JP6852364B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

特許文献１には、名刺等の白い原稿でも原稿領域の自動切り出しを可能にすることを課題とし、原稿台上の読取範囲全面を読取る全面画像データを得る工程と、原稿台上の前記読取範囲全面を覆う黒シートを検出する工程と、全面画像データから矩形の原稿領域を識別する識別工程と、前記識別工程で識別された矩形の原稿領域の画像を前記全面画像データから切り出して原稿領域の画像データを得る工程を有することが開示されている。

特許文献２には、名刺フォルダから名刺を取り出す手間がなく、名刺を裏返す場合に、１枚ずつ名刺を裏返す手間を省くことができ、操作性が向上し、また、データ管理を効率化することができる名刺管理システムを提供することを課題とし、１頁に複数枚の名刺を収納可能で透明な名刺フォルダを画像読取装置にて読取る画像読取システムにおいて、上記画像読取装置が、複数枚の名刺を収納した上記名刺フォルダの表面の画像を読取り、第１画像データを得る第１読取工程と、上記画像読取装置が、上記複数枚の名刺を収納した上記名刺フォルダの裏面の画像を読取り、第２画像データを得る第２読取工程と、上記第１と第２の画像データの天地方向を合わせる工程と、上記第１と第２の画像データから、各名刺を切り出す切出工程と、上記天地方向を合わせた上記第１と第２の画像データにおける各名刺の位置関係から、各名刺の表面と裏面とを関連付ける関連付工程と、上記切出工程で切り出した各名刺の両面分のデータを１つの項目として取り扱う工程とを有することが開示されている。

特許文献３には、原稿地肌への影響を極力小さいものにしつつ、原稿カバー（プラテンカバー）の開閉状態に係わりなく精度のよい原稿検知を可能にすることを課題とし、プラテン上に載置された原稿を光学的に走査して読取られる画像情報の処理を行う画像処理装置にあって、画像処理の対象となる原稿領域を検知する原稿検知装置において、プラテン上にて開閉可能なプラテンカバーの当該原稿押え面を対象となる原稿の色と異なる色にて着色し、プラテンカバーの開放状態と閉鎖状態を判別するプラテン開閉判別手段と、プラテン開閉判別手段がプラテンカバーの開放状態を判別するときに原稿とその背景部との濃度差に基づいて原稿エッジ部を検出する第一の原稿エッジ検出手段と、プラテン開閉判別手段がプラテンカバーの閉鎖状態を判別するときに原稿とプラテンカバーの原稿押え面の色差に基づいて原稿エッジ部を検出する第二の原稿エッジ検出手段と、第一又は第二の原稿エッジ検出手段にて検出された原稿エッジ部を含む所定領域を原稿領域として特定する原稿領域特定手段とを備えたことが開示されている。

特開２００３−３３８９２０号公報 特許第４７９５０３８号公報 特許第２９５８９８１号公報

１回のスキャンで複数枚の原稿を読み取ることが行われている。そして、その画像からそれぞれの原稿画像を抽出することが行われている。例えば、背景として黒色の台紙を用いて原稿画像の抽出精度を高めることが行われている。この場合、その台紙に近い色の原稿であると、原稿画像を抽出できない場合がある。一方、背景の色は、操作者に対して強制すべきではない。
そこで、本発明は、背景が白色であるか否かを固定せずに原稿画像を抽出する場合にあって、背景に使用できる色を固定したことを想定した処理に比べて、原稿画像の抽出精度を高めることができるようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、複数の原稿画像が含まれている画像に対して２値化処理を行って第１領域を抽出する第１抽出手段と、前記画像に対してエッジ検出処理又は色差検出処理を行って第２領域を抽出する第２抽出手段と、前記画像の背景が白色であるか否かに応じて、前記第１領域と前記第２領域を組み合わせて、前記原稿画像の領域を抽出する第３抽出手段と、前記画像の周辺領域の輝度値にしたがって背景が白色であるか否かを判断する判断手段を有し、前記第３抽出手段は、前記判断手段によって前記画像の背景が白色でないと判断された場合は、前記第１領域と前記第２領域の両方を用いて、前記原稿画像の領域を抽出する、画像処理装置である。

請求項２の発明は、前記判断手段は、４つの前記周辺領域毎の背景が白色であるか否かの判断結果を用いて、前記画像の背景が白色であるか否かを判断する、請求項１に記載の画像処理装置である。

請求項３の発明は、前記第３抽出手段は、前記判断手段によって前記画像の背景が白色であると判断された場合は、前記第２領域を優先して、前記原稿画像の領域を抽出する、請求項１に記載の画像処理装置である。

請求項４の発明は、前記判断手段によって、背景が白色であるか否かを判断できない場合は、利用者に白色かそれ以外の色であるかを指示させる旨の表示を行う、又は、利用者に再度スキャンさせる旨の表示を行う表示手段をさらに有する請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項５の発明は、コンピュータを、複数の原稿画像が含まれている画像に対して２値化処理を行って第１領域を抽出する第１抽出手段と、前記画像に対してエッジ検出処理又は色差検出処理を行って第２領域を抽出する第２抽出手段と、前記画像の背景が白色であるか否かに応じて、前記第１領域と前記第２領域を組み合わせて、前記原稿画像の領域を抽出する第３抽出手段と、前記画像の周辺領域の輝度値にしたがって背景が白色であるか否かを判断する判断手段として機能させ、前記第３抽出手段は、前記判断手段によって前記画像の背景が白色でないと判断された場合は、前記第１領域と前記第２領域の両方を用いて、前記原稿画像の領域を抽出する、画像処理プログラムである。

請求項１の画像処理装置によれば、背景が白色であるか否かを固定せずに原稿画像を抽出する場合にあって、背景に使用できる色を固定したことを想定した処理に比べて、原稿画像の抽出精度を高めることができる。また、背景が白色でないと判断された場合は、第１領域又は第２領域のいずれか一方を用いる場合に比べて、原稿画像の抽出精度を高めることができる。

請求項２の画像処理装置によれば、４つの各周辺領域に背景が白色であるか否かの判断結果を用いて、背景が白色であるか否かの判断をすることができる。

請求項３の画像処理装置によれば、背景が白色であると判断された場合は、第１領域を優先させて用いた場合に比べて、原稿画像の抽出精度を高めることができる。

請求項４の画像処理装置によれば、背景が白色であるか否かを判断できない場合は、利用者の操作を促すことができる。

請求項５の画像処理プログラムによれば、背景が白色であるか否かを固定せずに原稿画像を抽出する場合にあって、背景に使用できる色を固定したことを想定した処理に比べて、原稿画像の抽出精度を高めることができる。また、背景が白色でないと判断された場合は、第１領域又は第２領域のいずれか一方を用いる場合に比べて、原稿画像の抽出精度を高めることができる。

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。 本実施の形態を用いずに、原稿画像を抽出する処理例の説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示す説明図である。 処理結果テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態にしたがって、又はそれまでの状況・状態にしたがって定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である画像処理装置１００は、複数の原稿画像が含まれている画像から、その原稿画像を抽出するものであって、図１の例に示すように、画像処理装置１００は、データ読込モジュール１１０、背景色特徴算出モジュール１２０、固定濃度差算出モジュール１３０、エッジ成分算出モジュール１４０、背景色判断モジュール１５０、原稿領域推定モジュール１６０を有している。
例えば、名刺、領収書（レシート）等の原稿の画像を読み取って、文字認識等の処理を行って、名刺データベースの生成処理、経理処理等が行われている。画像の読み取り（スキャン）処理は、それぞれの原稿が小さいことから、１回のスキャン処理で読み取り台（原稿台、プラテンともいわれる）に置いた複数枚の原稿を読み取ることが行われている。この場合、１回のスキャン処理で受け付けた１枚の画像から複数の原稿画像を抽出しなければならない。原稿画像の抽出精度を高めるために、一般に、名刺、領収書等の原稿は白いことが多いので、特許文献１等に記載の技術では、黒色の背景となるように、黒シートを用いている。
しかし、この黒シートに近い色で配色された原稿は逆に検出することが困難になる。例えば、デザインが施された名刺等では、黒色に近い色で塗りつぶされている場合がある。
また、操作者は、必ずしも黒シートを用いるとは限らず、白色を背景として複数の原稿を読み込ませる場合がある。

データ読込モジュール１１０は、背景色特徴算出モジュール１２０、固定濃度差算出モジュール１３０、エッジ成分算出モジュール１４０と接続されている。データ読込モジュール１１０は、複数の原稿画像が含まれている画像を受け付ける。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスク（画像処理装置１００に内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、多値画像（カラー画像を含む）である。
原稿を読み込む場合、白色以外の色（例えば、黒色や濃紺色や濃い灰色などの明度の低い濃い色や、金属色のような読み取り光の反射特性が異なる色等、以下、本実施の形態では黒色と表現する）の台紙を用いて読み込まれる場合もあるし、白色の台紙を用いて読み込まれる場合もある。この台紙の色が、画像の背景色となる。また、台紙そのものを用いずに読み込まれる場合もあり、この場合は、プラテンカバーの裏側の色（例えば、白色等）が画像の背景色となる。台紙として、予め定められた台紙（画像処理装置１００を組み込んだ製品の付属品等）であってもよいし、操作者が用意した台紙であってもよい。例えば、プラテンカバーを開けたままコピーすることによって、黒紙を生成したものであってもよい。
なお、操作者に対しては、複数枚の原稿を読み込ませる場合は、黒い台紙を用いることを推奨するようにしてもよい。例えば、「複数枚の原稿を読み込ませる」指示を受け付けた場合は、黒い台紙を用いる旨を表示するようにしてもよい。ただし、操作者は、必ずしもそれにしたがって、黒い台紙を用いるとは限らない。

背景色特徴算出モジュール１２０は、データ読込モジュール１１０、背景色判断モジュール１５０と接続されている。背景色特徴算出モジュール１２０は、データ読込モジュール１１０が受け付けた画像内の予め定められた領域を検査して輝度値の分布から特徴量を抽出する。例えば、「予め定められた領域」として、画像の周辺領域（原稿が矩形（長方形、正方形を含む）の場合は４つの辺に沿った領域）がある。その領域には、原稿が置かれている可能性が低いからである。また、領域を１つの画像内で複数設定し、それぞれの背景色推定の結果を合わせて、背景色判断モジュール１５０が最終的な判断を行う。詳細については、図７の例を用いて後述する。これによって、特許文献２等に記載されている名刺等をセットする専用フォルダのように、その専用フォルダの固定位置に黒紙か否かの判定領域を設ける必要がなくなる。つまり、本実施の形態では、専用フォルダ等は不要で、例えば、ユーザーが有している濃い色の紙（例えば、前述したように、プラテンカバーを開けたままコピーすることによって生成した黒紙等）を利用できる。

固定濃度差算出モジュール１３０は、データ読込モジュール１１０、原稿領域推定モジュール１６０と接続されている。固定濃度差算出モジュール１３０は、データ読込モジュール１１０が受け付けた画像の低周波な特徴を有する第１領域を抽出する。例えば、２値化処理によって第１領域を抽出するようにしてもよい。２値化処理として、例えば、閾値との比較によってラベリングする単純２値化等の処理を含む。
また、固定濃度差算出モジュール１３０は、背景色特徴算出モジュール１２０による処理結果を用いて、閾値を決定するようにしてもよい。例えば、単純２値化の閾値を平均色から決定することにより黒紙以外の台紙も利用可能になる。

エッジ成分算出モジュール１４０は、データ読込モジュール１１０、原稿領域推定モジュール１６０と接続されている。エッジ成分算出モジュール１４０は、データ読込モジュール１１０が受け付けた画像の高周波な特徴を有する第２領域を抽出する。例えば、エッジ検出処理、色差検出処理によって第２領域を抽出するようにしてもよい。エッジ検出処理として、例えば、ｓｏｂｅｌ（ｓｏｂｅｌ ｆｉｌｔｅｒ）、キャニーエッジフィルター（Ｃａｎｎｙ ｅｄｇｅ ｆｉｌｔｅｒ）等を用いればよい。色差検出処理として、色差信号（例えば、Ｒ−Ｙ、Ｂ−Ｙ等）を用いるようにしてもよい。

背景色判断モジュール１５０は、背景色特徴算出モジュール１２０、原稿領域推定モジュール１６０と接続されている。背景色判断モジュール１５０は、背景色特徴算出モジュール１２０によって抽出された特徴量から白色の背景であるか否かを判断する。例えば、背景色判断モジュール１５０は、画像の周辺領域の輝度値にしたがって背景が白色であるか否かを判断する。より具体的には、背景色判断モジュール１５０は、４つの周辺領域毎の背景が白色であるか否かの判断結果を用いて、画像の背景が白色であるか否かを判断するようにしてもよい。

原稿領域推定モジュール１６０は、固定濃度差算出モジュール１３０、エッジ成分算出モジュール１４０、背景色判断モジュール１５０と接続されている。原稿領域推定モジュール１６０は、画像の背景が白色であるか否か（背景色判断モジュール１５０による判断結果）に応じて、第１領域と第２領域を組み合わせて、原稿画像の領域を抽出する。例えば、画像の背景が白色であるか否かに応じた比率で、第１領域と第２領域を組み合わせて、原稿画像の領域を抽出する。
ここで第１領域と第２領域を組み合わせる比率は、例えば、１対１等のように両方を等分に用いる場合の他に、７０％対３０％等のように一方を他方よりも優先させる場合、さらに、一方のみを用いる場合を含む。一方のみを用いる場合、例えば、第２領域のみを用いる場合は、第２領域そのものが原稿画像の領域となる。
原稿領域推定モジュール１６０は、画像の背景が白色でない場合は、第１領域と第２領域の両方を用いて、原稿画像の領域を抽出するようにしてもよい。さらに、原稿領域推定モジュール１６０は、画像の背景が白色である場合は、第２領域を優先して、原稿画像の領域を抽出するようにしてもよい。ここでの「優先して」とは、第１領域を用いずに、第２領域だけで原稿画像の領域を抽出することを含む。つまり、第２領域は、原稿画像の領域と同義となる。

原稿領域推定モジュール１６０は、処理結果として、例えば、処理結果テーブル１３００を生成する。図１３は、処理結果テーブル１３００のデータ構造例を示す説明図である。処理結果テーブル１３００は、画像ＩＤ欄１３０５、原稿画像数欄１３１０、原稿画像ＩＤ欄１３１５、頂点Ａ欄１３２０、頂点Ｂ欄１３２５、頂点Ｃ欄１３３０、頂点Ｄ欄１３３５等を有している。画像ＩＤ欄１３０５は、本実施の形態において、データ読込モジュール１１０が受け付けた画像を一意に識別するための情報（画像ＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を記憶している。原稿画像数欄１３１０は、原稿画像数を記憶している。原稿画像数欄１３１０以降、原稿画像ＩＤ欄１３１５から頂点Ｄ欄１３３５の組が原稿画像数だけ続く。原稿画像ＩＤ欄１３１５は、本実施の形態において、原稿画像を一意に識別するための情報（原稿画像ＩＤ）を記憶している。頂点Ａ欄１３２０は、頂点Ａの座標を記憶している。頂点Ｂ欄１３２５は、頂点Ｂの座標を記憶している。頂点Ｃ欄１３３０は、頂点Ｃの座標を記憶している。頂点Ｄ欄１３３５は、頂点Ｄの座標を記憶している。
原稿領域推定モジュール１６０は、画像と処理結果テーブル１３００を出力、又は、処理結果テーブル１３００にしたがって画像から各原稿画像を抽出して出力する。例えば、その抽出した原稿画像の出力には、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、ディスプレイ等の表示装置に表示すること、ファックス等の画像送信装置で画像を送信すること、画像データベース等の画像記憶装置へ書き込むこと、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置（後述する原稿処理装置２５０等）へ渡すこと等が含まれる。

図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
図２（ａ）の例は、スタンドアロンとして構成した場合を示すものである。画像読取装置２００は、画像処理装置１００を有している。
例えば、操作者は、複数枚の原稿を画像読取装置２００のプラテン上に配置して、画像処理装置１００に複数枚原稿の抽出処理を行わせる。背景となる台紙として、黒色のものを用いてもよいし、白色であってもよい。その抽出結果を印刷してもよいし、ＵＳＢメモリ等に出力してもよい。

図２（ｂ）に示す例は、通信回線２９０を介してシステムを構成したものである。画像読取装置２００Ａ、画像読取装置２００Ｂ、画像読取装置２００Ｃ、画像読取装置２００Ｄ、原稿画像処理装置２４０、原稿処理装置２５０は、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、原稿画像処理装置２４０、原稿処理装置２５０による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。
画像読取装置２００Ａは、画像処理装置１００Ａを有している。画像読取装置２００Ｂは、画像処理装置１００Ｂを有している。原稿画像処理装置２４０は、画像処理装置１００を有している。
例えば、操作者は、複数枚の原稿を画像読取装置２００Ａのプラテン上に配置する。背景となる台紙として、黒色のものを用いてもよいし、白色であってもよい。そして、画像処理装置１００Ａに複数の原稿画像の抽出処理を行わせる。画像処理装置１００Ａは、複数の原稿画像が含まれている画像とその抽出結果である処理結果テーブル１３００、又は、処理結果テーブル１３００にしたがって画像から抽出した原稿画像を原稿処理装置２５０に送信する。原稿処理装置２５０では、各原稿画像の文字認識処理を行い、名刺画像である場合は名刺データベースの生成処理等、原稿画像が領収書画像である場合は経理処理等を行う。
また、画像処理装置１００を備えていない画像読取装置２００Ｃ、画像読取装置２００Ｄでは、原稿画像処理装置２４０を用いるようにしてもよい。例えば、操作者は、複数枚の原稿を画像読取装置２００Ｃのプラテン上に配置する。背景となる台紙として、黒色のものを用いてもよいし、白色であってもよい。そして、画像読取装置２００Ｃは、それらの原稿を読み取り、読み取った画像を原稿画像処理装置２４０に送信する。原稿画像処理装置２４０内の画像処理装置１００が、複数の原稿画像の抽出処理を行い、その処理結果に対して、原稿画像処理装置２４０が、原稿処理装置２５０と同等の処理（名刺データベースの生成処理、経理処理等）を行う。

図３は、本実施の形態を用いずに、原稿画像を抽出する処理例の説明図である。この例では、背景として黒色の場合の処理例を示している。
図３（ａ１）の例に示す画像３００ａに対して、単純２値化処理を行った例を図３（ａ２）の例に示す処理結果画像３０５ａとして示している。なお、画像３００ａは、黒色の台紙を用いて、６枚の名刺を読み込んだ画像である。
画像３００ａには、名刺画像３１０ａ、名刺画像３２０ａ、名刺画像３３０ａ、名刺画像３４０ａ、名刺画像３５０ａ、名刺画像３６０ａが配置されている。名刺画像３１０ａ等は、ほとんどが白色であるため、単純２値化処理によって、処理結果画像３０５ａから、名刺画像領域３１５ａ、名刺画像領域３２５ａ、名刺画像領域３３５ａ、名刺画像領域３４５ａ、名刺画像領域３５５ａ、名刺画像領域３６５ａを抽出できる。つまり、白い原稿の名刺画像領域３１５ａ等は、正しく前景領域としての抽出が成功している。なお、図では、抽出結果を黒色で示している。

図３（ｂ１）の例に示す画像３００ｂに対して、単純２値化処理を行った例を図３（ｂ２）の例に示す処理結果画像３０５ｂとして示している。なお、画像３００ｂは、黒色の台紙を用いて、６枚の名刺を読み込んだ画像である。ここでの名刺画像には、デザインが施されているものがある。例えば、名刺画像３１０ｂは、白領域画像３１２ｂと青領域画像３１４ｂによって構成されている。名刺画像３２０ｂは、白領域画像３２２ｂと青領域画像３２４ｂによって構成されている。名刺画像３６０ｂは、青領域画像３６４ｂによって構成されている。
画像３００ｂには、名刺画像３１０ｂ、名刺画像３２０ｂ、名刺画像３３０ｂ、名刺画像３４０ｂ、名刺画像３５０ｂ、名刺画像３６０ｂが配置されている。名刺画像３１０ｂ等は、台紙の黒色に近い色である青領域画像３１４ｂ等があるため、単純２値化処理によって、名刺画像領域３１５ｂの領域だけが抽出され、青領域画像３１４ｂに対応する領域は抽出されていない。つまり、処理結果画像３０５ｂから、名刺画像領域３１５ｂ、名刺画像領域３２５ｂ、名刺画像領域３３５ｂ、名刺画像領域３４５ｂ、名刺画像領域３５５ｂが抽出されている。つまり、名刺画像３１０ｂは、白領域画像３１２ｂの部分だけが検出され、青領域画像３１４ｂの部分は検出されていない。名刺画像３２０ｂは、白領域画像３２２ｂの部分だけが検出され、青領域画像３２４ｂの部分は検出されていない。名刺画像３６０ｂは検出されていない。つまり、濃い部分（青領域画像３１４ｂ等）が単純２値化処理によって、背景側として処理されるので原稿画像として求められるべき検出に失敗している。

図４は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ４０２では、データ読込モジュール１１０は、画像を読み取り、ステップＳ４０４とステップＳ４１０とステップＳ４１２へ進む。
ステップＳ４０４では、背景色特徴算出モジュール１２０は、画像内の４辺の周囲領域を対象として、輝度値成分の分布を抽出する。
ステップＳ４０６では、背景色判断モジュール１５０は、背景色判断処理を行う。ステップＳ４０６の詳細な処理については、図５又は図６の例に示すフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ４０８では、背景色判断モジュール１５０は、背景色を判断し、背景色が黒の場合はステップＳ４１４へ進み、背景色が白の場合はステップＳ４１６へ進む。

ステップＳ４１０では、固定濃度差算出モジュール１３０は、画像から低周波な特徴を有する領域を抽出し、ステップＳ４１４とステップＳ４１６へ進む。
ステップＳ４１２では、エッジ成分算出モジュール１４０は、画像から高周波な特徴を有する領域を抽出し、ステップＳ４１４とステップＳ４１６へ進む。
ステップＳ４１４では、原稿領域推定モジュール１６０は、原稿領域抽出処理Ａを行う。ステップＳ４１４の詳細な処理については、図９の例に示すフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ４１６では、原稿領域推定モジュール１６０は、原稿領域抽出処理Ｂを行う。ステップＳ４１６の詳細な処理については、図１１の例に示すフローチャートを用いて後述する。

なお、ステップＳ４０４、ステップＳ４１０、ステップＳ４１２は、並列して処理を行ってもよいし、順次処理を行うようにしてもよい。また、ステップＳ４１０、ステップＳ４１２の処理は、ステップＳ４０８の判断処理の後（ステップＳ４１４、ステップＳ４１６の前）に行うようにしてもよい。さらに、ステップＳ４０８で白と判断した場合は、ステップＳ４１２だけの処理を行う（ステップＳ４１０の処理は行わない）ようにしてもよい。

図５は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ４０６の処理の一例である。図７に示す例を参照して説明する。
ステップＳ５０２では、各辺の周囲領域における輝度値の分布の上位ａ％の位置（輝度値）を抽出する。例えば、図７（ａ）に示す画像７００を対象とする。画像７００には、複数の名刺画像が含まれている。そして、図７（ｂ）の例に示すように、画像７００の４辺の上辺領域７１０、右辺領域７２０、下辺領域７３０、左辺領域７４０内の画素の輝度値の分布を生成する。具体的には、各輝度値（図の例では、０〜２５５の値）における画素数を計数する。図７（ｃ１）〜（ｃ４）の例に示すグラフは、横軸に輝度値の値を示しており、左端が０（白）、右端が２５５（黒）を示しており、縦軸は、その輝度値の画素の個数を示している。（ｃ１）のグラフは、上辺領域７１０内の輝度値の分布を示すものである。（ｃ２）のグラフは、右辺領域７２０内の輝度値の分布を示すものである。（ｃ３）のグラフは、下辺領域７３０内の輝度値の分布を示すものである。（ｃ４）のグラフは、左辺領域７４０内の輝度値の分布を示すものである。図７では、「上位ａ％」を上位５％としている。ここで上位とは、２５５に近い輝度値を有している画素群のことであり、「上位ａ％」の位置が低い（０に近い）ことは、黒画素が少ないこと（白画素が多いこと）を示している。図７（ｃ１）のグラフでは、その位置は１１であり、図７（ｃ２）のグラフでは、その位置は１２であり、図７（ｃ３）のグラフでは、その位置は７０であり、図７（ｃ４）のグラフでは、その位置は１５である。

ステップＳ５０４では、抽出した位置は閾値Ｘ以下であるか否かを判断し、閾値Ｘ以下の場合はステップＳ５０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ５０８へ進む。例えば、図７では、「閾値Ｘ」を閾値６０としている。したがって、ステップＳ５０４の判断処理で、図７（ｃ１）のグラフでは「Ｙｅｓ」、図７（ｃ２）のグラフでは「Ｙｅｓ」、図７（ｃ３）のグラフでは「Ｎｏ」、図７（ｃ４）のグラフでは「Ｙｅｓ」となる。つまり、白色領域と判断されたものが３つ、白色以外の領域と判断されたものが１つとなる。
ステップＳ５０６では、白色領域と判断する。
ステップＳ５０８では、黒色領域と判断する。もちろんのことながら、黒色は白色以外の一例である。
ステップＳ５１０では、４辺の判断が終了したか否かを判断し、終了した場合はステップＳ５１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ５０４へ戻る。

ステップＳ５１２では、３つ以上の周囲領域が同じ色と判断されたか否かを判断し、３つ以上の周囲領域が同じ色と判断された場合はステップＳ５１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ５１６へ進む。
ステップＳ５１４では、背景はその色と判断する。図７の例では、白色領域と判断されたものが３つであるので、画像７００の背景は白色であると判断される。もちろんのことながら、黒色領域と判断されたものが３つである場合は、画像７００の背景は黒色であると判断される。
ステップＳ５１６では、再判断処理を行う。ステップＳ５１６の詳細な処理については、図８の例に示すフローチャートを用いて後述する。

図６は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ４０６の処理の一例である。図５の例に示すフローチャートでは、周辺領域が白色でなければ、黒色であると判断したが、黒色領域であるか否かの判断処理（ステップＳ６０８）を付加したものである。したがって、ステップＳ６０８、ステップＳ６１２以外の処理は、図５の例に示すものと同じである。
ステップＳ６０２では、各辺の周囲領域における輝度値の分布の上位ａ％の位置を抽出する。
ステップＳ６０４では、抽出した位置は閾値Ｘ以下であるか否かを判断し、閾値Ｘ以下の場合はステップＳ６０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ６０８へ進む。
ステップＳ６０６では、白色領域と判断する。

ステップＳ６０８では、輝度値の分布の平均値は閾値Ｙ以上であるか否かを判断し、閾値Ｙ以上の場合はステップＳ６１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ６１２へ進む。周辺領域における白色領域の判断と黒領域の判断を異ならせている。例えば、白色領域の判断を厳しくし、黒色領域の判断を緩やかにしてもよい。具体的には、ステップＳ６０８で、「閾値Ｙ」を閾値１２８以上としてもよい。これは、輝度値の分布の下位５％の位置が閾値１９５以上（ステップＳ６０４の判断基準である「下位５％の位置が閾値６０以下」を反転させて、黒色にそのまま適用した場合の判断基準）とするよりも、判断基準は緩やかである。
ステップＳ６１０では、黒色領域と判断し、ステップＳ６１４へ進む。
ステップＳ６１２では、不定と判断し、ステップＳ６１４へ進む。

ステップＳ６１４では、４辺の判断が終了したか否かを判断し、終了した場合はステップＳ６１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ６０４へ戻る。
ステップＳ６１６では、３つ以上の周囲領域が同じ色と判断されたか否かを判断し、３つ以上の周囲領域が同じ色と判断された場合はステップＳ６１８へ進み、それ以外の場合はステップＳ６２０へ進む。
ステップＳ６１８では、背景はその色と判断する。
ステップＳ６２０では、再判断処理を行う。ステップＳ６２０の詳細な処理については、図８の例に示すフローチャートを用いて後述する。

図８は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップ５１６、ステップＳ６２０における処理例である。
ステップＳ８０２では、白色領域が黒色領域より多いか否かを判断し、白色領域が黒色領域より多い場合はステップＳ８０４へ進み、それ以外の場合はステップＳ８０６へ進む。
ステップＳ８０４では、白色背景と判断し、処理を終了する（ステップＳ８９９）。
ステップＳ８０６では、黒色領域が白色領域より多いか否かを判断し、黒色領域が白色領域より多い場合はステップＳ８０８へ進み、それ以外の場合（つまり、背景が白色であるか否かを判断できない場合）はステップＳ８１０へ進む。
ステップＳ８０８では、黒色背景と判断し、処理を終了する（ステップＳ８９９）。

ステップＳ８１０では、ユーザーに尋ねる。例えば、ユーザーに白色かそれ以外の色であるかを指示させる旨の表示を行う、又は、ユーザーに再度スキャンさせる旨の表示を行う。具体的には、台紙として「白色」を用いたか、「黒色」を用いたか、又は、「再読み込み（再スキャン）」を行うかを尋ねる表示を行い（それぞれを示す３つのボタンを表示し）、回答を選択させるようにすればよい。また、「再度スキャンさせる旨の表示」の場合には、さらに、黒色の台紙を用いるようにすること、原稿を台紙の中央に寄せること等の注意を表示するようにしてもよい。
ステップＳ８１２では、回答を判断し、回答が「白」の場合はステップＳ８１４へ進み、回答が「黒」の場合はステップＳ８１６へ進み、回答が「再読み込み」の場合はステップＳ８１８へ進む。
ステップＳ８１４では、白色背景と判断する。
ステップＳ８１６では、黒色背景と判断する。
ステップＳ８１８では、原稿を中央に寄せて、再度スキャンを行う旨のアドバイスを提示する。

図９は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ４１４の処理例を示すものである。
ステップＳ９０２では、ステップＳ４１０とステップＳ４１２の処理結果を採用する。
ステップＳ９０４では、２つの処理結果の論理和によって、原稿の領域を抽出する。

図１０は、図９に示すフローチャートによる処理例を示す説明図である。
図１０（ａ）の例に示す画像１０００を対象とする。画像１０００は、黒色の台紙を用いて、６枚の名刺を読み込んだ画像である。図３（ｂ１）の例に示した画像３００ｂと同等のものである。
図１０（ｂ１）の例に示す処理結果画像１００５ａは、画像１０００を単純２値化した画像である。
図１０（ｂ２）の例に示す処理結果画像１００５ｂは、画像１０００をエッジ検出した画像である。この処理によって、単純２値化では抽出できなかった濃い部分（青領域画像１０１４、青領域画像１０２４、青領域画像１０６４）のエッジを抽出することができている。
図１０（ｃ）の例に示す処理結果画像１００５ｃは、処理結果画像１００５ａと処理結果画像１００５ｂの論理和（ＯＲ）処理を行ったものである。この処理によって、濃い部分（青領域画像１０１４、青領域画像１０２４、青領域画像１０６４）のエッジを抽出することができるので、領域（名刺エッジ１０１５ｂ、名刺エッジ１０２５ｂ、名刺エッジ１０６５ｂ）の検出に成功する。
この例では、２つの処理結果の論理和、つまり、２つの処理結果を１対１の比率で用いることを示しているが、いずれかの処理結果を強く反映させるようにしてもよい。例えば、第２領域（エッジ成分算出モジュール１４０による処理結果）を優先して採用してもよい。例えば、ステップＳ５１４（ステップＳ６１８）で判断された場合と、ステップ５１６（ステップＳ６２０）で判断された場合とで、２つの処理結果の反映率を調整してもよい。具体的には、ステップＳ５１４（ステップＳ６１８）で判断された場合は、２つの処理結果を１対１の比率で用い、ステップ５１６（ステップＳ６２０）で判断された場合は、エッジ成分算出モジュール１４０による処理結果を優先するようにしてもよい。ステップ５１６（ステップＳ６２０）で判断された場合は、ステップＳ５１４（ステップＳ６１８）で判断された場合に比べて、背景が黒色であるとの判断が誤っている可能性があるからである。
なお、処理結果画像１００５ａを用いているのは、処理結果画像１００５ｂでは、エッジとして検出された線が途切れることがあり、それを補間するためである。また、台紙にしわを有する場合、処理結果画像１００５ｂには、しわをエッジとして検出した線が生じる可能性もあり、処理結果画像１００５ａと和集合演算を行うことにより、しわによるエッジを矩形領域を示す線ではないと判断することが可能となる。

図１１は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ４１６の処理例を示すものである。
ステップＳ１１０２では、ステップＳ４１２の処理結果を採用する。
ステップＳ１１０４では、ステップＳ４１２の処理結果から原稿の領域を抽出する。

図１２は、図１１に示すフローチャートによる処理例を示す説明図である。
図１２（ａ）の例に示す画像１２００を対象とする。画像１２００は、白色の台紙を用いて、６枚の名刺を読み込んだ画像である。名刺については、図３（ｂ１）の例に示した名刺画像３１０ｂ等と同等のものである。
図１２（ｂ１）の例に示す処理結果画像１２０５ａは、画像１２００を単純２値化した画像である。この処理では、濃い部分（青領域画像１２１４、青領域画像１２２４、青領域画像１２６４）は抽出できているが、名刺画像１２１０の白領域画像１２１２の部分、名刺画像１２２０の青領域画像１２２４の部分、名刺画像１２３０、名刺画像１２４０、名刺画像１２５０は抽出できていない。
図１２（ｂ２）の例に示す処理結果画像１２０５ｂは、画像１２００をエッジ検出した画像である。この処理によって、単純２値化では抽出できなかった白色の部分（名刺画像１２１０の白領域画像１２１２の部分、名刺画像１２２０の青領域画像１２２４の部分、名刺画像１２３０、名刺画像１２４０、名刺画像１２５０）のエッジを抽出することができている。
図１２（ｃ）の例に示す処理結果画像１２０５ｃは、処理結果画像１２０５ｂをそのまま採用したものである。この処理によって、前述したように、白色の部分のエッジの検出に成功する。
なお、背景色判断モジュール１５０による処理を行った結果、背景が白色であると判断した場合は、固定濃度差算出モジュール１３０による処理を行わないようにしてもよい。

図１４を参照して、本実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図１４に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等によって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部１４１７と、プリンタ等のデータ出力部１４１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、データ読込モジュール１１０、背景色特徴算出モジュール１２０、固定濃度差算出モジュール１３０、エッジ成分算出モジュール１４０、背景色判断モジュール１５０、原稿領域推定モジュール１６０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１４０２は、ＣＰＵ１４０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１４０３は、ＣＰＵ１４０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス１４０４により相互に接続されている。

ホストバス１４０４は、ブリッジ１４０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス１４０６に接続されている。

キーボード１４０８、マウス等のポインティングデバイス１４０９は、操作者により操作されるデバイスである。ディスプレイ１４１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等があり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。また、ポインティングデバイス１４０９とディスプレイ１４１０の両方の機能を備えているタッチスクリーン等であってもよい。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１４１１は、ハードディスク（フラッシュ・メモリ等であってもよい）を内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１４０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、対象としている画像、処理結果テーブル１３００、原稿画像、各モジュールの処理結果等が格納される。さらに、その他の各種データ、各種コンピュータ・プログラム等が格納される。

ドライブ１４１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース１４０７、外部バス１４０６、ブリッジ１４０５、及びホストバス１４０４を介して接続されているＲＡＭ１４０３に供給する。なお、リムーバブル記録媒体１４１３も、データ記録領域として利用可能である。

接続ポート１４１４は、外部接続機器１４１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１４１４は、インタフェース１４０７、及び外部バス１４０６、ブリッジ１４０５、ホストバス１４０４等を介してＣＰＵ１４０１等に接続されている。通信部１４１６は、通信回線に接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１４１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１４１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図１４に示す画像処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１４に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続している形態でもよく、さらに図１４に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボット、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

また、前述の実施の形態の説明内での比較処理において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラムの全体又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分若しくは全部であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１００…画像処理装置
１１０…データ読込モジュール
１２０…背景色特徴算出モジュール
１３０…固定濃度差算出モジュール
１４０…エッジ成分算出モジュール
１５０…背景色判断モジュール
１６０…原稿領域推定モジュール
２００…画像読取装置
２４０…原稿画像処理装置
２５０…原稿処理装置
２９０…通信回線

Claims (5)

1. 複数の原稿画像が含まれている画像に対して２値化処理を行って第１領域を抽出する第１抽出手段と、
   前記画像に対してエッジ検出処理又は色差検出処理を行って第２領域を抽出する第２抽出手段と、
   前記画像の背景が白色であるか否かに応じて、前記第１領域と前記第２領域を組み合わせて、前記原稿画像の領域を抽出する第３抽出手段と、
   前記画像の周辺領域の輝度値にしたがって背景が白色であるか否かを判断する判断手段
   を有し、
   前記第３抽出手段は、前記判断手段によって前記画像の背景が白色でないと判断された場合は、前記第１領域と前記第２領域の両方を用いて、前記原稿画像の領域を抽出する、
   画像処理装置。
2. 前記判断手段は、４つの前記周辺領域毎の背景が白色であるか否かの判断結果を用いて、前記画像の背景が白色であるか否かを判断する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第３抽出手段は、前記判断手段によって前記画像の背景が白色であると判断された場合は、前記第２領域を優先して、前記原稿画像の領域を抽出する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記判断手段によって、背景が白色であるか否かを判断できない場合は、利用者に白色かそれ以外の色であるかを指示させる旨の表示を行う、又は、利用者に再度スキャンさせる旨の表示を行う表示手段
   をさらに有する請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. コンピュータを、
   複数の原稿画像が含まれている画像に対して２値化処理を行って第１領域を抽出する第１抽出手段と、
   前記画像に対してエッジ検出処理又は色差検出処理を行って第２領域を抽出する第２抽出手段と、
   前記画像の背景が白色であるか否かに応じて、前記第１領域と前記第２領域を組み合わせて、前記原稿画像の領域を抽出する第３抽出手段と、
   前記画像の周辺領域の輝度値にしたがって背景が白色であるか否かを判断する判断手段
   として機能させ、
   前記第３抽出手段は、前記判断手段によって前記画像の背景が白色でないと判断された場合は、前記第１領域と前記第２領域の両方を用いて、前記原稿画像の領域を抽出する、
   画像処理プログラム。

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