JP2021180397A - Image processing apparatus, control program, and control method - Google Patents

Image processing apparatus, control program, and control method Download PDF

Info

Publication number
JP2021180397A
JP2021180397A JP2020084575A JP2020084575A JP2021180397A JP 2021180397 A JP2021180397 A JP 2021180397A JP 2020084575 A JP2020084575 A JP 2020084575A JP 2020084575 A JP2020084575 A JP 2020084575A JP 2021180397 A JP2021180397 A JP 2021180397A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pixel
pixel group
image
pixels
constituting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2020084575A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
剛志 大和久
Tsuyoshi Owaku
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sharp Corp filed Critical Sharp Corp
Priority to JP2020084575A priority Critical patent/JP2021180397A/en
Publication of JP2021180397A publication Critical patent/JP2021180397A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

To provide an image processing apparatus that can eliminate density unevenness without blurring an image.SOLUTION: An image forming apparatus includes a CPU. The CPU detects, of a plurality of pixels constituting a read image read by an image reading unit, a pixel group including a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other, determines whether a pixel value of the pixels constituting the pixel group is included in a density unevenness range that is a range to the extent that the range can be referred to as density unevenness, when determining that the pixel value of the pixels constituting the pixel group is included in the density unevenness range, corrects the pixel value of the pixels constituting the pixel group to a predetermined pixel value, and when not determining that the pixel value of the pixels constituting the pixel group is included in the density unevenness range, does not correct the pixel value of the pixels constituting the pixel group.SELECTED DRAWING: Figure 8

Description

この発明は、画像処理装置、制御プログラムおよび制御方法に関し、原稿の画像に基づいて読取画像の濃度ムラを除去する、画像処理装置、制御プログラムおよび制御方法に関する。 The present invention relates to an image processing device, a control program and a control method, and relates to an image processing device, a control program and a control method for removing density unevenness of a scanned image based on an image of a document.

背景技術の画像処理装置の一例が特許文献1に開示される。この背景技術の画像処理装置では、或る画像と、その画像を対称に反転した反転画像とを用いて得られるミラーデータが生成され、ミラーデータが複数の空間周波数に対応する複数の強度を示すスペクトルに変換され、スペクトルから濃度ムラを示す低周波成分が抽出され、抽出された低周波成分が元画像から減算されることで、元の画像から低周波成分で構成される濃度ムラが除去される。 An example of an image processing apparatus of the background technique is disclosed in Patent Document 1. In the image processing apparatus of this background technique, mirror data obtained by using a certain image and an inverted image obtained by inverting the image symmetrically is generated, and the mirror data shows a plurality of intensities corresponding to a plurality of spatial frequencies. It is converted into a spectrum, low-frequency components showing density unevenness are extracted from the spectrum, and the extracted low-frequency components are subtracted from the original image to remove density unevenness composed of low-frequency components from the original image. NS.

特開2013−008163号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-0083163

しかしながら、背景技術の画像処理装置では、低周波成分に含まれる濃度ムラ以外の成分、たとえば、間隔が広い図表の枠線など、長い周期を持った要素の周波数成分も失われてしまうことがある。このような場合、濃度ムラが除去された補正画像がぼやけた画像になってしまうという問題がある。 However, in the image processing device of the background technology, components other than density unevenness contained in the low frequency component, for example, frequency components of elements having a long period such as a border of a chart with a wide interval may be lost. .. In such a case, there is a problem that the corrected image from which the density unevenness is removed becomes a blurred image.

それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、画像処理装置、制御プログラムおよび制御方法を提供することである。 Therefore, a main object of the present invention is to provide a novel image processing device, control program and control method.

この発明の他の目的は、画像がぼやけることなく、濃度ムラを除去することができる、画像処理装置、制御プログラムおよび制御方法を提供することである。 Another object of the present invention is to provide an image processing device, a control program, and a control method capable of removing density unevenness without blurring an image.

第1の発明は、画像処理装置であって、画像読取部、画素群検出手段、判断手段および補正手段を備える。画像読取部は、原稿の画像を読み取る。画素群検出手段は、画像読取部で読み取られた読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出する。判断手段は、画素群を構成する画素の画素値が、所定の範囲に含まれるかどうかを判断する。補正手段は、画素群を構成する画素の画素値が所定の範囲に含まれると判断される場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を所定の画素値に補正し、画素群を構成する画素の画素値が所定の範囲に含まれると判断されない場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を補正しない。 The first invention is an image processing apparatus, which includes an image reading unit, a pixel group detecting means, a determining means, and a correction means. The image reading unit reads the image of the original. The pixel group detecting means detects a pixel group composed of a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other among a plurality of pixels constituting the scanned image read by the image reading unit. The determination means determines whether or not the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in a predetermined range. When it is determined that the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in a predetermined range, the correction means corrects the pixel values of the pixels constituting the pixel group to a predetermined pixel value to form the pixel group. When it is not determined that the pixel value of the pixel to be included is included in the predetermined range, the pixel value of the pixel constituting the pixel group is not corrected.

第2の発明は、第1の発明に従属する画像処理装置であって、補正手段は、画素群を構成する画素の画素値が略均一になるように補正する。 The second invention is an image processing apparatus subordinate to the first invention, and the correction means corrects the pixel values of the pixels constituting the pixel group so as to be substantially uniform.

第3の発明は、第1または第2の発明に従属する画像処理装置であって、読取画像から所定の面積を占める閉領域を抽出する閉領域抽出手段をさらに備え、画素群検出手段は、閉領域抽出手段で抽出された閉領域に含まれる画素によって構成される画素群を検出する。 A third invention is an image processing apparatus dependent on the first or second invention, further comprising a closed area extraction means for extracting a closed area occupying a predetermined area from a scanned image, and the pixel group detecting means is a pixel group detecting means. A pixel group composed of pixels included in the closed region extracted by the closed region extraction means is detected.

第4の発明は、第1または第2の発明に従属する画像処理装置であって、読取画像を構成する複数の画素の画素値を検出する画素値検出手段、画素値検出手段で検出された各画素の画素値に応じて、各画素を複数の階級のいずれかに分類する分類手段、および複数の階級のうち、最も多くの画素を含む最頻階級を検出する最頻階級検出手段をさらに備え、画素群検出手段は、少なくとも最頻階級を含む1つ以上の階級に含まれる画素によって構成される画素群を検出する。 The fourth invention is an image processing apparatus dependent on the first or second invention, and is detected by a pixel value detecting means and a pixel value detecting means for detecting the pixel values of a plurality of pixels constituting the scanned image. Further, a classification means for classifying each pixel into one of a plurality of classes according to the pixel value of each pixel, and a most frequent class detecting means for detecting the most frequent class including the most pixels among the plurality of classes. The pixel group detecting means detects a pixel group composed of pixels included in one or more classes including at least the most frequent class.

第5の発明は、第1から第4までのいずれかの発明に従属する画像処理装置であって、読取画像から網点領域を検出する網点領域検出手段、および網点領域検出手段によって網点領域が検出された場合に、読取画像の当該網点領域を平滑化処理する平滑化処理手段をさらに備え、画素群検出手段は、平滑化処理手段で網点領域が平滑化処理された平滑化処理後の読取画像から、画素群を検出する。 A fifth aspect of the present invention is an image processing apparatus subordinate to any one of the first to fourth inventions, wherein a halftone dot area detecting means for detecting a halftone dot area from a scanned image and a halftone dot area detecting means are used for a net. When a point region is detected, a smoothing processing means for smoothing the halftone dot region of the scanned image is further provided, and the pixel group detecting means is smoothing in which the halftone dot region is smoothed by the smoothing processing means. A pixel group is detected from the scanned image after the conversion process.

第6の発明は、第1から第5までのいずれかの発明に従属する画像処理装置であって、判断手段は、画素群を構成する各画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれるかどうかを判断し、補正手段は、画素群を構成する各画素の画素値が特定の範囲に含まれる場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を、褪色色以外の色に対応する画素値に補正する。 The sixth invention is an image processing apparatus dependent on any one of the first to fifth inventions, and the determination means is that the pixel value of each pixel constituting the pixel group corresponds to the fading color. The correction means determines whether or not it is included in the range, and when the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the specific range, the pixel value of the pixel constituting the pixel group is set to a pixel value other than the fading color. Correct to the pixel value corresponding to the color.

第7の発明は、原稿の画像を読み取る画像読取部を備える画像処理装置のプロセッサに、画像読取部で読み取られた読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出するステップと、画素群を構成する画素の画素値が、所定の範囲に含まれるかどうかを判断するステップと、画素群を構成する画素の画素値が所定の範囲に含まれると判断される場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を所定の画素値に補正し、画素群を構成する画素の画素値が所定の範囲に含まれると判断されない場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を補正しないステップとを実行させる、制御プログラムである。 According to a seventh aspect of the present invention, a processor of an image processing apparatus including an image reading unit for reading an image of a document has a predetermined number or more of a plurality of pixels constituting the scanned image read by the image reading unit, which have characteristics related to each other. A step of detecting a pixel group composed of the pixels of the above, a step of determining whether or not the pixel value of the pixel constituting the pixel group is included in a predetermined range, and a predetermined pixel value of the pixel constituting the pixel group. When it is determined that the pixel value is included in the range of, the pixel value of the pixel constituting the pixel group is corrected to a predetermined pixel value, and it is not determined that the pixel value of the pixel constituting the pixel group is included in the predetermined range. In this case, it is a control program that executes a step of not correcting the pixel values of the pixels constituting the pixel group.

第8の発明は、原稿の画像を読み取る画像読取部を備える画像処理装置の制御方法であって、画像読取部で読み取られた読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出する検出ステップと、画素群を構成する画素の画素値が、所定の範囲に含まれるかどうかを判断する判断ステップと、画素群を構成する画素の画素値が所定の範囲に含まれると判断される場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を所定の画素値に補正し、画素群を構成する画素の画素値が所定の範囲に含まれると判断されない場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を補正しない補正ステップとを含む、制御方法である。 The eighth invention is a control method of an image processing apparatus including an image reading unit for reading an image of a document, and has features related to each other among a plurality of pixels constituting the scanned image read by the image reading unit. A detection step for detecting a pixel group composed of a predetermined number of pixels or more, a determination step for determining whether or not the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in a predetermined range, and a pixel constituting the pixel group. When it is determined that the pixel value of is included in a predetermined range, the pixel value of the pixel constituting the pixel group is corrected to a predetermined pixel value, and the pixel value of the pixel constituting the pixel group is within the predetermined range. This is a control method including a correction step that does not correct the pixel values of the pixels constituting the pixel group when it is not determined to be included.

この発明によれば、画像がぼやけることなく、濃度ムラを除去することができる。 According to the present invention, uneven density can be removed without blurring the image.

この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。 The above-mentioned object, other object, feature and advantage of the present invention will be further clarified from the detailed description of the following examples with reference to the drawings.

図1はこの発明の第1実施例である画像形成装置を正面から見た場合の概略構成を示す図解図である。FIG. 1 is an illustrated diagram showing a schematic configuration when the image forming apparatus according to the first embodiment of the present invention is viewed from the front. 図2は図1に示す画像形成装置の電気的な構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an electrical configuration of the image forming apparatus shown in FIG. 図3は読取画像の一例を示す図解図である。FIG. 3 is an illustrated diagram showing an example of a scanned image. 図4は読取画像から閉領域を検出する場合の一例を示す図解図である。FIG. 4 is an illustrated diagram showing an example of a case where a closed region is detected from a scanned image. 図5は図3の読取画像を補正した補正画像の一例を示す図解図である。FIG. 5 is an illustrated diagram showing an example of a corrected image obtained by correcting the scanned image of FIG. 図6は画素値に応じた階級から補正対象の画素群を検出する方法の一例を示す図解図である。FIG. 6 is an illustrated diagram showing an example of a method of detecting a pixel group to be corrected from a class corresponding to a pixel value. 図7は図2に示したRAMのメモリマップの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of the memory map of the RAM shown in FIG. 図8は図2に示すCPUの補正処理の一例を示すフロー図である。FIG. 8 is a flow chart showing an example of the CPU correction process shown in FIG. 図9は第2実施例におけるRAMのメモリマップの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a RAM memory map in the second embodiment. 図10は第2実施例における補正処理の一例を示すフロー図である。FIG. 10 is a flow chart showing an example of the correction process in the second embodiment. 図11は第3実施例における補正処理の一例を示すフロー図である。FIG. 11 is a flow chart showing an example of the correction process in the third embodiment.

[第1実施例]
図1を参照して、この発明の第1実施例である画像処理装置は、画像読取機能(スキャナ機能)を有する画像形成装置10である。この実施例では、画像形成装置10は、複写機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能などを有する複合機(MFP:Multifunction Peripheral)である。なお、この発明は、複合機に限定されず、スキャナ機能を備えた任意の画像処理装置に適用できることを予め指摘しておく。
[First Example]
With reference to FIG. 1, the image processing apparatus according to the first embodiment of the present invention is an image forming apparatus 10 having an image reading function (scanner function). In this embodiment, the image forming apparatus 10 is a multifunction device (MFP: Multifunction Peripheral) having a copying function, a printer function, a scanner function, a facsimile function, and the like. It should be noted in advance that the present invention is not limited to the multifunction device and can be applied to any image processing device having a scanner function.

まず、画像形成装置10の基本構成について概略的に説明する。図1に示すように、画像形成装置10は、装置本体12およびその上方に配置される画像読取装置14を含む。 First, the basic configuration of the image forming apparatus 10 will be schematically described. As shown in FIG. 1, the image forming apparatus 10 includes an apparatus main body 12 and an image reading apparatus 14 arranged above the apparatus main body 12.

画像読取装置14は、プラテンガラスのような透明材によって形成される原稿載置台16を備える。原稿載置台16の上方には、ヒンジ等を介して原稿押えカバー18が開閉自在に取り付けられる。この原稿押えカバー18には、原稿載置トレイ20に載置された原稿を画像読取位置22に対して1枚ずつ自動的に給紙する自動原稿送り装置(ADF:Auto Document Feeder)24が設けられる。 The image reading device 14 includes a document mounting table 16 made of a transparent material such as platen glass. A document holding cover 18 can be opened and closed above the document mounting table 16 via a hinge or the like. The document holding cover 18 is provided with an automatic document feeder (ADF: Auto Document Feeder) 24 that automatically feeds the documents placed on the document placing tray 20 one by one to the image reading position 22. Be done.

また、画像読取装置14には、光源、複数のミラー、結像レンズおよびラインセンサ等を備える画像読取部26が内蔵される。画像読取部26は、原稿表面を光源によって露光し、原稿表面から反射した反射光を複数のミラーによって結像レンズに導く。そして、結像レンズによって反射光をラインセンサの受光素子に結像させる。ラインセンサでは、受光素子に結像した反射光の輝度や色度が検出され、原稿表面の画像に基づく画像信号(読取画像データ)が生成される。ラインセンサとしては、CCD(Charge Coupled Device)やCIS(Contact Image Sensor)等が用いられる。 Further, the image reading device 14 has a built-in image reading unit 26 including a light source, a plurality of mirrors, an imaging lens, a line sensor, and the like. The image reading unit 26 exposes the surface of the document with a light source, and guides the reflected light reflected from the surface of the document to the imaging lens by a plurality of mirrors. Then, the reflected light is imaged on the light receiving element of the line sensor by the imaging lens. The line sensor detects the luminance and chromaticity of the reflected light imaged on the light receiving element, and generates an image signal (read image data) based on the image on the surface of the document. As the line sensor, a CCD (Charge Coupled Device), a CIS (Contact Image Sensor), or the like is used.

なお、光源および複数のミラーを含む走査部は、ADF24によって給紙される原稿を読み取る場合には、画像読取位置22の下方に固定的に位置され、原稿載置台16に載置された原稿を読み取る場合には、副走査方向(画像形成装置10を正面から見た場合の左右の方向)に移動される。 The scanning unit including the light source and the plurality of mirrors is fixedly positioned below the image reading position 22 when reading the document fed by the ADF 24, and the document placed on the document mounting table 16 is placed. When reading, the image is moved in the sub-scanning direction (the left-right direction when the image forming apparatus 10 is viewed from the front).

装置本体12には、後述するCPU80およびメモリ(RAM84および記憶部86)等を含む制御部28が内蔵される(図2参照)。制御部28は、画像形成装置10への入力操作(ユーザ操作)などに応じて画像形成装置10の各部位に制御信号を送信し、画像形成装置10に種々の動作を実行させる。この制御部28は、画像形成装置10の全体を制御するため、画像読取装置14の制御装置でもある。 The apparatus main body 12 has a built-in control unit 28 including a CPU 80 and a memory (RAM 84 and a storage unit 86) described later (see FIG. 2). The control unit 28 transmits a control signal to each part of the image forming apparatus 10 in response to an input operation (user operation) to the image forming apparatus 10, and causes the image forming apparatus 10 to perform various operations. The control unit 28 is also a control device for the image reading device 14 in order to control the entire image forming device 10.

また、装置本体12には、画像形成部30等が内蔵される。画像形成部30は、露光ユニット32、現像器34、感光体ドラム36、クリーナユニット38、帯電器40、中間転写ベルトユニット42、転写ローラ44および定着ユニット46等を備え、給紙トレイ48から搬送される用紙上に電子写真方式によって画像を形成し、画像形成済みの用紙を排紙トレイ50に排出する。用紙上に画像を形成するための印刷画像データとしては、画像読取部26で読み取られた読取画像データまたは外部コンピュータから送信された画像データ等が利用される。 Further, the image forming unit 30 and the like are built in the apparatus main body 12. The image forming unit 30 includes an exposure unit 32, a developer 34, a photoconductor drum 36, a cleaner unit 38, a charger 40, an intermediate transfer belt unit 42, a transfer roller 44, a fixing unit 46, and the like, and is conveyed from a paper feed tray 48. An image is formed on the paper to be formed by an electrophotographic method, and the image-formed paper is ejected to the paper ejection tray 50. As the printed image data for forming an image on the paper, the scanned image data read by the image reading unit 26, the image data transmitted from an external computer, or the like is used.

なお、画像形成装置10において扱われる画像データは、ブラック(K)、シアン(C)、マゼンタ(M)およびイエロー(Y)の4色のカラー画像に応じたものである。このため、現像器34、感光体ドラム36、クリーナユニット38および帯電器40のそれぞれは、各色に応じた4種類の潜像を形成するように4個ずつ設けられ、これらによって4つの画像ステーションが構成される。 The image data handled by the image forming apparatus 10 corresponds to four color images of black (K), cyan (C), magenta (M), and yellow (Y). Therefore, each of the developer 34, the photoconductor drum 36, the cleaner unit 38, and the charger 40 is provided so as to form four types of latent images corresponding to each color, whereby four image stations are provided. It is composed.

このような装置本体12内には、給紙トレイ48からの用紙をレジストローラ68、転写ローラ44および定着ユニット46を経由させて排紙トレイ50に送るための第1用紙搬送路L1が形成される。また、用紙に対して両面印刷を行う際に、片面印刷が終了して定着ユニット46を通過した後の用紙を、転写ローラ44の用紙搬送方向の上流側において第1用紙搬送路L1に戻すための第2用紙搬送路L2が形成される。この第1用紙搬送路L1および第2用紙搬送路L2には、用紙を用紙搬送方向に搬送するための複数の搬送ローラ66が適宜設けられる。 In such an apparatus main body 12, a first paper transport path L1 for feeding the paper from the paper feed tray 48 to the paper discharge tray 50 via the resist roller 68, the transfer roller 44, and the fixing unit 46 is formed. NS. Further, when double-sided printing is performed on paper, the paper after single-sided printing is completed and has passed through the fixing unit 46 is returned to the first paper transport path L1 on the upstream side of the transfer roller 44 in the paper transport direction. The second paper transport path L2 is formed. A plurality of transport rollers 66 for transporting paper in the paper transport direction are appropriately provided in the first paper transport path L1 and the second paper transport path L2.

装置本体12において片面印刷(画像形成)を行う際には、用紙は、給紙トレイ48から1枚ずつ第1用紙搬送路L1に導かれ、第1用紙搬送路L1に設けられる搬送ローラによってレジストローラ68まで搬送される。そして、レジストローラ68によって、用紙の先端と中間転写ベルト54上の画像情報の先端とが整合するタイミングで用紙が転写ローラ44(転写ニップ部)に搬送され、用紙上にトナー像が転写される。その後、定着ユニット46(定着ニップ部)を通過することによって用紙上の未定着トナーが熱で溶融して固着されて、排紙トレイ50上に用紙が排出される。 When performing single-sided printing (image formation) in the apparatus main body 12, the paper is guided from the paper feed tray 48 to the first paper transport path L1 one by one, and is resisted by a transport roller provided in the first paper transport path L1. It is conveyed to the roller 68. Then, the resist roller 68 conveys the paper to the transfer roller 44 (transfer nip portion) at the timing when the tip of the paper and the tip of the image information on the intermediate transfer belt 54 match, and the toner image is transferred onto the paper. .. After that, by passing through the fixing unit 46 (fixing nip portion), the unfixed toner on the paper is melted and fixed by heat, and the paper is discharged onto the paper ejection tray 50.

一方、両面印刷を行う際には、片面印刷が終了して定着ユニット46を通過した用紙の後端部が排紙トレイ50近傍(最も下流側)の搬送ローラ66まで到達したとき、この搬送ローラ66を逆回転させることによって、用紙が逆走して第2用紙搬送路L2に導かれる。第2用紙搬送路L2に導かれた用紙は、搬送ローラ66によって第2用紙搬送路L2を搬送されて、レジストローラ68の用紙搬送方向の上流側において第1用紙搬送路L1に導かれる。この時点で用紙の表裏は反転されるので、その後、転写ローラ44および定着ユニット46を用紙が通過することによって、用紙の裏面に印刷が行われる。 On the other hand, when double-sided printing is performed, when the rear end of the paper that has passed through the fixing unit 46 after single-sided printing reaches the transport roller 66 near the paper output tray 50 (most downstream side), this transport roller is reached. By rotating the 66 in the reverse direction, the paper runs in the reverse direction and is guided to the second paper transport path L2. The paper guided to the second paper transport path L2 is conveyed by the transport roller 66 through the second paper transport path L2, and is guided to the first paper transport path L1 on the upstream side of the resist roller 68 in the paper transport direction. At this point, the front and back sides of the paper are reversed, and then the paper passes through the transfer roller 44 and the fixing unit 46 to print on the back side of the paper.

図2は図1に示す画像形成装置10の電気的な構成を示すブロック図である。図2を参照して、画像形成装置10はCPU80を含む。CPU80は、バス82を介して、RAM84、記憶部86、通信回路88、入力制御回路90、表示制御回路92、画像読取部26および画像形成部30に接続される。また、入力制御回路90には入力装置94が接続され、表示制御回路92にはディスプレイ96が接続される。 FIG. 2 is a block diagram showing an electrical configuration of the image forming apparatus 10 shown in FIG. With reference to FIG. 2, the image forming apparatus 10 includes a CPU 80. The CPU 80 is connected to the RAM 84, the storage unit 86, the communication circuit 88, the input control circuit 90, the display control circuit 92, the image reading unit 26, and the image forming unit 30 via the bus 82. Further, an input device 94 is connected to the input control circuit 90, and a display 96 is connected to the display control circuit 92.

CPU80は、画像形成装置10の全体的な制御を司る。RAM84は、画像形成装置10の主記憶装置であり、CPU80のワーク領域およびバッファ領域として用いられる。記憶部86は、画像形成装置10の補助記憶装置であり、画像形成装置10の動作を制御するための各種のプログラムを記憶したり、通信回路88を介して外部のコンピュータから送信された画像データを記憶したり、画像読取部26で読み取られた読取画像データを記憶したりする。ただし、記憶部86としては、HDD、SSD、フラッシュメモリ、EEPROMなどの他の不揮発性メモリが用いられる。 The CPU 80 controls the overall control of the image forming apparatus 10. The RAM 84 is the main storage device of the image forming apparatus 10, and is used as a work area and a buffer area of the CPU 80. The storage unit 86 is an auxiliary storage device of the image forming apparatus 10, and stores various programs for controlling the operation of the image forming apparatus 10, and image data transmitted from an external computer via a communication circuit 88. Or the scanned image data read by the image reading unit 26. However, as the storage unit 86, another non-volatile memory such as an HDD, SSD, flash memory, or EEPROM is used.

通信回路88は、LANおよびインターネットのようなネットワークに接続するための通信回路であり、CPU80からの指示に従って、TCP/IPなどのプロトコルを利用して外部のコンピュータと通信する。 The communication circuit 88 is a communication circuit for connecting to a network such as a LAN and the Internet, and communicates with an external computer by using a protocol such as TCP / IP according to an instruction from the CPU 80.

入力装置94は、原稿載置台16の前面側等の適宜の位置に設けられ、たとえばタッチパネルを含む。タッチパネルは、汎用のタッチパネルであり、静電容量方式、電磁誘導方式、抵抗膜方式、赤外線方式など、任意の方式のものを用いることができる。また、タッチパネルは、ディスプレイ96の表示面上に設けられても良いし、ディスプレイ96とは別に設けられてもよい。ただし、タッチパネルがディスプレイ96と一体的に形成されたタッチディスプレイが設けられてもよい。タッチパネルが設けられる場合、ディスプレイ96には、各種のボタンやアイコンなどのソフトウェアキーが表示される。また、入力装置94には、ハードウェアの操作ボタンないし操作キー(ハードウェアキー)が含まれても良い。 The input device 94 is provided at an appropriate position such as the front side of the document mounting table 16, and includes, for example, a touch panel. The touch panel is a general-purpose touch panel, and any method such as a capacitance method, an electromagnetic induction method, a resistance film method, and an infrared method can be used. Further, the touch panel may be provided on the display surface of the display 96, or may be provided separately from the display 96. However, a touch display in which the touch panel is integrally formed with the display 96 may be provided. When a touch panel is provided, software keys such as various buttons and icons are displayed on the display 96. Further, the input device 94 may include a hardware operation button or an operation key (hardware key).

なお、ソフトウェアキーとは、たとえばディスプレイ96の表示面にソフトウェア的に再現されたキーまたはアイコンのことを言う。これに対して、ハードウェアキーとは、物理的な装置として設けられたキーまたは押しボタンのことを言う。 The software key is, for example, a key or an icon reproduced by software on the display surface of the display 96. On the other hand, a hardware key is a key or a push button provided as a physical device.

ディスプレイ96は、原稿載置台16の前面側に設けられる。このディスプレイ96としては、たとえばLCDまたはEL(Electro-Luminescence)ディスプレイなどを用いることができる。 The display 96 is provided on the front side of the document mounting table 16. As the display 96, for example, an LCD or an EL (Electro-Luminescence) display can be used.

入力制御回路90は、入力装置94への入力操作に応じた操作信号ないし操作データをCPU80に出力する。また、入力制御回路90は、入力装置94がタッチパネルである場合には、タッチパネルに必要な電圧などを付与するとともに、タッチパネルのタッチ有効範囲内でのタッチ操作(タッチ入力)を検出して、そのタッチ入力の位置を示すタッチ座標データをCPU80に出力する。また、入力制御回路90は、入力装置94がハードウェアキーである場合には、ハードウェアキーの操作に応じた操作信号ないし操作データをCPU80に出力する。 The input control circuit 90 outputs an operation signal or operation data corresponding to an input operation to the input device 94 to the CPU 80. When the input device 94 is a touch panel, the input control circuit 90 applies a voltage or the like required for the touch panel, detects a touch operation (touch input) within the effective touch range of the touch panel, and detects the touch operation (touch input). The touch coordinate data indicating the position of the touch input is output to the CPU 80. Further, when the input device 94 is a hardware key, the input control circuit 90 outputs an operation signal or operation data corresponding to the operation of the hardware key to the CPU 80.

表示制御回路92は、GPUおよびVRAMなどを含んでおり、CPU80の指示の下、GPUは、RAM84に記憶された画像生成データを用いてディスプレイ96に種々の画面を表示するための表示画像データをVRAMに生成し、生成した表示画像データをディスプレイ96に出力する。 The display control circuit 92 includes a GPU, a VRAM, and the like, and under the instruction of the CPU 80, the GPU displays display image data for displaying various screens on the display 96 using the image generation data stored in the RAM 84. It is generated in VRAM, and the generated display image data is output to the display 96.

なお、図2に示す画像形成装置10の電気的な構成は単なる一例であり、これに限定される必要はない。 The electrical configuration of the image forming apparatus 10 shown in FIG. 2 is merely an example, and is not limited to this.

本実施例の画像形成装置10は、読取画像等の画像の濃度ムラ(濃淡ムラ)を除去する機能(濃度ムラ補正機能)を備えている。たとえば、経時変化または物理的な影響(たとえば擦れ)等によって、原稿の画像に濃度ムラが生じることがある。この場合、原稿の画像に生じている濃度ムラが、画像読取部26で読み取った読取画像にも同じように濃度ムラが生じる。濃度ムラ補正機能とは、読取画像に濃度ムラが生じている場合に、読取画像において濃度ムラが生じている領域を特定し、当該領域を濃度ムラの無い画像に補正する機能のことである。 The image forming apparatus 10 of this embodiment has a function (density unevenness correction function) for removing density unevenness (shading unevenness) of an image such as a scanned image. For example, density unevenness may occur in the image of the original due to aging or physical influence (for example, rubbing). In this case, the density unevenness that occurs in the image of the original document also causes the density unevenness in the scanned image read by the image reading unit 26. The density unevenness correction function is a function of identifying a region where density unevenness occurs in a scanned image when the scanned image has density unevenness and correcting the region to an image having no density unevenness.

以下、図3〜図6を参照して本実施例の画像形成装置10の濃度ムラ補正機能(濃度ムラ補正処理)について説明する。まず、画像形成装置10では、原稿載置台16上に原稿が載置された状態で、原稿の読み取り(スキャン)を実行するための所定の操作(読取開始操作)を受け付けると、画像読取装置14において、原稿載置台16上に載置された原稿の画像が読み取られ、原稿の画像に対応する読取画像のデータ(読取画像データ)が生成される。 Hereinafter, the density unevenness correction function (density unevenness correction processing) of the image forming apparatus 10 of this embodiment will be described with reference to FIGS. 3 to 6. First, when the image forming apparatus 10 receives a predetermined operation (scanning start operation) for executing the scanning (scanning) of the original while the original is placed on the document placing table 16, the image reading apparatus 14 receives the reading operation. In, the image of the document placed on the document placing table 16 is read, and the data of the scanned image (scanned image data) corresponding to the image of the document is generated.

図3は、読取画像の一例である。通常、読取画像には、少なくとも1つの画像要素(文字、図形、線、写真等の複数の種類の要素)が含まれている。図3に示す例では、読取画像には、画像要素としての3つの図形110、120、130が含まれる。また、図3に示す例では、読取画像のうち、図形110、120、130以外の領域は画像要素が存在しない領域、所謂下地領域である。 FIG. 3 is an example of a scanned image. Usually, the scanned image contains at least one image element (a plurality of types of elements such as characters, figures, lines, and photographs). In the example shown in FIG. 3, the scanned image includes three figures 110, 120, 130 as image elements. Further, in the example shown in FIG. 3, in the scanned image, the regions other than the figures 110, 120, and 130 are regions in which no image element exists, that is, a so-called background region.

ただし、図形110、120、130のそれぞれの色彩(色)は、少なくとも下地領域とは異なる色であり、互いに異なる色である。たとえば、第1の図形110は、赤色または略赤色(赤色の同系色)であり、第2の図形120は緑色または略緑色(緑色の同系色)であり、第3の図形130は青色または略青色(青色の同系色)である。また、図3に示す例では、下地領域には、色が付されていない。したがって、下地領域の色は、原稿の下地の色(地色)である。 However, the respective colors (colors) of the figures 110, 120, and 130 are at least different colors from the base area, and are different colors from each other. For example, the first figure 110 is red or substantially red (similar color of red), the second figure 120 is green or substantially green (similar color of green), and the third figure 130 is blue or omitted. It is blue (similar color of blue). Further, in the example shown in FIG. 3, the base area is not colored. Therefore, the color of the background region is the background color (ground color) of the original.

ただし、図3に示す例では、図形110、120、130のそれぞれは、色が濃い部分と、色が薄い(淡い)部分とを含む。すなわち、図形110、120、130では、濃度ムラが生じている。 However, in the example shown in FIG. 3, each of the figures 110, 120, and 130 includes a dark-colored portion and a light-colored (pale) portion. That is, in the figures 110, 120, and 130, density unevenness occurs.

画像形成装置10では、読取開始操作を受け付け、原稿の画像に対応する読取画像が生成されると、読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素が存在する場合には、互いに関連する特徴を有する複数の画素を含む(互いに関連する特徴を有する複数の画素によって構成される)画素群が検出される。 When the image forming apparatus 10 accepts the scanning start operation and the scanned image corresponding to the image of the original is generated, among the plurality of pixels constituting the scanned image, there are a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other. In this case, a pixel group including a plurality of pixels having characteristics related to each other (composed of a plurality of pixels having characteristics related to each other) is detected.

互いに関連する特徴を有するとは、同じ閉領域に含まれる等、互いの画素の位置が関連することや、同じ系統の色(同系色)である等、互いの画素の色が関連すること等を意味する。また、所定数とは、読取画像を構成する複数の画素のうち、所定の割合(3〜5%:500万画素の画像ならば15万〜25万画素以上)を占める画素の数のことである。なお、互いに関連する特徴を有する画素の数が所定数未満である場合には、画素群は検出されない。 Having characteristics related to each other means that the positions of the pixels are related to each other, such as being included in the same closed region, and that the colors of the pixels are related to each other, such as being the same color system (similar colors). Means. The predetermined number is the number of pixels that occupy a predetermined ratio (3 to 5%: 150,000 to 250,000 pixels or more in the case of an image of 5 million pixels) among a plurality of pixels constituting the scanned image. be. If the number of pixels having characteristics related to each other is less than a predetermined number, the pixel group is not detected.

まず、閉領域に基づいて画素群が検出される場合を説明する。たとえば、所定数以上の画素を含む同じ閉領域に含まれる画素は、同じ画素群に属する。すなわち、所定数以上の画素を含む閉領域が存在する場合には、その閉領域に含まれる画素によって構成される画素群が存在する。一方、閉領域に含まれる画素の数が所定数未満である場合には、画素群は検出されない。なお、閉領域に含まれる画素の数は、閉領域の面積に比例するので、閉領域が所定の面積を占める場合には、当該閉領域に含まれる画素によって構成される画素群が検出され、閉領域が所定の面積以下である場合には、当該閉領域に含まれる画素によって構成される画素群は検出されない。 First, a case where a pixel group is detected based on a closed region will be described. For example, pixels included in the same closed region including a predetermined number or more of pixels belong to the same pixel group. That is, when there is a closed region containing a predetermined number or more of pixels, there is a pixel group composed of the pixels included in the closed region. On the other hand, when the number of pixels included in the closed region is less than a predetermined number, the pixel group is not detected. Since the number of pixels included in the closed region is proportional to the area of the closed region, when the closed region occupies a predetermined area, a pixel group composed of the pixels included in the closed region is detected. When the closed area is equal to or smaller than a predetermined area, the pixel group composed of the pixels included in the closed area is not detected.

たとえば、図3に示す読取画像の場合には、図3および図4に示すように、図形110、120、130のそれぞれのエッジが検出され、エッジで囲まれる領域が閉領域として検出され、閉領域に含まれる画素によって構成される画素群が検出される。 For example, in the case of the scanned image shown in FIG. 3, as shown in FIGS. 3 and 4, the edges of the figures 110, 120, and 130 are detected, and the area surrounded by the edges is detected as a closed area and closed. A pixel group composed of pixels included in the area is detected.

画像からエッジを検出する方法としては、画像全体にSobelフィルタ、Laplacianフィルタ、Cannyフィルタ等、特定の方法に限定されず、既存技術を用いることができる。 The method for detecting an edge from an image is not limited to a specific method such as a Sobel filter, a Laplacian filter, and a Canny filter for the entire image, and existing techniques can be used.

図3に示す例では、第1の図形110と下地領域との境界が第1のエッジ110aとして検出され、第2の図形120と下地領域との境界が第2のエッジ120aとして検出され、第3の図形130と下地領域との境界が第3のエッジ130aとして検出される。 In the example shown in FIG. 3, the boundary between the first figure 110 and the base area is detected as the first edge 110a, and the boundary between the second figure 120 and the base area is detected as the second edge 120a. The boundary between the figure 130 of 3 and the background region is detected as the third edge 130a.

読取画像からエッジが検出されると、ラスタ走査によって閉領域を検出する。具体的には、最初に、読取画像の端部(たとえば左上)を開始点として、エッジで囲まれた領域を除いた領域が1つの閉領域として認識される。たとえば、エッジで囲まれた領域が特定の色で塗りつぶされ、同じ色で塗りつぶされた領域が、1つの閉領域として認識される。 When an edge is detected from the scanned image, a closed region is detected by raster scanning. Specifically, first, the region excluding the region surrounded by the edges is recognized as one closed region, starting from the end portion (for example, the upper left) of the scanned image. For example, an area surrounded by edges is filled with a specific color, and an area filled with the same color is recognized as one closed area.

その後、さらにラスタ走査が行われ、認識済の閉領域に含まれない画素(特定の色で塗られていない画素)、すなわち、未認識の領域に含まれる画素が検出される。 After that, further raster scanning is performed to detect pixels not included in the recognized closed area (pixels not painted with a specific color), that is, pixels included in the unrecognized area.

まず、読取画像の左上を開始点としてラスタ走査が行われた場合、読取画像の左上の画素が、未認識の領域に含まれる画素として検出される。未認識の領域に含まれる画素が検出されると、その画素を開始点として、エッジで囲まれた領域を除いた領域が1つの閉領域として認識される。本実施例では、第1領域A、第2領域Bおよび第3領域C以外の部分、すなわち下地領域が、1つの閉領域として認識される。 First, when raster scanning is performed with the upper left of the scanned image as the starting point, the pixels on the upper left of the scanned image are detected as pixels included in the unrecognized region. When a pixel included in the unrecognized area is detected, the area excluding the area surrounded by the edge is recognized as one closed area with the pixel as the starting point. In this embodiment, a portion other than the first region A, the second region B, and the third region C, that is, the base region is recognized as one closed region.

次に、第1のエッジ110aの内側の画素が、未認識の領域に含まれる画素として検出される。未認識の領域に含まれる画素が検出されると、その画素を開始点として、エッジで囲まれた領域を除いた領域が1つの閉領域として認識される。すなわち、第1のエッジ110aの内側の領域が、1つの閉領域として認識される。上記の処理を繰り返すことによって、第2のエッジ120aの内側の領域と、第3のエッジ130aの内側の領域とが、それぞれ閉領域として検出される。 Next, the pixel inside the first edge 110a is detected as a pixel included in the unrecognized region. When a pixel included in the unrecognized area is detected, the area excluding the area surrounded by the edge is recognized as one closed area with the pixel as the starting point. That is, the region inside the first edge 110a is recognized as one closed region. By repeating the above processing, the region inside the second edge 120a and the region inside the third edge 130a are detected as closed regions, respectively.

なお、上述したように、検出された閉領域が所定数以上の画素を含まない場合には、その閉領域は、濃度ムラ補正処理の対象とはならず、濃度ムラ補正処理の対象から除外される。 As described above, when the detected closed region does not include a predetermined number or more of pixels, the closed region is not subject to the density unevenness correction processing and is excluded from the density unevenness correction processing. NS.

したがって、図4に示すように、第1の図形110と下地領域との境界に対応するエッジ110aに囲まれる(エッジ110aの内側の)第1領域Aと、第2の図形120と下地領域との境界に対応するエッジ120aに囲まれる(エッジ120aの内側の)第2領域Bと、第3の図形130と下地領域との境界に対応するエッジ130aに囲まれる(エッジ130aの内側の)第3領域Cとが検出される。また、第1領域A、第2領域Bおよび第3領域C以外の部分、すなわち下地領域が第4領域Dとして検出される。 Therefore, as shown in FIG. 4, the first region A (inside the edge 110a) surrounded by the edge 110a corresponding to the boundary between the first figure 110 and the background region, the second figure 120, and the background region The second region B (inside the edge 120a) surrounded by the edge 120a corresponding to the boundary of the third figure 130 and the third region B (inside the edge 130a) surrounded by the edge 130a corresponding to the boundary between the third figure 130 and the base region. 3 regions C are detected. Further, a portion other than the first region A, the second region B, and the third region C, that is, the base region is detected as the fourth region D.

ラスタ走査が終了すると、すなわち全ての閉領域が検出されると、検出された閉領域に応じて画素群が検出される。本実施例では、第1領域Aに含まれる画素によって構成される第1の画素群、第2領域Bに含まれる画素によって構成される第2の画素群、第3領域Cに含まれる画素によって構成される第3の画素群および第4領域Dに含まれる画素によって構成される第4の画素群が検出される。 When the raster scan is completed, that is, when all the closed areas are detected, the pixel group is detected according to the detected closed areas. In this embodiment, the first pixel group composed of the pixels included in the first region A, the second pixel group composed of the pixels included in the second region B, and the pixels included in the third region C are used. A third pixel group composed of the third pixel group and a fourth pixel group composed of the pixels included in the fourth region D are detected.

読取画像から画素群が検出されると、検出された画素群毎に、所定の判断条件を満たす補正対象の画素群に該当するかどうかが判断される。詳しくは、画素群を構成する各画素(全ての画素)の画素値が、所定の範囲(濃度ムラ範囲)に含まれるかどうかが判断される。ただし、画素値とは、画素の色を表す値のことである。また、濃度ムラ範囲とは、濃度ムラと呼べる程度の色(画素値)の範囲のことである。画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれる場合には、その画素群は、補正対象の画素群として扱われる(検出される)。一方、画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれない場合には、その画素群は、非補正対象の画素群として扱われる。 When a pixel group is detected from the scanned image, it is determined for each detected pixel group whether or not it corresponds to the pixel group to be corrected that satisfies a predetermined determination condition. Specifically, it is determined whether or not the pixel value of each pixel (all pixels) constituting the pixel group is included in a predetermined range (density unevenness range). However, the pixel value is a value representing the color of the pixel. The density unevenness range is a range of colors (pixel values) that can be called density unevenness. When the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range, the pixel group is treated (detected) as the pixel group to be corrected. On the other hand, when the pixel value of each pixel constituting the pixel group is not included in the density unevenness range, the pixel group is treated as a pixel group to be uncorrected.

たとえば、RGB表色系の場合には、画素値は、R(赤)、G(緑)およびB(青)の3つの色成分を含み、色成分毎の値(色値)を含む。3つの色値の各々は8ビット(0〜255)で表現される。たとえば、赤色はR=255,G=0,B=0で表現され、緑色はR=0、G=255,B=0で表現され、青色はR=0,G=0,B=255で表現される。また、黒色はR=0,G=0,B=0で表現され、白色はR=255,G=255,B=255で表現される。 For example, in the case of an RGB color system, the pixel value includes three color components of R (red), G (green), and B (blue), and includes a value (color value) for each color component. Each of the three color values is represented by 8 bits (0 to 255). For example, red is represented by R = 255, G = 0, B = 0, green is represented by R = 0, G = 255, B = 0, and blue is represented by R = 0, G = 0, B = 255. Be expressed. Further, black is represented by R = 0, G = 0, B = 0, and white is represented by R = 255, G = 255, B = 255.

そして、画素群を構成する各画素の各色成分(R、G、B)の色値のそれぞれの最大値(max)と最小値(min)との差が濃度ムラ範囲に含まれるかどうかが判断される。たとえば、Rmax−Rmin、Gmax−GminおよびBmax−Bminのそれぞれが、濃度ムラと呼べる程度の範囲内(たとえば8ビットの場合30以内)であるかどうかが判断される。 Then, it is determined whether or not the difference between the maximum value (max) and the minimum value (min) of the color values of each color component (R, G, B) of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range. Will be done. For example, it is determined whether each of Rmax-Rmin, Gmax-Gmin, and Bmax-Bmin is within a range that can be called density unevenness (for example, within 30 in the case of 8 bits).

ここでは、全ての色値において、濃度ムラ範囲に含まれるかどうかが判断される。たとえば、R(赤)の色値およびG(緑)の色値については、濃度ムラ範囲に含まれているが、B(青)の色値については、濃度ムラ範囲に含まれていない場合には、非補正対象の画素群として扱われる。 Here, it is determined whether or not all the color values are included in the density unevenness range. For example, when the R (red) color value and the G (green) color value are included in the density unevenness range, but the B (blue) color value is not included in the density unevenness range. Is treated as a pixel group to be uncorrected.

なお、画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれる場合とは、画素群を構成する各画素が同じ色味で濃さが多少異なる等、各画素の色が同系色の範疇である場合である。したがって、画素群を構成する各画素の色味が異なる場合には濃度ムラ範囲には含まれない。また、画素群を構成する各画素の色味が同じであっても、濃度の差が大きすぎる場合(同系色の範疇を逸脱する場合)には、濃度ムラ範囲には含まれない。 In addition, when the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range, the color of each pixel is a similar color, for example, the pixels constituting the pixel group have the same color and the density is slightly different. If it is a category. Therefore, if the color of each pixel constituting the pixel group is different, it is not included in the density unevenness range. Further, even if the color tone of each pixel constituting the pixel group is the same, if the difference in density is too large (when it deviates from the category of similar colors), it is not included in the density unevenness range.

本実施例では、第1の画素群(第1領域A)に含まれる各画素の画素値、第2の画素群(第2領域B)に含まれる各画素の画素値および第4の画素群(第4領域D)に含まれる各画素の画素値については、濃度ムラ範囲に含まれると判断される。したがって、第1の画素群、第2の画素群および第4の画素群は、補正対象の画素群として扱われる。 In this embodiment, the pixel value of each pixel included in the first pixel group (first region A), the pixel value of each pixel included in the second pixel group (second region B), and the fourth pixel group. It is determined that the pixel value of each pixel included in (4th region D) is included in the density unevenness range. Therefore, the first pixel group, the second pixel group, and the fourth pixel group are treated as the pixel group to be corrected.

一方、第3の画素群(第3領域C)に含まれる各画素の画素値については、濃度ムラ範囲に含まれないと判断される。すなわち、第3の画素群は、非補正対象の画素群として扱われる。これは、第3の図形130は同系色(青色または略青色)ではあるものの、色が濃い部分と、色が薄い部分との濃度の差が大きすぎるからである。 On the other hand, it is determined that the pixel value of each pixel included in the third pixel group (third region C) is not included in the density unevenness range. That is, the third pixel group is treated as a pixel group to be uncorrected. This is because the third figure 130 has a similar color (blue or substantially blue), but the difference in density between the dark-colored portion and the light-colored portion is too large.

そして、補正対象の画素群が検出されると、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が、画素群毎に、均一または略均一の画素値(補正値)に補正される。ただし、均一または略均一の画素値とは、同一色(同じ色)に対応する画素値のことであり、同じ色とは、完全な同一色でなくても、人間の目で見て、互いの色の区別が困難な程度に同一であることを意味する。一方、非補正対象の画素群を構成する画素の画素値は、補正されない。 Then, when the pixel group to be corrected is detected, the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is corrected to a uniform or substantially uniform pixel value (correction value) for each pixel group. However, a uniform or substantially uniform pixel value is a pixel value corresponding to the same color (same color), and the same color means each other even if they are not completely the same color. It means that they are the same to the extent that it is difficult to distinguish the colors of. On the other hand, the pixel values of the pixels constituting the non-correction target pixel group are not corrected.

また、補正値は、画素群を構成する各画素の画素値の最大値に対応する値であってもよいし、画素群を構成する各画素の画素値の最小値に対応する値であってもよいし、画素群を構成する各画素の画素値の平均値に対応する値であってもよい。 Further, the correction value may be a value corresponding to the maximum value of the pixel value of each pixel constituting the pixel group, or a value corresponding to the minimum value of the pixel value of each pixel constituting the pixel group. It may be a value corresponding to the average value of the pixel values of each pixel constituting a pixel group.

本実施例では、第1の画素群を構成する各画素、第2の画素群を構成する各画素および第4の画素群を構成する各画素のそれぞれが、画素群毎の補正値に補正される。したがって、図5に示すように、第1の画素群に対応する第1の図形110、第2の画素群に対応する第2の図形120および第4の画素群に対応する下地領域のそれぞれの色が均一(同一色)になるように補正される。すなわち、第1の図形110、第2の図形120および下地領域では、色味および色の濃さが同じになり、濃度ムラが除去される。 In this embodiment, each pixel constituting the first pixel group, each pixel constituting the second pixel group, and each pixel constituting the fourth pixel group are corrected to the correction value for each pixel group. NS. Therefore, as shown in FIG. 5, each of the first figure 110 corresponding to the first pixel group, the second figure 120 corresponding to the second pixel group, and the background region corresponding to the fourth pixel group. The colors are corrected to be uniform (same color). That is, in the first figure 110, the second figure 120, and the base area, the tint and the color density are the same, and the density unevenness is removed.

一方、第3の画素群を構成する各画素の画素値は補正されないので、第3の画素群に対応する第3の図形130は、補正前の読取画像(元画像)と同じ色味および色の濃さである。 On the other hand, since the pixel value of each pixel constituting the third pixel group is not corrected, the third figure 130 corresponding to the third pixel group has the same tint and color as the scanned image (original image) before correction. It is the density of.

なお、或る画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれる場合であっても、当該画素群を構成する各画素の画素値の最大値と最小値との差が濃度ムラ範囲よりもさらに小さい範囲(補正判断範囲:たとえば8ビットの場合3〜5以内)に含まれる場合には、非補正対象の画素群として扱われるようにしてもよい。これは、画素値の差が小さい場合には、濃度ムラが小さいこととなり、人間の目で見て認識できない程度の濃度ムラであれば、補正する必要が無いからである。 Even if the pixel value of each pixel constituting a certain pixel group is included in the density unevenness range, the difference between the maximum value and the minimum value of the pixel value of each pixel constituting the pixel group is the density unevenness. When it is included in a range smaller than the range (correction determination range: for example, within 3 to 5 in the case of 8 bits), it may be treated as a non-correction target pixel group. This is because when the difference between the pixel values is small, the density unevenness is small, and if the density unevenness is such that it cannot be recognized by the human eye, it is not necessary to correct it.

以上、閉領域が検出されることによって、画素群が検出される場合について説明したが、これに限定される必要はない。上述したように、各画素の色の関連性に基づいて画素群が検出される場合がある。以下、読取画像を構成する各画素の色の関連性に基づいて画素群が検出される場合について説明する。 Although the case where the pixel group is detected by detecting the closed region has been described above, the present invention is not limited to this. As described above, a pixel group may be detected based on the color relationship of each pixel. Hereinafter, a case where a pixel group is detected based on the color relationship of each pixel constituting the scanned image will be described.

各画素の色の関連性に基づいて画素群が検出される場合には、まず、読取画像を構成する各画素のそれぞれの画素値が検出される。次に、画素値に応じた複数の階級が設定され、各画素が画素値に応じて複数の階級のいずれかに分類される。読取画像を構成する各画素が階級分けされると、複数の階級のうち、最も多くの画素を含む最頻階級が検出される。そして、少なくとも最頻階級を含む1つ以上の階級(最頻階級を含む所定の範囲)に含まれる画素によって構成される画素群が検出される。なお、RGB表色系の場合には、R、G、Bの3つの色値毎に階級分けされ、3つの色値毎に最頻階級および最頻階級を含む所定の範囲が設定される。そして、全ての色値において、最頻階級を含む所定の範囲に含まれる画素によって構成される画素群が検出される。 When the pixel group is detected based on the color relationship of each pixel, first, the pixel value of each pixel constituting the scanned image is detected. Next, a plurality of classes are set according to the pixel value, and each pixel is classified into one of the plurality of classes according to the pixel value. When each pixel constituting the scanned image is classified into classes, the most frequent class including the most pixels among the plurality of classes is detected. Then, a pixel group composed of pixels included in one or more classes including at least the mode class (a predetermined range including the mode class) is detected. In the case of the RGB color system, the three color values of R, G, and B are classified into classes, and a predetermined range including the most frequent class and the most frequent class is set for each of the three color values. Then, in all the color values, a pixel group composed of pixels included in a predetermined range including the mode is detected.

図6は、或る読取画像を構成する各画素を、或る色値について、画素値(色値)に応じて階級分けした場合を示すグラフ(ヒストグラム)である。図6の縦軸は、各階級に含まれる画素の数(度数)を示し、図6の横軸は、画素値に応じた階級を示す。図6に示す例では、色値が8ビット(0〜255)で表現され、画素値0(最小値)を開始点として、1つの階級に10個の画素値が含まれる(階級の幅が画素値10個分となる)ように26段階に階級分けされている。たとえば、画素値0〜9が“0”の階級となり、画素値10〜19が“10”の階級となる。ただし、“250”の階級は、画素値250〜255の6個の画素値を含む。そして、読取画像を構成する各画素のそれぞれが、画素値に応じて各階級に分類されている。 FIG. 6 is a graph (histogram) showing a case where each pixel constituting a certain scanned image is classified according to a pixel value (color value) for a certain color value. The vertical axis of FIG. 6 shows the number (frequency) of pixels included in each class, and the horizontal axis of FIG. 6 shows the class according to the pixel value. In the example shown in FIG. 6, the color value is represented by 8 bits (0 to 255), and 10 pixel values are included in one class starting from the pixel value 0 (minimum value) (the width of the class is It is divided into 26 stages so that the pixel value is 10). For example, the pixel values 0 to 9 are in the class of "0", and the pixel values 10 to 19 are in the class of "10". However, the class of "250" includes six pixel values of pixel values 250 to 255. Then, each of the pixels constituting the scanned image is classified into each class according to the pixel value.

図6に示す例では、各階級のうち、“210”の階級に含まれる画素の数が最も多い。すなわち、“210”の階級が最頻階級となる。したがって、少なくとも最頻階級である“210”の階級を含む1つ以上の階級に含まれる画素によって構成される画素群が検出される。たとえば、“210”の階級のみに含まれる画素によって構成される画素群が検出されてもよいし、“210”と、これに隣接する階級(本実施例では“200”の階級または“220”階級)等の複数の階級に含まれる画素によって構成される画素群が検出されてもよい。 In the example shown in FIG. 6, the number of pixels included in the "210" class is the largest among the classes. That is, the class of "210" is the mode. Therefore, a pixel group composed of pixels included in one or more classes including at least the mode of "210" is detected. For example, a pixel group composed of pixels included only in the "210" class may be detected, or "210" and a class adjacent thereto (in this embodiment, the "200" class or "220"). A pixel group composed of pixels included in a plurality of classes such as class) may be detected.

ただし、図6に示すグラフは、1つの色の色値を示すだけであるので、複数の色の色値が存在する場合には、全ての色値において、最頻階級を含む所定の範囲に含まれる画素によって構成される画素群が検出される。 However, since the graph shown in FIG. 6 only shows the color values of one color, when there are multiple color values, all the color values are within a predetermined range including the most frequent class. A pixel group composed of the included pixels is detected.

なお、図6に示す例は一例であり、画素値255(最大値)を開始点としてもよい。また、階級の幅は画素値10個分に限定されず、階級の幅は画素値が1個〜30個の範囲で任意に設定することができる。 The example shown in FIG. 6 is an example, and the pixel value 255 (maximum value) may be used as a starting point. Further, the width of the class is not limited to 10 pixel values, and the width of the class can be arbitrarily set in the range of 1 to 30 pixel values.

そして、上述したような濃度ムラ補正処理が施された画像(補正画像)のデータ(補正画像データ)は、用紙上に画像を形成するための印刷画像データとして用いられたり、画像形成装置10のメモリ(記憶部86)に記憶されたり、通信回路88を介して外部のコンピュータに送信されたりする。 Then, the data (corrected image data) of the image (corrected image) subjected to the density unevenness correction processing as described above can be used as print image data for forming an image on paper, or can be used by the image forming apparatus 10. It is stored in a memory (storage unit 86) or transmitted to an external computer via a communication circuit 88.

画像形成装置10の上記のような動作は、CPU80がRAM84に記憶された制御プログラムを実行することによって実現される。具体的な処理については、後でフロー図を用いて説明する。 The above-mentioned operation of the image forming apparatus 10 is realized by the CPU 80 executing a control program stored in the RAM 84. The specific processing will be described later using a flow chart.

図7は図2に示したRAM84のメモリマップ300の一例を示す図である。RAM84は、プログラム記憶領域302およびデータ記憶領域304を含み、プログラム記憶領域302には、画像形成装置10の制御プログラムが記憶される。ただし、画像形成装置10は、画像読取装置14を含むため、この制御プログラムは、画像読取装置14の制御プログラムを含む。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the memory map 300 of the RAM 84 shown in FIG. The RAM 84 includes a program storage area 302 and a data storage area 304, and the control program of the image forming apparatus 10 is stored in the program storage area 302. However, since the image forming apparatus 10 includes the image reading apparatus 14, this control program includes the control program of the image reading apparatus 14.

図7に示すように、プログラム記憶領域302に記憶される制御プログラムは、表示プログラム302a、操作検出プログラム302b、画像読取プログラム302c、画素群検出プログラム302d、判断プログラム302eおよび画素値補正プログラム302fなどを含む。 As shown in FIG. 7, the control program stored in the program storage area 302 includes a display program 302a, an operation detection program 302b, an image reading program 302c, a pixel group detection program 302d, a determination program 302e, a pixel value correction program 302f, and the like. include.

表示プログラム302aは、ポリゴンデータおよびテクスチャデータを含む画像生成データを用いて、ディスプレイ96に表示する各種の画面に対応する表示画像データを生成し、ディスプレイ96に出力するためのプログラムである。 The display program 302a is a program for generating display image data corresponding to various screens to be displayed on the display 96 using image generation data including polygon data and texture data, and outputting the display image data to the display 96.

操作検出プログラム302bは、入力装置94への入力操作を検出するためのプログラムである。たとえば、操作検出プログラム302bは、タッチパネルが操作された場合に入力制御回路90から出力されたタッチ座標データを取得して、ディスプレイ96に表示されるソフトウェアキーが操作されたことを検出するためのプログラムである。また、操作検出プログラム302bは、ハードウェアキーが操作された場合に入力制御回路90から出力された操作データを取得して、ハードウェアキーが操作されたことを検出するためのプログラムである。 The operation detection program 302b is a program for detecting an input operation to the input device 94. For example, the operation detection program 302b is a program for acquiring the touch coordinate data output from the input control circuit 90 when the touch panel is operated and detecting that the software key displayed on the display 96 is operated. Is. Further, the operation detection program 302b is a program for acquiring the operation data output from the input control circuit 90 when the hardware key is operated and detecting that the hardware key is operated.

画像読取プログラム302cは、原稿の画像を読み取り(スキャンし)、読み取った読取画像に対応する画像信号(読取画像データ304c)を出力するためのプログラムである。 The image scanning program 302c is a program for scanning (scanning) an image of a document and outputting an image signal (scanned image data 304c) corresponding to the scanned image.

画素群検出プログラム302dは、読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有し、所定数以上の画素を含む画素群を検出するためのプログラムである。画素群検出プログラム302dは、所定数以上の画素を含む同じ閉領域を検出するための閉領域検出プログラムを含み、閉領域検出プログラムに従って検出された閉領域に含まれる画素によって構成される画素群を検出するためのプログラムでもある。また、画素群検出プログラム302dは、読取画像を構成する各画素の画素値を検出するための画素値検出プログラム、画素値検出プログラムに従って検出された各画素の画素値に応じて、各画素を複数の階級のいずれかに分類するための分類プログラムおよび複数の階級のうち、最も多くの画素を含む最頻階級を検出するための最頻階級検出プログラムを含み、最頻階級検出プログラムに従って検出された最頻階級を含む1つ以上の階級に含まれる画素によって構成される画素群を検出するためのプログラムでもある。 The pixel group detection program 302d is a program for detecting a pixel group having features related to each other and including a predetermined number or more of pixels among a plurality of pixels constituting the scanned image. The pixel group detection program 302d includes a closed area detection program for detecting the same closed area including a predetermined number or more of pixels, and a pixel group composed of pixels included in the closed area detected according to the closed area detection program. It is also a program for detection. Further, the pixel group detection program 302d has a plurality of pixels according to the pixel value detection program for detecting the pixel value of each pixel constituting the scanned image and the pixel value of each pixel detected according to the pixel value detection program. Includes a classification program for classifying into one of the classes and a most frequent class detection program for detecting the most frequent class containing the most pixels among multiple classes, and was detected according to the most frequent class detection program. It is also a program for detecting a pixel group composed of pixels included in one or more classes including the most frequent class.

判断プログラム302eは、画素群を構成する各画素(全ての画素)の画素値が、濃度ムラ範囲に含まれるかどうかを判断するためのプログラムである。すなわち、判断プログラム302eは、画素群検出プログラム302dに従って検出された画素群が、当該画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれる補正対象の画素群かどうかを判断するためのプログラムでもある。 The determination program 302e is a program for determining whether or not the pixel values of each pixel (all pixels) constituting the pixel group are included in the density unevenness range. That is, the determination program 302e is for determining whether the pixel group detected according to the pixel group detection program 302d is a pixel group to be corrected whose pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range. It's also a program.

画素値補正プログラム302fは、判断プログラム302eに従って画素群を構成する各画素の画素値が、濃度ムラ範囲に含まれると判断した場合に、当該画素群を構成する各画素の画素値を、所定の補正値に補正するためのプログラムである。 When the pixel value correction program 302f determines that the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range according to the determination program 302e, the pixel value correction program 302f determines the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be predetermined. This is a program for correcting to the correction value.

図示は省略するが、プログラム記憶領域302には、通信プログラムおよび画像形成プログラムなど、画像形成装置10が備える機能を実現するための他のプログラムも記憶される。 Although not shown, the program storage area 302 also stores other programs for realizing the functions included in the image forming apparatus 10, such as a communication program and an image forming program.

また、データ記憶領域304には、画像生成データ304a、操作データ304b、読取画像データ304c、画素群データ304d、判断条件データ304eおよび補正画像データ304fが記憶される。 Further, the image generation data 304a, the operation data 304b, the read image data 304c, the pixel group data 304d, the determination condition data 304e, and the corrected image data 304f are stored in the data storage area 304.

画像生成データ304aは、ディスプレイ96に表示される各種の画面についての表示画像データを生成するためのポリゴンデータおよびテクスチャデータなどを含む画像データである。また、画像生成データ304aには、ソフトウェアキーの画像データ等も含まれる。操作データ304bは、操作検出プログラム302bに従って検出された、タッチ座標データまたは/および操作データである。 The image generation data 304a is image data including polygon data, texture data, and the like for generating display image data for various screens displayed on the display 96. Further, the image generation data 304a also includes image data of a software key and the like. The operation data 304b is touch coordinate data and / or operation data detected according to the operation detection program 302b.

読取画像データ304cは、読取プログラム302cに従って出力された読取画像のデータである。また、読取画像データ304cには、読取画像を構成する各画素の画素値についての情報を含む。 The scanned image data 304c is the data of the scanned image output according to the scanning program 302c. Further, the scanned image data 304c includes information about the pixel value of each pixel constituting the scanned image.

画素群データ304dは、画素群検出プログラム302dに従って検出された画素群のデータであり、複数の画素群が存在する場合には、画素群毎のデータを含む。また、画素群データ304dは、画素群を構成する各画素の画素値についての情報を含む。 The pixel group data 304d is data of a pixel group detected according to the pixel group detection program 302d, and includes data for each pixel group when a plurality of pixel groups exist. Further, the pixel group data 304d includes information about the pixel value of each pixel constituting the pixel group.

判断条件データ304eは、画素群検出プログラム302dに従って検出された画素群が補正対象の画素群かどうかを判断するための判断条件のデータである。上述したように、本実施例では、画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれるかどうかが判断されるので、判断条件データ304eは、濃度ムラ範囲を規定するためのデータである。 The determination condition data 304e is data of the determination condition for determining whether or not the pixel group detected according to the pixel group detection program 302d is the pixel group to be corrected. As described above, in the present embodiment, it is determined whether or not the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range. Therefore, the determination condition data 304e is data for defining the density unevenness range. Is.

補正画像データ304fは、読取画像に濃度ムラ補正処理が施された画像(補正画像)のデータである。すなわち、補正画像データ304fは、読取画像を基に、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が所定の補正値に補正された後の補正画像のデータである。 The corrected image data 304f is data of an image (corrected image) obtained by subjecting the scanned image to density unevenness correction processing. That is, the corrected image data 304f is the data of the corrected image after the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is corrected to a predetermined correction value based on the scanned image.

図示は省略するが、データ記憶領域304には、制御プログラムを実行するために必要な画像生成データなどの他のデータが記憶されたり、制御プログラムを実行するために必要な他のフラグが記憶されたりする。 Although not shown, the data storage area 304 stores other data such as image generation data necessary for executing the control program, and other flags necessary for executing the control program. Or something.

図8は図2に示すCPU80の濃度ムラ補正処理の一例を示すフロー図である。図8に示すように、CPU80は、濃度ムラ補正処理を開始すると、ステップS1で、原稿の画像を読み取り、読取画像を生成し、ステップS3で、画素群があるか(画素群が検出されるか)どうかを判断する。ここでは、読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素が存在するかどうかを判断する。 FIG. 8 is a flow chart showing an example of the density unevenness correction process of the CPU 80 shown in FIG. As shown in FIG. 8, when the CPU 80 starts the density unevenness correction process, the image of the original is read in step S1 and a scanned image is generated, and in step S3, whether or not there is a pixel group (pixel group is detected). Or) Judge whether or not. Here, it is determined whether or not there are a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other among the plurality of pixels constituting the scanned image.

ステップS3で“NO”であれば、つまり、画素群がないと判断した場合は、濃度ムラ補正処理を終了する。一方、ステップS3で“YES”であれば、つまり、画素群があると判断した場合は、ステップS5で、補正対象の画素群があるかどうかを判断する。ここでは、ステップS3で検出された画素群が所定の判断条件を満たすかどうか、すなわち、画素群を構成する各画素の画素値が、濃度ムラ範囲に含まれるかどうかを判断する。 If it is "NO" in step S3, that is, if it is determined that there is no pixel group, the density unevenness correction process is terminated. On the other hand, if "YES" in step S3, that is, if it is determined that there is a pixel group, it is determined in step S5 whether or not there is a pixel group to be corrected. Here, it is determined whether or not the pixel group detected in step S3 satisfies a predetermined determination condition, that is, whether or not the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the density unevenness range.

ステップS5で“NO”であれば、つまり、補正対象の画素群がないと判断した場合は、濃度ムラ補正処理を終了する。一方、ステップS5で“YES”であれば、つまり、補正対象の画素群があると判断した場合は、ステップS7で、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値を所定の補正値に補正して、濃度ムラ補正処理を終了する。 If it is "NO" in step S5, that is, if it is determined that there is no pixel group to be corrected, the density unevenness correction process is terminated. On the other hand, if "YES" in step S5, that is, if it is determined that there is a pixel group to be corrected, the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is set to a predetermined correction value in step S7. Correct and end the density unevenness correction process.

この第1実施例によれば、読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出し、画素群を構成する各画素の画素値が濃度ムラ範囲に含まれる場合に、当該画素群を構成する各画素の画素値を均一または略均一の補正値に補正するようにしたので、画像がぼやけることなく、濃度ムラを除去することができる。 According to this first embodiment, among a plurality of pixels constituting the scanned image, a pixel group composed of a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other is detected, and the pixels of each pixel constituting the pixel group are detected. When the value is included in the density unevenness range, the pixel value of each pixel constituting the pixel group is corrected to a uniform or substantially uniform correction value, so that the density unevenness can be removed without blurring the image. Can be done.

また、第1実施例では、閉領域に基づいて画素群が検出される場合がある。すなわち、各画素の位置の関連性に基づいて画素群が検出される場合がある。この場合、読取画像に含まれる図形等の画像要素の濃度ムラを適切に除去することができる。 Further, in the first embodiment, the pixel group may be detected based on the closed region. That is, a pixel group may be detected based on the relationship between the positions of the pixels. In this case, uneven density of image elements such as figures included in the scanned image can be appropriately removed.

さらに、第1実施例によれば、読取画像を構成する各画素の位置に関係なく、各画素の色の関連性に基づいて画素群が検出される場合がある。詳しくは、読取画像を構成する各画素が画素値に応じて階級分けされ、少なくとも最頻階級を含む1つ以上の階級に含まれる画素によって構成される画素群が検出される。この場合、読取画像の下地領域または同系色の複数の画像要素等の濃度ムラを適切に除去することができる。 Further, according to the first embodiment, the pixel group may be detected based on the color relationship of each pixel regardless of the position of each pixel constituting the scanned image. Specifically, each pixel constituting the scanned image is classified according to the pixel value, and a pixel group composed of pixels included in at least one or more classes including the mode is detected. In this case, it is possible to appropriately remove the density unevenness of the background region of the scanned image or a plurality of image elements of similar colors.

[第2実施例]
第2実施例の画像形成装置10は、読取画像に網点領域が含まれる場合には、網点領域を平滑化した後に濃度ムラ補正処理を行うようにした以外は、第1実施例と同じであるため、第1実施例と異なる内容について説明し、重複した説明については省略する。
[Second Example]
The image forming apparatus 10 of the second embodiment is the same as that of the first embodiment except that when the scanned image contains a halftone dot region, the halftone dot region is smoothed and then the density unevenness correction processing is performed. Therefore, the contents different from those of the first embodiment will be described, and duplicated explanations will be omitted.

第2実施例では、読取画像が生成されると、濃度ムラ補正処理が実行される前に、領域分離処理が行われる。領域分離処理とは、画像データの各画素を網点領域、文字領域、写真領域、下地領域、および不定領域等の領域に分離する処理である。本実施例では、少なくとも読取画像から網点領域を分離することができればよい。なお、領域分離処理の具体例については、本出願人による特開2004−272557号公報に記載されているので、参照されたい。 In the second embodiment, when the scanned image is generated, the region separation process is performed before the density unevenness correction process is executed. The area separation process is a process of separating each pixel of image data into areas such as a halftone dot area, a character area, a photographic area, a background area, and an indefinite area. In this embodiment, it is sufficient that at least the halftone dot region can be separated from the scanned image. A specific example of the region separation process is described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-272557 by the present applicant, so please refer to it.

読取画像から網点領域が分離された場合、すなわち、読取画像に網点領域が含まれる場合、網点領域を平滑化する平滑化処理が実行される。平滑化処理には、空間フィルタによる平滑化等が用いられる。平滑化処理が実行されると、平滑化処理後の読取画像(処理済画像)から、画素群が検出される。画素群の検出以降の処理については、第1実施例と同じであるので、詳しい説明を省略する。 When the halftone dot region is separated from the scanned image, that is, when the halftone dot region is included in the scanned image, a smoothing process for smoothing the halftone dot region is executed. For the smoothing process, smoothing with a spatial filter or the like is used. When the smoothing process is executed, a pixel group is detected from the scanned image (processed image) after the smoothing process. Since the processing after the detection of the pixel group is the same as that of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.

図9は第2実施例におけるRAM84のメモリマップ300の一例を示す図である。図9に示すように、また、第2実施例においては、制御プログラムには、少なくとも読取画像から網点領域を分離する領域分離処理を実行するための領域分離プログラム302gおよび網点領域を平滑化する平滑化処理を実行するための平滑化処理プログラム302hなどが含まれる。さらに、第2実施例においては、データ記憶領域304には、網点領域のデータである網点領域データ304gが記憶される。なお、網点領域データ304gは、網点領域に対応する画像データである。 FIG. 9 is a diagram showing an example of the memory map 300 of the RAM 84 in the second embodiment. As shown in FIG. 9, and in the second embodiment, the control program includes at least the area separation program 302 g for executing the area separation process for separating the halftone dot area from the scanned image and the halftone dot area smoothing. A smoothing processing program 302h for executing the smoothing processing to be performed is included. Further, in the second embodiment, the halftone dot area data 304g, which is the data of the halftone dot area, is stored in the data storage area 304. The halftone dot area data 304g is image data corresponding to the halftone dot area.

以下、フロー図を用いて、第2実施例における濃度ムラ補正処理について説明するが、第1実施例で説明した濃度ムラ補正処理と同じ処理については同じ参照符号を付し、重複した内容については、説明を省略するまたは簡単に説明することにする。 Hereinafter, the density unevenness correction processing in the second embodiment will be described with reference to the flow chart. However, the same reference numerals are given to the same processing as the density unevenness correction processing described in the first embodiment, and the duplicated contents are described. , The explanation will be omitted or briefly explained.

図10は第2実施例の濃度ムラ補正処理の一例を示すフロー図である。図10に示すように、CPU80は、濃度ムラ補正処理を開始すると、ステップS1で、読取画像を生成し、ステップS31で、領域分離処理を実行する。続いて、ステップS33で、網点領域があるかどうかを判断する。ここでは、読取画像から網点領域が分離されたかどうかを判断する。 FIG. 10 is a flow chart showing an example of the density unevenness correction process of the second embodiment. As shown in FIG. 10, when the CPU 80 starts the density unevenness correction process, the scanned image is generated in step S1 and the area separation process is executed in step S31. Subsequently, in step S33, it is determined whether or not there is a halftone dot region. Here, it is determined whether or not the halftone dot region is separated from the scanned image.

ステップS33で“NO”であれば、つまり、網点領域がないと判断した場合は、ステップS3に進む。一方、ステップS33で“YES”であれば、つまり、網点領域があると判断した場合は、ステップS35で、網点領域を平滑化する平滑化処理を実行して、ステップS3に進む。 If it is "NO" in step S33, that is, if it is determined that there is no halftone dot area, the process proceeds to step S3. On the other hand, if "YES" in step S33, that is, if it is determined that there is a halftone dot region, in step S35, a smoothing process for smoothing the halftone dot region is executed, and the process proceeds to step S3.

なお、ステップS3以降の処理の内容については、第1実施例と同じであるので説明を省略する。 Since the contents of the processes after step S3 are the same as those in the first embodiment, the description thereof will be omitted.

第2実施例によれば、読取画像に網点領域が含まれる場合には、網点領域を平滑化した上で、濃度ムラ補正処理を行うようにしたので、網点領域を含む画像であっても、濃度ムラを適切に除去することができる。 According to the second embodiment, when the halftone dot region is included in the scanned image, the halftone dot region is smoothed and then the density unevenness correction processing is performed. Therefore, the image includes the halftone dot region. However, uneven density can be appropriately removed.

[第3実施例]
第3実施例の画像形成装置10は、画素群を構成する画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれる場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を、褪色色以外の特定の色に対応する補正値に補正するようにした以外は、第1実施例と同じであるため、第1実施例と異なる内容について説明し、重複した説明については省略する。
[Third Example]
When the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in a specific range corresponding to the fading color, the image forming apparatus 10 of the third embodiment sets the pixel values of the pixels constituting the pixel group to the fading color. Since it is the same as the first embodiment except that the correction value is corrected to correspond to a specific color other than the above, the contents different from those of the first embodiment will be described, and the duplicated description will be omitted.

第3実施例では、補正対象の画素群が検出されると、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれるかどうかが判断される。すなわち、補正対象の画素群が褪色色に対応する画素群であるかどうかが判断される。褪色色とは、日焼けや経時劣化等によって黄ばんだ色のことを意味する。褪色色に対応する特定の範囲に含まれるとは、R(赤)の色値が240≦255の範囲内であり、G(緑)の色値が245≦255の範囲内であり、B(青)の色値が150≦200の範囲内であることを意味する。 In the third embodiment, when the pixel group to be corrected is detected, it is determined whether or not the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is included in a specific range corresponding to the fading color. That is, it is determined whether or not the pixel group to be corrected is a pixel group corresponding to the fading color. The fading color means a yellowish color due to sunburn, deterioration over time, or the like. Being included in the specific range corresponding to the fading color means that the color value of R (red) is within the range of 240 ≦ 255, the color value of G (green) is within the range of 245 ≦ 255, and B ( It means that the color value of blue) is within the range of 150 ≦ 200.

また、補正対象の画素群の各画素の画素値が特定の範囲に含まれるとは、補正対象の画素群を構成する全ての画素の画素値が上記範囲に含まれることとしてもよいし、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値の平均値が上記範囲に含まれることとしてもよい。 Further, the fact that the pixel value of each pixel of the pixel group to be corrected is included in a specific range may mean that the pixel values of all the pixels constituting the pixel group to be corrected are included in the above range. The average value of the pixel values of each pixel constituting the target pixel group may be included in the above range.

補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれる場合には、当該画素群を構成する画素の画素値が、褪色色以外の特定の色に対応する値(特定値)に補正される。詳しくは、白色に対応する値(R=255,G=255,B=255)に補正される。 When the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is included in a specific range corresponding to the fading color, the pixel value of the pixel constituting the pixel group becomes a specific color other than the fading color. It is corrected to the corresponding value (specific value). Specifically, it is corrected to a value corresponding to white (R = 255, G = 255, B = 255).

なお、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が特定の範囲に含まれない場合には、第1実施例と同じ処理が実行される。 When the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is not included in the specific range, the same processing as in the first embodiment is executed.

第3実施例においては、制御プログラムには、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれるかどうかを判断する褪色判断プログラムなどが含まれる。また、第3実施例においては、画素値補正プログラム302fは、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれる場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を特定の色に対応する補正値に補正するためのプログラムでもある。 In the third embodiment, the control program includes a fading determination program for determining whether or not the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is included in a specific range corresponding to the fading color. .. Further, in the third embodiment, the pixel value correction program 302f configures the pixel group when the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is included in a specific range corresponding to the fading color. It is also a program for correcting the pixel value of a pixel to be corrected to a correction value corresponding to a specific color.

以下、フロー図を用いて、第3実施例における濃度ムラ補正処理について説明するが、第1実施例で説明した濃度ムラ補正処理と同じ処理については同じ参照符号を付し、重複した内容については、説明を省略するまたは簡単に説明することにする。 Hereinafter, the density unevenness correction processing in the third embodiment will be described with reference to the flow chart. However, the same reference numerals are given to the same processing as the density unevenness correction processing described in the first embodiment, and the duplicated contents are described. , The explanation will be omitted or briefly explained.

図11は第3実施例の濃度ムラ補正処理の一例を示すフロー図である。図11に示すように、ステップS5で“YES”であれば、つまり、補正対象の画素群が検出されたと判断した場合は、ステップS51で、褐色色に対応する画素群があるかどうかを判断する。ここでは、補正対象の画素群を構成する各画素の画素値が特定の範囲に含まれるかどうかを判断する。 FIG. 11 is a flow chart showing an example of the density unevenness correction process of the third embodiment. As shown in FIG. 11, if “YES” in step S5, that is, if it is determined that the pixel group to be corrected is detected, it is determined in step S51 whether or not there is a pixel group corresponding to the brown color. do. Here, it is determined whether or not the pixel value of each pixel constituting the pixel group to be corrected is included in a specific range.

ステップS51で“NO”であれば、つまり、褐色色に対応する画素群がないと判断した場合は、後述するステップS57に進む。一方、ステップS51で“YES”であれば、つまり、褐色色に対応する画素群があると判断した場合は、ステップS53で、褐色色に対応する画素群を構成する画素の画素値を特定の色に対応する特定値に補正して、ステップS55で、他の画素群、すなわち褐色色に対応する画素群以外の画素群があるかどうかを判断する。ステップS55で“NO”であれば、つまり、他の画素群がないと判断した場合は、濃度ムラ補正処理を終了する。一方、ステップS55で“YES”であれば、つまり、他の画素群があると判断した場合は、ステップS57で、他の画素群を構成する各画素の画素値を均一または略均一の補正値に補正して(ステップS9と同じ処理)、濃度ムラ補正処理を終了する。 If it is "NO" in step S51, that is, if it is determined that there is no pixel group corresponding to the brown color, the process proceeds to step S57 described later. On the other hand, if "YES" in step S51, that is, when it is determined that there is a pixel group corresponding to the brown color, the pixel values of the pixels constituting the pixel group corresponding to the brown color are specified in step S53. After correcting to a specific value corresponding to the color, in step S55, it is determined whether or not there is another pixel group, that is, a pixel group other than the pixel group corresponding to the brown color. If it is "NO" in step S55, that is, if it is determined that there is no other pixel group, the density unevenness correction process is terminated. On the other hand, if "YES" in step S55, that is, if it is determined that there is another pixel group, the pixel value of each pixel constituting the other pixel group is set to a uniform or substantially uniform correction value in step S57. (Same process as in step S9), and the density unevenness correction process is completed.

第3実施例によれば、画素群を構成する画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれる場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を、褪色色以外の特定の色に対応する補正値に補正するようにしたので、褪色による原稿の画像の変化を適切に補正し、濃度ムラを除去することができる。 According to the third embodiment, when the pixel value of the pixel constituting the pixel group is included in a specific range corresponding to the fading color, the pixel value of the pixel constituting the pixel group is specified other than the fading color. Since the correction value is adjusted to correspond to the color of the above, it is possible to appropriately correct the change in the image of the original due to the fading and eliminate the uneven density.

なお、第3実施例に示した態様は、第2実施例にも組み合わせて採用することが可能である。 The embodiment shown in the third embodiment can be adopted in combination with the second embodiment.

また、上述の実施例で挙げた具体的な構成等は一例であり、実際の製品に応じて適宜変更することが可能である。さらに、上述の実施例で示したフロー図の各ステップは、同じ結果が得られるのであれば、処理される順番は適宜変更することが可能である。 Further, the specific configuration and the like given in the above-described embodiment are examples, and can be appropriately changed according to the actual product. Further, the order in which each step of the flow chart shown in the above-described embodiment is processed can be appropriately changed as long as the same result can be obtained.

10 …画像形成装置
14 …画像読取装置
26 …画像読取部
80 …CPU
84 …RAM
10 ... Image forming device 14 ... Image reading device 26 ... Image reading unit 80 ... CPU
84 ... RAM

Claims (8)

原稿の画像を読み取る画像読取部、
前記画像読取部で読み取られた読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出する画素群検出手段、
前記画素群を構成する画素の画素値が、所定の範囲に含まれるかどうかを判断する判断手段、および
前記画素群を構成する画素の画素値が前記所定の範囲に含まれると判断される場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を所定の画素値に補正し、前記画素群を構成する画素の画素値が前記所定の範囲に含まれると判断されない場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を補正しない補正手段を備える、画像処理装置。
Image reader that reads the image of the original,
A pixel group detecting means for detecting a pixel group composed of a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other among a plurality of pixels constituting the scanned image read by the image reading unit.
A determination means for determining whether or not the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in the predetermined range, and a case where it is determined that the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in the predetermined range. In addition, the pixel value of the pixel constituting the pixel group is corrected to a predetermined pixel value, and the pixel group is configured when it is not determined that the pixel value of the pixel constituting the pixel group is included in the predetermined range. An image processing device including a correction means that does not correct the pixel value of the pixel to be used.
前記補正手段は、前記画素群を構成する画素の画素値が略均一になるように補正する、請求項1記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the correction means corrects the pixel values of the pixels constituting the pixel group so as to be substantially uniform. 前記読取画像から所定の面積を占める閉領域を抽出する閉領域抽出手段をさらに備え、
前記画素群検出手段は、前記閉領域抽出手段で抽出された前記閉領域に含まれる画素によって構成される画素群を検出する、請求項1または2記載の画像処理装置。
Further provided with a closed area extraction means for extracting a closed area occupying a predetermined area from the scanned image.
The image processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the pixel group detecting means detects a pixel group composed of pixels included in the closed region extracted by the closed region extracting means.
前記読取画像を構成する複数の画素の画素値を検出する画素値検出手段、
前記画素値検出手段で検出された各画素の画素値に応じて、各画素を複数の階級のいずれかに分類する分類手段、および
前記複数の階級のうち、最も多くの画素を含む最頻階級を検出する最頻階級検出手段をさらに備え、
前記画素群検出手段は、少なくとも前記最頻階級を含む1つ以上の階級に含まれる画素によって構成される画素群を検出する、請求項1または2記載の画像処理装置。
A pixel value detecting means for detecting the pixel values of a plurality of pixels constituting the scanned image,
A classification means for classifying each pixel into one of a plurality of classes according to the pixel value of each pixel detected by the pixel value detecting means, and a mode class including the most pixels among the plurality of classes. Further equipped with the mode detection means to detect
The image processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the pixel group detecting means detects a pixel group composed of pixels included in at least one or more classes including the mode.
前記読取画像から網点領域を検出する網点領域検出手段、および
前記網点領域検出手段によって前記網点領域が検出された場合に、前記読取画像の当該網点領域を平滑化処理する平滑化処理手段をさらに備え、
前記画素群検出手段は、前記平滑化処理手段で前記網点領域が平滑化処理された平滑化処理後の読取画像から、前記画素群を検出する、請求項1から4までのいずれかに記載の画像処理装置。
When the halftone dot region is detected by the halftone dot region detecting means for detecting the halftone dot region from the scanned image and the halftone dot region detecting means, smoothing is performed to smooth the halftone dot region of the scanned image. With more processing means,
The pixel group detecting means according to any one of claims 1 to 4, wherein the pixel group detecting means detects the pixel group from the read image after the smoothing processing in which the halftone dot region is smoothed by the smoothing processing means. Image processing equipment.
前記判断手段は、前記画素群を構成する各画素の画素値が、褪色色に対応する特定の範囲に含まれるかどうかを判断し、
前記補正手段は、前記画素群を構成する各画素の画素値が前記特定の範囲に含まれる場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を、前記褪色色以外の色に対応する画素値に補正する、請求項1から5までのいずれかに記載の画像処理装置。
The determination means determines whether or not the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in a specific range corresponding to the fading color.
When the pixel value of each pixel constituting the pixel group is included in the specific range, the correction means sets the pixel value of the pixel constituting the pixel group to a pixel value corresponding to a color other than the fading color. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, which is corrected to.
原稿の画像を読み取る画像読取部を備える画像処理装置のプロセッサに、
前記画像読取部で読み取られた読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出するステップと、
前記画素群を構成する画素の画素値が、所定の範囲に含まれるかどうかを判断するステップと、
前記画素群を構成する画素の画素値が前記所定の範囲に含まれると判断される場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を所定の画素値に補正し、前記画素群を構成する画素の画素値が前記所定の範囲に含まれると判断されない場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を補正しないステップとを実行させる、制御プログラム。
For the processor of an image processing device equipped with an image reader that reads the image of the original,
A step of detecting a pixel group composed of a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other among a plurality of pixels constituting the scanned image read by the image reading unit.
A step of determining whether or not the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in a predetermined range, and
When it is determined that the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in the predetermined range, the pixel values of the pixels constituting the pixel group are corrected to the predetermined pixel values to form the pixel group. A control program for executing a step of not correcting the pixel values of the pixels constituting the pixel group when it is not determined that the pixel values of the pixels are included in the predetermined range.
原稿の画像を読み取る画像読取部を備える画像処理装置の制御方法であって、
前記画像読取部で読み取られた読取画像を構成する複数の画素のうち、互いに関連する特徴を有する所定数以上の画素によって構成される画素群を検出する検出ステップと、
前記画素群を構成する画素の画素値が、所定の範囲に含まれるかどうかを判断する判断ステップと、
前記画素群を構成する画素の画素値が前記所定の範囲に含まれると判断される場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を所定の画素値に補正し、前記画素群を構成する画素の画素値が前記所定の範囲に含まれると判断されない場合に、当該画素群を構成する画素の画素値を補正しない補正ステップとを含む、制御方法。
It is a control method of an image processing device provided with an image reader for reading an image of a document.
A detection step for detecting a pixel group composed of a predetermined number or more of pixels having characteristics related to each other among a plurality of pixels constituting the scanned image read by the image reading unit.
A determination step for determining whether or not the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in a predetermined range, and
When it is determined that the pixel values of the pixels constituting the pixel group are included in the predetermined range, the pixel values of the pixels constituting the pixel group are corrected to the predetermined pixel values to form the pixel group. A control method including a correction step that does not correct the pixel values of the pixels constituting the pixel group when it is not determined that the pixel values of the pixels are included in the predetermined range.
JP2020084575A 2020-05-13 2020-05-13 Image processing apparatus, control program, and control method Pending JP2021180397A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020084575A JP2021180397A (en) 2020-05-13 2020-05-13 Image processing apparatus, control program, and control method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020084575A JP2021180397A (en) 2020-05-13 2020-05-13 Image processing apparatus, control program, and control method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021180397A true JP2021180397A (en) 2021-11-18

Family

ID=78510503

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020084575A Pending JP2021180397A (en) 2020-05-13 2020-05-13 Image processing apparatus, control program, and control method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2021180397A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4495201B2 (en) Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing method, image processing program, and recording medium for recording image processing program
US8089639B2 (en) Image forming apparatus with image density change portion for gradually reducing image density from an outer periphery of a character toward an inside
JP2002218235A (en) Image processor and image formation device
US20170163838A1 (en) Image forming apparatus and image forming method for both side copying
US20100315687A1 (en) Image reading device, image reading device shading correction method, and image forming apparatus
US8665497B2 (en) Image processing apparatus, image processing method and program
JP2002354259A (en) Image processor, image processing method and program
JP4079046B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
JP5645689B2 (en) Image processing apparatus and image forming apparatus having the same
JP4808281B2 (en) Image processing apparatus, image forming apparatus, image processing method, image processing program, and recording medium for recording image processing program
CN102215314B (en) Image processing apparatus and image forming method
JP7034742B2 (en) Image forming device, its method and program
JP2007013566A (en) Image processor and image forming apparatus
JP2021180397A (en) Image processing apparatus, control program, and control method
JP5577783B2 (en) Image processing apparatus, image forming apparatus, and program
JP4158345B2 (en) Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method
JP2008103917A (en) Image processor
JP3723043B2 (en) Image processing apparatus, image reading apparatus, and image forming apparatus
JP2017135690A (en) Image processing device, image processing method, and program
JP4521701B2 (en) Image processing device
JP5854973B2 (en) Image forming apparatus
JP2009225308A (en) Image processing apparatus and image forming apparatus
CN112640411B (en) Image processing apparatus
JP2011259008A (en) Image reading device, image processing device, image reading method and program
JP6501125B2 (en) Image reading apparatus, image reading method, image forming apparatus, and image reading program