JP6198521B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、原稿の種別を判定する画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムに関する。

対象原稿に光源からの光を照射し、反射した信号値を読み取り、画像を形成することにより原稿の読み取りを行うスキャナが広く使用されている。ユーザーによって、スキャナに読取られる原稿は、紙焼きされた写真、雑誌や地図といった印刷物、一般的な文書原稿など、様々なものが挙げられる。そこで、原稿種別を判定することが必要となっている。

例えば、多種多様な原稿をスキャンする際、広く知られている課題として、色再現性がある。人間の目で観察している分光感度と、スキャナの読み取りの分光感度は一致しない。そのため、スキャナに読取られた原稿画像について、人間の目に合わせるような色変換処理を実行して、色再現することになる。しかし、原稿種が変わらず、同じ分光特性を有する原稿であれば、問題は発生しないが、様々な原稿種で異なる分光特性を持つ原稿に対し、同じ色変換処理を行うと色再現性にズレが生じる。

特に、普通紙等の印刷用紙の原稿と、光沢紙等の写真用紙の原稿は分光特性がかなり異なるので、色変換処理時に同じ色変換テーブルを適用する場合に、色再現性にかなりのズレが生じる。例えば、印刷用紙の原稿に合わせた色変換テーブルを作成したにも関わらず、該色変換テーブルを写真用紙の原稿に適用した場合、平均すると色差ΔＥが７以上に及ぶ色再現結果になってしまう。そのため、色再現性にズレが生じないように、写真用紙の原稿と印刷用紙の原稿を的確に区別し、原稿種別に応じた色変換処理を実行する必要がある。

原稿種別判定の方法として、紙面の表面状態を読み取り、表面粗さや表面形状などに基づいて判定を行う方法がある（特許文献１を参照）。具体的には、表面凹凸の深さを表面粗さ、表面凹凸の周期を表面形状の特徴とし、これらの特徴に着目して原稿種別を判定する。普通紙は、一般に表面凹凸が深くて凹凸の周期が低い特徴がある。この特徴に対し、ランレングスや変化回数を利用した凹凸周期の検知や、Ｒａ測定、ヒストグラムによる凹凸深度の推定を実施している。

特開２００４−０４２３７０号公報

しかし、特許文献１においては、繊維の方向性などは考慮されていない。また、例えば原稿が原稿台に対して種々の方向で置かれたるケースも存在する。そのため、読取画像において紙の繊維の方向が種々の方向を向くことになり、この場合、紙表面の凹凸の周期も繊維の方向によって異なる場合がある。しかしながら特許文献１では、上記のように繊維の方向性は考慮されていないため、想定外のランレングス圧縮率や変化回数などが起きてしまい、原稿の誤判定が発生することがある。特に、表面粗さや表面形状など特徴が近いコード紙と光沢紙との間に、繊維の方向性の影響による誤判定が発生しやすい。

本発明の目的は、紙における繊維の方向に基づいて、用紙種別を精度よく判定することができる画像処理装置を提供することにある。

本発明の画像処理装置は、読取装置により原稿が読み取られることで得られた読取画像における、前記原稿において記録剤が付与されていない部分に対応する領域を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された領域に対応する、前記原稿の繊維の特徴を表す空間周波数特徴を取得する取得手段と、 前記取得手段が取得した空間周波数特徴に基づいて前記原稿の種別を判定する判定手段とを有し、前記判定手段は、前記検出手段により検出された領域に所定しきい値以上の周波成分が存在し、かつ、当該領域の垂直方向の空間周波数と水平方向の空間周波数を示す空間周波数画像の扁平率が所定の扁平率しきい値以上である場合に、前記原稿が印刷原稿であると判定することを特徴とする。

本発明の技術を使用することにより、読み取りが行われた対象原稿の種別を的確に判定することが可能になる。

読取り装置の概観斜視図である。 読取り装置の内部構成を示すブロック図である。 読取り装置における一般的な画像処理のフローチャートである。 第１の実施形態による、原稿種別判定および色変換処理を実行するフローチャートである。 第１の実施形態による色変換処理のフローチャートである。 第１の実施形態による四面体補間の説明図である。 第１の実施形態による原稿種別判定のフローチャートである。 第１の実施形態による繊維判定処理のフローチャートである。 印刷用紙のＤＦＴ図である。 写真用紙のＤＦＴ図である。 第２の実施形態による、彩度を考慮した原稿種別判定フローである。 色再現範囲の説明図である。

以下に、図面を参照して、本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

まず、本明細書における用語について説明する。原稿種別は、下記記載の用紙種別を含む。

印刷用紙は、一般的なカタログや雑誌などで使用されている紙のほか、原稿を複製するコピーに使用される普通紙を示す。印刷用紙は、オフセット印刷で使用されたり、インクジェットプリンタ、レーザープリンタで普通紙設定として使用されたりするものである。昨今の普通紙の改良により、硝酸カルシウムなど表面にコートしたもの（コート紙）も上記印刷用紙に含まれる。

写真用紙は、銀塩方式で利用される印画紙のほか、インクジェットプリンタの写真印刷で使用される光沢紙を示す。

本実施形態において、印刷用紙を使用した原稿は印刷原稿とし、写真用紙を使用した原稿は写真原稿とする。

［第１の実施形態］
＜読取り装置の構成＞
図１は、本実施形態に係る読取り装置１００の概観斜視図である。図１に示すように、読取り装置１００は、セットした原稿を押さえるための原稿台カバー１０１、原稿を置くための原稿台１０２、およびセットした原稿を読み取るための原稿読取ユニット１０３を含む。ユーザーが原稿台１０２の上に原稿を置き、原稿台カバー１０１を閉じ、スキャナボタンキー（図示せず）を押下すると、原稿読取ユニット１０３は原稿の読み取りを開始する。原稿読取ユニット１０３はモーター（図示せず）により駆動され、原稿読取ユニット１０３内に設置されている光源およびその反射信号を検出するセンサー（図示せず）により、原稿を読み取る。

図２は、読取り装置１００の内部構成を示すブロック図である。図２において、ＣＰＵ２０１は、読取り装置１００の動作を制御する。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の制御および他の各部の動作を実行するための各種プログラムを格納している。例えば後述する図４、図５、図７、図８、図１１に示すフローチャートにおける処理に対応するプログラムがＲＯＭ２０２に格納されている。そして、ＣＰＵ２０１がこのプログラムを実行することにより、上記フローチャートで説明する処理を実現することができる。また、ＲＯＭ２０２には、後述のシェーディング補正などの画像処理に使用される様々な値、テーブルおよび数式が格納されている。スキャンユニット２０３は、原稿画像を読み取り、取得した読み取り信号値（赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）色のアナログ輝度データ）をＡＤ変換によりデジタル化して出力する。画像処理部２０４は、ＡＤ変換によりデジタル化された読み取り信号値の補正、画像の符号化などの画像処理を行う。画像処理の際、データの一時的な格納が必要となる場合は、ＲＡＭ２０８が使用される。オペレーションユニット２０５は、スキャナボタンキーを備え、キーの押下状態を検出し、各部に指示を送信する。ドライブユニット２０６は、スキャンユニット２０３を動作させるため、モーター制御するドライバ回路などを含む。ＰＣインタフェイス２０７はＰＣとのインタフェイスであり、読取り装置１００はＰＣインタフェイス２０７を介してＰＣとのデータ転送を行う。転送の際にバッファが必要となる場合は、ＲＡＭ２０８が使用される。

図３は、読取り装置１００の画像処理部２０４で実行される画像処理のフローチャートである。

ステップＳ３０１において、画像処理部２０４は、スキャンユニット２０３で読み取られ、ＡＤ変換された画像データに対し、シェーディング補正を行う。シェーディング補正は予め用意された白基準と黒基準を読み取り、撮像素子毎の読み取り値から、補正を行いスキャンユニット２０３における撮像素子のばらつきを補正するものである。

ステップＳ３０２において、画像処理部２０４は、シェーディング補正後の画像データに対し、ガンマ補正を行う。ガンマ補正は、読取り装置１００で得られた画像の輝度値が自然な値となるように輝度値を補正するものであり、ＲＯＭ２０２に予め保持しているガンマ値テーブルを用いて行うことができる。

ステップＳ３０２で処理後、ＰＣインタフェイス２０７を介し、ＰＣに画像データが転送される。ステップとしては記載していないが、転送前にデータ量を低減するために、データを圧縮しても構わない。ＰＣとのインタフェイスの転送速度により、適宜切り替える処理としてもよい。

上記画像処理において、スキャンユニット２０３で読取られた原稿画像データに対し、原稿種別を考慮せずに同じ画像処理を行う場合、色再現性にズレが生じることがある。本実施形態では、原稿種別判定処理および判定結果に応じた色変換処理を行うことにより、好適な画像を取得することが可能になる。なお、上記ステップＳ３０１のシェーディング補正とステップＳ３０２のガンマ補正は、それぞれ本実施形態の原稿種別に応じた色変換処理の前と後で実行してよい。以下、説明上の便宜のために、図４のフローチャートにおいて上記シェーディング補正およびガンマ補正を省略する。

＜原稿種別判定および原稿種別に応じた色変換処理＞
図４は、本実施形態の原稿種別判定および色変換処理を実行するためのフローチャートである。図４の処理フローは、ＲＯＭ２０２に記憶されたプログラムに従って、スキャンユニット２０３と画像処理部２０４によって実行される。

ステップＳ４０１において、プレスキャンとして、原稿台１０２全面の読み取りをスキャンユニット２０３が実行する。本ステップの読み取りの目的は、原稿台１０２におかれた原稿領域の特定と、原稿領域内における何れの記録剤も付与されていない部分（以下、紙白）の検出である。そのため、読み取りは７５〜１５０ｄｐｉ程度の低解像度でも構わない。ユーザーの操作性を考慮し、可能な限り高速で読み取り動作を行えることが望ましい。

ステップＳ４０２において、画像処理部２０４が、ステップＳ４０１で読取られた画像から原稿領域を特定する。特定方法としては、周囲画素の画素値を参照することによって、対象画素がエッジ部分であるか否かを判定し、原稿の端部を検知する方法が一般的である。例えば、ラプラシアンフィルタによるフィルタ処理を、読取られた画像のＲＧＢ信号値に適用することにより、エッジ部分のみ際立たせた画像データを取得することができる。また、明度、彩度などの判定と組み合わせて、原稿領域の特定を行っても構わない。

ステップＳ４０３において、画像処理部２０４が、ステップＳ４０２で特定した原稿領域を走査し、紙白領域（複数の紙白区画）を検出する。検出方法としては、原稿領域を所定数の区画に分割し、区画毎の平均信号値を算出し、算出した平均信号値に基づいて紙白区画を判定する。具体的には、解像度が７５ｄｐｉである場合に、１ｍｍ四方、つまり３０×３０画素程度の区画に原稿領域を分割し、各区画におけるＲＧＢ信号値（すなわち、ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）の平均値（平均輝度値）をそれぞれ算出する。算出されたｄＲ、ｄＧ、ｄＢの平均値が、予め設定された所定値以上を、全て超えている場合に、区画は紙白区画と判定される。このような判定を原稿領域の全区画に対して実行ことにより、原稿領域内の紙白区画を検出する。より精度良く検出するために、区画をずらしながら、判定を実行することも可能である。ずらし量は処理速度を観察しながら、操作性が損なわれない程度に設定するのが望ましい。

なお、ステップＳ４０３で検出された紙白区画は座標値（Ｘ、Ｙ）として記憶しておく。いずれの紙白区画でも検出されない場合に、非検出信号は、例えば、座標値を（−１、−１）にするなどにより、区別する。また、検出された紙白区画は、座標値とともに、算出されたｄＲ、ｄＧ、ｄＢの平均値（ｄ_ＲＡＶＥ、ｄ_ＧＡＶＥ、ｄ_ＢＡＶＥ）も記憶しておいてもよい。すなわち、（Ｘ、Ｙ、ｄ_ＲＡＶＥ、ｄ_ＧＡＶＥ、ｄ_ＢＡＶＥ）として記憶する。これにより、後述する原稿種別判定を効率良く実行することが可能となる。

ステップＳ４０４において、原稿種別判定のためのスキャンとして、ステップＳ４０３で検出した紙白領域（複数の紙白区画）の読み取りをスキャンユニット２０３が実行する。本ステップの読み取り対象区画が小領域であり、ここでは高解像度でスキャン動作を実行することが望ましい。本実施形態では１２００ｄｐｉを想定する。

ステップＳ４０５において、画像処理部２０４が、ステップＳ４０４で取得した１２００ｄｐｉの画像データを用いて、原稿種別判定を実行する。本実施形態の原稿種別判定は繊維の特徴を用いるので、繊維の特徴を取得しやすい紙白区画に対して原稿種別判定を行う。原稿種別判定の詳細は後述する。尚、ステップＳ４０３で複数の紙白区画が検出された場合は、ステップＳ４０４およびステップＳ４０５を繰り返し実行し、全ての紙白区画に対して原稿種別判定を行ってもよい。ステップＳ４０３で検出された複数の紙白区画のうち、ｄＲ、ｄＧ、ｄＢの平均値（ｄ_ＲＡＶＥ、ｄ_ＧＡＶＥ、ｄ_ＢＡＶＥ）が最も紙白に近い、すなわち各平均値が最も高い区画を選別し、その区画のみに対して原稿種別判定を行ってもよい。前者の場合に、より精度良く判定することができるが、後者の場合に、より効率よく判定することができる。

ステップＳ４０６において、本スキャンとして原稿の読み取りをスキャンユニット２０３が実行する。本ステップの読み取りの目的は、色変更処理の対象となる原稿画像の取得である。本ステップの読み取りでは、ユーザーが指定した解像度に従い、ステップＳ４０２で特定した原稿領域に対し、スキャン動作が実行される。

ステップＳ４０７において、画像処理部２０４が、ステップＳ４０６で読取られた原稿画像（読取画像）のＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）に対し、原稿種別に応じた色変換処理を実行する。色変換処理の詳細は後述する。

以上のフローにより、スキャン対象原稿の種別を判定し、原稿種別に応じた適切な色変換処理を実行し、好適な画像を取得することが可能になる。

＜原稿種別判定の詳細＞
以下、ステップＳ４０５の原稿種別判定の詳細を記述する。図７は原稿種別判定のフローチャートを示す図である。

ステップＳ７０１において、画像処理部２０４が、ステップＳ４０４で取得した紙白区画の画像を取得する。

ステップＳ７０２において、画像処理部２０４が、紙白区画について繊維判定処理を実行する。繊維判定処理の詳細については後述する。

ステップＳ７０３において、画像処理部２０４が、ステップＳ７０２の繊維判定処理の結果により、原稿の用紙に繊維が含まれているか否かを判定する。

ステップＳ７０３で繊維が含まれていると判定された場合には、ステップＳ７０４において原稿の用紙が印刷用紙であると判定され、繊維が含まれていないと判断された場合は、ステップＳ７０５において原稿の用紙が写真用紙であると判定される。

以下、ステップＳ７０２の繊維判定処理の詳細を記述する。図８は繊維判定処理のフローチャートを示す図である。

ステップＳ８０１において、画像処理部２０４が、紙白区画の画像データに対し、２次元ＤＦＴ（２次元離散フーリエ変換）処理を実行して、空間周波数画像（ＤＦＴ図）を生成する。２次元の変換処理を実行すると、図９（ａ）のような周波数特性を示す画像を得る。図９（ａ）の真中にある原点は直流成分を示し、縦軸（図９（ａ）に示せず）は垂直方向の空間周波数、横軸（図９（ａ）に示せず）は水平方向の空間周波数を示している。そして、水平方向と垂直方向と共に原点より離れるほど高周波成分であることを示している。図中の白色で表現されている部分は、電力値（パワースペクトル）の大きい周波数成分であり、電力値が大きくなるほど、対応する周波数成分はより白くプロットされている。図９（ａ）には、オフセット印刷の原稿の紙白区画の変換例が示されている。

ステップＳ８０２において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０１で得られた空間周波数画像に対し、２値化処理を実行する。２値化のしきい値は、予め設定された値を利用してもよいし、ステップＳ８０１で得られた空間周波数画像における電力値の平均値をもとに決定しても構わない。電力値が２値化のしきい値以上の部分は、白画素となる。図９（ｂ）には、図９（ａ）の空間周波数画像に対し、２値化処理した画像が示されている。

ステップＳ８０３において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０２で２値化した空間周波数画像に対し、白画素の領域を拡張するボールド処理を実行する。予め設定されたボールド量に基づき、ボールド処理を実行することができる。図９（ｃ）には、白画素について５画素のボールド処理を実行した画像が示されている。

ステップＳ８０４において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０３で得られた画像に対し、さらに孤立点の除去を実行する。画像を走査し、白色の面積に該当する画素数を検出し、予め設定されたしきい値以下の面積のものは、黒で塗り潰す。しきい値はボールド処理のボールド量を考慮し設定する。本実施形態では、２〜３個の孤立点を除去することを想定し、しきい値を３５０画素に設定する。図９（ｄ）には、孤立点除去処理を実行した画像が示されている。

ステップＳ８０５からステップＳ８０７において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０４で得られた画像から、繊維の特徴量を検出する処理を実行する。ここで、紙の繊維の特徴について述べる。紙は木材チップを原材料とし、パルプ化の中で繊維が取り出される。洗浄や漂白の行程を経て、抄紙工程の中で、繊維はワイヤーパート、プレスパートによって、方向性をもって並べられることになる。この結果、横目、縦目など流れ目の特徴を有することになる。また、繊維の大きさは、材料となる木材の種類に依存し、数十ミクロン×１〜３ｍｍの大きさになることが多い。つまり、繊維の特徴としては、比較的高密度の細線が、方向性を有して並んでいると言える。これは周波数上の特徴（空間周波数特徴）としては、以下の傾向をもって現れる。
特徴１：繊維が細線であることから、高周波成分が検出される。
特徴２：繊維が方向性を有していることから、高周波成分に指向性を有する。
本実施形態において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０４で得られた図９（ｄ）に示す画像に対し、上記特徴を考慮し、繊維判定を実行する。ステップＳ８０５は、上記特徴１の判定を実行するための処理である。ステップＳ８０６およびステップＳ８０７は、上記特徴２の判定を実行するための処理である。

ステップＳ８０５において、画像処理部２０４が、高周波成分が検出されるかの判定を行う。ここで、水平方向または垂直方向に原点よりしきい値以上離れる周波成分を高周波成分とする。尚、判定に使用されるしきい値は、事前に決定しておく。印刷用紙を含めた幾つかのテスト用の用紙について読み取りを行い、ステップＳ８０１の２次元ＤＦＴ処理からステップＳ８０４の孤立点除去処理を実行し、繊維の特徴を検出出来る値に決定しておくことが望ましい。ステップＳ８０５で高周波成分が検出されていないと判定された場合に、ステップＳ８０９において、紙白区画が非繊維区画と判定される。一方、ステップＳ８０５で高周波成分が検出されたと判定された場合に、フローはステップＳ８０６へ進む。

ステップＳ８０６において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０４で得られた図９（ｄ）に示す画像に対し、扁平率を算出する。図９（ｄ）の白画素を楕円と見立て（楕円近似により）、長軸長ａと短軸長ｂを求める（図９（ｅ））。長軸長ａと短軸長ｂは画素数の値をカウントすることにより得ることができる。さらに、得られた長軸長ａと短軸長ｂから下記式を用い、扁平率ｆを算出する。

ステップＳ８０７において、画像処理部２０４が、ステップＳ８０６で算出した扁平率がしきい値以上であるか否かを判定する。本ステップにおいて、しきい値以上の扁平率が検出出来なかった場合に、フローはステップＳ８０９に進み、非繊維区画と判定される。しきい値以上の扁平率が検出された場合に、高周波成分に指向性を有すると考えられるので、フローはステップＳ８０８に進み、繊維区画と判定される。尚、ステップＳ８０５と同様、判定に使用されるしきい値は、事前に決定しておく。幾つかのテスト用の用紙について読み取りを行い、ステップＳ８０１の２次元ＤＦＴ処理からステップＳ８０４の孤立点除去処理を実行し、繊維の特徴を検出出来る値に決定しておくことが望ましい。

以上の処理により、紙白区画について、繊維判定を実行することが出来る。尚、本フローにおける、ステップＳ８０２〜８０４では、効率的な繊維判定を行うために、空間周波数画像の特徴を際立出せている。同等の処理で代用できるのであれば、実現方法は限定されるものではない。

また、図１０には、写真用紙に対し同様の処理を実行したものが示されている。写真用紙は、普通紙等の印刷用紙のよりも繊維の凹凸が表れないため、空間周波数の高い値は取得されず。図１０に示すように周波数成分が低周波に集中する。そのため、図９（ｄ）に示す画像と比較すると、写真用紙の場合に、ほとんどの周波成分が原点の近くにあり、繊維の特徴の一つである高周波成分が見られない。それにより、高周波成分が検出された印刷用紙との区別は容易に可能となる。

＜色変換処理の詳細＞
以下、ステップＳ４０７の色変換処理の詳細を記述する。

ステップＳ４０７においては、画像処理部２０４が、ステップＳ４０６で読取られた原稿画像のＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）に対し、原稿種別に応じた色変換処理を実行する。ここでの色変換は、読み取りで得られたＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）に対し、所望の色空間のＲＧＢ値に変換する。本実施形態では、色定義された色空間で、モニター表示における標準の一つとなっているｓＲＧＢ色空間（ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ）を想定する。

ＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）とｓＲＧＢ値（ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ）が対応付けられたテーブルが予め用意されている。全点において、対応付けを行うと、対応付けテーブルが膨大になるため、離散的な格子点に該当する（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）に対応する変換値（ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ）を用意する。格子点間のデータは、補間処理を用いて算出する。本実施形態では、印刷用紙と写真用紙を区別して色変換処理を行うので、２種類の対応付けテーブル、すなわち、印刷用紙に応じた対応付けテーブルと写真用紙に応じた対応付けテーブルが用意されている。

図５は、本実施形態の色変換処理のフローチャートを示す図である。

ステップＳ５０１において、画像処理部２０４が、ステップＳ４０５で判定した原稿種別を取得する。

ステップＳ５０２において、画像処理部２０４が、ステップＳ５０１で取得した原稿種別に応じて、色変換テーブルを設定する。

ステップＳ５０３において、画像処理部２０４が、対象となる画素のＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）を取得する。

ステップＳ５０４において、画像処理部２０４が、ステップＳ５０２で設定されたテーブルに基づいて色変換処理を実行する。本実施形態では、四面体補間処理を用いて色変換処理を行う。

本実施形態の四面体補間は、３次元空間の分割単位を四面体として、４つの格子点を用いる線形補間である。その手順として、まず図６（ａ）に示すように四面体への分割を行う。そして、ターゲットとなる（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）に該当する点ｐが、分割されたどの四面体に属するかを決定する。その四面体の４頂点をｐ０、ｐ１、ｐ２、ｐ３とし、その四面体を図６（ｂ）に示すようにさらに細かい小四面体に分割する。また、ステップＳ５０２において設定されたテーブルにおける各頂点の変換値をそれぞれｆ（ｐ０）、ｆ（ｐ１）、ｆ（ｐ２）、ｆ（ｐ３）とすると、点ｐの変換値は、下記式を用いて算出する。

ここで、ｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３は、各頂点ｐｉに対応する変換値ｆ（ｐｉ）に対する重みであり、各頂点ｐｉと反対向位置の小四面体の体積の、大四面体（ｐ０ｐ１ｐ２ｐ３）に対する体積比である。例えば、ｗ０は、ｐ０、ｐ１、ｐ２およびｐ３から４頂点を構成された全体の四面体の体積に対する、ｐ、ｐ１、ｐ２およびｐ３から４頂点を構成された小四面体の体積の体積比である。これにより、ｓＲＧＢ値（ｓＲ、ｓＧ、ｓＢ）への変換が行われる。

ステップＳ５０５において、全ての画素について終了したかの判定を実行し、終了していない場合にフローはステップＳ５０３に戻り、全て完了した場合に処理終了となる。

本実施形態の処理により、読み取りを行う対象原稿の種別を的確に判定することが可能になり、原稿種に応じた色変換テーブルを適切に選択することが可能となり、色変換後、好適な画像をユーザーに提供することが出来る。

［第２の実施形態］
本実施形態では、第１の実施形態の原稿種別判定の前に、印刷原稿より写真原稿の色再現範囲の方が広いことを利用して、写真原稿を大まかに検出する粗検出を先に行う仕組みを提供する。それによって、写真原稿の粗検出で検出できた写真原稿について、第１の実施形態の繊維の特徴に基づく原稿種別判定を回避することができる。尚、説明は第１の実施形態から異なる箇所のみを記述しており、特に記載のない箇所は第１の実施形態と同様の例が当てはまる。

図１２は印刷原稿と写真原稿の色再現範囲を示す図である。写真原稿の色再現範囲は実線で、印刷原稿の色再現範囲は点鎖線で示している。なお、図１２の色再現範囲は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における、Ｌ＊が５０である断面図で示されている。Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、人間の視覚を近似するよう設計されている色空間であり、Ｌ＊は色の明度、ａ＊は赤/マゼンタと緑の間の位置、ｂ＊は黄色と青の間の位置に対応している。図１２から分かるとおり、オフセット印刷の原稿（印刷原稿）よりも写真原稿の色再現範囲の方が広く、色再現に優れていると言える。本実施形態では、色再現範囲に基づいて写真原稿の粗検出を行う。

図１１は本実施形態の処理フローを示す図である。ステップＳ１１０１〜ステップＳ１１０７は、第１の実施形態の図４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０７と同等であるため、詳細の説明は割愛する。ステップＳ１１０８からステップＳ１１１０は、本実施形態による写真原稿の粗検出処理である。

ステップＳ１１０８において、画像処理部２０４が、ステップＳ１１０１で読取られた低解像度の画像のうちステップＳ１１０２で特定された原稿領域に対し、最大彩度の算出を行う。原稿領域の各画素について、ＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）から下記式を用い、彩度Ｃを算出する。

尚、ｍａｘ（ｄＲ，ｄＧ，ｄＢ）、ｍｉｎ（ｄＲ，ｄＧ，ｄＢ）は、ｄＲ、ｄＧ、ｄＢのうちの最大値、最小値を表している。このように、原稿領域の全画素についてそれぞれの彩度Ｃを算出する。そして、算出した彩度Ｃのうち最大値を求めることで、最大彩度を算出する。

ステップＳ１１０９において、画像処理部２０４が、ステップＳ１１０８で算出した最大彩度が予め設定されたしきい値以上かの判定を行う。最大彩度がしきい値以上であると判定された場合に、フローはステップＳ１１１０へ進む。最大彩度がしきい値より小さいと判定された場合に、フローはステップＳ１１０４およびステップＳ１１０５へ進み、繊維の特徴に基づく原稿種別判定を行う。

ステップＳ１１１０において、画像処理部２０４が、原稿が写真原稿であると判定する。その後、ステップＳ１１０６において、原稿の本スキャンを行い、ステップＳ１１０７において、写真原稿に応じた変換処理を行う。

このように、ステップＳ１１０９で原稿の最大彩度がしきい値以上であると判定された場合に、ステップＳ１１０４およびステップＳ１１０５の処理を行うまでもなく、ステップＳ１１１０で写真原稿を判定することが出来る。なお、ステップＳ１１０９に用いられる最大彩度のしきい値は、事前に決定しておく。図１２のデータをもとに、オフセット印刷の原稿を読み取った場合に発生し得ない彩度値を求めることで、最大彩度のしきい値に決定することができる。

図１１に示す処理フローにおいて、印刷原稿の色再現範囲と写真原稿の色再現範囲を区別するために彩度Ｃを用いたが、明るさを用いることも可能である。一般的に印刷原稿と写真原稿を比べると、写真原稿の方が、暗く濃度の出る黒になる。読み取った原稿のＲＧＢ信号値（ｄＲ、ｄＧ、ｄＢ）から下記式を用い、明るさＹを求める。

求めた明るさＹが印刷原稿では起こり得ない値かの判定を行い、写真原稿固有の明るさＹが存在する場合に、同様にステップＳ１１０４およびステップＳ１１０５の処理を行わず、ステップＳ１１１０で原稿が写真原稿であると判定することができる。

また、より精度良く判定するのであれば、彩度Ｃと明るさＹとの組み合わせから、印刷原稿で発生し得る信号値かの判定テーブルを保持しておき、それに基づいて、写真原稿の判定を実行することも可能である。

本実施形態の処理によって、写真原稿の粗検出で検出できた写真原稿について、繊維の特徴に基づく原稿種別判定を回避することが可能となり、ユーザーの使用操作性が、大幅に向上する。また、紙白区画が検出されず、繊維の特徴を利用した原稿種別判定が実行出来ない場合においても、本実施形態の写真原稿の粗検出で、判定出来るケースも生まれてくる。

［その他の実施形態］
第１および第２の実施形態においては、スキャナの用途において、原稿種別を判定し、判定した原稿種別に応じた色変換処理を行うことにより、色の再現性が向上する例を記載した。実施形態では、原稿台に原稿を載せて読み取りを行う、フラットベッドスキャナについて提示をしたが、オートドキュメントフィーダ（以下、ＡＤＦ）と呼ばれる、自動原稿読み取り装置を用いたスキャナにおいても、同様の処理があてはまる。ＡＤＦの場合、センサーが走査するのではなく、原稿そのものを移動させるため、ステップＳ４０１のプレスキャンやステップＳ４０４の原稿種別判定スキャンなど、本スキャン以外の画像を読み取る際に、原稿を巻き戻す点で、動作が異なる。

また、本発明は、スキャナを利用する他の用途にも適応可能である。例えば、上記のようにスキャナとプリントを組み合わせ、ユーザーへの利便性を提供している装置として、画像複写装置がある。画像複写装置においても、読み取り処理が実行されるため、本発明の適用は可能である。この場合、読み取った原稿の色再現を向上させるほか、記録に用いる用紙を複数種セット出来る複数カセットの複写装置であれば、原稿種別判定に応じて、カセットを切り替える仕組みも実現出来る。これにより、印刷原稿の場合は印刷用紙（普通紙）、写真原稿の場合は写真用紙と、ユーザーの切り替え操作を行うことなしに、実現することが可能となる。

なお、以上の実施形態の機能は以下の構成によっても実現することができる。つまり、本実施形態の処理を行うためのプログラムコードをシステムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）がプログラムコードを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コード自体が上述した実施形態の機能を実現することとなり、またそのプログラムコードを記憶した記憶媒体も本実施形態の機能を実現することになる。

また、本実施形態の機能を実現するためのプログラムコードを、１つのコンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）で実行する場合であってもよいし、複数のコンピュータが協働することによって実行する場合であってもよい。さらに、プログラムコードをコンピュータが実行する場合であってもよいし、プログラムコードの機能を実現するための回路等のハードウェアを設けてもよい。またはプログラムコードの一部をハードウェアで実現し、残りの部分をコンピュータが実行する場合であってもよい。

１０１ 原稿台カバー
１０２ 原稿台
１０３ 原稿読取ユニット
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０３ スキャンユニット
２０４ 画像処理部
２０５ オペレーションユニット
２０６ ドライブユニット
２０７ ＰＣインタフェイス
２０８ ＲＡＭ

Claims (18)

1. 読取装置により原稿が読み取られることで得られた読取画像における、前記原稿において記録剤が付与されていない部分に対応する領域を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された領域に対応する、前記原稿の繊維の特徴を表す空間周波数特徴を取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得した空間周波数特徴に基づいて前記原稿の種別を判定する判定手段と
   を有し、
   前記判定手段は、前記検出手段により検出された領域に所定しきい値以上の周波成分が存在し、かつ、当該領域の垂直方向の空間周波数と水平方向の空間周波数を示す空間周波数画像の扁平率が所定の扁平率しきい値以上である場合に、前記原稿が印刷原稿であると判定することを特徴とする画像処理装置。
2. 読取装置により原稿が読み取られることで得られた読取画像における、前記原稿の繊維の特徴を表す空間周波数特徴を取得する取得手段と、
   前記読取画像の色再現範囲に基づいて前記原稿の種別を大まかに検出する粗検出手段と、
   前記粗検出手段で前記原稿の種別を検出できなかった場合に、前記取得手段が取得した空間周波数特徴に基づいて前記原稿の種別を判定する判定手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
3. 前記色再現範囲は、前記読取画像の彩度の最大値と、前記読取画像の明るさの最小値との少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記粗検出手段は、前記読取画像の彩度の最大値が所定の彩度しきい値以上である場合に、前記原稿を写真原稿として検出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記粗検出手段は、前記読取画像の明るさの最小値が所定の明るさしきい値以下である場合に、前記原稿を写真原稿として検出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記読取画像から、前記原稿において記録剤が付与されていない部分に対応する領域を検出する検出手段を有し、前記取得手段は、前記検出手段により検出された領域に対応する前記空間周波数特徴を取得し、前記判定手段は、当該取得された前記空間周波数特徴に基づいて、前記原稿の種別を判定することを特徴とする請求項２から５のいずれかに画像処理装置。
7. 前記空間周波数特徴は、前記検出手段により検出された領域に所定しきい値以上の周波成分が存在するか否かを含むことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記空間周波数特徴は、前記検出手段により検出された領域の垂直方向の空間周波数と水平方向の空間周波数を示す空間周波数画像の扁平率をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記判定手段は、前記検出手段により検出された領域に所定しきい値以上の周波成分が存在し、かつ、当該領域の扁平率が所定の扁平率しきい値以上である場合に、前記原稿が印刷原稿であると判定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記判定手段は、前記検出手段により検出された領域に所定しきい値以上の周波成分が存在しない場合に、前記原稿が写真原稿であると判定することを特徴とする請求項１または請求項６から９のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 前記検出手段は、前記読取画像のうち、平均輝度値が所定の輝度しきい値以上の領域を前記領域として検出することを特徴とする請求項１または請求項６から１０のいずれかに記載の画像処理装置。
12. 前記読取画像に対し、前記原稿の種別に応じた色変換処理を行う色変換処理手段をさらに有することを特徴とする請求項１から１１のいずれかに記載の画像処理装置。
13. 前記色変換処理手段は、前記原稿の種別に応じて色変換テーブルを設定し、設定した色変換テーブルを用いて前記色変換処理を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記繊維の特徴は、前記原稿に繊維が含まれるか否かを含むことを特徴とする請求項１から１３のいずれかに記載の画像処理装置。
15. 前記繊維の特徴は、繊維が方向性を有するか否かをさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 読取装置により原稿が読み取られることで得られた読取画像における、前記原稿において記録剤が付与されていない部分に対応する領域を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップにおいて検出された領域に対応する、前記原稿の繊維の特徴を表す空間周波数特徴を取得する取得ステップと、 前記取得ステップにおいて取得した空間周波数特徴に基づいて前記原稿の種別を判定する判定ステップと
    を含み、
    前記判定ステップでは、前記検出ステップにおいて検出された領域に所定しきい値以上の周波成分が存在し、かつ、当該領域の垂直方向の空間周波数と水平方向の空間周波数を示す空間周波数画像の扁平率が所定の扁平率しきい値以上である場合に、前記原稿が印刷原稿であると判定することを特徴とする画像処理方法。
17. 読取装置により原稿が読み取られることで得られた読取画像における、前記原稿の繊維の特徴を表す空間周波数特徴を取得する取得ステップと、
    前記読取画像の色再現範囲に基づいて前記原稿の種別を大まかに検出する粗検出ステップと、
    前記粗検出ステップで前記原稿の種別を検出できなかった場合に、前記取得ステップにおいて取得した空間周波数特徴に基づいて前記原稿の種別を判定する判定ステップと
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
18. コンピュータを請求項１から１５のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。