(57)【要約】【課題】色の違いを用いて文字部から分離された罫線や色の異なる背景部の境界等の情報を利用して傾き検出でき、スキュー補正に用いることができること。【解決手段】画像入力手段２０１には、カラーの原稿画像が入力され、所定色判定手段２０２は、原稿上におけるある領域の所定色を判定し、所定色抽出／消去手段２０４は、この所定色を抽出または消去する。所定色２値化手段２０３は、所定色判定手段２０２の判定結果に従い２値画像を作成する。画像傾き算出手段２０５は、抽出または消去される所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する。画像傾き算出手段２０５は、例えばカラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出する。このような画像の傾きを検出することによりスキュー補正等を行えるようになる。【選択図】　　　図２
2004062460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する機能を有する画像処理装置において、
抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する画像傾き算出手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像傾き算出手段は、
前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出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】
前記画像傾き算出手段は、
カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像傾き算出手段は、
前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出す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】
前記画像傾き算出手段は、
前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出す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６】
前記画像傾き算出手段は、
前記請求項１〜５のいずれか一つにより検出された画像の第１の傾きと、
前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きと、
前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記画像傾き算出手段は、
前記請求項１〜５のいずれか一つにより検出された画像の第１の傾きと、
入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像を用いて検出された画像の第３の傾きと、
前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する機能を有する画像処理方法において、
抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する画像傾き算出工程を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記画像傾き算出工程は、
前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記画像傾き算出工程は、
カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出することを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記画像傾き算出工程は、
前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記画像傾き算出工程は、
前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記請求項８〜１２のいずれか一つの画像傾き算出工程で検出された画像の第１の傾きと、
前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出する第２の画像傾き検出工程と、
前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定する画像傾き決定工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
前記請求項８〜１２のいずれか一つの画像傾き算出工程で検出された画像の第１の傾きと、
入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出する第３の画像傾き検出工程と、
前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定する画像傾き決定工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する処理を実行する画像処理プログラムであって、該プログラムはコンピュータに、
抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１６】
前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理プログラム。
【請求項１７】
カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項１５または１６に記載の画像処理プログラム。
【請求項１８】
前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項１７に記載の画像処理プログラム。
【請求項１９】
前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項１７に記載の画像処理プログラム。
【請求項２０】
前記請求項１５〜１９のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、
前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出させ、
前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２１】
前記請求項１５〜１９のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、
入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出させ、
前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２２】
入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、
抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２３】
前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項２２に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２４】
カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項２２または２３に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２５】
前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項２４に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２６】
前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする請求項２４に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２７】
前記請求項２２〜２６のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、
前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出させ、
前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２８】
前記請求項２２〜２６のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、
入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出させ、
前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする画像処理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】
この発明は、カラー文書を対象とした文書処理や文字認識の技術に適用され、特に、文字認識の前処理、電子ファイリング、ネットワーク配送に用いて好適な画像処理装置において、画像中の所定色を抽出して画像の傾きを検出する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
帳票処理の分野等では文字認識を適用するため、文字部の２値モノクロ画像を作成する必要がある。文字と罫線が重なっている場合、両者が異なる色で書かれていた場合でも作成された２値画像は文字と罫線が重なっていることが多く、そのままでは文字認識を適用できないことが多い。
【０００３】
この改善策として特開２００１−２９１０９７号公報に開示された技術は、所望する色の領域の隣接領域の色を特定し、所望色と隣接色の関係より所望する色の領域を精度良く抽出または消去するもので、色の違いを利用して文字部のみを２値画像とする技術である。
【０００４】
ここで原稿が傾いていた場合、文字認識に支障があるため、従来は文字部が２値化された画像を用いてスキュー補正をしていた。例えば、特開平７−１０５３１０号公報「画像傾き検出方法及び表処理方法」は、近傍内の黒ラン統合により罫線を抽出し、スキューを補正するものである。また、文字抽出については、特開平５−２６６２５１号公報「文字抽出装置」は、色彩情報に基づき画像を分割し、分割された領域について文字らしさを判断するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来は、文字認識のために邪魔となる罫線等を消去していたため、スキュー補正を有効に活用できず、スキュー補正の精度向上を図ることができなかった。
【０００６】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、色の違いを用いて文字部から分離された罫線や色の異なる背景部の境界等の情報を利用して傾き検出でき、スキュー補正に用いることができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る画像処理装置は、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する機能を有する画像処理装置において、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する画像傾き算出手段を備えたことを特徴とする。
【０００８】
この請求項１の発明によれば、文字認識等の邪魔になるとされ取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになる。
【０００９】
また、請求項２の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００１０】
この請求項２の発明によれば、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００１１】
また、請求項３の発明に係る画像処理装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００１２】
この請求項３の発明によれば、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００１３】
また、請求項４の発明に係る画像処理装置は、請求項３に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００１４】
この請求項４の発明によれば、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００１５】
また、請求項５の発明に係る画像処理装置は、請求項３に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００１６】
この請求項５の発明によれば、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００１７】
また、請求項６の発明に係る画像処理装置は、請求項１〜５のいずれか一つに記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記請求項１〜５のいずれか一つにより検出された画像の第１の傾きと、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きと、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定することを特徴とする。
【００１８】
この請求項６の発明によれば、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００１９】
また、請求項７の発明に係る画像処理装置は、請求項１〜５のいずれか一つに記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記請求項１〜５のいずれか一つにより検出された画像の第１の傾きと、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像を用いて検出された画像の第３の傾きと、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定することを特徴とする。
【００２０】
この請求項７の発明によれば、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００２１】
また、請求項８の発明に係る画像処理方法は、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する機能を有する画像処理方法において、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する画像傾き算出工程を含むことを特徴とする。
【００２２】
この請求項８の発明によれば、文字認識等の邪魔になるとされ、取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになる。
【００２３】
また、請求項９の発明に係る画像処理方法は、請求項８に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００２４】
この請求項９の発明によれば、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００２５】
また、請求項１０の発明に係る画像処理方法は、請求項８または９に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００２６】
この請求項１０の発明によれば、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００２７】
また、請求項１１の発明に係る画像処理方法は、請求項１０に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００２８】
この請求項１１の発明によれば、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００２９】
また、請求項１２の発明に係る画像処理方法は、請求項１０に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出することを特徴とする。
【００３０】
この請求項１２の発明によれば、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００３１】
また、請求項１３の発明に係る画像処理方法は、請求項８〜１２のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項８〜１２のいずれか一つの画像傾き算出工程で検出された画像の第１の傾きと、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出する第２の画像傾き検出工程と、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定する画像傾き決定工程とを含むことを特徴とする。
【００３２】
この請求項１３の発明によれば、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００３３】
また、請求項１４の発明に係る画像処理方法は、請求項８〜１２のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項８〜１２のいずれか一つの画像傾き算出工程で検出された画像の第１の傾きと、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出する第３の画像傾き検出工程と、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定する画像傾き決定工程とを含むことを特徴とする。
【００３４】
この請求項１４の発明によれば、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００３５】
また、請求項１５の発明に係る画像処理プログラムは、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する処理を実行する画像処理プログラムであって、該プログラムはコンピュータに、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００３６】
この請求項１５の発明によれば、コンピュータを使用し、文字認識等の邪魔になるとされ取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになる。
【００３７】
また、請求項１６の発明に係る画像処理プログラムは、請求項１５に記載の発明において、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００３８】
この請求項１６の発明によれば、コンピュータを使用し、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００３９】
また、請求項１７の発明に係る画像処理プログラムは、請求項１５または１６に記載の発明において、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００４０】
この請求項１７の発明によれば、コンピュータを使用し、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００４１】
また、請求項１８の発明に係る画像処理プログラムは、請求項１７に記載の発明において、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００４２】
この請求項１８の発明によれば、コンピュータを使用し、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００４３】
また、請求項１９の発明に係る画像処理プログラムは、請求項１７に記載の発明において、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００４４】
この請求項１９の発明によれば、コンピュータを使用し、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００４５】
また、請求項２０の発明に係る画像処理プログラムは、請求項１５〜１９のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項１５〜１９のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出させ、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする。
【００４６】
この請求項２０の発明によれば、コンピュータを使用し、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００４７】
また、請求項２１の発明に係る画像処理プログラムは、請求項１５〜１９のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項１５〜１９のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出させ、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする。
【００４８】
この請求項２１の発明によれば、コンピュータを使用し、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００４９】
また、請求項２２の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００５０】
この請求項２２の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、文字認識等の邪魔になるとされ、取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになる。
【００５１】
また、請求項２３の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項２２に記載の発明において、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００５２】
この請求項２３の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００５３】
また、請求項２４の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項２２または２３に記載の発明において、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００５４】
この請求項２４の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００５５】
また、請求項２５の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項２４に記載の発明において、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００５６】
この請求項２５の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００５７】
また、請求項２６の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項２４に記載の発明において、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させることを特徴とする。
【００５８】
この請求項２６の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになる。
【００５９】
また、請求項２７の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項２２〜２６のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項２２〜２６のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出させ、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする。
【００６０】
この請求項２７の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００６１】
また、請求項２８の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項２２〜２６のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項２２〜２６のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出させ、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させることを特徴とする。
【００６２】
この請求項２８の発明によれば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになる。
【００６３】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００６４】
図１は、本発明の画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。画像処理装置は、ＣＰＵ（中央処理演算装置）１０１，メモリ１０２，スキャナやデジタルカメラ等の画像入力装置１０３，通信装置１０４，モニタ等の表示装置１０５，キーボード１０６，ハードディスク等の固定記録装置１０７，ＣＤ−ＲＡＭ／ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＡＭ／ＲＯＭ、フレキシブルディスク等の記録媒体（記録メディア）１０８を用いる外部記録再生装置１０９を有して構成されている。
【００６５】
ＣＰＵ１０１は全体を制御し、メモリ１０２はＣＰＵ１０１で処理するデータやプログラムを保持する。通信装置１０４はＬＡＮ等のネットワークに接続するための装置である。キーボード１０６はデータやユーザーの指示を入力する。固定記録装置１０７や外部記録再生装置１０９は、データやプログラム等を記録メディア１０８にセーブ、ロードするためのものである。
【００６６】
図２は、画像処理装置における画像処理手段の内部構成を示すブロック図である。この画像処理手段２００の各機能は、ＣＰＵ１０１に対し画像処理プログラムを実行することにより得ることができる。画像処理手段２００は、画像入力手段２０１，所定色判定手段２０２，所定色２値化手段２０３，所定色抽出／消去手段２０４，画像傾き算出手段２０５，データ記憶手段２０６，各手段を制御する制御手段２０７を有して構成されている。２０８は、データ転送路及び制御通信路である。
【００６７】
図３は、この発明による画像処理手順を示すフローチャートである。まず、画像入力手段２０１によって原稿画像を入力する（ステップＳ３０１）。この画像入力手段２０１はスキャナ等でもよく、また既に電子ファイリングされているものを利用してもよい。なお、本発明で取り込む対象画像はカラー画像とする。
【００６８】
次に、所定色判定手段２０２は、入力されたカラー画像から所定色を判定し、この所定色を抽出／消去する（ステップＳ３０２）。所定色判定手段２０２における所定色の判定方法としては、例えば特開２００１−２９１０９７号公報に開示されたような既知の技術を用いることができる。この技術は、所定色を与えるのを人手で行うものであるが、広く知られているＫ平均法を使ったクラスタリングによる色分類法等で自動的に所定色を求めてもよい。
【００６９】
所定色２値化手段２０３は、所定色判定手段２０２の判定結果に従い２値画像を作成する。すなわち抽出／対象画素を１，非対象画素を０（または必要に応じてその逆でもよい）とした２値画像が作成される（ステップＳ３０３）。次に、所定色抽出／消去手段２０４は入力されたカラー画像から上記の所定色を抽出／消去する（ステップＳ３０４）。
【００７０】
なお、画像傾き算出手段２０５は、必ずしも２値画像の形式で作成しなくとも、抽出／消去の対象、非対象が判別できる２値画像以外のデータ構造であってもよい。図４は、カラー原稿画像の一例を示す図である。図４における原稿画像４００は帳票の例であり、茶色領域（茶色罫線と茶色文字）４０１と、青色領域４０２を有している。青色領域４０２は、青色文字４０２ａと、青色罫線及び青色文字４０２ｂからなる。このような原稿画像４００に対する所定色判定として、特開２００１−２９１０９７号公報に開示された手法を用い、判定結果に基づいて２値化を行った場合、図５に示すように色抽出／消去による２値画像が得られる。図５の例の場合、茶色領域４０１（茶色罫線と茶色文字）のみ残り２値化画像５０１が得られる。この２値化画像５０１を利用することでスキュー補正を行うことができる。
【００７１】
参考のため、図６は、図４の原稿画像４００を明度により２値化した結果を示す図である。図６では、茶色領域４０１（文字，罫線）と、青色領域４０２（文字，罫線）の両方に対応する２値化画像６０１，６０２（６０２ａ，６０２ｂ）が抽出されている。図５においては所定色である茶色領域４０１の文字と罫線のみが抽出されている。カラー文書においては、関連のある事項は同色で描かれることが多い。このため、ある所定色で書かれた部分（図５の例では茶色領域４０１のみの２値化画像５０１）のみを用いることにより、異なる（関連しない）情報が抽出され難くでき、スキュー補正にとってより好適な条件として用いることができることが多い。
【００７２】
上記例では、所定色そのものの判定結果を利用したが、所定色の境界情報を用いても構わない。例えば、図７はカラー原稿画像を示す図である。図示されているのは上半部が濃い青色領域７０１、下半部が薄い青色領域７０２である。図８は、上記所定色として上部の濃い青色領域７０１を指定した場合の境界情報抽出結果を示す図である。そして、境界情報の抽出は、近傍との色差があるしきい値を超えるところを抽出すればよい。例えば、特開２００１−２９１０９７号公報の技術を用い、境界位置の画素の色情報を与えてやることで抽出できる。図８では上部の所定色（濃い青色領域７０１）と下部の薄い青色領域７０２の境界部分が直線８０１として抽出されている。この直線８０１の情報を用いることで容易かつ正確に原稿の傾きを抽出することができるようになる。また、原稿上部の文字についても白抜き文字として文字の輪郭８０２が抽出できる。この文字輪郭の並び等で文字の傾きを検出することができる。
【００７３】
図３に戻り説明すると、次に、画像傾き算出手段２０５で画像の傾きを算出する（ステップＳ３０５）。ここでは、先に生成された所定色判定結果に基づく２値画像（または判定結果の特定が可能なデータ構造）を用いて傾きの判定を行う。判定には特開平７−１０５３１０号公報等に開示された既知の技術を用いてもよい。所定色が複数存在する場合は、所定色毎に傾きを求める。なお、必要に応じて傾きを求めない（または求めた傾き結果を利用しない）所定色を設けてもよい。傾きが複数得られた場合はそれらより画像の傾きを求める。
【００７４】
この際、各所定色ごとに異なる重みを用いて傾きを決定しても良い。この重みは予め決定されていても良いし、所定色情報（色情報、画素情報、有効度等）から所定の計算を行うことで決定しても良い。もちろんこの際、他の所定色情報との関係（所属する画素数の多少等）を用いても良い。
【００７５】
さらに必要に応じて、広く行われている、入力カラー画像を明度により２値化した画像より傾きを求める方法により傾きを求め、所定色を利用して求めた傾きとの勘案により画像の傾きを決定してもよい（平均、両者の確信度を求め高い方を採用する等）。ここで利用される明度としてはＣＩＥＬＵＶ、ＣＩＥＬＡＢによるものやＲｒ＋Ｇｇ＋Ｂｂ（画素値：（ｒ，ｇ，ｂ）、Ｒ，Ｇ，Ｂ：定数）の形のものが広く用いられている。
【００７６】
または、所定の要素（文字等）を抽出し、抽出結果を２値化した画像を用いて傾きを求め、所定色を利用して求めた傾きとの勘案により画像の傾きを決定してもよい（平均、両者の確信度を求め高い方を採用、等々）。文字抽出方法は、例えば特開平５−２６６２５１号公報等に開示された既知の技術を用いることができる。
【００７７】
なお、本実施の形態で説明した画像処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【００７８】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する機能を有する画像処理装置において、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する画像傾き算出手段を備えたので、文字認識等の邪魔になるとされ取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになるという効果を奏する。
【００７９】
また、請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出するので、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるという効果を奏する。
【００８０】
また、請求項３に記載の発明によれば、請求項１または２に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出するので、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００８１】
また、請求項４に記載の発明によれば、請求項３に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出するので、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００８２】
また、請求項５に記載の発明によれば、請求項３に記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出するので、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００８３】
また、請求項６に記載の発明によれば、請求項１〜５のいずれか一つに記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記請求項１〜５のいずれか一つにより検出された画像の第１の傾きと、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きと、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定するので、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるという効果を奏する。
【００８４】
また、請求項７に記載の発明によれば、請求項１〜５のいずれか一つに記載の発明において、前記画像傾き算出手段は、前記請求項１〜５のいずれか一つにより検出された画像の第１の傾きと、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像を用いて検出された画像の第３の傾きと、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定するので、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるという効果を奏する。
【００８５】
また、請求項８に記載の発明によれば、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する機能を有する画像処理方法において、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出する画像傾き算出工程を含むので、文字認識等の邪魔になるとされ取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるという効果を奏する。
【００８６】
また、請求項９に記載の発明によれば、請求項８に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出するので、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるという効果を奏する。
【００８７】
また、請求項１０に記載の発明によれば、請求項８または９に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出するので、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるという効果を奏する。
【００８８】
また、請求項１１に記載の発明によれば、請求項１０に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出するので、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００８９】
また、請求項１２に記載の発明によれば、請求項１０に記載の発明において、前記画像傾き算出工程は、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出するので、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００９０】
また、請求項１３に記載の発明によれば、請求項８〜１２のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項８〜１２のいずれか一つの画像傾き算出工程で検出された画像の第１の傾きと、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出する第２の画像傾き検出工程と、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定する画像傾き決定工程とを含むので、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになるという効果を奏する。
【００９１】
また、請求項１４に記載の発明によれば、請求項８〜１２のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項８〜１２のいずれか一つの画像傾き算出工程で検出された画像の第１の傾きと、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出する第３の画像傾き検出工程と、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定する画像傾き決定工程とを含むので、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになるという効果を奏する。
【００９２】
また、請求項１５に記載の発明によれば、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する処理を実行する画像処理プログラムであって、該プログラムはコンピュータに、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出させるので、コンピュータを使用し、文字認識等の邪魔になるとされ取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになるという効果を奏する。
【００９３】
また、請求項１６に記載の発明によれば、請求項１５に記載の発明において、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出させるので、コンピュータを使用し、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００９４】
また、請求項１７に記載の発明によれば、請求項１５または１６に記載の発明において、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出させるので、コンピュータを使用し、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００９５】
また、請求項１８に記載の発明によれば、請求項１７に記載の発明において、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させるので、コンピュータを使用し、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００９６】
また、請求項１９に記載の発明によれば、請求項１７に記載の発明において、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させるので、コンピュータを使用し、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【００９７】
また、請求項２０に記載の発明によれば、請求項１５〜１９のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項１５〜１９のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出させ、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させるので、コンピュータを使用し、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになるという効果を奏する。
【００９８】
また、請求項２１に記載の発明によれば、請求項１５〜１９のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項１５〜１９のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出させ、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させるので、コンピュータを使用し、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになるという効果を奏する。
【００９９】
また、請求項２２に記載の発明によれば、入力されたカラー画像の所定色を抽出または消去する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、抽出または消去される前記所定色の画素情報を用いて画像の傾きを検出させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、文字認識等の邪魔になるとされ取り除き処理を行っていた消去対象罫線等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を精度良く行えるようになるという効果を奏する。
【０１００】
また、請求項２３に記載の発明によれば、請求項２２に記載の発明において、前記カラー画像中の前記所定色の領域の境界部分の情報を用いて画像の傾きを検出させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、所定色の領域の境界があればこれを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【０１０１】
また、請求項２４に記載の発明によれば、請求項２２または２３に記載の発明において、カラー画像に含まれる所定色が複数である場合、該複数の所定色毎に傾き情報を求め画像の傾きを検出させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、画像が複数色あった場合でも、色毎の傾きを利用して画像の傾きを検出でき、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【０１０２】
また、請求項２５に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記複数の所定色毎に予め設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、色毎の重み付けにより特定の色を中心に画像の傾きを検出できるようになり、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【０１０３】
また、請求項２６に記載の発明によれば、請求項２４に記載の発明において、前記複数の所定色毎の色情報，画素情報，有効度等に基づき設定された値を重み付けして画像の傾きを検出させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、画像の色情報等、活用されていなかった画像情報を有効利用して画像の傾きを検出することができるようになり、スキュー補正等を行えるようになるという効果を奏する。
【０１０４】
また、請求項２７に記載の発明によれば、請求項２２〜２６のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項２２〜２６のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、前記カラー画像を明度により２値化した画像を用いて検出された画像の第２の傾きを検出させ、前記画像の第１，第２の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになるという効果を奏する。
【０１０５】
また、請求項２８に記載の発明によれば、請求項２２〜２６のいずれか一つに記載の発明において、前記請求項２２〜２６のいずれか一つの処理で画像の第１の傾きを検出させ、入力されたカラー画像における文字等所定の要素の有無で２値化された画像により画像の第３の傾きを検出させ、前記画像の第１，第３の傾き検出結果に基づき画像の傾きを決定させるので、コンピュータ読み取り可能な記録媒体により、異なる傾き検出内容でそれぞれ求められた画像の傾きを用いて、画像の傾きをより高精度に得ることができるようになるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の本実施の形態に係る画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置における画像処理手段の内部構成を示すブロック図である。
【図３】この発明による画像処理手順を示すフローチャートである。
【図４】カラー原稿画像の一例を示す図である。
【図５】原稿画像を色抽出／消去して得た２値画像を示す図である。
【図６】原稿画像を明度により２値化した２値画像を示す図である。
【図７】カラー原稿画像を示す図である。
【図８】所定色に濃い青色領域を指定した場合の境界情報抽出結果を示す図である。
【符号の説明】
１０１　ＣＰＵ（中央処理演算装置）
１０２　メモリ
１０３　画像入力装置
１０４　通信装置
１０５　表示装置
１０６　キーボード
１０７　固定記録装置
１０８　記録媒体（記録メディア）
１０９　外部記録再生装置
２００　画像処理手段
２０１　画像入力手段
２０２　所定色判定手段
２０３　所定色２値化手段
２０４　所定色抽出／消去手段
２０５　画像傾き算出手段
２０６　データ記憶手段
２０７　制御手段
２０８　データ転送路及び制御通信路
４００　原稿画像
４０１　茶色領域（茶色罫線と茶色文字）
４０２　青色領域
４０２ａ　青色文字
４０２ｂ　青色罫線及び青色文字
５０１，６０１，６０２（６０２ａ，６０２ｂ）　２値化画像
７０１　濃い青色領域
７０２　薄い青色領域
８０１　直線
８０２　文字の輪郭
【図１】
2004062460.tif 000003
【図２】
2004062460.tif 000004
【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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