(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元に配列する複数の画素信号で構成される画像データの中から特異点を抽出するための画像処理装置であって、
前記複数の画素信号のそれぞれに対し、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を複数並列して行った結果を、さらに合成して出力する確率共鳴処理手段と、
前記複数の画素信号のそれぞれにおける前記確率共鳴処理手段の出力信号値に基づいて、前記特異点を抽出する手段と
を有し、
前記確率共鳴処理手段は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素における前記２値化処理を、前記処理対象となる画素の画素信号および当該画素に対し所定の方向に隣接する画素の画素信号に基づいて行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記確率共鳴処理手段は、前記処理対象となる画素の画素信号に前記ノイズを付加した後、異なる２つの閾値を用いて３値化し、前記所定の方向に隣接する画素の前記３値化の結果に基づいて、前記処理対象となる画素の２値化処理を行う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２つの閾値は、抽出の対象となる前記特異点ごとに調整されることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所定の方向は、互いに異なる複数の方向を含んでいることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データは、複数の記録素子が配列して成る記録ヘッドによって記録された画像を撮像して得られるものであり、
前記所定の方向は、前記配列の方向と交差する方向を含んでいることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記確率共鳴処理手段は、前記２値化処理を、前記処理対象となる画素の画素信号と、当該画素に対し前記所定の方向に連続して隣接する複数の画素の画素信号に基づいて行うことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像を撮像することによって前記画像データを取得する手段を更に有することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像を記録する記録手段を更に有することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像はインクジェット記録装置で記録されることを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記ノイズはホワイトノイズであることを特徴とする請求項１ないし９いずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
２次元に配列する複数の画素信号で構成される画像データの中から特異点を抽出するための画像処理方法であって、
前記複数の画素信号のそれぞれに対し、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を複数並列して行った結果を、さらに合成して出力する確率共鳴処理工程と、
前記複数の画素信号のそれぞれにおける前記確率共鳴処理工程の出力信号値に基づいて、前記特異点を抽出する工程と
を有し、
前記確率共鳴処理工程は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素における前記２値化処理を、前記処理対象となる画素の画素信号および当該画素に対し所定の方向に隣接する画素の画素信号に基づいて行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
前記確率共鳴処理工程は、前記処理対象となる画素の画素信号に前記ノイズを付加した後、異なる２つの閾値を用いて３値化し、前記所定の方向に隣接する画素の前記３値化の結果に基づいて、前記処理対象となる画素の２値化処理を行う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２つの閾値は、抽出の対象となる前記特異点ごとに調整されることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記所定の方向は、互いに異なる複数の方向を含んでいることを特徴とする請求項１１ないし１３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記画像データは、複数の記録素子が配列して成る記録ヘッドによって記録された画像を撮像して得られるものであり、
前記所定の方向は、前記配列の方向と交差する方向を含んでいることを特徴とする請求項１１ないし１４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記確率共鳴処理工程は、前記２値化処理を、前記処理対象となる画素の画素信号と、当該画素に対し前記所定の方向に連続して隣接する複数の画素の画素信号に基づいて行うことを特徴とする請求項１１ないし１５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
画像を撮像することによって前記画像データを取得する工程を更に有することを特徴とする請求項１１ないし１６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記画像を記録する記録工程を更に有することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記画像はインクジェット記録装置で記録されることを特徴とする請求項１７または１８に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記ノイズはホワイトノイズ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】
本発明は検査対象画像に含まれる特異点を検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】
ノイズに埋もれている入力信号より検出対象信号を注出する場合、確率共鳴現象が有用される。確率共鳴現象とは、ノイズに埋もれている入力信号に対し、更にノイズを付加しその後非線形処理を行うことにより、検出対象信号を強調させる現象である。但し、このような確率共鳴現象において、検出結果の性能を表す評価値として用いる相関係数は、図１に示すように、付加するノイズの強度に応じて変化する。図１の場合、付加ノイズ強度３０で相関係数は最大になっている。すなわち、最大の検出精度を実現するのに最適なノイズ強度が存在するため、ノイズ強度のチューニングを行うことが望まれる。
【０００３】
非特許文献１には、図２に示すように、入力信号Ｉ（ｎ）を複数に分岐し、それぞれで異なるノイズを付加して非線形処理を施し、更にこれらの出力を合成することで、検出対象信号を安定した精度で検出する構成が開示されている。非特許文献１によれば、分岐の数を増やすほど相関係数は強度によらず安定し、図１のようなピークを持たなくなり、結果としてノイズ強度のチューニングを行う必要がなくなることが説明されている。また、特許文献１には、非特許文献１のように独立したノイズ発生源を用意せず、１つのノイズ発生源で発生させたノイズを複数の信号線で互いに遅延をかけながら付加することにより、非特許文献１と同様の効果を得る構成が開示されている。
【０００４】
近年では、以上のような確率共鳴現象を用いた検出対象信号の抽出を、製品検査などにも利用することがある。例えば、製造された製品を撮像し、得られた画像データに所定のノイズを付加して非線形処理を施すことにより、製品に存在する傷のような特異部を抽出することができる。そして、このような特異部抽出工程と、抽出された特異部をポップアップする工程と、ポップアップされた画像を検査者が確認し最終判断する工程を設ければ、検査者による目視判断のみの場合に比べて、検査時間を大幅に低減し検査精度を向上させることができる。さらに、このような特異部抽出機構は、生産現場における検査工程のみならず、製品そのものに搭載することもできる。具体例としては、パーソナルプリンタが印刷した画像を撮像し、不良な箇所が発生した場合にこれを自動で抽出する機能が挙げられる。
【０００５】
特許文献２には、読み取った画像データを反応拡散モデルにて非線形処理を行うことによって、エッジ検出や領域分割を好適に行う方法が開示されている。ここで、反応拡散モデルとは、個々の画素に対する画像処理の結果を、未処理の周辺画素に対する処理に反映させる処理を意味し、本明細書では以下ヒステリシス処理と称する。ヒステリシス処理を導入することにより、ノイズに埋もれた画像データの中から、連続する複数の画素に延在する特異部を効果的に抽出することができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−１３５２４４号公報
【特許文献２】特開２００８−９５４９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】J.J.Collins, Carson C.Chow and Thomas T.Imhoff, “Stochastic resonance without tuning”, NATURE, (UK), 20 July 1995, vol.376, p.236-238
【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、例えばインクジェット記録ヘッドの不吐出検知のように、抽出したい特異部（白スジ）の方向性が予めはっきりしている場合、特許文献２に開示されている等方的なヒステリシス処理を採用しても、十分な検出精度が得られない場合があった。
【０００９】
本発明は上記問題点を解決するために成されたものである。よってその目的とするところは、検査対象画像の中から所定の特異部を高精度且つ効率的に抽出することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そのために本発明は、２次元に配列する複数の画素信号で構成される画像データの中から特異点を抽出するための画像処理装置であって、前記複数の画素信号のそれぞれに対し、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を複数並列して行った結果を、さらに合成して出力する確率共鳴処理手段と、前記複数の画素信号のそれぞれにおける前記確率共鳴処理手段の出力信号値に基づいて、前記特異点を抽出する手段とを有し、前記確率共鳴処理手段は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素における前記２値化処理を、前記処理対象となる画素の画素信号および当該画素に対し所定の方向に隣接する画素の画素信号に基づいて行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、検査対象画像の中から、所定の特異部を高精度且つ効率的に抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】確率共鳴処理における付加ノイズ強度と相関係数の関係を示す図である。
【図２】非特許文献１に記載の確率共鳴処理を示す図である。
【図３】（ａ）〜（ｄ）は本発明に使用可能な画像処理装置の形態例を示す図である。
【図４】第１の実施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。
【図５】インクジェット記録装置の概略構成図である。
【図６】記録ヘッドの記録素子と読み取りヘッドの読み取り素子の配列構成図である。
【図７】（ａ）および（ｂ）は、吐出不良に伴う白スジを説明するための図である。
【図８】（ａ）および（ｂ）は、読み取った画像データの一例を示す図である。
【図９】（ａ）〜（ｃ）は、ヒステリシス処理の方向を示す図である。
【図１０】２段階の閾値と２値化処理の結果ｊ（ｎ，ｍ）を示す図である。
【図１１】第１の実施形態における特異部検出アルゴリズムのフローチャートである。
【図１２】第１の実施形態におけるヒストリシス処理のフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態におけるヒステリシス処理の方向を示す図である。
【図１４】第２の実施形態における特異部検出アルゴリズムのフローチャートである。
【図１５】（ａ）および（ｂ）は、第２の実施形態で使用する閾値を示す図である。
【図１６】（ａ）および（ｂ）は、シリアル型インクジェット記録装置の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図３（ａ）〜（ｄ）は、本発明の信号抽出処理装置として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、記録された画像内の白スジなど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。
【００１４】
図３（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。
【００１５】
図３（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。
【００１６】
図３（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。
【００１７】
図３（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。本発明の画像処理装置１は図３（ａ）〜（ｄ）のいずれの形態も採ることができるが、以下では図３（ｄ）の形態を採用した場合の画像検査装置を例に実施形態を説明する。
【００１８】
（第１の実施形態）
図４は、図３（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。信号抽出処理装置としての画像処理装置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。後述するような本実施形態の確率共鳴処理の対象となる画像データＩ（ｎ）は、データ転送Ｉ／Ｆ  ３０４を介して複合機６から受信する。
【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５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Ｙ方向に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６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。不吐出や吐出方向のずれなど、特定の記録素子１０８に何らかの不良が発生した場合、シートＰ上にはＹ方向に延在する白スジや黒スジが現れる。
【００２６】
図７（ａ）および（ｂ）は、本実施形態で特に特異部として抽出したい記録素子の吐出不良にともなう白スジを説明するための図である。ここでは、図６（ａ）で示した記録素子列１０１〜１０４のうちの１つにおいて、記録素子の配列状態と個々の記録素子がシートＰ上に記録したドットのレイアウトを示している。図７（ａ）は、いずれの記録素子にも吐出不良が発生していない状態、同図（ｂ）は、記録素子１０８に吐出不良が発生した状態を示している。ある１つの記録素子に吐出不良が生じた場合、図７（ｂ）に見るように、その記録素子が記録すべき領域にドットは配置されず、シートＰ上にはＹ方向に延びる白スジが現れる。本実施形態では、このような白スジを特異部として確実に抽出しようとするものである。
【００２７】
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。本実施形態の読み取り素子は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の多値輝度信号を読み取りデータとして出力する。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。
【００２８】
図８（ａ）および（ｂ）は、記録素子列が記録する画像データと、読み取りヘッド１０７が読み取った画像データの一例を示す図である。ここでは、記録素子の１つに吐出不良が存在した場合を示している。図８（ａ）のような一様な画像データに基づいて記録した場合であっても、１つの記録素子に吐出不良が生じると、シート上には図７（ｂ）で示したような白スジが発生する。さらに、このような画像を読み取りヘッド１０７を用いて読み取ると、画像データには様々なノイズが加わり、図８（ｂ）のようになる。本実施形態では、図８（ａ）のような画像データと同図（ｂ）のような読み取りデータを比較して、特異部としての白スジの発生位置を確実に抽出することを目的とする。
【００２９】
以下、本実施形態における特異部検出アルゴリズムについて具体的に説明する。本実施形態の特異部検出アルゴリズムは、既に記録された画像を読み取りヘッド１０７で読み取り、得られた画像データに対して白スジのような特異部を、確率共鳴処理を用いて高精度に検出するためのアルゴリズムである。本実施形態で採用するのは、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が記録した画像を同じ複合機の読み取りヘッド１０７で読み取る構成を前提に説明する。ここでまず、本実施形態で利用する非特許文献１の確率共鳴処理の概略を説明するために、再度図２を参照する。
【００３０】
入力信号Ｉ（ｎ）は、読み取りセンサ１０９によって読み取られた個々の画素に対応する輝度信号値であり、ｎは画素位置を示す。入力信号Ｉ（ｎ）はＭ個に分岐され、それぞれに対し異なるノイズＮ（ｎ，ｍ）×Ｋが付加される。ここで、ｍはＭ個の分岐路のうちの１つを指し示すパラメータであり、整数１〜Ｍのいずれかを示す。また、Ｎ（ｎ，ｍ）は画素位置ｎの分岐路ｍに対応する乱数であり、０〜１の値を有する。乱数Ｎ（ｎ，ｍ）に整数であるノイズ強度Ｋを積算した値Ｎ（ｎ，ｍ）×Ｋが、入力信号Ｉ（ｎ）に付加されることによって、ノイズ付加後の信号値ｉ（ｎ，ｍ）が算出される。  
ｉ（ｎ，ｍ）＝Ｉ（ｎ）＋Ｎ（ｎ，ｍ）×Ｋ        （式１）
【００３１】
その後、ノイズ付加後の信号値ｉ（ｎ，ｍ）を所定の閾値Ｔと比較することによって非線形処理（２値化処理）を行い、２値信号ｊ（ｎ，ｍ）を得る。  
ｉ（ｎ，ｍ）≧Ｔ  のとき  ｊ（ｎ，ｍ）＝１
ｉ（ｎ，ｍ）＜Ｔ  のとき  ｊ（ｎ，ｍ）＝０      （式２）
【００３２】
さらに、Ｍ個のｊ（ｎ，ｍ）を合成し平均処理を行ったものを、画素（ｎ）における確率共鳴後の出力信号値Ｊ（ｎ）とする。
【００３３】
【数１】
0006732525.tif 000002
(式３)
【００３４】
本実施形態においては、上述した非特許文献１の処理に対し、さらに個々の分岐路ｍにヒステリシス特性を持たせることを特徴とする。具体的には、同じ分岐路ｍにおいて、注目画素（ｎ）における２値化処理の結果ｊ（ｎ，ｍ）を、隣接する画素（ｎ−１）の２値化処理の結果ｊ（ｎ−１，ｍ）に依存させる。この際、注目画素（ｎ）に対し隣接画素（ｎ−１）が隣接する方向（すなわち、ヒステリシス処理の方向）は、様々に設定することができる。
【００３５】
図９（ａ）〜（ｃ）は、本実施形態の特異部検出アルゴリズムで採用可能なヒステリシス処理の方向を示す図である。読み取りヘッド１０７が読み取った画像データはＸＹ平面に２次元配列する画素信号（輝度信号）の集合体であり、各画素の位置は（ｘ，ｙ）で表すことができる。図９（ａ）は、Y方向にヒステリシス処理を行う場合を示している。すなわち、注目画素（ｎ）の座標を（ｘ，ｙ）とすると、画素（ｎ＋１）の座標は（ｘ，ｙ＋１）、画素（ｎ-１）の座標は（ｘ，ｙ-１）となる。但し、画素（ｎ）のＹ座標が最大値Ｍｙである場合、画素（ｎ＋１）の座標は（ｘ＋１，１）となる。
【００３６】
一方、図９（ｂ）は、X方向にヒステリシス処理を行う場合を示している。すなわち、注目画素（ｎ）の座標を（ｘ，ｙ）とすると、画素（ｎ＋１）の座標は（ｘ＋１，ｙ）、画素（ｎ-１）の座標は（ｘ−１，ｙ）となる。但し、画素（ｎ）のＸ座標が最大値Ｍｘである場合、画素（ｎ＋１）の座標は（１，ｙ＋１）となる。なお、どちらの場合も、最初に処理する画素（ｎ）の座標は（１，１）とする。
【００３７】
既に説明したように、本例ではＹ方向に延在する白スジを特異部として抽出することを目的としている。一般に、白スジが存在する画素位置の輝度信号の値は周囲に比べて大きく、２値化処理の結果は１になりやすい。しかし、輝度信号はノイズに埋もれているので、白スジの位置であっても全ての画素について２値化処理の結果が１になるとは限らない。このため、本実施形態では白スジが延在する方向に、すなわち図９（ａ）に示すような順番でヒステリシス処理を実行し、座標（ｘ，ｙ-１）の結果を座標（ｘ，ｙ）に反映させ、座標（ｘ，ｙ）の結果を座標（ｘ，ｙ＋１）に反映させるようにする。
【００３８】
図１０は、閾値Ｔのために本実施形態で用意する２段階の値ｔ１、ｔ２と２値化処理の結果ｊ（ｎ，ｍ）を示す図である。２つの閾値はｔ１＜ｔ２の関係にある。本実施形態では、個々の画素の信号値ｉ（ｎ，ｍ）をこれら２段階の閾値ｔ１およびｔ２と比較して、まず３値化処理を行い、ｊ´（ｎ，ｍ）を得る。具体的には、下記（式４）を用いる。 
ｉ（ｎ，ｍ）≧ｔ２  のとき        ｊ´（ｎ，ｍ）＝１
ｔ１≦ｉ（ｎ，ｍ）＜ｔ２  のとき  ｊ´（ｎ，ｍ）＝Ｐ      （式４）
ｉ（ｎ，ｍ）＜ｔ１  のとき        ｊ´（ｎ，ｍ）＝０
【００３９】
そして、ｊ´（ｎ，ｍ）＝０またはｊ´（ｎ，ｍ）＝１となっている画素については、３値化値をそのまま２値化値とする。  
ｊ（ｎ，ｍ）＝ｊ´（ｎ，ｍ）  （式５）
【００４０】
一方、ｊ´（ｎ，ｍ）＝Ｐとなっている画素（ｎ）、すなわちｔ１≦ｉ（ｎ，ｍ）＜ｔ２の画素（ｎ）については、隣接画素（ｎ−１）の３値化処理の結果ｊ´（ｎ−１，ｍ）に従って２値化処理を行う。具体的には、下記（式６）のようにする。  
ｊ´（ｎ−１，ｍ）＝０  のとき        ｊ（ｎ，ｍ）＝０
ｊ´（ｎ−１，ｍ）＝Ｐ  のとき        ｊ（ｎ，ｍ）＝０    （式６）
ｊ´（ｎ−１，ｍ）＝１  のとき        ｊ（ｎ，ｍ）＝１
【００４１】
すなわち、本実施形態では、非特許文献１における（式２）の代わりに上記（式４）〜（式６）を用いることによって、２値化処理を行う。このようにすれば、３値化処理の結果が１である画素（輝度が十分高い画素）にＹ方向に隣接する画素では、２値化処理の結果が１になりやすくなる。そして、同じ記録素子でドットが記録されるＹ方向に連続する画素に対してのみ上記３値化処理の影響が及び、異なる記録素子でドットが記録されるＸ方向に隣接する画素については処理の影響は及ばないようにすることができる。結果、同じ記録素子の吐出不良に伴うＹ方向に延在する白スジを確実に抽出することが可能となる。
【００４２】
以上では、記録素子の吐出不良に伴う白スジを抽出することを目的としているため、図９（ａ）のような方向でヒストリシス処理を行ったが、本実施形態はこのような形態に限定されるものでは無い。例えば搬送ローラ１０５の偏芯や搬送モータの駆動ムラが原因でＸ方向に延在する白スジが現れるような場合には、図９（ｂ）に示す方向でヒステリシス処理を実行することが好ましい。このようにすれば、３値化処理の結果が１になった画素にＸ方向に隣接する画素について、２値化処理の結果が１になりやすくなる。つまり、Ｘ方向に延在する白スジをより積極的に抽出することが可能となる。
【００４３】
図１１は、本実施形態のＣＰＵ３０１が実行する特異部検出アルゴリズム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において記録部５に検査用パターンを記録させる。具体的には、複合機６のＣＰＵ３１１にアクセスし、シートＰを装置内に給紙させる。そして、ヘッドコントローラ３１４を介し、不吐検出の検査用パターンを記録ヘッド１００に記録させる。
【００４４】
続くステップＳ２では、ステップＳ１で記録した検査用パターンを、読み取り部２に読み取らせる。すなわち、スキャナコントローラ３０７を駆動し、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、画素位置（ｘ、ｙ）に対応づけて多値のＲＧＢデータとしてＲＡＭ３１２に格納する。
【００４５】
ステップＳ３においてＣＰＵ３０１は、パラメータｎおよびｍを初期化する（ｎ＝１、ｍ＝１）。ここで、ｎはＸＹ座標に配列する画素位置を示し、その値はヒステリシス処理の方向によって変わる。一方、ｍは図２に示す複数並列するＭ個の分岐路のうちの１つを指し示す。
【００４６】
ステップＳ４では、ヒステリシス処理の方向を設定し、設定した方向に対応する閾値ｔ１、ｔ２を取得する。吐出不良に伴う白スジを抽出する場合、図９（ａ）の方向が設定される。図９（ａ）の場合、最初の処理対象となるｎ＝１（初期値）は座標（ｘ、ｙ）＝（１，１）の画素に相当し、２番目の処理対象となる画素（ｎ＝２）の座標は（ｘ、ｙ）＝（１，２）である。そして、ＸＹ座標におけるＹ方向の最大値をＭｙとすると、ｎ＝（ｐ・Ｍｙ＋ｑ）番目の処理対象となる画素の座標は（ｐ，ｑ）である。このように、ステップＳ４で設定されたヒステリシス処理の方向に従って、パラメータｎが指し示す画素位置が決まる。
【００４７】
ステップＳ５においてＣＰＵ３０１はステップＳ２で得られたＲＧＢデータより、式７を用いて処理対象となる画素（ｎ）の検査対象信号Ｉ（ｎ）を算出する。  
Ｉ（ｎ）＝Ｒ（ｎ）×０．３＋Ｇ（ｎ）×０．６＋Ｂ（ｎ）×０．１  （式７）
【００４８】
ここで、Ｒ（ｎ）、Ｇ（ｎ）、Ｂ（ｎ）は画素（ｎ）に対応するＲＧＢ信号値のそれぞれを示す。読み取ったＲＧＢデータのビット数が８ビットであれば、Ｉ（ｎ）は０〜２５５の範囲を有し、１６ビットであれば０〜６５５３５範囲を有する。以下では８ビット（０〜２５５）で読み取った場合を例に説明する。なお、信号値ＲＧＢのそれぞれに積算されている重み付け係数（０．３、０．６、０．１）は一例であり、抽出したい特異点の特徴や、テストパターンの記録に使用するインク色、シートの色などに応じて適宜調整することが好ましい。
【００４９】
ステップＳ６において、ＣＰＵ３０１は、上述した（式１）に従ってノイズ付加後の信号値ｉ（ｎ，ｍ）を算出する。すなわち（ｎ，ｍ）に固有の乱数Ｎ（ｎ，ｍ）を生成し、これに予め定められた強度Ｋを積算し、ステップＳ５で得られた検査対象信号Ｉ（ｎ）に加算する。  
ｉ（ｎ，ｍ）＝Ｉ（ｎ）＋Ｎ（ｎ，ｍ）×Ｋ        （式１）
なお、本実施形態において、乱数Ｎ（ｎ，ｍ）は、０〜１の範囲がほぼ均等に発生されるホワイトノイズとする。
【００５０】
ステップＳ７において、ＣＰＵ３０１は、本実施形態の特徴的なヒストリシス処理を実行し、０または１の値を有する２値化データｊ（ｎ，ｍ）を得る。
【００５１】
図１２は、図１１のステップＳ７で実行する本実施形態の特徴的なヒストリシス処理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Ｓ２１において、ステップＳ４で取得した閾値ｔ１、ｔ２と、ステップＳ６で算出された信号値ｉ（ｎ，ｍ）を比較して（式４）に従った３値化処理を行う。この結果、１、０、Ｐのいずれかの値を有する３値化データｊ´（ｎ，ｍ）が得られる。
【００５２】
続くステップＳ２２では、３値化データがｊ´（ｎ，ｍ）＝Ｐを満たしているか否かを判断する。ｊ´（ｎ，ｍ）≠Ｐの場合、ステップＳ２５に進み、（式５）に従って、現在のｊ´（ｎ，ｍ）を、そのまま２値化の結果ｊ（ｎ，ｍ）とする。一方、ｊ´（ｎ，ｍ）＝Ｐの場合は、ステップＳ２３に進む。
【００５３】
ステップＳ２３では、注目画素（ｎ）のＹ座標が１であるか否かを判断する。注目画素（ｎ）のＹ座標が１である場合、注目画素（ｎ）と画素（ｎ−１）とは、異なる記録素子に対応する。よって、注目画素（ｎ）に対する２値化処理のために、画素（ｎ−１）の３値化処理の結果を影響させる必要は無い。このため、ステップＳ２７に進み、ｊ（ｎ，ｍ）＝０とする。
【００５４】
一方、ステップＳ２３で注目画素（ｎ）のＹ座標が１ではないと判断した場合、ステップＳ２４に進み、画素（ｎ−１）の３値化処理の結果ｊ´（ｎ−１，ｍ）を確認する。そして、ｊ´（ｎ−１，ｍ）≠１の場合は、ステップＳ２７に進みｊ（ｎ，ｍ）＝０とする。ｊ´（ｎ−１，ｍ）＝１の場合は、ステップＳ２６に進みｊ（ｎ，ｍ）＝１とする。以上で本処理を終了する。
【００５５】
図１１に戻る。上記ヒストリシス処理によって２値化データｊ（ｎ，ｍ）が得られると、ＣＰＵ３０１はステップＳ８に進み、ｍ＝Ｍであるか否かを判断する。ｍ＜Ｍの場合、ステップＳ９にてパラメータｍをインクリメントし、未だ確率共鳴処理が行われていない分岐路のためにステップＳ６に戻る。一方、ｍ＝Ｍの場合、Ｍ個全ての分岐路についてｊ（ｎ，ｍ）が得られたことになる。よって、ステップＳ１０に進み、（式３）に従って確率共鳴後の信号値Ｊ（ｎ）を取得する。
【００５６】
続くステップＳ１１では、パラメータｎが最大値に達したか否かを判断する。ｎが最大値に達していない場合、ステップＳ１２にてパラメータｎをインクリメントし、パラメータｍを初期値に戻す。そして、次の画素（ｎ）のための確率共鳴処理を行うためにステップＳ５に戻る。一方、ステップＳ１１で、ｎが最大値に達している、すなわちＸＹ座標に配列する全ての画素について確率共鳴処理が終了したと判断した場合はステップＳ１３に進む。
【００５７】
ステップＳ１３では、ステップＳ１０で得られた確率共鳴データＪ（ｎ）に基づいて、判定処理を行い、特異部を抽出する。ステップＳ１３で行う判定処理の方法は特に限定されるものではない。例えば、確率共鳴データＪ（ｎ）を予め用意した判定閾値Ｄと比較して、判定閾値Ｄを超えているＪ（ｎ）を白スジが存在する位置として抽出しても良い。また、ＸＹ座標に配列する全ての画素についてのＪ（ｎ）の平均値を求め、この平均値よりも極端に大きなＪ（ｎ）を有する箇所を白スジが存在する位置として抽出しても良い。以上で本処理を終了する。
【００５８】
以上説明した本実施形態によれば、確率共鳴処理における処理対象となる画素の２値化処理を、処理対象となる画素の画素信号の他、当該画素に対し白スジが延在する方向に隣接する画素の画素信号に基づいて行う。これにより、検査対象画像の中から上記特異部を高精度且つ効率的に抽出することが可能となる。
【００５９】
（変形例）
以上説明したヒステリシス処理では、図９（ａ）および（ｂ）に示すように、注目画素９０１の２値化処理を、１つの隣接画素９０３の３値化処理の結果に基づいて行った。しかし、例えば図９（ｃ）に示すように、注目画素９０１の２値化処理を、連続する複数の隣接画素９０３、９０４の３値化処理の結果に基づくようにしても良い。例えば、連続する２つの隣接画素の結果がいずれも１である場合のみ、ｊ（ｎ，ｍ）＝１とし、他の場合はｊ（ｎ，ｍ）＝０としても良い。また、連続するＬ個の隣接画素のうち、３値化処理の結果が１である画素が最も多い場合のみ、ｊ（ｎ，ｍ）＝１としても良い。
【００６０】
また、図１１および図１２で説明したフローチャートでは、ノイズの付加→３値化処理→２値化処理で構成される確率共鳴処理を、ヒストリシス処理の方向に応じて１つずつの画素について順番に行うものとした。しかしながら、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。全ての画素について（式４）に基づく３値化処理を行った後、全ての画素について、（式５）および（式６）に基づいて２値化処理を行うこともできる。この際、（式６）においては、処理の順番（ｎ）とは関係なく、設定されたヒステリシス処理の方向に隣接する１つ以上の画素の３値化の結果が参照されれば良い。具体的には、例えばＹ方向のヒステリシス処理を行う場合、画素（ｘ，ｙ）を中心としたＹ方向に配列する複数の画素（ｘ，ｙ±ｒ）の３値化の結果を参照して、画素（ｘ，ｙ）の２値化処理を行えば良い。
【００６１】
いずれにしても、特異部が延在する方向に存在する少なくとも１つの画素の３値化処理の結果に基づいて、注目画素の２値化処理が行われれば、読み取りデータに多少のノイズが付加されていても、白スジのような特異部を効果的に抽出することが可能となる。
【００６２】
（第２の実施形態）
本実施形態においても、第１の実施形態と同様に図４〜図６で説明した画像処理システムを使用する。第１の実施形態では、記録素子の吐出不良に伴うスジや、搬送ローラの偏芯に伴うスジなど、画像内で延在する方向が予め明確な特異部を抽出する場合について説明した。しかしながら、検査の対象となる画像においては異なる要因のスジが交差する方向に現れる場合もある。本実施形態では、このような場合でも、これら特異部を好適に抽出可能な構成について説明する。
【００６３】
図１３は、本実施形態の特異部検出アルゴリズムにおけるヒステリシス処理の方向を示す図である。本実施形態では、Ｘ方向についてのヒステリシス処理もＹ方向についてのヒステリシス処理も行う。すなわち、任意の画素（ｘ，ｙ）における２値化処理の結果ｊ（ｘ，ｙ）は、Ｘ方向に隣接する画素（ｘ＋１，ｙ）にもＹ方向に隣接する画素（ｘ，ｙ＋１）にも影響を与えるものとする。
【００６４】
図１４は、本実施形態のＣＰＵ３０１が実行する特異部検出アルゴリズムの基本工程を説明するためのフローチャートである。以下、第１の実施形態で説明した図１１のフローチャートと異なる工程のみ説明する。
【００６５】
ステップＳ４０において、ＣＰＵ３０１は、Ｘ方向のヒストリシス処理のための閾値ｔｘ１、ｔｘ２と、Ｙ方向のヒストリシス処理のための閾値ｔｙ１、ｔｙ２を読み込む。
【００６６】
ステップＳ７０において、ＣＰＵ３０１は、Ｘ方向のヒストリシス処理を行い、２値化データｊｘ（ｎ，ｍ）を得る。基本的な内容は図１２で説明したヒストリシス処理と同様である。すなわち、閾値ｔｘ１、ｔｘ２を用いて３値化処理を行いｊｘ´（ｎ，ｍ）を得る。そして、ｊｘ´（ｎ，ｍ）＝Ｐである画素については、更に−Ｘ方向に隣接する画素の３値化処理の結果に基づいて２値化処理を行い、ｊｘ（ｎ，ｍ）を得る。
【００６７】
ステップＳ７１では、Ｙ方向のヒストリシス処理を行い、２値化データｊｙ（ｎ，ｍ）を得る。すなわち、閾値ｔｙ１、ｔｙ２を用いて３値化処理を行いｊｙ´（ｎ，ｍ）を得る。そして、ｊｙ´（ｎ，ｍ）＝Ｐである画素については、更に−Ｙ方向に隣接する画素の３値化処理の結果に基づいて、２値過処理を行い、ｊｙ（ｎ，ｍ）を得る。
【００６８】
ステップＳ７２では、ステップＳ７０で得られた２値データｊｘ（ｎ，ｍ）とステップＳ７１で得られた２値データｊｙ（ｎ，ｍ）とを比較し、最終的な２値データｊ（ｎ，ｍ）を決定する。ｊ（ｎ，ｍ）の決定方法は特に限定されるものでは無いが、例えば以下に従って決定しても良い。  
ｊｘ（ｎ，ｍ）＝０  および  ｊｙ（ｎ，ｍ）＝０  のとき  ｊ（ｎ，ｍ）＝０
ｊｘ（ｎ，ｍ）＝０  および  ｊｙ（ｎ，ｍ）＝１  のとき  ｊ（ｎ，ｍ）＝１
ｊｘ（ｎ，ｍ）＝１  および  ｊｙ（ｎ，ｍ）＝０  のとき  ｊ（ｎ，ｍ）＝１
ｊｘ（ｎ，ｍ）＝１  および  ｊｙ（ｎ，ｍ）＝１  のとき  ｊ（ｎ，ｍ）＝１
【００６９】
以上のような処理によって２値化データｊ（ｎ，ｍ）が得られると、この後は第１の実施形態と同様に、ステップＳ８以降の処理を行えば良い。
【００７０】
ところで、ステップＳ４０でＸ方向のヒストリシス処理のための閾値ｔｘ１、ｔｘ２と、Ｙ方向のヒストリシス処理のための閾値ｔｙ１、ｔｙ２とは、互いに異なる値とすることが出来る。
【００７１】
図１５（ａ）および（ｂ）は、これら閾値の一例を示す図である。図１５（ａ）はＸ方向のヒストリシス処理のための閾値ｔｘ１、ｔｘ２を、図１４（ｂ）はＹ方向のヒストリシス処理のための閾値ｔｙ１、ｔｙ２をそれぞれ示している。ここでは、大きい方の閾値は互いに等しい（ｔｘ２＝ｔｙ２）が、小さい方の閾値は互いに異なっている（ｔｘ１＞ｔｙ１）。この場合、Ｙ方向のヒステリシス処理においてｊｙ´（ｎ，ｍ）＝Ｐとなる画素の数は、Ｘ方向のヒステリシス処理においてｊｘ´（ｎ，ｍ）＝Ｐとなる画素の数よりも多くなる。結果、Ｙ方向に延在する白スジの方が、Ｘ方向に延在する白スジよりも、感度の高い状態で抽出されることになる。但し、本実施形態はこのような閾値の大小関係に限定されるものではない。例えば、ｔ２ｘやｔ２ｙを更に高い値に設定することによってより明確な白スジしか抽出しないようにすることも出来るし、Ｘ方向の白スジの方がＹ方向の白スジよりも明らかに輝度が高い場合には、ｔｘ２＞ｔｘ１＞ｔｙ２＞ｔｙ１とすることも出来る。すなわち、複数の閾値は、抽出したい特異部の特性や状態に応じて適切に調整することができる。
【００７２】
なお、本実施形態においても、第１の実施形態の変形例のように、全ての画素について（式４）に基づく３値化処理を行った後、全ての画素について（式５）および（式６）に基づいて２値化処理を行うこともできる。この際、Ｙ方向のヒステリシス処理で参照する隣接画素の数と、Ｘ方向のヒステリシス処理で参照する隣接画素の数は、それぞれの方向の特異部の特性や状態に応じて調整されれば良く、互いに異なっていても良い。
【００７３】
以上説明した本実施形態によれば、Ｘ方向に延在する白スジもＹ方向に延在するスジも効果的に抽出することが可能となる。
【００７４】
（他の実施形態）
以上では、図５で示したフルライン型のインクジェット記録装置を複合機６として用いる例で説明したが、無論本発明はこのような形態に限定されるものではない。記録部としては、図１６（ａ）および（ｂ）に示すようなシリアル型のインクジェット記録装置を採用することも出来る。
【００７５】
図１６（ａ）において、記録ヘッド１７０は、キャリッジ１７１に搭載された状態で図のＸ方向に往復移動し、この移動の最中に４列の記録素子列から、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクそれぞれを吐出する。そして、１回分の記録走査が終了すると、シートＰは記録ヘッド１７０の記録幅に相当する距離だけＹ方向に搬送される。このような記録走査と搬送動作とを交互に繰り返すことによりシートＰ上に画像が形成される。一方、読み取りヘッド１０７は、図５と同様、Ｘ方向に配列する複数の読み取り素子で構成されている。
【００７６】
図１６（ａ）のようなシリアル型のインクジェット記録装置で吐出不良の記録素子が発生した場合、白スジは図１６（ｂ）に示すようにＸ方向に延在する。加えて、搬送動作に伴う白スジもＸ方向に延在する。すなわち、シリアル型の記録装置では、記録素子の吐出不良にともなうスジも、搬送動作の誤差に伴うスジも同じ方向に現れる。このような複合機に対して本発明を適用する場合には、図９（ｂ）に示すようなＸ方向のヒストリシス処理を行うことが好ましい。そして、記録素子の吐出不良にともなう白スジも、搬送動作の誤差に伴う白スジも好適に抽出できる範囲で、２つの閾値ｔ１およびｔ２や、ヒストリシス処理に利用する隣接画素の数や位置を調整すれば良い。
【００７７】
また、以上では吐出不良に伴う白スジを例に説明して来たが、上記実施形態は吐出過多に伴う黒スジや濃度ムラなど、周辺に比べて輝度値が低い特異点を抽出するために応用することもできる。そのような場合にも、２つの閾値と、ヒストリシス処理に利用する画素の数や位置を適切に調整すれば、上記実施形態と同様の効果を得ることが出来る。
【００７８】
更に、以上では、図４に見るような複合機６と画像処理装置１が接続してなるシステムを例に説明してきたが、無論本発明はこのような形態に限定されるものではない。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】
【００７９】
１    画像処理装置（信号抽出処理装置）
２    読み取り部
３    画像処理部
５    記録部
【図１】
0006732525.tif 000003
【図２】
0006732525.tif 000004
【図３】
0006732525.tif 000005
【図４】
0006732525.tif 000006
【図５】
0006732525.tif 000007
【図６】
0006732525.tif 000008
【図７】
0006732525.tif 000009
【図８】
0006732525.tif 000010
【図９】
0006732525.tif 000011
【図１０】
0006732525.tif 000012
【図１１】
0006732525.tif 000013
【図１２】
0006732525.tif 000014
【図１３】
0006732525.tif 000015
【図１４】
0006732525.tif 000016
【図１５】
0006732525.tif 000017
【図１６】
0006732525.tif 000018