(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第１の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第２の平均値とを算出し、色相または彩度に関連する座標値が前記第１の平均値から第１の閾値以上乖離し、且つ、色相または彩度に関連する座標値が前記第２の平均値から第２の閾値以上乖離した注目画素が前記走査ラインにおいて所定数以下連続して並んでいる場合に、当該注目画素を異常画素と判定する第１の判定手段と、
前記算出手段によって得られた明度に関連する成分の座標値に基づいて、前記第１の判定手段にて異常画素と判定された注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第３の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第４の平均値とを算出し、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第３の平均値から第３の閾値以上低明度側に乖離し、且つ、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第４の平均値から第４の閾値以上低明度側に乖離している場合に、当該注目画素を異常画素でないと判定する第２の判定手段と、
前記第２の判定手段によって異常画素であると判定された注目画素の座標値を、当該座標値よりも、当該注目画素の走査方向手前側または走査方向奥側に位置する画素の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を、当該異常画素の走査方向手前に位置する画素の座標値または当該異常画素の走査方向奥に位置する画素の座標値に補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
複数の走査ラインにわたって、前記抽出手段によって各走査ラインの同一位置から前記異常画素が抽出された頻度または回数が閾値を超えるか否かを判断する頻度判断手段と備え、
前記頻度判断手段によって前記異常画素が抽出された頻度または回数が閾値を超えると判断された場合には、前記補正手段が、抽出された前記異常画素の座標値を補正する処理を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
コンピュータを、
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第１の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第２の平均値とを算出し、色相または彩度に関連する座標値が前記第１の平均値から第１の閾値以上乖離し、且つ、色相または彩度に関連する座標値が前記第２の平均値から第２の閾値以上乖離した注目画素が前記走査ラインにおいて所定数以下連続して並んでいる場合に、当該注目画素を異常画素と判定する第１の判定手段と、
前記算出手段によって得られた明度に関連する成分の座標値に基づいて、前記第１の判定手段にて異常画素と判定された注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第３の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第４の平均値とを算出し、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第３の平均値から第３の閾値以上低明度側に乖離し、且つ、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第４の平均値から第４の閾値以上低明度側に乖離している場合に、当該注目画素を異常画素でないと判定する第２の判定手段と、
前記第２の判定手段によって異常画素であると判定された注目画素の座標値を、当該座標値よりも、当該注目画素の走査方向手前側または走査方向奥側に位置する画素の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理装置は、搬送装置によって搬送される原稿の画像を所定の読取位置においてＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のラインセンサを用いてプラテンガラス越しに読み取る。ところが、プラテンガラス上の読取位置にゴミが付着していると、そのゴミに起因したスジ状のノイズ画像が読み取った画像に入り込んでしまう。このような問題を解決するべく、特許文献１には、原稿を読み取る前に背景板を読み取っておき、原稿画像の濃度と背景板の濃度とを比較してゴミに起因するノイズ画像を検知し、これを除去する技術が開示されている。また、特許文献２には、画像データを二次微分することでノイズ画像の存在を検知する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００５−６４９１３号公報
【特許文献２】特許第３５５４１３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の技術では背景板との濃度の違いに基づいてノイズ画像の存在を検出しているため、その比較基準である背景板の濃度とノイズ画像の濃度とがほぼ同じ場合には、ノイズ画像を検知することができない。例えば背景板として白色のものを用いた場合、白色のゴミ（例えば紙粉）は背景板との濃度差が極めて小さいために検出することができない虞がある。また、特許文献２の技術では二次微分を用いているため、ゴミに起因するスジ状のノイズ画像と原稿にもともとあった線画像とを区別することができない虞がある。
【０００４】
本発明は、上述した背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、原稿の読取位置におけるゴミの存在を正確に検出し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明は、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第１の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第２の平均値とを算出し、色相または彩度に関連する座標値が前記第１の平均値から第１の閾値以上乖離し、且つ、色相または彩度に関連する座標値が前記第２の平均値から第２の閾値以上乖離した注目画素が前記走査ラインにおいて所定数以下連続して並んでいる場合に、当該注目画素を異常画素と判定する第１の判定手段と、前記算出手段によって得られた明度に関連する成分の座標値に基づいて、前記第１の判定手段にて異常画素と判定された注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第３の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第４の平均値とを算出し、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第３の平均値から第３の閾値以上低明度側に乖離し、且つ、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第４の平均値から第４の閾値以上低明度側に乖離している場合に、当該注目画素を異常画素でないと判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段によって異常画素であると判定された注目画素の座標値を、当該座標値よりも、当該注目画素の走査方向手前側または走査方向奥側に位置する画素の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００７】
前記補正手段は、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を、当該異常画素の走査方向手前に位置する画素の座標値または当該異常画素の走査方向奥に位置する画素の座標値に補正するようにしてもよい。
【０００９】
複数の走査ラインにわたって、前記抽出手段によって各走査ラインの同一位置から前記異常画素が抽出された頻度または回数が閾値を超えるか否かを判断する頻度判断手段と備え、前記頻度判断手段によって前記異常画素が抽出された頻度または回数が閾値を超えると判断された場合には、前記補正手段が、抽出された前記異常画素の座標値を補正する処理を行うようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明は、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第１の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第２の平均値とを算出し、色相または彩度に関連する座標値が前記第１の平均値から第１の閾値以上乖離し、且つ、色相または彩度に関連する座標値が前記第２の平均値から第２の閾値以上乖離した注目画素が前記走査ラインにおいて所定数以下連続して並んでいる場合に、当該注目画素を異常画素と判定する第１の判定手段と、前記算出手段によって得られた明度に関連する成分の座標値に基づいて、前記第１の判定手段にて異常画素と判定された注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第３の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値である第４の平均値とを算出し、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第３の平均値から第３の閾値以上低明度側に乖離し、且つ、当該注目画素の明度に関連する座標値が前記第４の平均値から第４の閾値以上低明度側に乖離している場合に、当該注目画素を異常画素でないと判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段によって異常画素であると判定された注目画素の座標値を、当該座標値よりも、当該注目画素の走査方向手前側または走査方向奥側に位置する画素の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、原稿の読取位置におけるゴミの存在を正確に検出し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態について説明する。
図１はこの発明の一実施形態である画像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処理装置においては、シェーディング補正を経て位相補正された画像データに対して、ゴミに起因したノイズ画像の検出が試みられ、ノイズ画像が検出されると、そのノイズ画像が除去される。ノイズ画像が除去された画像は、必要に応じて拡大縮小等の画像処理が施されてこの画像処理装置から出力されることになる。
【００１５】
図１において、ＣＰＵ１００は、この画像処理装置の各部を制御する手段である。具体的には、ＣＰＵ１００は、ＣＣＤ駆動回路２によって行われるＣＣＤ１の駆動の周期を設定し、出力増幅回路４Ａ〜４Ｃの利得の制御を行ったり、シェーディング補正回路６Ａ〜６Ｃ、ゴミ検出回路１０、ノイズ除去回路１１、画像処理回路１２などの各種制御を行う。ＣＣＤ１は、原稿の搬送経路上の最上流側読取位置から最下流側読取位置までの３箇所の読取位置の各々において、図示しない搬送装置によって搬送される原稿上の像を主走査ライン単位で読み取り、読み取った像の濃度に応じたアナログ画像信号Ｒ，Ｇ，Ｂを出力する。
【００１６】
ここで、図２は、原稿の搬送装置の構成および原稿の搬送経路上の読取位置からＣＣＤ１に至るまでの光学系の構成を示す図である。図２において、原稿１３は、引き込みローラ１４により、１枚ずつ搬送ローラ１５まで運ばれる。搬送ローラ１５は、原稿搬送方向を変えてプラテンガラス１６に向けて原稿１３を搬送する。このようにして搬送される原稿１３は、バックプラテン１８によってプラテンガラス１６に押さえつけられ、最後に排出ローラ１９によって搬送装置から排出される。上述した上流側読取位置から下流側読取位置までの３箇所の読取位置は、プラテンガラス１６上に各々設けられている。これらの各読取位置における各原稿画像は、第１ミラー２０、第２ミラー２１、第３ミラー２２により光路を変え、レンズ２３により縮小され、ＣＣＤ１を構成する３個のＣＣＤラインセンサ１Ａ、１Ｂ、１Ｃに至る。
【００１７】
ＣＣＤラインセンサ１Ｃは、プラテンガラス１６上の最上流側の読取位置Ｃにおいて、原稿搬送方向を横切る方向（走査方向）に一直線（ライン）上に並んだＮ個の画素のＢ色成分の濃度を表す画像信号Ｂを出力する。また、ＣＣＤラインセンサ１Ｂは、最上流側の読取位置から主走査線４本分の距離（以下、単に４ライン相当という）だけ下流に進んだ読取位置Ｂにおいて、走査方向に一直線上に並んだＮ個の画素のＧ色成分の濃度を表す画像信号Ｇを出力する。そして、ＣＣＤラインセンサ１Ａは、画像信号Ｇに対応した読取位置からさらに４ライン相当下流に進んだ最下流側の読取位置Ａにおいて、主走査ラインにおいて走査方向に一直線上に並んだＮ個の画素のＲ色成分の濃度を表す画像信号Ｒを出力する。
【００１８】
再び図１の説明に戻る。ＣＣＤ１の後段には、サンプルホールド回路３Ａ、出力増幅回路４Ａ、Ａ／Ｄ変換回路５Ａおよびシェーデイング補正回路６Ａからなる信号処理系Ａと、サンプルホールド回路３Ｂ、出力増幅回路４Ｂ、Ａ／Ｄ変換回路５Ｂおよびシェーデイング補正回路６Ｂからなる信号処理系Ｂと、サンプルホールド回路３Ｃ、出力増幅回路４Ｃ、Ａ／Ｄ変換回路５Ｃおよびシェーデイング補正回路６Ｃからなる信号処理系Ｃが設けられている。信号処理系Ａ〜Ｃは、読取位置Ａ、Ｂ、Ｃにおいて各々得られた画像信号Ｒ、画像信号Ｇ、画像信号Ｂに各々対応した信号処理系である。
【００１９】
ここで、ＣＣＤ１から得られるアナログ画像信号Ｒ，Ｇ，Ｂは、サンプルホールド回路３Ａ〜３Ｃにより各々サンプリングされた後、出力増幅回路４Ａ〜４Ｃによって各々適正なレベルに増幅され、Ａ／Ｄ変換回路５Ａ〜５Ｃにより各々デジタル画像データＲ，Ｇ，Ｂに変換される。これらのデジタル画像データＲ，Ｇ，Ｂに対し、シェーデイング補正回路６Ａ〜６Ｃによって、ＣＣＤラインセンサ１Ａ〜１Ｃの感度バラツキや光学系の光量分布特性に対応した補正が施される。このようにして、原稿画像を表す各画素の濃度を含むデジタル画像データが生成されることになる。
【００２０】
出力遅延回路７Ｂ，７Ｃは、シェーデイング補正回路６Ｂ，６Ｃから出力される画像データＧ，Ｂをそれぞれ４ライン相当、８ライン相当の遅延時間だけ遅延させ、画像データＲと同相の画像データとして出力する。
【００２１】
色空間変換回路９は、シェーデイング補正回路６Ａから出力された画像データＲ、出力遅延回路７Ｂ，７Ｃから出力される画像データＧ，Ｂに対してガンマ補正およびＣＩＥＬＡＢ色空間への変換を行う。
図６は、ガンマ補正における入出力特性を示す図である。横軸が濃度の入力値、縦軸が濃度の出力値を表す。濃度は２５６階調で表され、０から２５５へ向かって濃度が濃くなる。同図に示されるように、本実施形態のガンマ補正においては、入出力特性は下に凸の曲線を描く。すなわち、濃度が高いほどコントラストが大きくなるように濃度が補正される。
ＣＩＥＬＡＢ色空間への変換においては、例えば図７に示されるようなマトリックス演算によってガンマ補正後の各色の濃度をＣＩＥＬＡＢ色空間における３成分の座標値Ｌ＊，ａ＊、ｂ＊に変換し、これらの座標値を表す画像データを出力する。
【００２２】
ゴミ検出回路１０は、色空間変換回路９から出力された画像データに基づいて、ゴミの影響を受けている画素を異常画素として抽出し、抽出した異常画素の主走査ライン上の位置を示すゴミ検出データを出力する。
【００２３】
ここで、ゴミ検出回路１０が異常画素を抽出するアルゴリズムについて説明する。
まず、ゴミ検出回路１０は、色空間変換回路９から出力された画像データから各走査ラインに連なる各画素の座標値Ｌ＊，ａ＊、ｂ＊を抽出する。図３は、主走査方向における座標値の変化の例を表す図である。横軸は主走査方向における位置、縦軸は座標値Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊のいずれかを２５６階調で表している。ゴミ検出回路１０の目的は、図３に示すような、周囲にある画素よりもＣＩＥＬＡＢ色空間における座標値が著しく変化し、且つ、所定数以内（本実施形態では２画素以内）で連続して並ぶ画素群Ｐを特定することにある。本実施形態では、画像読取位置に付着するゴミとして、記録紙から発生した紙粉を想定しており、上述したような画素群Ｐはこの紙粉のようなゴミの影響を受けている画素である。
【００２４】
図４は、異常画素の検出方法を説明するための図である。ここでは、まず、ＣＩＥＬＡＢ色空間における３成分のうち、ａ＊成分に対する処理について説明する。同図において横軸は主走査方向における位置、縦軸はａ＊成分を２５６階調で表している。
ゴミ検出回路１０は同図に示すように、主走査ライン上のある画素ｐ１に注目し、その注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群（ここでは走査方向手前側に位置する１６個の画素群Ｐｆ）のａ＊成分の平均値ａ１を算出する。そして、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１が画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ１から閾値ｓ１以上乖離している場合には、“ａ＊成分の段差がある”と判定する。
【００２５】
次に、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１から走査方向に２画素分だけ奥に存在する画素から連なる４個の画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２を算出する。そして、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ２と、画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２とを比較し、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１が画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２から閾値ｓ２以上乖離している場合には、“ａ＊成分の段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路１０は、このように走査方向手前側の画素群Ｐｆおよび奥側の画素群Ｐｂに対してａ＊成分の段差があると判定された注目画素ｐ１を、ゴミの影響によって原稿画像の色を正確に表していない「異常画素」と判定する。
【００２６】
さらに、ゴミ検出回路１０は、異常画素と判定された注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２のａ＊成分ｘ２を、画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ１及び画素群Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２のａ＊成分ｘ２が、画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ１から閾値ｓ１以上乖離し、且つ、画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値ａ２から閾値ｓ２以上乖離している場合には、ゴミ検出回路１０は注目画素ｐ２も「異常画素」と判定する。なお、注目画素ｐ２のａ＊成分ｘ２がこれらの条件を満たさない場合には、注目画素ｐ１のみが異常画素として判定されることになる。
【００２７】
なお、図４においては、注目画素ｐ１、ｐ２のａ＊成分ｘ１、ｘ２の値が画素群Ｐｆ，Ｐｂのａ＊成分の平均値ａ１、ａ２よりも低い、すなわちａ＊成分の分布が下に凸になっている例を示したが、上に凸である場合にも、上記の条件を満たすならば注目画素ｐ１、ｐ２を異常画素と判定する。
以上がａ＊成分に対する処理の内容である。
【００２８】
ａ＊成分に対する処理が完了したならば、続いてｂ＊成分に対する処理を行う。ｂ＊成分に対する処理の内容はａ＊成分に対する処理と同様である。すなわち、ｂ＊成分に対して以下の処理を行う。
【００２９】
ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群（ここでは走査方向手前側に位置する１６個の画素群Ｐｆ）のｂ＊成分の平均値ｂ１を算出する。そして、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１のｂ＊成分ｙ１が画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ１から閾値ｓ３以上乖離している場合には、“ｂ＊成分の段差がある”と判定する。
【００３０】
次に、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１から走査方向に２画素分だけ奥に存在する画素から連なる４個の画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２を算出する。そして、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１のｂ＊成分ｙ２と、画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２とを比較し、注目画素ｐ１のｂ＊成分ｙ１が画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２から閾値ｓ４以上乖離している場合には、“ｂ＊成分の段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路１０は、このように走査方向手前側の画素群Ｐｆおよび奥側の画素群Ｐｂに対してｂ＊成分の段差があると判定された注目画素ｐ１を、ゴミの影響によって原稿画像の色を正確に表していない「異常画素」と判定する。
【００３１】
さらに、ゴミ検出回路１０は、異常画素と判定された注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２のｂ＊成分ｙ２を、画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ１及び画素群Ｐｂのｂ＊成分の平均値ｂ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２のｂ＊成分ｙ２が、画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ１から閾値ｓ３以上乖離し、且つ、画素群Ｐｆのｂ＊成分の平均値ｂ２から閾値ｓ４以上乖離している場合には、ゴミ検出回路１０は注目画素ｐ２も「異常画素」であると判定する。なお、注目画素ｐ２のｂ＊成分ｙ２がこれらの条件を満たさない場合には、注目画素ｐ１のみが異常画素として判定されることになる。
【００３２】
なお、ａ＊成分と同様に、ｂ＊成分の分布が下に凸、上に凸のいずれの場合にも、上記の条件を満たしているならば画素ｐ１、ｐ２を異常画素と判定する。
以上がｂ＊成分に対する処理の内容である。
ＣＩＥＬＡＢ色空間におけるａ＊成分、ｂ＊成分は、色相または彩度に関連する成分である。つまり、上記の処理によって、原稿画像の色相または彩度の変化が検出されることになる。
【００３３】
ｂ＊成分に対する処理が完了したならば、続いてＬ＊成分に対する処理を行う。この処理は、ａ＊成分またはｂ＊成分に対する処理によって異常画素と判定された画素に対して行う。
【００３４】
ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群（ここでは走査方向手前側に位置する１６個の画素群Ｐｆ）のＬ＊成分の平均値Ｌ１を算出する。そして、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１のＬ＊成分ｚ１が画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ１から閾値ｓ５以上低明度側に乖離している場合には、“Ｌ＊成分の低明度側への段差がある”と判定する。
【００３５】
次に、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１から走査方向に２画素分だけ奥に存在する画素から連なる４個の画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２を算出する。そして、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１のＬ＊成分ｚ１と、画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２とを比較し、注目画素ｐ１のＬ＊成分ｚ１が画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２から閾値ｓ６以上低明度側に乖離している場合には、“Ｌ＊成分の低明度側への段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路１０は、このように走査方向手前側および奥側の画素群に対してＬ＊成分の段差があると判定された注目画素ｐ１を「異常画素ではない」と判定する。すなわち、ａ＊成分またはｂ＊成分に対する処理によって異常画素と判定された画素のうち、Ｌ＊成分の低経度側への段差があると判定された画素を異常画素から除外する。
【００３６】
さらに、ゴミ検出回路１０は、注目画素ｐ１の１画素分奥に存在する隣の画素ｐ２のＬ＊成分ｚ２を、画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ１及び画素群ＰｂのＬ＊成分の平均値Ｌ２と比較する。この比較の結果、注目画素ｐ２のＬ＊成分ｚ２が、画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ１から閾値ｓ５以上低明度側に乖離し、且つ、画素群ＰｆのＬ＊成分の平均値Ｌ２から閾値ｓ６以上低明度側に乖離している場合には、ゴミ検出回路１０は注目画素ｐ２を「異常画素ではない」と判定する。
このようにしてゴミ検出回路１０は異常画素を抽出し、抽出した異常画素の主走査ライン上の位置を示すゴミ検出データを出力する。
【００３７】
本実施形態においては、Ｌ＊成分の低明度側への段差があると判定された場合にその画素を異常画素から除外するようにした。その理由は以下のとおりである。紙粉等のゴミが画像読取位置に付着した場合にスジ状のノイズが発生する。このノイズは、原稿画像よりも淡い色の線として現れる。このノイズが発生した画像をＣＩＥＬＡＢ色空間の３成分で表した場合、ａ＊成分、ｂ＊成分の座標値はノイズ発生位置において増加または減少の両方の場合があり得る。これに対してＬ＊成分の座標値が低明度側、すなわち暗くなる側への変化は起こり得ない。この事実を鑑み、本発明では、Ｌ＊成分の低明度側への段差があると判定された場合にその画素を異常画素から除外するようにした。これによって、ａ＊成分またはｂ＊成分に対する処理によって異常画素と判定された画素は、Ｌ＊が高明度側へ変化している場合、またはＬ＊の変化がない場合に限り異常画素と判定される。
【００３８】
また、本実施形態においては、連続して並んだ２画素以下の画素群について異常画素と判定するようにした。その理由は以下のとおりである。
前述したように、本発明では、画像読取位置に付着するゴミとして、記録紙から発生した紙粉を想定している。例えばＣＣＤ１の読み取り解像度を６００ｄｐｉとしたとき、紙粉の大きさはおおよそ２／６００inch以内に収まる。このため、走査方向に連続して並んだ２画素がその周囲の画素群と比較して上記のような条件を満たす場合には、その画素群を「異常画素」と判定する。従って、仮に走査方向に連続して並んだ３画素が上記のような条件を満たしたとしても、その画素群が異常画素と判定されることはない。原稿上の画像に低濃度の線分画像が含まれている場合（例えば比較的暗い背景画像中に白っぽい線分が引かれているような場合）があるが、そのような線分画像のうち最も細い線分画像は３画素程度の太さしかない。このような低濃度で細い線分画像とノイズ画像とを区別するために、ゴミ検出回路１０は、上記のような条件を満たす連続画素群が２画素以内であれば異常画素と判定する一方、上記のような濃度条件を満たす連続画素群が３画素以上であれば異常画素とは判定しない。なお、本実施形態では、画像読み取り時の解像度６００ｄｐｉであるから、異常画素と判定する連続画素数を最高２画素としているが、画像読み取り時の解像度が変われば、異常画素と判定する連続画素数も変わる。よって、異常画素の判定基準となる連続画素数は、画像読み取り時の解像度や、用いる用紙から発生する紙粉の大きさなどを勘案して適宜定めればよい。特に紙粉の大きさは、使用される原稿の用紙の種類などに依存するので、異常画素の判定基準となる連続画素数を、用紙の種類などに応じて適宜変えるようにしてもよい。
【００３９】
また、本実施形態においては、色空間変換回路９の後段にゴミ検出回路１０を設けた。その理由は以下のとおりである。
Ｒ，Ｇ，Ｂの画像データに対してガンマ補正および色空間変換を行った場合、スジ状のノイズが強調されることがある。図６に示すように、一般にガンマ補正においては、濃度が高いほどコントラストが大きくなるように補正が行われる。そのため、原稿画像の濃度が高いほどスジ状のノイズが強調される。また、ＣＩＥＬＡＢ色空間への変換においては、図７に示すマトリックスを構成する係数の絶対値が１を上回る場合がある。例えば、Ｂの係数の絶対値が１を上回る場合、Ｂ色が強調され、その結果、ノイズが青味がかった線として現れる。ガンマ補正および色空間変換が行われる前の画像データに対してノイズ検出のための処理を行ったとしても、この処理で検出されなかったノイズがガンマ補正および色空間変換によって顕在化することがあり得る。本発明では、ガンマ補正および色空間変換によって強調されたノイズをも検出するために、色空間変換回路９の後段にゴミ検出回路１０を設けた。
【００４０】
次に、ノイズ除去回路１１について説明する。ノイズ除去回路１１は、ゴミ検出回路１０によって出力されたゴミ検出データに基づいて異常画素の位置を特定し、その異常画素のＣＩＥＬＡＢ色空間における座標値を当該座標値よりも画素群Ｐｆ、Ｐｂの座標値に近い値に補正することによって、画像データＬ＊、ａ＊、ｂ＊からノイズ画像を除去する。ここで、図５は、ノイズ除去回路１１によって行われるノイズ除去のための処理の内容を示す図である。同図に示すように、ノイズ除去回路１１は、異常画素として抽出された注目画素ｐ１の座標値を走査方向手前側に位置する画素ｐ１’の座標値に置換し、異常画素として抽出された注目画素ｐ２の座標値を走査方向奥側に位置する画素ｐ２’の座標値に置換する。仮に、異常画素として１つの注目画素ｐ１のみが抽出された場合は、走査方向手前側に位置する画素ｐ１’の座標値で置換してもよいし、走査方向奥に位置する画素ｐ２’の座標値に置換してもよい。このような処理が、ゴミ検出データによって示される全ての異常画素について実行されることにより、色空間変換回路９から出力された画像データからゴミに起因したスジ状のノイズ画像が除去される。そして、このノイズ除去の行われた画像データが画像処理回路１２に送られる。
【００４１】
画像処理回路１２は、ノイズ除去回路１１から出力された画像データに対し、この画像処理装置が搭載された装置（デジタル複写機、スキャナなど）が必要とする画像処理、例えば拡大縮小処理、地肌除去処理、２値化処理などを施す。そして、画像処理回路１２は、これらの処理を施した画像データを出力する。この画像データに基づいて画像形成が行われるなどの各種処理がなされる。
【００４２】
以上説明したように、本実施形態によれば、任意の色空間において色相または彩度に関する座標値が周囲の画素群に対して著しく異なり、かつ、周囲の画素群に対して明度が低くない画素を異常画素として抽出し、この異常画素の座標値を適切に補正する。従来は、背景板との濃度差で異常画素を検出していたが故に背景板と同程度の濃度の異常画素を検出することが出来なかったが、本実施形態によれば任意の色空間における座標値の差に着目して異常画素を見つけ出すので、紙粉などの白色のゴミの影響を受けた異常画素であっても正確に検出することが可能となる。また、本実施形態で説明した方法によって紙粉などの白色のゴミの影響を受けた異常画素を除去するとともに、特開２００５−６４９１３号公報に開示された方法によって異物等の黒色のゴミ影響を受けた異常画素を除去することで、如何なる種類のゴミが画像読み取り位置に付着したとしても、その影響を受けずに済む。
【００４３】
上述した実施形態は次のような変形が可能である。
例えば、ゴミ検出回路１０による検出結果を記憶するラインメモリを設け、走査ライン毎に上記のような異常画素の検出処理を試み、これら各走査ラインについての異常画素の検出結果を複数ライン分にわたってラインメモリに記憶しておく。そして、ゴミ検出回路１０は、複数の走査ラインにわたって、各走査ラインの同一位置から異常画素が抽出された頻度又は回数が閾値を超えるか否かを判断し、閾値を超えると判断した場合には、ノイズ除去回路１１がそれら複数の走査ラインにわたって異常画素の座標値を補正する。各々の走査ライン単位では異常画素の検出結果に多少ばらつきが生じる可能性があるが、複数の走査ライン分の検出結果に基づいて異常画素の検出を試みるようにすれば、その検出精度を高くすることができる。なお、異常画素の座標値を補正する際には、異常画素の検出対象となった複数の走査ラインの全てに遡って補正してもよいし、異常画素が検出されたラインのみにおいて補正するだけでもよい。
【００４４】
画像データの色空間の種類はＣＩＥＬＡＢ色空間に限定されない。例えばＲ，Ｇ，ＢをＸＹＺ色空間、ＨＳＶ色空間、ＣＩＥＬＵＶ色空間等へと変換して得られる画像データであってもよい。当該色空間が色相または彩度に関連する成分と明度に関連する成分とで定義されていれば、実施形態の説明と同様に異常画素を検出し、それを補正することができる。
【００４５】
また、実施形態では、注目画素ｐ１の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群Ｐｆを１６個の画素としたが、画素数はこれに限らない。同様に、実施形態では、注目画素ｐ１の位置から走査方向奥側の所定範囲内に位置する画素群Ｐｂを４個の画素としたが、画素数はこれに限らない。画素群Ｐｂは最低１つであってもよい。
また、ゴミ検出回路１０による判定は、実施形態で示した以外の方法でもよい。例えば、注目画素ｐ１のａ＊成分ｘ１がａ１＋αよりも大きく、かつ、注目画素ｐ１の走査方向奥側にａ＊成分がａ１＋βよりも小さい画素が存在した場合に、”ａ＊成分の段差がある”と判定するようにしてもよい。ただし、ａ１は画素群Ｐｆのａ＊成分の平均値、αおよびβは一定値である。
【００４６】
また、図８に示す構成としてもよい。この例では、Ｒ，Ｇ，Ｂの画像データを色空間変換回路９およびノイズ除去回路１１とに供給する。ゴミ検出回路１０が色空間変換回路９から供給されたＬ＊、ａ＊、ｂ＊の画像データに基づいてノイズの検出を行い、ゴミ検出データを出力する。そして、ノイズ除去回路１１は、ゴミ検出データに基づいて、Ｒ，Ｇ、Ｂの画像データに対してノイズ除去を行う。
【００４７】
上述した実施形態では、ハードウェア（回路）によって、異常画素の検出とその除去を行っていたが、これをソフトウェア（コンピュータプログラム）によって実現するようにしてもよい。つまり、画像処理装置が画像データを記憶可能な大容量の画像メモリを備え、且つ、図示せぬ記憶部にソフトウェアを記憶している。ＣＰＵがソフトウェアを実行することで、画像メモリに記憶された画像データに対して、上述のゴミ検出回路１０及びノイズ除去回路１１と同等の処理を実行する。つまり、このソフトウェアには、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるものである。なお、このソフトウェアは、磁気テープ、磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光記録媒体、光磁気記録媒体、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）−ＲＡＭなどの記録媒体に記録した状態で画像処理装置に提供し得る。また、インターネットのようなネットワークを介して画像処理装置に提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】原稿の搬送装置および光学系の構成を示す図である。
【図３】主走査方向における座標値の変化の例を表す図である。
【図４】異常画素の検出方法を説明するための図である。
【図５】ノイズ除去の処理の内容を示す図である。
【図６】ガンマ補正における入出力特性を示す図である。
【図７】色空間変換で用いるマトリックスを示す図である。
【図８】変形例の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１…ＣＣＤ、２…ＣＣＤ駆動回路、７Ｂ，７Ｃ…出力遅延回路、８…色空間変換回路、１０…ゴミ検出回路、１１…ノイズ除去回路、１２…画像処理回路。
【図１】
0004600350.tif 000002
【図２】
0004600350.tif 000003
【図３】
0004600350.tif 000004
【図４】
0004600350.tif 000005
【図５】
0004600350.tif 000006
【図６】
0004600350.tif 000007
【図７】
0004600350.tif 000008
【図８】
0004600350.tif 000009