(57)【要約】【課題】原稿の読み取り時に発生する他の画像ノイズの影響を受けずに、走査光の光路上のゴミによって生じ得る筋状の画像ノイズの高精度な検知を可能とする画像処理装置、方法、プログラムおよび記録媒体を提供すること。【解決手段】本発明の画像処理装置は、原稿の代わりに、画像処理装置が備える走査光を反射する部材をスキャンして検知用画像データを生成し、当該検知用画像データの副走査方向に連続する任意の数の画素を検知範囲として、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する。【選択図】図１
2012244210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿をスキャンして画像データを生成する画像処理装置であって、前記画像処理装置は、
画像データを生成するスキャナ手段と、
前記スキャナ手段が生成する画像データに画像ノイズが存在するか否か検知する検知手段と
を含み、
前記スキャナ手段は、前記原稿の代わりに、前記画像処理装置が備える走査光を反射する部材をスキャンして検知用画像データを生成し、
前記検知手段は、前記検知用画像データの副走査方向に連続する任意の数の画素を検知範囲として、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する、画像処理装置。
【請求項２】
前記検知手段は、
前記検知用画像データを構成する副走査方向に整列した複数の画素の画素値を平均化する平均化手段を含み、
前記検知手段は、前記平均化手段が一度に平均化する範囲の少なくとも２倍以上の範囲を検知範囲として画像ノイズの検知を行う、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検知手段は、前記検知用画像データを構成する画素のうち反射率の低い画素の反射率が増加するように補正した画像データに対して画像ノイズを検知する、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
原稿をスキャンして画像データを生成する画像処理装置が実行する方法であって、前記方法は、前記画像処理装置が、
前記原稿の代わりに、前記画像処理装置が備える走査光を反射する部材をスキャンして検知用画像データを生成するステップと、
前記検知用画像データの副走査方向に連続する任意の数の画素を検知範囲として、副走査方向に延在する画像ノイズを検知するステップと
を含む、方法。
【請求項５】
画像処理装置に対して、請求項４に記載のステップを実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載されたプログラムを記録したコンピュータ可読な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像ノイズの検出技術に関し、より詳細には、原稿の読み取り時に形成される画像ノイズを検出する画像処理装置、方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＭＦＰ（Multiple Function Peripheral）等の画像処理装置を使用して原稿をスキャニングし、コピー処理やＦＡＸ送信、ネットワークを介した画像データの配信等が行われている。このような画像処理装置は、読み取るべき原稿をＡＤＦ（Auto Document Feeder）で搬送し、搬送中の原稿に光を照射し、その反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサで受光して画像データを生成する。しかしながら、このような画像処理装置は、ＣＣＤイメージセンサが受光する走査光の光路上に埃や塵等のゴミが存在する場合、そのままの状態で原稿をスキャニングすると、生成された画像データに副走査方向に延在する筋状の画像ノイズを形成してしまう。
【０００３】
この点につき、スキャニング時に生じる筋状の画像ノイズを検出する様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１は、副走査方向に延在する筋状の画像ノイズを検知する画像読取装置を開示する。この画像読取装置は、副走査方向に連続する３列の主走査ラインの画素からノイズが検出されると、これらのラインに副走査方向に筋状の画像ノイズが発生していると判断して検出する。
【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、原稿をスキャニングして画像データを生成する場合、筋状の画像ノイズ以外にも、微少な画像ノイズが点在したドット状の画像ノイズなどの他の画像ノイズが画像データ上に形成されることがある。上述した従来の検出技術を採用する画像処理装置では、このような他の画像ノイズによる影響を考慮していないため、当該画像ノイズを筋状の画像ノイズと誤って判断してしまう虞がある。さらに、ドット状の画像ノイズが画像データ内に形成されることにより、図７に示すように、筋状の画像ノイズとドット状の画像ノイズとの濃淡差が小さくなり、筋状の画像ノイズの検出精度が低いという問題があった。
【０００５】
本発明は、上述した従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、原稿の読み取り時に発生する他の画像ノイズの影響を受けずに、走査光の光路上のゴミによって生じ得る筋状の画像ノイズの高精度な検知を可能とする画像処理装置、方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、原稿の代わりに、画像処理装置が備える走査光を反射する部材をスキャンして検知用画像データを生成し、当該検知用画像データの副走査方向に連続する任意の数の画素を検知範囲として、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する。これにより、原稿の読み取り時に発生する他の画像ノイズの影響を受けずに、光路上のゴミによって生じ得る筋状の画像ノイズを高精度に検知することができる。
【０００７】
本発明は、検知用画像データを生成し、当該検知用画像データの副走査方向に連続する任意の数の画素を検知範囲として、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する方法、プログラムおよび記録媒体提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の画像処理システムの実施形態を示す図。
【図２】本実施形態の画像処理装置に含まれるスキャナ補正部が有する機能手段の詳細を示す図。
【図３】本実施形態の画像処理装置のスキャナ補正部に含まれる検知部の回路図。
【図４】本実施形態の画像処理装置が、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する方法を示す概念図。
【図５】他の実施形態に係る画像処理装置のスキャナ補正部に含まれる検知部が行うγ補正による入力画像の反射率の変化を示す図。
【図６】本発明の他の実施形態に係る画像処理装置のスキャナ補正部に含まれる検知部の回路図。
【図７】筋状の画像ノイズとドット状の画像ノイズとの濃淡差を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明について実施形態をもって説明するが、本発明は、後述する実施形態に限定されるものではない。図１は、本発明の画像処理システムの実施形態を示す。画像処理システム１００は、ネットワーク１３０を介して接続された画像処理装置１１０と、情報処理装置１４０とを含んで構成される。
【００１０】
画像処理装置１１０は、印刷機能やスキャニング機能、コピー機能等を搭載したＭＦＰとして構成され、原稿をスキャンして画像データを生成し、画像データを用紙に印刷し、画像データをＦＡＸ送信し、および／またはネットワーク１３０を介して情報処理装置１４０に配信する。また、画像処理装置１１０は、ネットワークプリンタとして機能し、情報処理装置１４０から受信する印刷データを用紙に印刷する。
【００１１】
画像処理装置１１０は、プロセッサ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどを含んで実装されており、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）などのＯＳの制御下で、アセンブラ、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などのプログラミング言語で記述されたプログラムを実行し、後述する本実施形態の各機能手段を当該印刷装置上に実現する。また、画像処理装置１１０は、必要に応じて、Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）といったブラウザプログラムを実装し、ＨＴＭＬ、ＸＨＴＭＬ、ＸＭＬなどのマークアップ言語で記述された構造化文書を使用してデータ共有を行うことができる。さらに、画像処理装置１１０は、ＮＥＴＢＩＯＳ、ＮＥＴＢＩＯＳ ｏｖｅｒ ＴＣＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＷＳＤ、ＵＤＰなどのプロトコルで、例えばＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）などを使用して情報処理装置１４０との間のデータ通信が可能である。
【００１２】
情報処理装置１４０は、オフィスなどに配置されるＰＣ等の情報処理装置であり、画像処理装置１１０に対して印刷データ等を送信して印刷させ、および／または、画像処理装置１１０からスキャニングで生成された画像データを取得する。情報処理装置１４０は、シングルコアやマルチコアなどのＣＰＵを搭載し、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク装置、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含み、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ｍａｃ  ＯＳ（登録商標）等の情報処理装置１４０に実装可能なＯＳの下で、画像処理装置１１０との間でデータの送受信を行う。
【００１３】
ネットワーク１３０は、１０００Ｂａｓｅ−Ｔや１０００Ｂａｓｅ−ＴＸなどのイーサネット（登録商標）、光ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１１などの規格の無線ネットワークを含んで構成することができるネットワークである。また、ネットワーク１３０は、ＬＡＮの他、ＶＰＮ（Virtual Private Network）などによるセキュア環境下で構築されたインターネットなどの広域ネットワークを含んで構成されていてもよい。
【００１４】
図１に示す実施形態では、画像処理装置１１０は、スキャナ１１１と、スキャナ補正部１１２と、圧縮処理部１１３とを含んで構成される。
【００１５】
スキャナ１１１は、光源装置や反射ミラー、ＣＣＤイメージセンサ等を含んで構成されており、ＡＤＦによって搬送された原稿１２２をスキャニングしてアナログ形式の画像データを作成し、これにＡ／Ｄ変換を施して、デジタル形式の画像データ（以下、「原稿画像データ」とする。）を生成する。また、スキャナ１１１は、原稿１２２をスキャニングせずに、原稿１２２が搬送される位置の上部に設置され、かつ搬送中の原稿１２２に照射すべき走査光を反射可能な部材である白色のガイドをスキャンして、アナログ形式の画像データを作成し、これにＡ／Ｄ変換を施して、画像ノイズ検知用の画像データ（以下、「検知用画像データ」とする。）を生成する。スキャナ１１１は、これらの原稿画像データおよび検知用画像データをスキャナ補正部１１２に渡す。
【００１６】
本実施形態では、スキャナ１１１は、原稿１２２をスキャンして原稿画像データを生成する前に、予備的なスキャニングを行って検知用画像データを生成する。他の実施形態では、原稿１２２をスキャンして原稿画像データを生成した後に、予備的なスキャニングを行って検知用画像データを生成してもよい。
【００１７】
スキャナ補正部１１２は、スキャナ１１１が生成した画像データから画像ノイズを検知して、種々の画像処理を施す機能手段である。スキャナ補正部１１２は、検知用画像データを使用して画像ノイズを検知し、その検知結果を利用して、原稿画像データに対して画像ノイズの除去処理等の画像処理を施す。なお、スキャナ補正部１１２の詳細については、図２を参照して詳細に説明する。
【００１８】
本実施形態では、白色ガイドをスキャンして生成した検知用画像データを使用して画像ノイズを検知するが、他の実施形態では、他の色のガイドをスキャンして生成した検知用画像データを使用して画像ノイズを検知してもよい。さらに、他の実施形態では、白紙または１の色から成る用紙をスキャンして生成した検知用画像データを使用して画像ノイズを検知してもよい。
【００１９】
圧縮処理部１１３は、スキャナ補正部１１２が画像処理を施した原稿画像データを圧縮し、汎用バス１１４を介してコントローラ１１５に送信する。
【００２０】
また、画像処理装置１１０は、コントローラ１１５と、画像データバッファ１１６と、ＮＩＣ１１７とを含んで構成される。
【００２１】
コントローラ１１５は、画像処理装置１１０の全体制御を行う機能手段である。コントローラ１１５は、ユーザが発行する各種要求、例えば、原稿の複写要求、印刷データの印刷要求、画像データの配信要求に応じて、各要求に対応する処理を実行する。
【００２２】
原稿を複写する場合、コントローラ１１５は、圧縮処理部１１３から受信した原稿画像データを画像データバッファ１１６にバッファリングした後、画像データバッファ１１６からＦＩＦＯ形式で原稿画像データを取得し、汎用バス１１４を介して伸張処理部１１８に渡す。
【００２３】
原稿画像データを配信する場合、コントローラ１１５は、圧縮処理部１１３から受信した原稿画像データを画像データバッファ１１６にバッファリングした後、画像データバッファ１１６からＦＩＦＯ形式で原稿画像データを取得して伸張する。コントローラ１１５は、伸張した原稿画像データを、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ、ＧＩＦ等の種々の画像データ形式にフォーマット変換すると共に解像度を変換し、ＮＩＣ１１７に渡す。ＮＩＣ１１７は、当該原稿画像データを、ネットワーク１３０を介して配信先である情報処理装置１４０やＦＡＸ送信先に送信する。
【００２４】
印刷データを印刷出力する場合、コントローラ１１５は、ＮＩＣ１１７を介して情報処理装置１４０から受信したＰＤＬ（Page Description Language）で記述された印刷データを解析し、ビットマップ形式の画像データを生成する。そして、コントローラ１１５は、当該画像データを圧縮し、汎用バス１１４を介して伸張処理部１１８に渡す。
【００２５】
さらに、画像処理装置１１０は、伸張処理部１１８と、プリンタ補正部１１９と、プロッタ１２０とを含んで構成される。
【００２６】
伸張処理部１１８は、コントローラ１１５から渡された圧縮済みの画像データを伸張し、プリンタ補正部１１９に渡す。プリンタ補正部１１９は、プロッタ１２０の有する種々の特性に応じて、伸張された画像データに対して種々の画像処理を施して、画像データに含まれる文字等の構成要素の判読性を向上させる。具体的には、プリンタ補正部１１９は、プロッタ１２０の周波数特性に応じて画像データにγ補正を施すと共に、画像データの濃度変化をエッジ量として検出する。そして、プリンタ補正部１１９は、プロッタ１２０の階調特性や当該エッジ量に応じて、ディザ処理や誤差拡散処理等の量子化を行い、階調補正を行う。プロッタ１２０は、プリンタ補正部１１９が画像処理した画像データを用紙等の印刷媒体に印刷して出力用紙１２４を排出する。
【００２７】
図１に示す実施形態では、画像データを圧縮または伸張する機能手段として圧縮処理部１１３および伸張処理部１１８を備えているが、汎用バス１１４の帯域が充分に広く、画像データバッファ１１６の容量に余裕がある場合には、これらの機能手段を省略することもできる。
【００２８】
図２は、本実施形態の画像処理装置に含まれるスキャナ補正部が有する機能手段の詳細を示す図である。以下、図２を参照して、スキャナ補正部１１２の機能構成について説明する。
【００２９】
スキャナ補正部１１２は、検知部２００と、像域分離部２０２と、変換部２０４と、フィルタ処理部２０６と、色補正部２０８と、文字補正部２１０とを含む。
【００３０】
検知部２００は、スキャナ１１１が生成した検知用画像データに画像ノイズが含まれているか検知し、原稿画像データから画像ノイズを除去する機能手段である。なお、検知部２００の詳細については、図３を参照して詳細に説明する。
【００３１】
像域分離部２０２は、検知部２００が出力した原稿画像データを、黒色の文字のエッジに相当する領域（以下、「黒文字エッジ領域」とする。）、黒色以外の文字のエッジに相当する領域（以下、「色エッジ文字領域」とする。）、および／またはその他の領域に分離する。具体的には、像域分離部２０２は、画像データを構成する各画素について、パターンマッチング等を用いて該当する領域を判断し、各領域を固有に識別する像域識別信号を各画素に付与する。後述する機能手段は、当該像域識別信号を使用して、画像データの領域の種別を判定することができる。
【００３２】
変換部２０４は、像域分離部２０２が領域判定した原稿画像データにγ補正を施して反射率データから濃度データに変換する。
【００３３】
フィルタ処理部２０６は、変換部２０４が変換した原稿画像データに対して、画像データの領域の種類に応じたフィルタリングを施す。具体的には、フィルタ処理部２０６は、像域識別信号を使用して領域の種類を判断する。そして、原稿画像データのうちの黒文字エッジ領域および色エッジ文字領域には鮮鋭化処理を施し、文字の判読性を向上させる。一方、その他の領域、すなわち、写真などを含む領域については、当該領域内の濃度変化をエッジ量とし、当該エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を施して、写真に含まれる文字の判読性を向上させる。
【００３４】
色補正部２０８は、ＲＧＢ色形式の原稿画像データをＣＭＹＢｋ色形式の原稿画像データに変換する。具体的には、画像処理装置１１０が出力すべき出力画像がカラー画像の場合、フィルタ処理部２０６は、原稿画像データの黒文字エッジ領域をＢｋ単色に変換する。黒文字エッジ領域以外の領域、すなわち、色エッジ文字領域またはその他の領域については、フィルタ処理部２０６は、ＲＧＢ色形式の原稿画像データを一次濃度マスキング法等でＣＭＹ色形式に変換し、ＣＭＹ色形式の原稿画像データを下色除去（ＵＣＲ：Under Color Replacement）してＢｋデータを生成し、これらのデータを統合してＣＭＹＢｋ色形式の原稿画像データを生成する。
【００３５】
出力画像がモノクロ画像の場合、フィルタ処理部２０６は、下記の数式１を用いて原稿画像データをＢｋ単色の輝度データに変換する。
【００３６】
【数１】
2012244210.tif 000003
ここで、Ｒ，Ｇ，Ｂは、それぞれ原稿画像データを構成する１の画素の赤色、緑色、青色の輝度値を示す。Ｙは、輝度データに変換された当該１の画素の輝度値を示す。
【００３７】
文字補正部２１０は、色補正部２０８が補正した原稿画像データについて、像域識別信号を使用して当該原稿画像データに含まれる領域の種類を判断し、黒文字エッジ領域および色エッジ文字領域にγ補正を施して、文字部分のコントラストを強調する。
【００３８】
図３は、本実施形態の画像処理装置のスキャナ補正部に含まれる検知部の回路図を示す。以下、図３を参照して、検知部２００について説明する。
【００３９】
検知部２００は、γ補正部３０１，３０２，３０３と、平均化部３０４，３０５，３０６と、加算器３０７と、セレクタ３０８とを含む。
【００４０】
γ補正部３０１，３０２，３０３は、スキャナ１１１が生成したＲＧＢ色形式の検知用画像データを入力データとして、所定のルックアップテーブルにより各色成分にγ補正を施す機能手段である。γ補正部３０１，３０２，３０３は、それぞれＲ色形式の検知用画像データ、Ｇ色形式の検知用画像データ、Ｂ色形式の検知用画像データにγ補正を施す。本実施形態では、入力データをそのまま出力するルックアップテーブルが使用され、入力データである検知用画像データに変更を加えることなく、平均化部３０４，３０５，３０６に出力する。他の実施形態では、γ補正部３０１，３０２，３０３を省略してもよい。
【００４１】
平均化部３０４，３０５，３０６は、γ補正部３０１，３０２，３０３が出力した検知用画像データについて、当該検知用画像データを構成する画素のうち同一の副走査ラインを構成する幾つかの画素の輝度値を平均化する機能手段である。平均化部３０４，３０５，３０６は、それぞれＲ色形式の検知用画像データ、Ｇ色形式の検知用画像データ、Ｂ色形式の検知用画像データについて、副走査方向に整列する８の画素の輝度値を平均化する。他の実施形態では、読み取るべき画像データの大きさに応じて、例えば、画像サイズが大きい場合には、副走査方向に整列する１６の画素の輝度値を平均化してもよい。
【００４２】
このように、平均化部３０４，３０５，３０６が、種々の画像ノイズを含む検知用画像データの副走査方向に整列する画素を平均化することにより、ドット状の画像ノイズを除去し、副走査方向に延在する筋状の画像ノイズを正確に検知できるようにする。
【００４３】
加算器３０７は、平均化部３０４，３０５，３０６が出力する平均化された各色成分の検知用画像データを加算して輝度データを生成する。セレクタ３０８は、平均化部３０６または加算器３０７から取得した画像データを選択的に解像度変換部３１１に出力する。具体的には、画像処理装置１１０がカラー画像を出力する場合、セレクタ３０８は、平均化部３０６の出力データを解像度変換部３１１に出力する。一方、モノクロ画像を出力する場合には、セレクタ３０８は、加算器３０７が生成した輝度データを解像度変換部３１１に出力する。
【００４４】
また、検知部２００は、解像度変換部３０９，３１０，３１１と、主走査方向検知部３１２，３１３，３１４と、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７と、補正部３１８と、判定部３１９とを含む。
【００４５】
解像度変換部３０９，３１０，３１１は、検知用画像データの主走査方向の解像度を変換する。具体的には、解像度変換部３０９，３１０，３１１は、それぞれ平均化部３０４，３０５またはセレクタ３０８から受信した画像データの主走査方向の解像度を、当該解像度よりも低い解像度に変換する。本実施形態では、解像度変換部３０９，３１０，３１１による変換後の主走査方向の解像度は、コントローラ１１５が行う解像度変換の解像度と同一である。これにより、画像ノイズを希釈化することができる。なお、副走査方向の解像度は変更しない。
【００４６】
主走査方向検知部３１２，３１３，３１４は、検知用画像データの主走査ライン上で主走査方向に延在する画像ノイズが存在するか否か検知する機能手段である。主走査方向検知部３１２，３１３，３１４は、それぞれ解像度変換部３０９，３１０，３１１から受信した画像データの各主走査ラインについて、画像データの端部に位置する画素から順に対象画素とその周辺画素との濃度差を用いて、画像ノイズの検知を行う。
【００４７】
具体的には、主走査方向検知部３１２，３１３，３１４は、（１）対象画素の濃度が閾値（ｔｈｄ１）以上であり、かつ、対象画素の濃度が同一の主走査ラインにおける直前の画素の濃度よりも閾値（ｔｈｄｄ）以上高い場合、または（２）同一の主走査ラインにおける直前の画素が画像ノイズであると判定されており、かつ、対象画素の濃度が閾値（ｔｈｄ２）以上である場合に、対象画素が画像ノイズであると判断する。
【００４８】
ここで、閾値（ｔｈｄ１）および閾値（ｔｈｄ２）は、走査光の光路上に存在するゴミによって生じる筋状の画像ノイズの濃度を示す値である。閾値（ｔｈｄ１）および閾値（ｔｈｄ２）の値は、当該閾値を使用する主走査方向検知部３１２，３１３，３１４によってそれぞれ異なり、主走査方向検知部３１２，３１３，３１４は、それぞれ筋状の画像ノイズのＲ色成分、Ｇ色成分、Ｂ色成分の画素値を閾値として使用する。なお、閾値（ｔｈｄ１）は、閾値（ｔｈｄ２）よりも大きい値である。また、閾値（ｔｈｄｄ）は、対象画素と、同一の主走査ラインにおける直前の画素との濃度の差分を示す値であり、８ｂｉｔで表現可能な２５６階調の実施形態では、１０程度の値、例えば、６〜１２の値を取り得る。
【００４９】
副走査方向検知部３１５，３１６，３１７は、検知用画像データの副走査ライン上で副走査方向に延在する画像ノイズが存在するか否か検知する機能手段である。副走査方向検知部３１５，３１６，３１７は、それぞれ主走査方向検知部３１２，３１３，３１４から受信した画像データの各副走査ラインについて、当該画像データを構成する各画素の反射率を利用して画像ノイズの検知を行う。
【００５０】
具体的には、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７は、副走査ラインを構成する連続する任意の数の画素の反射率の平均値が所定の閾値以上であるか否か判断することにより、副走査方向に延在する画像ノイズの有無を判断する。本実施形態では、平均化部３０４が一度に平均化する画素数の２倍以上の画素数を、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７が一度に検知する範囲とする。
【００５１】
副走査方向検知部３１５，３１６，３１７は、検知用画像データ内の総ての副走査ラインに対する検知が終了すると、副走査方向に延在する画像ノイズが存在する旨の通知を判定部３１９に送信すると共に、当該画像ノイズが存在する画素の位置座標を送信する。
【００５２】
補正部３１８は、検知用画像データを用いた画像ノイズの検知結果に基づいて、原稿画像データを補正する機能手段である。具体的には、補正部３１８は、原稿画像データを構成する画素のうち、主走査方向検知部３１２，３１３，３１４および副走査方向検知部３１５，３１６，３１７によって画像ノイズが存在すると判定された対象画素の画素値を補正する。本実施形態では、補正部３１８は、画像ノイズが存在する対象画素の画素値を、その周辺画素の画素値の平均値で置換することにより補正することができる。
【００５３】
判定部３１９は、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７の検知結果から、原稿画像データに副走査方向に延在する画像ノイズが形成される可能性を判定する。判定部３１９は、その判定結果および画像ノイズが存在する画素の位置座標をスキャナ１１１に送信して、原稿の読み取り位置を変更させることができる。また、画像処理装置１１０のオペレーションパネルの制御部に判定結果を送信し、画像データ内に画像ノイズが形成される可能性がある旨の警告をオペレーションパネル上に表示させてもよい。さらに、画像処理装置１１０の他の機能手段が画像データを処理する場合、判定部３１９の判定結果および画像ノイズが存在する画素の位置座標を利用して、当該画像データ中の画像ノイズが存在する画素を画像処理の対象領域から除外することもできる。
【００５４】
本実施形態では、出力画像がカラー画像である場合、主走査方向検知部３１２，３１３，３１４が、上述した画像ノイズの検知を行う。そして、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７が、上述した画像ノイズの検知を行う。次いで、補正部３１８は、ＲＧＢ形式の原稿画像データのうち、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７が、画像ノイズが存在すると判断した色形式の検知用画像データの画素に対応する原稿画像データの画素に対して補正を行う。例えば、副走査方向検知部３１５が、Ｒ色形式の検知用画像データの特定の画素に画像ノイズが存在すると判断した場合には、補正部３１８は、当該画素に対応するＲ色形式の原稿画像データの画素に対して補正を行う。また、副走査方向検知部３１６，３１７が、Ｇ色形式およびＢ色形式の検知用画像データの特定の画素に画像ノイズが存在すると判断した場合には、補正部３１８は、当該画素に対応するＧ色形式およびＢ色形式の原稿画像データの画素に対して補正を行う。そして、判定部３１９は、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７のいずれかの検知結果が、画像ノイズが存在することを示す場合には、原稿画像データに副走査方向の画像ノイズが形成されると判定する。
【００５５】
一方、出力画像がモノクロ画像である場合、主走査方向検知部３１４が、加算器３０７の生成した輝度データを用いて画像ノイズの検知を行う。そして、副走査方向検知部３１７が、加算器３０７の生成した輝度データを用いて画像ノイズの検知を行う。なお、副走査方向検知部３１５，３１６は、画像ノイズの検知を行わない。副走査方向検知部３１７が、検知用画像データの特定の画素に画像ノイズが存在することを検知すると、補正部３１８は、当該画素に対応するＲＧＢ形式の原稿画像データの画素に対して補正を行う。次いで、判定部３１９は、副走査方向検知部３１７の検知結果が、画像ノイズが存在することを示す場合、すなわち、Ｇ色形式の画像データに画像ノイズが存在する場合には、原稿画像データに副走査方向の画像ノイズが形成されると判定する。
【００５６】
図４は、本実施形態の画像処理装置が、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する方法を示す概念図である。以下、図４を参照して、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する方法について説明する。
【００５７】
図４は、画像処理装置１１０のスキャナ補正部１１２が副走査方向に平均化する範囲である平均化範囲４０２は、画像データ４００内の副走査方向に連続する８の画素４０〜４７であり、画像ノイズの検知範囲４０４は、画像データ４００内の副走査方向に連続する１６の画素４０〜５５であることを示す。
【００５８】
画像データ４００中の画素４０,４３は濃度の高い画像ノイズを示し、画素４１,４２,４４〜４７は濃度の低い画像ノイズを示し、画素４８〜５５は画像ノイズの無い画素を示す。濃度の高い画像ノイズの画素の反射率が１０％とし、濃度の低い画像ノイズの画素の反射率が６０％とし、画像ノイズの無い画素の反射率が８０％とし、副走査方向に延在する画像ノイズを検知する閾値の値を５０％とした場合、検知範囲４０４における反射率の平均値は６３．７５％となる。この値は、上記閾値が示す反射率よりも高いため、画像処理装置１１０は、検知範囲４０４に副走査方向に延在する画像ノイズが存在しないと判断する。
【００５９】
一方、図４に示す実施形態において、検知範囲を平均化範囲４０２（画素４０〜４７）と同じ範囲とした場合、反射率の平均値は、上記閾値よりも低い４７．５％となる。このため、実際には、当該検知範囲に濃度の低い６の画像ノイズと濃度の高い２の画像ノイズ、すなわち、ゴミが２カ所存在するのみで、副走査方向に延在する画像ノイズが存在しないにも関わらず、画像処理装置１１０は、筋状の画像ノイズが存在すると誤って判断してしまうことになる。したがって、本実施形態の画像処理装置のように、検知範囲を平均化範囲の２倍以上とすることにより、副走査方向に延在する筋状の画像ノイズの検知精度を向上させることができる。
【００６０】
図５は、他の実施形態に係る画像処理装置のスキャナ補正部１１２の検知部２００に含まれるγ補正部３０１，３０２，３０３が行う画像処理による入力画像の反射率が変化の様子を示す図である。本実施形態では、図５に示すように、γ補正部３０１,３０２,３０３は、スキャニングで生じ得る濃度の高いドット状の画像ノイズを考慮し、入力画像を構成する画素のうち所定の反射率よりも低い画素の反射率を補正する。
【００６１】
具体的には、副走査方向検知部３１５,３１６,３１７が画像ノイズの検知で使用する閾値から、濃度の高い画像ノイズを考慮した値αを減算した値を所定の反射率とし、これよりも低い反射率を有する画素の反射率を当該所定の反射率に補正する。例えば、図４に示す画像データ４００を入力画像として補正する場合、閾値を５０％とし、αを１０％とすると、γ補正部３０１,３０２,３０３は、濃度の高い画像ノイズに該当する画素の反射率１０％を４０％に補正する。そして、副走査方向検知部３１５,３１６,３１７が補正後の検知用画像データを使用して画像ノイズの検知を行う場合、平均化範囲４０２（画素４０〜４７）を検知範囲とすると、当該検知範囲の反射率の平均値は５５％となる。この値は、上記閾値が示す反射率よりも高いため、副走査方向検知部３１５,３１６,３１７は、当該検知範囲に副走査方向に延在する画像ノイズが存在しないと判断する。
【００６２】
一方、上述した反射率の補正を施さない場合、図４に示す実施形態において、平均化範囲４０２（画素４０〜４７）を検知範囲とすると、図４を参照して説明したように、反射率の平均値は、上記閾値よりも低い４７．５％となる。このため、副走査方向検知部３１５,３１６,３１７は、副走査方向に延在する画像ノイズが当該検知範囲に存在すると誤って判断してしまう。したがって、本実施形態のように、画像ノイズの検知を行う前に入力画像である検知用画像データに対して、上述した反射率の補正を施すことにより、画像ノイズの検知範囲が平均化範囲と同一の大きさである場合でも、濃度の高いドット状の画像ノイズの影響を受けることなく、副走査方向に延在する画像ノイズの検知精度を向上させることができる。
【００６３】
他の実施形態では、画像処理装置１１０が、検知用画像データに対して反射率の補正を施した後に、図４に示す平均化範囲４０２の２倍以上の範囲を検知範囲として、画像ノイズの検知を行うようにしてもよい。
【００６４】
図６は、本発明の他の実施形態に係る画像処理装置のスキャナ補正部に含まれる検知部の回路図である。以下、図６を参照して、出力画像がモノクロ画像である場合に画像ノイズを検知する実施形態である検知部６００について、図３に示す検知部２００との相違点を中心に説明する。
【００６５】
検知部６００は、γ補正部６０１，６０２，６０３と、加算器６０４と、γ補正部６０５と、平均化部６０６と、解像度変換部６０７と、主走査方向検知部６０８と、副走査方向検知部６０９と、補正部６１０と、判定部６１１とを含む。
【００６６】
γ補正部６０１，６０２，６０３は、ＲＧＢ色形式の検知用画像データを入力データとして、所定のルックアップテーブルを用いてγ補正を施す。加算器６０４は、γ補正部６０１，６０２，６０３が補正した各色形式の画像データを加算して輝度データを生成する。本実施形態のγ補正部６０１，６０２，６０３および加算器６０４は、上述した数式１に示す方法で輝度データを生成する。
【００６７】
γ補正部６０５は、輝度データ形式の画像データに対して、図５を参照して説明したγ補正部３０１，３０２，３０３によるγ補正と同様のγ補正を施す。
【００６８】
平均化部６０６は、γ補正部６０５が補正した輝度データ形式の検知用画像データについて、当該検知用画像データを構成する画素のうち同一の副走査ラインを構成する幾つかの画素の輝度値を平均化する。本実施形態では、平均化部６０６は、平均化部３０４，３０５，３０６と同様に、副走査方向に整列する８の画素を平均化する。他の実施形態では、読み取るべき画像データの大きさに応じて、例えば、画像サイズが大きい場合には、副走査方向に整列する１６の画素の輝度値を平均化してもよい。
【００６９】
解像度変換部６０７は、平均化部６０６が平均化した輝度データ形式の検知用画像データの主走査方向の解像度を変換する。具体的には、解像度変換部６０７は、解像度変換部３０９，３１０，３１１と同様に、平均化部６０６から受信した検知用画像データの解像度を、これよりも低い解像度に変換する。これにより、画像ノイズを希釈化することができる。
【００７０】
主走査方向検知部６０８は、解像度変換部６０７が解像度を変換した輝度データ形式の検知用画像データについて、その主走査ライン上に主走査方向に延在する画像ノイズが存在するか否か検知する機能手段である。主走査方向検知部６０８は、当該検知用画像データの各主走査ラインについて、検知用画像データの端部に位置する画素から順に、対象画素とその周辺画素との濃度差を利用して画像ノイズの検知を行う。
【００７１】
副走査方向検知部６０９は、主走査方向検知部６０８が画像ノイズの検知を行った検知用画像データについて、その副走査ラインに副走査方向に延在する画像ノイズが存在するか否か検知する機能手段である。副走査方向検知部６０９は、当該検知用画像データの各副走査ラインについて、副走査方向検知部３１５，３１６，３１７と同様に、当該検知用画像データを構成する各画素の反射率を利用して画像ノイズの検知を行う。
【００７２】
補正部６１０は、補正部３１８と同様に、主走査方向検知部６０８および副走査方向検知部６０９の検知結果に基づいて、ＲＧＢ色形式の原稿画像データを補正する。具体的には、補正部６１０は、主走査方向検知部６０８および副走査方向検知部６０９が、画像ノイズが存在すると判断したとき、原稿画像データの総ての色成分について、画像ノイズに該当する画素を、その周辺画素の画素値の平均値で置換して補正することができる。
【００７３】
これまで本実施形態につき説明してきたが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の構成要素を変更若しくは削除し、または本実施形態の構成要素を他の構成要素を追加するなど、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７４】
１００…画像処理システム、１１０…画像処理装置、１１１…スキャナ、１１２…スキャナ補正部、１１３…圧縮処理部、１１４…汎用バス、１１５…コントローラ、１１６…画像データバッファ、１１７…ＮＩＣ、１１８…伸張処理部、１１９…プリンタ補正部、１２０…プロッタ、１２２…原稿、１２４…出力用紙、１３０…ネットワーク、１４０…情報処理装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７５】
【特許文献１】特開２００８−９９１２９号公報
【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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