(57)【要約】【課題】原稿を読み取って得た画像データの有彩色／無彩色判定を、色ずれ等の影響を受けることなく精度良く実行することが可能な画像処理装置、画像処理方法およ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１０は、画素毎にＲ、Ｇ、Ｂ各値を出力する読取ユニット２０と、黒線４０を備えるテストパターン１８と、テストパターン１８を読み取って得た画像データのＲＧＢ成分毎に色ずれ補正係数を算出する色ずれ補正係数算出部６０と、原稿画像のＲＧＢ各値の中の最大値を検出する最大値検出部８０と、原稿画像のＲＧＢ各値に対してＲＧＢ各色ずれ補正係数で重み付けを行い、それらの重み付け平均値を算出する平均値算出部８４とを備え、ＲＧＢ最大値とＲＧＢ重み付け平均値との差分値を算出し、該差分値と所定閾値とを比較して対象画素が有彩色か無彩色かを判定する。【選択図】      図６
2008005192.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の画素に含まれる複数の色成分値と所定の閾値に基づき該画素が有彩色か無彩色かを判定する手段を備えた画像処理装置であって、
画像の補正に用いるデータを取得するためのテストパターンと、
前記データに基づき画素のＲＧＢ成分毎に補正係数を算出する補正係数算出部と、
画像中の画素のＲＧＢ各値に対して各々に前記補正係数で重み付けを行いそれらの平均値を算出する重み付け平均値算出部と、
前記画素のＲＧＢ各値の中の最大値と前記平均値との差分値と所定の閾値とを比較することにより前記画素が有彩色か無彩色かを判定する色判定部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像中の画素が文字画像か否かを判別する文字画像判別部を更に備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記文字画像判別部が前記画素を文字画像と判別した場合、前記色判定部は、色判定に用いる差分値を、前記最大値と前記平均値との差分値とすることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記文字画像判別部が前記画素を文字画像以外の画像と判別した場合、前記色判定部は、色判定に用いる差分値を、前記最大値と前記ＲＧＢ各値の中の最小値との差分値とすることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記テストパターンは、所定幅の黒線を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記補正係数算出部は、前記黒線のエッジを含む所定の小領域内のＲＧＢ各平均値を求め、該各平均値からＲＧＢ各々の補正係数を算出することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記黒線は、副走査方向に対して略並行に設けられる黒線を含むことを特徴とする請求項５〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記黒線は、主走査方向に対して略並行に設けられる黒線を含むことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記黒線は、主走査方向において複数設けられることを特徴とする請求項７または８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記黒線の幅を５画素相当の幅に設定し、前記小領域を８×８画素領域とすることを特徴とする請求項５〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記テストパターンは、白基準板位置と原稿読取開始位置との間に設置されることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記色判定部は、前記所定閾値を、前記平均値に対応して設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記色判定部は、前記所定閾値を、前記ＲＧＢ各値の相加平均値に対応して設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像中の画素に含まれる複数の色成分値と所定の閾値に基づいて該画素が有彩色か無彩色かを判定する画像処理方法であって、
テストパターンを読み取り画素のＲＧＢ成分毎に補正係数を算出し、
画像中の画素のＲＧＢ各値に対して各々に前記補正係数で重み付けを行いそれらの平均値を算出し、
前記画像中の画素のＲＧＢ各値の中の最大値と前記平均値との差分値を算出し、
該差分値と所定の閾値とを比較することにより前記画像中の画素が有彩色か無彩色かを判定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
画像中の画素が文字画像か否かを判別する処理を更に備えることを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記画像が文字画像と判別された場合に、前記差分値を、前記最大値と前記平均値との差分値とすることを特徴とする請求項１５記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記画像が文字画像以外の画像と判別された場合は、前記差分値を、前記最大値と前記ＲＧＢ各値の中の最小値との差分値とすることを特徴とする請求項１５または１６記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記補正係数算出処理において、前記テストパターンを構成する黒線のエッジを含む所定の小領域内のＲＧＢ各平均値を求め、該各平均値からＲＧＢ各色ずれ補正係数を算出することを特徴とする請求項１４〜１７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記黒線の幅を５画素相当の幅に設定し、前記小領域を８×８画素領域とすることを特徴とする請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記所定閾値は、前記平均値に対応して設定されることを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記所定閾値は、前記ＲＧＢ各値の相加平均値に対応して設定されることを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法。
【請求項２２】
画像中の画素に含まれる複数の色成分値と所定の閾値に基づいて該画素が有彩色か無彩色かを判定する画像処理プログラムであって、
テストパターンを読み取り画素のＲＧＢ成分毎に補正係数を算出する機能と、
画像中の画素のＲＧＢ各値に対して各々に前記補正係数で重み付けを行いそれらの平均値を算出する機能と、
前記画像中の画素のＲＧＢ各値の中の最大値と前記平均値との差分値を算出する機能と、
該差分値と所定の閾値とを比較することにより前記画像中の画素が有彩色か無彩色かを判定する機能と
をコンピュータに実行させることを特徴とする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、画像処理方法および画像処理プログラムに関し、特に、読み取った画像データが有彩色か無彩色かを判定する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像データの再現性を高めるために、読み取った画像データが有彩色か無彩色かを判定するカラーの画像処理装置が知られている。特許文献１には、読み取った画像データの各画素についてＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち最も大きい数値と最も小さい数値とを求め、該最大値と最小値の差分値を算出し、この差分値と所定閾値とを比較することにより画像データが有彩色か無彩色かを判定することが開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−８８６６３号公報（段落［００４３］［００４４］および図５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像データが写真画像の場合は上記手法でも問題はない。しかしながら、画像データが文字画像の場合、上記手法だと問題が生じる。なぜならば、カラースキャナに代表されるカラー画像処理装置においては、処理の特性上、文字のエッジ部において色ずれが生じることがある。色ずれが生じた画像データは、色ずれが生じていない画像データに比較してＲＧＢ間の濃度差が大きくなる。従って、前記従来の手法は、ただ単純に最大値と最小値の差分値をとるものであるから、この色ずれによる濃度差変動の影響をまともに受けてしまい、例えば、文字周辺部において、無彩色の画素を有彩色と誤判定する懸念を有する。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、原稿を読み取って得た画像データの有彩色／無彩色判定を、色ずれ等の影響を受けることなく精度良く実行することが可能な画像処理装置、画像処理方法および画像処理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】
【０００６】
前記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、画像中の画素に含まれる複数の色成分値と所定の閾値に基づき該画素が有彩色か無彩色かを判定する手段を備えた画像処理装置であって、画像の補正に用いるデータを取得するためのテストパターンと、前記データに基づき画素のＲＧＢ成分毎に補正係数を算出する補正係数算出部と、画像中の画素のＲＧＢ各値に対して各々に前記補正係数で重み付けを行いそれらの平均値を算出する重み付け平均値算出部と、前記画素のＲＧＢ各値の中の最大値と前記平均値との差分値と所定の閾値とを比較することにより前記画素が有彩色か無彩色かを判定する色判定部とを備える。
【０００７】
この場合、画像中の画素が文字画像か否かを判別する文字画像判別部を更に備えることもできる。そして、前記文字画像判別部が前記画素を文字画像と判別した場合、前記色判定部は、色判定に用いる差分値を、前記最大値と前記平均値との差分値とすることできる。一方、前記文字画像判別部が前記画素を文字画像以外の画像と判別した場合、前記色判定部は、色判定に用いる差分値を、前記最大値と前記ＲＧＢ各値の中の最小値との差分値とすることもできる。
【０００８】
前記テストパターンは、所定幅の黒線を含むこともできる。この場合、前記補正係数算出部は、前記黒線のエッジを含む所定の小領域内のＲＧＢ各平均値を求め、該各平均値からＲＧＢ各々の補正係数を算出することもできる。
【０００９】
また、前記黒線は、副走査方向に対して略並行に設けられる黒線を含むことでき、あるいは、前記黒線は、主走査方向に対して略並行に設けられる黒線を含むこともできる。さらに、前記黒線は、主走査方向において複数設けられることもできる。さらに、前記黒線の幅を５画素相当の幅に設定し、前記小領域を８×８画素領域とすることもできる。
【００１０】
前記テストパターンを、白基準板位置と原稿読取開始位置との間に設置することもできる。また、前記色判定部は、前記所定閾値を、前記平均値あるいは前記ＲＧＢ各値の相加平均値に対応して設定することできる。
【００１１】
また、本発明の画像処理方法は、画像中の画素に含まれる複数の色成分値と所定の閾値に基づいて該画素が有彩色か無彩色かを判定する画像処理方法であって、テストパターンを読み取り画素のＲＧＢ成分毎に補正係数を算出し、画像中の画素のＲＧＢ各値に対して各々に前記補正係数で重み付けを行いそれらの平均値を算出し、前記画像中の画素のＲＧＢ各値の中の最大値と前記平均値との差分値を算出し、該差分値と所定の閾値とを比較することにより前記画像中の画素が有彩色か無彩色かを判定する。
【００１２】
この場合、画像中の画素が文字画像か否かを判別する処理を更に備えることもできる。そして、前記画像が文字画像と判別された場合に、前記差分値を、前記最大値と前記平均値との差分値とすることもできる。一方、前記画像が文字画像以外の画像と判別された場合は、前記差分値を、前記最大値と前記ＲＧＢ各値の中の最小値との差分値とすることもできる。
【００１３】
前記補正係数算出処理において、前記テストパターンを構成する黒線のエッジを含む所定の小領域内のＲＧＢ各平均値を求め、該各平均値からＲＧＢ各色ずれ補正係数を算出することもできる。
【００１４】
前記黒線の幅を５画素相当の幅に設定し、前記小領域を８×８画素領域とすることもできる。また、前記所定閾値は、前記平均値あるいは前記ＲＧＢ各値の相加平均値に対応して設定されてもよい。
【００１５】
また、本発明の画像処理プログラムは、画像中の画素に含まれる複数の色成分値と所定の閾値に基づいて該画素が有彩色か無彩色かを判定する画像処理プログラムであって、テストパターンを読み取り画素のＲＧＢ成分毎に補正係数を算出する機能と、画像中の画素のＲＧＢ各値に対して各々に前記補正係数で重み付けを行いそれらの平均値を算出する機能と、前記画像中の画素のＲＧＢ各値の中の最大値と前記平均値との差分値を算出する機能と、該差分値と所定の閾値とを比較することにより前記画像中の画素が有彩色か無彩色かを判定する機能とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、画像中の画素の有彩色／無彩色判定を、前記画素のＲＧＢ各値の中の最大値と、テストパターンから取得したデータに基づいて算出した補正係数により重み付けが行われた前記画素のＲＧＢ各値の平均値との差分値に基づいて行っている。従って、文字のエッジ部に色むらが発生した場合であっても、最大値と最小値の差分値により有彩色／無彩色判定を行う従来の構成に比して、ＲＧＢ間の濃度差が大きくなることはない。よって、本発明の場合、例えば、文字周辺部において無彩色の画素を有彩色と誤判定することがない。すなわち、本発明は、対象画素の有彩色／無彩色判定を高精度に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施の形態について図面を参照して以下詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置１０の側面図の一例である。画像処理装置１０は、その筐体上部にシェーディング補正用の白基準板１２と、原稿１４を載置するコンタクトガラス１６とを備える。白基準板１２とコンタクトガラス１６との間には、色ずれ補正係数を算出するための後述のテストパターン１８が設けられる。また、画像処理装置１０は、その筐体内部に、副走査方向Ｙにおいて移動可能な読取ユニット２０を備える。読取ユニット２０は、光源２２と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のイメージセンサ２４と、光源２２から照射され原稿１４等で反射した反射光をイメージセンサ２４へと導く光学系２６と、画像処理部２８とを備える。画像処理部２８の詳細については後述する。読取ユニット２０は、モータ３０の駆動下に回転するベルト３２によって副走査方向Ｙをガイドレール３４に沿って移動する。尚、本実施の形態では、読取ユニット２０はカラーのイメージセンサ２４を搭載し、画素毎にＲ（赤：Ｒｅｄ）、Ｇ（緑：Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（青：Ｂｌｕｅ）各値を出力するものとする。
【００１９】
図２は、色ずれ補正係数算出用のテストパターン１８の概略図の一例である。テストパターン１８は、主走査方向Ｘにおいて、白基準板１２やコンタクトガラス１６と略同等の幅を有する。テストパターン１８は、主走査方向Ｘの各領域１〜５の略中心部に黒線４０を各々備える。
【００２０】
図３は、黒線４０の拡大図の一例である。黒線４０は、主走査方向Ｘに５画素程度の幅を持ち、副走査方向Ｙに５ｍｍ程度の長さを持つ。
【００２１】
図４は、画像処理部２８の制御ブロック図の一例である。画像処理部２８は、画像入力部５０と、シェーディング補正部５２と、γ補正部５４と、文字写真判別部５６と、色判定部５８と、色ずれ補正係数算出部６０とを備える。画像入力部５０は、イメージセンサ２４からの画像データを入力する。シェーディング補正部５２は、白基準板１２を読み取ることにより得た白基準データに基づいて画像データに対してシェーディング補正を施す。γ補正部５４は、画像データに対してγ補正を施す。文字写真判別部５６は、画像データの各画素について、それが文字画像か写真画像かを判別し、文字写真判別結果を色判定部５８へ出力する。色判定部５８は、画像データの各画素について、それが有彩色か無彩色かを判定し、判定結果を出力する。色ずれ補正係数算出部６０は、色判定部５８における色判定時に色ずれの影響を受けにくくするためのＲＧＢ成分毎の色ずれ補正係数を算出する。
【００２２】
図５は、色ずれ補正係数算出部６０の制御ブロック図の一例である。色ずれ補正係数算出部６０は、小領域設定部７０と、平均値算出部７２と、色ずれ補正係数決定部７４とを備える。小領域設定部７０は、テストパターン１８を読み取った画像データの中から黒線４０の幅方向の両端エッジを含む所定の小領域を設定する（図３参照）。この場合、この小領域は、黒線４０の幅である５画素よりもやや大きい８×８画素領域とする。平均値算出部７２は、この８×８画素領域におけるＲ、Ｇ、Ｂ成分毎の各平均値を算出し、これらを色ずれ補正係数決定部７４へ出力する。色ずれ補正係数決定部７４は、入力した各平均値からＲ、Ｇ、Ｂ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂを決定する。この場合、色ずれ補正係数決定部７４は、ＲＧＢのいずれかの値を基準として補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂを決定する。例えば、Ｒの平均値が２７、Ｇの平均値が３０、Ｂの平均値が３３であり、Ｇを基準とした場合、Ｇの色ずれ補正係数Ｋｇは１．０となる。そして、Ｒの色ずれ補正係数Ｋｒは２７／３０＝０．９となり、Ｂの色ずれ補正係数Ｋｂは３３／３０＝１．１となる。
【００２３】
尚、前述したとおり、テストパターン１８は、主走査方向において領域１〜５毎に黒線４０を備える。従って、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂを領域１〜５毎に算出することができる。このようにすることにより、読取ユニット２０が主走査方向において読取精度のバラツキを有していても、そのバラツキに応じた色ずれ補正係数となるので、より高精度な色判定が可能となる。
【００２４】
また、小領域を８×８領域とすることにより、回路規模を比較的に小規模に抑えたまま色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂの精度を高く維持することができる。また、黒線４０の幅を５画素程度とすることにより、黒線４０を８×８領域内に収めることができる。すなわち、８×８領域内において黒線４０の両端エッジを一度に検出することができる。
【００２５】
図６は、色判定部５８の制御ブロック図の一例である。色判定部５８は、最大値検出部８０と、最小値検出部８２と、平均値算出部８４と、第１差分値算出部８６と、第１閾値生成部８８と、第１判定部９０と、第２差分値算出部９２と、第２閾値生成部９４と、第２判定部９６と、出力選択部９８とを備える。
【００２６】
最大値検出部８０は、読取ユニット２０が原稿１４を読み取ることにより得られる画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の中の最も大きい数値（以下、この数値を最大値ＲＧＢｍａｘと言う。）を検出する。最小値検出部８２は、読取ユニット２０が原稿１４を読み取ることにより得られる画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の中の最も小さい数値（以下、この数値を最小値ＲＧＢｍｉｎと言う。）を検出する。
【００２７】
平均値算出部８４は、読取ユニット２０が原稿１４を読み取ることにより得られる画素のＲＧＢ各値と、色ずれ補正係数算出部６０が出力するＲＧＢ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂとを入力する。平均値算出部８４は、入力したＲＧＢ各値の単なる平均値（相加平均値）ＲＧＢａｖｅ１を算出する。相加平均値ＲＧＢａｖｅ１は、以下の数式（１）によって算出される。
【００２８】
ＲＧＢａｖｅ１＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３  ・・・  （１）
算出された相加平均値ＲＧＢａｖｅ１は、第１閾値生成部８８へ出力される。
【００２９】
また、平均値算出部８４は、入力したＲＧＢ各値に対して各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂで重み付けを行い、重み付け平均値（加重平均値）ＲＧＢａｖｅ２を算出する。加重平均値ＲＧＢａｖｅ２は、以下の数式（２）によって算出される。
【００３０】
ＲＧＢａｖｅ２＝（Ｒ・Ｋｒ＋Ｇ・Ｋｇ＋Ｂ・Ｋｂ）／３  ・・・  （２）
算出された加重平均値ＲＧＢａｖｅ２は、第２差分検出部９２と第２閾値生成部９４とに出力される。
【００３１】
第１差分値算出部８６は、最大値ＲＧＢｍａｘと最小値ＲＧＢｍｉｎとの差分値ＤＩＦ１（＝ＲＧＢｍａｘ−ＲＧＢｍｉｎ）を算出して第１判定部９０へ出力する。第１閾値生成部８８は、第１判定部９０で行われる有彩色／無彩色判定にてその判定基準となる第１判定閾値ＴＨＬ１を生成し、第１判定部９０へ出力する。第１判定部９０は、差分値ＤＩＦ１と第１判定閾値ＴＨＬ１とを比較し、対象画素が有彩色か無彩色かを判定し、この第１判定結果を出力選択部９８へ出力する。例えば、比較結果がＤＩＦ１≧ＴＨＬ１であった場合、第１判定部９０は対象画素を有彩色と判定し、比較結果がＤＩＦ＜ＴＨＬ１であった場合、第１判定部９０は対象画素を無彩色と判定する。
【００３２】
第２差分値算出部９２は、最大値ＲＧＢｍａｘと加重平均値ＲＧＢａｖｅ２との差分値ＤＩＦ２（＝ＲＧＢｍａｘ−ＲＧＢａｖｅ２）を算出して第２判定部９６へ出力する。第２閾値生成部９４は、第２判定部９６で行われる有彩色／無彩色判定にてその判定基準となる第２判定閾値ＴＨＬ２を生成し、第２判定部９６へ出力する。第２判定部９６は、差分値ＤＩＦ２と第２判定閾値ＴＨＬ２とを比較し、対象画素が有彩色か無彩色かを判定し、この第１判定結果を出力選択部９８へ出力する。例えば、比較結果がＤＩＦ２≧ＴＨＬ２であった場合、第２判定部９６は対象画素を有彩色と判定し、比較結果がＤＩＦ２＜ＴＨＬ２であった場合、第２判定部９６は対象画素を無彩色と判定する。
【００３３】
出力選択部９８は、第１判定部９０から第１判定結果を入力し、第２判定部９６から第２判定結果を入力する。さらに、出力選択部９８には、文字写真判別部５６から対象画素が文字画像か写真画像かを示す文字写真判別結果が入力される。出力選択部９８は、この判別結果に応じて第１判定結果と第２判定結果のいずれか一方を色判定結果として出力する。
【００３４】
図７のフローチャートは、本発明の実施形態に係る画像処理装置１０の動作例の一例を示す。先ず、ユーザはコンタクトガラス１６上に読み取り対象となる原稿１４を置き、画像処理装置１０に対して読み取り開始を指示する。読み取り開始指示を受けた画像処理装置１０は、モータ３０を駆動して読取ユニット２０を所定のホームポジションからコンタクトガラス１６方向へ移動させる。
【００３５】
ホームポジションを出発した読取ユニット２０は、白基準板１２の下で停止し、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎にゲイン調整を行う（ステップＳ１）。次いで、読取ユニット２０は、光源２２、イメージセンサ２４および画像処理部２８を駆動して白基準板１２を読み取り、シェーディング補正用の白基準データを取得する（ステップＳ２）。該白基準データは、画像処理部２８内の所定メモリに格納される。白基準板１２下に停止中の読取ユニット２０は、モータ３０の駆動下に再びコンタクトガラス１６方向へ向けて移動を開始する。読取ユニット２０がテストパターン１８の下に来たとき、イメージセンサ２４によってテストパターン１８が読み取られる（ステップＳ３）。イメージセンサ２４によって電気信号に変換されたテストパターン画像は、画像処理部２８へ入力する。入力したテストパターン画像はアナログ信号からデジタル信号に変換され、デジタル信号に変換されたテストパターン画像データはシェーディング補正部５２においてシェーディング補正が施され、次いでγ補正部５４においてγ補正が施される。これらの処理が実行されたテストパターン画像データは、補正係数算出部６０に入力する。小領域設定部７０は、テストパターン画像データ全体の中から黒縦線４０の幅方向の両端エッジを含む８×８領域を設定する（図３参照）。平均値算出部７２は、この８×８画素領域におけるＲ、Ｇ、Ｂ成分毎の平均値を算出し、これらを色ずれ補正係数決定部７４へ出力する。色ずれ補正係数決定部７４は、入力した各平均値からＲ、Ｇ、Ｂ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂを算出する（ステップＳ４）。この場合、色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂは、領域１〜５毎に算出され、算出されたＲ、Ｇ、Ｂ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂは、そのまま色判定部５８へ出力されるか、色ずれ補正係数算出部６０内の不図示のメモリに格納される。やがて、モータ３０の駆動下にコンタクトガラス１６の原稿読取開始位置に到達した読取ユニット２０は、光源２２、イメージセンサ２４および画像処理部２８を起動して原稿１４の読取を行う（ステップＳ５）。
【００３６】
原稿読取中の画像処理部２８の動作について説明する。画像処理部２８へ入力した原稿画像は、アナログ信号からデジタル信号に変換され、デジタル信号に変換された原稿画像データは、シェーディング補正部５２においてシェーディング補正が施された後にγ補正部５４においてγ補正が施される。γ補正が施された原稿画像データは、文字写真判別部５６へ入力する。ところで、図４においてγ補正後の画像データは、色ずれ補正係数算出部６０へも入力している。色ずれ補正係数算出部６０は、基本的には、テストパターン１８の画像データのみを処理し、原稿１４の画像データは処理しない。従って、原稿読取中に色ずれ補正係数算出部６０へ入力する原稿画像データは何ら処理されないか、あるいは、原稿読取中は、例えば、γ補正部５４が画像データを色ずれ補正係数算出部６０へ出力しないようにすることもできる。
【００３７】
文字写真判別部５６は、入力した原稿画像データの各画素について、それが写真画像か文字画像かを判別する。そして、文字写真判別部５６は、文字写真判別結果と、各補正処理が施された原稿画像データのＲＧＢ各値とを色判定部５８へ出力する。
【００３８】
色判定部５８には、文字写真判別結果及び原稿画像データのＲＧＢ各値の他に、色ずれ補正係数算出部６０において算出されたＲ、Ｇ、Ｂ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂが入力されている。原稿画像データのＲＧＢ各値は、最大値検出部８０、最小値検出部８２、平均値算出部８４に各々入力し、ＲＧＢ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂは、平均値算出部８４に入力する。一方、文字写真判別部５６からの文字写真判別結果は、出力選択部９８へ入力する。
【００３９】
最大値検出部８０は、入力したＲＧＢ各値の最大値ＲＧＢｍａｘを検出する。最小値検出部８２は、ＲＧＢ各値の最小値ＲＧＢｍｉｎを検出する。平均値算出部８４は、第１に、ＲＧＢ各値に対して前述の数式（１）により相加平均値ＲＧＢａｖｅ１を算出する。平均値算出部８２は、第２に、ＲＧＢ各値に対して前述に数式（２）により加重平均値ＲＧＢａｖｅ２を算出する。相加平均値ＲＧＢａｖｅ１は第１閾値生成部８８へ出力され、加重平均値ＲＧＢａｖｅ２は第２差分値算出部９２及び第２閾値生成部９４へ出力される。
【００４０】
第１差分値算出部８６は、最大値ＲＧＢｍａｘと最小値ＲＧＢｍｉｎとの差分値ＤＩＦ１を算出する。第１判定部９０は、差分値ＤＩＦ１と、第１閾値生成部８８から入力した第１判定閾値ＴＨＬ１とを比較することにより対象画素が有彩色か無彩色かを判定し、第１判定結果を出力選択部９８へ出力する。
【００４１】
第２差分値算出部９２は、最大値ＲＧＢｍａｘと加重平均値ＲＧＢａｖｅ２との差分値ＤＩＦ２を算出する。第２判定部９６は、差分値ＤＩＦ２と、第２閾値生成部９４から入力した第２判定閾値ＴＨＬ２とを比較することにより対象画素が有彩色か無彩色かを判定し、第２判定結果を出力選択部９８へ出力する。
【００４２】
出力選択部９８は、文字写真判別結果が対象画素を写真とする判別結果であった場合は第１判定結果を色判定結果として出力し、文字写真判別結果が対象画素を文字とする判別結果であった場合は第２判定結果を色判定結果として出力する。
【００４３】
以上説明したように、本実施形態の画像処理装置１０及びその画像処理方法は、対象画素が文字画像と判別された場合、該画素の有彩色／無彩色判定を、ＲＧＢ最大値ＲＧＢｍａｘと予め求めた色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂにより重み付けしたＲＧＢ重み付け平均値ＲＧＢａｖｅ２との差分値ＤＩＦ２に基づいて行っている。従って、文字のエッジ部に色むらが発生した場合であっても、最大値と最小値の差分値により色判定を行う従来の構成に比して、ＲＧＢ間の濃度差が大きくなることはない。よって、本発明の場合、文字周辺部において無彩色の画素を有彩色と誤判定することがない。すなわち、本実施形態は、対象画素の有彩色／無彩色判定を高精度に行うことができる。
【００４４】
上記実施形態において、第１判定閾値ＴＨＬ１は、固定閾値としてもよいが、変動閾値とすることもできる。その場合、図８に示すように、相加平均値ＲＧＢａｖｅ１に応じて変化する閾値とすれば、対象画素が写真画像と判別された場合の有彩色／無彩色判定精度を向上させることができる。
【００４５】
また、第２判定閾値ＴＨＬ２は、固定閾値としてもよいが、変動閾値とすることもできる。その場合、図９に示すように、加重平均値ＲＧＢａｖｅ２に応じて変化する閾値とすれば、対象画素が文字画像と判別された場合の有彩色／無彩色判定精度を向上させることができる。
【００４６】
上記実施形態における色ずれ補正係数算出部６０は、図３に示すように、黒線４０の副走査方向に１つの小領域のみを設定し、この１つの小領域の値に基づいてＲ、Ｇ、Ｂ各色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂを求めているが、補正係数の求め方はこれに限定されない。例えば、図１０に示すように、黒線４０に複数の小領域Ａ１〜Ａ３を設定し、小領域Ａ１〜Ａ３毎に補正係数を求めた後に、これらの補正係数の平均値を求め、この平均値を代表の補正係数とすることもできる。このように黒線４０の複数のポイントをサンプリングしその平均値をとることによって補正係数を決定しているので、黒縦線４０にカスレやノイズ等があった場合でもその影響を希薄化することができる。
【００４７】
また、テストパターン１８は、図２及び図３に示すような副走査方向Ｙに長尺な黒線４０を持つものに限定されず、例えば、主走査方向に長尺な黒線を有することもできる。例えば、テストパターンは、図１１に示すように、副走査方向Ｙに長尺な黒線４０以外に、主走査方向Ｘに長尺な黒線１００を備えるテストパターン１０２とすることもできる。この場合、黒線４０、１００毎に小領域を設定し、小領域毎に求めた補正係数の平均値を算出し、この平均値を代表の補正係数とすることもできる。このようにすることにより、走査方向毎の画質のばらつきを吸収し、より適切な色ずれ補正係数Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂを算出することができる。
【００４８】
また、上記実施形態では、テストパターン１８を白基準板１２とコンタクトガラス１６との間に設けているが、テストパターン１８の配置位置は上記場所に限定されない。例えば、テストパターン１８を白基準板１２から見てコンタクトガラス１６と反対方向の所定位置に配置することもできる。このような配置とすることにより、例えば、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）をコンタクトガラス１６に対して反対方向に備える画像処理装置にも対応することができる。
【００４９】
また、黒線４０の幅／長さ、および小領域の大きさは任意に変更可能である。
【００５０】
また、前述した画像処理部２８がＣＰＵ（Central Processing Unit）とメモリを備え、該メモリに上記機能を実現するためのプログラムを格納し、ＣＰＵが該メモリにアクセスしてプログラムを実行する構成を採用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置の側面図の一例である。
【図２】図１に示す画像処理装置が備える色ずれ補正係数算出用テストパターンの概略図の一例である。
【図３】図２に示すテストパターンを構成する黒線の拡大図の一例である。
【図４】図１に示す画像処理装置を構成する画像処理部の制御ブロック図の一例である。
【図５】図４に示す色ずれ補正係数算出部の制御ブロック図の一例である。
【図６】図４に示す色判定部の制御ブロック図の一例である。
【図７】図１に示す画像処理装置の動作例を示すフローチャートの一例である。
【図８】第１判定閾値を変動閾値とした際の第１判定閾値と相加平均値との関係を示すグラフの一例である。
【図９】第２判定閾値を変動閾値とした際の第２判定閾値と加重平均値との関係を示すグラフの一例である。
【図１０】黒縦線における小領域設定の他の設定例を示す。
【図１１】テストパターンの他の例を示す。
【符号の説明】
【００５２】
１０    画像処理装置
１２    白基準板
１４    原稿
１６    コンタクトガラス
１８、１０２    テストパターン
２０    読取ユニット
４０、１００    黒線
５６    文字写真判別部
５８    色判定部
６０    色ずれ補正係数算出部
８０    最大値検出部
８２    最小値検出部
８４    平均値算出部
８６    第１差分値算出部
９０    第１判定部
９２    第２差分値算出部
９６    第２判定部
９８    出力選択部
【図１】
2008005192.tif 000003
【図２】
2008005192.tif 000004
【図３】
2008005192.tif 000005
【図４】
2008005192.tif 000006
【図５】
2008005192.tif 000007
【図６】
2008005192.tif 000008
【図７】
2008005192.tif 000009
【図８】
2008005192.tif 000010
【図９】
2008005192.tif 000011
【図１０】
2008005192.tif 000012
【図１１】
2008005192.tif 000013