(57)【要約】【課題】フィルムに付着した異物、フィルムに付いた傷、フィルムを読み取る読取系または被写体を撮影する撮影系に付着した異物等に起因する画像欠陥を、誤検出なく高精度に検出することができる画像欠陥検出方法を提供する。【解決手段】原稿の光電的な読み取りまたは被写体の光電的な撮影によって得られた画像データから、原稿の損傷および原稿に付着した異物、原稿の読取系または被写体の撮影系に付着した異物に起因する、画像データによって再現される画像の画像欠陥候補を検出し、画像欠陥候補が存在する密度に応じて、密度が所定状態を超える場所に存在する画像欠陥候補を除去して、残りを画像欠陥とすることにより、上記課題を解決する。【選択図】図４
2004061500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿の光電的な読み取り、または被写体の光電的な撮影によって得られた画像データから、前記原稿の損傷および原稿に付着した異物、あるいはさらに、前記原稿の読取系に付着した異物、または前記被写体の撮影系に付着した異物に起因する、前記画像データによって再現される画像の画像欠陥候補を検出し、
前記画像欠陥候補が存在する密度に応じて、密度が所定状態を超える場所に存在する画像欠陥候補を除去して、残りを前記画像データによって再現される画像の画像欠陥とすることを特徴とする画像欠陥検出方法。
【請求項２】
前記密度が所定状態を超える場所に存在する画像欠陥候補の除去として、
前記画像欠陥候補を拡大して、次いで、縮小する処理を施し、この処理後の画像に所定の変動を生じた画像欠陥候補の除去、および、自身を含む一定範囲内における所定の画像欠陥候補の存在数が規定数以上の画像欠陥候補の除去の少なくとも一方を行う請求項１に記載の画像欠陥検出方法。
【請求項３】
前記画像データから輝度成分画像を作成し、この輝度成分画像を用いて前記画像欠陥候補の検出を行う請求項１または２に記載の画像欠陥検出方法。
【請求項４】
前記画像データがポジ画像の画像データである場合には、前記画像欠陥候補の検出よりも前に画像の反転処理を行う請求項１〜３のいずれかに記載の画像欠陥検出方法。
【請求項５】
前記画像欠陥候補の検出よりも前に、処理画像中における画像欠陥の大きさが所定範囲となるように、画像サイズに応じて予め設定された倍率で画像の変倍処理を行う請求項１〜４のいずれかに記載の画像欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像解析の技術分野に属し、詳しくは、フィルム等に撮影された画像等を光電的に読み取って得られた画像、または被写体をデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）によって光電的に撮影した画像から、フィルムに付着したゴミなどの異物やフィルムの傷やフィルムを読み取る読取系、特にＣＣＤ等のイメージセンサに付着したゴミなどの異物、または被写体を撮影する撮影系、特にＣＣＤ等のイメージセンサに付着したゴミなどの異物に起因する画像欠陥を正確に検出できる画像欠陥の検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、ネガフィルム、リバーサルフィルム等の写真フィルム（以下、フィルムとする）に撮影された画像の感光材料（印画紙）への焼き付けは、フィルムの画像を感光材料に投影して露光する、いわゆる直接露光が主流である。
これに対し、近年では、フィルムに記録された画像を光電的に読み取って、読み取った画像をデジタル信号とした後、種々の画像処理を施して記録用の画像データとし、この画像データに応じて変調した記録光によって感光材料を露光してプリントとして出力し、また、画像データを画像ファイルとしてＣＤ−ＲやＨＤ（ハードディスク）等の記録媒体に出力することも行われている。
【０００３】
このようなデジタル処理によれば、フィルムに撮影された画像を読み取って、デジタルの画像データとして画像処理を行うので、非常に好適に色や濃度を補正できるばかりか、階調補正やシャープネス処理（鮮鋭度補正）等、通常の直接露光のプリンタでは基本的に不可能な画像処理を行って、高画質な画像を得ることができる。
【０００４】
ところで、フィルムを原稿とする画像の出力において、画質劣化を起こす大きな要因として、フィルムに付着したゴミや埃等の異物、摩擦等で形成されたフィルムの傷等に起因する画像欠陥（以下、ゴミ傷とする）が有る。
従来の直接露光のプリンタでは、オペレータの手作業によって、フィルムを清浄化し、また、色材で画像（フィルム）を修正することにより、このようなゴミ傷を補正したプリントの出力を行っている。これに対し、フィルムの画像を光電的に読み取り、デジタルの画像データとして取り扱うデジタルの処理では、読み取って得られた画像データを画像解析することで、ゴミ傷を検出し、かつ、画像処理によって補正することができる。
【０００５】
ところで、デジタルプリンタにおいて、このようなフィルムのゴミ傷の検出方法としては、従来より、赤外光（ＩＲ光）等の非可視領でフィルムの画像を読み取って、この非可視像像を解析する方法が知られている（特許文献１、特許文献２等参照）。
すなわち、ＩＲ光は、フィルムに撮影された画像（色素）には吸収されず、ゴミ傷によって遮光／散乱されるので、ＩＲ光でフィルムを読み取った際における信号強度の変化からゴミ傷を検出することができる。
【０００６】
ところが、ＩＲ光を用いるゴミ傷検出方法は、検出精度が非常に優れている反面、画像読取装置（スキャナ）にＩＲ光による画像読取機能を付与する必要があり、装置のコストアップを生じ、さらに、読取速度の低下も生じてしまう。
また、白黒フィルムでは、画像の形成する一部の色素や還元銀がＩＲ光の吸収成分を有する場合があり、従って、ＩＲ光によるゴミ傷検出は、このような白黒フィルムには利用できない。
【０００７】
このような事情の下、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の画像データ（ＲＧＢ成分）を用いて、簡易な方法でゴミ傷を検出する方法が望まれており、また、各種の方法が提案されている。
このＲＧＢ成分を用いた画像解析によって、画像のゴミ傷を検出する方法としては、一例として、エッジ検出によって条件を満たす線分を検出して、この線分を用いて傷を検出する方法（特許文献３参照）や、スムージング画像と原画像との差分の大きさからゴミ傷候補領域を検出し、形状や色の変化などの候補領域の特徴からゴミ傷を検出する方法（特許文献４参照）が知られている。
【０００８】
しかしながら、画像中には、例えば、模様のついた洋服のように、ゴミ傷に類似するプロファイルを有する領域が多数存在する場合も少なくない。
そのため、これらのＲＧＢ成分を用いた画像解析によるゴミ傷検出では、本来はゴミ傷では無いにも関わらず、画像のゴミ傷として誤判定される領域が多数生じてしまうという問題があり、上述の画像解析によるゴミ傷検出に基づいて画像の補正（ゴミ傷補正）を行うと、逆に再生した画像の画質が劣化してしまう場合もある。
【０００９】
【特許文献１】
特開平０６−０２８４６８号公報
【特許文献２】
特開平１１−０７５０３９号公報
【特許文献３】
特開２０００−０７４８４６号公報
【特許文献４】
特開２０００−０９２３１９号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、前記従来技術の問題点を解決することにあり、フィルム等に撮影された画像等を光電的に読み取って得られた画像、または被写体をデジタルスチルカメラによって光電的に撮影した画像から、フィルムに付着したゴミや埃等の異物や、フィルムに付いた傷や、フィルムを読み取る読取系、特にＣＣＤ等のイメージセンサに付着したゴミや埃などの異物、または被写体を撮影する撮影系、特にＣＣＤ等のイメージセンサに付着したゴミや埃などの異物等に起因する画像欠陥を、誤検出なく高精度に検出することができる画像欠陥検出方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、原稿の光電的な読み取り、または被写体の光電的な撮影によって得られた画像データから、前記原稿の損傷および原稿に付着した異物、あるいはさらに前記原稿の読取系に付着した異物、または前記被写体の撮影系に付着した異物に起因する、前記画像データによって再現される画像の画像欠陥候補を検出し、前記画像欠陥候補が存在する密度に応じて、密度が所定状態を超える場所に存在する画像欠陥候補を除去して、残りを前記画像データによって再現される画像の画像欠陥とすることを特徴とする画像欠陥検出方法。を提供するものである。
【００１２】
このような本発明の画像欠陥検出方法において、前記密度が所定状態を超える場所に存在する画像欠陥候補の除去として、前記画像欠陥候補を拡大して、次いで、縮小する処理を施し、この処理後の画像に所定の変動を生じた画像欠陥候補の除去、および、自身を含む一定範囲内における所定の画像欠陥候補の存在数が規定数以上の画像欠陥候補の除去の少なくとも一方を行うのが好ましく、また、前記画像データから輝度成分画像を作成し、この輝度成分画像を用いて前記画像欠陥候補の検出を行うのが好ましく、また、前記画像データがポジ画像の画像データである場合には、前記画像欠陥候補の検出よりも前に画像の反転処理を行うのが好ましく、さらに、前記画像欠陥候補の検出よりも前に、処理画像中における画像欠陥の大きさが所定範囲となるように、画像サイズに応じて予め設定された倍率で画像の変倍処理を行うのが好ましい。
また、本発明の画像欠陥検出方法を実施する際において、ごみ傷検出あるいはさらにごみ傷補正の操作画面における、ごみ傷の検出結果の表示は、ごみ傷の検出結果よりも、大きくして表示するのが好ましい。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像欠陥検出方法について、添付の図面に示される好適実施例を基に、詳細に説明する。
【００１４】
図１に、本発明の画像欠陥検出方法を実施するデジタルプリントシステムの一実施例のブロック図が示される。
図１に示されるデジタルプリントシステム（以下、プリントシステムとする）１０は、フィルムＦに撮影された画像を光電的に読み取って、あるいは、被写体をデジタルスチルカメラ（ＤＳＣ、以下、デジタルカメラとする）１５によって光電的に撮影して、得られた画像を再生したプリントや、ＣＤ−Ｒ等の記録媒体にプリントに再生する画像の画像データ（画像ファイル）を出力するもので、基本的に、スキャナ（画像読取装置）１２と、画像処理装置１４と、プリンタ２２とを有する。なお、画像処理装置１４には、デジタルカメラ１５のメモリから画像データを読み込むためにデジタルカメラ１５を接続する接続ポート１６が設けられ、または、デジタルカメラ１５で撮影された画像の画像データが記録された記録媒体（メディア）から画像データを読み出すためのドライブ１７が接続されている。また、画像処理装置１４には、ディスプレイ１８ならびに操作系２０（キーボード２０ａおよびマウス２０ｂ）が接続される。
【００１５】
スキャナ１２は、フィルムＦに撮影された画像を光電的に読み取る装置で、図２の概念図に示すように、光源２４、ドライバ２６、拡散ボックス２８、キャリア３０、結像レンズユニット３２、読取部３４、アンプ（増幅器）３６、およびＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器３８を有して構成される。
【００１６】
図示例のスキャナ１２において、光源２４は、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）を利用するもので、フィルムＦに撮影された画像を読み取るためのＲ（赤）光、Ｇ（緑）光およびＢ（青）光を射出するＬＥＤで構成される。光源２４は、ドライバ２６によって駆動され、Ｒ、ＧおよびＢの各光が、順次、射出される。
光源２４から射出された光は、拡散ボックス２８に入射する。拡散ボックス２８は、フィルムＦに入射する光を、フィルム面方向で均一にするものである。
【００１７】
キャリア３０は、フィルムＦを断続的に搬送して、フィルムＦに撮影された各画像（各コマ）を、順次、所定の読取位置に搬送／保持するものである。キャリア３０は、フィルムサイズ等に応じた複数種が用意され、スキャナ１２の本体に着脱自在に構成される。
図示例において、キャリア３０は、読取位置を挟んで配置される、フィルムＦを長手方向に搬送する搬送ローラ対４０ａおよび４０ｂと、所定の読取位置において、各コマの読取領域を規制するマスク４２とを有する。
【００１８】
結像レンズユニット３２は、フィルムＦの投影光を読取部３４の所定位置に決結像するものである。
読取部３４は、フィルムＦの担持画像を光電的に読み取るためのイメージセンサとしてエリアＣＣＤセンサを用いて、フィルムＦ（その投影光）を光電的に読み取るもので、キャリア３０のマスク４２で規制された１コマの全面を読み取る（面状光照射による画像読取）。
【００１９】
このようなスキャナ１２において、フィルムＦを読み取る際には、キャリア３０によってフィルムＦを搬送し、読み取りを行うコマを読取位置に搬送する。
次いで、ドライバ２６による作用の下、例えば、光源２４のＲのＬＥＤを駆動して、Ｒ光を射出する。Ｒ光は、拡散ボックス２８によってフィルムＦの面方向で光量を均一にされた後、読取位置に入射してフィルムＦ（読取位置のコマ）に入射、透過して、このコマに撮影された画像を担持する投影光となる。この投影光は、結像レンズユニット３２によって読取部３４の所定位置（エリアＣＣＤセンサの受光面）に結像され、このコマのＲ画像が光電的に読み取られる。
【００２０】
次いで、光源２４のＧおよびＢのＬＥＤを、順次、発光して、同様にして、Ｇ画像およびＢ画像の読み取りを行って、このコマの読み取りを終了する。なお、スキャナ１２で読み取る画像のサイズ（読取画素数）は、出力を指示されたプリントのサイズ（出力画素数）に応じて異なる。
１コマの読み取りを終了したら、キャリア３０は、フィルムＦを搬送して、次に読み取りを行うコマを読取位置に搬送する。
【００２１】
読取部３４からの出力信号は、アンプ３６で増幅され、Ａ／Ｄ変換器３８によってデジタルの画像信号に変換されて、画像処理部１４（データ補正部４４）に出力される。
【００２２】
なお、プリントシステム１０においては、通常、１コマにつき、プリント等の出力のために高解像度で画像を読み取るファインスキャンと、ファインスキャンの読取条件や画像処理装置１４（画像処理部５０）における画像処理条件を決定するために、ファインスキャンに先立って行われる、低解像度での画像読取であるプレスキャンとの、２回の画像読取が行われる。
この際において、通常、プレスキャンとファインスキャンの出力信号は、解像度と出力レベルが異なる以外は、基本的に同じデータである。
【００２３】
前述のように、スキャナ１２から出力されたデジタル画像信号は、画像処理装置１４に出力される。図３に、画像処理装置１４の概念図を示す。
図３に示されるように、画像処理装置１４は、データ補正部４４、Ｌｏｇ変換器４６、フレームメモリ４８（以下、ＦＭ４８）、画像処理部５０およびデータ変換部５２を有する。また、画像処理装置１４には、前述のように、ＤＳＣ１５の接続ポート１６が設けられ、ドライブ１７、ディスプレイ１８および操作系２０が接続される。なお、画像処理装置１４は、Ｌｏｇ変換器４６から下流で分岐して、プレスキャンデータを処理して検定用のシミュレーション画像を表示するための処理経路を有してもよい。
画像処理装置１４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）　やメモリなどを有して構成されるコンピュータと、このコンピュータに対応するソフトウエア等、あるいはさらにハードウエアを組み合わせて構成すればよい。
【００２４】
データ補正部４４は、スキャナ１２から出力されたＲ、ＧおよびＢの各出力データに、ＤＣオフセット補正、暗時補正、シェーディング補正等の所定の補正を施す部位である。
Ｌｏｇ変換器４６は、データ補正部４４で処理された出力データを、例えばＬＵＴ（ルックアップテーブル）等によってＬｏｇ変換して、デジタル画像（濃度）データ（画像情報）とする。
Ｌｏｇ変換器４６で変換されたＲ、ＧおよびＢの各画像データは、それぞれ、対応するＦＭ４８に記憶される。また、図示例において、デジタルカメラ１５から接続ポート１６を介して、あるいは、記録媒体等からそのドライブ１７を介して、供給された画像（画像ファイル）の各画像データを処理する場合には、一例として、それぞれ対応するＩ／Ｆ（インターフェイス）５４および５５から各色のＦＭ４８に供給され、記憶される。
【００２５】
画像処理部５０は、ＦＭ４８に記憶された画像データに、拡縮処理（電子変倍処理）、色／濃度補正、階調変換、シャープネス処理（鮮鋭度強調）、画像濃度ダイナミックレンジの圧縮（画像データ処理による覆い焼き効果の付与）等の画像補正処理や、ソフトフォーカス処理やクロスフィルタ処理等の特殊処理等の、各種の画像処理を行う部位である。
これらの画像処理は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、マトリクス演算、フィルタ処理等を用いた公知の方法で行えばよく、また、画像処理条件は、基本的に、プレスキャンの画像データを用いた画像解析によって設定される。
【００２６】
また、画像処理部５０は、画像欠陥補正（ゴミ傷補正）の実施が指示されている場合には、本発明の画像欠陥検出方法を用いて、フィルムＦの傷、およびフィルムＦに付着したゴミや埃等の異物、スキャナ１２の読取系、特に読取部３４のエリアＣＣＤセンサの受光面に付着したゴミや埃等の異物、あるいは、被写体を撮影するデジタルカメラ１５等の撮影系、特にＣＣＤ等のイメージセンサの受光面に付着したゴミや埃等の異物に起因する画像欠陥（以下、ゴミ傷とする）の検出を行い、さらに、このゴミ傷検出によって検出されたゴミ傷や、オペレータによって入力指示されたゴミ傷の補正を行う。以下の説明では、フィルムＦの傷およびフィルムＦに付着したゴミや埃等の異物をゴミ傷の代表例とするが、本発明はこれに限定されないのはいうまでもない。
なお、画像処理部５０において、ゴミ傷検出および補正のタイミングには、特に限定はなく、他の画像処理に先立って行っても、他の画像処理が全て終了した後に行ってもよく、あるいは、画像処理の途中に組み込まれてもよい（例えば、色濃度関連の画像処理を行った後で、像構造関連の処理の前に行う等）。また、像構造特性が一致していれば、検出と補正とで、異なる状態の画像を用いて処理を行ってもよい。
【００２７】
以下、図４および図５のフローチャートを参照して、本発明のゴミ傷検出方法の一例を説明する。
本例においては、好ましい態様として、まず、画像データの電子変倍処理を行って、画像サイズを規格化する。この画像サイズの規格化は、処理する画像データ量の低減を測ると共に、全てのサイズの画像で、均一のゴミ傷検出パラメータを使用することを可能にするための処理である。
【００２８】
例えば、出力画像が２Ｌサイズであれば読取画像サイズは約２１００画素×１５００画素で、出力画像がワイド四ツサイズであれば、読取画像サイズは約３０００画素×４５００画素など、前述のように、スキャナ１２における画像読取のサイズ（読取画素数）は、プリントサイズ等の出力画像のサイズ（出力画素数）に応じて異なる。
一方、フィルムＦに付着する埃等の異物や、フィルムＦに入る傷などの大きさ（太さ）は、フィルムサイズやフィルム種によらず、比較的、均一である。
【００２９】
従って、同じコマであっても、読取画像のサイズが異なると、読み取った画像上において、ゴミ傷の大きさ（ゴミ傷の画素数）が異なってしまう。そのため、高精度なゴミ傷検出を行うためには、ゴミ傷検出のパラメータを、画像サイズに応じて設定する必要がある。
また、画像サイズが大きいと、処理に時間がかかるという問題もある。
【００３０】
これに対し、図示例のゴミ傷検出においては、好ましい態様として、処理する画像のサイズを小さくすると共に、処理画像上におけるゴミ傷が所定範囲の大きさなるように、読取画像サイズとに応じた画像の電子変倍処理を行って、画像サイズの規格化を行う。
これにより、各種の画像サイズに対応して、共通のパラメータでゴミ傷検出を行うことができ、また、大きなサイズの画像でも、迅速にゴミ傷検出を行うことができる。
【００３１】
規格化のための電子変倍率（拡縮率）は、例えば、ゴミ傷検出における基準的な画像サイズ（基準サイズ）を決定し、処理画像（ゴミ傷検出を行う画像）上におけるゴミ傷の大きさが、基準サイズと同様となるような電子変倍率を、適宜、決定すればよい。
ここで、規格化のための電子変倍処理は、基準サイズを除く全てのケースに対して行ってもよい。しかしながら、基準サイズよりも小さな画像サイズでは、拡大を行うことは、処理時間の増加につながり、生産性の点で不利になる。そのため、このような画像サイズの規格化は、基準サイズと同等以下のサイズには行わないようにするのも、好ましい。基準サイズと同等以下のサイズに対する画像サイズの規格化の実施の有無は、要求される処理速度と検出性能との兼ね合いで、適宜、決定すればよい。また、基準サイズと同等以下のサイズでは、規格化の有無を選択できるようにしてもよい。
【００３２】
次いで、Ｒ、ＧおよびＢ画像から、Ｙ成分画像（輝度成分画像）を作成する。なお、Ｙ成分画像の作成方法には、特に限定はなく、公知の方法が各種利用可能であり、例えば、下記式を用いて行えばよい。
Ｙ＝０．３Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ
【００３３】
さらに、原稿となった画像がポジ画像（フィルムＦがリバーサルフィルム）である場合には、階調反転を行って、ネガ画像と同様のＹ成分画像とする。なお、階調反転の方法には、特に限定はなく、公知の方法によればよい。
すなわち、本例においては、好ましい態様として、画像サイズの規格化およびＹ成分抽出、さらに、ポジ画像の階調反転を行うことにより、ネガ画像やポジ画像、カラー画像やモノクロ画像などの画像の種類によらず、かつ、画像サイズによらず、全種類の画像で、共通の処理およびパラメータでの高精度なゴミ傷検出を可能にしている。
【００３４】
この状態の画像の一例を、図６（Ａ）に示す。この画像は、電飾された山車によるパレードを撮影した画像である。
この画像を画像１として、この画像１に対してモフォロジックフィルタ（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃ　Ｆｉｌｔｅｒ）のオープニング（Ｏｐｅｎｉｎｇ）　処理を行って、画像２を作成する。次いで、画像１から画像２を減算してなる、差分画像を作成する。
【００３５】
次いで、ゴミ傷の検出レベルに応じて設定される閾値と、差分画像の平均値とを比較し、閾値と差分画像の平均値との差が所定値以下である場合には、閾値を調整する。
【００３６】
フィルムＦに異物が付着している場合には、その領域の光は遮光されるので、画像濃度は高くなる。また、フィルムに傷が入っている場合には、その領域の光は拡散されるので、同様に画像濃度は高くなる。従って、上述の差分画像において、所定範囲の画像データ以外（所定輝度以下）は、画像濃度的にゴミ傷とは考えられない。図示例のゴミ傷検出においては、まず最初に、閾値を用いて、このような差分画像の中から、ゴミ傷ではないと考えられる領域を削除する。
この閾値は、後述する図９の操作画面の「検出レベル」に応じて、予め決定されている。また、「検出レベル」は、プリントシステム１０を操作するオペレータによって調節可能にされている。なお、「検出レベル」が高いとは、ゴミ傷を強く検出（より低い可能性でも、ゴミ傷であると判定）するということであり、すなわち閾値は低くなる。
【００３７】
ここで、前述の「画像１−画像２」によって得られた差分画像において、原稿が暗いポジ画像のような画像の場合には、差分画像に非常に多くの高輝度領域が発生してしまう。しかしながら、この高輝度領域の全てがゴミ傷ではないのは、当然のことである。
すなわち、このような画像では、検出レベルに応じた閾値は、必ずしも適正とは言い難く、その結果、ゴミ傷候補として検出される領域が増大して、これ以降の処理時間が、非常に長くなり、処理効率が低下するという問題がある。
【００３８】
ここで、暗いポジ画像などの差分画像は平均値が非常に高いので、この平均値と、閾値との差を比較することによって、画像に対して、閾値が適正であるか否かを判定することができ、閾値が平均値に比して低すぎる場合には、閾値を調整することにより、時間を短縮して効率のよい処理を行うことができる。
【００３９】
閾値を調節するための閾値と差分画像の平均値との差には、特に限定はなく、要求される処理時間等に応じて、適宜、設定すればよい。本発明者らの検討によれば、処理時間や検出精度等の点で、閾値が差分画像の平均値の３倍以下である場合には、閾値を調整するのが好ましい。すなわち、［閾値］／［差分画像の平均］≧３を満たさない場合には、閾値の調整を行うようにするのが好ましい。
また、閾値の調節にも、特に限定はなく、閾値を調整する閾値と差分画像との差に応じて、条件を満たすような閾値を設定すればよい。例えば、上述した例であれば、［調節された閾値］＝［差分画像の平均値×３］＋［検出レベルに応じた閾値］とする方法が例示される。
【００４０】
なお、本発明においては、ゴミ傷の検出レベルが予め設定された所定レベルよりも高い場合、すなわち閾値が所定値よりも低い場合には、処理時間を節約するために、「画像１−画像２」によって差分画像を作成したら、これ以降は（すなわち、前記閾値と差分画像との比較判断の上から分岐して）、別の処理に入るようにしてもよい（図４および図８の矢印ｂ参照）。
この点に関しては、後に詳述する。
【００４１】
次いで、差分画像を、前述の検出レベルに応じた閾値で２値化して、閾値によて画像欠陥候補を抽出した画像３を作成する。さらに、画像３から、孤立点を削除する。
なお、孤立点とは、画像３ではゴミ傷候補として残ってはいるものの、非常に小さい領域である。前述のように、フィルムＦのゴミ傷は、ある程度サイズが判明している。従って、ゴミ傷候補が抽出された画像３中において、ゴミ傷として考え得るサイズに比して小さい領域（孤立点）を削除して、以降の処理を行うことにより、迅速なゴミ傷検出を行うことができる。
孤立点のサイズは、前述の画像の規格化等に応じて、適宜決定すればよいが、精度や効率等の点で、８画素以下の領域、特に、画像３に存在する単独の１画素を孤立点として削除するのが好ましい。
【００４２】
この孤立点の削除により、ゴミ傷候補（画像欠陥候補）が検出され（図６（Ｂ）参照）、これ以降の処理で、本発明の特徴的な点である、存在密度に応じたゴミ傷候補の除去が行われて、画像のゴミ傷が検出される。
【００４３】
本発明者の検討によれば、Ｒ、ＧおよびＢの画像データを用いたゴミ傷検出において、ゴミ傷として誤検出されやすいのは、洋服のように模様のついた場所、人物の髪の毛の濃淡、ビルの窓、図６のような電気的なイルミネーションなどであり、こういった場所では、密に多数のゴミ傷候補が検出されてしまう。すなわち、ゴミ傷候補が高密度で検出された場所は、誤検出である可能性が高い。
また、可視像として再生した際に目立って画質的に問題となるのは、均一濃度領域（ベタ領域）などの変動の少ない領域に存在するゴミ傷で、逆に、画像が変動している場所（画像がビジーな場所）にゴミ傷が存在して、これが可視像に再生されても、目立たず、画質的には何ら問題にならない場合も多い。
【００４４】
このため、ゴミ傷候補の検出を行った後に、ゴミ傷候補が存在する密度に応じて、高密度な部分はゴミ傷では無いとして除去し、密度の低い場所に存在するゴミ傷候補のみをゴミ傷と判定することにより、大きな画質劣化につながるゴミ傷を確実に検出できると共に、誤検出を大幅に減少できる。これにより、例えば、図示例のようなプリントシステム１０等でゴミ傷補正を行う際に、処理速度および処理効率の良好にでき、すなわち、生産性の高いシステムを実現できる。
【００４５】
なお、本発明において、ゴミ傷候補（画像欠陥候補）の検出方法には、特に限定はなく、Ｒ，ＧおよびＢ画像を用いたゴミ傷検出を行う方法が、各種利用可能である。例えば、前述の特許文献３のようにエッジ検出を利用する方法、特許文献４のようにスムージング画像と原画像との差分を利用する方法によって、ゴミ傷候補を抽出してもよい。これ以外にも、画像解析を行って、画素の連続性や、周辺画素との色バランス等を利用して、ゴミ傷を検出する方法等も利用可能である。
【００４６】
図４〜図５のフローチャートに示されるゴミ傷検出において、前述のように画像３から孤立点を削除したら、まず、孤立点を削除された画像３に存在する各ゴミ傷候補に対して、ラベリング処理（番号付け）を行い、これを画像Ａとして保存する。
さらに、画像３に対してモフォロジックフィルタのクロージング（Ｃｌｏｓｉｎｇ）　処理を施した画像４を作成し、画像４に存在するゴミ傷候補にラベリング処理を行い、これを画像Ｂとして保存する。
【００４７】
次いで、画像Ａと画像Ｂとを分析して（図５）、画像Ａと画像Ｂとで面積が所定値以上異なり、かつ、画像Ａにおける所定サイズ以上（ｎ画素以上）のゴミ傷候補が画像Ｂにおいて所定数（ｍ個）以上結合した場合に、これに該当するゴミ傷候補を、削除する。すなわち、上記条件を満たすゴミ傷候補は、ゴミ傷候補の存在密度が高い場所のものであり、ゴミ傷では無いと判定して、画像３から削除する。
削除後の画像を画像５として保存する。
【００４８】
モフォロジックフィルタのクロージング処理とは、いわば、画像を拡大した後に、この拡大画像に対して、基に戻す倍率で縮小を掛けるような処理である。
従って、ゴミ傷候補が低密度な場所では、クロージング処理の前後でゴミ傷候補は全く変化せず、あるいは面積等が変化しても変化量は小さい。これに対し、ゴミ傷候補が高密度な場所では、拡大によって、近隣するもの同士が結合し、この状態から縮小されるので、クロージング処理によってゴミ傷候補に大きな変化が起こる。
【００４９】
従って、画像Ａおよび画像Ｂにおける面積変動と、画像Ｂにおける近隣するゴミ傷候補との結合状態によって、そのゴミ傷候補が、ゴミ傷候補の存在密度の高い場所に存在するのか否かを判定することができる。
また、前述のように、ゴミ傷は、ある程度サイズが判明しているので、画像Ａにおけるサイズが所定値以下のゴミ傷候補を判定の対象外とすることにより、処理を迅速に行うことができる。なお、図示例においては、このｎ画素以下のゴミ傷候補は、ノイズとして、後述する処理で全て削除される。
【００５０】
ここで、ゴミ傷の形状は直線状とは限らず、例えば、折れ曲がりや屈曲、丸まり等を有する形状をしているものも、多数存在する。このような形状のゴミ傷をクロージング処理すると、例えば、拡大時に丸まった部分が潰れ、その結果、近隣にゴミ傷候補が存在しなくても、処理前後で面積や形状に大きな変動が生じてしまう。従って、クロージング処理による面積変動のみ判定を行うと、このようなゴミ傷候補を、ゴミ傷では無いと判定して削除してしまう可能性がある。
これに対し、クロージング処理による面積変化に加え、「クロージング処理画像（Ｂ画像）においてｍ個以上が結合」という判定を加えることにより、高密度な場所に存在するゴミ傷候補の削除のみならず、このようなゴミ傷候補を誤削除することも防止して、より高精度なゴミ傷検出を行うことが可能になる。
【００５１】
ゴミ傷候補から除外する画像Ａおよび画像Ｂの面積変動には、特に、限定はなく、前記画像サイズの規格化の基準サイズ等に応じて、適宜、決定すればよい。また、ノイズとしてゴミ傷候補の対象外とするｎ画素、および、高密度と判定する結合数であるｍ個にも、特に限定はなく、同様に前記基準サイズ等に応じて適宜決定すればよい。
規格化の基準サイズが２Ｌサイズ（約２１００画素×１５００画素）の場合であれば、一例として、画像Ａと画像Ｂとで、面積が２倍以上異なり、且つ、８画素以上のゴミ傷候補が４つ以上結合したゴミ傷候補を削除するのが好ましい。
【００５２】
次いで、画像５に対してラベリング処理を行い、所定領域当たりのゴミ傷候補の数（存在密度）に応じたゴミ傷候補の削除、ならびに、ノイズ（雑音）の削除を行う。この処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。
【００５３】
図７に示されるように、まず、ラベリングした画像５に対して画素［０，０］から走査（スキャン）を行って、画像５のゴミ傷候補内の画素を検出する（ラベリングされた画素の検出）。また、この走査は、画像の最後まで行われる。
ゴミ傷候補内の画素を検出したら、まず、このゴミ傷候補の画素数がｎ画素以下であるか否かを調べ、ｎ画素以下である場合には、このゴミ傷候補を削除する（このラベルを削除）。なお、ｎ画素は、前記規格化の基準サイズ等に応じて設定されるのは、前述のとおりであり、前記２Ｌサイズであれば、一例として８画素である。また、必要に応じて、クロージング処理による判断の画素数と、この画素数とを、異なるものとしてもよい。
【００５４】
一方、このゴミ傷候補がｎ画素超である場合には、検出した画素を注目画素として、この注目画素を中心とした所定エリア内を検索して、この中に存在するゴミ傷候補を検出する。なお、この際における所定エリアには、特に限定は無く、同様に規格化の基準サイズ等に応じて、適宜、決定すればよいが、前記２Ｌサイズであれば、一例として、１００画素×１００画素が例示される。
この検索結果から、エリア内に、注目画素が存在するゴミ傷候補とはラベルが異なり、かつ、所定サイズのゴミ傷候補が、所定数を超えて存在する場合には、高密度な場所に存在するゴミ傷候補であると判定して、注目画素が存在するゴミ傷候補を削除する（このラベルを削除）。なお、この削除の判定基準にも特に限定はなく、同様に規格化の基準サイズ等に応じて、適宜、決定すればよいが、前記２Ｌサイズであれば、一例として、９画素〜１００画素のものが２個以上存在する場合には削除することが例示される。
【００５５】
判定を行ったら、走査を行って、次のゴミ傷候補内の画素に行き、このゴミ傷候補のラベルをチェック（上記判定）したか否かを判定し、チェックを行ったラベルである場合（Ｙ）には、次のゴミ傷候補に行くことを繰り返す。
また、このゴミ傷候補のラベルが、チェックをしていないゴミ傷候補のラベルである場合（Ｎ）には、上に戻り、この画素が存在するゴミ傷候補の画素数の検出、所定エリア内の検索を行う。
【００５６】
以上のルーチンを繰り返し行い、画像の最後に至ったら、処理を終了する。
これにより、画素数がｎ以上で、かつ、存在密度が低い場所のゴミ傷候補のみをゴミ傷として検出できる（図６（Ｃ）参照）。なお、この抽出結果は、誤検出の少ない、高精度なものであるのは、前述のとおりである。
【００５７】
以上の操作で、基本的に、本発明のゴミ傷検出は終了する。
ここで、ゴミ傷は、通常、濃淡を有しているので、以上のゴミ傷検出で検出されたゴミ傷領域が、そのゴミ傷の全域を示していない場合もある。そのため、検出された領域のみをゴミ傷として補正を行うと、実際にはゴミ傷である領域の画像データを用いて補正を行ってしまう場合もあり、この際には、適正な補正を行うことができない。
そのため、図示例の画像処理部５０においては、高精度なゴミ傷補正を可能にするために、以上のゴミ傷検出で検出したゴミ傷を膨張して、これを最終的なゴミ傷の検出結果とする。
【００５８】
この際におけるゴミ傷の膨張には、特に限定はなく、一例として、画素を周辺を囲む８画素まで広げる膨張、あるいはさらにその周辺の１６画素まで広げる膨張が例示される。
また、例えば、ゴミ傷補正の強度が高い程、膨張を大きくする等、後述するゴミ傷の補正レベルに応じて、この際のゴミ傷の膨張の程度を変更してもよい。
【００５９】
前述のように、本発明によるゴミ傷検出においては、ゴミ傷の検出レベルが予め設定された所定値よりも高い場合、すなわち、閾値が所定の値よりも低い場合には、処理時間を節約するために、差分画像を作成したら、これ以降は、別の処理に入るようにしてもよい。
【００６０】
以下、この処理について、図８のフローチャートを参照して説明する。
図４に示されるように「画像１−画像２」の処理を行って差分画像を作成したら（図４および図８の矢印ｂ参照）、この処理では、図８に示されるように、次に差分画像を検出レベルに応じた閾値で２値化して、閾値によってごみ傷候補を抽出した画像３を作成する。次いで、画像３から孤立点を削除する。
【００６１】
次いで、孤立点を削除した画像３にモフォロジックフィルタのクロージング処理を行って画像４を作成する。さらに、この画像４に対してラベリング処理を行う。
ラベリング処理した画像４から、画素数が所定範囲のゴミ傷候補を抽出して、これを画像５とする。なお、画像５で抽出するゴミ傷候補の画素数には、特に限定はなく、前記規格化における基準サイズに応じて、適宜、決定すればよい。基準サイズが前記２Ｌサイズであれば、一例として、８画素〜１６００画素が例示される。
【００６２】
抽出を終了したら、画像５と画像３のアンド（＆）を取る。すなわち、画像３から、画像５と画像３の両者に存在するゴミ傷候補のみを抽出する。次いで、抽出したゴミ傷候補をラベリング処理する。
その後、このラベリング処理した画像に対し、図４〜図５のフローチャートにおける「密度に応じた除去および雑音の除去」の処理を行い（図５および図８の矢印ｃ参照）、これ以降は、同様の処理を行い、ゴミ傷の検出を終了する。
【００６３】
検出レベルが高い＝閾値が低いということは、ゴミ傷候補が多数検出されるということであり、前述の方法では、処理に時間がかかってしまう。これに対し、図８に示される処理によれば、このような閾値が低い場合でも、処理時間を短縮できると共に、良好な検出精度でゴミ傷検出を行うことができる。なお、この処理に入るゴミ傷の検出レベル（閾値）は、目的とする処理時間やゴミ傷検出精度等に応じて、適宜、設定すればよい。
【００６４】
なお、図４、図５および図８に示すゴミ傷検出においては、高密度な場所にあるゴミ傷候補を除去するために、より検出精度を向上できる好まし態様として、モフォロジックフィルタのクロージング処理（拡大および縮小処理）による候補の削除と、所定範囲内におけるゴミ傷候補数を用いた候補の削除の両方を行っているが、本発明は、これに限定はされず、いずれか一方の除去のみを行うものであってもよい。
【００６５】
前述のように、画像処理部５０は、ゴミ傷補正が指示されている場合には、このようなゴミ傷検出によって検出されたゴミ傷や、オペレータによって入力されたゴミ傷を補正する。
なお、ゴミ傷補正の方法には、特に限定はなく、ゴミ傷領域の周辺画素情報を用いた補間等の公知の方法が各種利用可能であり、図示例では、この周辺画素情報を用いた補間によってゴミ傷の補正を行う。
また、後述するが、図示例においては、ゴミ傷補正のレベル（補正強度）を変更することができる。ゴミ傷の補正レベルは、一例として、補間に用いる領域の広さで調整すればよく、またさらには、ゴミ傷検出の際の「補正のためのゴミ傷膨張」の際の膨張量によって、補正強度を変更してもよい。両者とも、広い程、補正レベルは高くなる。
【００６６】
以下、このようなゴミ傷補正の操作について、その一例を説明する。この操作は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いた公知の方法で行えばよい。
前述のようにしてＦＭ４８に画像データが保存され、画像処理部５０がこれを読み出した際において、所定のタイミングでゴミ傷補正が指示された場合には、プリントシステム１０は、ゴミ傷補正モードに入り、ディスプレイ１８に図９に示すようなゴミ傷修正画面が表示される。
【００６７】
図９において、左に表示されるのはゴミ傷補正を行われる画像（以下、原画とする）である。他方、右にも、同様の原画が表示されるが、この原画には、ゴミ傷の検出結果や、各種の操作を行うためのポインタや範囲指定枠などが重ねて表示される。なお、初期段階においては、ゴミ傷の検出結果などは表示されず、原画のみが表示されている。
また、表示領域を変更するための上下および左右のスクロールバーは、左側の画像にしか表示されないが、このスクロールバーの移動によって、両画像が連動して移動する。
【００６８】
図示例においては、「９０度回転」ボタンの押下により、画像を９０°回転する。右のボタンは右回転、左のボタンは左回転である。
また、「ズームイン」ボタンの押下により画像を所定倍率で段階的に拡大し、「領域ズーム」ボタンの押下およびマウス２０ｂによる切り出しにより画像を分的に拡大表示する。さらに、画像を拡大した状態では、「ズームアウト」ボタンの押下により画像を所定倍率毎に段階的に縮小し、「全体表示」ボタンの押下により画像を全体表示する。
さらに、通常、この操作画面では、操作性を確保するために、ディスプレイ表示用の画像を表示するが、「忠実再現」ボタンの押下により、プリントに再生される画像に近い画像を表示する。
【００６９】
オペレータによって「自動検出」ボタンが押下されると、画像処理部５０は、前述の図４〜図５（あるいはさらに図８）に示されるゴミ傷検出を行い、図９に示されるように、原画に着色する等の方法で強調することにより、右側の原画に重ねてゴミ傷の検出結果を表示する。図示例においては、７つのゴミ傷が検出されたとする。
ここで、細かいゴミ傷も、良好、あるいは十分に識別できるように、操作画面におけるゴミ傷は、図５に示される最終の検出結果よりも、若干、大きくして表示を行うのが好ましい。
【００７０】
なお、自動検出の指示に先立ち、「検出レベル」のスライダーバーを調整することにより、ゴミ傷の検出レベル（閾値）を調整できるのは、前述のとおりである（指示が無い場合には、中央値（本例では１０）となっている）。また、「レベル保存」ボタンが押下されると、設定した検出レベルを保存して、次回のゴミ傷検出は、この検出レベルで立ち上がる。
【００７１】
ゴミ傷の検出結果は、例えば、最初はＭ（マゼンタ）に着色されることで強調表示されるが、「検出色変更」ボタンの押下に応じて、ゴミ傷の検出結果の表示を別の色、例えば、Ｃ（シアン）→Ｙ（イエロー）→Ｍと、順次、変更する。
これにより、背景等によらず、確実にゴミ傷の識別を行うことができる。
【００７２】
図示例においては、このようなゴミ傷検出の結果に対して、範囲指定を行って各種の操作を行うことができる。
【００７３】
なお、図示例においては、マウス２０ｂを用いた矩形の範囲指定と、手動の範囲指定とが設定されており、また、マウス２０ｂを用いた矩形の範囲指定としては、以下の二種類の範囲指定が設定されている。
表示画面のＧＵＩの「範囲指定」ボタンにおいて、上側のボタンの押下することにより、図１０（Ａ）に示されるように、マウス２０ｂを用いて、画面上で指示（クリック）した任意の位置から任意の方向にドラッグすることで、このドラッグによるラインを対角線とする任意の矩形範囲を指定できる。
他方、表示画面のＧＵＩの下側のボタンの押下することにより、同様に画面上で指示した任意の位置から任意の方向にドラッグすることで、図１０（Ｂ）に示されるように、このドラッグ方向に延在する辺を有する、所定幅の矩形を描く。この矩形の描画は、ドラッグの終了によって終了し、次いで、マウスの右ボタンクリック等によって幅（ドラッグ方向と直交方向）を調整することにより、斜め方向の任意矩形で範囲指定を行う。この範囲指定方法を有することにより、斜めに入ったゴミ傷も、不要な領域を含むことなく、好適に指定できる。
【００７４】
他方、「手動指定」ボタンの押下により、ペンツールや消しゴムツール、線分ツール等を用いた、手動指定を行うこともできる。なお、これらのツールによる操作方法は、公知の方法によればよい。また、手動指定の場合には、範囲指定ではなく、表示されたゴミ傷自体を指定してもよい。
ここで、「手動指定」ボタンが押下された場合には、操作画面における画像表示は、ゴミ傷が表示された画像（２画像表示の右側）のみの拡大表示となる。
【００７５】
このような範囲指定は、１つの処理に対して複数箇所行うことができるのは、もちろんであり、また、１つの処理に対して、異なる種類の範囲指定を行うことができるのも、もちろんである。
【００７６】
自動検出結果に対する操作として、例えば、正しく検出できなかったゴミ傷を検出（画像からはゴミ傷と考えられるのに、検出されなかったゴミ傷の検出）する際には、このような範囲指定、および検出レベルの調整を行った後に、再度、「自動検出」ボタンを押下する。画像処理部５０は、これに応じて、その領域のみ、再調整した検出レベルでのゴミ傷検出を行う。
【００７７】
また、誤検出されたゴミ傷（ゴミ傷ではないのに、ゴミ傷として検出された部分）を消去する際には、同様の範囲指定を行った後に、「取消」ボタンの押下する。これにより、画像処理部５０は、指定された範囲内で検出したゴミ傷を削除する。なお、誤検出されたゴミ傷の消去は、誤検出領域の範囲指定を行った後、検出レベルを「０」にして、自動検出を行って実施してもよい。
あるいは、検出の正しかった領域のみを指定して、指示を出すことにより、指定されなかった領域のゴミ傷を誤検出として削除するようにしてもよい。
【００７８】
以上のようなゴミ傷検出を行った後、オペレータによって「補正」ボタンが押下されると、画像処理部５０は、前述のように、ゴミ傷の周辺領域の画像データを用いた補間によって、ゴミ傷の補正を行う。また、ゴミ傷補正した画像（すなわち、ゴミ傷の補正結果）を、画面の右側に表示する。
また、「補正」ボタンの押下に応じて、「補正」ボタンを「確定」ボタンに、「検出レベル」のスライダーバーを「補正レベル」のスライダーバーに、それぞれ、遷移する。
【００７９】
補正後、スライダーバーによって補正レベルが調整されると、「確定」ボタンが、再度、「補正」ボタンに遷移する。この状態で「補正」ボタンを押下されたら、画像処理部５０は、調整された補正レベルによって再度補正を行う。なお、再補正は、基本的に、原画に対して行われる。
また、「補正初期化」ボタンの押下により、ゴミ傷補正した画像をゴミ傷補正に入る直前に戻す。
さらに、このような再補正および補正の初期化は、前述の範囲指定に応じて、指定された範囲のみを行ってもよい。
【００８０】
図示例のプリントシステム１０において、ゴミ傷補正操作中に操作画面の「トライアルプリント」ボタンが押下されると、それに応じて、その時点におけるゴミ傷補正画像のプリント出力を行う（試しプリントの出力）。これにより、ゴミ傷の補正状態を、実際のプリントで確認することが可能になる。
なお、プリントの出力に関しては、後に詳述する。
【００８１】
以上のようにして、ゴミ傷の補正を行い、ゴミ傷補正が適正であると判断したら、オペレータは、「確定」ボタンを押下する。これに応じて、画像補正部５０は、この画像に対するゴミ傷補正を確定する。さらに、「出力−終了」ボタンが押下されると、この画像に対して、次の処理が開始されると共に、ゴミ傷検出モードが終了する。
ここで、本発明においては、ゴミ傷補正が終了して「確定」した画像を消去せず、保存しておくのが好ましい。これにより、例えば、（仕上がり）プリントを出力した後に、ゴミ傷の補正し残しや、補正ミス等が見つかった場合でも、保存した画像からの追加補正を行うことができるので、処理効率の向上や処理時間お短縮等を図ることができる。
【００８２】
以上の処理の途中で「全初期化」ボタンが押下されたら、この画像に対する全ての処理を取り消して、ゴミ傷検出を行う前の初期状態に戻る。
また、同様に、「キャンセル」ボタンが押圧されたら、操作を全てキャンセルして、プリントシステム１０は、ゴミ傷修正を行わないモードに戻る。
さらに、図示例のプリントシステム１０においては、「枚数」のアップ／ダウンボタンを用いて、この操作画面において、ゴミ傷補正を行った画像のプリント枚数を設定することができる。
【００８３】
画像処理部５０で処理された画像データは、データ変換部５２で処理される。データ変換部５２は、例えば、三次元ＬＵＴ（３Ｄ−ＬＵＴ）を用いて、画像データを画像データをプリンタ２２による画像出力に対応する画像データに変換する部位である。
【００８４】
プリンタ２２は、公知のカラープリンタである。例えば、供給されたＲ、ＧおよびＢの画像データに応じて変調した光（レーザ）ビームによって、印画紙等の感光材料を二次元的に走査露光して潜像を記録し、露光済の感光材料に、現像／定着／水洗の湿式現像処理を施して潜像を顕像化した後、乾燥して、プリントとして出力するプリンタが例示される。
なお、本発明のプリントシステム１０においては、プリントの出力以外にも、補正部５４で処理した画像データを、例えば、ＪＰＥＧの画像ファイルに変換して、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に出力してもよい。
【００８５】
以上、本発明の画像欠陥検出方法について詳細に説明したが、本発明は上記実施例に限定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良および変更を行ってもよいのはもちろんである。
【００８６】
例えば、以上の例では、入力された画像の全域に渡って画像欠陥検出を行っているが、画像欠陥の検出を行うのは出力画像に対応する領域のみとしてもよく、あるいは、指定された領域のみの画像欠陥検出を行うものであってもよく、さらに、全域／出力画像領域／指定領域の画像欠陥検出のいずれかを選択できるようにしてもよい。
また、図示例では、スキャナ１２によるファインスキャンデータを用いて画像欠陥の検出を行っているが、本発明は、これに限定はされず、解像度等の点で可能であれば、生産性を重視してプレスキャンデータを用いて画像欠陥の検出を行うようにしてもよい。
さらに、図示例では、フィルムＦ（透過原稿）のゴミ傷に起因する画像欠陥を検出しているが、本発明は、反射原稿を光電的に読み取って得られた画像データから画像欠陥を検出してもよい。上述したように、フィルムＦ（透過原稿）や反射原稿を光電的に読み取る読取系、特にＣＣＤセンサ等のイメージセンサの受光面に付着するゴミ傷等の画像欠陥や、被写体を撮影するデジタルカメラ（ＤＳＣ）等の撮影系特にＣＣＤセンサ等のイメージセンサの受光面に付着するゴミ傷等の画像欠陥を検出してもよいのはもちろんである。
【００８７】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、検出された画像欠陥候補の存在密度に応じて、誤検出された画像欠陥候補の削除を行って、最終的な画像欠陥を決定するので、画像を再生した際に大きな問題となるベタ領域等に存在する画像欠陥を確実に検出できると共に、誤検出の少ない高精度な画像欠陥検出を効率よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像欠陥検出方法を実施するプリントシステムの一実施例のブロック図である。
【図２】図１に示されるプリントシステムのスキャナの一実施例の概念図である。
【図３】図１に示されるプリントシステムの画像処理装置の一実施例のブロック図である。
【図４】本発明の画像欠陥検出方法の一例のフローチャートである。
【図５】本発明の画像欠陥検出方法の一例のフローチャートであって、図４の続きである。
【図６】（Ａ），（Ｂ）および（Ｃ）は、本発明の画像欠陥検出方法を説明するための参考図である。
【図７】図５に示されるフローチャートを説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の画像欠陥検出方法の別の例のフローチャートである。
【図９】図１に示されるプリントシステムにおける画像欠陥補正の操作画面の概念図である。
【図１０】（Ａ）および（Ｂ）は、図９に示される操作画面における範囲指定方法を説明するための概念図である。
【符号の説明】
１０　（デジタル）プリントシステム
１２　スキャナ
１４　画像処理装置
１５　デジタル（スチル）カメラ
１６　接続ポート
１７　ドライブ
１８　ディスプレイ
２０　操作系
２２　プリンタ
２４　光源
２６　ドライバ
２８　拡散ボックス
３０　キャリア
３２　結像レンズユニット
３４　読取部
３６　アンプ
３８　Ａ／Ｄ変換器
４０　搬送ローラ対
４２　マスク
４４　データ補正部
４６　Ｌｏｇ変換器
４８　ＦＭ（フレームメモリ）
５０　画像処理部
５２　データ変換部
５４，５５　インターフェース
【図１】
2004061500.tif 000003
【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】
2004061500.tif 000009
【図８】
2004061500.tif 000010
【図９】
2004061500.tif 000011
【図１０】
2004061500.tif 000012