JPH09247376A - Picture inclination detecting method - Google Patents

Picture inclination detecting method

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JPH09247376A
JPH09247376A JP8056413A JP5641396A JPH09247376A JP H09247376 A JPH09247376 A JP H09247376A JP 8056413 A JP8056413 A JP 8056413A JP 5641396 A JP5641396 A JP 5641396A JP H09247376 A JPH09247376 A JP H09247376A
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JP
Japan
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image
inclination
picture
sides
inclinations
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP8056413A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Satoshi Muto
智 武藤
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Minolta Co Ltd
Original Assignee
Minolta Co Ltd
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Publication date
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Publication of JPH09247376A publication Critical patent/JPH09247376A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To precisely detect the inclination of a picture by respectively obtaining the inclination of more than three edges of a picture frame and detecting the inclination of the picture through the use of more than two edges of similar inclination among these. SOLUTION: Based on picture information stored in a picture memory part, CPU retrieves a point where data constituting the picture information changes from black to white or white to black to recognize the picture frame. Next, CPU obtains a vertex from the picture frame. For example, points at four corners A(x0, y0), B(x1, y1), C(x2, y2) and D(x3, y3) are obtained. A CPU respectively obtains inclination α, β, γ and δ to the x-direction of sides (a) to (d) from each coordinate of the obtained vertexes A to D. For example, the inclination γ of the side (c) is obtained from γ=(y2-y1)/(x2-x1).

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばマイクロフ
ィルムに写し込まれている画像の傾きを自動的に補正し
て正立像とする機能を有する画像処理装置で用いられる
画像傾き検出方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image inclination detecting method used in an image processing apparatus having a function of automatically correcting an inclination of an image projected on a microfilm to obtain an erect image.

【0002】[0002]

【従来の技術】マイクロフィルムに写し込まれている画
像情報をスクリーン、感光体、イメージセンサーなどに
投影するマイクロフィルムリーダー、マイクロフィルム
リーダープリンタ、マイクロフィルムスキャナなどのマ
イクロフィルム投影装置においては、フィルム撮影時に
原稿が傾いたまま撮影されていたり、ロールフィルムキ
ャリアなどによるフィルム搬送時の搬送不良に起因して
フィルムが傾いたりすることにより、スクリーンやイメ
ージセンサなどへの投影画像に傾きが生じることがあ
る。
2. Description of the Related Art In a microfilm projection device such as a microfilm reader, a microfilm reader printer or a microfilm scanner, which projects image information recorded on a microfilm onto a screen, a photoconductor, an image sensor, etc. Occasionally, the original image is taken while it is tilted, or the film is tilted due to transport failure during film transport by a roll film carrier, etc., and the image projected on the screen or image sensor may be tilted. .

【0003】このような画像の傾きを補正するため、近
年のマイクロフィルム投影装置には、光路中に配置した
プリズムを回転させることにより、画像の傾きを自動的
に補正し、投影画像を正立像とするようにしたものがあ
る。この投影画像の傾き補正を行うには、まず投影画像
をイメージセンサーなどで読み取り、その画像情報を基
に画像の傾きを算出し、この傾きに応じた所定の角度だ
けプリズムを回転駆動させている。
In order to correct the inclination of such an image, in a recent microfilm projection apparatus, the inclination of the image is automatically corrected by rotating a prism arranged in the optical path, and the projected image is erected. There are things I tried to do. In order to correct the tilt of the projected image, first, the projected image is read by an image sensor or the like, the tilt of the image is calculated based on the image information, and the prism is rotationally driven by a predetermined angle according to the tilt. .

【0004】画像の傾きを検出する方法として、特開平
7−20570号や特開平7−72549号に開示され
るように、画像枠のいずれか1辺の傾きから画像の傾き
を検出する方法が提案されている。特開平7−2057
0号に開示される検出方法では、投影画像の下辺の傾き
から画像の傾きを求め、特開平7−72549号に開示
される検出方法では、投影画像の左右端の一定範囲を除
外し、残った部分の1辺を用いて画像の傾きを求めてい
る。
As a method for detecting the inclination of an image, there is a method of detecting the inclination of an image from the inclination of any one side of an image frame, as disclosed in JP-A-7-20570 and JP-A-7-72549. Proposed. Japanese Patent Laid-Open No. 7-2057
In the detection method disclosed in No. 0, the tilt of the image is obtained from the tilt of the lower side of the projected image, and in the detection method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 7-72549, a certain range at the left and right ends of the projected image is excluded and left. The inclination of the image is obtained by using one side of the broken portion.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】従来の画像傾き検出方
法のように、まず画像の1辺を認識し、その辺の傾きを
求め、この辺の傾きを投影画像の傾きとみなす方法にあ
っては、画像の一部、特に認識した辺が欠けていたり汚
れていたりすると、認識した辺の傾きを正確に検出する
ことができず、実際の投影画像の傾きとは異なった傾き
を検出することがある。このように、認識した辺の傾き
が投影画像の傾きと必ず一致するとは限らないことか
ら、画像傾き検出の精度が低下するという問題があっ
た。
As in the conventional image inclination detecting method, a method of first recognizing one side of an image, obtaining the inclination of the side, and regarding the inclination of this side as the inclination of the projected image is not provided. , If a part of the image, especially the recognized side is missing or dirty, the tilt of the recognized side cannot be accurately detected, and a tilt different from the actual tilt of the projected image may be detected. is there. As described above, since the recognized inclination of the side does not always match the inclination of the projected image, there is a problem that the accuracy of image inclination detection decreases.

【0006】そこで、本発明は、画像の一部に、ある程
度の欠けや汚れがあっても、画像の傾きを精度よく検出
し得る画像傾き検出方法を提供することにある。
Therefore, the present invention is to provide an image inclination detecting method capable of accurately detecting the inclination of an image even if a part of the image has some cracks or stains.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明は、矩形形状の投影画像の画像枠の傾きを求める画像
傾き検出方法において、前記画像枠の3つ以上の辺の傾
きをそれぞれ求め、このうち傾きの近い2つ以上の辺を
用いて画像の傾きを検出することを特徴とする画像傾き
検出方法である。
According to the present invention for achieving the above object, in an image inclination detecting method for obtaining the inclination of an image frame of a rectangular projection image, the inclinations of three or more sides of the image frame are obtained respectively. The image inclination detecting method is characterized in that the inclination of the image is detected by using two or more sides having similar inclinations.

【0008】欠けや汚れなどのために傾きを正しく認識
できなかった辺がある場合には、この辺の傾きは他の辺
の傾きと大きく異なることから、本発明に係る方法で
は、この辺を除いて、傾きが相互に近よっている他の複
数の辺の傾きを用いて、画像の傾きを検出する。これに
より、画像の一部に欠けや汚れがあるなど、完全な長方
形でない原稿であっても、画像の傾きを精度よく検出す
ることができる。
When there is a side whose inclination cannot be recognized correctly due to chipping or dirt, the inclination of this side is significantly different from the inclinations of the other sides. Therefore, the method according to the present invention excludes this side. , The inclination of an image is detected using the inclinations of a plurality of other sides whose inclinations are close to each other. As a result, the inclination of the image can be accurately detected even if the original is not a perfect rectangle such as a part of the image having a chip or a stain.

【0009】[0009]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。図1は、マイクロフィルム投影装置の光路
系の概略構成図である。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an optical path system of a microfilm projector.

【0010】図示するマイクロフィルム投影装置は、マ
イクロフィルムに写し込まれている画像情報をCCDラ
インセンサに投影するものであり、次ぎのようにして画
像情報を投影する。光源1から照射された光は、コンデ
ンサレンズ2によって集光された後、ミラー3によって
折り曲げられ、図示しないキャリアに装填されているマ
イクロフィルムFを下から照射して通過し、投影レンズ
4に至る。その後、傾き補正用プリズム5を通過した光
は、スキャンミラー6によって折り曲げられ、さらに複
数の折り返しミラー7,8,9で折り曲げられてCCD
ラインセンサ10まで導かれ、当該センサ10に結像す
る。これによってマイクロフィルムFの画像情報がCC
Dラインセンサ10に投影露光されて読み取られること
になる。CCDラインセンサ10によって光電変換され
た画像信号は、図示しないレーザプリンタなどに入力さ
れ、この画像信号に基づいて複写などが行われる。
The illustrated microfilm projection device projects the image information projected on the microfilm onto a CCD line sensor, and projects the image information as follows. The light emitted from the light source 1 is condensed by the condenser lens 2 and then folded by the mirror 3 to irradiate the microfilm F loaded in a carrier (not shown) from below to pass through to the projection lens 4. . After that, the light that has passed through the tilt correction prism 5 is bent by the scan mirror 6 and further bent by the plurality of folding mirrors 7, 8 and 9 to form a CCD.
It is guided to the line sensor 10 and forms an image on the sensor 10. As a result, the image information of the microfilm F becomes CC
It is projected and exposed on the D line sensor 10 to be read. The image signal photoelectrically converted by the CCD line sensor 10 is input to a laser printer (not shown) or the like, and copying or the like is performed based on this image signal.

【0011】傾き補正用プリズム5は、一対のタイミン
グプーリ11,12やタイミングベルト13などを介し
て、プリズム駆動モータ14に接続されている。このプ
リズム駆動モータ14は、回転角度を検出し得るよう
に、例えばパルスモータなどから構成されている。プリ
ズム5は、プリズム駆動モータ14の回転動力が伝達さ
れ、所定方向に所定角度だけ回転駆動される。これによ
り、CCDラインセンサ10への投影画像が回転され、
画像の傾きを修正し得るようになっている。
The tilt correction prism 5 is connected to a prism drive motor 14 via a pair of timing pulleys 11, 12 and a timing belt 13. The prism drive motor 14 is composed of, for example, a pulse motor or the like so that the rotation angle can be detected. The prism 5 is rotationally driven in a predetermined direction by a predetermined angle by transmitting the rotational power of the prism drive motor 14. As a result, the projected image on the CCD line sensor 10 is rotated,
The tilt of the image can be corrected.

【0012】画像はCCDラインセンサ10により主走
査方向に走査される。また、スキャンミラー6はミラー
駆動モータ15により回転駆動され、画像が副走査方向
に走査される。なお、副走査は、スキャンミラー6を駆
動するミラー走査の他、CCDラインセンサ10または
マイクロフィルムFを駆動することによって行う形態で
もよい。
The image is scanned by the CCD line sensor 10 in the main scanning direction. Further, the scan mirror 6 is rotationally driven by the mirror drive motor 15, and the image is scanned in the sub scanning direction. The sub-scan may be performed by driving the CCD line sensor 10 or the microfilm F, in addition to the mirror scanning for driving the scan mirror 6.

【0013】図2は、マイクロフィルム投影装置の制御
系の概略ブロック図である。
FIG. 2 is a schematic block diagram of a control system of the microfilm projector.

【0014】A/D変換器30は、前述したようなミラ
ー走査によってCCDラインセンサ10にアナログ電気
信号として捕らえられたマイクロフィルムFの画像情報
を、CPU31からの変換信号に基づいてデジタル画像
信号に変換する。変換後のデジタル画像信号は処理回路
32に入力され、CPU31から出力される信号に基づ
いて、ガンマ補正などの所定の画像処理を受けた後、1
mmピッチでサンプリングされ、画像メモリ部33に記
憶される。CPU31は、画像メモリ部33から読み出
したサンプリングデータを、EPROM34に記憶され
ているプログラムに基づいて演算し、画像の傾きを求め
て、傾き補正をする。CPU31からは、傾き補正用プ
リズム5を回転させるためのプリズム回転信号が出力さ
れる一方、CPU31にはこのプリズム5の定位置信号
が入力される。なお、EPROM34は、後述する画像
傾き検出を行うためのプログラムなどを記憶しているも
のであり、RAM35は、CPU31が各種の処理を行
う際の演算結果などを一時記憶しておくためのものであ
る。
The A / D converter 30 converts the image information of the microfilm F captured as an analog electric signal in the CCD line sensor 10 by the mirror scanning as described above into a digital image signal based on the conversion signal from the CPU 31. Convert. The converted digital image signal is input to the processing circuit 32, subjected to predetermined image processing such as gamma correction based on the signal output from the CPU 31, and then 1
It is sampled at a mm pitch and stored in the image memory unit 33. The CPU 31 calculates the sampling data read from the image memory unit 33 based on the program stored in the EPROM 34, obtains the tilt of the image, and corrects the tilt. The CPU 31 outputs a prism rotation signal for rotating the tilt correction prism 5, while the CPU 31 receives a fixed position signal of the prism 5. The EPROM 34 stores a program or the like for detecting an image inclination described later, and the RAM 35 temporarily stores calculation results and the like when the CPU 31 performs various processes. is there.

【0015】次ぎに、画像傾き検出の動作内容を図3に
示すフローチャートに基づいて説明する。なお、このフ
ローチャートの動作説明は、図4を参照して説明するこ
ととする。
Next, the operation contents of the image inclination detection will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The operation of this flowchart will be described with reference to FIG.

【0016】マイクロフィルムFに写し込まれている画
像情報は、ポジフィルムの場合には周囲に比較して白
く、ネガフィルムの場合には周囲に比較して黒くなって
いるが、本発明では、いずれのフィルムに対しても画像
傾き検出処理を行うことができる。
The image information printed on the microfilm F is whiter than the surroundings in the case of a positive film and blacker than the surroundings in the case of a negative film. Image inclination detection processing can be performed on any of the films.

【0017】まず、CPU31は、画像メモリ部33に
記憶されているサンプリングデータ(画像情報)に基づ
いて、その画像情報を構成するデータが黒から白あるい
は白から黒に変化する点を検索し、画像枠を認識する
(ステップS1)。次ぎに、CPUは、画像枠から頂点
を求める。例えば、図4においては、画像枠から4隅の
点A(x0,y0)、B(x1,y1)、C(x2,y
2)、D(x3,y3)を求める(S1)。
First, the CPU 31 searches the sampling data (image information) stored in the image memory unit 33 for a point at which the data forming the image information changes from black to white or from white to black. The image frame is recognized (step S1). Next, the CPU obtains a vertex from the image frame. For example, in FIG. 4, points A (x0, y0), B (x1, y1), C (x2, y) at the four corners from the image frame are displayed.
2), D (x3, y3) is calculated (S1).

【0018】画像枠の頂点は、次ぎのようにして求め
る。画像情報を構成するデータが黒−白−黒あるいは白
−黒−白に変化するラインを図4に示されるX方向およ
びY方向に検索し、その変化する距離が最小の点すなわ
ち極小点を求める。頂点では上記の黒白黒あるいは白黒
白の変化距離が最小になっているからである。なお、頂
点を求める手法はこれに限られるものではなく、適宜改
変できる。
The vertices of the image frame are obtained as follows. A line in which the data forming the image information changes from black to white to black or from white to black to white is searched in the X direction and the Y direction shown in FIG. 4, and a point having the smallest change distance, that is, a minimum point is obtained. . This is because the above black-and-white or black-and-white change distance is minimized at the apex. It should be noted that the method for obtaining the vertices is not limited to this, and can be modified as appropriate.

【0019】次ぎに、CPU31は、求められた頂点
A、B、CおよびDの各座標から、辺a、辺b、辺c、
辺dの図4に示されるx方向からの傾きα、β、γ、δ
をそれぞれ求める(S2)。例えば、辺cの傾きγは、
γ=(y2−y1)/(x2−x1)より求められる。
Next, the CPU 31 calculates a side a, a side b, a side c, and a side from the obtained coordinates of the vertices A, B, C, and D.
Slopes α, β, γ, δ of the side d from the x direction shown in FIG.
Are calculated respectively (S2). For example, the slope γ of side c is
γ = (y2-y1) / (x2-x1)

【0020】ここで、従来技術のように、画像のある1
辺の傾きを求め、これを画像の傾きとする手法にあって
は、画像の一部に欠けや汚れがある場合には、図4のよ
うに画像枠が台形形状に認識されることがあり、どの辺
に着目するかによって、検出される画像の傾きが大きく
異なり、この結果、画像傾きの検出精度が著しく低下す
るという問題があった。
Here, as in the prior art, one with an image
In the method of obtaining the inclination of the side and using this as the inclination of the image, when a part of the image is missing or dirty, the image frame may be recognized as a trapezoidal shape as shown in FIG. The inclination of the detected image greatly differs depending on which side is focused, and as a result, there is a problem that the detection accuracy of the image inclination is significantly reduced.

【0021】そこで、本実施の形態では、次ぎのように
して画像の傾きを求めている。辺a、辺cに対して辺
b、辺dの傾きは90゜回転した角度になるので、辺
b、辺dのそれぞれの傾きを、(90゜−β)、(90
゜−δ)とする。このようにして求められた角度α、
(90゜−β)、γ、(90゜−δ)は、画像枠が完全
な長方形であれば全て同じ値になるはずである。しか
し、図4に示した画像枠は台形として認識されているの
で、ほぼ直角に交わる3つの辺a、辺b、辺dの傾き
α、(90゜−β)、(90゜−δ)はほぼ一致した値
になるが、辺cの傾きγは他の3辺とは大きく異なった
値となる。そして、この場合には、画像の傾きθは、辺
cを除いた3辺a、b、dの傾きをもとにして決定す
る。
Therefore, in this embodiment, the inclination of the image is obtained as follows. Since the inclinations of the sides b and d are 90 ° rotated with respect to the sides a and c, the inclinations of the sides b and d are (90 ° -β), (90
° -δ). The angle α obtained in this way,
(90 ° -β), γ, and (90 ° -δ) should all have the same value if the image frame is a perfect rectangle. However, since the image frame shown in FIG. 4 is recognized as a trapezoid, the inclinations α, (90 ° -β), and (90 ° -δ) of three sides a, b, and d that intersect at a right angle are Although the values are almost the same, the slope γ of the side c is a value greatly different from those of the other three sides. Then, in this case, the inclination θ of the image is determined based on the inclinations of the three sides a, b and d excluding the side c.

【0022】図3に示すフローチャートに基づいて説明
すると、ステップS3〜S6で、4つの角度α、(90
゜−β)、γ、(90゜−δ)の近似状態を順次判断
し、4つの角度α、(90゜−β)、γ、(90゜−
δ)ともほぼ一致した値となる場合には、ステップS3
で「Y」と判断され、画像の傾きθを、θ=αと決定す
る(S7)。なお、2つの角度の差の絶対値が、例え
ば、約1度以内であれば、両角度は近似しているとす
る。
Explaining with reference to the flow chart shown in FIG. 3, in steps S3 to S6, four angles α, (90
Approximate states of (° -β), γ, (90 ° -δ) are sequentially determined, and four angles α, (90 ° -β), γ, (90 °-
If the value also substantially coincides with δ), step S3
Is determined to be “Y”, and the inclination θ of the image is determined to be θ = α (S7). If the absolute value of the difference between the two angles is within about 1 degree, it is assumed that the two angles are close to each other.

【0023】また、角度α、(90゜−β)、γがほぼ
一致し、これらの角度値に対して、辺dの角度(90゜
−δ)が大きく異なった値の場合には、ステップS4で
「Y」と判断され、画像の傾きθを、辺dを除いた3辺
a、b、cの傾きをもとにθ=αと決定する(S7)。
When the angles α, (90 ° -β) and γ are substantially the same and the angle (90 ° -δ) of the side d is significantly different from these angle values, the step It is determined to be “Y” in S4, and the image inclination θ is determined as θ = α based on the inclinations of the three sides a, b, and c excluding the side d (S7).

【0024】また、図4に示されるように、角度α、
(90゜−β)、(90゜−δ)がほぼ一致し、これら
の角度値に対して、辺cの角度γが大きく異なった値の
場合には、ステップS5で「Y」と判断され、画像の傾
きθを、辺cを除いた3辺a、b、dの傾きをもとにθ
=αと決定する(S7)。
Further, as shown in FIG. 4, the angles α,
If (90 ° -β) and (90 ° -δ) substantially match, and the angle γ of the side c is a value greatly different from these angle values, it is determined as "Y" in step S5. , The image inclination θ based on the inclinations of the three sides a, b, and d excluding the side c
= Α is determined (S7).

【0025】また、角度α、(90゜−δ)、γがほぼ
一致し、これらの角度値に対して、角度(90゜−β)
が大きく異なった値の場合には、ステップS6で「Y」
と判断され、画像の傾きθを、辺bを除いた3辺a、
c、dの傾きをもとにθ=αと決定する(S7)。
Further, the angles α, (90 ° -δ) and γ are almost the same, and the angle (90 ° -β) is obtained with respect to these angle values.
If the values are significantly different, “Y” is determined in step S6.
It is determined that the inclination θ of the image is three sides a excluding the side b,
Based on the inclinations of c and d, θ = α is determined (S7).

【0026】また、角度(90゜−β)、γ、(90゜
−δ)がほぼ一致し、これらの角度値に対して、角度α
が大きく異なった値の場合には、ステップS6で「N」
と判断され、画像の傾きθを、辺aを除いた3辺b、
c、dの傾きをもとにθ=βと決定する(S8)。
Further, the angles (90 ° -β), γ, and (90 ° -δ) substantially coincide with each other, and the angle α corresponds to these angle values.
If the values are significantly different, “N” is determined in step S6.
It is determined that the inclination θ of the image is three sides b excluding the side a,
Based on the slopes of c and d, θ = β is determined (S8).

【0027】そして、CPU31は、このようにして求
めた画像の傾きθをゼロにするように、プリズム駆動モ
ータ14を駆動してプリズム5を回転させ、投影画像を
正立像にする。
Then, the CPU 31 drives the prism drive motor 14 to rotate the prism 5 so that the inclination θ of the image thus obtained becomes zero, and the projected image becomes an erect image.

【0028】このように、本実施の形態にあっては、欠
けや汚れなどのために傾きを正しく認識できなかった辺
(図4における辺c)は、その傾き(γ)が他の辺の傾
きに対して大きく異なることから、画像の傾きを検出す
る際には除かれ、傾きが相互に近よっている他の複数の
辺(a、b、d)の傾きを用いて画像の傾きが検出され
る。このため、画像の一部に欠けや汚れがあるなど、完
全な長方形でない原稿であっても、画像の傾きを精度よ
く検出することができる。
As described above, in the present embodiment, the side (side c in FIG. 4) whose inclination cannot be correctly recognized due to chipping or stains has the inclination (γ) of the other side. It is largely different with respect to the inclination, so it is excluded when detecting the inclination of the image, and the inclination of the image is detected using the inclinations of the other plural sides (a, b, d) whose inclinations are close to each other. To be done. Therefore, the inclination of the image can be accurately detected even if the original is not a perfect rectangle such as a part of the image having a chip or a stain.

【0029】なお、図3に示した本実施の形態のフロー
チャートにおいて、例えばステップS5で「Y」と判断
されるような場合においては、ステップS7にて決定さ
れる画像の傾きθの値を、(90゜−β)または(90
゜−δ)としてもよいし、α、(90゜−β)および
(90゜−δ)の平均値としてもよい。また、4辺の傾
きをそれぞれ求めているが、少なくとも3辺の傾きを求
めて、画像の傾きを検出すればよい。また、画像の傾き
の値を、近似した3辺の傾きをもとに決定する場合を示
したが、近似した少なくとも2辺の傾きをもとに、画像
の傾きを検出すればよい。
In the flow chart of the present embodiment shown in FIG. 3, for example, when it is determined to be "Y" in step S5, the value of the inclination θ of the image determined in step S7 is (90 ° -β) or (90
Deg .- [delta]) or an average value of [alpha], (90 [deg.]-[Beta]) and (90 [deg.]-[Delta]). Further, although the inclinations of the four sides are obtained, the inclinations of the image may be detected by obtaining the inclinations of at least three sides. Further, the case where the value of the inclination of the image is determined based on the inclinations of the approximated three sides has been described, but the inclination of the image may be detected based on the approximated inclinations of at least two sides.

【0030】[0030]

【発明の効果】本発明の画像傾き検出方法は、画像枠の
3つ以上の辺の傾きをそれぞれ求め、このうち傾きの近
い2つ以上の辺を用いて画像の傾きを検出するようにし
たので、画像の一部に欠けや汚れがあっても、画像の傾
きを検出する際には傾きを正しく認識できなかった辺が
除かれることになり、これにより、画像の傾きを精度よ
く検出することが可能となる。
According to the image inclination detecting method of the present invention, the inclinations of three or more sides of the image frame are obtained, and the inclination of the image is detected by using two or more sides of which the inclinations are close. Therefore, even if a part of the image is chipped or soiled, when detecting the tilt of the image, the side for which the tilt is not correctly recognized is removed, thereby accurately detecting the tilt of the image. It becomes possible.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 マイクロフィルム投影装置の光路系の概略構
成図である。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an optical path system of a microfilm projector.

【図2】 マイクロフィルム投影装置の制御系の概略ブ
ロック図である。
FIG. 2 is a schematic block diagram of a control system of the microfilm projector.

【図3】 画像傾き検出の動作内容を示すフローチャー
トである。
FIG. 3 is a flowchart showing an operation content of image inclination detection.

【図4】 図3に示したフローチャートの演算過程を説
明するための図である。
4 is a diagram for explaining a calculation process of the flowchart shown in FIG.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

5…プリズム 10…CCDラインセンサ 31…CPU F…マイクロフィルム a、b、c、d…辺 α、β、γ、δ…辺の傾き 5 ... Prism 10 ... CCD line sensor 31 ... CPU F ... Microfilm a, b, c, d ... Side α, β, γ, δ ... Side inclination

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 矩形形状の投影画像の画像枠の傾きを求
める画像傾き検出方法において、 前記画像枠の3つ以上の辺の傾きをそれぞれ求め、この
うち傾きの近い2つ以上の辺を用いて画像の傾きを検出
することを特徴とする画像傾き検出方法。
1. An image inclination detecting method for obtaining an inclination of an image frame of a rectangular projection image, wherein inclinations of three or more sides of the image frame are respectively obtained, and two or more sides of which the inclinations are close to each other are used. An image tilt detecting method, which comprises detecting the tilt of an image.
JP8056413A 1996-03-13 1996-03-13 Picture inclination detecting method Withdrawn JPH09247376A (en)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010100398A (en) * 2008-10-23 2010-05-06 Rengo Co Ltd Aligning-carrying device

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