JP6897405B2 - 画像処理装置、および、コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本明細書は、読取画像内の原稿領域を特定するための画像処理に関する。

従来から、スキャナなどの画像読取装置を用いて、原稿画像を含む読取画像を表す読取画像データが生成されている。例えば、特許文献１に開示された画像読取装置は、原稿を読み取って生成される画像データを用いて、ハフ変換や最小二乗法を用いて、原稿領域のエッジに対応する直線を算出し、算出された直線に基づいて原稿の傾きを算出する。画像読取装置は、原稿領域の端と思われる画素を通り、かつ、算出した傾きを有する直線を算出することによって、原稿領域を決定する。

特開２００９−２１８９５３号公報

しかしながら、上記技術では、例えば、原稿領域を特定する手法について、十分に工夫されているとは言えなかった。このために、画像の種類によっては、原稿領域を精度良く特定できない可能性があった。

本明細書は、読取画像データに基づく対象画像内の原稿領域を精度良く特定できる技術を開示する。

本明細書に開示された技術は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］画像処理装置であって、原稿を光学的に読み取ることによって生成される読取画像データを取得する画像データ取得部と、前記読取画像データに基づく対象画像データを用いて、前記対象画像データによって示される対象画像内の注目直線を決定する注目直線決定部であって、前記対象画像は、前記原稿を示す原稿画像を含み、前記注目直線は、前記原稿画像の特定の外縁に平行な直線である、前記注目直線決定部と、前記対象画像データを用いて、前記注目直線に位置する複数個の画素を、それぞれ、前記原稿画像を構成する原稿画素を含むＮ種類の画素（Ｎは３以上の整数）に分類する分類部と、前記Ｎ種類の画素のうち、前記原稿画素の個数と、前記原稿画素を含むＮ１種類の画素（Ｎ１は３≦Ｎ１≦Ｎを満たす整数）の個数と、前記原稿画素を含むＮ２種類の画素（Ｎ２は２≦Ｎ２＜Ｎ１を満たす整数）の個数と、を算出する個数算出部と、前記注目直線が第１の条件を満たすか否かを判断する第１の条件判断部であって、前記第１の条件は、前記注目直線に位置する前記Ｎ１種類の画素に占める前記原稿画素の割合が第１の閾値以上であることである、前記第１の条件判断部と、前記注目直線が前記第１の条件とは異なる第２の条件を満たすか否かを判断する第２の条件判断部であって、前記第２の条件は、前記注目直線に平行で前記注目直線と交差する方向に連続するＭ本の直線（Ｍは２以上の整数）のそれぞれが特定条件を満たすことであり、前記Ｍ本の直線は、前記注目直線を含み、前記特定条件は、対象の直線に位置する前記Ｎ２種類の画素に占める前記原稿画素の割合が第２の閾値以上であることである、前記第２の条件判断部と、前記注目直線が前記第１の条件を満たす場合に、前記注目直線に基づいて前記原稿画像の外縁に位置する外縁直線を決定する第１の外縁直線決定部と、前記注目直線が前記第２の条件を満たす場合に、前記注目直線に基づいて前記外縁直線を決定する第２の外縁直線決定部と、前記外縁直線を用いて、前記対象画像内の前記原稿画像に対応する原稿領域を特定する領域特定部と、を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、注目直線が第１条件を満たすか否かと、注目直線が第２条件を満たすか否かと、が判断され得る。そして、注目直線が第１の条件を満たす場合と、注目直線が第２の条件を満たす場合とに、注目直線に基づいて原稿画像の外縁に位置する外縁直線が決定される。この結果、外縁直線を適切に決定できる。したがって、外縁直線を用いて、読取画像データに基づく対象画像内の原稿領域を精度良く特定できる。

なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、複合機、スキャナ、画像処理方法、これら装置の機能または上記方法を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。

一実施例としての画像処理システムの構成を示す図である。 本実施例の画像処理のフローチャートである。 画像処理で用いられる画像の一例を示す図である。 輪郭特定処理のフローチャートである。 輪郭特定処理の説明図である。 読取画像ＯＩを示す図である。 図６の読取画像ＯＩの一部の領域ＡＲの拡大図である。 開始直線の決定の処理ステップを示すフローチャートである。 原稿領域ＡＡの特定の処理ステップを示すフローチャートである。 補修処理のフローチャートである。 原稿領域の特定の一例を示す図である。

Ａ．実施例：
Ａ−１．画像処理システムの構成
図１は、一実施例としての画像処理システムの構成を示す図である。この画像処理システムは、画像処理装置１００と、スキャナ４００と、を含んでいる。画像処理装置１００とスキャナ４００とは、ネットワークＮＴに接続されており、互いに通信可能である。

画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータである（例えば、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ）。画像処理装置１００は、画像処理装置１００のコントローラとしてのＣＰＵ１１０と、揮発性記憶装置１２０と、不揮発性記憶装置１３０と、画像を表示する表示部１４０と、ユーザによる操作を受け入れる操作部１５０と、インタフェース１９０と、を有している。これらの要素は、バスを介して互いに接続されている。

ＣＰＵ１１０は、データ処理を行う演算装置（プロセッサ）である。揮発性記憶装置１２０は、例えば、ＤＲＡＭであり、不揮発性記憶装置１３０は、例えば、フラッシュメモリである。不揮発性記憶装置１３０は、プログラム１３２を格納している。ＣＰＵ１１０は、プログラム１３２を実行することによって、スキャナ４００に原稿を読み取らせて、読み取った原稿を表す出力画像データを生成する処理を実行する（詳細は後述）。プログラム１３２は、例えば、スキャナ４００を制御するためのスキャナドライバであってよい。ＣＰＵ１１０は、プログラム１３２の実行に利用される種々の中間データを、記憶装置（例えば、揮発性記憶装置１２０、不揮発性記憶装置１３０のいずれか）に、一時的に格納する。プログラム１３２は、例えば、スキャナ４００の製造者によって提供される。

表示部１４０は、画像を表示する装置であり、例えば、液晶ディスプレイである。これに代えて、ＬＥＤディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの、画像を表示する他の種類の装置を採用してもよい。操作部１５０は、ユーザによる操作を受け取る装置であり、例えば、表示部１４０上に重ねて配置されたタッチパネルである。これに代えて、ボタン、レバーなどの、ユーザによって操作される他の種類の装置を採用してもよい。ユーザは、操作部１５０を操作することによって、種々の指示を画像処理装置１００に入力可能である。

インタフェース１９０は、他の装置と通信するためのインタフェースである（例えば、ＵＳＢインタフェース、有線ＬＡＮインタフェース、IEEE802.11の無線インタフェース）。本実施例では、インタフェース１９０は、有線または無線のネットワークインタフェースであり、ネットワークＮＴに接続されている。

図１には、スキャナ４００の斜視図が示されている。図中の第１方向Ｄｐ１と第２方向Ｄｐ２とは、水平な方向を示し、第３方向Ｄｐ３は、鉛直上方向を示している。第１方向Ｄｐ１と第２方向Ｄｐ２とは、互いに垂直である。また、第３方向Ｄｐ３を、上方向Ｄｐ３とも呼ぶ。

スキャナ４００は、いわゆるフラットベッド式の画像読取装置である。スキャナ４００は、本体部４９０と、本体部４９０の上方向Ｄｐ３側に開閉可能に取り付けられたカバー４５０と、を備えている。図１には、カバー４５０が上方向Ｄｐ３に向けて開けられた状態のスキャナ４００を示している。

本体部４９０は、制御部４１０と、イメージセンサ４２０と、イメージセンサ４２０を第１方向Ｄｐ１に平行に移動させる移動装置４３０と、原稿台４４０と、を備えている。

原稿台４４０は、本体部４９０（図１）の上方向Ｄｐ３側に、設けられている。原稿台４４０は、カバー４５０を上方向Ｄｐ３に向けて開くことによって、現れる。原稿台４４０は、第１方向Ｄｐ１に平行な２辺と第２方向Ｄｐ２に平行な２辺とで囲まれる略矩形状の台であり、透明板（例えば、ガラス板）を用いて構成されている。原稿台４４０の第３方向Ｄｐ３側の面は、読取対象の原稿が載置される載置面Ｕｓである。

イメージセンサ４２０は、原稿台４４０の下側（第３方向Ｄｐ３の反対側）、すなわち、原稿台４４０の下に配置されている。イメージセンサ４２０は、原稿を光学的に読み取る一次元イメージセンサであり、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの複数の光電変換素子（単に、光学素子とも呼ぶ）が、第２方向Ｄｐ２に並んで配置された構成を有している。イメージセンサ４２０は、原稿台４４０上の原稿を、光学的に読み取ることによって、読み取った原稿を表す信号を出力する。

移動装置４３０は、動力源（例えば、電気モータ）を含んでいる。移動装置４３０は、該動力源を用いて、イメージセンサ４２０を、原稿台４４０の載置面Ｕｓに沿う方向（図１の第１方向Ｄｐ１と平行な方向）に移動させる。

制御部４１０は、例えば、データ処理を行うＣＰＵ４１１と、揮発性記憶装置４１２（例えば、ＤＲＡＭ）と、不揮発性記憶装置４１３（例えば、フラッシュメモリ）と、インタフェース４１９と、を含むコンピュータである。制御部４１０の各要素は、バスを介して互いに接続されている。不揮発性記憶装置４１３は、予め、プログラム４１４を格納している。ＣＰＵ４１１は、プログラム４１４を実行することによって、イメージセンサ４２０と移動装置４３０とを制御する。インタフェース４１９は、他の装置と通信するためのインタフェースである（例えば、ＵＳＢインタフェース、有線ＬＡＮインタフェース、IEEE802.11の無線インタフェース）。本実施例では、インタフェース４１９は、有線または無線のネットワークインタフェースであり、ネットワークＮＴに接続されている。

ＣＰＵ４１１は、移動装置４３０を制御して、イメージセンサ４２０を、原稿台４４０の第１方向Ｄｐ１とは反対方向側の端の位置から第１方向Ｄｐ１側の端の位置まで、原稿台４４０に沿って移動させる。ＣＰＵ４１１は、イメージセンサ４２０を移動させながら、イメージセンサ４２０を制御して、原稿台４４０に載置された原稿を光学的に読み取らせる。ＣＰＵ４１１は、イメージセンサ４２０から出力される信号に基づいて、読取画像を示す読取画像データを生成する。ＣＰＵ４１１は、生成した読取画像データを、画像処理装置１００へ送信する。

Ａ−２．画像処理の概要
図２は、本実施例の画像処理のフローチャートである。本実施例では、画像処理装置１００のＣＰＵ１１０は、スキャナドライバとして、画像処理を実行する。この画像処理では、スキャナ４００に原稿を読み取らせることによって読取画像データが取得され、取得された読取画像データを用いて、傾き補正や欠落の補修などがなされた補修済画像（後述）を表す補修済画像データが生成される。ユーザは、操作部１５０を操作することによって、画像処理の開始指示を入力する。ＣＰＵ１１０は、入力された開始指示に応じて、図２の処理を開始する。

Ｓ１０では、ＣＰＵ１１０は、読取画像データを取得する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、原稿を読み取る指示を、スキャナ４００に送信する。スキャナ４００の制御部４１０のＣＰＵ４１１は、画像処理装置１００からの指示に応じて、原稿台４４０に載置された原稿を読み取ることによって、読取画像データを生成し、生成した読取画像データを、画像処理装置１００に送信する。ＣＰＵ１１０は、スキャナ４００から送信される読取画像データを取得する。読取画像データのデータ形式は、種々の形式であってよい。本実施例では、読取画像データは、複数個の画素のＲＧＢ値を含むＲＧＢ画像データ、あるいは、複数個の画素の輝度値を含むモノクロ画像データである。１個の画素のＲＧＢ値は、その画素の色を示し、例えば、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）と青（Ｂ）との３個の成分値（以下、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値とも呼ぶ）を含んでいる。本実施例では、各成分値の階調数は、２５６階調である。輝度値は、その画素の輝度を、例えば、２５６階調の値で示す値である。

図３は、画像処理で用いられる画像の一例を示す図である。図３（Ａ）には、読取画像ＯＩの一例が示されている。読取画像ＯＩの形状は、矩形である。

読取画像ＯＩは、矩形の原稿を読み取ることによって生成された画像である。読取画像ＯＩは、原稿を示す原稿画像Ａｄと、原稿画像Ａｄの外側に位置する背景画像Ａｂと、を含む。背景画像Ａｂは、原稿画像Ａｄの外側の原稿以外の領域を示す。背景画像Ａｂは、原稿画像Ａｄの外側の画像、すなわち、原稿画像Ａｄの外縁と、読取画像ＯＩの外縁（４辺）と、の間に位置する画像である。背景画像Ａｂは、特定の背景色を有している。本実施例では、背景画像Ａｂは、カバー４５０の原稿台４４０と対向する対向面Ｂｓ（図１）を示している。このため、特定の背景色は、対向面Ｂｓの色である。本実施例では、対向面Ｂｓの色は、白よりも暗く、黒よりも明るいグレーである。

原稿画像Ａｄの形状は、原稿の矩形の右上の角に対応する領域Ｄａと、右下の角に対応する領域Ｄｂと、が欠けた不完全な略矩形である。右上の領域Ｄａの欠けは、原稿の対応する部分が、原稿台４４０上の読取可能領域からはみ出した状態で、原稿の読み取りが行われたことに起因する。右下の領域Ｄｂの欠けは、原稿台４４０上において、原稿の対応する角が折り曲げられた状態で、原稿の読取が行われたことに起因する。また、原稿画像Ａｄの略矩形は、読取画像ＯＩの外形の矩形に対して、傾いている。この傾きは、原稿台４４０上において、原稿が傾いた状態で、原稿の読み取りが行われたことに起因する。

原稿画像Ａｄは、文字や描画などのオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２と、地色領域Ｓａと、を含んでいる。地色領域Ｓａは、原稿の地色を示す領域である。

Ｓ１５では、ＣＰＵ１１０は、読取画像データを用いて、画像を縮小する縮小処理を実行して、縮小画像ＭＩを示す縮小画像データを生成する。縮小処理は、公知の処理が用いられる。例えば、縮小画像ＭＩは、縦１００ｄｐｉ（dot per inch）×横１００ｄｐｉ相当の画素数を有する。読取画像データの縦方向および横方向の解像度が、１００ｄｐｉ以下である場合には、Ｓ１５の処理は、省略される。図３（Ａ）は、縮小画像ＭＩを示す図である、とも言うことができる。

Ｓ２０では、ＣＰＵ１１０は、縮小画像データに対して、縮小画像ＭＩ内のエッジを抽出するエッジ抽出処理をして、エッジ抽出データを生成する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、縮小画像データの各画素の値に、いわゆるソーベルフィルタ（Sobel filter）を適用して、エッジ強度Ｓｅを算出する。ＣＰＵ１１０は、これらのエッジ強度Ｓｅを、複数個の画素の値とするエッジ抽出データを生成する。

以下に、エッジ強度の算出式（１）を示す。式（１）の階調値Ｐ（ｘ，ｙ）は、縮小画像ＭＩ内の特定の画素位置（ｘ，ｙ）の輝度を表している。位置ｘは、方向Ｄ１（縦方向）の画素位置を示し、位置ｙは、方向Ｄ２（横方向）の画素位置を示している。縮小画像ＭＩ内の画素位置（ｘ，ｙ）におけるエッジ強度Ｓｅ（ｘ，ｙ）は、その画素位置（ｘ，ｙ）を中心とし隣り合う３行３列の９つの画素の値を用いて算出される。算出式の第１項および第２項は、９つの位置の画素の階調値に、対応する係数をそれぞれ乗じた値の和の絶対値である。第１項は、方向Ｄ１の階調値の微分（すなわち、横方向の微分）であり、第２項は、方向Ｄ２の階調値の微分（すなわち、縦方向の微分）である。算出されるエッジ強度Ｓｅ（ｘ，ｙ）は、０〜２５５の範囲の２５６階調の値に正規化される。

…（１）

生成されるエッジ抽出データによって示されるエッジ抽出画像では、縮小画像ＭＩにおけるエッジに対応する位置、例えば、図３（Ａ）の縮小画像ＭＩにおける原稿画像Ａｄと背景画像Ａｂとの境界に対応する画素や、オブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２の輪郭に対応する画素の値が、他の位置の画素の値と比較して大きくなる。

Ｓ２５では、ＣＰＵ１１０は、Ｓ２０にて生成済みのエッジ抽出データを二値化して、エッジ二値画像ＥＩを示すエッジ二値画像データを生成する。例えば、ＣＰＵ１１０は、エッジ抽出データにおいて、画素の値（すなわち、エッジ強度）が閾値（例えば、１２８）以上である画素を、エッジ画素ＰＸｅとして特定し、画素の値が閾値未満である画素を、非エッジ画素ＰＸｎとして特定する。エッジ二値画像データでは、エッジ画素ＰＸｅの値は、「１」とされ、非エッジ画素ＰＸｎの値は、「０」とされる。

図３（Ｂ）には、エッジ二値画像ＥＩの一例が示されている。このエッジ二値画像ＥＩでは、縮小画像ＭＩにおける原稿画像Ａｄと背景画像Ａｂとの境界に対応する画素やオブジェクトＯｂ１、Ｏｂ２の輪郭に対応する画素が、エッジ画素ＰＸｅとして特定されていることが解る。なお、縮小画像ＭＩ内の各画素は、読取画像ＯＩの１個以上の画素と対応しているので、縮小画像ＭＩ内のエッジ画素ＰＸｅおよび非エッジ画素ＰＸｎを特定することは、読取画像ＯＩ内の対応するエッジ画素および非エッジ画素を特定することに等しい。

本実施例では、縮小画像データを用いて、エッジ画素ＰＸｅの特定を行うので、例えば、読取画像データを用いる場合と比較して、処理する画素数を低減できる。したがって、エッジ画素ＰＸｅの特定に要する処理時間やメモリ容量を低減できる。

Ｓ３０では、ＣＰＵ１１０は、輪郭特定処理を実行する。輪郭特定処理は、エッジ二値画像データを用いて、縮小画像ＭＩにおいて特定された複数個のエッジ画素ＰＸｅの中から、原稿画像の輪郭を構成する複数個の輪郭画素ＰＸｏを特定することによって、原稿画像Ａｄの輪郭を示す輪郭画像ＯＬＩを示す輪郭画像データを生成する処理である。

図３（Ｃ）には、輪郭画像ＯＬＩの一例が示されている。この例では、輪郭画像ＯＬＩ内に、６本の直線Ｌ１〜Ｌ６によって示される原稿画像Ａｄの輪郭を構成する複数個の輪郭画素ＰＸｏが特定されている。輪郭画像ＯＬＩは、縮小画像ＭＩの複数個の画素と一対一で対応する複数個の画素で構成された画像である。輪郭画像データは、二値データであり、輪郭画像データの各画素の値は、縮小画像ＭＩの対応する画素が、輪郭画素ＰＸｏであるか否かを示す。縮小画像ＭＩ内の各画素は、読取画像ＯＩの１個以上の画素と対応しているので、縮小画像ＭＩ内の輪郭画素ＰＸｏを特定することは、読取画像ＯＩ内の対応する輪郭画素を特定することに等しい。輪郭特定処理の詳細は、後述する。

Ｓ４０では、ＣＰＵ１１０は、原稿領域特定処理を実行する。原稿領域特定処理は、輪郭画像データを用いて、原稿画像Ａｄに対応する原稿領域ＡＡを特定する処理である。図３（Ａ）に示すように、原稿領域ＡＡは、原稿画像Ａｄにおいて欠けている上述した領域Ｄａ、Ｄｂを補って得られる矩形の領域である。

Ｓ４５では、ＣＰＵ１１０は、原稿領域ＡＡの特定結果を用いて、読取画像データに対して補修処理を実行して、補修済画像ＲＩを示す補修済画像データを生成する。図３（Ｄ）には、補修済画像ＲＩの一例が示されている。この補修済画像ＲＩは、補修済みの原稿画像Ａｄｒと、補修済みの背景画像Ａｂｒと、を含んでいる。原稿画像Ａｄｒは、原稿領域ＡＡに対応する矩形を有し、補修済画像ＲＩの外形の矩形に対して傾いていない。また、原稿画像Ａｄｒの外側の背景画像Ａｂｒは、予め指定された指定色（例えば、白）で塗られている。補修処理の詳細は、後述する。

Ｓ５０では、ＣＰＵ１１０は、補修済画像データを出力する。本実施例では、ＣＰＵ１１０は、補修済画像データを、画像処理装置１００の内部の記憶装置（例えば、不揮発性記憶装置１３０）に格納する。これに代えて、ＣＰＵ１１０は、画像処理装置１００に接続された外部記憶装置（例えば、図示しないＵＳＢメモリ）に、補修済画像データを格納してもよい。また、ＣＰＵ１１０は、例えば、補修済画像データをプリンタに送信することによって、該プリンタに補修済画像ＲＩを印刷させる形態で、補修済画像データを出力しても良い。補修済画像データのデータ形式としては、任意の形式を採用可能である。本実施例では、ＣＰＵ１１０は、ＪＰＥＧ形式の補修済画像データを出力する。

以上説明した画像処理によれば、読取画像データを用いて、原稿を示す補修済画像ＲＩを示す補修済画像データが出力される。この結果、原稿を適切に示す画像データを、ユーザに提供できる。

Ａ−３．輪郭特定処理
図２のＳ３０の輪郭特定処理について説明する。輪郭特定処理は、上述したように、エッジ二値画像データを用いて、輪郭画素ＰＸｏを特定する処理である。図４は、輪郭特定処理のフローチャートである。図５は、輪郭特定処理の説明図である。

図４のＳ１００では、ＣＰＵ１１０は、輪郭画像ＯＬＩを示す輪郭画像データの初期データを、揮発性記憶装置１２０内に準備する。初期データは、縮小画像ＭＩやエッジ二値画像ＥＩと同じサイズの画像を示す二値画像データであり、全ての画素の値が、初期値として、「０」に設定されている。

Ｓ１０５では、ＣＰＵ１１０は、エッジ二値画像ＥＩの外形の４個の辺に対応する４個の端、すなわち、上端ＴＵ、下端ＴＢ、左端ＴＬ、右端ＴＲ（図５）から、１個の注目端を選択する。Ｓ１１０では、ＣＰＵ１１０は、注目端上の複数個の画素の中から、１個の注目画素を選択する。

Ｓ１１５では、ＣＰＵ１１０は、注目画素を始点として、注目端からエッジ二値画像ＥＩの内側に向かって探索して、最初に探索されるエッジ画素ＰＸｅを特定する。エッジ二値画像ＥＩの内側に向かう方向は、具体的には、注目端と垂直な方向であって、かつ、注目端と向かい合うエッジ二値画像ＥＩの他の端に向かう方向である。図５に示すように、上端ＴＵ上に位置する画素ＰＸｔ１が注目画素である場合には、下側に向かって探索が行われ、最初に探索されるエッジ画素ＰＸｅ１が特定される。同様にして、右端ＴＲ、下端ＴＢ、左端ＴＬ上にそれぞれ位置する画素ＰＸｔ２、ＰＸｔ３、ＰＸｔ４が注目画素である場合には、それぞれ、左側、上側、右側に向かって検索が行われ、最初に探索されるエッジ画素ＰＸｅ２、ＰＸｅ３、ＰＸｅ４が特定される。

Ｓ１１８では、ＣＰＵ１１０は、エッジ画素は特定されたか否かを判断する。具体的には、注目画素から探索方向に探索した結果、探索の限界位置、例えば、注目端と向かい合う他の端に到達するまでに、エッジ画素ＰＸｅ１が探索された場合には、エッジ画素ＰＸｅ１は特定されたと判断される。探索の限界位置に到達しても、エッジ画素ＰＸｅ１が探索されない場合には、エッジ画素ＰＸｅ１は特定されないと判断される。

エッジ画素ＰＸｅが特定された場合には（Ｓ１１８：ＹＥＳ）、Ｓ１２０にて、ＣＰＵ１１０は、特定されたエッジ画素ＰＸｅを、輪郭画素ＰＸｏとして、輪郭画像データに記録する。具体的には、特定されたエッジ画素ＰＸｅに対応する輪郭画像データにおける画素の値を「１」に変更する。

エッジ画素ＰＸｅが特定されない場合には（Ｓ１１８：ＮＯ）、Ｓ１２０はスキップされる。したがって、この場合には、注目画素に対応する輪郭画素ＰＸｏは、記録されない。

Ｓ１２５では、ＣＰＵ１１０は、注目端上の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（Ｓ１２５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ１１０に処理を戻す。全ての画素が処理された場合（Ｓ１２５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ１３０に処理を進める。

Ｓ１３０では、ＣＰＵ１１０は、全てのエッジ二値画像ＥＩの端ＴＵ、ＴＢ、ＴＬ、ＴＲを、注目端として処理したか否かを判断する。未処理の端がある場合には（Ｓ１３０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ１０５に処理を戻す。全ての端が処理された場合には（Ｓ１３０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、輪郭特定処理を終了する。輪郭特定処理によって、図３（Ｃ）に示す輪郭画像ＯＬＩを示す輪郭画像データが生成される。

本実施例の輪郭特定処理によれば、エッジ二値画像ＥＩの端から内側に向かってエッジ画素ＰＸｅが探索され、最初に探索される特定のエッジ画素ＰＸｅ（例えば、ＰＸｅ１〜ＰＸｅ４）が、輪郭画素ＰＸｏとして特定される。したがって、エッジ二値画像ＥＩ内において、原稿画像Ａｄの輪郭を、容易、かつ、適切に特定することができる。

Ａ−４．原稿領域特定処理
図２のＳ４０の原稿領域特定処理について説明する。原稿領域特定処理は、上述したように、輪郭画像データを用いて、原稿画像Ａｄに対応する原稿領域ＡＡを特定する処理である。原稿領域特定処理は、図２に示すように、Ｓ４２の開始直線の決定と、Ｓ４４の原稿領域ＡＡの特定と、を含んでいる。

図６は、読取画像ＯＩを示す図である。図７は、図６の読取画像ＯＩの一部の領域ＡＲの拡大図である。領域ＡＲは、読取画像ＯＩ内の原稿画像Ａｄの左側の外縁ＬＰｅの一部を含む領域である。原稿画像Ａｄの外縁ＬＰｅの外側には、上述した背景画像Ａｂが存在している。そして、原稿画像Ａｄの外縁ＬＰｅと、背景画像Ａｂと、の間には、影を示す影画像ＳＨが存在している（図７）。図６では、図の煩雑を避けるために影画像ＳＨの図示が省略されている。影画像ＳＨは、原稿画像Ａｄの地色領域Ｓａの色（例えば、白）や、背景画像Ａｂの色（例えば、グレー）よりも暗い色（例えば、黒）を有している。このような影画像ＳＨは、例えば、カバー４５０の対向面Ｂｓ（図１）と、読取対象の原稿と、の段差に起因して生じる細い画像である。

開始直線Ｌｔは、後述するＳ４４の原稿領域ＡＡの特定において、原稿画像Ａｄの外縁ＬＰｅを特定するための探索の開始位置を示す直線である。開始直線Ｌｔは、原稿画像Ａｄの左側の外縁ＬＰｅに略平行で、かつ、原稿画像Ａｄよりも外側に決定される。より具体的には、開始直線Ｌｔは、影画像ＳＨの外縁ＬＳｅの位置に決定される。Ｓ４２の開始直線の決定では、原稿画像Ａｄの外縁ＬＰｅ、ＵＰｅ、ＲＰｅ、ＢＰｅのそれぞれに略平行な４本の開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔ（図６）が決定される。

図８は、開始直線の決定の処理ステップを示すフローチャートである。図８のＳ３１０では、輪郭画像データを用いて、縮小画像ＭＩ上において複数個の候補直線を特定する。具体的には、輪郭画素ＰＸｏによって表される直線が、候補直線として採用される。候補直線を特定する方法としては、輪郭画素ＰＸｏを用いるハフ変換が用いられる。ハフ変換は、公知の処理であるので、その説明を省略する。ハフ変換の結果、図３（Ｃ）の例では、原稿画像Ａｄの輪郭に対応した６本の候補直線Ｌ１〜Ｌ６が特定される。具体的には、候補直線Ｌ１〜Ｌ６の傾きと、位置と、を示す情報が取得される。

Ｓ３２０では、ＣＰＵ１１０は、６本の候補直線Ｌ１〜Ｌ６から、原稿画像Ａｄの外縁と平行な４本の暫定直線を選択する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、６本の候補直線Ｌ１〜Ｌ６から、輪郭画像ＯＬＩの外形の４個の端（辺）に位置する直線を除外する。例えば、図３（Ａ）の例では、輪郭画像ＯＬＩの上端に位置する候補直線Ｌ２が除外される。輪郭画像ＯＬＩの４個の端に位置する直線（例えば、Ｌ２）は、読取画像ＯＩの対応する端に位置している。このような直線Ｌ２は、読取時において、読取可能領域からはみ出した原稿上の領域Ｄａ（図３（Ａ））に対応しており、原稿の縁を示していないと考えられる。ＣＰＵ１１０は、残りの候補直線Ｌ１、Ｌ３〜Ｌ６から、互いに平行な２本の直線の組を、２組抽出する。図３（Ａ）の例では、直線Ｌ３とＬ６の組と、直線Ｌ２とＬ４の組と、が抽出される。これらの４本の直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６が、４本の暫定直線として選択される。４本の暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６の傾きは、原稿画像Ａｄの傾きを示しているので、４本の暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６を特定することによって、原稿画像Ａｄの傾きが特定される。

Ｓ３２２では、ＣＰＵ１１０は、縮小前の読取画像ＯＩ（図６）上において、縮小画像ＭＩ上にて選択された４本の暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６に対応する参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃを決定する。

図７にて、原稿画像Ａｄの左側の外縁ＬＰｅと略平行な参照直線Ｌ３Ｃについて示すように、参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃは、原稿画像Ａｄから見て、原稿画像Ａｄの外縁に沿う影画像ＳＨよりもさらに外側に位置する。換言すれば、参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃは、原稿画像Ａｄから見て、決定すべき開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔよりもさらに外側に位置する。この理由は、以下の通りである。

エッジ二値画像ＥＩにて特定されるエッジ画素には、影画像ＳＨと背景画像Ａｂとの境界を構成する画素であって、背景画像Ａｂに属する画素を含む。そして、エッジ二値画像ＥＩを用いて特定される輪郭画像ＯＬＩにおける輪郭画素ＰＸｏ（図３（Ｃ））には、輪郭特定処理（図４、図５）から解るように、原稿画像Ａｄから見て外側に位置するエッジ画素ＰＸｅが優先的に選択される。このために、輪郭画素ＰＸｏに基づいて、縮小画像ＭＩにて特定される暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６は、背景画像Ａｂ内に位置することになる。そして、１００ｄｐｉ相当の縮小画像ＭＩにて特定された暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６に対応する参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃは、縮小前の読取画像ＯＩ（例えば、３００〜１２００ｄｐｉ相当）にて決定される。このために、参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃは、縮小前の読取画像ＯＩにおいて、影画像ＳＨよりも数画素分外側に位置し得る（図７）。

以上の説明から解るように、Ｓ３２２では、原稿画像Ａｄの特定の外縁（例えば、外縁ＬＰｅ）に沿う参照直線（例えば、参照直線Ｌ３Ｃ）であって、原稿画像Ａｄの特定の外縁から原稿画像Ａｄの外側に離れた参照直線が特定される。

Ｓ３２５では、ＣＰＵ１１０は、４本の参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃの中から、処理対象の一本の参照直線を選択する。例えば、原稿画像Ａｄの左側の外縁ＬＰｅと略平行な左側の参照直線Ｌ３Ｃが、処理対象の参照直線として選択される（図７）。Ｓ３３０では、ＣＰＵ１１０は、処理対象の一本の参照直線を注目直線として設定する。

Ｓ３３５では、ＣＰＵ１１０は、注目直線上に位置する複数個の画素を、背景色を有する背景画素と、背景色とは異なる色を有する非背景画素と、に分類する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、特定の背景色（本実施例では、カバー４５０の対向面Ｂｓの色）を示す背景色範囲内の色値を有する画素を、背景画素として分類し、背景色範囲外の色値を有する画素を、非背景画素として分類する。本実施例では、特定の背景色は、グレーであるので、背景色範囲は、グレーを示す色値の範囲である。背景色範囲は、例えば、彩度Ｃが彩度範囲ＣＲ１を満たし、かつ、輝度Ｙが輝度範囲ＹＲ１を満たす色値の範囲である。

本実施例では、対向面Ｂｓの色は、グレー（無彩色）であるので、彩度範囲ＣＲ１は、Ｃ≦Ｃｔｈを満たす彩度Ｃの範囲である。閾値Ｃｔｈは、例えば、彩度Ｃが０〜２５５の２５６階調で表される場合に、３２である。

輝度範囲ＹＲ１は、例えば、対向面Ｂｓの色の輝度Ｙｂｓを中心とする範囲である。具体的には、輝度範囲ＹＲ１は、（Ｙｂｓ−ΔＹ）≦Ｙ≦（Ｙｂｓ＋ΔＹ）を満たす輝度Ｙの範囲である。ΔＹは、例えば、輝度Ｙが０〜２５５の２５６階調で表される場合に、３２である。白（輝度２５５）および黒（輝度０）は、輝度範囲ＹＲ１外である。

例えば、図７において、背景画像Ａｂを構成する画素は、背景画素に分類される。また、影画像ＳＨや原稿画像Ａｄを構成する画素は、非背景画素に分類される。

Ｓ３４０では、ＣＰＵ１１０は、注目直線上に、連続するＫ個以上の非背景画素が存在するか否かを判断する。Ｋは、２以上の整数であり、例えば、２０である。注目直線上に連続するＫ個以上の非背景画素が存在しない場合には（Ｓ３４０：ＮＯ）、Ｓ３４２に処理を進める。

Ｓ３４２では、ＣＰＵ１１０は、注目直線が、探索の限界位置に到達したか否かを判断する。図６には、下側の開始直線Ｂｔに対応する探索の限界位置ＬＬａが、図示されている。限界位置ＬＬａは、開始直線Ｂｔから矢印ＢＭの方向に、所定の幅Ｗａだけ離れた位置である。矢印ＡＭａは、開始直線Ｂｔと垂直な方向であり、原稿画像Ａｄの中心に近づく方向である、と言うことができる。所定の幅Ｗａは、例えば、３〜１０ｃｍ分の幅に相当する画素数である。探索の限界位置に到達した場合には（Ｓ３４２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ３４４にて、処理対象の参照直線を、開始直線として決定する。探索の限界位置に到達していない場合には（Ｓ３４２：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ３４５に処理を進める。

Ｓ３４５では、ＣＰＵ１１０は、現在の注目直線よりも１画素だけ原稿画像Ａｄ側に位置する直線を、新たな注目直線として設定する。例えば、図７の参照直線Ｌ３Ｃが現在の注目直線である場合には、図７の隣接直線Ｌｎｘが新たな注目直線として設定される。隣接直線Ｌｎｘは、参照直線Ｌ３Ｃと平行であり、かつ、参照直線Ｌ３Ｃに対して原稿画像Ａｄの外縁ＬＰｅに向かう側に隣接する直線である。このように、注目直線を原稿画像Ａｄの外縁に向かって１画素分ずつずらしながら、図７の矢印ＡＭの方向に開始直線の探索が行われる。

注目直線上に連続するＫ個以上の非背景画素が存在する場合には（Ｓ３４０：ＹＥＳ）、Ｓ３５０にて、ＣＰＵ１１０は、現在の注目直線を、処理対象の参照直線に対応する開始直線として決定する。図７の例では、例えば、影画像ＳＨの左側の外縁ＬＳｅの位置に、左側の参照直線Ｌ３Ｃに対応する開始直線Ｌｔが決定される。

Ｓ３５５では、ＣＰＵ１１０は、全ての参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃを、処理対象として処理したか否かを判断する。未処理の参照直線がある場合には（Ｓ３５５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ３２５に処理を戻す。全ての参照直線が処理された場合には（Ｓ３５５：ＹＥＳ）、開始直線の決定を終了する。この時点で、４本の参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃに対応する４本の開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔ（図６）が決定されている。

開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔが決定されると、図２のＳ４４にて、原稿領域ＡＡの特定が行われる。図９は、原稿領域ＡＡの特定の処理ステップを示すフローチャートである。

Ｓ４００では、ＣＰＵ１１０は、４本の開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔの中から、処理対象の一本の開始直線を選択する。例えば、原稿画像Ａｄの左側の外縁ＬＰｅと略平行な左側の開始直線Ｌｔが、処理対象の開始直線として選択される（図７）。Ｓ４０５では、ＣＰＵ１１０は、処理対象の一本の開始直線を注目直線として設定する。すなわち、処理対象の一本の開始直線は、図９の原稿領域ＡＡの特定の処理の最初の注目直線である。

Ｓ４１０では、ＣＰＵ１１０は、注目直線上に位置する複数個の画素を、背景画素と、原稿画素と、影画素と、に分類する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、上述した特定の背景色を示す背景色範囲内の色値を有する画素を、背景画素として分類する。また、ＣＰＵ１１０は、原稿色範囲内の色値を有する画素を、原稿画素として分類し、影色範囲内の色値を有する画素を、影画素として分類する。

原稿色範囲は、輝度Ｙが輝度範囲ＹＲ２を満たす、または、彩度Ｃが彩度範囲ＣＲ２を満たす色値の範囲である。輝度範囲ＹＲ２は、背景色範囲を定義する上述した輝度範囲ＹＲ１の上限値（Ｙｂｓ＋ΔＹ）より高い輝度Ｙの範囲である。すなわち、輝度範囲ＹＲ２は、Ｙ＞（Ｙｂｓ＋ΔＹ）を満たす輝度Ｙの範囲である。彩度範囲ＣＲ２は、背景色範囲を定義する上述した彩度範囲ＣＲ１の上限値Ｃｔｈより高い彩度Ｃの範囲である。すなわち、彩度範囲ＣＲ２は、Ｃ＞Ｃｔｈを満たす彩度Ｃの範囲である。

影色範囲は、輝度Ｙが輝度範囲ＹＲ３を満たし、かつ、彩度Ｃが彩度範囲ＣＲ１を満たす色値の範囲である。輝度範囲ＹＲ３は、背景色範囲を定義する上述した輝度範囲ＹＲ１の下限値（Ｙｂｓ−ΔＹ）より低い輝度Ｙの範囲である。すなわち、輝度範囲ＹＲ３は、Ｙ＜（Ｙｂｓ−ΔＹ）を満たす輝度Ｙの範囲である。彩度範囲ＣＲ１は、背景色範囲を定義する上述した彩度範囲ＣＲ１と同じ範囲、すなわち、Ｃ≦Ｃｔｈを満たす彩度Ｃの範囲である。このように、影画素は、背景画素とも原稿画素とも異なる色を有するので、異色画素とも呼ぶ。

Ｓ４１５では、ＣＰＵ１１０は、注目直線上の全画素に占める原稿画素の割合Ｒａを算出する。すなわち、ＣＰＵ１１０は、注目直線上の画素の総数ＰＮｔと、注目直線上の原稿画素の個数ＰＮｐと、を算出し、割合Ｒａを算出する（Ｒａ＝（ＰＮｐ／ＰＮｔ））。

Ｓ４２０では、ＣＰＵ１１０は、算出された割合Ｒａが、所定の閾値ＴＨａ以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨａは、本実施例では、５％である。算出された割合Ｒａが、所定の閾値ＴＨａ未満である場合には（Ｓ４２０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４２５に処理を進める。算出された割合Ｒａが、所定の閾値ＴＨａ以上である場合には（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４６０に処理を進める。

Ｓ４２５では、ＣＰＵ１１０は、注目直線上の非背景画素に占める原稿画素の割合Ｒｂを算出する。すなわち、ＣＰＵ１１０は、注目線上の影画素の個数ＰＮｓと、原稿画素の個数ＰＮｐと、を算出し、割合Ｒｂを算出する（Ｐｂ＝｛ＰＮｐ／（ＰＮｓ＋ＰＮｐ）｝）。

Ｓ４３０では、ＣＰＵ１１０は、算出された割合Ｒｂが、所定の閾値ＴＨｂ以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨｂは、本実施例では、５％である。算出された割合Ｒｂが、所定の閾値ＴＨｂ未満である場合には（Ｓ４３０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４３５に処理を進める。算出された割合Ｒｂが、所定の閾値ＴＨｂ以上である場合には（Ｓ４３０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４４０に処理を進める。

Ｓ４３５では、ＣＰＵ１１０は、連続カウント値Ｃｃをリセットする、すなわち、連続カウント値Ｃｃを０とする。連続カウント値Ｃｃは、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上である注目直線が、注目直線と交差する方向（図７の矢印ＡＭの方向）に連続する数をカウントするための変数である。

Ｓ４４０では、ＣＰＵ１１０は、連続カウント値Ｃｃをカウントアップする、すなわち、連続カウント値Ｃｃに１を加算する。

Ｓ４４５では、ＣＰＵ１１０は、連続カウント値Ｃｃは、所定値Ｍであるか否かを判断する。所定値Ｍは、例えば、２ｍｍ分の幅に相当する画素数である。連続カウント値ＣｃがＭであることは、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上である注目直線が、Ｍ本連続したことを意味している。連続カウント値ＣｃがＭである場合には（Ｓ４４５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４７０に処理を進める。連続カウント値ＣｃがＭ未満である場合には（Ｓ４４５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４５０に処理を進める。

Ｓ４５０では、ＣＰＵ１１０は、注目直線が、探索の限界位置に到達したか否かを判断する。図６には、左側の開始直線Ｌｔに対応する探索の限界位置ＬＬが、図示されている。限界位置ＬＬは、開始直線Ｌｔから矢印ＡＭの方向に、所定の幅Ｗだけ離れた位置である。矢印ＡＭは、開始直線Ｌｔと垂直な方向であり、原稿画像Ａｄの中心に近づく方向である、とも言うことができる。所定の幅Ｗは、例えば、３〜１０ｃｍ分の幅に相当する画素数である。探索の限界位置に到達した場合には（Ｓ４５５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４７５にて、開始直線を外縁直線として決定する。探索の限界位置に到達していない場合には（Ｓ４５５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４５５に処理を進める。

Ｓ４５５では、ＣＰＵ１１０は、現在の注目直線よりも１画素だけ原稿画像Ａｄの中心側に位置する直線を、新たな注目直線として設定する。換言すれば、現在の注目直線と平行で、現在の注目直線に対して、原稿画像Ａｄの中心に向かう側に隣接する直線を、新たな注目直線として設定する。Ｓ４５５の後に、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４１０に処理を戻す。このように、開始直線（例えば、開始直線Ｌｔ）から、原稿画像Ａｄの中心に向かって、原稿画像Ａｄの外縁（例えば、外縁ＬＰｅ）を示す直線が探索される。

Ｓ４６０では、ＣＰＵ１１０は、連続カウント値Ｃｃは、１以上であるか否かを判断する。現在の注目直線の直前の注目直線において、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上である場合には（Ｓ４３０：ＹＥＳ）、連続カウント値Ｃｃは１以上である。連続カウント値Ｃｃが１以上である場合には（Ｓ４６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４７０に処理を進める。連続カウント値Ｃｃが１未満、すなわち、ゼロである場合には（Ｓ４６０：ＮＯ）、Ｓ４６５にて、ＣＰＵ１１０は、現在の注目直線を、処理対象の開始直線に対応する外縁直線として決定する。

Ｓ４７０では、ＣＰＵ１１０は、連続カウント値Ｃｃのカウント開始時の注目直線を、外縁直線として決定する。すなわち、連続カウント値Ｃｃが１以上である場合には、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上である注目直線が少なくとも２本以上連続している。本ステップでは、２本以上連続している当該注目直線のうちの最初の注目直線を外縁直線として決定する。例えば、連続カウント値ＣｃがＭであれば、Ｍ本連続している注目直線のうちの最初の注目直線を外縁直線として決定される。上述したように、Ｍ本の連続する直線は、原稿画像Ａｄの中心から離れる側（外側）から原稿画像Ａｄの中心に向かう側（内側）に向かって順次に、注目直線として選択されるので、Ｍ本の連続する直線のうち、原稿画像Ａｄから見て最も外側の直線が外縁直線として決定される。

Ｓ４８０では、ＣＰＵ１１０は、全ての開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔを、処理対象として処理したか否かを判断する。未処理の開始直線がある場合には（Ｓ４８０：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、Ｓ４００に処理を戻す。全ての開始直線が処理された場合には（Ｓ４８０：ＹＥＳ）、Ｓ４８５に処理を進める。この時点で、４本の開始直線Ｌｔ、Ｕｔ、Ｒｔ、Ｂｔに対応する４本の外縁直線、換言すれば、原稿画像Ａｄの４個の外縁ＬＰｅ、ＵＰｅ、ＲＰｅ、ＢＰｅに位置する４本の外縁直線が決定されている。例えば、図７の例では、原稿画像Ａｄの左側の外縁ＬＰｅに位置する外縁直線Ｌｆが決定される。外縁直線Ｌｆは、対応する原稿画像Ａｄの外縁ＬＰｅと略平行であり、対応する開始直線Ｌｔと平行である。

Ｓ４８５では、ＣＰＵ１１０は、決定された４本の外縁直線に基づいて、原稿領域ＡＡを特定する。具体的には、４本の外縁直線で形成される矩形の内部領域を原稿領域ＡＡとして特定される。例えば、ＣＰＵ１１０は、４本の外縁直線の４個の交点ＣＰ１〜ＣＰ４（図６）を特定することで、該４個の交点ＣＰ１〜ＣＰ４によって定義される原稿領域ＡＡを特定する。

Ａ−５．補修処理
図２のＳ４５の補修処理について説明する。補修処理は、上述したように、原稿領域ＡＡの特定結果を用いて、読取画像データに対して実行される処理である。図１０は、補修処理のフローチャートである。

図１０のＳ５１０では、読取画像データに対して、原稿画像Ａｄの傾きを補正する傾き補正処理が実行される。具体的には、例えば、原稿領域ＡＡの左側の辺（左側の外縁直線Ｌｆ）の読取画像ＯＩの縦方向に対する角度が算出される。そして、該角度分だけ読取画像ＯＩを回転させることによって、原稿領域ＡＡの左側の辺を、読取画像ＯＩの縦方向と平行にする回転処理が実行される。

Ｓ５２０では、ＣＰＵ１１０は、傾き補正済みの読取画像ＯＩにおいて、原稿画像Ａｄの欠落部分を描画する。具体的には、傾き補正済みの読取画像ＯＩにおいて、輪郭画像ＯＬＩを用いて特定される原稿画像Ａｄの輪郭よりも外側であって、かつ、原稿領域ＡＡよりも内側の領域、具体的には、図６の領域Ｄａ、Ｄｂが特定される。傾き補正済みの読取画像ＯＩにおいて、領域Ｄａ、Ｄｂ内の複数個の画素の値が、原稿画像Ａｄの地色領域Ｓａの色を示す値に置換される。地色領域Ｓａの色を示す値には、例えば、輪郭画像ＯＬＩを用いて特定される原稿画像Ａｄの輪郭に沿い、かつ、原稿画像Ａｄ内に位置する複数個の画素の値の平均値が用いられる。

Ｓ５３０では、ＣＰＵ１１０は、欠落部分が描画済の読取画像ＯＩにおいて、背景画像Ａｂの色を、指定色に変更する。具体的には、傾き補正済みの読取画像ＯＩにおいて、原稿領域ＡＡの外側に位置する複数個の画素の値が、予め指定された色（例えば、白）を示す値に置換される。これによって、図３（Ｄ）の補修済画像ＲＩを示す補修済画像データが生成される。

以上説明した本実施例の原稿領域特定処理（図８、図９）によれば、ＣＰＵ１１０は、読取画像データを用いて、読取画像ＯＩ（図６）内の注目直線を決定する（Ｓ４０５、Ｓ４５５）。注目直線は、原稿画像の外縁ＬＰｅ、ＵＰｅ、ＲＰｅ、ＢＰｅのいずれかに平行な直線である（図６、図７）。ＣＰＵ１１０は、読取画像データを用いて、注目直線に位置する複数個の画素を、原稿画素を含む３種類の画素、具体的には、原稿画素と背景画素と影画素とに分類する（Ｓ４１０）。ＣＰＵ１１０は、３種類の画素のうち、原稿画素の個数ＰＮｐと、原稿画素を含む３種類の画素の個数（すなわち、注目直線上の画素の総数ＰＮｔ）と、原稿画素を含む２種類の画素の個数（具体的には、影画素の個数ＰＮｓと原稿画素の個数ＰＮｐとの和（（ＰＮｓ＋ＰＮｐ）））と、を算出し、割合Ｒａ、Ｒｂを算出する（Ｓ４１５、Ｓ４３０）。ＣＰＵ１１０は、注目直線が外縁直線であるか否かを判断するための第１の条件を満たすか否かを判断する（Ｓ４２０）。第１の条件は、上述のように、割合Ｒａが閾値ＴＨａ以上であることである。ＣＰＵ１１０は、注目直線が第１の条件とは異なる第２の条件を満たすか否かを判断する（Ｓ４３０〜Ｓ４４５）。第２の条件は、注目直線を含むＭ本の直線であって、注目直線に平行で注目直線と交差する方向（図７の矢印ＡＭの方向）に連続するＭ本の直線のそれぞれが特定条件を満たすことである（Ｓ４３０〜Ｓ４４５）。特定条件は、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上であることである（Ｓ４３０）。ＣＰＵ１１０は、注目直線が第１の条件を満たす場合（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、注目直線に基づいて原稿画像Ａｄの外縁に位置する外縁直線（例えば、図７の外縁直線Ｌｆ）を決定する（Ｓ４６０〜Ｓ４７０）。また、ＣＰＵ１１０は、注目直線が第２の条件を満たす場合に（Ｓ４３０：ＹＥＳ、かつ、Ｓ４４５：ＹＥＳ）、注目直線に基づいて外縁直線を決定する（Ｓ４７０）。ＣＰＵ１１０は、外縁直線を用いて、原稿画像Ａｄに対応する原稿領域ＡＡを特定する。この結果、注目直線が第１条件を満たすか否かと、注目直線が第２条件を満たすか否かと、が判断され得る。そして、注目直線が第１の条件を満たす場合と、注目直線が第２の条件を満たす場合とに、注目直線に基づいて原稿画像Ａｄの外縁に位置する外縁直線が決定される。この結果、外縁直線を適切に決定できる。したがって、外縁直線を用いて、原稿領域ＡＡを精度良く特定できる。

図１１は、原稿領域の特定の一例を示す図である。図１１（Ａ）は、ラベルシール付きの原稿を示す原稿画像Ａｄａと影画像ＳＨａと背景画像Ａｂａとを含む読取画像の拡大図ＡＲａを示す。この拡大図ＡＲａは、原稿画像Ａｄａの左側の外縁ＬＰｅａの近傍を拡大して示している。原稿画像Ａｄａは、外側に向かって突出したラベルシールを示すラベル画像ＬＢを含んでいる。この例では、原稿画像Ａｄａ（ラベル画像ＬＢを含む）の全体を含むように原稿領域ＡＡが特定されることが好ましく、原稿画像Ａｄａの一部がはみ出すような原稿領域ＡＡが特定されることは好ましくない。したがって、図１１（Ａ）の読取画像では、原稿領域ＡＡを定義する外縁直線は、図１１（Ａ）の直線Ｌａ１の位置に決定されることが好ましい。例えば、外縁直線が、直線Ｌａ２の位置に決定されると、ラベル画像ＬＢが、原稿領域ＡＡの外側にはみ出すので好ましくない。

図１１（Ａ）の読取画像の場合において、上述した第１の条件だけを用いるとする。すなわち、注目直線上の全画素に占める原稿画素の割合Ｒａが閾値ＴＨａ以上である場合に、注目直線を外縁直線として特定するとする。この場合には、直線Ｌａ２の位置に外縁直線が決定されてしまう。例えば、直線Ｌａ１が注目直線である場合には、直線Ｌａ１上の画素のほとんどが背景画像Ａｂａを示す背景画素に分類されてしまうからである。

これに対して、上述した第２の条件を用いる場合、すなわち、注目直線を含む連続するＭ本の直線のそれぞれにおいて直線上の非背景画素（原稿画素＋影画素）に占める原稿画素の割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上である場合に、Ｍ本の直線のうち、原稿画像Ａｄａから見て最も外側の直線を外縁直線として特定するとする。この場合には、直線Ｌａ１の位置に外縁直線を決定することができる。

図１１（Ｂ）には、複数本の黒い罫線（例えば、ＲＬ１、ＲＬ２）を端部の近傍に有する原稿を示す原稿画像Ａｄｂと影画像ＳＨｂと背景画像Ａｂｂとを含む読取画像の拡大図ＡＲｂである。拡大図ＡＲｂは、原稿画像Ａｄｂの左側の外縁ＬＰｅｂの近傍を拡大して示している。この例では、原稿画像Ａｄｂの全体を含む原稿領域ＡＡを特定するために、外縁直線は、直線Ｌｂ１の位置に決定されることが好ましい。

図１１（Ｂ）の読取画像の場合において、上述した第２の条件だけを用いるとする。この場合には、注目直線が、原稿画像Ａｄｂに示される罫線ＲＬ１上にある場合には、割合Ｒｂは閾値ＴＨｂ未満になる。罫線ＲＬ１上にある画素は、黒色であるので、原稿画素に分類されず、影画素に分類されるためである。したがって、直線Ｌｂ１を含むＭ本の直線に、罫線ＲＬ１上の直線が含まれる場合には、連続カウント値Ｃｃがリセットされる結果、直線Ｌｂ１が外縁直線として決定されない。

これに対して、上述した第１の条件を用いる場合には、直線Ｌｂ１が注目直線である場合に、割合Ｒａが閾値ＴＨａ以上になるので、直線Ｌｂ１が適切に外縁直線として決定される。

以上の説明から解るように、本実施例では、第１の条件と第２の条件とを併用して、外縁直線が決定されるので、例えば、様々な種類の読取画像を示す読取画像データが用いられる場合に、適切な原稿領域ＡＡを特定することができる。例えば、図１１（Ａ）の原稿画像Ａｄａを含む読取画像であっても、図１１（Ｂ）の原稿画像Ａｄｂを含む読取画像であっても、これらの読取画像上に適切な原稿領域ＡＡを特定することができる。

ここで、第２の条件では、注目直線だけでなく、注目直線を含むＭ本の直線のそれぞれについて、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上であることが要求される理由について説明する。割合Ｒｂは、注目直線上の画素の総数ＰＮｔに代えて、非背景画素の個数（ＰＮｐ／ＰＮｔ）を分母とする。このために、注目直線上の原稿画素の個数ＰＮｐが比較的少ない場合であっても、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上になりやすい。したがって、注目直線だけに着目して判断すると、例えば、ノイズなどの影響によって、原稿画像Ａｄの外縁とは無関係な場所に誤って外縁直線を決定する可能性が高くなる。本実施例の第２の条件では、注目直線を含むＭ本の直線のそれぞれに着目して判断するので、誤った外縁直線が決定されることを抑制できる。

さらに、上記実施例によれば、読取画像ＯＩは、原稿画像Ａｄ以外の領域を示す画像として、背景画像Ａｂと、背景色とは異なる色を有する影画像ＳＨと、を含む（図７）。ＣＰＵ１１０は、原稿画素と背景画素と影画素との３種類の画素を用いて、割合Ｒａを算出し、原稿画素と影画素との２種類の画素を用いて、背景画素を用いずに、割合Ｒｂを算出する。この結果、割合Ｒａと、割合Ｒｂと、を用いて、原稿領域ＡＡを精度良く特定できる。

さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、注目直線が第１の条件を満たす場合には（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、現在の注目直線を外縁直線として決定し得る（Ｓ４６５）。この結果、適切な外縁直線を決定できる。

さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、注目直線が第１の条件を満たし（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、かつ、連続カウント値Ｃｃが１以上である場合には（Ｓ４６０：ＹＥＳ）、連続カウント値Ｃｃのカウント開始時の注目直線を外縁直線として決定する（Ｓ４７０）。連続カウント値Ｃｃが１以上である場合とは、注目直線から図７の矢印ＡＭとは反対の方向に連続するＫ本の直線（ＫはＭ未満の整数）のそれぞれにおいて、割合Ｒｂが閾値ＴＨｂ以上であることを意味する。矢印ＡＭとは反対の方向は、注目直線と交差する方向であって、原稿画像Ａｄの中心から離れる方向である。連続カウント値Ｃｃのカウント開始時の注目直線を外縁直線として決定することは、連続するＫ本の直線のうち、矢印ＡＭとは反対の方向の端に位置する直線を外縁直線として決定することを意味する。この構成によれば、Ｋ本の連続する直線のうち、原稿画像Ａｄの中心から離れる方向の端に位置する直線が外縁直線として決定される。この結果、原稿画像Ａｄの全体が含まれる適切な原稿領域ＡＡを決定できる。上述したように、外縁直線は、原稿画像Ａｄが原稿領域ＡＡの外側にはみ出さないように決定されることが好ましい。このために、外縁直線である可能性がある直線が複数本ある場合には、該複数本の直線のうち、原稿画像Ａｄの中心から離れた直線を、外縁直線として決定することが適切であると考えられる。

さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、注目直線が第２の条件を満たす場合には（Ｓ４３０：ＹＥＳ、かつ、Ｓ４４５：ＹＥＳ）、連続するＭ本の直線のうち、図７の矢印ＡＭとは反対の方向の端に位置する直線が、外縁直線として決定される（Ｓ４７０）。この結果、原稿画像Ａｄの全体が含まれる適切な原稿領域ＡＡを決定できる。

さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、縮小画像データを解析することによって、注目直線を決定するための特定するための解析情報を取得する。具体的には、ＣＰＵ１１０は、縮小画像データを用いてエッジ二値画像データを生成し（図２のＳ２０、Ｓ２５）、該エッジ二値画像データを用いて輪郭画像データを生成し（図２のＳ３０）、輪郭画像データを用いて縮小画像ＭＩ上に４本の暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６を決定する（図８のＳ３１０〜Ｓ３２０）。暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６を示す情報、具体的には、Ｓ３１０にてハフ変換によって取得される情報は、注目直線を決定するための特定するための解析情報と言うことができる。このように、縮小画像データを解析するので、注目直線を決定するための処理時間、ひいては、外縁直線を決定するための処理時間を低減できる。また、縮小画像データを用いて解析する場合であっても、外縁直線を適切に決定できるので、読取画像ＯＩ内の原稿領域ＡＡを精度良く特定できる。

さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、図８のＳ３２０にて、４本の暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６を特定することによって、原稿画像Ａｄの傾きを特定する。ＣＰＵ１１０は、図９にて原稿領域ＡＡを特定する際に、４本の暫定直線Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ６に対応する参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃのいずれかと平行な注目直線を決定する（Ｓ４０５、Ｓ４５５）。この結果、原稿画像Ａｄの傾きに応じた傾きを有する注目直線が適切に決定される。

さらに、上記実施例によれば、ＣＰＵ１１０は、原稿画像Ａｄの特定の外縁ＬＰｅ（図７）から原稿画像Ａｄの外側に離れた参照直線Ｌ３Ｃ（図７）を特定し（図８のＳ３２２）、参照直線Ｌ３Ｃから特定の外縁ＬＰｅに向かって、探索条件を満たす直線を探索する（Ｓ３３０〜Ｓ３４５）。探索条件は、対象の直線上に、連続するＫ個以上の非背景画素が存在することである（Ｓ３４０）。そして、ＣＰＵ１１０は、最初に探索条件を満たす直線を、開始直線、すなわち、図９の原稿領域ＡＡの特定における最初の注目直線として決定する（図８のＳ３５０）。この構成によれば、参照直線Ｌ３Ｃを特定した後には、参照直線Ｌ３Ｃから特定の外縁ＬＰｅに向かって比較的簡易な探索条件を用いて注目直線を決定するので、原稿領域ＡＡを特定するための処理時間を低減できる。例えば、図９の原稿領域ＡＡの特定で用いられる第１の条件と第２の条件の判断では、注目直線上の複数個の画素を、背景画素と原稿画素と影画素との３種類の画素に分類する必要があるが、上記探索条件の判断では、背景画素と非背景画素の２種類の画素に分類するだけで良い。

さらに、上記実施例によれば、図９のＳ４５０にて、注目直線が探索の限界位置に到達した場合には（Ｓ４５０：ＹＥＳ）、開始直線が外縁直線として決定される（Ｓ４７５）。注目直線が探索の限界位置に到達した場合には、第１の条件や第２の条件を用いて原稿画像Ａｄの外縁の位置に、外縁直線を決定することは困難であると考えられる。この場合には、開始直線が外縁直線として決定されるので、原稿画像Ａｄの外側に、外縁直線が決定される可能性を高くすることができる。この結果、原稿画像Ａｄの一部がはみ出ないように、適切な原稿領域ＡＡを決定することができる。

さらに、上記実施例によれば、図８のＳ３４２にて、注目直線が探索の限界位置に到達した場合には（Ｓ３４２：ＹＥＳ）、参照直線が、開始直線として決定される（Ｓ３４４）。注目直線が探索の限界位置に到達した場合には、Ｓ３４０の判断条件では、開始条件を決定することは困難であると考えられる。この場合には、参照直線が開始直線として決定されるので、原稿画像Ａｄの外側に、確実に開始直線を決定することができる。原稿画像Ａｄの内部に、開始直線が誤って決定されると、図９の処理にて外縁直線を適切に決定できない可能性が高い。本実施例では、このような不都合を避けて、図９の処理にて、外縁直線を適切に決定できる可能性を高くすることができる。

Ｂ．変形例：
（１）上記実施例の原稿領域ＡＡの特定（図９）では、注目直線に位置する複数個の画素は、３種類の画素に分類される（Ｓ４１０）。これに代えて、これらの複数個の画素は、４種類の画素、例えば、原稿画素と、背景画素と、影画素と、他の画素と、に分類されても良い。例えば、原稿の地色領域Ｓａの色が白であると解っている場合には、白を示す色値を有する画素が原稿画素に分類され、背景色を示す色値を有する画素が背景画素に分類され、黒を示す色を有する画素が影画素に分類され、いずれでもない画素が他の画素に分類されても良い。さらに、この場合には、第１の条件の判断に用いられる割合Ｒａは、他の画素を除いた３種類の画素に占める原稿画素の割合であっても良い。そして、第２の条件の判断に用いられる割合Ｒｂは、影画素と原稿画素との２種類の画素に占める原稿画素の割合であっても良い。

また、注目直線に位置する複数個の画素は、５種類の画素に分類され、さらに、割合Ｒａは、そのうちの４種類の画素に占める原稿画素の割合であり、割合Ｒｂは、そのうちの３種類の画素に占める原稿画素の割合であっても良い。割合Ｒａの算出に用いる画素は、原稿画素を含めばよく、例えば、背景画素や影画素の少なくとも一方を含まなくても良いし、他の種類の画素（例えば、ノイズ画素）を含んでも良い。また、割合Ｒｂの算出に用いる画素は、原稿画素を含めば良く、例えば、影画素を含まなくても良いし、背景画素を含んでも良い。

一般的に言えば、注目直線に位置する複数個の画素は、原稿画素を含むＮ種類の画素（Ｎは３以上の整数）に分類され、割合Ｒａは、Ｎ種類の画素のうち、原稿画素を含むＮ１種類の画素（Ｎ１は３≦Ｎ１≦Ｎを満たす整数）の個数に占める原稿画素の割合であり、割合Ｒｂは、Ｎ種類の画素のうち、原稿画素を含むＮ２種類の画素（Ｎ２は２≦Ｎ２＜Ｎ１を満たす整数）に占める原稿画素の割合であっても良い。

（２）上記実施例では、読取画像データを用いて、読取画像データによって示される読取画像ＯＩ内の原稿画像Ａｄに対応する原稿領域ＡＡが特定される。これに代えて、読取画像データを用いて生成される他の画像データによって示される画像内の原稿画像に対応する原稿領域が特定されても良い。他の画像データは、例えば、読取画像データに対して、画像を拡大する拡大処理を実行して得られる拡大画像データであっても良い。一般的には、読取画像データに基づく対象画像データ（例えば、読取画像データそのもの、または、上記拡大画像データ）を用いて、対象画像データによって示される対象画像内の原稿領域が特定されれば良い。

（３）上記実施例の図９のＳ４６５では、現在の注目直線が外縁直線として決定されているが、これに限られない。例えば、原稿画像Ａｄが原稿領域ＡＡからはみ出る可能性をより低減するために、現在の注目直線よりも、原稿画像Ａｄの中心から所定画素（例えば、１または２画素）だけ離れた直線であって注目直線と平行な直線が、外縁直線として決定されても良い。

（４）上記実施例の図９において、Ｓ４６０は省略されても良い。この場合には、例えば、注目直線が第１の条件を満たす場合には（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、常に、Ｓ４６５にて、ＣＰＵ１１０は、現在の注目直線を外縁直線として決定しても良い。

（５）上記実施例の図９において、注目直線が第２の条件を満たす場合には（Ｓ４３０：ＹＥＳ、かつ、Ｓ４４５：ＹＥＳ）、連続カウント値Ｃｃのカウント開始時の注目直線が外縁直線として決定される（Ｓ４７０）。これに代えて、例えば、現在の注目直線、あるいは、現在の注目直線よりも所定画素（例えば、１また２画素）だけ原稿画像Ａｄの中心から離れた直線であって注目直線と平行な直線が、外縁直線として決定されても良い。

（６）上記実施例の図８のＳ３２５〜Ｓ３５５の処理は省略されても良い。この場合には、図９のＳ４００では、Ｓ３２２にて決定された４本の参照直線Ｌ２Ｃ、Ｌ３Ｃ、Ｌ４Ｃ、Ｌ６Ｃの中から、１本の開始直線が選択され、Ｓ４１０では、当該選択された開始直線（参照直線）が、最初の注目直線として設定される。

（７）上記実施例の図８のＳ３１０では、ハフ変換を用いて、候補直線の傾きおよび位置が決定されている。これに代えて、最小二乗法を用いて、候補直線の傾きおよび位置が決定されてもよい。また、例えば、原稿画像Ａｄは傾いていないことを前提とするならば、Ｓ３２２で決定される４本の参照直線は、読取画像ＯＩの外形の４辺に位置する直線であっても良い。この場合には、図８のＳ３１０、Ｓ３２０は省略されても良い。

（６）図２の画像処理のステップは、適宜に省略や変形が可能である。例えば、上記実施例の図２のＳ１５は省略され、縮小画像データは生成されなくても良い。この場合には、図２のＳ２０〜Ｓ３０の処理は、縮小されていない読取画像データを用いて実行されても良い。

また、Ｓ２０、Ｓ２５では、読取画像データを用いて、エッジ二値画像データが生成されるが、これに代えて、単純二値画像データが生成されても良い。単純二値画像データは、例えば、読取画像ＯＩ内の複数個の画素を、背景色を有する背景画素と、それ以外の色を有する非背景画素と、に分類して得られる二値画像データである。この場合には、図４の輪郭特定処理のＳ１１５では、エッジ画素に代えて、非背景画素が探索され、Ｓ１２０では、最初に探索された非背景画素が輪郭画素として記録される。

（８）図１０の補修処理は、適宜に変更可能である。例えば、Ｓ５１０〜Ｓ５３０の３個のステップのうち、１個または２個のステップは省略されても良い。また、補修処理に代えて、原稿領域ＡＡの特定結果は、他の画像処理、例えば、トリミング処理のために利用されても良い。

（９）原稿を光学的に読み取る装置は、図１で説明したスキャナ４００に代えて、原稿を光学的に読み取ることが可能な他の種々の装置であってよい。例えば、スキャナ４００は、原稿を搬送するための自動給紙装置（Auto Document Feeder）を備え、搬送される原稿を、停止したイメージセンサ４２０で読み取るタイプのスキャナであっても良い。また、原稿を光学的に読み取る装置は、２次元イメージセンサを用いて、原稿を光学的に読み取るデジタルカメラであっても良い。

また、画像処理装置１００のＣＰＵ１１０は、画像処理装置１００に接続されたスキャナ４００から、読取画像データを取得することに代えて、不揮発性記憶装置１３０や、画像処理装置１００に接続された図示しない外部記憶装置（例えば、ＵＳＢメモリ）に予め格納された読取画像データを取得してもよい。

（１０）図２の画像処理は、パーソナルコンピュータとは異なる種類の装置によって実行されても良い。例えば、画像処理は、スキャナ（例えば、スキャナ４００）のＣＰＵ４１１によって実行されても良い。画像処理は、ネットワークに接続されたサーバ装置によって実行されても良い。画像処理は、ネットワークを介して互いに通信可能な複数の装置（例えば、コンピュータ）によって、一部ずつ分担して実行されても良い。この場合には、該複数の装置の全体が、画像処理装置に対応する。

上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

また、本発明の機能の一部または全部がコンピュータプログラムで実現される場合には、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）に格納された形で提供することができる。プログラムは、提供時と同一または異なる記録媒体（コンピュータ読み取り可能な記録媒体）に格納された状態で、使用され得る。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、メモリーカードやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種ＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスクドライブ等のコンピュータに接続されている外部記憶装置も含み得る。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

１００…画像処理装置、１１０…ＣＰＵ、１２０…揮発性記憶装置、１３０…不揮発性記憶装置、１３２…プログラム、１４０…表示部、１５０…操作部、１９０…インタフェース、４００…スキャナ、４１０…制御部、４１１…ＣＰＵ、４１２…揮発性記憶装置、４１３…不揮発性記憶装置、４１４…プログラム、４１９…インタフェース、４２０…イメージセンサ、４３０…移動装置、４４０…原稿台、４５０…カバー、ＰＸｅ…エッジ画素、ＡＡ…原稿領域、ＳＨ…影画像、ＥＩ…エッジ二値画像、ＲＩ…補修済画像、ＯＩ…読取画像、ＭＩ…縮小画像、ＬＬ…限界位置、ＮＴ…ネットワーク、Ｓａ…地色領域、Ａｂ…背景画像、Ｃｃ…連続カウント値、Ａｄ…原稿画像、Ｏｂ１、Ｏｂ２…オブジェクト、ＯＬＩ…輪郭画像

Claims (9)

1. 画像処理装置であって、
   原稿を光学的に読み取ることによって生成される読取画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記読取画像データに基づく対象画像データを用いて、前記対象画像データによって示される対象画像内の注目直線を決定する注目直線決定部であって、前記対象画像は、前記原稿を示す原稿画像を含み、前記注目直線は、前記原稿画像の特定の外縁に平行な直線である、前記注目直線決定部と、
   前記対象画像データを用いて、前記注目直線に位置する複数個の画素を、それぞれ、前記原稿画像を構成する原稿画素を含むＮ種類の画素（Ｎは３以上の整数）に分類する分類部と、
   前記Ｎ種類の画素のうち、前記原稿画素の個数と、前記原稿画素を含むＮ１種類の画素（Ｎ１は３≦Ｎ１≦Ｎを満たす整数）の個数と、前記原稿画素を含むＮ２種類の画素（Ｎ２は２≦Ｎ２＜Ｎ１を満たす整数）の個数と、を算出する個数算出部と、
   前記注目直線が第１の条件を満たすか否かを判断する第１の条件判断部であって、前記第１の条件は、前記注目直線に位置する前記Ｎ１種類の画素に占める前記原稿画素の割合が第１の閾値以上であることである、前記第１の条件判断部と、
   前記注目直線が前記第１の条件とは異なる第２の条件を満たすか否かを判断する第２の条件判断部であって、前記第２の条件は、前記注目直線に平行で前記注目直線と交差する方向に連続するＭ本の直線（Ｍは２以上の整数）のそれぞれが特定条件を満たすことであり、前記Ｍ本の直線は、前記注目直線を含み、前記特定条件は、対象の直線に位置する前記Ｎ２種類の画素に占める前記原稿画素の割合が第２の閾値以上であることである、前記第２の条件判断部と、
   前記注目直線が前記第１の条件を満たす場合に、前記注目直線に基づいて前記原稿画像の外縁に位置する外縁直線を決定する第１の外縁直線決定部と、
   前記注目直線が前記第２の条件を満たす場合に、前記注目直線に基づいて前記外縁直線を決定する第２の外縁直線決定部と、
   前記外縁直線を用いて、前記対象画像内の前記原稿画像に対応する原稿領域を特定する領域特定部と、
   を備える、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、
   前記対象画像は、前記原稿画像以外の領域を示す画像として、特定の背景色を有する背景画像と、前記特定の背景色とは異なる色を有する異色画像と、を含み、
   前記Ｎ１種類の画素は、前記原稿画素と、前記背景画像を構成する背景画素と、前記異色画像を構成する異色画素と、を含み、
   前記Ｎ２種類の画素は、前記原稿画素と、前記異色画素と、を含み、前記背景画素を含まない、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、さらに、
   前記対象画像は、前記原稿画像以外の領域を示す画像として、特定の背景色を有する背景画像を含み、
   前記注目直線決定部は、
   前記原稿画像の特定の外縁に沿う参照直線であって、前記原稿画像の前記特定の外縁から前記原稿画像の外側に離れた前記参照直線を特定し、
   前記参照直線から前記特定の外縁に向かって、所定条件を満たす直線を探索し、
   最初に前記所定条件を満たす直線を最初の前記注目直線として決定し、
   前記所定条件は、対象の直線上に連続する特定数の画素であって、前記特定の背景色とは異なる色を有する前記特定数の画素が存在することである、画像処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の外縁直線決定部は、前記注目直線が前記第１の条件を満たす場合には、前記注目直線を前記外縁直線として決定する、画像処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第１の外縁直線決定部は、前記注目直線が前記第１の条件を満たし、かつ、前記注目直線から特定方向に連続するＫ本の直線（ＫはＭ未満の整数）のそれぞれが前記特定条件を満たす場合には、連続する前記Ｋ本の直線のうち、前記特定方向の端に位置する直線を前記外縁直線として決定し、
   前記特定方向は、前記注目直線と交差する方向であって、前記原稿画像の中心から離れる方向である、画像処理装置。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置であって、
   前記第２の外縁直線決定部は、前記注目直線が前記第２の条件を満たす場合には、連続する前記Ｍ本の直線のうち、前記注目直線と交差する方向であって前記原稿画像の中心から離れる方向の端に位置する直線を前記外縁直線として決定する、画像処理装置。
7. 請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記読取画像データを用いて画像を縮小する縮小処理を実行して、縮小画像を示す縮小画像データを生成する縮小処理部と、
   前記縮小画像データを解析することによって、前記注目直線を決定するための特定するための解析情報を取得する解析部と、
   を備え、
   前記対象画像は、前記縮小処理が実行されていない前記読取画像データによって示される読取画像であり、
   前記注目直線決定部は、前記解析情報を用いて、前記読取画像内に前記注目直線を決定し、
   前記第１の外縁直線決定部および前記第２の外縁直線決定部は、前記読取画像内に前記外縁直線を決定する、画像処理装置。
8. 請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
   前記読取画像データを解析することによって、前記対象画像内の前記原稿画像の傾きを特定する傾特定部を備え、
   前記注目直線決定部は、特定済の前記原稿画像の傾きに応じた傾きを有する前記注目直線を決定する、画像処理装置。
9. コンピュータプログラムであって、
   原稿を光学的に読み取ることによって生成される読取画像データを取得する画像データ取得機能と、
   前記読取画像データに基づく対象画像データを用いて、前記対象画像データによって示される対象画像内の注目直線を決定する注目直線決定機能であって、前記対象画像は、前記原稿を示す原稿画像を含み、前記注目直線は、前記原稿画像の特定の外縁に平行な直線である、前記注目直線決定機能と、
   前記対象画像データを用いて、前記注目直線に位置する複数個の画素を、それぞれ、前記原稿画像を構成する原稿画素を含むＮ種類の画素（Ｎは３以上の整数）に分類する分類機能と、
   前記Ｎ種類の画素のうち、前記原稿画素の個数と、前記原稿画素を含むＮ１種類の画素（Ｎ１は３≦Ｎ１≦Ｎを満たす整数）の個数と、前記原稿画素を含むＮ２種類の画素（Ｎ２は２≦Ｎ２＜Ｎ１を満たす整数）の個数と、を算出する個数算出機能と、
   前記注目直線が第１の条件を満たすか否かを判断する第１の条件判断機能であって、前記第１の条件は、前記注目直線に位置する前記Ｎ１種類の画素に占める前記原稿画素の割合が第１の閾値以上であることである、前記第１の条件判断機能と、
   前記注目直線が前記第１の条件とは異なる第２の条件を満たすか否かを判断する第２の条件判断機能であって、前記第２の条件は、前記注目直線に平行で前記注目直線と交差する方向に連続するＭ本の直線（Ｍは２以上の整数）のそれぞれが特定条件を満たすことであり、前記Ｍ本の直線は、前記注目直線を含み、前記特定条件は、対象の直線に位置する前記Ｎ２種類の画素に占める前記原稿画素の割合が第２の閾値以上であることである、前記第２の条件判断機能と、
   前記注目直線が前記第１の条件を満たす場合に、前記注目直線に基づいて前記原稿画像の外縁に位置する外縁直線を決定する第１の外縁直線決定機能と、
   前記注目直線が前記第２の条件を満たす場合に、前記注目直線に基づいて前記外縁直線を決定する第２の外縁直線決定機能と、
   前記外縁直線を用いて、前記対象画像内の前記原稿画像に対応する原稿領域を特定する領域特定機能と、
   をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。

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