(57)【要約】【課題】  透過原稿を読取った画像データから、透過原稿に付着したごみ・傷に起因する欠陥画素を検出するには、赤外画像を用いたり、特殊なフィルタを用いたりで、装置や処理方法が複雑で、処理時間が必要とされていた。【解決手段】  画像データをブロックに分割し、各ブロック毎に平均値と標準偏差から閾値を求め、閾値と画像データを比較することで、欠陥画素を検出する。【選択図】  図１
2009043111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラーの画像データからグレイスケールの画像データを生成する工程と、
前記グレイスケールの画像データを複数のブロックに分割する工程と、
前記ブロックの各々に対して、各ブロックの内の画素の前記グレイスケールの画像データの標準偏差を算出する工程と、
前記ブロックの各々に対して、各ブロックの内の画素の前記グレイスケールの画像データの平均値を算出する工程と、
前記ブロックの各々に対して、前記標準偏差と、前記標準偏差に応じて定める係数と、前記平均値を用いて閾値を算出する工程と、
前記閾値と前記グレイスケールの画像データとを比較して画素欠損を検出する工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記ブロックは、隣接するブロックと重複する領域を有することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記画素欠損を検出する工程では、前記カラーの画像データの原稿に応じて前記比較の方法を変えることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータで実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像データの処理方法に関し、透過原稿に付着したごみ・傷に起因する画素欠損を画像データから検出する画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、フィルム原稿をフィルムスキャナ等の画像読取装置を用いてデジタル信号である電子画像に変換することが多くなった。フィルム原稿を電子画像に変換することで、好みの色や濃度に補正する等の画像処理を施すことができるようになる。
【０００３】
フィルム原稿を電子画像に変換する際に、画像劣化の一因にフィルム原稿に付着したごみ・傷に起因する画素欠損がある。一般的にＩＲ（赤外）を用いたごみ・傷を検出する手法がある。ＩＲはフィルム原稿の色素に吸収されにくいため、ごみ・傷の検出が高精度でできる。しかし、電子画像はＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の三原色成分で構成されており、ＩＲを照射する光源または受光するセンサが別途必要となってしまう。
【０００４】
電子画像のＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）成分によるフィルム原稿に付着したごみ・傷を検出する手段が望まれている。電子画像のＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）成分をグレイスケール化した画像とモフォロジックフィルタを施した画像を比較することで画像欠陥候補を検出し、画素欠陥候補の密度に応じて画素欠陥とする方法が提案されている。（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−６１５００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、電子画像から画素欠陥候補を検出した後に、フィルムに付着したごみ・傷の候補が存在する密度に応じてごみ・傷の判定を行うため、画素欠陥候補を検出する処理によって余分な画像処理時間が必要となってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために本発明によれば、画像をグレイスケールに変換し各ブロック内の画素ばらつきに応じて閾値を算出し、ブロックの画素平均値と閾値によって原稿種別に応じた画素欠損の基準を設定する。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、電子画像から透過原稿に付着していたごみ・傷による画素欠損を高速に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態を説明する。
【０００９】
図１は本発明のごみ・傷を検出する画像処理フローの例を示す。この画像処理は、透過原稿の画像読取装置と接続したコンピュータを用いて、以下の処理を実行するプログラムにて実行処理することができる。
【００１０】
フィルム原稿に付着したごみ・傷による画素欠損のあるカラーの画像データに対し、グレイスケールの画像データの生成を行う。ここでは、例として、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色が、夫々８ビットの０〜２５５のデータを持つ画像データを扱う。グレイスケール化をする手法については、特に限定はなく、例えば下記の式を用いることができる（ステップＳ１）。
Ｙ＝０．３０×Ｒ＋０．５９×Ｇ＋０．１１×Ｂ
【００１１】
グレイスケール化した画像に対し、複数のブロックに画像を分割する。ごみ・傷の大きさは一定であるが、解像度が高くなるほどごみ・傷による画素欠損は大きくなるため、ブロックのサイズは画像の読取解像度に応じて設定しなければならない。また、画像をブロックで区切ると、画像の連続性が失われるかもしれないため、ブロックのサイズを拡張し隣接するブロックと重複する領域を有することで画像変化を考慮することができる（ステップＳ２）。
【００１２】
各々のブロックの画像に対し、標準偏差を算出する。標準偏差を算出する手法については、一般的な手法で、ブロック内の画素の平均値と各画素の差を２乗し、平均した値の平方根で求めることができる。標準偏差が小さいことはブロック内の画素の平均値との差が少ないので画像が均一であることを表し、標準偏差が大きいことは画像が複雑な部分であることを表している（ステップＳ３）。
【００１３】
算出した標準偏差に対し、ごみ・傷の判定基準となる閾値を設定する。閾値はブロック内の標準偏差と係数の掛算で設定する。ただし、係数はブロック毎に分割した画像の標準偏差に応じて係数を変えることができるようにする。例えば、ブロック画像の標準偏差に応じてごみ・傷が少ないと思われる場合は、誤検出しないように係数の値を大きくする。ごみ・傷が多いと思われる場合は、検出しやすいように係数の値を小さくすることができる（ステップＳ４）。
【００１４】
例えば、ブロック内の標準偏差が２．０以下の場合は、電子画像のランダムノイズ成分が多くごみ・傷は少ないと思われるので係数を１．５と設定する。ブロック内の標準偏差が２．０及至４．０の場合は、電子画像の平坦な部分にごみ・傷があると思われるので係数を１．０と設定する。また、ブロック内の標準偏差が４．０以上の場合は、電子画像のエッジの部分が多くごみ・傷との判断し難いので係数を２．０と設定する。なお、フィルムの種類やフィルムを読み取る装置に応じて標準偏差は変化しやすいためパラメータは調整することが可能であり、例として３つの場合に分類しているが何種類にも場合分けすることができる。
【００１５】
ネガフィルムとポジフィルムでは原稿に付着したごみ・傷による画素欠損の画像劣化が異なるため、下記の条件を満たす画素をごみ・傷とする。例えば、ネガフィルムではごみ・傷は白っぽい画像劣化が生じ、ポジフィルムではごみ・傷は黒っぽい画像劣化が生じる。そのため、ネガフィルムとポジフィルムではごみ・傷の検出条件が異なってしまう。
ネガの画素欠損：（ブロック内画素平均値＋閾値）よりも画素値が高い画素
ポジの画素欠損：（ブロック内画素平均値−閾値）よりも画素値が低い画素
各ブロックに対して上記の閾値を設定して、各画素のグレイスケールデータと比較することで、欠損画素を検出できる（ステップＳ５）。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明のごみ・傷を検出する画像処理フローの例である。
【図１】
2009043111.tif 000003