(57)【要約】【課題】物体の画像から得られる形状の情報の欠陥を適切に補正して、最適な画像処理を行う。【解決手段】距離画像作成部３００は、対象物の画像を処理し、対象物上の各点までの距離を測定する。ブロック分け部３０２は、測定値をブロックζｋｌに分け、近似関数算出部３０４は、最小自乗法を用いて、ブロックζｋｌの欠陥のない測定値から、ブロックζｋｌの形状を近似する関数ｆ（ｉ，ｊ）を求める。欠陥数判定部３０６は、ブロックζｋｌの欠陥数が閾値より少ないか否かを判定し、補間処理部３０８は、ブロックζｋｌの欠陥を、近似関数算出部３０４が算出した関数ｆ（ｉ，ｊ）により補間する。画像変換部３１０は、補間された測定値を用いて、曲面的な対象物の画像を平面に展開する。【選択図】　　　　　図８
2004054679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する測定点それぞれとの間の距離を測定する距離測定手段と、
前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けるグループ分け手段と、
前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正する補正手段と、
前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を所定の面にマッピングするマッピング手段と
を有する画像処理システム。
【請求項２】
前記物体の画像は複数の画素を含み、前記基準面は、前記物体に対して想定される平面であって、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記物体の画像は、同じ大きさの前記複数の画素を行列の配列で含み、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して行列の配列に想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される
請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記平面は、それぞれ所定数の基準点を含む複数のブロックに分割され、
前記グループ分け手段は、前記距離の測定値を、前記複数のブロックそれぞれに含まれる基準点に対応する前記距離の測定値をそれぞれ含む複数のグループに分ける
請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記距離の測定値には欠陥が生じることがあり、
前記補正手段は、前記欠陥が生じている第１の測定値を、所定数以下だけ含む第１のグループに対してのみ、前記補正を行う
請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記補正手段は、前記第１の測定値に対して、前記第１のグループそれぞれに含まれる前記第１の測定値以外の第２の測定値に基づいて、補正を行う
請求項５に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記補正手段は、前記第２の測定値を近似する所定の関数を求め、前記求められた関数に対する誤差が最小になるように、前記第１の測定値を補正する
請求項６に記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記補正手段は、前記第２の測定値に対応する前記基準点それぞれの座標を変数として与えた場合に、前記第２の測定値を近似するｎ次関数（ｎ≧１）を、最小自乗法により求める
請求項７に記載の画像処理システム。
【請求項９】
前記展開手段は、前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を平面に展開する
請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項１０】
任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する複数の測定点それぞれとの間の距離それぞれを測定する距離測定手段と、
前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けるグループ分け手段と、
前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正する補正手段と
を有する距離測定装置。
【請求項１１】
前記物体の画像は複数の画素を含み、前記基準面は、前記物体に対して想定される平面であって、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される
請求項１０に記載の距離測定装置。
【請求項１２】
前記物体の画像は、同じ大きさの前記複数の画素を行列の配列で含み、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して行列の配列に想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される
請求項１１に記載の距離測定装置。
【請求項１３】
前記平面は、それぞれ所定数の基準点を含む複数のブロックに分割され、
前記グループ分け手段は、前記距離の測定値を、前記複数のブロックそれぞれに含まれる基準点に対応する前記距離の測定値をそれぞれ含む複数のグループに分ける
請求項１２に記載の距離測定装置。
【請求項１４】
前記距離の測定値には欠陥が生じることがあり、
前記補正手段は、前記欠陥が生じている第１の測定値を、所定数以下だけ含む第１のグループに対してのみ、前記補正を行う
請求項１０〜１３のいずれかに記載の距離測定装置。
【請求項１５】
前記補正手段は、前記第１の測定値に対して、前記第１のグループそれぞれに含まれる前記第１の測定値以外の第２の測定値に基づいて、補正を行う
請求項１４に記載の距離測定装置。
【請求項１６】
前記補正手段は、前記第２の測定値を近似する所定の関数を求め、前記求められた関数に対する誤差が最小になるように、前記第１の測定値を補正する
請求項１５に記載の距離測定装置。
【請求項１７】
前記補正手段は、前記第２の測定値に対応する前記基準点それぞれの座標を変数として与えた場合に、前記第２の測定値を近似するｎ次関数（ｎ≧１）を、最小自乗法により求める
請求項１６に記載の距離測定装置。
【請求項１８】
前記測定された前記複数の基準点それぞれと前記複数の測定点それぞれとの距離に基づいて、前記物体の形状を検出する形状検出手段
をさらに有する請求項１０〜１７のいずれかに記載の距離測定装置。
【請求項１９】
任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する測定点それぞれとの間の距離を測定し、
前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分け、
前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正し、
前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を所定の面に展開する
画像処理方法。
【請求項２０】
任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する複数の測定点それぞれとの間の距離それぞれを測定し、
前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分け、
前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正する
距離測定方法。
【請求項２１】
前記測定された前記複数の基準点それぞれと前記複数の測定点それぞれとの距離に基づいて、前記物体の形状を検出する
請求項２０に記載の距離測定方法。
【請求項２２】
任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する測定点それぞれとの間の距離を測定するステップと、
前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けするステップと、
前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正するステップと、
前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を所定の面に展開するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２３】
任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する複数の測定点それぞれとの間の距離それぞれを測定するステップと、
前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けするステップと、
前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２４】
前記測定された前記複数の基準点それぞれと前記複数の測定点それぞれとの距離に基づいて、前記物体の形状を検出するステップ
をコンピュータにさらに実行させる請求項２０に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、３次元的な物体の画像を平面に展開する画像処理システムおよびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、Ｓｅｏｎｇ　Ｉｋ　Ｃｈｏ，　Ｓａｉｔｏ　Ｈ．，　Ｏｚａｗａ　Ｓ．，　”Ｓｈａｐｅ　ｒｅｃｏｖｅｒｙ　ｂｏｏｋ　ｓｕｒｆａｃｅｕｓｉｎｇ　ｔｗｏ　ｓｈａｄｅ　ｉｍａｇｅｓ　ｕｎｄｅｒ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．”，　Ｔｒａｎｓ．　ｏｆ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ　ｏｆ　Ｊａｐａｎ，　Ｐａｒｔ　Ｃ，　ｖｏｌ．１１７−Ｃ，　ｎｏ．１０，　ｐｐ．１３８４−９０，　１９９７（文献１）は、物体の左右に置かれたストロボを用いて複数の画像を生成し、これらの画像を用いて物体の形状の情報を得る方法を開示する。
また、例えば、「スキャン符号化方による小型高速レンジファインダ（服部ほか、電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ，　Ｎｏ．８，　ｐｐ．１５２８−１５３５，　１９９３）」（文献２）は、物体の画像から、その形状の情報を生成する方法を開示する。
【０００３】
しかしながら、書籍などの原稿においては、文字・黒色のイメージなど、光を反射しにくい部分が存在する。
このような部分から形状情報を得ようとしても、正常な情報が得られないことがある。
従って、このような部分の形状情報には、異常な値を示す、あるいは、形状情報自体が得られないなどの欠陥が生じることがある。
このような形状情報の欠陥が、画像処理に悪影響を与えるということは、言うまでもない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、物体の画像から得られる形状の情報の欠陥を適切に補正して、最適な画像処理を行うことができるようにした画像処理システムおよびその方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
［画像処理システム］
上記目的を達成するために、本発明にかかる画像処理システムは、任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する測定点それぞれとの間の距離を測定する距離測定手段と、前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けるグループ分け手段と、前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正する補正手段と、前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を所定の面に展開する展開手段とを有する。
【０００６】
好適には、前記物体の画像は複数の画素を含み、前記基準面は、前記物体に対して想定される平面であって、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される。
【０００７】
好適には、前記物体の画像は、同じ大きさの前記複数の画素を行列の配列で含み、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して行列の配列に想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される。
【０００８】
好適には、前記平面は、それぞれ所定数の基準点を含む複数のブロックに分割され、前記グループ分け手段は、前記距離の測定値を、前記複数のブロックそれぞれに含まれる基準点に対応する前記距離の測定値をそれぞれ含む複数のグループに分ける。
【０００９】
好適には、前記距離の測定値には欠陥が生じることがあり、前記補正手段は、前記欠陥が生じている第１の測定値を、所定数以下だけ含む第１のグループに対してのみ、前記補正を行う。
【００１０】
好適には、前記補正手段は、前記第１の測定値に対して、前記第１のグループそれぞれに含まれる前記第１の測定値以外の第２の測定値に基づいて、補正を行う。
【００１１】
好適には、前記補正手段は、前記第２の測定値を近似する所定の関数を求め、前記求められた関数に対する誤差が最小になるように、前記第１の測定値を補正する。
【００１２】
好適には、前記補正手段は、前記第２の測定値に対応する前記基準点それぞれの座標を変数として与えた場合に、前記第２の測定値を近似するｎ次関数（ｎ≧１）を、最小自乗法により求める。
【００１３】
好適には、前記展開手段は、前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を平面に展開する。
【００１４】
［距離測定装置］
また、本発明にかかる距離測定装置は、任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する複数の測定点それぞれとの間の距離それぞれを測定する距離測定手段と、前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けるグループ分け手段と、前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正する補正手段とを有する。
【００１５】
好適には、前記物体の画像は複数の画素を含み、前記基準面は、前記物体に対して想定される平面であって、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される。
【００１６】
好適には、前記物体の画像は、同じ大きさの前記複数の画素を行列の配列で含み、前記複数の基準点は、前記平面において、前記物体の画像に含まれる画素に対応して行列の配列に想定され、前記測定点それぞれは、前記複数の基準点それぞれを、前記物体に投影した位置に想定される。
【００１７】
好適には、前記平面は、それぞれ所定数の基準点を含む複数のブロックに分割され、前記グループ分け手段は、前記距離の測定値を、前記複数のブロックそれぞれに含まれる基準点に対応する前記距離の測定値をそれぞれ含む複数のグループに分ける。
【００１８】
好適には、前記距離の測定値には欠陥が生じることがあり、前記補正手段は、前記欠陥が生じている第１の測定値を、所定数以下だけ含む第１のグループに対してのみ、前記補正を行う。
【００１９】
好適には、前記補正手段は、前記第１の測定値に対して、前記第１のグループそれぞれに含まれる前記第１の測定値以外の第２の測定値に基づいて、補正を行う。
【００２０】
好適には、前記補正手段は、前記第２の測定値を近似する所定の関数を求め、前記求められた関数に対する誤差が最小になるように、前記第１の測定値を補正する。
【００２１】
好適には、前記補正手段は、前記第２の測定値に対応する前記基準点それぞれの座標を変数として与えた場合に、前記第２の測定値を近似するｎ次関数（ｎ≧１）を、最小自乗法により求める。
【００２２】
好適には、前記測定された前記複数の基準点それぞれと前記複数の測定点それぞれとの距離に基づいて、前記物体の形状を検出する形状検出手段をさらに有する。
【００２３】
［画像処理方法］
また、本発明にかかる画像処理方法は、任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する測定点それぞれとの間の距離を測定し、前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分け、前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正し、前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を所定の面に展開する。
【００２４】
［距離測定方法］
また、本発明にかかる距離測定方法は、任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する複数の測定点それぞれとの間の距離それぞれを測定し、前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分け、前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正する。
【００２５】
好適には、前記測定された前記複数の基準点それぞれと前記複数の測定点それぞれとの距離に基づいて、前記物体の形状を検出する。
【００２６】
［第１のプログラム］
また、本発明にかかる第１のプログラムは、任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する測定点それぞれとの間の距離を測定するステップと、前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けするステップと、前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正するステップと、前記補正された距離の測定値に基づいて、前記物体の画像を所定の面に展開するステップとをコンピュータに実行させる。
【００２７】
［第２のプログラム］
また、本発明にかかる第２のプログラムは、任意の物体の画像を処理して、距離測定の基準となる基準面の上の複数の基準点それぞれと、前記物体において、前記基準点それぞれに対応する複数の測定点それぞれとの間の距離それぞれを測定するステップと、前記測定された距離の測定値を、それぞれ複数の前記距離の測定値を含む複数のグループに分けするステップと、前記複数のグループごとに、前記複数のグループそれぞれに含まれる前記距離の測定値を補正するステップとをコンピュータに実行させる。
【００２８】
好適には、前記測定された前記複数の基準点それぞれと前記複数の測定点それぞれとの距離に基づいて、前記物体の形状を検出するステップをコンピュータにさらに実行させる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
［本発明の概要］
まず、本発明にかかる画像処理方法の理解を助けるために、その概要を説明する。
図１は、原稿を例示する図であって、（Ａ）は、平面に伸ばされた状態の原稿（画像処理対象物１０−１）を例示し、（Ｂ）は、曲面に曲げられた状態の原稿（画像処理対象物１０−２）を例示する。
なお、以下の各図で原稿に付された格子状の点線は、特に断りがない限り、原稿が曲がっていることなどを示すために仮想的に付されてたものである。
【００３０】
例えば、図１（Ａ）に示すように、コピーマシンのプラテン面に、伸ばされた状態で置かれた原稿の画像を、スキャナなどにより読み取って、コピー用紙に印刷する場合には、読み取られた画像をそのまま印刷すればよい。
しかしながら、図１（Ｂ）に示すように、机上などに置かれ、曲がった状態の原稿の画像をコピー用紙を印刷する場合には、曲がった状態の画像を、図１（Ａ）に示したように、展開して印刷する必要がある。
【００３１】
また、図１（Ａ），（Ｂ）に示すように、画像処理対象物１０には、黒い色の文字が表された文字領域１００、および、色が黒いイメージが表された色が濃い領域１０２が含まれることがある（なお、以下、複数示した画像処理対象物１０−１，１０−２などを、いずれかを特定せずに示す場合には、単に画像処理対象物１０などとも記す）。
このような、画像処理対象物１０上の文字領域１００および色が濃い領域１０２などは、光線をあまり反射しないので、画像から距離を測定しようとしても、これらの領域の距離を正確に測定できなかったり、測定自体が不可能であったりすることがある。
【００３２】
また、画像処理対象物１０には、図１（Ｂ）に示す画像処理対象物１０−２の辺ｂ’の近傍など、撮影者に対して垂直に近い領域、および、照明が届かずに撮影が難しい領域が生じることがあり、これらの領域についても、距離の測定が難しかったり、不可能であったりする。
従って、画像処理対象物１０上の文字領域１００および色が濃い領域１０２の画像、あるいは、画像処理対象物１０−２の周辺部および撮影が難しい領域の画像などから得られた距離の測定値には、欠陥が生じることがある。
【００３３】
［画像処理対象物１０−２の形状の定義］
図２は、図１（Ｂ）に例示した画像処理対象物１０−２に対向して想定される平面（基準平面１２）を例示する図である。
図３は、図２に例示した基準平面１２に投影された画像処理対象物１０−２を例示する図であって、図３に示す基準平面１２上の格子は、画像の補正に用いられる画素ブロックを示している。
図２に示すように、画像処理対象物１０−２（図１（Ｂ））と対向する平面として、基準平面１２を想定する。
画像処理対象物１０−２を、基準平面１２に投影すると、図３に例示するような投影図を得ることができる。
【００３４】
このように基準平面１２を想定すると、画像処理対象物１０−２の形状は、以下のように定義できる。
つまり、基準平面１２上に、画像処理対象物１０−２の画像に、Ｗ×Ｈの行列状の配列（Ｗは画像の横方向に含まれる画素の数、Ｈは画像の縦方向に含まれる画素の数）で含まれる画素それぞれ、あるいは、ｍ×ｍ（ｍは整数）などの構成の画素ブロックの中心それぞれに対応する基準点（図示せず）を想定する。
このように想定された基準点それぞれから、画像処理対象物１０−２の方向に法線を伸ばす。
【００３５】
これらの法線と、画像処理対象物１０−２の基準平面１２に対向する部分との交点に、基準平面１２の基準点それぞれに対応する測定点それぞれを想定する。
このようにして、基準平面１２上に想定される基準点それぞれの位置と、基準点と測定点との間の距離を測定することができる。
画像処理対象物１０−２の形状は、このようにして測定された、基準平面１２上に想定される基準点それぞれの位置、および、基準点と測定点との間の距離の測定値の集合として定義することができる。
【００３６】
つまり、画像処理対象物１０−２の形状は、基準平面１２上に想定される基準点（図示せず）それぞれと、これらの基準点それぞれと重なる画像処理対象物１０−２の投影像１４上の点それぞれに対応する画像処理対象物１０−２上の測定点それぞれとの距離の測定値として定義される。
なお、以下の説明においては、説明の明確化などのために、特に断らない限り、画像処理対象物１０−２の画像に含まれる画素それぞれに、基準平面１２上の基準点が対応する場合を具体例とする。
【００３７】
また、同様に、画像処理対象物１０−２上に多数の測定点を想定し、これらの測定点から基準平面１２に法線を引いた場合に、法線と基準平面１２の交点として基準点を定義することもできる。
つまり、基準平面１２上に想定される基準点に対応する画像処理対象物１０−２上の点として測定点を定義するのと反対に、画像処理対象物１０−２上に想定される観測点に対応する基準平面１２上の点として基準点を定義することもできる。
このように定義された画像処理対象物１０−２の形状を示す基準点の位置および測定値の集合を、図３に示すように、距離空間１８−２とも記し、これを、大きい測定値を濃い色で表し、小さい測定値を薄い色で表すなどして、視覚的に表現した画像を距離画像１６とも記す。
【００３８】
［ブロック分割］
図４は、図３に示した基準点の８×８構成のブロックを例示する図であって、（Ａ）は、基準点それぞれに対応する距離の測定値に多くの欠陥が生じている場合を例示し、（Ｂ）は、基準点それぞれに対応する距離の測定値にあまり欠陥が生じていない場合を例示する。
基準平面１２上の基準点、および、各基準点に対応する距離の測定値は、図３に点線の矢印で例示する走査方向に沿って、ブロックζｋｌ（グループ；図３は、ｋ＝１〜１７，ｌ＝１〜１２の場合を例示）に分割することができる。
図３に示した各ブロックζｋｌには、図４（Ａ），（Ｂ）に例示するように、８×８（６４個）の基準点が含まれ、これらの基準点ごとに、画像処理対象物１０−２上の測定点との間の距離が測定される。
なお、図３に示したように、距離画像１６を構成する測定値を、測定値Ｚｉｊ（ｉ＝１〜Ｗ，ｊ＝１〜Ｈ）と記すと、ブロックζｋｌは、ブロックζｋｌ＝｛Ｚｉｊ｜ｋ×ｗ＋１≦ｉ＜（ｋ＋１）×ｗ，ｌ×ｈ＋１≦ｊ＜（ｌ＋１）×ｈ｝（但し、ｗはブロックの横方向の基準点の数、ｈはブロックの縦方向の基準点の数）と定義できる。
【００３９】
［距離の測定値に生じる欠陥］
図３に示したブロックζｋｌそれぞれに含まれる基準点に対応する距離の測定値には、ブロックζｋｌそれぞれに対応する画像処理対象物１０−２上の部分に応じて、図４（Ａ）に示すように、多くの欠陥が生じたり、あるいは、図４（Ｂ）に示すように少ない欠陥しか生じなかったりする。
つまり、ブロックζｋｌが、画像処理対象物１０−２の投影像１４（図３）から外れたり、画像処理対象物１０−２上において、全く照明が当たらない部分に対応する場合（図３に例示した測定不可能領域１０４−１，１０４−２）には、ブロックζｋｌに含まれる基準点に対応する距離の測定値の全てに欠陥が生じる可能性がある。
【００４０】
また、ブロックζｋｌが、図１などに示した文字領域１００・色が濃い領域１０２といった距離の測定が難しい部分（図３に例示した測定が難しい領域１０６−１〜１０６−３）に対応した場合には、対応する部分の状態に応じて、図４（Ａ），（Ｂ）に例示するように、ブロックζｋｌに対応する距離の測定値に、比較的、多くの欠陥、あるいは、比較的、少ない欠陥が生じる可能性がある。
また、ブロックζｋｌが対応する画像処理対象物１０−２上の状態が良い場合には、ブロックζｋｌに対応する距離の測定値に、全く欠陥が生じない可能性がある。
なお、以下、記載の簡略化のために、「ブロックζｋｌに対応する距離の測定値に生じている欠陥」などを、単に「ブロックζｋｌの欠陥」などと、適宜、簡略化して記す。
【００４１】
［ブロックζｋｌそれぞれに対する補正］
ブロックζｋｌの距離の測定値に欠陥が生じている場合、以下に示すように、欠陥が生じていない測定値を用いて、欠陥が生じた測定値を補正（補間）することができる。
まず、ブロックζｋｌ内の欠陥が生じていない測定値に対して、下式１−１に示す誤差値の総和（誤差Ｅｒｒｏｒ２）を求めた場合に、誤差Ｅｒｒｏｒ２の最小値を与えるｎ次関数（ｆ（ｉ，ｊ）；下式１−２，図４（Ａ），（Ｂ）には、ｗ＝ｈ＝８の場合を例示）を算出する。
【００４２】
【数１】
2004054679.tif 000003
【００４３】
つまり、欠陥が生じていない測定値に対して、ブロックζｋｌに含まれる基準点の座標（ｋ、ｌ）を変数とし、ブロックζｋｌに対応する画像処理対象物１０−２の部分の形状を最もよく近似するｎ次関数（ｆ（ｉ，ｊ），例えばｎ＝２）を、最小自乗法により求めることができる。
このように求められたｎ次関数ｆ（ｉ，ｊ）に、欠陥が生じている測定値に対応する基準点の座標（ｉ，ｊ）を代入することにより、欠陥が生じている測定値が採るべき値の最尤値を算出することができる。
このようにして求められた欠陥が生じている測定値が採るべき値の最尤値を、欠陥が生じている測定値と置換して補間を行うことにより、ブロックζｋｌの測定値を補正することができる。
【００４４】
［ブロックζｋｌに生じる欠陥の数に応じた補正］
図５は、ブロックζｋｌに生じる欠陥の数に応じた補正を行った距離画像１６−２（距離空間１８−２）を例示する図であって、図５内の格子は、画像の補正に用いられる画素ブロックを示している。
ブロックζｋｌのすべてに欠陥が生じている場合、および、図４（Ａ）に示したように、ブロックζｋｌに多くの欠陥が生じている場合には、このようなブロックζｋｌの測定値を用いて上述の補正を行っても、算出される欠陥が生じている測定値が採るべき値の最尤値自体が、ほとんど意味をなさない。
【００４５】
従って、例えば、ブロックζｋｌに生じる欠陥の数に閾値を設け、図５に補正処理を行う領域１１０として示すように、欠陥数が閾値より少ないブロックζｋｌに対してのみ上述の補正を行う。
また、従って、図５にハッチングを付した補正処理を行わない領域１０８−１，１０８−２として例示するように、欠陥数が閾値以上のブロックζｋｌに対しては、上述の補正を行わない。
【００４６】
なお、実際には、画像全体に対するブロックζｋｌの大きさを十分に小さくすることができるので、図５に示した補正処理を行わない領域１１０の大きさを、最小限にすることができる。
また、ブロックζｋｌの欠陥数の判定に用いられる閾値は、予め、実験により求められ、あるいは、適切な計算により求められ、設定される。
【００４７】
［展開］
図６は、図５に例示したように補正を行った距離画像１６−２を、平面に展開する方法を例示する図である。
画像処理対象物１０−２の画像は、以上のようにして得られた画像処理対象物１０−２の形状を示す情報に対して、適切な方法を適用することにより、図６に例示するように、平面上に展開することができる。
このように画像処理対象物１０−２の画像を展開することにより、平面的な画像処理対象物の画像１０−３を得ることができる。
【００４８】
［実施形態］
以下、本発明の実施形態を説明する。
【００４９】
［画像処理装置２］
図７は、本発明にかかる画像処理方法が適用される画像処理装置２のハードウェア構成を示す図である。
図７に示すように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２０２およびメモリ２０４などを含む画像処理装置本体２００、通信装置２０６、ＨＤＤ・ＦＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２０８、表示装置およびキーボードなどを含むユーザインターフェース装置（ＵＩ装置）２１２、および、ポリゴンミラーによるレーザースキャナとＣＣＤカメラとが組み合わされた画像入力装置２１４から構成される。
つまり、画像処理装置２は、画像処理対象物１０−２の画像を撮影し、画像処理を行うコンピュータとしての構成部分を有する。
なお、画像処理装置２において、画像処理対象物１０−２の画像入力およびその処理に不要な部分は、適宜、省略されうる。
【００５０】
図８は、本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理プログラム３０の構成を示す図である。
図８に示すように、画像処理プログラム３０は、距離画像作成部３００、ブロック分け部３０２、近似関数算出部３０４、欠陥数判定部３０６、補間処理部３０８および画像変換部３１０から構成される。
画像処理プログラム３０は、記録媒体２１０を介して画像処理装置２（図７）に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
画像処理プログラム３０は、これらの構成部分により、図１〜図６を参照して本発明にかかる画像処理方法を実現する。
【００５１】
画像処理プログラム３０において、距離画像作成部３００は、画像入力装置２１４（図７）から入力される画像処理対象物１０−２（図１（Ａ）など）の画像を処理し、図３，図５，図６に示した距離画像１６−２（距離空間１８−２）を生成し、ブロック分け部３０２に対して出力する。
【００５２】
ブロック分け部３０２は、距離画像作成部３００から入力された距離画像１６−２（距離空間１８−２）を、図３，図４（Ａ），（Ｂ）に示したようにブロックζｋｌに分け、近似関数算出部３０４、補間処理部３０８および補間処理部３０８に対して出力する。
【００５３】
近似関数算出部３０４は、ブロックζｋｌそれぞれの欠陥が生じていない測定値から、図３および式１−１，１−２を参照して説明したように、ブロックζｋｌの形状を近似するｎ次関数ｆ（ｉ，ｊ）を算出し、補間処理部３０８に対して出力する。
【００５４】
欠陥数判定部３０６は、図４（Ａ），（Ｂ）を参照して説明したように、ブロックζｋｌそれぞれに含まれる欠陥が生じた測定値が、予め設定される閾値より少ないか否かを判定し、判定結果を補間処理部３０８に対して出力する。
【００５５】
補間処理部３０８は、ブロックζｋｌに含まれる欠陥が生じた測定値の数が、予め設定される閾値より少ない場合に、近似関数算出部３０４から入力されるｎ次関数（式１−２）を用いて、欠陥が生じた測定値の最尤値を算出し、欠陥が生じた測定値を補間することにより、距離画像１６−２（距離空間１８−２）に対する補正を行う。
また、補間処理部３０８は、ブロックζｋｌに含まれる欠陥が生じた測定値の数が、予め設定される閾値以上である場合には、上記補正を行わない。
補間処理部３０８が補正し、あるいは、補正しなかった距離画像１６−２（距離空間１８−２）を、画像変換部３１０に対して出力する。
【００５６】
画像変換部３１０は、補間処理部３０８から入力された距離画像１６−２（距離空間１８−２）を用いて、図６を参照して説明したように、画像入力装置２１４から入力される画像処理対象物１０−２（図１（Ｂ）など）の画像を、平面に展開して平面画像とする。
画像変換部３１０が生成した平面画像は、記録のために記録装置２０８（図７）に対して出力され、あるいは、印刷のためにプリンタ（図示せず）に出力される。
なお、画像変換部３１０の処理を、図６に示した画像の展開処理の他に、画像処理対象物１０−２の形状を示す情報を作成する処理など、他の処理に変更することもできる。
【００５７】
［画像処理装置２（画像処理プログラム３０）の動作］
以下、画像処理装置２（画像処理プログラム３０）の動作を説明する。
図９は、画像処理プログラム３０の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図９に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、距離画像作成部３００（図８）は、画像入力装置２１４から入力される画像処理対象物１０−２（図１（Ｂ）など）から、距離画像１６−２（距離空間１８−２；図３など）を作成し、ブロック分け部３０２に対して出力する。
【００５８】
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、ブロック分け部３０２は、図３および図４（Ａ），（Ｂ）に示したように、距離画像１６−２（距離空間１８−２）をブロック分けする。
【００５９】
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、補間処理部３０８は、全てのブロックζｋｌに対する処理が終了したか否かを判断する。
全てのブロックζｋｌに対する処理が終了した場合には、画像処理プログラム３０はＳ１１４の処理に進み、これ以外の場合にはＳ１０６の処理に進む。
【００６０】
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、近似関数算出部３０４、欠陥数判定部３０６および補間処理部３０８は、それまでに処理の対象となっていない次のブロックζｋｌを処理対象とする。
【００６１】
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、欠陥数判定部３０６は、ブロックζｋｌに含まれる欠陥の数が閾値以上であるか否かを判断する。
ブロックζｋｌに含まれる欠陥の数が閾値以上である場合には、補間処理部３０８は、補正を行わずにブロックζｋｌを画像変換部３１０に対して出力してＳ１０４の処理に進み、これ以外の場合には画像処理プログラム３０はＳ１１０の処理に進む。
【００６２】
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、近似関数算出部３０４は、式１−１，１−２に示したように、ブロックζｋｌの形状を近似する関数（ｎ次関数ｆ（ｉ，ｊ））を算出する。
【００６３】
ステップ１１２（Ｓ１１２）において、補間処理部３０８は、Ｓ１１０の処理において算出されたｎ次関数ｆ（ｉ，ｊ）を用いて、ブロックζｋｌの欠陥が生じている測定値を補間する。
【００６４】
ステップ１１４（Ｓ１１４）において、画像変換部３１０は、図５に示したように補正された距離画像１６−２（距離空間１８−２）を用いて、画像入力装置２１４（図７）から入力された画像処理対象物１０−２（図１（Ｂ）など）の曲面の画像を、平面に展開し、記録装置２０８などに対して出力する。
【００６５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる画像処理システムおよびその方法によれば、物体の画像から得られる形状の情報の欠陥を適切に補正して、最適な画像処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、原稿を例示する図であって、（Ａ）は、平面に伸ばされた状態の原稿を例示し、（Ｂ）は、曲面に曲げられた状態の原稿を例示する。
【図２】図１（Ｂ）に例示した画像処理対象物に対向して想定される平面（基準平面１２）を例示する図である。
【図３】図２に例示した基準平面に投影された画像処理対象物を例示する図である。
【図４】図３に示した基準点の８×８構成のブロックを例示する図であって、（Ａ）は、基準点それぞれに対応する距離の測定値に多くの欠陥が生じている場合を例示し、（Ｂ）は、基準点それぞれに対応する距離の測定値にあまり欠陥が生じていない場合を例示する。
【図５】ブロックζｋｌに生じる欠陥の数に応じた補正を行った距離画像（距離空間）を例示する図である。
【図６】図５に例示したように補正を行った距離画像を、平面に展開する方法を例示する図である。
【図７】本発明にかかる画像処理方法が適用される画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図８】本発明にかかる画像処理方法を実現する画像処理プログラムの構成を示す図である。
【図９】画像処理プログラムの動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０・・・画像処理対象物、
１２・・・基準平面、
１４・・・投影像、
１６・・・距離画像、
１００・・・文字領域、
１０２・・・色が濃い領域、
１０４・・・測定不能領域、
１０６・・・測定が難しい領域、
１０８・・・補正処理を行わない領域、
１１０・・・補正処理を行う領域、
２・・・画像処理装置、
２００・・・画像処理装置本体、
２０２・・・ＣＰＵ、
２０４・・・メモリ、
２０６・・・通信装置、
２０８・・・記録装置、
２１０・・・記録媒体、
２１２・・・ＵＩ装置、
２１４・・・画像入力装置、
３０・・・画像処理プログラム、
３００・・・距離画像作成部、
３０２・・・ブロック分け部、
３０４・・・近似関数算出部、
３０６・・・欠陥数判定部、
３０８・・・補間処理部、
３１０・・・画像変換部、
【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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