(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
対象物を撮像して得られた複数の画素で構成される画像データを取得する取得手段と、
前記画像データを複数の分割領域に分割するための分割サイズおよび分割前の前記画像データにおける分割位置の位相を設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した分割サイズおよび位相に従って前記画像データを分割し、得られた前記分割領域のそれぞれに含まれる画素で平均化処理を行って、平均値を求める平均化手段と、
前記設定手段によって設定された前記分割サイズに基づいて量子化閾値を決定する決定手段と、
前記平均化手段によって取得された前記平均値を前記決定手段が決定した前記量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて量子化値を取得する量子化手段と、
前記分割サイズおよび位相の少なくとも一方が互いに異なるようにして得られた前記量子化値を加算して加算画像データを生成する加算手段と、
前記加算画像データから特異部を抽出する抽出手段と、
を備え、
前記決定手段は、前記分割サイズが第１のサイズのときの前記量子化閾値が、前記第１のサイズよりも大きい第２のサイズのときの前記量子化閾値よりも大きくなるように、前記量子化閾値を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記加算画像データを表示した際に特異部として確認することが可能な最小の画素幅をＲ、前記設定手段が設定可能な前記分割サイズの最大値をＳｍａｘとしたとき、
Ｒ＝Ｓｍａｘ×２−１
であ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】
前記設定手段による設定、前記平均化手段による平均化処理、前記決定手段による決定、前記量子化手段による量子化処理、および前記加算手段による加算画像データの生成は、前記取得手段が取得した同一の画像データに対して、前記抽出手段が抽出すべき特異部の種類ごとに独立して行われ、
前記決定手段は、前記特異部の種類に応じて異なる値の前記量子化閾値を設定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４】
前記取得手段は、前記抽出手段が抽出すべき特異部の種類に応じて前記対象物を撮像する際の読み取り解像度を調整して前記特異部の種類ごとに前記画像データを取得し、
前記設定手段による設定、前記平均化手段による平均化処理、前記決定手段による決定、前記量子化手段による量子化処理、および前記加算手段による加算画像データの生成は、前記取得手段が取得した前記特異部の種類ごとの画像データに対して独立して行われ、
前記決定手段は、前記特異部の種類に応じて異なる値の前記量子化閾値を設定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】
前記対象物を撮像する手段を更に備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置であって、
対象物を撮像して得られた複数の画素で構成される画像データを取得する取得手段と、
前記画像データに対し所定のフィルタ処理を施すためのフィルタサイズおよびパラメータを設定する設定手段と、
前記設定手段が設定したフィルタサイズおよびフィルタのパラメータに従って前記画像データに前記所定のフィルタ処理を行って、処理値を求めるフィルタ処理手段と、
前記設定手段によって設定されたフィルタサイズに基づいて量子化閾値を決定する決定手段と、
前記フィルタ処理手段によって取得された前記処理値を前記決定手段が決定した前記量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて量子化値を取得する量子化手段と、
前記フィルタサイズおよびパラメータの少なくとも一方が互いに異なるようにして得られた前記量子化値を加算して加算画像データを生成する加算手段と、
前記加算画像データから特異部を抽出する抽出手段と、
を備え、
前記決定手段は、前記フィルタサイズが第１のサイズのときの前記量子化閾値が、前記第１のサイズよりも大きい第２のサイズのときの前記量子化閾値よりも大きくなるように、前記量子化閾値を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記所定のフィルタ処理はガウスフィルタを用いた処理であ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】
前記決定手段は、前記設定手段によって設定されたフィルタサイズに基づいて複数の前記量子化閾値を決定し、前記量子化手段は、前記処理値を前記複数の量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて３値以上の量子化値を取得することを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記対象物を撮像する手段を更に備えることを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記対象物はインクジェット記録装置で記録された画像であり、前記特異部は前記画像における不良箇所であることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理方法であって、
対象物を撮像して得られた複数の画素で構成される画像データを取得する取得工程と、
前記画像データを複数の分割領域に分割するための分割サイズおよび分割前の画像データにおける分割位置の位相を設定する設定工程と、
前記設定工程が設定した分割サイズおよび位相に従って前記画像データを分割し、得られた前記分割領域のそれぞれに含まれる画素で平均化処理を行って、平均値を求める平均化工程と、
前記設定工程によって設定された前記分割サイズに基づいて量子化閾値を決定する決定工程と、
前記平均化工程によって取得された前記平均値を前記決定工程が決定した前記量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて量子化値を取得する量子化工程と、
前記分割サイズおよび位相の少なくとも一方が互いに異なるようにして得られた前記量子化値を加算して加算画像データを生成する加算工程と、
前記加算画像データから特異部を抽出する抽出工程と、
を有し、
前記決定工程は、前記分割サイズが第１のサイズのときの前記量子化閾値が、前記第１のサイズよりも大きい第２のサイズのときの前記量子化閾値よりも大きくなるように、前記量子化閾値を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
前記加算画像データを表示した際に特異部として確認することが可能な最小の画素幅をＲ、前記設定工程が設定可能な前記分割サイズの最大値をＳｍａｘとしたとき、
Ｒ＝Ｓｍａｘ×２−１
であることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記設定工程による設定、前記平均化工程による平均化処理、前記決定工程による決定、前記量子化工程による量子化処理、および前記加算工程による加算画像データの生成は、前記取得工程が取得した同一の画像データに対して、前記抽出工程が抽出すべき特異部の種類ごとに独立して行われ、
前記決定工程は、前記特異部の種類に応じて異なる値の前記量子化閾値を設定することを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記取得工程は、前記抽出工程が抽出すべき特異部の種類に応じて前記対象物を撮像する際の読み取り解像度を調整して前記特異部の種類ごとに前記画像データを取得し、
前記設定工程による設定、前記平均化工程による平均化処理、前記決定工程による決定、前記量子化工程による量子化処理、および前記加算工程による加算画像データの生成は、前記取得工程が取得した前記特異部の種類ごとの画像データに対して独立して行われ、
前記決定工程は、前記特異部の種類に応じて異なる値の前記量子化閾値を設定することを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記対象物を撮像する工程を更に有することを特徴とする請求項１１から１４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
画像処理方法であって、
対象物を撮像して得られた複数の画素で構成される画像データを取得する取得工程と、
前記画像データに対し所定のフィルタ処理を施すためのフィルタサイズおよびパラメータを設定する設定工程と、
前記設定工程が設定したフィルタサイズおよびフィルタのパラメータに従って前記画像データに前記所定のフィルタ処理を行って、処理値を求めるフィルタ処理工程と、
前記設定工程によって設定されたフィルタサイズに基づいて量子化閾値を決定する決定工程と、
前記フィルタ処理工程によって取得された前記処理値を前記決定工程が決定した前記量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて量子化値を取得する量子化工程と、
前記フィルタサイズおよびパラメータの少なくとも一方が互いに異なるようにして得られた前記量子化値を加算して加算画像データを生成する加算工程と、
前記加算画像データから特異部を抽出する抽出工程と、
を有し、
前記決定工程は、前記フィルタサイズが第１のサイズのときの前記量子化閾値が、前記第１のサイズよりも大きい第２のサイズのときの前記量子化閾値よりも大きくなるように、前記量子化閾値を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
前記所定のフィルタ処理はガウスフィルタを用いた処理であることを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記決定工程は、前記設定工程によって設定されたフィルタサイズに基づいて複数の前記量子化閾値を決定し、前記量子化工程は、前記処理値を前記複数の量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて３値以上の量子化値を取得することを特徴とする請求項１６または１７に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記対象物を撮像する工程を更に有することを特徴とする請求項１６から１８のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記対象物はインクジェット記録装置で記録された画像であり、前記特異部は前記画像における不良箇所であることを特徴とする請求項１１ないし１９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
請求項１１ないし請求項２０のいずれか１項に記載の画像処理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】
本発明は検査対象物における特異部を抽出するための画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１や非特許文献１には、検査対象物における傷のような特異部を人の視覚メカニズムに準じて検出するためのアルゴリズムが開示されている。具体的には、検査対象物を撮像した後、得られた画像を所定サイズの分割領域に分割して個々の分割領域で平均化および量子化する。そして、このような処理を分割領域のサイズや位相を異ならせた複数の場合について行い、それらの量子化値を積算した結果から欠陥の有無やその位置を判断している。以下、特許文献１や非特許文献１に開示されているこのような処理を、本明細書では周辺視・固視微動処理と称す。
【０００３】
特許文献１や非特許文献１によれば、周辺視・固視微動処理によって抽出した特異部をさらに拡大したり着色したりした画像を表示することにより、その存在を強調（以下、ポップアップと呼ぶ）させる方法が開示されている。ポップアップ処理を行うことにより、対象物に付いた微小な傷であっても、検査員にその存在を気付かせることができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１８５８６２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「周辺視と固視微動に学ぶ「傷の気付き」アルゴリズム」  精密工学会誌  Vol.79, No.11.2013 p.1045-1049
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、周辺視・固視微動処理を採用する場合、画像内で特異部が強調される程度は、平均化処理における分割領域のサイズと、量子化処理に用いる閾値に依存する。詳しくは、分割領域のサイズを大きくするほど、また量子化閾値を小さくするほど、周辺視・固視微動処理後の画像において特異部は目立つようになる。
【０００７】
しかしながら一方で、分割領域を必要以上に大きくしたり、量子化閾値を必要以上に小さくしたりすると、特異部抽出への感度が高くなりすぎて、検出すべきでない微小なノイズもポップアップしてしまうおそれがある。このようなノイズは、検査対象物そのものに存在している場合もあれば、撮像時の誤差や信号ノイズによって発生する場合もある。そして、このような微小なノイズもポップアップしてしまうと、当該ポップアップされた領域を再確認する工程のために検査員の負担が増大し、結果として検査の効率を低減させてしまう。
【０００８】
本発明は上記問題点を解消するためになされたものである。よってその目的とするところは、周辺視・固視微動処理を採用しながらも、必要以上に小さな欠陥やノイズを抽出することなく、目的の特異部を効果的に検出することが可能な画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そのために本発明は、対象物を検査するための画像処理装置であって、前記対象物を撮像して、複数の画素で構成される画像データを取得する取得手段と、前記画像データを複数の分割領域に分割するための分割サイズおよび位相を設定する設定手段と、前記設定手段が設定した分割サイズおよび位相に従って前記画像データを分割し、得られた前記分割領域のそれぞれに含まれる画素で平均化処理を行って、平均値を求める平均化手段と、前記設定手段によって設定された前記分割サイズに基づいて量子化閾値を決定する決定手段と、前記平均化手段によって取得された前記平均値を前記決定手段が決定した前記量子化閾値と比較することによって、前記複数の画素のそれぞれについて量子化値を取得する量子化手段と、前記分割サイズおよび位相の少なくとも一方が互いに異なるようにして得られた前記量子化値を加算して加算画像データを生成する加算手段と、前記加算画像データから特異部を抽出する抽出手段と、を備え、前記決定手段は、前記分割サイズが大きいほど前記量子化閾値が小さくなるように、前記量子化閾値を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、必要以上に小さな欠陥やノイズを抽出することなく、目的の特異部を効果的に検出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】（ａ）〜（ｄ）は、画像処理装置１の形態例を示す図である。
【図２】制御の構成を説明するためのブロック図である。
【図３】インクジェット記録装置の概略構成図である。
【図４】記録素子の配列構成と読み取り素子の配列構成とを示す図である。
【図５】特異部検出処理の基本工程を説明するためのフローチャートである。
【図６】特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。
【図７】（ａ）および（ｂ）は、画像データの分割状態を説明するための図である。
【図８】加算処理を全位相について順番に行う過程を模式的に示した図である。
【図９】加算処理を全位相について順番に行う過程を模式的に示した図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、特異部検出処理の効果を説明するための図である。
【図１１】分割サイズと量子化閾値の関係を示す図である。
【図１２】白スジが含まれる輝度画素を示す図である。
【図１３】白スジ、インク抜けおよび表面傷が含まれる輝度画素を示す図である。
【図１４】特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。
【図１５】分割サイズと量子化閾値の関係を、特異部の種類ごとに示す図である。
【図１６】（ａ）および（ｂ）は、ガウスフィルタの一例を示す図である。
【図１７】第２の実施形態における特異部検出処理のフローチャートである。
【図１８】特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。
【図１９】フィルタサイズと量子化閾値の関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１（ａ）〜（ｄ）は、本発明に使用可能な画像処理装置１の形態例を示す図である。本発明の画像処理装置は、記録された画像の欠陥箇所をユーザが認識しやすくするためのポップアップ処理や装置自体が判別するための処理を、撮像された画像データに対し施すものであり、システムとしては様々な形態を取ることができる。
【００１３】
図１（ａ）は、画像処理装置１が読み取り部２を備えている形態を示す。例えば、インクジェット記録装置によって所定の画像が記録されたシートが、画像処理装置１内の読み取り部２の読取台に設置されて光学センサなどによって撮像され、その画像データを画像処理部３が処理する場合がこれに相当する。画像処理部３は、ＣＰＵやこれよりも高速な処理が可能な画像処理アクセラレータを備え、読み取り部２による読み取り動作を制御したり、受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行したりする。
【００１４】
図１（ｂ）は、読み取り部２を備えた読み取り装置２Ａに画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナにＰＣが接続されているようなシステムがこれに相当する。接続形式としては、ＵＳＢやＧｉｇＥ、ＣａｍｅｒａＬｉｎｋといった汎用的な接続方式で良い。読み取り部２が読み取った画像データはインターフェース４を介して画像処理部３に提供され、画像処理部３は受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行する。なお、この形態の場合、画像処理装置１は、記録部５を備えた記録装置５Ａに更に外部接続されていても良い。
【００１５】
図１（ｃ）は、画像処理装置１が読み取り部２および記録部５を備えている形態を示している。例えばスキャナ機能、プリンタ機能、および画像処理機能を兼ね備えた複合機がこれに相当する。画像処理部３は、記録部５における記録動作、読み取り部２における読み取り動作、および読み取り部２が読み取った画像に対する検査処理などの全てを制御する。
【００１６】
図１（ｄ）は、読み取り部２と記録部５とを備えた複合機６に画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナ機能とプリンタ機能とを兼ね備えた複合機にＰＣが接続されているようなシステムがこれに相当する。
【００１７】
本発明の画像処理装置１は図１（ａ）〜（ｄ）のいずれの形態も採ることができる。以下、図１（ｄ）の形態を採用した場合を例に、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１８】
（第１の実施形態）
図２は、図１（ｄ）の形態における制御の構成を説明するためのブロック図である。画像処理装置１はホストＰＣなどからなり、ＣＰＵ３０１は、ＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３０２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。例えばＣＰＵ３０１は、キーボード・マウスＩ／Ｆ  ３０５を介してユーザより受信したコマンドやＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従って複合機６が記録可能な画像データを生成し、これを複合機６に転送する。また、データ転送Ｉ／Ｆ  ３０４を介して複合機６から受信した画像データに対し、ＨＤＤに記憶されているプログラムに従って所定の処理を行い、その結果や様々な情報をディスプレイＩ／Ｆ  ３０６を介して不図示のディスプレイに表示する。
【００１９】
一方、複合機６において、ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３１２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。更に、複合機６は、高速な画像処理を行うための画像処理アクセラレータ３０９、読み取り部２を制御するためのスキャナコントローラ３０７、記録部５を制御するためのヘッドコントローラ３１４を備えている。
【００２０】
画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、上記パラメータとデータを読み込んだ後、上記データに対し所定の画像処理を実行する。但し、画像処理アクセラレータ３０９は必須な要素ではなく、同等の処理はＣＰＵ３１１で実行することができる。
【００２１】
ヘッドコントローラ３１４は、記録部５に備えられた記録ヘッド１００に記録データを供給するとともに、記録ヘッド１００の記録動作を制御する。ヘッドコントローラ３１４は、ＣＰＵ３１１が、記録ヘッド１００が記録可能な記録データと制御パラメータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、当該記録データに従って吐出動作を実行する。
【００２２】
スキャナコントローラ３０７は、読み取り部２に配列する個々の読み取り素子を制御しつつ、これらから得られるＲＧＢの輝度データをＣＰＵ３１１に出力する。ＣＰＵ３１１は、得られたＲＧＢの輝度データをデータ転送Ｉ／Ｆ３１０を介して画像処理装置１に転送する。画像処理装置１のデータ転送Ｉ／Ｆ  ３０４および複合機６のデータ転送Ｉ／Ｆ  ３１０における接続方式としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ等を用いることができる。
【００２３】
図３は、本実施形態の複合機６として使用可能なインクジェット記録装置（以下、単に記録装置とも言う）の概略構成図である。本実施形態の記録装置はフルラインタイプの記録装置であり、記録媒体や検査対象物となりうるシートＰの幅と同等の幅を有する記録ヘッド１００と読み取りヘッド１０７が並列配置されている。記録ヘッド１００は、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクをそれぞれ吐出する４列の記録素子列１０１〜１０４を備え、これら記録素子列１０１〜１０４はシートＰの搬送方向（Ｙ方向）に並列配置されている。記録素子列１０１〜１０４の更に下流には、読み取りヘッド１０７が配備されている。読み取りヘッド１０７には、記録された画像を読み取るための読み取り素子がＸ方向に複数配列されている。
【００２４】
記録処理や読み取り処理を行う際、シートＰは搬送ローラ１０５の回転に伴って図のＹ方向に所定の速度で搬送され、この搬送の最中、記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる。記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる位置のシートＰは、平板からなるプラテン１０６によって下方から支えされ、記録ヘッド１００や読み取りヘッド１０７からの距離と平滑性が維持されている。
【００２５】
図４は、記録ヘッド１００における記録素子の配列構成と読み取りヘッド１０７における読み取り素子の配列構成とを示す図である。記録ヘッド１００において、各インク色に対応する記録素子列１０１〜１０４の夫々は、複数の記録素子１０８が一定のピッチで配列される記録素子基板２０１の複数が、オーバーラップ領域Ｄを設けながらＸ方向に連続するようにＹ方向に交互に配置されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰに対し、個々の記録素子１０８が記録データに従って一定の周波数でインクを吐出することにより、シートＰには記録素子１０８の配列ピッチに相応する解像度の画像が記録される。
【００２６】
一方、読み取りヘッド１０７には、複数の読み取りセンサ１０９がＸ方向に所定のピッチで配列されている。さらに、図では示していないが、個々の読み取りセンサ１０９は、読み取り画素の最小単位となり得る読み取り素子がＸ方向に複数配列して構成されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰ上の画像を、個々の読み取りセンサ１０９の読み取り素子が所定の周波数で撮像することにより、シートＰに記録された画像全体を読み取り素子の配列ピッチで読み取ることが出来る。
【００２７】
以下、本実施形態における特異部検出処理について説明する。本実施形態の特異部検出処理は、既に記録された画像を撮像し、得られた画像データに対して欠陥のような特異部を抽出するために所定の画像処理を行うための処理である。画像を記録するのは、複合機６としてのインクジェット記録装置でなくても構わないが、以下では複合機６の記録ヘッド１００が記録した画像を読み取りヘッド１０７で読み取る場合について説明する。
【００２８】
図５は、本実施形態の画像処理装置１におけるＣＰＵ３０１が実行する特異部検出処理の基本工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１において読み取り解像度の設定を行う。解像度の設定は、対象とする欠陥の大きさを適切に読み取れるよう設定が行われる。欠陥部分を複数画素以上で、読み取り出来るような解像度が望ましい。
【００２９】
続くステップＳ２では、ステップＳ１で設定された読み取り解像度に従って、検査対象となる画像の読み取り動作を実行する。すなわち、スキャナコントローラ３０７を駆動させ、読み取りセンサ１０９に配列する複数の読み取り素子の出力信号を得、これらに基づいてステップＳ１で設定された読み取り解像度に相当する画像データを生成する。本実施形態において、画像データはＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の輝度信号とする。
【００３０】
ステップＳ３においてＣＰＵ３０１は、続くステップＳ４で実行する特異部検出アルゴリズムのために用いる分割サイズ、位相、量子化閾値を設定する。分割サイズと位相の定義については後に詳しく説明するが、ステップＳ３において、分割サイズと位相のそれぞれは少なくとも１種類以上が設定される。量子化閾値については、最大値と最小値の２種類が設定される。ステップＳ４では、ステップＳ３で設定した分割サイズ、位相、量子化閾値に基づいて、ステップＳ２で生成した画像データに対し特異部検出アルゴリズムを実行する。
【００３１】
図６は、ＣＰＵ３０１がステップＳ４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１１において、ステップＳ３で設定された複数の分割サイズの中から、１つの分割サイズを設定する。更に、ステップＳ１２では、ステップＳ３で設定された複数の位相の中から、１つの位相を設定する。そして、ステップＳ１３では、ステップＳ１１で設定された分割サイズとステップＳ１２で設定された位相に基づいて、ステップＳ２で取得した画像データを分割して平均化処理を行う。
【００３２】
図７（ａ）および（ｂ）は、分割サイズと位相に基づく画像データの分割状態を説明するための図である。図７（ａ）は分割サイズを２×２画素とした場合、同図（ｂ）は分割サイズを３×２画素とした場合を夫々示している。図７（ａ）のように分割サイズ１０００を２×２画素とした場合、画像データ領域１００１は２×２画素の単位で分割されるが、その分け方は１００２〜１００５の４通りが可能である。このように、位相とは指定された分割サイズの起点Ｏを示すものと考えることが出来る。図７（ｂ）のように分割サイズ１００６を３×２画素とした場合、画像データ領域１００１の分け方は１００７〜１０１２の６通りが可能であり、６種類の位相が存在することになる。
【００３３】
分割サイズが大きいほど設定可能な位相の数も増えるが、１つの分割サイズに対して全ての位相を必ずしも設定する必要はない。図５のステップＳ３では設定可能な位相のうち少なくとも一部の位相が設定されれば良く、図６のステップＳ１２では、ステップＳ３で設定された幾つかの位相のうちの１つが設定されれば良い。
【００３４】
図６に戻る。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で分割した分割領域の夫々について平均化処理を行う。具体的には、分割領域に含まれる複数の画素について、個々の画素が有する輝度データの平均値を求める。この際、個々の画素に対応する輝度データとしては、個々の画素が有するＲＧＢの輝度データをそのまま平均したものであっても良いし、ＲＧＢデータの夫々に所定の重み付け係数を掛けた後に加算した値であっても良い。更に、ＲＧＢのうちいずれか１色の輝度データをそのまま画素の輝度データとしても良い。
【００３５】
ステップＳ１４では、ステップＳ１１で設定した分割サイズに基づき、ステップＳ１５で実施する量子化処理で使用する量子化閾値を決定する。量子化閾値の決定方法については、後に詳しく説明する。
【００３６】
ステップＳ１５では、ステップＳ１４で決定した量子化閾値を用い、ステップＳ１３で算出した平均値を画素ごとに２値に量子化する。具体的には、ステップＳ１３で求めた平均値をステップＳ１４で決定した量子化閾値と比較し、平均値の方が大きい場合は量子化値を「１」に、そうでない場合は量子化値を「０」とする。これにより、各画素の量子化値が分割領域ごとに揃っている状態の量子化データが得られる。
【００３７】
ステップＳ１６では、ステップＳ１５で得られた量子化値を加算画像データに加算する。加算画像データとは、分割サイズと位相を様々に異ならせた場合の夫々で得られる量子化データを足し合わせた結果を示す画像データで、初期値は０である。ステップＳ１５で得られた量子化データが最初の分割サイズの最初の位相である場合、ステップＳ１６で得られる加算画像データはステップＳ１５で得られる量子化データと等しくなる。
【００３８】
続くステップＳ１７において、ＣＰＵ３０１は現在設定されている分割サイズに対する全ての位相についての処理が完了したか否かを判断する。未だ処理すべき位相が残っていると判断した場合、ステップＳ１２に戻り次の位相を設定する。一方、全ての位相について処理が完了したと判断した場合はステップＳ１８に進む。
【００３９】
図８および図９は、所定の分割サイズにおいて、ステップＳ１６の加算処理を全ての位相について順番に行う過程を模式的に示した図である。分割サイズを２×２画素にした場合、位相は４種類存在する。図８では、これら４種類の位相を順番に変えていく過程において、注目画素Ｐｘの加算処理のために周辺画素の輝度データが利用される回数を画素ごとに示している。一方、分割サイズを３×３画素にした場合、位相は９種類存在する。図９では、これら９種類の位相を順番に変えていく過程において、注目画素Ｐｘの加算処理のために周辺画素の輝度データが利用される回数を画素ごとに示している。
【００４０】
どちらの図においても、注目画素Ｐｘについては、自身が分割領域内に含まれる全ての位相について利用されるので加算回数は最も多く、加算結果への寄与も最も大きい。注目画素Ｐｘから離れる画素ほど加算回数は少なくなり、加算結果への寄与も少なくなる。すなわち、最終的には注目画素を中心にフィルタ処理が行われたような結果が得られる。
【００４１】
図６のフローチャートに戻る。ステップＳ１８において、画像処理装置１はステップＳ３で設定された全ての分割サイズについての処理が完了したか否かを判断する。未だ、処理すべき分割サイズが残っていると判断した場合、ステップＳ１１に戻り次の分割サイズを設定する。一方、全ての分割サイズについて処理が完了したと判断した場合はステップＳ１９に進む。
【００４２】
ステップＳ１９では、現在得られている加算画像データに基づいて、特異部の抽出処理を行う。抽出処理の方法は特に限定されるものではないが、周辺の輝度データと比較して信号値の変動が大きい箇所を特異部として抽出するなど、公知の判別処理を利用することが出来る。以上で本処理を終了する。
【００４３】
上記特異部検出アルゴリズムによって検出された特異部の情報はポップアップ表示され、検査員が判別するのに利用される。この際、検査員はポップアップされた画像に基づいて欠陥部であるか否かを確認し、欠陥部を補修したり不良品として排除したりすることが出来る。
【００４４】
図１０（ａ）〜（ｄ）は、本実施形態の特異部検出処理の効果を説明するための図である。図１０（ａ）は、特異部検出処理を行う前のオリジナル輝度画像を示し、同図（ｂ）〜（ｄ）は当該画像に対し特異部検出処理を行った後の加算画像データを示している。
【００４５】
図１０（ａ）では、検出すべき３つの特異部１１０１、１１０２、１１０３が含まれている例を示している。しかし、オリジナル輝度画像では３つの特異部１１０１、１１０２、１１０３は然程目立たず、このままでは検査官が気付かないおそれがある。
【００４６】
一方、図１０（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）のそれぞれは、分割サイズ、位相、量子化閾値Ｔｈを互いに異ならせた状態で、特異部検出処理を行った結果を示している。図１０（ｂ）は、分割サイズを２〜３４画素の範囲で変化させ、位相移動量ｄは１２画素以下で変化させ、量子化閾値Ｔｈは８０（／２５５）で固定した場合を示している。図１０（ｂ）では、３つの特異部がある程度強調されてはいるものの、その程度は小さく、検査員が容易に検出出来るほどに到ってはいない。
【００４７】
これに対し図１０（ｃ）は、分割サイズを２〜６６画素の範囲で変化させ、位相移動量ｄは１２画素以下で変化させ、量子化閾値Ｔｈは３２（／２５５）で固定した場合を示している。背景技術の項で説明したように、分割領域を大きく量子化閾値を小さくするほど、特異部は画像内で強調される。よって、図１０（ｂ）の設定よりも分割サイズを大きく量子化閾値Ｔｈを小さく設定した図１０（ｃ）の場合の方が、特異部は画像内で大きく目立っており、検査員も容易に検出できるようになる。しかしながら、図１０（ｃ）においては、抽出の必要がないノイズ１１１０まで強調されており、これも検査員の目に留まる。結果、検査員は当該ノイズ１１１０についての判断も行わなければならず、検査の効率が低下する。
【００４８】
ここで、画像内の特異部に対する分割サイズと量子化閾値の影響について説明する。ステップＳ１５の量子化処理では、量子化閾値Ｔｈが小さいほど個々の画素の輝度値は量子化閾値Ｔｈを超えやすく、量子化値が「１」（白）になりやすく、特異部は強調される。つまり、量子化閾値Ｔｈを小さくしすぎると特異部でなくても検査官の目に留まる箇所が増え、量子化閾値Ｔｈを大きくしすぎると特異部であっても検査官に気付かれない箇所が増える。このため、量子化閾値Ｔｈは、特異部の画素が平均化処理後に有すると考えられる輝度値に応じて、適切な値に設定されることが望まれる。
【００４９】
一方、ステップＳ１３の平均化処理では、図８および図９で説明したように、設定された分割領域内で輝度値が平均化される。このため、任意の画素に特異部が含まれていなくても同じ分割領域の他の画素に特異部が含まれていれば、その影響は上記任意の画素にも及ぶ。すなわち、分割サイズを大きくするほど特異部の影響は広範囲に広がり、画像内の特異部は拡大される。しかしその一方で、分割サイズを大きくするほど特異部と非特異部の輝度差は縮まり、特異部における平均化処理後の輝度値も低下する。すなわち、特異部抽出の感度が低下することが懸念される。
【００５０】
以上のことを鑑み、本発明者らは、特異部を高精度に抽出するためには、ステップＳ１５で使用する量子化閾値Ｔｈを、ステップＳ１３の平均化処理で設定される分割サイズに応じて調整することが有効と判断した。
【００５１】
図１１は、本実施形態における分割サイズと量子化閾値Ｔｈの関係を示す図である。ここで、分割サイズＳとは、分割領域を正方形とした場合の１辺の長さ（画素数）を示している。分割サイズＳと量子化閾値Ｔｈは図のような関係を有しており、分割サイズＳが大きくなるほど量子化閾値Ｔｈが小さくなるようになっている。図１１に示す関係に従って閾値量子化Ｔｈが設定されれば、分割サイズＳが大きく設定されても、特異部の抽出感度を落とすこと無く、これを安定して抽出することができる。
【００５２】
なお、量子化閾値の最大値Ｔｍａｘおよび最小値Ｔｍｉｎは図５のステップＳ３で既に設定されており、量子化閾値の最大値Ｔｍａｘは分割サイズの最小値Ｓｍｉｎに、量子化閾値の最小値Ｔｍｉｎは分割サイズの最大値Ｓｍａｘにそれぞれ対応づけられている。ステップＳ１４では、これら情報に基づいて図１１のような関数を求め、当該関数に従って個々の分割サイズから個々の量子化閾値Ｔｈを算出すれば良い。また、分割サイズＳと量子化閾値Ｔｈとを１対１で対応づけたテーブルを予め用意し、これを参照することによって分割サイズから量子化閾値Ｔｈを求めても良い。
【００５３】
図１０（ｄ）は、本実施形態の特異部抽出処理を行った後の加算画像データを示している。具体的には、分割サイズを２〜６６画素の範囲で変化させ、位相移動量ｄは１２画素以下で変化させ、量子化閾値Ｔｈは、図１１で説明した関係を有するように、分割サイズに合わせて８０〜１６の範囲で変化させた状態を示している。３つの特異部１１０１、１１０２、１１０３は、図１０（ｂ）に比べて十分に強調されており、検査官の目に留まり易くなっている。一方、図１０（ｃ）のように、抽出の必要がないノイズ１１１０が強調されることも無い。結果、必要以上に小さな欠陥やノイズを抽出することなく、目的の特異部を効果的に検出することが可能になる。
【００５４】
なお、以上では、ステップＳ１９の特異部抽出処理で抽出された情報はポップアップ表示するために利用する内容で説明したしたが、本発明はこのような形態に限定されるものではない。例えば、特異部として抽出された箇所に対し、自動で補修処理を行うなど様々な用途に利用することもできる。
【００５５】
以下、不吐出に起因する白スジのような画像内の不良箇所を特異部として抽出する場合の、分割サイズと量子化閾値の具体的な設定値ついて説明する。図１２は、不吐出が発生した場合のオリジナル輝度画像を示す図である。ここでは、白スジ１２４が含まれる分割領域について示している。不吐出の記録素子が発生した場合、画像にはＹ方向に延在する白スジ１２４が現れる。白スジ１２４のＸ方向の幅は記録ヘッドにおける記録素子の配列ピッチに相当し、凡そ４０〜５０μｍ程度である。この場合、プリントされた画像から白スジ１２４を目視で発見するのは難しく、本実施形態の特異部検出アルゴリズムが有効となる。
【００５６】
ここで、白スジ１２４のＸ方向の幅を４０〜５０μｍ、読み取りヘッド１０７におけるＸ方向の読み取り解像度を６００ｄｐｉとすると、撮像された輝度画像において白スジ１２４に相当する領域は、Ｘ方向に１〜２画素の幅を有する。視認距離を３００ｍｍとした場合、検査官の目に留まるためには、白スジ１２４に相当する領域は１〜２ｍｍ程度まで拡大されることが好ましく、この大きさ（画素幅Ｒ）は読み取り解像度６００ｄｐｉで換算すると２３〜４７画素に相当する。ここで、ステップＳ１３の平均化処理で用いられる分割サイズをＳとすると、再度図８および図９を参照するに、注目画素Ｐｘの情報は注目画素Ｐｘを中心とする（２Ｓ−１）画素領域に影響を及ぼす。つまり、注目画素Ｐｘの情報を２３〜４７画素に拡大するためには、上記式を逆算して、分割サイズＳはＳ＝１２〜２４画素に設定することが望ましい。
【００５７】
よって本例の場合、図５のステップＳ３では、最小値Ｓｍｉｎ＝１２、最大値Ｓｍａｘ＝２４とする複数の分割サイズを設定する。分割サイズの種類は特に限定されるものではないが、最小値Ｓｍｉｎと最大値Ｓｍａｘの間を均等に分布するような複数のサイズであることが好ましい。なお、上記設定値は、対象物の読み取り時のぼけなどに起因する輝度値の低減などを考慮し、さらにマージンを含めた大きさに変更しても良い。
【００５８】
一方、平均化処理後の量子化処理Ｓ１５で使用される量子化閾値としては、特異部を含む分割領域に存在する複数の画素の輝度平均値またはその近傍値とすることが好ましい。図１２を参照するに、Ｓ画素×Ｓ画素の分割領域には、白スジ１２４に含まれる画素と、含まれない画素が存在する。そして、白スジ１２４に含まれる画素の輝度値をｆ（ｎ）でその数をＡ、白スジ１２４に含まれない画素の輝度値をｇ（ｍ）でその数をＢとすると、当該分割領域の輝度平均値は、式１で表すことができる。
【００５９】
【数１】
0006732518.tif 000002
【００６０】
このように、量子化閾値として適切な輝度平均値は、分割サイズＳの関数として表すことができる。よって、式１の分子に相当する部分を白スジが生じている画像に基づいて予め求めておけば、図６のステップＳ１４では、分割サイズＳに適応する量子化閾値Ｔｈを、式１を用いて算出することができる。また、分割サイズＳと量子化閾値Ｔｈとを１対１で対応づけたテーブルを、上記式１に基づいて予め記憶しておけば、ステップＳ１４ではこれを参照することによって量子化閾値Ｔｈを設定することができる。なお、式１の分子については、対象物の読み取り時のぼけや輝度値のばらつきを考慮し、マージンを確保した値を設定するのが好ましい。
【００６１】
但し、分割サイズＳと量子化閾値Ｔｈとは必ずしも式１を満足していなくても良い。分割サイズが大きくなるに連れて量子化閾値Ｔｈが小さくなるような関係が成立すれば、式１の代わりに線形関係を有する近似式を用意することもできる。
【００６２】
（第２の実施形態）
本実施形態においても、図２〜４で説明した画像処理装置１を用い、図５の基本工程に従って特異部を検出する。但し本実施形態では、撮像した輝度画像より、特徴の異なる複数種類の特異点を抽出する方法について説明する。複数種類の特異点として、ここでは、上記白スジのほか、インク抜け、表面傷を例示する。
【００６３】
図１３（ａ）〜（ｃ）は、白スジ、インク抜け、および表面傷がそれぞれ生じた場合の輝度画像を示している。図１３（ａ）は白スジが発生した場合の輝度画像であり、これは既に説明した図１２と同等である。
【００６４】
図１３（ｂ）は、インク抜けが発生した場合の輝度画像である。インク抜けとは、記録媒体上にゴミなどが付着されたまま、付着物の上からインクが付与され、その後付着物が剥がれ落ちた場合に見られる現象である。付着物が付着していた領域のみが明度の高い領域となる。付着物として最も多いのは、シート製造時の裁断工程などで発生する紙粉であるが、そのサイズは様々である。本例においては、１００〜１５０μｍ程度のインク抜けを特異部として抽出するものとする。
【００６５】
図１３（ｃ）は、表面傷が発生した場合の輝度画像である。表面傷は、搬送中の記録媒体に部品の一部や搬送ローラに付着した微小なゴミなどが接触することにより、画像が傷つく現象であり、光沢紙などで問題となりやすい。表面傷についても、そのサイズは様々であるが、本例では１０〜２０μｍの表面傷を特異部として抽出するものとする。
【００６６】
本実施形態においても図５の基本工程に従って特異部を検出するが、以上のように特異部の大きさはその種類に応じて異なるため、本実施形態のステップＳ３では、分割サイズ、位相、および量子化閾値を特異部の種類に対応づけて、設定しておく。
【００６７】
図１４は、本実施形態のＣＰＵ３０１が、ステップＳ４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１８０において、抽出するべき特異部の種類を設定する。具体的には、白スジ、インク抜け、表面傷のうちのいずれかを設定する。
【００６８】
ステップＳ１８１において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１８０で設定された特異部の種類に対応づけて予め設定されている複数の分割サイズの中から、１つの分割サイズを設定する。更に、ステップＳ１８２では、同じく特異部の種類に対応づけて予め設定されている複数の位相の中から、１つの位相を設定する。そして、ステップＳ１８３では、ステップＳ１８１で設定された分割サイズとステップＳ１８２で設定された位相に基づいて、ステップＳ２で取得した画像データを分割して平均化処理を行う。
【００６９】
ステップＳ１８４において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１８０で設定した特異部の種類とステップＳ１８１で設定した分割サイズに基づいて、ステップＳ１８５の量子化処理で使用する量子化閾値Ｔｈを決定する。すなわち、本実施形態において、量子化処理で使用する量子化閾値の値は、分割サイズのみでなく特異部の種類によっても異なっている。本実施形態における分割サイズ、特異部の種類、および量子化閾値の関係については、後に詳しく説明する。
【００７０】
その後、ステップＳ１８５〜Ｓ１８８の処理は、図６のステップＳ１５〜Ｓ１８と同様である。ステップＳ１８９において、ＣＰＵ３０１は、全ての特異部の種類（すなわち白スジ、インク抜け、表面傷）についての処理が終了したか否かを判断する。まだ、終了していないと判断した場合、次の種類の特異部のためにステップＳ１８０に戻る。全ての特異部の種類について処理が終了したと判断した場合はステップＳ１９０に進み、特異部の抽出処理を行う。特異部の抽出処理については、基本的に第１の実施形態のステップＳ１９と同様である。異なる特異部の種類については、その種類ごとに処理後の画像を提示してもよいし、異なる種類ごとの画像を合成して表示しても良い。以上で本処理を終了する。
【００７１】
以下、再度図１３（ａ）〜（ｃ）を参照しながら、特異部の種類の夫々に適切な分割サイズおよび量子化閾値について説明する。ここでは、４０〜５０μｍの白スジ、１００〜１５０μｍ程のインク抜け、および１０〜２０μｍの表面傷を共通する読み取り動作で抽出するため、読み取りヘッド１０７の読み取り解像度を１２００ｄｐｉに設定する。この場合、輝度画像において白スジは２〜３画素、インク抜けは５〜７画素、表面傷は１〜２画素の大きさ（又は幅）で現れる。本実施形態ではこれらいずれについても、式１に従って分割サイズと量子化閾値Ｔｈの関係式を求めておく。
【００７２】
図１５は、このような分割サイズと量子化閾値Ｔｈの関係を、特異部の種類のそれぞれについて示す図である。第１の実施形態と同様、分割サイズが大きくなるほど量子化閾値は小さくなるが、その値は特異部の種類によって異なっている。具体的には、特異部領域に相当する画素数が最も多くなるインク抜けについて、その量子化閾値Ｔｈが最も高く設定される。そして、特異部領域に相当する画素数が最も少なくなる表面傷について、その量子化閾値Ｔｈが最も低く設定される。本実施形態では、このような分割サイズＳと量子化閾値Ｔｈの関係を保ちつつ、いずれの特異部も１〜２ｍｍ程度まで拡大されるように、特異部の種類ごとに分割サイズを設定すれば良い。
【００７３】
なお、以上では、１２００ｄｐｉの読み取り解像度で読み取った同一の画像に対し、特異部の種類それぞれについて特異部検出アルゴリズムを順番に行ったが、本実施形態はこのような形態に限定されるものではない。特異部の種類ごとに読み取り動作を行い、それぞれのために独立の輝度画像を用意することもできる。この場合、処理の迅速化のために、例えばインク抜けなどに対しては、白スジや表面傷よりも低い解像度で読み取り動作を行っても良い。無論この場合、適切な分割サイズの大きさも量子化閾値も、読み取り解像度に応じてその適正値が変化することになる。
【００７４】
以上説明したように本実施形態によれば、特徴の異なる複数の特異部が存在する場合であっても、それぞれに適した分割サイズと量子化閾値を設定することができる。結果、必要以上に小さな欠陥やノイズを抽出することなく、特徴の異なる複数種類の特異部を効果的に検出することができる。
【００７５】
（第３の実施形態）
上記実施形態では、図６や図１４のフローチャートで説明したように、分割サイズの複数の位相について平均値の加算結果を求めた。ところで、このような処理は、図８や図９を用いて説明したように、注目画素を中心にフィルタ処理を施したような結果が得られている。本実施形態ではこのような点を鑑み、等しい分割サイズについての複数の位相の加算処理を、ガウスフィルタを用いた重み付け係数の加算処理で置き換えるものとする。
【００７６】
図１６（ａ）および（ｂ）は、ガウスフィルタの一例を示す図である。図１６（ａ）は等方的なガウスフィルタであり、式（２）で表すことが出来る。
【００７７】
【数２】
0006732518.tif 000003
【００７８】
ここで、ｘおよびｙは注目画素からの画素数、σは標準偏差を示す。
【００７９】
このような等方的なガウスフィルタは、第１の実施形態において２×２や３×３のように正方形の分割サイズを用いる場合に相当する。一方、図１６（ｂ）は異方性を持たせたガウスフィルタであり、第１の実施形態において２×３のように長方形の分割サイズを用いる場合に相当する。このような異方性を持たせたガウスフィルタは、式（２）に対しｘｙの比率を偏らせることによって生成可能である。例えば、図１６（ｂ）は、式（２）のｘを  ｘ´＝ｘ／２で置き換えたものに相当する。本実施形態では、いずれのガウスフィルタを用いることも出来るが、以下では図１６（ａ）に示す等方的なガウスフィルタを例に説明を続ける。
【００８０】
図１６（ａ）のガウスフィルタは、注目画素を原点とし、−１５≦Ｘ≦１５および−１５≦Ｙ≦１５の範囲に位置する個々の画素の係数が示されている。このように−１５≦Ｘ≦１５および−１５≦Ｙ≦１５の範囲について係数を設定する形態は、第１の実施形態では分割サイズを１５×１５として図８や図９のような加算処理を行った状態に類似する。すなわち、ガウスフィルタのサイズ（直径）をＦ、第１実施形態における分割サイズをＶ×Ｖとすると、
Ｆ≒２Ｖ−１
と表すことが出来る。そして、このガウスフィルタサイズＦとともに標準偏差σを調整することにより、様々なサイズのガウスフィルタを用意することが出来る。本実施形態では、このように１つのガウスフィルタを用いて注目画素の輝度データにフィルタ処理を行い、更に量子化して得られた結果を、サイズの異なる複数のガウスフィルタについて求め、これらを加算する。これにより、第１の実施形態における加算結果と同等の加算結果に基づいて特異部検出処理を行うことができる。
【００８１】
本実施形態においても、画像処理装置１は図１で説明したような様々な形態を取ることができる。図１７は、本実施形態の画像処理装置１が実行する特異部検出処理の基本的なフローチャートである。本処理が開始されると、画像処理装置１は、ステップＳ１５１において読み取り解像度の設定を行い、続くステップＳ１５２にて検査対象の読み取り動作を実行する。上記ステップＳ１５１およびステップＳ１５２は、図５のステップＳ１およびステップＳ２と同等である。
【００８２】
ステップＳ１５３においてＣＰＵ３０１は、続くステップＳ１５４で実行する特異部検出アルゴリズムで用いるガウスフィルタのファイルパラメータを複数種類と、量子化閾値を設定する。ファイルパラメータとは、図１６（ａ）や（ｂ）で説明したようなガウス関数の方向性や、異なるフィルタサイズＦを指定するためのパラメータである。量子化閾値については、最大値と最小値の２種類が設定される。さらに、ステップＳ１５４では、ステップＳ１５３で設定したファイルパラメータに基づいて、ステップＳ１５２で生成した画像データに対し、所定の特異部検出アルゴリズムを実行する。
【００８３】
図１８は、ＣＰＵ３０１がステップＳ１５４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。ここで示す処理は、ステップＳ１５２で取得された画像の１つ１つの画素に対して行われる。
【００８４】
本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１６１において、ステップＳ１５３で設定された複数のファイルパラメータの中から、１つのファイルパラメータを設定する。更に、ステップＳ１６２では、ステップＳ１６１で設定したファイルパラメータに対応するパラメータσを設定する。パラメータσは、ガウス関数の標準偏差に相当するものであり、ファイルパラメータやフィルタサイズに対応づけて予めメモリに格納されているものとする。ステップＳ１６１およびＳ１６２によるファイルパラメータおよびパラメータσの設定により、ガウスフィルタの形状が決まる。
【００８５】
続くステップＳ１６３では、ステップＳ１６１およびＳ１６２で設定されたガウスフィルタを用いて、ステップＳ１５２で取得した画像データに対しフィルタ処理をかける。具体的には、注目画素とフィルタサイズＦに含まれる周辺画素が有する輝度データそれぞれに、ガウスフィルタが定める係数を乗算し更にこれらを合計した結果を、注目画素のフィルタ処理値Ａｖｅとして算出する。
【００８６】
ステップＳ１６４では、ステップＳ１６１で設定したフィルタサイズに基づき、本ステップ後のステップＳ１６５で実施される量子化処理で使用する量子化閾値を決定する。
【００８７】
図１９は、フィルタサイズＦと量子化閾値Ｔｈの関係を示す図である。第１の実施形態と同様、フィルタサイズＦが大きくなるほど、量子化閾値Ｔｈは小さくなっている。但し、本実施形態では４値の量子化処理を行うため、１つのフィルタサイズＦに対し３段階の量子化閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３が用意される。これら閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３の最大値と最小値は図１７のステップＳ１５３で既に設定されており、ステップＳ１６４では、これら情報に基づいて線形補間などを行い、個々の分割サイズに対応する量子化閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３を算出すれば良い。
【００８８】
ステップＳ１６５において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１６３で算出したフィルタ処理値ＡｖｅをＴｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３と比較し、画素ごとに４値に量子化する。具体的には、以下のように決定する。 
Ａｖｅ＞Ｔｈ３のとき、量子化値は「３」、
Ｔｈ３≧Ａｖｅ＞Ｔｈ２のとき、量子化値は「２」、
Ｔｈ２≧Ａｖｅ＞Ｔｈ１のとき、量子化値は「１」、
Ｔｈ１≧Ａｖｅのとき、量子化値は「０」
とする。このように、本実施形態では、複数の量子化閾値を用意することによって、３値以上の量子化処理を行う。
【００８９】
更にステップＳ１６６では、ステップＳ１６５で得られた量子化値を加算画像データに加算する。加算画像データとは、ファイルパラメータすなわちガウスフィルタの種類を様々に異ならせた場合の夫々で得られる量子化データを加算した結果を示す画像データである。ステップＳ１６４で得られた量子化データが最初のガウスフィルタの結果である場合、加算画像データはステップＳ１６４で得られる量子化データと等しくなる。
【００９０】
続くステップＳ１６７において、画像処理装置１はステップＳ１５３で設定した全てのファイルパラメータについての処理が完了したか否かを判断する。未だ、処理すべきファイルパラメータが残っていると判断した場合、ステップＳ１６１に戻り次のファイルパラメータを設定する。一方、全てのファイルパラメータについて処理が終了したと判断した場合はステップＳ１６７に進む。
【００９１】
ステップＳ１６７では、現在得られている加算画像データに基づいて、特異部抽出処理を行う。抽出方法は第１の実施形態と同様、特に限定されるものではない。以上で本処理を終了する。
【００９２】
以上説明した本実施形態においても、第１の実施形態と同様、必要以上に小さな欠陥やノイズを抽出することなく、目的の特異部を効果的に検出することが可能になる。
【００９３】
（その他の実施形態）
以上の実施形態では、複合機６で記録した画像を同じ複合機で読み取り処理する形態の一例として、図３で示したフルライン型のインクジェット記録装置を用いた。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに留まらない。印刷検査への適用としては、キャリッジに記録ヘッドを搭載した別のインクジェット方式などにも適用されることは言うまでもない。
【００９４】
更に本発明は、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】
【００９５】
１    画像処理装置
１００    分割領域
１０７    読み取り部
３０１    ＣＰＵ
【図１】
0006732518.tif 000004
【図２】
0006732518.tif 000005
【図３】
0006732518.tif 000006
【図４】
0006732518.tif 000007
【図５】
0006732518.tif 000008
【図６】
0006732518.tif 000009
【図７】
0006732518.tif 000010
【図８】
0006732518.tif 000011
【図９】
0006732518.tif 000012
【図１０】
0006732518.tif 000013
【図１１】
0006732518.tif 000014
【図１２】
0006732518.tif 000015
【図１３】
0006732518.tif 000016
【図１４】
0006732518.tif 000017
【図１５】
0006732518.tif 000018
【図１６】
0006732518.tif 000019
【図１７】
0006732518.tif 000020
【図１８】
0006732518.tif 000021
【図１９】
0006732518.tif 000022