"原稿の紙面を撮影した撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像における複数のエッジ画素を抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ画素に基づき複数の線分を抽出する線分抽出部と、前記複数の線分の傾斜角度について統計的処理を行うことによって前記撮影画像の傾斜角度を推定する傾斜角度推定部と、前記傾斜角度推定部が推定した前記傾斜角度に基づき、前記撮影画像の傾き補正を行うべく前記撮影画像を回転させる画像回転部とを備え、前記傾斜角度推定部は、前記各線分の端点について1または複数の他の線分との接続状態を判定し、当該接続状態の判定対象である線分の少なくとも一方の端点が前記他の線分から所定の距離範囲内にある場合、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出することを特徴とする画像処理装置。前記傾斜角度推定部は、前記判定対象である線分の前記端点と前記他の線分の一方の端点とが所定の距離範囲内ある場合にのみ、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記傾斜角度推定部は、前記判定対象である線分と前記他の線分との接続角度の情報を取得し、当該両線分が略直角に交わる場合にのみ、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記傾斜角度推定部は、前記判定対象である線分と前記他の線分との線分長の情報を取得し、前記判定対象である線分が前記他の線分よりも長い場合にのみ、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記傾斜角度推定部は、前記各線分の相互の交差状態を判定し、判定対象である線分が1または複数の他の線分と交差する場合、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象から除外することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の画像処理装置。前記傾斜角度推定部は、前記統計的処理において、前記複数の線分の傾斜角度についてのヒストグラムの情報を生成し、当該ヒストグラムの度数分布に基づき前記撮影画像の傾斜角度を推定することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれかに記載の画像処理装置。請求項1から請求項6のいずれかに記載の画像処理装置と、前記撮影画像を生成するカメラ部を備えた画像入力装置とを備えた原稿読取システム。ところで、上述のような画像の傾斜角度を精度良く推定するためには、原稿の水平垂直等の基準方向に沿った外形輪郭や図形枠等に基づく情報を用いることが望ましい。一方、原稿内に複雑な図形地図、イラスト、写真等が存在したり、原稿と共に撮影される原稿の載置面に模様や照明光の直接反射領域等が存在したりする場合には、それら原稿内の図形や載置面の模様等から抽出された直線成分等が、画像の傾斜角度の推定に用いる情報のノイズ成分すなわち、原稿の基準方向と一致しないために傾斜角度を推定するのに不適切な情報となって傾斜角度の推定精度に悪影響を及ぼす。しかしながら、上記特許文献2に記載のような従来技術では、上記のような傾斜角度の推定に用いるための情報における有効成分原稿の水平垂直等の基準方向に沿った辺を有する矩形状の原稿の外形輪郭や図形枠等に基づく直線成分であって、傾斜角度の推定に用いるのに適切な情報を効果的に抽出するための構成を有していないため、原稿の種類や原稿の載置面の状態によっては、画像の傾斜角度を精度良く推定することが難しくなるという問題があった。つまり、上記従来技術では、画像中の図形や模様等から画像の傾斜角度を適切に反映しない角度の直線成分等が多く抽出された場合には、誤った傾斜角度が推定される場合があった。本発明は、このような従来技術の課題を鑑みて案出されたものであり、読み取られた原稿の画像の傾斜角度を推定する場合に、当該画像から取得された傾斜角度の推定に用いるための情報における有効成分を効果的に抽出することにより、傾斜角度を精度良く推定可能とした画像処理装置およびこれを備えた原稿読取システムを提供することを主目的とする。本発明の画像処理装置は、原稿の紙面を撮影した撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像における複数のエッジ画素を抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ画素に基づき複数の線分を抽出する線分抽出部と、前記複数の線分の傾斜角度について統計的処理を行うことによって前記撮影画像の傾斜角度を推定する傾斜角度推定部と、前記傾斜角度推定部が推定した前記傾斜角度に基づき、前記撮影画像の傾き補正を行うべく前記撮影画像を回転させる画像回転部とを備え、前記傾斜角度推定部は、前記各線分の端点について1または複数の他の線分との接続状態を判定し、当該接続状態の判定対象である線分の少なくとも一方の端点が前記他の線分から所定の距離範囲内にある場合、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出することを特徴とする。このように本発明によれば、読み取られた原稿の画像の傾斜角度を推定する場合に、当該画像から取得された傾斜角度の推定に用いるための情報のノイズ成分を効果的に除去することにより、傾斜角度を精度良く推定可能となるという優れた効果を奏する。上記課題を解決するためになされた第1の発明は、原稿の紙面を撮影した撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像における複数のエッジ画素を抽出するエッジ抽出部と、前記エッジ画素に基づき複数の線分を抽出する線分抽出部と、前記複数の線分の傾斜角度について統計的処理を行うことによって前記撮影画像の傾斜角度を推定する傾斜角度推定部と、前記傾斜角度推定部が推定した前記傾斜角度に基づき、前記撮影画像の傾き補正を行うべく前記撮影画像を回転させる画像回転部とを備え、前記傾斜角度推定部は、前記各線分の端点について1または複数の他の線分との接続状態を判定し、当該接続状態の判定対象である線分の少なくとも一方の端点が前記他の線分から所定の距離範囲内にある場合、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出する構成とする。これによると、抽出された複数の線分の傾斜角度の統計的処理によって撮像画像の傾斜角度を推定する場合に、端点が他の線分上に実質的に位置する線分を統計的処理の対象として抽出する構成としたため、統計的処理の対象から有効成分を効果的に抽出することができ、その結果、撮像画像の傾斜角度を精度良く推定することが可能となる。また、第2の発明は、前記第1の発明において、前記傾斜角度推定部は、前記判定対象である線分の前記端点と前記他の線分の一方の端点とが所定の距離範囲内ある場合にのみ、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出する構成とする。これによると、他の線分と端点同士が実質的に一致する判定対象の線分例えば、原稿の外形輪郭や図形枠等に基づく線分等のみを統計的処理の対象として抽出する構成としたため、統計的処理の対象から有効成分をより効果的に抽出することができる。また、第3の発明は、前記第2の発明において、前記傾斜角度推定部は、前記判定対象である線分と前記他の線分との接続角度の情報を取得し、当該両線分が略直角に交わる場合にのみ、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出する構成とする。これによると、判定対象の線分が他の線分と略直角の関係にある場合にのみ統計的処理の対象として抽出する構成としたため、原稿の水平垂直等の基準方向に沿った辺を有する矩形状の外形輪郭や図形枠等に基づく線分を有効成分として確実に抽出することができる。また、第4の発明は、前記第1の発明において、前記判定対象である線分と前記他の線分との線分長の情報を取得し、前記判定対象である線分が前記他の線分よりも長い場合にのみ、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象として抽出する構成とする。これによると、判定対象の線分が他の線分よりも長い場合に統計的処理の対象として抽出する構成としたため、比較的長い線分となる矩形状の外形輪郭や図形枠等に基づく線分を有効成分として抽出することができる。また、第5の発明は、前記第1から第4の発明のいずれかにおいて、前記傾斜角度推定部は、前記各線分の相互の交差状態を判定し、判定対象である線分が1または複数の他の線分と交差する場合、当該判定対象である線分を前記統計的処理の対象から除外する構成とする。これによると、抽出された複数の線分の傾斜角度の統計的処理によって撮像画像の傾斜角度を推定する場合に、各線分の相互の交差状態を判定し、判定対象である線分が1または複数の他の線分と交差する場合には、この判定対象である線分を統計的処理の対象から除外する構成としたため、統計的処理の対象からノイズ成分をより効果的に除去することができ、その結果、撮像画像の傾斜角度をより精度良く推定することが可能となる。また、第6の発明は、前記第1から第5の発明のいずれかにおいて、前記傾斜角度推定部は、前記統計的処理において、前記複数の線分の傾斜角度についてのヒストグラムの情報を生成し、当該ヒストグラムの度数分布に基づき前記撮影画像の傾斜角度を推定する構成とする。これによると、ノイズ成分が除去された処理対象に基づき度数分布のばらつきの少ないヒストグラムが生成されるため、簡易な処理に基づき撮影画像の傾斜角度を精度良く推定することが可能となる。また、第7の発明は、前記第1から第6の発明のいずれかに係る画像処理装置と、前記撮影画像を生成するカメラ部を備えた画像入力装置とを備えた原稿読取システムである。以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。<第1実施形態>図1は、第1実施形態に係る原稿読取システム1を示す全体構成図である。この原稿読取システム1は、本原稿Bの紙面の画像を読み取って、紙面の画像データを取得するものであり、紙面を撮影して映像信号に変換する書画カメラ画像入力装置2と、この書画カメラ2と通信可能に接続されたPC3とから構成される。書画カメラ2は、撮影機能を有するカメラ部4と、このカメラ部4を保持するスタンド部5とを備えている。カメラ部4は、CCDやCMOS等からなるイメージセンサと、LEDや蛍光ランプ等からなる照明用光源共に図示せずとを内蔵する。スタンド部5は、机上面などの載置面6に載置される略V字状の脚7と、この脚7に支持され、斜め上方に伸縮自在のアーム8とを有している。アーム8は、ヒンジ部8aによってカメラ部4を回動可能に保持しており、これにより、カメラ部4の光軸方向撮影方向を調整可能となっている。PC3は、書画カメラ2の各種動作条件をユーザが設定したり、書画カメラ2で撮像した撮影画像をユーザが確認したりするための入出力装置として機能すると共に、撮影画像の画像処理や記録等を行う画像処理装置としても機能する。なお、原稿読取システム1において書画カメラ2と共に用いられる装置としては、PCに限らず同様の機能を実現可能な任意の情報処理装置を用いることができる。また、PC3の機能の一部を書画カメラ2に付加することや、PC3と書画カメラ2とを一体的に構成することも可能である。また、書画カメラ2とPC3は直接的に接続されている必要はなく、例えば図示しないネットワークを介して接続されていてもよい。このように構成した場合、書画カメラ2が撮像のためのトリガ信号を発生させ具体的には、例えばイメージキャプチャを指示するスイッチやボタン、遠隔のPC3例えば、サーバに対してプッシュ型のデータ伝送をすることになる。書画カメラ2による撮影では、ユーザがカメラ部4の真下光軸方向の載置面6上に本Bを開いた状態で載置することにより、本Bの見開き2ページと本Bの周囲の載置面6の一部を含む撮影画像動画または静止画が得られる。撮影画像は、PC3に適宜送信され、そこで必要な画像処理がなされた後、所定の記録媒体に保存されると共にユーザに対して表示される。なお、原稿読取システム1が読み取る原稿は、本に限らず、文字、図面、写真その他これに類する情報を含む任意の情報伝達媒体とすることができる。更に、この情報伝達媒体はポジフィルム、ネガフィルム等の透過原稿であってもよく、この場合は、例えば透明な導光板の側面に光源を配置した光源ユニットにより背面から光を照射し、透過光を撮像するように構成すればよい。図2は、図1中の書画カメラ2およびPC3の概略構成を示すブロック図である。書画カメラ2は、カメラ部4を備えた撮像処理部11と、ユーザが設定した動作条件に基づいて撮像処理部11に所要の動作を行わせる操作指示部12と、PC3との接続のためのUSB規格等に準拠する外部インタフェイス13とを有している。PC3は、書画カメラ2との接続のためのUSB規格等に準拠する外部インタフェイス21と、書画カメラ2からの撮影画像データが入力される画像データ入力部撮影画像取得部22と、撮影画像の記録や表示に際して必要な画像処理を行う画像処理部23と、キーボード等からなる入力操作部24においてユーザが設定した動作条件を書画カメラ2に対して送信する操作系制御部25と、画像処理後の撮影画像をLCDやプロジェクタ等からなる表示部26に表示するためのデータを生成する表示データ生成部27と、画像処理後の撮影画像データを保存するデータ格納部28とを有している。画像処理部23は、撮像画像の傾き補正を行う画像傾斜補正部30を有している。画像傾斜補正部30によって処理される撮影画像データは画像データ記憶部36から読み出され、また、後述する画像傾斜補正部30での統計的処理等に用いられる各種パラメータの情報はパラメータ記憶部37から読み出される。PC3における画像データ入力部22、画像処理部23、操作系制御部25および表示データ生成部27等における処理機能は、画像処理アプリケーションなどのプログラムをCPUで実行するソフトウェア処理によって実現することができる。もちろんPC3を画像処理装置と解釈して、特定の処理を高速に実行するハードウェアを備える構成としてもよい。PC3において、画像データ入力部22は、書画カメラ2から送信される撮影画像データを画像処理部23の画像データ記憶部36に格納し、必要に応じてその撮影画像データを画像傾斜補正部30に出力する。そして、画像傾斜補正部30は、撮影画像データの画像処理の際に撮影画像の傾斜角度を推定すると共に、その推定した傾斜角度に基づき撮影画像の傾き補正を行う。傾き補正された撮影画像データは、データ格納部28に格納されると共に、表示データ生成部27に送られて表示部26に表示される。画像傾斜補正部30は、撮影画像のグレースケール変換や2値化を行うグレースケール変換部31と、グレースケール変換された撮影画像について複数のエッジ画素を抽出するエッジ検出を行うエッジ抽出部32と、抽出された複数のエッジ画素に基づき当該エッジ画素を結ぶ複数の線分直線成分の抽出を行う線分抽出部33と、抽出された複数の線分の傾斜角度について統計的処理を行うことによって撮影画像の傾斜角度を推定する傾斜角度推定部34と、推定された傾斜角度に基づき撮影画像を回転させる処理を行う画像回転部35とを有している。また、PC3において、ユーザは入力操作部24を操作することにより、書画カメラ2で撮影される画像の解像度、フレームレート、シャッタスピード、照明用光源の発光量などの動作条件を適宜入力することができる。この動作条件は、操作系制御部25から書画カメラ2に対して制御信号として送信され、書画カメラ2では、PC3からの制御信号に基づき操作指示部12が送出した処理命令にしたがって撮像処理部11が撮影動作を実行する。図3は図1の原稿読取システム1による原稿読取手順の要部を示すフロー図であり、図4は図3中の画像入力ST101により取得された撮影画像の一例を示す模式図であり、図5は図3中の線分抽出処理ST104の結果の一例を示す説明図であり、図6は図3中の傾斜角度推定処理ST105における処理対象の抽出過程の一例を示す説明図であり、図7は図3中の画像回転処理ST106の結果の一例を示す模式図である。まず、ユーザは、読取位置書画カメラ2の撮影可能位置に本を開いた状態でセットし、書画カメラ2を起動させると共に、PC3で所要のアプリケーションを起動させる。これにより、画像の入力、すなわち書画カメラ2での撮像が開始されてその撮影画像データがPC3に順次送信されるST101。ここで、撮影画像は、例えば図4に示すように、書画カメラ2の撮影エリア40により矩形の外形輪郭線が画成され、本Bの紙面の画像とその背景となる載置面6の画像とを含む。本Bの紙面には、文字や記号等が表示される文章領域43と、図面や写真等ここでは、地図の挿絵が表示される図形枠44とが含まれる。図4では、傾き補正が必要となる撮像画像の例を示している。つまり、撮影画像の水平横方向をX軸方向、垂直縦方向をY軸方向とすると、撮影画像の仮想の水平線原稿の基準方向H1は、後に詳述する傾き補正の目標方向となるX軸に平行な補正基準線H0に対して角度θだけ傾いている。ここでは説明の便宜上、図示等を省略するが、撮影画像の仮想の垂直線についても水平線H0と同様に原稿の基準方向とすることが可能であり、その場合、Y軸に平行な方向が傾き補正の目標方向となる。次に、PC3では、書画カメラ2から受信した撮影画像データを画像データ入力部22が画像データ記憶部36に格納した後、グレースケール変換部31が撮影画像をRGBのカラー画像から白黒画像に変換するST102。このグレースケール変換処理は、中間値法等の周知の方法を用いて行うことができる。書画カメラ2がYC分離後の信号を直接出力する構成であれば、Y輝度信号をそのまま用いるとよい。続いて、エッジ抽出部32は、グレースケール変換された撮影画像において輝度が急激に変化する部位をエッジ画素として抽出するST103。このエッジ抽出処理は、キャニーCanny法等の周知の方法を用いて行うことができる。更に、線分抽出部33は、検出された複数のエッジ画素から線分の抽出直線成分検出を行うST104。この線分抽出処理は、確率的ハフHough変換等の周知の方法を用いて行うことができる。確率的ハフ変換では、画像の中から端点を持つ線分を検出する際に用いられ、検出された線分について始点,終点の座標値を取得することができる。ここで抽出された端点の座標値等の各線分のデータは、線分リスト情報としてパラメータ記憶部37に格納される。この線分抽出処理により、例えば図5に示すように、本Bの紙面の画像および載置面6の画像において複数の線分L図5中の実線参照が検出される。ここで、本Bの外形輪郭および原稿綴じ部や図形枠44において検出される線分Lvは、本Bの水平または垂直方向に概ね整列する傾向にある。また、文章領域43において検出される線分Lwは、文章の各行の方向ここでは、本Bの水平方向に概ね整列する傾向にある。一方、図形枠44内に記載された図、記号、写真、マンガの線や載置面6特に繊維など、微細なテクスチャが表れやすい場合において検出される線分Lxは、互いに交差した不規則な状態となる傾向にある。次に、傾斜角度推定部34は、線分抽出部33により検出された複数の線分からノイズ成分本Bの基準方向と一致しないために傾斜角度を推定するのに不適切な線分を除去した後、残った線分の傾斜角度について統計的処理を行うことによって撮影画像の傾斜角度を推定するST105。この傾斜角度推定処理については後に詳述するが、統計的処理では、例えば図5に示した図形枠44内や載置面6の画像における不規則な状態の線分Lxを主なノイズ成分と見なして処理の対象から除外する。このような線分は、互いに交差している傾向にあり、各線分の相互の交差状態を判定することにより、ノイズと識別することが可能である。その結果、例えば図6に示す本Bの外形輪郭および原稿綴じ部や図形枠44において抽出した線分Lvや、文章領域43において抽出した線分Lwのように、撮影画像の傾斜角度を推定するのに適切な有効線分原稿の基準方向に沿った線分を処理対象として抽出することができる。その後、画像回転部35は、推定された傾斜角度に基づき撮影画像を回転させることにより撮影画像の傾きを補正し、これにより、正規の読取位置にてすなわち、傾きなしで本Bの紙面が読み取られた場合と同等の撮影画像を生成するST106。この画像回転処理により、例えば図7に示すように、原稿の基準方向水平垂直方向と目標方向X軸Y軸方向とが略一致して撮影画像の傾きが解消される。なお、傾き補正された撮影画像は、画像傾斜補正部30から表示データ生成部27およびデータ格納部28に送られる。そして、表示データ生成部27では傾き補正後の撮像画像に対して、例えばそのページ全体からコンテンツが記載されている領域を抽出し、本の高さに起因する湾曲を補正してフラットな画像を生成して表示部26に表示する。図8は図3中の傾斜角度推定処理ST105の詳細を示すフロー図であり、図9は図8中の線分リスト情報取得ST201において取得される線分リスト情報の概要を示す説明図であり、図10は図8中の交差判定ST206に関する各線分の比較手順の概要を示す説明図であり、図11は図8の傾斜角度推定処理によって生成されるヒストグラムの一例を示す図であり、図12は図8中の交差判定ST206における2つの線分の交差状態を示す説明図である。図8において、まず、傾斜角度推定部34は、パラメータ記憶部37から画像処理の対象となる撮影画像についての線分リスト情報を取得するST201。この線分リスト情報は、上述したように確率的ハフ変換等によって生成されたものであり、例えば図9に示すように、複数の線分ここでは、n本の線分Line1~Linenの各々における両端点A,Bの座標データ~等が含まれる。次に、各線分の相互の交差状態を判定するために、線分リスト情報にある全ての線分から1つの線分を検査対象線分判定対象である線分として抽出しST202、更に、線分リスト情報にある全ての線分から検査対象線分以外の1つの線分を比較対象線分他の線分として抽出するST204。なお、少なくとも傾斜角度推定処理の開始時には、比較が終了していない検査対象線分および比較対象線分が存在するため、ステップST203,ST205では共にNoと判定される。次に、ステップST202で抽出した検査対象線分がステップST204で抽出した比較対象線分と交差するか否かを判定し、交差する場合ST206;Yesには、当該検査対象線分をステップST202の抽出候補から除外しST207、更に、ステップST204で抽出されるべき比較対象線分の情報をリセットするST208。これにより、当該検査対象線分は、統計的処理の対象から除外される。その後、再びステップST202に戻り、まだ交差状態を判定していない次の検査対象線分を上記と同様に抽出する。一方、検査対象線分と比較対象線分とが互いに交差しない場合ST206;Noには、当該比較対象線分をステップST204の抽出候補から除外するST209。その後、再びステップST204に戻り、まだ交差状態を判定していない次の比較対象線分を上記と同様に抽出する。ここで、上記ステップST202およびST204等に関する各線分の比較手順の概要について説明する。例えば図10に示すように、傾斜角度推定部34は、まず検査対象線分としてLine1リストにおいて最上位の線分を抽出する一方、比較対象線分としてLine2検査対象線分を除き、リストにおいて最上位の線分を抽出する。このとき、Line1には検査処理が終了したことを示す検査処理済フラグ図10では、Trueの場合をチェックマークで示している。他のフラグも同様。を付与し、また、Line2には比較処理が終了したことを示す比較処理済フラグを付与する。さらに、ステップST206において検査対象線分のLine1と比較対象線分のLine2とが交差すると判定した場合には、交差済みであることを示す交差判定フラグ図示せずを付与する。また、ステップST206において交差しないと判定した場合には、ステップST204に戻って次の比較対象線分のLine3検査対象線分および比較済みの比較対象線分を除き、リストにおいて最上位の線分を抽出し、上記と同様に検査対象線分との交差状態を判定する。ステップST204における比較対象線分の抽出は、ステップST206において検査対象線分と比較対象線分とが交差すると判定するST206;Yesか、所定の検査対象線分例えば、Line1について全ての比較対象線分例えば、Line2~Linenとの比較が終了するST205;Yesまで順次行う。最終的に、所定の検査対象線分と交差する比較対象線分が存在しない場合ST205;Yes、傾斜角度推定部34は、当該検査対象線分の座標データに基づきその傾斜角度θを算出しST210、その算出結果をヒストグラム情報に追加すなわち、統計的処理の対象として抽出するST211。つまり、横軸を傾斜角度θ、縦軸を度数として、θに対応する度数をカウントアップする。この処理によって、最終的に全ての検査対象線分ここでは、Line1~Linenの交差状態の判定が終了するとST203;Yes、傾斜角度推定部34は、ステップST211において追加されたヒストグラム情報に基づき、例えば図11に示すようなヒストグラムを生成し、このヒストグラムの傾斜角度分布における最大度数を検索するST212。そして、傾斜角度推定部34は、検索した最大度数の値例えば、階級の間隔の中間値を撮影画像の傾斜角度として推定するST213。書画カメラの利用シーンでは、ユーザは、ユーザと対面する位置に書画カメラを設置して、ユーザが本を読む際の状態のままつまり、書画カメラ1の略V字状の脚7の根元の側に、本の上段が位置するように図1参照、本を撮像範囲に置くのが自然だと考えられる。そうすると、撮影画像の傾斜角度は通常は一定の範囲内となり、ヒストグラムの階級の値も所定の範囲ここでは、-45°~45°に制限するとよい。もちろん、このように狭く限定することなく、撮像画像の傾斜角度として例えば±180 ゚を許容してもよい。また、撮影画像の水平垂直の双方を基準方向とする場合には、両基準方向に対する傾斜角度の度数分布を重ねるようにデータを処理してヒストグラムを生成することができる。なお、ヒストグラムの階級の間隔境界値は、読取対象となる原稿の種類や紙面の内容に応じて適宜変更することができる。次に、図12を参照して上記ステップST206における判定の詳細について説明する。ここでは、検査対象線分Line1を端点AXa1,Ya1および端点BXb1,Yb1を結ぶ線分とし、また、比較対象線分Line2を端点AXa2,Ya2および端点BXb2,Yb2を結ぶ線分とする。両線分の交差判定には、以下の式1および式2を用いる。ただし、D=Xb1-Xa1×Yb2-Ya2-Yb1-Ya1×Xb2-Xa2とする。r=Yb2-Ya2×Xa2-Xa1-Xb2-Xa2×Ya2-Ya1/D式1s=Yb1-Ya1×Xa2-Xa1-Xb1-Xa1×Ya2-Ya1/D式2ここで、上記式1のrおよび式2のsが次の条件1を満たすとき、Line1およびLine2が互いに交差すると判定する。0Δ<r<1-Δ且つ0Δ<s<1-Δ条件1上記条件1においては、Δ=0とすることも可能であるが、Δを適切な値0<Δ<<1に設定することにより、一方の線分の端点が他方の線分の端点と一致する場合以下、L字接続状態という。ただし、端点同士が一致すると見なせる程度に近接する互いに所定の距離範囲内ある場合も含む。や、一方の線分の端点が他方の線分上に位置する場合以下、T字接続状態という。ただし、端点が線分上に位置すると見なせる程度に互いに近接する所定の距離範囲内ある場合も含む。を交差状態から排除している。即ち、本実施形態では、Δを0より大きな値例えば、0.05に設定し、検査対象線分と比較対象線分とが完全に交わる場合以下、完全交差状態という。のみを交差していると判定する。このように、上記原稿読取システム1では、傾斜角度推定部34が、各線分の相互の交差状態を判定し、他の線分と交差しない線分のみをヒストグラム情報に追加するすなわち、他の線分と交差する線分をヒストグラム情報から除外する、あるいはヒストグラム情報に加えない構成としたため、統計的処理の対象からノイズ成分図5に示すLxを効果的に除去することができ、その結果、撮影画像の傾斜角度を精度良く推定することが可能となる。なお、本実施形態では、他の線分と交差する線分は、その交点数にかかわらずヒストグラム情報から除外する構成としたが、より多くの他の線分例えば、2以上の他の線分と交差する線分のみをヒストグラム情報から除外する構成としてもよい。また、上記原稿読取システム1では、傾斜角度推定部34が完全交差状態のみを交差と判定する構成であるため、原稿の基準方向と一致する本Bの外形輪郭その多くがL字接続状態を有するおよび原稿綴じ部や図形枠44等の画像から抽出された有効線分がノイズ成分として統計的処理の対象から除去されることを抑制することが可能となる。なお、図3に示した線分抽出処理ST104において、本Bの外形輪郭および原稿綴じ部や図形枠44等の角部において線分同士が接続しない状態で抽出される傾向にあれば、上記完全交差状態に限らず、L字接続状態やT字接続状態を含めて交差していると判定すなわち、条件1においてΔ=0に設定してもよい。さらに、上記原稿読取システム1では、撮影画像の傾斜角度推定処理において、ノイズ成分が除去された処理対象線分の集合に基づきヒストグラムが生成されるため、ばらつきの少ない度数分布が形成されて簡易な処理に基づき撮影画像の傾斜角度を精度良く推定することが可能となるという利点もある。<第2実施形態>図13は第2実施形態に係る撮影画像の一例を示す模式図であり、図14は線分抽出処理図3中のステップST104に対応の結果の一例を示す説明図であり、図15は傾斜角度推定処理同ST105に対応における処理対象の抽出過程の一例を示す説明図であり、図16は画像回転処理同ST106に対応の結果の一例を示す模式図である。図13~図16では、上述の第1実施形態と同様の構成要素について同様の符号が付されている。また、第2実施形態において、以下で特に言及しない事項については、第1実施形態の場合と同様とする。この第2実施形態は、例えば図13に示すように、読取対象である本B0が読取対象外の他の本B1、B2の上に重ねて載置されているすなわち、撮影エリア40内に読取対象の原稿の他に、その下側に位置する読取対象外の他の原稿の一部が含まれる場合などに好適である。ここでは図示しないが、本の紙面の内容は図4に示したものと同様である。線分抽出処理では、例えば図14に示すように、本B0の画像のみならず、本B1、B2の画像においても複数の線分L0~L2が検出される。ここでは、説明の便宜上、本B0~B2の外形輪郭や原稿綴じ部からそれぞれ抽出された線分のみを示し、各紙面や載置面6から抽出される線分を省略しているが、第1実施形態で説明した、交差する線分を除去する処理が行なわれる。本B1本B2の場合も同様の外形輪郭から検出される線分は、例えば図14中の拡大部XIVに示す線分L1のように、一方の端点Aが本B0の外形輪郭から検出される線分L0に接続線分L0上に位置してT字接続状態となり、且つ他方の端点Bが撮影エリア40の外周縁撮影画像の外形輪郭線に接続する傾向にある。このような読取対象外の原稿の外形輪郭等から抽出される線分は、ノイズ成分として傾斜角度推定の統計的処理に与える影響が大きいため、優先的に除外することが望ましい。そこで、傾斜角度推定部34は、各線分の端点について他の線分との接続状態を判定することにより、上記のような読取対象外の原稿の外形輪郭等から抽出される線分を統計的処理の対象から除外する処理を行う。この傾斜角度推定処理については後に詳述するが、統計的処理では、例えば図14に示した本B1、B2の外形輪郭等から抽出した線分L1、L2を主なノイズ成分と見なして処理の対象から除外する。その結果、例えば図15に示す本Bの外形輪郭において抽出した線分L0のように、撮影画像中の本の傾斜角度を推定するのに適切な有効線分を処理対象として抽出することができる。また、画像回転部35は、推定された傾斜角度に基づき撮影画像を回転させることにより撮影画像を補正し、これにより、例えば図16に示すように、原稿の基準方向と目標方向とが一致して撮影画像の傾きが解消される。即ち、第1実施形態では、T字接続状態やL字接続状態は交差状態ではないとされ、ノイズ成分として除去されないが、第2実施形態では、T字接続状態やL字接続状態が特定の条件を満たす場合は、これをノイズ成分とみなして傾斜角度の検出対象から除外する処理を行なう。図17は第2実施形態に係る傾斜角度推定処理図3中のステップST105に対応の詳細を示すフロー図であり、図18は図17中のT字接続判定ST306における2つの線分の接続状態の説明図である。図17において、ステップST301~ST305およびステップST308~ST314は、第1実施形態の図8におけるステップST201~ST205およびステップST207~ST213にそれぞれ相当するため詳細な説明は省略する。一方、図17では、図8のステップST206とは異なる処理を行うステップST306およびST307が実施される。ステップST306において、傾斜角度推定部34は、ステップST302で抽出した検査対象線分がステップST304で抽出した比較対象線分に対してT字接続状態であり、且つT字の縦画T字を手書きしたときに第二画に該当する部分をいう。以下同じに相当するか否かを判定する。そこで、検査対象線分がT字接続状態にあり、且つT字の縦画に相当する場合Yesには、更に、他方の端点T字接続とは反対側の端点が撮影エリア40の外周縁に接続するか否かを判定するST307。そして、ステップST307において、他方の端点が撮影エリア40の外周縁に接続する場合Yesには、ステップST308に進み、当該線分成分を傾斜角度推定から除外する処理を行う。例えば、図14中XIVでは、L0を境界としてL1側に含まれる線分成分は、本B1に起因するノイズ成分とみなし、全て傾斜角度推定のためのヒストグラム情報から除外する。その後は図8と同様の処理が実施される。一方、検査対象線分が比較対象線分に対してT字接続状態にない又はT字接続状態にあってもT字の横画T字を手書きしたときに第一画に該当する部分をいう。に相当する場合ST306;No、或いは、他方の端点が撮影エリア40の外周縁に接続しない場合ST307;Noには、ステップST310に進み、その後は図8と同様の処理が実施される。次に、図18を参照して上記ステップST306における判定の詳細について説明する。図18に関し、特に言及しない点については、上述の図12に関する説明と同様とする。上記ステップST306では、例えば図18に示すように、検査対象線分Line1が、比較対象線分Line2に対してT字接続状態にあり、且つT字の縦画であるか否かすなわち、検査対象線分Line1の端点AXa1,Ya1が比較対象線分Line2上端点を除くに位置するか否かが判定される。図18では、検査対象線分Line1の端点AXa1,Ya1周辺を各画素Pe単位に拡大して示している。この判定には、上述の式1および式2を用いることができる。そして、上記rおよびsが次の条件2を満たすとき、検査対象線分Line1が、比較対象線分Line2に対してT字接続状態にあり、且つT字の縦画であると判定する。r=0±Δ若しくはr=1±Δ条件2上記条件2においては、Δ=0とすることも可能であるが、Δを適切な値0<Δ<<1に設定することにより、検査対象線分Line1の端点Aが比較対象線分Line2上に位置すると見なせる程度に比較対象線分Line2に近接する場合すなわち、図18中の距離d0が所定の閾値以下の場合も実質的に接続するとしてT字接続状態に含ませることができる。本実施形態では、Δを0より大きな値に設定し、検査対象線分と比較対象線分とが近接する場合も含めて接続していると判定する。なお、上述したST307では、端点と撮像エリア40の接続が曖昧となる状況が発生しない前提で接続有無を判定しているが、ここで示した接続状態の判定方法は、上記ステップST307における判定にも同様に適用することができる。また、以上の説明ではT字接続か否かの判定は、条件2にのみ従っているが、これに、Line1とLine2の成す角度を判定条件として加えてもよい。実際に画像を回転させる角度は、例えば2 ゚,4 ゚...といった離散的な値とすることがあるが、この回転角度のステップ角より小さい角度で交わる線分情報は、撮影エリア40の外周縁に接続するか否かにかかわらず考慮する必要がない。従って、Line1とLine2の交差角度が所定角度以下である場合は、接続判定処理を省略することができる。また、撮像対象ページの下のページが少しずれて、その輪郭が表に見えるような場合も、Line1とLine2の成す角度は小さく、ノイズとして除去すべき対象となる。図19は、第2実施形態に係る傾斜角度推定処理の第1の変形例を示すフロー図である。図19において、ステップST401~ST406およびステップST409~ST415は、第1実施形態の図8におけるステップST201~ST206およびステップST207~ST213にそれぞれ相当するため詳細な説明は省略する。一方、図19では、ステップST406の後に、更に、図17のステップST306、ST307にそれぞれ相当するステップST407、ST408が実施される。すなわち、この第1の変形例では、第1実施形態の場合と同様に、検査対象線分が比較対象線分と交差する場合には、当該検査対象線分が抽出候補ヒストグラム情報の対象から除外されると共に、更に、検査対象線分が比較対象線分に対してT字接続状態にあり且つその縦画に相当する場合には、当該検査対象線分が抽出候補から除外される。これにより、傾斜角度推定の統計的処理の対象からノイズ成分をより効果的に除去することができ、その結果、撮像画像の傾斜角度をより精度良く推定することが可能となる。図20は、第2実施形態に係る傾斜角度推定処理の第2の変形例による処理対象の抽出過程の一例を示す模式図である。第2実施形態において、読取対象外の原稿の外形輪郭等から抽出される線分には、図15中の拡大部XVに示す線分L1のように、一方の端点が本B0の外形輪郭から検出される線分L0に接続していても、他方の端点が、別の線分に接続するなどして、撮影エリア40の外周縁に接続しないものが存在する。このような場合、図20に示すように、ユーザは、傾斜角度推定処理に際し、表示部26で撮像画像を確認しながら入力操作部24共に図2参照で操作することにより、撮影エリア40の外周縁を標準の大きさから縮小する図20中の2点鎖線および実線参照ことができる。これにより、図20中の拡大部XXに示すように、別の線分にL字状に接続していた線分L1の他方の端点が撮影エリア40の外周縁に接続した状態となり、上述の図17におけるステップST307における判定において、当該線分L1をヒストグラム情報への追加の対象から除外することが可能となる。他方、撮影エリア40の外周縁から所定範囲を占める外縁部において、L字接続状態を検出した場合、L字を構成する2つの線分情報を傾斜角度推定のためのヒストグラム情報から除外する、というアルゴリズムを採用してもよい。このように、第2実施形態に係る原稿読取システム1では、傾斜角度推定部34が、本B0の外形輪郭から抽出される線分と撮像画像の外形輪郭線との双方に実質的に接続する本B1、B2の外形輪郭や載置面の画像から抽出された線分を統計的処理の対象から除外する構成としたため、統計的処理の対象からノイズ成分を効果的に除去することができ、その結果、撮像画像の傾斜角度を精度良く推定することが可能となる。特に、撮影エリア40内に複数の原稿を重ねて配置した場合でも、最上位に載置された原稿の画像の傾きを確実に補正することが可能となる。<第3実施形態>図21は、第3実施形態に係る線分抽出処理図3中のステップST104に対応の結果の一例を示す模式図である。図21では、上述の第1または第2実施形態と同様の構成要素について同様の符号が付されている。また、第3実施形態において、以下で特に言及しない事項については、第1または第2実施形態の場合と同様とする。図21に示すように、第3実施形態の線分抽出処理においては、上述の図5の場合と同様に、本Bの紙面の画像および載置面6の画像において、複数の線分Lv、Lw、Lxが検出される。ここで検出された複数の線分の中には、図21中の拡大部XXIaに示す外形輪郭から抽出された2つの線分Lvのように、線分同士が互いにL字接続状態にあるものが存在する。このようなL字接続状態にある線分は、原稿の基準方向に一致して延在し、傾斜角度推定部34の統計的処理に適する有効線分である可能性が高い。特に、線分同士が互いに略直交する場合には有効線分である可能性がより高くなる。また、図21中の拡大部XXIbに示す載置面6から抽出された線分Lxおよび外形輪郭から抽出された線分Lvのように、線分同士がT字接続状態にあるものが存在する。このT字接続状態の線分においては、ノイズ成分である比較的短い線分Lxが本Bの外形輪郭等から抽出された比較的長い線分Lvに接続するような場合が多く、両線分のうち短い方を除外することが望ましい。そこで、傾斜角度推定部34は、各線分が互いにL字接続状態となるか否かを判定することにより、統計的処理に適する処理対象を抽出し、更に、残りの線分において線分同士がT字接続状態にあるか否かを判定し、T字接続状態にある場合には、より短い線分の方をノイズ成分として除外する。これにより、撮影画像の傾斜角度を推定するのに適切な線分を処理対象として抽出することができる。図22は第3実施形態に係る傾斜角度推定処理図3中のステップST105に対応の詳細を示すフロー図であり、図23は図22中の接続判定ST505における2つの線分の接続状態の説明図である。図22において、ステップST501~ST504およびステップST514、ST515は、第1実施形態の図8におけるステップST201~ST204、およびステップST212、ST213にそれぞれ相当するため詳細な説明は省略する。ステップST505において、傾斜角度推定部34は、ステップST502で抽出した検査対象線分と、ステップST504で抽出した比較対象線分とが互いにL字接続状態にあるか否かを判定するST505。ここで、互いにL字接続状態にある場合Yes、当該検査対象線分の傾斜角度θを算出しST506、これをヒストグラム情報に追加するST507。そして、当該検査対象線分をステップST502の抽出候補から除外しST508、ステップST504で抽出されるべき比較対象線分の情報をリセットするST509。その後、再びステップST502に戻り、まだ接続状態を判定していない次の検査対象線分を抽出する。一方、ステップST505においてL字接続状態にない場合No、続いて検査対象線分が比較対象線分と互いにT字接続状態にあるか否かを判定するST510。ここで、T字接続状態にある場合Yes、両線分の接続角度および線分長をそれぞれ算出するST511。そして、検査対象線分が有効である場合ST512;Yes、ステップST506に進み、上記と同様の処理を行う。ここで、ステップST512では、両線分の接続角度が所定の範囲内例えば、90°前後にあり、且つ比較対象線分よりも検査対象線分が長い場合に有効であると判定する。また、ステップST510においてT字接続状態にない場合No、或いは、ステップST512において有効でないと判定された場合No、当該比較対象線分をステップST504の抽出候補から除外するST513。その後、再びステップST504に戻り、まだ接続状態を判定していない次の比較対象線分を抽出する。本実施形態では、最終的に全ての比較対象線分の比較が終了した場合ST516;Yes、図8におけるステップST205と同様に、当該検査対象線分を通常の線分としてヒストグラム情報に追加するST507。ただし、全ての比較対象線分の比較が終了した場合ST516;YesにステップST508に進み、当該検査対象線分をヒストグラム情報に追加しない構成も可能である。なお、T字状態接続の判定に関する上記ステップST510~ST513は必要に応じて省略することができる。また、上記ステップST505において、検査対象線分と比較対象線分がL字接続状態にある場合には、更に、両線分の接続角度を判定し、その接続角度が90°またはその近傍略直角である場合にのみ、ステップST506に進む構成としてもよい。これにより、原稿の基準方向に沿った辺を有する矩形状の外形輪郭や図形枠等に基づく有効線分をヒストグラム情報に確実に追加することが可能となる。この場合は、ST507で行われるヒストグラム情報への追加度数のカウントアップにおいて、通常の線分ST516Yesを経由する場合よりカウント値を多くするような重み付けを行ってもよい。次に、図23を参照して上記ステップST505における判定の詳細について説明する。図23に関し、特に言及しない点については、上述の図12に関する説明と同様とする。上記ステップST505では、例えば図23に示すように、検査対象線分Line1が、比較対象線分Line2に対してL字接続状態にあるか否かすなわち、検査対象線分Line1の端点AXa1,Ya1が比較対象線分Line2の端点AXa2,Ya2と一致するか否かが判定される。図23では、検査対象線分Line1の端点AXa1,Ya1およびLine2の端点AXa2,Ya2周辺を各画素Pe単位に拡大して示している。この判定には、上述の式1および式2を用いることができる。そして、上記rおよびsが次の条件3を満たすとき、検査対象線分Line1が、比較対象線分Line2に対してL字接続状態にあると判定する。r=0±Δ且つs=0±Δ条件3上記条件3においては、Δ=0とすることも可能であるが、Δを適切な値0<Δ<<1に設定することにより、検査対象線分Line1の端点Aが比較対象線分Line2の端点Aと一致すると見なせる程度に両端点が近接する場合すなわち、図23中の距離d1が所定の閾値以下の場合もL字接続状態に含ませることができる。本実施形態では、Δを0より大きな値に設定し、検査対象線分と比較対象線分とが近接する場合も含めて接続していると判定する。このように第3実施形態では、交差している線分をヒストグラム生成の過程で除去する第1、第2実施形態の考え方とは異なり、本の傾斜角度を最も反映する本の外形を積極的に抽出するプロセスを重視したものである。図24は、第3実施形態に係る傾斜角度推定処理図3中のステップST104に対応の変形例を示すフロー図である。ステップST601~ST606およびステップST608~ST614は、第1実施形態の図8におけるステップST201~ST206、およびステップST207~ST213にそれぞれ相当するため詳細な説明は省略する。一方、図24では、線分間の交差を判定するステップST606の後に、更に、図23のステップST505と同様のステップST607が実施される。ステップST607では、傾斜角度推定部34は、ステップST602で抽出した検査対象線分がステップST604で抽出した比較対象線分に対してL字接続状態にあるか否かを判定する。ここで、L字接続状態にある場合Yes、ステップST610に進み、その後は図8と同様の処理が実施される。これにより、傾斜角度推定の統計的処理の対象からノイズ成分をより効果的に除去することができ、その結果、撮像画像の傾斜角度をより精度良く推定することが可能となる。本発明を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本発明はこれらの実施形態によって限定されるものではない。例えば、撮影画像の傾斜角度を推定において実施する線分の傾斜角度についての統計的処理は、上記ヒストグラムを用いた方法に限定されず、他の周知の方法を用いることが可能である。また、上記実施形態で示した統計的処理の対象を抽出または除外する処理は単独で実施する必要はなく、統計的処理の対象を選択するための他の周知の方法を組み合わせることも可能である。なお、上記実施形態に示した本発明に係る画像処理装置およびこれを備えた原稿読取システムの各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本発明の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。"