(57)【要約】【課題】画像処理を十分に高速化することができる画像処理装置、画像処理システム及び画像処理方法を提供する。【解決手段】本発明に係る画像処理装置は、画像データに対してベクター型の処理を行うベクター処理部と、前記ベクター型の処理が行われた画像データに対してスカラー型の処理を行うスカラー処理部とを備えたことを特徴とする。【選択図】図３
2008040614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに対してベクター型の処理を行うベクター処理部と、
前記ベクター型の処理が行われた画像データに対してスカラー型の処理を行うスカラー処理部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記ベクター処理部は、画像処理に関する命令を受け付け、前記画像処理にスカラー型の処理が含まれると判断する場合に、前記ベクター型の処理が行われた画像データを前記スカラー処理部へ供給する
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】
前記ベクター処理部は、画像プロセッサを含み、
前記スカラー処理部は、中央プロセッサを含む
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】
前記ベクター型の処理は、グリッド型のデータを処理することを含み、
前記スカラー型の処理は、条件分岐を伴う演算及び数値演算の少なくとも一方を含む
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ベクター処理部と前記スカラー処理部との間に設けられた内部バスをさらに備え、
前記ベクター処理部から前記内部バスへの帯域速度は、前記内部バスから前記ベクター処理部への帯域速度よりも遅い
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
対象物を走査して前記対象物の画像信号を取得し、前記画像信号を画像データに変換する画像取得装置と、
前記画像データに対して画像処理を行う請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
前記画像取得装置と前記画像処理装置とを接続する外部バスと、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
画像データに対して画像プロセッサがベクター型の処理を行うベクター処理ステップと、
前記ベクター型の処理が行われた画像データに対して中央プロセッサがスカラー型の処理を行うスカラー処理ステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、複数の画像プロセッサ（以下、ＧＰＵとする）を備えた画像処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平５−１４３７２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の技術では、複数のＧＰＵが並列して動作するので、１つのＧＰＵが動作する場合に比べて、画像処理を高速化することができる。
【０００４】
しかし、画像処理が一様にＧＰＵにより行われているので、画像処理の内容によっては十分に高速化されないことがある。例えば、画像処理にスカラー型の処理が含まれる場合、ＧＰＵは、スカラー型の処理に向いていないため、画像処理を十分に高速化することができない傾向にある。
【０００５】
本発明の目的は、画像処理を十分に高速化することができる画像処理装置、画像処理システム及び画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１側面に係る画像処理装置は、画像データに対してベクター型の処理を行うベクター処理部と、前記ベクター型の処理が行われた画像データに対してスカラー型の処理を行うスカラー処理部とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明の第２側面に係る画像処理システムは、対象物を走査して前記対象物の画像信号を取得し、前記画像信号を画像データに変換する画像取得装置と、前記画像データに対して画像処理を行う上記の画像処理装置と、前記画像取得装置と前記画像処理装置とを接続する外部バスとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明の第３側面に係る画像処理方法は、画像データに対して画像プロセッサがベクター型の処理を行うベクター処理ステップと、前記ベクター型の処理が行われた画像データに対して中央プロセッサがスカラー型の処理を行うスカラー処理ステップとを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像処理を十分に高速化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の第１実施形態に係る画像処理装置について、図１を参照して説明する。図１は、第１実施形態に係る画像処理システムの構成図である。
【００１１】
画像処理システム１は、スキャナ１０、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）２０及び高速外部バス３０を備える。
【００１２】
スキャナ１０及びＰＣ２０は、高速外部バス３０で接続されている。これにより、高速外部バス３０を介してスキャナ１０からＰＣ２０へデータを転送することができるようになっている。
【００１３】
次に、スキャナ１０の構成及び動作を説明する。
【００１４】
スキャナ１０は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）１１、Ａ／Ｄ変換部１２、第１インターフェース１３、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）１４及び入力部１５を含む。
【００１５】
ＣＣＤ１１は、Ａ／Ｄ変換部１２及びＦＰＧＡ１４に接続されている。Ａ／Ｄ変換部１２は、ＣＣＤ１１、第１インターフェース１３及びＦＰＧＡ１４に接続されている。第１インターフェース１３は、高速外部バス３０、Ａ／Ｄ変換部１２及びＦＰＧＡ１４に接続されている。第１インターフェース１３は、例えば、シリアルＡＴＡ方式（Ｓ−ＡＴＡ方式）に対応したシリアルインターフェースである。ＦＰＧＡ１４は、ＣＣＤ１１、Ａ／Ｄ変換部１２及び第１インターフェース１３に接続されている。ＦＰＧＡ１４には、ＣＣＤ１１、Ａ／Ｄ変換部１２及び第１インターフェース１３を制御するためのプログラムが書き込まれている。
【００１６】
図示しないオートシードフィーダには、利用者により、走査される対象物である複数の紙が設置される。紙には、所定の文字や図形が描かれている。オートシードフィーダと、ＣＣＤ１１が走査可能な位置（以下、走査位置とする）との間には、搬送系が設けられている。
【００１７】
入力部１５には、利用者により、走査を開始させる走査命令が入力される。ＦＰＧＡ１４は、走査命令を入力部１５から受け取り、走査命令に関連したプログラムを起動する。ＦＰＧＡ１４は、そのプログラムに応じて、搬送系を制御して、オートシードフィーダに設置された紙を順次に走査位置へ搬送する。そして、ＣＣＤ１１は、ＦＰＧＡ１４に制御され、走査位置に搬送された紙を連続して走査して、紙に描かれた所定の文字や図形のイメージを、紙の画像信号（アナログ信号）として取得する。ＣＣＤ１１は、その画像信号（アナログ信号）をＡ／Ｄ変換部１２へ供給する。
【００１８】
Ａ／Ｄ変換部１２は、画像信号（アナログ信号）を画像データ（デジタル信号）に変換する。Ａ／Ｄ変換部１２は、画像データ（デジタル信号）を第１インターフェース１３へ供給する。このとき、Ａ／Ｄ変換部１２から第１インターフェース１３へのデータ転送速度は、例えば、２Ｇｂｐｓである。第１インターフェース１３は、高速外部バス３０を介してＰＣ２０へ画像データを送り出す。このとき、第１インターフェース１３から高速外部バス３０へ送り出されるデータの転送速度は、Ａ／Ｄ変換部１２から第１インターフェース１３へのデータ転送速度と同様であり、例えば、２Ｇｂｐｓである。
【００１９】
次に、ＰＣ２０の構成及び動作を説明する。
【００２０】
ＰＣ２０は、本体Ｂ、入力部５０及び表示部４０を備える。
【００２１】
入力部５０及び表示部４０は、それぞれ、本体Ｂに接続されている。
【００２２】
本体Ｂは、第２インターフェース２１、ＣＰＵ２２、ＧＰＵ２３、ＨＤＤ２５、メインメモリ２６及び高速内部バス２８を備える。
【００２３】
第２インターフェース２１、ＣＰＵ２２、ＧＰＵ２３、ＨＤＤ２５及びメインメモリ２６、入力部５０及び表示部４０は、高速内部バス２８で互いに接続されている。高速内部バス２８は、例えば、第２インターフェース２１からＧＰＵ２３に至る部分において、１６本の並列接続でＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ方式を採用している。高速内部バス２８の帯域速度（帯域幅）は、例えば、第２インターフェース２１からＧＰＵ２３に至る部分において、２．５Ｇｂｐｓ×１６＝４０Ｇｂｐｓである。第２インターフェース２１は、さらに高速外部バス３０に接続されている。第２インターフェース２１は、例えば、Ｓ−ＡＴＡ方式に対応したシリアルインターフェースである。ＨＤＤ２５には、画像処理のプログラムなどが記憶されている。ＧＰＵ２３から高速内部バス２８への帯域速度は、高速内部バス２８からＧＰＵ２３への帯域速度よりも遅い。
【００２４】
第２インターフェース２１は、高速外部バス３０を介してスキャナ１０から画像データを受け取る。第２インターフェース２１は、画像データを高速内部バス２８及びＧＰＵ２３経由でＧＰＵ内メモリへ供給する。ＧＰＵ内メモリは、画像データを記憶する。また、第２インターフェース２１は、必要に応じて、ＣＰＵ２２、ＨＤＤ２５及びメインメモリ２６へ画像データを供給する。
【００２５】
ＣＰＵ２２は、メインメモリ２６に一時記憶された画像データが示す画像を表示部４０に表示する。表示部４０に表示された画像を閲覧した利用者により、入力部５０には、画像処理に関する命令が入力される。
【００２６】
ＧＰＵ２３は、高速内部バス２８を介して画像処理に関する命令を受け取り、あらかじめＨＤＤ２５からＧＰＵ内メモリへ転送されて記憶された画像処理のプログラムを起動する。そして、ＧＰＵ２３は、画像処理のプログラムに従い、ＧＰＵ内メモリを参照して、ＧＰＵ内メモリに記憶された画像データに対してベクター型の処理を行う。ベクター型の処理は、例えば、グリッド型のデータを処理することである。ＧＰＵ２３は、高速内部バス２８を介して、ベクター型の処理が行われた画像データをメインメモリ２６へ供給する。ＣＰＵ２２は、高速内部バス２８経由でメインメモリ２６を参照して、ベクター型の処理が行われた画像データに対して、スカラー型の処理を行う。スカラー型の処理は、例えば、条件分岐を伴う演算である。あるいは、スカラー型の処理は、例えば、数値演算である。
【００２７】
ここで、ＧＰＵ２３とＣＰＵ２２とがランダムに処理を分担して並列に動作することも考えられる。この場合、ＧＰＵ２３からメインメモリ２６へデータを転送して、そのデータをＣＰＵ２２が参照することになる。これにより、ＧＰＵ２３から高速内部バス２８への帯域速度が高速内部バス２８からＧＰＵ２３への帯域速度よりも遅いので、ＧＰＵ２３からメインメモリ２６へのデータ転送の遅延により、画像処理が十分に高速化しないおそれがある。
【００２８】
それに対して、本発明の第１実施形態では、ＧＰＵ２３が画像データにベクター型の処理を行い、ＣＰＵ２２がそのベクター型の処理が行われた画像データに対してスカラー型の処理を行う。すなわち、ＧＰＵ２３は、ベクター型の処理に向いておりスカラー型の処理に向いていないので、ベクター型の処理のみを高速に行うことができる。また、ＧＰＵ２３からＣＰＵ２２へ転送されるデータ量も必要最小限に抑えられているので、ＧＰＵ２３からメインメモリ２６へのデータ転送の遅延も抑制されている。さらに、ＣＰＵ２２は、スカラー型の処理に向いておりベクター型の処理に向いていないので、スカラー型の処理のみを高速に行うことができる。これらにより、全体として、画像処理を十分に高速化することができる。
【００２９】
次に、高速外部バス３０の構成及び動作を説明する。
【００３０】
高速外部バス３０は、スキャナ１０の第１インターフェース１３と、ＰＣ２０の第２インターフェース２１とを接続する。高速外部バス３０は、例えば、シリアルＡＴＡ方式（Ｓ−ＡＴＡ方式）を採用したバスである。
【００３１】
ここで、従来の技術では、スキャナとプリンタとを接続する外部バスとして、ＩＥＥＥ１３９４方式を採用したバスが使用されることがある。この場合、外部バスの帯域速度（帯域幅）は、例えば、８００Ｍｂｐｓである。すなわち、スキャナ内部のデータ転送速度が２Ｇｂｐｓとすれば、外部バスの帯域速度（帯域幅）は、スキャナ内部のデータ転送速度よりも遅くなっている。これにより、スキャナからパソコンへ高速にデータを送ることが困難になるおそれがある。
【００３２】
それに対して、第１実施形態に係る発明では、スキャナ１０とＰＣ２０とが高速外部バス３０で接続されている。高速外部バス３０は、例えば、シリアルＡＴＡ方式（Ｓ−ＡＴＡ方式）を採用したバスである。この場合、高速外部バス３０の帯域速度（帯域幅）は、例えば、３Ｇｂｐｓである。すなわち、スキャナ内部のデータ転送速度が２Ｇｂｐｓとすれば、高速外部バス３０の帯域速度（帯域幅）は、スキャナ内部のデータ転送速度よりも速くなっている。これにより、スキャナからパソコンへ高速にデータを送ることができる。
【００３３】
次に、画像処理システムが画像を処理する処理の流れを、図２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
ステップＳ１では、スキャナ１０のＣＣＤ１１が画像信号を取得する。
【００３５】
すなわち、スキャナ１０の図示しないオートシードフィーダに、利用者により、走査される対象物である複数の紙が設置される。紙には、所定の文字や図形が描かれている。オートシードフィーダと、ＣＣＤ１１が走査可能な位置（以下、走査位置とする）との間には、搬送系が設けられている。
【００３６】
そして、図示しない入力部には、利用者により、走査を開始させる走査命令が入力される。ＦＰＧＡ１４は、走査命令を入力部から受け取り、走査命令に関連したプログラムを起動する。ＦＰＧＡ１４は、そのプログラムに応じて、搬送系を制御して、オートシードフィーダに設置された紙を順次にＣＣＤ１１が走査可能な位置へ搬送する。そして、ＣＣＤ１１は、ＦＰＧＡ１４に制御され、走査位置に搬送された紙を連続して走査して、紙に描かれた所定の文字や図形のイメージを、紙の画像信号（アナログ信号）として取得する。
【００３７】
ステップＳ２では、Ａ／Ｄ変換部１２が画像信号を画像データに変換する。
【００３８】
すなわち、スキャナ１０のＣＣＤ１１は、画像信号（アナログ信号）をＡ／Ｄ変換部１２へ供給する。Ａ／Ｄ変換部１２は、画像信号（アナログ信号）を画像データ（デジタル信号）に変換する。
【００３９】
ステップＳ３では、スキャナ１０の内部でデータ転送（内部転送）が行われる。
【００４０】
すなわち、Ａ／Ｄ変換部１２は、画像データを第１インターフェース１３へ供給する。このとき、Ａ／Ｄ変換部１２から第１インターフェース１３への画像データの転送速度は、例えば、２Ｇｂｐｓである。
【００４１】
ステップＳ４では、スキャナ１０とＰＣ２０との間でデータ転送（装置間転送）が行われる。
【００４２】
すなわち、第１インターフェース１３は、高速外部バス３０を介してＰＣ２０へ画像データを送り出す。このとき、第１インターフェース１３から高速外部バス３０へ送り出されるデータの転送速度は、Ａ／Ｄ変換部１２から第１インターフェース１３へのデータ転送速度と同様であり、例えば、シリアル換算で２Ｇｂｐｓである。それに対して、高速外部バス３０の帯域速度（帯域幅）は、例えば３Ｇｂｐｓである。
【００４３】
ここで、高速外部バス３０の帯域速度は、Ａ／Ｄ変換部１２から第１インターフェース部１３への画像データの転送速度よりも速い。すなわち、高速外部バス３０の帯域速度は、第１インターフェース１３から高速外部バス３０へ送り出される画像データの転送速度よりも速い。これにより、高速外部バス３０は、スキャナ１０からの転送速度とおおむね同じ速度で、画像データをＰＣ２０へ送ることができる。すなわち、スキャナ１０からＰＣ２０へ高速に画像データを送ることができる。
【００４４】
ステップＳ５では、ＰＣ２０の内部でデータ転送（内部転送）が行われる。
【００４５】
すなわち、第２インターフェース２１は、高速外部バス３０を介してスキャナ１０から画像データを受け取る。第２インターフェース２１は、画像データを高速内部バス２８及びＧＰＵ２３経由でＧＰＵ内メモリへ供給する。ＧＰＵ内メモリは、画像データを記憶する。また、第２インターフェース２１は、必要に応じて、ＣＰＵ２２、ＨＤＤ２５及びメインメモリ２６へ画像データを供給する。
【００４６】
ステップＳ６では、ＧＰＵ２３が画像処理を行う。
【００４７】
次に、画像処理（図２に示すステップＳ６）の詳細を、図３に示すフローチャートを用いて説明する。
【００４８】
ステップＳ１１では、ＧＰＵ２３がベクター型の処理を行う。すなわち、入力部５０には、画像処理に関する命令が入力される。ＧＰＵ２３は、高速内部バス２８を介して画像処理に関する命令を受け取り、あらかじめＨＤＤ２５からＧＰＵ内メモリへ転送されて記憶された画像処理のプログラムを起動してベクター型の処理及びスカラー型の処理を特定する。そして、ＧＰＵ２３は、ＧＰＵ内メモリを参照して、ＧＰＵ内メモリに記憶された画像データにベクター型の処理を行う。ベクター型の処理は、例えば、グリッド型のデータを処理することである。
【００４９】
ステップＳ１２では、ＧＰＵ２３がスカラー型の処理を行うか否かを判断する。すなわち、ＧＰＵ２３は、画像処理に関する命令に応じたプログラムにおいて、処理内容にスカラー型の処理が含まれるか否かを判断する。ＧＰＵ２３は、スカラー型の処理が含まれると判断した場合、処理をステップＳ１３へ進め、スカラー型の処理が含まれないと判断した場合、処理を終了する。
【００５０】
ステップＳ１３では、ＧＰＵ２３がデータ転送を行う。すなわち、ＧＰＵ２３は、ベクター型の処理が行われた画像データと、スカラー型の処理の内容を示す情報とを、高速内部バス２８経由でメインメモリ２６へ転送する。
【００５１】
ステップＳ１４では、ＣＰＵ２２は、スカラー型の処理を行う。すなわち、ＣＰＵ２２は、メインメモリ２６を参照して、ベクター型の処理が行われた画像データと、スカラー型の処理の内容を示す情報とを取得する。そして、ＣＰＵ２２は、ベクター型の処理が行われた画像データに対して、スカラー型の処理を行う。スカラー型の処理は、例えば、条件分岐を伴う演算である。あるいは、スカラー型の処理は、例えば、数値演算である。
【００５２】
このように、画像処理に関する命令に応じたプログラムにおいて処理内容にスカラー型の処理が含まれない場合に、ＧＰＵ２３のみで処理が行われるので、画像処理を十分に高速化することができる。
【００５３】
次に、画像処理の一例として、実施例１及び実施例２を説明する。
【００５４】
まず、実施例１について、図３を用いて説明する。
【００５５】
ステップＳ１１では、入力部５０には、画像処理に関する命令が入力される。ＧＰＵ２３は、高速内部バス２８を介して画像処理に関する命令を受け取り、あらかじめＨＤＤ２５からＧＰＵ内メモリへ転送されて記憶された画像処理のプログラムを起動してＲｅｎｄｅｒＴｅｘｔｕｒｅ処理を特定する。ここで、ＲｅｎｄｅｒＴｅｘｔｕｒｅ処理は、ＧＰＵ内メモリに記憶された前回の処理後の画像データをそのままテクスチャ（入力画像）として用いるような処理である。ＲｅｎｄｅｒＴｅｘｔｕｒｅ処理は、ベクター型の処理を含み、スカラー型の処理を含まない。
【００５６】
ステップＳ１２では、ＧＰＵ２３は、画像処理に関する命令に応じたプログラムにおいて、処理内容にスカラー型の処理が含まれないと判断して、処理を終了する。
【００５７】
次に、実施例２について、図３〜図５を用いて説明する。図４及び図５は、画像情報の一例を示す概念図である。
【００５８】
ステップＳ１１では、入力部５０には、画像処理に関する命令が入力される。ＧＰＵ２３は、高速内部バス２８を介して画像処理に関する命令を受け取り、あらかじめＨＤＤ２５からＧＰＵ内メモリへ転送されて記憶された画像処理のプログラムを起動して特定位置検出処理を特定する。ここで、特定位置検出処理は、画像データが示す画像において特定の位置の色域を特定する処理である。特定位置検出処理は、ベクター型の処理とスカラー型の処理とを含む。
【００５９】
具体的には、ＧＰＵ２３は、画像データが示す画像における各画素に対して色域を数値化してマッピングした画像情報ＧＩ１を生成する。例えば、図４に示す場合、横に並んだ３つの数字が１画素に対応しており、３つの数字の並び方で色域が示されている。
【００６０】
次に、ＧＰＵ２３は、画像情報ＧＩ１の解像度を半分にする。このとき、ＧＰＵ２３は、４画素のうち座標値が最小のものを選択する。例えば、図４に示す場合、４画素の領域Ａ１に対して、左下の画素「４４１」が選択され、４画素の領域Ａ２に対して、左下の画素「０００」が選択される。ＧＰＵ２３は、このような処理を、画像情報の解像度が１６×１６程度になるまで繰り返す。その結果、図５に示す画像情報ＧＩ１１が得られる。
【００６１】
ステップＳ１２では、ＧＰＵ２３は、画像処理に関する命令に応じたプログラムにおいて、処理内容にスカラー型の処理が含まれると判断して、処理をステップＳ１３へ進める。
【００６２】
ステップＳ１３では、ＧＰＵ２３は、ベクター型の処理が行われた画像データ（例えば、図５に示す画像情報ＧＩ１１）と、特定位置検出処理におけるスカラー型の処理の内容を示す情報とを、高速内部バス２８経由でメインメモリ２６へ転送する。
【００６３】
ここで、ＧＰＵ２３から高速内部バス２８への帯域速度が高速内部バス２８からＧＰＵ２３への帯域速度よりも遅いので、ＧＰＵ２３からメインメモリ２６へ転送する画像データ及びスカラー型の処理の内容を示す情報は、データ容量が小さいことが好ましい。また、ＣＰＵ２２は、データ容量が小さいデータのほうが高速に処理可能である。この点からも、ＧＰＵ２３からメインメモリ２６へ転送する画像データ及びスカラー型の処理の内容を示す情報は、データ容量が小さいことが好ましい。
【００６４】
ステップＳ１４では、ＣＰＵ２２は、メインメモリ２６を参照して、ベクター型の処理が行われた画像データ（例えば、図５に示す画像情報ＧＩ１１）と、特定位置検出処理におけるスカラー型の処理の内容を示す情報とを取得する。そして、ＣＰＵ２２は、ベクター型の処理が行われた画像データに対して、スカラー型の処理を行う。
【００６５】
具体的には、ＣＰＵ２２は、ベクター型の処理が行われた画像データに対して、最小座標値における色域及び最大座標値における色域を求める。
【００６６】
例えば、図５に示す場合、ＣＰＵ２２は、最小座標値における色域を求める場合、画像情報ＧＩ１１において、４画素の領域を４つのうち左下の領域を選択する。ＣＰＵ２２は、左下の４画素の領域のうち左下の画素「０００」を選択する。そして、ＣＰＵ２２は、最小座標値における色域を、「０００」で示される色域であると特定する。
【００６７】
例えば、図５に示す場合、ＣＰＵ２２は、最大座標値における色域を求める場合、画像情報ＧＩ１１において、４画素の領域を４つのうち右上の領域を選択する。ＣＰＵ２２は、右上の４画素の領域のうち左下の画素「４４１」を選択する。そして、ＣＰＵ２２は、最大座標値における色域を、「４４１」で示される色域であると特定する。
【００６８】
なお、スキャナ１０に走査を開始させる走査命令は、スキャナ１０の入力部１５に入力される代わりに、ＰＣ２０の入力部５０に入力されても良い。この場合、走査命令は、入力部５０から、高速内部バス２８、第２インターフェース２１、高速外部バス３０及び第１インターフェース１３経由でＦＰＧＡ１４へ供給される。
【００６９】
次に、本発明の第２実施形態に係る画像処理システムについて、図６を参照して説明する。図６は、第２実施形態に係る画像処理システムの構成図である。以下では、第１実施形態と異なる部分を中心に説明し、同様の部分については説明を省略する。
【００７０】
画像処理システム１００は、その基本的な構成は第１実施形態と同様であるが、スキャナ１０の代わりにスキャナ１１０を備え、高速外部バス３０の代わりに高速外部バス群１３０を備える点で、第１実施形態と異なる。
【００７１】
スキャナ１１０は、第１スキャン部１１０ａ及び第２スキャン部１１０ｂを含む。第１スキャン部１１０ａは、ＣＣＤ１１の代わりにＣＣＤ１１１ａを含む。第２スキャン部１１０ｂは、ＣＣＤ１１の代わりにＣＣＤ１１１ｂを含む。ＣＣＤ１１１ａとＣＣＤ１１１ｂとは、走査位置を間にして互いに対向して配置される。これにより、ＣＣＤ１１１ａ及びＣＣＤ１１１ｂは、対象物である紙が走査位置に搬送されたとき、その紙の表面及び裏面をそれぞれ走査することができるようになっている。
【００７２】
高速外部バス群１３０は、第１高速外部バス１３０ａ及び第２高速外部バス１３０ｂを含む。第１高速外部バス１３０ａが第１スキャン部１１０ａとＰＣ２０とを接続し、第２高速外部バス１３０ｂが第２スキャン部１１０ｂとＰＣ２０とを接続している。ここで、第１スキャン部１１０ａの内部のデータ転送速度と第１高速外部バス１３０ａの帯域速度との関係は、第１実施形態におけるスキャナ１０の内部のデータ転送速度と高速外部バス３０の帯域速度との関係と同様である。第２スキャン部１１０ｂの内部のデータ転送速度と第２高速外部バス１３０ｂの帯域速度との関係も、第１実施形態におけるスキャナ１０の内部のデータ転送速度と高速外部バス３０の帯域速度との関係と同様である。これらにより、スキャナ１１０からＰＣ２０へ高速に画像データを送ることができる。
【００７３】
また、ＰＣ２０のＣＰＵ２２，ＧＰＵ２３，ＧＰＵ内メモリ及びメインメモリ２６における処理（図２に示す画像処理Ｓ６）も第１実施形態と同様である。
【００７４】
したがって、このような画像処理システム１００によっても、画像処理を十分に高速化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る画像処理システムの構成図。
【図２】画像処理システムが画像処理する処理の流れを示すフローチャート。
【図３】画像処理の流れを示すフローチャート。
【図４】画像情報の一例を示す概念図。
【図５】画像情報の一例を示す概念図。
【図６】本発明の第２実施形態に係る画像処理システムの構成図。
【符号の説明】
【００７６】
１，１００  画像処理システム
１０，１１０  スキャナ
２０  ＰＣ
３０，１３０  高速外部バス
【図１】
2008040614.tif 000003
【図２】
2008040614.tif 000004
【図３】
2008040614.tif 000005
【図４】
2008040614.tif 000006
【図５】
2008040614.tif 000007
【図６】
2008040614.tif 000008