JP2008092442A - Image processing apparatus and program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately detect presence of dust at a reading position on a document and to remove a noise image caused thereby from a read image. <P>SOLUTION: On the basis of coordinate values, in an arbitrary color space, of pixels contained in image data, a dust detection circuit 90 detects an abnormal pixel from a change of a coordinate value, in a line direction, of each of a plurality of pixels contiguous in main scanning lines. A dot detection circuit 91 then pays attention to the number of abnormal pixels present within a predetermined range from a pixel of interest, for example, in order to extract pixels included in a dot image region and if the number exceeds a threshold, the dot detection circuit determines the relevant pixel as a pixel included in the dot image region. A dust determination circuit 92 determines a pixel which is detected as an abnormal pixel by the dust detection circuit 90 and is not determined by the dot detection circuit 91 not as a pixel included in the dot image region, as an abnormal pixel. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

この発明は、原稿から画像を読み取る画像読取位置におけるゴミの付着を検出し、このゴミに起因したノイズ画像を読取画像から除去するための技術に関する。   The present invention relates to a technique for detecting adhesion of dust at an image reading position for reading an image from a document and removing a noise image caused by the dust from a read image.

画像処理装置は、搬送装置によって搬送される原稿の画像を所定の読取位置においてCCD等のラインセンサを用いてプラテンガラス越しに読み取る。ところが、プラテンガラス上の読取位置にゴミが付着していると、そのゴミに起因したスジ状のノイズ画像が読み取った画像に入り込んでしまう。このような問題を解決するべく、特許文献1には、原稿を読み取る前に背景板を読み取っておき、原稿画像の濃度と背景板の濃度とを比較してゴミに起因するノイズ画像を検知し、これを除去する技術が開示されている。また、特許文献2には、画像データを二次微分することでノイズ画像の存在を検知する技術が開示されている。
特開2005−64913号公報 特許第3554130号公報
The image processing apparatus reads an image of a document conveyed by the conveying device through a platen glass using a line sensor such as a CCD at a predetermined reading position. However, if dust adheres to the reading position on the platen glass, a streak-like noise image caused by the dust enters the read image. In order to solve such problems, Patent Document 1 reads a background plate before reading a document, compares the density of the document image with the density of the background plate, detects a noise image caused by dust, A technique for removing this is disclosed. Patent Document 2 discloses a technique for detecting the presence of a noise image by second-order differentiation of image data.
JP-A-2005-64913 Japanese Patent No. 3554130

特許文献1に記載の技術は、背景板との濃度の違いに基づいてノイズ画像の存在を検出しているため、その比較基準である背景板の濃度とノイズ画像の濃度とがほぼ同じ場合には、ノイズ画像を検知することができない。例えば背景板として白色のものを用いた場合、白色のゴミ(例えば紙粉)は背景板との濃度差が極めて小さいために検出することができない虞がある。また、特許文献2の二次微分を用いた方法では、ゴミに起因するスジ状のノイズ画像と、原稿にもともとあった線画像とを区別することができない虞がある。
また、これらの技術では、原稿画像に網点画像が含まれ、網点画像自体や網点画像間の領域のサイズが微小で、且つ、これらの濃度差が比較的大きいような場合には、これらの領域がノイズ画像と判定される虞があった。このような場合には、ノイズ画像が除去されることによって網点画像が潰されてしまい、原稿画像の色を忠実に再現することが困難であった。
Since the technology described in Patent Document 1 detects the presence of a noise image based on the difference in density from the background board, the density of the background board and the density of the noise image, which are the comparison standards, are almost the same. Cannot detect noise images. For example, when a white background plate is used, white dust (for example, paper dust) may not be detected because the density difference from the background plate is extremely small. Further, in the method using the second derivative of Patent Document 2, there is a possibility that a streak-like noise image caused by dust cannot be distinguished from a line image originally associated with the document.
Further, in these techniques, when the original image includes a halftone image, the size of the halftone image itself or the area between the halftone images is very small, and the density difference between these is relatively large, There is a possibility that these areas are determined as noise images. In such a case, the halftone image is crushed by removing the noise image, and it is difficult to faithfully reproduce the color of the original image.

本発明は、上述した背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、原稿の読取位置におけるゴミの存在をより正確に検出し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去することにある。   The present invention has been made in view of the above-described background, and an object of the present invention is to more accurately detect the presence of dust at a reading position of a document and to remove a noise image resulting therefrom from the read image. .

上記課題を解決するため、本発明は、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。   In order to solve the above-described problems, the present invention reads an image on a document in units of scanning lines, and calculates each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation. A calculation unit for obtaining a coordinate value, and a threshold value for a coordinate value of a pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel based on the coordinate value of a component related to hue or saturation obtained by the calculation unit Detecting means that detects a predetermined number or less of pixels that have the coordinate values deviated as described above and are continuously arranged in the scanning line, and is included in a halftone image area existing in the image on the document Out of the pixels that are not extracted by the extracting unit that extracts pixels and the pixels that are not extracted by the extracting unit, the coordinate value of the pixel detected as an abnormal pixel by the detecting unit is closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value. Providing a correction means for correcting a value, the image processing apparatus characterized by comprising an output means for outputting the image data including the coordinate value corrected by said correction means.

また、本発明は、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。   Further, the present invention reads an image on a document in units of scanning lines, and calculates a coordinate value of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation. And a change in the coordinate value in the line direction of a group of pixels connected on each scanning line based on the coordinate values of the components related to hue or saturation obtained by the calculating means, and on each scanning line And having a coordinate value that deviates by more than a threshold with respect to the coordinate value of the pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel, and not more than a predetermined number of pixels continuously arranged in the scanning line as abnormal pixels Detection means for detecting, extraction means for extracting pixels included in a halftone dot image area existing in the image on the original, and out of pixels not extracted by the extraction means, the detection means sets abnormal pixels. A correction unit that corrects the coordinate value of the detected pixel to a value closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value, and an output unit that outputs image data including the coordinate value corrected by the correction unit. An image processing apparatus is provided.

前記検出手段は、検出された異常画素の明度に関連する成分の座標値が、前記画素群の明度に関連する成分の座標値に対して低明度側に閾値以上乖離している場合には、当該異常画素を異常画素として検出しないことが望ましい。   When the coordinate value of the component related to the brightness of the detected abnormal pixel is more than a threshold value on the low brightness side with respect to the coordinate value of the component related to the brightness of the pixel group, the detection means, It is desirable not to detect the abnormal pixel as an abnormal pixel.

また、前記検出手段は、ある注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に位置する画素の座標値または当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値とを算出し、当該注目画素の座標値が走査方向手前側に位置する前記画素群の座標値の平均値から閾値以上乖離し、且つ、当該注目画素の座標値が走査方向奥側に位置する前記画素の座標値または所定数の前記画素群の座標値の平均値よりも閾値以上乖離している場合には、当該注目画素を前記異常画素であると判定して検出するようにしてもよい。   Further, the detection means may include an average value of coordinate values of a predetermined number of pixel groups continuously located on the front side in the scanning direction of a certain target pixel, and a coordinate value of a pixel located on the back side in the scanning direction of the target pixel, or An average value of coordinate values of a predetermined number of pixel groups continuously located on the back side in the scanning direction of the target pixel is calculated, and the coordinate value of the pixel group on the front side in the scanning direction is calculated. And the coordinate value of the pixel of interest deviates by more than the threshold value from the coordinate value of the pixel located on the back side in the scanning direction or the coordinate value of the predetermined number of pixel groups. If it is, the target pixel may be determined to be the abnormal pixel and detected.

また、前記抽出手段は、前記検出手段によって或る注目画素の位置から主走査ラインの所定範囲内において検出された前記異常画素の数が閾値を超えた場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出するようにしてもよい。あるいは、前記検出手段によって検出された前記異常画素の主走査ライン上の間隔を検出し、検出した間隔が等間隔である場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出するようにしてもよい。   In addition, when the number of abnormal pixels detected within a predetermined range of the main scanning line from the position of a certain pixel of interest by the detection unit exceeds a threshold value, the extraction unit extracts the abnormal pixel as the halftone dot. You may make it extract as a pixel contained in an image area. Alternatively, an interval on the main scanning line of the abnormal pixel detected by the detection unit is detected, and when the detected interval is an equal interval, the abnormal pixel is extracted as a pixel included in the halftone image area You may make it do.

また、前記補正手段は、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を、当該異常画素の走査方向手前に位置する画素の座標値または当該異常画素の走査方向奥に位置する画素の座標値に補正するようにしてもよい。   In addition, the correction unit may use the coordinate value of the abnormal pixel extracted by the extraction unit as the coordinate value of the pixel located in front of the abnormal pixel in the scanning direction or the coordinate value of the pixel located in the back of the abnormal pixel in the scanning direction. You may make it correct | amend.

また、本発明は、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるプログラムを提供する。   The present invention also provides a computer that reads an image on a document in units of scanning lines and coordinates values of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation. Based on the coordinate value of the component related to the hue or saturation obtained by the calculation means and the coordinate value of the pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel, Detection means for detecting, as abnormal pixels, a predetermined number or less of pixels that are continuously arranged in the scan line, and pixels included in a halftone dot image area existing in the image on the original. Out of the pixels that are not extracted by the extracting means and the extracting means, the coordinate value of the pixel detected as an abnormal pixel by the detecting means is closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value And correcting means for correcting the, to provide a program to function as output means for outputting the image data including the coordinate value corrected by said correction means.

また、本発明は、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるプログラムを提供する。   The present invention also provides a computer that reads an image on a document in units of scanning lines and coordinates values of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation. And a change in the coordinate value in the line direction of the pixel group connected on each scan line based on the coordinate value of the component related to the hue or saturation obtained by the calculation means, A pixel having a coordinate value that deviates by more than a threshold with respect to a coordinate value of a pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel on the scanning line, and not more than a predetermined number of pixels continuously arranged on the scanning line. Detection means for detecting as an abnormal pixel, extraction means for extracting a pixel included in a halftone image area existing in the image on the original, and out of pixels not extracted by the extraction means, the detection means Correction means for correcting the coordinate value of the pixel detected as an abnormal pixel to a value closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value, and output for outputting image data including the coordinate value corrected by the correction means A program that functions as a means is provided.

本発明の画像処理装置によれば、原稿の読取位置におけるゴミの存在を検知し、これに起因したノイズ画像を読取画像から除去することができる。   According to the image processing apparatus of the present invention, it is possible to detect the presence of dust at a reading position of a document and remove a noise image resulting from the detection from the read image.

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態について説明する。
図1はこの発明の一実施形態である画像読み取り装置の構成を示すブロック図である。図1において、CCD部1は、図示しない搬送装置によって搬送される原稿を読み取る手段である。本実施形態では、このCCD部1が、CCD駆動回路2からの駆動信号によって駆動されることにより、原稿の搬送経路上の最上流側読み取り位置から最下流側読み取り位置までの3箇所の読み取り位置の各々において原稿画像を読み取り、アナログ画像信号R、G、Bを出力する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image reading apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, a CCD unit 1 is means for reading a document conveyed by a conveyance device (not shown). In the present embodiment, the CCD unit 1 is driven by a drive signal from the CCD drive circuit 2 so that three reading positions from the most upstream side reading position to the most downstream side reading position on the document conveyance path are obtained. The original image is read and analog image signals R, G, and B are output.

原稿の搬送装置の構成および原稿の搬送経路上の読み取り位置からCCD部1に至るまでの光学系の構成を図2に示す。この図2において、原稿13は、引き込みローラ14により、1枚ずつ搬送ローラ15まで運ばれる。搬送ローラ15は、原稿搬送方向を変えてコンタクトガラス16に向けて原稿13を搬送する。このようにして搬送される原稿13は、バックプラテン18によってコンタクトガラス16に押さえつけられ、最後に排出ローラ19によって搬送装置から排出される。上述した上流側読み取り位置から下流側読み取り位置までの3箇所の読み取り位置は、コンタクトガラス16上に各々設けられている。これらの各読み取り位置における各原稿画像は、第1ミラー20、第2ミラー21、第3ミラー22により光路を変え、レンズ23により縮小され、CCD部1を構成する3個のCCDラインセンサ1A、1B、1Cに至る。   FIG. 2 shows the configuration of the document transport device and the configuration of the optical system from the reading position on the document transport path to the CCD unit 1. In FIG. 2, the document 13 is conveyed by the drawing roller 14 to the conveyance roller 15 one by one. The conveyance roller 15 changes the document conveyance direction and conveys the document 13 toward the contact glass 16. The document 13 conveyed in this manner is pressed against the contact glass 16 by the back platen 18 and is finally discharged from the conveying device by the discharge roller 19. The three reading positions from the upstream reading position to the downstream reading position are provided on the contact glass 16, respectively. Each original image at each reading position is changed by the first mirror 20, the second mirror 21, and the third mirror 22, and is reduced by the lens 23, and the three CCD line sensors 1 A constituting the CCD unit 1. 1B, 1C.

ここで、CCDラインセンサ1Cは、コンタクトガラス16上の最上流側の読み取り位置Cにおいて、原稿搬送方向を横切る方向(主走査方向)に一直線上に並んだN個の画素のB色成分を表す画像信号Bを出力する。また、CCDラインセンサ1Bは、最上流側の読み取り位置から主走査線2本分の距離(以下、単に2ライン相当という)だけ下流に進んだ読み取り位置Bにおいて、主走査方向に一直線上に並んだN個の画素のG色成分を表す画像信号Gを出力する。そして、CCDラインセンサ1Aは、画像信号Gに対応した読み取り位置からさらに2ライン相当下流に進んだ最下流側の読み取り位置Aにおいて、主走査方向に一直線上に並んだN個の画素のR色成分を表す画像信号Rを出力する。   Here, the CCD line sensor 1 </ b> C represents the B color components of N pixels arranged in a straight line in a direction (main scanning direction) across the document conveyance direction at the most upstream reading position C on the contact glass 16. The image signal B is output. Further, the CCD line sensor 1B is aligned in a straight line in the main scanning direction at a reading position B that has traveled downstream from the reading position on the most upstream side by a distance of two main scanning lines (hereinafter simply referred to as two lines). An image signal G representing the G color component of N pixels is output. Then, the CCD line sensor 1A detects the R colors of N pixels arranged in a straight line in the main scanning direction at the reading position A on the most downstream side further advanced by a distance corresponding to two lines from the reading position corresponding to the image signal G. An image signal R representing the component is output.

図1において、CCD部1の後段には、サンプルホールド回路3A、出力増幅回路4A、A/D変換回路5Aおよびシェーディング補正回路6Aからなる信号処理系Aと、サンプルホールド回路3Bと、出力増幅回路4Bと、A/D変換回路5Bおよびシェーディング補正回路6Bからなる信号処理系Bと、同様に3C〜6Cからなる信号処理系Cが設けられている。信号処理系A〜Cは、読み取り位置A、B、Cにおいて各々得られた画像信号R、画像信号G、画像信号Bに各々対応した信号処理系である。   In FIG. 1, a signal processing system A including a sample and hold circuit 3A, an output amplifier circuit 4A, an A / D conversion circuit 5A, and a shading correction circuit 6A, a sample and hold circuit 3B, and an output amplifier circuit are provided at the subsequent stage of the CCD unit 1. 4B, a signal processing system B composed of an A / D conversion circuit 5B and a shading correction circuit 6B, and a signal processing system C composed of 3C to 6C are provided. The signal processing systems A to C are signal processing systems respectively corresponding to the image signal R, the image signal G, and the image signal B obtained at the reading positions A, B, and C, respectively.

ここで、CCD部1から得られるアナログの画像信号R、G、Bは、サンプルホールド回路3A〜3Cにより各々サンプリングされた後、出力増幅回路4A〜4Cによって各々適正なレベルに増幅され、A/D変換回路5A〜5Cにより各々デジタル画像データR,G,Bに変換される。これらのデジタル画像データR,G,Bに対し、シェーディング補正回路6A〜6Cにより、CCDラインセンサ1A〜1Cの感度バラツキや光学系の光量分布特性に対応した補正が施される。以上が画像信号R,G,Bに対応した各信号処理系の概要である。   Here, the analog image signals R, G, and B obtained from the CCD unit 1 are sampled by the sample hold circuits 3A to 3C, respectively, and then amplified to appropriate levels by the output amplifier circuits 4A to 4C. Digital image data R, G, and B are respectively converted by the D conversion circuits 5A to 5C. These digital image data R, G, and B are corrected by the shading correction circuits 6A to 6C in accordance with the sensitivity variations of the CCD line sensors 1A to 1C and the light quantity distribution characteristics of the optical system. The above is the outline of each signal processing system corresponding to the image signals R, G, and B.

出力遅延回路7B,7Cは、シェーディング補正回路6B,6Cから出力される画像データG,Bをそれぞれ2ライン相当、4ライン相当の遅延時間だけ遅延させ、画像データRと同相の画像データとして出力する。   The output delay circuits 7B and 7C delay the image data G and B output from the shading correction circuits 6B and 6C by a delay time corresponding to 2 lines and 4 lines, respectively, and output them as image data in phase with the image data R. .

色空間変換回路8は、シェーディング補正回路6Aから出力された画像データR、出力遅延回路7B,7Cから出力される画像データG,Bに対してガンマ補正およびCIELAB色空間への変換を行う。
図9は、ガンマ補正における入出力特性を示す図である。横軸が濃度の入力値、縦軸が濃度の出力値を表す。濃度は256階調で表され、0から255へ向かって濃度が濃くなる。同図に示されるように、本実施形態のガンマ補正においては、入出力特性は下に凸の曲線を描く。すなわち、濃度が高いほどコントラストが大きくなるように濃度が補正される。CIELAB色空間は、明度に関連する成分(座標値)L*と、色相(a*)または彩度(b*)に関連する成分(座標値)とで定義された色空間である。このCIELAB色空間への変換においては、色空間変換回路8は、例えば図10に示されるようなマトリックス演算によってガンマ補正後の各色の濃度をCIELAB色空間における3成分の座標値L*、a*、b*に変換し、これらの座標値を表す画像データを出力する。
The color space conversion circuit 8 performs gamma correction and conversion to the CIELAB color space for the image data R output from the shading correction circuit 6A and the image data G and B output from the output delay circuits 7B and 7C.
FIG. 9 is a diagram showing input / output characteristics in gamma correction. The horizontal axis represents the density input value, and the vertical axis represents the density output value. The density is expressed by 256 gradations, and the density increases from 0 to 255. As shown in the figure, in the gamma correction of the present embodiment, the input / output characteristics draw a downward convex curve. That is, the density is corrected such that the higher the density, the greater the contrast. The CIELAB color space is a color space defined by components (coordinate values) L * related to lightness and components (coordinate values) related to hue (a *) or saturation (b *). In this conversion to the CIELAB color space, the color space conversion circuit 8 converts the density of each color after gamma correction by a matrix operation as shown in FIG. 10, for example, into three-component coordinate values L *, a * in the CIELAB color space. , B * and output image data representing these coordinate values.

ゴミ検知回路9は、色空間変換回路8から出力される画像データに基づいてゴミの影響を受けている画素を異常画素として検知し、その所在位置を示すゴミ検出データを出力する手段である。ノイズ除去回路10は、ゴミ検知回路9からのゴミ検出データに基づき、画像データからノイズ画像を除去し、画像処理回路11に出力する手段である。   The dust detection circuit 9 is means for detecting a pixel affected by dust as an abnormal pixel based on the image data output from the color space conversion circuit 8 and outputting dust detection data indicating the location of the pixel. The noise removal circuit 10 is means for removing a noise image from the image data based on the dust detection data from the dust detection circuit 9 and outputting the image to the image processing circuit 11.

画像処理回路11は、ノイズ除去回路10から出力された画像データに対し、この画像処理装置が搭載された装置(デジタル複写機、スキャナなど)が必要とする画像処理、例えば拡大縮小処理、地肌除去処理、2値化処理などを施す。そして、画像処理回路11は、これらの処理を施した画像データを出力する。この画像データに基づいて画像形成が行われるなどの各種処理がなされる。   The image processing circuit 11 performs, on the image data output from the noise removal circuit 10, image processing required by a device (digital copying machine, scanner, etc.) on which the image processing device is mounted, for example, enlargement / reduction processing, background removal Processing, binarization processing, etc. are performed. Then, the image processing circuit 11 outputs the image data subjected to these processes. Various processes such as image formation are performed based on the image data.

次に図3を参照し、ゴミ検知回路9について説明する。本実施形態におけるゴミ検知回路9は、ゴミ検出回路90と、網点検出回路91と、ゴミ判定回路92により構成されている。
ここで、ゴミ検出回路90が画像データから異常画素を検出するアルゴリズムについて説明する。まず、ゴミ検出回路90は、色空間変換回路8から出力された画像データから各走査ラインに連なる各画素の座標値L*、a*、b*を抽出する。図4は、主走査方向における座標値の変化の例を表す図である。図4(a)の横軸は主走査方向における位置を表し、縦軸は座標値a*(またはb*)を表している。また、図4(b)の横軸は主走査方向における位置を表し、縦軸は座標値L*を示し、それぞれ256階調で表している。また、(a)において、画素群k1においてa*成分の分布が周囲に対して上に凸となるように変化し、画素群k2においては下に凸となるように変化している。また、(b)において、画素群k1においてL*成分の分布が周囲に対して下に凸となるように変化し、画素群k2においては上に凸となるように変化している。ゴミ検出回路90の目的は、図4に示すような、周囲にある画素よりもCIELAB色空間における座標値が著しく変化し、且つ、所定数以内(本実施形態では2画素以内)で連続して並ぶ画素群を特定することにある。本実施形態では、画像読取位置に付着するゴミとして、記録紙から発生した紙粉を想定している。
Next, the dust detection circuit 9 will be described with reference to FIG. The dust detection circuit 9 in this embodiment includes a dust detection circuit 90, a halftone dot detection circuit 91, and a dust determination circuit 92.
Here, an algorithm in which the dust detection circuit 90 detects abnormal pixels from image data will be described. First, the dust detection circuit 90 extracts the coordinate values L *, a *, and b * of each pixel connected to each scanning line from the image data output from the color space conversion circuit 8. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of changes in coordinate values in the main scanning direction. The horizontal axis in FIG. 4A represents the position in the main scanning direction, and the vertical axis represents the coordinate value a * (or b *). Further, the horizontal axis of FIG. 4B represents the position in the main scanning direction, and the vertical axis represents the coordinate value L *, each represented by 256 gradations. In (a), the distribution of the a * component in the pixel group k1 changes so as to be convex upward with respect to the surroundings, and the pixel group k2 changes so as to be convex downward. In (b), the distribution of the L * component in the pixel group k1 changes so as to be convex downward with respect to the surroundings, and the pixel group k2 changes so as to be convex upward. The purpose of the dust detection circuit 90 is that the coordinate value in the CIELAB color space changes significantly as compared to the surrounding pixels as shown in FIG. 4 and is continuously within a predetermined number (within 2 pixels in this embodiment). The purpose is to specify a group of pixels to be arranged. In the present embodiment, paper dust generated from recording paper is assumed as dust attached to the image reading position.

図5は、異常画素の検出方法を説明するための図である。ここでは、まず、CIELAB色空間における3成分のうち、a*成分に対する処理について説明する。同図において横軸は主走査方向における位置、縦軸はa*成分を256階調で表している。
ゴミ検出回路90は同図に示すように、主走査ライン上のある画素p1に注目し、その注目画素p1の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群(ここでは走査方向手前側に位置する16個の画素群Pf)のa*成分の平均値a1を算出する。そして、ゴミ検出回路90は、注目画素p1のa*成分x1が画素群Pfのa*成分の平均値a1から閾値s1以上乖離している場合には、“a*成分の段差がある”と判定する。
FIG. 5 is a diagram for explaining a method for detecting abnormal pixels. Here, first, processing for the a * component among the three components in the CIELAB color space will be described. In the figure, the horizontal axis represents the position in the main scanning direction, and the vertical axis represents the a * component in 256 gradations.
As shown in the figure, the dust detection circuit 90 pays attention to a certain pixel p1 on the main scanning line, and a group of pixels (here, in the scanning direction) located within a predetermined range on the front side in the scanning direction from the position of the target pixel p1. The average value a1 of the a * component of the 16 pixel groups Pf) located on the side is calculated. When the a * component x1 of the target pixel p1 deviates from the average value a1 of the a * component of the pixel group Pf by a threshold s1 or more, the dust detection circuit 90 determines that “there is a step of the a * component”. judge.

次に、ゴミ検出回路90は、注目画素p1から走査方向に2画素分だけ奥に存在する画素から連なる4個の画素群Pbのa*成分の平均値a2を算出する。そして、ゴミ検出回路90は、注目画素p1のa*成分x1と、画素群Pbのa*成分の平均値a2とを比較し、注目画素p1のa*成分x1が画素群Pbのa*成分の平均値a2から閾値s2以上乖離している場合には、“a*成分の段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路90は、このように走査方向手前側の画素群Pfおよび奥側の画素群Pbに対してa*成分の段差があると判定された注目画素p1を、ゴミの影響によって原稿画像の色を正確に表していない「異常画素」と判定する。
Next, the dust detection circuit 90 calculates the average value a2 of the a * components of the four pixel groups Pb connected from the pixel of interest p1 that is two pixels behind in the scanning direction. The dust detection circuit 90 compares the a * component x1 of the target pixel p1 with the average value a2 of the a * component of the pixel group Pb, and the a * component x1 of the target pixel p1 is the a * component of the pixel group Pb. If there is a deviation from the average value a2 of the threshold value s2 or more, it is determined that “the step of the a * component is present”.
In this way, the dust detection circuit 90 detects the target pixel p1 determined to have a step of the a * component with respect to the pixel group Pf on the front side in the scanning direction and the pixel group Pb on the back side in the scanning direction. It is determined as an “abnormal pixel” that does not accurately represent the color.

さらに、ゴミ検出回路90は、異常画素と判定された注目画素p1の1画素分奥に存在する隣の画素p2のa*成分x2を、画素群Pfのa*成分の平均値a1及び画素群Pbのa*成分の平均値a2と比較する。この比較の結果、注目画素p2のa*成分x2が、画素群Pfのa*成分の平均値a1から閾値s1以上乖離し、且つ、画素群Pfのa*成分の平均値a2から閾値s2以上乖離している場合には、ゴミ検出回路90は注目画素p2も「異常画素」と判定する。なお、注目画素p2のa*成分x2がこれらの条件を満たさない場合には、注目画素p1のみが異常画素として判定されることになる。   Further, the dust detection circuit 90 calculates the a * component x2 of the adjacent pixel p2 existing one pixel behind the target pixel p1 determined to be an abnormal pixel, the average value a1 of the a * component of the pixel group Pf, and the pixel group. It is compared with the average value a2 of the a * component of Pb. As a result of this comparison, the a * component x2 of the pixel of interest p2 deviates from the average value a1 of the a * component of the pixel group Pf by a threshold value s1 or more, and the average value a2 of the a * component of the pixel group Pf exceeds the threshold value s2. If there is a divergence, the dust detection circuit 90 determines that the pixel of interest p2 is also an “abnormal pixel”. If the a * component x2 of the target pixel p2 does not satisfy these conditions, only the target pixel p1 is determined as an abnormal pixel.

なお、図5においては、注目画素p1、p2のa*成分x1、x2の値が画素群Pf,Pbのa*成分の平均値a1、a2よりも低い、すなわちa*成分の分布が下に凸になっている例を示したが、上に凸である場合にも、上記の条件を満たすならば注目画素p1、p2を異常画素と判定する。つまり、図4(a)においては、画素群k1およびk2に含まれる画素のa*成分が周囲にある画素に対して著しく変化し、上述した異常画素の検出条件を満たしているため、これらは異常画素と判定されることになる。
以上がa*成分に対する処理の内容である。
In FIG. 5, the values of the a * components x1 and x2 of the target pixels p1 and p2 are lower than the average values a1 and a2 of the a * components of the pixel groups Pf and Pb, that is, the distribution of the a * components is below. Although an example in which the projection is convex is shown, even when the projection is upward, the target pixels p1 and p2 are determined to be abnormal pixels if the above condition is satisfied. That is, in FIG. 4A, the a * component of the pixels included in the pixel groups k1 and k2 changes significantly with respect to the surrounding pixels and satisfies the above-described abnormal pixel detection condition. It is determined that the pixel is abnormal.
The above is the content of the processing for the a * component.

a*成分に対する処理が完了したならば、続いてb*成分に対する処理を行う。b*成分に対する処理の内容はa*成分に対する処理と同様である。すなわち、b*成分に対して以下の処理を行う。
ゴミ検出回路90は、注目画素p1の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群(ここでは走査方向手前側に位置する16個の画素群Pf)のb*成分の平均値b1を算出する。そして、ゴミ検出回路90は、注目画素p1のb*成分y1が画素群Pfのb*成分の平均値b1から閾値s3以上乖離している場合には、“b*成分の段差がある”と判定する。
When the process for the a * component is completed, the process for the b * component is subsequently performed. The content of the process for the b * component is the same as the process for the a * component. That is, the following processing is performed on the b * component.
The dust detection circuit 90 includes an average value b1 of b * components of a pixel group (here, 16 pixel groups Pf located on the front side in the scanning direction) located within a predetermined range on the front side in the scanning direction from the position of the target pixel p1. Is calculated. When the b * component y1 of the pixel of interest p1 deviates from the average value b1 of the b * component of the pixel group Pf by a threshold s3 or more, the dust detection circuit 90 determines that “there is a step of the b * component”. judge.

次に、ゴミ検出回路90は、注目画素p1から走査方向に2画素分だけ奥に存在する画素から連なる4個の画素群Pbのb*成分の平均値b2を算出する。そして、ゴミ検出回路90は、注目画素p1のb*成分y2と、画素群Pbのb*成分の平均値b2とを比較し、注目画素p1のb*成分y1が画素群Pbのb*成分の平均値b2から閾値s4以上乖離している場合には、“b*成分の段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路90は、このように走査方向手前側の画素群Pfおよび奥側の画素群Pbに対してb*成分の段差があると判定された注目画素p1を、ゴミの影響によって原稿画像の色を正確に表していない「異常画素」と判定する。
Next, the dust detection circuit 90 calculates the average value b2 of the b * components of the four pixel groups Pb connected from the pixel of interest p1 that is located two pixels behind in the scanning direction. The dust detection circuit 90 compares the b * component y2 of the pixel of interest p1 with the average b2 of the b * components of the pixel group Pb, and the b * component y1 of the pixel of interest p1 is the b * component of the pixel group Pb. If there is a deviation from the average value b2 of the threshold value s4 or more, it is determined that “there is a step of b * component”.
In this way, the dust detection circuit 90 detects the target pixel p1 determined to have a step of the b * component with respect to the pixel group Pf on the front side in the scanning direction and the pixel group Pb on the back side in the scanning direction. It is determined as an “abnormal pixel” that does not accurately represent the color.

さらに、ゴミ検出回路90は、異常画素と判定された注目画素p1の1画素分奥に存在する隣の画素p2のb*成分y2を、画素群Pfのb*成分の平均値b1及び画素群Pbのb*成分の平均値b2と比較する。この比較の結果、注目画素p2のb*成分y2が、画素群Pfのb*成分の平均値b1から閾値s3以上乖離し、且つ、画素群Pfのb*成分の平均値b2から閾値s4以上乖離している場合には、ゴミ検出回路90は注目画素p2も「異常画素」であると判定する。なお、注目画素p2のb*成分y2がこれらの条件を満たさない場合には、注目画素p1のみが異常画素として判定されることになる。   Further, the dust detection circuit 90 calculates the b * component y2 of the adjacent pixel p2 existing one pixel behind the target pixel p1 determined as an abnormal pixel, the average value b1 of the b * component of the pixel group Pf, and the pixel group. The average value b2 of the b * component of Pb is compared. As a result of the comparison, the b * component y2 of the target pixel p2 deviates from the average value b1 of the b * component of the pixel group Pf by a threshold value s3 or more, and the average value b2 of the b * component of the pixel group Pf exceeds the threshold value s4. If there is a divergence, the dust detection circuit 90 determines that the target pixel p2 is also an “abnormal pixel”. If the b * component y2 of the target pixel p2 does not satisfy these conditions, only the target pixel p1 is determined as an abnormal pixel.

なお、a*成分と同様に、b*成分の分布が下に凸、上に凸のいずれの場合にも、上記の条件を満たしているならば画素p1、p2を異常画素と判定する。
以上がb*成分に対する処理の内容である。
CIELAB色空間におけるa*成分、b*成分は、色相または彩度に関連する成分である。つまり、上記の処理によって、原稿画像の色相または彩度の変化が検出されることになる。
As in the case of the a * component, if the distribution of the b * component is convex downward or convex upward, the pixels p1 and p2 are determined to be abnormal pixels if the above condition is satisfied.
The above is the content of the processing for the b * component.
The a * component and b * component in the CIELAB color space are components related to hue or saturation. That is, a change in hue or saturation of the document image is detected by the above processing.

b*成分に対する処理が完了したならば、続いてL*成分に対する処理を行う。この処理は、a*成分またはb*成分に対する処理によって異常画素と判定された画素に対して行う。
ゴミ検出回路90は、注目画素p1の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群(ここでは走査方向手前側に位置する16個の画素群Pf)のL*成分の平均値L1を算出する。そして、ゴミ検出回路90は、注目画素p1のL*成分z1が画素群PfのL*成分の平均値L1から閾値s5以上低明度側に乖離している場合には、“L*成分の低明度側への段差がある”と判定する。
When the process for the b * component is completed, the process for the L * component is subsequently performed. This process is performed on the pixels determined to be abnormal pixels by the process for the a * component or the b * component.
The dust detection circuit 90 is an average value L1 of L * components of a pixel group (here, 16 pixel groups Pf located on the front side in the scanning direction) located within a predetermined range on the front side in the scanning direction from the position of the target pixel p1. Is calculated. When the L * component z1 of the target pixel p1 deviates from the average value L1 of the L * component of the pixel group Pf to the low brightness side by a threshold value s5 or more, the dust detection circuit 90 determines that the “L * component low It is determined that there is a step toward the lightness side.

次に、ゴミ検出回路90は、注目画素p1から走査方向に2画素分だけ奥に存在する画素から連なる4個の画素群PbのL*成分の平均値L2を算出する。そして、ゴミ検出回路90は、注目画素p1のL*成分z1と、画素群PbのL*成分の平均値L2とを比較し、注目画素p1のL*成分z1が画素群PbのL*成分の平均値L2から閾値s6以上低明度側に乖離している場合には、“L*成分の低明度側への段差がある”と判定する。
ゴミ検出回路90は、このように走査方向手前側および奥側の画素群に対してL*成分の低明度側への段差があると判定された注目画素p1を「異常画素ではない」と判定する。すなわち、a*成分またはb*成分に対する処理によって異常画素と判定された画素のうち、L*成分の低明度側への段差があると判定された画素を異常画素から除外する。
Next, the dust detection circuit 90 calculates the average value L2 of the L * components of the four pixel groups Pb connected from the pixel of interest p1 that is two pixels behind in the scanning direction. The dust detection circuit 90 compares the L * component z1 of the pixel of interest p1 with the average value L2 of the L * components of the pixel group Pb, and the L * component z1 of the pixel of interest p1 is the L * component of the pixel group Pb. If there is a deviation from the average value L2 to the low lightness side by the threshold s6 or more, it is determined that “there is a step on the low lightness side of the L * component”.
The dust detection circuit 90 determines that the pixel of interest p1 determined to have a step to the low brightness side of the L * component with respect to the pixel groups on the front side and the back side in the scanning direction is “not an abnormal pixel”. To do. That is, of the pixels determined to be abnormal pixels by the processing for the a * component or the b * component, the pixels determined to have a step to the low brightness side of the L * component are excluded from the abnormal pixels.

さらに、ゴミ検出回路90は、注目画素p1の1画素分奥に存在する隣の画素p2のL*成分z2を、画素群PfのL*成分の平均値L1及び画素群PbのL*成分の平均値L2と比較する。この比較の結果、注目画素p2のL*成分z2が、画素群PfのL*成分の平均値L1から閾値s5以上低明度側に乖離し、且つ、画素群PbのL*成分の平均値L2から閾値s6以上低明度側に乖離している場合には、ゴミ検出回路90は注目画素p2を「異常画素ではない」と判定する。つまり、図4(b)においては、画素群k1についてはL*成分の分布が高明度側に変化しているが、画素群k2については低明度側に変化している。よって、ゴミ検出回路90は、画素群k1に含まれる画素を異常画素と判定するが、画素群k2に含まれる画素ついては、異常画素でないと判定する。このようにしてゴミ検出回路90は異常画素を抽出し、その主走査ライン上の位置を示すゴミ検出データを出力する。   Further, the dust detection circuit 90 uses the L * component z2 of the adjacent pixel p2 existing one pixel behind the target pixel p1 as the average value L1 of the L * component of the pixel group Pf and the L * component of the pixel group Pb. Compare with the mean value L2. As a result of this comparison, the L * component z2 of the pixel of interest p2 deviates from the average value L1 of the L * component of the pixel group Pf to the low brightness side by a threshold s5 or more, and the average value L2 of the L * component of the pixel group Pb If the threshold value s6 is not less than the threshold value s6, the dust detection circuit 90 determines that the target pixel p2 is “not an abnormal pixel”. That is, in FIG. 4B, the distribution of the L * component changes to the high brightness side for the pixel group k1, but changes to the low brightness side for the pixel group k2. Therefore, the dust detection circuit 90 determines that the pixels included in the pixel group k1 are abnormal pixels, but determines that the pixels included in the pixel group k2 are not abnormal pixels. In this way, the dust detection circuit 90 extracts abnormal pixels and outputs dust detection data indicating the position on the main scanning line.

本実施形態においては、L*成分の低明度側への段差があると判定された場合にその画素を異常画素から除外するようにした。その理由は以下のとおりである。
紙粉等のゴミが画像読取位置に付着した場合にスジ状のノイズが発生する。このノイズは、原稿画像よりも淡い色の線として現れる。このノイズが発生した画像をCIELAB色空間の3成分で表した場合、a*成分、b*成分の座標値はノイズ発生位置において増加または減少の両方の場合があり得る。これに対してL*成分の座標値が低明度側、すなわち暗くなる側への変化は起こり得ない。この事実を鑑み、本実施形態では、L*成分の低明度側への段差があると判定された場合にその画素を異常画素から除外するようにした。これによって、a*成分またはb*成分に対する処理によって異常画素と判定された画素は、L*が高明度側へ変化している場合、またはL*の変化がない場合に限り異常画素と判定される。
In this embodiment, when it is determined that there is a step to the low brightness side of the L * component, the pixel is excluded from the abnormal pixel. The reason is as follows.
When dust such as paper dust adheres to the image reading position, streaky noise is generated. This noise appears as a lighter color line than the original image. When the noise-generated image is represented by three components of the CIELAB color space, the coordinate values of the a * component and the b * component may both increase or decrease at the noise generation position. On the other hand, the coordinate value of the L * component cannot change to the low brightness side, that is, the dark side. In view of this fact, in this embodiment, when it is determined that there is a step on the low brightness side of the L * component, the pixel is excluded from the abnormal pixel. As a result, a pixel determined to be an abnormal pixel by the process for the a * component or the b * component is determined to be an abnormal pixel only when L * changes to the high brightness side or when there is no change in L *. The

また、本実施形態においては、連続して並んだ2画素以下の画素群について異常画素と判定するようにした。その理由は以下のとおりである。
前述したように、本発明では、画像読取位置に付着するゴミとして、記録紙から発生した紙粉を想定している。例えばCCD部1の読み取り解像度を600dpiとしたとき、紙粉の大きさはおおよそ2/600inch以内に収まる。このため、走査方向に連続して並んだ2画素がその周囲の画素群と比較して上記のような条件を満たす場合には、その画素群を「異常画素」と判定する。従って、仮に走査方向に連続して並んだ3画素が上記のような条件を満たしたとしても、その画素群が異常画素と判定されることはない。原稿上の画像に低濃度の線分画像が含まれている場合(例えば比較的暗い背景画像中に白っぽい線分が引かれているような場合)があるが、そのような線分画像のうち最も細い線分画像は3画素程度の太さしかない。このような低濃度で細い線分画像とノイズ画像とを区別するために、ゴミ検出回路90は、上記のような条件を満たす連続画素群が2画素以内であれば異常画素と判定する一方、上記のような濃度条件を満たす連続画素群が3画素以上であれば異常画素とは判定しない。なお、本実施形態では、画像読み取り時の解像度600dpiであるから、異常画素と判定する連続画素数を最高2画素としているが、画像読み取り時の解像度が変われば、異常画素と判定する連続画素数も変わる。また、細い線分画像が含まれていない画像においては、異常画素と判定する連続画素数を2画素よりも大きくしてもよい。よって、異常画素の判定基準となる連続画素数は、画像読み取り時の解像度や、画像の内容、用いる用紙から発生する紙粉の大きさなどを勘案して適宜定めればよい。特に紙粉の大きさは、使用される原稿の用紙の種類などに依存するので、異常画素の判定基準となる連続画素数を、用紙の種類などに応じて適宜変えるようにしてもよい。
In the present embodiment, a pixel group of two or less pixels arranged in a row is determined as an abnormal pixel. The reason is as follows.
As described above, in the present invention, paper dust generated from recording paper is assumed as dust adhering to the image reading position. For example, when the reading resolution of the CCD unit 1 is 600 dpi, the size of the paper powder is approximately within 2/600 inch. For this reason, when two pixels arranged in a row in the scanning direction satisfy the above conditions as compared with the surrounding pixel group, the pixel group is determined as an “abnormal pixel”. Therefore, even if three pixels arranged continuously in the scanning direction satisfy the above conditions, the pixel group is not determined to be an abnormal pixel. There are cases where the image on the document contains a low-density line segment image (for example, a whitish line segment is drawn in a relatively dark background image). The thinnest line segment image is only about 3 pixels thick. In order to distinguish between such a low-density thin line segment image and a noise image, the dust detection circuit 90 determines that the pixel is abnormal if the number of continuous pixels satisfying the above conditions is within two pixels, If the number of continuous pixels satisfying the above density condition is 3 pixels or more, it is not determined as an abnormal pixel. In this embodiment, since the resolution at the time of image reading is 600 dpi, the maximum number of continuous pixels determined as abnormal pixels is two pixels. However, if the resolution at the time of image reading changes, the number of continuous pixels determined as abnormal pixels. Will also change. Further, in an image that does not include a thin line segment image, the number of continuous pixels that are determined as abnormal pixels may be larger than two pixels. Therefore, the number of continuous pixels that is a criterion for determining an abnormal pixel may be appropriately determined in consideration of the resolution at the time of image reading, the content of the image, the size of paper dust generated from the paper used, and the like. In particular, since the size of the paper dust depends on the type of paper used for the document, the number of continuous pixels serving as a criterion for determining abnormal pixels may be appropriately changed according to the type of paper.

網点検出回路91は、主走査ラインから、網点画像領域に含まれる画素を抽出する。用紙に形成された画像は、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックのような各色の微細な色材の網点によって色が再現されており、種々の色や濃度を決定するべく、このような網点の大小や密度が適切に指定されている。ところが、複数の網点が密集して位置することによって、網点と網点との間の幅が微小となる場合には、この網点間の範囲に位置する画素がゴミ検出回路90による異常画素の検出条件を満たす場合もある。   The halftone dot detection circuit 91 extracts pixels included in the halftone dot image area from the main scanning line. The image formed on the paper is reproduced by halftone dots of fine color materials such as yellow, magenta, cyan, and black, and such halftone dots are used to determine various colors and densities. The size and density are appropriately specified. However, when a plurality of halftone dots are densely located and the width between the halftone dots becomes minute, pixels located in the range between the halftone dots are abnormal by the dust detection circuit 90. In some cases, the pixel detection condition is satisfied.

より具体的に図6を参照しつつ説明する。図6は網点画像を例示した模式図で、白抜き矢印部分が主走査ラインWを示すものとする。図に示すように、原稿上の「網点画像」であると判断される領域には、インクやトナー等の色材により等間隔に形成された網点A1,A2,A3,・・・,Anと、これら網点が形成されていない部分、すなわち用紙そのものの色(または背景色)を示す背景部B1,B2,B3,・・・,Bn−1とが存在する。この図6では、網点A4に重なるようにノイズ画像Cが存在し、そのノイズ画像の一部が主走査ラインW上に位置している様子を示している。なお、以下において、各々の網点をそれぞれ区別する必要がないときには、単に「網点A」という。同様に、背景部についても「背景部B」と表現する。   More specific description will be given with reference to FIG. FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a halftone dot image. The white arrow portion indicates the main scanning line W. As shown, halftone dots A1, A2, A3,... Formed at equal intervals with a color material such as ink or toner are included in an area determined to be a “halftone dot image” on the document. An and portions where these halftone dots are not formed, that is, background portions B1, B2, B3,..., Bn-1 indicating the color (or background color) of the sheet itself exist. FIG. 6 shows a state in which the noise image C exists so as to overlap the halftone dot A4 and a part of the noise image is located on the main scanning line W. In the following, when there is no need to distinguish each halftone dot, it is simply referred to as “halftone dot A”. Similarly, the background portion is also expressed as “background portion B”.

図6に示すように、主走査ラインW上においては、網点Aの大きさに対して背景部Bが微小で、且つ、網点Aと背景部Bとの座標値L*、a*、b*の差異が比較的大きい。よって、背景部Bが、上述したゴミ検出回路90による異常画素の検出条件を満たすことがあり、この場合には、ノイズ画像Cとともに、背景部Bの画素が異常画素と判定されてしまう。そこで、網点検出回路91は、網点画像領域に含まれる画素を抽出することによって、本来は異常画素ではない画素を異常画素と誤判定しないようにする。   As shown in FIG. 6, on the main scanning line W, the background portion B is minute relative to the size of the halftone dot A, and the coordinate values L *, a *, The difference in b * is relatively large. Therefore, the background portion B may satisfy the detection condition of the abnormal pixel by the dust detection circuit 90 described above. In this case, the pixel of the background portion B together with the noise image C is determined as an abnormal pixel. Therefore, the halftone dot detection circuit 91 extracts pixels included in the halftone dot image region so that pixels that are not originally abnormal pixels are not erroneously determined as abnormal pixels.

次に、網点検出回路91が、網点画像領域に含まれる画素を抽出するアルゴリズムについて、図6に示した主走査ラインWの場合を例に説明する。
まず、色空間変換回路8によって算出された主走査ラインW上に位置する画素のa*成分の値を図7(a)に示し、L*成分の値を図7(b)に示す。なお、b*成分については図示を省略する。本来は、ゴミ検出回路90が異常画素を検出する際には、ノイズ画像Cに位置する異常画素群のみが検出されるべきである。ところが、図7(a)および(b)に示したように、背景部Bに含まれる画素群のa*成分が周囲にある画素(つまり、網点Aに位置する画素)に対して上に凸となるように変化し、L*成分が下に凸となるように変化しており、背景部B1,B2,・・・,Bn−1に位置する画素が上述した異常画素の検出条件を満たせば、これらはすべて異常画素として検出される。
Next, an algorithm in which the halftone dot detection circuit 91 extracts pixels included in the halftone dot image region will be described taking the case of the main scanning line W shown in FIG. 6 as an example.
First, the value of the a * component of the pixel located on the main scanning line W calculated by the color space conversion circuit 8 is shown in FIG. 7A, and the value of the L * component is shown in FIG. 7B. In addition, illustration is abbreviate | omitted about b * component. Originally, when the dust detection circuit 90 detects abnormal pixels, only the abnormal pixel group located in the noise image C should be detected. However, as shown in FIGS. 7A and 7B, the a * component of the pixel group included in the background portion B is higher than the surrounding pixels (that is, the pixel located at the halftone dot A). It changes so that it may become convex, the L * component changes so that it protrudes downward, and the pixels located in the background portions B1, B2,. If they are satisfied, they are all detected as abnormal pixels.

上記のような理由によって異常画素と誤検出された画素を抽出するべく、例えば、網点検出回路91は、主走査ラインW上の画素に注目し、当該注目画素の位置から所定範囲内に存在する異常画素の数を検出する。ここでいう「所定範囲内」とは、例えば注目画素から主走査方向の手前および奥方向にM個ずつの画素とするという具合である。これにより、主走査ラインW上の当該範囲内においては、ゴミ検出回路90によって背景部に含まれる画素群とノイズ画像Cに位置する異常画素群とに基づいた数の異常画素が検出される。よって、検出される異常画素の数は、当該範囲内における背景部Bの数に従って多くなるから、網点画像が形成された領域では、当該範囲内における異常画素の検出数が比較的多くなる。
ところが、ノイズ画像として想定しているものは、読取手段の読取位置における紙粉などのゴミに起因するものであるから、1ライン上に存在するゴミに起因する異常画素の数が膨大になることはほとんどない。よって、網点検出回路91は、上記範囲内における異常画素の数が所定の閾値T以上であると判断した場合には、それらは網点画像領域に含まれる画素であると判定する。一方、網点検出回路91は当該範囲内の異常画素の数が閾値T未満であると判断した場合には、それらは異常画素であると判定する。
In order to extract pixels erroneously detected as abnormal pixels for the above reasons, for example, the halftone dot detection circuit 91 focuses on a pixel on the main scanning line W and exists within a predetermined range from the position of the target pixel. The number of abnormal pixels to be detected is detected. Here, “within a predetermined range” means, for example, that there are M pixels from the target pixel to the front and back in the main scanning direction. Thereby, in the range on the main scanning line W, the dust detection circuit 90 detects the number of abnormal pixels based on the pixel group included in the background portion and the abnormal pixel group located in the noise image C. Therefore, the number of detected abnormal pixels increases according to the number of background portions B in the range, and therefore, the number of detected abnormal pixels in the range is relatively large in the area where the halftone image is formed.
However, since what is assumed as a noise image is caused by dust such as paper dust at the reading position of the reading means, the number of abnormal pixels caused by dust existing on one line becomes enormous. There is almost no. Therefore, when the halftone dot detection circuit 91 determines that the number of abnormal pixels in the above range is equal to or greater than the predetermined threshold T, it determines that these are pixels included in the halftone image area. On the other hand, when the halftone dot detection circuit 91 determines that the number of abnormal pixels in the range is less than the threshold value T, it determines that they are abnormal pixels.

また、図6の場合において、網点Aが微小で背景部Bが比較的大きく、且つ、網点Aが周囲の画素(つまり、背景部Bに含まれる画素)に対して低明度に変化していないような場合には、網点Aに位置する画素が異常画素として検出されてしまうこともある。このような場合にも、網点Aは主走査方向に周期的に配置されているから、主走査ラインWに着目すれば、同様にして網点検出回路91は、網点画像領域に含まれる画素を抽出することができる。
なお、図6においては、主走査方向に網点A(および背景部B)が等間隔で配置されている例を示したが、主走査方向に対して平行でない場合や、網点の色や大きさが異なる複数の網点が混在する網点画像もしばしば用いられる。このような場合、主走査方向に対して網点や背景部の大きさが一定でなかったり、座標値a*、b*、L*が主走査方向に対して複雑に変化したりすることもある。ところが、上述したように網点画像は或る範囲内においては規則的に形成されているから、主走査方向に着目すれば、周期性が現れることが多く、網点画像領域に含まれる画素を抽出することができる。
In the case of FIG. 6, the halftone dot A is minute and the background portion B is relatively large, and the halftone dot A changes to a low brightness with respect to surrounding pixels (that is, pixels included in the background portion B). In such a case, the pixel located at the halftone dot A may be detected as an abnormal pixel. Even in such a case, since the halftone dots A are periodically arranged in the main scanning direction, if attention is paid to the main scanning lines W, the halftone detection circuit 91 is similarly included in the halftone dot image region. Pixels can be extracted.
FIG. 6 shows an example in which the halftone dots A (and the background portion B) are arranged at equal intervals in the main scanning direction. However, when the halftone dots are not parallel to the main scanning direction, A halftone image in which a plurality of halftone dots of different sizes are mixed is often used. In such a case, the sizes of the halftone dots and the background portion are not constant with respect to the main scanning direction, and the coordinate values a *, b *, and L * may change in a complicated manner with respect to the main scanning direction. is there. However, as described above, since the halftone image is regularly formed within a certain range, if attention is paid to the main scanning direction, periodicity often appears, and pixels included in the halftone image region are not detected. Can be extracted.

ゴミ判定回路92は、網点検出回路91による網点画像領域に含まれる画素の抽出結果に基づいて、ゴミ検出データを生成して出力する。上述したような方法によって、網点検出回路91が網点画像領域に含まれる画素でないと判定した画素については、ゴミ検出回路90による判定結果を表すゴミ検出データを出力する。一方、網点検出回路91が網点画像領域に含まれる画素であると判定した画素と判定した画素については、ゴミ検出回路90から出力されるゴミ検出データに関わらず、当該画素が異常画素でないことを表すゴミ検出データを出力する。   The dust determination circuit 92 generates dust detection data based on the extraction result of the pixels included in the halftone image area by the halftone detection circuit 91 and outputs the dust detection data. For the pixels determined by the halftone dot detection circuit 91 not to be included in the halftone dot image area by the method described above, dust detection data representing the determination result by the dust detection circuit 90 is output. On the other hand, regarding the pixel determined to be a pixel included in the halftone image area by the halftone dot detection circuit 91, the pixel is not an abnormal pixel regardless of the dust detection data output from the dust detection circuit 90. The dust detection data indicating that is output.

また、本実施形態においては、色空間変換回路8の後段にゴミ検知回路9を設けた。その理由は以下のとおりである。
R,G,Bの画像データに対してガンマ補正および色空間変換を行った場合、スジ状のノイズが強調されることがある。図9に示すように、一般にガンマ補正においては、濃度が高いほどコントラストが大きくなるように補正が行われる。そのため、原稿画像の濃度が高いほどスジ状のノイズが強調される。また、CIELAB色空間への変換においては、図10に示すマトリックスを構成する係数の絶対値が1を上回る場合がある。例えば、Bの係数の絶対値が1を上回る場合、B色が強調され、その結果、ノイズが青味がかった線として現れる。ノイズ画像の色はR,G,Bのいずれか1つの色によって表される場合が多く、これら3成分全ての色を含むことはほとんどないため、CIELAB色空間への変換がノイズ画像を強調させるための効果的な手段となり得るのである。ガンマ補正および色空間変換が行われる前の画像データに対してノイズ検出のための処理を行ったとしても、この処理で検出されなかったノイズがガンマ補正および色空間変換によって顕在化することがあり得る。本発明では、ガンマ補正および色空間変換によって強調されたノイズをも検出するために、色空間変換回路8の後段にゴミ検知回路9を設けた。
In this embodiment, the dust detection circuit 9 is provided after the color space conversion circuit 8. The reason is as follows.
When gamma correction and color space conversion are performed on R, G, and B image data, streaky noise may be emphasized. As shown in FIG. 9, in general, in gamma correction, correction is performed such that the higher the density, the greater the contrast. Therefore, streak-like noise is enhanced as the density of the document image increases. In the conversion to the CIELAB color space, the absolute values of the coefficients constituting the matrix shown in FIG. For example, when the absolute value of the coefficient of B exceeds 1, B color is emphasized, and as a result, noise appears as a bluish line. The color of the noise image is often represented by any one of R, G, and B and rarely includes all three of these colors, so conversion to the CIELAB color space enhances the noise image It can be an effective means for this. Even if noise detection processing is performed on image data before gamma correction and color space conversion, noise that is not detected by this processing may become apparent due to gamma correction and color space conversion. obtain. In the present invention, the dust detection circuit 9 is provided after the color space conversion circuit 8 in order to detect noise enhanced by gamma correction and color space conversion.

次に、ノイズ除去回路10について説明する。ノイズ除去回路10は、ゴミ検知回路9によって出力されたゴミ検出データに基づいて異常画素の位置を特定し、その異常画素のCIELAB色空間における座標値を当該座標値よりも画素群Pf、Pbの座標値に近い値に補正することによって、画像データL*、a*、b*からノイズ画像を除去する。ここで、図8は、ノイズ除去回路10によって行われるノイズ除去のための処理の内容を示す図である。同図に示すように、ノイズ除去回路10は、異常画素として抽出された注目画素p1の座標値を走査方向手前側に位置する画素p1’の座標値に置換し、異常画素として抽出された注目画素p2の座標値を走査方向奥側に位置する画素p2’の座標値に置換する。仮に、異常画素として1つの注目画素p1のみが抽出された場合は、走査方向手前側に位置する画素p1’の座標値で置換してもよいし、走査方向奥に位置する画素p2’の座標値に置換してもよい。このような処理が、ゴミ検出データによって示される全ての異常画素について実行されることにより、色空間変換回路8から出力された画像データからゴミに起因したスジ状のノイズ画像が除去される。そして、このノイズ除去の行われた画像データが画像処理回路11に送られる。   Next, the noise removal circuit 10 will be described. The noise removal circuit 10 identifies the position of the abnormal pixel based on the dust detection data output by the dust detection circuit 9, and sets the coordinate value of the abnormal pixel in the CIELAB color space to the pixel groups Pf and Pb from the coordinate value. The noise image is removed from the image data L *, a *, b * by correcting to a value close to the coordinate value. Here, FIG. 8 is a diagram showing the contents of the process for noise removal performed by the noise removal circuit 10. As shown in the figure, the noise removal circuit 10 replaces the coordinate value of the pixel of interest p1 extracted as an abnormal pixel with the coordinate value of the pixel p1 ′ located on the front side in the scanning direction, and extracts the pixel of interest extracted as an abnormal pixel. The coordinate value of the pixel p2 is replaced with the coordinate value of the pixel p2 ′ located on the far side in the scanning direction. If only one pixel of interest p1 is extracted as an abnormal pixel, it may be replaced with the coordinate value of the pixel p1 ′ located on the front side in the scanning direction, or the coordinate of the pixel p2 ′ located on the far side in the scanning direction It may be replaced with a value. Such processing is executed for all abnormal pixels indicated by the dust detection data, so that streak-like noise images caused by dust are removed from the image data output from the color space conversion circuit 8. Then, the image data from which the noise is removed is sent to the image processing circuit 11.

以上説明したように、本実施形態によれば、任意の色空間において色相または彩度に関する座標値が周囲の画素群に対して著しく異なり、且つ、周囲の画素群に対して明度が低くない画素を異常画素として抽出する。次に、網点画像領域に含まれる画素を抽出して、異常画素と網点画像領域に含まれる画素とを分類して、異常画素の座標値を適切に補正する。従来は、背景板との濃度差で異常画素を検出していたが故に背景板と同程度の濃度の異常画素を検出することが出来なかったが、本実施形態によれば任意の色空間における座標値の差に着目して異常画素を見つけ出すので、紙粉などの白色のゴミの影響を受けた異常画素であっても正確に検出することが可能となる。   As described above, according to the present embodiment, in a given color space, coordinate values relating to hue or saturation are significantly different from the surrounding pixel groups, and pixels whose brightness is not low with respect to the surrounding pixel groups. Are extracted as abnormal pixels. Next, the pixels included in the halftone dot image area are extracted, the abnormal pixels and the pixels included in the halftone dot image area are classified, and the coordinate values of the abnormal pixels are appropriately corrected. Conventionally, abnormal pixels having the same density as the background plate could not be detected because the abnormal pixels were detected based on the density difference from the background plate. However, according to the present embodiment, in any color space, Since abnormal pixels are found by paying attention to the difference in coordinate values, even abnormal pixels affected by white dust such as paper dust can be accurately detected.

上述した実施形態は次のような変形が可能である。
実施形態では、注目画素p1の位置から走査方向手前側の所定範囲内に位置する画素群Pfを16個の画素としたが、画素数はこれに限らない。同様に、実施形態では、注目画素p1の位置から走査方向奥側の所定範囲内に位置する画素群Pbを4個の画素としたが、画素数はこれに限らない。画素群Pfは、前述したように比較的高い密度で画像が分布していることを確認するという目的から、比較的多くの画素であることが望ましいが、画素群Pbは最低1つであってもよい。画素(群)Pbが1つの画素からなる場合には、ゴミ検知回路9は、画素(群)Pbの平均値を算出する必要はなく、その画素そのものの濃度を注目画素の濃度を比較すればよい。
また、ゴミ検知回路9による判定は、実施形態で示した以外の方法でもよい。例えば、注目画素p1のa*成分x1がa1+αよりも大きく、且つ、注目画素p1の走査方向奥側にa*成分がa1+βよりも小さい画素が存在した場合に、“a*成分の段差がある”と判定するようにしてもよい。ただし、a1は画素群Pfのa*成分の平均値、αおよびβは一定値である。
The embodiment described above can be modified as follows.
In the embodiment, the pixel group Pf located within a predetermined range on the near side in the scanning direction from the position of the target pixel p1 is 16 pixels, but the number of pixels is not limited thereto. Similarly, in the embodiment, the pixel group Pb positioned within a predetermined range on the back side in the scanning direction from the position of the target pixel p1 is four pixels, but the number of pixels is not limited thereto. The pixel group Pf is desirably a relatively large number of pixels for the purpose of confirming that the image is distributed at a relatively high density as described above, but the pixel group Pb is at least one. Also good. When the pixel (group) Pb is composed of one pixel, the dust detection circuit 9 does not have to calculate the average value of the pixel (group) Pb, and compares the density of the pixel itself with the density of the target pixel. Good.
The determination by the dust detection circuit 9 may be a method other than that shown in the embodiment. For example, if there is a pixel in which the a * component x1 of the target pixel p1 is larger than a1 + α and the a * component is smaller than a1 + β on the far side in the scanning direction of the target pixel p1, there is a “a * component step difference. May be determined. However, a1 is an average value of a * components of the pixel group Pf, and α and β are constant values.

また、実施形態では、網点検出回路91は、注目画素の位置から所定範囲内に存在する異常画素の数を検出し、当該異常画素の数が閾値Tを超える場合に注目画素が網点画像領域に含まれる画素であると判定していたが、異常画素の発生間隔を検出し、等間隔に分布する異常画素を網点画像領域に含まれる画素と判定してもよい。言い換えれば、主走査方向に周期的に現れる異常画素を網点画像領域に含まれる画素と判定する。上述したように、図6においては各々のサイズが等しい網点A同士が主走査方向に等間隔を空けて配置されており、画像の或る大きさの範囲内においてはこのような形式となることが多い。つまり、図7に示したように、網点Aおよび背景部Bによる主走査方向の座標値a*およびL*に着目すれば、それらの値は主走査方向に対して周期性をもって変化している。よって、網点検出回路91は、等間隔に分布する異常画素を網点画像領域に含まれる画素と判定すれば、ゴミ判定回路92は、周期性のない異常画素のみをゴミに起因する異常画素と判定する。このようにすれば、網点画像領域に含まれる画素か、異常画素であるかを精度良く分類することができる。   In the embodiment, the halftone dot detection circuit 91 detects the number of abnormal pixels existing within a predetermined range from the position of the target pixel, and when the number of abnormal pixels exceeds the threshold value T, the target pixel is a halftone image. Although it is determined that the pixel is included in the region, the occurrence interval of the abnormal pixel may be detected, and the abnormal pixel distributed at equal intervals may be determined as the pixel included in the halftone image region. In other words, abnormal pixels that appear periodically in the main scanning direction are determined as pixels included in the halftone image area. As described above, in FIG. 6, the halftone dots A having the same size are arranged at equal intervals in the main scanning direction, and such a format is obtained within a certain size range of the image. There are many cases. That is, as shown in FIG. 7, if attention is paid to the coordinate values a * and L * in the main scanning direction by the halftone dot A and the background portion B, these values change with periodicity in the main scanning direction. Yes. Therefore, if the halftone dot detection circuit 91 determines that the abnormal pixels distributed at equal intervals are pixels included in the halftone dot image region, the dust determination circuit 92 determines that only abnormal pixels having no periodicity are abnormal pixels caused by dust. Is determined. In this way, it is possible to accurately classify whether the pixel is included in the halftone image area or an abnormal pixel.

また、実施形態では、色空間変換部8によってCIELAB色空間へ変換された画像データがゴミ検知回路9およびノイズ除去回路10に供給されるようにしていたが、ノイズ除去回路10へ供給される画像データはRGB形式の画像データであってもよい。この場合、図1の回路において、ノイズ除去回路10に供給される画像データが、シェーディング補正回路6Aから出力される画像データRと、出力遅延回路7B、7Cから出力される画像データG、Bとなるようなバスを設ることによって実現される。このようにすれば、画像データR、G、Bに基づいてノイズ除去処理を行うから、従来のノイズ除去の手段をそのまま適用することもできる。   In the embodiment, the image data converted into the CIELAB color space by the color space conversion unit 8 is supplied to the dust detection circuit 9 and the noise removal circuit 10. However, the image supplied to the noise removal circuit 10 is used. The data may be RGB format image data. In this case, in the circuit of FIG. 1, the image data supplied to the noise removal circuit 10 includes image data R output from the shading correction circuit 6A, and image data G and B output from the output delay circuits 7B and 7C. This is realized by providing such a bus. In this way, since noise removal processing is performed based on the image data R, G, B, conventional noise removal means can be applied as it is.

上述した実施形態では、ハードウェア(回路)によって、異常画素の検出とその除去を行っていたが、これをソフトウェア(コンピュータプログラム)によって実現するようにしてもよい。つまり、画像処理装置が画像データを記憶可能な大容量の画像メモリを備え、且つ、図示せぬ記憶部にソフトウェアを記憶している。CPUがソフトウェアを実行することで、画像メモリに記憶された画像データに対して、上述のゴミ検知回路9及びノイズ除去回路10と同等の処理を実行する。つまり、このソフトウェアには、コンピュータを、原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段として機能させるものである。なお、このソフトウェアは、磁気テープ、磁気ディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、光記録媒体、光磁気記録媒体、CD(Compact Disk)−ROM、DVD(Digital Versatile Disk)−RAMなどの記録媒体に記録した状態で画像処理装置に提供し得る。また、インターネットのようなネットワークを介して画像処理装置に提供することも可能である。   In the above-described embodiment, detection and removal of abnormal pixels are performed by hardware (circuit), but this may be realized by software (computer program). That is, the image processing apparatus includes a large-capacity image memory capable of storing image data, and stores software in a storage unit (not shown). When the CPU executes the software, processing equivalent to that of the dust detection circuit 9 and the noise removal circuit 10 described above is performed on the image data stored in the image memory. In other words, this software allows the computer to read the image on the original in units of scan lines, and to set the coordinates of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation. Based on the coordinate value of the component relating to the hue or saturation obtained by the calculation means obtained by the calculation means, and the coordinate value of the pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel, the threshold value or more Detection means for detecting a predetermined number or less of pixels having a deviated coordinate value and continuously arranged in the scanning line as abnormal pixels, and pixels included in a halftone image area existing in the image on the original Out of the pixels that are not extracted by the extracting means, and the coordinate value of the pixel detected as an abnormal pixel by the detecting means is more than the coordinate value of the pixel group. And correcting means for correcting a value close to target values so that they appear as an output means for outputting the image data including the coordinate value corrected by said correction means. The software is recorded on a recording medium such as a magnetic tape, a magnetic disk, a floppy (registered trademark) disk, an optical recording medium, a magneto-optical recording medium, a CD (Compact Disk) -ROM, a DVD (Digital Versatile Disk) -RAM. In such a state, the image processing apparatus can be provided. It is also possible to provide the image processing apparatus via a network such as the Internet.

この発明の一実施形態である画像処理装置の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. 原稿の搬送装置および原稿の読取位置からCCD部に至るまでの光学系の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of an optical system from a document conveying device and a document reading position to a CCD unit. ゴミ検知回路の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a dust detection circuit. 主走査方向における座標値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the coordinate value in a main scanning direction. 異常画素の検出方法を説明する図である。It is a figure explaining the detection method of an abnormal pixel. 網点画像を含む主走査ラインの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the main scanning line containing a halftone image. 網点画像を含む主走査ラインの座標値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the coordinate value of the main scanning line containing a halftone image. 異常画素を補正する処理の内容を示す図である。It is a figure which shows the content of the process which correct | amends an abnormal pixel. ガンマ補正における入出力特性を示す図である。It is a figure which shows the input / output characteristic in a gamma correction. 色空間変換で用いるマトリックスを示す図である。It is a figure which shows the matrix used by color space conversion.

符号の説明Explanation of symbols

1…CCD部、2…CCD駆動回路、7B,7C…出力遅延回路、8…色空間変換回路、9…ゴミ検知回路、10…ノイズ除去回路、11…画像処理回路、90…ゴミ検出回路、91…網点検出回路、92…ゴミ判定回路。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... CCD part, 2 ... CCD drive circuit, 7B, 7C ... Output delay circuit, 8 ... Color space conversion circuit, 9 ... Dust detection circuit, 10 ... Noise removal circuit, 11 ... Image processing circuit, 90 ... Dust detection circuit, 91... Halftone dot detection circuit, 92.

Claims (9)

原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
A calculation unit that reads an image on a document in units of scanning lines, and calculates a coordinate value of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation;
Based on the coordinate value of the component related to hue or saturation obtained by the calculation means, the coordinate value deviates by more than a threshold from the coordinate value of the pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel. And detecting means for detecting a predetermined number or less of the pixels continuously arranged in the scanning line as abnormal pixels;
Extracting means for extracting pixels included in a halftone dot image area existing in the image on the original;
Correction means for correcting the coordinate value of a pixel detected as an abnormal pixel by the detection means among the pixels not extracted by the extraction means to a value closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value;
An image processing apparatus comprising: output means for outputting image data including the coordinate values corrected by the correction means.
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
A calculation unit that reads an image on a document in units of scanning lines, and calculates a coordinate value of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation;
Based on the coordinate value of the component related to hue or saturation obtained by the calculation means, a change in the coordinate value in the line direction of the pixel group connected on each scan line is detected, and the own pixel on each scan line is detected. Detection that detects a predetermined number or less of pixels that have a coordinate value that deviates by more than a threshold from the coordinate value of a pixel group existing within a predetermined range from the position of the pixel as abnormal pixels. Means,
Extracting means for extracting pixels included in a halftone dot image area existing in the image on the original;
Correction means for correcting the coordinate value of a pixel detected as an abnormal pixel by the detection means among the pixels not extracted by the extraction means to a value closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value;
An image processing apparatus comprising: output means for outputting image data including the coordinate values corrected by the correction means.
前記検出手段は、検出された異常画素の明度に関連する成分の座標値が、前記画素群の明度に関連する成分の座標値に対して低明度側に閾値以上乖離している場合には、当該異常画素を異常画素として検出しない
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
When the coordinate value of the component related to the brightness of the detected abnormal pixel is more than a threshold value on the low brightness side with respect to the coordinate value of the component related to the brightness of the pixel group, the detection means, The image processing apparatus according to claim 1, wherein the abnormal pixel is not detected as an abnormal pixel.
前記検出手段は、ある注目画素の走査方向手前側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値と、当該注目画素の走査方向奥側に位置する画素の座標値または当該注目画素の走査方向奥側に連続して位置する所定数の画素群の座標値の平均値とを算出し、当該注目画素の座標値が走査方向手前側に位置する前記画素群の座標値の平均値から閾値以上乖離し、且つ、当該注目画素の座標値が走査方向奥側に位置する前記画素の座標値または所定数の前記画素群の座標値の平均値よりも閾値以上乖離している場合には、当該注目画素を前記異常画素であると判定して検出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
The detection unit is configured to obtain an average value of coordinate values of a predetermined number of pixel groups continuously located on the front side in the scanning direction of a certain target pixel and a coordinate value of a pixel located on the back side in the scanning direction of the target pixel or the target An average value of coordinate values of a predetermined number of pixel groups continuously located on the back side in the scanning direction of the pixel, and an average value of coordinate values of the pixel group in which the coordinate value of the target pixel is located on the near side in the scanning direction When the coordinate value of the target pixel deviates from the value by a threshold value or more, and deviates by more than the threshold value from the coordinate value of the pixel located at the back side in the scanning direction or the average value of the coordinate values of the predetermined number of pixel groups The image processing apparatus according to claim 1, wherein the target pixel is detected by determining that the target pixel is the abnormal pixel.
前記抽出手段は、前記検出手段によって或る注目画素の位置から主走査ラインの所定範囲内において検出された前記異常画素の数が閾値を超えた場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
When the number of the abnormal pixels detected within a predetermined range of the main scanning line from the position of a certain pixel of interest by the detection unit exceeds a threshold value, the extraction unit identifies the abnormal pixel as the halftone dot image region. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus extracts pixels as pixels included in the image processing apparatus.
前記抽出手段は、前記検出手段によって検出された前記異常画素の主走査ライン上の間隔を検出し、検出した間隔が等間隔である場合には、当該異常画素を前記網点画像領域に含まれる画素として抽出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
The extraction unit detects an interval on the main scanning line of the abnormal pixel detected by the detection unit, and when the detected interval is an equal interval, the abnormal pixel is included in the halftone dot image region. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is extracted as a pixel.
前記補正手段は、前記抽出手段によって抽出された異常画素の座標値を、当該異常画素の走査方向手前に位置する画素の座標値または当該異常画素の走査方向奥に位置する画素の座標値に補正する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
The correction unit corrects the coordinate value of the abnormal pixel extracted by the extraction unit to the coordinate value of the pixel located in front of the abnormal pixel in the scanning direction or the coordinate value of the pixel located in the back of the abnormal pixel in the scanning direction. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
コンピュータを、
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって求められた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
として機能させるプログラム。
Computer
A calculation unit that reads an image on a document in units of scanning lines, and calculates a coordinate value of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation;
Based on the coordinate value of the component related to hue or saturation obtained by the calculation means, the coordinate value deviates by more than a threshold from the coordinate value of the pixel group existing within a predetermined range from the position of the own pixel. And detecting means for detecting a predetermined number or less of the pixels continuously arranged in the scanning line as abnormal pixels;
Extracting means for extracting pixels included in a halftone dot image area existing in the image on the original;
Correction means for correcting the coordinate value of a pixel detected as an abnormal pixel by the detection means among the pixels not extracted by the extraction means to a value closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value;
A program that functions as an output unit that outputs image data including coordinate values corrected by the correction unit.
コンピュータを、
原稿上の像を走査ライン単位で読み取って、明度に関連する成分と色相または彩度に関連する成分とで定義された任意の色空間における各画素の座標値を求める算出手段と、
前記算出手段によって得られた色相または彩度に関連する成分の座標値に基づいて、各々の走査ライン上に連なる画素群のライン方向の座標値の変化を検出し、各走査ライン上で自画素の位置から所定範囲内に存在する画素群の座標値に対して閾値以上乖離した座標値を有し、且つ、前記走査ラインにおいて連続して並んだ所定数以下の画素を異常画素として検出する検出手段と、
前記原稿上の像に存在する網点画像領域に含まれる画素を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されなかった画素のうち、前記検出手段によって異常画素として検出された画素の座標値を当該座標値よりも前記画素群の座標値に近い値に補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された座標値を含む画像データを出力する出力手段と
として機能させるプログラム。
Computer
A calculation unit that reads an image on a document in units of scanning lines, and calculates a coordinate value of each pixel in an arbitrary color space defined by a component related to lightness and a component related to hue or saturation;
Based on the coordinate value of the component related to hue or saturation obtained by the calculation means, a change in the coordinate value in the line direction of the pixel group connected on each scan line is detected, and the own pixel on each scan line is detected. Detection that detects a predetermined number or less of pixels that have a coordinate value that deviates by more than a threshold from the coordinate value of a pixel group existing within a predetermined range from the position of the pixel as abnormal pixels. Means,
Extracting means for extracting pixels included in a halftone dot image area existing in the image on the original;
Correction means for correcting the coordinate value of a pixel detected as an abnormal pixel by the detection means among the pixels not extracted by the extraction means to a value closer to the coordinate value of the pixel group than the coordinate value;
A program that functions as an output unit that outputs image data including coordinate values corrected by the correction unit.
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