JP5462522B2 - 画像処理装置、画像処理方法、当該画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像読み取り装置の原稿台に置かれている原稿を読み取り、読み取った画像を処理して出力する画像処理装置に係り、特に、原稿台に置かれている原稿領域のみをトリミングして出力する画像処理装置に関する。

紙メディアのデータをデジタル化し、ＰＣ等に取り込む際に使用する機器として、イメージングスキャナや複合機等が挙げられる。これらの画像入力デバイスでは、文字原稿などのモノクロ画像や雑誌などのカラー画像、現像された写真や、ネガ及びポジフィルム等、多くの種類の原稿を読み取ることができる。

一方、原稿台の読み取り範囲を、ユーザが指定することができるが、読み取るべき原稿以外の領域も含むことがある。そこで、読み取った画像を出力する際に便利な機能として、読み取るべき原稿領域を判定し、その部分のみをトリミングして出力する機能がある。

原稿台に複数の原稿が一度に置かれた場合、原稿台上の複数の読み取るべき原稿領域の全てが包含されている矩形領域を、読み取った画像から、トリミングして出力する機能がある。また、上記の場合、各読み取るべき原稿領域のそれぞれの矩形領域を、読み取った画像から、トリミングして出力する機能がある。

これらの機能には、読み取った画像から、読み取るべき原稿領域（読取対象）のみを精度よく判定することが必要である。一般的に、読み取った画像の輝度や彩度を計算し、エッジ抽出や閾値処理を行い、読み取った画像内の原稿領域と非原稿領域とを判別する。この場合、原稿の色と、読み取った画像データの背景となる画像読み取り装置の部品の色とが非常に似ている場合、読み取った画像内の原稿領域と非原稿領域との輝度や彩度は非常に似ているので、判別精度が低い。また、閾値を変更して、輝度や彩度が非常に似ている原稿領域と非原稿領域とを判別しようとすると、読み取った画像の中の、読み取り中に生じるノイズや原稿内のノイズまで原稿領域と判定し、判別精度が低くなる。

読み取った画像から精度良く原稿領域を判定する方法として、読み取った画像の背景となる画像読み取り装置の部品に、模様パターンを付けることによって、読取対象領域とそうでない部分とを判定する方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

また、原稿を置かない状態の画像を予め保持し、読み取った画像との差分を計算することによって、読取対象領域を判定する方法が知られている（たとえば、特許文献２参照）。

特開２００１−２６８３６７号公報 特開２００６−４８６２６号公報

しかし、画像処理装置の部品に模様パターンを付けるようにすると、加工コストが必要であるという問題がある。また、原稿なし状態の画像を予め保持すると、保持するためのメモリを必要とし、画像処理装置の劣化に伴い、原稿なしの状態の画像を改めて読み取り直す必要があり、効率が低く、ユーザビリティも低いという問題がある。

本発明は、読取装置が原稿を読み取ることで得られた読取画像において原稿に対応する領域を適切に決定することができる画像処理装置、画像処理方法、当該画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを提供することを目的とする。

本発明の画像処理装置は読取装置が原稿を読み取ることで得られた読取画像を取得する取得手段と、上記取得手段により取得された読取画像において、当該読取画像に含まれている画素の特徴量に基づき、当該特徴量が第１の閾値以上の画素に対応する線分を上記原稿のエッジの候補として特定する特定手段と、上記特定手段により特定された線分が延長されたときの延長線分に対応する画素の特徴量が、上記第１の閾値よりも小さな第２の閾値以上であるか判定する判定手段と、上記判定手段により上記延長線分に対応する画素の特徴量が上記第２の閾値以上であると判定された場合、上記特定手段により特定された線分と当該延長線分とに基づき、上記読取画像において上記原稿に対応する領域を決定する決定手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、特徴量が第１の閾値以上の画素に対応する線分が延長されたときの延長線分に対応する画素の特徴量が、第１の閾値よりも小さな第２の閾値以上であると判定された場合、当該線分と当該延長線分とに基づき原稿に対応する領域が決定される。そのため、読取装置が原稿を読み取ることで得られた読取画像において原稿に対応する領域を適切に決定することができる。

スキャナ１０１を示すブロック図である。 実施例１においてスキャナ１０１の読み取り動作のフローチャートである。 実施例１において原稿台３０１に原稿３０２を置いたことを示す図である。 読み取った画像データ４０２と矩形４０１とを示す図である。 ステップＳ４で特徴が抽出された画素群５０１と５０２とを示す図である。 抽出された領域６０１と６０２とを示す図である。 ステップＳ６が処理され、再決定した原稿領域矩形７０１を示す図である。 実施例１において、読取対象領域を抽出する動作のフローチャートである。 実施例１において、延長線分のエッジ強度の抽出フローチャートである。 実施例において、延長線分の特徴を解析するフローチャートである。

発明を実施するための形態は、次の実施例である。

図１は、本発明の実施例１であるスキャナ１０１を示すブロック図である。

スキャナ１０１は、画像処理装置の例である。光源ランプ１１は、原稿３０２を照明し、原稿表面の濃度に応じた強さの反射光が、結像レンズ２を通して、固体撮像素子であるＣＣＤ３等のラインイメージセンサ上に結像する。

光源点灯回路１０は、光源ランプ１１を駆動点灯する。増幅器４は、ラインイメージセンサのアナログ画像信号出力を増幅する。モータ駆動回路１２は、ステッパモータ等の光学系駆動モータ１３を駆動し、スキャナ１０１のシステム制御手段であるＣＰＵコントローラ９からの制御信号によって、駆動モータ１３の励磁信号を出力する。

Ａ／Ｄ変換器５は、増幅器４から出力されたアナログ画像信号を、デジタル画像信号に変換する。画像処理回路６は、デジタル信号化された画像信号に対してオフセット補正、シェーディング補正、デジタルゲイン調整、カラーバランス調整、カラーマスキング変換、主・副走査方向の解像度変換等の画像処理を行う。

バッファメモリ７は、ＲＡＭによって構成され、画像データを一時的に記憶する。インタフェース回路８は、接続しているホストＰＣ１７との間で、コマンドや画像通信を仲介する。インタフェース回路８は、ＵＳＢインタフェースやＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ等で構成されている。

作業用メモリ１４は、画像処理回路６が画像処理する際の一時作業メモリとして用いられる。作業用メモリ１４は、ＣＣＤ３等のラインイメージセンサ上に、所定のオフセットを持って、平行に配置されているＲＧＢ用各ラインセンサからの画像信号が持つＲＧＢライン間オフセットの補正用等に用いられる。作業用メモリ１４は、シェーディング補正等の各種データの一時記憶も行う。

ガンマＲＡＭＴ１５は、濃度ガンマ変換ＬＵＴを記憶し、この濃度ガンマ変換ＬＵＴは、ガンマ補正を行うためのものである。ＣＰＵコントローラ９は、接続しているホストＰＣからの命令にしたがって、スキャナ１０１を制御し、モータ駆動回路１２、光源点灯回路１０、画像処理回路６等を制御する。

また、操作パネル１６に設けられているスイッチが押された状態が、ＣＰＵコントローラ９によって検知され、インタフェースを介して接続されているホストＰＣへ通知される。

実施例１では、ＲＧＢ３色を読み取る３ラインのＣＣＤ３と光源ランプ１１とによって構成されているが、単色の１ラインイメージセンサと選択的に点灯可能なＲＧＢ３色の光源とによる構成であっても、上記と同様の機能を実現することができる。

図示していないが、光源を３色のＬＥＤの構成とし、ＣＰＵコントローラ９は、光源点灯回路１０によって、３色の光源ＬＥＤの１色を点灯し、点灯している照明光について、イメージセンサで読み取る。点灯するＬＥＤを順次切り替えつつ読み取ることによって、原稿画像を、光源の発光色によって、色分解して読み取ることができる。

図２は、実施例１において、ホストＰＣ１７によるスキャナ１０１の読み取り動作を示すフローチャートである。

図３は、実施例１において、原稿台３０１に原稿３０２を置いた状態を示す図である。

図３に示すように、原稿台３０１に、読取対象が記載されている原稿３０２を置いたとする。図２に示すフローチャートにおけるステップＳ１で、スキャナから原稿台３０１の全体の画像（原稿台画像）を読み取る。読み取るときの解像度は、仮のものでもよく、ユーザ所望の解像度であってもよい。ステップＳ２で読み取った画像データから内に含まれている複数の画像領域を抽出する。上記複数の画像領域を包含する最小矩形領域を読取対象領域として抽出する。

図４は、読み取った画像データ４０２と、読取対象として抽出した頂点Ａ、頂点Ｂ、頂点Ｃ、頂点Ｄを持つ矩形４０１とを示す図である。

図４では、原稿３０２の一部分（線分ＢＧと線分ＤＬ）が抽出されていないことが分かる原稿台全面を読み取った画像データ４０２は、図３における原稿台３０１の領域と等しい。

ここで、図３と図４を見比べると、原稿３０２の領域と矩形４０１の領域とが一致していない。これは、本来、原稿３０２の辺の一部である線分ＢＧや線分ＤＬが抽出されなかったためである。

次にステップＳ３で、ステップＳ２で抽出した矩形４０１の各辺を読み取った画像データ４０２の端から延長した線分である延長線分を特定する。

ステップＳ３で特定された線分ＡＥ、線分ＡＦ、線分ＢＧ、線分ＢＨ、線分ＣＩ、線分ＣＪ、線分ＤＫ、線分ＤＬを、図４に示す。

延長線分を特定する処理（ステップＳ３）を、ステップＳ２で読み取った画像データから抽出された読取対象の矩形の４辺の全てに対して行ってもよく、一部の辺に対してのみ行ってもよい。

次に、ステップＳ４では、ステップＳ３で特定した延長線分（線分ＡＥ、線分ＡＦ、線分ＢＧ、線分ＢＨ、線分ＣＩ、線分ＣＪ、線分ＤＫ、線分ＤＬ）を含む近傍領域の特徴を抽出する。上記延長線分の特徴を抽出する方法の詳細を別途説明する。

ステップＳ４の処理を、ステップＳ３で特定した延長線分の全てについて実行する。

図５は、ステップＳ４で特徴が抽出された画素群５０１と５０２とを示す図である。

画素群５０１、５０２は、それぞれ、図４に示す線分ＢＧと線分ＤＬとの上に直線状に連続して存在する。この線分ＢＧと線分ＤＬとの上に実際には原稿３０２が存在する。

次に、ステップＳ６では、特徴抽出結果（ステップＳ４）を解析し、延長線分内の読取対象領域を判定し、延長線分内で、読取対象である画素を抽出する。延長線分内の読取対象領域を判定する方法を、別途説明する。

図６は、ステップＳ５で、全ての延長線分の特徴抽出が終了した後、ステップＳ６で、読取対象の一部であると判定した抽出された領域６０１、６０２とを示す図である。

次に、ステップＳ７では、ステップＳ６で読取対象の一部であると判定された領域６０１、６０２と、ステップＳ２で抽出された矩形４０１とを内包する矩形を、原稿画像の原稿領域として再決定する。また、ここで、ステップＳ６で原稿領域の一部であると判定された領域６０１、６０２を含む延長線分の全てと、ステップＳ２で抽出された矩形４０１とを内包する矩形を原稿領域として再決定するようにしてもよい。

次に、ステップＳ８では、ステップＳ３で特定した延長線分の全てについて、ステップＳ６が処理されたかどうかを調べ、全て処理されていれば、終了する。

図７は、ステップＳ３で特定した延長線分の全てについて、ステップＳ６が処理され、再決定した原稿領域矩形７０１を示す図である。

原稿領域矩形７０１が、最終的に判定された原稿領域である。図７と図３とを比較すると、原稿領域が正確に抽出されていることが分かる。

図８は、実施例１において、読取対象（原稿領域）を抽出する動作（ステップＳ２）を示すフローチャートである。

ステップＳ２１で、画像から二値化のための閾値を決定する。この閾値は、後述するステップＳ２６の比較方法に依存して、最適な値が変わる。閾値を簡単に決定するには、固定の値を閾値として予め決めておけばよい。

ステップＳ２２で、ある１画素の値を取得する。画像から、読取対象を抽出するために、全ての画素に対して処理を行わなければならないが、ステップＳ２２の処理を繰り返すと、１画素毎に処理することができる。通常は、Ｘ座標、Ｙ座標を用いて、ある１画素の位置を特定する。処理開始時には、Ｘ座標、Ｙ座標を初期値（一般的には０）で初期化し、１画素処理する毎に、Ｘ座標、Ｙ座標を変化させ、全画素を走査する。

ステップＳ２３では、ステップＳ２２で取得した画素値の色空間を変換する。一般的に、ＣＣＤ３の特性、カラーフィルタや、光源ランプ１１によって、スキャナ１０１毎の色空間が異なる。デバイス非依存の色空間にすれば、スキャナ１０１に依存せずに，読取対象を抽出することができる可能性があるので、ステップＳ２３で色空間を変換する。

スキャナ１０１に依存したパラメータを調整し、ステップＳ２１の処理における閾値を決定する場合、このステップＳ２３の処理を省くことができる。

ステップＳ２４では、ステップＳ２３で得られた値を、スカラー値に変換する。カラー画像を入力する場合、ＲＧＢ三色値を持っている。このＲＧＢ三色値（ベクトル値）と、閾値（スカラー値）とを比較するために、ＲＧＢ三色値をスカラー値に変換する。ＲＧＢ三色値をスカラー値に変換する場合、どれか１色のみを取り出す方法、ＲＧＢ三色値に適当な重み付け平均をとり、輝度値を求める方法、ＲＧＢ三色値から彩度を計算する方法等がある。ただし、入力画像がグレースケール等、１色である場合、この処理を必要としないので、ステップＳ２４の処理を省くことができる。

ステップＳ２５では、ステップＳ２４で得られた値から、Ｎ次微分や差分を計算する。画像から読取対象を抽出する処理において、原稿台３０１に置いた原稿３０２と、それ以外の境界とを抽出することによって、その後の原稿領域を精度よく決定することが容易になる可能性がある。

原稿台３０１に置いた原稿３０２の境界を抽出する目的で、Ｎ次微分や差分を計算する。この処理は、ステップＳ２４で得られた値の特性に依存するので、必要がなければ、ステップＳ２５の処理を省くことができる。

ステップＳ２６では、ステップＳ２５で得られた値と、ステップＳ２１で決定した閾値とを比較し、閾値未満であれば、読取対象ではないと判断し、閾値以上であれば、読取対象であると判断する。ただし、ステップＳ２３〜ステップＳ２５で求めた値によっては、この関係が逆転し、閾値未満であれば、読取対象であると判断し、閾値以上であれば、読取対象ではない判断とするようにしてもよい。この関係を予め決めておく。たとえば、輝度値を使用する場合、閾値未満であれば、読取対象であると判断し、彩度を使用する場合、閾値以上であれば、読取対象であると判断する。

ステップＳ２７では、ステップＳ２６の結果を保存する。ステップＳ２６の結果は、読取対象であるか、読取対象ではないかの２種類しかないので、読取対象であれば、「１」を付与し、読取対象でなければ、「０」を付与する等のように、符号化して保存する。

ステップＳ２８では、全ての画素が、ステップＳ２７で処理されたかどうかを調べ、全て処理されていれば、終了する。この結果、読取対象となった画素の固まりが画像領域として検出される。

実施例１において、図８に示すフローチャートの順で、処理する。しかし、ステップＳ２１における閾値の決定に、ステップＳ２５の結果が必要な場合があり、また、隣接する画素についてスカラー値へ変換（ステップＳ２４）した値を、ステップＳ２５の計算に必要な場合がある。このために、図８に示すフローチャートの処理順を、必要に応じて入れ替えるようにしてもよい。

実施例１では、図８に示すフローチャートを、１回のみ実行するが、場合によっては、複数回実行するようにしてもよく、このときに、内部の処理方法を変えるようにしてもよい。たとえば、１回目の処理では、色空間の変換を行わずに、輝度を求め、二次微分によって処理する。２回目の処理では、色空間の変換を行い、彩度を求め、ステップＳ２５の処理を飛ばして処理する。その後に、２つの結果の論理積または論理和を求めて合成する。論理積を使うか、論理和を使うかは、ステップＳ２７の符号化に依存するので、適宜決める。

図９は、実施例１において、延長線分（図４における線分ＡＥ、線分ＡＦ、線分ＢＧ、線分ＢＨ、線分ＣＩ、線分ＣＪ、線分ＤＫ、線分ＤＬ）を含む領域からの画像抽出（エッジ強度の抽出）（ステップＳ４）を示すフローチャートである。

一般に、画像処理での「特徴量」とは、画像を解析して得られたある指標であり、エッジ強度、形状、色味等、色々ある。本明細書では、その一例として、エッジ強度を使用した実施例を記載している。

ステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理は、図８に示すステップＳ２２〜ステップＳ２４の処理と同様であるので、その説明を省略する。ステップＳ３４で、処理している延長線分が、主走査方向の線分であるのか、副走査方向の線分であるのかを判定する。副走査方向の線分を処理している場合、ステップＳ３５に進み、主走査方向の線分を処理している場合、ステップＳ３６に進む。ステップＳ３５では、主走査方向のエッジ強度を抽出するために、主走査方向のＮ次微分や差分を計算する。

ステップＳ３６では、副走査方向のエッジ強度を抽出するために、副走査方向のＮ次微分や差分を計算する。たとえば、図４の延長線分ＢＧ内には、原稿３０２の右辺と原稿台３０１の境界部分とが存在する。よって、延長線分ＢＧは、副走査方向の線分であるので、ステップＳ３５において、主走査方向のＮ次微分や差分を計算すれば、原稿領域部分の輝度と、原稿台領域部分の輝度との差（エッジ強度）を、延長線分の特徴として抽出できる。

また、図４に示す延長線分ＢＨ内には、原稿台３０１の領域しか存在しない。よって、延長線分ＢＨは主走査方向の線分であるので、ステップＳ３６で、主走査方向のＮ次微分や差分を計算しても、なにも抽出できない。ステップＳ３５、ステップＳ３６で、使用する差分処理フィルタの例として、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタがある。ステップＳ３７では、ステップＳ３５またはステップＳ３６での計算結果を保存する。ステップＳ３８で、処理している延長線分内の全ての画素が、ステップＳ３６またはステップＳ３７で処理されたかどうかを調べ、全て処理されていれば、終了する。

図１０は、実施例において、延長線分（図４における線分ＡＥ、線分ＡＦ、線分ＢＧ、線分ＢＨ、線分ＣＩ、線分ＣＪ、線分ＤＫ、線分ＤＬ）の特徴を解析し、読取対象を判定し、抽出する動作（ステップＳ６）を示すフローチャートである。

ステップＳ４１で、画像領域判定のための閾値を決定する。閾値を簡単に決定するには、固定の値を閾値として予め決めておけばよい。

一般的に、延長線分（図４における線分ＡＥ、線分ＡＦ、線分ＢＧ、線分ＢＨ、線分ＣＩ、線分ＣＪ、線分ＤＫ、線分ＤＬ）は、図２のステップＳ２処理において読取対象ではないと判定された部分である。したがって、ステップＳ４１で決定する画像領域判定のための閾値を、ステップＳ２で用いた閾値よりも低くし、わずかなエッジ強度であっても、読取対象であると判定される値にする。

ステップＳ４２では、ステップＳ４で保存したある１画素のエッジ強度を取得する。ステップＳ４３では、ステップＳ４１で決定した閾値とステップＳ４２で取得したエッジ強度とを比較し、ステップＳ４２で取得したエッジ強度が閾値未満であれば、読取対象でないと判断し、ステップＳ４５に進む。ステップＳ４２で取得したエッジ強度が閾値以上であると判断すれば、ステップＳ４４に進み、読取対象として抽出し、保存する。ステップＳ４５で、延長線分内の全ての画素が、ステップＳ４３で処理されたかどうかを調べ、全て処理されていれば、終了する。

また、ここで、ステップＳ４１〜ステップＳ４５の処理の代わりに、ステップＳ２で抽出した矩形４０１の４辺に対して、ステップＳ４と同様の特徴抽出を行うようにしてもよい。この場合、これによって取得したエッジ強度と延長線分とのエッジ強度を比較し、読取対象を判定する。

すなわち、矩形４０１の４辺に対して、図９に示すエッジ抽出処理を行う。そして、延長線分内のエッジ強度の密度と、抽出結果の矩形４０１の４辺のうちで、その延長線分に対応する１辺内のエッジ強度密度とを比較する。そして、延長線分内のエッジ強度密度が小さければ、読取対象ではないと判定し、大きければ、読取対象であるとして抽出し、保存する。

ステップＳ２で抽出した矩形４０１の頂点から、副走査方向に延長して得られた延長線分は、その頂点から主走査方向に、ステップＳ２で抽出した矩形４０１の辺に対応する。また、ステップＳ２で抽出した矩形４０１の頂点から主走査方向に延長して得られた延長線分は、その頂点から副走査方向に、ステップＳ２で抽出した矩形４０１の辺に対応する。

たとえば、図４の延長線分ＤＬは、ステップＳ２で抽出した矩形４０１の辺ＡＤが対応する。つまり、延長線分ＤＬのエッジ強度を辺ＡＤのエッジ強度とを比較する。そして、延長線分ＤＬ内のエッジ強度が、閾値以上である画素の総和を、延長線分ＤＬの面積で除算した数値αと、辺ＡＤ内のエッジ強度が閾値以上である画素の総和を、辺ＡＤの面積で除算した数値βとを比較する。そして、数値αが大きければ、延長線分ＤＬが原稿領域の一部であると判定し、抽出する。

延長線分ＤＬ内には、原稿３０２の下辺と原稿台３０１の境界部分とが存在するので、ステップＳ４処理によって、延長線分ＤＬ上にまんべんなく、エッジ強度が抽出される。また、矩形４０１の辺ＡＤ内には、原稿３０２内の文字や写真、イラストなどのコンテンツ部分の輝度値の差がエッジ強度として求められるだけであり、辺ＡＤ上の一部に偏ることが多い。よって、延長線分ＤＬ内のエッジ強度が閾値以上である画素の総和を、延長線分ＤＬの面積で除算した数値αと、辺ＡＤ内のエッジ強度が閾値以上である画素の総和を、辺ＡＤの面積で除算した数値βでは、数値αの方が大きくなることが多い。

なお、スキャナ１０１は、原稿台上の原稿を含む原稿台全面を読み取った原稿台画像から、原稿画像を得る画像処理装置の例である。

画像処理回路６は、上記原稿台画像に含まれる複数の画像領域を検出し、上記複数の画像領域を包含する最小の矩形領域を抽出する第１の抽出手段の例である。矩形４０１は、上記最小の矩形領域の例である。

画像処理回路６は、上記矩形領域の上辺、下辺、左辺、右辺の４辺のそれぞれ両端を、上記原稿台画像の上辺、下辺、左辺、右辺に向かって、それぞれ延長して得られる最大８本の線分を特定する線分特定手段の例である。読み取った画像データ４０２は、上記原稿台画像の例である。

画像処理回路６は、上記特定された各線分を含む近傍領域に存在する画素を抽出する第２の抽出手段の例である。線分ＡＥ、線分ＡＦ、線分ＢＧ、線分ＢＨ、線分ＣＩ、線分ＣＪ、線分ＤＫ、線分ＤＬをＮ数に合わせて拡張した領域は、上記特定された各線分を含む近傍領域の例である。画素群５０１、５０２は、上記特定された各線分を含む近傍領域に存在する画素の例である。

画像処理回路６は、上記矩形領域と上記第２の抽出手段が抽出した画素を包含する最小の矩形領域とを上記原稿画像の領域であると決定する決定手段の例である。

また、上記第２の抽出手段は、抽出された画像が直線状に連続する複数の画素からなる場合には、上記画素を上記第２の抽出手段で抽出する画素であると判断する。または、上記画素のエッジ強度と上記第１の画像領域のエッジ強度とを比較し、上記画素のエッジ強度が第１の画像領域のエッジ強度よりも強い場合に、第２の抽出手段で抽出する画素であると判断する。画素群５０１、５０２は、抽出された画像が直線状に連続する複数の画素の例である。また、上記第１の候補画素群に、図９に示すエッジ抽出処理を行い、そのエッジ強度の密度と上記特徴画素群（エッジ強度）とを比較し、上記特徴画素群の方が大きいと判断した結果、第２の候補画像群であると判断する。

実施例２は、実施例１の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードであり、このソフトウエアのプログラムコードを記憶した記憶媒体も実施例である。上記記憶媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）が記録媒体に格納されているプログラムコードを読み出し、実行するようにしてもよい。

この場合、上記記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が、上記実施例の機能を実現し、このプログラムコードを記憶した記憶媒体は、本発明を構成する。

プログラムコードを供給するための記憶媒体として、たとえば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤを用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することによって、上記実施例の機能が実現される。そのプログラムコードの指示に基づいて、コンピュータ上で稼動しているＯｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上記実施例の機能が実現される。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードを、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに設けられているメモリに書き込む。その後に、そのプログラムコードの指示に基づいて、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに設けられているＣＰＵなどが、実際の処理の一部または全部を実行するようにしてもよい。この場合、上記処理によって上記実施例の機能が実現される。

つまり、上記実施例は、上記画像処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラムの例である。また、上記実施例は、上記画像処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体の例である。

なお、上記実施例を構成する各手段を、工程に変更すれば、上記実施例は、画像処理方法の発明として把握することができる。

１０１…スキャナ、
９…ＣＰＵコントローラ、
５０１、５０２…線分上に存在した画素群、
６０１、６０２…線分上に存在した画像領域、
７０１…矩形４０１と領域６０１、６０２を含む原稿領域矩形。

Claims (6)

1. 読取装置が原稿を読み取ることで得られた読取画像を取得する取得手段と；
   上記取得手段により取得された読取画像において、当該読取画像に含まれている画素の特徴量に基づき、当該特徴量が第１の閾値以上の画素に対応する線分を上記原稿のエッジの候補として特定する特定手段と；
   上記特定手段により特定された線分が延長されたときの延長線分に対応する画素の特徴量が、上記第１の閾値よりも小さな第２の閾値以上であるか判定する判定手段と；
   上記判定手段により上記延長線分に対応する画素の特徴量が上記第２の閾値以上であると判定された場合、上記特定手段により特定された線分と当該延長線分とに基づき、上記読取画像において上記原稿に対応する領域を決定する決定手段と；
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 上記読取画像において上記特定手段により特定された線分に基づく矩形領域を、上記原稿に対応する領域の候補として抽出する抽出手段を有し、
   上記延長線分は、上記抽出手段により抽出された矩形領域の辺が延長されたときの延長線分であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記決定手段は、上記抽出手段により抽出された第１の矩形領域の辺が延長されたときの延長線分に対応する画素の特徴量が上記第２の閾値以上であると上記判定手段により判定された場合、当該第１の矩形領域の辺と当該延長線分を含む辺を有する第２の矩形領域を、上記原稿に対応する領域として決定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. 上記読取画像に含まれている画素の特徴量はエッジ強度であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 読取装置が原稿を読み取ることで得られた読取画像を取得する取得工程と；
   上記取得工程において取得された読取画像において、当該読取画像に含まれている画素の特徴量に基づき、当該特徴量が第１の閾値以上の画素に対応する線分を上記原稿のエッジの候補として特定する特定工程と；
   上記特定工程において特定された線分が延長されたときの延長線分に対応する画素の特徴量が、上記第１の閾値よりも小さな第２の閾値以上であるか判定する判定工程と；
   上記判定工程において上記延長線分に対応する画素の特徴量が上記第２の閾値以上であると判定された場合、上記特定工程において特定された線分と当該延長線分とに基づき、上記読取画像において上記原稿に対応する領域を決定する決定工程と；
   を有することを特徴とする画像処理装置の画像処理方法。
6. 請求項５に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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