(57)【要約】【課題】原稿にしわ領域が含まれていた場合でも画像特性を高精度に判定できる技術を実現する。【解決手段】画像読取装置は、原稿から画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有する。【選択図】図１６
2010166441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿から画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、
前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有することを特徴とする画像読取装置。
【請求項２】
前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、
前記特性判定手段は、前記画像データの画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第１の閾値に満たない画素の数に基づいて、前記画像データがカラー画像データであるか白黒画像データであるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項３】
前記色空間情報は、各画素の彩度値を含み、
前記特性判定手段は、前記画像データの中の画素であって前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていないと判定され、かつ彩度値が第２の閾値に満たない画素の数と、前記しわ領域に含まれていると判定され、かつ彩度値が第３の閾値に満たない画素の数とを用いて前記画像データがカラー画像データか白黒画像データかを判定することを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項４】
前記特性判定手段は、前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていると判定されなかった画素の明度に基づいて、前記画像データが白紙画像データか否かを判定する白紙判定手段であることを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項５】
前記白紙判定手段は、前記画像データを２値化した２値画像データを作成し、当該２値画像データについて、しわ領域に含まれていない画素であって黒から白、又は白から黒に変化した画素の数に基づいて前記画像データが白紙画像データか否かを判定することを特徴とする請求項４に記載の画像読取装置。
【請求項６】
前記色空間情報は、各画素の明度値を含み、
前記しわ領域判定手段は、各画素の明度値からヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムからしわ領域に含まれる画素の明度値を決定し、決定された画素の明度値からしわ領域に含まれる画素であるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像読取装置。
【請求項７】
原稿から画像を読み取る読取手段を有する画像読取装置における画像特性の判定方法であって、
前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、
前記しわ領域判定工程による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定工程と、を有することを特徴とする画像特性の判定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の画像特性の判定方法を画像読取装置のコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像読取装置により原稿から読み取った画像データがカラーなのか白黒なのか、或いは白紙なのかを判定する画像特性の判定技術（原稿判定技術）に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、自動原稿送り装置（ＡＤＦ）により多数の原稿を読み取るような画像読取装置が実用化されている。このような画像読取装置では、読み取った原稿がカラー原稿であった場合にはカラー画像を、白黒原稿であった場合には白黒画像を出力することが望ましい。これは、カラー画像のデータは白黒画像のデータに比べてデータのサイズが大きいため、原稿に適切に対応したモードで画像を出力することで、ハードディスク等の記憶容量を節約できるからである。しかしながら、ユーザがＡＤＦにセットした多数の原稿ごとに読み取りモードを指定する作業は非常に煩わしく、作業効率が悪い。
【０００３】
そこで原稿種別としてカラーか白黒かを判定し、自動で原稿の読み取りモードを設定する原稿種別判定機能（画像特性の判定機能）が実用化されている。この機能によれば、ユーザがカラー原稿と白黒原稿とを区別する必要はなく、多数の原稿をＡＤＦにセットしてスタートキーを押すだけで、カラー原稿であった場合にはカラー画像が、白黒原稿であった場合には白黒画像がそれぞれ出力される。このように原稿種別に対応した適切な読み取りモードで画像を出力することで、ハードディスク等の記憶容量を無駄に使用することなく、コスト削減に貢献できる。また、原稿種別として白紙か否かを判定し、白紙であれば保存せずに記憶容量を節約することもできる。
【０００４】
また、読み取った画像に画像処理等を施す際に、白黒原稿は白黒画像のデータサイズで処理を実行できるので、一連の読み取り処理における読み取り速度の向上も期待できる。さらに、ユーザがカラー原稿か白黒原稿かを気にする必要がなくなるので、より快適な操作性を実現できる。
【０００５】
この原稿種別判定機能について、例えば特許文献１には、画素毎にカラー画素／白黒画素の判定を行い、その判定結果に基づき主走査方向と副走査方向とにカラー画素を計数することで、原稿の種別を判定する技術が記載されている。しかしながら、この技術では、原稿中にしわが含まれている場合等に原稿種別を誤判定してしまうおそれがある。
【０００６】
図１は、原稿からの反射光のＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）の各成分を個別に読み取ることのできる３ラインイメージセンサによる画像読取時のセンサ周辺の断面図である。図１において、ＳＲはＲ（赤色）成分読み取りセンサである。ＳＧはＧ（緑色）成分読み取りセンサである。ＳＢはＢ（青色）成分読み取りセンサである。Ｄは搬送中の原稿である。図１のような構成を持つ画像読取装置では、原稿Ｄの画像情報を正しく読み取るためには、３ラインイメージセンサの各センサと原稿Ｄとの距離ＤＲ，ＤＧ，ＤＢが互いに等しいことが条件となる。
【０００７】
ところが、図１に示すように、原稿Ｄにしわが含まれていた場合、３ラインイメージセンサの各センサと原稿Ｄとの距離ＤＲ，ＤＧ，ＤＢが同等ではなくなってしまう。このため、Ｒ成分読み取りセンサＳＲ、Ｇ成分読み取りセンサＳＧ、Ｂ成分読み取りセンサＳＢそれぞれの出力レベルの大きさにバラツキが発生し、原稿画像とは異なる色合い及び色味を有する画像データ（以下、ノイズ）が形成されてしまうことがある。これが結果として原稿種別の誤判定の原因となってしまう。
【０００８】
そこで原稿に含まれるしわの影響を軽減させるために、例えば特許文献２には、原稿搬送路の幅方向に延在する基準面と、基準面に対向する押さえ部材とで原稿を押圧し、原稿面に形成されたしわを矯正する技術が記載されている。この技術によりしわが矯正された原稿面を読み取ることで、しわの影響を軽減した原稿種別判定を実現することができる。
【特許文献１】特開２００２−１９９２３９号公報
【特許文献２】特許第３９１２９１７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献２に記載された技術では、原稿を押圧するための抑え部材が必要になるので、原稿種別判定の高精度化を実現するのと引き換えに、コスト高を招いてしまう。
【００１０】
本発明は、しわ領域が含まれている画像データに対して画像特性を高精度に判定できる技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の画像読取装置は、原稿から画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、前記しわ領域判定手段による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定手段と、を有する。
【００１２】
また、本発明の画像読取装置は、原稿から画像を読み取る読取手段を有する画像読取装置における画像特性の判定方法であって、前記読取手段により読み取った画像データの各画素の色空間情報を算出する算出工程と、前記算出工程により算出された各画素の色空間情報を用いて各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、前記しわ領域判定工程による判定の結果を用いて前記画像データの特性を判定する特性判定工程と、を有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、原稿の画像データに含まれるしわ領域による影響を受けにくい高精度な画像特性の判定を行うことができる。また、安価な構成で実現できるため、コストダウンも期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。以下の実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。
【００１５】
また、以下では、本発明をスキャナ等の画像読取装置に適用し、カラー画像データか白黒画像データかの特性判定として白色の背景に黒色のテキストで構成された原稿を読み取る場合に行うカラー白黒判定を説明するが、同様の画像処理方法を実行する複写機やプリンタ等の画像形成装置にも適用可能である。さらに、本実施形態として例示されている構成部品の寸法、材質、形状、それらの相対配置等は、本発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、本発明の範囲を以下の実施の形態に限定する趣旨のものではない。
【００１６】
［実施形態１］
図２は、本発明に係る実施形態の画像読取装置の概略的な構成を示す側断面図である。
【００１７】
図２に示すように、画像読取装置１は、多数積載された原稿Ｄをピックアップするピックアップローラ２と、ピックアップローラ２によりピックアップされた原稿Ｄを装置内部に給送する給送ローラ３とを備える。また、画像読取装置１は、ピックアップされた原稿Ｄを１枚ずつ分離する分離ローラ４と、原稿Ｄが積載されているか否かを検知する原稿検知センサ１０とを備える。
【００１８】
さらに、画像読取装置１は、原稿Ｄを搬送するためのレジストローラ対５と、原稿Ｄの表面を読み取る第１画像読取部３３と、原稿Ｄの裏面を読み取る第２画像読取部３４とを備える。第１画像読取部３３は、原稿Ｄの表面の画像をコンタクトガラス６ａを介して読み取るラインイメージセンサ７ａを備える。第２画像読取部３４は、原稿Ｄの裏面の画像をコンタクトガラス６ｂを介して読み取るラインイメージセンサ７ｂと、これに対向する部材である白板９とを備える。第１及び第２画像読取部３３，３４の動作はスキャナ制御部３０１によって制御される。さらに、画像読取装置１は第１及び第２画像読取部３３，３４よりも下流側に配設される搬送ローラ対８を備える。
【００１９】
この画像読取装置１は、光源により原稿Ｄを照明して原稿画像をラインイメージセンサ７ａ，７ｂにより読み取るが、光源の光量むらやラインイメージセンサ７ａ，７ｂの感度むらがあるため、白色の色基準部材を読み取って補正する必要がある。このため、光源の発光量を適正化する光量調整処理と、ラインイメージセンサ７ａ，７ｂから出力される画像信号に対する増幅率を最適化するゲイン調整処理とを実行する際にシェーディング補正データの取得が行われる。このシェーディング補正データは、光源の光量むらやラインイメージセンサ７ａ，７ｂの感度むらをラインイメージセンサ７ａ，７ｂの画素単位で補正するシェーディング補正処理に用いられる。
【００２０】
本実施形態では、上記光量調整処理やゲイン調整処理等を含めて、ラインイメージセンサ７ａ，７ｂが原稿画像を一様に読み取るための補正処理を「シェーディング補正」と呼ぶ。ここでは、原稿Ｄを挟むようにラインイメージセンサ７ａ，７ｂや光源と対向して配置される対向部材９の色を白色とし、この対向部材９を読み取ってシェーディング補正データの取得を行う。
【００２１】
画像読取装置１は、原稿Ｄをピックアップローラ２及び給送ローラ３によって装置内部に導入し、分離ローラ４によって１枚ずつに分離する。原稿Ｄは、レジストローラ対５及び搬送ローラ対８によって挟持搬送され、第１画像読取部３３において原稿Ｄの表面の画像、第２画像読取部３４において原稿Ｄの裏面の画像がそれぞれ主走査方向（原稿搬送方向と直交する方向）に読み取られる。尚、前述したシェーディング補正データを参照して、ラインイメージセンサ７ａ，７ｂの画像信号から生成した画像データをシェーディング補正する。画像を読み取った後、原稿Ｄは搬送ローラ対８によって挟持搬送されて装置外部へ排出される。
【００２２】
画像を読み取るタイミングは、原稿Ｄの先端部が原稿検知センサ１０を通過してｔｉｍｅ１ａ秒経過したときに読み取りを開始し、原稿Ｄの後端部が原稿検知センサ１０を通過してｔｉｍｅ２ａ秒経過したときに読み取りを終了するように設定されている。ｔｉｍｅ１ａは原稿Ｄの先端部が原稿検知センサ１０を通過してからラインイメージセンサ７ａ，７ｂに差し掛かるまでの時間である。ｔｉｍｅ２ａは原稿Ｄの後端部が原稿検知センサ１０を通過し終えてからラインイメージセンサ７ａ，７ｂを通過し終えるまでの時間である。これらの値は、原稿の搬送速度をＶ、原稿検知センサ１０とラインイメージセンサ７ａ，７ｂとの距離をＬとすると、ｔｉｍｅ＝Ｌ／Ｖから求められる。
【００２３】
図３は、スキャナ制御部３０１及び外部制御部３０２の概略構成を示すブロック図である。図３において、スキャナ制御部３０１では、図２の第１及び第２画像読取部３３，３４に相当する画像読取部１１、Ａ／Ｄ変換部１２、画像処理部１３、制御中枢として機能するＣＰＵ１４、画像データを一時記憶するメモリ１５、通信部１６を備える。通信部１６は汎用のＵＳＢやＳＣＳＩ等であり、ホストコンピュータ１７としての外部制御部３０２と通信可能に接続される。
【００２４】
スキャナ制御部３０１の画像読取部１１で読み取りを行って出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換部１２に入力される。Ａ／Ｄ変換部１２では、アナログ電気信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換部１２でのＡ／Ｄ変換処理で生成された画像データは、画像処理部１３へ出力される。画像処理部１３にて各種画像処理が施され、出力画像として好適な状態とされた画像データは通信部１６を介して外部制御部３０２のホストコンピュータ１７に転送される。
【００２５】
なお、メモリ１５には、ＣＰＵ１４が実行すべき制御プログラムが格納されており、ＣＰＵ１４はメモリ１５からプログラム命令を読み出しながら装置を制御する。また、メモリ１５は画像処理部１３によって処理されたデータを一時的に記憶しておく機能も持っている。
【００２６】
図４は、図３の画像処理部１３の概略構成を示すブロック図である。図４において、画像処理部１３は、ラインイメージセンサ７ａ，７ｂの感度むらを画素単位で補正するシェーディング補正部２を備える。また、画像処理部１３は、読み取った画像からしわ領域を検出するしわ領域検出部１８と、原稿Ｄについてカラー原稿か白黒原稿かを判定する原稿種別判定部１９とを備える。これら各部はバスライン２１を介して接続されている。また、画像処理部１３は、読み取った画像を出力画像として好適な状態にするための各種補正処理を行う不図示の補正処理部も含まれる。
【００２７】
次に、図５のフローを参照して画像読取装置１による画像読取動作について説明する。図５において、画像読取開始指示を受けると、先ず原稿検知センサ１０により原稿が不図示の原稿台に積載されているか否かを判定する（ステップＳ５０１）。原稿がないと判定された場合は、本処理を終了する。また、原稿が原稿台に積載されていると判定された場合、図３の画像読取部１１により原稿の読み取りを開始する（ステップＳ５０２）。その後、画像処理部１３は、Ａ／Ｄ変換部１２によりＡ／Ｄ変換処理された画像データをメモリ１５に記憶する（ステップＳ５０３）。また、画像データは、画像処理部１３のしわ領域検出部１８にて後述するしわ領域検出処理が実行され、検出結果であるしわ領域の位置情報がメモリ１５に保存される（ステップＳ５０４）。その後、画像処理部１３の原稿種別判定部１９にて原稿種別判定処理が実行され（ステップＳ５０５）、画像処理部１３の不図示の補正処理部にて原稿種別に応じた画像データが作成される（ステップＳ５０６）。ステップＳ５０５での原稿種別判定処理では、後述するようにステップＳ５０４で検出されたしわ領域の位置情報が利用される。ステップＳ５０６で作成された画像データには、画像処理部１３の不図示の補正処理部にて各種補正処理が施される（ステップＳ５０７）。その後、通信部１６を介して外部制御部３０２へ出力されて（ステップＳ５０８）、ホストコンピュータ１７のハードディスクに保存される。上記ステップＳ５０１からステップＳ５０８の動作を、積載された原稿がなくなるまで繰り返し実行する。
【００２８】
次に、図６のフローを参照して図５のステップＳ５０４におけるしわ領域検出処理について説明する。図６において、しわ領域検出部１８は、先ず原稿Ｄの背景明度値を算出し（ステップＳ６０１）、算出した背景明度値に基づき原稿中のしわを形成する画素の明度値（以下、しわ画素明度）を決定する（ステップＳ６０２）。さらに、原稿中の各画素が、原稿のしわの尾根部と谷部に対応する画素（以下、尾根画素）であるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。このように求めた各情報に基づき、原稿中の各画素がしわ領域に含まれているか否か判定する（ステップＳ６０４）。ここで、ある画素がしわ領域に含まれている場合には、当該画素の位置情報をメモリ１５に記憶する。
【００２９】
次に、図７及び図８を参照して図６のステップＳ６０１における原稿Ｄの背景明度値の検出処理について説明する。先ず、ヒストグラム作成処理によって、メモリ１５に記憶された画像データに基づきヒストグラム情報を作成する。図７と図８は、メモリ１５に記憶された原稿画像からヒストグラムを作成した結果を示している。５１１は読み取った画像である。画像の座標系は、左上を原点（ｘ、ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ。５１２は画像データから作成したヒストグラム情報をグラフ化して表している。ヒストグラムは画素の明度値ｐと、画像内における明度値ｐを有する画素の出現回数ｔとにより表される。明度値ｐは、下記に例示する式１により算出される。
【００３０】
ｐ＝ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）・・・（１）
但し、Ｒ，Ｇ，Ｂはそれぞれ、各画素をＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分に分解した３色分解信号
また、本実施形態では、Ｒ，Ｇ，Ｂの最大値は８ビットデータで表せる最大の値の２５５，最小値は０であり、ｐも同様の最大値、最小値を取りうる。
【００３１】
ヒストグラム作成処理は、画像内の画素を走査し、各画素の明度値ｐとその出現回数ｔをメモリ１５に記憶することでヒストグラムを作成する。図７のヒストグラムにおいて、楕円５２０で囲っている部分は、テキスト文字を構成する画素の明度値の出現回数を表し、楕円５２１で囲っている部分は背景を構成する画素の明度値の出現回数を表している。図７では、原稿がテキスト文字と背景の２色で構成されており、テキスト文字の黒色の部分と背景の白色の部分の出現回数がほとんどを占めるため図示のようなヒストグラムとなる。
【００３２】
図８において、５１３は原稿５１３ａからヒストグラム作成処理により作成したヒストグラムをグラフ化し実線で表しており、グラフ５１３の関数式をｔ＝Ｆ１（ｐ）とする。５１４は原稿５１４ａをヒストグラム作成処理により作成したヒストグラムをグラフ化し点線で表しており、グラフ５１４の関数式をｔ＝Ｆ２（ｐ）とする。原稿５１４ａは、原稿５１３ａにしわが形成された状態である。グラフ５１３とグラフ５１４の楕円５２５で囲っている部分は、前述したようにテキスト文字の明度を表している。しわが文字部分と重なった場合でも、文字部分は、光源からの光を十分吸収するほど黒いため、しわの影響を受けることはない。
【００３３】
背景明度値の検出処理では、先ずグラフ５１４における明度の高い部分である右寄りの領域での、ｔ＝Ｆ２（ｐ）の最大値となる点（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）を検出する。図９は、最大値となる点（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）を検出する処理を示すフローチャートである。図９において、先ず変数ＰにＰｍｉｎを代入する（ステップＳ９０１）。次に、変数Ｍａｘ＿ｔに出現回数ｔ＝Ｆ２（ｐ）を代入し、Ｂｕｆｆｅｒ＿ＰにＰの値を代入する（ステップＳ９０２）。変数Ｐと変数Ｍａｘ＿ｔと変数Ｂｕｆｆｅｒ＿Ｐはメモリ１５に格納されている。次にＰの値を１つインクリメントし（ステップＳ９０３）、Ｐの値と２５５の大小を比較する（ステップＳ９０４）。Ｐが２５５より大きい場合は、Ｐｍａｘ２にＢｕｆｆｅｒ＿Ｐを代入しｔｍａｘ２にＭａｘ＿ｔを代入し（ステップＳ９０５）、処理を終了する。Ｐが２５５以下の場合、出現回数ｔ＝Ｆ２（ｐ）が、Ｍａｘ＿ｔより大きいか否かを判定する（ステップＳ９０６）。大きい場合は、Ｍａｘ＿ｔにｔ＝Ｆ２（ｐ）を代入し、Ｂｕｆｆｅｒ＿ＰにＰを代入して（ステップＳ９０７）、ステップＳ９０３に戻る。上記処理によって、グラフ１４のヒストグラムの中で明度がＰｍｉｎ以上である右寄りの領域において出現回数が最大値となる明度とその出現回数（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）が求められる。本実施形態では８ビットで明度値を表した場合を前提にＰｍｉｎは１２８とするが、これに限定しない。Ｐｍａｘ２は出現回数が最大値となる明度としたが、その近傍の値を使用してもよく、本実施例と実質的に同等である。
【００３４】
次に、図８を参照して、図６のステップＳ６０２におけるしわ画素の明度値の検出処理について説明する。
【００３５】
先ず、検出されたＰｍａｘ２を基準として、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の各位置を下記式２〜５により求める
Ｐ２＝Ｐｍａｘ２×０．９５・・・・・・・・・（２）
Ｐ３＝Ｐｍａｘ２×１．０５・・・・・・・・・（３）
Ｐ１＝Ｐ２−（Ｐ２−Ｐｍｉｎ）×０．７・・・（４）
Ｐ４＝Ｐ３＋（２５５−Ｐ３）×０．８・・・・（５）
但し、Ｐｍｉｎは、テキスト文字を構成する画素の明度の最大値と、背景を構成する画素の明度の最大値との中間明度値を表す値として、上述したように本実施形態では１２８としている。なお、式４は８ビットで明度値を表した場合であり、２５５は検出可能な明度値の最大値である。例えば１０ビットで明度値を表した場合には検出可能な明度値の最大値を１０２３等の値にする。また上記の式により決定された範囲は、最も広く取った範囲であり、これを適宜狭めることは可能であり本発明に含まれる。
【００３６】
しわ画素は、Ｐ１からＰ２、Ｐ３からＰ４の範囲の明度値を持つ画素である。この理由について、図１０及び図１１を参照して説明する。図１０及び図１１は原稿のしわ領域をラインイメージセンサ７ａで読み取っている状態を示し、（ａ）はしわの無い部分を読み取っている状態、（ｂ）と（ｃ）はしわ部分を読み取っている状態をそれぞれ示している。また、図１０（ｂ）では、しわの尾根より形成される傾斜部分の影響で光源から照射され原稿面で反射した光が弱くなっている。図１０（ｃ）では、しわの無い背景部分よりも反射光が強くなっている。図１１（ｂ）では、しわの谷により形成される傾斜部分の影響で反射光が強くなっておいる。図１１（ｃ）では、しわの谷により形成される傾斜部分の影響で反射光が弱くなっている。この結果、図８のグラフ５１４は、グラフ５１３より背景明度値Ｐｍａｘ２を挟んで暗い明度の部分と明るい明度の部分の出現回数が多くなり、背景明度値Ｐｍａｘ２の出現回数は少なくなる。つまり、背景明度値Ｐｍａｘ２を挟んで暗い明度の部分と明るい明度の部分はしわの影響により発生した明度値である。このため、Ｐ１からＰ２の範囲の明度値とＰ３からＰ４の範囲の明度値をしわ画素の明度値と決定する。
【００３７】
次に、図６のステップＳ６０４における尾根画素の判定処理について説明する。
【００３８】
図１２（ａ）は尾根しわの拡大図、図１２（ｂ）は谷しわの拡大図である。本実施形態では、図１２に示すしわ５２２の頂点５１８，５１９をそれぞれしわの尾根、しわの谷と呼び、しわの尾根部分としわの谷部分を構成する画素を尾根画素とする。尾根画素はしわの尾根としわの谷の両方に対応させることが好適であるが、どちらか一方に対応させてもよく、後述する効果に準じた効果が得られる。しわの尾根と谷は明るい部分５２４と暗い部分５２３に挟まれている。本実施形態では、注目する画素（ｘ、ｙ）を挟んでＳ画素離れた２画素（ＡとＢ）が下記式６又は７を満たす場合、注目する画素は尾根画素であると判定する。本実施形態では、Ｓは３とする。
【００３９】
Ｐ１＜Ａの明度値＜Ｐ２かつＰ３＜Ｂの明度値＜Ｐ４・・・（６）
又は、
Ｐ１＜Ｂの明度値＜Ｐ２かつＰ３＜Ａの明度値＜Ｐ４・・・（７）
図１４（ａ）は、画像上の注目画素（ｘ，ｙ）からＳ画素離れた画素位置を説明する図である。本実施形態では、注目している画素（ｘ，ｙ）を挟んでＳ画素離れた２画素（ＡとＢ）の組み合わせは、
Ｐｉｘ１：（ｘ−３，ｙ−３）とＰｉｘ１３：（ｘ＋３，ｙ＋３）
Ｐｉｘ２：（ｘ−２，ｙ−３）とＰｉｘ１４：（ｘ＋２，ｙ＋３）
Ｐｉｘ３：（ｘ−１，ｙ−３）とＰｉｘ１５：（ｘ＋１，ｙ＋３）
Ｐｉｘ４：（ｘ，ｙ−３）とＰｉｘ１６：（ｘ，ｙ＋３）
Ｐｉｘ５：（ｘ＋１，ｙ−３）とＰｉｘ１７：（ｘ−１，ｙ＋３）
Ｐｉｘ６：（ｘ＋２，ｙ−３）とＰｉｘ１８：（ｘ−２，ｙ＋３）
Ｐｉｘ７：（ｘ＋３，ｙ−３）とＰｉｘ１９：（ｘ−３，ｙ＋３）
Ｐｉｘ８：（ｘ＋３，ｙ−２）とＰｉｘ２０：（ｘ−３，ｙ＋２）
Ｐｉｘ９：（ｘ＋３，ｙ−１）とＰｉｘ２１：（ｘ−３，ｙ＋１）
Ｐｉｘ１０：（ｘ＋３，ｙ）とＰｉｘ２２：（ｘ−３，ｙ）
Ｐｉｘ１１：（ｘ＋３，ｙ＋１）とＰｉｘ２３：（ｘ−３，ｙ−１）
Ｐｉｘ１２：（ｘ＋３，ｙ＋２）とＰｉｘ２４：（ｘ−３，ｙ−２）
である。但し、カッコ内は、Ｐｉｘ１〜Ｐｉｘ２４の座標を表す。
【００４０】
これらの組み合わせの中でどれか１つでも式６又は式７の条件に合致すれば、画素（ｘ、ｙ）は尾根画素と判定する。例えば、組み合わせ［Ｐｉｘ１：（ｘ−３，ｙ−３）とＰｉｘ１３：（ｘ＋３，ｙ＋３）］において、Ｐｉｘ１とＰｉｘ１３の画素の明度値をそれぞれｆ１、ｆ１３として式６と式７を適用すると、
Ｐ１＜ｆ１＜Ｐ２かつＰ３＜ｆ１３＜Ｐ４
又は
Ｐ１＜ｆ１３＜Ｐ２かつＰ３＜ｆ１＜Ｐ４
となる。この条件を満たすと、画素（ｘ、ｙ）は尾根画素と判定される。また、Ｐｉｘ１からＰｉｘ２４のいずれかが読取画像の範囲外となる画素（例えば、図１４（ｂ）の５１６）に対しては、範囲外の部分は判定処理に用いず、読取画像の範囲内の部分のみを用いる（例えば、図１４（ｂ）の５１７）。
【００４１】
次に、図１３のフローを参照して、読取画像全体から尾根画素の位置を検出する処理について説明する。画像の座標系は、画像の左上端を原点（ｘ、ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ座標系である。また、画像の高さと幅はそれぞれｈｅｉｇｈｔとｗｉｄｔｈで表す。さらに位置（ｘ、ｙ）の画素の明度値はｆ（ｘ、ｙ）で表す。
【００４２】
図１３において、先ず画像の左上端（ｘ、ｙ）＝（０，０）から走査を開始する（ステップＳ１３０１）。次に、注目する画素（ｘ、ｙ）が、尾根画素か否かを判定する（ステップＳ１３０２）。注目する画素（ｘ、ｙ）が尾根画素である場合、当該画素（ｘ、ｙ）の座標（ｘ、ｙ）をメモリ１５に記憶する（ステップＳ１３０３）。その後、注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標を１つインクリメントする（ステップＳ１３０４）。注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標が幅ｗｉｄｔｈを超えた場合、注目する画素（ｘ、ｙ）のｙ座標を１つインクリメントし、ｘ座標を０にリセットする（ステップＳ１３０６）。次に、注目する画素（ｘ、ｙ）のｙ座標がｈｅｉｇｈｔを超えたか判定し（ステップＳ１３０７）、ｈｅｉｇｈｔを超えた場合は処理を終了し、ｈｅｉｇｈｔ以下の場合はステップＳ１３０２に戻る。
【００４３】
次に、図１５のフローを参照して、図６のステップＳ６０４におけるしわ領域判定処理について説明する。前述したように画像の座標系は、画像の左上端を原点（ｘ、ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ座標系である。また画像の高さと幅はそれぞれｈｅｉｇｈｔとｗｉｄｔｈで表す。さらに位置（ｘ、ｙ）の画素の明度値はｆ（ｘ、ｙ）で表す。
【００４４】
図１５において、先ず画像の左端（ｘ、ｙ）＝（０，０）から走査を開始する（ステップＳ１５０１）。注目する画素（ｘ、ｙ）が尾根画素を中心に距離ｒ内（ｒは定数）の画素であれば（ステップＳ１５０２）、当該画素をしわ領域候補と判定し、ステップＳ１５０３へ移行する。ステップＳ１５０３では、しわ領域候補とされた画素で、前述のＰ１からＰ２の範囲の明度値を持つ画素であるか否か、Ｐ３からＰ４の範囲の明度値を持つ画素であるか否かを判断する。当該画素の明度値が上記どちらかの範囲内であれば、当該画素をしわ領域内の画素と判定し、当該画素の位置をしわ領域データとしてメモリ１５に記憶する（ステップＳ１５０８）。その後、注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標を１つインクリメントする（ステップＳ１５０４）。注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標が幅ｗｉｄｔｈを超えた場合、注目する画素（ｘ、ｙ）のｙ座標を１つインクリメントし、ｘ座標を０にリセットする（ステップＳ１５０６）。次に、注目する画素（ｘ、ｙ）のｙ座標がｈｅｉｇｈｔを超えたか判定し（ステップＳ１５０７）、ｈｅｉｇｈｔを超えたならば処理を終了し、ｈｅｉｇｈｔ以下ならばステップＳ１５０２に戻る。
【００４５】
次に、図１６のフローを参照して、図５のステップＳ５０５における原稿種別判定処理について説明する。画像の座標系は、画像の左上端を原点（ｘ，ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ座標系である。また、画像の幅はそれぞれｈｅｉｇｈｔとｗｉｄｔｈで表す。
【００４６】
図１６において、先ずメモリ１５に保持されたカラーカウンタＳＣを０にリセットし、画像の左上端（ｘ，ｙ）＝（０，０）から走査を開始する（ステップＳ１６０１）。
【００４７】
次にしわ領域検出部１８がメモリ１５に保存したしわ領域データを参照しながら、注目する画素（ｘ，ｙ）がしわ画素とされたか否かを判定する（ステップＳ１６０２）。注目する画素（ｘ，ｙ）がしわ画素であった場合には、ステップＳ１６０６へ移行し、注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標を１つインクリメントして次の画素の処理を行う。注目する画素（ｘ，ｙ）がしわ画素でなかった場合はステップＳ１６０３へ移行する。ステップＳ１６０３では、画像データの当該画素の色空間情報として彩度値Ｓ及び明度値ｐを算出する。
【００４８】
彩度値Ｓ及び明度値ｐの算出は、各画素をＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分に分解した３色分解信号を用いて行われる。ここでＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分とはそれぞれ、各画素データを赤（Ｒｅｄ）、緑（Ｇｒｅｅｎ）、青（Ｂｌｕｅ）の３色の成分に分解した画素値である。ここで、彩度値Ｓは、下記に例示する式８により計算される。
【００４９】
彩度値Ｓ＝｛ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）｝／ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）・・・（８）
但し、ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が０のときは、彩度値Ｓは０として処理される。明度値ｐは、前述の例示した式１により計算される。
【００５０】
本実施形態の場合、カラー画素か白黒画素かは、上記式８及び式１により求められた彩度値Ｓ及び明度値ｐより、明度値ｐを有する画素がカラー画素であるか否かを判別するための第１の閾値を与える関数Ｊ（ｐ）より大きいか否かにより判定される。本実施形態では、第１の閾値は図１７のような曲線Ｊとなる。図１７において、縦軸は彩度値Ｓ、横軸は明度値ｐとなり、曲線Ｊは、画像読取装置１の光学的特性等の種々の因子により決定される。
【００５１】
上記曲線Ｊを用いた色判定は、被判定画素の彩度値Ｓ及び明度値ｐから下記式９，１０を用いて行われる（ステップＳ１６０４）。
【００５２】
Ｊ（ｐ）＜Ｓ：カラー画素・・・（９）
Ｊ（ｐ）≧Ｓ：白黒画素・・・（１０）
（Ｊ（ｐ）は、曲線Ｊにおける明度値ｐのときの彩度値）
よって、被判定画素の彩度値Ｓ及び明度値ｐの組み合わせが、図１７における斜線部分に位置するとき、被判定画素はカラー画素と判定され、曲線Ｊを挟んで反対側に位置するときに、白黒画素と判定される。以後、曲線Ｊのような各画素の色情報を決定するための閾値を判定曲線と呼ぶ。なお、この判定曲線Ｊは予めメモリ１５に保存されており、上記式９，１０による判定はメモリ１５を参照しながら行われる。Ｊ（ｐ）よりＳの方が大きければ、画素（ｘ，ｙ）がカラー画素であるとして、カラーカウンタＳＣのカウント数をインクリメントする（ステップＳ１６０５）。続いて、画素（ｘ，ｙ）のｘ座標を１つインクリメントする（ステップＳ１６０６）。
【００５３】
次にｘが幅ｗｉｄｔｈを超えているか否か判定し（ステップＳ１６０７）、超えている場合は、画素（ｘ，ｙ）のｙ座標を１つインクリメントし、ｘを０にリセットする（ステップＳ１６０８）。次にｙが高さｈｅｉｇｈｔを超えているか否か判定し（ステップＳ１６０９）、超えていない場合はステップＳ１６０２に戻り、超えている場合はステップＳ１６１０へ移行する。ステップＳ１６１０では、読み取られた原稿がカラー原稿か白黒原稿かの判定を、全画素数Ａに対するカラーカウンタＳＣのカウント数の割合で行う。しわ領域を除く全画素数Ａに対してＳＣの割合が、予め定められた閾値Ｋ（％）よりも大きい場合、原稿はカラー原稿として判定され、図５のステップＳ５０６に進み、画像処理部１３の補正処理部でカラー画像が作成される。また、小さい場合、原稿は白黒原稿として判定され、ステップＳ５０６に進み、画像処理部１３の補正処理部で白黒画像が作成される。
【００５４】
以上のように、読み取った原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定して以降の画像処理を行う場合、しわ領域に含まれる画素を原稿種別判定に用いないので、高精度の原稿種別判定を行うことができる。
【００５５】
［実施形態２］
実施形態２は、図５のステップＳ５０５での原稿種別判定処理が異なり、図１８のフローを参照して実施形態２の原稿種別判定部１９で実行される原稿種別判定処理について説明する。その他の構成及び処理は実施形態１と同一であるため説明を省略する。また、以下の説明では、実施形態１で説明した図を適宜参照しながら説明を進める。画像の座標系は、画像の左上端を原点（ｘ，ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ座標系である。また、画像の幅はそれぞれｈｅｉｇｈｔとｗｉｄｔｈで表す。
【００５６】
図１８において、先ずメモリ１５に保持しているカラーカウンタＳＣのカウント数を０にリセットし、画像の左上端（ｘ，ｙ）＝（０，０）から走査を開始する（ステップＳ１８０１）。ステップＳ１８０２では、画素（ｘ，ｙ）の彩度値Ｓ及び明度値ｐを算出する。画素（ｘ，ｙ）の彩度値Ｓ及び明度値ｐの算出方法は、図１６のステップＳ１６０３と同様に例示した式１，３を用いる。
【００５７】
次に、画素（ｘ，ｙ）がしわ領域であるか否かを判定し（ステップＳ１８０３）、しわ領域でない場合にはステップＳ１８０４へ移行し、しわ領域である場合はステップＳ１８０５へ移行する。ステップＳ１８０４では、第２の閾値としての判定曲線を与える関数ＪＡ（ｐ）の読み込みを行う（図１９参照）。ステップＳ１８０５では、判定曲線ＪＡ（ｐ）とは異なる第３の閾値としての判定曲線を与える関数ＪＢ（ｐ）の読み込みを行う（図２０参照）。判定曲線ＪＡ，ＪＢの見方は図１７と同様である。
【００５８】
ステップＳ１８０６では、判定曲線ＪＡ，ＪＢに基づき画素（ｘ，ｙ）がカラー画素か白黒画素かを判定する。ここでの判定方法は、図１６のステップＳ１６０４にて示した方法に準ずる。すなわち、下記式１１〜１４により判定する。
【００５９】
ＪＡ（ｐ）＜Ｓ：カラー画素・・・（１１）
ＪＡ（ｐ）≧Ｓ：白黒画素・・・（１２）
ＪＡ（ｐ）は、曲線ＪＡにおける明度値ｐのときの彩度値Ｓ
ＪＢ（ｐ）＜Ｓ：カラー画素・・・（１３）
ＪＢ（ｐ）≧Ｓ：白黒画素・・・（１４）
ＪＢ（ｐ）は、曲線ＪＢにおける明度値ｐのときの彩度値Ｓ
画素（ｘ，ｙ）がしわ領域でない場合には、式１１，１２により、画素（ｘ，ｙ）がカラー画素か白黒画素かを判定する。一方、画素（ｘ，ｙ）がしわ領域であった場合には、式１３，１４により判定する。ステップＳ１８０６にて、ＪＡ（ｐ）より彩度Ｓの方が大きいか、又はＪＢ（ｐ）より彩度Ｓの方が大きい場合はステップＳ１８０７に移行し、それ以外ならばステップＳ１８０８へ移行する。
【００６０】
ステップＳ１８０７ではカラーカウンタＳＣのカウント数をインクリメントする。その後、画素（ｘ，ｙ）のｘ座標を１つインクリメントする（ステップＳ１８０８）。次にｘが幅ｗｉｄｔｈを超えているか否か判定し（ステップＳ１８０９）、超えている場合は、画素（ｘ，ｙ）のｙ座標を１つインクリメントし、ｘを０にリセットする（ステップＳ１８１０）。次にｙが高さｈｅｉｇｈｔを超えているか否か判定し（ステップＳ１８１１）、超えていない場合はステップＳ１８０２に戻り、超えている場合はステップＳ１８１２へ移行する。ステップＳ１８１２では、カラーカウンタＳＣのカウント数に基づいて読み取られた原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定する。判定方法は、図１６のステップＳ１６１０と同様である。その後、原稿判定部１９は原稿種別判定の一連の処理を終了し、図５のステップＳ５０６へ進む。
【００６１】
以上説明したように、本実施形態によれば、注目画素がカラー画素か白黒画素かの判定を２つの判定曲線を用いて行っている。また、しわ領域での判定曲線ＪＢは、前述したしわ領域であることに起因するノイズを考慮し、判定曲線ＪＡよりもカラー原稿と誤認識しにくい曲線としたので、より精度の高い原稿種別判定を行うことができる。
【００６２】
［実施形態３］
実施形態３は、画像特性の判定処理として上記実施形態１，２における原稿種別判定処理に代えて、原稿から読み取った画像データが白紙画像データか否かを判定する白紙原稿判定処理（白紙判定処理）を行う場合である。その他の構成及び処理は実施形態１と同一であるため説明を省略する。また、以下の説明では、実施形態１で説明した図を適宜参照しながら説明を進める。
【００６３】
従来から原稿が白紙であるか否かを判定する白紙原稿判定機能を有する機種は存在し、読み取った原稿が白紙原稿であった場合には、読み取った原稿の画像データを保存しないようにして、ハードディスク等の記憶容量の節約に役立っている。この白紙原稿判定機能は、読み取った原稿の画像データを２値化した２値画像データを作成し、作成された２値画像データを左から右、上から下へ走査し、白画素が黒画素に変化した数と、黒画素が白画素に変化した数とをカウントし、そのカウント値が所定の閾値以下である場合に、原稿が白紙であると判定する方法（特開平１０−２２９４８４号公報）や作成された２値画像データ中の黒画素が所定の割合以下である場合に白紙であると判定する方法（特開平０６−１４１１２６号公報）がある。
【００６４】
ここで、上記従来の白紙原稿判定方法では原稿中にしわが含まれている場合、白紙原稿であっても白紙ではないと誤判定されることがある。また、上記２値画像データによる白紙原稿判定方法では、原稿中のしわ部分の影が黒画素と判定されてしまう。これは、白紙であってもしわを多く含む原稿は白紙ではないと判定されてしまうためである。また、特許文献１のように、原稿に生じたしわを矯正する装置では、原稿を押圧する部材が必要となるために高価になる。
【００６５】
そこで、本実施形態は、読み取った原稿の画像データに含まれるしわ領域の影響が少ない、安価な構成の高精度な画像特性の判定としての白紙原稿判定を行うことを目的としている。
【００６６】
図２１は、実施形態３の画像処理部の概略構成を示すブロック図である。図２１において、画像処理部１３は、画像特性の判定処理を行う手段として、原稿種別判定部１９に代えて、白紙原稿判定部２１９を有する。しわ領域検出部１８によるしわ画素の検出が完了した後、白紙原稿判定部２１９によって原稿Ｄが白紙であるか否かの判定が行われる。白紙原稿判定部２１９による白紙原稿の判定はメモリ１５に保存されたしわ画素の位置情報を参照しながら行われ、白紙と判定された画像データはメモリ１５から破棄される。白紙でないと判定された原稿の画像データは、通信部１６を介してホストコンピュータ１７に転送される。また、メモリ１５に保存されたしわ画素の位置情報は白紙原稿判定が完了した後に破棄される。
【００６７】
続いて、図２２のフローを参照して、実施形態３の画像読取装置による画像読取動作について説明する。図２２において、画像読取開始指示を受けると、先ず原稿検知センサ１０により原稿が不図示の原稿台に積載されているか否かを判定する（ステップＳ２２０１）。原稿がないと判定された場合は処理を終了する。また、原稿が原稿台に積載されていると判定された場合、図３の画像読取部１１により原稿の読み取りを開始する（ステップＳ２２０２）。その後、画像処理部１３は、Ａ／Ｄ変換部１２によりＡ／Ｄ変換処理された画像データをメモリ１５に記憶する（ステップＳ２２０３）。また、画像データは、画像処理部１３のしわ領域検出部１８にて図５のステップＳ５０４と同様のしわ領域検出処理が実行され、検出結果であるしわ領域の位置情報がメモリ１５に保存される（ステップＳ２２０４）。その後、画像処理部１３の白紙原稿判定部２１９にて白紙原稿判定処理が実行され（ステップＳ２２０５）、白紙と判定された原稿の画像データはメモリ１５から破棄される（ステップＳ２２０６）。
【００６８】
一方、原稿が白紙ではない場合の画像データは、メモリ１５に記憶された他の画像処理命令に基づき画像処理部１３による処理（例えば、原稿が斜め搬送されたために発生する画像データの歪みを補正する処理等）が実行される（ステップＳ２２０７）。その後、通信部１６を介して外部制御部３０２へ出力されて（ステップＳ２２０８）、ホストコンピュータ１７のハードディスクに保存される。上記ステップＳ２２０１からステップＳ２２０８の動作を、積載された原稿がなくなるまで繰り返し実行する。
【００６９】
次に、図２３のフローを参照して、図２２のステップＳ２２０５における白紙原稿判定処理について説明する。本実施形態の白紙原稿判定部２１９は、２値画像を左から右、上から下に走査し、白画素が黒画素に変化した数と白画素が黒画素に変化した数とをカウントして白紙原稿判定を行う。
【００７０】
図２３において、先ず左から右、上から下に読み取った原稿の画像データの各画素を、画素の明度値が閾値以上ならば白画素に、閾値未満ならば黒画素に変換することにより、原稿から読み取った画像データから２値画像を作成する（ステップＳ２３０１）。ステップＳ２３０１で作成された２値画像を、左から右、上から下へ注目画素Ｎをずらし、全画素走査しながら白紙原稿判定を行う。注目画素Ｎは当該画像データ上の座標（ｘ，ｙ）にあるとし、Ｎが画像データ上の左端の画素であった場合は以降の処理を行わず、ステップＳ２３０８へ進む（ステップＳ２３０２）。ステップＳ２３０８では、白紙原稿判定に使用しなかった画素の数として未使用画素数Ｈをインクリメントする。ステップＳ２３０３では注目画素Ｎが、上記しわ画素判定処理においてしわ画素であると判定され、メモリ１５に記憶されている位置情報に合致している場合にはステップＳ２３０８へ、そうでない場合にはステップＳ２３０４へ進む。
【００７１】
Ｎが黒画素で、Ｎの１つ前の隣接する画素Ｎ−１（座標が（ｘ−１，ｙ）である画素を示す）がしわ画素であった場合（ステップＳ２３０４でＹＥＳ）には画素の色が変化したと判定して、変化数Ｂをインクリメントする（ステップＳ２３０７）。また、Ｎが黒画素で隣接する画素Ｎ−１が白画素であった場合（ステップＳ２３０５でＹＥＳ）又はＮが白画素でＮ−１が黒画素であった場合（ステップＳ２３０６でＹＥＳ）には画素の色が変化したと判定して、変化数Ｂをインクリメントする（ステップＳ２３０７）。その後、ステップＳ２３０９で注目画素Ｎが画像の最後の画素（Ｎ（ｘｍａｘ，ｙｍａｘ））になるまでステップＳ２３１０〜Ｓ２３１２のいずれかを経由して、ステップＳ２３０２からＳ２３０７までの処理を繰り返し、全画素を走査し終えたらステップＳ２３１３へ進む。
【００７２】
ステップＳ２３１３では全画素数から白紙原稿判定に使用しなかった未使用画素数Ｈを差し引いた画素数が０であるか判定する。０である場合、原稿には左端の画素を除いてしわ画素しかないと考えられるため、原稿は白紙として判定される。それ以外であれば、ステップＳ２３１４に進む。ステップＳ２３１４では、変化数Ｂが判定に用いた画素数(全画素の数から未使用画素数Ｈを引いた数)に対して予め定められた白紙判定閾値Ｊ以下であるか判定する。閾値Ｊ以下である場合、原稿を白紙と判定し図２２のステップＳ２２０６に進んで画像データを破棄し、それ以外では原稿を白紙でないと判定し図２２のステップＳ２２０７へ進む。
【００７３】
なお、上記しわ領域検出処理、白紙原稿判定処理をスキャナ制御部３０１ではなく、外部制御部３０２で実行しても良い。
【００７４】
本実施形態によれば、白紙原稿判定を行う前にしわ領域の検出を行い、検出されたしわ部分を白紙原稿判定に使用しないので、原稿中のしわ部分による誤判定を低減でき、安価で精度の高い白紙原稿判定を実現することができる。
【００７５】
上記各実施形態では、スキャナ制御部３０１で作成された画像データは通信部１６を介してホストコンピュータ１７に送られ、ホストコンピュータ１７のハードディスクに保存されるものと説明したが、画像データの保存先としてはハードディスクに限らない。例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ等の光ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等の記憶媒体装置を用いてもよい。
【００７６】
尚、本発明は、上述した各フローによる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムや当該プログラムを格納したコンピュータ可読記憶媒体としても適用可能である。この場合、上述した各フローによる処理を実行するコンピュータプログラムが格納された記憶媒体を、画像読取装置のコンピュータに供給して、当該コンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して上記処理を実行する。また、本発明の上述した各フローによる処理の一部または全てを、ハードウエア又はソフトウエアによる処理に置き替えてもよい。また、画像読取装置に接続したホストコンピュータ１７等のホスト装置において、本発明の処理の一部または全てを行ってもよい。この場合は、画像読取装置とホスト装置を含む画像読取システムが本発明の画像読取装置に相当する。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】３ラインイメージセンサによる画像読取時のセンサ周辺の断面図である。
【図２】本発明に係る実施形態の画像読取装置の概略的な構成を示す側断面図である。
【図３】スキャナ制御部及び外部制御部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】画像処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図５】実施形態１による画像読取動作を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ５０４におけるしわ領域検出処理を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ６０１における原稿の背景明度値の検出処理を説明する図である。
【図８】図６のステップＳ６０１における原稿の背景明度値の検出処理を説明する図である。
【図９】背景明度値の検出処理において最大値となる点（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）を検出する処理を示すフローチャートである。
【図１０】しわの影響による明度むらを説明する図である。
【図１１】しわの影響による明度むらを説明する図である。
【図１２】図６のステップＳ６０４における尾根画素の判定処理を説明する図である。
【図１３】尾根画素の位置を検出する処理を示すフローチャートである。
【図１４】画像上の注目画素（ｘ，ｙ）からＳ画素離れた画素位置を説明する図である。
【図１５】図６のステップＳ６０４におけるしわ領域判定処理を示すフローチャートである。
【図１６】実施形態１の原稿種別判定処理を示すフローチャートである。
【図１７】実施形態１の原稿種別判定処理においてカラー画素又は白黒画素を判定するための判定曲線を例示する図である。
【図１８】実施形態２による原稿種別判定処理を示すフローチャートである。
【図１９】実施形態２の原稿種別判定処理においてカラー画素又は白黒画素を判定するための判定曲線を例示する図である。
【図２０】実施形態２の原稿種別判定処理においてカラー画素又は白黒画素を判定するための判定曲線を例示する図である。
【図２１】実施形態３の画像処理部の概略構成を示すブロック図である。
【図２２】実施形態３による画像読取動作を示すフローチャートである。
【図２３】図２２のステップＳ２２０５における白紙原稿判定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７８】
１  画像読取装置
２  ピックアップローラ
３  給送ローラ
４  分離ローラ
５  レジストローラ
６ａ，６ｂ  コンタクトガラス
７ａ，７ｂ  ラインイメージセンサ
８  搬送ローラ
９  白板
１０  原稿検知センサ
１１  画像読取部
１２  Ａ／Ｄ変換部
１３  画像処理部
１４  ＣＰＵ
１５  メモリ
１６  通信部
１７  ホストコンピュータ
１８  しわ領域検出部
１９  原稿種別判定部
２０  シェーディング補正部
２１  バスライン
３３  第１画像読取部
３４  第２画像読取部
２１９  白紙原稿判定部
３０１  スキャナ制御部
３０２  外部制御部
Ｄ  原稿
ＳＲ  Ｒ成分読み取りセンサ
ＳＧ  Ｇ成分読み取りセンサ
ＳＢ  Ｂ成分読み取りセンサ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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