(57)【要約】【課題】特定の不良画像が形成された記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することを目的とする。【解決手段】画像処理装置は、画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された領域を、記録材の搬送方向若しくは搬送方向と交差する交差方向のいずれか一方向を長手方向とする帯状の領域に区画する区画手段と、区画手段により区画された領域であって一方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数する計数手段と、一方向に沿った区画領域のうちの計数手段により計数された黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、領域に存在する黒画素の数に対する割合を条件の一つとして、最多領域に形成された画像が特定の不良画像であるか否かを判定する判定手段と、を備える。【選択図】図４
2018026679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された領域を、記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向のいずれか一方向を長手方向とする帯状の領域に区画する区画手段と、
前記区画手段により区画された領域であって前記一方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数する計数手段と、
前記一方向に沿った区画領域のうちの前記計数手段により計数された黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合を条件の一つとして、当該最多領域に形成された画像が特定の不良画像であるか否かを判定する判定手段と、
を備えた、画像処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上であって、当該最多領域に形成された画像の当該一方向における長さが、予め定められた長さ以上である場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像と判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上である場合であって、当該最多領域に形成された画像の、前記搬送方向若しくは前記交差方向の他方向への散らばりの程度を表す値が、予め定められた値以下である場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像と判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、少なくとも、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数が予め定められた数としての上限値よりも大きい場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定手段は、少なくとも、前記領域に存在する黒画素の数から、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数を減算した数が、予め定められた数としての下限値よりも大きい場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記区画手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、当該領域を、前記搬送方向若しくは前記交差方向の他方向を長手方向とする帯状の領域に区画し、
前記計数手段は、前記区画手段により区画された領域であって前記他方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数し、
前記判定手段は、前記他方向に沿った区画領域のうちの前記黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、前記予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、前記記録材に形成された前記画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記区画手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての下限値以上であって前記予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、当該一方向に沿った区画領域のうちの、当該最多領域と当該最多領域に隣接する一つの区画領域とを統合して新たな一つの区画領域とし、前記他方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、当該領域に存在する黒画素の数に対する割合が、当該予め定められた割合としての下限値以上であって当該予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、当該他方向に沿った区画領域のうちの、当該最多領域と当該最多領域に隣接する一つの区画領域とを統合して新たな一つの区画領域とすることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された当該画像を構成する黒画素の数を計数する計数手段と、
記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向に沿って生じ得る特定の不良画像を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、前記画像が形成された記録材に当該特定の不良画像が存在するか否かを判定する判定手段と、
を備えた、画像処理装置。
【請求項９】
前記判定手段は、前記搬送方向若しくは前記交差方向のいずれか一方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、前記記録材が読み取られた際に検出された領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上である場合に、当該一方向における最多範囲に形成された画像が前記特定の不良画像である可能性があると判定することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、前記搬送方向若しくは前記交差方向のいずれか一方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、前記記録材が読み取られた際に検出された領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上であって、当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数が、前記特定の不良画像を構成する黒画素の数として定められた設定値以上である場合に、当該一方向における最多範囲に形成された画像を当該特定の不良画像と判定することを特徴とする請求項８または９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、少なくとも、予め定められた数としての上限値よりも大きい数の黒画素から構成される画像が前記記録材に形成されている場合に、当該画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、少なくとも、予め定められた数としての下限値よりも大きい数の黒画素から構成される画像が二つ以上前記記録材に形成されている場合に、当該画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記判定手段は、前記搬送方向若しくは前記交差方向のいずれか一方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、前記記録材が読み取られた際に検出された領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合、若しくは、当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数が、前記特定の不良画像を構成する黒画素の数として定められた設定値よりも小さい場合のいずれかの場合であって、且つ、前記搬送方向若しくは前記交差方向の他方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該他方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、当該領域に存在する黒画素の数に対する割合が予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合、若しくは、当該他方向における最多範囲に存在する黒画素の数が、当該特定の不良画像を構成する黒画素の数として定められた設定値よりも小さい場合のいずれかの場合に、前記記録材に形成された画像を当該特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された領域を、記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向のいずれか一方向を長手方向とする帯状の領域に区画する機能と、
区画された領域であって前記一方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数する機能と、
前記一方向に沿った区画領域のうちの計数された黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合を条件の一つとして、当該最多領域に形成された画像が特定の不良画像であるか否かを判定する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１５】
画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された当該画像を構成する黒画素の数を計数する機能と、
記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向に沿って生じ得る特定の不良画像を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、前記画像が形成された記録材に当該特定の不良画像が存在するか否かを判定する機能と、
を実現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、画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ユーザの入力に応じて白紙判定閾値を自動変更することもできるので、ユーザが白紙判定閾値の変更に不慣れであっても、その白紙判定閾値を適切な値に用紙に変更することができる画像読取装置が開示されている。
【０００３】
特許文献２には、原稿の読み取りを行ない、その検出した黒画素数と、ＲＡＭから読み出したしきい値とを比較して、読み取った原稿の黒画素数がＲＡＭから読み出したしきい値より少なかった場合、白紙検出フラグをＲＡＭ内にセットし、白紙原稿を読み取ったと判断する画像読取装置で、原稿をＣＩＳ等で１ライン毎に読み取り、主走査１ラインを４分割したブロックの１つを、そのラインのサンプリングの対象範囲とする黒画素のサンプリングにより、処理量を削減して処理速度を高めていることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−０８０２３１号公報
【特許文献２】特開２００１−１４３０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
画像の読み取りを行う画像処理装置では、複数の記録材から画像を読み取る際に、画像が形成されていない記録材（いわゆる白紙）を検出することが行われる。
しかし、記録材に画像が形成される際に、画像処理装置の汚れ等に起因して、特定の不良画像が形成されていると、画像が形成されていない記録材として認識することができない場合がある。
本発明は、特定の不良画像が形成された記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された領域を、記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向のいずれか一方向を長手方向とする帯状の領域に区画する区画手段と、前記区画手段により区画された領域であって前記一方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数する計数手段と、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記計数手段により計数された黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合を条件の一つとして、当該最多領域に形成された画像が特定の不良画像であるか否かを判定する判定手段と、を備えた、画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記判定手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上であって、当該最多領域に形成された画像の当該一方向における長さが、予め定められた長さ以上である場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像と判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記判定手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上である場合であって、当該最多領域に形成された画像の、前記搬送方向若しくは前記交差方向の他方向への散らばりの程度を表す値が、予め定められた値以下である場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像と判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記判定手段は、少なくとも、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数が予め定められた数としての上限値よりも大きい場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記判定手段は、少なくとも、前記領域に存在する黒画素の数から、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数を減算した数が、予め定められた数としての下限値よりも大きい場合に、当該最多領域に形成された画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記区画手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、当該領域を、前記搬送方向若しくは前記交差方向の他方向を長手方向とする帯状の領域に区画し、前記計数手段は、前記区画手段により区画された領域であって前記他方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数し、前記判定手段は、前記他方向に沿った区画領域のうちの前記黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、前記予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、前記記録材に形成された前記画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか記載の画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記区画手段は、前記一方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての下限値以上であって前記予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、当該一方向に沿った区画領域のうちの、当該最多領域と当該最多領域に隣接する一つの区画領域とを統合して新たな一つの区画領域とし、前記他方向に沿った区画領域のうちの前記最多領域に存在する黒画素の数の、当該領域に存在する黒画素の数に対する割合が、当該予め定められた割合としての下限値以上であって当該予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合に、当該他方向に沿った区画領域のうちの、当該最多領域と当該最多領域に隣接する一つの区画領域とを統合して新たな一つの区画領域とすることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された当該画像を構成する黒画素の数を計数する計数手段と、記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向に沿って生じ得る特定の不良画像を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、前記画像が形成された記録材に当該特定の不良画像が存在するか否かを判定する判定手段と、を備えた、画像処理装置である。
請求項９に記載の発明は、前記判定手段は、前記搬送方向若しくは前記交差方向のいずれか一方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、前記記録材が読み取られた際に検出された領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上である場合に、当該一方向における最多範囲に形成された画像が前記特定の不良画像である可能性があると判定することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記判定手段は、前記搬送方向若しくは前記交差方向のいずれか一方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、前記記録材が読み取られた際に検出された領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値以上であって、当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数が、前記特定の不良画像を構成する黒画素の数として定められた設定値以上である場合に、当該一方向における最多範囲に形成された画像を当該特定の不良画像と判定することを特徴とする請求項８または９記載の画像処理装置である。
請求項１１に記載の発明は、前記判定手段は、少なくとも、予め定められた数としての上限値よりも大きい数の黒画素から構成される画像が前記記録材に形成されている場合に、当該画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか記載の画像処理装置である。
請求項１２に記載の発明は、前記判定手段は、少なくとも、予め定められた数としての下限値よりも大きい数の黒画素から構成される画像が二つ以上前記記録材に形成されている場合に、当該画像を前記特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか記載の画像処理装置である。
請求項１３に記載の発明は、前記判定手段は、前記搬送方向若しくは前記交差方向のいずれか一方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、前記記録材が読み取られた際に検出された領域に存在する黒画素の数に対する割合が、予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合、若しくは、当該一方向における最多範囲に存在する黒画素の数が、前記特定の不良画像を構成する黒画素の数として定められた設定値よりも小さい場合のいずれかの場合であって、且つ、前記搬送方向若しくは前記交差方向の他方向において予め定められた範囲のうちの最も多くの数の黒画素が存在する範囲である当該他方向における最多範囲に存在する黒画素の数の、当該領域に存在する黒画素の数に対する割合が予め定められた割合としての上限値よりも小さい場合、若しくは、当該他方向における最多範囲に存在する黒画素の数が、当該特定の不良画像を構成する黒画素の数として定められた設定値よりも小さい場合のいずれかの場合に、前記記録材に形成された画像を当該特定の不良画像ではない画像と判定することを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか記載の画像処理装置である。
請求項１４に記載の発明は、画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された領域を、記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向のいずれか一方向を長手方向とする帯状の領域に区画する機能と、区画された領域であって前記一方向に沿った区画領域に形成された画像を構成する黒画素の数を計数する機能と、前記一方向に沿った区画領域のうちの計数された黒画素の数が最も多い領域である最多領域に存在する黒画素の数の、前記領域に存在する黒画素の数に対する割合を条件の一つとして、当該最多領域に形成された画像が特定の不良画像であるか否かを判定する機能と、を実現させるためのプログラムである。
請求項１５に記載の発明は、画像が形成された記録材が読み取られた際に検出された当該画像を構成する黒画素の数を計数する機能と、記録材の搬送方向若しくは当該搬送方向と交差する交差方向に沿って生じ得る特定の不良画像を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、前記画像が形成された記録材に当該特定の不良画像が存在するか否かを判定する機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１の発明によれば、特定の不良画像が形成された記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することができる。
請求項２の発明によれば、記録材の一部に偏って形成され且つ特定の不良画像とみなされる長さを有する画像を、特定の不良画像として検出することができる。
請求項３の発明によれば、記録材の一部に偏って形成され且つ黒画素の散らばりの程度が特定の不良画像とみなされる範囲にある画像を、特定の不良画像として検出することができる。
請求項４の発明によれば、少なくとも、特定の不良画像とみなされる画像を構成する黒画素の数よりも多くの黒画素により構成された画像を、特定の不良画像ではない画像として検出することができる。
請求項５の発明によれば、少なくとも、二つ以上の区画領域にそれぞれ画像が形成されている場合に、これらの画像を特定の不良画像ではない画像として検出することができる。
請求項６の発明によれば、記録材の一部に偏ることなく形成されている画像を、特定の不良画像ではない画像として検出することができる。
請求項７の発明によれば、特定の不良画像が隣接する二つの区画領域に及んで形成されている記録材から読み取ったデータを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外するデータとして検出することができる。
請求項８の発明によれば、記録材の特定の箇所に配置された特定の不良画像が形成されている記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することができる。
請求項９の発明によれば、特定の不良画像が一部に偏って形成された記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することができる。
請求項１０の発明によれば、記録材の一部に偏って形成され且つ特定の不良画像を構成するために最低限要する黒画素の数以上の黒画素により構成された画像を、特定の不良画像として検出することができる。
請求項１１の発明によれば、少なくとも、特定の不良画像とみなされる画像を構成する黒画素の数よりも多くの黒画素により構成された画像を、特定の不良画像ではない画像として検出することができる。
請求項１２の発明によれば、少なくとも、黒画素により構成された何らかの画像が二つ以上記録材に形成されている場合に、これらの画像を特定の不良画像ではない画像として検出することができる。
請求項１３の発明によれば、記録材の一部に偏ることなく形成されている画像を、特定の不良画像ではない画像として検出することができる。
請求項１４の発明によれば、特定の不良画像が形成された記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することができる。
請求項１５の発明によれば、記録材の特定の箇所に配置された特定の不良画像が形成されている記録材を、画像が形成されていない記録材として検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態の画像処理装置の構成例を示した図である。
【図２】データ処理部の機能構成例を示したブロック図である。
【図３】白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図４】白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図５】白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図６】白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図７−１】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図７−２】（ｃ）は、図７−１（ｂ）に示した画像において、直線が形成されている領域が、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
【図８】（ａ）は、数字の「１」が描かれた画像および直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図９】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図１０−１】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図１０−２】（ｃ）は、図１０−１（ｂ）に示した画像において、直線が形成されている領域が、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
【図１１−１】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図であり、（ｃ）は、画像データ全体の領域が、主走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図１１−２】（ｄ）は、図１１−１（ｃ）に示した画像において、直線が形成されている領域が、副走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
【図１２−１】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図であり、（ｃ）は、直線が及んでいる二つの領域が統合された状態を示した図である。
【図１２−２】（ｄ）は、図１２−１（ｃ）に示した画像において、直線が形成されている領域が、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
【図１３】第２の実施の形態の白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図１４】第２の実施の形態の白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図１５】第２の実施の形態の白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図１６】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図１７】（ａ）は、三本の直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図１８】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図であり、（ｃ）は、画像データ全体の領域が、主走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【図１９】第３の実施の形態の白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図２０】第３の実施の形態の白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
【図２１】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、（ａ）における破線２１Ａで示した部分を拡大した図である。
【図２２】図２１（ａ）で示した画像について、ｘ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
【図２３】（ａ）は、五本の直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、（ａ）における破線２３Ａで示した部分を拡大した図である。
【図２４】（ａ）は、図２３（ａ）で示した画像について、ｘ座標値に対する黒画素の分布を示した図であり、（ｂ）は、図２３（ａ）で示した画像について、ｙ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
【図２５】（ａ）は、直線が形成されている用紙を示した図であり、（ｂ）は、（ａ）における破線２５Ａで示した部分を拡大した図である。
【図２６】（ａ）は、図２５（ａ）で示した画像について、ｘ座標値に対する黒画素の分布を示した図であり、（ｂ）は、図２５（ａ）で示した画像について、ｙ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜第１の実施の形態＞
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態の画像処理装置１０の構成例を示した図である。
図示するように、画像処理装置１０は、画像処理制御部２０と、ユーザインターフェース部３０と、画像読取部４０と、データ処理部５０と、画像形成部６０とを備える。なお、これらの各機能部はバス７０に接続されており、このバス７０を介してデータの授受を行う。
【００１０】
画像処理制御部２０は、不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）とを備える。ＣＰＵでは、処理プログラムが実行される。ＲＯＭには、各種プログラム、各種テーブル、パラメータ等が記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵによる各種プログラムの実行時におけるワークエリアや、ＣＰＵによる各処理の結果を保持するエリアとして用いられる。これにより、画像処理制御部２０は、画像処理装置１０の各種機能部を制御する。
【００１１】
ユーザインターフェース部３０は、使用者が画像処理装置１０を制御するための命令や設定情報を入力するための入力手段であり、例えばタッチパネルである。ここで、タッチパネルは、各種情報が表示されるディスプレイと、指やスタイラスペン等で接触された位置を検出する位置検出シートとを備える。接触された位置を検出する手段としては、接触による圧力をもとに検出する手段や、接触した物の静電気をもとに検出する手段等、どのようなものが用いられても良い。また、タッチパネルに代えて、ディスプレイ、およびキーボード等を用いても良い。
【００１２】
画像読取部４０は、記録材の一例としての用紙に記録された画像を読み取り、読み取った画像を表す画像データを生成する。画像読取部４０は、所謂スキャナであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ(Charge Coupled Devices)で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ(Contact Image Sensor)で受光するＣＩＳ方式などが用いられる。
ここで、画像読取部４０は、例えば、複数個が並んで配置されたラインセンサ（不図示）を備える。画像は、ラインセンサが並んでいる方向（主走査方向）に沿って読み取られる。ラインセンサによる画像の読み取り操作は、用紙を搬送方向（副走査方向）下流側へ搬送しながら繰り返し行われる。これにより、画像読取部４０は、主走査方向に沿う１ラインずつ画像データを生成する。
【００１３】
データ処理部５０は、画像読取部４０で読み込まれた画像データに対して処理を行う。なお、データ処理部５０の構成については、後に詳述する。
画像形成部６０は、用紙に画像を形成するものである。ここで、画像形成部６０は、所謂プリンタであり、感光体に付着させたトナーを記録媒体に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式などが用いられる。
【００１４】
次に、データ処理部５０の機能構成について説明する。
図２は、データ処理部５０の機能構成例を示したブロック図である。
データ処理部５０は、画像読取部４０により読み取られた用紙が白紙であることを検知する白紙検知部８０と、画像読取部４０により読み込まれた画像データに対して各種画像処理を施し、画像形成部６０に出力する画像処理部９０とを備える。
【００１５】
白紙検知部８０は、白紙を検知するための手法を設定する検知モード設定部８１と、画像読取部４０で読み込まれた画像データの画像を白と黒との二つの階調に変換する（二値化する）画像変換部８２とを備える。
【００１６】
また、白紙検知部８０は、画像データの画像が形成されている領域を区画する区画手段の一例としての領域区画部８３と、領域区画部８３により区画された領域に含まれる画素の数を計数する計数手段の一例としての黒画素数計数部８４とを備える。ここで、画素とは、画像を形成する画素であって、二値化された画像データのうち「黒」である画素（以下、黒画素と称する）を意味する。
また、白紙検知部８０は、黒画素数計数部８４により計数された黒画素の数（以下、黒画素数と称する）を記憶する黒画素数記憶部８５と、用紙が白紙であるか否かを判定するために予め定められた閾値を記憶する閾値記憶部８６とを備える。
【００１７】
また、白紙検知部８０は、黒画素数記憶部８５に記憶された黒画素数等と閾値記憶部８６に記憶された閾値とを比較し、用紙が白紙であるか否か等を判定する判定手段の一例としての判定部８７を備える。
また、白紙検知部８０は、判定部８７により白紙であると判定された用紙の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する除外手段の一例としてのデータ除外部８８とを備える。
【００１８】
検知モード設定部８１は、白紙を検知するための手法として、二種類の検知モードのいずれかに設定可能に設けられている。
一つは、一般的な白紙を検知する手法としての、用紙に形成されている全ての画像を構成する黒画素数から用紙の白紙を検知する白紙検知モードである。
もう一つは、白紙検知モードの手法に加えて、用紙に特定の不良画像の一例としての黒筋としての画像が形成されていることを検知する手法を備えた黒筋検知モードである。
【００１９】
画像読取部４０に汚れが生じていると、用紙を読み取る際に、筋状の不良画像としての黒筋が、副走査方向に沿って用紙に形成されることがある。また、画像形成部６０に汚れや傷が生じていると、用紙に画像を形成する際に、黒筋が、主走査方向や副走査方向に沿って用紙に形成されることがある。本実施の形態では、このような、意図して描画された画像ではない線としての黒筋のみが形成されている画像データを、画像形成の対象から除外する。
【００２０】
そこで、検知モード設定部８１には、黒筋検知モードが設けられている。本実施の形態では、用紙に黒筋のみが形成される場合は用紙の一部に画像が偏って形成されることとなる点に着目し、白紙検知部８０が、黒筋検知モードにおいて、画像データ全体の領域を複数の領域に区画する。そして、白紙検知部８０は、区画された領域に形成されている画像を構成する黒画素数の割合によって、用紙の一部に画像が偏って形成されているか否かを判断する。
【００２１】
また、本実施の形態では、黒筋が長い形状を有することに着目している。白紙検知部８０は、区画された一つの領域を超えて画像が形成されているか否かによって、画像の長さを判断する。
この結果、白紙検知部８０は、画像が、用紙の一部に偏って形成され且つ長い形状を有すると判断した場合に、この画像を黒筋と判断する。そして、黒筋のみが形成されている用紙の画像データを除外する。
付言すると、本実施の形態では、白紙検知部８０が、副走査方向若しくは主走査方向に沿って生じ得る黒筋を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、読み取られた用紙に黒筋が形成されているか否かを判定する。
【００２２】
領域区画部８３は、読み込まれた画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する。また、例として、各領域の間隔がそれぞれ等しくなるように区画する。区画された各領域は、副走査方向を長手方向とする帯状の領域となり、主走査方向にそれぞれ並ぶ。
さらに、領域区画部８３は、副走査方向に延びる境界線で区画された領域の一つを、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけさらに区画する。また、例として、各領域の間隔がそれぞれ等しくなるように区画する。
【００２３】
また、領域区画部８３は、読み込まれた画像データ全体の領域を、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する。また、例として、各領域の間隔がそれぞれ等しくなるように区画する。区画された各領域は、主走査方向を長手方向とする帯状の領域となり、副走査方向にそれぞれ並ぶ。
さらに、領域区画部８３は、主走査方向に延びる境界線で区画された領域の一つを、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけさらに区画する。また、例として、各領域の間隔がそれぞれ等しくなるように区画する。
【００２４】
黒画素数計数部８４は、領域区画部８３により区画された領域に含まれる黒画素数を計数する。
具体的には、画像データ全体の領域から副走査方向に延びる境界線で区画された各領域に含まれる黒画素数を、それぞれ計数する。さらに、副走査方向に延びる境界線で区画された領域の一つから主走査方向に延びる境界線でさらに区画された各領域に含まれる黒画素数を、それぞれ計数する。
また、画像データ全体の領域から主走査方向に延びる境界線で区画された各領域に含まれる黒画素数を、それぞれ計数する。さらに、主走査方向に延びる境界線で区画された領域の一つから副走査方向に延びる境界線でさらに区画された各領域に含まれる黒画素数を、それぞれ計数する。
【００２５】
そして、黒画素数計数部８４は、計数した黒画素数を、各領域の識別情報と共に黒画素数記憶部８５に格納する。これにより、黒画素数記憶部８５には、領域区画部８３により区画された各領域に含まれる黒画素数が記憶される。
【００２６】
閾値記憶部８６には、予め定められた数の下限値としての白紙検知閾値が記憶されている。白紙検知閾値は、用紙が白紙であることを判定部８７により判定するための閾値であり、用紙に形成された全ての画像を構成する黒画素数に対して設定された値である。用紙を読み取って取得された画像データから計数された黒画素数の値が白紙検知閾値以下である場合は、その用紙を白紙と判定する。
【００２７】
また、閾値記憶部８６には、予め定められた数の上限値としての非白紙検知閾値が記憶されている。非白紙検知閾値は、用紙に形成された画像が黒筋ではないことを判定部８７により判定するための閾値である。
付言すると、非白紙検知閾値は、画像データ全体の領域から副走査方向（または主走査方向）に延びる境界線で区画された領域の一つに含まれる黒画素数に対して設定された値である。区画された領域の一つに含まれる黒画素数の値が非白紙検知閾値よりも大きい場合は、その用紙を白紙ではないと判定する。
【００２８】
また、閾値記憶部８６には、予め定められた割合の上限値としての偏在検知閾値が記憶されている。偏在検知閾値は、画像データ全体のうち、領域区画部８３により区画された一つの領域に黒画素が偏って含まれていることを、判定部８７により判定するための閾値である。
付言すると、偏在検知閾値は、領域区画部８３により副走査方向（または主走査方向）に延びる境界線で区画された領域のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域に存在する黒画素数と、画像データ全体に含まれる黒画素数とを対比する。そして、後者に対する前者の割合に対して設定された値である。この割合が偏在検知閾値以上である場合は、その用紙に形成されている画像が黒筋である可能性があるものと判定する。
【００２９】
また、閾値記憶部８６には、部分検知閾値が記憶されている。部分検知閾値は、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線でそれぞれ区画された一つの領域に形成されている画像が黒筋の一部である可能性があるか否かを判定部８７により判定するための閾値である。
付言すると、部分検知閾値は、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線でそれぞれ区画された一つの領域に含まれている黒画素数に対して設定された値である。それぞれ区画された一つの領域に含まれている黒画素数が部分検知閾値以上である場合は、その領域に形成されている画像が黒筋の一部である可能性があるものと判定する。
【００３０】
また、閾値記憶部８６には、あらかじめ定められた長さとしての長さ検知閾値が記憶されている。長さ検知閾値は、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域に形成されている画像が、黒筋とみなされる長さか否かを判定部８７により判定するための閾値である。
付言すると、長さ検知閾値は、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域が副走査方向（または主走査方向）に連続する数に対して設定された値である。この連続する数が長さ検知閾値以上である場合は、連続する領域に形成されている画像が、黒筋とみなされる長さを有していると判定する。
【００３１】
判定部８７は、白紙であると判定した用紙の画像データを識別する情報を、データ除外部８８に通知する。
データ除外部８８は、判定部８７により白紙であると判定された用紙の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する。
【００３２】
画像処理部９０では、入力される画像データに色補正や階調補正等の各種画像処理を施している。例えば、画像読取部４０で読み込まれた画像データのうちの、データ除外部８８により除外されていない画像データに各種画像処理を施し、画像形成部６０に出力している。
【００３３】
図３〜図６は、白紙検知部８０が、読み取られた用紙が白紙であるか否かを判定する白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
まず、図３に示すように、白紙検知部８０は、検知モード設定部８１が黒筋検知モードに設定されているか否かを判断する（ステップ３０１）。
【００３４】
黒筋検知モードが設定されていない場合（ステップ３０１でＮＯ）、検知モード設定部８１は、白紙検知モードに設定されている。
この場合、画像変換部８２が、白紙か否かの判定を行う対象となる用紙の画像を二値化し、続いて、黒画素数計数部８４が、用紙に形成されている全ての画像を構成する黒画素数を計数する（ステップ３０２）。計数された黒画素数は、黒画素数記憶部８５に記憶される。
【００３５】
そして、判定部８７は、用紙に形成されている全ての画像を構成する黒画素数が、閾値記憶部８６に記憶されている白紙検知閾値以下であるか否かを判断することにより、用紙が白紙であるか否かを判定する（ステップ３０３）。
【００３６】
黒画素数が白紙検知閾値よりも大きい場合（ステップ３０３でＮＯ）、判定部８７は、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３０４）。
黒画素数が白紙検知閾値以下である場合（ステップ３０３でＹＥＳ）、判定部８７は、用紙が白紙であると判定する（ステップ３０５）。
データ除外部８８は、白紙であると判定された用紙の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（ステップ３０６）。
【００３７】
そして、白紙検知モードにより用紙が白紙であるか否かの判定がされると、判定された用紙が、白紙検知処理の対象となる用紙の最終ページであるか否かが判断される（ステップ３０７）。
判定された用紙が最終ページでない場合（ステップ３０７でＮＯ）、白紙検知部８０は、次ページの用紙について、ステップ３０２以降の処理を実行する。
また、最終ページである場合（ステップ３０７でＹＥＳ）は、白紙検知部８０の白紙検知モードによる白紙検知処理が終了する。
【００３８】
一方で、検知モード設定部８１が黒筋検知モードに設定されている場合（ステップ３０１でＹＥＳ）、図４に示すように、画像変換部８２が、白紙か否かの判定を行う対象となる用紙の画像を二値化する（ステップ３０８）。この点は、白紙検知モードによる処理と同様の処理である。
【００３９】
続いて、領域区画部８３は、読み込まれた画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する（ステップ３０９）。
そして、黒画素数計数部８４は、区画された各領域に含まれる黒画素数を計数する（ステップ３１０）。領域ごとに計数された黒画素数は、各領域の識別情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【００４０】
続いて、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数を算出する。そして、算出した黒画素数が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ３１１）。
【００４１】
判定部８７は、算出した黒画素数が白紙検知閾値以下であると判断した場合（ステップ３１１でＹＥＳ）、読み取った用紙が白紙であると判定する（ステップ３１２）。
また、判定部８７は、算出した黒画素数が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ３１１でＮＯ）、区画された領域のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域を特定する（ステップ３１３）。そして、特定した領域に存在する黒画素数が、閾値記憶部８６に記憶されている非白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ３１４）。
【００４２】
判定部８７は、特定した領域に存在する黒画素数が、非白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ３１４でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３１５）。
すなわち、最も多くの黒画素数が含まれている領域に存在する黒画素数が非白紙検知閾値よりも大きい場合、この領域には、黒筋とみなされる画像を構成する黒画素数よりも多くの黒画素数が含まれている。したがって、判定部８７は、この特定した領域に形成されている画像を不良画像ではない画像とみなし、用紙が白紙ではないと判定する。
【００４３】
また、特定した領域に存在する黒画素数が、非白紙検知閾値以下である場合（ステップ３１４でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、特定した領域に存在する黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。そして、算出した割合が、閾値記憶部８６に記憶されている偏在検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ３１６）。
【００４４】
判定部８７は、算出した割合が偏在検知閾値以上であると判断した場合（ステップ３１６でＹＥＳ）、ステップ３１３で特定した領域に形成された画像が黒筋である可能性があると判定する。この場合、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、ステップ３１３で特定した領域に存在する黒画素数を減算する。そして、減算した値が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ３１７）。
【００４５】
判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ３１７でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３１８）。
すなわち、減算した値が白紙検知閾値よりも大きい場合、区画された領域のうちの二つ以上の領域に画像が形成されていることとなる。
この場合、判定部８７は、用紙に形成されている各々の画像を不良画像ではない画像とみなし、用紙が白紙ではないと判定する。
【００４６】
また、減算した値が白紙検知閾値以下である場合（ステップ３１７でＹＥＳ）、区画された領域の一つが、主走査方向に延びる境界線でさらに区画される。この処理については、後に詳述する。
【００４７】
一方、ステップ３１６で算出した割合が、偏在検知閾値よりも少ないと判断された場合（ステップ３１６でＮＯ）、少なくとも、副走査方向に沿って黒筋は形成されていないと判断される。
すなわち、用紙に黒筋のみが形成される場合、画像データ全体を構成する黒画素は、黒筋が形成される領域に偏って含まれることとなる。
したがって、偏在検知閾値以上の黒画素数の割合を有する領域が存在しない場合、黒画素は、副走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうちのいくつかに含まれている。よって、各領域に形成されている画像は、黒筋とは判断されず、副走査方向に沿って黒筋は形成されていないと判断される。
【００４８】
そこで、この場合、白紙検知部８０は、区画する領域の形を変更し、黒筋が主走査方向に沿って形成されているか否かを判断する。
具体的には、図５に示すように、領域区画部８３が、画像データ全体の領域を、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する（ステップ３１９）。そして、黒画素数計数部８４は、区画された各領域に含まれる黒画素数を計数する（ステップ３２０）。領域ごとに計数された黒画素数は、各領域の識別情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【００４９】
続いて、判定部８７は、主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域を特定する（ステップ３２１）。そして、特定した領域に存在する黒画素数が、非白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ３２２）。
判定部８７は、特定した領域に存在する黒画素数が、非白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ３２２でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３２３）。
【００５０】
また、特定した領域に存在する黒画素数が、非白紙検知閾値以下と判断された場合（ステップ３２２でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、特定した領域に存在する黒画素数の、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数に対する割合を算出する。そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ３２４）。
【００５１】
判定部８７は、算出した割合が偏在検知閾値よりも少ないと判断した場合（ステップ３２４でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３２５）。
すなわち、この場合、黒画素は、主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうちのいくつかに含まれている。また、黒画素は、上記の通り、副走査方向に延びる境界線で区画された各領域のいくつかにも含まれている。したがって、画像は、用紙の一部に偏って形成されていない。
よって、各領域に形成されている画像は、黒筋とは判断されず、用紙が白紙ではないと判定される。
【００５２】
また、算出した割合が偏在検知閾値以上であると判断された場合（ステップ３２４でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、ステップ３２１で特定した領域に存在する黒画素数を減算する。そして、減算した値が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ３２６）。
【００５３】
判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ３２６でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３２７）。
また、減算した値が白紙検知閾値以下であると判断された場合（ステップ３２６でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
【００５４】
具体的には、図６に示すように、領域区画部８３が、図５におけるステップ３２１で特定した領域を、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけさらに区画する（ステップ３２８）。
そして、黒画素数計数部８４は、主走査方向に延びる境界線および副走査方向に延びる境界線で区画された各領域に含まれる黒画素数を計数する（ステップ３３０）。領域ごとに計数された黒画素数は、黒画素数記憶部８５に記憶される。
【００５５】
また、図４におけるステップ３１７でＹＥＳと判断された場合、領域区画部８３が、図４におけるステップ３１３で特定した領域を、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけさらに区画する（ステップ３２９）。
そして、黒画素数計数部８４は、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線で区画された各領域に含まれる黒画素数を計数する（ステップ３３０）。領域ごとに計数された黒画素数は、各領域の識別情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【００５６】
そして、判定部８７は、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が存在するか否かを判断する（ステップ３３１）。
【００５７】
判定部８７は、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が存在しないと判断した場合（ステップ３３１でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３３２）。
【００５８】
すなわち、判定部８７は、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域に形成されている画像を、黒筋の一部である可能性があるものと判定する。
そのため、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が存在しない場合、判定部８７は、黒筋の一部である可能性がある画像は、用紙に形成されていないものと判定する。したがって、用紙が白紙ではないと判定される。
【００５９】
また、副走査方向に延びる境界線および主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が存在すると判断された場合（ステップ３３１でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域が連続する数が、長さ検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ３３３）。
【００６０】
ここで、図５におけるステップ３２６の処理結果としてＹＥＳと判断されたことによりステップ３３１の処理が行われる場合、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が主走査方向に連続する数と長さ検知閾値とが比較される。
また、図４におけるステップ３１７の処理結果としてＹＥＳと判断されたことによりステップ３３１の処理が行われる場合、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が副走査方向に連続する数と長さ検知閾値とが比較される。
【００６１】
判定部８７は、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が連続する数が、長さ検知閾値よりも少ないと判断した場合（ステップ３３３でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ３３４）。
【００６２】
一般的に、画像処理装置１０の汚れ等に起因して発生する黒筋は、用紙の主走査方向または副走査方向に沿って連続的に用紙に形成される。
そのため、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が連続する数が、長さ検知閾値よりも少ない場合、判定部８７は、この領域に形成されている画像が、黒筋としての長さを有していないと判断する。したがって、この画像を、不良画像としての黒筋とは異なる画像と判断し、用紙が白紙ではないと判定する。
【００６３】
また、判定部８７は、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれる領域が連続する数が、長さ検知閾値以上であると判断した場合（ステップ３３３でＹＥＳ）、この連続する領域に形成されている画像を黒筋と判断し、用紙が白紙であると判定する（ステップ３３５）。
データ除外部８８は、白紙であると判定された用紙の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（ステップ３３６）。
【００６４】
そして、黒筋検知モードにより用紙が白紙であるか否かの判定がされると、判定された用紙が、白紙検知処理の対象となる用紙の最終ページであるか否かが判断される（ステップ３３７）。
判定された用紙が最終ページでない場合（ステップ３３７でＮＯ）、白紙検知部８０は、次ページの用紙について、図４におけるステップ３０８以降の処理を実行する。
また、最終ページである場合（ステップ３３７でＹＥＳ）、白紙検知部８０の黒筋検知モードによる白紙検知処理が終了する。
【００６５】
図７−１（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ１と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ１と称する）を示した図である。また、図７−１（ｂ）は、用紙Ｐ１を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。また、図７−２（ｃ）は、図７−１（ｂ）に示した画像において、区画された領域のうち直線Ｇ１が形成されている領域が、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
用紙Ｐ１に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図４、図６に示したフローチャートに従って説明する。
【００６６】
なお、図７−１（ａ）に示す用紙Ｐ１に形成されている直線Ｇ１を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であるものとする。また、以下に示す実施例では、偏在検知閾値を０．９５とし、長さ検知閾値を６とする。
また、以下に示す白紙検知処理の説明では、黒筋検知モードによる白紙検知処理についてのみ説明する。
【００６７】
まず、画像変換部８２が、用紙Ｐ１の画像を二値化する（図４のステップ３０８）。
続いて、領域区画部８３は、用紙Ｐ１を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する（図４のステップ３０９）。以下に示す実施例では、図７−１（ｂ）に示すように、全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で８等分される。
【００６８】
ここで、以下に示す実施例では、副走査方向に延びる境界線で８等分に区画された各領域の名称を領域Ｓ１〜領域Ｓ８とする。付言すると、図中左側最端に位置する領域を領域Ｓ１、領域Ｓ１の図中右隣に位置する領域を領域Ｓ２、そのさらに右隣に位置する領域を領域Ｓ３・・・として、図中右側最端に位置する領域を領域Ｓ８とする。この場合、直線Ｇ１は、領域Ｓ７に形成されている。
【００６９】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１〜領域Ｓ８の各々に含まれる黒画素数を計数する（図４のステップ３１０）。
二値化された画像には、直線Ｇ１を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ１を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１１でＮＯ）。
【００７０】
また、領域Ｓ７以外の領域には画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ７に特定される（図４のステップ３１３）。そして、特定された領域Ｓ７に形成されている直線Ｇ１を構成する黒画素数は、上記の通り、非白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１４でＹＥＳ）。
【００７１】
続いて、特定された領域Ｓ７に含まれる黒画素数と、領域Ｓ１から領域Ｓ８までの全ての領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図４のステップ３１６でＹＥＳ）。
【００７２】
また、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｓ７に含まれる黒画素数を減算すると、この減算値は０である。この値は、白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１７でＹＥＳ）。
【００７３】
続いて、領域区画部８３は、図７−２（ｃ）に示すように、図４のステップ３１３で特定された領域Ｓ７を、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけさらに区画する（図６のステップ３２９）。以下に示す実施例では、領域Ｓ７が、主走査方向に延びる境界線で８等分される。
【００７４】
ここで、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された各領域の名称を領域Ｓ７−１〜領域Ｓ７−８とする。付言すると、図中上側最端に位置する領域を領域Ｓ７−１、領域Ｓ７−１の図中下隣に位置する領域を領域Ｓ７−２、そのさらに下隣に位置する領域を領域Ｓ７−３・・・として、図中下側最端に位置する領域を領域Ｓ７−８とする。この場合、直線Ｇ１は、領域Ｓ７−１から領域Ｓ７−８にわたって形成されている。
また、領域Ｓ７−１〜領域Ｓ７−８の各領域には、それぞれ、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれているものとする。
【００７５】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ７−１〜領域Ｓ７−８の各領域に含まれる黒画素数を計数する（図６のステップ３３０）。
すると、領域Ｓ７−１〜領域Ｓ７−８の各領域には、上記の通り、それぞれ、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれている（図６のステップ３３１でＹＥＳ）。
【００７６】
また、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域が連続する数は、領域Ｓ７−１から領域Ｓ７−８までの８である。この値は、長さ検知閾値以上である（図６のステップ３３３でＹＥＳ）。
したがって、判定部８７は、直線Ｇ１を黒筋と判断し、用紙Ｐ１が白紙であると判定する（図６のステップ３３５）。
そして、データ除外部８８は、用紙Ｐ１の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（図６のステップ３３６）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ１の白紙検知処理が終了する。
【００７７】
図８（ａ）は、数字の「１」が描かれた画像（以下、画像「１」と称する）および直線（以下、直線Ｇ２と称する）が、それぞれ副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ２と称する）を示した図である。また、図８（ｂ）は、用紙Ｐ２を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【００７８】
図８（ａ）に示す用紙Ｐ２に対して、白紙検知部８０が黒筋検知モードにより行う白紙検知処理について、図４に示したフローチャートに従って説明する。なお、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値は、図７−１（ａ）に示した用紙Ｐ１に対して行われた白紙検知処理において設定されていた閾値と同様とする。
【００７９】
また、画像「１」を構成する黒画素数と、直線Ｇ２を構成する黒画素数とは、いずれも、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であるものとする。また、画像「１」を構成する黒画素数は、直線Ｇ２を構成する黒画素数よりも大きいものとする。さらに、画像「１」を構成する黒画素数と、用紙Ｐ２に形成されている全ての画像を構成する黒画素数（画像「１」と直線Ｇ２とを構成する黒画素数）とを対比する場合に、後者に対する前者の割合を、０．９５とする。
【００８０】
まず、画像変換部８２が、図８（ａ）に示す用紙Ｐ２の画像を二値化する（図４のステップ３０８）。
続いて、領域区画部８３は、図８（ｂ）に示すように、用紙Ｐ２を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図４のステップ３０９）。ここで、画像「１」は、領域Ｓ５に形成されている。また、直線Ｇ２は、領域Ｓ７に形成されている。
【００８１】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１〜領域Ｓ８の各々に含まれる黒画素数を計数する（図４のステップ３１０）。
そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（画像「１」および直線Ｇ２を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１１でＮＯ）。
【００８２】
また、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち領域Ｓ５および領域Ｓ７以外には、画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、画像「１」が形成されている領域Ｓ５に特定される（図４のステップ３１３）。そして、特定された領域Ｓ５に形成されている画像「１」を構成する黒画素数は、上記の通り、非白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１４でＹＥＳ）。
【００８３】
また、特定された領域Ｓ５に形成されている画像「１」を構成する黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は上記の通り０．９５である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図４のステップ３１６でＹＥＳ）。
【００８４】
続いて、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｓ５に形成されている画像「１」を構成する黒画素数を減算する。この減算値は、直線Ｇ２を構成する黒画素数としての値となる。そして、この値は、上記の通り白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１７でＮＯ）。
したがって、判定部８７は、画像「１」と直線Ｇ２とを、黒筋ではない画像と判断し、ここでは、用紙Ｐ２が白紙ではないと判定する（図４のステップ３１８）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ２の白紙検知処理が終了する。
【００８５】
図９（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ３と称する）が、副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ３と称する）を示した図である。また、図９（ｂ）は、用紙Ｐ３を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
【００８６】
図９（ａ）に示す用紙Ｐ３に対して、白紙検知部８０が黒筋検知モードにより行う白紙検知処理について、図４に示したフローチャートに従って説明する。なお、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値は、図７−１（ａ）に示した用紙Ｐ１に対して行われた白紙検知処理において設定されていた閾値と同様とする。
また、直線Ｇ３を構成する黒画素数は、白紙検知閾値および非白紙検知閾値の双方よりも大きい値であるものとする。
【００８７】
まず、画像変換部８２が、図９（ａ）に示す用紙Ｐ３の画像を二値化する（図４のステップ３０８）。
続いて、領域区画部８３は、図９（ｂ）に示すように、用紙Ｐ３を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図４のステップ３０９）。ここで、直線Ｇ３は、領域Ｓ７に形成されている。
【００８８】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１〜領域Ｓ８の各々に含まれる黒画素数を計数する（図４のステップ３１０）。
二値化された画像には、直線Ｇ３を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ３を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１１でＮＯ）。
【００８９】
また、領域Ｓ７以外の領域には、画像が形成されていない。そのため、最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ７に特定される（図４のステップ３１３）。そして、特定された領域Ｓ７に形成されている直線Ｇ３を構成する黒画素数は、上記の通り、非白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１４でＮＯ）。
したがって、判定部８７は、直線Ｇ３を不良画像ではない画像とみなし、用紙Ｐ３が白紙ではないと判定する（図４のステップ３１５）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ３の白紙検知処理が終了する。
【００９０】
図１０−１（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ４と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ４と称する）を示した図である。また、図１０−１（ｂ）は、用紙Ｐ４を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。また、図１０−２（ｃ）は、図１０−１（ｂ）に示した画像において、区画された領域のうち直線Ｇ４が形成されている領域が、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
用紙Ｐ４に対して、白紙検知部８０が黒筋検知モードにより行う白紙検知処理について、図４、図６に示したフローチャートに従って説明する。
【００９１】
なお、用紙Ｐ４に形成されている直線Ｇ４を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であるものとする。また、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値は、図７−１（ａ）に示した用紙Ｐ１に対して行われた白紙検知処理において設定されていた閾値と同様とする。
【００９２】
まず、図１０−１（ａ）に示すように、画像変換部８２が、用紙Ｐ４の画像を二値化する（図４のステップ３０８）。
続いて、領域区画部８３は、図１０−１（ｂ）に示すように、用紙Ｐ４を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図４のステップ３０９）。ここで、直線Ｇ４は、領域Ｓ２に形成されている。
【００９３】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１〜領域Ｓ８の各々に含まれる黒画素数を計数する（図４のステップ３１０）。
二値化された画像には、直線Ｇ４を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ４を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１１でＮＯ）。
【００９４】
また、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち領域Ｓ２以外の領域には、画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ２に特定される（図４のステップ３１３）。そして、特定された領域Ｓ２に形成されている直線Ｇ４を構成する黒画素数は、非白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１４でＹＥＳ）。
【００９５】
また、特定された領域Ｓ２に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図４のステップ３１６でＹＥＳ）。
【００９６】
続いて、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｓ２に含まれる黒画素数を減算する。この減算値は０であり、白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１７でＹＥＳ）。
【００９７】
続いて、領域区画部８３は、図１０−２（ｃ）に示すように、図４のステップ３１３で特定された領域Ｓ２を、主走査方向に延びる境界線で８等分する（図６のステップ３２９）。
ここで、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された各領域の名称を領域Ｓ２−１〜領域Ｓ２−８とする。付言すると、図中上側最端に位置する領域を領域Ｓ２−１、領域Ｓ２−１の図中下隣に位置する領域を領域Ｓ２−２、そのさらに下隣に位置する領域を領域Ｓ２−３・・・として、図中下側最端に位置する領域を領域Ｓ２−８とする。この場合、直線Ｇ４は、領域２−１から領域２−２にわたって形成されている。
また、領域Ｓ２−１と領域Ｓ２−２との各領域には、いずれも、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれているものとする。
【００９８】
そして、黒画素数計数部８４は、領域Ｓ２−１〜領域Ｓ２−８の各領域に含まれる黒画素数を計数する（図６のステップ３３０）。
すると、領域Ｓ２−１と領域Ｓ２−２との各領域には、上記の通り、いずれも、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれている（図６のステップ３３１でＹＥＳ）。
【００９９】
また、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域が連続する数は領域Ｓ２−１から領域Ｓ２−２までの２である（図６のステップ３３３でＮＯ）。
したがって、判定部８７は、直線Ｇ４を、不良画像としての黒筋とは異なる画像と判断し、用紙Ｐ４が白紙ではないと判定する（図６のステップ３３４）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ４の白紙検知処理が終了する。
【０１００】
図１１−１（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ５と称する）が、主走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ５と称する）を示した図である。また、図１１−１（ｂ）は、用紙Ｐ５を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。また、図１１−１（ｃ）は、用紙Ｐ５を読み取って取得された画像データ全体の領域が、主走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。また、図１１−２（ｄ）は、図１１−１（ｃ）に示した画像において、主走査方向に延びる境界線で区画された領域のうち直線Ｇ５が形成されている領域が、副走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
【０１０１】
用紙Ｐ５に対して、白紙検知部８０が、黒筋検知モードにより行う白紙検知処理について、図４〜図６に示したフローチャートに従って説明する。
なお、用紙Ｐ５に形成されている直線Ｇ５を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であるものとする。
【０１０２】
まず、画像変換部８２が、図１１−１（ａ）に示す用紙Ｐ５の画像を二値化する（図４のステップ３０８）。
続いて、領域区画部８３は、図１１−１（ｂ）に示すように、用紙Ｐ５を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図４のステップ３０９）。ここで、直線Ｇ５は、領域Ｓ２〜領域Ｓ７にわたって形成されている。また、領域Ｓ２〜領域Ｓ７の各領域に含まれている黒画素数は、それぞれ同等である。
【０１０３】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１〜領域Ｓ８の各々に含まれる黒画素数を計数する（図４のステップ３１０）。
二値化された画像には、直線Ｇ５を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ４を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１１でＮＯ）。
【０１０４】
また、上記の通り、領域Ｓ２〜領域Ｓ７の各領域には、それぞれ同等の数の黒画素が含まれている。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ２〜領域Ｓ７の各領域である（図４のステップ３１３）。
そして、領域Ｓ２〜領域Ｓ７の各領域には、いずれも、非白紙検知閾値以下の数からなる黒画素が含まれている（図４のステップ３１４でＹＥＳ）。
【０１０５】
また、用紙には、直線Ｇ５以外の画像が形成されていない。そして、領域Ｓ２〜領域Ｓ７の各領域には、直線Ｇ５を構成する画像の一部であって同じ長さの画像がそれぞれ形成されている。
したがって、直線Ｇ５を構成する画像の一部が形成されている領域Ｓ２〜領域Ｓ７の各領域に含まれている黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１／６≒０．１７である。この値は、偏在検知閾値よりも小さい（図４のステップ３１６でＮＯ）。この場合、少なくとも、副走査方向に沿って黒筋は形成されていないと判断される。
【０１０６】
そこで、白紙検知部８０は、次に、主走査方向に沿って黒筋が形成されているか否かを判断する。
具体的には、領域区画部８３は、用紙Ｐ５を読み取って取得された画像データ全体の領域を、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する（図５のステップ３１９）。以下に示す実施例では、図１１−１（ｃ）に示すように、画像データ全体の領域が、主走査方向に延びる境界線で８等分される。
【０１０７】
また、以下に示す実施例では、主走査方向に延びる境界線で８等分に区画された各領域の名称を領域Ｍ１〜領域Ｍ８とする。付言すると、図中上側最端に位置する領域を領域Ｍ１、領域Ｍ１の図中下隣に位置する領域を領域Ｍ２、そのさらに下隣に位置する領域を領域Ｍ３・・・として、図中下側最端に位置する領域を領域Ｍ８とする。
このように、画像データ全体の領域を主走査方向に延びる境界線で８等分すると、直線Ｇ５は、領域Ｍ８に含まれることとなる。
【０１０８】
黒画素数計数部８４は、領域Ｍ１から領域Ｍ８までの各領域に含まれる黒画素数を計数する（図５のステップ３２０）。
領域Ｍ１〜領域Ｍ８のうち、領域Ｍ８以外の領域には、画像が形成されていない。そのため、最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｍ８に特定される（図５のステップ３２１）。そして、特定された領域Ｍ８に形成されている直線Ｇ５を構成する黒画素数は、上記の通り、非白紙検知閾値以下である（図５のステップ３２２でＹＥＳ）。
【０１０９】
また、特定された領域Ｍ８に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図５のステップ３２４でＹＥＳ）。
【０１１０】
続いて、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｍ８に含まれる黒画素数を減算する。この減算値は０であり、白紙検知閾値以下である（図５のステップ３２６でＹＥＳ）。
【０１１１】
続いて、領域区画部８３は、図１１−２（ｄ）に示すように、図５のステップ３２１で特定された領域Ｍ８を、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけさらに区画する（図６のステップ３２８）。以下に示す実施例では、領域Ｍ８を、副走査方向に延びる境界線で８等分する。
【０１１２】
ここで、副走査方向に延びる境界線でさらに区画された各領域の名称を領域Ｍ８−１〜領域Ｍ８−８とする。付言すると、図中左側最端に位置する領域を領域Ｍ８−１、領域Ｍ８−１の図中右隣に位置する領域を領域Ｍ８−２、そのさらに右隣に位置する領域を領域Ｍ８−３・・・として、図中右側最端に位置する領域を領域Ｍ８−８とする。この場合、直線Ｇ５は、領域Ｍ８−２から領域Ｍ８−７にわたって形成されている。
また、領域Ｍ８−２〜領域Ｍ８−７の各領域には、それぞれ、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれているものとする。
【０１１３】
そして、黒画素数計数部８４は、領域Ｍ８−１から領域Ｍ８−８までの各領域に含まれる黒画素数を計数する（図６のステップ３３０）。
すると、領域Ｍ８−２〜領域Ｍ８−７の各領域には、上記の通り、それぞれ、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれている（図６のステップ３３１でＹＥＳ）。
【０１１４】
部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域が連続する数は、領域Ｍ８−２から領域Ｍ８−７までの６である。この値は、長さ検知閾値以上である（図６のステップ３３３でＹＥＳ）。
したがって、判定部８７は、直線Ｇ５を黒筋と判断し、用紙Ｐ５が白紙であると判定する。
そして、データ除外部８８は、用紙Ｐ５の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（図６のステップ３３６）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ５の白紙検知処理が終了する。
【０１１５】
なお、図４、図５に示したフローチャートに従って説明した白紙検知処理では、領域Ｓ１〜領域Ｓ８（または領域Ｍ１〜領域Ｍ８）のうち隣接する二つの領域に及んで画像が形成されている場合、各領域に形成されている画像の部分についてそれぞれ、黒筋であるか否かが判断される。
ここで、領域区画部８３は、画像が及ぶ二つの領域を統合し、一つの領域としてもよい。そして、統合した領域に形成されている画像について、黒筋であるか否かが判断されるようにしてもよい。
【０１１６】
図１２−１（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ６と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ６と称する）を示した図である。また、図１２−１（ｂ）は、用紙Ｐ６を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。また、図１２−１（ｃ）は、直線Ｇ６が及んでいる二つの領域が統合された状態を示した図である。図１２−２（ｄ）は、図１２−１（ｃ）に示した画像において、区画された領域のうち直線Ｇ６が形成されている領域が、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された状態を示した図である。
【０１１７】
用紙Ｐ６に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、区画された領域を統合することを考慮しつつ、図４、図６に示したフローチャートに従って説明する。
なお、直線Ｇ６を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であるものとする。
また、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値は、図７（ａ）に示した用紙Ｐ１に対して行われた白紙検知処理において設定されていた閾値と同様とする。
【０１１８】
まず、画像変換部８２が、図１２−１に示す用紙Ｐ６の画像を二値化する（図４のステップ３０８）。
続いて、領域区画部８３は、図１２−１（ｂ）に示すように、用紙Ｐ６を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図４のステップ３０９）。この場合、直線Ｇ６は、領域Ｓ７と領域Ｓ８とに形成されている。
【０１１９】
そして、領域区画部８３は、図１２−１（ｃ）に示すように、直線Ｇ６が形成されている領域Ｓ７と領域Ｓ８とを統合する。統合された領域を、領域Ｓ７’と称する。
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１〜領域Ｓ６、および領域Ｓ７’の各々に含まれる黒画素数を計数する（図４のステップ３１０）。
二値化された画像には、直線Ｇ６を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ６を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図４のステップ３１１でＮＯ）。
【０１２０】
また、領域Ｓ７’以外の領域には、画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ６、および領域Ｓ７’のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ７’に特定される（図４のステップ３１３）。そして、特定された領域Ｓ７’に形成されている直線Ｇ６を構成する黒画素数は、非白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１４でＹＥＳ）。
【０１２１】
続いて、特定された領域Ｓ７’に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図４のステップ３１６でＹＥＳ）。
【０１２２】
また、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｓ７’に含まれる黒画素数を減算する。この減算値は０である。そして、この値は、白紙検知閾値以下である（図４のステップ３１７でＹＥＳ）。
続いて、図１２−２（ｄ）に示すように、領域区画部８３は、特定された領域Ｓ７’を、主走査方向に延びる境界線で８等分する（図６のステップ３２９）。
【０１２３】
ここで、主走査方向に延びる境界線でさらに区画された各領域の名称を領域Ｓ７’−１〜領域Ｓ７’−８とする。付言すると、図中上側最端に位置する領域を領域Ｓ７’−１、領域Ｓ７’−１の図中下隣に位置する領域を領域Ｓ７’−２、そのさらに下隣に位置する領域を領域Ｓ７’−３・・・として、図中下側最端に位置する領域を領域Ｓ７’−８とする。この場合、直線Ｇ１は、領域Ｓ７’−１から領域Ｓ７’−８にわたって形成されている。
また、領域Ｓ７’−１〜領域Ｓ７’−８の各領域には、それぞれ、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれているものとする。
【０１２４】
そして、黒画素数計数部８４は、領域Ｓ７’−１から領域Ｓ７’−８までの各領域に含まれる黒画素数を計数する（図６のステップ３３０）。
すると、上記の通り、領域Ｓ７’−１〜領域Ｓ７’−８の各領域には、それぞれ、部分検知閾値以上の数からなる黒画素が含まれている（図６のステップ３３１でＹＥＳ）。
【０１２５】
また、部分検知閾値以上の黒画素数が含まれている領域が連続する数は、上記の通り、領域Ｓ７’−１から領域Ｓ７’−８までの８である。この値は、長さ検知閾値以上である（図６のステップ３３３でＹＥＳ）。
したがって、判定部８７は、直線Ｇ６を黒筋と判断し、用紙Ｐ６が白紙であると判定する。
そして、データ除外部８８は、用紙Ｐ６の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（図６のステップ３３６）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ６の白紙検知処理が終了する。
【０１２６】
なお、最も多くの黒画素数が含まれている領域に存在する黒画素数が、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数に対して予め定められた割合としての下限値（例えば５０％）以上であって偏在検知閾値よりも小さい場合に、最も多くの黒画素数が含まれている領域とその隣接する領域とを統合するようにしてもよい。
また、最も多くの黒画素数が含まれている領域の両隣に、区画された領域がそれぞれ存在する場合、最も多くの黒画素数が含まれている領域に統合される領域は、両隣に存在する領域のうちのいずれであってもよい。
【０１２７】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態の白紙検知部８０の機能構成について説明する。
第２の実施の形態は、白紙検知部８０が、画像データ全体の領域を複数の領域に区画し、区画された領域に形成されている画像を構成する黒画素数の割合によって用紙の一部に画像が偏って形成されているか否かを判断する点で、第１の実施の形態と共通する。
【０１２８】
一方、第１の実施の形態は、黒筋の形状に着目した黒筋検知の手法であるのに対し、第２の実施の形態は、黒筋を構成する黒画素の配置に着目する点で、第１の実施の形態とは異なる黒筋検知の手法である。
すなわち、第２の実施の形態では、区画された領域に形成されている画像を構成する黒画素の配置と、黒筋を構成する黒画素の配置とを比較する。この結果、区画された領域に形成されている画像を構成する黒画素の配置が、黒筋を構成する黒画素の配置に近いと判断した場合に、この画像を黒筋と判断する。
なお、第２の実施の形態の説明において、本実施の形態と同様の構成については、説明を省略する。
【０１２９】
第２の実施の形態では、主走査方向をｘ軸とし、副走査方向をｙ軸とする２次元直交座標系（ｘｙ座標）で、画像を構成する黒画素が配置された位置を定義する。このｘｙ座標の座標値の単位は、例えば、１画素に対応付ける。なお、１画素の大きさは、画像読取部４０の読み取り精度に基づいて定まる。
【０１３０】
黒画素数計数部８４は、副走査方向に延びる境界線で区画された各領域において、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する。
そして、黒画素数計数部８４は、計数した黒画素数を、ｘ座標の座標値の情報と共に黒画素数記憶部８５に格納する。これにより、黒画素数記憶部８５には、ｘ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数が記憶される。
【０１３１】
また、黒画素数計数部８４は、主走査方向に延びる境界線で区画された各領域において、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する。
そして、黒画素数計数部８４は、計数した黒画素数を、ｙ座標の座標値の情報と共に黒画素数記憶部８５に格納する。これにより、黒画素数記憶部８５には、ｙ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数が記憶される。
【０１３２】
また、閾値記憶部８６には、黒筋範囲検知閾値が記憶されている。
黒筋範囲検知閾値は、副走査方向に延びる境界線で区画された領域に形成されている画像が、黒筋とみなされる範囲の黒画素数から構成されているか否かを判定部８７により判定するための閾値である。
また、黒筋範囲検知閾値は、主走査方向に延びる境界線で区画された領域に形成されている画像が、黒筋とみなされる範囲の黒画素数から構成されているか否かを判定部８７により判定するための閾値である。
【０１３３】
付言すると、黒筋範囲検知閾値は、副走査方向に延びる境界線で区画された領域に形成されている画像を構成する黒画素数に対して範囲をもって設定された値である。
また、黒筋範囲検知閾値は、主走査方向に延びる境界線で区画された領域に形成されている画像を構成する黒画素数に対して範囲をもって設定された値である。
なお、黒筋範囲検知閾値の上限値は、非白紙検知閾値と同じ値である。
【０１３４】
また、閾値記憶部８６には、予め定められた値としての分散検知閾値が記憶されている。分散検知閾値は、用紙に形成された画像を構成する黒画素の分散値（標準偏差値）から、その画像が黒筋であることを判定部８７により判定するための閾値である。ここで、黒画素の分散値（標準偏差値）とは、副走査方向（主走査方向）に沿って存在する黒画素の主走査方向（副走査方向）への散らばりの程度を数値化したものである。
付言すると、分散検知閾値は、副走査方向（主走査方向）に延びる境界線で区画された領域の一つに含まれる黒画素の主走査方向（副走査方向）における分散値に対して設定された値である。区画された領域の一つに含まれる黒画素数の分散値が分散検知閾値以下である場合は、その領域に形成されている画像は黒筋であると判断される。
【０１３５】
また、判定部８７は、副走査方向に延びる境界線で区画された領域の一つに含まれる黒画素の主走査方向における分散値を算出する。また、主走査方向に延びる境界線で区画された領域の一つに含まれる黒画素の副走査方向における分散値を算出する。
【０１３６】
具体的には、黒画素数記憶部８５に記憶されている黒画素数（ｘ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数）から、副走査方向に沿って延びる境界線で区画された領域の一つに含まれる黒画素の主走査方向における分散値を算出する。
また、黒画素数記憶部８５に記憶されている黒画素数（ｙ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数）から、主走査方向に沿って延びる境界線で区画された領域の一つに含まれる黒画素の副走査方向における分散値を算出する。
そして、判定部８７は、算出した黒画素の分散値が分散検知閾値以下であるか否かを判断することにより、画像が黒筋であるか否かを判断する。
【０１３７】
図１３〜図１５は、第２の実施の形態の白紙検知部８０による白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
なお、第２の実施の形態における白紙検知処理の説明では、検知モード設定部８１が白紙検知モードに設定されている場合の説明を省略し、黒筋検知モードに設定されている場合の白紙検知処理についてのみ説明する。
【０１３８】
まず、図１３に示すように、画像変換部８２が、白紙か否かの判定を行う対象となる用紙の画像を二値化する（ステップ１３０１）。
続いて、領域区画部８３は、用紙を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する（ステップ１３０２）。
そして、黒画素数計数部８４は、区画された各領域において、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（ステップ１３０３）。領域ごとに計数された黒画素数は、各領域の識別情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。また、ｘ座標の単位座標値ごとに計数された黒画素数は、ｘ座標値の座標情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【０１３９】
続いて、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数を算出する。そして、算出した黒画素数が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１３０４）。
【０１４０】
判定部８７は、算出した黒画素数が白紙検知閾値以下であると判断した場合（ステップ１３０４でＹＥＳ）、読み取った用紙が白紙であると判定する（ステップ１３０５）。
また、判定部８７は、算出した黒画素数が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１３０４でＮＯ）、区画された領域のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域を特定する（ステップ１３０６）。
そして、特定した領域に存在する黒画素数が、黒筋範囲検知閾値の範囲であるか否かを判断する（ステップ１３０７）。
【０１４１】
判定部８７は、特定した領域に存在する黒画素数が、黒筋範囲検知閾値の範囲であると判断した場合（ステップ１３０７でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、特定した領域に存在する黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ１３０８）。
【０１４２】
判定部８７は、算出した割合が偏在検知閾値以上であると判断した場合（ステップ１３０８でＹＥＳ）、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、ステップ１３０６で特定した領域に存在する黒画素数を減算する。そして、減算した値が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１３０９）。
【０１４３】
判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１３０９でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１３１０）。
また、減算した値が白紙検知閾値以下である場合（ステップ１３０９でＹＥＳ）、判定部８７は、ステップ１３０６で特定した領域における黒画素の分散値を算出する。この処理については、後に詳述する。
【０１４４】
一方、ステップ１３０６で特定した領域に存在する黒画素数が、黒筋範囲検知閾値の範囲にないと判断された場合（ステップ１３０７でＮＯ）、少なくとも、副走査方向に沿って黒筋は形成されていないと判断される。
また、ステップ１３０８で算出した割合が、偏在検知閾値よりも少ないと判断された場合（ステップ１３０８でＮＯ）も、少なくとも、副走査方向に沿って黒筋は形成されていないと判断される。
【０１４５】
そこで、この場合、白紙検知部８０は、区画する領域の形を変更し、黒筋が主走査方向に沿って形成されているか否かを判断する。
具体的には、図１４に示すように、領域区画部８３は、画像データ全体の領域を、主走査方向に延びる境界線で予め定められた数だけ区画する（ステップ１３１１）。
そして、黒画素数計数部８４は、主走査方向に延びる境界線で区画された各領域において、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する（ステップ１３１２）。領域ごとに計数された黒画素数は、各領域の識別情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。また、ｙ座標の単位座標値ごとに計数された黒画素数は、ｙ座標値の座標情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【０１４６】
続いて、判定部８７は、主走査方向に延びる境界線で区画された各領域のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域を特定する（ステップ１３１３）。
そして、特定した領域に存在する黒画素数が、黒筋範囲検知閾値の範囲であるか否かを判断する（ステップ１３１４）。
【０１４７】
判定部８７は、特定した領域に存在する黒画素数が、黒筋範囲検知閾値の範囲にないと判断した場合（ステップ１３１４でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１３１５）。
すなわち、特定した領域に存在する黒画素数が黒筋範囲検知閾値の範囲にない場合、この領域に形成されている画像は、黒筋とみなされる範囲よりも少ない黒画素数若しくは黒筋とみなされる範囲よりも多い黒画素数により構成されていることとなる。
この場合、判定部８７は、特定した領域に形成されている画像を、不良画像としての黒筋ではない画像と判断し、用紙が白紙ではないと判定する。
【０１４８】
また、特定した領域に存在する黒画素数が、黒筋範囲検知閾値の範囲にあると判断された場合（ステップ１３１４でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、ステップ１３１３で特定した領域に存在する黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ１３１６）。
【０１４９】
判定部８７は、算出した割合が偏在検知閾値よりも少ないと判断した場合（ステップ１３１６でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１３１７）。
また、算出した割合が偏在検知閾値以上であると判断された場合（ステップ１３１６でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、ステップ１３１３で特定した領域に存在する黒画素数を減算する。そして、減算した値が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１３１８）。
【０１５０】
判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１３１８でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１３１９）。
また、減算した値が白紙検知閾値以下であると判断された場合（ステップ１３１８でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
【０１５１】
具体的には、図１５に示すように、判定部８７は、黒画素数記憶部８５に記憶されている黒画素数（ｙ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数）から、図１４のステップ１３１３で特定した領域に存在する黒画素の副走査方向における分散値を算出する（ステップ１３２０）。
また、図１３のステップ１３０９でＹＥＳと判断された場合、判定部８７は、黒画素数記憶部８５に記憶されている黒画素数（ｘ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数）から、ステップ１３０６で特定した領域に存在する黒画素の主走査方向における分散値を算出する（ステップ１３２１）。
【０１５２】
そして、判定部８７は、算出した黒画素の分散値が分散検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１３２２）。
判定部８７は、算出した分散値が分散検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１３２２でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１３２３）。
また、算出した分散値が分散検知閾値以下であると判断した場合（ステップ１３２２でＹＥＳ）、用紙が白紙であると判定する（ステップ１３２４）。
【０１５３】
すなわち、黒筋は、上記の通り、副走査方向（主走査方向）に沿って用紙に筋状に形成される。このような筋状の黒筋は、用紙の主走査方向（副走査方向）における分散値が比較的少ない。
【０１５４】
そのため、黒画素の分散値が分散検知閾値よりも大きい場合、画像を構成する黒画素の散らばりの程度が、黒筋を構成する黒画素の散らばりの程度を超えていることとなる。
第２の実施の形態では、このように、画像を構成する黒画素の配置が、黒筋とみなされる画像を構成する黒画素の配置とは大きく異なる場合に、この画像を、不良画像としての黒筋ではない画像と判断する。
【０１５５】
一方、黒画素の分散値が分散検知閾値以下である場合、画像を構成する黒画素の散らばりの程度は、黒筋を構成する黒画素の散らばりと同程度に小さい。
そこで、第２の実施の形態では、このように、画像を構成する黒画素の配置が、黒筋とみなされる画像を構成する黒画素の配置と近い場合に、この画像を黒筋と判断する。
【０１５６】
データ除外部８８は、白紙であると判定された用紙の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（ステップ１３２５）。
そして、用紙が白紙であるか否かの判定がされると、判定された用紙が、白紙検知処理の対象となる用紙の最終ページであるか否かが判断される（ステップ１３２６）。
判定された用紙が最終ページでない場合（ステップ１３２６でＮＯ）、白紙検知部８０は、次ページの用紙について、ステップ１３０１以降の処理を実行する。
また、最終ページである場合（ステップ１３２６でＹＥＳ）、第２の実施の形態の白紙検知部８０の黒筋検知モードによる白紙検知処理が終了する。
このように、第２の実施の形態でも、白紙検知部８０が、副走査方向若しくは主走査方向に沿って生じ得る黒筋を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、読み取られた用紙に黒筋が形成されているか否かを判定する。
【０１５７】
図１６（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ７と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ７と称する）を示した図である。また、図１６（ｂ）は、用紙Ｐ７を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
用紙Ｐ７に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図１３、図１５に示したフローチャートに従って説明する。
【０１５８】
なお、第２の実施の形態において、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値は、第１の実施の形態において設定されていた閾値と同様とする。
また、用紙Ｐ１に形成されている直線Ｇ７を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、黒筋範囲検知閾値の範囲であるものとする。また、図１６（ｂ）において、領域Ｓ７に含まれる黒画素の主走査方向における分散値は、分散検知閾値以下であるものとする。
【０１５９】
まず、画像変換部８２が、図１６（ａ）に示す用紙Ｐ７の画像を二値化する（図１３のステップ１３０１）。
続いて、領域区画部８３は、図１６（ｂ）に示すように、用紙Ｐ７を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図１３のステップ１３０２）。この場合、直線Ｇ７は、領域Ｓ７に形成されている。
【０１６０】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１から領域Ｓ８までの各領域において、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１３のステップ１３０３）。
二値化された画像には、直線Ｇ７を構成する黒画素以外の黒画素が存在しない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ７を構成する黒画素数）は、白紙検知閾値よりも大きい（図１３のステップ１３０４でＮＯ）。
【０１６１】
また、領域Ｓ７以外の領域には画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ７に特定される（図１３のステップ１３０６）。そして、特定された領域Ｓ７に形成されている直線Ｇ７を構成する黒画素数は、上記の通り、黒筋範囲検知閾値の範囲である（図１３のステップ１３０７でＹＥＳ）。
【０１６２】
また、特定された領域Ｓ７に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図１３のステップ１３０８でＹＥＳ）。
【０１６３】
また、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｓ７に含まれる黒画素数を減算すると、減算値は０である。この値は、白紙検知閾値以下である（図１３のステップ１３０９でＹＥＳ）。
【０１６４】
続いて、判定部８７は、図１３のステップ１３０６で特定した領域に存在する黒画素の主走査方向における分散値を算出する（図１５のステップ１３２１）。算出した分散値は、上記の通り、分散検知閾値以下である（図１５のステップ１３２２でＹＥＳ）。
【０１６５】
したがって、判定部８７は、直線Ｇ７を黒筋とみなし、用紙Ｐ７が白紙であると判定する（図１５のステップ１３２４）。
そして、データ除外部８８は、用紙Ｐ７の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（図１５のステップ１３２５）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ７の白紙検知処理が終了する。
【０１６６】
図１７（ａ）は、三本の直線（以下、それぞれ直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ８と称する）を示した図である。また、図１７（ｂ）は、用紙Ｐ８を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
用紙Ｐ８に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図１３、図１５に示したフローチャートに従って説明する。
【０１６７】
なお、用紙Ｐ８に形成されている直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０を構成する黒画素数の合計値は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、黒筋範囲検知閾値の範囲であるものとする。また、図１７（ｂ）において、領域Ｓ７に含まれる黒画素の主走査方向における分散値は、分散検知閾値より大きいものとする。
【０１６８】
まず、画像変換部８２が、図１７（ａ）に示す用紙Ｐ８の画像を二値化する（図１３のステップ１３０１）。
続いて、領域区画部８３は、図１７（ｂ）に示すように、用紙Ｐ８を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図１３のステップ１３０２）。この場合、直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０は、いずれも領域Ｓ７に形成されている。また、直線Ｇ９は、直線Ｇ８よりも図中右側に形成されている。さらに、直線Ｇ１０は、直線Ｇ９よりも図中右側に形成されている。
【０１６９】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１から領域Ｓ８までの各領域において、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１３のステップ１３０３）。
二値化された画像には、直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０を構成する黒画素以外の黒画素が存在しない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０を構成する黒画素数）は、白紙検知閾値よりも大きい（図１３のステップ１３０４でＮＯ）。
【０１７０】
また、領域Ｓ７以外の領域には画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ７に特定される（図１３のステップ１３０６）。そして、特定された領域Ｓ７に形成されている直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０を構成する黒画素数は、上記の通り、黒筋範囲検知閾値の範囲である（図１３のステップ１３０７でＹＥＳ）。
【０１７１】
また、特定された領域Ｓ７に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、１である。算出されたこの割合は、偏在検知閾値以上である（図１３のステップ１３０８でＹＥＳ）。
【０１７２】
また、画像データ全体の領域に含まれている黒画素数から、特定された領域Ｓ７に含まれる黒画素数を減算すると、減算値は０である。この減算値は、白紙検知閾値以下である（図１３のステップ１３０９でＹＥＳ）。
【０１７３】
続いて、判定部８７は、図１３のステップ１３０６で特定した領域に存在する黒画素の主走査方向における分散値を算出する（図１５のステップ１３２１）。算出した分散値は、上記の通り、分散検知閾値以上である（図１５のステップ１３２２でＮＯ）。
【０１７４】
したがって、判定部８７は、直線Ｇ８、直線Ｇ９、直線Ｇ１０を、それぞれ、不良画像としての黒筋とは異なる画像とみなし、用紙Ｐ８が白紙ではないと判定する（図１５のステップ１３２３）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ８の白紙検知処理が終了する。
【０１７５】
図１８（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ１１と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ９と称する）を示した図である。また、図１８（ｂ）は、用紙Ｐ９を読み取って取得された画像データ全体の領域が、副走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。また、図１８（ｃ）は、用紙Ｐ９を読み取って取得された画像データ全体の領域が、主走査方向に延びる境界線で区画された状態を示した図である。
用紙Ｐ９に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図１３、図１４に示したフローチャートに従って説明する。
なお、用紙Ｐ９に形成されている直線Ｇ１１を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、黒筋範囲検知閾値の下限値よりも少ないものとする。
【０１７６】
まず、画像変換部８２が、図１８（ａ）に示す用紙Ｐ９の画像を二値化する（図１３のステップ１３０１）。
続いて、領域区画部８３は、図１８（ｂ）に示すように、用紙Ｐ９を読み取って取得された画像データ全体の領域を、副走査方向に延びる境界線で８等分する（図１３のステップ１３０２）。この場合、直線Ｇ１１は、領域Ｓ７に形成されている。
【０１７７】
黒画素数計数部８４は、領域Ｓ１から領域Ｓ８までの各領域において、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１３のステップ１３０３）。
二値化された画像には、直線Ｇ７を構成する黒画素以外の黒画素が存在しない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ１１を構成する黒画素数）は、白紙検知閾値よりも大きい（図１３のステップ１３０４でＮＯ）。
【０１７８】
また、領域Ｓ７以外の領域には画像が形成されていない。そのため、領域Ｓ１〜領域Ｓ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｓ７に特定される（図１３のステップ１３０６）。そして、特定された領域Ｓ７に形成されている直線Ｇ１１を構成する黒画素数は、上記の通り、黒筋範囲検知閾値の下限値よりも少ない（図１３のステップ１３０７でＮＯ）。
【０１７９】
この場合、少なくとも、副走査方向に沿って黒筋は形成されていないと判断される。
白紙検知部８０は、続いて主走査方向に沿って黒筋が形成されているか否かを判断する。
具体的には、領域区画部８３は、画像データ全体の領域を、主走査方向に延びる境界線で８等分する（図１４のステップ１３１１）。この場合、直線Ｇ１１は、領域Ｍ１と領域Ｍ２とに形成されている。
【０１８０】
そして、黒画素数計数部８４は、領域Ｍ１から領域Ｍ８までの各領域において、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１４のステップ１３１２）。
直線Ｇ１１は、領域Ｍ１よりも領域Ｍ２に多くの部分が形成されている。そのため、領域Ｍ１〜領域Ｍ８のうち最も多くの黒画素数が含まれている領域は、領域Ｍ２に特定される（図１４のステップ１３１３）。
【０１８１】
また、直線Ｇ１１を構成する黒画素数は、上記の通り、黒筋範囲検知閾値の下限値よりも少ないことから、直線Ｇ１１の一部の画像であって領域Ｍ２に形成されている画像を構成する黒画素数もまた、黒筋範囲検知閾値の下限値よりも少ない（図１４のステップ１３１４でＮＯ）。
【０１８２】
したがって、判定部８７は、直線Ｇ１１が、黒筋とみなされる範囲よりも少ない黒画素数により構成されていることから、不良画像としての黒筋とは異なる画像と判断する。よって、用紙Ｐ９が白紙ではないと判定する（図１４のステップ１３１５）。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ９の白紙検知処理が終了する。
【０１８３】
＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態における白紙検知部８０の機能構成について説明する。
第１の実施の形態および第２の実施の形態では、ともに、画像データ全体の領域を複数の領域に区画し、区画された領域に形成されている画像が黒筋であるか否かを判断していた。
これに対し、第３の実施の形態では、画像データ全体の領域を区画することなく、画像データ全体の領域において、黒画素がどのような偏りをもって存在するかに基づいて、用紙に形成されている画像が黒筋であるか否かを判断する。
なお、第３の実施の形態でも、第２の実施の形態と同様に、主走査方向をｘ軸とし、副走査方向をｙ軸とする２次元直交座標系（ｘｙ座標）で、画像を構成する黒画素が配置された位置を定義する。
【０１８４】
黒筋が副走査方向に延びて形成される場合、この黒筋を構成する黒画素は、主走査方向における非常に狭い範囲に存在することとなる。そのため、主走査方向における黒画素の分布に影響を及ぼす。言い換えると、主走査方向の一部の範囲に偏って黒画素が存在する。
また、黒筋が主走査方向に延びて形成される場合、この黒筋を構成する黒画素は、副走査方向における非常に狭い範囲に存在することとなる。そのため、副走査方向における黒画素の分布に影響を及ぼす。言い換えると、副走査方向の一部の範囲に偏って黒画素が存在する。
【０１８５】
例えば、黒筋の幅を、黒画素が予め定められた個数並んだサイズ以下であると想定し、このサイズを黒筋幅と呼ぶことにする。また、黒筋を形成するのに最低限要する黒画素数を黒筋構成画素数と呼ぶことにする。すなわち、本実施の形態では、副走査方向若しくは主走査方向に沿って、黒筋幅以下の幅で黒筋構成画素数以上の数の黒画素が存在する場合、黒筋が形成されていると考える。
なお、第３の実施の形態において、本実施の形態と同様の構成については、説明を省略する。
【０１８６】
黒画素数計数部８４は、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する。そして、黒画素数計数部８４は、計数した黒画素数を、ｘ座標の座標値の情報と共に黒画素数記憶部８５に格納する。これにより、黒画素数記憶部８５には、ｘ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数が記憶される。
また、黒画素数計数部８４は、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する。そして、黒画素数計数部８４は、計数した黒画素数を、ｙ座標の座標値の情報と共に黒画素数記憶部８５に格納する。これにより、黒画素数記憶部８５には、ｙ座標の単位座標値ごとに存在する黒画素数が記憶される。
【０１８７】
また、第３の実施の形態では、閾値記憶部８６に記憶されている偏在検知閾値は、用紙全体の一部に画像が偏って形成されていることを判定部８７により判定するための閾値として設定されている。
【０１８８】
付言すると、偏在検知閾値は、副走査方向に黒筋が形成されているか否かを判断するにあたり、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比する。そして、後者に対する前者の割合に対して設定された値である。
また、偏在検知閾値は、主走査方向に黒筋が形成されているか否かを判断するにあたり、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比する。そして、後者に対する前者の割合に対して設定された値である。
この割合が偏在検知閾値以上である場合は、用紙の一部に画像が偏って形成されていると判定される。
【０１８９】
また、閾値記憶部８６には、不良画像を構成する黒画素数として定められた設定値としての黒筋構成検知閾値が記憶されている。
黒筋構成検知閾値は、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数が、黒筋構成画素数以上であるか否かを判断するにあたり用いられる閾値である。この範囲に存在する黒画素数が黒筋構成検知閾値以上である場合は、副走査方向に形成されている画像を構成する黒画素数が、黒画素構成画素数以上であると判断される。
また、黒筋構成検知閾値は、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数が、黒筋構成画素数以上であるか否かを判断するにあたり用いられる閾値である。この範囲に存在する黒画素数が黒筋構成検知閾値以上である場合は、主走査方向に形成されている画像を構成する黒画素数が、黒画素構成画素数以上であると判断される。
【０１９０】
また、判定部８７は、副走査方向に黒筋が形成されているか否かを判断するにあたり、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数を算出する。さらに、算出した値と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。
そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断することにより、用紙の主走査方向における一部の範囲に、画像が偏って形成されているか否かを判断する。
【０１９１】
また、判定部８７は、主走査方向に黒筋が形成されているか否かを判断するにあたり、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数を算出する。さらに、算出した値と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。
そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断することにより、用紙の副走査方向における一部の範囲に、画像が偏って形成されているか否かを判断する。
【０１９２】
また、判定部８７は、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数が、黒筋構成検知閾値以上であるか否かを判断する。この判断結果により、副走査方向に形成されている画像が、黒筋構成画素数以上であるか否かを判断する。
また、判定部８７は、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数が、黒筋構成検知閾値以上であるか否かを判断する。この判断結果により、主走査方向に形成されている画像が、黒筋構成画素数以上であるか否かを判断する。
【０１９３】
図１９、図２０は、第３の実施の形態の白紙検知部８０による白紙検知処理の方法を説明するフローチャートである。
なお、第３の実施の形態における白紙検知処理の説明では、検知モード設定部８１が白紙検知モードに設定されている場合の説明を省略し、黒筋検知モードに設定されている場合の白紙検知処理についてのみ説明する。
【０１９４】
図１９に示すように、画像変換部８２は、白紙か否かの判定を行う対象となる用紙の画像を二値化する（ステップ１９０１）。そして、白紙検知部８０は、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する。
具体的には、まず、黒画素数計数部８４が、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（ステップ１９０２）。ｘ座標の単位座標値ごとに計数された黒画素数は、ｘ座標の座標値の情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【０１９５】
続いて、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数を算出する。そして、全体の領域に含まれる黒画素数が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１９０３）。
判定部８７は、全体の領域に含まれる黒画素数が白紙検知閾値以下であると判断した場合（ステップ１９０３でＹＥＳ）、読み取った用紙が白紙であると判定する（ステップ１９０４）。
また、判定部８７は、全体の領域に含まれる黒画素数が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１９０３でＮＯ）、全体の領域に含まれる黒画素数が、非白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１９０５）。
【０１９６】
判定部８７は、算出した黒画素数が非白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１９０５でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１９０６）。
また、算出した黒画素数が非白紙検知閾値以下であると判断された場合（ステップ１９０５でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
【０１９７】
具体的には、判定部８７が、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数を算出する（ステップ１９０７）。さらに、算出した黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。
そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ１９０８）。
【０１９８】
算出した割合が偏在検知閾値以上であると判断された場合（ステップ１９０８でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、ステップ１９０７で算出した黒画素数が、黒筋構成検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ１９０９）。
【０１９９】
ステップ１９０７で算出した黒画素数が黒筋構成検知閾値以上であると判断された場合（ステップ１９０９でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７は、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数から、ステップ１９０７で算出した黒画素数を減算する。そして、減算した値が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１９１０）。
【０２００】
判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値よりも大きいと判断した場合（ステップ１９１０でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１９１１）。
また、判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値以下であると判断した場合（ステップ１９１０でＹＥＳ）、用紙が白紙であると判定する（ステップ１９１２）。
【０２０１】
一方で、上記の通りステップ１９０８の処理結果としてＮＯの判断がされた場合、少なくとも、副走査方向に黒筋は形成されていないと判断される。
すなわち、この場合、少なくとも、用紙に形成された画像は、主走査方向に偏っていない。そのため、判定部８７は、副走査方向に不良画像としての黒筋は形成されていないと判断する。
【０２０２】
また、上記の通りステップ１９０９の処理結果としてＮＯの判断がされた場合もまた、少なくとも、副走査方向に黒筋は形成されていないと判断される。
すなわち、上述した通り、副走査方向に黒筋が形成される場合、この黒筋を構成する黒画素は、副走査方向に均一に分布することとなる。そのため、副走査方向に存在する黒画素数が、比較的多くなる。
したがって、ステップ１９０７で算出した黒画素数が黒筋構成検知閾値より少ない場合、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれている黒画素数は、黒筋構成画素数よりも少ないと判断される。よって、判定部８７は、副走査方向に黒筋は形成されていないと判断する。
【０２０３】
そこで、少なくとも副走査方向に黒筋が形成されていないと判断された場合、白紙検知部８０は、主走査方向に黒筋が形成されているか否かの判断を行う。
具体的には、黒画素数計数部８４が、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する（ステップ１９１３）。ｙ座標の単位座標値ごとに計数された黒画素数は、ｙ座標の座標値の情報と共に黒画素数記憶部８５に記憶される。
【０２０４】
続いて、判定部８７は、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数を算出する（ステップ１９１４）。さらに、算出した黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比し、後者に対する前者の割合を算出する。
そして、算出した割合が偏在検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ１９１５）。
【０２０５】
判定部８７は、算出した割合が偏在検知閾値より少ないと判断した場合（ステップ１９１５でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１９１６）。
すなわち、この場合、用紙に形成されている画像は、副走査方向に偏っていない。また、上述したとおり、画像は、副走査方向にも偏っていない。
したがって、判定部８７は、用紙に形成されている画像を、不良画像としての黒筋ではない画像と判断し、用紙が白紙ではないと判定する。
【０２０６】
また、算出された割合が偏在検知閾値以上であると判断された場合（ステップ１９１５でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、ステップ１９１４で算出した黒画素数が、黒筋構成検知閾値以上であるか否かを判断する（ステップ１９１７）。
判定部８７は、ステップ１９１４で算出した黒画素数が黒筋構成検知閾値より少ないと判断した場合（ステップ１９１７でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１９１８）。
【０２０７】
すなわち、この場合、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれている黒画素数は、黒筋構成画素数よりも少ないと判断される。また、上述の通り、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれている黒画素数も、黒筋構成画素数よりも少ない。
したがって、判定部８７は、用紙に形成されている画像を、不良画像としての黒筋ではない画像と判断し、用紙が白紙ではないと判定する。
【０２０８】
また、ステップ１９１４で算出した黒画素数が黒筋構成検知閾値以上であると判断された場合（ステップ１９１７でＹＥＳ）、次のステップに移動する。
具体的には、判定部８７が、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数から、ステップ１９１４で算出した黒画素数を減算する。そして、減算した値が白紙検知閾値以下であるか否かを判断する（ステップ１９１９）。
【０２０９】
判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値より大きいと判断した場合（ステップ１９１９でＮＯ）、用紙が白紙ではないと判定する（ステップ１９２０）。
また、判定部８７は、減算した値が白紙検知閾値以下であると判断した場合（ステップ１９１９でＹＥＳ）、用紙が白紙であると判定する（ステップ１９２１）。
データ除外部８８は、白紙であると判定された用紙の画像データを、画像を形成するために用いるデータ対象から除外する（ステップ１９２２）。
【０２１０】
そして、用紙が白紙であるか否かの判定がされると、判定された用紙が、白紙検知処理の対象となる用紙の最終ページであるか否かが判断される（ステップ１９２３）。
判定された用紙が最終ページでない場合（ステップ１９２３でＮＯ）、白紙検知部８０は、次ページの用紙について、ステップ１９０１以降の処理を実行する。
また、最終ページである場合（ステップ１９２３でＹＥＳ）、第３の実施の形態の白紙検知部８０の黒筋検知モードによる白紙検知処理が終了する。
このように、第３の実施の形態でも、白紙検知部８０が、副走査方向若しくは主走査方向に沿って生じ得る黒筋を構成する黒画素の固有の配置に基づいて、読み取られた用紙に黒筋が形成されているか否かを判定する。
【０２１１】
図２１（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ１２と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ１０と称する）を示した図であり、図２１（ｂ）は、図２１（ａ）における破線２１Ａで示した部分を拡大した図である。
用紙Ｐ１０に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図１９に示したフローチャートに従って説明する。
なお、第３の実施の形態において、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値は、第１の実施の形態において設定されていた閾値と同様とする。
また、用紙Ｐ１に形成されている直線Ｇ１２を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であり、かつ、黒筋構成検知閾値以上であるものとする。
【０２１２】
まず、画像変換部８２が、図２１（ａ）に示す用紙Ｐ１０の画像を二値化する（図１９のステップ１９０１）。
続いて、黒画素数計数部８４が、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１９のステップ１９０２）。
【０２１３】
二値化された画像には、直線Ｇ１２を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ１２を構成する黒画素数）は、白紙検知閾値よりも大きい（図１９のステップ１９０３でＮＯ）。
一方、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数は、非白紙検知閾値以下である。（図１９のステップ１９０５でＹＥＳ）。
【０２１４】
また、図２１（ｂ）に示すように、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲ｗ１には、直線Ｇ１２が含まれる。そして、判定部８７は、ｘ座標値の範囲ｗ１に含まれる黒画素数（直線Ｇ１２を構成する黒画素数）を算出する（ステップ１９０７）。
【０２１５】
図１９のステップ１９０７で算出された黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は１である。この割合は、偏在検知閾値以上である（図１９のステップ１９０８でＹＥＳ）。
また、図１９のステップ１９０７で算出された黒画素数は、黒筋構成検知閾値以上である（図１９のステップ１９０９でＹＥＳ）。
【０２１６】
また、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数から、ステップ１９０７で算出した黒画素数を減算すると、この減算値は０である。そして、この値は、白紙検知閾値以下である（図１９のステップ１９１０でＹＥＳ）。
したがって、判定部８７は、直線Ｇ１２を黒筋と判断し、用紙Ｐ１０を白紙であると判定する（図１９のステップ１９１２）。
【０２１７】
図２２は、用紙Ｐ１０の画像について、ｘ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
黒画素は、ｘ座標値の範囲ｗ１以外には黒画素が存在せず、直線Ｇ１２が形成されているｘ座標値ｘ１に偏って配置されている。
また、ｘ座標値の範囲ｗ１に含まれる黒画素数は、黒筋構成検知閾値以上である。そのため、判定部８７は、直線Ｇ１２を構成する黒画素数が、黒筋構成画素数以上であると判断される。
このように、第３の実施の形態では、画像データ全体の領域の一部に画像が偏って形成され、且つ、この画像が、黒筋とみなされる画像を構成する黒画素数を含む場合に、この画像を黒筋と判断する。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ１０の白紙検知処理が終了する。
【０２１８】
図２３（ａ）は、五本の直線（以下、図中上から下に向かって順に、直線Ｇ１３、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１６、直線Ｇ１７と称する）が形成されている用紙（以下、用紙Ｐ１１と称する）を示した図である。また、図２３（ｂ）は、図２３（ａ）における破線２３Ａで示した部分を拡大した図である。
用紙Ｐ１１に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図１９、２０に示したフローチャートに従って説明する。
【０２１９】
なお、直線Ｇ１３は、主走査方向に延びて形成されており、直線Ｇ１４は、図中下側に延びかつ図中右側に傾斜して形成されている。また、直線Ｇ１５は、図中下側に延びかつ図中左側に傾斜して形成されており、直線Ｇ１６は、副走査方向に延びて形成されている。また、直線Ｇ１７は、直線Ｇ１６よりも図中右側であって、図中下側に延びかつ図中右側に傾斜して形成されている。
【０２２０】
また、直線Ｇ１３、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１６、直線Ｇ１７を構成する黒画素数の合計値は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であるものとする。
また、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数と画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、０．４であるものとする。
さらに、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数と画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、０．２であるものとする。
【０２２１】
まず、画像変換部８２が、図２３に示す用紙Ｐ１１の画像を二値化する（図１９のステップ１９０１）。
続いて、黒画素数計数部８４が、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１９のステップ１９０２）。
【０２２２】
二値化された画像には、直線Ｇ１３、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１６、直線Ｇ１７を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ１３、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１６、直線Ｇ１７を構成する黒画素数）は、白紙検知閾値よりも大きい（図１９のステップ１９０３でＮＯ）。
一方、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数は、非白紙検知閾値以下である。（図１９のステップ１９０５でＹＥＳ）。
【０２２３】
また、図２３（ｂ）に示すように、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲ｗ２には、直線Ｇ１３、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１７の一部がそれぞれ含まれる。一方、直線Ｇ１６は含まれない。
そして、判定部８７は、ｘ座標の範囲ｗ２に含まれる黒画素数を算出する（ステップ１９０７）。
【０２２４】
図１９のステップ１９０７で算出された黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、上記の通り、０．４である。この値は、偏在検知閾値よりも小さい（図１９のステップ１９０８でＮＯ）。
そのため、判定部８７は、少なくとも、副走査方向に黒筋は形成されていないと判断する。
【０２２５】
図２４（ａ）は、用紙Ｐ１１の画像について、ｘ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
黒画素は、ｘ座標値の範囲ｗ２以外にも存在しており、最も黒画素数が存在するｘ座標値ｘ２に偏っているとは言えない。
そのため、判定部８７は、用紙Ｐ１１に形成されている画像は、主走査方向の一部には偏っておらず、少なくとも、副走査方向に黒筋は形成されていないと判断する。
【０２２６】
そこで、白紙検知部８０は、主走査方向に黒筋が形成されているか否かを判断する。
具体的には、黒画素数計数部８４は、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する（図２０のステップ１９１３）。
図２３（ｂ）に示すように、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲ｗ３には、直線Ｇ１３の全体が含まれる。一方、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１６、直線Ｇ１７は含まれない。
そして、判定部８７は、ｙ座標値の範囲ｗ３に含まれる黒画素数を算出する（図２０のステップ１９１４）。
【０２２７】
図２０のステップ１９１４で算出された黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、上記の通り０．２である。この割合は、偏在検知閾値よりも小さい（図２０のステップ１９１５でＮＯ）。
そのため、判定部８７は、直線Ｇ１３、直線Ｇ１４、直線Ｇ１５、直線Ｇ１６、直線Ｇ１７を、不良画像としての黒筋とは異なる画像と判断し、用紙Ｐ１１を、白紙ではないと判定する（図２０のステップ１９１６）。
【０２２８】
図２４（ｂ）は、用紙Ｐ１１の画像について、ｙ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
黒画素は、ｙ座標値の範囲ｗ３以外にも存在しており、最も黒画素数が存在するｙ座標値ｙ１に偏っているとは言えない。
そのため、判定部８７は、用紙Ｐ１１に形成されている画像は、副走査方向の一部には偏っておらず、主走査方向にも黒筋は形成されていないと判断する。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ１１の白紙検知処理が終了する。
【０２２９】
図２５（ａ）は、直線（以下、直線Ｇ１８と称する）が副走査方向に沿って形成されている用紙（以下、用紙Ｐ１２と称する）を示した図であり、図２５（ｂ）は、図２５（ａ）における破線２５Ａで示した部分を拡大した図である。
用紙Ｐ１２に対して、黒筋検知モードにより白紙検知部８０が行う白紙検知処理について、図１９に示したフローチャートに従って説明する。
また、用紙Ｐ１２に形成されている直線Ｇ１８を構成する黒画素数は、白紙検知閾値よりも大きい値であって、非白紙検知閾値以下であり、かつ、黒筋構成検知閾値よりも小さいものとする。さらに、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲に含まれる黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、０．４であるものとする。
【０２３０】
まず、画像変換部８２が、図２５（ａ）に示す用紙Ｐ１２の画像を二値化する（図１９のステップ１９０１）。
続いて、黒画素数計数部８４が、ｘ座標の単位座標値ごとに、ｘ座標値が同一である黒画素数を計数する（図１９のステップ１９０２）。
【０２３１】
二値化された画像には、直線Ｇ１８を構成する黒画素以外の黒画素が含まれていない。そして、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数（直線Ｇ１８を構成する黒画素数）は、上記の通り、白紙検知閾値よりも大きい（図１９のステップ１９０３でＮＯ）。
一方、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数は、非白紙検知閾値以下である。（図１９のステップ１９０５でＹＥＳ）。
【０２３２】
また、図２５（ｂ）に示すように、黒筋幅に対応するｘ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲ｗ４には、直線Ｇ１８が含まれる。そして、判定部８７は、ｘ座標値の範囲ｗ４に含まれる黒画素数（直線Ｇ１８を構成する黒画素数）を算出する（ステップ１９０７）。
【０２３３】
図１９のステップ１９０７で算出された黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は１である。この割合は、偏在検知閾値以上である（図１９のステップ１９０８でＹＥＳ）。
一方で、図１９のステップ１９０７で算出された黒画素数は、黒筋構成検知閾値よりも少ない（図１９のステップ１９０９でＮＯ）。
そのため、判定部８７は、副走査方向に黒筋は形成されていないと判断する。
【０２３４】
図２６（ａ）は、用紙Ｐ１２の画像について、ｘ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
黒画素は、ｘ座標値の範囲ｗ４以外には存在しておらず、最も黒画素数が存在するｘ座標値ｘ３に偏って配置されている。
一方、ｘ座標値の範囲ｗ４に含まれる黒画素数は、黒筋構成検知閾値よりも少ない。そのため、判定部８７は、ｘ座標値の範囲ｗ４に含まれている黒画素数は、黒筋構成画素数よりも少ないと判断する。したがって、少なくとも、副走査方向には黒筋は形成されていないと判断する。
【０２３５】
そこで、白紙検知部８０は、主走査方向に黒筋が形成されているか否かの判断を行う。
具体的には、黒画素数計数部８４が、ｙ座標の単位座標値ごとに、ｙ座標値が同一である黒画素数を計数する（図２０のステップ１９１３）。
図２５（ｂ）に示すように、黒筋幅に対応するｙ座標値の範囲であって、存在する黒画素数が最も多い範囲ｗ５には、直線Ｇ１８の一部が含まれる。そして、判定部８７は、ｙ座標値の範囲ｗ５に含まれる黒画素数を算出する（図２０のステップ１９１４）。
【０２３６】
図２０のステップ１９１３で算出された黒画素数と、画像データ全体の領域に含まれる黒画素数とを対比すると、後者に対する前者の割合は、上記の通り０．４である。この割合は、偏在検知閾値よりも小さい（図２０のステップ１９１５でＮＯ）。
そのため、判定部８７は、直線Ｇ１８を、不良画像としての黒筋とは異なる画像と判断し、用紙Ｐ１２を、白紙ではないと判定する（図２０のステップ１９１６）。
【０２３７】
図２６（ｂ）は、用紙Ｐ１２の画像について、ｙ座標値に対する黒画素の分布を示した図である。
黒画素は、ｙ座標値の範囲ｗ５以外にも存在しており、最も黒画素数が存在するｙ座標値ｙ２に偏っているとは言えない。
そのため、判定部８７は、用紙Ｐ１２に形成されている画像は、副走査方向の一部には偏っておらず、主走査方向にも黒筋は形成されていないと判断する。
これにより、白紙検知部８０による用紙Ｐ１２の白紙検知処理が終了する。
【０２３８】
なお、第１の実施の形態、第２の実施の形態、第３の実施の形態では、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合とで、閾値記憶部８６に記憶されている各閾値を同様の値としている。ここで、各閾値の値は、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合とで、それぞれ異なっていてもよい。
【０２３９】
すなわち、用紙の副走査方向の一端から他端まで黒筋が形成される場合は、用紙の主走査方向の一端から他端まで黒筋が形成される場合よりも、長い黒筋が用紙に形成される。そのため、用紙の副走査方向に沿って黒筋が形成される場合は、用紙の主走査方向に沿って黒筋が形成される場合よりも、区画された一つの領域に形成される黒筋を構成する黒画素数が多い。
【０２４０】
また、上述の通り、用紙の副走査方向に黒筋が形成される場合と、用紙の主走査方向に黒筋が形成される場合とでは、それぞれ、黒筋が形成される原因が異なる。そのため、副走査方向に形成される黒筋と、主走査方向に形成される黒筋とでは、黒筋の太さや長さが異なることがある。
【０２４１】
そこで、例えば、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合における部分検知閾値と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合における部分検知閾値とは、それぞれ異なる値が設定されていてもよい。
また、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合における黒筋構成検知閾値と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合における黒筋構成検知閾値とは、それぞれ異なる値が設定されていてもよい。
また、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合における非白紙検知閾値と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合における非白紙検知閾値とは、それぞれ異なる値が設定されていてもよい。
【０２４２】
また、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合における長さ検知閾値と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合における長さ検知閾値とは、それぞれ異なる値が設定されていてもよい。
また、黒筋が副走査方向に形成されているか否かを判断する場合における分散検知閾値と、黒筋が主走査方向に形成されているか否かを判断する場合における分散検知閾値とは、それぞれ異なる値が設定されていてもよい。
【０２４３】
また、第１の実施の形態、第２の実施の形態、第３の実施の形態では、白紙検知処理として、まず、副走査方向に黒筋が形成されているか否かの判定を行った後に、必要に応じて、主走査方向に黒筋が形成されているか否かの判定を行うこととしている。
ここで、白紙検知処理として、まず、主走査方向に黒筋が形成されているか否かの判定を行った後に、必要に応じて、副走査方向に黒筋が形成されているか否かの判定を行うこととしてもよい。
【符号の説明】
【０２４４】
１０…画像処理装置、２０…画像処理制御部、３０…ユーザインターフェース部、４０…画像読取部、５０…データ処理部、６０…画像形成部、８０…白紙検知部、８１…検知モード設定部、８２…画像変換部、８３…領域区画部、８４…黒画素数計数部、８５…黒画素数記憶部、８６…閾値記憶部、８７…判定部、８８…データ除外部、９０…画像処理部
【図１】
2018026679.tif 000003
【図２】
2018026679.tif 000004
【図３】
2018026679.tif 000005
【図４】
2018026679.tif 000006
【図５】
2018026679.tif 000007
【図６】
2018026679.tif 000008
【図７−１】
2018026679.tif 000009
【図７−２】
2018026679.tif 000010
【図８】
2018026679.tif 000011
【図９】
2018026679.tif 000012
【図１０−１】
2018026679.tif 000013
【図１０−２】
2018026679.tif 000014
【図１１−１】
2018026679.tif 000015
【図１１−２】
2018026679.tif 000016
【図１２−１】
2018026679.tif 000017
【図１２−２】
2018026679.tif 000018
【図１３】
2018026679.tif 000019
【図１４】
2018026679.tif 000020
【図１５】
2018026679.tif 000021
【図１６】
2018026679.tif 000022
【図１７】
2018026679.tif 000023
【図１８】
2018026679.tif 000024
【図１９】
2018026679.tif 000025
【図２０】
2018026679.tif 000026
【図２１】
2018026679.tif 000027
【図２２】
2018026679.tif 000028
【図２３】
2018026679.tif 000029
【図２４】
2018026679.tif 000030
【図２５】
2018026679.tif 000031
【図２６】
2018026679.tif 000032