(57)【要約】      （修正有）【課題】エッジ効果を抑制することで、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できる、または、低周波成分に影響されない適切なバンディング評価値または適切な粒状性評価値を算出できる画像処理装置および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】元画像ｂ１と、その元画像を図中左端を境に反転した画像とを連結して画像ｂ２を生成する。次に、画像ｂ２と、画像ｂ２を図中下端を境に反転した画像とを連結して、ミラー画像ｂ３を生成する。ミラー画像は、画像ａ２と比べ繋ぎ目Ｋにおいて、濃度が連続的に変化している。よって、ミラー画像を２次元離散フーリエ変換することで、エッジ効果を抑制できる。従って、２次元離散フーリエ変換したスペクトルから低周波成分を適切に除去でき、元画像から濃度ムラを適切に除去できる。【選択図】図２
2013008164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する取得手段と、
前記画像データに対応する画像と、前記画像を前記画像に対称に反転した反転画像とを連結したミラー画像を生成するミラーリング手段と、
前記ミラー画像を、複数の空間周波数に対応する複数の強度を示すスペクトルに変換する変換手段と、
前記スペクトルに含まれる複数の空間周波数から、低周波成分を除去する除去手段であって、前記低周波成分は、所定の空間周波数以下の空間周波数であり、前記所定の空間周波数は、前記画像の幅を１周期以下とする空間周波数である、前記除去手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記低周波成分が除去された前記スペクトルを逆変換することによって、前記画像から前記低周波成分が除去された補正画像データを生成する生成手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記除去手段は、
前記低周波成分のスペクトル強度を、０％より大きく１００％以下の範囲に補正する第１補正手段を備え、
前記第１補正手段によって補正された前記低周波成分を除去することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記除去手段は、
前記画像データの種類を特定する特定手段を備え、
前記第１補正手段は、前記特定手段によって特定された前記画像データの種類に応じた補正強度を用いて、前記低周波成分のスペクトル強度を補正することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１補正手段は、前記画像データの種類がイメージである場合、前記画像データの種類がテキストである場合よりも、前記補正強度を小さくして補正することを特徴とする請求項３又は４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記除去手段は、
前記低周波成分の空間周波数のうち、空間周波数が低いものよりも、高いものの補正強度を小さくして、前記低周波成分のスペクトル強度を、小さくする方向に補正する第２補正手段を備え、
前記第２補正手段によって補正された前記低周波成分を除去することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記除去手段は、
前記画像データの種類を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記画像データの種類に応じて、前記低周波成分の周波数帯を変更する変更手段とを備え、
前記変更手段によって変更した周波数帯に含まれる前記低周波成分を除去することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記取得手段によって取得した画像データを構成する画素値の平均値を算出する算出手段を備え、
前記低周波成分は、直流成分を含み、
前記生成手段は、前記算出手段によって算出した平均値を、前記低周波成分が除去された前記スペクトルを逆変換して得られる逆変換画像データに加算して、前記補正画像データを生成することを特徴とする請求項２から７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記低周波成分には、直流成分が含まれないことを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像データを取得する取得ステップと、
前記画像データに対応する画像と、前記画像を前記画像に対称に反転した反転画像とを連結したミラー画像を生成するミラーリングステップと、
前記ミラー画像を、複数の空間周波数に対応する複数の強度を示すスペクトルに変換する変換ステップと、
前記スペクトルに含まれる複数の空間周波数から、低周波成分を除去する除去ステップであって、前記低周波成分は、所定の空間周波数以下の空間周波数であり、前記所定の空間周波数は、前記画像の幅を１周期以下とする空間周波数である、前記除去ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像の濃度ムラを除去する画像処理方式に関し、処理対象となる画像に直交変換（例えば、離散フーリエ変換、離散コサイン変換、離散サイン変換、ＫＬ変換など）を施して直交変換画像を生成し、その直交変換画像から低周波成分を除去することで、画像の濃度ムラを除去することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−１８９１３４
【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、上述した特許文献１では、エッジ効果に対して何ら対処されていないので、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できないという問題点があった。
【０００５】
ここで、エッジ効果について説明する。直交変換は、有限長の情報を、無限長の情報として処理する。すなわち、処理対象となる有限長の画像は、その有限長の画像を縦にも横にも無限に繋げた無限長の画像として処理される。そのため、繋げられる端部同士に濃度差があると、その繋ぎ目で極端な濃度変化が生じ、その影響で、変換後のスペクトルには、変換前の画像に本来含まれない周波数成分が出現する。この現象が、エッジ効果である。
【０００６】
エッジ効果が発生すると、変換前の画像に本来含まれていた低周波成分は、変換後のスペクトルでは拡散して出現してしまい、もはや変換後のスペクトルからは、変換前の画像に本来含まれていた低周波成分を適切に抽出できない。そのため、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できないという問題点があった。
【０００７】
また、従来から、画像を直交変換することによりバンディングに関する評価値や粒状性に関する評価値を算出することが行われている。しかしながら、上述した通り、直交変換画像において、エッジ効果により、変換前の画像に本来含まれない周波数成分が出現すると、その影響でバンディングに関する評価値や粒状性に関する評価値を適切に算出できないという問題点があった。
【０００８】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、エッジ効果を抑制することで、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できる、または、低周波成分に影響されない適切なバンディング評価値または適切な粒状性評価値を算出できる画像処理装置および画像処理プログラム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および発明の効果】
【０００９】
この目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像データを取得する取得手段と、前記画像データに対応する画像と、前記画像を前記画像に対称に反転した反転画像とを連結したミラー画像を生成するミラーリング手段と、前記ミラー画像を、複数の空間周波数に対応する複数の強度を示すスペクトルに変換する変換手段と、前記スペクトルに含まれる複数の空間周波数から、低周波成分を除去する除去手段であって、前記低周波成分は、所定の空間周波数以下の空間周波数であり、前記所定の空間周波数は、前記画像の幅を１周期以下とする空間周波数である、前記除去手段とを備えている。
【００１０】
上記の画像処理装置において、取得手段によって取得した画像データに対応する画像と、前記画像を前記画像に対称に反転した反転画像とを用いてミラーデータが生成されるため、取得した画像データの端部の濃度差が喪失される。よって、ミラーデータをスペクトルに変換することでエッジ効果を抑制できる。また、エッジ効果が抑制されるので、変換されたスペクトルに、変換前の画像に本来含まれる低周波数成分を適切に出現させることができる。従って、画像の低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できるという効果がある。または、画像の低周波成分が適切に除去されたスペクトルを用いて、前記画像に含まれるバンディングを示すバンディング評価値を算出することで、低周波成分に影響されない適切なバンディング評価値を算出できるという効果がある。また、画像の低周波成分が適切に除去されたスペクトルを用いて、前記画像に含まれる粒状性を示す粒状性評価値を算出することで、低周波成分に影響されない適切な粒状性評価値を算出できるという効果がある。
【００１１】
上記の画像処理装置において、低周波成分が除去されたスペクトルを逆変換し、画像から低周波成分が除去された補正画像データが生成されてもよい。よって、取得した画像データから低周波成分で構成される濃度ムラが適切に除去された補正画像データを生成できるという効果がある。
【００１２】
上記の画像処理装置において、低周波成分のスペクトル強度が０％より大きく１００％以下の範囲に補正され、除去されてもよい。よって、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去しつつ、取得した画像データの特性を維持できるという効果がある。
【００１３】
上記の画像処理装置において、低周波成分のスペクトル強度を補正する場合には、画像データの種類に応じた補正強度で補正されてもよい。よって、画像データの種類に応じて、取得した画像データの特性を維持できるという効果がある。
【００１４】
上記の画像処理装置において、画像データの種類がイメージである場合、テキストよりも、補正強度を小さくして補正されてもよい。イメージは、テキストよりも、低周波成分のスペクトルが、取得した画像データの特性を示している可能性が高い。よって、かかる補正強度で補正することで、イメージは、テキストよりも取得した画像データの特性を維持できるという効果がある。尚、イメージには、グラフッィク（図形、線図）、写真等を含む。
【００１５】
上記の画像処理装置において、低周波成分は、スペクトル強度を小さくする補正がされて除去されるが、この場合、空間周波数が低いものよりも、高いものの方が補正強度を小さくして補正されてもよい。低周波成分のうち、空間周波数が低いものは、高いものよりも濃度ムラを示している可能性が高い。よって、かかる補正をすることで、取得した画像データの特性維持と、濃度ムラ除去とのバランスを正確にとることができるという効果がある。
【００１６】
上記の画像処理装置において、低周波成分の周波数帯は、画像データの種類に応じて変更され、その変更された周波数帯に含まれる低周波成分が除去されてもよい。よって、画像データの種類に応じて、取得した画像データの特性を維持できるという効果がある。
【００１７】
上記の画像処理装置において、低周波成分は直流成分を含み、補正画像データは、取得手段によって取得した画像データを構成する画素値の平均値を、低周波成分が除去された空間周波数のスペクトルを逆変換して得られる逆変換画像データに加算して生成されてもよい。よって、低周波成分として除去した直流成分を生成する補正画像データに補間できる。従って、取得した画像データの特性を維持できるという効果がある。
【００１８】
上記の画像処理装置において、低周波成分には、直流成分が含まれなくてもよい。即ち、直流成分は低周波成分として除去されないので、補正画像データを生成する場合に直流成分を補間する必要がない。従って、処理工程を削減しつつ、取得した画像データの特性を維持できるという効果がある。
【００１９】
本発明の画像処理プログラムは、上記の画像処理装置と同様の効果を奏することができる。なお、本発明は、画像処理装置を制御する制御装置、画像処理方法、画像処理装置を制御する画像処理プログラム、該プログラムを記録する記録媒体等の種々の態様で実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】（ａ）は複合機の電気的構成を示すブロック図である。（ｂ）は補正関数テーブルを示す図である。
【図２】２次元離散フーリエ変換を施す画像について、従来の手法と、本発明の手法とを比較して説明する図である。
【図３】（ａ）は従来の手法で２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトル、（ｂ）は本発明の手法で２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトルを示す図である。
【図４】第１実施形態の画像補正処理を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）は低周波成分除去処理を示すフローチャートである。（ｂ）は補正関数を示すグラフである。
【図６】第２実施形態の画像補正処理を示すフローチャートである。
【図７】（ａ）は粒状性評価処理を示すフローチャートである。（ｂ）はテスト画像を示す図である。
【図８】粒状性評価値算出処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して説明する。図１（ａ）は、本発明の画像処理装置の一実施形態である複合機１の電気的構成を示すブロック図である。複合機１は、スキャナ機能、コピー機能、プリンタ機能を有し、特に、スキャナの特性に起因する濃度ムラ（以下、「面内ムラ」と称す）を適切に除去できるものである。
【００２２】
複合機１には、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、フラッシュメモリ１４が設けられ、これらは、バス１６を介してＡＳＩＣ１５に接続されている。ＡＳＩＣ１５には、スキャナ１５、操作パネル１６、印刷ヘッド１７、キャリッジモータ（ＣＲモータ１８）、用紙搬送モータ（ＬＦモータ１９）、インターフェース（Ｉ／Ｆ２０）が接続され、これらは、ＡＳＩＣ１５、バス１６を介してＣＰＵ１１によって制御される。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２やフラッシュメモリ１４に記憶される固定値やプログラムに従って、複合機１が有している各機能の制御や、ＡＳＩＣ１５と接続された各構成を制御する。ＲＯＭ１２は、書換不能なメモリであり、画像補正プログラム１２ａと、粒状性評価プログラム１２ｂとが記憶されている。ＣＰＵ１１は、画像補正プログラム１２ａに従い、後述する画像補正処理（図４，図６）を実行する。また、ＣＰＵ１１は、粒状性評価プログラム１２ｂに従い、後述する粒状性評価処理（図７（ａ））を実行する。ＲＡＭ１３は、書換可能な揮発性のメモリであり、画像データメモリ１３ａが設けられている。画像データメモリ１３ａには、スキャナ１５で読み取った画像データ、Ｉ／Ｆ２０を介して取得した画像データ等が記憶される。フラッシュメモリ１４は、書換可能な不揮発性のメモリであり、補正関数テーブル１４ａが記憶されている。
【００２４】
図１（ｂ）は、補正関数テーブル１４ａを示す図である。補正関数テーブル１４ａには、画像種別（テキスト、グラフィック、写真、その他）に応じて、補正関数（ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ））が記憶されている。ＣＰＵ１１は、後述する低周波成分除去処理（図５（ａ））において、補正対象となる画像種別に応じて、対応する補正関数を補正関数テーブル１４ａから読み出し、その補正関数に従って補正した低周波成分を除去する。
【００２５】
スキャナ１５は、フラットベッドタイプのイメージスキャナであり、原稿台に置かれ原稿カバーで覆われた原稿に対し、撮像素子を移動させて原稿を読み取る。また、複合機１は、図示しない自動原稿送り装置（ＡＤＦ）を搭載し、スキャナ１５は、撮像素子を固定したまま、ＡＤＦによって自動搬送される原稿を読み取ることもできる。尚、本実施形態では、スキャナ１５の移動方向を副走査方向、その副走査方向と直交する方向を主走査方向とする。操作パネル１６には、各種操作ボタンや液晶表示装置（例えば、ＬＣＤ）が設けられている。ユーザは、操作パネル１６を操作することで、各種機能の設定や、ＬＣＤに表示される画面に従って画像種別を入力できる。
【００２６】
印刷ヘッド１７は、主走査方向に往復移動しながら、副走査方向に搬送される用紙に対してインクを吐出して用紙に画像を印刷するシリアルヘッドである。印刷ヘッド１７を副走査に挟む上流側と下流側との各々には搬送ローラが配設されている。各搬送ローラは、用紙の表面側と裏面側とから用紙を挟んだ状態で用紙を副走査方向の上流側から下流側に搬送し、印刷ヘッド１７は、各搬送ローラの間で主走査方向に往復移動しながら用紙に画像を印刷する。ＣＲモータ１８は、印刷ヘッド１７を搭載したキャリッジを、主走査方向に移動させるモータである。ＬＦモータ１９は、副走査方向に用紙を搬送するモータである。Ｉ／Ｆ２０は、例えば、複合機１をインターネットやＬＡＮ回線に接続するネットワークインタフェース、複合機１をＵＳＢ装置に接続するＵＳＢインターフェースである。
【００２７】
次に、図２〜図５を参照して第１実施形態の画像補正処理について説明する。画像補正処理は、２次元離散フーリエ変換を使って元画像から面内ムラが除去された補正画像を生成する処理である。図２は、２次元離散フーリエ変換を施す画像について、従来の手法と、本発明の手法とを比較して説明する図である。図２（ａ１）および（ａ２）が従来の手法、図２（ｂ１）〜（ｂ３）が本発明の手法を示している。尚、図２（ａ２）、（ｂ２）、（ｂ３）に示す線分は、繋ぎ目Ｋを示すものであり、各画像に本来的に含まれるものではない。また、２次元離散フーリエ変換に代えて、２次元離散コサイン変換、２次元離散サイン変換、２次元ＫＬ変換などのいずれかを使って元画像を変換するようにしても良い。
【００２８】
図２（ａ１）と図２（ｂ１）とは、面内ムラを含む同じ元画像を示している。元画像はＡ４サイズの原稿（２１０［ｍｍ］×２９７［ｍｍ］）から読み取ったものである。面内ムラは、スキャナ１５の特性に起因して発生するものであり、図２（ａ１）と図２（ｂ１）に示す場合は、右下角部から放射状に濃度が段々と濃くなるように発生している。面内ムラは、例えば、原稿カバーの一端側に何かしらの圧力が生じている場合や、ＡＤＦによって自動搬送される場合の原稿のカール癖等の影響により発生する。
【００２９】
本実施形態では、画像種別がテキスト、グラフッィクである場合、面内ムラを示す低周波成分は±０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲、写真、その他の場合、面内ムラを示す低周波成分は±０．００２［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲とする。即ち、本実施形態では、面内ムラの周期が、２９７［ｍｍ］×０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］＝０．８９１［周期］、２９７［ｍｍ］×０．００２［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］＝０．５９４［周期］という、画像の長さ（２９７［ｍｍ］）の１周期以内で発生するものを低周波成分とする。
【００３０】
従来の手法において、２次元離散フーリエ変換を施す画像は、図２（ａ１）に示す元画像である。この元画像について、２次元離散フーリエ変換を施すと、２次元離散フーリエ変換の性質上、元画像は、元画像を縦横に無限に繋げた画像として処理される。その様子を図２（ａ２）に示すが、図２（ａ２）では、その一部として、元画像を縦横に２つずつ繋げた画像だけを図示している。この場合、図２（ａ２）に示すように、濃度が薄い部分と、濃い部分とが繋がる部分では、繋ぎ目Ｋおいて、急激な濃度変化が生じ、その影響で、２次元離散フーリエ変換された画像には、本来含まれない周波数成分が出現する、というエッジ効果が発生する。一方、本発明の手法によれば、エッジ効果を抑制することができる。
【００３１】
本発明の手法において、２次元離散フーリエ変換を施す画像は、図２（ｂ１）に示す元画像でなく、図２（ｂ３）に示すミラー画像である。図２（ｂ３）に示すミラー画像は次の通り、生成される。まず、図２（ｂ１）に示す元画像から、図２（ｂ２）に示す画像を生成する。即ち、元画像と、その元画像を図中右端を境に反転した画像とを連結して、図２（ｂ２）に示す画像を生成する。次に、図２（ｂ３）に示すミラー画像を生成する。即ち、図２（ｂ２）に示す画像と、その図２（ｂ２）に示す画像を図中下端を境に反転した画像とを連結して、図２（ｂ３）に示すミラー画像を生成する。図２（ｂ３）に示すミラー画像は、図２（ａ２）に示す画像と比べ、繋ぎ目Ｋにおいて、濃度が連続的に変化していることが分かる。よって、この図２（ｂ３）に示すミラー画像に、２次元離散フーリエ変換を施すことで、本発明の手法では、エッジ効果を抑制できる。
【００３２】
図３（ａ）は、従来の手法で２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトル、図３（ｂ）は本発明の手法で２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトルを示す図である。即ち、図３（ａ）は、図２（ａ１）に示す元画像を、図３（ｂ）は、図２（ｂ３）に示すミラー画像を、それぞれ２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトルを示している。
【００３３】
図３（ａ）と図３（ｂ）とに示すスペクトルを比較すると明らかなように、図３（ａ）は、エッジ効果により、元画像の低周波成分がＸ方向にもＹ方向にも拡散して出現しているのが分かる。これに対し、図３（ｂ）は、図２（ｂ３）に示すミラー画像を２次元離散フーリエ変換しているので、エッジ効果が抑制されている。即ち、元画像の低周波成分が拡散せず、本来の位置に集中して出現していることが分かる。従来の手法では、図３（ａ）に示すフーリエスペクトルから、Ｘ方向にもＹ方向にも拡散している元画像の低周波数成分を適切に除去することはできない。これに対し、本発明の手法であれば、元画像の低周波成分が本来の位置に集中して出現しているので、図３（ｂ）に示すフーリエスペクトルから低周波成分を適切に除去することができる。従って、本発明の手法によれば、図３（ｂ）に示すフーリエスペクトルから適切に元画像の低周波成分を除去できるので、面内ムラを示す低周波成分を適切に除去した補正画像を生成できる。
【００３４】
図４は、第１実施形態の画像補正処理を示すフローチャートである。この処理は、使用者の指示があった場合にＣＰＵ１１によって画像補正プログラム１２ａに従って実行される。ＣＰＵ１１は、原稿をスキャナ１５で読み取った画像データを取得し（Ｓ４０１）、取得した画像データのカラープレーン（ＲＧＢ値）を分解し（Ｓ４０２）、一つのカラープレーンを選択し（Ｓ４０３）、全画素値の平均値μを算出する（Ｓ４０４）。尚、Ｓ４０１の処理で取得した画像データが、図２（ｂ１）に示す元画像に相当する。そして、ＣＰＵ１１は、取得した画像と、取得した画像をＸ方向の端を境に反転した画像とを連結した画像を生成し（Ｓ４０５）、更に、Ｓ４０５で生成した画像と、そのＳ４０５で生成した画像をＹ方向の端を境に反転した画像とを連結したミラー画像を生成し（Ｓ４０６）、そのミラー画像に２次元離散フーリエ変換を施す（Ｓ４０７）。尚、Ｓ４０５で生成される画像が図２（ｂ２）に示す画像、Ｓ４０６で生成されるミラー画像が図２（ｂ３）に示すミラー画像に相当し、Ｓ４０７の処理で生成される２次元離散フーリエ変換したスペクトルが図３（ｂ）に示すフーリエスペクトルに相当する。そして、ＣＰＵ１１は、２次元離散フーリエ変換した信号から低周波成分を除去する処理を行う（Ｓ４０８）。
【００３５】
図５は、低周波成分除去処理を示すフローチャートである。この処理は、図４のＳ４０７の処理で変換した２次元離散フーリエ変換した信号から低周波成分を除去する処理である。ＣＰＵ１１は、図４のＳ４０７で変換した２次元離散フーリエ変換した信号を取得し（Ｓ５０１）、処理対象となる画像の種別を取得する（Ｓ５０２）。画像種別は、その都度、ＬＣＤを介してユーザに入力を求めても良いし、取得した画像データを原稿解析により自動判別しても良い。
【００３６】
次に、ＣＰＵ１１は、画像種別がテキストかを判断し（Ｓ５０３）、テキストであれば（Ｓ５０３：Ｙｅｓ）、補正関数テーブル１４ａに基づいて、補正関数をｎ１（ｆ）に設定し（Ｓ５０４）、テキストでなければ（Ｓ５０３：Ｎｏ）、グラフィックかを判断し（Ｓ５０５）、グラフィックであれば（Ｓ５０５：Ｙｅｓ）、補正関数をｎ２（ｆ）に設定し（Ｓ５０６）、グラフィックでなければ（Ｓ５０５：Ｎｏ）、写真かを判断し（Ｓ５０７）、写真であれば（Ｓ５０７：Ｙｅｓ）、補正関数をｎ３（ｆ）に設定し（Ｓ５０８）、写真でなければ（Ｓ５０７：Ｎｏ）、補正関数をｎ４（ｆ）に設定する（Ｓ５０９）。こうして、各画像種別毎に、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）を設定すると、設定した補正関数１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）に従って低周波成分を補正し、補正された低周波成分を除去し（Ｓ５１０）、本処理を終了する。
【００３７】
図５（ｂ）を参照して、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）について説明する。図５（ｂ）は、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）を示すグラフであり、縦軸が除去率ｎ（ｆ）［％］、横軸が周波数ｆ［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］を示している。補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）は、画像種別に応じて、低周波数成分とする範囲を設定する。例えば、補正関数ｎ１（ｆ），ｎ２（ｆ）は、±０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲、補正関数ｎ３（ｆ），ｎ４（ｆ）は、±０．００２［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲を低周波数成分とする。このように、画像種類に応じて、除去する低周波数成分の範囲を変更することで、画像種類に応じて、面内ムラを示す低周波成分の除去と、取得した画像データの特性維持とのバランスを正確にとることができる。例えば、補正関数ｎ３（ｆ）が設定される写真は、補正関数ｎ１（ｆ）が設定されるテキストよりも低周波成分が低く狭く設定される。即ち、写真はテキストよりも元画像の影響をテキストよりも大きく残すことができ、取得した画像データの特性を維持することができる。
【００３８】
また、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）は、低周波数成分のうち、低周波成分として除去するスペクトル強度の割合いを規定する。補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）は、何れも上に凸の関数によって構成されているので、低周波数成分のうち、空間周波数が小さくなる程、低周波成分として除去するスペクトル強度の割合いを大きくする。空間周波数が小さくなる程、面内ムラを示す可能性が高いからである。よって、低周波数成分であっても、空間周波数が小さくなる程、除去するスペクトル強度の割合いを大きくすることで、面内ムラを示す低周波成分の除去と、取得した画像データの特性維持とのバランスを正確にとることができる。但し、０［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］（直流成分）は、完全に除去するよう、何れもｎ（０）＝１００％とする。これは、後述のＳ４１２の処理により直流成分が加算されるためである。尚、直流成分とは、周波数が０である成分であり、平均値に対応する。
【００３９】
再び、図４に戻り、説明を続ける。ＣＰＵ１１は、２次元離散フーリエ変換した信号から低周波成分を除去すると（Ｓ４０８）、低周波成分が除去された２次元離散フーリエ変換した信号を、２次元逆離散フーリエ変換する（Ｓ４０９）。２次元逆離散フーリエ変換した値は、虚数値として得られるので、絶対値に変換し（Ｓ４１０）、更に、整数値に変換する（Ｓ４１１）。そして、ＣＰＵ１１は、Ｓ４１１の出力信号の各値に対し、Ｓ４０４で算出した全画素の平均値μを加算し（Ｓ４１２）、Ｓ４０８で直流成分を除去したことを補間する。次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ４１２の処理で生成された信号から元の信号領域を切り出す（Ｓ４１３）。即ち、Ｓ４０６の処理で取得した画像データからミラー画像を生成し、そのミラー画像をＳ４０７の処理で２次元離散フーリエ変換しているので、２次元逆離散フーリエ変換した信号にも、本来含まれていない信号領域が含まれている。そのため、元の信号領域を切り出すのである。
【００４０】
こうして、Ｓ４１３の処理が終了すると、Ｓ４０３で選択した一つのプレーンについて、面内ムラを示す低周波成分が除去された画像を得ることができる。そして、ＣＰＵ１１は、全プレーンを処理したかを判断し（Ｓ３１４）、処理していないと判断した場合には（Ｓ４１４：Ｎｏ）、Ｓ４０３からの処理を繰り返し、全プレーンを処理した場合には（Ｓ４１４：Ｙｅｓ）、Ｓ４０３〜Ｓ４１４までの処理が行われた各プレーンを合成し（Ｓ４１５）、本処理を終了する。
【００４１】
図６は、第２実施形態の画像補正処理を示すフローチャートである。第１実施形態の画像補正処理は、図４に示す通り、Ｓ４０４の処理で、全画素値の平均値μを算出し、Ｓ４０８では、直流成分（０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]のスペクトル）は完全に除去し、Ｓ４１２の処理で、Ｓ４０４の処理で算出した平均値μを、２次元逆離散フーリエ変換した信号に加算する処理を行っていた。
【００４２】
これに対し、第２実施形態の画像補正処理では、第１実施形態における図４に示すＳ４０４の処理と、Ｓ４１２の処理とに相当する処理は行わず、Ｓ６０６の処理で２次元離散フーリエ変換した２次元離散フーリエ信号から、Ｓ６０７の処理において、直流成分（０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]のスペクトル）を除去せず、直流成分以外の低周波成分を除去する点で、第１実施形態の画像補正処理と異なる。
【００４３】
このように、第２実施形態の画像補正処理を構成しても、第１実施形態の画像補正処理と同様に、面内ムラが適切に除去された補正画像を生成できる上、第１実施形態における図４に示すＳ４０４の処理と、Ｓ４１２の処理とに相当する処理とは、行わない分、第１実施形態の画像補正処理よりも、高速に、画像補正処理を行うことができる。尚、図６に示すその他の処理は、図４で示す処理と同様なので、その説明は省略する。
【００４４】
次に、図７，８を参照して、評価対象画像に発生している粒状性の評価値を算出する方法について説明する。図７（ａ）は、粒状性評価処理を示すフローチャートである。粒状性評価処理は、印刷ヘッド１７によって原稿に印刷された画像を、スキャナ１５で読み取り、画像に発生している粒状性を評価するための粒状性評価値を算出する処理である。この処理は、ユーザからの指示があった場合に開始される。ＣＰＵ１１は、評価対象となる画像データを取得する（Ｓ７０１）。具体的には、ユーザからの指示があると、フラッシュメモリ１４に記憶されているテスト画像を印刷ヘッド１７によって印刷する。テスト画像が印刷された原稿をスキャナ１５で読み取り、その読み取った画像データを画像データメモリ１３ａに記憶する。尚、原稿サイズはＡ４として、スキャナ１５の特性として、スキャナ１５の副走査方向に面内ムラが発生するものとする。
【００４５】
図７（ｂ）は、テスト画像を示す図である。図７（ｂ）に示す通り、原稿Ｇに印刷されるテスト画像１００は、副走査方向Ｙに沿って延びる５本の帯状のパターン画像１００ａ〜１００ｅを、主走査方向Ｘに並べて構成されている。また、パターン画像１００ａからパターン画像１００ｅの順番で濃度が薄くなるように構成されている。このようにテスト画像を構成することで、複数濃度を含んだ状態の粒状性評価値を得ることができる。また、適切な１次元信号を抽出できる。尚、テスト画像１００としては、単一濃度で原稿Ｇの一面を印刷しても良いし、任意な画像としても良い。
【００４６】
ＣＰＵ１１は、評価対象となる画像データを取得すると、取得した画像データ（ＲＧＢ値）を、輝度値Ｌ＊に変換し（Ｓ７０２）、その輝度値Ｌ＊に変換した画像と、その画像をＸ方向の端を境に反転した画像とを連結し（Ｓ７０３）、更に、その連結した画像と、その連結した画像をＹ方向の端を境に反転した画像とを連結したミラー画像を生成し（Ｓ７０４）、その生成したミラー画像を、２次元離散フーリエ変換する（Ｓ７０５）。このように、ミラー画像を２次元離散フーリエ変換することで、上述した通り、エッジ効果を抑制できる。そして、ＣＰＵ１１は、２次元離散フーリエ変換した信号から、低周波成分を除去する（Ｓ７０６）。例えば、±０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲を低周波成分として除去する。この場合、２次元離散フーリエ変換した信号は、エッジ効果が抑制されているので、面内ムラを示す低周波成分は拡散しておらず、本来の位置に出現しているので、面内ムラを示す低周波成分を適切に除去できる。そして、ＣＰＵ１１は、低周波成分が除去された２次元離散フーリエ変換した信号に基づいて、粒状性評価値を算出するための粒状性評価値算出処理を実行し（Ｓ７０７）、本処理を終了する。このように、低周波成分が適切に除去された２次元離散フーリエ変換した信号に基づいて、粒状性評価値を算出しているので、低周波成分に影響されない適切な粒状性評価値を算出できる。
【００４７】
図８は、粒状性評価値算出処理を示すフローチャートである（Ｓ７０７）。ＣＰＵ１１は、図７（ａ）に示すＳ７０６の処理で、低周波成分が除去された２次元離散フーリエ変換した信号から、スペクトルＸ（ｕ）を取得し（Ｓ８０１）、そのスペクトルＸ（ｕ）を絶対値｜Ｘ（ｕ）｜に変換する（Ｓ８０２）。尚、この変換した絶対値｜Ｘ（ｕ）｜が、ウィナースペクトルの平方根に相当する。そして、ＣＰＵ１１は、絶対値に変換したスペクトル｜Ｘ（ｕ）｜に、次式に示す、ＶＴＦ（Ｖｉｓｕａｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、視覚伝達関数）を乗算（Ｓ８０３）する。尚、次式では、視間距離ｌ［ｍｍ］を３００［ｍｍ］、ｕ［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］は空間周波数を示している。一般的に、粒状性評価においては、視間距離ｌ［ｍｍ］は、１００〜５００［ｍｍ］に設定されるためである。
【００４８】
【数１】
2013008164.tif 000003
ＣＰＵ１１は、Ｓ８０３の処理で得られるスペクトルのうち、スペクトル強度が高い上位Ｎ個（例えば、１〜１００個）のスペクトル値を抽出し（Ｓ８０４）、その抽出した上位Ｎ個のスペクトル値の総和を算出する（Ｓ８０５）。このように、Ｓ８０３の処理で得られたスペクトルの全部でなく、上位Ｎ個の周波数スペクトルの総和を算出することで、スペクトル強度が小さく、粒状性とは無関係なノイズ成分を除外して粒状性評価値を算出することができる。そして、ＣＰＵ１１は、Ｓ８０５で算出した総和を、切り出した画像の長さで割って正規化し（Ｓ８０６）、Ｓ８０６の処理で算出した値を、粒状性評価値として取得し（Ｓ８０７）、本処理を終了する。
【００４９】
上記の実施形態において、複合機１が画像処理装置の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図４，６の画像補正処理が画像処理プログラムの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図４のＳ４０１の処理、図６のＳ６０１の処理、図７（ａ）Ｓ７０１の処理が取得手段、取得ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図４のＳ４０５，Ｓ４０６の処理、図６のＳ６０４，Ｓ６０５の処理、図７（ａ）のＳ７０３，Ｓ７０４の処理がミラーリング手段、ミラーリングステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図４のＳ４０７の処理、図６のＳ６０６の処理、図７（ａ）のＳ７０５の処理が変換手段、変換ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図３のＳ４０８の処理、図６のＳ６０７の処理、図７（ａ）のＳ７０６が除去手段、除去ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図４のＳ４０９〜Ｓ４１５の処理、図６のＳ６０８〜Ｓ６１３の処理が生成手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図５（ａ）のＳ５０４，Ｓ５０６，Ｓ５０８，Ｓ５０９，Ｓ５１０の処理が第１補正手段、第２補正手段、変更手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図５（ａ）のＳ５０２の処理が特定手段の一例である。
【００５０】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能であることは容易に推察できるものである。
【００５１】
上記実施形態では、原稿サイズがＡ４の場合であって、画像種別がテキスト、グラフッィクである場合には、±０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲を、写真、その他の場合には、±０．００２［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲を、低周波成分とする場合について説明した。しかし、低周波成分とするのは、かかる範囲に限定されるものではなく、周期が画像長の１周期以内のものであれば良い。例えば、原稿がＡ４サイズ（２１０［ｍｍ］×２９７［ｍｍ］）であれば、横方向には、１［周期］／２１０［ｍｍ］＝０．００４７６１９［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］以下を低周波成分とし、縦方向には、１［周期］／２９７［ｍｍ］＝０．００３３６７０［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］以下を低周波成分としても良い。即ち、原稿の縦、横のサイズ、または、原稿サイズに応じて、低周波成分とする範囲を変更しても良い。かかる場合には、より正確に、面内ムラを示す低周波成分を除去できる。
【００５２】
また、上記実施形態では、画像種別に応じて、低周波成分とする範囲を変更する場合について説明した。しかし、画像種別に拘わらず、低周波成分としては、画像長の１周期以内として固定しておき、低周波成分として除去するスペクトル強度を、画像種別に応じて補正しても良い。例えば、テキストであれば、１００％除去し、グラフッィクであれば７５％除去し、写真であれば５０％除去し、その他であれば２５％除去ように構成しても良い。この場合でも、画像種別に応じて、面内ムラ除去と、取得した画像データの特性維持とのバランスを正確にとることができる。
【００５３】
また、上記実施形態では、スキャナ１５の特性に起因する面内ムラを除去する場合について説明したが、補正対象となる元画像に、面内ムラを示す低周波成分ではないものの、かかる低周波成分と重複する周波数成分が含まれる場合には、かかる低周波成分が示す濃度ムラも除去される。但し、低周波成分とされるのは、その周期が画像長の１周期以内とされるものであり、かかる周期の低周波成分は、元画像が本来的に持っている濃度ムラである可能性よりも、何らかの外的な要因に基づく濃度ムラである可能性が高い。よって、かかる外的な要因に基づく濃度ムラも除去することで、適切に濃度ムラを除去できる。
【００５４】
また、上記実施形態では、複合機１を本発明の画像処理装置として説明したが、本発明の画像処理装置としては、複合機１に限られず、例えば、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、フラッシュメモリ１４に相当する構成を備えた制御装置（例えば、ＰＣ）を本発明の画像処理装置とし、そのＰＣによってプリンタ、コピー機、複合機を制御するように構成しても良い。
【００５５】
また、上記実施形態では、取得した画像データを輝度値Ｌ＊に変換し、輝度値Ｌ＊に変換した画像データをＸ方向の端を境に反転し、さらにその反転画像をＹ方向の端を境に反転させた、ミラー画像に２次元離散フーリエ変換を行うことにより、粒状性評価値を算出する場合を説明したが、これに限らない。即ち、ミラー画像をＸ方向およびＹ方向のいずれか一方に１次元化し、１次元信号をミラーリングする場合には、バンディング評価値を算出し得る。より一般的に説明すると、画像データの輝度値Ｌ＊の２次元信号を抽出した場合には、粒状性評価値を算出可能であり、画像データの輝度値Ｌ＊の１次元信号を抽出した場合には、バンディング評価値を算出可能である。
【符号の説明】
【００５６】
１      複合機
１２ａ  画像補正プログラム
１２ｂ  粒状性評価プログラム
１５    スキャナ
１７    印刷ヘッド
【図１】
2013008164.tif 000004
【図４】
2013008164.tif 000005
【図５】
2013008164.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
2013008164.tif 000009
【図２】
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【図３】
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