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公開番号2025167473
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-07
出願番号2024072108
出願日2024-04-26
発明の名称画像処理システム、読取装置、及び画像処理システムの制御方法
出願人キヤノン電子株式会社
代理人弁理士法人ひのき国際特許事務所
主分類H04N 1/00 20060101AFI20251030BHJP(電気通信技術)
要約【課題】従来、スキャナから出力される原稿の読み取り画像データは、ユーザー等による設定に応じて色味調整等が行われた画像データであることが多く、機械学習用の入力データとして用いるには適さない可能性があり、機械学習の精度に影響を及ぼす可能性があった。
【解決手段】スキャナ装置100で読み取られ第2画像処理部380で処理される前の画像データ(リニアRGB画像)を、リニアRGB画像取得部360により取得してPC200に出力し、PC200では、スキャナ装置100から取得した画像データ(リニアRGB画像)を機械学習用のデータとして用いて機械学習を行う。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
原稿又は被写体を読み取りデバイスにより読取ってカラー画像を構成する色成分ごとの画像データを生成する生成手段と、
前記画像データに対してユーザー設定可能な設定値に応じて変更する処理を行う変更処理手段と、
前記変更処理手段で処理される前の画像データを取得する取得手段と、
前記変更処理手段で処理された画像データと前記取得手段により取得された画像データの少なくともいずれかを出力する出力手段と、を有する読取装置と、
前記取得手段により取得されて出力された画像データを学習用のデータとして用いて機械学習を行う学習手段を有する情報処理装置と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記読取装置は、前記生成手段が生成した画像データに対して前記読み取りデバイスの特性に応じた画像処理を実行する画像処理手段を有し、
前記変更処理手段は、前記画像処理手段で処理された画像データに対して処理を行い、
前記取得手段は、前記画像処理手段で処理された画像データであって前記変更処理手段で処理される前の画像データを取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記読取装置は、
前記画像処理手段として、
前記生成手段が生成した画像データに対して前記読み取りデバイスの特性に応じた処理を実行する第１処理手段と、
前記生成手段が生成した画像データに対して前記第１処理手段とは異なる前記読み取りデバイスの特性に応じた処理を行う第２処理手段と、を有し、
前記変更処理手段は、前記第１処理手段で処理された第１画像データに対して処理を行い、
前記取得手段は、前記第２処理手段で処理された第２画像データを取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記情報処理装置は、前記学習手段で学習した学習済みモデルを用いて推論を行う推論手段を有し、
前記推論手段は、前記取得手段により取得されて出力された画像データを入力データとして用いることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記学習用のデータは、前記取得手段により取得された画像データと、該画像データに対する前記推論の結果であるラベルを含む教師データであることを特徴とする請求項４に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記情報処理装置は、
前記学習手段に対して、前記ラベルを指定する指定手段を有することを特徴とする請求項５に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記情報処理装置は、
前記読取装置で読み取る原稿又は被写体の種類の情報を含む読み取り設定の情報をユーザーが設定するための設定手段と、
前記設定手段により設定された読み取り設定の情報を前記読取装置に送信する送信手段と、を有し、
前記ラベルは、前記読み取り設定の情報に含まれる前記原稿又は被写体の種類の情報に応じたデータであることを特徴とする請求項５に記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記画像処理手段が行う処理には、ノイズ除去処理が含まれることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理システム。
【請求項９】
原稿又は被写体を読み取りデバイスにより読取ってカラー画像を構成する色成分ごとの画像データを生成する生成手段と、
前記生成手段が生成した画像データに対して前記読み取りデバイスの特性に応じた処理を実行する画像処理手段と、
前記画像処理手段により処理された画像データに対してユーザー設定可能な設定値に応じた変更処理を行う変更処理手段と、
前記変更処理手段で処理された画像データと、前記画像処理手段により処理された画像データであって前記変更処理手段で処理される前の画像データのいずれかを選択的に出力する、または両方を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする読取装置。
【請求項１０】
原稿又は被写体を読み取りデバイスにより読取ってカラー画像を構成する色成分ごとの画像データを生成する生成手段と、前記画像データに対してユーザー設定可能な設定値に応じて変更する処理を行う変更処理手段と、を有する読取装置と、情報処理装置とを有する画像処理システムの制御方法であって、
前記読取装置で実行される、前記変更処理手段で処理される前の画像データを取得する取得工程と、
前記情報処理装置で実行される、前記取得工程により取得されて出力された画像データを学習用のデータとして用いて機械学習を行う学習工程と、
を有することを特徴とする画像処理システムの制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システム、読取装置、及び画像処理システムの制御方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習モデルを用いた画像認識（分類等）は、性能の向上とともに広く利用されるようになっている。
特許文献１は、読取画像情報を入力データとして学習を行い、原稿の頁情報を確認し、その結果に基づいて頁欠損の有無を判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－５７７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像読取装置から出力される原稿の読み取り画像データは、ユーザー等による画像処理設定（初期設定を含む）に応じて画像処理された画像データであることが多い。例えば、コントラストの変更やカラードロップアウト処理など色味が調整された画像データであることが多い。なお、ユーザーが意図的に画像処理設定を行っていない場合であっても、多くの場合、初期設定として例えば人の目で見て自然に感じるような設定がなされていたり、データサイズを抑えるための画像処理等が設定されている場合も多い。そのため、このような画像データはユーザーが所望するような画像にはなっているが、機械学習用の入力データ（学習データ）として用いるには適さない可能性があり、機械学習の精度に影響を及ぼす可能性があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものである。本発明は、原稿等から読み取った画像データを入力データとして行う機械学習の精度を向上させることができる仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、原稿又は被写体を読み取りデバイスにより読取ってカラー画像を構成する色成分ごとの画像データを生成する生成手段と、前記画像データに対してユーザー設定可能な設定値に応じて変更する処理を行う変更処理手段と、前記変更処理手段で処理される前の画像データを取得する取得手段と、前記変更処理手段で処理された画像データと前記取得手段により取得された画像データの少なくともいずれかを出力する出力手段と、を有する読取装置と、前記取得手段により取得されて出力された画像データを学習用のデータとして用いて機械学習を行う学習手段を有する情報処理装置と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、原稿等から読み取った画像データを入力データとして行う機械学習の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態に係る画像処理システムの一例を示す図。
スキャナの一実施形態を示すシートフィードスキャナの構成例を示す図。
スキャナの制御構成の一例を示すブロック図。
ＰＣの構成の一例を示すブロック図。
ＰＣで動作する機械学習の構成の一例を示すブロック図。
ＰＣで動作するアプリケーションとスキャナドライバの構成の一例を示す図。
スキャナの画像処理部の構成の一例を示すブロック図。
スキャナの画像処理部の詳細構成の一例を示す図。
ユーザーガンマ設定画面の一例を示す図。
学習モデルおよび学習済みモデルを利用する際の入出力の構成の一例を示す概念図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
以下、画像読取装置と、この画像読取装置に接続可能な情報処理装置とを備える画像処理システムについて説明する。
【００１０】
〔第１実施形態〕
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理システムの一例を示す図である。
図１において、スキャナ１００は、原稿から画像データを読み取る画像読取装置である。スキャナ１００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）２００と通信可能に接続されている。スキャナ１００とＰＣ２００とは、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの通信インターフェースを介して接続されていてもよいし、ネットワークを介して接続される構成でもよい。なお、通信インターフェースは、有線でも、ワイヤレスＵＳＢ、Bluetooth（登録商標）やＮＦＣ（Near Field Communication）などの無線インターフェースであってもよい。また、ネットワークは、有線、無線のいずれでもよい。
ＰＣ２００は、スキャナ１００を制御する情報処理装置である。なお、ＰＣ２００は、パーソナルコンピュータに限定されるものではなく、タブレット端末やスマートフォン等でもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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