JP2009042814A - Image evaluation device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像評価装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an image evaluation apparatus and a program.
プリンタが形成する画像には、直線状(すじ状)の画像欠陥(以下、便宜的に「ノイズ」という。)が発生することがある。直線状のノイズの発生原因は、プリンタの記録方式によって異なるが、例えば、電子写真方式であれば、感光体の特定の位置に電位の異常が生じたり、露光装置の光路の特定の位置にゴミ等が存在することなどによる。直線状のノイズは、点状のノイズなどと比べて連続的であるため、人間の目には、周囲との色差が僅かであってもノイズとして認識されやすい。一方で、直線状のノイズは、周囲との色差が僅かである場合には、機械的にはノイズとして認識するのが困難である。 An image formed by the printer may have a linear (streaky) image defect (hereinafter referred to as “noise” for convenience). The cause of the occurrence of linear noise differs depending on the recording method of the printer. And so on. Since the linear noise is continuous as compared with the dot noise or the like, it is easy for the human eye to recognize it as noise even if the color difference from the surroundings is slight. On the other hand, linear noise is difficult to mechanically recognize as noise when the color difference from the surroundings is slight.
直線状のノイズを機械的に認識する方法としては、そのノイズが直線的であることを利用し、ノイズの直線に沿った方向に色を平均する方法がある。図11は、この方法を説明するための図であり、ある画像データの各画素の階調値を示したものである。なお、同図において、「254」または「255」の値が記載された矩形領域を画素とし、その画素に記載された値を階調値とする。また、同図において、直線状のノイズは、矢印Aの示す方向に連続した階調値が「254」である画素で表されている。 As a method of mechanically recognizing linear noise, there is a method of averaging colors in a direction along the noise straight line by utilizing the fact that the noise is linear. FIG. 11 is a diagram for explaining this method, and shows the gradation value of each pixel of certain image data. In the figure, a rectangular area in which a value of “254” or “255” is described is a pixel, and a value described in the pixel is a gradation value. Further, in the same figure, the linear noise is represented by pixels whose gradation value is “254” continuous in the direction indicated by the arrow A.
図11に示す画像データにおいて、その階調値を矢印Aの示す方向に加算して平均すると、その平均値は、直線状のノイズである部分とそうでない部分とで有意な差が生じる。例えば、第5列の階調値の平均は「254」であるが、それ以外の第1列〜第4列及び第6列〜第9列の階調値の平均は「254.9」又は「255」である。このように、画素の階調値をある方向に平均することによって直線状のノイズを検出する処理のことを、以下では「平均化処理」という。 In the image data shown in FIG. 11, when the gradation values are added in the direction indicated by the arrow A and averaged, the average value has a significant difference between a portion that is linear noise and a portion that is not. For example, the average of the gradation values in the fifth column is “254”, but the average of the gradation values in the other first to fourth columns and the sixth to ninth columns is “254.9” or “255”. In this way, the process of detecting linear noise by averaging the gradation values of pixels in a certain direction is hereinafter referred to as “averaging process”.
平均化処理は、ノイズの直線の方向が明らかである場合に有効な処理である。しかし、プリンタにより形成された画像を評価する場合には、スキャナで読み取るときに原稿が傾いたりするため、ノイズの方向にずれが生じることがある。このような場合には、そのずれが僅かであっても、平均化処理により直線状のノイズを検出することができなくなる可能性があるため、画像の傾きを補正するのが望ましい。 The averaging process is an effective process when the direction of the noise straight line is clear. However, when an image formed by a printer is evaluated, a document may be tilted when it is read by a scanner, which may cause a shift in the noise direction. In such a case, even if the deviation is slight, there is a possibility that linear noise cannot be detected by the averaging process, so it is desirable to correct the inclination of the image.
画像の傾きを補正する技術としては、基準となる線やマークを画像に含め、これを読み取って基準からのずれを補正するものが知られている(例えば、特許文献1参照)。
しかし、プリンタにより形成された画像を評価するに際しては、画像領域の全体を評価したい場合がある。このような場合には、基準となる画像を設けてしまうと、その部分の評価ができなくなるという問題がある。
そこで、本発明は、直線状のノイズの検出を含む画像評価を、傾き補正のための基準となる画像を設けずに行うことを目的としている。
However, when evaluating an image formed by a printer, it may be desired to evaluate the entire image area. In such a case, if an image serving as a reference is provided, there is a problem that it is impossible to evaluate that portion.
Therefore, an object of the present invention is to perform image evaluation including detection of linear noise without providing an image serving as a reference for inclination correction.
本発明に係る画像評価装置は、シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段と、前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段と、前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域をノイズとして検出する検出手段とを備えることを特徴とする。 An image evaluation apparatus according to the present invention is an image to be evaluated formed on a sheet-like object, and has an edge having an angle determined with respect to a predetermined direction of the sheet-like object, and at least an area to be detected Acquisition means for acquiring image data representing an image to be evaluated formed so that uniform colors are continuous in the predetermined direction; and the side of the image to be evaluated from the image data acquired by the acquisition means And calculating means for calculating the inclination of the side from the determined angle, correction means for correcting the inclination of the image data based on the inclination calculated by the calculation means, and inclination by the correction means Detecting means for detecting, as noise, an area that is continuous in the predetermined direction and has a color different from the formed color from the image to be evaluated represented by the image data corrected for To.
本発明に係る画像評価装置において、前記被評価画像は、前記辺を複数有し、前記算出手段は、前記複数の辺の傾きをそれぞれ算出し、前記補正手段は、算出された複数の傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する構成を採用してもよい。
この場合において、さらに、前記算出手段は、前記被評価画像に含まれる前記複数の辺から一部の辺を除外する除外手段を備え、前記補正手段は、前記被評価画像に含まれる前記複数の辺のうち、前記除外手段により除外された辺を除いた辺から算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する構成を採用してもよい。
この場合において、さらに、前記除外手段は、前記算出手段により算出される傾きが、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を加算した値より大きいか、又は、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を減算した値より小さい場合に、その傾きとなる辺を除外する構成を採用してもよい。
In the image evaluation apparatus according to the present invention, the image to be evaluated has a plurality of the sides, the calculation unit calculates inclinations of the plurality of sides, and the correction unit calculates the plurality of inclinations. A configuration for correcting the inclination of the image data based on the image data may be employed.
In this case, the calculation unit further includes an exclusion unit that excludes a part of the plurality of sides included in the evaluated image, and the correction unit includes the plurality of the plurality of sides included in the evaluated image. You may employ | adopt the structure which correct | amends the inclination of the said image data based on the inclination calculated from the edge except the edge excluded by the said exclusion means among the edges.
In this case, the excluding unit may further include a slope calculated by the calculating unit that is greater than a value obtained by adding a standard deviation to an average value of the slopes of the plurality of sides, or a slope of the plurality of sides. If the average value is smaller than the value obtained by subtracting the standard deviation, a configuration may be adopted in which the side that becomes the slope is excluded.
本発明に係る画像評価装置において、前記画像データは、色が異なる複数の前記被評価画像を含み、前記取得手段は、前記画像データから色成分が異なる複数の分解画像データを生成する色分解手段を備え、前記算出手段は、前記色分解手段により生成された複数の分解画像データのそれぞれから前記被評価画像の前記辺を特定する構成を採用してもよい。
この場合において、さらに、前記色分解手段により生成された複数の分解画像データの階調数を、色成分に応じた閾値で減じる減数手段を備え、前記算出手段は、前記減数手段により階調数が減じられた分解画像データのそれぞれから前記辺を特定する構成を採用してもよい。ここにおいて、減数手段は、典型的にはいわゆる2値化処理を行うものであるが、階調数を減じるものであればいかなる処理であってもよい。
さらに、前記減数手段は、前記色分解手段により生成された複数の分解画像データから、前記閾値を複数の色成分毎に算出する閾値算出手段をさらに備える構成であると、より望ましい。
In the image evaluation apparatus according to the present invention, the image data includes a plurality of images to be evaluated having different colors, and the acquisition unit generates a plurality of pieces of separated image data having different color components from the image data. The calculation means may adopt a configuration for specifying the side of the image to be evaluated from each of a plurality of pieces of separation image data generated by the color separation means.
In this case, the image processing apparatus further includes a reduction unit that subtracts the number of gradations of the plurality of separated image data generated by the color separation unit by a threshold value corresponding to a color component, and the calculation unit includes the number of gradations by the reduction unit. A configuration may be adopted in which the side is specified from each of the decomposed image data in which is reduced. Here, the reduction means typically performs a so-called binarization process, but may be any process as long as it reduces the number of gradations.
Furthermore, it is more desirable that the subtracting means further comprises a threshold value calculating means for calculating the threshold value for each of a plurality of color components from a plurality of separated image data generated by the color separating means.
本発明に係る画像評価装置において、前記算出手段は、前記画像データから前記辺の近傍の領域を抽出する抽出手段を備え、前記抽出手段により抽出された領域の画像データに基づいて前記辺の傾きを算出する構成を採用してもよい。 In the image evaluation apparatus according to the present invention, the calculation unit includes an extraction unit that extracts a region near the side from the image data, and the inclination of the side based on the image data of the region extracted by the extraction unit. A configuration may be adopted in which
本発明は、かかる画像評価装置を実現するためのプログラムや、このプログラムを記憶させた記憶媒体としても提供され得る。例えば、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段、前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段、前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段、及び、前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域を検出する検出手段として機能させるものである。 The present invention can also be provided as a program for realizing such an image evaluation apparatus or a storage medium storing this program. For example, the program according to the present invention should detect a computer that is an image to be evaluated formed on a sheet-like object and has a side having an angle determined with respect to a predetermined direction of the sheet-like object. An acquisition unit that acquires image data representing an image including an image to be evaluated formed so that a uniform color is continuous in at least the predetermined direction for the region; an image of the image to be evaluated from the image data acquired by the acquisition unit Calculation means for specifying the side and calculating the inclination of the side from the determined angle, correction means for correcting the inclination of the image data based on the inclination calculated by the calculation means, and the correction means Function as detection means for detecting an area that is continuous in the predetermined direction and has a color different from the formed color from the image to be evaluated represented by the image data whose inclination is corrected by It is intended to.
本発明によれば、この構成を有さない場合に比べ、評価対象の画像領域に傾き補正のための基準となる画像を設けることなく、直線状のノイズを検出することが容易となる。 According to the present invention, it is easier to detect linear noise without providing an image serving as a reference for tilt correction in an image area to be evaluated, compared to a case without this configuration.
[第1実施形態]
図1は、本発明の第1の実施形態である画像評価装置100の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像評価装置100は、画像読取部10と、制御部20と、通知部30とを備える。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an
画像読取部10は、プリンタによって画像が形成されたシート状物(例えば、用紙)、すなわち原稿を光学的に読み取り、原稿表面の画像を表す画像データを生成する。画像読取部10が生成する画像データは、例えば、R(レッド)、G(グリーン)及びB(ブルー)の各色成分について8ビット(すなわち256階調)の階調値を有する画素を含んだデータである。画像読取部10としては、例えば、原稿をプラテンガラスに載置して読み取る、いわゆるフラットベッドスキャナを用いることができるが、ドラムスキャナや測色器、デジタルスチルカメラなどを用いてもよい。
The
制御部20は、CPU(Central Processing Unit)等の演算装置とROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等のメモリに加え、画像読取部10及び通知部30と接続するインタフェースを備える。制御部20は、画像データを取得し、ROMに記憶されたプログラムを実行することによって取得した画像データに各種の演算処理を行い、直線状のノイズを検出する。制御部20は、直線状のノイズを検出した場合には、その旨を示す情報である検出情報を通知部30に出力する。なお、制御部20のROMには、後述する被評価画像の角度が記憶されている。
The
通知部30は、原稿に直線状のノイズが含まれることを音や光を発生することによって通知する手段を備え、取得した検出情報に応じた通知を行う。通知部30としては、例えば、液晶ディスプレイやスピーカを用いてもよいし、より簡易的には、ランプやブザーなどを用いてもよい。
The
ここで、本実施形態における原稿について説明する。本実施形態において、原稿とは、電子写真方式のプリンタによって画像が形成された用紙をいう。ここにおいて、電子写真方式のプリンタとは、ドラム状の感光体を備え、搬送される用紙に対して帯電、露光、現像、転写、定着などのプロセスを経て画像を形成するプリンタをいい、特に本実施形態においては、C(シアン)、M(マゼンタ)、Y(イエロー)、K(ブラック)の各色のトナーを用いて画像を形成するカラープリンタをいう。 Here, the document in the present embodiment will be described. In the present embodiment, a document refers to a sheet on which an image is formed by an electrophotographic printer. Here, an electrophotographic printer is a printer that has a drum-shaped photoconductor and forms an image on a conveyed sheet through processes such as charging, exposure, development, transfer, and fixing. In the embodiment, it refers to a color printer that forms an image using toner of each color of C (cyan), M (magenta), Y (yellow), and K (black).
また、本実施形態の原稿が表す画像には、CMYK各色の被評価画像が含まれる。本実施形態において、被評価画像とは、長方形である用紙に対して所定の方向に形成された長方形の画像をいう。被評価画像の各辺は、シート状物の各辺に対して平行(又は垂直)であるとする。また、被評価画像は、その内部の色が均一となるように形成されている。 Further, the image represented by the document according to the present embodiment includes images to be evaluated for CMYK colors. In the present embodiment, the image to be evaluated refers to a rectangular image formed in a predetermined direction on a rectangular sheet. Each side of the image to be evaluated is assumed to be parallel (or perpendicular) to each side of the sheet-like object. Further, the image to be evaluated is formed so that the color inside thereof is uniform.
図2は、本実施形態の原稿の一例を示す図である。同図に示すように、原稿Dには、CMYK各色の被評価画像ImC、ImM、ImY及びImKがそれぞれ形成されている。なお、原稿Dのサイズは、例えばA4サイズ(297mm×210mm)である。被評価画像ImC、ImM、ImY及びImKは、プリンタが画像を形成可能な領域の全体に形成されている。また、原稿Dは、被評価画像が形成されていない余白領域を有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a document according to the present embodiment. As shown in the drawing, on the document D, evaluation images ImC, ImM, ImY, and ImK for each color of CMYK are formed. Note that the size of the document D is, for example, A4 size (297 mm × 210 mm). The evaluated images ImC, ImM, ImY, and ImK are formed over the entire area where the printer can form an image. In addition, the document D has a blank area in which an image to be evaluated is not formed.
なお、この原稿Dは、図中の矢印Aが示す方向に搬送されながら画像が形成されたものであるとする。すなわち、この矢印Aが示す方向は、画像形成時の感光体の軸方向に直交する方向である(図3参照)。なお、図3において、感光体は、符号PCで示されている筒状の部材である。 Note that the document D is an image on which an image is formed while being conveyed in the direction indicated by the arrow A in the drawing. That is, the direction indicated by the arrow A is a direction orthogonal to the axial direction of the photoconductor during image formation (see FIG. 3). In FIG. 3, the photoconductor is a cylindrical member indicated by a symbol PC.
被評価画像は、その全体が均一な色となるように形成される画像であるが、実際に用紙に形成されたものは、微視的には不均一となる場合がある。例えば、電子写真方式においては、トナーが飛散したり、あるいは転写や定着が不完全であったりすることによって、本来意図していた色よりも濃くなったり、あるいは薄くなったりする。また、被評価画像には、上述した直線状のノイズが発生することもある。 The image to be evaluated is an image formed so as to have a uniform color as a whole, but what is actually formed on the paper may be microscopically non-uniform. For example, in the electrophotographic system, the toner is scattered or the transfer or fixing is incomplete, so that the color becomes darker or lighter than originally intended. Further, the above-described linear noise may occur in the image to be evaluated.
本実施形態において、直線状のノイズは、用紙の搬送方向(図2の矢印Aが示す方向)と平行に生じるノイズである。このノイズの発生原因は複数あるが、例えば、ブレード等の清掃部材の不良により感光体に残留したトナーが部分的に除去し切れなかったり、あるいは、感光体の回転時に表面に回転方向に傷がついたりすることに起因する。このような場合、直線状のノイズは、感光体で生じる図4において符号Bで示すような欠陥によって形成される。本実施形態において検出対象とするのは、このようなノイズである。
なお、電子写真方式において、直線状のノイズは、転写時や定着時にも発生し得る。
In the present embodiment, linear noise is noise that is generated in parallel with the paper transport direction (the direction indicated by arrow A in FIG. 2). There are multiple causes of this noise. For example, the toner remaining on the photoconductor may not be completely removed due to a defective cleaning member such as a blade, or the surface may be scratched in the rotation direction when the photoconductor rotates. This is due to being attached. In such a case, the linear noise is formed by a defect indicated by a symbol B in FIG. In the present embodiment, such noise is a detection target.
In the electrophotographic system, linear noise can also occur during transfer and fixing.
以上の構成のもと、画像評価装置100は、被評価画像が形成された用紙を読み取って直線状のノイズの有無を判断し、直線状のノイズが検出された場合には、その旨を通知する。このとき画像評価装置100が実行する処理は、以下のとおりである。
With the above configuration, the
図5は、本実施形態の画像評価装置100の動作を示すフローチャートである。同図に示すように、まず、画像評価装置100の制御部20は、画像読取部10から画像データを取得する(ステップS1)。次いで、制御部20は、画像データから端部領域を抽出する(ステップS2)。ここにおいて「端部領域」とは、被評価画像の辺及びその近傍を含む領域である。ここでは、端部領域として、図6に示す4つの領域ArU、ArD、ArL及びArRを抽出する。なお、端部領域ArU、ArD、ArL及びArRは、その一部が重なっていてもよい。
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the
次に、制御部20は、画像データをR、G及びBのそれぞれの色成分に分解し、単色(プレーン)の画像データを得る(ステップS3)。この単色の画像データのことを、以下では「分解画像データ」という。分解画像データが得られたら、制御部20は、この分解画像データのそれぞれを用いて被評価画像の辺を特定する(ステップS4)。本実施形態において、被評価画像の辺の特定は、2値化処理とハフ(Hough)変換とを組み合わせることで行われる。2値化処理を行うのは、ハフ変換による直線(すなわち被評価画像の辺)の特定の精度をより高めるためである。なお、ハフ変換により直線を特定する場合には、処理の速度や精度にかんがみ、端部領域のみを対象に用いるのが望ましい。また、ハフ変換による直線の特定方法には、周知の方法を用いてよい。
Next, the
ここで、2値化処理の目的と、その具体的な方法について説明する。
図7は、被評価画像のある辺を拡大して例示した模式図である。同図に示すように、画像が形成される領域とされない領域の境界は、本来意図するような直線にはならないことが多い。これは、例えば電子写真方式であれば、トナーが飛散したり、あるいは転写や定着が不完全であったりすることに起因する。このような画像に対してそのままハフ変換を行っても、直線を特定する精度が低下する可能性が高いため、本実施形態においてはハフ変換の前に2値化処理を行うこととしている。
Here, the purpose of the binarization process and its specific method will be described.
FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an enlarged side of an image to be evaluated. As shown in the figure, the boundary between the region where the image is not formed and the region where the image is not formed is often not a straight line as originally intended. This is because, for example, in the case of an electrophotographic system, toner is scattered or transfer or fixing is incomplete. Even if the Hough transform is performed on such an image as it is, there is a high possibility that the accuracy of specifying a straight line is lowered. Therefore, in this embodiment, the binarization process is performed before the Hough transform.
制御部20は、2値化処理を行うために、閾値を算出する。また、制御部20は、閾値を算出するために、分解画像データの階調値について度数分布を算出する。
図8は、分解画像データImR、ImG及びImBと、その階調値のヒストグラム(度数分布図)HgR、HgG及びHgBとを例示した図である。同図に示すように、それぞれのヒストグラムは、本実施形態のような被評価画像を用いると、2つのピークを有する。制御部20は、この2つのピークの中間にある階調値であり、かつ、その度数がピーク間で極小となる階調値を閾値として決定する。例えば、図8に例示したヒストグラムの場合、閾値はThR、ThG及びThBのそれぞれとなる。
The
FIG. 8 is a diagram illustrating the decomposed image data ImR, ImG, and ImB, and histograms (frequency distribution diagrams) HgR, HgG, and HgB of the gradation values. As shown in the figure, each histogram has two peaks when the image to be evaluated as in this embodiment is used. The
ここで図5のフローチャートの説明に戻る。制御部20は、被評価画像の辺を特定したら、この辺の傾きを算出する(ステップS5)。このとき、制御部20は、分解画像データから特定した辺の角度と、あらかじめROMに記憶された当該辺の角度とを比較することにより、分解画像データの辺が決められた角度からどの程度傾いているかを特定する。なお、制御部20は、分解画像データから特定される辺が複数ある場合には、それぞれの辺の傾きを算出する。
Returning to the flowchart of FIG. When specifying the side of the image to be evaluated, the
続いて、制御部20は、算出された傾きに基づいて、画像データが表す画像の傾きを補正する(ステップS6)。具体的には、例えば制御部20は、画像データに所定の補正角の回転処理を実行することによって、その傾きを補正する。なお、制御部20は、複数の辺から傾きを算出した場合には、これらの複数の傾きの値を平均した角度により被評価画像の傾きを補正する。例えば、制御部20は、特定した2つの辺の傾きが「1.4°」と「1.6°」であった場合(いずれも時計回りを正とする)、画像データを反時計回りに「1.5°」回転させ、傾きを補正する。
Subsequently, the
このように画像データの傾きを補正したら、制御部20は、補正された画像データを参照し、この画像データの評価値を算出する(ステップS7)。ここでいう「評価値」とは、補正された画像データに上述した平均化処理を実行することで得られる、各列の画素についての階調値の平均値である。なお、平均値の算出は、各色の被評価画像に対応するそれぞれの領域について別個に行うのが望ましいが、余白領域を除く全ての領域について行ってもよい。
When the inclination of the image data is corrected in this way, the
続いて、制御部20は、分解画像データから直線状のノイズが検出されたか否かを判断する(ステップS8)。この判断は、例えば、上述した平均値が他の領域(列)よりも所定値以上異なる領域(列)があるか否かによって行われる。なお、ここにおいて検出する直線状のノイズは、いわゆる白すじ(周囲より色が薄いノイズ)であってもよいし、いわゆる黒すじ(周囲より色が濃いノイズ)であってもよいし、両方であってもよい。
Subsequently, the
制御部20は、直線状のノイズが検出された場合には(ステップS8:YES)、検出情報を出力して図5のフローチャートに示した処理を終了し(ステップS9)、直線状のノイズが検出されなかった場合には(ステップS8:NO)、ステップS9の処理を省略(スキップ)して図5のフローチャートに示した処理を終了する。なお、制御部20は、検出情報を出力するのに代えて、上述した評価値を出力したり、あるいは画像データのどの位置に直線状のノイズが発生しているかを示す情報を出力したりしてもよい。
When linear noise is detected (step S8: YES), the
以上のとおり、本実施形態の画像評価装置100によれば、被評価画像の辺の傾きに基づいて画像データの傾きを補正するため、傾き補正の基準となる画像を別個に設けることなく、被評価画像の全体について直線状のノイズを検出することが可能となる。
また、この画像評価装置100は、抽出した端部領域について辺の特定を行うことにより、画像データの全体を用いて辺を特定する場合に比べ、辺を特定する速度や精度を向上させることができる。
As described above, according to the
In addition, the
さらに、この画像評価装置100は、分解画像データから辺の特定を行うことにより、この構成を有さない場合に比べ、辺の角度をより正確に特定することが可能となる。例えば、画像データを単色に分解せずに2値化処理を行った場合、色成分毎に2値化の閾値が異なる可能性があるため、結果として画像データを分解した場合よりも2値化処理の精度が劣る可能性が生じる。特に、この傾向は、その色が余白領域の色(通常は白)と近似している被評価画像において顕著となる。例えば、本実施形態においては、イエローの被評価画像がそうである。
Further, the
[第2実施形態]
続いて、本発明の第2の実施形態を説明する。本実施形態は、上述した第1実施形態の動作の一部を変更したものである。そこで、本実施形態においては、主にこの変更点について説明する。なお、以下の説明において、第1実施形態と共通する点については、適宜その説明を省略し、符号については、第1実施形態と同じものを用いる。
[Second Embodiment]
Subsequently, a second embodiment of the present invention will be described. In the present embodiment, a part of the operation of the first embodiment described above is changed. Therefore, in the present embodiment, this change will be mainly described. In the following description, the points common to the first embodiment will be omitted as appropriate, and the same reference numerals as those in the first embodiment will be used.
図9は、本実施形態の画像評価装置100の動作を示すフローチャートである。このフローチャートは、ステップS5とS6の間に除外処理(ステップSA)がある点を除き、図5に示したフローチャートと同様である。除外処理とは、要するに、傾きがその他の辺と大きく異なる辺を対象から除外する処理である。
FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the
図10は、除外処理の具体的な内容を示すフローチャートである。この除外処理において、まず、制御部20は、ステップS5において算出した傾きの平均値(Ave)を算出する(ステップSA1)。なお、傾きの平均値を算出するに際しては、時計回り又は反時計回りのいずれかを正とし、正又は負(若しくは0)の平均値を算出する。制御部20は、平均値を算出したら、平均値の算出に用いた傾きの値を用いて標準偏差(σ)を算出する(ステップSA2)。
FIG. 10 is a flowchart showing specific contents of the exclusion process. In this exclusion process, first, the
次に、制御部20は、算出した平均値(Ave)と標準偏差(σ)とを用いて、傾きg(i)(ただし、i=1〜nであり、nは算出した傾きの総数)について以下の不等式(1)を満たすか否かを判断する。すなわち、制御部20は、算出した傾きのそれぞれの値について、平均値から標準偏差を減算した値以上であり、かつ、平均値から標準偏差を加算した値未満であるか否かを判断する(ステップSA3)。
Ave−σ≦g(i)≦Ave+σ (1)
Next, the
Ave−σ ≦ g (i) ≦ Ave + σ (1)
制御部20は、傾きg(i)に上述した不等式(1)を満たさないものがあれば(ステップSA3:YES)、その値を除外する(ステップSA4)。ここにおいて、ある値を除外するとは、例えばRAMから消去する動作であってもよいが、その値をその後の処理に影響を与えないようにすれば十分である。なお、制御部20は、傾きg(i)に上述した不等式(1)を満たさないものがなければ(ステップSA3:NO)、ステップSA4の処理を省略する。
If there is a slope g (i) that does not satisfy the above inequality (1) (step SA3: YES), the
制御部20は、その後、ステップS6の処理、すなわち画像データの傾きを補正する処理を実行する。このとき、制御部20は、不等式(1)を満たす傾きの値のみを用い、不等式(1)を満たさない傾きの値を除外して補正角を算出する。なお、制御部20が実行するその後の処理については、第1実施形態と同様である。
Thereafter, the
以上のとおり、本実施形態の画像評価装置100によれば、傾きが他の辺と大きく異なる辺を除外して補正角を算出することができる。例えば、原稿が傾いて読み取られた場合などには、全ての辺がほぼ同じ角度で傾いている可能性が高い。一方、他の辺がほぼ同じ角度で傾いているのに対して、ある一辺がそれらと異なる角度で傾いている場合、画像形成に異常があったか、あるいは当該辺が被評価画像の辺でない可能性などが考えられる。本実施形態の画像評価装置100は、このような辺を補正角の算出の基準から除外することにより、補正角をより正確に算出することを可能にしている。
As described above, according to the
[変形例]
本発明は、上述した実施形態に限らず、他の態様によっても実施が可能である。以下では、本発明の他の実施の形態について説明する。なお、以下に示す変形例は、各々を適宜に組み合わせてもよい。
[Modification]
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented by other aspects. Hereinafter, other embodiments of the present invention will be described. Note that the following modifications may be combined as appropriate.
(1)変形例1
被評価画像は、その辺の角度があらかじめ決められているものであれば、長方形である必要はない。ただし、被評価画像は、直線状のノイズを検出することが目的であるため、検出すべきノイズの方向に対して色が均一に連続するように形成される必要がある。
また、原稿に形成される被評価画像の数は、上述したものに限定されない。例えば、原稿を形成するプリンタがモノクロのプリンタであれば、原稿の全面に1つの被評価画像が形成されれば十分である。このような場合には、画像データを分解画像データにしなくてもよい。
(1) Modification 1
The image to be evaluated need not be rectangular as long as the angle of the side is determined in advance. However, since the image to be evaluated is for the purpose of detecting linear noise, it is necessary that the image to be evaluated be formed so that the colors are continuously continuous with respect to the direction of the noise to be detected.
Further, the number of images to be evaluated formed on the document is not limited to that described above. For example, if the printer that forms the document is a monochrome printer, it is sufficient that one image to be evaluated is formed on the entire surface of the document. In such a case, the image data does not have to be decomposed image data.
また、被評価画像の色は、任意である。上述した実施形態においては、プリンタのトナーの色、すなわち一次色を用いていたが、二次色等の混色した被評価画像を用いてもよい。例えば、イエローの被評価画像などは、単色ではノイズの判断が困難であるため、シアンと混合させてグリーンにしてもよい。 Further, the color of the image to be evaluated is arbitrary. In the above-described embodiment, the toner color of the printer, that is, the primary color is used. However, an image to be evaluated such as a secondary color may be used. For example, a yellow image to be evaluated may be mixed with cyan to make green because it is difficult to determine noise with a single color.
(2)変形例2
被評価画像の辺を特定するに際して、端部領域を抽出する処理(ステップS2)や、分解画像データを生成する処理(ステップS3)は、必須ではない。画像データの全体からでも辺の特定は可能であるし、分解していない画像データからでも辺の特定は可能であるからである。しかしながら、辺の特定を精度よく行うためには、これらの処理を行うのがより望ましいといえる。
(2) Modification 2
When specifying the side of the image to be evaluated, the process of extracting the edge region (step S2) and the process of generating the decomposed image data (step S3) are not essential. This is because the sides can be specified from the entire image data, and the sides can be specified from image data that has not been decomposed. However, it can be said that it is more desirable to perform these processes in order to specify the sides accurately.
(3)変形例3
本発明に係る画像評価装置は、プリンタ等から独立した装置であってもよいし、プリンタと一体に設けられた装置であってもよい。また、本発明に係る画像評価装置は、パーソナルコンピュータ等の汎用的な情報処理装置によって実施されてもよい。この場合、本発明に係る画像評価装置が実行する処理の内容を記述したプログラムを情報処理装置に実行させればよい。
また、本発明に係る画像評価装置が実行する処理の内容を記述したプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記憶させた形態で提供されてもよいし、インターネット等のネットワークからダウンロードされる形態で提供されてもよい。
(3) Modification 3
The image evaluation apparatus according to the present invention may be an apparatus independent of a printer or the like, or may be an apparatus provided integrally with the printer. The image evaluation apparatus according to the present invention may be implemented by a general-purpose information processing apparatus such as a personal computer. In this case, what is necessary is just to make an information processing apparatus run the program which described the content of the process which the image evaluation apparatus which concerns on this invention performs.
The program describing the contents of processing executed by the image evaluation apparatus according to the present invention may be provided in a form stored in a recording medium such as an optical disk, or provided in a form downloaded from a network such as the Internet. May be.
100…画像評価装置、10…画像読取部、20…制御部、30…通知部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段と、
前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域を検出する検出手段と
を備えることを特徴とする画像評価装置。 An image to be evaluated formed on a sheet-like object, having a side having an angle determined with respect to the predetermined direction of the sheet-like object, and a uniform color continuously in at least the predetermined direction for a region to be detected Acquisition means for acquiring image data representing an image including the image to be evaluated formed so as to
Calculation means for specifying the side of the image to be evaluated from the image data acquired by the acquisition means, and calculating the inclination of the side from the determined angle;
Correcting means for correcting the inclination of the image data based on the inclination calculated by the calculating means;
Detecting means for detecting an area that is continuous in the predetermined direction and has a color different from the formed color, from an image to be evaluated represented by image data whose inclination is corrected by the correction means. Image evaluation device.
前記算出手段は、
前記複数の辺の傾きをそれぞれ算出し、
前記補正手段は、
算出された複数の傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。 The evaluated image has a plurality of the sides,
The calculating means includes
Calculating the inclination of each of the plurality of sides;
The correction means includes
The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the inclination of the image data is corrected based on the plurality of calculated inclinations.
前記被評価画像に含まれる前記複数の辺から一部の辺を除外する除外手段を備え、
前記補正手段は、
前記被評価画像に含まれる前記複数の辺のうち、前記除外手段により除外された辺を除いた辺から算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像評価装置。 The calculating means includes
An exclusion means for excluding a part of the plurality of sides included in the image to be evaluated;
The correction means includes
The inclination of the image data is corrected based on an inclination calculated from an edge excluding the edge excluded by the exclusion unit among the plurality of edges included in the image to be evaluated. The image evaluation apparatus according to 1.
前記算出手段により算出される傾きが、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を加算した値より大きいか、又は、前記複数の辺の傾きの平均値にその標準偏差を減算した値より小さい場合に、その傾きとなる辺を除外する
ことを特徴とする請求項3に記載の画像評価装置。 The exclusion means includes
The slope calculated by the calculating means is larger than the value obtained by adding the standard deviation to the average value of the slopes of the plurality of sides, or the value obtained by subtracting the standard deviation from the average value of the slopes of the plurality of sides. The image evaluation apparatus according to claim 3, wherein, when smaller, an edge having the inclination is excluded.
前記取得手段は、
前記画像データから色成分が異なる複数の分解画像データを生成する色分解手段を備え、
前記算出手段は、
前記色分解手段により生成された複数の分解画像データのそれぞれから前記被評価画像の前記辺を特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。 The image data includes a plurality of the evaluated images having different colors,
The acquisition means includes
Color separation means for generating a plurality of separated image data having different color components from the image data;
The calculating means includes
The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the side of the image to be evaluated is specified from each of a plurality of pieces of separated image data generated by the color separation unit.
前記算出手段は、
前記減数手段により階調数が減じられた分解画像データのそれぞれから前記辺を特定する
ことを特徴とする請求項5に記載の画像評価装置。 A reduction means for reducing the number of gradations of the plurality of separation image data generated by the color separation means by a threshold value corresponding to the color component;
The calculating means includes
The image evaluation apparatus according to claim 5, wherein the side is specified from each of the decomposed image data in which the number of gradations is reduced by the reduction means.
前記色分解手段により生成された複数の分解画像データから、前記閾値を複数の色成分毎に算出する閾値算出手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項6に記載の画像評価装置。 The decrementing means is:
The image evaluation apparatus according to claim 6, further comprising a threshold value calculation unit that calculates the threshold value for each of a plurality of color components from a plurality of separated image data generated by the color separation unit.
前記画像データから前記辺の近傍の領域を抽出する抽出手段を備え、
前記抽出手段により抽出された領域の画像データに基づいて前記辺の傾きを算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像評価装置。 The calculating means includes
Comprising extraction means for extracting a region near the side from the image data;
The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein the inclination of the side is calculated based on image data of a region extracted by the extraction unit.
シート状物に形成された被評価画像であって、シート状物の所定方向に対して決められた角度となる辺を有し、検出をすべき領域について少なくとも前記所定方向に均一な色が連続するように形成された被評価画像を含んだ画像を表す画像データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された画像データから前記被評価画像の前記辺を特定し、当該辺の前記決められた角度からの傾きを算出する算出手段、
前記算出手段により算出された傾きに基づいて前記画像データの傾きを補正する補正手段、
前記補正手段により傾きが補正された画像データが表す被評価画像から、前記所定方向に連続し、かつ、前記形成された色と異なる色である領域を検出する検出手段
として機能させるためのプログラム。 Computer
An image to be evaluated formed on a sheet-like object, having a side having an angle determined with respect to the predetermined direction of the sheet-like object, and a uniform color continuously in at least the predetermined direction for a region to be detected Acquisition means for acquiring image data representing an image including an image to be evaluated formed so as to
A calculating unit that identifies the side of the image to be evaluated from the image data acquired by the acquiring unit, and calculates an inclination of the side from the determined angle;
Correcting means for correcting the inclination of the image data based on the inclination calculated by the calculating means;
A program for functioning as a detection unit that detects an area that is continuous in the predetermined direction and has a color different from the formed color from an image to be evaluated represented by image data whose inclination is corrected by the correction unit.
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014023113A (en) * | 2012-07-23 | 2014-02-03 | Fuji Xerox Co Ltd | Image forming device and image reading device |
US10194051B2 (en) | 2015-12-09 | 2019-01-29 | Konica Minolta, Inc. | Device for detecting amount of skew in document and image processing apparatus |
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2007
- 2007-08-06 JP JP2007204073A patent/JP2009042814A/en active Pending
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