(57)【要約】【課題】  ｘｙ方向によって異なる倍率変動を持つ画像データについて正確な画像補正処理を実行する装置、および方法を提供する。【解決手段】  複数の画像間のずれを補正する画像変換処理構成において、ｘ方向とｙ方向それぞれの並行移動に対応した補正係数、（Δｘ，Δｙ）と、回転補正係数（θ）と、ｘ方向とｙ方向それぞれの独立した倍率補正例数（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を生成し、これらの５種類の補正係数に基づく画像変換処理を実行する。本構成により、例えばスキャン画像など、原本画像に対して、ｘ方向とｙ方向とで異なる倍率変動を持つ画像についても、ｘｙ各方向の独立した倍率補正係数に基づく正確な画像補正を行なうことができる。【選択図】  図１
2006235786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であり、
補正対象画像と原本画像の各々から特徴領域を抽出する特徴領域抽出手段と、
前記特徴領域抽出手段の抽出した特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量の一致度に基づいて、２画像間の対応特徴領域を選択する対応特徴領域選択手段と、
前記対応特徴領域選択手段において選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する補正係数を算出する補正係数算出手段と、
補正対象画像の原本画像に対するずれを修正するため、前記補正係数を適用した変換処理を前記補正対象画像に対して実行する画像変換手段とを有し、
前記補正係数算出手段は、
補正係数として、
ｘ方向とｙ方向に対応する並行移動補正係数（Δｘ，Δｙ）と、
回転補正係数（θ）と、
ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率補正係数（βｘ，βｙ）、
これらの５種類の補正係数を算出し、
前記画像変換手段は、
前記５種類の補正係数を適用した画像変換処理を実行する構成であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記対応特徴領域選択手段は、
前記補正対象画像と原本画像の各々から対応特徴領域の組を少なくとも３組以上選択し、
前記補正係数算出手段は、
前記対応特徴領域選択手段において選択された３組以上の対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する前記５種類の補正係数を算出する構成であ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】
前記補正係数算出手段は、
補正対象画像に対して補正係数に基づく変換を実行した場合に、２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差が最も小さくなるような値として、前記５種類の補正係数を算出する構成であ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４】
前記補正係数算出手段は、
最小二乗法を適用して前記５種類の補正係数を算出する構成であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量算出手段は、
前記特徴領域抽出手段の抽出した特徴領域の特徴量として、位置情報を含む特徴量情報の抽出処理を実行し、特徴領域に対応する位置情報を含む特徴量についてのリストとしての特徴領域情報テーブルを生成する処理を実行する構成であ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６】
前記対応特徴領域選択手段は、
前記特徴領域情報テーブルの格納データに基づいて、補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量比較を実行し、対応特徴領域を選択する処理を実行する構成であ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７】
画像処理方法であり、
補正対象画像と原本画像の各々から特徴領域を抽出する特徴領域抽出ステップと、
前記特徴領域抽出ステップにおいて抽出された特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量の一致度に基づいて、２画像間の対応特徴領域を選択する対応特徴領域選択ステップと、
前記対応特徴領域選択ステップにおいて選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する補正係数を算出する補正係数算出ステップと、
補正対象画像の原本画像に対するずれを修正するため、前記補正係数を適用した変換処理を前記補正対象画像に対して実行する画像変換ステップとを有し、
前記補正係数算出ステップは、
補正係数として、
ｘ方向とｙ方向に対応する並行移動補正係数（Δｘ，Δｙ）と、
回転補正係数（θ）と、
ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率補正係数（βｘ，βｙ）、
これらの５種類の補正係数を算出し、
前記画像変換ステップは、
前記５種類の補正係数を適用した画像変換処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記対応特徴領域選択ステップは、
前記補正対象画像と原本画像の各々から対応特徴領域の組を少なくとも３組以上選択し、
前記補正係数算出ステップは、
前記対応特徴領域選択ステップにおいて選択された３組以上の対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する前記５種類の補正係数を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記補正係数算出ステップは、
補正対象画像に対して補正係数に基づく変換を実行した場合に、２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差が最も小さくなるような値として、前記５種類の補正係数を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記補正係数算出ステップは、
最小二乗法を適用して前記５種類の補正係数を算出することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記特徴量算出ステップは、
前記特徴領域抽出ステップにおいて抽出した特徴領域の特徴量として、位置情報を含む特徴量情報の抽出処理を実行し、特徴領域に対応する位置情報を含む特徴量についてのリストとしての特徴領域情報テーブルを生成する処理を実行することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記対応特徴領域選択ステップは、
前記特徴領域情報テーブルの格納データに基づいて、補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量比較を実行し、対応特徴領域を選択する処理を実行することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
画像処理をコンピュータ上において実行させるコンピュータ・プログラムであり、
補正対象画像と原本画像の各々から特徴領域を抽出する特徴領域抽出ステップと、
前記特徴領域抽出ステップにおいて抽出された特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量の一致度に基づいて、２画像間の対応特徴領域を選択する対応特徴領域選択ステップと、
前記対応特徴領域選択ステップにおいて選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する補正係数を算出する補正係数算出ステップと、
補正対象画像の原本画像に対するずれを修正するため、前記補正係数を適用した変換処理を前記補正対象画像に対して実行する画像変換ステップとを有し、
前記補正係数算出ステップは、
補正係数として、
ｘ方向とｙ方向に対応する並行移動補正係数（Δｘ，Δｙ）と、
回転補正係数（θ）と、
ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率補正係数（βｘ，βｙ）、
これらの５種類の補正係数を算出し、
前記画像変換ステップは、
前記５種類の補正係数を適用した画像変換処理を実行することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。さらに詳細には、複数の画像データについてのずれ量算出や、位置合わせ補正処理を正確に行なう画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理の分野において、２枚以上の同種の画像を位置合わせしたい場合が少なくない。例えばプリンタやＦＡＸなどから出力した帳票やレジュメなどの紙ドキュメントに、ユーザが記入した追記等を抽出したり、セキュリティ文書が改竄されていないかどうか検証したりする場合など、これらの紙文書をスキャンして電子原本と比較して追記や改竄部分を検出する処理が行なわれる。
【０００３】
この検出処理の際、２つの画像データの比較に先立ちスキャン画像と電子原本画像の位置合わせを高精度に行う必要がある。複数の画像データについての位置合わせ技術を開示した従来技術として例えば特許文献１がある。
【０００４】
特許文献１には、スキャン画像を単色化・二値化した後、所定の大きさの範囲に設定した検索領域において、黒データ（黒ラン）の連結領域を抽出し、スキャン処理の元データとしての原本画像（単色化・二値化済み）から、同様の黒データ（黒ラン）の連結領域を抽出し、相互の画像から抽出した連結領域のパターンを比較して、対応パターンを、パターンマッチングで見つけ、さらに、パターンマッチングの結果、両画像で対応が取れた複数のパターン（連結領域）の重心を求め、各画像における対応パターンの重心の位置に基づいて、両画像の位置ずれを算出して、一方の画像の補正を実行して、２つの画像位置を一致させる構成が示されている。なお、画像補正は、アフィン変換を用いて実行し、位置ずれ情報は、アフィン変換の変換パラメータ（補正係数）として適用している。
【０００５】
上記従来技術において、パターンマッチング対象のデータとして検出する連結領域は、連結領域の外接矩形、すなわち、黒データ（黒ラン）の連結領域に外接する矩形の大きさが、幅Ｗ画素、高さＨ画素とした場合、８＜Ｗ＜１２８、かつ８＜Ｈ＜１２８の大きさを有する連結領域としている。また、アフィン変換の補正係数としては、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類の補正係数を適用した処理例を開示している。
【０００６】
さらに、特許文献２には、スキャン画像と原本画像の濃度勾配が強い点を抽出し、この点を中心に回りを含めてパターンマッチングし、対応するパターンを見つけ、次に各対応点の位置ずれ量から両画像の位置ずれ係数を算出する手法が開示されている。本文献においても補正係数としては、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類の補正係数を適用した処理例を開示している。また、補正係数の算出においては、各対応点の位置ずれ量の二乗和が最小になる、いわゆる最小二乗法を適用した処理例を示している。
【０００７】
上述の従来技術を含むこれまでに知られる画像相互の位置合わせ技術では、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類の補正係数を適用した画像変換処理としてのアフィン変換を適用しているものがほとんどである。補正係数としての倍率（β）は１つのみであり、縦方向、横方向にも同一の倍率を適用した画像変換を行うことになる。
【０００８】
しかし、例えば原本画像と原本画像をスキャンして得られたスキャン画像や、原本画像と原本画像の電子データをプリンタを介して出力されたプリント画像など、様々なデータ読み取りまたは出力機器を介して出力された画像は、スキャン処理やプリント処理などの際に、各機器の持つ光学的な特性やメカニカルな特性によって、縦方向の倍率変化と横方向の倍率変化が異なる場合がある。
【０００９】
例えば、スキャン画像においては、紙面の長手方向にのみ伸び縮みしている場合や、短手方向にのみ伸び縮みしている場合など、スキャン画像の縦と横方向で異なる倍率変動が発生している場合が多い。しかし、上述の並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類の補正係数を適用した画像変換処理を行なってしまうと、倍率補正係数（β）は縦横方向とも同一の倍率補正値が適用されてしまい、実体を反映しない不正確な画像変換が行われることになる。
【００１０】
プリンタやＦＡＸなどから出力した帳票やレジュメなどの紙ドキュメントに、ユーザが追記等を行い、スキャナやＦＡＸ、あるいはプリンタ、コピー等の多機能型のマルチファンクション機器などで読み込みを行なうと、縦方向と横方向の倍率の倍率に関しては、それらに影響する要因が異なるため、一般に等しくない。高価なスキャナやプリンタでは、これらが等しくなるように作られているが、安価な機器では、倍率の差が大きくなる傾向にある。この倍率変動の要因としては、例えば以下の要因がある。
主走査方向の倍率ずれ要因：プリント時およびスキャン時の光学系横倍率ずれ
副走査方向の倍率ずれ要因：プリント時およびスキャン時の紙送り速度ずれ、スキャン時のセンサー移動速度ずれ
これらの要因を全て完璧に排除することは困難であり、スキャナやコピーで読み取られた画像データや、プリント出力した画像は、元画像である原本画像と比較すると、縦と横方向とで異なる倍率変動が発生している場合が多い。
【００１１】
従って、スキャナ読み取り画像やプリント出力画像の等の画像（補正対象画像）に対して、原本画像に位置合わせを行なうための処理として、上述の並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類の補正係数を適用した画像変換処理を行なっても、倍率補正係数（β）は縦横方向とも同一の倍率補正値が適用されてしまい、実体を反映しない不正確な画像変換が行われ、正確な位置合わせは不可能になる。
【特許文献１】特開平９−２４５１７３号公報
【特許文献２】特開平９−９３４３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、複数の画像データについてのずれ量算出や、位置合わせ補正処理を正確に行なう画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【００１３】
さらに、詳細には、本発明は、縦方向と横方向とで独立した倍率補正係数を適用することにより、複数の画像データについてのずれ量算出や、位置合わせ補正処理を正確に行なう画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・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】
【００１４】
本発明の第１の側面は、画像処理装置であり、補正対象画像と原本画像の各々から特徴領域を抽出する特徴領域抽出手段と、前記特徴領域抽出手段の抽出した特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量の一致度に基づいて、２画像間の対応特徴領域を選択する対応特徴領域選択手段と、前記対応特徴領域選択手段において選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する補正係数を算出する補正係数算出手段と、補正対象画像の原本画像に対するずれを修正するため、前記補正係数を適用した変換処理を前記補正対象画像に対して実行する画像変換手段とを有し、前記補正係数算出手段は、補正係数として、
ｘ方向とｙ方向に対応する並行移動補正係数（Δｘ，Δｙ）と、
回転補正係数（θ）と、
ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率補正係数（βｘ，βｙ）、
これらの５種類の補正係数を算出し、
前記画像変換手段は、前記５種類の補正係数を適用した画像変換処理を実行する構成であることを特徴とする画像処理装置にある。
【００１５】
さらに、本発明の画像処理装置の一実施態様において、前記対応特徴領域選択手段は、前記補正対象画像と原本画像の各々から対応特徴領域の組を少なくとも３組以上選択し、前記補正係数算出手段は、前記対応特徴領域選択手段において選択された３組以上の対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する前記５種類の補正係数を算出する構成であることを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明の画像処理装置の一実施態様において、前記補正係数算出手段は、補正対象画像に対して補正係数に基づく変換を実行した場合に、２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差が最も小さくなるような値として、前記５種類の補正係数を算出する構成であることを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明の画像処理装置の一実施態様において、前記補正係数算出手段は、最小二乗法を適用して前記５種類の補正係数を算出する構成であることを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明の画像処理装置の一実施態様において、前記特徴量算出手段は、前記特徴領域抽出手段の抽出した特徴領域の特徴量として、位置情報を含む特徴量情報の抽出処理を実行し、特徴領域に対応する位置情報を含む特徴量についてのリストとしての特徴領域情報テーブルを生成する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１９】
さらに、本発明の画像処理装置の一実施態様において、前記対応特徴領域選択手段は、前記特徴領域情報テーブルの格納データに基づいて、補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量比較を実行し、対応特徴領域を選択する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２０】
さらに、本発明の第２の側面は、画像処理方法であり、補正対象画像と原本画像の各々から特徴領域を抽出する特徴領域抽出ステップと、前記特徴領域抽出ステップにおいて抽出された特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量の一致度に基づいて、２画像間の対応特徴領域を選択する対応特徴領域選択ステップと、前記対応特徴領域選択ステップにおいて選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する補正係数を算出する補正係数算出ステップと、補正対象画像の原本画像に対するずれを修正するため、前記補正係数を適用した変換処理を前記補正対象画像に対して実行する画像変換ステップとを有し、前記補正係数算出ステップは、補正係数として、
ｘ方向とｙ方向に対応する並行移動補正係数（Δｘ，Δｙ）と、
回転補正係数（θ）と、
ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率補正係数（βｘ，βｙ）、
これらの５種類の補正係数を算出し、
前記画像変換ステップは、前記５種類の補正係数を適用した画像変換処理を実行することを特徴とする画像処理方法にある。
【００２１】
さらに、本発明の画像処理方法の一実施態様において、前記対応特徴領域選択ステップは、前記補正対象画像と原本画像の各々から対応特徴領域の組を少なくとも３組以上選択し、前記補正係数算出ステップは、前記対応特徴領域選択ステップにおいて選択された３組以上の対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する前記５種類の補正係数を算出することを特徴とする。
【００２２】
さらに、本発明の画像処理方法の一実施態様において、前記補正係数算出ステップは、補正対象画像に対して補正係数に基づく変換を実行した場合に、２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差が最も小さくなるような値として、前記５種類の補正係数を算出することを特徴とする。
【００２３】
さらに、本発明の画像処理方法の一実施態様において、前記補正係数算出ステップは、最小二乗法を適用して前記５種類の補正係数を算出することを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の画像処理方法の一実施態様において、前記特徴量算出ステップは、前記特徴領域抽出ステップにおいて抽出した特徴領域の特徴量として、位置情報を含む特徴量情報の抽出処理を実行し、特徴領域に対応する位置情報を含む特徴量についてのリストとしての特徴領域情報テーブルを生成する処理を実行することを特徴とする。
【００２５】
さらに、本発明の画像処理方法の一実施態様において、前記対応特徴領域選択ステップは、前記特徴領域情報テーブルの格納データに基づいて、補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量比較を実行し、対応特徴領域を選択する処理を実行することを特徴とする。
【００２６】
さらに、本発明の第３の側面は、画像処理をコンピュータ上において実行させるコンピュータ・プログラムであり、補正対象画像と原本画像の各々から特徴領域を抽出する特徴領域抽出ステップと、前記特徴領域抽出ステップにおいて抽出された特徴領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記補正対象画像と原本画像から抽出された特徴領域の特徴量の一致度に基づいて、２画像間の対応特徴領域を選択する対応特徴領域選択ステップと、前記対応特徴領域選択ステップにおいて選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて、前記２つの画像間のずれ量を算出し、該ずれ量の修正に適用する補正係数を算出する補正係数算出ステップと、補正対象画像の原本画像に対するずれを修正するため、前記補正係数を適用した変換処理を前記補正対象画像に対して実行する画像変換ステップとを有し、前記補正係数算出ステップは、補正係数として、
ｘ方向とｙ方向に対応する並行移動補正係数（Δｘ，Δｙ）と、
回転補正係数（θ）と、
ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率補正係数（βｘ，βｙ）、
これらの５種類の補正係数を算出し、
前記画像変換ステップは、前記５種類の補正係数を適用した画像変換処理を実行することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００２７】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００２８】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の構成によれば、複数の画像間のずれを補正する画像変換処理を行う構成において、ｘ方向とｙ方向それぞれの並行移動に対応した補正係数、（Δｘ，Δｙ）と、回転補正係数（θ）と、ｘ方向とｙ方向それぞれの独立した倍率補正例数（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を生成し、これらの５種類の補正係数に基づく画像変換処理を実行する構成とした。このように本発明では、ｘ方向とｙ方向とで独立した倍率設定とした補正処理を行なうので、例えば、プリント時およびスキャン時の光学系横倍率ずれに基づく主走査方向の倍率ずれや、プリント時およびスキャン時の紙送り速度ずれ、スキャン時のセンサー移動速度ずれに基づく副走査方向の倍率ずれなどによって、原本画像に対して、ｘ方向とｙ方向とで異なる倍率変動が発生した画像についても、ｘｙ各方向の独立した倍率補正係数に基づく正確な画像補正を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００３１】
図１を参照して、本発明の画像処理装置の構成、および処理について説明する。まず、本発明の画像処理装置において実行する画像処理の概要について説明する。本発明の画像処理装置では、例えば図１に示す画像ａ１０と、画像ｂ２０の２つの画像の位置合わせを実行する。例えば画像ａ１０と画像ｂ２０から特徴的な類似パターン（例えば連結領域）を抽出してパターンマッチングを行い、各画像の位置ずれを算出して、算出した位置ずれ量に基づいて補正係数を算出して、補正係数を適用した画像変換を一方の画像または画像構成データに施すものであり、２つの画像ａ１０と画像ｂ２０の正確なずれ量算出や位置合わせを行なうものである。
【００３２】
画像ａ１０と画像ｂ２０は、例えば原本画像とスキャン画像、原本画像とプリント出力画像、スキャン画像とプリント出力画像等、様々な組み合わせが可能である。また、処理対象とする画像は用紙等の出力データに限らず、ＰＣ等の記憶手段に格納されディスプレイに出力可能な電子画像データであってもよい。
【００３３】
本発明における画像変換は、補正係数として、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類ではなく、ｘ方向とｙ方向それぞれの並行移動に対応した補正係数、（Δｘ，Δｙ）と、回転補正係数（θ）と、ｘ方向とｙ方向それぞれの独立した倍率補正例数（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を算出し、これらの５種類の補正係数に基づいて画像変換を実行する。画像変換に適用するパラメータ（補正係数）は、画像ａ１０と画像ｂ２０のパターンマッチングの結果から得られる位置ずれ情報に基づいて決定されるデータである。
【００３４】
本発明の画像処理装置においては、上述したようにｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率に基づく補正を行なう構成であるので、例えば、プリント時およびスキャン時の光学系横倍率ずれに基づく主走査方向の倍率ずれや、プリント時およびスキャン時の紙送り速度ずれ、スキャン時のセンサー移動速度ずれに基づく副走査方向の倍率ずれなどによって、原本画像に対して、ｘ方向とｙ方向とで異なる倍率変動を発生させてしまった画像を補正する場合、実際の倍率変動を反映させた正確な画像補正を行なうことができる。
【００３５】
図１を参照して、本発明の画像処理について説明する。位置合わせの対象となる２つの画像、画像ａ１０、画像ｂは、それぞれ前処理手段１１１，１２１に入力されて前処理が施される。前処理手段１１１，１２１では、単色化処理および二値化処理が実行される。単色化処理は、カラー画像である場合、輝度情報のみの画素データとする処理である。二値化処理は、単色画像をさらに所定の閾値レベルで［１］黒または［０］白いずれかの値に設定する処理である。なお、入力画像が白黒画像である場合は、単色化処理は省略可能である。
【００３６】
次に、前処理の済んだ画像データは、特徴領域抽出手段１１２，１２２において、各画像からの特徴領域抽出処理が実行される。特徴領域とは、連結領域や線の交差点など画像データに含まれる特徴を持つ画像領域である。連結領域とは、二値化画像における黒画素の連続領域（黒ラン）、あるいは黒画素ではない白画素データの連続した領域（白ラン）として抽出される。連結領域の抽出処理は、例えば、予め抽出条件として、所定の大きさ（面積あるいは画素数）の範囲（最小、最大）を設定し、その範囲にある連続する同一画素値領域など、予め定められた設定条件に基づいて実行される。なお、連結領域抽出処理については、例えば特開平１２−２９５４３８に説明の手法などを適用して実行する。また、線分の交点を特徴領域として抽出してもよい。線分の交点の抽出処理については、例えば特開平１０−９１７８３に記載されている。
【００３７】
なお、以下の実施例では、特徴領域として連結領域を適用した例を説明するが、本発明で選択する特徴領域は、連結領域に限らず、線の交点など、その他の様々な特徴画像を適用することが可能である。
【００３８】
図２を参照して特徴領域としての連結領域データの具体例ついて説明する。図２には、二値化処理のなされた画像ａ１０と、画像ｂ２０を示している。これの画像から、一定条件の下に黒画素の連続領域（黒ラン）を持つ画像データや白画素データの連続した領域（白ラン）を持つ画像データを連続領域として抽出する。図の例では、画像ａ１０から黒文字画像のＡ、Ｂ、Ｃと白抜き文字Ａが、連結領域データ１１〜１４として抽出され、画像ｂ２０から黒文字画像のＡ、Ｂ、Ｃと白抜き文字Ａが、連結領域データ２１〜２４として抽出された例を示している。なお、実際の処理において抽出される連結領域のデータ数は、設定条件にもよるが、数百〜数千個単位のデータの抽出が行なわれる。
【００３９】
各画像から連結領域等の特徴領域が抽出されると、図１に示す特徴領域位置算出手段１１３，１２３において、抽出された特徴領域の位置、例えば重心が算出され、さらに、特徴量算出手段１１４、１２４において、各連結領域についての特徴量が算出される。なお、本例では、特徴領域位置算出手段と特徴量算出手段とを区別して示してあるが、位置情報としての例えば重心も１つの特徴量として、特徴量算出手段において算出する構成としてもよい。
【００４０】
図３および図４を参照して、特徴領域（連結領域）から求められる特徴領域の位置（重心）および特徴量情報について説明する。図３に示す文字［Ａ］が、例えば二値化画像ａ１０から抽出された１つの特徴領域（連結領域）２００である。図４は、画像ａと画像ｂとから抽出された特徴領域（連結領域）についての位置（重心）と特徴量情報からなるテーブルを示している。
【００４１】
図３を参照して、特徴領域（連結領域）２００の位置、特徴量情報の詳細について説明する。
特徴領域の位置（重心）２０１は、特徴領域としての文字［Ａ］２００の重心位置であり、例えば、画像ａ１０をｘｙ座標面とした場合の座標データ（ｘ，ｙ）として算出される（図４参照）。
外接矩形の幅・高さ・縦横比は、図に示す特徴領域（連結領域）２００を外接するように囲む外接矩形２０２の幅（Ｌ）、高さ（Ｈ）、および縦横比（Ｈ／Ｌ）として求められる。
線長（細線化後の構成画素数）は、図３に示すように、特徴領域［Ａ］２００を細線化して、幅が１画素の線として変換した特徴領域（連結領域）細線化データ２０３における構成画素数［ｎ］として算出する。
線面積（特徴領域（連結領域）の画素）は、特徴領域（連結領域）［Ａ］２００自体の構成全画素数［Ｎａｌｌ］として算出する。
線幅は、図３に示すように、特徴領域（連結領域）［Ａ］２００の線幅［Ｗ］２０３である。画素数、または長さとして算出する。
【００４２】
図１に示す特徴領域位置算出手段１１３，１２３と、特徴量算出手段１１４、１２４は、比較対象となる画像ａ１０と、画像ｂ２０から、それぞれ抽出された特徴領域（連結領域）各々について重心と、上述した特徴量情報、すなわち、外接矩形の幅・高さ・縦横比、線長、線面積、線幅などの特徴量情報を算出する。その結果が、例えば図４に示す特徴領域情報テーブルである。図４に示すように、画像ａ１０と、画像ｂ２０の各々から抽出された特徴領域について識別子（ＩＤ）が設定され、各特徴領域についての位置（例えば重心）と、特徴量情報、すなわち、外接矩形の幅・高さ・縦横比、線長、線面積、線幅が記録される。
【００４３】
次に、図１に示す対応特徴領域選択手段１３１において、図４に示す２つの画像ａ１０と画像ｂ２０についての特徴領域情報テーブルを入力して、両テーブルに記録された特徴領域情報に基づく対応付け（パターンマッチング）処理を行なう。すなわち、一方の画像についての１つの特徴領域に類似する特徴領域を他方の画像から選択する処理を行なう。
【００４４】
対応付け（パターンマッチング）処理において比較する特徴領域の特徴情報は、図４に示す特徴領域の特徴量情報から選択される。すなわち、外接矩形の幅・高さ・縦横比、線長（細線化後の構成画素数）、線面積（特徴領域の画素）、線幅の少なくともいずれかの情報を比較する。
【００４５】
図１に示す対応特徴領域選択手段１３１は、予め定められた選択基準に基づいて、複数画像からの対応特徴領域を選択する処理を実行する。選択基準としては、
（ａ）対応特徴領域検索範囲
（ｂ）比較対象の特徴量情報の種類数
（ｃ）比較対象の特徴量情報の一致度
などがあり、これらの基準を予め設定して２つの画像から対応特徴領域を選択する。
【００４６】
（ａ）対応特徴領域検索範囲は、図５に示すように、画像ａ１０における１つの特徴領域３０１の位置（重心）３０２の座標に対応する座標位置を画像ｂ２０から重心対応位置３２１として選択し、その周囲に特徴領域３０１と同様の特徴量を検索する範囲を設定する場合の設定する検索範囲３２２である。
（ｂ）比較対象の特徴量情報の種類数とは、図４に示す外接矩形の幅・高さ・縦横比、線長（細線化後の構成画素数）、線面積（特徴領域の画素）、線幅から、何種類の特徴量を比較対象として設定するかである。
（ｃ）比較対象の特徴量情報の一致度とは、適用した比較対象の特徴量を比較する場合、例えば画像ａから選択した１つの特徴領域の１つの特徴量、例えば外接矩形の幅と、画像ｂに設定された検索範囲から選択された特徴領域の外接矩形の幅とを比較した場合に、どの程度一致したかで、対応特徴領域として選択するか否かを判定する度合いである。
【００４７】
図１に示す対応特徴領域選択手段１３１は、予め設定された選択基準に基づいて、画像ａの特徴領域の特徴量と画像ｂの特徴領域の特徴量とを比較して、対応する特徴領域を選択する。
【００４８】
この対応特徴領域情報は、補正係数算出手段１３２に入力され、２画像データの位置ずれを直すための画像変換に適用する補正係数を算出する。本発明の構成において、画像変換に適用する補正係数は、前述したように、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）・倍率（β）の４種類ではなく、ｘ方向とｙ方向それぞれの並行移動に対応した補正係数、（Δｘ，Δｙ）と、回転補正係数（θ）と、ｘ方向とｙ方向それぞれの独立した倍率補正例数（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数である。これらの５種類の補正係数に基づいて画像変換を実行する。
【００４９】
補正係数算出手段１３２における補正係数算出処理の詳細について説明する。対応特徴領域を抽出した２つの画像、すなわち、図１に示す画像ａ１０と画像ｂ２０について、画像ａ１０を原本画像とし、画像２０ｂをスキャン画像などの補正対象画像として説明する。すなわち、画像２０ｂの画像に対して画像変換による補正を行い、原本画像である画像ａ１０に位置合わせを行なう。
【００５０】
前述した対応特徴領域選択手段１３１による処理によって、画像ａ１０（原本画像）と画像ｂ２０（補正対象画像）からは、複数の対応特徴領域が選択されている。なお、最低でも３箇所の対応特徴領域を選択する。これはｘ方向とｙ方向で独立して設定された倍率補正係数としてのβｘ，βｙを算出するために必要となるからである。
【００５１】
対応特徴領域選択手段１３１によって画像ａ１０（原本画像）と画像ｂ２０（補正対象画像）から選択された対応特徴領域の複数組のデータ各々について、
原本画像の対応特徴領域の位置（ｘ，ｙ）
補正対象画像の対応特徴領域の位置（ｘ'，ｙ'）
とすると、
（ｘ，ｙ）と（ｘ'，ｙ'）の関係は以下の式（式１）によって示される。
【数１】
2006235786.tif 000003
【００５２】
上記式において、
Δｘ，Δｙ，θ，βｘ，βｙは、画像ａ１０（原本画像）と画像ｂ２０（補正対象画像）のずれ量に相当する値であり、最終的に算出しようとする補正係数である。すなわち、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）とｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数に相当する。
【００５３】
上記式（式１）を展開すると下記の式（式２）が得られる。さらに、式２において、画像ａ１０（原本画像）と画像ｂ２０（補正対象画像）の回転ずれθをθ≒０とすると、ｓｉｎθ≒０、ｃｏｓθ≒１と近似できるので、以下の式（式３）に展開することができる。
【数２】
2006235786.tif 000004
【００５４】
上記の式（式３）は、対応特徴領域選択手段１３１によって画像ａ１０（原本画像）と画像ｂ２０（補正対象画像）から選択された対応特徴領域の複数組（３以上）のデータ各々について成立する関係式である。この複数の対応特徴領域に対応する関係式に基づいて、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）とｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を求める。
【００５５】
補正係数は、一方の画像（補正対象画像）に対して補正係数に基づく変換を実行した場合に、２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差が最も小さくなる値として算出される。具体的には、例えば、最小二乗法を適用して、２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差の総和が最も小さくなるような補正係数として、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、ｘｙ方向倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数の各値を求める。なお、最小二乗法を適用した補正係数算出処理については、例えば特開平９−９３４３１に記載されている。
【００５６】
２つの画像の対応特徴領域の位置の誤差の二乗和［ε］は、以下に示す式（式４）に基づいて求められ、式（式４）の二乗和［ε］を最小とするための条件は、下式（式５）となる。
【数３】
2006235786.tif 000005
【００５７】
ここで、以下の式（式６〜式１５）のように定義すると、
【数４】
2006235786.tif 000006
【００５８】
並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、ｘｙ方向倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数は、下式（式１６〜式２０）によって算出することができる。
【数５】
2006235786.tif 000007
【００５９】
補正係数算出手段１３２は上述した処理によって、対応特徴領域選択手段１３１によって画像ａ１０（原本画像）と画像ｂ２０（補正対象画像）から選択された対応特徴領域の複数組の位置座標データに基づいて、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、ｘｙ方向倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数の各値を求める。
【００６０】
次に、画像変換手段１３３は、補正係数算出手段１３２の算出した補正係数に基づく画像データの変換処理を実行する。すなわち、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、ｘｙ方向倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を適用して、補正対象画像、ここでは画像ｂ２０の変換処理を実行する。画像変換処理は、アフィン変換と同様の処理であるが、アフィン変換では、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、倍率（β）の４種類の補正係数を適用した変換を行うのに対して、本発明の構成では、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、ｘｙ方向倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を適用し、ｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率設定とした補正処理を行なう。
【００６１】
上述したように、本発明の構成では、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）、ｘｙ方向倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を適用し、ｘ方向とｙ方向とで独立した倍率設定とした補正処理を行なうので、例えば、プリント時およびスキャン時の光学系横倍率ずれに基づく主走査方向の倍率ずれや、プリント時およびスキャン時の紙送り速度ずれ、スキャン時のセンサー移動速度ずれに基づく副走査方向の倍率ずれなどによって、原本画像に対して、ｘ方向とｙ方向とで異なる倍率変動を発生させてしまった画像を補正する場合、方向によって異なる倍率変動を反映させた正確な画像補正を行なうことができる。
【００６２】
次に、本発明の画像処理装置の実行する処理シーケンスについて、図６、図７に示すフローチャートを参照して説明する。図６は、図１に示す前処理手段１１１〜特徴量算出手段１１４に対応する処理であり、図７は、対応特徴領域選択手段１３１〜画像変換手段１３３における処理を示している。
【００６３】
なお、図１に示す前処理手段１１１〜特徴量算出手段１１４と前処理手段１２１〜特徴量算出手段１２４は処理対象画像が異なるのみで、同様の処理であり、これらの処理は並列に実行される。図６のフローの各ステップの処理について説明する。なお、以下の説明においては、図１に示す画像ａ１０に対して、前処理手段１１１〜特徴量算出手段１１４の実行する処理として説明するが、画像ｂについても、前処理手段１２１〜特徴量算出手段１２４において同様の処理が実行される。
【００６４】
ステップＳ１０１において、画像ａの読み込みを行なう。ステップＳ１０２において、前処理手段１１１において前処理を実行する。この前処理は、前述したように輝度情報のみを取得する単色化処理と、二値化処理である。次に、ステップＳ１０３において、連結領域や線分交差点などの特徴領域の抽出処理を実行する。特徴領域抽出手段１１２において、二値化画像における黒画素の連続領域（黒ラン）、あるいは黒画素ではない白画素データの連続した領域（白ラン）であり、予め定めた条件を満足する領域を連続領域などを特徴領域として抽出する。抽出された特徴領域は、識別子（ＩＤ）を付与して図４に示す特徴領域情報テーブルに登録する。
【００６５】
次に、ステップＳ１０４において、画像から取得した特徴領域の位置、例えば重心位置を算出する。さらに、ステップＳ１０５〜Ｓ１１０において、特徴領域に対応する特徴量情報、すなわち、図３を参照して説明した特徴量情報としての外接矩形の幅・高さ・縦横比、線長、線面積、線幅などの特徴量情報を算出し、ステップＳ１１１において、特徴領域の位置（重心）および特徴量情報を特徴領域情報テーブル（図４参照）に登録する。ステップＳ１１２において、全ての抽出特徴領域に対応する位置および特徴量の算出、登録が完了したか否かを判定し、未終了の場合は、ステップＳ１０４以下の処理を各特徴領域について繰り返し実行し、最終的に全ての抽出特徴領域に対応する位置および特徴量の算出、登録が完了して処理を終了する。この処理によって、図４に示す特徴領域情報テーブルが完成する。
【００６６】
次に、図７を参照して、対応特徴領域選択手段１３１〜画像変換手段１３３における処理のシーケンスについて説明する。まず、ステップＳ２０１において、特徴領域識別子（番号）に対応する変数ｉを初期値ｉ＝１に設定する。なお、本フローではＮ個の特徴領域について、対応特徴領域を選択する処理を実行するものとする。次に、ステップＳ２０２において、補正処理対象画像のｉ番目の特徴領域（連結領域）の重心などの位置と、特徴量情報を取得する。図４に示す特徴領域（連結領域）情報テーブルから取得する。
【００６７】
次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２で求めた１つの特徴領域の重心位置に対応する原本画像の対応位置から特徴領域を抽出する。この抽出処理は、図４に示す特徴領域情報テーブルに基づいて実行可能である。なお、本処理フローでは、補正処理を実行する画像を補正処理対象画像とし、補正処理を実行しない画像を原本画像として説明している。すなわち、補正処理対象画像を原本画像に合わせるように補正を行なう。
【００６８】
また、ステップＳ２０３において説明している所定範囲は、先に、図５を参照して説明したように、一方の画像の特徴領域に対応する他方の画像の位置の周囲に設定される予め大きさの設定された範囲である。ステップＳ２０４において、原本画像に設定された所定の検索領域から選択された複数の特徴領域から、予め定められた特徴量一致度等の選択基準を満足する特徴量を持つ特徴領域を対応特徴領域として選択する。なお、選択基準を満足する特徴量を持つ特徴領域が複数ある場合は、最も特徴量の一致度が高いデータを対応特徴領域とする。選択基準を満足する特徴量を持つ特徴領域がない場合は、該当なしとする。
【００６９】
ステップＳ２０５では、特徴領域識別子（番号）に対応する変数ｉが、特徴領域数（Ｎ）に等しいか否かを判定し、等しくない場合は、ステップＳ２０６に進み、変数ｉを更新し、次の特徴領域（連結領域）について、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４の対応特徴領域選択処理を実行する。
【００７０】
補正対象画像から選択されたＮ個すべての特徴領域に対応する対応特徴領域選択処理が修了すると、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７では、補正対象画像と原本画像における対応特徴領域の相対位置を比較し、概ね一致する相対位置情報を持つ組み合わせを抽出する。すなわち、この処理は、誤った対応特徴領域の組み合わせを排除するための処理である。
【００７１】
次に、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０７で選択された対応特徴領域の位置情報に基づいて補正係数を算出する。すなわち、図１に示す補正係数算出手段１３２の処理であり、２つの画像データの位置ずれを直すための画像変換に適用する補正係数として、並行移動（Δｘ，Δｙ）・回転（θ）とｘ方向とｙ方向とで独立して設定された倍率（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を算出する。
【００７２】
次に、ステップＳ２０９において、算出した補正係数に基づいて補正対象画像の画像変換処理を実行する。
【００７３】
最後に、図８を参照して、画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図８に示す構成は、例えばＰＣなどの情報処理装置と、スキャナ等の画像データ読み取り部５３１と、プリンタなどの画像データ出力部５３２を備えたハード構成例を示している。
【００７４】
ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１は、上述の実施例において説明した各種のデータ処理、すなわち特徴領域の抽出処理、特徴領域の位置、特徴量の算出、特徴領域情報テーブルの生成、対応特徴領域の選択処理、補正係数の算出、補正係数に基づくデータ変換処理等の各処理の実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムに従った処理を実行する制御部である。
【００７５】
ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２は、ＣＰＵ５０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３は、ＣＰＵ５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス５０４により相互に接続されている。
【００７６】
ホストバス５０４は、ブリッジ５０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス５０６に接続されている。
【００７７】
キーボード５０８、ポインティングデバイス５０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ５１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
【００７８】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ５０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば前述した特徴領域（連結領域）情報テーブルを格納する。さらに、各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【００７９】
ドライブ５１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース５０７、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して接続されているＲＡＭ５０３に供給する。リムーバブル記録媒体５２１も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
【００８０】
接続ポート５１４は、外部接続機器５２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート５１４は、インタフェース５０７、および外部バス５０６、ブリッジ５０５、ホストバス５０４等を介してＣＰＵ５０１等に接続されている。通信部５１５は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。さらに、スキャナ等の画像データ読み取り部５３１と、プリンタなどの画像データ出力部５３２を備えている。
【００８１】
なお、図８に示す画像処理装置のハードウェア構成例は、１つの装置例を示すものであり、本発明の画像処理装置は、図８に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【００８２】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【００８３】
なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【００８４】
例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【００８５】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【００８６】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
以上、説明したように、本発明の構成によれば、複数の画像間のずれを補正する画像変換処理を行う構成において、ｘ方向とｙ方向それぞれの並行移動に対応した補正係数、（Δｘ，Δｙ）と、回転補正係数（θ）と、ｘ方向とｙ方向それぞれの独立した倍率補正例数（βｘ，βｙ）の５種類の補正係数を生成し、これらの５種類の補正係数に基づく画像変換処理を実行する構成とした。このように本発明では、ｘ方向とｙ方向とで独立した倍率設定とした補正処理を行なうので、例えば、プリント時およびスキャン時の光学系横倍率ずれに基づく主走査方向の倍率ずれや、プリント時およびスキャン時の紙送り速度ずれ、スキャン時のセンサー移動速度ずれに基づく副走査方向の倍率ずれなどによって、原本画像に対して、ｘ方向とｙ方向とで異なる倍率変動が発生した画像についても、ｘｙ各方向の独立した倍率補正係数に基づく正確な画像補正を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の画像処理装置の構成について説明する図である。
【図２】特徴領域としての連結領域について説明する図である。
【図３】特徴領域としての連結領域の位置（重心）および特徴量について説明する図である。
【図４】特徴領域の位置（重心）および特徴量のリストとしての特徴領域情報テーブルについて説明する図である。
【図５】対応特徴領域選択処理において設定する検索範囲について説明する図である。
【図６】本発明の画像処理装置の前処理手段１１１〜特徴量算出手段１１４において実行する処理シーケンスを説明するフローチャートを示す図である。
【図７】本発明の画像処理装置の対応特徴領域選択手段１３１〜画像変換手段１３３において実行する処理シーケンスを説明するフローチャートを示す図である。
【図８】本発明の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【００８９】
１１１，１２１  前処理手段
１１２，１２２  特徴領域抽出手段
１１３，１２３  特徴領域位置算出手段
１１４，１２４  特徴量算出手段
１３１  対応特徴領域選択手段
１３２  補正係数算出手段
１３３  画像変換手段
２００  特徴領域（連結領域）
２０１  重心
２０２  外接矩形
２０３  特徴領域（連結領域）細線化データ
２０４  線幅
３０１  特徴領域（連結領域）
３０２  重心
３２１  重心対応位置
３２２  検索範囲
５０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
５０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
５０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５０４  ホストバス
５０５  ブリッジ
５０６  外部バス
５０７  インタフェース
５０８  キーボード
５０９  ポインティングデバイス
５１０  ディスプレイ
５１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５１２  ドライブ
５１４  接続ポート
５１５  通信部
５１６  カードリーダ
５２１  リムーバブル記録媒体
５２２  外部接続機器
５３１  画像データ読み取り部
５３２  画像データ出力部
【図１】
2006235786.tif 000008
【図２】
2006235786.tif 000009
【図３】
2006235786.tif 000010
【図４】
2006235786.tif 000011
【図５】
2006235786.tif 000012
【図６】
2006235786.tif 000013
【図７】
2006235786.tif 000014
【図８】
2006235786.tif 000015