專利名稱：圖像處理裝置、圖像讀取裝置和圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明主要涉及從讀取原稿所得圖像數(shù)據(jù)中基于原稿傾斜自動檢 測出含有原稿部分的規(guī)定區(qū)域的圖像處理裝置。
本申請主張于2008年4月23日提出的日本專利申請 No.2008-113193號的優(yōu)先權(quán)，并在此引用其全部內(nèi)容。
背景技術(shù)：
在圖像掃描裝置、復(fù)印裝置、傳真裝置、光學(xué)式文字讀取裝置(OCR) 等中，如果在原稿傾斜的狀態(tài)下進行讀取，則會由于取得傾斜的圖像而 導(dǎo)致讀取品質(zhì)降低。為了避免這種情況，提出了一種圖像讀取裝置，其 具有分析圖像數(shù)據(jù)并自動檢測出原稿傾斜角度的圖像處理裝置，能夠基 于所得傾斜角度對圖像數(shù)據(jù)實施旋轉(zhuǎn)處理以電子方式對傾斜進行矯正。
例如公知有圖像處理裝置，其具有原稿檢測部、圖像修正部、圖像 剪切部。在原稿載置到稿臺上時，上述原稿檢測部通過光學(xué)傳感器檢測 原稿尺寸。上述圖像修正部檢測所讀取得圖像中包含的原稿圖像相對于 基準位置的位置偏移或者傾斜，并對其進行修正。上述圖像剪切部將經(jīng) 過圖像修正部實施了修正的圖像剪切為原稿尺寸。通過該構(gòu)成，能夠準 確修正原稿整體圖像。
在該圖像處理裝置中，圖像修正部基于圖像數(shù)據(jù)來計算原稿相對于 基準位置的傾斜量和位置偏移量。關(guān)于傾斜量的計算，例如采用公知的 傾斜抽出裝置，其具有像素位置檢測部，其對所得圖像數(shù)據(jù)進行單向 掃描，按照各掃描線對在掃描線上順次計數(shù)在第規(guī)定個數(shù)所檢測出的文 字圖案始端構(gòu)成像素的位置進行檢測；極小點抽出部，其將按照各掃描 線檢測出的始端構(gòu)成像'素中極小像素的位置抽出；傾斜抽出單元，基于 抽出的極小像素的位置來對信息介質(zhì)的傾斜進行提取。在該傾斜抽出裝 置中，能夠通過該構(gòu)成實現(xiàn)傾斜抽出處理的高速化。
但是，上述圖像處理裝置的構(gòu)成，是在對傾斜量和位置偏移量實施修正之后進行剪切，因此對于切取對象以外的區(qū)域也會進行傾斜和位置 偏移的修正處理，就處理高速化需求而言尚待改進。
另外，在上述傾斜抽出裝置中，在對布置有因設(shè)計方面的情況等而 傾斜的文章的原稿，或者使用了斜線的原稿進行讀取的情況下，即使端 直放置原稿也可能在讀取時發(fā)生誤檢，導(dǎo)致對圖像數(shù)據(jù)進行所不期望的 旋轉(zhuǎn)。因此需要能夠與原稿內(nèi)容無關(guān)地適當進行傾斜修正的圖像處理裝 置。另外，對于在原稿角部存在彎折、破損、圓損、翹曲、褶皺等不良 狀態(tài)的原稿，則難以沿著原稿導(dǎo)向部安置，在該情況下也需要能夠適當 進行傾斜修正和區(qū)域剪切的圖像處理裝置。

發(fā)明內(nèi)容
以上為本發(fā)明所要解決的課題，接下來將說明用于解決該課題的手 段和所帶來的效果。
根據(jù)本發(fā)明第一方面，提供以下構(gòu)成的圖像處理裝置。即，該圖像 處理裝置具有特征點檢測部、傾斜計算部、特征點旋轉(zhuǎn)計算部、矩形區(qū) 域計算部。上述特征點檢測部從通過讀取原稿而形成的圖像數(shù)據(jù)中檢測 出多個原稿輪廓的特征點。上述傾斜計算部計算原稿傾斜相關(guān)值。上述 特征點旋轉(zhuǎn)計算部，計算將上述特征點檢測部檢測出的多個特征點繞規(guī) 定的中心點朝矯正上述原稿傾斜的方向旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度后的旋轉(zhuǎn) 后特征點的位置。上述矩形區(qū)域計算部，基于上述旋轉(zhuǎn)后特征點的位置，
計算具有與該旋轉(zhuǎn)后特征點接近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域。
根據(jù)該構(gòu)成，基于圖像數(shù)據(jù)的原稿部分的形狀和傾斜，在矯正原稿 傾斜時能夠適當確定含有該原稿部分的矩形區(qū)域。并且，由于才艮據(jù)原稿 本身的輪廓特征點來確定矩形區(qū)域，因此包含非四邊形在內(nèi)的各種形狀 的原稿都能夠適當確定矩形區(qū)域。另外，不是對圖像數(shù)據(jù)整體進行旋轉(zhuǎn) 處理，而是僅按照旋轉(zhuǎn)特征點后的位置來確定原稿部分的矩形區(qū)域。因 此能夠有效降低計算成本，并且能夠縮短處理時間。此外，矩形區(qū)域是 在無傾斜的狀態(tài)下被求出，因此易于進行數(shù)據(jù)處理并簡化計算。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，上述特征點檢測部檢測的上述特
征點，包含分別位于各原稿輪廓的4邊上的4點。根據(jù)該構(gòu)成，能夠根據(jù)檢測出的特征點的位置，容易地計算并確定 含有原稿部分的矩形區(qū)域。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，上述特征點檢測部從原稿輪廓中 檢測出平行線，根據(jù)其結(jié)果求出特征點。
根據(jù)該構(gòu)成，能夠通過簡單處理來計算特征點。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，上述傾斜計算部根據(jù)由上述特征
點檢測部檢測出的特征點中至少2個特征點的位置來計算原稿傾斜相關(guān) 值。
根據(jù)該構(gòu)成，能夠?qū)⑻卣鼽c用于傾斜的檢測，提高處理效率而實現(xiàn) 高速化。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，具有尺寸信息確定部，該尺寸信 息確定部基于上述矩形區(qū)域的大小來確定尺寸信息。
根據(jù)該構(gòu)成，例如能夠適當且自動地確定以多大尺寸來取出圖像數(shù) 據(jù)中的包含原稿部分在內(nèi)的區(qū)域等。另外，可以將圖像數(shù)據(jù)用作印字數(shù) 據(jù)，而不必在印字時另行處理。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，上述尺寸信息確定部，通過從預(yù) 定的多個定型尺寸中選擇與上述矩形區(qū)域的大小最接近的定型尺寸，來 確定上述尺寸信息。
根據(jù)該構(gòu)成，例如能夠按照通常的定型尺寸將含有原稿部分的區(qū)域 從圖像數(shù)據(jù)中取出而筒便易行。并且，由于選擇尺寸與矩形區(qū)域接近的 定型尺寸，因此能夠才艮據(jù)與原稿部分的大小的關(guān)系來選擇適當?shù)亩ㄐ统?寸。并且，即使計算出的特征點的位置等存在些許誤差，也能夠抑制該 誤差對尺寸信息的影響。
在上述圖像處理裝置中，詳選地，上述尺寸信息確定部，通過從, 定的定型尺寸中選擇能夠包含上述矩形區(qū)域的、最小的定型尺寸，來岫 定上述尺寸信息。
根據(jù)該構(gòu)成，例如也能夠按照通常的定型尺寸將含有原稿部分的區(qū)域從圖像數(shù)據(jù)中取出而筒便易行。并且，由于選擇能夠包含矩形區(qū)域的 最小定型尺寸，因此能夠根據(jù)與原稿部分的大小的關(guān)系來選擇適當?shù)亩?型尺寸，并且防止原稿部分從該定型尺寸區(qū)域溢出。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選以下構(gòu)成。即，該圖像處理裝置具有 對象區(qū)域確定部、抽出區(qū)域計算部、抽出旋轉(zhuǎn)處理部。上述對象區(qū)域確 定部確定與上述尺寸信息相當?shù)某叽绲臒o傾斜的矩形即原稿對象區(qū)域 的位置，以使上述矩形區(qū)域與至少原稿對象區(qū)域的一部分重疊。上述抽 出區(qū)域計算部，通過使上述原稿對象區(qū)域繞上述中心點旋轉(zhuǎn)上述原稿的 傾斜角度，來計算上述圖像數(shù)據(jù)的抽出區(qū)域。上述抽出旋轉(zhuǎn)處理部，從 上述圖像數(shù)據(jù)中取出上述抽出區(qū)域的部分，并且進行旋轉(zhuǎn)處理以矯正上 述原稿的傾斜，從而獲得與上述原稿對象區(qū)域相當?shù)膱D像數(shù)據(jù)。
根據(jù)該構(gòu)成，在圖像數(shù)據(jù)中按照適當?shù)某叽缛〕鲈宀糠郑瑢υ?傾斜進行矯正而獲得優(yōu)良的讀取圖像。并且，易于同時進行傾斜修正處 理和取出處理。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，上述對象區(qū)域確定部，以使上述 原稿對象區(qū)域的中心與上述矩形區(qū)域的中心一致的方式來確定該原稿 對象區(qū)域的位置。
通過該構(gòu)成，由于所得圖像數(shù)據(jù)中的原稿部分配置于中央位置，因 此能夠提高圖像數(shù)據(jù)的便利性。并且，原稿對象區(qū)域與上述矩形區(qū)域同 樣地作為無傾斜的矩形而獲得，因此計算簡便而能夠高速處理。
在上述圖像處理裝置中，優(yōu)選地，上述抽出旋轉(zhuǎn)處理部進行如下處 理，即、利用規(guī)定的顏色對與上述矩形區(qū)域的邊緣相當?shù)牟糠诌M行涂抹。
根據(jù)該構(gòu)成，在圖像數(shù)據(jù)中即使在上述矩形區(qū)域的邊緣部分上原稿 的邊緣呈框狀出現(xiàn)，也能夠通過涂抹處理除去，實現(xiàn)所謂的自動消框功 能。
根據(jù)本發(fā)B力笫二方面，提供一種圖像讀取裝置，其'具有上述圖像處 理裝置，其特征在于，具有讀取原稿而取得圖像數(shù)據(jù)的圖像讀取部，利 用上述圖像處理裝置處理上述圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)該構(gòu)成，基于圖像數(shù)據(jù)的原稿部分的形狀和傾斜，在對原稿傾 斜進行矯正時能夠適當確定含有該原稿部分的矩形區(qū)域。因此，例如對 于原稿大小的自動識別等非常有利。
根據(jù)本發(fā)明第三方面，提供如下所述的圖像處理程序。即，該圖像
處理程序包括特征點檢測步驟、傾斜計算步驟、特征點旋轉(zhuǎn)計算步驟、 矩形區(qū)域計算步驟。在上述特征點檢測步驟中，從通過讀取原稿而形成 的圖像數(shù)據(jù)中檢測出多個原稿輪廓的特征點。在上述傾斜計算步驟中， 計算原稿傾斜相關(guān)值。在上述特征點旋轉(zhuǎn)計算步驟中，計算將上述特征 點檢測部檢測出的多個特征點繞規(guī)定的中心點朝矯正上述原稿傾斜的 方向旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度后的旋轉(zhuǎn)后特征點的位置。在上述矩形區(qū)域計 算步驟中，基于上述旋轉(zhuǎn)后特征點的位置，計算具有與該旋轉(zhuǎn)后特征點 接近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域。
根據(jù)該構(gòu)成，基于圖像數(shù)據(jù)的原稿部分的形狀和傾斜，在對原稿傾 斜進行矯正時能夠適當確定含有該原稿部分的矩形區(qū)域。并且，由于根 據(jù)原稿本身的輪廓特征點來確定矩形區(qū)域，因此即便是包含四邊形在內(nèi) 的各種形狀的原稿都能夠確定適當矩形區(qū)域。另外，不是對圖像數(shù)據(jù)整 體進行旋轉(zhuǎn)處理，而是僅按照旋轉(zhuǎn)特征點后的位置來確定原稿部分的矩 形區(qū)域。因此能夠有效降低計算成本，并且能夠縮短處理時間。此外， 由于在無傾斜的狀態(tài)下求出矩形區(qū)域，因此易于進行數(shù)據(jù)處理并筒化計 算。
通過以下參照附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進行的詳細描述，本發(fā) 明的其它特征、構(gòu)件、過程、步驟、特性及優(yōu)點會變得更加清楚。


圖l為表示本發(fā)明的一個實施方式的圖像掃描裝置整體構(gòu)成的正視 剖視圖。
圖2為表示圖像掃描裝置的電子構(gòu)成的框圖。
圖3為表示在傾斜檢測部中執(zhí)行的傾斜檢測處理的主程序的流程圖。圖4為表示從圖像數(shù)據(jù)檢測出的原稿像素的說明圖。 圖5為檢測原稿先頭角部的子程序的流程圖。 圖6為表示檢測原稿先頭角部的處理的說明圖。 圖7為檢測原稿左角部的子程序的流程圖。 圖8為表示檢測原稿左角部的處理的說明圖。 圖9為檢測原稿平行邊的子程序的流程圖。 圖IO為表示檢測原稿平行邊的處理的說明圖。 圖11為檢測原稿末尾角部的子程序的流程圖。
圖12為表示針對長方形原稿所檢測出的輪廓特征點及其狀態(tài)的例 子的說明圖。
圖13是表示為了計算傾斜而選擇的2個特征點的優(yōu)先順序的一個 例子的圖。
圖14為表示在原稿左角部上有折痕和破損時的傾斜檢測處理的說 明圖。
圖15為表示原稿先頭部彎折較大時的傾斜檢測處理的說明圖。
圖16為表示原稿是非四邊形時的傾斜檢測處理的說明圖。
圖17為表示由圖像抽出確定部執(zhí)行的抽出區(qū)域確定處理的流程圖。
圖18為表示將檢測到的特征點旋轉(zhuǎn)傾斜角度來確定矩形區(qū)域和原 稿對象區(qū)域的處理的說明圖。
圖19為表示將原稿對象區(qū)域旋轉(zhuǎn)傾斜角度來計算圖像數(shù)據(jù)的抽出 區(qū)域的處理的說明圖。. .
圖20是表示確定的抽出區(qū)域的說明圖。
圖21為表示根據(jù)在圖像數(shù)據(jù)中指定的抽出區(qū)域來求出2個傾斜參數(shù)整數(shù)a、 b的處理的說明圖。
圖22為表示由抽出旋轉(zhuǎn)處理部執(zhí)行的旋轉(zhuǎn)處理的流程圖。
圖23為表示旋轉(zhuǎn)處理概要的說明圖。
圖24為表示二維插補處理的概念圖。
圖25為表示抽出區(qū)域圖像例及其旋轉(zhuǎn)結(jié)果的圖。
具體實施例方式
下面說明本發(fā)明實施方式。圖1為表示本發(fā)明的一個實施方式的圖 像掃描裝置整體構(gòu)成的正視剖視圖。
如圖1所示，作為圖像讀取裝置的圖像掃描裝置101，具有包括自 動文檔供給部和平臺部的圖像讀取部115。
上述圖像讀取部115具備配設(shè)有用于載置讀取原稿的稿臺玻璃102 的原稿臺103,以及用于以將該讀取原稿按壓于上述稿臺玻璃上的狀態(tài) 對該讀取原稿進行保持的原稿臺罩104。另外，在圖像掃描裝置101上 設(shè)有操作面板(未圖示)，用于指示原稿讀取開始等搮作。在原稿臺罩 104下表面，以與上述稿臺玻璃102面對的方式安裝有用于將原稿向下 按壓的按壓村墊121。
在上述原稿臺罩104上，配設(shè)有自動文檔供給器(自動原稿傳送裝 置)107。該自動文檔供給器107具有在原稿臺罩104上部設(shè)置的原 稿托盤111，以及在該原稿托盤111下方設(shè)置的排紙托盤112。
如圖1所示，在上述原稿臺罩104內(nèi)部，構(gòu)成了連接原稿托盤111 和排紙托盤112的彎曲狀的原稿輸送路徑15。在該原稿輸送路徑15上 設(shè)有收集輥51、分離輥52、分離墊53、輸送輥55、排紙輥58。
收集輥51將原稿托盤111上的讀取原稿送厶，分離輥52和分離墊 53構(gòu)成為能夠?qū)⑺腿氲脑逯痦摲蛛x。輸送輥55將分離后的原稿向原 稿讀取裝置15P輸送，排紙輥58構(gòu)成為將讀取后的原稿向排紙托盤112 排出。另外，在上述原稿讀取裝置15P中，與稿臺玻璃相對地設(shè)有按壓 部件122。在上述構(gòu)成中，在原稿托盤111上疊放的讀取原稿，在逐頁分離后
沿著彎曲狀的上述原稿輸送路徑15進行輸送，在通過原稿讀取裝置15P 并被后述的掃描單元21進行讀取后，向排紙托盤112排出。
如圖l所示，在上述原稿臺103內(nèi)部i殳有掃描單元21。該掃描單元 21具有可在原稿臺103內(nèi)部移動的滑架。
該滑架30設(shè)有作為光源的熒光燈22、反射鏡23、 23…、聚光鏡 27、電荷耦合元件(CCD) 28。熒光燈22對讀取原稿照射光，來自讀 取原稿的反射光，在經(jīng)過多個反射鏡23、 23…反射后，通過聚光鏡27 匯聚而在CCD 28表面成像。上述CCD 28將輸入的匯聚光變換為電信 號輸出。
在本實施方式中，上述CCD28為3線式彩色CCD。該CCD 28在 主掃描方向(原稿寬度方向)上按照紅綠藍(RGB)各色設(shè)置細長延伸 的一維線傳感器，并且具有與各線傳感器對應(yīng)地的、不同的濾色器。
在上述原稿臺103內(nèi)部可旋轉(zhuǎn)地支承有驅(qū)動帶輪47和從動帶輪48。 并且在驅(qū)動帶輪47和從動帶輪48之間張設(shè)有環(huán)狀的驅(qū)動帶49，該驅(qū)動 帶49的適當位置上固定著上述滑架30。在該構(gòu)成中，以未圖示的電動 機對上述驅(qū)動帶輪47進行正反驅(qū)動，從而能夠使滑架30沿著副掃描方 向水平移動。
在該構(gòu)成中，在預(yù)先使上述滑架30移動到與上述原稿讀取位置15P 對應(yīng)的位置的狀態(tài)下，驅(qū)動自動文檔供給器107。于是，在原稿輸送路 徑15上進行輸送的讀取原稿在原稿讀取位置15P上被掃描，從熒光燈 22射出而被讀取原稿反射的反射光被導(dǎo)入滑架30內(nèi)，經(jīng)由反射鏡23、 23…并通過聚光鏡27導(dǎo)入CCD28而成4象。其結(jié)果是，CCD 28能夠輸 出與讀取內(nèi)容對應(yīng)的電信號。
另外，在用于平板掃描儀的情況下，使滑架30以一定速度沿著稿 臺玻璃102移動，并對該稿臺玻璃102上載置的讀取原稿進行掃描。來 自原稿的反射光與上述同樣地被導(dǎo)入滑架30內(nèi)的CCD 28而成像。
圖2為圖像掃描裝置101的框圖。如圖2所示，圖像掃描裝置IOI 除了上述掃描單元21以外，還具有CPU41、 ROM 42、圖4象處理部43、圖像存儲器44、圖像自動取出部(圖像處理裝置)95、符號變換部45、 輸出控制部46。
CPU 41作為用于對圖像掃描裝置101中所具有的掃描單元21、圖 像自動取出部95、符號變換部45和輸出控制部46等進行控制的控制部 而被設(shè)置。用于該控制的程序和數(shù)據(jù)等被存儲在存儲部即ROM 42內(nèi)。
上述掃描單元21具有模擬前端(AFE )63，該AFE 63與CCD 28 連接。在讀取原稿時，CCD28所具有的RGB各色的上述線傳感器，在 主掃描方向上對原稿內(nèi)容進行掃描而讀取1行，各線傳感器的信號通過 上述AFE 63從模擬信號變換為數(shù)字信號。通過該主掃描，l行的像素 數(shù)據(jù)作為RGB各色的灰度值從AFE 63輸出。通過使原稿或滑架30在 副掃描方向上以微小距離逐次送進并反復(fù)執(zhí)行上述處理，從而能夠取得 含有原稿在內(nèi)的全部讀取范圍的圖像數(shù)據(jù)以作為數(shù)字信號。
另外，上述掃描單元21 (CCD 28)不是僅讀取原稿區(qū)域，而是構(gòu) 成為對包含原稿在內(nèi)的區(qū)域且比原稿略大的區(qū)域進行讀取。由此，能夠 進行后述的原稿像素和背景像素的檢測。
掃描單元21具有數(shù)據(jù)修正部65，上述AFE 63輸出的圖像數(shù)據(jù)的 數(shù)字信號，被輸入到該數(shù)據(jù)修正部65。該數(shù)據(jù)修正部65對每次主掃描 時逐行輸入的像素數(shù)據(jù)進行陰影修正，并對在掃描單元21的光學(xué)系中 產(chǎn)生的讀取不均進行修正。并且，數(shù)據(jù)修正部65還對上述像素數(shù)據(jù)進 行如下修正，即、矯正因CCD 28中RGB各色的線傳感器的配置間隔 (線隙)引起的讀取位置偏差。
上述圖像存儲器44用于蓄積由掃描單元21讀取的圖像。通過掃描 單元21讀取的圖像數(shù)據(jù)，在圖像處理部43中進一步執(zhí)行公知的圖像處 理(濾波處理等)后，輸入并蓄積到圖l象存儲器44中。
上述圖像自動取出部95,從圖像數(shù)據(jù)中抽出含有原稿區(qū)域在內(nèi)的適 當尺寸的矩形區(qū)域，并對其進行旋轉(zhuǎn)，從而得到無傾斜的原稿圖像。該 圖像自動取出部95具有傾斜檢測部70、圖像抽出確定部80、抽出旋 轉(zhuǎn)處理部90。
上述傾斜檢測部70用于檢測通過上述CCD 28讀取的原稿的傾斜。當從掃描單元21的數(shù)據(jù)修正部65逐行輸入圖像數(shù)據(jù)時，該傾斜檢測部 70對該圖像數(shù)據(jù)進行解析處理，來檢測原稿的傾斜(用于矯正該傾斜的 應(yīng)旋轉(zhuǎn)的角度)。
該傾斜檢測部70具有邊緣像素取得部71、特征點檢測部72、狀 態(tài)取得部73、傾斜計算部74。
上述邊緣像素取得部71構(gòu)成為，每一次從掃描單元21逐行輸入圖 像數(shù)據(jù)時，能夠求出對應(yīng)行中的位于原稿輪廓部分(或者說是原稿與背 景的邊界)的邊緣像素的位置。
上述特征點檢測部72能夠按照規(guī)定條數(shù)的行來存儲由上述邊緣像 素取得部71獲取的邊緣像素的位置。并且，能夠基于該多個行的對應(yīng) 邊緣像素的位置特征，來檢測與原稿輪廓相關(guān)的特征點，并求出該特征 點的位置。另外，在本說明書中，所謂"特征點"是指位于原稿輪廓的 圖形特征部分上的點，例如是原稿角部的頂點。
上述狀態(tài)取得部73，對含有由特征點檢測部72取得的特征點在內(nèi) 的行或其附近行中的邊緣像素的位置特征進行檢查。并且，狀態(tài)取得部 73構(gòu)成為能夠基于該檢查結(jié)果，求取與原稿傾斜相關(guān)的狀態(tài)(是未傾斜 或者向一側(cè)傾斜或者向另一側(cè)傾斜)。
傾斜計算部74對各個特征點的狀態(tài)進行匯總而求出最多數(shù)的狀態(tài)， 從具有與該最多數(shù)狀態(tài)一致狀態(tài)的特征點中選擇2個特征點，根據(jù)該所 選特征點的位置計算并取得與原稿傾斜的相關(guān)值(表現(xiàn)傾斜的參數(shù)。在 本實施方式中為正切值)。
圖像抽出確定部80,基于所讀取的圖像數(shù)據(jù)中原稿部分的尺寸和原 稿傾斜等，自動地確定從圖像數(shù)據(jù)中應(yīng)抽出的區(qū)域。該圖像抽出確定部 80具有特征點旋轉(zhuǎn)計算部81、矩形區(qū)域計算部82、尺寸信息確定部 83、對象區(qū)域確定部84、抽出區(qū)域計算部85。
特征點旋轉(zhuǎn)計算部81，將從上述#斜計算部74獲得的有關(guān)原稿傾 斜的值輸入，并對將由上述特征點檢測部72檢測出的多個特征點以規(guī) 定的中心點為中心旋轉(zhuǎn)移動上述傾斜角度(朝矯正原稿傾斜的方向)后 的位置進行計算。矩形區(qū)域計算部82基于特征點旋轉(zhuǎn)計算部81所求出的旋轉(zhuǎn)后的特 征點(以下稱為旋轉(zhuǎn)后特征點)的位置，計算具有與該旋轉(zhuǎn)后特征點接 近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域的位置和尺寸。
尺寸信息確定部83基于矩形區(qū)域計算部82求得矩形區(qū)域的尺寸， 取出上述圖像數(shù)據(jù)中的原稿部分，確定適宜矯正傾斜并輸出的輸出尺寸 的相關(guān)信息(尺寸信息)。
對象區(qū)域確定部84確定與上述尺寸信息相當大小的無傾斜的矩形 即原稿對象區(qū)域的位置。該對象區(qū)域的位置確定為包含由上述矩形區(qū)域 計算部82計算的矩形區(qū)域的至少大部分。
抽出區(qū)域計算部85，通過使對象區(qū)域確定部84所確定的原稿對象 區(qū)域繞上述中心點旋轉(zhuǎn)移動，來計算圖像數(shù)據(jù)中的抽出區(qū)域。
抽出旋轉(zhuǎn)處理部90，基于上述傾斜檢測部70和圖《象抽出確定部80 的處理結(jié)果，按照上述抽出區(qū)域抽出圖像存儲器44的圖像數(shù)據(jù)，并且 通過對抽出的數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)處理而對原稿傾斜進行電子修正。該抽出旋 轉(zhuǎn)處理部90具有抽出參數(shù)輸入部91、元圖像對應(yīng)位置計算部92、 二 維插補部93。
抽出參數(shù)輸入部91，將上述抽出區(qū)域計算部85計算的抽出區(qū)域信 息輸入。并且構(gòu)成為，通過基于該抽出區(qū)域信息進行適當?shù)挠嬎悖軌?取得兩個傾斜參數(shù)的整數(shù)作為第 一整數(shù)參數(shù)a和第二整數(shù)參數(shù)b。并且， 兩個整數(shù)參數(shù)a、 b的比值(a/b),等于圖像應(yīng)旋轉(zhuǎn)角度(原稿傾斜角 度)的正切值tan6 。
元圖像對應(yīng)位置計算部92，基于旋轉(zhuǎn)圖像中的注目像素(m， n) 的位置來進行規(guī)定的計算，從而在元圖像中求出與上述注目像素(m， n)對應(yīng)的位置的像素即對應(yīng)注目像素(i， j)的位置。并且，元圖像對 應(yīng)位置計算部92，基于上述注目像素的位置來進行規(guī)定的計算，從而求 出由上述二維插補部93進行插補時所使用的x方向權(quán)重系數(shù)kwx和y 方向權(quán)重系數(shù)kwy。
二維插補部93基于上述對應(yīng)注目4象素(i， j)、 x坐標和y坐標的至 少一方與該對應(yīng)注目像素不同的3個像素，來進行二維插補，從而求出旋轉(zhuǎn)圖像中的注目像素的像素值Q (m， n)。在該二維插補中，可以采 用上述x方向權(quán)重系數(shù)kwx和y方向權(quán)重系數(shù)kwy分別被整數(shù)b除后 的比值(kwx/b, kwy/b)。另外，關(guān)于抽出旋轉(zhuǎn)處理部90的旋轉(zhuǎn)處理將 在后面詳述。
符號變換部45,對圖像存儲器44中保存的圖像數(shù)據(jù)，例如通過實 施JPEG等 >知的壓縮處理來編碼。
輸出控制部46將經(jīng)過編碼的圖像數(shù)據(jù)向與圖像掃描裝置101連接 的上位裝置即個人計算機(未圖示)發(fā)送。發(fā)送方法不限而可以考慮例 如采用局域網(wǎng)(LAN)的方法以及釆用通用串行總線(USB)的方法等。
在本實施方式中，數(shù)據(jù)修正部65、傾斜檢測部70、圖像抽出確定 部80、抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯和符號變換部45等，可以采用例如ASIC或 FPGA等》更件來實現(xiàn)。
下面參照圖3的流程圖對上述傾斜檢測部70的原稿傾斜檢測處理 進行說明。在圖3中示出了傾斜檢測處理的主程序。
當圖3的主程序開始后，傾斜檢測部70首先將上述數(shù)據(jù)修正部65 輸出的像素數(shù)據(jù)輸入1行(S101)。接著，進行根據(jù)所輸入的1行像素 數(shù)據(jù)來檢測原稿像素與背景像素(S102)的處理。
本實施方式中，原稿像素和背景像素的檢測處理如下進行。即， 在本實施方式中，在進行掃描的原稿的背面?zhèn)扰渲玫纳鲜霭磯阂r墊121 和按壓部件122 (圖1)的表面上，粘貼有比通常的紙明亮的白色薄片 (稿臺片)。因此，在通過CCD 28讀取的圖像數(shù)據(jù)中，原稿周圍的背 景部件亮度較高。
利用該特性，在S102的處理中，進行根據(jù)像素數(shù)據(jù)的RGB成分 按照公知算式來計算亮度(Y成分)的圖像處理，并進行以下的2值化 處理，即、當該亮度為規(guī)定閾值以上時為背景像素，當?shù)陀谏鲜鲩撝禃r 為原稿像素。在本實施方式中，將背景像素表殺為"0"，原稿像素表示 為"1"。
另夕卜，考慮到原稿像素和背景像素的檢測精度，優(yōu)選在S102的處理之前，對元圖像數(shù)據(jù)進行陰影修正、伽馬修正等適宜的圖像處理。另 外，在上述陰影修正中，對陰影數(shù)據(jù)的白加算規(guī)定量，生成比通常明亮 的值來進行處理，從而易于對原稿和背景進行區(qū)別。
由此，如圖4所示，能夠根據(jù)圖像數(shù)據(jù)來判定原稿區(qū)域。并且在 圖4中，細分的一個小塊與一個像素對應(yīng)，并且空白的小塊表示背景像 素，而標記斜線的小塊則表示原稿像素。另外，在圖4中，X方向為主 掃描方向，Y方向為副掃描方向。
在圖4中為了易于判定原稿像素的整個區(qū)域而描繪了全部圖像數(shù) 據(jù)，但是圖3的S102表示的原稿像素和背景像素的檢測處理，是沿著 與主掃描方向相同方向逐個像素地進行的。并且在以下說明中，長方形 的原稿在斜行的狀態(tài)下被自動文檔供給部輸送，通過掃描單元21讀取 的結(jié)果，如圖4所示，在從正規(guī)方向朝逆時針方向略微旋轉(zhuǎn)的長方形圖 像作為原稿像素區(qū)域得到的情況下說明傾斜檢測處理。另外，當長方形 的原稿傾斜放置在平板掃描部的上述稿臺玻璃102上而被讀取的情況 下，也如圖4所示將傾斜的圖像作為原稿像素區(qū)域得到。在上述傾斜檢 測部70中，圖像數(shù)據(jù)被從圖4上端的行開始逐行處理，最后處理下端 的行。
如上所述，圖3的S102的處理，每一行都是從各行的一端朝向另 一端(從左端到右端)逐個〗象素地順次進行。并且，每當該S102的處 理完成l個像素，就檢查2值化后的數(shù)據(jù)變化(S103)。并且，在S103 的處理中，在各行中從左端起順次處理像素時，將2值化后的像素最初 從"0 "變?yōu)?1"(即從背景到原稿)的位置的、成為"1"的像素，認 定為第一邊緣像素(左端像素)。并且，將2值化后的像素最后從"1" 變?yōu)?0"(即從原稿到背景)的位置的、成為"1"的像素，認定為第 二邊緣像素(右端像素)。
這樣得到的2個邊緣像素(左端像素和右端像素)，在該行中表示 原稿與背景的邊界(或者說是原稿輪廓)。在S103的處理中，將左端像 素和右端像素的位置，存儲到適當?shù)拇鎯卧创鎯ζ髦小?br> 本實施方式的傾斜檢測部70，能夠?qū)⑦@樣得到的2個邊緣像素的 位置，存儲當前處理的l行和最近處理的8行合計9行。在圖4中某個瞬間作為處理對象的行由符號Sl表示，并且最近處理的8行由符號 S2 S9表示。并且在圖4中，對與在各行S1 S9中檢測出的左端像素12L 和右端^(象素12R的位置相當?shù)男K標記細密的影線。
在邊緣像素的檢測處理后，基于該9行的左端像素12L和右端像 素12R的位置特征，檢測出原稿輪廓的相關(guān)特征點(例如原稿角部的頂 點等)(S104)。
以下，作為檢測該特征點的具體處理的第一例，基于圖5對檢測 位于原稿先頭側(cè)的角部(先頭角部)的處理進行說明。圖5的流程表示 了在圖3的S104的處理中執(zhí)行的一個子程序。
在圖5的子程序中，最初在從最早處理的行到當前處理中的行的 9行中，按照從舊行逐行接近新行的順序，檢查是否左端像素連續(xù)而處 于相同位置或者向左移動(S201)。在不滿足該條件的情況下，無法檢 測出先頭角部而終止子程序。
在滿足S201的條件的情況下，按照從最早處理的行到當前處理中 的行逐行接近的順序，檢查是否右端像素連續(xù)而處于相同位置或者向右 移動(S202)。在滿足S202的條件的情況下，認定為先頭角部(S203 )。 在不滿足條件的情況下，無法檢測出先頭角部而終止子程序。
參照圖6對S201-S202的判斷進行具體說明。在圖6中表示了成 為當前處理對象的行Sl,圖3的S103的處理結(jié)果，如圖6所示得到左 端像素Ll和右端像素Rl的位置。另外，在過去最近8行的處理中， 分別得到L2 L9以及右端像素R2 R9的位置并存儲。
在此情況下，在圖5的S201的處理中如上所述，在9行的區(qū)域中， 按照從舊行到新行逐行接近的順序，判斷是否左端像素在相同位置或者 向左移動。
例如在圖6的情況下，左端像素的位置隨著從最早的行S9向一個 新行S8轉(zhuǎn)移，kL9向L8朝接近左端的方向移動。在'從行S8向行S7 轉(zhuǎn)移時，…，從行S2向當前處理中的行Sl轉(zhuǎn)移的情況下也是同樣的 (L8 L1)。因此在圖6的情況下，判定為滿足圖5的S201的條件。另夕卜，在S202的處理中，在9行的區(qū)域中，隨著從舊行到新行逐 行接近，判定是否右端像素在相同位置或者向右移動。
通過圖6的例子進行說明，則按照從最早的行S9向一個新行S8 轉(zhuǎn)移的順序，右端像素的位置從R9到R8向接近右端的方向移動。在 從行S8向行S7移動時，根據(jù)R8和R7清楚可知，右端像素在相同位 置。在從行S7向行S6轉(zhuǎn)移的情況下，從行S6向行S5轉(zhuǎn)移的情況也是 右端像素在相同位置(R7 R5)。在從行S5向行S4轉(zhuǎn)移時，右端像素 從R5到R4朝接近右端的方向移動。在從行S4向行S3轉(zhuǎn)移時，從行 S3向行S2轉(zhuǎn)移時，右端像素在相同位置。在從行S2向當前處理中的 行S1轉(zhuǎn)移時，右端像素從R2到Rl朝接近右端的方向移動。因此在圖 6的情況下判定為滿足圖5的S202的條件。
因此，在圖6的例子中上述子程序轉(zhuǎn)入S203的處理，認定原稿的 先頭角部。具體而言，將最早處理的行S9上的原稿像素位置認定為先 頭角部的位置。在圖6中，行S9上的原稿像素僅為一個，該像素被認 定為先頭角部(以涂黑的小塊表示)。另外，也考慮到在行S9上沒有原 稿像素的情況，此時將行S8上的左端像素L8或右端像素R8認定為特 征點。這樣檢測出的原稿先頭角部的位置被存儲到適當?shù)拇鎯ζ髦小?br> 在如上所述對原稿先頭角部進行檢測后，接著在圖5的S204的處 理中檢查該角部是否為直角。
該直角判定如下所述，基于9個行上的左端像素和右端像素的位 置特征來進行。具體而言，首先從最早的行S9向當前行S1移動8行， 求出左端像素向左端側(cè)移動的距離DLx和右端像素向右端側(cè)移動的距 離DRx。
并且，在DLx>DRx的情況下，從最早的行S9向新行移動DRx 個，檢查左端像素向左端側(cè)移動的距離DL (實質(zhì)上)是否等于8，相 等的情況下判定為直角，不等的情況下則判定為非直角。
另一方面，在DLx<DRx的情況下，從最早的行S9向新行移動 DLx個，檢查右端像素向右端側(cè)移動的距離DR (實質(zhì)上)是否等于8， 相等的情況下判定為直角，不等的情況下則判定為非直角。在圖6的例子中，從最早的行S9向當前行S1轉(zhuǎn)移時，左端像素 向左端側(cè)移動42像素，右端像素向右端側(cè)移動2 4象素(參照L9和Ll、 R9和Rl的位置)。因此，DLx=42， DRx=2， DLx>DRx。并且，從最 早的行L9向新行S7移動2個行時，左端像素從L9到L7向左端側(cè)移 動8像素，DL=8。因此在圖6的例子中，通過圖5的S204的處理中判 定先頭角部為垂直。
接著在S205的處理中，求出原稿朝向的相關(guān)狀態(tài)。該狀態(tài)是表示 原稿是否并未傾斜、是否已順時針旋轉(zhuǎn)、是否已逆時針旋轉(zhuǎn)等狀態(tài)。另 夕卜，該狀態(tài)除了上述以外，當然也可以代之以表示是否不需要旋轉(zhuǎn)原稿、 是否應(yīng)逆時針方向旋轉(zhuǎn)、是否應(yīng)順時針方向旋轉(zhuǎn)等。
具體而言，當上述距離DLx和DRx滿足DLx>DRx的關(guān)系時判 定為逆時針方向的旋轉(zhuǎn)，而當滿足DLx<DRx的關(guān)系時則判定為順時針 方向的旋轉(zhuǎn)。另外，當DLx=0而DRx=0時則判定為沒有傾斜。
在圖6的例子中，由于DLx〉DRx，因此判定為在圖5的S205中 圖像已逆時針方向旋轉(zhuǎn)。因此在S205的處理中，將"逆時針旋轉(zhuǎn)，，的 狀態(tài)與在S203的處理中求出的先頭角部的位置對應(yīng)地存儲在適當?shù)拇?儲器中。
接著，作為檢測特征點的具體處理的第二例，參照圖7對檢測位 于原稿左側(cè)的角部(左角部)的處理進行說明。圖7的流程與圖5的流 程同樣地表示了在圖3的S104中執(zhí)行的一個子程序。
當執(zhí)行圖7的子程序時，最初檢查從上述9行中最早處理的行S9 到中央的行S5的5個行的左端像素的位置(S301 )。具體而言，在S9 S5 的行中，每一次從舊行逐行接近新行時，檢查是否左端像素在相同位置 或者向左移動。在不滿足該條件的情況下，無法檢測出左角部而終止子 程序。
在滿足S301的條件的情況下，檢查從中央的行S5到當前處理的 行S1的5個行中的右端像素位置(S302 )。具體而言，在S5 S1的行中， 每一次從舊行逐行接近新行時，檢查是否左端像素在相同位置或者向右 移動。在滿足該條件的情況下，認定為左角部(S303)。在不滿足條件的情況下，無法檢測出左角部而終止子程序。
參照圖8對S301 S302的判斷進行具體說明。在圖8中表示了成 為當前處理對象的行Sl,根據(jù)圖3的S103的處理結(jié)果，如圖8所示得 到左端像素L1的位置。另外，在過去最近的8行的處理中，分別得到 左端像素L2 L9的位置并存儲。
在此情況下，在圖7的S301的處理中如上所述，在S9 S5的5 行區(qū)域中，按照從舊行到新行逐行接近的順序，檢查是否左端像素在相 同位置或者向左移動。
例如在圖8的情況下，左端像素的位置隨著從最早的行S9向一個 新行S8轉(zhuǎn)移，從L9向L8朝接近左端的方向移動。在從行S8向行S7 轉(zhuǎn)移時，…，從行S6向行S5轉(zhuǎn)移的情況下也是同樣的(L8 L5)。因 此在圖8的情況下，判定為滿足圖7的S301的條件。
另外，在S302的處理中，在S5 S1的5行的區(qū)域中，隨著從舊 行向新行逐行接近，判定是否左端像素在相同位置或者向右移動。
這一點在圖8的例子中，在從4亍S5向一個新4亍S4轉(zhuǎn)移時，才艮據(jù) L5和L4清楚可知，左端像素在相同位置。在從行S4向行S3轉(zhuǎn)移的情 況下，從行S3向行S2轉(zhuǎn)移的情況也是左端像素在相同位置(L4 L2 )。 在從行S2向當前處理中的行S1轉(zhuǎn)移時，左端像素從L2到Ll朝接近 右端的方向移動。因此在圖8的情況下判定為滿足圖7的S302的條件。
因此，在圖8的例子中上述子程序轉(zhuǎn)入S303的處理，認定原稿的 左角部。具體而言，如圖8所示，將9行中位于中央的行S5上的左端 像素L5的位置認定為左角部的位置(以涂黑的小塊表示)。其中，也可 以將例如行S2上的左端像素L2的位置認定為左角部的位置。這樣檢測 出的原稿左角部的位置，被存儲到適當?shù)拇鎯ζ髦小?br> 在檢測到原稿左角部的情況下，在圖7的S304的處理中判定該角 部是否^直角。 '
該直角判定如下進行。即，在從最早處理的行S9向中央的行S5 轉(zhuǎn)移時，求出左端像素向左端側(cè)移動的距離DLxa。另外，求出從中央的行S5到當前處理的行S1左端像素向右端側(cè)移動的距離DLxb。
并且，在DLxa>DLxb的情況下，從中央的行S5向舊行轉(zhuǎn)移DLxb 時，檢查左端像素向右端側(cè)移動的距離DL (實質(zhì)上)是否等于8，相 等的情況下判定為直角，不等的情況下則判定為非直角。
另一方面，在DLxa《DLxb的情況下，從中央的行S5向新行轉(zhuǎn)移 DLxa個時，檢查左端像素向右端側(cè)移動的距離DL (實質(zhì)上)是否等于 4，相等的情況下判定為直角，不等的情況下則判定為非直角。
在圖8的例子中，從最早的行S9向中央的行S5轉(zhuǎn)移時，左端像 素向左端側(cè)移動19像素(參照L9和L5)。另外，從中央的行S5向作 為當前處理對象的行Sl轉(zhuǎn)移時，左端像素向右端側(cè)移動1個像素(參 照L5和L1的位置)。因此，DLxa=19, DLxb=l, DLxa>DLxb。并且， 從中央的行S5向舊行S6移動1個行時，左端像素從L5到L6向右端 側(cè)移動4像素，DL=4。因此在圖8的例子中，通過圖7的S304的處理 判定為左角部垂直。
接著在S305的處理中，求出原稿朝向的相關(guān)狀態(tài)。具體而言，若 上述距離DLxa和DLxb滿足DLxa〉DLxb的關(guān)系，則判定為逆時針方 向的旋轉(zhuǎn)，若滿足DLxa〈DLxb的關(guān)系，則判定為順時針方向的旋轉(zhuǎn)。
在圖8的例子中，由于DLxa〉DLxb，因此判定為圖像已進行逆 時針方向旋轉(zhuǎn)。因此在S305的處理中，將"逆時針旋轉(zhuǎn)"的狀態(tài)與在 S303的處理中求出的左角部的位置對應(yīng)地存儲在適當?shù)拇鎯ζ髦小?br> 接著，作為檢測特征點的具體處理的笫三例，參照圖9對檢測原 稿平行邊上的點的處理進行說明。圖9的流程與圖5和圖7的流程同樣 地表示了在圖3的S104的處理中執(zhí)行的一個子程序。
在圖9的子程序中，最初檢查上述9行中的任一行從左端像素到 右端像素的距離(實質(zhì)上)是否相等(S401)。在滿足S401的條件時， 認定為平行邊(S402)。不滿足'條件時則無法檢測出平行邊而終止子程' 序。
參照圖10對S401的判斷進行具體說明。在圖10中表示了成為當前處理對象的行Sl，根據(jù)圖3的S103的處理結(jié)果，如圖10所示得到 左端像素Ll和右端像素Rl的位置。另外，在過去最近8行的處理中， 分別得到左端像素L2 L9和右端像素R2 R9的位置并進行存儲。
在此情況下，在S401的處理中如上所述，在S1 S9的9行的各 行中，調(diào)查左端像素與右端像素之間的距離是否相等。
例如在圖IO的情況下，從左端像素到右端像素的距離，參照附圖 可知在9個行S1 S9中完全一致。因此在圖10的情況下，判定為滿足 圖9的S401的條件。
因此，在圖10的例子中上述子程序轉(zhuǎn)入S402的處理，認定原稿 的平行邊。在該S402的處理中，以平行邊上的某一點為代表而將其位 置存儲在適當?shù)拇鎯ζ髦小Ｔ诒緦嵤┓绞街?，將作為當前處理對象的?Sl上的左端像素Ll的位置作為特征點進行存儲(以涂黑的小塊表示)。 其中，也可以將右端像素的位置作為特征點，或者將過去處理的行S2 S9 上的邊緣像素的位置作為特征點。并且優(yōu)選將左端像素和右端像素雙方 的位置作為特征點，從而能夠提高基于平行線的特征量而提高精度。
接著，在圖9的S403的處理中，求出原稿朝向的相關(guān)狀態(tài)。具體 而言是對最早處理的行S9的左端像素的位置(L9)和作為當前處理對 象的行Sl的左端像素的位置(Ll)進行比較。并且，當Ll的位置比 L9的位置靠近左端側(cè)時判定為順時針方向的旋轉(zhuǎn)，當L9的位置比Ll 的位置靠近左端側(cè)時則判定為逆時針方向的旋轉(zhuǎn)。另外，當Ll與L9 處于相同位置時則判定為沒有傾斜。
在圖10的例子中，L9的位置比Ll的位置靠近左端側(cè)。因此在 S403的處理中，將"逆時針旋轉(zhuǎn)"的狀態(tài)與在S402的處理中求出的平 行邊上的點的位置對應(yīng)地存儲在適當?shù)拇鎯ζ髦小Ｆ浜蠼K止子程序。
并且，例如在讀取長方形原稿時，能夠連續(xù)地檢測出多個平行邊 上的特征點。為了避免這種情況，優(yōu)選在一旦檢測到平行邊時，則針對 規(guī)定的行數(shù)不再進行檢測。該規(guī)定的行數(shù)根據(jù)分辨率、檢測角度的精度 等來確定。例如在讀取分辨率為200dpi的情況下，由于跳過平行邊檢 測的行數(shù)為200，因此需要以至少25.4mm以上的間隔來檢測平行邊上的特征點。
通過執(zhí)行上述的三個子程序，能夠檢測出原稿的先頭角部、左角
部和平行邊。并且，在主程序的S104的處理中，除了上述以外也一并 執(zhí)行用于檢測位于原稿末尾側(cè)的角部(末尾角部)和位于右側(cè)的角部(右 角部)的子程序。用于檢測右角部的子程序能夠通過在上述用于檢測左 角部的子程序中將主掃描方向上的位置關(guān)系顛倒來實現(xiàn)，因此省略說明。
下面參照圖11對用于檢測末尾角部的子程序進行說明。在圖11 的子程序中，最初在從最早處理的行到當前行之前的行的8行中，按照 從舊行逐行接近新行的順序，檢查是否左端像素連續(xù)而處于相同位置或 者向右移動(S501)。在不滿足該條件的情況下，無法檢測出末尾角部 而終止子程序。
在滿足S501的條件的情況下，按照從最早處理的行到當前行之前 的行逐行接近的順序，檢查是否右端像素連續(xù)而處于相同位置或者向左 移動(S502)。在不滿足該條件的情況下，無法檢測出末尾角部而終止 子程序。
在滿足S502的條件的情況下，在當前處理的行中，檢查是否檢測 出左端像素和右端像素(S503)。當沒有檢測出時則認定為末尾角部而 求出其位置并存儲(S504)。在檢測出的情況下則無法檢出末尾角部而 終止子程序。
即，隨著行與原稿末尾角部接近，左端像素向右側(cè)移動，右端像 素向左側(cè)移動，當行超過原稿末尾角部時則無法檢測原稿像素。上述 S501-S504的處理，利用該末尾角部的特征自動地進行末尾角部的判定。
接著判定檢測出的末尾角部是否為直角并存儲(S505)。并且，求 出原稿朝向的相關(guān)狀態(tài)并存儲(S506)。該S505和S506的處理與先頭 ,角部的檢測處理(圖5 )中的直角判定處理(S204 )和朝向判定處理(S205 ) 實質(zhì)上相同而省略說明。
在上述各子程序的處理結(jié)束且完成圖3的S104的處理后，判斷是 否輸入了全部行的像素數(shù)據(jù)(S105)。并且，在不是全部的行都完成輸入的情況下，返回S101的處理。
通過以上流程，在全部行的原稿讀取數(shù)據(jù)被輸入之前，針對每一
行的輸入反復(fù)進行S103、 S104的處理。因此，通過該S101-S104的循 環(huán)處理，能夠檢測出表示原稿的先頭角部、左角部、末尾角部、右角部 和平行邊的特征點。并且每當檢測特征點時，對該特征點的位置、(角 部)是否直角等判定結(jié)果、原稿朝向的相關(guān)狀態(tài)進行存儲。
圖12表示了檢測出的特征點位置和在各個特征點上獲取的直角 判定和狀態(tài)的例子。在本實施方式中將4個角部認定為特征點，而該角 部為相鄰兩邊相交所成/>共點，因此能夠通過檢測 一個角部而檢測出兩 個邊上的點。因此，如圖12所示，在原稿為四邊形的情況下，針對四 個邊分別檢測出一個以上的特征點。另外，關(guān)于平行邊，認定為彼此充 分遠離的兩點(平行邊(1)和平行邊(2))，存儲其各自的位置和狀態(tài)。
在對全部行的數(shù)據(jù)完成處理后，主程序轉(zhuǎn)入圖3的S106的處理。 在該S106的處理中，從在S104中檢測出的特征點中，將判定為非直角 的角部的特征點除外。被除外的特征點，在后述的S107、 S108的處理 中不作考慮。在圖12的例子中，由于四個角部都判定為直角，因此沒 有任何特征點被除外。
接著，針對所得特征點將狀態(tài)匯總，確定最多數(shù)的狀態(tài)(S107)。 在圖12的例子中，由于全部特征點的狀態(tài)為"逆時針旋轉(zhuǎn)"，因此將最 多數(shù)的狀態(tài)確定為"逆時針旋轉(zhuǎn)"。另外，雖然還會考慮上位兩個狀態(tài) 相同數(shù)的情況，此時按照預(yù)定的優(yōu)先順序來確定狀態(tài)。
接著，在圖3的S108的處理中，從具有與最多數(shù)狀態(tài)一致狀態(tài)的 特征點，按照預(yù)定的優(yōu)先順序選擇2個特征點的組合。該優(yōu)先順序的例 子如圖13所示。在該例子中優(yōu)先順序確定為，與平行邊上的2點相比， 優(yōu)先選擇遠離存在的原稿角部的2點。由此，能夠提高檢測傾斜的精度。
在圖12的例子中,，由于全部特征點的狀態(tài)為"逆時針旋轉(zhuǎn)"，因 此能夠選擇任意的特征點，但是按照圖13的優(yōu)先順序選擇先頭角部和 左角部。
接著，轉(zhuǎn)入圖3的S109的處理，基于選擇所得兩個特征點的位置，計算原稿傾斜的相關(guān)值。在本實施方式中，基于選擇所得先頭角部和左 角部的點的位置，求出原稿傾斜角度的正切值。其中，也可以根據(jù)連結(jié) 上述兩個特征點的直線的傾斜來求取原稿傾斜角度本身的數(shù)值，例如也 可以求出正弦值、余弦值。簡言之，只要是能夠表現(xiàn)傾斜程度的參數(shù)即 可。
另外，在S107的匯總處理時，也要考慮由于特征點狀態(tài)分散而無 法求出最多數(shù)狀態(tài)的情況。此時則不考慮狀態(tài)，在取得平行邊的2點的 情況下，基于該平行邊的2點來求出原稿的傾斜。
通過上述處理，基于CCD 28的讀取數(shù)據(jù)那樣的、以行為單位針 對每一像素連續(xù)輸出的數(shù)據(jù)，能夠計算并取得原稿傾斜的相關(guān)參數(shù)。并 且，通過將該參數(shù)(正切值)向圖像抽出確定部80傳遞而能夠適當確 定圖像數(shù)據(jù)的抽出區(qū)域。并且，由于能夠準確計算原稿傾斜的相關(guān)參數(shù)， 因此能夠在抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯中進行適當角度的圖像旋轉(zhuǎn)處理，從而 能夠獲取經(jīng)電子修正過傾斜的優(yōu)良的讀取圖像。
另外，上述說明的傾斜檢測處理即使在原稿發(fā)生彎折或破損的情 況下也能夠?qū)A斜進行良好的檢測。例如圖14示出在原稿左角部發(fā)生 彎折和破損時的讀取結(jié)果例。在該圖14的例子中，在將左角部作為特 征點檢測時，根據(jù)其彎折部分的形狀特征，判定該左角部為直角，并且 判定狀態(tài)為"順時針旋轉(zhuǎn)"。另外，左角部以外的特征點與圖12同樣地， 角部的情況下則判定為直角，并且獲得"逆時針旋轉(zhuǎn)"狀態(tài)。
在圖14的情況下， 一個特征點具有"順時針旋轉(zhuǎn)"狀態(tài)，其它5 個特征點具有"逆時針旋轉(zhuǎn)，，狀態(tài)。因此，在圖3的S107的處理中， 最多數(shù)狀態(tài)確定為"逆時針旋轉(zhuǎn)"狀態(tài)。其結(jié)果是，在S108的特征點 選擇時，圖14的左角部由于具有與最多數(shù)狀態(tài)不一致的"順時針旋轉(zhuǎn)" 狀態(tài)而不被選擇。最終，按照圖13的優(yōu)先順序選擇右角部和末尾角部， 并基于該兩個特征點來可靠地檢測原稿傾斜。
另夕卜，圖15示出了原稿先頭側(cè)出現(xiàn)較大程度彎折而非長方形時的 讀取結(jié)果例。在該圖15的例子中，在先頭角部和左角部作為特征點被 檢測時判定為非直角，對于后端角部和右角部而言則被判定為直角。此時，在圖3的S106的處理中，將非直角的先頭角部和左角部除 外。因此，在S107的最多數(shù)狀態(tài)的確定處理和S108的特征點選擇處理 中，忽略先頭角部和左角部。最終，在圖15的例子中，選擇右角部和 后端角部，基于該兩個特征點可靠地檢測原稿傾斜。
圖16的例子表示對非四邊形的原稿進行讀取的情況，在檢測出的 四個角部全部判定為非直角。此時，在圖3的S106的處理中將四個角 部全部除外，因此在S108的處理中選擇平行邊的2點。因此，即使對 于非四邊形的原稿，只要具有平行邊即可根據(jù)其平行邊上的2點來可靠 地檢測傾斜。
以上說明的傾斜檢測處理，通過對原稿像素進行檢測分析，能夠 與原稿內(nèi)容無關(guān)地適當檢測傾斜。并且，能夠?qū)τ诎l(fā)生彎折或破損的原 稿、圓角長方形、非長方形、非四邊形的原稿等各種狀態(tài)和形狀的原稿 可靠地檢測傾斜。
接著，對根據(jù)元圖像數(shù)據(jù)來確定包含原稿區(qū)域在內(nèi)的規(guī)定尺寸的 抽出區(qū)域的處理(圖像抽出確定部80的處理)進行說明。圖17為表示 通過圖像抽出確定部執(zhí)行的抽出區(qū)域確定處理的流程圖。
當圖17的流程開始后，最初進行如下處理，即、^使在上述處理中 獲取的各特征點的坐標，以規(guī)定的中心點為中心旋轉(zhuǎn)在上述傾斜檢測處 理中得到的傾斜角度(朝矯正該傾斜的方向)的處理(S601)。該旋轉(zhuǎn) 移動可以通過對各特征點的x坐標和y坐標適用公知的仿射變換來實 現(xiàn)。在圖18中表示了使從圖16的數(shù)據(jù)得到的多個特征點10p繞中心 13旋轉(zhuǎn)傾斜角度e而取得旋轉(zhuǎn)后特征點10q的處理。
接著以包含全部的該旋轉(zhuǎn)后特征點10q的方式確定矩形區(qū)域11 而(S602)。該矩形區(qū)域ll是具有無傾斜的矩形的輪廓，即具有與上述 旋轉(zhuǎn)后特征點接近的輪廓。
上述矩形區(qū)域ll例如以下述方式獲取。即，檢查各個旋轉(zhuǎn)后特征. 點10q的x坐標和y坐標，求出x坐標的最大值xmax、最小值xmin、 y坐標的最大值ymax和最小值ymin。然后，將以連結(jié)點(xmin， ymin ) 和點(xmax， ymax)的直線為對角線的矩形所圍區(qū)域作為所求矩形區(qū)域ll。
接著，根據(jù)上述矩形區(qū)域ll的尺寸，來確定輸出尺寸的相關(guān)尺寸
信息(圖17的S603 )。該輸出尺寸為將從掃描單元21所讀取圖像數(shù)據(jù) 中抽出的區(qū)域輸出時的介質(zhì)尺寸。例如在從上述圖像數(shù)據(jù)抽出規(guī)定的區(qū) 域并且取得對原稿傾斜進行了修正的圖像而生成具有埋入了該圖像的 頁的PDF文件的情況下，可以將指定打印該頁時的打印目的地介質(zhì)的 尺寸的信息記述在該PDF文件時使用該尺寸信息。另外，在將該圖《象 掃描裝置101與適當?shù)膱D像形成裝置組合來實現(xiàn)復(fù)印功能的情況下，為 了選擇該圖像形成裝置中的復(fù)印目的地用紙的尺寸可以使用上述尺寸 信息。
在本實施方式中上述輸出尺寸的確定，可以通過從預(yù)先存儲的定 型尺寸(例如日本工業(yè)標準的B5、 A4、 B4、 A3等尺寸)中選擇寬度和 高度與上述矩形區(qū)域11的寬度與高度最接近的來進行。但是，也可以 根據(jù)用戶的指示不將定型尺寸用作輸出尺寸，而直接將上述矩形區(qū)域ll 的尺寸確定為輸出尺寸。
當輸出尺寸確定后，進行確定具有與該輸出尺寸相當?shù)膶挾群透?度的原稿對象區(qū)域12的位置的處理(S604 )。上述原稿對象區(qū)域12與 上述矩形區(qū)域ll同樣地具有無傾斜的矩形輪廓。原稿對象區(qū)域12的位 置確定為使該原稿對象區(qū)域12包含上述矩形區(qū)域ll的至少大部分。在 本實施方式中將原稿對象區(qū)域12的位置確定為使該原稿對象區(qū)域12的 中心與矩形區(qū)域ll的中心一致。
接著進行使上述原稿對象區(qū)域12以上述中心點13為中心如圖19 所示旋轉(zhuǎn)傾斜角度6的處理(圖17的S605)。此時原稿對象區(qū)域12的 旋轉(zhuǎn)方向為原稿傾斜的方向，是與圖18中所示特征點的旋轉(zhuǎn)方向相反 的方向。另外，該旋轉(zhuǎn)移動也與S602的處理同樣地使用/>知的仿射變 換進行。
由此，如圖19所示能夠獲得以與原稿傾斜角度相同的角度傾斜的 矩形區(qū)域(抽出區(qū)域14)。圖20示出了將該抽出區(qū)域14與圖16的圖像 數(shù)據(jù)重疊的狀態(tài)，通過沿著該抽出區(qū)域14取出圖像，從而能夠獲得實 質(zhì)地含有原稿區(qū)域并且尺寸與上述輸出尺寸相當?shù)拇笮〉木匦螆D像。該抽出區(qū)域14的信息被適當輸出(圖17的S606),且在抽出旋 轉(zhuǎn)處理部90中為了進行圖像的抽出處理而被利用。具體而言，矩形的 上述抽出區(qū)域14的四個頂點中的三個頂點14a、 14b、 14c的坐標，作 為參數(shù)傳送到抽出旋轉(zhuǎn)處理部90。
下面對通過上述抽出旋轉(zhuǎn)處理部90進行的圖像的抽出和旋轉(zhuǎn)處 理進行說明。在圖21的例子中，原稿以傾斜狀態(tài)被自動文檔供給部輸 送，由掃描單元21讀取的結(jié)果是，獲得了從正規(guī)方向順時針略微旋轉(zhuǎn) 的長方形的圖像以作為原稿像素區(qū)域。
此時，在上述圖像抽出確定部80中進行與上述同樣的處理，如圖 21所示，確定具有與原稿傾斜大致相同傾斜的抽出區(qū)域14。并且，位 于該抽出區(qū)域14角部的三個頂點14a、 14b、 14c的坐標，4皮作為抽出 參數(shù)輸入到抽出旋轉(zhuǎn)處理部90。
抽出旋轉(zhuǎn)處理部90將輸入的參數(shù)存儲到適宜的存儲器中。并且， 抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯計算并求得所輸入的三個頂點中的兩個頂點14a、 14b的x坐標差和y坐標差。這里將求出的y坐標差"^殳為dy, x坐標差 i殳為dx。在圖21的例子中，dy=12， dx=60。
另外，抽出旋轉(zhuǎn)處理部90以最大公約數(shù)分別除y坐標差dy和x 坐標差dx，將所得結(jié)果作為傾斜參數(shù)a、 b。在圖21的例子中，a=l， b=5。
這里，如果將原稿傾斜角度設(shè)為6 ，則6-taiT1 (dy/dx) -taiT1 (a/b)的關(guān)系成立。即，a與b的比值(a/b )與原稿傾斜角度的正切 值tan 6 —致。
由于兩個頂點14a、 14b的x坐標和y坐標分別以整數(shù)表示，因此 上述的y坐標差dy和x坐標差dx也為整數(shù)，傾斜參數(shù)a、 b也為整數(shù)。
另外，傾斜檢測部70和圖^f象抽出確定部80的處理，可以不必對 '元圖像進行分辨率變換(變倍)來進行，'但是也可以采用使元圖像縮小 化的縮小圖像數(shù)據(jù)來進行傾斜檢測。通過采用縮小圖像數(shù)據(jù)，特別是在 通過軟件進行處理的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)角度檢測處理的高速化。下面，參照圖22的流程圖對抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯中進行的圖像旋 轉(zhuǎn)處理進行具體說明。
當圖22的流程開始后，抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯，首先根據(jù)上述抽出 區(qū)域14的兩個頂點14a、 14b的x坐標和y坐標的差求出兩個傾斜參數(shù) 整數(shù)，將其作為第一整數(shù)參數(shù)a和第二整數(shù)參數(shù)b輸入(S701)。
接著，進行變量的初始化處理(S702)。在該初始化處理中，將旋 轉(zhuǎn)圖像的注目像素的x坐標m和y坐標n清零。另外，針對在計算對 應(yīng)注目像素(與上述注目像素對應(yīng)的元圖像的像素)的位置時采用的x 方向偏移值moff和y方向偏移值noff，將圖21所示位于抽出區(qū)域14 左上的頂點14a的x坐標(s)和y坐標(t)作為初始值設(shè)定。進而， 將在二維插補中使用的x方向權(quán)重系數(shù)kwx和y方向權(quán)重系數(shù)kwy初 始化為零。并且，上述的變量m、 n、 moff、 noff、 kwx、 kwy均為整數(shù) 變量。
接著，計算旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素(m， n )的像素值Q( m， n X S703 )。 在該處理中最初計算元圖4象的上述對應(yīng)注目4象素的位置(i， j)。對應(yīng)注 目像素的x坐標i是通過對旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素的x坐標m加偏移值 moff而獲得(i=m+moff )。同樣地，對應(yīng)注目像素的y坐標j通過對旋 轉(zhuǎn)圖像的注目像素的y坐標n加偏移值noff而獲得(j=n+noff)。
這里，上述偏移值moff每當旋轉(zhuǎn)圖像的注目4象素在y方向移動 (b/a)像素時減l (S714)。另外，偏移值noff每當旋轉(zhuǎn)圖像的注目像 素在x方向移動(b/a) ^>素時加1 (S707)。另外，該偏移值的加算/減 算處理將在后面敘述。
圖23表示了將圖21的例子中求出的傾斜參數(shù)整數(shù)a=l、 b=5作 為第一整數(shù)參數(shù)和第二整數(shù)參數(shù)向抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯輸入時的旋轉(zhuǎn)圖 像的注目像素與元圖像的對應(yīng)注目像素之間的對應(yīng)。
在圖23中以雙線圍成的小塊分別表示了將旋轉(zhuǎn)圖像的第一行和 笫一列作為注目像素時的該注目像素和元圖像的對應(yīng)注目像素。如圖23 上側(cè)所示，每當旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素在x方向移動5個像素(=b/a)時 則元圖像的對應(yīng)注目像素在y方向上偏移1個像素。另外，每當旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素在y方向移動5個像素時則元圖像的對應(yīng)注目像素在X方 向上偏移l個像素。
接著，通過二維線性插補而取得旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素的像素值Q (m， n)。該二維線性插補可以如圖24所示，以元圖像的對應(yīng)注目像 素(i, j)、在x方向上與該對應(yīng)注目^^素相鄰的^f象素(i-l， j)、在y方 向上相鄰的像素(i， j+l)、斜相鄰的像素(i-l， j+l)合計4個的像素 為對象來進行。并且，基于該四個像素各自的像素值P (i， j)、 P(i-l， j)、 P(i, j+l)、 P O-l， j+l)，利用用第二整數(shù)參數(shù)b除x方向權(quán)重 系數(shù)kwx所得比值(kwx/b)，以及用第二整數(shù)參數(shù)b除y方向權(quán)重系 數(shù)kwy所得比值(kwy/b)來進行線性插補，從而取得旋轉(zhuǎn)像素的注目 4象素(m， n )的《象素值Q ( m， n )。
這里，每當旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素在y方向上移動1個像素時，x 方向權(quán)重系數(shù)kwx被加算第一整數(shù)參數(shù)a (圖22的S712)。并且，每 當旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素在x方向上移動l個像素時，y方向權(quán)重系數(shù)kwy 被加算第一整數(shù)參數(shù)a (S705)。并且，關(guān)于該權(quán)重系數(shù)的加算處理將 在后面敘述。
在圖22的S703中，示出了利用圖24的概念圖說明的注目像素的 像素值Q (m, n)的計算式。并且，該計算式變形為第二整數(shù)參數(shù)b
的除算在大括號卜]之外進行。由此，能夠?qū)⒂嬎懔看蟮某闾幚碛玫诙?整數(shù)參數(shù)b的平方(b2)進行一次除算而實現(xiàn)計算處理的高速化。
當S703的像素值取得處理(二維插補步驟)結(jié)束后，向注目像素 的x坐標m加算l (S704)。該處理相當于使旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素(m， n)在x方向上移動一個像素。
接著，對y方向權(quán)重系數(shù)kwy加算第一整數(shù)參數(shù)a( S705 )。然后， 檢查加算后的y方向權(quán)重系數(shù)kwy是否為第二整數(shù)參數(shù)b以上(S706)。 在為第二整數(shù)參數(shù)b以上的情況下，對y方向偏移值noff加算l( S707 ), 并且從&方向權(quán)重系數(shù)kwy減算第二整數(shù)參數(shù)'b (S708)。然后，返回 S706的處理。
在y方向權(quán)重系數(shù)kwy小于第二整數(shù)參數(shù)b的情況下則轉(zhuǎn)入S709的處理，判定旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素的x坐標m是否比旋轉(zhuǎn)圖像的寬度 width與原稿傾斜角度的余弦值(cos6 )的乘積小。當x坐標m小于 width x cos 6時則返回S703的處理。
根據(jù)以上流程，使旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素(m, n)按照其x坐標m 從0到(width x cos 6 -1 )的方式逐一變化，來反復(fù)進行計算像素值Q (m, n)的處理。并且，每當x坐標m變化l時y方向權(quán)重系數(shù)kwy 則每次加算a (S705),在計算像素值Q (m， n)時的二維插補中，對 圖24下側(cè)的兩個像素值P (i， j+l)、 P(i-l， j+l)增大權(quán)重。每當m 變化1時該權(quán)重的變化比例與a除以b所得值一致。并且，當y方向權(quán) 重系數(shù)kwy為b以上時，對y方向偏移值noff加算1。這表示元圖像 的對應(yīng)注目像素(i， j)在y方向上偏移l個像素。
在S709的判斷中，當注目^f象素的x坐標m為width x cos 6以上 時，對該x坐標m、上述y方向偏移值noff和y方向權(quán)重系數(shù)kwy分 別進行重置(S710)。具體而言，x坐標m的值被清零，y方向權(quán)重系 數(shù)kwy被清零，對于y方向偏移值noff,則設(shè)定為位于上述抽出區(qū)域 14左上的頂點14a的y坐標(t )。接著，向注目像素的y坐標n加算1 (S711)。該處理相當于使旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素(m, n)在y方向上移 動1個像素。
接著，對x方向權(quán)重系數(shù)kwx加算第一整數(shù)參數(shù)a( S712 )。然后， 檢查加算后的x方向權(quán)重系數(shù)kwx是否為第二整數(shù)參數(shù)b以上(S713 )。 在為第二整數(shù)參數(shù)b以上的情況下，對x方向偏移值moff減算l( S714 ), 并且從x方向權(quán)重系數(shù)kwx減算第二整數(shù)參數(shù)b (S715)。然后，返回 S713的處理。
在x方向權(quán)重系數(shù)kwx小于第二整數(shù)參數(shù)b的情況下，則轉(zhuǎn)入 S716的處理，判定旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素的y坐標n是否比旋轉(zhuǎn)圖像的 高度height與原稿傾斜角度的余弦值(cos6 )的乘積小。當y坐標n 小于height x cos 6時則返回S7.03的處理。當y坐標n為height x cos, 6以上時則表明注目像素的像素值的計算全部結(jié)束而終止處理。
根據(jù)以上流程，使旋轉(zhuǎn)圖像的注目像素(m， n)在其y坐標n從 0到(height x eos 6 -1)過程中逐一變化，來反復(fù)進行計算像素值Q( m，n)的處理。并且，每當n變化l時x方向權(quán)重系數(shù)kwx則每次加算a, 因此在計算像素值Q (m， n)時的二維插補中，增大反映圖24左側(cè)的 兩個像素值P (i-l， j)、 P (i-l, j+l)的權(quán)重。每當n變化l時該權(quán)重 的變化比例與a除以b所得值一致。此外，當x方向權(quán)重系數(shù)kwx為b 以上時，對x方向偏移值moff減算1 。這表示元圖像的對應(yīng)注目像素(i， j)在x方向上偏移1個像素。
據(jù)此，對圖25上側(cè)所示元圖像的光柵圖像進行旋轉(zhuǎn)處理，能夠獲 得下側(cè)所示的旋轉(zhuǎn)圖像。并且，在圖22所示流程的二維插補處理(S703 ) 中，計算式的[ 內(nèi)以整數(shù)間的加算和乘算就能夠?qū)崿F(xiàn)，僅做一次除算(僅 利用整數(shù)^進行除算)就能夠獲得注目像素的像素值Q(m， n)。另夕卜， 權(quán)重系數(shù)的計算(S705、 S708、 S712、 S715)通過整數(shù)的加算/減算處 理就能夠?qū)崿F(xiàn)，對是否應(yīng)當使對應(yīng)注目像素的位置偏移的判定(S706、 S713)通過整數(shù)間的比較處理就能夠?qū)崿F(xiàn)。因此，能夠顯著降低計算成 本并縮短處理時間。
另外，圖22和圖25表示了將圖像逆時針旋轉(zhuǎn)的情況，但是也可 以將圖像順時針旋轉(zhuǎn)。該處理在圖22的流程圖的S703、 S707和S714 的處理中將-1變更為+1并將+1變更為-1即可。
另外，在圖23和圖25中為了簡化說明而以縱18像素x橫18像 素的小圖像進行了說明，但實際上是對于從通過掃描單元21讀取的圖 像數(shù)據(jù)按照上述抽出區(qū)域14取出的圖像進行上述旋轉(zhuǎn)處理。另外，在 上述旋轉(zhuǎn)處理后，可以對與上述抽出區(qū)域14的邊緣部分相當?shù)牟糠掷?如以白色進行涂抹處理。通過該遮蔽(mask)處理，能夠防止原稿邊緣 的邊界在圖像中產(chǎn)生條框，而獲得良好的讀取圖像。
另外，在圖23和圖25中以灰階圖像為例進行了說明，但是抽出
處理而也能夠適用于彩色圖像的旋轉(zhuǎn)。在對彩色圖像進行旋轉(zhuǎn)時，優(yōu)選 在針對各像素來成3個成分通用的權(quán)重系數(shù)后順次按照顏色成分進行插 補計算。即，優(yōu)選按照每一像素來切換顏色成分。由此，能夠使計算權(quán) 重系數(shù)的處理在各顏色成分間通用，從而減少處理時間。
如上所述，本實施方式的圖像掃描裝置101中的圖像自動取出部95具有特征點檢測部72、傾斜計算部74、特征點旋轉(zhuǎn)計算部81、矩 形區(qū)域計算部82。上述特征點檢測部72，從利用掃描單元21讀取原稿 而形成的圖像數(shù)據(jù)中檢測出多個原稿輪廓的特征點。上述傾斜計算部74 計算原稿傾斜相關(guān)值。上述特征點旋轉(zhuǎn)計算部81，進行如下計算，即、 將上述特征點檢測部72檢測出的多個特征點10p，朝矯正上述原稿傾 斜的方向繞規(guī)定的中心點13旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度6，并對旋轉(zhuǎn)后特征 點10q的位置進行計算。上述矩形區(qū)域計算部82,基于上述旋轉(zhuǎn)后特 征點10q的位置，計算具有與該旋轉(zhuǎn)后特征點10q接近的輪廓的無傾斜 的矩形區(qū)域ll。
由此，基于原稿的形狀和傾斜，能夠適當確定在矯正原稿傾斜時 的含有該原稿部分在內(nèi)的矩形區(qū)域11。因此適于原稿尺寸等的自動識 別。并且，由于根據(jù)原稿本身的輪廓特征點來確定矩形區(qū)域ll，因此即 便是包含非四邊形的各種形狀的原稿也能夠適當確定矩形區(qū)域11。另 外，不是對圖像數(shù)據(jù)整體進行旋轉(zhuǎn)處理，而是僅按照旋轉(zhuǎn)特征點后的位 置來確定原稿部分的矩形區(qū)域ll。因此能夠有效降低計算成本，并且能 夠縮短處理時間。此外，在矩形區(qū)域無傾斜的狀態(tài)下進行求解，因此易 于進行數(shù)據(jù)處理并簡化計算。
并且，在本實施方式的圖像自動取出部95中，上述特征點檢測部 72檢測到特征點，例如圖12所示在原稿具有4邊的情況下，該4邊分 別包含某個上述特征點。
由此，能夠根據(jù)檢測出的特征點位置而容易地計算并確定含有原 稿部分的矩形區(qū)域。
并且，在本實施方式的圖像自動取出部95中，上述特征點檢測部 72從原稿輪廓中檢測平行線，根據(jù)其結(jié)果求出特征點。
由此，(與例如檢測角部相比)能夠通過簡單處理來計算特征點。
并且，在本實施方式的圖像自動取出部95中，上述傾斜計算部 74構(gòu)成為，如圖12所示根據(jù)由上述特征點檢測部72檢測到的特征點中 至少2個特征點的位置來計算原稿傾斜相關(guān)值。
由此，也能夠?qū)⑻卣鼽c用于傾斜的檢測中，提高處理效率而實現(xiàn)高速化。
并且，本實施方式的圖像自動取出部95具有尺寸信息確定部83, 該尺寸信息確定部83基于上述矩形區(qū)域11的尺寸來確定尺寸信息。
由此，當在圖像數(shù)據(jù)中僅取出原稿部分時，能夠適當且自動地確 定輸出目的地應(yīng)為何種尺寸。例如在實現(xiàn)復(fù)印功能的情況下，可以將圖 像數(shù)據(jù)直接用作印字數(shù)據(jù)，而不必在印字時進行特別處理。
并且，在本實施方式的圖像自動取出部95中，上述尺寸信息確定 部83構(gòu)成為，從預(yù)定的A4、 B5等多個定型尺寸中選擇與上述矩形區(qū) 域ll尺寸最接近的定型尺寸，來確定上述尺寸信息。
由此，能夠按照通常的定型尺寸將原稿部分的區(qū)域從圖像數(shù)據(jù)中 取出而簡便易行。并且，由于選擇尺寸與矩形區(qū)域ll接近的定型尺寸， 因此能夠根據(jù)與原稿部分尺寸的關(guān)系來選擇適當?shù)亩ㄐ统叽纭２⑶?，?使計算的特征點的位置等存在些許誤差，也能夠抑制該誤差對尺寸信息 的影響。因此，在讀取多張定型尺寸相同的原稿時，能夠防止逐頁輸出 時的輸出尺寸偏差。
其中，上述尺寸信息確定部83構(gòu)成為，通過從預(yù)定的定型尺寸中 選擇能夠包含上述矩形區(qū)域11的、最小的定型尺寸，來確定上述尺寸 信息。
此時，也能夠按照通常的定型尺寸將原稿部分的區(qū)域從圖像數(shù)據(jù) 中取出而簡便易行。并且，由于選擇能夠包含矩形區(qū)域11的最小定型 尺寸，因此能夠根據(jù)與原稿部分尺寸的關(guān)系來選擇適當?shù)亩ㄐ统叽?，?且防止原稿部分從取出的圖像數(shù)據(jù)中缺失。
并且，本實施方式的圖像自動取出部95具有對象區(qū)域確定部 84、抽出區(qū)域計算部85、抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯。上述對象區(qū)域確定部84 確定與上述尺寸信息相當?shù)某叽绲臒o傾斜的矩形即原稿對象區(qū)域12的 位置以使原稿對象區(qū)域i2的位置與上述矩形區(qū)域11至少部分童疊。上 述抽出區(qū)域計算部85，通過使上述原稿對象區(qū)域12繞上述中心點13 旋轉(zhuǎn)上述原稿的傾斜角度6 ，來計算上述圖像數(shù)據(jù)的抽出區(qū)域14。上述 抽出旋轉(zhuǎn)處理部90從上述圖像數(shù)據(jù)中取出上述抽出區(qū)域14的部分，并且進行旋轉(zhuǎn)處理來矯正上述原稿的傾斜，從而獲得與上述原稿對象區(qū)域
12相當?shù)膱D像數(shù)據(jù)。
由此，能夠在圖像數(shù)據(jù)中按照適當?shù)某叽缛〕鲈宀糠?，對原?傾斜進行矯正而獲得優(yōu)良的讀取圖像。并且，原稿對象區(qū)域12與上述 矩形區(qū)域ll同樣地作為無傾斜的矩形而取得，因此計算簡單而能夠高 速處理。并且，易于同時進行傾斜修正處理和取出處理。
并且，在本實施方式的圖像自動取出部95中，上述對象區(qū)域確定 部84以使上述原稿對象區(qū)域12的中心與上述矩形區(qū)域11的中心一致 的方式來確定該原稿對象區(qū)域12的位置。
由此，在得到的圖像數(shù)據(jù)中原稿部分被配置于中央位置，因此能 夠提高圖像數(shù)據(jù)的便利性。例如假設(shè)原稿部分在圖像數(shù)據(jù)的端部配置， 則當通過打印機等來打印該圖像數(shù)據(jù)時，可能導(dǎo)致原稿部分落入用紙端 部的非打印區(qū)域而出現(xiàn)打印缺失。在這點上，由于按照上述構(gòu)成將原稿 部分配置于圖像數(shù)據(jù)的中央，因此在打印時幾乎不會發(fā)生原稿部分缺失 的情況。
并且，在本實施方式的圖像自動取出部95中，上述抽出旋轉(zhuǎn)處理 部90進行如下處理，即、以規(guī)定顏色對與上述矩形區(qū)域的邊緣ll相當 的部分進行涂抹處理。
由此，在圖像數(shù)據(jù)中即使在上述矩形區(qū)域11的邊緣部分上原稿的 邊緣出現(xiàn)框狀，也能夠通過涂抹處理除去，實現(xiàn)所謂的自動消框功能。
另外，本實施方式的圖像掃描裝置101構(gòu)成為，具有讀取原稿而 取得圖像數(shù)據(jù)的圖像讀取部115，通過上述圖像自動取出部95對該圖像 數(shù)據(jù)進行處理。
由此，基于所讀取的原稿的形狀和傾斜，在對原稿傾斜進行矯正 時能夠適當確定圖像數(shù)據(jù)中的含有原稿部分的矩形區(qū)域。因此，對于原 稿尺寸A自動識別以及輸出圖像尺寸的確定等非常有利。
另外，在本實施方式中，數(shù)據(jù)修正部65、傾斜檢測部70、圖像抽 出確定部80、抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯以及符號變換部45等，如上所述采用ASIC等硬件實現(xiàn)。但是也可以取而代之，通過利用適當?shù)挠涗浗橘|(zhì)安 裝的程序與CPU 41的組合來實現(xiàn)上述各部。
此時，該程序包括特征點檢測步驟、傾斜計算步驟、特征點旋 轉(zhuǎn)計算步驟、矩形區(qū)域計算步驟。在上述特征點檢測步驟中，從通過讀 取原稿而形成的圖像數(shù)據(jù)中檢測出多個原稿輪廓的特征點。在上述傾斜 計算步驟中，計算原稿傾斜相關(guān)值。在上述特征點旋轉(zhuǎn)計算步驟中，計 算將上述特征點檢測部檢測出的多個特征點，朝矯正上述原稿傾斜的方 向繞規(guī)定的中心點旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度后的旋轉(zhuǎn)后特征點的位置。在上 述矩形區(qū)域計算步驟中，基于上述旋轉(zhuǎn)后特征點的位置，計算具有與該 旋轉(zhuǎn)后特征點接近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域。
該構(gòu)成也與上述一樣，能夠基于圖像數(shù)據(jù)的原稿部分的形狀和傾 斜，適當確定矯正原稿傾斜時的含有該原稿部分的矩形區(qū)域。
以上對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進行了說明，但是上述構(gòu)成例如也 可以進行如下變更。
在圖3的S102的處理中，利用上述按壓襯墊121與按壓部件122 的白色與原稿白色的亮度差，來進行原稿像素與背景像素的檢測。但是， 作為原稿像素與背景像素的檢測方法，也可以釆用其它方法。例如可以 考慮在上述按壓襯墊121和按壓部件122上貼付黃色的稿臺薄片來構(gòu) 成。此時，可以根據(jù)所輸入的RGB值并通過公知的計算式來計算顏色 相關(guān)參數(shù)即Cb值，并通過將該Cb值與規(guī)定的閾值進行比較來檢測原 稿像素與背景像素。
另外，使按壓襯墊121與按壓部件122的稿臺薄片為黑色，將在 主掃描方向的端部側(cè)讀取的黑像素視為背景像素，從而能夠識別原稿和背景。
另外可以考慮，將原稿載置于平臺部的稿臺玻璃102上，在開放 原稿臺罩104的狀態(tài)下進行掃描。此時，在無原稿的范圍檢測不到反射. 光而作為黑像素進行檢測，利用這種方式能夠?qū)⒃谛械膬啥藗?cè)作為黑色 檢測出的像素認定為背景像素。具體而言，圖像掃描裝置101構(gòu)成為具 有適當?shù)膫鞲衅鳎靡詸z測原稿臺罩104的開閉，當上述傳感器檢測出原稿臺罩104開放時，即可進行上述處理。
在S104的處理中可以變更為，除了四個角部以及平行邊之外，將 例如左角部的行的右端像素以及右角部的行的左端像素作為特征點來 進行檢測。另外，可以變更為對平行邊上的點進行3點以上的檢測。在 這種特征點較多的情況下，能夠減小矩形區(qū)域和原稿區(qū)域的差異而優(yōu) 選。
在圖9的平行邊檢測流程中，可以代替從原稿輪廓檢測左右的平 行邊的方式或在此基礎(chǔ)上對原稿的先頭和末尾出現(xiàn)的平行邊進行檢測， 并根據(jù)其結(jié)果來檢測特征點。此時優(yōu)選在適當?shù)拇鎯ζ髦写鎯σ粡埖膱D 像數(shù)據(jù)后進行處理。
矩形區(qū)域11，可以代替如圖18所示含有旋轉(zhuǎn)后特征點10q來確 定的方式，例如可以變更為以包圍旋轉(zhuǎn)后特征點10q的一些內(nèi)側(cè)區(qū)域的 方式來確定。簡言之，只要能夠?qū)嶋H上覆蓋原稿區(qū)域來確定矩形區(qū)域ll 即可。
在以包含矩形區(qū)域11的方式來確定原稿對象區(qū)域12時，不限于 如圖18所示以原稿對象區(qū)域12的中心與矩形區(qū)域11的中心一致的方 式來確定。例如可以變更為以原稿對象區(qū)域12的一角與矩形區(qū)域11的 一角一致的方式來確定原稿對象區(qū)域12。
傾斜計算部74不限于構(gòu)成為根據(jù)特征點的位置來求取原稿傾斜 相關(guān)值。例如在讀取文檔原稿時，可以基于所布置的字列的傾斜來計算 原稿的傾斜。具體而言，可以重復(fù)如下處理，即、 一邊使圖像數(shù)據(jù)以小 的角度旋轉(zhuǎn)一邊對空白列(整個空白的行)進行計數(shù)的處理，求出上述 空白列最多的角度，從而能夠檢測原稿的傾斜角度。
在圖17的S603中確定的輸出尺寸，可以代替作為將從讀取的圖 像數(shù)據(jù)中抽出的區(qū)域輸出時的介質(zhì)尺寸來使用，或者在此基礎(chǔ)上作為用 于確定原稿尺寸本身尺寸的信息來使用。此時，不需要特定的傳感器， 而能夠自動地檢測原稿為何種定型尺寸。
上述傾斜檢測部70、圖像抽出確定部80和抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯的 處理，不限于彩色圖像而對于單色圖像也同樣適用。上述傾斜檢測部70、圖4象抽出確定部80和抽出旋轉(zhuǎn)處理部卯的 處理，不限于圖像掃描裝置101而對于其它的圖像讀取裝置例如復(fù)印裝 置、傳真裝置、多功能一體機、光學(xué)式文字讀取裝置(OCR)等也能夠 適用。
雖然參照優(yōu)選實施方式描述了本發(fā)明，但是可以以多種方法改進 本發(fā)明，并且可以推知與上面提出和描述的實施方式不同的多種實施方 式，這對本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言是顯而易見的。因此，后附權(quán) 利要求書意在涵蓋本發(fā)明的所有落入本發(fā)明主旨和范圍內(nèi)的改進方案。
權(quán)利要求
1.一種圖像處理裝置，具有計算原稿傾斜相關(guān)值的傾斜計算部，其特征在于，具備特征點檢測部，其從通過讀取原稿而形成的圖像數(shù)據(jù)中檢測出多個原稿輪廓的特征點；特征點旋轉(zhuǎn)計算部，其計算將上述特征點檢測部檢測出的多個特征點繞規(guī)定的中心點朝矯正上述原稿傾斜的方向旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度后的旋轉(zhuǎn)后特征點的位置；矩形區(qū)域計算部，其基于上述旋轉(zhuǎn)后特征點的位置，計算具有與該旋轉(zhuǎn)后特征點接近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述特征點檢測部檢測的上述特征點包含分別位于各原稿輪廓的4邊上的4點。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述特征點檢測部從原稿輪廓中檢測出平行線，根據(jù)其結(jié)果求出特征點。
4. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述傾斜計算部根據(jù)由上述特征點檢測部檢測出的特征點中至少2個特征點的位置來計算原稿傾斜相關(guān)值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的圖像處理裝置，其特征在于， 具有尺寸信息確定部，其基于上述矩形區(qū)域的大小來確定尺寸信息。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述尺寸信息確定部，通過從預(yù)定的多個定型尺寸中選擇大小與上述矩形區(qū)域的大小最接近的定型尺寸，來確定上述尺寸信息。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述尺寸信息確定部，通過從預(yù)定的定型尺寸中選擇能夠包含上述矩形區(qū)域的、最小的定型尺寸，來確定上述尺寸信息。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理裝置，其特征在于，具有， 對象區(qū)域確定部，其確定為上述尺寸信息相當?shù)拇笮〉臒o傾斜的^形即原稿對象區(qū)域的位置，以使上述矩形區(qū)域與至少原稿對象區(qū)域的一 部分重疊；抽出區(qū)域計算部，其通過使上述原稿對象區(qū)域繞上述中心點旋轉(zhuǎn)上 述原稿的傾斜角度，來計算上述圖l象數(shù)據(jù)的抽出區(qū)域；抽出旋轉(zhuǎn)處理部，其從上述圖像數(shù)據(jù)中取出上述抽出區(qū)域的部分， 并且進行旋轉(zhuǎn)處理以矯正上述原稿的傾斜，從而獲得與上述原稿對象區(qū) 域相當?shù)膱D像數(shù)據(jù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述對象區(qū)域確定部，以使上述原稿對象區(qū)域的中心與上述矩形區(qū)域的中心一致的方式確定該原稿對象區(qū)域的位置。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的圖像處理裝置，其特征在于， 上述抽出旋轉(zhuǎn)處理部進行利用規(guī)定的顏色來涂抹與上述矩形區(qū)域的邊緣相當?shù)牟糠值奶幚怼?br> 11. 一種圖像讀取裝置，具有權(quán)利要求l所述的圖像處理裝置，其 特征在于，具有讀取原稿而取得圖像數(shù)據(jù)的圖像讀取部，且利用上述圖像處理 裝置來處理上述圖像數(shù)據(jù)。
12. —種圖像處理方法，含有計算原稿傾斜相關(guān)值的傾斜計算步驟， 其特征在于，包括特征點檢測步驟，從通過讀取原稿而形成的圖像數(shù)據(jù)中檢測出多個 原稿輪廓的特征點；特征點旋轉(zhuǎn)計算步驟，其計算將上述特征點檢測部檢測出的多個特 征點繞規(guī)定的中心點朝矯正上述原稿傾斜的方向旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度 后的旋轉(zhuǎn)后特征點的位置；矩形區(qū)域計算步驟，基于上述旋轉(zhuǎn)后特征點的位置，計算具有與該 旋轉(zhuǎn)后特征點接近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域。
13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的圖像處理方法，其特征在于， 在上述特征點檢測步驟中檢測的上述特征點，包含分別位于各原稿輪廓的4邊上的4點。
14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的圖像處理方法，其特征在于， 在上述特征點檢測步驟中，從原稿輪廓中檢測出平行線，根據(jù)其結(jié)果求出特征點。
15. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的圖像處理方法，其特征在于， 在上述傾冉計算步驟中，根據(jù)在上述特征點檢測步'驟中檢測出的特征點中至少2個特征點的位置來計算原稿傾斜相關(guān)值。
16. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的圖像處理方法，其特征在于， 具有尺寸信息確定步驟，基于上述矩形區(qū)域的大小來確定尺寸信
17. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的圖像處理方法，其特征在于， 在上述尺寸信息確定步驟中，通過從預(yù)定的多個定型尺寸中選擇大小與上述矩形區(qū)域的大小最接近的定型尺寸，來確定上述尺寸信息。
18. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的圖像處理方法，其特征在于， 在上述尺寸信息確定步驟中，通過從預(yù)定的定型尺寸中選擇能夠包含上述矩形區(qū)域的、最小的定型尺寸，來確定上述尺寸信息。
19. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的圖像處理方法，其特征在于，具有 對象區(qū)域確定步驟，確定與上述尺寸信息相當?shù)拇笮〉臒o傾斜的矩形即原稿對象區(qū)域的位置，以使上述矩形區(qū)域與至少原稿對象區(qū)域的一 部分重疊；抽出區(qū)域計算步驟，通過使上述原稿對象區(qū)域繞上述中心點旋轉(zhuǎn)上 述原稿的傾斜角度，來計算上述圖像數(shù)據(jù)的抽出區(qū)域；抽出旋轉(zhuǎn)處理步驟，從上述圖像數(shù)據(jù)中取出上述抽出區(qū)域的部分， 并且進行旋轉(zhuǎn)處理以矯正上述原稿的傾斜，從而獲得與上述原稿對象區(qū) 域相當?shù)膱D像數(shù)據(jù)。
20. 根據(jù)權(quán)利要求19所述的圖像處理方法，其特征在于， 在上述對象區(qū)域確定步驟中，以使上述原稿對象區(qū)域的中心與上述矩形區(qū)域的中心一致的方式確定該原稿對象區(qū)域的位置。
全文摘要
本發(fā)明目的在于提供圖像處理裝置、圖像讀取裝置和圖像處理方法。圖像掃描裝置的圖像自動取出部具有特征點檢測部、傾斜計算部、特征點旋轉(zhuǎn)計算部、矩形區(qū)域計算部。特征點檢測部從讀取原稿而形成的圖像數(shù)據(jù)中檢測出多個原稿輪廓的特征點。傾斜計算部計算原稿傾斜相關(guān)值。特征點旋轉(zhuǎn)計算部計算將上述特征點檢測部檢測出的多個特征點繞規(guī)定的中心點朝矯正上述原稿傾斜的方向旋轉(zhuǎn)移動該傾斜角度后的旋轉(zhuǎn)后特征點的位置。矩形區(qū)域計算部基于上述旋轉(zhuǎn)后特征點的位置，計算具有與該旋轉(zhuǎn)后特征點接近的輪廓的無傾斜的矩形區(qū)域。
文檔編號H04N1/04GK101567955SQ200910135230
公開日2009年10月28日 申請日期2009年4月21日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月23日
發(fā)明者南野勝巳 申請人:村田機械株式會社