(57)【要約】　　　（修正有）【課題】本発明は、画像読取装置に関し、品質低下を生じることなく読み取ったカラー又は多値画像の傾きを検出して補正することを目的とする。【解決手段】画像読取装置は、多値データからなる複数のサンプルの各々について移動平均データ及び２次微分データを算出するデータ算出部３１、３２と、移動平均データ及び２次微分データが所定の関係になる第１及び第２の位置を検出する位置検出部４１、４２と、第１及び第２の位置に基づいて平行領域を決定する平行領域決定部５と、平行領域に基づいて傾きを求める傾き検出部６１〜６４と、傾きに基づいて画像データを補正する傾き補正部７とを備える。【選択図】　　　図２
2004129022.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データの読取の縦方向及び横方向の各々における複数のサンプルであって、多値データからなる複数のサンプルの各々について、移動平均データ及び２次微分データを算出するデータ算出部と、
前記複数のサンプルの各々について、当該移動平均データ及び２次微分データに基づいて、これらが所定の関係になる第１及び第２の位置を検出する位置検出部と、
前記複数のサンプルの各々について検出された前記第１及び第２の位置に基づいて、平行領域を決定する平行領域決定部と、
前記決定した平行領域に基づいて、前記入力された当該画像の４辺の傾きを求める傾き検出部と、
前記検出された傾きに基づいて、前記入力された画像データを補正する傾き補正部とを備える
ことを特徴とする画像読取装置。
【請求項２】
当該画像読取装置は、更に、
前記入力された画像データから、読取の縦方向及び横方向において、各々、前記複数のサンプルを抽出するサンプル抽出部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項３】
前記サンプル抽出部は、当該画像読取装置の外部から指定された抽出割合に従って、前記複数のサンプルを抽出する位置を決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像読取装置。
【請求項４】
当該画像読取装置は、更に、
前記複数のサンプルの抽出に先立って、前記入力された画像データがカラー画像データ又は２値画像データである場合、これに基づいて多値画像データを生成する画像データ変換部を備える
ことを特徴とする請求項２に記載の画像読取装置。
【請求項５】
前記位置検出部は、前記２次微分データが極大であり、かつ、前記移動平均データよりも大きい値である点を、前記第１及び第２の位置とする
ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項６】
前記位置検出部は、前記２次微分データが極小であり、かつ、前記２次微分データが極大である点における前記移動平均データの値の極性を反転した値よりも小さい値である点を、前記第１及び第２の位置とする
ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項７】
前記平行領域決定部は、前記読取の縦方向における前記複数のサンプルについての前記第１及び第２の位置の間の距離の分布に基づいて当該縦方向における前記平行領域を決定し、前記読取の横方向における前記複数のサンプルについての前記第１及び第２の位置の間の距離の分布に基づいて当該横方向における前記平行領域を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項８】
前記傾き検出部は、前記入力された当該画像の４辺の直線式を求め、その交点から４個の頂点を求め、前記４辺の傾きを求める
ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項９】
当該画像読取装置は、更に、
前記検出された傾きに基づいて、前記補正後における前記４個の頂点を求め、これにより定まる矩形の画像を取り出して出力する画像出力部を備える
ことを特徴とする請求項８に記載の画像読取装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像読取装置に関し、特に、画像の品質低下を生じることなく、読み取ったカラー画像又は多値画像の傾きを検出して、当該画像を補正する画像読取装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
イメージスキャナ等の画像読取装置においては、利用者が原稿を原稿台（ＦＢ）上に正しく載置しない場合、読み取った画像データは傾いたものとなる。また、利用者が原稿をドキュメントフィーダ（ＡＤＦ）上に正しくセットしない場合も、同様に、読み取った画像データは傾いたものとなる。このような状態は、特に、例えばいわゆるＡ４版のサイズの原稿台等の上にＢ５版の原稿を載置等した場合に、原稿が斜めに載置されることにより多く生じる。
【０００３】
このような傾いた画像データは、例えば回転処理等の編集処理によって補正することができる。しかし、このような編集処理には多くの処理時間を要するため、高速処理には向いていない。そこで、このような編集処理によらずに、傾き（角度）を検出して画像データを補正する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１４２０８４号（第３頁〜第１２頁）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の画像データの傾きの検出処理は、当該画像データが２値データである場合に適用可能なものであった。これは、傾き補正がイメージスキャナにより主として文字の原稿を読み取ることを想定していたためである。即ち、２値データで表される文字の傾きを直して、出力したものを読み易くするために取り入れられたためである。
【０００６】
従って、当該画像データが（フル）カラーデータや多値データ（グレースケール）である場合には、当該画像データを一旦２値データに変換した後で、前述の画像データの傾きの検出処理を適用していた。このため、カラー画像又は多値画像の傾きを補正した後の画像においては、画像データの変換に起因して、例えば写真の中の人物像の縁がギザギザになってしまう等、画像の品質が低下する場合があった。
【０００７】
一方、近年、カラーイメージスキャナの普及により、処理対象の画像が写真等を含むカラー画像又は多値画像であることが多い。そこで、多くの処理時間を要する回転処理等の編集処理によらず、かつ、写真等の部分の品質の低下を生じることなく、カラー画像又は多値画像の傾き（角度）を検出して画像データを補正することが望まれている。
【０００８】
本発明は、画像の品質低下を生じることなく、読み取ったカラー画像又は多値画像の傾きを検出して、当該画像を補正する画像読取装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像読取装置は、入力された画像データの読取の縦方向及び横方向の各々における複数のサンプルであって多値データからなる複数のサンプルの各々について移動平均データ及び２次微分データを算出するデータ算出部と、複数のサンプルの各々について当該移動平均データ及び２次微分データに基づいてこれらが所定の関係になる第１及び第２の位置を検出する位置検出部と、複数のサンプルの各々について検出された第１及び第２の位置に基づいて平行領域を決定する平行領域決定部と、決定した平行領域に基づいて入力された当該画像の４辺の傾きを求める傾き検出部と、検出された傾きに基づいて入力された画像データを補正する傾き補正部とを備える。
【００１０】
本発明の画像読取装置によれば、多値データからなる複数のサンプルを用いて平行領域を決定し、これに基づいて当該画像の４辺の傾きを求め、入力された画像データを補正する。これにより、入力された画像データが多値データ又はカラーデータである場合、これらを２値データに変換することなく、画像データの傾きを補正することができる。従って、画像データの変換に起因して生じる画像の品質の低下を防止することができる。この結果、例えばカラーイメージスキャナで読み取った画像データについて、多くの処理時間を要する回転処理等の編集処理によらず、かつ、写真等の部分の品質の低下を生じることなく、傾き補正することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１及び図２は、画像読取装置構成図であり、特に、図１は本発明の画像読取装置の構成の概略を示し、図２は図１の画像読取装置の構成の詳細を示す。
【００１２】
画像データ変換部１は、画像データ（以下、入力画像）１００が入力されると、指定された画像種別に従って、入力画像１００の処理を行う。画像種別は、例えば利用者が読取の種別をカラー、多値、モノクロ（２値）と指定することにより、これに応じて指定される。画像種別が多値画像である場合、画像データ変換部１は、当該入力画像１００をそのままサンプル抽出部２へ送る。画像種別がカラー画像又は２値画像である場合、画像データ変換部１は、画像データを変換した上で、サンプル抽出部２へ送る。即ち、例えば２４ビットのフルカラーのカラー画像データに基づいて、８ビット（２５６階調）の多値画像データを生成する。又は、１ビットの２値画像データに基づいて、８ビットの多値画像データを生成する。この場合は、「０（又は黒）」を０階調とし、「１（又は白）」を２５５階調とする。従って、サンプルの抽出に先立って、入力画像１００の多値画像データへの変換が行われる。
【００１３】
サンプル抽出部２は、検出位置決定処理部２１、ｙ方向についての処理を行う１ライン抽出処理部２２、ｘ方向についての処理を行う１ライン抽出処理部２３からなる。図３に示すように、ｙ方向が副走査方向であり、読取の縦方向である。また、ｘ方向が、主走査方向であり、読取の横方向である。図３においては、用紙を斜めに載置したために、黒塗りで示す読取領域の中に斜めに白抜きの用紙が読み取られた状態が示されている。
【００１４】
検出位置決定処理部２１は、画像データ変換部１から多値画像データを受け取ると、検出割合（抽出割合）に従って、サンプルを抽出する位置を決定する。検出割合は、当該画像読取装置の外部から指定され、例えば５％と指定される。例えば、ｘ方向が２５００ライン（読取ライン又は画素の列）であるとすると、その５％であるから、１２５個のサンプルを抽出することになる。そこで、検出位置決定処理部２１は、サンプルを抽出する位置を２０（＝２５００／１２５）ライン毎と決定する。ｙ方向についても、同様に決定される。従って、サンプルを抽出する位置は、図３に白抜きの三角で示すように、均等な間隔とされ、また、ｘ方向及びｙ方向の走査数の割合に依存して定まる。ｘ方向のサンプルは画素ｘ０〜ｘｎからなり、ｙ方向のサンプルは画素ｙ０〜ｙｎからなる。
【００１５】
これにより、実際には解像度により異なるが、通常は、縦横の各々につき１００〜１３０個のサンプルが得られる。傾きを検出するためのサンプル数としては、この程度で十分である。なお、傾き検出の精度を向上させたければ、サンプル数（即ち、検出割合の％）を増やせばよいが、この場合、処理速度がやや低下する。処理速度を向上させたければ、サンプル数を減らせばよいが、この場合、傾き検出の精度がやや低下する。
【００１６】
１ライン抽出処理部２２は、検出位置決定処理部２１から多値画像データを受け取ると、当該多値画像データから、読取の縦方向（ｙ方向）において、複数のサンプルを抽出し、データ算出部３へ送る。サンプルは、図３に示すように、当該読取ラインの１ライン分（画素の１列分）に対応するデータからなる。即ち、入力画像１００の当該１読取ラインの画像データから得た多値データである。サンプルの抽出位置は、検出位置決定処理部２１の決定に従って、前述の例の場合には２０、４０、６０、・・・ラインの位置とされる。１ライン抽出処理部２３も、同様に、検出位置決定処理部２１から多値画像データを受け取ると、当該多値画像データから、読取の横方向（ｘ方向）において、複数のサンプルを抽出し、データ算出部３へ送る。
【００１７】
データ算出部３は、２次微分処理部３１、移動平均生成処理部３２からなる。２次微分処理部３１は、１ライン抽出処理部２２及び２３の各々から複数のサンプルを受け取ると、当該縦方向及び横方向のサンプルの各々について、２次微分データを算出して、位置検出部４へ送る。また、移動平均生成処理部３２は、１ライン抽出処理部２２及び２３の各々から複数のサンプルを受け取ると、当該縦方向及び横方向のサンプルの各々について、移動平均データを算出して、位置検出部４へ送る。即ち、個々のサンプルにおいて、ピクセル（画素）の各々は、８ビット（２５６階調）の多値データとすると、０〜２５５のいずれかの値を採る。そこで、当該多値データを２回微分すれば、２次微分データが得られる。また、当該多値データについて周知の演算を行えば、移動平均データが得られる。例えば、一例として、移動平均データＡｖｅｎ＝（（ｎ−２）＋２（ｎ−１）＋４ｎ＋２（ｎ＋１）＋（ｎ＋２））／１０である。即ち、多値データであるので、微分が可能となり、移動平均の算出が可能となる。
【００１８】
２次微分データ及び移動平均データの一例を、図４乃至図６に示す。図４乃至図６において、曲線Ａは移動平均データＡｖｅｎ、曲線Ｂは、移動平均データＡｖｅｎの極性を反転したデータの内の２次微分データ（曲線Ｃ）が極大である２個の点の間の区間を、当該２次微分データ（曲線Ｃ）が極大である点における移動平均データＡｖｅｎの値ａの極性を反転した値で置き換えたデータ、曲線Ｃは２次微分データである。なお、曲線Ｂのデータは、読取データに基づくデータとしては実際には存在しないデータであり、後述の本発明の位置検出のために生成されるデータである。
【００１９】
図４は、例えば、図３において、抽出したｘ方向のサンプルの左側の部分に相当する。即ち、移動平均データＡｖｅｎ（曲線Ａ）に着目すると、用紙（白抜きの部分）を斜めに載置したために、最初は、用紙が存在しないので画素値がほぼ０の領域が連続し、用紙のエッジで画素値が急激に高くなり２３５程度の値（従って、これは完全に白い用紙ではない）となる。なお、２次微分データ（曲線Ｂ）は画素値の変化に伴って図示のように変化し、また、ｙ方向についても同様の曲線が得られる（図５及び図６において同じ）。
【００２０】
逆に、図５は、例えば、図３において、抽出したｘ方向のサンプルの右側の部分に相当する。即ち、移動平均データＡｖｅｎ（曲線Ａ）に着目すると、用紙を斜めに載置したために、最初は、用紙が存在するので画素値が２３５程度の値の領域が連続し、用紙のエッジで画素値が急激に低くなりほぼ０となる。
【００２１】
図６は、図４と図５とを合成して、用紙を斜めに載置した場合における、２次微分データ及び移動平均データの概略を示した図である。即ち、用紙を斜めに載置した場合、必ず図６に示す曲線が得られる。１個のサンプルにおいて、例えば移動平均データＡｖｅｎ（曲線Ａ）に着目すると、最初は、用紙が存在しないので画素値がほぼ０の領域が連続し、用紙のエッジで画素値が急激に高くなり、この後、用紙が存在するので画素値が２３５程度の値の領域が連続し、用紙のエッジで画素値が急激に低くなりほぼ０となる。
【００２２】
位置検出部４は、エッジ検出処理部４１、検出座標格納部４２からなる。エッジ検出処理部４１は、２次微分処理部３１及び移動平均生成処理部３２から、複数のサンプルの各々について、当該移動平均データ及び２次微分データを受け取ると、これに基づいて、これらが所定の関係になる第１及び第２の位置を検出し、検出座標格納部４２に送る。この第１及び第２の位置が用紙の両側のエッジとなる。
【００２３】
エッジ検出処理部４１は、図６に示すように、２次微分データが極大であり、かつ、移動平均データよりも大きい値である点を、第１の位置α０及び第２の位置β０とする。これを外点ということとする。なお、画素値が急激に高くなる側の位置を第１の位置αとし、画素値が急激に低くなる側の位置を第２の位置βとする。画素値が急激に高くなるか又は低くなる位置では、必ず、２次微分データが極大であり、かつ、移動平均データよりも大きくなる。従って、２次微分データが極大であり、かつ、移動平均データよりも大きくなる位置は、用紙のエッジであると考えてよい。
【００２４】
また、エッジ検出処理部４１は、図６に示すように、２次微分データが極小であり、かつ、２次微分データが極大である点における移動平均データの値の極性を反転した値よりも小さい値である点を、第１の位置αｎ及び第２の位置βｎとする。これを内点（外点よりも内側の点）ということとする。画素値が急激に高くなるか又は低くなる位置では、必ず、２次微分データが極小であり、かつ、２次微分データが極大である点における移動平均データの値の極性を反転した値よりもよりも小さくなる。従って、２次微分データが極小であり、かつ、２次微分データが極大である点における移動平均データの値の極性を反転した値よりも小さくなる位置も、用紙のエッジであると考えてよい。なお、外点のみを求めて内点を求めないようにしてもよく、逆に、内点のみを求めて外点を求めないようにしてもよい。
【００２５】
検出座標格納部４２は、図７（Ａ）に示すように、検出座標テーブル４２１を作成する。検出座標テーブル４２１は、複数のサンプルの各々に付されたユニークな番号と、当該サンプルについて検出されたエッジ検出処理部４１からの外点及び内点とを格納する。検出座標格納部４２は、複数のサンプルの全てについてその外点及び内点を格納すると、これを平行領域決定部５に通知する。
【００２６】
平行領域決定部５は、検出座標格納部４２からの通知を受けると、複数のサンプルの各々について検出された第１及び第２の位置に基づいて、平行領域を決定して、その結果（位置座標）を傾き検出部６に通知する。
【００２７】
このために、平行領域決定部５は、検出座標テーブル４２１を参照して、外点の第２の位置β０（の座標の値）から第１の位置α０（の座標の値）を引くことにより、第１及び第２の位置の間の距離（図６参照）を算出する。又は、内点の第２の位置βｎ（の座標の値）から第１の位置αｎ（の座標の値）を引くことにより、第１及び第２の位置の間の距離を算出する。第１及び第２の位置の間の距離は、これがほぼ一定となった時の値が、用紙の幅に相当する。この時、図６から判るように、外点を用いると用紙の幅は広く算出される傾向にあり、内点を用いると用紙の幅は狭く算出される傾向にある。そこで、外点の第１及び第２の位置の間の距離と、内点の第１及び第２の位置の間の距離との平均を、当該サンプルについての第１及び第２の位置の間の距離としてもよい。これらのいずれを用いるかは、例えば利用者による当該画像読取装置の外部からの指示入力により定まる。
【００２８】
次に、平行領域決定部５は、第１及び第２の位置の間の距離の分布（ヒストグラム）を求める。第１及び第２の位置の間の距離の分布の一例を、図８及び図９に示す。図８は、ｘ方向（読取の横方向）における、複数のサンプルについての第１及び第２の位置の間の距離の分布を示す。この例の場合、多くのサンプルの距離が約２３８０の位置にあるので、当該距離は約２３８０画素分に相当する距離を中心に分布することが判る。図９は、ｙ方向（読取の縦方向）における、複数のサンプルについての第１及び第２の位置の間の距離の分布を示す。この例の場合、多くのサンプルの距離が約１６８０の位置にあるので、当該距離は約１６８０画素分に相当する距離を中心に分布することが判る。
【００２９】
第１及び第２の位置の間の距離のヒストグラムは、通常、図７（Ｂ）に示すように、ある程度の幅を持って分布する形状となる。そこで、平行領域決定部５は、当該分布の幅を平行認識領域とする。即ち、平行領域を決定する。例えば、当該分布の幅は、当該分布の中心値に対して所定の値を加算及び減算して求まる幅である。具体的には、平行領域決定部５は、読取の縦方向について、前記分布に基づいて、前記分布の幅を平行認識領域とすることにより、平行領域を決定する。また、平行領域決定部５は、読取の横方向について、前記分布に基づいて、前記分布の幅を平行認識領域とすることにより、平行領域を決定する。
【００３０】
傾き検出部６は、平行領域決定部５から決定した平行領域を受け取ると、これに基づいて、入力された当該画像の４辺の傾きを求める。このために、傾き検出部６は、ｙ方向についての処理を行う直線式処理部６１、ｘ方向についての処理を行う直線式処理部６２、交点座標算出処理部６３、角度算出処理部６４からなる。
【００３１】
直線式処理部６１は、ｙ方向についての平行領域を受け取ると、図７（Ｃ）に示すように、当該画像のｙ方向の２辺（左辺及び右辺）の直線式を求める。このために、直線式処理部６１は、検出座標テーブル４２１を参照して、第１及び第２の位置の間の距離が前記ｙ方向の平行領域の範囲内にあるｙ方向の複数のサンプル（のみ）を抽出する。そして、直線式処理部６１は、これらの複数のサンプルの第１の位置の座標を用いて、周知の最小二乗法により、直線式を求める。これが左辺の直線式である。また、直線式処理部６１は、これらの複数のサンプルの第２の位置の座標を用いて、周知の最小二乗法により、直線式を求める。これが右辺の直線式である。
【００３２】
同様にして、直線式処理部６２は、ｘ方向についての平行領域を受け取ると、図７（Ｃ）に示すように、当該画像のｘ方向の２辺（上辺及び下辺）の直線式を求める。即ち、直線式処理部６１は、第１及び第２の位置の間の距離が前記ｘ方向の平行領域の範囲内にあるｘ方向の複数のサンプルを抽出し、これらのサンプルの第１及び第２の位置の座標を用いて、各々、最小二乗法により、上辺の直線式及び下辺の直線式を求める。
【００３３】
交点座標算出処理部６３は、図７（Ｃ）に示すように、直線式処理部６１及び６２からの４辺の直線式を用いて、その交点（白丸で示す）から傾いた当該画像の４個の頂点を求める。これらは、図７（Ｃ）から判るように、各連立方程式を解くことにより得られる。交点座標算出処理部６３は、求めた４個の頂点を、角度算出処理部６４及び画像出力部８に通知する。
【００３４】
角度算出処理部６４は、図１０（Ａ）に示すように、前述の４個の頂点に基づいて、当該画像の前記４辺の傾きを求め、傾き補正部７、及び、図示しないが、画像出力部８へ送る。傾きθは、図１０（Ａ）から判るように、例えば、三角形Ｔについてのｔａｎ−１θを求めることにより得られる。ｔａｎ−１θは、図１０（Ａ）の点線で示す直線式から、各連立方程式を解くこと等により得られる。点線で示す直線式は、当該三角形Ｔに含まれる２個の頂点の座標から得られる。他の傾きについても、同様である。
【００３５】
傾き補正部７は、角度算出処理部６４から検出された傾きを受け取ると、これに基づいて、入力画像１００の傾きを補正し、図１０（Ｂ）に示すように、補正画像２００を得る。このために、特に図示はしないが、傾き補正部７は、画像データ変換部１から変換前の入力画像１００を受け取り、保存する。入力画像１００の傾きの補正は、種々の処理によることができる。例えば、周知の回転処理によってもよく、前述の特開２００２−１４２０８４号に示される処理によってもよい。補正画像２００は所定の格納領域（図示せず）に格納される。
【００３６】
画像出力部８は、交点座標算出処理部６３から受け取った傾いた画像の４個の頂点と、角度算出処理部６４から受け取った傾きとに基づいて、補正後における４個の頂点（白丸で示す）を求める。これらは、入力画像１００の傾きの補正の処理に応じた演算処理により得られる。そして、画像出力部８は、補正画像２００から、補正後における４個の頂点により定まる矩形の画像（のみ）を取り出して（切り出して）、これを出力画像（切り出し画像）３００として出力する。
【００３７】
図１１は、画像傾き補正処理フローであり、本発明の画像読取装置における画像傾き補正処理について示す。
【００３８】
画像データ変換部１が、入力画像１００が入力されると（ステップＳ１）、画像種別を調べ（ステップＳ２）、画像種別がカラー画像又は２値画像である場合、当該入力画像１００を多値画像データに変換し（ステップＳ３）、ステップＳ４へ進む。画像種別が多値画像である場合、ステップＳ３を省略する。この後、サンプル抽出部２が、図３に示すように、検出割合（抽出割合）に従って、当該多値画像データから、読取の縦方向（ｙ方向）及び横方向（ｘ方向）において、複数のサンプルを抽出する（ステップＳ４）。次に、データ算出部３が、縦方向及び横方向の複数のサンプルの各々について、図４及び図５に示すように、２次微分データ及び移動平均データを算出する（ステップＳ５）。
【００３９】
次に、位置検出部４が、図７（Ａ）に示すように、検出座標テーブル４２１を作成し（ステップＳ６）、１個のサンプルを取り出して（ステップＳ７）、図６に示すように、２次微分データが極大であり、かつ、移動平均データよりも大きい値である外点（第１の位置α０及び第２の位置β０）を検出し（ステップＳ８）、当該２次微分データが極大である点における移動平均データの値の極性を反転させた値の曲線Ｂを求めた後に（ステップＳ９）、図６に示すように、２次微分データが極小であり、かつ、２次微分データが極大である点における移動平均データの値の極性を反転させた値よりも小さい値である内点（第１の位置αｎ及び第２の位置βｎ）を検出する（ステップＳ１０）。この後、位置検出部４が、当該サンプルが最後のサンプルか否かを調べる（ステップＳ１１）。最後のサンプルでない場合、ステップＳ７以下を繰り返す。
【００４０】
なお、外点及び内点の検出においては、２次微分データが極大である点の検出が先に行なわれなければならない。従って、図６から判るように、ステップＳ７で取り出した１個のサンプルについて、ステップＳ８において当該サンプルであるデータ列の先頭及び最後尾の双方から検出処理を開始して、外点即ち２次微分データが極大である点を検出し、ステップＳ１０において双方の内点を検出する。実際には、例えば当該サンプルの先頭から検出処理を開始して、外点α０を検出し、ステップＳ８の後にステップＳ１０において内点αｎを検出し、内点αｎを検出したら当該方向からの検出処理を停止し、次に、当該サンプルの最後尾から検出処理を開始して、外点β０を検出し、ステップＳ８の後にステップＳ１０において内点βｎを検出する。
【００４１】
最後のサンプルである場合、平行領域決定部５が、図８及び図９に示すように、複数のサンプルの各々についての第１及び第２の位置の間の距離の分布（ヒストグラム）を求め、これに基づいて、図７（Ｂ）に示すように、平行領域（平行認識領域）を決定する（ステップＳ１２）。
【００４２】
次に、傾き検出部６が、平行領域に基づいて、図７（Ｃ）に示すように、ｙ方向の２辺（左辺及び右辺）の直線式及びｘ方向の２辺（上辺及び下辺）の直線式を求め（ステップＳ１３）、これらの４辺の直線式を用いて、その交点から傾いた当該画像の４個の頂点を求め（ステップＳ１４）、更に、これらの４個の頂点に基づいて、当該画像の４辺の傾きを求める（ステップＳ１５）。
【００４３】
次に、傾き補正部７が、図１０（Ａ）に示すように、前記傾きに基づいて、入力画像１００の傾きを補正し、図１０（Ｂ）に示すように、補正画像２００を得る（ステップＳ１６）。この後、画像出力部８が、傾いた画像の４個の頂点と傾きとに基づいて、補正後における４個の頂点を求め（ステップＳ１７）、図１０（Ｂ）に示すように、補正画像２００から補正後における４個の頂点により定まる矩形の画像を切り出して、これを出力画像３００として出力する（ステップＳ１８）。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像読取装置において、多値データからなる複数のサンプルを用いて平行領域を決定し、これに基づいて当該画像の４辺の傾きを求め、入力された画像データを補正することにより、入力された画像データが多値データ又はカラーデータである場合、これらを２値データに変換することなく、画像データの傾きを補正することができるので、画像データの変換に起因して生じる画像の品質の低下を防止することができる。この結果、例えばカラーイメージスキャナで読み取った画像データについて、多くの処理時間を要する回転処理等の編集処理によらず、写真等の部分の品質の低下を生じることなく、傾き補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像読取装置構成図であり、画像読取装置の構成の概略を示す。
【図２】画像読取装置構成図であり、画像読取装置の構成の詳細を示す。
【図３】画像傾き補正処理説明図である。
【図４】画像傾き補正処理説明図である。
【図５】画像傾き補正処理説明図である。
【図６】画像傾き補正処理説明図である。
【図７】画像傾き補正処理説明図である。
【図８】画像傾き補正処理説明図である。
【図９】画像傾き補正処理説明図である。
【図１０】画像傾き補正処理説明図である。
【図１１】画像傾き補正処理フローであり、本発明の画像読取装置における画像傾き補正処理について示す。
【符号の説明】
１　　画像データ変換部
２　　サンプル抽出部
３　　データ算出部
４　　位置検出部
５　　平行領域決定部
６　　傾き検出部
７　　傾き補正部
８　　画像出力部
【図１】
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【図２】
2004129022.tif 000004
【図３】
2004129022.tif 000005
【図４】
2004129022.tif 000006
【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】
2004129022.tif 000012
【図１１】
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