(57)【要約】【課題】濃度ムラが生じた画像における線状画像を検出することのできる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置１００は、濃淡画像２０ａにおける線状画像を検出するための画像処理装置１００であって、各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素ＬＰを抽出する抽出部３１と、抽出された線状画素ＬＰの濃度和と該線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かを判定する判定部３２と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡画像における線状画像を検出するための画像処理装置であって、
各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、前記濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、複数の前記画素を含む線状画素を抽出する抽出部と、
前記抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、前記抽出された線状画素が前記線状画像に含まれるか否かを判定する判定部と、を備える、
画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記濃度和の最大値又は最小値に基づいて前記線状画素を抽出する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記線状画素に含まれる前記複数の画素において前記濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、前記線状画素を抽出する、
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記計数された画素数は、前記線状画素に含まれる前記複数の画素において前記濃度和の平均値以上の濃度を有する画素数、又は、前記線状画素に含まれる前記複数の画素において前記濃度和の平均値以下の濃度を有する画素数である、
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記平行線状画素は、前記抽出された線状画素にそれぞれ平行な第１平行線状画素及び第２平行線状画素を含む、
請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出部は、それぞれの方向が異なる複数のフィルタを前記所定領域に適用して前記線状画素を抽出する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記平行線状画素は、前記抽出された線状画素から少なくとも一画素以上離間している、
請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出された線状画素が前記線状画像に含まれると判定されたときに、前記抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、出力画像を生成する生成部をさらに備える、
請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
濃淡画像における線状画像を検出するための画像処理方法であって、
各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、前記濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、複数の前記画素を含む線状画素を抽出する抽出ステップと、
前記抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、前記抽出された線状画素が前記線状画像に含まれるか否かを判定する判定ステップと、を含む、
画像処理方法。
【請求項１０】
前記抽出ステップは、前記濃度和の最大値又は最小値に基づいて前記線状画素を抽出する、
請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記抽出ステップは、前記線状画素に含まれる前記複数の画素において前記濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、前記線状画素を抽出する、
請求項９又は１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記抽出ステップは、それぞれの方向が異なる複数のフィルタを前記所定領域に適用して前記線状画素を抽出する、
請求項９から１１のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記平行線状画素は、前記抽出された線状画素から少なくとも一画素以上離間している、
請求項９から１２のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記抽出された線状画素が前記線状画像に含まれると判定されたときに、前記抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、出力画像を生成する生成ステップをさらに含む、
請求項９から１３のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータに実行させ、濃淡画像における線状画像を検出するための画像処理プログラムであって、
各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、前記濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、複数の前記画素を含む線状画素を抽出する抽出ステップと、
前記抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、前記線状画素が前記線状画像に含まれるか否かを判定する判定ステップと、を含む、
画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理方法として、処理対象の濃淡画像から抽出したエッジ画素に着目し、エッジ画素でのエッジに直交する方向に沿って所定の長さの範囲で、エッジ画素とは濃度勾配方向が反転するエッジ画素を探索し、この探索によって条件に応じたエッジ画素が抽出されると、抽出されたエッジ画素と着目中のエッジ画素との中間点を基点として、エッジ画素でのエッジに平行な方向に線分を設定するものが知られている（特許文献１参照）。この画像処理装置では、濃淡画像に含まれるエッジ画素を抽出し、エッジ画素のエッジ方法や濃度勾配方向を用いた画像処理を実行することで、線状の欠陥を簡単かつ精度良く検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１３３８１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、例えば、鋳造物やセラミック製部品等のように表面に凹凸がある物の画像では、画像の濃淡が一様ではなく、濃度ムラが発生する。この濃度ムラが生じた画像に特許文献１に記載された方法を適用すると、当該画像において濃度勾配方向を決定することが困難になり、線状の欠陥を精度良く検出することはできなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、濃度ムラが生じた画像における線状画像を検出することのできる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る画像処理装置は、濃淡画像における線状画像を検出するための画像処理装置であって、各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素を抽出する抽出部と、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素が線状画像に含まれるか否かを判定する判定部と、を備える。
【０００７】
この態様によれば、濃度和に基づいて、濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、線状画素が抽出され、抽出された線状画素の濃度和と、線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素が線状画像に含まれるか否かが判定される。これにより、濃淡画像に発生する濃度ムラの影響を抑制して、濃淡画像から線状画素を抽出して線状画像に含まれるか否かを判定することができる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像でも線状画像を安定的に検出することができる。
【０００８】
前述した態様において、抽出部は、濃度和の最大値又は最小値に基づいて線状画素を抽出してもよい。
【０００９】
この態様によれば、濃度和の最大値又は最小値に基づいて線状画素が抽出される。これにより、濃淡画像が白黒の画像である場合、白い線状画像を白キズ等又は黒い線状画像を黒キズ等の線状画素を安定的に検出することができる。
【００１０】
前述した態様において、抽出部は、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、線状画素を抽出してもよい。
【００１１】
この態様によれば、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、線状画素が抽出される。これにより、一部の画素のみが濃度の高い又は低い線状画素を抽出することなく、除外することが可能となる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像でも線状画像をさらに安定的に検出することができる。
【００１２】
前述した態様において、計数された画素数は、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値以上の濃度を有する画素数、又は、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値以下の濃度を有する画素数であってもよい。
【００１３】
この態様によれば、計数された画素数は、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値以上の濃度を有する画素数、又は、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値以下の濃度を有する画素数である。
これにより、濃度和平均値以上の濃度を有する画素数、又は濃度和平均値以上の濃度を有する画素数が、相対的に多い線状画素を抽出することが可能となる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像でも線状画像をさらに安定的に検出する画像処理装置を、容易に実現（構成）することができる。
【００１４】
前述した態様において、平行線状画素は、抽出された線状画素にそれぞれ平行な第１平行線状画素及び第２平行線状画素を含んでもよい。
【００１５】
この態様によれば、平行線状画素は、抽出された線状画素にそれぞれ平行な第１平行線状画素及び第２平行線状画素を含む。これにより、線状画素の濃度和と第１平行線状画素及び第２平行線状画素の２つの平行線状画素の濃度和とを比較することが可能となる。
【００１６】
前述した態様において、抽出部は、それぞれの方向が異なる複数のフィルタを所定領域に適用して線状画素を抽出してもよい。
【００１７】
この態様によれば、それぞれの方向が異なる複数のフィルタを所定領域に適用して線状画素が抽出される。これにより、様々な方向を有する線状画素を容易に抽出することができる。
【００１８】
前述した態様において、平行線状画素は、抽出された線状画素から少なくとも一画素以上離間していてもよい。
【００１９】
この態様によれば、平行線状画素は、抽出された線状画素から少なくとも一画素以上離間している。これにより、線状画素の濃度和と、一画素以上離れた、隣接していない平行線状画素の濃度和とを比較することが可能となる。
【００２０】
前述した態様において、抽出された線状画素が線状画像に含まれると判定されたときに、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、出力画像を生成する生成部をさらに備えてもよい。
【００２１】
この態様によれば、抽出された線状画素が線状画像に含まれると判定されたときに、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、出力画像が生成される。これにより、出力画像を例えば外部の出力装置等に表示することで、検出した線状画像を視覚的に認識することができる。
【００２２】
また、本発明の他の態様に係る画像処理方法は、濃淡画像における線状画像を検出するための画像処理方法であって、各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素を抽出する抽出ステップと、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素が線状画像に含まれるか否かを判定する判定ステップと、を含む。
【００２３】
この態様によれば、濃度和に基づいて、濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、線状画素が抽出され、抽出された線状画素の濃度和と、線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素が線状画像に含まれるか否かが判定される。これにより、濃淡画像に発生する濃度ムラの影響を抑制して、濃淡画像から線状画素を抽出して線状画像に含まれるか否かを判定することができる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像でも線状画像を安定的に検出することができる。
【００２４】
前述した態様において、抽出ステップは、濃度和の最大値又は最小値に基づいて線状画素を抽出してもよい。
【００２５】
この態様によれば、濃度和の最大値又は最小値に基づいて線状画素が抽出される。これにより、濃淡画像が白黒の画像である場合、白い線状画像を白キズ等又は黒い線状画像を黒キズ等の線状画素を安定的に検出することができる。
【００２６】
前述した態様において、抽出ステップは、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、線状画素を抽出してもよい。
【００２７】
この態様によれば、線状画素に含まれる複数の画素において濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、線状画素が抽出される。これにより、一部の画素のみが濃度の高い又は低い線状画素を抽出することなく、除外することが可能となる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像でも線状画像をさらに安定的に検出することができる。
【００２８】
前述した態様において、抽出ステップは、それぞれの方向が異なる複数のフィルタを所定領域に適用して線状画素を抽出してもよい。
【００２９】
この態様によれば、それぞれの方向が異なる複数のフィルタを所定領域に適用して線状画素が抽出される。これにより、様々な方向を有する線状画素を容易に抽出することができる。
【００３０】
前述した態様において、平行線状画素は、抽出された線状画素から少なくとも一画素以上離間してもよい。
【００３１】
この態様によれば、平行線状画素は、抽出された線状画素から少なくとも一画素以上離間している。これにより、線状画素の濃度和と、一画素以上離れた、隣接していない平行線状画素の濃度和とを比較することが可能となる。
【００３２】
前述した態様において、抽出された線状画素が線状画像に含まれると判定されたときに、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、出力画像を生成する生成ステップをさらに含んでもよい。
【００３３】
この態様によれば、抽出された線状画素が線状画像に含まれると判定されたときに、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、出力画像が生成される。これにより、出力画像を例えば外部の出力装置等に表示することで、検出した線状画像を視覚的に認識することができる。
【００３４】
また、本発明の他の態様に係る画像処理プログラムは、コンピュータに実行させ、濃淡画像における線状画像を検出するための画像処理プログラムであって、各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素を抽出する抽出ステップと、抽出された線状画素の濃度和と該線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、線状画素が線状画像に含まれるか否かを判定する判定ステップと、を含む。
【００３５】
この態様によれば、濃度和に基づいて、濃淡画像の所定領域に含まれる複数の画素から、線状画素が抽出され、抽出された線状画素の濃度和と、線状画素に平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素が線状画像に含まれるか否かが判定される。これにより、濃淡画像に発生する濃度ムラの影響を抑制して、濃淡画像から線状画素を抽出して線状画像に含まれるか否かを判定することができる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像でも線状画像を安定的に検出することができる。
【発明の効果】
【００３６】
本発明によれば、濃度ムラが生じた画像における線状画像を検出することのできる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、一実施形態に係る画像処理装置の概略構成を例示するブロック図である。
【図２】図２は、フィルタ及び線状画素を例示する概念図である。
【図３】図３は、フィルタ及び平行線状画素を例示する概念図である。
【図４】図４は、一実施形態に係る画像処理装置の概略動作を例示するフローチャートである。
【図５】図５は、図４に示した線状画素抽出処理を例示するフローチャートである。
【図６】図６は、図４に示した画素数判定処理を例示するフローチャートである。
【図７】図７は、図４に示した判定処理を例示するフローチャートである。
【図８】図８は、一実施形態に係る画像処理装置に入力される濃淡画像を例示する図である。
【図９】図９は、一実施形態に係る画像処理装置が出力する出力画像を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００３９】
まず、図１から図３を参照しつつ、本実施形態に係る画像処理装置の構成の一例について説明する。図１は、一実施形態に係る画像処理装置１００の概略構成を例示するブロック図である。図２は、フィルタ及び線状画素を例示する概念図である。図３は、フィルタ及び平行線状画素を例示する概念図である。
【００４０】
画像処理装置１００は、濃淡画像における線状画像を検出するためのものである。濃淡画像は検査対象物の画像であり、線状画像は検査対象物に含まれる線状の欠陥、例えば傷、クラック、付着物等である。濃淡画像が白黒の画像である場合、白い線状画像を白キズ等と呼び、黒い線状画像を黒キズ等と呼ぶ。なお、「線状」とは、線及び線に類似した形状を有するものの両方を含む意味であり、数学における線又は線分に限定されない。
【００４１】
図１に示すように、画像処理装置１００と、演算装置５０と、撮像装置６０と、入力装置７０と、出力装置８０と、を備える。
【００４２】
演算装置５０は、例えば、コンピュータなどの情報処理装置である。演算装置５０は、入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０と、記憶部２０と、制御部３０と、を備える。また、演算装置５０は、演算装置５０の各部の間で信号やデータを伝送するように構成されたバス４０をさらに備える。
【００４３】
入出力Ｉ／Ｆ１０は、演算装置５０と外部の機器とのインターフェースである。入出力Ｉ／Ｆ１０は、外部の機器との間でデータや信号をやり取りするように構成されている。また、入出力Ｉ／Ｆ１０は、外部の機器との通信を制御するように構成されている。入出力Ｉ／Ｆ１０は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ(登録商標)（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＩＥＥＥ１３９４等の規格化されたインターフェースの接続端子を含んで構成される。入出力Ｉ／Ｆ１０は、撮像装置６０、入力装置７０、及び出力装置８０に接続されている。
【００４４】
記憶部２０は、プログラムやデータ等を記憶するように構成されている。記憶部２０は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ当を含んで構成される。記憶部２０は、制御部３０が実行する各種プログラムやプログラムの実行に必要なデータ等をあらかじめ記憶している。また、記憶部２０は、撮像装置６０から入出力Ｉ／Ｆ１０を介して入力される濃淡画像２０ａと、制御部３０が生成する出力画像２０ｂとを記憶する。
【００４５】
制御部３０は、入出力Ｉ／Ｆ１０及び記憶部２０等、演算装置５０の各部の動作を制御するように構成されている。また、制御部３０は、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行する等によって、後述する各機能を実現するように構成されている。制御部３０は、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ)等のプロセッサ、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ)、ＲＡＭ(Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ)等のメモリ、及びバッファ等の緩衝記憶装置を含んで構成される。制御部３０は、その機能構成として、例えば、抽出部３１と、判定部３２と、生成部３３と、主要部３４と、を備える。
【００４６】
抽出部３１は、濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、線状画素を抽出するように構成されている。濃度和は、各画素の濃度の和（合計）である。線状画素は、複数のスキャン画素を含んで構成される。
【００４７】
例えば、濃淡画像２０ａが白黒の画像であって、白キズ等を検出する場合、抽出部３１は、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、濃度和の最大値に基づいて線状画素を抽出する。一方、黒キズ等を検出する場合、抽出部３１は、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、濃度和の最小値に基づいて線状画素を抽出する。
【００４８】
また、抽出部３１は、線状画素に含まれる複数のスキャン画素において、濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、線状画素を抽出するように構成されている。これにより、一部のスキャン画素のみが濃度の高い又は低い線状画素を抽出することなく、除外することが可能となる。
【００４９】
計数される画素数は、具体的には、線状画素に含まれる複数のスキャン画素において、濃度和の平均値以上の濃度を有する画素数、又は、線状画素に含まれる複数のスキャン画素において、濃度和の平均値以下の濃度を有する画素数である。これにより、濃度和平均値以上の濃度を有する画素数、又は濃度和平均値以上の濃度を有する画素数が、相対的に多い線状画素を抽出することが可能となる。
【００５０】
さらに、抽出部３１は、複数のフィルタを濃淡画像２０ａの所定領域に適用して線状画素を抽出するように構成されている。図２に示すように、複数のフィルタは、それぞれ、方向（角度）の異なる線状画素ＬＰを抽出するためのものである。また、各フィルタは、例えば、各辺の長さが等しい正方形を有しており、各フィルタの縦横の寸法は、濃淡画像２０ａの所定領域と一致している。図２に示す例では、各フィルタの中心画素からの半径ｒとして３が設定されている。この場合、各フィルタは、一辺の長さが７画素（＝２×半径ｒ＋１（中心画素））となり、抽出される線状画素ＬＰも７画素となる。また、各フィルタには、説明の便宜上、フィルタ番号ｉ（但し、ｉは０から４×半径ｒ−１までの整数）が付与されており、図２には、フィルタ番号０から１１の１２種類のフィルタの例が示されている。
【００５１】
各フィルタの線状画素ＬＰは、中心画素を含む複数のスキャン画素を有している。各スキャン画素には、説明の便宜上、スキャン画素番号ｊ（但し、ｊは０から２×半径ｒまでの整数）が付与されている。フィルタ番号ｉのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘij、ｙ＋ｄｙij）は、あらかじめ設定されている。図２に示す例において一例を挙げると、中心画素の座標（ｘ、ｙ）を（０、０）とした場合、フィルタ番号ｉが「０」のフィルタにおける各スキャン画素の座標は、以下の通りに設定されている。
（ｄｘ00、ｄｙ00）＝（−３、−３）
（ｄｘ01、ｄｙ01）＝（−２、−２）
（ｄｘ02、ｄｙ02）＝（−１、−１）
（ｄｘ03、ｄｙ03）＝（０、０）
（ｄｘ04、ｄｙ04）＝（１、１）
（ｄｘ05、ｄｙ05）＝（２、２）
（ｄｘ06、ｄｙ06）＝（３、３）
【００５２】
このように、それぞれの方向（角度）が異なる複数のフィルタを濃淡画像２０ａの所定領域に適用して線状画素ＬＰを抽出することにより、様々な方向（角度）を有する線状画素ＰＬを容易に抽出することができる。
【００５３】
図１に戻り、判定部３２は、抽出された線状画素ＬＰの濃度和と、線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かを判定するように構成されている。
【００５４】
図３に示すように、平行線状画素は、線状画素ＬＰにそれぞれ平行な第１平行線状画素ＰＰ１及び第２平行線状画素ＰＰ２を含んでいる。これにより、線状画素ＬＰの濃度和と第１平行線状画素ＰＰ１及び第２平行線状画素ＰＰ２の２つの平行線状画素の濃度和とを比較することが可能となる。
【００５５】
図３に示す例では、線状画素ＬＰからの幅（距離）ｗとして２が設定されている。そのため、第１平行線状画素ＰＰ１及び第２平行線状画素ＰＰ２は、それぞれ、線状画素ＬＰから一画素離間している。第１平行線状画素ＰＰ１及び第２平行線状画素ＰＰ２は、それぞれ、線状画素ＬＰから少なくとも一画素以上離間していることが好ましい。これにより、線状画素の濃度和と、一画素以上離れた、隣接していない平行線状画素の濃度和とを比較することが可能となる。
【００５６】
第１平行線状画素ＰＰ１は複数の第１平行スキャン画素を有し、第２平行線状画素ＰＰ２は複数の第２平行スキャン画素を有している。図３に示す例では、第１平行線状画素ＰＰ１及び第２平行線状画素ＰＰ２は、それぞれ、線状画素ＬＰと同様に、７画素である。第１平行スキャン画素及び第２平行スキャン画素には、それぞれ、説明の便宜上、スキャン画素番号ｊ（但し、ｊは０から２×半径ｒまでの整数）が付与されている。
【００５７】
第１平行スキャン画素及び第２平行スキャン画素の座標は、フィルタ番号ｉによって異なる。すなわち、フィルタ番号ｉが０から半径ｒの２倍に１を加算した値未満である場合（ｉ＜２×半径ｒ＋１）、スキャン画素番号ｊの第１平行スキャン画素は座標（ｘ＋ｄｘij−ｗ、ｙ＋ｄｙij）であり、スキャン画素番号ｊの第２平行スキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj＋ｗ、ｙ＋ｄｙtj）であり、それぞれ、あらかじめ設定されている。フィルタ番号ｉが０から半径ｒの２倍に１を加算した値以上である場合（ｉ≧２×半径ｒ＋１）、スキャン画素番号ｊの第１平行スキャン画素は座標（ｘ＋ｄｘij、ｙ＋ｄｙij−ｗ）であり、スキャン画素番号ｊの第２平行スキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj＋ｗ）であり、それぞれ、あらかじめ設定されている。
【００５８】
このように、濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、線状画素ＬＰを抽出し、抽出された線状画素ＬＰの濃度和と、線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かを判定することにより、濃淡画像２０ａに発生する濃度ムラの影響を抑制して、濃淡画像２０ａから線状画素ＬＰを抽出して線状画像に含まれるか否かを判定することができる。
【００５９】
図１に戻り、生成部３３は、線状画素ＬＰの濃度和と第１平行線状画素ＰＰ１及び第２平行線状画素ＰＰ２のそれぞれの濃度和と基づいて、出力画像２０ｂを生成するように構成されている。生成部３３は、生成した出力画像２０ｂを記憶部２０に記憶させる。出力画像２０ｂは、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれると判定されたときに、生成される。これにより、出力画像２０ｂを出力装置８０等に表示することで、検出した線状画像を視覚的に認識することができる。
【００６０】
主要部３４は、後述する画像検査処理Ｓ２００の主要な処理を実行するように構成されている。主要な処理とは、前述した抽出部３１、判定部３２、及び生成部３３によって実行される処理以外のものである。
【００６１】
制御部３０の各機能は、コンピュータ（マイクロプロセッサ）で実行されるプログラムによって実現することが可能である。したがって、制御部３０が備える各機能は、ハードウェア、ソフトウェア、若しくはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって実現可能であり、いずれかの場合に限定されるものではない。
【００６２】
また、制御部３０の各機能が、ソフトウェア、若しくはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって実現される場合、その処理は、マルチタスク、マルチスレッド、若しくはマルチタスク及びマルチスレッドの両方で実行可能であり、いずれかの場合に限定されるものではない。
【００６３】
撮像装置６０は、画像を撮影してデータとして記録するように構成されている。撮像装置６０は、デジタルカメラであり、例えば、レンズ等の光学系部品と、撮像素子（受光素子）等の電子系部品とを含んで構成される。なお、光学系部品は、複数のレンズを備えていてもよい。また、電子系部品は、フラッシュ等の発光装置を備えていてもよい。撮像装置６０は、撮影した画像を入出力Ｉ／Ｆ１０を介して演算装置５０に出力する。制御部３０は、撮像装置６０から入力された画像に必要な処理を施して濃淡画像２０ａのファイルを生成し、この濃淡画像２０ａを記憶部２０に記憶させる。
【００６４】
入力装置７０は、利用者（ユーザ）の操作により情報を入力できるように構成されている。入力装置７０は、例えば、キーボード、キーパッド、マウス、トラックボール、タッチパネル、マイク等を含んで構成される。することが可能である。例えば、利用者が、キーボード、キーパッド、マウス、トラックボール、タッチパネル、マイク等を操作（マイクを用いた音声操作を含む）したときに、入力装置７０は、当該操作に対応するデータ又は信号を入出力Ｉ／Ｆ１０を介して演算装置５０に出力する。制御部３０が、このデータまた信号に基づいてデータを生成することで、演算装置５０に情報を入力することが可能になる。
【００６５】
出力装置８０は、情報を出力するように構成されている。出力装置８０は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ(Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ)ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示装置を含んで構成される。例えば、出力装置８０が、画像データを表示装置に表示することで、情報を出力することが可能になる。
【００６６】
次に、図４から図７を参照しつつ、本実施形態に係る画像処理装置１００の動作の一例について説明する。図４は、一実施形態に係る画像処理装置１００の概略動作を例示するフローチャートである。図５は、図４に示した線状画素抽出処理Ｓ２１０を例示するフローチャートである。図６は、図４に示した画素数判定処理Ｓ２３０を例示するフローチャートである。図７は、図４に示した判定処理Ｓ２５０を例示するフローチャートである。
【００６７】
画像処理装置１００は、例えば利用者の操作によってプログラムが起動されると、図４に示す画像検査処理Ｓ２００を実行する。なお、以下において、半径ｒ、幅ｗ等の情報は、利用者の操作によってあらかじめ入力され、設定されているものとして説明する。
【００６８】
最初に、主要部３４は、濃淡画像２０ａに各フィルタを適用するために、中心画素のｙ座標の初期値を設定する（Ｓ２０１）。次に、主要部３４は、濃淡画像におけるｘ座標の初期値を設定する（Ｓ２０２）。ここで、図２に示したように半径ｒに３が設定されている場合、中心画素の座標（ｘ、ｙ）に対して線状画素ＬＰに含まれるスキャン画素の座標は（ｘ−３、ｙ−３）になり得るので、例えば、ｙ座標の初期値は例えば３が設定され、ｙ座標の初期値は例えば３が設定される。
【００６９】
次に、抽出部３１は、線状画素抽出処理Ｓ２１０を実行する。線状画素抽出処理Ｓ２１０では、抽出部３１は、濃度和に基づいて線状画素ＰＬを抽出する。線状画素抽出処理Ｓ２１０の詳細については、後述する。
【００７０】
次に、抽出部３１は、画素数判定処理Ｓ２３０を実行する。画素数判定処理Ｓ２３０では、抽出部３１は、濃度和の平均値に基づいて計数された画素数が所定値より大きいときに、線状画素ＬＰを抽出する。線状画素抽出処理Ｓ２１０の詳細については、後述する。
【００７１】
次に、判定部３２は、線状画素抽出処理Ｓ２１０の結果、線状画素ＬＰが抽出されたか否かを判定する（Ｓ２０３）。例えば、線状画素抽出処理Ｓ２１０において判定フラグに「１」又は「０」が設定され、判定部３２は、判定フラグに「１」が設定された場合には線状画素ＬＰが抽出されたと判定し、判定フラグに「０」が設定さている場合は線状画素ＬＰが抽出されなかったと判定する。
【００７２】
ステップＳ２０３の判定の結果、線状画素ＬＰが抽出された場合、判定部３２は、判定処理Ｓ２５０を実行する。判定処理Ｓ２５０では、判定部３２は、線状画素ＬＰの濃度和と平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが濃淡画像２０ａにおける線状画像に含まれるか否かを判定する。判定処理Ｓ２５０の詳細については、後述する。
【００７３】
一方、ステップＳ２０３の判定の結果、線状画素ＬＰが抽出されなかった場合、判定部３２は、判定処理Ｓ２５０を実行しない。
【００７４】
次に、主要部３４は、中心画素をｘ軸方向に移動させる（Ｓ２０４）。具体的には、現在の中心画素の座標（ｘ，ｙ）に対してｘ座標に１を加算して次の中心座標とする。これにより、濃淡画像２０ａをｘ軸方向に順次検査することができる。
【００７５】
次に、主要部３４は、中心画素のｘ座標が最大値以下であるか否かを判定する（Ｓ２０５）。
【００７６】
ステップＳ２０５の判定の結果、中心画素のｘ座標が最大値以下である場合、線状画素抽出処理Ｓ２１０に戻り、制御部３０は、中心画素のｘ座標が最大値より大きくなるまで、線状画素抽出処理Ｓ２１０からステップＳ２０５を繰り返す。
【００７７】
一方、ステップＳ２０５の判定の結果、中心画素のｘ座標が最大値以下でない場合、つまり、中心画素のｘ座標がｘ座標最大値より大きい場合、主要部３４は、中心画素をｙ軸方向に移動させる（Ｓ２０６）。具体的には、現在の中心画素の座標（ｘ，ｙ）に対してｙ座標に１を加算して次の中心座標とする。これにより、濃淡画像２０ａをｙ軸方向に順次検査することができる。
【００７８】
次に、主要部３４は、中心画素のｙ座標が最大値以下であるか否かを判定する（Ｓ２０７）。
【００７９】
ステップＳ２０７の判定の結果、中心画素のｙ座標が最大値以下である場合、ステップＳ２０２に戻り、制御部３０は、中心画素のｙ座標が最大値より大きくなるまで、ステップＳ２０２からステップＳ２０７を繰り返す。
【００８０】
一方、ステップＳ２０５の判定の結果、中心画素のｙ座標が最大値以下でない場合、つまり、中心画素のｙ座標が最大値より大きい場合、濃淡画像２０ａの各画素を全て検査したものと考えられる。よって、生成部３３は、出力画像２０ｂを生成する（Ｓ２０８）。生成された出力画像ｂは、記憶部２０に記憶される。
【００８１】
ステップＳ２０８の後、主要部３４は、画像検査処理Ｓ２００を終了する。
【００８２】
＜線状画素抽出処理Ｓ２１０＞
線状画素抽出処理Ｓ２１０が開始されると、図５に示すように、最初に、抽出部３１は、線状画素濃度和Ｓ0及びフィルタ番号ｉに初期値を設定する（Ｓ２１１）。フィルタ番号ｉの初期値は、例えば、０である。一方、線状画素濃度和Ｓ0の初期値は、例えば白キズ等を検出する場合は０であり、黒キズ等を検出する場合は最大値である。
【００８３】
次に、抽出部３１は、濃度和Ｓ及びスキャン画素番号ｊに初期値を設定する（Ｓ２１２）。濃度和Ｓ及びスキャン画素番号ｊの初期値は、例えば、それぞれ０である。
【００８４】
次に、抽出部３１は、濃度和Ｓに、フィルタ番号ｉのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の濃度を加算して更新する（Ｓ２１３）。中心画素の座標（ｘ、ｙ）、フィルタ番号ｉのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘij、ｙ＋ｄｙij）、スキャン画素の濃度ｆ（ｘ＋ｄｘij、ｙ＋ｄｙij）とすると、ステップＳ２１３の処理は、以下の式（１）で表すことができる。
Ｓ＝Ｓ＋ｆ（ｘ＋ｄｘij、ｙ＋ｄｙij）…（１）
【００８５】
次に、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊを増加させる（Ｓ２１４）。スキャン画素番号ｊの増加定数は、例えば、スキャン間隔Ｉｓ（Ｉｓは１以上の整数）があらかじめ設定されている。
【００８６】
次に、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊが最大値以下であるか否かを判定する（Ｓ２１５）。スキャン画素番号ｊの最大値は、半径ｒを２倍した値（＝半径ｒ×２）である。
【００８７】
ステップＳ２１５の判定の結果、スキャン画素番号ｊが最大値以下である場合、ステップＳ２１３に戻り、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊが最大値より大きくなるまで、ステップＳ２１３からステップＳ２１５を繰り返す。
【００８８】
一方、ステップＳ２１５の判定の結果、スキャン画素番号ｊが最大値以下でない場合、すなわち、スキャン画素番号ｊが最大値より大きい場合、抽出部３１は、線状画素濃度和Ｓ0と濃度和Ｓとを比較する（Ｓ２１６）。
【００８９】
ここで、例えば白キズ等を検出する場合、濃度和Ｓが線状画素濃度和Ｓ0より大きいときに、図５における「Ｙｅｓ」に進み、抽出部３１は、線状画素濃度和Ｓ0に濃度和Ｓを設定し、対象フィルタ番号ｔにフィルタ番号ｉを設定する（Ｓ２１７）。一方、濃度和Ｓが線状画素濃度和Ｓ0以下であるときは、抽出部３１は、ステップＳ２１７を行わない。
【００９０】
これに対し、例えば黒キズ等を検出する場合、濃度和Ｓが線状画素濃度和Ｓ0より小さいときに、図５における「Ｙｅｓ」に進み、抽出部３１は、濃度和Ｓを線状画素濃度和Ｓ0に設定して更新し、フィルタ番号ｉを対象フィルタ番号ｔに設定する（Ｓ２１７）。一方、濃度和Ｓが線状画素濃度和Ｓ0以上であるときは、抽出部３１は、ステップＳ２１７を行わない。
【００９１】
次に、抽出部３１は、フィルタ番号ｉを増加させる（Ｓ２１８）。フィルタ番号ｉの増加定数は、例えば、回転間隔Ｉｒ（Ｉｒは１以上の整数）があらかじめ設定されている。
【００９２】
次に、抽出部３１は、フィルタ番号ｉが最大値以下であるか否かを判定する（Ｓ２１９）。フィルタ番号ｉの最大値は、半径ｒの４倍から１を減算した値（＝半径ｒ×４−１）である。
【００９３】
ステップＳ２１９の判定の結果、フィルタ番号ｉが最大値以下である場合、ステップＳ２１２に戻り、抽出部３１は、フィルタ番号ｉが最大値より大きくなるまで、ステップＳ２１２からステップＳ２１９を繰り返す。
【００９４】
一方、ステップＳ２１９の判定の結果、フィルタ番号ｉが最大値以下でない場合、すなわち、スキャン画素番号ｊが最大値より大きい場合、全てのフィルタが適用されたものと考えられる。よって、抽出部３１は、線状画素抽出処理Ｓ２１０を終了する。
【００９５】
＜画素数判定処理Ｓ２３０＞
画素数判定処理Ｓ２３０が開始されると、図６に示すように、最初に、抽出部３１は、線状画素濃度和Ｓ0及び線状画素数を用い、線状画素ＬＰの濃度和平均値Ａを算出する（Ｓ２３１）。線状画素ＬＰは、前述したように、半径ｒ×２＋１画素であるから、濃度和平均値Ａは、以下の式（２）で表すことができる。
Ａ＝Ｓ0／（２ｒ＋１）…（２）
【００９６】
次に、抽出部３１は、計数値Ｃ及びスキャン画素番号ｊに初期値を設定する（Ｓ２３２）。計数値Ｃ及びスキャン画素番号ｊの初期値は、例えば、それぞれ０である。
【００９７】
次に、抽出部３１は、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の濃度を取得する（Ｓ２３３）。中心画素の座標（ｘ、ｙ）、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj）、スキャン画素の濃度ｆ（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj）とすると、ステップＳ２３３で取得される濃度Ｖは、以下の式（３）で表すことができる。
Ｖ＝ｆ（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj）…（３）
【００９８】
次に、抽出部３１は、ステップＳ２３１で算出した濃度和平均値Ａとステップ２３３で取得した濃度Ｖとを比較する（Ｓ２３４）。
【００９９】
ここで、例えば白キズ等を検出する場合、取得した濃度Ｖが濃度和平均値Ａ以上のとき、図６における「Ｙｅｓ」に進み、抽出部３１は、計数値Ｃに１を加算する（Ｓ２３５）。一方、取得した濃度Ｖが濃度和平均値Ａより小さいときは、抽出部３１は、ステップＳ２３５を行わない。
【０１００】
これに対し、例えば黒キズ等を検出する場合、取得した濃度Ｖが濃度和平均値Ａ以下であるときに、図６における「Ｙｅｓ」に進み、抽出部３１は、濃度和Ｓを線状画素濃度和Ｓ0に設定して更新し、抽出部３１は、計数値Ｃに１を加算する（Ｓ２３５）。一方、取得した濃度Ｖが濃度和平均値Ａより大きいときは、抽出部３１は、ステップＳ２３５を行わない。
【０１０１】
次に、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊに１を加算する（Ｓ２３６）。
【０１０２】
次に、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊが最大値以下であるか否かを判定する（Ｓ２３７）。スキャン画素番号ｊの最大値は、半径ｒを２倍した値（＝半径ｒ×２）である。
【０１０３】
ステップＳ２３７の判定の結果、スキャン画素番号ｊが最大値以下である場合、ステップＳ２３３に戻り、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊが最大値より大きくなるまで、ステップＳ２３３からステップＳ２３７を繰り返す。
【０１０４】
一方、ステップＳ２３７の判定の結果、スキャン画素番号ｊが最大値以下でない場合、すなわち、スキャン画素番号ｊが最大値より大きい場合、抽出部３１は、計数値Ｃが所定値より大きいか否か判定する（Ｓ２３８）。所定値は、線状画素ＬＰの画素数に依存し、例えば、線状画素ＬＰの画素数の１／３である。
【０１０５】
ステップＳ２３８の判定の結果、計数値Ｃが所定値より大きい場合、抽出部３１は、判定フラグに「１」を設定し（Ｓ２３９）、画素数判定処理Ｓ２３０を終了する。
【０１０６】
一方、ステップＳ２３８の判定の結果、計数値Ｃが所定値より大きくない場合、すなわち、計数値Ｃが所定値以下である場合、抽出部３１は、判定フラグに「０」を設定し（Ｓ２４０）、画素数判定処理Ｓ２３０を終了する。
【０１０７】
＜判定処理Ｓ２５０＞
判定処理Ｓ２５０が開始されると、図７に示すように、最初に、判定部３２は、線状画素濃度和Ｓ0、第１平行線状画素濃度和Ｓ1、及び第２平行線状画素濃度和Ｓ2と、スキャン画素番号ｊとに初期値を設定する（Ｓ２５１）。線状画素濃度和Ｓ0、第１平行線状画素濃度和Ｓ1、及び第２平行線状画素濃度和Ｓ2の初期値は、例えば、それぞれ０である。スキャン画素番号ｊの初期値は、例えば、０である。
【０１０８】
次に、判定部３２は、線状画素濃度和Ｓ0に、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の濃度を加算して更新する（Ｓ２５２）。中心画素の座標（ｘ、ｙ）、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのスキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj）、スキャン画素の濃度ｆ（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj）とすると、ステップＳ２５２の処理は、以下の式（４）で表すことができる。
Ｓ0＝Ｓ0＋ｆ（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj）…（４）
【０１０９】
次に、判定部３２は、第１平行線状画素濃度和Ｓ1に、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊの第１平行スキャン画素の濃度を加算して更新するとともに、第２平行線状画素濃度和Ｓ2に、スキャン画素番号ｊの第２平行スキャン画素の濃度を加算して更新する（Ｓ２５３）。
【０１１０】
前述したように、第１平行スキャン画素及び第２平行スキャン画素のそれぞれの座標は、対象フィルタ番号ｔによって異なる。すなわち、対象フィルタ番号ｔが半径ｒの２倍から１を減算した値より小さい場合（対象フィルタ番号ｔ＜半径ｒ×２−１）、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのとき、第１平行スキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj−ｗ、ｙ＋ｄｙtj）であり、第２平行スキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj＋ｗ、ｙ＋ｄｙtj）である。よって、対象フィルタ番号ｔが半径ｒの２倍から１を減算した値より小さい場合、ステップＳ２５３の処理は、以下の式（５）及び式（６）で表すことができる。
Ｓ1＝Ｓ1＋ｆ（ｘ＋ｄｘtj−ｗ、ｙ＋ｄｙtj）…（５）
Ｓ2＝Ｓ2＋ｆ（ｘ＋ｄｘtj＋ｗ、ｙ＋ｄｙtj）…（６）
【０１１１】
一方、対象フィルタ番号ｔが半径ｒの２倍に１を加算した値以上である場合（対象フィルタ番号ｔ≧半径ｒ×２＋１）、対象フィルタ番号ｔのフィルタにおけるスキャン画素番号ｊのとき、第１平行スキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj−ｗ）であり、第２平行スキャン画素の座標（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj＋ｗ）である。よって、対象フィルタ番号ｔが半径ｒの２倍に１を左官した値より小さい場合、ステップＳ２５３の処理は、以下の式（７）及び式（８）で表すことができる。
Ｓ1＝Ｓ1＋ｆ（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj−ｗ）…（７）
Ｓ2＝Ｓ2＋ｆ（ｘ＋ｄｘtj、ｙ＋ｄｙtj＋ｗ）…（８）
【０１１２】
次に、判定部３２は、スキャン画素番号ｊに１を加算する（Ｓ２５４）。
【０１１３】
次に、判定部３２は、スキャン画素番号ｊが最大値以下であるか否かを判定する（Ｓ２５５）。スキャン画素番号ｊの最大値は、半径ｒを２倍した値（＝半径ｒ×２）である。
【０１１４】
ステップＳ２５５の判定の結果、スキャン画素番号ｊが最大値以下である場合、ステップＳ２５２に戻り、抽出部３１は、スキャン画素番号ｊが最大値より大きくなるまで、ステップＳ２５２からステップＳ２５５を繰り返す。
【０１１５】
一方、ステップＳ２５５の判定の結果、スキャン画素番号ｊが最大値以下でない場合、すなわち、スキャン画素番号ｊが最大値より大きい場合、判定部３２は、線状画素濃度和Ｓ0と第１平行線状画素濃度和Ｓ1及び第２平行線状画素濃度和Ｓ2とを比較する（Ｓ２５６）。
【０１１６】
ここで、例えば白キズ等を検出する場合、線状画素濃度和Ｓ0からあらかじめ設定したノイズＮを減算した値（＝線状画素濃度和Ｓ0−ノイズＮ）が、第１平行線状画素濃度和Ｓ1より大きく、かつ、第２平行線状画素濃度和Ｓ2より大きいとき、図７における「Ｙｅｓ」に進み、判定部３２は、濃淡画像２０ａの中心画素に対応する出力画像における画素の濃度を所定の値に設定する（Ｓ２５７）。中心画素の座標（ｘ、ｙ）、対応する出力画像における画素の濃度ｇ（ｘ、ｙ）とすると、濃度ｇ（ｘ、ｙ）は、例えば、以下の式（９）で与えられる。
ｇ（ｘ、ｙ）＝Ｓ0−（Ｓ1＋Ｓ2）／２…（９）
【０１１７】
一方、線状画素濃度和Ｓ0からあらかじめ設定したノイズＮを減算した値（＝線状画素濃度和Ｓ0−ノイズＮ）が、第１平行線状画素濃度和Ｓ1及び第２平行線状画素濃度和Ｓ2の少なくとも一方以下であるとき、図７における「Ｎｏ」に進み、抽出部３１は、濃淡画像２０ａの中心画素に対応する出力画像における画素の濃度を０（ゼロ）に設定する（ｇ（ｘ、ｙ）＝０）（Ｓ２５８）。
【０１１８】
これに対し、例えば黒キズ等を検出する場合、線状画素濃度和Ｓ0にあらかじめ設定したノイズＮを加算した値（＝線状画素濃度和Ｓ0＋ノイズＮ）が、第１平行線状画素濃度和Ｓ1より小さく、かつ、第２平行線状画素濃度和Ｓ2より小さいとき、図７における「Ｙｅｓ」に進み、抽出部３１は、濃淡画像２０ａの中心画素に対応する出力画像における画素の濃度を所定の値に設定する（Ｓ２５７）。中心画素の座標（ｘ、ｙ）、対応する出力画像における画素の濃度ｇ（ｘ、ｙ）とすると、濃度ｇ（ｘ、ｙ）は、例えば、以下の式（１０）で与えられる。
ｇ（ｘ、ｙ）＝（Ｓ1＋Ｓ2）／２−Ｓ0…（１０）
【０１１９】
一方、線状画素濃度和Ｓ0にあらかじめ設定したノイズＮを加算した値（＝線状画素濃度和Ｓ0＋ノイズＮ）が、第１平行線状画素濃度和Ｓ1及び第２平行線状画素濃度和Ｓ2の少なくとも一方以上であるとき、図７における「Ｎｏ」に進み、抽出部３１は、濃淡画像２０ａの中心画素に対応する出力画像における画素の濃度を０（ゼロ）に設定する（ｇ（ｘ、ｙ）＝０）（Ｓ２５８）。
【０１２０】
終了
ステップＳ２５７又はステップＳ２８の後、抽出部３１は、判定処理Ｓ２５０を終了する。
【０１２１】
図４から図７に示した各ステップは、並列化命令によって処理の高速化を図ってもよい。例えば、図４に示したステップＳ２０４において、中心画素をｘ軸方向に移動させる際に、並列化数ｐを設定し、プロセッサにＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｄａｔａ）の命令を実行させることで、線状画素抽出処理Ｓ２１０からステップＳ２０５の繰り返しループを並列に処理することができ、ループ回数を減少させることができる。
【０１２２】
次に、図８及び図９を参照しつつ、本実施形態に係る画像処理装置１００の動作結果の一例について説明する。図８は、一実施形態に係る画像処理装置１００に入力される濃淡画像２０ａを例示する図である。図９は、一実施形態に係る画像処理装置１００が出力する出力画像２０ｂを例示する図である。
【０１２３】
図８に示すように、濃淡画像２０ａは、画像の濃淡が一様ではなく、濃度ムラが発生している画像である。従来の画像処理装置では、このように濃度の偏差が大きい画像において、線状の欠陥等の線状画像を検出することは困難であった。
【０１２４】
これに対し、本実施形態に係る画像処理装置１００では、図９に示すように、出力画像２０ｂを生成することができ、線状画像を検出することができる。
【０１２５】
本実施形態では、濃淡画像が白黒の画像である場合の例を用いて説明したが、これに限定されるものではない。例えば、濃淡画像はカラーの画像であってもよい。この場合、カラーの画像において、ＲＧＢ（Ｒｅｄ  Ｇｒｅｅｎ  Ｂｌｕｅ）の平均値を算出し、当該平均値に基づいて白黒の画像に変換してもよい。あるいは、カラーの画像において、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて、濃度和を求めて、例えば、最大値又は最小値となる線状画素を抽出するようにしてもよい。
【０１２６】
以上、本発明の例示的な実施形態について説明した。本発明の一実施形態に係る画像処理装置１００、画像処理方法、及び画像処理プログラムによれば、濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、線状画素ＬＰが抽出され、抽出された線状画素ＬＰの濃度和と、線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かが判定される。これにより、濃淡画像２０ａに発生する濃度ムラの影響を抑制して、濃淡画像２０ａから線状画素ＬＰを抽出して線状画像に含まれるか否かを判定することができる。従って、濃度ムラが生じた濃淡画像２０ａでも線状画像を安定的に検出することができる。
【０１２７】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【０１２８】
（附記）
１．濃淡画像２０ａにおける線状画像を検出するための画像処理装置１００であって、
各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素ＬＰを抽出する抽出部３１と、
抽出された線状画素ＬＰの濃度和と該線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かを判定する判定部３２と、を備える、
画像処理装置１００。
９．濃淡画像２０ａにおける線状画像を検出するための画像処理方法であって、
各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素ＬＰを抽出する抽出ステップと、
抽出された線状画素ＬＰの濃度和と該線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、抽出された線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かを判定する判定ステップと、を含む、
画像処理方法。
１５．コンピュータに実行させ、濃淡画像２０ａにおける線状画像を検出するための画像処理プログラムであって、
各画素の濃度の和を示す濃度和に基づいて、濃淡画像２０ａの所定領域に含まれる複数の画素から、複数の画素を含む線状画素ＬＰを抽出する抽出ステップと、
抽出された線状画素ＬＰの濃度和と該線状画素ＬＰに平行な平行線状画素の濃度和とに基づいて、線状画素ＬＰが線状画像に含まれるか否かを判定する判定ステップと、を含む、
画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１２９】
１０…入出力Ｉ／Ｆ、２０…記憶部、２０ａ…濃淡画像、２０ｂ…出力画像、３０…制御部、３１…抽出部、３２…判定部、３３…生成部、３４…主要部、４０…バス、５０…演算装置、６０…撮像装置、７０…入力装置、８０…出力装置、１０…  画像処理装置、ｉ…フィルタ番号、ｊ…スキャン画素番号、ＬＰ…線状画素、Ｎ…ノイズ、ｐ…並列化数、ＰＬ…線状画素、ＰＰ１…第１平行線状画素、ＰＰ２…第２平行線状画素、ｒ…半径、Ｓ…濃度和、Ｓ0…線状画素濃度和、Ｓ1…第１平行線状画素濃度和、Ｓ2…第２平行線状画素濃度和、Ｓ２００…画像検査処理、Ｓ２１０…線状画素抽出処理、Ｓ２３０…画素数判定処理、Ｓ２５０…判定処理、ｔ…対象フィルタ番号、ｗ…幅
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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