Ｘ軸またはＹ軸に対する長軸の傾きを取得する。図６（ｅ）の場合、傾きは０°となる。一方、ステップＳ５０１〜ステップＳ５０４の処理で、図７のような空間周波数分布が得られた場合、傾きはθとなる。

以上、図５を用いて説明した紙特性抽出処理を行うことにより、各対象区画が非繊維区画であるか繊維区画であるかが判断され、また、繊維区画である場合は更にその繊維方向が判断される。

なお、図５における例では、原稿の読取画像において用紙自体の色に対応する領域を特定し、その領域に繊維の傾向が有り（Ｓ５０５でＹＥＳ）、さらにその領域の繊維方向の判断（Ｓ５０７でＹＥＳ）を行った上で、その領域が用紙上であると判定していた。しかしこれに限らず、上記領域に繊維の傾向が有る（Ｓ５０５でＹＥＳ）と判断した時点で、その領域が用紙上であると決定してもよい。

図４のフローチャートに戻る。ステップＳ４０３において各対象区画の紙特性抽出処理が終了すると、ホスト装置２はステップＳ４０４に進み、原稿の傾きΘを算出する。原稿となるカット用紙は上記特徴３を有しているため、原稿の傾きΘは、繊維区画とみなされたそれぞれの区画における長軸の傾きθにほぼ一致する。よって、ステップＳ４０４では、繊維区画とみなされた全ての区画の傾きθの平均値を求め、これを原稿と傾きΘとする。以上で本処理が終了する。

以上説明した本実施形態によれば、用紙の白紙領域を繊維区画として抽出し、繊維の方向を検出することにより、原稿が設置された際の傾きを判断することが出来る。よって、その後の処理においては、画像の傾きを考慮することによってＯＣＲなど様々な画像処理を、効果的に行うことが出来る。

（第２の実施形態）
本実施形態においても、第１の実施形態と同様、図１および図２で説明した画像処理装置を用いる。また、画像読取装置１の画像処理部２０４が実行する画像処理の工程も、ホスト装置２が実行する紙特性抽出処理も、図３および図５に示したフローチャートに従うものとする。但し、本実施形態では、ホスト装置２が原稿の傾きΘを取得した後、これに基づいて原稿の向きを自動で補正する。

図９は、本実施形態のホスト装置２が実行する原稿傾き取得および補正シーケンスの工程を説明するためのフローチャートである。ステップＳ９０１〜ステップＳ９０４は、図４で説明したステップＳ４０１〜ステップＳ４０４に相当するのでここでの説明は割愛する。

ステップＳ９０５において、ホスト装置９０２は、ステップＳ９０４で取得した原稿の傾きΘを基に、原稿端抽出フィルタの最適化を行う。原稿端（すなわちカット紙の切断片）は、原稿の傾きΘと略平行もしくは垂直であるので、ホスト装置２はこの傾きΘに最も適したフィルタを選出する。この際、様々な角度のフィルタが予め用意されておりこの中から１つのフィルタを選出しても良いし、傾きΘから最適なフィルタ係数を算出して、フィルタを新たに生成しても良い。その後、ステップＳ９０６において、ホスト装置２は、ステップＳ９０５で上記のように選択または生成することで取得したフィルタを用いて、４辺の原稿端を抽出する。

例えば図７を参照するに、原稿の傾きΘ＝４０°のときは、図１０（ａ）のように４５°方向のエッジのみを抽出しやすいフィルタが、ステップＳ９０５にて選出されれば良い。また、これに対し更に係数の最適化を図りたいときには、図１０（ｂ）のように各画素への重み付けによって最適な係数が定められたフィルタを作成しても良い。図１０（ｃ）のように、全方向について同じ係数が配されたラプラシアンフィルタを用いると、ステップＳ９０６において、原稿外のゴミや凹凸なども原稿端として検出してしまう恐れが生じる。しかし、図１０（ａ）および（ｂ）のように、原稿の傾きΘと並行または垂直な方向、すなわち用紙端が存在する確率が高い方向の係数の重み付けが大きく設定されていれば、ステップＳ９０６において実際の用紙端を精度の高い状態で検出することが出来る。但し、図１０（ｃ）のようなラプラシアンフィルタを用いた場合でも、ステップＳ９０６で複数の用紙端を抽出した後、これらの中から原稿の傾きΘの方向にのみ接続可能な用紙端のみを抽出して繋ぎ合わせる処理を行えば、用紙端の検出精度は高めることも出来る。なお、図１０（ａ）〜（ｃ）では、フィルタの大きさを３画素×３画素としたが、これに限定されるものではない。

図９のフローチャートに戻る。ステップＳ９０７において、ホスト装置２は、ステップＳ９０６で取得した原稿端から４頂点の位置を算出し、原稿領域を確定させる。その後、ステップＳ９０８では、ステップＳ９０１で取得した画像データのうち、ステップＳ９０７で確定された原稿領域のみを抜き出し、原稿領域の画像データに対し回転処理を行う。ステップＳ９０８で実行する傾き補正については、一般的に知られている幾何学的な線形補間を用いる方法を採用すればよい。以上で本処理が終了する。

以上説明した本実施形態によれば、原稿が設置された際の傾きを判断し、これを補正した画像データを生成することが出来る。よって、その後の画像処理においては、画像の傾きを考慮することなく、正しい方向で適切な処理を行うことが出来る。

なお、以上説明した実施形態において、図５で説明した紙特性抽出処理のステップＳ５０２〜ステップＳ５０４の処理は、ステップＳ５０５以降の解析を確実にするために行っているものであり、必ずしも必要な工程ではない。ステップＳ５０５以降の周波数解析が効果的に行われるのであれば、これら処理はどのように変更されてもよいし、削除されても良い。

また、上記実施形態では、用紙上であるか否かを判定する対象である、読取画像における対象区画の大きさを（ｎ画素×ｎ画素）として説明した。この大きさｎは読取装置１が読み取った画像の解像度に応じて調整されることが好ましい。具体的には画像の解像度は５００ｐｐｉ（ピクセル／インチ）以上、好ましくは１２００ｐｐｉ以上であることが好ましい。画像解像度が１２００ｐｐｉであるとき、１画素の大きさは約２０μｍとなる。この際、対象区画の大きさはｎ＝１００画素程度であればよい。また、画像解像度が５００ｐｐｉ程度であるときは、１画素の大きさは５０μｍほどになる。この際、対象区画の大きさはｎ＝５０画素程度であればよい。

このように上記対象区画の「ｎ」の調整を行う場合、例えば当該読み取りにおいて設定される読取解像度に応じてｎの値を動的に変化させる。例えば当該読取装置において設定可能な複数の解像度のそれぞれに対応する「ｎ」を、読取装置内のメモリ（例えばＲＯＭ２０２）に予め解像度に対応付けて記憶しておき、当該読取で設定される解像度に応じた「ｎ」を上記メモリから読み出してもよい。

なお、以上の実施形態では、原稿の傾きを検出するために、対象区画が用紙上であるか判定していた。しかしこれに限らず、例えば読取画像における原稿に対応する領域を特定するために、以上の実施形態における処理を適用してもよい。

例えば図９で示したように、原稿の読取画像から原稿に対応する原稿領域を切り出す場合に、対象区画が用紙上であるか判定してもよい。図９の例では、読取画像において原稿端（エッジ）を検出することで上記原稿領域を特定していた。しかし、原稿の厚さや、原稿を読み取ったときに読取装置の外部から差し込む光によって、原稿端を適切に検出できない場合がある。そこで、以上の実施形態で示したように、対象区画が用紙上の繊維の傾向を有するか否かにより当該対象区画が用紙上であるか否かを判定することで、読取画像において原稿領域を特定してもよい。

更に、以上では図１（ａ）で示した画像処理装置を例に説明してきたが、本発明の画像処理装置は必ずしも読取装置とホスト装置とから構成されるものでなくても良い。本発明の特徴的な原稿傾き取得処理が読取装置のＣＰＵで実行されるのであれば、読取装置（スキャナ）が本発明の画像処理装置となる。また、ホスト装置が読み取り装置と接続されておらず、ＵＳＢメモリやＣＤ−Ｒなどを介して読取装置が読み取った画像を取得する形態であっても、上述した原稿傾き取得処理をホスト装置が実行するのであれば、当該ホスト装置が本発明の画像処理装置となる。

なお、以上の実施形態の機能は以下の構成によっても実現することができる。つまり、本実施形態の処理を行うためのプログラムコードをシステムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）がプログラムコードを実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することとなり、またそのプログラムコードを記憶した記憶媒体も本実施形態の機能を実現することになる。

また、本実施形態の機能を実現するためのプログラムコードを、１つのコンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）で実行する場合であってもよいし、複数のコンピュータが協働することによって実行する場合であってもよい。さらに、プログラムコードをコンピュータが実行する場合であってもよいし、プログラムコードの機能を実現するための回路等のハードウェアを設けてもよい。またはプログラムコードの一部をハードウェアで実現し、残りの部分をコンピュータが実行する場合であってもよい。

１ 読取装置
２ ホスト装置
１００ 白シート
１０１ 原稿台カバー
１０２ 原稿台
１０３ スキャンユニット

Claims (12)

1. 読取装置が原稿を読み取って取得した読取画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された読取画像を解析することにより、当該読取画像から繊維の特徴を有する領域を特定する特定手段と、
   前記特定手段により特定された前記領域に基づいて、前記読取画像に所定の処理を実行する実行手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記特定手段は、前記読取画像における前記領域と当該領域における繊維の方向を特定し、前記実行手段は、当該特定された繊維の方向に応じて前記所定の処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記実行手段は、前記所定の処理として、前記繊維の方向に応じて前記読取画像における前記原稿の傾きを検出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記実行手段は、前記所定の処理としてさらに、前記傾きに基づいて前記読取画像の回転処理を行うことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記実行手段は、前記読取画像から前記原稿に対応する領域に対応する画像を切り出し、当該切り出された画像に対して前記回転処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記実行手段は、前記傾きに対応する原稿端抽出フィルタを用いて前記原稿の原稿端を抽出することにより、前記原稿に対応する領域の画像を切り出すことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記実行手段は、前記所定の処理として、前記読取画像において前記原稿に対応する領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記特定手段は、輝度が所定の輝度よりも高い領域であって、所定の周波数以上の周波数成分に対応する領域を、前記繊維の特徴を有する領域として特定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記特定手段は、輝度が前記所定の輝度よりも高い領域であって、前記所定の周波数以上の周波数成分に対応し、且つパワースペクトル存在領域の扁平率が所定の閾値以上である領域を、前記繊維の特徴を有する領域として特定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記原稿を読み取る画像読取装置を更に備え、前記取得手段は、前記画像読取装置により読み取られた前記読取画像を取得することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 読取装置が原稿を読み取って取得した読取画像を取得する取得工程と、
    前記取得工程において取得された読取画像を解析することにより、当該読取画像から繊維の特徴を有する領域を特定する特定工程と、
    前記特定工程において特定された前記領域に基づいて、前記読取画像に所定の処理を実行する実行工程と、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
12. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。