JP2005057382A - 画像読取装置および画像読取プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】読み取った原稿の画像データに対して、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる画像読取装置および画像読取プログラムを提供する。
【解決手段】透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、色分解成分ごとに、透過原稿の画像データを読み取る読取部と、読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部と、読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、透過原稿の種類と透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別部と、判別部による判別に基づいて、画像処理部における画像処理の条件を設定する設定部とを備える。
【選択図】 図１
【解決手段】透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、色分解成分ごとに、透過原稿の画像データを読み取る読取部と、読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部と、読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、透過原稿の種類と透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別部と、判別部による判別に基づいて、画像処理部における画像処理の条件を設定する設定部とを備える。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、透過原稿の画像を光学的に読み取る画像読取装置と、画像読取装置に対する制御をコンピュータで実現する画像読取プログラムとに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、透過原稿（フィルム原稿）の画像を光学的に読み取る画像読取装置がある。このような画像読取装置には、透過原稿の種類を自動的に判別し、判別結果に応じて各種条件を設定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この画像読取装置では、透過原稿がポジフィルムかネガフィルムかを判別し、判別結果に応じて、光源を切り換えて画像の読み取りが行われる。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−３３９４３８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、前述した画像読取装置では、判別されるのはポジフィルムかネガフィルムかだけであり、それ以上の細かい判別はできなかった。そのため、ユーザは、透過原稿の種類に合わせて、読み取り時の設定や、画像処理の条件を設定しなくてはならなかった。しかし、読み取り時の設定や、画像処理の条件の設定には、知識や経験が必要であり、知識や経験に乏しいユーザは適切な設定を行うことができず、画像読取装置を効果的に使用できない場合があった。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、読み取った原稿の画像データに対して、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる画像読取装置および画像読取プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像読取装置は、透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、前記色分解成分ごとに、前記透過原稿の画像データを読み取る読取部と、前記読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部と、前記読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、前記透過原稿の種類と前記透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別部と、前記判別部による前記判別に基づいて、前記画像処理部における画像処理の条件を設定する設定部とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記照明部は、少なくとも前記赤外光と赤色光とを含む照明光を照射し、前記判別部は、前記赤外光による画像データに加えて、前記赤色光による画像データに基づいて前記判別を行うことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データに対して、少なくとも色補正処理を含む前記画像処理を施し、前記設定部は、前記色補正処理の条件を設定することを特徴とする。
請求項４に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データに対して、少なくとも表面欠陥補正処理を含む前記画像処理を施し、前記設定部は、前記表面欠陥補正処理の条件を設定することを特徴とする。
【０００９】
請求項５に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データのうち、対応する照明光の余分なスペクトルに対応する漏れ成分によって本来よりも濃度レベルが増加してしまう画像データに対して、前記漏れ成分に応じた補正処理を施し、前記設定部は、前記漏れ成分に応じた補正処理の条件を設定することを特徴とする。
【００１０】
請求項６に記載の画像読取プログラムは、透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、前記色分解成分ごとに、前記透過原稿の画像データを読み取る読取部と、前記読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部とを備えた画像読取装置に対する制御をコンピュータで実現する画像読み取りプログラムであって、前記読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、前記透過原稿の種類と前記透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別手順と、前記判別手順による前記判別に基づいて、前記画像処理部における画像処理の条件を設定する設定手順とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細を説明する。
ただし、以下では、本発明の画像読取装置の一例として、フィルム原稿の画像を読み取るフィルムスキャナとホストコンピュータとで構成される画像読取装置を用いて説明を行う。また、フィルムスキャナ内のＣＰＵには、本発明のプログラムが実行可能な状態に予め記録されている。
【００１２】
図１は、本実施形態の画像読取装置の構成図である。
図１において、画像読取装置１は、フィルムスキャナ１０、ホストコンピュータ３０、モニタ５０を備えている他、キーボードやマウスなどの操作部７０を備えており、モニタ５０と操作部７０とはホストコンピュータ３０に接続されている。
【００１３】
フィルムスキャナ１０は、ＣＰＵ１１、ＬＥＤドライバ回路１２、モータドライバ回路１３、画像処理回路１４、インタフェース回路１５を備えており、これらはバスを介して相互に接続されている。画像処理回路１４の出力はインタフェース回路１５に接続され、インタフェース回路１５はホストコンピュータ３０と相互に接続されている。
【００１４】
また、フィルムスキャナ１０は、ＬＥＤブロック１６、ミラー１７、コンデンサレンズ１８、モータ１９、フィルム原稿２０を搬送するためのステージ（図示省略）、投影レンズ２１、ＣＣＤ２２、信号処理回路２３、Ａ／Ｄ変換器２４等を備えている。ＬＥＤブロック１６にはＬＥＤドライバ回路１２が接続され、ＣＣＤ２２の出力は信号処理回路２３に接続され、信号処理回路２３はＡ／Ｄ変換器２４に接続され、Ａ／Ｄ変換器２４は画像処理回路１４に接続されている。
【００１５】
ＬＥＤブロック１６は、赤色発光用の４元系ＬＥＤ（赤の色分解波長以外に赤外光域で２次的なピーク波長を有するＬＥＤ）の他、緑色発光用、青色発光用、赤外光発光用の４元系ＬＥＤを、それぞれ複数個備えている。このようなＬＥＤブロック１６内の各々のＬＥＤは、ＣＰＵ１１からの指令によってＬＥＤドライバ回路１２から出力される駆動信号により、点灯および消灯のタイミングが制御される。
【００１６】
すなわち、ＬＥＤブロック１６は、ＣＰＵ１１およびＬＥＤドライバ回路１２による制御に応じて、予め決められた複数の色分解成分である赤、緑、青の３色の照明光（ただし、赤色の照明光は赤外光域で２次的なピーク波長を含む）と、赤外光域の照明光（赤色の照明光に含まれる２次的なピーク波長とほぼ同じ波長域の照明光）とを射出することになる。
【００１７】
ＬＥＤブロック１６によって射出される照明光は、ミラー１７を反射してコンデンサレンズ１８に導かれ、コンデンサレンズ１８によって集光されてフィルム原稿２０の１ライン幅の領域に導かれる。
モータ１９は、ＣＰＵ１１からの指令によってモータドライバ回路１３から出力される駆動信号により、フィルム原稿２０を搬送するためのステージ（図示省略）の移動を実現する。ステージの移動には、例えば、後述する素通し位置への移動やフィルム原稿２０の読み取り時の副走査方向への移動がある。
【００１８】
投影レンズ２１は、フィルム原稿２０の透過光を、ＣＣＤ２２に導いて結像させる。
ＣＣＤ２２は、内部に一列に配された複数の画素の受光部で光電変換を行って、フィルム原稿２０からの透過光に応じた信号電荷を生成する。そして、その信号電荷を走査してた画像信号を生成し、その画像信号を信号処理回路２３へ出力する。
【００１９】
信号処理回路２３は、ＣＣＤ２２から出力される画像信号に対し、相関二重サンプリング処理やゲイン調整処理等を施し、Ａ／Ｄ変換器２４へ出力する。
Ａ／Ｄ変換器２４は、信号処理回路２３から出力される画像信号をＡ／Ｄ変換し、画像データとしてＣＰＵ１１や画像処理回路１４へ出力する。
ただし、本実施形態では、説明を簡単にするため、赤外光域の照明光により得られる画像データは、ＣＰＵ１１のみに出力されることにする。また、以下では、赤外光域の照明光および赤、緑、青の３色の照明光により得られる画像データを、それぞれＩｒ画像データ、Ｒ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データと称する。
【００２０】
画像処理回路１４には、Ｒ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データに対する画像処理を行い、画像処理済みの画像データをインタフェース回路１５へ出力する。なお、Ｒ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データに対して、画像処理回路１４で行われる画像処理は、階調変換処理、色補正処理、ゴミ傷補正処理などである。それぞれの画像処理の条件の設定については後述する。
【００２１】
インタフェース回路１５は、画像処理回路１４から出力される画像データを、ＣＰＵ１１からの指令に応じてホストコンピュータ３０へ出力する。
ホストコンピュータ３０は、インタフェース回路１５を介して出力される画像データに対して表示用の画像処理を施してモニタ５０に表示する。
なお、ＣＰＵ１１、ＬＥＤドライバ回路１２、ＬＥＤブロック１６、ミラー１７、コンデンサレンズ１８は、請求項の「照明部」に対応し、ＣＰＵ１１、投影レンズ２１、ＣＣＤ２２、信号処理回路２３、Ａ／Ｄ変換器２４は、請求項の「読取部」に対応する。また、ＣＰＵ１１、画像処理回路１４は、請求項の「画像処理部」に対応し、ＣＰＵ１１は、請求項の「判別部」および「設定部」に対応する。また、Ｉｒ画像データは、請求項の「赤外光による画像データ」に対応し、Ｒ画像データは、請求項の「赤色光による画像データ」に対応する。また、ゴミ傷補正処理は、請求項の「表面欠陥補正処理」に対応する。
【００２２】
以下、図２〜図５を参照して本実施形態の画像読取装置１の動作を説明する。
まず、不図示の主電源が投入されると、ＣＰＵ１１は、所定の初期化処理を行い、ＬＥＤブロック１６から射出される照明光がフィルム原稿２０の無い素通しの位置へ導かれるように、モータドライバ回路１３およびモータ１９を介して、ステージ（図示省略）を移動する（図２Ｓ１）。
【００２３】
そして、ＣＰＵ１１は、素通しの位置からの透過光によって得られる画像データに基づき、赤、緑、青の各色のホワイトバランス露光量およびシェーディング補正データを算出する（図２Ｓ２）。
なお、ホワイトバランス露光量は、赤、緑、青の３色の照明光ごとの露光量を決定する際に用いられるデータであり、このようなホワイトバランス露光量、シェーディング補正データの算出は、既存の画像読取装置と同様に行えるため、ここでは、詳細な説明を省略する。
【００２４】
次に、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、予め定められたプリスキャン用の解像度（例えば、３００ｄｐｉ）および露光量に基づき、赤、緑、青の３色の照明光による読み取りを行い、このような読み取りによって得られる各色の画像データと、前述したホワイトバランス露光量とに応じて、各色の照明光ごとにプリスキャン用の露光量を決定する（図２Ｓ３）。
【００２５】
そして、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、プリスキャン用の解像度および図２Ｓ３で決定した露光量に基づき、赤、緑、青の３色の照明光で予備的な読み取り（プリスキャン）を行って、各色の画像データを取得する（図２Ｓ４）。このとき、フィルムスキャナ１０によるプリスキャンは、画像の部分だけでなく、ベース部分に対しても行われる。
【００２６】
次に、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、プリスキャン用の解像度および図２Ｓ３で決定した露光量に基づき、赤外光域の照明光で予備的な読み取り（プリスキャン）を行って、Ｉｒ画像データを取得する（図２Ｓ５）。
次に、ＣＰＵ１１は、フィルム原稿２０がカラーネガフィルムか否かを判別する。
【００２７】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ４で取得した各色の画像データのうち、ベース部分のＲ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データのカラーバランスを解析し、Ｒ濃度が所定の濃度よりも低い場合、フィルム原稿２０がカラーネガフィルムであると判別する（図２Ｓ６）。
【００２８】
フィルム原稿２０がカラーネガフィルムであると判別すると、ＣＰＵ１１は、カラーネガフィルム用の設定を行い（図２Ｓ７、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
フィルム原稿２０がカラーネガフィルムでないと判別すると、次に、ＣＰＵ１１は、フィルム原稿２０が、色素白黒ネガフィルムか否かを判別する。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ４で取得した各色の画像データのうち、ベース部分のＧ画像データを解析し、Ｇ濃度が所定の濃度よりも低い場合、フィルム原稿２０が色素白黒ネガフィルムであると判別する（図２Ｓ８）。
フィルム原稿２０が色素白黒ネガフィルムであると判別すると、ＣＰＵ１１は、色素白黒ネガフィルム用の設定を行い（図２Ｓ９、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
【００３０】
フィルム原稿２０が色素白黒ネガフィルムでないと判別すると、次に、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒと、Ｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとを算出する（図２Ｓ１０）。
そして、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）を求め、所定の定数と比較する（図３Ｓ１１）。
【００３１】
ここで、これらの標準偏差と、フィルム原稿２０の種類との関係について説明する。ただし、ここでは、銀塩白黒ネガフィルム、通常のリバーサルフィルム、特殊なリバーサルフィルム、コダクロームフィルムを例にして説明を行う。
フィルム原稿２０が銀塩白黒ネガフィルムの場合、一般に、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、Ｒ画像データのヒストグラムと同様の形状を示す。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｂのようになる。
【００３２】
また、フィルム原稿２０が通常のリバーサルフィルムの場合、一般に、Ｉｒ画像データの階調の頻度は、最大階調の近傍に集中する。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｃのようになる。
また、フィルム原稿２０が特殊なリバーサルフィルムの場合、一般に、Ｉｒ画像データの階調の頻度は、Ｒ画像データよりも高い階調で一定範囲に分散することになる。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｄのようになる。
【００３３】
さらに、フィルム原稿２０がコダクロームフィルムの場合、Ｉｒ画像データの階調の頻度は、Ｒ画像データよりも高い階調で、特殊なリバーサルフィルムの場合よりもやや狭い一定の範囲に分散することになる。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｅのようになる。
【００３４】
したがって、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件１を満たす場合、フィルム原稿２０が銀塩白黒ネガフィルムであると判別する（図３Ｓ１２）。
σＩｒ／σＲ＝１ ・・・条件１
また、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件２を満たす場合、フィルム原稿２０は、コダクロームフィルムであると判別する（図３Ｓ１４）。
【００３５】
Ｋ１＜（σＩｒ／σＲ）＜１
（ただし、Ｋ１は０．７〜０．８程度の値） ・・・条件２
また、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件３を満たす場合、フィルム原稿２０が特殊なリバーサルフィルムであると判別する（図３Ｓ１６）。
【００３６】
Ｋ０＜（σＩｒ／σＲ）≦Ｋ１
（ただし、Ｋ１は０．７〜０．８程度の値、Ｋ０は０．２〜０．３程度の値） ・・・条件３
また、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件４を満たす場合、フィルム原稿２０が通常のリバーサルフィルムであると判別する（図３Ｓ１８）。
【００３７】
（σＩｒ／σＲ）≦Ｋ０
（ただし、Ｋ０は０．２〜０．３程度の値） ・・・条件４
以上説明したように、ＣＰＵ１１は、フィルム原稿２０の種類を判別する。
そして、フィルム原稿が銀塩白黒ネガフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、銀塩白黒ネガフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１３、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。また、フィルム原稿がコダクロームフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、コダクロームフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１５、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
【００３８】
また、フィルム原稿が特殊なリバーサルフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、特殊なリバーサルフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１７、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。また、フィルム原稿が通常のリバーサルフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、通常のリバーサルフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１９、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
【００３９】
なお、前述したように、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）を求め、所定の定数と比較することによりフィルム原稿２０の種類を判別する。この際に、フィルム原稿２０に形成されている絵柄によっては、実際のフィルムの種類と違うフィルムの種類として判別される場合もある。この場合、フィルム原稿２０の種類だけでなく、絵柄も判別することによって、よりその原稿に合った画像処理の条件が設定されることになる。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１１は、各部を制御して、本スキャンを行う。
まず、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、本スキャン用の解像度および露光量（プリスキャンの結果に応じて決定される）に基づき、赤、緑、青の３色の照明光による読み取りを行う（図４Ｓ２０）。
そして、ＣＰＵ１１は、このような読み取りによって得られる各色の画像データに対し、後述する設定条件で画像処理回路１４を介して画像処理を施す（図４Ｓ２１）。
【００４１】
最後に、ＣＰＵ１１は、画像処理済みの各色の画像データを、インタフェース回路１５を介してホストコンピュータ３０に出力する（図４Ｓ２２）。
次に、図２Ｓ７、図２Ｓ９、図３Ｓ１３、図３Ｓ１５、図３Ｓ１７、図３Ｓ１９で説明した、各フィルム種ごとの画像処理の条件設定について詳細に説明する。なお、これらのステップで設定されるのは、画像処理回路１４における階調変換処理、色補正処理、ゴミ傷補正処理の各条件である。
【００４２】
まず、階調変換処理について説明する。本実施形態における赤の照明光は、赤の色分解波長以外に赤外光域で２次的なピーク波長を含む。そのため、２次的なピーク波長が余分なスペクトル（漏れ成分）として作用することにより、Ｒ画像データの濃度レベルがフィルム原稿２０の本来の濃度レベルよりも増加してしまう。その結果、画像の暗い部分に赤浮きが生じる等、赤色の再現特性におけるリニアリティが損なわれてしまう。そのため、階調変換処理については、各色の画像データのうち、Ｒ画像データに対して階調変換を行う際に、赤色光（対応する照明光）の余分なスペクトルに対応する漏れ成分によって本来よりも濃度レベルが増加してしまう画像データに対して、漏れ成分に応じた補正処理を施す。このような補正を行うために、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ ｕｐ ｔａｂｌｅ）のうち、いずれかのＬＵＴが条件として設定される。
【００４３】
また、色補正処理については、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、いずれかのテーブルが条件として設定される。なお、複数の色補正テーブルは、フィルム原稿の種類ごとに適切な色補正を行うためのテーブルである。
ゴミ傷補正処理については、予め用意された標準Ｉｒ光源とコダクロームフィルム用Ｉｒ光源とのいずれかが条件として設定される。
【００４４】
１．カラーネガフィルムの場合（図２Ｓ７）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加は起こらない。階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、補正を伴わない通常の階調変換を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、カラーネガフィルム用の色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
【００４５】
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
２．色素白黒ネガフィルムの場合（図２Ｓ９）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加は起こらない。階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、補正を伴わない通常の階調変換を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００４６】
白黒であるため、色補正は不要である。そのため、色補正処理を行わないよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
【００４７】
３．銀塩白黒ネガフィルムの場合（図３Ｓ１３）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加は起こらない。階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、補正を伴わない通常の階調変換を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
白黒であるため、色補正は不要である。そのため、色補正処理を行わないよう設定される。
【００４８】
また、ゴミ傷補正処理は無効であるため、ゴミ傷補正処理を行わないよう設定される。
４．コダクロームフィルムの場合（図３Ｓ１５）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加量は、階調に応じて変化する。そのため、階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、通常の階調変換と共に、Ｒ画像データの階調に応じて変化する値をＲ画像データから減算する補正を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００４９】
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、ＲおよびＢを色補正するようなコダクロームフィルム用色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、コダクローム用Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
【００５０】
５．特殊なリバーサルフィルムの場合（図３Ｓ１７）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加量は、階調に応じて変化する。そのため、階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、通常の階調変換と共に、Ｒ画像データの階調に応じて変化する値をＲ画像データから減算する補正を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００５１】
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、ＲおよびＢを少し色補正するような特殊なリバーサルフィルム用色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
６．通常のリバーサルフィルムの場合（図３Ｓ１９）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加量は、階調に関係なく一定の値を示すことになる。そのため、階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、通常の階調変換と共に、一定の値をＲ画像データから減算する補正を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００５２】
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、各色の入力と出力とが等しくなる通常のリバーサルフィルム用色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
以上説明したように、本実施形態によれば、プリスキャンして得られた画像データのうち、Ｉｒ画像データに基づいて、透過原稿であるフィルム原稿の種類とその原稿に形成されている絵柄とを判別し、判別に基づいて、自動的に適切な画像処理の条件を設定する。そのため、透過原稿のフィルムの種類や絵柄に応じた適切な画像処理を行うことができる。なお、本実施形態では、判別に基づいて、画像処理の条件が設定されるので、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。また、透過原稿に形成されている絵柄を判別し、判別に基づいて、画像処理の条件を設定することにより、よりその原稿に合った画像処理の条件を設定することができる。
【００５３】
また、本実施形態によれば、Ｉｒ画像データに加えて、Ｒ画像データに基づいて判別を行うことにより、さらに精度の高い判別を行うことができる。したがって、よりその原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
【００５４】
特に、本実施形態によれば、判別に基づいて色補正処理の条件を設定する。そのため、よりその原稿に合った色補正処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
また、本実施形態によれば、判別に基づいてゴミ傷補正処理（表面欠陥補正処理）の条件を設定する。そのため、よりその原稿に合った表面欠陥補正処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
【００５５】
また、本実施形態によれば、判別に基づいて、照明光の余分なスペクトルに対応する漏れ成分に応じた補正処理の条件を設定する。そのため、よりその原稿に合った補正処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
なお、本実施形態では、本実施形態では、Ｒ画像データとＩｒ画像データとを用いて、フィルム原稿２０の種類を、銀塩白黒ネガフィルム、コダクロームフィルム、特殊リバーサルフィルム、通常リバーサルフィルムのいずれかとして判別する例を示したが、定数（Ｋ０、Ｋ１）を変更することにより、さらに詳細に判別するようにしても良い。
【００５６】
また、本実施形態では、Ｒ画像データ（赤色光による画像データ）とＩｒ画像データ（赤外光による画像データ）との両方を用いて判別を行う例を示したが、Ｉｒ画像データのみを用いて判別を行うようにしても良い。
また、本実施形態において、フィルムスキャナ１０のＣＰＵ１１が行った動作を、ホストコンピュータ３０に行わせるようにしても良い。この場合、ホストコンピュータ３０に、本発明の画像読取プログラムを予め記録しておけば良い。
【００５７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、予備的に読み取りを行って（プリスキャンして）得られた画像データのうち、赤外光による画像データ（Ｉｒ画像データ）に基づいて、透過原稿であるフィルム原稿の種類とその原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別し、判別結果に基づいて、画像処理の条件を設定する。そのため、読み取った原稿の画像データに対して、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の画像読取装置の機能ブロック図である。
【図２】本実施形態の画像読取装置の動作フローチャートである。
【図３】本実施形態の画像読取装置の動作フローチャートである。
【図４】本実施形態の画像読取装置の動作フローチャートである。
【図５】Ｒ画像データとＩｒ画像データとのヒストグラムの違いを説明するための図である。
【符号の説明】
１ 画像読取装置
１０ フィルムスキャナ
１１ ＣＰＵ
１２ ＬＥＤドライバ回路
１３ モータドライバ回路
１４ 画像処理回路
１５ インタフェース回路
１６ ＬＥＤブロック
１７ ミラー
１８ コンデンサレンズ
１９ モータ
２０ フィルム原稿
２１ 投影レンズ
２２ ＣＣＤ
２３ 信号処理回路
２４ Ａ／Ｄ変換器
３０ ホストコンピュータ
５０ モニタ
７０ 操作部
【発明の属する技術分野】
本発明は、透過原稿の画像を光学的に読み取る画像読取装置と、画像読取装置に対する制御をコンピュータで実現する画像読取プログラムとに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、透過原稿（フィルム原稿）の画像を光学的に読み取る画像読取装置がある。このような画像読取装置には、透過原稿の種類を自動的に判別し、判別結果に応じて各種条件を設定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この画像読取装置では、透過原稿がポジフィルムかネガフィルムかを判別し、判別結果に応じて、光源を切り換えて画像の読み取りが行われる。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−３３９４３８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、前述した画像読取装置では、判別されるのはポジフィルムかネガフィルムかだけであり、それ以上の細かい判別はできなかった。そのため、ユーザは、透過原稿の種類に合わせて、読み取り時の設定や、画像処理の条件を設定しなくてはならなかった。しかし、読み取り時の設定や、画像処理の条件の設定には、知識や経験が必要であり、知識や経験に乏しいユーザは適切な設定を行うことができず、画像読取装置を効果的に使用できない場合があった。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、読み取った原稿の画像データに対して、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる画像読取装置および画像読取プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像読取装置は、透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、前記色分解成分ごとに、前記透過原稿の画像データを読み取る読取部と、前記読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部と、前記読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、前記透過原稿の種類と前記透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別部と、前記判別部による前記判別に基づいて、前記画像処理部における画像処理の条件を設定する設定部とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記照明部は、少なくとも前記赤外光と赤色光とを含む照明光を照射し、前記判別部は、前記赤外光による画像データに加えて、前記赤色光による画像データに基づいて前記判別を行うことを特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データに対して、少なくとも色補正処理を含む前記画像処理を施し、前記設定部は、前記色補正処理の条件を設定することを特徴とする。
請求項４に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データに対して、少なくとも表面欠陥補正処理を含む前記画像処理を施し、前記設定部は、前記表面欠陥補正処理の条件を設定することを特徴とする。
【０００９】
請求項５に記載の画像読取装置は、請求項１に記載に記載の画像読取装置において、前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データのうち、対応する照明光の余分なスペクトルに対応する漏れ成分によって本来よりも濃度レベルが増加してしまう画像データに対して、前記漏れ成分に応じた補正処理を施し、前記設定部は、前記漏れ成分に応じた補正処理の条件を設定することを特徴とする。
【００１０】
請求項６に記載の画像読取プログラムは、透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、前記色分解成分ごとに、前記透過原稿の画像データを読み取る読取部と、前記読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部とを備えた画像読取装置に対する制御をコンピュータで実現する画像読み取りプログラムであって、前記読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、前記透過原稿の種類と前記透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別手順と、前記判別手順による前記判別に基づいて、前記画像処理部における画像処理の条件を設定する設定手順とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細を説明する。
ただし、以下では、本発明の画像読取装置の一例として、フィルム原稿の画像を読み取るフィルムスキャナとホストコンピュータとで構成される画像読取装置を用いて説明を行う。また、フィルムスキャナ内のＣＰＵには、本発明のプログラムが実行可能な状態に予め記録されている。
【００１２】
図１は、本実施形態の画像読取装置の構成図である。
図１において、画像読取装置１は、フィルムスキャナ１０、ホストコンピュータ３０、モニタ５０を備えている他、キーボードやマウスなどの操作部７０を備えており、モニタ５０と操作部７０とはホストコンピュータ３０に接続されている。
【００１３】
フィルムスキャナ１０は、ＣＰＵ１１、ＬＥＤドライバ回路１２、モータドライバ回路１３、画像処理回路１４、インタフェース回路１５を備えており、これらはバスを介して相互に接続されている。画像処理回路１４の出力はインタフェース回路１５に接続され、インタフェース回路１５はホストコンピュータ３０と相互に接続されている。
【００１４】
また、フィルムスキャナ１０は、ＬＥＤブロック１６、ミラー１７、コンデンサレンズ１８、モータ１９、フィルム原稿２０を搬送するためのステージ（図示省略）、投影レンズ２１、ＣＣＤ２２、信号処理回路２３、Ａ／Ｄ変換器２４等を備えている。ＬＥＤブロック１６にはＬＥＤドライバ回路１２が接続され、ＣＣＤ２２の出力は信号処理回路２３に接続され、信号処理回路２３はＡ／Ｄ変換器２４に接続され、Ａ／Ｄ変換器２４は画像処理回路１４に接続されている。
【００１５】
ＬＥＤブロック１６は、赤色発光用の４元系ＬＥＤ（赤の色分解波長以外に赤外光域で２次的なピーク波長を有するＬＥＤ）の他、緑色発光用、青色発光用、赤外光発光用の４元系ＬＥＤを、それぞれ複数個備えている。このようなＬＥＤブロック１６内の各々のＬＥＤは、ＣＰＵ１１からの指令によってＬＥＤドライバ回路１２から出力される駆動信号により、点灯および消灯のタイミングが制御される。
【００１６】
すなわち、ＬＥＤブロック１６は、ＣＰＵ１１およびＬＥＤドライバ回路１２による制御に応じて、予め決められた複数の色分解成分である赤、緑、青の３色の照明光（ただし、赤色の照明光は赤外光域で２次的なピーク波長を含む）と、赤外光域の照明光（赤色の照明光に含まれる２次的なピーク波長とほぼ同じ波長域の照明光）とを射出することになる。
【００１７】
ＬＥＤブロック１６によって射出される照明光は、ミラー１７を反射してコンデンサレンズ１８に導かれ、コンデンサレンズ１８によって集光されてフィルム原稿２０の１ライン幅の領域に導かれる。
モータ１９は、ＣＰＵ１１からの指令によってモータドライバ回路１３から出力される駆動信号により、フィルム原稿２０を搬送するためのステージ（図示省略）の移動を実現する。ステージの移動には、例えば、後述する素通し位置への移動やフィルム原稿２０の読み取り時の副走査方向への移動がある。
【００１８】
投影レンズ２１は、フィルム原稿２０の透過光を、ＣＣＤ２２に導いて結像させる。
ＣＣＤ２２は、内部に一列に配された複数の画素の受光部で光電変換を行って、フィルム原稿２０からの透過光に応じた信号電荷を生成する。そして、その信号電荷を走査してた画像信号を生成し、その画像信号を信号処理回路２３へ出力する。
【００１９】
信号処理回路２３は、ＣＣＤ２２から出力される画像信号に対し、相関二重サンプリング処理やゲイン調整処理等を施し、Ａ／Ｄ変換器２４へ出力する。
Ａ／Ｄ変換器２４は、信号処理回路２３から出力される画像信号をＡ／Ｄ変換し、画像データとしてＣＰＵ１１や画像処理回路１４へ出力する。
ただし、本実施形態では、説明を簡単にするため、赤外光域の照明光により得られる画像データは、ＣＰＵ１１のみに出力されることにする。また、以下では、赤外光域の照明光および赤、緑、青の３色の照明光により得られる画像データを、それぞれＩｒ画像データ、Ｒ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データと称する。
【００２０】
画像処理回路１４には、Ｒ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データに対する画像処理を行い、画像処理済みの画像データをインタフェース回路１５へ出力する。なお、Ｒ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データに対して、画像処理回路１４で行われる画像処理は、階調変換処理、色補正処理、ゴミ傷補正処理などである。それぞれの画像処理の条件の設定については後述する。
【００２１】
インタフェース回路１５は、画像処理回路１４から出力される画像データを、ＣＰＵ１１からの指令に応じてホストコンピュータ３０へ出力する。
ホストコンピュータ３０は、インタフェース回路１５を介して出力される画像データに対して表示用の画像処理を施してモニタ５０に表示する。
なお、ＣＰＵ１１、ＬＥＤドライバ回路１２、ＬＥＤブロック１６、ミラー１７、コンデンサレンズ１８は、請求項の「照明部」に対応し、ＣＰＵ１１、投影レンズ２１、ＣＣＤ２２、信号処理回路２３、Ａ／Ｄ変換器２４は、請求項の「読取部」に対応する。また、ＣＰＵ１１、画像処理回路１４は、請求項の「画像処理部」に対応し、ＣＰＵ１１は、請求項の「判別部」および「設定部」に対応する。また、Ｉｒ画像データは、請求項の「赤外光による画像データ」に対応し、Ｒ画像データは、請求項の「赤色光による画像データ」に対応する。また、ゴミ傷補正処理は、請求項の「表面欠陥補正処理」に対応する。
【００２２】
以下、図２〜図５を参照して本実施形態の画像読取装置１の動作を説明する。
まず、不図示の主電源が投入されると、ＣＰＵ１１は、所定の初期化処理を行い、ＬＥＤブロック１６から射出される照明光がフィルム原稿２０の無い素通しの位置へ導かれるように、モータドライバ回路１３およびモータ１９を介して、ステージ（図示省略）を移動する（図２Ｓ１）。
【００２３】
そして、ＣＰＵ１１は、素通しの位置からの透過光によって得られる画像データに基づき、赤、緑、青の各色のホワイトバランス露光量およびシェーディング補正データを算出する（図２Ｓ２）。
なお、ホワイトバランス露光量は、赤、緑、青の３色の照明光ごとの露光量を決定する際に用いられるデータであり、このようなホワイトバランス露光量、シェーディング補正データの算出は、既存の画像読取装置と同様に行えるため、ここでは、詳細な説明を省略する。
【００２４】
次に、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、予め定められたプリスキャン用の解像度（例えば、３００ｄｐｉ）および露光量に基づき、赤、緑、青の３色の照明光による読み取りを行い、このような読み取りによって得られる各色の画像データと、前述したホワイトバランス露光量とに応じて、各色の照明光ごとにプリスキャン用の露光量を決定する（図２Ｓ３）。
【００２５】
そして、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、プリスキャン用の解像度および図２Ｓ３で決定した露光量に基づき、赤、緑、青の３色の照明光で予備的な読み取り（プリスキャン）を行って、各色の画像データを取得する（図２Ｓ４）。このとき、フィルムスキャナ１０によるプリスキャンは、画像の部分だけでなく、ベース部分に対しても行われる。
【００２６】
次に、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、プリスキャン用の解像度および図２Ｓ３で決定した露光量に基づき、赤外光域の照明光で予備的な読み取り（プリスキャン）を行って、Ｉｒ画像データを取得する（図２Ｓ５）。
次に、ＣＰＵ１１は、フィルム原稿２０がカラーネガフィルムか否かを判別する。
【００２７】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ４で取得した各色の画像データのうち、ベース部分のＲ画像データ、Ｇ画像データ、Ｂ画像データのカラーバランスを解析し、Ｒ濃度が所定の濃度よりも低い場合、フィルム原稿２０がカラーネガフィルムであると判別する（図２Ｓ６）。
【００２８】
フィルム原稿２０がカラーネガフィルムであると判別すると、ＣＰＵ１１は、カラーネガフィルム用の設定を行い（図２Ｓ７、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
フィルム原稿２０がカラーネガフィルムでないと判別すると、次に、ＣＰＵ１１は、フィルム原稿２０が、色素白黒ネガフィルムか否かを判別する。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ４で取得した各色の画像データのうち、ベース部分のＧ画像データを解析し、Ｇ濃度が所定の濃度よりも低い場合、フィルム原稿２０が色素白黒ネガフィルムであると判別する（図２Ｓ８）。
フィルム原稿２０が色素白黒ネガフィルムであると判別すると、ＣＰＵ１１は、色素白黒ネガフィルム用の設定を行い（図２Ｓ９、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
【００３０】
フィルム原稿２０が色素白黒ネガフィルムでないと判別すると、次に、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒと、Ｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとを算出する（図２Ｓ１０）。
そして、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）を求め、所定の定数と比較する（図３Ｓ１１）。
【００３１】
ここで、これらの標準偏差と、フィルム原稿２０の種類との関係について説明する。ただし、ここでは、銀塩白黒ネガフィルム、通常のリバーサルフィルム、特殊なリバーサルフィルム、コダクロームフィルムを例にして説明を行う。
フィルム原稿２０が銀塩白黒ネガフィルムの場合、一般に、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、Ｒ画像データのヒストグラムと同様の形状を示す。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｂのようになる。
【００３２】
また、フィルム原稿２０が通常のリバーサルフィルムの場合、一般に、Ｉｒ画像データの階調の頻度は、最大階調の近傍に集中する。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｃのようになる。
また、フィルム原稿２０が特殊なリバーサルフィルムの場合、一般に、Ｉｒ画像データの階調の頻度は、Ｒ画像データよりも高い階調で一定範囲に分散することになる。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｄのようになる。
【００３３】
さらに、フィルム原稿２０がコダクロームフィルムの場合、Ｉｒ画像データの階調の頻度は、Ｒ画像データよりも高い階調で、特殊なリバーサルフィルムの場合よりもやや狭い一定の範囲に分散することになる。そのため、Ｒ画像データのヒストグラムが図５Ａのような形状を示す場合、Ｉｒ画像データのヒストグラムは、図５Ｅのようになる。
【００３４】
したがって、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件１を満たす場合、フィルム原稿２０が銀塩白黒ネガフィルムであると判別する（図３Ｓ１２）。
σＩｒ／σＲ＝１ ・・・条件１
また、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件２を満たす場合、フィルム原稿２０は、コダクロームフィルムであると判別する（図３Ｓ１４）。
【００３５】
Ｋ１＜（σＩｒ／σＲ）＜１
（ただし、Ｋ１は０．７〜０．８程度の値） ・・・条件２
また、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件３を満たす場合、フィルム原稿２０が特殊なリバーサルフィルムであると判別する（図３Ｓ１６）。
【００３６】
Ｋ０＜（σＩｒ／σＲ）≦Ｋ１
（ただし、Ｋ１は０．７〜０．８程度の値、Ｋ０は０．２〜０．３程度の値） ・・・条件３
また、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）が、以下の条件４を満たす場合、フィルム原稿２０が通常のリバーサルフィルムであると判別する（図３Ｓ１８）。
【００３７】
（σＩｒ／σＲ）≦Ｋ０
（ただし、Ｋ０は０．２〜０．３程度の値） ・・・条件４
以上説明したように、ＣＰＵ１１は、フィルム原稿２０の種類を判別する。
そして、フィルム原稿が銀塩白黒ネガフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、銀塩白黒ネガフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１３、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。また、フィルム原稿がコダクロームフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、コダクロームフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１５、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
【００３８】
また、フィルム原稿が特殊なリバーサルフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、特殊なリバーサルフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１７、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。また、フィルム原稿が通常のリバーサルフィルムであると判別した場合、ＣＰＵ１１は、通常のリバーサルフィルム用の設定を行い（図３Ｓ１９、詳細は後述する）、本スキャン（図４Ｓ２０以降）を行う。
【００３９】
なお、前述したように、ＣＰＵ１１は、Ｉｒ画像データのヒストグラムの標準偏差σＩｒとＲ画像データのヒストグラムの標準偏差σＲとの比（σＩｒ／σＲ）を求め、所定の定数と比較することによりフィルム原稿２０の種類を判別する。この際に、フィルム原稿２０に形成されている絵柄によっては、実際のフィルムの種類と違うフィルムの種類として判別される場合もある。この場合、フィルム原稿２０の種類だけでなく、絵柄も判別することによって、よりその原稿に合った画像処理の条件が設定されることになる。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１１は、各部を制御して、本スキャンを行う。
まず、ＣＰＵ１１は、フィルムスキャナ１０内の各部を制御して、本スキャン用の解像度および露光量（プリスキャンの結果に応じて決定される）に基づき、赤、緑、青の３色の照明光による読み取りを行う（図４Ｓ２０）。
そして、ＣＰＵ１１は、このような読み取りによって得られる各色の画像データに対し、後述する設定条件で画像処理回路１４を介して画像処理を施す（図４Ｓ２１）。
【００４１】
最後に、ＣＰＵ１１は、画像処理済みの各色の画像データを、インタフェース回路１５を介してホストコンピュータ３０に出力する（図４Ｓ２２）。
次に、図２Ｓ７、図２Ｓ９、図３Ｓ１３、図３Ｓ１５、図３Ｓ１７、図３Ｓ１９で説明した、各フィルム種ごとの画像処理の条件設定について詳細に説明する。なお、これらのステップで設定されるのは、画像処理回路１４における階調変換処理、色補正処理、ゴミ傷補正処理の各条件である。
【００４２】
まず、階調変換処理について説明する。本実施形態における赤の照明光は、赤の色分解波長以外に赤外光域で２次的なピーク波長を含む。そのため、２次的なピーク波長が余分なスペクトル（漏れ成分）として作用することにより、Ｒ画像データの濃度レベルがフィルム原稿２０の本来の濃度レベルよりも増加してしまう。その結果、画像の暗い部分に赤浮きが生じる等、赤色の再現特性におけるリニアリティが損なわれてしまう。そのため、階調変換処理については、各色の画像データのうち、Ｒ画像データに対して階調変換を行う際に、赤色光（対応する照明光）の余分なスペクトルに対応する漏れ成分によって本来よりも濃度レベルが増加してしまう画像データに対して、漏れ成分に応じた補正処理を施す。このような補正を行うために、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ ｕｐ ｔａｂｌｅ）のうち、いずれかのＬＵＴが条件として設定される。
【００４３】
また、色補正処理については、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、いずれかのテーブルが条件として設定される。なお、複数の色補正テーブルは、フィルム原稿の種類ごとに適切な色補正を行うためのテーブルである。
ゴミ傷補正処理については、予め用意された標準Ｉｒ光源とコダクロームフィルム用Ｉｒ光源とのいずれかが条件として設定される。
【００４４】
１．カラーネガフィルムの場合（図２Ｓ７）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加は起こらない。階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、補正を伴わない通常の階調変換を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、カラーネガフィルム用の色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
【００４５】
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
２．色素白黒ネガフィルムの場合（図２Ｓ９）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加は起こらない。階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、補正を伴わない通常の階調変換を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００４６】
白黒であるため、色補正は不要である。そのため、色補正処理を行わないよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
【００４７】
３．銀塩白黒ネガフィルムの場合（図３Ｓ１３）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加は起こらない。階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、補正を伴わない通常の階調変換を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
白黒であるため、色補正は不要である。そのため、色補正処理を行わないよう設定される。
【００４８】
また、ゴミ傷補正処理は無効であるため、ゴミ傷補正処理を行わないよう設定される。
４．コダクロームフィルムの場合（図３Ｓ１５）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加量は、階調に応じて変化する。そのため、階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、通常の階調変換と共に、Ｒ画像データの階調に応じて変化する値をＲ画像データから減算する補正を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００４９】
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、ＲおよびＢを色補正するようなコダクロームフィルム用色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、コダクローム用Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
【００５０】
５．特殊なリバーサルフィルムの場合（図３Ｓ１７）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加量は、階調に応じて変化する。そのため、階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、通常の階調変換と共に、Ｒ画像データの階調に応じて変化する値をＲ画像データから減算する補正を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００５１】
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、ＲおよびＢを少し色補正するような特殊なリバーサルフィルム用色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
６．通常のリバーサルフィルムの場合（図３Ｓ１９）
前述した余分なスペクトルによる濃度レベルの増加量は、階調に関係なく一定の値を示すことになる。そのため、階調補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数のＬＵＴのうち、通常の階調変換と共に、一定の値をＲ画像データから減算する補正を行うＬＵＴを用いて実行するよう設定される。
【００５２】
色補正処理の条件は、画像処理回路１４内に予め定められた複数の色補正テーブルのうち、各色の入力と出力とが等しくなる通常のリバーサルフィルム用色補正テーブルを用いて実行するよう設定される。
また、ゴミ傷補正処理の条件は、標準Ｉｒを用いて実行するよう設定される。
以上説明したように、本実施形態によれば、プリスキャンして得られた画像データのうち、Ｉｒ画像データに基づいて、透過原稿であるフィルム原稿の種類とその原稿に形成されている絵柄とを判別し、判別に基づいて、自動的に適切な画像処理の条件を設定する。そのため、透過原稿のフィルムの種類や絵柄に応じた適切な画像処理を行うことができる。なお、本実施形態では、判別に基づいて、画像処理の条件が設定されるので、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。また、透過原稿に形成されている絵柄を判別し、判別に基づいて、画像処理の条件を設定することにより、よりその原稿に合った画像処理の条件を設定することができる。
【００５３】
また、本実施形態によれば、Ｉｒ画像データに加えて、Ｒ画像データに基づいて判別を行うことにより、さらに精度の高い判別を行うことができる。したがって、よりその原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
【００５４】
特に、本実施形態によれば、判別に基づいて色補正処理の条件を設定する。そのため、よりその原稿に合った色補正処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
また、本実施形態によれば、判別に基づいてゴミ傷補正処理（表面欠陥補正処理）の条件を設定する。そのため、よりその原稿に合った表面欠陥補正処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
【００５５】
また、本実施形態によれば、判別に基づいて、照明光の余分なスペクトルに対応する漏れ成分に応じた補正処理の条件を設定する。そのため、よりその原稿に合った補正処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
なお、本実施形態では、本実施形態では、Ｒ画像データとＩｒ画像データとを用いて、フィルム原稿２０の種類を、銀塩白黒ネガフィルム、コダクロームフィルム、特殊リバーサルフィルム、通常リバーサルフィルムのいずれかとして判別する例を示したが、定数（Ｋ０、Ｋ１）を変更することにより、さらに詳細に判別するようにしても良い。
【００５６】
また、本実施形態では、Ｒ画像データ（赤色光による画像データ）とＩｒ画像データ（赤外光による画像データ）との両方を用いて判別を行う例を示したが、Ｉｒ画像データのみを用いて判別を行うようにしても良い。
また、本実施形態において、フィルムスキャナ１０のＣＰＵ１１が行った動作を、ホストコンピュータ３０に行わせるようにしても良い。この場合、ホストコンピュータ３０に、本発明の画像読取プログラムを予め記録しておけば良い。
【００５７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、予備的に読み取りを行って（プリスキャンして）得られた画像データのうち、赤外光による画像データ（Ｉｒ画像データ）に基づいて、透過原稿であるフィルム原稿の種類とその原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別し、判別結果に基づいて、画像処理の条件を設定する。そのため、読み取った原稿の画像データに対して、その原稿に合った画像処理を、知識や経験に乏しいユーザでも簡単に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の画像読取装置の機能ブロック図である。
【図２】本実施形態の画像読取装置の動作フローチャートである。
【図３】本実施形態の画像読取装置の動作フローチャートである。
【図４】本実施形態の画像読取装置の動作フローチャートである。
【図５】Ｒ画像データとＩｒ画像データとのヒストグラムの違いを説明するための図である。
【符号の説明】
１ 画像読取装置
１０ フィルムスキャナ
１１ ＣＰＵ
１２ ＬＥＤドライバ回路
１３ モータドライバ回路
１４ 画像処理回路
１５ インタフェース回路
１６ ＬＥＤブロック
１７ ミラー
１８ コンデンサレンズ
１９ モータ
２０ フィルム原稿
２１ 投影レンズ
２２ ＣＣＤ
２３ 信号処理回路
２４ Ａ／Ｄ変換器
３０ ホストコンピュータ
５０ モニタ
７０ 操作部
Claims (6)
- 透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、
前記色分解成分ごとに、前記透過原稿の画像データを読み取る読取部と、
前記読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部と、
前記読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、前記透過原稿の種類と前記透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別部と、
前記判別部による前記判別に基づいて、前記画像処理部における画像処理の条件を設定する設定部と
を備えたことを特徴とする画像読取装置。 - 請求項１に記載に記載の画像読取装置において、
前記照明部は、少なくとも前記赤外光と赤色光とを含む照明光を照射し、
前記判別部は、前記赤外光による画像データに加えて、前記赤色光による画像データに基づいて前記判別を行う
ことを特徴とする画像読取装置。 - 請求項１に記載に記載の画像読取装置において、
前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データに対して、少なくとも色補正処理を含む前記画像処理を施し、
前記設定部は、前記色補正処理の条件を設定する
ことを特徴とする画像読取装置。 - 請求項１に記載に記載の画像読取装置において、
前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データに対して、少なくとも表面欠陥補正処理を含む前記画像処理を施し、
前記設定部は、前記表面欠陥補正処理の条件を設定する
ことを特徴とする画像読取装置。 - 請求項１に記載に記載の画像読取装置において、
前記画像処理部は、前記読取部により得られた画像データのうち、対応する照明光の余分なスペクトルに対応する漏れ成分によって本来よりも濃度レベルが増加してしまう画像データに対して、前記漏れ成分に応じた補正処理を施し、
前記設定部は、前記漏れ成分に応じた補正処理の条件を設定する
ことを特徴とする画像読取装置。 - 透過原稿に対して、少なくとも赤外光を含む複数の色分解成分の照明光を照射する照明部と、前記色分解成分ごとに、前記透過原稿の画像データを読み取る読取部と、前記読取部により得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理部とを備えた画像読取装置に対する制御をコンピュータで実現する画像読み取りプログラムであって、
前記読取部により予備的に読み取りを行って得られた画像データのうち、赤外光による画像データに基づいて、前記透過原稿の種類と前記透過原稿に形成されている絵柄との少なくとも一方を判別する判別手順と、
前記判別手順による前記判別に基づいて、前記画像処理部における画像処理の条件を設定する設定手順と
を備えたことを特徴とする画像読取プログラム。
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