(57)【要約】【課題】低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去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。【解決手段】図６（ｂ１）の元画像と、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６（ｂ２）の画像を生成する。次に、図６（ｂ２）の画像と、その図６（ｂ２）の画像を図中下端を境に反転した画像とを連結して図６（ｂ３）の画像を生成する。図６（ｂ３）の画像は、図６（ａ２）の画像と比べ繋ぎ目Ｋにおいて濃度が連続的に変化している。よって、図６（ｂ３）の画像を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濃度ムラを示す低周波成分を適切に抽出でき、抽出した低周波成分を元画像から減算することで、元画像から低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できる。【選択図】図６
2013008163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する第１の取得手段と、
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用いて得られるミラーデータを生成するミラーリング手段と、
前記ミラーデータを、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、低周波成分を抽出する第１の抽出手段であって、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、前記第１の抽出手段と、
抽出された前記低周波成分のスペクトルを逆変換することによって、前記低周波成分を示す低周波画像データを取得する第２の取得手段と、
前記画像データと前記低周波画像データとを用いて、前記画像から前記低周波成分が除外された補正画像データを生成する生成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】
前記第１の抽出手段は、
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抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の抽出手段は、
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２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
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２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の抽出手段は、
前記低周波成分のうち、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抽出することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の抽出手段は、
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された周波数帯に含まれる前記低周波成分を抽出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】
前記ミラーリング手段は、
前記第１の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Ｘ方向に反転した第１反転画像とを連結した第１ミラー画像を生成する第１生成手段と、
前記第１生成手段によって生成された第１ミラー画像と、前記第１ミラー画像を前記Ｘ方向と直交するＹ方向に反転した第２反転画像とを連結した第２ミラー画像を生成する第２生成手段とを備え、
前記第２生成手段によって生成された第２ミラー画像を、前記ミラーデータとして生成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】
前記ミラーリング手段は、
前記第１の取得手段によって取得した画像データから抽出するものであって、前記画像データの画素値をＸ方向に平均化して前記Ｘ方向と直交するＹ方向に１次元化したＹ方向データと、前記画像データの画素値を前記Ｙ方向に平均化して前記Ｘ方向に１次元化したＸ方向データとのうち、何れか一方を１次元画像データとして抽出する第２の抽出手段を備え、
前記第２の抽出手段によって抽出された１次元画像データと、前記１次元画像データを前記１次元画像データに対称に反転した反転データとを連結して、前記ミラーデータを生成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９】
前記第１の取得手段は、原稿から読取装置によって読み取られた画像データを取得し、
前記第２の抽出手段は、前記読取装置の特性に起因して、前記濃度ムラが発生する方向と一致する方向に、前記第１の取得手段によって取得した画像データの画素値を１次元化することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像データを取得する画像データ取得手段と、
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用いて得られるミラーデータを生成するミラーリング手段と、
前記ミラーデータを、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、
前記低周波成分が除去された前記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評価値算出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１１】
画像データを取得する第１の取得ステップと、
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用いて得られるミラーデータを生成するミラーリングステップと、
前記ミラーデータを、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、低周波成分を抽出する第１の抽出ステップであって、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、前記第１の抽出ステップと、
抽出された前記低周波成分のスペクトルを逆変換することによって、前記低周波成分を示す低周波画像データを取得する第２の取得ステップと、
前記画像データと前記低周波画像データとを用いて、前記画像から前記低周波成分が除外された補正画像データを生成する生成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。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。
【０００６】
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、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去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】
【０００７】
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第１の取得手段と、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用いて得られるミラーデータを生成するミラーリング手段と、前記ミラーデータを、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、低周波成分を抽出する第１の抽出手段であって、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、前記第１の抽出手段と、抽出された前記低周波成分のスペクトルを逆変換することによって、前記低周波成分を示す低周波画像データを取得する第２の取得手段と、前記画像データと前記低周波画像データとを用いて、前記画像から前記低周波成分が除外された補正画像データを生成する生成手段とを備えている。
【０００８】
上記の画像処理装置において、第１の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、画像の低周波成分を適切に抽出できる。そして、抽出された低周波成分のスペクトルは、逆変換され、低周波成分を示す低周波画像データとして取得され、その低周波画像データと、取得した画像データとを用いて、補正画像データが生成される。このように、画像の低周波成分を適切に抽出できるので、低周波成分で構成される濃度ムラを適切に除去できるという効果がある。
【０００９】
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、抽出されてもよい。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。
【００１０】
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る。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。
【００１１】
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。
【００１２】
上記の画像処理装置において、抽出される低周波成分は、低周波成分のスペクトル強度を小さくする補正がされて抽出されるが、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。
【００１３】
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抽出されてもよい。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、第１の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、その画像をＸ方向に反転した第１反転画像とを連結した第１ミラー画像が第１生成手段によって生成され、その第１ミラー画像と、その第１ミラー画像をＸ方向と直交するＹ方向に反転した第２反転画像とを連結した第２ミラー画像が第２生成手段によって生成され、その第２ミラー画像がミラーリング手段によって生成されるミラーデータとされてもよい。即ち、ミラーデータは、Ｘ方向とＹ方向との２次元データとして生成され、濃度ムラが２次元に発生している場合でも、その濃度ムラを適切に除去できるという効果がある。
【００１５】
上記の画像処理装置において、第１の取得手段によって取得した画像データから抽出されるものであって、画像データの画素値をＸ方向に平均化してＸ方向と直交するＹ方向に１次元化したＹ方向データと、画像データの画素値をＹ方向に平均化してＸ方向に１次元化したＸ方向データとのうち、何れか一方が１次元画像データとして抽出手段によって抽出されてもよい。そして、抽出された１次元画像データと、前記１次元画像データを前記１次元画像データに対称に反転した反転データとを連結したものが、ミラーリング手段によって生成されるミラーデータとされてもよい。即ち、ミラーデータは、Ｘ方向またはＹ方向の１次元データとして生成されてもよい。従って、例えば、ミラーデータがＸ方向とＹ方向との２次元データとして生成され処理される場合に比べ、処理すべきデータ量が少なく、高速に補正画像データを生成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、１次元化する方向は、読取装置の特性に起因して濃度ムラが発生する方向と一致する方向であるとよい。よって、ミラーデータをＸ方向またはＹ方向の１次元データとして生成し処理する場合でも、濃度ムラを適切に除去できるという効果がある。
【００１７】
本発明の画像処理装置は、画像データを取得する画像データ取得手段と、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用いて得られるミラーデータを生成するミラーリング手段と、前記ミラーデータを、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、前記低周波成分が除去された前記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評価値算出手段とを備えている。
【００１８】
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、変換された空間周波数のスペクトルに、本来含まれる周波数成分を適切に出現させることができる。従って、画像の低周波成分を適切に除去できる。そして、低周波成分が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が算出される。即ち、バンディング評価では、低周波成分の影響は無視できるので、バンディング評価値を算出するにあたり、低周波成分を適切に除去しておくことで、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。
【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】元画像から面内ムラを除去した補正画像を生成する過程を実信号を使って説明する図である。
【図３】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４】（ａ）は高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５】（ａ）は面内ムラ情報減算処理を示すフローチャートである。（ｂ）は面内ムラを含む画像を示す図である。（ｃ）は面内ムラ情報を示すグラフである。
【図６】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７】（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８】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９】（ａ）はバンディング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１０】バンディング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、バンディング評価プログラム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３，図８）を実行する。また、ＣＰＵ１１は、バンディング評価プログラム１２ｂに従い、後述するバンディング評価処理（図９（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。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、後述する高周波成分除去処理（図４（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、補正対象となる画像から高周波成分を除去する。
【００２４】
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。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。
【００２５】
図２は、元画像から面内ムラを除去した補正画像を生成する過程を実信号を使って説明する図である。図２（ａ）は、面内ムラを含む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（ａ）に示す場合は、スキャナ１５の副走査方向（矢印Ｙ方向）に沿って発生している。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。また、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除去対象とする。
【００２６】
図２（ｂ）は、元画像をＹ方向に１次元化した１次元信号を示している。１次元信号は、スキャナ１５で読み取った元画像（ＲＧＢ値）を輝度値Ｌ＊に変換し、Ｘ方向に並ぶ各輝度値Ｌ＊を１列毎に平均化して、Ｙ方向に１次元化したものである。１次元信号の一端と、他端とで輝度値Ｌ＊に差があることが分かる。図２（ｃ）は、ミラー信号を示している。ミラー信号は、１次元信号と、１次元信号を図中の右端で反転させた反転信号とを連結して生成される。ミラー信号では、Ｙ座標の両端で輝度値Ｌ＊が一致しているのが分かる。そのため、ミラー信号を離散フーリエ変換することでエッジ効果を抑制できる。図２（ｄ）は、ミラー信号を離散フーリエ変換した信号を示している。この信号から、低周波成分のスペクトルが、高周波成分のスペクトルよりも際立って高いことが分かる。これは、ミラー信号を離散フーリエ変換した結果、エッジ効果が抑制され、低周波成分が拡散せずに適切に出現していることを示している。尚、離散フーリエ変換に代えて、離散コサイン変換、離散サイン変換、ＫＬ変換などによってミラー信号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しても良い。
【００２７】
図２（ｅ）は、離散フーリエ変換した信号から、高周波成分を除去した信号を示している。高周波成分を除去するのは、離散フーリエ変換した信号から高周波成分を除去することで、面内ムラを示す低周波成分を高周波成分から分離し、残った低周波成分を元画像から減算することで、面内ムラが除去された補正画像を生成するためである。図２（ｆ）は、高周波成分が除去された信号を、逆離散フーリエ変換した信号を示している。図２（ｇ）は、逆離散フーリエ変換した信号から、予め算出しておいた全画素の輝度値Ｌ＊の平均値μを減算した信号を示している。平均値μを減算するのは、逆離散フーリエ変換した信号から、高周波成分を除去したので、それを補間するためである。
【００２８】
図２（ｈ）は、逆離散フーリエ変換した信号から、不必要な信号領域をカットした信号を示している。図２（ｂ）に示す１次元信号から、図２（ｃ）に示すミラー信号を生成しているので、逆離散フーリエ変換した信号には、不必要な信号領域が含まれている。そのため、不必要な信号領域をカットしている。これにより、面内ムラを示す低周波成分を示す信号が生成される。図２（ｉ）は、図２（ｈ）に示す信号を元画像から減算することで、元画像から面内ムラが除去され補正画像を示している。図２（ｈ）に示す信号が、面内ムラを示す信号なので、かかる信号を、元画像から減算することで、元画像から面内ムラが除去され補正画像を生成できる。
【００２９】
図３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。画像補正処理は、元画像から面内ムラを除去した補正画像を生成する処理である。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（Ｓ３０１）、取得した画像データのカラープレーン（ＲＧＢ値）を分解し（Ｓ３０２）、一つのカラープレーンを選択し（Ｓ３０３）、全画素値の平均値μを算出する（Ｓ３０４）。Ｓ３０１の処理で取得した画像データが、図２（ａ）に示す元画像に相当する。ＣＰＵ１１は、画像データを取得すると、図２で説明した方法で１次元信号を生成し（Ｓ３０５）、生成した１次元信号と、その生成した１次元信号をＸ方向の端を境に反転した信号とを連結してミラー信号を生成する（Ｓ３０６）。尚、Ｓ３０５の処理で生成する１次元信号が図２（ｂ）、Ｓ３０６の処理で生成するミラー信号が図２（ｃ）に示す信号に相当する。そして、ＣＰＵ１１は、生成したミラー信号を離散フーリエ変換し（Ｓ３０７）、離散フーリエ変換した信号から高周波成分を除去する処理を行う（Ｓ３０８）。尚、Ｓ３０７の処理で離散フーリエ変換した信号が図２（ｄ）、Ｓ３０７の処理で高周波成分を除去した信号が図２（ｅ）に示す信号に相当する。
【００３０】
図４は、高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３のＳ３０７の処理で変換した離散フーリエ信号から高周波成分を除去する処理である。換言すれば、図３のＳ３０７の処理で変換した離散フーリエ信号から面内ムラを示す低周波成分を残す処理である。ＣＰＵ１１は、図３のＳ３０７で変換した離散フーリエ信号を取得し（Ｓ４０１）、処理対象となる画像の種別を取得する（Ｓ４０２）。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。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１１は、画像種別がテキストかを判断し（Ｓ４０３）、テキストであれば（Ｓ４０３：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（Ｓ４０４）、テキストでなければ（Ｓ４０３：Ｎｏ）、グラフィックかを判断し（Ｓ４０５）、グラフィックであれば（Ｓ４０５：Ｙｅｓ）、補正関数をｎ２（ｆ）に設定し（Ｓ４０６）、グラフィックでなければ（Ｓ４０５：Ｎｏ）、写真かを判断し（Ｓ４０７）、写真であれば（Ｓ４０７：Ｙｅｓ）、補正関数をｎ３（ｆ）に設定し（Ｓ４０８）、写真でなければ（Ｓ４０７：Ｎｏ）、補正関数をｎ４（ｆ）に設定する（Ｓ４０９）。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、高周波成分を除去すると共に、設定した補正関数１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）に従って、残すことになる低周波成分のスペクトル強度を補正し（Ｓ４１０）、本処理を終了する。
【００３２】
図４（ｂ）を参照して、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）について説明する。図４（ｂ）は、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）を示すグラフであり、縦軸が低周波成分として残す割合いｎ（ｆ）［％］、横軸が周波数ｆ［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］を示している。
【００３３】
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。換言すれば、補正関数ｎ１（ｆ），ｎ２（ｆ）は、画像種別に応じて、高周波数成分の範囲を設定する。具体的には、補正関数ｎ１（ｆ），ｎ２（ｆ）が設定されている場合、±０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］を超える範囲を、補正関数ｎ３（ｆ），ｎ４（ｆ）が設定されている場合は、±０．００２［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲を超える範囲を、高周波成分とし、高周波成分を、図４のＳ４１０の処理において、Ｓ４０１で取得した画像データから除去する。このように、画像種類に応じて、除去する高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。
【００３４】
また、補正関数ｎ１（ｆ）〜ｎ４（ｆ）は、低周波数成分のうち、低周波成分として残す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２次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、低周波成分として残すスペクトル強度の割合いを大きくする。但し、０［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］（直流成分）は、完全に残るよう、何れもｎ（０）＝１００％とする。このように、低周波数成分であっても、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ので、空間周波数が小さくなる程、残す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。
【００３５】
再び、図３に戻り、説明を続ける。ＣＰＵ１１は、離散フーリエ変換した信号から高周波成分を除去すると（Ｓ３０８）、高周波成分が除去された離散フーリエ変換した信号を、逆離散フーリエ変換する（Ｓ３０９）。逆離散フーリエ変換した値は、虚数値なので、絶対値に変換し（Ｓ３１０）、更に、整数値に変換する（Ｓ３１１）。尚、Ｓ３０９の逆離散フーリエ変換した信号が図２（ｆ）に示す信号に相当する。そして、ＣＰＵ１１は、Ｓ３１１の出力信号の各値に対し、Ｓ３０４で算出した全画素の輝度値の平均値μを減算し（Ｓ３１２）、元の信号領域を切り出し（Ｓ３１３）、切り出した信号を面内ムラ情報として、元画像の各画素から減算する面内ムラ情報減算処理を行う（Ｓ３１４）。尚、Ｓ３１２の処理で平均値μを減算した信号が図２（ｇ）、Ｓ３１３の処理で元の信号領域を切り出した信号が図２（ｈ）に示す信号に相当する。
【００３６】
図５（ａ）は、面内ムラ情報減算処理を示すフローチャートである。この処理は、図３のＳ３１３の処理で得られた信号を１次元面内ムラ情報ｅ（ｘ）とし、その１次元面内ムラ情報ｅ（ｘ）を、元画像の各画素から減算することで、元画像から面内ムラを除去した補正画像を生成する処理である。尚、図５（ｂ）は、Ｓ５０１で取得する画像データの一例を示し、図５（ｃ）は、Ｓ５０２で取得する１次元面内ムラ情報ｅ（ｘ）の一例を示している。
【００３７】
ＣＰＵ１１は、画像データｌ（ｘ，ｙ）を取得し（Ｓ５０１）、図３のＳ３１３で得られた信号を１次元面内ムラ情報ｅ（ｘ）として取得し（Ｓ５０２）、初期値としてｘ＝１（Ｓ５０３）、ｙ＝１に設定し（Ｓ５０４）、画像データｌ（ｘ，ｙ）から１次元面内ムラ情報ｅ（ｘ）を減算する（Ｓ５０５）。これにより、画像データｌ（ｘ，ｙ）について面内ムラを除去することができる。以後は、全画像データｌ（ｘ，ｙ）に同様の処理を行うべく、ＣＰＵ１１は、ｙに「１」を加算し（Ｓ５０６）、ｙが画像の縦幅に到達したかを判断し（Ｓ５０７）、到達していない場合（Ｓ５０７：Ｎｏ）、Ｓ５０５からの処理を繰り返す。一方、ＣＰＵ１１は、ｙが画像の縦幅に到達している場合（Ｓ５０７：Ｙｅｓ）、次の列に移行すべく、ｘに「１」を加算し（Ｓ５０８）、ｘが画像の横幅に到達したかを判断し（Ｓ５０９）、到達していない場合（Ｓ５０９：Ｎｏ）、Ｓ５０４からの処理を繰り返し、到達している場合（Ｓ５０９：Ｙｅｓ）、本処理を終了する。こうして、全画像データｌ（ｘ，ｙ）から面内ムラを除去することができる。
【００３８】
再び、図３に戻り、説明を続ける。Ｓ３０３の処理において選択した一つのプレーンについて、Ｓ３０４〜Ｓ３１４までの処理が行われ、面内ムラが除去されると、ＣＰＵ１１は、全プレーンを処理したかを判断し（Ｓ３１５）、処理していないと判断した場合には（Ｓ３１５：Ｎｏ）、Ｓ３０３からの処理を繰り返し、全プレーンを処理した場合には（Ｓ３１５：Ｙｅｓ）、Ｓ３０３〜Ｓ３１４までの処理が行われた各プレーンを合成し（Ｓ３１６）、本処理を終了する。
【００３９】
次に、図６〜図８を参照して第２実施形態の画像補正処理について説明する。上述した第１実施形態は、元画像を１次元化して補正する場合ついて説明したが、第２実施形態は、２次元離散フーリエ変換を使って元画像を補正する。図６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６（ａ１）および（ａ２）が従来の手法、図６（ｂ１）〜（ｂ３）が本発明の手法を示している。尚、図６（ａ１）と図６（ｂ１）とは、面内ムラを含む同じ元画像を示し、図６（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。
【００４０】
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６（ａ１）に示す元画像である。元画像は、第１実施形態と同様にスキャナ１５により原稿が読み取られた画像であり、右下角部から放射状に濃度が段々と濃くなるような、面内ムラが含まれている。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６（ａ２）に示すが、図６（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６（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。
【００４１】
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６（ｂ１）に示す元画像でなく、図６（ｂ３）に示すミラー画像である。図６（ｂ３）に示すミラー画像は次の通り、生成される。まず、図６（ｂ１）に示す元画像から、図６（ｂ２）に示す画像を生成する。即ち、元画像と、その元画像を図中左端を境に反転した画像とを連結して、図６（ｂ２）に示す画像を生成する。次に、図６（ｂ３）に示すミラー画像を生成する。即ち、図６（ｂ２）に示す画像と、その図６（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６（ｂ３）に示すミラー画像を生成する。図６（ｂ３）に示すミラー画像は、図６（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６（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。
【００４２】
図７（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７（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７（ａ）は、図６（ａ１）に示す元画像を、２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトル、図７（ｂ）は、図６（ｂ３）に示すミラー画像を、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。
【００４３】
図７（ａ）と図７（ｂ）とに示すフーリエスペクトルを比較すると明らかなように、図７（ａ）は、エッジ効果により、低周波成分（０[ｃｙｃｌｅ／ｍｍ]付近の周波数）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７（ｂ）は、図６（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、適切な位置に集中して出現していることが分かる。そのため、従来の手法では、図７（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分離することはできない。これに対し、本発明の手法であれば、元画像の低周波数成分が適切な位置に集中して出現しているので、図７（ｂ）に示すフーリエスペクトルから低周波成分を適切に分離することができる。従って、本発明の手法によれば、図７（ｂ）に示すフーリエスペクトルから適切に分離した低周波成分を、元画像から減算することで、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。
【００４４】
図８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。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（Ｓ８０１）、取得した画像データのカラープレーン（ＲＧＢ値）を分解し（Ｓ８０２）、一つのカラープレーンを選択し（Ｓ８０３）、全画素値の平均値μを算出する（Ｓ８０４）。尚、Ｓ８０１で取得した画像データが、例えば、図６（ｂ１）に示す元画像に相当する。次に、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（Ｓ８０５）、更に、Ｓ８０５で生成した画像と、そのＳ８０５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（Ｓ８０６）、そのミラー画像に２次元離散フーリエ変換を施す（Ｓ８０７）。尚、Ｓ８０５で生成される画像が図６（ｂ２）、Ｓ８０６で生成されるミラー画像が図６（ｂ３）に示す画像に相当し、Ｓ８０７の処理で生成される２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトルが図７（ｂ）に示すフーリエスペクトルに相当する。
【００４５】
次に、ＣＰＵ１１は、２次元離散フーリエ変換したフーリエスペクトルから、低周波成分（例えば、±０．００３［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の範囲）以外の範囲である高周波成分を除去する（Ｓ８０８）。尚、この場合も、第１実施形態と同様に、画像種別毎に補正関数を設定し、その補正関数に従って高周波成分を除去すると共に、低周波成分のスペクトル強度を補正しても良い。そして、高周波成分を除去した画像を、逆離散フーリエ変換し（Ｓ８０９）、絶対値に変換し（Ｓ８１０）、更に、整数値に変換する（Ｓ８１１）。次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ８１１の出力信号の各値に対し、Ｓ８０４で算出した輝度値の平均値μを減算し（Ｓ８１２）、元の信号領域を切り出し（Ｓ８１３）、面内ムラ情報減算処理を行う（Ｓ８１４）。面内ムラ情報減算処理は、第１実施形態の場合と同様に、Ｓ８１３で得られた画像を２次元面内ムラ情報として、その２次元面内ムラ情報を、元画像の各画素から減算する。こうして、Ｓ８０３の処理において選択した一つのプレーンについて、Ｓ８０３〜Ｓ８１４までの処理が行われ、面内ムラが除去されると、ＣＰＵ１１は、全プレーンを処理したかを判断し（Ｓ８１５）、処理していないと判断した場合には（Ｓ８１５：Ｎｏ）、Ｓ８０３からの処理を繰り返し、全プレーンを処理した場合には（Ｓ８１５：Ｙｅｓ）、Ｓ８０３〜Ｓ８１４までの処理が行われた各プレーンを合成し（Ｓ８１６）、本処理を終了する。
【００４６】
次に、図９，１０を参照して、評価対象画像に発生しているバンディングの評価値を算出する方法について説明する。図９（ａ）は、バンディング評価処理を示すフローチャートである。バンディング評価処理は、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バンディングを評価するためのバンディング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（Ｓ９０１）。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。
【００４７】
図９（ｂ）は、テスト画像を示す図である。図９（ｂ）に示す通り、原稿Ｇに印刷されるテスト画像１００は、スキャナ１５の副走査方向Ｙに沿って延びる５本の帯状のパターン画像１００ａ〜１００ｅを、スキャナ１５の主走査方向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バンディング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。
【００４８】
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（Ｓ９０２）、輝度値Ｌ＊の１次元信号を生成する（Ｓ９０３）。１次元信号は、第１実施形態で説明したのと同様に、Ｘ方向に並ぶ各輝度値Ｌ＊を１行毎に平均化して、Ｙ方向に１次元化して生成する。ＣＰＵ１１は、生成した１次元信号と、その生成した１次元信号をＸ方向の端を境に反転した信号とを連結してミラー信号を生成し（Ｓ９０４）、生成したミラー信号を離散フーリエ変換する（Ｓ９０５）。このように、ミラー信号を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。
【００４９】
そして、ＣＰＵ１１は、離散フーリエ変換した信号から、低周波成分を除去する（Ｓ９０６）。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、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、適切に出現しているので、面内ムラを示す低周波成分を離散フーリエ変換した信号から適切に除去できる。そして、ＣＰＵ１１は、低周波成分が除去された離散フーリエ変換した信号に基づいて、バンディング評価値を算出するためのバンディング評価値算出処理を実行し（Ｓ９０７）、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離散フーリエ変換した信号に基づいて、バンディング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バンディング評価値を算出できる。
【００５０】
図１０は、バンディング評価値算出処理を示すフローチャートである（Ｓ９０７）。ＣＰＵ１１は、図９（ａ）に示すＳ９０６の処理で、低周波成分が除去された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（Ｓ１００１）、そのスペクトルＸ（ｕ）を絶対値｜Ｘ（ｕ）｜に変換する（Ｓ１００２）。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（Ｓ１００３）する。尚、次式では、視間距離ｌ［ｍｍ］を５００［ｍｍ］、ｕ［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］は空間周波数を示している。
【００５１】
視間距離ｌ［ｍｍ］を５００［ｍｍ］にすることで、粒状性評価よりもバンディング評価に適した評価値を算出することができる。即ち、一般的に、粒状性評価においては、視間距離ｌ［ｍｍ］は、１００〜５００［ｍｍ］に設定されるが、バンディング評価としては接近しすぎであり、適切なバンディング評価値を算出できない。そこで、視間距離ｌ［ｍｍ］を、粒状性消失距離よりも長い５００［ｍｍ］〜１８００［ｍｍ］の範囲にすることで、粒状性評価よりもバンディング評価に適した評価値を算出できる。
【００５２】
【数１】
2013008163.tif 000003
ＣＰＵ１１は、Ｓ１００３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（Ｓ１００４）、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（Ｓ１００５）。このように、Ｓ１００３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、バンディングとは無関係なノイズ成分を除外してバンディング評価値を算出することができる。そして、ＣＰＵ１１は、Ｓ１００５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（Ｓ１００６）、Ｓ１００６の処理で算出した値を、バンディング評価値として取得し（Ｓ１００７）、本処理を終了する。
【００５３】
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３，８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３のＳ３０１の処理、図８のＳ８０１の処理が第１の取得手段、第１の取得ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図３のＳ３０６の処理、図８のＳ８０５、Ｓ８０６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３のＳ３０７の処理、図８のＳ８０７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Ｓ３０８の処理、図８のＳ８０８の処理が第１の抽出手段、第１の抽出ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図３のＳ３０９〜Ｓ３１３の処理、図８のＳ８０９〜Ｓ８１３の処理が第２の取得手段、第２の取得ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図３のＳ３１４の処理、図８のＳ８１４の処理が生成手段、生成ステップの一例である。ＣＰＵ１１が実行する図４（ａ）のＳ４０４，Ｓ４０６，Ｓ４０８，Ｓ４０９，Ｓ４１０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４（ａ）のＳ４０２の処理が特定手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図８のＳ８０５の処理が第１生成手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図８のＳ８０６の処理が第２生成手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図３のＳ３０５の処理が第２の抽出手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図９（ａ）のＳ９０１の処理が画像データ取得手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図９（ａ）のＳ９０４の処理がミラーリング手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図９（ａ）のＳ９０５が変換手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図９（ａ）のＳ９０６が除去手段の一例である。ＣＰＵ１１が実行する図９（ａ）のＳ９０７の処理が評価値算出手段の一例である。
【００５４】
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。
【００５５】
上記第１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、横のサイズに応じて、低周波成分とする範囲を変更しても良く、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。
【００５６】
また、上記第１実施形態では、Ｙ方向に沿って発生している面内ムラを除去する場合について説明したが、面内ムラがＸ方向とＹ方向との２次元で発生するような場合、Ｙ方向について図３で説明した画像補正処理を実行した後に、Ｘ方向について図３で説明した画像補正処理を再度実行すれば良い。この場合には、２次元で発生する面内ムラを適切に除去できる。
【００５７】
また、上記第１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、その低周波成分以外の範囲は高周波成分として一律に除去し、低周波成分として残すスペクトル強度を、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％残し、グラフッィクであれば７５％残し、写真であれば５０％残し、その他であれば２５％残すように構成しても良い。この場合も、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。
【００５８】
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適切に除去できる。
【００５９】
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。
【符号の説明】
【００６０】
１      複合機
１２ａ  画像補正プログラム
１２ｂ  バンディング評価プログラム
１５    スキャナ
１７    印刷ヘッド
【図１】
2013008163.tif 000004
【図３】
2013008163.tif 000005
【図４】
2013008163.tif 000006
【図８】
2013008163.tif 000007
【図９】
2013008163.tif 000008
【図１０】
2013008163.tif 000009
【図２】
2013008163.tif 000010
【図５】
2013008163.tif 000011
【図６】
2013008163.tif 000012
【図７】
2013008163.tif 000013