JP2016066836A - 画像読取装置及びその制御方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】流し読みを行う画像画像読取装置において、異物の影響を排除して高品位に画像を読み取る装置及びその制御方法、プログラムを提供する。【解決手段】読み取り画像に対して異物検知を行い、異物の位置や濃度および個数を記憶する。次いで各読み取りライン毎に原稿の背景色を検出し、その濃度に応じて補正対象異物を選定すると共にその濃度に基づいて補間処理により濃度補正を行う。なお当該異物領域が文字領域かイメージ領域かによって補正方法を変える。また補正対象異物の個数が所定数以上の場合は、背景色との濃度差が大きい異物を優先して所定数の異物を補正する。【選択図】図５

Description

本発明は、読取ガラス上を、原稿を所定方向に搬送させながら原稿を読み取る画像読取技術に関するものである。

従来から、原稿を搬送しつつ読取処理を行う、いわゆる、流し読みを行う画像読取装置が知られている。画像読取装置の原稿の読取部に屑や紙粉などのゴミ（異物）が検知された場合、その画素の画像データを、隣接する画素の画像データにより置き換える異物補正処理が実行される（特許文献１参照）。例えば、流し読みを行なう前に、原稿読取部の汚れを検知した場合には、異物補正処理部にて読取画像の汚れ部分に相当する画素の読取値をその幅に応じて隣接する複数の画素の値で置き換える補正処理を行なう。

特開２００２−０７７５８４号公報

しかしながら、検出した異物個数が補正上限数を超えた場合、従来では、異物の濃度や大きさから補正対象の異物を選定していたため、原稿の背景色や下地濃度によっては、補正対象外の異物の影響で、読取画像にスジ異常が発生する。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、画像を高品位に読み取ることができる画像読取技術を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明による画像読取装置は以下の構成を備える。即ち、
読取ガラス上を、原稿を所定方向に搬送させながら前記原稿の画像を読取部によって読み取る画像読取装置であって、
前記読取部で読み取る読取画像に基づいて、前記読取ガラス上の異物を検知する検知手段と、
前記読取画像に関する特徴情報に基づいて、前記検知手段で検知した異物から補正対象の異物を選定する選定手段と、
前記読取画像において、前記選定手段で選定した異物に対応する画像を補正する補正手段と
を備える。

本発明によれば、画像を高品位に読み取ることができる。

画像形成装置の断面図である。 画像形成装置の外観斜視図である。 画像読取装置の断面図である。 画像形成制御部の構成を示すブロック図である。 原稿の背景色に基づく異物補正処理を示すフローチャートである。 背景色毎の補正対象・対象外となる異物濃度の領域を示す図である。 原稿の画像種別に基づく異物補正処理を示すフローチャートである。 画像種別の判別のための像域分離処理を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。尚、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。

本実施形態における画像形成装置は、原稿を光学的に読み取る画像読取装置を備える。また、画像形成装置は、コピー機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能、及びこれらの複合機能を実現可能である。また、画像読取装置は、画像形成装置とは別に、単独でスキャナのように構成されても良い。

＜実施形態１＞
図１は、本実施形態における画像形成装置のシート搬送方向に沿った断面図である。図２は、図１の画像形成装置の外観斜視図である。図３は、画像形成装置に備えられた画像読取装置の原稿搬送方向に沿った断面図である。

＜画像形成装置＞
図１に示す画像形成装置１００は、大きく、装置本体１０１と、装置本体１０１の上部に設けられた画像読取装置１０３と、画像読取装置１０３の上部に設けられた自動原稿供給装置（ＡＤＦ：オートドキュメントフィーダ）１２６とから構成されている。

自動原稿供給装置１２６は、ＡＤＦ分離部１１５、排紙搬送部１１６、原稿排紙部１１７、ブック原稿を押圧する原稿押え板１１８、シート原稿搬送部１２１を含んでいる。自動原稿供給装置１２６は、原稿載置台１０６に置かれた記録媒体としてのシート原稿ＤをＡＤＦ分離部１１５により１枚ずつ分離して、画像読取装置１０３に供給する。画像読取装置１０３は、自動原稿供給装置１２６により、読取ガラスである流し読みガラス１０９上に送り込まれるシート原稿Ｄを、停止状態のイメージセンサユニット１０８で光学的に読み取る。ここで、読取部であるイメージセンサユニット１０８は、例えば、ラインセンサで構成されている。

また、画像読取装置１０３は、読取ガラスである原稿台ガラス１０７上にユーザにより配置されたシート原稿Ｄやブック原稿も読み取ることができる。その際に、イメージセンサユニット１０８は、副走査方向に移動しながら、シート原稿Ｄやブック原稿を光学的に読み取る。副走査方向とは、図１内の左右方向であり、主走査方向とは、副走査方向に対して交差する方向、即ち、後述する図２内の矢印Ｂに示す方向である。原稿押え板１１８は、原稿台ガラス１０７上に置かれた原稿の浮きを防止するために、白色シートやスポンジ等の部材で積層されて形成されている。原稿押え板１１８の左端１１８ａがブック読取範囲開始位置１０７ａの左側に、右端１１８ｂがブック読取範囲終了位置１０７ｂの右側に位置するまで、原稿押え板１１８は延設されている。

画像読取装置１０３は、画像読取情報を装置本体１０１の印刷部１０４に送る。装置本体１０１は、画像読取装置１０３において読み取られた画像読取情報に基づいて、カセット給紙部１１２に積載されたシートＰ（記録媒体）に画像を印刷する。印刷部１０４は、例えば、ＬＥＤアレイを使用した電子写真方式の印刷機構である。その場合には、装置本体１０１は、ＬＥＤヘッドユニット１０を含んでいる。また、装置本体１０１は、画像形成部１１１、カセット給紙部１１２、印刷部１０４の上部にシートＰを複数枚積載することができるように構成された複数の排紙トレイ１１３ａ〜１１３ｃからなる記録シート排紙部１１３、カートリッジカバー部１１４を含んでいる。さらに、装置本体１０１は、画像読取装置１０３と印刷部１０４とを接合する接合部１１９、ファクシミリ制御部１２０、両面搬送部カバー１２２、搬送方向切換部１２３、レジスト搬送部１２４を含んでいる。また、装置本体１０１は、印刷部１０４内に、ＭＰ（マルチペーパー）給紙部１２５、両面搬送部１５０を含んでいる。

図２は、画像形成装置１００の外観斜視図である。図２に示すように、画像形成装置１００は、操作部１０５を含んでいる。操作部１０５は、ディスプレイ等の表示部や、テンキー等の入力キーを備えており、ユーザから各種指示を受け付けたり、若しくは、ユーザが画像形成装置１００の状態をディスプレイ上で確認することができる。ＡＤＦ圧板１０２は、ヒンジ部１０２ａにより画像読取装置１０３に回動自在に取り付けられており、ユーザは、自動原稿供給装置１２６を図２の両矢印Ａ方向に開閉することができる。ヒンジ部１０２ａは、装置本体１０１の背面側の左右に１個ずつ設けられており、ユーザは、ＡＤＦ圧板１０２の手前側を持ち上げることにより、ＡＤＦ圧板１０２を後方に開けることができる。ヒンジ部１０２ａは、ダンパやカム、ばね部材等の部材の組合せにより、ＡＤＦ圧板１０２を所定の角度、例えば、７０度に開いた状態で保持することができる。ユーザは、ＡＤＦ圧板１０２が開いた状態で、原稿台ガラス１０７上にシート原稿やブック原稿等の原稿を配置する。

図３は、画像形成装置１００の画像読取装置１０３と自動原稿供給装置１２６の内部構成を示す図である。画像読取装置１０３は、図１に示すように画像形成装置１００に一体化されていても良いし、別体として構成されても良い。図３に示すように、原稿台ガラス１０７の上部に張り出したジャンプ台１０９ｂの下面に、白色シート１０９ｃが設けられている。画像読取装置１０３は、イメージセンサユニット１０８の読取位置が白色シート１０９ｃの下部にある際に、イメージセンサユニット１０８のシェーディング補正を行なう。画像読取装置１０３は、原稿を読み取るスキャン動作１回毎にイメージセンサユニット１０８がジャンプ台１０９ｂの下部を通過する。つまり、スキャン動作１回毎にシェーディング補正を行ない、移動型のイメージセンサユニット１０８内の光源の光量の経時変化の影響を低減することができる。

［シート原稿の流し読み動作］
ここで、図１〜図３を参照して、画像形成装置１００で画像読取を実行する際の流し読み動作について説明する。図１及び図２に示すように、原稿載置台１０６は、ＡＤＦ圧板１０２に設けられている。原稿載置台１０６には、１対のスライダ１０６ａがシート原稿の搬送方向と直交方向（即ち、矢印Ｂに示すシート原稿の幅方向）にスライド可能に設けられている。この１対のスライダ１０６ａにより原稿載置台１０６上に積載されたシート原稿の両サイドを揃えることができる。即ち、１対のスライダ１０６ａによりシート原稿の幅整合が可能となる。原稿載置台１０６上には、原稿長さセンサ１０６ｂが設けられており、セットされたシート原稿の長さを検出することができる。

図３において、ＡＤＦ分離部１１５には、シート原稿の有無と幅を検出する原稿幅センサ１１５ｄがシート原稿の幅方向に複数設けられている。原稿幅センサ１１５ｄは、図３では奥行き方向に重なって見えるので、１つだけ示される。画像形成装置１００は、原稿幅センサ１１５ｄと原稿長さセンサ１０６ｂからの検出信号により、原稿サイズと原稿のセット方向とを検出することができる。図３において、シート原稿搬送部１２１には、原稿給送センサ１２１ｈと原稿端センサ１２１ｉが設けられている。原稿給送センサ１２１ｈは、ＡＤＦ分離部１１５からシート原稿が送られたか否かや、シート原稿の後端の通過を検出することができる。原稿端センサ１２１ｉは、シート原稿の先端及び後端の通過を検出することができる。その検出信号は、画像読取のタイミング制御に用いられる。ＡＤＦ分離部１１５は、アクチュエータ（不図示）により上下動するピックアップローラ１１５ａと、分離ローラ１１５ｂと、分離ローラ１１５ｂに圧接されて逆方向に回転するリタードローラ１１５ｃ等で構成される。

シート原稿は、まず、ユーザにより原稿載置台１０６上に読取面（原稿面）を上に向けて積載される。そして、ピックアップローラ１１５ａが下降して、シート原稿を原稿載置台１０６に押圧し、分離ローラ１１５ｂとリタードローラ１１５ｃとの間に送り込む。リタードローラ１１５ｃと分離ローラ１１５ｂは、シート原稿を１枚ずつ分離して搬送する。次に、レジローラ１２１ａ、リードローラ１２１ｂと、読取搬送ローラ１２１ｃとが、シート原稿を原稿ガイド１２１ｄに沿ったＵターン紙パスに沿って、流し読みガラス１０９上を所定方向（副走査方向）に搬送する。

付勢ばね（不図示）で押圧されたシート原稿押え板１２１ｅは、搬送されたシート原稿を流し読みガラス１０９に押圧して密着させる。この間、シート原稿は、継続して搬送されている。その際に、イメージセンサユニット１０８は、既にシート原稿読取位置１０９ａに移動して停止しており、シート原稿読取位置１０９ａ上を通過するシート原稿を、流し読みガラス１０９の下側から光を照射し、その反射光を受信することで画像読取を実行する。次に、ジャンプ台１０９ｂは、継続して搬送されるシート原稿を、ＡＤＦ圧板１０２側にすくい上げる。そして、押圧ばね（不図示）により読取搬送ローラ１２１ｃに押圧された読取搬送ローラ（不図示）と、読取搬送ローラ１２１ｃとがシート原稿を搬送する。さらに、押圧ばねによって排紙ローラ１１７ｂに押圧された排紙ローラ１１７ａと排紙ローラ１１７ｂとが、シート原稿を原稿排紙トレイ１１７ｃに排出する。

排紙ローラ１１７ａと排紙ローラ１１７ｂは、原稿の両面を読み取る場合には、原稿を反転させてフラッパ（不図示）を介して再度、原稿読取位置まで搬送する。画像読取の終了した原稿は、原稿排紙トレイ１１７ｃに排出される。搬送路には、搬送路中の記録媒体の有無を検出するためのセンサが適宜配置される。読取位置に対応する流し読みガラス１０９上にゴミや汚れ等の異物が付着している場合には、画像データに黒いスジが現れてしまう。従って、それを防ぐために、画像読取装置１０３は、異物領域を検出して、その異物領域に対応する画像データを補正する。

［イメージセンサユニットの構成］
イメージセンサユニット１０８は、ＬＥＤ及び樹脂製導光体等の光学系を含む光源からシート原稿の画像面に光を照射し、画像面で反射した反射光をセルフォックレンズ（登録商標）等で一次元センサ素子アレイに結像して、シート原稿の画像情報を読み取る。イメージセンサユニット１０８は、タイミングベルト１０３ａ、駆動モータ（不図示）により回転する駆動プーリ１０３ｂ、及び従動プーリ（不図示）により、ガイド軸１０３ｃに沿って、図１内の左右方向に移動する。また、イメージセンサユニット１０８は、キャリッジ（不図示）によりガイド軸１０３ｃに支持されるとともに、スプリング（不図示）により上方に付勢されている。タイミングベルト１０３ａとキャリッジは、連結部材（不図示）により連結されている。イメージセンサユニット１０８と原稿台ガラス１０７の間には、スペーサ（不図示）が介挿されている。イメージセンサユニット１０８は、図１のブック読取範囲開始位置１０７ａからブック読取範囲終了位置１０７ｂまでの範囲で、原稿台ガラス１０７上に置かれた原稿の画像を、等速移動しながら光学的に読み取ることができる。

［画像形成制御部］
イメージセンサユニット１０８から出力される画像信号を処理する画像信号処理を含む、画像形成装置１００の画像形成制御部について、図４のブロック図に基づいて説明する。尚、本実施形態では、画像読取装置１０３のイメージセンサユニット１０８は、ＣＩＳ方式により画像を読み取る構成としているが、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ）方式により画像を読み取る構成であっても良い。

画像形成装置１００は、メインＣＰＵ２４、ＲＡＭ２７、ＲＯＭ５０、操作部１０５、駆動部４４、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）４２、画像データ生成部４３、画像形成部１１１、画像処理部４１、背景色検出部４５、原稿幅検知センサ２２７、及びイメージセンサユニット１０８を備える。

メインＣＰＵ２４は、データバス・システムバス２１０を介して装置全体を制御する。ＲＡＭ２７は、メインＣＰＵ２４の作業領域及びデータの一時記憶領域である。ＲＯＭ５０は、画像形成装置１００を制御するためのファームウェアプログラムや、ファームウェアプログラムを制御するためのブートプログラムが書き込まれ、メインＣＰＵ２４によって使用される。

イメージセンサユニット１０８は、光電変換装置であり、ＬＥＤヘッドユニット１０、受光センサ１３、ＡＭＰ・Ａ／Ｄ（アンプ・アナログ／デジタル）変換器２３で構成されている。

受光センサ１３から出力される画像データであるアナログ信号は、ＡＭＰ・Ａ／Ｄ変換器２３のＡＭＰによって増幅され、Ａ／Ｄ変換器によってデジタル信号に変換される。変換された画像データのデジタル信号は、８ｂｉｔデータの場合、黒色を０、白色を２５５とし、０から２５５の２５６段階の輝度データ（濃度）として、データバス・システムバス２１０を介して、ＲＡＭ２７に保存される。

画像処理部４１は、異物補正部４１１及び異物検知部４１２を有し、ＲＡＭ２７に保存された画像データの異物検知処理及び異物補正処理を行う。画像処理部４１から出力された画像データのデジタル信号は、通信Ｉ／Ｆ４２を介して、画像形成装置１００の画像データ生成部４３へ出力される。画像データ生成部４３は、通信Ｉ／Ｆ４２から入力される主走査１ライン分の画像データを収集して１ページ分の画像データを生成し、生成した１ページ分の画像データから、必要な画像サイズ（原稿画像領域）分のデータを生成する。画像データ生成部４３で生成された画像データは、画像形成部１１１に出力される、あるいはホストコンピュータ等の情報処理装置によって画像再生（表示等）される。

背景色検出部４５は、ＲＡＭ２７に記憶された画像データに対して、原稿の背景色の検出処理を行う。画像読取装置１０３の操作部１０５は、画像読取装置１０３の状態表示や、画像形成装置１００全体の動作状態の表示を行う。また、操作部１０５は、ユーザから、読取命令の入力を受け付ける。また、操作部１０５は、ユーザからの操作に応じて、画像読取装置１０３の処理を実行するための読取命令を入力する。原稿幅検知センサ２２７は、原稿載置台１０６上に置かれた原稿Ｄの幅情報（主走査方向のサイズ情報）を検知する。

［異物検知処理・異物補正処理］
図５は、流し読み時における異物検知処理及び異物補正処理を示すフローチャートである。図５に示す処理は、例えば、メインＣＰＵ２４がＲＯＭ５０に格納されたプログラムをＲＡＭ２７に読み出して実行することにより実現される。また、図５に示す各パラメータは、図５の処理開始前に、メインＣＰＵ２４によりＲＡＭ２７の記憶領域に確保される。

まず、ユーザにより自動原稿供給装置１２６に原稿Ｄが置かれ、操作部１０５上のコピーボタンが押下されることで、メインＣＰＵ２４は、画像読取処理（ＤＦスキャン）の開始が指示されたか否かを判定する（Ｓ１０１）。

操作部１０５上のコピーボタンが押下されない場合（Ｓ１０１でＮＯ）、押下されるまで待機する。一方、操作部１０５上のコピーボタンが押下された場合（Ｓ１０１でＹＥＳ）、メインＣＰＵ２４は、自動原稿供給装置１２６及び画像読取装置１０３による画像読取処理（ＤＦスキャン）を開始する。

次に、原稿台に置かれた原稿を読み取る前に、メインＣＰＵ２４は、流し読みガラス１０９上をスキャンして流し読みガラス１０９上の異物の有無を検知する異物検知処理を実行する（Ｓ１０２）。メインＣＰＵ２４は、イメージセンサユニット１０８を制御してＬＥＤヘッドユニット１０を点灯させ、受光センサ１３によって流し読みガラス１０９上の主走査方向の全画素分の画像データを取得し、画像処理部４１を介してＲＡＭ２７に格納する。ここで、流し読みガラス１０９上の主走査方向の画素数は、例えば、７５００画素とし、主走査方向で得られる各画素データを、画素データＳｄ１〜Ｓｄ７５００とする。スキャンした流し読みガラス１０９上の画像データから、予め定められた閾値以下の輝度値を有する画素データを異物として検知する。

異物を検知したら、メインＣＰＵ２４は、異物の濃度（Ｇｄ）、位置（Ｇｐ）、個数（Ｇｔ）等の異物に関する情報である異物情報をＲＡＭ２７に記憶する（Ｓ１０３）。そして、原稿の搬送を開始し、原稿が流し読みガラス１０９上に到達すると、メインＣＰＵ２４は、主走査方向に１ラインずつ画像データを読み取る（Ｓ１０４）。

メインＣＰＵ２４は、主走査１ラインの画像データから、その特徴情報として原稿の背景色（Ｂｇ）を検出する（Ｓ１０５）。背景色の検出処理では、主走査１ライン毎に、濃度とその度数を表すヒストグラムを作成し、度数が最大値なる濃度を背景色として検出し、検出した背景色（Ｂｇ）、例えば、その濃度値をＲＡＭ２７に記憶する。

メインＣＰＵ２４は、背景色（Ｂｇ）を検出したら、補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）を算出し、検知した異物から補正対象異物を選定する（Ｓ１０６）。ここで、Ｔｓは所定の閾値とする。異物の濃度（Ｇｄ）が補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲外である場合（Ｇｄ＞Ｂｇ＋ＴｓもしくはＧｄ＜Ｂｇ−Ｔｓ）に、その異物を補正対象異物として選定する。一方、異物の濃度（Ｇｄ）が補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲内である場合（（Ｂｇ−Ｔｓ）≦Ｇｄ≦（Ｂｇ＋Ｔｓ））に、その異物を補正対象外異物として選定する。ここで、選定した補正対象異物の個数（Ｇｃ）をＲＡＭ２７に記憶する。

メインＣＰＵ２４は、選定した補正対象異物の個数（Ｇｃ）が所定個数（補正上限個数（Ｇｍａｘ））以上であるか否かを判定する（Ｓ１０７）。選定した補正対象異物の個数（Ｇｃ）が補正上限個数（Ｇｍａｘ）未満である場合（Ｓ１０７でＮＯ）、メインＣＰＵ２４は、選定した異物の位置に対応する画像の画像補正処理を実行する（Ｓ１０９）。

一方、選択した補正対象異物の個数（Ｇｃ）が補正上限個数（Ｇｍａｘ）以上である場合（Ｓ１０７でＹＥＳ）、メインＣＰＵ２４は、背景色（Ｂｇ）の濃度と異物の濃度（Ｇｄ）の濃度差が大きい異物から順に、補正上限個数分の補正対象異物を選定する（Ｓ１０８）。その後、メインＣＰＵ２４は、選定した異物の位置の画像補正処理を実行する（Ｓ１０９）。

尚、この画像補正処理は、例えば、異物検知部位（異物箇所）に対応する画像をその周辺の画像あるいは背景色の画像によって置換する処理である。あるいは、画像補正処理は、異物箇所の画素を周囲の正常画素（異物を構成する画素からなる画像以外の周辺画像を構成する画素）を用いて線形補間を実行する処理である。もちろん、異物箇所の画像を抑制することができる画像補正処理であれば、これらの処理に限定されない。

主走査１ラインずつ補正対象異物の選定及び画像補正処理を実行し（Ｓ１０４〜Ｓ１０９）、メインＣＰＵ２４は、原稿の先端から後端までの全ラインの原稿読取が終了したか否かを判定する。全ラインの原稿読取が終了していない場合（Ｓ１１０でＮＯ）、Ｓ１０４に戻る。一方、全ラインの原稿読取が終了している場合（Ｓ１１０でＹＥＳ）、処理を終了する。

尚、更に精度よく補正するために、主走査１ラインを複数のエリアに分割し、分割したエリア毎に背景色を検出して補正対象異物を選定してもよい。

図６は、背景色（Ｂｇ）毎の補正対象・対象外となる異物の濃度領域を示す図である。

図６では、主走査読取領域（０〜７５００画素）に３画素幅の異物を４個（Ａ〜Ｄ）検知した場合の背景色（パターン１〜パターン３）毎の補正対象領域を示している。

パターン１は背景色（Ｂｇ）が白色の場合である。パターン１では、補正閾値の算出結果から、補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲外の濃度である異物Ａ及び異物Ｂを補正対象の異物として選定し、補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲内の濃度である異物Ｃ及び異物Ｄを補正対象外の異物として選定する。

パターン２は背景色（Ｂｇ）が灰色（中間色）の場合である。パターン２では、補正閾値の算出結果から、補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲外の濃度である異物Ｂ及び異物Ｃを補正対象の異物として選定し、異物Ａ及び異物Ｄを補正対象外の異物として選定する。

パターン３は背景色（Ｂｇ）が黒色の場合である。パターン３では、補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲外の濃度である異物Ｃ及び異物Ｄを補正対象の異物として選択し、補正閾値（Ｂｇ±Ｔｓ）の範囲内の濃度である異物Ａ及び異物Ｂを補正対象外の異物として選定する。

以上説明したように、実施形態１によれば、原稿の背景色と読取ガラス（流し読みガラス１０９）上の異物の濃度に応じて、補正する異物を選定して画像補正を行うので、異物による読取画像品位の低下を軽減できる。

より具体的には、主走査１ライン毎に原稿の背景色に基づいて補正対象となる異物を選定することによって、補正上限個数を超える異物を検知した場合においても、補正上限個数の範囲内で、効果的に補正対象異物を選定することが可能となる。その結果、異物による読取画像品位の低下を軽減することができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、原稿画像の背景色に応じて、補正対象となる異物を選定して補正する例を挙げている。更に、写真原稿等、背景色が存在しない原稿においては、主走査１ライン毎に平均濃度を代表色として算出して、原稿の背景色ではなく、原稿の平均濃度値（特徴情報）に基づいて補正対象異物を選定することもできる。そこで、実施形態２では、実施形態１の構成において、更に原稿の画像種別を判別し、その判別した画像種別に応じて補正する異物を選定する。

原稿の画像種別に応じた補正対象異物の選定方法について、図７及び図８のフローチャートを用いて説明する。図７に示す処理は、例えば、メインＣＰＵ２４がＲＯＭ５０に格納されたプログラムをＲＡＭ２７に読み出して実行することにより実現される。また、図７に示す各パラメータは、図７の処理開始前に、メインＣＰＵ２４によりＲＡＭ２７の記憶領域に確保される。

尚、図７において、実施形態１の図５と同一の処理については、同一のステップ番号を付加して、その詳細については省略する。

原稿の搬送を開始し、主走査方向に１ラインずつ画像データを読み取ったら（Ｓ１０４）、メインＣＰＵ２４は、主走査１ラインの画像種別（文字／画像）を判別する（Ｓ２０５）。画像種別の判別には、像域分離処理を用いる。像域分離処理の詳細については後述する。

メインＣＰＵ２４は、像域分離処理の結果に基づいて、読み取った主走査１ラインが文字領域であるか画像領域であるかを判定する（Ｓ２０６）。像域分離処理の結果、読み取った主走査１ラインが画像領域（非文字領域）である場合（Ｓ２０６でＮＯ）、メインＣＰＵ２４は、読み取った主走査１ラインの平均濃度値（Ａｖ）を算出する（Ｓ２０７）。メインＣＰＵ２４は、平均濃度値（Ａｖ）を算出したら、補正閾値を算出（Ａｖ±Ｔｓ）し、補正対象の異物を選定する（Ｓ２０８）。ここで、Ｔｓは所定の閾値とする。異物の濃度（Ｇｄ）が補正閾値（Ａｖ±Ｔｓ）の範囲外である場合（Ｇｄ＞Ａｖ＋ＴｓもしくはＧｄ＜Ａｖ−Ｔｓ）、その異物を補正対象異物として選定する。一方、異物の濃度（Ｇｄ）が補正閾値（Ａｖ±Ｔｓ）の範囲内である場合（（Ａｖ−Ｔｓ）≦Ｇｄ≦（Ａｖ＋Ｔｓ））、その異物を補正対象外異物として選定する。

像域分離処理の結果、読み取った主走査１ラインが文字領域である場合（Ｓ２０６でＹＥＳ）、図５のＳ１０５、Ｓ１０６と同様に、メインＣＰＵ２４は、読み取った主走査１ライン分の文字領域の背景色（Ｂｇ）を検出する（Ｓ２０９）。また、メインＣＰＵ２４は、背景色（Ｂｇ）の濃度から補正閾値を算出（Ｂｇ±Ｔｓ）することで補正対象異物を選定する（Ｓ２１０）。

以上のようにして、補正対象異物を選定したら、補正上限個数の範囲内で、補正対象異物の画像補正を原稿領域分、実行する（Ｓ１０７〜Ｓ１１０）。

［像域分離処理について］
像域分離処理（図７のＳ２０５）の一例について、図８を用いて説明する。

メインＣＰＵ２４は、像域分離処理を開始すると、主走査１ライン上で異物周辺の所定画素（ｍ画素）を像域分離処理の対象領域としてサンプリングする（Ｓ３０１）。メインＣＰＵ２４は、Ｓ１０２で読み取った主走査方向の１ライン分のデータの内、対象領域内の対象画素と、１ライン上の主走査方向でその画素と相隣接する次の画素との輝度値の差の絶対値（Ｄｉｆｆ（ｙ））を算出し、ＲＡＭ２７に記憶する（Ｓ３０２）。

例えば、対象画素の輝度値をＩ（ｙ）、その対象画素に相隣接（前後）する画素の輝度値をＩ（ｙ−１）とＩ（ｙ＋１）とすると、これらの輝度値の差の絶対値Ｄｉｆｆ（ｙ）＝｜Ｉ（ｙ）−Ｉ（ｙ−１）｜＋｜Ｉ（ｙ１）−Ｉ（ｙ＋１）｜となる。

メインＣＰＵ２４は、輝度値の差の絶対値を算出すると、所定画素（ｍ）分の算出が完了したか否かを判定する（Ｓ３０３）。この判定は、算出数をｙとすると、算出数ｙ＜所定画素（ｍ）であるか否かを判定する。

所定画素（ｍ画素）分の算出が完了していない場合（Ｓ２０３でＮＯ）、メインＣＰＵ２４は、対象画素の座標を主走査方向に沿って１つ進めて、次画素（ｙ＝ｙ＋１）を検出する（Ｓ３０４）。以降、所定画素（ｍ）分の算出が完了するまで、Ｓ３０２からの処理を繰り返す。そして、所定画素（ｍ）分の算出が完了している場合（Ｓ３０３でＹＥＳ）、メインＣＰＵ２４は、所定画素（ｍ）分のＳ３０２の処理によって、ＲＡＭ２７に記憶された全ての絶対値の総和Ｓ（＝ΣＤｉｆｆ（ｙ））を算出する（Ｓ３０５）。

次に、メインＣＰＵ２４は、総和Ｓが閾値（ＴｈｒｅｓｈＳ）以上であるか否かを判定する（Ｓ３０６）。ここで、総和Ｓが閾値以上である場合（Ｓ３０６でＹＥＳ）、メインＣＰＵ２４は、現在対象の１ラインを文字領域であると判定する（Ｓ３０８）。その後、メインＣＰＵ２４は、像域分離処理を終了する。一方、総和Ｓが閾値未満である場合（Ｓ３０６でＮＯ）、メインＣＰＵ２４は、現在対象の１ラインを非文字領域（画像領域）であると判定する（Ｓ３０７）。その後、像域分離処理を終了する。

つまり、図８の処理では、異物箇所の周辺領域において、主走査方向における前後画素との輝度値の差の絶対値の累計を算出している。仮に、異物箇所の周辺領域が白地に黒文字等の文字領域である場合には、白と黒の輝度値の差の絶対値の累計ということになり、その値は、写真等の画像領域に比べて大きくなる。これは、画像領域の場合には、風景画像等、前後の画素間の輝度値の差はそれほど大きくならないと想定されるためである。本実施形態においては、そのような傾向を利用することで、対象とする主走査１ラインが文字領域であるか否か（即ち、画像領域であるか否か）を区別することができる。

以上説明したように、実施形態２によれば、主走査１ライン毎に原稿の画像種別に基づいて補正対象となる異物を選定することで、原稿に文字や画像が混在する場合においても、読取領域の画像種別に応じて、効果的に補正対象異物を選定することが可能となる。その結果、異物による読取画像品位の低下を軽減することができる。

＜実施形態３＞
実施形態１及び実施形態２を組み合わせた実施形態を実現することもできる。

実施形態１及び２では、異物検知及び画像補正は、主走査１ライン分の画像を読み取る毎に実行しているが、これに限定されない。例えば、２つ以上の主走査ラインである所定ライン毎に、異物検知及び画像補正を実行するようにして、処理速度の向上を図るようにしても良い。

尚、以上の実施形態の機能は以下の構成によっても実現することができる。つまり、本実施形態の処理を行うためのプログラムコードをシステムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）がプログラムコードを実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することとなり、またそのプログラムコードを記憶した記憶媒体も本実施形態の機能を実現することになる。

また、本実施形態の機能を実現するためのプログラムコードを、１つのコンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）で実行する場合であってもよいし、複数のコンピュータが協働することによって実行する場合であってもよい。さらに、プログラムコードをコンピュータが実行する場合であってもよいし、プログラムコードの機能を実現するための回路等のハードウェアを設けてもよい。またはプログラムコードの一部をハードウェアで実現し、残りの部分をコンピュータが実行する場合であってもよい。また、ＣＰＵも１つのＣＰＵで全ての処理を行うものに限らず、複数のＣＰＵが適宜連携をしながら処理を行うものとしてもよい。

２４：メインＣＰＵ、２７：ＲＡＭ、５０：ＲＯＭ、４４：駆動部、４１：画像処理部、４１１：異物補正部、４１２：異物検知部、４５：背景色検出部、１０５：操作部、４２：通信Ｉ／Ｆ、４３：画像データ生成部、１１１：画像形成部、１０８：イメージセンサユニット、１３：受光センサ、１０：ＬＥＤ、２３：ＡＭＰ・Ａ／Ｄ変換器

Claims (12)

1. 読取ガラス上を、原稿を所定方向に搬送させながら前記原稿の画像を読取部によって読み取る画像読取装置であって、
   前記読取部で読み取る読取画像に基づいて、前記読取ガラス上の異物を検知する検知手段と、
   前記読取画像に関する特徴情報に基づいて、前記検知手段で検知した異物から補正対象の異物を選定する選定手段と、
   前記読取画像において、前記選定手段で選定した異物に対応する画像を補正する補正手段と
   を備えることを特徴とする画像読取装置。
2. 前記読取部で読み取る読取画像の所定ライン毎に、前記選定手段は、前記補正対象の異物を選定し、前記補正手段は、その選定した異物に対応する画像を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
3. 前記読取画像に関する特徴情報を検出する検出手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像読取装置。
4. 前記特徴情報は、前記読取画像の背景色の濃度及び前記読取画像の平均濃度の少なくとも一方である
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像読取装置。
5. 前記選定手段は、前記特徴情報として前記読取画像の背景色の濃度と、前記検知手段で検知した異物に対応する画像の濃度との濃度差に基づいて、その検知した異物から補正対象の異物を選定する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像読取装置。
6. 前記選定手段は、前記特徴情報として前記読取画像の平均濃度と、前記検知手段で検知した異物に対応する画像の濃度との濃度差に基づいて、その検知した異物から補正対象の異物を選定する
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像読取装置。
7. 前記選定手段は、前記検知手段で検知した異物の数が所定個数以上である場合、その検知した異物から補正対象の異物を選定する
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像読取装置。
8. 前記読取部で読み取る読取画像の種別を判別する判別手段と、
   前記判別手段の判別の結果に基づいて、前記読取画像に関する特徴情報を検出する検出手段を更に備え、
   前記判別手段の判別の結果、前記読取画像が文字領域である場合、前記検出手段は、前記特徴情報として前記読取画像の背景色の濃度を検出し、
   前記判別手段の判別の結果、前記読取画像が非文字領域である場合、前記検出手段は、前記特徴情報として前記読取画像の平均濃度を検出する
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像読取装置。
9. 前記判別手段は、前記読取画像に対する像域分離処理の結果に基づいて、前記読取画像が文字領域であるか非文字領域であるかを判別する
   ことを特徴とする請求項８に記載の画像読取装置。
10. 請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像読取装置と、
    前記画像読取装置で検知された異物に基づいて補正された前記読取画像を記録媒体に形成する形成手段と
    を備えることを特徴とする画像形成装置。
11. 読取ガラス上を、原稿を所定方向に搬送させながら前記原稿の画像を読取部によって読み取る画像読取装置の制御方法であって、
    前記読取部で読み取る読取画像に基づいて、前記読取ガラス上の異物を検知する検知工程と、
    前記読取画像に関する特徴情報に基づいて、前記検知工程で検知した異物から補正対象の異物を選定する選定工程と、
    前記読取画像において、前記選定工程で選定した異物に対応する画像を補正する補正工程と
    を備えることを特徴とする画像読取装置の制御方法。
12. コンピュータを、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像読取装置の各手段として機能させるための、または請求項１０に記載の画像形成装置の各手段として機能させるための、または請求項１１のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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