(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
読取装置により読取られた所定の形状の画像を出力する画像処理装置であって、
読取装置が複数の原稿を読み取ることで得られた読取画像を取得する取得手段と；
上記取得手段により取得された読取画像に基づいて、上記読取画像のうち上記複数の原稿のそれぞれに対応する複数の領域を特定する特定手段と；
上記読取画像において、上記特定手段により特定された複数の領域を含み上記所定の形状を有する、第１の領域と第２の領域とを設定する設定手段と；
上記設定手段により設定される第１の領域と第２の領域とが互いに重なる場合に、上記第１の領域と上記第２の領域とのそれぞれに対応する上記特定手段により特定された領域に基づき、上記第１の領域と上記第２の領域のうち、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる領域を判定する判定手段と；
上記取得手段により取得された読取画像のうち、上記判定手段により他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいると判定された領域に対応する画像を出力するときに、出力対象の上記領域における、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる部分の画像を所定のデータに置き換える置換手段と；
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記取得手段により取得された読取画像の、上記第１の領域に対応する画像と上記第２の領域に対応する画像との両方を出力するときに、上記判定手段により、他方の領域に入り込んでいる原稿を含むと判定された領域に対応する画像を、上記置換手段による画像の置き換えを行わずに出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
上記置換手段は、上記設定手段により設定された第１の領域と第２の領域とが重なる部分の画像を所定のデータに置き換えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項において、
上記置換手段は、上記取得手段により取得された読取画像の上記設定手段により設定された第１の領域と第２の領域のうち、出力対象の領域における、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる部分の画像を、白色を示すデータに置き換えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項において、
上記判定手段は、上記設定手段により設定された第１の領域と第２の領域の形状と、上記第１の領域と上記第２の領域とそれぞれに対応する上記特定手段により特定された領域の形状との一致度に基づき、上記第１の領域と上記第２の領域のうち、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる領域を判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項において、
上記設定手段は、上記取得手段により取得された読取画像のうち、上記特定手段により特定された領域を含む矩形の領域を設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
読取装置により読取られた所定の形状の画像を出力する画像処理方法であって、
読取装置が複数の原稿を読み取ることで得られた読取画像を取得する取得工程と；
上記取得工程において取得された読取画像に基づいて、上記読取画像のうち上記複数の原稿のそれぞれに対応する複数の領域を特定する特定工程と；
上記読取画像において、上記特定工程において特定された複数の領域を含み上記所定の形状を有する、第１の領域と第２の領域とを設定する設定工程と；
上記設定工程において設定される第１の領域と第２の領域とが互いに重なる場合に、上記第１の領域と上記第２の領域とのそれぞれに対応する上記特定工程において特定された領域に基づき、上記第１の領域と上記第２の領域のうち、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる領域を判定する判定工程と；
上記取得工程において取得された読取画像のうち、上記判定工程において他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいると判定された領域に対応する画像を出力するときに、出力対象の上記領域における、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる部分の画像を所定のデータに置き換える置換工程と；
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびその制御方法に係り、特に、原稿領域を抽出して読み取り、その読み取った画像を保存または印刷する画像処理装置およびその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理装置において、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多く提案されている。また、抽出された矩形領域の重なり判定を行う装置が知られている。
【０００３】
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、矩形領域を探索する画像処理装置が知られている（たとえば、特許文献１参照）。この従来例は、ノイズの多い環境下では、矩形輪郭の直線部分を検出することが困難であり、また、４つの直線を関連付けて１個の矩形を検出することが困難であるという問題がある。上記「ノイズ」は、原稿台の汚れ、原稿台の圧板の汚れ、原稿台の歪み等によって発生する。
【０００４】
また、ノイズの多い環境下でも検出精度を向上させるために、２値化した原画像データから、水平方向と垂直方向との黒画素数のヒストグラムを作成し、この作成されたヒストグラムに基づいて、それを台形近似する。これによって、矩形の存在と傾き方向とを検出する画像処理装置が知られている（たとえば、特許文献２参照）。
【０００５】
この従来例では、原稿領域と背景との境界が曖昧である場合、つまり、読取装置において、原稿と原稿台の圧板との色差がわずかである場合等には、原稿領域を検出することが困難であるという問題がある。
【０００６】
さらに、検出した矩形領域が重なっているか否かを判定する対象である領域が、多角形形状であるかどうかを判定する画像処理装置が知られている（たとえば、特許文献３参照）。この従来例は、互いに重なっているか否かの判定は可能であるが、矩形領域の分離や重なり領域のサイズ等を把握することが不可能であるという問題がある。
【０００７】
そして、各領域の画素に、互いに異なる値を付与することによって、領域同士の重なり判定を行う画像処理装置が知られている（たとえば、特許文献４参照）。この従来例は、各領域サイズと画像データの解像度とが大きくなればなる程、値付与の処理回数が大幅に増加し、これに応じて処理時間が増大するという問題がある。
【特許文献１】特開平８−２３７５３７号公報（第１５頁、図１０）
【特許文献２】特開２００４−３０４３０号公報（第１７頁、図９）
【特許文献３】特開２００４−２６０４５７号公報（第９頁、図３および図６）
【特許文献４】特開平９−１０６４６０号公報（第８頁、図５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
つまり、上記従来例は、原稿と原稿台の圧板との色差がわずかである場合には、原稿領域を検出することが困難であるという問題がある。また、矩形領域の分離や重なり領域のサイズ等を把握することができないという問題がある。そして、各領域サイズと画像データの解像度とが大きくなればなるほど、各領域の画素に付与する値付与の処理回数が大幅に増加し、これに応じて処理時間が増大するという問題がある。
【０００９】
本発明は、原稿と原稿台の圧板との色差がわずかである場合でも、原稿領域を検出することが容易である画像処理装置および画像処理装置の制御方法を提供することを目的とするものである。
【００１０】
また、本発明は、矩形領域の分離や重なり領域のサイズ等を把握することができる画像処理装置および画像処理装置の制御方法を提供することを目的とするものである。
【００１１】
さらに、本発明は、各領域サイズと画像データの解像度とが大きくなっても、処理時間が増大しない画像処理装置および画像処理装置の制御方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願発明の画像処理装置は、読取装置により読取られた所定の形状の画像を出力する画像処理装置であって、読取装置が複数の原稿を読み取ることで得られた読取画像を取得する取得手段と、上記取得手段により取得された読取画像に基づいて、上記読取画像のうち上記複数の原稿のそれぞれに対応する複数の領域を特定する特定手段と、上記読取画像において、上記特定手段により特定された複数の領域を含み上記所定の形状を有する、第１の領域と第２の領域とを設定する設定手段と、上記設定手段により設定される第１の領域と第２の領域とが互いに重なる場合に、上記第１の領域と上記第２の領域とのそれぞれに対応する上記特定手段により特定された領域に基づき、上記第１の領域と上記第２の領域のうち、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる領域を判定する判定手段と、上記取得手段により取得された読取画像のうち、上記判定手段により他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいると判定された領域に対応する画像を出力するときに、出力対象の上記領域における、他方の領域に含まれる原稿が入り込んでいる部分の画像を所定のデータに置き換える置換手段とを有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、画像処理装置で読み取った読取画像から抽出された複数の原稿領域が互いに重なっている場合、互いに重なっている原稿領域に対して双方または一方の原稿領域を無視するので、複数の原稿が互いに重なったままで抽出されることを防止できる。
【００１４】
また、本発明によれば、互いに重なっている領域を加工するので、重なっている双方の原稿領域を抽出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明の実施例１である画像処理装置１００を示すブロック図である。
【００１７】
画像処理装置１００は、原画像データ中の原稿領域を検出する装置であり、外部インタフェース部１と、入力操作部２と、印刷部３と、読取部４と、表示部５と、制御部６と、汎用記憶部７とを有する。
【００１８】
外部インタフェース部１は、ディジタルカメラで撮影した画像データ等を本体装置に入力するためのインタフェースである。通常、各種メモリカードのスロットや、ディジタルカメラやＰＣと接続するためのＵＳＢコネクタ等を備えている。メモリカード用の物理的な受け口として、ＰＣＭＣＩＡスロットをはじめ、各種メモリカードへの対応も物理的に接続可能な専用スロットが設けられている。また、非接触のインタフェースとして、ＩｒＤＡ（赤外線通信）ポート等によるデータ伝送を行うようにしてもよい。
【００１９】
入力操作部２は、ユーザが画像処理装置１００を操作する部分である。印刷部３は、インクジェット方式のプリンタであり、外部Ｉ／Ｆ１に接続されているＰＣやメモリカード等からのデータや、読取部４が読み取った画像データを印刷する。その印刷方式等に制限はない。
【００２０】
読取部４は、銀塩写真や雑誌等を画像データ（ディジタルデータ）として読み取るＣＣＤ方式、または、ＣＩＳ方式のカラースキャナである。表示部５は、読み込んだ画像データや、装置の状態情報や入力操作部２からのユーザによる入力情報等を表示する。制御部６は、実施例１の各制御手順を実行し、各種センサが画像処理装置１００の状態を取得するためのものである。図２に示すフローチャートの動作を実行する。
【００２１】
汎用記憶部７は、実施例１における各種制御手段を実現するプログラムおよびデータ等を納め、制御実行のために必要に応じて作業領域としても使用する。
【００２２】
次に、画像処理装置１００が原稿領域を検出する動作について説明する。
【００２３】
図２は、画像処理装置１００が原稿領域検出する動作を示すフローチャートである。
【００２４】
まず、画像処理装置１００は、Ｓ１で、開始し、ユーザからの操作を待ち受けるスタンバイ状態になる。
【００２５】
次に、ユーザの操作によって複数原稿領域自動検出が指示された場合等、複数原稿領域自動検出が必要である場合、Ｓ２で、本来の読取としてユーザが指定している色、解像度ではなく、ＲＧＢカラー、７５ｄｐｉで前読み取りを行う。ここで、解像度を７５ｄｐｉとしたが、画像処理装置１００に使用される読取センサの仕様によって、他の解像度で読み取るようにしてもよい。なお、原稿領域検出の解析処理を高速化するために、本読み取り時の解像度よりも低い解像度で読み取ることが望ましい。
【００２６】
次に、Ｓ２で、前読み取りし、ＲＧＢカラー、７５ｄｐｉで読み取ったデータを、Ｓ３では、彩度（Ｓ）と明度（Ｖ）との情報を含む色空間であるＨＳＶ色空間データへ変換する。ここで、彩度（Ｓ）と明度（Ｖ）との情報を含む色空間として、ＨＳＶ色空間を示したが、ＨＳＶ色空間にこだわることはなく、彩度（Ｓ）と明度（Ｖ）との情報を含む色空間であれば、どの色空間に変換するようにしてもよい。ＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への変換方式は多様であるが、画像処理装置１００においては、色差（Ｈ）、彩度（Ｓ）および明度（Ｖ）への色空間の変換式として、それぞれ下記の式を用いる。
【００２７】
【数１】
0004574503.tif 000002
【００２８】
【数２】
0004574503.tif 000003
Ｖ＝ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
ただし、上式中のｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、各要素値の中の最大値であり、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、各要素値の中の最小値である。また、各データ値は、０〜２５５の範囲（整数値）になるように、スケール変換を行う。
【００２９】
次に、Ｓ４〜Ｓ６の処理を、互いに並行に実行する。
【００３０】
Ｓ４では、Ｓ３で取得したＨＳＶ色空間データの明度成分（Ｖ）データに対し、閾値τによって２値化し、２値データＢｉｎａｒｙ１を得る。明度（Ｖ）データが、閾値τよりも小さければ、黒（以下の式において黒を１と表す）とし、それ以外の場合は、白（以下の式において白を０と表す）とする。
【００３１】
【数３】
0004574503.tif 000004
図３は、実施例１において使用するフィルタの例を示す図である。
【００３２】
Ｓ５では、Ｓ３で取得したＨＳＶ色空間データの明度成分（Ｖ）データを、３×３ウィンドウ毎に分割する。そして、図３に示す８つのＫｉｒｓｃｈエッジ検出フィルタＦ１〜Ｆ８を、それぞれ掛け合わせた値Ｂｉｎａｒｙ２ｉ（ただし、ｉ＝１〜８）に対し、Ｓ４と同様に、閾値τによる２値化処理を行う。
【００３３】
ちなみに、図３に示すフィルタＦ１〜Ｆ８は、それぞれ上、左斜め上、左、左斜め下、下、右斜め下、右、右斜め上方向から、エッジを検出するフィルタ（３×３行列）である。また、フィルタＦ１〜Ｆ８のそれぞれを掛けて閾値処理を行うことによって、２値データＢｉｎａｒｙ２ｉ（ただし、ｉ＝１〜８）を得る。そして、この得た２値データＢｉｎａｒｙ２ｉ（ただし、ｉ＝１〜８）を、論理和演算によって重ね合わせることによって、８方向の全てのエッジ情報を含む２値データＢｉｎａｒｙ２を得る。
【００３４】
【数４】
0004574503.tif 000005
実施例１では、エッジ検出フィルタとして、Ｋｉｒｓｃｈフィルタを用いているが、他の代表的なエッジ検出フィルタや、それらを改良したフィルタを用いるようにしてもよい。分割ウィンドウサイズも、３×３にする必要はなく、それに合わせてフィルタの形も多様である。
【００３５】
Ｓ６では、Ｓ３で取得したＨＳＶ色空間データの彩度成分（Ｓ）データに対し、閾値κによって２値化し、２値データＢｉｎａｒｙ３を得る。彩度（Ｓ）データが、閾値κよりも小さければ、黒（１）であるとし、それ以外の場合は白（０）であるとする。
【００３６】
【数５】
0004574503.tif 000006
次に、Ｓ４〜Ｓ６で取得した各２値化データＢｉｎａｒｙ１〜Ｂｉｎａｒｙ３を、Ｓ７で、論理和演算で重ね合わせることによって、最終的な２値データＢｉｎａｒｙとする。
【００３７】
Ｂｉｎａｒｙ＝Ｂｉｎａｒｙ１∪Ｂｉｎａｒｙ２∪Ｂｉｎａｒｙ３
Ｓ８では、画像処理装置１００に搭載されている読取センサの種類を、制御部６の情報から、ＣＣＤであるか、またはＣＩＳであるかを識別する。
【００３８】
本装置に実装されている読取センサの種類がＣＩＳであれば、センサの照明系の構造から、光源の光量がさほど大きくはなく、原稿単部に影が出やすく原稿のエッジを検出しやすいので、何もせずに、Ｓ１０へ進む。
【００３９】
一方、本装置に実装されている読取センサの種類がＣＣＤであれば、その光学的構造から、光源の光量が大きいので、原稿単部に影が出にくく原稿の端部を直線として検出し難い（点線として途切れることが多々ある）。したがって、Ｓ７で得た最終的な２値データＢｉｎａｒｙから、直接原稿領域の検出処理に移行した場合、原稿領域を正確に検出することが難しい。
【００４０】
そこで、読取センサがＣＣＤであれば、Ｓ９では、Ｓ７で得た２値データＢｉｎａｒｙに対し、黒画素データの膨張処理、収縮処理を連続的に複数回実行することによって、点線として途切れた原稿の端部を修復し、原稿領域を正確に検出する。
【００４１】
ちなみに、Ｓ９で行う「膨張収縮処理」は、膨張処理と、収縮処理とを、連続的に複数回実行する処理である。上記「膨張処理」は、２値データＢｉｎａｒｙを３×３ウィンドウ毎に分割し、そのウィンドウ内に１つでも黒画素（１）が存在したら、そのウィンドウの中心画素を黒画素（１）とする処理である。上記「収縮処理」は、ウィンドウ内に１つでも白画素（０）が存在したら、そのウィンドウの中心画素を白画素（０）とする処理である。なお、ウィンドウサイズを、３×３以外のサイズにしてもよい。
【００４２】
図４は、実施例１において、原稿の端部が点線であり、途切れた原稿画像と、端部を修復した後の原稿画像とを示す図である。
【００４３】
図４（１）は、原稿の端部が点線であり、途切れた原稿画像２１を示す図である。この途切れた原稿画像２１は、ＣＣＤ読取センサで取得したデータを２値化し、２値データＢｉｎａｒｙとした例である。
【００４４】
図４（２）は、黒画素データの膨張処理、収縮処理を連続的に複数回実行することによって、端部を修復した後の原稿画像２２を示す図である。
【００４５】
Ｓ１０では、２値データＢｉｎａｒｙから、原稿の各頂点位置を検出する。Ｓ１０の原稿の頂点を検出する場合、原稿は矩形原稿であると仮定し、原稿が傾いていることを想定し、以下のように、原稿の頂点を検出する。
【００４６】
図５は、２枚の原稿を原稿台に置いて読み取る場合における例を示す図である。
【００４７】
Ｓ１０の説明のために、図５（１）には、２枚の原稿を原稿台に置いて読み取る例を示す。図５（２）には、Ｓ２〜Ｓ９の処理によって、画像を２値化した画像データを示す。Ｓ１０では、まず、図２（２）に示す画像の中で、黒画素が連続する画像に、ラベル番号を付与する。このときに、連続する黒画素のそれぞれの画素には、同一のラベル番号を付与する。そして、この同一ラベル番号を付与した黒画素の塊を、ラベル画像と呼ぶ。
【００４８】
次に、ラベル画像毎の画素数のヒストグラムを作成し、画素数が所定数以下であるものを、ノイズとし、以降の処理から除外する。
【００４９】
次に、原稿領域を抽出する方法を示す。
【００５０】
図６は、原稿領域検出方法を説明する図である。
【００５１】
図６（１）に点線で示す矩形の各辺が、ラベル画像１に接するように、矩形の位置を設定する。次に、図６（２）に示すように、矩形の傾き角度を少しずつ変化させ、矩形の各辺がラベル画像１に接するように、矩形の位置を設定する。そして、少しずつ傾き角度を変化させた矩形の面積を比較する。これらの矩形の面積が一番小さいものが、原稿画像と一致すると判断し、その矩形の各頂点の位置と傾き角度を原稿領域として汎用記憶部７に記憶する。
【００５２】
そして、原稿領域検出を、全てのラベル画像に対して行う。図６（２）に示す例では、ラベル画像２がノイズとして除外されるので、ラベル画像１の次は、ラベル画像３に対して、原稿領域検出が行われる。
【００５３】
ここで、ラベル番号とラベル画像とについて説明する。
【００５４】
図７は、２値画像データを示す図である。
【００５５】
図７には、ＡＢという文字が書かれている。
【００５６】
図８は、ラベル番号を管理する管理テーブルを示す図である。
【００５７】
ラベル番号管理テーブルは、画像データの１画素ごとに、１つの番号記入欄を持ち、各画素の位置と同一位置に対応付けて、番号記入欄が設けられている。
【００５８】
図８に示す例では、文字「Ａ」の２値画像データに、ラベル番号１を付与し、文字「Ｂ」の２値画像データに、ラベル番号２を付与した例である。なお、図８では、番号記入欄の位置が、画素位置と同一位置にあることを分かり易くするために、文字「Ａ」と「Ｂ」との画素位置に対応する番号記入欄を、グレーで着色してある（網点表示してある）。
【００５９】
図８に示すラベル番号管理テーブルは、汎用記憶部７に記憶され、制御部６によって書き替えられる。ラベル管理テーブルは、初期化された状態では、全ての番号記入欄に「０」が記入されている。ラベルを付与する場合は、各番号記入欄の初期値「０」を、ラベル番号に書き替える。
【００６０】
図９は、実際の写真画像を読み取った場合の例として、図５（２）に示す画像データのラベル管理テーブルを示す図である。
【００６１】
Ｓ１１では、検出した原稿領域を表示する。ここで、Ｓ１０で検出された原稿領域は、１つであるとは限らない。
【００６２】
図１０は、原稿領域候補リストを示す図である。
【００６３】
検出された原稿領域は、図１０に示す候補リストに格納される。
【００６４】
図１１は、実施例１の説明図である。
【００６５】
原稿自体が、４つの直角を有する四角形ではなく、図１１に示すように、台形ＰＱＲＳであれば、検出された各頂点の座標を比較し、台形ＰＱＲＳを、矩形ＰＱ’ＲＳに置き換える。このように、原稿を含む最小の矩形領域ＰＱ’ＲＳを、原稿領域として検出する。
【００６６】
図１２は、実施例１の動作を示すフローチャートである。
【００６７】
Ｓ２２では、検出した原稿領域を、原稿領域候補リストへ登録する。Ｓ２３では、検出した原稿領域を、原稿領域候補リストから、２つの原稿領域候補を選択する。Ｓ２４では、選択された２つの原稿領域候補が互いに重なっているかどうかを調べる。選択された２つの原稿領域候補が互いに重なっていれば、Ｓ２５では、検出した原稿領域を、原稿領域候補リストから削除し、終了する（Ｓ２６）。
【００６８】
図１３は、実施例１の説明図であり、矩形の原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と、矩形に置き換えられた原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３とが重なっている状態を示す図である。
【００６９】
図１３に示すように、矩形の原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と、矩形に置き換えられた原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３とが検出されたとする。
【００７０】
ここで、まず、矩形の原稿Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３を、基本原稿とし、矩形に置き換えられた原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３を、参照原稿とする。各原稿の幅（ｐＷｉｄｔｈ，ｑＷｉｄｔｈ）と高さ（ｐＨｅｉｇｈｔ，ｑＨｅｉｇｈｔ）とを求める。原稿の幅と高さとは、２点間の距離計算（たとえば、Ｐ０（ｘ０，ｙ０）と、Ｐ１（ｘ１，ｙ１）間の距離
【００７１】
【数６】
0004574503.tif 000007
等によって容易に求めることができる。
【００７２】
次に、原稿Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３の２頂点Ｐ０とＰ１、Ｐ１とＰ２、Ｐ２とＰ３、Ｐ３とＰ０を、それぞれ通過する直線式ｌ０〜ｌ３を求める。なお、２点Ｐ０（ｘ０，ｙ０）とＰ１（ｘ１，ｙ１）とを通過する直線の式は、
【００７３】
【数７】
0004574503.tif 000008
等を利用することによって求めることができる。
【００７４】
次に、原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３の頂点Ｑｎ（ｎは０〜３）から、直線ｌ０〜ｌ３への垂線の長さｄｎ０〜ｄｎ３を求める。
【００７５】
なお、点Ｐ０（ｘ０，ｙ０）から、直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０への垂線の長さｄは、
【００７６】
【数８】
0004574503.tif 000009
等を利用することによって、求めることができる。
【００７７】
次に、垂線の長さの和ｄｎ０＋ｄｎ２と、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３の高さｐＨｅｉｇｈｔおよび垂線の長さの和ｄｎ１＋ｄｎ３と、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３の幅ｐＷｉｄｔｈとを、それぞれ比較する。そして、ｄｎ０＋ｄｎ２≦ｐＨｅｉｇｈｔであり、かつｄｎ１＋ｄｎ３≦ｐＷｉｄｔｈであれば、原稿Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３の頂点Ｑｎは、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３上に存在することが分かる。すなわち、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３とは、互いに重なっている。
【００７８】
原稿が重なっていれば、これら重なっている原稿の双方を、原稿領域候補リストから除外する。ｄｎ０＋ｄｎ２＞ｐＨｅｉｇｈｔであり、または、ｄｎ１＋ｄｎ３＞ｐＷｉｄｔｈであれば、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３とは互いに重なっていないと判断することが可能である。全ての頂点に対して重なり判定をしたら、原稿領域候補リストから、次の２つを選択し、基本原稿を、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３とし、参照原稿を原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３として、上記と同様に、重なり判定を実施する。このようにして、原稿領域候補リストに登録されている全ての候補に対して、互いに重なっているか否かを判定する。
【００７９】
そして、Ｓ１２では、確定した原稿領域のみを本読み取りし、Ｓ１３に進み、この本読み取りした原稿領域データを印刷し、終了する。
【００８０】
上記説明では、原稿が互いに重なっている場合、双方の原稿を、リストから除外する。しかし、図１３に示すような重なりの場合、重なり判定の結果、原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３と、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３は、相互に領域が重なっていると判断されるので、どちらかに他方の画像の一部が入り込んでいると判断することができる。したがって、原稿領域の一部が入り込まれている原稿領域（図１３では、領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３）のみを、原稿領域候補リストから除外し、他方の原稿領域（図１３では、領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３）を抽出するようにしてもよい。
【００８１】
つまり、原稿領域として検出された原稿同士が重なり合っている場合、原稿領域として、一方の原稿領域を抽出しないようにすることができる。
【００８２】
具体的には、以下の判定を行う。
【００８３】
図１４は、ラベル管理テーブルの例として、図１３に示す画像に対応するラベル管理テーブルを示す図である。
【００８４】
図１２に示す処理によって、ラベル１が付与されているラベル画像１と、ラベル２が付与されているラベル画像２とが重なっていると判断されると、領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３の面積分の画素数に対するラベル画像１の画素数の比率１を求める。これと同様に、領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３の面積分の画素数に対するラベル画像２の画素数の比率２を求める。これらの比率が１に近ければ、ラベル画像の面積と、図１３で説明した矩形領域（領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３）の面積との差が小さく、ラベル画像は、矩形に近いと判断できる。一方、この比率が小さければ、ラベル画像の形状が矩形でないと判断できる。よって、比率１と比率２とを比較し、比率が１に近い方を矩形画像と判断し、比率が低い方を原稿領域の一部が入り込まれている原稿領域（図１３では、領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３）であると判断する。
【００８５】
なお、比率１、比率２ともに、その値が１より低い所定値以下であれば、両方とも矩形画像ではないと判断し、この場合、どちらがどちらに入り込まれているのかを判断することができないので、両方とも原稿領域候補リストから除外する。
【００８６】
図９に示すように、ラベル画像の中間に白領域があるので、ラベル画素数が低くなっていることも考えられるので、上記比率を求める際には、ラベル画像の中にある空白領域の画素数を、ラベル画像の画素数に加えてもよい。このようにすれば、ラベル画像の中に存在している空白領域によって、ラベル画像の画素数が少なくならずに済み、上記比率が下がり、矩形ではないと判断されることを防止することができる。
【００８７】
次に、ユーザが複数の原稿をわざと重ねた場合について説明する。
【００８８】
図１５は、原稿１と原稿２とを重ねた場合の説明図である。
【００８９】
図１５（１）に示すように、原稿１と原稿２とを重ねると、図１５（２）に示すように、原稿１と原稿２との画素が連続するので、連続画素の塊は１つになる。
【００９０】
よって、ラベル画像は１つになり、原稿は１枚であると判断される。この場合、原稿領域は、図１５（２）に示すように、点線のように判断される。
【００９１】
なお、上記実施例において、抽出した原稿が、台形の原稿であれば、上記原稿を含む矩形領域を、原稿領域として認識する。このようにする代わりに、抽出した原稿が、三角形、円形、楕円形等の原稿、つまり、非矩形の原稿であれば、上記原稿を含む矩形領域を、原稿領域として認識するようにしてもよい。
【実施例２】
【００９２】
実施例１では、検出した原稿領域が互いに重なり合っている場合、それらを原稿領域候補リストから除外することによって、本読み取りすべき原稿領域ではないと判断する。
【００９３】
下記に示すように、その処理を変更することによって、互いに重なり合った領域を除去した双方の原稿領域候補を原稿領域として扱うことができる。
【００９４】
たとえば、図１３に示すように、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と、原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３とが互いに重なっていると判断された場合、双方の原稿領域を抽出すると、原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３に、原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３の一部が入り込む。しかし、実施例１で示したように、原稿領域のどの頂点が相手側の原稿領域に重なっているかは、既に分かっているので、原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３上の重なり領域を導き出すことができる。相手側の領域に入り込んでいる側と、入り込まれている側との判断は、実施例１のように、ラベル画像が各辺に接する矩形の面積に対応する画素数と、ラベル画像の画素数との比率に基づいて断する。
【００９５】
図１３に示す場合、頂点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の座標を、それぞれ、（ｘｐ１，ｙｐ１），（ｘｐ２，ｙｐ２），（ｘｐ３，ｙｐ３）とし、頂点Ｑ０の座標を、（ｘｑ０，ｙｑ０）とすると、重なり領域は、
ｘｑ０≦ｘ≦ｘｍａｘ
ｙｑ０≦ｙ≦ｙｍａｘ
の範囲となる。
【００９６】
ただし、ｘｍａｘ＝ｍａｘ（［ｘｐ１  ｘｐ２  ｘｐ３  ｘｑ０］）、ｙｍａｘ＝ｍａｘ（［ｙｐ１  ｙｐ２  ｙｐ３  ｙｑ０］）である。そして、その重なり領域を白色等で塗りつぶすことによって、入り込んだ相手側の原稿の一部を除去した原稿領域を抽出することができる。
【００９７】
以上によって、原稿領域として検出されたもの同士が重なり合っている場合、入り込まれている側の画像から、他方の画像が入り込んだ部分の領域を除去することができる。
【００９８】
上記実施例によれば、２つの原稿を検出した場合、たとえば、その一方の原稿が矩形であり、他方の原稿が台形であり、しかも、矩形原稿の近くに台形原稿が存在している場合、矩形原稿と台形原稿との相対位置によって、これらの原稿の処理が異常にならない。ここでいう「異常」は、重なり判定によってエラーとなり、本スキャンが出来ないことである。
【実施例３】
【００９９】
本発明の実施例３は、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の２辺の長さを比較し、小さい原稿の２辺の長さがともに、大きい原稿の２辺の長さの７０％以上であれば、小さい原稿を残し、大きい原稿を除去する実施例である。
【０１００】
図１６は、フチあり原稿の例を示す図である。
【０１０１】
図１６に示すようなフチあり原稿を読み取ったときに、フチ部のエッジがハッキリと捕らえられない場合がある。この場合、１枚のフチあり原稿を読み取ったにもかかわらず、これを判定すると、２枚の原稿が重なっていると誤判定し、原稿領域抽出に失敗することがある。
【０１０２】
図１７は、図１６に示す原稿を内部処理し、２値化した状態を示す図である。
【０１０３】
図１７（１）は、図１６に示す原稿を内部処理し、２値化した状態を示す図であり、フチのエッジがハッキリと捕らえられない。したがって、１枚のフチあり原稿を、図１７（２）に示す矩形領域Ｒ１と、図１７（３）に示す矩形領域Ｒ２との２つの原稿であると誤認識する。この場合、実施例１のアルゴリズムであれば、双方の原稿が除去される。
【０１０４】
しかし、実施例３による処理では、図１７（３）に示す矩形領域Ｒ２、つまり、フチなし原稿領域がきちんと抽出される。
【０１０５】
すなわち、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の２辺の長さを比較し、小さい原稿の２辺の長さがともに、大きい原稿の２辺の長さの７０％以上であれば、小さい原稿を残し、大きい原稿を除去するので、フチなし原稿領域がきちんと抽出される。
【０１０６】
なお、実施例３において、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の２辺の長さを比較し、小さい原稿の２辺の長さがともに、大きい原稿の２辺の長さの７０％以上であれば、小さい原稿を残し、大きい原稿を除去する。この「７０％」の代わりに、所定の割合を使用するようにしてもよい。
【０１０７】
また、実施例３において、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の面積を比較し、小さい面積の原稿の面積が、大きい面積の原稿の面積の所定割合以上であれば、小さい面積の原稿を残し、大きい面積の原稿を除去するようにしてもよい。
【実施例４】
【０１０８】
本発明の実施例４は、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の２辺の長さを比較し、小さい原稿の２辺の長さがともに、大きい原稿の２辺の長さの７０％未満である場合、大きい原稿を残し、小さい原稿を除去する。この場合、完全に重なり合っていること、すなわち、大きい原稿内に小さい原稿が完全に含まれている事を確認する必要がある。
【０１０９】
図１８は、原稿内部に原稿と思われる領域が存在する原稿の例を示す図である。
【０１１０】
つまり、たとえば名刺４１という原稿に、その写真４２が存在している場合、写真４２が、名刺４１という原稿とは別の原稿であると認識される可能性がある。
【０１１１】
図１９は、図１８に示す原稿（名刺４１）の２値化データと、名刺４１という原稿の原稿領域４３、４４を示す図である。
【０１１２】
図１９（１）は、図１８に示す名刺４１という原稿の２値化データを示す図である。図１９（２）は、名刺４１という原稿から抽出された原稿領域４３、４４を示す図である。原稿領域４３は、名刺４１の外縁であり、原稿領域４４は、名刺４１に記載されている原稿領域４３の外縁である。なお、図１９（２）は、原稿領域のみを示すので、図１９（１）に記載されている画像内容（たとえば名刺に記載されている文字、図形、人物等）は、表示されない。
【０１１３】
図１９（２）の外側矩形部（原稿領域４３）と、図１９（２）の内側矩形部（原稿領域４４）との２つの原稿領域が抽出される。
【０１１４】
ここで、単純に内側の原稿のみを残すと、本来残すべき原稿内容（たとえば名刺４１に記載されている文字、図形、人物等）を抽出できない。この状態を阻止するために、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の２辺の長さを比較し、小さい原稿の２辺の長さがともに、大きい原稿の２辺の長さの７０％未満である場合、大きい原稿を残し、小さい原稿を除去する。このようにして、大きい原稿を残すことによって、本スキャンでは、大きい原稿領域が本スキャンされ、図形、人物写真が記載されている名刺等の原稿全域を読み取ることが出来る。
【０１１５】
なお、実施例４において、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の２辺の長さを比較し、小さい原稿の２辺の長さがともに、大きい原稿の２辺の長さの７０％未満であれば、大きい原稿を残し、小さい原稿を除去する。この「７０％」の代わりに、所定の割合を使用するようにしてもよい。
【０１１６】
また、実施例４において、２つの原稿が完全に重なり合っているときに、各原稿の面積を比較し、小さい面積の原稿の面積が、大きい面積の原稿の面積の所定割合未満であれば、小さい面積の原稿を残し、大きい面積の原稿を除去するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の実施例１である画像処理装置１００を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置１００が原稿領域検出する動作を示すフローチャートである。
【図３】実施例１において使用するフィルタの例を示す図である。
【図４】実施例１において、原稿の端部が点線であり、途切れた原稿画像と、端部を修復した後の原稿画像とを示す図である。
【図５】２枚の原稿を原稿台に置いて読み取る例を示す図である。
【図６】原稿領域検出方法を説明する図である。
【図７】ラベル番号とラベル画像の元になる２値画像を説明する図である。
【図８】ラベル番号とラベル画像を説明する図である。
【図９】ラベル管理テーブルの例を示す図である。
【図１０】原稿領域候補リストを示す図である。
【図１１】実施例１の説明図である。
【図１２】実施例１の動作を示すフローチャートである。
【図１３】実施例１の説明図であり、矩形の原稿領域Ｐ０Ｐ１Ｐ２Ｐ３と、矩形に置き換えられた原稿領域Ｑ０Ｑ１Ｑ２Ｑ３とが重なっている状態を示す図である。
【図１４】ラベル管理テーブルの例を示す図である。
【図１５】原稿１と原稿２とを重ねた場合の説明図である。
【図１６】フチあり原稿の例を示す図である。
【図１７】図１６に示す原稿を内部処理し、２値化した状態を示す図である。
【図１８】原稿内部に原稿と思われる領域が存在する原稿の例を示す図である。
【図１９】図１８に示す原稿（名刺４１）の２値化データと、名刺４１という原稿の原稿領域４３、４４を示す図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１００…画像処理装置、
１…外部Ｉ／Ｆ、
２…入力操作部、
３…印刷部、
４…読取部、
５…表示部、
６…制御部、
７…汎用記憶部。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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