(57)【要約】    【課題】  次のフレームが来るまでに欠損部の補正が終わらなかった場合においても、画像全体をある程度自然な感じに補正することができる画像処理方法及び画像処理装置及びプログラム及び記憶媒体を提供する。    【解決手段】  原稿３上のゴミ・キズを閾値算出手段８により算出した閾値によりゴミ・キズと判別したゴミ・キズ画素の濃度を利用し、前記閾値に近い濃度のゴミ・キズ画素から順にゴミ・キズの補正を可視画像補正手段１１により実施する。【選択図】      図１
2005159898.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光及び不可視光を順次照射する発光工程と、
前記発光工程により照射された原稿からの可視光を検出して可視画像データを検出する可視画像検出工程と、
前記発光工程により照射された前記原稿からの不可視光を検出して前記原稿上の異常部を検出する異常部検出工程と、
前記異常部検出工程により検出された前記異常部を読み取った可視画像データを補正する補正工程と、
前記補正工程により前記異常部の可視画像データを補正する補正順位を決定する補正順位決定工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記補正順位決定工程は、前記異常部検出工程により前記異常部を検出するための閾値に近い異常部の読み取り画像データから前記補正工程において補正するように補正順位を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記異常部検出工程により検出された異常部の種類を判別する異常部種類判別工程を有し、前記補正順位決定工程は、異常部種類判別工程により判別された異常部の種類によって前記補正工程により前記異常部の可視画像データを補正する補正順位を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理方法を実現するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを有することを特徴とするプログラム。
【請求項５】
可視光及び不可視光を順次照射する発光手段と、
前記発光手段により照射された原稿からの可視光を検出して可視画像データを検出する可視画像検出手段と、
前記発光手段により照射された前記原稿から不可視光を検出して前記原稿上の異常部を検出する異常部検出手段と、
前記異常部検出手段により検出された前記異常部を読み取った可視画像データを補正する補正手段と、
前記補正手段により前記異常部の可視画像データを補正する補正順位を決定する補正順位決定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記補正順位決定手段は、前記異常部検出手段により前記異常部を検出するための閾値に近い異常部の読み取り画像データから前記補正手段により補正するように補正順位を決定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記異常部検出手段により検出された異常部の種類を判別する異常部種類判別手段を有し、前記補正順位決定手段は、異常部種類判別手段により判別された異常部の種類によって前記補正手段により前記異常部の可視画像データを補正する補正順位を決定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に付着したゴミやキズ等の欠損部を補正し得るようにした画像処理方法及びこの画像処理方法を実施するための画像処理装置及びこの画像処理方法を実現するためのプログラムコードを有するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
原稿には、本来の画像の他に、原稿の地肌汚れ等によるゴミやキズ等の欠損部が含まれていることが多い。そのような原稿の欠損部を除去する場合、従来は、赤外画像を用いて欠損部を判別するための閾値を算出し、赤外画像の閾値濃度により欠損部画素の抽出を行い、検出した欠損部の可視画像の補正を行っていた（例えば、特許文献１〜３参照）。
【特許文献１】特開２０００−３４１４７３号公報
【特許文献２】特開２００２−０８４４２１号公報
【特許文献３】特開２００２−２８１２５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
通常、上述したような画像の欠損部の補正は、画像の上端から下端に向かって順番に行われるが、フィルムスキャナのようにフィルムを給送しながら画像の取り込みをリアルタイムに行う場合、欠損部の画素が多量に存在すると、欠損部の補正に時間を要するため、現在のフレームの欠損部の補正が終了する前に、次のフレームが送られてきてしまう。
【０００４】
そのような場合、フィルムの給送を止めることなく画像スキャンを行うためには、現在のフレームの欠損部の補正を途中で中断し、次のフレームの画像の取り込みを開始しなければならない。その際、途中で欠損部の補正を中断した画像は、途中までは欠損部が補正された画像で、中断した時点からは欠損部が補正されていない画像といったように、途中で中断した画像がどこまで欠損部を補正処理して中断したかが目視により明確に分かる画像となってしまう。
【０００５】
一方、画像の上端からではなく、小さい（或いは浅い）欠損部から順にフレーム全体を均一に補正していけば、途中で中断してしまった場合においても、フレーム全体に対して小さい（或いは浅い）欠損部から補正を実施しているため、画像全体としては大きい（或いは深い）欠損部は小さく（或いは浅く）なり、小さい（或いは浅い）欠損部は殆ど補正され、欠損部の補正された画像は、フレーム全体をある程度補正した自然な画像となる。
【０００６】
また、画像の上端からではなく、大きい（或いは深い）欠損部から順にフレーム全体を均一に補正していけば、途中で中断してしまった場合においても、フレーム全体に対して大きい（或いは深い）欠損部から補正を実施しているため、小さい（或いは浅い）欠損部は残ってしまうが、大きい（或いは深い）欠損部は小さく（或いは浅く）なり、欠損部の補正された画像は、フレーム全体をある程度補正した自然な画像となる。
【０００７】
そこで、本発明は、次のフレームが来るまでに欠損部の補正が終わらなかった場合においても、画像全体をある程度自然な感じに補正することができる画像処理方法、画像処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、可視光及び不可視光を順次照射する発光工程と、前記発光工程により照射された原稿からの可視光を検出して可視画像データを検出する可視画像検出工程と、前記発光工程により照射された前記原稿からの不可視光を検出して前記原稿上の異常部を検出する異常部検出工程と、前記異常部検出工程により検出された前記異常部を読み取った可視画像データを補正する補正工程と、前記補正工程により前記異常部の可視画像データを補正する補正順位を決定する補正順位決定工程とを有することを特徴とする画像処理方法を提供する。
【０００９】
また、上記目的を達成するために、本発明は、可視光及び不可視光を順次照射する発光手段と、前記発光手段により照射された原稿からの可視光を検出して可視画像データを検出する可視画像検出手段と、前記発光手段により照射された前記原稿から不可視光を検出して前記原稿上の異常部を検出する異常部検出手段と、前記異常部検出手段により検出された前記異常部を読み取った可視画像データを補正する補正手段と、前記補正手段により前記異常部の可視画像データを補正する補正順位を決定する補正順位決定手段とを有することを特徴とする画像処理装置を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、例えば、次のフレームが来るまでに欠損部の補正が終わらなかった場合等、異常部の補正処理に十分な時間をかけられない場合であっても、画像全体をある程度自然な感じで補正することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、赤外画像により検出した欠損部画素の濃度分布と、欠損部の大きさ及び深さに相関があることを利用しており、赤外画像による欠損部検出の閾値により欠損部判定を行うだけでなく、欠損部判定を行った閾値に近い欠損部画素から欠損部を補正することにより、画像全体として大きい（或いは深い）欠損部は周辺から補正されるために小さくなり、小さい（或いは浅い）欠損部は殆ど補正される。
【００１２】
また、本発明は、大きい（或いは深い）欠損部に属しているのか、小さい（或いは浅い）欠損部に属しているのかという欠損部の種類の判別を行い、目立たない小さい（或いは浅い）欠損部ではなく、目立つ大きい（或いは深い）欠損部から補正を実施することにより、補正が時間内に終了しなかった場合において、小さい（或いは浅い）欠損部は残ってしまうが、大きい（或いは深い）欠損部は従来手法よりも良好に補正される。
【００１３】
以下、本発明の画像処理方法、画像処理装置、プログラム及び記憶媒体の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
［第１の実施形態］
まず、本発明の第１の実施形態について、図１乃至図５に基づき説明する。
【００１５】
図１は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図であり、同図に示すように、画像処理装置は、可視光発光手段１と、赤外光発光手段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検出する可視光検出手段（可視画像出力手段）６と、イメージセンサ５にて受光した赤外光を検出する赤外光検出手段（赤外画像出力手段）７と、赤外画像からゴミ・キズ（欠損部）画素を識別するための閾値を算出する閾値算出手段８と、赤外画像及び可視画像から閾値算出手段８により決定された閾値によりゴミ・キズの判別を行うゴミ・キズ判別手段（欠損部判別手段）９と、ゴミ・キズ判別手段９により判別されたゴミ・キズ画素の赤外濃度値により補正順位を決定する補正順位決定手段１０と、補正順位決定手段１０にて決定した順番で可視画像のゴミ・キズ画素を補正するための可視画像補正手段１１とを備えている。
【００１６】
図２及び図３は、本実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【００１７】
図２（ａ）は赤外画像の一例を、図２（ｂ）は図２（ａ）のＣ部の拡大状態を、それぞれ示す。図２（ａ）において、１２は赤外画像、図２（ｂ）において、１３はゴミ・キズ画素群、１４は小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ、１５は大きい（或いは深い）ゴミ・キズである。
【００１８】
図３（ａ）は、赤外画素濃度分布と補正順位との関係を、図３（ｂ）は、図３（ａ）のＤ部の拡大状態を、それぞれ示す。図３（ａ）において、１６は閾値である。
【００１９】
図４は、本実施の形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ補正画像の一例を示す図であり、同図（ａ）は可視画像の一例を、同図（ｂ）はゴミ・キズ画素の一例を、同図（ｃ）は同図（ａ）のＥ部拡大状態を、それぞれ示す。図４（ａ）において、１７は可視画像、図４（ｂ）において、１３はゴミ・キズ画素群、１５は大きい（或いは深い）ゴミ・キズ、図４（ｃ）において、１５は大きい（或いは深い）ゴミ・キズである。
【００２０】
図５は、本実施形態に係る画像処理装置と従来例のゴミ・キズ補正方法の相違を示す図であり、同図（ａ）は、原稿３であるフィルムを矢印方向へ給送しながらスキャンする状態を、同図（ｂ）は、フィルムスキャナにて全てのゴミ・キズ補正が完了した場合を、同図（ｃ）は、次のフレームが入力される前にゴミ・キズ補正が完了しなかった場合の従来例における補正結果を、同図（ｄ）は、次のフレームが入力される前にゴミ・キズ補正が完了しなかった場合の本発明の補正結果を、それぞれ示す。図５（ａ）において、Ｆはフィルム、図５（ｂ）において、１８はフレーム、図５（ｃ）において、１９はフレーム、図５（ｄ）において、２０はフレームである。
【００２１】
本実施形態は、赤外光により検出した赤外画像１２よりゴミ・キズ画素と判別されたゴミ・キズ画素群１３の濃度値が、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ１４は、その濃度値が閾値１６の濃度と近い値になること、大きい（或いは深い）ゴミ・キズ１５は、その周りの濃度値が閾値１６の濃度と近い値になるが、大きい（或いは深い）ゴミ・キズ１５の中心に近づくに従って濃度値は閾値１６の濃度から離れていくことを利用するものである。
【００２２】
つまり、まず、赤外画像１２のゴミ・キズを判別するための閾値１６を閾値算出手段８により算出する。次に、閾値算出手段８により算出された閾値１６「図３（ａ）参照」の濃度を用いてゴミ・キズ判別手段９によりゴミ・キズを判別する。次に、ゴミ・キズと判別された画素に対して、補正順位決定手段１０により、その濃度値が閾値１６の濃度に近いものから１位、２位、…、ｎ位と補正の順位付けを行う「図３（ｂ）参照」。次に、可視画像補正手段１１にて補正順位１位のゴミ・キズ画素から順にゴミ・キズ補正を実施していく。すると、図４（ａ）に示す可視画像１７上の図４（ｂ）に示すゴミ・キズ群１３は、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ１４及び大きい（或いは深い）ゴミ・キズ１５の周辺から補正されていき、図４（ｃ）に示すように、大きい（或いは深い）ゴミ・キズ１５は小さく（或いは浅く）なり、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ１４は全て補正される。
【００２３】
これにより、図５（ａ）に示すように、原稿である、例えば、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部の補正処理を行って中断したかが目視により明確に分かる画像「図５（ｃ）参照」とはならず、画面全体をある程度自然な感じに補正することができる「図５（ｄ）参照」。
【００２４】
フィルムスキャナにて全てのゴミ・キズ補正が完了した場合は、図５（ｂ）に示すように、フレーム１８内のゴミ・キズは全て除去される。しかし、フィルムスキャナにて全てのゴミ・キズ補正が完了しなかった場合は、従来は、図５（ｃ）に示すように、フレーム１９の画面後端部のゴミ・キズは補正されないが、本発明では、図５（ｄ）に示すように、フレーム２０内の大きい（或いは深い）ゴミ・キズは補正されないが、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズは補正されるので、フレーム２０全体をある程度補正することができる。
【００２５】
[第２の実施形態]
次に、本発明の第２の実施形態について、図６乃至図８に基づき説明する。
【００２６】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第1の実施形態の図１と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００２７】
また、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００２８】
図６は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段１０の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【００２９】
図７は、本実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図であり、図７（ａ）は赤外画素濃度分布と補正順位との関係を示すグラフを、図７（ｂ）は、図７（ａ）のＧ部拡大状態を、それぞれ示す。図７（ａ）において、２１は閾値である。
【００３０】
図８は、本実施の形態に係る画像処理装置における補正順位決定手段により決定された補正順番の一例を示す図である。
【００３１】
図６において、まず、ステップＳ６０１で、補正順位決定手段１０は、ゴミ・キズ判別手段９によりゴミ・キズ画素であると判別された画素数Ｍをカウントする。
【００３２】
次に、ステップＳ６０２で各ゴミ・キズ画素ｍに対しゴミ・キズ補正順位を決定するための補正順位付けを行う。優先順位をＮ順位設ける場合、図７（ａ）に示す閾値２１の濃度(閾値濃度)をd0、優先順位１位の濃度範囲を（１―１／Ｎ）＊d0＜ｍ＜＝d0、優先順位２位の濃度範囲を、（１−２／Ｎ）＊d0＜ｍ＜＝（１−１／Ｎ）＊d0、優先順位Ｎ位の濃度範囲を、ｍ＜＝（１−（Ｎ−1）／Ｎ）＊d0とし、優先順位１位の濃度範囲にあるゴミ・キズ画素より補正順番を割り振っていき、優先順位Ｎ位の濃度範囲までゴミ・キズ画素の補正順番を割り振る。上記のようにゴミ・キズ画素の補正順番を割り振っていき、決定された補正順番は図８のようになる。
【００３３】
次に、ステップＳ６０３で、図８のように決定されたゴミ・キズの補正順番に従って優先順位１位より可視画像補正手段１１にてゴミ・キズの補正を実施すると、図４（ａ）の可視画像１７上の図４（ｂ）に示すゴミ・キズ群１３は、図４（ｃ）に示すように、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ１４及び大きい（或いは深い）ゴミ・キズ１５の周辺から補正されていく。
【００３４】
これにより、図５（ａ）に示すように、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部を補正処理して中断してしまったかが目視にて明確に分かる画像「図５（ｃ）参照」とはならず、画面全体をある程度自然な感じに補正することができる「図５（ｄ）参照」。
【００３５】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態を、図９及び図１０に基づき説明する。
【００３６】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第1の実施形態の図１と同一であるから、同図を必要に応じて流用して説明する。
【００３７】
また、本実施の形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ補正画像は、上述した第１の実施形態における図４と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００３８】
また、本実施の形態に係る画像処理装置において決定された補正順番は、上述した第２の実施形態における図８と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００３９】
更に、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００４０】
図９は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段１０の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
図１０は、本実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図であり、赤外画素濃度分布と補正順位との関係を示すグラフである。同図において、２２は閾値である。
【００４２】
図９において、まず、ステップＳ９０１で補正順位決定手段１０は、ゴミ・キズ判別手段９によりゴミ・キズ画素と判別されたゴミ・キズに対して、予め１位からＮ位までの優先順位濃度判定決定係数α（１）からα（ｎ−１）をゴミ・キズ分布の特徴等により決めておく。
【００４３】
次に、ステップＳ９０２で各ゴミ・キズ画素ｍに対しゴミ・キズ補正順位を決定するための順位付けを行う。図１０の閾値２２の濃度(閾値濃度)をd0とすると、優先順位をＮ順位設ける場合、優先順位１位の濃度範囲をα(１)*d0＜ｍ＜＝d0、優先順位２位の濃度範囲をα(２)*d0＜ｍ＜＝α(１)*d0、優先順位Ｎ位の濃度範囲をｍ＜＝α(Ｎ−１)*d0とし、優先順位１位の濃度範囲にあるゴミ・キズ画素より補正順番を割り振っていき、優先順位Ｎ位の濃度範囲までゴミ・キズ画素の補正順番を割り振る。上記のようにゴミ・キズ画素の補正順番を割り振っていき、決定された補正順番は、図８のようになる。
【００４４】
次に、ステップＳ９０３で、決定されたゴミ・キズ補正順番に従って優先順位１位より可視画像補正手段１１にてゴミ・キズの補正処理を実施すると、図４（ａ）の可視画像１７上の図４（ｂ）に示すゴミ・キズ群１３は、図４（ｃ）に示すように、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ１４及び大きい（或いは深い）ゴミ・キズ１５の周辺から補正されていく。
【００４５】
これにより図５（ａ）に示すように、フィルムＦの給送を止めることなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで処理して中断してしまったかが目視にて明確に分かる画像「図５（ｃ）参照」とはならず、画面全体をある程度自然な感じに補正することができる「図５（ｄ）参照」。
【００４６】
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態を、図１１乃至図１６に基づき説明する。
【００４７】
尚、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００４８】
図１１は、本実施の形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図であり、同図において、上述した第１の実施形態の図１と同一部分には同一符号が付してある。
【００４９】
図１１において図１と異なる点は、図１の構成に、ゴミ・キズ種類判別手段２３を付加したことである。ゴミ・キズ種類判別手段２３は、ゴミ・キズ判別手段９により判別されたゴミ・キズ画素の種類を、注目するゴミ・キズ画素の周辺にあるゴミ・キズの数により判別するものである。そして、補正順位決定手段１０は、ゴミ・キズ判別手段９により判別されたゴミ・キズ画素の赤外濃度値とゴミ・キズ種類判別手段２３により判別されたゴミ・キズの種類により補正順位を決定する。
【００５０】
図１２は、赤外画像とゴミ・キズ画素を示す図であり、同図（ａ）は赤外画像の一例を、同図（ｂ）は同図（ａ）のＨ部拡大状態を、同図（ｃ）は同図（ｂ）のＪ部拡大状態を、同図（ｄ）は同図（ｂ）のＪ部拡大状態を、それぞれ示す。図１２（ａ）において、２４は赤外画像、図１２（ｂ）において、１３はゴミ・キズ画素群、１４は小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ、１５は大きい（或いは深い）ゴミ・キズ、図１２（ｄ）において、２５は注目画素である。
【００５１】
図１３は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ種類判別手段１２の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
図１４は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズの補正順位決定手段１０の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【００５３】
図１５は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズの補正順位決定処理動作を説明するための図であり、同図（ａ）は図１２（ａ）のＨ部拡大図、同図(ｂ)、（ｃ）は赤外画像分布と補正順位との関係を示すグラフ、同図（ｃ）は同図（ｂ）のＬ部拡大図、同図（ｅ）は同図（ｃ）のＱ部拡大図である。図１５（ａ）において、１３はゴミ・キズ、１４は小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ、１５は大きい（或いは深い）ゴミ・キズ、図１５（ｂ）において、２６は閾値、図１５（ｃ）において、２７は閾値である。
【００５４】
図１６は、本実施形態に係る画像処理装置における補正順位決定手段１０により決定された補正順位の一例を示す図である。
【００５５】
図１３において、まず、ステップＳ１３０１で、赤外光により検出した図１２（ａ）に示す赤外画像２４よりゴミ・キズ画素と判別された図１２（ｂ）に示すゴミ・キズ画素群１３において、図１２（ｄ）に示す注目画素２５の周辺画素であるＰ画素×Ｔ画素の範囲のゴミ・キズ画素数Ｕをカウントする。
【００５６】
次に、ステップＳ１３０２で、ゴミキズ画素数Ｕ＞＝ｊであるか否かを判断する。そして、ゴミ・キズ画素数Ｕ＞＝ｊであると判断された場合は、図１２（ｄ）に示す注目画素２５は、大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属すると判別し、また、Ｕ＜ｊであると判断された場合は、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズに属すると判別する。
【００５７】
次に、図１４において、まず、ステップＳ１４０１で、前記ステップＳ１３０３において図１５に示すように大きい（或いは深い）ゴミ・キズであると判別された画素に対して、閾値算出手段８により算出された図１５(ｂ)に示す閾値２６の濃度を用い、該閾値２６の濃度に近い濃度のゴミ・キズ画素から順に１位、２位、・・・、Ｎ位と補正順位付けを行う。
【００５８】
大きい（或いは深い）ゴミ・キズと判別された全てのゴミ・キズ画素に対して補正順位付けが終了したら、ステップＳ１４０２で、前記ステップＳ１３０３において図１５に示すように大きい（或いは深い）ゴミ・キズであると判別された画素に対して、閾値算出手段８により算出された図１５(ｃ)に示す閾値２７の濃度を用い、該閾値２７の濃度に近い濃度のゴミ・キズ画素から順にＮ＋１位、Ｎ＋２位、・・・、Ｎ＋Ｍ位と補正順位付けを行う。このようにして決定された補正順位の一例を図１６に示す。
【００５９】
全てのゴミ・キズ画素に対しての補正順位付けが終了したら、ステップＳ１４０３で、可視画像補正手段１１にて補正順位１位のゴミ・キズ画素から順にゴミ・キズ補正を実施していく。
【００６０】
これにより、図５(ａ)に示すように、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、ゴミ・キズ種類判別手段１２は、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部を補正処理して中断したかが目視により明確にと分かる画像「図５(ｃ)参照」とはならず、画面全体を自然な感じに補正することができる「図５(ｄ)参照」。
【００６１】
また、大きい（或いは深い）ゴミ・キズから補正を実施するため、大きい（或いは深い）ゴミ・キズ、つまり目立つゴミ・キズを優先的に補正することができ、これまでの従来の補正方式と比べて、限られた時間内でよりきれいにゴミ・キズを補正することができる。
【００６２】
［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態を、図１７及び図１８に基づき説明する。
【００６３】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第４の実施形態の図１１と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００６４】
また、本実施の形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズの補正順位決定処理動作は、上述した第４の実施形態における図１５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００６５】
また、本実施の形態に係る画像処理装置において決定された補正順番は、上述した第４の実施形態における図１６と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００６６】
更に、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００６７】
図１７は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミキズ種類判別手段１２の処理動作の流を示すフローチャートである。
【００６８】
図１８は、本実施形態に係る画像処理装置における注目画素の左右にゴミ・キズ画素が幾つ連続しているかを示す図であり、同図において、２８は注目画素である。
【００６９】
図１７において、まず、ステップＳ１７０１で、ゴミ・キズ種類判別手段１２は、図１８に示す注目画素２８に対して、左右方向へゴミ・キズ画素が幾つ連続しているかをカウントする。そして、そのカウント数がＩ画素以上の場合は、ステップＳ１７０２で、ゴミ・キズ種類判別手段１２は、注目するゴミ・キズ画素は大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属すると判別し、また、Ｉ画素未満の場合は、注目するゴミ・キズ画素は小さい（或いは浅い）ゴミ・キズに属すると判別する。
【００７０】
次に、前記ステップＳ１７０２において大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属すると判別された画素に対して、閾値算出手段８により算出された図１５（ｂ）の閾値２６の濃度を用い、該閾値２６の濃度に近い濃度のゴミ・キズから順に１位、２位、・・・・、Ｎ位と補正順位付けを行う「図１５(ｄ)参照」。そして、大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属すると判別された全てのゴミ・キズ画素に対して補正順位付けが終了したら、前記ステップＳ１７０３において小さい（或いは浅い）ゴミ・キズに属すると判別された画素に対して、閾値算出手段８により算出された図１５（ｃ）の閾値２７の濃度を用い、該閾値２７の濃度に近い濃度のゴミ・キズ画素から順にＮ＋１位、Ｎ＋２位、・・・、Ｎ＋Ｍ位と補正順位付けを行う「図１５(ｅ)参照」。
【００７１】
このようにして決定された補正順位の一例を図１６に示す。
【００７２】
そして、全てのゴミ・キズ画素に対しての補正順位付けが終了したら、可視画像補正手段１１にて補正順位１位のゴミ・キズ画素から順にゴミ・キズ補正を実施していく。
【００７３】
これにより、図５(ａ)に示すように、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部の補正処理して中断したかが目視により明確に分かる画像「図５（ｃ）参照」とはならず、画面全体を自然な感じに補正することができる「図５（ｄ）参照」。
【００７４】
また、大きい（或いは深い）ゴミ・キズから補正を実施するため、大きい（或いは深い）ゴミ・キズ、つまり目立つゴミ・キズを優先的に補正することができ、これまでの従来の補正方式と比べて、限られた時間内でよりきれいにゴミ・キズを補正することができる。
【００７５】
そして、上述した第４の実施形態と比べてゴミ・キズ種類判別手段１２の判別方法が単純となるため、より高速にゴミ・キズ補正を実施することが可能となる。
【００７６】
［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態を、図１９に基づき説明する。
【００７７】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第４の実施形態の図１１と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００７８】
また、本実施の形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズの補正順位決定処理動作は、上述した第４の実施形態における図１５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００７９】
また、本実施の形態に係る画像処理装置において決定された補正順番は、上述した第４の実施形態における図１６と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００８０】
更に、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００８１】
図１９は、本実施形態に係る画像処理装置における注目画素の上下左右にゴミ・キズ画素が幾つ連続しているかを示す図であり、同図において、２９は注目画素である。
【００８２】
まず、ゴミ・キズ種類判別手段１２は、図１９の注目画素２９に対し、上下左右方向にゴミ・キズ画素が幾つ連続しているかをカウントする。次に、そのカウント数がＩ画素以上であるか否かを判断する。そして、カウント数がＩ画素以上の場合は、注目するゴミ・キズ画素は大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属すると判別し、また、カウント数がＩ画素未満の場合は、注目するゴミ・キズ画素は小さい（或いは浅い）ゴミ・キズに属すると判別する。
【００８３】
次に、図１５に示すように大きい（或いは深い）ゴミ・キズと判別された画素に対して、閾値算出手段８により算出された図１５（ｂ）の閾値２６の濃度を用い、該閾値２６の濃度に近い濃度のゴミ・キズから順に１位、２位、・・・・、ｎ位と補正順位付けを行う「図１５(ｄ)参照」。そして、大きい（或いは深い）ゴミ・キズと判別された全てのゴミ・キズ画素に対して補正順位付けが終了したら、図１５に示すように小さい（或いは浅い）ゴミ・キズと判別された画素に対して、閾値算出手段８により算出された図１５（ｃ）の閾値２７の濃度を用い、該閾値２７の濃度に近い濃度のゴミ・キズ画素から順にｎ＋１位、ｎ＋２位、・・・、ｎ＋ｍ位と補正順位付けを行う「図１５(ｅ)参照」。
【００８４】
このようにして全てのゴミ・キズ画素に対しての補正順位付けが終了したら、可視画像補正手段１１にて補正順位１位のゴミ・キズ画素から順にゴミ・キズ補正を実施していく。
【００８５】
これにより、図５(ａ)に示すように、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部を補正処理して中断したかが目視により明確に分かる画像「図５(ｃ)参照」とはならず、画面全体を自然な感じに補正することができる「図５(ｄ)参照」。
【００８６】
また、大きい（或いは深い）ゴミ・キズから補正を実施するため、大きい（或いは深い）ゴミ・キズ、つまり目立つゴミ・キズを優先的に補正することができ、これまでの従来の補正方式と比べて、限られた時間内でよりきれいにゴミ・キズを補正することができる。
【００８７】
そして、上述した第４の実施形態と比べて、ゴミ・キズ種類判別手段１２の判別方法が単純となるため、より高速にゴミ・キズ補正を実施することが可能となる。
【００８８】
また、第５の実施形態と比べて、大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属するのか、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズに属するのかの判別精度を向上することができる。
【００８９】
［第７の実施形態］
次に、本発明の第７の実施形態を、図２０に基づき説明する。
【００９０】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第４の実施形態の図１１と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００９１】
図２０は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ種類判別手段１２の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【００９２】
図２０において、まず、ステップＳ２００１でゴミ・キズ種類判別手段１２は、図１２（ｄ）の注目画素２５或いは図１８の注目画素２８、または左右(上下)方向に連続するゴミ・キズ画素数(注目画素数２５についてはＰ画素×Ｔ画素内のゴミ・キズ画素数)をカウントする。
【００９３】
次に、ステップＳ２００２で、前記ステップＳ２００１におけるカウント数がｉ画素以上であるか否かを判断する。そして、カウント数がｉ画素以上であると判断された場合は、ステップＳ２００５へ進んで、前記カウントを終了し、注目するゴミ・キズ画素は大きい（或いは深い）ゴミ・キズに属すると判別する。また、前記ステップＳ２００１におけるカウント数がｉ画素未満であると判断された場合は、ステップＳ２００３へ進んで、ゴミ・キズ画素数のカウントが終了したか否かを判断する。そして、ゴミ・キズ画素数のカウントが終了しないと判断された場合は、前記ステップＳ２００１へ戻り、また、ゴミ・キズ画素数のカウントが終了したと判断された場合は、ステップＳ２００４へ進んで、注目するゴミ・キズ画素は小さい（或いは浅い）ゴミ・キズに属すると判別する。
【００９４】
本実施形態においては、注目画素２５，２８、または左右(上下)方向に連続するゴミ・キズ画素数(注目画素数２５についてはＰ画素×Ｔ画素内のゴミ・キズ画素数)のカウント値がｉ以上になった場合は、その時点でゴミ・キズ画素数のカウントを終了するため、ゴミ・キズの補正順位決定手段１０における不要なゴミ・キズ画素数カウントによる処理負荷の軽減が可能となる。
【００９５】
［第８の実施形態］
次に、本発明の第８の実施形態を、図２１及び図２２に基づき説明する。
【００９６】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第４の実施形態の図１１と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００９７】
また、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００９８】
更に、本実施の形態に係る画像処理装置において決定された補正順番は、上述した第４の実施形態における図１６と同一であるから、同図を流用して説明する。
【００９９】
図２１は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段１０の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【０１００】
図２２は、本実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判定された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図であり、図２２（ａ）は赤外画素濃度分布と補正順位との関係を示すグラフを、図２２（ｂ）は、図２２（ａ）のＲ部拡大状態を、それぞれ示す。図２２（ａ）において、３０は閾値である。
【０１０１】
図２１において、まず、ステップＳ２１０１で、補正順位決定手段１０は、ゴミキズ種類判別手段２３により大きい（或いは深い）ゴミ・キズと小さい（或いは浅い）ゴミ・キズの２種類に判別されたそれぞれのゴミキズ画素群に対して、ゴミ・キズ判別手段９により大きい（或いは深い）ゴミ・キズ群のゴミ・キズ画素数Ｍをカウントする。
【０１０２】
次に、ステップＳ２１０２で、各ゴミ・キズ画素ｍに対してゴミ・キズ補正順位を決定するための補正順位付けを行う。優先順位をＮ順位設ける場合、図２２の閾値３０の濃度をd0、優先順位１位の濃度範囲を（１−１／Ｎ）＊d0＜ｍ＜＝d0、優先順位２位の濃度範囲を、（１−２／Ｎ）＊d0＜ｍ＜＝（１−１／Ｎ）＊d0、優先順位Ｎ位の濃度範囲を、ｍ＜＝（１−（Ｎ−１）／Ｎ）＊d0とし、優先順位１位の濃度範囲にあるゴミ・キズ画素より補正順番を割り振っていき、優先順位Ｎ位の濃度範囲までゴミ・キズ画素の補正順位を割り振る。同様に、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ群に対しても続けて補正順位を割り振っていく。
【０１０３】
上記のようにゴミ・キズ画素の補正順位を割り振っていき、決定された補正順位は図１６のようになる。
【０１０４】
次に、ステップＳ２１０３で、図１６に示すように決定されたゴミ・キズの補正順位に従って可視画像補正手段１１にてゴミ・キズの補正を実施すると、可視画像上のゴミ・キズは、大きい（或いは深い）ゴミ・キズを周辺から補正していくため、処理が途中で中断してしまった場合、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズは残ってしまうが、大きい（或いは深い）ゴミ・キズは、ほぼ補正が完了する。
【０１０５】
これにより、図５（ａ）に示すように、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部を補正処理して中断してしまったかが目視により明確に分かる画像とはならず「図５(ｃ)参照」、画面全体をある程度自然な感じに補正することができる「図５(ｄ)参照」。
【０１０６】
［第９の実施形態］
次に、本発明の第９の実施形態を、図２３及び図２４に基づき説明する。
【０１０７】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第４の実施形態の図１１と同一であるから、同図を流用して説明する。
【０１０８】
また、本実施形態に係る画像処理装置と従来技術のゴミ・キズ補正方法の相違は、上述した第１の実施形態における図５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【０１０９】
更に、本実施の形態に係る画像処理装置において決定された補正順位は、上述した第４の実施形態における図１６と同一であるから、同図を流用して説明する。
【０１１０】
図２３は、本実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段１０の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【０１１１】
図２４は、本実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判定された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図であり、赤外画素濃度分布と補正順位との関係を示すグラフである。同図において、３１は閾値である。
【０１１２】
図２３において、まず、ステップＳ２３０１で、補正順位決定手段１０は、ゴミ・キズ種類判別手段２３により大きい（或いは深い）ゴミ・キズと小さい（或いは浅い）ゴミ・キズの２種類に判別されたそれぞれのゴミ・キズ画素群に対して、ゴミ・キズ種類判別手段２３により判別された大きい（或いは深い）ゴミ・キズ群に対して、予め１位からＮ位までの優先順位濃度判定決定係数α（１）からα（ｎ−１）をゴミ・キズ分布の特徴等により決めておく。
【０１１３】
次に、ステップＳ２３０２で、濃度に応じて各々のゴミ・キズ画素ｍに対して補正優先順位を付ける。図２４の閾値３１の濃度をd0とすると、優先順位をＮ順位設ける場合、優先順位１位の範囲をα(１)*d0＜ｍ＜＝d0、優先順位２位の濃度範囲をα(２)*d0＜ｍ＜＝α(１)*d0、優先順位Ｎ位の濃度範囲をm＜＝α(Ｎ−１)*d0とし、優先順位１位の濃度範囲にある大きな或いは深いゴミ・キズ群に対して補正順位を割り振っていき、優先順位Ｎ位の濃度範囲までゴミ・キズ画素の補正順位を割り振る。同様に小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ群に対しても続けて補正順位を割り振っていく。
【０１１４】
上記のようにゴミ・キズ画素の補正順位を割り振っていき、決定された補正順位は図１６のようになる。
【０１１５】
次に、ステップＳ２３０３で、決定されたゴミ・キズの補正順位で可視画像補正手段１１にてゴミ・キズの補正を実施すると、可視画像上のゴミ・キズは、大きい（或いは深い）ゴミ・キズを周辺から補正していくため、処理が途中で中断してしまった場合に、小さい（或いは浅い）ゴミ・キズは残ってしまうが、大きい（或いは深い）ゴミ・キズはほぼ補正が完了する。
【０１１６】
これにより、図５（ａ）に示すように、フィルムＦの給送を停止することなくスキャンを行う場合において、次のフレームが来るまでにゴミ・キズ補正が終わらず途中で中断してしまった場合においても、途中で中断した画像がどこまで欠損部を補正処理して中断してしまったかが目視により明確に分かる画像とはならず「図５(ｃ)参照」、画面全体をある程度自然な感じに補正することができる「図５(ｄ)参照」。
【０１１７】
［第１０の実施形態］
次に、本発明の第１０の実施形態を図２５及び図２６に基づき説明する。
【０１１８】
図２５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・キズ補正を達成する場合の画像処理装置の構造を示すブロック図である。
【０１１９】
尚、図２５において、図１及び図１１と同一部分には、同一符号が付してある。
【０１２０】
本実施形態に係る画像処理装置は、図２５に示すように、可視光発光手段１、赤外光発光手段２、イメージセンサ４，５、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、後述するＰＣ２５０１へ出力する可視画像出力手段６、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後述するＰＣ２５０１へ出力する赤外画像出力手段７及びＰＣ(パーソナルコンピュータ)２５０１から成る。
【０１２１】
ＰＣ２５０１は、ＣＰＵ(中央演算処理装置)２５０２、ＲＯＭ(リードオンリーメモリ)２５０３、ＲＡＭ(ランダムアクセスメモリ)２５０４及び画像入力Ｉ／Ｆ(インタフェース)２５０５から成る。
【０１２２】
ＣＰＵ２５０２は、ＲＡＭ２５０４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ものである。ＲＯＭ２５０３は、ゴミ・キズ補正処理を実行するプログラムが格納されている記憶媒体である。ＲＡＭ２５０４は、各種の情報を記憶するものである。画像入力Ｉ／Ｆ２５０５は、可視画像出力手段６及び赤外画像出力手段７から出力される可視画像及び赤外画像を取り込むものである。
【０１２３】
図２６は、記憶媒体としてのＲＯＭ２５０４におけるメモリマップの一例を示す図である。
【０１２４】
ＲＯＭ２５０４には、上述した第１乃至第３の実施形態に対応するように、閾値算出プログラムモジュール２６０１、ゴミ・キズ判定処理プログラムモジュール２６０２、ゴミ・キズ補正順位決定プログラムモジュール２６０３、可視画像ゴミ・キズ補正処理プログラムモジュール２６０４等が格納されている。
【０１２５】
これらの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。
【０１２６】
［第１１の実施形態］
次に、本発明の第１１の実施形態を図２７に基づき説明する。
【０１２７】
尚、本実施の形態に係る画像処理装置の基本的な構成は、上述した第１０の実施形態における図２５と同一であるから、同図を流用して説明する。
【０１２８】
図２７は、記憶媒体としてのＲＯＭ２５０４におけるメモリマップの一例を示す図である。
【０１２９】
図２７において、図２６と同一部分には同一符号が付してある。
【０１３０】
図２７において、図２６と異なる点は、図２６の構成に、ゴミ・キズ種類判別プログラムモジュール２７０１を付加したことであり、上述した第４乃至第９の実施形態に対応するものである。
【０１３１】
［その他の実施形態］
以上が本発明の実施形態の説明であるが、本発明は、これらの実施の形態の構成に限られるものではなく、特許請求の範囲で示した機能または各実施形態の構成を持つ機能が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、デジタルカメラ等にも適用可能である。
【０１３２】
また、以上の各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。
【０１３３】
また、本発明は、特許請求の範囲または各実施形態の構成の全体若しくは一部が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、更には、装置を構成する要素となるようなものであっても良い。
【０１３４】
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良いし、１つの機器から成る装置に適用しても良い。
【０１３５】
また、本発明は、システム或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言うまでもない。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わされるプログラムを格納した記憶媒体を、システム或いは装置に読み出すことによって、そのシステム或いは装置が本発明の効果を享受することが可能となる。
【０１３６】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及びプログラムは本発明を構成することになる。
【０１３７】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３８】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１３９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用してゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用してゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ補正画像の一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置と従来例のゴミ・キズ補正方法の相違を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置における補正順位決定手段により決定された補正順位の一例を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【図１１】本発明の第４の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置における赤外画像とゴミ・キズ画素を示す図である。
【図１３】本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ種類判別手段の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズの補正順位決定手段１０の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズの補正順位決定処理動作を説明するための図である。
【図１６】本発明の第４の実施形態に係る画像処理装置における補正順位決定手段１０により決定された補正順位の一例を示す図である。
【図１７】本発明の第５の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミキズ種類判別手段１２の処理動作の流を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第５の実施形態に係る画像処理装置における注目画素の左右にゴミ・キズ画素が幾つ連続しているかを示す図である。
【図１９】本発明の第６の実施形態に係る画像処理装置における注目画素の上下左右にゴミ・キズ画素が幾つ連続しているかを示す図である。
【図２０】本発明の第７の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ種類判別手段１２の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第８の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第８の実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【図２３】本発明の第９の実施形態に係る画像処理装置におけるゴミ・キズ（欠損部）の補正順位を決定する補正順位決定手段の処理動作の流れを示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第９の実施形態に係る画像処理装置において、ゴミ・キズ判別された画素の赤外濃度を利用して、ゴミ・キズ補正順位を決定する動作を説明するための図である。
【図２５】本発明の第１０の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】本発明の第１０の実施形態に係る画像処理装置におけるＲＯＭにおけるメモリマップの一例を示す図である。
【図２７】本発明の第１１の実施形態に係る画像処理装置における記憶媒体としてのＲＯＭ２５０４におけるメモリマップの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１４０】
１        可視光発光手段
２        赤外光発光手段
３        原稿
４        イメージセンサ
５        イメージセンサ
６        可視画像検出手段
７        赤外画像検出手段
８        閾値算出手段
９        ゴミ・キズ判別手段
１０      補正順位決定手段
１１      可視画像補正手段
１２      赤外画像
１３      ゴミ・キズ画素群
１４      小さい（或いは浅い）ゴミ・キズ
１５      大きい（或いは深い）ゴミキズ
１６      閾値
１７      可視画像
１８      フレーム
１９      フレーム
２０      フレーム
２１      閾値
２２      閾値
２３      ゴミ・キズ種類判別手段
２４      赤外画像
２５      注目画像
２６      閾値
２７      閾値
２８      注目画像
２９      注目画像
３０      閾値
３１      閾値
２５０１  ＰＣ
２５０２  ＣＰＵ
２５０３  ＲＯＭ
２５０４  ＲＡＭ
２５０５  画像入力Ｉ／Ｆ
２６０１  閾値算出プログラムモジュール
２６０２  ゴミ・キズ判別処理プログラムモジュール
２６０３  ゴミ・キズ補正順位決定プログラムモジュール
２６０４  可視画像ゴミ・キズ補正処理プログラムモジュール
２７０１  ゴミ・キズ種類判別処理プログラムモジュール
【図１】
2005159898.tif 000003
【図２】
2005159898.tif 000004
【図３】
2005159898.tif 000005
【図４】
2005159898.tif 000006
【図５】
2005159898.tif 000007
【図６】
2005159898.tif 000008
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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