(57)【要約】【課題】画像全体に対してハフ変換処理やヒストグラム生成処理を行う構成を採ると、例えば、画像に含まれる段落において上下あるいは左右に隣接する段落間で行が均等にずれている場合に、その段落間での行の傾きを画像全体のスキュー角と誤検出してしまう。【解決手段】入力画像中から白領域を白領域探索部２０２によって探索するとともに、白領域を基準に入力画像を複数の領域に領域分割部２０３によって分割し、分割領域単位にハフ変換をハフ変換部２０４によって行い、かつ角度検出を角度算出部２０５によって行う。そして、分割領域単位で検出した角度から画像全体のスキュー角を全体角度算出部２０６によって算出し、当該スキュー角を基にスキュー補正部２０７によって入力画像に対するスキュー補正を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像中から白領域を探索する探索手段と、
前記探索手段が探索した前記白領域を基準に前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域分割手段が分割した領域単位にハフ変換による角度検出を行う角度検出手段と、
前記角度検出手段が検出した領域単位の角度を基にスキュー角を求めるスキュー角算出手段と、
前記スキュー角算出手段が求めた前記スキュー角を基に前記入力画像に対するスキュー補正を行うスキュー補正手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記スキュー角算出手段は、前記角度検出手段が検出した領域単位の角度を基に、前記領域分割手段による分割前の画像全体のスキュー角を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記スキュー角算出手段は、前記角度検出手段が検出した領域単位の角度を領域相互間で比較し、同一の角度の場合に、同一の角度ごとに領域を統合するとともに、同一の角度を統合した領域のスキュー角とする
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
入力画像中から白領域を探索する探索ステップと、
前記探索ステップで探索した前記白領域を基準に前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、
前記領域分割ステップで分割した領域単位にハフ変換による角度検出を行う角度検出ステップと、
前記角度検出ステップで検出した領域単位の角度を基にスキュー角を求めるスキュー角算出ステップと、
前記スキュー角算出ステップで求めた前記スキュー角を基に前記入力画像に対するスキュー補正を行うスキュー補正ステップと
の各処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【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画像処理プログラムに関し、特に画像読み取りの際に傾いて読み込まれた文書画像の傾き角度を検出し、その傾き補正を行う画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書画像をイメージスキャナで読み取った際に得られる画像データや、ファクシミリ装置が受信する画像データを解析し、文書画像から領域の切り出しを行うとともに、文書中に含まれる画像の種類や属性を判別し、そのうち文字と判別された領域に対しては文字認識処理を施し、画像として読み取った文書から文字あるいは文章を抽出する技術が知られている。
【０００３】
この種の画像処理の分野において、領域の切り出しや文字認識などの処理を正しく実行するためには、イメージスキャナや送信側のファクシミリ装置で読み取った文書画像に傾きが無いことが前提となる。したがって、読み込まれた画像に傾きがある場合には、領域の切り出しや文字認識などの処理を行う前処理として、画像の傾き角度（以下、「スキュー角」と記述する）を検出してその傾きを補正する、いわゆるスキュー（ｓｋｅｗ）補正を行う必要がある。
【０００４】
従来、文書画像のスキュー角を検出し、その検出結果を基にしてスキュー補正を行う技術として、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を用いた技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１記載の従来技術では、スキュー角の検出に当たって次のような処理を行うようにしている。
【０００５】
先ず、入力画像に対してフィルタリング処理を行い、当該フィルタリング処理によって濃淡差が強調された画像に対して２値化処理を行い２値画像を生成する。次に、生成した２値画像の各画素に対してハフ変換を行い、ハフ空間上にヒストグラムを作成し、ハフ空間上で頻度が所定の閾値以上となる座標を抽出する。そして、抽出した座標をグループ化した後、グループごとに代表点座標を抽出し、抽出した座標から画像のスキュー角を推定する。
【０００６】
また、特許文献１には、ハフ空間上で頻度が所定の閾値以上となる座標を抽出した後、抽出した座標の個数を角度ごとに積算してヒストグラムを生成し、頻度が最大となる角度を画像のスキュー角として推定する技術も記載されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−３２８４０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した従来技術では、文書画像全体に対してハフ変換処理やヒストグラム生成処理を行う構成を採っているために、例えば図７に示すように、文書画像に含まれる段落において上下あるいは左右に隣接する段落相互間で行が均等に傾いている（ずれている）場合に、その段落相互間での行の傾きを文書画像全体の傾き角度（スキュー角）と誤検出してしまったり、あるいは、文書画像全体として１つの傾き角度を決定することになるために、例えば図８に示すように、見開き原稿のように、左右ページで画像の傾き角度が異なる場合に、左右ページの両画像に対してスキュー補正を正しく行うことができなかったりする場合がある。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、画像のスキュー角検出およびその補正を高精度にて実現可能にした画像処理装置および画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明は、次のような構成を採っている。すなわち、入力画像中から白領域を探索し、この探索した白領域を基準に前記入力画像を複数の領域に分割し、この分割した領域単位にハフ変換による角度検出を行う。そして、この検出した領域単位の角度を基にスキュー角を求め、この求めたスキュー角を基に入力画像に対するスキュー補正を行うようにする。
【００１１】
スキュー角検出・補正を行う画像処理において、画像中から白領域を見つけ、当該白領域で区切られた分割領域単位にハフ変換による角度検出を行う。このように、分割領域単位で角度検出を行うことにより、他の領域との干渉を防ぎつつ分割領域個々の角度検出を行うことができる。そして、分割領域単位で検出した角度から画像全体の又は領域単位のスキュー角を算出し、当該スキュー角を基にスキュー補正を行う。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、他の領域との干渉を防ぎつつ分割領域個々の角度検出を行うことで、画像全体の又は領域単位のスキュー角をより正確に検出することができるために、スキュー角の検出およびその補正を高精度にて実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明による画像処理装置を含む画像処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本画像処理システムは、画像データ入力部１０、画像処理部２０および画像データ出力部３０を有する構成となっている。
【００１５】
画像データ入力部１０は、イメージスキャナ等の画像読取装置からなり、文書原稿の画像を読み取ってその画像データを画像処理部２０に入力する。なお、イメージスキャナ等の画像読取装置で読み取った画像データをサーバなどの記憶装置に一旦格納しておくシステム構成を採る場合には、サーバが画像データ入力部１０として機能することになる。また、ファクシミリ装置にあっては、受信側のファクシミリ装置が画像データ入力部１０として機能することになる。
【００１６】
画像処理部２０は、本発明による画像処理装置に相当し、画像データ入力部１０から入力される画像データに基づく画像（入力画像）のスキュー角（傾き角度）を検出し、その検出角度を基に画像データに対してスキュー補正を行う。
【００１７】
画像処理部２０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit:中央演算装置)２１、Ｉ／Ｏ回路２２、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４およびＨＤＤ（ハードディスクドライブ）装置２５などを有し、これら構成要素がバスライン２６を介して相互に通信可能に接続された構成となっている。
【００１８】
ＣＰＵ２１は、演算処理を含む本画像処理部２０全体の処理の制御を行う。Ｉ／Ｏ回路２２は、画像データ入力部１０および画像データ出力部３０を含む周辺機器との入出力を管理する。ＲＯＭ２３は、ＣＰＵ２１による制御の下に実行される各種処理の処理プログラムを格納する。ＲＡＭ２４は、各種処理の実行時に使用される一次記憶装置である。ＨＤＤ２５は、ＣＰＵ２１による制御の下に処理された画像データや、外部から取り込んだ画像データなどを記憶する。
【００１９】
画像データ出力部３０は、画像処理部２０でスキュー補正された画像データを、次段の例えば文字認識装置などの画像処理装置（図示せず）に対して出力する。なお、画像データ出力部３０をプリンタやディスプレイ等の出力装置とその制御手段によって構成し、画像処理部２０でスキュー補正された画像データに基づく画像を印刷（記録）紙に印刷出力したり、あるいは、表示画面上に表示出力したりすることも可能である。
【００２０】
［第１実施形態］
図２は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置（画像処理部）２０Ａの機能構成例を示すブロック図である。
【００２１】
図２に示すように、本実施形態に係る画像処理装置２０Ａは、２値化部２０１、白領域探索部２０２、領域分割部２０３、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換部２０４、角度算出部２０５、全体角度算出部２０６およびスキュー補正部２０７を有する構成となっている。
【００２２】
２値化部２０１は、図１の画像データ入力部１０から入力される、濃淡が複数ビットで表されている画像データを、入力画像中に含まれる例えば文字や線、絵柄や写真などの前景に属する画素を画素値が論理「１」のＯＮ画素（例えば、黒画素）、背景領域に属する画素を画素値が論理「０」のＯＦＦ画素（例えば、白画素）とした各画素値が１ビットの２値画像データに２値化して白領域探索部２０２および領域分割部２０３に供給する。
【００２３】
白領域探索部２０２は、２値化部２０１から供給される２値画像データを基に、当該画像データに基づく２値画像中から白領域（白帯）を探索する。この白領域探索部２０２は、白領域探索を行う際に、２値画像に対して論理和縮小、具体的にはｍ×ｎ画素（ｍ，ｎは２以上の任意の整数）、例えば４×４画素を単位とし、当該単位中の１画素でもＯＮ画素ならその単位を１画素のＯＮ画素とすることによって画像の縮小を行う。
【００２４】
この画像縮小については、図３に示すように、原画像（Ａ）を段階的に、例えば縮小画像（Ｂ）→縮小画像（Ｃ）のように２段階で縮小しても良いし、１回で所定の倍率、例えば原画像（Ａ）を縮小画像（Ｃ）に縮小しても良い。
【００２５】
領域分割部２０３は、２値化部２０１で２値化された画像を、白領域探索部２０２で探索された白領域を基準にして複数の領域に分割する。ここで、画像を複数の領域に分割する際に、完全に白領域で区切られている必要は無い。白領域を基準として大体領域分割されていれば良く、文字領域などについてはある程度なら分断されていても構わない。
【００２６】
ハフ変換部２０４は、領域分割部２０３で区切られた（分割された）領域単位で周知のハフ変換処理を行う。ここで、ハフ変換処理について説明する。画素の位置をｘ座標とｙ座標とで表した場合、原点から画素までの直線距離をρ、原点から画素への直線とｘ軸とのなす角度をθとすると、ｘ−ｙ座標上において座標（ｘ，ｙ）に位置する画素を通る全ての直線は、
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ （０≦θ＜π）
なる式で表すことができる。
【００２７】
そして、座標（ｘ，ｙ）の位置に位置する画素について、上記式の角度θを０〜πまで順次変化させ、この角度θの変化に対応して得られる距離ρをρ−θ座標上にプロットしていくと、ある画素を通る全ての直線を、ρ−θ座標上（極座標上）で曲線として表すことができる。この曲線がハフ曲線であり、このハフ曲線を求める処理がハフ変換である。
【００２８】
角度算出部２０５は、ハフ変換部２０４における領域単位でのハフ変換の結果を基に、分割領域単位で画像の傾き角度を算出する。具体的には、角度算出部２０５は、ハフ変換部２０４においてハフ変換されたｘ−ｙ平面における直線の傾き角度を入力画像のスキュー角として分割領域ごとに算出する。この角度算出部２０５はハフ変換部２０４と共に、特許請求の範囲の角度検出手段を構成している。
【００２９】
全体角度算出部２０６は、特許請求の範囲のスキュー角算出手段に相当し、角度算出部２０５で算出された分割領域ごとの画像の傾き角度を基に分割前の画像全体のスキュー角を算出する。
【００３０】
全体角度算出部２０６における画像全体のスキュー角を算出する手法としては、次のような方式が考えられる。ただし、これらは一例に過ぎず、これらに限定されるものではない。
【００３１】
方式１：算出された角度の平均を画像全体のスキュー角とする。
方式２：算出された角度のうち、算出頻度の大きかった角度を画像全体のスキュー角とする。
方式３：算出された角度に対して、分割領域のサイズを係数とした重み付けの平均を画像全体のスキュー角とする。
方式４：算出された角度に対して、分割領域中のＯＮ画素数を係数とした重み付けの平均を画像全体のスキュー角とする。
【００３２】
スキュー補正部２０７は、全体角度算出部２０６で算出された画像全体のスキュー角を基に、当該スキュー角がゼロになるように入力画像を回転させることによってスキュー補正を行う。画像を回転させる手法としては、例えば、アフィン（Ａｆｆｉｎｅ）変換などの周知の手法を用いることができる。
【００３３】
上記構成の画像処理装置２０Ａの各構成要素、即ち２値化部２０１、白領域探索部２０２、領域分割部２０３、ハフ変換部２０４、角度算出部２０５、全体角度算出部２０６およびスキュー補正部２０７については、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）のように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理、画像処理、演算処理等の各機能を実行するコンピュータ機器を利用してソフトウェア構成によって実現することが考えられる。
【００３４】
ただし、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成、あるいはハードウェアとソフトウェアの複合構成によって実現することも可能である。ソフトウェア構成によって実現する場合、２値化部２０１、白領域探索部２０２、領域分割部２０３、ハフ変換部２０４、角度算出部２０５、全体角度算出部２０６およびスキュー補正部２０７としてコンピュータを機能させるプログラムが本発明による画像処理プログラムとなる。
【００３５】
また、以下に説明する画像処理シーケンスにおける各ステップの処理を実行するプログラムが、本発明による画像処理プログラムであるとも言える。そして、これらの画像処理プログラムについては、あらかじめコンピュータ内にインストールしておくことが考えられる。ただし、あらかじめインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても良く、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであっても良い。
【００３６】
（スキュー角検出・補正処理）
次に、入力画像のスキュー角を検出し、その検出角度を基にスキュー補正を行う第１実施形態に係るスキュー角検出・補正処理の手順の一例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００３７】
先ず、入力画像データを取り込み（ステップＳ１１）、次いで、この取り込んだ画像データを２値化して２値画像データを作成する（ステップＳ１２）。次に、２値画像データを基に当該画像データに基づく２値画像中から白領域（白帯）を探索し（ステップＳ１３）、次いで、この探索した白領域を基準にして２値化画像複数の領域に分割する（ステップＳ１４）。
【００３８】
ここで、分割領域の数をｎとするとき、分割領域の番号ｉを１にセットし（ステップＳ１５）、ｉ番目の分割領域に対してハフ変換処理を行い（ステップＳ１６）、次いで、ハフ変換結果を基にｉ番目の分割領域の傾き角度を算出し（ステップＳ１７）、次いで、分割領域の番号ｉをインクリメントする（ステップＳ１８）。
【００３９】
次に、分割領域の番号ｉが分割領域数ｎを越えたか否かを判断し（ステップＳ１９）、分割領域数ｎを越えていなければ、ステップＳ１６に戻ってｎ番目の分割領域まで、各分割領域ごとにステップＳ１６からステップＳ１８までの処理を繰り返して実行する。
【００４０】
全ての分割領域について傾き角度の算出処理が終わったら、算出した分割領域ごとの傾き角度を基に分割前の画像全体のスキュー角を算出する（ステップＳ２０）。そして、算出した画像全体のスキュー角を基に入力画像を回転させることによってスキュー補正を行い（ステップＳ２１）、一連のスキュー角検出・補正処理を終了する。
【００４１】
上述したように、画像中から白領域（白帯）を見つけ、当該白領域で区切られた領域単位にハフ変換による角度検出を行い、分割領域単位で検出した角度から画像全体のスキュー角を算出することにより、他の領域との干渉を防ぎつつ分割領域個々の角度検出を行うことができ、その結果、画像全体のスキュー角をより正確に検出できるために、スキュー角の検出およびスキュー補正を高精度にて実現できる。
【００４２】
例えば、図７に示すように、画像に含まれる段落において上下あるいは左右に隣接する段落間で行が均等に傾いている（ずれている）場合であっても、分割領域ごとに、即ち段落ごとに傾き角度を検出することにより、他の段落との干渉を防ぎつつ段落個々の角度検出を行うことができるために、段落間での行の傾きを画像全体のスキュー角度と誤検出してしまうのを回避できる。これにより、画像全体のスキュー角をより正確に検出できるために、スキュー角の検出およびスキュー補正を高精度にて実現できる。
【００４３】
［第２実施形態］
図５は、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置（画像処理部）２０Ｂの機能構成例を示すブロック図である。
【００４４】
図５に示すように、本実施形態に係る画像処理装置２０Ｂは、２値化部２１１、白領域探索部２１２、領域分割部２１３、ハフ変換部２１４、角度算出部２１５、領域統合部２１６、画像分割部２１７、スキュー補正部２１８および画像合成部２１９を有する構成となっている。
【００４５】
２値化部２１１は、図１の画像データ入力部１０から入力される画像データを基に、画像中に含まれる例えば文字や線、絵柄や写真等の前景に属する画素をＯＮ画素（例えば、黒画素）、背景領域に属する画素をＯＦＦ画素（例えば、白画素）とした各画素１ｂｉｔの２値画像データを作成して白領域探索部２１２および領域分割部２１３に供給する。
【００４６】
白領域探索部２１２は、２値化部２１１から供給される２値画像データを基に、当該画像データに基づく２値画像中から白領域（白帯）を探索する。この白領域探索部２１２は、白領域探索を行う際に、２値画像に対して論理和縮小、具体的にはｍ×ｎ画素（ｍ，ｎは２以上の任意の整数）、例えば４×４画素を単位とし、当該単位中の１画素でもＯＮ画素ならその単位を１画素のＯＮ画素とすることによって画像の縮小を行う。このとき、第１実施形態の場合と同様に、段階的に縮小しても良いし、１回で所定の倍率に縮小しても良い。
【００４７】
領域分割部２１３は、２値化部２１１で２値化された画像を、白領域探索部２１２で探索された白領域を基準にして複数の領域に分割する。
【００４８】
ハフ変換部２１４は、領域分割部２１３で区切られた（分割された）領域単位で周知のハフ変換処理を行う。角度算出部２１５は、ハフ変換部２１４における領域単位でのハフ変換の結果を基に、分割領域単位で画像の傾き角度を算出する。この角度算出部２１５はハフ変換部２１４と共に、特許請求の範囲の角度検出手段を構成しており、第１実施形態の場合と同様にして角度を検出（算出）する。
【００４９】
領域統合部２１６は、特許請求の範囲のスキュー角算出手段に相当し、角度算出部２１５で分割領域単位に算出された傾き角度を分割領域相互間で比較し、その比較結果が同一（概ね同一を含む）の傾き角度の場合に、同一の傾き角度ごとに分割領域を統合するとともに、同一の傾き角度を統合した領域のスキュー角とする。
【００５０】
画像分割部２１７は、領域統合部２１６での統合結果を基に、統合した領域を単位として入力画像を分割する。
【００５１】
スキュー補正部２１８は、画像分割部２１７で分割された画像ごとに、領域統合部２１６で統合した領域（分割した画像に対応）のスキュー角を基に、当該スキュー角がゼロになるように分割画像を回転させることによってスキュー補正を行う。画像を回転させる手法としては、例えば、アフィン（Ａｆｆｉｎｅ）変換などの周知の手法を用いることができる。
【００５２】
画像合成部２１９は、スキュー補正部２１８で各々スキュー補正された分割画像を合成して入力画像に対応したスキュー補正後の画像を生成して出力する。
【００５３】
上記構成の画像処理装置２０Ｂの各構成要素、即ち２値化部２１１、白領域探索部２１２、領域分割部２１３、ハフ変換部２１４、角度算出部２１５、領域統合部２１６、画像分割部２１７、スキュー補正部２１８および画像合成部２１９については、ＰＣのように、所定プログラムを実行することによって情報記憶処理、画像処理、演算処理等の各機能を実行するコンピュータ機器を利用してソフトウェア構成によって実現することが考えられる。
【００５４】
ただし、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成、あるいはハードウェアとソフトウェアの複合構成によって実現することも可能である。ソフトウェア構成によって実現する場合、２値化部２１１、白領域探索部２１２、領域分割部２１３、ハフ変換部２１４、角度算出部２１５、領域統合部２１６、画像分割部２１７、スキュー補正部２１８および画像合成部２１９としてコンピュータを機能させるプログラムが本発明による画像処理プログラムとなる。
【００５５】
また、以下に説明する画像処理シーケンスにおける各ステップの処理を実行するプログラムが、本発明による画像処理プログラムであるとも言える。そして、これらの画像処理プログラムについては、あらかじめコンピュータ内にインストールしておくことが考えられる。ただし、あらかじめインストールされているのではなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても良く、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであっても良い。
【００５６】
（スキュー角検出・補正処理）
次に、入力画像のスキュー角を検出し、その検出角度を基にスキュー補正を行う第２実施形態に係るスキュー角検出・補正処理の手順の一例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００５７】
先ず、入力画像データを取り込み（ステップＳ３１）、次いで、この取り込んだ画像データを２値化して２値画像データを作成する（ステップＳ３２）。次に、２値画像データを基に当該画像データに基づく２値画像中から白領域（白帯）を探索し（ステップＳ３３）、次いで、この探索した白領域を基準にして２値化画像複数の領域に分割する（ステップＳ３４）。
【００５８】
ここで、分割領域の数をｎとするとき、分割領域の番号ｉを１にセットし（ステップＳ３５）、ｉ番目の分割領域に対してハフ変換処理を行い（ステップＳ３６）、次いで、ハフ変換結果を基にｉ番目の分割領域の傾き角度を算出し（ステップＳ３７）、次いで、分割領域の番号ｉをインクリメントする（ステップＳ３８）。
【００５９】
次に、分割領域の番号ｉが分割領域数ｎを越えたか否かを判断し（ステップＳ３９）、分割領域数ｎを越えていなければ、ステップＳ３６に戻ってｎ番目の分割領域まで、各分割領域ごとにステップＳ３６からステップＳ３８までの処理を繰り返して実行する。
【００６０】
全ての分割領域について傾き角度の算出処理が終わったら、分割領域単位に算出した傾き角度を分割領域相互間で比較し、その比較結果が同一（概ね同一を含む）の傾き角度の場合に、同一の傾き角度ごとに分割領域を統合するとともに、同一の傾き角度を統合した領域のスキュー角とする（ステップＳ４０）。
【００６１】
次に、分割領域についての統合結果を基に、統合した領域を単位として入力画像を分割し（ステップＳ４１）、次いで、分割した画像ごとに、統合した領域のスキュー角を基に分割画像を回転させることによってスキュー補正を行い（ステップＳ４２）、次いで、スキュー補正した各分割画像を合成し（ステップＳ４３）、一連のスキュー角検出・補正処理を終了する。
【００６２】
上述したように、画像中から白領域（白帯）を見つけ、当該白領域で区切られた領域単位にハフ変換による角度検出を行い、分割領域単位で検出した角度からスキュー角を算出することにより、他の領域との干渉を防ぎつつ分割領域個々の角度検出を行うことができ、さらに同一の角度が検出された領域を統合して検出角度を統合領域のスキュー角として検出することができ、その結果、画像全体のスキュー角をより正確に検出できるために、スキュー角の検出およびスキュー補正を高精度にて実現できる。
【００６３】
例えば、図８に示すように、見開き原稿のように、左右ページで画像の傾き角度が異なる場合であっても、統合した領域ごとに、即ち左右ページの両画像ごとにスキュー角を求めるとともに、統合した領域を基に入力画像を分割し、各分割画像ごとスキュー補正を行うことにより、他のページとの干渉を防ぎつつページ個々の角度検出を行い、かつスキュー補正を行うことができるために、左右ページの両画像ごとにスキュー角の検出およびスキュー補正を高精度にて実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明による画像処理装置を含む画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】白領域探索の際の画像縮小についての説明図である。
【図４】第１実施形態に係るスキュー角検出・補正処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態に係るスキュー角検出・補正処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】画像に含まれる段落において上下あるいは左右に隣接する段落間で行が均等に傾いている状態を示す図である。
【図８】左右ページで画像の傾き角度が異なる状態を示す図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０…画像データ入力部、２０，２０Ａ，２０Ｂ…画像処理装置（画像処理部）、３０…画像データ出力部、２１…ＣＰＵ、２２…Ｉ／Ｏ回路、２３…ＲＯＭ、２４…ＲＡＭ、２５…ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）装置、２６…バスライン、２０１，２１１…２値化部、２０２，２１２…白領域探索部、２０３，２１３…領域分割部、２０４，２１４…ハフ変換部、２０５，２１５…角度算出部、２０６…全体角度算出部、２０７，２１８…スキュー補正部、２１６…領域統合部、２１７…画像分離部、２１９…画像合成部
【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】
2007328652.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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