(57)【要約】【課題】判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを的確に判定する。【解決手段】判定装置は、判定する画像を構成する画素の各色の濃度値に対する画素の数を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、生成された各色別のヒストグラムのデータに基づき、各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ３つ以上の小領域の中から第１小領域よりも濃度値が大きくかつ第１小領域に隣接していない小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、取得した各色別の第１小領域および第２小領域に関する各属性情報に基づき逆光画像か否かを判定する判定部とを備える。【選択図】図１４
2007267188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする逆光画像判定装置。
【請求項２】
前記各色別のヒストグラムデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成されることを特徴とする請求項１に記載の逆光画像判定装置。
【請求項３】
前記３つ以上の小領域には、相互に面積の等しい２つ以上の小領域が含まれることを特徴とする請求項１または２に記載の逆光画像判定装置。
【請求項４】
前記３つ以上の小領域には、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の逆光画像判定装置。
【請求項５】
前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
前記第１小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も小さい前記小領域であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の逆光画像判定装置。
【請求項６】
前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
前記第２小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も大きい前記小領域であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の逆光画像判定装置。
【請求項７】
前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の逆光画像判定装置。
【請求項８】
前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の逆光画像判定装置。
【請求項９】
前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値とを比較して、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することを特徴とする請求項８に記載の逆光画像判定装置。
【請求項１０】
前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値との差分に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することを特徴とする請求項９に記載の逆光画像判定装置。
【請求項１１】
前記判定部は、前記差分と所定のしきい値とを比較して、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することを特徴とする請求項１０に記載の逆光画像判定装置。
【請求項１２】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備え、
（Ｅ）前記各色別のヒストグラムデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成され、
（Ｆ）前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
（Ｇ）前記第１小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も小さい前記小領域であり、前記第２小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も大きい前記小領域であり、
（Ｈ）前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得し、
（Ｉ）前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定し、
（Ｊ）前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値との差分を求め、その差分と所定のしきい値とを比較して、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することを特徴とする逆光画像判定装置。
【請求項１３】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わすヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記ヒストグラムのデータに基づき、前記ヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する前記属性情報および前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする逆光画像判定装置。
【請求項１４】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｃ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｄ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｅ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｆ）を有することを特徴とする逆光画像判定方法。
【請求項１５】
（Ａ）逆光画像判定装置において実行される逆光画像判定プログラムであって、
（Ｂ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｄ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｅ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｆ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｇ）を実行することを特徴とする逆光画像判定プログラム。
【請求項１６】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）前記判定部により前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定された場合に、前記画像に対して逆光補正処理を施す逆光補正処理部と、
（Ｅ）を備えたことを特徴とする逆光画像補正装置。
【請求項１７】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｃ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｄ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｅ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｆ）前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定された場合に、前記画像に対して逆光補正処理を施すステップと、
（Ｆ）を有することを特徴とする逆光画像補正方法。
【請求項１８】
（Ａ）原稿から画像を読み取る画像読み取り部と、
（Ｂ）前記画像読み取り部により読み取られた画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｄ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｅ）を備えたことを特徴とする画像読み取り装置。
【請求項１９】
（Ａ）原稿から画像を読み取るステップと、
（Ｂ）読み取った画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｄ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｅ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｆ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｇ）を有することを特徴とする画像読み取り方法。
【請求項２０】
（Ａ）画像を媒体に印刷する印刷部と、
（Ｂ）前記印刷部により前記画像が印刷される前に、前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｄ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｅ）前記判定部により前記画像が逆光画像であると判定された場合に、前記画像に対して逆光補正処理を施す逆光補正処理部と、
（Ｆ）を備えたことを特徴とする印刷装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、逆光画像判定装置、逆光画像判定方法、逆光画像判定プログラム、逆光画像補正装置、逆光画像補正方法、画像読み取り装置、画像読み取り方法、および印刷装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
イメージスキャナ等をはじめとする各種画像読み取り装置は、一般に、パーソナルコンピュータ等のいわゆるコンピュータ装置に有線または無線等により接続されて、原稿から読み取った画像を画像データとしてコンピュータ装置に送信する。コンピュータ装置は、画像読み取り装置から送信された画像データを受信して各種メモリやハードディスク装置等のデータ記憶装置に記憶する。この際に、コンピュータ装置では、画像読み取り装置から送られてきた画像データに対して各種調整処理が施される。
【０００３】
ここで施される調整処理としては、例えば、画像の明暗を調整するヒストグラム調整や、画像の濃淡の表現を部分的に変更する濃度補正等がある。これらの調整は、コンピュータ装置にインストールされている画像読み取り装置のドライバプログラムやアプリケーションプログラム等の各種プログラムによって自動的に実行されたり、またユーザ等により実行されたりする。また、この他、逆光画像を補正する調整などがある。この逆光補正の方法としては、種々の方法が提案されている（特許文献１〜３参照）。
【特許文献１】特開平１０−７９８８５号公報
【特許文献２】特開２００４−５６４１６号公報
【特許文献３】特開２０００−１３４４６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ここで提案されている方法において開示されている逆光画像の判定方法にあっては、判定対象となる画像が逆光ではない場合であっても逆光画像であると判定してしまう場合があった。このため、判定対象となる画像が逆光画像ではないにもかかわらず、逆光画像であると判定してしまって、逆光補正を施してしまうことがあった。これにより、判定対象となる画像が本来持っている画質等が損なわれてしまう虞があった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するための主たる発明は、
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする逆光画像判定装置である。
【０００７】
本発明の他の特徴は、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
【０００９】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする逆光画像判定装置。
【００１０】
このような逆光画像判定装置にあっては、判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき生成された各色別のヒストグラムのデータに基づき、各色別のヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ第１小領域よりも濃度値が大きくかつ第１小領域に隣接していない小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得して、これらの属性情報に基づき、判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することで、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１１】
かかる逆光画像判定装置にあっては、前記各色別のヒストグラムデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成されても良い。このように各色別のヒストグラムデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムデータが生成されれば、判定対象となる画像を構成する画素のデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色の濃度値のデータを有している場合に、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１２】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、相互に面積が等しい２つ以上の小領域が含まれても良い。このように３つ以上の小領域に、相互に面積が等しい２つ以上の小領域が含まれれば、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１３】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれても良い。このように３つ以上の小領域に、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれれば、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１４】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、前記第１小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も小さい前記小領域であっても良い。このように第１小領域が、画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域の中で濃度値が最も小さい小領域であることで、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１５】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、前記第２小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も大きい前記小領域であっても良い。このように第２小領域が、画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域の中で濃度値が最も大きい小領域であることで、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１６】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得しても良い。このように第１小領域または第２小領域の属性情報として、第１小領域または第２小領域の濃度値の上限値を取得すれば、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【００１７】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定しても良い。このように各色別の第１小領域に関する属性情報と、各色別の第２小領域に関する属性情報とを比較した結果に基づき、判定部が逆光画像か否かを判定することで、より簡単に判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定することができる。
【００１８】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値とを比較して、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定しても良い。このように各色別の第１小領域に関する属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の第２小領域に関する属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値とを比較することで、より簡単に判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定することができる。
【００１９】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値との差分に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定しても良い。このように各色別の第１小領域に関する属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の第２小領域に関する属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値との差分に基づき、判定部が逆光画像か否かを判定することで、より簡単に判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定することができる。
【００２０】
また、かかる逆光画像判定装置にあっては、前記判定部は、前記差分と所定のしきい値とを比較して、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定しても良い。このように差分と所定のしきい値とを比較して、判定部により判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することで、より簡単に判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定することができる。
【００２１】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備え、
（Ｅ）前記各色別のヒストグラムデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成され、
（Ｆ）前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
（Ｇ）前記第１小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も小さい前記小領域であり、前記第２小領域は、前記２つ以上の小領域の中で前記濃度値が最も大きい前記小領域であり、
（Ｈ）前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得し、
（Ｉ）前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定し、
（Ｊ）前記判定部は、各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値と、各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報として各色別に取得した値に基づき得られた値との差分を求め、その差分と所定のしきい値とを比較して、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定することを特徴とする逆光画像判定装置。
【００２２】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わすヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記ヒストグラムのデータに基づき、前記ヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する前記属性情報および前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする逆光画像判定装置。
【００２３】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｃ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｄ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｅ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｆ）を有することを特徴とする逆光画像判定方法。
【００２４】
（Ａ）逆光画像判定装置において実行される逆光画像判定プログラムであって、
（Ｂ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｄ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｅ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｆ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｇ）を実行することを特徴とする逆光画像判定プログラム。
【００２５】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｄ）前記判定部により前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定された場合に、前記画像に対して逆光補正処理を施す逆光補正処理部と、
（Ｅ）を備えたことを特徴とする逆光画像補正装置。
【００２６】
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｃ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｄ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｅ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｆ）前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定された場合に、前記画像に対して逆光補正処理を施すステップと、
（Ｆ）を有することを特徴とする逆光画像補正方法。
【００２７】
（Ａ）原稿から画像を読み取る画像読み取り部と、
（Ｂ）前記画像読み取り部により読み取られた画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｄ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｅ）を備えたことを特徴とする画像読み取り装置。
【００２８】
（Ａ）原稿から画像を読み取るステップと、
（Ｂ）読み取った画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｄ）前記３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出するステップと、
（Ｅ）前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別に取得するステップと、
（Ｆ）取得した各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定するステップと、
（Ｇ）を有することを特徴とする画像読み取り方法。
【００２９】
（Ａ）画像を媒体に印刷する印刷部と、
（Ｂ）前記印刷部により前記画像が印刷される前に、前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの前記小領域を第１小領域として各色別に選出し、かつ前記３つ以上の小領域の中から前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記第１小領域に隣接していない前記小領域を第２小領域として少なくとも１つ各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別に取得する属性情報取得部と、
（Ｄ）前記属性情報取得部により取得された各色別の前記第１小領域に関する前記属性情報および各色別の前記第２小領域に関する前記属性情報に基づき、前記判定対象となる画像が逆光画像か否かを判定する判定部と、
（Ｅ）前記判定部により前記画像が逆光画像であると判定された場合に、前記画像に対して逆光補正処理を施す逆光補正処理部と、
（Ｆ）を備えたことを特徴とする印刷装置。
【００３０】
＝＝＝画像読み取りシステム等の概要＝＝＝
以下に本発明に係る逆光画像判定装置について画像読み取りシステムに適用した場合を例にして説明する。図１〜図４は、逆光画像判定装置が適用された画像読み取りシステムの一実施形態について説明したものである。図１は、画像読み取りシステムの一実施形態を説明したものである。図２は、画像読み取り装置の内部構成の一例を説明する図である。図３は、画像読み取り装置のシステム構成の一例を説明する図である。図４は、コンピュータ装置のシステム構成を説明する図である。
【００３１】
この画像読み取りシステム２は、図１に示すように、画像読み取り装置１０と、この画像読み取り装置１０に有線または無線等により通信可能に接続されたコンピュータ装置２０とを有している。画像読み取り装置１０は、図１に示すように、一般にイメージスキャナと呼ばれる装置であり、原稿台１２と、この原稿台１２の上面部を開閉する原稿台カバー１４とを備えている。原稿台１２には、画像が読み取られる原稿１５がセットされる。また、原稿台カバー１４は、原稿台１２の後端部にヒンジ部１８を介して開閉自在に設けられている。
【００３２】
一方、コンピュータ装置２０は、例えば、図１に示すように、コンピュータ本体２２と、表示装置２４と、入力装置２６とを備えている。コンピュータ本体２２は、パーソナルコンピュータなどをはじめとする各種コンピュータにより構成されている。ここでは、コンピュータ本体２２は、ＦＤドライブ装置２８やＣＤ−ＲＯＭドライブ装置３０などの読み取り装置３２を内部に備えている。この他に、コンピュータ本体２２は、例えば、ＭＯ（Magnet Optical）ディスクドライブ装置やＤＶＤドライブ装置などを備えても良い。また、表示装置２４は、ＣＲＴディスプレイやプラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ等など、各種表示装置により構成される。入力装置２６は、キーボード３４やマウス３６などにより構成される。
【００３３】
＜画像読み取り装置＞
画像読み取り装置１０の原稿台１２の内部には、図２に示すように、キャリッジ４０と、このキャリッジ４０を原稿台１２に対して所定の間隔を保ちつつ図中矢印Ａ方向に沿って平行に移動させる駆動機構４２と、このキャリッジ４０を支持しつつその移動を案内するガイド４４とが設けられている。
【００３４】
キャリッジ４０には、原稿台１２を介して原稿１５に対し光を照射する光源としての露光ランプ４６と、原稿１５により反射された反射光が入射するレンズ４８と、このレンズ４８を通じてキャリッジ４０の内部に取り込まれた反射光を受光するイメージセンサ５０とが設けられている。イメージセンサ５０は、光信号を電気信号に変換するフォトダイオード等の光電変換素子が列状に配置されたリニアＣＣＤセンサ等により構成されている。イメージセンサ５０により読み取られた画像のデータは、制御部５２に出力される。
【００３５】
また、駆動機構４２は、キャリッジ４０に接続されたタイミングベルト５４と、このタイミングベルト５４が掛け渡された一対のプーリ５５、５６と、一方のプーリ５５を回転駆動する駆動モータ５８とを備えている。駆動モータ５８は、制御部５２からの制御信号によって駆動制御される。
【００３６】
制御部５２は、図３に示すように、コントローラ６０と、モータ制御部６２と、ランプ制御部６４と、センサ制御部６６と、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８と、デジタル処理回路７０と、インターフェイス回路７２とを備えている。さらに、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８は、アナログ信号処理回路７４と、Ａ／Ｄ変換回路７６とを備えている。
【００３７】
コントローラ６０は、コンピュータ本体２２からの命令等に基づき、モータ制御部６２やランプ制御部６４、センサ制御部６６、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８、デジタル処理回路７０、インターフェイス回路７２を制御する。モータ制御部６２は、コントローラ６０からの命令により、キャリッジ４０を移動させるための駆動モータ５８の駆動制御を行う。また、ランプ制御部６４は、露光ランプ４６の発光を制御する。また、センサ制御部６６は、イメージセンサ５０の制御を行う。
【００３８】
また、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８のアナログ信号処理回路７４は、イメージセンサ５０により読み取られた画像のアナログ信号に対して信号処理を行う。また、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８のＡ／Ｄ変換回路７６は、アナログ信号処理回路７４により信号処理された画像の信号をデジタル信号へとＡ／Ｄ変換する。
【００３９】
デジタル処理回路７０は、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８のＡ／Ｄ変換回路７６から送られてきたデジタル信号に対してデジタル信号処理を施す。ここでは、具体的にシェーディング補正等の補正処理をはじめ、各種画像処理などが施される。デジタル信号処理が施されたデジタル信号は、原稿１５から読み取られた画像のデータ（画像データ）としてインターフェイス回路７２により外部、即ちここでは当該画像読み取り装置１０が接続されたコンピュータ本体２２へと出力される。インターフェイス回路７２は、この他に、コンピュータ本体２２から画像読み取り装置１０への命令（コマンド）等を受信するようになっている。
【００４０】
＜コンピュータ本体＞
コンピュータ本体２２は、図４に示すように、ＣＰＵ８０と、メモリ８２と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４と、操作入力部８６と、表示制御部８８と、外部通信部９０と、バス９２とを備えている。この他に、コンピュータ本体２２は、先に説明したＣＤ−ＲＯＭドライブ装置３０とＦＤドライブ装置２８を備えている。ＣＰＵ８０と、メモリ８２と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置３０と、ＦＤドライブ装置２８と、操作入力部８６と、表示制御部８８と、外部通信部９０とは、バス９２を介して相互に通信可能に接続されている。
【００４１】
ＣＰＵ８０は、コンピュータ本体２２の全体の制御を行う。メモリ８２は、ＣＰＵ８０により実行されるプログラムや、当該プログラムが使用する作業データ等の各種データを記憶するためのものである。ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４は、ＣＰＵ８０にて実行されるオペーレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）をはじめ、各種アプリケーションプログラムやドライバ等の各種プログラム、その他、画像データなどの各種データが格納されている。操作入力部８６は、キーボード３４やマウス３６等の入力装置２６に接続されて、これら入力装置２６を通じてユーザにより入力された情報を取得する。また、表示制御部８８は、ＣＰＵ８０からの命令に基づき、表示装置２４の画面に表示される画像等を制御する。また、外部通信部９０は、コンピュータ本体２２の外部に接続された画像読み取り装置１０をはじめとする各種周辺機器との間で通信を行う。
【００４２】
ＣＰＵ８０は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４からプログラムを読み出して、オペーレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）の下にて各種プログラムを実行する。ここで実行されるプログラムには、各種アプリケーションプログラムをはじめ、画像読み取り装置１０や操作入力部８６、表示制御部８８等を制御するための各種ドライバが含まれている。
【００４３】
画像読み取り装置１０を制御するためのドライバは、スキャナドライバと一般的に呼ばれている。このスキャナドライバは、インターネット等の各種通信回線をはじめ、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク（ＦＤ）などの各種記憶媒体等を通じて、コンピュータ本体２２にインストールされたプログラムである。このスキャナドライバがコンピュータ本体２２にインストールされることによって、コンピュータ本体２２は、画像読み取り装置１０を制御する制御装置として機能する。
【００４４】
＝＝＝スキャナドライバ＝＝＝
次にスキャナドライバのユーザインターフェイスの一例について説明する。図５は、このユーザインターフェイスのメインのダイアログボックス１００を示したものである。このユーザインターフェイスは、コンピュータ本体２２のＣＰＵ８０が表示制御部８８を通じて表示装置２４の表示画面に表示する。ユーザは、表示装置２４の表示画面に表示されたユーザインターフェイスのダイアログボックス１００を見ながら、キーボード３４やマウス３６等の入力装置２６を通じて、スキャナドライバの各種の設定を行うことができる。
【００４５】
このメインのダイアログボックス１００には、『モード選択欄』１０２と、『設定保存欄』１０４と、『原稿設定欄』１０６と、『出力設定欄』１０８と、『調整欄』１１０とが設けられている。『モード選択欄』１０２では、ユーザは、複数種類のモードの中から１つのモードを選択することができるようになっている。ここでは、「プロフェッショナルモード」が選択されている。また、『設定保存欄』１０４では、ユーザは、「保存ボタン」または「削除ボタン」をクリックすることで、現在の設定を保存したり削除したりすることができる。
【００４６】
また、『原稿設定欄』１０６では、ユーザは、「原稿種」１１２や「読み込み装置」１１４、「自動露出」１１６の各設定を行うことができる。「原稿種」１１２では、セットした原稿の種類を選択することができる。例えば、「反射原稿」や「フィルム」等の選択が可能である。また、「読込装置」１１４では、例えば、「原稿台」等の選択が可能である。また、「自動露出」１１６では、読み取る原稿の種類に適した露出設定を行うことができる。例えば、「写真向き」や「書類向き」等の選択が可能である。
【００４７】
また、『出力設定欄』１０８では、ユーザは、画像出力に関する種々の設定を行うことができる。具体的には、この『出力設定欄』１０８では、出力画像の「イメージタイプ」１１８や、読み込み時の「解像度」１２０、読み込み時の「原稿サイズ」１２２、「出力サイズ」１２４の各設定が可能である。「イメージタイプ」１１８では、読み込み画像の色数を、カラー、グレースケール、およびモノクロの３種類の中から選択することができる。「解像度」１２０では、読み込み画像の解像度を設定することができる。「原稿サイズ」１２２では、読み込み画像のサイズを設定することができる。
【００４８】
スキャナドライバは、このダイアログボックス１００の下部の「スキャンボタン」１２６がユーザによりクリックされると、このダイアログボックス１００を通じてユーザにより設定された情報に基づき、外部の画像読み取り装置１０を制御して、画像読み取り装置１０にセットされた原稿から画像を読み込む。これにより読み込まれた画像のデータは、コンピュータ本体へと送られてくる。そして、このダイアログボックス１００の下部の「プレビューボタン」１２７がユーザによりクリックされると、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像を表示するプレビューウィンドウを表示装置２４の表示画面に表示する。
【００４９】
この他に、このスキャナドライバには、画像読み取り装置１０により読み取った画像を調整する機能を有している。読み取った画像の調整は、メインのダイアログボックス１００の『調整欄』１１０を通じて行う。この『調整欄』１１０には、画像読み取り装置１０により読み取った画像を調整するために、５つのボタンと、４つのチェックボックスとが設けられている。５つのボタン１２８Ａ、１２８Ｂ、１２８Ｃ、１２８Ｄ、１２８Ｅはそれぞれ、自動露出のボタン１２８Ａと、ヒストグラム調整のボタン１２８Ｂと、濃度補正のボタン１２８Ｃと、イメージ調整のボタン１２８Ｄと、カラーパレット調整のボタン１２８Ｅである。また、４つのチェックボックス１３０Ａ、１３０Ｂ、１３０Ｃ、１３０Ｄはそれぞれ、アンシャープマスクフィルタのチェックボックス１３０Ａと、モアレ除去フィルタのチェックボックス１３０Ｂと、退色復元のチェックボックス１３０Ｃと、ホコリ除去のチェックボックス１３０Ｄと、逆光補正のチェックボックス１３０Ｅとである。
【００５０】
自動露出のボタン１２８Ａは、露出を自動調整したいときにクリックされるボタンである。また、ヒストグラム調整のボタン１２８Ｂは、画像の明暗を調整したりしたい場合にクリックされるボタンである。このヒストグラム調整のボタン１２８Ｂがクリックされると、ヒストグラム調整のダイアログボックスが呼び出される。また、濃度補正のボタン１２８Ｃは、画像の濃度のバランスを補正したい場合にクリックされるボタンである。この濃度補正のボタン１２８Ｃがクリックされると、濃度補正のダイアログボックスが呼び出される。また、イメージ調整のボタン１２８Ｄは、画像の明るさ・コントラスト・彩度や、カラーバランスを調整したい場合にクリックされるボタンである。このイメージ調整のボタン１２８Ｄがクリックされると、イメージ調整のダイアログボックスが呼び出される。  一方、アンシャープマスクフィルタのチェックボックス１３０Ａは、アンシャープマスクフィルタの使用可否を指示するためのチェックボックスであり、画像をシャープにしたい場合にチェックする。また、モアレ除去フィルタのチェックボックス１３０Ｂは、印刷物のスキャンで発生するモアレ（網目状の陰影）を除去するフィルタの使用可否を指示するためのチェックボックスであり、モアレが目立つ場合にチェックする。また、退色復元のチェックボックス１３０Ｃは、色あせた写真の色を復元するときにチェックする。また、ホコリ除去のチェックボックス１３０Ｄは、フィルムスキャン時にフィルム上のホコリを軽減するときにチェックする。また、逆光補正のチェックボックス１３０Ｅは、読み取った画像に対して逆光補正を施したいときにチェックする。この逆光補正については後で詳しく説明する。
【００５１】
＝＝＝画像調整＝＝＝
次に画像調整を行うヒストグラム調整、濃度補正、およびイメージ調整について説明する。図６〜図９は、ヒストグラム調整、濃度補正、およびイメージ調整についてそれぞれ説明したものである。図６は、ヒストグラム調整のダイアログボックスを示したものである。図７は、ヒストグラム調整の具体的な調整概要について説明したものである。図８は、濃度補正のダイアログボックスを示したものである。図９は、イメージ調整のダイアログボックスを示したものである。
【００５２】
＜ヒストグラム調整＞
「ヒストグラム調整」では、画像の明暗等を調整することによって、読み取った画像の見栄えの向上を図る。ヒストグラム調整のダイアログボックス１３１には、図６に示すように、編集対象となる画像のヒストグラムが表示されるヒストグラム表示欄１３２と、ヒストグラムにより調整をした結果を表わすトーンカーブが表示されるトーンカーブ表示欄１３４と、色かぶりを取り除くためのグレーバランスを調整するためのグレーバランス調整欄１３６とが設けられている。ここで、「ヒストグラム」とは、画像全体の明るさと色の分布を示したものであり、画像の黒から白までのデータ分布（ピクセル数）をグラフで表したものである。
【００５３】
ヒストグラム表示欄１３２には、表示するヒストグラムの種類（チャンネル（色））を選択するためのチャンネル欄１３８が設けられている。このチャンネル欄１３８では、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類から選択することができる。ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色を調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の１番上のスイッチを選択すると、右側にＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色のヒストグラムが表示される。また、Ｒ（レッド）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の上から２番目のスイッチを選択すると、右側にＲ（レッド）のみのヒストグラムが表示される。また、Ｇ（グリーン）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の上から３番目のスイッチを選択すると、右側にＧ（グリーン）のみのヒストグラムが表示される。また、Ｂ（ブルー）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の上から４番目のスイッチを選択すると、右側にＢ（ブルー）のみのヒストグラムが表示される。
【００５４】
そして、表示されたヒストグラムを調整する場合には、表示されたヒストグラムの下側に設けられた３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃを使って調整を行う。３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃは、それぞれシャドウを調整するスライダー１４０Ａと、ガンマを調整するスライダー１４０Ｂと、ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃとである。シャドウを調整するスライダー１４０Ａは、黒色の三角印『▲』で表されている。ガンマを調整するスライダー１４０Ｂは、灰色の三角印で表されている。ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃは、白色の三角印『△』で表されている。これら３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃを使って調整を行う場合には、これら３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃをそれぞれ個別に左右方向に移動させる。具体的には、シャドウを調整するスライダー１４０Ａについては、ヒストグラムの山の左端よりもやや右側に位置するように移動させる。また、ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃについては、ヒストグラムの山の右端よりもやや左側に位置するように移動させる。ガンマを調整するスライダー１４０Ｂについては、シャドウを調整するスライダー１４０Ａと、ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃとの間にて左右に移動させて中間部分の明暗が適切になるように調整をする。すると、編集対象となる画像の全体の明暗のバランスが良くなり、画像の見栄えの向上を図ることができる。
【００５５】
この他に、ヒストグラム表示欄１３２には、３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃの位置をそれぞれ個別に直接、数値にて特定するための数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃが設けられている。数値入力欄１４２Ａには、シャドウ入力値が入力される。また、数値入力欄１４２Ｂには、ガンマ値が入力される。また、数値入力欄１４２Ｃには、ハイライト入力値が入力される。これにより、各数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃに直接、数値を入力して、シャドウ入力値、ハイライト入力値およびガンマ値を簡単に特定することができる。
【００５６】
また、これら３つの数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃの右隣りには、それぞれスポイトボタン１４３Ａ、１４３Ｂ、１４３Ｃが設けられている。これらスポイトボタン１４３Ａ、１４３Ｂ、１４３Ｃは、当該ヒストグラム調整のダイアログボックスとは別に表示されるプレビュー画面にて表示された編集対象の画像上から直接ポイントを指示するためのボタンである。３つの数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃには、これらスポイトボタン１４３Ａ、１４３Ｂ、１４３Ｃを利用してプレビュー画面の編集対象の画像上から指示されたポイント（画素）に対応する数値が直接入力される。
【００５７】
さらに、これらシャドウ入力値およびハイライト入力値が入力される２つの数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｃの下には、それぞれ２つの数値入力欄１４２Ｄ、１４２Ｅが設けられている。左側の数値入力欄１４２Ｄには、シャドウ入力値に対応するシャドウ出力値が入力される。また、右側の数値入力欄１４２Ｅには、ハイライト入力値に対応するハイライト出力値が入力される。
【００５８】
なお、これらスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃや、数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃ、１４２Ｄ、１４２Ｅを用いた調整については、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類についてそれぞれ可能である。
【００５９】
図７は、このヒストグラム調整について詳しく説明したものである。このヒストグラム調整では、スライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃまたは数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃ、１４２Ｄ、１４２Ｅを通じて設定されたシャドウ入力値α01、シャドウ出力値α03、ハイライト入力値α02、ハイライト出力値α04、およびガンマ値α05に基づき、同図に示すような入力データと出力データとの対応関係を表すトーンカーブが規定される。すなわち、ここで規定されるトーンカーブは、設定されたシャドウ入力値α01およびシャドウ出力値α03により規定するポイントＴ１（シャドウ点ともいう）と、設定されたハイライト入力値α02およびハイライト出力値α04により規定されるポイントＴ２（ハイライト点ともいう）とを通過するように形成される。さらに、トーンカーブは、設定されたガンマ値α05に応じて、これらポイントＴ１及びＴ２の間を結ぶ直線のどちらか一方の側に膨らむように形成される。このようにして設定されたシャドウ入力値α01、シャドウ出力値α03、ハイライト入力値α02、ハイライト出力値α04、およびガンマ値α05に基づき、入力データと出力データとの対応関係を表すトーンカーブが規定される。なお、トーンカーブは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ規定される。
【００６０】
このようにして規定されたトーンカーブは、図６に示すように、トーンカーブ表示欄１３４に表示される。トーンカーブ表示欄１３４には、ヒストグラム表示欄１３２にて行われた調整結果に応じたトーンカーブが表示される。さらに、このトーンカーブ表示欄１３４では、トーンカーブについてより細かな調整が行えるように、ポイントＴ１（シャドウ点）またはポイントＴ２（ハイライト点）よりも外側の階調を調整することができる。具体的には、トーンカーブの左側下部と右側上部とにそれぞれ設けられた端部カーブ形状変更ボタン１４４Ａ、１４４Ｂをクリックして、表示されるプルダウンメニューから希望する端部カーブ形状を選択するようになっている。ここでは、例えば、「ブースト」、「ノーマル」および「ソフト」の３種類から端部カーブ形状を選択することができるようになっている。ここで、「ブースト」は、白地の部分を真っ白にしたり、黒地の部分を真っ黒にしたりしてムラを除去したい場合に選択する。また、「ノーマル」は、ハイライト部分やシャドウ部分をそのまま表現する場合に選択する。また、「ソフト」は、真っ白の部分を本来の白地に戻したり、真っ黒の部分を本来の黒地に戻したりする場合に選択する。
【００６１】
また、グレーバランス調整欄１３６においては、グレーバランスを調整するためのスライダー１４５が設けられている。このスライダー１４５を左右に移動させることによって、グレーバランスを調整して、色かぶりを除去することができる。
【００６２】
＜濃度補正＞
「濃度補正」は、画像の濃淡の表現を部分的に変更する際に用いる調整である。具体的には、この「濃度補正」では、トーンカーブを調整することによって、読み取った画像の見栄えの向上を図る。つまり、シャドウ（最暗部）、ミッドトーン（中間調）、ハイライト（最明部）へと変化していく濃度の曲線（トーンカーブ）を調整することで、画像全体の明るさとコントラストをバランスよく仕上げることができる。このために、濃度補正のダイアログボックス１５０には、図８に示すように、トーンカーブ表示部１５２と、このトーンカーブ表示部１５２に表示するトーンカーブの種類（チャンネル（色））を選択するためのチャンネル欄１５４が設けられている。
【００６３】
このチャンネル欄１５４では、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類から選択することができる。ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色を調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の１番上のスイッチを選択すると、右側にＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色のトーンカーブが表示される。また、Ｒ（レッド）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の上から２番目のスイッチを選択すると、右側にＲ（レッド）のみのトーンカーブが表示される。また、Ｇ（グリーン）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の上から３番目のスイッチを選択すると、右側にＧ（グリーン）のみのトーンカーブが表示される。また、Ｂ（ブルー）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の上から４番目のスイッチを選択すると、右側にＢ（ブルー）のみのトーンカーブが表示される。
【００６４】
トーンカーブ表示部１５２には、横軸を入力値とし、縦軸を出力値としたトーンカーブが表示される。入力値に対して出力値が変化しないように設定した場合には、トーンカーブは、図中、ラインＬ１として示すように直線となる。
【００６５】
そして、トーンカーブを調整する場合には、トーンカーブ表示部１５２に表示されたトーンカーブ上に任意のポイントを設定し、このポイントを上下左右の各方向にずらしながら、トーンカーブを調整する。本実施形態では、トーンカーブ表示部１５２に表示されたトーンカーブ上に３つのポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３を任意に設定し、これら３つのポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３をそれぞれ基準線Ｌ１より上下左右の各方向に移動させてずらす。これによって、トーンカーブ表示部１５２上に、ユーザが所望するトーンカーブを形成するようになっている。なお、３つのポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３の各座標については、それぞれトーンカーブ表示部１５２の左側に設けられた２つの数値入力欄１５６Ａ、１５６Ｂを通じて設定することもできる。ここでは、上方の数値入力欄１５６Ａに入力値を入力し、下方の数値入力欄１５６Ｂに出力値を入力することで、各ポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３の各座標について設定することができる。
【００６６】
このようなトーンカーブの調整については、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類についてそれぞれ可能である。トーンカーブの設定については、濃度補正のダイアログボックス１５０の上部に設けられた濃度補正設定保存欄１５８を通じて保存しておくことができる。
【００６７】
＜イメージ調整＞
「イメージ調整」には、図９のイメージ調整のダイアログボックス１６０に示すように、（１）明るさの調整と、（２）コントラストの調整と、（３）彩度の調整と、（４）カラーバランスの調整との４種類の調整がある。さらに、『（４）カラーバランスの調整』には、「シアン（Ｃ）−レッド（Ｒ）」の間の調整と、「マゼンダ（Ｍ）−グリーン（Ｇ）」の間の調整と、「イエロー（Ｙ）−ブルー（Ｂ）」の間の調整との３種類の調整がある。
【００６８】
（１）明るさの調整
『（１）明るさの調整』は、画像が明る過ぎたり暗すぎたりした場合に行う。『（１）明るさの調整』は、スライダー１６２Ａを左右に移動させたり、また、スライダー１６２Ａの右側に設けられた数値入力欄１６４Ａに直接、数値を入力することにより行うことができる。
【００６９】
（２）コントラストの調整
『（２）コントラストの調整』は、明暗をはっきりさせたり、逆に明暗の差を小さくする場合に行う。『（２）コントラストの調整』は、スライダー１６２Ｂを左右に移動させたり、また、スライダー１６２Ｂの右側に設けられた数値入力欄１６４Ｂに直接、数値を入力することにより行うことができる。
【００７０】
（３）彩度の調整
『（３）彩度の調整』は、色味を鮮やかにしたい場合に行う。『（３）彩度の調整』は、スライダー１６２Ｃを左右に移動させたり、また、スライダー１６２Ｃの右側に設けられた数値入力欄１６４Ｃに直接、数値を入力することにより行うことができる。
【００７１】
（４）カラーバランスの調整
『（４）カラーバランスの調整』は、画像が赤みや青み等を帯びている場合に行う。『（４）カラーバランスの調整』は、各スライダー１６２Ｄ、１６２Ｅ、１６２Ｆを左右に移動させたり、また、各スライダー１６２Ｄ、１６２Ｅ、１６２Ｆの右側にそれぞれ設けられた数値入力欄１６４Ｄ、１６４Ｅ、１６４Ｆに直接、数値を入力することにより行うことができる。これによって、画像を適切な色合いに調整することができる。具体的には、「シアン（Ｃ）−レッド（Ｒ）」の間の調整用のスライダー１６２Ｄを左右に移動させることにより、シアンおよびレッド（Ｒ）の強弱を調整することができる。また、「マゼンダ（Ｍ）−グリーン（Ｇ）」の間の調整用のスライダー１６２Ｅを左右に移動させることにより、マゼンダ（Ｍ）およびグリーン（Ｇ）の強弱を調整することができる。また、「イエロー（Ｙ）−ブルー（Ｂ）」の間の調整用のスライダー１６２Ｆを左右に移動させることにより、イエロー（Ｙ）およびブルー（Ｂ）の強弱を調整することができる。
【００７２】
ここで、『（１）明るさの調整』および『（４）カラーバランスの調整』は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色全てまたは各色について濃淡を全体的にシフトさせる変換を行う処理である。また、『（２）コントラストの調整』は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色全てについて濃淡の変化を強めたり弱めたりする変換を行う処理である。
【００７３】
一方、『（３）彩度の調整』は、例えば、次のような変換式（１）〜（３）を利用して、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のデータをそれぞれ変換する処理である。ここでは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の入力データをそれぞれ『Ｒ』、『Ｇ』、『Ｂ』にて示している。また、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の出力データをそれぞれ『Ｒ’』、『Ｇ’』、『Ｂ’』にて示している。  
Ｒ’＝Ｓ11×Ｒ＋Ｓ12×Ｇ＋Ｓ13×Ｂ      ……………（１）
Ｇ’＝Ｓ21×Ｒ＋Ｓ22×Ｇ＋Ｓ23×Ｂ      ……………（２）
Ｂ’＝Ｓ31×Ｒ＋Ｓ32×Ｇ＋Ｓ33×Ｂ      ……………（３）
ここで、Ｓ11、Ｓ12、Ｓ13、Ｓ21、Ｓ22、Ｓ23、Ｓ31、Ｓ32、Ｓ33は、設定された彩度の値に応じて設定される係数である。そして、彩度を高める場合は、Ｓ11、Ｓ22、Ｓ33に『１』より大きな値が設定され、他方、Ｓ12、Ｓ13、Ｓ21、Ｓ23、Ｓ31、Ｓ32に負の値が設定される。このようにして『（３）彩度の調整』は、実行される。
【００７４】
＜設定データ＞
図１０Ａ〜図１０Ｃは、これらヒストグラム調整、濃度補正、およびイメージ調整によりそれぞれ設定されたデータについて説明したものである。図１０Ａは、ヒストグラム調整により設定されるデータについて説明したものである。図１０Ｂは、濃度補正により設定されるデータについて説明したものである。図１０Ｃは、イメージ調整により設定されるデータについて説明したものである。
【００７５】
ヒストグラム調整の場合には、図１０Ａに示すように、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色のシャドウ入力値α11、α21、α31と、シャドウ出力値α13、α23、α33と、ハイライト入力値α12、α22、α32と、ハイライト出力値α14、α24、α34と、ガンマ値α15、α25、α35とがデータとして設定される。この他に、ここでは、トーンカーブの端部形状として「下端部形状」および「上端部形状」に関するデータα41、α42と、グレーバランス調整おける調整値α51とがデータとして設定される。スキャナドライバは、これらのデータα11、α21、α31、α13、α12、α22、α32、α23、α33、α14、α24、α34、α15、α25、α35、α41、α42、α51を設定データとして記憶する。なお、これらの設定データα11、α21、α31、α13、α23、α33、α12、α22、α32、α14、α24、α34、α15、α25、α35、α41、α42、α51は、例えば、図６にて説明したヒストグラム調整のダイアログボックス１３１を通じてユーザにより設定される場合の他に、スキャナドライバによって演算等により自動的に設定される場合がある。スキャナドライバは、記憶した設定データα11、α21、α31、α13、α23、α33、α12、α22、α32、α14、α24、α34、α15、α25、α35、α41、α42、α51に基づき、入力画像に対して画像調整を施す。
【００７６】
また、濃度補正の場合には、図１０Ｂに示すように、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれトーンカーブ上に設定された複数のポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３…………の入力座標β11、β13、β21、β23、β31、β33…………および出力座標β12、β14、β22、β24、β32、β34…………がデータとして設定される。スキャナドライバは、これらポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３…………の入力座標β11、β13、β21、β23、β31、β33…………および出力座標β12、β14、β22、β24、β32、β34…………を設定データとして記憶する。なお、これらの設定データβ11、β13、β21、β23、β31、β33…………、β12、β14、β22、β24、β32、β34…………は、例えば、図８にて説明した濃度補正のダイアログボックス１５０を通じてユーザにより設定される場合の他に、スキャナドライバによって演算等により自動的に設定される場合がある。スキャナドライバは、記憶した設定データβ11、β13、β21、β23、β31、β33…………、β12、β14、β22、β24、β32、β34…………に基づき、濃度補正を実行する。
【００７７】
また、イメージ調整の場合には、図１０Ｃに示すように、『（１）明るさの調整』の設定値γ1と、『（２）コントラストの調整』の設定値γ2と、『（３）彩度の調整』の設定値γ3と、『（４）カラーバランスの調整』の設定値γ4、γ5、γ6とが設定される。『（４）カラーバランスの調整』の設定としては、「シアン（Ｃ）−レッド（Ｒ）」の間の設定値γ4と、「マゼンダ（Ｍ）−グリーン（Ｇ）」の間の設定値γ5と、「イエロー（Ｙ）−ブルー（Ｂ）」の間の設定値γ6との３種類ある。スキャナドライバは、これらの設定値γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6を設定データとして記憶する。なお、これらの設定データγ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6は、例えば、図９にて説明したイメージ調整のダイアログボックス１６０を通じてユーザにより設定される場合の他に、スキャナドライバによって演算等により自動的に設定される場合がある。スキャナドライバは、記憶した設定データγ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6に基づき、イメージ調整を実行する。
【００７８】
＝＝＝調整手順＝＝＝
これらヒストグラム調整、濃度補正およびイメージ調整により設定されたデータに基づき、入力画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を調整する手順の一例について説明する。図１１は、この手順の一例について示したものである。
【００７９】
スキャナドライバは、入力画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して、ヒストグラム調整を施す（Ｓ００２）。このヒストグラム調整では、スキャナドライバは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ規定されたトーンカーブに基づき、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ入力画像の各画素のデータＲin、Ｇin、Ｂinを変換して出力する。ここで、スキャナドライバは、図６にて説明したヒストグラム調整のダイアログボックス１３１を通じてユーザにより設定されたり、また自ら自動的に設定したＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色のシャドウ入力値α11、α21、α31やシャドウ出力値α13、α23、α33、ハイライト入力値α12、α22、α32、ハイライト出力値α14、α24、α34、ガンマ値α15、α25、α35、またこの他にトーンカーブの端部形状のデータα41、α42、グレーバランス調整の調整値α51などを参照してこれらのデータに基づきヒストグラム調整を実行する。これにより、スキャナドライバは、入力画像の各画素のデータＲin、Ｇin、Ｂin（入力データ）を出力データＲout1、Ｇout1、Ｂout1に変換して出力する。
【００８０】
このようにしてヒストグラム調整を行った後、スキャナドライバは、次にステップＳ００４へと進み、ヒストグラム調整が施された画像のデータに対してイメージ調整を施す（Ｓ００４）。ここでは、スキャナドライバは、イメージ調整として、（１）明るさの調整と、（２）コントラストの調整と、（３）カラーバランスの調整とを施す。すなわち、スキャナドライバは、『（１）明るさの調整』の設定値γ1と、『（２）コントラストの調整』の設定値γ2と、『（４）カラーバランスの調整』の設定値γ4、γ5、γ6とに基づいて、それぞれ調整を施す。これにより、スキャナドライバは、ヒストグラム調整による出力データＲout1、Ｇout1、Ｂout1を出力データＲout2、Ｇout2、Ｂout2に変換して出力する。
【００８１】
そして、このようにイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）を行った後、次に、スキャナドライバは、ステップＳ００６へと進み、イメージ調整が施された画像のデータに対して濃度補正を施す（Ｓ００６）。この濃度補正では、スキャナドライバは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ調整されたトーンカーブに基づき、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ入力画像の各画素のデータを変換して出力する。すなわち、ここでは、スキャナドライバは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてトーンカーブ上に設定された複数のポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３…………の入力座標β11、β13、β21、β23、β31、β33…………および出力座標β12、β14、β22、β24、β32、β34…………の設定データを参照して、これらの設定データに基づき形成されるトーンカーブに基づき、濃度補正を実行する。これにより、スキャナドライバは、イメージ調整（（３）彩度の調整を除く）による出力データＲout2、Ｇout2、Ｂout2を出力データＲout3、Ｇout3、Ｂout3に変換して出力する。
【００８２】
このようにして濃度補正を行った後、スキャナドライバは、次にステップＳ００８へと進み、濃度補正が施された画像のデータに対してイメージ調整として『（３）彩度の調整』を施す（Ｓ００８）。ここで、スキャナドライバは、『（３）彩度の調整』の設定値γ3に基づき、調整を施す。これにより、スキャナドライバは、濃度補正による出力データＲout3、Ｇout3、Ｂout3を出力データＲout4、Ｇout4、Ｂout4に変換して出力する。
【００８３】
このようにしてイメージ調整として『（３）彩度の調整』を行った後、次に、スキャナドライバは、『（３）彩度の調整』が施された画像のデータに対して、色変換処理を施す（Ｓ０１０）。この色変換処理とは、各種出力機器（ここでは、表示装置をはじめ、各種プリンタ等）で扱う上で適切なデータに変換するための処理である。具体的には、例えば、次のような変換式（４）〜（６）により実施する。  
Ｒ’＝Ａ11×Ｒ＋Ａ12×Ｇ＋Ａ13×Ｂ      ……………（４）
Ｇ’＝Ａ21×Ｒ＋Ａ22×Ｇ＋Ａ23×Ｂ      ……………（５）
Ｂ’＝Ａ31×Ｒ＋Ａ32×Ｇ＋Ａ33×Ｂ      ……………（６）
ここで、変換前のレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の入力データをそれぞれ『Ｒ』、『Ｇ』、『Ｂ』により示している。また、変換後のレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の出力データをそれぞれ『Ｒ’』、『Ｇ’』、『Ｂ’』により示している。また、Ａ11、Ａ12、Ａ13、Ａ21、Ａ22、Ａ23、Ａ31、Ａ32、Ａ33は、各種出力機器（表示装置２４やプリンタ等）の特性に応じて適宜設定される係数である。
【００８４】
このようにしてスキャナドライバは、『（３）彩度の調整』が施された画像のデータに対して各種出力機器の特性に応じた色変換処理を施す。これにより、スキャナドライバは、イメージ調整（（３）彩度の調整）による出力データＲout4、Ｇout4、Ｂout4を出力データＲout5、Ｇout5、Ｂout5に変換して出力する。そして、スキャナドライバは、このようにして色変換処理を実行した後、色変換処理が施された画像を出力画像として出力する。
【００８５】
なお、ここでは、最終段階にて色変換処理を実行する場合を例にして説明したが、この色変換処理については必要に応じて実行するものとする。
【００８６】
＝＝＝プレスキャン＝＝＝
図１２は、画像読み取り装置１０による画像読み取り手順の一例について説明したものである。画像読み取り装置１０により画像を読み取る際に、プレスキャンを実行する場合がある。このプレスキャンとは、例えば、高解像度にて画像を読み取る場合等において、最初から高解像度にて画像を読み取る動作を実行するのではなく、高解像度にて画像を読み取る動作（本スキャン）を実行する前、一度、例えば、低解像度にて画像を読み取ることをいう。
【００８７】
プレスキャンは、同図に示すように、最初に実行される（Ｓ０５０）。スキャナドライバは、このプレスキャン動作によってプレスキャン画像（プレ画像）を取得する（Ｓ０５２）。次にスキャナドライバは、取得したプレスキャン画像（プレ画像）に対して自動調整等を施す。ここで、スキャナドライバは、取得したプレスキャン画像（プレ画像）に対して、ヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等における適切な調整値等を求めて、自動的に補正する（Ｓ０５４）。ここで自動的に補正された画像は、例えば、表示装置２４等に表示される。
【００８８】
ユーザは、このようにして表示装置２４等に表示されたプレスキャン画像（プレ画像）を見ながら、各種調整（補正）を実行する（Ｓ０５６）。ここでは、ユーザは、図６のヒストグラム調整のダイアログボックス１３１や、図８の濃度補正のダイアログボックス１５０、図９のイメージ調整のダイアログボックス１６０等を通じて各種調整（補正）を実行する。
【００８９】
このようにしてユーザにより各種調整（補正）が行われた後、本スキャンを実行する。この本スキャンでは、画像読み取り装置１０によって原稿１５から画像が高解像度にて読み取られる（Ｓ０５８）。そして、スキャナドライバは、このようにして本スキャンにより取得された高解像度の画像に対してユーザ等により設定されたデータに基づき、ヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等の各種調整（補正）を実行する。これにより、各種調整（補正）が施された本画像を取得する（Ｓ０６０）。
【００９０】
＝＝＝従来の問題点及び解決方法＝＝＝
＜従来の問題点＞
これらヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等によって、画像読み取り装置により読み取った画像に対して各種調整（補正）が自動的に行われた場合であっても、逆光画像を十分に調整（補正）することはきわめて難しかった。このため、逆光画像に対して十分な改善を施すことができなかった。また、これらヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等を通じてユーザが逆光画像に対して調整（補正）を施すのはきわめて難しかった。
【００９１】
そこで、このような逆光画像に対しても十分な調整（補正）を施すことができるようにするために、逆光画像の補正機能を備える必要がある。しかし、逆光画像の補正機能を実行する場合には、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを的確に判定する必要がある。これは、逆光画像ではない画像に対して逆光画像の補正機能を実行してしまった場合に、画像が本来持っている情報が大きく改変されてしまい、画像全体がアンバランスになる虞があるからである。
【００９２】
＜解決方法＞
このようなことから、本実施形態では、画像読み取り装置１０により読み取られた画像について逆光画像であるか否かを的確に判定することができるようにするために、次のような判定を実行する。以下にその判定の方法について詳しく説明する。
【００９３】
＝＝＝逆光画像の判定方法＝＝＝
本実施形態では、図５にて説明したユーザインターフェイスのメインのダイアログボックス１００において「逆光補正のチェックボックス１３０Ｅ」がユーザによりチェックされた場合に、まず、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像について逆光画像か否かを判定する。なお、ここでスキャナドライバが判定を行う対象となる画像は、前述したヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等によって自動的にまたはユーザにより調整（補正）が行われた画像である。そして、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像であると判定した場合には、その画像に対して逆光補正を施す。ここでは、まず、画像読み取り装置１０により読み取った画像について逆光画像か否かをスキャナドライバにより判定する方法について説明する。なお、ここで逆光画像であるか否かの判定を行うスキャナドライバが実行されるコンピュータ装置２０は、「逆光画像判定装置」に相当する。また、逆光画像と判定された画像に対して逆光補正を施すスキャナドライバが実行されるコンピュータ装置２０は、「逆光画像補正装置」に相当する。
【００９４】
図１３は、ここで実施される逆光画像の判定方法について説明したものである。ここで、スキャナドライバは、まず、画像読み取り装置１０により読み取った画像のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成する（Ｓ１０２）。なお、このことから、スキャナドライバは、「ヒストグラムデータ生成部」に相当する。ここで生成されるヒストグラムとは、画像読み取り装置１０により読み取った画像を構成する各画素の濃度値に対する画素の数の分布を表したグラフである。ヒストグラムの横軸には、画素の濃度値が設定され、またヒストグラムの縦軸には、画素の数が設定される。このヒストグラムには、グラフの横軸の濃度値ごとにそれぞれ画素の数を表す長方形状の棒グラフ等が形成される。ここで形成される棒グラフ等が横方向に相互につなぎ合わされて、全体がある形状を持つ領域を有するグラフを形成している。
【００９５】
スキャナドライバは、このようにしてヒストグラムのデータを生成した後、次に、生成したヒストグラムのデータに基づき、ヒストグラムにより表される領域を画素の濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分する（Ｓ１０４）。ここで区分される小領域の個数は、４つであっても良く、もちろん５つ以上であっても構わない。また、区分される小領域の面積は、相互にほぼ等しくなるように設定されていても良く、また相互に等しくならないように設定されていても良い。もちろん、区分された３つ以上の小領域のうちの一部の小領域、即ち２つ以上の小領域の面積が相互にほぼ等しくなるように設定されていても良い。また、区分される小領域における画素の数は、相互にほぼ等しくなるように設定されていても良く、また相互に等しくならないように設定されていても良い。もちろん、区分された３つ以上の小領域のうちの一部の小領域、即ち２つ以上の小領域における画素の数が相互にほぼ等しくなるように設定されていても良い。
【００９６】
スキャナドライバは、このようにしてヒストグラムにより表される領域を３つ以上の小領域に区分した後、次に、区分した３つ以上の小領域の中から第１小領域と第２小領域とを選出する（Ｓ１０６）。ここで、第１小領域とは、区分された３つ以上の小領域の中から選出される少なくとも１つの小領域のことである。この第１小領域は、画像読み取り装置１０により読み取った画像から必要な情報を取得し、逆光画像か否かを判定するために選出する。第１小領域として選出される小領域の個数は、１つであってもよく、また２つであってもよく、さらには３つ以上であっても良い。
【００９７】
また、第２小領域については、第１小領域の場合と同様に、区分された３つ以上の小領域の中から選出される少なくとも１つの小領域のことである。ただし、ここでは、第２小領域として、第１小領域よりも濃度値が大きくかつ第１小領域に隣接していない小領域が選出される。これは、第１小領域が２つ以上あった場合についても同様である。すなわち、第１小領域が２つ以上あった場合でも、これら２つ以上の第１小領域に対してそれぞれ第２小領域が相隣接しておらず、かつこれら２つ以上の第１小領域よりも第２小領域の濃度値が大きくなっている。なお、第２小領域が２つ以上あった場合についても同様である。すなわち、これら２以上の第２小領域が共に１つまたは２つ以上の第１小領域に対してそれぞれ個別に相隣接しておらず、かつこれら１つまたは２つ以上の第１小領域に対して各第２小領域の濃度値が大きくなっているのである。第２小領域として選出される小領域の個数は、１つであってもよく、また２つであってもよく、さらには３つ以上であっても良い。また、この第２小領域は、第１小領域の場合と同様に、画像読み取り装置１０により読み取った画像から必要な情報を取得し、逆光画像か否かを判定するために選出する。
【００９８】
このようにして第１小領域および第２小領域を、３つ以上の小領域の中から選出した後、スキャナドライバは、次に、これら第１小領域および第２小領域についてそれぞれ個別に属性情報を取得する（Ｓ１０８）。ここで属性情報とは、第１小領域または第２小領域が持っている性質や特徴のことである。ここでスキャナドライバが取得する属性情報としては、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の平均値や、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の上限値または下限値、さらに、隣接する小領域との間の境界線に対応する濃度値、この他に、第１小領域または第２小領域の面積の大きさ等、様々な属性情報がある。スキャナドライバは、これらの各種属性情報のうちの１種類の属性情報を取得してもよく、また複数種類の属性情報を取得しても良い。スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定するにあたって必要な情報を第１小領域および第２小領域からそれぞれ属性情報として取得する。  
なお、これらのことから、スキャナドライバは、「属性情報取得部」に相当する。
【００９９】
そして、スキャナドライバは、このようにして第１小領域および第２小領域からそれぞれ取得した属性情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定する（Ｓ１１０）。なお、このことから、スキャナドライバは、「判定部」に相当する。ここで、スキャナドライバは、例えば、第１小領域から取得した属性情報と、第２小領域から取得した属性情報とを比較して、その比較結果に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定しても良い。具体的には、スキャナドライバは、第１小領域から属性情報として取得した値と、第２小領域から属性情報として取得した値との差分を求め、この差分に基づき、例えば、この差分が所定値を超えたか否かなどをチェックすることによって、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定する。これにより、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かの判定処理を終了する。
【０１００】
その後、スキャナドライバは、このようにして画像読み取り装置１０により読み取った画像について逆光画像か否かの判定を行った後、その画像が逆光画像であると判定した場合には、その画像に対して逆光補正を実施しても良い。  
なお、これらのことから、このスキャナドライバは、「逆光画像判定プログラム」に相当する。
【０１０１】
＝＝＝実際の逆光画像の判定＝＝＝
＜ヒストグラムの生成＞
図１４は、スキャナドライバにより生成されるヒストグラムの一例について説明したものである。このヒストグラムは、その横軸に画素の濃度値が設定され、またその縦軸に画素の数が設定されている。そして、このヒストグラムでは、グラフの横軸の濃度値ごとにそれぞれ画素の数を表す長方形状の棒グラフが形成され、これら棒グラフが横方向に相互につなぎ合わされて、全体がある形状を持つ領域を有するグラフを形成している。このヒストグラムから、濃度値別に画素の分布状況が把握することができる。
【０１０２】
本実施形態では、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータが、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色の濃度値のデータにより構成されている。このため、本実施形態では、ヒストグラムがレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色別に生成される。すなわち、画像を構成する各画素のレッド（Ｒ）の濃度値に基づき生成されたヒストグラムと、画像を構成する各画素のグリーン（Ｇ）の濃度値に基づき生成されたヒストグラムと、画像を構成する各画素のブルー（Ｂ）の濃度値に基づき生成されたヒストグラムとの３種類のヒストグラムが生成される。スキャナドライバは、このようにして生成したレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータに基づき、逆光画像か否かの判定を行う。
【０１０３】
＜小領域への区分＞
次にスキャナドライバは、このようにして生成したレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータに基づき、各色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ３つ以上の小領域に区分する処理を実行する。ここで、スキャナドライバは、各色のヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に区分する。これにより、３つ以上の小領域は、図１４に示すように、各色のヒストグラムの縦軸の方向に沿ってある濃度値に対応して設けられた境界ラインによって区分され、各色のヒストグラムの横軸の方向に沿って並んで配置される。
【０１０４】
本実施形態では、スキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を、図１４に示すように、それぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分する。ただし、ここで区分される４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうち、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3は、相互に面積がほぼ等しくなるように設定されている。つまり、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3は相互に画素の数がほぼ等しくなっている。
【０１０５】
ここでは、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の面積がそれぞれ画像を構成する画素の総数に対してほぼ３３％ずつ占めるようになっている。すなわち、小領域Ｒｙ1は、濃度値が最も小さい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、濃度値が小さい画素から順に、「０〜３３％」分の画素により形成されている。また、小領域Ｒｙ2は、小領域Ｒｙ1に次いで２番目に濃度値が小さい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、小領域Ｒｙ1に含まれる画素の次の画素から順に、「３４〜６６％」分の画素により形成されている。また、小領域Ｒｙ3は、小領域Ｒｙ2に次いで３番目に濃度値が小さい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、小領域Ｒｙ2に含まれる画素の次の画素から順に、「６７〜９９％」分の画素により形成されている。
【０１０６】
一方、小領域Ｒｙ4は、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3とは、占める面積（画素数）が異なるように設定されている。ここでは、小領域Ｒｙ4は、小領域Ｒｙ3に次いで４番目に濃度値が小さい側に位置し、かつ濃度値が最も大きい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、残り１％分の画素により形成されている。
【０１０７】
＜小領域の選出＞
このようにしてレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分した後、スキャナドライバは、次に、これら区分した４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から、第１小領域および第２小領域を選出する処理を各色別に実行する。ここで、第１小領域は、区分した４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から選出される少なくとも１つの小領域のことであって、第２小領域とは隣接しておらず、かつ第２小領域よりも濃度値が小さいという条件を満たす小領域である。また、第２小領域は、区分した４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から選出される少なくとも１つの小領域のことであって、第１小領域とは隣接しておらず、かつ第１小領域よりも濃度値が大きいという条件を満たす小領域である。
【０１０８】
本実施形態では、スキャナドライバは、第１小領域として、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から小領域Ｒｙ1を各色につき選出する（図１４参照）。また、本実施形態では、スキャナドライバは、第２小領域として、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から小領域Ｒｙ3を各色につき選出する（図１４参照）。このように第１小領域および第２小領域が選出されたのは、次の理由からである。すなわち、本実施形態では、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうち、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が相互に面積（画素数）がほぼ等しくなるようにそれぞれ画素総数に対して３３％ずつに設定されている。つまり、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域に対してそれぞれほぼ１／３ずつ占有するように設定されている。これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中から第１小領域および第２小領域を選出するとなると、相隣接しないという要件から第１小領域として小領域Ｒｙ1を選出し、かつ第２小領域として小領域Ｒｙ3を選出するという選択肢しかないことになる。
【０１０９】
なお、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域がこのような方法以外の方法に区分された場合には、他の手法によって第１小領域および第２小領域を選出しても良い。
【０１１０】
＜属性情報の取得＞
このようにして４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から第１小領域として小領域Ｒｙ1を各色別に選出し、かつ第２小領域として小領域Ｒｙ3を各色別に選出した後、スキャナドライバは、次に、これら第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を各色別に取得する。ここで、属性情報とは、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1または第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3が持っている性質や特徴のことである。具体的には、小領域Ｒｙ1または小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値や、小領域Ｒｙ1または小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の上限値または下限値、さらに、隣接する小領域、即ちここでは小領域Ｒｙ2や小領域Ｒｙ4との間の境界線に対応する濃度値、小領域Ｒｙ1または小領域Ｒｙ3の面積や画素の濃度値の平均値等がある。
【０１１１】
本実施形態では、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3の属性情報として、小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色につき取得する。なお、各色の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1は、隣接する小領域Ｒｙ2との間の境界線に対応する濃度値でもある。また、各色の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3についても同様に、隣接する小領域Ｒｙ4との間の境界線に対応する濃度値でもある。また、各色の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1については、「３３％基準点」とも呼ぶこととする。また、各色の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3については、「９９％基準点」とも呼ぶこととする。なお、各色の小領域Ｒｙ2の上限値Ｓｔ2については、「６６％基準点」とも呼ぶこととする。
【０１１２】
ここで、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の属性情報として、各上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3を取得したのは、次の理由からである。すなわち、これら小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3は、他の属性情報に比べて、画像が逆光画像か否かを判定する上で的確な判定を行うことができるからである。つまり、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3は、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の他の属性情報に比べて、画像が逆光画像か否かを判定する上で重要な判定要素となり得るのである。
【０１１３】
例えば、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3の属性情報として、小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値Ａｖ1と、小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値Ａｖ3を取得した場合、これらの平均値Ａｖ1、Ａｖ3の違いは、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3の違いに比べて非常に小さいものとなってしまう。このようなことから、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かの判定にあたっては、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の属性情報として、これら小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色につき取得するのが好ましいのである。
【０１１４】
＜判定＞
このようにしてレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分して、その中から第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1と、その中から第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3との各属性情報として、小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色別に取得した後、スキャナドライバは、次に、ここで取得した各色別の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および各色別の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かの判定処理を実行する。
【０１１５】
ここで、本実施形態では、スキャナドライバは、まず、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムについてそれぞれ得られた小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から、それぞれ輝度に換算した場合の値を求める演算を行う。この演算では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の濃度値から実際の輝度値に変換するために利用されている式を利用する。この演算式の一例を次の式（７）に示す。  
実際の輝度値＝１／５×Ｒ＋３／５×Ｇ＋１／５×Ｂ  …………（７）
なお、ここで、『Ｒ』は、画素のレッド（Ｒ）の成分の濃度値を示す。『Ｇ』は、画素のグリーン（Ｇ）の成分の濃度値を示す。『Ｂ』は、画素のブルー（Ｂ）の成分の濃度値を示す。また、この式（７）では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の比率が、「１：３：１」の場合を例にして示したが、これ以外の比率に設定されても良い。
【０１１６】
スキャナドライバは、このような式（７）を利用して、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムについてそれぞれ得られた小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1から、実際の輝度値に対応した値Ｓｔ10を取得する。なお、この値Ｓｔ10は、実際の輝度値に対応する「３３％基準点」とする。また、スキャナドライバは、式（７）により、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムについてそれぞれ得られた小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から、実際の輝度値に対応した値Ｓｔ30を取得する。なお、この値Ｓｔ30は、実際の輝度値に対応する「９９％基準点」とする。
【０１１７】
その後、スキャナドライバは、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1から求められた実際の輝度値Ｓｔ10（「３３％基準点」）と、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から求められた実際の輝度値Ｓｔ30（「９９％基準点」）との差分ΔＳｔを求める。ここでは、スキャナドライバは、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から求められた実際の輝度値Ｓｔ30（「９９％基準点」）から、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1から求められた実際の輝度値Ｓｔ10（「３３％基準点」）を減算する演算を実行する。
【０１１８】
そして、スキャナドライバは、このようにして求めた差分ΔＳｔと、所定のしきい値ΔＳｔｋとを比較して、求めた差分ΔＳｔが所定のしきい値ΔＳｔｋ以上であった場合には、画像読み取り装置１０により読み取った画像については逆光画像であると判定する。一方、スキャナドライバは、求めた差分ΔＳｔと、所定のしきい値ΔＳｔｋとを比較して、求めた差分ΔＳｔが所定のしきい値ΔＳｔｋに達していなかった場合には、画像読み取り装置１０により読み取った画像については逆光画像ではないと判定する。なお、ここで所定のしきい値ΔＳｔｋは、逆光画像か否かを判定する上で適切に設定される値である。この所定のしきい値ΔＳｔｋは、予め実施されるシミュレーション等による解析結果や経験則などに基づき適宜設定される。
【０１１９】
図１５Ａおよび図１５Ｂは、スキャナドライバによる逆光画像か否かを判定する方法について説明したものである。図１５Ａは、判定対象となる画像が逆光画像ではないとスキャナドライバが判定する場合について説明したものである。図１５Ｂは、判定対象となる画像逆光画像であるとスキャナドライバが判定する場合について説明したものである。
【０１２０】
画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像ではない場合には、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される濃度値に対する画素の分布状況がほぼ均一になる。このことから、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像ではない場合には、図１５Ａに示すように、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「６６％基準点」となる値Ｓｔ20と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30とは、緩やかな傾斜にて小さな増加率にて順次増加することになる。なお、ここで、「６６％基準点」となる値Ｓｔ20は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムの小領域Ｒｙ2の上限値Ｓｔ2から、前述した式（７）を利用して実際の輝度値に換算したときの値である。このため、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30との差分ΔＳｔａは、所定のしきい値ΔＳｔkよりも十分に小さな値となる。
【０１２１】
一方、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像である場合には、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される濃度値に対する画素の分布状況に偏りがある。このことから、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像である場合には、図１５Ｂに示すように、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「６６％基準点」となる値Ｓｔ20と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30とは、アンバランスな関係となる。これによって、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10が小さすぎたり、また「９９％基準点」となる値Ｓｔ30が大きすぎたりすることになる。このことから、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10から「９９％基準点」となる値Ｓｔ30にかけて傾斜が急となり、増加率が大きくなる。このため、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30との差分ΔＳｔａは、所定のしきい値ΔＳｔkよりも大きな値となる。
【０１２２】
このような方法によりスキャナドライバによって、判定対象となる画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像であるか否かを判定することによって、逆光画像か否かをより的確に判定することができる。具体的には、例えば、一般的な逆光画像をはじめ、中間調等の色バランスが崩れた逆光画像や、夕焼けまたは朝焼けを背景とした逆光画像などについても、スムーズに逆光画像であると判定することができる。
【０１２３】
＜その他応用例＞
前述した判定方法では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分していたが、必ずしもこのように４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分する必要はない。つまり、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域は、３つ以上の小領域に区分されれば良く、３つの小領域に区分されても良く、また５つ以上の小領域に区分されても良い。
【０１２４】
また、前述した判定方法では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に、相互に面積がほぼ等しく、また相互に画素数がほぼ等しい３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が含まれていたが、必ずしもこのように面積や画素数が相互にほぼ等しい小領域が設けられる必要はない。また、必ずしもこのように面積または画素数が相互にほぼ等しい小領域が３つ設けられる場合には限られず、２つであっても良く、また４つ以上であっても良い。
【０１２５】
また、前述した判定方法では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を区分して得られた小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から第１小領域として小領域Ｒｙ1が選出され、また第２小領域として小領域Ｒｙ3が選出されていたが、必ずしもこのように選出される場合には限られない。つまり、このような方法以外の方法に区分された場合には、他の手法によって第１小領域および第２小領域を選出しても良い。また、第１小領域または第２小領域として選出される小領域の数は、２つ以上であっても構わない。
【０１２６】
また、前述した判定方法では、第１小領域および第２小領域から取得する属性情報として、小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色別に取得していたが、第１小領域または第２小領域から取得する属性情報としては、必ずしもこのような属性情報とは限らない。すなわち、第１小領域および第２小領域から取得する属性情報としては、第１小領域または第２小領域が持っている性質や特徴に関する情報であれば良く、例えば、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の平均値や、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の下限値、さらに、隣接する小領域との間の境界線に対応する濃度値、この他に、第１小領域または第２小領域の面積の大きさ等、様々な情報を取得することができる。第１小領域または第２小領域から取得する属性情報としては、逆光画像か否かを的確に判定する上での有力な情報が望ましい。
【０１２７】
また、前述した判定方法では、第１小領域および第２小領域から属性情報として取得した各色別の上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3に基づき、これら各色別の上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3から実際の輝度値Ｓｔ10、Ｓｔ30をそれぞれ求め、それら輝度値Ｓｔ10、Ｓｔ30の差分ΔＳｔと所定のしきい値ΔＳｔｋとを比較して、逆光画像か否かを判定していたが、必ずしもこのようにして判定を行う必要はない。すなわち、各色別の第１小領域に関する属性情報と、各色別の第２小領域に関する属性情報とに基づき、逆光画像か否かの判定を行えば、どのような方法により判定を行っても良い。なお、逆光画像か否かの判定方法にあっては、逆光画像を的確に判定する上で有力な手法が望ましい。
【０１２８】
＝＝＝逆光画像の補正方法＝＝＝
スキャナドライバは、このようにして判定対象となる画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像であるか否かを判定した後、その画像が逆光画像であると判定した場合には、その逆光画像に対して逆光補正処理を実行すると良い。
【０１２９】
ここで実行する逆光補正処理としては、既に知られた周知の逆光補正方法により補正処理を実行しても良い。具体的には、画像を構成する画素のうち、逆光により影となっている部分、即ち濃度値が非常に小さくなっている画素について、全体的に濃度値を上昇させるような補正処理を実行したりする。このようにして逆光画像であると判定された画像に対して逆光による影響を改善するような補正処理を施す。前述した判定方法により、逆光画像である場合には、的確に逆光画像であると判定されることから、逆光画像についてのみ確実に逆光補正処理を実施することができる。  
なお、ここで、スキャナドライバは、「逆光補正処理部」に相当する。
【０１３０】
＝＝＝まとめ＝＝＝
以上本実施形態にあっては、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータに基づき、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムを生成して、これらのヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分して、これら４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から第１小領域として小領域Ｒｙ1を各色別に選出し、また第２小領域として小領域Ｒｙ3を各色別に選出して、これら小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得して、これらの属性情報に基づき、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が逆光画像か否かを判定するから、的確な判定を行うことができる。
【０１３１】
また、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中に、相互に面積および画素数がほぼ等しい３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が設けられ、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中から第１小領域および第２小領域が選出されていることで、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【０１３２】
さらにまた、第１小領域として選出される小領域Ｒｙ1が最も濃度値の小さい小領域であり、また第２小領域として選出される小領域Ｒｙ3が最も濃度値の大きい小領域であることで、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【０１３３】
さらにまた、第１小領域として選出される小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出される小領域Ｒｙ3の属性情報として、小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色につき取得することで、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が逆光画像であるか否かをより的確に判定することができる。
【０１３４】
そして、さらに、これら各色別の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および各色別の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を実際の輝度値Ｓｔ10、Ｓｔ30に変換して、これらの輝度値Ｓｔ10、Ｓｔ30に基づき、逆光画像か否かの判定を行うから、より的確な判定を行うことができる。また、得られた輝度値Ｓｔ10、Ｓｔ30からそれらの差分ΔＳｔを求め、その差分ΔＳｔを所定のしきい値ΔＳｔｋと比較して、判定対象の画像が逆光画像か否か判定することで、より簡単に判定を行うことができる。
【０１３５】
＝＝＝印刷装置への適用＝＝＝
このような画像読み取り装置１０にあっては、印刷装置に搭載されても良い。図１６は、このような画像読み取り装置１０を備えた印刷装置２２０の構成例を説明したものである。この印刷装置２２０は、原稿から画像を読み取って画像データを生成するスキャナ機能と、ホストコンピュータ２４８から送られてきた印刷データに基づき印刷用紙等の各種媒体に印刷を施すプリンタ機能と、原稿から読み取った画像を媒体に印刷して複写するローカルコピー機能とを備えた複合装置である。この印刷装置２２０は、原稿から画像を読み取るスキャナ部２２２（スキャナ制御部２３８を含め、ここでいう「画像読み取り装置１０」に相当する）と、印刷用紙等の媒体Ｓに印刷を施すプリンタ部２２４とを備えている。
【０１３６】
さらにこの印刷装置２２０の制御部２２６には、同図に示すように、ＣＰＵ２２８と、メモリ２３０と、外部通信インターフェイス２３２と、操作入力インターフェイス２３４と、表示制御部２３６と、スキャナ制御部２３８と、画像処理部２４０と、プリンタ制御部２４２と、カードインターフェイス２４４と、これらを相互に接続するバス２４６とを備えている。
【０１３７】
ＣＰＵ２２８は、この印刷装置２２０全体の制御を司る。メモリ２３０は、ＣＰＵ２２８により実行されるプログラムやそのプログラムで使用されるデータ等が格納される。外部通信インターフェイス２３２は、ホストコンピュータ２４８との間で有線または無線等により通信を行う。操作入力インターフェイス２３４は、操作ボタン２５０等を通じてユーザから操作入力を受け付ける。表示制御部２３６は、液晶ディスプレイ２５２等の表示部を制御する。
【０１３８】
一方、スキャナ制御部２３８は、スキャナ部２２２を制御して原稿から画像を読み取る読み取り動作を実行する。画像処理部２４０は、スキャナ部２２２により原稿から読み取られた画像をプリンタ部２２４にて媒体に印刷するために、スキャナ部２２２から出力された画像のデータをプリンタ部２２４にて印刷処理を実行するためのデータに変換する役割を果たす。プリンタ制御部２４２は、プリンタ部２２４を制御する。また、カードインターフェイス２４４は、カードリーダー部２５４にセットされた各種メモリカードから、当該メモリカードに格納された画像データを読み込む処理等を行う。
【０１３９】
そして、この印刷装置２２０は、スキャナ機能時には、スキャナ部２２２により原稿から読み取った画像のデータをホストコンピュータ２４８に出力する。また、プリンタ機能時には、この印刷装置２２０は、ホストコンピュータ２４８から送られてきた印刷データに基づき、プリンタ部２２４によって各種媒体に印刷を施す。また、ローカルコピー機能時には、この印刷装置２２０は、スキャナ部２２２により原稿から読み取った画像をプリンタ部２２４によって各種媒体に印刷して複写する。
【０１４０】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
以上、本発明について画像読み取りシステムの一実施形態を例にして説明したが、上記の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更または改良され得るとともに、本発明には、その等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
【０１４１】
＜判定対象となる画像について＞
前述した実施の形態では、「判定対象となる画像」として、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を例にして説明したが、ここでいう「判定対象となる画像」としては、どのような画像であっても良い。例えば、具体的には、デジタルカメラ等により撮影された画像などであっても良い。また、「判定対象となる画像」としては、画像であればどのようなタイプの画像であっても良く、例えば、ＪＰＥＧ形式やビットマップ形式、ＹＵＶ形式等の各種形式により表現される画像であっても良い。
【０１４２】
＜濃度値について＞
前述した実施の形態では、「濃度値」として、２５６階調にて表現される濃度値、即ち例えば「０」〜「２５５」の値を取り得る濃度値を例にして説明したが、ここでいう「濃度値」にあっては、このような濃度値には限らない。すなわち、ここでいう「濃度値」にあっては、画像を構成する各画素の濃淡を表現するためのデータであればどのような濃度値であっても良い。なお、この「濃度値」には、ＹＵＶ形式等により表される輝度の濃度値も含まれる。
【０１４３】
＜ヒストグラムについて＞
前述した実施の形態では、「ヒストグラムのデータ」として、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータが生成されていたが、ここでいう「ヒストグラムのデータ」にあっては、必ずしもこれらレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータが生成される場合には限られない。つまり、少なくとも２種類以上の異なる色のヒストグラムのデータが「ヒストグラムのデータ」として生成されても良く、また、１種類の色のヒストグラムのデータ、例えばブラック（『黒』）のヒストグラムのデータが、「ヒストグラムのデータ」として生成されても良い。
【０１４４】
＜ヒストグラムデータ生成部について＞
前述した実施の形態では、「ヒストグラムデータ生成部」として、スキャナドライバが、判定対象となる画像、即ちここでは画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する画素のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成していたが、ここでいう「ヒストグラムデータ生成部」にあっては、必ずしもこのようなスキャナドライバである必要はない。つまり、ここでいう「ヒストグラムデータ生成部」にあっては、判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成するのであれば、どのようなタイプの「ヒストグラムデータ生成部」であっても構わない。
【０１４５】
＜属性情報取得部について＞
前述した実施の形態では、「属性情報取得部」として、スキャナドライバが、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分し、これら３つ以上の小領域の中から第１小領域および第２小領域を選出して、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得していたが、ここでいう「属性情報取得部」にあっては、必ずしもこのようなスキャナドライバである必要はない。つまり、ここでいう「属性情報取得部」にあっては、ヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分し、これら３つ以上の小領域の中から少なくとも１つの小領域を第１小領域として各色別に選出し、また、他の小領域の中から第１小領域よりも濃度値が大きくかつ第１小領域に隣接していない第２小領域を選出して、これら第１小領域および第２小領域からそれぞれ属性情報を取得すれば、どのようなタイプの「属性情報取得部」であっても構わない。
【０１４６】
＜判定部について＞
前述した実施の形態では、「判定部」として、スキャナドライバが、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3からそれぞれ取得した属性情報に基づき、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が逆光画像であるか否かを判定していたが、ここでいう「判定部」にあっては、必ずしもこのようなスキャナドライバである必要はない。つまり、ここでいう「判定部」にあっては、第１小領域および第２小領域からそれぞれ取得された属性情報に基づき、逆光画像であるか否かを判定するのであれば、どのようなタイプの「判定部」であっても構わない。
【０１４７】
＜逆光画像判定装置について＞
前述した実施の形態では、「逆光画像判定装置」として、画像読み取り装置１０に読み取られた画像について逆光画像か否かを判定する装置を例にして説明したが、ここでいう「逆光画像判定装置」にあっては、このような画像読み取り装置１０に読み取られた画像について逆光画像か否かを判定する装置には限られない。すなわち、画像の種類は問われず、各種画像について逆光画像か否かを判定する装置であれば、どのようなタイプの装置も、ここでいう「逆光画像判定装置」に含まれる。
【０１４８】
＜逆光画像判定プログラムについて＞
前述した実施の形態では、「逆光画像判定プログラム」として、スキャナドライバが画像読み取り装置１０に有線または無線等により通信可能に接続されたコンピュータ装置２０において実行されていたが、ここでいう「逆光画像判定プログラム」にあっては、このようなスキャナドライバには限られない。すなわち、ここでいう「逆光画像判定プログラム」にあっては、判定対象の画像について逆光画像か否かを判定するプログラムであれば、どのようなプログラムもここでいう「逆光画像判定プログラム」に含まれる。
【０１４９】
＜逆光画像補正装置について＞
前述した実施の形態では、「逆光画像補正装置」として、画像読み取り装置１０に読み取られた画像について逆光画像か否かの判定を行い、その判定結果に基づき逆光補正処理を施す逆光画像補正装置を例にして説明したが、ここでいう「逆光画像補正装置」にあっては、このような画像読み取り装置１０に読み取られた画像について逆光画像か否かを判定し、その判定結果に応じて逆光補正を施す装置には限られない。すなわち、画像の種類は問われず、各種画像について逆光画像か否かの判定結果に応じて逆光補正を施す装置であれば、どのようなタイプの装置であっても、ここでいう「逆光画像補正装置」に含まれる。
【０１５０】
＜画像読み取り装置について＞
前述した実施の形態では、「画像読み取り装置」として、画像を読み取るイメージセンサ５０が、原稿台１２にセットされた原稿１５に対して相対的に移動するキャリッジ４０に設けられた画像読み取り装置を例にして説明したが、ここでいう「画像読み取り装置」にあっては、必ずしもこのようなタイプの「画像読み取り装置」には限られない。つまり、原稿から画像を読み取る装置であれば、どのようなタイプの装置もここでいう「画像読み取り装置」に含まれる。すなわち、ここでいう「画像読み取り装置」にあっては、原稿１５が画像を読み取るイメージセンサ５０に対して相対的に移動して原稿１５から画像を読み取るような画像読み取り装置も含まれる。
【０１５１】
＜印刷装置について＞
前述した実施の形態では、「印刷装置」として、原稿１５から画像を読み取って画像データを生成する画像読み取り部（スキャナ部２２２）と、媒体に対して印刷を施す印刷部（プリンタ部２２４）とを備えた「複合装置」の場合を例にして説明したが、ここでいう「印刷装置」にあっては、必ずしもこのように画像読み取り部（スキャナ部２２２（スキャナ制御部２３８や画像処理部２４０等も含む））を備えている必要はない。すなわち、ここでいう「印刷装置」としては、媒体に対して印刷を施す印刷部を少なくとも備えていれば良い。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】画像読み取りシステムの一実施形態の説明図。
【図２】画像読み取り装置の内部構成の一例の説明図。
【図３】画像読み取り装置のシステム構成の一例の説明図。
【図４】コンピュータ本体のシステム構成の一例の説明図。
【図５】スキャナドライバのメインのダイアログボックスの一例の説明図。
【図６】ヒストグラム調整のダイアログボックスの一例の説明図。
【図７】トーンカーブの規定方法についての説明図。
【図８】濃度補正のダイアログボックスの一例の説明図。
【図９】イメージ調整のダイアログボックスの一例の説明図。
【図１０Ａ】ヒストグラム調整により設定されるデータの説明図。
【図１０Ｂ】濃度補正により設定されるデータの説明図。
【図１０Ｃ】イメージ調整により設定されるデータの説明図。
【図１１】画像の調整手順の一例の説明図。
【図１２】画像読み取り手順の一例の説明図。
【図１３】逆光画像の判定方法を説明するフローチャート。
【図１４】ヒストグラムの一例の説明図。
【図１５Ａ】逆光画像ではないと判定される場合の説明図。
【図１５Ｂ】逆光画像であると判定される場合の説明図。
【図１６】印刷装置の一実施形態を示した説明図。
【符号の説明】
【０１５３】
２  画像読み取りシステム、１０  画像読み取り装置、１２  原稿台、
１４  原稿台カバー、１５  原稿、１８  ヒンジ部、２０  コンピュータ装置、
２２  コンピュータ本体、２４  表示装置、２６  入力装置、
２８  ＦＤドライブ装置、３０  ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、３２  読み取り装置、
３４  キーボード、３６  マウス、４０  キャリッジ、４２  駆動機構、
４４  ガイド、４６  露光ランプ、４８  レンズ、５０  イメージセンサ、
５２  制御部、５４  タイミングベルト、５５  プーリ、５６  プーリ、
５８  駆動モータ、６０  コントローラ、６２  モータ制御部、６４  ランプ制御部、
６６  センサ制御部、６８  ＡＦＥ（Analog Front End）部、
７０  デジタル処理回路、７２  インターフェイス回路、
７４  アナログ信号処理回路、７６  Ａ／Ｄ変換回路、
８０  ＣＰＵ、８２  メモリ、８４  ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）、
８６  操作入力部、８８  表示制御部、９０  外部通信部、９２  バス、
１００  ダイアログボックス、１０２  『モード選択欄』、１０４  『設定保存』、
１０６  『原稿設定欄』、１０８  『出力設定欄』、１１０  『調整欄』、
１１２  「原稿種」、１１４  「読み込み装置」、１１６  「自動露出」、
１１８  「イメージタイプ」、１２０  「解像度」、１２２  「原稿サイズ」、
１２４  「出力サイズ」、１２６  「スキャンボタン」、
１２７  「プレビューボタン」、１２８Ａ  ボタン、１２８Ｂ  ボタン、
１２８Ｃ  ボタン、１２８Ｄ  ボタン、１２８Ｅ  ボタン、
１３０Ａ  チェックボックス、１３０Ｂ  チェックボックス、
１３０Ｃ  チェックボックス、１３０Ｄ  チェックボックス、
１３０Ｅ  チェックボックス、１３１  ダイアログボックス、
１３２  ヒストグラム表示欄、１３４  トーンカーブ表示欄、
１３６  グレーバランス調整欄、１３８  チャンネル欄、
１４０Ａ  スライダー、１４０Ｂ  スライダー、１４０Ｃ  スライダー、
１４２Ａ  数値入力欄、１４２Ｂ  数値入力欄、１４２Ｃ  数値入力欄、
１４２Ｄ  数値入力欄、１４２Ｅ  数値入力欄、１４３Ａ  スポイトボタン、
１４３Ｂ  スポイトボタン、１４３Ｃ  スポイトボタン、
１４４Ａ  端部カーブ形状変更ボタン、１４４Ｂ  端部カーブ形状変更ボタン、
１４５  スライダー、１５０  ダイアログボックス、１５２  トーンカーブ表示部、
１５４  チャンネル欄、１５６Ａ  数値入力欄、１５６Ｂ  数値入力欄、
１５８  濃度補正設定保存欄、１６０  ダイアログボックス、
１６２Ａ  スライダー、１６２Ｂ  スライダー、１６２Ｃ  スライダー、
１６２Ｄ  スライダー、１６２Ｅ  スライダー、１６２Ｆ  スライダー、
１６４Ａ  数値入力欄、１６４Ｂ  数値入力欄、１６４Ｃ  数値入力欄、
１６４Ｄ  数値入力欄、１６４Ｅ  数値入力欄、１６４Ｆ  数値入力欄、
２２０  印刷装置、２２２  スキャナ部、
２２４  プリンタ部、２２６  制御部、２２８  ＣＰＵ、２３０  メモリ、
２３２  外部通信インターフェイス、２３４  操作入力インターフェイス、
２３６  表示制御部、２３８  スキャナ制御部、２４０  画像処理部、
２４２  プリンタ制御部、２４４  カードインターフェイス、
２４６  バス、２４８  ホストコンピュータ、２５０  操作ボタン、
２５２  液晶ディスプレイ、２５４  カードリーダー部
【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７】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
2007267188.tif 000009
【図１０Ｃ】
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【図１１】
2007267188.tif 000011
【図１２】
2007267188.tif 000012
【図１３】
2007267188.tif 000013
【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
2007267188.tif 000015
【図１６】
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【図５】
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【図６】
2007267188.tif 000018
【図８】
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【図９】
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【図１４】
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