JP2017146856A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】オペレータの手間を削減し、キャリブレーション後に生じた影の影響を受けずに安定した画像の読み取りを可能とさせる画像処理装置を提供する。
【解決手段】撮像された画像から色味成分を除去する色味成分除去部５１と、色味成分が除去された画像から文字情報を除去する文字情報除去部５２と、撮像された画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けする分割部５３と、文字情報が除去された画像と、グループ分けされた画像とに基づいて、影を補正するための補正データをグループごとに算出する算出部５４と、算出された補正データに基づいて、撮像された画像を補正する補正部５５とを備える。
【選択図】図５

Description

本発明は、撮影された画像内に写り込んだ影を除去する画像処理装置に関する。

従来から、金融機関などで使用される帳票などの媒体を読み取る際、スタンド型のイメージリーダ装置（スタンド型スキャナ装置）が利用されている。イメージリーダ装置によって撮像されたイメージは、電子データ化され、電子化されたデータは、主にイメージＯＣＲ（Optical Character recognition）処理による文字認識や印鑑押印イメージを重ね合わせることによる印鑑照合処理を目的として使用されている。イメージリーダ装置は、自身で光源を持たず外光により撮像するため、設置環境によって様々な影が撮像イメージに写り込んでくる。このような写り込む影については、イメージリーダ装置の設置時にキャリブレーション（初期調整）を行うことで除去することができる。このようなキャリブレーションを行うイメージリーダ装置の一例が下記の特許文献１に開示されている。

特開２００２−３４２７５２号公報

しかし、キャリブレーションを行った後にイメージリーダ装置の移動があった場合には、再度のキャリブレーションを行う必要があり、キャリブレーションシートを読み取るなどの手間が発生する。一方、移動があったことをオペレータが認識していない場合には、再度のキャリブレーションが行われないため、影を補正する位置がずれて正しく影を除去できず、その後のＯＣＲ処理や印鑑照合処理でエラーとなってしまう。また、キャリブレーション後に、金融機関の窓口客や行員などによって、意図しない一時的な影（動的な影）が発生してしまう場合がある。その場合も、再度のキャリブレーションの手間を掛けなければ、正しく影を除去することができないため、その後の処理でエラーとなってしまう。

本発明は、上記課題に鑑み、オペレータの手間を削減し、キャリブレーション後に生じた影の影響を受けずに安定した画像の読み取りを可能とさせる画像処理装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、撮像された画像内に写り込んだ影を除去する画像処理装置であって、撮像された前記画像から色味成分を除去する色味成分除去部と、前記色味成分が除去された前記画像から文字情報を除去する文字情報除去部と、撮像された前記画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けする分割部と、前記文字情報が除去された画像と、前記グループ分けされた画像とに基づいて、前記影を補正するための補正データをグループごとに算出する算出部と、算出された前記補正データに基づいて、前記撮像された画像を補正する補正部とを備えることを特徴とする。色味成分除去部は、後述する色相・彩度・明度分割部に相当し、文字情報除去部は、後述するエッジ除去部に相当し、分割部は、後述するグルーピング処理部に相当し、算出部は、後述する影情報作成部に相当し、補正部は、後述するカラー影補正部に相当する。

また、本発明の画像処理装置において、前記算出部が、前記グループ分けされた画像における最大の明度値である基準階調値をグループごとに算出し、算出された前記基準階調値に対する各画素の階調値の倍率を前記補正データとして算出することは、好ましい態様である。

また、本発明の画像処理装置において、前記分割部が、前記撮像の撮像対象の媒体ごとに割り振られた識別情報に基づいて、前記組み合わせを選択してグループ分けすることは、好ましい態様である。

また、本発明は、撮像された画像内に写り込んだ影を除去する画像処理装置における画像処理方法であって、撮像された前記画像から色味成分を除去するステップと、前記色味成分が除去された前記画像から文字情報を除去するステップと、撮像された前記画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けするステップと、前記文字情報が除去された画像と、前記グループ分けされた画像とに基づいて、前記影を補正するための補正データをグループごとに算出するステップと、算出された前記補正データに基づいて、前記撮像された画像を補正するステップとを有することを特徴とする。

また、本発明の画像処理方法において、前記算出するステップにおいて、前記グループ分けされた画像における最大の明度値である基準階調値をグループごとに算出し、算出された前記基準階調値に対する各画素の階調値の倍率を前記補正データとして算出することは、好ましい態様である。

また、本発明の画像処理方法において、前記グループ分けするステップにおいて、前記撮像の撮像対象の媒体ごとに割り振られた識別情報に基づいて、前記組み合わせを選択してグループ分けすることは、好ましい態様である。

本発明によれば、オペレータの手間を削減し、キャリブレーション後に生じた影の影響を受けずに安定した画像の読み取りを可能とさせる。

実施の形態における画像処理システムの構成の一例を示す図である。 実施の形態におけるスタンド型スキャナ装置の一例を示す図である。 実施の形態におけるスタンド型スキャナ装置の設置場所変更の影響について説明するための図である。 実施の形態における一時的な影によるキャリブレーション崩れの影響について説明するための図である。 実施の形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。 実施の形態におけるカラー画像の一例を示す図である。 実施の形態におけるカラー画像上の位置と明るさの関係を概念的に示した図である。 実施の形態に係る画像処理装置による影除去処理の各過程における画像の一例を示す図である。 実施の形態に係る画像処理装置による影除去処理の各過程における画像の一例を示す図である。 実施の形態におけるエッジ除去部によるエッジ除去フローの一例を示すフローチャートである。 実施の形態におけるグルーピング処理部によるグループ分けのテーブルの一例を示す図である。 実施の形態における基準Ｖ値の算出を説明するための図である。 実施の形態におけるグループごとのそれぞれの注目画素のＳ補正量のデータテーブルを示す図である。 実施の形態に係る画像処理装置の影除去処理の全体の流れを示す図である。 実施の形態に係る画像処理装置を実現するためのハードウェア構成の一例を示す図である。 実施の形態に係る画像処理装置における影除去処理フローの一例を示すフローチャートである。

以下、実施の形態について図面を参照して説明する。まず、実施の形態に係る画像処理システムの一例について図１を用いて説明する。画像処理システム１は、カメラ部２０を有するスタンド型スキャナ装置２と、制御ＰＣ３と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）モニタ４から構成されている。スタンド型スキャナ装置２と制御ＰＣ３は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース１４を介して接続される。

スタンド型スキャナ装置２は、税や公金などの帳票及びオートフィーダ型イメージスキャナで扱うことができない媒体を読み取る非接触型イメージスキャナである。スタンド型スキャナ装置２の一例を図２に示す。スタンド型スキャナ装置２は、レンズ２３を備えるカメラ部２０、台座部２１、支柱部２２から構成されている。

カメラ部２０は、図１に示すように、イメージセンサ１０、制御ＣＰＵ（Central Processor Unit）１１、ＵＳＢコントローラ１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３から構成されている。イメージセンサ１０は、R.G.Bのカラーフィルタを備え、フルカラー画像の撮像が可能な素子である。制御ＣＰＵ１１は、カメラ部２０の動作全般を制御するものである。ＵＳＢコントローラ１２は、制御ＣＰＵ１１の指示（制御信号）に基づいて、イメージセンサ１０によって撮像された画像をＵＳＢインタフェース１４を介して制御ＰＣ３へ送信する。ＲＡＭ１３は、撮像された画像などを格納する。なお、カメラ部２０が、後述する制御ＰＣ３の機能を備えるようにしてもよい。

台座部２１は、帳票などの読み取り媒体を読み取る際に、読み取り媒体が置かれるものであり、読み取り媒体の透けの影響を避け、読み取り媒体の輪郭検出ができるよう、均一な黒色の台座であることが好ましい。

支柱部２２は、カメラ部２０による撮像方向が台座部２１に対して垂直となるようにカメラ部２０を支持するものである。

スタンド型スキャナ装置２は、カメラ部２０と台座部２１が離れた構造であるため、例えば、厚みのある帳票などを読み取ることが可能となる。また、スタンド型スキャナ装置２は、自身で光源を持たず、蛍光灯などの外光が媒体面（帳票面）で反射した反射光をカメラ部２０のイメージセンサ１０で受光することにより画像を撮像する。

制御ＰＣ３は、キャリブレーション後のスタンド型スキャナ装置２の設置場所変更や一時的な影（動的な影）によるキャリブレーション崩れの影響を緩和するよう、撮像した画像を元に部分的な影を特定して除去するものである。制御ＰＣ３は、後述する画像処理装置３に相当し、制御ＰＣ（画像処理装置）３の具体的な処理については後述する。

ここで、スタンド型スキャナ装置２の設置場所変更の影響について図３を用いて説明する。キャリブレーション後にスタンド型スキャナ装置２の設置場所が変更されると、設置場所変更後の影３０が帳票上に写る場合がある。その場合、オペレータが設置場所の変更に気づかず、再度のキャリブレーションを行わずに読み取りを行うと、キャリブレーション時に設定された影の位置３１に基づいて影の補正がされる。そのため、キャリブレーション後に写る設置場所変更後の影３０の部分が補正されずに暗いままとなり、キャリブレーション時に設定された影の位置３１を明るく補正してしまう。

また、一時的な影によるキャリブレーション崩れの影響について図４を用いて説明する。キャリブレーション時の影４０とは別に、キャリブレーション後に金融機関の窓口客や行員の移動などによる一時的な影４１が帳票に写り込むと、キャリブレーション時に設定された影の位置４２ではないため、一時的な影４１については補正されない。

ＬＣＤモニタ４は、画像処理装置３によって影が除去された画像を表示するものである。なお、ＬＣＤモニタ４は、画像処理装置３の構成であってもよい。

次に、実施の形態に係る画像処理装置３の機能構成の一例について図５を用いて説明する。画像処理装置３は、画像取得部５０、色相・彩度・明度分割部５１、エッジ除去部５２、グルーピング処理部５３、影情報作成部５４、カラー影補正部５５、グループ分けテーブル格納部５６から構成されている。なお、画像処理装置３の構成はこれに限られるものではなく、他の構成要素を含むものであってもよい。

画像取得部５０は、カメラ部２０によって撮像された帳票などの媒体の画像を取得する。取得される画像は、例えばカラー画像（ＲＧＢ画像）である。カラー画像の一例を図６に示す。図６に示す帳票のカラー画像には、印刷色、記入文字／印刷文字、影が含まれている。

印刷色の対象は、記入場所を指定するための枠線やガイド文字、デザイン上の面塗りなどである。色には薄い色、濃い色が存在する。薄い色とは、明度が媒体用紙の白色背景と同等の色であり、濃い色とは、明度が媒体用紙の白色背景より下回る色である。ここでは、薄い色と濃い色の２種類のみとなっているが、薄い色においても薄い色とより薄い色、濃い色においても濃い色とより濃い色という区分があってもよい。記入文字／印字文字は、印影などを含み、ＯＣＲ認識や印鑑照合の対象となる情報である。影は、キャリブレーション後にスタンド型スキャナ装置２の設置場所が変更されたことによるスタンド型スキャナ装置２や周囲物の影や、行員などの移動による一時的な影である。

カラー画像上の位置と明るさの関係を概念的に示したものを図７に示す。図７は、図６に示すカラー画像の横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸とした場合、ｙ座標が例えばｙ＝ａ（ａは定数）のときのｘ座標の画素の明るさを示すものである。文字や影がある部分は、基準の明るさと比べると、明るさが落ち込んでいることがわかる。

色相・彩度・明度分割部５１は、取得したカラー画像をＨＳＶ（色相・彩度・明度）色空間に変換する。このように変換するのは、影の影響はＨＳＶ色空間のうちＨ（色相）とＳ（彩度）には発生せず、Ｖ（明度）のみに影の影響が発生するということを利用するためである。変換されたＶ（明度）画像は、取得したカラー画像から色味成分（Ｈ（色相）とＳ（彩度））が除去された画像である。Ｖ（明度）画像の一例が図８Ａに画像Ａとして示されている。なお、図８Ａ及び図８Ｂは、画像処理装置３による影除去処理の各過程における画像の一例を示している。

エッジ除去部５２は、Ｖ（明度）画像から文字情報（記入文字、印刷文字、罫線、印影などＯＣＲ認識や印鑑照合の対象となる情報）を除去するものであり、エッジ検出部５７と画素置き換え部５８から構成されている。Ｖ（明度）画像から文字情報が除去された画像の一例が図８Ａに画像Ｂとして示されている。

ここで、エッジ除去部５２によるエッジ除去フローの一例について図９を用いて説明する。エッジ検出部５７は、エッジ検出処理（例えば、２値化処理を含む処理）によりエッジ画素（文字部分）を特定する（ステップＳ９０１）。画素置き換え部５８は、Ｖ（明度）画像のエッジ画素を明るさ０（ゼロ）に置き換える（ステップＳ９０２）。画素置き換え部５８は、明るさ０の画素座標について、明るさを周囲画素で補完する（ステップＳ９０３）。なお、明るさ０の画素は最も近傍の０でない明るさの値に置き換える。具体的には、画素置き換え部５８は、２値化処理で「黒」になったドット位置（注目画素）に対応するＶ（明度）画像（グレースケール）の階調値を、近傍の階調で置き換える。近傍とは、例えば、注目画素の周囲７×７のドット範囲内をいう。画素置き換え部５８は、その範囲内で最大階調となる値で置き換える。その範囲内において、すべて２値化の「黒」の場合、注目画素は最大の階調値の「２５５」をセットする。

グルーピング処理部５３は、撮像された画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けする。すなわち、色相・彩度・明度分割部５１によって変換された画像を、後述する図１３に示すように、Ｈ（色相）とＳ（彩度）の組み合わせパターンにより画像全体を色によりグループ分けする。グループ分けのテーブル例を図１０に示す。図１０に示すように、グループ分けのテーブルは、Ｈ（色相）とＳ（彩度）の組み合わせによってグループ分けされている。このテーブルは、グループ分けのためにあらかじめ用意されたものである。グループ１（Ｇ１）からグループ１７（Ｇ１７）はＨ（色相）が０から３０の幅を有し、そのうちのグループ１（Ｇ１）はＳ（彩度）が０から１５の幅を有している。このようなテーブルによって、例えば、Ｈ（色相）が０から３０の範囲で、かつＳ（彩度）が０から１５階調の範囲のものは、グループ１（Ｇ１）にグループ分けされる。グループ分けの細かさは、影の除去（補正）の精度と直結するため、外部パラメータとして指定できることが好ましい。また、細かさは、画質評価で判断することも可能であり、その場合、等間隔にしないようにしてもよい。

なお、グルーピング処理部５３によるグループ分けは、帳票などの媒体の識別情報（ＩＤ）ごとにＨ（色相）及びＳ（彩度）の範囲幅を定義しておき、ＯＣＲなどで読み取った媒体のＩＤに応じて最適な範囲幅を選択することで、媒体に最適なグルーピングを行うようにしてもよい。

グループ分けされた画像の一例が図８Ｂに画像Ｃ及び画像Ｄとして示されている。この例では、画像Ｃ（グループＡ）はＨ（色相）が赤、Ｓ（彩度）が濃いとなっており、画像Ｄ（グループＢ）はＨ（色相）が赤、Ｓ（彩度）が薄いとなっている。グループＡは、例えば上述したグループ１に相当し、グループＢは、例えば上述したグループ２に相当する。ここでは、２つのグループのみが記載されているが、他にもＨ（色相）やＳ（彩度）があればグループは２つに限られるものではない。なお、色罫線もグループ分けされるが、図８Ｂの画像Ｃ及び画像Ｄでは省略されている。

影情報作成部５４は、文字情報などが除去された画像（Ｖ画像）と、グループ分けされた画像とに基づいて、影を補正するための補正データをグループごとに算出する。具体的には、影情報作成部５４は、グループ分けされたそれぞれのグループの画像について、最大のＶ（明度）値を算出する。この最大のＶ値を、Ｓ（ソフト）補正の基準階調値（基準Ｖ値）とする。なお、単純に最大値を基準Ｖ値とすると、画像のピークノイズを検出してしまい、値が安定しない場合がある。そのため、基準Ｖ値の算出時には、例えば図１１に示すように、ヒストグラムを集計し、上位０．３％を無視（９９．７％を有効データとする）した上で算出する。

影情報作成部５４は、各画素（グループに該当する画素）について影に対する階調補正量（以下、「Ｓ補正量」）をグループごとに算出し、算出した値を補正データとしてテーブル化する。Ｓ補正量は、基準Ｖ値を画素階調Ｖ値で割ったもの、すなわち、基準Ｖ値に対する各画素の階調値の倍率である。例えば、グループ１（例えば、図８ＢのグループＡ）の基準Ｖ値（基準）が２００の場合であって、ある注目画素１（図８Ｂの画像Ｅに示す注目領域を構成する複数の画素のうちの１つの画素）の階調値（階調Ｖ値）が１８０の場合、注目画素１のＳ補正量は２００／１８０＝１．１１となる。この値（倍率）が補正データとされる。ただし、基準Ｖ値＜画素階調Ｖ値の場合は、Ｓ補正量は１とする。

図１２には、影情報作成部５４によって算出された、グループごとの注目領域を構成するそれぞれの注目画素のＳ補正量がテーブル化されて示されている。グループ１（Ｇ１）では、基準Ｖ値が２００で、それぞれの注目画素のＳ補正量が１．１１、１．６７、・・・とテーブル化されている。他のグループについても同様である。影情報作成部５４は、グループごとに作成されたテーブルを結合することで、全画素についてＳ補正量（倍率ＸＸ倍）のデータを取得する。図８Ｂに示す画像Ｇには、グループごとに作成されたテーブルを結合した際のＳ補正量（倍率１．５倍）が示されている。テーブル化された時点でグループ分けの結果は破棄されてもよい。なお、Ｓ補正量のリミット値は、画像評価結果に基づいて決定するようにしてもよい。

カラー影補正部５５は、影情報作成部５４による補正データ（Ｓ補正量のデータ）に基づいて、撮像された画像を補正し、影を除去する。具体的には、カラー影補正部５５は、全画素についてのＳ補正量を、画像取得部５０で取得された画像の各画素に掛け合わせることで、補正後のカラー画像（図８Ｂの画像Ｈ）を取得することができる。

グループ分けテーブル格納部５６は、上述したグループ分けされたテーブルの情報などが格納されている。

上述した画像処理装置３の影除去処理の全体の流れを図１３に示す。上述したように、ＨＳＶ変換１３０は色相・彩度・明度分割部５１によって行われ、グループ分け１３１はグルーピング処理部５３によって行われる。２値化１３２及び周囲画素置き換え処理１３４から構成されるエッジ除去処理は、エッジ除去部５２によって行われる。グループ毎のＳ補正テーブル作成１３６は、影情報作成部５４によって行われ、カラーＳ補正１３７は、カラー影補正部５５によって行われ、補正済のカラー画像が出力される。

なお、グループ分け１３１とエッジ除去処理は、並行して実施されてもよく、またいずれかが先に実施されてもよい。ただし、グループ毎のＳ補正テーブル作成１３６が開始されるまでに、グループ分け１３１とエッジ除去処理が完了している必要がある。

ここで、実施の形態に係る画像処理装置３を実現するためのハードウェア構成の一例について図１４を用いて説明する。ハードウェア構成は、例えば、ＣＰＵ１４１、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１４２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１４３、ＲＡＭ１４４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１４５、バス１４６を備えている。ＣＰＵ１４１、ＨＤＤ１４２、ＲＯＭ１４３、ＲＡＭ１４４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１４５は、例えば、バス１４６を介して互いに接続されている。

ＣＰＵ１４１は、バス１４６を介して、ＨＤＤ１４２などに格納される画像処理装置３の各種処理を行うためのプログラムを読み込み、読み込んだプログラムをＲＡＭ１４４に一時的に格納し、そのプログラムにしたがって各種処理を行うものであり、主として上述した色相・彩度・明度分割部５１、エッジ除去部５２、グルーピング処理部５３、影情報作成部５４、カラー影補正部５５として機能する。

ＨＤＤ１４２には、画像処理装置３の各種処理を行うためのアプリケーションプログラムや、画像処理装置３の処理に必要なデータなどが格納され、主として上述したグループ分けテーブル格納部５６として機能する。

ＲＯＭ１４３は、不揮発性メモリであって、ブートプログラムやＢＩＯＳ（ＢａｓｉｃＩｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）などのプログラムを記憶する。

ＲＡＭ１４４には、揮発性メモリであって、ＣＰＵ１４１に実行させるためのＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムやアプリケーションプログラムの一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１４４には、ＣＰＵ１４１による処理に必要な各種データが格納される。

通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１４５は、外部（スタンド型スキャナ装置２やＬＣＤモニタ４など）とデータの送受信を行うものであり、主として上述した画像取得部５０として機能する。

バス１４６は、各装置間の制御信号、データ信号などの授受を媒介する経路である。
次に、実施の形態に係る画像処理装置による影除去処理フローの一例について図１５を用いて説明する。まず、画像取得部５０は、カメラ部２０によって撮像された画像を取得する（ステップＳ１５０１）。色相・彩度・明度分割部５１は、取得したカラー画像をＨＳＶ（色相・彩度・明度）色空間に変換する（ステップＳ１５０２）。エッジ除去部５２は、変換されたＶ（明度）画像から文字情報、罫線、印影などＯＣＲ認識や印鑑照合の対象となる情報（エッジ部分）を除去する（ステップＳ１５０３）。

グルーピング処理部５３は、撮像された画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けする（ステップＳ１５０４）。このとき、上述したように、グルーピング処理部５３は、読み取り媒体のＩＤをＯＣＲで読み取り、ＩＤに応じた範囲幅を選択し、選択された範囲幅を用いてグルーピングを行うようにしてもよい。

影情報作成部５４は、グループ分けされたそれぞれのグループの画像について、最大のＶ（明度）値である基準Ｖ値を算出する（ステップＳ１５０５）。影情報作成部５４は、全画素についてＳ補正量をグループごとに算出し、算出した値を補正データとしてテーブルを作成する（ステップＳ１５０６）。影情報作成部５４は、グループごとに作成されたテーブルを結合し、全画素についてＳ補正量のデータを取得する（ステップＳ１５０７）。カラー影補正部５５は、影情報作成部５４による補正データ（Ｓ補正量のデータ）に基づいて、撮像された画像を補正し、影を除去（補正）する（ステップＳ１５０８）。

上述したような画像処理装置３によれば、オペレータの手間を削減し、キャリブレーション後に生じた影の影響を受けずに安定した画像の読み取りを可能とさせる。

なお、上述した実施の形態では、画像処理装置３などの主な処理をＣＰＵによるソフトウェア処理によって実行するものとして説明したが、この処理の全部又は一部をハードウェアによって実現するようにしてもよい。

また、上述した実施の形態は、上述したものに限定されるものではなく、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることができる。

１ 画像処理システム
２ スタンド型スキャナ装置
３ 画像処理装置（制御ＰＣ）
４ ＬＣＤモニタ
１０ イメージセンサ
１１ 制御ＣＰＵ
１２ ＵＳＢコントローラ
１３ ＲＡＭ
１４ ＵＳＢインタフェース
２０ カメラ部
２１ 台座部
２２ 支柱部
３０ 設置場所変更後の影
３１、４２ キャリブレーション時に設定された影の位置
４０ キャリブレーション時の影
４１ 一時的な影
５０ 画像取得部
５１ 色相・彩度・明度分割部
５２ エッジ除去部
５３ グルーピング処理部
５４ 影情報作成部
５５ カラー影補正部
５６ グループ分けテーブル格納部
５７ エッジ検出部
５８ 画素置き換え部
１３０ ＨＳＶ変換
１３１ グループ分け
１３２ ２値化
１３４ 周囲画素置き換え処理
１３６ グループ毎のＳ補正テーブル作成
１３７ カラーＳ補正
１４１ ＣＰＵ
１４２ ＨＤＤ
１４３ ＲＯＭ
１４４ ＲＡＭ
１４５ 通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）
１４６ バス

Claims (6)

1. 撮像された画像内に写り込んだ影を除去する画像処理装置であって、
   撮像された前記画像から色味成分を除去する色味成分除去部と、
   前記色味成分が除去された前記画像から文字情報を除去する文字情報除去部と、
   撮像された前記画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けする分割部と、
   前記文字情報が除去された画像と、前記グループ分けされた画像とに基づいて、前記影を補正するための補正データをグループごとに算出する算出部と、
   算出された前記補正データに基づいて、前記撮像された画像を補正する補正部とを、
   備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記算出部は、前記グループ分けされた画像における最大の明度値である基準階調値をグループごとに算出し、算出された前記基準階調値に対する各画素の階調値の倍率を前記補正データとして算出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. 前記分割部は、前記撮像の撮像対象の媒体ごとに割り振られた識別情報に基づいて、前記組み合わせを選択してグループ分けすることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 撮像された画像内に写り込んだ影を除去する画像処理装置における画像処理方法であって、
   撮像された前記画像から色味成分を除去するステップと、
   前記色味成分が除去された前記画像から文字情報を除去するステップと、
   撮像された前記画像を色相と彩度の組み合わせによりグループ分けするステップと、
   前記文字情報が除去された画像と、前記グループ分けされた画像とに基づいて、前記影を補正するための補正データをグループごとに算出するステップと、
   算出された前記補正データに基づいて、前記撮像された画像を補正するステップとを、
   有することを特徴とする画像処理方法。
5. 前記算出するステップにおいて、前記グループ分けされた画像における最大の明度値である基準階調値をグループごとに算出し、算出された前記基準階調値に対する各画素の階調値の倍率を前記補正データとして算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記グループ分けするステップにおいて、前記撮像の撮像対象の媒体ごとに割り振られた識別情報に基づいて、前記組み合わせを選択してグループ分けすることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理方法。