(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する画像データ処理方法であって、
前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出工程と、
前記全赤外線画像データの階調レベルの平均値を算出する平均値算出工程と、
前記検出工程において検出された画素から出力された赤外線画像データの階調レベルを削除し、前記平均値算出工程で算出された平均値を挿入する置き換え工程と、
前記置き換え工程を経た後の前記全赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成工程と、
前記生成工程で生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出工程と、
前記算出工程で算出した第２の閾値と、前記置き換え工程を経た後の前記全赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データの階調レベルを用いて補間する補間工程と
を有することを特徴とする画像データ処理方法。
【請求項２】
前記閾値算出工程は、
標準偏差を求める工程と、
前記標準偏差に基づいて前記第２の閾値を決定する工程と
を有することを特徴とする請求項１に記載の画像データ処理方法。
【請求項３】
可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する画像データ処理方法であって、
前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された画素から出力された赤外線画像データを、前記全赤外線画像データから削除する削除工程と、
前記削除工程を経た後の残りの赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成工程と、
前記生成工程で生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出工程と、
前記閾値算出工程で算出した第２の閾値と、前記残りの赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データを用いて補間する補間工程と
を有することを特徴とする画像データ処理方法。
【請求項４】
可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する画像データ処理装置であって、
前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出手段と、
前記全赤外線画像データの階調レベルの平均値を算出する平均値算出手段と、
前記検出手段が検出した画素から出力された赤外線画像データの階調レベルを削除し、前記平均値算出手段により算出された平均値を挿入する置き換え手段と、
前記置き換え手段による処理後の前記全赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出手段と、
前記算出手段により算出した第２の閾値と、前記置き換え手段による処理後の前記全赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データの階調レベルを用いて補間する補間手段と
を有することを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項５】
可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する画像データ処理装置であって、
前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した画素から出力された赤外線画像データを、前記全赤外線画像データから削除する削除手段と、
前記削除手段による処理後の残りの赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出手段と、
前記閾値算出手段により算出した第２の閾値と、前記残りの赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データ出力した画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データを用いて補間する補間手段と
を有することを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項６】
コンピュータに、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像データ処理方法の各工程を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号処理方法、信号処理装置及び画像読取装置に関し、更に詳しくは透過原稿上のゴミやキズ等による欠陥部分を補正する信号処理方法、信号処理装置及び画像読取装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の透過原稿の画像読取装置における概略構成を図２８に示す。図２８において、原稿台ガラス１４１上に載置されたポジ、ネガ等の透過原稿１４２を、さらにその上部に設置された拡散板１４３を介して透過原稿照明用ランプ１４４で照明し、透過原稿１４２からの透過光を、ミラー１４７、ハノ字ミラー１４８、結像レンズ１４９を介してＣＣＤ１５０に送り、多数の単位個体撮像素子がライン状に配置されたＣＣＤ１５０にて電気信号に変換することにより主走査方向の画像を形成する。
【０００３】
この場合の副走査方向の画像形成は、透過原稿１４２に対して透過原稿照明用ランプ１４４、ミラー１４７を同一速度、同一位相を保ったまま、副走査方向に機械的に移動させ、ハノ字ミラー１４８を同方向に走査速度２分の１で追従させ、透過原稿１４２からＣＣＤ１５０までの光路長（共役関係）を一定に保ちながら行い、主走査と合わせてトータルで２次元の画像を形成する。
【０００４】
また、上記のような透過原稿の画像読取装置において、不透明の用紙に記載された原稿に光を照射して該用紙から反射する光が処理されるタイプの所謂、反射原稿を読み取ることも可能である。その場合は、透過原稿１４２の代わりに反射原稿を載置し、透過原稿照明用ランプ１４４を消灯し、反射原稿照明用ランプ１４５を点灯させて反射原稿照明用ランプ１４５による直接光束と反射笠１４６による反射光束とにより照明し、反射原稿からの反射光をＣＣＤ１５０にて読み取れば、透過原稿の場合と同様に、主走査方向の画像を形成することができる。
【０００５】
特にカラー読み取り方式では、反射原稿照明用ランプ１４５に白色の分光特性を持つランプを用い、且つＣＣＤ１５０に、ＲＧＢそれぞれの色のフィルタを有する３ラインタイプＣＣＤを用いて、１回の走査にてＲＧＢの各色の画像情報を同時に読み、画像処理回路上にて、同一ライン上のＲＧＢの各色の信号を重ね合わせることによってカラー画像を形成する３ラインカラー画像読み取り方式が一般に知られている。
【０００６】
ところで、上記のような透過原稿の画像読取装置において、透過原稿上のゴミ・キズなどによる画像上の欠陥部分を補正するためには、画像読取後に画像編集ソフトによりレタッチ修正する以外に有効な方法がなかった。そのために、欠陥部分の補正には非常に時間を要していた。
【０００７】
近年、このような透過原稿用の画像読取装置において、透過原稿上に存在する埃などのゴミや、フィルム面の損傷（キズ）を検知し（以下、この検知を「ゴミキズ検知」という）、読み取られた画像から、これらのゴミやキズの影響を画像処理にて取り除く、いわゆるゴミキズ除去のための機能を備えた画像読取装置が開発されてきている。
【０００８】
図２９は、従来のゴミキズ検知用の機能を有する画像読取装置１を示す図であり、図２８に示した画像処理装置と同一の構成部分には同一の参照符号を付して、その説明を省略する。
【０００９】
図２９において、１５１は波長約８８０ｎｍに発光強度のピークを有するＬＥＤから成る赤外光ランプである。
【００１０】
また、図３０は、画像読取装置１により得られる画像データを用いて、ゴミキズ除去を行うゴミキズ除去部２の機能構成を示すブロック図である。図３０において、２１は画像読み取り装置１により読み込んだ画像データを入力するためのインターフェース（Ｉ／Ｆ）、２２は透過原稿照明用ランプ１４４または反射原稿照明用ランプ１４５を用いて読み込んだ画像（以下、「普通画像」と呼ぶ。）を記憶するための画像メモリ、２３は赤外線ランプ１５１を用いて読み込んだ画像（以下、「赤外線画像」と呼ぶ。）を記憶するための赤外線画像メモリ、２４は予め決められた閾値を保持する閾値保持部、２５はゴミキズ検知部、２６はゴミキズ補正部である。
【００１１】
図３１は、透過原稿照明用ランプ１４４及び赤外光ランプ１５１の分光強度分布を示す図であり、各ランプの特性を実線、一点鎖線によってそれぞれ示す。また、図３２は一般的なネガ、ポジカラーフィルムのシアン色、イエロー色、マゼンタ色の各色素の分光透過率特性と、赤外光ランプ１５１の分光強度分布のピーク波長（約８８０ｍｍ）を示したものである。図３２にて明らかなように、一般的なカラーフィルムの場合には、どの色素であっても約８８０ｎｍにおける透過率は非常に高いため、フィルム上の画像によらず赤外光ランプの光束はほとんど通過することになる。
【００１２】
以下、ゴミキズ除去動作を行う場合の透過原稿読取動作について、図３３に示すフローチャートに従って詳細に説明する。
【００１３】
先ず、ステップＳ１０において、図２９の反射原稿照明用ランプ１４５及び赤外光ランプ１５１を消灯し、透過原稿照明用ランプ１４４を点灯させる。このとき透過原稿照明用ランプ１４４の照明光束は拡散板１４３によって斑なく拡散され、その拡散光束が透過原稿１４２を透過する。この透過光束がミラー１４７、ハノ字ミラー１４８を通過し、さらに結像レンズ１４９を通過し、ＣＣＤ１５０に投影される。ＣＣＤ１５０上に投影された画像は電気信号に変換され、図３０のＩ／Ｆ２１を介して画像メモリ２２に一時記憶される。
【００１４】
次に、ステップＳ２０において、図２９の反射原稿照明用ランプ１４５と透過原稿照明用ランプ１４４とを消灯し、赤外光ランプ１５１を点灯させる。図３１に示すような特性を備えた赤外光ランプ１５１の照明光束は拡散板１４３によって斑なく拡散され、その拡散光束が透過原稿１４２を透過し、更にミラー１４７、ハノ字ミラー１４８、結像レンズ１４９を通過した光はＣＣＤ１５０に投影される。従って、透過原稿１４２を透過した赤外光ランプ１５１の照明光束は、図３２に示すようにネガ、ポジ等の透過原稿１４２の画像（感光像）によらず透過し、物理的に光路を遮る埃、ゴミ、キズ等の像がＣＣＤ１５０上に蔭として投影される。ＣＣＤ１５０上に投影された赤外線画像は電気信号に変換され、図３０のＩ／Ｆ２１を介して赤外線画像メモリ２３に一時記憶される。
【００１５】
次にステップＳ３０以降の工程でゴミキズの検出及び補正を行うが、ゴミキズ検知の原理についてここで詳しく説明する。
【００１６】
図３４は、透過原稿照明用ランプ１４４及び赤外光ランプ１５１による読取画像の階調レベルを主走査方向にプロットしたものと、ゴミなどの関係をわかりやすく図示したものである。図３４（ａ）において、１８１はポジフィルム、１８２はポジフィルム１８１上のゴミである。図３４（ｂ）は図３４（ａ）の部分を透過原稿照明用ランプ１４４で読み取った場合の階調レベルであり、暗い部分ほど階調レベルは低い値を示しており、ゴミ１８２の部分の階調レベルは、ポジフィルム上の画像によらずに当然低くなっている。図３４（ｃ）は同じく図３４（ａ）の部分を赤外光ランプ１５１で読み取った場合の階調レベルであり、ゴミ１８２の部分の階調レベルは赤外光も通過しないために低くなり、ゴミ１８２以外の部分は赤外光が通過してしまうためにほぼ一定のレベル１８３となる。そこでレベル１８３よりも低い階調レベルに閾値１８４を設定し、閾値１８４以下の部分を抽出することでゴミによる欠陥領域１８５の検出が可能となる。
【００１７】
この閾値１８４は閾値保持部２４に予め保持されており、従って、ステップＳ３０において、ゴミキズ検知部２５は閾値保持部２４からこの閾値１８４を読み出し、赤外線画像メモリ２３から赤外線画像データを読み出して、順次赤外線画像データと閾値１８４とを比較することで、欠陥領域１８５を検出する。
【００１８】
赤外線画像データが閾値１８４よりも小さい場合は（ステップＳ３０でＮＯ）、ステップＳ４０でこの欠陥領域１８５を欠陥領域１８５の周囲の正常な領域から補間処理などを行うことにより、ゴミ１８２による影響を軽減する。上記比較動作を全ての赤外線画像データについて行い、欠陥領域が検出されると、対応する普通画像のデータに対して補間処理を行う（ステップＳ５０）。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような従来技術ではその検出精度が不充分なために、欠陥部分を正しく検出できない、または正常部分まで誤検出してしまう、といった問題があった。つまり、赤外線が通過するほぼ一定のレベル１８３は赤外光ランプ１５１の光量誤差や、赤外光ランプ１５１の発光波長８８０ｎｍにおけるカラーフィルムの種類による透過率誤差や、発光波長８８０ｎｍにおけるＣＣＤ１５０の感度誤差などによって大きく変動するために、閾値１８４を固定値で設定すると、レベル１８３が閾値１８４よりも低い値となって正常画像部分まで検出してしまったり、逆に、閾値１８４がレベル１８３に比べて低い階調レベルになり過ぎて欠陥領域を正確に検出できなかったりしてしまうことがあった。
【００２０】
本発明は上記問題点を鑑みてなされたものであり、透過原稿を読み取ってゴミキズを補正する場合に、赤外光ランプの特性やカラーフィルム種類、光電変換素子の感度特性に関わらず、適切なゴミキズ検出を安定して行うことを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の好適な一様態によれば、可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する画像データ処理方法であって、前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出工程と、前記全赤外線画像データの階調レベルの平均値を算出する平均値算出工程と、前記検出工程において検出された画素から出力された赤外線画像データの階調レベルを削除し、前記平均値算出工程で算出された平均値を挿入する置き換え工程と、前記置き換え工程を経た後の前記全赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成工程と、前記生成工程で生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出工程と、前記算出工程で算出した第２の閾値と、前記置き換え工程を経た後の前記全赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を抽出する抽出工程と、前記抽出工程において抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データの階調レベルを用いて補間する補間工程とを有する。
【００２２】
また、可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する本発明の画像データ処理装置は、前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出手段と、前記全赤外線画像データの階調レベルの平均値を算出する平均値算出手段と、前記検出手段が検出した画素から出力された赤外線画像データの階調レベルを削除し、前記平均値算出手段により算出された平均値を挿入する置き換え手段と、前記置き換え手段による処理後の前記全赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成手段と、前記生成手段により生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出手段と、前記算出手段により算出した第２の閾値と、前記置き換え手段による処理後の前記全赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データの階調レベルを用いて補間する補間手段とを有する。
【００２４】
また、上記目的を達成するために、本発明の好適な別の一様態によれば、可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する画像データ処理方法であって、前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出工程と、前記検出工程において検出された画素から出力された赤外線画像データを、前記全赤外線画像データから削除する削除工程と、前記削除工程を経た後の残りの赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成工程と、前記生成工程で生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出工程と、前記閾値算出工程で算出した第２の閾値と、前記残りの赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を抽出する抽出工程と、前記抽出工程において抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データを用いて補間する補間工程とを有する。
【００２５】
また、可視光を照射する可視光照射手段と、赤外光を照射する赤外光照射手段とにより、保持手段により保持された透過原稿をそれぞれ照射し、該透過原稿の光学像を複数の画素を有する撮像手段により光電変換して得られる可視光画像データおよび赤外線画像データを処理する本発明の画像データ処理装置は、前記撮像手段の全画素から得られる全赤外線画像データそれぞれの階調レベルと、予め設定された第１の閾値とを比較し、前記第１の閾値よりも低い階調レベルを有する赤外線画像データを出力した画素を、前記保持手段の影が投影された画素として検出する検出手段と、前記検出手段が検出した画素から出力された赤外線画像データを、前記全赤外線画像データから削除する削除手段と、前記削除手段による処理後の残りの赤外線画像データに基づいてヒストグラムを生成する生成手段と、前記生成手段により生成したヒストグラムに基づいて、第２の閾値を算出する閾値算出手段と、前記閾値算出手段により算出した第２の閾値と、前記残りの赤外線画像データの階調レベルとを比較し、前記第２の閾値以下の階調レベルを有する赤外線画像データ出力した画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された画素から出力された可視光画像データを、その周辺の画素から出力された可視光画像データを用いて補間する補間手段とを有する。
【００４９】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００５０】
＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態について説明する。なお、本第１の実施形態で用いられる画像読み取り装置の構成は図２９に示すものと同様であるので、説明を省略する。
【００５１】
また図１は、本第１の実施形態の画像読取装置１から出力される画像信号に対してゴミキズ除去を行うゴミキズ除去部３の機能構成を示すブロック図である。なお、図１では、ゴミキズ除去部３は画像読み取り装置１とは別の装置として示されているが、画像読み取り装置１内部に構成しても構わない。
【００５２】
図１において、２１は画像読み取り装置１により読み込んだ画像データを入力するためのインターフェース（Ｉ／Ｆ）、２２は透過原稿照明用ランプ１４４または反射原稿照明用ランプ１４５を用いて読み込んだ画像（以下、「普通画像」と呼ぶ。）を記憶するための画像メモリ、２３は赤外線ランプ１５１を用いて読み込んだ画像（以下、「赤外線画像」と呼ぶ。）を記憶するための赤外線画像メモリ、２５はゴミキズ検知部、２６はゴミキズ補正部である。更に、本第１の実施形態においては、ヒストグラム生成部３１と、閾値決定・保存部３２とを有する。
【００５３】
次に、図２のフローチャートを参照しながら、本第１の実施形態におけるゴミキズ除去動作を行う場合の透過原稿読取動作について詳細に説明する。
【００５４】
先ず、ステップＳ１０において、図２９の反射原稿照明用ランプ１４５及び赤外光ランプ１５１を消灯し、透過原稿照明用ランプ１４４を点灯させる。このとき透過原稿照明用ランプ１４４の照明光束は拡散板１４３によって斑なく拡散され、その拡散光束が透過原稿１４２を透過する。この透過光束がミラー１４７、ハノ字ミラー１４８を通過し、さらに結像レンズ１４９を通過し、ＣＣＤ１５０に投影される。ＣＣＤ１５０上に投影された画像は電気信号に変換され、図１のＩ／Ｆ２１を介して画像メモリ２２に一時記憶される。
【００５５】
次に、ステップＳ２０において、図２９の反射原稿照明用ランプ１４５と透過原稿照明用ランプ１４４とを消灯し、赤外光ランプ１５１を点灯させる。図３１に示すような特性を備えた赤外光ランプ１５１の照明光束は拡散板１４３によって斑なく拡散され、その拡散光束が透過原稿１４２を透過し、更にミラー１４７、ハノ字ミラー１４８、結像レンズ１４９を通過した光はＣＣＤ１５０に投影される。従って、透過原稿１４２を透過した赤外光ランプ１５１の照明光束は、図３２に示すようにネガ、ポジ等の透過原稿１４２の画像（感光像）によらず透過し、物理的に光路を遮る埃、ゴミ、キズ等の像がＣＣＤ１５０上に蔭として投影される。ＣＣＤ１５０上に投影された赤外線画像は電気信号に変換され、図１のＩ／Ｆ２１を介して赤外線画像メモリ２３に一時記憶される。
【００５６】
ここで本第１の実施形態においては、赤外線画像メモリ２３に一時記憶された赤外線画データを用いて、ステップＳ３０で用いる閾値Ｌ２を算出する（ステップＳ２１）。この算出方法について図３乃至図５を参照して以下詳しく説明する。
【００５７】
図３は、ステップＳ２１で行われる閾値Ｌ２の算出方法を示すフローチャトであり、図４（ａ）は、ポジフィルム１０１上にゴミ１０２がある状態、図４（ｂ）は図４（ａ）の部分を図２９に示す透過原稿照明用ランプ１４４で読み取った場合の階調レベル、図４（ｃ）は同じく図４（ａ）の部分を図２９の赤外光ランプ１５１で読み取った場合の階調レベルを示す。
【００５８】
まず、ステップＳ２１０において、図１のヒストグラム生成部３１は、赤外線画像メモリ２３から赤外線画像データを読み出し、ステップＳ２１１で階調レベルに対するその出現回数のヒストグラムを生成する。
【００５９】
図５は、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にして生成したヒストグラムの一例であり、縦軸は画素数単位の頻度数を表し、横軸は階調レベルを示し、高い数値ほど明るい画像データであることを示す。
【００６０】
次のステップＳ２１２において、閾値決定・保存部３２は、作成されたヒストグラムから頻度数の中間値を算出し、対応する階調レベルＬ１を得る。なお、頻度数の中間値とは頻度数の合計を２分した値であり、階調レベルの低い方または高い方から、高い方または低い方へ順に頻度数を加算して行った時に、和が頻度数の中間値を越えた時の階調レベルをＬ１とする。一般的に全体画像の中でゴミ１０２の占める割合は少ないので、頻度数の中間値に対応する階調レベルＬ１はゴミ１０２部分以外の画像の階調レベルの中間値にほぼ等しくなる。また、ゴミ１０２部分の階調レベルは図５の２０１に示すように分布しており、頻度数の中間値に対応する階調レベルＬ１よりも低い値である。
【００６１】
従って、本第１の実施形態では、このヒストグラムデータの頻度数の中間値に対応する階調レベルＬ１に注目し、ゴミ１０２を検出するための閾値を、ゴミ１０２の分布する階調レベル２０１の最大値近辺となるように、この階調レベルＬ１より所定レベルΔＬ１だけ低い階調レベルＬ２に設定する（ステップＳ２１３）。なお、この所定レベルΔＬ１は、予め設定してあるものを閾値決定・保存部３２に格納しておいても良いし、作成したヒストグラム及び階調レベルＬ１を表示部に表示し、ユーザーがΔＬ１をマニュアルで入力設定できるように構成しても良い。
【００６２】
閾値決定・保存部３２は、このようにして決定した閾値Ｌ２を保存し、処理は図２のステップＳ３０に進む。ステップＳ３０において、ゴミキズ検知部２５は閾値決定・保持部３２から閾値Ｌ２を読み出し、赤外線画像メモリ２３から赤外線画像データを読み出して、順次赤外線画像データと閾値Ｌ２とを比較することで、欠陥領域１０５を検出する。
【００６３】
赤外線画像データが閾値Ｌ２よりも小さい場合は（ステップＳ３０でＹＥＳ）、その画像データがゴミ１０２によりデータの欠損が生じた欠陥領域１０５内にあると判断し、ステップＳ４０でこの欠陥領域１０５を欠陥領域１０５の周囲の正常な領域から補間処理などを行うことにより（ステップＳ４０）、ゴミ１０２による影響を軽減する。逆に、赤外線画像データが閾値Ｌ２以上であれば（ステップＳ３０でＮＯ）ゴミなどによる影響を受けていない無い領域のデータであると判断する。上記比較動作を全ての赤外線画像データについて行い（ステップＳ５０）、欠陥領域１０５が検出された場合には、補間処理を行う。
【００６４】
このように第１の実施形態によれば、閾値レベル１０４、すなわち閾値Ｌ２によって検出される欠陥領域１０５として、ゴミ１０２部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【００６５】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。
【００６６】
上記第１の実施形態においては、閾値Ｌ２を決定する際に階調レベルの頻度数のヒストグラムを生成し、頻度数の中間値に対応する階調レベルＬ１から予め決めておいたΔＬ１を差し引くことにより閾値Ｌ２を求めたが、本第２の実施形態においては、頻度数が最大となる階調レベルを用いて、閾値を決定する。閾値の決定方法以外の動作は第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。以下、閾値決定動作について図６及び図７を参照して説明するが、図６及び図７において、図４及び図５と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【００６７】
図６（ａ）は、ポジフィルム１０１上にゴミ１０２がある状態を示し、図６（ｂ）は図６（ａ）の部分を図２９に示す透過原稿照明用ランプ１４４で読み取った場合の階調レベルを示す。また、図６（ｃ）は同じく図６（ａ）の部分を図２９に示す赤外光ランプ１５１で読み取った場合の階調レベルを示す。
【００６８】
図７は、第１の実施形態と同様に、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にして生成したヒストグラムの一例であり、縦軸は画素数単位の頻度数を表し、横軸は階調レベルを示す。
【００６９】
閾値決定・保存部３２は、このようにして生成したヒストグラムから頻度数が最大となる階調レベルＬ３を得る。図７に示す例では、頻度数が最大となる階調レベルは図６の３０３にも示すようにＬ３である。一般的に全体画像の中でゴミ１０２の占める割合は少ないので、頻度数の最大値に対応する階調レベルＬ３はゴミ１０２部分以外の画像の階調レベルの平均値にほぼ等しくなる。また、ゴミ１０２部分の階調レベルは図７の２０１に示すように分布しており、頻度数の最大値に対応する階調レベルＬ３よりも低い値である。
【００７０】
従って、本第２の実施形態では、このヒストグラムデータの頻度数の最大値に対応する階調レベルＬ３を求め、ゴミ１０２を検出するための閾値を、ゴミ１０２の分布する階調レベル２０１の最大値近辺となるように、この階調レベルＬ３より所定レベルΔＬ３だけ低い階調レベルＬ４に設定する。なお、この所定レベルΔＬ３は、予め設定してあるものを閾値決定・保存部３２に格納しておいても良いし、作成したヒストグラム及び階調レベルＬ３を表示部に表示し、ユーザーがΔＬ３をマニュアルで入力設定できるように構成しても良い。
【００７１】
本第２の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌ４を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【００７２】
このように第２の実施形態によれば、閾値レベル３０４、すなわち閾値Ｌ４によって検出される欠陥領域３０５として、ゴミ１０２部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【００７３】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について説明する。
【００７４】
本第３の実施形態は、最大階調レベルを用いて閾値を決定する点が、上記第１及び第２の実施形態とは異なる。閾値の決定方法以外の動作は第１または第２の実施形態と同様であるため、説明を省略する。以下、閾値決定動作について図８及び図９を参照して説明するが、図８及び図９において、図４及び図５と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【００７５】
図８（ａ）は、ポジフィルム１０１上のゴミ１０２がある状態を示す。図８（ｂ）は図８（ａ）の部分を図２９に示す透過原稿照明用ランプ１４４で読み取った場合の階調レベルを示す。また、図８（ｃ）は同じく図８（ａ）の部分を図２９に示す赤外光ランプ１５１で読み取った場合の階調レベルを示す。
【００７６】
図９は、第１の実施形態と同様に、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にして生成したヒストグラムの一例であり、縦軸は画素数単位の頻度数を表し、横軸は階調レベルを示す。
【００７７】
閾値決定・保存部３２は、このようにして生成したヒストグラムから最大の階調レベルＬ５を得る。図９に示す例では、画像全体のデータの中で最大階調レベルは図８の５０３にも示すようにＬ５である。全体画像の中で階調レベルが最大となるのはゴミ１０２がない部分となるので、最大階調レベルＬ５はゴミ１０２部分以外の画像の階調レベルの最大値に等しくなる。また、ゴミ１０２部分の階調レベルは図９の２０１に示すように分布しており、最大階調レベルＬ５よりも低い値となっている。
【００７８】
従って、本第３の実施形態では、この最大階調レベルＬ５を求め、ゴミ１０２を検出するための閾値を、ゴミ１０２の分布する階調レベル２０１の最大値近辺となるように、この階調レベルＬ５より所定レベルΔＬ５だけ低い階調レベルＬ６に設定する。なお、この所定レベルΔＬ５は、予め設定してあるものを閾値決定・保存部３２に格納しておいても良いし、作成したヒストグラム及び階調レベルＬ３を表示部に表示し、ユーザーがΔＬ５をマニュアルで入力設定できるように構成しても良い。
【００７９】
本第３の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌ６を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【００８０】
このように第３の実施形態によれば、閾値レベル５０４、すなわち閾値Ｌ６によって検出される欠陥領域５０５として、ゴミ１０２部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【００８１】
＜第４の実施形態＞
次に第４の実施形態について説明する。
【００８２】
本第４の実施形態は、平均階調レベルを用いて閾値を決定する点が、上記第１乃至第３の実施形態とは異なる。閾値の決定方法以外の動作は第１乃至第３の実施形態と同様であるため、説明を省略する。以下、閾値決定動作について説明する。
【００８３】
まず、第１の実施形態と同様に、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にしてヒストグラムを生成する。閾値決定・保存部３２は、このようにして生成したヒストグラムの平均階調レベルＬaveを得る。その後予め決めておいたΔＬaveを差し引くことにより閾値Ｌth1を求める。これを式で表すと、
Ｌth1＝Ｌave−ΔＬave
【００８４】
となる。
なお、この所定レベルΔＬaveは、予め設定してあるものを閾値決定・保存部３２に格納しておいても良いし、作成したヒストグラム及び平均階調レベルＬaveを表示部に表示し、ユーザーがΔＬaveをマニュアルで入力設定できるように構成しても良い。
【００８５】
本第４の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌth1を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【００８６】
このように第４の実施形態によれば、閾値Ｌth1によって検出される欠陥領域として、ゴミ部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【００８７】
＜第５の実施形態＞
次に、第５の実施形態について説明する。
【００８８】
本第５の実施形態では、第１〜第４の実施形態で用いた値ΔＬ１、ΔＬ３、ΔＬ５、ΔＬaveを、図２９における赤外光ランプ１５１で読み取った画像のヒストグラムデータより算出した標準偏差値を用いて設定する。ここでは、頻度数の中間値に対応する階調レベルを基にして閾値を決定する第１の実施形態で説明した方法を例に取って、図１０及び図１１を参照して説明する。なお、図１０及び図１１において、図４及び図５と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【００８９】
図１１に示すように、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にして生成したヒストグラムの標準偏差値σを算出する。一般的に全体画像の中でゴミ１０２の占める割合は少ないので、標準偏差値σはゴミ１０２部分以外の画像の階調レベルの標準偏差値にほぼ等しくなる。
【００９０】
そして、ゴミ１０２を検出するための閾値を、ゴミ１０２の分布する階調レベル２０１の最大値近辺となるように、頻度数の中間値に対応する階調レベルＬ１より標準偏差値σのｋ倍（ｋは任意の正の数）だけ低い階調レベルＬ７に設定する。なお、ｋの値は、上記第１〜第４の実施形態のどの方法を用いるかにより適宜決定すればよい。
【００９１】
本第５の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌ７を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【００９２】
このように第５の実施形態によれば、閾値レベル７０４、すなわち閾値Ｌ７によって検出される欠陥領域７０５として、ゴミ１０２部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【００９３】
＜第６の実施形態＞
次に第６の実施形態について説明する。
【００９４】
本第６の実施形態では、最大階調レベルを用いて閾値を決定するが、第３の実施形態において最大階調レベルＬ５を用いて決定した方法とは異なる方法で閾値を決定する。なお、以下に示す最大階調レベルＬmaxは、第３の実施形態における最大階調レベルＬ５と同様である。閾値の決定方法以外の動作は第１乃至第５の実施形態と同様であるため、説明を省略する。以下、閾値決定動作について説明する。
【００９５】
まず、第１の実施形態と同様に、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にしてヒストグラムを生成する。閾値決定・保存部３２は、このようにして生成したヒストグラムの最大階調レベルＬmaxを得る。その後予め決めておいた係数ｎ（＜１）を最大階調レベルＬaveに掛けることにより、閾値Ｌth2を求める。これを式で表すと、
Ｌth2＝Ｌmax×ｎ
【００９６】
となる。
なお、この係数ｎは、予め設定してあるものを閾値決定・保存部３２に格納しておいても良いし、作成したヒストグラム及び最大階調レベルＬmaxを表示部に表示し、ユーザーが係数ｎをマニュアルで入力設定できるように構成しても良い。
【００９７】
本第６の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌth2を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【００９８】
このように第６の実施形態によれば、閾値Ｌth2によって検出される欠陥領域として、ゴミ部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【００９９】
＜第７の実施形態＞
次に第７の実施形態について説明する。
【０１００】
本第７の実施形態では、平均階調レベル及び最大階調レベルを用いて閾値を決定する点が、上記第１乃至第６の実施形態とは異なる。なお、以下に示す平均階調レベルＬaveは、第４の実施形態における平均階調レベルＬaveと、最大階調レベルＬmaxは、第３の実施形態における最大階調レベルＬ５と同様である。閾値の決定方法以外の動作は第１乃至第６の実施形態と同様であるため、説明を省略する。以下、閾値決定動作について説明する。
【０１０１】
まず、第１の実施形態と同様に、赤外線画像メモリ２３から読み出した赤外線画像の階調レベルを基にしてヒストグラムを生成する。閾値決定・保存部３２は、このようにして生成したヒストグラムの平均階調レベルＬave及び最大階調レベルＬmaxを得る。その後、最大階調レベルＬmaxと平均階調レベルＬaveとの差に予め決めておいた係数ｎを掛け、得られた積を平均階調レベルＬaveから引くことにより、閾値Ｌth3を求める。これを式で表すと、
Ｌth3＝Ｌave−（Ｌmax−Ｌave）×ｎ
【０１０２】
となる。
なお、この係数ｎは、予め設定してあるものを閾値決定・保存部３２に格納しておいても良いし、作成したヒストグラム及び最大階調レベルＬmaxを表示部に表示し、ユーザーが係数ｎをマニュアルで入力設定できるように構成しても良い。
【０１０３】
本第７の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌth3を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【０１０４】
このように第６の実施形態によれば、閾値Ｌth3によって検出される欠陥領域として、ゴミ部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【０１０５】
＜第８の実施形態＞
次に、第８の実施形態について説明する。
【０１０６】
第１〜第７の実施形態においては、図２９における赤外光ランプ１５１で読み取った画像全体のヒストグラムデータに基づいて、ゴミを検出するための閾値を設定したが、本第８の実施形態においては、図１２に示すように、画像全体を所定のＭ画素×Ｎ画素サイズ毎にブロック化し、各ブロック毎にヒストグラムを生成して、それをもとにゴミを検出するための閾値をそれぞれ設定する。このようにブロック毎に閾値を設定する方法は、赤外光ランプ１５１の発光波長域において、カラーフィルムのシアン色の色素の透過率が充分でないようなフィルムを読み込む場合に効果的である。
【０１０７】
図１３は、ある種類のカラーフィルムにおける３色（イエロー、マゼンタ、シアン）の色素の分光透過率特性と、赤外光ランプ１５１の分光強度分布のピーク波長（約８８０ｎｍ）を示したものである。フィルム上の画像にシアン色の色素があった場合に、約８８０ｎｍにおけるシアン色の透過率がイエロー色やマゼンタ色に比べて低いために、その部分の読取画像の階調レベルが下がり、赤外線画像にフィルム画像の階調データが混入してしまうことになる。こういった場合に、ブロック毎に閾値を決定することで、欠陥領域の誤判断を削減することが可能になる。
【０１０８】
以下、第８の実施形態における処理について、図１２〜図１３を参照して説明する。なお、図１４において、図４と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１０９】
図１４（ａ）は、ポジフィルム１０１上のゴミ１０２がある状態を示す。図１４（ｂ）は図１４（ａ）の部分を図２９に示す透過原稿照明用ランプ１４４で読み取った場合の階調レベルを示す。また、図１４（ｃ）は同じく図１４（ａ）の部分を図２９に示す赤外光ランプ１５１で読み取った場合の階調レベルを示す。本第８の実施形態における図１４（ｃ）に示す例では、ポジフィルム１０１上のゴミ１０２以外に、ポジ画像の階調データ成分１００１が多少混入している。
【０１１０】
このような場合の赤外線画像を前述したように所定サイズ毎にブロック化し、それぞれのブロック毎にヒストグラムを算出する。ヒストグラムを作成する対象領域を小さくすることにより、図１４（ｃ）に示すように、ポジ画像の階調データ成分１００１の頻度の影響がより大きくなるため、ヒストグラムの頻度数の中央値に対応する階調レベル１００２が、第１の実施形態の場合のＬ１よりもΔＬ６だけ低いＬ８となる。
【０１１１】
従って、第１の実施形態と同様の方法でゴミ検出のための閾値を設定すれば、閾値レベル１００３（Ｌ９）はＬ８よりもΔＬ１だけ低くなり、検出される欠陥領域１００４は、ポジ画像の階調データの混入の影響を受けずにゴミ１０２部分をほぼ正確に検出することが可能となり、更に、シアン色領域の誤判断を軽減することができる。
【０１１２】
本第８の実施形態では、このようにして得た閾値Ｌ９を図２のステップＳ３０で閾値Ｌ２の代わりに用いる。
【０１１３】
このように第８の実施形態によれば、各ブロック毎にゴミによる欠陥領域を算出することで、赤外光ランプ１５１で読み取った画像のゴミ以外の部分に、フィルム画像の階調データが混入した場合でも、ゴミ部分のみをほぼ正確に検出することが可能となる。
【０１１４】
また、本第８の実施形態の場合における各ブロック毎に検出された欠陥領域と、前述した第１〜第７の実施形態にて検出された欠陥領域とを総合的に判断してゴミやキズを補正するための領域を決定すれば、より精度の高い補正が可能となる。
【０１１５】
＜第９の実施形態＞
次に、第９の実施形態について図１５を参照して説明する。なお、図１５において、図４と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１１６】
上記第１〜第８の実施形態で説明してきたように、赤外光ランプ１５１で読み取った赤外線画像のヒストグラムデータを用いてゴミ検出のための閾値を設定することで、ほぼ正確にゴミ部分のみを検出することが可能となるが、この閾値は必ずゴミのない部分の平均レベルよりも低く設定される。従って、検出される領域は、実際にゴミによる影響を受ける領域よりも僅かに狭い領域となることが多い。
【０１１７】
従って、例えば第１の実施形態に示す方法で欠陥領域１０５を検出した場合、本第９の実施形態では図１５（ｃ）に示すように検出された欠陥領域１０５よりも所定サイズだけ広い範囲１２０１を欠陥領域として判断させる。
【０１１８】
また、透過原稿照明用ランプによる読取画像上のゴミの位置と、赤外光ランプによる読取画像上のゴミの位置とに僅かなズレが発生した場合にも、本第９の実施形態を適用することで、その影響を大幅に緩和することが可能である。
【０１１９】
＜第１０の実施形態＞
次に、第１０の実施形態について図１６を参照して説明する。なお、図１６において、図４と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１２０】
図１６は本発明の第１０の実施形態を説明したものである。図４にて説明した内容と共通するものについては、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１２１】
本第１０の実施形態では、透過原稿照明用ランプによる読取画像のゴミの鮮明さに比べて、赤外光ランプによる読取画像上のゴミの鮮明さが悪いような場合に効果的な方法について説明する。このような現象は、赤外光ランプの発光主波長が透過原稿照明用ランプによる読取画像に用いられる可視波長域（４００ｎｍ〜７００ｎｍ）に比べて長波長であるが故に、いわゆるレンズの色収差と称するピントズレにより発生する場合がある。
【０１２２】
このような場合には、図１６（ｃ）に示すように、赤外光ランプで読み取った画像のゴミ１０２の部分の階調データは実際のゴミ１０２の飯域よりも広がってしまう。このとき、欠陥領域検出のための閾値Ｌ１１を、ヒストグラムデータの頻度数の中間値に対応する階調レベル１３０１、即ちＬ１０に対し、ΔＬ７だけ低いレベル１３０２に設定すると、検出された欠陥領域１３０３は実際のゴミの領域よりも広い範囲となってしまう。従って本第１０の実施形態では、図１６（ｃ）に示すように、検出された欠陥領域１３０３を所定サイズだけ狭い範囲１３０４を欠陥領域として判断させることにより、適切に補正することが可能となる。
【０１２３】
＜第１１の実施形態＞
次に、本発明の第１１の実施形態を図１６を参照して説明する。
【０１２４】
本第１１の実施形態では、第１０の実施形態と同様に透過原稿照明用ランプによる読取画像のゴミの鮮明さに比べて、赤外光ランプによる読取画像上のゴミの鮮明さが悪いような場合に効果的な方法について説明する。
【０１２５】
本第１１の実施形態では、先ず図１６（ｃ）のように赤外光ランプで読み取った画像のゴミ１０２の部分の階調データは実際のゴミ１０２の領域よりも広がってしまったときに、図１６（ｄ）に示すように赤外光ランプで読み取った画像を一旦輪郭補正し、鮮明度を透過原稿照明用ランプによる読取画像のゴミとほぼ同等にする。その上で、欠陥領域検出のための閾値をヒストグラムデータの平均頻度数に対応する階調レベル１３０５、即ちＬ１２に対し、ΔＬ８だけ低いレベル１３０６、即ちＬ１３に設定することで、閾値レベル１３０６によって検出される欠陥領域１３０７はゴミ１０２部分をほぼ正確に検出することが可能となる。
【０１２６】
本第１１の実施形態において、前述した輪郭補正の方式や輪郭補正量は特に規定しないが、赤外光ランプによる読取画像上のゴミの鮮明さが悪くなる原因が前述したようにレンズの色収差に起因する場合には、その色収差によるＭＴＦ、劣化分を補正するように輪郭補正の方式や輪郭補正量を設定すると、より効果的である。
【０１２７】
＜第１２の実施形態＞
次に、本発明の第１２の実施形態を説明する。本第１２の実施形態では、透過原稿を読み込む際に、フィルムホルダを用いる場合について説明する。
【０１２８】
図１７は透過原稿読み取り時に、ポジフィルムやネガフィルムをセットするためのフィルムホルダを画像読取装置１の原稿台ガラス１４上に設置した場合の上面図である。同図において、４０１はフィルムホルダ全体を示し、原稿台ガラス１４上の所定の位置に設置する。４０２は透過原稿照明用ランプ１４４及び赤外光ランプ１５１からの光の有無や光量をＣＣＤ１５０でチェックするための穴である。また、エリア４０３はスリーブタイプのフィルム４０６を設置するための領域であり、エリア４０４はマウントタイプのフィルム４０５を設置するための領域である。
【０１２９】
実際にフィルムを読み取る時は、画像読取装置１に接続されるＰＣのディスプレイ上でプレビューした画像を確認しながら、フィルムがある領域をユーザーが選択し、選択した領域について読み取りを行う。
【０１３０】
図１７に示すようなフィルムホルダ４０１を用いた場合、読み取り範囲はプレビュー画像上で自由に選択することができるため、選択範囲の中にフィルムホルダが含まれてしまうことがある。そのような場合に上記の第１，２，４，５，７乃至第１１の実施形態で説明した方法によりゴミキズの検出及び補正を行うと、閾値の計算をする時にフィルムホルダ４０１のデータが計算に入れられてしまうため、望ましい閾値が得られなくなり、その結果、除去するべきゴミ・キズが残ってしまうという問題がある。
【０１３１】
赤外線ランプ１５１を用いて、フィルム及びその周辺のフィルムホルダ４０１部分を読み込んだ場合、フィルムホルダ４０１部分（以下、「ホルダシャドウ」と呼ぶ。）は赤外光を透過しないので、ＣＣＤ１５０から出力される階調レベルは、低いレベル（２５５階調の場合、通常０〜５０）を示す。
【０１３２】
図１８（ａ）は、フィルムホルダ４０１を含まない場合の読み取り領域を示し、図１８（ｂ）は、図１８（ａ）に示す領域を読み取って得られる赤外線画像のヒストグラムの一例を示す。また、図１９（ａ）は、読み取り領域がフィルムホルダ４０１を含む場合を示し、図１９（ｂ）は、図１９（ａ）に示す領域を読み取って得られる赤外線画像のヒストグラムの一例を示す。図１９（ｂ）ではフィルムホルダ４０１が読み取り領域に存在するために、低いレベルの頻度が図１８（ａ）に比べて高いことが分かる。
【０１３３】
図１９に示す例の場合に、例えば上記第４の実施形態に示す係数ｎを、第５の実施形態で説明したように標準偏差σを用いて閾値を算出する方法を適用した場合、フィルムホルダ４０１を含まない場合の閾値をＴａとすると、フィルムホルダ４０１を含む場合は標準偏差σが大きくなるので、閾値ＴｂはＴａよりも低くなる。つまり、フィルムホルダ４０１を含む場合は、ＴａとＴｂの間の階調レベルを有するゴミキズの補正ができずに残ってしまう。
【０１３４】
本第１２の実施形態では、このようにフィルムホルダ４０１が読み取り領域に入ることによるゴミキズ判定の閾値が低下し、ゴミキズが補正されずに残ってしまうことの無いようにする方法について説明する。
【０１３５】
図２０は、本第１２の実施形態におけるゴミキズ除去動作を示すフローチャートである。図２０と図２との差は、ステップＳ２０とＳ２１の間に、ホルダシャドウ補正処理（ステップＳ１２０）が追加されていることである。その他の動作には同じであるために参照番号を付し、説明を省略する。以下、ステップＳ１２０におけるホルダシャドウ補正処理について、図１９乃至図２７を参照して詳細に説明する。
【０１３６】
まず、取得した赤外線画像にホルダシャドウが存在するかどうかを判断しなければならない。図２２はフィルムホルダ４０１が写りこんでいる場合のスキャン画像の一部を表した模式図である。同図において、Ｄはホルダシャドウに対応する画素、Ａは通常の原稿が写っている画素、Ｂはホルダシャドウ画素Ｄと原稿画素Ａとの境界を表す。フィルムシャドウは、画像に対して必ず画像の上下左右の４辺のいずれか、若しくは、図２２に示すように複数辺に表れる。また、前述の通りホルダシャドウは必ずある階調レベルより低い値を示すので、その性質を利用してホルダシャドウを判別することが可能である。従って、ステップＳ１２１において、ホルダシャドウを識別するための閾値をＴｓｂに設定する。
【０１３７】
次に、ステップＳ１２２において、赤外線画像中のホルダシャドウを判別するために、図２３に示すようにまず右辺の画素から階調レベルと閾値Ｔｓｂを比較する。この比較を右辺から行い、ホルダシャドウ画素Ｄの存在が確認されたら、ホルダシャドウ画素Ｄが終わる部分、すなわち、図２２で境界画素Ｂが現れるまで比較を続け、境界画素Ｂが現れたらそこをホルダシャドウの境界部として、一定の画素分を２５５階調の場合、図２３に示すように２５５（Ｂ’）に置き換える。置き換える画素数は高い解像度ほど多くなる。一例として、図２２においては、１画素を置き換えている。
【０１３８】
次にステップＳ１２３においては、同様の処理を下方向からも行う（図２４）。さらにステップＳ１２４及びＳ１２５において、同様に左及び上方向からも行う。
【０１３９】
ステップＳ１２６において、ホルダシャドウが存在するかどうか判断する。これは、Ｂ’の値に置き換えた画素があったかどうかをステップＳ１２２乃至Ｓ１２５で記憶しておくことにより簡単に行うことができる。存在しなければ、ホルダシャドウの補正を行う必要がないために、そのまま図２０のステップＳ２１へ進む。
【０１４０】
一方、ホルダシャドウが存在する場合（ステップＳ１２６でＹＥＳ）、ステップＳ１２７へ進み、図２５に示すように、右辺から順に、２５５に置き換えた領域Ｂ’とホルダシャドウの領域Ｄを、読み取り領域全体の階調レベルの平均値Ｖに置き換える。この置き換え処理においては、ホルダシャドウ画素Ｄであるか、あるいは置き換えられた画素Ｂ’（レベル２５５）であるときは平均値に置き換えて、次の画素を調べに行く。そして、画素Ｂ’（レベル２５５）でもなく、ホルダシャドウ画素Ｄでも無い画素があった時点で、平均値への置き換え処理を終了する（図２６）。右辺からの処理を終了すると、ステップＳ１２８（図２７）及びＳ１３０において、同様の処理を下、左、上からも行う。
【０１４１】
ホルダシャドウ画素Ｄと原稿画像画素Ａとの境界部分もホルダシャドウＤと同様に平均値に置き換えているのは、ホルダシャドウと原稿との境界は不連続的に階調レベルが変化しているのではなく、連続的に変化するので、ホルダシャドウ画素Ｄのみを置き換えるだけでは、境界部がゴミキズ処理後に残ってしまい、処理後の画像が枠を縁どったようになり、不具合が生じるためである。
【０１４２】
また、前述の通り、置き換える境界部分の画素数は解像度が高くなるにつれて、多くなるように設定する。これは解像度が高くなると画像に残る境界部の画素数も同様に多くなるためである。
【０１４３】
平均値への置き換え処理が終了すると、図２０のステップＳ２１へ進む。
【０１４４】
上記のように、ホルダシャドウ画素Ｄ及び境界画素Ｂの部分を平均値に置き換えることにより、標準偏差σを用いて閾値を計算する場合に、置き換えない場合に比べて画像の標準偏差σが小さくなるため、ゴミキズ判定の閾値が低下したりという問題が発生せず、より適切な閾値を求めることができ、より適正なゴミキズ除去が可能となる。また、平均値に置き換えることで、ホルダシャドウ画素Ｄの部分を完全に除去した場合に比べて、ホルダシャドウが存在することの影響を最小限に抑えることが可能となり、適切なゴミキズ除去につながる。
【０１４５】
なお、上記第１２の実施形態においては、標準偏差σを用いて閾値を算出する方法に適した方法について説明したが、図２１のステップＳ１２７〜Ｓ１３０において、ホルダシャドウ画素Ｄ及び境界画素Ｂ’の値の置き換えをせずに、除去するようにすれば、第１，２，４，７の実施形態の閾値算出方法においても適切な閾値を求めることが可能である。
【０１４６】
上記の通り本第１２の実施形態によれば、読み取り範囲にフィルムホルダが含まれる場合であっても、適切にゴミキズ補正を行うことができる。
【０１４７】
【他の実施形態】
なお、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、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【０１４８】
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録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）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前述した実施形態の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は本発明を構成することになる。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働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）など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。
【０１４９】
さらに、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カ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、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなど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。
【０１５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば透過原稿の画像読取装置において、赤外光ランプによる読取画像のヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムに基づいて透過原稿上のゴミやキズによる欠陥領域を検出するための閾値を設定することで、精度の高いゴミやキズの補正が可能となる。
【０１５１】
また、ヒストグラム生成の際に、赤外光ランプによる読取画像を所定サイズ毎にブロック化し、各ブロック毎にヒストグラムを作成することで、赤外光ランプによる読取画像に透過原稿用ランプの読取画像が混入した場合でも、ゴミ部分のみをほぼ正確に検出することが可能となる。
【０１５２】
また、検出されたゴミやキズによる欠陥領域を所定サイズだけ拡大することで、実際のゴミの領域と正確に一致させることが可能となる。
【０１５３】
また、検出されたゴミやキズによる欠陥領域を所定サイズだけ縮小したり、赤外光ランプによる読取画像を輪郭補正した上で欠陥領域の検出をすることで、赤外光ランプによる読取画像上のゴミの鮮明度が悪い場合であっても精度の高いゴミやキズの補正が可能となる。
【０１５４】
また、読み取り範囲にフィルムホルダが含まれる場合であっても、適切にゴミキズ補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における画像読み取りシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるゴミキズ除去部での処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態における閾値算出処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における、赤外光ランプで読み取った画像のヒストグラムを示す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態における、赤外光ランプで読み取った画像のヒストグラムを示す図である。
【図８】本発明の第３の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施形態における、赤外光ランプで読み取った画像のヒストグラムを示す図である。
【図１０】本発明の第５の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図１１】本発明の第５の実施形態における、赤外光ランプで読み取った画像のヒストグラムを示す図である。
【図１２】本発明の第８の実施形態における、画像の分割を示す図である。
【図１３】ある種類のカラーフィルムにおける３色の色素の分光透過率特性と、赤外光ランプの分光強度分布のピーク波長を示す図である。
【図１４】本発明の第８の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図１５】本発明の第９の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図１６】本発明の第７、及び第１１の実施形態における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【図１７】本発明の第１２の実施形態におけるフィルムホルダを画像読取装置の原稿台ガラス上に設置した場合の上面図である。
【図１８】フィルムホルダを含まない読み込み領域及び当該領域を赤外光ランプで読み取った画像のヒストグラムを示す図である。
【図１９】フィルムホルダを含む読み込み領域及び当該領域を赤外光ランプで読み取った画像のヒストグラムを示す図である。
【図２０】本発明の第１２の実施形態におけるゴミキズ除去部での処理を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理動作を説明するための図である。
【図２３】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理動作を説明するための図である。
【図２４】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理動作を説明するための図である。
【図２５】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理動作を説明するための図である。
【図２６】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理動作を説明するための図である。
【図２７】本発明の第１２の実施形態におけるホルダシャドウ補正処理動作を説明するための図である。
【図２８】従来の画像読取装置の構成図である。
【図２９】透過原稿上のゴミキズによる欠陥領域を検出する従来の画像読取装置の構成図である。
【図３０】従来の画像読み取りシステムの構成を示すブロック図である。
【図３１】透過原稿照明用ランプと、赤外光ランプの分光強度分布を示す図である。
【図３２】一般のカラーフィルムにおける３色の色素の分光透過率特性と、赤外光ランプの分光強度分布のピーク波長を示す図である。
【図３３】ゴミキズ除去部での従来の処理を示すフローチャートである。
【図３４】従来例における、フィルム上のゴミと、透過原稿照明用ランプ及び赤外光ランプによりフィルムを読み込んで得た階調レベルとの関係を示す図である。
【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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【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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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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