图像处理装置、图像读取装置和图像处理方法.pdf

本发明目的在于提供图像处理装置、图像读取装置和图像处理方法。图像扫描装置的图像自动取出部具有特征点检测部、倾斜计算部、特征点旋转计算部、矩形区域计算部。特征点检测部从读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点。倾斜计算部计算原稿倾斜相关值。特征点旋转计算部计算将上述特征点检测部检测出的多个特征点绕规定的中心点朝矫正上述原稿倾斜的方向旋转移动该倾斜角度后的旋转后特征点的位置。矩形区域计算部基于上述旋转后特征点的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域。

1.  一种图像处理装置，具有计算原稿倾斜相关值的倾斜计算部，其特征在于，具备：
特征点检测部，其从通过读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点；
特征点旋转计算部，其计算将上述特征点检测部检测出的多个特征点绕规定的中心点朝矫正上述原稿倾斜的方向旋转移动该倾斜角度后的旋转后特征点的位置；
矩形区域计算部，其基于上述旋转后特征点的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域。

2.  根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
上述特征点检测部检测的上述特征点包含分别位于各原稿轮廓的4边上的4点。

3.  根据权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，
上述特征点检测部从原稿轮廓中检测出平行线，根据其结果求出特征点。

4.  根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
上述倾斜计算部根据由上述特征点检测部检测出的特征点中至少2个特征点的位置来计算原稿倾斜相关值。

5.  根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
具有尺寸信息确定部，其基于上述矩形区域的大小来确定尺寸信息。

6.  根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，
上述尺寸信息确定部，通过从预定的多个定型尺寸中选择大小与上述矩形区域的大小最接近的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。

7.  根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，
上述尺寸信息确定部，通过从预定的定型尺寸中选择能够包含上述矩形区域的、最小的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。

8.  根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，具有：
对象区域确定部，其确定与上述尺寸信息相当的大小的无倾斜的矩形即原稿对象区域的位置，以使上述矩形区域与至少原稿对象区域的一部分重叠；
抽出区域计算部，其通过使上述原稿对象区域绕上述中心点旋转上述原稿的倾斜角度，来计算上述图像数据的抽出区域；
抽出旋转处理部，其从上述图像数据中取出上述抽出区域的部分，并且进行旋转处理以矫正上述原稿的倾斜，从而获得与上述原稿对象区域相当的图像数据。

9.  根据权利要求8所述的图像处理装置，其特征在于，
上述对象区域确定部，以使上述原稿对象区域的中心与上述矩形区域的中心一致的方式确定该原稿对象区域的位置。

10.  根据权利要求8所述的图像处理装置，其特征在于，
上述抽出旋转处理部进行利用规定的颜色来涂抹与上述矩形区域的边缘相当的部分的处理。

11.  一种图像读取装置，具有权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，
具有读取原稿而取得图像数据的图像读取部，且利用上述图像处理装置来处理上述图像数据。

12.  一种图像处理方法，含有计算原稿倾斜相关值的倾斜计算步骤，其特征在于，包括：
特征点检测步骤，从通过读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点；
特征点旋转计算步骤，其计算将上述特征点检测部检测出的多个特征点绕规定的中心点朝矫正上述原稿倾斜的方向旋转移动该倾斜角度后的旋转后特征点的位置；
矩形区域计算步骤，基于上述旋转后特征点的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域。

13.  根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，
在上述特征点检测步骤中检测的上述特征点，包含分别位于各原稿轮廓的4边上的4点。

14.  根据权利要求13所述的图像处理方法，其特征在于，
在上述特征点检测步骤中，从原稿轮廓中检测出平行线，根据其结果求出特征点。

15.  根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，
在上述倾斜计算步骤中，根据在上述特征点检测步骤中检测出的特征点中至少2个特征点的位置来计算原稿倾斜相关值。

16.  根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，
具有尺寸信息确定步骤，基于上述矩形区域的大小来确定尺寸信息。

17.  根据权利要求16所述的图像处理方法，其特征在于，
在上述尺寸信息确定步骤中，通过从预定的多个定型尺寸中选择大小与上述矩形区域的大小最接近的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。

18.  根据权利要求16所述的图像处理方法，其特征在于，
在上述尺寸信息确定步骤中，通过从预定的定型尺寸中选择能够包含上述矩形区域的、最小的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。

19.  根据权利要求16所述的图像处理方法，其特征在于，具有：
对象区域确定步骤，确定与上述尺寸信息相当的大小的无倾斜的矩形即原稿对象区域的位置，以使上述矩形区域与至少原稿对象区域的一部分重叠；
抽出区域计算步骤，通过使上述原稿对象区域绕上述中心点旋转上述原稿的倾斜角度，来计算上述图像数据的抽出区域；
抽出旋转处理步骤，从上述图像数据中取出上述抽出区域的部分，并且进行旋转处理以矫正上述原稿的倾斜，从而获得与上述原稿对象区域相当的图像数据。

20.  根据权利要求19所述的图像处理方法，其特征在于，
在上述对象区域确定步骤中，以使上述原稿对象区域的中心与上述矩形区域的中心一致的方式确定该原稿对象区域的位置。

图像处理装置、图像读取装置和图像处理方法
技术领域
本发明主要涉及从读取原稿所得图像数据中基于原稿倾斜自动检测出含有原稿部分的规定区域的图像处理装置。
本申请主张于2008年4月23日提出的日本专利申请No.2008-113193号的优先权，并在此引用其全部内容。
背景技术
在图像扫描装置、复印装置、传真装置、光学式文字读取装置(OCR)等中，如果在原稿倾斜的状态下进行读取，则会由于取得倾斜的图像而导致读取品质降低。为了避免这种情况，提出了一种图像读取装置，其具有分析图像数据并自动检测出原稿倾斜角度的图像处理装置，能够基于所得倾斜角度对图像数据实施旋转处理以电子方式对倾斜进行矫正。
例如公知有图像处理装置，其具有原稿检测部、图像修正部、图像剪切部。在原稿载置到稿台上时，上述原稿检测部通过光学传感器检测原稿尺寸。上述图像修正部检测所读取得图像中包含的原稿图像相对于基准位置的位置偏移或者倾斜，并对其进行修正。上述图像剪切部将经过图像修正部实施了修正的图像剪切为原稿尺寸。通过该构成，能够准确修正原稿整体图像。
在该图像处理装置中，图像修正部基于图像数据来计算原稿相对于基准位置的倾斜量和位置偏移量。关于倾斜量的计算，例如采用公知的倾斜抽出装置，其具有：像素位置检测部，其对所得图像数据进行单向扫描，按照各扫描线对在扫描线上顺次计数在第规定个数所检测出的文字图案始端构成像素的位置进行检测；极小点抽出部，其将按照各扫描线检测出的始端构成像素中极小像素的位置抽出；倾斜抽出单元，基于抽出的极小像素的位置来对信息介质的倾斜进行提取。在该倾斜抽出装置中，能够通过该构成实现倾斜抽出处理的高速化。
但是，上述图像处理装置的构成，是在对倾斜量和位置偏移量实施修正之后进行剪切，因此对于切取对象以外的区域也会进行倾斜和位置偏移的修正处理，就处理高速化需求而言尚待改进。
另外，在上述倾斜抽出装置中，在对布置有因设计方面的情况等而倾斜的文章的原稿，或者使用了斜线的原稿进行读取的情况下，即使端直放置原稿也可能在读取时发生误检，导致对图像数据进行所不期望的旋转。因此需要能够与原稿内容无关地适当进行倾斜修正的图像处理装置。另外，对于在原稿角部存在弯折、破损、圆损、翘曲、褶皱等不良状态的原稿，则难以沿着原稿导向部安置，在该情况下也需要能够适当进行倾斜修正和区域剪切的图像处理装置。
发明内容
以上为本发明所要解决的课题，接下来将说明用于解决该课题的手段和所带来的效果。
根据本发明第一方面，提供以下构成的图像处理装置。即，该图像处理装置具有特征点检测部、倾斜计算部、特征点旋转计算部、矩形区域计算部。上述特征点检测部从通过读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点。上述倾斜计算部计算原稿倾斜相关值。上述特征点旋转计算部，计算将上述特征点检测部检测出的多个特征点绕规定的中心点朝矫正上述原稿倾斜的方向旋转移动该倾斜角度后的旋转后特征点的位置。上述矩形区域计算部，基于上述旋转后特征点的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域。
根据该构成，基于图像数据的原稿部分的形状和倾斜，在矫正原稿倾斜时能够适当确定含有该原稿部分的矩形区域。并且，由于根据原稿本身的轮廓特征点来确定矩形区域，因此包含非四边形在内的各种形状的原稿都能够适当确定矩形区域。另外，不是对图像数据整体进行旋转处理，而是仅按照旋转特征点后的位置来确定原稿部分的矩形区域。因此能够有效降低计算成本，并且能够缩短处理时间。此外，矩形区域是在无倾斜的状态下被求出，因此易于进行数据处理并简化计算。
在上述图像处理装置中，优选地，上述特征点检测部检测的上述特征点，包含分别位于各原稿轮廓的4边上的4点。
根据该构成，能够根据检测出的特征点的位置，容易地计算并确定含有原稿部分的矩形区域。
在上述图像处理装置中，优选地，上述特征点检测部从原稿轮廓中检测出平行线，根据其结果求出特征点。
根据该构成，能够通过简单处理来计算特征点。
在上述图像处理装置中，优选地，上述倾斜计算部根据由上述特征点检测部检测出的特征点中至少2个特征点的位置来计算原稿倾斜相关值。
根据该构成，能够将特征点用于倾斜的检测，提高处理效率而实现高速化。
在上述图像处理装置中，优选地，具有尺寸信息确定部，该尺寸信息确定部基于上述矩形区域的大小来确定尺寸信息。
根据该构成，例如能够适当且自动地确定以多大尺寸来取出图像数据中的包含原稿部分在内的区域等。另外，可以将图像数据用作印字数据，而不必在印字时另行处理。
在上述图像处理装置中，优选地，上述尺寸信息确定部，通过从预定的多个定型尺寸中选择与上述矩形区域的大小最接近的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。
根据该构成，例如能够按照通常的定型尺寸将含有原稿部分的区域从图像数据中取出而简便易行。并且，由于选择尺寸与矩形区域接近的定型尺寸，因此能够根据与原稿部分的大小的关系来选择适当的定型尺寸。并且，即使计算出的特征点的位置等存在些许误差，也能够抑制该误差对尺寸信息的影响。
在上述图像处理装置中，优选地，上述尺寸信息确定部，通过从预定的定型尺寸中选择能够包含上述矩形区域的、最小的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。
根据该构成，例如也能够按照通常的定型尺寸将含有原稿部分的区域从图像数据中取出而简便易行。并且，由于选择能够包含矩形区域的最小定型尺寸，因此能够根据与原稿部分的大小的关系来选择适当的定型尺寸，并且防止原稿部分从该定型尺寸区域溢出。
在上述图像处理装置中，优选以下构成。即，该图像处理装置具有：对象区域确定部、抽出区域计算部、抽出旋转处理部。上述对象区域确定部确定与上述尺寸信息相当的尺寸的无倾斜的矩形即原稿对象区域的位置，以使上述矩形区域与至少原稿对象区域的一部分重叠。上述抽出区域计算部，通过使上述原稿对象区域绕上述中心点旋转上述原稿的倾斜角度，来计算上述图像数据的抽出区域。上述抽出旋转处理部，从上述图像数据中取出上述抽出区域的部分，并且进行旋转处理以矫正上述原稿的倾斜，从而获得与上述原稿对象区域相当的图像数据。
根据该构成，在图像数据中按照适当的尺寸取出原稿部分，对原稿倾斜进行矫正而获得优良的读取图像。并且，易于同时进行倾斜修正处理和取出处理。
在上述图像处理装置中，优选地，上述对象区域确定部，以使上述原稿对象区域的中心与上述矩形区域的中心一致的方式来确定该原稿对象区域的位置。
通过该构成，由于所得图像数据中的原稿部分配置于中央位置，因此能够提高图像数据的便利性。并且，原稿对象区域与上述矩形区域同样地作为无倾斜的矩形而获得，因此计算简便而能够高速处理。
在上述图像处理装置中，优选地，上述抽出旋转处理部进行如下处理，即、利用规定的颜色对与上述矩形区域的边缘相当的部分进行涂抹。
根据该构成，在图像数据中即使在上述矩形区域的边缘部分上原稿的边缘呈框状出现，也能够通过涂抹处理除去，实现所谓的自动消框功能。
根据本发明第二方面，提供一种图像读取装置，其具有上述图像处理装置，其特征在于，具有读取原稿而取得图像数据的图像读取部，利用上述图像处理装置处理上述图像数据。
根据该构成，基于图像数据的原稿部分的形状和倾斜，在对原稿倾斜进行矫正时能够适当确定含有该原稿部分的矩形区域。因此，例如对于原稿大小的自动识别等非常有利。
根据本发明第三方面，提供如下所述的图像处理程序。即，该图像处理程序包括：特征点检测步骤、倾斜计算步骤、特征点旋转计算步骤、矩形区域计算步骤。在上述特征点检测步骤中，从通过读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点。在上述倾斜计算步骤中，计算原稿倾斜相关值。在上述特征点旋转计算步骤中，计算将上述特征点检测部检测出的多个特征点绕规定的中心点朝矫正上述原稿倾斜的方向旋转移动该倾斜角度后的旋转后特征点的位置。在上述矩形区域计算步骤中，基于上述旋转后特征点的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域。
根据该构成，基于图像数据的原稿部分的形状和倾斜，在对原稿倾斜进行矫正时能够适当确定含有该原稿部分的矩形区域。并且，由于根据原稿本身的轮廓特征点来确定矩形区域，因此即便是包含四边形在内的各种形状的原稿都能够确定适当矩形区域。另外，不是对图像数据整体进行旋转处理，而是仅按照旋转特征点后的位置来确定原稿部分的矩形区域。因此能够有效降低计算成本，并且能够缩短处理时间。此外，由于在无倾斜的状态下求出矩形区域，因此易于进行数据处理并简化计算。
通过以下参照附图对本发明的优选实施方式进行的详细描述，本发明的其它特征、构件、过程、步骤、特性及优点会变得更加清楚。
附图说明
图1为表示本发明的一个实施方式的图像扫描装置整体构成的正视剖视图。
图2为表示图像扫描装置的电子构成的框图。
图3为表示在倾斜检测部中执行的倾斜检测处理的主程序的流程图。
图4为表示从图像数据检测出的原稿像素的说明图。
图5为检测原稿先头角部的子程序的流程图。
图6为表示检测原稿先头角部的处理的说明图。
图7为检测原稿左角部的子程序的流程图。
图8为表示检测原稿左角部的处理的说明图。
图9为检测原稿平行边的子程序的流程图。
图10为表示检测原稿平行边的处理的说明图。
图11为检测原稿末尾角部的子程序的流程图。
图12为表示针对长方形原稿所检测出的轮廓特征点及其状态的例子的说明图。
图13是表示为了计算倾斜而选择的2个特征点的优先顺序的一个例子的图。
图14为表示在原稿左角部上有折痕和破损时的倾斜检测处理的说明图。
图15为表示原稿先头部弯折较大时的倾斜检测处理的说明图。
图16为表示原稿是非四边形时的倾斜检测处理的说明图。
图17为表示由图像抽出确定部执行的抽出区域确定处理的流程图。
图18为表示将检测到的特征点旋转倾斜角度来确定矩形区域和原稿对象区域的处理的说明图。
图19为表示将原稿对象区域旋转倾斜角度来计算图像数据的抽出区域的处理的说明图。
图20是表示确定的抽出区域的说明图。
图21为表示根据在图像数据中指定的抽出区域来求出2个倾斜参数整数a、b的处理的说明图。
图22为表示由抽出旋转处理部执行的旋转处理的流程图。
图23为表示旋转处理概要的说明图。
图24为表示二维插补处理的概念图。
图25为表示抽出区域图像例及其旋转结果的图。
具体实施方式
下面说明本发明实施方式。图1为表示本发明的一个实施方式的图像扫描装置整体构成的正视剖视图。
如图1所示，作为图像读取装置的图像扫描装置101，具有包括自动文档供给部和平台部的图像读取部115。
上述图像读取部115具备：配设有用于载置读取原稿的稿台玻璃102的原稿台103，以及用于以将该读取原稿按压于上述稿台玻璃上的状态对该读取原稿进行保持的原稿台罩104。另外，在图像扫描装置101上设有操作面板(未图示)，用于指示原稿读取开始等操作。在原稿台罩104下表面，以与上述稿台玻璃102面对的方式安装有用于将原稿向下按压的按压衬垫121。
在上述原稿台罩104上，配设有自动文档供给器(自动原稿传送装置)107。该自动文档供给器107具有：在原稿台罩104上部设置的原稿托盘111，以及在该原稿托盘111下方设置的排纸托盘112。
如图1所示，在上述原稿台罩104内部，构成了连接原稿托盘111和排纸托盘112的弯曲状的原稿输送路径15。在该原稿输送路径15上设有：收集辊51、分离辊52、分离垫53、输送辊55、排纸辊58。
收集辊51将原稿托盘111上的读取原稿送入，分离辊52和分离垫53构成为能够将送入的原稿逐页分离。输送辊55将分离后的原稿向原稿读取装置15P输送，排纸辊58构成为将读取后的原稿向排纸托盘112排出。另外，在上述原稿读取装置15P中，与稿台玻璃相对地设有按压部件122。
在上述构成中，在原稿托盘111上叠放的读取原稿，在逐页分离后沿着弯曲状的上述原稿输送路径15进行输送，在通过原稿读取装置15P并被后述的扫描单元21进行读取后，向排纸托盘112排出。
如图1所示，在上述原稿台103内部设有扫描单元21。该扫描单元21具有可在原稿台103内部移动的滑架。
该滑架30设有：作为光源的荧光灯22、反射镜23、23...、聚光镜27、电荷耦合元件(CCD)28。荧光灯22对读取原稿照射光，来自读取原稿的反射光，在经过多个反射镜23、23...反射后，通过聚光镜27汇聚而在CCD 28表面成像。上述CCD 28将输入的汇聚光变换为电信号输出。
在本实施方式中，上述CCD 28为3线式彩色CCD。该CCD 28在主扫描方向(原稿宽度方向)上按照红绿蓝(RGB)各色设置细长延伸的一维线传感器，并且具有与各线传感器对应地的、不同的滤色器。
在上述原稿台103内部可旋转地支承有驱动带轮47和从动带轮48。并且在驱动带轮47和从动带轮48之间张设有环状的驱动带49，该驱动带49的适当位置上固定着上述滑架30。在该构成中，以未图示的电动机对上述驱动带轮47进行正反驱动，从而能够使滑架30沿着副扫描方向水平移动。
在该构成中，在预先使上述滑架30移动到与上述原稿读取位置15P对应的位置的状态下，驱动自动文档供给器107。于是，在原稿输送路径15上进行输送的读取原稿在原稿读取位置15P上被扫描，从荧光灯22射出而被读取原稿反射的反射光被导入滑架30内，经由反射镜23、23...并通过聚光镜27导入CCD 28而成像。其结果是，CCD 28能够输出与读取内容对应的电信号。
另外，在用于平板扫描仪的情况下，使滑架30以一定速度沿着稿台玻璃102移动，并对该稿台玻璃102上载置的读取原稿进行扫描。来自原稿的反射光与上述同样地被导入滑架30内的CCD 28而成像。
图2为图像扫描装置101的框图。如图2所示，图像扫描装置101除了上述扫描单元21以外，还具有CPU 41、ROM 42、图像处理部43、图像存储器44、图像自动取出部(图像处理装置)95、符号变换部45、输出控制部46。
CPU 41作为用于对图像扫描装置101中所具有的扫描单元21、图像自动取出部95、符号变换部45和输出控制部46等进行控制的控制部而被设置。用于该控制的程序和数据等被存储在存储部即ROM 42内。
上述扫描单元21具有模拟前端(AFE)63，该AFE 63与CCD 28连接。在读取原稿时，CCD 28所具有的RGB各色的上述线传感器，在主扫描方向上对原稿内容进行扫描而读取1行，各线传感器的信号通过上述AFE 63从模拟信号变换为数字信号。通过该主扫描，1行的像素数据作为RGB各色的灰度值从AFE 63输出。通过使原稿或滑架30在副扫描方向上以微小距离逐次送进并反复执行上述处理，从而能够取得含有原稿在内的全部读取范围的图像数据以作为数字信号。
另外，上述扫描单元21(CCD 28)不是仅读取原稿区域，而是构成为对包含原稿在内的区域且比原稿略大的区域进行读取。由此，能够进行后述的原稿像素和背景像素的检测。
扫描单元21具有数据修正部65，上述AFE 63输出的图像数据的数字信号，被输入到该数据修正部65。该数据修正部65对每次主扫描时逐行输入的像素数据进行阴影修正，并对在扫描单元21的光学系中产生的读取不均进行修正。并且，数据修正部65还对上述像素数据进行如下修正，即、矫正因CCD 28中RGB各色的线传感器的配置间隔(线隙)引起的读取位置偏差。
上述图像存储器44用于蓄积由扫描单元21读取的图像。通过扫描单元21读取的图像数据，在图像处理部43中进一步执行公知的图像处理(滤波处理等)后，输入并蓄积到图像存储器44中。
上述图像自动取出部95，从图像数据中抽出含有原稿区域在内的适当尺寸的矩形区域，并对其进行旋转，从而得到无倾斜的原稿图像。该图像自动取出部95具有：倾斜检测部70、图像抽出确定部80、抽出旋转处理部90。
上述倾斜检测部70用于检测通过上述CCD 28读取的原稿的倾斜。当从扫描单元21的数据修正部65逐行输入图像数据时，该倾斜检测部70对该图像数据进行解析处理，来检测原稿的倾斜(用于矫正该倾斜的应旋转的角度)。
该倾斜检测部70具有：边缘像素取得部71、特征点检测部72、状态取得部73、倾斜计算部74。
上述边缘像素取得部71构成为，每一次从扫描单元21逐行输入图像数据时，能够求出对应行中的位于原稿轮廓部分(或者说是原稿与背景的边界)的边缘像素的位置。
上述特征点检测部72能够按照规定条数的行来存储由上述边缘像素取得部71获取的边缘像素的位置。并且，能够基于该多个行的对应边缘像素的位置特征，来检测与原稿轮廓相关的特征点，并求出该特征点的位置。另外，在本说明书中，所谓“特征点”是指位于原稿轮廓的图形特征部分上的点，例如是原稿角部的顶点。
上述状态取得部73，对含有由特征点检测部72取得的特征点在内的行或其附近行中的边缘像素的位置特征进行检查。并且，状态取得部73构成为能够基于该检查结果，求取与原稿倾斜相关的状态(是未倾斜或者向一侧倾斜或者向另一侧倾斜)。
倾斜计算部74对各个特征点的状态进行汇总而求出最多数的状态，从具有与该最多数状态一致状态的特征点中选择2个特征点，根据该所选特征点的位置计算并取得与原稿倾斜的相关值(表现倾斜的参数。在本实施方式中为正切值)。
图像抽出确定部80，基于所读取的图像数据中原稿部分的尺寸和原稿倾斜等，自动地确定从图像数据中应抽出的区域。该图像抽出确定部80具有：特征点旋转计算部81、矩形区域计算部82、尺寸信息确定部83、对象区域确定部84、抽出区域计算部85。
特征点旋转计算部81，将从上述倾斜计算部74获得的有关原稿倾斜的值输入，并对将由上述特征点检测部72检测出的多个特征点以规定的中心点为中心旋转移动上述倾斜角度(朝矫正原稿倾斜的方向)后的位置进行计算。
矩形区域计算部82基于特征点旋转计算部81所求出的旋转后的特征点(以下称为旋转后特征点)的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域的位置和尺寸。
尺寸信息确定部83基于矩形区域计算部82求得矩形区域的尺寸，取出上述图像数据中的原稿部分，确定适宜矫正倾斜并输出的输出尺寸的相关信息(尺寸信息)。
对象区域确定部84确定与上述尺寸信息相当大小的无倾斜的矩形即原稿对象区域的位置。该对象区域的位置确定为包含由上述矩形区域计算部82计算的矩形区域的至少大部分。
抽出区域计算部85，通过使对象区域确定部84所确定的原稿对象区域绕上述中心点旋转移动，来计算图像数据中的抽出区域。
抽出旋转处理部90，基于上述倾斜检测部70和图像抽出确定部80的处理结果，按照上述抽出区域抽出图像存储器44的图像数据，并且通过对抽出的数据进行旋转处理而对原稿倾斜进行电子修正。该抽出旋转处理部90具有：抽出参数输入部91、元图像对应位置计算部92、二维插补部93。
抽出参数输入部91，将上述抽出区域计算部85计算的抽出区域信息输入。并且构成为，通过基于该抽出区域信息进行适当的计算，能够取得两个倾斜参数的整数作为第一整数参数a和第二整数参数b。并且，两个整数参数a、b的比值(a/b)，等于图像应旋转角度(原稿倾斜角度)的正切值tanθ。
元图像对应位置计算部92，基于旋转图像中的注目像素(m，n)的位置来进行规定的计算，从而在元图像中求出与上述注目像素(m，n)对应的位置的像素即对应注目像素(i，j)的位置。并且，元图像对应位置计算部92，基于上述注目像素的位置来进行规定的计算，从而求出由上述二维插补部93进行插补时所使用的x方向权重系数kwx和y方向权重系数kwy。
二维插补部93基于上述对应注目像素(i，j)、x坐标和y坐标的至少一方与该对应注目像素不同的3个像素，来进行二维插补，从而求出旋转图像中的注目像素的像素值Q(m，n)。在该二维插补中，可以采用上述x方向权重系数kwx和y方向权重系数kwy分别被整数b除后的比值(kwx/b，kwy/b)。另外，关于抽出旋转处理部90的旋转处理将在后面详述。
符号变换部45，对图像存储器44中保存的图像数据，例如通过实施JPEG等公知的压缩处理来编码。
输出控制部46将经过编码的图像数据向与图像扫描装置101连接的上位装置即个人计算机(未图示)发送。发送方法不限而可以考虑例如采用局域网(LAN)的方法以及采用通用串行总线(USB)的方法等。
在本实施方式中，数据修正部65、倾斜检测部70、图像抽出确定部80、抽出旋转处理部90和符号变换部45等，可以采用例如ASIC或FPGA等硬件来实现。
下面参照图3的流程图对上述倾斜检测部70的原稿倾斜检测处理进行说明。在图3中示出了倾斜检测处理的主程序。
当图3的主程序开始后，倾斜检测部70首先将上述数据修正部65输出的像素数据输入1行(S101)。接着，进行根据所输入的1行像素数据来检测原稿像素与背景像素(S102)的处理。
本实施方式中，原稿像素和背景像素的检测处理如下进行。即，在本实施方式中，在进行扫描的原稿的背面侧配置的上述按压衬垫121和按压部件122(图1)的表面上，粘贴有比通常的纸明亮的白色薄片(稿台片)。因此，在通过CCD 28读取的图像数据中，原稿周围的背景部件亮度较高。
利用该特性，在S102的处理中，进行根据像素数据的RGB成分按照公知算式来计算亮度(Y成分)的图像处理，并进行以下的2值化处理，即、当该亮度为规定阈值以上时为背景像素，当低于上述阈值时为原稿像素。在本实施方式中，将背景像素表示为“0”，原稿像素表示为“1”。
另外，考虑到原稿像素和背景像素的检测精度，优选在S102的处理之前，对元图像数据进行阴影修正、伽马修正等适宜的图像处理。另外，在上述阴影修正中，对阴影数据的白加算规定量，生成比通常明亮的值来进行处理，从而易于对原稿和背景进行区别。
由此，如图4所示，能够根据图像数据来判定原稿区域。并且在图4中，细分的一个小块与一个像素对应，并且空白的小块表示背景像素，而标记斜线的小块则表示原稿像素。另外，在图4中，X方向为主扫描方向，Y方向为副扫描方向。
在图4中为了易于判定原稿像素的整个区域而描绘了全部图像数据，但是图3的S102表示的原稿像素和背景像素的检测处理，是沿着与主扫描方向相同方向逐个像素地进行的。并且在以下说明中，长方形的原稿在斜行的状态下被自动文档供给部输送，通过扫描单元21读取的结果，如图4所示，在从正规方向朝逆时针方向略微旋转的长方形图像作为原稿像素区域得到的情况下说明倾斜检测处理。另外，当长方形的原稿倾斜放置在平板扫描部的上述稿台玻璃102上而被读取的情况下，也如图4所示将倾斜的图像作为原稿像素区域得到。在上述倾斜检测部70中，图像数据被从图4上端的行开始逐行处理，最后处理下端的行。
如上所述，图3的S102的处理，每一行都是从各行的一端朝向另一端(从左端到右端)逐个像素地顺次进行。并且，每当该S102的处理完成1个像素，就检查2值化后的数据变化(S103)。并且，在S103的处理中，在各行中从左端起顺次处理像素时，将2值化后的像素最初从“0“变为“1”(即从背景到原稿)的位置的、成为“1”的像素，认定为第一边缘像素(左端像素)。并且，将2值化后的像素最后从“1”变为“0”(即从原稿到背景)的位置的、成为“1”的像素，认定为第二边缘像素(右端像素)。
这样得到的2个边缘像素(左端像素和右端像素)，在该行中表示原稿与背景的边界(或者说是原稿轮廓)。在S103的处理中，将左端像素和右端像素的位置，存储到适当的存储单元即存储器中。
本实施方式的倾斜检测部70，能够将这样得到的2个边缘像素的位置，存储当前处理的1行和最近处理的8行合计9行。在图4中某个瞬间作为处理对象的行由符号S1表示，并且最近处理的8行由符号S2～S9表示。并且在图4中，对与在各行S1～S9中检测出的左端像素12L和右端像素12R的位置相当的小块标记细密的影线。
在边缘像素的检测处理后，基于该9行的左端像素12L和右端像素12R的位置特征，检测出原稿轮廓的相关特征点(例如原稿角部的顶点等)(S104)。
以下，作为检测该特征点的具体处理的第一例，基于图5对检测位于原稿先头侧的角部(先头角部)的处理进行说明。图5的流程表示了在图3的S104的处理中执行的一个子程序。
在图5的子程序中，最初在从最早处理的行到当前处理中的行的9行中，按照从旧行逐行接近新行的顺序，检查是否左端像素连续而处于相同位置或者向左移动(S201)。在不满足该条件的情况下，无法检测出先头角部而终止子程序。
在满足S201的条件的情况下，按照从最早处理的行到当前处理中的行逐行接近的顺序，检查是否右端像素连续而处于相同位置或者向右移动(S202)。在满足S202的条件的情况下，认定为先头角部(S203)。在不满足条件的情况下，无法检测出先头角部而终止子程序。
参照图6对S201～S202的判断进行具体说明。在图6中表示了成为当前处理对象的行S1，图3的S103的处理结果，如图6所示得到左端像素L1和右端像素R1的位置。另外，在过去最近8行的处理中，分别得到L2～L9以及右端像素R2～R9的位置并存储。
在此情况下，在图5的S201的处理中如上所述，在9行的区域中，按照从旧行到新行逐行接近的顺序，判断是否左端像素在相同位置或者向左移动。
例如在图6的情况下，左端像素的位置随着从最早的行S9向一个新行S8转移，从L9向L8朝接近左端的方向移动。在从行S8向行S7转移时，...，从行S2向当前处理中的行S1转移的情况下也是同样的(L8～L1)。因此在图6的情况下，判定为满足图5的S201的条件。
另外，在S202的处理中，在9行的区域中，随着从旧行到新行逐行接近，判定是否右端像素在相同位置或者向右移动。
通过图6的例子进行说明，则按照从最早的行S9向一个新行S8转移的顺序，右端像素的位置从R9到R8向接近右端的方向移动。在从行S8向行S7移动时，根据R8和R7清楚可知，右端像素在相同位置。在从行S7向行S6转移的情况下，从行S6向行S5转移的情况也是右端像素在相同位置(R7～R5)。在从行S5向行S4转移时，右端像素从R5到R4朝接近右端的方向移动。在从行S4向行S3转移时，从行S3向行S2转移时，右端像素在相同位置。在从行S2向当前处理中的行S1转移时，右端像素从R2到R1朝接近右端的方向移动。因此在图6的情况下判定为满足图5的S202的条件。
因此，在图6的例子中上述子程序转入S203的处理，认定原稿的先头角部。具体而言，将最早处理的行S9上的原稿像素位置认定为先头角部的位置。在图6中，行S9上的原稿像素仅为一个，该像素被认定为先头角部(以涂黑的小块表示)。另外，也考虑到在行S9上没有原稿像素的情况，此时将行S8上的左端像素L8或右端像素R8认定为特征点。这样检测出的原稿先头角部的位置被存储到适当的存储器中。
在如上所述对原稿先头角部进行检测后，接着在图5的S204的处理中检查该角部是否为直角。
该直角判定如下所述，基于9个行上的左端像素和右端像素的位置特征来进行。具体而言，首先从最早的行S9向当前行S1移动8行，求出左端像素向左端侧移动的距离DLx和右端像素向右端侧移动的距离DRx。
并且，在DLx＞DRx的情况下，从最早的行S9向新行移动DRx个，检查左端像素向左端侧移动的距离DL(实质上)是否等于8，相等的情况下判定为直角，不等的情况下则判定为非直角。
另一方面，在DLx＜DRx的情况下，从最早的行S9向新行移动DLx个，检查右端像素向右端侧移动的距离DR(实质上)是否等于8，相等的情况下判定为直角，不等的情况下则判定为非直角。
在图6的例子中，从最早的行S9向当前行S1转移时，左端像素向左端侧移动42像素，右端像素向右端侧移动2像素(参照L9和L1、R9和R1的位置)。因此，DLx＝42，DRx＝2，DLx＞DRx。并且，从最早的行L9向新行S7移动2个行时，左端像素从L9到L7向左端侧移动8像素，DL＝8。因此在图6的例子中，通过图5的S204的处理中判定先头角部为垂直。
接着在S205的处理中，求出原稿朝向的相关状态。该状态是表示原稿是否并未倾斜、是否已顺时针旋转、是否已逆时针旋转等状态。另外，该状态除了上述以外，当然也可以代之以表示是否不需要旋转原稿、是否应逆时针方向旋转、是否应顺时针方向旋转等。
具体而言，当上述距离DLx和DRx满足DLx＞DRx的关系时判定为逆时针方向的旋转，而当满足DLx＜DRx的关系时则判定为顺时针方向的旋转。另外，当DLx＝0而DRx＝0时则判定为没有倾斜。
在图6的例子中，由于DLx＞DRx，因此判定为在图5的S205中图像已逆时针方向旋转。因此在S205的处理中，将“逆时针旋转”的状态与在S203的处理中求出的先头角部的位置对应地存储在适当的存储器中。
接着，作为检测特征点的具体处理的第二例，参照图7对检测位于原稿左侧的角部(左角部)的处理进行说明。图7的流程与图5的流程同样地表示了在图3的S104中执行的一个子程序。
当执行图7的子程序时，最初检查从上述9行中最早处理的行S9到中央的行S5的5个行的左端像素的位置(S301)。具体而言，在S9～S5的行中，每一次从旧行逐行接近新行时，检查是否左端像素在相同位置或者向左移动。在不满足该条件的情况下，无法检测出左角部而终止子程序。
在满足S301的条件的情况下，检查从中央的行S5到当前处理的行S1的5个行中的右端像素位置(S302)。具体而言，在S5～S1的行中，每一次从旧行逐行接近新行时，检查是否左端像素在相同位置或者向右移动。在满足该条件的情况下，认定为左角部(S303)。在不满足条件的情况下，无法检测出左角部而终止子程序。
参照图8对S301～S302的判断进行具体说明。在图8中表示了成为当前处理对象的行S1，根据图3的S103的处理结果，如图8所示得到左端像素L1的位置。另外，在过去最近的8行的处理中，分别得到左端像素L2～L9的位置并存储。
在此情况下，在图7的S301的处理中如上所述，在S9～S5的5行区域中，按照从旧行到新行逐行接近的顺序，检查是否左端像素在相同位置或者向左移动。
例如在图8的情况下，左端像素的位置随着从最早的行S9向一个新行S8转移，从L9向L8朝接近左端的方向移动。在从行S8向行S7转移时，...，从行S6向行S5转移的情况下也是同样的(L8～L5)。因此在图8的情况下，判定为满足图7的S301的条件。
另外，在S302的处理中，在S5～S1的5行的区域中，随着从旧行向新行逐行接近，判定是否左端像素在相同位置或者向右移动。
这一点在图8的例子中，在从行S5向一个新行S4转移时，根据L5和L4清楚可知，左端像素在相同位置。在从行S4向行S3转移的情况下，从行S3向行S2转移的情况也是左端像素在相同位置(L4～L2)。在从行S2向当前处理中的行S1转移时，左端像素从L2到L1朝接近右端的方向移动。因此在图8的情况下判定为满足图7的S302的条件。
因此，在图8的例子中上述子程序转入S303的处理，认定原稿的左角部。具体而言，如图8所示，将9行中位于中央的行S5上的左端像素L5的位置认定为左角部的位置(以涂黑的小块表示)。其中，也可以将例如行S2上的左端像素L2的位置认定为左角部的位置。这样检测出的原稿左角部的位置，被存储到适当的存储器中。
在检测到原稿左角部的情况下，在图7的S304的处理中判定该角部是否为直角。
该直角判定如下进行。即，在从最早处理的行S9向中央的行S5转移时，求出左端像素向左端侧移动的距离DLxa。另外，求出从中央的行S5到当前处理的行S1左端像素向右端侧移动的距离DLxb。
并且，在DLxa＞DLxb的情况下，从中央的行S5向旧行转移DLxb时，检查左端像素向右端侧移动的距离DL(实质上)是否等于8，相等的情况下判定为直角，不等的情况下则判定为非直角。
另一方面，在DLxa＜DLxb的情况下，从中央的行S5向新行转移DLxa个时，检查左端像素向右端侧移动的距离DL(实质上)是否等于4，相等的情况下判定为直角，不等的情况下则判定为非直角。
在图8的例子中，从最早的行S9向中央的行S5转移时，左端像素向左端侧移动19像素(参照L9和L5)。另外，从中央的行S5向作为当前处理对象的行S1转移时，左端像素向右端侧移动1个像素(参照L5和L1的位置)。因此，DLxa＝19，DLxb＝1，DLxa＞DLxb。并且，从中央的行S5向旧行S6移动1个行时，左端像素从L5到L6向右端侧移动4像素，DL＝4。因此在图8的例子中，通过图7的S304的处理判定为左角部垂直。
接着在S305的处理中，求出原稿朝向的相关状态。具体而言，若上述距离DLxa和DLxb满足DLxa＞DLxb的关系，则判定为逆时针方向的旋转，若满足DLxa＜DLxb的关系，则判定为顺时针方向的旋转。
在图8的例子中，由于DLxa＞DLxb，因此判定为图像已进行逆时针方向旋转。因此在S305的处理中，将“逆时针旋转”的状态与在S303的处理中求出的左角部的位置对应地存储在适当的存储器中。
接着，作为检测特征点的具体处理的第三例，参照图9对检测原稿平行边上的点的处理进行说明。图9的流程与图5和图7的流程同样地表示了在图3的S104的处理中执行的一个子程序。
在图9的子程序中，最初检查上述9行中的任一行从左端像素到右端像素的距离(实质上)是否相等(S401)。在满足S401的条件时，认定为平行边(S402)。不满足条件时则无法检测出平行边而终止子程序。
参照图10对S401的判断进行具体说明。在图10中表示了成为当前处理对象的行S1，根据图3的S103的处理结果，如图10所示得到左端像素L1和右端像素R1的位置。另外，在过去最近8行的处理中，分别得到左端像素L2～L9和右端像素R2～R9的位置并进行存储。
在此情况下，在S401的处理中如上所述，在S1～S9的9行的各行中，调查左端像素与右端像素之间的距离是否相等。
例如在图10的情况下，从左端像素到右端像素的距离，参照附图可知在9个行S1～S9中完全一致。因此在图10的情况下，判定为满足图9的S401的条件。
因此，在图10的例子中上述子程序转入S402的处理，认定原稿的平行边。在该S402的处理中，以平行边上的某一点为代表而将其位置存储在适当的存储器中。在本实施方式中，将作为当前处理对象的行S1上的左端像素L1的位置作为特征点进行存储(以涂黑的小块表示)。其中，也可以将右端像素的位置作为特征点，或者将过去处理的行S2～S9上的边缘像素的位置作为特征点。并且优选将左端像素和右端像素双方的位置作为特征点，从而能够提高基于平行线的特征量而提高精度。
接着，在图9的S403的处理中，求出原稿朝向的相关状态。具体而言是对最早处理的行S9的左端像素的位置(L9)和作为当前处理对象的行S1的左端像素的位置(L1)进行比较。并且，当L1的位置比L9的位置靠近左端侧时判定为顺时针方向的旋转，当L9的位置比L1的位置靠近左端侧时则判定为逆时针方向的旋转。另外，当L1与L9处于相同位置时则判定为没有倾斜。
在图10的例子中，L9的位置比L1的位置靠近左端侧。因此在S403的处理中，将“逆时针旋转”的状态与在S402的处理中求出的平行边上的点的位置对应地存储在适当的存储器中。其后终止子程序。
并且，例如在读取长方形原稿时，能够连续地检测出多个平行边上的特征点。为了避免这种情况，优选在一旦检测到平行边时，则针对规定的行数不再进行检测。该规定的行数根据分辨率、检测角度的精度等来确定。例如在读取分辨率为200dpi的情况下，由于跳过平行边检测的行数为200，因此需要以至少25.4mm以上的间隔来检测平行边上的特征点。
通过执行上述的三个子程序，能够检测出原稿的先头角部、左角部和平行边。并且，在主程序的S104的处理中，除了上述以外也一并执行用于检测位于原稿末尾侧的角部(末尾角部)和位于右侧的角部(右角部)的子程序。用于检测右角部的子程序能够通过在上述用于检测左角部的子程序中将主扫描方向上的位置关系颠倒来实现，因此省略说明。
下面参照图11对用于检测末尾角部的子程序进行说明。在图11的子程序中，最初在从最早处理的行到当前行之前的行的8行中，按照从旧行逐行接近新行的顺序，检查是否左端像素连续而处于相同位置或者向右移动(S501)。在不满足该条件的情况下，无法检测出末尾角部而终止子程序。
在满足S501的条件的情况下，按照从最早处理的行到当前行之前的行逐行接近的顺序，检查是否右端像素连续而处于相同位置或者向左移动(S502)。在不满足该条件的情况下，无法检测出末尾角部而终止子程序。
在满足S502的条件的情况下，在当前处理的行中，检查是否检测出左端像素和右端像素(S503)。当没有检测出时则认定为末尾角部而求出其位置并存储(S504)。在检测出的情况下则无法检出末尾角部而终止子程序。
即，随着行与原稿末尾角部接近，左端像素向右侧移动，右端像素向左侧移动，当行超过原稿末尾角部时则无法检测原稿像素。上述S501～S504的处理，利用该末尾角部的特征自动地进行末尾角部的判定。
接着判定检测出的末尾角部是否为直角并存储(S505)。并且，求出原稿朝向的相关状态并存储(S506)。该S505和S506的处理与先头角部的检测处理(图5)中的直角判定处理(S204)和朝向判定处理(S205)实质上相同而省略说明。
在上述各子程序的处理结束且完成图3的S104的处理后，判断是否输入了全部行的像素数据(S105)。并且，在不是全部的行都完成输入的情况下，返回S101的处理。
通过以上流程，在全部行的原稿读取数据被输入之前，针对每一行的输入反复进行S103、S104的处理。因此，通过该S101～S104的循环处理，能够检测出表示原稿的先头角部、左角部、末尾角部、右角部和平行边的特征点。并且每当检测特征点时，对该特征点的位置、(角部)是否直角等判定结果、原稿朝向的相关状态进行存储。
图12表示了检测出的特征点位置和在各个特征点上获取的直角判定和状态的例子。在本实施方式中将4个角部认定为特征点，而该角部为相邻两边相交所成公共点，因此能够通过检测一个角部而检测出两个边上的点。因此，如图12所示，在原稿为四边形的情况下，针对四个边分别检测出一个以上的特征点。另外，关于平行边，认定为彼此充分远离的两点(平行边(1)和平行边(2))，存储其各自的位置和状态。
在对全部行的数据完成处理后，主程序转入图3的S106的处理。在该S106的处理中，从在S104中检测出的特征点中，将判定为非直角的角部的特征点除外。被除外的特征点，在后述的S107、S108的处理中不作考虑。在图12的例子中，由于四个角部都判定为直角，因此没有任何特征点被除外。
接着，针对所得特征点将状态汇总，确定最多数的状态(S107)。在图12的例子中，由于全部特征点的状态为“逆时针旋转”，因此将最多数的状态确定为“逆时针旋转”。另外，虽然还会考虑上位两个状态相同数的情况，此时按照预定的优先顺序来确定状态。
接着，在图3的S108的处理中，从具有与最多数状态一致状态的特征点，按照预定的优先顺序选择2个特征点的组合。该优先顺序的例子如图13所示。在该例子中优先顺序确定为，与平行边上的2点相比，优先选择远离存在的原稿角部的2点。由此，能够提高检测倾斜的精度。
在图12的例子中，由于全部特征点的状态为“逆时针旋转”，因此能够选择任意的特征点，但是按照图13的优先顺序选择先头角部和左角部。
接着，转入图3的S109的处理，基于选择所得两个特征点的位置，计算原稿倾斜的相关值。在本实施方式中，基于选择所得先头角部和左角部的点的位置，求出原稿倾斜角度的正切值。其中，也可以根据连结上述两个特征点的直线的倾斜来求取原稿倾斜角度本身的数值，例如也可以求出正弦值、余弦值。简言之，只要是能够表现倾斜程度的参数即可。
另外，在S107的汇总处理时，也要考虑由于特征点状态分散而无法求出最多数状态的情况。此时则不考虑状态，在取得平行边的2点的情况下，基于该平行边的2点来求出原稿的倾斜。
通过上述处理，基于CCD 28的读取数据那样的、以行为单位针对每一像素连续输出的数据，能够计算并取得原稿倾斜的相关参数。并且，通过将该参数(正切值)向图像抽出确定部80传递而能够适当确定图像数据的抽出区域。并且，由于能够准确计算原稿倾斜的相关参数，因此能够在抽出旋转处理部90中进行适当角度的图像旋转处理，从而能够获取经电子修正过倾斜的优良的读取图像。
另外，上述说明的倾斜检测处理即使在原稿发生弯折或破损的情况下也能够对倾斜进行良好的检测。例如图14示出在原稿左角部发生弯折和破损时的读取结果例。在该图14的例子中，在将左角部作为特征点检测时，根据其弯折部分的形状特征，判定该左角部为直角，并且判定状态为“顺时针旋转”。另外，左角部以外的特征点与图12同样地，角部的情况下则判定为直角，并且获得“逆时针旋转”状态。
在图14的情况下，一个特征点具有“顺时针旋转”状态，其它5个特征点具有“逆时针旋转”状态。因此，在图3的S107的处理中，最多数状态确定为“逆时针旋转”状态。其结果是，在S108的特征点选择时，图14的左角部由于具有与最多数状态不一致的“顺时针旋转”状态而不被选择。最终，按照图13的优先顺序选择右角部和末尾角部，并基于该两个特征点来可靠地检测原稿倾斜。
另外，图15示出了原稿先头侧出现较大程度弯折而非长方形时的读取结果例。在该图15的例子中，在先头角部和左角部作为特征点被检测时判定为非直角，对于后端角部和右角部而言则被判定为直角。
此时，在图3的S106的处理中，将非直角的先头角部和左角部除外。因此，在S107的最多数状态的确定处理和S108的特征点选择处理中，忽略先头角部和左角部。最终，在图15的例子中，选择右角部和后端角部，基于该两个特征点可靠地检测原稿倾斜。
图16的例子表示对非四边形的原稿进行读取的情况，在检测出的四个角部全部判定为非直角。此时，在图3的S106的处理中将四个角部全部除外，因此在S108的处理中选择平行边的2点。因此，即使对于非四边形的原稿，只要具有平行边即可根据其平行边上的2点来可靠地检测倾斜。
以上说明的倾斜检测处理，通过对原稿像素进行检测分析，能够与原稿内容无关地适当检测倾斜。并且，能够对于发生弯折或破损的原稿、圆角长方形、非长方形、非四边形的原稿等各种状态和形状的原稿可靠地检测倾斜。
接着，对根据元图像数据来确定包含原稿区域在内的规定尺寸的抽出区域的处理(图像抽出确定部80的处理)进行说明。图17为表示通过图像抽出确定部执行的抽出区域确定处理的流程图。
当图17的流程开始后，最初进行如下处理，即、使在上述处理中获取的各特征点的坐标，以规定的中心点为中心旋转在上述倾斜检测处理中得到的倾斜角度(朝矫正该倾斜的方向)的处理(S601)。该旋转移动可以通过对各特征点的x坐标和y坐标适用公知的仿射变换来实现。在图18中表示了使从图16的数据得到的多个特征点10p绕中心13旋转倾斜角度θ而取得旋转后特征点10q的处理。
接着以包含全部的该旋转后特征点10q的方式确定矩形区域11而(S602)。该矩形区域11是具有无倾斜的矩形的轮廓，即具有与上述旋转后特征点接近的轮廓。
上述矩形区域11例如以下述方式获取。即，检查各个旋转后特征点10q的x坐标和y坐标，求出x坐标的最大值xmax、最小值xmin、y坐标的最大值ymax和最小值ymin。然后，将以连结点(xmin，ymin)和点(xmax，ymax)的直线为对角线的矩形所围区域作为所求矩形区域11。
接着，根据上述矩形区域11的尺寸，来确定输出尺寸的相关尺寸信息(图17的S603)。该输出尺寸为将从扫描单元21所读取图像数据中抽出的区域输出时的介质尺寸。例如在从上述图像数据抽出规定的区域并且取得对原稿倾斜进行了修正的图像而生成具有埋入了该图像的页的PDF文件的情况下，可以将指定打印该页时的打印目的地介质的尺寸的信息记述在该PDF文件时使用该尺寸信息。另外，在将该图像扫描装置101与适当的图像形成装置组合来实现复印功能的情况下，为了选择该图像形成装置中的复印目的地用纸的尺寸可以使用上述尺寸信息。
在本实施方式中上述输出尺寸的确定，可以通过从预先存储的定型尺寸(例如日本工业标准的B5、A4、B4、A3等尺寸)中选择宽度和高度与上述矩形区域11的宽度与高度最接近的来进行。但是，也可以根据用户的指示不将定型尺寸用作输出尺寸，而直接将上述矩形区域11的尺寸确定为输出尺寸。
当输出尺寸确定后，进行确定具有与该输出尺寸相当的宽度和高度的原稿对象区域12的位置的处理(S604)。上述原稿对象区域12与上述矩形区域11同样地具有无倾斜的矩形轮廓。原稿对象区域12的位置确定为使该原稿对象区域12包含上述矩形区域11的至少大部分。在本实施方式中将原稿对象区域12的位置确定为使该原稿对象区域12的中心与矩形区域11的中心一致。
接着进行使上述原稿对象区域12以上述中心点13为中心如图19所示旋转倾斜角度θ的处理(图17的S605)。此时原稿对象区域12的旋转方向为原稿倾斜的方向，是与图18中所示特征点的旋转方向相反的方向。另外，该旋转移动也与S602的处理同样地使用公知的仿射变换进行。
由此，如图19所示能够获得以与原稿倾斜角度相同的角度倾斜的矩形区域(抽出区域14)。图20示出了将该抽出区域14与图16的图像数据重叠的状态，通过沿着该抽出区域14取出图像，从而能够获得实质地含有原稿区域并且尺寸与上述输出尺寸相当的大小的矩形图像。
该抽出区域14的信息被适当输出(图17的S606)，且在抽出旋转处理部90中为了进行图像的抽出处理而被利用。具体而言，矩形的上述抽出区域14的四个顶点中的三个顶点14a、14b、14c的坐标，作为参数传送到抽出旋转处理部90。
下面对通过上述抽出旋转处理部90进行的图像的抽出和旋转处理进行说明。在图21的例子中，原稿以倾斜状态被自动文档供给部输送，由扫描单元21读取的结果是，获得了从正规方向顺时针略微旋转的长方形的图像以作为原稿像素区域。
此时，在上述图像抽出确定部80中进行与上述同样的处理，如图21所示，确定具有与原稿倾斜大致相同倾斜的抽出区域14。并且，位于该抽出区域14角部的三个顶点14a、14b、14c的坐标，被作为抽出参数输入到抽出旋转处理部90。
抽出旋转处理部90将输入的参数存储到适宜的存储器中。并且，抽出旋转处理部90计算并求得所输入的三个顶点中的两个顶点14a、14b的x坐标差和y坐标差。这里将求出的y坐标差设为dy，x坐标差设为dx。在图21的例子中，dy＝12，dx＝60。
另外，抽出旋转处理部90以最大公约数分别除y坐标差dy和x坐标差dx，将所得结果作为倾斜参数a、b。在图21的例子中，a＝1，b＝5。
这里，如果将原稿倾斜角度设为θ，则θ＝tan^-1(dy/dx)＝tan^-1(a/b)的关系成立。即，a与b的比值(a/b)与原稿倾斜角度的正切值tanθ一致。
由于两个顶点14a、14b的x坐标和y坐标分别以整数表示，因此上述的y坐标差dy和x坐标差dx也为整数，倾斜参数a、b也为整数。
另外，倾斜检测部70和图像抽出确定部80的处理，可以不必对元图像进行分辨率变换(变倍)来进行，但是也可以采用使元图像缩小化的缩小图像数据来进行倾斜检测。通过采用缩小图像数据，特别是在通过软件进行处理的情况下，能够实现角度检测处理的高速化。
下面，参照图22的流程图对抽出旋转处理部90中进行的图像旋转处理进行具体说明。
当图22的流程开始后，抽出旋转处理部90，首先根据上述抽出区域14的两个顶点14a、14b的x坐标和y坐标的差求出两个倾斜参数整数，将其作为第一整数参数a和第二整数参数b输入(S701)。
接着，进行变量的初始化处理(S702)。在该初始化处理中，将旋转图像的注目像素的x坐标m和y坐标n清零。另外，针对在计算对应注目像素(与上述注目像素对应的元图像的像素)的位置时采用的x方向偏移值moff和y方向偏移值noff，将图21所示位于抽出区域14左上的顶点14a的x坐标(s)和y坐标(t)作为初始值设定。进而，将在二维插补中使用的x方向权重系数kwx和y方向权重系数kwy初始化为零。并且，上述的变量m、n、moff、noff、kwx、kwy均为整数变量。
接着，计算旋转图像的注目像素(m，n)的像素值Q(m，n)(S703)。在该处理中最初计算元图像的上述对应注目像素的位置(i，j)。对应注目像素的x坐标i是通过对旋转图像的注目像素的x坐标m加偏移值moff而获得(i＝m+moff)。同样地，对应注目像素的y坐标j通过对旋转图像的注目像素的y坐标n加偏移值noff而获得(j＝n+noff)。
这里，上述偏移值moff每当旋转图像的注目像素在y方向移动(b/a)像素时减1(S714)。另外，偏移值noff每当旋转图像的注目像素在x方向移动(b/a)像素时加1(S707)。另外，该偏移值的加算/减算处理将在后面叙述。
图23表示了将图21的例子中求出的倾斜参数整数a＝1、b＝5作为第一整数参数和第二整数参数向抽出旋转处理部90输入时的旋转图像的注目像素与元图像的对应注目像素之间的对应。
在图23中以双线围成的小块分别表示了将旋转图像的第一行和第一列作为注目像素时的该注目像素和元图像的对应注目像素。如图23上侧所示，每当旋转图像的注目像素在x方向移动5个像素(＝b/a)时则元图像的对应注目像素在y方向上偏移1个像素。另外，每当旋转图像的注目像素在y方向移动5个像素时则元图像的对应注目像素在x方向上偏移1个像素。
接着，通过二维线性插补而取得旋转图像的注目像素的像素值Q(m，n)。该二维线性插补可以如图24所示，以元图像的对应注目像素(i，j)、在x方向上与该对应注目像素相邻的像素(i-1，j)、在y方向上相邻的像素(i，j+1)、斜相邻的像素(i-1，j+1)合计4个的像素为对象来进行。并且，基于该四个像素各自的像素值P(i，j)、P(i-1，j)、P(i，j+1)、P(i-1，j+1)，利用用第二整数参数b除x方向权重系数kwx所得比值(kwx/b)，以及用第二整数参数b除y方向权重系数kwy所得比值(kwy/b)来进行线性插补，从而取得旋转像素的注目像素(m，n)的像素值Q(m，n)。
这里，每当旋转图像的注目像素在y方向上移动1个像素时，x方向权重系数kwx被加算第一整数参数a(图22的S712)。并且，每当旋转图像的注目像素在x方向上移动1个像素时，y方向权重系数kwy被加算第一整数参数a(S705)。并且，关于该权重系数的加算处理将在后面叙述。
在图22的S703中，示出了利用图24的概念图说明的注目像素的像素值Q(m，n)的计算式。并且，该计算式变形为第二整数参数b的除算在大括号[～]之外进行。由此，能够将计算量大的除算处理用第二整数参数b的平方(b2)进行一次除算而实现计算处理的高速化。
当S703的像素值取得处理(二维插补步骤)结束后，向注目像素的x坐标m加算1(S704)。该处理相当于使旋转图像的注目像素(m，n)在x方向上移动一个像素。
接着，对y方向权重系数kwy加算第一整数参数a(S705)。然后，检查加算后的y方向权重系数kwy是否为第二整数参数b以上(S706)。在为第二整数参数b以上的情况下，对y方向偏移值noff加算1(S707)，并且从方向权重系数kwy减算第二整数参数′b(S708)。然后，返回S706的处理。
在y方向权重系数kwy小于第二整数参数b的情况下则转入S709的处理，判定旋转图像的注目像素的x坐标m是否比旋转图像的宽度width与原稿倾斜角度的余弦值(cosθ)的乘积小。当x坐标m小于width×cosθ时则返回S703的处理。
根据以上流程，使旋转图像的注目像素(m，n)按照其x坐标m从0到(width×cosθ-1)的方式逐一变化，来反复进行计算像素值Q(m，n)的处理。并且，每当x坐标m变化1时y方向权重系数kwy则每次加算a(S705)，在计算像素值Q(m，n)时的二维插补中，对图24下侧的两个像素值P(i，j+1)、P(i-1，j+1)增大权重。每当m变化1时该权重的变化比例与a除以b所得值一致。并且，当y方向权重系数kwy为b以上时，对y方向偏移值noff加算1。这表示元图像的对应注目像素(i，j)在y方向上偏移1个像素。
在S709的判断中，当注目像素的x坐标m为width×cosθ以上时，对该x坐标m、上述y方向偏移值noff和y方向权重系数kwy分别进行重置(S710)。具体而言，x坐标m的值被清零，y方向权重系数kwy被清零，对于y方向偏移值noff，则设定为位于上述抽出区域14左上的顶点14a的y坐标(t)。接着，向注目像素的y坐标n加算1(S711)。该处理相当于使旋转图像的注目像素(m，n)在y方向上移动1个像素。
接着，对x方向权重系数kwx加算第一整数参数a(S712)。然后，检查加算后的x方向权重系数kwx是否为第二整数参数b以上(S713)。在为第二整数参数b以上的情况下，对x方向偏移值moff减算1(S714)，并且从x方向权重系数kwx减算第二整数参数b(S715)。然后，返回S713的处理。
在x方向权重系数kwx小于第二整数参数b的情况下，则转入S716的处理，判定旋转图像的注目像素的y坐标n是否比旋转图像的高度height与原稿倾斜角度的余弦值(cosθ)的乘积小。当y坐标n小于height×cosθ时则返回S703的处理。当y坐标n为height×cosθ以上时则表明注目像素的像素值的计算全部结束而终止处理。
根据以上流程，使旋转图像的注目像素(m，n)在其y坐标n从0到(height×cosθ-1)过程中逐一变化，来反复进行计算像素值Q(m，n)的处理。并且，每当n变化1时x方向权重系数kwx则每次加算a，因此在计算像素值Q(m，n)时的二维插补中，增大反映图24左侧的两个像素值P(i-1，j)、P(i-1，j+1)的权重。每当n变化1时该权重的变化比例与a除以b所得值一致。此外，当x方向权重系数kwx为b以上时，对x方向偏移值moff减算1。这表示元图像的对应注目像素(i，j)在x方向上偏移1个像素。
据此，对图25上侧所示元图像的光栅图像进行旋转处理，能够获得下侧所示的旋转图像。并且，在图22所示流程的二维插补处理(S703)中，计算式的[～]内以整数间的加算和乘算就能够实现，仅做一次除算(仅利用整数b2进行除算)就能够获得注目像素的像素值Q(m，n)。另外，权重系数的计算(S705、S708、S712、S715)通过整数的加算/减算处理就能够实现，对是否应当使对应注目像素的位置偏移的判定(S706、S713)通过整数间的比较处理就能够实现。因此，能够显著降低计算成本并缩短处理时间。
另外，图22和图25表示了将图像逆时针旋转的情况，但是也可以将图像顺时针旋转。该处理在图22的流程图的S703、S707和S714的处理中将-1变更为+1并将+1变更为-1即可。
另外，在图23和图25中为了简化说明而以纵18像素×横18像素的小图像进行了说明，但实际上是对于从通过扫描单元21读取的图像数据按照上述抽出区域14取出的图像进行上述旋转处理。另外，在上述旋转处理后，可以对与上述抽出区域14的边缘部分相当的部分例如以白色进行涂抹处理。通过该遮蔽(mask)处理，能够防止原稿边缘的边界在图像中产生条框，而获得良好的读取图像。
另外，在图23和图25中以灰阶图像为例进行了说明，但是抽出旋转处理部90的旋转处理通过对于RGB各色的灰度进行与上述同样的处理而也能够适用于彩色图像的旋转。在对彩色图像进行旋转时，优选在针对各像素生成3个成分通用的权重系数后顺次按照颜色成分进行插补计算。即，优选按照每一像素来切换颜色成分。由此，能够使计算权重系数的处理在各颜色成分间通用，从而减少处理时间。
如上所述，本实施方式的图像扫描装置101中的图像自动取出部95具有：特征点检测部72、倾斜计算部74、特征点旋转计算部81、矩形区域计算部82。上述特征点检测部72，从利用扫描单元21读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点。上述倾斜计算部74计算原稿倾斜相关值。上述特征点旋转计算部81，进行如下计算，即、将上述特征点检测部72检测出的多个特征点10p，朝矫正上述原稿倾斜的方向绕规定的中心点13旋转移动该倾斜角度θ，并对旋转后特征点10q的位置进行计算。上述矩形区域计算部82，基于上述旋转后特征点10q的位置，计算具有与该旋转后特征点10q接近的轮廓的无倾斜的矩形区域11。
由此，基于原稿的形状和倾斜，能够适当确定在矫正原稿倾斜时的含有该原稿部分在内的矩形区域11。因此适于原稿尺寸等的自动识别。并且，由于根据原稿本身的轮廓特征点来确定矩形区域11，因此即便是包含非四边形的各种形状的原稿也能够适当确定矩形区域11。另外，不是对图像数据整体进行旋转处理，而是仅按照旋转特征点后的位置来确定原稿部分的矩形区域11。因此能够有效降低计算成本，并且能够缩短处理时间。此外，在矩形区域无倾斜的状态下进行求解，因此易于进行数据处理并简化计算。
并且，在本实施方式的图像自动取出部95中，上述特征点检测部72检测到特征点，例如图12所示在原稿具有4边的情况下，该4边分别包含某个上述特征点。
由此，能够根据检测出的特征点位置而容易地计算并确定含有原稿部分的矩形区域。
并且，在本实施方式的图像自动取出部95中，上述特征点检测部72从原稿轮廓中检测平行线，根据其结果求出特征点。
由此，(与例如检测角部相比)能够通过简单处理来计算特征点。
并且，在本实施方式的图像自动取出部95中，上述倾斜计算部74构成为，如图12所示根据由上述特征点检测部72检测到的特征点中至少2个特征点的位置来计算原稿倾斜相关值。
由此，也能够将特征点用于倾斜的检测中，提高处理效率而实现高速化。
并且，本实施方式的图像自动取出部95具有尺寸信息确定部83，该尺寸信息确定部83基于上述矩形区域11的尺寸来确定尺寸信息。
由此，当在图像数据中仅取出原稿部分时，能够适当且自动地确定输出目的地应为何种尺寸。例如在实现复印功能的情况下，可以将图像数据直接用作印字数据，而不必在印字时进行特别处理。
并且，在本实施方式的图像自动取出部95中，上述尺寸信息确定部83构成为，从预定的A4、B5等多个定型尺寸中选择与上述矩形区域11尺寸最接近的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。
由此，能够按照通常的定型尺寸将原稿部分的区域从图像数据中取出而简便易行。并且，由于选择尺寸与矩形区域11接近的定型尺寸，因此能够根据与原稿部分尺寸的关系来选择适当的定型尺寸。并且，即使计算的特征点的位置等存在些许误差，也能够抑制该误差对尺寸信息的影响。因此，在读取多张定型尺寸相同的原稿时，能够防止逐页输出时的输出尺寸偏差。
其中，上述尺寸信息确定部83构成为，通过从预定的定型尺寸中选择能够包含上述矩形区域11的、最小的定型尺寸，来确定上述尺寸信息。
此时，也能够按照通常的定型尺寸将原稿部分的区域从图像数据中取出而简便易行。并且，由于选择能够包含矩形区域11的最小定型尺寸，因此能够根据与原稿部分尺寸的关系来选择适当的定型尺寸，并且防止原稿部分从取出的图像数据中缺失。
并且，本实施方式的图像自动取出部95具有：对象区域确定部84、抽出区域计算部85、抽出旋转处理部90。上述对象区域确定部84确定与上述尺寸信息相当的尺寸的无倾斜的矩形即原稿对象区域12的位置以使原稿对象区域12的位置与上述矩形区域11至少部分重叠。上述抽出区域计算部85，通过使上述原稿对象区域12绕上述中心点13旋转上述原稿的倾斜角度θ，来计算上述图像数据的抽出区域14。上述抽出旋转处理部90从上述图像数据中取出上述抽出区域14的部分，并且进行旋转处理来矫正上述原稿的倾斜，从而获得与上述原稿对象区域12相当的图像数据。
由此，能够在图像数据中按照适当的尺寸取出原稿部分，对原稿倾斜进行矫正而获得优良的读取图像。并且，原稿对象区域12与上述矩形区域11同样地作为无倾斜的矩形而取得，因此计算简单而能够高速处理。并且，易于同时进行倾斜修正处理和取出处理。
并且，在本实施方式的图像自动取出部95中，上述对象区域确定部84以使上述原稿对象区域12的中心与上述矩形区域11的中心一致的方式来确定该原稿对象区域12的位置。
由此，在得到的图像数据中原稿部分被配置于中央位置，因此能够提高图像数据的便利性。例如假设原稿部分在图像数据的端部配置，则当通过打印机等来打印该图像数据时，可能导致原稿部分落入用纸端部的非打印区域而出现打印缺失。在这点上，由于按照上述构成将原稿部分配置于图像数据的中央，因此在打印时几乎不会发生原稿部分缺失的情况。
并且，在本实施方式的图像自动取出部95中，上述抽出旋转处理部90进行如下处理，即、以规定颜色对与上述矩形区域的边缘11相当的部分进行涂抹处理。
由此，在图像数据中即使在上述矩形区域11的边缘部分上原稿的边缘出现框状，也能够通过涂抹处理除去，实现所谓的自动消框功能。
另外，本实施方式的图像扫描装置101构成为，具有读取原稿而取得图像数据的图像读取部115，通过上述图像自动取出部95对该图像数据进行处理。
由此，基于所读取的原稿的形状和倾斜，在对原稿倾斜进行矫正时能够适当确定图像数据中的含有原稿部分的矩形区域。因此，对于原稿尺寸的自动识别以及输出图像尺寸的确定等非常有利。
另外，在本实施方式中，数据修正部65、倾斜检测部70、图像抽出确定部80、抽出旋转处理部90以及符号变换部45等，如上所述采用ASIC等硬件实现。但是也可以取而代之，通过利用适当的记录介质安装的程序与CPU 41的组合来实现上述各部。
此时，该程序包括：特征点检测步骤、倾斜计算步骤、特征点旋转计算步骤、矩形区域计算步骤。在上述特征点检测步骤中，从通过读取原稿而形成的图像数据中检测出多个原稿轮廓的特征点。在上述倾斜计算步骤中，计算原稿倾斜相关值。在上述特征点旋转计算步骤中，计算将上述特征点检测部检测出的多个特征点，朝矫正上述原稿倾斜的方向绕规定的中心点旋转移动该倾斜角度后的旋转后特征点的位置。在上述矩形区域计算步骤中，基于上述旋转后特征点的位置，计算具有与该旋转后特征点接近的轮廓的无倾斜的矩形区域。
该构成也与上述一样，能够基于图像数据的原稿部分的形状和倾斜，适当确定矫正原稿倾斜时的含有该原稿部分的矩形区域。
以上对本发明的优选实施方式进行了说明，但是上述构成例如也可以进行如下变更。
在图3的S102的处理中，利用上述按压衬垫121与按压部件122的白色与原稿白色的亮度差，来进行原稿像素与背景像素的检测。但是，作为原稿像素与背景像素的检测方法，也可以采用其它方法。例如可以考虑在上述按压衬垫121和按压部件122上贴付黄色的稿台薄片来构成。此时，可以根据所输入的RGB值并通过公知的计算式来计算颜色相关参数即Cb值，并通过将该Cb值与规定的阈值进行比较来检测原稿像素与背景像素。
另外，使按压衬垫121与按压部件122的稿台薄片为黑色，将在主扫描方向的端部侧读取的黑像素视为背景像素，从而能够识别原稿和背景。
另外可以考虑，将原稿载置于平台部的稿台玻璃102上，在开放原稿台罩104的状态下进行扫描。此时，在无原稿的范围检测不到反射光而作为黑像素进行检测，利用这种方式能够将在行的两端侧作为黑色检测出的像素认定为背景像素。具体而言，图像扫描装置101构成为具有适当的传感器，用以检测原稿台罩104的开闭，当上述传感器检测出原稿台罩104开放时，即可进行上述处理。
在S104的处理中可以变更为，除了四个角部以及平行边之外，将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为特征点来进行检测。另外，可以变更为对平行边上的点进行3点以上的检测。在这种特征点较多的情况下，能够减小矩形区域和原稿区域的差异而优选。
在图9的平行边检测流程中，可以代替从原稿轮廓检测左右的平行边的方式或在此基础上对原稿的先头和末尾出现的平行边进行检测，并根据其结果来检测特征点。此时优选在适当的存储器中存储一张的图像数据后进行处理。
矩形区域11，可以代替如图18所示含有旋转后特征点10q来确定的方式，例如可以变更为以包围旋转后特征点10q的一些内侧区域的方式来确定。简言之，只要能够实际上覆盖原稿区域来确定矩形区域11即可。
在以包含矩形区域11的方式来确定原稿对象区域12时，不限于如图18所示以原稿对象区域12的中心与矩形区域11的中心一致的方式来确定。例如可以变更为以原稿对象区域12的一角与矩形区域11的一角一致的方式来确定原稿对象区域12。
倾斜计算部74不限于构成为根据特征点的位置来求取原稿倾斜相关值。例如在读取文档原稿时，可以基于所布置的字列的倾斜来计算原稿的倾斜。具体而言，可以重复如下处理，即、一边使图像数据以小的角度旋转一边对空白列(整个空白的行)进行计数的处理，求出上述空白列最多的角度，从而能够检测原稿的倾斜角度。
在图17的S603中确定的输出尺寸，可以代替作为将从读取的图像数据中抽出的区域输出时的介质尺寸来使用，或者在此基础上作为用于确定原稿尺寸本身尺寸的信息来使用。此时，不需要特定的传感器，而能够自动地检测原稿为何种定型尺寸。
上述倾斜检测部70、图像抽出确定部80和抽出旋转处理部90的处理，不限于彩色图像而对于单色图像也同样适用。
上述倾斜检测部70、图像抽出确定部80和抽出旋转处理部90的处理，不限于图像扫描装置101而对于其它的图像读取装置例如复印装置、传真装置、多功能一体机、光学式文字读取装置(OCR)等也能够适用。
虽然参照优选实施方式描述了本发明，但是可以以多种方法改进本发明，并且可以推知与上面提出和描述的实施方式不同的多种实施方式，这对本技术领域的普通技术人员而言是显而易见的。因此，后附权利要求书意在涵盖本发明的所有落入本发明主旨和范围内的改进方案。