(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像におけるオブジェクト内の注目画素と、当該注目画素の近接画素を含む周辺画素とからなる第１の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第１のカウント値としてカウントする手段と、
前記第１の画素群の外側に近接する画素を含む周辺画素からなる第２の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第２のカウント値としてカウントする手段と、
前記第２の画素群の外側に近接する画素を含む周辺画素からなる第３の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第３のカウント値としてカウントする手段と、
前記第１のカウント値及び前記第２のカウント値及び前記第３のカウント値に基づいて、前記注目画素が前記入力画像における不純物であるかを判定する手段とを備え、
前記判定する手段は、
少なくとも、前記第１のカウント値が第１の閾値を超えず、かつ、前記第３のカウント値が第２の閾値を超えず、かつ、少なくとも前記第２のカウント値と前記第３のカウント値とを用いた和に基づく値が第３の閾値を超えない場合、前記注目画素が不純物であると判定することを特徴とする不純物検出装置。
【請求項２】
前記第３の画素群の外側に存在する画素からなる１又は複数の画素群において、オブジェクトの一部となっている画素の数をそれぞれの画素群について、それぞれの画素群のカウント値としてカウントする手段を備え、
前記判定する手段は、前記カウントされた全てのカウント値に基づいて、前記注目画素が前記入力画像における不純物であるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の不純物検出装置。
【請求項３】
前記判定する手段は、前記画素群のうちの少なくとも一部の画素群を前記注目画素からの方向によって分割した画素群ごとにカウントした、オブジェクトの一部となっている画素の数のカウント値にさらに基づいて、前記判定を行うことを特徴とする請求項２に記載の不純物検出装置。
【請求項４】
前記入力画像を二値化した結果を用いて、前記入力画像における前記オブジェクトを検出する手段を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の不純物検出装置。
【請求項５】
前記入力画像を微分した結果を用いて、前記入力画像における前記オブジェクトを検出する手段を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の不純物検出装置。
【請求項６】
前記入力画像に対して像域分離を実施した結果を用いて、前記入力画像における前記オブジェクトを検出する手段を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の不純物検出装置。
【請求項７】
入力画像におけるオブジェクト内の注目画素と、当該注目画素の近接画素を含む周辺画素とからなる第１の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第１のカウント値としてカウントするステップと、
前記第１の画素群の外側に近接する画素を含む周辺画素からなる第２の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第２のカウント値としてカウントするステップと、
前記第２の画素群の外側に近接する画素を含む周辺画素からなる第３の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第３のカウント値としてカウントするステップと、
前記第１のカウント値及び前記第２のカウント値及び前記第３のカウント値に基づいて、前記注目画素が前記入力画像における不純物であるかを判定するステップとを備え、
前記判定において、
少なくとも、前記第１のカウント値が第１の閾値を超えず、かつ、前記第３のカウント値が第２の閾値を超えず、かつ、少なくとも前記第２のカウント値と前記第３のカウント値とを用いた和に基づく値が第３の閾値を超えない場合、前記注目画素が不純物であると判定することを特徴とする不純物検出方法。
【請求項８】
請求項７に記載の不純物検出方法をコンピュータに実行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、不純物検出装置および方法に関し、さらに詳しくは、原稿画像の読み取り時に、不純物、特に原稿の用紙内に含有する不純物を高い精度で検出する装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
個人・法人の所得が低い新興市場へのプリンタ普及に伴い、ユーザが扱う出力物の用紙も従来と比較して低品質なものが増えつつある。これにより、ドキュメントリーダ等の画像読み取り装置において、読み取りの対象となる原稿を構成する用紙の品質も低下する傾向にある。
【０００３】
また、既存の成熟市場においても、個人や法人による、ランニングコストの削減や、環境負荷の低減の取り組みの一環として、高品質な用紙ではなく、再生紙のような、低廉で品質の若干落ちる用紙が用いられることが一般的になりつつある。また、逆に環境面への取り組みをアピールするために、製紙の際に用いる紙パルプ漂白剤の使用を抑えて、あえていかにも再生紙の風味を持つ用紙を取り扱うという取り組みも一部でなされている。
【０００４】
これら低品質の用紙は、高品質な用紙と比べた場合、用紙全体の平均的な明るさを示す白色度が下がるとともに、ダートとも呼ばれる、用紙内に含有される不純物の出現頻度が高まる特徴を持つ。この結果、読み取り画像に対する不純物の検出技術も、より高性能なものが求められている。特に、用紙内不純物に関しては、原稿上、もしくは、画像読み取り装置に堆積・付着した不純物に比べて、濃度が濃い傾向にある。このため、用紙の下地中から抽出するだけでなく、小さな文字のような印字や記載されたオブジェクトと区別できる、より精度の高い検出技術が必要となる。
【０００５】
一方で、読み取り画像に対する、不純物の低減・除去を目指した検出技術は、従来、数多く提唱・実施されている。
【０００６】
例えば、画像データを判断の材料として参照し、座標情報を算出し、ゴミを検出する技術もある（例えば、特許文献１参照）。また、画像内のオブジェクトの輪郭の大きさによって、オブジェクトが傷であるかゴミであるかを分類する技術がある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平9-83805号公報
【特許文献２】特開平6-50905号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２では、用紙内不純物と小さなポイント数の記号（例えば、算用数字の小数点や、英文のピリオド・カンマ等）とを見分けることができない。その結果、最悪の場合、不純物を検出できなかったり、小ポイントの文字を不純物と誤検出して消してしまったり、という問題が生じる。
【０００９】
さらにまた、特許文献２では、ラベリングを用いてオブジェクトを分類し、それぞれの輪郭の大きさを算出しているが、このような判定方法を行うと、負荷の大きい処理であるため、回路規模とメモリの増大に繋がるというコスト的な問題も発生する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る不純物検出装置は、入力画像におけるオブジェクト内の注目画素と、当該注目画素の近接画素を含む周辺画素とからなる第１の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第１のカウント値としてカウントする手段と、前記第１の画素群の外側に近接する画素を含む周辺画素からなる第２の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第２のカウント値としてカウントする手段と、前記第２の画素群の外側に近接する画素を含む周辺画素からなる第３の画素群のうち、オブジェクトの一部となっている画素の数を第３のカウント値としてカウントする手段と、前記第１のカウント値及び前記第２のカウント値及び前記第３のカウント値に基づいて、前記注目画素が前記入力画像における不純物であるかを判定する手段とを備え、前記判定する手段は、少なくとも、前記第１のカウント値が第１の閾値を超えず、かつ、前記第３のカウント値が第２の閾値を超えず、かつ、少なくとも前記第２のカウント値と前記第３のカウント値とを用いた和に基づく値が第３の閾値を超えない場合、前記注目画素が不純物であると判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像読み取り装置自体に特別な操作やハードウェアの変更を必要とせず、読み取った画像データのみを用いて、低負荷な処理で精度の高い不純物検出を実現することが可能となる。特に、用紙内に含有されているような不純物に起因する読み取り画像内の不純物を検出する場合に有効であり、不純物と小ポイントの文字や記号との区別を行い、誤検出を防ぐことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態における不純物検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１の動作フローを示す図である。
【図３】入力画像とオブジェクト信号を示す図である。
【図４】注目画素に対する各画素群の配置パターンを示す図である。
【図５】入力画像とオブジェクト信号を示す図である。
【図６】各画素におけるカウント値を示す図である。
【図７】不純物フラグを示す図である。
【図８】不純物除去のための処理の結果画像を示す図である。
【図９】注目画素に対する各画素群の配置パターンを示す図である。
【図１０】オブジェクト信号を示す図である。
【図１１】注目画素に対する各画素群の配置パターンを示す図である。
【図１２】実施例２の動作フローを示す図である。
【図１３】注目画素に対する各画素群の配置パターンを示す図である。
【図１４】画像処理の順番を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この説明の範囲をそれらに限定する趣旨のものではない。
【００１４】
本実施形態において、スキャン機能に代表される画像読み取りを行う機能を有するドキュメントリーダを用いて本発明に係る不純物検出のための装置を説明する。しかし、本発明は、スキャン機能の他にもコピー機能やFAX機能のような画像読み取りを包含した機能を有する装置（すなわち例えば、電子写真式複合機や、インクジェット式複合機のような画像読み取り装置）にも適用可能である。また、本発明は、装置自体には画像読み取り機能を持たず、画像読み取り装置と電気的な接続がなされた上で、接続を介して送信されてくる読み取り画像に対して所定の画像処理を施すような装置に対しても適用可能である。すなわち例えば、画像アップコンバータのような画像処理装置にも適用可能である。
【実施例１】
【００１５】
図１は、一実施形態における不純物検出装置の構成を示すブロック図である。符号１００は本実施形態における、不純物検出装置である。符号１１１は不純物検出装置全体の制御を行う主制御部である。符号１１２は画像データ及びそれに付随する情報を記憶する記憶部である。符号１１３は操作者からの命令受信、及び、操作者への情報表示を行う操作部である。符号１１４は、入力画像から不純物を除去する不純物除去部である。また、符号１０１は原稿の読み取り画像を電子画像データとして入力する画像入力部である。符号１０２は画像データ内の各画素が後述するオブジェクトの一部であるかどうかを検出するオブジェクト検出部である。符号１０３は各画素のオブジェクトに関する特性を取得する特性取得部である。符号１０４は各画素が不純物であるかどうかを総合的に判定する総合判定部である。
【００１６】
図２を参照して、本実施形態における不純物検出装置による処理のフローを説明する。なお、この処理は、記憶部１１２から読み出された制御プログラムに従って、主制御部１１１による制御により実行される。
【００１７】
ステップ２０１において、操作者による操作部１１３を介した操作に従って、画像入力部１０１が画像読み取りの対象の画像データを入力する。入力画像は記憶部１１２に保存される。
【００１８】
ステップ２０２において、主制御部１１１による制御のもと、オブジェクト検出部１０２が、入力された画像からオブジェクトを検出する。ここでオブジェクトとは、テキスト、グラフィック、イメージ等に代表されるものであり、画像内にある白色の下地部分を除き、印字・記載された何らかのもの、もしくは、偶発的に混入したものの総称であり、不純物画像も含まれる。さらにこのステップでは、オブジェクト検出部１０２は、入力画像の各画素に対して、その画素がオブジェクトの一部であるかどうかの判断を行う。判断の結果、その画素がオブジェクトの一部であれば、検出結果であるオブジェクト信号がONとして生成され、オブジェクトの一部でなければオブジェクト信号をOFFとして生成される。
【００１９】
図３にオブジェクト信号の例を示す。一般的に入力画像３０１からオブジェクトを検出する方法としては、様々なものが存在する。例えば、固定閾値もしくは変動閾値を用いて入力画像から得た二値化信号３０２、入力画像の一次微分や二次微分により得たエッジ抽出信号３０３、又は像域分離によって得た文字等を示す像域信号３０４等によってオブジェクトを検出する方法が挙げられる。これらのうちの何れかの方法でオブジェクトを検出してもよいし、別の方法で検出してもよい。
【００２０】
なお、二値化信号３０２では、白い画素（例えば、入力信号３０１で閾値より濃い画素だった所が、二値化信号３０２のように反転二値化された画像では、白画素となる）がオブジェクト信号ON、黒い画素がオブジェクト信号OFFであることを示している。また、エッジ抽出信号３０３及び像域信号３０４についても、これらの信号を用いて検出されたオブジェクトに属する画素のオブジェクト信号はONに設定され、他の画素のオブジェクト信号はOFFに設定される。
【００２１】
以降の図に関して特に断りの無い限り、オブジェクト信号について示す場合、白い画素をONとして、黒い画素をOFFとして示すものとする。また、ここでは理解を容易にするため、二値信号について取り上げているが、これらのオブジェクト信号は多値信号として保持される場合もある。画素毎に生成されたオブジェクト信号は、画素に紐付けて記憶部１１２に記憶する。
【００２２】
以下ステップ２０３からステップ２４２までが、本実施形態における特徴的な点であるため特に詳しく説明する。
【００２３】
ステップ２０３からステップ２４２までの処理は、入力画像内の全画素に対して対象画素を１画素ずつずらしながら実施する。以下、これらの処理が実施される画素（ステップ２４３からステップ２０３に遷移すると、１画素ずれる）を注目画素と称する。注目画素の処理のために信号値を参照される注目画素周辺の画素を参照画素と称する。なお参照画素は注目画素自身も包含する。
【００２４】
また、本実施形態において、参照画素は３つのグループ（以下、画素群）に分けられる。これらの画素群をそれぞれ第１の画素群、第２の画素群、第３の画素群と称する。注目画素に対する各画素群の配置を図４に例示する。パターン４０１〜４０４はそれぞれ、注目画素４２１に対する各画素群の配置を表している。これらの画素群は、それぞれ注目画素に近いエリアから第１の画素群４１１、第２の画素群４１２、第３の画素群４１３となる。これらの注目画素、及び、画素群の取り扱いについては後述する。
【００２５】
なお、画素群の配置パターンは、これらパターン４０１〜４０４のうちの何れのパターンであってもよいし、これらのパターンに限定されるものではない。しかし、画素群の配置パターンは、次のように構成される。すなわち、第１の画素群は、注目画素とその近接画素から構成される。第２の画素群は、第１の画素群の外側に近接する画素から構成される。第３の画素群は、第２の画素群の外側に近接する画素から構成される。第１から第３の３つの画素群は、注目画素を中心として順に層をなすような配置となる。３つの画素群がこのように構成され配置されることが、本実施形態の効果を有効に引き出す上で重要である。
【００２６】
また、第１から第３の画素群の各層の幅は、後述する処理により不純物が効果的に検出されるように設定される。本実施例におけるパターン４０１から４０４に示されている各層の幅は、不純物が効果的に検出されるように実験に基づいて設定されたものである。しかしながら、各層の幅はこの例に限定されず、検出したい不純物のサイズや、検出したい不純物の他のオブジェクトからの孤立度に基づいて自由に設定することができる。
【００２７】
ステップ２０３において、主制御部１１１は、注目画素に紐付けられたオブジェクト信号を記憶部１１２から読み出し、それがONであるかどうかを確認する。すなわち、注目画素が、入力画像におけるオブジェクト内の画素であるか否かが確認される。ONである場合は、処理はステップ２０４に遷移する。OFFである場合は、処理は画像内の次の画素の処理へと移る。
【００２８】
ステップ２０４では、主制御部１１１が後述する処理で使用されるカウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を0にリセットする。すなわち、各カウント値は、新たな注目画素のループに入る毎に（すなわち、処理がステップ２４３からステップ２０３に遷移する毎に）0にリセットされることになる。処理はその後、処理ブロック２５１へ遷移する。
【００２９】
処理ブロック２５１は、ステップ２１１〜ステップ２１４から成り、この処理ブロックでは、主制御部１１１による制御のもと、特性取得部１０３が、第１のカウント値Cnt1を計算する処理を行う。ここで、Cnt1は、第１の画素群の中に存在する参照画素のうちONのオブジェクト信号を持つ参照画素（すなわち、オブジェクトの一部となっている参照画素）のカウント値である。
【００３０】
まず、ステップ２１１において、特性取得部１０３は、第１の画素群の参照画素のオブジェクト信号がONであるかどうかのチェックを行う。ONである場合は、処理はステップ２１２に遷移する。OFFである場合は、処理は第１の画素群内の次の参照画素に遷移する。
【００３１】
ステップ２１２において、第１のカウント値Cnt1に１の加算を行う。  
ステップ２１３において、第１の画素群の全ての参照画素について処理が終了したと判断されると、処理はステップ２１４に遷移する。処理されていない参照画像が存在する場合、次の参照画像についてステップ２１１の処理が行われる。
【００３２】
ステップ２１４では、第１のカウント値Cnt1を注目画素に紐付けて記憶部１１２に記憶する。処理はその後、処理ブロック２５２へ遷移する。
【００３３】
処理ブロック２５２は、ステップ２２１〜ステップ２２４から成り、この処理ブロックでは、主制御部１１１による制御のもと、特性取得部１０３が、第２のカウント値Cnt2を計算する処理を行う。ここで、Cnt2は、第２の画素群の中に存在する参照画素のうちONのオブジェクト信号を持つ参照画素（すなわち、オブジェクトの一部となっている参照画素）のカウント値である。
【００３４】
まず、ステップ２２１において、特性取得部１０３は、第２の画素群の参照画素のオブジェクト信号がONであるかどうかのチェックを行う。ONである場合は、処理はステップ２２２に遷移する。OFFである場合は、処理は第２の画素群内の次の参照画素に遷移する。
【００３５】
ステップ２２２において、第２のカウント値Cnt2に１の加算を行う。  
ステップ２２３において、第２の画素群の全ての参照画素について処理が終了したと判断されると、処理はステップ２２４に遷移する。処理されていない参照画像が存在する場合、次の参照画像についてステップ２２１の処理が行われる。
【００３６】
ステップ２２４では、第２のカウント値Cnt2を注目画素に紐付けて記憶部１１２に記憶する。処理はその後、処理ブロック２５３へ遷移する。
【００３７】
処理ブロック２５３は、ステップ２３１〜ステップ２３４から成り、この処理ブロックでは、主制御部１１１による制御のもと、特性取得部１０３が、第３のカウント値Cnt3を計算する処理を行う。ここで、Cnt3は、第３の画素群の中に存在する参照画素のうちONのオブジェクト信号を持つ参照画素（すなわち、オブジェクトの一部となっている参照画素）のカウント値である。
【００３８】
まず、ステップ２３１において、特性取得部１０３は、第３の画素群の参照画素のオブジェクト信号がONであるかどうかのチェックを行う。ONである場合は、処理はステップ２３２に遷移する。OFFである場合は、処理は第３の画素群内の次の参照画素に遷移する。
【００３９】
ステップ２３２において、第３のカウント値Cnt3に１の加算を行う。  
ステップ２３３において、第３の画素群の全ての参照画素について処理が終了したと判断されると、処理はステップ２３４に遷移する。処理されていない参照画像が存在する場合、次の参照画像についてステップ２３１の処理が行われる。
【００４０】
ステップ２３４では、第３のカウント値Cnt3を注目画素に紐付けて記憶部１１２に記憶する。処理はその後、処理ブロック２５４へ遷移する。
【００４１】
処理ブロック２５４は、ステップ２４１とステップ２４２から成り、この処理ブロックでは、主制御部１１１による制御のもと、総合判定部１０４が、カウント値Cnt1からCnt3を用いて総合判定を行う。すなわち、この処理ブロックでは、注目画素が不純物の一部であるか否かが判定される。
【００４２】
まず、ステップ２４１において、総合判定部１０４は、3つのカウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を記憶部１１２より読み出し、総合判定を行う。総合判定は、次に示す条件式（数式１〜数式３）を用いて行われる。
【００４３】
【数１】
0005822750.tif 000002
【００４４】
【数２】
0005822750.tif 000003
【００４５】
【数３】
0005822750.tif 000004
【００４６】
ここで、Th1、Th2、Th3は全て既定の定数である。これらの定数は、カウント値、及び、カウント値の合計に対する判定に用いる閾値として設定するものである。また、Th1は、注目画素が属するオブジェクトのサイズに関する閾値である。Th2、Th3は、注目画素が属するオブジェクトの孤立度に関する閾値である。数式１〜数式３を全て満たす場合、総合判定の結果としてTRUEが返される。TRUEの場合、注目画素が不純物の一部であると判定され、処理はステップ２４２に遷移する。数式１〜数式３のうち一つでも満たさない条件式がある場合は総合判定の結果としてFALSEが返される。FALSEの場合、注目画素が不純物の一部ではないと判定され、処理は入力画像内の次の注目画素の処理ループに遷移する。
【００４７】
すなわち、ステップ２４１では、第１、第２及び第３の画素群のそれぞれにおいてオブジェクトの一部となっている画素の数（第１から第３のカウント値）を考慮して、注目画素が属するオブジェクトのサイズ及び孤立度が判定される。この判定結果に基づいて、注目画素が不純物の一部であるか否かの判定が行われる。注目画素が属するオブジェクトのサイズ及び孤立度の判定についての詳細は後述する。
【００４８】
ステップ２４２では、注目画素に紐付けて、不純物フラグを記憶部１１２に記憶する。不純物フラグは、後述する不純物除去のための処理において用いられるフラグであり、画素毎に紐付けられた属性を示す信号である。ONである不純物フラグは、画素が不純物の一部であることを示す。
【００４９】
入力画像内の全ての画素についてステップ２０３〜ステップ２４２の処理が完了すると、ステップ２４３において、主制御部１１１は未処理の画素はないと判断し、処理終了に遷移する。
【００５０】
生成した不純物フラグを用いて、次の画像処理（非図示）を実施することによって、不純物除去の効果を得ることができる。すなわち、不純物除去部１１４によって、不純物フラグがONになっている画素を、白く塗り潰す処理、もしくは、スムージング等によって不純物を目立たなくする処理である。
【００５１】
以上のように本実施例によれば、第１、第２及び第３の画素群のそれぞれにおいてオブジェクトの一部となっている画素の数を用いて、不純物が検出される。このような検出を行うことで、不純物と小ポイントの文字や記号（例えば、「ｉ」の一部、ドット「.」）とを区別することができ、不純物の誤検出を防ぐことができる。
【００５２】
なお、第１、第２及び第３の画素群においてオブジェクトの一部となっている画素の数をカウントすることの意義についての詳細は、後述する。
【００５３】
以上が、不純物検出装置に関わる本実施形態の構成である。以下ではこの構成に従った具体的な処理の例について、処理信号の具体例を用いて説明する。この例において、参照画素群の配置パターンとして、パターン４０１を用いる。定数Th1、Th2、Th3については、それぞれ次の値を用いる。
Th1＝60
Th2＝13
Th3＝18
【００５４】
また、ステップ２０１で画像入力部１０１に入力される画像として、図５に示す画像５０１〜５０４を用いる。画像５０１は、原稿の用紙内に含有する不純物５２１とその周辺を表す画像である。画像５０２は、小ポイントのテキスト内の小数点５２２とその周辺を表す画像である。画像５０３は、小数点５２２よりは大きいポイント数のテキスト内のアルファベット「 i 」の一部５２３とその周辺を表す画像である。画像５０４は、新聞原稿の中の写真の網点５２４とその周辺を表す画像である。
【００５５】
図５の符号５１１〜５１４は、オブジェクト検出部１０２が、ステップ２０２において生成したオブジェクト信号を示している。
【００５６】
図６は、図５の領域５３１〜５３４について、符号５２１〜５２４に相当するオブジェクトの各画素のカウント値Cnt1、Cnt2及びCnt3を示している。すなわち、符号６１１〜６１４は処理ブロック２５１においてカウントした各画素についてのカウント値Cnt1を示している。符号６２１〜６２４は処理ブロック２５２においてカウントした各画素についてのカウント値Cnt2を示している。符号６３１〜６３４は処理ブロック２５３においてカウントした各画素についてのカウント値Cnt3を示している。例えば、オブジェクト５２１の左上の画素について、符号６１１にはカウント値Cnt1が３６として、符号６２１にはカウント値Cnt2が１２として、符号６３１にはカウント値Cnt3が０として、それぞれ示されている。
【００５７】
前記３つのカウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を元に、総合判定部１０４が、処理ブロック２５４において、数式１〜数式３を用いて総合判定を行った結果（すなわち、不純物フラグ）を図７に示す。符号７０１の白い部分は、符号５３１に対応するオブジェクトの各画素の不純物フラグがONであることを示している。符号７０２、７０３、７０４のそれぞれは、符号５３２、５３３、５３４のそれぞれに対応するオブジェクトの各画素の不純物フラグがOFFであることを示している。
【００５８】
生成された不純物フラグを用いて、前述の不純物除去のための処理を実施する。図８に示すのはその効果の一例である。符号８０１〜８０４は各画素の不純物フラグがONになった場合、当該画素の入力画像を白く塗りつぶす処理を施した場合の生成画像である。また、符号８１１〜８１４は各画素の不純物フラグがONになった場合、当該画素の像域信号をキャンセルしてOFFに変える処理を施した場合の像域信号である。
【００５９】
このように、特性取得部１０３によってカウントされたカウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3は、単なるオブジェクト信号のカウント値に留まらず、注目画素とその周辺の画素のオブジェクト信号との関係性を示すパラメータとなる。具体的には、カウント値Cnt1は、注目画素が属するオブジェクトのサイズを内包するパラメータである。カウント値Cnt2、Cnt3は、注目画素が属するオブジェクトの孤立度を内包するパラメータである。
【００６０】
上述したように総合判定部１０４がカウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を用いた判定を行うことにより、周囲のオブジェクトから孤立していて、かつ、一定のサイズ以下のオブジェクトのみを抽出することが可能となる。
【００６１】
すなわち、図５のオブジェクト５２１は、数式１〜３全てに適合し、周囲の他のオブジェクトから孤立し、一定のサイズ以下であるため、不純物として検出される。
【００６２】
一方、文字の一部の小数点やピリオドであるオブジェクト５２２は、数式３に適合しない結果、周囲の他の文字オブジェクトに近接した配置状態であり、孤立度の観点から不純物ではないと判定される。
【００６３】
また、テキスト内のアルファベット「 i 」の一部であるオブジェクト５２３の中心付近の画素は、数式３には適合するため、孤立度の観点からは一定範囲内に文字オブジェクトは存在しない可能性がある。しかし、オブジェクト５２３は、数式１に適合しないため、オブジェクト５２３は一定のサイズ以上であることがわかる。そのため、オブジェクト５２３は、サイズの観点から文字やグラフィック等の意味のあるオブジェクト（つまり、入力画像の作成者が何らかの意図を持って描いたオブジェクト）であると判定することができる（すなわち、不純物ではないと判定される）。
【００６４】
また、オブジェクト５２４は、数式１、および、数式２に適合するため、サイズ及び孤立度の観点から不純物である可能性がある。しかし、オブジェクト５２４は、数式３に適合せず、オブジェクト５２４の周辺の第２の画素群及び第３の画素群において、小さなオブジェクトが一定の間隔、もしくは、ランダムに分散している状態であることがわかる。このため、オブジェクト５２４を含む一帯が、写真やグラフィック等の網点で構成された構造を成しているため、オブジェクト５２４は、孤立度の観点から不純物ではないと判定することができる。
【００６５】
以上のように図５から８を参照して説明した処理によれば、次の３つの条件を満たす場合、注目画素は不純物ではないと判断される。すなわち、不純物がとりうるサイズであるとして事前に設定された値をカウント値Cnt1（第１のカウント値）が超えない場合。注目画素が属するオブジェクトの近隣にオブジェクトが存在しないと判断するために事前に設定された値をカウント値Cnt2（第２のカウント値）とカウント値Cnt3（第３のカウント値）とを加算した値が超えない場合。前記近隣のオブジェクトより小さいオブジェクトが第３の画素群に存在しないと判断するために事前に設定された値を第３のカウント値が超えない場合。
【００６６】
本実施形態では、前述のとおり、処理ブロック２５１〜２５４において、注目画素とその周辺の画素を、注目画素を中心に層をなすように３つの画素群に分けて、オブジェクト信号をカウントする構成をとっている。以下に、注目画素とその周辺の画素を、本実施形態のように３つの画素群に分けた場合と、２つの画素群に分けた場合との効果の違いについて説明する。
【００６７】
図９には、注目画素９０２とその周辺の画素を、注目画素９０２を中心に画素群９１１と９１２に分けた場合の配置パターンの例が示されている。ここで、内側の第１の画素群９１１のうち、オブジェクト信号がONである画素のカウント値をCnt1’とする。外側の第２の画素群９１２のうち、オブジェクト信号がONである画素のカウント値をCnt2’とする。
【００６８】
このような構成において、図１０に示すような不純物のオブジェクト信号１００１、および、文字の一部のオブジェクト信号１００２が与えられた場合に、これらのオブジェクトが不純物であるかをCnt1’、Cnt2’を用いて判定する方法について検討する。オブジェクト信号１００１、１００２において、注目画素１０１１に対するカウント値Cnt1’、Cnt2’と注目画素１０１２に対するカウント値Cnt1’、Cnt2’は、それぞれ等しい（すなわち、Cnt1’ ＝ 36  Cnt2’ ＝ 15）。この結果、総合判定を行うステップ２４１において、いかなる条件式を設定しようとも、カウント値Cnt1’、Cnt2’を用いて両オブジェクトの違いを識別することはできない。すなわち、この場合の構成のように二層構造をとった場合、不純物検出装置は不純物とそうでないものの区別ができない可能性がある。このため、３つ以上の層構造を持ったパターンであることが本実施形態を実現する上で有効である。
【００６９】
つまり、本実施形態では、注目画素とその周辺の画素を３つの画素群に分け、Cnt2’をCnt2とCnt3に分けてカウントしている。その結果、図４の配置パターン４０１を用いた場合、信号１００１に対応するオブジェクトではCnt3は3となり、信号１００２に対応するオブジェクトではCnt3は15となるため、両オブジェクトを区別することができる。
【００７０】
ここで、本実施形態においてCnt1、Cnt2及びCnt3をカウントする意義をさらに詳細に説明する。まず、原稿の用紙内に含有する不純物は小さいものである。そのため、注目画素が不純物の一部であるためには、第１の画素群においてオブジェクトの一部となっている画素の数（Cnt1）は小さい。また、Cnt2+Cnt3の値がある程度大きい値である場合、注目画素は不純物の一部ではない可能性がある。つまり、注目画素を含むオブジェクトが大きなサイズであるため不純物でない場合や、注目画素を含むオブジェクトは小さいが不純物ではない場合（例えば、「ｉ」の一部、ピリオド）が考えられる。従って、注目画素が不純物の一部であるためには、Cnt2+Cnt3の値はある程度小さい値である必要がある。また、Cnt1及びCnt3の値がある程度小さい値であっても、不純物ではない小さなオブジェクトが散在しいるような場合（例えば、新聞の網点）がある。従って、注目画素が不純物の一部であるためには、Cnt2+Cnt3はそのような小さなオブジェクトの画素数よりも小さい値である必要がある。すなわち、上記の数式１〜数式３を全て満たす場合、注目画素が不純物の一部であると判断される。
【００７１】
一方、変形例として、図１１に示すような、４つ以上の画素群を持つパターン１１０１、パターン１１０２を用いる場合は、処理負荷は増えるものの、より精度の高いカウント値を得ることができるため、総合判定の精度が高まる効果がある。すなわち、第３の画素群の外側に存在する画素からなる１又は複数の画素群において、オブジェクトの一部となっている画素の数が、それぞれの画素群についてそれぞれの画素群のカウント値としてカウントされる。第１から第３のカウント値を含むカウントされた全てのカウント値を用いて注目画素が属するオブジェクトのサイズ及び孤立度が判定される。判定されたオブジェクトのサイズ及び孤立度に基づいて、注目画素が入力画像における不純物であるか否かを判定することで、不純物検出の精度をさらに高めることができる。
【００７２】
また、パターン１１０３のように、４つ以上の画素群のうちの少なくとも一部の画素群を注目画素からの方向によって分割し、当該分割された画素群ごとにオブジェクトの一部となっている画素の数をカウントしても良い。このようなカウントを行うことによって、総合判定部１０４による総合判定（不純物の検出）に指向性を持たせることも可能となる。もしくは、３つの画素群のうちの少なくとも一部の画素群を注目画素からの方向によって分割して、前述のカウント及び判定を行っても良い。すなわち、縦方向は隣り合う文字のオブジェクトが存在する確率が低いため総合判定の閾値を高めて不純物検知の感度を高めにし、横方向は隣り合う文字のオブジェクトが存在する確率が高いため感度を低めに抑えるといった構成をとることが可能となる。これにより、不純物検出の能力を高めつつ、文字が不純物として誤検知されるのを防ぐことができる。
【００７３】
以上のとおり、本実施形態では、入力画像データのみを用いて、低負荷な処理により、不純物検出を実現することが可能となる。特に、用紙内に含有されているような不純物を検出する場合に、不純物と小ポイントの文字や記号との区別を行うことが可能であり、精度の高い不純物検出が実現可能となる。
【実施例２】
【００７４】
実施例１では、処理ブロック２５１〜２５３の処理において、カウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を算出するために、画素毎に全ての参照画素のオブジェクトフラグの読み出しを繰り返す構成であった。しかし、本実施例では、この読み出しの回数を減らし、より低負荷な処理で同等の効果が得られる構成について説明する。
【００７５】
本実施例における不純物検出装置の構成は実施例１に準ずるため、図１に示すとおりである。
【００７６】
図１２に、本実施例における不純物検出装置１００による全体の動作フローを示す。なお、画像内の画素の処理の順番は図１４に示すように、行毎に左から右方向に処理していくものとする。
【００７７】
図１３に、本実施例における、参照画素の配置パターンを示す。本実施例では、実施例１と同じく、注目画素１３００に対しての参照画素を、第１の画素群１３０１、第２の画素群１３０２、第３の画素群１３０３の３つの画素群に分ける。さらに追加として、第４の画素群１３０４、第５の画素群１３０５、第６の画素群１３０６、第７の画素群１３０７、第８の画素群１３０８、第９の画素群１３０９、の６つの画素群を設定する。
【００７８】
実施例２において、実施例１と異なる特徴は、Cnt1、Cnt2、Cnt3を画素毎にその都度算出するのではなく、注目画素の左隣の画素で得られた各カウント値に差分計算を行い、注目画素の各カウント値として算出する点である。
【００７９】
以下図１２を用いて、不純物検出装置１００による処理を説明する。  
ステップ１２０１、および、ステップ１２０２における処理は、それぞれステップ２０１、および、ステップ２０２と同等の処理であるため、説明は省略する。
【００８０】
処理ブロック１２０３〜処理ブロック１２０８では、特性取得部１０３が画像内の左端の列にある画素のオブジェクト信号のカウント値をそれぞれ算出する。すなわち、第１の画素群のカウント値Cnt1、第２の画素群のカウント値Cnt2、第３の画素群のカウント値Cnt3、第４の画素群のカウント値Cnt4、第５の画素群のカウント値Cnt5、第６の画素群のカウント値Cnt6がカウントされる。カウントされたこれらの値は、注目画素に紐付けて記憶部１１２に記憶される。
【００８１】
処理ブロック１２５１は、ステップ１２０９〜ステップ１２１１からなり、この処理ブロックでは、主制御部１１１による制御のもと、総合判定部１０４が、カウント値を用いて総合判定を行う。
【００８２】
まず、ステップ１２０９では、注目画素のオブジェクト信号がONかどうかの判断を行う。オブジェクト信号がONであれば、処理はステップ１２１０に遷移し、OFFであれば、処理はステップ１２１２に遷移する。
【００８３】
ステップ１２１０、および、ステップ１２１１での処理は、ステップ２４１、および、ステップ２４２と同等の処理であるため、説明は省略する。総合判定部１０４は、注目画素に対して、カウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を用いて総合判定を行い、TRUEであれば不純物フラグをON、FALSEであればOFFとして、注目画素に紐付けて記憶部１１２に記憶させる。
【００８４】
ステップ１２１２では、主制御部１１１が、記憶部１１２に記憶されたカウント値に対して、数式４〜数式６に示す、カウント値の演算を行う。
【００８５】
【数４】
0005822750.tif 000005
【００８６】
【数５】
0005822750.tif 000006
【００８７】
【数６】
0005822750.tif 000007
【００８８】
ステップ１２１３では、主制御部１１１が、記憶部１１２に記憶されたカウント値Cnt4、Cnt5、Cnt6を0にリセットする。すなわち、後述するステップ１２３３と併せて、カウント値Cnt4、Cnt5、Cnt6は、新たな注目画素のループに遷移する毎にゼロにリセットされる。具体的には、ステップ１２１２からステップ１２２１への遷移、ステップ１２３２からステップ１２２１への遷移、および、ステップ１２３２からステップ１２３７への遷移毎にゼロにリセットされることになる。
【００８９】
ステップ１２２１では、注目画素を右隣の画素に遷移させ、以降で新たな注目画素に対して、不純物の判定を行う。
【００９０】
処理ブロック１２２２〜処理ブロック１２２７では、特性取得部１０３が画像内の左端の列以外の画素のオブジェクト信号のカウント値をそれぞれ算出する。すなわち、第４の画素群のカウント値Cnt4、第５の画素群のカウント値Cnt5、第６の画素群のカウント値Cnt6、第７の画素群のカウント値Cnt7、第８の画素群のカウント値Cnt8、第９の画素群のカウント値Cnt9、を算出する。算出されたカウント値は、注目画素に紐付けて記憶部１１２に記憶させる。
【００９１】
ステップ１２２８では、主制御部１１１が、記憶部１１２に記憶されたカウント値に対して、数式７〜数式９に示す、カウント値の演算を行う。
【００９２】
【数７】
0005822750.tif 000008
【００９３】
【数８】
0005822750.tif 000009
【００９４】
【数９】
0005822750.tif 000010
【００９５】
処理ブロック１２５２は、ステップ１２０９〜ステップ１２１１からなり、この処理ブロックでは、主制御部１１１による制御のもと、総合判定部１０４が、カウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を用いて総合判定を行う。処理ブロック１２５１と同等の処理であるため、説明は省略する。
【００９６】
ステップ１２３２では、主制御部１１１が、記憶部１１２に記憶されたカウント値に対して、数式４〜数式６に示す、カウント値の演算を行う。すなわちステップ１２１２と同等の処理を行う。
【００９７】
ステップ１２３３では、主制御部１１１が、記憶部１１２に記憶されたカウント値Cnt4、Cnt5、Cnt6、Cnt7、Cnt8、Cnt9を0にリセットする。すなわち、カウント値Cnt4、Cnt5、Cnt6に加えてCnt7、Cnt8、Cnt9も、新たな注目画素のループに遷移する毎に0にリセットされることになる。すなわち、ステップ１２３２からステップ１２２１への遷移、および、ステップ１２３２からステップ１２３７への遷移毎に0にリセットされる。
【００９８】
ステップ１２３４では、主制御部１１１が、注目画素が画像の右端であるかどうかの判断を行う。右端でなければ、処理はステップ１２２１に遷移する。右端である場合は、処理はステップ１２３５に遷移する。
【００９９】
ステップ１２３５では、主制御部１１１が、注目画素が画像の下端であるかどうかの判断を行う。下端でなければ、処理はステップ１２３６に遷移する。
【０１００】
ステップ１２３６では、主制御部１１１が、記憶部１１２に記憶されたカウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3を0にリセットする。すなわち、カウント値Cnt1、Cnt2、Cnt3は、新たな行に遷移する毎に（処理がステップ１２３５からステップ１２３７に遷移する毎に）ゼロにリセットされることになる。
【０１０１】
ステップ１２３７では、注目画素を一行下の左端の画素に遷移させ、以降で新たな注目画素に対して、不純物の判定を行う。
【０１０２】
ステップ１２３５の判断において、注目画素が下端である場合は、注目画素が右下端であることになり、処理を終了する。
【０１０３】
以上が、不純物検出装置に関わる本実施例の構成である。  
本実施例では、上でも述べたとおり、実施例1のように、Cnt1、Cnt2、Cnt3を画素毎にその都度算出するのではない。左隣の画素で得られた各カウント値に差分となる、Cnt4、Cnt5、Cnt6、Cnt7、Cnt8、Cnt9の算出を行い、これを加減算することで、注目画素のカウント値を算出している。これにより、記憶部１１２に記憶されているオブジェクト信号を読み出す回数が少なくなる。例えば、図１３に示される配置パターンを用いる場合、実施例1記載の実施形態の場合、画素毎に441回オブジェクト信号を読み出す必要があったが、本実施形態では94回で済む。すなわち、より低負荷な処理で実施例1と同等の精度を持った不純物検出装置を実現することが可能となる。
【０１０４】
（他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。すなわち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び前記プログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【符号の説明】
【０１０５】
１００  不純物検出装置
１０１  画像入力部
１０２  オブジェクト検出部
１０３  特性取得部
１０４  総合判定部
１０５  主制御部
１０６  記憶部
１０７  操作部
４１１  第１の画素群
４１２  第２の画素群
４１３  第３の画素群
４２１  注目画素
５２１  不純物
５２２  小数点
５２３  文字の一部
５２４  新聞の網点
９０２  注目画素
９１１  第１の画素群
９１２  第２の画素群
１０１１  注目画素
１０１２  注目画素
１３００  注目画素
１３０１  第１の画素群
１３０２  第２の画素群
１３０３  第３の画素群
１３０４  第４の画素群
１３０５  第５の画素群
１３０６  第６の画素群
１３０７  第７の画素群
１３０８  第８の画素群
１３０９  第９の画素群
【図１】
0005822750.tif 000011
【図２】
0005822750.tif 000012
【図４】
0005822750.tif 000013
【図６】
0005822750.tif 000014
【図７】
0005822750.tif 000015
【図９】
0005822750.tif 000016
【図１０】
0005822750.tif 000017
【図１１】
0005822750.tif 000018
【図１２】
0005822750.tif 000019
【図１３】
0005822750.tif 000020
【図１４】
0005822750.tif 000021
【図３】
0005822750.tif 000022
【図５】
0005822750.tif 000023
【図８】
0005822750.tif 000024