JP4824101B2 - 傾斜画像データを検出及び補正するための方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は傾斜画像データを検出及び補正するための方法及び装置に関するものであり、特に、画像処理装置において傾斜画像データを検出及び補正するための方法及び装置に関する。

デジタル技術の発展に伴い、文書の画像を読み取って電子ファイルにするための様々な画像処理装置が利用されている。一般的な画像処理装置としては、例えば、スキャナ、プリンタ、コピー機、ファクシミリ装置、書画カメラ等がある。

文書を読み取る又は撮影する処理において文書が斜めに配置されたり、画像処理装置内で文書を搬送する過程で文書が傾いたりすると、容易に傾いた文書画像が得られてしまう。文書解析システムの分野においては、画質を高めるため、傾斜した文書を検出及び補正する技術が重要な役割を担っている。傾斜した文書を検出及び補正する技術における課題は、文書中の非テキストシンボル（グラフ等）を除去することである。非テキストシンボルを除去するには、いくつかの重要な方法がある。第１の方法によると、隣接するピクセルをそれぞれ新しいオブジェクトとして組み合わせ、その後、テキストオブジェクトと予想されるものをカウントして保持し、最後に、残りのオブジェクトを除去する。この第１の方法は通常、大量の記憶容量を必要とする。また、この第１の方法は、テキストサイズ及び画像ノイズが特定の条件に適合する場合しか適用できない。第２の方法によると、テキスト部分が演算により多数のラインに変換され、その後、それらテキストラインの回転角度が計算され、最後に、その回転角度に従って文書の傾斜角が推測される。この第２の方法は、文書内容を無視して文書中の非テキストシンボル（グラフ等）を除去する。文書と背景との色差から認識される四隅や境界に従って、傾斜の程度が得られる。色差が明瞭でない場合や境界が走査範囲外にある場合、第２の方法は適用できない。これらの従来技術は、分類された統計データを記憶するための大量の記憶容量を必要とし、ハードウェアコンポーネントによる実施には適さない。

従って、先行技術が直面している問題点を避けるため、傾斜画像データを検出及び補正するための改良された方法及び装置を提供する必要がある。

本発明の一側面によると、画像処理装置において用いられる、横方向の文字列を含む画像の画像データの傾斜画像データ検出・補正方法が提供される。この傾斜画像データ検出・補正方法は以下のステップを含む。まず、画像データを出力する任意の装置から画像データを受け取り、各ピクセルが１ビットで表現される二値画像データを得るために画像データに対して任意の閾値で二値化処理を行う。次に、二値画像データを任意の複数の異なる回転角度で回転させ、それにより、複数の回転された二値画像データを得る。次に、複数の回転された二値画像データの各横列のピクセル値を各二値画像データ毎に合計し、それにより、複数の二値画像データに対応する複数の横方向ピクセル値分布曲線を得る。次に、横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去するためのハイパスフィルタリング処理を行い、それにより、複数の横方向ピクセル値分布曲線に対応する複数の高周波信号曲線を得る。次に、各高周波信号曲線で表される値の平方和を計算して、その計算値である平方和を各高周波信号曲線に対応するインデックス値とし、それにより、複数の高周波信号曲線に対応する複数のインデックス値を得る。その後、複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度に従って画像データに対する回転補正処理を行い、それにより、補正された画像データを得る。複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度は、複数のインデックス値の中の最大値のものを得たときにおける、回転された二値画像データを得るために二値画像データを回転させたときの回転角度である。

一実施形態においては、画像データは原画像データを縮小することにより得られる。

一実施形態においては、二値化処理を行う前に、縮小された画像データを複数のｎ×ｎセルに分け、半数以上のピクセルが中間レベルからフルブラックレベルの範囲にあるｎ×ｎセルの全ピクセルについて輝度反転処理を行い、且つ、ｎ×ｎセルの境界における高周波ノイズを除去する。さらに、二値化処理を行った後に、ｎ×ｎセルの境界を隣接ピクセル間の補間又は外挿により再構成する。

一実施形態においては、二値画像データを複数の異なる回転角度で回転させて複数の回転された二値画像データを得るステップは、二値画像データを第１の回転角度で回転させて第１の回転された二値画像データを得るサブステップと、第１の回転角度がサーチ角度範囲内にあれば、二値画像データを第２の回転角度で回転させて第２の回転された二値画像データを得るサブステップと、を含む。

一実施形態においては、各高周波信号曲線で表される値の平方和を計算するステップは、各高周波信号曲線における正の値の部分のみの平方和により実行する。

一実施形態においては、複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度の正負を反転させた値が、画像データの傾斜角を表す。

本発明の別の側面によると、画像処理装置に備えられる、横方向の文字列を含む画像の画像データの傾斜画像データ検出・補正装置が提供される。この傾斜画像データ検出・補正装置は、傾斜角検出モジュールと画像回転補正モジュールとを含む。傾斜角検出モジュールは、画像データを出力する任意の装置から画像データを受け取って、二値画像データを得るために画像データに任意の閾値で二値化処理を行い、複数の回転された二値画像データを得るために二値画像データを任意の複数の異なる回転角度で回転させ、複数の回転された二値画像データに対応する複数の横方向ピクセル値分布曲線を得るために、回転された二値画像データの各横列のピクセル値を合計し、複数の横方向ピクセル値分布曲線に対応する複数の高周波信号曲線を得るために、複数の横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去するためのハイパスフィルタリング処理を行い、複数の高周波信号曲線に対応する複数のインデックス値を得るために各高周波信号曲線で表される値の平方和を計算して、その計算値である平方和を各高周波信号曲線に対応するインデックス値とし、複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度に従って画像データの傾斜角を検出する。複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度は、複数のインデックス値の中の最大値のものを得たときにおける、回転された二値画像データを得るために二値画像データを回転させたときの回転角度である。画像回転補正モジュールは、傾斜角検出モジュールと通信して、傾斜角に従って画像データに対する回転補正処理を行うことにより、補正された画像データを得る。

一実施形態においては、画像データは原画像データを縮小することにより得られる。画像回転補正モジュールは、傾斜角に従って原画像データに回転補正処理を行い、それにより、補正された原画像データを得る。

一実施形態においては、傾斜角検出モジュールは、前処理モジュールと、メモリと、投影プロファイル処理部と、ハイパスフィルタと、統計データ収集・傾斜角識別部とを含む。

本発明の上述の内容は、以下の詳細な説明及び添付図面を検討頂ければ、当業者にはより容易に理解されるであろう。

本発明の一実施形態による傾斜画像データ検出・補正装置を示す概略的な機能ブロック図。 本発明による傾斜画像データ検出・補正方法を概略的に説明するフローチャート。 傾きのない純テキスト画像の二値画像データにおける各横列のピクセル値を合計することにより得られた横方向ピクセル値分布曲線を概略的に示す図。 若干傾いた純テキスト画像の二値画像データにおける各横列のピクセル値を合計することにより得られた横方向ピクセル値分布曲線を概略的に示す図。 横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去することにより得られた高周波信号曲線を概略的に示す図。 横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去することにより得られた高周波信号曲線を概略的に示す図。 画像データに対して輝度反転処理を行う効果を概略的に示す図。 ｎ×ｎセルの境界における高周波ノイズを除去し、隣接ピクセル間の補間又は外挿によりブランク領域を再構成する処理を概略的に示す図。

以下、実施形態に関して、本発明をより具体的に説明する。なお、本発明の好ましい実施形態についての以下の説明は、あくまで例示を目的とするものであり、網羅的なものではなく、開示されたとおりの形態に限定することを意図したものではない。

図１は、本発明の一実施形態による傾斜画像データ検出・補正装置を示す概略的な機能ブロック図である。この傾斜画像データ検出・補正装置２は、傾斜角検出モジュール２１と画像回転補正モジュール２２とを含む。原画像データ１が傾斜角検出モジュール２１によって処理されると、原画像データ１の傾斜角が認識される。傾斜角に関する情報はその後、傾斜角検出モジュール２１から画像回転補正モジュール２２に送られる。傾斜角に従って、画像回転補正モジュール２２は、原画像データ１に対して回転補正処理を行い、それにより、補正された画像データを得る。補正された画像データは、バックエンドディスプレイ装置３１に送られて表示され、又は、記憶装置３２に送られて記憶される。

図１に示されるように、傾斜角検出モジュール２１は、前処理モジュール２１０と、メモリ２１１と、投影プロファイル処理部２１２と、ハイパスフィルタ２１３と、統計データ収集・傾斜角識別部２１４とを備える。

図２は、本発明による傾斜画像データ検出・補正方法を概略的に示すフローチャートである。以下、図１及び図２を参照し、傾斜画像データ検出・補正方法について詳しく説明する。

まず、前処理モジュール２１０は、原画像データ１を受け取り、その原画像データ１に対して縮小処理を行う（ステップ４１）。例えば、原画像データ１は、メモリ使用量を削減するために、２５６×１９２ピクセルの解像度に縮小される。この縮小処理を行う手順は省略することもできる。縮小処理を行わない場合、メモリ使用量は相対的に大きくなり、計算負荷が大きくなる。

次に、前処理モジュール２１０は、縮小された画像データに対して前処理を実行する。本実施形態においては、前処理は、縮小された画像データを処理して二値画像データにするための二値化処理である。二値画像データにおいては、各ピクセルは１ビットで表現される。二値画像データはその後、メモリ２１１に記憶される（ステップ４２）。

次に、投影プロファイル処理部２１２がメモリ２１１に記憶された二値画像データを読み出す。そして、投影プロファイル処理部２１２は、二値画像データの全横列におけるピクセルの値（０又は１）をそれぞれ合計し、それにより、横方向ピクセル値分布曲線を得る。その後、ハイパスフィルタ２１３が横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去し、それにより、高周波信号曲線を得る（ステップ４３）。次に、統計データ収集・傾斜角識別部２１４が高周波信号曲線で表される値の平方和を計算し、それにより、インデックス値を得る（ステップ４４）。

次に、統計データ収集・傾斜角識別部２１４は、メモリ２１１に記憶された二値画像データを読み出す。そして、二値画像データを特定の回転角度で回転させ、それにより、回転された二値画像データを得る（ステップ４５）。特定の回転角度がサーチ角度範囲に入っている場合（ステップ４６）、ステップ４３及びステップ４４を繰り返し、特定の回転角度に対応する別のインデックス値を得る。特定の回転角度がサーチ角度範囲を超えるまで（ステップ４６）、得られた全インデックス値の中から最大のインデックス値を選択する。最大インデックス値に対応する回転角度の正負が逆の値（正負を反転させた値）が、画像データの傾斜角を表す（ステップ４７）。傾斜角に関する情報はその後、傾斜角検出モジュール２１から画像回転補正モジュール２２に送られる。画像回転補正モジュール２２は、傾斜角に従って、原画像データ１に対する回転補正処理を行い、それにより、補正された画像データを得る。補正された画像データは、バックエンドディスプレイ装置３１に送られて表示され、又は、記憶装置３２に送られて記憶される。図２に示されるように、傾斜画像データ検出・補正装置２はさらに、アプリケーションプログラムインタフェース３０と通信する。アプリケーションプログラムインタフェース３０を介して、特定の回転角度及びサーチ角度範囲が統計データ収集・傾斜角識別部２１４にプリセットされる。

周知のように、文書画像が黒色背景に白色テキストを含むものである場合、従来の方法ではしばしば識別に誤りが生じる。識別に誤りを生じる可能性を最小限に抑えるため、本発明の傾斜画像データ検出・補正方法は、テキスト特性を強調し、ノイズを除去し、非テキストシンボルによる干渉を低減することを試みている。いくつかの実施形態においては、縮小された画像データを二値画像データに処理するステップ（ステップ４２）の前に、輝度反転処理を行う。縮小された画像データに含まれる各ピクセルのグレーレベルをフルホワイト（例えばレベル０）からフルブラック（例えばレベル２５５）の範囲に分ける。ｎ×ｎセルごとに、半数以上のピクセルが中間レベルからフルブラックレベルの範囲にあれば、輝度反転処理を実行する。例えば、８×８セルの中で少なくとも３２ピクセルが中間レベル（例えば１２８）からフルブラックレベル（例えば２５５）の範囲にあれば、その８×８セル中の全ピクセルについて輝度反転処理を行う。この輝度反転処理により、識別誤りが最小限に抑えられ、又は解消され、補正精度が向上する。

図５は、画像データに対して輝度反転処理を行う効果を概略的に示している。背景が黒色でテキストが白色の画像５１をそのまま二値化処理にかけた場合、二値画像５２が得られる。二値画像５２においては、テキストシンボルと非テキストシンボル（グラフ等）を識別し難い。８×８セル５３に対して上記のように８×８セル単位で輝度反転処理を行うと、輝度が反転された画像５４が得られる。続いて、この輝度反転画像５４に対して二値化処理を行うと、別の二値画像５５が得られる。上記の画像データに対してそのまま二値化処理をかけた二値画像５２と比べ、二値画像５５のテキスト特性は強調されており、そのため、識別に誤りを生じる可能性が低くなる。

なお、ｎ×ｎセルの大きさは、要求に応じて、又は縮小された画像データに応じて、変更することができる。但し、輝度反転処理は、隣接するセルの輝度値が互いに大きく異なるため、二値画像に高周波ノイズを生じてしまうことがある。

図６を参照いただきたい。高周波ノイズにより、二値画像６におけるｎ×ｎセルの境界にギザギザの線６００が生じる場合がある。境界における高周波ノイズをそのまま削除すると、場合によっては二値画像６に格子状のブランク領域６０１が生じる。隣接ピクセル間の補間（内挿）又は外挿により、８×８セル６１のブランク領域６０１の適切なピクセル値を再構成する。これにより、再構成された画像６２に含まれる高周波ノイズを最小限に抑える。

図３Ａは、傾きのない純テキスト画像の二値画像データにおける各横列のピクセル値を合計することにより得られた横方向ピクセル値分布曲線を概略的に示す。図３Ｂは、若干傾いた純テキスト画像の二値画像データにおける各横列のピクセル値を合計することにより得られた横方向ピクセル値分布曲線を概略的に示す。図３Ａに示されるように、傾きのない純テキスト画像の横方向投影プロファイル（各横列のピクセル値の合計値）のピーク値（例えば６０）は、若干傾いた純テキスト画像の横方向投影プロファイルのピーク値（例えば４０）よりも大きい。

横方向投影プロファイルのピーク値は、傾きのない純テキスト画像と若干傾いた純テキスト画像を区別するのに有効であるが、依然として問題点がある。すなわち、画像がテキストシンボルと非テキストシンボルの両方を含む場合、傾斜量の識別に横方向投影プロファイルのピーク値を利用する効果は大幅に減少する。また、本発明の発明者は、横方向投影プロファイルの山と谷が顕著であることを発見した。本発明によると、横方向ピクセル値分布曲線に含まれる（非テキストシンボルに相当する）低周波ノイズはハイパスフィルタ２１３によって除去され、その結果、（テキストシンボルに対応した）高周波信号曲線が得られる。図４Ｂに示される傾いた文書の横方向投影プロファイル（における各横列のピクセル値の合計値）又は文書の非テキストシンボル（グラフ等）の横方向投影プロファイル（における各横列のピクセル値の合計値）は、図４Ａに示される傾きのない純テキスト画像の横方向投影プロファイル（における各横列のピクセル値の合計値）と比べて小さくなる。ハイパスフィルタ２１３の一例は有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであるが、これに限られない。

高周波信号曲線は、統計データ収集・傾斜角識別部２１４に送られる。統計データ収集・傾斜角識別部２１４は、高周波信号曲線で表される値の平方和を計算し、インデックス値を得る。いくつかの実施形態においては、統計データ収集・傾斜角識別部２１４は、ピークの重みを増すため、高周波信号曲線における正の値の部分のみの平方和を計算する。

さらに、二値画像データは、サーチ角度範囲内において複数の異なる回転角度で回転される。傾いた文書の傾斜角を判断するために、２段階のサーチ処理を行う。第１段階では、二値画像データを−４５度から＋４５度までのサーチ角度範囲内において５度ずつ回転させることにより、複数の回転された二値画像データを得る。次に、それらの回転角度に対応する複数のインデックス値を得る。こうして得られた全てのインデックス値の中から、第１段階の回転角度に対応する最大インデックス値を選択する。第１段階の回転角度について、−５度から＋５度までの別のサーチ角度範囲内で二値画像データを１度ずつ回転させる。次に、それらの回転角度に対応する複数のインデックス値を得る。得られた全インデックス値の中から、第２段階の回転角度に対応する最大インデックス値を選択する。第１段階の回転角度と第２段階の回転角度に従って、傾いた文書の傾斜角を正確に検出することができる。傾斜角に関する情報はその後、傾斜角検出モジュール２１から画像回転補正モジュール２２に送られる。傾斜角に従って、画像回転補正モジュール２２は原画像データ１に対する回転補正処理を行い、それにより、補正された画像データを得る。補正された画像データは、バックエンドディスプレイ装置３１に送られて表示され、又は、記憶装置３２に送られて記憶される。

上述したように、本発明は、画像処理装置において傾斜画像データを検出及び補正するのに効果的である。画像処理装置には、例えば、スキャナ、プリンタ、コピー機、ファクシミリ装置、書画カメラ等が含まれる。本発明の傾斜画像データ検出・補正方法は、非テキストシンボルを除去する必要がなく、少ないハードウェア資源を用いて傾斜画像を検出・補正することができる。さらに、本発明の装置及び方法は、ハードウェアコンポーネントにより実現できるため、分類された統計データを記憶するための記憶容量が節約される。本発明の傾斜画像データ検出・補正方法は、画像処理装置を有するいかなる光電システムに適用してもよい。

本発明は、現時点で最も実用的かつ好ましいと考えられる実施形態に関して説明したが、本発明は、開示した実施形態に限定されるものではなく、請求項の要旨と範囲に含まれる様々な変形や類似の構成を、そのような全ての変形と類似の構造を含む最も広い解釈に従って、カバーするものであることを意図する。

Claims (12)

1. 画像処理装置において用いられる、横方向の文字列を含む画像の画像データの傾斜画像データ検出・補正方法であって、
   画像データを出力する任意の装置から画像データを受け取り、各ピクセルが１ビットで表現される二値画像データを得るために前記画像データに対して任意の閾値で二値化処理を行うステップと、
   前記二値画像データを任意の複数の異なる回転角度で回転させ、それにより、複数の回転された二値画像データを得るステップと、
   前記複数の回転された二値画像データの各横列のピクセル値を各二値画像データ毎に合計し、それにより、前記複数の二値画像データに対応する複数の横方向ピクセル値分布曲線を得るステップと、
   前記横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去するためのハイパスフィルタリング処理を行い、それにより、前記複数の横方向ピクセル値分布曲線に対応する複数の高周波信号曲線を得るステップと、
   各高周波信号曲線で表される値の平方和を計算して、その計算値である平方和を各高周波信号曲線に対応するインデックス値とし、それにより、前記複数の高周波信号曲線に対応する複数のインデックス値を得るステップと、
   前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度に従って前記画像データに対する回転補正処理を行い、それにより、補正された画像データを得るステップと、を備え、前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度は、前記複数のインデックス値の中の最大値のものを得たときにおける、前記回転された二値画像データを得るステップにおいて前記二値画像データを回転させたときの回転角度であることを特徴とする傾斜画像データ検出・補正方法。
2. 前記画像データは原画像データを縮小することにより得られることを特徴とする請求項１に記載の傾斜画像データ検出・補正方法。
3. 前記二値化処理を行う前に、前記縮小された画像データを複数のｎ×ｎセルに分け、半数以上のピクセルが中間レベルからフルブラックレベルの範囲にあるｎ×ｎセルの全ピクセルについて輝度反転処理を行い、且つ、前記ｎ×ｎセルの境界における高周波ノイズを除去し、
   前記二値化処理を行った後に、前記ｎ×ｎセルの境界を隣接ピクセル間の補間又は外挿により再構成する、ことを特徴とする請求項２に記載の傾斜画像データ検出・補正方法。
4. 前記二値画像データを複数の異なる回転角度で回転させて複数の回転された二値画像データを得るステップは、
   前記二値画像データを第１の回転角度で回転させて第１の回転された二値画像データを得るサブステップと、
   前記第１の回転角度がサーチ角度範囲内にあれば、前記二値画像データを第２の回転角度で回転させて第２の回転された二値画像データを得るサブステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の傾斜画像データ検出・補正方法。
5. 前記各高周波信号曲線で表される値の平方和を計算するステップは、前記各高周波信号曲線における正の値の部分のみの平方和により実行することを特徴とする請求項１に記載の傾斜画像データ検出・補正方法。
6. 前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度の正負を反転させた値が、前記画像データの傾斜角を表すことを特徴とする請求項１に記載の傾斜画像データ検出・補正方法。
7. 画像処理装置に備えられる、横方向の文字列を含む画像の画像データの傾斜画像データ検出・補正装置であって、
   画像データを出力する任意の装置から画像データを受け取って、二値画像データを得るために前記画像データに任意の閾値で二値化処理を行い、複数の回転された二値画像データを得るために前記二値画像データを任意の複数の異なる回転角度で回転させ、前記複数の回転された二値画像データに対応する複数の横方向ピクセル値分布曲線を得るために前記回転された二値画像データの各横列のピクセル値を合計し、前記複数の横方向ピクセル値分布曲線に対応する複数の高周波信号曲線を得るために、前記複数の横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去するためのハイパスフィルタリング処理を行い、前記複数の高周波信号曲線に対応する複数のインデックス値を得るために各高周波信号曲線で表される値の平方和を計算して、その計算値である平方和を各高周波信号曲線に対応するインデックス値とし、前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度に従って前記画像データの傾斜角を検出する、傾斜角検出モジュールと、
   前記傾斜角検出モジュールと通信して、前記傾斜角に従って前記画像データに対する回転補正処理を行うことにより、補正された画像データを得る、画像回転補正モジュールと、を備え、
   前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度は、前記複数のインデックス値の中の最大値のものを得たときにおける、前記回転された二値画像データを得るために前記二値画像データを回転させたときの回転角度であることを特徴とする傾斜画像データ検出・補正装置。
8. 前記画像データは原画像データを縮小することにより得られ、前記画像回転補正モジュールは前記傾斜角に従って前記原画像データに前記回転補正処理を行い、それにより、補正された原画像データを得ることを特徴とする請求項７に記載の傾斜画像データ検出・補正装置。
9. 前記傾斜角検出モジュールは、
   前記画像データを受け取って、前記二値画像データを得るために前記画像データに対して前記二値化処理を行う前処理モジュールと、
   前記前処理モジュールと通信して、前記二値画像データを記憶するメモリと、
   前記メモリと通信して、前記回転された二値画像データの各横列のピクセル値を合計することにより前記複数の横方向ピクセル値分布曲線を得る、投影プロファイル処理部と、
   前記投影プロファイル処理部と通信して、前記複数の横方向ピクセル値分布曲線に含まれる低周波ノイズを除去するためのハイパスフィルタリング処理を行い、それにより、対応する複数の高周波信号曲線を得る、ハイパスフィルタと、
   前記画像回転補正モジュール、前記ハイパスフィルタ及び前記メモリと通信して、前記二値画像データを複数の異なる回転角度で回転させて前記複数の回転された二値画像データを得、各高周波信号曲線で表される値の前記平方和を計算して前記複数のインデックス値を得、前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度に従って前記画像データの傾斜角を検出し、前記傾斜角を前記画像回転補正モジュールに送信する、統計データ収集・傾斜角識別部と、を備えたことを特徴とする請求項７に記載の傾斜画像データ検出・補正装置。
10. 前記二値化処理を行う前に、前記縮小された画像データを複数のｎ×ｎセルに分け、半数以上のピクセルが中間レベルからフルブラックレベルの範囲にあるｎ×ｎセルの全ピクセルについて輝度反転処理を行い、且つ、前記ｎ×ｎセルの境界における高周波ノイズを除去し、
    前記二値化処理を行った後に、前記ｎ×ｎセルの境界を、隣接ピクセル間の補間又は外挿により再構成する、ことを特徴とする請求項９に記載の傾斜画像データ検出・補正装置。
11. 前記統計データ収集・傾斜角識別部は、前記各高周波信号曲線における正の値の部分のみの平方和を計算することを特徴とする請求項９に記載の傾斜画像データ検出・補正装置。
12. 前記統計データ収集・傾斜角識別部は、前記複数のインデックス値の中の最大値に対応する回転角度の正負を反転させた値を前記画像データの傾斜角として識別することを特徴とする請求項９に記載の傾斜画像データ検出・補正装置。