(57)【要約】      （修正有）【課題】画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が適切に判るノイズ混入位置検出装置、及び、このノイズ混入位置検出装置を組み込んだ画像読取装置を提供する。【解決手段】画像データ生成手段１２と、白色を表す所定ライン数分の白色画像データにおいて、各ラインの主走査方向の同一位置に現れた画素の階調値をそれぞれ平均化する処理を主走査方向へ順次行って平均値を求める平均化手段１５と、当該各平均値のうち、隣り合う２つの平均値の差を、順次、主走査方向へ算出して、算出された２つの平均値の差に基づいて、ライン周期に同期して発生したノイズが平均化白色画像データに混入した位置を、画像データにおいて混入すると予想されるノイズ混入位置として検出するノイズ混入位置検出基本処理を行うノイズ混入位置検出手段１７と、を備える。【選択図】図１
2010166368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源から照射された光が反射されて生じた反射光を光電変換することで得られた電荷を画素として蓄積し、蓄積された前記画素を電気信号として出力する処理を、１ライン単位で行うことにより、１ライン単位で画像データを生成する画像データ生成手段と、
前記画像データ生成手段により生成された、白色を表す所定ライン数分の白色画像データにおいて、各ラインの主走査方向の同一位置に現れた各画素の階調値をそれぞれ平均化する処理を主走査方向へ順次行って平均値を求め、当該各平均値が主走査方向の各画素位置と対応するように配列された平均化白色画像データを生成する平均化手段と、
前記平均化手段により生成された前記平均化白色画像データに配列された平均値のうち、隣り合う２つの平均値の差を、順次、主走査方向へ算出して、算出された２つの平均値の差に基づいて、前記画像データ生成手段により１ライン単位で画像データが生成される期間を表すライン周期に同期して発生したノイズが前記平均化白色画像データに混入した位置を、前記画像データ生成手段により生成される画像データにおいて混入すると予想されるノイズ混入位置として検出するノイズ混入位置検出基本処理を行うノイズ混入位置検出手段と、
を備えることを特徴とするノイズ混入位置検出装置。
【請求項２】
前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を記憶する記憶手段を更に備えており、
前記ノイズ混入位置検出手段は、予め設定されたタイミングで前記ノイズ混入位置検出基本処理を行って前記ノイズ混入位置を検出し、検出された前記ノイズ混入位置を前記記憶手段へ記憶させることを特徴とする請求項１に記載のノイズ混入位置検出装置。
【請求項３】
前記ノイズ混入位置検出手段は、
前記平均化白色画像データにおいて、各平均値から、前記各平均値の主走査方向開始側の隣に位置する平均値を減じることにより、隣り合う２つの平均値の差を算出する処理を、主走査方向へ順次行い、
前記平均化白色画像データにおいて、前記平均値の差がＮ（但し、Ｎは正の数値；以下同じ）以上である隣り合う２つの平均値のうち、主走査方向開始側の平均値が現れる位置をノイズ開始位置とし、
前記平均化白色画像データにおいて、前記平均値の差がＮ以上である隣り合う２つの平均値が現れた後に、初めて現れる、前記平均値の差がＭ（但し、Ｍは負の数値；以下同じ）以上０未満である隣り合う２つの平均値のうち、主走査方向終了側の平均値が現れる位置をノイズ終了位置とし、
前記平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ開始位置及び前記ノイズ終了位置を含み、且つ、前記ノイズ開始位置に現れた平均値と前記ノイズ終了位置に現れた平均値とで挟まれた平均値が配列された範囲を、前記ノイズ混入位置として検出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のノイズ混入位置検出装置。
【請求項４】
前記Ｎを表す値、及び、前記Ｍを表す値の設定を受け付ける閾値設定手段を備えており、
前記ノイズ混入位置検出手段は、前記閾値設定手段に設定された前記Ｎを表す値及び前記Ｍを表す値を用いて前記ノイズ混入位置を検出することを特徴とする請求項３に記載のノイズ混入位置検出装置。
【請求項５】
前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を記憶する記憶手段と、
前記平均化手段により生成された平均化白色画像データから、前記ノイズ混入位置に現れた平均値を除去する平均値除去手段と、
前記ノイズ混入位置に現れた平均値が除去されたノイズ除去済み平均化白色画像データにおいて、前記隣り合う２つの平均値の差の最大値の目標値の設定を受け付ける目標値設定手段と、
前記平均化手段に対して前記平均化白色画像データを生成させる平均化白色画像データ生成処理、
前記ノイズ混入位置検出手段に対して前記ノイズ混入位置を検出させるノイズ混入位置検出基本処理、
前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を前記記憶手段へ記憶させるノイズ混入位置記憶処理、
前記平均化手段に対して前記平均化白色画像データを生成させ、且つ、前記平均値除去手段に対して、前記平均化白色画像データのうち、前記記憶手段へ記憶された前記ノイズ混入位置に現れた平均値を除去させるノイズ除去済み平均化白色画像データ生成処理、
前記ノイズ除去済み平均化白色画像データにおいて、前記隣り合う２つの平均値の差を算出する処理を、主走査方向へ順次行い、順次算出された平均値の差のうち、最大値となる前記平均値の差が、前記目標値設定手段に設定された前記目標値以下であるか否かを判定する最大平均値差判定処理、
及び、
前記最大値となる前記平均値の差が前記目標値以下ではない際には、前記Ｎを表す値から予め設定された値を減じて得られる値を前記閾値設定手段へ設定する閾値更新処理、
の順番からなるノイズ混入位置検出処理を、前記最大値となる前記平均値の差が前記目標値以下となるまで繰り返し行う制御手段と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載のノイズ混入位置検出装置。
【請求項６】
前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている前記ノイズ混入位置を読み出し、前記平均化手段により生成された平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ混入位置と、前記ノイズ混入位置の主走査方向開始側又は主走査方向終了側の直近に位置するノイズ混入位置との主走査方向の間隔を、主走査方向へ順次算出するノイズ間隔算出処理、
前記ノイズ間隔算出処理により得られた前記間隔のうち、出現頻度が最も大きな間隔をノイズ混入基準周期と判定するノイズ混入基準周期判定処理、
前記平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ混入基準周期に同期する前記ノイズ混入位置を判定する同期ノイズ判定処理、
及び、
前記平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ混入基準周期に同期しない前記ノイズ混入位置を、前記記憶手段から削除するノイズ混入位置削除処理、
の順番からなるノイズ混入位置検出処理を行う制御手段と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載のノイズ混入位置検出装置。
【請求項７】
前記制御手段は、
予め設定されたタイミングで前記ノイズ混入位置検出処理を行うことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のノイズ混入位置検出装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載のノイズ混入位置検出装置と、
前記ノイズ混入位置検出装置が備える画像データ生成手段により１ライン単位で生成された画像データにおいて、前記ノイズ混入位置検出装置により検出されたノイズ混入位置に現れた画素を除去する画素除去手段と、
を備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項９】
前記画素除去手段は、
前記画像データ生成手段により１ライン単位で生成された画像データにおいて、前記ノイズ混入位置検出装置により検出されたノイズ混入位置に現れた画素と、前記ノイズ混入位置に現れた画素に対して主走査方向の開始側又は終了側に近接する所定数の画素と、を除去することを特徴とする請求項８に記載の画像読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を表す画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置を検出するノイズ混入位置検出装置、及び、画像読取装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ファクシミリ装置、イメージスキャナ、コピー機などの画像読取装置は、光源からの光を原稿へ照射し、その反射光により画像データを読み取るように構成されている。この種の画像読取装置の一例が特許文献１に例示されている。
【０００３】
この種の画像読取装置において、照明ランプが小さな周期で発光される。このような発光による光が原稿台にセットされた原稿により反射する。そして、反射光がレンズにより集光されて、ＣＣＤ（固体撮像素子）が列状に配置されたセンサ・ボード・ユニットへ到達し、光電変換されて電荷として蓄積される。このようにセンサ・ボード・ユニットに蓄積された電荷が、原稿１ライン分の画像データの画素である。
【０００４】
このように、原稿１ライン分の画素がセンサ・ボード・ユニットへ蓄積される処理が、水平同期信号に同期して行われる。このように、センサ・ボード・ユニットへ蓄積された原稿１ライン分の画素は、転送クロックに同期して時系列的に電気信号とされ、後段の回路へ順次転送される。このような処理が、原稿の副走査方向へ繰り返されて、原稿１ページ分の画素が、電荷量に応じて電気信号とされて後段の回路へ順次転送されて、原稿１ページあたりの画像データが生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−７４１６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、この種の画像読取装置において、様々な要因によりノイズが発生する。例えば、照明ランプを発光させるインバータから発生するノイズ、センサ・ボード・ユニットを副走査方向へ移動させるモータから発生するノイズ、等が挙げられる。
【０００７】
このように、ノイズが発生した際には、発生したノイズがセンサ・ボード・ユニットから転送された画素に混入する。このように転送された画素にノイズが混入した際には、電荷量がノイズにより不安定となるので、本来階調値が大きな画素の階調値が小さくなることがある。また、逆に、本来階調値が小さな画素の階調値が大きくなることがある。このように、画素本来の階調値とは異なる階調値とされた画素は、最終的に画像形成された際に、ノイズとなって記録紙表面に残る傾向にある。
【０００８】
特に、ノイズがライン周期に同期して発生した際には、ノイズが画像データにおいて主走査方向の特定の位置へ混入する。その結果、原稿１ページ分の画素が画像形成された際には、副走査方向へ縞状のノイズが記録紙表面に残る。ここに、ライン周期は、センサ・ボード・ユニットにより１ライン単位で画像データが生成される期間である。
【０００９】
このようにライン周期に同期して発生したノイズが記録紙表面に残ることを防止するためには、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が適切に判ることが所望される。
【００１０】
本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が適切に判るノイズ混入位置検出装置、及び、このノイズ混入位置検出装置を組み込んだ画像読取装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一局面に係るノイズ混入位置検出装置は、光源から照射された光が反射されて生じた反射光を光電変換することで得られた電荷を画素として蓄積し、蓄積された前記画素を電気信号として出力する処理を、１ライン単位で行うことにより、１ライン単位で画像データを生成する画像データ生成手段と、前記画像データ生成手段により生成された、白色を表す所定ライン数分の白色画像データにおいて、各ラインの主走査方向の同一位置に現れた画素の階調値をそれぞれ平均化する処理を主走査方向へ順次行って平均値を求め、当該各平均値が主走査方向の各画素位置と対応するように配列された平均化白色画像データを生成する平均化手段と、前記平均化手段により生成された前記平均化白色画像データに配列された平均値のうち、隣り合う２つの平均値の差を、順次、主走査方向へ算出して、算出された２つの平均値の差に基づいて、前記画像データ生成手段により１ライン単位で画像データが生成される期間を表すライン周期に同期して発生したノイズが前記平均化白色画像データに混入した位置を、前記画像データ生成手段により生成される画像データにおいて混入すると予想されるノイズ混入位置として検出するノイズ混入位置検出基本処理を行うノイズ混入位置検出手段と、を備えることを特徴とする（請求項１）。
【００１２】
この構成によれば、画像データ生成手段が、白色を表す白色画像データを所定ライン数分生成する。このような所定ライン数分の白色画像データは、各ラインの主走査方向の同一位置に現れた画素の階調値がそれぞれ平均化されて平均値が求められ、当該平均値が、主操作方向の各画素位置と対応するように配列された平均化白色画像データとされる。
【００１３】
このような平均化白色画像データを用いて、画像データにおいてライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想されるノイズ混入位置が検出される。つまり、平均化白色画像データにおいて、平均値から、当該平均値の主走査方向開始側の隣に位置する平均値を減じることにより、隣り合う２つの平均値の差を算出する処理が、順次、主走査方向へ行われる。ここに、ライン周期は、画像データ生成手段により１ライン単位で画像データが生成される期間である。
【００１４】
そして、順次算出された隣り合う２つの平均値の差に基づいて、ライン周期に同期して発生したノイズが前記平均化白色画像データに混入した位置が、画像データ生成手段により生成される画像データにおいて混入すると予想されるノイズ混入位置として検出される。
【００１５】
そのため、白色を表す白色画像データを平均化して生成された平均化白色画像データにおいて、ライン周期に同期して発生したノイズが混入した位置が適切に判る。従って、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が適切に判る。
【００１６】
上記構成において、前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を記憶する記憶手段を更に備えており、前記ノイズ混入位置検出手段は、予め設定されたタイミングで前記ノイズ混入位置検出基本処理を行って前記ノイズ混入位置を検出し、検出された前記ノイズ混入位置を前記記憶手段へ記憶させる構成とすることができる（請求項２）。この構成によれば、予め設定されたタイミングでノイズ混入位置検出基本処理が行われてノイズ混入位置が検出され記憶手段へ記憶される。そのため、画像データを生成し、画像データをなす画素のうちノイズ混入位置に現れた画素を除去するという画像読取装置本来の生産性が損なわれずに、ノイズ混入位置が検出される。
【００１７】
上記構成において、前記ノイズ混入位置検出手段は、前記平均化白色画像データにおいて、各平均値から、前記各平均値の主走査方向開始側の隣に位置する平均値を減じることにより、隣り合う２つの平均値の差を算出する処理を、主走査方向へ順次行い、前記平均化白色画像データにおいて、前記平均値の差がＮ（但し、Ｎは正の数値；以下同じ）以上である隣り合う２つの平均値のうち、主走査方向開始側の平均値が現れる位置をノイズ開始位置とし、前記平均化白色画像データにおいて、前記平均値の差がＮ以上である隣り合う２つの平均値が現れた後に、初めて現れる、前記平均値の差がＭ（但し、Ｍは負の数値；以下同じ）以上０未満である隣り合う２つの平均値のうち、主走査方向終了側の平均値が現れる位置をノイズ終了位置とし、前記平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ開始位置及び前記ノイズ終了位置を含み、且つ、前記ノイズ開始位置に現れた平均値と前記ノイズ終了位置に現れた平均値とで挟まれた平均値が配列された範囲を、前記ノイズ混入位置として検出する構成とすることができる（請求項３）。
【００１８】
この構成によれば、平均値の差がＮ以上である隣り合う２つの平均値のうち、主走査方向開始側の平均値が現れる位置がノイズ開始位置とされる。また、平均値の差がＮ以上である隣り合う２つの平均値が現れた後に、初めて現れる、平均値の差がＭ以上０未満である隣り合う２つの平均値のうち、主走査方向終了側の平均値が現れる位置がノイズ終了位置とされる。
【００１９】
そして、平均化白色画像データにおいて、ノイズ開始位置及びノイズ終了位置を含み、且つ、ノイズ開始位置に現れた平均値とノイズ終了位置に現れた平均値とで挟まれた平均値が配列された範囲が、ノイズ混入位置として検出される。
【００２０】
そのため、平均化白色画像データにおいて、ライン周期に同期して発生したノイズが混入した位置として、ノイズ開始位置に現れる平均値からノイズ終了位置に現れる平均値までの範囲が検出される。従って、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が、精度よく、検出される。
【００２１】
上記構成において、前記Ｎを表す値、及び、前記Ｍを表す値の設定を受け付ける閾値設定手段を備えており、前記ノイズ混入位置検出手段は、前記閾値設定手段に設定された前記Ｎを表す値及び前記Ｍを表す値を用いて前記ノイズ混入位置を検出する構成とすることができる（請求項４）。
【００２２】
この構成によれば、ノイズ混入位置検出手段は、閾値設定手段に設定されたＮを表す値及びＭを表す値を用いてノイズ混入位置を検出する。そのため、ノイズ混入位置を検出するために用いられるＮを表す値及びＭを表す値が適宜変更されることができ、ノイズ混入位置が精度よく検出される。
【００２３】
また、検出されたノイズ混入位置の数が多すぎて、画像データから除去される画素が多くなった結果、画像データが適切に形成されない現象は、閾値を表す数値を下げることにより、防止される。
【００２４】
上記構成において、前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を記憶する記憶手段と、前記平均化手段により生成された平均化白色画像データから、前記ノイズ混入位置に現れた平均値を除去する平均値除去手段と、前記ノイズ混入位置に現れた平均値が除去されたノイズ除去済み平均化白色画像データにおいて、前記隣り合う２つの平均値の差の最大値の目標値の設定を受け付ける目標値設定手段と、前記平均化手段に対して前記平均化白色画像データを生成させる平均化白色画像データ生成処理、前記ノイズ混入位置検出手段に対して前記ノイズ混入位置を検出させるノイズ混入位置検出基本処理、前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を前記記憶手段へ記憶させるノイズ混入位置記憶処理、前記平均化手段に対して前記平均化白色画像データを生成させ、且つ、前記平均値除去手段に対して、前記平均化白色画像データのうち、前記記憶手段へ記憶された前記ノイズ混入位置に現れた平均値を除去させるノイズ除去済み平均化白色画像データ生成処理、前記ノイズ除去済み平均化白色画像データにおいて、前記隣り合う２つの平均値の差を算出する処理を、主走査方向へ順次行い、順次算出された平均値の差のうち、最大値となる前記平均値の差が、前記目標値設定手段に設定された前記目標値以下であるか否かを判定する最大平均値差判定処理、及び、前記最大値となる前記平均値の差が前記目標値以下ではない際には、前記Ｎを表す値から予め設定された値を減じて得られる値を前記閾値設定手段へ設定する閾値更新処理、の順番からなるノイズ混入位置検出処理を、前記最大値となる前記平均値の差が前記目標値以下となるまで繰り返し行う制御手段と、を備える構成とすることができる（請求項５）。
【００２５】
この構成によれば、制御手段が、Ｎで表された閾値を順次減じながら、平均化白色画像データにおけるノイズ混入位置を検出し、検出したノイズ混入位置に現れる平均値を平均化白色画像データから除去する処理を、隣り合う２つの平均値の差の最大値が目標値以下となるまで繰り返し行う。そして、隣り合う２つの平均値の差の最大値が目標値以下となった際には、その時点で検出されているノイズ混入位置が最終的に記憶手段へ記憶される。そのため、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が、精度よく、検出される。
【００２６】
上記構成において、前記ノイズ混入位置検出手段により検出された前記ノイズ混入位置を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている前記ノイズ混入位置を読み出し、前記平均化手段により生成された平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ混入位置と、前記ノイズ混入位置の主走査方向開始側又は主走査方向終了側の直近に位置するノイズ混入位置との主走査方向の間隔を、主走査方向へ順次算出するノイズ間隔算出処理、前記ノイズ間隔算出処理により得られた前記間隔のうち、出現頻度が最も大きな間隔をノイズ混入基準周期と判定するノイズ混入基準周期判定処理、前記平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ混入基準周期に同期する前記ノイズ混入位置を判定する同期ノイズ判定処理、及び、前記平均化白色画像データにおいて、前記ノイズ混入基準周期に同期しない前記ノイズ混入位置を、前記記憶手段から削除するノイズ混入位置削除処理、の順番からなるノイズ混入位置検出処理を行う制御手段と、を備える（請求項６）。
【００２７】
この構成によれば、制御手段は、平均化白色画像データにおいて、ノイズ混入位置と、このノイズ混入位置の主走査方向開始側又は主走査方向終了側の直近に位置するノイズ混入位置との主走査方向の間隔を、主走査方向へ順次算出する。そして、出現頻度が最も大きな間隔をノイズ混入基準周期とし、平均化白色画像データにおいて、ノイズ混入基準周期に同期しないノイズ混入位置を記憶手段から削除する。
【００２８】
そのため、平均化白色画像データにおいて、ノイズ混入基準周期に同期するノイズ混入位置のみが最終的に記憶手段へ記憶された状態となる。従って、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される正確な位置が判る。
【００２９】
上記構成において、前記制御手段は、予め設定されたタイミングで前記ノイズ混入位置検出処理を行う構成とすることができる（請求項７）。この構成によれば、予め設定されたタイミングでノイズ混入位置検出処理が行われてノイズ混入位置が検出される。そのため、画像データを生成し、画像データをなす画素のうちノイズ混入位置に現れた画素を除去するという画像読取装置本来の生産性が損なわれずに、ノイズ混入位置が検出される。
【００３０】
本発明の他の局面に係る画像読取装置は、請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載のノイズ混入位置検出装置と、前記ノイズ混入位置検出装置が備える画像データ生成手段により１ライン単位で生成された画像データにおいて、前記ノイズ混入位置検出装置により検出されたノイズ混入位置に現れた画素を除去する画素除去手段と、を備えることを特徴とする（請求項８）。
【００３１】
この構成によれば、画像データ生成手段により１ライン単位で生成された画像データにおいて、ノイズ混入位置検出装置により検出されたノイズ混入位置に現れた画素が除去される。そのため、ライン周期に同期して発生したノイズが画像データへ混入したとしても、画像データが画像形成された際に、混入したノイズが記録紙表面へ残ることがない。
【００３２】
また、画像データにおいて、ノイズ混入位置検出装置により検出されたノイズ混入位置に現れた画素が除去されるので、ライン周期と略同期しているが、徐々にライン周期から外れながら発生するノイズが画像データに混入しても、混入したノイズが適切に除去される。
【００３３】
上記構成において、前記平均値除去手段は、前記画像データ生成手段により１ライン単位で生成された画像データにおいて、前記ノイズ混入位置検出装置により検出されたノイズ混入位置に現れた画素と、前記ノイズ混入位置に現れた画素に対して主走査方向の開始側又は終了側に近接する所定数の画素と、を除去する構成とすることができる（請求項９）。
【００３４】
この構成によれば、ライン周期から外れながら発生するノイズにおいて、ライン周期から外れる許容期間が大きくなるため、ライン周期から許容期間の範囲内で外れながら発生するノイズが画像データに混入した際でも、混入したノイズが適切に除去される。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、白色を表す白色画像データを平均化して生成された平均化白色画像データにおいて、ライン周期に同期して発生したノイズが混入した位置が適切に判る。従って、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が適切に判る。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施形態に係るノイズ混入位置検出装置及び画像読取装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像読取装置を組み込んだ複写機の機械的構成を示す縦断面図である。
【図３】画像読取装置を上面から見た外観の一例を示す斜視図である。
【図４】平均化部により生成された平均化白色画像データを模式的に示す図である。
【図５】制御部が行うノイズ混入位置検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】制御部が行うノイズ混入位置検出処理の他の例を説明するための図である。
【図７】画像読取装置が行うノイズ除去処理について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明の一実施形態に係るノイズ混入位置検出装置及び画像読取装置について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るノイズ混入位置検出装置及び画像読取装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００３８】
図１に示す画像読取装置Ａは、制御部（制御手段）１０、白基準板１１、ＣＣＤ（電荷結合素子；画像データ生成手段）１２、複数のラインメモリ１４を有するメモリブロック１３、平均化部（平均化手段）１５、閾値記憶部（閾値設定手段）１６、ノイズ混入位置検出部（ノイズ混入位置検出手段）１７、目標値記憶部（目標値設定手段）１８、ノイズ混入位置記憶部（記憶手段）１９、平均値除去部（平均値除去手段）２０、画素除去部（画素除去手段）２１、画像処理部２２、及び外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）２３を備える。
【００３９】
この画像読取装置Ａには、ノイズ混入位置検出装置１が組み込まれている。図１に示すノイズ混入位置検出装置１は、制御部１０、白基準板１１、ＣＣＤ１２、メモリブロック１３、平均化部１５、閾値記憶部１６、ノイズ混入位置検出部１７、目標値記憶部１８、ノイズ混入位置記憶部１９、及び平均値除去部２０からなる。
【００４０】
図１に示すノイズ混入位置検出装置１において、制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等を備え、コントロールバス（例えば、ＣＰＵバス）及びデータバスを通じて制御信号及びデータの転送を行うことにより、ノイズ混入位置検出装置１及び画像読取装置Ａを制御する。また、制御部１０は、後述されるノイズ混入位置検出処理を行う。
【００４１】
白基準板１１は、ＣＣＤ１２により生成される画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想されるノイズ混入位置を検出するために白色が描かれた板である。ここに、ライン周期は、ＣＣＤ１２により１ライン単位で画像データが生成される期間である。
【００４２】
ＣＣＤ１２は、図示しない光源から照射された光が反射して生じた反射光を光電変換することで得られた電荷を画素として蓄積し、蓄積された画素を電気信号として出力する処理を、１ライン単位で行うことにより、１ライン単位で画像データを生成する。
【００４３】
メモリブロック１３は、複数のラインメモリ１４・・・の各々により、ＣＣＤ１２により１ライン単位で生成された画像データを順次一時記憶する。つまり、複数のラインメモリ１４・・・の各々は、ラインメモリ１４・・・の数と一致するライン数（以下、所定ライン数という）の画像データを一時記憶する。
【００４４】
また、このように一時記憶された所定ライン数の画像データは、平均化部１５、及び、画素除去部２１へ出力される。
【００４５】
平均化部１５は、ＣＣＤ１２により生成された、白色を表す所定ライン数分の白色画像データにおいて、各ラインの主走査方向の同一位置に現れた画素の階調値をそれぞれ平均化する処理を主走査方向へ順次行って平均値を求め、当該各平均値が主走査方向の各画素位置と対応するように配列された平均化白色画像データを生成する。尚、白色画像データは、白基準板１１に描かれた白色を表す画像データであるが、原稿台に載置された白色無地の用紙の白色を表す画像データでもよい。
【００４６】
閾値記憶部１６は、ノイズ混入位置検出部１９がノイズ混入位置を検出する際に使用される閾値を表す値「Ｎ（但し、Ｎは正の数値；以下同じ）」及び値「Ｍ（但し、Ｍは負の数値；以下同じ）」の設定を受け付けて記憶する。このような閾値を表す値Ｎ及びＮは、図示しない操作部が操作されることにより設定される。また、閾値を表す値はＮ及びＭは、制御部１０が、後述されるノイズ混入位置検出処理を行う際に、制御部１０により自動的に設定される。
【００４７】
ノイズ混入位置検出部１７は、平均化白色画像データにおいてノイズ混入位置を検出する。尚、平均化白色画像データにおいて、ノイズ混入位置を検出する手法は、後述される。
【００４８】
目標値記憶部１８は、後述されるノイズ除去済み平均化白色画像データにおいて、隣り合う２つの平均値の差の最大値の目標値の設定を受け付けて記憶する。このような目標値は、図示しない操作部が操作されることにより設定される。ノイズ混入位置記憶部１９は、ノイズ混入位置検出部１７が検出したノイズ混入位置を記憶する。尚、ノイズ混入位置の記憶態様は後述される。
【００４９】
平均値除去部２０は、平均化白色画像データにおいて、ノイズ混入位置記憶部１９に記憶されているノイズ混入位置に現れた平均値を除去する。尚、平均化白色画像データにおいて、ノイズ混入位置に現れた平均値を除去する手法は、後述される。
【００５０】
また、図１に示す画像読取装置Ａにおいて、画素除去部２１は、ＣＣＤ１２により生成された画像データにおいて、ノイズ混入位置検出装置１により検出されたノイズ混入位置に現れた画素を除去する。尚、画像データにおいてノイズ混入位置に現れた画素を除去する手法は、後述される。
【００５１】
画像処理部２２は、ＣＣＤ１２により生成され、且つ、前記ノイズ混入位置に現れた画素が除去された画像データに対して、シェーディング、マスキング処理、ガンマ補正、エッジ強調、スムーシング、色変換などの画像処理を行う。外部Ｉ／Ｆ２３は外部装置と接続されており、画像処理された画像データを外部装置へ順次出力する。
【００５２】
図２は、本発明の一実施形態に係る画像読取装置を組み込んだ複写機の機械的構成を示す縦断面図である。この複写機３１は、大略的に、本体部３２と、本体部３２の上方側に配設されるスキャナ部３３（画像読取装置Ａ）と、そのスキャナ部３３の上方側に配設されるＡＤＦ３４とを備えて構成される。
【００５３】
本体部３２では、１または複数（図２では３個）のトレイ４１，４２，４３や手差しトレイ４４に装填された記録紙４１ａ，４２ａ，４３ａ，４４ａの何れかが取込みローラ４１ｂ，４２ｂ，４３ｂ，４４ｂで１枚ずつ取出され、レジストローラ４５，４６にてタイミング調整が行われた後、画像形成部４７に搬送される。画像形成部４７は、感光体ドラム４７ａの周囲に、図示しない帯電器、レーザ書込みユニット、現像器、転写ユニット４７ｂおよび図示しないクリーニングユニット等が配置され、記録紙に電子写真方式で画像形成を行う。こうして記録紙に形成されたトナー像は、定着部４８にて定着され、排出ローラ４９，５０から排紙トレイ５１上に排出される。
【００５４】
前記レーザ書込みユニットに与えられる画像データは、スキャナ部３３にて読取られる。スキャナ部３３は、ガラス板等の板状の透明板からなる原稿台５２の下部に、原稿台５２を介して原稿に照明光を照射し、その反射光を受光する走査部５３と、走査部５３で得られた反射光を更に反射するミラーユニット５４と、ミラーユニット５４からの反射光を集光する結像レンズ５５と、結像レンズ５５で結像された反射光を光電変換するＣＣＤ１２とを備えて構成される。
【００５５】
走査部５３は、例えば図略のステッピングモータによって、副走査方向に駆動されるようになっている。そして、走査部５３が速度Ｖで、ミラーユニット５４が速度Ｖ／２で、図２の左右方向、すなわち副走査方向に変位することで、原稿台５２に載置されたブック物や１枚物の原稿画像が、常に等しい光路長でＣＣＤ１２に結像される。
【００５６】
一方、シート原稿を順次取り込んでゆくＡＤＦ３４では、原稿トレイ６１に積層された原稿６２は、取込みローラ６３によって１枚ずつ取出され、湾曲搬送路６４へと供給される。そして湾曲搬送路６４に設けられた搬送ローラ６５，６６；６７，６８によって、主走査方向に延びるガラス板等の板状の透明板からなる読出窓７２へと搬送され、読出窓７２に走査部５３が臨んだ状態で、順次原稿画像が読取られた後、排出ローラ６９，７０によって排出トレイ７１上へと排出される。
【００５７】
走査部５３は、冷陰極管５３１（光源）と、冷陰極管５３１から放射された光を原稿台５２、及び読出窓７２方向に照射する反射板５３２と、原稿から原稿台５２や読出窓７２を透過して得られた反射光をミラーユニット５４へ反射するミラー５３３とを備えて構成されている。
【００５８】
また、原稿台５２と読出窓７２との間には、走査部５３側に白基準板１１が配設されている。制御部１０は、後述されるノイズ混入位置検出基本処理及びノイズ混入位置検出処理を行う際には、走査部５３を副走査方向へ、所定の距離、移動させて、白基準板１１に描かれた白色を走査させる。その結果、ＣＣＤ１２により、白基準板１１の白色を表す所定ライン数分の白色画像データが生成される。
【００５９】
図３は、スキャナ部３３を上面から見た外観の一例を示す斜視図である。図３に示すように、スキャナ部３３の上面には、原稿台５２、及び読出窓７２が配設されている。そして、原稿台５２と読出窓７２との間には、原稿ストッパ７５が設けられている。また、原稿台５２における原稿ストッパ７５と隣り合う一辺には、原稿ストッパ７６が設けられている。そして、原稿ストッパ７５，７６により、原稿サイズの指標を参照して、原稿の位置合せが行われるようになっている。この場合、原稿ストッパ７５の内側のエッジが、副走査方向における原稿の端の位置を示している。白基準板１１は、図３に示すように、原稿ストッパ７５の裏側に配設されている。
【００６０】
また、白基準板１１は、略長方形の形状とされており、主走査方向の長さが、原稿台５２の主走査方向の長さと略等しくされ、副走査方向の長さが所定ライン分にされている。白基準板１１がこのような構成とされることで、ＣＣＤ１２が、白基準板１１の白色を表す所定ライン数分の白色画像データを生成することができる。
【００６１】
図４は、平均化部１５により生成された平均化白色画像データを模式的に示す図であり、図４（ａ）はノイズが混入していない平均化白色画像データＤ１を模式的に示し、図４（ｂ）はノイズが混入している平均化白色画像データＤ２を模式的に示す。
【００６２】
図４（ａ）に示す平均化白色画像データＤ１、及び図４（ｂ）に示す平均化白色画像データＤ２は、所定ライン数分の白色画像データの主走査方向の各画素位置と対応するように配列された複数の平均値Ｐ・・・からなる。また、複数の平均値Ｐ・・・の各々は、白色を表す所定ライン数分の白色画像データにおいて、各ラインの主走査方向の同一位置に現れた画素の階調値をそれぞれ平均化する処理が主走査方向へ順次行われて求められた平均値である。
【００６３】
図４（ｂ）に示す平均化白色画像データＤ２は、ノイズ混入位置検出部１７が、ノイズ混入位置を検出する際に用いられる。つまり、ノイズ混入位置検出部１７が、平均化白色画像データＤ２を用いた以下の処理を行って、ＣＣＤ１２により１ライン単位で生成される画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想されるノイズ混入位置を検出する。
【００６４】
尚、ライン周期に同期せずに発生したノイズは、所定ライン数分の白色画像データの各ラインにおいてランダムな位置に混入するため、このように、ランダムな位置に混入したノイズは平均化画像データＤ２の生成過程において除去されている。
【００６５】
図４（ｂ）において、Ｘは、平均化白色画像データＤ２において混入しているノイズの一例を示している。このノイズＸを例示して、ノイズ混入位置検出部１７がノイズ混入位置を検出する処理について説明する。尚、ノイズ混入位置検出部１７がノイズ混入位置を検出する処理は、本明細書において、「ノイズ混入位置検出基本処理」と呼ばれる。
【００６６】
「ノイズ混入位置検出基本処理」
すなわち、ノイズ混入位置検出部１７は、平均化白色画像データＤ２において、平均値Ｐから、平均値Ｐと主走査方向開始側の隣に位置する平均値Ｐを減じることにより、隣り合う２つの平均値Ｐの差を算出する処理を、順次、主走査方向へ行う。
【００６７】
例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸにおいて、平均値Ｐ（２）から平均値Ｐ（１）を減じること、平均値Ｐ（３）から平均値Ｐ（２）を減じること、平均値Ｐ（４）から平均値Ｐ（３）を減じること、平均値Ｐ（５）から平均値Ｐ（４）を減じること、平均値Ｐ（６）から平均値Ｐ（５）を減じること、及び、平均値Ｐ（７）から平均値Ｐ（６）を減じることが順次行われる。
【００６８】
このように、ノイズ混入位置検出部１７は、隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐの差を算出する処理を、順次、主走査方向へ行いながら、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ開始位置及びノイズ終了位置を判定する。
【００６９】
［ノイズ開始位置の判定］
ノイズ混入位置検出部１７は、平均値の差がＮ以上である隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐを判定し、判定した隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐのうち、主走査方向開始側の平均値Ｐが現れる位置をノイズ開始位置とする。
【００７０】
例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸにおいて、「閾値１」で表された数値Ｎ（但し、Ｎは正の数値；以下同じ）以上である隣り合う平均値Ｐ（１），Ｐ（２）が判定され、隣り合う平均値Ｐ（１），Ｐ（２）のうち主走査方向開始側の平均値Ｐ（１）が現れる位置がノイズ開始位置とされる。
【００７１】
［ノイズ終了位置の判定］
ノイズ混入位置検出部１７は、平均値の差がＮ以上である隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐが現れた後に初めて現れる、平均値の差がＭ（但し、Ｍは負の数値；以下同じ）以上０未満である隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐを判定し、隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐのうち、主走査方向終了側の平均値Ｐが現れる位置をノイズ終了位置とする。
【００７２】
例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸにおいて、先述した２つの平均値Ｐ（４），Ｐ（５）が現れた後に初めて現れる、「閾値２」で表された数値Ｍ以上０未満である隣り合う平均値Ｐ（６），Ｐ（７）が判定され、隣り合う平均値Ｐ（６），Ｐ（７）のうち主走査方向終了側の平均値Ｐ（７）が現れる位置がノイズ発生位置とされる。
【００７３】
尚、ノイズ混入位置検出部１７は、隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐの差を算出する処理を、順次、主走査方向へ行った後、順次算出された隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐの差を用いて、ノイズ開始位置及びノイズ終了位置を判定してもよい。
【００７４】
このように、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ開始位置及びノイズ終了位置を判定した後には、ノイズ混入位置検出部１７は、平均化白色画像データＤ２に混入しているノイズのノイズ混入位置を検出する。
【００７５】
つまり、ノイズ混入位置検出部１７は、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ開始位置及びノイズ終了位置を含み、且つ、ノイズ開始位置に現れた平均値Ｐとノイズ終了位置に現れた平均値Ｐとで挟まれた平均値Ｐが配列された範囲を、ノイズ混入位置として検出する。例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸにおいて、平均値Ｐ（１）〜平均値Ｐ（７）が配列された範囲がノイズ混入位置とされる。
【００７６】
ここに、ノイズ開始位置、ノイズ終了位置、及び、ノイズ開始位置に現れた平均値Ｐとノイズ終了位置に現れた平均値Ｐとで挟まれた平均値Ｐが配列された範囲は、例えば、以下のように表される。つまり、ノイズ開始位置とされた平均値Ｐ、ノイズ終了位置とされた平均値Ｐ、及び、ノイズ開始位置に現れた平均値Ｐとノイズ終了位置に現れた平均値Ｐとで挟まれた平均値Ｐが、平均化白色画像データＤ２において主走査方向に配列されている順番を表す平均値順で表されることが挙げられる。
【００７７】
例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸにおいて、平均値Ｐ（１）が現れるノイズ開始位置は平均値順（１）で表される。また、平均値Ｐ（２）が現れる位置は平均値順（２）で表される。また、平均値Ｐ（４）が現れる位置は平均値順（３）で表される。また、平均値Ｐ（６）が現れる位置は平均値順（４）で表される。また、平均値Ｐ（７）が現れる位置は平均値順（５）で表される。
【００７８】
このように、白色を表す所定ライン数分の白色画像データを平均化して生成された平均化白色画像データＤ２において、予め設定された閾値を表す数値Ｎ及び数値Ｍを用いて、平均化白色画像データＤ２に混入しているノイズの位置が検出される。
【００７９】
そのため、白色を表す白色画像データを平均化して生成された平均化白色画像データＤ２において、ライン周期に同期して発生したノイズが混入した位置が適切に判る。従って、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が適切に判る。
【００８０】
このように、「ノイズ混入位置検出基本処理」により検出されたノイズ混入位置は、制御部１０による制御に従って、ノイズ混入位置記憶部１９へ記憶される。ここに、ノイズ混入位置記憶部１９には、ノイズ混入位置として、先述したように、ノイズ開始位置及びノイズ終了位置が含まれ、且つ、ノイズ開始位置に現れた平均値Ｐとノイズ終了位置に現れた平均値Ｐとで挟まれた平均値Ｐが配列された範囲が記憶される。例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸが混入したノイズ混入位置としては、平均値順（１）〜平均値順（５）が、ノイズ混入位置記憶部１９へ記憶される。
【００８１】
以下に、制御部１０が行うノイズ混入位置検出処理が説明される。このようなノイズ混入位置検出処理は、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が、精度よく、検出されることを目的として行われる。
【００８２】
「ノイズ混入位置検出処理その１」
図５は、制御部１０が行うノイズ混入位置検出処理の一例を示すフローチャートである。まず、制御部１０は、前処理として、ノイズ検出の閾値１を表す数値Ｎの設定、及び、隣接平均値差目標値を表す目標値Ｔの設定を受け付ける（ステップＳ１）。ここに、隣接平均値差目標値は、隣り合う２つの平均値の差の最大値の目標値を意味している。
【００８３】
図５において、数値Ｎとして「１０ｈ」が設定され、隣接平均値差目標値として「０５ｈ」が設定されている。また、数値Ｎは閾値記憶部１６へ記憶され、目標値Ｔは目標値記憶部１８へ記憶される。
【００８４】
次に、制御部１０は、平均化部１５に対して平均化白色画像データＤ２を生成させ（ステップＳ２；平均化白色画像データ生成処理）、ノイズ混入位置検出部１７に対して、先述した「ノイズ混入位置検出基本処理」を行わせてノイズ混入位置を検出させ（ステップＳ３；ノイズ混入位置検出処理）、検出されたノイズ混入位置をノイズ混入位置記憶部１９へ記憶させる（ステップＳ４；ノイズ混入位置記憶処理）。
【００８５】
次に、制御部１０は、平均化部１５に対して新たな平均化白色画像データＤ２を生成させ、且つ、平均値除去部２０に対して、新たに生成された平均化白色画像データＤ２のうち、ノイズ混入位置記憶部１９へ記憶されたノイズ混入位置に現れた平均値を除去させる（ステップＳ５；ノイズ除去済み平均化白色画像データ生成処理）。
【００８６】
例えば、図４（ｂ）に示すノイズＸが混入したノイズ混入位置、つまり、平均値順（１）〜平均値順（５）が、ノイズ混入位置記憶部１９へ記憶されている際には、平均値順（１）〜平均値順（５）で表された位置に現れる平均値Ｐ（１）〜平均値Ｐ（７）が、平均化白色データＤ２から除去される。
【００８７】
尚、平均値Ｐを除去する方法は、例えば、平均化部１５により生成された平均化白色画像データを表す電気信号をマスクすることが挙げられる。
【００８８】
次に、制御部１０は、ノイズ除去済み平均化白色画像データにおいて、隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐの差を算出する処理を、主走査方向へ順次行い（ステップＳ６）、順次算出された平均値の差のうち、最大値となる平均値の差が、目標値Ｔ以下であるか否かを判定する（ステップＳ７）。ここに、ステップＳ６及びＳ７からなる処理が最大平均値差判定処理と呼ばれる。
【００８９】
制御部１０は、最大平均値差判定処理を行った結果得られる最大値となる平均値の差が目標値Ｔ以下ではない際には（ステップＳ７のＮＯ）、「Ｎ」を表す値から予め設定された値（ここでは「０２ｈ」）を減じて得られる値を閾値記憶部１６へ設定し（ステップＳ８；閾値更新処理）、ステップＳ２以降に示す処理を行う。
【００９０】
そして、制御部１０は、最大平均値差判定処理を行った結果得られる最大値となる平均値の差が目標値Ｔ以下となった際に（ステップＳ７のＹＥＳ）、ノイズ混入位置検出処理を終了する。
【００９１】
このように、制御部１０は、「Ｎ」で表されたノイズ検出の閾値を順次減じながら、平均化白色画像データＤ２におけるノイズ混入位置を検出し、検出したノイズ混入位置に現れる平均値を平均化白色画像データＤ２から除去する処理を、隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐの差の最大値が目標値Ｔ以下となるまで繰り返し行う。そして、隣り合う２つの平均値Ｐ，Ｐの差の最大値が目標値Ｔ以下となった際には、その時点で検出されているノイズ混入位置が最終的にノイズ混入位置記憶部１９へ記憶される。そのため、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される位置が、精度よく、検出される。
【００９２】
「ノイズ混入位置検出処理その２」
図６は、制御部１０が行うノイズ混入位置検出処理の他の例を説明するための図である。
【００９３】
図６に示す平均化白色画像データＤ２において、垂直方向が、所定ライン数分の白色画像データの主走査方向の同一位置に現れる画素の階調値を平均化して得られた平均値Ｐを意味しており、水平方向が、平均値Ｐの各々が所定ライン数分の白色画像データの各画素位置に対応して配列された主走査方向を意味している。
【００９４】
また、図６に示す平均化白色画像データＤ２において垂直方向に描かれた線は、平均化白色画像データに混入したノイズを意味している。また、平均化白色画像データＤ２において、Ｌ１〜Ｌ１２の各々は、ノイズ混入位置を示している。
【００９５】
［ノイズ間隔算出処理］
制御部１０は、平均化白色画像データＤ２において、先述した「ノイズ混入位置検出基本処理」により検出されたノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２と、このノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２の主走査方向開始側又は主走査方向終了側の直近に位置するノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２との主走査方向の間隔を、主走査方向へ順次算出する。
【００９６】
例えば、図６において、ノイズ混入位置Ｌ１とノイズ混入位置Ｌ２との間隔が算出される。同様に、ノイズ混入位置Ｌ２とノイズ混入位置Ｌ３との間隔が算出される。このような間隔の算出が主走査方向へ順次行われて、ノイズ混入位置Ｌ１２とノイズ混入位置Ｌ１１との間隔の算出が終了した際には、ノイズ間隔算出処理が終了する。
【００９７】
例えば、図６（１）には、主走査方向へ順次算出された間隔が示されており、ノイズ混入位置Ｌ１とノイズ混入位置Ｌ２との間隔が「３」、ノイズ混入位置Ｌ３とノイズ混入位置Ｌ２との間隔が「１０」とされている。
【００９８】
尚、主走査方向の間隔は、一例として、時間間隔が挙げられる。このような時間間隔は、例えば、ＣＣＤ１２が１画素分の白色画像データを生成する単位時間を予め設定しておけば、主走査方向の間隔を表す画素数に単位時間を乗じた値が、時間間隔となる。
【００９９】
［ノイズ混入基準周期判定処理］
次に、制御部１０は、ノイズ間隔算出処理により得られた間隔のうち、出現頻度が最も大きな間隔をノイズ混入基準周期と判定する。例えば、図６（２）において、間隔「１０」が、出現頻度が最も大きな間隔とされているので、間隔「１０」がノイズ混入基準周期と判定される。
【０１００】
［同期ノイズ判定処理］
次に、制御部１０は、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ混入基準周期に同期するノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２を判定する。例えば、図６（３）において、平均化白色画像データＤ２の主走査方向の開始側に最も近く、且つ、ノイズ混入基準周期「１０」に同期するノイズ混入位置Ｌ２及びＬ３が判定されている。このようなノイズ混入位置Ｌ２及びＬ３が、基準ポイントとして、後述するノイズ混入位置削除処理に用いられる。
【０１０１】
［ノイズ混入位置削除処理］
次に、制御部１０は、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ混入基準周期に同期しないノイズ混入位置Ｌ１，Ｌ５，Ｌ９を、ノイズ混入位置記憶部１９から削除する。例えば、図６（４）において、基準ポイントとされているノイズ混入位置Ｌ２及びＬ３から、主走査方向の開始側方向及び終了側方向に向けて、ノイズ混入基準周期「１０」に同期しないノイズ混入位置が検索される。その結果、ノイズ混入基準周期「１０」に同期しないノイズ混入位置Ｌ１，Ｌ５，及びＬ９が判定されるので、ノイズ混入位置Ｌ１，Ｌ５，及びＬ９がノイズ混入位置記憶部１９から削除される。
【０１０２】
このように、制御部１０は、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２と、このノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２の主走査方向開始側又は主走査方向終了側の直近に位置するノイズ混入位置Ｌ１〜Ｌ１２との主走査方向の間隔を、主走査方向へ順次算出する。そして、出現頻度が最も大きな間隔をノイズ混入基準周期とし、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ混入基準周期に同期しないノイズ混入位置Ｌ１，Ｌ５，及びＬ９をノイズ混入位置記憶部１９から削除する。
【０１０３】
そのため、平均化白色画像データＤ２において、ノイズ混入基準周期に同期するノイズ混入位置Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ６，Ｌ７，Ｌ８，Ｌ１０，Ｌ１１，及びＬ１２のみが最終的にノイズ混入位置記憶部１９へ記憶された状態となる。従って、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される正確な位置が判る。
【０１０４】
このように、ノイズ混入位置検出装置１は、画像データにおいて、ライン周期に同期して発生するノイズが混入すると予想される正確な位置を、ノイズ混入位置記憶部１９へ記憶させることができる。そのため、このようなノイズ混入位置検出装置１が組み込まれた画像読取装置Ａは、以下に示すノイズ除去処理を行うことができる。
【０１０５】
ノイズ混入位置検出装置１は、「ノイズ混入位置検出基本処理」、「ノイズ混入位置検出処理その１」、及び「ノイズ混入位置検出処理その２」を、電源起動時、スリープモードからの解除時、原稿読取速度変更時、など、一定のタイミングで行うことが望ましい。ノイズ混入位置を検出する処理が行われる頻度が大きいと、画像データを生成し、画像データをなす画素のうちノイズ混入位置に現れた画素を除去するという画像読取装置本来の生産性が損なわれるおそれがあるからである。
【０１０６】
図７は、画像読取装置Ａが行うノイズ除去処理について説明するための図である。図７（ａ）は水平同期信号の一例を示しており、水平同期信号を基準としてＣＣＤ１２により１ライン単位で画像データが生成される。図７（ｂ）はマスク期間の一例を示しており、マスク期間中に、画素除去部２１が画像データをマスクする。このようなマスク期間は、ノイズ混入位置検出装置１により検出されたノイズ混入位置に現れる画素を除去するための期間である。
【０１０７】
図７（ｃ）は画像データにおいて、原稿先端側に相当するラインに配列された画素に混入したノイズのノイズ混入位置の一例を示している。図７（ｄ）は画像データにおいて、原稿後端側に相当するラインに配列された画素に混入したノイズのノイズ混入位置の一例を示している。
【０１０８】
図７（ｅ）はノイズが除去されていない画像データが用紙に印字されて得られた形成画像の一例を示している。図７（ｆ）はノイズが除去されている画像データが用紙に印字されて得られた形成画像の一例を示している。
【０１０９】
図７（ｅ）に示す形成画像は、ＣＣＤ１２により画像データが１ライン単位で生成される毎に、徐々にライン周期から外れながら周期的に発生するノイズが混入した結果、徐々にライン周期から外れながら周期的に発生したノイズが、用紙先端から用紙後端にかけて主走査方向（図７（ｅ）において右方向）に僅かに斜めとなって残っている。
【０１１０】
平均値除去部２１は、先述したように、ノイズ混入位置検出装置１により検出されたノイズ混入位置に現れる画素を除去するためのマスク期間中に、画像データから、ノイズ混入位置に現れる画素を除去する。尚、画素を除去する方法は、例えば、ＣＣＤ１２により生成され、メモリブロック１３から出力される画像データをライン単位で受け付けて、受け付けた画像データを表す電気信号をマスクすることが挙げられる。
【０１１１】
徐々にライン周期から外れながら発生したノイズは、図７（ｅ）に示すように、ライン周期と略同期しているので、画素除去部２１は、マスク期間中にこのようなノイズを適切に除去できる。そのため、ノイズが除去された画像データが用紙に印字されて、図７（ｆ）に示すような形成画像が得られる。
【０１１２】
尚、画素除去部２１は、ＣＣＤ１２により１ライン単位で生成された画像データにおいて、ノイズ混入位置検出装置１により検出されたノイズ混入位置に現れた画素と、ノイズ混入位置に現れた画素に対して主走査方向の開始側又は終了側に近接する所定数の画素と、を除去してもよい。こうすれば、ライン周期から外れながら発生するノイズにおいて、ライン周期から外れる許容期間が大きくなるため、ライン周期から許容期間の範囲内で外れながら発生するノイズが画像データに混入した際でも、混入したノイズが適切に除去される。
【符号の説明】
【０１１３】
Ａ    画像読取装置
１    ノイズ混入位置検出装置
１０  制御部
１２  ＣＣＤ
１５  平均化部
１６  閾値記憶部
１７  ノイズ混入位置検出部
１８  目標値記憶部
１９  ノイズ混入位置記憶部
２０  平均値除去部
２１  画素除去部
Ｄ１，Ｄ２  平均化白色画像データ
Ｐ    平均値
Ｘ    ノイズ
【図１】
2010166368.tif 000003
【図２】
2010166368.tif 000004
【図３】
2010166368.tif 000005
【図４】
2010166368.tif 000006
【図５】
2010166368.tif 000007
【図６】
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【図７】
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