JP2018078462A - 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及びプログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】流し読みモードで読み取られた原稿画像内の異常画素の誤検知を抑制して、異常画素の誤検知に起因する誤処理の発生を抑えること。
【解決手段】画像読取装置100では、原稿を移動させながら読み取る流し読みモードで原稿画像を読み取り(S302)、原稿画像から原稿の斜行量を検知し(S303)、原稿画像からマスク領域を決定し(S304)、原稿画像のマスク領域を除く領域において異常画素を検知し(S305)、異常画素の検知結果に基づいて補正を行う(S306)。なお、異常画素検知(S305)では、原稿ごとに検知される斜行量に基づいてマスク領域を原稿ごとに決定する。
【選択図】図3

Description

本発明は、原稿から読み取られた画像情報を処理する画像処理装置、画像処理装置の制御方法、及びプログラムに関する。
従来、原稿画像を読み取る画像読取装置では、原稿とは違うゴミなどの異物により読み取り画像上にスジが発生する場合の処理が提案されている。原稿搬送中に原稿を読み取る「流し読みモード」で主走査固定位置にスジ状の画像をカウントする。そしてカウント値に基づき、読取画像が異常画像であるか否かを判断する。流し読みモードでは読み取り用センサー位置は固定のため、搬送中の原稿と読み取りセンサー間の読み取り用原稿台ガラス面へゴミなどの異物が付着し固着した場合、スジ状の異常画像が発生する。
特許文献1では、「流し読みモード」においてスジ状の異常画像が発生した場合、原稿を原稿台ガラス面上へ一旦固定し、読み取り用センサー側を移動させる「固定読みモード」へ変更する。これにより、異物がスジ状に現れることを防止することができる。特許文献1のように「固定読みモード」に変更した場合、「流し読みモード」に比べ読み取りに要する時間が掛かることから、原稿を多量に読み取りたい場合には全原稿の読み取りが完了するまでに長時間を要してしまうこととなる。
特許文献2では、「流し読みモード」でスジ状の異常画像を検知した場合、異常画像の原因となる異物を除去できるまでは「流し読みモード」による読み取り動作を行わないことが提案されている。
特開2003―333290号公報 特開2002−185727号公報
上記従来の技術のようにスジ状の異常画素の検知を行うには、原稿先端の前後で、異常画素の副走査方向の連続性を調べる必要がある。この際、原稿先端付近の画像は、原稿によって生じる影の影響によって、異常画素判定が正しく行えないため、検知範囲から除外する処理が不可欠である。
例えば、図4(a)に示すように、原稿が斜行搬送されると、原稿の先端付近に生じる影も斜めに表れるため、判定範囲から除外しなければならない範囲は広がってしまう。このため、従来では、原稿の最大斜行量に合わせて検知除外範囲を設定する必要があった。
しかし、このように検知除外範囲を設定した場合、図4(b)のように斜行していない原稿に対しては、斜行した原稿に比べて原稿の先端から離れた領域の画像を検知することになる。よって、白色板に付着した異物による異常画素403と、原稿に存在する画像404の縦線がマスク領域を挟んで副走査方向に連続しているものと誤判断する可能性が高くなる。
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものである。本発明の目的は、流し読みされた原稿画像内の異常画素の誤検知を抑制し、該誤検知に起因する誤処理の発生を抑えることができる仕組みを提供することである。
本発明は、原稿を移動させながら該原稿から読み取られる原稿画像を処理する画像処理装置であって、前記原稿画像から原稿の斜行量を検知する第1検知手段と、
前記原稿画像からマスク領域を決定する決定手段と、前記原稿画像の前記マスク領域を除く領域において異常画素を検知する第2検知手段と、を有し、前記決定手段は、前記第2検知手段により原稿ごとに検知される斜行量に基づいて前記マスク領域を原稿ごとに決定することを特徴とする。
本発明によれば、流し読みされた原稿画像内の異常画素の誤検知を抑制することができる。
本発明の画像処理装置を搭載した画像読取装置の断面図 画像読取装置の画像処理部のブロック図のブロック図 画像読取装置の処理を例示するフローチャート 斜行量検知処理とマスク領域決定処理の動作を説明するための図 斜行量検知処理とマスク領域決定処理の動作を説明するための図 斜行量検知処理とマスク領域決定処理の動作を説明するための図 斜行量検知処理とマスク領域決定処理の動作を説明するための図 斜行量検知処理とマスク領域決定処理の動作を説明するための図
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
図1は、本発明の一実施例を示す画像処理装置を搭載した画像読取装置の構成を例示する断面図である。
図1に示すように、画像読取装置100の本体は、読み取り装置筺体101、紙搬送装置筺体102等から構成される。画像読取装置100は、原稿の流し読み(原稿を移動させながら該原稿から原稿画像を読み取る原稿読み取り方法)が可能なスキャナ装置である。以下、画像読取装置100の構成及び動作につて説明する。
画像読取装置100において、原稿の流し読みを行う場合、ユーザは、原稿103を原稿搬送台104上にセットする。その際、原稿幅ガイド105により原稿搬送時の読み取り位置や斜行を抑制する。流し読みを開始すると、画像読取装置100は、まず、給紙ローラA106により、原稿搬送台104上の原稿103を搬送する。さらに、画像読取装置100は、摩擦片107と給紙ローラB108により、原稿と摩擦片107との摩擦力と原稿同士の摩擦を利用して、原稿搬送台104上に複数枚セットされた原稿の最上位の原稿のみを搬送する。最上位の原稿後端が給紙ローラB108を通過した後、画像読取装置100は、連続で次の原稿を搬送する。
さらに、画像読取装置100は、給紙ローラC109、給紙ローラD110、給紙ローラE111、給紙ローラF112によって、上述のように原稿搬送台104から搬送された原稿を、原稿白色板114が設置される原稿読み取り位置を通過させるように搬送し、さらに、排紙ローラA113、排紙ローラB115、排紙ローラC116により原稿排紙トレー117へ運ばせる。
なお、原稿白色板114は、原稿台ガラス118上へ接面しており、原稿搬送時、原稿は原稿白色板114と原稿台ガラス118の間を通る。
予め、原稿が原稿台ガラス118へ到達する前に、原稿白色板114は、原稿台ガラス118を介し、折り返しミラーA121、折り返しミラーB122、折り返しミラーC123によってレンズ124を通し、ラインセンサ125にて読み取られる。その際、ラインセンサからの出力は、光源A119と光源B120の両方、あるいは、どちらか一方を点灯し原稿白色板114へ反射した反射光を電圧レベルへ変換した1ライン期間分のアナログ電圧となる。ラインセンサ125の出力を処理する画像処理部は、ラインセンサ基板ユニット126へ設置されている。
読み取りユニット127は、光源A119、光源B120、折り返しミラーA121、折り返しミラーB122、折り返しミラーC123、レンズ124、ラインセンサ125、ラインセンサ基板ユニット126を収容しており、外部から外乱光の入光を遮断する役目を持っている。
図2は、画像読取装置100の画像処理部の構成を例示するブロック図である。
ラインセンサ125は、搬送される原稿103から画像信号(アナログ)を読み取る。A/Dコンバータ201は、ラインセンサ125により読み取られた画像信号(アナログ)をディジタル画像データに変換し、CPU202に送る。
CPU202は、図示しないROM等に記憶されるプログラムを必要に応じてRAM203に展開して実行することにより、各種制御を行う。RAM203は、CPU202で画像処理を行う際の画像データの記憶装置として使われる。
CPU202は、原稿の先端によって影が生じる領域の読み取りデータに相当する画像データを予め決定されたスレッショルドと比較し、比較結果をRAM203に格納する。影部分は影でない部分に比較して暗くなる。よって、予め決定されたスレッショルドと比較することにより影を検知することができる。CPU202は、各画素のラインセンサ125からの出力レベルがA/Dコンバータ201の予め決定されたスレッショルド以上の出力諧調を持つ場合には、RAM203へ"0"を格納する。また、CPU202は、各画素のラインセンサ125からの出力レベルが上述のスレッショルド未満の出力諧調を持つ場合には、RAM203へ"1"を格納する。
操作パネル205は、ユーザとのインタフェースを担当している。
搬送制御部204は、図1に示した給紙ローラA106、給紙ローラB108、給紙ローラC109、給紙ローラD110、給紙ローラE111、給紙ローラF112、排紙ローラA113、排紙ローラB115、排紙ローラC116等の各搬送ローラの動作を制御する。
図3は、画像読取装置100の処理を例示するフローチャートである。なお、このフローチャートの処理は、CPU202が図示しないROM等に記憶されるプログラムを必要に応じてRAM203に展開して実行することにより実現される。
S301において、CPU202は、操作パネル205からの読み取り開始信号を検知すると、S302に処理を進める。
S302において、CPU202は、搬送制御部204、ラインセンサ125、A/Dコンバータ201を制御して原稿読み取りを開始する。
次に、S303において、CPU202は、上記S302で読み取った画像データに基づいて、影の幅と斜行量を検知する。S303において、CPU202は後述する近似処理部に対応する上述した比較結果から、影の幅と斜行量を求める。
次に、S304において、CPU202は、上記S303で検知した影の幅と斜行量を基に、原稿先端の異常画素検知マスク領域(以下「マスク領域」という)を決定する。
次に、S305において、CPU202は、異常画素検知を行う。この際、CPU202は、上記S304で決定されたマスク領域は異常画素検知を行わないように制御する。
次に、S306において、CPU202は、上記S305で検知した異常画素を補正する。
次に、S307において、CPU202は、上記S303で検知した斜行量を基に回転補正を行い、本フローチャートの処理を終了する。
なお、CPU202は、図3に示す処理を、原稿1枚ごとに実行するものとする。
図4〜図8は、図3に示した斜行量検知処理(S303)とマスク領域決定処理(S304)の動作を説明するための図である。
本実施例では、マスク領域を、斜行角度(読み取り原稿の斜行量)に合わせて変更することで、異常画素の誤検知を抑制する。
まず、図5に示すように、原稿の斜行角度をθ、原稿が斜行していない場合に現れる原稿先端の影の副走査方向の長さをhs、原稿の主走査方向のサイズをwとする。この場合、マスク領域の副走査方向の長さhmは、「hm=hs+w×sinθ」から求められる。本実施例では、図5に示す近似処理部に対応する比較結果から、影の幅と斜行量を求める。
以下、図6及び図7にて、図5の近似処理部を拡大し、図3に示した斜行量検知処理(S303)とマスク領域決定処理(S304)の動作について詳細に説明する。
まず、比較結果から影の幅の求め方について説明する。
図6に示す近似処理部の各マスは、RAM203内に格納した読み取り画像の画素を表わしている。[000]〜[00F]の表記は、以後、[ ]内の数字がRAM203のアドレス番地を16進数で表わす。例えば[00F]は0x00F番地を表す。
[000]〜[00F]は、図3に示した近似処理部の主走査1ライン目の幅を表わすRAMのアドレス番地となる。紙搬送方向を副走査方向とした次の主走査ライン(主走査2ライン目)を表わすRAMのアドレスは[010]〜[01F]となる。
以下、図3のS302の原稿読み取り開始から、原稿を読み取る際、CPU202は、ラインセンサ125からの各画素の出力レベルがA/Dコンバータ201の予め決定したスレッショルド以上の出力諧調を持つ場合、RAM203へ"0"を格納し、スレッショルドより小さい時は"1"を格納しているものとして説明する。
また、図6では、例として近似処理部の主走査画素数を「16」とし、副走査画素数を「8」とする。この場合の近似処理部の最大のRAMのアドレスは[07F]となる。
CPU202は、読み取り画像の近似処理部のRAM203内部のデータを読み出すことによって原稿端の影を特定し、画像の傾きを、近似して求めることができる。
CPU202は、RAM203へA/Dコンバータ201からのデータを原稿毎に書き込んだ後読み出す、あるいは特定の画像領域に分けて書き込みと読み取りを交互に行うことも、RAMの容量などの状況に応じ選択可能である。
CPU202は、RAM203の[000]番地→[010]番地→[020]番地→[030]番地の副走査方向の順に値を判定する。その際、CPU202は、値"1"が原稿素地に対し特定の濃度を表わしているとし、特に読み取り開始後、白色板114の読み取り位置上で最初に値"0"から"1"に変化したアドレス番地を、原稿端部エッジとして判断する。さらに、CPU202は、副走査方向へRAM203のアドレスの判定により、値が"1"から"0"に変化したアドレスまでを、光源119や光源120の原稿端部の影とする。
図6では、例えば、[000]、[010]及び[020]が副走査方向に連続する原稿の影の幅を表わす。同様に、影は主走査方向へ、[001]、[011]及び[021]の影の幅、[012]、[022]及び[032]の影の幅、・・・、[05F]、[06F]及び[07F]の影の幅を持ち、主走査方向へ連続した原稿端部の影となる。
CPU202は、上述の影の副走査方向の幅の画素数をカウントし、平均をとることで、上述した副走査方向の影の幅hsを求めることができる。図6の例では、原稿端部の影は全て副走査3画素分で主走査方向へ連続しており、hs=3となる。
すなわち、CPU202は、流し読みされた原稿画像の原稿の先端部に対応する領域において原稿の移動方向(副走査方向)に連続する所定の画素の画素数をカウントし、該カウントした画素数に基づいて原稿端部の影の幅を求める。
次に、斜行量の求め方について説明する。
図7も図6同様、図5の近似処理部を表わしている。
斜行量検知処理(S303)の方法として、まず、CPU202は、RAM203に格納された読み取り画像の画素アドレスから原稿の斜行量を算出する。
図7の例では、C002およびC003は、RAM203に格納された読取り画像の先端から副走査方向に続く白画素データの数が1画素である。つまり、副走査方向における2画素目から影が発生している。同様に、C00EおよびC00Fは副走査方向に5画素の白画素データが続いている。なお、[000]に対応するC000(不図示)と、[001]に対応するC001(不図示)については、白画素データは"0"である。斜行量を算出するため、CPU202は、C000が示す白画素データからC00Fが示す白画素データまでの平均を以下の数1の式を用いて求める。
Figure 2018078462
図7の例では、数1のnは「16」となり、iは副走査方向のライン番号となる。この場合、近似処理部の主走査16分割時の副走査方向の平均画素数CCは、数2のようになる。
Figure 2018078462
また、主走査の画素数nを極力大きくとることにより、原稿台ガラス118に付着した異物などの混入により、副走査方向に連続するスジなどの異常画像の影響を少なくすることができる。
次に、主走査方向の白画素データについて説明する。
R030は2画素の白画素データである。同様に、R040は5画素、R050は8画素、R060は11画素、R070は14画素の白画素データである。なお、[000]に対応するR000(不図示)と、[010]に対応するR010(不図示)と、[020]に対応するR020(不図示)については、白画素データは"0"である。CPU202は、R000が示す白画素データからR070が示す白画素データまでの平均を以下の数3式を用いて求める。
Figure 2018078462
図7の例では、数3のiは「8」となり、主走査方向の画素位置を表す。この場合、近似処理部の副走査8分割時の主走査方向の平均画素数RRは、数4のようになる。
Figure 2018078462
さらに、CPU202は、近似処理部における図8に示すような画像の傾き(CC/RR)を、以下の数5式のように近似する。
Figure 2018078462
仮に原稿の読み取り幅を716画素とした場合、図5の「w×sinθ」は、数6式のようになる。
Figure 2018078462
CPU202は、この数6式の計算結果に、上述した図6の影の副走査の線幅「hs=3」を加えて、マスク領域の副走査方向の長さhmを算出することにより、マスク領域を決定する(図3のS303)。
上述したように、CPU202は、原稿最先端からのマスク領域では、異常画素の検知を行わない。例えば、白色板114下の原稿読み取り位置で、原稿台ガラス118と原稿面の間にゴミが固着している場合、画像がスジ状の異常画素となるが、上述のマスク領域ではCPU202は異常画素の検知を行わない。
図4(a)、図4(b)は、従来の原稿の最大傾き量を加味した「y1−y2」間の最大マスク量設定を示す。これに対し、図4(c)は、本実施例において、原稿の傾き量から導きだしたマスク領域「y1−y2'」を示す。図4(c)に示すように、本実施例のマスク領域「y1−y2'」は、図4(a)及び図4(b)に示す従来のマスク領域「y1−y2」よりも、小さい範囲となる。
このように、各ページの斜行検知の傾きに応じたマスク量の更新を行うことにより、画像最先端部からの画像領域のマスク量を極力抑えることが可能となる。
また、画像の読み取りの際にRAM203の画素データにより、ページ毎に画像先端エッジ傾き量やマスク量を算出し、最大値となった場合、以後のページの画像先端エッジ傾き量やマスク量を最大値へ更新し、不意の画像の傾きなどに対応できるなどの方法をとることも可能である。
以上のように、画像先端からのマスク領域を原稿の斜行量に応じて設定することにより、マスク領域を超えた領域へ形成された副走査方向へ伸びる連続した画素線がマスク領域と重なった場合でも、異常画素の誤検知を抑えることができる。
上記実施例では、原稿を移動させながら該原稿から原稿画像を読み取り可能な画像読取装置100を例にして説明したが、原稿を移動させながら該原稿から読み取られる原稿画像を処理する画像処理装置であれば本発明を適用可能である。例えば、画像読取装置100のようなスキャナに接続され、該スキャナから流し読みされた原稿画像を受け取って処理するパーソナルコンピュータ(PC)等の情報処理装置であってもよい。この場合、図3に示したS303〜S307の処理は、スキャナから原稿画像を受け取るPCにおいて実行されるものとする。
また、本実施例では、異常画素の検知結果に基づいて該検知された異常画素の補正等を行っているが、異常画素の検知結果に基づく処理であれば、補正以外の処理を行う構成でもよい。
例えば、画像読取装置100の場合、異常画素が検知された場合に、原稿の読み取りを中断してユーザにゴミの除去を促すメッセージ等を通知する表示を行ったり、原稿の読み取りモードを流し読みモードから固定モードに変更する等の処理を行ってもよい。
以上示したように、本発明の各実施例によれば、原稿流し読み時の原稿先端付近における異常画素検知のマスク領域を、斜行量に応じて変更することにより、原稿内の直背線と異常画素の誤検知を抑制することができる。この結果、異常画素の誤検知に伴って生じる誤補正等の誤処理による画像劣化等の発生を抑えることが可能となる。
なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されていてもよい。
以上、一実施形態について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
また、上記各実施例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施例の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、1つの機器からなる装置に適用してもよい。
本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形(各実施例の有機的な組合せを含む)が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。即ち、上述した各実施例及びその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
100 画像読取装置
125 ラインセンサ
202 CPU
204 搬送制御部

Claims (9)

  1. 原稿を移動させながら該原稿から読み取られる原稿画像を処理する画像処理装置であって、
    前記原稿画像から原稿の斜行量を検知する第1検知手段と、
    前記原稿画像からマスク領域を決定する決定手段と、
    前記原稿画像の前記マスク領域を除く領域において異常画素を検知する第2検知手段と、を有し、
    前記決定手段は、前記第2検知手段により原稿ごとに検知される斜行量に基づいて前記マスク領域を原稿ごとに決定することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記決定手段は、前記斜行量が小さいほど前記マスク領域を狭く、前記斜行量が大きいほど前記マスク領域を広く決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記決定手段は、前記斜行量、及び、前記原稿画像の前記原稿の先端部に対応する領域において前記移動方向に連続する所定の画素の画素数に基づいて、前記マスク領域を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
  4. 前記第2検知手段は、前記原稿画像において前記移動方向に連続する所定の画素を、異常画素として検知することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  5. 前記第2検知手段の検知結果に基づいて処理を行う処理手段を有することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  6. 前記処理手段は、前記第2検知手段により検知された異常画素を補正することを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
  7. 前記画像処理装置は、原稿を移動させながら該原稿から原稿画像を読み取り可能な画像読取装置であることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
  8. 原稿を移動させながら該原稿から読み取られる原稿画像を処理する画像処理装置の制御方法であって、
    前記原稿画像から原稿の斜行量を検知する第1検知ステップと、
    前記原稿画像からマスク領域を決定する決定ステップと、
    前記原稿画像の前記マスク領域を除く領域において異常画素を検知する第2検知ステップと、を有し、
    前記決定ステップでは、前記第2検知ステップで原稿ごとに検知される斜行量に基づいて前記マスク領域を原稿ごとに決定することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
  9. コンピュータを、請求項1〜7のいずれか1項に記載の手段として機能させるためのプログラム。
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