(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１個の対象物の一部を示す第１の画像を表す第１の画像データと、前記対象物の他の一部を示す第２の画像を表す第２の画像データと、を取得する画像取得部と、
前記第１の画像内の一部の領域である基準領域を決定する基準領域決定部と、
前記基準領域と、前記第２の画像内の複数個の候補領域のうちの一の候補領域とが類似するか否かを判断する第１の判断部と、
前記基準領域と前記一の候補領域とが類似する場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とのうちの一方の領域内の複数個の画素のうち、前記基準領域と前記一の候補領域とのうちの他方の領域内の対応画素と類似する複数個の類似画素および前記対応画素と類似しない複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下である場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とに基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相対的な位置を決定する位置決定部と、
決定済の前記相対的な位置に前記第１の画像と前記第２の画像とが配置され、第１の画像と第２の画像とで前記対象物を示す処理済画像を表す一の配置済画像データを生成する画像生成部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記第２の判断部は、
前記一方の領域を分割する複数個の分割領域を設定し、
前記複数個の分割領域のそれぞれについて、内部に含まれる前記類似画素および前記非類似画素のうちの一方の個数が特定範囲内である特定分割領域であるか否かを判断し、
前記特定分割領域の個数に基づく第１の特徴量を用いて、前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記第１の判断部は、前記類似画素および前記非類似画素の一方の個数を用いて、前記基準領域と前記一の候補領域とが類似するか否かを判断し、
前記第２の判断部は、前記第１の判断部によって用いられた前記類似画素および前記非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する、画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記第１の判断部は、前記基準領域の画素数に対する前記類似画素の個数を示す第１の割合が、第１の閾値以上である場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とが類似すると判断し、
前記第２の判断部は、前記複数個の分割領域のうちの注目分割領域の画素数に対する前記類似画素の個数を示す第２の割合が前記第１の割合に基づく前記特定範囲内である場合に、前記注目分割領域は前記特定分割領域であると判断する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記第２の判断部は、
前記一方の領域内のうち、画素の値のばらつきが比較的大きな領域には比較的小さな前記分割領域を設定し、画素の値のばらつきが比較的小さな領域には比較的大きな前記分割領域を設定し、
前記複数個の分割領域のうちの前記特定分割領域の個数を、前記特定分割領域の大きさに依存せずにカウントすることによって前記第１の特徴量を算出する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記第２の判断部は、
前記一方の領域内の複数個の画素を第１の方向の位置に基づいて複数個の第１のクラスに分類し、前記複数個の第１のクラスのそれぞれについて前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の個数をカウントして得られる第１のヒストグラムを生成し、
前記第１のヒストグラムの形状の特徴を示す第２の特徴量を用いて、前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する、画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記第２の判断部は、
前記複数の第１のクラスのそれぞれについてカウントされたカウント値の最大値と、前記複数個の第１のクラスの個数と、を乗じて得られる第１値を算出し、
前記第１値に対する前記カウント値の合計値の割合を前記第２の特徴量として算出し、
前記第２の特徴量が閾値以上である場合に、前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であると判断する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の画像処理装置であって、
前記第２の判断部は、
前記一方の領域内の複数個の画素を前記第１の方向と交差する第２の方向の位置に基づいて複数個の第２のクラスに分類し、前記複数個の第２のクラスのそれぞれについて前記類似画素および非類似画素のうちの一方の個数をカウントして得られる第２のヒストグラムを生成し、
前記第１のヒストグラムの形状を示す前記第２の特徴量と、前記第２のヒストグラムの形状の特徴を示す第３の特徴量と、を用いて、前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する、画像処理装置。
【請求項９】
画像処理装置であって、
第１の画像を表す第１の画像データと、第２の画像を表す第２の画像データと、を取得する画像取得部と、
第１の画像内の複数個の画素のうち、前記第２の画像内の対応する対応画素と類似する複数個の類似画素および前記対応画素と類似しない複数個の非類似画素のうちの一方を特定する画素特定部と、
前記第１の画像内の複数個の画素を第１の方向の位置に基づいて複数個の第１のクラスに分類し、前記複数個の第１のクラスのそれぞれについて前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の個数をカウントして得られる第１のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記第１のヒストグラムの形状の特徴を示す第１の特徴量を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とが類似するか否かを判断する類似判断部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理装置であって、
前記類似判断部は、
前記複数の第１のクラスのそれぞれについてカウントされたカウント値の最大値と、前記複数個の第１のクラスの個数と、を乗じて得られる第１値を算出し、
前記第１値に対する前記類似画素および非類似画素のうちの一方の個数の割合を前記第１の特徴量として算出し、
前記第１の特徴量が閾値以上である場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とが類似すると判断する、画像処理装置。
【請求項１１】
請求項９または請求項１０に記載の画像処理装置であって、
前記類似判断部は、
前記第１の画像内の複数個の画素を前記第１の方向と交差する第２の方向の位置に基づいて複数個の第２のクラスに分類し、前記複数個の第２のクラスのそれぞれについて前記類似画素および非類似画素のうちの一方の個数をカウントして得られる第２のヒストグラムを生成し、
前記第１のヒストグラムの形状を示す前記第１の特徴量と、前記第２のヒストグラムの形状の特徴を示す第２の特徴量と、を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とが類似するか否かを判断するか否かを判断する、画像処理装置。
【請求項１２】
コンピュータプログラムであって、
１個の対象物の一部を示す第１の画像を表す第１の画像データと、前記対象物の他の一部を示す第２の画像を表す第２の画像データと、を取得する画像取得部と、
前記第１の画像内の一部の領域である基準領域を決定する基準領域決定機能と、
前記基準領域と、前記第２の画像内の複数個の候補領域のうちの一の候補領域とが類似するか否かを判断する第１の判断機能と、
前記基準領域と前記一の候補領域とが類似する場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とのうちの一方領域内の複数個の画素のうち、前記基準領域と前記一の候補領域とのうちの他方の領域内の対応画素と類似する複数個の類似画素および前記対応画素と類似しない複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する第２の判断機能と、
前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下である場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とに基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相対的な位置を決定する位置決定機能と、
決定済の前記相対的な位置に前記第１の画像と前記第２の画像とが配置され、第１の画像と第２の画像とで前記対象物を示す処理済画像を表す一の配置済画像データを生成する画像生成機能と、
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、第１の画像と第２の画像とが配置され、第１の画像と第２の画像とで１個の対象物を示す配置済画像を表す処理済画像データを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
第１の画像と第２の画像とが配置された配置済画像を表す配置済画像データを生成する技術が知られている。例えば、特許文献１に開示された技術では、一度には読み取れない大きさの１個の原稿を、スキャナを用いて複数回に分けて読み取ることによって、複数個の読取画像が取得され、複数個の読取画像を合成した画像が生成される。複数個の読取画像を合成する際に重ねる位置は、複数個の読取画像に対してパターンマッチングを実行することによって決定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−２９００６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術では、２個の画像間で一致していると判断される画素の分布について考慮されていなかった。このために、第１の画像と第２の画像とが配置される画像において、これらの画像が配置される位置を精度良く決定することができない可能性があった。
【０００５】
本明細書は、第１の画像と第２の画像とが配置され、第１の画像と第２の画像とで１個の対象物（例えば、１枚の原稿）を示す配置済画像を表す配置済画像データを生成する際に、第１の画像と第２の画像との配置位置を精度良く決定する技術を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書に開示される技術は、以下の適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］１個の対象物の一部を示す第１の画像を表す第１の画像データと、前記対象物の他の一部を示す第２の画像を表す第２の画像データと、を取得する画像取得部と、
前記第１の画像内の一部の領域である基準領域を決定する基準領域決定部と、
前記基準領域と、前記第２の画像内の複数個の候補領域のうちの一の候補領域とが類似するか否かを判断する第１の判断部と、
前記基準領域と前記一の候補領域とが類似する場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とのうちの一方の領域内の複数個の画素のうち、前記基準領域と前記一の候補領域とのうちの他方の領域内の対応画素と類似する複数個の類似画素および前記対応画素と類似しない複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する第２の判断部と、
前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下である場合に、前記基準領域と前記一の候補領域とに基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像との相対的な位置を決定する位置決定部と、
決定済の前記相対的な位置に前記第１の画像と前記第２の画像とが配置され、第１の画像と第２の画像とで前記対象物を示す処理済画像を表す一の配置済画像データを生成する画像生成部と、
を備える、画像処理装置。
【０００８】
上記構成によれば、基準領域と一の候補領域とが類似すると判断され、かつ、複数個の類似画素および複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下である場合に、基準領域と一の候補領域とに基づいて、第１の画像と第２の画像との相対的な位置を決定する。この結果、処理済画像データを生成する際に、第１の画像と第２の画像との配置位置を精度良く決定することができる。
【０００９】
［適用例２］画像処理装置であって、
第１の画像を表す第１の画像データと、第２の画像を表す第２の画像データと、を取得する画像取得部と、
第１の画像内の複数個の画素のうち、前記第２の画像内の対応する対応画素と類似する複数個の類似画素および前記対応画素と類似しない複数個の非類似画素のうちの一方を特定する画素特定部と、
前記第１の画像内の複数個の画素を第１の方向の位置に基づいて複数個の第１のクラスに分類し、前記複数個の第１のクラスのそれぞれについて前記複数個の類似画素および前記複数個の非類似画素のうちの一方の個数をカウントして得られる第１のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記第１のヒストグラムの形状の特徴を示す第１の特徴量を用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とが類似するか否かを判断する類似判断部と、
を備える、画像処理装置。
【００１０】
こうすれば、第１のヒストグラムを用いて、第１の画像と第２の画像とが類似するか否かを容易に判断することができる。
【００１１】
なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像処理方法および画像処理装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）、等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理システム１０００の動作を示すシーケンス図である。
【図３】スキャン処理の説明図である。
【図４】スキャン画像と配置済画像の一例を示す図である。
【図５】配置位置決定処理のフローチャートである。
【図６】基準領域ＳＰと候補領域ＮＰと判断マスク画像ＭＫとの一例を示す図である。
【図７】分布判断処理のフローチャートである。
【図８】第２実施例の分割領域ＰＡを設定する処理のフローチャートである。
【図９】第２実施例の分割領域ＰＡを設定する処理の説明図である。
【図１０】第３実施例の分布判断処理のフローチャートである。
【図１１】第３実施例の分布判断処理の説明図である。
【図１２】変形例のスキャンデータの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
Ａ．第１実施例：
Ａ−１：画像処理システム１０００の構成
図１は、画像処理システムの構成を示すブロック図である。画像処理システム１０００は、画像処理装置としてのサーバ４００と、複合機２００と、を備えている。サーバ４００は、インターネット７０に接続されており、複合機２００は、ＬＡＮ（Local Area Networkの略称）８０を介して、インターネット７０に接続されている。この結果、サーバ４００と複合機２００は、ＬＡＮ８０とインターネット７０とを介して、通信可能である。また、ＬＡＮ８０には、複合機２００のユーザのパーソナルコンピュータ５００が接続されていても良い。
【００１４】
サーバ４００は、サーバ４００のコントローラの一例としてのＣＰＵ４１０と、ＤＲＡＭなどの揮発性記憶装置４２０と、ハードディスクドライブやフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置４３０と、インターネット７０などのネットワークに接続するためのインタフェースを含む通信部４８０と、を備えている。揮発性記憶装置４２０には、ＣＰＵ４１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域４２１が設けられている。不揮発性記憶装置４３０には、コンピュータプログラム４３１と、ＵＩデータ群４３３と、が格納されている。
【００１５】
コンピュータプログラム４３１、および、ＵＩデータ群４３３は、例えば、サーバ４００の管理者によって、インターネット７０を介してサーバ４００にアップロードされることにより、サーバ４００にインストールされる。または、コンピュータプログラム４３１、および、ＵＩデータ群４３３は、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納された形態で提供され、サーバ４００の管理者によって、サーバ４００にインストールされても良い。ＣＰＵ４１０は、コンピュータプログラム４３１を実行することにより、後述する画像処理を実現する。
【００１６】
複合機２００は、複合機２００のコントローラの一例としてのＣＰＵ２１０と、ＤＲＡＭなどの揮発性記憶装置２２０と、フラッシュメモリやハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置２３０と、プリンタ部２４０と、スキャナ部２５０と、タッチパネルやボタンなどの操作部２６０と、液晶ディスプレイなどの表示部２７０と、外部機器と通信を行う通信部２８０と、を備えている。例えば、通信部２８０は、ＬＡＮ８０などのネットワークに接続するためのインタフェースや、ＵＳＢメモリなどの外部記憶装置と接続するためのインタフェースを含んでいる。
【００１７】
揮発性記憶装置２２０には、ＣＰＵ２１０が処理を行う際に生成される種々のデータを一時的に格納するバッファ領域２２１が設けられている。不揮発性記憶装置２３０には、制御プログラム２３１が格納されている。制御プログラム２３１は、プリンタ１００の製造時に不揮発性記憶装置２３０に予め格納されて提供され得る。これに代えて、制御プログラム２３１は、例えば、インターネットを介して接続されたサーバからダウンロードされる形態、あるいは、ＣＤ−ＲＯＭなどに記録された形態で提供され得る。
【００１８】
プリンタ部２４０は、インクジェット方式やレーザー方式などの印刷方式を用いて印刷を実行する。スキャナ部２５０は、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの光電変換素子を用いて光学的に原稿を読み取ることによってカラー画像やグレー画像を表すスキャンデータを生成する。スキャナ部２５０は、いわゆるフラットベッド式の後述する原稿台２５５を備えている。
【００１９】
ＣＰＵ２１０は、制御プログラム２３１を実行することにより、複合機２００の制御を実行する。例えば、ＣＰＵ２１０は、プリンタ部２４０やスキャナ部２５０を制御して、コピー処理、印刷処理、スキャン処理などを実行する。さらに、ＣＰＵ２１０は、サーバ４００にアクセスして、サーバ４００が提供するサービスを利用することができる。
【００２０】
Ａ−２：画像処理システム１０００の動作
図２は、画像処理システム１０００の動作を示すシーケンス図である。このシーケンス図の処理は、複合機２００が、サーバ４００が提供する画像生成サービスの利用指示を、ユーザから受け付けた場合に開始される。この画像生成サービスは、詳細は後述するが、複数個のスキャンデータによって表される複数個の画像が配置され、複数個の画像で１個の対象物（具体的には、後述する原稿１０）を示す配置済画像を表す配置済画像データを生成するサービスである。複数個のスキャンデータは、詳細は後述するが、例えば、１回で読み取り可能なサイズより大きなサイズの原稿を、複数回に分けて読み取ることによって生成される。
【００２１】
処理が開始されると、Ｓ５では、複合機２００のＣＰＵ２１０は、サービス開始要求を、サーバ４００に対して送信する。サーバ４００のＣＰＵ４１０は、サービス開始要求を受信すると、図１に示されるＵＩデータ群４３３から画像生成サービスの提供に必要なＵＩデータを選択し、Ｓ１０にて、該ＵＩデータを複合機２００に対して送信する。ＵＩデータは、具体的には、ユーザインタフェース画面（以下、ＵＩ画面とも呼ぶ）を表す画面データと、制御データと、を含む。この制御データは、例えば、ＵＩ画面を利用して複合機２００が後述するＳ１５のスキャン処理などの所定の処理を行うために必要な各種のデータを含む。例えば、制御データは、複合機２００が実行すべき処理を行うために必要な情報、例えば、画像ファイルの送信先アドレスなどを含む。複合機２００が実行すべき処理は、例えば、後述するＳ２０にて画像ファイルをサーバ４００へ送信する処理を含む。
【００２２】
Ｓ１５では、ＣＰＵ２１０は、受信したＵＩデータに基づいて、複数個のスキャンデータを生成するスキャン処理を実行する。スキャン処理では、ＣＰＵ２１０は、ユーザが用意した原稿を２回に分けて読み取ることによって、２個のスキャンデータを生成する。本実施例のスキャンデータは、例えば、０〜２５５の２５６階調の値で表されるＲＧＢの各成分の成分値を画素ごとに含むＲＧＢ画像データである。
【００２３】
図３は、スキャン処理の説明図である。図３（Ａ）には、本実施例で用いられる原稿の一例が示されている。この原稿１０のサイズは、本実施例では、Ａ３サイズである。線ＣＬは、Ａ３サイズの原稿１０の長手方向の中央部に位置し、原稿１０の短辺と平行な線である。左領域１０Ｌは、原稿１０の左側の半分の領域、すなわち、線ＣＬより左側の領域である。右領域１０Ｒは、原稿１０の右側の半分の領域、すなわち、原稿１０の線ＣＬより右側の領域である。左領域１０Ｌのサイズ、および、右領域１０Ｒのサイズは、Ａ４サイズである。なお、Ａ３サイズ、および、Ａ４サイズは、ＩＳＯ（International Organization for Standardizationの略）２１６で定められている紙の寸法である。
【００２４】
スキャナ部２５０の原稿台２５５（図３（Ｂ）、図３（Ｃ））の長手方向の長さは、Ａ４サイズの長手方向の長さである２９７ｍｍより少しだけ（例えば、数センチ）長い。そして、原稿台の短手方向の長さは、ＡＮＳＩ／ＡＳＭＥ（American National Standards Institute／American Society of Mechanical Engineersの略）Ｙ１４．１で定められている紙の寸法であるレターサイズの短手方向の長さである２１５．９ｍｍより少しだけ（例えば、数センチ）長い。すなわち、本実施例では、１回で読み取ることができる原稿の最大サイズは、Ａ４サイズより大きくＡ３サイズより小さいサイズである。このために、本実施例では、２回に分けてＡ３サイズの原稿１０を読み取る。
【００２５】
１回目の読み取りでは、左領域１０Ｌと、右領域１０Ｒのうちの左領域１０Ｌと接する部分領域ＣＡＲと、を含む領域内の画像を示す左側スキャンデータが生成される。具体的には、ＣＰＵ２１０は、図示しないＵＩ画面を表示部２７０に表示することによって、図３（Ｂ）に示す状態で、原稿１０を原稿台２５５に対して配置するように、ユーザを促す。ユーザは、図３（Ｂ）に示すように、原稿１０の画像が配置された原稿面が原稿台２５５側を向き、かつ、原稿面の左領域１０Ｌが奥側（図３（Ｂ）の上側）に、原稿面の右領域１０Ｒが手前側（図３（Ｂ）の下側）に位置するように、原稿１０を原稿台２５５上に配置する。ユーザが、読み取り指示を複合機２００に入力すると、ＣＰＵ２１０は、スキャナ部２５０を制御して、左領域１０Ｌと部分領域ＣＡＲと、を読み取ることによって、左側スキャンデータを生成する。
【００２６】
２回目の読み取りでは、右領域１０Ｒと、左領域１０Ｌのうちの右領域１０Ｒと接する部分領域ＣＡＬと、を含む領域内の画像を示す右側スキャンデータが生成される。具体的には、ＣＰＵ２１０は、左側スキャンデータを生成した後に、図示しないＵＩ画面を表示部２７０に表示することによって、図３（Ｃ）に示す状態で、原稿１０を原稿台２５５に対して配置するように、ユーザを促す。ユーザは、図３（Ｃ）に示すように、原稿１０の画像が配置された原稿面が原稿台２５５側を向き、かつ、原稿面の右領域１０Ｒが奥側（図３（Ｃ）の上側）に、原稿面の左領域１０Ｌが手前側（図３（Ｃ）の下側）に位置するように、原稿１０を原稿台２５５上に配置する。ユーザが、読み取り指示を複合機２００に入力すると、ＣＰＵ２１０は、スキャナ部２５０を制御して、右領域１０Ｒと部分領域ＣＡＬと、を読み取ることによって、右側スキャンデータを生成する。
【００２７】
図３（Ｄ）には、左側スキャンデータによって表される左側スキャン画像ＩＬ１と、右側スキャンデータによって表される右側スキャン画像ＩＲ１と、が示されている。左側スキャン画像ＩＬ１は、原稿１０の左領域１０Ｌと部分領域ＣＡＲとを示す左側原稿画像ＨＩＬと、余白ＷＢＬと、を含んでいる。右側スキャン画像ＩＲ１は、右領域１０Ｒと部分領域ＣＡＬを示す右側原稿画像ＨＩＲと、余白ＷＢＲと、を含んでいる。これらの原稿画像ＨＩＬ、ＨＩＲは、原稿１０の横方向の中央部ＣＡ（すなわち、上述した部分領域ＣＡＬ、ＣＡＲからなる領域）を表す画像ＣＩＬ、ＣＩＲを、それぞれ、含んでいる。
【００２８】
これらのスキャン画像ＩＬ１、ＩＲ１は、図３（Ｂ）、（Ｃ）の原稿台２５５の形状に対応する矩形を有している。スキャン画像ＩＬ１、ＩＲ１は、原稿台２５５の長辺に沿った方向を縦方向とし、原稿台２５５の図３（Ｂ）、（Ｃ）における左方向を上方向として、原稿台２５５上に配置された画像を表す。１回目の読み取りの際の原稿台２５５に対する原稿１０の上方向（図３（Ｂ）の左方向）と、２回目の読み取りの際の原稿台２５５に対する原稿１０の上方向（図３（Ｃ）の右方向）とは、逆向きになる。このために、左側スキャン画像ＩＬ１の左側原稿画像ＨＩＬと、右側スキャン画像ＩＲ１の右側原稿画像ＨＩＲとは、上下方向が逆になっている。
【００２９】
Ｓ１５のスキャン処理において、左側スキャンデータ、および、右側スキャンデータは、それぞれ、所定のフォーマットのファイル、例えば、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Groupの略）フォーマットの画像ファイルに変換される。
【００３０】
図２のＳ２０では、ＣＰＵ２１０は、左側スキャンデータの画像ファイル（左側画像ファイルとも呼ぶ）と、右側スキャンデータの画像ファイル（右側画像ファイルとも呼ぶ）と、をサーバ４００に対して送信する。この結果、Ｓ２５にて、サーバ４００のＣＰＵ４１０は、これらの２個の画像ファイルを取得する。ＣＰＵ４１０は、これらの画像ファイルから左側スキャンデータおよび右側スキャンデータを取得して、バッファ領域４２１に格納する。例えば、ＪＰＥＧ形式の画像ファイルが用いられる場合には、画像ファイルから、所定の変換処理によって、ＲＧＢ画像データに変換されたスキャンデータが取得されて、バッファ領域４２１に格納される。
【００３１】
Ｓ３０では、ＣＰＵ４１０は、左側スキャンデータと右側スキャンデータとに対して、それぞれ、回転処理を実行する。具体的には、ＣＰＵ４１０は、左側スキャンデータに対してハフ変換やエッジ検出処理などの公知の処理を実行して、スキャン画像ＩＬ１内の左側原稿画像ＨＩＬの上端を検出する。ＣＰＵ４１０は、左側原稿画像ＨＩＬの上端と、画像の横方向とが平行になるように、左側スキャン画像ＩＬ１を回転して、回転済の左側スキャン画像ＩＬ２を表す回転済の左側スキャンデータを生成する。この結果、例えば、原稿台２５５に対して原稿１０が傾いて配置されることに起因して発生する原稿画像ＨＩＬの傾きを補正することができる。また、ＣＰＵ４１０は、右側スキャンデータに対して、左側スキャンデータと同様の処理を実行して、右側原稿画像ＨＩＲの傾きを補正する。ＣＰＵ４１０は、さらに、右側原稿画像ＨＩＲの上下方向を左側原稿画像ＨＩＬの上下方向と一致させるために、右側スキャン画像ＩＲ１を１８０度回転させて、回転済の右側スキャン画像ＩＲ２を示す回転済の右側スキャンデータを生成する。
【００３２】
図４は、スキャン画像と配置済画像の一例を示す図である。図４（Ａ）には、回転済の左側スキャン画像ＩＬ２と、回転済の右側スキャン画像ＩＲ２と、の一例が示されている。以下では、回転済の左側スキャン画像ＩＬ２を表すスキャンデータを、単に、左側スキャンデータとも呼び、回転済の右側スキャン画像ＩＲ２を表すスキャンデータを、単に、右側スキャンデータとも呼ぶ。
【００３３】
Ｓ３５では、ＣＰＵ４１０は、右側スキャン画像ＩＲ２内に、右側スキャン画像ＩＲ２の一部の領域である基準領域ＳＰを決定する。図４（Ａ）に示すように、基準領域ＳＰは、右側スキャン画像ＩＲ２内の所定の位置に配置された所定のサイズの矩形領域に決定される。また、基準領域ＳＰは、右側スキャン画像ＩＲ２において、原稿１０の中央部ＣＡ（図３（Ａ））を表す画像ＣＩＲ内に配置される。例えば、基準領域ＳＰは、右側スキャン画像ＩＲ２の４つの端のうち、中央部ＣＡを表す画像ＣＩＲに沿った端（本実施例では、左端）に沿って配置される。基準領域ＳＰの横方向の長さは、例えば、５０画素〜１５０画素であり、基準領域ＳＰの縦方向の長さは、右側スキャン画像ＩＲ２の縦方向の長さの１／４〜１／２である。
【００３４】
Ｓ４０では、ＣＰＵ４１０は、左側スキャン画像ＩＬ１内に、図４（Ａ）に示される探索領域ＳＡを決定する。探索領域ＳＡは、予め定められた領域である。図４（Ａ）の探索領域ＳＡの縦方向の長さは、例えば、左側スキャン画像ＩＬ２の縦方向の全長に等しい。探索領域ＳＡの横方向の長さは、例えば、左側スキャン画像ＩＬ２の横方向の長さの２０％〜５０％である。探索領域ＳＡは、原稿１０の中央部ＣＡ（図３（Ａ））を表す画像ＣＩＬを含むことが好ましい。探索領域ＳＡは、例えば、左側スキャン画像ＩＬ２の右端を含む領域である。
【００３５】
Ｓ４５では、ＣＰＵ４１０は、配置位置決定処理を実行する。配置位置決定処理は、生成すべき配置済画像ＢＩ（後述）における左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとの相対的な位置を決定する処理である。簡単に説明すると、右側スキャン画像ＩＲ２内の基準領域ＳＰに類似する類似領域ＣＰを、左側スキャン画像ＩＬ２内の探索領域ＳＡ内から決定する。そして、右側原稿画像ＨＩＲ内の基準領域ＳＰと、左側原稿画像ＨＩＬ内の類似領域ＣＰと、が重なる位置が、左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとの相対的な位置に決定される。例えば、図４（Ａ）の右側スキャン画像ＩＲ２内の基準領域ＳＰ内に表されている原稿１０の一部分を、図３（Ａ）に示す特定部分ＳＰＴとする。類似領域ＣＰは、左側スキャン画像ＩＬ２において、原稿１０の特定部分ＳＰＴを表す領域である。配置位置決定処理の詳細は、後述する。
【００３６】
Ｓ５０では、ＣＰＵ４１０は、配置済画像生成処理を実行する。配置済画像生成処理では、ＣＰＵ４１０は、右側スキャンデータと左側スキャンデータとを用いて、右側スキャン画像ＩＲ２内の右側原稿画像ＨＩＲと、左側スキャン画像ＩＬ２内の左側原稿画像ＨＩＬとが配置された配置済画像ＢＩを表す配置済画像データを生成する。そして、ＣＰＵ４１０は、当該配置済画像データを所定のフォーマットの画像ファイルに変換することによって、配置済画像ＢＩを表す画像ファイルを生成する。
【００３７】
図４（Ｂ）は、配置済画像ＢＩの一例を示す図である。図４（Ｂ）に示すように、配置済画像ＢＩにおいて、右側原稿画像ＨＩＲと左側原稿画像ＨＩＬとは、配置位置決定処理にて決定済の相対的な位置に配置される。すなわち、配置済画像ＢＩにおいて、右側原稿画像ＨＩＲと左側原稿画像ＨＩＬとは、右側原稿画像ＨＩＲ内の基準領域ＳＰと、左側原稿画像ＨＩＬ内の類似領域ＣＰと、が重なるように、配置される。配置済画像ＢＩにおいて、右側原稿画像ＨＩＲと左側原稿画像ＨＩＬとが互いに重なり合う領域内の画素の値には、例えば、右側原稿画像ＨＩＲ（すなわち、右側スキャン画像ＩＲ２）内の画素の値が優先的に採用される。配置済画像ＢＩは、右側原稿画像ＨＩＲと左側原稿画像ＨＩＬとが配置され、右側原稿画像ＨＩＲと左側原稿画像ＨＩＬとで、図３の原稿１０を示す１個の画像である。
【００３８】
図２のＳ５５では、ＣＰＵ４１０は、生成された配置済画像ファイルを複合機２００に対して送信する。複合機２００のＣＰＵ２１０は、配置済画像ファイルを受信すると、受信した配置済画像ファイルを不揮発性記憶装置２３０に格納するとともに、ユーザに配置済画像ファイルを受信したことを通知する。配置済画像ファイルは、ユーザの利用に供される。例えば、複合機２００は、ユーザの指示に基づいて、配置済画像ファイルを用いて、配置済画像ＢＩを印刷することができる。
【００３９】
以上説明した画像処理システム１０００によれば、図３に示される一の原稿１０からそれぞれ別の領域を読み取ることによって得られる複数個の画像ファイル、具体的には、右側スキャンデータの画像ファイルと、左側スキャンデータの画像ファイルとを用いて、一の原稿１０を示す配置済画像ファイルを生成することができる。
【００４０】
Ａ−３．配置位置決定処理：
図２のＳ４５の配置位置決定処理について説明する。図５は、配置位置決定処理のフローチャートである。
【００４１】
Ｓ２０５では、ＣＰＵ４１０は、図４（Ａ）の左側スキャン画像ＩＬ２内の探索領域ＳＡ内に、１個の注目候補領域を特定する。図４（Ａ）には、探索領域ＳＡ内に、１個の候補領域ＮＰ１が図示されている。１個の候補領域のサイズ形状およびサイズは、図４（Ａ）の右側スキャン画像ＩＲ２内の基準領域ＳＰのサイズおよび形状と同じである。基準領域ＳＰの各画素と、１個の候補領域ＮＰの各画素とは、一対一で対応している。探索領域ＳＡ内には、図４（Ａ）の候補領域ＮＰ１を縦方向や横方向に１画素刻みで移動させることで、複数個の候補領域ＮＰが配置可能であることが解る。Ｓ２０５では、探索領域ＳＡ内に配置可能な全ての候補領域ＮＰの中から１個の領域が所定の順序で注目候補領域として特定される。
【００４２】
Ｓ２１０では、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫを初期化する。判断マスク画像ＭＫの一例については後述するが、判断マスク画像ＭＫは、基準領域ＳＰおよび注目候補領域と同じ形状およびサイズを有する二値画像である。すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の画素数と判断マスク画像ＭＫの画素数とは同じであり、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の各画素と、判断マスク画像ＭＫの各画素とは、一対一で対応している。
【００４３】
Ｓ２１５では、ＣＰＵ４１０は、注目候補領域の複数個の画素から１個の注目画素を選択する。Ｓ２２０では、ＣＰＵ４１０は、注目候補領域の注目画素の値（例えば、ＲＧＢ値）と、当該注目画素に対応する基準領域ＳＰの画素の値と、の差ΔＶＰを算出する。注目画素に対応する基準領域ＳＰ内の画素は、注目候補領域内の画像と基準領域ＳＰ内の画像とを重ねた場合に、注目画素と重なる基準領域ＳＰ内の画素である。差ΔＶＰを算出すべき２個の画素の値を、（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）と（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）とする。差ΔＶＰは、３種類の成分値間の差分の絶対値の和で表される。すなわち、差ΔＶＰは、（Ｒ１−Ｒ２）の絶対値と、（Ｇ１−Ｇ２）の絶対値と、（Ｂ１−Ｂ２）の絶対値と、の合計値で表される。
【００４４】
Ｓ２２５では、ＣＰＵ４１０は、算出された差ΔＶＰが、所定の基準値ＴＨｖ以下であるか否かを判断する。差ΔＶＰが所定の基準値ＴＨｖ以下である場合には（Ｓ２２５：ＹＥＳ）、Ｓ２３０にて、ＣＰＵ４１０は、注目画素を類似画素であると判断し、注目画素を類似画素として記録する。具体的には、ＣＰＵ４１０は、注目画素に対応する判断マスク画像ＭＫの画素の値を「ＯＮ」にする。ＣＰＵ４１０は、差ΔＶＰが所定の基準値ＴＨｖより大きい場合には（Ｓ２２５：ＮＯ）、Ｓ２３５にて、注目画素が非類似画素であると判断し、注目画素を非類似画素として記録する。具体的には、ＣＰＵ４１０は、注目画素に対応する判断マスク画像ＭＫの画素の値を「ＯＦＦ」にする。
【００４５】
Ｓ２４０では、ＣＰＵ４１０は、注目候補領域の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（Ｓ２４０：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２１５に戻って、未処理の画素を注目画素として選択する。全ての画素が処理された場合には（Ｓ２４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２４５に処理を進める。Ｓ２４５に移行した時点では、注目候補領域内の全ての画素が、類似画素と非類似画素のうちのいずれかに分類されている。
【００４６】
Ｓ２４５では、ＣＰＵ４１０は、注目候補領域の類似画素の割合Ｒ１を算出する。割合Ｒ１は、注目候補領域内の類似画素の個数ＳＣを、注目候補領域内の画素の総数Ｎｔで除することによって得られる値である（Ｒ１＝（ＳＣ／Ｎｔ））。
【００４７】
Ｓ２５０では、ＣＰＵ４１０は、類似画素の割合Ｒ１が、閾値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。類似画素の割合Ｒ１が、閾値ＴＨ１以上である場合には（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２５５にて、分布判断処理を実行する。分布判断処理は、注目候補領域領域内における類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かを判断する処理である。類似画素の分布の偏りが基準以下である場合には、類似画素の分布は均一であると判断され、類似画素の分布の偏りが基準値より大きい場合には、類似画素の分布は偏っていると判断される。分布判断処理については後述する。
【００４８】
類似画素の分布が均一である場合には（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２６５にて、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２６５にて、注目候補領域を、基準領域ＳＰに類似する類似領域ＣＰとして決定する。そして、Ｓ２７０にて、ＣＰＵ４１０は、類似領域ＣＰに決定された現在の注目候補領域と基準領域ＳＰとに基づいて、左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとの相対的は配置位置を決定して、配置位置決定処理を終了する。具体的には、図４（Ｂ）を参照して上述したように、右側原稿画像ＨＩＲ内の基準領域ＳＰと、左側原稿画像ＨＩＬ内の現在の注目候補領域（すなわち、類似領域ＣＰ）と、が重なるように、配置位置が決定される。
【００４９】
類似画素の割合Ｒ１が閾値ＴＨ１未満である場合（Ｓ２５０：ＮＯ）、および、ＣＰＵ４１０は、類似画素の分布が均一ではなく偏っている場合には（Ｓ２６０：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２７５にて、探索領域ＳＡ内の全ての候補領域を注目候補領域として処理したか否かを判断する。未処理の候補領域がある場合には（Ｓ２７５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２０５に戻って、未処理の候補領域を注目候補領域として特定する。
【００５０】
全ての候補領域が処理された場合には（Ｓ２７５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２８０にて、左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとの相対的は配置位置をデフォルトの位置に決定して、配置位置決定処理を終了する。デフォルトの位置は、例えば、単純に左側スキャン画像２０Ｌの右端と、右側スキャン画像２０Ｒの左端とが、全長において接する位置である。
【００５１】
以上説明した配置位置決定処理によれば、Ｓ２５０にて、類似画素の割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上であるかに基づいて、基準領域ＳＰと注目候補領域とが類似するか否かが判断される。そして、基準領域ＳＰと注目候補領域とが類似する場合に（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ２５５にて、分布判断処理を実行する。そして、ＣＰＵ４１０は、注目候補領域における類似画素の分布が均一である場合には（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、基準領域ＳＰと注目候補領域とに基づいて、左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとの相対的な位置を決定する（Ｓ２７０）。この結果、図２のＳ５０にて、配置済画像データを生成する際に、２個の原稿画像ＨＩＬ、ＨＩＲの配置位置を精度良く決定することができる。
【００５２】
より詳しく説明する。読み取る原稿１０によって、原稿画像ＨＩＬ、ＨＩＲは様々であるから、基準領域ＳＰ内の画像も様々である。例えば、基準領域ＳＰ内の画像は、比較的エッジ量が多い場合もあれば、比較的エッジ量が少ない場合ある。このような、画像内のエッジ量や、原稿１０を読み取るためのスキャナ部２５０の特性によって、原稿画像ＨＩＬ、ＨＩＲに含まれるノイズ画素の個数は異なる。ノイズ画素は、原稿１０の表すべき色を示していない画素である。例えば、スキャン画像内のエッジ部分は、当該エッジとスキャナのイメージセンサの各セルとの位置関係によって、ノイズ画素を含みやすい。このために、例えば、類似画素の個数に基づく類否判断、本実施例では、類似画素の割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上か否かに基づく類否判断のみでは、基準領域ＳＰと類似する類似領域ＣＰを適切に決定できない可能性がある。
【００５３】
図６は、基準領域ＳＰと候補領域ＮＰと判断マスク画像ＭＫとの一例を示す図である。図６（Ａ）の基準領域ＳＰ１は、比較的ノイズ画素の個数が多い画像である。図６（Ａ）の候補領域ＮＰ１は、基準領域ＳＰ１と類似する候補領域である。すなわち、図６（Ａ）の候補領域ＮＰ１は、類似領域ＣＰであると判断されるべき候補領域である。図６（Ａ）の判断マスク画像ＭＫ１は、基準領域ＳＰ１と候補領域ＮＰ１との類似画素と非類似画素とを示す判断マスク画像である。
【００５４】
図６（Ｂ）の基準領域ＳＰ２は、比較的ノイズ画素の個数が多い画像である。図６（Ｂ）の候補領域ＮＰ２は、基準領域ＳＰ２とは、類似しない候補領域である。すなわち、図６（Ｂ）の候補領域ＮＰ２は、類似領域ＣＰであると判断されるべきではない候補領域である。図６（Ｂ）の判断マスク画像ＭＫ２は、基準領域ＳＰ２と候補領域ＮＰ２との類似画素と非類似画素とを示す判断マスク画像である。
【００５５】
判断マスク画像ＭＫ１、ＭＫ２において、黒の部分は、非類似画素が存在する領域であり、白の部分は、類似画素が存在する領域である。黒の非類似画素のうち、第１種の非類似画素Ｐｎは、基準領域ＳＰと候補領域ＮＰとの互いに対応する２個の画素のうち少なくとも一方がノイズ画素であることに起因して、非類似であると判断された非類似画素を示す。黒の非類似画素のうち、第２種の非類似画素Ｐｄは、基準領域ＳＰと候補領域ＮＰとの互いに対応する２個の画素の両方がノイズ画素ではないが、非類似であると判断された非類似画素を示す。第２種の非類似画素Ｐｄは、基準領域ＳＰのうち、候補領域ＮＰの対応する領域と実質的に異なる画像を表す相違領域を構成する画素である。ノイズ画素は、画像の全体に分散して比較的均一に分布している。このために、第１種の非類似画素Ｐｎは、判断マスク画像ＭＫの全体（すなわち、基準領域ＳＰの全体および候補領域ＮＰの全体）に分散して比較的均一に分布している可能性が高い。第２種の非類似画素Ｐｄは、上述したように相違領域を構成しているので、判断マスク画像ＭＫにおいて（すなわち、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰにおいて）、相違領域に偏って存在している可能性が高い。
【００５６】
図６（Ａ）の例では、基準領域ＳＰ１は、候補領域ＮＰ１と類似しているので、非類似画素のほぼ全てが、第１種の非類似画素Ｐｎである。このために、この例では、判断マスク画像ＭＫ１から解るように、非類似画素は、基準領域ＳＰの全体および候補領域ＮＰの全体に、分散して比較的均一に分布している。これに対して、図６（Ｂ）の例では、基準領域ＳＰ２は、候補領域ＮＰ２と類似していないので、非類似画素は、第１種の非類似画素Ｐｎと、第２種の非類似画素Ｐｄとを含む。判断マスク画像ＭＫ２において、第１種の非類似画素Ｐｎは、画像の全体に均一に分布しており、第２種の非類似画素Ｐｄは、基準領域ＳＰ２と候補領域ＮＰ２との相違領域ＤＦａ、ＤＦｂに偏って存在している。
【００５７】
ここで、基準領域ＳＰ１のノイズ量は、基準領域ＳＰ２のノイズ量より多い。このために、判断マスク画像ＭＫ１の第１種の非類似画素Ｐｎの個数は、判断マスク画像ＭＫ２の第１種の非類似画素Ｐｎの個数より多い。このために、判断マスク画像ＭＫ１の類似画素Ｐｎの総数（すなわち、第１種の非類似画素Ｐｎと第２種の非類似画素Ｐｄとの和）は、判断マスク画像ＭＫ２の非類似画素の総数と、ほぼ同じとなっている。このような場合には、類似画素の個数に基づく類否判断のみでは、基準領域ＳＰと類似する類似領域ＣＰを複数個の候補領域から適切に決定できないことが解る。
【００５８】
ここで、本実施例では、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰ内の全ての画素が、類似画素および非類似画素のいずれかに分類される。このために、非類似画素が、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰ全体に分布している場合には、類似画素も、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰ全体に均一に分布していると判断して良い。逆に、類似画素が、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰ全体に分布している場合には、非類似画素も、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰ全体に均一に分布していると判断して良い。したがって、非類似画素および類似画素が、基準領域ＳＰおよび候補領域ＮＰ全体に均一に分布しているか、偏って分布しているかは、非類似画素に基づいて判断しても良く、類似画素に基づいて判断しても良い。本実施例では、分布判断処理の説明にて後述するように、類似画素に基づいて判断している。
【００５９】
そこで、本実施例の配置位置決定処理（図５）では、上述したように、類似画素の個数に基づく類否判断によって類似と判断された注目候補領域について、類似画素の分布が均一であるか偏っているかを判断している。そして、類似画素の分布が均一である場合には、注目候補領域は、類似領域ＣＰであると決定され、類似画素の分布が均一でない場合には、注目候補領域は、類似領域ＣＰであると決定されない。この結果、基準領域ＳＰと類似する類似領域ＣＰを適切に決定できる。したがって、２個の原稿画像ＨＩＬ、ＨＩＲの配置位置を精度良く決定することができる。
【００６０】
Ａ−４．分布判断処理：
図５のＳ２５５の分布判断処理について説明する。図７は、分布判断処理のフローチャートである。
【００６１】
Ｓ３００では、ＣＰＵ４１０は、判断用の特定範囲を決定する。判断用の特定範囲ＳＲは、後述する分割領域ＰＡ内の類似画素の割合Ｒ２についての特定範囲である。この特定範囲ＳＲは、本実施例では、図５のＳ２４５で算出済の類似画素の割合Ｒ１に基づいて決定される。具体的には、特定範囲ＳＲは、判断マスク画像ＭＫ全体の類似画素の割合Ｒ１を中心とする所定幅の範囲とされる。本実施例では、特定範囲ＳＲは、（Ｒ１−ΔＲ）以上、かつ、（Ｒ１＋ΔＲ）の範囲とされる。ΔＲは、例えば、１０％である。
【００６２】
Ｓ３０５では、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫを複数個に分割して、判断マスク画像ＭＫ内に複数個の分割領域ＰＡを設定する。例えば、判断マスク画像ＭＫが枡目状に分割されることによって、所定サイズ（例えば、縦３２画素×横３２画素）の矩形の分割領域ＰＡが、判断マスク画像ＭＫ内に設定される。図６（Ａ）、（Ｂ）の例では、判断マスク画像ＭＫ１、ＭＫ２には、縦１１個×横２個の合計２２個の分割領域ＰＡがそれぞれ設定されている。上述したように、基準領域ＳＰ、注目候補領域のサイズおよび形状と、判断マスク画像ＭＫのサイズおよび形状と、は等しい。このために、判断マスク画像ＭＫに複数個の分割領域ＰＡが設定されることは、基準領域ＳＰ、および、注目候補領域に、複数個の分割領域ＰＡが設定されることと同義である。
【００６３】
Ｓ３１０では、ＣＰＵ４１０は、複数個の分割領域ＰＡから１個の注目分割領域を選択する。Ｓ３１５では、ＣＰＵ４１０は、注目分割領域の類似画素の割合Ｒ２を算出する。割合Ｒ１は、注目分割領域内の類似画素の個数ＳＣｐを、注目分割領域内の画素の総数Ｎｔｐで除することによって得られる値である（Ｒ２＝（ＳＣｐ／Ｎｔｐ））。
【００６４】
Ｓ３２０では、ＣＰＵ４１０は、類似画素の割合Ｒ２が、Ｓ３００で決定済の特定範囲ＳＲ内であるか否かを判断する。換言すれば、類似画素の個数ＳＣｐが、総数Ｎｔｐの（Ｒ１−ΔＲ）％以上（Ｒ１＋ΔＲ）％以下の範囲内にあるか否かが判断される。類似画素の割合Ｒ２が特定範囲ＳＲ内である場合には（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ３２５にて、注目分割領域を、均一領域として記録する。類似画素の割合Ｒ２が特定範囲ＳＲ内ではない場合には（Ｓ３２０：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ３３０にて、注目分割領域を、偏り領域として記録する。均一領域は、内部の類似画素の割合Ｒ２が、判断マスク画像ＭＫ全体の類似画素の割合Ｒ１に比較的近似している分割領域ＰＡである。偏り領域は、内部の類似画素の割合Ｒ２が、判断マスク画像ＭＫ全体の類似画素の割合Ｒ１と比較的離れている分割領域ＰＡである。
【００６５】
例えば、処理対象の判断マスク画像ＭＫが、図６（Ａ）の判断マスク画像ＭＫ１の場合には、類似画素および非類似画素が判断マスク画像ＭＫ１の全体に分布しているので、判断マスク画像ＭＫ１の比較的高い割合の分割領域ＰＡが、均一領域であると判断される。
【００６６】
一方、処理対象の判断マスク画像ＭＫが、図６（Ｂ）の判断マスク画像ＭＫ２の場合には、類似画素および非類似画素が判断マスク画像ＭＫ２の全体に分布していないので、判断マスク画像ＭＫ２の比較的高い割合の分割領域ＰＡが、偏り領域であると判断される。例えば、判断マスク画像ＭＫ２の第２種の非類似画素Ｐｄが偏在している分割領域ＰＡでは、当該分割領域ＰＡの類似画素の割合Ｒ２が、全体の類似画素の割合Ｒ１より比較的低くなる。また、判断マスク画像ＭＫ２の第２種の非類似画素Ｐｄが偏在していない分割領域ＰＡでは、当該分割領域ＰＡの類似画素の割合Ｒ２が、全体の類似画素の割合Ｒ１より比較的高くなる。
【００６７】
Ｓ３３５では、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫ内の全ての分割領域ＰＡを注目分割領域として処理したか否かを判断する。未処理の分割領域ＰＡがある場合には（Ｓ３３５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ３１０に戻って、未処理の分割領域ＰＡを注目分割領域として特定する。全ての分割領域ＰＡが処理された場合には（Ｓ３３５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ３４０に処理を進める。Ｓ３４０に処理が進められた時点で、処理対象の判断マスク画像ＭＫの全ての分割領域ＰＡが、均一領域か偏り領域のいずれかに分類されている。
【００６８】
Ｓ３４０では、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫの均一領域の割合Ｒ３を算出する。割合Ｒ３は、判断マスク画像ＭＫ内の均一領域の個数ＲＣを、判断マスク画像ＭＫ内の分割領域ＰＡの総数ＰＮｔで除することによって得られる値である（Ｒ３＝（ＲＣ／ＰＮｔ））。
【００６９】
Ｓ３４５では、ＣＰＵ４１０は、均一領域の割合Ｒ３が、閾値ＴＨ３以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨ３は、例えば、９０％である。均一領域の割合Ｒ３が、閾値ＴＨ３以上である場合には（Ｓ３４５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ３５０にて、判断マスク画像ＭＫの類似画素の分布は均一であると判断する。換言すれば、判断マスク画像ＭＫに対応する基準領域ＳＰおよび候補領域は、類似画素の分布の偏りは基準以下である領域であると判断される。ＣＰＵ４１０は、均一領域の割合Ｒ３が、閾値ＴＨ３未満である場合には（Ｓ３４５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ３５５にて、判断マスク画像ＭＫの類似画素の分布は偏っていると判断する。換言すれば、判断マスク画像ＭＫに対応する基準領域ＳＰおよび候補領域は、類似画素の分布の偏りは基準より大きな領域であると判断される。
【００７０】
以上説明した第１実施例の分布判断処理によれば、判断マスク画像ＭＫに分割領域ＰＡが設定される（Ｓ３０５）。すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域に複数個の分割領域ＰＡが設定される。そして、複数個の分割領域ＰＡのそれぞれについて、類似画素の個数に基づいて、均一領域であるか否かが判断される（Ｓ３２０〜Ｓ３３０）。そして、均一領域の個数に基づく特徴量である割合Ｒ３を用いて、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かが判断される（Ｓ３４５〜Ｓ３５５）。この結果、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かを精度良く判断することができる。例えば、図６（Ａ）の基準領域ＳＰ１、候補領域ＮＰ１では、類似画素の分布の偏りは基準以下であると判断され、図６（Ｂ）の基準領域ＳＰ２、候補領域ＮＰ２では、類似画素の分布の偏りは基準より大きいと、それぞれ、適切に判断される。
【００７１】
また、第１実施例の図５のＳ２１５〜Ｓ２５０では、判断マスク画像ＭＫ内の類似画素の個数ＳＣを用いて、基準領域ＳＰと注目候補領域とが類似するか否かが判断される。そして、図７の分布判断処理では、図５のＳ２１５〜Ｓ２５０において用いられた類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かが判断される。この結果、図５のＳ２１５〜Ｓ２５０における基準領域ＳＰと注目候補領域との１次的な類否判断と、分布判断処理における類似画素の分布に関する判断と、を効率良く実行できる。
【００７２】
さらに、図５のＳ２１５〜Ｓ２５０では、基準領域ＳＰの画素の総数Ｎｔに対する類似画素の個数ＳＣを示す割合Ｒ１が、閾値ＴＨ１以上である場合に（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、基準領域ＳＰと注目候補領域とが類似すると判断される。そして、図７の分布判断処理では、注目分割領域の画素の総数Ｎｔｐに対する類似画素の個数ＳＣｐを示す割合Ｒ２が、全体の割合Ｒ１に基づく特定範囲ＳＲである場合に、注目分割領域は均一領域であると判断される（Ｓ３４０〜Ｓ３５５）。この結果、割合Ｒ３を適切に算出できるので、複数個の類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かをより精度良く判断することができる。
【００７３】
Ｂ．第２実施例：
第２実施例は、図７のＳ３０５の分割領域ＰＡを設定する処理が、第１実施例と異なる。図７のＳ３０５以外の処理は、第１実施例と同一である。図８は、第２実施例の分割領域ＰＡを設定する処理のフローチャートである。図９は、第２実施例の分割領域ＰＡを設定する処理の説明図である。第２実施例では、サイズの異なる複数種類の分割領域ＰＡが設定され得る。具体的には、第２実施例では、大分割領域ＰＡｂと、大分割領域ＰＡｂよりサイズが小さな中分割領域ＰＡｍと、中分割領域ＰＡｍよりサイズが小さな小分割領域ＰＡｓと、が設定され得る。
【００７４】
Ｓ４０５では、ＣＰＵ４１０は、図９（Ａ）に示すように、判断マスク画像ＭＫの全体（すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の全体）を、縦２個×横２個の４個に分割して、４個の大分割領域ＰＡｂを設定する。
【００７５】
Ｓ４１０では、設定済の分割領域ＰＡから１個の注目分割領域を選択する。最初のＳ４１０では、４個の大分割領域ＰＡｂから１個の注目分割領域が選択される。なお、後述するＳ４３０で、中分割領域ＰＡｍや小分割領域ＰＡｓが設定された後のＳ４１０では、大分割領域ＰＡｂに加えて、これらの中分割領域ＰＡｍや小分割領域ＰＡｓを含む全ての分割領域ＰＡの中から、１個の未処理の分割領域ＰＡが注目分割領域として選択される。
【００７６】
Ｓ４１５では、ＣＰＵ４１０は、注目分割領域内の画素の値の分散値σｐａを算出する。例えば、基準領域ＳＰの注目分割領域内の各画素の輝度値Ｙの分散値が、注目分割領域の分散値σｐａとして算出される。分散値σｐａは、注目分割領域内の画素の値のばらつきを示す特徴量であり、分散値σｐａが大きいほど画素の値のばらつきが大きいことを示す。
【００７７】
Ｓ４２０では、ＣＰＵ４１０は、算出された分散値σｐａが閾値ＴＨｐａ以上であるか否かを判断する。分散値σｐａが閾値ＴＨｐａ以上である場合には（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ４２５にて、注目分割領域が最小サイズであるか否かを判断する。閾値ＴＨｐａは、例えば、原稿１０のオブジェクト（図３（Ａ）の例では家）を表す領域の分散値より小さく、原稿１０のベタ塗りの背景（例えば、原稿のオブジェクトが印刷されていない用紙部分）を表す領域の分散値より大きな値となるように、実験的に予め設定されている。本実施例では、設定し得る最小サイズの分割領域は、小分割領域ＰＡｓであるので、注目分割領域が小分割領域ＰＡｓであるか否かが判断される。
【００７８】
注目分割領域が最小サイズでない場合には（Ｓ４２５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ４３０にて、注目分割領域を縦２個×横２個の４個に分割して、注目分割領域内に、注目分割領域より小さなサイズの分割領域ＰＡを設定する。例えば、注目分割領域が、図９（Ａ）の右上の大分割領域ＰＡｂである場合には、図９（Ｂ）に示すように、当該大分割領域ＰＡｂ内に４個の中分割領域ＰＡｍが設定される。例えば、注目分割領域が、図９（Ｂ）の４個の中分割領域ＰＡｍのうちの左下の中分割領域ＰＡｍである場合には、図９（Ｃ）に示すように、当該中分割領域ＰＡｍ内に４個の小分割領域ＰＡｓが設定される。
【００７９】
算出された分散値σｐａが閾値ＴＨｐａ未満である場合（Ｓ４２０：ＮＯ）、または、注目分割領域が最小サイズである場合には（Ｓ４２５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ４３５にて、注目分割領域を処理済領域として記録する。処理済領域として記録された分割領域ＰＡは、以降のＳ４１０にて注目分割領域として選択されないので、現在のサイズより小さく分割されることはない。
【００８０】
Ｓ４４０では、ＣＰＵ４１０は、処理済領域として記録されていない未処理の分割領域ＰＡがあるか否かを判断する。未処理の分割領域ＰＡがある場合には（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、Ｓ４１０に戻って、未処理の分割領域ＰＡを注目分割領域として選択する。未処理の分割領域ＰＡがない場合には（Ｓ４４０：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、図８の処理を終了する。
【００８１】
以上説明した図８の処理によれば、注目分割領域の分散値σｐａが閾値ＴＨｐａ以上である場合には（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、注目分割領域が最小サイズでない限り、Ｓ４３０にて、注目分割領域がさらに４個に分割される。そして、注目分割領域の分散値σｐａが閾値ＴＨｐａ未満である場合には（Ｓ４２０：ＮＯ）、注目分割領域は、現在より小さくは分割されない（Ｓ４３５）。すなわち、基準領域ＳＰのうち、画素の値のばらつきが比較的大きな領域には比較的小さな分割領域（例えば、小分割領域ＰＡｓ）が設定される。そして、画素の値のばらつきが比較的小さな領域には比較的大きな分割領域（例えば、大分割領域ＰＡｂ）が設定される。
【００８２】
そして、図７の処理では、サイズに拘わらずに、各分割領域ＰＡが、均一領域であるか偏り領域であるかが判断される（Ｓ３１５〜Ｓ３３０）。そして、図７のＳ３４０にて、均一領域の割合Ｒ３を算出する際には、均一領域の個数ＲＣは、均一領域の大きさに依存説にカウントされる。すなわち、均一領域が、小分割領域ＰＡｓ、中分割領域ＰＡｍ、大分割領域ＰＡｂのいずれであっても、１個の均一領域としてカウントされる。
【００８３】
以上説明した第２実施例によれば、こうすれば、図７の分布判断処理における判断に用いられる特徴量である均一領域の割合Ｒ３を適切に算出できるので、図７の分布判断処理において、複数個の類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かをより適切に判断することができる。この結果、基準領域ＳＰと類似する類似領域ＣＰをより精度良く決定できるので、左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとの相対的な位置をより精度良く決定できる。
【００８４】
基準領域ＳＰと注目候補領域との類似性を比較する際に、基準領域ＳＰや注目候補領域のうち、画素の値のばらつきが比較的小さな領域、例えば、原稿１０の背景を表す領域のように特徴の無い領域を比較しても類似性を判断し難い。基準領域ＳＰと注目候補領域との類似性を比較する際には、基準領域ＳＰや注目候補領域のうち、画素の値のばらつきが比較的大きな領域、例えば、原稿１０のオブジェクトを表す領域ように特徴がある領域を重視して比較するほうが、より精度良く類似性を判断できる。このために、類似画素の分布が均一であるか偏っているかを判断する際にも、画素の値のばらつきが比較的大きい領域を重視して判断することが好ましい。本実施例では、均一領域の割合Ｒ３を算出する際に、基準領域ＳＰのうち、画素の値のばらつきが比較的大きい領域の寄与率が、画素の値のばらつきが比較的小さな領域の寄与率より高くなる。この結果、類似画素の分布が均一であるか偏っているかを判断する際に、画素の値のばらつきが比較的大きい領域を重視して判断することができる。したがって、上述したように、基準領域ＳＰと類似する類似領域ＣＰをより精度良く決定できる。
【００８５】
Ｃ．第３実施例
第３実施例では、分布判断処理が、第１実施例および第２実施例とは異なる。図１０は、第３実施例の分布判断処理のフローチャートである。図１１は、第３実施例の分布判断処理の説明図である。分布判断処理以外の処理は、第１実施例と同一である。
【００８６】
Ｓ５０５では、判断マスク画像ＭＫの縦方向の射影ヒストグラムＨｖを生成する。具体的には、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫ内の複数個の画素を、縦方向の位置（すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の縦方向の位置）に基づいて、複数個のクラスに分類する。本実施例では、縦方向の位置が等しい複数個の画素、すなわち、横方向に延びる１本の画素のライン上の複数個の画素が、１個のクラスに分類される。例えば、判断マスク画像ＭＫのサイズが、縦Ｐ画素×横Ｑ画素である場合には、判断マスク画像ＭＫ内の複数個の画素は、Ｐ個のクラスに分類され、１個のクラスに属する画素数は、Ｑ個である。そして、ＣＰＵ４１０は、Ｐ個のクラスのそれぞれについて、各クラスに属するＱ個の画素のうち、類似画素の個数をカウントすることによって、縦方向の射影ヒストグラムＨｖを作成する。
【００８７】
図１１（Ａ）には、処理対象の判断マスク画像ＭＫが、図１１（Ａ）の判断マスク画像ＭＫ１である場合に作成される縦方向の射影ヒストグラムＨｖ１が図示されている。図１１（Ｂ）には、処理対象の判断マスク画像ＭＫが、図１１（Ｂ）の判断マスク画像ＭＫ２である場合に作成される縦方向の射影ヒストグラムＨｖ２が図示されている。射影ヒストグラムＨｖ１、Ｈｖ２の縦軸は、縦方向の画素位置を示し、横軸は、類似画素の個数を示す。
【００８８】
これに代えて、射影ヒストグラムＨｖ１を作成する際には、複数本の連続するライン上の複数個の画素が１個のクラスに分類されても良い。例えば、縦Ｐ画素×横Ｑ画素のサイズの判断マスク画像ＭＫ内の複数個の画素は、（Ｐ／２）個のクラスに分類され、１個のクラスに属する画素数は、（２×Ｑ）個であっても良い。
【００８９】
Ｓ５１０では、ＣＰＵ４１０は、縦方向の射影ヒストグラムＨｖの外接矩形ＢｖのサイズＳｖを算出する。図１１（Ａ）、（Ｂ）には、縦方向の射影ヒストグラムＨｖ１、Ｈｖ２の外接矩形Ｂｖ１、Ｂｖ２が図示されている。射影ヒストグラムＨｖの外接矩形ＢｖのサイズＳｖは、Ｐ個のクラスのそれぞれについてカウントされたＰ個のカウント値のうちの最大値Ｍｖに、クラスの個数Ｐを乗じて算出される（Ｓｖ＝Ｍｖ×Ｐ）。図１１（Ａ）、（Ｂ）には、射影ヒストグラムＨｖ１では、特定のクラスＣｖ１で、最大値Ｍｖ１をとり、射影ヒストグラムＨｖ２では、特定のクラスＣｖ２で、最大値Ｍｖ２をとることが図示されている。
【００９０】
Ｓ５１５では、ＣＰＵ４１０は、縦方向の射影ヒストグラムＨｖに基づく評価値である第１評価値Ｅｖを算出する。第１評価値Ｅｖは、縦方向の射影ヒストグラムＨｖの外接矩形ＢｖのサイズＳｖに対する判断マスク画像ＭＫ内の類似画素の個数ＳＣの割合である（Ｅｖ＝（ＳＣ／Ｓｖ））。類似画素の個数ＳＣは、Ｐ個のクラスのカウント値の合計値と等しい。
【００９１】
Ｓ５２０では、判断マスク画像ＭＫの横方向の射影ヒストグラムＨｈを生成する。具体的には、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫ内の複数個の画素を、縦方向と交差する方向である横方向の位置（すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の横方向の位置）に基づいて、複数個のクラスに分類する。本実施例では、横方向の位置が等しい複数個の画素、すなわち、縦方向に延びる１本の画素のライン上の複数個の画素が、１個のクラスに分類される。例えば、判断マスク画像ＭＫのサイズが、縦Ｐ画素×横Ｑ画素である場合には、判断マスク画像ＭＫ内の複数個の画素は、Ｑ個のクラスに分類され、１個のクラスに属する画素数は、Ｐ個である。そして、ＣＰＵ４１０は、Ｑ個のクラスのそれぞれについて、各クラスに属するＰ個の画素のうちの類似画素の個数をカウントすることによって、横方向の射影ヒストグラムＨｈを作成する。
【００９２】
図１１（Ａ）には、処理対象の判断マスク画像ＭＫが、図１１（Ａ）の判断マスク画像ＭＫ１である場合に作成される横方向の射影ヒストグラムＨｈ１が図示されている。図１１（Ｂ）には、処理対象の判断マスク画像ＭＫが、図１１（Ｂ）の判断マスク画像ＭＫ２である場合に作成される横方向の射影ヒストグラムＨｈ２が図示されている。射影ヒストグラムＨｈ１、Ｈｈ２の横軸は、横方向の画素位置を示し、縦軸は、類似画素の個数を示す。
【００９３】
これに代えて、射影ヒストグラムＨｈ１を作成する際には、複数本の連続するライン上の複数個の画素が１個のクラスに分類されても良い。例えば、縦Ｐ画素×横Ｑ画素のサイズの判断マスク画像ＭＫ内の複数個の画素は、（Ｑ／２）個のクラスに分類され、１個のクラスに属する画素数は、（２×Ｐ）個であっても良い。
【００９４】
Ｓ５２５では、ＣＰＵ４１０は、横方向の射影ヒストグラムＨｈの外接矩形ＢｈのサイズＳｈを算出する。図１１（Ａ）、（Ｂ）には、横方向の射影ヒストグラムＨｈ１、Ｈｈ２の外接矩形Ｂｈ１、Ｂｈ２が図示されている。射影ヒストグラムＨｈの外接矩形ＢｈのサイズＳｈは、Ｑ個のクラスのそれぞれについてカウントされたＱ個のカウント値のうちの最大値Ｍｈに、クラスの個数Ｑを乗じて算出される（Ｓｈ＝Ｍｈ×Ｑ）。図１１（Ａ）、（Ｂ）には、射影ヒストグラムＨｈ１では、特定のクラスＣｈ１で、最大値Ｍｈ１をとり、射影ヒストグラムＨｈ２では、特定のクラスＣｈ２で、最大値Ｍｈ２をとることが図示されている。
【００９５】
Ｓ５３０では、ＣＰＵ４１０は、横方向の射影ヒストグラムＨｈに基づく評価値である第２評価値Ｅｈを算出する。第２評価値Ｅｈは、横方向の射影ヒストグラムＨｈの外接矩形ＢｈのサイズＳｈに対する判断マスク画像ＭＫ内の類似画素の個数ＳＣの割合である（Ｅｈ＝（ＳＣ／Ｓｈ））。類似画素の個数ＳＣは、Ｑ個のクラスのカウント値の合計値と等しい。
【００９６】
Ｓ５３５では、ＣＰＵ４１０は、第１評価値Ｅｖが閾値ＴＨｅ以上であり、かつ、第２評価値Ｅｈが閾値ＴＨｅ以上であるか否かを判断する。閾値ＴＨｅは、例えば、９０％である。
【００９７】
第１評価値Ｅｖが閾値ＴＨｅ以上であり、かつ、第２評価値Ｅｈが閾値ＴＨｅ以上である場合には（Ｓ５３５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫの類似画素の分布、すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の類似画素の分布は均一であると判断する。第１評価値Ｅｖが閾値ＴＨｅ未満、および、第２評価値Ｅｈが閾値未満の少なくとも一方である場合には（Ｓ５３５：ＮＯ）、ＣＰＵ４１０は、判断マスク画像ＭＫの類似画素の分布、すなわち、基準領域ＳＰおよび注目候補領域の類似画素の分布は偏っていると判断する。
【００９８】
処理対象の判断マスク画像ＭＫが、類似画素が均一に分布している画像である場合、例えば、図１１（Ａ）の判断マスク画像ＭＫ１である場合には、縦方向の射影ヒストグラムＨｖ１において、Ｐ個のクラスのそれぞれについて算出されるＰ個のカウント値が互いに比較的近い値となる。そのために、判断マスク画像ＭＫ１の縦方向の射影ヒストグラムＨｖ１の縦方向の画素位置に対する変化は、比較的少ない。この結果、判断マスク画像ＭＫ１の縦方向の射影ヒストグラムＨｖ１の形状は、外接矩形Ｂｖ１の形状と比較的近いので、縦方向の射影ヒストグラムＨｖ１について算出される第１評価値Ｅｖは、比較的大きな値、例えば、１００％に近い値になりやすい。処理対象の判断マスク画像ＭＫにて、類似画素が均一に分布している場合には、横方向の射影ヒストグラムＨｈの第２評価値Ｅｈも、同様の理由から、比較的大きな値、例えば、１００％に近い値になりやすい。
【００９９】
処理対象の判断マスク画像ＭＫが、類似画素が偏って分布している画像である場合、例えば、図１１（Ｂ）の判断マスク画像ＭＫ２である場合には、縦方向の射影ヒストグラムＨｖ２において、Ｐ個のクラスのそれぞれについて算出されるＰ個のカウント値には、最大値Ｍｖ２より大幅に小さい値が含まれる可能性が高くなる。例えば、図１１（Ｂ）の位置ＰＬにおけるカウント値は、最大値Ｍｖ２より大幅に小さい。そのために、判断マスク画像ＭＫ２の縦方向の射影ヒストグラムＨｖ２の縦方向の画素位置に対する変化は、比較的大きい。この結果、判断マスク画像ＭＫ２の縦方向の射影ヒストグラムＨｖ２の形状は、外接矩形Ｂｖ２の形状とは異なるので、縦方向の射影ヒストグラムＨｖ２について算出される第１評価値Ｅｖは、比較的小さな値になりやすい。処理対象の判断マスク画像ＭＫにて、類似画素が偏っている場合には、横方向の射影ヒストグラムＨｈの第２評価値Ｅｈも、同様の理由から、比較的小さな値になりやすい。
【０１００】
以上の説明から解るように、第１評価値Ｅｖは、縦方向の射影ヒストグラムＨｖの形状の特徴を示す特徴量であり、第２評価値Ｅｈは、横方向の射影ヒストグラムＨｈの形状の特徴を示す特徴量である、と言うことができる。
【０１０１】
以上の説明から解るように、第３実際例では、縦方向の射影ヒストグラムＨｖ（第１のヒストグラムとも呼ぶ）が生成され（Ｓ５０５）、縦方向の射影ヒストグラムＨｖの形状を示す特徴量である第１評価値Ｅｖを用いて、類似画素の分布が偏っているか均一であるか、すなわち、類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かが判断される（Ｓ５１０、Ｓ５１５、Ｓ５３５）。この結果、類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かを容易に判断することができる。
【０１０２】
より具体的には、複数個のクラスのそれぞれについてカウントされたカウント値の最大値Ｍｖと、クラスの個数と、を乗じて得られる特定値Ｓｖを算出し（Ｓ５１０）、特定値Ｓｖに対する類似画素の個数Ｓｃの割合が第１評価値Ｅｖとして算出される（Ｓ５１５）。そして、第１評価値Ｅｖが閾値ＴＨｅ以上である場合に、類似画素の分布の偏りが基準以下であると判断され得る（Ｓ５３５）。この結果、縦方向の射影ヒストグラムＨｖを用いて、複数個の類似画素および複数個の非類似画素のうちの一方の分布の偏りが基準以下であるか否かをより適切に判断することができる。
【０１０３】
さらに、横方向の射影ヒストグラムＨｈが生成され（Ｓ５２０）、横方向の射影ヒストグラムＨｈの形状を示す特徴量である第２評価値Ｅｈと、上述の第１評価値Ｅｖと、を用いて、類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かが判断される（Ｓ５３５）。この結果、２つの方向から類似画素の分布を評価することで、類似画素の分布の偏りが基準以下であるか否かをさらに精度良く判断することができる。
【０１０４】
また、第３実施例では、射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈの形状の特徴を示す特徴量Ｅｖ、Ｅｈを用いて、基準領域ＳＰ内の画像と、注目候補領域内の画像と、が類似するか否かを判断している、と言うことができる。より具体的には、第３実施例では、注目候補領域内の複数個の画素のうち、基準領域ＳＰ内の対応する画素と類似する複数個の類似画素が特定される（図５のＳ２１５〜Ｓ２３５）。そして、注目候補領域内の類似画素の割合Ｒ１が閾値ＴＨ１であり（図５のＳ２５０：ＹＥＳ）、かつ、特徴量Ｅｖ、Ｅｈに基づき注目候補領域内の類似画素の分布の偏りが基準値以下であると判断される場合に（Ｓ２６０：ＹＥＳ）に、基準領域ＳＰと注目候補領域は、類似すると判断される（Ｓ２６５）。
【０１０５】
Ｄ．変形例
（１）上記第３実施例では、射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈの形状の特徴を示す特徴量Ｅｖ、Ｅｈを用いて、基準領域ＳＰと注目候補領域とが類似するか否かが判断される。これに限らず、射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈの形状の特徴を示す特徴量Ｅｖ、Ｅｈを用いて、任意の一の画像と他の画像とが類似するか否かが判断され得る。例えば、２個のスキャン画像が類似するか否かが判断されても良く、２個の写真画像が類似するか否かが判断されても良い。特に、スキャン画像や写真画像のように、対象物を光学的に読み取ることによって生成される画像は、ノイズ画素を含みやすい。このために、これらの２個の画像の類否の判断に、射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈの形状の特徴を示す特徴量Ｅｖ、Ｅｈを用いると、類否の判断精度をより向上することができる。
【０１０６】
（２）上記第３実施例では、２個の射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈの形状の特徴を示す特徴量Ｅｖ、Ｅｈが用いられている。これに代えて、２個の射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈのうちの一方だけが生成され、当該一方の射影ヒストグラムの形状の特徴を示す特徴量Ｅｖだけを用いて、類似画素の分布の偏りが基準値以下であるか否かが判断されても良い。
【０１０７】
（３）図７のＳ３００にて設定される特定範囲ＳＲは、判断マスク画像ＭＫの全体の類似画素の割合Ｒ１に基づく範囲に限られない。特定範囲ＳＲは、例えば、図５のＳ２５０にて用いられる閾値ＴＨ１以上の範囲であっても良い。すなわち、Ｓ３２０にて、割合Ｒ２が、閾値ＴＨ１以上である場合に、注目候補領域は均一領域であると判断され、割合Ｒ２が、閾値ＴＨ１未満である場合に、注目候補領域は偏り領域であると判断されても良い。
【０１０８】
（４）図７のＳ３２０〜Ｓ３３０では、注目分割領域が、基準領域ＳＰの注目分割領域内の画像と、注目候補領域の注目分割領域内の画像と、が類似する類似分割領域であるか否かが判断されても良い。そして、図７のＳ３４０では、分割領域ＰＡの総数に対する類似分割領域の割合が、閾値ＴＨ３以上であるか否かが判断され、類似分割領域の割合が、閾値ＴＨ３以上である場合には、注目候補領域内の類似画素の分布の偏りが基準値以下であると判断されても良い。基準領域ＳＰの注目分割領域内の画像と、注目候補領域の注目分割領域内の画像と、が類似するか否かの判断には、公知の方法が用いられて良く、例えば、２個の画像のヒストグラムが類似する否かに基づく方法が用いられても良い。
【０１０９】
（５）図５のＳ２５０では、類似画素の割合Ｒ１に基づいて、基準領域ＳＰが注目候補領域と類似するか否かの１次的な判断が行われている。これに代えて、公知の方法、例えば、２個の画像のヒストグラムが類似するか否かに基づく方法を用いて、基準領域ＳＰが注目候補領域と類似するか否かの１次的な判断が行われてもよい。
【０１１０】
（６）上記第３実施例では、射影ヒストグラムＨｖ、Ｈｈの形状の特徴を示す特徴量として、評価値Ｅｖ、Ｅｈが用いられている。これに代えて、縦方向の射影ヒストグラムＨｖのＰ個のカウント値のうちの最大値Ｍｖと最小値Ｌｖとの差分値ΔＶ（Ｍｖ−Ｌｖ）と、横方向の射影ヒストグラムＨｈのＱ個のカウント値のうちの最大値Ｍｈと最小値Ｌｈとの差分値ΔＨ（Ｍｈ−Ｌｈ））とが、特徴量として用いられても良い。この場合には、例えば、差分値ΔＶが所定の閾値以下であり、かつ、差分値ΔＨが所定の閾値以下である場合に、類似画素の分布の偏りが基準以下であると判断されても良い。
【０１１１】
（７）図３を参照して説明した読み取り態様とは、異なる態様で、２個のスキャンデータを生成するための原稿１０の読み取りが行われても良い。図１２は、変形例のスキャンデータの説明図である。図１２（Ａ）、（Ｂ）に示すように、原稿１０は、図３（Ａ）の線ＣＬで二つ折りにされた状態で、スキャナ部２５０によって読み取られても良い。図１２（Ａ）の１回目の読み取りでは、左領域１０Ｌを表す左側スキャンデータが生成され、図１２（Ｂ）の２回目の読み取りでは、右領域１０Ｒを表す右側スキャンデータが生成される。
【０１１２】
このように生成された２個のスキャンデータによって表される左側原稿画像ＨＩＬと、右側原稿画像ＨＩＲには、２個の画像ＨＩＬ、ＨＩＲの両方に表れる原稿１０上の領域は存在しない。このために、ＣＰＵ４１０は、２個のスキャンデータを用いて、例えば、図１２（Ｃ）に示すように、少なくとも左側原稿画像ＨＩＬより右側の余白が除去された左側スキャン画像ＩＬ２ｂと、少なくとも左側の余白が除去された右側スキャン画像ＩＲ２ｂと、を生成する。そして、ＣＰＵ４１０は、左側原稿画像ＨＩＬの右端に沿って、左側原稿画像ＨＩＬの右端より外側の領域ＡＬ内の複数個の画素を、復元する。領域ＡＬ内の画素の復元は、例えば、左側原稿画像ＨＩＬの内側であって、左側原稿画像ＨＩＬの右端に沿う領域内の複数個の画素を用いた補完処理によって行われる。同様に、ＣＰＵ４１０は、右側原稿画像ＨＩＲの左端に沿って、右側原稿画像ＨＩＲの左端より外側の領域ＡＲ内の複数個の画素を、復元する。領域ＡＲ内の画素の復元は、例えば、右側原稿画像ＨＩＲの内側であって、右側原稿画像ＨＩＲの左端に沿う領域内の複数個の画素を用いた補完処理によって行われる。領域ＡＬ、ＡＲは、ごく細い線状の領域であり、領域ＡＬ、ＡＲの横方向の幅ΔＷは、例えば、３画素である。そして、ＣＰＵ４１０は、復元された画素によって構成される領域ＡＲを基準領域ＳＰとして決定し、復元された画素によって構成される領域ＡＬを含む領域を探索領域ＳＡとして決定する。その後は、ＣＰＵ４１０は、上記実施例と同様に処理を行えばよい。なお、領域ＡＬ、ＡＲのうち、いずれか一方だけが復元されても良い。
【０１１３】
（８）上記各実際例では、類似画素に基づいて、各種の判断を行っているが、非類似画素に基づいて、各種の判断を行っても良い。例えば、図５のＳ２５０では、類似画素の割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上であるか否かを判断しているが、非類似画素の割合（１−Ｒ１）が所定の閾値（１−ＴＨ１）未満であるか否かを判断しても良い。図７のＳ３２０では、類似画素の割合Ｒ２が特定範囲ＳＲ（（Ｒ１−ΔＲ）≦Ｒ２≦（Ｒ１＋ΔＲ））であるか否かを判断しているが、非類似画素の割合（１−Ｒ２）が特定範囲（（１−Ｒ１−ΔＲ）≦（１−Ｒ２）≦（１−Ｒ１＋ΔＲ））内であるか否かを判断しても良い。また、図１０の分布判断処理では、非類似画素の射影ヒストグラムを生成して、非類似画素の射影ヒストグラムについて、（非類似画素の個数／非類似画素の射影ヒストグラムの外接矩形のサイズ）が、評価値として用いられても良い。
【０１１４】
（９）上記第１、第２実施例では、判断マスク画像ＭＫに複数個の分割領域ＰＡが設定されている。これは、上述したように、基準領域ＳＰおよび注目候補領域に分割領域ＰＡが設定されることに等しい。処理上は、基準領域ＳＰを分割して分割領域ＰＡを設定しても良いし、注目候補領域を分割して分割領域ＰＡを設定しても良い。
【０１１５】
（１０）上記実施例では、左側原稿画像ＨＩＬと右側原稿画像ＨＩＲとが横方向に並んで配置される配置済画像を表す配置済画像データが生成される。これに代えて、一の原稿画像と、他の原稿画像と、が縦方向に並んで配置される配置済画像を表す配置済画像データが生成されても良い。この場合には、例えば、一の原稿画像の下端に沿って基準領域ＳＰが決定され、他の原稿画像の上端に沿って探索領域ＳＡが決定される。
【０１１６】
（１１）図５の配置位置決定処理では、ＣＰＵ４１０は、１個の注目候補領域の類似画素の割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上であり（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、かつ、分布判断処理で類似画素の分布が均一であると判断された場合に（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、該注目候補領域を類似領域ＣＰとして決定し（Ｓ２６５）、残りの注目候補領域についての判断は行っていない。これに代えて、ＣＰＵ４１０は、全ての注目候補領域について、割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上であるかを判断して、割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上である複数個の注目候補領域を決定しても良い。そして、ＣＰＵ４１０は、割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上である複数個の注目候補領域について、割合Ｒ１が大きい順に、１個ずつ分布判断処理を行い、類似画素の分布が均一であると判断された注目候補領域を類似領域ＣＰとして決定しても良い。あるいは、割合Ｒ１が閾値ＴＨ１以上である複数個の注目候補領域について、それぞれ、分布判断処理を行い、該複数個の注目候補領域のうち、最も類似画素の分布が均一である注目候補領域を類似領域ＣＰとして決定しても良い。最も類似画素の分布が均一である注目候補領域は、例えば、均一領域の割合Ｒ３が最も大きい注目候補領域、または、第１評価値Ｅｖと第２評価値Ｅｈの合計が最も大きい注目候補領域である。
【０１１７】
（１２）上記実施例では、２個の画像データを用いて、２個の原稿画像が配置された配置済画像を表す配置済像データが生成されている。これに限らず、任意の個数の画像データを用いて、１個の配置済画像データが生成されても良い。例えば、４個の画像データを用いて、４個の原稿画像が配置された配置済画像を表す配置済画像データが生成されてもよい。
【０１１８】
（１３）上記実施例では、配置済画像データの生成に用いられる２個の画像データは、複合機２００のスキャナ部２５０によって生成される。これに限らず、光学的に読み取られた画像を表す種々の画像データを採用可能である。例えば、デジタルカメラによる撮影によって二つ折りにされた原稿１０の両面がそれぞれ光学的に読み取られることによって、２個の画像データが生成されても良い。また、これらの画像データは、読取装置（スキャナやデジタル）によって生成された画像データに限らず、描画作成や文書作成などのアプリケーションプログラムを用いて作成された画像データであっても良い。
【０１１９】
（１４）上記実施例においてサーバ４００のＣＰＵ４１０によって実行される処理（例えば、図２のＳ２５〜Ｓ５０の処理）は、例えば、複合機２００のＣＰＵ２１０によって実行されても良い。この場合には、この場合には、サーバ４００は不要であり、複合機２００が単体で図２の処理を実行すればよい。また、サーバ４００のＣＰＵ４１０によって実行される処理は、複合機２００と接続されたパーソナルコンピュータ５００（図１）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されても良い。例えば、パーソナルコンピュータ５００のＣＰＵは、パーソナルコンピュータ５００にインストールされたスキャナドライバプログラムを実行することによって、これらの処理を実行しても良い。また、サーバ４００は、本実施例のように１つの計算機で構成されても良く、互いに通信可能な複数個の計算機を含む計算システムによって構成されていても良い。
【０１２０】
（１５）上記実施例では、サーバ４００は、Ｓ２５にて、スキャンデータを画像ファイルの形式で取得し、Ｓ５５にて、配置済画像データを画像ファイルの形式で出力（送信）している。これに代えて、例えば、上記変形例のように、複合機２００のＣＰＵ２１０がＳ２５〜Ｓ５０の処理を実行する場合には、ＣＰＵ２１０は、スキャナ部２５０を用いて生成されたスキャンデータを画像ファイルに変換することなく、そのまま取得しても良い。また、ＣＰＵ２１０は、配置済画像データを画像ファイルに変換することなく、そのまま出力（具体的には印刷など）しても良い。
【０１２１】
（１６）上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【０１２２】
以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。
【符号の説明】
【０１２３】
７０...インターネット、８０...ＬＡＮ、１００...プリンタ、２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２２０...揮発性記憶装置、２２１...バッファ領域、２３０...不揮発性記憶装置、２３１...制御プログラム、２４０...プリンタ部、２５０...スキャナ部、２５５...原稿台、２６０...操作部、２７０...表示部、２８０...通信部、４００...サーバ、４１０...ＣＰＵ、４２０...揮発性記憶装置、４２１...バッファ領域、４３０...不揮発性記憶装置、４３１...コンピュータプログラム、４３３...ＵＩデータ群、４８０...通信部、５００...パーソナルコンピュータ、１０００...画像処理システム
【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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