(57)【要約】      （修正有）【課題】ＲＧＢの色成分に応じて透過率が相違する恐れがあるのにも拘わらず、第１面の画像が第２面の画像に透過する度合いとして一つの透過率を用いているため、ＲＧＢの色成分によっては不適切な透過率が用いられるという不具合があった。そこで、ＲＧＢの色成分に応じて透過率が相違することに起因して、不適切な透過率が用いられるという不具合を抑制する。【解決手段】ＣＰＵは、両面原稿読取部に読み取られた画像データから、ＲＧＢの色ごとに透過率を求めることができる。また、求めた透過率からＲＧＢの色ごとに裏写り除去データを作成して、画像データから裏写り除去データを差し引くことで裏写りを防止することができる。【選択図】図４
2012015659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿の第１面と第２面とを読み取る読取部と、
前記読取部に読み取られた第１面の画像データの領域のＲＧＢ値と、第１面の画像デー
タの領域に対応する第２面の画像データのＲＧＢ値とから、少なくとも１つの色について
透過率を演算する演算部と、
を備えることを特徴とする読取装置。
【請求項２】
前記演算部は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色について、第１面の画像データ
のＲＧＢ値が所定値より濃い領域を用いて透過率を演算することを特徴とする請求項１に
記載の読取装置。
【請求項３】
前記濃い領域は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色のＲＧＢ値が濃度の最も薄い
最薄値であることを特徴とする請求項２に記載の読取装置。
【請求項４】
前記濃い領域は、ＲＧＢの各色のうち２つの色のＲＧＢ値が濃度の最も薄い最薄値であ
ることを特徴とする請求項２又は請求項３のいずれかに記載の読取装置。
【請求項５】
前記濃い領域は、最濃値であることを特徴とする請求項３又は請求項４のいずれかに記
載の読取装置。
【請求項６】
前記演算部は、ＲＧＢの各色のうち１つの色について、第１面の画像データのＲＧＢ値
が最濃値であり、他の２つの色のＲＧＢ値が濃度の最も薄い最薄値である領域を用いて透
過率を演算することを特徴とする請求項１に記載の読取装置。
【請求項７】
前記演算部は、第１面の画像データにおける前記所定値となる複数の領域のＲＧＢ値と
、第１面の画像データにおける前記所定値となる複数の領域に対応する第２面の画像デー
タのＲＧＢ値と、に基づいて、透過率を演算することを特徴とする請求項２〜６のいずれ
かに記載の読取装置。
【請求項８】
第１面の画像データにおける前記所定値となる複数の領域に対応する第２面の画像デー
タのＲＧＢ値に基づく基準値に対して、第２面の画像データのＲＧＢ値が大きい領域のＲ
ＧＢ値を用いて、ＲＧＢの各色の透過率をそれぞれ演算することを特徴とする請求項７に
記載の読取装置。
【請求項９】
前記演算部が演算したＲＧＢの各色の透過率に基づいて、第１面の画像データが第２面
の画像データに透過するＲＧＢ値分、及び、第２面の画像データから第１面の画像データ
に透過するＲＧＢ値分の少なくとも一方を、ＲＧＢの各色のごとに差し引く差引部を備え
ることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、読み取った画像データから透過率を求める画像読取装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、読み取られた第１面の色材の濃度と、第１面における第２面の色材の濃度とから
、第２面の色材が第１面に透過する度合いを求める読取装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２０５５４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術においては、ＲＧＢの色成分に応じて透過率が相違する恐れが
あるのにも拘わらず、第１面の画像が第２面の画像に透過する度合いとして一つの透過率
を用いているため、ＲＧＢの色成分によっては不適切な透過率が用いられるという不具合
があった。
そこで、本発明は、ＲＧＢの色成分に応じて透過率が相違することに起因して、不適切
な透過率が用いられるという不具合を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この目的を達成するために、請求項１記載の本発明の読取装置は、原稿の第１面と第２
面とを読み取る読取部と、前記読取部に読み取られた第１面の画像データの領域のＲＧＢ
値と、第１面の画像データの領域に対応する第２面の画像データのＲＧＢ値とから、少な
くとも１つの色について透過率を演算する演算部と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の本発明の読取装置は、前記演算部は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１
つの色について、第１面の画像データのＲＧＢ値が所定値より濃い領域を用いて透過率を
演算することを特徴とするものである。
【０００７】
請求項３記載の本発明の読取装置は、前記濃い領域は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも
１つの色のＲＧＢ値が濃度の最も薄い最薄値であることを特徴とするものである。
【０００８】
請求項４に記載の本発明の読取装置は、前記濃い領域は、ＲＧＢの各色のうち２つの色
のＲＧＢ値が濃度の最も薄い最薄値であることを特徴とするものである。
【０００９】
請求項５に記載の本発明の読取装置は、前記濃い領域は、最濃値であることを特徴とす
るものである。
【００１０】
請求項６に記載の本発明の読取装置は、前記演算部は、ＲＧＢの各色のうち１つの色に
ついて、第１面の画像データのＲＧＢ値が最濃値であり、他の２つの色のＲＧＢ値が濃度
の最も薄い最薄値である領域を用いて透過率を演算することを特徴とするものである。
【００１１】
請求項７に記載の本発明の読取装置は、前記演算部は、第１面の画像データにおける前
記所定値となる複数の領域のＲＧＢ値と、第１面の画像データにおける前記所定値となる
複数の領域に対応する第２面の画像データのＲＧＢ値と、に基づいて、透過率を演算する
ことを特徴とするものである。
【００１２】
請求項８に記載の本発明の読取装置は、第１面の画像データにおける前記所定値となる
複数の領域に対応する第２面の画像データのＲＧＢ値に基づく基準値に対して、第２面の
画像データのＲＧＢ値が大きい部分のＲＧＢ値を用いて、ＲＧＢの各色の透過率をそれぞ
れ演算することを特徴とするものである。
【００１３】
請求項９に記載の本発明の読取装置は、前記演算部が演算したＲＧＢの各色の透過率に
基づいて、第１面の画像データが第２面の画像データに透過するＲＧＢ値分、及び、第２
面の画像データから第１面の画像データに透過するＲＧＢ値分の少なくとも一方を、ＲＧ
Ｂの各色のごとに差し引く差引部を備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１記載の読取装置によれば、赤（Ｒ）又は緑（Ｇ）又は青（Ｂ）のいずれか１つ
の色について透過率を求めることで、ＲＧＢの色成分に応じて透過率が相違することに起
因して、不適切な透過率が用いられるという不具合を抑制することができる。
【００１５】
請求項２記載の読取装置によれば、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色が濃い色と
なる領域に対応する透過率を演算することで、透過率を精度よく求めることができる。
【００１６】
請求項３記載の読取装置によれば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の
いずれかの色の濃い領域における透過率を取得するので、シアン、マゼンタ、イエローの
各色について、透過率を好適に求めることができる。
【００１７】
請求項４記載の読取装置によれば、ＲＧＢの各色のうちいずれかの色の濃い領域におけ
る透過率を精度よく求めることができる。
【００１８】
請求項５記載の読取装置によれば、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色が最も濃い
色となる領域に対応する透過率を演算することで、透過率を精度よく求めることができる
。
【００１９】
請求項６記載の読取装置によれば、ＲＧＢの各色のうちいずれかの色が最も濃く、他の
２つの色が最も薄い領域について透過率を取得するので、他の色の影響を受けずに透過率
を精度よく求めることができる。
【００２０】
請求項７記載の読取装置によれば、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色が濃い色と
なる部分に対応する複数の領域から透過率を取得するので、透過率を精度よく求めること
ができる。
【００２１】
請求項８記載の読取装置によれば、第２面において、第２面の画像データが第１面の画
像データのＲＧＢ値の各値の比率を保ったまま、ＲＧＢ値を大きくした領域は、第２面の
画像データのない領域に第１面の画像データが裏写りしている可能性が高い。このため、
裏写りしている可能性の高い領域を演算の対象にすることで、透過率を精度よく求めるこ
とができる。
【００２２】
請求項９記載の読取装置によれば、透過率に基づいて、画像データからＲＧＢ値を差し
引くことで、ＲＧＢの各色の裏写りを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明が適用された複合機１の外観を示す図面である。
【図２】複合機１の両面原稿読取部５８の構成を示す断面図である。
【図３】本発明が適用された複合機１の電気的な構成を表すブロック図の図面である。
【図４】本実施形態における透過率演算処理の流れを示したフローチャートの図面である。
【図５】本実施形態における表面画像データのイメージの一例を示す図面である。
【図６】本実施形態における表面画像データを鏡像反転させたイメージの一例を示す図面である。
【図７】本実施形態における画像データを９つの分割領域に分割した一例を示す図面である。
【図８】本実施形態における表面画像データを鏡像反転させたイメージを９つの分割領域に分割した一例を示す図面である。
【図９】本実施形態における表面画像データと裏面画像データとの、各分割領域のＲＧＢ値を示したテーブルの一例を示す図面である。
【図１０】本実施形態における裏面画像データのイメージの一例を示す図面である。
【図１１】本実施形態における裏面画像データのイメージを９つの分割領域に分割した一例を示す図面である。
【図１２】本実施形態における表面画像データと裏面画像データとの、各分割領域のＲＧＢ値を示す図面である。
【図１３】本実施形態における裏写り除去処理の流れを示したフローチャートの図面である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明にかかる画像読取装置を具体化した実施の形態について、添付図面を参照
しつつ詳細に説明する。本形態は、スキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能、ファクシ
ミリ機能等を備えた複合機に本発明を適用したものである。
【００２５】
（複合機の全体構成）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る複合機１０を示す斜視図である。図２は、図１
における複合機１０を前から後に向かう方向に見た断面図である。図１において、複合機
１０は、画像読取装置２０、この画像読取装置２０の上部に配置された自動原稿搬送装置
（ＡＤＦ：Ａｕｔｏ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｅｅｄｅｒ）１１、給紙トレイ１２、排紙ト
レイ１４、入力装置２１、ＬＣＤ等からなる表示装置２３等を備えている。なお、前後方
向、左右方向、及び上下方向は、図１及び図２に矢印で示す方向である。
【００２６】
ＡＤＦ１１は、画像読取装置２０に対して回動自在に設けられている。そのため、ＡＤ
Ｆ１１は、画像読取装置２０の上面を開閉することができる。ＡＤＦ１１は、原稿が載置
される給紙トレイ１２と、原稿が排出される排紙トレイ１４とを備えている。給紙トレイ
１２及び排紙トレイ１４は、上下方向に二段に配設されている。具体的には、排紙トレイ
１４の上方に給紙トレイ１２が配置されている。なお、本実施形態では、排紙トレイ１４
は、ＡＤＦ１１の上面に形成された凹部により構成されている。
【００２７】
ＡＤＦ１１は、給紙トレイ１２から引き出した原稿をＵターン搬送路１６に沿って搬送
し、排紙トレイ１４へ排出する。給紙トレイ１２は、複数枚の原稿を収容することができ
る。原稿検知センサ３０は、原稿が給紙トレイ１２に収容しているか否かを検知する。Ａ
ＤＦ１１は、原稿検知センサ３０が原稿を検知した状態で給紙トレイ１２から１枚ずつ連
続して原稿を取り出す。給紙トレイ１２から取り出された原稿は、Ｕターン搬送路１６に
沿って排紙トレイ１４へ向かう向きを「搬送向き」として、排紙トレイ１４へ自動的に搬
送される。このＡＤＦ１１は、イメージセンサ２４を備えている。図２が示すように、こ
のイメージセンサ２４は、原稿がＵターン搬送路１６に沿って搬送される際に、当該原稿
の裏面である第１面に記録された画像を読み取る。このイメージセンサ２４としては、典
型的にはＣＩＳ（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ） やＣＣＤ（Ｃｈａｒｇ
ｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）が採用される。
【００２８】
画像読取装置２０は、コンタクトガラス２２を備えている。このコンタクトガラス２２
は、画像読取装置２０の上面に配置されている。このコンタクトガラス２２の下方に、イ
メージセンサ２５が備えられている。このイメージセンサ２５は、原稿がＵターン搬送路
１６に沿って搬送される際に、原稿の表面である第２面に記録された画像を読み取る。こ
のイメージセンサ２５としても、典型的にはＣＩＳやＣＣＤが採用される。本実施形態の
ＡＤＦ１１、イメージセンサ２４、及び、イメージセンサ２５は、本発明の読取部の一例
である。
【００２９】
画像読取装置２０は、ＡＤＦ１１が適用可能なものであれば如何なる構成のものであっ
てもよい。なお、本実施形態は、本発明が画像読取装置２０及びこれに適用可能なＡＤＦ
１１として実施される一例であるが、本発明は、トナーやインクなどの画像記録材を記録
用紙に付着させて画像を記録する画像記録装置として実施されてもよい。
【００３０】
入力装置２１は、タッチパネル、押しボタンスイッチ、スタートボタン、あるいはテン
キーなどから構成される。表示装置２３は、ＬＣＤ等からなる。
【００３１】
複数の原稿は、積層された状態で給紙トレイ１２上に載置される。このとき、原稿は、
表面を上にして給紙トレイ１２上に載置される。給紙トレイ１２に原稿が載置された状態
で、入力装置２１から読取動作開始指令が入力されると、原稿の画像が読み取り始められ
る。ＡＤＦ１１によって給紙トレイ１２から取り出された原稿は、その裏面に記録された
画像がイメージセンサ２４により読み取られる。この原稿は、さらにＵターン搬送路１６
に沿って送られ、湾曲搬送路２７を通過する。そして、原稿の表面に記録された画像がイ
メージセンサ２５によって読み取られる。その後、排紙トレイ１４に排出された原稿は、
表面を下にして排紙トレイ１４上にスタックされる。
【００３２】
（両面原稿読取部）
第１の実施形態では、両面原稿読取部５８（本発明の読取部の一例）が、ＡＤＦ１１、
イメージセンサ２４、及びイメージセンサ２５の組み合わせに相当する。前述のように、
イメージセンサ２４はＡＤＦ１１に設けられている。このイメージセンサ２４は、搬送ロ
ーラ３２とピンチローラ３３との間に配置され、第１搬送路２６を臨む位置に配置されて
いる。したがって、第１搬送路２６に沿って搬送される原稿は、イメージセンサ２４の近
傍を通過する。この際に、当該原稿の裏面に記録された画像がイメージセンサ２４によっ
て読み取られる。また、イメージセンサ２４の対向する位置に、第１白部材３４が配置さ
れている。この第１白部材３４にコイルバネ３５が設けられており、これにより、第１白
部材３４は、イメージセンサ２４側へ弾性的に付勢されている。したがって、この第１白
部材３４は、第１搬送路２６に沿って搬送される原稿をイメージセンサ２４に押し付ける
。その結果、イメージセンサ２４による良好な画像読取が可能となる。
【００３３】
また、前述のように、イメージセンサ２５は画像読取装置２０側に設けられている。こ
のイメージセンサ２５は、スライド軸３６に対してスライド自在に支持されている。スラ
イド軸３６は、画像読取装置２０の筐体に固定されており、図２が示すように図中左右方
向に延びている。すなわち、スライド軸３６は、原稿の搬送向き及び反搬送向きに延びて
いる。イメージセンサ２５は、図示されていないモータを駆動源として、所要の駆動伝達
機構を介してスライドするようになっている。この場合の駆動伝達機構とは、たとえばプ
ーリー・ベルト機構が例示される。
【００３４】
画像読取装置２０のコンタクトガラス２２は、二分割されている。すなわち、コンタク
トガラス２２は、固定読取用ガラス３７と移動読取用ガラス３８とを有する。この移動読
取用ガラス３８がいわゆる「プラテンガラス」と称されるものであり、ＡＤＦ１１が使用
されない場合に、１枚ずつ原稿が載置される。そして、イメージセンサ２５がスライドさ
れつつ原稿に記録された画像が読み取られる。
【００３５】
固定読取用ガラス３７は、ＡＤＦ１１が使用される場合に、連続して原稿が通過するも
のである。この固定読取用ガラス３７と移動読取用ガラス３８との間に原稿離反部材３９
が設けられている。この原稿離反部材３９は、第２搬送路２８に進入して固定読取用ガラ
ス３７に接した原稿を当該固定読取用ガラス３７からすくい上げる。これにより、原稿は
、固定読取用ガラス３７から離反して第２搬送路２８に沿って送られる。
【００３６】
ＡＤＦ１１が使用される場合、イメージセンサ２５は、所定の画像読取位置１８に移動
して停止される。イメージセンサ２５が画像読取位置１８に停止することにより、イメー
ジセンサ２５は、第２搬送路２８を臨む位置に配置される。この画像読取位置１８は、固
定読取用ガラス３７の端部であって、上記原稿離反部材３９に沿う部位である。原稿は、
固定読取用ガラス３７の上記画像読取位置１８に到達し、その後に原稿離反部材３９によ
り固定読取用ガラス３７からすくい上げられる。原稿は、画像読取位置１８を通過する際
に開口４２から露出する。すなわち、原稿の表面に記録された画像が開口４２から露出す
る。画像読取位置１８で待機するイメージセンサ２５は、この露出した画像を読み取る。
【００３７】
画像読取位置１８に対応する位置に第２白部材４０が配置されている。具体的には、こ
の第２白部材４０は、ＡＤＦ１１のアンダーガイド３１に固定されている。第２白部材４
０は、画像読取位置１８で待機するイメージセンサ２５と対向する。この第２白部材４０
にコイルバネ４１が設けられている。このため、第２白部材４０は、イメージセンサ２５
側へ弾性的に付勢されている。第２搬送路２８に沿って搬送される原稿の先端が第２白部
材４０に到達すると、原稿は、第２白部材４０と固定読取用ガラス３７との間に進入する
。この第２白部材４０は、原稿を固定読取用ガラス３７に押し付ける。その結果、イメー
ジセンサ２５による良好な画像読取が可能となる。
【００３８】
（複合機の電気的構成）
図３は、第１の実施形態に係る複合機１０の電気的構成を表すブロック図である。複合
機１０は、ＣＰＵ５０（本発明の演算部の一例）、各種メモリ領域を備えるＲＡＭ５１、
各種プログラムを記憶するＲＯＭ５２、通信ネットワークに接続されて外部装置５４との
間でデータの送受信をする通信インタフェース５５、ＦＡＸ部５６、画像形成部５７、両
面画像読取部５８、入力装置２１、表示装置２３を備えて構成される。図３において、外
部装置５４はＰＣと図示され、通信インタフェース５５はＩ／Ｆと表示されている。ＲＡ
Ｍ５１は、両面原稿読取部５８により読み取られた画像データやカウンタi、分割数Ｎ等
を記憶する。画像形成部分５７は、インクジェット印字機構、レーザー印字機構、熱転写
印字機構、あるいはドットインパクト式印字機構などの周知の機構からなる。ＦＡＸ部５
６は、公衆電話回線を通じて画像データを送受信する。両面原稿読取部５８は、ＡＤＦ１
１、イメージセンサ２４、及び、イメージセンサ２５などから構成されている。
【００３９】
（透過率演算処理）
図４は本発明の透過率演算処理の流れを示したフローチャートである。本発明の透過率
演算処理について図４を参照しながら、説明する。尚、ここではＡＤＦ読み取りの場合に
ついて説明する。
【００４０】
給紙トレイ１２に原稿が載置され、ユーザが入力装置２１を操作することで読み取り動
作が開始されると、透過率演算処理も開始される。まず、ＣＰＵ５０は、ＡＤＦ１１によ
って給紙トレイ１２から取り出された原稿の裏面に記録された画像を、イメージセンサ２
４に読み取らせ、読み取った原稿の表面に記録された画像の画像データ（以下、表面画像
データ）を、ＲＡＭ５１に保存する。続いて、ＣＰＵ５０は、原稿の表面に記録された画
像をイメージセンサ２５により読み取り、読み取った原稿の裏面に記録された画像の画像
データ（以下、裏面画像データ）を、ＲＡＭ５１に保存する（Ｓ１０１）。
【００４１】
次に、ＣＰＵ５０は、ＲＡＭ５１に保存された表面画像データを鏡像反転させ、鏡像反
転させた表面画像データを複数の領域に分割し、分割された領域（以下、分割領域）のう
ち最も左上の分割領域から順に右端に向かい１から番号を付加していき、分割領域と番号
とを関連付けてＲＡＭ５１に保存する（Ｓ１０２）。尚、鏡像反転とは、具体的には、図
５に示す表面画像データを２等分する線を対称軸として、表面画像データを対象移動させ
、図６のようにすることである。このとき、裏面画像データと重ね合わせて、表面画像デ
ータの画像が裏面画像データに裏写りしている部分を特定するために、鏡像反転する。
【００４２】
また、ＣＰＵ５０は、右端まで番号を付け終わると、未だ番号を付加していない最も左
上の分割領域から順に右端へ番号の付加を繰り返し、図７のように、全ての分割領域に対
して番号を付加する。また、分割領域に付加した番号のうち、最大の番号を分割数Ｎとし
てＲＡＭ５１に保存する。例えば、図６を図７のように９分割すると、図８のようになる
。
【００４３】
その後、Ｓ１０２と同様に、ＣＰＵ５０は、ＲＡＭ５１に保存された裏面画像データを
複数の領域に分割し（Ｓ１０３）、ＲＡＭ５１に保存されているカウンタiに１を保存し
、初期化する（Ｓ１０４）。
【００４４】
次に、ＣＰＵ５０は、分割領域に付加された番号と、カウンタiの値の一致する分割領
域において、ＲＧＢ値の平均値を演算する。具体的には、ＣＰＵ５０は、当該分割領域の
１ピクセルごとにＲＧＢ値を取得し、ＲＧＢの色ごとにＲＧＢ値の総和を演算する。続い
て、ＣＰＵ５０は、演算したＲＧＢの色ごとのＲＧＢ値の総和を、分割領域内の総ピクセ
ル数で割ることにより商を演算し、当該分割領域の表面ＲＧＢ値とする。
【００４５】
次に、ＣＰＵ５０は、当該分割領域に付加された番号と、当該分割領域の表面ＲＧＢ値
とを関連付けて、ＲＡＭ５１に一時的に保存する（Ｓ１０５）。
【００４６】
次に、ＣＰＵ５０は、当該分割領域の表面ＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値であるか判断し（
Ｓ１０６）、当該分割領域の表面ＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値でないと判断した場合（Ｓ１
０６：ＮＯ）、Ｓ１１０に進む。尚、特定のＲＧＢ値は、あらかじめＲＯＭ５２に保存さ
れており、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の少なくとも一色のＲＧＢ値が、他の色に比べ
て、極端に小さい値である。特に、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のうち一色のＲＧＢ値
が最小値：０、他の色が最大値：２５５となる値であり、例えば、Ｒの値：２５５、Ｇの
値：２５５、Ｂの値：０の、青（Ｂ）の最も濃い値である。
【００４７】
一方、ＣＰＵ５０は、当該分割領域の表面ＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値であると判断した
場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、当該分割領域に対応する位置にある裏面画像データの分割領
域を選択し、選択された裏面画像データの分割領域のＲＧＢ値の平均値（以下、裏面ＲＧ
Ｂ値）を演算し、ＲＡＭ５１に一時的に保存する（Ｓ１０７）。具体的には、ＣＰＵ５０
は、鏡像反転させた表面画像データと、表面画像データについて選択されている分割領域
の位置と重なる、裏面画像データの分割領域を選択することで、i番目の分割領域に対応
する位置にある裏面画像データの分割領域を選択する。そして、表面ＲＧＢ値と同様にし
て、裏面ＲＧＢ値を演算する。
【００４８】
次に、ＣＰＵ５０は、裏面画像データに裏写りがあるか判断する（Ｓ１０８）。具体的
には、ＣＰＵ５０は、ＲＧＢの色ごとの裏面ＲＧＢ値が、表面ＲＧＢ値のＲＧＢそれぞれ
の値の比率を保ったまま、ＲＧＢ値を増加させたものと一致又は類似しているとき、ＣＰ
Ｕ５０が裏写りと判断する。
【００４９】
Ｓ１０８において、ＣＰＵ５０は、裏面画像データに裏写りがあると判断した場合（Ｓ
１０８：ＹＥＳ）、図９のように当該分割領域に付加された番号と、表面ＲＧＢ値と、と
もに裏面ＲＧＢ値をＲＡＭ５１に保存し（Ｓ１０９）、Ｓ１１０に進む。具体的には、図
５のように青色の画像を有する表面画像データについて、図９のようなテーブルを作成し
て、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色のＲＧＢ値をＲＡＭ５１に保存する。
【００５０】
尚、本実施形態において、ＲＧＢ値は、０〜２５５の数値の範囲で濃度を表しており、
ＲＧＢ値の最小値（本発明の最濃値の一例）：０の場合に色が最も濃く、ＲＧＢ値の最大
値（本発明の最薄値の一例）：２５５の場合に色が最も薄い。また、ＲＧＢの各色のＲＧ
Ｂ値が０の場合、色が黒となり、ＲＧＢの各色のＲＧＢ値が２５５の場合、色が白となる
。
【００５１】
一方、ＣＰＵ５０が裏面画像データに裏写りがないと判断した場合（Ｓ１０８：ＮＯ）
、Ｓ１０５において一時的に保存した表面ＲＧＢ値と、Ｓ１０７において一時的に保存し
た裏面ＲＧＢ値とをＲＡＭ５１から削除し、Ｓ１１０に進む。
【００５２】
Ｓ１０６：ＮＯ、Ｓ１０８：ＮＯ、Ｓ１０９に続いて、ＣＰＵ５０は、カウンタiに１
加算して、ＲＡＭ５１にする（Ｓ１１０）。続いて、ＣＰＵ５０は、カウンタiの値が分
割数Ｎより大きいか判断し（Ｓ１１１）、カウンタiの値が分割数Ｎより以下と判断した
場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、Ｓ１０５に戻る。
【００５３】
一方、ＣＰＵ５０は、カウンタiの値が分割数Ｎより大きいと判断した場合（Ｓ１１１
：ＹＥＳ）、ＲＡＭ５１に保存している裏面ＲＧＢ値のうち、ＲＧＢ値の大きい裏面ＲＧ
Ｂ値を選択する（Ｓ１１２）。例えば、ＣＰＵ５０は、ＲＡＭ５１に保存されている裏面
ＲＧＢ値の平均値を基準値として、ＲＧＢの色ごとに、基準値よりもＲＧＢ値の大きい値
を選択する。
【００５４】
尚、Ｓ１０９において、一つの分割領域についてのみ、表面ＲＧＢ値と、裏面ＲＧＢ値
と、がＲＡＭ５１に保存されている場合は、Ｓ１１２の選択をせずにＳ１１３に進む。ま
た、一つの分割領域についても、表面ＲＧＢ値と、裏面ＲＧＢ値と、がＲＡＭ５１に保存
されていない場合は、透過率演算処理を終了する。
【００５５】
次に、Ｓ１１２において、選択したＲＧＢ値に基づいて、ＲＧＢの色ごとに透過率を演
算し（Ｓ１１３）、透過率演算処理を終了する。例えば、Ｒの透過率を演算する場合、Ｃ
ＰＵ５０は、ＲＧＢ値の最大値からＲの裏面ＲＧＢ値の平均値を差し引いた差を、ＲＧＢ
値の最大値からＲの表面ＲＧＢ値の平均値を差し引いた差で割ることによりＲの透過率を
演算する。尚、ＣＰＵ５０は、Ｇと、Ｂと、についても同様にして、Ｇの透過率と、Ｂの
透過率とを演算する。
【００５６】
ここで、上記透過率演算処理の具体的な例を説明する。例えば、Ｓ１０１において、図
５のように原稿表面の下部に青色の四角形の右上の角が取れた五角形が描かれ、図１０の
ように原稿裏面の中央部に青色の楕円と右下部に緑色（斜線で図示）の円とに描かれてい
る原稿をＡＤＦ１１で搬送して読み取る。このとき、原稿の表面をイメージセンサ２５が
読み取り、原稿の裏面をイメージセンサ２４が読み取り、表面画像データと、裏面画像デ
ータとはＲＡＭ５１に保存される。
【００５７】
次に、Ｓ１０２において、図５の表面画像データを鏡像反転すると、図６のようになり
、図６の鏡像反転した表面画像データを９分割し、番号を付加すると、図８のように各分
割領域に番号が付加される。また、Ｓ１０３において図１０の裏面画像データを９分割す
ると、図１１のようになる。尚、表面画像データと、裏面画像データとが、９分割される
ことから、分割数Ｎには「９」が保存されることとなる。
【００５８】
次に、Ｓ１０４において、カウンタiを１に初期化して、「１」の付加された分割領域
について、表面ＲＧＢ値を取得する。ここで、「１」の分割領域は白色の分割領域である
ため、「１」の分割領域の表面ＲＧＢ値は、図１２に記載されているように、表面ＲＧＢ
値のＲの値が２５５、Ｇの値が２５５、Ｂの値が２５５と、ＲＡＭ５１に一時的に保存さ
れる（Ｓ１０５）。
【００５９】
次に、Ｓ１０６において、「１」の分割領域のＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値であるか判断
される。本実施形態では、特定のＲＧＢ値（本発明の所定値の一例）は、ＲＧＢの各色の
うちいずれか１つのＲＧＢ値が５０である値なので、「１」の分割領域の表面ＲＧＢ値に
はＲＧＢ値が０〜５０（本発明の所定値より濃くなるの一例）となる色がなく、特定のＲ
ＧＢ値でないと判断される。このため、「１」の分割領域について、裏面ＲＧＢ値を取得
する（Ｓ１０７）ことや、裏面画像データに裏写りがあるか判断する（Ｓ１０８）こと、
また、図９のように当該分割領域に付加された番号と、表面ＲＧＢ値と、ともに裏面ＲＧ
Ｂ値をＲＡＭ５１に保存する（Ｓ１０９）ことをせずに、表面ＲＧＢ値をＲＡＭ５１から
削除する。
【００６０】
次に、Ｓ１１０において、カウンタiに１加算するので、カウンタiは「２」になるが、
分割数Ｎの「９」以下なので、Ｓ１０５に戻る。続いて、「２」の分割領域についてＳ１
０５〜Ｓ１１１の判断をする。尚、「２」と、「３」との分割領域について、図９のよう
に、表面ＲＧＢ値のＲの値が２５５、Ｇの値が２５５、Ｂの値が２５５であるので、「１
」の分割領域と同様の処理がなされる。
【００６１】
次に、「４」の分割領域の場合について説明する。Ｓ１０６において、「４」の分割領
域の表面ＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値であるか判断される。図１２に記載されているように
、表面ＲＧＢ値のＲの値：２５０、Ｇの値：２５５、Ｂの値：４５であるので、「４」の
分割領域のＢの値が０〜５０の範囲になることから、「４」の分割領域の表面ＲＧＢ値が
特定のＲＧＢ値であると判断される。尚、「４」の分割領域は、Ｒの値とＧの値とがそれ
ぞれ大きいので、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）とが薄く、ほぼ裏写りしていない。一方、Ｂの値が
小さいので、青（Ｂ）が濃く、裏写りしている。
【００６２】
次に、Ｓ１０７において、「４」の分割領域に対応する位置にある裏面画像データの「
４´」の分割領域（図１１参照）を選択し、図１２に記載されている「４´」の分割領域
の裏面ＲＧＢ値、Ｒの値：２５５、Ｇの値：２５５、Ｂの値：１４０を取得する。続いて
裏写りの判断をするが、Ｒの値とＧの値とが最大値：２５５となっているため、Ｒの値と
Ｂの値とは、比率を保ったまま表面ＲＧＢ値が増加しているか判断できないので、ＲＧＢ
値が最大値：２５５となったものについては、比率を保ったまま表面ＲＧＢ値が増加して
いるか判断しない。また、Ｂの値は、ＲＧＢ値が９５増加しているので、比率を保ったま
ま表面ＲＧＢ値が増加していると判断する（表面画像データのＲＧＢそれぞれの値の比率
を保ったまま、ＲＧＢ値を増加させたものと類似しているときの一例）。
【００６３】
次に、図１２に記載されている「４´」の分割領域の裏面ＲＧＢ値を、図９のようなテ
ーブルを作成して、当該分割領域に付加された番号「４」と、表面ＲＧＢ値と、ともにＲ
ＡＭ５１に保存する。続いて、カウンタiに１加算するので、カウンタiは「５」になるが
、分割数Ｎの「９」以下なので、Ｓ１０５に戻る。
【００６４】
次に、「５」の分割領域の場合について説明する。Ｓ１０６において、「５」の分割領
域の表面ＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値であるか判断される。図１２に記載されているように
、表面ＲＧＢ値のＲの値：２５５、Ｇの値：２５５、Ｂの値：０であるので、「５」の分
割領域のＢの値が０〜５０の範囲になることから、「５」の分割領域の表面ＲＧＢ値が特
定のＲＧＢ値であると判断される。
【００６５】
次に、Ｓ１０７において、「５」の分割領域に対応する位置にある裏面画像データの「
５´」の分割領域（図１１参照）を選択し、図１２に記載されている「５´」の分割領域
の裏面ＲＧＢ値、Ｒの値：２５５、Ｇの値：２５５、Ｂの値：１０８を取得する。続いて
「４」の分割領域と同様に裏写りの判断をする。このため、「５」の分割領域は、青（Ｂ
）が極端に濃い分割領域について裏写りの判断をするので、赤（Ｒ）や緑（Ｇ）の透過率
の影響を受けない、青（Ｂ）だけの透過率を演算することができる。
【００６６】
次に、図１２に記載されている「５´」の分割領域の裏面ＲＧＢ値を、当該分割領域に
付加された番号と「５」、表面ＲＧＢ値と、ともにＲＡＭ５１に保存する。続いて、カウ
ンタiに１加算するので、カウンタiは「６」になるが、分割数Ｎの「９」以下なので、Ｓ
１０５に戻る。尚、「６」〜「８」との分割領域についても、同様の処理をする。
【００６７】
次に、「９」の分割領域の場合について説明する。Ｓ１０６において、「９」の分割領
域の表面ＲＧＢ値が特定のＲＧＢ値であるか判断される。図１２のように、「９」の分割
領域の表面ＲＧＢ値は、Ｒの値：２５５、Ｇの値：２５４、Ｂの値：７であるので、「９
」の分割領域のＢの値が０〜５０の範囲にあることから、特定のＲＧＢ値であると判断さ
れる。
【００６８】
次に、Ｓ１０７において、「９」の分割領域に対応する位置にある裏面画像データの「
９´」の分割領域（図１１参照）が選択される。そして、図１２に記載されている「９´
」の分割領域の裏面ＲＧＢ値、Ｒの値：２５５、Ｇの値：１６０、Ｂの値：２０２が取得
される。尚、「９´」の分割領域には、緑色の円が描かれているため、他の分割領域と比
べて、裏面ＲＧＢ値のＧの値が小さくなっている。
【００６９】
次に、裏写りの判断をするが、Ｒの値は、変化していないので、裏写りの判断の対象と
しない。また、Ｇの値が９４減少し、Ｂの値が１９５増加しているので、Ｇの値とＢの値
とは、比率を保ったまま表面ＲＧＢ値が増加していると判断されず、裏写りと判断しない
。このとき、「９´」の分割領域に緑色の円が描かれているため、Ｇの値が減少している
が、裏写りしている可能性はあっても、透過率を演算するデータとして用いると、透過率
の精度が悪くなるので、「９´」の分割領域に付加された番号と、表面ＲＧＢ値と、裏面
ＲＧＢ値とをＲＡＭ５１に保存しない。
【００７０】
次に、カウンタiに１加算するので、カウンタiは「１０」になり、分割数Ｎの「９」よ
り大きくなるので、Ｓ１１２に進み、ＲＡＭ５１に保存されている裏面ＲＧＢ値のうち青
（Ｂ）のＲＧＢ値、１４０、１０８、１３２、２０１、１９９を取得する。
【００７１】
次に、取得した青（Ｂ）の裏面ＲＧＢ値から平均値を演算すると、１５６であり、１５
６を基準値（本発明の基準値の一例）として、取得した青（Ｂ）のＲＧＢ値の大小を決定
する。そして、２０１、１９９は、基準値よりもＲＧＢ値が大きいことから、裏面画像デ
ータの中でも青（Ｂ）の薄い分割領域であるので、裏写りをしている可能性が大きいと判
断される。このため、青（Ｂ）の透過率を演算する際のデータとして使用する。
【００７２】
一方、１４０、１０８、１３２は、基準値よりもＲＧＢ値が小さいことから、裏面画像
データの中でも青（Ｂ）の濃い分割領域であるので、裏面画像データが存在する分割領域
である可能性が大きいと判断される。このため、裏面画像データが存在する分割領域の裏
面ＲＧＢ値は、青（Ｂ）の透過率を演算する際のデータとして使用しない。上記のように
判断することで、透過率を演算する際のデータとして有用なものが選択される。
【００７３】
次に、Ｓ１１３において、青（Ｂ）の透過率を演算する。ＲＧＢ値の最大値：２５５か
ら、２０１と１９９との平均値２００を差し引いた５５を、対応する表面画像データのＲ
ＧＢ値の最大値：２５５から、１８、６の平均値１２を差し引いた２４３で割り、小数点
以下を四捨五入する。そして、この商に１００の積とることでパーセント（％）表示に変
換すると、青（Ｂ）の透過率は、２３％と演算され、透過率演算処理を終了する。
【００７４】
（裏写り除去処理）
図１３は本発明の裏写り除去処理の流れを示したフローチャートである。本発明の裏写
り除去処理は、透過率演算処理にて得られた透過率を用いて、裏写り除去処理をするもの
であり、図１３を参照しながら説明する。
【００７５】
まず、ＣＰＵ５０は、Ｓ１０１〜Ｓ１１３の透過率演算処理をし、ＲＧＢの色ごとの透
過率を演算する（Ｓ２０１）。
【００７６】
次に、Ｓ２０１において演算したＲの透過率と、表面画像データの全ピクセルを対象と
して、１ピクセルごとのＲＧＢ値との積をそれぞれ演算することで、表面画像データから
Ｒの裏写りを除去するＲ表面除去データを作成する（Ｓ２０２）。
【００７７】
次に、Ｓ２０２と同様に、Ｇの透過率を用いて、表面画像データからＧの裏写りを除去
するＧ表面除去データを作成し（Ｓ２０３）、続いて、Ｂの透過率を用いて、表面画像デ
ータとからＢの裏写りを除去するＢ表面除去データとを作成する（Ｓ２０４）。
【００７８】
次に、ＣＰＵ５０は、表面画像データから、Ｒ表面除去データと、Ｇ表面除去データと
、Ｂ表面除去データとを差し引くことで、表面画像データの裏写り除去をする（Ｓ２０５
）。
【００７９】
ここで、上記裏写り除去処理について具体的に説明する。Ｓ２０１において、得られた
透過率は、青（Ｂ）の透過率：２３％だけであり、Ｓ２０４において、表面画像データの
１ピクセルごとに、当該ピクセルに透過率の積をとっていき、表面画像データの全ピクセ
ル分のＢ表面除去データを作成する。
【００８０】
次に、Ｓ２０５において、表面画像データからＢ表面除去データを差し引くことで、表
面画像データの裏写り除去をする。尚、Ｓ２０２において、赤（Ｒ）の透過率が演算され
ていないので、Ｒ表面除去データを作成されない。また、Ｇ表面除去データについても同
様である。
【００８１】
（本実施形態の効果）
ＣＰＵ５０は、両面原稿読取部５８に読み取られた画像データから、赤（Ｒ）又は緑（
Ｇ）又は青（Ｂ）のいずれか１つの色について透過率を求めることで、ＲＧＢの色成分に
応じて透過率が相違することに起因して、不適切な透過率が用いられるという不具合を抑
制することができる。
【００８２】
また、ＣＰＵ５０は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色が濃い色となる分割領域
に対応する透過率を演算することで、透過率を精度よく求めることができる。
【００８３】
また、ＣＰＵ５０は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のいずれかの色
の濃い分割領域における透過率を取得するので、シアン、マゼンタ、イエローの各色につ
いて、透過率を好適に求めることができる。
【００８４】
また、ＣＰＵ５０は、ＲＧＢの各色のうちいずれかの色の濃い分割領域における透過率
を精度よく求めることができる。
【００８５】
また、ＣＰＵ５０は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色が最も濃い色となる分割
領域に対応する透過率を演算することで、透過率を精度よく求めることができる。
【００８６】
また、ＣＰＵ５０は、ＲＧＢの各色のうちいずれかの色が最も濃く、他の２つの色が最
も薄い分割領域について透過率を取得するので、他の色の影響を受けずに透過率を精度よ
く求めることができる。
【００８７】
また、ＣＰＵ５０は、ＲＧＢの各色のうち少なくとも１つの色が濃い色となる分割領域
に対応する複数の分割領域から透過率を取得するので、透過率を精度よく求めることがで
きる。
【００８８】
また、ＣＰＵ５０は、裏面において、裏面の画像データが表面の画像データのＲＧＢ値
の各値の比率を保ったまま、ＲＧＢ値を大きくした分割領域は、裏面の画像データのない
分割領域に表面の画像データが裏写りしている可能性が高い。このため、裏写りしている
可能性の高い分割領域を演算の対象にすることで、透過率を精度よく求めることができる
。
【００８９】
また、ＣＰＵ５０は、取得した透過率に基づいて、表面画像データからＲＧＢ値を差し
引くことで、ＲＧＢの各色の写りを防止することができる。
【００９０】
＜他の実施形態＞
（１）図３のブロック図において、画像データを保存するのは、ＲＡＭ５１に限らず、記
憶装置５６やハードディスク等の記録媒体であってもよい。また、通信インタフェース５
５を介して、ＰＣのハードディスク等に画像データを保存させてもよい。
（２）本発明の実施形態における原稿透過率演算処理では、ＡＤＦ読み取りの場合につい
て説明したが、フラットベット方式の読み取りに適用可能である。例えば、ユーザが連続
して原稿の読み取りを行わせる際に、奇数回目の読み取りを表面画像データと認識し、偶
数回目の読み取りを裏面画像データと認識するように設定していてもよい。また、この逆
であってもよい。さらに、ユーザが入力装置を操作するごとに、表面画像データと、裏面
画像データとを切替えて、読み取る方式であってもよい。
（３）本発明の実施形態における原稿透過率演算処理では、Ｓ１１２において、ＣＰＵ５
０は、裏面ＲＧＢ値の平均をとり、その平均値を基準値としていたが、裏面ＲＧＢ値に基
づくＲＧＢの色ごとのヒストグラムから、裏面画像データが存在しない領域を推定し基準
値を決めてもよい。ヒストグラムが多峰性分布の場合は最も極値のＲＧＢ値が大きい（色
が薄い）分布を選ぶとよい。また、ＣＰＵ５０は、裏面画像データのＲＧＢ値の平均値か
ら、ＲＧＢの色ごとの最大値と、最小値とを抽出して、最大値と最小値の和を２等分する
ことで中間の値を演算し、基準値としてもよい。
（４）本発明の実施形態における特定のＲＧＢ値は、あらかじめＲＯＭ５２に保存されて
いたが、ユーザに入力させる形式でもよい。具体的に、ＣＰＵ５０は、ユーザにユーザイ
ンタフェースを介して入力させたＲＧＢ値又は、ユーザに表面画像データから選択させた
部分のＲＧＢ値を、特定のＲＧＢ値として用いる。
（５）本発明の実施形態では、ＲＧＢ値が最大値：２５５となったものについては、比率
を保ったまま表面ＲＧＢ値が増加しているか判断せず、他の色のＲＧＢ値が増加している
と、比率を保ったまま表面ＲＧＢ値が増加していると判断していたが、他の場合であって
もよい。具体的には、ある分割領域の表面ＲＧＢ値がＲの値：１００、Ｇの値：１００、
Ｂの値：０で、裏面ＲＧＢ値がＲの値：２５５、Ｇの値：２５５、Ｂの値：１００である
場合である。このとき、ＣＰＵ５０は、Ｒの値が１５５、Ｇの値：１５５、増加している
ので、比率を保ったまま表面ＲＧＢ値が増加していると判断し、また、Ｂの値も１００増
加しているので、裏写りと判断する。尚、この場合も、表面画像データのＲＧＢそれぞれ
の値の比率を保ったまま、ＲＧＢ値を増加させたものと類似しているときの一例である。
（６）本発明の実施形態における原稿透過率演算処理では、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ
）の色ごとに透過率を求めていたが、緑（Ｇ）と青（Ｂ）、赤（Ｒ）と青（Ｂ）、赤（Ｒ
）と緑（Ｇ）を組み合わせた色ごとに透過率を取得してもよい。これにより、ＣＰＵ５０
は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のいずれかの色の濃い位置における
透過率を取得することで、画像形成部５９により形成された画像のシアン、マゼンタ、イ
エローの各色について、透過率を好適に求めることができる。例えば、表面ＲＧＢ値がＲ
の値：２５５、Ｇの値：０、Ｂの値：０での部分の透過率を取得することで、シアンの濃
い部分の透過率を取得することができる。
（７）本発明の実施形態では、裏写り除去処理において、ＲＧＢの色ごとの透過率に基づ
いて、ＲＧＢの色ごとに裏写りを除去する表面除去データを作成したが、ＲＧＢの色ごと
の透過率のうち一つの透過率を選択して、表面除去データを作成してもよい。例えば、Ｒ
の透過率が１５％、Ｇの透過率が１８％、Ｂの透過率が２３％である場合、透過率の一番
大きいＢの透過率に基づいて、ＲＧＢの色ごとに裏写りを除去する表面除去データを作成
する。これにより、ＲＧＢの色ごとのＲＧＢ値の比率を保ったまま、裏写りを除去するこ
とができる。
【符号の説明】
【００９１】
１  複合機
１１  ＡＤＦ
２４、２５  イメージセンサ
５０  ＣＰＵ
５１  ＲＡＭ
５８  画像読取部
５９  両面原稿読取部
【図１】
2012015659.tif 000003
【図２】
2012015659.tif 000004
【図３】
2012015659.tif 000005
【図４】
2012015659.tif 000006
【図７】
2012015659.tif 000007
【図９】
2012015659.tif 000008
【図１３】
2012015659.tif 000009
【図５】
2012015659.tif 000010
【図６】
2012015659.tif 000011
【図８】
2012015659.tif 000012
【図１０】
2012015659.tif 000013
【図１１】
2012015659.tif 000014
【図１２】
2012015659.tif 000015