JP2002320087A

JP2002320087A - 画像処理装置、画像処理方法、および、画像処理プログラム

Info

Publication number: JP2002320087A
Application number: JP2001125899A
Authority: JP
Inventors: Akira Tazawa; 昌田澤; Maki Suzuki; 真樹鈴木
Original assignee: Nikon Corp
Current assignee: Nikon Corp
Priority date: 2001-04-24
Filing date: 2001-04-24
Publication date: 2002-10-31

Abstract

(57)【要約】【課題】透過原稿上に埃,塵,傷や指紋などが存在しな
い場合の過補正を回避できる画像処理装置、画像処理方
法、および、画像処理プログラムを提供する。【解決手段】透過原稿１１の画像を濃度情報が主体の
第１成分(例えば可視成分(ｈ))と欠陥情報が主体の第２
成分(例えば赤外成分(ｉ))とに分解し、第２成分の中に
存在する欠陥４３ａ,４４ａを検出し、第１成分の中に
上記した欠陥４３ａ,４４ａに対応する欠陥(４２ａ,４
５ａ)が存在するか否かを判定し、判定の結果、第１成
分の中に上記対応する欠陥が存在する場合(４２ａ)の
み、第１成分を補正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、透過原稿の画像の
欠陥を画像処理によって補正する画像処理装置、画像処
理方法、および画像処理プログラムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、透過原稿(例えば現像済み写
真フィルム)の画像を読み取り、その画像データを出力
する画像読取装置と、この画像読取装置に読み取り条件
などを指示して、画像読取装置から画像データを入力す
るホストコンピュータとで構成された画像処理装置が知
られている。

【０００３】また、上記の画像処理装置において、透過
原稿上の埃,塵,傷や指紋などに起因する画像の欠陥(ポ
ジフィルムの場合は黒点,ネガフィルムの場合は白点)を
検出し、画像処理によって補正する技術も知られている
（例えば特開平１１−９８３７０号公報）。画像の欠陥
の検出は、通常、赤外光の特質を利用して行われる。赤
外光の透過光量が減少した箇所が欠陥として検出され
る。この技術を採用した画像処理装置では、透過原稿上
に埃,塵,傷や指紋などが存在しても、品質の高い画像を
得ることができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像処理装置では、透過原稿上に埃,塵,傷や指紋などが
存在していなくても、赤外光の透過光量が減少すると、
画像の欠陥を検出してしまい、その結果、不要な補正
（過補正）を行ってしまう問題があった。

【０００５】透過原稿上に埃,塵,傷や指紋などが存在し
ないにも拘わらず赤外光の透過光量が減少する原因とし
ては、透過原稿がガラスマウントやガラスホルダに保持
されているときに、ガラス面で発生するニュートンリン
グの影響が考えられる。本発明の目的は、透過原稿上に
埃,塵,傷や指紋などが存在しない場合の過補正を回避で
きる画像処理装置、画像処理方法、および、画像処理プ
ログラムを提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、透過原稿の画像を濃度情報が主体の第１成分と欠陥
情報が主体の第２成分とに分解する分解手段と、第２成
分の中に存在する欠陥を検出する検出手段と、第１成分
の中に、検出手段によって検出された欠陥に対応する欠
陥が存在するか否かを判定する判定手段と、判定手段に
よる判定の結果、第１成分の中に上記対応する欠陥が存
在する場合のみ、第１成分を補正する補正手段とを備え
たものである。

【０００７】また、本発明の他の画像処理装置は、透過
原稿の画像を可視成分と赤外成分とに分解する分解手段
と、赤外成分の中に存在する欠陥を検出する検出手段
と、可視成分の中に、検出手段によって検出された欠陥
に対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定手段
と、判定手段による判定の結果、可視成分の中に上記対
応する欠陥が存在する場合のみ、可視成分を補正する補
正手段とを備えたものである。

【０００８】本発明の画像処理方法は、透過原稿の画像
を濃度情報が主体の第１成分と欠陥情報が主体の第２成
分とに分解する分解工程と、第２成分の中に存在する欠
陥を検出する検出工程と、第１成分の中に、検出工程で
検出された欠陥に対応する欠陥が存在するか否かを判定
する判定工程と、判定工程による判定の結果、第１成分
の中に上記対応する欠陥が存在する場合のみ、第１成分
を補正する補正工程とを備えたものである。

【０００９】また、本発明の他の画像処理方法は、透過
原稿の画像を可視成分と赤外成分とに分解する分解工程
と、赤外成分の中に存在する欠陥を検出する検出工程
と、可視成分の中に、検出工程で検出された欠陥に対応
する欠陥が存在するか否かを判定する判定工程と、判定
工程による判定の結果、可視成分の中に上記対応する欠
陥が存在する場合のみ、可視成分を補正する補正工程と
を備えたものである。

【００１０】本発明の画像処理プログラムは、透過原稿
の画像を濃度情報が主体の第１成分と欠陥情報が主体の
第２成分とに分解する分解手順と、第２成分の中に存在
する欠陥を検出する検出手順と、第１成分の中に、検出
手順で検出された欠陥に対応する欠陥が存在するか否か
を判定する判定手順と、判定手順による判定の結果、第
１成分の中に上記対応する欠陥が存在する場合のみ、第
１成分を補正する補正手順とをコンピュータに実行させ
るためのものである。

【００１１】また、本発明の他の画像画像処理プログラ
ムは、透過原稿の画像を可視成分と赤外成分とに分解す
る分解手順と、赤外成分の中に存在する欠陥を検出する
検出手順と、可視成分の中に、検出手順で検出された欠
陥に対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定手順
と、判定手順による判定の結果、可視成分の中に上記対
応する欠陥が存在する場合のみ、可視成分を補正する補
正手順とをコンピュータに実行させるためのものであ
る。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
形態を詳細に説明する。本発明の実施形態は、請求項１
〜請求項８に対応する。本実施形態の画像処理装置１０
は、図１に示すように、フィルム原稿１１のカラー画像
を透過照明で読み取る画像読取装置２０と、ホストコン
ピュータ３０とで構成されている。フィルム原稿１１
は、例えば現像済み写真フィルム（ネガフィルムまたは
ポジフィルム）であり、ガラスマウントやガラスホルダ
に保持されている。

【００１３】画像読取装置２０には、フィルム原稿１１
の下方に、照明光源１２とトーリックミラー１３と反射
ミラー１４とが設けられている。照明光源１２は、赤色
(Ｒ)の光を発する発光ダイオード(ＬＥＤ)と、緑色(Ｇ)
の光を発するＬＥＤと、青色(Ｂ)の光を発するＬＥＤ
と、赤外(ＩＲ)の光を発するＬＥＤと(何れも不図示)で
構成されている。トーリックミラー１３,反射ミラー１
４は、照明光源１２から射出された光をｘ方向（フィル
ム原稿１１の幅方向）に沿った線状の光に変換する。こ
れらの照明光源１２,トーリックミラー１３,反射ミラー
１４により、フィルム原稿１１には、ｘ方向に沿った線
状の光が照射される。

【００１４】また、画像読取装置２０には、フィルム原
稿１１の上方に、反射ミラー１５と投影レンズ１６とラ
インセンサ１７とが設けられている。反射ミラー１５,
投影レンズ１６は、フィルム原稿１１からの透過光をラ
インセンサ１７に投影する。ラインセンサ１７は、フィ
ルム原稿１１の１ラインを撮像するモノクロラインセン
サであり、ｘ方向に沿って一次元配列された複数の受光
部と、各受光部に蓄積された電荷を転送する転送部(Ｃ
ＣＤシフトレジスタ)とを有する。

【００１５】さらに、画像読取装置２０には、フィルム
原稿１１を搬送する不図示の搬送手段(例えばローラ対)
が設けられている。また、この搬送手段には、モータ１
８が取り付けられている。モータ１８は、ステッピング
モータである。フィルム原稿１１は、モータ１８の回転
に応じてｙ方向に微細な間隔でステップ移動する。ま
た、画像読取装置２０には、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２
と、ＲＡＭ２３と、ＬＥＤドライバ回路２４と、タイミ
ング発生回路２５と、前置増幅器２６と、Ａ／Ｄコンバ
ータ２７と、モータドライバ回路２８と、インターフェ
イス２９とが設けられている。

【００１６】上記した照明光源１２は、ＬＥＤドライバ
回路２４を介してＣＰＵ２１に接続されている。ＬＥＤ
ドライバ回路２４は、ＣＰＵ２１の指示にしたがい、照
明光源１２の各色のＬＥＤを個別に切り替えて点灯また
は消灯する。ＣＰＵ２１からＬＥＤドライバ回路２４へ
の指示には、照明光源１２の各色のＬＥＤを点灯させる
順序および時間の情報が含まれる。フィルム原稿１１に
は、各色のＬＥＤの点灯順序および点灯時間に応じて、
ｘ方向に沿った線状の光が照射される。

【００１７】上記したラインセンサ１７は、タイミング
発生回路２５を介してＣＰＵ２１に接続されると共に、
前置増幅器２６とＡ／Ｄコンバータ２７とを介してＣＰ
Ｕ２１に接続されている。タイミング発生回路２５は、
ＣＰＵ２１の指示にしたがい、ラインセンサ１７にタイ
ミング信号を出力する。このタイミング信号は、ライン
センサ１７の各受光部に蓄積された電荷を転送させるた
めのクロック信号である。ラインセンサ１７では、タイ
ミング発生回路２５からのタイミング信号に基づいて各
受光部の電荷を転送し(主走査)、アナログ画像信号に変
換して前置増幅器２６へ出力する。

【００１８】前置増幅器２６は、ラインセンサ１７から
のアナログ画像信号を増幅し、Ａ／Ｄコンバータ２７へ
出力する。Ａ／Ｄコンバータ２７は、前置増幅器２６で
増幅されたアナログ画像信号を所定ビット数（例えば、
８ビット）のディジタル信号に変換し、１ラインのデジ
タル画像データとしてＣＰＵ２１に出力する。上記した
モータ１８は、モータライバ回路２８介してＣＰＵ２１
に接続されている。モータドライバ回路２８は、ＣＰＵ
２１の指示に基づいて、モータ１８に駆動パルスを出力
し、モータ１８を回転させる。１つの駆動パルスによ
り、モータ１８を１ステップ分だけ回転させ、フィルム
原稿１１をｙ方向に１ライン分だけ移動させることがで
きる(副走査)。

【００１９】なお、ＣＰＵ２１は、上記したＬＥＤドラ
イバ回路２４，タイミング発生回路２５，モータドライ
バ回路２８を制御するに当たり、ＲＯＭ２２に格納され
た制御プログラムや各種データを参照する。ＲＯＭ２２
に格納された制御プログラムには、フィルム原稿１１の
２次元画像（１画面）を読み取る手順を記載したプログ
ラムが含まれる。

【００２０】また、ＣＰＵ２１は、Ａ／Ｄコンバータ２
７から出力された１ラインのデジタル画像データをＲＡ
Ｍ２３に一旦格納すると共に、既にＲＡＭ２３に格納さ
れている１ラインのデジタル画像データを並列処理によ
ってインターフェイス２９に出力する。インターフェイ
ス２９は、ホストコンピュータ３０と通信するための回
路であり、画像読取装置２０は、インターフェイス２９
を介してホストコンピュータ３０に接続されている。

【００２１】上記したＣＰＵ２１の並列処理は、ホスト
コンピュータ３０からの要求に応じて実行され、並列処
理によってＲＡＭ２３からインターフェイス２９に出力
されたデジタル画像データは、インターフェイス２９か
らホストコンピュータ３０側に出力される。ホストコン
ピュータ３０は、ＣＰＵ３１と、メモリ３２と、ハード
ディスク３３と、ＣＤ−ＲＯＭ３６を装填可能なＣＤ−
ＲＯＭドライブ３４と、インターフェイス３５とで構成
されている。

【００２２】インターフェイス３５は、画像読取装置２
０と通信するための回路であり、ホストコンピュータ３
０は、インターフェイス３５を介して画像読取装置２０
に接続されている。ＣＤ−ＲＯＭ３６は、各種プログラ
ムやデータが保存された記憶媒体である。また、ホスト
コンピュータ３０は、図示省略したが、キーボードやマ
ウスなどの入力装置および表示装置も備えている。

【００２３】ホストコンピュータ３０のＣＰＵ３１は、
後述する各種制御を実行するに当たり、ハードディスク
３３に格納された制御プログラムや各種データを参照す
る。ハードディスク３３に格納された制御プログラムに
は、画像読取装置２０から入力したデジタル画像データ
に対して画像処理を施す手順を記載した画像処理プログ
ラム(図２〜図５)が含まれる。

【００２４】画像処理プログラム(図２〜図５)を含む制
御プログラムをハードディスク３３に格納するに当たっ
ては、必要な制御プログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ３６）を用
い、この記録媒体からハードディスク３３にインストー
ルすればよい。次に、上記のように構成された画像処理
装置１０の動作について、図２〜図６を用いて説明す
る。図２〜図５は、ホストコンピュータ３０のＣＰＵ３
１が実行する処理手順を示したフローチャートである。
図６は、画像データに対する補正処理を説明する模式図
である。

【００２５】ホストコンピュータ３０のＣＰＵ３１は、
ユーザーがメニュー画面のスキャン釦をクリックしたこ
とに応答して、画像読取装置２０にプリスキャン開始命
令を送信する(図２のステップＳ１)。画像読取装置２０
では、ホストコンピュータ３０からのプリスキャン開始
命令に応じてプリスキャンを実施し、プリスキャン画像
データをホストコンピュータ３０へ送信する。プリスキ
ャン画像データは、Ｒ,Ｇ,Ｂ,ＩＲの各画像データから
なる。

【００２６】ステップＳ２において、ホストコンピュー
タ３０のＣＰＵ３１は、画像読取装置２０からのプリス
キャン画像データの受信を開始し、プリスキャン画像デ
ータの全てを受信完了すると、ステップＳ３に進む。そ
して、受信したプリスキャン画像データに基づいて、Ｒ
画像データの最大輝度レベルＲmaxと、Ｇ画像データの
最大輝度レベルＧmaxと、Ｂ画像データの最大輝度レベ
ルＢmaxと、ＩＲ画像データの最大輝度レベルＩＲmaxと
を各々検出する。

【００２７】次に、ＣＰＵ３１は、フィルム原稿１１が
ポジフィルムであるか否かを判定し(ステップＳ４)、ポ
ジフィルムの場合(Ｓ４がＹ)にはステップＳ５〜Ｓ８の
処理を実行し、ネガフィルムの場合(Ｓ４がＮ)にはステ
ップＳ９〜Ｓ１３の処理を実行する。ステップＳ５〜Ｓ
８およびステップＳ９〜Ｓ１３の処理は、本スキャン時
の蓄積時間を設定する処理である。

【００２８】フィルム原稿１１がポジフィルムの場合
(ステップＳ５〜Ｓ８)、ＣＰＵ３１は、ステップＳ３で
求めた最大輝度レベルＲmax,Ｇmax,Ｂmaxのうち最も大
きいものを「可視光max」と設定し(ステップＳ５)、こ
の可視光maxを画像読取装置２０のＡ／Ｄコンバータ２
７のフルスケール近傍に設定するため、「ＲＧＢの倍
率」を計算する(ステップＳ６)。

【００２９】例えばＡ／Ｄコンバータ２７が８ビットの
場合、フルスケールは２５５であるため、２５５と可視
光maxとの比に基づいて、ＲＧＢの倍率（＝２５５／可
視光max）を計算する。次に、ＣＰＵ３１は、ステップ
Ｓ３で求めた最大輝度レベルＩＲmaxをＡ／Ｄコンバー
タ２７のフルスケール近傍に設定するため、「ＩＲの倍
率」を計算する。例えば、Ａ／Ｄコンバータ２７が８ビ
ットの場合、２５５とＩＲmaxとの比に基づいて、ＩＲ
の倍率（＝２５５／ＩＲmax）を計算する。

【００３０】そして、ＣＰＵ３１は、プリスキャン時の
蓄積時間Ｔr',Ｔg',Ｔb'にステップＳ６で算出した「Ｒ
ＧＢの倍率」を掛けると共に、プリスキャン時の蓄積時
間Ｔir'にステップＳ７で算出した「ＩＲの倍率」を掛
けることにより、本スキャン時の蓄積時間Ｔr,Ｔg,Ｔb,
Ｔirを設定する(ステップＳ８)。一方、フィルム原稿１
１がネガフィルムの場合(ステップＳ９〜Ｓ１３)、ＣＰ
Ｕ３１は、ステップＳ３で求めた最大輝度レベルＲmax,
Ｇmax,Ｂmaxの各々をＡ／Ｄコンバータ２７のフルスケ
ール近傍に設定するため、「Ｒの倍率」と「Ｇの倍率」
と「Ｂの倍率」とを各々計算する(ステップＳ９〜Ｓ１
１)。

【００３１】例えば、Ａ／Ｄコンバータ２７が８ビット
の場合、２５５とＲmaxとの比に基づいてＲの倍率（＝
２５５／Ｒmax）を計算し、２５５とＧmaxとの比に基づ
いてＧの倍率（＝２５５／Ｇmax）を計算し、２５５と
Ｂmaxとの比に基づいてＢの倍率（＝２５５／Ｂmax）を
計算する。

【００３２】次のステップＳ１２の処理は、上記したス
テップＳ７の処理と同じであり、「ＩＲの倍率」が計算
される。そして、ステップＳ１３において、ＣＰＵ３１
は、プリスキャン時の蓄積時間Ｔr',Ｔg',Ｔb',Ｔir'の
各々に対して「Ｒの倍率」,「Ｇの倍率」,「Ｂの倍
率」,「ＩＲの倍率」を掛けることにより、本スキャン
時の蓄積時間Ｔr,Ｔg,Ｔb,Ｔirを設定する。

【００３３】このようにして本スキャン時の蓄積時間Ｔ
r,Ｔg,Ｔb,Ｔirの設定が終了すると、ＣＰＵ３１は、図
３のステップＳ１４に進み、画像読取装置２０に対して
蓄積時間Ｔr,Ｔg,Ｔb,Ｔirのデータと本スキャン開始命
令とを送信する。これにより、画像読取装置２０では、
ホストコンピュータ３０のＣＰＵ３１からの本スキャン
開始命令に応じて、線順次方式または面順次方式により
フィルム原稿１１の本スキャン画像データの読み取りを
実施する。

【００３４】ちなみに、線順次方式は、各ライン毎に
Ｒ,Ｇ,Ｂ,ＩＲの４色を切り換えて読み取りを行う方式
である。面順次方式は、１色で１画面の全体を読み取
り、次に色を代えて１画面の全体を読み取ることを４色
について行う方式である。何れの方式であれ、画像読取
装置２０のＲＡＭ２３には、Ｒ,Ｇ,Ｂ,ＩＲの４色の本
スキャン画像データが格納される。そして、画像読取装
置２０は、これらの本スキャン画像データをホストコン
ピュータ３０へ送信する。

【００３５】ここで、４色の画像データの相違について
説明しておく。可視光であるＲ,Ｇ,Ｂの各画像データ
は、それぞれ、フィルム原稿１１のＲ成分,Ｇ成分,Ｂ成
分に対応している。つまり、Ｒ,Ｇ,Ｂの各画像データ
は、フィルム原稿１１の濃度情報を示している。一方、
フィルム原稿１１は、元々、赤外光(ＩＲ)に対する受光
感度がないので、赤外光(ＩＲ)に対しては、フィルム原
稿１１上で濃度差が生じない。したがって、照明光が赤
外光(ＩＲ)である場合には、ほぼ素通しに近い状態でフ
ィルム原稿１１を透過し、得られる１Ｒ画像データは如
何なるフィルム原稿を持ってきてもほぼ一定の値（素通
しレベル）となる。

【００３６】ところで、例えば図６(ａ)に示すように、
フィルム原稿１１上に塵４０が付着している場合、照明
光が塵４０によって遮光されるため、ラインセンサ１８
に到達する光量は減少する。このため、Ｒ,Ｇ,Ｂの３色
の照明光によって得られる画面には、図６(ｂ)に示すよ
うに、人物像４１だけでなく、暗い塵像４２も写ること
になる。そして、これに対応するラインデータには、図
６(ｃ)に示すように、人物像４１に対応するデータ４１
ａと、塵像４２に対応するデータ４２ａとが含まれ、デ
ータ４２ａの部分では、あたかもフィルム原稿１１が暗
い状態（濃い状態）であるかのようになる。

【００３７】これに対し、赤外光(ＩＲ)の照明光によっ
て得られる画面には、図６(ｄ)に示すように、塵４０に
対応する位置に塵像４３が暗く写る。そして、これに対
応するラインデータには、図６(ｅ)に示すように、一定
の素通しレベルＶ１の中に、塵像４３に対応するデータ
４３ａが含まれる。このデータ４３ａは、素通しレベル
Ｖ１から大きく減衰している。

【００３８】要するに、フィルム原稿１１上に塵４０が
付着している場合（図６(ａ))、可視光であるＲ,Ｇ,Ｂ
の照明光で得られる可視画像データ(図６(ｃ))には「フ
ィルム原稿本来の濃度情報」に「塵や傷などによる欠陥
情報」が重畳され、ＩＲの照明光で得られるＩＲ画像デ
ータ(図６(ｅ))には「塵や傷などによる欠陥情報」が反
映される。

【００３９】このことから、ＩＲ画像データ(図６(ｅ))
に基づいて、塵４０の存在の有無を判定でき、塵４０が
ある場合には、その塵４０の存在箇所（塵像４３ａ）を
特定することもできる(詳細は後述する)。また、塵４０
がある場合、可視画像データ(図６(ｃ))にも、ＩＲ画像
データ(図６(ｅ))に基づいて特定した箇所に、塵４０に
起因する情報（塵像４２ａ）が含まれるので、後述する
補正処理を施すことで、あたかも塵４０が存在しなかっ
たかのように補正することができる（図６(ｆ),
(ｇ)）。

【００４０】しかし、フィルム原稿１１上に塵が付着し
ていない(図６(ａ)の部分１１ａ参照)にも関わらず、Ｉ
Ｒ画像データ(図６(ｉ))の中に、一定の素通しレベルＶ
１から大きく減衰したデータ４４ａが含まれることがあ
る。これは、フィルム原稿１１がガラスマウントやガラ
スホルダに保持され、ガラス板に挟まれているときに、
ガラス面で発生するニュートンリングの影響によるもの
である。

【００４１】この場合、可視画像データ(図６(ｈ))に
は、ＩＲ画像データ(図６(ｉ))に基づいて特定した箇所
４５ａに、塵に起因する情報（塵像）が存在しない。し
たがって、可視画像データ(図６(ｈ))に対して、塵４０
が付着しているときと同様な補正処理を施してしまう
と、図６(ｊ)に示すように、フィルム原稿本来の濃度情
報にはない異常なデータ４６ａが現れてしまう（過補
正）。

【００４２】このため、本実施形態の画像処理装置１０
では、詳細は後述するように、ＩＲ画像データ(図６
(ｉ))に基づいて塵などによる欠陥(４３ａ,４４ａ)が予
想されても、可視画像データ(図６(ｈ))の特定した箇所
(４２ａ,４５ａ)において、塵に起因する情報が存在し
ない場合は、その箇所(４５ａ)の補正を行わないように
する。その結果、図６(ｋ)に示すように、塵４０に起因
するデータ４２ａのみが補正された良好な可視画像デー
タが得られる。

【００４３】これを実現するため、ホストコンピュータ
３０のＣＰＵ３１は、図３のステップＳ１５において、
画像読取装置２０からの本スキャン画像データの受信を
開始し、本スキャン画像データの全てを受信完了する
と、ステップＳ１６に進む。本スキャン画像データは、
Ｒ画像データ,Ｇ画像データ,Ｂ画像データ,ＩＲ画像デ
ータの４種類である。

【００４４】以下に説明するステップＳ１６〜Ｓ２５,
図４のステップＳ２６〜Ｓ３６,図５のステップＳ３７
の処理は、ステップＳ１５で得られたＲ画像データ,Ｇ
画像データ,Ｂ画像データの各々に対して順次に繰り返
し実行される。このため、ステップＳ１６〜Ｓ３７の処
理内容には、Ｒ画像データ,Ｇ画像データ,Ｂ画像データ
の何れかを表す名称として「可視画像データ」を用い
る。

【００４５】ＣＰＵ３１は、まず、ステップＳ１５で得
られたＩＲ画像データに基づいて、次のステップＳ１
６,Ｓ１７の処理を実行する。つまり、ＩＲ画像データ
の全画素から第ｍブロックの画素を選択し(ステップＳ
１６)、選択した第ｍブロックの画素の中に、輝度レベ
ルが「第１基準レベル」未満の画素があるか否かを判定
する(ステップＳ１７)。すなわち、選択した第ｍブロッ
クに欠陥があるか否かを判定する。第ｍブロックは、例
えば３×３画素からなる。

【００４６】欠陥の判定基準となる「第１基準レベル」
は、フィルム原稿１１に欠陥がないときの赤外透過レベ
ル（図６(ｅ),(ｉ)の素通しレベルＶ１）に相当する。
フィルム原稿１１がポジフィルムの場合の第１基準レベ
ルは、図２のステップＳ３で算出した最大輝度レベルＩ
ＲmaxとステップＳ７で算出した「ＩＲの倍率」との積
になる。フィルム原稿１１がネガフィルムの場合の第１
基準レベルは、最大輝度レベルＩＲmaxとステップＳ１
２で算出した「ＩＲの倍率」との積になる。

【００４７】ＣＰＵ３１は、ＩＲ画像データから選択し
た第ｍブロックに欠陥が無い場合(ステップＳ１７が
Ｎ)、後述するステップＳ１８〜Ｓ２５,図４のステップ
Ｓ２６〜Ｓ３６の処理を実行せずに、図５のステップＳ
３７に進む。ＩＲ画像データに欠陥が無ければ、図３の
ステップＳ１６,Ｓ１７と図５のステップＳ３７の処理
を繰り返すことになる。

【００４８】そして、ＣＰＵ３１は、ＩＲ画像データか
ら選択した第ｍブロックに欠陥がある場合(ステップＳ
１７がＹ)、ステップＳ１８〜Ｓ２５の処理を実行す
る。ここで、ＩＲ画像データの第ｍブロックに欠陥が検
出された場合、この第ｍブロック(３×３画素)の各画素
の輝度レベルは、例えば図７(ａ)に示すようになってい
る。図７(ａ)において、欠陥の判定基準となる「第１基
準レベル」は「２５５」であり、「２５５」未満の輝度
レベルの画素（欠陥部分）には網掛けを付してある。

【００４９】既に説明したように、ＩＲ画像データに欠
陥が存在しても(図７(ａ)参照)、可視画像データには、
必ずしも欠陥が存在するとは限らない。図７(ｂ)は、可
視画像データにも欠陥が存在する場合の輝度レベルを例
示した図であり、図７(ｃ)は、可視画像データには欠陥
が存在しない場合の輝度レベルを例示した図である。Ｃ
ＰＵ３１は、ＩＲ画像データから選択した第ｍブロック
に欠陥がある場合(図３のステップＳ１７がＹ)、ステッ
プＳ１５で得られた可視画像データに欠陥がある(図７
(ｂ))か、または無い(図７(ｃ))かを判定するため、次
のステップＳ１８〜Ｓ２５の処理を実行する。

【００５０】ステップＳ１８〜Ｓ２５の処理対象となる
可視画像データのブロックは、可視画像データの全画素
から選択された第ｍブロック(３×３画素)と、この第ｍ
ブロックを縦方向,横方向に１画素ずつ±３画素分だけ
ずらして得られる４８個のブロックとである(合計４９
個)。図８(ａ)〜図１０(ａ)には、ステップＳ１８〜Ｓ
２５の処理対象となる４９個のブロックのうち、９個の
ブロックを例示してある。図８(ａ)〜図１０(ａ)におい
て、太枠Ａ１〜Ａ３,Ｂ１〜Ｂ３,Ｃ１〜Ｃ３で囲った箇
所(３×３画素)が処理対象となる各ブロックである。

【００５１】図３のステップＳ１８において、ＣＰＵ３
１は、処理対象となる全ブロック(図８(ａ)〜図１０
(ａ)参照)の中から１つのブロック（第ｎブロック）を
選択し、ここで選択した第ｎブロックと上記したＩＲ画
像データの第ｍブロックとを用いて次のステップＳ１９
〜Ｓ２１の処理を実行する。まず、ＣＰＵ３１は、ステ
ップＳ１９において、(可視画像データの第ｎブロック
の輝度レベル)−(ＩＲ画像データの第ｍブロックの輝度
レベル)の演算を各々の画素（９個）について実行し、
「減算レベルＤｐｋ」を算出する(ｋ＝１〜９)。

【００５２】例えば、ステップＳ１８において図８(ａ)
のブロックＡ１が可視画像データの第ｎブロックとして
選択された場合、ステップＳ１９の処理を実行すること
により、図８(ｂ)の太枠Ａ１内に示す減算レベルＤｐｋ
（第１行は「-55」「-55」「80」，第２行は「80」「150」「80」，
第３行は「-55」「-161」「-235」）が得られる。ちなみに、
第１行の「-55」「-55」「80」は、それぞれ「-55=200-255」「-
55=200-255」「80=200-120」と求められる。

【００５３】次に、図３のステップＳ２０において、Ｃ
ＰＵ３１は、ステップＳ１９で求めた各画素の減算レベ
ルＤｐｋの絶対値の総和（合計値Ｓｎ）を算出する。例
えば、上記した図８(ｂ)の太枠Ａ１内に示す減算レベル
Ｄｐｋの場合、第１行の総和は「190」、第２行の総和は
「310」、第３行の総和は「451」であり、太枠Ａ１内の全体
の総和である合計値Ｓｎは「951」となる。

【００５４】そして、ＣＰＵ３１は、図３のステップＳ
２０で算出した第ｎブロックの合計値Ｓｎをメモリ３２
に格納し(ステップＳ２１)、処理対象となる全ブロック
(図８(ａ)〜図１０(ａ)参照)に対して合計値Ｓｎの算出
（図８〜図１０の(ａ)→(ｂ)）を終えるまで、ステップ
Ｓ１８〜Ｓ２２の処理を繰り返して行う。ＣＰＵ３１
は、可視画像データの４９個のブロック全てに対して合
計値Ｓｎを算出し終えると(ステップＳ２２がＹ)、次の
ステップＳ２３に進む。

【００５５】ステップＳ２３において、ＣＰＵ３１は、
メモリ３２に格納された４９個の合計値Ｓｎ(図８(ｂ)
〜図１０(ｂ)参照)の中から最大合計値Ｓmaxと最小合計
値Ｓminとを選択し、(最大合計値Ｓmax)−(最小合計値
Ｓmin)の演算を行うことにより、「減算レベルＤｓ」を
算出する。減算レベルＤｓは、合計値Ｓｎのばらつきの
幅を表している。

【００５６】また、ステップＳ２４において、ＣＰＵ３
１は、ＩＲ画像データの「第１基準レベル」と「所定の
判定係数」との積を計算して、「判定値Ｐ」を算出す
る。所定の判定係数とは、任意に設定可能な数値であ
る。次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２５において、ス
テップＳ２３で算出した減算レベルＤｓがステップＳ２
４で算出した判定値Ｐより大きいか否かの判定を行う。
この判定は、可視画像データの４９個のブロック(図８
(ａ)〜図１０(ａ)参照)の中に欠陥がある(図７(ｂ))か
無い(図７(ｃ))かの判定である。

【００５７】減算レベルＤｓが判定値Ｐより小さい場合
(ステップＳ２５がＮ)、つまり、合計値Ｓｎのばらつき
が小さい場合、ＣＰＵ３１は、可視画像データの４９個
のブロックには欠陥がない(図７(ｃ))と判断して、後述
する図４のステップＳ２６〜Ｓ３６の処理を実行せず
に、図５のステップＳ３７に進む。ステップＳ２６〜Ｓ
３６の処理は、可視画像データに対する補正処理であ
る。

【００５８】このように、ＩＲ画像データに欠陥があっ
ても(図３のステップＳ１７がＹ,図７(ａ))、可視画像
データに欠陥が無ければ(ステップＳ２５がＮ,図７
(ｃ))、ＣＰＵ３１は、可視画像データに対する補正を
行わずに、図３のステップＳ１６〜Ｓ２５と図５のステ
ップＳ３７の処理を繰り返すことになる。逆に、減算レ
ベルＤｓが判定値Ｐより大きい場合(ステップＳ２５が
Ｙ)、つまり、合計値Ｓｎのばらつきが大きい場合、Ｃ
ＰＵ３１は、可視画像データの４９個のブロックには欠
陥がある(図７(ｂ))と判断して、図４のステップＳ２６
〜Ｓ３６の処理（可視画像データに対する補正処理）を
実行する。

【００５９】ここでの補正処理は、可視画像データの４
９個のブロックのうち１つに対して実行される。このた
め、ＣＰＵ３１は、まず、ステップＳ２６において、メ
モリ３２に格納された４９個の合計値Ｓｎ(図８(ｂ)〜
図１０(ｂ)参照)の中から最小合計値Ｓminを選択し、こ
の最小合計値Ｓminのブロック（例えば図９(ａ)のブロ
ックＢ２）を補正対象のブロックとして特定する。この
補正対象のブロックは、ＩＲ画像データの第ｍブロック
(図７(ａ))に対応する可視画像データのブロックであ
る。

【００６０】図６のステップＳ２６で可視画像データの
補正対象ブロックが１つ特定されると、ＣＰＵ３１は、
この補正対象ブロックに対して、補正処理（ステップＳ
２７〜Ｓ３６）を実行する。まず、ＣＰＵ３１は、ＩＲ
画像データの第ｍブロック(図７(ａ))から１画素を選択
し(ステップＳ２７)、この選択された画素（ＩＲ注目画
素）の輝度レベルが「第１基準レベル」未満か否かを判
定する(ステップＳ２８)。

【００６１】そして、ＩＲ注目画素の輝度レベルが「第
１基準レベル」以上の場合(ステップＳ２８がＮ)、ＣＰ
Ｕ３１は、可視画像データの補正対象ブロック（図９
(ａ)のブロックＢ２）の中からＩＲ注目画素に対応する
１画素を選択し、この選択された画素（可視注目画素）
の輝度レベルをそのままメモリ３２に格納して(ステッ
プＳ２９)、ステップＳ３６に進む。

【００６２】例えば、ＩＲ注目画素が図７(ａ)に示す画
素Ｐ１の場合、図９(ａ)に示す補正対象ブロックＢ２の
画素Ｐ２が可視注目画素として選択され、この画素Ｐ２
の輝度レベル「200」がそのままメモリ３２に格納され
る。一方、ＩＲ注目画素の輝度レベルが「第１基準レベ
ル」未満の場合(図４のステップＳ２８がＹ)、ＣＰＵ３
１は、このＩＲ注目画素に対応する可視注目画素の輝度
レベルに対して、２通りの方法の何れかによって実際に
補正を行う。

【００６３】例えば、ＩＲ注目画素が図７(ａ)に示す画
素Ｐ３の場合、図９(ａ)に示す補正対象ブロックＢ２の
画素Ｐ４が可視注目画素として選択され、この画素Ｐ４
の輝度レベル「94」に対して補正処理が施される。補正
方法を選択するため、ＣＰＵ３１は、図４のステップＳ
３０において、ＩＲ注目画素の輝度レベルが「第２基準
レベル」以上であるか否かを判定する。そして、ＩＲ注
目画素の輝度レベルが「第２基準レベル」以上の場合
(ステップＳ３０がＹ)、ＣＰＵ３１は、ステップＳ３１
〜Ｓ３３の処理を実行することにより可視注目画素を補
正する。逆に、ＩＲ注目画素の輝度レベルが「第２基準
レベル」未満の場合(ステップＳ３０がＮ)、ＣＰＵ３１
は、ステップＳ３４,Ｓ３５の処理を実行することによ
り補正を行う。

【００６４】まず、ステップＳ３１〜Ｓ３３の補正処理
について説明する。ＣＰＵ３１は、ステップＳ３１にお
いて、(最大輝度レベルＩＲmax)／(ＩＲ注目画素の輝度
レベル)の演算を行うことにより、補正係数を求める。
この補正係数は、フィルム原稿１１上の欠陥箇所(例え
ば図６(ａ)の塵４０)において光量が減衰する割合の逆
数を示している。

【００６５】次いで、ＣＰＵ３１は、ステップＳ３１で
求めた補正係数を用い、(可視注目画素の輝度レベル)×
(補正係数)の演算を行うことにより、可視注目画素の輝
度レベルを補正する(ステップＳ３２)。そして、得られ
た補正輝度レベルをメモリ３２に格納し(ステップＳ３
３)、ステップＳ３６に進む。例えば、ＩＲ注目画素が
図７(ａ)に示す画素Ｐ３の場合、補正係数は「2.125(=2
55/120)」となる。そして、可視注目画素Ｐ４(図９
(ａ))の輝度レベル「94」が補正係数「2.125」によって
補正され、補正輝度レベル「200」がメモリ３２に格納
される。

【００６６】ただし、上記の補正処理(ステップＳ３１
〜Ｓ３３)では、ＩＲ注目画素の輝度レベルが低すぎる
と、ステップＳ３１で補正係数を算出できないため、可
視注目画素の輝度レベルを補正することもできない。こ
のため、ＩＲ注目画素の輝度レベルが「第２基準レベ
ル」未満の場合(ステップＳ３０がＮ)、ＣＰＵ３１は、
ステップＳ３４,Ｓ３５の補間処理によって可視注目画
素の輝度レベルを補正する。

【００６７】次に、ステップＳ３４,Ｓ３５の補正処理
について説明する。ＣＰＵ３１は、可視注目画素の輝度
レベルを周辺の画素の輝度レベルに基づいて補間し(ス
テップＳ３４)、得られた可視注目画素の補正輝度レベ
ルをメモリ３２に記録し(ステップＳ３５)、ステップＳ
３６に進む。

【００６８】一般的には、塵や傷などが存在する箇所の
占有面積は、それほど大きくないので、その占有面積内
では、元々のフィルム原稿１１での濃度差（模様）がほ
とんど無い。つまり、上記の占有面積内は、一様な絵柄
である可能性が高い。したがって、塵や傷などが存在す
る箇所(可視注目画素)において、その両側に隣接する部
分の輝度レベルを滑らかにつなぐことで、元々のフィル
ム原稿１１の画像に対して違和感のない補正を行うこと
ができる。

【００６９】ＣＰＵ３１は、上記した１組のＩＲ注目画
素と可視注目画素とに対する処理が終了すると、ステッ
プＳ３６において、ＩＲ画像データの第ｍブロックおよ
び可視画像データの補正対象ブロックの全画素に対して
処理を終了したか否かを判定し、未処理の画素が残って
いる場合には(ステップＳ３６がＮ)、ステップＳ２７に
戻って、次の画素に対して同様の処理を行う。

【００７０】そして、ＩＲ画像データの第ｍブロックお
よび可視画像データの補正対象ブロックの全画素に対し
て処理が終了すると(ステップＳ３６がＹ)、ＣＰＵ３１
は、図５のステップＳ３７に進み、ＩＲ画像データの全
ブロックに対して処理が終了したか否かを判定し、未処
理のブロックが残っている場合(ステップＳ３７がＮ)に
は、図３のステップＳ１６に戻り、次のブロックに対し
て同様の処理を行う。

【００７１】ＩＲ画像データの全ブロックに対して処理
が終了すると(図５のステップＳ３７がＹ)、ＣＰＵ３１
は、Ｒ画像データ,Ｇ画像データ,Ｂ画像データの全てに
ついて処理が終了したか否かの判定を行い(ステップＳ
３８)、未処理の可視画像データが残っている場合には
(Ｓ３８がＮ)、図３のステップＳ１６に戻って同様の処
理を繰り返す。

【００７２】そして、Ｒ画像データ,Ｇ画像データ,Ｂ画
像データに対して処理が終了すると(ステップＳ３８が
Ｙ)、ＣＰＵ３１は、補正処理後のＲ画像データ,Ｇ画像
データ,Ｂ画像データに基づいてフィルム原稿１１のカ
ラー画像をディスプレイに表示させる(ステップＳ３
９)。

【００７３】以上説明したように、本実施形態の画像処
理装置１０によれば、図３のステップＳ１７において
「ＩＲ画像データに欠陥がある」と判定されても(図７
(ａ))、ステップＳ２５において「可視画像データには
対応する欠陥が無い」と判定されれば(図７(ｃ))、可視
画像データに対する補正処理(図４のステップＳ２６〜
Ｓ３６)を行わないので、フィルム原稿１１上に埃,塵,
傷や指紋などが存在しない場合の過補正を回避すること
ができる。

【００７４】したがって、フィルム原稿１１上に存在す
る埃,塵,傷や指紋などに起因する欠陥のみが補正され、
良好なカラー画像を得ることができる。なお、上記した
実施形態では、フィルム原稿１１の画像の赤外成分(Ｉ
Ｒ画像データ)には濃度情報が含まれないことを前提に
説明したが、赤外成分に多少の濃度情報が含まれていて
も、赤外成分は「欠陥情報が主体の成分」であるため、
同様の効果が得られる。

【００７５】また、上記した実施形態では、赤外成分
(ＩＲ画像データ)に基づいて欠陥を検出したが、赤外成
分ではない他の色成分であっても、「画像の欠陥情報が
主体の成分」であれば、欠陥の検出に用いることがで
き、同様の効果が得られる。さらに、上記した実施形態
では、フィルム原稿１１の画像を「濃度情報が主体の成
分」と「欠陥情報が主体の成分」と分解し、さらに、
「濃度情報が主体の成分」を３つの可視成分(Ｒ成分,Ｇ
成分,Ｂ成分)に分解する例を説明したが、「濃度情報が
主体の成分」を１以上の可視成分に分解する場合にも本
発明を適用できる。

【００７６】また、上記した実施形態では、照明光源１
２の各色のＬＥＤを切り替えて点灯することによりフィ
ルム原稿１１の画像を色分解する例を説明したが、白色
光源と各色の透過フィルタとを用いて色分解しても良
い。また、白色光源によってフィルム原稿１１の画像を
読み取り、得られた画像データに対して画像処理を施す
ことで色分解しても良い。

【００７７】さらに、上記した実施形態では、補正処理
後の画像データをそのままディスプレイに表示させる処
理の例を説明したが、ユーザーにより階調変換処理が設
定されていれば、その設定に応じて画像データに階調変
換処理を施してから表示させることが好ましい。欠陥補
正の処理後に階調変換処理を行うため、欠陥補正の処理
が単純になる。

【００７８】また、上記した実施形態では、ＩＲ画像デ
ータの欠陥を検出した後、直ちに、可視画像データの欠
陥の有無を判定する処理の例を説明したが、本発明はこ
の構成に限定されない。光学系の特性から、ＩＲの結像
位置と可視光の結像位置とのずれが大きい場合には、Ｉ
Ｒ画像データの欠陥を検出した後、可視画像データの欠
陥の有無を判定する前に、ＩＲ像と可視光像との大きさ
合わせを行うことが好ましい。大きさ合わせには、周知
のフーリェ解析による方法を用いれば良い。ＩＲ像と可
視光像との大きさは、画像読取装置２０での読み取りの
際に結像位置を調節することで合わせることもできる。

【００７９】さらに、上記した実施形態では、ホストコ
ンピュータ３０のＣＰＵ３１が実行する画像処理プログ
ラム(図２〜図５)をハードディスク３３に格納するに当
たって、ＣＤ−ＲＯＭ３６などの記録媒体を用いたが、
これに限定されない。例えば、ホストコンピュータ３０
などの端末からインターネットを介してホームページに
アクセスし、画像処理プログラム（ドライバソフト,フ
ァームウェア）をハードディスク３３にダウンロードし
てもよい。ダウンロードは、例えば、端末からホームペ
ージにアクセスした状態において、画面上の製品表示の
中から画像入力装置を選択(クリック)し、さらに端末の
ＯＳ環境に合致するドライバソフト,ファームウェアを
選択することにより実行される。端末とインターネット
との接続には、ダイアルアップ接続や、プロバイダとの
間の専用回線を用いた接続がある。

【００８０】また、上記した実施形態では、ホストコン
ピュータ３０のハードディスク３３に画像処理プログラ
ム(図２〜図５)を格納する例を説明したが、メモリ３２
に格納しても良い。画像読取装置２０とホストコンピュ
ータ３０とのインターフェイス２９,３５には、ＳＣＳ
Ｉインターフェイスに限らず、他のインターフェイス
(ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、パラレルなど)を使用する
ことができる。

【００８１】さらに、ホストコンピュータ３０のＣＰＵ
３１の代わりに、画像読取装置２０のＣＰＵ２１を用い
て、可視画像データに対する補正処理を行っても構わな
い。この場合、ＣＰＵ２１が実行する画像処理プログラ
ム(図２〜図５)は、画像読取装置２０のＲＯＭ２２に格
納しても良いし、ホストコンピュータ３０のハードディ
スク３３やメモリ３２に格納しても良い。

【００８２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
透過原稿上に埃,塵,傷や指紋などが存在しない場合の過
補正を回避するため、透過原稿の高品質な画像を常に得
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態の画像処理装置の全体構成図であ
る。

【図２】本実施形態の画像処理装置における処理手順を
示すフローチャートである。

【図３】本実施形態の画像処理装置における処理手順を
示すフローチャートである。

【図４】本実施形態の画像処理装置における処理手順を
示すフローチャートである。

【図５】本実施形態の画像処理装置における処理手順を
示すフローチャートである。

【図６】画像データに対する補正処理を説明する模式図
である。

【図７】ＩＲ画像データに欠陥が検出された場合の各画
素の輝度レベル(ａ)、可視画像データに欠陥が存在する
場合の各画素の輝度レベル(ｂ)、可視画像データに欠陥
が存在しない場合の各画素の輝度レベル(ｃ)を例示した
図である。

【図８】可視画像データに欠陥が存在するか否かを判定
する処理の説明図である。

【図９】可視画像データに欠陥が存在するか否かを判定
する処理の説明図である。

【図１０】可視画像データに欠陥が存在するか否かを判
定する処理の説明図である。

【符号の説明】

１０画像処理装置１１フィルム原稿１２照明光源１３トーリックミラー１４，１５反射ミラー１６投影レンズ１７ラインセンサ２０画像読取装置３０ホストコンピュータ

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 1/60 Ｈ０４Ｎ 1/46 ＺＦターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CB01 CB08 CE17 DB02 DB06 5C062 AB03 AC02 AC61 AE03 5C072 AA01 BA19 VA03 5C077 LL19 MP08 PP15 5C079 HB01 LA12 LB01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】透過原稿の画像を濃度情報が主体の第１
成分と欠陥情報が主体の第２成分とに分解する分解手段
と、前記第２成分の中に存在する欠陥を検出する検出手段
と、前記第１成分の中に、前記検出手段によって検出された
欠陥に対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定手
段と、前記判定手段による判定の結果、前記第１成分の中に前
記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記第１成分を補
正する補正手段とを備えたことを特徴とする画像処理装
置。
【請求項２】請求項１に記載の画像処理装置におい
て、前記分解手段は、前記第１成分をさらに可視成分と可視
以外の成分とに分解し、前記判定手段は、前記可視成分の中に前記対応する欠陥
が存在するか否かを判定し、前記補正手段は、前記可視成分の中に前記対応する欠陥
が存在する場合のみ、前記可視成分を補正することを特
徴とする画像処理装置。
【請求項３】透過原稿の画像を可視成分と赤外成分と
に分解する分解手段と、前記赤外成分の中に存在する欠陥を検出する検出手段
と、前記可視成分の中に、前記検出手段によって検出された
欠陥に対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定手
段と、前記判定手段による判定の結果、前記可視成分の中に前
記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記可視成分を補
正する補正手段とを備えたことを特徴とする画像処理装
置。
【請求項４】請求項２または請求項３に記載の画像処
理装置において、前記分解手段は、前記可視成分をさらに複数の色成分に
分解し、前記判定手段は、前記複数の色成分の各々の中に前記対
応する欠陥が存在するか否かを判定し、前記補正手段は、前記複数の色成分の少なくとも１つに
前記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記対応する欠
陥が存在する色成分を補正することを特徴とする画像処
理装置。
【請求項５】透過原稿の画像を濃度情報が主体の第１
成分と欠陥情報が主体の第２成分とに分解する分解工程
と、前記第２成分の中に存在する欠陥を検出する検出工程
と、前記第１成分の中に、前記検出工程で検出された欠陥に
対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定工程と、前記判定工程による判定の結果、前記第１成分の中に前
記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記第１成分を補
正する補正工程とを備えたことを特徴とする画像処理方
法。
【請求項６】透過原稿の画像を可視成分と赤外成分と
に分解する分解工程と、前記赤外成分の中に存在する欠陥を検出する検出工程
と、前記可視成分の中に、前記検出工程で検出された欠陥に
対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定工程と、前記判定工程による判定の結果、前記可視成分の中に前
記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記可視成分を補
正する補正工程とを備えたことを特徴とする画像処理方
法。
【請求項７】透過原稿の画像を濃度情報が主体の第１
成分と欠陥情報が主体の第２成分とに分解する分解手順
と、前記第２成分の中に存在する欠陥を検出する検出手順
と、前記第１成分の中に、前記検出手順で検出された欠陥に
対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定手順と、前記判定手順による判定の結果、前記第１成分の中に前
記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記第１成分を補
正する補正手順とをコンピュータに実行させるための画
像処理プログラム。
【請求項８】透過原稿の画像を可視成分と赤外成分と
に分解する分解手順と、前記赤外成分の中に存在する欠陥を検出する検出手順
と、前記可視成分の中に、前記検出手順で検出された欠陥に
対応する欠陥が存在するか否かを判定する判定手順と、前記判定手順による判定の結果、前記可視成分の中に前
記対応する欠陥が存在する場合のみ、前記可視成分を補
正する補正手順とをコンピュータに実行させるための画
像処理プログラム。