УСТРОЙСТВО ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ И СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
IMAGE PROCESSING DEVICE AND DETERMINATION METHOD

Уровень техники
Область техники, к которой относится изобретение
[0001] Настоящее изобретение относится к устройству обработки изображений, которое обнаруживает область документа, и к способу определения.
Описание предшествующего уровня техники
[0002] Широко известны устройства считывания изображений, спроектированные с возможностью оптически считывать документы и фотографии и преобразовывать считываемые данные в электронные данные. В последнее время, в общем, такие устройства используются в качестве многофункциональных устройств, имеющих несколько функций, таких как функция печати, функция передачи/приема данных, функция копирования и функция факсимильной связи, а также используются в отдельной автономной форме. Среда аппаратных ресурсов, включающая в себя CPU (центральный процессор), запоминающие устройства и жидкокристаллические экраны, которые выполняют эти процессы, имеет значительные усовершенствования и существенно повышенную производительность. Считается важным предоставлять более удобные среды использования пользователям посредством использования по максимуму этих аппаратных ресурсов. Например, важно предоставлять среду, которая реализует высокоуровневую обработку изображений без необходимости сложных операций даже для пользователя, который не обладает глубокими знаниями.
[0003] Такая обработка изображений включает в себя, например, обработку обнаружения области документа для обнаружения области документа по результату считывания. Публикация патента Японии номер 61-20936 раскрывает способ оценки размера бумаги, такого как A4 или B5, на основе результатов обнаружения, полученных посредством множества датчиков, предоставляемых под стеклянным столом для документов. Помимо этого, Патентная публикация Японии номер 2001-256491 раскрывает способ, чтобы отличать фон от области документа посредством сохранения заранее диапазона цветов участков фона и определения того, включен ли целевой участок в диапазон. Патентная публикация Японии номер 2001-256491 дополнительно раскрывает способ оценки размера при выполнении обнаружения краев.
[0004] В качестве листов бумаги, которые должны считываться посредством устройства считывания изображений, зачастую используются так называемые листы простой бумаги. Простая бумага варьируется от переработанной бумаги, изготовленной посредством переработки использованной бумаги, до высококачественной бумаги и значительно различается по цвету бумаги, степени белизны и толщине. Традиционно, многие типы переработанной бумаги приобретают оттенок желтого цвета по сравнению с высококачественной бумагой. Тем не менее, все большее число типов переработанной бумаги имеет белизну, идентичную белизне высококачественной бумаги. Как следствие, в общем, используется простая бумага с высокой степенью белизны.
[0005] Способ, раскрытый в патентной публикации Японии номер 2001-256491, спроектирован с возможностью обнаружения области документа на основе сохраненных цветовых данных цветов фона. Тем не менее, если фон имеет цвет, близкий к цвету области документа, то очень трудно обнаружить область документа. Например, если целевой объект считывания является фотографическим документом, поскольку фотографические данные печатаются практически на всей области поверхности листа документа, маловероятно возникновение проблем при обнаружении области документа.
[0006] Тем не менее, если целевой объект считывания является текстовым документом, главным образом включающим в себя символы, число непечатных областей на поверхности листа документа преимущественно больше числа печатных областей. Помимо этого, белый лист зачастую используется на поверхности крышки стола для документов устройства считывания изображений, которая входит в контакт со столом для документов. Такой белый лист используется для того, чтобы исключать необходимость использовать дополнительные чернила или тонер при обработке области, соответствующей пограничному участку, отличному от области документа при обработке, которая включает в себя обработку печати, такую как операция копирования и операция факсимильной связи.
[0007] Иными словами, трудно точно обнаружить область документа посредством использования способа, раскрытого в патентной публикации Японии номер 2001-256491, с учетом (a) простой бумаги с улучшенной степенью белизны и высокой частотой использования, (b) считывания текстового документа, главным образом занятого непечатными областями, и (c) белого листа, используемого на поверхности крышки стола для документов, которая входит в контакт со столом для документов. В результате этого часть области документа не может быть обнаружена, или один документ может быть обнаружен после сегментирования на множество областей.
[0008] Способ обнаружения с использованием датчиков, раскрытых в патентной публикации Японии номер 61-20936, может обнаруживать область документа независимо от типа и цвета документа. Тем не менее, этот способ спроектирован с возможностью выполнять обнаружение в фиксированных позициях и, следовательно, обнаруживать только документы со стандартизированными размерами в качестве целевых объектов считывания. При обнаружении области документа пользователь должен помещать документ по углам стола для документов или в предварительно определенном граничном участке. Помимо этого, согласно способу обнаружения с использованием датчиков, раскрытому в патентной публикации Японии номер 61-20936, когда пользователь помещает множество документов с небольшими размерами, таких как визитные карточки, размеры могут быть обнаружены ошибочно. Кроме того, стоимость устройства увеличивается за счет числа датчиков, установленных в устройстве.
Сущность изобретения
[0009] Аспектом настоящего изобретения является устранение вышеуказанных проблем при традиционном способе. Настоящее изобретение предоставляет устройство обработки изображений, которое обнаруживает область документа с высокой точностью, а также способ определения.
[0010] Настоящее изобретение в своем первом аспекте предоставляет устройство обработки изображений, содержащее: получающий блок, выполненный с возможностью получать данные изображения, которые имеют первые данные, соответствующие документу, размещенному на столе для документов, и вторые данные, соответствующие крышке поверх стола для документов; блок вычисления, выполненный с возможностью вычислять значение сигнала, представляющее, по меньшей мере, один из множества типов оптических характеристик для каждого пикселя данных изображения; и блок определения, выполненный с возможностью определять, на основе значения сигнала, вычисленного посредством блока вычисления, включен ли или нет целевой пиксель в документ, размещенный на столе для документов.
[0011] Настоящее изобретение в своем втором аспекте предоставляет способ определения, содержащий: этап считывания для считывания области стола для документов, на которой размещен документ, посредством использования блока считывания, который выводит сигнал считывания, когда документ закрыт крышкой на столе для документов; этап формирования для формирования данных изображения на основе сигнала считывания; этап вычисления для вычисления значения сигнала, представляющего, по меньшей мере, один из множества типов оптических характеристик для каждого пикселя из данных изображения; и этап определения для определения, на основе значения сигнала, вычисленного на этапе вычисления, включен ли или нет целевой пиксель в область документа, размещенную на столе для документов.
[0012] Согласно настоящему изобретению, можно с высокой точностью обнаруживать область документа.
[0013] Дополнительные признаки настоящего изобретения станут очевидными из последующего описания примерных вариантов осуществления со ссылкой на прилагаемые чертежи.
Краткое описание чертежей
[0014] Фиг. 1 является видом в перспективе, показывающим схематичное представление устройства считывания изображений;
[0015] Фиг. 2 является блок-схемой, показывающей внутреннюю компоновку устройства считывания изображений и внутреннюю компоновку хост-устройства;
[0016] Фиг. 3 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки изображений;
[0017] Фиг. 4 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру, включающую в себя обработку обнаружения области документа;
[0018] Фиг. 5 является видом, показывающим пример уравнения для преобразования цветового пространства;
[0019] Фиг. 6 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки обнаружения области документа;
[0020] Фиг. 7 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки определения пикселя в первом варианте осуществления;
[0021] Фиг. 8 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки указания области документа;
[0022] Фиг. 9 является видом, показывающим пример фильтра выделения краев;
[0023] Фиг. 10 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики непереработанной простой бумаги;
[0024] Фиг. 11 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики переработанной простой бумаги;
[0025] Фиг. 12 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики переработанного простого сырья с добавлением люминесцентного осветлителя бумаги;
[0026] Фиг. 13 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики белой выравнивающей прижимной пластины;
[0027] Фиг. 14A и 14B являются видами, показывающими пример обработки комбинирования;
[0028] Фиг. 15 является видом для пояснения удаления небольших областей;
[0029] Фиг. 16 является видом, показывающим результат, полученный посредством удаления небольших областей;
[0030] Фиг. 17 является видом для пояснения вычисления позиций четырех углов области документа;
[0031] Фиг. 18 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки определения пикселя во втором варианте осуществления;
[0032] Фиг. 19 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей другой пример процедуры для обработки определения пикселя;
[0033] Фиг. 20 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки определения пикселя в третьем варианте осуществления; и
[0034] Фиг. 21A-21D являются графиками для пояснения определения степени документа.
Подробное описание вариантов осуществления
[0035] Далее подробно описываются предпочтительные варианты осуществления настоящего изобретения со ссылками на прилагаемые чертежи. Следует понимать, что следующие варианты осуществления не имеют намерение ограничивать формулу изобретения настоящего изобретения и что не все комбинации аспектов, которые описываются согласно следующим вариантам осуществления, обязательно требуются относительно средства, чтобы разрешать проблемы согласно настоящему изобретению. Следует отметить, что одни и те же ссылочные позиции обозначают одни и те же составляющие элементы, и их описание опускается.
Первый вариант осуществления
[0036]
Компоновка устройства считывания изображений
Фиг. 1 является видом в перспективе, показывающим схематичное представление устройства считывания изображений согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Устройство 100 считывания изображений включает в себя крышку 101 стола для документов, которая удерживает помещенный документ так, что она закрывает его, стол 102 (рабочую поверхность) для документов, на котором должен быть размещен документ, и блок 103 считывания документов для считывания помещенного документа. Когда пользователь помещает документ на стол 102 для документов, устройство 100 считывания изображений приводит в действие блок 103 считывания документов посредством использования электромотора (не показан), чтобы оптически считывать документ посредством использования источника света, установленного в блоке 103 считывания документов, и датчиков (не показаны), которые обнаруживают сигналы отражения.
[0037] Фиг. 2 является блок-схемой, показывающей внутреннюю компоновку устройства 100 считывания изображений и внутреннюю компоновку хост-устройства (например, PC (персональный компьютер)) 300. Ссылаясь на фиг. 2, CPU 201 управляет всем устройством 100 считывания изображений и выполняет программы, сохраненные в ROM (постоянном запоминающем устройстве) 202. ROM 202 сохраняет различные данные, используемые для обработки изображений, такие как темные пятна. Блок 203 считывания считывает изображение документа и выводит аналоговые данные яркости (сигнал считывания) красного (R), зеленого (G) и синего (B) цвета. Блок 204 обработки изображений выполняет обработку изображений, такую как корректировка значения сигнала считывания, полученного посредством преобразования аналоговых данных яркости в цифровые данные посредством аналогово-цифрового преобразования, или кодирование данных. Когда необходимо сохранять данные при обработке изображений, временно используется RAM (оперативное запоминающее устройство) 208. Ссылаясь на фиг. 2, CPU 301 управляет всем PC 300 и выполняет программы, сохраненные в ROM 302. ROM 302 сохраняет различные данные, используемые для обработки изображений. RAM 303 сохраняет данные, например, сформированные при выполнении обработки изображений.
[0038] Функциональный блок 205 включает в себя клавишу считывания. При обнаружении того, что клавиша нажата пользователем, CPU 201 выполняет операцию считывания изображений посредством управления соответствующими блоками. Блок 206 приведения в действие включает в себя схему формирователя сигналов управления для управления электромотором для блока 203 считывания. PC-интерфейс 207 является интерфейсом с PC 300. Устройство 100 считывания изображений передает данные в PC 300 через PC-интерфейс 207 и PC-интерфейс 304. Когда требуется буфер при передаче данных, используется RAM 208.
[0039] Фиг. 3 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки изображений, выполняемую посредством блока 204 обработки изображений. Прежде всего, на этапе S301, блок 204 обработки изображений выполняет коррекцию темных пятен для данных изображения, считанных посредством блока 203 считывания и подвергнутых аналого-цифровому преобразованию. Блок 204 обработки изображений выполняет коррекцию темных пятен посредством считывания белого листа, подготовленного заранее, в качестве белого эталона и черного листа в качестве черного эталона и коррекцию изменений между элементами считывания изображений на основе значения сигнала считывания для каждого элемента считывания изображений. На этапе S302, блок 204 обработки изображений выполняет гамма-коррекцию. Блок 204 обработки изображений выполняет гамма-коррекцию посредством обращения к таблице, заранее сохраненной в ROM 202. После этапа S302 блок 204 обработки изображений передает считанные данные изображений в PC 300 через PC-интерфейс 207. В этом случае можно уменьшать объем передаваемых данных посредством сжатия данных изображения перед передачей данных изображения. Также можно переключаться между сжатием данных и не сжатием данных в соответствии со скоростью передачи относительно PC 300.
[0040] Фиг. 4 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки изображений после передачи данных в PC 300. Например, CPU 301 PC 300 выполняет обработку, показанную на фиг. 4. На этапе S401, CPU 301 выполняет обработку преобразования цветов для данных изображения, передаваемых в PC 300. CPU выполняет обработку преобразования цветов, чтобы преобразовывать значения сигнала считывания, уникальные для устройства 100 считывания изображений, в значения в общем цветовом пространстве. Например, CPU преобразует dR, dG и dB, которые представляют три канала цветов, в sR, sG и sB, которые представляют общее цветовое пространство. В этом случае общее цветовое пространство является цветовым пространством, в котором задаются цвета, и включает в себя sRGB-пространство в качестве стандартного цветового пространства для отображения на мониторе. Несколько способов известны как способы преобразования цветового пространства. Например, CPU может выполнять преобразование посредством матричного вычисления, к примеру, как показано на фиг. 5. CPU вычисляет sR, sG и sB на основе предварительно определенной матрицы в 3 строки x 3 столбца с a00-a22, к примеру, как показано на фиг. 5. Очевидно, можно повышать точность преобразования цветов посредством, например, способа увеличения порядка матрицы или подготовки значения дискретных точек после преобразования в форме таблицы соответствия и вычисления промежуточных значений посредством обработки интерполяции. На этапе S402, CPU 301 PC 300 выполняет обработку обнаружения области документа для данных изображения, подвергнутых обработке преобразования цветов. Ниже описываются подробности обработки обнаружения области документа. На этапе S403, CPU 301 PC 300 выполняет обработку подгонки данных изображения на основе области документа, обнаруженной на этапе S402. Выполнение обработки изображений, к примеру, как показано на фиг. 4, позволяет извлекать только область, соответствующую документу, размещенному на столе 102 для документов устройства 100 считывания изображений, из всей области на столе 102 для документов. В таком случае можно передавать данные, соответствующие извлеченной области документа, в блок 305 отображения и отображать данные на блоке 305 отображения или передавать данные в печатающее устройство и выполнять управление печатью. При обработке, показанной на фиг. 4, когда устройство 100 считывания изображений передает сжатые данные, данные могут быть декодированы перед этапом S401. Помимо этого, хотя различные устройства выполняют соответствующие процессы, показанные на фиг. 3 и 4, объединенное устройство считывания изображений может выполнять их.
[0041] Фиг. 6 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки обнаружения области документа на этапе S402. На этапе S601, CPU 301 PC 300 принимает данные изображения, подвергнутые обработке преобразования цветов на этапе S401. На этапе S602, CPU 301 выполняет обработку определения документа для данных входного изображения для каждого пикселя. На этапе S603, CPU 301 указывает область документа на основе результата определения, полученного для каждого пикселя на этапе S602. Хотя описание относительно указания области документа приведено далее, область, состоящая из набора из предварительно определенного числа или большего числа пикселей, определенных в качестве пикселей в области документа, обнаруживают в качестве области документа. Ниже описывается обработка определения документа на этапе S602 и обработка указания области документа на этапе S603.
Обработка определения участка документа
[0042]
Фиг. 7 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки определения пикселя. На этапе S701, CPU 301 получает пиксельное значение в качестве целевого объекта для определения. В этом варианте осуществления, CPU 301 иногда обращается не только к пикселю в качестве целевого объекта для определения, но также и к пиксельным значениям пикселей вокруг целевого объекта для определения и, следовательно, получает не только пиксельное значение в качестве целевого объекта для определения, но также и пиксельные значения пикселей вокруг целевого объекта для определения. CPU 301 затем выполняет обработку определения документа на этапах S702, S703, S704 и S705 посредством использования значений сигналов, представляющих множество типов оптических характеристик, включающих в себя край, насыщенность, яркость и спектральную характеристику.
Обработка определения краев
[0043]
Прежде всего, на этапе S702, CPU 301 выполняет обработку определения краев. Обработка определения краев является обработкой для обнаружения границы между краевым участком документа и участком белого листа (называемым белой выравнивающей прижимной пластиной в дальнейшем) крышки 101 стола для документов, которая становится фоном. При обработке определения краев CPU обращается к пиксельным значениям окружающих пикселей, чтобы определять, является ли целевой пиксель краевым участком.
[0044] Фиг. 9 является видом, показывающим фильтр Лапласа в качестве примера фильтра выделения краев, используемого на этапе S702. Пиксель 901 на фиг. 9 является целевым пикселем для определения. CPU 301 выполняет обработку с помощью фильтра для каждого из восьми пикселей вокруг пикселя 901 в соответствии с коэффициентом, записанным для каждого пикселя. В этом случае обработка с помощью фильтра является операцией произведения-суммы с использованием пиксельных значений и коэффициентов. Обработка с помощью фильтра может получать данные изображения, в которых улучшается только краевой участок. Следует отметить, что обработка с помощью фильтра может применяться к каждому из значений R-, G- и B-сигналов полученных пиксельных значений. CPU 301 может преобразовывать R-, G- и B-сигналы в сигналы яркости согласно уравнению (1) и выполнять обработку с помощью фильтра на основе сигналов яркости.
[0045] яркость Y=(0,30×R)+(0,59×G)+(0,11×B)... (1)
CPU 301 преобразует в двоичную форму данные, подвергнутые обработке с помощью фильтра, посредством сравнения данных с предварительно определенным пороговым значением и затем выполняет обработку определения краев. Иными словами, CPU 301 сортирует целевые данные, подвергнутые обработке с помощью фильтра, на данные, равные или превышающие пороговое значение, и данные, меньшие порогового значения, посредством сравнения данных с пороговым значением. В этом случае, если определенные данные равны или превышают пороговое значение, CPU 301 определяет то, что целевой пиксель является краевым участком. Если определенные данные меньше порогового значения, CPU 301 определяет то, что целевой пиксель является некраевым участком. Если каждое из значений R-, G- и B-сигналов подвергнуто обработке с помощью фильтра, CPU 301 преобразует в двоичную форму каждый из R-, G- и B-сигналов. В этом случае, если один из R-, G- и B-сигналов определяется в качестве сигнала, представляющего краевой участок, CPU 301 определяет то, что целевой пиксель является пикселем края. Следует отметить, что пороговое значение определяется с учетом, например, вида распознавания концевого участка документа в качестве края при преобразовании в двоичную форму одной белой выравнивающей прижимной пластины.
Обработка определения насыщенности
[0046]
Далее описывается обработка определения пикселя на основе насыщенности на этапе S703. При этой обработке CPU 301 определяет, на основе насыщенности целевого пикселя для определения, является ли пиксель участком документа. Поскольку эта обработка является обработкой определения пикселя на основе насыщенности целевого пикселя для определения, необязательно обращаться к пиксельным значениям окружающих пикселей, как при обработке на этапе S702. Прежде всего, CPU 301 преобразует полученное значение RGB-сигнала в цветовые различия Cb и Cr согласно уравнениям (2) и (3), приведенным ниже.
[0047] цветовое различие Cb=(-0,17×R)-(0,33×G)+(0,50×B)... (2)
цветовое различие Cr=(0,50×R)-(0,42×G)-(0,08×B)... (3)
CPU 301 затем вычисляет насыщенность S из преобразованных цветовых различий Cb и Cr согласно уравнению (4).
1/2
...
[0048] насыщенность S ((Cb×Cb)+(Cr×Cr)) (4)
CPU 301 затем преобразует в двоичную форму вычисленную насыщенность S с предварительно определенным пороговым значением и выполняет обработку определения пикселя на основе насыщенности. Способ определения пикселя после преобразования в двоичную форму является тем же способом, описанным в связи с этапом S702. Следует отметить, что пороговое значение определяется с учетом, например, насыщенности одной белой выравнивающей прижимной пластины и насыщенности документа.
Обработка определения яркости
[0049]
Далее описывается обработка определения пикселя на основе яркости на этапе S704. При этой обработке CPU 301 определяет, на основе яркости целевого пикселя для определения, является ли пиксель участком документа. Эта обработка является обработкой определения пикселя на основе яркости целевого пикселя для определения, и, следовательно, необязательно обращаться к пиксельным значениям окружающих пикселей, как при обработке определения на этапе S702. Прежде всего, CPU 301 преобразует полученное значение RGB-сигнала в яркость Y согласно уравнению (1). CPU 301 затем преобразует в двоичную форму вычисленную яркость Y с предварительно определенным пороговым значением и выполняет обработку определения пикселя на основе яркости. Способ определения пикселя после преобразования в двоичную форму является тем же способом, описанным в связи с этапом S702. Следует отметить, что пороговое значение определяется с учетом, например, яркости только белой выравнивающей прижимной пластины и яркости документа.
Обработка определения спектральной характеристики
[0050]
Далее описывается обработка определения пикселя на основе спектральных характеристик на этапе S705. При этой обработке CPU 301 определяет посредством использования спектральной характеристики целевого пикселя для определения, является ли пиксель участком документа. Главная цель этой обработки состоит в том, чтобы отделять лист (простую бумагу) от белой выравнивающей прижимной пластины.
[0051] Ниже описывается спектральная характеристика простой бумаги. Фиг. 10 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики простой бумаги, изготовленной с помощью обычного процесса изготовления без переработки. Простая бумага изготавливается из целлюлозы. Простая бумага в состоянии целлюлозной массы приобретает оттенок кремового цвета. Последующие процессы отбеливания и синения будут регулировать цвет бумаги.
[0052] Относительно спектральных характеристик в состоянии целлюлозной массы отражательная способность коротковолнового участка является низкой. В процессе отбеливания такие характеристики изменяются на равномерные унифицированные характеристики. В процессе синения отражательные способности коротковолновых и длинноволновых участков немного увеличиваются. Иными словами, спектральные характеристики становятся такими, как показано на фиг. 10. Следовательно, с точки зрения спектральных характеристик характеристики отражательной способности простой бумаги изменяются таким образом, что отражательная способность последовательно изменяется на высокий, низкий и высокий уровни от коротковолнового участка. Если перефразировать в отношении цветов, компоненты синего, зеленого и красного цветов стремятся иметь высокую отражательную способность, низкую отражательную способность и высокую отражательную способность соответственно.
[0053] Фиг. 11 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики переработанной простой бумаги (переработанного листа). Переработанный лист приобретает небольшой оттенок желтого цвета по сравнению с вышеуказанной простой бумагой, и, следовательно, полная отражательная способность ниже полной отражательной способности простой бумаги на фиг. 10, и отражательная способность на коротковолновой стороне не очень высокая. По этой причине отражательная способность последовательно изменяется на низкий, промежуточный и высокий уровни. Если перефразировать в отношении цветов, компоненты синего, зеленого и красного цветов стремятся иметь низкую отражательную способность, промежуточную отражательную способность и высокую отражательную способность, соответственно.
[0054] Фиг. 12 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики простого сырья с добавлением люминесцентного осветлителя бумаги. В последнее время простая бумага с добавленным люминесцентным осветлителем бумаги, в общем, все больше распространяется на рынке. Как показано на фиг. 12, спектральная характеристика этой простой бумаги последовательно изменяется на высокий, низкий и промежуточный уровни от коротковолновой стороны вследствие влияния люминесцентного осветлителя бумаги. Если перефразировать в отношении цветов, компоненты синего, зеленого и красного цветов стремятся иметь очень высокую отражательную способность, низкую отражательную способность и высокую отражательную способность соответственно.
[0055] Как показано на фиг. 10-12, при рассмотрении отражательных способностей компонентов зеленого и красного цветов очевидно, что отражательная способность компонента красного цвета всегда является более высокой. С другой стороны, фиг. 13 является графиком, показывающим измеренные значения спектральной характеристики белой выравнивающей прижимной пластины. Белая выравнивающая прижимная пластина зачастую изготавливается из синтетической смолы с учетом прочности и износостойкости. Белая выравнивающая прижимная пластина, используемая для измерения спектральных характеристик, также изготавливается из полипропилена. Как показано на фиг. 13, эта пластина демонстрирует равномерные спектральные характеристики, за исключением коротковолнового участка. Иными словами, очевидно, что пластина не склонна к увеличению отражательной способности относительно красного цвета, как простая бумага.
[0056] С учетом спектральных характеристик, показанных на фиг. 10-13, этап S705 сфокусирован на значении G-сигнала и значении R-сигнала из пиксельного значения целевого пикселя для определения. Если значение R-сигнала превышает значение G-сигнала, пиксель определяется в качестве участка простой бумаги, т.е. участка документа. Если значение R-сигнала превышает значение G-сигнала, CPU 301 определяет то, что считан документ. С другой стороны, если значение R-сигнала не превышает значение G-сигнала, пиксель определяется в качестве участка белой выравнивающей прижимной пластины вместо участка документа. В этом случае CPU 301 может определять то, что участок содержимого, отпечатанного на документе, в котором R-сигнал стремится не превышать G-сигнал, например участок, отпечатанный в красном цвете, является не относящимся к документу участком. Этот вариант осуществления, тем не менее, направлен на текстовый документ, в котором ничего не напечатано на большем участка области, и, следовательно, фактически есть возможность вырезать область документа посредством обработки на этапе S705. Таким образом, CPU 301 определяет, на основе значений G- и R-сигналов, считан ли документ. Альтернативно, CPU 301 определяет, на основе значений G- и R-сигналов, считан документ или выравнивающая прижимная пластина.
[0057] При определении на этапе S706 того, что пиксель определяется в качестве участка документа в каком-либо из процессов на этапах S702-S705, CPU 301 на этапе S707 определяет то, что пиксель является участком документа. При определении того, что пиксель является не относящимся к документу участком во всех процессах на этапах S702-S705, CPU 301 на этапе S708 определяет то, что пиксель является не относящимся к документу участком. На этапе S709, CPU 301 определяет то, выполнено ли определение пикселя для всех пикселей. При определении того, что обработка определения пикселя не выполнена для всех пикселей, CPU 301 выполняет обработку с этапа S701 для следующего пиксельного значения в качестве целевого пикселя. При определении того, что обработка определения пикселя выполнена для всех пикселей, CPU 301 завершает обработку, показанную на фиг. 7.
Обработка указания области документа
[0058]
Далее описывается обработка указания области документа на этапе S603. Фиг. 8 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки указания области документа. На этапе S801, CPU 301 получает результат определения для каждого пикселя, который получают на этапе S602. На этапе S802, CPU 301 выполняет обработку комбинирования для результата определения для каждого пикселя в предварительно определенной области.
[0059] Пример обработки комбинирования описывается со ссылкой на фиг. 14A и 14B. Как показано на фиг. 14A, CPU 301 подсчитывает число пикселей, из 3×3=9 пикселей, которые определяются в качестве участков документа. Если число пикселей, определенных в качестве участков документа, равно или превышает предварительно определенное число, CPU 301 определяет то, что все девять пикселей являются участком документа, и выполняет обработку окрашивания. Если число пикселей, определенных в качестве участков документа, меньше предварительно определенного числа, CPU не выполняет обработку окрашивания. Допустим, что предварительно определенное число составляет четыре. В этом случае, как показано на фиг. 14B, если число пикселей, из 3×3=9 пикселей, которые определяются в качестве участков документа, равно или превышает четыре, CPU 301 окрашивает все пиксели. CPU 301 может изменять критерий определения посредством задания единичного числа пикселей изменяемым. Помимо этого, CPU 301 может задавать 3×3=9 пикселей в качестве одного блока и дополнительно окрашивает множество блоков таким же образом. В этом варианте осуществления, обработка комбинирования на этапе S802 может комбинировать результаты определения, демонстрирующие изменения для каждого пикселя. Альтернативно, CPU 301 может принимать изменения в результате определения для каждого пикселя посредством некоторого другого способа.
[0060] На этапе S803, CPU 301 удаляет группы пикселей (небольшие области), определенные в качестве дискретных участков документа после обработки комбинирования на этапе S802. Такие дискретные небольшие области могут быть причиной снижения точности в вырезании области документа. В этом случае можно использовать различные способы для удаления небольших областей. Например, CPU 301 задает группу смежных пикселей, определенных в качестве участков документа, в качестве одной единицы и измеряет область (число пикселей) каждой группы. Если область группы равна или меньше предварительно определенного значения, CPU 301 определяет то, что группа пикселей является не относящимся к документу участком, и удаляет ее. Альтернативно, CPU 301 может определять дискретные группы пикселей, отличные от группы пикселей, имеющей наибольшую область, в качестве не относящихся к документу участков и удалять их.
[0061] Фиг. 15 является видом для пояснения удаления небольших областей. Черные области в считанных данных 1501 изображения, показанных на фиг. 15, представляют группы пикселей, определенных в качестве участков документа. Помимо этого, белые области представляют группы пикселей, определенных в качестве не относящихся к документу участков. Как показано на фиг. 15, существуют дискретные небольшие группы пикселей, определенных в качестве участков документа, явно отличающиеся от наибольшей группы пикселей, определенных в качестве участков документа. Как описано выше, CPU 301 определяет небольшую группу пикселей, имеющую область, равную или меньшую предварительно определенного значения, как не относящийся к документу участок и изменяет результат определения. Фиг. 16 является видом, показывающим данные, подвергнутые вышеуказанной обработке. Как показано на фиг. 16, дискретные небольшие группы пикселей на фиг. 15 удаляются. Это позволяет вырезать с высокой точностью только область документа.
[0062] На этапе S804, CPU 301 указывает координаты вырезанной области документа. Прежде всего, CPU 301 вычисляет позиции четырех углов области документа. Ссылаясь на фиг. 17, четыре точки A, B, C и D представляют четыре угла. Например, если существует множество областей (групп) (например, множество не относящихся к документу участков существует в области, определенной в качестве участка документа) в результате вырезания на этапе S803, CPU 301 может вычислять значения координат четырех точек наибольшей области из этих областей. В этом варианте осуществления, CPU 301 задает 3x3=9 пикселей в качестве единицы. Также можно справляться с наклоном документа посредством сокращения единицы и вычисления координат угловой точки области, которая определяется в качестве участка документа и окрашивается.
Второй вариант осуществления
[0063]
Первый вариант осуществления повышает точность определения, является ли каждая область областью документа, посредством выполнения множества процессов определения пикселя, таких как процессы на этапах S702-S705 на фиг. 7. В отличие от этого второй вариант осуществления дает возможность изменять масштабируемость каждого процесса определения пикселя в первом варианте осуществления. Ниже описываются только аспекты, отличающиеся от первого варианта осуществления.
[0064] Этот вариант осуществления рассматривает случай, в котором пользователь выбирает тип документа через окно пользовательского интерфейса, или случай, в котором используется ADF (автоподатчик документов), который автоматически считывает документы. Иными словами, вариант осуществления рассматривает случай, в котором очевидно, что используются документы на простой бумаге.
[0065] Фиг. 18 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки определения пикселя в этом варианте осуществления. Эта обработка соответствует обработке определения пикселя на этапе S602 на фиг. 6. Этап S1801 на фиг. 18 соответствует этапу S701 на фиг. 7. Этап S1803 на фиг. 18 соответствует этапу S707 на фиг. 7. Этап S1804 на фиг. 18 соответствует этапу S708 на фиг. 7. Этап S1805 на фиг. 18 соответствует этапу S709 на фиг. 7.
[0066] На этапе S1802 на фиг. 18, CPU 301 выполняет обработку на этапе S705 на фиг. 7. Этот вариант осуществления выполнен с возможностью определять, посредством использования только результата на этапе S1802, является ли целевой пиксель участком документа. Как описано выше, если очевидно, что используются документы на простой бумаге, то фактически есть возможность определять, в соответствии с условием минимальности, показанным на фиг. 18, является ли целевой пиксель участком документа. Хотя фиг. 18 показывает пример условия минимальности, CPU 301 может выполнять обработку определения пикселя на основе насыщенности одновременно с этапом S1802. Эта обработка соответствует обработке на фиг. 7, в которой опущены этапы S702 и S704. Выполнение обработки определения пикселя на основе насыщенности и обработки определения пикселя на основе спектральных характеристик позволяет вырезать документ с цветовым фоном, имеющий красный фон, который трудно обнаружить при условии минимальности относительно только спектральных характеристик.
[0067] В отличие от обработки на фиг. 18 можно повышать точность обнаружения посредством увеличения числа условий определения пикселя. Этапы S1901-S1909 на фиг. 19 соответственно соответствуют этапам S701-S709 на фиг. 7. Помимо этого, новая обработка определения пикселя на этапе S1910 добавляется в эту процедуру.
[0068] На этапе S1910, CPU 301 обнаруживает периодичность предварительно определенной области, включающей в себя целевой пиксель. Если периодичность демонстрирует характеристику документа, CPU 301 определяет то, что целевой пиксель является участком документа. Если CPU 301 не обнаруживает периодичности, то CPU 301 определяет то, что целевой пиксель является не относящимся к документу участком. В этом случае CPU 301 может использовать, в качестве способа обнаружения периодичности, способ считывания колебания пиксельного сигнала в предварительно определенной области и определения того, совпадает ли колебание с шаблоном. Помимо этого, допустим, что CPU 301 извлекает пространственную частотную компоненту в предварительно определенной области посредством преобразования Фурье и т.п. и обнаруживает пиковые значения, равные или превышающие предварительно определенное значение, с периодичностью. В этом случае CPU 301 может определять то, что предварительно определенная область имеет периодичность и что целевой пиксель является участком документа.
[0069] Обработка определения пикселя на этапе S1910 основана на таком допущении, что круговая диаграмма, столбчатая диаграмма и т.п. печатаются на простой бумаге. Обработка на этапе S1910 может применяться к любому документу, из которого может быть обнаружена периодичность, такому как документ, сформированный посредством офсетной печати с половиной точечного растра.
Третий вариант осуществления
[0070]
Первый и второй варианты осуществления используют двоичное определение, является ли целевой пиксель участком документа. Третий вариант осуществления дополнительно может повышать точность посредством выполнения обработки многоуровневого определения. Ниже описываются только аспекты, отличающиеся от первого варианта осуществления.
[0071] Фиг. 20 является блок-схемой последовательности операций способа, показывающей процедуру для обработки определения пикселя в этом варианте осуществления. Эта обработка соответствует обработке определения пикселя на этапе S602 на фиг. 6. Этап S2001 на фиг. 20 соответствует этапу S701 на фиг. 7. Этап S2007 на фиг. 20 соответствует этапу S709 на фиг. 7. Этапы S2002-S2005 соответствуют этапам S702-S705 на фиг. 7 с точки зрения значений оценки (значений сигналов, представляющих оптические характеристики), используемых для обработки, но отличаются от них в первом варианте осуществления с точки зрения обработки преобразования в двоичную форму, выполняемой на последней стадии в каждом процессе.
[0072] Фиг. 21A-21D являются графиками для определения степеней документов на этапах S2002, S2003, S2004 и S2005. После получения значений оценки CPU 301 вычисляет степени документов на основе графиков, соответственно соответствующих им. Иными словами, этот вариант осуществления заранее задает два пороговых значения (Th1 и Th2) и задает степень документа целевого пикселя из каждого из графиков на основе пороговых значений. Этот вариант осуществления получает степень документа посредством выполнения линейной интерполяции между двумя пороговыми значениями. Тем не менее, можно получать степень документа посредством выполнения нелинейной интерполяции.
[0073] Допустим, что на этапе S2006, CPU 301 выбирает максимальное значение соответствующих степеней документов, полученных на этапах S2002-S2005, в качестве степени документа целевого пикселя. Как очевидно из фиг. 21A-21D, эти степени документов являются многоуровневыми значениями вместо двоичных значений, как в первом и втором вариантах осуществления, и, следовательно, могут преобразовываться в двоичную форму с предварительно определенным пороговым значением перед обработкой комбинирования или обработкой удаления небольших областей, которая должна быть выполнена после этого. Альтернативно, можно выполнять обработку комбинирования или обработку удаления небольших областей без изменения многоуровневых значений. В этом случае, например, можно иметь параметр, представляющий вероятность (правдоподобие) того, что группа пикселей после обработки комбинирования является участком документа. В это время можно преобразовывать в двоичную форму степени документов, извлекать область документа и указывать каждую координату, к примеру, как описано со ссылкой на фиг. 17. При преобразовании в двоичную форму степеней документов можно гибко изменять точность вырезания областей документов посредством различного изменения порогового значения в качестве опорного уровня. Например, можно преобразовывать в двоичную форму многоуровневые степени документов посредством использования, в качестве порогового значения, заданного значения для настройки точности вырезания, к примеру, ползунка, управляемого пользователем.
Другие варианты осуществления
[0074]
Аспекты настоящего изобретения также могут быть реализованы посредством компьютера системы или устройства (либо таких устройств, как CPU или MPU), которое считывает и выполняет программу, записанную в запоминающем устройстве, чтобы выполнять функции вышеописанного варианта(ов) осуществления, и посредством способа, этапы которого выполняются компьютером системы или устройством, например, посредством считывания и выполнения программы, записанной в запоминающем устройстве, чтобы выполнять функции вышеописанного варианта(ов) осуществления. С этой целью программа предоставляется в компьютер, например, через сеть или с носителей записи различных типов, выступающих в качестве запоминающего устройства (например, машиночитаемого носителя).
[0075] Хотя настоящее изобретение описано со ссылкой на примерные варианты осуществления, следует понимать, что изобретение не ограничено раскрытыми примерными вариантами осуществления. Объем нижеследующей формулы изобретения должен соответствовать самой широкой интерпретации, так что он заключает в себе все такие модификации и эквивалентные структуры и функции.
В случае если CPU 201 имеет достаточную производительность обработки, CPU 201 может выполнять процессы, показанные на фиг. 4, фиг. 6 и фиг. 7, вместо CPU 301.