JP2010166442A - 画像読取装置及びそのしわ領域補正方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】読み取り画像からしわ領域を検出し補正することで、画質の向上を実現できる技術を実現する。
【解決手段】画像読取装置は、原稿から画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取った画像データから各画素の明度値と前記原稿の背景明度値とを検出する明度検出手段と、前記明度検出手段により検出された各画素の明度値が前記背景明度値から決定される範囲内にあるか否かに基づき各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、前記しわ領域に含まれていると判定された画素の明度値を前記背景明度値を用いて補正する補正手段と、を有する。
【選択図】図８

Description

本発明は、原稿から読み取った画像からしわ領域を判定し補正する技術に関する。

従来から、原稿中の画像情報を読み取り、読み取った画像情報を出力する画像読取装置が実用化されている。読み取られる画像情報は高品質な状態で表示や保存が行われることが望まれる。さらに近年、印字された文字を光学的に読み取って文字を認識するＯＣＲ等の画像読取処理が多用されるようになり、画像の読み取り精度や更なる品質の向上が望まれている。

ところで、最近多くの企業では、原稿を保管しておくためのスペース不足や、業務の効率化を図るために、文書を原稿（ハードコピー）ではなく電子情報として保存する、いわゆるペーパーレス化が進んでいる。これにより、カラー原稿やモノクロプリンタしかなかった時代の古い無彩色原稿まであらゆる原稿を読み取る機会が増加している。

特に、古い原稿などは、時間が経過していることもあり、傷付いていたり、しわになっているものが多くある。このようなしわのある原稿をスキャナなどで読み取ると、原稿中のしわ部分における明暗の陰影が、読み取った画像に反映されてしまうという不都合がある。

このような不都合を回避するために、例えば、特許文献１には、原稿中に形成されたしわの影響を軽減させるための技術が記載されている。特許文献１によると、原稿搬送路の幅方向に延在する基準面と、基準面に対向した押さえ部材とで原稿を押圧し、原稿面に形成されたしわを矯正する。そして、しわが矯正された原稿面を読み取ることで、画像へのしわの影響を軽減し、画像の高品質化を実現している。
特許第３９１２９１７号明細書

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、原稿を押圧するための部材が必要になるので、画像の高品質化を実現するのと引き換えに、コスト高を招いてしまう。

また、安価なコストで原稿中のしわの影響を軽減するには、読み取った画像からしわ領域を検出し、検出したしわ領域に対して何らかの画像処理を施すことが必要になるが、このような点に着目した技術は現状では見出されていない。

本発明は、読み取り画像からしわ領域を検出し補正することで、画質の向上を実現できる技術を実現することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の画像読取装置は、原稿から画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段により読み取った画像データから各画素の明度値と前記原稿の背景明度値とを検出する明度検出手段と、前記明度検出手段により検出された各画素の明度値が前記背景明度値から決定される範囲内にあるか否かに基づき各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、前記しわ領域に含まれていると判定された画素の明度値を前記背景明度値を用いて補正する補正手段と、を有する。

また、本発明のしわ領域補正方法は、原稿から画像を読み取る画像読取装置におけるしわ領域補正方法であって、前記読み取った画像データから各画素の明度値と前記原稿の背景明度値とを検出する検出工程と、前記検出工程により検出された各画素の明度値が前記背景明度値から決定される範囲内にあるか否かに基づき各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、前記しわ領域に含まれていると判定された画素の明度値を前記背景明度値を用いて補正する補正工程と、を有する。

本発明によれば、読み取り画像からしわ領域を検出し補正することで、画質の向上を実現できる。また、安価な構成で実現できるため、コストダウンも期待できる。

以下に、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について詳細に説明する。以下の実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。

また、以下では、本発明をスキャナ等の画像読取装置に適用し、白色の背景となる白色シートに黒色のテキストや画像が形成された原稿を読み取る場合を説明するが、同様の画像処理方法を実行する複写機や多機能プリンタ等の画像形成装置にも適用可能である。また、シートの色とテキストや画像の色を任意の色に変更してもよい。さらに、本実施形態として例示されている構成部品の寸法、材質、形状、それらの相対配置等は、本発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、本発明の範囲を以下の実施の形態に限定する趣旨のものではない。

［装置の構成］
本発明に係る実施形態の画像読取装置の構成について説明する。

図１は本発明に係る実施形態の画像読取装置の構成を例示した模式図である。尚、図示の構成は概略であり、本発明はこの構成に限定されるものではない。

図１に示すように、画像読取装置１は、原稿Ｄをピックアップするピックアップローラ２と、ピックアップローラ２によりピックアップされた原稿Ｄを装置内に給送する給送ローラ３と、ピックアップされた原稿Ｄを１枚ずつ分離する分離ローラ４とを備える。また、画像読取装置１は、原稿Ｄを搬送するため対になって配設されるレジストローラ対５と、原稿Ｄ上の画像情報を読み取る読取ユニット８と、読取ユニット８よりも下流側にある搬送ローラ対７と、原稿Ｄを検知するレジストセンサ１０とを備える。

また、画像読取装置１は、上部フレーム８１及び下部フレーム８２から構成され、上部フレーム８１が回動軸８１ａを中心に回動可能であり、搬送された原稿の紙詰まり等が発生した際に装置内に滞留した原稿を取り除くため、手動での装置の開閉が可能である。上部フレーム８１には、読取ユニット８が固定されている。また、読取ユニット８にはラインイメージセンサ２００と光源２０１が搭載されている。

この画像読取装置は、光源２０１により原稿Ｄを照明して原稿画像をラインイメージセンサ２００により読み取るが、光源２０１の光量むらやラインイメージセンサ２００の感度むらがあるため、白色の色基準部材を読み取って補正する必要がある。このため、光源２０１の発光量を適正化する光量調整処理と、ラインイメージセンサ２００から出力される画像信号に対する増幅率を最適化するゲイン調整処理とを実行する際にシェーディング補正データの取得が行われる。このシェーディング補正データは、光源２０１の光量むらやラインイメージセンサ２００の感度むらをラインイメージセンサ２００の画素セル単位で補正するシェーディング補正処理に用いられる。

本実施形態では、上記光量調整処理やゲイン調整処理等を含めて、ラインイメージセンサ２００が原稿画像を一様に読み取るための補正処理を「シェーディング補正」と呼ぶ。ここではは、原稿Ｄを挟むようにラインイメージセンサ２００や光源２０１と対向して配置される対向部材９の色を白色とし、この対向部材９を読み取ってシェーディング補正データの取得を行う。

上記のように構成された画像読取装置１は、以下に説明する原稿Ｄの画像読み取り動作を行う。

まず、読取ユニット８は、対向部材９をラインイメージセンサ２００により読み取り、シェーディング補正データを生成してラインイメージセンサ２００の画素セルごとに記憶する。その後、原稿Ｄをピックアップローラ２と給送ローラ３によって装置内に給送し、分離ローラ４によって１枚ずつに分離する。原稿Ｄは、レジストローラ対５及び搬送ローラ対７により挟持され、副走査方向に搬送されつつ、その表面の画像を読取ユニット８にて主走査方向（副走査方向と直交する方向）に読み取られる。

尚、前述したシェーディング補正データを参照して、後述するように読取ユニット８のラインイメージセンサ２００の画像信号から生成した画像データをシェーディング補正する。

画像を読み取った後、原稿Ｄは搬送ローラ対７によって挟持されて搬送されつつ装置外へ排出される。画像を読み取るタイミングは、原稿Ｄの先端部がレジストセンサ１０を通過してｔｉｍｅ１ａ秒経過したときに読み取りを開始し、原稿Ｄの後端部がレジストセンサ１０を通過してｔｉｍｅ２ａ秒経過したときに読み取りを終了するように設定されている。ｔｉｍｅ１ａは原稿Ｄの先端部がレジストセンサ１０を通過してからラインイメージセンサ２００に差し掛かるまでの時間で、ｔｉｍｅ２ａは原稿Ｄの後端部がレジストセンサ１０を通過し終えてからラインイメージセンサ２００を通過し終えるまでの時間である。これらの値は、原稿の搬送速度をＶ、レジストセンサ１０とラインイメージセンサ２００との距離をＬとすると、ｔｉｍｅ＝Ｌ／Ｖから求められる。

図２は本実施形態の画像読取装置の電気的構成を示すブロック図である。

図２において、画像読取部１０１は、光源２０１、ラインイメージセンサ２００およびＡ／Ｄ変換部を備える。原稿Ｄに光源２０１から光を照射して原稿Ｄから反射された光を、ラインイメージセンサ２００により所定の解像度で画素に分解して光電変換した後、Ａ／Ｄ変換部から所定の色深度の画像データとして出力される。

画像処理部１０２は、不図示のシェーディング補正部や色深度変換部を備え、画像読取部１０１で読み取った画像データに対して画像処理を行う。尚、シェーディング補正部では、既知の方法を用いてシェーディング補正を行う。

明度検出部１０３は、画像読取部１０１で読み取った画像を構成する各画素の明度値と原稿の背景明度値とを検出する。ここでの検出方法については後述する。

しわ領域判定・補正部１０４は、明度検出部１０３によって検出された明度値が所定の条件を満たすか否かに基づき、注目画素がしわ領域に含まれているか否かを判定する。ここでの判定方法については後述する。また、画像読取部１０１で読み取った画像を構成する各画素が、しわ領域に含まれている画素であると判定された場合、当該画素の明度値を後述する背景明度値に置換することにより補正する。ここでの補正方法については後述する。

制御部１０５は、不図示のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備える。ＲＯＭ内には画像処理装置としての基本処理プログラムやしわ領域判定・補正処理等の各種プログラムが格納されているとともに、これらの各プログラムを実行するのに必要な各種データが格納されている。そして、不図示のＣＰＵによりＲＯＭ内のプログラムに基づいてＲＡＭをワークメモリとして利用しつつ、バス１０８を介して装置の各部を制御して画像読取装置としての基本処理を実行する。

出力部１０６は画像読取装置１が複写機等に適用される場合には、画像を記録紙に記録出力する記録部として機能し、ファクシミリやスキャナに適用される場合には、電話回線やＰＣ等の外部ホスト装置と接続するための通信部として機能する。

記憶部１０７は、例えばＲＡＭ、ハードディスク、フラッシュメモリ等で構成され、制御部１０５による制御の下で画像情報や画像データの書き込みや読み出しが行われる。

［背景明度検出処理］
次に、図３、４を参照して背景明度検出処理について説明する。先ず、ヒストグラム作成処理によって、画像処理部１０２で作成された画像データに基づきヒストグラム情報を作成する。図３と図４は、画像読取部１０１によって読み取られた原稿画像からヒストグラムを作成した結果を示している。１１は読み取った画像である。画像の座標系は、左上を原点（ｘ，ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ。また、原稿画像を構成する各画素の明度値をｆ（ｘ，ｙ）とする。１２は画像データから作成したヒストグラム情報をグラフ化して表している。ヒストグラムは画素の明度値ｐと、画像内における明度値ｐの出現回数ｔとにより表される。

ヒストグラム作成処理は、画像内の画素を走査し、各画素の明度値ｐとその出現回数ｔを記憶部１０７の所定位置に格納することでヒストグラムを作成する。図３のヒストグラムにおいて、楕円２０で囲っている部分は、テキスト文字を構成する画素の明度値ｐの出現回数を表し、楕円２１で囲っている部分は背景を構成する画素の明度値の出現回数を表している。図３では、原稿がテキスト文字と背景の２色で構成されており、テキスト文字の黒色の部分と背景の白色の部分の出現回数がほとんどを占めるため図示のようなヒストグラムとなる。

図４において、１３は原稿１３ａからヒストグラム作成処理により作成したヒストグラムをグラフ化し実線で表しており、グラフ１３の関数式をｔ＝Ｆ１（ｐ）とする。１４は原稿１４ａをヒストグラム作成処理により作成したヒストグラムをグラフ化し点線で表しており、グラフ１４の関数式をｔ＝Ｆ２（ｐ）とする。原稿１４ａは、原稿１３ａにしわが形成された状態である。グラフ１３とグラフ１４の楕円２５で囲っている部分は、前述したようにテキスト文字の明度を表している。しわが文字部分と重なった場合でも、文字部分は、光源からの光を十分吸収するほど黒いため、しわの影響を受けることはない。

背景明度検出処理では、先ずグラフ１４における明度の高い部分である右寄りの領域での、ｔ＝Ｆ２（ｐ）の最大値となる点（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）を検出する。図７は、最大値となる点（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）を検出する処理を示すフローチャートである。図７において、先ず変数ＰにＰｍｉｎを代入する（ステップＳ３００）。次に、変数Ｍａｘ＿ｔに出現回数ｔ＝Ｆ２（ｐ）を代入し、Ｂｕｆｆｅｒ＿ＰにＰの値を代入する（ステップＳ３０１）。変数Ｐと変数Ｍａｘ＿ｔと変数Ｂｕｆｆｅｒ＿Ｐは記憶部１０７の所定位置に格納されている。次にＰの値を１つインクリメントし（ステップＳ３０２）、Ｐの値と２５５の大小を比較する（ステップＳ３０３）。Ｐが２５５より大きい場合は、Ｐｍａｘ２にＢｕｆｆｅｒ＿Ｐを代入し、ｔｍａｘ２にＭａｘ＿ｔを代入し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。Ｐが２５５以下の場合、出現回数ｔ＝Ｆ２（ｐ）が、Ｍａｘ＿ｔより大きいか否かを判定する（ステップＳ３０５）。大きい場合は、Ｍａｘ＿ｔにｔ＝Ｆ２（ｐ）を代入し、Ｂｕｆｆｅｒ＿ＰにＰを代入して（ステップＳ３０６）、ステップＳ３０２に戻る。上記処理によって、グラフ１４のヒストグラムの中で明度がＰｍｉｎ以上である右寄りの領域において出現回数が最大値となる明度とその出現回数（Ｐｍａｘ２、ｔｍａｘ２）が求められる。本実施形態では８ビットで明度値を表した場合を前提にＰｍｉｎは１２８とするが、これに限定しない。Ｐｍａｘ２は出現回数が最大値となる明度としたが、その近傍の値を使用してもよく、本実施例と実質的に同等である。

次に、しわを構成する画素（以下、しわ画素）の明度検出処理について説明する。

先ず、検出されたＰｍａｘ２を基準として、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の各位置を下記式１−４により求める。

Ｐ２＝Ｐｍａｘ２×０．９５・・・・・・・・・（１）
Ｐ３＝Ｐｍａｘ２×１．０５・・・・・・・・・（２）
Ｐ１＝Ｐ２−（Ｐ２−Ｐｍｉｎ）×０．７・・・（３）
Ｐ４＝Ｐ３＋（２５５−Ｐ３）×０．８・・・・（４）
但し、Ｐｍｉｎは、テキスト文字を構成する画素の明度の最大値と、背景を構成する画素の明度の最大値との中間明度値を表す値として、上述したように本実施形態では１２８としている。なお、式４は８ビットで明度値を表した場合であり、２５５は検出可能な明度値の最大値（検出可能最高明度値）である。例えば１０ビットで明度値を表した場合には検出可能最高明度値を１０２３等の値にする。また上記の式により決定された範囲は、最も広く取った範囲であり、これを適宜狭めることは可能であり本発明に含まれる。

しわ画素は、Ｐ１からＰ２、Ｐ３からＰ４の範囲の明度値を持つ画素である。この理由について、図５及び図６を参照して説明する。図５及び図６は原稿のしわ領域をラインイメージセンサ２００で読み取っている状態を示し、（ａ）はしわの無い部分を読み取っている状態、（ｂ）と（ｃ）はしわ部分を読み取っている状態をそれぞれ示している。また、図５（ｂ）では、しわの尾根より形成される傾斜部分の影響で光源２０１から照射され原稿面で反射した光が弱くなっている。図５（ｃ）では、しわの無い背景部分よりも反射光が強くなっている。図６（ｂ）では、しわの谷により形成される傾斜部分の影響で反射光が強くなっている。図６（ｃ）では、しわの谷により形成される傾斜部分の影響で反射光が弱くなっている。この結果、図４のグラフ１４は、グラフ１３より背景明度値Ｐｍａｘ２を挟むように存在する暗い明度領域と明るい明度領域の出現回数が多くなり、背景明度値Ｐｍａｘ２の出現回数は少なくなる。つまり、背景明度値Ｐｍａｘ２を挟むように存在する暗い明度領域と明るい明度領域はしわの影響により発生した明度値である。このため、Ｐ１からＰ２の範囲の明度値とＰ３からＰ４の範囲の明度値をしわ画素の明度値としている。尚、本実施形態では、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の各位置を上記式１−４により求めたが、ユーザの入力操作により任意に決定できるように構成しても良い。

次に、しわの尾根と谷について説明する。図１１（ａ）は尾根しわの拡大図、図１１（ｂ）は谷しわの拡大図である。本実施形態では、図１１に示すしわ２２の頂点１８，１９をそれぞれしわの尾根、しわの谷と呼び、しわの尾根部分としわの谷部分に対応する画素を尾根画素とする。尾根画素はしわの尾根としわの谷の両方に対応させることが好適であるが、どちらか一方に対応させてもよく、後述する効果に準じた効果が得られる。しわの尾根と谷は明るい部分２４と暗い部分２３に挟まれている。本実施形態では、注目する画素（ｘ，ｙ）を挟んでＳ画素離れた２画素（ＡとＢ）が明るい画素と暗い画素、つまり下記式５又は６を満たす場合、注目する画素は尾根画素であるとする。本実施形態では、Ｓは３とする。

Ｐ１＜Ａの明度値＜Ｐ２かつＰ３＜Ｂの明度値＜Ｐ４・・・（５）
又は
Ｐ１＜Ｂの明度値＜Ｐ２かつＰ３＜Ａの明度値＜Ｐ４・・・（６）
次に、図１０を参照して、後述の図９のステップＳ５０１における画素（ｘ、ｙ）が尾根画素か否かを判定する処理について説明する。図１０（ａ）は、読取画像上の注目画素（ｘ，ｙ）からＳ画素離れた画素位置を説明する図であり、図１０（ｂ）は（ａ）を読取画像上に適用した状態を示している。本実施形態では、注目している画素（ｘ，ｙ）を挟んでＳ画素離れた２画素（ＡとＢ）の組み合わせは、
Ｐｉｘ１：（ｘ−３，ｙ−３）とＰｉｘ１３：（ｘ＋３，ｙ＋３）
Ｐｉｘ２：（ｘ−２，ｙ−３）とＰｉｘ１４：（ｘ＋２，ｙ＋３）
Ｐｉｘ３：（ｘ−１，ｙ−３）とＰｉｘ１５：（ｘ＋１，ｙ＋３）
Ｐｉｘ４：（ｘ，ｙ−３）とＰｉｘ１６：（ｘ，ｙ＋３）
Ｐｉｘ５：（ｘ＋１，ｙ−３）とＰｉｘ１７：（ｘ−１，ｙ＋３）
Ｐｉｘ６：（ｘ＋２，ｙ−３）とＰｉｘ１８：（ｘ−２，ｙ＋３）
Ｐｉｘ７：（ｘ＋３，ｙ−３）とＰｉｘ１９：（ｘ−３，ｙ＋３）
Ｐｉｘ８：（ｘ＋３，ｙ−２）とＰｉｘ２０：（ｘ−３，ｙ＋２）
Ｐｉｘ９：（ｘ＋３，ｙ−１）とＰｉｘ２１：（ｘ−３，ｙ＋１）
Ｐｉｘ１０：（ｘ＋３，ｙ）とＰｉｘ２２：（ｘ−３，ｙ）
Ｐｉｘ１１：（ｘ＋３，ｙ＋１）とＰｉｘ２３：（ｘ−３，ｙ−１）
Ｐｉｘ１２：（ｘ＋３，ｙ＋２）とＰｉｘ２４：（ｘ−３，ｙ−２）
である。但し、カッコ内は、Ｐｉｘ１〜Ｐｉｘ２４の座標を表す。

これらの組み合わせの中でどれか１つでも式５又は式６の条件に合致すれば、画素（ｘ、ｙ）は尾根画素と判定する。例えば、組み合わせ［Ｐｉｘ１：（ｘ−３，ｙ−３）とＰｉｘ１３：（ｘ＋３，ｙ＋３）］において、Ｐｉｘ１とＰｉｘ１３の画素の明度値をそれぞれｆ１、ｆ１３として式５と式６を適用し、
Ｐ１＜ｆ１＜Ｐ２かつＰ３＜ｆ１３＜Ｐ４
又は
Ｐ１＜ｆ１３＜Ｐ２かつＰ３＜ｆ１＜Ｐ４
の条件を満たすと、画素（ｘ、ｙ）は尾根画素と判定される。また、Ｐｉｘ１からＰｉｘ２４のいずれかが読取画像の範囲外となる画素（例えば、図１０（ｂ）の１６）に対しては、範囲外の部分は判定処理に用いず、読取画像の範囲内の部分のみを用いる（例えば、図１０（ｂ）の１７）。

次に、図９のフローを参照して、読取画像全体から尾根画素の位置を検出する処理について説明する。画像の座標系は、画像の左上端を原点（ｘ、ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ座標系である。また、画像の高さと幅はそれぞれｈｅｉｇｈｔとｗｉｄｔｈで表す。さらに位置（ｘ、ｙ）の画素の明度値はｆ（ｘ、ｙ）で表す。

図９において、先ず画像の左上端（ｘ、ｙ）＝（０，０）から走査を開始する（ステップＳ５００）。次に、注目する画素（ｘ、ｙ）が、尾根画素か否かを判定する（ステップＳ５０１）。画素（ｘ、ｙ）が尾根画素である場合、画素（ｘ、ｙ）の座標（ｘ、ｙ）を記憶部１０７に記憶する（ステップＳ５０２）。その後、画素（ｘ、ｙ）のｘ座標を１つインクリメントする（ステップＳ５０３）。画素（ｘ、ｙ）のｘ座標が幅ｗｉｄｔｈを超えた場合、画素（ｘ、ｙ）のｙ座標を１つインクリメントし、ｘ座標を０にリセットする（ステップＳ５０５）。次に画素（ｘ、ｙ）のｙ座標がｈｅｉｇｈｔを超えたか判定し（ステップＳ５０６）、ｈｅｉｇｈｔを超えた場合は処理を終了し、ｈｅｉｇｈｔ以下の場合はステップＳ５０１に戻る。

［しわ領域判定・補正処理］
本実施形態では、前述した尾根画素を中心に距離ｒ内（ｒは定数）の画素をしわ領域内にあると判定するものとし、ｒは例えばＳ×２＝６とする。

次に、図８のフローを参照して、しわ領域補正処理について説明する。しわ領域補正処理はしわ領域内の画素の明度値を背景明度値Ｐｍａｘ２で置き換えることにより実現される。図８において、画像の座標系は、画像の左上端を原点（ｘ、ｙ）＝（０，０）とし、幅方向にｘ軸、高さ方向にｙ軸を持つ座標系である。また画像の高さと幅はそれぞれｈｅｉｇｈｔとｗｉｄｔｈで表す。さらに位置（ｘ、ｙ）の画素の明度値はｆ（ｘ、ｙ）で表す。

図８において、先ず画像の左上端（ｘ、ｙ）＝（０，０）から走査を開始する（ステップＳ４００）。次に、注目する画素（ｘ、ｙ）がしわ領域内（尾根画素を中心に距離ｒ以内）にあるか判定し（ステップＳ４０１）、しわ領域内の画素であれば、当該画素の明度値を背景明度値Ｐｍａｘ２に置き換える（ステップＳ４０２）。その後、注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標を１つインクリメントする（ステップＳ４０３）。注目する画素（ｘ、ｙ）のｘ座標が幅ｗｉｄｔｈを超えたか判定し（ステップＳ４０４）、超えたならば、注目する画素（ｘ、ｙ）のｙ座標を１つインクリメントし、ｘ座標を０にリセットする（ステップＳ４０５）。次に、注目する画素（ｘ、ｙ）のｙ座標がｈｅｉｇｈｔを超えたか判定し（ステップＳ４０６）、超えたならば処理を終了し、ｈｅｉｇｈｔ以下ならばステップＳ４０１に戻る。

本実施形態によれば、読取画像からしわ領域を検出し補正することで、画質の向上を実現できる。また、安価な構成で実現できるため、コストダウンも期待できる。

尚、本発明は、上述した各フローによる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムや当該プログラムを格納したコンピュータ可読記憶媒体としても適用可能である。この場合、上述した各フローによる処理を実行するコンピュータプログラムが格納された記憶媒体を、画像読取装置のコンピュータに供給して、当該コンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して上記処理を実行する。また、本発明の上述した各フローによる処理の一部または全てを、ハードウエアによる処理に置き替えてもよい。また、画像読取装置に接続したＰＣ等のホスト装置において、本発明の処理の一部または全てを行ってもよい。この場合は、画像読取装置とホスト装置を含む画像読取システムが本発明の画像読取装置に相当する。

本発明に係る実施形態の画像読取装置の機械的構成を示す模式図である。 本実施形態の画像読取装置の電気的構成を示すブロック図である。 背景明度検出処理を説明する図である。 背景明度検出処理を説明する図である。 しわの影響による明度むらを説明する図である。 しわの影響による明度むらを説明する図である。 背景明度検出処理において最大値となる点（Ｐｍａｘ２，ｔｍａｘ２）を検出する処理を示すフローチャートである。 しわ領域判定・補正処理を示すフローチャートである。 尾根画素の位置を検出する処理を示すフローチャートである。 画像上の注目画素（ｘ，ｙ）からＳ画素離れた画素位置を説明する図である。 尾根画素の判定処理を説明する図である。

１，１００ 画像読取装置
２ ピックアップローラ
３ 給送ローラ
４ 分離ローラ
５ レジストローラ対
７ 搬送ローラ
８ 読取ユニット
９ 対向部材
１０ レジストセンサ
８１ 上部フレーム
８２ 下部フレーム
１０１ 画像読取部
１０２ 画像処理部
１０３ 背景明度検出部
１０４ しわ領域判定・補正部
１０５ 制御部
１０６ 出力部
１０７ 記憶部
１０８ バス
２００ ラインイメージセンサ
２０１ 光源

Claims (7)

1. 原稿から画像を読み取る読取手段と、
   前記読取手段により読み取った画像データから各画素の明度値と前記原稿の背景明度値とを検出する明度検出手段と、
   前記明度検出手段により検出された各画素の明度値が前記背景明度値から決定される範囲内にあるか否かに基づき各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定手段と、
   前記しわ領域に含まれていると判定された画素の明度値を前記背景明度値を用いて補正する補正手段と、を有することを特徴とする画像読取装置。
2. 前記明度検出手段は、前記各画素の明度値とその出現回数とに基づいてヒストグラムを作成する作成手段を有し、
   前記作成手段により作成されたヒストグラムにおいて、明度の高い明度領域で出現回数が最大となる点の明度値又はその明度値の近傍の値を前記原稿の背景明度値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
3. 前記しわ領域判定手段は、原稿のしわ部分の尾根部及び谷部の少なくとも一方に対応する尾根画素を前記しわ領域に含まれている画素と判定し、
   前記尾根画素は、前記ヒストグラムにおいて前記背景明度値よりも明るい明度領域の所定の範囲内にある画素と、前記背景明度値よりも暗い明度領域の所定の範囲内にある画素とにより決定されることを特徴とする請求項２に記載の画像読取装置。
4. 前記背景明度値よりも明るい領域の所定の範囲は、（背景明度値×１．０５）から｛（背景明度値×１．０５）＋（検出可能最高明度値−（背景明度値×１．０５））×０．８｝までの範囲の少なくとも一部であり、
   前記背景明度値よりも暗い領域の所定の範囲は、｛（背景明度値×０．９５）−（（背景明度値×０．９５）−中間明度値）×０．７｝から｛背景明度値×０．９５｝までの範囲の少なくとも一部であることを特徴とする請求項３に記載の画像読取装置。
5. 前記補正手段は、前記しわ領域判定手段によりしわ領域に含まれていると判定された画素の明度値を前記背景明度値に置き換えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像読取装置。
6. 原稿から画像を読み取る画像読取装置におけるしわ領域補正方法であって、
   前記読み取った画像データから各画素の明度値と前記原稿の背景明度値とを検出する検出工程と、
   前記検出工程により検出された各画素の明度値が前記背景明度値から決定される範囲内にあるか否かに基づき各画素がしわ領域に含まれているか判定するしわ領域判定工程と、
   前記しわ領域に含まれていると判定された画素の明度値を前記背景明度値を用いて補正する補正工程と、を有することを特徴とするしわ領域補正方法。
7. 請求項６に記載のしわ領域補正方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

Images