(57)【要約】【課題】原稿の読取位置におけるゴミの存在を正確に検知し、これに起因したノイズ画素を読取画像から除去する。【解決手段】平均化回路８０は、注目ラインと、直前の３ラインについて画素の濃度の平均値を示す平均化画素データを生成する。第１ゴミ検出回路８２は、平均化回路８０から出力される平均化画素の濃度に基づいてノイズ画素を検出する。第２ゴミ検出回路８３は、ガンマ補正回路８１によってガンマ補正がなされたあとの平均化画素の濃度に基づいてノイズ画素を検出する。そして、第１ゴミ検出回路８２および第２ゴミ検出回路８３は注目画素の濃度が所定の画素位置における画素の濃度に対して、いずれか一方が閾値以上の濃度差を有していれば、当該注目画素をノイズ画素として検出する。ゴミ判定回路８４は、これらの検出結果に基づいて、ノイズ画素であるか否かを判定する。【選択図】図３
2008099129.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得られた画像データに含まれる各画素の濃度に基づき、所定範囲内に存在する画素群の濃度よりも高濃度側に閾値以上乖離した濃度を有し、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、ノイズ画素として検出する第１の検出手段と、
ガンマ補正がなされた前記画像データに含まれる各画素の濃度に基づき、所定範囲内に存在する画素群の濃度よりも低濃度側に閾値以上乖離した濃度を有し、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、ノイズ画素として検出する第２の検出手段と、
前記第１の検出手段によって検出されたノイズ画素及び前記第２の検出手段によって検出されたノイズ画素の濃度を補正し、補正されたノイズ画素の濃度を含む画像データを出力するノイズ除去手段と
を備えることを特徴とする画像読取装置。  
【請求項２】
前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段は、注目している主走査ラインを含んで副走査方向に連続している複数の主走査ライン上で、同一の位置にある画素の濃度の平均値を求め、或る位置における前記平均値が、当該位置から主走査方向に所定距離だけ離れた位置における前記平均値に対して閾値以上の濃度差を有している場合には、前記注目している主走査ライン上の当該位置における画素をノイズ画素として検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項３】
前記ノイズ除去手段は、前記第１の検出手段または第２の検出手段によって、前記注目している主走査ラインからノイズ画素が検出されると、前記注目している主走査ライン以外の前記複数の主走査ラインにおいて、当該ノイズ画素と同じ位置にある画素の濃度を補正することを特徴とする請求項２に記載の画像読取装置。
【請求項４】
前記ノイズ除去手段は、前記第１の検出手段によって検出されたノイズ画素及び前記第２の検出手段によって検出されたノイズ画素のうち、予め決められたノイズ除去条件を満たすノイズ画素の濃度を補正する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載の画像読取装置。
【請求項５】
前記ノイズ除去条件は、ノイズ画素の位置に応じてそのノイズ画素の濃度を補正するか否かを定めた条件である
ことを特徴とする請求項４に記載の画像読取装置。
【請求項６】
前記ノイズ除去条件は、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および色差に基づいて指定されている
ことを特徴とする請求項４に記載の画像読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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知し、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】
画像読取装置は、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すじ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。
【特許文献１】特開２００５−６４９１３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、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３色の色成分からなる画像データが表す画像に対してノイズ画像の検出を行い、その後の画像処理においてコントラストの補正としてガンマ補正を施せば、ノイズ画像として検出できなかった濃度差の小さなノイズ画像を目立たせてしまうという問題がある。この問題を、図１１を参照しつつ具体的に説明する。図１１は、一般的な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。図示したように、入出力特性は下に凸の曲線を描く。すなわち、濃度が高い領域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。図１１に示した入出力特性に従って画像データにガンマ補正が施されると、画像の低濃度域においては、入力される画像信号の濃度変化に対して、出力する画像信号の濃度の変化が小さくなる。一方、高濃度域においては、入力される画像信号の濃度変化に対して、出力する画像信号の濃度の変化が大きくなる。つまり、ガンマ補正後の画像は、高濃度域の濃度が引き伸ばされてコントラストが強調されてしまうため、特許文献１に記載の技術では検出されなかったノイズ画像が目立ってしまう。
【０００４】
そこで、ガンマ補正を施した後の画像からノイズ画像を検出する方法も考えられる。この場合は、前述したように、低濃度域の濃度変化に対して、出力する画像信号の濃度の変化が小さくなる。特許文献１では白色の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する方法を用いているが、その比較基準である背景板の濃度と、例えば紙粉に起因する低濃度のノイズ画像の濃度との差が比較的小さな場合には、その差が更にガンマ補正によって小さくなってしまうため、ノイズ画像を検出することができない虞がある。
【０００５】
本発明は上述の事情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正確に検知し、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にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明は、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って得られた画像データに含まれる各画素の濃度に基づき、所定範囲内に存在する画素群の濃度よりも高濃度側に閾値以上乖離した濃度を有し、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、ノイズ画素として検出する第１の検出手段と、ガンマ補正がなされた前記画像データに含まれる各画素の濃度に基づき、所定範囲内に存在する画素群の濃度よりも低濃度側に閾値以上乖離した濃度を有し、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、ノイズ画素として検出する第２の検出手段と、前記第１の検出手段によって検出されたノイズ画素及び前記第２の検出手段によって検出されたノイズ画素の濃度を補正し、補正されたノイズ画素の濃度を含む画像データを出力するノイズ除去手段とを備えることを特徴とする画像読取装置を提供する。
【０００７】
この画像読取装置において、前記第１の検出手段及び前記第２の検出手段は、注目している主走査ラインを含んで副走査方向に連続している複数の主走査ライン上で、同一の位置にある画素の濃度の平均値を求め、或る位置における前記平均値が、当該位置から主走査方向に所定距離だけ離れた位置における前記平均値に対して閾値以上の濃度差を有している場合には、前記注目している主走査ライン上の当該位置における画素をノイズ画素として検出する。
【０００８】
また、この画像読取装置において、前記ノイズ除去手段は、前記第１の検出手段または第２の検出手段によって、前記注目している主走査ラインからノイズ画素が検出されると、前記注目している主走査ライン以外の前記複数の主走査ラインにおいて、当該ノイズ画素と同じ位置にある画素の濃度を補正するようにしてもよい。
【０００９】
また、この画像読取装置において、前記ノイズ除去手段は、前記第１の検出手段によって検出されたノイズ画素及び前記第２の検出手段によって検出されたノイズ画素のうち、予め決められたノイズ除去条件を満たすノイズ画素の濃度を補正するようにしてもよい。この画像処理装置の好ましい態様において、前記ノイズ除去条件は、ノイズ画素の位置に応じてそのノイズ画素の濃度を補正するか否かを定めた条件としてもよい。また、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および色差に基づいて指定されてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の画像読取装置によれば、原稿の読取位置におけるゴミの存在を正確に検知し、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】
【００１１】
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取装置１００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。
【００１２】
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。
【００１３】
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４本分の距離（以下、単に４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４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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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４ライン相当、８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。ゴミ検知回路８は、シェーディング補正回路６Ａ、出力遅延回路６Ｂ，６Ｃ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。以下では、このゴミの影響を受けている画素のことを「ノイズ画素」という。ノイズ除去回路９は、ゴミ検知回路８からのゴミ検出データに基づき、画像データＲ，Ｇ，Ｂからノイズ画素を除去し、画像処理回路１０に出力する手段である。
【００１７】
画像処理回路１０は、ノイズ除去回路９から出力される画像データに対し、この画像読取装置１００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手段である。ＣＰＵ１１は、この画像読取装置１００の各部を制御する手段である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ＣＣＤ駆動回路２によって行われるＣＣＤ部１の駆動の周期を設定し、出力増幅回路４Ａ〜４Ｃの利得の制御、シェーディング補正回路６Ａ〜６Ｃ、ゴミ検知回路８、ノイズ除去回路９、画像処理回路１０などの制御を行う。
以上が画像読取装置１００の全体構成である。
【００１８】
次に図３を参照し、ゴミ検知回路８について説明する。ゴミ検知回路８は、平均化回路８０と、ガンマ補正回路８１と、第１ゴミ検出回路８２と、第２ゴミ検出回路８３と、ゴミ判定回路８４とを備えている。
平均化回路８０は、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、出力遅延回路７Ｂ、７Ｃから出力される画像データＧ、Ｂを各々所定ライン数分記憶するメモリを有しており、それらの画像データの同位置画素の濃度の平均値を算出する。図４は、画像データＲの場合を例に、平均化回路８０が画像データに対して行う処理を説明する図である。なお、以下の説明では、１ラインはＮ個の画素からなり、画素１個分の画像データを画素データと呼ぶ。
【００１９】
この画像読取装置１００では、ＣＣＤラインセンサ１Ａによって主走査ライン毎に読み取られたＮ個の画素のＲ成分を表す画像データＲがシェーディング補正回路６Ａから順次出力され、平均化回路８０に供給される。１個の画素ｋの画素データＲが平均化回路８０に供給されると、平均化回路８０は画素ｋの画素データと、画素ｋよりも１ライン（すなわち、Ｎ画素）だけ前の画素ｋ−Ｎの画素データと、画素ｋより２ライン（すなわち、２Ｎ画素）だけ前の画素ｋ−２Ｎの画素データと、画素ｋより３ライン（すなわち、３Ｎ画素）だけ前の画素ｋ−３Ｎの画素データとの組を読み出す。つまり、平均化回路８０は、図４に示した注目ラインＬの画素ｋの濃度と、その直前の３本のラインにおいて画素ｋと主走査ライン上で同一の位置にある画素ｋ−Ｎ、ｋ−２Ｎ、ｋ−３Ｎとの計４個の濃度の平均値を求める。この濃度の平均値を示す画素を「平均化画素」と呼び、図４においては、その一例である平均化画素ｋ１を図示している。また、平均化画素１個分の画素データを「平均化画素データ」と呼ぶ。図４の最下段に示したように、この平均化画素をＮ個並べることで１ラインを形成することができる。また、平均化回路８０は、画像データＧ，Ｂについても同様に、平均化画素データを求める。平均化回路８０は、このようにして求めたＲ，Ｇ，Ｂの平均化画素データの集合を「第１の画像データ」として、ガンマ補正回路８１及び第１ゴミ検出回路８２に出力する。
【００２０】
ガンマ補正回路８１は、平均化回路８０から出力される第１の画像データに対して、図１１に示すような入出力特性に従ってガンマ補正を施す。そして、ガンマ補正回路８１は、ガンマ補正後の画像データを「第２の画像データ」として第２ゴミ検出回路８３に供給する。
【００２１】
第１ゴミ検出回路８２は、平均化回路８０から出力される第１の画像データについてゴミ検出処理を行う。具体的には、第１ゴミ検出回路８２は、図４における平均化画素のいずれか（例えば図４の平均化画素ｋ１）に注目し、その平均化画素の濃度が、その８画素分前の平均化画素ｋ２の濃度に対して所定の閾値（閾値Ｔ１とする）以上の濃度差を有しているか否かを判断する。そして、第１ゴミ検出回路８２は、この濃度差が閾値Ｔ１以上であれば、注目ラインに位置する画素（図４の例では画素ｋ１）をノイズ画素として検出し、ゴミ検出データとして「１」を、閾値Ｔ１よりも小さければゴミ検出データとして「０」を出力する。ゴミ検出データ「１」はゴミの影響を受けていることを意味し、ゴミ検出データ「０」はゴミの影響を受けていないことを意味している。以下では、第１ゴミ検出回路８２から出力されるゴミ検出データを「第１のゴミ検出データ」という。
【００２２】
第２ゴミ検出回路８３は、ガンマ補正回路８１から出力される第２の画像データについてゴミ検出処理を行う。この第２ゴミ検出回路８３は、上述した第１ゴミ検出回路８２と同様に、ガンマ補正がなされた平均化画素の濃度が、その８画素分前の平均化画素ｋ２の濃度に対して所定の閾値（閾値Ｔ２とする）以上の濃度差を有しているか否かを判断する。そして、第２ゴミ検出回路８３は、この濃度差が閾値Ｔ２以上であれば、注目ラインに位置する画素（図４の例では画素ｋ）をノイズ画素として検出し、ゴミ検出データとして「１」を、閾値Ｔ１よりも小さければゴミ検出データとして「０」を出力する。ここでも、ゴミ検出データ「１」はゴミの影響を受けていることを意味し、ゴミ検出データ「０」はゴミの影響を受けていないことを意味している。以下では、第２ゴミ検出回路８３によって出力されるゴミ検出データを「第２のゴミ検出データ」という。
【００２３】
次に、第１ゴミ検出回路８２及び第２ゴミ検出回路８３の処理をより具体的に説明する。
図５は、第１ゴミ検出回路８２に供給される第１の画像データを実線で表し、第２ゴミ検出回路８３に供給される第２の画像データを破線で表したものである。そして、同図（ａ）は、比較的低濃度の領域において、主走査方向に連続する平均化画素群ｐ１，ｐ２の濃度が、その近傍の画素よりも高濃度である場合を表している。一方、同図（ｂ）は、比較的高濃度の領域において、連続する平均化画素群ｐ１，ｐ２の濃度が、その近傍の画素よりも低濃度である場合を表している。なお、図５においては、濃度は２５６ビットで表されているものとする。
【００２４】
図５（ａ）の実線で示すように、第１ゴミ検出回路８２に供給される第１の画像データにおいて、平均化画素群ｐ１の濃度は、周囲よりも高濃度側に大きく変化している。一方、破線で示すように、第２ゴミ検出回路８３に供給される第２の画像データにおいて、平均化画素群ｐ１の濃度も周囲よりも高濃度側に大きく変化しているが、その変化の度合いは、第１の画像データのそれと比べると小さい。
【００２５】
平均化画素群ｐ１が、周囲の濃度よりも高濃度のゴミ（例えば黒色のゴミ）の影響を受けていた場合には、図５（ａ）に示すように、第１の画像データに現れる濃度変化（実線）が、第２の画像データに現れる濃度変化（破線）よりも大きくなる。これは、ガンマ補正がなされる前の第１の画像データの方が、ガンマ補正がなされた後の第２の画像データよりも、低濃度域における入力濃度の変化に対して、出力濃度の変化が大きいためである。つまり、第１ゴミ検出回路８２によれば、上述したゴミ検出条件となる平均化画素による濃度差が閾値Ｔ１を超えやすく、低濃度域におけるゴミの検出精度が高い。一方、第２ゴミ検出回路８３によれば、当該濃度差が閾値Ｔ２を超えにくく、低濃度域におけるゴミの検出精度が低い。したがって、第１ゴミ検出回路８２は、比較的低濃度（明るい色）の領域から、例えば紙粉のような淡い色のゴミを検出するのに適している。
【００２６】
次に、図５（ｂ）の破線で示すように、第２ゴミ検出回路８３に供給される第２の画像データにおいて、平均化画素群ｐ２の濃度は、周囲の濃度よりも低濃度側に大きく変化している。一方、実線で示すように、第１ゴミ検出回路８２に供給される第１の画像データにおいて、平均化画素群ｐ１の濃度も周囲の濃度よりも低濃度側に大きく変化しているが、その変化の度合いは、第２の画像データのそれと比べると小さい。
【００２７】
平均化画素群ｐ２が、周囲の濃度よりも低濃度のゴミ（例えば白色のゴミ）の影響を受けていた場合には、図５（ｂ）に示すように、第２の画像データに現れる濃度変化（破線）が、第１の画像データに現れる濃度変化（実線）よりも大きくなる。これは、ガンマ補正がなされた後の第２の画像データの方が、ガンマ補正がなされる前の第１の画像データよりも、高濃度域における入力濃度の変化に対して、出力濃度の変化が大きいためである。つまり、第２ゴミ検出回路８３によれば、上述したゴミ検出条件となる平均化画素による濃度差が閾値Ｔ２を超えやすく、高濃度域におけるノイズ画素の検出精度が高い。一方、第１ゴミ検出回路８２によれば、当該濃度差が閾値Ｔ１を超えにくく、高濃度域におけるノイズ画素の検出精度が低い。したがって、第２ゴミ検出回路８３は、比較的高濃度（暗い色）の領域からノイズ画素を検出するのに適している。
【００２８】
ただし、このようにして検出されるノイズ画素が連続する画素数を最大で２画素とする。その理由について説明すると、原稿上の画像には線分画像が含まれている場合があるが、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ものも存在する。このような非常に細い線分画像についてまでゴミの影響を受けていると誤判定することがないように、ゴミ判定回路８４は、ゴミ検出データ「１」の画素が主走査方向に２画素以内連続するときのみノイズ画素と判定し、ゴミ検出データ「１」の画素が主走査方向に３画素以上連続する場合にはノイズ画素とは判定しない。ただし、このノイズ画素の判定基準となる連続画素数として「２画素」という条件は一例に過ぎず、この連続画素数は、画像読取時の解像度や、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ることが望ましい。
【００２９】
そして、図３に示したゴミ判定回路８４は、第１ゴミ検出回路８２から出力される第１のゴミ検出データと、第２ゴミ検出回路８３から出力される第２のゴミ検出データとを用いて、ノイズ画素を判定する。具体的には、ゴミ判定回路８４は、第１ゴミ検出回路８２から出力される第１のゴミ検出データと、第２ゴミ検出回路８３から出力される第２のゴミ検出データとのいずれか一方が「１」である画素をノイズ画素と判定する。これは、上述したように、低濃度域のゴミについては、第２ゴミ検出回路８３によってゴミが検出されなくても、第１ゴミ検出回路８２によってゴミが検出される場合も起こり得るし、高濃度域のゴミについては、その逆の場合も起こりうるためである。
ゴミ判定回路８４においては、このような処理がＲ，Ｇ，Ｂの色単位で行われる。
【００３０】
さて、ノイズ除去回路９は、ゴミ検知回路８から出力される第１のゴミ検出データ及び前記第２のゴミ検出データによって表されるノイズ画素に基づいて濃度を補正してノイズ画素を原稿の読み取り画像から除去する。ここで、ノイズ除去回路９が行うノイズ除去処理の過程について、図６を参照しつつ説明する。図６はノイズ除去回路９によって行われるノイズを含む画素を除去するための処理の内容を示している。
【００３１】
ノイズ除去回路９は、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の各々を、注目ラインからの直前の３ラインに亙って一時記憶するための画像データバッファと、ゴミ検知回路８から出力される上述の３ラインに亙って各ゴミ検出データとを一時記憶するゴミ検出データバッファとを有している。図６では、図面が煩雑になるのを防ぐため、Ｒ色に対応した画像データバッファ９１Ａと、Ｂ色に対応した画像データバッファ９１Ｃの記憶内容のみが図示されており、Ｇ色に対応したものの図示を省略する。
【００３２】
ノイズ除去回路９は、ゴミ検知回路８によって検出されたノイズ画素の位置に基づいて、ノイズ除去処理の対象となる画素を決定する。具体的には、ノイズ除去回路９は、ゴミ検出データバッファから読み出した注目画素（例えば図４の画素ｋ）のゴミ検出データと、当該注目画素の直前の３ライン分の主走査ライン上での同一の位置にある画素（すなわち、副走査方向に連続する３列の主走査ラインにおける画素ｋ−Ｎ、ｋ−２Ｎおよびｋ−３Ｎ）のゴミ検出データのうち、いずれか１つが「１」であれば、注目ラインとその直前の３ラインにおいて、当該ノイズ画素と同じ位置にある画素のノイズ除去処理を行う。すなわち、ノイズ除去回路９は、注目ラインからノイズを含む画素が検知されると、その直前の３ラインの画素に遡ってノイズ除去処理を行うことになるし、直前の３ラインのいずれかの画素からノイズが検知されていれば、注目ラインにもノイズ画素が及んでいると判断してノイズ除去処理を行うのである。これは、ゴミ検知回路８が４ラインの画素データから求めた平均化画素データについてゴミ検知処理を行ったことに基づいている。すなわち、いずれかの画素からノイズが検出されていれば、これら４ラインの副走査方向にすじ状のノイズ画素が発生している可能性が比較的高いということである。
【００３３】
次に、ノイズ除去回路９が行うノイズ除去処理の方法について具体的に説明する。
実施形態では、ノイズ除去回路９は、ノイズ除去処理を行う画素に注目して、画素データＢ、Ｇ、Ｒについて、当該注目画素に置換するための画素を特定する。そして、その特定した画素を注目画素の位置に配置することで画素の置換を行う。例えば、ノイズ除去回路９が、Ｂ色に対応したゴミ検出データに基づき、例えば主走査方向にｉ番目、副走査方向にｊ番目の画素Ｂｉｊに対してノイズ除去処理を行うと判定したとする。この場合、ノイズ除去回路９は、画素Ｂｉｊの画素データをその周囲の適当なＢ色画素の画素データによって置換する。そのためには、置換に用いるのに適当な画素データを捜す必要があるので、ノイズ除去回路９は、この置換用の画素データを次のようにして求める。
【００３４】
まず、ノイズ除去回路９は、画素Ｂｉｊを当該画素を中心とした主走査方向に１７画素分の範囲で、副走査方向に３ライン分の範囲にある画素のうち、ノイズ画素および当該画素と隣接する主走査方向２画素ずつを除いた領域を「置換用画素選択対象領域」と定める。次に、ノイズ除去回路９は、画素Ｂｉｊの色とは異なった色に対応した画像データバッファ、例えば画像データバッファ９１Ａ内において、画素Ｂｉｊと同位置の画素Ｒｉｊを参照し、この画素と最も近い画素を、置換用画素選択対象領域と同一領域内のＲ色画素の中から選択する。次に、ノイズ除去回路９は、このようにして選択したＲ色画素と同一位置にあるＢ色画素の画素データを画像データバッファ９１Ｃから読み出し、この画素データにより画像データバッファ９１Ｃ内の画素Ｂｉｊの画素データを置き換える。
【００３５】
このような処理が、ノイズ除去回路９がノイズ除去処理を行うと判定した画素の全てについて行われることにより、画像データバッファ内の画像データからゴミに起因したノイズ画素が除去される。そして、このノイズ除去処理が行われた画像データが画像処理回路１０に送られる。
【００３６】
この処理において、注目画素と隣接する主走査方向２画素を置換画素選択対象領域から外しているのは、注目画素がノイズ画素である場合、当該注目画素に隣接している画素は、ノイズを含む画素と検知されていない場合でも、ノイズ画素の影響を若干は受けている可能性があるからである。また、注目画素がノイズ画素でない場合にも、ノイズ画素が近接しているためにノイズ除去処理の対象となっているから、同様にして隣接する画素を除外することが望ましい。
【００３７】
以上述べた実施形態によれば、本発明による画像読取装置は、ガンマ補正がなされる前後の画像データに対してノイズ画素を検出する処理を実行するから、読み取り位置におけるゴミを正確に検知して、周囲の画像領域の濃淡に関係なく精度良くゴミを検出することができる。
【００３８】
なお、本発明は種々の形態によって実施可能である。例えば、上述した実施形態を次のように変形してもよい。なお、各画像読取装置の構成のうち、図１に示した構成と同じものには同一の符号を付している。
【００３９】
上述した実施形態では、画像読取装置１００が平均化回路８０を有していたが、平均化回路を有さない構成としても良い。図７は、平均化回路を有さない画像読取装置１００ａの構成を示すブロック図の一例であり、図８は、その画像読取装置１００ａが備えるゴミ検知回路８ａの構成を示すブロック図の一例である。この場合、図７および図８に示したように、シェーディング補正回路６Ａ、出力遅延回路７Ｂ，７Ｃから出力される１ライン分の画素データ群がゴミ検知回路８ａの第１ゴミ検出回路８２に供給されると共に、ガンマ補正回路８１に供給される。そして、ガンマ補正回路８１よってガンマ補正がなされた画素データ群が第２ゴミ検出回路８３に供給される。そして、１ライン分の画素データごとに、第１ゴミ検出回路８２，第２ゴミ検出回路８３によってゴミ検出処理が行われ、更に後段の処理へと続くことになる。上述したように、平均化回路８０はすじ状のノイズ画素を精度良く検知するために設けられていた。よって、この平均化回路を有さない構成にすることによって、画素単位でノイズ画素であるか否かを判定することになるから、例えばノイズが検知された画素のみに対してノイズ除去処理を行うような場合には好適である。
【００４０】
さらに、上述した画像読取装置１００ａのゴミ検知回路８ａはガンマ補正回路８１を有していたが、画像読取装置が搭載された一般的なデジタル複写機やスキャナなどの画像形成装置や画像処理装置そのものがガンマ補正機能を有するから、上記実施形態および上記変形例の特徴となるゴミ検知回路の内部にはガンマ補正回路を備えなくてもよい。図９は、ゴミ検知回路の外部にガンマ補正回路１２が搭載された画像読取装置１００の構成を示すブロック図の一例である。なお、この場合のゴミ検知回路８ｂの構成については、図８に示したガンマ補正回路８１がゴミ検知回路８ａの外部に位置する場合と同様であるから、その図示を省略する。図９に示したように、シェーディング補正回路６Ａ，出力遅延回路７Ｂ，７Ｃから出力される１ライン分の画素データ群がゴミ検知回路８ｂの第１ゴミ検出回路８２に供給されると共に、ガンマ補正回路１２に供給される。一方、ガンマ補正回路１２に供給され、ガンマ補正がなされた画素データ群は、ゴミ検知回路８ｂの第２ゴミ検出回路８３に供給されると共に、ノイズ除去回路９に供給される。そして、ノイズ除去回路９に供給されるガンマ補正がなされた画素データ群に対してノイズ除去処理が行われ、更に後段の処理へと続くことになる。このようにすれば、ゴミ検知回路８ｂが、ゴミ検知を行うためのコントラストの補正手段としてのガンマ補正回路を有さなくても、搭載された装置のガンマ補正機能を用いてゴミ検出処理を行うことができる。
【００４１】
また、上述した実施形態では、原稿上の像に基づく画像データ（第１および第２の画像データ）からノイズ画像を検出するようにしていたが、さらに背景板を読み取って生成された画像データをも用いてもよい。
具体的には、原稿の搬送を行わず、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色に対応した読み取り位置に原稿がない状態において画像が読み取られ、その結果得られる第３の画像データがゴミ検知回路８に与えられる。そして、ゴミ検知回路８では、第３の画像データの平均化画素に基づいてゴミ検出データ（第３のゴミ検出データとする）が生成される。このとき、第３の画像データに基づくノイズ画素の検出には、ゴミ検知回路８の第１ゴミ検出回路８２で行ってもよいし、第２ゴミ検出回路８３で行ってもよい。
なお、第３のゴミ検出データにおいても、ノイズ画素のゴミ検出データを「１」とし、ノイズ画素でない画素のゴミ検出データを「０」とする。そして、ゴミ判定回路８４は、第１のゴミ検出データ又は第２のゴミ検出データのいずれか一方が「１」である画素が、第３のゴミ検出データも「１」となっているかどうかを判定する。そして、ゴミ判定回路８４は、第３のゴミ検出データも「１」となっている画素のうち、主走査方向に２画素以内で連続する画素をノイズ画素と判定するようにしてもよい。このようにすれば、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することができるため、ノイズ画素の検出の精度がさらに向上する。
【００４２】
また、上述した実施形態では、注目ライン上の或る画素と、副走査方向に連続する直前の３ラインの主走査ライン上で、同一の位置にある画素から平均化画素データを求め、この平均化画素データに基づいて注目ライン上のノイズ画素を検出していた。しかし、注目ラインと平均化画素データを求めるための主走査ラインとの位置関係や、その主走査ラインの数は、実施形態で説明した内容に限定されない。例えば、平均化画素データを求める際に、注目ラインと、その注目ラインの直後にある複数の主走査ラインを用いてもよいし、注目ラインと、その注目ラインの直前及び直後にある複数の主走査ラインを用いてもよい。また、平均化画素データを求める際の主走査ラインの数は、実施形態では注目ラインを含めて４ラインであったが、これを注目ラインを含めて３ライン以下としてもよいし、５ライン以上としてもよい。要するに、注目ラインと、その注目ラインから見て副走査方向に連続する複数の主走査ラインから平均化画素データを求め、その平均化画素データに基づいて、注目ライン上のノイズ画素を検出すればよい。
【００４３】
また、上述した実施形態では、注目ライン、もしくはその直前の３ラインのいずれかの画素からノイズ画素が検出された際には、ノイズ除去回路９はこれらの画素の全てについてノイズ除去処理を行っていたが、ノイズ除去処理を行う画素を、以下のような場合に限定してもよい。例えば、画像領域において、中央付近には比較的重要度の高い情報が含まれていることが多いが、端部においてはこのような頻度は比較的少ない。また、閲覧者が注視する度合いにおいても、中央付近に比べれば端部の頻度は少ない。よって、ノイズ画素の画素位置に基づいたノイズ除去条件を指定しておき、予め決められた画素位置で検出されたノイズ画素については当該ノイズ画素の濃度を補正し、その他のノイズ画素が残っていてもさほど問題とならない位置のノイズ画素に対してはノイズ除去処理を行わないようにしてもよい。
また、比較的目立ちやすいノイズ画素のみについてノイズ除去処理を行ってもよい。例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂを、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ＣＩＥＬＡＢ色空間へ変換して得られる画像データ明度Ｌ、色相ａ、彩度ｂを用いる。具体的には、ノイズ画素および周囲の画素のＣＩＥＬＡＢ色空間における座標値Ｌ，ａ，ｂが所定の値をとり、且つ、色差が閾値以上である場合には、ノイズ画素が目立ちやすいと判断してノイズ除去処理を行うようにしてもよい。よって、ＣＩＥＬＡＢ色空間の座標値および色差に基づいたノイズ除去条件を指定しておき、目立ちやすいと判断されるノイズ画素のみを除去するようにしてもよい。
このように、予め決められたノイズ除去条件を満たすノイズ画素のみの濃度を補正すれば、ノイズ除去回路９の画像データバッファやゴミ検出データバッファに必要なデータを格納してノイズ除去処理を行う過程を省略することができるため、ノイズ除去処理に要する時間を短縮することができる。
【００４４】
また、第１ゴミ検出回路８２および第２ゴミ検出回路８３が行うゴミ検出処理の方法は実施形態に記載の方法に限らず、いかなる方法であってもよい。例えば、第１ゴミ検出回路８２や第２ゴミ検出回路８３（以下では、ゴミ検出回路という）が低濃度域側のノイズ画素の検出を行うために、以下のような方法を用いてもよい。
ゴミ検出回路は、各画素の濃度を検出すると、図１０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の１６個の画素群Ｐｆ）の濃度の平均値ａ１を算出する。そして、算出された画素群Ｐｆの濃度平均値ａ１が、予め決められた閾値以上であれば、ゴミ検出回路は画素群Ｐｆの濃度平均値ａ１と、注目画素ｐ１の濃度ｚ１とを比較する。そして、ゴミ検出回路は、注目画素ｐ１の濃度ｚ１が画素群Ｐｆの濃度平均値ａ１から低濃度側に閾値ｓ１以上乖離している場合には、“低濃度側に濃度の段差がある”と判定する。なお、画素群Ｐｆの濃度平均値ａ１が、予め決められた閾値以上であるかを確認する理由は、著しく変化する画素群を抽出することができる程度の濃度であるか否かを確認するためである。
次に、ゴミ検出回路は、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の濃度の平均値ａ２を算出する。そして、ゴミ検出回路は、注目画素ｐ１の濃度ｚ１と、画素群Ｐｂの濃度平均値ａ２とを比較し、注目画素ｐ１の濃度ｚ１が画素群Ｐｂの濃度平均値ａ２から低濃度側に閾値ｓ２以上乖離している場合には、“高濃度側に濃度の段差がある”と判定する。ゴミ検出回路は、このように低濃度側及び高濃度側に段差があると判定された注目画素ｐ１を、ノイズ画素と判定する。さらに、ゴミ検出回路は、ノイズ画素と判定した注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２の濃度ｚ２を、画素群Ｐｆの濃度平均値ａ１及び画素群Ｐｂの濃度平均値ａ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２の濃度ｚ２が、画素群Ｐｆの濃度平均値ａ１から低濃度側に閾値ｓ１以上乖離し、且つ、画素群Ｐｆの濃度平均値ａ２から低濃度側に閾値ｓ２以上乖離している場合には、ゴミ検出回路は注目画素ｐ２もノイズ画素であると判定する。なお、注目画素ｐ２の濃度ｚ２がこれらの濃度条件を満たさない場合には、注目画素ｐ１のみがノイズ画素として判定されることになる。
このようにすれば、紙粉などの白色のゴミの影響を受けたノイズ画素をより正確に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態に係る画像読取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】同ゴミ検知回路の平均化回路が行う処理を説明する図である。
【図５】ゴミ検出回路によって１ライン分の画素群の濃度変化が検出される様子を説明する図である。
【図６】ノイズ除去回路が行う処理を説明する図である。
【図７】画像読取装置の構成を示すブロック図である。
【図８】ゴミ検知回路の構成を示すブロック図である。
【図９】画像読取装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】１ライン分の画素群の濃度変化に基づいて異常画素を判定する仕組みを説明する図である。
【図１１】ガンマ補正における入出力特性を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１…ＣＣＤ部、２…ＣＣＤ駆動回路、７Ｂ，７Ｃ…出力遅延回路、８，８ａ，８ｂ…ゴミ検知回路、９…ノイズ除去回路、１０…画像処理回路、８０…平均化回路、１２，８１…ガンマ補正回路、８２…第１ゴミ検出回路，８３…第２ゴミ検出回路、８４…ゴミ判定回路、１００，１００ａ，１００ｂ…画像読取装置。
【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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【図１１】
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