(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学的に画像を読取る複数の画素を備える画像読取センサと、前記画像読取センサを移動させる駆動部とを有する画像処理装置であって、
前記駆動部により前記画像読取センサを移動させることによって、前記複数の画素それぞれが予め定められたパターンを持つチャートを読取るよう前記駆動部と前記画像読取センサとを制御する制御手段と、
前記制御手段の制御により読取った画素ごとの画像データから前記複数の画素の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記特徴量から前記複数の画素のＭＴＦ特性を解析する解析手段と、
前記解析手段の解析結果に従って、前記複数の画素のＭＴＦ特性の不均一を補正する補正手段と、を有し、
前記画像読取センサは、前記複数の画素を一定方向に配列したラインセンサであり、
前記パターンは、前記画像読取センサによる読取幅以上の幅の、前記複数の画素の配列方向と平行な方向に記録された線から成り、
前記駆動部は、前記画像読取センサを前記複数の画素の配列方向と垂直方向に、前記複数の画素の配列方向の解像度より高い解像度で読取るように移動させ、
前記算出手段は、前記複数の画素ごとに、前記画像データの輝度信号のデータを前記移動の方向に対して微分演算して得られる、輝度の変化量の最大値を前記特徴量として算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記解析手段の解析結果において、前記複数の画素のうちＭＴＦ特性が高い画素には、フィルタをかけて輝度の変化量を増減させることによってエッジをぼかす補正を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】
前記補正手段は、前記解析手段の解析結果において、前記複数の画素のうちＭＴＦ特性が低い画素には、フィルタをかけて輝度の変化量を増減させることによってエッジを強調する補正をすることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記複数の画素ごとに、前記チャートを読取ることにより得られた輝度信号のうち予め定められた第１の閾値以下の輝度となる輝度信号の数と、前記チャートを読取ることにより得られた輝度信号のうち前記第１の閾値よりも高い予め定められた第２の閾値以上の輝度となる輝度信号の数と、を前記特徴量として算出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
光学的に画像を読取る複数の画素を備える画像読取センサと、前記画像読取センサを移動させる駆動部とを有する画像処理装置の画像処理方法であって、
前記駆動部により前記画像読取センサを移動させることによって、前記複数の画素それぞれが予め定められたパターンを持つチャートを読取るよう前記駆動部と前記画像読取センサとを制御する制御工程と、
前記制御工程の制御により読取った画素ごとの画像データから前記複数の画素の特徴量を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された前記特徴量から前記複数の画素のＭＴＦ特性を解析する解析工程と、
前記解析工程の解析結果に従って、前記複数の画素のＭＴＦ特性の不均一を補正する補正工程と、
を有し、
前記画像読取センサは、前記複数の画素を一定方向に配列したラインセンサであり、
前記パターンは、前記画像読取センサによる読取幅以上の幅の、前記複数の画素の配列方向と平行な方向に記録された線から成り、
前記駆動部は、前記画像読取センサを前記複数の画素の配列方向と垂直方向に、前記複数の画素の配列方向の解像度より高い解像度で読取るように移動させ、
前記算出工程では、前記複数の画素ごとに、前記画像データの輝度信号のデータを前記移動の方向に対して微分演算して得られる、輝度の変化量の最大値を前記特徴量として算出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータに請求項５に記載の画像処理方法の各工程を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置及びその画像処理方法に関し、例えば、高解像度で画像を読取る画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来からスキャナや複写機などの画像処理装置では、光源から原稿に照射された光をセンサが受光することにより得られた信号を画像処理回路に入力し、この画像処理回路によりフィルタリング等の信号処理を行い、スキャン画像を生成していた。
【０００３】
このようなスキャナや複写機などの画像処理装置において高精細な画像処理を行うためには、ＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）特性が均一であることが望ましい。しかし、スキャナ等に代表される画像処理装置においては、近年の高解像度化により、高い精度でＭＴＦ特性を均一化することは一層難しくなってきている。
【０００４】
特に、高解像度の画像処理装置に用いられるレンズを量産する場合、レンズの精度とコストとはトレードオフになる。このため、全画素についてＭＴＦ特性が揃った画像処理装置を開発するには、ある程度のコストの上昇は避けられない。また、光学ユニットの組み立て工程で細かなゴミが光路上の部品に付着し、ＭＴＦ特性が部分的に低下する場合がある。光学ユニットへのゴミの混入を避けるためにクリーンルームで組み立てを行うが、高いレベルでゴミの混入を避けるには高い技術や高いコストを必要とする。
【０００５】
成熟した画像処理装置の市場においては、このような問題は益々クローズアップされている。つまり、ＭＴＦ特性の均一化を安価な方法で実現することが要求されている。
【０００６】
このような要求に対して、読取画像の色収差を計測及び補正するフルカラー画像読取装置に関する技術が開示されている（特許文献１参照）。ここで色収差とは、光学特性の一つであり、光の波長に対するレンズ屈折率の差によって生じる物理現象である。例えば、カラースキャナにおいては、色収差により、レンズを通した画像読取において、撮像素子上でＲＧＢ画像（赤、緑、青）をそれぞれ異なる位置で読取る必要がある。画像読取装置内の光学ユニット（レンズ等）の組付けバラツキがあると、ＲＧＢ画像の読取位置がずれることにより読取精度に機差が発生する。
【０００７】
また、スキャナや複写機などの画像処理装置において、画像を読取るガラス面や基準板にごみや汚れが付着し、読取画像に基づいて形成した画像の品位を劣化させることがある。
【０００８】
このような画像品位の劣化を防止するために例えば、ごみの付着等により欠落した画像の位置を検出し、検出結果に基づき欠落した画像を周辺の正常な画像を参照して補正する技術が開示されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００３−１８９１１４号公報
【特許文献２】特開２００３−１０１７３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１ではＲＧＢ各チャネル間の光学特性を補正するが、画像そのものの読取精度を向上するために光学ユニットのＭＴＦ特性を補完することができなかった。
【００１０】
また、特許文献２では、原稿台上のごみを検出することは可能である。しかし、光路中にあるごみや光学ユニットの傷などによるＭＴＦ特性の劣化などを検出することはできなかった。
【００１１】
そこで、本発明は、上述の問題を個々に又はまとめて解決するためのものであり、高品位な画像を作成することが可能な画像処理装置及びその画像処理方法を提供すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するための本発明は、光学的に画像を読取る複数の画素を備える画像読取センサと、前記画像読取センサを移動させる駆動部とを有する画像処理装置であって、
前記駆動部により前記画像読取センサを移動させることによって、前記複数の画素それぞれが予め定められたパターンを持つチャートを読取るよう前記駆動部と前記画像読取センサとを制御する制御手段と、
前記制御手段の制御により読取った画素ごとの画像データから前記複数の画素の特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記特徴量から前記複数の画素のＭＴＦ特性を解析する解析手段と、
前記解析手段の解析結果に従って、前記複数の画素のＭＴＦ特性の不均一を補正する補正手段と、を有し、
前記画像読取センサは、前記複数の画素を一定方向に配列したラインセンサであり、
前記パターンは、前記画像読取センサによる読取幅以上の幅の、前記複数の画素の配列方向と平行な方向に記録された線から成り、
前記駆動部は、前記画像読取センサを前記複数の画素の配列方向と垂直方向に、前記複数の画素の配列方向の解像度より高い解像度で読取るように移動させ、
前記算出手段は、前記複数の画素ごとに、前記画像データの輝度信号のデータを前記移動の方向に対して微分演算して得られる、輝度の変化量の最大値を前記特徴量として算出することを特徴とする。
【００１３】
また、上記課題を解決するための別の本発明は、光学的に画像を読取る複数の画素を備える画像読取センサと、前記画像読取センサを移動させる駆動部とを有する画像処理装置の画像処理方法であって、
前記駆動部により前記画像読取センサを移動させることによって、前記複数の画素それぞれが予め定められたパターンを持つチャートを読取るよう前記駆動部と前記画像読取センサとを制御する制御工程と、
前記制御工程の制御により読取った画素ごとの画像データから前記複数の画素の特徴量を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された前記特徴量から前記複数の画素のＭＴＦ特性を解析する解析工程と、
前記解析工程の解析結果に従って、前記複数の画素のＭＴＦ特性の不均一を補正する補正工程と、
を有し、
前記画像読取センサは、前記複数の画素を一定方向に配列したラインセンサであり、
前記パターンは、前記画像読取センサによる読取幅以上の幅の、前記複数の画素の配列方向と平行な方向に記録された線から成り、
前記駆動部は、前記画像読取センサを前記複数の画素の配列方向と垂直方向に、前記複数の画素の配列方向の解像度より高い解像度で読取るように移動させ、
前記算出工程では、前記複数の画素ごとに、前記画像データの輝度信号のデータを前記移動の方向に対して微分演算して得られる、輝度の変化量の最大値を前記特徴量として算出することを特徴とする。
【００１４】
さらに、上記課題を解決するための別の本発明は、コンピュータに前記画像処理方法の各工程を実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ＭＴＦ特性の不均一を安価で簡便に補正することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明にかかる実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
［画像処理装置の構成］
図１は、本発明の実施例である画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１８】
図１において、画像入力部１は、光源から放射された光を原稿からの反射光又は透過光として受光素子（光学的に画像を読取る画素）により受光し、光電変換して多値の輝度データとして取得する。駆動部２は、上述した画像入力部１の動作における、ステッピングモータ、ステッピングモータの駆動力を伝達するギヤ及びステッピングモータを制御するドライバ回路などから構成される。なお、一方向に配置されたラインセンサを使用する場合、ラインセンサと平行の方向を主走査方向、ラインセンサと垂直の方向を副走査方向と呼ぶ。すなわち、駆動部２により移動する画像入力部１の移動方向は副走査方向となる。
【００１９】
ＣＰＵ３は、画像処理装置が備える様々な機能を制御し、操作部６でユーザによって行われる所定の操作に従い、ＲＯＭ４に格納された画像処理のプログラムを実行する。
【００２０】
また、不揮発性メモリ５は、バッテリバックアップされたＳＲＡＭや書換え可能なＲＯＭなどであり、画像処理装置に固有のデータなどを格納している。例えば、後述する読取画素毎のＭＴＦ特性データ及び補正係数等を保管する。
【００２１】
また、操作部６は、モノクロコピー時、カラーコピー時及び画像スキャン時に使用するスタートキー、解像度や画質などのモードを指定するモードキー、動作を停止するためのストップキー、コピー部数を入力するテンキー、登録キーを備えている。また、スキャン画像を格納するフォルダ、名称及びファイルフォーマットを指定選択する選択キーを備えている。ＣＰＵ３は、これらキーの押下状態を検出し、その検出結果に応じて各部を制御する。
【００２２】
表示部７は、ドットマトリクスタイプの液晶表示部（ＬＣＤ）及びＬＣＤドライバを備え、ＣＰＵ３の制御に基づき各種表示を行う。また、スキャンした画像データのサムネイルを表示する。記録部８は、インクジェット方式の記録ヘッド又は電子写真式のプリンタと、制御用ＩＣなどによって構成され、ＣＰＵ３の制御により、ＲＡＭに格納されている記録データを読み出し、ハードコピーとしてプリント出力する。
【００２３】
解析部１０は、後述するチャートの読取りデータから、チャートに描かれた濃度変化の再現性を画素毎に解析し、画素毎の特徴量を算出することによりＭＴＦ特性を解析する。
【００２４】
補正量演算部１１は、前記解析結果である特徴量を用いてその特徴量に応じた補正係数を演算する。
【００２５】
補正部１２は、フィルタ及び画素置換回路からなり、前記補正量演算部１１で得られた補正係数に従って読取画像を補正する。
【００２６】
図２は、図１の画像処理装置の具体的な構成例を示す図である。ここでは、さらに画像入力部１について説明する。
【００２７】
図２の画像処理装置は、原稿台ガラス２１に置かれた読取原稿２２に光を放射するための光源２３と、読取原稿２２で反射及び拡散した光を集光するレンズ２４と、ミラー２５とからなる光学ユニットを有する。また、集光された光を光電変換する画像読取センサ（受光センサ）２６と、アナログ信号をデジタル信号に変換するアナログフロントエンドからなる電気回路２７とを有する。
【００２８】
原稿台ガラス２１の読取位置には、後述するシェーディング補正に用いる基準板２８と、ＭＴＦ特性を解析するためのパターンが記載されたチャート２９が取り付けられている。なお、ＭＴＦ特性が変動する可能性が低く工場の出荷検査にのみチャート２９を使用するのであれば、ＭＴＦ特性を解析するチャート２９を原稿台ガラス２１上において使用しても良い。
【００２９】
受光センサ２６はＣＣＤタイプ及びＣＭＯＳタイプ等いずれのタイプのものを用いることもできる。カラー画像を読取る場合には、光源２３として白色光を用い、ＲＧＢの各フィルタにより特定の波長の光を吸収した後、受光センサ２６で光電変換することによりカラー画像を得ることができる。また、ＲＧＢの波長を持った光源を逐次点灯し、受光センサ２６で光電変換することによりカラー画像を得ることもできる。
【００３０】
また光学ユニットは、レンズを用いて像を縮小する縮小光学ユニットと、画像サイズと等倍の受光センサと、を用いスキャンするＣＩＳ（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）方式の光学ユニットが一般的である。
【００３１】
光源２３、レンズ２４、ミラー２５、受光センサ２６及び電気回路２７からなるユニットが、駆動部２によって副走査方向に移動しながら画像データを取得する。
【００３２】
［スキャン動作の説明］
次に、図３を用いてスキャン動作を説明する。
【００３３】
画像入力部１によって読取られた画像はシェーディング補正（ｓｈｄ）により画素毎のダイナミックレンジを正規化する。なお、シェーディングとは、光学レンズを使用して画像を読取る際、例えば光線が光学レンズに対して斜めから入射する場合に光線の一部がレンズ枠などに遮られて、有効光束が減少して読取画像が暗くなるという現象である。シェーディング補正は、シェーディングによって濃度ムラが生じた読取画像から濃度ムラを除く処理である。また、読取られた画像がカラーの場合はＲＧＢの各出力のバランスを補正することが出来る。
【００３４】
シェーディング補正されたデータは、必要であれば、デバイス依存特性吸収部でセンサ出力の非線形性などのデバイスに依存した特性（入力特性）を補正する。
【００３５】
そして、入力プロファイル変換部において、デバイスの分光特性により得られたＲＧＢ信号を、画像処理を行う標準的な色空間に変換する。
【００３６】
［読取画像の読取精度が低下する場合の説明］
レンズの結像面にほこりや傷が付いた場合、読取画像に影やスジが生じる。ところが、光学ユニットの光路上にある光学ユニットを形成するミラー及びレンズにほこりや傷が付いた場合、読取画像からは知覚しにくい。しかし、結像すべきデータが光路上のほこりや傷によりさえぎられて欠落しているため、ＭＴＦ特性は低下している。例えば、ラインセンサにおいて一部の画素のＭＴＦ特性が低下していた場合、細線やドットから構成される画像の読取りを行うと、網点画像再現性の劣化が局所的に発生するために読取画像にスジが現れる。
【００３７】
図４はその一例を示す図であり、図４（ａ）のような繰り返しの細線からなる画像において、細線をさらに細くした画像の読取を行った場合、図４（ｂ）に示されるような細線のやせとして知覚できる。
【００３８】
［一般的なＭＴＦ特性の測定方法の説明］
一般的なＭＴＦ特性の測定方法として下記のような方法が知られている。
【００３９】
図６（ａ）で示されるような繰り返し周波数の異なる白と黒の細線をスキャンし、その白と黒の細線をスキャンすることにより得た、図６（ｂ）及び図６（ｃ）で示されるような異なる周波数ごとのコントラストの再現性から伝達特性を求める。そして、この伝達特性から光学ユニットのＭＴＦ特性を求めている。
【００４０】
しかし、この方法では主走査方向の複数画素の総合的なＭＴＦ特性は求まるが、ほこりや傷の付着による局所的なＭＴＦ特性の劣化は検知し得ない。
【００４１】
［ＭＴＦ特性の局所的な変動の解析方法］
以下に、図７及び図８を用いてＭＴＦ特性の局所的な変動の解析方法の一例について説明する。
【００４２】
図７（ａ）において、３１は画像入力部１のラインセンサを示し、３２及び３３はラインセンサの画素Ａ及び画素Ｂの読取領域についてそれぞれ模式的に示している。画像入力部１は副走査方向つまり図７（ａ）中の矢印の方向へ移動する。
【００４３】
また、３４は本発明で用いるチャートの一例であり、ラインセンサ３１による読取幅以上の幅の、前記画素Ａ及び画素Ｂなどの複数の画素の配列方向と水平方向に記録された線からなる。本実施例ではチャートとして主走査方向の細線を使用している。このチャート３４は、装置内（例えば白基準板と同様に原稿台ガラス）に取り付けられても良いし、通常の原稿をスキャンするときと同様に原稿として原稿台ガラス上にセットされても良い。また、チャート３４は、複数本記録された線からなるチャートであっても良い。
【００４４】
また、一般にスキャナの稼動部と検出用の原稿とを常に平行に配置することは精度上困難であることが多い。その場合は、原稿の傾き補正などを行うとよい。
【００４５】
次に、図８を用いて、ＭＴＦ特性の局所的な変動の解析方法のフローについて説明する。
【００４６】
最初に、ステップＳ１０５で、画像入力部１はＭＴＦ特性解析用のパターンをスキャンする位置（チャート位置）へ移動する。次に、ステップＳ１１０で、画像入力部１は１ライン分の画像をスキャンする。そして、ステップＳ１１５で、１ライン分の画像のスキャンを所定回数行ったか否かを判断する。所定回数のスキャンを行っていなければ、ステップＳ１２０に進み、駆動部２により画像入力部１は次のスキャンを行う位置に移動する。なお、ここでの画像入力部１の移動量は主走査方向の解像度より高い解像度となるようにするとよい。そして、所定回数のスキャンを行うまでステップＳ１１０からステップＳ１２０までを繰り返す。
【００４７】
次に、上記所定回数のスキャンを行うことによって得られた画像データに基づいて画素ごとに特徴量の解析を行う。図７（ｂ）及び図７（ｃ）は、上記所定回数のスキャンを行うことによって画素Ａ及び画素Ｂで読取られた画像データの例である。画素Ａで読取られた画像データはＭＴＦ特性の高い画素により読取られたデータであり、画素Ｂで読取られた画像データはＭＴＦ特性の低い画素により読取られたデータであるとする。図７（ｂ）及び図７（ｃ）中のｙは画像の読取を行う画像入力部１の移動方向すなわち副走査方向である。図７（ｂ）中の横軸は輝度信号のレベルを示しており、図７（ｃ）中の横軸は輝度信号のレベル及び輝度の変化量を示している。
【００４８】
以下に、特徴量の解析方法として２つの例を示すが、これに制限されるものではない。
【００４９】
１．各画素の輝度信号値と閾値とを比較して特徴量を解析する方法
図７（ｂ）に示されるデータは、黒の細線を使用した場合のデータである。白の細線を使用してもまったく同様の解析ができ、両方使用することも可能である。
【００５０】
上記所定回数のスキャンにおいて画素ｎで読取られた部分の輝度信号のうち、輝度信号値が第１の閾値であるＴＨｄａｒｋ以下となる輝度信号の数をＭＴＦｄａｒｋ（ｎ）とする。また、第２の閾値である閾値ＴＨｗｈｉｔｅ以上となる輝度信号の数をＭＴＦｗｈｉｔｅ（ｎ）とする。これら、第１の閾値以下の輝度信号の数であるＭＴＦｄａｒｋ（ｎ）、第２の閾値以上の輝度信号の数であるＭＴＦｗｈｉｔｅ（ｎ）を画素ｎの特徴量とする。
【００５１】
具体的にはＭＴＦ特性が低下している画素は、ＭＴＦｄａｒｋ（ｎ）、ＭＴＦｗｈｉｔｅ（ｎ）とも小さくなる。
【００５２】
２．輝度信号の輝度の変化量より特徴量を解析する方法
図７（ｃ）に示されるデータは、黒の細線を使用した場合のデータである。白の細線を使用してもまったく同様の解析ができ、両方使用することも可能である。
【００５３】
図７（ｂ）に示されるような輝度信号のデータを微分することにより、画素ｎの輝度信号における輝度の変化量を求める。図７（ｃ）の黒丸は、この輝度の変化量を示している。この輝度の変化量の最大値をＭＴＦｄｉｆｆ（ｎ）とする。この、ＭＴＦｄｉｆｆ（ｎ）を画素ｎの特徴量とする。
【００５４】
具体的にはＭＴＦ特性が低下している画素は、ＭＴＦｄｉｆｆ（ｎ）が小さくなる。
【００５５】
図８に戻り、特徴量の解析についてのフローを説明すると、ステップＳ１２５で、ｎをクリアする。そして、ステップＳ１３０でＭＴＦｄａｒｋ（ｎ）を、ステップＳ１３５でＭＴＦｗｈｉｔｅ（ｎ）を、ステップＳ１４０でＭＴＦｄｉｆｆ（ｎ）を求める。そして、ステップＳ１４５により、センサの画素数に相当する所定の回数、ステップＳ１３０からステップＳ１４５を繰り返す。
【００５６】
そして、ステップＳ１５０で、以上のフローにより求められた特徴量を元に補正係数を求める。ここでは、前記閾値による方法と傾きによる方法をあわせて用いた場合を例として示す。
【００５７】
ここで、
ｋ（ｎ）＝ｆ（ＭＴＦｄａｒｋ（ｎ）、ＭＴＦｗｈｉｔｅ（ｎ）、ＭＴＦｄｉｆｆ（ｎ））
とする。
【００５８】
原稿である画像をスキャンする際には、補正係数に基づいて生成されたフィルタを掛けてスキャンされる。補正時の処理速度を向上させるため、予め補正係数を基に生成したフィルタをメモリ上に格納するようにしてもよい。
【００５９】
補正係数に基づいて生成されるフィルタは、輝度の変化量が各画素でなるべく近くなるように生成される。フィルタをかけて輝度の変化量を増減させることによって各画素のＭＴＦ特性の不均一を補正することができる。例えば、ＭＴＦ特性が低下している画素については、輝度の変化量を大きくしてエッジを強調するように補正することができる。また、ＭＴＦ特性の良い画素については、輝度の変化量を小さくしてエッジをぼかすように補正することができる。
【００６０】
本実施例では、画像のスジを知覚されにくくし、かつ画像品位の劣化を最低限に抑えるために、ｋ（ｎ）の変化量の大きい画素の周辺に連続的に変化する以下の補正係数をさらに求める。
【００６１】
Ｋ（ｎ）＝Ｆ（ｄｋ（ｎ−ｉ）／ｄ（ｎ−ｉ）、・・・、ｄｋ（ｎ）／ｄｎ、・・・ｄｋ（ｎ＋ｉ）／ｄ（ｎ＋ｉ））
そして、ステップＳ１５５で、上記補正係数Ｋ（ｎ）からフィルタＦｉｌｔｅｒ（ｎ）を求める。
【００６２】
そして、ステップＳ１６０で、以上のように求めた１ライン分の補正係数若しくは補正係数に基づいて生成されたフィルタを、メモリに格納する。
【００６３】
［補正の説明］
前記手法で作成され、メモリに格納された、１ライン分の補正係数に基づいてフィルタは生成される。図５で示されるように、このように生成されたフィルタを掛けることにより入力特性が補正される。
【００６４】
［その他の実施例］
以上、複数の画素を一定方向に配列したラインセンサを駆動部により前記複数の画素の配列方向と垂直方向に移動させる画像処理装置を一例として詳細説明を行ったが、本発明はエリアセンサを備えた画像処理装置に対しても適用できる。すなわちエリアセンサを直交する二つの方向（ｘ方向及びｙ方向）に移動させ、ｘ方向及びｙ方向についてそれぞれの特徴量を算出することによりエリアセンサの画素毎のＭＴＦ特性を検出することが出来る。
【００６５】
また、フィルムスキャナなど透過光を用いた場合も同様に適用できる。
【００６６】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することができる一方、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用することもできる。
【００６７】
また、装置を検査する工程において、本発明の特徴量解析の一部又は全部をＰＣ上で行い、補正処理のみを装置上で行うシステムとすることもできる。このようにすることにより、特徴量解析に必要な処理を装置外におくことが出来るため、コストを下げ、処理速度を向上させることができる。
【００６８】
また、本発明の目的は、システム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が上記実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムを格納した記憶媒体からプログラムを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのプログラムを格納した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、記憶媒体に格納されたプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部又は全部を行い、上記実施例の機能が実現される場合も本発明に含まれる。
【００６９】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれ、そのプログラムの指示に基づき、上記実施例の機能が実現される場合も本発明に含まれる。
【００７０】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムが格納されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の実施例である画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置の具体的な構成例を示す図である。
【図３】スキャン動作を説明するための図である。
【図４】読取画像の読取精度が低下する場合を説明するための図である。
【図５】補正フィルタにより入力特性が補正される場合のスキャン動作を説明するための図である。
【図６】一般的なＭＴＦ特性の測定方法を説明するための図である。
【図７】本発明の特徴量解析を説明するための図である。
【図８】本発明のＭＴＦ特性の局所的な変動の解析方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７２】
２  駆動部
３  ＣＰＵ
１０  解析部
１１  補正量演算部
１２  補正部
２６  受光センサ
【図１】
0005046789.tif 000002
【図２】
0005046789.tif 000003
【図３】
0005046789.tif 000004
【図５】
0005046789.tif 000005
【図６】
0005046789.tif 000006
【図７】
0005046789.tif 000007
【図８】
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【図４】
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