JP2011166777A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

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Hiromasa Tanaka
宏昌 田中
Hidekazu Yamanishi
英一 山西
Hiroyuki Okuyama
博幸 奥山
Tetsuya Sadohara
哲也 佐土原
Kichirin Hiroe
吉倫 廣江
Yasuaki Okamoto
泰明 岡本
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Abstract

【課題】 MTF値のバラツキに対応してエッジ検出や無彩色検出を行うことができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、画像データのエッジ検出で用いられる閾値を補正するための補正量を、画像を分割した複数の分割領域のそれぞれにおいて記憶するメモリと、前記メモリに記憶された前記補正量によって補正された前記閾値を用いて、スキャナが生成した画像データの前記各分割領域に対してエッジ検出を行う検出部と、有する。
【選択図】図3

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関する。
スキャナは、原稿に照明光を照射するとともに、原稿で反射した光を受光することにより、原稿に対応した画像データを生成する。画像形成装置は、スキャナからの画像データを受けて、用紙に画像を形成する。
スキャナを用いて画像データを取得するとき、スキャナの固有の特性により、MTF(Modulation Transfer Function)値が画像面内でばらついてしまうことがある。MTF値にバラツキが発生していれば、画像の解像力が低下したり、コントラストにムラがでたりしてしまう。
実施形態である画像処理装置は、画像データのエッジ検出で用いられる閾値を補正するための補正量を、画像を分割した複数の分割領域のそれぞれにおいて記憶するメモリと、前記メモリに記憶された前記補正量によって補正された前記閾値を用いて、スキャナが生成した画像データの前記各分割領域に対してエッジ検出を行う検出部と、有する。
画像形成装置の概略を示す図である。 スキャナの概略を示す図である。 画像処理を行う回路構成を示すブロック図である。 分割領域のMTF値および基準値の算出処理を示すフローチャートである。 主走査方向のMTF値を算出するためのチャートを示す図である。 副走査方向のMTF値を算出するためのチャートを示す図である。 分割領域を説明する図である。 分割領域の補正量を決定する処理を示すフローチャートである。 分割領域およびMTF値の対応関係を示す図である。 基準値を示す図である。 補正区分と、基準値および各分割領域のMTF値の差分との関係を示す図である。 分割領域および補正区分の対応関係を示す図である。 補正区分および補正量の対応関係を示す図である。 分割領域および補正量の対応関係を示す図である。 第1実施形態である像域識別処理部の構成を示す図である。 第1実施形態であるエッジ検出部の構成を示す図である。 エッジ判定の処理を示すフローチャートである。 補正していない閾値および特徴量の関係を示す図である。 補正後の閾値および特徴量の関係を示す図である。 注目画素における補正量を算出する方法を説明する図である。 第2実施形態である像域識別処理部の構成を示す図である。 第2実施形態である無彩色検出部の構成を示す図である。 分割領域と、R−G,G−Bの平均値および分散値との対応関係を示す図である。 補正区分と、基準値および平均値の差分との対応関係を示す図である。 補正区分と、基準値および分散値の差分との対応関係を示す図である。 補正区分および補正量の対応関係を示す図である。 分割領域と、第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータの補正量との対応関係を示す図である。 無彩色判定の処理を示すフローチャートである。 RGBのMTF値の差が小さいときの、黒色のプロファイルおよび色差分布を示す図である。 RGBのMTF値の差が大きいときの、黒色のプロファイルおよび色差分布を示す図である。 第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータを補正していないときの判定領域を示す図である。 第2パラメータおよび第3パラメータを補正したときの判定領域を示す図である。 第1パラメータを補正したときの判定領域を示す図である。
(第1実施形態)
画像形成装置(MFP:Multi Function Peripheral)について、図1を用いて説明する。図1は、画像形成装置の概略を示す正面図である。
画像形成装置100は、複数の給紙カセット101を有し、各給紙カセット101は、複数の用紙を収容する。各給紙カセット101に収容された複数の用紙は、用紙搬送路を通過して、画像形成部102に供給される。画像形成部102は、画像データに基づいて、用紙に現像剤像を形成する。画像データには、例えば、外部機器(例えば、Personal Computer)から画像形成装置100に送信された画像データや、スキャナ103の読み取り動作によって生成された画像データが含まれる。
スキャナ103は、原稿の画像をスキャンすることにより、画像データを生成する。図1では、スキャナ103の一部を示す。スキャナ103の上方には、スキャナ103に対して原稿を自動的に搬送するための装置(ADF:Auto Document Feeder)104がある。
画像形成装置100の上部には、画像形成装置100に対して各種の情報を入力するための操作パネル105がある。操作パネル105は、例えば、ボタンスイッチや液晶パネルで構成できる。
画像形成部102は、感光体の感光面に対して、画像データに応じた静電潜像を形成した後に、現像剤を供給して現像剤像を形成する。画像形成部102は、感光体の表面に形成された現像剤像を、用紙に転写する。感光体の表面に用紙を接触させることにより、現像剤像を用紙に転写できる。一方、感光体上の現像剤像を、中間転写ベルトに転写した後に、中間転写ベルトから用紙に転写することもできる。
用紙に転写された現像剤像は、定着器の加熱処理によって用紙に定着する。現像剤像が定着した用紙は、用紙搬送路を通過し、排紙スペースSに移動する。排紙スペースSには、用紙を積載するための排紙トレイ106がある。
図1に示す構成では、デジタル複合機としての画像形成装置100にスキャナ103を設けている。デジタル複写機としての画像形成装置にスキャナを設けた場合や、スキャナだけで製品を構成した場合にも、本実施形態を適用できる。また、本実施形態は、インクを吐出して画像を形成する画像形成装置にも適用できる。
スキャナ103の構成について、図2を用いて説明する。図2は、副走査方向に沿ったスキャナ103の断面図である。
プラテンガラス11の上面には、原稿12があり、原稿12の読み取り面は、プラテンガラス11の上面と接触する。プラテンカバー13は、スキャナ103の本体に対して回転し、プラテンガラス11の上面を開いたり、プラテンガラス11の上面を閉じたりする。プラテンカバー13を閉じれば、原稿12は、プラテンガラス11に押し付けられる。プラテンカバー13は、ADF104の一部を構成している。
照明ユニット20は、原稿12に対して照明光を照射する。照明ユニット20は、図2の紙面と直交する方向(主走査方向)に延びており、照明ユニット20からは、照明ユニット20の長手方向に延びる線状の照明光が照射される。原稿12のうち、主走査方向に延びる1ライン分の画像領域に対して、線状の照明光が照射される。
照明ユニット20の照明光は、原稿12で反射する。原稿12からの反射光は、折り返しミラー14a、14b、14cで反射して結像レンズ15に向かう。結像レンズ15は、折り返しミラー14cからの光を集光して、イメージセンサ16上で結像させる。イメージセンサ16は、図2の紙面と直交する方向に配列された複数の受光素子16aを有しており、複数の受光素子16aは、R(Red)、G(Green)、B(Blue)に対応して設けられている。複数の受光素子16aは、線状の照明光に対応して配置されており、線状の照明光を受光する。各受光素子16aは、光電変換によって、入射光量に応じた電気信号を出力する。イメージセンサ16としては、例えば、CCDセンサを用いることができる。
原稿12からの反射光が、複数の受光素子16aに入射することにより、スキャナ103は、原稿12のうち、主走査方向に延びる1ライン分の画像領域を読み取ることができる。
第1キャリッジ31は、照明ユニット20および折り返しミラー14aを支持しており、副走査方向に移動する。第2キャリッジ32は、折り返しミラー14b、14cを支持しており、副走査方向に移動する。第1キャリッジ31および第2キャリッジ32は、副走査方向において相対的に移動して、原稿12の読み取り面(照明光の反射面)からイメージセンサ16の結像面までの光路長を一定に維持する。
第1キャリッジ31および第2キャリッジ32が移動することにより、照明ユニット20の照明光を副走査方向に走査できる。第1キャリッジ31および第2キャリッジ32が副走査方向に移動する間に、原稿12のうち、主走査方向に延びる1ライン分の画像領域が順次、読み取られる。これにより、スキャナ103は、原稿12の全面を読み取ることができる。
図3は、スキャナ103が生成した画像データに画像処理を行う回路構成を示す。スキャナ103は、生成した画像データを画像処理部40に出力する。画像処理部40は、第1処理部50および第2処理部60を有する。第1処理部50は、第1画像処理部51およびMTF算出部52を有する。第1画像処理部51は、画像データの画像処理を行う。画像処理としては、例えば、画像の回転、フィルタリング、色変換、ハーフトーン処理、ガンマ補正がある。第1画像処理部51は、処理後のデータをメモリ制御部71に出力する。MTF算出部52は、画像データのMTF値を算出する。
第2処理部60は、第2画像処理部61および像域識別処理部62を有する。第2画像処理部61は、メモリ制御部71から画像データを受け取り、画像データを印刷可能な形式に変換する。第2画像処理部61は、変換後のデータを画像形成部102に出力する。像域識別処理部62は、画像データのエッジ検出を行い、検出結果を第2画像処理部61に出力する。
メモリ制御部71は、画像処理部40(第1処理部50)からの画像データをページメモリ72に格納したり、ページメモリ72内の画像データを画像処理部40(第2処理部60)に出力したりする。コントローラ73は、画像形成装置100の動作を制御する。メモリとしてはHDD(Hard Disk Drive)74は、画像形成装置100の動作で用いられる各種の情報を記憶する。
次に、画像データのエッジ検出について説明する。本実施形態では、エッジを判定するための閾値を、画像のMTF値に応じて補正している。
まず、閾値を補正するための補正量を算出する処理について説明する。図4は、画像内のMTF値を算出する処理を示すフローチャートである。補正量を算出する処理は、予め行っておくことができる。
スキャナ103は、図5Aや図5Bに示す補正チャートM1,M2に対してスキャン処理を行う(ACT101)。MTF算出部52は、スキャナ103が生成した画像データのMTF値を算出する(ACT102)。MTF算出部52は、画素毎にMTF値を算出する。
図5Aに示す補正チャートM1は、主走査方向のMTF値を算出するために用いられ、図5Bに示す補正チャートM2は、副走査方向のMTF値を算出するために用いられる。補正チャートM1,M2としては、スキャナ103によってスキャンできる最大領域に対応したA3サイズの用紙を用いることができる。
図5Aに示す補正チャートM1を用いれば、例えば、イメージセンサ16のレンズの固有特性に起因したMTF値のバラツキ情報を取得できる。図5Bに示す補正チャートM2を用いれば、例えば、キャリッジ31,32の動作に起因したMTF値のバラツキ情報を取得できる。
MTF算出部52は、図6に示すように、スキャナ103が読み取った画像Iを9つの領域に分割する。図6において、各分割領域に割り振られた番号は、各分割領域を特定するための番号となる。本実施形態では、画像Iを9つの領域に分割しているが、分割される領域の数は、適宜設定することができる。
MTF算出部52は、各分割領域のMTF値を算出する(ACT103)。各分割領域のMTF値は、下記式(1)に基づいて算出することができる。
MTF値=(Mmax−Mmin)/(Mmax+Mmin) ・・・(1)
ここで、Mmaxは、各分割領域に含まれる複数の画素のMTF値のうち、最大値を示すMTF値である。Mminは、各分割領域に含まれる複数の画素のMTF値のうち、最小値を示すMTF値である。MTF算出部52は、R,G,Bの信号毎に、各分割領域のMTF値を算出する。
MTF算出部52は、MTFの基準値を算出する(ACT104)。MTFの基準値は、R,G,Bの信号毎に算出される。スキャナ103に用いられるレンズの特性としては、レンズの中心から離れた位置において、MTF値が変動する。したがって、基準値としては、画像Iの中央に位置するMTF値を用いることができる。
なお、基準値は、適宜設定することができる。例えば、基準値として、すべての画素におけるMTF値を平均した値を用いることができる。また、実験を行うことにより、高品質の画像が得られやすいMTF値を予め特定しておき、このMTF値を基準値とすることができる。
メモリ制御部71は、MTF算出部52が算出した、各分割領域のMTF値および基準値をHDD74に記憶する(ACT105)。
次に、各分割領域において、エッジ判定に用いられる閾値を補正するための補正量を算出する処理について、図7を用いて説明する。
メモリ制御部71は、HDD74に記憶された、各分割領域のMTF値および基準値を読み出す(ACT201)。図8は、分割領域と、分割領域に対応したMTF値(R,G,B)との関係(一例)を示す。図9は、R,G,Bのそれぞれにおける基準値(一例)を示す。
メモリ制御部71は、下記式(2)に基づいて、各分割領域のMTF値および基準値の差分dを算出する(ACT202)。
d=Mref−Mn ・・・(2)
ここで、Mrefは、基準値を示す。Mnは、各分割領域のMTF値であり、例えば、上記式(1)で算出された値である。
例えば、番号1の分割領域において、Rに関する差分dは「−3(%)」、Gに関する差分dは「−3(%)」、Bに関する差分dは「−3(%)」となる。
メモリ制御部71は、ACT202で算出した差分dに基づいて、補正区分を決定する(ACT203)。HDD74は、図10に示すように、差分dおよび補正区分の対応関係を示すテーブルを記憶する。メモリ制御部71は、図10に示すテーブルを参照し、ACT202で算出した差分dに対応した補正区分を決定する。補正区分は、各分割領域において、R,G,Bの信号毎に決定される。これにより、図11に示すように、分割領域と、R,G,Bの補正区分との対応関係を示すデータが得られる。
メモリ制御部71は、ACT203で決定した補正区分に基づいて、各分割領域の補正量を決定する(ACT204)。HDD74は、図12に示すように、補正区分および補正量の対応関係を示すテーブルを記憶する。メモリ制御部71は、図12に示すテーブルを参照し、ACT203で決定した補正区分に対応した補正量を、各分割領域において決定する。これにより、図13に示すように、分割領域と、R,G,Bの補正量との対応関係を示すデータが得られる。メモリ制御部71は、図13に示すデータを、第2処理部60の像域識別処理部62に送る。
図14は、像域識別処理部62の構成を示すブロック図である。
像域識別処理部62は、領域決定部621およびエッジ検出部622を有する。領域決定部621は、メモリ制御部71から、主走査方向の位置を特定する信号と、副走査方向の位置を特定する信号とを受け取る。領域決定部621は、主走査方向および副走査方向の位置を特定する信号に基づいて、画像Iの各画素が9つの分割領域のうち、いずれの分割領域に属するかを決定する。領域決定部621は、決定した分割領域の情報をエッジ検出部622に出力する。
エッジ検出部622は、ページメモリ72から読み出された画像データに対してエッジ検出を行う。エッジ検出部622は、メモリ制御部71から、各分割領域の補正量と、エッジ判定に用いられる閾値とを受け取る。エッジ検出部622は、検出結果を第2画像処理部61に出力する。
図15は、エッジ検出部622の構成を示すブロック図である。
エッジ検出部622は、特徴量算出部6221と、補正量選択部6222と、加算部6223と、判定部6224とを有する。特徴量算出部6221は、入力された画像信号に基づいて、特徴量を算出し、算出結果を判定部6224に出力する。
補正量選択部6222は、メモリ制御部71から、各分割領域の補正量を受け取る。また、補正量選択部6222は、領域決定部621で決定された分割領域の情報を受け取る。補正量選択部6222は、9つの分割領域の補正量のうち、領域決定部621で決定された分割領域に対応する補正量を決定し、加算部6223に出力する。
加算部6223は、エッジ判定に用いられる閾値と、補正量選択部6222で決定された補正量とを受け取る。加算部6223は、閾値および補正量を加算し、加算結果を判定部6224に出力する。すなわち、加算部6223は、補正量を用いて、閾値を補正する。
判定部6224は、加算部6223から得られた補正後の閾値と、特徴量算出部6221から得られた特徴量とに基づいて、エッジ判定を行う。判定部6224は、特徴量のうち、補正後の閾値よりも高い特徴量を示す部分について、エッジと判定する。
図16は、像域識別処理部62の処理を示すフローチャートである。
領域決定部621は、入力された主走査方向および副走査方向の位置を特定する信号に基づいて、画像Iの各画素が属する分割領域を決定する(ACT301)。画像Iは、9つの領域に分割されるため、領域決定部621は、各画素が、9つの分割領域のうち、いずれの分割領域に属するかを決定する。
補正量選択部6222は、入力された各分割領域の補正量のうち、領域決定部621で決定された分割領域に対応する補正量を選択する(ACT302)。加算部6223は、補正量選択部6222で選択された補正量を用いて、エッジ判定に用いられる閾値を補正する(ACT303)。補正量が負の値であれば、加算部6223は、閾値から補正量を減算することにより、補正後の閾値を算出する。補正量が正の値であれば、加算部6223は、閾値に補正量を加算することにより、補正後の閾値を算出する。
特徴量算出部6221は、入力された画像信号に基づいて、特徴量を算出する(ACT304)。特徴量算出部6221は、算出した特徴量を判定部6224に出力する。判定部6224は、加算部6223から得られた補正後の閾値と、特徴量算出部6221から得られた特徴量とに基づいて、エッジ判定を行う(ACT305)。
図17は、MTFにバラツキが発生していないときの画像信号および特徴量を示す。図17に示す画像信号は、特徴量算出部6221に入力される信号であり、図17に示す特徴量は、特徴量算出部6221から出力される信号である。MTFにバラツキが発生していないときには、補正量がゼロとなる。したがって、エッジ検出部622(判定部6224)は、予め設定された閾値を用いて、エッジ検出を行う。具体的には、エッジ検出部622は、特徴量のうち、閾値よりも高いレベルを示す部分について、エッジと判定する。
図18は、MTFにバラツキが発生しているときの画像信号及び特徴量を示す。図18に示す画像信号は、特徴量算出部6221に入力される信号であり、図18に示す特徴量は、特徴量算出部6221から出力される信号である。MTFにバラツキが発生しているときには、閾値が補正量に応じて補正される。図18に示す例では、補正量の分だけ、閾値を小さくしている。
エッジ検出部622(判定部6224)は、補正後の閾値を用いて、エッジ検出を行う。具体的には、エッジ検出部622は、特徴量のうち、補正後の閾値よりも高いレベルを示す部分について、エッジと判定する。図18において、特徴量は、予め設定された閾値よりも低いため、この状態では、エッジを検出することができない。一方、補正量に基づいて閾値を補正することにより、補正後の閾値よりも高い特徴量を特定でき、エッジを検出することができる。
本実施形態では、各分割領域において、エッジ判定用の閾値を補正するための補正量を決定しているため、隣接する2つの分割領域の境界を基準にして補正量が異なることがある。隣接する2つの分割領域の境界において、補正量が大きく変化するのを防止するために、以下に説明する方法によって、補正量を算出することができる。
図19に示す各点a1〜a9は、番号1〜9の各分割領域の中心点である。図19は、番号1の分割領域に含まれる画素eの補正量を算出する方法を説明する図である。
下記式(3)に基づいて、画素eの補正量を算出することができる。
Ceは、画素eの補正量を示す。X1は、主走査方向(図19の左右方向)における画素eおよび画素a1の距離を示し、X2は、主走査方向における画素eおよび画素a2の距離を示す。Y1は、副走査方向(図19の上下方向)における画素eおよび画素a1の距離を示し、Y2は、副走査方向における画素eおよび画素a4の距離を示す。Ca1は、画素a1が属する分割領域の補正量である。同様に、Ca2、Ca4は、画素a2、a4が属する分割領域の補正量である。
式(3)では、隣接する分割領域の中心点に位置する画素と、任意の画素との距離に基づいて、補正量を算出しているため、隣り合う分割領域の境界において、補正量が急激に変化してしまうのを低減できる。画素eの補正量は、各分割領域の補正量を用いて算出できるため、画素eの補正量を記憶しておく必要はない。
(第2実施形態)
第1実施形態では、画像のエッジ判定を行っているが、本実施形態では、画像が無彩色および有彩色のいずれであるかを判定する。本実施形態では、像域識別処理部62の構成が、第1実施形態と異なる。
図20は、像域識別処理部62の構成を示すブロック図である。
像域識別処理部62は、領域決定部621および無彩色検出部623を有する。領域決定部621は、メモリ制御部71から、主走査方向の位置を特定する信号と、副走査方向の位置を特定する信号とを受け取る。領域決定部621は、主走査方向および副走査方向の位置を特定する信号に基づいて、スキャナ103が読み取った画像Iの各画素が9つの分割領域のうち、いずれの分割領域に属するかを決定する。領域決定部621は、決定した分割領域の情報を無彩色検出部623に出力する。
無彩色検出部623は、ページメモリ72から読み出された画像データに対して、無彩色の判定を行う。無彩色検出部623は、メモリ制御部71から、各分割領域の補正量と、無彩色判定に用いられるパラメータとを受け取る。パラメータは、R−GおよびG−Bを座標軸とした色空間において、無彩色の判定に用いられる判定領域を規定するためのパラメータである。画像データを色空間にプロットしたときの点が判定領域よりも内側にあれば、無彩色と判定され、プロットした点が判定領域よりも外側にあれば、有彩色と判定される。
判定領域を特定するためのパラメータとしては、第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータがある。第1パラメータは、判定領域の大きさを特定するためのパラメータである。第2パラメータは、R−Gの座標軸において、判定領域の中心位置を特定するためのパラメータである。第3パラメータは、G−Bの座標軸において、判定領域の中心位置を特定するためのパラメータである。
図21は、無彩色検出部623の構成を示す図である。無彩色検出部623は、第1パラメータ決定部6231と、第2パラメータ決定部6232と、第3パラメータ決定部6233と、判定部6234とを有する。
第1パラメータ決定部6231は、各分割領域において予め設定された第1パラメータと、各分割領域で得られた補正量と、領域決定部621が決定した分割領域とを受け取る。第1パラメータは、例えば、HDD74に記憶しておくことができ、メモリ制御部71は、HDD74に記憶された第1パラメータを像域識別処理部62(無彩色検出部623)に出力する。
第1パラメータ決定部6231は、領域決定部621が決定した分割領域に対応する補正量を用いて、予め設定された第1パラメータを補正し、補正結果を判定部6234に出力する。
第2パラメータ決定部6232は、各分割領域において予め設定された第2パラメータと、各分割領域で得られた補正量と、領域決定部621が決定した分割領域とを受け取る。第2パラメータは、例えば、HDD74に記憶しておくことができ、メモリ制御部71は、HDD74に記憶された第2パラメータを像域識別処理部62(無彩色検出部623)に出力する。
第2パラメータ決定部6232は、領域決定部621が決定した分割領域に対応する補正量を用いて、予め設定された第2パラメータを補正し、補正結果を判定部6234に出力する。
第3パラメータ決定部6233は、各分割領域において予め設定された第3パラメータと、各分割領域で得られた補正量と、領域決定部621が決定した分割領域とを受け取る。第3パラメータは、例えば、HDD74に記憶しておくことができ、メモリ制御部71は、HDD74に記憶された第3パラメータを像域識別処理部62(無彩色検出部623)に出力する。
第3パラメータ決定部6233は、領域決定部621が決定した分割領域に対応する補正量を用いて、予め設定された第3パラメータを補正し、補正結果を判定部6234に出力する。
判定部6234は、第1パラメータ決定部6231、第2パラメータ決定部6232および第3パラメータ決定部6233から得られた第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータに基づいて、無彩色判定に用いられる判定領域を決定する。また、判定部6234は、入力された画像信号に基づいて、R−G,G−B座標軸の色空間上でプロットし、プロットされた点が判定領域に含まれているか否かを判定する。プロットされた点が判定領域に含まれていれば、判定部6234は、画像が無彩色と判定し、判定結果を出力する。
本実施形態における補正量を算出する方法について説明する。補正量を算出する方法は、第1実施形態で説明した方法と同様である。
まず、第1実施形態と同様に、画像Iを9つの領域に分割し、各分割領域において、R−GおよびG−Bの平均値および分散値を算出する。これにより、図22に示すデータが得られる。次に、基準値(平均値用)と各分割領域の平均値との差分を算出し、図23に示すマップを用いて、補正区分を特定する。図23に示すマップは、平均値に関する差分と補正区分との対応関係を示すデータであり、予め決定しておくことができる。
また、基準値(分散値用)と各分割領域の分散値との差分を算出し、図24に示すマップを用いて、補正区分を特定する。図24に示すマップは、分散値に関する差分と補正区分との対応関係を示すデータであり、予め決定しておくことができる。
平均値および分散値に関して補正区分を特定できれば、図25に示すマップを用いて補正量を特定できる。図25は、補正区分および補正量の対応関係を示すデータである。平均値に関する補正量は、第2パラメータおよび第3パラメータを補正するための補正量となり、分散値に関する補正量は、第1パラメータを補正するための補正量となる。図26には、各分割領域と、第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータのそれぞれの補正量との対応関係を示す。図26に示すデータは、HDD74に予め記憶しておくことができる。
本実施形態における無彩色の判定処理について、図27を用いて説明する。
領域決定部621は、入力された主走査方向および副走査方向の位置を特定する信号に基づいて、画像Iの各画素が属する分割領域を決定する(ACT401)。画像Iは、9つの領域に分割されるため、領域決定部621は、各画素が、9つの分割領域のうち、いずれの分割領域に属するかを決定する。
第1パラメータ決定部6231は、領域決定部621が決定した分割領域に対応する第1パラメータの補正量を用いて、予め設定された第1パラメータを補正する(ACT402)。第2パラメータ決定部6232は、領域決定部621が決定した分割領域に対応する第2パラメータの補正量を用いて、予め設定された第2パラメータを補正する(ACT402)。第3パラメータ決定部6233は、領域決定部621が決定した分割領域に対応する第3パラメータの補正量を用いて、予め設定された第3パラメータを補正する(ACT402)。
判定部6234は、ACT402で補正された第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータを用いて、無彩色判定に用いられる判定領域を算出する(ACT403)。判定部6234は、入力された画像信号と、ACT403で得られた判定領域に基づいて、無彩色の判定を行う(ACT404)。具体的には、判定部6234は、入力された画像信号を、R−G,G−B座標軸の色空間上でプロットし、プロットした点が判定領域の内側にあるか否かを判定する。
プロットした点が判定領域の内側にあれば、判定部6234は、画像が無彩色と判定する。また、プロットした点が判定領域の外側にあれば、判定部6234は、画像が有彩色と判定する。図28および図29は、RGBにおけるMTF値の差が異なる場合における黒線のプロファイル(A)と色差の分布(B)を示す。図29におけるRGBのMTF値の差は、図28におけるRGBのMTF値の差よりも大きい。図28では、画像信号の色差分布が判定領域の内側にあり、無彩色と判定される。図29では、画像信号の色差分布の一部が判定領域の外側にあり、有彩色と判定される。
図30は、第1パラメータ、第2パラメータおよび第3パラメータを補正していないときの判定領域を示す。図31は、第2パラメータおよび第3パラメータを補正したときの判定領域(一例)を示す。図32は、第1パラメータを補正したときの判定領域(一例)を示す。
図6,10,15で説明した処理は、HDD74に格納されているプログラムをCPUに実行させることにより実現できる。プログラムの格納先は、HDDに限らず、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、SRAM(Static Random Access Memory)、VRAM(Video RAM)、フラッシュメモリを用いることができる。
上述した実施形態の処理を実行させるプログラムは、画像形成装置100に設けられた記憶領域に予め記録することができる。一方、プログラムは、ネットワークから画像形成装置100にダウンロードしてもよいし、プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記録媒体を用いて画像形成装置100にインストールしてもよい。記録媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記録媒体であればよい。記録媒体としては、例えば、ROMやRAM等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、CD−ROMやフレキシブルディスク、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカード等の可搬型記憶媒体、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、回線上の伝送媒体などがある。予めインストールやダウンロードにより得る機能は、装置内部のOS(オペレーティング・システム)等と共働してその機能を実現させるものであってもよい。プログラムをCPUやMPUに実行させることにより実現される処理の少なくとも一部を、ASICにて回路的に実行させることも可能である。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
100:画像形成装置、102:画像形成部、103:スキャナ、
105:操作パネル、106:排紙トレイ、40:画像処理部、50:第1処理部、
51:第1画像処理部、52:MTF算出部、60:第2処理部、
61:第2画像処理部、62:像域識別処理部、71:メモリ制御部、
72:ページメモリ、73:コントローラ、74:HDD、621:領域決定部、
622:エッジ検出部、6221:特徴量算出部、6222:補正量選択部、
6224:判定部、623:無彩色検出部、6231:第1パラメータ決定部、
6232:第2パラメータ決定部、6233:第3パラメータ決定部、6234:判定部

Claims (11)

  1. 画像データのエッジ検出で用いられる閾値を補正するための補正量を、画像を分割した複数の分割領域のそれぞれにおいて記憶するメモリと、
    前記メモリに記憶された前記補正量によって補正された前記閾値を用いて、スキャナが生成した画像データの前記各分割領域に対してエッジ検出を行う検出部と、
    有することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記メモリは、前記補正量を色情報毎に記憶し、
    前記検出部は、前記画像データの色情報毎にエッジ検出を行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記色情報は、R,G,Bの情報であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  4. 前記補正量は、基準値および前記各分割領域のMTF値の差分に応じて異なることを特徴とする請求項1から3のいずれか1つに記載の画像処理装置。
  5. 前記検出部は、前記スキャナが生成した画像データの特徴量を算出し、特徴量が前記補正量によって補正された前記閾値よりも高い領域を、エッジと判定することを特徴とする請求項1から4のいずれか1つに記載の画像処理装置。
  6. R−GおよびG−Bを座標軸とした色空間において、画像が無彩色か有彩色かの判定に用いられる判定領域を特定するパラメータを記憶するメモリと、
    画像を分割した複数の分割領域のそれぞれにおいて、R−GおよびG−Bの平均値および分散値を算出する算出部と、
    R−GおよびG−Bの平均値および分散値を用いて前記パラメータを補正し、補正後の前記パラメータから特定される前記判定領域を用いて、スキャナが生成した画像が無彩色か否かの検出を行う検出部と、
    を有することを特徴とする画像処理装置。
  7. 前記パラメータは、前記判定領域の大きさを特定する第1パラメータと、R−G座標軸上における前記判定領域の中心を特定する第2パラメータと、G−B座標軸上における前記判定領域の中心を特定する第3パラメータと、を含むことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
  8. 前記検出部は、R−GおよびG−Bの分散値および基準値の差分に対応した補正量を用いて、前記第1パラメータを補正することを特徴とする請求項6又は7に記載の画像処理装置。
  9. 前記検出部は、R−GおよびG−Bの平均値および基準値の差分に対応した補正量を用いて、前記第2パラメータおよび前記第3パラメータを補正することを特徴とする請求項6から8のいずれか1つに記載の画像処理装置。
  10. 画像データのエッジ検出で用いられる閾値を補正するための補正量を、画像を分割した複数の分割領域のそれぞれにおいて記憶し、
    前記補正量によって補正された前記閾値を用いて、スキャナが生成した画像データの前記各分割領域に対してエッジ検出を行う、
    ことを特徴とする画像処理方法。
  11. R−GおよびG−Bを座標軸とした色空間において、画像が無彩色か有彩色かの判定に用いられる判定領域を特定するパラメータを記憶し、
    画像を分割した複数の分割領域のそれぞれにおいて、R−GおよびG−Bの平均値および分散値を算出し、
    R−GおよびG−Bの平均値および分散値を用いて前記パラメータを補正し、
    補正後の前記パラメータから特定される前記判定領域を用いて、スキャナが生成した画像が無彩色か否かの検出を行う、
    ことを特徴とする画像処理方法。
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