(57)【要約】【課題】原稿の認識率の向上とユーザーの操作性とを両立させつつ、最適な静止原稿画像を得ること。【解決手段】読取領域を撮影して得られた静止原稿画像から該静止原稿画像の原稿領域パラメータを導出する。そして、導出された原稿領域パラメータに基づいて、複数の静止原稿画像の中から有効な静止原稿画像を選択する。【選択図】図５
2014222855.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
読取領域を撮影して得られた静止原稿画像を取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した静止原稿画像から該静止原稿画像の原稿領域パラメータを導出する導出手段と、
前記導出手段で導出された原稿領域パラメータに基づいて、有効な静止原稿画像を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記取得手段は、前記読取領域内において原稿が所定時間静止した場合に前記静止原稿画像を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記読取領域内に原稿が入ったこと、および前記読取領域内から原稿が出たことを検知する検知手段をさらに備え、
前記取得手段は、前記検知手段によって原稿が入ったことを検知し、かつ、前記検知手段によって原稿が出たことを検知するまでの間、前記静止原稿画像を取得することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記取得手段は、１つの原稿に対して複数の静止原稿画像を取得し、
前記選択手段は、前記複数の静止原稿画像の中から有効な静止原稿画像を選択することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の静止時間を含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記静止時間の長い原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の撮影時刻を含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記撮影時刻の遅い原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域の位置を含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記原稿領域の位置が静止原稿画像の中央に近い原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域の傾きを含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記原稿領域の傾きの小さい原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の静止時間、原稿領域の位置、原稿領域の傾き、および撮影時刻を含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記静止原稿画像の静止時間、原稿領域の位置、原稿領域の傾き、および撮影時刻を順次比較し、条件に合致した原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の静止時間、原稿領域の位置、原稿領域の傾き、および撮影時刻を評価した評価点を前記原稿領域パラメータとして導出し、
前記選択手段は、前記評価点が高い原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域に重なっている手領域の面積を含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記手領域の面積が小さい原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域に重なっている手領域の面積を含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記手領域の面積が小さい原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を優先的に前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項５から１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域に曲がり度合いを含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、前記曲がり度合いの小さい原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域に曲がり度合いを含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、比較対象の静止原稿画像の曲がり度合いがいずれも所定の値より小さい場合、前記曲がり度合いを除く原稿領域パラメータを用いて前記有効な静止原稿画像を選択することを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記導出手段は、前記静止原稿画像の原稿領域に曲がり度合いを含む前記原稿領域パラメータを導出し、
前記選択手段は、比較対象の静止原稿画像の曲がり度合いがいずれも所定の値より小さい場合、または、比較対象の静止原稿画像の曲がり度合いの差がない場合、前記手領域の面積が小さい原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を優先的に前記有効な静止原稿画像として選択することを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記取得手段は、前記静止原稿画像を撮影した際に併せて得られる距離画像をさらに取得し、
前記導出手段は、前記距離画像に基づいて前記静止原稿画像の曲がり度合いを決定することを特徴とする請求項１３から１５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記選択手段で選択された静止原稿画像から原稿領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出した原稿領域に対応する画像データを出力する出力手段と
をさらに有することを特徴とする請求項１から１６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記抽出手段は、前記選択手段で選択された静止原稿画像を回転させ、正立した静止原稿画像から原稿領域を切り出し、切り出した原稿領域を鮮鋭化することによって前記原稿領域を抽出することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
読取領域を撮影する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像して得られた静止原稿画像から該静止原稿画像の原稿領域パラメータを導出する導出手段と、
前記導出手段で導出された原稿領域パラメータに基づいて、有効な静止原稿画像を選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された静止原稿画像から原稿領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出した原稿領域に対応する画像データを生成する生成手段と
を有することを特徴とする画像入力装置。
【請求項２０】
読取領域を撮影して得られた静止原稿画像を取得する取得工程と、
前記取得工程で取得した静止原稿画像から該静止原稿画像の原稿領域パラメータを導出する導出工程と、
前記導出工程で導出された原稿領域パラメータに基づいて、有効な静止原稿画像を選択する選択工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
コンピュータを、請求項１から１８のいずれか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はカメラスキャナを利用して原稿を撮影して画像データとして保存するための画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
原稿を読み取る場合にスキャナが利用されている。典型的な例としては、フラットベッドスキャナつき複合機が用いられている。フラットベッドスキャナつき複合機では、原稿台カバーを開いて原稿台ガラス（フラットベッド）に原稿をセットし、原稿台カバーを閉じて、読み込みスタートボタンを押下するため、手間がかかる。
【０００３】
一方、近年、特許文献１に記載されているようなカメラスキャナの技術が提案されている。特許文献１では、原稿台上の原稿の静止が検出されたタイミングで撮影した画像データ中から原稿部分を認識・抽出し、射影補正、拡大縮小等の画像処理を施して記憶装置に原稿画像データとして蓄積し、プロジェクタに投影する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１１５３３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のカメラスキャナの技術を用いる場合、原稿の静止を検知する必要がある。原稿の静止を判定するためには、ある所定の時間を予め決めておき、その時間よりも長い時間動きが無い、ということを検知する必要がある。以下、この所定の時間を静止判定時間と呼ぶ。原稿静止の認識率を高めるためには、静止判定時間を長くすることが効果的である。しかしながら、静止判定時間を長くすると原稿交換の際のユーザーの操作性が低下する。また、ユーザーの動作は予測することができないので、適切な静止判定時間を予め決定しておく事は困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、読取領域を撮影して得られた静止原稿画像を取得する取得手段と、前記取得手段で取得した静止原稿画像から該静止原稿画像の原稿領域パラメータを導出する導出手段と、前記導出手段で導出された原稿領域パラメータに基づいて、有効な静止原稿画像を選択する選択手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、原稿の認識率の向上とユーザーの操作性とを両立させつつ、最適な静止原稿画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】カメラスキャナ１０１を含むネットワーク構成図の一例である。
【図２】カメラスキャナ１０１の外観図の一例である。
【図３】コントローラ部２０１のハードウェア構成図の一例である。
【図４】カメラスキャナ１０１の制御用プログラム構成図の一例である。
【図５】撮影処理部が実行する処理のフローチャートである。
【図６】撮影処理部が撮影する読取領域の画像の一例である。
【図７】画像認識部が実行する処理のフローチャートである。
【図８】画像認識部の原稿領域認識処理のフローチャートである。
【図９】画像認識部の原稿領域認識処理における画像処理を説明する図である。
【図１０】画像認識部が保存する原稿領域パラメータテーブルの模式図である。
【図１１】画像認識部の原稿画像比較選択処理のフローチャートである。
【図１２】画像変換部が実行する処理のフローチャートである。
【図１３】実施形態２における原稿領域認識処理のフローチャートである。
【図１４】実施形態２における原稿領域処理における画像処理を説明する図である。
【図１５】実施形態２における原稿画像比較選択処理のフローチャートである。
【図１６】実施形態３における原稿の置かれ方と画像処理を説明する図である。
【図１７】実施形態３における原稿領域認識処理のフローチャートである。
【図１８】実施形態３における原稿画像比較選択処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜カメラ静止判定時間＞
実施形態の説明に先立って、カメラスキャナを用いる場合のカメラ静止判定時間について補足説明をする。カメラスキャナで、例えば２枚の原稿を撮影する場合、以下の手順を取る必要がある。  
操作１. ユーザーが原稿を置く
操作２．カメラスキャナが静止と判定するまで待つ
操作３．カメラスキャナが原稿を撮影する
操作４．ユーザーが原稿を交換する
操作５．カメラスキャナが静止と判定するまで待つ
操作６．カメラスキャナが次の原稿を撮影する
ここで、カメラスキャナの静止判定時間が長いと、上記の操作２と操作５との時間が長くなってしまう。したがって、ユーザーにとっては操作１から操作４までが経過する時間、つまり、原稿を置いてから交換するまでの時間が長くなり、ユーザーの原稿交換の操作性が低下してしまう。ユーザーの原稿交換の操作性を向上するためには、カメラスキャナの静止判定時間をできるだけ短くするのが好ましい。
【００１０】
一方、カメラスキャナの静止判定時間を短くすると、例えばユーザーが原稿を置く前に一瞬静止した場合等に、原稿が静止したと誤認識を行って撮影を行ってしまう可能性が高くなる。例えばカメラスキャナの静止判定時間を0.5秒間と決めておくと、下記のような現象が起こり得る。  
操作ａ．ユーザーが原稿を置こうとする
操作ｂ．ユーザーが原稿を手にしたまま、一瞬（例えば０．６秒間）止まる
操作ｃ．カメラスキャナが静止と判定し、原稿を撮影する
操作ｄ．ユーザーが原稿を動かして位置を調整する
操作ｅ．ユーザーが原稿から手を離して原稿を静止させる（例えば３秒間以上）
操作ｆ．カメラスキャナが静止と判定し、原稿を撮影する
上記の操作ｂではユーザーが原稿から手を離していないにも関わらず、静止判定時間が０．５秒間であれば操作ｃのように静止を誤認識して原稿を撮影してしまう。このようなユーザーの動作はカメラスキャナ側からは予測不能である。
【００１１】
そこで、以下の実施形態では、原稿の認識率の向上とユーザーの操作性とを両立させつつ、最適な静止原稿画像を得ることができる画像処理装置について説明する。
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１３】
＜＜実施形態１＞＞
＜ネットワーク構成＞
図１は実施形態１に係るカメラスキャナ１０１の一実施の形態を示すネットワーク構成図である。カメラスキャナ１０１はイーサネット（登録商標）等のネットワーク１０４にてホストコンピュータ１０２、およびプリンタ１０３に接続されている。カメラスキャナ１０１は撮像した画像データを処理する画像処理装置であり、また、ホストコンピュータまたはプリンタ１０３などに対して画像データを入力する画像入力装置として機能する。図１の構成において、ホストコンピュータ１０２からの指示により、カメラスキャナ１０１から画像を読み取るスキャン機能や、スキャンデータをプリンタ１０３により出力するプリント機能の実行が可能であるものとする。また、ホストコンピュータ１０２を介さずとも、カメラスキャナ１０１への直接の指示により、スキャン機能、プリント機能の実行が可能なものとする。
【００１４】
＜外観図＞
図２は、カメラスキャナ１０１の一実施の形態を表す外観図である。  
カメラスキャナ１０１は、大きく分けて、コントローラ部２０１、カメラ部２０２、腕部２０３、および短焦点プロジェクタ２０７を有する。カメラスキャナの本体であるコントローラ部２０１と、カメラスキャナの入力装置であるカメラ部２０２とは、腕部２０３により連結されている。腕部２０３は関節を用いて自由に曲げ伸ばしが可能である。また、カメラ部２０２の近くに距離画像センサ２０８が設置されている。距離画像センサ２０８は赤外線プロジェクション部と赤外線画像センサ部とから成る。距離画像センサ２０８は、赤外線プロジェクション部によって投影したパターンを赤外線画像センサによって読みとることにより、撮像領域の各画素が距離画像センサ２０８からの距離値である画像（距離画像）を生成する。短焦点プロジェクタ２０７は、書画台２０４等に、操作を補助する画像の投影を行う。
【００１５】
図２では、カメラスキャナ１０１が書画台２０４上に設置されている様子を表している。カメラ部２０２および距離画像センサ２０８のレンズは書画台２０４方向に向けられており、それぞれのレンズは破線で囲まれた読み取り領域２０５内を読み取り可能である。図２の例では読み取り領域２０５内に原稿２０６が置かれている。
【００１６】
＜コントローラ構成＞
次に、図２で図示したコントローラ部２０１の詳細を、図３で示すブロック図で説明する。
【００１７】
コントローラ部２０１の一実施形態として、コントローラ部２０１は、主にシステムバス３０１に接続されたＣＰＵ３０２と各種Ｉ／Ｆコントローラ回路とを有する。
【００１８】
ＣＰＵ３０２はコントローラ部２０１全体の動作を制御する中央演算装置である。ＲＡＭ３０３は揮発性メモリである。ＲＯＭ３０４は不揮発性メモリであり、ＣＰＵ３０２の起動用プログラムコードが格納されている。ＨＤＤ３０５はＲＡＭ３０３と比較して大容量なハードディスクドライブ（ＨＤＤ）である。ＨＤＤ３０５にはコントローラ部２０１の実行する、カメラスキャナ１０１の制御用プログラムコードが格納されている。ＣＰＵ３０２は電源ＯＮ等の起動時、ＲＯＭ３０４に格納されている起動用プログラムコードを実行する。この起動用プログラムコードは、ＨＤＤ３０５に格納されている制御用プログラムコードを読み出し、ＲＡＭ３０３上に展開するものである。ＣＰＵ３０２は起動用プログラムコードを実行すると、続けてＲＡＭ３０３上に展開した制御用プログラムコードを実行し、制御を行う。また、ＣＰＵ３０２は制御用プログラムの動作に用いるデータもＲＡＭ３０３上に格納して読み書きを行う。ＨＤＤ３０５上にはさらに、制御用プログラムの動作に必要な各種設定や、また、カメラ入力によって生成した画像データを格納することができ、ＣＰＵ３０２によって読み書きされる。ＣＰＵ３０２はネットワークＩ／Ｆ３０６を介してネットワーク１０４上の他の機器との通信を行う。
【００１９】
画像処理プロセッサ３０７はＲＡＭ３０３に格納された画像データを読み出して処理し、またＲＡＭ３０３へ書き戻す。画像処理プロセッサ３０７が実行する画像処理は、回転、変倍、色変換等である。
【００２０】
カメラＩ／Ｆ３０８はカメラ部２０２および距離画像センサ２０８と接続され、ＣＰＵ３０２からの指示に応じてカメラ部２０２からは画像データを、距離画像センサ２０８からは距離画像データを取得してＲＡＭ３０３へ書き込む。また、ＣＰＵ３０２からの制御コマンドをカメラ部２０２および距離画像センサ２０８へ送信し、カメラ部２０２の設定を行う。
【００２１】
ディスプレイコントローラ３０９はＣＰＵ３０２の指示に応じてディスプレイへの画像データの表示を行う。ディスプレイとしては、短焦点プロジェクタ２０７とＬＣＤタッチパネル３３０がディスプレイコントローラ３０９に接続されている。
【００２２】
シリアルＩ／Ｆ３１０はシリアル信号の入出力を行う。シリアルＩ／Ｆ３１０はＬＣＤタッチパネル３３０に接続され、ＣＰＵ３０２はＬＣＤタッチパネル３３０が押下されたときに、シリアルＩ／Ｆ３１０を介して押下された座標を取得する。
【００２３】
オーディオコントローラ３１１はスピーカ３４０に接続され、ＣＰＵ３０２の指示に応じて音声データをアナログ音声信号に変換し、スピーカ３４０を通じて音声を出力する。
【００２４】
ＵＳＢコントローラ３１２はＣＰＵ３０２の指示に応じて外付けのＵＳＢデバイスの制御を行う。ここではＵＳＢメモリやＳＤカードなどの外部メモリ３５０がＵＳＢコントローラ３１２に接続され、外部メモリへのデータの読み書きを行う。
【００２５】
＜ソフトウェア構成＞
図４はＣＰＵ３０２が実行するカメラスキャナ１０１の制御用プログラム４０１の構成図である。制御用プログラム４０１は前述のようにＨＤＤ３０５に格納される。ＣＰＵ３０２は起動時に制御用プログラム４０１をＲＡＭ３０３上に展開して実行する。
【００２６】
メイン制御部４０２はプログラムの本体であり、プログラム内の各モジュールを制御して、カメラスキャナ制御用プログラムを実行する。操作表示部４０３は、メイン制御部４０２からの描画要求を受け、ディスプレイコントローラ３０９を介して、短焦点プロジェクタ２０７もしくはＬＣＤタッチパネル３３０へ描画を実行する。また、操作表示部４０３は、ＬＣＤタッチパネル３３０が押下されたときにシリアルＩ／Ｆ３１０を介して押下座標を受信し、描画中の操作画面の内容と押下座標を対応させて操作内容（押下されたボタン等）を判定する。この押下内容をメイン制御部４０２へ通知することにより、操作者の操作を受け付ける。
【００２７】
ネットワーク通信部４０４は、ネットワークＩ／Ｆ３０６を介して、ネットワーク１０４上の他の機器と例えばＴＣＰ／ＩＰによる通信を行う。
【００２８】
データファイル管理部４０５は、制御用プログラム４０１の実行において必要な設定データ等をＨＤＤ３０５上の所定の領域へ保存し、管理する。
【００２９】
画像ファイル管理部４０６は、カメラＩ／Ｆ３０８を介して入力した画像データや、画像処理プロセッサ３０７で処理した画像データを、ＨＤＤ３０５上の所定の領域へ保存し、管理する。
【００３０】
撮影処理部４０７は、カメラＩ／Ｆ３０８を介してカメラ部２０２を制御し、所定のタイミングで撮影して得られたカメラ画像を示す画像データをＲＡＭ３０３へ取り込む。また、取り込んだカメラ画像の解析を行って、有効な画像データが取得されたときには、その画像データを画像認識部４０８へ送信する。
【００３１】
画像認識部４０８は、撮影処理部４０７が取得した画像データの内容を認識して、原稿画像データを抽出する。
【００３２】
画像変換部４０９は、画像認識部４０８が抽出した原稿画像データを変換し適切な画像に整えたうえで、画像ファイル管理部４０６を介してＨＤＤ３０５へ原稿画像データを蓄積する。
【００３３】
撮影処理部４０７、画像認識部４０８、画像変換部４０９の処理については、後で詳細に説明する。
【００３４】
＜撮影処理部４０７の処理＞
撮影処理部４０７の処理を、図５のフローチャートを用いて説明する。図５に示す処理は、ＲＡＭ３０３に展開された制御用プログラムコードをＣＰＵ３０２が実行することによって実現される。撮影処理部４０７が処理をスタートすると、ステップＳ５０１で撮影処理部４０７はカメラ部２０２を制御して、まず初期状態の書画台２０４上の読取領域２０５の画像を撮影させる。読取領域２０５は矩形であるが、カメラ部２０２は厳密には読取領域２０５の真上にあるわけではないため、撮影された形状は図６（ａ）に示すように歪んでいる。そこで、ステップＳ５０２で、撮影処理部４０７は撮影形状を矩形に変換する射影変換のパラメータを導出する。射影変換のパラメータの導出は、例えば特許文献１に記載されている手法を用いることができる。ステップＳ５０３では、撮影処理部４０７はステップＳ５０２で導出した射影変換パラメータを使用して、ステップＳ５０１で撮影した読取領域２０５の画像を、図６（ｂ）に示したように矩形に補正する。ステップＳ５０４では、撮影処理部４０７は補正した読取領域２０５の画像を、読取領域背景画像として、画像認識部４０８へ送信する。読取領域背景画像を受信した画像認識部４０８の処理については後述する。
【００３５】
ステップＳ５０５以降においては、撮影処理部４０７は読取領域内に新たに入ってきた物体が所定時間静止したときに、読取領域２０５を撮影する処理を実行する。以下の説明において、撮影処理部４０７がカメラ部２０２を制御して得る画像は読取領域２０５の画像である。ステップＳ５０５ではまず、撮影処理部４０７はカメラ部２０２から１フレームの画像を取り込む。ステップＳ５０６は取り込んだ画像を解析し、その中に未撮影の物体があるか否かを判定する。撮影処理部４０７は未撮影の物体があるか否かを、例えばステップＳ５０１で撮影した原稿台の画像とステップＳ５０５で取り込んだ１フレームの画像との差分に基づいて判定する。ここで、ステップＳ５０５で取り込んだ画像に未撮影の物体が存在した場合、原稿がカメラ部２０２の読取領域へフレームインしてきたと判定する。ステップＳ５０６において撮影処理部４０７は未撮影の物体がないと判定した場合、ステップＳ５０５へ戻り、またカメラ部２０２からの画像取り込みを行う。ステップＳ５０６において未撮影の物体があると判定した場合、ステップＳ５０７へ進み、撮影処理部４０７は画像認識部４０８へ1ページの原稿撮影処理を開始したことを通知する。
【００３６】
ステップＳ５０８で撮影処理部４０７は再びカメラ部２０２から１フレームの画像を取り込む。ステップＳ５０９で撮影処理部４０７は、撮影した画像に物体があるか否かに基づいてフレームインした原稿が撮影領域外へ移動した（フレームアウトした）か否かを判定する。ステップＳ５０９の判定処理もステップＳ５０１で得た原稿台の画像とステップＳ５０８で取り込んだ１フレームの画像との差分に基づいて行われる。ステップＳ５０９において撮影画像中に物体が存在しない場合、撮影処理部４０７はステップＳ５０７でフレームインした原稿がフレームアウトしたと判定する。そして、撮影処理部４０７はステップＳ５１０へ進み、画像認識部４０８へ１ページの原稿撮影処理を終了したことを通知する。ステップＳ５０９において撮影した画像に物体がある場合、撮影処理部４０７はステップＳ５０７でフレームインした原稿がフレームアウトしていないと判定する。
【００３７】
撮影した画像に物体がないとステップＳ５０９で判定した場合、ステップＳ５１１へ進み、撮影処理部４０７は撮影画像中の原稿が所定時間（例えば０．５秒）静止したか否かを判定する。例えば、撮影処理部４０７は直前の１フレームの画像と今回のステップＳ５０８で取り込んだ１フレームの画像とを比較し、その差分に基づいて原稿が静止したか否かを判定する。なお、ステップＳ５１１における所定時間は任意に設定することが可能であるが、ユーザーの操作の利便性を考慮して、なるべく短い時間に設定することが好ましい。所定時間を短く設定することで、複数枚の原稿を読み取る際にユーザーの原稿操作の時間ロスを減少させることができる。なお、所定時間を短く設定することによって画像の誤認識の可能性も高くなることが考えられるが、後述する画像認識部における処理によって誤認識を防止することができる。ステップＳ５１１において所定時間静止していない場合、ステップＳ５０８へ進んで撮影処理部４０７は再びカメラから１フレームの画像を取り込み、原稿がフレームアウトするか所定時間以上静止するかを待つ。
【００３８】
ステップＳ５１１において所定時間静止している場合、原稿が静止していると判定し、撮影処理部４０７はステップＳ５１２へ進んでカメラ部２０２を制御して、静止した原稿画像を撮影する。以下、静止した原稿画像のことを静止原稿画像という。静止原稿画像は、ステップＳ５０３と同様の処理により射影変換された画像であるものとする。また、ステップＳ５１２で撮影処理部４０７は同時に静止原稿画像の撮影時刻を取得し、静止原稿画像と関連付けて記録する。ステップＳ５１３で撮影処理部４０７はカメラから再び１フレームの画像を取り込む。ステップＳ５１４で撮影処理部４０７は取り込んだ画像中の原稿が静止したままか否かを判定する。ステップＳ５１４において静止したままである場合、撮影処理部４０７はステップＳ５１３とステップＳ５１４とを繰り返して撮影画像中の原稿が動き出すまで待つ。ステップＳ５１４において静止していない場合、撮影処理部４０７は原稿が動き出したことを検知する。撮影処理部４０７はステップＳ５１５へ進んでステップＳ５１２からステップＳ５１５までにかかった時間、すなわち、原稿が静止していた時間を導出する。ステップＳ５１６で撮影処理部４０７は、画像認識部４０８へステップＳ５１２で撮影した静止原稿画像と、ステップＳ５１５で導出した原稿静止時間と、静止原稿画像を撮影した時刻とを送信する。
【００３９】
ステップＳ５１６が終了すると、ステップＳ５０８へ戻り、撮影処理部４０７はステップＳ５０９で原稿のフレームアウトを検知するか、ステップＳ５１１で原稿の所定時間以上の静止検知を待つ。ステップＳ５０９で原稿のフレームアウトを検知する前にステップＳ５１１で再び原稿の所定時間以上の静止を検知すると、再びステップＳ５１２からステップＳ５１６の処理を実行し、静止原稿画像と静止時間と撮影時刻とを画像認識部４０８へ送信する。したがって、画像認識部４０８は、１ページの原稿撮影処理開始の受信から終了の受信までの間に、複数回にわたって静止原稿画像を受信することになる。画像認識部４０８は後述するように複数の静止原稿画像から最適なものを選択する処理を行う。
【００４０】
＜画像認識部４０８の処理＞
図７〜図９のフローチャートを用いて、画像認識部４０８の処理について説明する。図７〜図９に示す処理は、ＲＡＭ３０３に展開された制御用プログラムコードをＣＰＵ３０２が実行することによって実現される。
【００４１】
図７は画像認識部４０８が実行する処理の全体を示したフローチャートである。画像認識部４０８の処理がスタートすると、ステップＳ７０１では読取領域背景画像の受信を行う。ステップＳ７０１で受信するのは、撮影処理部４０７が図５のステップＳ５０４で送信した読取領域背景画像である。画像認識部４０８は読取領域背景画像を受信するまで待機する。ステップＳ７０１で読取領域背景画像を受信すると、画像認識部４０８は受信した読取領域背景画像を画像ファイル管理部４０６を介してＨＤＤ３０５へ保存し、ステップＳ７０２へ進む。ステップＳ７０２で画像認識部４０８は、撮影処理部４０７が前述したステップＳ５０７で送信する１ページの原稿撮影処理開始通知を受信する。ステップＳ７０２で画像認識部４０８は１ページの原稿撮影処理開始の通知を受信するまで待機する。ステップＳ７０２で１ページの原稿撮影処理開始の通知を受信すると、ステップＳ７０３で画像認識部４０８は、撮影処理部４０７が前述したステップＳ５１０で送信する１ページの原稿撮影処理終了通知を受信したかどうかを判定する。ステップＳ７０３で受信していないと判定した場合、ステップＳ７０４へ進み、画像認識部４０８は、撮影処理部４０７が前述したステップＳ５１０で送信する静止原稿画像を受信したかどうかを判定する。ステップＳ７０４で静止原稿画像を受信していないと判定した場合、画像認識部４０８はステップＳ７０３とステップＳ７０４を繰り返し、１ページの原稿撮影処理終了通知か、あるいは静止原稿画像のいずれかを受信するのを待つ。
【００４２】
ステップＳ７０４で撮影処理部４０７から静止原稿画像を受信した場合、画像認識部４０８はステップＳ７０５へ進み、受信した静止原稿画像から原稿領域を認識する処理を実行する。ステップＳ７０５の原稿領域認識処理の詳細については後述する。ステップＳ７０６ではステップＳ７０５で認識した原稿領域の判別結果と受信した静止原稿画像とを、画像ファイル管理部４０６を介してＨＤＤ３０５へ保存する。そしてステップＳ７０３へ戻り、再び１ページの原稿撮影処理終了通知か、あるいは静止原稿画像のいずれかを受信するのを待つ。
【００４３】
撮影処理部４０７から１ページの原稿撮影処理終了通知を受信し、ステップＳ７０３がＹＥＳとなると、画像認識部４０８はステップＳ７０７へ進み、撮影処理部４０７から静止原稿画像を２つ以上受信したかどうかを判定する。ステップＳ７０７で静止原稿画像を２つ以上受信した場合、画像認識部４０８は、ステップＳ７０８からステップＳ７１３の処理を実行し、２つ以上受信した静止原稿画像から１つの画像を選択する処理を行う。ステップＳ７０８で画像認識部４０８は、受信した静止原稿画像の中から、比較を行う任意の２つの静止原稿画像を取得する。ステップＳ７０９で画像認識部４０８は、取得した２つの静止原稿画像について、ステップＳ７０５の原稿領域認識処理内で導出した原稿領域パラメータを取得する。原稿領域パラメータについては後述する。ステップＳ７１０で画像認識部４０８は、取得した原稿領域パラメータに基づいて、２つの静止原稿画像の比較を行い、評価の高い方の画像を選択する。ステップＳ７１０の処理の詳細については後述する。ステップＳ７１1で画像認識部４０８は、ステップＳ７１０で選択しなかった静止原稿画像を破棄する。ステップＳ７１２で画像認識部４０８は、ステップＳ７０４で受信したすべての静止原稿画像について比較したかどうかを判定する。ステップＳ７１２がＮＯであればステップＳ７１３へ進み、画像認識部４０８は、まだ比較処理を行っていない静止原稿画像を１つ取得し、その原稿領域パラメータを取得する。そして、ステップＳ７１０へ戻り、前回選択した静止原稿画像の原稿領域パラメータと、今回取得した静止原稿画像の原稿領域パラメータとに基づいて、比較選択処理を行う。
【００４４】
ステップＳ７１２で全ての原稿を比較したと判定した場合、全ての静止原稿画像の中から１つの静止原稿画像を選択したこととなる。そこでステップＳ７１５へ進み、画像認識部４０８はその選択した静止原稿画像をこのページの撮影画像として、画像変換部４０９へ送信する。そしてステップＳ７０２へ戻り、画像認識部４０８は撮影処理部４０７から次のページの撮影処理開始通知を受信するのを待つ。
【００４５】
ステップＳ７０７で２つ以上の静止原稿画像を受信していない場合、受信した静止原稿画像は１つ以下であるから、画像認識部４０８はステップＳ７１４へ進んで静止原稿画像を１つ受信したかどうかを判定する。静止原稿画像を１つ受信した場合、ステップＳ７１５へ進み、画像認識部４０８はその１つの静止原稿画像をこのページの撮影画像として画像変換部４０９へ送信し、ステップＳ７０２へ戻る。
【００４６】
ステップＳ７１４で静止原稿画像を１つも受信していない場合、撮影処理部４０７の１ページの撮影処理開始通知から終了通知までの間に１つも静止原稿画像を受信していないため、画像認識部４０８は画像変換部４０９への静止原稿画像への送信は行わない。画像認識部４０８は、ステップＳ７０２へ戻って次のページの撮影処理開始通知を受信するのを待つ。
【００４７】
図８はステップＳ７０５の原稿領域認識処理の詳細フローチャートであり、図９の画像例も用いて説明する。図９の静止原稿画像９０１は、撮影処理部４０７が図５のステップＳ５１２で撮影し、画像認識部４０８が図７のステップＳ７０４で受信する静止原稿画像の例である。ステップＳ７０５の原稿領域認識処理を開始すると、ステップＳ８０１で画像認識部４０８は、静止原稿画像と読取領域背景画像との差分をとって所定の閾値で二値化し、図９の二値差分画像９０２を生成する。ステップＳ８０２で画像認識部４０８は、二値差分画像９０２にエッジ検出フィルタを適用してエッジ部分を抽出して直線検出を行う（図９の二値画像９０３）。このときの直線検出では、入力がカメラで撮影した画像であるため、カメラ自体の歪みや原稿の曲がり等もある程度許容して直線で近似を行う。ステップＳ８０３で画像認識部４０８は、ステップＳ８０２で検出した直線のうち、所定の長さ以上の直線を延長した上で、直線同士の交点を検出する（図９の二値画像９０４）。ステップＳ８０４で画像認識部４０８は、検出した交点の中から矩形を成す４点を選択し、さらにその中で最大面積の矩形を成す４点を選択することによって、原稿領域を決定する（図９の画像９０５内の領域９５０）。ステップＳ８０５で画像認識部４０８は、決定した原稿領域の形状のパラメータを導出する。ここで導出する原稿領域の形状パラメータは、原稿領域の重心の位置（図９の画像９０６のｘ、ｙ）、原稿領域の大きさ（図９の画像９０６のｗ、ｈ）、原稿領域の傾き（図９の画像９０６のθ）、等である。ステップＳ８０６で画像認識部４０８は、このようにして得られた原稿領域パラメータを図１０の原稿領域パラメータテーブル１００１の形でＨＤＤ３０５へ保存する。すなわち、画像認識部４０８は、ステップＳ８０５で導出した原稿領域の形状パラメータおよび、撮影処理部４０７から通知された静止原稿画像の時間パラメータ（撮影時刻、静止時間）を原稿領域パラメータテーブル１００１として保存する。原稿領域パラメータテーブル１００１は、静止原稿画像と関連付けて保存される。図７のステップＳ７１０およびステップＳ７１３では、画像認識部４０８はステップＳ８０６で保存した原稿領域パラメータテーブル１００１をＨＤＤ３０５から読み出して取得し、ステップＳ７１０の比較選択処理を実行する。
【００４８】
図１１はステップＳ７１０の比較選択処理の詳細フローチャートである。画像認識部４０８は、原稿領域パラメータを順次比較し、条件に合致した原稿領域パラメータに対応する静止原稿画像を前記有効な静止原稿画像として選択する。以下、フローチャートを参照に具体的に説明する。ステップＳ１１０１で画像認識部４０８は、２つの静止原稿画像に関連付けられているそれぞれの原稿領域パラメータから、静止時間に所定値以上の差があるか否かを判定する。ステップＳ１１０１で静止時間に所定値以上の差があると判定した場合、画像認識部４０８はステップＳ１１０２へ進んで静止時間の長い方を選択し、原稿画像比較選択処理を終了する。ステップＳ１１０１で静止時間に所定値以上の差がないと判定した場合、画像認識部４０８はステップＳ１１０３へ進み、原稿領域の重心位置（画像９０６のｘ、ｙ）に所定値以上の差があるかどうかを判定する。ステップＳ１１０３で重心位置に所定値以上の差があると判定した場合、画像認識部４０８はステップＳ１１０４へ進んで、原稿領域の重心位置が読取領域２０５の中央に近い方の静止原稿画像を選択し、原稿画像比較選択処理を終了する。ステップＳ１１０４で重心位置に所定値以上の差がないと判定した場合、画像認識部４０８はステップＳ１１０５へ進み、原稿領域の読取領域２０５に対する傾き（画像９０６のθ）に所定値以上の差があるかどうかを判定する。ステップＳ１１０５で傾きに所定値以上の差があると判定した場合、画像認識部４０８はステップＳ１１０６へ進み、傾きの小さい方の静止原稿画像を選択し、原稿画像比較選択処理を終了する。ステップＳ１１０５で傾きに所定値以上の差がないと判定した場合、画像認識部４０８は静止原稿画像の撮影時刻を比較し、後から撮影された静止画像を選択して、原稿画像比較選択処理を終了する。
【００４９】
＜静止原稿画像を比較選択する効果＞
このような比較選択処理を行うことにより、ユーザーが一度読取領域２０５に原稿を置いた後、原稿の位置や傾きを修整して置き直した場合に、下記の優先順位によって静止原稿画像を選択することができる。  
１．静止時間が長い方（静止時間による判定）
２．読取領域２０５の中央に近い方（原稿位置による判定）
３．読取領域２０５に対する傾きが小さい方（原稿の傾きによる判定）
４．後から撮影された方（撮影順序による判定）
ステップＳ５１１において原稿が静止したと検知する所定時間を長くした場合、ユーザーが原稿を読取領域２０５に置いてから、ステップＳ５１２へ進んで実際に静止画を撮影するまでの時間が長くなる。したがって、その分ユーザーの待ち時間が長くなるという不具合が生じる。そのため、ステップＳ５１１における静止検知の所定時間は短くすることが好ましい。しかしながら、この静止検知時間を短くするとユーザーが読取領域２０５に原稿を置く際に少しためらうような動作があっただけでも静止画撮影が行われてしまう。そこで、このように原稿領域の認識処理と静止原稿画像の比較選択処理を実行することにより、原稿を置く際のユーザーに意図に近い静止原稿画像を選択することができる。すなわち、誤認識を減少させることと、ユーザーの操作性の向上との両立を実現することができる。
【００５０】
なお、図１１で示した比較選択処理の判定順序は本実施形態における一例であり、この判定順序に限るものではない。判定の順序を変更することにより、上記の優先順位を変えることも可能である。例えば、図１１のステップＳ１１０３、Ｓ１１０４をステップＳ１１０５の後になるように判定順序を交換すれば、原稿位置よりも原稿の傾きを優先的に選択するように変更することができる。また、ＬＣＤタッチパネル３３０などを用いてユーザーが優先順位を設定し、設定された優先順位に応じて判定順序を変えることも可能である。また、ステップＳ１１０１、Ｓ１１０３、Ｓ１１０５で用いる所定値についても任意の値に変更することも可能である。さらに、ステップＳ１１０１、Ｓ１１０３、Ｓ１１０５で用いる所定値はステップＳ５１１における静止検知の所定時間と連動してもよい。例えば、ステップＳ５１１における静止検知の所定時間が第１の値である場合、ステップＳ１１０１、Ｓ１１０３、Ｓ１１０５で用いる所定値についても第１の値に対応する第１の値´に設定する。ステップＳ５１１における静止検知の所定時間が第１の値より小さい第２の値である場合、ステップＳ１１０１、Ｓ１１０３、Ｓ１１０５で用いる所定値についても第１の値´より小さい値であり、第２の値に対応する値に第２の値´設定することができる。また、比較選択処理は図１１で示したように判定を順番に行う処理以外の実施形態も実装可能である。例えば、各パラメータについて評価点を設定し、それぞれのパラメータの評価点を総合した点数を導出する評価関数に基づいた比較選択処理も実装可能である。
【００５１】
＜画像変換部の処理＞
図７のステップＳ７１５において画像認識部４０８から送信された静止原稿画像に対して画像変換部４０９が実行する処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１２０１で画像変換部４０９は、静止原稿画像を原稿領域の傾き分（画像９０６のθ）逆方向に回転し、正立した原稿画像を得る。ステップＳ１２０２で画像変換部４０９は正立した原稿画像から原稿領域サイズ分（画像９０６のｗ、ｈ）の有効画像を切り出す処理を行う。ステップＳ１２０３では切り出した原稿画像のエッジを強調して文字等の部分を読みやすくする画像鮮鋭化処理を行う。ステップＳ１２０４で画像変換部４０９は画像ファイル管理部４０６を介して、ステップＳ１２０１からステップＳ１２０３による変換処理後の原稿画像の画像データをＨＤＤ３０５へ保存し、画像変換部の処理を終了する。画像変換部４０９は、画像認識部４０８から静止原稿画像を受信する毎にこの処理を実行し、複数のページの静止原稿画像の画像データの保存を行う。
【００５２】
＜＜実施形態２＞＞
実施形態１では、読取領域２０５にフレームインした原稿の静止画像から、時間によるパラメータと原稿領域の位置によるパラメータとから、適切な静止原稿画像を選択する処理を説明した。一方、図９の画像９０１のように、ユーザーが原稿を持っている手が原稿領域に重なっているときに撮影された静止原稿画像よりも、図１４の画像１４０１のように、原稿領域に手が重なっていないときに撮影された静止原稿画像を選択する方が良い。実施形態２では、ユーザーの手が原稿領域に重なっていることを検知して選択を行う。実施形態２では、実施形態１で説明した制御用プログラム４０１の処理において、画像認識部４０８が実行する図７のステップＳ７０５の原稿領域認識処理と、ステップＳ７１０の２つの静止原稿画像の比較選択処理とを変更する。実施形態２では、実施形態１とは異なっている処理について、図１３と図１５のフローチャートを用いて説明する。図１３および図１５に示す処理は、ＲＡＭ３０３に展開された制御用プログラムコードをＣＰＵ３０２が実行することによって実現される。
【００５３】
図１３は、実施形態２において画像認識部４０８が実行する、ステップＳ７０５の原稿領域認識処理の詳細フローチャートである。ステップＳ７０５の原稿領域認識処理を開始すると、ステップＳ１３０１で画像認識部４０８は、図８のフローチャートで説明した、実施形態１の原稿領域認識処理と同じ処理を実行することにより、原稿領域パラメータテーブル１００１を導出する。次に、画像認識部４０８はステップＳ１３０２以降で原稿領域上に重なっている手領域の面積を求める。ステップＳ１３０２で画像認識部４０８は、静止原稿画像と読取領域背景画像の差分画像を生成し、さらに差分画像から肌色の領域を抽出する。次に、ステップＳ１３０３で画像認識部４０８は抽出した肌色領域のうち、ステップＳ８０４で検出した原稿領域のエッジ部分と交差している領域を、手領域として決定する。画像９０１に対してステップＳ１３０２とステップＳ１３０３の処理を施した結果が画像１４０２である。ステップＳ１３０４で画像認識部４０８は、画像１４０２からステップＳ８０４で検出した原稿領域内の部分を切り出して画像１４０３を生成し、そのうちの肌色領域の面積（Ｓｆ）を手領域面積として導出する。ステップＳ１３０５で画像認識部４０８は、原稿領域パラメータテーブル１００１に手領域面積のフィールドを追加し、導出した手領域面積を保存し、原稿領域認識処理を終了する。
【００５４】
図１５は、実施形態２において画像認識部４０８が実行する、ステップＳ７１０の２つの静止原稿画像の比較選択処理の詳細フローチャートである。ステップＳ１５０１で画像認識部４０８は、ステップＳ１３０４で導出した手領域面積に所定値以上の差があるかどうかを判定する。ステップＳ１５０１で手領域面積に所定値以上の差がある場合、画像認識部４０８はステップＳ１５０２へ進んで手領域面積の小さい方の静止原稿画像を選択する。ステップＳ１５０１で手領域面積に所定値以上の差がない場合、画像認識部４０８はステップＳ１５０３へ進む。また、ステップＳ１５０１において手領域面積が存在しない場合にも画像認識部４０８はステップＳ１５０３に進む。ステップＳ１５０３は図１１のフローチャートで説明した、実施形態１の原稿画像比較選択処理と同じ処理であり、同じ基準で静止原稿画像を選択して、原稿画像比較選択処理を終了する。
【００５５】
以上述べたように、実施形態２では、原稿領域認識処理において原稿領域と重なる肌色領域（手領域）の面積を導出し、手領域面積に基づいて原稿画像比較選択処理を行う。これにより、ユーザーが原稿を手に持っているときの撮影画像よりも、ユーザーが手を離して読取領域２０５に原稿を置いたときの撮影画像を優先して選択することが可能となる。
【００５６】
＜＜実施形態３＞＞
実施形態２では、原稿領域に手が重なっている静止原稿画像よりも、原稿領域に手が重なっていない静止原稿画像の方を優先して選択する処理を説明した。一方、図１６の１６０１に示したように、原稿に曲がりや歪みのある場合、１６０２に示したようにユーザーが手で伸ばして原稿の内容を良く確認できるようにする場合が存在する。このとき、読取領域１６０１を撮影した静止原稿画像は画像１６０３のようになり、読取領域１６０２を撮影したときの静止原稿画像は１６０４のようになる。ユーザーは意図的に手で押さえているため画像１６０４を選択するのが好ましいが、実施形態２に従うと画像１６０３が選択されることになる。
【００５７】
そこで、実施形態３においては、撮影処理部４０７がステップＳ５１２で静止原稿画像を撮影する際、同時に距離画像センサ２０８を使用して原稿まで距離の値を画素ごとに記録した画像（距離画像）を同時に取り込む。例えば、画像１６０３と同時に取り込んだ距離画像は距離画像１６０５、画像１６０４と同時に取り込んだ距離画像は距離画像１６０６のようになる。距離画像１６０５、１６０６では距離値を濃淡で表現している。このように、原稿が曲がった状態で撮影された距離画像１６０５では原稿部分の距離値にばらつきがあり、原稿を手で伸ばした状態で撮影された距離画像１６０６では、手を除いた原稿部分の距離値はほぼ一様となる。画像認識部４０８は、この距離画像によって原稿の曲がり具合を検出し、静止原稿画像の選択を行う。
【００５８】
実施形態３では、実施形態２で説明した制御用プログラム４０１の処理において、画像認識部４０８が実行する図７のステップＳ７０５の原稿領域認識処理と、ステップＳ７１０の２つの静止原稿画像の比較選択処理とを変更する。実施形態２の処理と異なっている処理について、図１７と図１８のフローチャートを用いて説明する。図１７および図１８に示す処理は、ＲＡＭ３０３に展開された制御用プログラムコードをＣＰＵ３０２が実行することによって実現される。
【００５９】
図１７は、実施形態３において画像認識部４０８が実行する、ステップＳ７０５の原稿領域認識処理の詳細フローチャートである。ステップＳ７０５の原稿領域認識処理を開始すると、ステップＳ１７０１で画像認識部４０８は、図１３のフローチャートで説明した、実施形態２の原稿領域認識処理と同じ処理を実行することにより、原稿領域パラメータテーブル１００１を導出する。ステップＳ１７０２で画像認識部４０８は、静止原稿画像と同時に撮影した距離画像から、ステップＳ８０４で検出した原稿領域の矩形を切り出す。ステップＳ１７０３で画像認識部４０８は、切り出した原稿領域の距離画像から、ステップＳ１３０３で決定した手領域をマスクし、以降の距離値のばらつきの計算から除外する。ステップＳ１７０４で画像認識部４０８は、ステップＳ１７０３で導出した原稿領域内の距離値の分散を計算し、距離値のばらつきの度合いとする。ステップＳ１７０５で画像認識部４０８は、原稿領域パラメータテーブル１００１に距離値のばらつきのフィールドを追加し、導出した距離値の分散を保存し、原稿領域認識処理を終了する。
【００６０】
図１８は、実施形態２において画像認識部４０８が実行する、ステップＳ７１０の２つの静止原稿画像の比較選択処理の詳細フローチャートである。ステップＳ１８０１で画像認識部４０８は、ステップＳ１８０４で導出した距離値の分散が、比較する２つの静止原稿画像のうちいずれかで所定の値以上となっているか否かを判定する。ここで使用する所定の値は０に近い値であり、ステップＳ１８０１がＮＯとなるのは、比較対象の２つの静止原稿画像の原稿領域が、いずれも平面に近い場合となる。ステップＳ１８０１でいずれかの画像の距離値の分散が所定値以上でない場合、距離値の分散による比較を行わず、ステップ１８０４へ進んで以降は実施形態２の静止原稿画像比較選択処理を行う。ステップＳ１８０１においていずれかの距離値の分散が所定値以上である場合、すなわち、いずれかの画像の原稿領域がある程度曲がっていると判定される場合には、画像認識部４０８ステップＳ１８０２へ進む。ステップＳ１８０２において画像認識部４０８は２つの画像の距離値の分散に所定値以上の差があるかどうかを判定する。ステップＳ１８０２がＮＯとなるのは、２つの画像の原稿領域の曲がり度合いの差が小さいと判定される場合である。このときには画像認識部４０８はステップＳ１８０４へ進んで以降は実施形態２の静止原稿画像比較選択処理を行う。ステップＳ１８０２がＹＥＳとなるのは、２つの画像の曲がり度合いに差があると判定されるときである。このため、画像認識部４０８はステップＳ１８０３へ進み、距離値の分散の小さい方、すなわち、原稿領域の曲がり度合いが小さい方を選択して、原稿画像比較選択処理を終了する。
【００６１】
以上述べたように、実施形態３では、原稿領域認識処理において原稿の曲がり度合いを距離画像から導出し、原稿の曲がり度合いに基づいて原稿画像比較選択処理を行う。これにより、「置いた原稿が曲がっていた場合に、手で伸ばして撮影し直す」というようなユースケースにおいて、適切に手で伸ばした方の画像を選択することができる。さらに、ステップＳ１８０１において、原稿の曲がり度合いが小さい時には曲がり度合いによる比較を行わないことにより、手で伸ばした効果が小さい時には、手が原稿に重なっていない方の画像を選択することが可能となる。
【００６２】
＜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。
【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１７】
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【図１８】
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【図１６】
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