JP2006173933A - 画像読み取り装置およびその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 原稿移動方式の原稿読み取り装置において、原稿台ガラスへの固定不着ゴミだけでなく、浮遊ゴミをも好適に検出できるようにする。
【解決手段】 原稿を搬送しながら画像を読み取り、原稿画像を生成する画像読み取り装置で、原稿画像に、前記原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、前記画像読み取り装置の原稿台上における固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合には、該第１の画素グループを異常として検出するものである。
【選択図】 図１

Description

本発明は、原稿の画像を読み取る技術に関する。

デジタル複写機、スキャナ、ファクシミリ等の画像読み取り装置では、主に２種類の原稿の読み取り手法が存在する。１つは、原稿をガラス台に載置させることで原稿位置を固定させながら、光学系を移動させて画像を読み取る手法（光学系移動方式）である。もう一つは、光学系の位置を固定し、原稿搬送装置（ＡＤＦ：ａｕｔｏ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｅｅｄｅｒ）によって原稿を搬送させながら画像を読み取る手法（原稿移動方式）である。

とりわけ、原稿移動方式では、原稿台ガラス上に付着したゴミ等が副走査方向のスジとなって、画像に現れてしまう問題がある。

この問題に対し、従来、原稿が通過する原稿台ガラスの表面に対向して所定色の基準部材を設け、当該基準部材の読取結果に基づいてゴミの有無を判断する技術が提案されている（特許文献１参照）。

また、読み取り画像に基づいてゴミを検出する方法として、複数の読み取り手段を設け、これらの読み取った結果を比較する方法も提案されている（特許文献２）。

さらに、読み取り画像に基づいてゴミを検出する方法として、読み取り手段により読み取った画像データの連続性を検出する方法が提案されている（特許文献３）。
特開平１０−５６５４２号公報（第１頁、図３） 特開２０００−１５２００８号公報（第１頁、図２） 特開２００２−１８５７２０号公報（第１頁、図７，８，９）

しかしながら、特許文献１に記載の発明では、ガラス上に固定的に付着したゴミを検出することはできたとしても、浮遊ゴミを検出できない。そのため、従来技術では、浮遊ゴミによる非連続スジが読み取り画像に発生してしまうといった課題が未解決である。

また、特許文献２に記載の発明では、複数の読み取り手段が必要となり、コストの面で不利である。

さらに、特許文献３に記載の発明では、原稿に存在する縦線の画像データをも誤ってゴミと検出してしまうおそれがある。

そこで、本発明は、このような課題および他の課題の少なくとも１つを解決することを目的とする。なお、他の課題については明細書の全体を通して理解できよう。

上記課題を解決すべく、本発明は、原稿を搬送しながら画像を読み取り、原稿画像を生成する画像読み取り装置で、前記原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが原稿画像に存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、前記画像読み取り装置の原稿台上における固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合には、該第１の画素グループを異常として検出するものである。

本発明によれば、原稿台ガラスへの固定不着ゴミだけでなく、浮遊ゴミをも好適に検出できるようになる。また、本発明により、ゴミによるものと思われる画素を検出できることで、当該画素を好適に補正することや、ユーザ等に好適に通知することも可能となろう。また、本発明によれば画像の読み取り手段は少なくとも１台あれば実現できるため、コスト的に有利である。また、本発明では、原稿に存在する縦線の画像データを誤ってゴミの影響として検出する確率を低減できる。

以下に本発明の上位概念、中位概念および下位概念の理解に役立つ一実施形態を示す。なお、以下の実施形態に含まれる概念について、そのすべてが特許請求の範囲に記載されているとは限らない。ただし、これは特許発明の技術的範囲から意識的に除外したのではなく、特許発明と均等の関係にあるため特許請求の範囲には記載していない場合があることを理解していただきたい。

［第１の実施の形態］
図１は、実施形態に係る画像読み取り装置の一例を示す図である。ここでは、ＡＤＦによって搬送される原稿の画像を読み取る一般的なスキャナ装置を一例として示している。

ＡＤＦ１０１の搬送ローラ１０３ａ、１０３ｂによって、原稿１０２は、図の矢印方向に搬送される。その際に、原稿１０２は、プラテンローラ１０４と筐体１０５との間に配置される原稿台ガラス１０６の上を通過する。

次に、筐体１０５に配置される画像読み取り部は、原稿面に対して光を照射するランプ１０７と、原稿１０２によって反射されたランプ１０７からの光を反射するミラー１０８と、ランプ１０７とミラー１０８とを備えるる光学台１０９と、ミラー１０８によって反射された光をレンズ１１６に向けるミラー１１０および１１１を備える光学台１１２とを有している。

光学台１０９および１１２は、ワイヤ１１３によってモータ１１４と結ばれている。ポジションセンサ１１５は、光学台１０９のホームポジションを検出するセンサである。光学台１０９は、このホームポジションを基準としてモータ１１４を正転または逆転させることにより、光学台１０９および１１２を移動させ、原稿台ガラス１０６上の原稿を走査する。

モータ１１４にはエンコーダ（図４の４０５）が備え付けてあり、このエンコーダ４０５の出力によって、光学台１０９および１１２が何パルス分移動したかがわかるようになっている。よって、ポジションセンサ１１５からのホームポジション検出信号と、モータ１１４に備えられたエンコーダからのエンコーダパルスとにより光学台１０９および１１２の位置を把握することができる。

レンズ１１６は、光学台１０９および１１２によって導かれる原稿面からの反射光を集光するレンズである。ＣＣＤ１１７は、レンズ１１６によって集光された原稿面からの光をうけて光電変換を行う。

本実施形態に係る画像読み取り装置は、ＡＤＦ１０１からの搬送原稿を読み取るＡＤＦ読み取りモードと、原稿台ガラスに載置された原稿を読み取る載置原稿読み取りモードとの何れかによって原稿画像の読み取り制御を実行する。すなわち、ＡＤＦ読み取りモードでは、光学台１０９および１１２を原稿読み取り位置に固定し、ＡＤＦ１０１からの搬送原稿を読み取る。一方、載置原稿読み取りモードでは、原稿台ガラス１０６上に載置された原稿に対して、光学台１０９および１１２を副走査方向に走査することで原稿画像を読み取る。

図２は、原稿台ガラス上へのゴミの滞留を例示する図である。本実施形態のようなＡＤＦを備えた画像読み取り装置において、上述ＡＤＦ原稿読み取りモードにて原稿を読み取ると、原稿台ガラス１０６上に固定的に付着したゴミや浮遊ゴミを読み取ってしまい、読み取り画像にスジが発生する。

図３は、原稿台ガラス上に白いゴミが付着した場合の読み取り画像の例を示す図である。白いゴミが付着した場合は、原稿画像に黒スジが発生することが図から理解できよう。なお、原稿台ガラス１０６上に黒いゴミが付着した場合は、原稿画像に白スジが発生することになる。

図４は、実施形態にかかる画像読み取り装置の制御に関するブロック図である。図１で説明した個所には同一の参照符号を付すことで説明を簡潔にする。

Ａ／Ｄ変換回路４０１は、ＣＣＤ１１７の出力信号をＡ／Ｄ変換する回路である。シェーディング補正回路４０２は、Ａ／Ｄ変換された信号を入力し、ＣＣＤ１１７およびレンズ１１６等の光学系の特性についてシェーディング補正を実行する回路である。

スジ検出回路４０３は、原稿台上の固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在により発生する異常画素の検出部である。スジ検出回路４０３は、たとえば、シェーディング補正された画像信号を入力し、原稿台上の固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在に等により発生するスジを画像信号の中から検出する。

スジ補正回路４０４は、上述のゴミの影響を低減する低減部である。スジ補正回路４０４は、たとえば、スジ検出回路４０３によって検出されたスジ画像を形成している画素のデータを他のデータに置換する。

エンコーダ４０５は、モータ１１４の移動量を把握するためのパルスを出力する。スキャナーコントローラ４１０は、これらの回路に加えて、画像の読み取り処理に必要となるＣＣＤ１１７、ランプ１０７、モータ１１４、ポジションセンサ１１５、搬送ローラ１０３およびプラテンローラ１０４の動作を制御する。

図５は、実施形態に係る画像読み取り処理の例示的なフローチャートである。

ステップＳ５０１において、スキャナーコントローラ４１０は、原稿の読み取り開始が指示されたかを判定する。原稿の読み取り開始の指示は、不図示の操作部から入力される。

ステップＳ５０２において、スキャナーコントローラ４１０は、ＡＤＦ原稿読み取りモードでの読み取りが指示された否かを判定する。ＡＤＦ原稿読み取りモードまたは他のモードの指示も不図示の操作部から入力可能である。ＡＤＦ原稿読み取りモードであれば、ステップＳ５０３に進む。他のモードであれば、ステップＳ５１０に進み、他のモードに応じた処理を実行する。

ステップＳ５０３において、スキャナーコントローラ４１０は、原稿読み取り位置に光学台１０９および１１２を移動するようモータ１１４を制御する。

ステップＳ５０４において、スキャナーコントローラ４１０は、ランプ１０７を点灯させ、搬送ローラ１０３を駆動させ、ＡＤＦ１０１上の原稿１０２の搬送を開始する。

ステップＳ５０５において、スキャナーコントローラ４１０は、原稿読み取り位置においてＣＣＤ１１７により原稿画像の読み取りを開始する。

ステップＳ５０６において、スキャナーコントローラ４１０は、原稿の読み取りが終了したか、まだ読み取り中であるかを判定する。読み取り中であれば、ステップＳ５０７に進む。

ステップＳ５０７において、スキャナーコントローラ４１０は、ＣＣＤ１１７から出力された画像信号をＡ／Ｄ変換回路４０１にてＡ／Ｄ変換し、シェーディング補正回路４０２によりシェーディング補正を実行する。続いて、スキャナーコントローラ４１０は、スジ検出回路４０３を用いて、シェーディング補正され画像信号からスジ画像を検出する。スジ画像が検出された場合、スジ補正回路４０４によりスジ画像の部分を補正する。
＜スジ検出処理の例＞
図６は、実施形態に係るスジ検出回路の例示的なブロック図である。スジ検出回路４０３は、主走査検出メモリ６０１を備えている。主走査検出メモリ６０１には、相関性比較部６０２の比較結果が保存される。なお、主走査検出メモリ６０１は、ＣＣＤ１１７の主走査方向に並んだ画素数に応じた記憶領域を有している。連続性検出部６０３は、主走査検出メモリ６０１に記憶されている値が所定値以上か否かを判定することで、画素データの連続性を検出する。連続性検出部６０３は、連続性を検出すると、スジ補正回路４０４へとスジ検出結果を伝送する。スジ検出結果は、たとえば、「１」，「０」の２値のフラグ信号とすることができる。

図７は、実施形態に係る白スジ検出処理の例示的なフローチャートである。この白スジ検出処理は、スジ検出回路４０３にて実行される。

ステップＳ７０１において、スジ検出回路４０３の相関性比較部６０２は、入力される画像データを順次注目画素とし、当該注目画素が異常画素か否かを判定する。スジなどの異常画素であれば、ステップＳ７０２に進む。一方、異常画素でない場合は、ステップＳ７０３に進む。

ステップＳ７０２において、相関性比較部６０２は、検出結果を保存するため、注目画素の主走査座標に対応する主走査検出メモリ６０１の値をインクリメントする。

ステップＳ７０３において、相関性比較部６０２は、主走査検出メモリ６０１の値をクリアする。

ステップＳ７０４において、連続性検出部６０３は、所定以上の長さを有するスジ画像が存在するかを判定する。たとえば、連続性検出部６０３は、主走査検出メモリ６０１に記憶されている各画素の値が所定値Ｔｈを超えているかを判定する。当該値がＴｈを超えている場合、ステップＳ７０５に進み、一方、当該値がＴｈ以下であれば、ステップＳ７０６に進む。

ステップＳ７０５において、連続性検出部６０３は、値がＴｈを超えている主走査位置にゴミ等によるスジがあると判定し、当該主走査位置に関する検出結果を「１」とする。

ステップＳ７０６において、連続性検出部６０３は、値がＴｈ以下である主走査位置をスジなしと判定し、当該主走査位置に関する検出結果を「０」とする。

ステップＳ７０７において、連続性検出部６０３は、検出結果をスジ補正回路４０４に送出する。
＜異常画素検出処理の詳細＞
以下、上述のステップＳ７０１に関する異常画素検出処理について、その具体例を説明する。相関性比較部６０２は、周囲画素に対して所定以上明るい注目画素が副走査方向に所定数以上連続しているかを検出する。所定数以上連続していたら、その注目画素らをゴミ等によるスジ候補とする。

相関性比較部６０２は、スジ候補に対して、相関性のある画素が縦（副走査方向または原稿の搬送方向）以外の方向に繋がっている場合、当該スジ候補を、画像の一部と判定する。

例えば、表の画像であれば、少なくとも２本の縦線と２本の横線とが４角形を形成している。すなわち、表を形成する一本の縦線がスジ候補として検出された場合、そのスジ候補には、表を形成する横線が必ず繋がっているため、ゴミに起因するスジではないと判定できるのである。

一方、スジ候補に対して、相関性のある画素が、縦以外の方向（すなわち原稿の非搬送方向）に存在しない場合、当該スジ候補は、ゴミによるスジであると判定される。これは、スジ候補となった画素群が、濃度、幅にばらつきが少ないことを意味する。このようにして、原稿に存在するオリジナル画像とゴミによる縦スジとを識別できるようになる。

図８は、実施形態に係るゴミに起因するスジと、原稿画像に含まれる縦線との違いを例示する図である。図中、縦線８０１は、ゴミに起因するスジである。縦線８０２は、原稿に存在するオリジナル画像である。縦線８０２には、横方向に相関性のある画素８０３が繋がっているから、画像と判断される。一方、縦線８０１には、縦方向以外には相関性のある画素が繋がっておらず、周囲の画素群から独立した縦線となっているので、ゴミに起因するスジと判断される。

図９は、実施形態に係る相関性比較部の処理の例示的なフローチャートである。本フローチャートは、図７のステップＳ７０１に相当する。

ステップＳ９０１において、相関性比較部６０２は、注目画素の左側の隣接画素について相関性を検出する。

図１０は、実施形態に係る注目画素に対する左側隣接画素及び右側隣接画素との関係を示す図である。この図によれば、注目画素ａに対して、３つの左側隣接画素と、３つの右側隣接画素が示されている。もちろん、これらは一例に過ぎず、より少ない隣接画素について考慮してもよいし、より多くの隣接画素について考慮してもよい。

ステップＳ９０２において、相関性比較部６０２は、注目画素に対して相関性のある隣接画素のレベルと、当該注目画素のレベルとの差が所定の閾値以上であるか否かを判定する。これにより、注目画素と左側隣接画素とについて、画像としての繋がりを検出する。注目画素と左側隣接画素との繋がりがありと判定されると、ステップＳ９０７に進み、相関性比較部６０２は、異常画像なしと判定し、比較処理を終了する。一方、注目画素と左側隣接画素との繋がりが無しと判定された場合、ステップＳ９０３に進む。

ちなみに、差が、所定の閾値異常である場合に、隣接画素のレベルよりも、注目画素のレベルが明るいときは、白スジを検出していることになる。また、隣接画素のレベルよりも、注目画素のレベルが暗いときは、黒スジを検出していることになる。

ステップＳ９０３において、相関性比較部６０２は、注目画素とその右側隣接画素との相関性を検出する。

ステップＳ９０４において、相関性比較部６０２は、注目画素に対して相関性のある右側隣接画素のレベルと当該注目画素のレベルとの差が所定の閾値以上であるか否かを判定する。これにより注目画素と右側隣接画素とについて、画像としての繋がりを検出する。注目画素と右側隣接画素との繋がりがあると検出された場合、ステップＳ９０７に進み、相関性比較部６０２は、異常画像なしと判定し、比較処理を終了する。一方、注目画素と右側隣接画素との繋がりが無しと判定された場合、ステップＳ９０５に進む。

ステップＳ９０５において、相関性比較部６０２は、注目画素に対して相関性のある画素が、原稿の搬送方向（副走査方向）に所定数以上連続しているか否かを検出する。相関性のある画素が所定数以上連続している場合、相関性比較部６０２は、注目画素を通常画像と判定し、ステップＳ９０７に進む。一方、相関性のある画素が所定数以上連続していない場合、ゴミ等によるスジを含む異常画像と判定する。
＜周囲画素の他の例＞
図１１は、実施形態に係る注目画素と周囲画素との関係の他の例を示す図である。この例では、注目画素ａの左側に存在する２Ｘ５（主走査画素 Ｘ 副走査画素）となる１０個の画素と、注目画素ａの右側に存在する２Ｘ５（主走査画素 Ｘ 副走査画素）となる１０個の画素とを周囲画素としている。図１０の周囲画素の範囲と比較し、より広範囲の画素を周囲画素としていることが理解できよう。
＜原稿画像に存在する白スジの例と検出結果の例＞
図１２は、原稿画像に存在する白スジの一例を示す図である。この例では、文字「Ｃ」の右に白スジが存在していることが示されている。

図１３は、図１２の原稿画像に対する主走査検出メモリの記憶例を示す図である。この例で、一マスは、図１２に示した画像の一画素に対応している。換言すれば、各副走査ラインにおける各主走査位置についての、主走査検出メモリ６０１の記憶内容を示しているのである。

図１２に示されている文字「Ｃ」を構成する各画素の周囲には、文字「Ｃ」を構成する他の画素が存在しているため、これらの画素は、互いに相関性を有している。そのため、相関性比較部６０２は、注目画素と周囲画素とが相関性を有していると判定し、主走査検出メモリ６０１の値をクリアして「０」にする。

一方、白スジに対応する各画素は、左側の２Ｘ５の範囲に存在する周囲画素と相関性がなく、右側の２Ｘ５の範囲に存在する周囲画素とも相関性がない。そのため、相関性比較部６０２は、白スジを構成する各画素についての主走査検出メモリ６０１の記憶内容をインクリメントする。こうして、幅が１画素で、長さが２３画素となる白スジが検出されることになる。
＜黒スジ検出処理＞
上述の実施形態では、スジ検出回路４０３にて白スジを検出するものとして説明してきたが、黒スジを検出できることはいうまでもない。白スジ検出処理では、相関性比較部６０２が、注目画素のデータレベルが隣接画素のデータレベルよりも所定以上明るい値であれば相関性なしと判定していたが、黒スジ検出処理では、注目画素のデータレベルが隣接画素のデータレベルよりも所定以上暗い値であれば相関性なしと判定すればよい。その後の処理は同様である。
＜スジ補正処理＞
次に、スジ画像の補正処理について説明する。本実施形態では、スジ補正回路４０４を用いてスジ画像を補正するものとする。

図１４は、実施形態に係るスジ補正処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１４０１において、スジ補正回路４０４は、スジ検出回路４０３により検出されたスジについて主走査方向の幅を検出する。たとえば、スジ検出回路４０３は、スジを構成する主走査位置について「１」を出力するため、この「１」が主走査方向に連続して並んでいる数を検出することになる。例えば、「１」が２つ連続していれば、スジの幅が「２」となる。

ステップＳ１４０２において、スジ補正回路４０４は、検出した幅が所定の閾値以下であるか否かを判定する。所定の閾値を超える場合は、補正処理をスキップする。所定の閾値以下であればステップＳ１４０３に進む。

ステップＳ１４０３において、スジ補正回路４０４は、スジを構成する画素に隣接している他の画素のデータを用いて、スジを構成する画素のデータを補正するための補正値を算出する。例えば、補正対象画素の左右に位置する隣接画素のデータから線形補間値を算出する。

ステップＳ１４０４において、スジ補正回路４０４は、補正対象画素のデータを補正値により補正する。なお、この補正の際には、例えば、注目画素からＴｈライン遡った所に存在する副走査ラインの画素から当該画素までを補正するようにしてもよい。このように、Ｔｈライン遡ったところから補正を行う理由は、スジ画像の検出処理（ステップＳ７０４）において、Ｔｈライン連続して相関性が検出されたときに、そのときの注目画素がスジとして検出されることに起因する。もし、Ｔｈライン遡ったところから補正を開始しないと、Ｔｈライン分だけ、スジ画像が残ってしまうことになるからである。このような理由から、Ｔｈライン遡ったところの画素から補正することが望ましい。

図１５は、実施形態に係る補正前の画像データの一例を示す図である。とりわけ、画像の中央に位置する縦一例に並んだ画素群（スジ画像）１５００が、スジ画像として検出された画素ある。周囲の画素に比べ、データのレベルが非常に高くなっている（相関性がない）ことを理解できよう。

図１６は、実施形態に係る補正後の画像データの一例を示す図である。とりわけ、画素群１６００は、図１５の画素群１５００に対応している。画素群１６００に含まれる各画素のデータレベルを見れば明らかなように、周囲画素のデータレベルと同程度の値へと補正されることが理解できよう。すなわち、スジが補正されたことになる。

以上説明したように、本実施形態に係る発明によれば、原稿画像において、原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、画像読み取り装置の原稿台上における固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合に、該第１の画素グループを異常として検出するようにした。

これにより、原稿台ガラスへの固定不着ゴミだけでなく、浮遊ゴミをも好適に検出できるようになる。また、本発明により、ゴミによるものと思われる画素を検出できることで、当該画素を好適に補正することや、ユーザ等に好適に通知することも可能となろう。

また、本発明によれば画像の読み取り手段は少なくとも１台あれば実現できるため、従来技術に比べ、コスト的に有利である。

とりわけ、スジ検出回路４０３は、原稿の非搬送方向に繋がった所定数以上の画素からなる第２の画素グループが、前記第１の画素グループに接していなければ、該第１の画素グループを異常として検出するようにしたので（ステップＳ９０２〜Ｓ９０４）、原稿に存在する縦線の画像データを誤ってゴミの影響として検出する確率を低減できる。

すなわち、スジ検出回路４０３は、注目画素と所定の相関性がある画素とが原稿の搬送方向に連なって前記第１の画素グループを形成しているものの、該第１の画素グループに隣接するいずれかの隣接画素に対して相関性がある画素が非搬送方向に繋がって前記第２の画素グループを形成していない場合には、該第１の画素グループを異常として検出することで、ゴミによるものと思われる画素を好適に検出する。要するに、原稿に存在する縦線の画像データを誤ってゴミの影響として検出する確率を低減できる。
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、注目画素とその隣接画素とについてデータレベル間の相関性に基づいて、スジなどの異常画素か否かを判定するものであった。

第２の実施形態では、注目領域を形成する複数画素の分散値、注目領域に隣接する画素の分散値、または、注目領域の周辺に位置する複数画素の分散値を算出し、この分散値に基づいて、スジなどの異常画素を検出するものである。なお、画像読み取り装置の構成は、第１の実施形態と同様のものを採用できるので、装置構成の説明や省略する。

図１７は、実施形態に係る注目領域の一例を示す図である。この例では、注目画素ａを含む３つの画素からなる画素群を注目領域１７０１と呼ぶことにする。なお、画素の数は、３である必要はなく、２つであってもよいし、４以上であってもよい。

図１８は、実施形態に係る周囲領域の一例を示す図である。この例では、注目領域１７０１の周囲に位置する８つの周囲領域１８０１〜１８０８を処理の対象としている。なお、図の例では、各周囲領域は４つの画素からなるが、周囲領域は、注目領域に隣接する１ないし３あるいは５以上の画素としてもよいことはいうまでもない。

図１９は、実施形態に係る相関性比較部の例示的なブロック図である。また、図２０は、実施形態に係る相関性検出処理に関する例示的なフローチャートである。

ステップＳ２００１において、注目領域の算出部１９０１は、注目領域１７０１におけるデータレベルの分散値を算出する。同様に、周辺領域の算出部１９０２は、周囲領域１８０１〜１８０８の各分散値を算出する。

ステップＳ２００２において、比較部１９０３は、注目領域１７０１の分散値が、周囲画素１８０１〜１８０８の分散値よりも小さいか否かを判定する。小さい場合にはステップＳ２００３に進む。そうでなければステップＳ２００５に進む。

ステップＳ２００３において、差分部１９０４は、注目領域１７０１の分散値と周囲画素の分散値との差分を算出する。閾値判定部１９０５は、差分が、所定の閾値を超えるか否かを判定する。もし、当該差分が所定の閾値を超える場合、ステップＳ２００４に進み、そうでなければステップＳ２００５に進む。

ステップＳ２００４において、閾値判定部１９０５は、注目画素の主走査位置に対応するメモリ６０１の記憶値をインクリメントする。差分が、所定の閾値を超える場合、注目領域と周辺領域とに相関性がない（白スジの可能性が高い）ことになるからである。

一方、注目領域１７０１の分散値が、周囲画素１８０１〜１８０８の分散値以上であったり、差分が閾値以下であったりした場合、注目領域１７０１と、周囲画素には、相関性がある（白スジの可能性は低い）と判定する。よって、ステップＳ２００５において、閾値判定部１９０５は、注目画素の主走査位置に対応するメモリ６０１の記憶値をクリアする。

図２１は、実施形態に係る原稿画像の一例を示す図である。とりわけ、この図は、網点画像のなかに白スジが発生している例を示している。

図２２は、図２１の網点画像に対して実施形態に係る発明を適用したときの主走査検出メモリの記憶内容を示した図である。図２１の中央に示されているスジは、ゴミ等が原稿台ガラス上に付着したことにより発生したものである。そのため、網点部の分散値と比較し、スジ部の分散値は低くなる。よって、この分散値の変化点を検出することで、スジを好適に検出することが可能となる。

このように、第２の実施形態においても第１の実施形態と同様の優れた効果を奏することができる。とりわけ、網点画像に発生したスジを好適に検出し、補正することができる。

上述の実施形態では、注目領域の分散値と周辺領域の分散値との差分が大きい場合には、注目領域の画素に異常があると判定するものであった。しかしながら、次のように変形してもよい。

たとえば、閾値判定部１９０５は、分散値算出部１９０１により算出された注目領域の分散値が所定の閾値以下であるかを判定する。そして、所定の閾値以下であれば、注目領域の画素に異常があると判定する。

あるいは、閾値判定部１９０５は、分散値算出部１９０２により算出された注目領域の分散値が所定の閾値以下であるかを判定する。そして、所定の閾値以下であれば、注目領域の画素に異常があると判定する。

このような変形例においても、ゴミの不着等に起因するスジを好適に検出して、補正することが可能となる。
＜スジ等の異常通知＞
上述の実施形態では、スジ等の異常が発生した場合に当該異常を画像処理により低減するものであった。しかしながら、スジ等の異常の発生をユーザ等に通知できれば便利であろう。

図２３は、実施形態に係る画像読み取り装置の他の構成例を示す図である。図４では、スジ補正回路４０４が採用されていたが、図２３では、スジ通知回路２３０１を設けている。なお、スジ補正回路４０４とスジ通知回路２３０１とを同時に設けてもよいことはいうまでもない。

スジ通知回路２３０１は、スジ検出回路４０３からスジ等の異常が発生したことを通知されると、表示装置または音声出力装置からスジ等の異常が発生した旨の情報を出力する。

これにより、ユーザは、スジの発生を認識することが可能となろう。とりわけ、上述実施形態に係るスジ補正処理によっては低減できないようなスジが発生した場合には、根本的な清掃処理が必要となるため、ユーザに注意を喚起することは有意義であろう。

［他の実施形態］
以上、様々な実施形態を詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。例えば、スキャナ、プリンタ、ＰＣ、複写機、複合機及びファクシミリ装置の如くである。

なお、本発明は、前述した実施形態の各機能を実現するソフトウェアプログラム（本実施形態では図５、７、９または２０などに示すフローチャートに対応したプログラム）を、システム若しくは装置に対して直接または遠隔から供給し、そのシステム若しくは装置に含まれるコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。

従って、本発明の機能・処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、上記機能・処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明の一つである。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の構成要件となる場合がある。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

実施形態に係る画像読み取り装置の一例を示す図である。 原稿台ガラス上へのゴミの滞留を例示する図である。 原稿台ガラス上に白いゴミが付着した場合の読み取り画像の例を示す図である。 実施形態にかかる画像読み取り装置の制御に関するブロック図である。 実施形態に係る画像読み取り処理の例示的なフローチャートである。 実施形態に係るスジ検出回路の例示的なブロック図である。 実施形態に係る白スジ検出処理の例示的なフローチャートである。 実施形態に係るゴミに起因するスジと、原稿画像に含まれる縦線との違いを例示する図である。 実施形態に係る相関性比較部の処理の例示的なフローチャートである。 実施形態に係る注目画素に対する左側隣接画素及び右側隣接画素との関係を示す図である。 実施形態に係る注目画素と周囲画素との関係の他の例を示す図である。 原稿画像に存在する白スジの一例を示す図である。 図１２の原稿画像に対する主走査検出メモリの記憶例を示す図である。 実施形態に係るスジ補正処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る補正前の画像データの一例を示す図である。 実施形態に係る補正後の画像データの一例を示す図である。 実施形態に係る注目領域の一例を示す図である。 実施形態に係る周囲領域の一例を示す図である。 実施形態に係る相関性比較部の例示的なブロック図である。 実施形態に係る相関性検出処理に関する例示的なフローチャートである。 実施形態に係る原稿画像の一例を示す図である。 図２１の網点画像に対して実施形態に係る発明を適用したときの主走査検出メモリの記憶内容を示した図である。 実施形態に係る画像読み取り装置の他の構成例を示す図である。

Claims (11)

1. 原稿を搬送しながらその画像を読み取る画像読み取り装置であって、
   原稿台上において原稿を搬送する原稿搬送部と、
   前記原稿台上を搬送される前記原稿の画像を読み取る画像読み取り部と、
   読み取られた前記原稿の画像において、前記原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、前記原稿台上の固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合には、該第１の画素グループを異常として検出する異常画素検出部と
   を含む画像読み取り装置。
2. 前記異常画素検出部は、前記原稿の非搬送方向に繋がった所定数以上の画素からなる第２の画素グループが、前記第１の画素グループに接していなければ、該第１の画素グループを異常として検出する、請求項１に記載の画像読み取り装置。
3. 前記異常画素検出部は、注目画素と所定の相関性がある画素とが原稿の搬送方向に連なって前記第１の画素グループを形成しているものの、該第１の画素グループに隣接するいずれかの隣接画素に対して相関性がある画素が非搬送方向に繋がって前記第２の画素グループを形成していない場合には、該第１の画素グループを異常として検出する、請求項２に記載の画像読み取り装置。
4. 前記異常画素検出部は、
   前記第１の画素グループを形成する複数画素の分散値と、前記第１の画素グループの周辺に位置する複数画素からなる第２のグループの分散値とを算出する分散値算出部と、
   前記第１の画素グループに関する前記分散値と、前記第２のグループに関する前記分散値との差分を算出する算出部と、
   算出された前記差分が所定の閾値より大きいか否かを判定する判定部と
   を含み、
   前記差分が所定の閾値より大きい場合に、前記第１の画素グループを異常として検出する、請求項１に記載の画像読み取り装置。
5. 前記異常画素検出部は、
   前記第１の画素グループを形成する複数画素の分散値、前記第１の画素グループの何れかの画素に隣接する画素の分散値、または前記第１の画素グループの周辺に位置する複数画素の分散値を算出する分散値算出部と、
   算出された前記分散値が所定の閾値以下であるかを判定する判定部と
   を含み、
   前記分散値が所定の閾値以下の場合に、前記第１の画素グループを異常として検出する、請求項１に記載の画像読み取り装置。
6. 異常と検出された前記第１の画素グループについて前記ゴミの影響を低減する低減部をさらに含む、請求項１ないし５のいずれかに記載の画像読み取り装置。
7. 前記低減部は、
   異常と検出された前記第１の画素グループを、その周囲に位置する画素のデータを使用して補正する補正部を含む、請求項６に記載の画像読み取り装置。
8. 前記第１の画素グループが異常と検出された場合に、異常の発生を通知する通知部をさらに含む、請求項１ないし５のいずれかに記載の画像読み取り装置。
9. 原稿台上において原稿を搬送しながらその画像を読み取る画像読み取り装置の制御方法であって、
   原稿台上において原稿を搬送するステップと、
   前記原稿台上を搬送される前記原稿の画像を読み取るステップと、
   読み取られた前記原稿の画像において、前記原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、前記原稿台上の固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合には、該第１の画素グループを異常として検出するステップと
   を含む画像読み取り装置の制御方法。
10. 画像読み取り装置の原稿台上において原稿を搬送しながら読み取られた原稿画像において、前記原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、前記原稿台上の固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合には、該第１の画素グループを異常として検出する、原稿画像の異常検出装置。
11. 画像読み取り装置の原稿台上において原稿を搬送しながら読み取られた原稿画像において、前記原稿の搬送方向に連なった複数の画素からなる第１の画素グループが存在する場合であって、かつ、該第１の画素グループが、前記原稿台上の固定的な不着ゴミまたは浮遊ゴミの存在による独立した画素グループである場合には、該第１の画素グループを異常として検出する原稿画像の異常検出方法。

Images