(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｒ、Ｇ、Ｂの３色の色成分からなる画像データのモノクロ領域からコントラストが高い小領域を抽出するステップと、
抽出された前記小領域におけるＲとＧ、ＧとＢ、ＢとＲの２色間の画像データの相関係数をそれぞれ算出するステップと、
算出された前記各相関係数と所定の閾値との大小比較結果に基づいて前記小領域内の色ずれの有無を判定するステップと、を備え、
コントラストが高い前記小領域を抽出するステップは、前記モノクロ領域内の各小領域について、ＲとＧの各画像データの標準偏差の積、ＧとＢの各画像データの標準偏差の積、およびＢとＲの各画像データの標準偏差の積をそれぞれ求めるステップと、それぞれの標準偏差の積と所定の閾値との大小比較結果に基づいてコントラストが高い小領域を抽出するステップとを有することを特徴とする画像判定方法。
【請求項２】
Ｒ、Ｇ、Ｂの３色の色成分からなる画像データのモノクロ領域からコントラストが高い小領域を抽出し、抽出された前記小領域におけるＲとＧ、ＧとＢ、ＢとＲの２色間の画像データの相関係数をそれぞれ算出し、算出された各相関係数と所定の閾値との大小比較を行う色ずれ検出手段と、
前記色ずれ検出手段の大小比較結果に基づいて前記小領域内の色ずれの有無を判定する判定手段を備え、
前記色ずれ検出手段によるコントラストが高い前記小領域の抽出は、前記モノクロ領域内の各小領域についてＲとＧの各画像データの標準偏差の積、ＧとＢの各画像データの標準偏差の積、およびＢとＲの各画像データの標準偏差の積をそれぞれ求め、それぞれの標準偏差の積と所定の閾値との大小比較結果に基づいてコントラストが高い小領域を抽出することにより行われることを有することを特徴とする画像判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
分光された原色で構成された画像データに含まれる、読み取りなどの取得時の歪みから発生するエラー箇所を検出する技術に適用され、特に、色や光の原色等に色分解してカラー読み取り用のＣＣＤやＭＯＳ等のイメージセンサで取得した画像データを調べるためにこの技術を使用した、画像判定装置、画像読み取り装置、画像判定方法、そしてコンピュータにこの技術を機能させる為のプログラムやそれを記憶した記録媒体の技術分野に属する。
【従来の技術】
たとえば、図３や図１７に示したように、シートスルータイプのスキャナーでは、ローラーの機械的要因によって、原稿の走行速度にムラが生じる。図４に示したとおり、読み込んだＲＧＢ信号成分の間にずれが生じ、読み込み誤りが発生する。図４では、このような要因の元で白と黒との境界で各原色が１画素ずつずれてしまっている様子を示している。
【０００２】
しかし、３原色を３ラインで有するイメージセンサが読み取る、いわゆる同時３ライン読みに於いて、読み取りの位置を一致させればよいので、密着センサでは難しいが、光学縮小系で光路内にプリズムなどの分光素子を備えて、対処した例がある。（特開平７−１４３２８１）
また、読み込み誤りによるボケやにじみを補正する試みが行なわれていて、文献等に紹介されている。さらに、色空間ヒストグラムを用いた代表色算出による読み取り誤りの検出も試みられている（特開平６−３２７６２１）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このように取得した画像内にランダムな位置で異常（特にモノクロームである無彩色部分に発生した色ずれ）を含んでしまっているときに、どこが異常であるかという検出がきわめて難しく、決定的な解決が望まれていた。そこで本発明は、このような問題を鑑みて、特に複雑、特殊な構成を用いることなく、既に取得された画像データより特徴を抽出して、画像上で色ずれ、色滲みが発生している箇所を検出することができる方法および装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【問題を解決するための手段】
この問題を解決するために、本願の請求項１に係る画像判定方法は、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色の色成分からなる画像データのモノクロ領域からコントラストが高い小領域を抽出するステップと、抽出された前記小領域におけるＲとＧ、ＧとＢ、ＢとＲの２色間の画像データの相関係数をそれぞれ算出するステップと、算出された前記各相関係数と所定の閾値との大小比較結果に基づいて前記小領域内の色ずれの有無を判定するステップと、を備え、コントラストが高い前記小領域を抽出するステップは、前記モノクロ領域内の各小領域について、ＲとＧの各画像データの標準偏差の積、ＧとＢの各画像データの標準偏差の積、およびＢとＲの各画像データの標準偏差の積をそれぞれ求めるステップと、それぞれの標準偏差の積と所定の閾値との大小比較結果に基づいてコントラストが高い小領域を抽出するステップとを有することを特徴としている。また、本願の請求項２に係る画像判定装置は、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色の色成分からなる画像データのモノクロ領域からコントラストが高い小領域を抽出し、抽出された前記小領域におけるＲとＧ、ＧとＢ、ＢとＲの２色間の画像データの相関係数をそれぞれ算出し、算出された各相関係数と所定の閾値との大小比較を行う色ずれ検出手段と、前記色ずれ検出手段の大小比較結果に基づいて前記小領域内の色ずれの有無を判定する判定手段を備え、前記色ずれ検出手段によるコントラストが高い前記小領域の抽出は、前記モノクロ領域内の各小領域についてＲとＧの各画像データの標準偏差の積、ＧとＢの各画像データの標準偏差の積、およびＢとＲの各画像データの標準偏差の積をそれぞれ求め、それぞれの標準偏差の積と所定の閾値との大小比較結果に基づいてコントラストが高い小領域を抽出することにより行われることを有することを特徴とするとしている。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明が適用可能な色ズレ検出付き画像読み取り装置の実施の形態について説明する。
（色ずれ発生の概要と定義）
たとえば、図１７に示したようなスキャナーである画像読み取り装置に於いて、１パッケージとなったイメージセンサ、いわゆる３ラインのセンサラインを有するＣＣＤ，ＭＯＳ等のイメージセンサを使用したものがある。
【００２４】
図１７のスキャナに於いては、原稿を１枚ずつ繰り出し搬送してそのまま読み取るシートスルータイプのスキャナとする為のＡＤＦ（オートドキュメントフィーダ）が装填されており、これによる原稿の搬送時に、波打やばたつき、あるいは搬送系で用いられる搬送ローラの押さえ点が原稿から離れた衝撃などから、安定性に欠け画像上に変動が生じてしまう。（図３参照）
また、図１７のスキャナに内蔵しているキャリッジ５６が移動して原稿を固定して読み取る原稿固定タイプスキャナでは原稿に不安定動作はなく、安定して読めると思われがちである。しかし、読み取りの解像度が高いスキャナにおいては、原稿固定タイプであっても、読み取りラインを形成するミラーキャリッジや光学系を一体に構成する光学キャリッジの、移動方向である副走査方向への遥動や振動、また読み取り幅方向の揺れが、原稿の波打と同一の挙動として画像に現れる。
【００２５】
このスキャナは、原稿面を１回スキャンして３原色成分を一度に取得できるものであるが、光源の色を３原色切り替えながら読むものもある。さらに、１ラインのフィルタなしイメージセンサで、３面を色フィルターを切り替えながら順受取得するいわゆる面順次スキャナもある。
【００２６】
このようにスキャナを例にとってもいろいろな手段によって画像が取得されるが、たとえば、面順次であっても、読み取りの移動が外部からの衝撃などで位置を狂わせることもあり得る。
【００２７】
あるいはカメラであっても、正常に取得されたカラー画像が電送手段などを通過したときに何らかの理由によって、バイト抜けなどを起こすかもしれない。このようにして発生した画像の異常（ゆがみ）は、３原色の重なりがずれてしまうことから、目で見たときに本来の色と異なる色の滲みのような縞が判別される。これを、色ズレ（画像データに含まれる色ズレ）と呼ぶ。
（色ずれ検出の概要）
このように、色ズレを含んでしまった画像データから、どこが色ズレの位置であるかを検出することは難しい。なぜならば、原稿はカラーを含んでいるかもしれない為、色ズレである色彩のなのか、本来のカラーなのかを区分することがしづらい為である。
【００２８】
所が、画像データの中に存在するモノクロームである無彩色領域の境界に、色ズレが発生すると大変目立つものであって、これを解決することで大方が対処できる。そこで、無彩色領域の中でもコントラストが変化をしている部分にカラーを見つけると、本来カラー画像であるのか、色ズレの為のカラーなのかを分別することで達成できる性質を用いる。
（発明の各態様の説明）
（ＲＧＢ３原色からの色彩による色彩法）
第１の態様に方法として対応する第５の態様として、画素の色彩を計算して色ズレを検出する方法を説明する。この色彩値を用いる方法の概要は、以下の通りである。
【００２９】
色ずれは、ＲＧＢのうち、少なくとも１つの色の輝度値が他の多くとも２色の輝度値と大きく異なることに着目する。そして、目立つ部分はモノクロームであるから、モノクローム部分を対象とする。そして、色ずれは、紙送り方向に起き、１回のずれの影響は数画素程度であるとしている。
【００３０】
つまり人間の目で見たときに色ずれとして見える画素は、モノクローム領域内のコントラストが大きく変化している境界域で彩度が高く発生している。そして、本来のカラー画像であるのか、色ズレによって彩度が高いのかの判定は、何画素が連続して高彩度であるかについて、あらかじめ決めておく値と比較して決定する。したがって、数画素程度の大きさの彩度が高い部分を検出することになる。
【００３１】
色ずれ検出の手順であるが、ここでは、次式で定義する彩度彩度ＳとＳＲを用いる。
【００３２】
【数１】
0004064701.tif 000002
【００３３】
【数２】
0004064701.tif 000003
なお、数式１（３−２−１）と数式２（３−２−２）から、
【００３４】
【数３】
0004064701.tif 000004
の関係がある。ここで
【００３５】
【数４】
0004064701.tif 000005
は明度である。
【００３６】
以上のＳ、ＳＲ、Ｖは、例えば，高木幹雄、下田陽久”画像解析ハンドブック”東京大学出版会のｐｐ４７５−４９１，１９９１，１，１７に定義されているものである。
【００３７】
図５は、明度と彩度の分布図であって、上述の数式４（３−２−４）で決まる明度Ｖを横軸に、数式１（３−２−１）で決まる彩度Ｓを縦軸にとって、各画素が有する値をプロットしたものである。ＳＲに閾値ＴＳＲを定めると、そのＴＳＲは原画像では、図５に記載したような曲線になる。
【００３８】
この処理は、図５の閾値ＴＳ以下と閾値ＴＳＲの左を排除することに相当する。
【００３９】
色ずれの検出を次のようにして行なう。
（１）各画素の彩度Ｓを求める。
（２）Ｓが閾値ＴＳ以上のとき、色ずれ候補とする。
（３）反転画像ＳＲを求める。
（４）ＳＲが閾値ＴＳＲ以上のとき、色ずれ候補とする。
（５）抽出した候補から、画素が紙の進行方向に対してカラー部分として抽出された画素がさかのぼって連続している候補の画素数を数え、その数がＮ画素以下のとき、色ずれとして検出する。これについては、図１１、１２を使用して説明する。
【００４０】
Ｓ３００へ入力する画像取得については、後のＡＤＦ付きスキャナの説明で図１９に基づいて説明する、スキャナ等で読み取って保存された画像データを受け取るステップである。同時に画像の水平方向画素数ｊと垂直方向の画素数ｉ、及び原色数ｋを与えている。これは、スキャナで読み取って保存した画像を、オフライン等でコンピュータに写し取り検出動作させる為であって、オンライン処理や、単体様で述べた装置内処理では、特に与えることなく、内部的に受け渡すことが出来うる変数である。
【００４１】
Ｓ３０１，Ｓ３０２はＳ３１２とＳ３１８〜Ｓ３２１にて形成される処理ループである。処理として、Ｓ３０３、Ｓ３０４で変数の初期化を行い、Ｓ３０５〜Ｓ３０７で原画増の彩度Ｓを求めている。この結果をＳ３０８で閾値ＴＳと比較することで色ズレとして候補にあげるかどうかの判定を行う。閾値を越えていれば候補とする。候補でなければ、全画像データ完了するまで、上記ループに従って繰り返す。
【００４２】
次に反転画像判断に移る。上記候補になったもので、Ｓ３０９で反転画像の彩度ＳＲを計算している。そして、Ｓ３１０で反転画像データでの彩度計算値が閾値ＴＳを越えた場合に色ズレの候補確定をする。そして候補確定処理として、Ｓ３１１で変数ｃｏｕｎｔをインクリメントする。この候補処理がループとして繰り返された後、彩度が下がってＢに抜けてきたとき、Ｓ３１４からＳ３１７の色ずれ検出とするかどうかの判定、Ｓ３１３をとおる。所定値Ｎよりも大きい場合には、カラーの領域であって、色ズレではないと判断する。
【００４３】
全ての画素が処理完了するとＳ３２２として抜ける。この時に、Ｓ３１５でフラグ処理されている為に、後にこのフラグを用いて、修正処理を行うことが出来る。
（Ｌ＊ａ＊ｂ＊変換を使用するＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法）
第２の態様に対応する方法としての第６の態様としてＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法を使用したものを説明する。
【００４４】
この方法では、色ずれは、画像中のモノクローム部分で目立つとする。そして、色ずれは、画像中のコントラストの高い部分（エッジ部分）で目立つ。
【００４５】
図６は、スキャナーで読み込んだ画像を、その性質によって区分けしたものである。２次元上に分布した画像データを特徴の領域ごとに区分した概念図である。大きく、カラーの部分（ｃｏｌｏｒ  ａｒｅａ）モノクロームの部分（Ｍｏｎｏｃｈｒｏｍｅ  Ａｒｅａ）に分けられる。
【００４６】
そのいずれにもコントラストが高い部分（エッジ部分：Ｅｄｇｅ  ａｒｅａ）が存在する。読み込み誤り（Ａｒｅａ  ｗｉｔｈ  Ｒｅａｄｉｎｇ  Ｅｒｒｏｒ）は同じように存在するが、色ずれの目立つ部分は、この図６の斜線部分にあたる。
【００４７】
この方法では、概略（１）カラーとモノクロームの分離、（２）エッジの検出、（３）色ずれの判定、のステップで、この斜線の部分を検出する。
【００４８】
検出の手順としては、まず、カラーとモノクロームの分離を行う。カラーとモノクロームの判別には、人の知覚色度に近いといわれるＣＩＥで規格化されているＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊値を用いる。ＣＩＢＬ＊ａ＊ｂ＊表色素の変換の計算は次ように行なう。
【００４９】
まず、表色系を数式５（３−３−１）により、ＸＹＺ色素系に変換する。
【００５０】
【数５】
0004064701.tif 000006
さらに、数式６（３−３−２）によってＬ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換する。
【００５１】
【数６】
0004064701.tif 000007
ただし、ここで、
【００５２】
【数７】
0004064701.tif 000008
である。
【００５３】
図７は、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の色度図である。ａ＊軸とｂ＊軸直交し、直交点が無彩色点（モノクローム点）となる。＊ａ値、ｂ＊値の範囲を決定することにより、無彩色（モノクローム）領或を抽出できる。
【００５４】
色ずれがないときは、カラーとモノクロームの分離を行なうのは容易である。しかし、色ずれがあるときは、カラーと色ずれの特徴が良く似ているために、画素単位でカラー部分とモノクローム部分の分離を行なうのは難しい。言い換えると、カラーと色ズレとの違いを色彩のみで分けることが難しい。そこで、次のアルゴリズムでカラーとモノクロームを分離する。
（１）画素をｍ×ｍの領域に分割する。
（２）（１）の領域において縦方向にａ＊値とｂ＊値の累積ヒストグラムを作成する。ただし、累積値は累積画素数で正規化する。
（３）（２）での累積値が、ＴａＬ＜ａ＊＜ＴａＨ、かつＴｂＬ＜ｂ＊＜ＴｂＨの値の範囲に入るものをモノクローム領域として抽出する。
（４）さらに、モノクローム領域を抽出するために（３）でモノクロームと判断されなかった部分についてのみ、横方向にａ＊値とｂ＊値の累積ヒストグラムを作成する。ここでも、累積値は累積画素数で正規化する。
（５）（４）での累積値が、ＴａＬ＜ａ＊＜ＴａＨ、かつＴｂＬ＜ｂ＊＜ＴｂＨの値の範囲に入るものをモノクローム領域として抽出する。
【００５５】
これにより、モノクロームである領域が判別されている。次にモノクローム領域でのエッジ（高コントラスト部分）を検出する。
【００５６】
図８のように、紙の進行方向に色ずれが起きるので，垂直方向Ｓｏｂｅｌフィルタを用いて横方向のエッジを検出する。Ｓｏｂｅｌフィルタは微分フィルタの一種である。
【００５７】
ここで説明している方法では、使用した画像が、シートスルースキャナで取得された画像であって、その紙を送るいわゆる搬送方向に、色ズレを発生しているので、考察を簡略化する為に、垂直方向の検出に限定したのであって、水平方向にアルゴリズムを変更することも、両方を併用することも可能である。
【００５８】
色ずれの判定について説明すると、エッジ部分において、各画素におけるａ＊値、ｂ＊値がＴａＬ＜ａ＊＜ＴａＨもしくは、ＴａＬ＜ａ＊＜ＴａＨの範囲以外の画素を色ずれとして抽出することが出来る。図９には、判定で用いた各閾値がまとまられている。
【００５９】
次に、図１３、１４、１５を用いて詳細な説明を行う。
【００６０】
図１３は概略全体を示したものであって、Ｓ３０５，Ｓ３５７がこの処理への入出力になる。Ｓ３５１でＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換処理される。この次に、Ｓ３５２では原画像全体のエリアを所定の小領域（たとえば８＊８など）に分割する。これは、Ｓ３５３でａ＊値の累積ヒストグラムとｂ＊値の累積ヒストグラムを生成する為である。Ｓ３５４で累積ヒストグラムの結果を用いてカラーとモノクロームとを分離する。Ｓ３５５でモノクローム域内にあるエッジ検出を行って、Ｓ３５６似ていろズレの最終判定を行う。
【００６１】
図１４と図１５は、上記説明の詳細になる。Ｓ３６０、Ｓ３７９、はこの処理への入出力である。Ｓ３６１で色ズレ位置フラグをクリアする。Ｓ３６２、Ｓ３６３では、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換処理している。Ｓ３６４、Ｓ３６５にて原画像全体のエリアを所定の小領域に分割する。Ｓ３６６がヒストグラム生成であって、各小エリアごとに作成を行っておく。累積ヒストグラムはａ＊値の累積ヒストグラムとｂ＊値の累積ヒストグラムを用意する。Ｓ３６７、Ｓ３６８でモノクロームと判断したらＳ３６９でフラグをたてる。Ｓ３７０、Ｓ３７１ではフラグがたっているもののみに対して、モノクロームと判断したらＳ３７２でフラグを確定する。Ｓ３７３でモノクローム領域内のエッジ（コントラストの判定に相当）検出を行う。Ｓ３７４、Ｓ３７５、Ｓ３７６、Ｓ３７７、Ｓ３７８、にて対象とする画素（画素周辺）がカラーであってモノクローム内であるので色ズレと判断する。
（色の相関を使用する相関法）
次に、第３の態様に方法として相当する、第７の態様について説明する。３原色の間で相関を計算しても色ズレを検出することが出来る。
【００６２】
相関法では、次の特徴に注目して色ずれを検出する。ただし、対象画像は、モノクローム画像に限定する。従って、既に述べた別の方法で既出した、カラーとモノクロームとの分離を事前に行っておき、そのモノクロームと認められた領域に、以下に説明する方法を適用することになる。
【００６３】
但し、原稿がモノクロームであるという指示などが、事前に与えられれば特に上述の分離等しなくても適用できる。
【００６４】
この方法は以下の特徴を前提として成り立つ。
（１）色ずれは、画像中のコントラストの高い部分で目立つ。
（２）色ずれは、ＲＧＢの輝度値が異なる。
（３）コントラストの高い部分で色ずれが起きた場合、ＲＧＢのうち、ずれた色の輝度値は、隣接画素の輝度値に置き換えられているので、ＲＧＢの輝度変化が一致しない。
次に、この方法での検出の手順について述べる。
一言で言えば、２色間の相関係数に注目してずれている色を検出することになる。色ずれは、紙の進行方向に生じるので、紙の進行方向に沿って、相関係数
【００６５】
【数８】
0004064701.tif 000009
を数式８（３−１−１）から求める。ただし｛ｘ，ｙ｝＝｛Ｒ，Ｇ，Ｂ｝，ｗは相関幅である。
【００６６】
コントラストの低い部分では、数式８（３−１−１）の分母の値が小さくなり、相関係数の値を用いることは適当でないので、分母の値がある閾値Ｔｄより大きい部分のみについて、相関係数を計算する。相関係数が、ある閾値Ｔｃより小さいとき、色ずれとして検出する。
【００６７】
色ずれを次のようにして検出する。
（１）数式８（３−１−１）の分母の値を計算する。
（２）分母が閾値Ｔｄより大きいとき、相関係数を計算する。
（３）相関係数が閾値Ｔｃより小さいとき、その画素に色ずれがあるとする。
【００６８】
次に、図１６を用いて詳細に説明をする。
【００６９】
Ｓ４００、Ｓ４１６はこの処理への入出力である。Ｓ４０１、Ｓ４０２、Ｓ４０７、Ｓ４０８は相関値の計算を全画像データに繰り返す為のループである。Ｓ４０３は数式８（３−１−１）における分母計算である。この分母は標準偏差に相当する。Ｓ４０４でこの標準偏差の値が所定の閾値より高いかどうかを調べて、小さいときにはコントラストが低い部分に相当する為、対象外にする。（Ｓ４０６）Ｓ４０５では、次のステップとして数式８（３−１−１）の分子も求めて既に求めた標準偏差で割る。Ｓ４０９、Ｓ４１０、Ｓ４１４、Ｓ４１５は、上記で求めた相関値を所定の閾値と比較することで色ズレであるかどうか判断しているＳ４１１、Ｓ４１２、Ｓ４１３、を全画素分繰り返す為のループである。
（各方法の検出の状態）
ところで、図１０には、原画像に対する、各方法での検出結果が表示されている。
【００７０】
原画（Ａ１：Ｏｒｉｇｉｎａｌｉｍａｇｅ）は右側にカラーの領域を有して左側がモノクロームのペアラインが備えられたものである。このモノクロームのペアラインに、この図では見えないが色の滲み（色ズレ部分）がある。Ａ２、Ａ３、Ａ４はそれぞれ、相関法、彩度法、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法で検出した結果で、多少の性能差は出たが、基本的に検出が出来ている。
【００７１】
図１０は色ずれ検出の結果である。対象画像は色ずれを含む画像ＳａｍｐｌｅＡ３００×１００  ｐｉｘｅｌｓ）、ＳａｍｐｌｅＢ（２００×２００  ｐｉｘｅｌｓ）、Ｓａｍｐｌｅｓ（６００×１００  ｐｉｘｅｌｓ）である。図１０のＡ２、Ａ３、Ａ４中の白い領域が色ずれとして検出された部分である。検出閾値は、経験的に次のように設定した。
【００７２】
第３と第７の態様で使用する相関法では、相関幅ｗは３画素とした。また、分母の閾値Ｔｄを１０００とし、相関の閾値Ｔｄを０．９７とした。
【００７３】
第１と第５の態様で使用する彩度法では、連続画素数Ｎは４画素とした。また、彩度の閾値Ｔｓ＝ＴｓＲ＝０．１７３とした。
【００７４】
第２と第６の態様で使用するＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ法では、カラーとモノタロームの分離において、分割領域の大きさｍは５０Ｐｉｘｅｌｓとし、エッジ検出の閾値は４００とした。カラーとモノクロームの分離の縦方向累積値、横方向累積値、色ずれ判定のａ＊値、ｂ＊値の範囲は図９の通りである。
（搭載の形態説明）
図１に示したようなスキャナ１、コンピュータ２、ディスプレイ３、プリンタ４からなる一般的な構成に於いて、既に述べてきた検出の方法を、プログラムとしてコンピュータ２のハードディスクなど内部メモリに搭載して利用することが出来る。当然のこととして、初期的に搭載されていなくとも、ＣＤやＦＤＤにプログラムを記録して於いて、コンピュータ２に読み込んでも良いし、あるいはインターネットやＬＡＮ等の電送経路から、転送されて実行しても良い。必要に応じて転送しても、常駐してもどちらでも良い。この場合に、プログラムを搭載されたコンピュータ２は、色ズレを検出する為の画像判断装置となる。
【００７５】
また、同じ図１の形態で、図を省略したがこのスキャナのファームウエア、もしくはハード化されて、上述の色ズレ検出動作が行われても良い。この場合は、色ずれ検出の機能を備えたスキャナである。
【００７６】
さらに、図２のように、ユニットとして、この色ズレ検出機能を独立させてインターフェースし、これを色ずれ検出を行う画像判断装置としても良い。
（ユニット時の簡単な説明）
上述のようにユニット化する場合の説明を図２０を用いて簡単に行う。簡単な方法として、ワンチップマイコンを用い、既に説明してきた態様５，６，７の方法を態様８のようにプログラムで記載し、プログラムＲＯＭに書き込む。既に説明したように、少なくとも３原色分の頁メモリは必要である。それに、彩度やヒストグラム、相関といった値を頁分保持する必要がある。そのためにワークメモリも充分に搭載する必要がある。
（両面同時の画像読み取り装置の説明）
次に、第４の態様である読み取り装置として、図１７と図１８を用いて色ズレ検出手段が備えられたスキャナ５０と読み取り機能付きＡＤＦ９０とについて説明する。尚、便宜上イメージセンサの読み取り方向を主走査と述べるところがあるが、既に述べたように光学系の設計によっては、イメージセンサの光電変換素子走査方向と、原稿を読み取るラインでの方向とは異なる方向になるため、原稿の読み取りラインの方向を主走査と定義し、原稿と読み取りラインの相対移動方向である副走査方向が、主走査方向に直交する。
（ＡＤＦ側の処理説明）
図１７、１８、１９に基づいて説明を行う。
【００７７】
給紙トレイ６７上に上面を読み取り面として載置された原稿はピックアップローラ５２で取り込まれて給紙ローラ５３で読み取り前ローラ５４から密着イメージセンサ６０（以後、ＣＩＳ６０）の下方を通過する。ＣＩＳ６０を通過した後、原稿はバックプラテン６５の下方を通過する。そして、更に排紙ローラ５５で原稿は排紙トレイ６６上に送り出される。このときには、スキャナ５０のレール上を移動する光学キャリッジ５７がこのバックプラテン６５の下方に読みとり位置を移動して読み取り可能状態になっている。
【００７８】
光学キャリッジ５６は３ラインＣＣＤであるイメージセンサ５７、レンズ５８、ミラー５９、光源６９が備えられている。また、ＣＩＳ６０は、図示しない光源、セルフォックレンズ群６２、色フィルタを備えた等倍センサ列を３本、３原色分備えた基板６１から構成されている。
【００７９】
ＣＩＳ６０から取り出された３原色分の画像データは、ＡＤＦ用画像処理基板７０に送られる。ＡＤＦ画像処理基板７０には、後に説明する色ズレ検出手段が載置されている。同じく、イメージセンサ５７から取り出された３原色分の画像データは、スキャナ用画像処理基板８０に送られる。このスキャナ用画像処理基板８０にも、後に説明する色ズレ検出手段が載置されている。なお８２はコンピュータにインターフェースする為のＳＣＳＩコネクタである。
【００８０】
次に回路構成について図１８を使って説明をする。
【００８１】
まず、ＡＤＦ用処理基板７０にはＣＩＳ６０から各色毎に画像データが入力される。Ａ／Ｄコンバータ１１０で各色毎にデジタル化されたデータは、シェーディング補正手段１１１に入力されて各色毎にシェーディング補正される。このシェーディング補正手段１１１からのデータはライン間補正手段１１２に入力されて、図示しないワークメモリを使用しながら８ライン毎の重ね合わせを実行する。そして、読みとり位置の補正が行われたデータはページメモリ１１３に格納される。
（ＡＤＦ側の色ズレ検出説明）
ここでは、ブロックダイアグラムである図１８に基づいて概要を説明する。ページメモリ１１３に格納された３原色の画像データは、ＣＰＵ１１９に管理されてアドレスコントロール１１５が読み取りの第１ラインからはじめ、読み取りの最終ラインに至るまで各画素毎の値を調べて、色ずれ検出部１１８により検出される。この色ずれ検出部１１８は、既に述べた第５，６，７の態様の色ずれ検出方法を実施できるようにハード化して載置されている。基本的に、各工程の演算等機能をハード化することは、当業者では容易なことである。また、ハード化するまでもなく、ワンチップマイコンを専用に載置して、プログラムＲＯＭ等のメモリに、第８の態様としてのプログラムを搭載することで実施出来る。この形態を図２０に概要を示すブロック図としてしめした。
【００８２】
各々の画素を調べて、色ズレ検出部１１８内の結果で色ずれ発生点であるかをＣＰＵ１１９で判定してメモリシフト制御部１１７の内部にあるワークメモリにフラグ記入を行う。
【００８３】
色ずれ点であると判定した場合には、１を、そうでないときには０という具合である。この操作を３色の全ライン分、すなわち３色について各１ページ分繰り返し処理を行う。もちろん、色ズレ検出部１１８内のワークメモリに載置保存したコントラスト演算部１１４の結果は、このメモリシフト制御部１１７の内部メモリに書き込んでも良いし、専用のメモリの設置も考えられる。どのメモリを退避や演算に用いることは、同一のことであるし単なる設計変更である。
【００８４】
メモリシフト制御部１１７は、フラグを参照してずれ量を計算する。この演算で利用する各画素における濃度値（画素値）は既に述べた一時的に格納するワークメモリやページメモリ１１３から読み出したり書き込んだりしながら実行されるが、この制御は、ＣＰＵ１１９とアドレスコントロール部１１５とが共同して管理する。
【００８５】
このようなアルゴリズムで色ずれの補正がなされたデータは、あとはＡＤＦ用処理基板７０のＩ／Ｆコントロール部１２０を経てスキャナ用処理基板８０に受け渡される。受け取り側のスキャナ用画像処理基板８０に省略したバスバッファ等を経て、ＳＣＳＩインターフェース用のコントローラであるＳＰＣ１３９を経てコネクタ８２から上位装置として接続されているコンピュータにデータが送出される。この時に、コンピュータ側に送出する手順あるいは色などの順番は、コンピュータ上で稼働するソフトウエアに依存するので、入れ替え等可能なように一時的にバッファを行うバッファメモリ１４１を持っている。これらの一連の処理は、クロックコントロール部１１６で適正に同期が取られている。
（スキャナ側の色ずれ検出と処理説明）
スキャナ用画像処理基板８０内の処理も基本的にＡＤＦ用処理基板７０と同様であるため細かくは省略するが、３ラインカラーＣＣＤであるイメージセンサ５７からの映像信号はＡ／Ｄコンバータ１３０でデジタル化されシェーディング補正部１３１でシェーディング補正される。この出力がライン間補正手段１３２で３ラインを一致させられて一時的にページメモリ１３３に格納される。
【００８６】
このデータは、色ズレ検出部１３８やコントラスト演算部１３４で利用するため、ＣＰＵ１３９とアドレスコントロール１３５と協働して色ずれ判定され、メモリシフト制御手段１３７で色合わせされる。これらの一連の処理は、クロックコントロール部１３６で同期されて処理が進む。
【００８７】
最終的に色合わせされた画像データは、バッファメモリ１４２内にＡＤＦ用処理基板７０から受け取った画像データと同居して格納される。ＡＤＦ用処理基板７０からから受け取った画像データと同様、コンピュータ側のアプリケーションに合わせて、ＣＰＵ１３９で送出が制御されながら、ＳＰＣ１４０でコントロールされコネクタ８２から送り出される。
（ＡＤＦ付きスキャナ装置の説明）
図１７、１８、１９に基づいて説明を行う。給紙トレイ１４へ上向きに複数枚の原稿束が載置される。搬送が開始されると、まずピックアップローラ１６で最上面の原稿がピックアップされる。ピックアップされた原稿は繰り出しローラ１７で読み取り前ローラ１８まで送られる。
【００８８】
読み取り前ローラ１８で更にバックプラテン２５と読み取り窓１３との間に送り込まれた原稿は、排紙ローラに送られる。更に排紙ローラ１９で排紙トレイ１５上に排出される。このバックプラテン２５の面は白色である。従って、キャリッジ１２のセンサ２２が読み取る画像データは、原稿が存在し無し時および、原稿の周囲など余分に読み取った領域などが白く現れる。
【００８９】
一方、フラットベットスキャナ１０の内部には、レール３０の上を移動可能な光学キャリッジ１２がある。光学キャリッジ１２には、３ラインカラーＣＣＤ２２、（以下イメージセンサ２２と呼ぶ。このイメージセンサはＣＣＤでなくともＭＯＳ型やその他のタイプであっても良い。）レンズ２１、ミラー２０、光源２４が備えられている。
【００９０】
ガラス製の原稿台２６上に原稿面を下にして載置された固定原稿を読むときには、キャリッジ１２がＳＷ方向に移動しながら原稿面を読み取る。原稿全体を読み取ると、光学キャリッジ１２はＢＫ方向に戻り、図示しないホームポジションセンサに基づいて位置決めされて停止する。
【００９１】
一方、上述のＡＤＦ１１で送られた原稿を読み込むときには、光学キャリッジ１２は読み取り窓１３の下面へ移動し、読みとり位置をこの読み取り窓１３に合わせて待機する。そして、図示しない読み取り前ローラ近傍にある位置センサで信号を受け取ると、画像処理並びに読み取り処理回路を起動して読み取る。この図２の例示では、ＡＤＦ１１内に省略されたパルスモータ等の駆動手段を持ち、フラットベットスキャナ１０の動作に同期して搬送制御されている。
（スキャナ読み取りの概略動作）
既に詳細の動作を説明したが、図１９に概要フローを記載した。Ｓ１１９は開始端子であって、たとえばパソコンからの読み取り指令などである。ＡＤＦがＳ２００の頭出しセンサによる原稿頭出し検出をＳ２０１の読み取りの開始位置になるまで繰り返す。
【００９２】
読み取りの開始位置であれば、Ｓ２０２のＣＣＤスキャンを行い読み取って、ＲＧＢデータを頁メモリに格納する。（Ｓ２０３〜Ｓ２０５）完了後、ＣＣＤの３ラインが構造的に位置を異ならせているが素数だけ位置合わせをＳ２０６で行って、Ｓ２０７で完了すると共に、既に述べてきた色ずれ検出の手順に移る。
（他の形態）
また、図１の形態では、スキャナ内部にこの補正処理が搭載されている例を示したが、図２に示したようにこの画像判断処理つまり色ずれ検出を機能として有する装置５を形成して、スキャナの後段に取り付ける形態でもよい。もちろんこの色ズレ検出機能はどこに無ければならないと言うものではなく、プリンタ４とコンピュータ２との間であっても、プリンタ４の中に構成されてもいい。
【００９３】
この補正処理をプログラムとしてＣＤＲＯＭなどの記録媒体に記憶させて、頒布したり、プログラム単体をインターネットなどのネットワーク上に供給可能にして、必要に応じてダウンロードしたり、プログラムのバージョンアップをサービスすることは、昨今では常識である。
【図面の簡単な説明】
【図１】色ずれ検出をコンピュータ２もしくはスキャナ１内で実施している例である。
【図２】色ずれ検出を画像判定装置として独立した図である。
【図３】色ズレを発生する搬送ローラの説明図である。
【図４】色ズレを発生したときのＲＧＢ各原色値をプロットした図である。
【図５】彩度法での明度と彩度のプロット図に判定用の閾値線を加えたものである。
【図６】スキャナで取得した画像データに含まれる画像データの分類を概念的に区分した図である。
【図７】ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法での知覚色度と色の関係を図示したものである。
【図８】ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法での紙搬送方向に対する色ズレ発生エッジの図示とｓｏｂｅｌフィルターを図示したものである。
【図９】ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法でのカラー・モノクローム分離で使われる閾値をまとめたものである。
【図１０】Ａ１に原画像を、Ａ２に相関法の結果を、Ａ３に彩度法の結果を、Ａ４にＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法の結果を示したものである。
【図１１】彩度法のフローの前半部である。
【図１２】彩度法のフローの後半部である。
【図１３】ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法の概略全体フローである。
【図１４】ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法のフローの前半部である。
【図１５】ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊法のフローの後半部である。
【図１６】相関法のフローである。
【図１７】第４の態様であるＡＤＦ付きスキャナの説明図である。
【図１８】ＡＤＦ付きスキャナのブロック図の例である。
【図１９】ＡＤＦ付きスキャナのフロー概要である。
【図２０】画像判別装置としてのブロックを示す図である。
【符号の説明】
１  従来のシートスルータイプのスキャナ
２  コンピュータ
３  ディスプレイ
４  プリンタ
５  外付けの色ズレ検出装置
１０  従来のフラットベットタイプのスキャナ
１１  オートドキュメントフィーダ
１２  読み取りのキャリッジ
１３  読み取り窓
２２  ３色ライン内蔵のイメージセンサ
５０  本発明の色ズレ検出を備えたフラットベットスキャナ
５７  ３色ラインを備えたＣＣＤセンサ
６０  ３色ラインを備えた密着型イメージセンサ
７０  ＡＤＦ用の画像処理基板
７１  ＡＤＦ用の色ズレ検出手段
８０  スキャナ用の画像処理基板
８１  スキャナ用の色ズレ検出手段
８２  コンピュータへのインターフェースコネクタ
９０  読み取り手段を備えたＡＤＦ
１１２  ＡＤＦ側の３ライン読み取り位置補正（ライン間補正）
１１４  ＡＤＦ側のコントラスト判定
１１８  ＡＤＦ側の色ズレ検出
１１９  ＡＤＦ側をコントロールするＣＰＵ
１２０  ＡＤＦ側からスキャナ側に画像データを送出するインターフェースコントローラ
１３２  スキャナ側の３ライン読み取り位置補正（ライン間補正）
１３４  スキャナ側のコントラスト判定
１３８  スキャナ側の色ズレ検出
１３９  スキャナ側をコントロールするＣＰＵ
１４０  ＡＤＦとスキャナの色ずれが補正された読み取り画像をコンピュータに送るＳＣＳＩコントローラ
Ｓ  原画像における彩度値
ＳＲ  反転画像における彩度値
ｃｏｕｎｔ  彩度法でのカラー部が色ズレかカラー領域かを判定するカウンタ
ｓｏｂｅｌフィルタ  図８に示したマトリックスで構成されるフィルター
ａ＊ＣＩＥ規格のＬ＊ａ＊ｂ＊色分解での知覚色彩値（赤緑系）
ｂ＊ＣＩＥ規格のＬ＊ａ＊ｂ＊色分解での知覚色彩値（青黄系）
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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