(57)【要約】      （修正有）【課題】迷光補正における演算処理量を低減と、粒状性画質の悪化改善を両立可能にする。【解決手段】迷光補正回路５０のフィルタＣは、入力スキャンデータの各主走査ライン上の着目画素毎に、マクロ領域の画素を対象にブロック毎にフレア補正演算を行う。フィルタＢ２は、着目画素に対するミクロ領域の画素を対象にフレア補正演算を実施し、フィルタＢ１は、着目画素が画像のエッジ部であると判定されると、マクロ領域のフレア補正後データのミクロ領域の画素を対象にＭＴＦ補正演算を行う。重畳回路５０６は、フィルタＣによるマクロ領域のフレア補正結果と、フィルタＢ２によるミクロ領域のフレア補正結果、またはフィルタＢ１によるミクロ領域のＭＴＦ補正結果を重畳し、入力スキャンデータの補正データとして出力する。【選択図】図１３
2011078007.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主走査方向に配列される読取素子を有し、前記主走査方向を長手とし副走査方向に移動可能な光源を用いて原稿の画像を主走査線毎に読取る読取手段と、
前記画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報中、前記主走査線上の着目画素毎に、該着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域の各画素を対象とする第１の迷光補正演算を行う第１の迷光補正演算手段と、
前記読取画像情報中の前記着目画素毎に、該着目画素から前記第１の領域の端部以遠の第２の領域の各画素を対象とする第２の迷光補正演算を行う第２の迷光補正演算手段と
を具備し、前記読取画像情報を前記第１と第２の各領域に分けて迷光補正を行う画像補正装置。
【請求項２】
前記第２の迷光補正演算手段は、
前記第２の領域の全画素中、所定画素数ずつ離間した画素毎に前記第２の迷光補正演算を行う
請求項１記載の画像補正装置。
【請求項３】
画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ検出手段により前記着目画素が画像のエッジ部であることが検出された場合、該着目画素に対する前記第１の領域の各画素を対象として光学特性に起因する変調要因を補正する光学的変調要因補正演算を行う光学的変調要因補正演算手段
を更に具備する請求項１または２記載の画像補正装置。
【請求項４】
前記第２の迷光補正演算手段は、
前記第１の迷光補正演算手段に並列入力される前記読取画像情報の前記第２の領域の各画素を対象とする前記第２の迷光補正演算を行い、
前記光学的変調要因補正演算手段は、
前記第２の迷光補正演算手段による前記第２の迷光補正演算後、前記エッジ検出手段により前記着目画素が画像のエッジ部であることが検出された場合に前記第１の領域の各画素を対象とする前記光学的変調要因補正演算を行う
と共に、
前記第１の迷光補正演算結果と、前記第２の迷光補正演算結果、または前記光学的変調要因補正演算結果を前記読取画像情報の補正結果として合成する合成手段
を更に具備する請求項３記載の画像補正装置。
【請求項５】
前記エッジ検出手段は、
前記第１の迷光補正演算手段に並列入力される前記読取画像情報の前記着目画素毎に前記画像エッジの検出を実施し、
前記第２の迷光補正演算手段、及び前記光学的変調要因補正演算手段は、前記エッジ検出手段により前記着目画素が画像のエッジ部であることが検出された場合に、それぞれ、前記第２の迷光補正演算、及び前記光学的変調要因補正演算を行う
と共に、
前記第１の迷光補正演算結果、または前記第２の迷光補正演算結果に対する前記光学的変調要因補正演算結果を前記読取画像情報の補正結果として合成する合成手段
を更に具備する請求項３記載の画像補正装置。
【請求項６】
主走査方向に配列される読取素子を有し、前記主走査方向を長手とし副走査方向に移動可能な光源を用いて原稿の画像を主走査線毎に読取る読取手段と、
前記画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報の画像補正を行う画像補正手段と
を有し、
前記画像補正手段は、
前記読取画像情報中の着目画素毎に、該着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域の各画素を対象とする第１の迷光補正演算を行う第１の迷光補正演算手段と、
前記読取画像情報中の前記着目画素毎に、該着目画素から前記第１の領域の端部以遠の第２の領域の各画素を対象とする第２の迷光補正演算を行う第２の迷光補正演算手段と
を具備し、前記読取画像情報を前記第１と第２の各領域に分けて迷光補正を行う画像読取装置。
【請求項７】
コンピュータで実現され、主走査方向に配列される読取素子を有し、前記主走査方向を長手とし副走査方向に移動可能な光源を用いて原稿の画像を主走査線毎に読取る読取手段を有し、該画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報の画像補正を行う画像補正装置に実装され、
前記コンピュータを、
前記画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報中の着目画素毎に、該着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域の各画素を対象とする第１の迷光補正演算を行う第１の迷光補正演算手段、
前記読取画像情報中の前記着目画素毎に、該着目画素から前記第１の領域の端部以遠の第２の領域の各画素を対象とする第２の迷光補正演算を行う第２の迷光補正演算手段
として機能させる画像補正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像読取装置、画像補正装置、及び画像補正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
フラットベッドスキャナのように、主走査方向に長手の照明装置により原稿を照射し、その反射光を集光してＣＣＤなどの縮小光学系で受光し、光電変換によりディジタルデータに変換する画像読取装置において、光の乱反射などにより暗い画像の周りに迷光（フレア）と呼ばれる現象が発生することがあった。
【０００３】
フレア現象は、白背景におけるかぶりや、黒画像の浮きといった画質の低下をもたらすため、補正する必要がある。
【０００４】
この種のフレアを補正する技術に関して、下記特許文献１には、検査用原稿を読取った中央黒領域の画素値と、迷光の影響の無いときの黒領域の画素値の差から迷光補正量を求めたうえで、該迷光の補正量とラインの平均値から迷光補正関数を特定し、実際の原稿読取りでは、ラインの平均値とそれに対応する迷光補正量を用いて、そのラインの各画素を補正する技術が開示されている。
【０００５】
この構成では、ライン中の全ての画素に同一の補正量を適用することになり、黒画像の周囲にのみ部分的に発生するフレアの影響を完全に補正するのは難しい。
【０００６】
また、下記特許文献２には、主走査方向の連続した所定濃度以上の画像幅を検出し、その画像幅から主走査方向のフレア幅を求め、上記画像の先後端エッジ（先端：低濃度から高濃度に変化する領域、後端：高濃度から低濃度に変化する領域）から低濃度画像部を上記方法で求めたフレア幅所定値に置き換えることにより、高濃度部の低濃度部に及ぼすフレアをキャンセルする技術が開示されている。
【０００７】
この構成では、所定の濃度以上の画像に対するフレアの影響を近似的に求めているに過ぎず、補正の精度が十分とはいえない。
【０００８】
その他のフレア補正技術に関し、上記ディジタルデータの主走査ライン上の各画素を順次着目画素としていきながら、該着目画素毎に周辺の複数の画素の値に対してフレアの応答特性から導き出した関数を適用してフレア成分を除去する演算を実施する技術も知られている。
【０００９】
この場合において、着目画素に対する同一主走査ライン上の前後全ての画素についてフレア補正演算を適用するのが一般的であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００７−３６３７８号公報
【特許文献２】特開２００３−２９８８４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、迷光補正における演算処理量を低減できると共に、粒状性画質の悪化改善が図れる画像読取装置、画像補正装置、及び画像補正プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、請求項１記載の画像補正装置の発明は、主走査方向に配列される読取素子を有し、前記主走査方向を長手とし副走査方向に移動可能な光源を用いて原稿の画像を主走査線毎に読取る読取手段と、前記画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報中、前記主走査線上の着目画素毎に、該着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域の各画素を対象とする第１の迷光補正演算を行う第１の迷光補正演算手段と、前記読取画像情報中の前記着目画素毎に、該着目画素から前記第１の領域の端部以遠の第２の領域の各画素を対象とする第２の迷光補正演算を行う第２の迷光補正演算手段とを具備し、前記読取画像情報を前記第１と第２の各領域に分けて迷光補正を行う。
【００１３】
請求項２記載の発明は、上記請求項１記載の発明において、前記第２の迷光補正演算手段は、前記第２の領域の全画素中、所定画素数ずつ離間した画素毎に前記第２の迷光補正演算を行う。
【００１４】
請求項３記載の発明は、上記請求項１または２記載の発明において、画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジ検出手段により前記着目画素が画像のエッジ部であることが検出された場合、該着目画素に対する前記第１の領域の各画素を対象として光学特性に起因する変調要因を補正する光学的変調要因補正演算を行う光学的変調要因補正演算手段を更に具備する。
【００１５】
請求項４記載の発明は、上記請求項３記載の発明において、前記第２の迷光補正演算手段は、前記第１の迷光補正演算手段に並列入力される前記読取画像情報の前記第２の領域の各画素を対象とする前記第２の迷光補正演算を行い、前記光学的変調要因補正演算手段は、前記第２の迷光補正演算手段による前記第２の迷光補正演算後、前記エッジ検出手段により前記着目画素が画像のエッジ部であることが検出された場合に前記第１の領域の各画素を対象とする前記光学的変調要因補正演算を行うと共に、前記第１の迷光補正演算結果と、前記第２の迷光補正演算結果、または前記光学的変調要因補正演算結果を前記読取画像情報の補正結果として合成する合成手段を更に具備する。
【００１６】
請求項５記載の発明は、上記請求項３記載の発明において、前記エッジ検出手段は、前記第１の迷光補正演算手段に並列入力される前記読取画像情報の前記着目画素毎に前記画像エッジの検出を実施し、前記第２の迷光補正演算手段、及び前記光学的変調要因補正演算手段は、前記エッジ検出手段により前記着目画素が画像のエッジ部であることが検出された場合に、それぞれ、前記第２の迷光補正演算、及び前記光学的変調要因補正演算を行うと共に、前記第１の迷光補正演算結果、または前記第２の迷光補正演算結果に対する前記光学的変調要因補正演算結果を前記読取画像情報の補正結果として合成する合成手段を更に具備する。
【００１７】
請求項６記載の画像読取装置の発明は、主走査方向に配列される読取素子を有し、前記主走査方向を長手とし副走査方向に移動可能な光源を用いて原稿の画像を主走査線毎に読取る読取手段と、前記画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報の画像補正を行う画像補正手段とを有し、前記画像補正手段は、前記読取画像情報中の着目画素毎に、該着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域の各画素を対象とする第１の迷光補正演算を行う第１の迷光補正演算手段と、前記読取画像情報中の前記着目画素毎に、該着目画素から前記第１の領域の端部以遠の第２の領域の各画素を対象とする第２の迷光補正演算を行う第２の迷光補正演算手段とを具備し、前記読取画像情報を前記第１と第２の各領域に分けて迷光補正を行う。
【００１８】
請求項７記載の画像補正プログラムの発明は、コンピュータで実現され、主走査方向に配列される読取素子を有し、前記主走査方向を長手とし副走査方向に移動可能な光源を用いて原稿の画像を主走査線毎に読取る読取手段を有し、該画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報の画像補正を行う画像補正装置に実装され、前記コンピュータを、前記画像読取手段により読取られた前記原稿の読取画像情報中の着目画素毎に、該着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域の各画素を対象とする第１の迷光補正演算を行う第１の迷光補正演算手段、前記読取画像情報中の前記着目画素毎に、該着目画素から前記第１の領域の端部以遠の第２の領域の各画素を対象とする第２の迷光補正演算を行う第２の迷光補正演算手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１記載の画像補正装置の発明によれば、着目画素に対するマクロ領域とミクロ領域とに分けてフレア補正を行い、フレア補正演算処理量を低減できる。
【００２０】
請求項２記載の発明によれば、上記請求項１記載の発明において、マクロ領域内でフレア補正をブロック単位で実施し、演算処理量を大幅に低減できる。
【００２１】
請求項３記載の発明によれば、上記請求項１または２記載の発明において、ＭＴＦの影響が大きい画像エッジ部でＭＴＦ補正が確実に行える。
【００２２】
請求項４記載の発明によれば、上記請求項３記載の発明において、マクロ領域でのフレア補正を行いつつ画像のエッジ部毎にＭＴＦ補正を行うため、フレア補正における演算処理量の低減と、粒状性画質の悪化改善の双方を達成できる。
【００２３】
請求項５記載の発明によれば、上記請求項３記載の発明において、画像のエッジ部でだけミクロ領域でのフレア補正及びＭＴＦ補正を行い、演算処理量を大幅に低減できる。
【００２４】
請求項６記載の画像読取装置の発明によれば、原稿スキャンデータの取込みに際し、着目画素に対するマクロ領域とミクロ領域とに分けてフレア補正を行い、フレア補正演算処理量を低減できる。
【００２５】
請求項７記載の画像補正プログラムの発明によれば、スキャナ装置等に、フレア補正における演算処理量の低減が可能な、マクロ領域とミクロ領域とに分けてのフレア補正処理動作を行わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施の形態に係わる画像処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】フラットベットスキャナの概略構成を示す図。
【図３】スキャンデータにおけるフレア発生原因を説明するための概略図。
【図４】照明装置を微小照明とその連続で捕らえる場合のＣＣＤ出力特性の説明図。
【図５】フレア検出チャートとそのスキャンデータの例を示す図。
【図６】図５のスキャンデータから導出したフレア応答特性を示す図。
【図７】図６のフレア応答特性から導出した微小照明に対するＣＣＤ応答特性を示す図。
【図８】フレア含有画像変換行列とフレア補正行列の例を示す図。
【図９】フレア補正行列のインパルス応答特性を示す図。
【図１０】フレア補正行列のインパルス応答特性を分離して扱う際のインパルス応答特性を示す図。
【図１１】ラプラシアンフィルタの一例を示す図。
【図１２】原画像とラプラシアンフィルタを用いたエッジ検出結果の例を示す図。
【図１３】実施例１に係る迷光補正回路の回路構成を示すブロック図。
【図１４】フレア検出チャートを低解像度で読取った際のフレア応答特性例を示す図。
【図１５】ＭＴＦ特性の例を示す図。
【図１６】フィルタＣにおけるマクロ領域のフレア補正の処理イメージを示す図。
【図１７】フィルタＢ２、Ｂ１におけるミクロ領域のフレア補正の処理イメージを示す図。
【図１８】実施例２に係る迷光補正回路の回路構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２８】
図１は、本実施の形態に係わる画像補正機能を備えた画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００２９】
この画像処理装置１０は、例えば、原稿読取（スキャン）、複写（コピー）、印刷（プリント）、ＦＡＸ（ファクシミリ通信）等の複数の機能を有する複合機であり、原稿（紙文書）の画像を読取走査（スキャン）し、電気的な画像信号（画像データ）に変換する読取部１１、読取部１１により原稿をスキャンして得られた読取画像データ（スキャンデータ）や、クライアント端末（不図示）から送られてくる印刷ジョブから印刷データを生成するための画像処理を行う画像処理部１２、スキャンデータや動作プログラム等の各種情報を記憶する記憶部１３、画像処理部１２により生成された印刷データに基づき電子写真プロセスを実行して記録媒体（記録用紙）に該印刷データに対応する画像を形成する画像形成部１４、タッチパネル機能を有する大型ビットマップディスプレイ等から成る表示／操作部１５、スキャン、コピー、プリント及びＦＡＸ等の各機能に係わる該当各部の動作制御等、装置全体の制御を行なう制御部１６、クライアント端末（ＰＣ：パーソナル・コンピュータ）等の装置と通信ネットワーク（ＮＷ）を介して通信する際の通信インタフェースを司る通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１７を具備して構成される。
【００３０】
この画像処理装置１０において、制御部１６には、読取部１１により原稿をスキャンして得られるスキャンデータ（あるいは、クライアント端末から通信Ｉ／Ｆ部１７を通じて受信される印刷ジョブ）に基づいて画像処理部１２で印刷データを生成させ、画像形成部１４で該印刷データに基づく画像を記録用紙に形成（印刷）して出力させる印刷制御部１６１、読取部１１を駆動制御し、読取位置にセットされた原稿の読取制御を行う読取制御部１６２が設けられる。
【００３１】
読取制御部１６２の制御対象である読取部１１は、例えば、図２に示す如くのフラットベッドスキャナにより実現される。
【００３２】
図２に示すフラットベッドスキャナによれば、フラットベッドスキャナ筺体１１１に保持された平坦で透明な読取面（プラテンガラス）１１２の下部に主走査方向に長手の照明ランプ１１３をその短手方向（副走査方向）移動可能に設けると共に、照明ランプ１１３から読取面１１２上にセットされた原稿に向けて光を照射してその光の原稿面からの反射光を集光レンズ１１４により集光したうえで主走査方向にライン上に撮像素子（読取素子）が配列されたＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）センサ１１５により受光して該光信号を電気信号に変換し、該光電変換出力を原稿のスキャンデータとして、例えば、画像処理部１２に設けられる迷光補正回路５０（５０ｂ）に入力する構成となっている。
【００３３】
図２に示すフラットベッドスキャナのように、主走査方向に長手の照明装置（この例では照明ランプ１１３）により原稿を照射し、その反射光を集光して、ＣＣＤなどの縮小光学素子で受光し、光電変換によりディジタルデータ（スキャンデータ）に変換する画像読取装置において、光の乱反射などにより暗い画像の周りにフレアと呼ばれる現象が発生することがあった。
【００３４】
フレアとは、全体が真っ黒あるいは真っ白の画像を読み取った場合は、一定した出力レベルを得られるが、黒あるいは白の領域が部分的に現れると、黒画像の周囲において出力レベルが一定にならず、黒画像からの距離に応じて、白画像の出力レベルが漸減する、あるいは白画像からの距離に応じて黒画像の出力レベルが漸増する現象である。
【００３５】
具体的には、図３に示すように、原稿上の黒画像を読取った際に図中Ａ−Ａ線のライン読取走査により得られるスキャンデータ（同図下部に出力レベルを示す）において黒画像の先端部（この例では左端）と後端部（同、右端）で出力レベルが理想出力通りに変化せず（なまる状態で変化する）、その結果、黒画像の周りに薄っすらと暗い影ができ、黒画像の中も白画像に近いほど薄くなる。
【００３６】
フレア現象は、白背景におけるかぶりや、黒画像の浮きといったように、画質のディフェクトを生ずる。
【００３７】
また、フレア現象の原因は、注目した原稿画素位置からの反射光だけでなく、それ以外の位置からの反射光（迷光）もＣＣＤ上の同一の画素センサに入力されることによる。
【００３８】
フラットベッド（図２参照）の場合、主走査方向に長手の照明装置を設けるため、迷光（フレア）は主走査方向から入り易く、主走査方向の画像の濃淡によりフレアの発生具合が異なる。
【００３９】
なお、副走査方向は照明範囲が狭いため、主走査方向と比較してフレアの発生は少ない。
【００４０】
上記フラットベッドを採用した読取部１１により読取られた上記フレアを含むスキャンデータは、迷光補正回路５０により入力され、フレア補正の処理が適用される。
【００４１】
以下では、迷光補正回路５０が主として主走査方向のフレア補正を行うことを前提にそのフレア補正方法について述べる。
【００４２】
初めに、主走査方向、微小照明による光電変換素子列の応答特性について考える。
【００４３】
まず、微小照明を仮定した光電変換素子列の応答特性を求める。
【００４４】
図２に示した照明装置（照明ランプ１１３）を微小な照明が連続的に連結したものと想定して話をする。
【００４５】
ここで、仮に微小照明を一つだけ点灯できたとする。
【００４６】
微小照明であっても迷光が発生するため、ＣＣＤセンサ１１５の出力は、図４（ａ）のようにある幅をもって応答する。
【００４７】
このＣＣＤ応答をＧ（ｘ）で表すものとする。
【００４８】
一方で、白画像に対して、照明を全点灯したスキャナ（ＣＣＤセンサ１１５）の出力が図４（ｂ）のような特性だとすると、この特性は、図４（ａ）のような微小照明が複数点灯した場合の積算値と同等であると解釈することができる。
【００４９】
この時、図４（ｃ）の如く、白画像の幅をΔＤだけ広げると、白画像中央のＣＣＤ出力レベルがΔＧだけ増加したものとする。
【００５０】
このΔＧは、微小照明〔図４（ａ）参照〕がΔＤだけ追加点灯したことによる増加分と考えることができる。
【００５１】
従がって、白画像中央ＣＣＤ出力レベルの変化を白画像の幅で微分すれば、微小照明に対するＣＣＤ応答特性ｇ（ｘ）が求められる。
【００５２】
ＣＣＤ応答特性ｇ（ｘ）の算出方法として、具体的には、図５（ａ）に示すフレア検出チャート２５（黒の画像をベースにして白三角の画像が形成される）の白三角の画像を上述したフラットベッドスキャナ（読取部１１）で各副走査ライン毎に主走査方向に読み取る。
【００５３】
この読取走査により図５（ｂ）に示すようなスキャンデータが得られるため、該スキャンデータのライン毎の最大値と、ライン毎の所定の出力値以上の白画素の数をカウントする。
【００５４】
該カウント結果を、横軸（Ｘ軸）を白画素数、縦軸（Ｙ軸）を最大値としてプロットした特性（フレア応答特性）の例を図６に示している。
【００５５】
図６に示すフレア応答特性を有するデータ（フレア検出チャート２５のスキャンデータ）をカウントした白画素数によって、微分する。
【００５６】
微分結果が左右対称となるように、「１／２」を乗じて左右反転したものと連結することにより算出される、微小照明に対するＣＣＤ応答特性ｇ（ｘ）の例を図７に示している。
【００５７】
次に、フレア補正行列について考える。  
フレアの影響の無い１ライン分の画像データ（スキャンデータ）を一次元行列Ｉ（ｘ）で表し、フレアの影響による画像変換を二次元行列Ｇ（ｘ）で表すものとする。
【００５８】
実際のスキャン画像（フレアの影響を受けているスキャンデータ）をＦ（ｘ）とするものとした場合、Ｆ（ｘ）は下式（１）で表される。  
2011078007.tif 000003
……（１）
【００５９】
上記（１）式において、Ｇ（ｘ）の逆行列
2011078007.tif 000004
が求まれば、  
【００６０】
スキャン画像Ｆ（ｘ）と
2011078007.tif 000005
とからＩ（ｘ）を求めることができる。
【００６１】
つまり、
2011078007.tif 000006
はフレアを補正する逆行列となり、下式（２）で表すことができる。  
【００６２】
2011078007.tif 000007
……（２）
【００６３】
ここで、Ｇ（ｘ）の内容を考える。  
真値Ｉ（ｘ）に画素単位の応答係数を乗算し積算したものがＦ（ｘ）である。
【００６４】
画素単位の応答係数とは、すなわち、先に求めた微小照明に対するＣＣＤ応答特性ｇ（ｘ）〔図７参照〕と等しい。  
ただし、画素の位置によってｇ（ｘ）の形は制限される。
【００６５】
例えば、スキャナ（図２参照）の左端部分は、画像外の部分からの反射光は無いため、ｇ（ｘ）の左半分も存在しないことになる。逆に、右端部分も同等にｇ（ｘ）に右半分が存在しない。
【００６６】
このように考えると、Ｇ（ｘ）とは、ｇ（ｘ）の中心位置を“０（零）”からスキャナの画素幅（図２における読取り画素幅）まで移動して構成した各行から成る、例えば、図８（ａ）に示す如くの行列となる。
【００６７】
また、Ｇ（ｘ）の逆行列
2011078007.tif 000008
は図８（ｂ）に示す如くの値となり、これがフレア補正行列（フレア補正関数）となる。
【００６８】
このフレア補正行列
2011078007.tif 000009
を実際のスキャン画像Ｆ（ｘ）に乗ずることにより、上記（２）式より、フレア補正を行うことが可能である。
【００６９】
しかしながら、上述した方法で求めた関数〔フレア補正行列
2011078007.tif 000010
〕を用いて完全なフレア補正を行えるのは理想的な条件下での話であり、実際の装置に当該フレア補正方法を導入するには以下の点がネックとなる。
【００７０】
第１点目は、
2011078007.tif 000011
の演算処理は、１画素毎に１ライン分の全画素数を参照する積和算となるために演算量が膨大になるということである。
【００７１】
例えば、Ａ４  ６００ｄｐｉでのカラーの読取りを考えた時には、１ライン（およそ５０００画素）の補正を行うための演算量は、  
乗算：５０００×５０００×３＝７５，０００，０００回  
加算：５０００×（５０００−１）×３＝７４，９８５，０００回  
となり、積和演算合計でおよそ１億５０００万回の演算を要する。
【００７２】
装置（この例では画像処理装置１０）で上記演算処理を行おうとする場合、リアルタイム性を保証する必要がある。
【００７３】
例えば、１０ＣＰＭ（Ｃｏｐｙ  ｐｅｒ  ｍｉｎｕｔｅ）程度の速度を達成するために、１ラインの処理に許容される時間は、  
６秒／（２９７ｍｍ／２５．４ｍｍ×６００ｄｐｉ）＝９００ｕｓ  
程度である。
【００７４】
仮にＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェア構成で処理を行うことを考えた場合、カラー３色を並列に処理したとしても、  
１５０，０００，０００／３／９００ｕｓ＝５６ＧＨｚ  
の動作周波数が必要となり、現実的ではない。
【００７５】
ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などを用いてソフトウェア的に処理した場合は更に非現実的となる。
【００７６】
許容される時間に対して、演算処理量が圧倒的に多すぎるのが、導入の際のネックとなる第１点目である。
【００７７】
第２点目は、上述したフレア補正によると画像の粒状性（ノイズ感）が増大する傾向にあるということである。  
その理由を下記に述べる。
【００７８】
Ｇ（ｘ）を求めるベースとなる図６に示すフレア応答特性は、フレアの影響だけではなく画像入力装置（読取部１１）の持つ光学的特性との二種の要因が複合している。
【００７９】
光学的特性とは具体的にはＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：解像力）であり、一般的に画像入力装置はローパスフィルタ特性をもつために、画像のエッジ部がなまる（ぼける）特性を持っている。
【００８０】
図５に示すフレア検出チャート２５の白と黒の境目の画素のごく近傍においては、フレアよりもＭＴＦの寄与率が高く、注目画素近傍のＭＴＦ特性がＧ（ｘ）に与える影響は非常に大きい。
【００８１】
よってＧ（ｘ）には、フレア特性の補正だけではなく、ＭＴＦ特性（光学特性に起因する変調要因）の補正も包含していることになる。
【００８２】
画像がぼけるＭＴＦ特性を補正するということは、すなわち、ハイパス特性を持つフィルタをかけ、ぼけた部分を強調するということである。
【００８３】
もしノイズ成分の一切無い理想的な画像が入力されるのであれば、本補正は有効に作用する。
【００８４】
しかし、現実の画像入力装置においては、読み取った画像にノイズが存在し、たとえ均一な濃度を持つパッチを読み取っても、実際にはノイズ成分が重畳され高周波成分が多量に存在する。
【００８５】
本来、画像のエッジ部のみに作用するはずのＭＴＦ補正がノイズにも適用されてしまい、当該ノイズが更に強調されてしまい粒状感が悪化する。
【００８６】
本来フレア現象は、着目画素から見てごく近い領域（ミクロ領域）からそれより遠い領域（マクロ領域）まで存在するものである。
【００８７】
フレア現象の例を挙げると、マクロ領域のフレア現象は、先に述べたようにパッチ周辺白領域の黒ずみなどのように広い領域に影響を与えるように見える。
【００８８】
一方、ミクロ領域のフレア現象は、画像のエッジ部、細線のぼけなど比較的狭い領域への影響に見える。
【００８９】
しかし、ミクロ領域の現象に関しては画像処理装置１０や画像読取装置等の光学的特性の寄与率も高いために、結果として、本来のフレア補正処理よりもきつめのエッジ強調フィルタ処理がかかってしまう。
【００９０】
従がって、装置実装のネックとなる第２点目は、ミクロ領域の補正が、マクロ領域に対しても一括して適用されてしまうために、画像全体の粒状感が損なわれてしまうということである。
【００９１】
上述したフレア補正の現状を踏まえ、本実施の形態では、これまで一括して処理されていたフレア補正処理を、フレアの影響度が高いマクロ的な部分の補正と、比較的ＭＴＦの影響度が高いミクロ的な部分の補正の二つに分離して、適応的に両者を切り替えて処理することによって、演算処理量の低減とフレア補正による粒状性画質の悪化改善を実現しようとするものである。
【００９２】
特に、本実施の形態において、フレア補正回路５０（あるいは、５０ｂ）は、ミクロ的な補正処理は主に画像のエッジ部に適用し、マクロ的な補正処理は主に画像の非エッジ部に適用する構成を有する。
【００９３】
ここで、エッジ部、非エッジ部は、それぞれ、高周波部と低周波部に読み替えても良い。
【００９４】
以下、フレア補正回路５０（５０ｂ）の具体的構成例を挙げながら本実施形態の各実施例について開示する。
【実施例１】
【００９５】
図９は、前述したフレア補正行列（関数）
2011078007.tif 000012
のインパルス応答特性を示す図である。
【００９６】
インパルス応答特性は、１つの画素に入力を与えた際の出力の波及（他の画素に及ぼす影響）に関する特性を示すものであるが、図９の例では、補正対象のスキャンデータ中のある主走査ライン上の着目画素（図中の中心位置の画素）を対象にしてフレア補正関数
2011078007.tif 000013
を有するフィルタＡを用いてフレア補正を行う（フレア補正演算を施す）ことにより該主走査ライン上の他の画素に図中縦方向の高さに相当するレベルのフレア補正が波及する（フレア補正結果を得る）様子が示されている。
【００９７】
図９に示す例において、着目画素から左右それぞれ２０００画素までを範囲とするインパルス応答特性中、中央部（着目画素）に近い応答はミクロ領域（着目画素から所定画素数離間した画素までを含む第１の領域）の補正を行うものであり、それ以外の部分はマクロ領域（着目画素から第１の領域の端部以遠の第２の領域）の補正を行うものである。
【００９８】
図１０は、図９に示すフレア補正関数
2011078007.tif 000014
のインパルス応答特性を、着目画素から所定画素数離間した画素までを含むミクロ領域と、着目画素から上記ミクロ領域の端部の画素以遠の各画素を含むマクロ領域に分離して扱う際のそれぞれのインパルス応答特性例を示す図である。
【００９９】
図１０において、同図（ａ）及び（ｂ）は、ミクロ領域のインパルス応答特性を示し、同図（ｃ）はマクロ領域のインパルス応答特性を示している。
【０１００】
図１０（ａ）と図１０（ｂ）の違いは、両者ともミクロ領域を対象にしつつも、前者はＭＴＦ補正のインパルス応答特性を示し、後者はフレア補正のインパルス応答特性を示している。
【０１０１】
すなわち、図１０（ａ）に例示するミクロ領域のＭＴＦ補正のインパルス応答特性によれば、補正対象のスキャンデータ中のある主走査ライン上の着目画素を対象にしてＭＴＦ補正関数
2011078007.tif 000015
を有するフィルタＢ１を用いてＭＴＦ補正を行う（ＭＴＦ補正演算を施す）ことにより、該主走査ライン上の同図に示すミクロ領域内の各画素（この例では、着目画素から１０乃至数１０画素範囲内）に図中縦方向の高さに相当するレベルのＭＴＦ補正が及ぶ（ＭＴＦ補正結果を得る）様子が示されている。
【０１０２】
また、図１０（ｂ）に例示するミクロ領域のフレア補正のインパルス応答特性によれば、補正対象のスキャンデータ中のある主走査ライン上の着目画素を対象にしてミクロ領域のフレア補正関数
2011078007.tif 000016
を有するフィルタＢ２を用いてフレア補正を行う（フレア補正演算を施す）ことにより該主走査ライン上の同図に示すミクロ領域内の各画素に図中縦方向の高さに相当するレベルのフレア補正が及ぶ（フレア補正結果を得る）様子が示されている。
【０１０３】
また、図１０（ｃ）に例示するマクロ領域のフレア補正のインパルス応答特性によれば、補正対象のスキャンデータ中のある主走査ライン上の着目画素を対象にしてマクロ領域のフレア補正関数
2011078007.tif 000017
を有するフィルタＣを用いてフレア補正を行う（フレア補正演算を施す）ことにより該主走査ライン上の同図に示すマクロ領域内の各画素（この例では、着目画素から見て、左右それぞれの方向に、上記ミクロ領域の端部の画素以遠の２０００画素）に図中縦方向の高さに相当するレベルのフレア補正が及ぶ（フレア補正結果を得る）様子が示されている。
【０１０４】
図９、及び図１０に示す各インパルス応答特性の関係からも明らかなように、本実施例では、通常は１つのフィルタで実現されるフィルタＡ（図９参照）を、フィルタＢ１〔図１０（ａ）参照〕、フィルタＢ２〔図１０（ｂ）参照〕及びフィルタＣ〔図１０（ｃ）参照〕という３つのフィルタで構成し〔フィルタＡ＝フィルタＢ１＋フィルタＢ２＋フィルタＣ〕、入力スキャンデータに対するフレア補正については、フィルタＢ２とフィルタＣとにより、ミクロ領域とマクロ領域とに分けてフレア補正（＝フィルタＢ２＋フィルタＣ）を実施する。
【０１０５】
また、本実施例では、ＭＴＦ補正については、エッジ検出手段により画像のエッジ部と非エッジ部を検出し、画像のエッジ部に対して上記フィルタＢ１を用いてＭＴＦ補正を実施する（非エッジ部ではＭＴＦ補正を行なわない）適応制御を行う。
【０１０６】
画像のエッジ部／非エッジ部を検出するエッジ検出手段の実現方法は幾つか知られているが、該エッジ検出の方法そのものは本発明の本質ではないことから詳細な説明は割愛する。
【０１０７】
エッジ部／非エッジ部の検出精度を問わなければ、例えば、図１１に示す如くのラプラシアンフィルタ３０のような微分フィルタを用いて比較的簡単な構成でエッジの抽出を行う構成を採用しても良い。
【０１０８】
上記微分フィルタを用いて実現するエッジ検出手段によるエッジの検出結果の例を図１２に示している。
【０１０９】
上記エッジ検出手段によれば、図１２（ａ）に示す如くの原画像に対するラプラシアンフィルタ３０（図１１参照）を用いたエッジ検出処理により、図１２（ｂ）に示すようなエッジ検出結果を得る。
【０１１０】
次に、上述したフィルタＢ１、フィルタＢ２及びフィルタＣで実現する本実施例の迷光補正回路５０の構成及び動作について説明する。
【０１１１】
図１３は、本実施例に係る迷光補正回路５０の回路構成を示すブロック図である。
【０１１２】
図１３に示すように、迷光補正回路５０は、例えば、画像処理部１２（図１参照）内に設けられ、読取部１１から入力する補正対象のスキャンデータの入力経路としてマクロ領域補正パスとミクロ領域補正パスとが存在する。
【０１１３】
マクロ補正パスには上述したフィルタＣで実現されるフィルタ５０１（以下、フィルタＣ）が介挿される。
【０１１４】
ミクロ補正パスにはエッジ判定部５０３を挟んで上述したフィルタＢ２（以下、フィルタＢ２）で実現されるフィルタ５０２、上述したフィルタＢ１（以下、フィルタＢ１）で実現されるフィルタ５０４、及び補正を行わない機能構成から成るフィルタ５０５が介挿されている。
【０１１５】
エッジ判定部５０３は上述した微分フィルタ（ラプラシアンフィルタ３０）を用いたエッジ検出手段による画像のエッジ検出結果に基づいてエッジ判定を行う。
【０１１６】
更に、読取部１１からの入力スキャンデータに対するフィルタＣによるマクロ領域のフレア補正出力と、上記入力スキャンデータのフィルタＢ２によるミクロ領域のフレア補正出力（フィルタ５０５を経て補正なし出力される）、または該フィルタＢ２によるミクロ領域のフレア補正出力のエッジ検出時におけるフィルタＢ１によるミクロ領域のＭＴＦ補正出力とを上記入力スキャンデータのフレア及びＭＴＦ補正出力として重畳（合成）する重畳回路５０６が設けられる。
【０１１７】
この迷光補正回路５０におけるフィルタＢ１、フィルタＢ２及びフィルタＣは、それぞれ、以下の方法で導出される補正関数
2011078007.tif 000018
を用いてフレアあるいはＭＴＦ補正を行う。
【０１１８】
前述したように、図６に示すフレア応答特性は、画像読取装置（読取部１１：図２参照）の光学解像度でフレア検出チャート２５〔図５（ａ）参照〕を読み取って測定した特性を示すものであった。
【０１１９】
図６に示すフレア応答特性において、Ｙ軸近傍の急峻な立ち上がり（すなわち、ミクロ領域の特性）は、光学解像度（高解像度）で読取っているがために観測される。
【０１２０】
マクロ的な特性を測定するためには、低解像度でフレア検出チャート２５を読み取れば良い。
【０１２１】
なお、これに限らず、高解像度で取り込んだ測定値からも実用的な特性を容易に推測可能であるが、ここでは、低解像度での読み取りによる処理の例を挙げる。
【０１２２】
図１４は、フレア検出チャート２５を低解像度で読取った場合のフレア応答特性（太い実線で示す）の例を示している。
【０１２３】
図１４に示すフレア応答特性から、以下のようにしてマクロ領域の
2011078007.tif 000019
の特性を求めることができる。
【０１２４】
ここで、ミクロ領域補正行列を
2011078007.tif 000020
とすると、
【０１２５】
2011078007.tif 000021
【０１２６】
となるので、  
2011078007.tif 000022
【０１２７】
が算出される。
【０１２８】
そして、
2011078007.tif 000023
のインパルス応答性からフィルタＣの特性は導出される。
【０１２９】
ここで更に、
2011078007.tif 000024
の中身について吟味する。
【０１３０】
前述したように、Ｇ（ｘ）は、フレア検出チャート２５を実際の画像読取装置で読取り、その応答特性から求めたものである。
【０１３１】
しかし、この応答特性は、本来求めたいフレア特性以外にも画像読取装置の光学系の特性も含んでいる。具体的な光学特性とは、集光レンズ１１４等のレンズのＭＴＦである。
【０１３２】
よって、このＭＴＦ特性（装置の光学特性に起因する変調要因を含んだ特性）が
2011078007.tif 000025
に含まれているため、当該ＭＴＦ特性を分離する。
【０１３３】
ここで、ＭＴＦ特性をＭ（ｘ）、本来のミクロ領域のフレア特性をＬ（ｘ）とすると、Ｇ（ｘ）は、  
2011078007.tif 000026
【０１３４】
と表すことができる。
【０１３５】
これより、  
2011078007.tif 000027
【０１３６】
を求めることができる。
【０１３７】
ここで、ＭＴＦ特性Ｍ（ｘ）は、例えば、図１５に太い実線で示す如くの特性を有し、フレアの影響を受けないレンズ単体でのＭＴＦ測定によって予め求めたものである。
【０１３８】
この他、上記ＭＴＦ特性Ｍ（ｘ）の求め方としては、画像処理装置に搭載した状態で、フレア検出チャート２５のような反射原稿ではなく、透過原稿を用いフレアの影響を受けないような測定方法を採り入れても良い。
【０１３９】
上述したＭＴＦ特定Ｍ（ｘ）の逆行列
2011078007.tif 000028
のインパルス応答特性から求めたフィルタがフィルタＢ１として、  
【０１４０】
また、上述したＬ（ｘ）の逆行列
2011078007.tif 000029
のインパルス応答特性から求めたフィルタがフィルタＢ２として、それぞれ、迷光補正回路５０に実装されている。
【０１４１】
すなわち、本実施例の迷光補正回路５０（図１３参照）において、フィルタＢ１は上記
2011078007.tif 000030
なる値のＭＴＦ補正関数を有し、  
【０１４２】
フィルタＢ２は上記
2011078007.tif 000031
なる値のミクロ領域のフレア補正関数を有し、  
【０１４３】
フィルタＣは上記
2011078007.tif 000032
なる値のマクロ領域のフレア補正関数を有する。
【０１４４】
次に、上述した構成を有する迷光補正回路５０の処理動作について説明する。
【０１４５】
本実施例の迷光補正回路５０を実装する画像処理装置１０において、読取面に原稿をセットし、表示／操作部１５で利用者による読取開始操作がなされると、読取制御部１６２が読取部１１の光源（照明装置１１３）、読取センサ（ＣＣＤセンサ１１５）等を駆動することにより、該原稿を照明装置１１３からの光で照射しながらその反射光をＣＣＤセンサ１１５で受光し、光電変換して出力する。
【０１４６】
上記原稿の読取走査により得られるＣＣＤセンサ１１５の光電変換出力は、補正対象のスキャンデータとして迷光補正回路５０（図１３参照）のマクロ補正パス及びミクロ補正パスに並列に入力される。
【０１４７】
フィルタＣは、例えば、図１６（ａ）に示すように１行Ｎ（Ｎ＝Ｎ／２＋Ｎ／２）列のマトリクス要素（セル要素）から成るローパスフィルタにより構成され、ページメモリ（図１７参照）からマクロ補正パスへ１ラインずつ入力されるスキャンデータの各画素を着目画素として１画素ずつシフトさせながら、該着目画素を当該フィルタＣの中心位置に合せて該着目画素のマクロ領域でのフレア補正演算を行い、該演算結果（着目画素のマクロ領域でのフレア補正値）を出力する。
【０１４８】
この演算では、フィルタＣの各セルの値と、補正対象のスキャンデータ中の当該各セルにそれぞれ対応する画素値とが各々乗算され、該各乗算値が全セル分合算される。
【０１４９】
ここで、当該フィルタＣによるフレア補正の対象領域（マクロ領域）は、例えば、着目画素から見た左右それぞれ２０００画素（但し、ミクロ領域の端部以遠の画素）が対象となる。
【０１５０】
この場合〔図１６（ａ）参照〕、フィルタＣは、例えば、Ｎ＝４００００個のセル要素で構成される。
【０１５１】
フィルタＣを用いた入力スキャンデータのマクロ領域でのフレア補正演算〔補正関数＝
2011078007.tif 000033
〕処理は、入力スキャンデータの副走査間隔毎にライン単位でそれぞれの着目画素から見たマクロ領域内のＮ個の画素を対象にして実施する。
【０１５２】
但し、当該マクロ領域内においては、全ての画素についてフレア補正を行うのではなく、当該領域内でブロック毎にフレア補正をかける。
【０１５３】
これを実現するために、当該マクロ領域内の画像を幾つかのブロックに区切ってインパルス応答性を求め、該求めたインパルス応答性を用いて、ブロック毎に（つまり、ブロックを構成する画素数置きに）フレア補正をかけるようにする。
【０１５４】
なお、図１６（ａ）に示すフィルタＣの構成は主走査方向のフレア補正に適用する場合の例であるが、副走査方向にもフレア補正する場合には、同図（ｂ）に示すフィルタＣ´のように、Ｎ行Ｎ列（Ｎ＝４０００）のマトリクス要素から成るフィルタ〔補正関数＝
2011078007.tif 000034
〕を用い、ページメモリからＮ行ずつラインを読み出してフレア補正演算を実施するようにしても良い。
【０１５５】
他方、フィルタＢ２は、例えば、図１７（ａ）に示すように１行Ｎ１列のマトリクス要素（セル要素）から成るハイパスフィルタにより構成され、ミクロ補正パスへ１ラインずつ入力されるスキャンデータの各画素を着目画素として１画素ずつシフトさせながら、該着目画素を当該フィルタＢ２の中心位置に合せて該着目画素のミクロ領域でのフレア補正演算を行い、該演算結果（着目画素のミクロ領域でのフレア補正値）を出力する。
【０１５６】
この演算では、フィルタＢ１は、上記フィルタＣと同様、各セルの値と、補正対象のスキャンデータ中の当該各セルにそれぞれ対応する画素値とを各々乗算し、該各乗算値を全セル分合算する。
【０１５７】
ここで、当該フィルタＢ１によるフレア補正の対象領域（ミクロ領域）は、例えば、着目画素から左右それぞれ５画素（合計１０画素）が対象となる。
【０１５８】
この場合〔図１７（ａ）参照〕、フィルタＢ１は、例えば、Ｎ１＝１１個のセル要素で構成される。
【０１５９】
フィルタＢ２を用いた入力スキャンデータのミクロ領域でのフレア補正演算〔補正関数＝
2011078007.tif 000035
〕処理は、入力スキャンデータの副走査間隔毎にライン単位でそれぞれの着目画素から見たミクロ領域内のＮ１個の画素を対象にして実施する。
【０１６０】
しかも、当該ミクロ領域内のフレア補正は、入力スキャンデータの全ての画素について実施する。
【０１６１】
なお、図１７（ａ）に示すフィルタＢ２の構成は主走査方向のマクロ領域フレア補正に適用する場合の例であるが、副走査方向にもマクロ領域フレア補正を行う場合には、同図（ｂ）に示すフィルタＢ２´のように、Ｎ１行Ｎ１列（例えば、Ｎ＝１１）のマトリクス要素から成るフィルタ〔補正関数＝
2011078007.tif 000036
〕用い、ページメモリからＮ１行ずつラインを読み出してミクロ領域のフレア補正演算を実施するようにしても良い。
【０１６２】
エッジ判定部５０３は、フィルタＢ２によりミクロ領域のフレア補正が実施された入力スキャンデータを対象に、上述した微分フィルタによるエッジ検出結果から当該着目画素がエッジ部であるか否かを判定し、該着目画素が非エッジ部であると判定した場合、フィルタＢ２のフレア補正出力がフィルタ５０５を経由し補正なしで重畳回路５０６に入力される。
【０１６３】
これに対し、エッジ判定部５０３で着目画素がエッジ部であると判定されると、フィルタＢ１は、ミクロ領域のフレア補正後の上記入力スキャンデータ中の当該着目画素（エッジ部であると判定された画素）を当該フィルタＢ１の中心位置に合せて該着目画素のミクロ領域でのＭＴＦ補正値を算出し、重畳回路５０６に出力する。
【０１６４】
ここで、フィルタＢ１は、フィルタＢ２と同様（補正関数は異なる）、例えば、図１７（ａ）に示すように１行Ｎ１列のセル要素ハイパスフィルタにより構成され、フィルタＢ２からのフレア補正後の入力スキャンデータをやはりミクロ領域を対象にしてＭＴＦ補正演算（補正関数＝
2011078007.tif 000037
）を行い、該演算結果（着目画素のミクロ領域でのＭＴＦ補正値）を出力する。
【０１６５】
なお、フィルタＢ１についても、主走査方向のみならず副走査方向にもマクロ領域ＭＴＦ補正を行う場合には、図１７（ｂ）に示すフィルタＢ１´のように、Ｎ１行Ｎ１列（例えば、Ｎ＝１１）のマトリクス要素から成るフィルタ〔補正関数＝
2011078007.tif 000038
〕の構成としても良い。
【０１６６】
重畳回路５０６は、フィルタＣによるマクロ領域のフレア補正出力と、フィルタＢ２によるミクロ領域のフレア補正出力、または、該フィルタＢ２によるミクロ領域のフレア補正出力中のエッジ部の画素のフィルタＢ１によるＭＴＦ補正出力を重畳し、上記入力スキャンデータの補正（フレア及びＭＴＦ補正）結果として出力する。
【０１６７】
上述した迷光補正回路５０での入力スキャンデータに対するフレア及びＭＴＦ補正出力は、画像形成部１４のＲＯＳ（Ｒａｓｔｅｒ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｃａｎｎｅｒ）に入力され、露光、現像、転写、定着から成る電子写真プロセスを経て記録媒体上に画像形成される。
【０１６８】
先にも述べた通り、本実施例の迷光補正回路５０ではフィルタＢ２によるミクロ領域でのフレア補正はブロック毎に実施される。
【０１６９】
ここで、Ａ４サイズの縦送り（ＳＥＦ）の処理において、１０ｍｍ毎にブロック化したものと仮定し、既存のフレア補正（フィルタＡによるフレア補正）との間の補正演算量について検討してみる。
【０１７０】
既存のフィルタＡによるフレア補正の場合、
2011078007.tif 000039
の処理は、１画素ごとに１ライン分の全画素数を参照する積和算となり、上述したように、Ａ４  ６００ｄｐｉのカラーの読み取りを考えた時には、１ライン（およそ５０００画素）の補正を行うための演算量は、積和演算合計でおよそ１億５０００万回の演算を要する。
【０１７１】
これに対し、本実施例の迷光補正回路５０では、フィルタＢ１とフィルタＢ２は画素毎に補正を掛ける必要があるが、フィルタＣは必ずしも画素毎に演算を行う必要がない。
【０１７２】
マクロ領域のフレアは比較的低周波数な変動であるために、画像をいくつかのブロックに区切ってインパルス応答特性を求める。それを用いてブロックごとに補正を掛けても十分な精度が得られるのである。
【０１７３】
ここで、上述の如くＡ４  ＳＥＦにおいて１０ｍｍ毎にブロック化したと仮定すると、１ラインは２１ブロックである。よってこの演算量は、  
乗算：２１×２１×３＝１，３２３回  
加算：２１×（２１−１）×３＝１，２６０回  
となり、積和演算合計で２，５８３回の演算量となり、現実的な演算量となる。
【０１７４】
先に計算したように、フィルタＡ（図９参照）を用いて画素毎に演算を行うと１億５０００万回の演算が必要であるから、演算量の低減率は、  
〔２，５８３÷１億５０００万×１００＝０．００１７（パーセント）〕  
となり、圧倒的に演算量は少なくて済む。
【０１７５】
実施例１の迷光補正回路５０の構成によれば、理論的にも正確な補正を行うことができ、フレア補正を行いながらも、粒状性を大幅に軽減することができる。
【実施例２】
【０１７６】
図１８は、実施例２に係る迷光補正回路５０ｂの回路構成を示すブロック図であり、実施例１と同等の機能部には同一の符号を付している。
【０１７７】
本実施例の迷光補正回路５０ｂは、マクロ補正パス中にフィルタＣが介挿され、ミクロ補正パス中にはエッジ判定部５０３とフィルタＢ３及びフィルタ５０５が介挿されると共に、フィルタＣ、フィルタＢ３及びフィルタ５０５の各出力を重畳する重畳回路５０６が設けられる。
【０１７８】
ここで、フィルタＢ３は、実施例１で採用するフィルタＢ１とフィルタＢ２を組み合わせたものであり、これら各フィルタＢ１，Ｂ２の演算機能〔
2011078007.tif 000040
〕を予め１つのフィルタとして畳み込んで実現されるものである。
【０１７９】
本実施例の迷光補正回路５０ｂを実装する画像処理装置１０において、読取部１１での原稿の読取走査により得られるＣＣＤセンサ１１５の光電変換出力は、補正対象のスキャンデータとして迷光補正回路５０ｂのフィルタＣに入力される。
【０１８０】
フィルタＣは、実施例１と同様（図１６参照）、該入力スキャンデータから着目画素をブロック単位に選出して該着目画素から見たマクロ領域内の各画素に対して補正関数
2011078007.tif 000041
を用いてフレア補正をかけ、該フレア補正出力を重畳回路５０６に送出する。
【０１８１】
他方、エッジ判定部５０３は、上記フィルタＣへの入力スキャンデータの各画素についてエッジ判定を実施する。
【０１８２】
ここで、入力スキャンデータ中の判定対象の画素がエッジ部であると判定された場合、当該入力スキャンデータの着目画素に対して、フィルタＢ３で、フィルタＢ１〔補正関数
2011078007.tif 000042
〕と  
【０１８３】
フィルタＢ２〔補正関数
2011078007.tif 000043
〕をかけて（図１７参照）ミクロ領域のＭＴＦ補正とフレア補正とを実施し、該補正出力を重畳回路５０６に送出する。
【０１８４】
重畳回路５０６は、フィルタＣによるマクロ領域のフレア補正出力と、フィルタＢ３によるミクロ領域のエッジ部のフレア補正並びにＭＴＦ補正出力を重畳し、上記入力スキャンデータの補正（ＭＴＦ及びフレア補正）結果として出力する。
【０１８５】
なお、入力スキャンデータ中の着目画素がエッジ部でないと（非エッジ部であると）判定された場合、当該入力スキャンデータの着目画素の値はマトリクス要素が全て“０（零）”のフィルタ５０５を通じて処理され、重畳回路５０６には当該着目画素の値として“０”が入力される。
【０１８６】
本実施例の迷光補正回路５０ｂの構成において、フィルタＣは、実施例１と同様、マクロ領域を対象にブロック毎に処理を行うことによって、該処理のみでも実施例１同等の演算量低減効果が見込める。
【０１８７】
一方、ミクロ領域補正パスに関しては、エッジ判定部５０３でエッジ部と判定された画素に関してのみミクロ領域のフレア補正フィルタＢ２とＭＴＦ補正フィルタＢ１を掛ける。
【０１８８】
演算量が増えるのはミクロ領域の補正で顕著であるが、本実施例では、エッジ部でのみミクロ領域の補正処理が実行されるため、エッジ部（高周波成分）が少なければ少ないほど処理量は減少する。
【０１８９】
一般的な画像を想定すると、非エッジ部の量がエッジ部の量より圧倒的に多いのが普通であり、本実施例での演算量低減に関するメリットは大きいと考えられる。
【０１９０】
厳密に言うと本実施例では非エッジ部においてミクロ領域のフレア補正がかからないが、この点に関しては、非エッジ部におけるフレアはマクロ的な要因が主であるため、現実的にはミクロ領域のフレア補正を無視しても画像への影響は少ない。
【０１９１】
よって、本実施例では劇的に演算量を減らすことができ、粒状性の改善との両立が可能である。
【０１９２】
この他、本発明は、上記し、且つ図面に示す実施例に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。
【０１９３】
例えば、上記実施例では、主として主走査方向のフレア補正方法について述べたが、本発明のフレア補正方法は副走査方向にも適用可能であり、主走査方向、副走査方向独立して補正することも可能である。
【０１９４】
また、上記各実施例では、コンピュータで構成される画像補正装置に画像補正プログラムを実装し、コンピュータを、第１の迷光補正演算手段（フィルタＢ２）、第２の迷光補正演算手段（フィルタＣ）として機能させるようにしているが、該画像補正プログラムをＣＤＲＯＭ等の記憶媒体に格納して提供するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１９５】
本発明は、複合機やスキャナ装置等、原稿スキャンデータに含有する迷光成分の影響を低減する画像補正処理機能を有する画像読取装置、画像補正装置、及び画像補正プログラムに適用できる。
【符号の説明】
【０１９６】
１０…画像処理装置、１１…読取部、１１１…フラットベット筺体、１１２…読取面、１１３…照明装置、１１４…集光レンズ、１１５…画像読取センサ（ＣＣＤセンサ）、１２…画像処理部、１３…記憶部、１４…画像形成部、１５…表示／操作部、１６…制御部、１６１…印刷制御部、１６２…読取制御部、１７…通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部、２５…フレア検出チャート、３０…ラプラシアンフィルタ、５０，５０ｂ…迷光（フレア）補正回路、５０１…フィルタＣ、５０２…フィルタＢ２、５０３…エッジ判定部、５０４…フィルタＢ１、５０５…フィルタ、５０６…重畳回路、５０７…フィルタＢ３（フィルタＢ１＋Ｂ２）
【図１】
2011078007.tif 000044
【図２】
2011078007.tif 000045
【図３】
2011078007.tif 000046
【図４】
2011078007.tif 000047
【図５】
2011078007.tif 000048
【図６】
2011078007.tif 000049
【図７】
2011078007.tif 000050
【図８】
2011078007.tif 000051
【図９】
2011078007.tif 000052
【図１０】
2011078007.tif 000053
【図１１】
2011078007.tif 000054
【図１２】
2011078007.tif 000055
【図１３】
2011078007.tif 000056
【図１４】
2011078007.tif 000057
【図１５】
2011078007.tif 000058
【図１６】
2011078007.tif 000059
【図１７】
2011078007.tif 000060
【図１８】
2011078007.tif 000061