JP2017163407A - 画像処理装置、情報処理装置、および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】原稿と背景との輝度差が小さい場合でも、原稿と背景との境であるエッジをより適切に判定する画像処理装置、情報処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】スキャン部は、スキャン対象物をスキャンし、画像データを出力する。算出部は、画像データの第１の画素の輝度分散と、第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出する。判定部は、輝度分散差の絶対値が輝度分散差閾値を超えている場合又は輝度差の絶対値が輝度差閾値を超えている場合、第1の画素をエッジ画素と判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置、情報処理装置、および画像処理方法に関する。

特許文献１には、画像に写真が含まれ、あるいは文字の背景が無地でない場合においても、長い処理時間を必要とせず、画像の傾きを検知することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体が開示されている。

特開２０１０−２２４９８７号公報

しかし、特許文献１では、輝度差によってエッジを判定している。そのため、特許文献１では、例えば、原稿の地色が白であって、背景の色が白（例えば、スキャナーの原稿を覆う（押さえる）カバーの色が白）である場合、原稿と背景との輝度差が小さく、原稿と背景との境であるエッジを判定することが困難である。

そこで本発明は、画像データのエッジをより適切に判定する技術を提供する。

上記の課題を解決するための本発明の第一の態様は、スキャン対象物をスキャンし、画像データを出力するスキャン部と、前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出する算出部と、前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定する判定部と、を有することを特徴とする画像処理装置である。第一の態様によれば、画像処理装置は、色の差が小さい場合でもエッジを適切に判定することができる。

前記判定部は、前記輝度分散差の絶対値が輝度分散差閾値を超えている場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、ことを特徴としてもよい。これにより、画像処理装置は、エッジを適切に判定することができる。

前記算出部は、前記第１の画素の輝度と、前記第２の画素の輝度との輝度差を算出し、前記判定部は、前記輝度分散差の絶対値が前記輝度分散差閾値を超えている場合または前記輝度差の絶対値が輝度差閾値を超えている場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、ことを特徴としてもよい。これにより、画像処理装置は、色の平滑性が小さい場合でもエッジを適切に判定することができる。

前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度分散差およびカバー輝度差の発生確率分布を記憶する記憶部、をさらに有し、前記算出部は、前記第１の画素の輝度と、前記第２の画素の輝度との輝度差を算出し、前記判定部は、前記記憶部を参照して、前記輝度分散差および前記輝度差の発生確率を取得し、前記発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、ことを特徴としてもよい。これにより、画像処理装置は、カバーやスキャン部の特性に応じて、エッジを適切に判定することができる。

前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度分散差の発生確率分布を記憶する記憶部、をさらに有し、前記判定部は、前記記憶部を参照して、前記輝度分散差の発生確率を取得し、前記発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、ことを特徴としてもよい。これにより、画像処理装置は、カバーやスキャン部の特性に応じて、エッジを適切に判定することができる。

前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度分散差の発生確率分布を生成する生成部、をさらに有し、前記判定部は、前記発生確率分布に基づいて、前記輝度分散差閾値を変更する、ことを特徴としてもよい。これにより、画像処理装置は、適切な輝度分散差閾値を用いて、適切なエッジ判定をすることができる。

前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度差の発生確率分布を生成する生成部、をさらに有し、前記判定部は、前記発生確率分布に基づいて、前記輝度差閾値を変更する、ことを特徴としてもよい。これにより、画像処理装置は、適切な輝度差閾値を用いて、適切なエッジ判定をすることができきる。

上記の課題を解決するための本発明の第二の態様は、画像処理装置がスキャンしたスキャン対象物の画像データを、前記画像処理装置から受信する受信部と、前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出する算出部と、前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定する判定部と、を有することを特徴とする情報処理装置である。第二の態様によれば、情報処理装置は、色の差が小さい場合でもエッジを適切に判定することができる。

上記の課題を解決するための本発明の第三の態様は、画像処理装置の画像処理方法であって、スキャン対象物をスキャンして画像データを出力するステップと、前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出するステップと、前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。である。第三の態様によれば、画像処理装置は、色の差が小さい場合でもエッジを適切に判定することができる。

上記の課題を解決するための本発明の第四の態様は、情報処理装置の画像処理方法であって、画像処理装置がスキャンしたスキャン対象物の画像データを、前記画像処理装置から受信するステップと、前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出するステップと、前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。第四の態様によれば、情報処理装置は、色の差が小さい場合でもエッジを適切に判定することができる。

第１の実施の形態に係る画像処理装置の概略斜視図である。 画像処理装置の機能ブロック構成例を示した図である。 スキャン部から出力される原稿の画像データ例を示した図である。 算出部の輝度分散の算出例を説明する図である。 輝度分散差の算出例およびエッジの判定例を説明する図である。 エッジの具体的な判定例を説明する図である。 エッジ判定結果の例を示した図である。 原稿の切り出し例を説明する図のその１である。 原稿の切り出し例を説明する図のその２である。 原稿の切り出し例を説明する図のその３である。 切り出し部によって切り出された画像データ例を示した図である。 画像処理装置の動作例を示したフローチャートである。 情報処理装置の機能ブロック構成例を示した図である。 第２の実施の形態に係る画像処理装置の機能ブロック構成例を示した図である。 記憶部に記憶される背景の輝度分散差および輝度差の発生確率分布のイメージ例を示した図である。 第３の実施の形態に係る画像処理装置の機能ブロック構成例を示した図である。 カバーの輝度分散差の発生確率分布の変化を示した図である。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。

［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１の概略斜視図である。図１に示す画像処理装置１は、例えば、スキャナーであり、台２と、カバー３と、入力装置４と、を有している。

台２の上部には、画像処理装置１によって画像データが読み込まれるスキャン対象物が置かれる。スキャン対象物は、例えば、原稿である。以下では、スキャン対象物を原稿として説明する。

カバー３は、台２の上部に対し、開閉できるようになっている。カバー３は、台２の上部に対して閉じられることにより、台２の上部に置かれた原稿を押さえる。

入力装置４は、例えば、キー装置やタッチパネルである。入力装置４は、ユーザーから所定の操作を受付ける。

画像処理装置１は、台２の上部に原稿が置かれて、カバー３が閉じられ、入力装置４がユーザーから所定の操作を受付けると、台２の上部に置かれた原稿の画像データを読み込む。

画像処理装置１は、読み込んだ画像データのエッジを判定する。画像処理装置１は、判定したエッジに基づいて、原稿とその周囲の背景（例えば、原稿とともにスキャンされたカバー３の下側の面）とを区別し、画像データの原稿部分を切り出す。

ここで、画像処理装置１は、以下で詳述する輝度分散差を用いて、エッジを判定する。これにより、画像処理装置１は、原稿とその周囲の背景の色が同色（例えば、原稿とその周囲の背景（カバー３）の色が白色）であっても、原稿の枠を示すエッジを適切に判定できる。そして、画像処理装置１は、原稿の枠を示すエッジから、原稿とその周囲の背景とを区別し、原稿部分を切り出すことができる。

画像処理装置１は、切り出した原稿部分の画像データを、例えば、画像処理装置１と接続されたパーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置（図示せず）に送信する。または、画像処理装置１は、切り出した原稿部分の画像データを、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリー等の外部メモリー（図示せず）に記憶する。これにより、ユーザーは、原稿部分のみの画像データを取得することができる。

なお、画像処理装置１は、プリンターや複合機であってもよい。また、画像処理装置１は、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）を備えていてもよい。

図２は、画像処理装置１の機能ブロック構成例を示した図である。図２に示すように、画像処理装置１は、スキャン部１１と、制御部１２と、通信部１３と、入力部１４と、記憶部１５とを有している。

スキャン部１１は、例えば、イメージセンサー（図示せず）を備え、台２に置かれた原稿を光学的にスキャンし、原稿の画像データを出力する。スキャン部１１は、例えば、カラー（ＲＧＢ）の画像データを出力する。スキャン部１１から出力された画像データは、記憶部１５に記憶される。

図３は、スキャン部１１から出力される原稿の画像データ例を示した図である。図３には、背景３１と、原稿３２と、罫線３３と、文字３４とが示してある。

背景３１は、原稿とともに、スキャン部１１によってスキャンされたカバー３に対応している。背景３１の色は、例えば、白である。

原稿３２は、台２の上部に置かれ、スキャン部１１によってスキャンされた原稿に対応している。原稿３２の地色は、例えば、白である。

罫線３３は、原稿３２に描かれている罫線に対応している。罫線３３の色は、例えば、黒である。

文字３４は、原稿３２に描かれている文字を示している。文字３４の色は、例えば、黒である。

背景３１の色が白であって、原稿３２の地色が白である場合、背景３１と、背景３１に隣接している原稿３２の部分との輝度差は小さい。そのため、背景３１と原稿３２との境界のエッジを、輝度差を用いて判定することは難しい。そこで、画像処理装置１は、後述する輝度分散差を用いて、画像データのエッジを判定する。

図２の説明に戻る。制御部１２は、画像処理装置１の動作を統合的に制御する。制御部１２は、スキャン部１１によってスキャンされた原稿の画像データ（記憶部１５に記憶された画像データ）のエッジを、後述する輝度分散差を用いて判定する。そして、制御部１２は、判定したエッジに基づいて、背景３１と原稿３２とを切り分け、原稿３２を切り出す。

通信部１３は、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置と通信を行う。通信部１３は、例えば、有線または無線によって、情報処理装置と通信を行う。

入力部１４は、入力装置４から、ユーザーからの操作データを受信する。

記憶部１５には、制御部１２が計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部１５は、制御部１２が所定のアプリケーション機能を実現するためのプログラムやデータ等を記憶している。各種のプログラムやデータ等は、あらかじめ不揮発性の記録媒体に記憶されていてもよいし、制御部１２が通信ネットワークを介してサーバーから受信して記憶部１５に記憶させてもよい。記憶部１５は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク、メモリーカードなどの記録媒体等により構成される。

制御部１２は、算出部２１と、判定部２２と、切り出し部２３とを有している。制御部１２の各部は、例えば、記憶部１５に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）によって、その機能が実現される。なお、制御部１２の各部は、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit）などのカスタムＩＣ（Integrated Circuit）によって、その機能を実現してもよいし、ＣＰＵとＡＳＩＣとによって、その機能を実現してもよい。

算出部２１は、スキャン部１１によってスキャンされた原稿のＲＧＢの画像データを、輝度の画像データに変換する。算出部２１は、次の式（１）によって、ＲＧＢの画像データを輝度の画像データに変換する。

次に、算出部２１は、式（１）によって算出した輝度の画像データを用いて、注目画素と、その周囲の画素との輝度平均を算出する。そして、算出部２１は、算出した輝度平均を用いて、注目画素の輝度分散を算出する。

図４は、算出部２１の輝度分散の算出例を説明する図である。図４に示すマス目は、画素を示している。「Ｐ０」は、注目画素を示している。「Ｐ１〜Ｐ８」は、注目画素の周囲の画素（注目画素に隣接している画素）を示している。以下では、注目画素の周囲の画素を、「周囲画素」と呼ぶことがある。

算出部２１は、注目画素Ｐ０と、周囲画素Ｐ１〜Ｐ８との輝度平均を算出する。具体的には、算出部２１は、次の式（２）によって、注目画素Ｐ０と、周囲画素Ｐ１〜Ｐ８との輝度平均「Ｙ_ｕ」を算出する。

ここで、式（２）の「ｘ_ｊ，ｙ_ｉ」は、画素の座標を示している。「Ｙ（ｘ_ｊ，ｙ_ｉ）」は、座標「ｘ_ｊ，ｙ_ｉ」における画素の輝度（式（１）によって算出された輝度）を示している。すなわち、算出部２１は、図４に示している太枠内の画素の輝度平均「Ｙ_ｕ」を算出する。

算出部２１は、式（２）によって輝度平均を算出すると、算出した輝度平均を用いて、注目画素Ｐ０の輝度分散を算出する。具体的には、算出部２１は、次の式（３）によって、注目画素Ｐ０の輝度分散「Ｙ_ｓ」を算出する。

算出部２１は、画像データの全ての画素に対し、輝度分散「Ｙｓ」を算出する。例えば、算出部２１は、注目画素Ｐ０をラスタースキャンのように移動し、画像データの全ての画素の輝度分散「Ｙｓ」を算出する。

算出部２１は、全画素の輝度分散を算出すると、注目画素の輝度分散（本発明の第１の画素の輝度分散に相当する）と、周囲画素の輝度分散（本発明の第２の画素の輝度分散に相当する）との輝度分散差を算出する。そして、判定部２２は、算出部２１が算出した輝度分散差に基づいて、画像データのエッジを判定する。

図５は、輝度分散差の算出例およびエッジの判定例を説明する図である。図５に示すマス目は、画素を示している。「Ｐ０’」は、注目画素を示している。「Ｐ１’〜Ｐ８’」は、周囲画素を示している。

算出部２１は、図５の両矢印に示すように、注目画素Ｐ０’の輝度分散と、周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’のそれぞれの輝度分散との差（輝度分散差）を算出する。例えば、算出部２１は、周囲画素Ｐ１’と、注目画素Ｐ０’との輝度分散差を算出し、周囲画素Ｐ２’と、注目画素Ｐ０’との輝度分散差を算出し、以下同様にして、周囲画素Ｐ８’と、注目画素Ｐ０’との輝度分散差を算出する。

判定部２２は、算出部２１が算出した輝度分散差に基づいて、画像データのエッジを判定する。例えば、判定部２２は、注目画素Ｐ０’と、周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’との輝度分散差の絶対値が、少なくとも１つ以上、所定の閾値（以下では、「輝度分散差閾値」と呼ぶことがある）を超えている場合、注目画素Ｐ０’をエッジ画素と判定する。

より具体的には、注目画素Ｐ０’と、周囲画素Ｐ５’との輝度分散差の絶対値だけが、輝度分散差閾値を超えていたとする。この場合、判定部２２は、注目画素Ｐ０’を、エッジ画素と判定する。

算出部２１は、画像データの全ての画素に対し、輝度分散差を算出する。例えば、算出部２１は、注目画素Ｐ０’をラスタースキャンのように移動し、画像データの全ての画素に対して輝度分散差を算出する。そして、判定部２２は、画像データの全ての画素についてエッジを判定する。

このとき、算出部２１は、判定部２２によって、注目画素Ｐ０’がエッジ画素と判定されると、注目画素Ｐ０’を次の隣接する画素に移動してもよい。すなわち、算出部２１は、８個の周囲画素Ｐ１’〜 Ｐ８’に対する輝度分散差を算出しなくてもよい。

例えば、算出部２１は、注目画素Ｐ０’と、周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’との輝度分散差を、周囲画素Ｐ１’から時計回りに順番に算出するとする。判定部２２は、周囲画素Ｐ５’において、初めて輝度分散差の絶対値が輝度分散差閾値を超えていると判定したとする。この場合、算出部２１は、注目画素Ｐ０’と、残りの周囲画素Ｐ６’〜Ｐ８’との輝度分散差を算出せず、注目画素Ｐ０’を次の隣接する画素に移動する。そして、算出部２１は、前述と同様に、移動した注目画素Ｐ０’と、その周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’との輝度分散差を、周囲画素Ｐ１’から時計回りに順番に算出し、判定部２２は、算出部２１によって算出された輝度分散差に基づいて、移動された注目画素Ｐ０’についてエッジを判定する。

もちろん、算出部２１は、８個の周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’の輝度分散差を算出してもよい。そして、判定部２２は、算出部２１によって算出された８個の輝度分散差のうち、少なくとも１つ以上、輝度分散差閾値を超えていれば、周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’に囲まれている注目画素Ｐ０’をエッジ画素と判定してもよい。

図６は、エッジの具体的な判定例を説明する図である。図６において、図３と同じものには同じ符号が付してある。図６に示す輝度分散差Ｄ０〜Ｄ３のそれぞれは、矢印Ａ０〜Ａ３のそれぞれの矢先が示す画素の輝度分散差（絶対値）を示している。

矢印Ａ０は、背景３１内の画素を示している。背景３１は、一般的に一様であるため、矢印Ａ０に示す画素の輝度分散差Ｄ０は小さく、輝度分散差閾値（図６に示す「ｘ」）を超えない。これにより、判定部２２は、矢印Ａ０に示す画素をエッジでないと判定する。

矢印Ａ１は、背景３１と原稿３２との境界の画素を示している。背景３１と原稿３２との境界は、一般的に輝度分散が大きく異なるため、矢印Ａ１に示す画素の輝度分散差Ｄ１は大きく、輝度分散差閾値を超える。これにより、判定部２２は、矢印Ａ１に示す画素をエッジと判定する。

矢印Ａ２は、原稿３２の地の部分（罫線３３および文字３４でない部分）の画素を示している。原稿３２の地の部分は、一般的に一様であるため、矢印Ａ２に示す画素の輝度分散差Ｄ２は小さく、輝度分散差閾値を超えない。これにより、判定部２２は、矢印Ａ２に示す画素をエッジでないと判定する。

矢印Ａ３は、原稿３２の地の部分と、罫線３３との境界の画素を示している。原稿３２の地の部分と罫線３３との境界は、一般的に輝度分散が大きくことなるため、矢印Ａ３に示す画素の輝度分散差Ｄ３は大きく、輝度分散差閾値を超える。これにより、判定部２２は、矢印Ａ３に示す画素をエッジと判定する。

なお、図６には示していないが、文字３４の輝度分散差は、輝度分散差閾値を超え、エッジと判定される。

判定部２２は、画素のエッジを判定すると、例えば、その画素の座標と、エッジの判定結果を示すデータとを対応付けて、記憶部１５に記憶する。例えば、判定部２２は、ある画素がエッジであると判定した場合、その画素の座標と、その画素がエッジであることを示す「１」とを対応づけて、記憶部１５に記憶する。一方、判定部２２は、ある画素がエッジでないと判定した場合、その画素の座標と、その画素がエッジでないことを示す「０」とを対応づけて、記憶部１５に記憶する。

図７は、エッジ判定結果の例を示した図である。図３または図６に示した画像データを、判定部２２がエッジ判定すると、例えば、図７に示すようになる。図７に示す黒い部分は、判定部２２によってエッジでないと判定された画素を示し、白い部分は、判定部２２によってエッジであると判定された画素を示している。

図７に示す黒く塗りつぶした部分内にある、最も大きい白枠は、原稿の枠を示している。判定部２２は、輝度分散差に基づいてエッジ画素を判定するので、原稿と背景の地色が同色（例えば、白色）であっても、図７に示すように、背景と原稿との境界をエッジとして判定できる。

図２の説明に戻る。切り出し部２３は、判定部２２によって判定されたエッジ判定結果に基づいて、スキャン部１１から出力された画像データから、原稿部分を切り出す。なお、スキャンされる原稿は、矩形であるいう前提において、切り出し部２３は、以下の処理により原稿部分を切り出す。

図８は、原稿の切り出し例を説明する図のその１である。図８には、判定部２２が判定したエッジ判定結果が示してある。

切り出し部２３は、判定部２２が判定したエッジ判定結果の上端から、下端に向けて（＋ｙ軸方向に向けて）、エッジ画素を探索する。例えば、切り出し部２３は、図８の矢印に示すように、＋ｙ軸方向に向けて、判定部２２が判定したエッジ判定結果から、エッジ画素（例えば、データが「１」の画素、図６の説明を参照）を探索する。切り出し部２３は、最初に探索（発見）したエッジ画素の座標（ｘ，ｙ）を、原稿の上端座標として、記憶部１５に記憶する。

なお、切り出し部２３は、ｘ座標を１ずつインクリメントしながら、＋ｙ軸方向に向けて、最初のエッジ画素を探索する。

図９は、原稿の切り出し例を説明する図のその２である。図９に示す黒丸は、切り出し部２３が、＋ｙ軸方向に向けて最初に探索したエッジ画素の座標が示してある。なお、図９には、９個のエッジ画素しか示していないが、実際はもっと沢山存在している。

切り出し部２３は、＋ｙ軸方向において探索した最初のエッジ画素の座標の中央値を、原稿の上端と判定する。

図１０は、原稿の切り出し例を説明する図のその３である。図１０に示すように、切り出し部２３は、＋ｙ軸方向に探索したエッジ画素の座標を、ｙ座標値に基づいて降順に並べ替える。そして、切り出し部２３は、並べ替えたｙ座標値の中央値の座標を、原稿の上端として判定する。例えば、切り出し部２３は、図１０に示す矢印Ａ１１の座標のｙ座標値を、原稿の上端の座標値と判定する。

切り出し部２３は、判定部２２が判定したエッジ判定結果の下端から、上端に向けても（−ｙ軸方向に向けても）、図８および図９と同様にして、最初のエッジ画素を探索する。そして、切り出し部２３は、図１０と同様にして、探索したエッジ画素の中央値のｙ座標値を、原稿の下端の座標値と判定する。

また、切り出し部２３は、判定部２２が判定したエッジ判定結果の左端から、右端に向けても（＋ｘ軸方向に向けても）、図８および図９と同様にして、最初のエッジ画素を探索する。そして、切り出し部２３は、図１０と同様にして、探索したエッジ画素の中央値のｘ座標値を、原稿の左端の座標値と判定する。

また、切り出し部２３は、判定部２２が判定したエッジ判定結果の右端から、左端に向けても（−ｘ軸方向に向けても）、図８および図９と同様にして、最初のエッジ画素を探索する。そして、切り出し部２３は、図１０と同様にして、探索したエッジ画素の中央値のｘ座標値を、原稿の右端の座標値と判定する。

そして、切り出し部２３は、上記のようにして判定した、原稿の上下左右の端を示す座標値（矩形領域）を用いて、スキャン部１１から出力された画像データから、原稿部分を切り出す。

図１１は、切り出し部２３によって切り出された画像データ例を示した図である。図１１において、図３と同じものには同じ符号が付してある。図１１に示すように、切り出し部２３は、画像データから背景３１を除いて、原稿３２の部分を切り出す。切り出し部２３によって切り出された画像データは、例えば、通信部１３によって、情報処理装置へ送信される。または、ＵＳＢメモリーなどの外部メモリーに記憶される。

なお、原稿の切り出しは、上記の方法に限られない。例えば、切り出し部２３は、最も外側にあるエッジ画素の座標を用いて、画像データから、原稿部分を切り出してもよい。例えば、切り出し部２３は、図７に示す最も外側にあるエッジ画素（図７に示す最も大きい白枠）の内側を、画像データから切り出してもよい。

図１２は、画像処理装置１の動作例を示したフローチャートである。画像処理装置１は、入力装置４がユーザーから所定の操作を受付けると、図１２に示すフローチャートの処理を実行する。

まず、スキャン部１１は、台２に置かれた原稿をスキャンし、原稿の画像データを出力する（ステップＳ１）。

次に、算出部２１は、式（１）を用いて、ステップＳ１にて出力された画像データの各画素の輝度変換を行う（ステップＳ２）。

次に、算出部２１は、式（２）および式（３）を用いて、ステップＳ２にて輝度変換された各画素の輝度分散を算出する（ステップＳ３）。

次に、算出部２１は、ステップＳ３にて算出された各画素の輝度分散を用いて、注目画素と周囲画素との輝度分散差を算出する（ステップＳ４）。

次に、判定部２２は、ステップＳ４にて算出された輝度分散差に基づいて、画像データのエッジ画素を判定する（ステップＳ５）。

なお、算出部２１は、例えば、ステップＳ４において、注目画素をラスタースキャンのように移動させながら、注目画素の輝度分散差を算出する。判定部２２は、算出部２１が注目画素を移動するたびに、算出部２１が算出するその注目画素の輝度分散差に基づいて、画像データのエッジを判定する。

次に、切り出し部２３は、ステップＳ５にて判定されたエッジ画素を用いて、ステップＳ１にて出力された画像データから、原稿を切り出す（ステップＳ６）。そして、画像処理装置１は、当該フローチャートの処理を終了する。

なお、算出部２１は、ステップＳ２にて、画像データを輝度変換したが、スキャン部１１から輝度の画像データが出力される場合は、輝度変換しなくてもよい。

このように、スキャン部１１は、台２に置かれた原稿をスキャンし、原稿の画像データを出力する。算出部２１は、画像データの注目画素の輝度分散と、周囲画素の輝度分散との輝度分散差を算出する。そして、判定部２２は、輝度分散差に基づいて、画像データのエッジ画素を判定する。これにより、画像処理装置１は、画像データのエッジをより適切に判定することができる。例えば、背景と原稿との輝度差が小さくても、画像処理装置１は、適切にエッジを判定することができる。

なお、算出部２１は、注目画素の輝度（本発明の第１の画素の輝度に相当する）と、周囲画素の輝度（本発明の第２の画素の輝度に相当する）との輝度差を算出してもよい。例えば、算出部２１は、図５と同様にして、注目画素Ｐ０’の輝度と、周囲画素Ｐ１’〜Ｐ８’のそれぞれの輝度との差（輝度差）を算出してもよい。そして、判定部２２は、輝度分散差の絶対値が輝度分散差閾値を超えている場合、または輝度差の絶対値が輝度差閾値を超えている場合、注目画素をエッジ画素と判定してもよい。これによっても、画像処理装置１は、画像データのエッジをより適切に判定することができる。

また、注目画素の画素数は、２以上であってもよい。また、周囲画素の画素数は、２以上であってもよい。

また、図２に示した制御部１２の機能は、画像処理装置１とは別の、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置が有していてもよい。

図１３は、情報処理装置４０の機能ブロック構成例を示した図である。図１３に示すように、情報処理装置４０は、制御部１２ａと、Ｉ／Ｆ部４１と、記憶部４２とを有している。

図１３に示す制御部１２ａ、算出部２１ａ、判定部２２、および切り出し部２３ａは、図２に示した制御部１２、算出部２１、判定部２２、および切り出し部２３と同様の機能を有し、その説明を省略する。

Ｉ／Ｆ部４１（本発明の受信部に相当する）は、有線または無線によって、画像処理装置１のスキャン部１１がスキャンした原稿の画像データを受信する。受信された画像データは、記憶部４２に記憶される。

記憶部４２には、制御部１２ａの機能を実現するアプリケーションプログラムが記憶されている。記憶部４２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置である。

制御部１２ａは、記憶部４２に記憶されたアプリケーションプログラムを実行するＣＰＵによって、その機能が実現される。制御部１２ａは、Ｉ／Ｆ部４１によって受信された画像データ（記憶部４２に記憶された画像データ）に対し、上記で説明したのと同様にして輝度分散差を算出する。そして、制御部１２ａは、エッジ画素を判定して、原稿部分を切り出す。

このように、情報処理装置４０が輝度分散差に基づいてエッジ判定を行い、原稿部分を切り出してもよい。

［第２の実施の形態］
第２の実施の形態では、画像処理装置１は、カバー３の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を生成する。そして、画像処理装置１は、生成したカバー３の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を用いて、エッジ画素を判定する。

図１４は、第２の実施の形態に係る画像処理装置１の機能ブロック構成例を示した図である。図１４において、図２と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。図１４に示すように、制御部１２は、生成部５１と、判定部５２とを有している。

生成部５１は、原稿が台２に置かれないで、カバー３が閉じられた状態での、カバー３の輝度分散差およびカバー３の輝度差の発生確率分布を生成する。すなわち、生成部５１は、背景の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を生成する。

生成部５１は、例えば、スキャン部１１のキャリブレーション時、入力装置４がユーザーから所定の操作を受付けたとき、または外部の情報処理装置から指示があったときに、背景の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を生成する。生成部５１は、生成した背景の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を、記憶部１５に記憶する。

図１５は、記憶部１５に記憶される背景の輝度分散差および輝度差の発生確率分布のイメージ例を示した図である。図１５には、３軸の直交座標系が示してある。各軸のΔＹ_ｓ，ΔＹ_ｕ，Ｐは、輝度分散差、輝度差、および発生確率を示している。

背景（カバー３）は、一般的に無地であり、輝度分散および輝度は一様である。従って、背景の輝度分散差および輝度差の発生確率分布（図１５に示す山）は一般的に急峻となる。なお、原稿等は、一般的に、罫線や文字が含まれているため、輝度分散差および輝度差の発生確率分布は緩やかとなる。

図１４の説明に戻る。判定部５２は、記憶部１５を参照し、算出部２１が算出した注目画素の輝度分散差および輝度差の発生確率を取得する。

例えば、算出部２１は、図６に示した矢印Ａ０の画素の輝度分散差および輝度差を、それぞれ「ΔＹ_ｓ０，ΔＹ_ｕ０」と算出したとする。この場合、判定部５２は、例えば、図１５に示す発生確率分布により、発生確率ＤＰ０を取得する。すなわち、判定部５２は、記憶部１５より、図６の矢印Ａ０に示す画素の発生確率ＤＰ０を取得する。

また、算出部２１は、図６に示した矢印Ａ１の画素の輝度分散差および輝度差を、それぞれ「ΔＹ_ｓ１，ΔＹ_ｕ１」と算出したとする。この場合、判定部５２は、例えば、図１５に示す発生確率分布により、発生確率ＤＰ１を取得する。すなわち、判定部５２は、記憶部１５より、図６の矢印Ａ１に示す画素の発生確率ＤＰ１を取得する。

また、算出部２１は、図６に示した矢印Ａ２の画素の輝度分散差および輝度差を、それぞれ「ΔＹ_ｓ２，ΔＹ_ｕ２」と算出したとする。この場合、判定部５２は、例えば、図１５に示す発生確率分布により、発生確率ＤＰ２を取得する。すなわち、判定部５２は、記憶部１５より、図６の矢印Ａ２に示す画素の発生確率ＤＰ２を取得する。

また、算出部２１は、図６に示した矢印Ａ３の画素の輝度分散差および輝度差を、それぞれ「ΔＹ_ｓ３，ΔＹ_ｕ３」と算出したとする。この場合、判定部５２は、例えば、図１５に示す発生確率分布により、発生確率ＤＰ３を取得する。すなわち、判定部５２は、記憶部１５より、図６の矢印Ａ３に示す画素の発生確率ＤＰ３を取得する。

算出部２１は、注目画素を、例えば、ラスタースキャンのように移動し、各注目画素の輝度分散差および輝度差を算出する。そして、判定部５２は、算出部２１が算出する各注目画素の輝度分散差および輝度差について、発生確率を取得する。

判定部５２は、算出部２１が算出する注目画素の輝度分散差および輝度差の発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、その注目画素をエッジ画素と判定する。例えば、判定部５２は、注目画素の輝度分散差および輝度差の発生確率が５０％を超えていない場合、その注目画素をエッジ画素と判定する。

具体的には、図６に示した矢印Ａ１，Ａ３の画素の輝度分散差および輝度差の発生確率ＤＰ１，ＤＰ３（図１５のＤＰ１，ＤＰ３を参照）は、５０％を超えていないとする。この場合、判定部５２は、矢印Ａ１，Ａ３に示す画素をエッジ画素と判定する。

このように、記憶部１５は、カバー３の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を記憶する。判定部５２は、記憶部１５を参照して、算出部２１が算出する注目画素の輝度分散差および輝度差の発生確率を取得し、取得した発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、注目画素をエッジ画素と判定する。これにより、画像処理装置１は、画像データのエッジをより適切に判定することができる。例えば、画像処理装置１は、カバー３の色の違いや変化に応じて、適切にエッジを判定することができる。また、画像処理装置１は、カバー３の平滑性の違いや変化に応じて、適切にエッジを判定することができる。また、画像処理装置１は、台２のガラス面とカバー３との距離の違いや変化に応じて、適切にエッジを判定することができる。また、画像処理装置１は、スキャン部１１の光源の光量、照射方向の違いや変化に応じて、適切にエッジを判定できる。

なお、上記では、記憶部１５にカバー３の輝度分散差および輝度差の発生確率分布を記憶するとしたが、輝度分散差の発生確率分布を記憶してもよい。この場合、判定部５２は、記憶部１５を参照して、算出部２１が算出する注目画素の輝度分散差の発生確率を取得し、取得した発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、注目画素をエッジ画素と判定する。なお、輝度分散差の発生確率は、例えば、図１５に示したＰ−ΔＹ_ｓ平面（２次元）で示される。

［第３の実施の形態］
第３の実施の形態では、輝度分散差の発生確率分布に基づいて、輝度分散差閾値を変更する。

図１６は、第３の実施の形態に係る画像処理装置１の機能ブロック構成例を示した図である。図１６において、図２と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。図１６に示すように、制御部１２は、生成部６１と、判定部６２とを有している。

生成部６１は、図１４で説明した生成部５１と同様の動作をする。ただし、生成部６１は、カバー３の輝度差の発生確率分布を生成せず、カバー３の輝度分散差の発生確率分布を生成する。すなわち、生成部６１は、背景の輝度分散差の発生確率分布を生成する。

カバー３の輝度分散差の発生確率分布は、例えば、経年や汚れ等によって変化する場合がある。例えば、経年や汚れ等によって、カバー３にムラが生じると、カバー３の輝度分散差の発生確率分布は、緩やかになる。

図１７は、カバー３の輝度分散差の発生確率分布の変化を示した図である。カバー３の地色が一様である場合、カバー３の輝度分散差の発生確率分布は、図１７の（Ａ）に示すように急峻となる。一方、カバー３の地色が、例えば、経年や汚れ等で一様でなくなると、カバー３の輝度分散差の発生確率分布は、図１７の（Ｂ）に示すように緩やかとなる。

図１６の説明に戻る。判定部６２は、生成部６１が生成したカバー３の輝度分散差の発生確率分布に基づいて、輝度分散差閾値を変更する。例えば、判定部６２は、発生確率が５０％となる輝度分散差に合わせて、輝度分散差閾値を変更する。

より具体的には、図１７の（Ａ）および図１７の（Ｂ）に示すΔＹ_ｓ１１，ΔＹ_ｓ１２は、発生確率が５０％となる輝度分散差を示している。図１７の（Ａ）の場合は、輝度分散差閾値をΔＹ_ｓ１１とする。カバー３の輝度分散差の発生確率分布が変わり、図１７の（Ｂ）になった場合は、輝度分散差閾値をΔＹ_ｓ１２とする。

発生確率が５０％となる輝度分散差が大きくなった場合に、輝度分散差閾値を大きくなるように変更するのは、カバー３が一様でなくなり、カバー３の輝度分散差が大きくなるためである。すなわち、判定部６２は、輝度分散差閾値を大きくして、例えば、経年等によって一様でなくなったカバー３（背景）を、エッジと誤判定しないようにする。

このように、生成部６１は、カバー３の輝度分散差の発生確率分布を生成する。判定部６２は、輝度分布差の発生確率分布に基づいて、輝度分散差閾値を変更する。これにより、画像処理装置１は、画像データのエッジをより適切に判定することができる。

なお、生成部６１は、カバー３の輝度差の発生確率分布を生成してもよい。そして、判定部６２は、輝度差の発生確率分布に基づいて、輝度差閾値を変更してもよい。これによっても、画像処理装置１は、画像データのエッジをより適切に判定することができる。

以上、本発明について実施形態を用いて説明したが、画像処理装置１および情報処理装置４０の機能構成は、その構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。画像処理装置１および情報処理装置４０の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

また、本発明の技術的範囲は、上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。例えば、各実施の形態を組み合わせてもよい。また、そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。また、本発明は、画像処理装置１および情報処理装置４０の機能を実現するプログラム、当該プログラムを記憶した記憶媒体として提供することもできる。

１…画像処理装置、２…台、３…カバー、４…入力装置、１１…スキャン部、１２…制御部、１３…通信部、１４…入力部、１５…記憶部、２１…算出部、２２…判定部、３１…背景、３２…原稿、３３…罫線、４０…情報処理装置、４１…Ｉ／Ｆ部、４２…記憶部、５１…生成部、５２…判定部、６１…生成部、６２…判定部。

Claims (10)

1. スキャン対象物をスキャンし、画像データを出力するスキャン部と、
   前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出する算出部と、
   前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定する判定部と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記判定部は、前記輝度分散差の絶対値が輝度分散差閾値を超えている場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記算出部は、前記第１の画素の輝度と、前記第２の画素の輝度との輝度差を算出し、
   前記判定部は、前記輝度分散差の絶対値が前記輝度分散差閾値を超えている場合または前記輝度差の絶対値が輝度差閾値を超えている場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度分散差およびカバー輝度差の発生確率分布を記憶する記憶部、をさらに有し、
   前記算出部は、前記第１の画素の輝度と、前記第２の画素の輝度との輝度差を算出し、
   前記判定部は、前記記憶部を参照して、前記輝度分散差および前記輝度差の発生確率を取得し、前記発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度分散差の発生確率分布を記憶する記憶部、をさらに有し、
   前記判定部は、前記記憶部を参照して、前記輝度分散差の発生確率を取得し、前記発生確率が発生確率閾値を超えていない場合、前記第１の画素を前記エッジ画素と判定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項２または３に記載の画像処理装置であって、
   前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度分散差の発生確率分布を生成する生成部、をさらに有し、
   前記判定部は、前記発生確率分布に基づいて、前記輝度分散差閾値を変更する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項３に記載の画像処理装置であって、
   前記スキャン対象物を覆うカバーのカバー輝度差の発生確率分布を生成する生成部、をさらに有し、
   前記判定部は、前記発生確率分布に基づいて、前記輝度差閾値を変更する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
8. 画像処理装置がスキャンしたスキャン対象物の画像データを、前記画像処理装置から受信する受信部と、
   前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出する算出部と、
   前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定する判定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
9. 画像処理装置の画像処理方法であって、
   スキャン対象物をスキャンして画像データを出力するステップと、
   前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出するステップと、
   前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定するステップと、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
10. 情報処理装置の画像処理方法であって、
    画像処理装置がスキャンしたスキャン対象物の画像データを、前記画像処理装置から受信するステップと、
    前記画像データの第１の画素の輝度分散と、前記第１の画素の周囲の第２の画素の輝度分散との輝度分散差を算出するステップと、
    前記輝度分散差に基づいて、前記画像データのエッジ画素を判定するステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。

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