(57)【要約】【課題】矩形切り出し処理において、切り出し結果に背景が含まれないように切り出し領域を狭めると、本来切り出すべきであった前景の情報の一部が失われてしまう。【解決手段】２値の矩形画像の端部における白画素数のヒストグラムを生成し（Ｓ１００２）、該ヒストグラムに基づいて前記２値画像の端部における白画素混入領域を判定し（Ｓ１００３）、前記２値画像の端部から前記白画素混入領域を除去する（Ｓ１００４）ことによって、矩形画像の端部を効率的にトリミングでき、背景混入領域の切り捨てを最小限に留めることができる。【選択図】　　図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
矩形画像の端部をトリミングする画像処理方法であって、
２値の矩形画像における白画素数のヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、
前記ヒストグラムに基づいて前記矩形画像の端部における白画素混入領域を判定する混入領域判定工程と、
前記矩形画像の端部から前記白画素混入領域を除去する除去工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記ヒストグラム生成工程においては、前記矩形画像の端部について、前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記矩形画像の端部は、該矩形画像サイズの所定割合からなる領域であることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
さらに、多値の矩形画像を２値化して前記２値の矩形画像を得る２値化工程を有することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記２値化工程においては、２値化閾値を操作者の指示に基づいて設定することを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
【請求項６】
さらに、前記矩形画像をより大きなサイズの画像から検出する矩形画像検出工程を有することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記矩形画像検出工程においては、前記矩形画像を自動判定して検出することを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記矩形画像検出工程においては、
原画像を２値化した画像において、その水平及び垂直方向の黒画素数のヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムを台形近似することによって、前記２値画像における矩形領域の存在範囲を検出し、
前記存在範囲内における、前記矩形領域の傾き方向を検出することによって、前記矩形画像を検出することを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記矩形画像検出工程においては、操作者の指示に基づいて前記矩形画像を検出することを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記矩形画像検出工程においては、
原画像を第１の解像度で読み取ってプレビュー画像を得、
前記プレビュー画像を表示し、
前記表示されたプレビュー画像に対し、矩形のスキャン座標を指定し、
前記原画像において前記スキャン座標で示される矩形領域を、前記第１の解像度よりも高い第２の解像度で読み取ることによって、前記矩形画像を検出することを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記矩形画像は、写真画像であることを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記混入領域判定工程においては、
前記ヒストグラムの高さが所定の閾値以上である領域を白画素混入領域であると判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記閾値は、前記矩形画像のサイズに基づいて設定されることを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記閾値は、操作者の指示に基づいて設定されることを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１５】
矩形画像の端部をトリミングする画像処理装置であって、２値の矩形画像における白画素数のヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、
前記ヒストグラムに基づいて前記矩形画像の端部における白画素混入領域を判定する混入領域判定手段と、
前記矩形画像の端部から前記白画素混入領域を除去する除去手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
矩形画像の端部をトリミングするための画像処理プログラムであって、
２値の矩形画像における白画素数のヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程のコードと、
前記ヒストグラムに基づいて前記矩形画像の端部における白画素混入領域を判定する混入領域判定工程のコードと、
前記矩形画像の端部から前記白画素混入領域を除去する除去工程のコードと、を備えることを特徴とするコンピュータ可読プログラム。
【請求項１７】
請求項１６記載のプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関し、特に矩形画像のトリミングを行う画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、原画像から矩形領域を検出し、切り出すためのアルゴリズムが種々提案されている。例えば、特開平８−２３７５３７号においては、まず輪郭抽出を行い、輪郭が直線を成す部分を探すことによって矩形領域の探索を行なう技術が記載されている。
【０００３】
しかしながら従来の矩形切り出しのアルゴリズムによれば、ノイズの多い環境下で正確な切り出しを行うことは困難であり、切り出し結果の精度は十分とはいえなかった。
【０００４】
ここで図９を参照して、典型的な矩形切り出し処理の概要を説明する。図９（ａ）において、実線で囲まれた画像から網点で示される矩形部分を切り出す場合について考える。このとき、切り出し精度が低いと、同図において点線で示されるように、わずかにずれた矩形を切り出してしまう。このようにずれてしまった切り出し結果を斜行補正した様子を図９（ｂ）に示す。同図によれば、切り出し結果の４辺に対してくさび状に背景領域が入りこんでいるのがわかる。
【０００５】
なお図９は矩形切り出しの典型例を模式的に示したものであり、必ずしも４辺が対称になるものではないし、１辺だけに背景が入り込むようなこともあり得る。
【０００６】
従って従来の切り出し処理においては、図９（ｂ）に点線で示されるように、検出結果よりも十分内側の矩形を切り出すことによって、切り出し結果に背景が含まれないようにすることが一般的であった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の矩形切り出し処理においては、図９（ｂ）に示すように、切り出し結果に背景が含まれないように切り出し領域を狭めることによって、本来切り出すべきであった前景の情報の一部が失われてしまうという不具合があった。
【０００８】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、原画像から切り出された矩形画像において、背景混入領域の切り捨てを最小限に留めることを可能とする画像処理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００９】
また、ノイズの多い環境下でも、矩形画像を効率的に検出可能とする画像処理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための一手法として、本発明の画像処理方法は以下の工程を備える。
【００１１】
すなわち、画像の端部をトリミングする画像処理方法であって、２値画像の端部における白画素数のヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、前記ヒストグラムに基づいて前記２値画像の端部における白画素混入領域を判定する混入領域判定工程と、前記２値画像の端部から前記白画素混入領域を除去する除去工程と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
例えば、前記２値画像は矩形であることを特徴とする。
【００１３】
さらに、多値の矩形画像を２値化して前記２値画像を得る２値化工程を有することを特徴とする。
【００１４】
さらに、前記矩形画像をより大きなサイズの画像から検出する矩形画像検出工程を有することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
＜第１実施形態＞
●システム構成
図１は、本発明が実行されるコンピュータシステムの構成を示すブロック図である。１０１はＣＰＵであり、システム全体の制御を行なう。１０２はキーボードであり、１０２ａのマウスとともにシステムへのデータ入力に使用される。１０３は表示装置であり、ＣＲＴや液晶等で構成されている。１０４はＲＯＭ、１０５はＲＡＭであり、システムの記憶装置を構成し、システムが実行するプログラムやシステムが利用するデータを記憶する。１０６はハードディスク装置（ＨＤＤ）、１０７はフロッピディスク装置（ＦＤＤ）であり、システムのファイルシステムに使用される外部記憶装置を構成している。１０８はプリンタである。
【００１７】
１０９はネットワークＩ／Ｆであり、ＬＡＮまたはＷＡＮに接続している。Ｉ／Ｆ１０９を介して、コンピュータプログラムやデジタル画像等のデータファイルを他のコンピュータシステムとやりとりすることができる。プログラムやデータはハードディスク１０６に記録されたり、直接ＲＡＭ１０５に展開されて実行される。
【００１８】
１１０はイメージスキャナであり、原稿台上の写真や印刷物を読み込んで、多値のデジタル画像データとしてＲＡＭ１０５上に取り込むことができる。
【００１９】
●矩形画像概要
図２に、イメージスキャナ１１０から取り込んで２値化された画像の一例を示す。図中の矩形は、写真等の矩形の原稿画像（以下、矩形画像と称する）を示し、３つの楕円はノイズを示している。なお、同図においては説明のためノイズを簡略化して示したが、実際のノイズ分はサイズも形状も不定であり、その数も数百から数千個程度になることが多い。また、画像の２値化は所定の閾値との比較による周知の単純二値化法を用いるとし、ここでは詳細な説明を省略する。
【００２０】
図２に示す画像は、ＲＡＭ１０５上で幅Ｗ画素、高さＨ画素のビットマップとして保持されている。各画素は１バイトの深さを持ち、黒画素は値２５５、白画素は値０で示されるとする。また、ＲＡＭ１０５上のビットマップは２次元配列としてアクセスできるものとし、該ビットマップの左上を起点として水平方向にｉ番目、垂直方向にｊ番目の画素をｂｕｆ（ｉ，ｊ）と表記する。本実施形態ではこのビットマップから、以下に示す方法によって矩形画像の存在領域の座標を特定する。
【００２１】
●ヒストグラム作成
図３は、図２に示す２値画像においてノイズが存在しない理想的な状態を想定した場合に、水平方向に黒画素を計数したヒストグラムの様子を示す図であり、同図上部が２値画像、下部がヒストグラム例を示す。同図によれば、２値画像の矩形の４頂点に対応して、ヒストグラムが概ね台形をなすことがわかる。なお、実際の２値画像はノイズを含むため、ヒストグラムが完全な台形となることはないが、水平方向における頂点の位置を特定するのに十分な情報を、このヒストグラムの台形形状から得ることができる。
【００２２】
図４は、図３に示したヒストグラムの作成処理を示すフローチャートである。以下、ヒストグラムデータを格納する配列をｈｉｓｔ（）で示す。
【００２３】
先ずステップＳ４０１，Ｓ４０２において、変数ｘ，ｙ及びのそれぞれに値０を代入し、ステップＳ４０３で変数ｈｉｓｔ（ｘ）に値０を代入する。
【００２４】
そしてステップＳ４０４において、ビットマップ上の画素ｂｕｆ（ｘ，ｙ）と値２５５を比較し、異なればステップＳ４０６へ進むが、等しければステップＳ４０５へ進んでｈｉｓｔ（ｘ）を値１だけインクリメントした後、ステップＳ４０６へ進む。
【００２５】
ステップＳ４０６では変数ｙを値１だけインクリメントし、次にステップＳ４０７においてｙとビットマップの高さＨを比較する。ｙとＨが異なればステップＳ４０４へ戻るが、等しければステップＳ４０８へ進んで変数ｘを値１だけインクリメントし、ステップＳ４０９でｘとビットマップ幅Ｗを比較する。ｘとＷが異なればステップＳ４０２へ戻るが、等しければ処理を終了する。
【００２６】
●頂点候補検出処理
以上の処理によって、黒画素を計数したヒストグラムの配列ｈｉｓｔ（）が得られる。このヒストグラムは図３に示したように、Ｘ軸及び３つの直線で囲まれた台形をなしている。本実施形態ではこの台形において、左辺がＸ軸と交わる位置をａ、左辺と上底が交わる位置をｂ、右辺と上底が交わる位置をｃ、右辺がＸ軸と交わる位置をｄとする。
【００２７】
ここで図５のフローチャートを用いて、ヒストグラムが呈する台形の左辺を解析して、上記位置ａ，ｂを求める方法について説明する。
【００２８】
まずステップＳ５０１において、ｈｉｓｔ（ｘ）が最大になるピーク点Ｐを検出する。図３に示すヒストグラムにおいては、Ｘ＝４００前後の位置に高さ８００のピークがある。次にステップＳ５０２において、点Ｐの前方向に、ピークの半分の高さになる点Ｆを検出する。図３に示すヒストグラムにおいては、Ｘ＝１００前後の位置が点Ｆに相当する。そしてステップＳ５０３で、点Ｆの前方向にピークの１／４の高さになる点Ｆ０を検出し、さらにステップＳ５０４で、点Ｆの後方向にピークの３／４の高さになる点Ｆ１を検出する。
【００２９】
次にステップＳ５０５において、Ｆ０≦Ｘ≦Ｆ１の全ての点について、周知の回帰分析を用いて直線近似を行うことによって、図３に示すような直線Ｌを得る。そしてステップＳ５０６において直線ＬがＸ軸と交わる点を算出し、この点をａとして得る。そしてステップＳ５０７において、直線ＬがピークＰの高さの９８％になる点を算出し、この点をｂとして得る。これは、ピークＰはノイズ分を含んでいるため実際のピークよりも多めに出ていることを考慮して、これを９８％分に補正するためである。
【００３０】
以上、図５に示すフローチャートにより、ピークＰの前方向への探索を行って点ａ，ｂを得る例について説明したが、同様にピークＰの後方向に探索を行うことにより、点ｃ、ｄを得ることができる。
【００３１】
また、以上は水平方向の頂点位置検出についての説明であるが、上記説明における縦軸と横軸を反転して全く同様の方法を適用することにより、垂直方向における頂点位置検出を行うことが可能である。これにより図６に示すように、矩形を囲む縦横それぞれ４個の座標値、すなわち８個の変数（ａｘ，ｂｘ，ｃｘ，ｄｘ，ａｙ，ｂｙ，ｃｙ，ｄｙ）を、頂点候補として得ることができる。
【００３２】
ここで、矩形から上記８つの変数は一意に決定されるが、逆に、８つの変数から矩形を決定することはできない。すなわち図７に示すように、８つの変数に基づく矩形としては、その斜行方向（以下、斜行モード）によって４通りの頂点座標が考えられるが、そのいずれであるかを決定することができない。なお図７においては、矩形が完全に水平である特別な場合（不図示）をモード０として、４つの斜行モードをそれぞれ、モード１，２，−１，−２とする。これら各モードで示される画像からは同じ形状のヒストグラムが生成されるため、ヒストグラム以外の他の方法によって、斜行モードを判定する必要がある。
【００３３】
●斜行モード判定
以下、本実施形態における斜行モード判定処理について、詳細に説明する。
【００３４】
上述した図６は、図７に示すモード１の状態に相当するが、図６において斜線で示した２つの三角領域の内側に存在する黒画素を計数すると、理想的には黒画素（図中網点部分）が含まれないため、黒画素の計数結果は０になると考えられる。以下、この図６に示す斜線領域を、モード１のテンプレートと呼ぶ。なお、図７に示す他のモードについても同様に、矩形上部に存在する２つの三角領域を、各モードのテンプレートとする。
【００３５】
ここで図８に示すように、実際にはモード１である矩形画像（図中網点部分）に対してモード２のテンプレート（図中斜線部分）を当てはめると、テンプレート内に矩形部分がはみ出してしまうため、黒画素数の計数結果は０にならない。本実施形態ではこの特性を利用して、矩形の斜行モードを判定する。
【００３６】
具体的には、判定対象となる矩形画像に対して４つのモードのテンプレートを適用した場合の、テンプレート内にある黒画素数をそれぞれ計数し、計数結果が最少であるテンプレートを、その画像の斜行モードとして決定する。すなわち、テンプレートへの入り込みの度合いが最も少ない場合が、該矩形画像が最も近似する斜行度合いであるとする。もちろん、テンプレート外に存在する黒画素を計数し、計数結果が最大であるテンプレートによって斜行モードを決定することも可能である。
【００３７】
以上の処理により、２値画像中の矩形領域の４つの頂点座標を特定することができる。従ってこの情報に基づき、原画像に対して周知の斜行補正及び画像切り出し処理を施すことによって、例えばイメージスキャナ１１０上に配置した矩形の写真画像を切り出すことができる。
【００３８】
なお、上記周知の斜行補正処理としては、単純補間法（ニアレストネイバ法）または線形補間法（バイリニア法）を用いることが望ましく、前者は速度に優れ、後者は画質に優れるので、用途に応じて使い分ければ良い。
【００３９】
●背景除去
図９に、上記処理によって矩形画像を切り出し、斜行補正した様子を示す。図９（ａ）の網点部分が処理対象の矩形領域であり、点線で囲まれた矩形部分が上記処理による切り出し結果である。もちろん、両者が一致することが理想的であるが、実際の画像は様々なノイズを含むため、同図に示されるようにこれらは必ずしも一致せず、誤差すなわちずれが生じてしまう。
【００４０】
図９（ａ）において、上記切り出し結果に基づいて切り出された矩形を斜行補正した結果を、図９（ｂ）に示す。図９（ｂ）によれば、４辺に白い背景画素が混入しており、品質に問題があることが分かる。
【００４１】
そこで本実施形態においては、図９（ｂ）に示す背景画素を除去することを特徴とする。以下、図１０に示すフローチャートを用いて、本実施形態における背景除去処理について、画像左端を例として説明する。
【００４２】
まずステップＳ１００１において、切り出した画像を周知の単純２値化法を用いて２値化する。なお、このときの２値化閾値としては、所定のＵＩ等を介してユーザの任意に設定できるようにしても良い。
【００４３】
そしてステップＳ１００２において、図４で説明した黒画素数のヒストグラム作成と同様の方法により、白画素数のヒストグラムを作成する。なお、図４の方法では画像全面についてのヒストグラムを作成したが、ここでは画像の左端近傍のみについての作成で十分である。このヒストグラムの作成対象領域としてはシステムに応じて適宜設定すればよく、例えば、切り出した矩形画像のサイズがｗ画素×ｈ画素であれば、左端からｗ／２０画素程度の領域についてのヒストグラムを作成すればよい。作成されたヒストグラムの例を図１１に示す。図１１において、上部が切り出した２値画像、下部が白画素のヒストグラムである。
【００４４】
そしてステップＳ１００３で、切り出した画像内において白画素が混入している領域を判定し、該白画素混入領域の右端を直線Ｌとする。図１１に示すヒストグラムから分かるように、切り出し画像の左端に混入した白画素が無くなるあたりで、ヒストグラムが０に近くなる。なお、画像上端に混入した白画素やノイズの影響により、ヒストグラムが完全に０とはならない。本実施形態においては、このような白画素ヒストグラムの特性を利用して、切り出し画像に混入した白画素領域を切り捨てることを特徴とする。具体的には図１１において、ヒストグラムの左端から、ヒストグラムの高さが画像の高さｈに比べ十分小さくなった位置（例えば、ｈの３％程度）までを白画素混入領域と判定し、この白画素混入領域の右端を直線Ｌで示した。なお、直線Ｌの判定閾値（この例では３％）はスキャナの性能等に依存するものであるので、ユーザの任意に該閾値を設定できるようにしてもよい。
【００４５】
次にステップＳ１００４において、切り出し画像から白画素混入領域を切り捨てる。すなわち図１１において、切り出し画像の左端を直線Ｌで切り捨てることによって、画像左端における背景除去がなされる。
【００４６】
以上のように図１０を用いて説明した画像左端に対する背景除去処理を、画像の右端、上端、下端についても同様に繰り返すことにより、切り出し画像の４辺に対して白画素混入領域、すなわち背景画素を除去することができる。
【００４７】
以上説明したように本実施形態によれば、スキャンした矩形領域の切り出し精度が十分高くないことに起因する、画像端部の白画素混入部分を正確に切り捨てることができる。従って、ノイズの多い環境下でも、矩形領域の切り出し領域を狭めることなく、該矩形領域を効率的に検出することができる。
【００４８】
＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態におけるシステム構成は上述した第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００４９】
上述した第１実施形態においては、自動的に矩形の位置を判定して切り出し、斜行補正した後に、画像端部の白画素混入領域を切り捨てる例を示した。しかしながら本発明はこの例に限定されず、一般的な手動による矩形スキャンを行った上で、白画素混入領域の切り捨てを実施することも可能である。
【００５０】
ここで、図１に示すシステムにおいて一般的な画像スキャンアプリケーションを実行させた場合の動作について、図１２のフローチャートを参照して説明する。まずステップＳ１２０１でスキャナ１１０の原稿台全面を７５ｄｐｉ程度の低解像度でスキャンし、得られたビットマップデータをＲＡＭ１０５に格納する。そしてステップＳ１２０２で上記低解像ビットマップを表示部１０３に表示し、ステップＳ１２０３でユーザがキーボード１０２やマウス１０２ａ等を用いて、表示されたビットマップ上から所望の矩形（例えば写真領域等）を指定する。そしてステップＳ１２０４において上記指定した矩形領域を高解像度でスキャンし、次にステップＳ１２０５において、得られた高解像度の矩形データに対し、さらにマウス１０２ａ等を用いて手動によるトリミングを施す。
【００５１】
以上のように、従来より行われてきたスキャン手順としては、低解像度のプレビューに基づいて矩形選択を行った上で、高解像度によるスキャン及びトリミングを行っていた。この方法によれば、矩形選択を低解像のプレビューに基づいて行うことから位置精度が十分ではなく、従ってステップＳ１２０５のトリミング作業が必須であった。さもなくば、白画素の混入を容認するか、ステップＳ１２０３の矩形指定時に本来の矩形の十分内側を指定していた。
【００５２】
そこで第２実施形態においては、上記ステップＳ１２０５に示した手動トリミング処理を、上述した第１実施形態で図１０及び図１１を用いて説明した背景除去処理に置き換える。これにより、トリミング処理を自動化することができる。
【００５３】
以上説明したように第２実施形態によれば、一般的なスキャンアプリケーションを使用しながら、スキャンした写真画像等の矩形データの品質を向上することができる。
【００５４】
【他の実施形態】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用しても良い。
【００５５】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成されることは言うまでもない。
【００５６】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００５７】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることが出来る。
【００５８】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５９】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、原画像から切り出された矩形画像において、背景混入領域の切り捨てを最小限に留めることができる。
【００６１】
従って、ノイズの多い環境下でも、矩形画像を効率的に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施形態における画像処理システムの概要構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態において検出対象となる２値画像例を示す図である。
【図３】本実施形態における黒画素数の水平方向ヒストグラム例を示す図である。
【図４】本実施形態におけるヒストグラム算出処理を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態におけるヒストグラムの台形近似方法を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態における矩形画像の検出座標例を示す図である。
【図７】本実施形態における４つの斜行モードを示す図である。
【図８】本実施形態における斜行モード判定の原理を説明するための図である。
【図９】不十分な矩形検出精度による切り出し画像例を示す図である。
【図１０】本実施形態における背景除去処理を示すフローチャートである。
【図１１】画像左端における白画素数の水平方向ヒストグラム例を示す図である。
【図１２】一般的な画像スキャンアプリケーションによる処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１　ＣＰＵ
１０２　キーボード
１０２ａ　マウス
１０３　表示部
１０４　ＲＯＭ
１０５　ＲＡＭ
１０６　ハードディスク
１０７　フロッピー（登録商標）ディスク
１０８　プリンタ
１０９　ネットワークＩ／Ｆ
１１０　イメージスキャナ
【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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