JPH09247376A - 画像傾き検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 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。 【解決手段】 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であって、画像枠の４つの辺ａ、
ｂ、ｃ、ｄの傾きα、β、γ、δをそれぞれ求め、この
うち傾きの近い３つの辺を用いて画像の傾きを検出す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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）。

【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）。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【符号の説明】

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

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【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。