(57)【要約】【課題】  画像単体だけを用いて、確実に不純物の判定を行うことが、特にランダムに発生する用紙内の不純物では難しかった。この結果、不要な不純物の画像が残存してしまうという問題があった。【解決手段】  文字として判断されたオブジェクトのうち、サイズが一定以下で、他のオブジェクトから孤立しているものを不純物として判定することにより、文字と不純物との判定を確実に行うことを可能とする。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読み取り時に、読み取った画像データが含有する不純物を検出する画像読み取り装置であって、
入力原稿の画像データを読み取る画像入力部（１００，Ｓ２０１）と、
読み取った画像データ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出部（１０２，Ｓ２０２）と
検出した各オブジェクトのサイズを測定するサイズ測定部（１０３，Ｓ２０３）と
検出した各オブジェクトが他のオブジェクトから離れた位置にあるかどうかを判定する孤立判定部（１０４，Ｓ２０４）と
前記サイズ検出部の検出結果と前記孤立判定部の判定結果とを参照して、オブジェクトが不純物であるかどうかを判断する総合判定部（１０５，Ｓ２０５，Ｓ２０６）と
を備えることを特徴とする画像読み取り装置。
【請求項２】
前記オブジェクト検出部は、前記画像データに対して像域分離処理を施すことによって像域信号を生成した画素の集合体をオブジェクトとすることを特徴とする
請求項１に記載の画像読み取り装置。
【請求項３】
前記オブジェクト検出部は、前記画像データに対して二値化処理を施すことによってバイナリ信号を生成した画素の集合体をオブジェクトとすることを特徴とする
請求項１に記載の画像読み取り装置。
【請求項４】
前記サイズ測定部、及び、前記孤立判定部は、処理の注目画素を中心とした、３つ以上の同心円状に分割したエリア（６０２，６０３，６０４）毎にオブジェクトに含まれる画素をカウントすることを特徴とする
請求項１に記載の画像読み取り装置。
【請求項５】
画像読み取り時に、読み取った画像データが含有する不純物を検出する画像読み取り方法であって、
入力原稿の画像データを読み取る画像入力手段（１００，Ｓ２０１）と
読み取った画像データ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出手段（１０１，Ｓ２０２）と
検出した各オブジェクトのサイズを測定するサイズ測定手段（１０２，Ｓ２０３）と
検出した各オブジェクトが他のオブジェクトから離れた位置にあるかどうかを判定する孤立判定手段（１０３，Ｓ２０４）と
前記サイズ検出手段の検出結果と前記孤立判定手段の判定結果とを参照して、オブジェクトが不純物であるかどうかを判断する総合判定手段（１０４，Ｓ２０５，Ｓ２０６）と
を備えることを特徴とする画像読み取り方法。
【請求項６】
前記オブジェクト検出手段は、前記画像データに対して像域分離処理を施すことによって像域信号を生成した画素の集合体をオブジェクトとすることを特徴とする
請求項５に記載の画像読み取り方法。
【請求項７】
前記オブジェクト検出手段は、前記画像データに対して二値化処理を施すことによってバイナリ信号を生成した画素の集合体をオブジェクトとすることを特徴とする
請求項５に記載の画像読み取り方法。
【請求項８】
前記サイズ測定手段、及び、前記孤立判定手段は、処理の注目画素を中心とした、３つ以上の同心円状に分割したエリア（６０２，６０３，６０４）毎にオブジェクトに含まれる画素をカウントすることを特徴とする
請求項５に記載の画像読み取り方法。
【請求項９】
画像読み取り時に、読み取った画像データが含有する不純物を検出する画像読み取り方法であって、
入力原稿の画像データを読み取る画像入力手段（１００，Ｓ２０１）と
読み取った画像データ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出手段（１０１，Ｓ２０２）と
検出した各オブジェクトのサイズを測定するサイズ測定手段（１０２，Ｓ２０３）と
検出した各オブジェクトが他のオブジェクトから離れた位置にあるかどうかを判定する孤立判定手段（１０３，Ｓ２０４）と
前記サイズ検出手段の検出結果と前記孤立判定手段の判定結果とを参照して、オブジェクトが不純物であるかどうかを判断する総合判定手段（１０４，Ｓ２０５，Ｓ２０６）と
を備えることを特徴とする画像読み取り方法を実行可能なプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、用紙内または用紙上に含まれる不純物、及び、用紙の読み取り部分に付着した不純物を、検知するための画像読み取り装置において、正確な検知を実施するためのものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、画像読み取り装置に関し、さらに詳しくは、画像読み取り装置において読み取った画像より正確に不純物の検知を行うアルゴリズムに関するものである。
【０００３】
従来、電子写真式プリンタ等の画像読み取り装置において、ランニングコストの低減と環境負荷の低減を目指して、高品質な用紙ではなく、特に再生紙のような、低廉で品質の若干落ちる用紙が用いられることが一般的になりつつある。さらに一連の再生紙比率偽装問題が明るみになるに至り、以前よりも同じコストの用紙においても品質が低くなる傾向にある。低品質の用紙は、用紙全体の平均的な白色度が下がるとともに、用紙内の不純物の含有比率が高まる特徴を持つ。この結果、ドキュメントリーダを初めとする画像読み取り装置における、画像内の不純物の検知技術もより高性能なものが求められている。
【０００４】
一方、画像読み取り装置における、用紙内不純物を初めとしてゴミや汚れの低減・除去を目指した検知技術は、従来、多く提唱されている。
【０００５】
例えば、画像読み取り装置上の不純物を検知するアルゴリズムとして、複数のラインセンサにおける画像を比較し、画像内のオブジェクトがゴミや汚れによるものなのか、それとも原稿内に存在する印字されたオブジェクトなのかを判断する技術がある（特許文献１参照）。また、基準となる白紙や白板を読み込ませることによって、予め画像読み取り装置上の不純物を検知し、実際の原稿を読み込ませる際には、画像内から汚れの部分を取り除き、なおかつ補間するような技術がある（特許文献２参照）。また、画像データだけから、座標情報を算出し、ゴミを検知する技術もある（特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2010-171924号公報
【特許文献２】特開2005-64913号公報
【特許文献３】特開平9-83805号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１のような技術は、RGBセンサによる読み取りのような、複数のセンサで原稿を読み取り、複数の読み取った画像を統合して利用するような構成の画像読み取り装置において、なおかつシートフィード機能を用いたケースのみ適用可能なものであり、単一のセンサによる読み取りの場合は適用不可能である。
【０００８】
また、特許文献１、及び、特許文献２とも、用紙内または用紙上に含まれる不純物は想定の対象としておらず、原稿読み取り装置上に付着しているゴミや汚れの低減・除去を目的としている。前述のような低品質の用紙において含まれる不純物は、不純物の出現頻度や形状もランダムであり、これらの技術は適用できない。特に白紙を基準として用いる場合、その白紙内に不純物が含まれる場合は、不純物の検知機能が不整合を起こす可能性がある。
【０００９】
特許文献３では、上述の２件のような、予備動作や、統合前の画像データを必要とせず、画像データ単体だけを用いてゴミ検知を行うものであるが、この技術の場合、用紙内の不純物と小さなポイント数の文字（例えば、算用数字の小数点や、英文のピリオド・カンマ等）とを見分けることができず、ごみを検出できなかったり、小ポイントの文字をごみと誤検知して消してしまったりという問題が生じる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は斯様な問題を解決することを目的としている。
【００１１】
すなわち本発明によれば、画像読み取り時に、読み取った画像データが含有する不純物を検出する画像読み取り装置であって、入力原稿の画像データを読み取る画像入力部と、読み取った画像データ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出部と、検出した各オブジェクトのサイズを測定するサイズ測定部と、検出した各オブジェクトが他のオブジェクトから離れた位置にあるかどうかを判定する孤立判定部と、前記サイズ検出部の検出結果と前記孤立判定部の判定結果とを参照して、オブジェクトが不純物であるかどうかを判断する総合判定部とを備えることを特徴とする画像読み取り装置を提供することが可能となる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像読み取り装置により読み取った画像データのみを用いて、精度の高い不純物検知を実現することが可能となる。特に、用紙内に含まれているような不純物を検知する場合に有効であり、不純物と小ポイントの文字との誤検知を防ぐことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態のブロック図
【図２】実施例１の動作フロー
【図３】オブジェクト
【図４】実施例１における不純物判定条件
【図５】実施例２の動作フロー
【図６】注目画素に対する、近接・内郭・外郭エリア
【図７】実施例２における不純物判定条件
【図８】図７の判定条件を表したグラフ
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
【００１５】
以下、本発明に関わる実施形態は、スキャン機能等の画像読み取りを行う機能を有するドキュメントリーダとして説明する。しかし、電子写真式複合機や、インクジェット式複合機のような、他の画像読み取りを含む機能、例えばコピー機能やFAX機能を有する画像読み取り装置にも適用可能である。
【００１６】
［実施例１］
図１は、本発明の画像読み取り装置に関わる構成の一実施形態の構成を示すブロック図である。１００は本実施形態における、画像読み取り装置であり、１１１は画像読み取り装置全体の制御を行う主制御部、１１２は画像データ、及び、それに付随する情報を記憶する記憶部、１１３は操作者からの命令受信、及び、操作者への情報表示を行う操作部である。また、１０１は原稿の画像を電子画像データとして入力する画像入力部、１０２は画像データ内のオブジェクトを検出するオブジェクト検出部、１０３は検出したオブジェクトのサイズを測定するサイズ測定部、１０４は検出したオブジェクトの周囲からの孤立度合いを判定する孤立判定部、１０５はオブジェクトが不純物であるかどうかを総合的に判定する総合判定部、１０６は総合判定部の判定結果に基づき最適な画像処理を実施する画像処理部、である。
【００１７】
図２に、本実施形態における動作フローを示す。以下これらの図を用いて説明する。
【００１８】
ステップ２０１において、画像入力部１０１によって操作者によって操作部１１３を介して画像読み取りの対象となる画像データが入力する。入力画像は記憶部１１２に保存する。
【００１９】
ステップ２０２において、画像データ内のオブジェクトの検出をオブジェクト検出部１０２によって実施する。オブジェクトとはここでは像域分離機能によって判定された、文字判定信号の対象となった画素の集合体のことを指す。図３に入力画像とオブジェクトの例を示す。３１０、３２０、３３０が入力画像であり、それぞれ用紙内不純物、５ポイントの文字の小数点、７ポイントの文字の小数点である。これらの入力画像に対して、３１１、３２１、３３１の白い領域がオブジェクトとして検出された領域であり、３００〜３０３がオブジェクトである。なお、オブジェクトの定義はこの検出方法によるものに限るものではなく、例えば、画像入力部１０１によって入力された画像データを二値化したものや、画像データを微分して取得したエッジ信号、また、他の特性を表す信号であっても有効である。
【００２０】
ステップ２０３において、オブジェクト検出部１０２によって検出された各オブジェクトのサイズの検出をサイズ測定部１０３によって行う。図３においては、オブジェクトに対して画素数のカウントを行うことで、オブジェクト３００は２９画素から、オブジェクト３０２は３２画素から、オブジェクト３０３は８２画素から構成されていることを測定する。測定結果は記憶部１１２が、オブジェクトと関連付けて記憶する。
【００２１】
ステップ２０４において、オブジェクト検出部１０２によって検出された各オブジェクトが、他のオブジェクトから離れて孤立しているかどうかを孤立判定部１０４によって判定する。図３においては、オブジェクト３００、及び、３０３は近隣に別のオブジェクトが存在しないため、孤立したオブジェクトであると判定するが、オブジェクト３０２は、すぐ近くにオブジェクト３０１が存在するため、孤立はしていないと判定する。判定結果は、記憶部１１２が、オブジェクトと関連付けて記憶する。
【００２２】
ステップ２０５、及び、２０６において、サイズ測定部１０３、及び、孤立判定部１０４の結果を参照して、当該オブジェクトが不純物であるかどうかの判定を、総合判定部１０５において行う。ここでは当該のオブジェクトが一定のサイズ以下であって、なおかつ、他のオブジェクトから離れて孤立していると判断された場合に、当該オブジェクトが不純物オブジェクトであると判定を行う。
【００２３】
これは、一定以上のサイズのオブジェクト（例えばオブジェクト３０３）は、不純物としては存在し難く、文字の一部である可能性が極めて高いという判断によるものである。また、一部の小ポイントの文字（例えば、オブジェクト３０２）では不純物（例えば、オブジェクト３００）と同程度のサイズであることがある。しかし、この場合は他の文字（例えば、オブジェクト３０１）と近い距離にあるため孤立度によって不純物であると判定する。この様子を図４にまとめる。
【００２４】
ステップ２０７において、総合判定部１０５によって不純物と判断されたオブジェクトの領域について、画像処理部１０６によって、画像入力部１０１で入力した画像データに対して不純物に適した処理を行う。具体的には、シャープネスを下げたり、濃度を下げたりすることで、不純物を目立たなくさせるかもしくは除去する。
【００２５】
一方、ステップ２０８において、総合判定部１０５によって文字であると判断されたオブジェクトの領域について、画像処理部１０６によって、画像入力部１０１で入力した画像データに対して文字に適した処理を行う。具体的には、シャープネスを上げたり、濃度を上げたりすることで、文字を強調する。
【００２６】
ステップ２０３〜２０８の処理は画像データ内の全てのオブジェクトに対して実行し、ステップ２０９において、ループを抜けるかどうかの判断を行う。
【００２７】
以上の構成により、用紙内に不純物が含まれている場合でも、小ポイントの文字と不純物との区別を高精度に行い、それぞれに最適な画像処理を施すことが可能となる。
【００２８】
［実施例２］
実施例１では、サイズ検出、及び、孤立判定による処理を別個に設け、オブジェクト毎に実施する構成について説明した。しかし、処理構成の簡略化のため、両者を1つにまとめ画素毎に実施する構成も実現可能である。これは特にコピー等のリアルタイム性が重要となる機能の実行時には、画素単位での処理が行われるためこれに適している。本実施例ではこの構成について説明する。
【００２９】
本実施形態の構成を示すブロック図は実施例１と同じく図１を利用する。また、図５に、本実施形態における動作フローを示す。以下これらの図を用いて説明する。
【００３０】
実施例２において特徴的なのは、ステップ５０３〜５０６の処理を画素単位で行う点である。
【００３１】
ステップ５０３において、注目画素の周辺の画素数をサイズ測定部１０３、及び、孤立判定１０４によって、エリアごとにカウントする。図６にエリアを示す。６０１が注目画素、６０２が近接エリア、６０３が内郭エリア、６０４が外郭エリアである。エリア６０２〜６０４それぞれにおいて、オブジェクトの一部である画素が何個あるかをカウントする。
【００３２】
ステップ５０４において、サイズ測定部１０３、及び、孤立判定１０４によってカウントされた画素数を用いて、総合判定部１０５によって、注目画素が不純物の一部であるかどうかの判定を行う。図７に不純物判定の条件の例を示す。この判定条件を用いることにより、注目画素を含むオブジェクトのサイズが一定以下であるかどうか、また、周辺の他のオブジェクトから孤立しているかどうかを一度に判定することができる。この判定条件をグラフに表したものが図８である。
【００３３】
以上の構成により、特にリアルタイム性を重視した機能の実行時でも、画素単位で簡素な構成により、小ポイントの文字と不純物との区別を高精度に行い、それぞれに最適な画像処理を施すことが可能となる。
【符号の説明】
【００３４】
１００  画像読み取り装置      １０１  画像入力部      １０２  オブジェクト検出部
１０３  サイズ測定部      １０４  孤立判定部      １０５  総合判定部
１１１  主制御部      １１２  記憶部      １１３  操作部
【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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