(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
を具備し、
前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、
前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が大きくなると、前記基本補正量を小さくするような係数とする
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】
前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、該輝度値の補正を行わない
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分と前記基本補正量に基づいた係数によって変更する
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】
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
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】
前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
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】
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段
をさらに具備し、
前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
として機能させ、
前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、
前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
画像を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、
前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、
前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、
前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段
として機能させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、入力された画像を所定の大きさからなる画素群に分割するステップと、分割された前記画素群における画素群濃度を算出するステップと、前記画素群のうち前記画像における注目画素の属する画素群の画素群濃度と当該注目画素の属する画素群に隣接する画素群の画素群濃度とに基づいて算出した当該注目画素に対する相対濃度と、当該注目画素の絶対濃度とに基づいて当該注目画素の出力値を算出するステップとを含むことを特徴とする画像処理方法によって、多値画像内で背景より相対的に暗いペンなどで書かれた文字等を高速に切り出し、文字認識等の前処理に使い、文字図形などのオブジェクトを強調し、理解し易さを損なわずに画像サイズを圧縮することが可能となることが開示されている。
【０００３】
特許文献２には、コンタクトガラス上に載置されたブック原稿を画像読取手段により読み取ったスキャン画像の輝度を補正する画像輝度補正装置において、前記スキャン画像を複数のブロックに分割するブロック分割手段と、前記ブロック分割手段により分割された複数の各ブロックに含まれる画素の中で最も輝度値の高い画素をそれぞれ選択し、その最も輝度値の高い画素の輝度値を当該各ブロックの地肌値とみなして検出する地肌値検出手段と、前記地肌値検出手段により検出された各ブロックの前記地肌値を各ブロック間で平滑化した地肌値に基づいて、前記スキャン画像に対して輝度補正処理を施す輝度補正手段と、を備えることを特徴とする画像輝度補正装置によって、画像読取手段の照明が均一でない場合やブック原稿のコンタクトガラスへの載せ方が不均一な場合（ページの上端と下端とでコンタクトガラスからの浮き上がり方が異なる場合）であっても、スキャン画像の一部分の地肌値に基づいてスキャン画像を帯状に輝度補正する場合に比べて局所的な範囲で地肌値を検出して輝度補正するので、輝度補正後の画像に黒い筋や薄い影が生じてしまうのを防止することができ、また、ノイズの影響を抑制することが可能になることが開示されている。基本的にはかぶり具合をブロック分割した各ブロックの最大輝度値を利用して、各ピクセル単位の補正式が、「補正結果＝実測値×指定輝度値÷代表輝度値」で実現されている。
【０００４】
特許文献３には、画像階調補正技術を逆光補正に適用した場合には、明るい領域又は暗い領域内の局所的なコントラストを改善するのに限界があったことを課題とし、ブロックタイミング発生部は、１画面内を複数のブロックに分割し、平均輝度算出部は、ブロックタイミング発生部で指定されたブロック単位での平均輝度レベルを算出し、ブロック単位補正量算出部は、ブロック単位での平均輝度レベルから、補正の方向及び補正量を算出し、画素単位補正量算出部は、ブロック単位の補正量を当該ブロック内の各画素単位での補正量に補間し、階調変換部は、画素単位の補正量とメモリから読み出した当該画素の輝度データとをアドレスとして、最終的な補正量を階調変換テーブルから読み出して、階調変換を行うことが開示されている。
【０００５】
特許文献４には、逆光補正を行うと画像中の明るい部分の色味が飛んでしまっており、また画像全体の色のバランスを適切に整えることが困難であったことを課題とし、入力画像内における特定画像の少なくとも一部を含む領域を検出する特定画像検出部と、上記検出された領域に属する画素に基づいて特定画像を代表する代表色を算出する代表色算出部と、代表色の明るさに基づいて階調補正のための第一補正曲線を取得する第一補正曲線取得部と、代表色を第一補正曲線によって補正し、補正後の代表色を構成する要素色毎の階調値に基づいて要素色毎の階調補正のための第二補正曲線を取得する第二補正曲線取得部と、入力画像を構成する画素のうち暗部を定義した色域に属する画素の階調値について第一補正曲線を用いて補正する第一補正部と、入力画像を構成する画素の要素色毎の階調値について第二補正曲線を用いて補正する第二補正部とを備える構成としたことが開示されている。
【０００６】
特許文献５には、逆光補正を行うと画像中の明るい部分の色味が飛んでしまっていたことを課題とし、入力画像内における特定画像の少なくとも一部を含む領域を検出する特定画像検出部と、上記特定画像検出部によって検出された領域における明るさと上記入力画像内における背景領域の明るさとの差を取得する差取得部と、上記差に基づいて階調補正のための補正曲線を取得する補正曲線取得部と、上記入力画像を構成する画素のうち暗部を定義した色域に属する画素の階調値について上記補正曲線を用いて補正する補正部とを備える構成としたことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第３４２６１８９号公報
【特許文献２】特許第４１１１６９７号公報
【特許文献３】特開２００５−３４１５２７号公報
【特許文献４】特開２００９−２９０６６０号公報
【特許文献５】特開２００９−２９０６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、画像内のかぶりを除去するために輝度値を補正する場合にあって、下地以外の部分に対して輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段を具備し、前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正することを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
請求項２の発明は、前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が大きくなると、前記基本補正量を小さくするような係数とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
【００１２】
請求項３の発明は、前記補正手段は、前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、該輝度値の補正を行わないことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置である。
【００１３】
請求項４の発明は、前記補正手段は、前記基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と前記かぶり量との差分と前記基本補正量に基づいた係数によって変更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である。
【００１４】
請求項５の発明は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う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である。
【００１５】
請求項６の発明は、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における前記推定手段によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う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である。
【００１６】
請求項７の発明は、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。
【００１７】
請求項８の発明は、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置である。
【００１８】
請求項９の発明は、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、前記受付手段によって受け付けられた画像内の各画素における該かぶり量同士の差分に基づいて、前記補正手段による補正を行うか否かを判断する判断手段をさらに具備し、前記補正手段は、前記判断手段によって補正を行うと判断された場合に、補正を行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置である。
【００１９】
請求項１０の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値と該画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する測定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段として機能させ、前記推定手段は、前記画像の下地色の分布から各座標でのかぶり量と傾斜の強さを推定し、前記補正手段は、前記推定手段によって推定されたかぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、該基本補正量を前記測定手段によって測定された輝度値と該かぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、該変更した基本補正量に基づいて、該輝度値を補正することを特徴とする画像処理プログラムである。
【００２０】
請求項１１の発明は、コンピュータを、画像を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像から領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された領域内の画素の輝度値を測定する測定手段と、前記測定手段によって測定された画素値から、前記受付手段によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定する推定手段と、前記受付手段によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する決定手段と、前記推定手段によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、該かぶり量と前記決定手段によって決定された補正目標値に基づいて、前記測定手段によって測定された輝度値を補正する補正手段として機能させるための画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
請求項１の画像処理装置によれば、画像内のかぶりを除去するために輝度値を補正する場合にあって、下地以外の部分に対して輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。そして、下地と下地以外の部分に対して補正量を異ならせることができる。
【００２３】
請求項２の画像処理装置によれば、下地以外の部分に対しては、下地に対して除去するかぶり量よりも少なくすることができる。
【００２４】
請求項３の画像処理装置によれば、輝度値とかぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合、下地以外の部分に対しては、かぶり量の除去を行わないようにすることができる。
【００２５】
請求項４の画像処理装置によれば、輝度値とかぶり量との差分と基本補正量に基づいた係数によって、基本補正量を変更することができる。
【００２６】
請求項５の画像処理装置によれば、かぶり量と補正目標値との差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。
【００２７】
請求項６の画像処理装置によれば、各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。
【００２８】
請求項７の画像処理装置によれば、対象とする画像内に有彩色領域が存在する場合に、画像全体に、原稿色に対応したかぶりを除去するときに生じる輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。
【００２９】
請求項８の画像処理装置によれば、かぶり量と補正目標値との差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。
【００３０】
請求項９の画像処理装置によれば、各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、補正を行うか否かを判断することができる。
【００３１】
請求項１０の画像処理プログラムによれば、画像内のかぶりを除去するために輝度値を補正する場合にあって、下地以外の部分に対して輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。そして、下地と下地以外の部分に対して補正量を異ならせることができる。
【００３２】
請求項１１の画像処理プログラムによれば、対象とする画像内に有彩色領域が存在する場合に、画像全体に、原稿色に対応したかぶりを除去するときに生じる輝度値が明るくなりすぎてしまうことを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２】第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図３】画像受付モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図４】かぶり量推定モジュール、画素値測定モジュール、補正目標値決定モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図５】輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図６】第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図７】第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図９】第３の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１０】画像受付モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１１】非エッジ領域抽出モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１２】非エッジ領域抽出モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１３】検査領域選択モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１４】画素値測定モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１５】画素値測定モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１６】画素値分布推定モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１７】画素値分布推定モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１８】輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１９】輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図２０】輝度補正モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図２１】第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２２】第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図２３】本実施の形態の前提となる技術例を示す説明図である。
【図２４】本実施の形態の前提となる技術例を示す説明図である。
【図２５】本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
まず、本実施の形態を説明する前に、その前提となる技術について説明する。なお、この説明は、本実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
図２３（ａ）の例に示す撮影対象文書２３００は名刺であり、白黒のみで印刷されている。
この撮影対象文書２３００を、例えばデジタルカメラで撮影し、図２３（ｃ）の例に示す撮影画像２３３０を得る。この場合、撮影した画像には図２３（ｂ）の例に示すかぶり画像２３２０が重複されて撮影されている。このかぶり画像２３２０は、照明のかたより、逆光、撮影対象文書２３００の設置等（つまり、撮影対象文書２３００と照明と撮影装置の位置関係）又はデジタルカメラ内のレンズの構成（例えば、画像の中央部分は明るく、周辺部分は暗くなる）等によって、発生するものである。図２３（ｂ）の例に示すようにかぶり画像２３２０では、右側が濃い黒であり、左側が薄い黒となるようなグラデーション画像（濃淡が段階的に変化している画像）となっている。したがって、図２３（ｃ）の例に示すように撮影画像２３３０でも、右側は黒くなるが、左側は元の撮影対象文書２３１０の画像に近いものとなる。なお、このかぶりとは、影、黒かぶり等ともいわれている。
【００３５】
また、デジタルカメラで撮影する場合のみでなく、スキャナ等においても、このかぶり画像は発生することがある。例えば、スキャナ（いわゆるフラッドベットスキャナ）では、コンタクトガラス上に開閉自在の圧板を設け、コンタクトガラス上に原稿を設置した後に圧板を閉じて原稿をスキャンするようにしている。しかし、原稿としてはシート状のものに限られず、ブック原稿（本、冊子等）も原稿として扱われることがあり、そのような場合にもコンタクトガラス上にブック原稿を設置し、原稿をスキャンすることになる。ところが、原稿としてブック原稿を用いた場合には、ブック原稿のページ綴じ部がコンタクトガラスから浮き上がってしまう。このようにブック原稿のページ綴じ部がコンタクトガラスから浮き上がってしまった場合には、ページ綴じ部が焦点面から離れてしまうため、浮き上がった部分のスキャン画像には、かぶりという画像劣化が発生する。
【００３６】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
＜第１の実施の形態＞
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
【００３７】
第１の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図１の例に示すように、画像受付モジュール１１０、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。
【００３８】
画像受付モジュール１１０は、かぶり量推定モジュール１２０と接続されており、画像を受け付けて、その画像をかぶり量推定モジュール１２０へ渡す。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスク（コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、多値画像（カラー画像を含む）である。受け付ける画像は、１枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、ビジネスに用いられる文書（例えば、前述の名刺等）、広告宣伝用のパンフレット、ホワイトボードに書かれたもの等であってもよい。また、画像受付モジュール１１０は、デジタルフィルタ処理等によって補正をするようにしてもよい。例えば、手ぶれ補正等がある。画像受付モジュール１１０の処理例については、図３を用いて後述する。
【００３９】
かぶり量推定モジュール１２０は、画像受付モジュール１１０、画素値測定モジュール１３０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像に基づいて、本来の画素の輝度値とその画像の画素の輝度値との差であるかぶり量を推定する。そして、推定したかぶり量を補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０に渡す。かぶり量推定モジュール１２０は、例えば、撮影対象文書の下地色の分布から各座標でのかぶりの量と傾斜の強さを推定する。具体例として、前述の特許文献２に記載の技術を用いてもよく、画像の予め定めた量子化点での輝度代表値を生成し、周囲の輝度代表値から各座標の推定輝度値を算出するようにしてもよい。
【００４０】
画素値測定モジュール１３０は、かぶり量推定モジュール１２０、補正目標値決定モジュール１４０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の画素の輝度値を測定する。そして、測定した画素値を補正目標値決定モジュール１４０に渡す。画素値測定モジュール１３０は、画像を走査して、各画素における輝度値を測定する。走査方向については、後述する第３の実施の形態の画素値測定モジュール８４０と同等の走査を行うようにしてもよい。
【００４１】
補正目標値決定モジュール１４０は、画素値測定モジュール１３０、輝度補正モジュール１５０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定する。そして、決定した補正目標値を輝度補正モジュール１５０に渡す。補正目標値決定モジュール１４０は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量から、例えば、全面が原稿下地であると仮定した場合の輝度値の補正目標値を決定する。また、補正目標値決定モジュール１４０は、予め定めた固定の補正目標値、又はかぶりの輝度分布から予め定めた条件を満たすものを算出して決定するようにしてもよい。より具体的には、例えば（１）画像内の画素の輝度値を集計して輝度値ヒストグラムを生成して、予め定めた条件を満たす画素（例えば、明るい方から上位１０％にある画素）の輝度値としてもよいし、（２）操作者が輝度値を設定するようにしてもよい。
【００４２】
輝度補正モジュール１５０は、補正目標値決定モジュール１４０、出力モジュール１６０と接続されており、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量（以下、推定輝度値ともいう）と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値に基づいて、画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値を補正する。そして、輝度値を補正した画像を出力モジュール１６０に渡す。輝度値を補正した画像とは、かぶりを除去した画像である。
また、輝度補正モジュール１５０は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分を基本補正量とし、その基本補正量を画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とそのかぶり量との差分に基づいた係数によって変更し、その変更した基本補正量に基づいて、その輝度値を補正するようにしてもよい。この処理については、（１）式、（２）式を用いて後述する。
【００４３】
さらに、輝度補正モジュール１５０は、画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とかぶり量との差分が大きくなると、基本補正量を小さくするような係数とするようにしてもよい。「基本補正量を小さくする」とは、「基本補正量の修正量を大きくする」ことであり、下地部分における補正量と比較して、測定された輝度値の補正量は少ないことを意味する。例えば、黒色の文字等に対してかぶり量の除去は少なくすることになる。この処理については、（２）式を用いて後述する。
さらに、輝度補正モジュール１５０は、画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とかぶり量との差分が予め定めた閾値以上又は大きい場合は、その輝度値の補正を行わないようにしてもよい。この処理については、（２）式を用いて後述する。
また、輝度補正モジュール１５０は、基本補正量を画素値測定モジュール１３０によって測定された輝度値とかぶり量との差分と基本補正量に基づいた係数によって変更するようにしてもよい。この処理については、（３）式を用いて後述する。
【００４４】
出力モジュール１６０は、輝度補正モジュール１５０と接続されており、輝度補正モジュール１５０によって輝度が補正された画像を受け取り、その画像を出力する。画像を出力するとは、例えば、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、ディスプレイ等の表示装置に表示すること、ファックス等の画像送信装置で画像を送信すること、画像データベース等の画像記憶装置へ画像を書き込むこと、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置へ渡すこと等が含まれる。また、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像と対応付けて出力するようにしてもよい。
【００４５】
図２は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
図３は、画像受付モジュール１１０による処理例を示す説明図である。撮影対象文書３２０は、図２３の例で示した撮影対象文書２３００と同等のものである。これを撮影装置３１０で撮影した場合、撮影画像３３０のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書３２０を置き、撮影装置３１０で撮影するような状況である。撮影装置３１０は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置（例えば、スマートフォンを含む携帯電話等）に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。
【００４６】
ステップＳ２０４では、かぶり量推定モジュール１２０が、かぶり量を推定する。
ステップＳ２０６では、画素値測定モジュール１３０が、画像内の画素値を測定する。
ステップＳ２０８では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。
図４は、かぶり量を除去する様子を３次元的に表現したものであり、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０による処理例を示す説明図である。ｘ軸、ｙ軸は画像内における位置を示し、ｚ軸は輝度値を示す空間である。ｚ軸において下にある灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、ｘ軸方向にいくにしたがって、ｚ軸において下に下がっているのは、かぶり画像が右側にいくほど濃くなっていることを示している。そして、ｚ軸において上にある薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。ｐ上＊は、図４の例に示すように、ステップＳ２０８で決定された補正目標値であり、例えば、前述のように画像における明るい方から上位１０％にある画素の輝度値である。次のステップＳ２１０ではこれに合わせるように、各点における輝度を上げる（明るくする、ｚ軸上で上にあげる）ようにしてかぶりを除去している。図４では、交点４１２、４１４、４１６、４１８に囲まれている交点４１８を補正後中間点４２２まで輝度を引き上げていることを示している。なお、交点４１２、４１４は、ライン４３２上にあり、交点４１６、４１８は、ライン４３４上にあり、交点４１２、４１６は、ライン４３６上にあり、交点４１４、４１８は、ライン４３８上にある。そして、下地以外の部分である文字部（図４内では「あ」の文字）は、画素値測定モジュール１３０によって下地部分よりも暗い輝度値が測定されることになる。
【００４７】
ステップＳ２１０では、輝度補正モジュール１５０が、画像の輝度を補正する。輝度補正モジュール１５０は、推定輝度値と測定輝度値の差分をチェックする。そして、差分が暗い側にあれば（推定輝度から測定輝度値を減算した結果が正の値となれば）、補正量を下地部分と比べてより抑制する。つまり、文字等の部分については、必要以上に輝度をあげないことになる。
図５は、輝度補正モジュール１５０による処理例を示す説明図である。図５（ａ）は、輝度補正モジュール１５０による補正前の画像の様子を示すグラフの例であり、図５（ｂ）は、輝度補正モジュール１５０による補正後の画像の様子を示すグラフの例である。図５（ａ）（ｂ）の例に示すグラフでは、補正目標値決定モジュール１４０が決定した補正目標値を水平線の点線で表している。図５（ａ）の例に示すグラフでは、画素値測定モジュール１３０が測定した輝度を実線で示しており、かぶり量推定モジュール１２０が推定したかぶり量（推定輝度値）は一点鎖線で示している。図５（ｂ）の例に示すグラフでは、画素値測定モジュール１３０が測定した輝度を灰色の実線で示しており、輝度補正モジュール１５０が補正した輝度値は黒色の実線で示している。つまり、下地部分は補正目標値にまで輝度を上げており（輝度を高める、薄くする）、下地以外の部分は輝度を上げているが、下地部分において高めている量よりも少ない量である。したがって、下地以外の部分は、必要以上に薄くなっていないことを示している。
【００４８】
下地部分か下地以外の部分であるかについては、
（推定輝度値−測定輝度値）＜閾値ｔｈ  ならば、下地部分であると判断し、
（推定輝度値−測定輝度値）≧閾値ｔｈ  ならば、下地以外の部分であると判断する。なお、ここでの閾値ｔｈは、人間の目で見て下地以外の部分（例えば、文字）であると判明できる程度の値となり、予め定めた値である。
そして、下地部分であると判断された部分については、
補正量＝（補正目標値−推定輝度値）
を計算し（この補正量は基本補正量となる）、下地以外の部分であると判断された部分については、
補正量＝（補正目標値−推定輝度値）×補正レートＲ
を計算する。そして、補正量を測定輝度値に加算する。補正レートＲは、１以下の値であり、次の（１）式のように計算される。測定輝度値（ｖ）と推定輝度値（ｅ）の差分が大きいほど係数である補正レート（Ｒ）が０に近い値となる。さらに、（１）式の外側のｍａｘ（）式によって０が下限となり、差分が予め定めた値を超えると補正しないことになる。つまり、補正レート（Ｒ）は０となり、補正しないこと（測定輝度値そのままにしておくこと）となる。なお、補正強度パラメータρは予め定めた値とする。
【数１】
0005810628.tif 000002
したがって、補正後の輝度値ｎｅｗ＿ｖは、次の（２）式のように計算される。
【数２】
0005810628.tif 000003
なお、（２）式内のＣは、前述の補正量のことである。
【００４９】
また、輝度補正モジュール１５０は、（１）式の代わりに次の（３）式を採用してもよい。
【数３】
0005810628.tif 000004
（３）式は、補正目標値である輝度値と推定輝度値の差分である（ｐ＊−ｅ）が大きい場合には、推定輝度値と測定輝度値の差が小さくても補正抑制を大きくするような式となっている。なお、τは倍率補正である。例えば、中間輝度値の１２８などを採用してもよい。
【００５０】
ステップＳ２１２では、出力モジュール１６０が、輝度を補正した画像を出力する。例えば、プリンタでかぶりを除去した画像を印刷する。
【００５１】
＜第２の実施の形態＞
図６は、第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第２の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図６の例に示すように、画像受付モジュール１１０、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正可否判断モジュール１４５、輝度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。なお、前述の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する（以下、実施の形態の説明においても同様）。
補正目標値決定モジュール１４０は、画素値測定モジュール１３０、輝度補正可否判断モジュール１４５と接続されている。第１の実施の形態の補正目標値決定モジュール１４０と同等であるが、決定した補正目標値を輝度補正可否判断モジュール１４５に渡す。
【００５２】
輝度補正可否判断モジュール１４５は、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０と接続されている。輝度補正可否判断モジュール１４５は、推定輝度値の傾き、推定輝度値と目標輝度値の差分が大きい場合、下地以外の文字部等がつぶれすぎている場合があるので補正処理を常に実施することはしないようにしている。
輝度補正可否判断モジュール１４５は、かぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分に基づいて、輝度補正モジュール１５０による補正を行うか否かを判断する。この判断処理については、（４）式を用いて後述する。
また、輝度補正可否判断モジュール１４５は、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量推定モジュール１２０によって推定されたかぶり量同士の差分に基づいて、輝度補正モジュール１５０による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。この判断処理については、（５）式、（６）式を用いて後述する。
【００５３】
輝度補正モジュール１５０は、輝度補正可否判断モジュール１４５、出力モジュール１６０と接続されている。第１の実施の形態の輝度補正モジュール１５０と同等であるが、輝度補正可否判断モジュール１４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。
【００５４】
図７は、第２の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップＳ７０２からステップＳ７０８まで、ステップＳ７１２以降の処理は、図２に例示したフローチャートと同等の処理を行う。
ステップＳ７０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
ステップＳ７０４では、かぶり量推定モジュール１２０が、かぶり量を推定する。
ステップＳ７０６では、画素値測定モジュール１３０が、画像内の画素値を測定する。
ステップＳ７０８では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。
【００５５】
ステップＳ７１０では、輝度補正可否判断モジュール１４５が、輝度補正処理を行うか否かを判断し、行う場合はステップＳ７１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ７１４へ進む。
例えば、以下の（４）式、（５）式、（６）式のいずれかにおける計算値Ｅが予め定めた値を超えている場合は補正を実施しないようにする。
【数４】
0005810628.tif 000005
なお、ｅｉｊは、座標（ｘｉ，ｙｊ）における推定輝度値であり、ｐ＊ｉｊは、座標（ｘｉ，ｙｊ）における補正目標値を表している。
この（４）式は、推定輝度値と補正目標値の差分を利用するものである。図５（ａ）の例で示すと、点線と一点鎖線との間隔の最大値である。
【数５】
0005810628.tif 000006
この（５）式は、各画素間における推定輝度値の差分を利用するものである。図５（ａ）の例で示すと、一点鎖線における最大値と最小値との間隔である。
【数６】
0005810628.tif 000007
この（６）式は、各画素間における推定輝度値の差分を距離で正規化して傾き量として利用するものである。図５（ａ）の例で示すと、一点鎖線の傾きである。
【００５６】
ステップＳ７１２では、輝度補正モジュール１５０が、画像の輝度を補正する。
ステップＳ７１４では、出力モジュール１６０が、輝度を補正した画像を出力する。
【００５７】
前述の図２３（ａ）から（ｃ）の説明において、本実施の形態との比較について、図２３（ｃ）から（ｆ）の例を用いて説明する。
仮にかぶり量を正しく算出できたとしても、文字部は輝度０付近になっている（黒となっている）ため、下地部分と文字部分との差分が小さくなってしまう。ここで、下地部分と同じ量だけ輝度値を上げてしまうと、文字部分も必要以上に明るい方向へ補正されてしまう。
このことについて、図２３（ｃ）から（ｆ）の例を用いて説明する。図２３（ｃ）の例に示すように撮影画像２３３０内をライン２３３２で走査した場合の輝度値をグラフに示すと、図２３（ｄ）の例に示すようになる。つまり、かぶり画像２３２０は右方向に向かうほど濃くなるため、輝度値は右下がりとなるが、元の画像におけるもともとの輝度値があるので、図２３（ｄ）のグラフの例のように、輝度分布２３４２〜２３５８で段階的な輝度の分布を示すことになる。ここで、図２３（ｆ）の例のように、下地部分（輝度分布２３４４、２３４８、２３５２、２３５６）の輝度値を目標輝度になるように各輝度を補正すると、下地以外の部分（輝度分布２３４６、２３５０、２３５４）も補正輝度分布２３７４〜２３８０の実線のように補正されることになる。その結果は図２３（ｅ）の例に示すような補正画像２３６０となる。つまり、補正画像２３６０の右側部分は、黒い文字部分であっても薄い灰色となってしまう。これは、下地以外の部分に対しても、下地の部分と同等のかぶり除去の補正を行ってしまうことから生じてしまうことである。
一方、第１の実施の形態、第２の実施の形態では、図２３（ｆ）の例の本来の補正輝度分布２３８２〜２３８８の点線のように、下地以外の部分に対しては補正量を少なくし、再現性を低下させることを防止している。
【００５８】
＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態、第４の実施の形態を説明する。
まず、第３の実施の形態、第４の実施の形態を説明する前に、その前提となる技術について説明する。なお、この説明は、第３の実施の形態、第４の実施の形態の理解を容易にすることを目的とするものである。
図２４（ａ）の例に示す撮影対象文書２４１０は名刺であり、白黒のみではなく、有彩色の領域もある。具体的には、撮影対象文書２４１０内の領域２４１２は赤色を背景としており、領域２４１４は白色を背景としており、図形２４１６は赤色のマーク（図形）である。この撮影対象文書２４１０を、例えばデジタルカメラで撮影し、図２４（ｃ）の例に示す撮影画像２４３０を得る。この場合、撮影した画像には図２４（ｂ）の例に示すかぶり画像２４２０が重複されて撮影されている。このかぶり画像２４２０の発生原因は前述した通りである。図２４（ｂ）の例に示すようにかぶり画像２４２０では、右上が濃い黒であり、左下が白となるようなグラデーション画像となっている。したがって、図２４（ｃ）の例に示すように撮影画像２４３０でも、右上は黒くなるが、左下は元の撮影対象文書２４１０の画像に近いものとなる。
また、デジタルカメラで撮影する場合のみでなく、スキャナ等においても、このかぶり画像は発生することがあることは、前述した通りである。
【００５９】
図８は、第３の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第３の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図８の例に示すように、画像受付モジュール１１０、非エッジ領域抽出モジュール８２０、検査領域選択モジュール８３０、画素値測定モジュール８４０、画素値分布推定モジュール８５０、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。
【００６０】
画像受付モジュール１１０は、非エッジ領域抽出モジュール８２０と接続されており、画像を受け付けて、その画像を非エッジ領域抽出モジュール８２０へ渡す。画像受付モジュール１１０のここでの処理例については、図１０を用いて後述する。
【００６１】
非エッジ領域抽出モジュール８２０は、画像受付モジュール１１０、検査領域選択モジュール８３０と接続されている。非エッジ領域抽出モジュール８２０は、前記画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像から領域を抽出し、その抽出した領域を検査領域選択モジュール８３０に渡す。
また、非エッジ領域抽出モジュール８２０は、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出し、その領域を抽出できなかった場合は、検査領域選択モジュール８３０、画素値測定モジュール８４０、画素値分布推定モジュール８５０、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０の処理を行わないようにしてもよい。また、この場合、領域を抽出できなかった旨（つまり、かぶりの除去ができなかったこと）を出力するようにしてもよい。
ここで、抽出対象の領域とは、色値がなだらかで連続した領域である。言い換えると、エッジのない領域、又はエッジに囲まれた領域である。
非エッジ領域抽出モジュール８２０の処理例については、図１１、図１２を用いて後述する。
【００６２】
検査領域選択モジュール８３０は、非エッジ領域抽出モジュール８２０、画素値測定モジュール８４０と接続されている。検査領域選択モジュール８３０は、非エッジ領域抽出モジュール８２０によって抽出された領域を予め定めた規則に基づいて選択し、その選択した領域を画素値測定モジュール８４０に渡す。
また、検査領域選択モジュール８３０における予め定めた規則は、非エッジ領域抽出モジュール８２０によって抽出された領域の大きさによって定められているようにしてもよい。検査領域選択モジュール８３０は、予め定めた規則として、さらに非エッジ領域抽出モジュール８２０によって抽出された領域の輝度又は彩度によって定められているようにしてもよい。検査領域選択モジュール８３０は、予め定めた規則として、さらに非エッジ領域抽出モジュール８２０によって抽出された領域の彩度の分散値、画像における位置、外周の大きさのいずれか一つ以上によって定められているようにしてもよい。
検査領域選択モジュール８３０の処理例については、図１３を用いて後述する。
【００６３】
画素値測定モジュール８４０は、検査領域選択モジュール８３０、画素値分布推定モジュール８５０と接続されている。画素値測定モジュール８４０は、検査領域選択モジュール８３０によって選択された領域内の画素の輝度値を測定し、測定結果を画素値分布推定モジュール８５０に渡す。画素の輝度値の測定には、予め定めた方向に走査しながら輝度を測定する。
また、画素値測定モジュール８４０が行う処理では、画素値を測定する走査方向として水平方向、垂直方向、斜め方向、楕円状のいずれか一つ以上であるようにしてもよい。水平方向と垂直方向の組み合わせ、右上斜め方向と右下斜め方向の組み合わせのように２種類の走査方向であってもよいし、楕円状に走査するように１種類の走査方向であってもよいし、３種類以上の走査方向の組み合わせであってもよい。
画素値測定モジュール８４０の処理例については、図１４、図１５を用いて後述する。
【００６４】
画素値分布推定モジュール８５０は、画素値測定モジュール８４０、補正目標値決定モジュール１４０と接続されている。画素値分布推定モジュール８５０は、画素値測定モジュール８４０によって測定された画素値から、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像におけるかぶりの度合いを示す関数を推定し、その推定した関数を輝度補正モジュール１５０に渡す。かぶりの度合いを示す関数としては、１次関数であってもよいし、２次以上の関数であってもよい。
また、画素値分布推定モジュール８５０は、検査領域選択モジュール８３０によって選択された領域内の画素の輝度値を通る関数を推定するようにしてもよい。
画素値分布推定モジュール８５０の処理例については、図１６、図１７を用いて後述する。
【００６５】
補正目標値決定モジュール１４０は、画素値分布推定モジュール８５０、輝度補正モジュール１５０と接続されており、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の下地における輝度値の補正目標値を決定し、その決定した補正目標値を輝度補正モジュール１５０に渡す。
【００６６】
輝度補正モジュール１５０は、補正目標値決定モジュール１４０、出力モジュール１６０と接続されている。輝度補正モジュール１５０は、画素値分布推定モジュール８５０によって推定された関数に基づいて、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像からかぶりを除去し、そのかぶりを除去した画像を出力モジュール１６０に渡す。つまり、画素値分布推定モジュール８５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、そのかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値に基づいて、画素値測定モジュール８４０によって測定された輝度値を補正する。
また、輝度補正モジュール１５０は、画素値測定モジュール８４０による走査方向が複数方向あり、その走査方向が交差する位置におけるかぶりの値は、その走査に対して画素値分布推定モジュール８５０によって推定された複数の関数によって求められた値に基づいて算出するようにしてもよい。走査線上にない画素にあっては、走査線上の画素におけるかぶりの値を用いて、その画素からの距離に応じてかぶりの値を算出すればよい。なお、かぶりの値とは、受け付けた画像の画素値と本来の地肌値（かぶりがない状態で撮影した画像の画素値）との差である。
輝度補正モジュール１５０の処理例については、図１８、図１９、図２０を用いて後述する。
【００６７】
出力モジュール１６０は、輝度補正モジュール１５０と接続されており、輝度補正モジュール１５０によって補正（かぶり除去）された画像を受け取り、その画像を出力する。
【００６８】
図９は、第３の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ９０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
図１０は、画像受付モジュール１１０による処理例を示す説明図である。撮影対象文書１０２０は、図２４の例で示した撮影対象文書２４１０と同等のものである。撮影対象文書１０２０には、左側の赤色を背景とした領域、右側の白色を背景とした領域、右上にある赤色のマークの領域がある。これを撮影装置３１０で撮影した場合、撮影画像１０３０のようにかぶりが発生した画像を得る。例えば、名刺交換した後に、机の上に撮影対象文書１０２０を置き、撮影装置３１０で撮影するような状況である。撮影装置３１０は、デジタルカメラであってもよいし、携帯情報端末装置（例えば、スマートフォンを含む携帯電話等）に内蔵されているデジタルカメラであってもよいし、スキャナ等であってもよい。
【００６９】
ステップＳ９０４では、非エッジ領域抽出モジュール８２０が、色値の変化がなだらかで連続した領域を抽出する。
図１１、図１２は、非エッジ領域抽出モジュール８２０による処理例を示す説明図である。例えば、非エッジ領域抽出モジュール８２０は、ソーベルフィルターモジュール１１１０、２値化モジュール１１２０、白黒反転モジュール１１３０、ラベリングモジュール１１４０、小サイズ除去モジュール１１５０を有している。
ソーベルフィルターモジュール１１１０は、２値化モジュール１１２０と接続されており、ステップＳ９０２で受け付けられた撮影画像１０３０に対して、ソーベルフィルター（Ｓｏｂｅｌ  Ｆｉｌｔｅｒ）処理を行って、その結果の画像を２値化モジュール１１２０に渡す。ソーベルフィルター処理とは、例えば、縦線や横線のエッジを検出する処理であり、フィルタを用いて行うものである。もちろんのことながら、フィルタの設計によっては、縦線、横線以外の線を検出することもできる。
【００７０】
２値化モジュール１１２０は、ソーベルフィルターモジュール１１１０、白黒反転モジュール１１３０と接続されており、ソーベルフィルターモジュール１１１０によってエッジが検出された画像を受け取り、それに対して２値化処理を行って、その２値化処理の結果画像を白黒反転モジュール１１３０に渡す。ここでの２値化処理は、知られている２値化処理を採用すればよい。この処理によってエッジ部分は黒となり、他の部分は白となる。
白黒反転モジュール１１３０は、２値化モジュール１１２０、ラベリングモジュール１１４０と接続されており、２値化モジュール１１２０によって２値化された画像を受け取り、それに対して白黒反転処理を行って、その白黒反転処理の結果画像をラベリングモジュール１１４０に渡す。この処理によってエッジ部分は白となり、他の部分は黒となる。
【００７１】
ラベリングモジュール１１４０は、白黒反転モジュール１１３０、小サイズ除去モジュール１１５０と接続されており、白黒反転モジュール１１３０によって白黒反転された画像を受け取り、それに対してラベリング処理を行って、そのラベリング処理の結果画像を小サイズ除去モジュール１１５０に渡す。この処理によって、連続している黒領域は同じラベルが付されることになる。したがって、同じラベルが付されている領域を抽出することによって、エッジではない領域を抽出することができる。
小サイズ除去モジュール１１５０は、ラベリングモジュール１１４０と接続されており、ラベリングモジュール１１４０によってラベリングされた画像を受け取り、それに対して予め定めた大きさ以下又はより小さい領域であるノイズを除去する。この処理は、結果的に、予め定めた大きさ以上又はより大きい領域を抽出することになる。同じラベルが付されている領域の面積は、そのラベルが付された画素数を計数すること、又はその領域の外接矩形の面積を算出することによって求めてもよい。
図１１の例に示した撮影画像１０３０に対して、以上の処理を施した結果の画像の例を図１２に示す。領域画像１２１０は撮影画像１０３０の左側の赤色を背景とした領域であり、領域画像１２２０は撮影画像１０３０の右側の白色を背景とした領域であり、領域画像１２３０は撮影画像１０３０の右上にある赤色のマークの領域である。ただし、これらの画像は２値画像である。また、これらの画像は、撮影画像１０３０とのＡＮＤ処理（論理積処理）を施すことによって、撮影画像１０３０からその領域を抽出することができるというマスク画像としての役割を有する。
なお、非エッジ領域抽出モジュール８２０は、図１１の例に示したモジュール構成による処理ではなく、他の処理によって領域を抽出するようにしてもよい。例えば、同じ色の領域を統合する処理を行うようにしてもよい。なお、同じ色とは完全同一の色のみならず、予め定めた関係にある色を含めてもよい。具体的には、画像内から画素を選択し、その選択した画素に接触している画素であって、選択した画素の色と予め定めた関係（例えば、色空間において、その２つの色の間の距離が予め定めた値以下又は未満である関係）にある色の画素を統合し、次にその統合した画素に対して同様の統合処理を繰り返して行うことによって領域を抽出するようにしてもよい。
【００７２】
ステップＳ９０６では、検査領域選択モジュール８３０が、かぶりの傾斜を推定するのに適している領域を抽出する。
検査領域選択モジュール８３０は、ステップＳ９０４で抽出した領域の特徴量を抽出する。そして、（７）式の識別関数にしたがって、各領域の（７）式の値を算出し、その値によって領域（ここでは前述のマスク画像）を選択する。例えば、ステップＳ９０４で抽出した領域内で最大値を有する領域を選択する。
【数７】
0005810628.tif 000008
ここで、（７）式の右辺のｗｊは重みであり、正の数の他に、０、負の数であってもよい。０の場合は、その特徴量を採用しないことを意味する。負の数の場合は、特徴量が逆の方向に作用することになる。この重みｗｊは、予め定めた値である。予め定めた値として、操作者が設定した値であってもよいし、正解の選択肢が決まっている教師データを用いて予め学習を行った結果の値であってもよい。
（７）式の右辺のｘiｊは特徴量である。検査領域選択モジュール８３０が、これらの特徴量を各領域（ｉ）から抽出する。
ｘi０は、領域の幅若しくは高さのいずれか、又は幅×高さ（いわゆる外接矩形の面積）であってもよい。
ｘi１は、領域の面積である。
ｘi２は、領域の画素密度である。
ｘi３は、領域内の画素の輝度（例えば、Ｌ＊ａｂ色空間の場合はＬ＊の値）の平均値である。
ｘi４は、領域内の画素の彩度（例えば、Ｌ＊ａｂ色空間の場合はａ，ｂの値）の平均値である。
ｘi５は、領域内の画素の彩度の分散値である。
ｘi６は、領域（マスク画像）の重心とステップＳ９０２で受け付けた画像の中心との距離である。
ｘi７は、領域の外周輪郭の長さ／外接矩形の周囲長である。
【００７３】
なお、ここに挙げた特徴量は例示であって、他の特徴量を用いてもよい。また、平均値としたものは、その領域を代表する値であればよく、例えば、最頻値、中央値等であってもよい。
また、ここに例示した特徴量は全て使用する必要はなく、このうちのいずれかを選択して用いるようにしてもよい。例えば、ｘi０、ｘi１、ｘi２のいずれかだけを用いた識別関数としてもよい。これはかぶりの度合いを示す関数を推定するのに、大きな領域が適しているからである。
さらに、原稿の背景領域を選択するために、ｘi３、ｘi４を加えるようにしてもよい。かぶりの度合いを示す関数を推定するのに、背景領域が適しているからである。背景領域は、一般的には白いので、高輝度、低彩度の領域となるためである。なお、彩度（ｘi４）の重み（ｗ４）は負の数である。
【００７４】
以上の特徴量によって、白背景となっている名刺、文書、ホワイトボード等には対応可能であるが、例えば、名刺の半分の領域に風景画が張り付けられているような原稿を撮影した画像の場合（白背景の面積がやや狭い）、逆光の状態でのホワイトボードを撮影した画像の場合（画像の周囲の方が高輝度になっている場合）については、不十分である可能性がある。
そこで、ｘi５以下の特徴量を追加するようにしてもよい。
風景画は背景部よりも概ね彩度のばらつきが高い。したがって、風景画を選択しないように彩度の分散値が小さい領域を選択できるように、ｘi５を採用してもよい。なお、彩度の分散値（ｘi５）の重み（ｗ５）は負の数である。
撮影時に目的とする領域は意図的に画像中央になるようにしているのが一般的である。したがって、領域の重心（領域の中心であってもよい）は画像の中央寄りである領域を選択できるように、ｘi６を採用してもよい。なお、この距離（ｘi６）の重み（ｗ６）は負の数である。
風景画の領域の外周は外接矩形の外周と比較して凹凸が多い。また、名刺の背景部等は矩形であり、その外周は直線状であることが多い。したがって、風景画を選択しないように外周輪郭が短い領域を選択できるように、ｘi７を採用してもよい。なお、この外周輪郭（ｘi７）の重み（ｗ７）は負の数である。
【００７５】
図１３は、検査領域選択モジュール８３０による処理例を示す説明図である。領域画像１２１０に対して識別関数の計算結果は、（８）式のように１．５である。
【数８】
0005810628.tif 000009
領域画像１２１０に対して識別関数の計算結果は、（９）式のように２．０である。
【数９】
0005810628.tif 000010
領域画像１２１０に対して識別関数の計算結果は、（１０）式のように０．２である。
【数１０】
0005810628.tif 000011
そして、（１１）式に示すように、識別関数の算出値が最大値となるものを選択する。
【数１１】
0005810628.tif 000012
この場合、（１２）式に示すように、領域画像１２２０の領域が選択されることになる。
【数１２】
0005810628.tif 000013
【００７６】
ステップＳ９０８では、画素値測定モジュール８４０が、予め定められた規則にしたがってラインを走査して、画素値を測定する。
図１４、図１５は、画素値測定モジュール８４０による処理例を示す説明図である。
図１４（ａ）の例に示す領域抽出画像１４００は、ステップＳ９０２で受け付けられた撮影画像１０３０とステップＳ９０６で選択された領域画像１２２０とのＡＮＤ処理による画像である。つまり、撮影画像１０３０から右側にある背景が白い領域を抽出したものである。この領域抽出画像１４００に対して横と縦に予め定めた間隔（例えば、均等間隔）で走査する。例えば、横方向にライン１４０２〜１４１８、縦方向にライン１４２２〜１４４２で走査する。そして、その走査の結果、各画素の輝度値をグラフにして表すと、ライン１４０２の走査においては図１４（ｂ）の例のようなグラフになる。つまり、選択された領域内を走査していないでの、無効なデータのみからなるグラフとなる。そして、ライン１４１２の走査においては図１４（ｃ）の例のようなグラフになる。つまり、選択された領域内を一部走査しているので、有効なデータを含むグラフとなり、その輝度の値は右下がりのグラフとなる。ここでのかぶりが全体的に右上方向ほど濃くなるからである。
なお、有効なデータであるか、無効なデータであるかの判別は、検査領域選択モジュール８３０が選択した領域の画像（マスク画像、図１３の例に示した領域画像１２２０）を走査することによって行うことができる。領域画像１２２０内の黒部分の位置が領域抽出画像１４００内において有効なデータがある位置であり、領域画像１２２０内の白部分の位置は領域抽出画像１４００内において無効なデータがある位置として取り扱う。また、ここでは無効なデータは輝度値を０として扱っている。
【００７７】
また、走査における予め定められた規則として、図１４（ａ）に例示のような走査だけでなく、図１５（ａ）の例に示すような左上から右下への斜め方向の走査と右上から左下への斜め方向の走査を予め定めた間隔で行うようにしてもよい。また、図１５（ｂ）の例に示すような楕円状の走査を予め定めた間隔で行うようにしてもよい。なお、ここで楕円状には円を含んでいてもよい。この走査方向は、かぶりの輝度の傾斜に応じて、操作者が選択するようにしてもよいし、撮影装置に応じて予め定めた走査であってもよい。
【００７８】
ステップＳ９１０では、画素値分布推定モジュール８５０が、測定した画素値の集合から、かぶりの傾斜度合い（かぶりの度合いを示す関数）を推定する。なお、ここでの関数は１次関数を例示して説明する。
図１６、図１７は、画素値分布推定モジュール８５０による処理例を示す説明図である。
図１６（ａ）の例に示すように、縦方向の走査におけるかぶりの度合いを示す関数を（１３）式で、横方向の走査におけるかぶりの度合いを示す関数を（１４）式とする。
【数１３】
0005810628.tif 000014
【数１４】
0005810628.tif 000015
【００７９】
図１６（ｂ）の例は、有効なデータがあるラインを実線で示し、有効なデータがないライン（無効なデータだけのライン）を点線で示したものである。有効なデータがあるラインとしては、ライン１４０４〜１４１６、ライン１４３２〜１４４０があり、有効なデータがないラインとしては、ライン１４０２、１４１８、ライン１４２２〜１４３０、１４４２がある。
図１７（ａ）の例は、有効なデータがあるラインにおけるグラフを示している。ライン１４０４〜１４１６のそれぞれにおいて、同様のグラフで示すことができる。これらに対して最小二乗法等を用いて、輝度値を通る関数を推定する。例えば、横方向のラインでの関数は（１５）式のように表すことができる。なお、各ラインにおいて、有効なデータ数が予め定めた数よりも少ない場合は、そのデータは用いないで関数を推定する。図１７（ｂ）の例において、（１５）式は一点鎖線で表している。
【数１５】
0005810628.tif 000016
そして、有効なデータがないラインにおいても、その関数を適用すればよい。したがって、例えば、図１６（ｃ）の例に示すようにライン１４０２上の推定点１６３２〜１６４０における輝度値を、図１７（ｃ）の例に示すように関数を適用して、推定点１６３２〜１６４０における輝度値とすればよい。このことは、推定した関数を画像全体に適用していることになる。
縦方向のラインを用いた関数の推定も、前述した横方向のラインを用いた関数の推定と同等に行う。
【００８０】
ステップＳ９１２では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を決定する。前述の実施の形態における補正目標値決定モジュール１４０と同等の処理を行う。補正目標値の決定は、前述の決定方法の他に、例えば、複数の交点（例えば、検査領域選択モジュール８３０が選択した領域内における交点であってもよい）の輝度ヒストグラムを集計して、予め定めた交点（例えば、明るい方から上位１０％にある交点）の輝度値としてもよい。
【００８１】
ステップＳ９１４では、輝度補正モジュール１５０が、画像の輝度を補正する。つまり、かぶりの傾斜度合い（ステップＳ９１０で推定した関数）を用いて、かぶり除去量を算出し、各座標における画素値を補正する。ここでの補正とは、画像からかぶりを除去して、地肌（本来の画像）を生成することになる。
図１８、図１９、図２０は、輝度補正モジュール１５０による処理例を示す説明図である。
図１８の例において、領域１８１０内の４つの交点（つまり交点１８１２はライン１４０６とライン１４２６の交点であり、交点１８１４はライン１４０６とライン１４２８の交点であり、交点１８１６はライン１４０８とライン１４２６の交点であり、交点１８１８はライン１４０８とライン１４２８の交点である）のかぶり量の計算について、図１９を用いて説明する。なお、これらの交点は、無効データとして扱われていた領域にある交点である。
交点１８１２における輝度値は、（１６）式を用いて算出する。
【数１６】
0005810628.tif 000017
（１６）式は、ライン１４０６における関数ｒｉとライン１４２６における関数ｃｊの交点１８１２（ｘｉ，ｙｉ）における値の平均値である。交点１８１４における輝度値も、ライン１４０６における関数ｒｉとライン１４２８における関数ｃｊ＋１の交点１８１４（ｘｉ＋１，ｙｊ）における値の平均値である。交点１８１６における輝度値も、ライン１４０８における関数ｒｉ＋１とライン１４２６における関数ｃｊの交点１８１６（ｘｉ，ｙｊ＋１）における値の平均値である。交点１８１８における輝度値も、ライン１４０８における関数ｒｉ＋１とライン１４２８における関数ｃｊ＋１の交点１８１８（ｘｉ＋１，ｙｊ＋１）における値の平均値である。このように、ラインの交点にある画素の輝度値は、横方向の関数値と縦方向の関数値の平均値とする。
【００８２】
そして、このような交点ではない画素、例えば図１９に示す中間点１９２２における輝度は、（１７）式を用いて算出する。（１７）式は、中間点１９２２における輝度を周囲の４つの交点の輝度によって算出するものである。したがって、交点以外の画素における（１７）式による算出は、交点における輝度値を算出した後に行う。
【数１７】
0005810628.tif 000018
中間点１９２２の位置を（ｘ，ｙ）としている。なお、（１７）式の右辺のＷ（（ｘ，ｙ），（ｘｉ，ｙｉ））は距離重みを表している。つまり、中間点１９２２からの交点（交点１８１２、１８１４、１８１６、１８１８）までの距離による重みであり、４つの交点の重みの合計が１となる値であり、例えば、距離の逆数を用いた値である。したがって、各交点から等距離にある場合は、各交点における輝度の１／４を加えた値となる。
【００８３】
そして、（１８）式によりかぶり量を算出する。
【数１８】
0005810628.tif 000019
なお、ｐ＊は、補正目標値となる輝度値である。
図２０は、かぶり量を除去した様子を３次元的に表現したものである。ｘ軸、ｙ軸は画像の位置を示し、ｚ軸は輝度値を示す空間である。灰色の面がかぶりの画像であり、画像全体を覆っているように位置している。そして、薄い格子模様の面が補正した後の画像の輝度を示している。ｐ＊は、図２０の例に示すように、前述（１）に示した画像における明るい輝度値である。これに合わせるように、各点における輝度を上げるようにしてかぶりを除去している。図２０では、中間点１９２２の輝度を引き上げていることを示している。
【００８４】
ステップＳ９１６では、出力モジュール１６０が、輝度を補正した画像を出力する。例えば、プリンタでかぶりを除去した画像を印刷する。
【００８５】
＜第４の実施の形態＞
図２１は、第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
第４の実施の形態である画像処理装置は、画像からかぶりを除去するものであって、図２１の例に示すように、画像受付モジュール１１０、非エッジ領域抽出モジュール８２０、検査領域選択モジュール８３０、画素値測定モジュール８４０、画素値分布推定モジュール８５０、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正可否判断モジュール１４５、輝度補正モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。
【００８６】
輝度補正可否判断モジュール１４５は、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０と接続されており、画素値分布推定モジュール８５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、そのかぶり量と補正目標値決定モジュール１４０によって決定された補正目標値との差分に基づいて、輝度補正モジュール１５０による補正を行うか否かを判断する。
また、輝度補正可否判断モジュール１４５は、画素値分布推定モジュール８５０によって推定された関数に基づいてかぶり量を算出し、画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像内の各画素におけるかぶり量同士の差分に基づいて、輝度補正モジュール１５０による補正を行うか否かを判断するようにしてもよい。
輝度補正モジュール１５０は、輝度補正可否判断モジュール１４５によって補正を行うと判断された場合に、補正を行う。
【００８７】
図２２は、第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２２０２では、画像受付モジュール１１０が、対象画像を受け付ける。
ステップＳ２２０４では、非エッジ領域抽出モジュール８２０が、色値の変化がなだらかで連続した領域を抽出する。
ステップＳ２２０６では、検査領域選択モジュール８３０が、かぶりの傾斜を推定するのに適している領域を抽出する。
ステップＳ２２０８では、画素値測定モジュール８４０が、予め定められた規則にしたがってラインを走査して、画素値を測定する。
ステップＳ２２１０では、画素値分布推定モジュール８５０が、測定した画素値の集合から、かぶりの傾斜度合いを推定する。
ステップＳ２２１２では、補正目標値決定モジュール１４０が、補正目標値を補正する。
ステップＳ２２１４では、輝度補正可否判断モジュール１４５が、輝度補正処理を行うか否かを判断し、行う場合はステップＳ２２１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ２２１８へ進む。
ステップＳ２２１６では、輝度補正モジュール１５０が、画像の輝度を補正する。
ステップＳ２２１８では、出力モジュール１６０が、輝度を補正した画像を出力する。
【００８８】
前述の図２４（ａ）から（ｃ）の説明において、本実施の形態との比較について、図２４（ｃ）から（ｆ）の例を用いて説明する。図２４（ｃ）の例に示すように撮影画像１４３０内をライン２４３２で走査した場合の輝度値をグラフに示すと、図２４（ｄ）の例に示すようになる。つまり、かぶり画像２４２０は右方向に向かうほど濃くなるため、輝度値は右下がりとなるが、元の画像におけるもともとの輝度値があるので、図２４（ｄ）のグラフの例のように、輝度分布２４４２、輝度分布２４４４、輝度分布２４４６、輝度分布２４４８で段階的な輝度の分布を示すことになる。ここで、図２４（ｆ）の例のように、目標輝度になるように各輝度を補正すると、その結果は図２４（ｅ）の例に示すような補正画像２４４０となる。背景が白ではない領域２４１２のような部分は、輝度が明るくなりすぎてしまい、赤色も飛んでしまった画像になってしまう。これは、有彩色の部分は白背景より低い輝度値となるにもかかわらず、「一面全体が白い紙原稿」を対象としていることから生じてしまうことである。
一方、第３の実施の形態、第４の実施の形態では、領域２４１４を選択し、その領域２４１４に基づいてかぶり除去量を算出し、画像を補正している。背景が白ではない領域２４１２のような部分は、図２４（ｅ）の例に示すような補正画像２４４０と比べて、輝度が明るくなりすぎてしまうことを抑制している。
【００８９】
図２５を参照して、本実施の形態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２５に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部２５１７と、プリンタなどのデータ出力部２５１８を備えたハードウェア構成例を示している。
【００９０】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２５０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、かぶり量推定モジュール１２０、画素値測定モジュール１３０、補正目標値決定モジュール１４０、輝度補正モジュール１５０、輝度補正可否判断モジュール１４５、非エッジ領域抽出モジュール８２０、検査領域選択モジュール８３０、画素値測定モジュール８４０、画素値分布推定モジュール８５０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。
【００９１】
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２５０２は、ＣＰＵ２５０１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）２５０３は、ＣＰＵ２５０１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２５０４により相互に接続されている。
【００９２】
ホストバス２５０４は、ブリッジ２５０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス２５０６に接続されている。
【００９３】
キーボード２５０８、マウス等のポインティングデバイス２５０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ２５１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
【００９４】
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）２５１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ２５０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、受け付けた画像、推定したかぶり量、測定した画素値、決定した補正目標値、抽出した領域の画像、推定した関数などが格納される。さらに、その他の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。
【００９５】
ドライブ２５１２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、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体２５１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース２５０７、外部バス２５０６、ブリッジ２５０５、及びホストバス２５０４を介して接続されているＲＡＭ２５０３に供給する。リムーバブル記録媒体２５１３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。
【００９６】
接続ポート２５１４は、外部接続機器２５１５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２５１４は、インタフェース２５０７、及び外部バス２５０６、ブリッジ２５０５、ホストバス２５０４等を介してＣＰＵ２５０１等に接続されている。通信部２５１６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。データ読み取り部２５１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部２５１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
【００９７】
なお、図２５に示す画像処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図２５に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図２５に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
【００９８】
なお、前述の各種の実施の形態を組み合わせてもよく（例えば、ある実施の形態内のモジュールを他の実施の形態内に追加する、入れ替えをする等も含む）、また、各モジュールの処理内容として背景技術で説明した技術を採用してもよい。
【００９９】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ（登録商標））、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
【符号の説明】
【０１００】
１１０…画像受付モジュール
１２０…かぶり量推定モジュール
１３０…画素値測定モジュール
１４０…補正目標値決定モジュール
１４５…輝度補正可否判断モジュール
１５０…輝度補正モジュール
１６０…出力モジュール
８２０…非エッジ領域抽出モジュール
８３０…検査領域選択モジュール
８４０…画素値測定モジュール
８５０…画素値分布推定モジュール
１１１０…ソーベルフィルターモジュール
１１２０…２値化モジュール
１１３０…白黒反転モジュール
１１４０…ラベリングモジュール
１１５０…小サイズ除去モジュール
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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