(57)【要約】【課題】原稿の読取位置におけるゴミの存在をより正確に検出し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去する。【解決手段】ゴミ検出回路９０は、画像データに含まれる各画素の任意の色空間における座標値に基づいて各々の主走査ラインにおいて連なる複数画素のライン方向の座標値の変化によって異常画素を検出する。そして、網点検出回路９１は、網点画像領域に含まれる画素を抽出するべく、例えば注目画素からの所定範囲内に存在する異常画素の数に着目し、その数が閾値を超えれば当該画素が網点画像領域に含まれる画素と判定する。ゴミ判定回路９２は、ゴミ検出回路９０によって異常画素として検出され、且つ、網点検出回路９１によって網点画像領域に含まれる画素でないと判定されていない画素を異常画素と判定する。【選択図】図３
2008092442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、検出された異常画素の明度に関連する成分の座標値が、前記画素群の明度に関連する成分の座標値に対して低明度側に閾値以上乖離している場合には、当該異常画素を異常画素として検出しない
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出手段は、ある注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に位置する画素の座標値または当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値とを算出し、当該注目画素の座標値が走査方向手前側に位置する前記画素群の座標値の平均値から閾値以上乖離し、且つ、当該注目画素の座標値が走査方向奥側に位置する前記画素の座標値または所定数の前記画素群の座標値の平均値よりも閾値以上乖離している場合には、当該注目画素を前記異常画素であると判定して検出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記検出手段によって或る注目画素の位置から主走査ラインの所定範囲内において検出された前記異常画素の数が閾値を超えた場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、前記検出手段によって検出された前記異常画素の主走査ライン上の間隔を検出し、検出した間隔が等間隔である場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を、当該異常画素の走査方向手前に位置する画素の座標値または当該異常画素の走査方向奥に位置する画素の座標値に補正する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
として機能させるプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、原稿から画像を読み取る画像読取位置におけるゴミの付着を検出し、このゴミに起因したノイズ画像を読取画像から除去するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理装置は、搬送装置によって搬送される原稿の画像を所定の読取位置においてＣＣＤ等のラインセンサを用いてプラテンガラス越しに読み取る。ところが、プラテンガラス上の読取位置にゴミが付着していると、そのゴミに起因したスジ状のノイズ画像が読み取った画像に入り込んでしまう。このような問題を解決するべく、特許文献１には、原稿を読み取る前に背景板を読み取っておき、原稿画像の濃度と背景板の濃度とを比較してゴミに起因するノイズ画像を検知し、これを除去する技術が開示されている。また、特許文献２には、画像データを二次微分することでノイズ画像の存在を検知する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００５−６４９１３号公報
【特許文献２】特許第３５５４１３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に記載の技術は、背景板との濃度の違いに基づいてノイズ画像の存在を検出しているため、その比較基準である背景板の濃度とノイズ画像の濃度とがほぼ同じ場合には、ノイズ画像を検知することができない。例えば背景板として白色のものを用いた場合、白色のゴミ（例えば紙粉）は背景板との濃度差が極めて小さいために検出することができない虞がある。また、特許文献２の二次微分を用いた方法では、ゴミに起因するスジ状のノイズ画像と、原稿にもともとあった線画像とを区別することができない虞がある。
また、これらの技術では、原稿画像に網点画像が含まれ、網点画像自体や網点画像間の領域のサイズが微小で、且つ、これらの濃度差が比較的大きいような場合には、これらの領域がノイズ画像と判定される虞があった。このような場合には、ノイズ画像が除去されることによって網点画像が潰されてしまい、原稿画像の色を忠実に再現することが困難であった。
【０００４】
本発明は、上述した背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、原稿の読取位置におけるゴミの存在をより正確に検出し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明は、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００６】
また、本発明は、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００７】
前記検出手段は、検出された異常画素の明度に関連する成分の座標値が、前記画素群の明度に関連する成分の座標値に対して低明度側に閾値以上乖離している場合には、当該異常画素を異常画素として検出しないことが望ましい。
【０００８】
また、前記検出手段は、ある注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に位置する画素の座標値または当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値とを算出し、当該注目画素の座標値が走査方向手前側に位置する前記画素群の座標値の平均値から閾値以上乖離し、且つ、当該注目画素の座標値が走査方向奥側に位置する前記画素の座標値または所定数の前記画素群の座標値の平均値よりも閾値以上乖離している場合には、当該注目画素を前記異常画素であると判定して検出するようにしてもよい。
【０００９】
また、前記抽出手段は、前記検出手段によって或る注目画素の位置から主走査ラインの所定範囲内において検出された前記異常画素の数が閾値を超えた場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出するようにしてもよい。あるいは、前記検出手段によって検出された前記異常画素の主走査ライン上の間隔を検出し、検出した間隔が等間隔である場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出するようにしてもよい。
【００１０】
また、前記補正手段は、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を、当該異常画素の走査方向手前に位置する画素の座標値または当該異常画素の走査方向奥に位置する画素の座標値に補正するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明は、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるプログラムを提供する。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の画像処理装置によれば、原稿の読取位置におけるゴミの存在を検知し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態について説明する。
図１はこの発明の一実施形態である画像読み取り装置の構成を示すブロック図である。図１において、ＣＣＤ部１は、図示しない搬送装置によって搬送される原稿を読み取る手段である。本実施形態では、このＣＣＤ部１が、ＣＣＤ駆動回路２からの駆動信号によって駆動されることにより、原稿の搬送経路上の最上流側読み取り位置から最下流側読み取り位置までの３箇所の読み取り位置の各々において原稿画像を読み取り、アナログ画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂを出力する。
【００１５】
原稿の搬送装置の構成および原稿の搬送経路上の読み取り位置からＣＣＤ部１に至るまでの光学系の構成を図２に示す。この図２において、原稿１３は、引き込みローラ１４により、１枚ずつ搬送ローラ１５まで運ばれる。搬送ローラ１５は、原稿搬送方向を変えてコンタクトガラス１６に向けて原稿１３を搬送する。このようにして搬送される原稿１３は、バックプラテン１８によってコンタクトガラス１６に押さえつけられ、最後に排出ローラ１９によって搬送装置から排出される。上述した上流側読み取り位置から下流側読み取り位置までの３箇所の読み取り位置は、コンタクトガラス１６上に各々設けられている。これらの各読み取り位置における各原稿画像は、第１ミラー２０、第２ミラー２１、第３ミラー２２により光路を変え、レンズ２３により縮小され、ＣＣＤ部１を構成する３個のＣＣＤラインセンサ１Ａ、１Ｂ、１Ｃに至る。
【００１６】
ここで、ＣＣＤラインセンサ１Ｃは、コンタクトガラス１６上の最上流側の読み取り位置Ｃにおいて、原稿搬送方向を横切る方向（主走査方向）に一直線上に並んだＮ個の画素のＢ色成分を表す画像信号Ｂを出力する。また、ＣＣＤラインセンサ１Ｂは、最上流側の読み取り位置から主走査線２本分の距離（以下、単に２ライン相当という）だけ下流に進んだ読み取り位置Ｂにおいて、主走査方向に一直線上に並んだＮ個の画素のＧ色成分を表す画像信号Ｇを出力する。そして、ＣＣＤラインセンサ１Ａは、画像信号Ｇに対応した読み取り位置からさらに２ライン相当下流に進んだ最下流側の読み取り位置Ａにおいて、主走査方向に一直線上に並んだＮ個の画素のＲ色成分を表す画像信号Ｒを出力する。
【００１７】
図１において、ＣＣＤ部１の後段には、サンプルホールド回路３Ａ、出力増幅回路４Ａ、Ａ／Ｄ変換回路５Ａおよびシェーディング補正回路６Ａからなる信号処理系Ａと、サンプルホールド回路３Ｂと、出力増幅回路４Ｂと、Ａ／Ｄ変換回路５Ｂおよびシェーディング補正回路６Ｂからなる信号処理系Ｂと、同様に３Ｃ〜６Ｃからなる信号処理系Ｃが設けられている。信号処理系Ａ〜Ｃは、読み取り位置Ａ、Ｂ、Ｃにおいて各々得られた画像信号Ｒ、画像信号Ｇ、画像信号Ｂに各々対応した信号処理系である。
【００１８】
ここで、ＣＣＤ部１から得られるアナログの画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂは、サンプルホールド回路３Ａ〜３Ｃにより各々サンプリングされた後、出力増幅回路４Ａ〜４Ｃによって各々適正なレベルに増幅され、Ａ／Ｄ変換回路５Ａ〜５Ｃにより各々デジタル画像データＲ，Ｇ，Ｂに変換される。これらのデジタル画像データＲ，Ｇ，Ｂに対し、シェーディング補正回路６Ａ〜６Ｃにより、ＣＣＤラインセンサ１Ａ〜１Ｃの感度バラツキや光学系の光量分布特性に対応した補正が施される。以上が画像信号Ｒ，Ｇ，Ｂに対応した各信号処理系の概要である。
【００１９】
出力遅延回路７Ｂ，７Ｃは、シェーディング補正回路６Ｂ，６Ｃから出力される画像データＧ，Ｂをそれぞれ２ライン相当、４ライン相当の遅延時間だけ遅延させ、画像データＲと同相の画像データとして出力する。
【００２０】
色空間変換回路８は、シェーディング補正回路６Ａから出力された画像データＲ、出力遅延回路７Ｂ，７Ｃから出力される画像データＧ，Ｂに対してガンマ補正およびＣＩＥＬＡＢ色空間への変換を行う。
図９は、ガンマ補正における入出力特性を示す図である。横軸が濃度の入力値、縦軸が濃度の出力値を表す。濃度は２５６階調で表され、０から２５５へ向かって濃度が濃くなる。同図に示されるように、本実施形態のガンマ補正においては、入出力特性は下に凸の曲線を描く。すなわち、濃度が高いほどコントラストが大きくなるように濃度が補正される。ＣＩＥＬＡＢ色空間は、明度に関連する成分（座標値）Ｌ＊と、色相（ａ＊）または彩度（ｂ＊）に関連する成分（座標値）とで定義された色空間である。このＣＩＥＬＡＢ色空間への変換においては、色空間変換回路８は、例えば図１０に示されるようなマトリックス演算によってガンマ補正後の各色の濃度をＣＩＥＬＡＢ色空間における３成分の座標値Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊に変換し、これらの座標値を表す画像データを出力する。
【００２１】
ゴミ検知回路９は、色空間変換回路８から出力される画像データに基づいてゴミの影響を受けている画素を異常画素として検知し、その所在位置を示すゴミ検出データを出力する手段である。ノイズ除去回路１０は、ゴミ検知回路９からのゴミ検出データに基づき、画像データからノイズ画像を除去し、画像処理回路１１に出力する手段である。
【００２２】
画像処理回路１１は、ノイズ除去回路１０から出力された画像データに対し、この画像処理装置が搭載された装置（デジタル複写機、スキャナなど）が必要とする画像処理、例えば拡大縮小処理、地肌除去処理、２値化処理などを施す。そして、画像処理回路１１は、これらの処理を施した画像データを出力する。この画像データに基づいて画像形成が行われるなどの各種処理がなされる。
【００２３】
次に図３を参照し、ゴミ検知回路９について説明する。本実施形態におけるゴミ検知回路９は、ゴミ検出回路９０と、網点検出回路９１と、ゴミ判定回路９２により構成されている。
ここで、ゴミ検出回路９０が画像データから異常画素を検出するアルゴリズムについて説明する。まず、ゴミ検出回路９０は、色空間変換回路８から出力された画像データから各走査ラインに連なる各画素の座標値Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊を抽出する。図４は、主走査方向における座標値の変化の例を表す図である。図４（ａ）の横軸は主走査方向における位置を表し、縦軸は座標値ａ＊（またはｂ＊）を表している。また、図４（ｂ）の横軸は主走査方向における位置を表し、縦軸は座標値Ｌ＊を示し、それぞれ２５６階調で表している。また、（ａ）において、画素群ｋ１においてａ＊成分の分布が周囲に対して上に凸となるように変化し、画素群ｋ２においては下に凸となるように変化している。また、（ｂ）において、画素群ｋ１においてＬ＊成分の分布が周囲に対して下に凸となるように変化し、画素群ｋ２においては上に凸となるように変化している。ゴミ検出回路９０の目的は、図４に示すような、周囲にある画素よりもＣＩＥＬＡＢ色空間における座標値が著しく変化し、且つ、所定数以内（本実施形態では２画素以内）で連続して並ぶ画素群を特定することにある。本実施形態では、画像読取位置に付着するゴミとして、記録紙から発生した紙粉を想定している。
【００２４】
図５は、異常画素の検出方法を説明するための図である。ここでは、まず、ＣＩＥＬＡＢ色空間における３成分のうち、ａ＊成分に対する処理について説明する。同図において横軸は主走査方向における位置、縦軸はａ＊成分を２５６階調で表している。
ゴミ検出回路９０は同図に示すように、主走査ライン上のある画素ｐ１に注目し、その注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群（ここでは走査方向手前側に位置する１６個の画素群Ｐｆ）のａ＊成分の平均値ａ１を算出する。そして、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１が画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ１から閾値ｓ１以上乖離している場合には、“ａ＊成分の段差がある”と判定する。
【００２５】
次に、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１から走査方向に２画素分だけ奥に存在する画素から連なる４個の画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２を算出する。そして、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１と、画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２とを比較し、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１が画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２から閾値ｓ２以上乖離している場合には、“ａ＊成分の段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路９０は、このように走査方向手前側の画素群Ｐｆおよび奥側の画素群Ｐｂに対してａ＊成分の段差があると判定された注目画素ｐ１を、ゴミの影響によって原稿画像の色を正確に表していない「異常画素」と判定する。
【００２６】
さらに、ゴミ検出回路９０は、異常画素と判定された注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２のａ＊成分ｘ２を、画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ１及び画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２のａ＊成分ｘ２が、画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ１から閾値ｓ１以上乖離し、且つ、画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ２から閾値ｓ２以上乖離している場合には、ゴミ検出回路９０は注目画素ｐ２も「異常画素」と判定する。なお、注目画素ｐ２のａ＊成分ｘ２がこれらの条件を満たさない場合には、注目画素ｐ１のみが異常画素として判定されることになる。
【００２７】
なお、図５においては、注目画素ｐ１、ｐ２のａ＊成分ｘ１、ｘ２の値が画素群Ｐｆ，Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ１、ａ２よりも低い、すなわちａ＊成分の分布が下に凸になっている例を示したが、上に凸である場合にも、上記の条件を満たすならば注目画素ｐ１、ｐ２を異常画素と判定する。つまり、図４（ａ）においては、画素群ｋ１およびｋ２に含まれる画素のａ＊成分が周囲にある画素に対して著しく変化し、上述した異常画素の検出条件を満たしているため、これらは異常画素と判定されることになる。
以上がａ＊成分に対する処理の内容である。
【００２８】
ａ＊成分に対する処理が完了したならば、続いてｂ＊成分に対する処理を行う。ｂ＊成分に対する処理の内容はａ＊成分に対する処理と同様である。すなわち、ｂ＊成分に対して以下の処理を行う。
ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群（ここでは走査方向手前側に位置する１６個の画素群Ｐｆ）のｂ＊成分の平均値ｂ１を算出する。そして、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１のｂ＊成分ｙ１が画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ１から閾値ｓ３以上乖離している場合には、“ｂ＊成分の段差がある”と判定する。
【００２９】
次に、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１から走査方向に２画素分だけ奥に存在する画素から連なる４個の画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２を算出する。そして、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１のｂ＊成分ｙ２と、画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２とを比較し、注目画素ｐ１のｂ＊成分ｙ１が画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２から閾値ｓ４以上乖離している場合には、“ｂ＊成分の段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路９０は、このように走査方向手前側の画素群Ｐｆおよび奥側の画素群Ｐｂに対してｂ＊成分の段差があると判定された注目画素ｐ１を、ゴミの影響によって原稿画像の色を正確に表していない「異常画素」と判定する。
【００３０】
さらに、ゴミ検出回路９０は、異常画素と判定された注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２のｂ＊成分ｙ２を、画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ１及び画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２のｂ＊成分ｙ２が、画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ１から閾値ｓ３以上乖離し、且つ、画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ２から閾値ｓ４以上乖離している場合には、ゴミ検出回路９０は注目画素ｐ２も「異常画素」であると判定する。なお、注目画素ｐ２のｂ＊成分ｙ２がこれらの条件を満たさない場合には、注目画素ｐ１のみが異常画素として判定されることになる。
【００３１】
なお、ａ＊成分と同様に、ｂ＊成分の分布が下に凸、上に凸のいずれの場合にも、上記の条件を満たしているならば画素ｐ１、ｐ２を異常画素と判定する。
以上がｂ＊成分に対する処理の内容である。
ＣＩＥＬＡＢ色空間におけるａ＊成分、ｂ＊成分は、色相または彩度に関連する成分である。つまり、上記の処理によって、原稿画像の色相または彩度の変化が検出されることになる。
【００３２】
ｂ＊成分に対する処理が完了したならば、続いてＬ＊成分に対する処理を行う。この処理は、ａ＊成分またはｂ＊成分に対する処理によって異常画素と判定された画素に対して行う。
ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群（ここでは走査方向手前側に位置する１６個の画素群Ｐｆ）のＬ＊成分の平均値Ｌ１を算出する。そして、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１のＬ＊成分ｚ１が画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ１から閾値ｓ５以上低明度側に乖離している場合には、“Ｌ＊成分の低明度側への段差がある”と判定する。
【００３３】
次に、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１から走査方向に２画素分だけ奥に存在する画素から連なる４個の画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２を算出する。そして、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１のＬ＊成分ｚ１と、画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２とを比較し、注目画素ｐ１のＬ＊成分ｚ１が画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２から閾値ｓ６以上低明度側に乖離している場合には、“Ｌ＊成分の低明度側への段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路９０は、このように走査方向手前側および奥側の画素群に対してＬ＊成分の低明度側への段差があると判定された注目画素ｐ１を「異常画素ではない」と判定する。すなわち、ａ＊成分またはｂ＊成分に対する処理によって異常画素と判定された画素のうち、Ｌ＊成分の低明度側への段差があると判定された画素を異常画素から除外する。
【００３４】
さらに、ゴミ検出回路９０は、注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２のＬ＊成分ｚ２を、画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ１及び画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２のＬ＊成分ｚ２が、画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ１から閾値ｓ５以上低明度側に乖離し、且つ、画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２から閾値ｓ６以上低明度側に乖離している場合には、ゴミ検出回路９０は注目画素ｐ２を「異常画素ではない」と判定する。つまり、図４（ｂ）においては、画素群ｋ１についてはＬ＊成分の分布が高明度側に変化しているが、画素群ｋ２については低明度側に変化している。よって、ゴミ検出回路９０は、画素群ｋ１に含まれる画素を異常画素と判定するが、画素群ｋ２に含まれる画素ついては、異常画素でないと判定する。このようにしてゴミ検出回路９０は異常画素を抽出し、その主走査ライン上の位置を示すゴミ検出データを出力する。
【００３５】
本実施形態においては、Ｌ＊成分の低明度側への段差があると判定された場合にその画素を異常画素から除外するようにした。その理由は以下のとおりである。
紙粉等のゴミが画像読取位置に付着した場合にスジ状のノイズが発生する。このノイズは、原稿画像よりも淡い色の線として現れる。このノイズが発生した画像をＣＩＥＬＡＢ色空間の３成分で表した場合、ａ＊成分、ｂ＊成分の座標値はノイズ発生位置において増加または減少の両方の場合があり得る。これに対してＬ＊成分の座標値が低明度側、すなわち暗くなる側への変化は起こり得ない。この事実を鑑み、本実施形態では、Ｌ＊成分の低明度側への段差があると判定された場合にその画素を異常画素から除外するようにした。これによって、ａ＊成分またはｂ＊成分に対する処理によって異常画素と判定された画素は、Ｌ＊が高明度側へ変化している場合、またはＬ＊の変化がない場合に限り異常画素と判定される。
【００３６】
また、本実施形態においては、連続して並んだ２画素以下の画素群について異常画素と判定するようにした。その理由は以下のとおりである。
前述したように、本発明では、画像読取位置に付着するゴミとして、記録紙から発生した紙粉を想定している。例えばＣＣＤ部１の読み取り解像度を６００ｄｐｉとしたとき、紙粉の大きさはおおよそ２／６００inch以内に収まる。このため、走査方向に連続して並んだ２画素がその周囲の画素群と比較して上記のような条件を満たす場合には、その画素群を「異常画素」と判定する。従って、仮に走査方向に連続して並んだ３画素が上記のような条件を満たしたとしても、その画素群が異常画素と判定されることはない。原稿上の画像に低濃度の線分画像が含まれている場合（例えば比較的暗い背景画像中に白っぽい線分が引かれているような場合）があるが、そのような線分画像のうち最も細い線分画像は３画素程度の太さしかない。このような低濃度で細い線分画像とノイズ画像とを区別するために、ゴミ検出回路９０は、上記のような条件を満たす連続画素群が２画素以内であれば異常画素と判定する一方、上記のような濃度条件を満たす連続画素群が３画素以上であれば異常画素とは判定しない。なお、本実施形態では、画像読み取り時の解像度６００ｄｐｉであるから、異常画素と判定する連続画素数を最高２画素としているが、画像読み取り時の解像度が変われば、異常画素と判定する連続画素数も変わる。また、細い線分画像が含まれていない画像においては、異常画素と判定する連続画素数を２画素よりも大きくしてもよい。よって、異常画素の判定基準となる連続画素数は、画像読み取り時の解像度や、画像の内容、用いる用紙から発生する紙粉の大きさなどを勘案して適宜定めればよい。特に紙粉の大きさは、使用される原稿の用紙の種類などに依存するので、異常画素の判定基準となる連続画素数を、用紙の種類などに応じて適宜変えるようにしてもよい。
【００３７】
網点検出回路９１は、主走査ラインから、網点画像領域に含まれる画素を抽出する。用紙に形成された画像は、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックのような各色の微細な色材の網点によって色が再現されており、種々の色や濃度を決定するべく、このような網点の大小や密度が適切に指定されている。ところが、複数の網点が密集して位置することによって、網点と網点との間の幅が微小となる場合には、この網点間の範囲に位置する画素がゴミ検出回路９０による異常画素の検出条件を満たす場合もある。
【００３８】
より具体的に図６を参照しつつ説明する。図６は網点画像を例示した模式図で、白抜き矢印部分が主走査ラインＷを示すものとする。図に示すように、原稿上の「網点画像」であると判断される領域には、インクやトナー等の色材により等間隔に形成された網点Ａ１，Ａ２，Ａ３，・・・，Ａｎと、これら網点が形成されていない部分、すなわち用紙そのものの色（または背景色）を示す背景部Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，・・・，Ｂｎ−１とが存在する。この図６では、網点Ａ４に重なるようにノイズ画像Ｃが存在し、そのノイズ画像の一部が主走査ラインＷ上に位置している様子を示している。なお、以下において、各々の網点をそれぞれ区別する必要がないときには、単に「網点Ａ」という。同様に、背景部についても「背景部Ｂ」と表現する。
【００３９】
図６に示すように、主走査ラインＷ上においては、網点Ａの大きさに対して背景部Ｂが微小で、且つ、網点Ａと背景部Ｂとの座標値Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の差異が比較的大きい。よって、背景部Ｂが、上述したゴミ検出回路９０による異常画素の検出条件を満たすことがあり、この場合には、ノイズ画像Ｃとともに、背景部Ｂの画素が異常画素と判定されてしまう。そこで、網点検出回路９１は、網点画像領域に含まれる画素を抽出することによって、本来は異常画素ではない画素を異常画素と誤判定しないようにする。
【００４０】
次に、網点検出回路９１が、網点画像領域に含まれる画素を抽出するアルゴリズムについて、図６に示した主走査ラインＷの場合を例に説明する。
まず、色空間変換回路８によって算出された主走査ラインＷ上に位置する画素のａ＊成分の値を図７（ａ）に示し、Ｌ＊成分の値を図７（ｂ）に示す。なお、ｂ＊成分については図示を省略する。本来は、ゴミ検出回路９０が異常画素を検出する際には、ノイズ画像Ｃに位置する異常画素群のみが検出されるべきである。ところが、図７（ａ）および（ｂ）に示したように、背景部Ｂに含まれる画素群のａ＊成分が周囲にある画素（つまり、網点Ａに位置する画素）に対して上に凸となるように変化し、Ｌ＊成分が下に凸となるように変化しており、背景部Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｎ−１に位置する画素が上述した異常画素の検出条件を満たせば、これらはすべて異常画素として検出される。
【００４１】
上記のような理由によって異常画素と誤検出された画素を抽出するべく、例えば、網点検出回路９１は、主走査ラインＷ上の画素に注目し、当該注目画素の位置から所定範囲内に存在する異常画素の数を検出する。ここでいう「所定範囲内」とは、例えば注目画素から主走査方向の手前および奥方向にＭ個ずつの画素とするという具合である。これにより、主走査ラインＷ上の当該範囲内においては、ゴミ検出回路９０によって背景部に含まれる画素群とノイズ画像Ｃに位置する異常画素群とに基づいた数の異常画素が検出される。よって、検出される異常画素の数は、当該範囲内における背景部Ｂの数に従って多くなるから、網点画像が形成された領域では、当該範囲内における異常画素の検出数が比較的多くなる。
ところが、ノイズ画像として想定しているものは、読取手段の読取位置における紙粉などのゴミに起因するものであるから、１ライン上に存在するゴミに起因する異常画素の数が膨大になることはほとんどない。よって、網点検出回路９１は、上記範囲内における異常画素の数が所定の閾値Ｔ以上であると判断した場合には、それらは網点画像領域に含まれる画素であると判定する。一方、網点検出回路９１は当該範囲内の異常画素の数が閾値Ｔ未満であると判断した場合には、それらは異常画素であると判定する。
【００４２】
また、図６の場合において、網点Ａが微小で背景部Ｂが比較的大きく、且つ、網点Ａが周囲の画素（つまり、背景部Ｂに含まれる画素）に対して低明度に変化していないような場合には、網点Ａに位置する画素が異常画素として検出されてしまうこともある。このような場合にも、網点Ａは主走査方向に周期的に配置されているから、主走査ラインＷに着目すれば、同様にして網点検出回路９１は、網点画像領域に含まれる画素を抽出することができる。
なお、図６においては、主走査方向に網点Ａ（および背景部Ｂ）が等間隔で配置されている例を示したが、主走査方向に対して平行でない場合や、網点の色や大きさが異なる複数の網点が混在する網点画像もしばしば用いられる。このような場合、主走査方向に対して網点や背景部の大きさが一定でなかったり、座標値ａ＊、ｂ＊、Ｌ＊が主走査方向に対して複雑に変化したりすることもある。ところが、上述したように網点画像は或る範囲内においては規則的に形成されているから、主走査方向に着目すれば、周期性が現れることが多く、網点画像領域に含まれる画素を抽出することができる。
【００４３】
ゴミ判定回路９２は、網点検出回路９１による網点画像領域に含まれる画素の抽出結果に基づいて、ゴミ検出データを生成して出力する。上述したような方法によって、網点検出回路９１が網点画像領域に含まれる画素でないと判定した画素については、ゴミ検出回路９０による判定結果を表すゴミ検出データを出力する。一方、網点検出回路９１が網点画像領域に含まれる画素であると判定した画素と判定した画素については、ゴミ検出回路９０から出力されるゴミ検出データに関わらず、当該画素が異常画素でないことを表すゴミ検出データを出力する。
【００４４】
また、本実施形態においては、色空間変換回路８の後段にゴミ検知回路９を設けた。その理由は以下のとおりである。
Ｒ，Ｇ，Ｂの画像データに対してガンマ補正および色空間変換を行った場合、スジ状のノイズが強調されることがある。図９に示すように、一般にガンマ補正においては、濃度が高いほどコントラストが大きくなるように補正が行われる。そのため、原稿画像の濃度が高いほどスジ状のノイズが強調される。また、ＣＩＥＬＡＢ色空間への変換においては、図１０に示すマトリックスを構成する係数の絶対値が１を上回る場合がある。例えば、Ｂの係数の絶対値が１を上回る場合、Ｂ色が強調され、その結果、ノイズが青味がかった線として現れる。ノイズ画像の色はＲ，Ｇ，Ｂのいずれか１つの色によって表される場合が多く、これら３成分全ての色を含むことはほとんどないため、ＣＩＥＬＡＢ色空間への変換がノイズ画像を強調させるための効果的な手段となり得るのである。ガンマ補正および色空間変換が行われる前の画像データに対してノイズ検出のための処理を行ったとしても、この処理で検出されなかったノイズがガンマ補正および色空間変換によって顕在化することがあり得る。本発明では、ガンマ補正および色空間変換によって強調されたノイズをも検出するために、色空間変換回路８の後段にゴミ検知回路９を設けた。
【００４５】
次に、ノイズ除去回路１０について説明する。ノイズ除去回路１０は、ゴミ検知回路９によって出力されたゴミ検出データに基づいて異常画素の位置を特定し、その異常画素のＣＩＥＬＡＢ色空間における座標値を当該座標値よりも画素群Ｐｆ、Ｐｂの座標値に近い値に補正することによって、画像データＬ＊、ａ＊、ｂ＊からノイズ画像を除去する。ここで、図８は、ノイズ除去回路１０によって行われるノイズ除去のための処理の内容を示す図である。同図に示すように、ノイズ除去回路１０は、異常画素として抽出された注目画素ｐ１の座標値を走査方向手前側に位置する画素ｐ１’の座標値に置換し、異常画素として抽出された注目画素ｐ２の座標値を走査方向奥側に位置する画素ｐ２’の座標値に置換する。仮に、異常画素として１つの注目画素ｐ１のみが抽出された場合は、走査方向手前側に位置する画素ｐ１’の座標値で置換してもよいし、走査方向奥に位置する画素ｐ２’の座標値に置換してもよい。このような処理が、ゴミ検出データによって示される全ての異常画素について実行されることにより、色空間変換回路８から出力された画像データからゴミに起因したスジ状のノイズ画像が除去される。そして、このノイズ除去の行われた画像データが画像処理回路１１に送られる。
【００４６】
以上説明したように、本実施形態によれば、任意の色空間において色相または彩度に関する座標値が周囲の画素群に対して著しく異なり、且つ、周囲の画素群に対して明度が低くない画素を異常画素として抽出する。次に、網点画像領域に含まれる画素を抽出して、異常画素と網点画像領域に含まれる画素とを分類して、異常画素の座標値を適切に補正する。従来は、背景板との濃度差で異常画素を検出していたが故に背景板と同程度の濃度の異常画素を検出することが出来なかったが、本実施形態によれば任意の色空間における座標値の差に着目して異常画素を見つけ出すので、紙粉などの白色のゴミの影響を受けた異常画素であっても正確に検出することが可能となる。
【００４７】
上述した実施形態は次のような変形が可能である。
実施形態では、注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群Ｐｆを１６個の画素としたが、画素数はこれに限らない。同様に、実施形態では、注目画素ｐ１の位置から走査方向奥側の所定範囲内に位置する画素群Ｐｂを４個の画素としたが、画素数はこれに限らない。画素群Ｐｆは、前述したように比較的高い密度で画像が分布していることを確認するという目的から、比較的多くの画素であることが望ましいが、画素群Ｐｂは最低１つであってもよい。画素（群）Ｐｂが１つの画素からなる場合には、ゴミ検知回路９は、画素（群）Ｐｂの平均値を算出する必要はなく、その画素そのものの濃度を注目画素の濃度を比較すればよい。
また、ゴミ検知回路９による判定は、実施形態で示した以外の方法でもよい。例えば、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１がａ１＋αよりも大きく、且つ、注目画素ｐ１の走査方向奥側にａ＊成分がａ１＋βよりも小さい画素が存在した場合に、“ａ＊成分の段差がある”と判定するようにしてもよい。ただし、ａ１は画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値、αおよびβは一定値である。
【００４８】
また、実施形態では、網点検出回路９１は、注目画素の位置から所定範囲内に存在する異常画素の数を検出し、当該異常画素の数が閾値Ｔを超える場合に注目画素が網点画像領域に含まれる画素であると判定していたが、異常画素の発生間隔を検出し、等間隔に分布する異常画素を網点画像領域に含まれる画素と判定してもよい。言い換えれば、主走査方向に周期的に現れる異常画素を網点画像領域に含まれる画素と判定する。上述したように、図６においては各々のサイズが等しい網点Ａ同士が主走査方向に等間隔を空けて配置されており、画像の或る大きさの範囲内においてはこのような形式となることが多い。つまり、図７に示したように、網点Ａおよび背景部Ｂによる主走査方向の座標値ａ＊およびＬ＊に着目すれば、それらの値は主走査方向に対して周期性をもって変化している。よって、網点検出回路９１は、等間隔に分布する異常画素を網点画像領域に含まれる画素と判定すれば、ゴミ判定回路９２は、周期性のない異常画素のみをゴミに起因する異常画素と判定する。このようにすれば、網点画像領域に含まれる画素か、異常画素であるかを精度良く分類することができる。
【００４９】
また、実施形態では、色空間変換部８によってＣＩＥＬＡＢ色空間へ変換された画像データがゴミ検知回路９およびノイズ除去回路１０に供給されるようにしていたが、ノイズ除去回路１０へ供給される画像データはＲＧＢ形式の画像データであってもよい。この場合、図１の回路において、ノイズ除去回路１０に供給される画像データが、シェーディング補正回路６Ａから出力される画像データＲと、出力遅延回路７Ｂ、７Ｃから出力される画像データＧ、Ｂとなるようなバスを設ることによって実現される。このようにすれば、画像データＲ、Ｇ、Ｂに基づいてノイズ除去処理を行うから、従来のノイズ除去の手段をそのまま適用することもできる。
【００５０】
上述した実施形態では、ハードウェア（回路）によって、異常画素の検出とその除去を行っていたが、これをソフトウェア（コンピュータプログラム）によって実現するようにしてもよい。つまり、画像処理装置が画像データを記憶可能な大容量の画像メモリを備え、且つ、図示せぬ記憶部にソフトウェアを記憶している。ＣＰＵがソフトウェアを実行することで、画像メモリに記憶された画像データに対して、上述のゴミ検知回路９及びノイズ除去回路１０と同等の処理を実行する。つまり、このソフトウェアには、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるものである。なお、このソフトウェアは、磁気テープ、磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光記録媒体、光磁気記録媒体、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）−ＲＡＭなどの記録媒体に記録した状態で画像処理装置に提供し得る。また、インターネットのようなネットワークを介して画像処理装置に提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】この発明の一実施形態である画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】原稿の搬送装置および原稿の読取位置からＣＣＤ部に至るまでの光学系の構成を示す図である。
【図３】ゴミ検知回路の構成を示すブロック図である。
【図４】主走査方向における座標値の一例を示す図である。
【図５】異常画素の検出方法を説明する図である。
【図６】網点画像を含む主走査ラインの一例を示す模式図である。
【図７】網点画像を含む主走査ラインの座標値の一例を示す図である。
【図８】異常画素を補正する処理の内容を示す図である。
【図９】ガンマ補正における入出力特性を示す図である。
【図１０】色空間変換で用いるマトリックスを示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１…ＣＣＤ部、２…ＣＣＤ駆動回路、７Ｂ，７Ｃ…出力遅延回路、８…色空間変換回路、９…ゴミ検知回路、１０…ノイズ除去回路、１１…画像処理回路、９０…ゴミ検出回路、９１…網点検出回路、９２…ゴミ判定回路。
【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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【図１０】
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