(57)【要約】【課題】直線状のノイズの検出を含む画像評価を、傾き補正のための基準となる画像を設けずに実行可能にする。【解決手段】本発明に係る画像評価装置は、被評価画像を表す画像データを取得する（Ｓ１）。被評価画像は、用紙に対して決められた角度となるように形成される辺を有する。この辺は、複数あることが望ましい。画像評価装置は、取得した画像データからこの辺を特定し（Ｓ４）、辺の傾きを算出する（Ｓ５）。その後、画像評価装置は、算出した傾きに基づいて画像データの傾きを補正し（Ｓ６）、画像の評価結果を表す評価値を算出する（Ｓ７）。【選択図】図５
2009042814.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段と、
前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域を検出する検出手段と
を備えることを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記被評価画像は、前記辺を複数有し、
前記算出手段は、
前記複数の辺の傾きをそれぞれ算出し、
前記補正手段は、
算出された複数の傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記算出手段は、
前記被評価画像に含まれる前記複数の辺から一部の辺を除外する除外手段を備え、
前記補正手段は、
前記被評価画像に含まれる前記複数の辺のうち、前記除外手段により除外された辺を除いた辺から算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記除外手段は、
前記算出手段により算出される傾きが、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を加算した値より大きいか、又は、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を減算した値より小さい場合に、その傾きとなる辺を除外する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記画像データは、色が異なる複数の前記被評価画像を含み、
前記取得手段は、
前記画像データから色成分が異なる複数の分解画像データを生成する色分解手段を備え、
前記算出手段は、
前記色分解手段により生成された複数の分解画像データのそれぞれから前記被評価画像の前記辺を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項６】
前記色分解手段により生成された複数の分解画像データの階調数を、色成分に応じた閾値で減じる減数手段を備え、
前記算出手段は、
前記減数手段により階調数が減じられた分解画像データのそれぞれから前記辺を特定する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記減数手段は、
前記色分解手段により生成された複数の分解画像データから、前記閾値を複数の色成分毎に算出する閾値算出手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記算出手段は、
前記画像データから前記辺の近傍の領域を抽出する抽出手段を備え、
前記抽出手段により抽出された領域の画像データに基づいて前記辺の傾きを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項９】
コンピュータを、
シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段、
前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段、
前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域を検出する検出手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像評価装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタが形成する画像には、直線状（すじ状）の画像欠陥（以下、便宜的に「ノイズ」という。）が発生することがある。直線状のノイズの発生原因は、プリンタの記録方式によって異なるが、例えば、電子写真方式であれば、感光体の特定の位置に電位の異常が生じたり、露光装置の光路の特定の位置にゴミ等が存在することなどによる。直線状のノイズは、点状のノイズなどと比べて連続的であるため、人間の目には、周囲との色差が僅かであってもノイズとして認識されやすい。一方で、直線状のノイズは、周囲との色差が僅かである場合には、機械的にはノイズとして認識するのが困難である。
【０００３】
直線状のノイズを機械的に認識する方法としては、そのノイズが直線的であることを利用し、ノイズの直線に沿った方向に色を平均する方法がある。図１１は、この方法を説明するための図であり、ある画像データの各画素の階調値を示したものである。なお、同図において、「２５４」または「２５５」の値が記載された矩形領域を画素とし、その画素に記載された値を階調値とする。また、同図において、直線状のノイズは、矢印Ａの示す方向に連続した階調値が「２５４」である画素で表されている。
【０００４】
図１１に示す画像データにおいて、その階調値を矢印Ａの示す方向に加算して平均すると、その平均値は、直線状のノイズである部分とそうでない部分とで有意な差が生じる。例えば、第５列の階調値の平均は「２５４」であるが、それ以外の第１列〜第４列及び第６列〜第９列の階調値の平均は「２５４．９」又は「２５５」である。このように、画素の階調値をある方向に平均することによって直線状のノイズを検出する処理のことを、以下では「平均化処理」という。
【０００５】
平均化処理は、ノイズの直線の方向が明らかである場合に有効な処理である。しかし、プリンタにより形成された画像を評価する場合には、スキャナで読み取るときに原稿が傾いたりするため、ノイズの方向にずれが生じることがある。このような場合には、そのずれが僅かであっても、平均化処理により直線状のノイズを検出することができなくなる可能性があるため、画像の傾きを補正するのが望ましい。
【０００６】
画像の傾きを補正する技術としては、基準となる線やマークを画像に含め、これを読み取って基準からのずれを補正するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平２−３５８６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、プリンタにより形成された画像を評価するに際しては、画像領域の全体を評価したい場合がある。このような場合には、基準となる画像を設けてしまうと、その部分の評価ができなくなるという問題がある。
そこで、本発明は、直線状のノイズの検出を含む画像評価を、傾き補正のための基準となる画像を設けずに行うことを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る画像評価装置は、シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段と、前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段と、前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域をノイズとして検出する検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る画像評価装置において、前記被評価画像は、前記辺を複数有し、前記算出手段は、前記複数の辺の傾きをそれぞれ算出し、前記補正手段は、算出された複数の傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する構成を採用してもよい。
この場合において、さらに、前記算出手段は、前記被評価画像に含まれる前記複数の辺から一部の辺を除外する除外手段を備え、前記補正手段は、前記被評価画像に含まれる前記複数の辺のうち、前記除外手段により除外された辺を除いた辺から算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する構成を採用してもよい。
この場合において、さらに、前記除外手段は、前記算出手段により算出される傾きが、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を加算した値より大きいか、又は、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を減算した値より小さい場合に、その傾きとなる辺を除外する構成を採用してもよい。
【００１０】
本発明に係る画像評価装置において、前記画像データは、色が異なる複数の前記被評価画像を含み、前記取得手段は、前記画像データから色成分が異なる複数の分解画像データを生成する色分解手段を備え、前記算出手段は、前記色分解手段により生成された複数の分解画像データのそれぞれから前記被評価画像の前記辺を特定する構成を採用してもよい。
この場合において、さらに、前記色分解手段により生成された複数の分解画像データの階調数を、色成分に応じた閾値で減じる減数手段を備え、前記算出手段は、前記減数手段により階調数が減じられた分解画像データのそれぞれから前記辺を特定する構成を採用してもよい。ここにおいて、減数手段は、典型的にはいわゆる２値化処理を行うものであるが、階調数を減じるものであればいかなる処理であってもよい。
さらに、前記減数手段は、前記色分解手段により生成された複数の分解画像データから、前記閾値を複数の色成分毎に算出する閾値算出手段をさらに備える構成であると、より望ましい。
【００１１】
本発明に係る画像評価装置において、前記算出手段は、前記画像データから前記辺の近傍の領域を抽出する抽出手段を備え、前記抽出手段により抽出された領域の画像データに基づいて前記辺の傾きを算出する構成を採用してもよい。
【００１２】
本発明は、かかる画像評価装置を実現するためのプログラムや、このプログラムを記憶させた記憶媒体としても提供され得る。例えば、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段、前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段、前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段、及び、前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域を検出する検出手段として機能させるものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、この構成を有さない場合に比べ、評価対象の画像領域に傾き補正のための基準となる画像を設けることなく、直線状のノイズを検出することが容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態である画像評価装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像評価装置１００は、画像読取部１０と、制御部２０と、通知部３０とを備える。
【００１５】
画像読取部１０は、プリンタによって画像が形成されたシート状物（例えば、用紙）、すなわち原稿を光学的に読み取り、原稿表面の画像を表す画像データを生成する。画像読取部１０が生成する画像データは、例えば、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）及びＢ（ブルー）の各色成分について８ビット（すなわち２５６階調）の階調値を有する画素を含んだデータである。画像読取部１０としては、例えば、原稿をプラテンガラスに載置して読み取る、いわゆるフラットベッドスキャナを用いることができるが、ドラムスキャナや測色器、デジタルスチルカメラなどを用いてもよい。
【００１６】
制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置とＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリに加え、画像読取部１０及び通知部３０と接続するインタフェースを備える。制御部２０は、画像データを取得し、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することによって取得した画像データに各種の演算処理を行い、直線状のノイズを検出する。制御部２０は、直線状のノイズを検出した場合には、その旨を示す情報である検出情報を通知部３０に出力する。なお、制御部２０のＲＯＭには、後述する被評価画像の角度が記憶されている。
【００１７】
通知部３０は、原稿に直線状のノイズが含まれることを音や光を発生することによって通知する手段を備え、取得した検出情報に応じた通知を行う。通知部３０としては、例えば、液晶ディスプレイやスピーカを用いてもよいし、より簡易的には、ランプやブザーなどを用いてもよい。
【００１８】
ここで、本実施形態における原稿について説明する。本実施形態において、原稿とは、電子写真方式のプリンタによって画像が形成された用紙をいう。ここにおいて、電子写真方式のプリンタとは、ドラム状の感光体を備え、搬送される用紙に対して帯電、露光、現像、転写、定着などのプロセスを経て画像を形成するプリンタをいい、特に本実施形態においては、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の各色のトナーを用いて画像を形成するカラープリンタをいう。
【００１９】
また、本実施形態の原稿が表す画像には、ＣＭＹＫ各色の被評価画像が含まれる。本実施形態において、被評価画像とは、長方形である用紙に対して所定の方向に形成された長方形の画像をいう。被評価画像の各辺は、シート状物の各辺に対して平行（又は垂直）であるとする。また、被評価画像は、その内部の色が均一となるように形成されている。
【００２０】
図２は、本実施形態の原稿の一例を示す図である。同図に示すように、原稿Ｄには、ＣＭＹＫ各色の被評価画像ＩｍＣ、ＩｍＭ、ＩｍＹ及びＩｍＫがそれぞれ形成されている。なお、原稿Ｄのサイズは、例えばＡ４サイズ（２９７ｍｍ×２１０ｍｍ）である。被評価画像ＩｍＣ、ＩｍＭ、ＩｍＹ及びＩｍＫは、プリンタが画像を形成可能な領域の全体に形成されている。また、原稿Ｄは、被評価画像が形成されていない余白領域を有する。
【００２１】
なお、この原稿Ｄは、図中の矢印Ａが示す方向に搬送されながら画像が形成されたものであるとする。すなわち、この矢印Ａが示す方向は、画像形成時の感光体の軸方向に直交する方向である（図３参照）。なお、図３において、感光体は、符号ＰＣで示されている筒状の部材である。
【００２２】
被評価画像は、その全体が均一な色となるように形成される画像であるが、実際に用紙に形成されたものは、微視的には不均一となる場合がある。例えば、電子写真方式においては、トナーが飛散したり、あるいは転写や定着が不完全であったりすることによって、本来意図していた色よりも濃くなったり、あるいは薄くなったりする。また、被評価画像には、上述した直線状のノイズが発生することもある。
【００２３】
本実施形態において、直線状のノイズは、用紙の搬送方向（図２の矢印Ａが示す方向）と平行に生じるノイズである。このノイズの発生原因は複数あるが、例えば、ブレード等の清掃部材の不良により感光体に残留したトナーが部分的に除去し切れなかったり、あるいは、感光体の回転時に表面に回転方向に傷がついたりすることに起因する。このような場合、直線状のノイズは、感光体で生じる図４において符号Ｂで示すような欠陥によって形成される。本実施形態において検出対象とするのは、このようなノイズである。
なお、電子写真方式において、直線状のノイズは、転写時や定着時にも発生し得る。
【００２４】
以上の構成のもと、画像評価装置１００は、被評価画像が形成された用紙を読み取って直線状のノイズの有無を判断し、直線状のノイズが検出された場合には、その旨を通知する。このとき画像評価装置１００が実行する処理は、以下のとおりである。
【００２５】
図５は、本実施形態の画像評価装置１００の動作を示すフローチャートである。同図に示すように、まず、画像評価装置１００の制御部２０は、画像読取部１０から画像データを取得する（ステップＳ１）。次いで、制御部２０は、画像データから端部領域を抽出する（ステップＳ２）。ここにおいて「端部領域」とは、被評価画像の辺及びその近傍を含む領域である。ここでは、端部領域として、図６に示す４つの領域ＡｒＵ、ＡｒＤ、ＡｒＬ及びＡｒＲを抽出する。なお、端部領域ＡｒＵ、ＡｒＤ、ＡｒＬ及びＡｒＲは、その一部が重なっていてもよい。
【００２６】
次に、制御部２０は、画像データをＲ、Ｇ及びＢのそれぞれの色成分に分解し、単色（プレーン）の画像データを得る（ステップＳ３）。この単色の画像データのことを、以下では「分解画像データ」という。分解画像データが得られたら、制御部２０は、この分解画像データのそれぞれを用いて被評価画像の辺を特定する（ステップＳ４）。本実施形態において、被評価画像の辺の特定は、２値化処理とハフ（Hough）変換とを組み合わせることで行われる。２値化処理を行うのは、ハフ変換による直線（すなわち被評価画像の辺）の特定の精度をより高めるためである。なお、ハフ変換により直線を特定する場合には、処理の速度や精度にかんがみ、端部領域のみを対象に用いるのが望ましい。また、ハフ変換による直線の特定方法には、周知の方法を用いてよい。
【００２７】
ここで、２値化処理の目的と、その具体的な方法について説明する。
図７は、被評価画像のある辺を拡大して例示した模式図である。同図に示すように、画像が形成される領域とされない領域の境界は、本来意図するような直線にはならないことが多い。これは、例えば電子写真方式であれば、トナーが飛散したり、あるいは転写や定着が不完全であったりすることに起因する。このような画像に対してそのままハフ変換を行っても、直線を特定する精度が低下する可能性が高いため、本実施形態においてはハフ変換の前に２値化処理を行うこととしている。
【００２８】
制御部２０は、２値化処理を行うために、閾値を算出する。また、制御部２０は、閾値を算出するために、分解画像データの階調値について度数分布を算出する。
図８は、分解画像データＩｍＲ、ＩｍＧ及びＩｍＢと、その階調値のヒストグラム（度数分布図）ＨｇＲ、ＨｇＧ及びＨｇＢとを例示した図である。同図に示すように、それぞれのヒストグラムは、本実施形態のような被評価画像を用いると、２つのピークを有する。制御部２０は、この２つのピークの中間にある階調値であり、かつ、その度数がピーク間で極小となる階調値を閾値として決定する。例えば、図８に例示したヒストグラムの場合、閾値はＴｈＲ、ＴｈＧ及びＴｈＢのそれぞれとなる。
【００２９】
ここで図５のフローチャートの説明に戻る。制御部２０は、被評価画像の辺を特定したら、この辺の傾きを算出する（ステップＳ５）。このとき、制御部２０は、分解画像データから特定した辺の角度と、あらかじめＲＯＭに記憶された当該辺の角度とを比較することにより、分解画像データの辺が決められた角度からどの程度傾いているかを特定する。なお、制御部２０は、分解画像データから特定される辺が複数ある場合には、それぞれの辺の傾きを算出する。
【００３０】
続いて、制御部２０は、算出された傾きに基づいて、画像データが表す画像の傾きを補正する（ステップＳ６）。具体的には、例えば制御部２０は、画像データに所定の補正角の回転処理を実行することによって、その傾きを補正する。なお、制御部２０は、複数の辺から傾きを算出した場合には、これらの複数の傾きの値を平均した角度により被評価画像の傾きを補正する。例えば、制御部２０は、特定した２つの辺の傾きが「１．４°」と「１．６°」であった場合（いずれも時計回りを正とする）、画像データを反時計回りに「１．５°」回転させ、傾きを補正する。
【００３１】
このように画像データの傾きを補正したら、制御部２０は、補正された画像データを参照し、この画像データの評価値を算出する（ステップＳ７）。ここでいう「評価値」とは、補正された画像データに上述した平均化処理を実行することで得られる、各列の画素についての階調値の平均値である。なお、平均値の算出は、各色の被評価画像に対応するそれぞれの領域について別個に行うのが望ましいが、余白領域を除く全ての領域について行ってもよい。
【００３２】
続いて、制御部２０は、分解画像データから直線状のノイズが検出されたか否かを判断する（ステップＳ８）。この判断は、例えば、上述した平均値が他の領域（列）よりも所定値以上異なる領域（列）があるか否かによって行われる。なお、ここにおいて検出する直線状のノイズは、いわゆる白すじ（周囲より色が薄いノイズ）であってもよいし、いわゆる黒すじ（周囲より色が濃いノイズ）であってもよいし、両方であってもよい。
【００３３】
制御部２０は、直線状のノイズが検出された場合には（ステップＳ８：ＹＥＳ）、検出情報を出力して図５のフローチャートに示した処理を終了し（ステップＳ９）、直線状のノイズが検出されなかった場合には（ステップＳ８：ＮＯ）、ステップＳ９の処理を省略（スキップ）して図５のフローチャートに示した処理を終了する。なお、制御部２０は、検出情報を出力するのに代えて、上述した評価値を出力したり、あるいは画像データのどの位置に直線状のノイズが発生しているかを示す情報を出力したりしてもよい。
【００３４】
以上のとおり、本実施形態の画像評価装置１００によれば、被評価画像の辺の傾きに基づいて画像データの傾きを補正するため、傾き補正の基準となる画像を別個に設けることなく、被評価画像の全体について直線状のノイズを検出することが可能となる。
また、この画像評価装置１００は、抽出した端部領域について辺の特定を行うことにより、画像データの全体を用いて辺を特定する場合に比べ、辺を特定する速度や精度を向上させることができる。
【００３５】
さらに、この画像評価装置１００は、分解画像データから辺の特定を行うことにより、この構成を有さない場合に比べ、辺の角度をより正確に特定することが可能となる。例えば、画像データを単色に分解せずに２値化処理を行った場合、色成分毎に２値化の閾値が異なる可能性があるため、結果として画像データを分解した場合よりも２値化処理の精度が劣る可能性が生じる。特に、この傾向は、その色が余白領域の色（通常は白）と近似している被評価画像において顕著となる。例えば、本実施形態においては、イエローの被評価画像がそうである。
【００３６】
［第２実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態を説明する。本実施形態は、上述した第１実施形態の動作の一部を変更したものである。そこで、本実施形態においては、主にこの変更点について説明する。なお、以下の説明において、第１実施形態と共通する点については、適宜その説明を省略し、符号については、第１実施形態と同じものを用いる。
【００３７】
図９は、本実施形態の画像評価装置１００の動作を示すフローチャートである。このフローチャートは、ステップＳ５とＳ６の間に除外処理（ステップＳＡ）がある点を除き、図５に示したフローチャートと同様である。除外処理とは、要するに、傾きがその他の辺と大きく異なる辺を対象から除外する処理である。
【００３８】
図１０は、除外処理の具体的な内容を示すフローチャートである。この除外処理において、まず、制御部２０は、ステップＳ５において算出した傾きの平均値（Ａｖｅ）を算出する（ステップＳＡ１）。なお、傾きの平均値を算出するに際しては、時計回り又は反時計回りのいずれかを正とし、正又は負（若しくは０）の平均値を算出する。制御部２０は、平均値を算出したら、平均値の算出に用いた傾きの値を用いて標準偏差（σ）を算出する（ステップＳＡ２）。
【００３９】
次に、制御部２０は、算出した平均値（Ａｖｅ）と標準偏差（σ）とを用いて、傾きｇ（ｉ）（ただし、ｉ＝１〜ｎであり、ｎは算出した傾きの総数）について以下の不等式（１）を満たすか否かを判断する。すなわち、制御部２０は、算出した傾きのそれぞれの値について、平均値から標準偏差を減算した値以上であり、かつ、平均値から標準偏差を加算した値未満であるか否かを判断する（ステップＳＡ３）。
Ａｖｅ−σ≦ｇ（ｉ）≦Ａｖｅ＋σ        （１）
【００４０】
制御部２０は、傾きｇ（ｉ）に上述した不等式（１）を満たさないものがあれば（ステップＳＡ３：ＹＥＳ）、その値を除外する（ステップＳＡ４）。ここにおいて、ある値を除外するとは、例えばＲＡＭから消去する動作であってもよいが、その値をその後の処理に影響を与えないようにすれば十分である。なお、制御部２０は、傾きｇ（ｉ）に上述した不等式（１）を満たさないものがなければ（ステップＳＡ３：ＮＯ）、ステップＳＡ４の処理を省略する。
【００４１】
制御部２０は、その後、ステップＳ６の処理、すなわち画像データの傾きを補正する処理を実行する。このとき、制御部２０は、不等式（１）を満たす傾きの値のみを用い、不等式（１）を満たさない傾きの値を除外して補正角を算出する。なお、制御部２０が実行するその後の処理については、第１実施形態と同様である。
【００４２】
以上のとおり、本実施形態の画像評価装置１００によれば、傾きが他の辺と大きく異なる辺を除外して補正角を算出することができる。例えば、原稿が傾いて読み取られた場合などには、全ての辺がほぼ同じ角度で傾いている可能性が高い。一方、他の辺がほぼ同じ角度で傾いているのに対して、ある一辺がそれらと異なる角度で傾いている場合、画像形成に異常があったか、あるいは当該辺が被評価画像の辺でない可能性などが考えられる。本実施形態の画像評価装置１００は、このような辺を補正角の算出の基準から除外することにより、補正角をより正確に算出することを可能にしている。
【００４３】
［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限らず、他の態様によっても実施が可能である。以下では、本発明の他の実施の形態について説明する。なお、以下に示す変形例は、各々を適宜に組み合わせてもよい。
【００４４】
（１）変形例１
被評価画像は、その辺の角度があらかじめ決められているものであれば、長方形である必要はない。ただし、被評価画像は、直線状のノイズを検出することが目的であるため、検出すべきノイズの方向に対して色が均一に連続するように形成される必要がある。
また、原稿に形成される被評価画像の数は、上述したものに限定されない。例えば、原稿を形成するプリンタがモノクロのプリンタであれば、原稿の全面に１つの被評価画像が形成されれば十分である。このような場合には、画像データを分解画像データにしなくてもよい。
【００４５】
また、被評価画像の色は、任意である。上述した実施形態においては、プリンタのトナーの色、すなわち一次色を用いていたが、二次色等の混色した被評価画像を用いてもよい。例えば、イエローの被評価画像などは、単色ではノイズの判断が困難であるため、シアンと混合させてグリーンにしてもよい。
【００４６】
（２）変形例２
被評価画像の辺を特定するに際して、端部領域を抽出する処理（ステップＳ２）や、分解画像データを生成する処理（ステップＳ３）は、必須ではない。画像データの全体からでも辺の特定は可能であるし、分解していない画像データからでも辺の特定は可能であるからである。しかしながら、辺の特定を精度よく行うためには、これらの処理を行うのがより望ましいといえる。
【００４７】
（３）変形例３
本発明に係る画像評価装置は、プリンタ等から独立した装置であってもよいし、プリンタと一体に設けられた装置であってもよい。また、本発明に係る画像評価装置は、パーソナルコンピュータ等の汎用的な情報処理装置によって実施されてもよい。この場合、本発明に係る画像評価装置が実行する処理の内容を記述したプログラムを情報処理装置に実行させればよい。
また、本発明に係る画像評価装置が実行する処理の内容を記述したプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記憶させた形態で提供されてもよいし、インターネット等のネットワークからダウンロードされる形態で提供されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に係る画像評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】原稿の一例を示す図である。
【図３】画像形成時の原稿の搬送方向を示す図である。
【図４】直線状のノイズの発生原因となる感光体の欠陥を示す図である。
【図５】画像評価装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】端部領域を例示する図である。
【図７】被評価画像のある辺を拡大して例示した模式図である。
【図８】分解画像データとその階調値のヒストグラムとを例示した図である。
【図９】画像評価装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】画像評価装置が実行する除外処理を示すフローチャートである。
【図１１】平均化処理を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４９】
１００…画像評価装置、１０…画像読取部、２０…制御部、３０…通知部
【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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