(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を画素毎に算出する評価値演算手段であって、線状ノイズがあると仮定される位置にある評価対象の画素の画素値と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分、および、前記評価対象の画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがあると仮定される位置にある画素と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分を求め、求めた各差分の相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出する評価値演算手段と、
前記評価値演算手段により算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う画像縮小処理手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記評価値演算手段は、各差分を、画素間の色の差をベクトルで表す差分ベクトルとして算出し、各差分ベクトルの相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価値演算手段は、
各差分を、画素間の色の差をベクトルで表す差分ベクトルとして算出する差分ベクトル算出手段と、
前記差分ベクトル算出手段により算出された複数の差分ベクトルを、当該複数の差分ベクトルのノルムの合計が１となるように調整し、調整した複数の差分ベクトルの始点を揃えたときの各差分ベクトルの終点と、これら終点の平均の位置を示す重心との距離の総和を算出するばらつき解析手段と、
前記ばらつき解析手段により算出された前記距離の総和を正負反転させた値を前記評価値として算出する評価値算出手段と
を具備することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記画像縮小処理手段は、
前記画像を縮小処理する際の単位となる領域の中に、所定値以上の評価値を有する画素の有無を判定する画素判定手段と、
前記画素判定手段による判定の結果、所定値以上の評価値を有する画素が１つ以上存在する場合には、当該領域の中の画素のうち、最も高い評価値を有する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出し、１つも存在しない場合には、当該領域の中の画素のうち、画像縮小処理後の画素の位置に最も近い位置に存在する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出する画素選出手段と
を具備することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
画像を処理する情報処理装置に適用される画像処理方法であって、
前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を画素毎に算出するに際し、線状ノイズがあると仮定される位置にある評価対象の画素の画素値と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分、および、前記評価対象の画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがあると仮定される位置にある画素と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分を求め、求めた各差分の相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出し、
前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
画像を処理する画像処理プログラムであって、
前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を画素毎に算出する機能であって、線状ノイズがあると仮定される位置にある評価対象の画素の画素値と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分、および、前記評価対象の画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがあると仮定される位置にある画素と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分を求め、求めた各差分の相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出する機能と、
前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う機能と
をコンピュータに実現させるための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、画像を処理する情報処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ラインスキャナ等で取得した画像データの縮小版をディスプレイに表示し、当該画像データが正常に取得されたかどうかをオペレータが目視で確認した後、その画像データをそれ以降の処理工程に渡すという業務がある。ラインスキャナ等で画像を取得する際には、１〜２画素幅の縦線状のノイズが発生しやすい。この線状ノイズは、画像の縮小処理の際に欠落してしまうことがある。そのような場合、オペレータは当該線状ノイズをディスプレイ上で確認することができない。
【０００３】
なお、画像の中の線状の特徴を検出・抽出する技術には、様々なものがある。例えば、特許文献１には、筋状欠陥検出フィルタ処理工程と、この工程で得られた検出値に基づいて筋状欠陥を検出する工程によって、筋状欠陥を検出することが記載されている。また、特許文献２には、元画像と縮小画像を併用することにより、かすれ画像から精度よく罫線を抽出することが記載されている。
【特許文献１】特開２００５−３４６３００号公報
【特許文献２】特開２０００−２５９８２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１や特許文献２の技術は、線状の特徴を精度よく検出・抽出することを目的とする技術であり、画像の縮小処理の際に線状ノイズが欠落してしまうことを防止する技術ではない。このため、特許文献１や特許文献２の技術を用いたとしても、画像の縮小処理の際に線状ノイズが欠落してしまうことを防止できず、オペレータはディスプレイに表示された縮小画像から当該線状ノイズを確認することができない。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、画像の縮小処理の際に線状ノイズを欠落させずに残すことが可能な画像処理を実現する情報処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を画素毎に算出する評価値演算手段であって、線状ノイズがあると仮定される位置にある評価対象の画素の画素値と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分、および、前記評価対象の画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがあると仮定される位置にある画素と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分を求め、求めた各差分の相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出する評価値演算手段と、前記評価値演算手段により算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う画像縮小処理手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る画像処理方法は、画像を処理する情報処理装置に適用される画像処理方法であって、前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を画素毎に算出するに際し、線状ノイズがあると仮定される位置にある評価対象の画素の画素値と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分、および、前記評価対象の画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがあると仮定される位置にある画素と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分を求め、求めた各差分の相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出し、前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行うことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る画像処理プログラムは、画像を処理する画像処理プログラムであって、前記画像を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を画素毎に算出する機能であって、線状ノイズがあると仮定される位置にある評価対象の画素の画素値と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分、および、前記評価対象の画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがあると仮定される位置にある画素と当該画素から所定数の画素分だけ離れており線状ノイズがないと仮定される位置にある各画素の画素値との差分を求め、求めた各差分の相違の度合いが小さいほど前記評価対象の画素の評価値を大きい値として算出する機能と、前記算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う機能とをコンピュータに実現させるための画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像の縮小処理の際に線状ノイズを欠落させずに残すことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【００１２】
本情報処理システムは、情報処理装置１、ラインスキャナ２、表示装置（ディスプレイ）３、印刷装置（プリンタ）４、通信装置５、および入力装置（キーボード、マウス）６を含む。
【００１３】
情報処理装置１は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）として実現されるものであり、ラインスキャナ２により読み取られた紙葉類Ｓの画像に基づき、画像の縮小処理を行い、縮小画像の表示や印刷、記憶、転送などの処理を行うことができる。特に、この情報処理装置１は、ラインスキャナ２で画像を取得する際に生じる縦線などの線状ノイズを画像縮小処理の際に欠落させないような画像縮小処理を行い、線状ノイズが残った縮小画像を表示装置３に表示させたりすることができる。
【００１４】
ラインスキャナ２は、紙葉類Ｓの表面上を光学的に走査して光電変換を行うことにより紙葉類Ｓ上に記載された情報をカラーもしくはモノクロの画像として生成する装置であり、例えば紙葉類Ｓ上に光を照射する光源、およびその反射光を受けて電気信号に変換する自己走査形のＣＣＤイメージセンサ等によって構成される。このラインスキャナ２により生成される画像信号は、情報処理装置１へ供給される。
【００１５】
表示装置３は、情報処理装置１から出力される紙葉類Ｓの画像を縮小した縮小画像などを表示するものである。
【００１６】
印刷装置４は、情報処理装置１から出力される紙葉類Ｓの画像を縮小した縮小画像などを印刷するものである。
【００１７】
通信装置５は、情報処理装置１から出力される紙葉類Ｓの画像を後段の処理工程へ引き渡すために他の情報処理装置へ送信するものである。
【００１８】
入力装置６は、情報処理装置１を操作するためのものであり、各処理部における演算等で使用する各種の閾値や係数などの設定変更を行ったり、出力処理部１４が出力するデータの種類やデータの出力先を切り替えたりすることができる。
【００１９】
上記情報処理装置１は、各種の情報を記憶する機能として、画像記憶部Ｄ１１、評価値記憶部Ｄ１２、および縮小画像記憶部Ｄ１３を有する。これらは、ハードディスクやメモリなどの記憶媒体を用いて実現される。また、情報処理装置１は、各種の処理機能として、画像取込部１１、評価値演算処理部（評価値演算手段）１２、画像縮小処理部（画像縮小処理手段）１３、および出力処理部１４を有する。これらの機能は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとして実現される。
【００２０】
画像記憶部Ｄ１１は、画像取込部１１により取り込まれた画像を記憶するものである。この画像記憶部Ｄ１１に記憶される画像は、評価値演算処理部１２や画像縮小処理部１３において使用される。
【００２１】
評価値記憶部Ｄ１２は、評価値演算処理部１２により算出される評価値を記憶するものである。この評価値記憶部Ｄ１２に記憶される評価値は、画像縮小処理部１３において使用される。
【００２２】
縮小画像記憶部Ｄ１３は、画像縮小処理部１３により画像が縮小処理された後の縮小画像を記憶するものである。この縮小画像記憶部Ｄ１３に記憶される縮小画像は、出力処理部１４において使用される。
【００２３】
画像取込部１１は、ラインスキャナ２により取得された紙葉類Ｓの画像を取り込むものである。この画像取込部１１は、取り込んだ画像を画像記憶部Ｄ１１に記憶させる。
【００２４】
評価値演算処理部１２は、画像取込部１１により取り込まれた画像（即ち、画像記憶部Ｄ１１に記憶された画像）を構成する各画素の画素値が線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出するものである。例えば、対象の画素の色とその周囲の画素の色との差を表す複数の差分ベクトルのばらつきの度合いに基づいて、各画素の評価値を算出する。この評価値演算処理部１２は、算出した評価値を評価値記憶部Ｄ１２に記憶させる。
【００２５】
画像縮小処理部１３は、評価値演算処理部１２により算出された各画素の評価値（即ち、評価値記憶部Ｄ１２に記憶された評価値）のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行うものである。この画像縮小処理部１３は、画像縮小処理の結果得られる縮小画像を縮小画像記憶部Ｄ１３に記憶させる。
【００２６】
出力処理部１４は、画像縮小処理部１３により生成された縮小画像（即ち、縮小画像記憶部Ｄ１３に記憶された縮小画像）を表示装置３に表示させたり、印刷装置４に印刷させたり、表示装置３もしくは印刷装置４に出力された紙葉類Ｓの縮小画像をオペレータが確認した後に、縮小処理前の元の画像（即ち、画像記憶部Ｄ１１に記憶される画像）を通信装置５（もしくは、リムーバブルな記憶装置）を介して他の情報処理装置へ引き渡したりするものである。
【００２７】
図２は、図１中に示される評価値演算処理部１２に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図である。
【００２８】
評価値演算処理部１２は、各種の情報を記憶する機能として、差分ベクトル記憶部Ｄ２１およびばらつき解析結果記憶部Ｄ２２を有する。また、評価値演算処理部１２は、各種の処理機能として、差分ベクトル算出部（差分ベクトル算出手段）２１、ばらつき解析部（ばらつき解析手段）２２、および評価値算出部（評価値算出手段）２３を有する。
【００２９】
差分ベクトル記憶部Ｄ２１は、差分ベクトル算出部２１により算出される差分ベクトルを記憶するものである。この差分ベクトル記憶部Ｄ２１に記憶される差分ベクトルは、ばらつき解析部２２において使用される。
【００３０】
ばらつき解析結果記憶部Ｄ２２は、ばらつき解析部２２により生成されるばらつき解析結果を記憶するものである。このばらつき解析結果記憶部Ｄ２２に記憶されるばらつき解析結果は、評価値算出部２３において使用される。
【００３１】
差分ベクトル算出部２１は、画像取込部１１により取り込まれた画像（即ち、画像記憶部Ｄ１１に記憶された画像）に基づき、対象の画素の色とその周囲の画素の色との差を表す複数の差分ベクトルを算出するものである。この差分ベクトル算出部２１は、算出した複数の差分ベクトルを差分ベクトル記憶部Ｄ２１に記憶させる。
【００３２】
ばらつき解析部２２は、差分ベクトル算出部２１により算出された複数の差分ベクトル（即ち、差分ベクトル記憶部Ｄ２１に記憶された差分ベクトル）を、当該複数の差分ベクトルのノルムの合計が１となるように調整し、調整した複数の差分ベクトルの始点を揃えたときの各差分ベクトルの終点と、これら終点の平均の位置を示す重心との距離の総和を算出するものである。このばらつき解析部２２は、算出した距離の総和をばらつき解析結果として解析結果記憶部Ｄ２２に記憶させる。
【００３３】
評価値算出部２３は、ばらつき解析部２２により算出された前記距離の総和（即ち、解析結果記憶部Ｄ２２に記憶されたばらつき解析結果）を正負反転させた値を評価値として算出するものである。この評価値算出部２３は、算出した個々の評価値を評価値記憶部Ｄ１２に記憶させる。
【００３４】
図３は、図１中に示される画像縮小処理部１３に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図である。
【００３５】
画像縮小処理部１３は、情報を記憶する機能として、画像判定結果記憶部Ｄ３１を有する。また、画像縮小処理部１３は、各種の処理機能として、画像判定部（画素判定手段）３１および画素選出部（画素選出手段）３２を有する。
【００３６】
画像判定結果記憶部Ｄ３１は、画像判定部３１により判定された画素判定結果を記憶するものである。この画像判定結果記憶部Ｄ３１に記憶される画素判定結果は、画素選出部３２において使用される。
【００３７】
画像判定部３１は、画像取込部１１により取り込まれた画像（即ち、画像記憶部Ｄ１１に記憶された画像）を縮小処理する際の単位となる領域の中に、所定値以上の評価値を有する画素があるかどうかを判定するものである。この画像判定部３１は、判定した結果を画素判定結果記憶部Ｄ３１に記憶させる。
【００３８】
画素選出部３２は、画像判定部３１による判定の結果（即ち、画素判定結果記憶部Ｄ３１に記憶された各画素の判定結果）に基づき、所定値以上の評価値を有する画素が１つ以上存在する場合には、上記領域の中の画素のうち、最も高い評価値を有する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出し、１つも存在しない場合には、上記領域の中の画素のうち、画像縮小処理後の画素の位置に最も近い位置に存在する画素を画像縮小処理後に残す画素として選出するものである。この画素選出部３２は、選出した画素により構成される縮小画像を縮小画像記憶部Ｄ１３に記憶させる。
【００３９】
次に、図４を参照して、情報処理装置１の動作について説明する。
【００４０】
画像取込部１１は、ラインスキャナ２により取得された紙葉類Ｓの画像を取り込む（ステップ１０１）。
【００４１】
次に、評価値演算処理部１２は、画像取込部１１により取り込まれた画像を構成する各画素の画素値が縦線などの線状ノイズを含む確率を表す評価値を、画素毎に、対象の画素の画素値とその周囲の画素の画素値とに基づいて算出する（ステップ１０２）。
【００４２】
次に、画像縮小処理部１３は、評価値演算処理部１２により算出された各画素の評価値のうち、所定値以上の評価値を有する画素を優先して残す画像縮小処理を行う（ステップ１０３）。この画像縮小処理部１３により生成された縮小画像は、例えば表示装置３に表示される。
【００４３】
次に、図５を参照して、図４中のステップ１０２（評価値計算）の処理の詳細について説明する。
【００４４】
まず、差分ベクトル算出部２１は、評価の対象となる対象画素とその周囲の画素との差分ベクトルを算出する。例えば、図６に示すような９個の画素値p(i-2, j-2), p(i, j-2), p(i+2, j-2), p(i-2, j), p(i, j), p(i+2, j), p(i-2, j+2), p(i, j+2), p(i-2, j+2)を使って、図７に示す６個の差分ベクトルv0, v1, v2, v3, v4, v5を算出する（ステップ２０１）。この差分ベクトルは、縦線と仮定される位置の画素とその周辺の縦線ではないと仮定される画素との色の差を表すベクトルであればどのように定義してもよい。
【００４５】
次に、ばらつき解析部２２は、それぞれの差分ベクトルを、６個の差分ベクトルのノルム（長さ）の合計が１となるように調整する。そして、調整されたそれぞれの差分ベクトルの重心（それぞれの差分ベクトルの始点を揃えたときの各差分ベクトルの終点の平均の位置）を求め、調整されたそれぞれの差分ベクトルと重心との距離総和を求める（ステップ２０２）。ここで算出される距離総和が小さいほど、差分ベクトルのばらつきが小さい、すなわち対象画素が縦線としての強い性質を有しているということになる。
【００４６】
次に、評価値算出部２３は、この距離総和を正負反転させたものと評価値とする（ステップ２０３）。この評価値が一定の閾値以上となる画素は、縦線としての強い性質を有しているといえる。
【００４７】
なお、カラー画像でなくモノクロ画像を扱う場合は、縦線部分の画素とその周囲の画素を現す差分はベクトルでなくスカラーになるが、同様の処理で評価値を計算することができる。
【００４８】
次に、図８および図９を参照して、図４中のステップ１０３（画像縮小）の処理の詳細について説明する。
【００４９】
画像縮小処理では、例えば、図９のように元画像の何画素かの候補（図示の例では、９個）のうち１画素を選出し、これを縮小画像の画素として表示する。このときの画素の選出に評価値を利用する。
【００５０】
まず、画素判定部３１は、候補となる画素のなかに、評価値が一定の閾値以上である画素があるかどうかを判定する（ステップ５０１）。
【００５１】
次に、画素選出部３２は、評価値が閾値以上となる画素がない場合、縮小変換後の位置が、縮小画像の画素の位置に最も近くなる画素を選出する（ステップ５０２）。一方、評価値が閾値以上となる画素が１つ以上ある場合、その中で最も評価値の高い画素を選出する（ステップ５０３）。これにより、選出された画素による縮小画像が形成される。
【００５２】
以上詳述したように本実施形態によれば、画像を縮小表示させても線状のノイズを欠落させずに表示させることが可能となるので、オペレータによる目視での確認に見落としがなくなるという効果が得られる。
【００５３】
また、本実施形態によれば、画像中の線状ノイズの有無を判定するための評価値を用いて、縮小表示する際の画素を選出するので、所望の閾値以上の線を縮小画像の中に表示させることが可能となる。
【００５４】
また、本実施形態によれば、評価値演算処理において、線と仮定される画素とその周辺の線ではないと仮定される画素との色の差を表す複数の差分ベクトルのばらつき具合を利用しているので、線の画素値と背景の画素値とで別々の処理を行う必要がなく、１種類の処理で評価値を求めることができる。
【００５５】
また、本実施形態によれば、評価値演算処理において、複数の差分ベクトルを、当該複数の差分ベクトルのノルムの合計が１となるように調整しているので、明度に左右されることなく、精度の高い評価値を得ることができる。
【００５６】
また、本実施形態によれば、画像縮小処理において、表示する候補となる画素の中に評価値が閾値以上となる画素が存在する場合と存在しない場合とで画素の選出方法を変えているので、線らしい画素がある部分では確実に線を表示させることができ、その他の部分ではエッジ部分がぎざぎざになるなどの画質低下を招くことなく表示させることができる。
【００５７】
なお、上述した実施形態で述べた本発明に係る各種の処理手順は、コンピュータプログラムとして、コンピュータ（情報処理装置）により読み取り可能な記憶媒体（例えば磁気ディスク，光ディスク，半導体メモリ）に記憶させておき、必要に応じてそれをプロセッサにより読み出して実行するようにしてもよい。また、このようなコンピュータプログラムは、通信媒体を介してあるコンピュータから他のコンピュータに伝送することにより配布することも可能である。
【００５８】
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すブロック図。
【図２】図１中に示される評価値演算処理部１２に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図。
【図３】図１中に示される画像縮小処理部１３に含まれる各種機能の構成の一例を示すブロック図。
【図４】図１中に示される情報処理装置１の動作を示すフローチャート。
【図５】図４中のステップ１０２（評価値計算）の処理の詳細を示すフローチャート。
【図６】評価の対象となる対象画素とその周囲の画素との差分ベクトルを算出する方法を説明するための図。
【図７】算出される６個の差分ベクトルの例を示す図。
【図８】図４中のステップ１０３（画像縮小）の処理の詳細を示すフローチャート。
【図９】画像縮小処理において元画像の９画素の候補のうち１画素を選出する例を示す図。
【符号の説明】
【００６０】
１…情報処理装置、２…ラインスキャナ、３…表示装置、４…印刷装置、５…通信装置、６…入力装置、１１…画像取込部、１２…評価値演算処理部、１３…画像縮小処理部、１４…出力処理部、２１…差分ベクトル算出部、２２…ばらつき解析部、２３…評価値算出部、３１…画像判定部、３２…画素選出部、Ｄ１１…画像記憶部、Ｄ１２…評価値記憶部、Ｄ１３…縮小画像記憶部、Ｄ２１…差分ベクトル記憶部、Ｄ２２…ばらつき解析結果記憶部、Ｄ３１…画像判定結果記憶部。
【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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