JP4237441B2 - ドキュメントエッジ検出方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ドキュメント走査装置に係り、詳細には、走査システムによって走査される、ドキュメントのエッジを自動的に検出するシステム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、ドキュメントを電子入力走査することで形成したビデオ画像データからドキュメントのコピーを複製する場合、ドキュメントの外側エッジの決定に依存する機能を提供することが望ましい場合がある。そのような機能(feature)として、例えば走査システムにおけるドキュメントの自動位置決め、電子画像の電子位置合わせ及びスキュー除去(deskewing)が挙げられる。
【０００３】
ドキュメントの位置を決定する１つの方法では、ユーザは、ドキュメントを実際に走査する前に、ドキュメントのサイズを手作業で決定し、ユーザインタフェースによって幅をドキュメント走査システムに入力する。この方法では、ドキュメント画像がクリップ(clip)されないように、ドキュメントをドキュメント走査システムの中央に配置する必要がある。ユーザは正確な幅を常に入力できるとも限らないし、ドキュメントをドキュメント走査の中央に正確に配置できるとも限らないため、技術文書走査システムによく見られるように大量のドキュメントを処理する場合、特に、この手作業の方法では生産性が低く無駄なコピーが生じる。
【０００４】
したがって、ドキュメントが走査のために最初にステージされているときにドキュメントのエッジと位置を決定するために、エッジ検出動作を設けるのが望ましい。理解できるように、エッジ検出動作を提供するためには、走査システムでドキュメントの外側エッジをなんとか検出する必要がある。従来、自動エッジ検出方法は、デジタルスキャナ及び／又は画像処理システムの能力に依存して入力ドキュメントの背景と周囲のバッキング(backing)との反射率の差などの差異を感知する。しかしながら、ドキュメントシートは濃いセピア、トレーシングペーパー、厚く明るいボンドペーパー、ほぼ透明のフィルムといった基体の色域(gamut)をとることができ、バッキングの反射率に非常に近い反射率をとることができるような技術環境では、特に、既存のエッジ検出方法は完全にはうまくいかない。
【０００５】
このような従来の自動幅検出方法ではステージされるドキュメントの先端の一部分が捕捉され、先端の捕捉部分はバッキングに関連する画像データとドキュメント自体に関連する画像データの両方を含む。この自動化された方法では、ドキュメントの幅及び位置は、各ＣＣＤセンサ素子がバッキング又はドキュメントのどちらで覆われているかを判定することで計算される。この判定を行うために従来の自動検出方法は、画像データのピクセルコラムの平均値を利用してドキュメントとバッキングとを区別する分類方法を用いる。
【０００６】
しかしながら、ドキュメントの輝度は暗から明まで変化し、大部分のボンドペーパーやフィルムドキュメントはバッキングとほぼ同じ輝度を有するため、従来の自動幅検出方法ではドキュメントの実際の位置と幅を検出することができない場合があった。さらに、この従来の方法は１次関数に対応する平均値データにしか依存していない。平均値データは、ＣＣＤセンサ内の電気ノイズ又は実際の走査システム内のほこりや汚れに非常に敏感である。換言すると、過度の電気ノイズ、ほこり又は汚れによって、従来のエッジ検出方法は簡単に無効になってしまう。
【０００７】
１次関数に基づいた検出関数の使用に関連する欠点をなくすために、米国特許第6,046,828号は、走査画像データをフィルタリングし２次統計量を利用してバッキングとドキュメントとの変移部分を識別する、ドキュメントの幅及び位置の自動検出方法及びシステムを教示する。米国特許第6,046,828号が教示したシステム及び方法によって平均値データにのみ依存していた従来の方法よりもエッジ検出は向上したが、幾つかの要因によって有効性が限定されてしまった。
【０００８】
例えば、理想的な環境ではバッキングは常に一定の反射率を有する。しかしながら、バッキングはドキュメントに接触するため、汚れこすられて縦縞が現れる。さらに、特定のＣＣＤ素子の問題又は較正によっても縦縞が現れる。さらに、上記のように、技術用図面のようなドキュメントは濃いセピアからトレーシングペーパー、厚く明るいボンドペーパー、ほぼ透明のフィルムまでといった基体の色域をとることができ、エッジがぼろぼろで破れているようなひどい状態にあることもある。このような要因全てが、反射率の急上昇に基づいてドキュメントエッジを検出しようとする努力をくじいていた。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、変化する状況や遭遇する広範囲のドキュメント基体を処理するのに充分にロバストな、有効な自動エッジ検出システムを有するのが望ましい。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の１態様は、走査システムでドキュメントのエッジを自動的に検出する方法である。この方法は、（ａ）ドキュメントの一部を走査して画像データのセットを得るステップと、（ｂ）１次関数である第１の関数を用いて画像データから第１の値のセットを計算するステップと、（ｃ）２次関数である第２の関数を用いて画像データから第２の値のセットを計算するステップと、（ｄ）複数の第１の値の差の関数である第１の傾き値を決定するステップと、（ｅ）複数の第２の値の差の関数である第２の傾き値を決定するステップと、（ｆ）第１の傾き値と第２の傾き値からドキュメントの検出エッジを決定するステップと、を含む。
【００１１】
本発明の他の態様によると、ドキュメントのエッジを検出する方法が提供されている。この方法は、（ａ）ドキュメントの一部を走査して画像データのセットを得るステップと、（ｂ）２次関数である第１の関数を用いて画像データから第１の値のセットを計算するステップと、（ｃ）複数の第１の値の差の関数である第１の傾き値を決定するステップと、（ｄ）複数の第１の値の合計を含むブロック合計値を生成するステップと、（ｆ）第１の傾き値とブロック合計値から検出したドキュメントの検出エッジを決定するステップと、を含む。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１を参照すると、本発明の教示にしたがって動作可能なドキュメントハンドラ及び画像形成システムの一部分の概略図が示されている。照射源１２が光Ａを発生させ、この光はプラテンガラス１４を通過し、反射光Ｂとしてドキュメント１６から反射し、センサ１８によって受け取られる。センサ１８は、ハンドラによって支持される最も幅の広いドキュメントの幅全体を走査できる程度に十分な長さを有するラスタ入力スキャナ（ＲＩＳ）を備えるのが好ましい。センサ１８は、ＣＣＤセンサ要素などの小さな光センサからなる線形アレイの形態であるのが好ましい。センサ１８は反射光Ｂを受け取り、この反射光をビデオデータに変換する。このビデオデータは、走査線全体の各ピクセルの特定のグレーレベル値（例えば、８ビットシステムの場合は０〜２５５の値をとり、グレーレベル０はブラックを表しグレーレベル２５５はホワイトを表す）を識別する。ビデオデータは画像処理システム（ＩＰＳ）２０に供給され、該画像処理システムは以下に説明する方法でドキュメントエッジを識別するために画像データに対して動作する。
【００１３】
ドキュメント１６は、プラテンガラスに対して又は該プラテンガラスに近接してドキュメント１６を支持するように位置するバッキングローラ２２によってセンサ（プラテンガラス１４）の上を通過させられ、適当な画像バッキングを提供する。ローラ２２は、ローラの表面がドキュメントと正確に同じ速度で移動するような速度で駆動されるのが好ましい。これにより、バッキングローラはドキュメントのプラテン上の前進を加速したり妨害したりしない。ローラが透明なドキュメントの画像に干渉しないように、バッキングローラ２２の外面は同じ色、好ましくは白である。理解されるように、適当なバッキングを提供するためには、ローラ２２はセンサ１８全体を覆うべきである。したがって、ドキュメントを走査する際、センサ１８内の各ＣＣＤセンサ素子はバッキングかドキュメントのいずれかによって覆われる。このシステムは、ドキュメントをローラ２２にガイドする搬送ローラ２４とドキュメントをローラ２２から運搬する搬送ローラ２６をさらに含む。ドキュメントをプラテンへ、またプラテンからガイドする以外に、搬送ローラ２４、２６はプラテンガラスに対してドキュメントを強固に保持する助けとなる。
【００１４】
ローラ２２は、軸３６を中心に回転するように取り付けられた略円筒形ハウジング３０内に取り付けられる。バッキングローラの円面の外周の一部分を取り囲むハウジング３０の外面の一部分３２が、ドキュメント幅検出バッキングを形成する。ハウジングの幅検出バッキング３２は、真の円形状から僅かに凹んでいるのが好ましい。例えば、幅検出バッキング３２は、普通なら円形のハウジング３０の外面の平坦な部分でもよい。ハウジングの幅検出バッキングは黒であることが好ましい。ハウジング３０はモータ３４によって駆動され、該モータは、幅検出バッキング３２が図２に示すように照射源１２とセンサ１８の視野にありこれらに対向する位置まで軸３６を中心にしてハウジングを回転させるように作動する。
【００１５】
上記のように、検出バッキング３２はわずかに凹んでいるため、センサ１８の焦点よりも上にある。したがって、検出バッキング３２はセンサ１８の焦点から外れているように見えるので、幅検出バッキングの表面の変化はあまり見えず表面は色やきめがより均一に見える。このような見かけの均一性によって、検出バッキング３２の変化をドキュメントエッジ状特徴として誤って識別する可能性が低くなる。
【００１６】
エッジ検出動作の１実施形態では、バッキングローラ２２がプラテンの上に位置するようにハウジングが配置される。ドキュメント搬送ローラ２４、２６はプラテンの上でドキュメント１６の一部をガイドし、そこでドキュメントは走査されて画像濃度を表す画像データのピクセルからなるビデオ画像データを生成する。定位置にあるバッキングローラ２２によるこの部分走査は、明（例えば、ホワイト）バッキングに対してドキュメントを捕捉した画像データの数本の走査線からなる画像データの第１のセットを得るために実行される。このドキュメントの第１の部分を走査した後、モータ３４はハウンジング３０を回転させ、幅検出バッキング部分３２がセンサ１８の視野に入る。ドキュメント１６の他の部分が定位置にあるエッジ検出バッキングによって走査されて、暗（例えばブラック）バッキングに対してドキュメントを捕捉した画像データの数本の走査線からなる画像データの第２のセットを得る。ＩＰＳ２０は、エッジを検出するために、画像データの２つのセットに対して動作する。
【００１７】
図３を参照すると、ドキュメントのエッジを決定する方法の１実施形態を例示したフローチャートが示されている。簡単にいうと、図３の方法は、４つのエッジ検出動作でドキュメントのエッジを識別する。エッジ検出動作はそれぞれ、走査画像データから生成した１つ以上の１次、２次及び／又は４次統計量を用いてエッジ候補を探索する。エッジ検出動作がエッジ候補を検出すると、この動作は検出したエッジの位置を与える。エッジ検出動作の終了後、この方法は、検出したエッジ候補のいずれかがドキュメントエッジに対応するかを判定し、対応した場合はそこにドキュメントエッジを位置させる。
【００１８】
図３に例示するプロセスは、ドキュメントの一部を走査して画像濃度を表すピクセルからなるプレスキャン画像データを得ることから始まる。具体的には、ステップ１００では、バッキングローラ２２（図１）などの実質的に光を反射し明るい色（例えばホワイト）のバッキングに対して、ドキュメントの第１の部分を走査して、以下ａｕｔｏＩＱ（ＡＩＱ）画像データと称する画像データの第１のセットを得る。明バッキングに対して第１の部分を走査した後、ステップ１００では検出バッキング３２（図２）などの暗（例えばブラック）バッキングに対してドキュメントの第２の部分を走査して、以下ａｕｔｏＷｉｄｔｈ（ＡＷ）画像データと称する画像データの第２のセットを得る。ステップ１００はさらに、画像データを収集してローパスフィルタ処理するローパスフィルタ動作を含むのが好ましい。例えば、ドキュメントを４００ｓｐｉで走査し、各走査線で４ピクセル幅のウィンドウで平均化し、１００ｓｐｉの画像を生成することができる。ローパスフィルタ動作は、あらゆるシステムノイズを低減し、処理しなければならない画像データの量を少なくするように動作する。
【００１９】
図４を参照すると、ステップ１００で捕捉されるプレスキャン画像データのグラフによる表示がなされている。プレスキャン画像データ５０は、画像データの２つのセット、即ちａｕｔｏＩＱ画像データ５２とａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データ５４とを有するものとして示されている。ａｕｔｏＩＱ画像データ５２は、各々がＮ個のピクセルを含むＭ本のピクセルデータの走査線からなるものとして示され、ピクセルのＭ×Ｎのマトリックスｘ_m,n（ｍ＝１〜Ｍ、ｎ＝１〜Ｎ）を有すると考えることができる。同様に、ＡＷ画像データ５４は、各々がＮ個のピクセルを含むＭ´本のピクセルデータの走査線からなるものとして示され、ピクセルのＭ´×Ｎのマトリックスｘ_m´_,n（ｍ´＝１〜Ｍ´、ｎ＝１〜Ｎ）からなると考えることができる。
【００２０】
捕捉したＡＩＱ画像データとＡＷ画像データそれぞれの走査線の本数は、所望の性能特徴に応じて変化することを理解されたい。エッジ候補を正確に識別することができる充分なデータを確実に得るために、最小の本数の走査線を走査すべきである。所望の本数を走査することができるが、エッジ検出動作に特別に長い時間を割かないように、捕捉する走査線の本数を限定しようとしてもよい。
【００２１】
図３に戻ると、プレスキャン画像データの一部が利用できるようになると、ステップ１０２を開始して４つのエッジ検出動作のうち１つ以上で使用するための１次、２次及び４次統計量をプレスキャン画像データから生成する。より具体的にいうと、ステップ１０２は、ａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データの各ピクセルコラムに対して１次、２次及び４次統計量を生成し、ａｕｔｏＩＱ画像データの各ピクセルコラムに対して１次統計量を生成する。
【００２２】
ステップ１０２で計算した１次統計量を用いて、ステップ１０４は、プレスキャン画像データ内のピクセルコラムが狭帯域アーチファクトに対応するのか、幅検出バッキングに対応するのか、それとも自動検出予測データ(predictor)であるのかを示すコラムフラグを生成する。簡単にいうと、狭帯域アーチファクトとは、バッキングロールの汚れ及び／又は縞によって生じる画像データの「エラー」であり、これによってホワイトバッキングロールに対応するピクセルのグレーレベルが濃く（低く）なる。さらに、狭帯域アーチファクトは、全てのピクセルに対してホワイト出力を生成してしまう欠陥のあるセンサによっても生じ、そのためにブラック検出バッキングに対応する画像データの帯域がホワイトとなってしまう。狭帯域アーチファクトは、近傍ブロックの平均値を計算し、ブロックの平均値と現在のコラムの平均値を比較することによって識別する。コラムが狭帯域アーチファクトに対応すると識別された場合、狭帯域フラグがそのコラムに対して設定される。
【００２３】
自動エッジ予測データは、ドキュメントのエッジ又はその付近にあるピクセルコラムを識別する。自動エッジ予測データは、現在のコラムより僅かな距離前方にあるコラムブロックの平均値と現在のコラムより僅かな距離後方にあるコラムブロックの平均値との大きな差を探索する。自動エッジ予測データのために、現在のコラムの平均値と僅かに後方のブロックの平均値との差を計算する。また、現在のコラムの平均値とこれより前方のブロックの平均値との差を計算する。自動エッジ予測データは、これらの間の大きな差を探索する。大きな差が存在した場合、自動エッジ予測データは真に設定される（コラムがエッジ境界付近にある）。このパラメータは、ホワイトバッキングローラにおけるアーチファクトによる誤った初期エッジ検出を防止する助けとなる。
【００２４】
導出される他の有用なコラムタイプのパラメータは、コラムが幅検出バッキングに対応するかどうかを示す。このパラメータもまた、現在のピクセルコラムの近傍のコラムブロックの平均値を調査して現在のコラムが検出バッキングに対応するかどうかを示す。現在のコラムが検出バッキングに対応するためには、現在のコラムの平均値と近傍ブロックコラムの平均値との差が小さくなければならない。離れた近傍ブロックの平均値との差も小さくなければならない。現在のコラムの平均値も検出バッキングの予測平均値に対応しなければならない。ホワイトバッキングローラの対応する離れた近傍ブロックとブラック検出バッキングローラの対応する離れた近傍ブロックとの差も大きくなければならない。このパラメータもまた、ホワイトバッキングローラにおけるアーチファクトによる誤った初期エッジ検出を防止する助けとなる。
【００２５】
画像統計量を生成した後、プロセスはこの統計量を用いてエッジ候補を探索する。上記のように、プロセスはエッジ候補を探索するために４つのエッジ検出動作（ステップ１１０、１１２、１１４及び１１６）を含む。各エッジ検出動作は他から独立しており、連続して実行されるものとして示されているが、エッジ検出動作を並行して実行できることを理解されたい。ステップ１１０では、プロセスはステップ１０２で生成した１次統計量の値を用いてエッジ候補を探索する。より具体的にいうと、ステップ１１０は、現在のコラムのＡＷ画像データの平均値とＡＩＱ画像データの平均値の差を近傍のピクセルコラムのＡＷ画像データの平均値とＡＩＱ画像データの平均値の差とを比較することによって、エッジ候補を検出する。エッジ候補を検出すると、ステップ１１０は選択したコラムフラグの状態を調べて検出結果を確認する。検出結果を確認すると、検出したエッジの位置が与えられる。
【００２６】
ステップ１１２は、ステップ１０２で生成した１次及び２次統計量を使用してエッジ候補を検出し、これを検出した場合は検出したエッジの位置に対応するコラムを出力する。特に、ステップ１１２は、１次及び２次統計量の変化の１次導関数（即ち傾き）を用いてエッジ候補を検出する。エッジ候補を検出すると、コラムフラグの状態を調べて検出結果を確認する。
【００２７】
ステップ１１４は、ステップ１０２で生成した４次統計量の値を用いてエッジ候補を探索する。エッジ候補を検出した場合、ステップ１１４は選択したコラムフラグに対してエッジ検出結果を確認し、確認できた場合は検出したエッジの位置を出力する。ステップ１１６は、ステップ１０２で生成した２次統計量の値を用いてエッジ候補を探索し、選択したコラムフラグの状態を調べることでエッジ候補の識別を確認する。検出結果を確認すると、検出したエッジの位置が出力される。
【００２８】
ステップ１２０では、プロセスはエッジ候補が検出されたかどうかを判定する。検出されなかった場合、プロセスはステップ１２２に続き、そこでは走査システムはエッジが検出されなかったことを示し、ドキュメント幅の手作業による入力を要求する。エッジ候補が識別された場合、プロセスはステップ１２６に続く。ステップ１２６では、１つ以上の候補が識別された場合、プロセスはどのエッジ候補の検出結果が実際のドキュメントエッジに対応するかを判定する。ドキュメントエッジの識別後、ステップ１２６は検出したドキュメントエッジが有効かどうかを照合する。
【００２９】
次に、図３に示すドキュメントのエッジを決定する方法で選択されたステップをより詳細に説明する。図３および以下に説明する関連する図面に示される方法は、左右のエッジを識別するために使用することができる。例えば、図４を参照すると、左エッジを探索する場合、プロセスは最も左のピクセルコラムであるコラム１から始まりコラムＮに向かって移動する。即ち、左から右へと移動する。右エッジを検出するためには、プロセスは単に最も右のコラムから始まりプレスキャン画像データにわたって右から左へと移動する。コラムには右から左へ１〜Ｎの番号がリナンバーされる。エッジを確実に検出するために、プロセスは、コラム１から許容可能な最大ドキュメント幅＋許容可能な最小ドキュメント幅の半分までの間で左エッジを探索する。左エッジを決定した後、プロセスは、最も右のコラムからスタートして識別した左エッジ＋最小のドキュメント幅まででドキュメントの右エッジを探索する。
【００３０】
図５を参照すると、図３のステップ１０２で実行した、プレスキャン画像データから１次、２次及び４次統計量を生成するプロセスがより詳細に示されている。ステップ１３１では、ＡＷ画像データ（暗バッキング）内のピクセルデータのＮ個のコラムそれぞれの平均値を計算し、これを保存する。例えば、ＡＷ画像データがＭ´＝５０の走査線を含むならば、例えばピクセル位置５６のピクセルコラムは５０個のピクセルからなる画像データを含み、画像データの各ピクセルが同じユニットセンサ要素から生成されたことになる。より具体的にいうと、図４を参照すると、例えばコラム５６のようなＡＷ画像データ５４内の各ピクセルコラムｎ（ｎ＝１〜Ｎ）に対して、ステップ１３１はそのピクセルコラムのピクセル値Ｘ_m´_,n（ｍ´＝１〜Ｍ´）の平均値Ｍｅａｎ_Aw（ｎ）を計算する。即ち、コラム平均値Ｍｅａｎ_Aw（ｎ）を以下の式で求めることができる。
【００３１】
【数１】

平均値を計算した後、ステップ１３２は、ＡＷ画像データ内のピクセルデータのＮ個のコラムそれぞれの標準偏差を計算する。本明細書中で用いるＳｔｄ_AW（ｎ）は、ＡＷ画像データのコラムｎのピクセル値Ｘ_m´_,n（ｍ´＝１〜Ｍ´）の標準偏差を識別する。
【００３２】
ステップ１３３は、ステップ１３１と１３２で計算した平均値と標準偏差値を使用してＡＷ画像データ内のピクセルデータのＮ個のコラムそれぞれのとがりを決定する。とがりとは、分布の「とがり」の程度を示す尺度である。とがりは、サンプルの母集団が正規分布に対して分布のテールに分布する程度を表す。分布の値が正の値で大きい（ハイピーク）場合、データは平均値付近に集中していることを意味する（幅ほそ分布）。参考までに、正規分布ではとがりは０である。本明細書中で用いるＫ_AW（ｎ）は、ＡＷ画像データのコラムｎのとがりを識別する。
【００３３】
ステップ１３５では、ａｕｔｏＩＱ画像データからも１次統計量が計算される。ステップ１３５では、ＡＩＱ画像データ（ホワイトバッキングローラ）内のピクセルデータのＮ個のコラムそれぞれの平均値を計算し、これを保存するのが好ましい。即ち、ＡＩＱ画像データ５２内のピクセルコラムｎ（ｎ＝１〜Ｎ）のそれぞれに対して、ステップ１３５ではそのピクセルコラムにおけるピクセルＸ_m,n（ｍ＝１〜Ｍ）のコラム平均値Ｍｅａｎ_AIQ（ｎ）を計算する。
【００３４】
ａｕｔｏＩＱ画像データとａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データそれぞれの各ピクセルコラムのコラム平均値を計算した後、ステップ１３６ではａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データの各コラムの平均値（Ｍｅａｎ_AW（ｎ））と対応するａｕｔｏＩＱ画像データのコラムの平均値（Ｍｅａｎ_AIQ（ｎ））の差の絶対値を計算する。ステップ１３６で計算した平均値の差の絶対値は以下の式で与えられる。
【００３５】
【数２】

【００３６】
透明ドキュメントと濃いドキュメントの区別を助けるために、ステップ１３７では、閾値グレーレベル以下のａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データのコラム平均値（Ｍｅａｎ_AW（ｎ））の連続カウントを蓄積する。閾値より小さいグレーレベル値を有するコラム平均値の合計が十分に大きい場合、ドキュメントは透明ドキュメントであり透明ドキュメント検出フラグ「ｔｒａｎｓｐ−ｄｅｔｅｃｔｅｄ」が真に設定されることが予測できる。透明ドキュメントのエッジは一般的には確実に検出されないため、透明ドキュメントが検出されると、プロセスは「失敗」し、ドキュメント幅の手作業による入力を要求する。透明ドキュメントを検出するさらなるチェックとして、オートバッカ(backer)フラグもまた透明ドキュメントをバッカとして示し透明ドキュメントエッジ検出を防ぐ。
【００３７】
透明ドキュメントを検出するための閾値グレーレベル値は、用いる幅検出バッキングの平均グレーレベル及び濃いドキュメントの場合に予測されるグレーレベルに基づいて選択される。同様に、透明ドキュメント検出フラグを真に設定するために必要な閾値未満の平均値を有するコラムの数を、走査システムで使用する一般的な透明ドキュメントと濃いドキュメントを調査することで、経験的に決定することができる。１実施形態では、ブラック幅検出バッキングを用いてドキュメントを処理する走査システムは、透明ドキュメント検出フラグを真に設定するためには、９０％以上のコラムが検出バッキングの平均グレーレベル未満の平均値を有することが必要になる。
【００３８】
図６は、図３のステップ１１０で実行されるエッジ検出動作をより詳細に示す。上記のように、図６に示す方法を左右のエッジを識別するために使用することができる。上記のように、左エッジを探索するときは、プロセスは最も左のピクセルコラム１から開始しコラムＮまで移動する。即ち、左から右へと移動する。右エッジを検出するためには、プロセスは最も右のコラムを識別し、プレスキャン画像データ全体を右から左へと移動する。コラムは右から左へ向かって１からＮまでリナンバーされる。
【００３９】
ステップ１４１で、プロセスは現在のコラムｎを１に初期化し、最大コラムを探索させる。エッジを確実に検出するために、プロセスは、コラム１から最大ドキュメント幅＋許容可能な最小のドキュメント幅の半分までの間でドキュメントの左エッジを探索すればよい。左エッジを決定すると、プロセスは、最も右のエッジ（コラムＮ）から始めて左エッジ＋許容可能な最小ドキュメント幅までの間でドキュメントの右エッジの探索を開始する。
【００４０】
ステップ１４２では、プロセスは現在のコラムの平均差Ｍｅａｎ_Diff（ｎ）と２コラム先即ち２つ分ドキュメントに向かう位置にあるコラムの平均差を比較する。より具体的にいうと、ステップ１４２は、現在のコラムの平均差と２つ先のコラムの平均差の差の絶対値を以下のように決定する。
【００４１】
【数３】

【００４２】
プレスキャン画像データがバッキングに対応する場合、コラムの平均差（ＡＩＱ画像データ（ホワイトバッキングロール）とＡＷ画像データ（ブラック幅検出バッキング）との差である）は大きいが、コラム間の平均差は比較的等しい。同様に、プレスキャン画像データのコラムがドキュメントに対応する場合、ＡＩＱ画像データとＡＷ画像データの両方がドキュメントに対応するため、平均差は比較的小さい。しかしながら、ドキュメントエッジの境界では、現在のコラム（ｎ）の平均差が２つのプレスキャン画像バッキング（ホワイトバッキングロールとブラック幅検出バッキング）の差であるため、この差は大きい。一方、ＡＩＱ画像データとＡＷ画像データがドキュメントに対応するため、２つ先のコラム（ｎ＋２）の平均差は小さい。したがって、ドキュメントのＡｌｔＭｅａｎ_Diffに先鋭なピークを予測することができる。
【００４３】
ステップ１４３では、プロセスはＡｌｔＭｅａｎ_Diffが閾値（ＭｎＤｉｆｆ−Ｔｈｒｅｓｈ１）よりも大きいかどうかを判定する。閾値は、走査システムで見られる実際のドキュメントを表すドキュメントをトレーニングすることで経験的に導出することができる。１実施形態では、１２〜１７の範囲の閾値を用いていたが、他の範囲の閾値を用いてもよい。ＡｌｔＭｅａｎ_Diffが閾値より大きくない場合、プロセスはステップ１４４で最大の探索コラムに到達したかどうかを判定する。到達していない場合は、プロセスは現在のコラムカウントを増やし（ステップ１４５）、新しいＡｌｔＭｅａｎ_Diffを計算する。最大探索コラムに到達した場合、プロセスはエッジを検出できなかったことを示す。他方でＡｌｔＭｅａｎ_Diffが閾値以上であった場合、エッジ候補が検出されプロセスはステップ１４７に続く。
【００４４】
近傍コラムの平均差の比較によって、広範囲のドキュメントの種類にわたって優れたエッジ予測を行うことができる。しかしながら、検出の結果が狭帯域アーチファクトとならないようにするために、プロセスは、ステップ１４７に現在のコラムが狭帯域アーチファクトに対応するかどうかを識別するように設計されたチェックを含む。ステップ１４７は、現在のコラムと次のコラムのいずれかが狭帯域アーチファクトに対応する（即ち、狭帯域フラグが設定されている）と識別されたかを判定するのが好ましい。上記のように識別された場合、プロセスは狭帯域であるとして検出を拒否し、ステップ１４４に戻ってエッジの探索を続ける。そうでない場合は、プロセスはステップ１４８へと続き、そこでは自動エッジ照合を実行する。
【００４５】
ステップ１４８は、現在のコラムが自動エッジ予測データコラム（図３のステップ１０４）であるかどうかを判定する。自動エッジ予測データコラムであるならば、プロセスはステップ１４９でエッジがコラムｎ＋２に存在すると決定する。現在のコラムが自動エッジ予測データコラムでない場合、プロセスは検出を拒否してステップ１４４に戻り、エッジの探索を続ける。
【００４６】
図７は、図３のステップ１１２で実行するエッジ検出動作をより詳細に示す。上記のように、図７に示す方法を使用してプレスキャン画像データにわたって左から右へ又は右から左へと移動することによって、左右のエッジを識別することができる。ステップ１５１では、プロセスは現在のコラムをｎ＝１に初期化し、最大コラムを探索させる。エッジを確実に検出するために、プロセスはコラム１から最大ドキュメント幅＋許容可能な最小のドキュメント幅の半分までの間でドキュメントの左エッジを探索すればよい。左エッジを決定すると、プロセスは、最も右のエッジ（コラムＮ）から始めて左エッジ＋許容可能な最小ドキュメント幅までの間でドキュメントの右エッジの探索を開始する。
【００４７】
ステップ１５２では、プロセスはａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データの統計量を用いて生成された４つのエッジ予測値を生成する。生成された最初の２つの予測値は、平均値（Ｍｅａｎ１ｓｔ）の変化の１次導関数（傾き）及び隣接するコラムの標準偏差（Ｓｔｄ１ｓｔ）の変化の１次導関数である。Ｍｅａｎ１ｓｔ及びＳｔｄ１ｓｔの値は、図３のステップ１０２で生成した平均値と標準偏差値を用いて計算する。プロセスは、現在のコラムの２つ先のコラムの平均値と現在のコラムの１つ先のコラムの平均値の差の絶対値から、現在のコラムの１つ先のコラムの平均値と現在のコラムの平均値の差を引いたものとして、Ｍｅａｎ１ｓｔ（ｎ）を決定する。即ち、以下の式で表すことができる。
【００４８】
【数４】

【００４９】
同様に、コラム（ｎ＋２）の標準偏差値とコラム（ｎ＋１）の標準偏差値の差からコラム（ｎ＋１）の標準偏差値と現在のコラム（ｎ）の標準偏差値の差を引いたものとして、Ｓｔｄ１ｓｔ（ｎ）を計算することができる。即ち、以下の式で表すことができる。
【００５０】
【数５】

【００５１】
標準偏差の大きな変化はドキュメントエッジでよく見られる。標準偏差の変化の１次導関数によって、コラム（ｎ＋２）とコラム（ｎ＋１）の標準偏差に大きな正の値の変化がありコラム（ｎ）とコラム（ｎ＋１）の間には変化がほとんどない場合には、大きな正のピークを得ることができる。
【００５２】
２つの傾きの値を生成した後、ステップ１５２はＳｔｄ１ｓｔ（ｎ）とＭｅａｎ１ｓｔ（ｎ）の積の絶対値として、第３のエッジ予測値を計算する。このＳｔｄ１ｓｔ（ｎ）とＭｅａｎ１ｓｔ（ｎ）の積をＰｒｏｄ１ｓｔと称する。
【００５３】
【数６】

【００５４】
この動作で使用する第４のエッジ予測値は、ｙ個先、即ちｙ個分ドキュメントに向かうコラムから始まるｘ個のコラムブロックの標準偏差の合計である。１実施形態では、ｘとｙをそれぞれ１０〜２０及び２０〜３０と決定した。しかしながら、当業者なら、システムの要件に基づいてｘとｙの値を容易に求めることができるであろう。具体的にには、第４のエッジ予測値は以下の式で求められる。
【００５５】
【数７】

【００５６】
ステップ１５３では、プロセスは以下の３つの条件のうち１つを満たすかどうかを判定する。
【００５７】
【数８】

式中、所与の走査システムに見られる実際のドキュメントを表すドキュメントから、閾値を経験的に決定することができる。１実施形態では、ＰＴｒｓｈ１及びＰＴｈｒｓｈ２は両方とも３０〜４０の範囲で、ＰＴｒｓｈ３は１０〜２０の範囲で、ＳＳＴｈｒｓｈ１及びＳＳＴｈｒｓｈ２は両方とも３０〜４０の範囲で、ＳｔｄＴｈｒｓｈ１及びＳｔｄＴｈｒｓｈ２は約３であった。第２の条件は、第１の条件よりも僅かに厳しく、例えばＰＴｈｒｓｈ２がＰＴｈｒｓｈ１よりも僅かに大きくＳｔｄＴｈｒｓｈ１が非常に高い。第３の条件は３つの予測値を見るため、要件は僅かに緩和されている。ＰＴｈｒｓｈ３がＰＴｈｒｓｈ１とＰＴｈｒｓｈ２よりも小さく、ＳｔｄＴｈｒｓｈ２がＳｔｈｒｓ１よりも小さく、ＳＳＴｈｒｓｈ２がＳＳＴｈｒｓｈ１よりも僅かに高い。
【００５８】
上記の式（８）で与えた条件のどれも満たさない場合、エッジ候補は検出されず、プロセスはステップ１５４へと続きそこで最大探索コラムに到達したかどうかを判定する。最大探索コラムに到達していない場合、プロセスは現在のコラムを増やして（ステップ１５５）ステップ１５２に戻り、新しいコラムに対して４つの新しいエッジ予測値を計算する。最大探索コラムに到達した場合、プロセスはエッジを識別しなかったことを示す（ステップ１５６）。他方で、上記の式（８）で与えた３つの条件のうちどれか１つを満たす場合、エッジ候補が検出されプロセスはステップ１５７へと続く。
【００５９】
ステップ１５７では、プロセスは現在のコラム又は次のコラムのいずれかが狭帯域アーチファクトに対応する（即ち狭帯域フラグが設定されている）と識別されたかを判定する。狭帯域アーチファクトに対応すると識別された場合、プロセスは狭帯域であるために検出を拒否し、ステップ１５４に戻ってエッジの探索を続ける。狭帯域アーチファクトに対応すると識別されない場合、プロセスはステップ１５８へと続き、そこで現在のピクセルコラムが幅検出バッキングに対応するかを判定する。
【００６０】
ステップ１５８で現在のピクセルコラムは検出バッキングに対応しないと判定した場合、プロセスはステップ１５９でピクセルコラムｎ＋１にエッジが存在すると判定する。現在のコラムが検出バッキングに対応するならば、プロセスは検出を拒否し、ステップ１５４に戻ってエッジの探索を続ける。
【００６１】
図８を参照すると、図３のステップ１１４のエッジ検出動作を実行するプロセスが示されている。上記のように、図８のプロセスを使用して左右のエッジを識別することができる。左エッジを探索するときは、プロセスは最も左のピクセルコラムから始めてプレスキャン画像データにわたって左から右へと移動する。右エッジを検出するには、プロセスはコラム１として識別された最も右のコラムから始めてデータを右から左へと移動する。
【００６２】
図８のプロセスは、ステップ１６１の探索変数、即ち現在のコラムと探索する最大コラムの初期化から始まる。上記のように、プロセスはコラム１から最大ドキュメント幅＋許容可能な最小ドキュメント幅の半分までの間でドキュメントの左エッジを探索すればよい。左エッジを決定した後、プロセスは最も右のエッジ（コラムＮ）から始めて左エッジ＋許容可能な最小ドキュメント幅までの間でドキュメントの右エッジの探索を始める。
【００６３】
ステップ１６２で、プロセスは検出動作で使用する２つのエッジ予測値を生成する。生成される第１の予測値は、とがり値（Ｋ１ｓｔ）の変化の１次導関数である。具体的にＫ１ｓｔは、現在のコラムの２つ先のコラムのとがり値と１つ先のコラムのとがり値の差から、１つ先のコラムのとがり値と現在のコラムのとがり値の差をひいたものとして、決定される。即ち、以下の式で表すことができる。
【００６４】
【数９】

【００６５】
ステップ１６２で生成される第２のエッジ予測値は、ＡｌｔＭｅａｎ_Diff（ｎ）である。式（３）で与えられるＡｌｔＭｅａｎ_Diff（ｎ）は、現在のコラムの平均差と２つ先のコラムの平均差の差の絶対値であることを思い出されたい。ステップ１６３では、プロセスは以下の条件が満たされるかどうかエッジ検出結果を識別する。
【００６６】
【数１０】

式中、閾値ＭｎＤｉｆｆ−Ｔｈｒｅｓｈ２及びＫＴｈｒｅｓｈ２は、走査システムで見られる実際のドキュメントを表すドキュメントから経験的に決定した。１実施形態では、ＭｎＤｉｆｆ−Ｔｈｒｅｓｈ２は、図３のステップ１１０の平均差エッジ検出で使用するＭｎＤｉｆｆ−Ｔｈｒｅｓｈ１から１０〜１５の範囲に僅かに緩和し、Ｔｈｒｅｓｈ１は２５〜３０の範囲であった。しかし、閾値は大きく変化し得ることを当業者ならば理解するであろう。
【００６７】
上記の式（１０）で与えられた条件を満たさない場合エッジ候補は検出されず、プロセスはステップ１６４へと続き、そこで最大探索コラムに到達したかどうかを判定する。最大探索コラムに到達していない場合、プロセスは現在のコラムを増やして（ステップ１６５）ステップ１６２に戻り、新しいコラムに対して２つの新しいエッジ予測値を計算する。最大探索コラムに到達した場合、プロセスはエッジを識別しなかったことを示す（ステップ１６６）。他方で、式（１０）で与えられた条件を満たすならば、エッジ候補が検出されてプロセスはステップ１６７へと続く。
【００６８】
ステップ１６７では、プロセスは現在のコラム又は近傍コラムのいずれかが狭帯域アーチファクトに対応するかどうかを判定する。現在のコラム又は次のコラムが狭帯域アーチファクトに対応する（即ち狭帯域フラグが設定されている）と識別されたとステップ１６７が判定した場合、プロセスは狭帯域であるとして検出を拒否し、ステップ１６４に戻ってエッジの探索を続ける。ステップ１６７が上記のように判定しなかった場合、プロセスはステップ１６８へと続きそこで現在のピクセルコラムが幅検出バッキングに対応するかどうかを判定する。
【００６９】
ステップ１６８で現在のピクセルコラムが幅検出バッキングに対応しないと判定された場合、プロセスはステップ１６９でエッジ候補がコラムｎ＋３に存在すると判定する。他方で、現在のピクセルコラムが幅検出バッキングに対応する場合、プロセスは検出を拒否しステップ１６４に戻ってエッジの探索を続ける。
【００７０】
図９を参照すると、図３のステップ１１６のエッジ検出動作を実行するプロセスが示されている。上記のように、プロセスを使用してプレスキャン画像データにわたって左から右へ又は右から左へと移動することによって左右のエッジを識別することができる。プロセスは、ステップ１７１の変数の初期化から始まる。現在のコラムが初期化されて最大探索コラムが設定される。
【００７１】
ステップ１７２では、プロセスはエッジ検索動作に必要な２つのエッジ予測値を生成する。生成される第１の予測値はＳｔｄ１ｓｔ、即ち標準偏差値の変化の１次導関数である。上記のようにまた式（５）で与えられたように、Ｓｔｄ１ｓｔ（ｎ）は、コラム（ｎ＋２）の標準偏差値とコラム（ｎ＋１）の標準偏差値の差からコラム（ｎ＋１）の標準偏差と現在のコラム（ｎ）の標準偏差の差を引いたものとして、計算される。図９のプロセスで使用する第２のエッジ予測値はＳｕｍＳｔｄ（ｎ）である。式（７）で与えられたように、ＳｕｍＳｔｄ（ｎ）はｙ個先のコラムから始まるｘ個のコラムブロックの標準偏差の合計であることを思い出されたい。
【００７２】
ステップ１７３では、プロセスは以下の条件を満たすかどうかエッジ検出結果を識別する。
【００７３】
【数１１】

式中、閾値ＳｔｄＴｈｒｓｈ３及びＳＳＴｈｒｓｈ３は、走査システムで見られる実際のドキュメントを表すドキュメントから経験的に決定した。１実施形態では、ＳＳＴｈｒｓｈ３は３０でありＳｔｄＴｈｒｓｈ３は３であった。
【００７４】
上記の式（１１）で与えられた条件を満たさない場合エッジ候補は検出されず、プロセスはステップ１７４へと続き、そこで最大探索コラムに到達したかどうかが判定される。最大探索コラムに到達していない場合、プロセスは現在のコラムを増やして(ステップ１７５)ステップ１７２に戻り、新しいコラムに対して２つの新しいエッジ予測値を計算する。最大探索コラムに到達した場合、プロセスはエッジを識別できなかったことを示す（ステップ１７６）。他方で、式（１１）で与えられた条件を満たす場合、エッジ候補が検出されプロセスはステップ１７７へと続く。
【００７５】
有効なエッジであるためには、現在のコラムが自動エッジ予測装置コラムでなければならない（即ち、オートエッジフラグが設定されていなければならない）。したがって、ステップ１７７では現在のコラムが自動エッジ予測データであるかどうかを判定する。自動エッジ予測データであった場合、ステップ１７８でエッジがコラムｎ＋１に存在と判定する。現在のコラムが自動エッジ予測データコラムでない場合、プロセスは検出を拒否してステップ１７４に戻り、エッジの探索を続ける。
【００７６】
狭帯域アーチファクト、検出バッキング及びオートエッジフラグの判定の説明に移る前に、これらのコラムフラグを生成するのに使用するプレスキャン画像データについて説明する。図１０は、コラムフラグを決定するのに使用するプレスキャン画像データ部分を概略的に表示している。コラムフラグの生成には、ＡＩＱ画像データの現在のコラムを取り囲む一対の近傍コラムブロック（ブロック６２及び６４）とこれに対応するＡＷ画像データの一対のコラムブロック（ブロック７２及び７４）を使用する。さらにプロセスは、ＡＩＱ画像データの現在のコラムを取り囲む一対のやや離れた近傍コラムブロック（ブロック６６及び６８）とこれに対応するＡＷ画像データの一対のやや離れたコラムブロック（ブロック７６及び７８）に依存する。
【００７７】
対応する対の近傍ブロック６２と７２はそれぞれ、本明細書中ではＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AIQ及びＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AWとして識別され、それぞれｘ個先、即ちｘ個分ドキュメントに向かうコラムから始まるｘ"個分のコラムブロックからなる。対応する対の近傍ブロック６４と７４はそれぞれ、本明細書中ではＮｅａｒＰａｓｔ_AIQ及びＮｅａｒＰａｓｔ_AWとして識別される。これらのＮｅａｒＰａｓｔブロックはそれぞれｘ´個後方から始まりｘ"個分のコラムを含むコラムブロックからなる。
【００７８】
離れた近傍ブロックの対も同じ関係を維持する。即ち、対応する対の離れた近傍ブロック６６及び７６（本明細書中ではそれぞれＦａｒＦｕｔｕｒｅ_AIQ、ＦａｒＦｕｔｕｒｅ_AWと称する）はそれぞれ、ｙ個先のコラムから始まるｙ"個分のコラムブロックからなる。本明細書中ではそれぞれＦａｒＰａｓｔ_AIQ、ＦａｒＰａｓｔ_AWと称する対応する対の離れた近傍ブロック６８及び７８はそれぞれ、ｙ個分後方のコラムから始まりそこから先にｙ"個分のコラムを含むコラムブロックからなる。
【００７９】
近傍ブロック及び離れた近傍ブロックそれぞれのサイズ及び位置は、走査システムで予測されるドキュメントの範囲を表す、ドキュメントに対応する画像データを分析することによって経験的に決定することができる。
【００８０】
図１１は、図３のステップ１０４で実行されるように、ピクセルコラムが狭帯域アーチファクトに対応するかどうかを判定するプロセスの１実施形態を示す。図１１のプロセスはステップ１８１から始まり、そこでは近傍ブロックＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AIQ、ＮｅａｒＰａｓｔ_AIQ、ＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AW、ＮｅａｒＰａｓｔ_AWの平均値が計算される。近傍ブロックのブロック平均が求められると、プロセスはブロック平均と現在のコラムの平均の差を求める（ステップ１８３）。即ち、以下の値を計算する。
【００８１】
【数１２】

式中、Ｍｅａｎ（ＮＰ_AIQ）、Ｍｅａｎ（ＮＦ_AIQ）は、近傍ブロックＮｅａｒＰａｓｔ_AIQ、ＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AIQのコラム平均値の平均であり、Ｍｅａｎ（ＮＰ_AW）、Ｍｅａｎ（ＮＦ_AW）は、近傍ブロックＮｅａｒＰａｓｔ_AW、ＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AWのコラム平均値の平均である。
【００８２】
ステップ１８５では、プロセスは現在のコラムの画像データ（ＡＩＱ画像データとＡＷ画像データの両方）に狭帯域が存在するかどうかを判定する。狭帯域がａｕｔｏＩＱ画像データに存在することを確定する基準は以下の条件を含む。（ａ）現在のコラムの平均と近傍ブロックの平均の差が大きいこと。例えばａｂｓ（Ｄｉｆｆ１_AIQ），ａｂｓ（Ｄｉｆｆ２_AIQ）≧６及び（ｂ）Ｄｉｆｆ１_AIQ、Ｄｉｆｆ２_AIQが同じ符号であること。即ち、現在のコラムの平均が両方の近傍ブロックの平均よりもかなり低いかかなり高いこと。及び（ｃ）近傍ブロックの平均の差ａｂｓ（Ｄｉｆｆ１_AW−Ｄｉｆｆ２_AW）が小さい（例えば＜３）ことである。上記の各条件を満たす場合、狭帯域がＡＩＱ画像データで識別される。
【００８３】
同様に、上記の基準をａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データにも適用する。即ち、以下の各条件を満たす場合、つまり、（ａ）ａｂｓ（Ｄｉｆｆ１_AW），ａｂｓ（Ｄｉｆｆ２_AW）≧６及び（ｂ）Ｄｉｆｆ１_AW、Ｄｉｆｆ２_AWが同じ符号であること。即ち、現在のコラムの平均が両方の近傍ブロックの平均よりもかなり低いかかなり高いこと。及び（ｃ）（Ｄｉｆｆ１_AW−Ｄｉｆｆ２_AW）が小さいこと（例えば＜３）を満たす場合、狭帯域がＡＷ画像データに存在する。
【００８４】
狭帯域がＡＩＱ画像データ又はＡＷ画像データに存在するかどうかを判定した後、プロセスはステップ１８７へと続き、そこではコラムが狭帯域アーチファクトに対応するかどうかの最終的な判定がＡＩＱ画像データ及びＡＷ画像データの現在の状態、また狭帯域の識別のヒストリーに基づいて行われる。第１に、狭帯域が現在のコラム又は先行する２つのコラムのいずれかのＡＩＱ画像データに存在するならば、現在のＡＩＱコラムは「狭帯域アーチファクト」として示される。第２に、狭帯域が現在のコラム又は先行する２つのコラムのいずれかのＡＷ画像データで検出されているならば、現在のＡＷコラムは「狭帯域アーチファクト」として示される。狭帯域アーチファクトフラグがＡＩＱコラムとＡＷコラムの両方ではなくそのいずれかで設定されるならば、現在のコラムは狭帯域アーチファクトに対応すると識別される（即ち、狭帯域フラグが設定される）。
【００８５】
上記に説明した図６、７及び８のエッジ検出動作に含まれる、現在のコラム又は次の２つのコラムが狭帯域アーチファクトに対応するかどうかの判定以外に、狭帯域フラグはエッジ検出動作全ての最終チェックとして使用することができる。全てのエッジ検出動作に対して、エッジを検出した後、また次の２つのコラムのいずれかで狭帯域が検出された場合、そのエッジは捨てられエッジ検出が再開する。
【００８６】
図１２は、ピクセルコラムが自動エッジ予測データコラムであるかどうかを判定するプロセスの１実施形態を示す。図１２のプロセスはステップ１９１から始まり、そこではａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データの近傍ブロックＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AW及びＮｅａｒＰａｓｔ_AWそれぞれのブロック平均値と、ａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データの離れた近傍ブロックＦａｒＦｕｔｕｒｅ_AW及びＦａｒＰａｓｔ_AWそれぞれのブロック平均値の計算を行う。近傍ブロックのブロック平均を計算する場合、プロセスはブロック内のコラムの平均（アベレージ）を単に計算する。しかしながら、離れた近傍ブロックの平均を計算する場合は、プロセスはそのブロックの高いコラム平均と低いコラム平均を落とし、残りのコラム平均を使用してブロック平均を決定する。
【００８７】
ステップ１９３では、離れた近傍ブロックの平均の差、近傍ブロックの平均と現在のコラムの平均の差を計算する。即ち、以下の通りである。
【００８８】
【数１３】

式中、Ｍｅａｎ（ＮＰ_AW）、Ｍｅａｎ（ＮＦ_AW）は、近傍ブロックＮｅａｒＰａｓｔ_AW、ＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AWのコラム平均値の平均であり、Ｍｅａｎ（ＦＰ_AW）、Ｍｅａｎ（ＦＦ_AW）は、離れた近傍ブロックＦａｒＰａｓｔ_AW、ＦａｒＦｕｔｕｒｅ_AWのコラム平均値の平均である。
【００８９】
ステップ１９５では、プロセスはステップ１９３で計算した差に基づいてコラムの状態が自動エッジ予測装置であるか否かを識別する。具体的には、ＮｅａｒＢｌｏｃｋＤｉｆｆ_AW及びＦａｒＢｌｏｃｋＤｉｆｆ_AWの両方がグレーレベルの閾値よりも大きいかどうかを識別する。即ちコラムがバッカ・マテリアルと実際のドキュメントとの間のエッジ境界又は該エッジ境界付近にあるならば、先行する近傍ブロックの平均はドキュメントを示し後方のブロックの平均はブラックバッカを示すはずなので、この差が大きくなる。１実施形態では、優れた自動エッジ予測データの性能を提供するために３０グレーレベルよりも大きい閾値の差が決定された。
【００９０】
図１３は、ピクセルコラムが幅検出バッキングに対応するかどうかを判定するプロセスの１実施形態を示す。図１３のプロセスはステップ２０１から始まり、そこでは近傍ブロックＮｅａｒＰａｓｔ_AW及びＮｅａｒＦｕｔｕｒｅ_AWのコラム平均値のブロック平均値Ｍｅａｎ（ＮＰ_AW）及びＭｅａｎ（ＮＦ_AW）を計算する。ステップ２０１はまた、離れた近傍ブロックＦａｒＰａｓｔ_AW及びＦａｒＦｕｔｕｒｅ_AWのコラム平均値のブロック平均値Ｍｅａｎ（ＦＰ_AW）及びＭｅａｎ（ＦＦ_AW）を計算する。さらに、ステップ２０１は、離れた近傍ブロックＦａｒＰａｓｔ_AIQ及びＦａｒＦｕｔｕｒｅ_AIQのコラム平均値のブロック平均値Ｍｅａｎ（ＦＰ_AIQ）及びＭｅａｎ（ＦＦ_AIQ）を計算する。
【００９１】
上記のように、近傍ブロックのブロック平均を計算する際には、プロセスはブロック内のコラムの平均（アベレージ）を単に計算すればよい。しかしながら、離れた近傍ブロックの平均を計算する際には、プロセスはブロック内の高いコラム平均と低いコラム平均を落とし、残りのコラム平均を使用してブロック平均を決定する。
【００９２】
プロセスはステップ２０３へと続き、そこではバッキング検出パラメータがステップ２０１で計算したブロック平均値から計算される。一般に、離れた近傍ブロックの両方が幅検出バッキングに対応するならば、離れた近傍ブロックの平均の差は小さい。同様に、現在のコラムと近傍ブロックの差も小さい。さらに、画像データが幅検出バッキングに対応するならば、離れた近傍ブロックの平均は低いことが予測できる。さらに、画像データがバッキングに対応するならば、ａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データとａｕｔｏＩＱ画像データのグレーレベルの差（ホワイトバッキング対ブラックバッキング）は大きいままのはずである。上記の条件が与えられて、ステップ２０３は以下のバッキング検出パラメータ、即ちＦａｒＢｌｏｃｋＤｉｆｆ_AW（式（１７）で与えられる）、Ｄｉｆｆ１_AW及びＤｉｆｆ２_AW（式（１４）及び（１５））及び先行するブロックのＡＩＱ画像データとＡＷ画像データのブロック平均の差を以下に示すように計算する。
【００９３】
【数１４】

【００９４】
ステップ２０５では、プロセスはブロック平均及びバッキング検出パラメータを用いて現在のコラムが幅検出バッキングに対応するかどうかを判定する。具体的には、式（１９）で与えられる以下の条件が満たされるならば、現在のコラムは検出バッキングに対応することになる。
【００９５】
【数１５】

【００９６】
式（１９）の最後の条件によって、非常に濃いドキュメントが検出バッキングに対応すると誤って識別されるのを防止することができる。非常に濃いドキュメントの場合、ＡｕｔｏＷｉｄｔｈプレスキャンとＡｕｔｏＩＱプレスキャンのドキュメント領域のグレーレベルの差が非常に小さい。ドキュメント領域のグレーレベルの差（ホワイトバッキング透き通し対ブラックバッキング透き通し）は透明ドキュメントの場合は大きい。このことと、ＡｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データのブラックバッカと（ブラックバッカを透き通す）ドキュメントのグレーレベルの僅かな差が、透明ドキュメントが幅検出バッキングに対応すると識別する。したがって、エッジとして検出することを未然に防ぐことができる。
【００９７】
１実施形態では、３〜５のＢｌｏｃｋＴｈｒｓｈ、２０のＢａｃｋｅｒＴｈｒｓｈ及び６０のＤａｒｋＤｏｃＴｈｒｓｈを用いた。しかしながら、当業者なら、システムの要件に基づいて他の値を使用できることを理解するであろう。
【００９８】
図７及び８の検出動作で幅検出バッキングフラグを使用する以外に、検出バッキングコラムフラグは、任意の検出動作で識別された誤ったエッジを検出するのに有用である。より具体的には、任意の検出動作がエッジを識別した後、ホワイト縞の幅に対応するコラム数より広いスキッピングが、走査システムにおいて幾つかの透明ドキュメントのうち１つのエッジに現れたならば、その画像データは検出バッキングに対応すると判定され、そのエッジは捨てられる。この追加的なフェールセーフチェックは、（エッジの検出の信頼性があまりない）透明ドキュメントの検出に有用である。
【００９９】
４つの異なる検出動作（即ち、ステップ１１０、１１２、１１４及び１１６）を用いることで、４つの異なるエッジ検出結果を識別できる。対立を緩和するために、図３のステップ１２６は検出前動作を実行する。ステップ１２６で実行できるエッジ検出前動作の一例を以下に説明する。検出前動作の説明にあたって、ステップ１１０の検出動作を検出テスト１と称し、ステップ１１２の動作を検出テスト２と称し、ステップ１１４の動作を検出テスト３と称し、ステップ１１６の動作を検出テスト４と称する。
（Ａ） 検出テストのうち１つだけがエッジを識別した場合、その検出動作によって識別されたエッジ検出結果をドキュメントエッジと判定する（透明ドキュメントが識別されなかった場合）。
（Ｂ） 検出テスト１でエッジを検出しなかった場合、以下の先行規則を適用する。
（１） 他の３つの検出テストのうち２つだけがドキュメントエッジを識別したならば、最も先に検出したエッジがドキュメントエッジとして作用する。しかしながら、テスト２が最も早くエッジ検出を行って透明ドキュメントが検出されたならば、エッジは宣言されない。
（２） 他の検出動作３つ全てがエッジを識別し、検出テスト２が識別したエッジが、テスト３で識別したエッジ又はテスト４で識別したエッジのいずれかに合致するならば、テスト２で検出したエッジがドキュメントエッジと判定される。そうではなく、他の２つのテストに合致しない場合は、３つのテストで最も早く検出したエッジがドキュメントエッジと判定される。
（Ｃ） 検出テスト１がエッジを識別し他の検出テストの１つだけがエッジを識別した場合、テスト１が常に優先する。
（Ｄ） 最後の場合は、検出テスト１（規則７）がエッジを識別し他の２つ以上のテストもエッジを識別した場合である。この場合は以下の規則を適用する。
（１） 全ての規則がトリガされる場合、
ａ） テスト２及び３の検出結果が合致しこれらがテスト１の検出よりも早く行われた場合、テスト２の検出結果はテスト１の検出結果を無視することができる。又は、テスト２の検出が最も早く、他のどの規則にも合致せず、先行するコラム（ｎ＋３、ｎ＋４、ｎ＋５）の標準偏差値が小さく例えば５０未満である場合、テスト２のエッジ検出結果がテスト１の検出結果よりも優先する（透明ドキュメントが検出されなかった場合）。
ｂ） テスト３の検出が最も早い検出で、他のテストが互いに合致せず、コラム（ｎ＋３、ｎ＋４、ｎ＋５）の標準偏差値が小さい場合、テスト３の検出結果はテスト１の検出結果を無視することができる。
ｃ） 他の組み合わせの場合、テスト１の検出結果が優先する。
（２） テスト２がエッジを識別しなかった場合、テスト３及びテスト４のエッジ検出結果はテストのエッジ検出結果を無視することができない。
（３） 検出テスト１、２及び４だけがエッジを識別するためのテストである場合、
ａ） ３つ全ての検出テスト結果が合致するか又はテスト１が最も早い検出である場合、テスト１のエッジ検出結果がドキュメントエッジとして有効である。
ｂ） テスト２及び４のエッジ検出結果が合致しこれらがテスト１よりも早く検出された場合、テスト２で検出したエッジはテスト１のエッジを無視する。又はテスト２のエッジ検出が最も早く、他のどの規則にも合致せず、コラム（ｎ＋３、ｎ＋４、ｎ＋５）の標準偏差値が小さく、透明ドキュメントが識別されていない場合、テスト２のエッジ検出結果がテスト１よりも優先する。
ｃ） テスト４の検出が最も早くテスト１と２の検出結果（規則７及び９）が合致せず、コラム（ｎ＋３、ｎ＋４、ｎ＋５）の標準偏差値が小さい場合、テスト４の検出結果がテスト１を無視してドキュメントエッジを識別する。
（４） 検出テスト１、２及び３がエッジを識別し、テスト３の検出が最も早く、テスト１と２の検出結果が合致しない場合、テスト３の検出結果（規則８）がテスト１の結果を無視する。
【０１００】
検出前動作を使用してエッジの検出結果を調整した後、ステップ１２６のプロセスは最終的なエッジ照合動作を実行して識別したドキュメントエッジの確実性を判定する。ドキュメントエッジが検出テスト１及び２から検出されなかった場合、ドキュメントエッジの確実性は低い。ドキュメントエッジを実際の物理的ドキュメントエッジに確実に対応させるために、プロセスは近傍コラム（好ましくは、コラムｎ＋３、ｎ＋４、ｎ＋５）を調査することでドキュメントエッジの高標準偏差値（例えば、＞２５．０）を探す。これらの近傍コラムの高標準偏差は、エッジにテキスト／ラインアートがあることを示す。もしあれば、ドキュメントエッジの検出は遅かった可能性がある。即ち検出したエッジはドキュメント内にあることになる。このような場合、検出したドキュメントエッジは無視される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の教示にしたがって動作可能なドキュメントハンドラ及び画像形成システムの一部の概略図である。
【図２】検出バッキングで走査するように位置している図１のドキュメントハンドラ及び画像形成システムの概略図である。
【図３】本発明の教示にしたがって走査したドキュメントのエッジを検出する方法の実施の形態を例示するフローチャートである。
【図４】本発明の概念によるエッジ検出方法の実施の形態で得られたプレスキャン画像データを表す図である。
【図５】プレスキャン画像データから統計量をコンパイリングするプロセスの実施の形態を例示するフローチャートである。
【図６】本発明の教示による平均値の差に基づくエッジ検出動作の実施の形態を例示するフローチャートである。
【図７】本発明の概念による１次及び２次統計量に基づいたエッジ識別方法の実施の形態を例示するフローチャートである。
【図８】本発明の概念による４次統計量を用いるエッジ識別動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の概念による第４のエッジ識別を実行するプロセスを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の概念によるコラムタイプのパラメータを判定するのに使用するプレスキャン画像データの概略を示す図である。
【図１１】ピクセルコラムが狭帯域アーチファクトに対応するかどうかを判定するプロセスの実施の形態を示すフローチャートである。
【図１２】ピクセルが自動エッジ予測データコラムであるかどうかを判定するプロセスの実施の形態を例示するフローチャートである。
【図１３】ピクセルコラムが検出バッキングに対応するかどうかを判定するプロセスの実施の形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１６ ドキュメント
２２ バッキングローラ
３２ 幅検出バッキング
５０ プレスキャン画像データ
５２ ａｕｔｏＩＱ画像データ
５４ ａｕｔｏＷｉｄｔｈ画像データ

Claims (2)

1. （ａ） ドキュメントの一部を走査して画像データのセットを得るステップと、
   （ｂ） １次関数である第１の関数を用いて前記画像データから第１の値のセットを計算するステップと、
   （ｃ） ２次関数である第２の関数を用いて前記画像データから第２の値のセットを計算するステップと、
   （ｄ） 複数の第１の値の差の関数である第１の傾き値を決定するステップと、
   （ｅ） 複数の第２の値の差の関数である第２の傾き値を決定するステップと、
   （ｆ） 前記第１の傾き値と前記第２の傾き値から前記ドキュメントの検出エッジを決定するステップと、
   （ｇ）前記画像データから、それぞれが４次統計量である第３の値のセットを計算するステップと、
   （ｈ） 前記第３の値のセットから前記ドキュメントの第２の検出エッジを決定するステップと、
   （ｉ） 前記検出エッジと前記第２の検出エッジを調整してドキュメントエッジを得るステップと、
   （ｊ） それぞれが複数の第１の値の平均値を含む複数のブロック値を計算するステップと、
   （ｋ） 複数の近傍ブロック値を用いて前記ドキュメントエッジを照合することによりドキュメントエッジの確実性を求め、ドキュメントエッジの該確実性が所定の値より低い場合には該ドキュメントエッジを無視するステップと、
   と、を含む、走査システムにおいてドキュメントのエッジを自動的に検出する方法。
2. （ａ） ドキュメントの一部を走査して画像データのセットを得るステップと、
   （ｂ） ２次関数である第１の関数を用いて前記画像データから第１の値のセットを計算するステップと、
   （ｃ） 複数の第１の値の差の関数である第１の傾き値を決定するステップと、
   （ｄ） 複数の第１の値の合計を含むブロック合計値を生成するステップと、
   （ｅ） 前記第１の傾き値と前記ブロック合計値から検出したドキュメントの検出エッジを決定するステップと、
   （ｆ） ４次関数である第２の関数を用いて画像データから第２の値のセットを計算するステップと、
   （ｇ） 前記第２の値のセットから前記ドキュメントの第２の検出エッジを決定するステップと、
   （ｈ） 前記検出エッジと第２の検出エッジとを調整してドキュメントエッジを得るステップと、
   （ｉ） 複数の近傍ブロック値を用いて前記ドキュメントエッジを照合することによりドキュメントエッジの確実性を求め、ドキュメントエッジの該確実性が所定の値より低い場合には該ドキュメントエッジを無視するステップと、
   を含む、走査システムにおいてドキュメントのエッジを自動的に検出する方法。

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