(57)【要約】  撮影部の撮影によるフレームを取得し、フレームから原稿の原稿画像データを取得し、原稿画像データのテカリを検出し、テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定し、テカリがテカリ基準値以下ではないと判定された場合、撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する。
2017126056.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得手段と、
前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得手段と、
前記原稿画像データのテカリを検出する画質検出手段と、
前記テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する画質判定手段と、
前記画質判定手段により前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得手段と、
を備えたことを特徴とする、モバイル端末。
【請求項２】
前記原稿取得手段は、
前記フレームから前記原稿の一部領域の領域画像データを取得し、
前記画質検出手段は、
前記領域画像データの前記テカリを検出する、請求項１に記載のモバイル端末。
【請求項３】
前記原稿取得手段は、
前記原稿の原稿種に基づいて、前記フレームから前記原稿の前記一部領域の前記領域画像データを取得する、請求項２に記載のモバイル端末。
【請求項４】
前記一部領域は、
前記原稿種に基づく前記原稿のコンテンツ領域である、請求項３に記載のモバイル端末。
【請求項５】
前記画質判定手段により前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、ユーザがどうすべきかを示す通知データを表示させる通知表示手段、
を更に備えた、請求項１から４のいずれか一つに記載のモバイル端末。
【請求項６】
前記画質検出手段は、
前記原稿画像データに含まれる画素の階調値の中で最高頻度の前記階調値である背景階調値と、前記背景階調値よりも大きい前記階調値の中で高頻度の前記階調値と、に基づいて、前記テカリの閾値を算出し、前記原稿画像データに含まれる前記画素の中で、前記閾値より大きい前記階調値となる前記画素の総数を前記テカリとして検出する、請求項１から５のいずれか一つに記載のモバイル端末。
【請求項７】
前記原稿取得手段は、
前記フレームから前記原稿の分割領域の領域画像データを取得し、
前記画質検出手段は、
前記各分割領域の前記領域画像データの前記テカリを検出し、
前記画質判定手段は、
前記画質検出手段により検出された全ての前記分割領域の前記テカリが、前記テカリ基準値以下であるか否かを判定する、請求項１に記載のモバイル端末。
【請求項８】
前記画質検出手段は、
更に、前記原稿画像データのボケを検出し、
前記画質判定手段は、
更に、前記ボケが、ボケ基準値以上であるか否かを判定し、
前記再取得手段は、
更に、前記画質判定手段により前記ボケが前記ボケ基準値以上ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影による前記フレームを取得する、請求項１から７のいずれか一つに記載のモバイル端末。
【請求項９】
前記原稿取得手段は、
前記原稿の前記原稿種、および、原稿端からの位置に基づいて、前記フレームから前記原稿の前記コンテンツ領域の前記領域画像データを取得する、請求項４に記載のモバイル端末。
【請求項１０】
前記コンテンツ領域は、
文字領域である、請求項４に記載のモバイル端末。
【請求項１１】
前記原稿画像データに対してＯＣＲ処理を行い、文字データを取得するＯＣＲ手段、
を更に備えた、請求項１から８のいずれか一つに記載のモバイル端末。
【請求項１２】
前記フレーム、および／または、前記原稿画像データを表示させる画像表示手段、
を更に備えた、請求項１から９のいずれか一つに記載のモバイル端末。
【請求項１３】
前記フレームは、
非圧縮の画像データである、請求項１から１０のいずれか一つに記載のモバイル端末。
【請求項１４】
撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、
前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、
前記原稿画像データのテカリを検出する画質検出ステップと、
前記テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する画質判定ステップと、
前記画質判定ステップにて前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、
を含むことを特徴とする、画像処理方法。
【請求項１５】
撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、
前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、
前記原稿画像データのテカリを検出する画質検出ステップと、
前記テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する画質判定ステップと、
前記画質判定ステップにて前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、
をコンピュータに実行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、モバイル端末、画像処理方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画質の良否を判定する技術が開示されている。【０００３】
ここで、撮影画像から抽出した文字の可読性を判断し、画質の良否を撮影者に通知するデジタルカメラの技術が開示されている（特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２６０５９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のデジタルカメラ（特許文献１等）においては、画像データの白飛びしている領域等から画像データのテカリを検出して、画質良否の判定に用いていないため、撮影対象物の画質を正確に判断できない場合があるという問題点を有していた。【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、事前に画像データのテカリを検出して、画質良否の判定に用いることができるため、画像撮影からのやり直しの手間を省くことができるモバイル端末、画像処理方法、および、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】
【０００７】
このような目的を達成するため、本発明に係るモバイル端末は、撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得手段と、前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得手段と、前記原稿画像データのテカリを検出する画質検出手段と、前記テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する画質判定手段と、前記画質判定手段により前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得手段と、を備えたことを特徴とする。【０００８】
また、本発明に係る画像処理方法は、撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、前記原稿画像データのテカリを検出する画質検出ステップと、前記テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する画質判定ステップと、前記画質判定ステップにて前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、を含むことを特徴とする。【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、撮影部の撮影によるフレームを取得するフレーム取得ステップと、前記フレームから原稿の原稿画像データを取得する原稿取得ステップと、前記原稿画像データのテカリを検出する画質検出ステップと、前記テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する画質判定ステップと、前記画質判定ステップにて前記テカリが前記テカリ基準値以下ではないと判定された場合、前記撮影部の再度の撮影によるフレームを取得する再取得ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、事前に画質を判定して自動撮影を行うことにより、撮影者が所望する画質の静止画像を一度の撮影で取得することができ、取り直しにかかる負担を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本実施形態に係るモバイル端末の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態のモバイル端末における処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本実施形態におけるボケ検出の一例を示す図である。
【図４】図４は、本実施形態におけるボケ検出の一例を示す図である。
【図５】図５は、本実施形態におけるテカリ検出の一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態における自動撮影処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態のモバイル端末における処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本実施形態のコンテンツ領域検出の一例を示す図である。
【図９】図９は、本実施形態のモバイル端末における処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態における領域分割の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施形態におけるテカリ検出の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施形態におけるテカリ判定の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本実施形態におけるユーザ通知の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明に係るモバイル端末、画像処理方法、および、プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１３】
［本実施形態の構成］
以下、本発明の実施形態に係るモバイル端末１００の構成の一例について図１を参照して説明し、その後、本実施形態の処理等について詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るモバイル端末１００の構成の一例を示すブロック図である。
【００１４】
但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するためのモバイル端末１００を例示するものであって、本発明をこのモバイル端末１００に特定することを意図するものではなく、請求の範囲に含まれるその他の実施形態のモバイル端末１００にも等しく適用し得るものである。
【００１５】
また、本実施形態で例示するモバイル端末１００における機能分散の形態は以下に限られず、同様の効果や機能を奏し得る範囲において、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００１６】
ここで、モバイル端末１００は、例えば、タブレット端末、携帯電話、スマートフォン、ＰＨＳ、ＰＤＡ、または、ノート型のパーソナルコンピュータ等の可搬性を有する携帯型の情報処理装置であってもよい。
【００１７】
まず、図１に示すように、モバイル端末１００は、概略的に、制御部１０２と記憶部１０６と撮影部１１０と入出力部１１２とセンサ部１１４と通信部１１６とを備えて構成される。
【００１８】
ここで、図１では省略しているが、本実施形態において、更に、入出力部１１２と制御部１０２とを接続する入出力インターフェース部（図示せず）を備えていてもよい。これらモバイル端末１００の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００１９】
ここで、通信部１１６は、有線通信および／または無線通信（ＷｉＦｉ等）によりＩＰデータを送受信するためのネットワークインターフェース（ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）等）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、または、赤外線通信等によって無線通信を行うインターフェースであってもよい。
【００２０】
ここで、モバイル端末１００は、通信部１１６を用いて、ネットワークを介して外部装置と通信可能に接続されていてもよい。
【００２１】
また、センサ部１１４は、物理量を検出して別媒体の信号（デジタル信号）に変換する。ここで、センサ部１１４は、近接センサ、方角センサ、磁場センサ、直線加速センサ、輝度センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ、重力センサ、加速度センサ、気圧センサ、および／または、温度センサ等を含んでいてもよい。
【００２２】
また、入出力部１１２は、データの入出力（Ｉ／Ｏ）を行う。ここで、入出力部１１２は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド（例えば、タッチパッド、および、ゲームパッド等）、マウス、キーボード、および／または、マイク等であってもよい。
【００２３】
また、入出力部１１２は、アプリケーション等の表示画面を表示する表示部（例えば、液晶または有機ＥＬ等から構成されるディスプレイ、モニタ、または、タッチパネル等）であってもよい。
【００２４】
また、入出力部１１２は、音声情報を音声として出力する音声出力部（例えば、スピーカ等）であってもよい。また、入出力部（タッチパネル）１１２は、物理的接触を検出し、信号（デジタル信号）に変換するセンサ部１１４を含んでいてもよい。
【００２５】
また、撮影部１１０は、被写体（例えば、原稿等）を連続画像撮影（動画撮影）することで、連続（動画）の画像データ（フレーム）を取得する。例えば、撮影部１１０は、映像データを取得してもよい。また、撮影部１１０は、アンシラリデータを取得してもよい。
【００２６】
ここで、撮影部１１０は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）、および／または、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子を備えたカメラ等であってもよい。
【００２７】
また、撮影部１１０は、被写体を静止画撮影することで、静止画の画像データを取得してもよい。ここで、フレームは、非圧縮の画像データであってもよい。また、フレームは、高解像度の画像データであってもよい。
【００２８】
ここで、高解像度とは、フルハイビジョン、４Ｋ解像度、または、スーパーハイビジョン（８Ｋ解像度）等であってもよい。また、撮影部１１０は、２４ｆｐｓまたは３０ｆｐｓ等で動画撮影してもよい。
【００２９】
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えばＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ、ハードディスクのような固定ディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、および／または、光ディスク等を用いることができる。
【００３０】
また、記憶部１０６は、各種のデータベース、テーブル、バッファ、および／または、ファイル（画像データファイル１０６ａ等）を格納する。ここで、記憶部１０６には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）に命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラム等が記録されていてもよい。
【００３１】
また、記憶部１０６は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）エンジンの文字認識可能な文字サイズ等を記憶していてもよい。
【００３２】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、画像データファイル１０６ａは、画像データ（フレーム等）を記憶する。ここで、画像データファイル１０６ａは、原稿画像データを記憶していてもよい。
【００３３】
また、画像データファイル１０６ａは、原稿の一部領域の領域画像データを記憶していてもよい。また、画像データファイル１０６ａは、原稿の分割領域の領域画像データを記憶していてもよい。
【００３４】
また、画像データファイル１０６ａは、原稿のコンテンツ領域の領域画像データを記憶していてもよい。また、画像データファイル１０６ａは、原稿、分割領域、または、コンテンツ領域等の位置データを記憶していてもよい。
【００３５】
また、画像データファイル１０６ａは、画像データに対応する文字データを記憶していてもよい。また、画像データファイル１０６ａは、映像データを記憶していてもよい。また、画像データファイル１０６ａは、アンシラリデータを記憶していてもよい。
【００３６】
また、制御部１０２は、モバイル端末１００を統括的に制御するＣＰＵ等からなる。制御部１０２は、制御プログラムと各種の処理手順等を規定したプログラムと所要データとを格納するための内部メモリを有し、これらプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。
【００３７】
ここで、制御部１０２は、機能概念的に、フレーム取得部１０２ａ、原稿取得部１０２ｂ、画質検出部１０２ｃ、画質判定部１０２ｄ、再取得部１０２ｅ、通知表示部１０２ｆ、画像表示部１０２ｇ、および、ＯＣＲ部１０２ｈを備える。
【００３８】
フレーム取得部１０２ａは、画像データ（フレーム）を取得する。ここで、フレーム取得部１０２ａは、撮影部１１０の撮影による画像データを取得してもよい。また、フレーム取得部１０２ａは、非圧縮且つ高解像度の画像データを取得してもよい。
【００３９】
また、フレーム取得部１０２ａは、撮影部１１０による連続画像撮影または動画撮影を制御して、１コマに相当する画像データ（フレーム）を取得してもよい。また、フレーム取得部１０２ａは、撮影部１１０による静止画撮影を制御して、画像データを取得してもよい。また、フレーム取得部１０２ａは、アンシラリデータを取得してもよい。
【００４０】
原稿取得部１０２ｂは、原稿の原稿画像データを取得する。ここで、原稿取得部１０２ｂは、フレームから原稿の原稿画像データを取得してもよい。また、原稿取得部１０２ｂは、フレームから原稿の一部領域の領域画像データを取得してもよい。
【００４１】
また、原稿取得部１０２ｂは、原稿の原稿種に基づいて、フレームから原稿の一部領域の領域画像データを取得してもよい。ここで、一部領域は、原稿種に基づく原稿のコンテンツ領域であってもよい。
【００４２】
また、原稿取得部１０２ｂは、フレームから原稿の分割領域の領域画像データを取得してもよい。また、原稿取得部１０２ｂは、原稿の原稿種、および、原稿端からの位置に基づいて、フレームから原稿のコンテンツ領域の領域画像データを取得してもよい。ここで、コンテンツ領域は、文字領域であってもよい。
【００４３】
ここで、原稿取得部１０２ｂは、フレームから原稿の位置データを検出してもよい。ここで、原稿取得部１０２ｂは、フレームから原稿のコーナー座標を検出してもよい。また、原稿取得部１０２ｂは、フレームから原稿のレイアウトを検出してもよい。
【００４４】
また、原稿取得部１０２ｂは、エッジ検出法、および／または、特徴点マッチング法を用いて、フレームから原稿の位置データを検出し、原稿の位置データに基づいて、原稿画像データを取得してもよい。ここで、原稿は、矩形原稿であってもよい。
【００４５】
また、原稿取得部１０２ｂは、原稿の原稿種を特定してもよい。ここで、原稿取得部１０２ｂは、レイアウト認識法、および／または、サイズ検出法を用いて、原稿の原稿種を特定してもよい。
【００４６】
画質検出部１０２ｃは、原稿の原稿画像データの画質を検出する。ここで、画質検出部１０２ｃは、原稿画像データのテカリを検出してもよい。また、画質検出部１０２ｃは、領域画像データのテカリを検出してもよい。
【００４７】
また、画質検出部１０２ｃは、原稿画像データに含まれる画素の階調値の中で最高頻度の階調値である背景階調値と、背景階調値よりも大きい階調値の中で高頻度の階調値と、に基づいて、テカリの閾値を算出し、原稿画像データに含まれる画素の中で、閾値より大きい階調値となる画素の総数をテカリとして検出してもよい。
【００４８】
また、画質検出部１０２ｃは、各分割領域の領域画像データのテカリを検出してもよい。また、画質検出部１０２ｃは、更に、原稿画像データのボケを検出してもよい。ここで、ボケは、エッジ強度等であってもよい。
【００４９】
画質判定部１０２ｄは、画像データの画質を判定する。ここで、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定してもよい。
【００５０】
また、画質判定部１０２ｄは、画質検出部１０２ｃにより検出された全ての分割領域のテカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定してもよい。また、画質判定部１０２ｄは、更に、ボケが、ボケ基準値以上であるか否かを判定してもよい。
【００５１】
再取得部１０２ｅは、撮影部１１０の再度の撮影による画像データを取得する。ここで、再取得部１０２ｅは、画質判定部１０２ｄによりテカリがテカリ基準値以下ではないと判定された場合、撮影部１１０の再度の撮影によるフレームを取得してもよい。
【００５２】
また、再取得部１０２ｅは、更に、画質判定部１０２ｄによりボケがボケ基準値以上ではないと判定された場合、撮影部１１０の再度の撮影によるフレームを取得してもよい。
【００５３】
また、再取得部１０２ｅは、撮影部１１０による撮影（連続画像撮影、動画撮影、または、静止画撮影等）を制御して、新たなフレームを取得してもよい。また、再取得部１０２ｅは、更に、取得したフレームを画像データファイル１０６ａに格納してもよい。
【００５４】
通知表示部１０２ｆは、通知データを表示させる。ここで、通知表示部１０２ｆは、画質判定部１０２ｄによりテカリがテカリ基準値以下ではないと判定された場合、ユーザがどうすべきかを示す通知データを表示させてもよい。また、通知表示部１０２ｆは、通知データを入出力部１１２に表示させてもよい。
【００５５】
画像表示部１０２ｇは、画像データを表示させる。ここで、画像表示部１０２ｇは、フレーム、および／または、原稿画像データを表示させてもよい。また、画像表示部１０２ｇは、画像データを入出力部１１２に表示させてもよい。
【００５６】
ＯＣＲ部１０２ｈは、画像データに対してＯＣＲ処理を行い、文字データを取得する。ここで、ＯＣＲ部１０２ｈは、原稿画像データ、または、フレームに対してＯＣＲ処理を行い、文字データを取得してもよい。また、ＯＣＲ部１０２ｈは、更に、取得した文字データを画像データファイル１０６ａに格納してもよい。
【００５７】
［本実施形態の処理］
上述した構成のモバイル端末１００で実行される処理の一例について、図２から図１３を参照して説明する。
【００５８】
［自動撮影処理（その１）］
まず、図２から図６を参照して、本実施形態における自動撮影処理の一例について説明する。図２は、本実施形態のモバイル端末１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
図２に示すように、まず、制御部１０２は、撮像部（カメラ）１１０を起動させる（ステップＳＡ−１）。
【００６０】
そして、画像表示部１０２ｇは、カメラ１１０により撮影されたプレビュー画面（プレビュー画像）の画像データを入出力部１１２に表示させる（ステップＳＡ−２）。
【００６１】
そして、制御部１０２は、入出力部１１２のキャリブレーションを行う（ステップＳＡ−３）。ここで、制御部１０２は、更に、カメラ１１０のキャリブレーションを行ってもよい。
【００６２】
そして、フレーム取得部１０２ａは、カメラ１１０により撮影されたプレビュー画像の、非圧縮且つ高解像度のフレームを取得する（ステップＳＡ−４）。
【００６３】
そして、原稿取得部１０２ｂは、エッジ検出法、および／または、特徴点マッチング法を用いて、フレームから矩形原稿の位置データを検出し、矩形原稿の位置データに基づいて、原稿画像データを取得する（ステップＳＡ−５）。
【００６４】
このように、本実施形態においては、画像中に含まれる矩形原稿（の全体）を検出することができる。
【００６５】
そして、画質検出部１０２ｃは、原稿画像データのボケ（エッジ強度）を検出する（ステップＳＡ−６）。このように、本実施形態においては、原稿内のコンテンツ等からボケを検出することができる。
【００６６】
そして、画質判定部１０２ｄは、原稿画像データのボケが、ボケ基準値以上であるか否かを判定する（ステップＳＡ−７）。
【００６７】
そして、画質判定部１０２ｄは、原稿画像データのボケが、ボケ基準値以上ではないと判定した場合（ステップＳＡ−７：Ｎｏ）、処理をステップＳＡ−３に移行させる。
【００６８】
一方、画質判定部１０２ｄは、原稿画像データのボケが、ボケ基準値以上であると判定した場合（ステップＳＡ−７：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＡ−８に移行させる。
【００６９】
ここで、図３から図４を参照して、本実施形態におけるボケ検出の一例について説明する。図３および図４は、本実施形態におけるボケ検出の一例を示す図である。
【００７０】
図３に示すように、画像データのボケの検出方法としては、原稿領域の一か所または複数個所の領域を抽出し、抽出した領域の特徴（例えば、帳票の罫線等）のエッジ強度を微分演算を用いて求めている。
【００７１】
ここで、微分演算は、注目する画素について、垂直方向、または、水平方向に隣接する画素の色値の差分をとる演算であってもよい。
【００７２】
例えば、微分演算は、Δｘｆ＝ｆ［ｉ＋１，ｊ］−ｆ［ｉ−１，ｊ］、Δｙｆ＝ｆ［ｉ，ｊ＋１］−ｆ［ｉ，ｊ−１］の式を用いてもよい（ｘ：水平方向座標軸、ｙ：垂直方向座標軸、ｉ：ｘ座標値、ｊ：ｙ座標値、ｆ［ｉ，ｊ］：座標（ｉ，ｊ）における色値）。
【００７３】
なお、Δｘｆは、座標（ｉ，ｊ）におけるｘ方向微分値を定義しており、Δｙｆは、座標（ｉ，ｊ）におけるｙ方向微分値を定義している。
【００７４】
図４に示すように、更に、ボケの検出方法としては、エッジ強度がボケ基準値以上であるか否か（エッジ強度が所定の濃度ｆ（ｘ）を超えているか否か）を判定して、エッジ強度がボケ基準値以上である場合、罫線等のコントラストがはっきりしているため、画像データがボケていないと判断している。
【００７５】
図２に戻り、画質検出部１０２ｃは、原稿画像データに含まれる画素の階調値の中で最高頻度の階調値である背景階調値と、背景階調値よりも大きい階調値の中で高頻度の階調値と、に基づいて、テカリの閾値を算出し、原稿画像データに含まれる画素の中で、閾値より大きい階調値となる画素の総数をテカリとして検出する（ステップＳＡ−８）。
【００７６】
このように、本実施形態においては、原稿の白飛び領域からテカリを検出することができる。
【００７７】
そして、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する（ステップＳＡ−９）。
【００７８】
そして、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下ではないと判定した場合（ステップＳＡ−９：Ｎｏ）、処理をステップＳＡ−３に移行させる。
【００７９】
このように、本実施形態においては、ボケおよび／またはテカリが基準値を満たさない場合、画像取得を繰り返すリトライ機能を備えていてもよい。
【００８０】
一方、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下であると判定した場合（ステップＳＡ−９：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＡ−１０に移行させる。
【００８１】
ここで、図５を参照して、本実施形態におけるテカリ検出の一例について説明する。図５は、本実施形態におけるテカリ検出の一例を示す図である。
【００８２】
本実施形態において、画像データのテカリの検出方法としては、テカリ検出スライスを算出し、領域毎のテカリを算出している。
【００８３】
例えば、図５に示すように、テカリ検出スライスの算出方法としては、原稿領域の原稿画像データから、ヒストグラムを作成し、最も頻度が高い階調を背景階調Ｖｂとして取得し、背景階調Ｖｂよりも大きい階調にピークが発生している場合、そのピークの頂点の階調をテカリ階調Ｖｔとして取得してもよい。
【００８４】
そして、図５に示すように、テカリ検出スライスの算出方法としては、テカリ検出スライスを（Ｖｂ＋Ｖｔ）／２として算出してもよい。なお、本実施形態においては、テカリ階調Ｖｔが存在しない場合、テカリ無しであると判定してもよい。
【００８５】
そして、図５に示すように、テカリの算出としては、原稿画像データ中の画素がテカリ検出スライス（Ｖｂ＋Ｖｔ）／２以上の場合、当該画素をテカリ画素と判定し、テカリ画素の総和をテカリとして算出してもよい。
【００８６】
そして、このテカリが、テカリ基準値より大きい場合、この原稿領域をテカリと判定してもよい。なお、本実施形態においては、簡易的なテカリ算出方法として、テカリ階調Ｖｔが２５５の場合、テカリと判定してもよい。
【００８７】
図２に戻り、再取得部１０２ｅは、画質判定部１０２ｄによる画質判定に用いたフレームを取得する、または、カメラ１１０による撮影を制御して、高解像度且つ非圧縮の新たなフレームを取得し、画像データファイル１０６ａに格納する（ステップＳＡ−１０）。
【００８８】
このように、本実施形態においては、ボケおよびテカリが基準値を満たす場合、自動撮影を行う自動シャッター機能を備えていてもよい。
【００８９】
そして、画像表示部１０２ｇは、画質判定に用いたフレーム（画像データ）、再取得部１０２ｅにより取得された新たなフレーム（画像データ）、または、フレームに含まれる原稿画像データを入出力部１１２に出力（表示）させ（ステップＳＡ−１１）、処理を終了する。
【００９０】
なお、ＯＣＲ部１０２ｈは、更に、入出力部１１２に表示された原稿画像データ、または、フレームに対してＯＣＲ処理を行い、文字データを取得し、当該文字データを画像データファイル１０６ａに格納してもよい。
【００９１】
ここで、図６を参照して、本実施形態における自動撮影処理の一例について説明する。図６は、本実施形態における自動撮影処理の一例を示す図である。
【００９２】
図６に示すように、本実施形態においては、免許証（運転免許証）を動画で読み取りを行い、プレビュー画像のフレーム毎に原稿の原稿画像データの切り出しを行い、原稿内のコンテンツ部分に対して画質判定を行い、画質（ボケおよびテカリ）が基準値を満たせば、画像を出力してもよい。
【００９３】
なお、図６に示すように、本実施形態においては、画質（ボケおよびテカリ）が基準値を満たさない場合、プレビュー画像のフレームを再取得し、同様の処理を繰り返してもよい（リトライ処理）。
【００９４】
このように、本実施形態においては、カメラのプレビュー撮影において、プレビュー画像から対象となる原稿領域を検出し、リアルタイムの原稿領域の画質の良否判定のために、原稿内部のコンテンツ（文字、罫線、図形等）のボケ、および、原稿内部の白飛びしている領域のテカリを検出している。
【００９５】
そして、本実施形態においては、画質が基準値を満たさない場合、撮影に不適切な画質と判断し、撮影および判定を繰り返してもよい。
【００９６】
一方、本実施形態においては、画質が基準値を満たす場合、判定画像、または、その次のタイミングで撮影した画像を自動的に出力してもよい。
【００９７】
［自動撮影処理（その２）］
また、図７から図８を参照して、本実施形態における自動撮影処理の一例について説明する。図７は、本実施形態のモバイル端末１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００９８】
まず、図７に示すステップＳＢ−１からステップＳＢ−７の処理は、図２に示すステップＳＡ−１からステップＳＡ−７の処理と同様であるため説明を省略する。
【００９９】
そして、原稿取得部１０２ｂは、レイアウト認識法、および／または、サイズ検出法を用いて、矩形原稿の原稿種を特定し、矩形原稿の原稿種、および、原稿端からの位置に基づいて、原稿のコンテンツ領域（文字領域）の領域分割を行い、フレームから矩形原稿のコンテンツ領域の領域画像データを取得する（ステップＳＢ−８）。
【０１００】
ここで、図８を参照して、本実施形態のコンテンツ領域検出の一例について説明する。図８は、本実施形態のコンテンツ領域検出の一例を示す図である。
【０１０１】
図８に示すように、コンテンツ領域の位置について、運転免許証等の規定帳票では、罫線および文字の位置が分かるため、その位置の領域画像データを取得してもよい。なお、規定帳票は、運転免許証を含む各種免許証、各種身分証明書、または、健康保険証等であってもよい。
【０１０２】
ここで、原稿の位置判定では、従来方式である原稿の４辺を検出することで、原稿端が分かるため、その原稿端からの位置によって、コンテンツ領域を検出してもよい。このように、本実施形態においては、画像から原稿の一部の領域を検出することができる。
【０１０３】
図７に戻り、画質検出部１０２ｃは、１つの領域画像データのテカリを検出する（ステップＳＢ−９）。
【０１０４】
そして、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下であるか否かを判定する（ステップＳＢ−１０）。
【０１０５】
そして、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下ではないと判定した場合（ステップＳＢ−１０：Ｎｏ）、処理をステップＳＢ−３に移行させる。
【０１０６】
一方、画質判定部１０２ｄは、テカリが、テカリ基準値以下であると判定した場合（ステップＳＢ−１０：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＢ−１１に移行させる。
【０１０７】
そして、画質判定部１０２ｄは、全領域の領域画像データのテカリが、テカリ基準値以下である（と判定済）か否かを判定する（ステップＳＢ−１１）。
【０１０８】
そして、画質判定部１０２ｄは、全領域の領域画像データのテカリが、テカリ基準値以下であると判定済ではないと判定した場合（ステップＳＢ−１１：Ｎｏ）、処理をステップＳＢ−９に移行させる。
【０１０９】
一方、画質判定部１０２ｄは、全領域の領域画像データのテカリが、テカリ基準値以下であると判定済であると判定した場合（ステップＳＢ−１１：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＢ−１２に移行させる。
【０１１０】
そして、図７に示すステップＳＢ−１２からステップＳＢ−１３の処理は、図２に示すステップＳＡ−１０からステップＳＡ−１１の処理と同様であるため説明を省略する。
【０１１１】
ここで、本実施形態においては、文字が無い領域（ユーザにとって必要としない領域）について、画質が基準値を満たさなくてもそのまま画像出力を行ってもよく、その領域での画質判定を行わなくてもよい。
【０１１２】
また、本実施形態においては、文字が記載されている領域でも、必要な領域だけ画質判定を行ってもよい。例えば、図８に示すように、本実施形態においては、運転免許証の場合、氏名、誕生日、住所、および、番号の位置だけ画質判定してもよい。
【０１１３】
このように、本実施形態においては、原稿領域の画質判定として、必要なコンテンツ領域のみで画質判定を行うため、処理の高速化を実現でき、撮影しやすくすることができる。
【０１１４】
［自動撮影処理（その３）］
また、図９から図１３を参照して、本実施形態における自動撮影処理の一例について説明する。図９は、本実施形態のモバイル端末１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１５】
まず、図９に示すステップＳＣ−１からステップＳＣ−７の処理は、図２に示すステップＳＡ−１からステップＳＡ−７の処理と同様であるため説明を省略する。
【０１１６】
そして、原稿取得部１０２ｂは、原稿画像データを複数に領域分割を行い、フレームから矩形原稿の分割領域の領域画像データを取得する（ステップＳＣ−８）。
【０１１７】
ここで、図１０を参照して、本実施形態における領域分割の一例について説明する。図１０は、本実施形態における領域分割の一例を示す図である。
【０１１８】
図１０に示すように、本実施形態においては、原稿（領域）を３×３に等分割することで、原稿の分割領域の領域画像データを取得してもよい。
【０１１９】
図９に戻り、画質検出部１０２ｃは、１つの分割領域の領域画像データのテカリを検出する（ステップＳＣ−９）。
【０１２０】
ここで、図１１を参照して、本実施形態におけるテカリ検出の一例について説明する。図１１は、本実施形態におけるテカリ検出の一例を示す図である。
【０１２１】
図１１に示すように、本実施形態においては、分割領域の領域画像データ毎にヒストグラムを作成し、テカリ検出スライスを算出することで、分割領域の領域画像データ毎のテカリを検出してもよい。
【０１２２】
図９に戻り、画質判定部１０２ｄは、テカリがテカリ基準値以下であるか否かを判定し、テカリがテカリ基準値以下であると判定した分割領域の位置データを画像データファイル１０６ａに格納する（ステップＳＣ−１０）。
【０１２３】
ここで、図１２を参照して、本実施形態におけるテカリ判定の一例について説明する。図１２は、本実施形態におけるテカリ判定の一例を示す図である。
【０１２４】
図１２に示すように、本実施形態においては、９つに等分割した運転免許証の上端中央および上端右側の分割領域をテカリ領域と判定してもよい。
【０１２５】
図９に戻り、画質判定部１０２ｄは、全分割領域の領域画像データのテカリ判定が終了したか否かを判定する（ステップＳＣ−１１）。
【０１２６】
そして、画質判定部１０２ｄは、全分割領域の領域画像データのテカリ判定が終了していないと判定した場合（ステップＳＣ−１１：Ｎｏ）、処理をステップＳＣ−９に移行させる。
【０１２７】
一方、画質判定部１０２ｄは、全分割領域の領域画像データのテカリ判定が終了したと判定した場合（ステップＳＣ−１１：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＣ−１２に移行させる。
【０１２８】
そして、画質判定部１０２ｄは、全ての分割領域の領域画像データのテカリがテカリ基準値以下であるか否か判定する（ステップＳＣ−１２）。
【０１２９】
そして、画質判定部１０２ｄは、全ての分割領域の領域画像データのテカリがテカリ基準値以下ではないと判定した場合（ステップＳＣ−１２：Ｎｏ）、処理をステップＳＣ−１３に移行させる。
【０１３０】
そして、通知表示部１０２ｆは、画像データファイル１０６ａに記憶された分割領域の位置データに基づいて、ユーザがどうすべきかを示す通知データを入出力部１１２に表示させ（ステップＳＣ−１３）、処理をステップＳＣ−３に移行させる。
【０１３１】
ここで、図１３を参照して、本実施形態におけるユーザ通知の一例について説明する。図１３は、本実施形態におけるユーザ通知の一例を示す図である。
【０１３２】
図１３に示すように、本実施形態においては、ユーザに通知する方法として、図１２のように運転免許証の上端中央および上端右側の分割領域をテカリ領域と判定した場合、ユーザにカメラを矢印の方向に上にずらすように操作させる指示を示す通知データ（矢印データ）を表示させてもよい。
【０１３３】
図９に戻り、画質判定部１０２ｄは、全ての分割領域の領域画像データのテカリがテカリ基準値以下であると判定した場合（ステップＳＣ−１２：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＣ−１４に移行させる。
【０１３４】
そして、図９に示すステップＳＣ−１４からステップＳＣ−１５の処理は、図２に示すステップＳＡ−１０からステップＳＡ−１１の処理と同様であるため説明を省略する。
【０１３５】
このように、本実施形態においては、領域を分割し判定する、すなわち、原稿領域を分割し、原稿領域の画質の判定として、その分割された領域内で画質の判定を行ってもよい。それにより、本実施形態においては、全ての領域判定を行う必要が無くなるため、高速処理が実現できる。
【０１３６】
また、本実施形態においては、テカリ基準値以下の分割領域を検出し、ユーザがどうすべきかの回避手段を通知するため、ユーザがすぐにアクションが取ることができる。
【０１３７】
すなわち、本実施形態においては、画質が基準値を満たさない分割領域の位置を検出した場合、その位置に従って、基準値を満たさない分割領域がある旨のエラー通知をするのではなく、ユーザの次のアクションを指示することができる。
【０１３８】
また、本実施形態のように、原稿領域の全体、原稿領域を分割した領域毎、または、原稿領域の一部の領域に対して、画質の検出値（ボケ、および、テカリ）を算出することで、画質判定を行ってもよい。
【０１３９】
近年、スマートフォンまたはタブレット等のモバイル端末の普及に伴い、従来の専用スキャナの利用から、カメラを有するモバイル端末の利用へと、スキャンの手段が変化している。
【０１４０】
これは、カメラによるスキャニングは場所を問わないこと、または、媒体の制限が無いことによる自由度が高いという利点があるからである。
【０１４１】
一方、カメラ画像は、周辺の光量、撮影方向、および、撮影時の運動などの環境が安定しないことから、スキャナ画質と同等の画像を得ることが難しいという問題があった。
【０１４２】
そこで、本実施形態においてモバイル端末１００に実装されるモバイルスキャナアプリでは、良質な画像をセンシングして取得できるようにしている。
【０１４３】
また、従来、カメラ撮影において良質な画像を取得するための手法に関して、ハード側のアプローチとしては、オートフォーカスによる焦点合わせ制御、および、周辺光量から露光を制御する手法があった。
【０１４４】
また、ソフト側のアプローチとしては、プレビュー画像の特徴量（コントラスト等）の解析により、最適な撮影タイミングを得る手法があった。
【０１４５】
しかしながら、これらの従来の手法では、背景を含んだ画像全体の画質に対する判定を行っているため、撮影対象物の画質を正確に判断できない場合があった。
【０１４６】
そこで、本実施形態においてモバイル端末１００に実装されるモバイルスキャナアプリでは、撮影前の画質判断対象を撮影対象物の領域のみに絞り、最適な撮影タイミングで静止画像を取得する手法を提供している。
【０１４７】
［他の実施形態］
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態以外にも、請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
【０１４８】
例えば、モバイル端末１００は、スタンドアローンの形態で処理を行ってもよく、クライアント端末（モバイル端末１００とは別筐体である）からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。
【０１４９】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１５０】
このほか、明細書中および図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データもしくは検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、または、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１５１】
また、モバイル端末１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１５２】
例えば、モバイル端末１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。
【０１５３】
なお、プログラムは、後述する、コンピュータに本発明に係る方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じてモバイル端末１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１５４】
また、このコンピュータプログラムは、モバイル端末１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１５５】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【０１５６】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１５７】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭもしくはＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および／または、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および／または、ウェブページ用ファイル等を格納してもよい。
【０１５８】
また、モバイル端末１００は、既知のパーソナルコンピュータ等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、モバイル端末１００は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１５９】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６０】
以上のように、モバイル端末、画像処理方法、および、プログラムは、産業上の多くの分野、特にカメラで読み込んだ画像を扱う画像処理分野で実施することができ、極めて有用である。
【符号の説明】
【０１６１】
１００  モバイル端末
１０２  制御部
１０２ａ  フレーム取得部
１０２ｂ  原稿取得部
１０２ｃ  画質検出部
１０２ｄ  画質判定部
１０２ｅ  再取得部
１０２ｆ  通知表示部
１０２ｇ  画像表示部
１０２ｈ  ＯＣＲ部
１０６  記憶部
１０６ａ  画像データファイル
１１０  撮影部
１１２  入出力部
１１４  センサ部
１１６  通信部
【図１】
2017126056.tif 000003
【図２】
2017126056.tif 000004
【図３】
2017126056.tif 000005
【図４】
2017126056.tif 000006
【図５】
2017126056.tif 000007
【図６】
2017126056.tif 000008
【図７】
2017126056.tif 000009
【図８】
2017126056.tif 000010
【図９】
2017126056.tif 000011
【図１０】
2017126056.tif 000012
【図１１】
2017126056.tif 000013
【図１２】
2017126056.tif 000014
【図１３】
2017126056.tif 000015
【国際調査報告】
2017126056.tif 000016
2017126056.tif 000017
2017126056.tif 000018
2017126056.tif 000019