(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
スキャンして得られたより大きな画像内に埋込まれている埋込画像を見つけ出す装置において、
適宜の端部検知方法を適用して前記より大きな画像内における端点を検出し、次いで前記端点をスレッシュホールド処理して端部画像を形成する手段、
前記端部画像を両側から垂直方向及び水平方向にスキャンして各スキャンにおいて所定のスレッシュホールドよりも高い端部強度値を有する最初の端点を見つけ出し且つ前記埋込画像内部の画像データを殆ど除去すると共にそれらの見つけ出された端点から形成される端部曲線を見つけ出す手段、
前記端部曲線から前記埋込画像の回転角度を計算する手段、
前記端部曲線に対して水平方向及び垂直方向にスキャンして行の関数としてプロットした全ての列に対する強度値の和である水平密度分布と列の関数としてプロットした全ての行に対する強度値の和である垂直密度分布とを求め、次いでこれらの密度分布から前記埋込画像を取り囲む線を構成する１つ又はそれ以上の線セグメントの位置及び配向を計算する手段、
を有することを特徴とする装置。
【請求項２】
請求項１において、前記埋込画像が矩形状の写真の画像であることを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項１において、前記埋込画像が不規則な境界形状を有していることを特徴とする装置。
【請求項４】
請求項２において、更に、
前記１つ又はそれ以上の線セグメントの座標から前記埋込画像の角部を探し出す手段、
を有することを特徴とする装置。
【請求項５】
請求項４において、更に、
前記埋込画像を前記より大きな画像内において切り取る手段、
を有することを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項４において、更に、
前記より大きな画像の２つの軸に関し密度分布を計算する手段、
を有することを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項１において、更に、
前記計算された回転角度の負の値だけ前記より大きな画像に対して前記埋込画像を回転させる手段、
を有することを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項７において、更に、
前記より大きな画像からピクセルノイズを除去する手段、
を有することを特徴とする装置。
【請求項９】
スキャンして得られたより大きな画像内に埋込まれている埋込画像を処理する方法において、コンピュータをして、
適宜の端部検知方法を適用して前記より大きな画像内における端点を検出し、次いで前記端点をスレッシュホールド処理して端部画像を形成する手順、
前記端部画像を両側から垂直方向及び水平方向にスキャンして各スキャンにおいて所定のスレッシュホールドよりも高い端部強度値を有する最初の端点を見つけ出し且つ前記埋込画像内部の画像データを殆ど除去すると共にそれらの見つけ出された端点から形成される端部曲線を見つけ出す手順、
前記端部曲線から前記埋込画像の回転角度を計算する手順、
前記端部曲線に対して水平方向及び垂直方向にスキャンして行の関数としてプロットした全ての列に対する強度値の和である水平密度分布と列の関数としてプロットした全ての行に対する強度値の和である垂直密度分布とを求め、次いでこれらの密度分布から前記埋込画像を取り囲む線を構成する１つ又はそれ以上の線セグメントの位置及び配向を計算する手順、
を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９において、更に、コンピュータをして、
前記より大きな画像を得るために第一区域の第一分解能においてスキャンを実行する手順、
前記端部曲線を使用して前記第一区域よりも小さく且つその中の第二区域を画定し且つ前記第一分解能よりも一層高い第二分解能で前記第二区域のスキャンを実行して前記第二分解能における前記埋込画像を包含するラスター画像を得る手順、
を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項９において、更に、コンピュータをして、
前記より大きな画像内の端点の位置を計算し且つ前記より大きな画像の全ての側部上の開始点から前記より大きな画像内へ周辺からスキャニングし且つ各開始点から最初に遭遇した端点を前記端部曲線における１つの点として選択することによって前記端部曲線を探し出す手順、
隣接する端部曲線の点のウインドウの組にわたって前記端部曲線の点の平均角度を計算することによって回転角度を計算する手順、
前記計算した回転角度の余角だけ前記端部曲線を回転させる手順、
前記埋込画像を取り囲む矩形の角部の位置を計算する手順、
を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記端点の位置を計算する場合に前記より大きな画像に対してゾーベルフィルタを適用する、
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１において、
前記端点の位置を計算する場合に前記より大きな画像に対してハフ変換を適用する、
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１１において、更に、コンピュータをして、前記矩形に従って前記埋込画像を切り取る手順を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１１において、更に、コンピュータをして、
前記より大きな画像を得るために第一区域の第一分解能においてスキャンを実行する手順、
前記矩形を使用して前記第一区域より小さく且つその中にある第二区域を画定し且つ前記第一分解能より一層高い第二分解能において前記第二区域のスキャンを実行して前記第二分解能において前記埋込画像を包含するラスター画像を得る手順、
を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項９において、更に、コンピュータをして、
端部曲線を見つけ出すステップを実施する前に前記より大きな画像からピクセルノイズを除去する手順、
２つの軸に関して前記より大きな画像の密度分布を計算し、前記より大きな画像内の端点の位置を計算し、且つ前記より大きな画像の全ての側部に関して開始点から前記より大きな画像内へ周辺からスキャニングし且つ各開始点から最初に遭遇した端点を前記端部曲線における１つの点として選択することによって前記端部曲線を見つけ出す手順、
隣り合う端部曲線の点のウインドウの組にわたって前記端部曲線の点の平均角度を計算することによって回転角度を計算する手順、
前記計算した回転角度の余角だけ前記端部曲線を回転させる手順、
前記端部曲線からノイズ点を除去する手順、
前記埋込画像を取り囲む矩形の角部の位置を計算する手順、
を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１６において、更に、コンピュータをして、
前記より大きな画像を得るために第一区域の第一分解能においてスキャンを実行する手順、
前記矩形を使用して前記第一区域より小さく且つその中の第二区域を画定し且つ前記第一分解能よりも一層高い第二分解能で前記第二区域のスキャンを実行して前記第二分解能において前記埋込画像を包含するラスター画像を得る手順、
を実行させることを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７において、前記第二区域のスキャンが前記第二区域へ制限されていることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ラスター画像内の埋込画像を見つけ出すためのコンピュータによって実行される画像処理技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナに対する一般的な適用例は、写真をスキャンし且つデジタル化させることである。しばしば、スキャンし且つデジタル化した写真はスキャナの画像寸法よりも一層小さく、従って、それはより大きなデジタル化画像内に埋込まれており、使用する前に埋込まれている写真画像をそれから抽出せねばならない。又、しばしば、スキャナに配置させた写真はスキャニング軸に関して傾斜し、従ってデジタル化された写真は幾分不整合となっており、それを回転させ且つより大きな画像から取出すことが必要となる。ユーザは、通常、デジタル化した写真の周りの何等かの境界を除去し且つデジタル化した写真が写真の端部に平行な水平軸及び垂直軸に関して整合させることに興味を有している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、以上の点に鑑みなされたものであって、上述した如き従来技術の欠点を解消し、ラスター画像内の埋込画像を見つけ出すための方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明の方法及び装置は、より大きな画像内に埋込められている写真又はその他の画像を見つけ出す作業を自動化させている。本発明は、埋込画像の周辺を近似する端部曲線を見つけ出し且つその端部曲線から２つの軸に沿ってとった端部曲線の密度分布を処理することによって該埋込画像の矩形又は該埋込画像を包含する矩形を計算する。本発明は、埋込画像の位置と配向状態の両方を与えることが可能である。それは、矩形状の埋込画像の４つの角部の位置を与えることが可能であり、それはたとえ４つの角部の全てより少ない数の角部が見ることが可能な場合であっても、埋込画像の自動的な取出し（即ち、切り取り）及び回転を行うことを可能とさせる。それは、平面スキャナ上の小さな写真をスキャニングする場合に作成されるようなより大きな埋込画像の軸と整合した矩形を含む該画像を包含する矩形を与えることが可能である。本発明は、矩形状の画像のみならず、不規則な形状を持った画像を包含する多角形及び例えば円及び楕円等のその他の境界形状を持った画像に関して良好に動作する。
【０００５】
一般的に、１つの側面においては、本発明は、より大きな画像内に埋込まれている画像を見つけ出す装置を提供している。本装置は、該より大きな画像内の埋込画像の端部曲線を見つけ出す手段、該端部曲線から該埋込画像の回転角度を計算する手段、該より大きな画像内の該埋込画像を取囲む矩形の１つの側部の１つ又はそれ以上の線セグメントの位置及び配向状態を該端部曲線から計算する手段、
を有している。本発明の有益的な実施化においては以下の特徴のうちの１つ又はそれ以上を包含している。埋込画像が矩形状の写真の画像である場合には、本装置は該より大きな画像内の該埋込画像の側部に対応する端部曲線における端部セグメントを見つけ出す手段を有している。本装置は埋込画像の包含矩形の角部を見つけ出す手段を有している。本装置はより大きな画像の座標系において埋込画像を切り取る手段を有している。端部曲線を見つけ出す手段は該より大きな画像の２つの軸に関し密度分布を計算する手段及び端点を検知する手段を有している。本装置は該より大きな画像からピクセルノイズを除去する手段を有している。一般的に、別の側面においては、本発明は、より大きなデジタルラスター画像内に埋込られているデジタルラスター画像を処理する方法を提供している。本方法は、該より大きな画像内の埋込画像の端部曲線を見つけ出し、該端部曲線から該埋込画像の回転角度を計算し、該より大きな画像内の埋込画像を取囲む矩形の１つの側部の線セグメントの位置及び配向状態を該端部曲線から計算することを包含している。本発明の効果的な実施化においては以下の特徴のうちの１つ又はそれ以上を包含している。本方法は、該より大きな画像における端点の位置を計算し且つ該より大きな画像の全ての側部上の開始点から該より大きな画像内へ周辺からスキャニングし且つ各開始点から最初に遭遇した端点を端部曲線における１つの点として選択することによって端部曲線を見つけ出し、隣接する端部曲線の点のウインドウの組にわたって端部曲線の点の平均角度を計算することによって回転角度を計算し、その計算した回転角度の余角だけ端部曲線を回転させ、且つ埋込画像を包含する矩形の角部の位置を計算することを包含している。本方法は直交する２つの軸を使用する。本方法は、該より大きな画像に対してゾーベル（Ｓｏｂｅｌ）フィルタを適用することによって端点の位置を計算することを包含している。本方法は、該より大きな画像に対してハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を適用することによって端点の位置を計算することを包含している。本方法は包含矩形に従って埋込画像を切り取ることを包含している。本方法は端部曲線を見つけ出すステップを実行する前に該より大きな画像からピクセルノイズを除去することを包含している。
【０００６】
本発明の利点としては以下に挙げるようなものがある。矩形状の埋込画像に対して適用された場合には、本発明は該より大きな画像内に該矩形の４つの全ての角部が存在していることを必要とするものではない。本発明は該より大きな画像又は埋込画像内に存在する場合のあるノイズに対して影響されることはない。本発明は埋込画像の端部の外側境界を正確に見つけ出すことが可能である。本発明は回転角度を与え、従って埋込画像を整合させることが可能である。本発明は平面スキャナでの画像におけるスキャニングプロセスを自動化することに適用することが可能である。本発明は、写真がより大きな画像内に存在するか否か、且つ、存在する場合にはそれがどこにあるかを決定するために適用することが可能である。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図１を参照すると、１つの画像が埋込まれているラスター画像を包含する入力１０２に関して埋込画像を探し出す方法１００の動作が示されている。説明の便宜上、本発明を、写真画像が埋込まれているより大きな画像に関して本発明方法を説明する。更に説明の便宜上、意味が明らかである場合には、写真の埋込画像は、単に、写真と呼称する。写真を包含するより大きな画像はスキャナの出力である場合がある。その写真及びより大きな画像はグレイスケール又はカラーである場合がある。
【０００８】
オプションとしての初期的なステップにおいて、ノイズを除去するためにフィルタを適用する（ステップ１０４）。平均フィルタをピクセルノイズを除去するために使用することが可能であり、且つその目的のためにはメジアンフィルタよりも有益的である。何故ならば、メジアンフィルタは本方法の残部によって必要とされる細い線を除去する傾向があるからである。
【０００９】
別のオプションとしての初期ステップにおいて、例えば、ヒストグラム平坦化を使用してより大きな画像に対して輝度及びコントラストの調節を行なう（ステップ１０６）。
【００１０】
本方法は、次いで、オプションとして、通常、より大きな画像の水平軸と垂直軸である２つの軸に沿って密度分布を計算する（ステップ１０８）。水平密度分布は行の関数としてプロットした全ての列に対する強度値の和であり、垂直密度分布は列ｙの関数としてプロットした全ての行ｘに対する強度値の和Ｉである。
Ｉ（ｘ）＝Σy Ｉ（ｘ，ｙ）
Ｉ（ｙ）＝Σx Ｉ（ｘ，ｙ）
該密度分布は写真の位置の良好な推定を与える。その写真が、通常スキャナからのノイズである周囲の画像よりも著しく高い密度である限り、各分布の質量中心が該写真内に存在する座標を与える。該密度分布は、オプションとして、その写真が全画像を充填するか又は該画像から全く失われているか否かを判別するために使用することが可能である。該強度情報は、オプションとして、この時点において、例えば、スキャナ上に写真が存在するか否かを判別するために使用することも可能である。１つの実現例においては、より大きな画像の強度の標準偏差が可能な強度値の範囲の約１０％未満である場合には、本方法は、写真が存在するものでないことを判別する。
【００１１】
本方法は、画像内の端点を計算する（ステップ１１０）。端点は、該画像に対してゾーベル（Ｓｏｂｅｌ）フィルタを適用することによって見つけられる。その他の実現例においては、その他の端部検知方法を使用することが可能である。ゾーベルフィルタを適用した結果をスレッシュホールド処理すると、結果的に得られる端部画像はオリジナルの画像内の端部を含む二進画像である。特に、該端部画像は写真の目に見える外側境界を包含している（目に見える境界はより大きな画像内に表われるものである）。一般的に、該端部画像は、更に、写真内の端部からの実際の点のみならずノイズからの偶発的な点を包含している。
【００１２】
写真の内部の殆どを排除するために、本方法は該より大きな画像の境界内の端点の周囲を画定する端部曲線の点を計算する。１つの実現例においては、該端部画像を該端部画像の両側から垂直方向（一度に１つの列）及び水平方法（一度に１つの行）の両方においてスキャン即ち走査する。該端部曲線は、初期的には、複数個の点からなる空のリストであり、それはその点の順番を保存する任意のデータ構造で格納することが可能である。画像の周辺周りを進行し、スレッシュホールドレベルよりも高い各スキャン内において遭遇する最初の端部強度値が該複数個の点からなるリストへ付加される。このことは写真外側の偶発的なノイズ点と、写真の境界点と、該より大きな画像のバックグラウンドに対して写真境界の一部が充分なコントラストを有するものでない場合に表われる写真内からの幾つかの不所望の点とを有する複数個の点からなるリストを発生する。該端部曲線における点の数は画像に依存するものであるが、高々、ピクセル数で測定された該より大きな画像の周囲である。
【００１３】
該端部曲線は特定の順番で画像の周辺をトラバースすることによって得られたものであるから、写真の端部に沿っての点は順番付けされている。即ち、曲線インデックスｎが増加すると、写真の境界に沿って、ノイズ点を除いて、通常隣りの点に遭遇する。
【００１４】
写真の回転角度（該より大きな画像の軸に関する回転角度）が計算される（ステップ１２０）。端部曲線を使用して、ノイズに対して影響を受けない正確で且つ信頼性のある計算によって写真の回転角度を推定することが可能である。このような計算の一例は形状不変角度方法と呼称され、又は、矩形状の写真の場合には、矩形不変角度方法と呼称される。
【００１５】
図２は矩形状の写真の写真回転角度を計算するための矩形不変角度方法２００のステップを示している。この方法においては、ウインドウ寸法が選択される（ステップ２０２）。これは予め決定されたものとするか又は動的に選択することが可能である。インデックスｎが画像の周囲周りにおいてそれらの順番で端部曲線の点をインデックスする（ステップ２０４）。順番付けされた端部曲線から、選択した寸法の隣接するインデックスからなるウインドウの組にわたって平均角度が計算される（ステップ２０６）。この平均角度を形状不変角度へマッピングする（ステップ２０８）。矩形不変角度の場合には、不変量は−４５°乃至＋４５°の範囲内の角度であり、矩形の両方の相補的な角度即ち余角が同一の変換角度へマッピングされる。オリジナルの角度は−１８０°から１８０°の範囲にとられ、一方該不変角度は−４５°乃至＋４５°の範囲内に存在している。このことは、基本的に、（オリジナルの角度）ｍｏｄｕｌｏ９０°、即ちオリジナルの角度を９０°で割算した余り、を４５°だけオフセットさせたものを計算する。端部曲線周りに摺動ウインドウを移動させながら、曲線の点のインデックスｎの関数として平均角度が集計される（ステップ２１０）。この集計された平均角度曲線はほぼ一定の角度の領域及び角部に対して及びノイズ点に対しての遷移領域を有している。多量のノイズが存在する可能性にも拘らずに、支配的な角度を非常に正確に推定することが可能である。これを行うために、角度密度分布を計算する（ステップ２１２）。角度密度分布は−４５°乃至＋４５°の範囲内の角度に対する各角度の発生回数を集計する。このことは、基本的に、集計した平均角度曲線の水平ヒストグラムを形成する。ヒストグラムビン寸法は計算された角度値の所望の精度に従って選択することが可能である。１／２°及び１°のビン寸法が適切なものであることが判明した。従って、推定回転角度が計算される（ステップ２１４）。角度密度分布におけるピーク密度が見つけられ且つその最も近い隣接したものの重み付けした和が写真の回転角度の正確な推定値を与える。１つの具体例においては、各側部上の２つの最も近い隣りのものを使用する。
【００１６】
図３は矩形状の写真の写真回転角度を計算するためのハフ変換方法３００のステップを示している。この方法３００は端部セグメントの位置及び角度を見つけ出すためにハフ変換技術を使用する。これはステップ１２０を実施するための方法２００（図２）に対する別の方法である。図３に戻ると、端部曲線の各点は原点からの角度と半径とによって記述される（ステップ３０２）。これらの角度は、オプションとして、矩形不変角度とすることが可能である（ステップ３０４）。半径腕に水平な線は次式を有している。
【００１７】
半径＝ｘ・ｃｏｓ（角度）＋ｙ・ｓｉｎ（角度）
ハフ変換は角度と半径とによってインデックスされるアレイ内の全ての可能な線に対する値を蓄積する（ステップ３０６）。オリジナルの端部曲線における全ての点はハフ変換画像内の複数個の点に貢献する。本方法の場合には、アレイが矩形不変角度と半径の両方によってインデックスされる（ステップ３０６）。
【００１８】
端部曲線における全ての点に対するアレイ内の値を蓄積することによって、１個又はそれ以上のピークを有するアレイが得られる−−４個の（不完全な場合がある）側部が示されている矩形の場合には４個のピーク。各ピークはオリジナルの端部曲線上に存在する線に対する角度で存在している。矩形不変角度の場合、各ピークは同一の矩形不変角度で存在しており、且つこの回転角度はアレイ内のピーク値から計算される（ステップ３０８）。見ることの可能な矩形の側部の線セグメントの位置も、オプションとして、公知のハフ変換方法を使用して対応する半径から得ることも可能である。このことは、図１のステップ１４０−１４４に対する代替方法である。
【００１９】
図１に示したように、回転角度を計算した後に、端部曲線を計算した角度の負の値だけ回転させ、そのことは、矩形状の写真の場合には、端部を画像の及び計算上のｘｙ座標系の水平軸及び垂直軸と整合させる（ステップ１３０）。
【００２０】
回転角度を計算すると、本方法は端部曲線からノイズ点を除去する（ステップ１４０）。ノイズが存在しない場合には、端部曲線における各対の隣接した点の不変角度（例えば、ステップ２０８において使用したマッピングによって見つけられたもの）が該回転角度近くに配向され、又は、端部曲線を回転させた後に、０°（不変量）へ配向される。この角度から著しく異なる点を排除することは不所望のノイズを除去し且つ境界の奇麗な端部曲線を与える。１つの具体例においては、５°の角度許容値が矩形状の写真に対して良好な結果を与えるものであり且つ境界点の喪失とノイズ点の混入との間の良好な利益衡量であることが判明した。
【００２１】
それにより、本方法は、写真の側部に沿っての点を包含する端部曲線を有しており、矩形状の写真の場合には、該写真の各側部は垂直又は水平のいずれかの軸に沿って配向される。この端部曲線を有しているので、本方法は写真の側部の見ることの可能な部分を位置決めさせる（ステップ１４２）。このステップは写真の側部の見ることの可能なセグメントが矩形の側部から発生したものであるとの仮定に基づいて動作する。このステップの実行は、角部が該より大きな画像内に存在しない場合がある状態を取扱うために、角部ではなく線セグメントに焦点を合わせる。該より大きな画像は写真境界矩形の１つ、２つ、３つ又は４つの側部の全て又は一部を包含することが可能である。これら全ての場合を取扱うために、図４に示したように、２ステップ手順を使用する。
【００２２】
図４は図１のステップ１４２を実行する方法４００を示している。第一に、端部曲線の水平及び垂直濃度（密度）分布を計算する（ステップ４０２）。方法４００を例示する目的のために、図５は矩形状の写真に対する端部曲線５０２を示しており、それは、スキャニングプロセスにおいて、２つの角部と、１つの完全な側部及び２つの両側の一部を喪失しており、且つ図５は端部曲線５０２に対応する密度分布５０４及び５０６を示している。各密度分布に対して、以下のステップが実施される。
【００２３】
スレッシュホールドレベルを超えるピークが密度分布内において見つけられた場合（決定ステップ４０４のＹＥＳ分岐）、各ピークの位置はセグメントの端部の位置として使用される（ステップ４０８）。ピークが見つからないか又は１個のみのピークが見つかった場合（決定ステップ４０４及び４１０のＮＯ分岐）、密度分布が崩壊してインジケータ分布を与える（ステップ４０６）。インジケータ分布は、対応する密度分布値がゼロであるか又はゼロではないかに夫々依存して０又は１のいずれかである値を有している。インジケータ分布５０８（図５）は密度分布５０６から崩壊されて派生される。インジケータ分布を使用することは、摺動ウインドウの値の和がウインドウ加算曲線（例えば、曲線５１０）を与えることを可能とし、それから端部及び位置を計算することが可能である。
【００２４】
本方法は、大き過ぎる場合があるウインドウ長で開始し且つウインドウ加算曲線を計算する（ステップ４２０）。結果的に得られるピークの高さが該ウインドウ長と比較される（決定ステップ４２４）。一般的に、ウインドウ長が大きければ大きい程、ノイズに対する感度は一層小さい。ウインドウ長が少なくとも端部セグメントと同じ長さである場合には、そのピークは該端部セグメントの長さと同じ高さである。ピーク高さがウインドウ長より小さい場合には、ウインドウ長はピーク高さに設定される（ステップ４２４のＮＯ分岐からのステップ４２２）。次いで、ウインドウ加算（ステップ４２０）が新たなウインドウ高さで繰返し行われる（別の実施例においては、所望のウインドウ長はセグメント長の半分であり、従ってウインドウ長はステップ４２２においてピーク高さの半分に設定される）。ウインドウ加算曲線内のピークを位置決めし且つピーク値の半分に等しい値を持った曲線点におけるセグメント端点、即ち図５の曲線５１０において見ることの可能なランプ即ち傾斜部の中点を見つけ出すことによって最終的に端点が計算される（ステップ４３０）。
【００２５】
端部セグメントを位置決めすると、該テストの品質が予め決定するか又はユーザが選択することが可能な品質スレッシュホールドに対してテストを行い、見つかった埋込画像を使用するか又は全体的なより大きな画像を使用するかの決定を行う（ステップ１４３、図１）。該スレッシュホールドは、このステップをディスエーブル即ち動作不能とさせるべく設定することが可能であり、従ってその場合には埋込画像として識別されたものは常に使用される。このステップは、例えば、画像が端部において低いコントラストの区域（例えば、明るい空）及び強い内部端部（例えば水平線）を有する場合に有用である。１つの品質テストにおいて、該より大きな画像は埋込画像の計算された周囲の内側と外側とに区画化される。該外側の強度の標準偏差がスレッシュホールドより上である場合（例えば、可能な強度値の範囲の約１０％又は約１５％上である場合）、又は該外側の標準偏差が内側のものを超える場合には、該より大きな画像が本方法の結果として使用される。この結果は、通常、埋込画像が該より大きな画像と同延である場合に発生し且つそれを貫通して延在する強い内部端部を有している。該第一のものと結合するか又は別法として使用することの可能な別の品質テストにおいては、計算された端部セグメント上の端点の数が、端部セグメントの結合長が与えられた場合に、端点の可能な最大数と比較される。結合された端部セグメントにおける端点の数が少な過ぎる場合、例えば、可能な最大値の約１０％又は約１５％より低い場合には、該より大きな画像の全体が埋込画像として処置され且つその結果として使用される。
【００２６】
ステップ１４２の後、又は、それが実施される場合には、ステップ１４３の後に、回転された基準枠における端部終端座標から角部が見つけられる。見ることの可能な端部セグメントの回転角度及び位置を有していると、オリジナルの画像における写真の角部の座標を容易に計算することが可能である（ステップ１４４）。（注意すべきことであるが、例えば、矩形の１つの端部が喪失している写真の場合には、計算された角部はオリジナルの物理的な写真の角部ではなくその写真の見えている部分を包含するより小さな矩形の角部である。然しながら、そのより小さな包含矩形は後の計算の全ての目的に対して充分なものである。）
角部の座標を有しているので、埋込画像に関して処理を行うことが可能である。例えば、埋込画像を切取ることが可能である（ステップ１４６）。
【００２７】
本発明は、デジタル電子回路において、又はコンピュータハードウエア、ファームウエア、ソフトウエア、又はそれらの組合わせで実現することが可能である。本発明装置は、プログラム可能なプロセサによって実行するために機械読取可能な格納装置に格納させたコンピュータプログラム製品の形態で実現することが可能であり、且つ本発明の方法ステップは入力データに関して処理を行い且つ出力を発生する本発明の機能を実行するための複数個の命令からなるプログラムを実行するプログラム可能なプロセサによって実施することが可能である。本発明はデータ格納システムからデータ及び命令を受取り且つデータ格納システムへデータ及び命令を送信するべく結合された少なくとも１個のプログラム可能なプロセサ、少なくとも１個の入力装置、少なくとも１個の出力装置を有するプログラム可能なシステム上で実行可能な１つ又はそれ以上のコンピュータプログラムの形態で有益的に実現することが可能である。各コンピュータプログラムは、ハイレベルの手順又はオブジェクト指向型プログラミング言語、又は所望により、アッセンブリ言語又はマシン言語で実現することが可能であり、且つ、いずれの場合においても、該言語はコンパイル型又はインタプリタ型の言語とすることが可能である。適宜のプロセサとしては、例えば、汎用及び特定目的の両方のマイクロプロセサを包含している。一般的に、プロセサはリードオンリメモリ及び／又はランダムアクセスメモリから命令及びデータを受取る。コンピュータプログラム命令及びデータを格納するのに適した格納装置は、全ての形態の非揮発性メモリを包含しており、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ装置等の半導体メモリ装置、例えば内部ハードディスク及び着脱自在なディスク等の磁気ディスク、ＭＯディスク、及びＣＤ−ＲＯＭディスク等を包含している。前述したもののいずれかを、特別に設計したＡＳＩＣ（応用特定集積回路）で補充するか又はその中に組込むことが可能である。
【００２８】
１例として、図６に示したように、スキャナ６５０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６５４上に格納されているプログラム命令を実行し且つ例えばスキャナベッド及び画像形成用光学系等のスキャナの機械的及び光学的要素を包含するスキャニング用イメージャ（撮像器）６５６の動作を制御するマイクロプロセサ６５２を有している。該スキャナは、例えばフラッシュＲＯＭ等の書込可能のリードオンリメモリ（ＲＯＭ）等の別個のプログラムメモリを有することも可能である。
【００２９】
該スキャナは、コンピュータ６００へ接続させることが可能であり、コンピュータ６００は、プロセサ６０２と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６０４と、プログラムメモリと、ハードドライブ制御器と、ディスプレイ装置用のビデオ制御器と、ディスプレイ装置と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）制御器とを有しており、それらは１つ又はそれ以上のデータ転送バスによって結合されている。コンピュータ６００、スキャナ６５０、又はそれら両者は、例えば、ＲＯＭにおいて予めプログラムさせることが可能であり、又は、別の供給源（例えば、フロッピィディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又は別のコンピュータ）からプログラムをローディングすることによってプログラム（及び再プログラム）させることが可能である。このように、該コンピュータ及びスキャナは、本明細書に記載した技術を実現するステップを実施し且つそれを実現する装置を構築する形態とさせることが可能である。
【００３０】
例えば、図７はスキャナのベッド上の矩形状の写真等の画像を見つけ出し且つスキャンするためにフラットベッドスキャナにおいてこれらの技術を実現する方法７００を示している。本方法は、前述した如く、スキャナを制御するプログラムしたマイクロプロセサを具備するスキャナにおいて実現することが可能である。本方法は、スキャナのユーザインターフェースを介して選択することの可能な動作モードとしてユーザに対して使用可能なものとさせることが可能であり、それはスキャナ制御パネル上において又はスキャナと通信状態にあるコンピュータ上で稼動するプログラムの動作によって作成されるコンピュータプログラムインターフェースを介してユーザに対して提供することが可能である。方法７００は、写真の低分解能スキャンを実施することによって開始する。そのスキャンから得られるラスター画像を使用し且つ上述した技術を適用して、該スキャナは該スキャナのベッド上の写真を包含する矩形を見つけ出す（ステップ７０４）。該スキャナがその写真の回転角度でスキャンすることが可能である場合には、該スキャナは高分解能で該包含矩形をスキャンすることが可能である（ステップ７０８）。そうでない場合には、該スキャナと整合されている一般的により大きな包含矩形の位置が計算される（ステップ７０６）。次いで、該スキャナは包含矩形によってカバーされるスキャナベッドの部分のみをスキャンする（ステップ７０８）。このように、スキャナベッド全体の高分解能スキャンによって発生されるものよりもより小さな画像ファイルを発生させるために高い分解能で写真をスキャンすることが可能である。
【００３１】
注意すべきことであるが、上述した包含矩形を見つけ出す方法の動作は堅牢なものであり且つオリジナルの埋込画像が矩形状のものであるか又は形状が正則なものであることを必要とするものではない。本発明方法は不規則形状の場合であっても回転角度を見つけ出す。その見つけ出された角度は、通常、該形状の周囲上の最前で最も長い線セングメントのものであるか、又は多数の平行な又は垂直な線セグメントのものである。該形状の端部曲線の回転は、必ずしも画像を直立した観察位置として見えるように配置させるために該形状を配向させるものではないという意味において任意的なものとすることが可能である。然しながら、方法４００を適用することによって（図４を参照して説明した）、該画像、それが不規則的な画像であっても、をその中に見つけ出す包含矩形を計算することが可能である。
【００３２】
以上、本発明の具体的実施の態様について詳細に説明したが、本発明は、これら具体例にのみ制限されるべきものではなく、本発明の技術的範囲を逸脱することなしに種々の変形が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  埋込画像を回転させ且つ切取る本発明に基づく方法を示したフローチャート。
【図２】  図１の一部の詳細を示したフローチャート。
【図３】  図１の別の一部の詳細を示したフローチャート。
【図４】  図１の更に別の一部の詳細を示したフローチャート。
【図５】  図４に示した方法の動作を示した概略図。
【図６】  本発明を使用するのに適した装置を示した概略ブロック図。
【図７】  フラットベッドスキャナにおいて実現された本発明に基づく方法を示したフローチャート。
【符号の説明】
６００  コンピュータ
６０２  プロセサ
６０４  ＲＡＭ
６５０  スキャナ
６５２  マイクロプロセサ
６５４  ランダムアクセスメモリ
６５６  スキャニングイメージャ
【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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