(57)【要約】【課題】ゴミ・キズを確実に検出しつつ、補正処理の負荷を軽減できるようにする。【解決手段】可視光を原稿に照射して可視光画像データを生成すると共に、不可視光を前記原稿に照射して不可視光画像データを生成し、生成された不可視光画像データに基づいて前記原稿上のゴミ・キズの大小を判別し、判別されたゴミ・キズの大小に応じた補正方法で前記可視光画像データを補正する。【選択図】      図１
2004248091.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光を原稿に照射して可視光画像データを生成する第１の生成手段と、
不可視光を前記原稿に照射して不可視光画像データを生成する第２の生成手段と、
前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データに基づいて前記原稿上のゴミ・キズの態様を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別されたゴミ・キズの態様に応じた補正方法で前記第１の生成手段により生成された可視光画像データを補正する補正制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、透過性原稿から読み取った画像データ中のゴミ・キズ成分を除去する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
透過性原稿には、本来の画像の他に、地肌汚れ等によるゴミ・キズ成分が含まれていることが多い。そのような透過性原稿上の画像を読み取って画像処理する場合、画質を良くするためにはゴミ・キズ成分を除去することが望ましい。
【０００３】
一般的に、ゴミ・キズ成分の検出は、赤外光を透過性原稿に照射し、イメージセンサにより画像を読み込んで、読み込んだ画像データを閾値を用いて２値化することにより行う。この場合、ゴミ・キズ成分を正確に検出するためには、２値化の際の閾値を適切に設定する必要がある。そのため、例えば、特開平６−３０２６４号公報（特許文献１）及び特開平６−２７６３９２号公報（特許文献２）では、周辺画素の濃度、及び閾値を用いてゴミ・キズ成分を或る程度正確に検出している。
【０００４】
しかしながら、特許文献１，２では、ゴミ・キズ成分のみを検出できる手法ではないため、ゴミ・キズ成分検出の際に本来ゴミ・キズ成分ではない可能性の高い多くの孤立点成分を検出してしまう可能性がある。
【０００５】
そこで、本出願人は、先に、ＦＡＲＥ（Ｆｉｌｍ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｒｅｔｏｕｃｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）と呼ばれる透過原稿用ゴミ・キズ自動補正機能を提案している（例えば、特許文献３参照）。
【０００６】
この補正機能は、可視光でスキャニングした画像データを、赤外光でスキャニングしたゴミ・キズ成分により、そのゴミ・キズ成分の周辺部分の画像データを用いて画像全体を補正するものである。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−３０２６４号公報
【特許文献２】
特開平６−２７６３９２号公報
【特許文献３】
特開２００２−８４４２１号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許文献３等に係る透過原稿用ゴミ・キズ自動補正機能は、ゴミ・キズ成分だけでなく、本来ゴミキズ成分でない可能性の高い孤立点成分を多く検出してしまう可能性があり、結果的に補正処理の負荷が或る程度大きくなる可能性がある。そのため補正処理の負荷を軽減することが望まれていた。
【０００９】
本発明は、このような従来技術の問題点に鑑みてなされたもので、その課題は、ゴミ・キズを確実に検出しつつ、補正処理の負荷を軽減できるようにすることにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理装置は、可視光を原稿に照射して可視光画像データを生成する第１の生成手段と、不可視光を前記原稿に照射して不可視光画像データを生成する第２の生成手段と、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データに基づいて前記原稿上のゴミ・キズの態様を判別する判別手段と、前記判別手段により判別されたゴミ・キズの態様に応じた補正方法で前記第１の生成手段により生成された可視光画像データを補正する補正制御手段とを有している。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
図１は、本発明を適用した画像処理装置の機能ブロック図である。
【００１３】
本画像処理装置は、図１に示すように、可視光発光部１と、赤外光発光部２と、原稿３を通過した可視光を受光するイメージセンサ４と、原稿３を通過した赤外光を受光するイメージセンサ５と、イメージセンサ４にて受光した可視光を可視画像データに変換して出力する可視画像出力部６と、イメージセンサ５にて受光した赤外光を赤外画像データに変換して出力する赤外画像出力部７と、赤外画像出力部７から出力される赤外画像データからゴミ・キズ成分を検出すべく該赤外画像データに対して２値化を行う２値化部８と、２値化部８によってゴミ・キズ成分として検出された画素に対してゴミ・キズ成分の態様を判別するゴミ・キズ判別部９と、ゴミ・キズ判別部９により判別されたゴミ・キズ成分の態様に応じてゴミ・キズ成分の補正方法を選択する補正方法選択部１０と、補正方法選択部１０で選択された補正方法により可視画像データを補正する可視画像補正部１１と、を備えている。
【００１４】
本実施形態は、様々なゴミ・キズ成分に係る画素に対して同一のゴミ・キズ補正処理を施すのではなく、ゴミ・キズ判別部９によりゴミ・キズ成分の態様（例えば大きさ）を判別し、ゴミ・キズ成分の態様に応じた最適なゴミ・キズ補正方法を補正方法選択部１０により選択し、可視画像補正手段１１により可視画像データを補正する。
【００１５】
これにより、例えば、小さなゴミ・キズ成分に関しては、周りの画素の平均値で埋めるという簡易な補正を施し、大きなゴミ・キズ成分に関しては、本来の厳密な補正を施すといったように、ゴミ・キズ成分によって補正方法を変えることが可能となり、ゴミ・キズ補正処理の負荷を軽減できるだけでなく、補正処理時間の高速化が可能となる。
【００１６】
なお、上記の厳密な補正としては、本実施形態では、ＦＡＲＥ（Ｆｉｌｍ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｒｅｔｏｕｃｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）と呼ばれる透過原稿用ゴミ・キズ自動補正機能を想定している。この補正機能は、可視光でスキャニングした画像データを、赤外光でスキャニングしたゴミ・キズ成分により、そのゴミ・キズ成分の周辺部分の画像データを用いて画像全体を補正するものである。
【００１７】
［第２の実施形態］
図２及び図３は、本発明の第２の形態に係るゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【００１８】
第２の実施形態に係るゴミ・キズ補正処理では、ゴミ・キズ判定部９は、図３のアルゴリズム１５の手順でゴミ・キズ成分を判別する。
【００１９】
すなわち、ゴミ・キズ判定部９は、まず、２値化手段８によって２値化された赤外２値化画像データ１２（図２参照）の中から、ゴミ・キズ成分として検出された注目画素１３を含めて当該注目画素１３の左右Ｎ画素（２Ｎ＋１画素）の赤外２値化画像データ１４を抽出する。
【００２０】
次に、抽出した赤外２値化画像データ１４の中にゴミ・キズ成分に係る画素が所定数（ｉ）以上存在するか否かを判別することによりゴミ・キズ成分の大きさを判別し、ゴミ・キズ成分に係る画素が所定数（ｉ）以上存在しておりゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、所定数（ｉ）以上存在しておらずゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定する。
【００２１】
ゴミ・キズ判定部９は、２値化手段８によってゴミ・キズ成分として検出された全ての画素に対して上記のゴミ・キズ判別処理を施し、ゴミ・キズ判別結果１６を得る。
【００２２】
ここで、上記のゴミ・キズ判定処理の原理を説明する。
【００２３】
赤外画像出力部７から出力される赤外画像データ（濃度データ）のヒストグラムは、ゴミ・キズが多い場合と少ない場合とでは、図４に示したように標準偏差が異なる。例えば、ゴミ・キズが少ない場合は、ヒストグラムの標準偏差が小さくなるため、閾値によりゴミ・キズ成分を判別しようとしても、ゴミ・キズに対応する画素とゴミ・キズに対応しない画素との濃度差が小さくなってしまい、図５に示したように、ゴミ・キズ成分を誤検出してしまう可能性がある。
【００２４】
そこで、本発明では、このような誤検出を低減すべく、上記のようにゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、ゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定している。
【００２５】
すなわち、ゴミ・キズは、本来ある程度の大きさを持っているため、閾値によってゴミ・キズとして検出された画素は、連続した複数の画素を構成するものと考えられる。逆に言えば、閾値によって検出されたゴミ・キズに係る画素が１画素程度の孤立画素であった場合は、その画素はゴミ・キズに対応するものではなく、誤検出されたものと考えられる。
【００２６】
要するに、一般に、閾値を用いた２値化によりゴミ・キズ成分を検出すると、閾値が厳しい値の場合、赤外画像データのノイズ成分を多く拾ってしまうため、ゴミ・キズ成分を誤検出する割合が多くなる。しかしながら、そのようなノイズ成分は一般的に小さなゴミ・キズ成分として検出されるため、本実施形態を用いれば、ゴミ・キズ成分であると誤検出された画素を取り除くことができる。また、注目画素とその左右方向の画素だけを利用してゴミ・キズの判別を行っているため、ゴミ・キズ判別処理の負荷を軽減することができる。
【００２７】
［第３の実施形態］
次に、図３、図６に基づいて第３の実施形態を説明する。
【００２８】
第２の実施形態では、注目画素とその左右のＮ画素に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別していたが、第３の実施形態では、注目画素とその上下のＮ画素に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別している。
【００２９】
すなわち、第３の実施形態に係るゴミ・キズ補正処理では、ゴミ・キズ判定部９は、図３のアルゴリズム１５の手順でゴミ・キズ成分を判別する。
【００３０】
ゴミ・キズ判定部９は、まず、２値化手段８によって２値化された赤外２値化画像データ１２（図２参照）の中から、ゴミ・キズ成分として検出された注目画素１７（図６参照）を含めて当該注目画素１７の上下Ｎ画素（２Ｎ＋１画素）の赤外２値化画像データ１８を抽出する。
【００３１】
次に、抽出した赤外２値化画像データ１８の中にゴミ・キズ成分に係る画素が所定数（ｉ）以上存在するか否かを判別することによりゴミ・キズ成分の大きさを判別し、ゴミ・キズ成分に係る画素が所定数（ｉ）以上存在しておりゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、所定数（ｉ）以上存在しておらずゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定する。
【００３２】
ゴミ・キズ判定部９は、２値化手段８によってゴミ・キズ成分として検出された全ての画素に対して上記のゴミ・キズ判別処理を施し、ゴミ・キズ判別結果１９を得る。
【００３３】
一般に、閾値を用いた２値化を実施すると、閾値が厳しい値の場合、赤外画像のノイズ成分を多く拾ってしまうためゴミ・キズ成分を誤検出する割合が多くなる。しかしながら、そのようなゴミ・キズ成分は一般的に小さなゴミ・キズ成分として検出されるため、第３の実施形態を用いれば、ゴミ・キズ成分であると誤検出された画素を取り除くことができる。また、注目画素とその上下方向の画素だけを利用してゴミ・キズの判別を行っているため、ゴミ・キズ判別処理の負荷を軽減することができる。
【００３４】
［第４の実施形態］
次に、図７、図８に基づいて第４の実施形態を説明する。
【００３５】
第４の実施形態では、注目画素とその左右のＮ画素及び上下Ｍ画素に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別している。
【００３６】
すなわち、第４の実施形態に係るゴミ・キズ補正処理では、ゴミ・キズ判定部９は、図８のアルゴリズム２２の手順でゴミ・キズ成分を判別する。
【００３７】
ゴミ・キズ判定部９は、まず、２値化手段８によって２値化された赤外２値化画像データ１２（図２参照）の中から、ゴミ・キズ成分として検出された注目画素２０（図７参照）を中心に左右Ｎ画素及び上下Ｍ画素（Ｎ×Ｍ）の赤外２値化画像データ２１を抽出する。
【００３８】
次に、抽出した赤外２値化画像データ２１の中にゴミ・キズ成分に係る画素が所定数（ｉ）以上存在するか否かを判別することによりゴミ・キズ成分の大きさを判別し、ゴミ・キズ成分に係る画素が所定数（ｉ）以上存在しておりゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、所定数（ｉ）以上存在しておらずゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定する。
【００３９】
ゴミ・キズ判定部９は、２値化手段８によってゴミ・キズ成分として検出された全ての画素に対して上記のゴミ・キズ判別処理を施し、ゴミ・キズ判別結果２３を得る。
【００４０】
一般に、閾値を用いた２値化を実施すると、閾値が厳しい値の場合、赤外画像のノイズ成分を多く拾ってしまうためゴミ・キズ成分を誤検出する割合が多くなる。しかしながら、そのようなゴミ・キズ成分は一般的に小さなゴミ・キズ成分として検出されるため、第４の実施形態を用いれば、ゴミ・キズ成分であると誤検出された画素を取り除くことができる。また、注目画素とその左右方向又は上下方向の画素だけを利用してゴミ・キズの判別を行う場合と比べて、判定精度を向上させることができる。
【００４１】
［第５の実施形態］
次に、図９、図１０に基づいて第５の実施形態を説明する。
【００４２】
第１〜第４の実施形態では、２値化手段８によって２値化された後の赤外２値化画像データに基づいてゴミ・キズ成分を判別していたが、第５の実施形態では、赤外画像出力部７から出力された赤外画像データ（濃度データ）に基づいてゴミ・キズ成分を判別している。なお、第５の実施形態では、２値化部８とゴミ・キズ判別部９の機能は明確に区分することはできず、渾然一体に実現される（第６，第７の実施形態も同様）。
【００４３】
すなわち、第５の実施形態に係るゴミ・キズ補正処理では、２値化部８及びゴミ・キズ判定部９は、図１０のアルゴリズム２９の手順でゴミ・キズ成分を判別する。
【００４４】
すなわち、２値化部８及びゴミ・キズ判定部９は、まず、赤外画像出力部７から出力された赤外画像データ（濃度データ）２１Ｒ（図９参照）に対して、注目画素２４を含めて当該注目画素２４の左右Ｎ画素（２Ｎ＋１画素）２５の赤外画素濃度２６を抽出する。
【００４５】
次に、抽出した赤外画素濃度２６の平均値２７を算出し、その赤外画素濃度２６の平均値２７が所定の閾値ｈ２８以下であるか否かを判別することによりゴミ・キズ成分の大きさを判別し、赤外画素濃度２６の平均値２７が所定の閾値ｈ２８以下でありゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、赤外画素濃度２６の平均値２７が所定の閾値ｈ２８以下ではなくゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定する。
【００４６】
赤外画像出力部７から出力された赤外画像データの全ての画素に対して上記のゴミ・キズ判別処理を施し、ゴミ・キズ判別結果（２値化画像データ）３０を得る。
【００４７】
単純に閾値を用いた２値化を実施すると、閾値が厳しい値の場合、赤外画像のノイズ成分を多く拾ってしまうためゴミ・キズ成分を誤検出する割合が多くなる。しかしながら、第５の実施形態のように、注目画素とその周りの画素の平均値を用いた２値化においては、そのようなノイズ成分は平均化による広域遮断フィルタ効果により、ノイズ成分をゴミ・キズ成分として誤検出しない。そのため、本実施の形態を用いれば、赤外画像からゴミ・キズ成分を誤検出することなく検出することができる。また、例えば閾値が厳しい場合においてはゴミ・キズ成分の誤検出が増えるが、そのような場合の誤検出を低減することができる。さらに、注目画素とその上下方向の画素だけを利用してゴミ・キズの判別を行っているため、ゴミ・キズ判別処理の負荷を軽減することができる。
【００４８】
［第６の実施形態］
次に、図１０、図１１に基づいて第６の実施形態を説明する。
【００４９】
第５の実施形態では、赤外画像出力部７から出力された赤外画像データ（濃度データ）における注目画素とその左右のＮ画素の濃度平均値に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別していたが、第６の実施形態では、注目画素とその上下のＮ画素の濃度平均値に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別している。
【００５０】
すなわち、第６の実施形態に係るゴミ・キズ補正処理では、２値化部８及びゴミ・キズ判定部９は、図１０のアルゴリズム２９の手順でゴミ・キズ成分を判別する。
【００５１】
すなわち、２値化部８及びゴミ・キズ判定部９は、まず、赤外画像出力部７から出力された赤外画像データ（濃度データ）２１Ｒ（図９参照）に対して、注目画素３１（図１１参照）を含めて当該注目画素３１の上下Ｎ画素（２Ｎ＋１画素）３２の赤外画素濃度３３を抽出する。
【００５２】
次に、抽出した赤外画素濃度３３の平均値３４を算出し、その赤外画素濃度３３の平均値３４が所定の閾値ｈ３５以下であるか否かを判別することによりゴミ・キズ成分の大きさを判別し、赤外画素濃度３３の平均値３４が所定の閾値ｈ３５以下でありゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、赤外画素濃度３３の平均値３４が所定の閾値ｈ３５以下ではなくゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定する。
【００５３】
赤外画像出力部７から出力された赤外画像データの全ての画素に対して上記のゴミ・キズ判別処理を施し、ゴミ・キズ判別結果（２値化画像データ）３６を得る。
【００５４】
単純に閾値を用いた２値化を実施すると、閾値が厳しい値の場合、赤外画像のノイズ成分を多く拾ってしまうためゴミ・キズ成分を誤検出する割合が多くなる。しかしながら、第６の実施形態のように、注目画素とその周りの画素の平均値を用いた２値化においては、そのようなノイズ成分は平均化による広域遮断フィルタ効果により、ノイズ成分をゴミ・キズ成分として誤検出しない。そのため、本実施形態を用いれば、赤外画像からゴミ・キズ成分を誤検出することなく検出することができる。また、例えば閾値が厳しい場合においてはゴミ・キズ成分の誤検出が増えるが、そのような場合の誤検出を低減することができる。
【００５５】
さらに、注目画素とその上下方向の画素だけを利用してゴミ・キズの判別を行っているため、ゴミ・キズ判別処理の負荷を軽減することができる。
【００５６】
［第７の実施形態］
次に、図１２、図１３に基づいて第７の実施形態を説明する。
【００５７】
第５、第６の実施形態では、赤外画像出力部７から出力された赤外画像データ（濃度データ）における注目画素とその左右又は上下のＮ画素の濃度平均値に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別していたが、第７の実施形態では、注目画素の周辺のＮ×Ｍ画素の濃度平均値に基づいてゴミ・キズ成分の大きさを判別している。
【００５８】
すなわち、第７の実施形態に係るゴミ・キズ補正処理では、２値化部８及びゴミ・キズ判定部９は、図１３のアルゴリズム４４の手順でゴミ・キズ成分を判別する。
【００５９】
すなわち、２値化部８及びゴミ・キズ判定部９は、まず、赤外画像出力部７から出力された赤外画像データ（濃度データ）２１Ｒ（図９参照）に対して、注目画素３８（図１２参照）の周辺のＮ×Ｍ画素３９の赤外画素濃度４０を抽出する。
【００６０】
次に、抽出した赤外画素濃度４０の平均値４１を算出し、その赤外画素濃度４０の平均値４１が所定の閾値ｈ４２以下であるか否かを判別することによりゴミ・キズ成分の大きさを判別し、赤外画素濃度４０の平均値４１が所定の閾値ｈ４２以下でありゴミ・キズ成分が大きければ、注目画素はゴミ・キズ成分であると判定し、赤外画素濃度４０の平均値４１が所定の閾値ｈ４２以下ではなくゴミ・キズ成分が小さければ、注目画素はゴミ・キズ成分ではないと判定する。
【００６１】
赤外画像出力部７から出力された赤外画像データの全ての画素に対して上記のゴミ・キズ判別処理を施し、ゴミ・キズ判別結果（２値化画像データ）４３を得る。
【００６２】
単純に閾値を用いた２値化を実施すると、閾値が厳しい値の場合、赤外画像のノイズ成分を多く拾ってしまうためゴミ・キズ成分を誤検出する割合が多くなる。しかしながら、第７の実施形態のように、注目画素とその周りの画素の平均値を用いた２値化においては、そのようなノイズ成分は平均化による広域遮断フィルタ効果により、ノイズ成分をゴミ・キズ成分として誤検出しない。そのため、本実施形態を用いれば、赤外画像からゴミ・キズ成分を誤検出することなく検出することができる。また、例えば閾値が厳しい場合においてはゴミ・キズ成分の誤検出が増えるが、そのような場合の誤検出を低減することができる。
【００６３】
さらに、また、注目画素とその左右方向又は上下方向の画素だけを利用してゴミ・キズの判別を行う場合と比べて、判定精度を向上させることができる。
【００６４】
［第８の実施形態］
次に、図１４に基づいて第８の実施形態を説明する。
【００６５】
第８の実施形態では、第１〜第７の実施形態で得られたゴミ・キズ判別結果に応じて適正な補正方法を選択している。
【００６６】
すなわち、図１に示した補正方法選択部１０は、第１〜第７の実施形態で得られたゴミ・キズ判別結果４５（図１４参照）に対して、アルゴリズム４６の手順で補正方法を決定する。
【００６７】
第８の実施形態では、注目画素４７のようにゴミ・キズ成分に係る画素と判断された場合は、可視画像補正部１１にて注目画素４７のゴミ・キズ成分に基づいて可視画像データを補正し、注目画素４８のようにゴミ・キズ成分に係る画素と判断されなかった場合は、可視画像補正部１１による注目画素４８のゴミ・キズ成分に基づく補正を行わないようにしている。
【００６８】
このように補正を行わないのは、ゴミ・キズ成分でないと判別された画素は、非常に小さなゴミ・キズ成分、又は赤外画像のノイズ成分である可能性が高く、そのような画素に対しては補正を実施しなくても、補正を実施した場合の可視画像と比べて遜色ない可視画像が得られるからであり、補正しても効果の薄いゴミ・キズ成分画素に対して補正を実行しないことによる処理負荷の軽減を狙ったものである。
【００６９】
なお、第８の実施形態では、ゴミ・キズ成分を補正する場合の補正方法としては、前述のＦＡＲＥと呼ばれるゴミ・キズ自動補正機能を想定しているが、後述する簡易な補正方法を用いることも可能である。
【００７０】
［第９の実施形態］
次に、図１５に基づいて第９の実施形態を説明する。
【００７１】
第８の実施形態では、ゴミ・キズ成分でないと判別された画素に基づく補正は実行しないようにしていたが、第９の実施形態では、ゴミ・キズ成分でないと判別された画素に基づく補正も実行するようにしている。
【００７２】
すなわち、第９の実施形態では、図１に示した補正方法選択部１０は、第１〜第７の実施形態で得られたゴミ・キズ判別結果４９（図１５参照）に対して、アルゴリズム５０の手順で補正方法を決定する。
【００７３】
第９の実施形態では、注目画素５１のようにゴミ・キズ成分に係る画素と判断された場合は、可視画像補正部１１により、注目画素５１のゴミ・キズ成分に基づいて前述のＦＡＲＥ機能により可視画像データを補正し、注目画素５２のようにゴミ・キズ成分に係る画素と判断されなかった場合は、可視画像補正部１１により、注目画素５２の周辺の画素に対応する可視画像データの画素の平均値５３で、当該注目画素５２に対応する可視画像データの画素を補完（置換）する。
【００７４】
ゴミ・キズ成分に係る画素でないと判別された画素は、非常に小さなゴミ・キズ成分、又は赤外画像のノイズ成分である可能性が高く、一般に、そのような画素に対しては、補正を実施しなくても補正を実施した場合の可視画像と比べて遜色ない可視画像が得られる。しかしながら、ゴミ・キズ成分画素ではないと判定された画素が実際はゴミ・キズ成分画素であった場合、小さなゴミ・キズ成分ではあるが、可視画像上のゴミ・キズ成分が補正されずに残ってしまう。
【００７５】
そこで、第９の実施形態では、ゴミ・キズ成分でないと判別されるような小さなゴミ・キズ成分に対しては、その画素の周りの可視画素の平均値５３で補完するという簡易な補正方法で補正することで、処理負荷の軽減を図るだけでなく、ゴミ・キズの誤判別に起因するゴミ・キズ成分の補正漏れを防止することを狙ったものである。
【００７６】
尚、以上が本発明の実施形態の説明であるが、本発明は、これらの実施形態の構成に限られるものではなく、前述の各機能を達成できる構成であればどのようなものであっても適用可能である。例えば、スキャナ、フィルムスキャナ、複写機、ファクシミリ装置、デジタルカメラなどにも適用可能である。また、以上の実施形態のソフトウェア構成とハードウェア構成は、適宜置き換えることも可能である。さらに、本発明は、クレーム又は、実施形態の構成の全体もしくは、一部が１つの装置を形成するものであっても、他の装置と結合するようなものであっても、さらには、装置を構成する要素となるようなものであってもよい。
【００７７】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、１つの機器からなる装置に適用してもよい。また、本発明はシステムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。この場合、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体をシステムあるいは装置に読み出すことによってそのシステムあるいは装置が本発明の効果を享受することが可能となる。
【００７８】
図１６はＰＣ（パーソナルコンピュータ）にプログラムを供給することによって可視画像のゴミ・キズ成分補正を達成する場合の装置の構造を示す図である。本実施形態の画像処理装置は、図１６に示すように、可視光発光部５４と、赤外光発光部５５と、原稿５６を通過した可視光を受光するイメージセンサ５７と原稿５６を通過した赤外光を受光するイメージセンサ５８と、イメージセンサ５７にて受光した可視光を可視画像データに変換しＰＣへ出力する可視画像出力部５９と、イメージセンサ５８にて受光した赤外光を赤外画像データに変換しＰＣへ出力する赤外画像出力部６０と、可視画像出力部５９及び赤外画像出力部６０から出力される可視画像及び赤外画像を取り込む画像入力Ｉ／Ｆ６１と、ゴミ・キズ成分補正処理をするプログラムが格納されているＲＯＭ６４と、ＲＯＭ６４に記録されているプログラムを呼び出してゴミ・キズ補正処理を実施するＣＰＵ６３と、ＣＰＵ６３がワークエリア等として利用するＲＡＭ６２とを備えている。
【００７９】
図１７はＲＯＭ６４のメモリマップを示す図である。ＲＯＭ６４には、２値化処理プログラム、ゴミ・キズ成分判定処理プログラム、補正方法選択処理プログラム、可視画像補正処理プログラムなどが格納されている。
【００８０】
プログラムモジュールを供給する記憶媒体としては、ＲＯＭに限らず、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
【００８１】
以下、本発明の要点を総括する。
【００８２】
［実施形態１］  可視光を原稿に照射して可視光画像データを生成する第１の生成手段と、
不可視光を前記原稿に照射して不可視光画像データを生成する第２の生成手段と、
前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データに基づいて前記原稿上のゴミ・キズの態様を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別されたゴミ・キズの態様に応じた補正方法で前記第１の生成手段により生成された可視光画像データを補正する補正制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【００８３】
［実施形態２］  前記判別手段は、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データの各画素成分を所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する検出手段を有し、前記検出手段により検出されたゴミ・キズに係る各画素について、該画素の左右のＮ画素中に存在するゴミ・キズの数に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１に記載の画像処理装置。
【００８４】
［実施形態３］  前記判別手段は、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データの各画素成分を所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する検出手段を有し、前記検出手段により検出されたゴミ・キズに係る各画素について、該画素の上下のＮ画素中に存在するゴミ・キズの数に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１に記載の画像処理装置。
【００８５】
［実施形態４］  前記判別手段は、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データの各画素成分を所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する検出手段を有し、前記検出手段により検出されたゴミ・キズに係る各画素について、該画素の周囲のＮ×Ｍ画素中に存在するゴミ・キズの数に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１に記載の画像処理装置。
【００８６】
［実施形態５］  前記判別手段は、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データの各画素成分について、該画素の左右のＮ画素の濃度平均値を算出する算出手段を有し、前記算出手段により算出された濃度平均値に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１に記載の画像処理装置。
【００８７】
［実施形態６］  前記判別手段は、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データの各画素成分について、該画素の上下のＮ画素の濃度平均値を算出する算出手段を有し、前記算出手段により算出された濃度平均値に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１に記載の画像処理装置。
【００８８】
［実施形態７］  前記判別手段は、前記第２の生成手段により生成された不可視光画像データの各画素成分について、該画素の周囲のＮ×Ｍ画素の濃度平均値を算出する算出手段を有し、前記算出手段により算出された濃度平均値に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１に記載の画像処理装置。
【００８９】
［実施形態８］  前記補正制御手段は、前記判別手段により大きなゴミ・キズであると判別された場合は前記可視画像データを補正し、小さなゴミ・キズである判別された場合は補正を実行しないように制御することを特徴とする実施形態１〜７の何れかに記載の画像処理装置。
【００９０】
［実施形態９］  前記補正制御手段は、前記判別手段により大きなゴミ・キズであると判別された場合は前記可視画像データを全体的に補正し、小さなゴミ・キズである判別された場合は前記可視画像データの対応する画素成分をその周囲の画素成分を用いて補完するように制御することを特徴とする実施形態１〜７の何れかに記載の画像処理装置。
【００９１】
［実施形態１０］  可視光を原稿に照射して可視光画像データを生成する第１の生成工程と、
不可視光を前記原稿に照射して不可視光画像データを生成する第２の生成工程と、
前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データに基づいて前記原稿上のゴミ・キズの態様を判別する判別工程と、
前記判別工程により判別されたゴミ・キズの態様に応じた補正方法で前記第１の生成工程により生成された可視光画像データを補正する補正制御工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【００９２】
［実施形態１１］  前記判別工程は、前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データの各画素成分を所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する検出工程を有し、前記検出工程により検出されたゴミ・キズに係る各画素について、該画素の左右のＮ画素中に存在するゴミ・キズの数に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１０に記載の画像処理方法。
【００９３】
［実施形態１２］  前記判別工程は、前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データの各画素成分を所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する検出工程を有し、前記検出工程により検出されたゴミ・キズに係る各画素について、該画素の上下のＮ画素中に存在するゴミ・キズの数に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１０に記載の画像処理方法。
【００９４】
［実施形態１３］  前記判別工程は、前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データの各画素成分を所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する検出工程を有し、前記検出工程により検出されたゴミ・キズに係る各画素について、該画素の周囲のＮ×Ｍ画素中に存在するゴミ・キズの数に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１０に記載の画像処理方法。
【００９５】
［実施形態１４］  前記判別工程は、前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データの各画素成分について、該画素の左右のＮ画素の濃度平均値を算出する算出工程を有し、前記算出工程により算出された濃度平均値に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１０に記載の画像処理方法。
【００９６】
［実施形態１５］  前記判別工程は、前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データの各画素成分について、該画素の上下のＮ画素の濃度平均値を算出する算出工程を有し、前記算出工程により算出された濃度平均値に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１０に記載の画像処理方法。
【００９７】
［実施形態１６］  前記判別工程は、前記第２の生成工程により生成された不可視光画像データの各画素成分について、該画素の周囲のＮ×Ｍ画素の濃度平均値を算出する算出工程を有し、前記算出工程により算出された濃度平均値に基づいてゴミ・キズの大小を判別することを特徴とする実施形態１０に記載の画像処理方法。
【００９８】
［実施形態１７］  前記補正制御工程は、前記判別工程により大きなゴミ・キズであると判別された場合は前記可視画像データを補正し、小さなゴミ・キズである判別された場合は補正を実行しないように制御することを特徴とする実施形態１０〜１６の何れかに記載の画像処理方法。
【００９９】
［実施形態１８］  前記補正制御工程は、前記判別工程により大きなゴミ・キズであると判別された場合は前記可視画像データを全体的に補正し、小さなゴミ・キズである判別された場合は前記可視画像データの対応する画素成分をその周囲の画素成分を用いて補完するように制御することを特徴とする実施形態１０〜１６の何れかに記載の画像処理方法。
【０１００】
［実施形態１９］  可視光を原稿に照射して可視光画像データを生成すると共に、不可視光を前記原稿に照射して不可視光画像データを生成し、生成された不可視光画像データに基づいて前記原稿上のゴミ・キズの態様を判別し、判別されたゴミ・キズの態様に応じた補正方法で前記可視光画像データを補正する内容を有することを特徴とする制御プログラム。
【０１０１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ゴミ・キズを確実に検出しつつ、補正処理の負荷を軽減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る画像のゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【図３】本発明の第２及び第３の実施形態におけるゴミ・キズ判別のアルゴリズムを示す図である。
【図４】赤外画像データのヒストグラムを示す図である。
【図５】所定の閾値で２値化することによりゴミ・キズを検出する場合の閾値と検出精度との関係を説明するための図である。
【図６】本発明の第３の実施形態におけるゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【図７】本発明の第４の実施形態におけるゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【図８】本発明の第４の実施形態におけるゴミ・キズ判別のアルゴリズムを示す図である。
【図９】本発明の第５の実施形態におけるゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【図１０】本発明の第５及び第６の実施形態におけるゴミ・キズ判別のアルゴリズムを示す図である。
【図１１】本発明の第６の実施形態におけるゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【図１２】本発明の第７の実施形態におけるゴミ・キズ補正処理を説明するための図である。
【図１３】本発明の第７の実施形態に係るゴミ・キズ判別のアルゴリズムを示す図である。
【図１４】本発明の第８の実施形態におけるゴミ・キズ補正方法の選択処理を説明するための図である。
【図１５】本発明の第９の実施形態におけるゴミ・キズ補正方法の選択処理を説明するための図である。
【図１６】ＰＣにプログラムを供給することによって可視画像のゴミ・キズ補正を行う場合の装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１７】図１６のＲＯＭ上のプログラム構成を示すメモリマップである。
【符号の説明】
１，５４：可視光発光部
２，５５：赤外光発光部
３，５６：原稿
４，５，５７，５８：イメージセンサ
６，５９：可視画像出力部
７，６０：赤外画像出力部
８：２値化部
９：ゴミ・キズ判別部
１０：補正方法選択部
１１：可視画像補正部
６２：ＲＡＭ
６３：ＲＯＭ
６４：ＲＯＭ
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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