"等間隔に配列された複数の罫線が予め印刷された筆記媒体を撮像手段が撮像して得られる撮像画像、に写っている複数の前記罫線の各々を検出する罫線検出手段と、検出された罫線の各々を示す罫線情報に基づいて、前記筆記媒体になされた筆記部分の前記撮像画像における歪みを補正するための補正制御情報を生成する生成手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。前記罫線検出手段は、前記撮像画像から前記筆記部分を除いた画像を背景画像として取得する背景画像取得手段を含み、前記背景画像に基づいて、前記撮像画像に写っている複数の前記罫線の各々を検出すること、を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記背景画像取得手段は、濃度ごとに該濃度を有する画素の前記撮像画像における出現頻度を示す濃度ヒストグラム情報を生成し、生成した前記濃度ヒストグラム情報に基づいて前記背景画像を取得すること、を特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記背景画像取得手段は、前記濃度ヒストグラム情報に基づいて出現頻度が極小となる濃度を複数特定し、特定した複数の濃度に基づいて前記背景画像を取得すること、を特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。前記罫線検出手段は、前記撮像画像又は前記撮像画像から前記筆記部分を除いた背景画像、である処理対象画像に対して直線検出処理を実行することにより、複数の直線を検出する直線検出手段と、検出された前記複数の直線の各々を示す直線情報に基づいて、前記複数の直線のうちで、前記撮像画像に写っている前記罫線を示す複数の直線を特定する罫線特定手段と、を含むこと、を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記撮像画像から前記筆記部分のみを含む前景画像を取得する前景画像取得手段と、前記補正制御情報に基づいて、前記前景画像に幾何変換処理を実行する幾何変換手段と、を含むこと、を特徴とする請求項2乃至5のいずれかに記載の画像処理装置。前記筆記媒体には、等間隔に配列された複数の第1罫線と、等間隔に配列された前記第1罫線とは延伸方向が異なる第2罫線と、が予め印刷され、前記罫線検出手段は、前記撮像画像に写っている複数の前記第1罫線と、前記撮像画像に写っている複数の前記第2罫線と、を取得し、前記生成手段は、検出された第1罫線の各々を示す罫線情報と、検出された第2罫線の各々を示す罫線情報と、に基づいて、前記補正制御情報を生成すること、を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。等間隔に配列された複数の罫線が予め印刷された筆記媒体を撮像手段が撮像して得られる撮像画像、に写っている複数の前記罫線の各々を検出する罫線検出手段、検出された罫線の各々を示す罫線情報に基づいて、前記筆記媒体になされた筆記部分の前記撮像画像における歪みを補正するための補正制御情報を生成する生成手段、としてコンピュータを機能させるプログラム。本発明の目的は、筆記がなされた筆記媒体の撮像画像における筆記部分の歪みを、筆記媒体に予め印刷された罫線を用いて補正できるようにすることである。上記課題を解決するための請求項1の発明は、等間隔に配列された複数の罫線が予め印刷された筆記媒体を撮像手段が撮像して得られる撮像画像、に写っている複数の前記罫線の各々を検出する罫線検出手段と、検出された罫線の各々を示す罫線情報に基づいて、前記筆記媒体になされた筆記部分の前記撮像画像における歪みを補正するための補正制御情報を生成する生成手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置である。また、請求項2の発明は、請求項1の発明において、前記罫線検出手段は、前記撮像画像から前記筆記部分を除いた画像を背景画像として取得する背景画像取得手段を含み、前記背景画像に基づいて、前記撮像画像に写っている複数の前記罫線の各々を検出すること、を特徴とする。また、請求項3の発明は、請求項2の発明において、前記背景画像取得手段は、濃度ごとに該濃度を有する画素の前記撮像画像における出現頻度を示す濃度ヒストグラム情報を生成し、生成した前記濃度ヒストグラム情報に基づいて前記背景画像を取得すること、を特徴とする。また、請求項4の発明は、請求項3の発明において、前記背景画像取得手段は、前記濃度ヒストグラム情報に基づいて出現頻度が極小となる濃度を複数特定し、特定した複数の濃度に基づいて前記背景画像を取得すること、を特徴とする。また、請求項5の発明は、請求項1の発明において、前記罫線検出手段は、前記撮像画像又は前記撮像画像から前記筆記部分を除いた背景画像、である処理対象画像に対して直線検出処理を実行することにより、複数の直線を検出する直線検出手段と、検出された前記複数の直線の各々を示す直線情報に基づいて、前記複数の直線のうちで、前記撮像画像に写っている前記罫線を示す複数の直線を特定する罫線特定手段と、を含むことを特徴とする。また、請求項6の発明は、請求項2乃至5のいずれかの発明において、前記撮像画像から前記筆記部分のみを含む前景画像を取得する前景画像取得手段と、前記補正制御情報に基づいて、前記前景画像に幾何変換処理を実行する幾何変換手段と、をさらに含むことを特徴とする。また、請求項7の発明は、請求項1の発明において、前記筆記媒体には、等間隔に配列された複数の第1罫線と、等間隔に配列された前記第1罫線とは延伸方向が異なる第2罫線と、が予め印刷され、前記罫線検出手段は、前記撮像画像に写っている複数の前記第1罫線と、前記撮像画像に写っている複数の前記第2罫線と、を取得し、前記生成手段は、検出された第1罫線の各々を示す罫線情報と、検出された第2罫線の各々を示す罫線情報と、に基づいて、前記補正制御情報を生成すること、を特徴とする。上記課題を解決するための請求項8の発明は、等間隔に配列された複数の罫線が予め印刷された筆記媒体を撮像手段が撮像して得られる撮像画像、に写っている複数の前記罫線の各々を検出する罫線検出手段、検出された罫線の各々を示す罫線情報に基づいて、前記筆記媒体になされた筆記部分の前記撮像画像における歪みを補正するための補正制御情報を生成する生成手段、としてコンピュータを機能させるプログラムである。請求項1、7、及び8の発明によれば、筆記がなされた筆記媒体の撮像画像のおける筆記部分の歪みを、筆記媒体に予め印刷された罫線を用いて補正できる。請求項2の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、罫線をより確実に検出できる。請求項3の発明によれば、罫線が含まれるように背景画像を取得できる。請求項4の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、より確実に罫線が含まれるように背景画像を取得できる。請求項5の発明によれば、罫線だけを用いて補正制御情報を生成することができる。請求項6の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、より高い精度で、筆記部分の歪みを補正できる。以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。図1は、本発明の実施形態に係る画像処理装置2の構成を例示する図である。画像処理装置2は、例えば、タブレット型パーソナルコンピュータであり、制御部4と、主記憶6と、操作部8と、ディスプレイ10と、内蔵カメラ12と、ハードディスク14と、を含む。制御部4は、マイクロプロセッサであり、主記憶6に記憶されるアプリケーションプログラムに従って情報処理を実行する。主記憶6は、上記アプリケーションプログラムを格納している。このアプリケーションプログラムは、ネットワーク等の通信網から供給されて主記憶6に格納される。なお、DVD登録商標-ROM等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体から読み出されて主記憶6に格納されてもよい。また、主記憶6には、情報処理の過程で必要となる各種データも格納される。操作部8は、ユーザが画像処理装置2を操作するためのユーザインタフェースであり、ユーザが行った操作の内容を示す信号を制御部4に出力する。また、ディスプレイ10は、制御部4から供給される情報を表示する。内蔵カメラ12は、画像処理装置2に内蔵されたデジタルカメラである。内蔵カメラ12は、筆記媒体である筆記用紙をユーザが撮像するために用いられる。ユーザは、内蔵カメラ12で筆記用紙を撮像することにより、筆記用紙に残したメモ書きを記録する。内蔵カメラ12により撮像された撮像画像を示すビットマップデータは、ハードディスク14に格納される。ここで、筆記用紙について説明する。図2は、筆記用紙を例示する図である。本実施形態では、筆記用紙は方眼紙である。筆記用紙には、横方向に伸びる複数の罫線L1以下、第1罫線L1と表記すると縦方向に伸びる複数の罫線L2以下、第2罫線L2と表記するとが予め印刷されている。各第1罫線L1は等間隔で配列され、各第2罫線L2も等間隔で配列される。第1罫線L1及び第2罫線L2は、目立たぬように、比較的薄い色で印刷されている。なお、文字Aは、ユーザが筆記用紙に筆記したメモ書きを示している。なお、文字A以外のメモ書きも筆記されているが、ここでは図示を省略している。以下、第1罫線L1及び第2罫線L2を総称して罫線と表記する場合がある。図3は、ハードディスク14に格納される撮像画像を例示する図である。筆記用紙がアップで撮像されたため、撮像画像には、筆記用紙の一部のみ写っている。言い換えれば、撮像画像に筆記用紙の輪郭は写っていない。また、筆記用紙が正面から撮像されなかったため、メモ書き部分がゆがんでいる。メモ書きは、通常黒色でなされる。この画像処理装置2では、撮像画像に写っている第1罫線L1及び第2罫線L2が検出され、検出された第1罫線L1及び第2罫線L2に基づいて、撮像画像に写っているメモ書きの歪みを補正するための幾何変換行列が算出されるようになっている。また、算出された幾何変換行列に従って幾何変換処理が実行され、図4に示すように、メモ書きの歪みが補正されるようになっている。以下、この点について説明する。図5は、画像処理装置2で実現される機能群を示す機能ブロック図である。同図に示すように、画像処理装置2では、罫線検出部20罫線検出手段と、幾何変換行列算出部22生成手段と、補正部24幾何変換手段と、を含む。これらの機能は、制御部4が上記アプリケーションプログラムに従って動作することによって、実現される。[罫線検出部]罫線検出部20は、撮像画像に写っている第1罫線L1各々と、撮像画像に写っている第2罫線L2各々と、を検出する。図6は、罫線検出部20が実行する処理を例示するフローチャート図である。本実施形態の場合、罫線検出部20背景画像取得手段、前景画像取得手段は、罫線検出のために、まず、撮像画像を、撮像画像に含まれるメモ書き部分のみを示す前景画像と、撮像画像からメモ書き部分を除いた画像である背景画像と、に分離するS101。例えば、罫線検出部20は、撮像画像を分析し、濃度ヒストグラムを生成する。ここで、濃度ヒストグラムは、図7に例示するように、濃度ごとに該濃度を有する画素の撮像画像における出現頻度を示す。図7に示すように、通常、濃度ヒストグラムは2つの極小点を有するので、罫線検出部20は、濃度ヒストグラムに基づいて2つの極小点それぞれにおける濃度を特定し、特定した濃度のうちの高い方の濃度以下、基準濃度と表記するを特定する。そして、罫線検出部20は、撮像画像から基準濃度未満の濃度を有する画素を除いた画像を前景画像として取得し、撮像画像から基準濃度以上の濃度を有する画素を除いた画像を背景画像として取得する。図8Aに前景画像を例示し、図8Bに背景画像を例示した。なお、罫線の色がわかっているのであれば、罫線情報所得部20は、S101のステップにおいて、撮像画像の色情報に基づいて、前景画像と背景画像とを取得するようにしてもよい。そして、罫線検出部20は、背景画像に基づいて罫線を検出するS102~S103。まず、罫線検出部20直線検出手段は、背景画像処理対象画像に対して直線検出処理を実行することにより、複数の直線を検出するS102。本実施形態の場合、罫線検出部20は、背景画像のエッジ画像を生成し、エッジ画像をハフ変換することによって、直線を検出する。直線は、その直線のハフ空間における位置座標ρ,θとして検出される。この位置座標が直線情報に相当する。なお、この位置座標ρ、θのことをハフ空間座標と表記する。ρは、直線の画像空間における原点からの距離を示し、θは、画像空間において原点から直線に下ろした垂線の延伸方向を示す。図9に、検出された直線を例示した。なお、直線Lは、エッジ画像に表れた、罫線でない直線であり、例えば、ユーザが筆記用紙に付けた折り目である。また、図10に、各直線のハフ空間座標を例示した。丸は、検出された直線のうち第1罫線L1である直線のハフ空間座標を示し、四角は、検出された直線のうち第2罫線L2である直線のハフ空間座標を示し、三角は、検出された直線のうち罫線でない直線のハフ空間座標を示す。S102のステップでは、罫線でない直線が検出される場合がある。そこで、罫線検出部20罫線特定手段は、検出された直線それぞれのハフ空間座標に基づいて、検出された直線のうちで、撮像画像に写っている第1罫線L1を示す直線のみからなる直線群と、撮像画像に写っている第2罫線L2を示す直線のみからなる直線群と、の2つの直線群以下、罫線群と表記するを特定するS103。図11は、S103で実行される処理を例示するフローチャート図である。本実施形態の場合、罫線検出部20は、S102のステップで検出された直線の各々のハフ空間座標に基づき、検出された直線のうちで、ハフ空間座標が直線状に縦に並んでいる直線群を罫線群候補として複数特定するS201。例えば、図10に示す場合、S201のステップにより、左側の点線付近に位置する直線群と右側の点線付近に位置する直線群と、の2つの罫線群候補が特定される。そして、罫線検出部20は、罫線群候補各々から、罫線でないと推定される直線を削除するS202。本実施形態の場合、罫線検出部20は、S202のステップにおいて、一つ一つの罫線群候補を処理対象罫線群候補として、以下に説明する処理を実行する。すなわち、罫線検出部20は、処理対象罫線群候補に含まれる直線各々をρ座標値の昇順でソートし、最後の直線を除いた直線の各々につき、当該直線と次の直線とのρ座標値の差Δρを算出する。そして、罫線検出部20は、Δρの最小値からΔρの最大値までの区間を等間隔で分割してなる複数の候補区間の各々につき、その候補区間に属するΔρの個数を計数し、これら複数の候補区間のうちで、Δρの個数が最大の候補区間である頻出区間を特定する。そして、罫線検出部20は、処理対象罫線群候補のうちで、Δρが頻出区間内の数値となる直線の対を特定するとともに、各対を構成する直線の和集合を特定し、処理対象罫線群候補から上記和集合に属さない直線を削除する。例えば、処理対象罫線群候補が図10の右側の点線付近に位置する直線群であるとき、処理対象罫線群候補から図10の三角に位置する直線例えば、ユーザが筆記用紙に付けた折り目が削除される。一方、処理対象罫線群候補が図10の左側の点線付近に位置する直線群であるとき、いずれの直線も処理対象罫線群候補から削除されない。S201及びS202のステップにより、S102のステップで検出された直線のうちで、ハフ空間座標が直線状に縦に並び、且つ、ハフ空間座標が周期的に並んでいる直線群が、罫線群候補として特定されることになる。S203のステップでは、罫線検出部20は、複数の罫線群候補のうちの2つの罫線群候補を罫線群として特定する。具体的には、罫線検出部20は、罫線群候補それぞれにつき、その罫線群候補に含まれる直線のθ座標値の平均を算出するとともに、算出した平均の差が85度以上95度未満となる一組の罫線群候補を、罫線群として特定する。一方の罫線群は、第1罫線L1を示す直線のみからなる直線群となり、他方の罫線群は、第2罫線L2を示す直線のみからなる直線群となる。なお、罫線検出部20は、S101のステップを実行せずに、S102のステップの直線検出処理を撮像画像処理対象画像自身に対して実行するようにしてもよい。[幾何変換行列算出部]幾何変換行列算出部22は、各罫線群に含まれる直線それぞれのハフ空間座標罫線情報に基づいて、幾何変換行列を算出する。図12は、幾何変換行列算出部22が実行する処理を例示するフローチャート図である。本実施形態の場合、幾何変換行列算出部22は、まず、各罫線群に含まれる直線各々につき、その直線のハフ空間座標に基づいてその直線を画像空間における座標系x,yで表した数式を算出するS301。そして、幾何変換行列算出部22は、算出した数式に基づいて、各直線の画像空間における交点を算出するS302。なお、幾何変換行列算出部22は、S302において、一部の直線の画像空間における交点を算出してもよい。例えば、一方の罫線群のうちでρ座標値が最小の直線、当該一方の罫線群のうちでρ座標値が最大の直線、他方の罫線群のうちでρ座標値が最小の直線、及び当該他方の罫線群のうちでρ座標値が最大の直線、の計4本の直線で構成される矩形の4つの頂点を算出するようにしてもよい。そして、幾何変換行列算出部22は、公知の幾何変換行列算出手法により、幾何変換行列を算出するS303及びS304。本実施形態の場合、幾何変換行列算出部22は、算出した各交点につき、その交点の理想的な移動先と推定される目標位置の画像空間座標を、撮像画像の四隅の画像空間座標を基に所定のアルゴリズムに従って算出するS303。図13に、各交点とその理想位置との関係を例示した。丸は、交点を示し、四角は、理想位置を示している。また、矢印は、交点と理想位置との対応関係を示している。また、点線は罫線を示し、また、一点鎖線は画像の枠を示している。なお、目標位置は、ハードディスク14に予め用意されていてもよい。そして、幾何変換行列算出部22は、各交点の画像空間座標と、その理想位置の画像空間座標と、に基づいて、RANSACRANdomSAmpleConsensus法により、各交点の画像空間座標をその理想位置の画像空間座標へと変換するための上記幾何変換行列を算出するS304。こうして、幾何変換行列算出部22は、幾何変換行列を算出する。なお、幾何変換行列算出部22は、一方の罫線群のうちでρ座標値が最小である直線の延長線と当該一方の罫線群のうちでρ座標値が最大である直線の延長線との交点である第1消失点の画像空間座標以下、第1消失点座標と表記と、他方の罫線群のうちでρ座標値が最小である直線の延長線と当該他方の罫線群のうちでρ座標値が最大である直線の延長線との交点である第2消失点の画像空間座標以下、第2消失点座標と表記と、を算出してもよい。そして、第1消失点座標と第2消失点座標とに基づいて、第1消失点と第2消失点とを無限遠に移動させる行列を幾何変換行列として算出してもよい。[補正部]幾何変換行列が算出されると、補正部24は、幾何変換行列を用いて、前景画像又は撮像画像を幾何変換する。こうすることにより、補正部24は、メモ書き部分の撮像画像における歪みを補正する。画像処理装置2によれば、撮像画像に写っている罫線が検出され、検出された罫線のみに基づいて幾何変換行列が算出されるので、例えば撮像画像に筆記媒体の輪郭が写っていなくても、メモ書きの歪みを補正できる。なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。例えば、筆記媒体は筆記用紙だけに限らない。筆記媒体はホワイトボードであってもよい。また、例えば、第1罫線及び第2罫線は、実線に限らず、破線又は点線であってもよい。また、例えば、罫線検出部20は、撮像画像に対してフーリエ変換を行うことで撮像画像から周波数領域画像を生成し、周波数領域画像に基づいて撮像画像に写っている罫線を検出してもよい。また、例えば、罫線検出部20は、S102のステップにおいて、背景画像の二値画像に対して射影ヒストグラム演算を行うことによって、直線を検出するようにしてもよい。この場合、各直線の切片及び傾きを直線情報として用いてもよいし、切片及び傾きからハフ空間座標ρ,θを求めてもよい。"