(57)【要約】【課題】用紙表面に形成された画像における網点領域の有無に応じて、裏写り除去処理を好適に切り替え、画像品質の劣化を低減する仕組みを提供する。【解決手段】本実施形態に係る画像処理装置は、原稿から読み取った読取画像の所定領域に含まれる画素の信号値の分散値を取得し、取得した分散値と、読取画像が網点領域を有するか否かを判断するための閾値とを比較する。さらに、本画像処理装置は、当該比較の結果に従って、読取画像に網点領域が含まれると判断される場合は、原稿の一方の面を読み取った際の他方の面の画像の写り込みを除去する第１除去処理を実行し、そうでない場合は第２除去処理を実行する。【選択図】  図４
2019220860.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
原稿から読み取った読取画像の所定領域に含まれる画素の信号値の分散値を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された分散値と、前記読取画像が網点領域を有するか否かを判断するための閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果に従って、前記読取画像に網点領域が含まれると判断される場合は、原稿の一方の面を読み取った際の他方の面の画像の写り込みを除去する第１除去処理を実行し、前記読取画像に網点領域が含まれないと判断される場合は第２除去処理を実行する実行手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記閾値は、前記取得手段によって取得された分散値の中央値に関連する第１閾値を含み、
前記実行手段は、前記取得手段によって取得された分散値の中央値が前記第１閾値を超える場合は前記読取画像に網点領域が含まれると判断し、前記取得手段によって取得された分散値の中央値が前記第１閾値以下の場合は前記読取画像に網点領域が含まれないと判断することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記閾値は、前記取得手段によって取得された分散値の出現頻度のばらつきに関連する第２閾値を含み、
前記実行手段は、前記取得手段によって取得された分散値の中央値が前記第１閾値以下の場合において、さらに、前記取得手段によって取得された分散値の出現頻度のばらつきが前記第２閾値未満の場合は前記読取画像に網点領域が含まれると判断し、前記取得手段によって取得された分散値の出現頻度のばらつきが前記第２閾値以上の場合は前記読取画像に網点領域が含まれないと判断することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１除去処理では、所定領域ごとの分散値と平均値とを用いて裏写りを除去することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２除去処理では、色変換テーブルの無彩色格子点の一部の出力信号値が白となる３Ｄ−ＬＵＴを用いて裏写りを除去することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記実行手段は、
前記第１除去処理又は前記第２除去処理を実行した後に、原稿の地色を除去する地色除去処理を実行することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記実行手段は、
前記第１除去処理を実行する前後の信号値の差分に従って、前記地色除去処理の地色除去レベルを調整することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記地色除去レベルをユーザ入力に従って設定する設定手段をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記設定手段は、さらに、
前記第１除去処理及び前記第２除去処理の強弱のレベルをユーザ入力に従って設定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記実行手段は、原稿の種別が印画紙を示す場合には、前記第１除去処理及び前記第２除去処理を実行しないことを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置の制御方法であって、
取得手段が、原稿から読み取った読取画像の所定領域に含まれる画素の信号値の分散値を取得する取得工程と、
比較手段が、前記取得工程で取得された分散値と、前記読取画像が網点領域を有するか否かを判断するための閾値とを比較する比較工程と、
実行手段が、前記比較工程による比較の結果に従って、前記読取画像に網点領域が含まれると判断される場合は、原稿の一方の面を読み取った際の他方の面の画像の写り込みを除去する第１除去処理を実行し、前記読取画像に網点領域が含まれないと判断される場合は第２除去処理を実行する実行工程と
を含むことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１２】
画像処理装置の制御方法における各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記制御方法は、
取得手段が、原稿から読み取った読取画像の所定領域に含まれる画素の信号値の分散値を取得する取得工程と、
比較手段が、前記取得工程で取得された分散値と、前記読取画像が網点領域を有するか否かを判断するための閾値とを比較する比較工程と、
実行手段が、前記比較工程による比較の結果に従って、前記読取画像に網点領域が含まれると判断される場合は、原稿の一方の面を読み取った際の他方の面の画像の写り込みを除去する第１除去処理を実行し、前記読取画像に網点領域が含まれないと判断される場合は第２除去処理を実行する実行工程と
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、その制御方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複写機、複合機などの画像形成装置において、それらに実装されている画像読取装置（スキャナ）を用いて原稿を読み取った場合に「裏写り（shoe-through）」という問題が生じることがある。「裏写り」は原稿の一方の面（表面（front surface））を画像読取装置で読み取った場合に、当該原稿の他方の面（裏面(back surface)）の画像が読取画像に写り込んでしまうものである。つまり、裏写りとは、画像読取装置で読み取る原稿の両面（表面及び裏面）に何らかの画像が印刷されていた場合に主に発生するものである。この裏写りは、裏面に高濃度（high density）の画像が存在する場合に発生しやすい。また、読取時の光源の光量や、読取原稿の媒体（用紙など）の厚み（光の透過具合）の程度に起因して発生する。この裏写りが発生してしまうと、読取画像内の画像が見づらくなり、即ち画像の品質（quality）が劣化する。
【０００３】
そこで、様々な裏写り除去手法が考えられており、紙白領域への裏写りだけでなく、表面の画像データの低濃度〜中濃度部の網点領域と重なる（被さる）ように発生している裏写りをも除去できる手法が提案されている。例えば、特許文献１では、網点領域内に裏写りが発生している領域と裏写りが発生していない領域との分散値に着目して、裏写りを効果的に除去している。この手法は、画像内で同一濃度の網点領域は同一の分散値であるとの前提に基づいて処理を実行する。画像の局所領域ごとに分散値と平均値を算出し、同一の分散値で平均値が異なる領域があった場合には、平均値が暗い領域の注目画素を、平均値が明るい領域の値を指標にして補正することで裏写り除去を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１７１０９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術には以下に記載する課題がある。例えば、上記従来技術では、裏写り除去処理に網点領域の分散値をヒント情報として用いるため、表面の画像データに網点領域がない場合には好適な裏写り除去ができない。具体的には、印画紙写真のような原稿や、誤差拡散で印刷されている原稿では、局所領域の分散値が全体的に同じ様な値となってしまう。そのため、正しい補正量を算出できずに、本来は残すべき表面の画像データのハイライト領域まで除去されて画像品質を劣化させてしまうという課題がある。
【０００６】
本発明は、上述の問題の少なくとも一つに鑑みて成されたものであり、用紙表面に形成された画像における網点領域の有無に応じて、裏写り除去処理を好適に切り替え、画像品質の劣化を低減する仕組み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】
【０００７】
本発明は、例えば、画像処理装置であって、原稿から読み取った読取画像の所定領域に含まれる画素の信号値の分散値を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された分散値と、前記読取画像が網点領域を有するか否かを判断するための閾値とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果に従って、前記読取画像に網点領域が含まれると判断される場合は、原稿の一方の面を読み取った際の他方の面の画像の写り込みを除去する第１除去処理を実行し、前記読取画像に網点領域が含まれないと判断される場合は第２除去処理を実行する実行手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、用紙表面に形成された画像における網点領域の有無に応じて、裏写り除去処理を好適に切り替え、画像品質の劣化を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】画像処理装部の構成を示すブロック図。
【図３】読取画像データを例示的に示す図。
【図４】読取画像データにおける輝度値の分散値及び平均値の関係を示すブロック図。
【図５】３Ｄ−ＬＵＴの概要を示す図。
【図６】３Ｄ−ＬＵＴの信号値を示す図。
【図７】裏写り除去及び地色除去のＵＩの一例を示す図。
【図８】裏写り除去処理の結果を模式的に示す図。
【図９】一実施形態に係る処理の流れを示す図。
【図１０】画像の分散値の特徴を示す図。
【図１１】地色除去信号値の算出方法を示す図。
【図１２】一実施形態に係る処理の流れを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に本発明の一実施形態を示す。以下で説明される個別の実施形態は、本発明の上位概念、中位概念及び下位概念など種々の概念を理解するために役立つであろう。また、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確立されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。なお、実施形態に係る画像処理装置として複合機（デジタル複合機／ＭＦＰ／Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ）を例に説明する。しかしながら適用範囲は複合機に限定はせず、画像処理機能を有する装置であればよい。
【００１１】
＜第１の実施形態＞
＜画像読取装置の構成＞
以下では、添付図面を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。まず、図１を参照して、本実施形態における画像処理装置の構成例を説明する。ここでは、最低限必要な構成のブロックについて説明しているだけであるため、本発明の画像処理装置は、他の構成を含んで構成されてもよい。
【００１２】
画像処理装置１００は、制御部１０１、ＵＩ１０４、ＣＰＵ１０５、ＲＡＭ１０６、記憶部１０７、画像読取部１０８、及び画像出力部１０９を備える。制御部１０１は、画像形成装置を制御する装置制御部１０２と、画像データを最適化する画像処理部１０３とを備える。制御部１０１は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０５やＲＡＭ(Random Access Memory)１０６を用いて画像読取部１０８から画像を取得したり、画像データを処理して記憶部１０７へ格納したりする。さらに、制御部１０１は画像出力部１０９を通して画像を紙やモニタなどの記録デバイスへ出力したりする。
【００１３】
制御部１０１へはマウスやキーボードなどのＵＩ（User Interface）１０４より各種設定が通知され、画像処理部１０３は通知された設定に基づいて画像データを処理する。或いは、ＵＩ１０４で設定された値は、装置制御部１０２を通して記憶部１０７に保存される。画像処理部１０３は、保存された設定値を読み出して画像データを処理する。記憶部１０７は、装置を制御するためのパラメータや本実施形態を実現するためのアプリケーション、ＯＳなどを格納している。
【００１４】
以上説明した構成はユーザ側の画像処理装置１００の最低限必要な構成である。本発明の画像処理装置は、他の構成を含んでもよく、必要に応じてルータやファイヤウォール等のネットワークインタフェースを含んでもよい。また、本画像処理システムは、画像処理装置につながる情報処理装置などのＰＣなどを追加して構成し、画像処理装置１００の一部の処理を当該情報処理装置において実行してもよい。
【００１５】
＜画像処理部＞
次に、図２を参照して、画像処理部１０３の処理手順について説明する。以下で説明する処理は、画像処理部１０３内にある不図示のＡＳＩＣ（application specific integrated circuits）が実行することにより実現されるものである。
【００１６】
Ｓ２０１で、画像処理部１０３は、画像読取部１０８が取得した画像データに対して、入力色変換テーブル２０８を用いてデバイス依存のＲＧＢ値をデバイス非依存のＲＧＢ値に変換する入力色変換処理を実行する。入力色変換テーブルは３次元のルックアップテーブル（以下では、３Ｄ−ＬＵＴと略記する。）である。続いて、Ｓ２０２で、画像処理部１０３は、詳細については後述する裏写り除去アルゴリズムに基づいて、裏写り除去処理を実行する。
【００１７】
次に、Ｓ２０３で、画像処理部１０３は、画像のＲＧＢ各チャネルの信号値（以下では、画素値とも称する。）のヒストグラムを生成し、例えばＵＩ１０４で地色除去レベル「自動」が設定された際に用いられる自動判定の地色除去信号値２０９を算出する。続いて、Ｓ２０４で、画像処理部１０３は、１Ｄ−ＬＵＴ（１次元のルックアップテーブル）を用いて所定の信号値以上を白にする地色除去処理を実行する。
【００１８】
次に、Ｓ２０５で、画像処理部１０３は、出力色変換テーブル２１０を用いて画像のＲＧＢ値をトナーの色であるＣＭＹＫ値に変換する出力色変換処理を実行する。続いて、Ｓ２０６で、画像処理部１０３は、スクリーン処理や誤差拡散処理のような中間調処理を行う。以上説明した処理は、コピーの際に最低限必要な画像処理であるが、この他にも像域判定処理やフィルタ処理など必要な処理については追加されてもよい。
【００１９】
＜裏写り除去処理（第１除去処理）＞
次に、図３及び図４を参照して、上記Ｓ２０２における、網点内の裏写りも除去する裏写り除去処理（第１除去処理）の詳細について説明する。図３は、原稿を画像読取部１０８で読み取ることにより取得した読取画像データ３００を例示的に示す図である。具体的には、裏写り画像３０３が含まれる読取画像データ３００を示している。図３では、前述したＳ２０６の中間調処理によって生成された網点が、原稿上に印刷されている。なお、中間調処理Ｓ２０６は、スクリーン処理に限らず、誤差拡散処理でもよい。
【００２０】
原稿の表面には、高濃度画像３０１（トラックの画像）、及び、網点で表現された中間調画像３０２（矩形画像）のみが画像形成されている。また、例えば原稿の裏面（スキャナで読み取った面と逆の面）には高濃度画像３０１と同様の画像が画像形成されているものとする。このとき、画像読取部１０８で読み取った読取画像データ３００には、原稿の裏面に存在する高濃度画像が裏写り画像３０３（反転したトラックの画像）として発生している。３０７は原稿の地色そのものである。この読取画像データ３００の各領域の特徴について説明する。
【００２１】
中間調画像３０２の領域に注目した拡大図を中間調注目領域３０６として図示する。中間調注目領域３０６は、網点構造となっており、網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。ここで、この領域を所定のウィンドウサイズに区切って、画素濃度（信号値）の分散値と平均値を算出し、分散値を「Ｘ２」、平均値を「Ｙ２」とする。ここで、ウィンドウサイズは、網点１個のサイズを画素基準として、例えば、５×５画素のサイズが指定される。
【００２２】
裏写り画像３０３の領域に注目した拡大図を裏写り注目領域３０４として図示する。裏写り注目領域３０４において、この領域を所定のウィンドウサイズに区切って画素濃度の分散値と平均値を算出し、分散値を「Ｘ１」、平均値を「Ｙ３」とする。ここで、裏写り注目領域３０４で得られる分散値「Ｘ１」は小さな値となる。これは、一般に、裏面の画像の低周波成分のみが裏写り成分（紙を透過して得られた画像成分）として表れやすいためである。そのため、裏写り画像３０３に対応する裏面の画像が網点で描かれたものであったとしても、裏写り成分としては濃度（輝度）の凹凸なく発生することが多く、結果として分散値は小さな値となる。
【００２３】
また、読取画像データ３００において、何も画像が存在せず、裏写りもしていない紙白領域を所定のウィンドウサイズに区切って得られた分散値を「Ｘ１」、平均値を「Ｙ４」とする。なお、上述のように、裏写り成分は分散値に影響を及ぼしにくいので紙白領域の分散値と裏写り画像３０３の領域から得られる分散値は同じような値になりやすい。そのため、ここでは分散値を共通の「Ｘ１」としている。
【００２４】
中間調画像３０２と裏写り画像３０３との重なった領域に注目した拡大図を重なり注目領域３０５として図示する。重なり注目領域３０５は、網点構造なので網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。しかしながら裏写り画像の影響を受け全体的に暗い（低輝度の）画素値となっている。重なり注目領域３０５において、この領域を所定のウィンドウサイズに区切って分散値と平均値を算出し、分散値を「Ｘ２」、平均値を「Ｙ１」とする。なお、上述のように、裏写り成分は分散値に影響を及ぼしにくいので重なり注目領域３０５の分散値と裏写りしていない中間調画像３０２の中間調注目領域３０６から得られる分散値は同じような値になりやすい。そのため、ここでは分散値を共通の「Ｘ２」としている。
【００２５】
図４は、読取画像データ３００における分散値Ｘ１、Ｘ２及び平均値Ｙ１〜Ｙ４の関係を示す図である。図４において、座標（Ｘ１、Ｙ４）が紙白領域、座標（Ｘ１、Ｙ３）が裏写り注目領域３０４、座標（Ｘ２、Ｙ２）が中間調注目領域３０６、そして座標（Ｘ２、Ｙ１）が重なり注目領域３０５を示す。即ち、紙白領域が座標（Ｘ１、Ｙ４）であって、紙白領域に裏写りが発生したものが座標（Ｘ１、Ｙ３）と言える。また、中間調注目領域３０６が座標（Ｘ２、Ｙ２）であって、中間調領域に裏写りが発生したものが座標（Ｘ２、Ｙ１）と言える。図４の平均値は、明るさ（例えば輝度）の平均値であり、Ｙ４はＹ１よりも輝度が高いことを意味する。
【００２６】
よって、裏写り注目領域３０４において、Ｙ３とＹ４の差分量を用いて注目画素を補正すれば裏写り領域の信号値は紙白領域の信号値へと補正され、適切に裏写り補正がされる。また、重なり注目領域３０５において、Ｙ１とＹ２の差分量を用いて注目画素を補正すれば重なり領域の信号値は中間調注目領域の信号値へと補正され、適切に裏写り補正がされる。言い換えると、各分散値において、裏写りしていない領域の平均値を、裏写りを補正するための指標とすることができる。
【００２７】
ここで、分散値は注目領域における網点の量に依存する。網点の量とは、例えば、注目領域に含まれる有意画素の個数の注目領域の総画素数に対する百分率（０〜１００％）で表され、画像濃度に応じて一意に決まるものである。よって、裏写り領域または裏写りと表面の網点が重なった領域が発生した場合においても、分散値毎の裏写りしていない平均値を指標として信号値を補正することで裏写りを適切に補正できることがわかる。なお、「分散値毎の平均値を記憶」とは言い換えると「網点量毎の平均値を記憶」ということである。
【００２８】
ただし、適切な指標を得るためには、裏写りしていない領域の平均値を得る必要がある。これを簡易かつ適切に得るため、入力画像データにおいて分散値毎の最も高い平均値を指標として用いているのである。これは、裏写りしていない領域の方が裏写りしている領域より高い（明るい）平均値を取ることを利用したものである。入力画像データ内の網点領域全体が裏写り領域に含まれてしまうことは稀であるため、当該手法は十分実用に耐えうるものになる。
【００２９】
また、分散値は、画像のエッジ部などの画像境界では、異なる画像領域の影響を受け網点の量とは関係のない値になることがある。そこで、エッジ検出し、画像エッジの存在する領域は除外するような処理を実施してもよい。
【００３０】
以上のように、網点量毎の平均値を用いる裏写り除去処理（Ｓ２０２）は、白地部への裏写りに加えて網点領域内の裏写りも除去できるため、あらゆる裏写りの除去に効果的であるという大きなメリットがある。一方で、読取画像データ３００において網点領域をきちんと解像できていることが必要となる。即ち、原稿自体が網点領域を有すること、スキャン解像度が原稿の網点を解像できる解像度であることが必要であり、裏写り除去の効果が、原稿やスキャン解像度に依存してしまうというデメリットがある。
【００３１】
＜裏写り低減処理（第２除去処理）＞
ここで、上述した裏写り除去処理（Ｓ２０２）と異なり、網点量毎の平均値を用いない裏写り低減処理（第２除去処理）について説明する。裏写り低減処理は、裏写り注目領域３０４のような裏写りは無彩色に近いという特徴から信号値に基づいて処理する。そこで、裏写り低減処理では、Ｓ２０１において画像処理部１０３が入力色変換を行う際に、裏写り対策をした入力色変換テーブルを用いることで、裏写りの低減を行う。この３Ｄ−ＬＵＴに施す裏写り対策が特徴となる。
【００３２】
図５を参照して、３Ｄ−ＬＵＴと裏写り対策について説明する。５０１は３Ｄ−ＬＵＴ全体を表わしている。５０２は３Ｄ−ＬＵＴの黒（ＢＷ）５０３から白（Ｗ）５０４の無彩軸であり、無彩軸５０２上には複数の格子点が配置されている様子を示す。なお、当然のことながら、無彩軸上だけでなく３Ｄ−ＬＵＴ全体を均等に分割した点に格子点が配置されている。
【００３３】
裏写り画像の特徴として、原稿の裏面の画像を読み取っているため色や形がぼけやすい。つまり、裏写りの色に関しては無彩色に近付くという特徴があるため、裏写りを除去するには無彩色のハイライト（グレーハイライト）を除去する処理が有効である。一方で無彩色でないハイライト（カラーハイライト）を除去しすぎると蛍光ペンや肌のハイライトが再現されないため、グレーハイライトは除去し、カラーハイライトはあまり除去しない処理が必要である。
【００３４】
そこで、本実施形態に係る裏写り低減処理では、グレーハイライトを重点的に除去する方法として、３Ｄ−ＬＵＴの無彩軸の格子点出力値を敢えて明るめに設定することを特徴とする。無彩軸上のハイライト部の格子点（無彩色格子点）の出力信号値を白にすることで、グレーハイライト付近の色が明るめの色に変換され、その後の下地飛ばしＳ２０４で白になる。これにより、３Ｄ−ＬＵＴと１Ｄ−ＬＵＴの組み合わせにより、カラーハイライト部かどうかを判定することなく、グレーハイライトを重点的に除去する処理が可能となる。
【００３５】
次に、図６を参照して、３Ｄ−ＬＵＴのデータ構成の詳細について説明する。３Ｄ−ＬＵＴ生成方法の詳細については省略する。６０１は、８ｂｉｔデータを扱う１６格子点の３Ｄ−ＬＵＴの入力値、出力値、裏写り対策をした際の出力値を示す３Ｄ−ＬＵＴ格子点データである。スキャン画像を忠実に再現する際の入力色変換に用いる３Ｄ−ＬＵＴでは格子点Ｎｏ．１５（図５の格子点Ｗ５０４に相当する点）の入力値は（２５５、２５５、２５５）であり、出力値は（２５５、２５５、２５５）となる。無彩軸上の隣の格子点Ｎｏ．１４の入力値は（２３８、２３８、２３８）であり、出力値は（２３５、２３６、２３９）となる。
【００３６】
裏写り対策では、通常は白ではない格子点Ｎｏ．１４やＮｏ．１３の出力値を白に変換する。これにより、入力値が完全にＲＧＢ等量のグレーハイライトは白に変換され、入力値がＲＧＢ等量ではないものの、グレーハイライト付近の色は色変換時に無彩軸上の格子点を使うため、原稿よりも明るく変換される。
【００３７】
次に、３Ｄ−ＬＵＴと１Ｄ−ＬＵＴの両方を用いて背景対策をするメリットについて説明する。例えば信号値が（２０４、２０４、２０４）の裏写りを除去しようとする場合、１Ｄ−ＬＵＴのみで除去すると信号値２０４以上のカラーハイライトも全て除去されてしまう。しかし、３Ｄ−ＬＵＴと１Ｄ−ＬＵＴの両方を用いる場合、１Ｄ−ＬＵＴのみでは除去されてしまったカラーハイライトは残しつつ、グレーハイライトは１Ｄ−ＬＵＴで完全に除去することができる。
【００３８】
以上のように、３Ｄ−ＬＵＴを用いる裏写り低減処理は、どのような入力画像に対しても同じ裏写り除去の効果があるというメリットがある。一方で、重なり注目領域３０５の裏写りや、彩度の高い色の裏写りは除去することができないというデメリットがある。
【００３９】
＜ＵＩ＞
次に、図７を参照して、上述した裏写り除去処理（Ｓ２０２）と地色除去処理（Ｓ２０４）のＵＩについて説明する。図７は、ＵＩ１０４上に表示される、裏写り除去及び地色除去の設定画面を表している。
【００４０】
７０１は、ＵＩ１０４上に表示される不図示のコピー機能画面の中の、信号除去処理の詳細設定画面である。コピー機能画面には他にも、カラーモード、原稿の種類、濃度調整やその他各種設定を行うためのモードが設けられている。設定画面７０１には、地色除去に関する設定を行うための、地色除去の調整ボタン７０２と、地色除去の自動ボタン７０３と、裏写り除去の調整ボタン７０４とが含まれる。さらに、設定画面７０１には、設定を取り消すためのキャンセルボタン７０５と、設定を保存するためのＯＫボタン７０６とが含まれる。
【００４１】
７０７は、地色除去の調整ボタン７０２が押された際に表示する画面であり、ユーザ入力に従って地色除去レベルを調整する調整画面である。地色除去の調整画面７０７には、地色除去の調整レベルを示すメモリと、地色除去レベルを示すカーソル７０８が表示されている。さらに、調整画面７０７には、地色をより飛ばす方向へ調整するマイナスボタン７０９と、地色をより飛ばさない方向へ調整するプラスボタン７１０と、設定を取り消すためのキャンセルボタン７０５と、設定を保存するためのＯＫボタン７０６とが含まれる。調整画面７０７において、プラスボタン７１０が押下され、カーソル７０８が最も右のメモリ上にある際は、地色を全く飛ばさない設定となる。白紙の原稿を画像読取部１０８で読み取った際の地色３０７は真っ白ではないため、デフォルトでは、白紙の地色３０７を白くするための地色除去レベルが設定されている。ただし、地色調整レベルに応じた地色除去信号値や、デフォルトの地色除去レベルはどのように設定してもよい。
【００４２】
７１１は地色除去の自動ボタン７０３が押された際の設定画面７０１を示している。地色除去の自動ボタン７０３は、新聞や色紙などの原稿の地色３０７そのものが濃い場合に有効な処理であり、地色３０７のレベルを自動判定して除去を行うことができる。
【００４３】
７１２は、裏写り除去の調整ボタン７０４が押下された際に表示する画面であり、ユーザ入力に従って裏写り除去の強弱のレベルを設定するための調整画面である。裏写り除去の調整画面７１２には、裏写り除去を行わない設定のＯＦＦボタン７１３と、裏写り除去を第一のレベルで行う弱ボタン７１４と、第一のレベルよりも強い第二のレベルで裏写り除去を行う強ボタン７１５とが含まれる。つまり、弱ボタン７１４及び強ボタン７１５は裏写り除去処理の強弱のレベルを設定するボタンである。さらに、調整画面７１２には、設定を取り消すためのキャンセルボタン７０５と、設定を保存するためのＯＫボタン７０６とが含まれる。デフォルトでは、３つの設定の内のどれかが選択されており、図７に示す裏写り除去の調整画面７１２では弱ボタン７１４が有効になっている状態を示している。弱ボタン７１４及び強ボタン７１５は一例であり、ＯＦＦボタン７１３と１つのＯＮボタンのみでも構成されてもよい。或いは、さらに多くの強弱のレベルを設けてもよい。また、弱ボタン７１４と、強ボタン７１５とに異なる裏写り除去処理を割り当てることも可能である。
【００４４】
＜本実施形態に係る対象画像について＞
次に、図８を参照して、本実施形態に係る対象画像の詳細について説明する。
【００４５】
８０１〜８０５は様々な原稿の、裏写り画像３０３が含まれる読取画像データ３００の局所領域（所定領域）を模式化した図である。８０１は、スクリーンの線数が高い高線数で形成された原稿の重なり注目領域３０５を示す。８０２はスクリーンの線数が低い低線数で形成された原稿の重なり注目領域３０５を示す。８０３は誤差拡散で形成された原稿の重なり注目領域３０５を示す。８０４は印画紙に現像された銀塩写真の表面画像を示す。８０５は白紙の表面画像を示す。８０１〜８０３及び８０５には、高濃度画像３０１が裏写りしている状態を表している。銀塩写真画像８０４については、表面に溶剤を塗布した特殊な用紙を用いるため片面にしか画像が形成されず、また用紙自体が厚いため裏写りすることはない。そのため、８０４は裏写りのない表面画像を表している。
【００４６】
高線数画像８０１及び低線数画像８０２では、網点領域に裏写りが発生しているため、網点の打たれている領域と打たれていない領域に画素毎に分かれている。ただし、全体的に暗い(低輝度の)画素値となっており、８１６は網点かつ裏写り成分の領域を示し、８１７は裏写り成分の領域となる。
【００４７】
誤差拡散画像８０３では、画像読取部１０８で読み取られた際に原稿表面の網点構造がなまって網の凸凹がなくなってしまい、そこに裏写り成分が混ざってしまっている。そのため、全体が網点かつ裏写り成分領域８１６となっている。白紙には裏写りが発生し、裏写り成分領域８１７となっている。
【００４８】
８０６〜８１０は、８０１〜８０５の画像に対して裏写り除去処理（Ｓ２０２）を行った場合の期待値となる画像を模式的に表している。高線数画像８０１、低線数画像８０２、誤差拡散画像８０３については、裏写り成分のみが除去され、表面画像の網点領域８１８のみが残った画像が期待値となる。銀塩写真画像８０４については、読取画像データ３００がそのままの残った画像が期待値となる。白紙８０５については裏写り成分が除去され真っ白な状態が期待値となる。
【００４９】
８１１〜８１５は、８０１〜８０５の画像に実際に裏写り除去処理（Ｓ２０２）を実際に行った際の結果を模式的に表している。高線数画像８０１、低線数画像８０２においては好適に裏写り成分が除去されて網点領域８１８のみが残り、期待値通りの画像となっている。誤差拡散画像８０３においては裏写り成分の除去のみでなく表面画像の信号もやや明るくなってしまっている。銀塩写真画像８０４においては、表面画像の信号がやや明るくなってしまっている。白紙８０５においては、裏写り成分が好適に除去されて真っ白になり、期待値通りの画像となっている。
【００５０】
このように、誤差拡散画像８０３及び銀塩写真画像８０４は、読取画像データ３００上に網点構造がないために、画像濃度に応じて決まる網点の量を表す分散値が、全体的に同じような値になってしまう。そのため、分散値毎の最も明るい平均値を指標として裏写りを除去する際に、画像内の明るい領域の影響を受けて、必要以上に明るく補正されてしまう。以上から分かるように、裏写り除去処理（Ｓ２０２）では、読取画像データ３００に網点構造がない場合に、画像内の明るい領域に影響されて表面の信号を明るくし過ぎてしまうという課題がある。一方で、高線数画像８０１や、低線数画像８０２に対しては裏写り除去処理（Ｓ２０２）が効果的であることが分かる。
【００５１】
＜本実施形態に係る処理フロー＞
次に、図９を参照して、本実施形態に係る読取画像データ３００によって裏写り除去処理を適切に切り替える手法について説明する。以下で説明する処理は、例えば制御部１０１が記憶部１０７に格納された制御プログラムを、ワークメモリにロードして実行することにより実現されるものである。なお、本フローチャートは、画像読取部１０８で原稿から画像を読み取った際に実行される。
【００５２】
Ｓ９０１で、制御部１０１は、裏写り除去の調整画面７１２を介して設定された設定内容を確認する。ＯＦＦボタン７１３が有効になっている場合には、画像処理部１０３は裏写り除去処理を実行せず、Ｓ９０８で地色除去処理を実行して処理を終了する。また、弱ボタン７１４又は強ボタン７１５が有効になっている場合にはＳ９０２に進み、画像処理部１０３は読取画像データ３００における画像内の分散値を算出し、記憶部１０７へ保存する。画像内の分散値とは、例えば５×５画素の画像領域における分散値を画像全体において算出したものである。例えば分散値は以下の式（１）に従って算出される。
【００５３】
【数１】
2019220860.tif 000003
【００５４】
ここで、
Ｎ：注目画像領域内の画素数
Ｘｋ：注目画像領域内のｋ番目の画素信号値
Ｘａ：注目画像領域内の画素信号値の平均値
である。なお、分散値（σ２）は、値が大きくなりやすいので標準偏差値（σ）で代替してもよい。また、画素値のばらつき度合いが判別できる統計量であれば、ヒストグラムや画素値同士の差分値等の他の統計量を用いてもよい。
【００５５】
図１０に、算出した分散値の例を示す。１０００は、図８に示したタイプの異なる読取画像データ３００から分散値を算出し、その出現頻度をグラフ化した分散値グラフであり、横軸は分散値を表し、縦軸は出現頻度を表している。さらに出現頻度に関しては分散値のデータ量を抑えるために例えば、２５６レベル（８ｂｉｔ）に正規化して図示している。
【００５６】
実線のグラフ１００１は銀塩写真画像８０４の分散値を示し、破線のグラフ１００２は誤差拡散画像８０３の分散値を示す。また、一点破線のグラフ１００３は低線数画像８０２の分散値を示し、点線のグラフ１００４は高線数画像８０１の分散値を示す。誤差拡散画像８０３と銀塩写真画像８０４では分散値が低い傾向にあり、高線数画像８０１と低線数画像８０２では分散値が高い傾向にある。
【００５７】
この傾向の特徴を分かり易く示すための指標を次に説明する。ａからｄは、各画像の分散値出現頻度を分散値が低いものから累積していった際に、出現頻度の累積が全体の５０％となる分散値の値であり、以後、分散値の中央値と称する。ａ１００５は銀塩写真画像８０４の分散値１００１の中央値を示し、ｂ１００６は誤差拡散画像８０３の分散値１００２の中央値を示す。また、ｃ１００７は低線数画像８０２の分散値１００３の中央値を示し、ｄ１００８は高線数画像８０１の分散値１００４の中央値を示す。誤差拡散画像８０３と銀塩写真画像８０４では分散値の中央値が低く、高線数画像８０１と低線数画像８０２とでは分散値の中央値が高くなる。
【００５８】
また、図１０の１０１０は分散値の特徴を説明する図である。横軸は分散値グラフ１０００と同じ分散値を示し、縦軸は分散値の出現頻度のばらつきを示す。１０１１は銀塩写真画像８０４の分散値の特徴量、１０１２は誤差拡散画像８０３の分散値の特徴量、１０１３は低線数画像８０２の分散値の特徴量、１０１４は高線数画像８０１の分散値の特徴量の傾向を一例としてプロットしたものである。１０１１〜１０１４の分散値は、前述した各画像の分散値の中央値ａからｄを代表値として示している。
【００５９】
縦軸の分散値の出現頻度のばらつきについて説明する。画像読取部１０８で原稿を読み取る際、読取画像データ３００には圧板上のゴミや原稿に付着したゴミなどのノイズが混入する。すると、読取画像データ３００に網点構造がない場合、ノイズの発生している領域のみ分散値が突発的に高くなりやすい。一方、読取画像データ３００に網点構造がある場合には、もともと濃度（輝度）の凹凸があるため、多少のゴミがあっても分散値に影響を与えにくい。そのため、誤差拡散画像８０３や銀塩写真画像８０４では分散値の出現頻度のばらつきが高くなるリスクが高く、高線数画像８０１や低線数画像８０２では分散値の出現頻度のばらつきが高くなるリスクが低い傾向がある。ただし、高線数画像８０１や低線数画像８０２であっても原稿の網点領域の量や濃さによってはノイズの影響で分散値の出現頻度のばらつきが高くなることはある。
【００６０】
以上の分散値の特徴（特徴量）から、読取画像データ３００に網点構造があるかどうかは、まずは分散値の中央値が低いか高いかで見分けることができる。予め様々な原稿の読取画像データ３００の分散値の特徴を算出し、それぞれの分散値の中央値を比較することで、網点構造を有する読取画像データと、網点構造を有していない読取画像データを判別する閾値Ｔｈ＿ｍｅｄ１０１６（第１閾値）が決定される。つまり、第１閾値は、分散値の中央値に関連するものである。ここでは分散値の中央値で判別する方法を示したが、画像内の信号値のばらつきの特徴を捉えられる代表値であれば、分散値の平均値などその他の統計量を用いてもよい。分散値の出現頻度のばらつきについては、網点構造を有する読取画像データ３００の、分散値の出現頻度のばらつきの上限値がＴｈ＿ｖａｒ１０１５（第２閾値）として決定される。つまり、第２閾値は、分散値における出現頻度のばらつきに関連するものである。ただし網点原稿であっても、原稿内の網点領域が極端に少ない、網点領域が極端に薄い、網点の線数が極端に低いなどの原稿では、原稿読取時のノイズの影響で分散値の出現頻度のばらつきが高くなることも考えられる。そのため、そのような画像の影響を除去するために、分散値の出現頻度のばらつきが高い方から２割の画像を除いた際の最大値をＴｈ＿ｖａｒ１０１５とするなどの方法で決定してもよい。読取画像データ３００が網点構造を持つかどうかは、基本的に分散値の中央値で切り分けられる。しかし、画像読取部１０８のばらつきやＴｈ＿ｍｅｄ１０１６を高めの値に設定した場合には、網点構造を有するにも関わらず、分散値の中央値がわずかにＴｈ＿ｍｅｄ１０１６を下回ってしまう場合があると考えられる。そのような画像を判別するために、Ｔｈ＿ｖａｒ１０１５は確実に網点構造を持つ読取画像データ３００の特徴量から算出すればよい。
【００６１】
次に、Ｓ９０３で、制御部１０１は、記憶部１０７に保存された分散値と予め算出してある閾値Ｔｈ＿ｍｅｄ１０１６を読み出し、分散値から中央値を算出して閾値Ｔｈ＿ｍｅｄ１０１６と比較する。分散値の中央値がＴｈ＿ｍｅｄ１０１６より大きい（第１閾値を超える）場合は、原稿に網点構造があると判定してＳ９０５に進み、画像処理部１０３が裏写り除去処理Ｓ２０２を実行する。一方、分散値の中央値がＴｈ＿ｍｅｄ１０１６以下（第１閾値以下）の場合はＳ９０４に進み、制御部１０１は、分散値の出現頻度のばらつきを算出し、記憶部１０７から読み出した閾値Ｔｈ＿ｖａｒ１０１５と比較する。分散値の出現頻度のばらつきがＴｈ＿ｖａｒ１０１５より小さい（第２閾値未満）場合、原稿に網点構造があると判定して、Ｓ９０５で画像処理部１０３は前述した裏写り除去処理（Ｓ２０２）を実行し、裏写り除去画像９１０を記憶部１０７へ保存する。一方、分散値の出現頻度のばらつきがＴｈ＿ｖａｒ１０１５以上（第２閾値以上）の場合はＳ９０６に進み、画像処理部１０３は裏写り低減処理を実行し、Ｓ９０８に進む。なお、判定のための閾値は、Ｔｈ＿ｍｅｄ１０１６に加えて、網点構造を有すると判断する下限の閾値を別途設けて、分散値の中央値が、下限の閾値とＴｈ＿ｍｅｄ１０１６の間の場合にのみＳ９０４の判定を行うなどしてもよい。
【００６２】
Ｓ９０５で裏写り画像に対して裏写り除去処理（Ｓ２０２）を実行した際には、裏写り除去処理によって全体の信号値が明るくなっている。そのため、Ｓ９０７で、制御部１０１は、詳細を後述する地色除去信号値を算出する。続いて、Ｓ９０８で、制御部１０１は、Ｓ９０７で算出された地色除去信号値に基づいて地色除去処理を実行し、処理を終了する。
【００６３】
＜地色除去処理＞
次に、地色除去信号値の算出Ｓ９０７について、図１１を用いて説明する。以下で説明する処理は、例えば制御部１０１が記憶部１０７に格納された制御プログラムを、ワークメモリにロードして実行することにより実現されるものである。
【００６４】
Ｓ１１０１で、制御部１０１は、記憶部１０７に保存された読取画像データ３００から最も明るい信号値を探索し、裏写り除去前の最大信号値１１０６として記憶部１０７に保存する。続いて、Ｓ１１０２で、制御部１０１は、記憶部１０７から読み出した裏写り除去画像９１０から最も明るい信号値を探索し、裏写り除去後の最大信号値１１０７として記憶部１０７に保存する。
【００６５】
次に、Ｓ１１０３で、制御部１０１は、記憶部１０７に保存された裏写り除去後の最大信号値１１０７から裏写り除去前の最大信号値１１０６を引くことで、裏写り除去処理の前後における最も明るい信号の変化量を算出する。さらに、制御部１０１は、算出した変化量を変化量１１０５として記憶部１０７に保存する。Ｓ１１０４で、制御部１０１は、地色除去の調整画面７０７を介して設定された地色除去レベルを取得し、地色除去レベルに応じて予め設定され記憶部１０７に保存されている地色除去信号値を取得する。さらに、制御部１０１は、記憶部１０７から変化量１１０５を読み出し、地色除去信号値に変化量１１０５を加えて新たな地色除去信号値とする。この際、変化量の大きさに応じて地色除去信号値を変更するか否かを判断してもよく、例えば、変化量が５以下の場合には、地色除去信号値に反映しないなどとしてもよい。
【００６６】
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、原稿から読み取った読取画像の所定領域に含まれる画素の信号値の分散値を取得し、取得した分散値と、読取画像が網点領域を有するか否かを判断するための閾値とを比較する。さらに、本画像処理装置は、当該比較の結果に従って、読取画像に網点領域が含まれると判断される場合は、原稿の一方の面を読み取った際の他方の面の画像の写り込みを除去する第１除去処理を実行し、そうでない場合は第２除去処理を実行する。このように、本画像処理装置は、読取画像データ３００の分散値を解析することで網点領域があるかどうかを判定し、裏写り除去処理（第１除去処理）と裏写り低減処理（第２除去処理）とを切り替える。これにより、本実施形態によれば、用紙表面に形成された画像における網点領域の有無に応じて、裏写り除去処理を好適に切り替え、画素の信号値を必要以上に明るくするような読取画像データ（複写物）の品質低下を抑制することができる。
【００６７】
＜第２の実施形態＞
ここでは、上記第１の実施形態と異なる部分のみを説明する。本実施形態では上記第１の実施形態の構成及び制御に加えて、原稿タイプの設定に応じて裏写り除去処理を切り替え、裏写り除去処理のレベル設定に応じて地色除去信号値を切り替える方法を提案する。
【００６８】
図１２を参照して、本実施形態に係る処理フローを説明する。以下で説明する処理は、例えば制御部１０１が記憶部１０７に格納された制御プログラムを、ワークメモリにロードして実行することにより実現されるものである。なお、上記第１の実施形態で説明した図９のフローチャートと同様の処理については、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。
【００６９】
Ｓ１２０１で、制御部１０１は、不図示のコピー機能画面を介して設定された原稿タイプ（原稿の種別）の情報を取得し、印画紙であるか否かを判断する。原稿タイプが印画紙であった場合には、画像処理部１０３は裏写り除去処理を実行せず、Ｓ９０８に進み、地色除去処理を実行し、処理を終了する。その他、網点構造が無いと判断できる原稿タイプがある場合には、同様の処理を行う。一方、印画紙でない場合はＳ９０１に進む。
【００７０】
また、Ｓ９０５で裏写り除去処理を実行すると、Ｓ１２０２に進み、制御部１０１は、裏写り除去の調整画面７１２を介して設定された設定内容を確認し、設定値を取得する。続いて、Ｓ１２０３で、制御部１０１は、Ｓ１２０２で取得した裏写り除去レベルに応じた地色除去信号値１２０３を記憶部１０７から読み出す。なお、記憶部１０７には、地色除去レベル及び裏写り除去レベルに応じた地色除去信号値が予め保存されているものとする。基本的には、裏写り除去レベルが高くなるほど、地色除去信号値はより信号を飛ばさなくなるように調整されている。裏写り除去レベルを考慮した地色除去信号値は、Ｓ９０７の地色除去信号値の算出と同様の処理を、裏写り除去レベルを変えて処理した画像に対して予め算出しておくことで生成できる。また、複数の画像から算出した値の平均値等を用いて設定しておいてもよい。さらに、地色除去信号値は、地色除去レベル、裏写り除去レベルに加えて原稿タイプ毎に設定しておいてもよく、その他、地色除去信号値を変える必要のある設定があればそれも加味した値を設定しておくことは有効である。
【００７１】
以上説明したように、ＵＩ１０４で設定される条件に応じて、裏写り除去処理の切り替えや、地色除去信号値を切り替えることで、画像処理の演算量を減らして処理のパフォーマンスを向上しつつ、読取画像データ（複写物）の品質低下を抑制することができる。
【００７２】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１００：画像処理装置、１０１：制御部、１０２：装置制御部、１０３：画像処理部、１０４：ＵＩ、１０５：ＣＰＵ、１０６：ＲＡＭ、１０７：記憶部、１０８：画像読取部、１０９：画像出力部
【図１】
2019220860.tif 000004
【図２】
2019220860.tif 000005
【図３】
2019220860.tif 000006
【図４】
2019220860.tif 000007
【図５】
2019220860.tif 000008
【図６】
2019220860.tif 000009
【図７】
2019220860.tif 000010
【図８】
2019220860.tif 000011
【図９】
2019220860.tif 000012
【図１０】
2019220860.tif 000013
【図１１】
2019220860.tif 000014
【図１２】
2019220860.tif 000015