(57)【要約】【課題】原稿画像の読み取り途中で読み取り領域に付着したゴミを検出可能な技術を提案する。【解決手段】第１〜第３のゴミ検出部３ａ〜３ｃが、読み取り領域に原稿が存在しない状態で検出されたゴミの位置を表すゴミ検出データ、読み取り領域に原稿の先端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すゴミ検出データ、読み取り領域に原稿の後端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すゴミ検出データを生成し、これらのゴミ検出データに基づいて、第１〜第３のゴミ領域検出部４ａ〜４ｃが、読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミ及び原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表すゴミ検出データを生成する。【選択図】図１
2011044860.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿が搬送される搬送経路上の予め定められた読み取り領域において画像読み取りを行う読取手段と、
前記読み取り領域に原稿の後端が位置する状態での前記読取手段による読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する検出手段と、
を備えたことを特徴とする画像読取装置。
【請求項２】
前記検出手段は、更に、前記読み取り領域に原稿の先端が位置する状態での前記読取手段による読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する、
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】
前記検出手段は、更に、前記読み取り領域に原稿の中間部分が位置する状態での前記読取手段による読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像読取装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記読み取り領域に原稿が存在しない状態での前記読取手段による読み取り結果と比較することで、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の画像読取装置。
【請求項５】
前記検出手段により検出されたゴミの位置に基づいて、読み取り結果の画像から得られる画像におけるゴミに起因したノイズの領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたノイズの領域に基づいて、前記読取手段による読み取り結果から得られる画像からノイズを除去する処理を行う処理手段を備えた、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像読取装置。
【請求項６】
原稿が搬送される搬送経路上の予め定められた読み取り領域において画像読み取りを行うステップと、
前記読み取り領域に原稿の後端が位置する状態での読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出するステップと、
前記読み取り領域におけるゴミの位置の検出結果に基づいて、読み取り結果の画像から得られる画像におけるゴミに起因したノイズの領域を特定するステップと、
を有することを特徴とするノイズ検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像読取装置およびノイズ検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像読取装置は、例えば、搬送装置によって搬送されてコンタクトガラス上を走行する原稿の画像をコンタクトガラス越しに読み取る構成となっている。このような構成の画像読取装置においては、コンタクトガラス上の画像読み取り領域にゴミが付着していると、そのゴミに起因したスジ状のノイズが読み取り画像中に発生してしまう場合がある。
【０００３】
このような装置におけるゴミの検出に関し、例えば特許文献１には、画像を読み取る画像読み取り装置において、原稿がないときの読み取り位置の画像データから第１のゴミ検出データを生成し、原稿先端が読み取り位置を通過している間の画像データから第２のゴミ検出データを生成し、第１および第２のゴミ検出データの両者において、主走査方向の一致した位置にゴミがあることが示されている場合に、そのゴミを表す第３のゴミ検出データを生成し、第３のゴミ検出データが副走査ライン方向に所定の長さ以上連続していた場合にノイズ有りと判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１４２６７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、原稿画像の読み取り途中で読み取り領域に付着したゴミを検出可能な技術を提案することを目的として為されたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の本発明は、原稿が搬送される搬送経路上の予め定められた読み取り領域において画像読み取りを行う読取手段と、前記読み取り領域に原稿の後端が位置する状態での前記読取手段による読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する検出手段と、を備えたことを特徴とする画像読取装置である。
【０００７】
第２の本発明は、第１の本発明において、前記検出手段は、更に、前記読み取り領域に原稿の先端が位置する状態での前記読取手段による読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する、ことを特徴とする。
【０００８】
第３の本発明は、第１又は第２の本発明において、前記検出手段は、更に、前記読み取り領域に原稿の中間部分が位置する状態での前記読取手段による読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する、ことを特徴とする。
【０００９】
第４の本発明は、第１〜第３の本発明において、前記検出手段は、前記読み取り領域に原稿が存在しない状態での前記読取手段による読み取り結果と比較することで、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出する、ことを特徴とする。
【００１０】
第５の本発明は、第１〜第４の本発明において、前記検出手段により検出されたゴミの位置に基づいて、読み取り結果の画像から得られる画像におけるゴミに起因したノイズの領域を特定する特定手段と、前記特定手段により特定されたノイズの領域に基づいて、前記読取手段による読み取り結果から得られる画像からノイズを除去する処理を行う処理手段を備えた、ことを特徴とする。
【００１１】
第６の本発明は、原稿が搬送される搬送経路上の予め定められた読み取り領域において画像読み取りを行うステップと、前記読み取り領域に原稿の後端が位置する状態での読み取り結果に基づいて、前記読み取り領域におけるゴミの位置を検出するステップと、前記読み取り領域におけるゴミの位置の検出結果に基づいて、読み取り結果の画像から得られる画像におけるゴミに起因したノイズの領域を特定するステップと、を有することを特徴とするノイズ検出方法である。
【発明の効果】
【００１２】
第１の本発明によると、原稿画像の読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミだけでなく、原稿画像の読み取り途中で付着したゴミについても検出することができる。
【００１３】
第２の本発明によると、原稿画像の読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミと原稿画像の読み取り途中で付着したゴミとを区別して検出することができる。
【００１４】
第３の本発明によると、原稿画像の読み取り領域に原稿画像の読み取り途中で一時的に付着したゴミを検出することができる。
【００１５】
第４の本発明によると、原稿画像の読み取り領域に付着しているゴミの検出精度を高めることができる。
【００１６】
第５の本発明によると、読み取り結果の画像から原稿画像の読み取り領域に付着したゴミに起因したノイズを除去した画像を得ることができる。
【００１７】
第６の本発明によると、原稿内で検出されているゴミデータに応じたゴミ除去処理を行わせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像読取装置の機能ブロックの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像読取装置によるゴミ検出及びノイズ除去を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像読取装置の原稿読み取り動作を説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る画像読取装置によるゴミ検出の処理フローの一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る画像読取装置の機能ブロックの他の例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る画像読取装置のコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図１には、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の機能ブロックを例示してある。
本例の画像読取装置は、原稿が搬送される搬送経路上の予め定められた読み取り領域において画像読み取りを行う画像読取部１、画像読取部１による読み取り結果であるＲＧＢ色空間の画素データをＬａｂ色空間の画素データに変換する濃度（色）変換部２、原稿搬送過程の各段階における画素データに基づいてゴミの位置を検出する第１〜第３のゴミ検出部３ａ〜３ｃ、各ゴミ検出部３ａ〜３ｃにより検出されたゴミの位置に基づいて原稿画像におけるノイズの領域を特定する第１〜第３のゴミ領域検出部４ａ〜４ｃ、濃度（色）変換部２により変換された画素データから得られるＬａｂ色空間の原稿画像データを記憶する画像格納部５、ゴミ領域検出部４ａ〜４ｃにより特定されたノイズの領域に基づいて画像格納部５に格納されている原稿画像データからノイズを除去してＹＭＣＫ色空間の原稿画像データとして出力する画像処理部６、を有している。
【００２０】
第１のゴミ検出部３ａは、読み取り領域に原稿が存在しない状態での読み取り結果に基づく画素データと第１の閾値とに基づいて、読み取り領域に原稿が存在しない状態で検出されたゴミの位置を表す第１のゴミ検出データを生成する。
第２のゴミ検出部３ｂは、読み取り領域に原稿の先端が位置する状態での読み取り結果に基づく画素データと第２の閾値とに基づいて、読み取り領域に原稿の先端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表す第２のゴミ検出データを生成する。
第３のゴミ検出部３ｃは、読み取り領域に原稿の後端が位置する状態での読み取り結果に基づく画素データと第３の閾値とに基づいて、読み取り領域に原稿の後端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表す第３のゴミ検出データを生成する。
【００２１】
ここで、第１〜第３のゴミ検出データは、原稿の搬送方向（画像読み取りの副走査方向）に直交する方向（画像読み取りの主走査方向）に沿って形成された読み取り領域におけるゴミの位置（主走査方向におけるゴミの位置）を表すデータであり、例えば、ゴミが存在していると判定された画素部分を“１”（ゴミ有り）とし、ゴミが存在していないと判定された画素部分を“０”（ゴミなし）として表される。
【００２２】
本例の各ゴミ検出部３ａ〜３ｃでは、原稿搬送過程の各段階における読み取り結果に基づく画素データを構成する各画素値と第１〜第３の閾値とをそれぞれ比較し、画素値が閾値を上回る（又は閾値以上の）画素部分にゴミが存在すると判定して第１〜第３のゴミ検出データを生成しているが、画素データの表現形式や閾値の設定等によっては、画素の値が閾値を下回る（又は閾値以下の）画素部分にゴミが存在すると判定して第１〜第３のゴミ検出データを生成する構成としてもよい。また、各閾値は、種々の形式のものを用いることができ、例えば、原稿画像の属性（テキスト、写真等の原稿タイプ）に応じて予め設定されたものであってもよく、過去のゴミ検出結果等に基づいて自動的に更新されるものであってもよい。
【００２３】
第１のゴミ領域検出部４ａは、第１のゴミ検出部３ａにより生成された第１のゴミ検出データと、第２のゴミ検出部３ｂにより生成された第２のゴミ検出データとに基づいて、読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表す第４のゴミ検出データを生成する。
本例では、第１のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿が存在しない状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）及び第２のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の先端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）の両方でゴミの存在が示されている位置に原稿の搬送前からゴミが付着していると判定し、当該位置から副走査方向に伸びる直線に沿った原稿画像上の領域を原稿の搬送前から付着しているゴミに起因するノイズの領域として、第４のゴミ検出データを生成している。
【００２４】
第２のゴミ領域検出部４ｂは、第２のゴミ検出部３ｂにより生成された第２のゴミ検出データと、第３のゴミ検出部３ｃにより生成された第３のゴミ検出データとに基づいて、読み取り領域に原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表す第５のゴミ検出データを生成する。
本例では、第２のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の先端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）にはゴミの存在が示されていない位置で且つ第３のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の後端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）にはゴミの存在が示されている位置に原稿画像の読み取り途中でゴミが付着したと判定し、当該位置から副走査方向に伸びる直線に沿った原稿画像上の領域を原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズの領域として、第５のゴミ検出データを生成している。
【００２５】
第３のゴミ領域検出部４ｃは、第１のゴミ領域検出部４ａにより生成された第４のゴミ検出データと、第２のゴミ領域検出部４ｂにより生成された第５のゴミ検出データとに基づいて、読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミ及び原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表す第６のゴミ検出データを生成する。
本例では、第４のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表すデータ）と第５のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表すデータ）を合成して、第６のゴミ検出データを生成している。
【００２６】
ここで、第４〜第６のゴミ検出データは、画像格納部５に格納されている原稿画像データにおいてノイズが現れていると判定された領域を表すデータであり、例えば、ノイズが現れていると判定された画素部分を“１”（ノイズ有り）とし、ノイズが現れていないと判定された画素部分を“０”（ノイズなし）として表される。
【００２７】
画像処理部６は、第３のゴミ領域検出部４ｃにより生成された第６のゴミ検出データに基づいて、画像格納部５に格納されている原稿画像データからノイズを除去し、ノイズ除去結果の原稿画像データを外部（記憶装置や画像形成装置など）に出力する。
本例では、Ｌａｂ色空間の原稿画像データからノイズを除去した後にＹＭＣＫ色空間の原稿画像データに変換して出力しているが、Ｌａｂ色空間の原稿画像データをＹＭＣＫ色空間の原稿画像データに変換した後にノイズを除去するようにしてもよい。
また、ノイズ除去は種々の方式により行うことができ、例えば、ノイズが現れていることが示されている画素部分をその周辺の画素部分（ノイズが現れていないことが示されている画素部分）から補完（例えば、周辺の画素値で埋める）する方式等を用いることができる。
【００２８】
本例の画像読取装置では、画像格納部５に原稿画像データが格納されるまで、各ゴミ検出部３ａ〜３ｃ及び各ゴミ領域検出部４ａ〜４ｃによりゴミ検出及びノイズ判定を行い、画像格納部５から原稿画像データから排出されるタイミングで、画像処理部６によりゴミ検出及びノイズ判定の結果に応じたノイズ除去処理を行っている。
【００２９】
また、本例の画像読取装置では、各ゴミ検出部３ａ〜３ｃをそれぞれ異なる機能部として実装しているが、これらを１つの機能部にまとめてもよい。
また、本例の画像読取装置では、各ゴミ領域検出部４ａ〜４ｃをそれぞれ異なる機能部として実装しているが、これらを１つの機能部にまとめてもよい。
【００３０】
図２を参照して、本例の画像読取装置によるゴミ検出及びノイズ除去を説明する。なお、以下の説明における右、左、中央等の語は、原稿Ｐの搬送方向の上流側から見た場合の位置関係を表している。
図２（ａ）には、原稿Ｐの搬送過程の各段階におけるゴミ検出結果Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３と、読み取り結果の原稿画像データに実際に現れているノイズＮ１、Ｎ２、Ｎ３を示してある。
同図によると、読み取り結果の原稿画像データには、左側の領域部分に原稿Ｐの先端から後端までノイズＮ１が現れており、右側の領域部分に原稿Ｐの先端から後端までノイズＮ２が現れており、中央の領域部分に原稿Ｐの中間部分から後端までノイズＮ３が現れている。
【００３１】
また、原稿Ｐが存在しない状態におけるゴミ検出結果Ｄ１では、読み取り領域の左側の領域部分の位置ｄ１（ノイズＮ１に対応する位置）とその右側の位置ｄ２、および読み取り領域の右側の領域部分の位置ｄ３（ノイズＮ２に対応する位置）の３箇所がゴミ（候補）として検出され、原稿Ｐの先端が位置する状態におけるゴミ検出結果Ｄ２では、位置ｄ２がゴミ（候補）から消えて、位置ｄ１（ノイズＮ１に対応する位置）および位置ｄ３（ノイズＮ２に対応する位置）の２箇所がゴミ（候補）として検出され、原稿Ｐの後端が位置する状態におけるゴミ検出結果Ｄ２では、これに加え、中央の領域部分の位置ｄ４（ノイズＮ３に対応する位置）の３箇所がゴミ（候補）として検出されている。
この結果、位置ｄ１に原稿の搬送前からノイズの原因となるゴミが付着していること、位置ｄ２に原稿の搬送前からノイズの原因とならないゴミ（後述するバックプラテン１８側のゴミ）が付着している（又は誤検出である）こと、位置ｄ３に原稿の搬送前からノイズの原因となるゴミが付着していること、位置ｄ４に原稿画像の読み取り途中にノイズの原因となるゴミが付着したことが推定される。
【００３２】
図２（ｂ）には、ゴミ検出結果Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に基づいて特定されたノイズ領域Ａ１、Ａ２、Ａ３を示してある。
同図によると、ゴミ検出結果Ｄ１、Ｄ２に共通してゴミ（候補）として検出された左側の領域部分の位置ｄ１から副走査方向に伸びる直線に沿った領域Ａ１と、右側の領域部分の位置ｄ３から副走査方向に伸びる直線に沿った領域Ａ２とがノイズ領域として特定されるとともに、ゴミ検出結果Ｄ２ではゴミ（候補）として検出されなかったがゴミ検出結果Ｄ３で新たにゴミ（候補）として検出された中央の領域部分の位置ｄ４から副走査方向に伸びる直線に沿った領域Ａ３がノイズ領域として特定されている。
これら特定されたノイズ領域Ａ１、Ａ２、Ａ３は、原稿Ｐの原稿画像データに実際に現れているノイズＮ１、Ｎ２、Ｎ３を包含している。
【００３３】
本例の画像読取装置では、図２（ｃ）に示すように、原稿の搬送前から付着しているゴミに起因したノイズの発生が推定されるノイズ領域Ａ１、Ａ２については、その領域全体（原稿画像データの先端から後端まで）を対象にしてノイズ除去を行っているが、原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因したノイズの発生が推定されるノイズ領域Ａ３については、更に、ノイズの開始位置（ゴミが付着した時点に読み取った画像位置）を特定し、当該特定した位置から原稿画像データの後端までの領域Ａ３’を対象にしてノイズ除去を行うようにしている。なお、ノイズの開始位置は、例えば、ノイズ領域Ａ３における原稿画像データの後端の画素値と同じ画素値が出現する先頭位置を検出することで特定できる。
これらの処理により、本例の画像読取装置では、原稿Ｐの原稿画像データに実際に現れているノイズＮ１、Ｎ２、Ｎ３を包含する領域Ａ１、Ａ２、Ａ３’に対してノイズ除去を実施している。
【００３４】
図３を参照して、本例の画像読取装置の原稿読み取り動作を説明する。
本例の画像読取装置では、図３（ａ）〜（ｃ）に示すように、読み取り対象の原稿Ｐは、引き込みローラ１４により１枚ずつ搬送ローラ１５まで運ばれ、搬送ローラ１５によりコンタクトガラス１６に向けて一定の搬送速度で搬送され、バックプラテン１８によってコンタクトガラス１６に押さえつけられながらコンタクトガラス１６の面上を通過した後、排出ローラ１９によって排出される。
そして、このような搬送経路上に設けられたコンタクトガラス１６には、Ａ〜Ｃの各位置に、ＲＧＢの各色成分についての読み取り領域が設けられており、その読み取り結果を合成してカラーの原稿画像を生成できるように構成してある。
【００３５】
図３（ａ）に示すように、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐが存在しない状態でゴミ検出を行うと、コンタクトガラス１６に付着しているゴミだけでなく、バックプラテン１８に付着しているゴミまで検出される。なお、バックプラテン１８は、原稿画像の読み取り時には、画像読み取りの光学系を構成するコンタクトガラス１６から原稿Ｐによって遮蔽されるため、バックプラテン１８に付着しているゴミはノイズの原因とはならない。そこで、図３（ｂ）に示すように、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐが存在しない状態（原稿Ｐの搬送前）での検出値と原稿Ｐの先端が位置する状態での検出値とを比較して、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐが存在しない状態でのみ検出されたゴミ（バックプラテン１８に付着しているゴミ）を検出結果から除外するようにしている。
また、原稿Ｐの読み取り途中に、原稿Ｐに付着していたゴミが剥落してコンタクトガラス１６に付着してしまうことがある。そこで、図３（ｃ）に示すように、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐの先端が位置する状態での検出値と原稿Ｐの後端が位置する状態での検出値とを比較して、原稿Ｐの読み取り途中に付着したゴミを検出するようにしている。
【００３６】
図４には、本例の画像読取装置によるゴミ検出の処理フローの一例を示してある。
読み取り対象の原稿Ｐの搬送が開始されると（ステップＳ１）、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐが搬送される前に、第１のゴミ検出部３ａが、読み取り領域に原稿Ｐが存在しない状態で検出されたゴミの位置を表す第１のゴミ検出データを生成する（ステップＳ２）。
【００３７】
その後、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐの先端が搬送された段階で、第２のゴミ検出部３ｂが、読み取り領域に原稿Ｐの先端が存在する状態で検出されたゴミの位置を表す第２のゴミ検出データを生成し（ステップＳ３）、第１のゴミ領域検出部４ａが、第１のゴミ検出データと第２のゴミ検出データとを比較して（ステップＳ４）、検出位置が同じであれば、読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表す第４のゴミ検出データを生成する（ステップＳ５）。
【００３８】
その後、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐの後端が搬送された段階で、第３のゴミ検出部３ｃが、読み取り領域に原稿Ｐの後端が存在する状態で検出されたゴミの位置を表す第３のゴミ検出データを生成し（ステップＳ６）、第２のゴミ領域検出部４ｂが、第２のゴミ検出データと第３のゴミ検出データとを比較して（ステップＳ７）、第２のゴミ検出部３ｂでは検出されず、第３のゴミ検出部３ｃでゴミの位置が検出された場合には、読み取り領域に原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表す第５のゴミ検出データを生成する（ステップＳ８）。
【００３９】
その後、第３のゴミ領域検出部４ｂが、第４のゴミ検出データと第５のゴミ検出データとを合成して、読み取り領域に原稿の搬送前から付着しているゴミ及び原稿画像の読み取り途中で付着したゴミに起因するノイズが現れる原稿画像上の領域を表す第６のゴミ検出データを生成する（ステップＳ９）。
以上の一連のゴミ検出処理の後、原稿Ｐは画像読取装置から排出される（ステップＳ１０）。
【００４０】
図５には、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の機能ブロックの他の例を示してある。図１に示した画像読取装置と同様な機能部については図１と同じ符号を付してあり、その機能部については説明を省略する。
図５の画像読取装置では、画像格納部５の前段に、濃度（色）変換部２により変換された画素データから得られるＬａｂ色空間の原稿画像データをＹＭＣＫ色空間の原稿画像データに変換する画像処理を行う第１の画像処理部７を設けるとともに、画像格納部５の後段に、ゴミ領域検出部４ａ〜４ｃにより特定されたノイズの領域に基づいて画像格納部５に格納されているＹＭＣＫ色空間の原稿画像データからノイズを除去する画像処理を行う第２の画像処理部８を設けてある。
つまり、図１の画像読取装置では、画像処理部６において、Ｌａｂ色空間の原稿画像データをＹＭＣＫ色空間の原稿画像データに変換する画像処理と、Ｌａｂ色空間の原稿画像データ（又はＹＭＣＫ色空間の原稿画像データ）からノイズを除去する画像処理を行っていたところ、図５の画像読取装置では、これらの処理をそれぞれ別の機能部により行う構成としたものである。
【００４１】
図６には、本例の画像読取装置を構成するコンピュータの主要なハードウェアを例示している。
本例では、各種演算処理を行うＣＰＵ２１、ＣＰＵ２１の作業領域となるＲＡＭ２２、基本的な制御プログラムを記録したＲＯＭ２３、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶する補助記憶装置（例えば、ＨＤＤ等の磁気ディスクや、フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリなど）２４、各種情報を表示出力するための表示装置や操作者により入力操作に用いられるタッチパネルや操作キー等の入力機器とのインターフェースである入出力Ｉ／Ｆ２５、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインターフェースである通信Ｉ／Ｆ２６、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。
【００４２】
本発明の一実施形態に係るプログラムとしては、例えば、原稿が搬送される搬送経路上の予め定められた読み取り領域において画像読み取りを行う読取手段を備えた画像読取装置のコンピュータに、読み取り領域に原稿の後端が位置する状態での読み取り結果に基づいて、読み取り領域におけるゴミの位置を検出する機能と、読み取り領域におけるゴミの位置の検出結果に基づいて、読み取り結果の画像から得られる画像におけるゴミに起因したノイズの領域を特定する機能と、を実現させるためのプログラムなどが用いられる。
そして、上記プログラムを補助記憶装置３４等から読み出してＲＡＭ３２に展開し、これをＣＰＵ３１により実行させることで、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の各機能部（本例では、ゴミ検出部３ａ〜３ｃ及びゴミ領域検出部４ａ〜４ｃ）がコンピュータ上に実現される。
【００４３】
なお、これまで説明した画像読取装置の構成、処理内容、処理手順等は一例に過ぎず、本発明を上記の説明内容に限定するものではない。以下に他の例を幾つか示す。
例えば、上記の説明における画像読取装置では、原稿画像データに対してノイズ除去を行って、ノイズ除去後の原稿画像データを出力するようにしているが、ノイズが現れていると判定された領域を表すＴａｇ画像を生成し、このＴａｇ画像の画像データをノイズ除去前の原稿画像データに対応付けて出力するようにしてよく、この場合には、出力先の装置にて事後的にノイズ除去を行うことができる。
【００４４】
また、例えば、読み取り領域に原稿の中間部分が位置する状態での読み取り結果に基づいて、その読み取り領域におけるゴミの位置を検出するようにする。この場合には、原稿画像の読み取り領域に原稿画像の読み取り途中で一時的に付着したゴミを検出することができる。なお、原稿の中間部分におけるゴミ検出は複数回としてもよく、これにより、より詳細なゴミの付着状況を検出できるようになる。
【００４５】
また、例えば、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐの先端が位置する状態での検出値と原稿Ｐの後端が位置する状態での検出値とを比較して、原稿Ｐの搬送前から付着していたが読み取り途中で消滅したゴミ（例えば、原稿Ｐに付着したゴミ）を検出するようにしてもよい。具体的には、例えば、第２のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の先端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）にはゴミの存在が示されている位置で且つ第３のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の後端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）にはゴミの存在が示されていない位置に原稿画像の読み取り途中でゴミが消滅したと判定する。
【００４６】
また、例えば、原稿画像の読み取り領域に原稿Ｐの後端が位置する状態での検出値と原稿Ｐが排出された後の状態での検出値とを比較して、原稿画像の読み取り途中に付着したゴミの検出精度を高めるようにしてもよい。具体的には、例えば、原稿排出後に、読み取り領域に原稿が存在しない状態で検出されたゴミの位置を表す第１のゴミ検出データを第１のゴミ検出部３ａにより再度生成し、当該生成された原稿排出後の第１のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿が存在しない状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）及び第３のゴミ検出データ（読み取り領域に原稿の後端が位置する状態で検出されたゴミの位置を表すデータ）の両方でゴミの存在が示されている位置に原稿画像の読み取り途中にゴミが付着したと判定する。
【００４７】
また、例えば、どのステップで検出されたゴミデータかによって、ゴミ除去処理方法を切り替えるような構成でもよい。原稿内で検出されているゴミデータに応じたゴミ除去処理を行わせることが可能となる。例えば、除去処理速度の向上やメモリコスト削減などに寄与できる。
【００４８】
また、例えば、画像読取装置が両面同時読み取り機能等を備え、読み取り画像を一度メモリに蓄えてから排出する構成のような場合には、そのメモリを流用して上記の処理を行うようにする。この場合には、本発明を実施するために新規にメモリを追加する必要がない。
【００４９】
なお、上記の説明における画像読取装置は、１台のコンピュータにより実現されているが、各機能部を複数台のコンピュータに分散して設けて画像読取装置を実現してもよい。
また、上記の説明におけるプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信回線等を介して受信する形式などにより、画像読取装置のコンピュータに設定される。
また、上記の説明のようにソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、それぞれの機能部を専用のハードウエアモジュールで実現するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１：画像読取部、  ２：濃度（色）変換部、  ３ａ，３ｂ，３ｃ：ゴミ検出部、  ４ａ，４ｂ，４ｃ：ゴミ領域検出部、  ５：画像格納部、  ６：画像処理部
【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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