(57)【要約】【課題】原稿が１枚である場合でも、原稿が複数枚である場合でも、適切な原稿領域を得ることができる画像処理方法、画像処理装置、プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】単数または複数の原稿が載置されている原稿台を読み取り、原稿台画像を得る手段と、上記原稿台画像から、単数または複数の対象物領域を決定する第１の決定手段と、上記第１の決定手段が決定した全ての対象物領域を包含する領域を、第１の領域として決定する第２の決定手段と、上記第１の決定手段が決定した対象物領域の集合を、第２の領域として決定する第３の決定手段と、上記対象物領域の各輪郭線または上記第１の領域の輪郭線の、内部の画像の特徴量と外部の画像の特徴量とを比較し、類似であるかどうかを判別する判別手段と、上記判別手段による判別の結果に基づいて、上記原稿の領域を決定する第４の決定手段とを有する画像処理装置である。【選択図】図１
2010035162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単数または複数の原稿が載置されている原稿台を読み取り、原稿台画像を得る工程と；
上記原稿台画像から、単数または複数の対象物領域を決定する第１の決定工程と；
上記第１の決定工程で決定された全ての対象物領域を包含する領域を第１の領域として決定する第２の決定工程と；
上記第１の決定工程で決定された対象物領域の集合を、第２の領域として決定する第３の決定工程と；
上記対象物領域の各輪郭線または上記第１の領域の輪郭線の、内部と外部との画像の特徴量を比較し、類似であるかどうかを判別する判別工程と；
上記判別工程での判別の結果に基づいて、上記原稿の領域を決定する第４の決定工程と；
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１において、
上記判別工程は、
上記原稿台画像から、上記第１の領域を除いた領域である第３の領域の画像の第１の特徴量を抽出する第１抽出工程と；
上記原稿台画像から、上記第２の領域と上記第３の領域とを除いた領域である第４の領域の画像の第２の特徴量を抽出する第２抽出工程と；
を有し、上記第１の特徴量と、上記第２の特徴量とを比較し、類似であるかどうかを判別する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項２において、
上記第４の決定工程は、上記判別工程で類似であると判別されると、上記対象物領域のそれぞれの領域が原稿領域であると決定する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項２において、
上記第４の決定工程は、上記判別工程で類似でないと判別されると、上記第１の領域が原稿領域であると決定する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項２において、
上記画像の特徴量は、輝度値に対応する画素の数のヒストグラムであることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項５において、
上記判別工程は、上記ヒストグラムの累積した値が所定の閾値を超える輝度値の差に基づいて、類似であるかどうかを判別する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項２において、
上記原稿台画像から、上記対象物の各々の厚みにより生じる影を検出する影検出工程を有し、
上記影検出工程で影が検出された場合、上記判別工程では、上記影により生じる上記特徴量の差があっても、類似であると判別することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１において、
上記判別工程は、
上記単数または複数の対象物領域のうちの１つの対象物領域の、輪郭線の内側の領域の画像の第３の特徴量を抽出する第３抽出工程と；
上記１つの対象物領域の、輪郭線の外側の領域の画像の第４の特徴量を抽出する第４抽出工程と；
を有し、上記第３の特徴量と、上記第４の特徴量とを比較し、類似であるかどうかを判別する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８において、
上記第４の決定工程は、上記判別工程で類似であると判別されると、上記第１の領域が原稿領域であると決定する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項８において、
上記第４の決定工程は、上記判別工程で類似でないと判別されると、上記対象物領域のそれぞれの領域が原稿領域であると決定する工程であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
画像読取装置と接続される情報処理装置で実行するプログラムであって、
単数または複数の原稿が載置されている原稿台を読み取り、原稿台画像を得る手順と；
上記原稿台画像から、単数または複数の対象物領域を決定する第１の決定手順と；
上記第１の決定手順で決定された全ての対象物領域を包含する領域を第１の領域として決定する第２の決定手順と；
上記第１の決定工程で決定された対象物領域の集合を第２の領域として決定する第３の決定手順と；
上記対象物領域の各々の輪郭線または上記第１の領域の輪郭線の、内部と外部の画像の特徴量を比較し、類似であるかどうかを判別する判別手順と；
上記判別手順での判別の結果に基づいて、上記原稿の領域を決定する第４の決定手順と；
を上記情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項１２】
単数または複数の原稿が載置されている原稿台を読み取り、原稿台画像を得る手段と；
上記原稿台画像から、単数または複数の対象物領域を決定する第１の決定手段と；
上記第１の決定手段が決定した全ての対象物領域を包含する領域を、第１の領域として決定する第２の決定手段と；
上記第１の決定手段が決定した対象物領域の集合を、第２の領域として決定する第３の決定手段と；
上記対象物領域の各輪郭線または上記第１の領域の輪郭線の、内部の画像の特徴量と外部の画像の特徴量とを比較し、類似であるかどうかを判別する判別手段と；
上記判別手段による判別の結果に基づいて、上記原稿の領域を決定する第４の決定手段と；
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１２において、
上記原稿台と上記原稿とを覆う圧板を有し、
上記原稿台画像から上記第１の領域を除いた領域は、上記圧板を読み取った画像の領域であることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像読取装置の原稿台に置かれている原稿を読み取り、この読み取った画像を処理し、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複数の原稿を一括して読み取り、原稿毎に出力する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信ネットワークの発達、コンピュータの高速化及び記憶媒体の大容量化に伴い、画像情報が頻繁に取り扱われている。特に、スキャナ等で取り込んだ画像情報を、より正確・高速に読み取りたいという要求が高まっている。従来、原稿台に置かれている原稿から、対象物を抽出し、原稿位置、原稿サイズ等の原稿領域を、自動的に決定する方法が知られている。その第１の方法は、抽出した全ての対象物に基づいて、原稿領域を決定する方法である。この第１の方法は、原稿が１枚のみ置かれていることが、予め分かっているときに有効な方法である。これとは別の第２の方法は、複数の対象物から、個々の対象物を抽出し、この抽出された個々の対象物に基づいて、原稿領域を決定する方法である（たとえば、特許文献１参照）。この第２の方法は、原稿を１枚に限定しないので、個々の対象物について、それぞれ１枚の原稿の領域を決定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２０１２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
全ての対象物から原稿領域を決定する従来の第１の方法は、原稿が１枚であることを前提に処理するので、原稿台に複数の原稿が置かれている場合、適切な原稿領域を決定することができないという問題がある。一方、上記従来の第２の方法は、複数の対象物から、個々の対象物を抽出し、この抽出された個々の対象物に基づいて原稿領域を決定するので、適切な原稿領域を決定することができる。しかし、雑誌等、原稿の内部に写真等が配置されている場合、内部の写真を、独立した対象物（１つの原稿）として抽出する可能性が残る。
【０００５】
この結果、複数の対象物から、個々の対象物を抽出し、この抽出された個々の対象物から原稿領域を決定する従来方法を用いると、内部の写真を、独立の原稿領域として決定する。この原稿領域を決定する場合における精度低下に対して、ユーザ自身が置いた原稿に、適切な処理を選択させる方法が考えられる。しかし、初心者ユーザ等、自分の置いた原稿にどちらの処理が適切であるかを判断できなければ、原稿領域を決定する場合における精度を向上させることができない。
【０００６】
また、「ユーザ自身が置いた原稿に、ユーザが適切な処理を選択する」という操作が増え、操作が煩雑であるという問題がある。この問題は、原稿を原稿台に置き、ユーザが「読み取りボタン」を押すと、原稿に応じて最適な読み取り領域の画像を得ることができる機能を実現するための障害になる。
【０００７】
本発明は、原稿が１枚である場合でも、原稿が複数枚である場合でも、適切な原稿領域を得ることができる画像処理方法、画像処理装置、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、単数または複数の原稿が載置されている原稿台を読み取り、原稿台画像を得る手段と、上記原稿台画像から、単数または複数の対象物領域を決定する第１の決定手段と、上記第１の決定手段が決定した全ての対象物領域を包含する領域を、第１の領域として決定する第２の決定手段と、上記第１の決定手段が決定した対象物領域の集合を、第２の領域として決定する第３の決定手段と、上記対象物領域の各輪郭線または上記第１の領域の輪郭線の、内部の画像の特徴量と外部の画像の特徴量とを比較し、類似であるかどうかを判別する判別手段と、上記判別手段による判別の結果に基づいて、上記原稿の領域を決定する第４の決定手段とを有する画像処理装置である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、原稿が１枚である場合でも、原稿が複数枚である場合でも、適切な原稿領域を得ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例１である画像読取装置ＲＥ１を示す断面図である。
【図２】実施例１において、スキャナ１０の機能構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１において、ホストＰＣ５０の概略構成を示す図である。
【図４】実施例１において、読み取り動作を示すフローチャートである。
【図５】１枚の雑誌原稿の画像７１と２枚の写真原稿の画像７２とを示す図である。
【図６】対象物を抽出する動作を示すフローチャートである。
【図７】原稿領域を決定する処理を示すフローチャートである。
【図８】実施例１の、各領域を示す図である。
【図９】実施例１の、輝度ヒストグラム、累積ヒストグラムを示す図である。
【図１０】実施例２の、読み取り動作を示すフローチャートである。
【図１１】実施例２の、原稿と読み取った画像から得られる領域を示す図である。
【図１２】実施例２の、各領域、ヒストグラム、累積ヒストグラムを示す図である。
【図１３】実施例３の、読み取り動作を示すフローチャートである。
【図１４】実施例３の、各領域、ヒストグラム、累積ヒストグラムを示す図である。
【図１５】実施例４の、読み取り動作を示すフローチャートである。
【図１６】実施例４の、原稿と読み取った画像から得られる領域を示す図である。
【図１７】実施例４の、領域境界部の輝度値の変化を示す図である。
【図１８】実施例４の、厚みを検知する動作を示すフローチャートである。
【図１９】実施例４の、各領域、ヒストグラム、累積ヒストグラムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本発明の実施例１である画像読取装置ＲＥ１を示す断面図である。画像読取装置ＲＥ１は、スキャナ１０を有し、読取原稿Ｄ１が載置される。スキャナ１０は、不図示のインタフェースケーブルによって情報処理装置であるホストコンピュータ（以下、「ホストＰＣ」という）に接続される。画像読取装置ＲＥ１は、プーリＰ１、Ｐ２と、原稿台ガラスＧ１と、ギア列１１と、ガイドレール１２と、白色基準板１３と、圧板１４と、パルスモータ１７と、無端ベルト１８と、光学ユニット３０と、電気基板４０とを有する。白色基準板１３の中に、黒マーク１３ｂが設けられ、スキャナ１０は、この黒マーク１３ｂを基準にし、読み取りエリアを決め、画像を読み取る。光学ユニット３０、パルスモータ１７は、それぞれ、不図示のケーブルによって、電気的に接続されている。また、光学ユニット３０は、キャリッジ１１４に載置され、ガイドレール１２に沿って摺動可能であり、キャリッジ１１４は、無端ベルト１８に固着されている。光学ユニット３０は、反射原稿用光源１５と、複数の反射ミラーＭ１、Ｍ２、Ｍ３と、結像レンズ１９と、撮像手段であるラインセンサ２０とによって構成されている。
【００１３】
次に、スキャナ１０における反射原稿画像の読み取り動作について説明する。ホストＰＣが読み取り命令コマンドを発生すると、スキャナ１０が読み取り動作を開始する。スキャナ１０は、光学ユニット３０の反射原稿用光源１５を点灯し、読取原稿Ｄ１からの反射光を、複数の反射ミラーＭ１、Ｍ２、Ｍ３が反射し、結像レンズ１９を介して、ラインセンサ２０に結像することによって、主走査方向１ライン分の画像を読み取る。ギア列１１を介して、パルスモータ１７の動力によって、プーリＰ１を回転させ、無端ベルト１８を駆動する。これによって、キャリッジ１１４に固着されている光学ユニット３０は、矢印Ｘで示す副走査方向に、ガイドレール上を移動する。スキャナ１０は、光学ユニット３０を、副走査方向に移動しつつ、上記主走査方向のライン画像の読み取りを繰り返し、図１に点線で示す位置まで読み取り動作をしながら、光学ユニット３０を移動し、原稿台ガラスＧ１の全面をスキャンする。ただし、ホストＰＣからの読み取りコマンドの内容に応じて、原稿台ガラスＧ１上の原稿の部分画像を読むことができる。
【００１４】
この場合、ホストＰＣが指定する読み取り画像領域に対して、主走査方向には、センサ出力のうちで採用する画素領域を、電気基板４０上の上記制御部が規定することによって、原稿台ガラスＧ１上の読取原稿Ｄ１の部分画像を読むことができる。また副走査方向には、光学ユニット３０の移動領域を、電気基板４０上の上記制御部が規定することによって、原稿台ガラスＧ１上の読取原稿Ｄ１の部分画像を読むことができる。また、副走査方向に、光学ユニット３０を移動させる場合には、ホストＰＣが指定する画像読み取りの解像度設定に応じて、システムコントローラ４１が速度を選択し、画像を読み取る。なお、スキャナ１０は、マルチクロップスキャン機能を有し、ホストＰＣまたはスキャナ１０自身の制御によって、原稿台ガラスＧ１上に配置されている複数の読取原稿Ｄ１を、自動的に順に読み取る。圧板１４上に不図示のオペレーションパネルを設置し、このオペレーションパネルには、液晶画面とボタンとを設け、ユーザが、マルチクロップのパラメータをスキャナ１０に入力し、読み取りの開始等の操作を行う。
【００１５】
図２は、実施例１において、スキャナ１０の機能構成を示すブロック図である。
【００１６】
スキャナ１０は、光学ユニット３０と、電気基板４０と、パルスモータ１７と、モータ駆動回路ＭＤ１と有する。光学ユニット３０は、光源点灯回路３１を有し、光源点灯回路３１は、反射原稿用光源１５を点灯する回路であり、この中に、反射原稿用光源１５の光量検知を行う検知部が含まれている。反射原稿用光源１５に冷陰極管を用いた場合、いわゆるインバータ回路を構成する。
【００１７】
電気基板４０は、システムコントローラ４１と、アナログゲイン調整器４２Ｒ、４２Ｇ、４２Ｂと、Ａ／Ｄ変換器４３と、画像処理部４４と、ラインバッファ４５と、インタフェース部４６とを有する。また、電気基板４０は、オフセットＲＡＭ４７と、ガンマＲＡＭ４８と、ＣＰＵバス４９とを有する。アナログゲイン調整器４２Ｒ、４２Ｇ、４２Ｂは、ラインセンサ２０から出力されたアナログ画像信号を可変増幅する。Ａ／Ｄ変換器４３は、アナログゲイン調整器４２Ｒ、４２Ｇ、４２Ｂが出力したアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換する。画像処理部４４は、デジタル信号化された画像信号について、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、マスキング、主・副走査方向の解像度変換、画像圧縮等の画像処理を行う。ラインバッファ４５は、画像データを一時的に記憶し、汎用のランダムアクセスメモリを有する。インタフェース部４６は、ホストＰＣ５０と通信し、ＵＳＢインタフェースによって構成されている。インタフェース部４６として、ＩＥＥＥ１３９４等、別のインタフェースを採用するようにしてもよい。
【００１８】
オフセットＲＡＭ４７は、画像処理を行う際のワーキングエリアとして用いるＲＡＭであり、ＲＧＢ用ラインセンサが、互いに所定のオフセットを持ち、ラインセンサ２０に、平行に配置されているので、このＲＧＢライン間オフセットの補正用として用いられる。また、オフセットＲＡＭ４７は、シェーディング補正等、各種データの一時記憶も行う。ここでは、汎用のランダムアクセスメモリで実現している。ガンマＲＡＭ４８は、ガンマカーブを記憶し、ガンマ補正を行うためのＲＡＭである。システムコントローラ４１は、フィルムスキャナ全体のシーケンスを記憶しているシステムコントローラであり、ホストＰＣ５０からの命令に従って、各種制御を行う。ＣＰＵバス４９は、システムコントローラ４１と、画像処理部４４と、ラインバッファ４５と、インタフェース部４６と、オフセットＲＡＭ４７と、ガンマＲＡＭ４８とを接続するバスであり、アドレスバスとデータバスとを有する。モータ駆動回路ＭＤ１は、パルスモータ１７用のモータ駆動回路であり、スキャナ１０のシステム制御手段であるシステムコントローラ４１からの信号によって、パルスモータ１７の励磁切替え信号を出力する。
【００１９】
次に、実施例１において、スキャナ１０の制御に用いられるホストＰＣ５０の概略構成について、説明する。図３は、実施例１において、スキャナ１０の制御に用いられるホストＰＣ５０の概略構成を示す図である。ホストＰＣ５０は、中央処理装置５１と、ＲＯＭ５２と、ＲＡＭ５３と、ディスク装置５４と、バス５５と、Ｉ／Ｆ５６、５７と、外部記憶装置５８とを有する。ＲＯＭ５２は、図４に示すフローチャートの動作を実現するプログラムを保持する。ＲＡＭ５３は、上記プログラムの動作に必要な記憶領域とワークエリアとを提供する。中央処理装置５１は、ＲＯＭ５２に保持されているプログラムに従って処理を行う。バス５５は、上記各構成を接続し、各構成間におけるデータの授受を可能とする。Ｉ／Ｆ５６は、スキャナ１０との通信を行うＩ／Ｆであり、スキャナ１０のインタフェース部４６と同様に、ＵＳＢインタフェースで実現しているが、ＩＥＥＥ１３９４等、別のインタフェースを採用するようにしてもよい。Ｉ／Ｆ５７は、マウスやキーボード等の入力部６１と接続する。また、外部記憶装置５８は、フロッピー（登録商標）ディスクやＣＤ−ＲＯＭ等、外部記憶媒体を駆動するためのものである。また、Ｉ／Ｆ５７は、上記のように、ＲＯＭ５２に制御プログラムを予め保持する代わりに、外部記憶媒体に記憶されている場合に、それを読み出してダウンロードする。なお、図示しないネットワークコネクタを介して、ネットワーク経由で、制御プログラムをダウンロードするようにしてもよい。
【００２０】
スキャナ１０で読取った画像から、対象物領域、第１から第４の領域を決定する決定工程、決定した領域から特徴量を抽出し、閾値に基づいて類似かどうかを判別する判別工程、等の画像処理はホストＰＣ５０で行う。各々の工程は、ホストＰＣ５０のプログラムの各々の手順を実行することで実施される。
【００２１】
次に、実施例１において、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作について、説明する。図４は、実施例１において、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作を示すフローチャートである。
【００２２】
Ｓ１で、単数または複数の原稿を原稿台ガラスＧ１に載置したスキャナから画像を読み取る。読み取る時の画像の解像度は、仮のものであってもよく、ユーザ所望の解像度であってもよい。図５は、１枚の雑誌原稿の画像７１と、２枚の写真原稿の画像７２とを示す図である。なお、図５、図８、図９のそれぞれにおいて、左側の図は、１枚原稿に対応し、右側の図は、複数枚原稿に対応する。
【００２３】
Ｓ２で、画像から、対象物を抽出する。対象物を抽出する場合、Ｓ１で読み取った原稿台ガラスＧ１全面の画像から、対象物領域を決定し、その領域の輪郭線を求めることによって、対象物を抽出する。
【００２４】
対象物を抽出する動作について説明する。図６は、対象物を抽出する動作を示すフローチャートである。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Ｓ２６の比較方法に依存して変わり、最適な値が採用される。閾値を簡単に決定するには、固定の値を予め決めておく。Ｓ２２で、ある１画素の値を取得する。画像から、対象物を抽出するために、全ての画素に対して処理を行わなければならないが、Ｓ２２で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。
【００２５】
Ｓ２３では、Ｓ２２で取得した画素値の色空間を変換する。一般的に、ラインセンサ２０の特性・カラーフィルタや、反射原稿用光源１５によって、スキャナ１０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１０に依存せずに対象物を抽出することができる可能性があるので、Ｓ２３で色空間を変換する。スキャナ１０に依存したパラメータを調整し、Ｓ２１の処理における閾値を決定する場合、このＳ２３の処理を省くことができる。Ｓ２４では、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、Ｓ２４の処理を省くことができる。Ｓ２５では、Ｓ２４で得られた値から、ｎ次微分や差分を計算する。画像から対象物を抽出する処理において、原稿台に置いた読取原稿Ｄ１と、それ以外と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。この原稿台に置いた読取原稿Ｄ１の輪郭線を抽出する目的で、ｎ次微分や差分を計算する。この処理は、Ｓ２４で得られた値の特性に依存するので、必要がなければ、Ｓ２５の処理を省くことができる。
【００２６】
Ｓ２６では、Ｓ２４で得られたスカラー値と、Ｓ２１で決定した閾値とについて、その大小を比較し、閾値未満であれば、対象物でないと判断し、閾値以上であれば対象物であると判断する。ただし、Ｓ２３〜Ｓ２５で求まる値によっては、この関係が逆転し、閾値未満であれば、対象物とし、閾値以上であれば、対象物でないとすることもある。この関係を予め決めておく。たとえば、Ｓ２４で得られたスカラー値（取得したある１画素について色空間を変換し、これを変換したスカラー値）が輝度値であり、この輝度値が閾値未満であれば、対象物であると判断する。つまり、圧板は白く、輝度値が高いので、対象物ではないと判断する。また、Ｓ２４で得られたスカラー値が彩度であり、この彩度が閾値以上であれば、対象物であると判断する。つまり、圧板は、白く、彩度が小さいので、対象物ではないと判断する。
【００２７】
Ｓ２７では、Ｓ２６の結果を保存する。Ｓ２６の結果は、対象物か、対象物でないかの２種類しかないので、０を対象物、１を対象物でない等のように、符号化して保存する。Ｓ２８で、全ての画素が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。
【００２８】
実施例１において、図６に示すフローチャートの順で処理するが、Ｓ２１における閾値の決定に、Ｓ２５の結果が必要な場合があり、隣接する画素についてスカラー値への変換（Ｓ２４）の値を、Ｓ２５の計算で必要な場合がある。このために、図６に示すフローチャートの処理順を、必要によって入れ替えるようにしてもよい。実施例１では、図６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、Ｓ２５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、Ｓ２７の符号化に依存するので、適宜決める。図５（Ｃ）、（Ｄ）は、実施例１において、雑誌原稿を１枚置いた場合における抽出結果７３と、写真原稿を複数枚置いた場合における抽出結果７４とを示す図である。黒で塗りつぶされた箇所が、対象物として抽出された箇所である（第１の決定工程）。
【００２９】
Ｓ３で、読取原稿Ｄ１が１枚である場合に行う原稿領域決定手段を用いて、抽出された全ての対象物について、原稿領域を決定する。
【００３０】
実施例１において、原稿領域を決定する処理について説明する。図７は、実施例１において、原稿領域を決定する処理を示すフローチャートである。Ｓ３１で、原稿領域の初期値を設定する。原稿台全面の領域（つまり、第０領域、原稿台画像）を、原稿領域の初期値として設定する。Ｓ３２で、原稿領域の上辺の辺上に、Ｓ２で抽出した対象物（この場合の「対象物」は、図６のフローチャートで抽出した領域である）が存在しているかどうかを判断する。上辺の辺上に対象物が無ければ、Ｓ３３へ進み、上辺の辺上に対象物があれば、Ｓ３４へ進む。Ｓ３３で、原稿領域の上辺を下に移動する。原稿領域の精度を１画素とするのであれば、１画素分、上辺を移動する。その後に、Ｓ３２へ進む。Ｓ３２の処理とＳ３３の処理とによって、原稿領域の上辺を求めることができる。Ｓ３４で、原稿領域の下辺の辺上に、Ｓ２で抽出した対象物があるかどうかを判断する。原稿領域の下辺の辺上に対象物が無ければ、Ｓ３５で、原稿領域の下辺を上に移動し、原稿領域の下辺の辺上に対象物があれば、Ｓ３６へ進む。Ｓ３５で原稿領域の下辺を上に移動する場合、原稿領域の精度を１画素とするのであれば、下辺を、１画素分、移動する。その後に、Ｓ３４へ戻る。Ｓ３４の処理とＳ３５の処理とによって、原稿領域の下辺を求めることができる。
【００３１】
Ｓ３６で、原稿領域の右辺の辺上に、Ｓ２で抽出した対象物が存在しているかどうかを判断する。右辺の辺上に対象物が無ければ、Ｓ３７で、右辺を左に移動し、Ｓ３６に戻る。右辺の辺上に対象物があれば、Ｓ３８へ進む。Ｓ３７で原稿領域の右辺を左に移動する場合、原稿領域の精度を１画素とするのであれば、右辺を、１画素分、移動する。その後に、Ｓ３６へ戻る。Ｓ３６の処理とＳ３７の処理とによって、原稿領域の右辺を求めることができる。Ｓ３８では、原稿領域の左辺の辺上に、Ｓ２で抽出した対象物があるかどうかを判断する。左辺の辺上に対象物が無ければ、Ｓ３９で、原稿領域の左辺を右に移動する。左辺の辺上に対象物があれば、終了する。Ｓ３９で原稿領域の左辺を右に移動する場合、原稿領域の精度を１画素とするのであれば、左辺を、１画素分、移動する。Ｓ３８の処理とＳ３９の処理とによって、原稿領域の左辺を求めることができる。
【００３２】
図８（Ａ）、（Ｂ）は、実施例１において、雑誌原稿を１枚置いたときに読み取った画像から得られる第１の領域Ｒ１１と、写真原稿を複数枚置いたときに読み取った画像から得られる第１の領域Ｒ１２とを示す図である。第１の領域Ｒ１１は、対象物が包含されている領域であり、第１の領域Ｒ１２も、対象物が包含されている領域である。図８において、点線で示された領域が、原稿領域である。ここで得られる領域を、「１枚原稿領域」（第１の領域）と呼ぶ（第２の決定工程）。図５（Ｃ）に示す抽出結果７３では、一見すると、境界線が不連続な領域（不連続線で表示されている領域）であるが、図８（Ａ）に示す領域Ｒ１１を見ると、適切な領域が得られていることが分かる。つまり、図５（Ｃ）に示す抽出結果７３において、原稿の上辺、下辺、右辺、左辺の一部を抽出できているので、対象物を包含する最小矩形を得ることができる。
【００３３】
Ｓ４で、抽出された対象物の個数を数える。抽出された対象物として、Ｓ２で得られた抽出結果を用いてもよく、Ｓ２で使用した抽出方法を用いて、抽出するための設定を変えて抽出結果を得るようにしてもよい。対象物の個数を数える場合、画像処理でしばしば用いられるラベリング処理を用いる。ラベリング処理は、対象物を構成する隣接画素に同じラベル番号をつけるものである。Ｓ５で、原稿が複数枚である場合に行う原稿領域決定手段を用いて、１つの対象物に対し、包含するような原稿領域を決定する。つまり、対象物を包含する領域を追い込む。たとえば、Ｓ３と同様な方法がある。写真が傾いて置かれた場合を想定し、原稿領域を傾けて、原稿領域を決定する（矩形にする）ことができる。また、決定された原稿領域が正しくないと判断すれば、エッジを除外するようにしてもよい。たとえば、矩形の縦横比率が一定以下である場合や、矩形同士が接触していない場合に、決定された原稿領域が正しくないと判断すればよい。
【００３４】
図８（Ｃ）、（Ｄ）は、実施例１において、原稿を１枚置いたときの画像から得られる第２の領域Ｒ２１、Ｒ２２（図８（Ｃ））と、原稿を複数枚置いた画像から得られる第２の領域Ｒ２３、Ｒ２４（図８（Ｄ））とを示す図である。第２の領域Ｒ２１は、複数の対象物のそれぞれの領域の集合である。第２の領域Ｒ２２、Ｒ２３、Ｒ２４も、それぞれ、複数の対象物のそれぞれの領域の集合である。点線で示された領域が、原稿領域である。Ｓ５で得られた１枚原稿の領域と異なることが分かる。図５に示す抽出結果７３において、原稿の下辺、右辺が抽出されているが、図８（Ｃ）には、原稿の下辺、右辺は、反映されていない。原稿端部のラインは、矩形の縦横比率が極度に大きいため、読み取るべき対象物ではないと判断し、領域Ｒ２１、Ｒ２２からは外されている。また、図８（Ｄ）の第２の領域Ｒ２３、Ｒ２４において、Ｓ５で得られた領域は、原稿を複数枚置いたときの画像が適切に処理されていることが分かる。つまり、図５（Ａ）、（Ｂ）に示す画像の輪郭位置と、図８（Ｃ）、（Ｄ）に示す領域Ｒ２１〜Ｒ２４とが同じであるので、判断された領域が正しいことが分かる。ただし、この領域は、Ｓ２の抽出領域に依存し、抽出領域によっては正しく処理できることもある。実施例１では、正しく処理できなかった場合を想定する。ここで得られる領域を、「複数枚原稿領域」（第２の領域）と呼ぶ（第３の決定工程）。
【００３５】
Ｓ６で、カウントされた全ての対象物に対し、原稿領域が決定されたら、Ｓ７へ進む。読み取られる領域全体（第０領域、Ｒ２３、Ｒ２４）から、Ｓ３で決定された１枚原稿領域を除いた領域を、「１枚原稿外領域」（第３の領域）（Ｒ３２）と呼ぶ。そして、Ｓ７で、１枚原稿外領域について、統計処理し、特徴量（輝度）を求める（第１抽出工程）。実施例１では、できる限り統計的な特徴量が残るように、１枚原稿外領域の輝度ヒストグラム（第１の特徴量）を算出する。
【００３６】
図８（Ｅ）、（Ｆ）は、原稿を１枚置いた画像から計算する第３の領域Ｒ３１と、原稿を複数枚置いたときの画像から計算する第３の領域Ｒ３２とを示す図である。第３の領域Ｒ３１は、原稿台画像から、第１の領域を除いた領域である。第３の領域Ｒ３２も、原稿台画像から、第１の領域を除いた領域である。斜線で塗りつぶされた領域Ｒ３１について輝度ヒストグラムを求める。後述するＳ９で、統計処理した特徴量を比較するが、Ｓ９で充分な特徴量が、Ｓ７で求められればよい。
【００３７】
図９（Ａ）、（Ｂ）は、１枚原稿外領域の輝度ヒストグラムを算出した結果を示す図である。輝度ヒストグラム９１は、領域Ｒ３１から算出した結果であり、輝度ヒストグラム９２は、領域Ｒ３２から算出した結果である。両方のヒストグラムとも、１枚原稿外領域は、原稿を押さえるための部材とほぼ一致するので、輝度ヒストグラム９１と輝度ヒストグラム９２とは、互いに同様のヒストグラムであることが分かる。また、ヒストグラムを算出するための充分な領域（つまり、所定エッジ以外の領域）が、上記１枚原稿外領域にない場合、予め決めたヒストグラムを、算出結果とする。この予め決めたヒストグラムは、原稿を置かずに画像を読み取り、原稿を押さえるための部材のヒストグラム等である。原稿台ガラスＧ１を読み取って得られる領域全体から、Ｓ５で決定された複数枚原稿領域を除いた領域を、「複数枚原稿外領域」と呼ぶ。そして、複数枚原稿外領域から、上記１枚原稿外領域を除いた領域（図９（Ｃ）、（Ｄ）の斜線部）を、「差分領域」（第４の領域）と呼ぶ。
【００３８】
Ｓ８で、差分領域から特徴量（ｂ）を抽出する。つまり、上記１枚原稿外領域について、統計処理し、特徴量（ｂ）を求める。Ｓ９では、Ｓ８で統計処理された特徴量と、Ｓ７で得られ、統計処理された特徴量とを比較する。実施例１では、Ｓ７の処理を実行し、差分領域の輝度ヒストグラム（第２の特徴量）を算出する（第２抽出工程）。
【００３９】
図９（Ｃ）、（Ｄ）は、原稿を１枚置いた画像について計算した第４の領域Ｒ４１と、原稿を複数枚置いた画像について計算した第４の領域Ｒ４２とを示す図である。第４の領域Ｒ４１は、原稿台画像から、第２の領域と第３の領域とを除いた領域である。第４の領域Ｒ４２も、原稿台画像から、第２の領域と第３の領域とを除いた領域である。斜線で塗りつぶされた領域から、特徴量を求める。
【００４０】
図９（Ｅ）、（Ｆ）は、実施例１における差分領域の輝度ヒストグラム９３、９４を算出した結果を示す図である。輝度ヒストグラム９３は、雑誌原稿内部のヒストグラムを求めている。輝度ヒストグラム９３は、領域Ｒ４１から算出した結果である。差分領域である第４の領域Ｒ４１は、（Ｒ１１−Ｒ２１−Ｒ２２）であり、領域Ｒ１１から、領域Ｒ２１、Ｒ２２を引いた領域である。輝度ヒストグラム９４は、原稿を押さえるための部材のヒストグラムを求めている。輝度ヒストグラム９４は、領域Ｒ４２から算出した結果である。差分領域である第４の領域Ｒ４２は、（Ｒ１２−Ｒ２３−Ｒ２４）であり、領域Ｒ１２から、領域Ｒ２３、Ｒ２４を引いた領域である。したがって、輝度ヒストグラム９３、９４は、互いに異なる分布を示すことが分かる。
【００４１】
Ｓ９では、Ｓ７で求めた特徴量と、Ｓ８で求めた特徴量とを比較し、同じであるか、異なるかを判断する。異なると判断されれば、Ｓ１０へ進み、同じであると判断されれば、Ｓ１１へ進む。比較方法として、得られた輝度ヒストグラムの総和が１となるように正規化した累積ヒストグラムを用いる。画像の特徴量は、輝度値に対応する画素の数のヒストグラムである。
【００４２】
図９（Ｇ）、（Ｈ）は、実施例１において、正規化した累積ヒストグラム９５、９６、９７、９８を示す図である。実線で描かれた累積ヒストグラム９５は、輝度ヒストグラム９１（最も明るいところを１として正規化する）の累積ヒストグラムであり、点線で描かれた累積ヒストグラム９６は、輝度ヒストグラム９３の累積ヒストグラムである。また、実線で描かれた累積ヒストグラム９７は、輝度ヒストグラム９２の累積ヒストグラムであり、点線で描かれた累積ヒストグラム９８は、輝度ヒストグラム９４の累積ヒストグラムである。次に、累積ヒストグラムが判定閾値を超える輝度値を求める。累積ヒストグラム９５が判定閾値を越える輝度値（９５ａ）と、累積ヒストグラム９６が判定閾値を超える輝度値（９６ａ）とは異なる。一方、累積ヒストグラム９７が判定閾値を超える輝度値と、累積ヒストグラム９８が判定閾値を超える輝度値とは、ほぼ同じである。ここで、領域Ｒ３１（圧板１４の裏側）の累積ヒストグラム９５と、領域Ｒ４１（領域Ｒ１１−Ｒ２１−Ｒ２２で原稿内の背景部分）の累積ヒストグラム９６とは、別のものを読み取った画像である。また、領域Ｒ３２（圧板１４の裏側）の累積ヒストグラム９７と、領域Ｒ４２（Ｒ１２−Ｒ２３−Ｒ２４で圧板１４の裏側）の累積ヒストグラム９８とは、どちらも圧板１４の裏側の同じ物（場所は違うが）を読み取ったものである。求まった輝度値の差が、予め決められた閾値に収まっていれば、Ｓ７で求めた特徴量と、Ｓ８で求まった特徴量とが互いに同じであると判断することができる。求まった輝度値の差が、予め決められた閾値を超えていれば、Ｓ７で求めた特徴量と、Ｓ８で求まった特徴量とが互いに異なると判断する。また、別の判定方法として、累積ヒストグラムが判定閾値を超える輝度値が、予め決められた閾値未満である場合、Ｓ７で求めた特徴量と、Ｓ８で求めた特徴量とが互いに異なると判断する。この場合、予め決められた閾値以上であれば、Ｓ７で求めた特徴量と、Ｓ８で求めた特徴量とが互いに同じであると判断してもよい。
【００４３】
Ｓ１０では、Ｓ３で決定された１枚原稿原稿領域を、原稿領域であると決定し、Ｓ１１では、Ｓ５で決定された複数枚原稿領域を、原稿領域であると決定する（第４の決定工程）。特に図示しないが、以降は、Ｓ１０かＳ１１で決定された原稿領域に基づいて、画像処理をすることができる。Ｓ１で読み取られた画像の解像度が仮の物であれば、Ｓ１０かＳ１１で決定された原稿領域を、所望の解像度で読み取ることもできる。Ｓ１０かＳ１１で得られた原稿領域が斜行していれば、斜行を補正するように、画像を回転することもできる。
【実施例２】
【００４４】
次に、実施例２において、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作について説明する。図１０は、本発明の実施例２において、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作を示すフローチャートである。
【００４５】
Ｓ４１によって、スキャナから画像を読み取る。読み取る時の画像の解像度は、仮のものであってもよく、ユーザ所望の解像度のものであってもよい。図１１（Ａ）は、雑誌原稿を１枚置いたときに読み取れる画像１７１を示す図である。なお、実施例２の説明において、図１１（Ａ）で取り上げる雑誌原稿は、雑誌原稿内部に単に枠線で囲まれた領域を含む原稿であるとする。
【００４６】
Ｓ４２で、画像から対象物を抽出する。対象物を抽出する場合、実施例１中で図６に示すフローチャートを用いて説明した方法と同様の手法を用いる。図１１（Ｂ）は、雑誌原稿を１枚置いた場合に得られる抽出結果１７２を示す図である。図１１（Ｂ）において、黒で塗りつぶされた個所と破線で示された箇所とが、対象物として抽出された個所である。
【００４７】
Ｓ４３で、原稿が１枚である場合に行う原稿領域決定手段を用いて、抽出された全ての対象物について、原稿領域を決定する。原稿領域を決定する場合、実施例１中で図７に示すフローチャートを用いて説明した方法と同様の手法を用いる。図１１（Ｃ）は、雑誌原稿を１枚置いたときの画像から得られる結果１７３を示す図である。図１１（Ｃ）において、点線で示す領域が、原稿領域である。図１１（Ｂ）に示す抽出結果１７２では、複数の対象物が離散して抽出されているが、図１１（Ｃ）に示す結果１７３を見ると、適切な領域が得られていることが分かる。これは、図１１（Ｂ）の抽出結果１７２において、原稿の上辺、下辺、右辺、左辺の一部が抽出できているので、これらの四辺を包含する矩形として原稿領域が抽出できたものである。
【００４８】
Ｓ４４で、抽出された対象物の個数を数える。抽出された対象物として、Ｓ４２で得られた抽出結果を用いてもよい。Ｓ４２で使用した抽出方法を用いて、抽出するための設定を変えて抽出結果を得るようにしてもよい。対象物の個数を数える方法として、実施例１と同様にラベリング処理を用いる。
【００４９】
Ｓ４５で、原稿が複数枚である場合に行う原稿領域決定手段を用いて、１つの対象物を包含する原稿領域を決定する。たとえば、Ｓ４３と同様な方法で、原稿領域を決定する。写真が傾いて置かれている場合を想定し、原稿領域を傾けて決定することも可能である。場合によっては、決定された原稿領域が正しくないと判断すれば、除外してもよい。たとえば、矩形の縦横比率が一定値以下であることや、矩形同士が接触していないことが、正しい条件であると考えられる。
【００５０】
図１１（Ｄ）は、原稿を１枚置いたときの画像から得られた結果１７４を示す図である。点線で示された領域が、原稿領域である。Ｓ４３で得られた１枚原稿領域の抽出結果１７２と異なることが分かる。図１１（Ｂ）に示す抽出結果１７２では、原稿の下辺、右辺が抽出されているが、結果１７４には、反映されていない（原稿の下辺、右辺が抽出されていない）。これは、矩形の縦横比率や、矩形同士の接触等の正しい条件を満たしていないので、結果１７４に、原稿の下辺、右辺が抽出されていない。この結果は、Ｓ４２の対象物の抽出結果に依存し、抽出結果によっては、正しく処理できることもある。実施例１では、正しく処理できなかった場合を想定する。ここで得られる領域を、「複数枚原稿領域」と呼ぶ。
【００５１】
Ｓ４６では、Ｓ４３で決定された１枚原稿領域を、読み取られる領域全体から除いた領域を求める。ここで得られる領域を、「１枚原稿外領域」と呼ぶ。また、Ｓ４５で決定された複数枚原稿領域を、読み取られる領域全体から除いた領域を求める。ここで得られる領域を、「複数枚原稿外領域」と呼ぶ。以上のようにして求められた複数枚原稿外領域から、１枚原稿外領域を除いた領域を、「差分領域」と呼ぶ。なお、ここでは、原稿内であっても対象物でない背景部分を「差分領域」として抽出するので、このような処理を実行する。そして、差分領域について統計処理して、特徴を求める。実施例１では、できる限り統計的な特徴が残るように、差分領域の輝度ヒストグラムを算出する。図１２（Ａ）、（Ｂ）は、原稿を１枚置いた画像から計算する差分領域１７５と、原稿を１枚置いた画像に計算する領域１７６とを示す図である。図１２（Ａ）、（Ｂ）において斜線で塗りつぶした領域から、輝度ヒストグラムを求める。後述するＳ４８において、統計処理した特徴を比較するが、Ｓ４８を判断するに十分な特徴が、Ｓ４６で求められればよい。
【００５２】
Ｓ４７では、Ｓ４５で決定された複数枚原稿領域について統計処理をし、特徴を求める。後述するＳ４８では、Ｓ４７で統計処理された特徴は、Ｓ４６で得られた統計処理された特徴と比較される。このために、Ｓ４６で求めた統計処理と、Ｓ４７で求めた統計処理とが同じであることが好ましい。実施例１では、Ｓ４６で得た統計処理された特徴と同じであるとし、複数枚原稿領域の輝度ヒストグラムを算出する。図１２（Ａ）、（Ｂ）に示す原稿を１枚置いた画像に計算する領域１７６（斜線で塗りつぶされた領域）から、特徴を求める。図１２（Ｃ）、（Ｄ）は、差分領域の輝度ヒストグラムと、複数枚原稿領域の輝度ヒストグラムとを算出した結果を示す図である。なお、図１２（Ｃ）、（Ｄ）において、左が差分領域の輝度ヒストグラムであり、右が複数枚原稿領域の輝度ヒストグラムである。輝度ヒストグラム１８１は、差分領域１７５から算出した結果であり、輝度ヒストグラム１８２は、領域１７６から算出した結果である。輝度ヒストグラム１８１は、雑誌原稿内部の複数枚原稿領域として特定されなかった個所のヒストグラムを求めている。また、輝度ヒストグラム１８２は、雑誌原稿内部の複数枚原稿領域として特定された個所のヒストグラムを求めている。雑誌原稿内部に単に枠線で囲まれた領域が存在し、この領域が複数枚原稿領域として特定された場合、両者のヒストグラムは、よく似た分布を示すことが分かる。つまり、この単なる枠線の内側も外側も、何れも雑誌の紙の下地部分であり、印刷インクのない部分と考えられるので、両者のヒストグラムは、よく似た分布を示す。ヒストグラムの右端の山は、この下地部分に対応する。図１２（Ｄ）の２つの山のうちで、左側の山は、枠線の中の文字の部分に対応するヒストグラムである。
【００５３】
Ｓ４８では、Ｓ４６で求めた特徴と、Ｓ４７で求めた特徴とを比較し、同じであるか、異なるかを判断する。同じであると判断されると、Ｓ４９へ進み、異なると判断されると、Ｓ５０へ進む。比較方法として、得られた輝度ヒストグラムの総和が１となるように正規化した累積ヒストグラムを用いる。図１２（Ｅ）は、正規化した累積ヒストグラムを求めた結果を示す図である。点線で描かれた累積ヒストグラム１８３は、輝度ヒストグラム１８１の累積ヒストグラムを示し、実線で描かれた累積ヒストグラム１８４は、輝度ヒストグラム１８２の累積ヒストグラムを示す。次に、累積ヒストグラムが判定閾値を超える輝度値を求める。雑誌原稿内部に、単に枠線で囲まれた領域が存在し、この領域が、複数枚原稿領域として特定されると、累積ヒストグラム１８３が判定閾値を越える輝度値と、累積ヒストグラム１８４が判定閾値を超える輝度値とが、互いにほぼ同じになる。求めた輝度値の差が、予め決められた閾値に収まっていれば、Ｓ４６で求めた特徴とＳ４７で求めた特徴とが同じであると判断し、予め決められた閾値を超えていれば、Ｓ４６で求めた特徴とＳ４７で求めた特徴とが異なると判断する。また、別の判定方法として、累積ヒストグラムが判定閾値を超える輝度値が、予め決められた閾値未満であれば、Ｓ４６で求めた特徴と、Ｓ４７で求めた特徴とが互いに異なると判断し、予め決められた閾値以上であれば、同じであると判断することもできる。また、別の判定方法として、累積ヒストグラム１８３と累積ヒストグラム１８４とについて相関係数を求めた結果、求められた相関係数が、予め定めた閾値未満であれば、累積ヒストグラム１８３と累積ヒストグラム１８４との間に相関関係がないとみなす。そして、Ｓ４６で求めた特徴と、Ｓ４７で求めた特徴とが異なると判断し、求められた相関係数が予め定めた閾値以上であれば、Ｓ４６で求めた特徴と、Ｓ４７で求めた特徴とが互いに同じであるとしてもよい。Ｓ４９では、Ｓ４３で決定された１枚原稿領域を、原稿領域であると決定する。
【００５４】
Ｓ５０で、Ｓ４５〜Ｓ４８の処理において、全ての対象物から領域が決定されたかどうかを判定し、決定されたと判定されると、Ｓ５１では、Ｓ４５で決定された複数枚原稿領域を、原稿領域であると決定する。Ｓ５０で全ての対象物から領域が決定されていないと判定されると、Ｓ４５で、再び複数枚原稿領域の１つを決定する。特に図示していないが、以降は、Ｓ４９かＳ５１で決定された原稿領域に基づいて、画像処理することもできる。Ｓ４１で読み取られた画像の解像度が仮の物であれば、Ｓ４９かＳ５１で決定された原稿領域を、所望の解像度で読み取ることもできる。Ｓ４９かＳ５１で得られた原稿領域が斜行していれば、斜行を補正するように画像を回転することもできる。
【実施例３】
【００５５】
次に、本発明の実施例３において、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作について説明する。図１３は、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作について示すフローチャートである。なお、Ｓ６１〜Ｓ６５の処理は、実施例１で説明した図４のＳ１〜Ｓ５の処理と同様の処理である。図１４（Ａ）、（Ｂ）は、原稿を１枚置いた画像から計算する差分領域１７７と、差分領域境界隣接部ＰＴ１とを示す図である。
【００５６】
Ｓ６６では、実施例１で説明した図４に示すＳ６と同様の方法を用いて、差分領域を求める。そして、この差分領域中で、Ｓ６５で決定した複数枚原稿領域との境界に近い一部の領域を、差分領域境界隣接部ＰＴ１として特定する。この差分領域境界隣接部について統計処理して特徴を求める。実施例３では、できる限り統計的な特徴が残るように、差分領域境界隣接部の輝度ヒストグラム（第４の特徴量）を算出する（第４抽出工程）。図１４（Ａ）、（Ｂ）において、黒く塗りつぶされた領域から、輝度ヒストグラムを求める。後述するＳ６８で、統計処理した特徴を比較するが、Ｓ６８において十分な特徴が、Ｓ６６で求められればよい。
【００５７】
Ｓ６７で、図４のＳ５と同様の方法を用いて複数枚原稿領域を求める。次に、この複数枚原稿領域中のＳ６６で決定した差分領域との境界に近い一部の領域を、複数枚原稿領域境界隣接部ＰＴ２として特定する。この複数枚原稿領域境界隣接部ＰＴ２について統計処理をして、特徴を求める。後述するＳ６８では、Ｓ６７で統計処理された特徴は、Ｓ６６で得られた統計処理された特徴と比較される。このために、Ｓ６６で求めた統計処理と同じであることが好ましい。実施例３では、Ｓ６７で統計処理された特徴が、Ｓ６６で得られた統計処理された特徴と同じであるとし、複数枚原稿領域境界隣接部の輝度ヒストグラム（第３の特徴量）を算出する（第３抽出工程）。図１４（Ａ）、（Ｂ）には、原稿を１枚置いた画像に計算する領域１７８と、複数枚原稿領域境界隣接部ＰＴ２とが示され、黒く塗りつぶされた領域から特徴を求める。図１４（Ａ）、（Ｂ）においては、黒丸で示すが、たとえば、５ｍｍ四方の領域を用いる。
【００５８】
図１４（Ｃ）、（Ｄ）は、差分領域境界隣接部の輝度ヒストグラムと、複数枚原稿領域境界隣接部の輝度ヒストグラムとを算出した結果を示す図である。輝度ヒストグラム１８５は、差分領域境界隣接部ＰＴ１から算出した結果であり、輝度ヒストグラム１８６は、複数枚原稿領域境界隣接部ＰＴ２から算出した結果であり。輝度ヒストグラム１８５は、雑誌原稿内部の複数枚原稿領域として特定されなかった個所（図１４（Ａ）の斜線部分）のうちで、複数枚原稿領域として特定された個所に隣接する部分のヒストグラムを求めている。また、輝度ヒストグラム１８６は、雑誌原稿内部の複数枚原稿領域として特定された個所のうちで、雑誌原稿内部の複数枚原稿領域と特定されなかった個所に隣接する部分のヒストグラムである。雑誌原稿内部に、単に枠線で囲まれた領域が存在し、この領域が複数枚原稿領域として特定された場合、両者のヒストグラムは、非常によく似た分布を示すことが分かる。なお、実施例１の図７に示すように、対象物の画像として抽出され、結果として複数枚原稿領域と定められるので、雑誌原稿内部に単に枠線で囲まれた領域が、複数枚原稿領域として特定される。
【００５９】
Ｓ６８以降は、実施例２のＳ４８以降と同様の処理である。図１２（Ｅ）に対応するのが図１４（Ｅ）である。
【実施例４】
【００６０】
次に、本発明の実施例４において、ホストＰＣ５０によるスキャナ１０の読み取り動作について説明する。図１５は、ホストＰＣによるスキャナ１０の読み取り動作について示すフローチャートである。なお、Ｓ８１〜Ｓ８５の処理は、実施例１で説明した図４のＳ１〜Ｓ５の処理と同様の処理である。図１６（Ａ）は、写真原稿１枚とＣＤ１枚を置いた時に読み取れる画像１９０を示す図である。なお、実施例４で取り上げるＣＤには１ミリ強の厚みがある。ＣＤと同様に数ミリの厚みをもつＤＶＤやボール紙等でもよい。図１６（Ｂ）は、実施例４において、読み取った画像から得られる第１の領域Ｒ５１を示す図である。第１の領域Ｒ５１は対象物が包含されている領域である。図１６（Ｂ）において、点線で示された領域が、原稿領域である。ここで得られる領域を「１枚原稿領域」と呼ぶ。図１６（Ｃ）は、実施例４において、読み取った画像から得られる第２の領域Ｒ６１、Ｒ６２を示す図である。第２の領域Ｒ６１、Ｒ６２は、それぞれ、複数の対象物のそれぞれの領域の集合である。点線で示された領域が原稿領域である。ここで得られる領域を「複数枚原稿領域」と呼ぶ。円形のＣＤを含む矩形領域は、Ｒ６２の矩形となる。
【００６１】
Ｓ８６では、原稿の厚み検出手段を用いて、複数枚原稿領域について、厚みを検出する。ここで、実施例１において、原稿の厚みを検出する処理について説明する。図１７は領域Ｒ６１の外周付近のＲ６１Ｅ部分の画素位置と輝度の関係と、領域Ｒ６２の外周付近Ｒ６２Ｅ部分の画素位置と輝度の関係を示す図である。領域Ｒ６１は厚みのない写真原稿を対象物として抽出した領域である。そのため、領域Ｒ６１の輝度変化２０１は、写真原稿とそれ以外の境界が明確であり、急峻な勾配となる性質がある。また領域Ｒ６２は厚みのあるＣＤを対象物として抽出した領域である。ＣＤの上を圧板１４で蓋うが、原稿台ガラスＧ１に圧板１４を密着させることはできない。このため、圧板１４からの反射両域に、ＣＤによる影が生じる。図１のように、副走査方向Ｘの上流側から反射原稿用光源１５で照明している場合には、下流側に影が生じる。また、隙間から外光が入ることもある。このため、スキャナ１０での読み取りの際に領域Ｒ６２周辺に影が生じる。よって、領域Ｒ６２の輝度変化２０２は、ＣＤとそれ以外の境界が段階的に変化し、緩やかな勾配となる性質がある。これを利用して影検出を行うことで、厚み検出を行う。図１８は、実施例４において、厚み検出処理を示すフローチャートである。円形のＣＤであっても、矩形領域の周辺での影響を見るために、主走査方向で中央部、副走査方向Ｘ下流側の辺位置で、数ミリの大きさの領域をＲ６１Ｅ、Ｒ６２Ｅとしてサンプリングしている。図１８の処理は、Ｒ６１Ｅ、Ｒ６２Ｅを構成する画素に対して行われる。
【００６２】
Ｓ１０１で、厚みによる影領域であると判定するための、最大輝度差分値Ｂと最小輝度差分値Ａと下限連続数Ｃを決定する。輝度差分値がＡ以上かつＢ以下の画素がＣピクセル以上続く画素群は、上記緩やかな勾配となる画素値と輝度の関係を有すると判定し、厚み領域として検出する。Ｓ１０２で、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座標を変化させて、全画素を走査する。Ｓ１０３で、Ｓ１０２で取得した画素の輝度値と取得した画素と隣接する画素の輝度値との差分（輝度差分値）を計算する。厚みによる影が生じやすい、スキャナの副走査方向で隣接する画素の差分を計算する。Ｓ１０４で、全画素がＳ１０３で処理されたかを調べ、すべてが処理されていればＳ１０５に進む。Ｓ１０５で、ある１画素をチェック画素としてセットし、Ｓ１０６で影であると判定された画素の連続数を数えるカウンタをゼロに初期化する。
【００６３】
Ｓ１０７で、チェック画素の輝度差分値が閾値Ａ以上かつ閾値Ｂ以下かどうかを判断する。当てはまる場合、チェック画素は影であると判定しＳ１０８に進み、当てはまらない場合、影でないと判定しＳ１１１に進む。Ｓ１０８で、影であると判定された画素の連続数を数えるカウンタに１加算する。Ｓ１０９で、影であると判定された画素の連続数を数えるカウンタが閾値Ｃ以上かどうかを判断する。当てはまる場合、Ｓ１１０に進み、厚みありと判定し（Ｓ１１０）、終了する。当てはまらない場合、Ｓ１１２に進む。Ｓ１１１で、影であると判定された画素の連続数を数えるカウンタをゼロに初期化する。Ｓ１１２で、全画素についてＳ１０７を処理したかどうかを調べ、全て処理されていれば、厚みなしと判定し（Ｓ１１３）、終了する。全て処理されていなければ、Ｓ１１４に進む。Ｓ１１４で、チェック画素としてセットしている画素の隣の画素を次のチェック画素としてセットする。一般的に、厚みによる影が生じやすい、スキャナの副走査方向に隣接する画素をセットする。
【００６４】
Ｓ８７で、カウントされた全ての対象物に対し、原稿領域の決定と厚み検知が処理されていたら、Ｓ８８へ進む。ＣＤを対象物として検出した領域に対して、厚みが検知される。Ｓ８３で決定された１枚原稿領域を、読み取られる領域全体から除いた領域を求める。ここで得られる領域を、「１枚原稿外領域」と呼ぶ。そしてＳ８８で、１枚原稿外領域について、統計処理をし、特徴量（輝度）を求める。ここでは、１枚原稿外領域の輝度ヒストグラムを算出する。また、Ｓ８５で決定された複数枚原稿領域を、読み取られる領域全体から除いた領域を求め、「複数枚原稿外領域」と呼ぶ。複数枚原稿外領域から、１枚原稿外領域をのぞいた領域を、「差分領域」と呼ぶ。そして、Ｓ８９で差分領域について統計処理をし、特徴量（輝度）を求める。ここでは、差分領域の輝度ヒストグラムを算出する。
【００６５】
図１９（Ａ）、（Ｂ）は、１枚原稿外領域１９１と差分領域１９２とを示す図である。図１９（Ａ）、（Ｂ）において、斜線で塗りつぶした領域から、輝度ヒストグラムを求める。後述するＳ９０で、統計処理した特徴を比較するが、Ｓ９０において十分な特徴が、Ｓ８８とＳ８９で求められればよい。図１９（Ｃ）、（Ｄ）は、１枚原稿外領域の輝度ヒストグラム２０３と、差分領域の輝度ヒストグラム２０４とを算出した結果を示す図である。１枚原稿外領域は原稿を押さえるための部材とほぼ一致するので、輝度ヒストグラム２０３は、原稿を抑えるための部材のヒストグラムとほぼ同じである。差分領域も原稿を押さえるための部材とほぼ一致するが、厚みのあるＣＤが載置されているため、影部分が含まれている。したがって、ヒストグラム２０３とヒストグラム２０４は影の有無の分だけ異なる分布を示す。厚みのあるＣＤが載置されていなかった場合、ヒストグラム２０３とヒストグラム２０４はほぼ一致する。
【００６６】
Ｓ９０では、Ｓ８８で求めた特徴量と、Ｓ８９で求めた特徴量を比較し、同じであるか、異なるかを判断する。異なると判断されれば、Ｓ９１へ進み、同じであると判断されれば、Ｓ９２へ進む。比較方法として、得られた輝度ヒストグラムの総和が１となるように正規化した累積ヒストグラムを用いる。図１９（Ｅ）、（Ｆ）は、正規化した累積ヒストグラムを求めた結果を示す図である。実線で描かれた累積ヒストグラム２０５は輝度ヒストグラム２０３の累積ヒストグラムであり、点線で描かれた累積ヒストグラム２０６は輝度ヒストグラム２０４の累積ヒストグラムである。次に、累積ヒストグラムが判定閾値を超える輝度を求める。累積ヒストグラム２０５が判定閾値を超える輝度値（２０５ａ）と、累積ヒストグラム２０６が判定閾値を超える輝度値（２０６ａ）は異なる。厚みのあるＣＤが載置されていなかった場合、差分領域の累積ヒストグラムは２０７の分布を示し、判定閾値を超える輝度がほぼ一致する。よって、求まった輝度値の差が、予め決められた閾値に収まっていれば、Ｓ８８で求めた特徴量と、Ｓ８９で求めた特徴量とが互いに同じであると判断する。ここで、Ｓ８６で求めた厚み検知結果を用いて、特徴量を同じであると判定する輝度値の差の閾値を調整する。厚みが検知された場合、累積ヒストグラム２０６は影の影響のため、累積ヒストグラム２０５と異なってしまっている。そこで、影の影響を除去するように閾値を大きくする。これにより、影の影響のみで異なっている特徴量を互いに同じであると判断することができる。また、閾値の調整量は、厚みが検知された場合、予め決めておいた固定量分大きくしてもよい。また、厚みを検知した複数枚原稿領域の大きさと影領域と判定された画素の連続数から調整量を動的に計算してもよい。
【００６７】
Ｓ９１では、Ｓ８３で決定された１枚原稿領域を、原稿領域であると決定する。Ｓ９２ではＳ８５で決定された複数枚原稿領域を、原稿領域であると決定する。特に図示しないが、以降はＳ９１かＳ９２で決定された原稿領域に基づいて、画像処理をすることができる。Ｓ８１で読み取られた画像の解像度が仮のものであれば、Ｓ９１かＳ９２で決定された原稿領域を、所望の解像度で読み取ることもできる。Ｓ９１かＳ９２で得られた原稿が斜行していれば、斜行を補正するように回転することもできる。
【００６８】
［その他の実施例］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００６９】
ＲＥ１…画像読取装置、
Ｄ１…読取原稿、
１０…スキャナ、
１４…圧板、
５０…ホストＰＣ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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