JP4179342B2 - 画像判定装置、画像判定方法、画像判定プログラム、画像補正装置、画像補正方法、画像読み取り装置、画像読み取り方法および印刷装置 - Google Patents

画像判定装置、画像判定方法、画像判定プログラム、画像補正装置、画像補正方法、画像読み取り装置、画像読み取り方法および印刷装置 Download PDF

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Description

本発明は、画像判定装置、画像判定方法、画像補正装置、画像補正方法、画像判定プログラム、画像読み取り装置、画像読み取り方法および印刷装置に関する。
イメージスキャナ等をはじめとする各種画像読み取り装置は、一般に、パーソナルコンピュータ等のいわゆるコンピュータ装置に有線または無線等により接続されて、原稿から読み取った画像を画像データとしてコンピュータ装置に送信する。コンピュータ装置は、画像読み取り装置から送信された画像データを受信して各種メモリやハードディスク装置等のデータ記憶装置に記憶する。この際に、コンピュータ装置では、画像読み取り装置から送られてきた画像データに対して各種調整処理が施される。
ここで施される調整処理としては、例えば、画像の明暗を調整するヒストグラム調整や、画像の濃淡の表現を部分的に変更する濃度補正等がある。これらの調整は、コンピュータ装置にインストールされている画像読み取り装置のドライバプログラムやアプリケーションプログラム等の各種プログラムによって自動的に実行されたり、またユーザ等により実行されたりする。また、この他、逆光画像を補正する調整などがある。この逆光補正の方法としては、種々の方法が提案されている（特許文献１〜３参照）。
特開平１０−７９８８５号公報 特開２００４−５６４１６号公報 特開２０００−１３４４６７号公報
ところで、従来から行われている逆光画像を補正する方法では、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像については、十分な補正処理を実行することはできなかった。つまり、このような例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像については、このような画像に適した補正処理を施す必要があった。このような補正処理を施すためには、補正しようとする画像が、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定する必要があった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定することにある。
前記目的を達成するための主たる発明は、
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする画像判定装置である。
本発明の他の特徴は、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備えたことを特徴とする画像判定装置。
このような画像判定装置にあっては、判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、画素の各色の濃度値に対する画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成して、これら各色別のヒストグラムのデータに基づき、各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも濃度値が大きくかつ３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得して、これら第１小領域に関する各色別の属性情報と、第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、判定対象となる画像について、第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することで、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定することができる。
かかる画像判定装置にあっては、前記各色別のヒストグラムのデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムのデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成されても良い。このように各色別のヒストグラムデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムデータが生成されれば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、相互に面積の等しい２つ以上の小領域が含まれても良い。このように３つ以上の小領域に、相互に面積が等しい２つ以上の小領域が含まれれば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれても良い。このように３つ以上の小領域に、画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれれば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、前記属性情報取得部は、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域からそれぞれ前記属性情報を取得しても良い。このように３つ以上の小領域に、画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、属性情報取得部が、画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域からそれぞれ属性情報を取得すれば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得しても良い。このように属性情報取得部が、第１小領域または第２小領域の属性情報として、第１小領域または第２小領域の濃度値の上限値を取得すれば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記第１小領域は、前記ヒストグラムの中間調の領域に位置していても良い。このように第１小領域が、ヒストグラムの中間調の領域に位置していれば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記第２小領域は、前記第１小領域よりも前記濃度値が大きくても良い。このように第２小領域は、第１小領域よりも濃度値が大きければ、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記判定部は、前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定しても良い。このように第１小領域に関する各色別の属性情報と第２小領域に関する各色別の属性情報とを比較した結果に基づき、判定部が判定することで、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の間の最大の第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の間の最大の第２の差分とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定しても良い。このような第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の間の第１の差分と、第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の間の最大の第２の差分とを比較して、判定部が判定することで、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを簡単に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記判定部は、前記第１の差分と前記第２の差分との間の第３の差分に基づき、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定しても良い。このように第１の差分と前記第２の差分との間の第３の差分に基づき、判定部が判定することで、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを簡単に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記判定部は、前記第３の差分と所定のしきい値とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定しても良い。このように第３の差分と所定のしきい値とを比較して、判定部が判定することで、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを簡単に判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記判定部の他に、前記判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定部を備えても良い。このような逆光画像判定部を備えることで、判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定することができる。
また、かかる画像判定装置にあっては、前記逆光画像判定部により前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定されたときに、前記判定部は、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定しても良い。このように逆光画像判定部により判定対象となる画像が逆光画像であると判定されたときに、判定部により第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することで、逆光画像であると判定された画像に対して、第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することができる。
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
（Ｄ）を備え、
（Ｅ）前記各色別のヒストグラムのデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムのデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成され、
（Ｆ）前記３つ以上の小領域には、相互に面積の等しい２つ以上の小領域が含まれ、
（Ｇ）前記３つ以上の小領域には、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
（Ｈ）前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、前記属性情報取得部は、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域からそれぞれ前記属性情報を取得し、
（Ｉ）前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得し、
（Ｊ）前記第１小領域は、前記ヒストグラムの中間調の領域に位置しており、
（Ｋ）前記第２小領域は、前記第１小領域よりも前記濃度値が大きく、
（Ｌ）前記判定部は、前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
（Ｍ）前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の間の最大の第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大の第２の差分とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
（Ｎ）前記判定部は、前記第１の差分と前記第２の差分との間の第３の差分に基づき、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
（Ｏ）前記判定部は、前記第３の差分と所定のしきい値とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
（Ｐ）前記判定部の他に、前記判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定部を備え、
（Ｑ）前記逆光画像判定部により前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定されたときに、前記判定部は、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする画像判定装置。
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｃ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
（Ｄ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
（Ｅ）を有することを特徴とする画像判定方法。
（Ａ）画像判定装置にて実行される画像判定プログラムであって、
（Ｂ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｄ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
（Ｅ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
（Ｆ）を実行することを特徴とする画像判定プログラム。
（Ａ）画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
（Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
（Ｄ）前記判定部により前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定された場合に、前記画像に対して補正処理を施す補正処理部と、
（Ｅ）を備えたことを特徴とする画像補正装置。
（Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｃ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
（Ｄ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
（Ｅ）前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定した場合に、前記画像に対して補正処理を施すステップと、
（Ｆ）を有することを特徴とする画像補正方法。
（Ａ）原稿から画像を読み取る画像読み取り部と、
（Ｂ）前記画像読み取り部により読み取られた前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
（Ｄ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
（Ｅ）を備えたことを特徴とする画像読み取り装置。
（Ａ）原稿から画像を読み取るステップと、
（Ｂ）読み取った前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
（Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
（Ｄ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
（Ｅ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
（Ｆ）を有することを特徴とする画像読み取り方法。
（Ａ）媒体に画像を印刷する印刷部と、
（Ｂ）前記印刷部により前記画像が印刷される前に、前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
（Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
（Ｄ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
（Ｅ）前記判定部により前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定された場合に、前記画像に対して補正処理を施す補正処理部と、
（Ｆ）を備えたことを特徴とする印刷装置。
＝＝＝画像読み取りシステム等の概要＝＝＝
以下に本発明に係る画像判定装置について画像読み取りシステムに適用した場合を例にして説明する。図１〜図４は、画像判定装置が適用された画像読み取りシステムの一実施形態について説明したものである。図１は、画像読み取りシステムの一実施形態を説明したものである。図２は、画像読み取り装置の内部構成の一例を説明する図である。図３は、画像読み取り装置のシステム構成の一例を説明する図である。図４は、コンピュータ装置のシステム構成を説明する図である。
この画像読み取りシステム２は、図１に示すように、画像読み取り装置１０と、この画像読み取り装置１０に有線または無線等により通信可能に接続されたコンピュータ装置２０とを有している。画像読み取り装置１０は、図１に示すように、一般にイメージスキャナと呼ばれる装置であり、原稿台１２と、この原稿台１２の上面部を開閉する原稿台カバー１４とを備えている。原稿台１２には、画像が読み取られる原稿１５がセットされる。また、原稿台カバー１４は、原稿台１２の後端部にヒンジ部１８を介して開閉自在に設けられている。
一方、コンピュータ装置２０は、例えば、図１に示すように、コンピュータ本体２２と、表示装置２４と、入力装置２６とを備えている。コンピュータ本体２２は、パーソナルコンピュータなどをはじめとする各種コンピュータにより構成されている。ここでは、コンピュータ本体２２は、ＦＤドライブ装置２８やＣＤ−ＲＯＭドライブ装置３０などの読み取り装置３２を内部に備えている。この他に、コンピュータ本体２２は、例えば、ＭＯ（Magnet Optical）ディスクドライブ装置やＤＶＤドライブ装置などを備えても良い。また、表示装置２４は、ＣＲＴディスプレイやプラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ等など、各種表示装置により構成される。入力装置２６は、キーボード３４やマウス３６などにより構成される。
＜画像読み取り装置＞
画像読み取り装置１０の原稿台１２の内部には、図２に示すように、キャリッジ４０と、このキャリッジ４０を原稿台１２に対して所定の間隔を保ちつつ図中矢印Ａ方向に沿って平行に移動させる駆動機構４２と、このキャリッジ４０を支持しつつその移動を案内するガイド４４とが設けられている。
キャリッジ４０には、原稿台１２を介して原稿１５に対し光を照射する光源としての露光ランプ４６と、原稿１５により反射された反射光が入射するレンズ４８と、このレンズ４８を通じてキャリッジ４０の内部に取り込まれた反射光を受光するイメージセンサ５０とが設けられている。イメージセンサ５０は、光信号を電気信号に変換するフォトダイオード等の光電変換素子が列状に配置されたリニアＣＣＤセンサ等により構成されている。イメージセンサ５０により読み取られた画像のデータは、制御部５２に出力される。
また、駆動機構４２は、キャリッジ４０に接続されたタイミングベルト５４と、このタイミングベルト５４が掛け渡された一対のプーリ５５、５６と、一方のプーリ５５を回転駆動する駆動モータ５８とを備えている。駆動モータ５８は、制御部５２からの制御信号によって駆動制御される。
制御部５２は、図３に示すように、コントローラ６０と、モータ制御部６２と、ランプ制御部６４と、センサ制御部６６と、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８と、デジタル処理回路７０と、インターフェイス回路７２とを備えている。さらに、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８は、アナログ信号処理回路７４と、Ａ／Ｄ変換回路７６とを備えている。
コントローラ６０は、コンピュータ本体２２からの命令等に基づき、モータ制御部６２やランプ制御部６４、センサ制御部６６、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８、デジタル処理回路７０、インターフェイス回路７２を制御する。モータ制御部６２は、コントローラ６０からの命令により、キャリッジ４０を移動させるための駆動モータ５８の駆動制御を行う。また、ランプ制御部６４は、露光ランプ４６の発光を制御する。また、センサ制御部６６は、イメージセンサ５０の制御を行う。
また、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８のアナログ信号処理回路７４は、イメージセンサ５０により読み取られた画像のアナログ信号に対して信号処理を行う。また、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８のＡ／Ｄ変換回路７６は、アナログ信号処理回路７４により信号処理された画像の信号をデジタル信号へとＡ／Ｄ変換する。
デジタル処理回路７０は、ＡＦＥ（Analog Front End）部６８のＡ／Ｄ変換回路７６から送られてきたデジタル信号に対してデジタル信号処理を施す。ここでは、具体的にシェーディング補正等の補正処理をはじめ、各種画像処理などが施される。デジタル信号処理が施されたデジタル信号は、原稿１５から読み取られた画像のデータ（画像データ）としてインターフェイス回路７２により外部、即ちここでは当該画像読み取り装置１０が接続されたコンピュータ本体２２へと出力される。インターフェイス回路７２は、この他に、コンピュータ本体２２から画像読み取り装置１０への命令（コマンド）等を受信するようになっている。
＜コンピュータ本体＞
コンピュータ本体２２は、図４に示すように、ＣＰＵ８０と、メモリ８２と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４と、操作入力部８６と、表示制御部８８と、外部通信部９０と、バス９２とを備えている。この他に、コンピュータ本体２２は、先に説明したＣＤ−ＲＯＭドライブ装置３０とＦＤドライブ装置２８を備えている。ＣＰＵ８０と、メモリ８２と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置３０と、ＦＤドライブ装置２８と、操作入力部８６と、表示制御部８８と、外部通信部９０とは、バス９２を介して相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ８０は、コンピュータ本体２２の全体の制御を行う。メモリ８２は、ＣＰＵ８０により実行されるプログラムや、当該プログラムが使用する作業データ等の各種データを記憶するためのものである。ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４は、ＣＰＵ８０にて実行されるオペレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）をはじめ、各種アプリケーションプログラムやドライバ等の各種プログラム、その他、画像データなどの各種データが格納されている。操作入力部８６は、キーボード３４やマウス３６等の入力装置２６に接続されて、これら入力装置２６を通じてユーザにより入力された情報を取得する。また、表示制御部８８は、ＣＰＵ８０からの命令に基づき、表示装置２４の画面に表示される画像等を制御する。また、外部通信部９０は、コンピュータ本体２２の外部に接続された画像読み取り装置１０をはじめとする各種周辺機器との間で通信を行う。
ＣＰＵ８０は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）８４からプログラムを読み出して、オペレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）の下にて各種プログラムを実行する。ここで実行されるプログラムには、各種アプリケーションプログラムをはじめ、画像読み取り装置１０や操作入力部８６、表示制御部８８等を制御するための各種ドライバが含まれている。
画像読み取り装置１０を制御するためのドライバは、スキャナドライバと一般的に呼ばれている。このスキャナドライバは、インターネット等の各種通信回線をはじめ、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク（ＦＤ）などの各種記憶媒体等を通じて、コンピュータ本体２２にインストールされたプログラムである。このスキャナドライバがコンピュータ本体２２にインストールされることによって、コンピュータ本体２２は、画像読み取り装置１０を制御する制御装置として機能する。
＝＝＝スキャナドライバ＝＝＝
次にスキャナドライバのユーザインターフェイスの一例について説明する。図５は、このユーザインターフェイスのメインのダイアログボックス１００を示したものである。このユーザインターフェイスは、コンピュータ本体２２のＣＰＵ８０が表示制御部８８を通じて表示装置２４の表示画面に表示する。ユーザは、表示装置２４の表示画面に表示されたユーザインターフェイスのダイアログボックス１００を見ながら、キーボード３４やマウス３６等の入力装置２６を通じて、スキャナドライバの各種の設定を行うことができる。
このメインのダイアログボックス１００には、『モード選択欄』１０２と、『設定保存欄』１０４と、『原稿設定欄』１０６と、『出力設定欄』１０８と、『調整欄』１１０とが設けられている。『モード選択欄』１０２では、ユーザは、複数種類のモードの中から１つのモードを選択することができるようになっている。ここでは、「プロフェッショナルモード」が選択されている。また、『設定保存欄』１０４では、ユーザは、「保存ボタン」または「削除ボタン」をクリックすることで、現在の設定を保存したり削除したりすることができる。
また、『原稿設定欄』１０６では、ユーザは、「原稿種」１１２や「読み込み装置」１１４、「自動露出」１１６の各設定を行うことができる。「原稿種」１１２では、セットした原稿の種類を選択することができる。例えば、「反射原稿」や「フィルム」等の選択が可能である。また、「読込装置」１１４では、例えば、「原稿台」等の選択が可能である。また、「自動露出」１１６では、読み取る原稿の種類に適した露出設定を行うことができる。例えば、「写真向き」や「書類向き」等の選択が可能である。
また、『出力設定欄』１０８では、ユーザは、画像出力に関する種々の設定を行うことができる。具体的には、この『出力設定欄』１０８では、出力画像の「イメージタイプ」１１８や、読み込み時の「解像度」１２０、読み込み時の「原稿サイズ」１２２、「出力サイズ」１２４の各設定が可能である。「イメージタイプ」１１８では、読み込み画像の色数を、カラー、グレースケール、およびモノクロの３種類の中から選択することができる。「解像度」１２０では、読み込み画像の解像度を設定することができる。「原稿サイズ」１２２では、読み込み画像のサイズを設定することができる。
スキャナドライバは、このダイアログボックス１００の下部の「スキャンボタン」１２６がユーザによりクリックされると、このダイアログボックス１００を通じてユーザにより設定された情報に基づき、外部の画像読み取り装置１０を制御して、画像読み取り装置１０にセットされた原稿から画像を読み込む。これにより読み込まれた画像のデータは、コンピュータ本体へと送られてくる。そして、このダイアログボックス１００の下部の「プレビューボタン」１２７がユーザによりクリックされると、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像を表示するプレビューウィンドウを表示装置２４の表示画面に表示する。
この他に、このスキャナドライバには、画像読み取り装置１０により読み取った画像を調整する機能を有している。読み取った画像の調整は、メインのダイアログボックス１００の『調整欄』１１０を通じて行う。この『調整欄』１１０には、画像読み取り装置１０により読み取った画像を調整するために、４つのボタンと、５つのチェックボックスとが設けられている。４つのボタン１２８Ａ、１２８Ｂ、１２８Ｃ、１２８Ｄは、それぞれ、自動露出のボタン１２８Ａと、ヒストグラム調整のボタン１２８Ｂと、濃度補正のボタン１２８Ｃと、イメージ調整のボタン１２８Ｄとである。また、５つのチェックボックス１３０Ａ、１３０Ｂ、１３０Ｃ、１３０Ｄ、１３０Ｅはそれぞれ、アンシャープマスクフィルタのチェックボックス１３０Ａと、モアレ除去フィルタのチェックボックス１３０Ｂと、退色復元のチェックボックス１３０Ｃと、ホコリ除去のチェックボックス１３０Ｄと、逆光補正のチェックボックス１３０Ｅとである。
自動露出のボタン１２８Ａは、露出を自動調整したいときにクリックされるボタンである。また、ヒストグラム調整のボタン１２８Ｂは、画像の明暗を調整したりしたい場合にクリックされるボタンである。このヒストグラム調整のボタン１２８Ｂがクリックされると、ヒストグラム調整のダイアログボックスが呼び出される。また、濃度補正のボタン１２８Ｃは、画像の濃度のバランスを補正したい場合にクリックされるボタンである。この濃度補正のボタン１２８Ｃがクリックされると、濃度補正のダイアログボックスが呼び出される。また、イメージ調整のボタン１２８Ｄは、画像の明るさ・コントラスト・彩度や、カラーバランスを調整したい場合にクリックされるボタンである。このイメージ調整のボタン１２８Ｄがクリックされると、イメージ調整のダイアログボックスが呼び出される。
一方、アンシャープマスクフィルタのチェックボックス１３０Ａは、アンシャープマスクフィルタの使用可否を指示するためのチェックボックスであり、画像をシャープにしたい場合にチェックする。また、モアレ除去フィルタのチェックボックス１３０Ｂは、印刷物のスキャンで発生するモアレ（網目状の陰影）を除去するフィルタの使用可否を指示するためのチェックボックスであり、モアレが目立つ場合にチェックする。また、退色復元のチェックボックス１３０Ｃは、色あせた写真の色を復元するときにチェックする。また、ホコリ除去のチェックボックス１３０Ｄは、フィルムスキャン時にフィルム上のホコリを軽減するときにチェックする。また、逆光補正のチェックボックス１３０Ｅは、読み取った画像に対して逆光補正を施したいときにチェックする。この逆光補正については後で詳しく説明する。
＝＝＝画像調整＝＝＝
次に画像調整を行うヒストグラム調整、濃度補正、およびイメージ調整について説明する。図６〜図９は、ヒストグラム調整、濃度補正、およびイメージ調整についてそれぞれ説明したものである。図６は、ヒストグラム調整のダイアログボックスを示したものである。図７は、ヒストグラム調整の具体的な調整概要について説明したものである。図８は、濃度補正のダイアログボックスを示したものである。図９は、イメージ調整のダイアログボックスを示したものである。
＜ヒストグラム調整＞
「ヒストグラム調整」では、画像の明暗等を調整することによって、読み取った画像の見栄えの向上を図る。ヒストグラム調整のダイアログボックス１３１には、図６に示すように、編集対象となる画像のヒストグラムが表示されるヒストグラム表示欄１３２と、ヒストグラムにより調整をした結果を表わすトーンカーブが表示されるトーンカーブ表示欄１３４と、色かぶりを取り除くためのグレーバランスを調整するためのグレーバランス調整欄１３６とが設けられている。ここで、「ヒストグラム」とは、画像全体の明るさと色の分布を示したものであり、画像の黒から白までのデータ分布（ピクセル数）をグラフで表したものである。
ヒストグラム表示欄１３２には、表示するヒストグラムの種類（チャンネル（色））を選択するためのチャンネル欄１３８が設けられている。このチャンネル欄１３８では、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類から選択することができる。ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色を調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の１番上のスイッチを選択すると、右側にＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色のヒストグラムが表示される。また、Ｒ（レッド）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の上から２番目のスイッチを選択すると、右側にＲ（レッド）のみのヒストグラムが表示される。また、Ｇ（グリーン）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の上から３番目のスイッチを選択すると、右側にＧ（グリーン）のみのヒストグラムが表示される。また、Ｂ（ブルー）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１３８の上から４番目のスイッチを選択すると、右側にＢ（ブルー）のみのヒストグラムが表示される。
そして、表示されたヒストグラムを調整する場合には、表示されたヒストグラムの下側に設けられた３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃを使って調整を行う。３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃは、それぞれシャドウを調整するスライダー１４０Ａと、ガンマを調整するスライダー１４０Ｂと、ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃとである。シャドウを調整するスライダー１４０Ａは、黒色の三角印『▲』で表されている。ガンマを調整するスライダー１４０Ｂは、灰色の三角印で表されている。ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃは、白色の三角印『△』で表されている。これら３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃを使って調整を行う場合には、これら３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃをそれぞれ個別に左右方向に移動させる。具体的には、シャドウを調整するスライダー１４０Ａについては、ヒストグラムの山の左端よりもやや右側に位置するように移動させる。また、ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃについては、ヒストグラムの山の右端よりもやや左側に位置するように移動させる。ガンマを調整するスライダー１４０Ｂについては、シャドウを調整するスライダー１４０Ａと、ハイライトを調整するスライダー１４０Ｃとの間にて左右に移動させて中間部分の明暗が適切になるように調整をする。すると、編集対象となる画像の全体の明暗のバランスが良くなり、画像の見栄えの向上を図ることができる。
この他に、ヒストグラム表示欄１３２には、３つのスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃの位置をそれぞれ個別に直接、数値にて特定するための数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃが設けられている。数値入力欄１４２Ａには、シャドウ入力値が入力される。また、数値入力欄１４２Ｂには、ガンマ値が入力される。また、数値入力欄１４２Ｃには、ハイライト入力値が入力される。これにより、各数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃに直接、数値を入力して、シャドウ入力値、ハイライト入力値およびガンマ値を簡単に特定することができる。
また、これら３つの数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃの右隣りには、それぞれスポイトボタン１４３Ａ、１４３Ｂ、１４３Ｃが設けられている。これらスポイトボタン１４３Ａ、１４３Ｂ、１４３Ｃは、当該ヒストグラム調整のダイアログボックスとは別に表示されるプレビュー画面にて表示された編集対象の画像上から直接ポイントを指示するためのボタンである。３つの数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃには、これらスポイトボタン１４３Ａ、１４３Ｂ、１４３Ｃを利用してプレビュー画面の編集対象の画像上から指示されたポイント（画素）に対応する数値が直接入力される。
さらに、これらシャドウ入力値およびハイライト入力値が入力される２つの数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｃの下には、それぞれ２つの数値入力欄１４２Ｄ、１４２Ｅが設けられている。左側の数値入力欄１４２Ｄには、シャドウ入力値に対応するシャドウ出力値が入力される。また、右側の数値入力欄１４２Ｅには、ハイライト入力値に対応するハイライト出力値が入力される。
なお、これらスライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃや、数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃ、１４２Ｄ、１４２Ｅを用いた調整については、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類についてそれぞれ可能である。
図７は、このヒストグラム調整について詳しく説明したものである。このヒストグラム調整では、スライダー１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃまたは数値入力欄１４２Ａ、１４２Ｂ、１４２Ｃ、１４２Ｄ、１４２Ｅを通じて設定されたシャドウ入力値α01、シャドウ出力値α03、ハイライト入力値α02、ハイライト出力値α04、およびガンマ値α05に基づき、同図に示すような入力データと出力データとの対応関係を表すトーンカーブが規定される。すなわち、ここで規定されるトーンカーブは、設定されたシャドウ入力値α01およびシャドウ出力値α03により規定するポイントＴ１（シャドウ点ともいう）と、設定されたハイライト入力値α02およびハイライト出力値α04により規定されるポイントＴ２（ハイライト点ともいう）とを通過するように形成される。さらに、トーンカーブは、設定されたガンマ値α05に応じて、これらポイントＴ１及びＴ２の間を結ぶ直線のどちらか一方の側に膨らむように形成される。このようにして設定されたシャドウ入力値α01、シャドウ出力値α03、ハイライト入力値α02、ハイライト出力値α04、およびガンマ値α05に基づき、入力データと出力データとの対応関係を表すトーンカーブが規定される。なお、トーンカーブは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ規定される。
このようにして規定されたトーンカーブは、図６に示すように、トーンカーブ表示欄１３４に表示される。トーンカーブ表示欄１３４には、ヒストグラム表示欄１３２にて行われた調整結果に応じたトーンカーブが表示される。さらに、このトーンカーブ表示欄１３４では、トーンカーブについてより細かな調整が行えるように、ポイントＴ１（シャドウ点）またはポイントＴ２（ハイライト点）よりも外側の階調を調整することができる。具体的には、トーンカーブの左側下部と右側上部とにそれぞれ設けられた端部カーブ形状変更ボタン１４４Ａ、１４４Ｂをクリックして、表示されるプルダウンメニューから希望する端部カーブ形状を選択するようになっている。ここでは、例えば、「ブースト」、「ノーマル」および「ソフト」の３種類から端部カーブ形状を選択することができるようになっている。ここで、「ブースト」は、白地の部分を真っ白にしたり、黒地の部分を真っ黒にしたりしてムラを除去したい場合に選択する。また、「ノーマル」は、ハイライト部分やシャドウ部分をそのまま表現する場合に選択する。また、「ソフト」は、真っ白の部分を本来の白地に戻したり、真っ黒の部分を本来の黒地に戻したりする場合に選択する。
また、グレーバランス調整欄１３６においては、グレーバランスを調整するためのスライダー１４５が設けられている。このスライダー１４５を左右に移動させることによって、グレーバランスを調整して、色かぶりを除去することができる。
＜濃度補正＞
「濃度補正」は、画像の濃淡の表現を部分的に変更する際に用いる調整である。具体的には、この「濃度補正」では、トーンカーブを調整することによって、読み取った画像の見栄えの向上を図る。つまり、シャドウ（最暗部）、ミッドトーン（中間調）、ハイライト（最明部）へと変化していく濃度の曲線（トーンカーブ）を調整することで、画像全体の明るさとコントラストをバランスよく仕上げることができる。このために、濃度補正のダイアログボックス１５０には、図８に示すように、トーンカーブ表示部１５２と、このトーンカーブ表示部１５２に表示するトーンカーブの種類（チャンネル（色））を選択するためのチャンネル欄１５４が設けられている。
このチャンネル欄１５４では、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類から選択することができる。ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色を調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の１番上のスイッチを選択すると、右側にＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色のトーンカーブが表示される。また、Ｒ（レッド）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の上から２番目のスイッチを選択すると、右側にＲ（レッド）のみのトーンカーブが表示される。また、Ｇ（グリーン）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の上から３番目のスイッチを選択すると、右側にＧ（グリーン）のみのトーンカーブが表示される。また、Ｂ（ブルー）のみを調整したい場合には、このチャンネル欄１５４の上から４番目のスイッチを選択すると、右側にＢ（ブルー）のみのトーンカーブが表示される。
トーンカーブ表示部１５２には、横軸を入力値とし、縦軸を出力値としたトーンカーブが表示される。入力値に対して出力値が変化しないように設定した場合には、トーンカーブは、図中、ラインＬ１として示すように直線となる。
そして、トーンカーブを調整する場合には、トーンカーブ表示部１５２に表示されたトーンカーブ上に任意のポイントを設定し、このポイントを上下左右の各方向にずらしながら、トーンカーブを調整する。本実施形態では、トーンカーブ表示部１５２に表示されたトーンカーブ上に３つのポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３を任意に設定し、これら３つのポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３をそれぞれ基準線Ｌ１より上下左右の各方向に移動させてずらす。これによって、トーンカーブ表示部１５２上に、ユーザが所望するトーンカーブを形成するようになっている。なお、３つのポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３の各座標については、それぞれトーンカーブ表示部１５２の左側に設けられた２つの数値入力欄１５６Ａ、１５６Ｂを通じて設定することもできる。ここでは、上方の数値入力欄１５６Ａに入力値を入力し、下方の数値入力欄１５６Ｂに出力値を入力することで、各ポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３の各座標について設定することができる。
このようなトーンカーブの調整については、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色、Ｒ（レッド）のみ、Ｇ（グリーン）のみ、Ｂ（ブルー）のみの４種類についてそれぞれ可能である。トーンカーブの設定については、濃度補正のダイアログボックス１５０の上部に設けられた濃度補正設定保存欄１５８を通じて保存しておくことができる。
＜イメージ調整＞
「イメージ調整」には、図９のイメージ調整のダイアログボックス１６０に示すように、（１）明るさの調整と、（２）コントラストの調整と、（３）彩度の調整と、（４）カラーバランスの調整との４種類の調整がある。さらに、『（４）カラーバランスの調整』には、「シアン（Ｃ）−レッド（Ｒ）」の間の調整と、「マゼンダ（Ｍ）−グリーン（Ｇ）」の間の調整と、「イエロー（Ｙ）−ブルー（Ｂ）」の間の調整との３種類の調整がある。
（１）明るさの調整
『（１）明るさの調整』は、画像が明る過ぎたり暗すぎたりした場合に行う。『（１）明るさの調整』は、スライダー１６２Ａを左右に移動させたり、また、スライダー１６２Ａの右側に設けられた数値入力欄１６４Ａに直接、数値を入力することにより行うことができる。
（２）コントラストの調整
『（２）コントラストの調整』は、明暗をはっきりさせたり、逆に明暗の差を小さくする場合に行う。『（２）コントラストの調整』は、スライダー１６２Ｂを左右に移動させたり、また、スライダー１６２Ｂの右側に設けられた数値入力欄１６４Ｂに直接、数値を入力することにより行うことができる。
（３）彩度の調整
『（３）彩度の調整』は、色味を鮮やかにしたい場合に行う。『（３）彩度の調整』は、スライダー１６２Ｃを左右に移動させたり、また、スライダー１６２Ｃの右側に設けられた数値入力欄１６４Ｃに直接、数値を入力することにより行うことができる。
（４）カラーバランスの調整
『（４）カラーバランスの調整』は、画像が赤みや青み等を帯びている場合に行う。『（４）カラーバランスの調整』は、各スライダー１６２Ｄ、１６２Ｅ、１６２Ｆを左右に移動させたり、また、各スライダー１６２Ｄ、１６２Ｅ、１６２Ｆの右側にそれぞれ設けられた数値入力欄１６４Ｄ、１６４Ｅ、１６４Ｆに直接、数値を入力することにより行うことができる。これによって、画像を適切な色合いに調整することができる。具体的には、「シアン（Ｃ）−レッド（Ｒ）」の間の調整用のスライダー１６２Ｄを左右に移動させることにより、シアンおよびレッド（Ｒ）の強弱を調整することができる。また、「マゼンダ（Ｍ）−グリーン（Ｇ）」の間の調整用のスライダー１６２Ｅを左右に移動させることにより、マゼンダ（Ｍ）およびグリーン（Ｇ）の強弱を調整することができる。また、「イエロー（Ｙ）−ブルー（Ｂ）」の間の調整用のスライダー１６２Ｆを左右に移動させることにより、イエロー（Ｙ）およびブルー（Ｂ）の強弱を調整することができる。
ここで、『（１）明るさの調整』および『（４）カラーバランスの調整』は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色全てまたは各色について濃淡を全体的にシフトさせる変換を行う処理である。また、『（２）コントラストの調整』は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色全てについて濃淡の変化を強めたり弱めたりする変換を行う処理である。
一方、『（３）彩度の調整』は、例えば、次のような変換式（１）〜（３）を利用して、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のデータをそれぞれ変換する処理である。ここでは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の入力データをそれぞれ『Ｒ』、『Ｇ』、『Ｂ』にて示している。また、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の出力データをそれぞれ『Ｒ’』、『Ｇ’』、『Ｂ’』にて示している。
Ｒ’＝Ｓ11×Ｒ＋Ｓ12×Ｇ＋Ｓ13×Ｂ ……………（１）
Ｇ’＝Ｓ21×Ｒ＋Ｓ22×Ｇ＋Ｓ23×Ｂ ……………（２）
Ｂ’＝Ｓ31×Ｒ＋Ｓ32×Ｇ＋Ｓ33×Ｂ ……………（３）
ここで、Ｓ11、Ｓ12、Ｓ13、Ｓ21、Ｓ22、Ｓ23、Ｓ31、Ｓ32、Ｓ33は、設定された彩度の値に応じて設定される係数である。そして、彩度を高める場合は、Ｓ11、Ｓ22、Ｓ33に『１』より大きな値が設定され、他方、Ｓ12、Ｓ13、Ｓ21、Ｓ23、Ｓ31、Ｓ32に負の値が設定される。このようにして『（３）彩度の調整』は、実行される。
＜設定データ＞
図１０Ａ〜図１０Ｃは、これらヒストグラム調整、濃度補正、およびイメージ調整によりそれぞれ設定されたデータについて説明したものである。図１０Ａは、ヒストグラム調整により設定されるデータについて説明したものである。図１０Ｂは、濃度補正により設定されるデータについて説明したものである。図１０Ｃは、イメージ調整により設定されるデータについて説明したものである。
ヒストグラム調整の場合には、図１０Ａに示すように、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色のシャドウ入力値α11、α21、α31と、シャドウ出力値α13、α23、α33と、ハイライト入力値α12、α22、α32と、ハイライト出力値α14、α24、α34と、ガンマ値α15、α25、α35とがデータとして設定される。この他に、ここでは、トーンカーブの端部形状として「下端部形状」および「上端部形状」に関するデータα41、α42と、グレーバランス調整における調整値α51とがデータとして設定される。スキャナドライバは、これらのデータα11、α21、α31、α13、α12、α22、α32、α23、α33、α14、α24、α34、α15、α25、α35、α41、α42、α51を設定データとして記憶する。なお、これらの設定データα11、α21、α31、α13、α23、α33、α12、α22、α32、α14、α24、α34、α15、α25、α35、α41、α42、α51は、例えば、図６にて説明したヒストグラム調整のダイアログボックス１３１を通じてユーザにより設定される場合の他に、スキャナドライバによって演算等により自動的に設定される場合がある。スキャナドライバは、記憶した設定データα11、α21、α31、α13、α23、α33、α12、α22、α32、α14、α24、α34、α15、α25、α35、α41、α42、α51に基づき、入力画像に対して画像調整を施す。
また、濃度補正の場合には、図１０Ｂに示すように、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれトーンカーブ上に設定された複数のポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３…………の入力座標β11、β13、β21、β23、β31、β33…………および出力座標β12、β14、β22、β24、β32、β34…………がデータとして設定される。スキャナドライバは、これらポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３…………の入力座標β11、β13、β21、β23、β31、β33…………および出力座標β12、β14、β22、β24、β32、β34…………を設定データとして記憶する。なお、これらの設定データβ11、β13、β21、β23、β31、β33…………、β12、β14、β22、β24、β32、β34…………は、例えば、図８にて説明した濃度補正のダイアログボックス１５０を通じてユーザにより設定される場合の他に、スキャナドライバによって演算等により自動的に設定される場合がある。スキャナドライバは、記憶した設定データβ11、β13、β21、β23、β31、β33…………、β12、β14、β22、β24、β32、β34…………に基づき、濃度補正を実行する。
また、イメージ調整の場合には、図１０Ｃに示すように、『（１）明るさの調整』の設定値γ1と、『（２）コントラストの調整』の設定値γ2と、『（３）彩度の調整』の設定値γ3と、『（４）カラーバランスの調整』の設定値γ4、γ5、γ6とが設定される。『（４）カラーバランスの調整』の設定としては、「シアン（Ｃ）−レッド（Ｒ）」の間の設定値γ4と、「マゼンダ（Ｍ）−グリーン（Ｇ）」の間の設定値γ5と、「イエロー（Ｙ）−ブルー（Ｂ）」の間の設定値γ6との３種類ある。スキャナドライバは、これらの設定値γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6を設定データとして記憶する。なお、これらの設定データγ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6は、例えば、図９にて説明したイメージ調整のダイアログボックス１６０を通じてユーザにより設定される場合の他に、スキャナドライバによって演算等により自動的に設定される場合がある。スキャナドライバは、記憶した設定データγ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6に基づき、イメージ調整を実行する。
＝＝＝調整手順＝＝＝
これらヒストグラム調整、濃度補正およびイメージ調整により設定されたデータに基づき、入力画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を調整する手順の一例について説明する。図１１は、この手順の一例について示したものである。
スキャナドライバは、入力画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して、ヒストグラム調整を施す（Ｓ００２）。このヒストグラム調整では、スキャナドライバは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ規定されたトーンカーブに基づき、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ入力画像の各画素のデータＲin、Ｇin、Ｂinを変換して出力する。ここで、スキャナドライバは、図６にて説明したヒストグラム調整のダイアログボックス１３１を通じてユーザにより設定されたり、また自ら自動的に設定したＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色のシャドウ入力値α11、α21、α31やシャドウ出力値α13、α23、α33、ハイライト入力値α12、α22、α32、ハイライト出力値α14、α24、α34、ガンマ値α15、α25、α35、またこの他にトーンカーブの端部形状のデータα41、α42、グレーバランス調整の調整値α51などを参照してこれらのデータに基づきヒストグラム調整を実行する。これにより、スキャナドライバは、入力画像の各画素のデータＲin、Ｇin、Ｂin（入力データ）を出力データＲout1、Ｇout1、Ｂout1に変換して出力する。
このようにしてヒストグラム調整を行った後、スキャナドライバは、次にステップＳ００４へと進み、ヒストグラム調整が施された画像のデータに対してイメージ調整を施す（Ｓ００４）。ここでは、スキャナドライバは、イメージ調整として、（１）明るさの調整と、（２）コントラストの調整と、（３）カラーバランスの調整とを施す。すなわち、スキャナドライバは、『（１）明るさの調整』の設定値γ1と、『（２）コントラストの調整』の設定値γ2と、『（４）カラーバランスの調整』の設定値γ4、γ5、γ6とに基づいて、それぞれ調整を施す。これにより、スキャナドライバは、ヒストグラム調整による出力データＲout1、Ｇout1、Ｂout1を出力データＲout2、Ｇout2、Ｂout2に変換して出力する。
そして、このようにイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）を行った後、次に、スキャナドライバは、ステップＳ００６へと進み、イメージ調整が施された画像のデータに対して濃度補正を施す（Ｓ００６）。この濃度補正では、スキャナドライバは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ調整されたトーンカーブに基づき、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてそれぞれ入力画像の各画素のデータを変換して出力する。すなわち、ここでは、スキャナドライバは、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色についてトーンカーブ上に設定された複数のポイントＰ１、Ｐ２、Ｐ３…………の入力座標β11、β13、β21、β23、β31、β33…………および出力座標β12、β14、β22、β24、β32、β34…………の設定データを参照して、これらの設定データに基づき形成されるトーンカーブに基づき、濃度補正を実行する。これにより、スキャナドライバは、イメージ調整（（３）彩度の調整を除く）による出力データＲout2、Ｇout2、Ｂout2を出力データＲout3、Ｇout3、Ｂout3に変換して出力する。
このようにして濃度補正を行った後、スキャナドライバは、次にステップＳ００８へと進み、濃度補正が施された画像のデータに対してイメージ調整として『（３）彩度の調整』を施す（Ｓ００８）。ここで、スキャナドライバは、『（３）彩度の調整』の設定値γ3に基づき、調整を施す。これにより、スキャナドライバは、濃度補正による出力データＲout3、Ｇout3、Ｂout3を出力データＲout4、Ｇout4、Ｂout4に変換して出力する。
このようにしてイメージ調整として『（３）彩度の調整』を行った後、次に、スキャナドライバは、『（３）彩度の調整』が施された画像のデータに対して、色変換処理を施す（Ｓ０１０）。この色変換処理とは、各種出力機器（ここでは、表示装置をはじめ、各種プリンタ等）で扱う上で適切なデータに変換するための処理である。具体的には、例えば、次のような変換式（４）〜（６）により実施する。
Ｒ’＝Ａ11×Ｒ＋Ａ12×Ｇ＋Ａ13×Ｂ ……………（４）
Ｇ’＝Ａ21×Ｒ＋Ａ22×Ｇ＋Ａ23×Ｂ ……………（５）
Ｂ’＝Ａ31×Ｒ＋Ａ32×Ｇ＋Ａ33×Ｂ ……………（６）
ここで、変換前のレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の入力データをそれぞれ『Ｒ』、『Ｇ』、『Ｂ』により示している。また、変換後のレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の出力データをそれぞれ『Ｒ’』、『Ｇ’』、『Ｂ’』により示している。また、Ａ11、Ａ12、Ａ13、Ａ21、Ａ22、Ａ23、Ａ31、Ａ32、Ａ33は、各種出力機器（表示装置２４やプリンタ等）の特性に応じて適宜設定される係数である。
このようにしてスキャナドライバは、『（３）彩度の調整』が施された画像のデータに対して各種出力機器の特性に応じた色変換処理を施す。これにより、スキャナドライバは、イメージ調整（（３）彩度の調整）による出力データＲout4、Ｇout4、Ｂout4を出力データＲout5、Ｇout5、Ｂout5に変換して出力する。そして、スキャナドライバは、このようにして色変換処理を実行した後、色変換処理が施された画像を出力画像として出力する。
なお、ここでは、最終段階にて色変換処理を実行する場合を例にして説明したが、この色変換処理については必要に応じて実行するものとする。
＝＝＝プレスキャン＝＝＝
図１２は、画像読み取り装置１０による画像読み取り手順の一例について説明したものである。画像読み取り装置１０により画像を読み取る際に、プレスキャンを実行する場合がある。このプレスキャンとは、例えば、高解像度にて画像を読み取る場合等において、最初から高解像度にて画像を読み取る動作を実行するのではなく、高解像度にて画像を読み取る動作（本スキャン）を実行する前、一度、例えば、低解像度にて画像を読み取ることをいう。
プレスキャンは、同図に示すように、最初に実行される（Ｓ０５０）。スキャナドライバは、このプレスキャン動作によってプレスキャン画像（プレ画像）を取得する（Ｓ０５２）。次にスキャナドライバは、取得したプレスキャン画像（プレ画像）に対して自動調整等を施す。ここで、スキャナドライバは、取得したプレスキャン画像（プレ画像）に対して、ヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等における適切な調整値等を求めて、自動的に補正する（Ｓ０５４）。ここで自動的に補正された画像は、例えば、表示装置２４等に表示される。
ユーザは、このようにして表示装置２４等に表示されたプレスキャン画像（プレ画像）を見ながら、各種調整（補正）を実行する（Ｓ０５６）。ここでは、ユーザは、図６のヒストグラム調整のダイアログボックス１３１や、図８の濃度補正のダイアログボックス１５０、図９のイメージ調整のダイアログボックス１６０等を通じて各種調整（補正）を実行する。
このようにしてユーザにより各種調整（補正）が行われた後、本スキャンを実行する。この本スキャンでは、画像読み取り装置１０によって原稿１５から画像が高解像度にて読み取られる（Ｓ０５８）。そして、スキャナドライバは、このようにして本スキャンにより取得された高解像度の画像に対してユーザ等により設定されたデータに基づき、ヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等の各種調整（補正）を実行する。これにより、各種調整（補正）が施された本画像を取得する（Ｓ０６０）。
＝＝＝従来の問題点及び解決方法＝＝＝
＜従来の問題点＞
これらヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等によって、画像読み取り装置により読み取った画像に対して各種調整（補正）が自動的に行われた場合であっても、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像については、十分な補正処理を実行することはできなかった。また、これらヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等を通じてユーザが、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像に対して十分な調整（補正）を施すのはきわめて難しかった。
そこで、このような中間調などの色バランスが崩れた画像に対しても、十分な調整（補正）を施すことができるようにするために、このような画像の補正機能を備える必要がある。しかし、このような補正機能を実行する場合には、対象となる画像が中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定する必要がある。これは、中間調などの色バランスが崩れていない画像に対して、そのための補正処理を実行してしまった場合に、画像が本来持っている情報が大きく改変されてしまい、画像全体がアンバランスになる虞があるからである。
＜解決方法＞
このようなことから、本実施形態では、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定するために、次のような判定方法を実施する。以下にここで行われる判定方法について詳しく説明する。
＝＝＝画像の判定＝＝＝
本実施形態で行われる、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かの判定方法について詳しく説明する。なお、本実施形態では、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かの判定は、スキャナドライバにより行われる。このことから、スキャナドライバは、「画像判定プログラム」に相当する。また、スキャナドライバが実行されるコンピュータ装置２０は、「画像判定装置」に相当する。また、ここでスキャナドライバは、中間調などの色バランスが崩れた画像であると判定した場合に、その画像に対して補正処理を実行する。このことから、このスキャナドライバが実行されるコンピュータ装置２０は、「画像補正装置」に相当する。
図１３は、ここで実施される画像の判定方法について説明したものである。ここで、スキャナドライバは、まず、画像読み取り装置１０により読み取った画像のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成する（Ｓ１０２）。なお、このことから、スキャナドライバは、「ヒストグラムデータ生成部」に相当する。ここで生成されるヒストグラムとは、画像読み取り装置１０により読み取った画像を構成する各画素の濃度値に対する画素の数の分布を表したグラフのことである。ヒストグラムの横軸には、画素の濃度値が設定され、またヒストグラムの縦軸には、画素の数が設定される。このヒストグラムには、グラフの横軸の濃度値ごとにそれぞれ画素の数を表す長方形状の棒グラフ等が形成される。ここで形成される棒グラフ等が横方向に相互につなぎ合わされて、全体がある形状を持つ領域を有するグラフを形成している。
スキャナドライバは、このようにしてヒストグラムのデータを生成した後、次に、生成したヒストグラムのデータに基づき、ヒストグラムにより表される領域を画素の濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分する（Ｓ１０４）。ここで区分される小領域の個数は、４つであっても良く、もちろん５つ以上であっても構わない。また、区分される小領域の面積は、相互にほぼ等しくなるように設定されていても良く、また相互に等しくならないように設定されていても良い。もちろん、区分された３つ以上の小領域のうちの一部の小領域、即ち２つ以上の小領域の面積が相互にほぼ等しくなるように設定されていても良い。また、区分される小領域における画素の数は、相互にほぼ等しくなるように設定されていても良く、また相互に等しくならないように設定されていても良い。もちろん、区分された３つ以上の小領域のうちの一部の小領域、即ち２つ以上の小領域における画素の数が相互にほぼ等しくなるように設定されていても良い。
スキャナドライバは、このようにしてヒストグラムにより表される領域を３つ以上の小領域に区分した後、次に、区分した３つ以上の小領域の中から第１小領域と第２小領域とを選出する（Ｓ１０６）。ここで、第１小領域とは、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも濃度値が大きく、かつこれら３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも濃度値が小さい小領域である。この第１小領域は、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定するために必要な情報を取得するために選出される。この第１小領域は、区分された３つ以上の小領域の中から少なくとも１つ選出される。すなわち、第１小領域として選出される小領域の個数は、１つであってもよく、また２つであってもよく、さらには３つ以上であっても良い。
一方、第２小領域とは、第１小領域を除く他の小領域から選出された小領域である。この第２小領域は、第１小領域と同様に、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定するために必要な情報を取得するために選出される。この第２小領域は、第１小領域を除く他の小領域から少なくとも１つ選出される。すなわち、第２小領域として選出される小領域の個数は、１つであってもよく、また２つであってもよく、さらには３つ以上であっても良い。
このようにして第１小領域および第２小領域を、３つ以上の小領域の中から選出した後、スキャナドライバは、次に、これら第１小領域および第２小領域についてそれぞれ個別に属性情報を取得する（Ｓ１０８）。ここで属性情報とは、第１小領域または第２小領域が持っている性質や特徴のことである。ここでスキャナドライバが取得する属性情報としては、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の平均値や、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の上限値または下限値、さらに、隣接する小領域との間の境界線に対応する濃度値、この他に、第１小領域または第２小領域の面積の大きさ等、様々な属性情報がある。スキャナドライバは、これらの各種属性情報のうちの１種類の属性情報を取得してもよく、また複数種類の属性情報を取得しても良い。スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するにあたって必要な情報を第１小領域および第２小領域からそれぞれ属性情報として取得する。ここで、スキャナドライバは、第１小領域および第２小領域から属性情報として各色別に取得する。すなわち、スキャナドライバが、画像読み取り装置１０により読み取った画像のデータに基づき、例えば、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色のヒストグラムを作成して、これら各色のヒストグラムについてそれぞれ領域を３つ以上の小領域に区分して、これら各色のヒストグラムにて区分された３つ以上の小領域からそれぞれ第１小領域と第２小領域とが選出された場合、これらＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の各色のヒストグラムの第１小領域および第２小領域からそれぞれ個別に属性属性を取得する。つまり、スキャナドライバは、第１小領域および第２小領域について各色別に属性情報を取得する。なお、これらのことから、スキャナドライバは、「属性情報取得部」に相当する。
そして、スキャナドライバは、このようにして第１小領域および第２小領域からそれぞれ取得した各色別の属性情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する（Ｓ１１０）。なお、このことから、スキャナドライバは、「判定部」に相当する。ここで、スキャナドライバは、例えば、第１小領域から取得した各色の属性情報と、第２小領域から取得した各色の属性情報とを比較して、その比較結果に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調などの色バランスが崩れた画像か否かを判定しても良い。具体的には、スキャナドライバは、例えば、第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の差分を求めるとともに、第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の差分を求め、これらの差分に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調などの色バランスが崩れた画像か否かを判定しても良い。すなわち、例えば、これらの差分の差が、所定のしきい値を超えたか否かなどをチェックすることによって、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調などの色バランスが崩れた画像か否かを判定しても良い。これにより、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調などの色バランスが崩れた画像か否かを判定する処理を終了する。
その後、スキャナドライバは、このようにして画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行った後、その画像が、色バランスが崩れた画像であると判定した場合には、その画像に対して補正処理を施すと良い。
＝＝＝実際の処理への適用＝＝＝
本実施形態では、このような中間調等の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定は、他の画像の判定処理や各種補正処理とともに、図５にて説明したユーザインターフェイスのメインのダイアログボックス１００において「逆光補正のチェックボックス１３０Ｅ」がユーザによりチェックされたときに実行される。
スキャナドライバが処理の対象とするのは、前述したヒストグラム調整や濃度補正、イメージ調整等によって自動的にまたはユーザにより調整（補正）が行われた画像である。スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して各種判定処理を行った後、その判定結果に応じて画像に対して補正処理を施すようになっている。
ここでスキャナドライバが実行する判定処理としては、次のような処理である。
（１）逆光画像であるか否かの判定処理
（２）中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定処理
（３）夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定処理
また、スキャナドライバが実行する補正処理としては、次のような処理である。
（４）通常の逆光画像に対する補正処理
（５）中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理
（６）夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理
図１４は、本実施形態においてスキャナドライバが実行する処理の手順を説明するフローチャートを示したものである。スキャナドライバは、まず、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、逆光画像か否かを判定する（Ｓ２０２）。ここで、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、逆光画像ではないと判定した場合には、スキャナドライバは、次にステップＳ２１０へと進み、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「通常の逆光画像の補正処理」を実行する（Ｓ２１０）。なお、本実施形態では、ここで実行される「通常の逆光画像の補正処理」は、逆光画像ではない画像に対して実行しても大きな影響がないような補正処理となっている。つまり、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像ではない場合に、当該画像に対して「通常の逆光画像の補正処理」を実行しても、あまり大きな悪影響は生じないようになっている。スキャナドライバは、ステップＳ２１０にて画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して「通常の逆光画像の補正処理」を実行した後、処理を速やかに終了する。
一方、ステップＳ２０２においてスキャナドライバが、画像読み取り装置１０により読み取った画像について逆光画像であると判定した場合には、次にスキャナドライバは、ステップＳ２０４へと進む。ここで、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行う（Ｓ２０４）。ここで、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調の色バランスが崩れた画像であると判定した場合には、次にステップＳ２１２へと進み、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」を実行する（Ｓ２１２）。この「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」は、前述した「通常の逆光画像の補正処理」とは異なる処理であり、中間調の色バランスが崩れた逆光画像の画質改善を図るべく実行される。このようにして画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」を実行した後、スキャナドライバは、処理を速やかに終了する。
他方、ステップＳ２０４においてスキャナドライバが、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調の色バランスが崩れた画像ではないと判定した場合には、次にステップＳ２０６へと進む。そして、スキャナドライバは、ここで次に、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定処理を実行する（Ｓ２０６）。ここで、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、夕焼けまたは朝焼けの画像であると判定した場合には、次にステップＳ２０８へと進み、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理」を実行する（Ｓ２０８）。この「夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理」は、前述した「通常の逆光画像の補正処理」や「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」とは異なる処理である。この補正処理は、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像の画質改善を図るべく実行される。このようにして画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理」を実行した後、スキャナドライバは、処理を速やかに終了する。
一方、ステップＳ２０６においてスキャナドライバが、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、夕焼けまたは朝焼けの画像ではないと判定した場合には、スキャナドライバは、次にステップＳ２１０へと進み、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「通常の逆光画像の補正処理」を実行する（Ｓ２１０）。これは、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、中間調の色バランスが崩れた画像でも、夕焼けまたは朝焼けの画像でもないと判定したことにより、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「通常の逆光画像」であると判断したためである。このため、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「通常の逆光画像の補正処理」を施す。このようにしてスキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、「通常の逆光画像の補正処理」を実行した後、処理を速やかに終了する。
以上のような手順にて、本実施形態にかかるスキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して、各種画像判定処理と各種画像補正処理とを実行する。以下に、ここでスキャナドライバにより実行される各種画像判定処理と各種画像補正処理とについてそれぞれ個別に詳しく説明する。
＝＝＝逆光画像の判定＝＝＝
スキャナドライバは、図５にて説明したユーザインターフェイスのメインのダイアログボックス１００において「逆光補正のチェックボックス１３０Ｅ」がユーザによりチェックされると、図１４にて説明したように、最初に、画像読み取り装置１０により読み取った画像について、「逆光画像であるか否かの判定処理」を行う。以下に、ここで行われる「逆光画像であるか否かの判定処理」について詳しく説明する。
＜判定手順＞
図１５は、ここでスキャナドライバにより行われる「逆光画像であるか否かの判定処理」の判定手順の一例について説明したものである。画像読み取り装置１０により読み取った画像のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成する（Ｓ３０２）。ここで生成されるヒストグラムは、先に説明したヒストグラムと同じものである。つまり、このヒストグラムは、画像読み取り装置１０により読み取った画像を構成する各画素の濃度値に対する画素の数の分布を表したグラフである。
スキャナドライバは、このようにしてヒストグラムのデータを生成した後、次に、生成したヒストグラムのデータに基づき、ヒストグラムにより表される領域を画素の濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分する（Ｓ３０４）。ここで区分される小領域の個数は、４つであっても良く、もちろん５つ以上であっても構わない。また、区分される小領域の面積は、相互にほぼ等しくなるように設定されていても良く、また相互に等しくならないように設定されていても良い。もちろん、区分された３つ以上の小領域のうちの一部の小領域、即ち２つ以上の小領域の面積が相互にほぼ等しくなるように設定されていても良い。また、区分される小領域における画素の数は、相互にほぼ等しくなるように設定されていても良く、また相互に等しくならないように設定されていても良い。もちろん、区分された３つ以上の小領域のうちの一部の小領域、即ち２つ以上の小領域における画素の数が相互にほぼ等しくなるように設定されていても良い。
スキャナドライバは、このようにしてヒストグラムにより表される領域を３つ以上の小領域に区分した後、次に、区分した３つ以上の小領域の中から第１小領域と第２小領域とを選出する（Ｓ３０６）。ここで、第１小領域とは、区分された３つ以上の小領域の中から選出される少なくとも１つの小領域のことである。この第１小領域は、画像読み取り装置１０により読み取った画像から必要な情報を取得し、逆光画像か否かを判定するために選出する。第１小領域として選出される小領域の数は、１つであってもよく、また２つであってもよく、さらには３つ以上であっても良い。
また、第２小領域については、第１小領域の場合と同様に、区分された３つ以上の小領域の中から選出される少なくとも１つの小領域のことである。ただし、ここでは、第２小領域として、第１小領域よりも濃度値が大きくかつ第１小領域に隣接していない小領域が選出される。これは、第１小領域が２つ以上あった場合についても同様である。すなわち、第１小領域が２つ以上あった場合でも、これら２つ以上の第１小領域に対してそれぞれ第２小領域が相隣接しておらず、かつこれら２つ以上の第１小領域よりも第２小領域の濃度値が大きくなっている。なお、第２小領域が２つ以上あった場合についても同様である。すなわち、これら２以上の第２小領域が共に１つまたは２つ以上の第１小領域に対してそれぞれ個別に相隣接しておらず、かつこれら１つまたは２つ以上の第１小領域に対して各第２小領域の濃度値が大きくなっているのである。第２小領域として選出される小領域の個数は、１つであってもよく、また２つであってもよく、さらには３つ以上であっても良い。また、この第２小領域は、第１小領域の場合と同様に、画像読み取り装置１０により読み取った画像から必要な情報を取得し、逆光画像か否かを判定するために選出する。
このようにして第１小領域および第２小領域を、３つ以上の小領域の中から選出した後、スキャナドライバは、次に、これら第１小領域および第２小領域についてそれぞれ個別に属性情報を取得する（Ｓ３０８）。ここで属性情報とは、第１小領域または第２小領域が持っている性質や特徴のことである。ここでスキャナドライバが取得する属性情報としては、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の平均値や、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の上限値または下限値、さらに、隣接する小領域との間の境界線に対応する濃度値、この他に、第１小領域または第２小領域の面積の大きさ等、様々な属性情報がある。スキャナドライバは、これらの各種属性情報のうちの１種類の属性情報を取得してもよく、また複数種類の属性情報を取得しても良い。スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定するにあたって必要な情報を第１小領域および第２小領域からそれぞれ属性情報として取得する。
そして、スキャナドライバは、このようにして第１小領域および第２小領域からそれぞれ取得した属性情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定する（Ｓ３１０）。なお、このことから、スキャナドライバは、「逆光画像判定部」に相当する。ここで、スキャナドライバは、例えば、第１小領域から取得した属性情報と、第２小領域から取得した属性情報とを比較して、その比較結果に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定しても良い。具体的には、スキャナドライバは、第１小領域から属性情報として取得した値と、第２小領域から属性情報として取得した値との差分を求め、この差分に基づき、例えば、この差分が所定値を超えたか否かなどをチェックすることによって、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かを判定する。これにより、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かの判定処理を終了する。
＜ヒストグラムの生成＞
図１６は、スキャナドライバにより生成されるヒストグラムの一例について説明したものである。本実施形態では、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータが、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色の濃度値のデータにより構成されている。このため、本実施形態では、ヒストグラムがレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色別に生成される。すなわち、画像を構成する各画素のレッド（Ｒ）の濃度値に基づき生成されたヒストグラムと、画像を構成する各画素のグリーン（Ｇ）の濃度値に基づき生成されたヒストグラムと、画像を構成する各画素のブルー（Ｂ）の濃度値に基づき生成されたヒストグラムとの３種類のヒストグラムが生成される。スキャナドライバは、このようにして生成したレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータに基づき、逆光画像か否かの判定を行う。
＜小領域への区分＞
次にスキャナドライバは、このようにして生成したレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータに基づき、各色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ３つ以上の小領域に区分する処理を実行する。ここで、スキャナドライバは、各色のヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に区分する。これにより、３つ以上の小領域は、図１６に示すように、各色のヒストグラムの縦軸の方向に沿ってある濃度値に対応して設けられた境界ラインによって区分され、各色のヒストグラムの横軸の方向に沿って並んで配置される。
本実施形態では、スキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を、図１６に示すように、それぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分する。ただし、ここで区分される４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうち、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3は、相互に面積がほぼ等しくなるように設定されている。つまり、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3は相互に画素の数がほぼ等しくなっている。
ここでは、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の面積がそれぞれ画像を構成する画素の総数に対してほぼ３３％ずつ占めるようになっている。すなわち、小領域Ｒｙ1は、濃度値が最も小さい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、濃度値が小さい画素から順に、「０〜３３％」分の画素により形成されている。また、小領域Ｒｙ2は、小領域Ｒｙ1に次いで２番目に濃度値が小さい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、小領域Ｒｙ1に含まれる画素の次の画素から順に、「３４〜６６％」分の画素により形成されている。また、小領域Ｒｙ3は、小領域Ｒｙ2に次いで３番目に濃度値が小さい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、小領域Ｒｙ2に含まれる画素の次の画素から順に、「６７〜９９％」分の画素により形成されている。これらのことから、小領域Ｒｙ1は、シャドウの領域に位置していることになる。また、小領域Ｒｙ2は、中間調の領域に位置している。また、小領域Ｒｙ3は、ハイライトの領域に位置している。
一方、小領域Ｒｙ4は、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3とは、占める面積（画素数）が異なるように設定されている。ここでは、小領域Ｒｙ4は、小領域Ｒｙ3に次いで４番目に濃度値が小さい側に位置し、かつ濃度値が最も大きい側に位置しているから、判定対象となる画像を構成する画素のうち、残り１％分の画素により形成されている。
＜小領域の選出＞
このようにしてレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分した後、スキャナドライバは、次に、これら区分した４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から、第１小領域および第２小領域を選出する処理を各色別に実行する。ここで、第１小領域は、区分した４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から選出される少なくとも１つの小領域のことであって、第２小領域とは隣接しておらず、かつ第２小領域よりも濃度値が小さいという条件を満たす小領域である。また、第２小領域は、区分した４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から選出される少なくとも１つの小領域のことであって、第１小領域とは隣接しておらず、かつ第１小領域よりも濃度値が大きいという条件を満たす小領域である。
本実施形態では、スキャナドライバは、第１小領域として、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から小領域Ｒｙ1を各色につき選出する（図１６参照）。また、本実施形態では、スキャナドライバは、第２小領域として、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から小領域Ｒｙ3を各色につき選出する（図１６参照）。このように第１小領域および第２小領域が選出されたのは、次の理由からである。すなわち、本実施形態では、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうち、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が相互に面積（画素数）がほぼ等しくなるようにそれぞれ画素総数に対して３３％ずつに設定されている。つまり、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域に対してそれぞれほぼ１／３ずつ占有するように設定されている。これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中から第１小領域および第２小領域を選出するとなると、相隣接しないという要件から第１小領域として小領域Ｒｙ1を選出し、かつ第２小領域として小領域Ｒｙ3を選出するという選択肢しかないことになる。
なお、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域がこのような方法以外の方法に区分された場合には、他の手法によって第１小領域および第２小領域を選出しても良い。
＜属性情報の取得＞
このようにして４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から第１小領域として小領域Ｒｙ1を各色別に選出し、かつ第２小領域として小領域Ｒｙ3を各色別に選出した後、スキャナドライバは、次に、これら第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を各色別に取得する。本実施形態では、属性情報として、小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色につき取得する。なお、各色の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1は、隣接する小領域Ｒｙ2との間の境界線に対応する濃度値でもある。また、各色の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3についても同様に、隣接する小領域Ｒｙ4との間の境界線に対応する濃度値でもある。また、各色の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1については、「３３％基準点」とも呼ぶこととする。また、各色の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3については、「９９％基準点」とも呼ぶこととする。なお、各色の小領域Ｒｙ2の上限値Ｓｔ2については、「６６％基準点」とも呼ぶこととする。
ここで、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の属性情報として、各上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3を取得したのは、次の理由からである。すなわち、これら小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3は、他の属性情報に比べて、画像が逆光画像か否かを判定する上で的確な判定を行うことができるからである。つまり、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3は、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の他の属性情報に比べて、画像が逆光画像か否かを判定する上で重要な判定要素となり得るのである。
例えば、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3の属性情報として、小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値Ａｖ1と、小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値Ａｖ3を取得した場合、これらの平均値Ａｖ1、Ａｖ3の違いは、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ1、Ｓｔ3の違いに比べて非常に小さいものとなってしまう。このようなことから、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かの判定にあたっては、小領域Ｒｙ1および小領域Ｒｙ3の属性情報として、これら小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色につき取得するのが好ましいのである。
＜判定＞
このようにしてレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分して、その中から第１小領域として選出した小領域Ｒｙ1と、その中から第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3との各属性情報として、小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3を各色別に取得した後、スキャナドライバは、次に、ここで取得した各色別の小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および各色別の小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像か否かの判定処理を実行する。
ここで、本実施形態では、スキャナドライバは、まず、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムについてそれぞれ得られた小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から、それぞれ輝度に換算した場合の値を求める演算を行う。この演算では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の濃度値から実際の輝度値に変換するために利用されている式を利用する。この演算式の一例を次の式（７）に示す。
実際の輝度値＝１／５×Ｒ＋３／５×Ｇ＋１／５×Ｂ …………（７）
なお、ここで、『Ｒ』は、画素のレッド（Ｒ）の成分の濃度値を示す。『Ｇ』は、画素のグリーン（Ｇ）の成分の濃度値を示す。『Ｂ』は、画素のブルー（Ｂ）の成分の濃度値を示す。また、この式（７）では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の比率が、「１：３：１」の場合を例にして示したが、これ以外の比率に設定されても良い。
スキャナドライバは、このような式（７）を利用して、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムについてそれぞれ得られた小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1から、実際の輝度値に対応した値Ｓｔ10を取得する。なお、この値Ｓｔ10は、実際の輝度値に対応する「３３％基準点」とする。また、スキャナドライバは、式（７）により、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムについてそれぞれ得られた小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から、実際の輝度値に対応した値Ｓｔ30を取得する。なお、この値Ｓｔ30は、実際の輝度値に対応する「９９％基準点」とする。
その後、スキャナドライバは、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1から求められた実際の輝度値Ｓｔ10（「３３％基準点」）と、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から求められた実際の輝度値Ｓｔ30（「９９％基準点」）との差分ΔＳｔを求める。ここでは、スキャナドライバは、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3から求められた実際の輝度値Ｓｔ30（「９９％基準点」）から、ＲＧＢ各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ1の上限値Ｓｔ1から求められた実際の輝度値Ｓｔ10（「３３％基準点」）を減算する演算を実行する。
そして、スキャナドライバは、このようにして求めた差分ΔＳｔと、所定のしきい値ΔＳｔｋとを比較して、求めた差分ΔＳｔが所定のしきい値ΔＳｔｋ以上であった場合には、画像読み取り装置１０により読み取った画像については逆光画像であると判定する。一方、スキャナドライバは、求めた差分ΔＳｔと、所定のしきい値ΔＳｔｋとを比較して、求めた差分ΔＳｔが所定のしきい値ΔＳｔｋに達していなかった場合には、画像読み取り装置１０により読み取った画像については逆光画像ではないと判定する。なお、ここで所定のしきい値ΔＳｔｋは、逆光画像か否かを判定する上で適切に設定される値である。この所定のしきい値ΔＳｔｋは、予め実施されるシミュレーション等による解析結果や経験則などに基づき適宜設定される。
図１７Ａおよび図１７Ｂは、スキャナドライバによる逆光画像か否かを判定する方法について説明したものである。図１７Ａは、判定対象となる画像が逆光画像ではないとスキャナドライバが判定する場合について説明したものである。図１７Ｂは、判定対象となる画像が逆光画像であるとスキャナドライバが判定する場合について説明したものである。
画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像ではない場合には、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される濃度値に対する画素の分布状況がほぼ均一になる。このことから、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像ではない場合には、図１７Ａに示すように、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「６６％基準点」となる値Ｓｔ20と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30とは、緩やかな傾斜にて小さな増加率にて順次増加することになる。なお、ここで、「６６％基準点」となる値Ｓｔ20は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムの小領域Ｒｙ2の上限値Ｓｔ2から、前述した式（７）を利用して実際の輝度値に換算したときの値である。このため、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30との差分ΔＳｔａは、所定のしきい値ΔＳｔkよりも小さな値となる。
一方、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像である場合には、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される濃度値に対する画素の分布状況に偏りがある。このことから、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像である場合には、図１７Ｂに示すように、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「６６％基準点」となる値Ｓｔ20と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30とは、アンバランスな関係となる。これによって、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10が小さすぎたり、また「９９％基準点」となる値Ｓｔ30が大きすぎたりすることになる。このことから、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10から「９９％基準点」となる値Ｓｔ30にかけて傾斜が急となり、増加率が大きくなる。このため、「３３％基準点」となる値Ｓｔ10と、「９９％基準点」となる値Ｓｔ30との差分ΔＳｔｂは、所定のしきい値ΔＳｔkよりも大きな値となる。
このような方法によりスキャナドライバによって、判定対象となる画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が逆光画像であるか否かを判定することによって、逆光画像か否かをより的確に判定することができる。具体的には、例えば、一般的な逆光画像をはじめ、中間調等の色バランスが崩れた逆光画像や、夕焼けまたは朝焼けを背景とした逆光画像などについても、スムーズに逆光画像であると判定することができる。
＝＝＝中間調の色バランスが崩れた画像の判定＝＝＝
次に、「中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定」について説明する。「中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定」については、図１３にて説明した手順にて行う。ヒストグラムは、先の「逆光画像の判定」にて生成したヒストグラムを用いる。小領域の選出は、そのヒストグラムにおいて区分された小領域の中から行う。
＜中間調の色バランスが崩れた画像の特性＞
図１８Ａ〜図１８Ｃは、中間調の色バランスが崩れた画像のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例をそれぞれ示したものである。図１８Ａは、レッド（Ｒ）のヒストグラムを示したものである。図１８Ｂは、グリーン（Ｇ）のヒストグラムを示したものである。図１８Ｃは、ブルー（Ｂ）のヒストグラムを示したものである。
中間調の色バランスが崩れた画像は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）のうちのいずれか１色が、他の色とは異なる中間調の特性を有している。つまり、具体的には、例えば、ブルー（Ｂ）の中間調の特性が異なる場合には、図１８Ａ〜図１８Ｃに示すように、ブルー（Ｂ）の中間調の領域が、他のレッド（Ｒ）やグリーン（Ｇ）の中間調の領域に比べて位置が異なっている。これによって、ブルー（Ｂ）の中間調の領域の属性、即ち、例えば、上限値や下限値、平均値などが、他のレッド（Ｒ）やグリーン（Ｇ）の中間調の領域の属性と異なることになる。このことから、ＲＧＢ各色のヒストグラムの中間調の属性を調べることによって、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを簡単に調べることができる。
＜小領域の選出＞
図１９は、「中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定」における小領域の選出について説明したものである。ここでは、同図に示すように、「逆光画像の判定」において生成したヒストグラムを区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中から、第１小領域および第２小領域を選出する。第１小領域は、先にも説明したように、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中の少なくとも１つの小領域よりも濃度値が大きく、かつこれら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中の他の少なくとも１つの小領域よりも濃度値が小さい小領域である。本実施形態では、第１小領域として小領域Ｒｙ2が選出される。
一方、第２小領域は、先にも説明したように、第１小領域を除く他の小領域から選出される小領域である。本実施形態では、第２小領域として小領域Ｒｙ3が選出される。ここで、第２小領域として、小領域Ｒｙ3を選出したのは、小領域Ｒｙ1よりも属性情報として信頼性が高い場合があるからである。例えば、ネガフィルム等から画像を読み取った場合には、シャドウの領域、即ち小領域Ｒｙ1の属性情報としての信頼性が低くなる場合があるからである。第２小領域として小領域Ｒｙ3を選出すれば、読み取った画像がどのようなタイプであっても、信頼性の高い属性情報を取得することができる。なお、第２小領域としては、小領域Ｒｙ3の他に、小領域Ｒｙ1が選出されても良い。
このような第１小領域および第２小領域の選出は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにおいて各色別にそれぞれ行われる。
＜属性情報の取得＞
このようにしてスキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにおいてそれぞれ第１小領域および第２小領域の選出を行った後、次に、これら第１小領域および第２小領域についてそれぞれ各色別に属性情報を取得する。本実施形態では、スキャナドライバは、属性情報として、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の上限値Ｓｔ2（「６６％基準点」ともいう）と、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値Ｓｔ3（「９９％基準点」ともいう）とを各色につきそれぞれ取得する。
ここで、第１小領域（小領域Ｒｙ2）および第２小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値Ｓｔ2、Ｓｔ3を属性情報として取得したのは、これら第１小領域（小領域Ｒｙ2）の上限値Ｓｔ2および第２小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値Ｓｔ3が、他の属性情報に比べて、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定にあたって、的確な判定を行うことができるからである。
レッド（Ｒ）のヒストグラムの第１小領域（小領域Ｒｙ2）および第２小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値をそれぞれ『Ｓtr2』、『Ｓtr3』とする。また、グリーン（Ｇ）のヒストグラムの第１小領域（小領域Ｒｙ2）および第２小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値をそれぞれ『Ｓtg2』、『Ｓtg3』とする。また、ブルー（Ｂ）のヒストグラムの第１小領域（小領域Ｒｙ2）および第２小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値をそれぞれ『Ｓtb2』、『Ｓtb3』とする。
＜判定＞
このようにしてスキャナドライバは、第１小領域（小領域Ｒｙ2）および第２小領域（小領域Ｒｙ3）からそれぞれ各色別に属性情報を取得した後、ここで取得した属性情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行う。具体的には、次のようにして判定を実施する。
図２０Ａおよび図２０Ｂは、スキャナドライバによる中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する方法について説明したものである。図２０Ａは、中間調の色バランスが崩れた画像であると判定される場合について説明したものである。図２０Ｂは、中間調の色バランスが崩れた画像ではないと判定される場合について説明したものである。
ここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の関係が、Ｓtr2＞Ｓtg2＞Ｓtb2の場合を例にして説明する。また、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の関係が、Ｓtr3＞Ｓtg3＞Ｓtb3の場合を例にして説明する。
中間調の色バランスが崩れた画像である場合には、図２０Ａに示すように、中間調、即ちここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』のバラツキが、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』のバラツキに比べて非常に大きくなる。このことから、これら第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｓ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｓ２とをそれぞれ求め、これら２つの差分ΔＨｓ１、ΔＨｓ２を比較することで、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを簡単に判定することができる。なお、ここで、差分ΔＨｓ１は、「第１の差分」に相当する。また、差分ΔＨｓ２は、「第２の差分」に相当する。
ここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の関係が、Ｓtr2＞Ｓtg2＞Ｓtb2であることから、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｓ１は、レッド（Ｒ）の上限値『Ｓtr2』と、ブルー（Ｂ）の上限値『Ｓtb2』との差分から求めることができる。また、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｓ２についても同様に、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の関係が、Ｓtr3＞Ｓtg3＞Ｓtb3であることから、レッド（Ｒ）の上限値『Ｓtr3』と、ブルー（Ｂ）の上限値『Ｓtb3』との差分から求めることができる。
一方、中間調の色バランスが崩れた画像ではない場合には、図２０Ｂに示すように、中間調、即ちここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』のバラツキが、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』のバラツキに比べて非常に大きくなるようなことはない。したがって、これら第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｓ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｓ２との差が、あまり大きくなることはない。このことから、中間調の色バランスが崩れた画像ではないと簡単に判定することができる。
第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｓ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｓ２との比較は、例えば、差分ΔＨｓ１と差分ΔＨｓ２との差分（「第３の差分」に相当する）、即ち、差分ΔＨｓ１から差分ΔＨｓ２を減算して得られた値が、所定のしきい値「Ｋｓ」以上であるか否かを調べることで、簡単に行うことができる。すなわち、下記の関係式（８）を充足するか否かをチェックすることで、簡単に中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することができる。
ΔＨｓ１−ΔＨｓ２≧Ｋｓ ………………（８）
このような方法によりスキャナドライバによって判定することによって、判定対象となる画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定することができる。
＜処理の流れ＞
図２１は、スキャナドライバによる判定処理の流れについて説明したものである。スキャナドライバは、同図に示すように、まず、第１小領域（小領域Ｒｙ2）および第２小領域（小領域Ｒｙ3）に関する属性情報として、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』と、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』とを取得する（Ｓ４０２）。次に、スキャナドライバは、得られた上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』、『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』に基づき、第１小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｓ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｓ２とをそれぞれ求める（Ｓ４０４）。そして、次に、スキャナドライバは、得られた２つの差分ΔＨｓ１、ΔＨｓ２を比較する（Ｓ４０６）。そして、その比較の結果、これら２つの差分ΔＨｓ１、ΔＨｓ２の差、即ちΔＨｓ１−ΔＨｓ２が所定のしきい値「Ｋｓ」以上であるか否かをチェックする（Ｓ４０８）。ここで、ΔＨｓ１−ΔＨｓ２が所定のしきい値「Ｋｓ」以上であった場合には、スキャナドライバは、中間調の色バランスが崩れた画像であると判定する（Ｓ４１０）。一方、ΔＨｓ１−ΔＨｓ２が所定のしきい値「Ｋｓ」以上でなかった場合には、スキャナドライバは、中間調の色バランスが崩れた画像ではないと判定する（Ｓ４１２）。このようにして中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行った後、スキャナドライバは、速やかに処理を終了する。
＝＝＝夕焼け・朝焼けの画像の判定＝＝＝
次に、「夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定」について説明する。「夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定」についても、「中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定」の場合と同様に、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムを用いて、これらＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分されて得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から２つ以上の小領域を選出して、選出した小領域についてそれぞれ属性情報を取得し、その属性情報に基づき、「夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定」を行う。以下にその方法について詳しく説明する。
＜夕焼けまたは朝焼けの画像の特性＞
図２２Ａ〜図２２Ｃは、夕焼けまたは朝焼けの画像のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例をそれぞれ示したものである。図２２Ａは、レッド（Ｒ）のヒストグラムの一例を示したものである。図２２Ｂは、グリーン（Ｇ）のヒストグラムの一例を示したものである。図２２Ｃは、ブルー（Ｂ）のヒストグラムの一例を示したものである。
夕焼けまたは朝焼けの画像は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）のうちのいずれか１色のハイライトの特性が、他の色と異なっている。特に、例えば、夕焼けの画像の場合には、レッド（Ｒ）のハイライトの領域の特性が他の色と異なっていることが多い。また、朝焼けの画像の場合には、ブルー（Ｂ）のハイライトの特性が他の色と異なっていることが多い。具体的には、例えば、夕焼けの画像の場合には、図２２Ａ〜図２２Ｃに示すように、レッド（Ｒ）のハイライトの領域の濃度値が、他のグリーン（Ｇ）やブルー（Ｂ）に比べて大幅に大きくなっている。これによって、レッド（Ｒ）のハイライトの領域の属性、即ち、例えば、上限値や下限値、平均値などが、他のブルー（Ｂ）やグリーン（Ｇ）のハイライトの領域の属性と異なることになる。また、朝焼けの画像についても同様に、例えば、ブルー（Ｂ）のハイライトの領域の属性が、他のレッド（Ｒ）やグリーン（Ｇ）のハイライトの領域の属性と異なることになる。このことから、ＲＧＢ各色のヒストグラムのハイライトの領域の属性を調べることによって、夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かを簡単に調べることができる。
＜小領域の選出＞
図２３は、「夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定」における小領域の選出について説明したものである。ここでは、同図に示すように、「逆光画像の判定」において生成したヒストグラムを区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中から、第１小領域および第２小領域を選出する。第１小領域は、他の少なくとも１つの小領域よりも濃度値が大きい小領域である。本実施形態では、第１小領域として小領域Ｒｙ3が選出される。一方、第２小領域は、第１小領域よりも濃度値が小さい小領域である。本実施形態では、第２小領域として小領域Ｒｙ2が選出される。なお、第２小領域としては、小領域Ｒｙ2の他に、小領域Ｒｙ1が選出されても良い。また、このような第１小領域および第２小領域の選出は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにおいて各色別にそれぞれ行われる。
＜属性情報＞
このようにしてスキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにおいてそれぞれ第１小領域および第２小領域の選出を行った後、次に、これら第１小領域および第２小領域についてそれぞれ各色別に属性情報を取得する。本実施形態では、スキャナドライバは、属性情報として、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値Ｓｔ3（「９９％基準点」ともいう）と、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の上限値Ｓｔ2（「６６％基準点」ともいう）とを各色につきそれぞれ取得する。レッド（Ｒ）のヒストグラムの第１小領域（小領域Ｒｙ3）および第２小領域（小領域Ｒｙ2）の上限値をそれぞれ『Ｓtr3』、『Ｓtr2』とする。また、グリーン（Ｇ）のヒストグラムの第１小領域（小領域Ｒｙ3）および第２小領域（小領域Ｒｙ2）の上限値をそれぞれ『Ｓtg3』、『Ｓtg2』とする。また、ブルー（Ｂ）のヒストグラムの第１小領域（小領域Ｒｙ3）および第２小領域（小領域Ｒｙ2）の上限値をそれぞれ『Ｓtb3』、『Ｓtb2』とする。
＜判定＞
このようにしてスキャナドライバは、第１小領域（小領域Ｒｙ3）および第２小領域（小領域Ｒｙ2）からそれぞれ各色別に属性情報を取得した後、ここで取得した属性情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定を行う。具体的には、次のようにして判定を実施する。
図２４Ａおよび図２４Ｂは、スキャナドライバによる夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かを判定する方法について説明したものである。図２４Ａは、夕焼けまたは朝焼けの画像であると判定される場合について説明したものである。図２４Ｂは、夕焼けまたは朝焼けの画像ではないと判定される場合について説明したものである。
ここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の関係が、Ｓtr3＞Ｓtb3＞Ｓtg3の場合を例にして説明する。また、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の関係が、Ｓtr2＞Ｓtb2＞Ｓtg2の場合を例にして説明する。
夕焼けまたは朝焼けの画像である場合には、図２４Ａに示すように、ハイライト、即ちここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』のうち、特定の色の上限値が他の色の上限値に比べて非常に大きくなる。すなわち、夕焼けの画像の場合には、例えば、レッド（Ｒ）の第１小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値『Ｓtr3』が、他の色の上限値、即ちここでは、ブルー（Ｂ）やグリーン（Ｇ）の上限値『Ｓtg3』、『Ｓtb3』に比べて非常に大きくなる。また、朝焼けの画像の場合には、例えば、ブルー（Ｂ）の第１小領域（小領域Ｒｙ3）の上限値『Ｓtb3』が、他の色の上限値、即ちここでは、レッド（Ｒ）やグリーン（Ｇ）の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』に比べて非常に大きくなる。一方、中間調、即ちここでは、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』には、特定の色に偏るような性質はみられない。
このことから、これら第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｔ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｔ２とをそれぞれ求め、これら２つの差分ΔＨｔ１、ΔＨｔ２を比較することで、夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かを簡単に判定することができる。
ここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の関係が、Ｓtr3＞Ｓtb3＞Ｓtg3であることから、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｔ１は、レッド（Ｒ）の上限値『Ｓtr3』と、グリーン（Ｇ）の上限値『Ｓtg3』との差分から求めることができる。また、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｔ２は、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の関係が、Ｓtr2＞Ｓtb2＞Ｓtg2であるから、レッド（Ｒ）の上限値『Ｓtr2』と、グリーン（Ｇ）の上限値『Ｓtg2』との差分から求めることができる。
一方、夕焼けまたは朝焼けの画像ではない場合には、図２４Ｂに示すように、ハイライト、即ちここでは、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』のうち、特定の色の上限値が他の色の上限値に比べて非常に大きくなるようなことはない。したがって、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｔ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｔ２との差が、あまり大きくなることはない。このことから、夕焼けまたは朝焼けの画像ではないと簡単に判定することができる。
第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｔ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｔ２との比較は、例えば、差分ΔＨｔ１と差分ΔＨｔ２との差分、即ち、差分ΔＨｔ１から差分ΔＨｔ２を減算して得られた値が、所定のしきい値「Ｋｔ」以上であるか否かを調べることで、簡単に行うことができる。すなわち、下記の関係式（９）を充足するか否かをチェックすることで、簡単に夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かを判定することができる。
ΔＨｔ１−ΔＨｔ２≧Ｋｔ ………………（９）
このような方法によりスキャナドライバによって判定することによって、判定対象となる画像、即ちここでは、画像読み取り装置１０により読み取った画像が、夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かを的確に判定することができる。
＜処理の流れ＞
図２５は、スキャナドライバによる判定処理の流れについて説明したものである。スキャナドライバは、同図に示すように、まず、第１小領域（小領域Ｒｙ3）および第２小領域（小領域Ｒｙ2）に関する属性情報として、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』と、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』とを取得する（Ｓ４５２）。次に、スキャナドライバは、得られた上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』、『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』に基づき、第１小領域（小領域Ｒｙ3）の各色の上限値『Ｓtr3』、『Ｓtg3』、『Ｓtb3』の間の最大の差分ΔＨｔ１と、第２小領域（小領域Ｒｙ2）の各色の上限値『Ｓtr2』、『Ｓtg2』、『Ｓtb2』の間の最大の差分ΔＨｔ２とをそれぞれ求める（Ｓ４５４）。そして、次に、スキャナドライバは、得られた２つの差分ΔＨｔ１、ΔＨｔ２を比較する（Ｓ４５６）。そして、その比較の結果、これら２つの差分ΔＨｔ１、ΔＨｔ２の差、即ちΔＨｔ１−ΔＨｔ２が所定のしきい値「Ｋｔ」以上であるか否かをチェックする（Ｓ４５８）。ここで、ΔＨｔ１−ΔＨｔ２が所定のしきい値「Ｋｔ」以上であった場合には、スキャナドライバは、夕焼けまたは朝焼けの画像であると判定する（Ｓ４６０）。一方、ΔＨｔ１−ΔＨｔ２が所定のしきい値「Ｋｔ」以上でなかった場合には、スキャナドライバは、夕焼けまたは朝焼けの画像ではないと判定する（Ｓ４６２）。このようにして夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定を行った後、スキャナドライバは、速やかに処理を終了する。
＝＝＝通常の逆光画像の補正＝＝＝
次に、「通常の逆光画像に対する補正処理」について説明する。この補正処理は、「逆光画像であるか否かの判定処理」において逆光画像ではないと判定された場合、および「夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定処理」において夕焼けまたは朝焼けの画像ではないと判定された場合に実行される。
この補正処理は、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムを用いて実施される。すなわち、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得して、その取得した属性情報に基づき、画像に対して補正処理を施す。以下にその補正方法について詳しく説明する。
＜属性情報の取得＞
スキャナドライバは、まず、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得する。ここで、属性情報としては、ＲＧＢ各色のヒストグラムから３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値をそれぞれ取得する。ここで、レッド（Ｒ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｒ1』とし、またその小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｒ2』とし、またその小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｒ3』とする。また、グリーン（Ｇ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｇ1』とし、またその小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｇ2』とし、またその小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｇ3』とする。また、ブルー（Ｂ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｂ1』とし、またその小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｂ2』とし、またその小領域Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値を『ＡＶｂ3』とする。
＜補正情報の生成＞
その後、スキャナドライバは、ここで取得した平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像に対して逆光補正処理を施すための補正情報を生成する。以下に本実施形態における補正情報の生成方法について説明する。
（１）輝度に関する情報の取得
本実施形態では、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムから得られた３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の各色別の濃度値の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3に基づき、スキャナドライバは、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3についてそれぞれ各領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を取得する。ここで、スキャナドライバは、例えば、次の式（１０）〜（１２）等を用いることによって、小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を取得する。
Ｙav１＝１／５×ＡＶｒ1＋３／５×ＡＶｇ1＋１／５×ＡＶｂ1 ………（１０）
Ｙav２＝１／５×ＡＶｒ2＋３／５×ＡＶｇ2＋１／５×ＡＶｂ2 ………（１１）
Ｙav３＝１／５×ＡＶｒ3＋３／５×ＡＶｇ3＋１／５×ＡＶｂ3 ………（１２）
なお、ここでは、式（１０）〜（１２）について、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色の比率が、「１：３：１」の場合を例にして示したが、これ以外の比率に設定されても良い。
スキャナドライバは、このようにして３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を取得する。そして、スキャナドライバは、このようにして取得した３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３から、画像読み取り装置１０により読み取った画像の全体の輝度の平均値Ｙav０を求める。本実施形態では、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が、画像全体の９９％を占めていることから、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3にそれぞれ対応する輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３の平均値を画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とする。したがって、本実施形態では、画像読み取り装置１０により読み取った画像の全体の輝度の平均値Ｙav０は、例えば、次の式（１３）により求めることができる。
Ｙav０＝（Ｙav１＋Ｙav２＋Ｙav３）／３ ………………（１３）
このようにしてスキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取った画像の全体の輝度の平均値Ｙav０を取得する。
（２）目標値の取得
スキャナドライバは、このように３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を取得し、さらに画像読み取り装置１０により読み取った画像の全体の輝度の平均値Ｙav０を取得した後、目標値を取得する。この目標値は、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して逆光補正処理を施すために取得される値であり、その逆光補正処理の概要を決定する上で指標となる値である。本実施形態では、この目標値として、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２が取得される。１つの目標値Ｙｍ１は、小領域Ｒｙ1に対応して取得されるもので、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値の目標値を示す。また、もう１つの目標値Ｙｍ２は、小領域Ｒｙ2に対応して取得されるもので、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値の目標値を示す。
次に、これら２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得する方法について説明する。図２６は、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得する方法の一例について説明したものである。
本実施形態では、スキャナドライバは、これら２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とに基づき取得する。詳しくは、スキャナドライバは、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して、これにより得られた加算値Ｓaddに基づき、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得する。加算値Ｓaddから２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得するにあたっては、同図に示すような２つの関係式（Ａ）、（Ｂ）を用いる。
同図に示す２つの関係式（Ａ）、（Ｂ）は、横軸を加算値とし、縦軸を目標値として形成されたグラフ上に表されている。関係式（Ａ）は、小領域Ｒｙ1に対応する目標値Ｙｍ１を取得するためのものである。また、関係式（Ｂ）は、小領域Ｒｙ2に対応する目標値Ｙｍ２を取得するためのものである。
スキャナドライバが、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して、加算値Ｓaddを取得したとする。すると、スキャナドライバは、この加算値Ｓaddに基づき、関係式（Ａ）からこの加算値Ｓaddに対応する目標値Ｙｍ１を取得する。また、スキャナドライバは、この加算値Ｓaddに基づき、関係式（Ｂ）からこの加算値Ｓaddに対応する目標値Ｙｍ２を取得する。このようにスキャナドライバは、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して得られた加算値Ｓaddから、２つの目標値、即ち、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ１と、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ２とを簡単に取得することができる。
なお、ここで、スキャナドライバが、加算値Ｓaddに基づき、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得した理由について説明する。平均値Ｙav１が取得される小領域Ｒｙ1は、各色別に生成したヒストグラムを区分して得られた４つの小領域の中で最も濃度値が小さい小領域である。このため、この小領域Ｒｙ1から取得される平均値Ｙav１の大きさは、画像の逆光度合いに応じて大きく変化することになる。しかしながら、小領域Ｒｙ1から取得される平均値Ｙav１だけでは、逆光画像か否か判断することはできない。それは、画像全体が暗い画像であっても、小領域Ｒｙ1から取得される平均値Ｙav１が小さいからである。この場合には、画像全体の輝度を高める必要がある。逆光画像のように一部の画素の輝度だけを高めるだけでは十分な補正効果が得られないからである。
そこで、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０も考慮すべく、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１に、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０を加算して加算値Ｓaddを取得するのである。この加算値Ｓaddは、画像の逆光度合いを調べる上で、非常に適切な値となる。つまり、この加算値Ｓaddが非常に小さい場合には、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１だけが小さいのではなく、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０も小さく、全体が暗い画像であると判断することができる。これによって、画像全体の輝度を高めるように補正をすることができる。
一方、この加算値Ｓaddがそれほど小さくない場合には、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０はそれほど小さくなく、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１が小さいことから、逆光画像であると判断することができる。これによって、画像全体の輝度ではなく一部の画素の輝度を高めるように補正をすることができる。
前述した２つの関係式（Ａ）、（Ｂ）は、このような加算値Ｓaddの大きさに応じて２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２が規定されるように、それぞれ設定される。すなわち、２つの関係式（Ａ）、（Ｂ）は、加算値Ｓaddが非常に小さい場合、即ち画像全体の輝度が低く、暗い画像であると判断される場合には、画像全体の輝度を高めるように補正をすべく、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ１と、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ２とがそれぞれ非常に大きな値になるように設定される。また、加算値Ｓaddがそれほど小さくない場合、即ち画像が逆光画像であると判断される場合には、２つの関係式（Ａ）、（Ｂ）は、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ１と、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ２とがそれぞれあまり大きな値にならないように設定される。これによって、本実施形態の「通常の逆光画像に対する補正処理」は、画像読み取り装置１０により読み取られた画像が逆光画像ではなく、全体的に輝度が低く暗い画像であった場合についても、適切な補正を実行することができる。
これら２つの関係式（Ａ）、（Ｂ）は、例えば、次のように設定することができる。すなわち、加算値Ｓaddが取り得る最小値を『Ｓmin』とし、加算値Ｓaddが取り得る最大値を『Ｓmax』とすると、これら最小値『Ｓmin』および最大値『Ｓmax』にそれぞれ対応する最大目標値および最小目標値を設定する。ここで、関係式（Ａ）に対応する最大目標値を『Ｙmax１』とし、最小目標値を『Ｙmin１』とする。また、関係式（Ｂ）に対応する最大目標値を『Ｙmax２』とし、最小目標値を『Ｙmin２』とする。なお、これら加算値Ｓaddの最小値『Ｓmin』および最大値『Ｓmax』、関係式（Ａ）の最大目標値『Ｙmax１』および最小目標値『Ｙmin１』、並びに関係式（Ｂ）の最大目標値『Ｙmax２』および最小目標値『Ｙmin２』は、経験則等により適宜設定される。
このことから、関係式（Ａ）は、例えば、同図に示すように、加算値Ｓaddの最小値『Ｓmin』と、関係式（Ａ）の最大目標値『Ｙmax１』とにより規定されるポイントＰｍ１と、加算値Ｓaddの最大値『Ｓmax』と、関係式（Ａ）の最小目標値『Ｙmin１』とにより規定されるポイントＰｍ３とを結ぶ直線として簡単に設定することができる。また、関係式（Ｂ）は、例えば、同図に示すように、加算値Ｓaddの最小値『Ｓmin』と、関係式（Ｂ）の最大目標値『Ｙmax２』とにより規定されるポイントＰｍ２と、加算値Ｓaddの最大値『Ｓmax』と、関係式（Ｂ）の最小目標値『Ｙmin２』とにより規定されるポイントＰｍ４とを結ぶ直線として簡単に設定することができる。
ここで、加算値Ｓaddの最大値『Ｓmax』に対応する関係式（Ａ）の最小目標値『Ｙmin１』および関係式（Ｂ）の最小目標値『Ｙmin２』がそれぞれ非常に小さい値に設定されている。このことから、加算値Ｓaddが大きすぎる場合には、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ１と、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ２とを標準的な値よりも十分に小さい値に設定することができる。これによって、画像全体の輝度が高い場合、即ち画像全体が明るい場合などについても、その画像に対して補正を施すことができる。つまり、本実施形態では、画像が逆光画像か否かを判定しなくても、即ち画像が逆光画像か否かに関わらず、画像に対して適宜な逆光補正処理を実行することができる。このことから、本実施形態では、「逆光画像であるか否かの判定処理」において逆光画像ではないと判定された場合であっても、「通常の逆光画像に対する補正処理」を施すことができる。
このようにしてスキャナドライバは、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とに基づき、関係式（Ａ）、（Ｂ）から、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ１と、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値の目標値Ｙｍ２とを簡単に取得することができる。
なお、本実施形態では、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して得られた加算値Ｓaddに基づき、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を簡単に取得するために、関係式（Ａ）および（Ｂ）には、直線、即ち線形関数が用いられていたが、ここで用いられる関係式（Ａ）および（Ｂ）にあっては、必ずしもこのような線形関数が用いられる必要はない。すなわち、関係式（Ａ）および（Ｂ）には、非線形関数が用いられても良い。
また、本実施形態では、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して、これにより得られた加算値Ｓaddに基づき、目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得していたが、目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得するのにあたっては、必ずしもこのような加算値Ｓaddを求める必要はない。すなわち、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１のみに基づき、目標値を取得しても良く、また、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値Ｙav２に基づき、目標値を取得しても良い。
また、本実施形態では、加算値Ｓaddに基づき、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得していたが、必ずしもこのように２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２を取得する必要はなく、目標値の数は、１つであっても良く、また３つ以上であっても良い。
（３）補正情報の生成
スキャナドライバは、このようにして取得した２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、補正情報を生成する。この補正情報は、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対してスキャナドライバが逆光補正処理を施すための情報である。本実施形態では、スキャナドライバが逆光補正処理として前述した「濃度補正」を実行する。このことから、本実施形態では、スキャナドライバが、補正情報として、「濃度補正」における設定情報を生成する。以下に「濃度補正」における設定情報の生成方法について詳しく説明する。
図２７は、補正情報として、「濃度補正」における設定情報の生成方法について説明したものである。ここでは、「濃度補正」のトーンカーブＴｃを調整することによって、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対してスキャナドライバが逆光補正処理を施す。
なお、本実施形態では、「濃度補正」のトーンカーブＴｃとして、図８にて説明した、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）全色に対応するトーンカーブＴｃを調整するものとする。
このため、スキャナドライバは、補正情報として、同図に示すように、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、そのトーンカーブＴｃが通過する任意の３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３を設定する。そして、スキャナドライバは、これら３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３を通過するようにトーンカーブＴｃを調整する。なお、本実施形態では、ポイントＰｓ１は、小領域Ｒｙ1に対応して設定される。また、ポイントＰｓ２は、小領域Ｒｙ2に対応して設定される。また、ポイントＰｓ３は、小領域Ｒｙ3に対応して設定される。また、本実施形態では、ポイントＰｓ１の入力値を『Ｘ１』とし、その出力値を『Ｙ１』とする。また、ポイントＰｓ２の入力値を『Ｘ２』とし、その出力値を『Ｙ２』とする。また、ポイントＰｓ３の入力値を『Ｘ３』とし、その出力値を『Ｙ３』とする。
ここで、３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』については、入力値が取り得る値、即ち本実施形態では、『０』〜『２５５』の範囲内の適宜な値に設定されれば良い。しかし、バランスが良いトーンカーブＴｃを形成するためには、次のように設定するのが好ましい。すなわち、これら３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３が均等にバランス良く配置されるために、入力値が取り得る値の範囲、即ち『０』〜『２５５』を３つに区分して各区分の内にそれぞれ、入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』が配置されるようにする。すなわち、入力値『Ｘ１』は、『０』〜『８４』の範囲内に設定する。また、入力値『Ｘ２』は、『８５』〜『１６９』の範囲内に設定する。また、入力値『Ｘ３』は、『１７０』〜『２５５』の範囲内に設定する。
さらに、例えば、入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』を各区分内のほぼ中央に位置するように設定すると好ましい。具体的には、本実施形態では、ポイントＰｓ１の入力値『Ｘ１』を『４２』に設定する。また、ポイントＰｓ２の入力値『Ｘ２』を『１２７』に設定する。また、ポイントＰｓ３の入力値『Ｘ３』を『２１２』に設定する。
一方、これら３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の出力値『Ｙ１』、『Ｙ２』、『Ｙ３』については、本実施形態では、次にように設定する。すなわち、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』およびポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』は、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき設定される。一方、ポイントＰｓ３の出力値『Ｙ３』は、ポイントＰｓ２と、ポイントＰｓ０とに基づき設定される。ここで、ポイントＰｓ０は、入力値を『２５５』とし、出力値を『２５５』として設定されたポイントである。ポイントＰｓ３は、これらポイントＰｓ２と、ポイントＰｓ０との間を結んで設定される直線のほぼ真上に位置するように設定される。すなわち、ポイントＰｓ３の入力値として『Ｘ３』が得られると、この入力値『Ｘ３』からこれに対応するポイントを、ポイントＰｓ２とポイントＰｓ０とを結ぶ直線上から探し出してポイントＰｓ３として設定することができる。ポイントＰｓ３の出力値『Ｙ３』は、入力値『Ｘ３』に対応する出力値として、ポイントＰｓ２とポイントＰｓ０とを結ぶ直線から求めることができる。
ここで、ポイントＰｓ１およびポイントＰｓ２の出力値『Ｙ１』、『Ｙ２』の求め方について説明する。まず、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』の求め方について説明する。ポイントＰｓ１は、小領域Ｒｙ1に対応して設定されるものである。補正後のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１になるように、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』を設定する。具体的には、次のようにして行う。すなわち、入力値『Ｘ１』に対して「濃度補正」を施さなかった場合に得られる出力値を『Ｙｔ１』とする。つまり、この出力値『Ｙｔ１』は、入力値『Ｘ１』と同じ値となる。なお、図２７においては、入力値『Ｘ１』に対して「濃度補正」を施さなかった場合のポイントを「Ｐｔ１」として示している。この出力値『Ｙｔ１』に対するポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』の差分ΔＹｐ１を求める。この差分ΔＹｐ１は、次のようにして求めることができる。
図２８Ａは、本実施形態にかかる差分ΔＹｐ１の求める方法について説明したものである。この差分ΔＹｐ１は、本実施形態では、スキャナドライバが求める。スキャナドライバは、まず、同図に示すように、入力値『Ｘ１』からこれに対応する出力値『Ｙｔ１』を取得する（Ｓ５０２）。なお、この出力値『Ｙｔ１』は、ここでは、入力値『Ｘ１』と同じ値である。次に、スキャナドライバは、差分ΔＹｐ１を初期値、ここでは『０』に設定する（Ｓ５０４）。そして、スキャナドライバは、差分ΔＹｐ１に対して『１』だけ加算した値を、新たなΔＹｐ１として設定する（Ｓ５０６）。すなわち、ΔＹｐ１が『０』であった場合には、新たなΔＹｐ１は、『１』だけ加算されて『１』となる。
そして次に、スキャナドライバは、先に取得した出力値『Ｙｔ１』にΔＹｐ１を加算した値をポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』として設定する（Ｓ５０８）。そして、このポイントＰｓ１により設定されるトーンカーブＴｃに基づき「濃度補正」を実行した場合の補正後の画像のデータを取得する（Ｓ５１０）。なお、ここでは、このときに、図１１にて説明したように、「濃度補正」の他に、「ヒストグラム調整」や「イメージ調整」等の各種調整（補正）の内容についても反映されるものとする。
このようにして補正を行った後、スキャナドライバは、この補正によって得られた画像のデータに基づき、ヒストグラムを生成する（Ｓ５１２）。なお、ここでは、スキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムの作成を行う。次に、スキャナドライバは、このようにして作成したヒストグラムについて小領域への区分を行う（Ｓ５１４）。すなわち、スキャナドライバは、ここでは、前述したように、ヒストグラムにより表される領域を４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分する。
そして、スキャナドライバは、このようにして区分により得られた４つの領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から、小領域Ｒｙ1に関する属性情報を取得する。なお、ここで、スキャナドライバは、小領域Ｒｙ1に関する属性情報として、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）及びブルー（Ｂ）の各色の濃度値の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1を取得する。そして、スキャナドライバは、取得した各色の濃度値の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1に基づき、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１を求める（Ｓ５１６）。ここで、スキャナドライバは、例えば、式（７）等により、平均値Ｙav１を求める。
その後、スキャナドライバは、求めた平均値Ｙav１と、先に取得した目標値Ｙｍ１とを比較する（Ｓ５１８）。ここでは、スキャナドライバは、求めた平均値Ｙav１が、目標値Ｙｍ１以上となったか否かをチェックする。そして、求めた平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１以上となっていなかった場合には、スキャナドライバは、ステップＳ５０６へと戻り、再び、差分ΔＹｐ１に対して『１』だけ加算して新たなΔＹｐ１を取得する（Ｓ５０６）。そして、再度、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』を取得して（Ｓ５０８）、これに基づき画像の補正を行った後（Ｓ５１０）、ヒストグラムを生成して（Ｓ５１２）、小領域に区分し（Ｓ５１４）、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１を求める（Ｓ５１６）。その後、求めた平均値Ｙav１と、目標値Ｙｍ１とを比較し、再び、求めた平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１に達しているか否かをチェックする（Ｓ５１８）。スキャナドライバは、求めた平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１に達するまで、このような処理（Ｓ５０６〜Ｓ５１８）を繰り返し行う。すなわち、差分ΔＹｐ１は、求めた平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１に達するまで、順次『１』ずつ加算されて増えることになる。
そして、求めた平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１に達した場合には、スキャナドライバは、ここで得られた差分ΔＹｐ１に基づき、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』を設定する（Ｓ５２０）。すなわち、ここでスキャナドライバは、出力値『Ｙｔ１』に差分ΔＹｐ１を加算して得られた値をポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』として設定する。
このようにしてスキャナドライバは、補正後のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１になるようなポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』を設定する。なお、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』が出力値『Ｙｔ１』よりも小さい値に設定される場合には、スキャナドライバは、ステップＳ５１８において、平均値Ｙav１が目標値Ｙｍ１よりも下回ったか否かをチェックすると良い。
一方、ポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』についても、ポイントＰｓ１の出力値『Ｙ１』の場合と同様に設定する。つまり、ポイントＰｓ２は、小領域Ｒｙ2に対応して設定されるものである。ポイントＰｓ１の場合と同様に、補正後のヒストグラムの小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２になるように、ポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』を設定する。要するに、入力値『Ｘ２』に対して「濃度補正」を施さなかった場合に得られる出力値を『Ｙｔ２』とすると、この出力値『Ｙｔ２』に対するポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』の差分ΔＹｐ２を求める。なお、図２７においては、入力値『Ｘ２』に対して「濃度補正」を施さなかった場合のポイントを「Ｐｔ２」として示している。
図２８Ｂは、本実施形態にかかる差分ΔＹｐ２の求める方法について説明したものである。なお、この差分ΔＹｐ２についても、ポイントＰｓ１の場合と同様に、スキャナドライバが求める。スキャナドライバは、まず、同図に示すように、入力値『Ｘ２』からこれに対応する出力値『Ｙｔ２』を取得する（Ｓ５５２）。なお、この出力値『Ｙｔ２』は、ここでは、入力値『Ｘ２』と同じ値となる。次に、スキャナドライバは、差分ΔＹｐ２を初期値、ここでは『０』に設定する（Ｓ５５４）。そして、スキャナドライバは、差分ΔＹｐ２に対して『１』だけ加算した値を、新たなΔＹｐ２として設定する（Ｓ５５６）。
そして次に、スキャナドライバは、先に取得した出力値『Ｙｔ２』にΔＹｐ２を加算した値をポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』として設定する（Ｓ５５８）。そして、このポイントＰｓ２により設定されるトーンカーブＴｃに基づき「濃度補正」を実行した場合の補正後の画像のデータを取得する（Ｓ５６０）。なお、ここでは、このときに、図１１にて説明したように、「濃度補正」の他に、「ヒストグラム調整」や「イメージ調整」等の各種調整（補正）の内容についても反映されるものとする。また、ここでは、スキャナドライバは、ポイントＰｓ１の設定内容を反映させても反映させなくてもどちらでも構わない。
このようにして補正を行った後、スキャナドライバは、この補正によって得られた画像のデータに基づき、ヒストグラムを生成する（Ｓ５６２）。なお、ここでスキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムの作成を行う。次に、スキャナドライバは、このようにして作成したヒストグラムについて４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分する（Ｓ５６４）。
そして、スキャナドライバは、このようにして区分により得られた４つの領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から、小領域Ｒｙ2に関する属性情報を取得する。なお、ここで、スキャナドライバは、小領域Ｒｙ2に関する属性情報として、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）及びブルー（Ｂ）の各色の濃度値の平均値ＡＶｒ2、ＡＶｇ2、ＡＶｂ2を取得する。そして、スキャナドライバは、取得した各色の濃度値の平均値ＡＶｒ2、ＡＶｇ2、ＡＶｂ2に基づき、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値Ｙav２を求める（Ｓ５６６）。ここで、スキャナドライバは、例えば、式（８）等により、平均値Ｙav２を求める。
その後、スキャナドライバは、求めた平均値Ｙav２と、先に取得した目標値Ｙｍ２とを比較する（Ｓ５６８）。ここで、求めた平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２に達していなかった場合には、スキャナドライバは、ステップＳ５５６へと戻り、再び、『１』加算して新たなΔＹｐ２を取得して（Ｓ５５６）、ポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』を取得して（Ｓ５５８）、これに基づき画像の補正を行う（Ｓ５６０）。そして、スキャナドライバは、補正後の画像のヒストグラムを生成して（Ｓ５６２）、４つの小領域に区分し（Ｓ５６４）、平均値Ｙav２を再び取得する（Ｓ５６６）。その後、取得した平均値Ｙav２と、目標値Ｙｍ２とを比較し、再び、求めた平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２に達しているか否かをチェックする（Ｓ５６８）。スキャナドライバは、求めた平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２に達するまで、このような処理（Ｓ５５６〜Ｓ５６８）を繰り返し行う。すなわち、差分ΔＹｐ２は、求めた平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２に達するまで、順次『１』ずつ加算されて増えることになる。
そして、スキャナドライバは、求めた平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２に達した場合には、ここで得られた差分ΔＹｐ２に基づき、ポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』を設定する（Ｓ５７０）。すなわち、ここでスキャナドライバは、出力値『Ｙｔ２』に差分ΔＹｐ２を加算して得られた値をポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』として設定する。
このようにしてスキャナドライバは、補正後のヒストグラムの小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２になるようなポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』を設定する。なお、ポイントＰｓ２の出力値『Ｙ２』が出力値『Ｙｔ２』よりも小さい値に設定される場合には、スキャナドライバは、ステップＳ５６８において、平均値Ｙav２が目標値Ｙｍ２以下となったか否かをチェックすると良い。
なお、ポイントＰｓ３の出力値『Ｙ３』は、先に説明したように、入力値『Ｘ３』に対応する出力値として、ポイントＰｓ２とポイントＰｓ０とを結ぶ直線から求めることができる。
（４）入力値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の他の設定方法
前述した３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の各入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』の他の設定方法としては、次のような方法がある。すなわち、例えば、小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を考慮して設定しても良い。つまり、これら３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』を小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３に反映させる。具体的には、次のような設定方法がある。
図２９Ａ〜図２９Ｃは、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を反映して、３つの入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』を設定する場合の一例を説明したものである。図２９Ａは、ポイントＰｓ１の入力値『Ｘ１』の設定方法を説明したものである。図２９Ｂは、ポイントＰｓ２の入力値『Ｘ２』の設定方法を説明したものである。図２９Ｃは、ポイントＰｓ３の入力値『Ｘ３』の設定方法を説明したものである。
ポイントＰｓ１の入力値『Ｘ１』を設定する場合には、図２９Ａに示すように、入力値『Ｘ１』が設定される『０』〜『８４』の範囲内に、所定の対象範囲『ａ１』〜『ｂ１』を設定する。この所定の対象範囲『ａ１』〜『ｂ１』は、『０』〜『８４』の間のほぼ中央に設定される。『ａ１』および『ｂ１』は、それぞれ『０』〜『８４』の間の適当な値に設定される。このようにして設定された所定の対象範囲『ａ１』〜『ｂ１』を２５６等分して、『０』〜『２５５』の値を割り振り、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１が対応するポイントＰｋ１を特定する。そして、このポイントＰｋ１に対応する、『０』〜『８４』の間の値を求める。この求めた値をポイントＰｓ１の入力値『Ｘ１』として設定する。
また、ポイントＰｓ２の入力値『Ｘ２』を設定する場合には、図２９Ｂに示すように、入力値『Ｘ２』が設定される『８５』〜『１６９』の範囲内に、所定の対象範囲『ａ２』〜『ｂ２』を設定する。この所定の対象範囲『ａ２』〜『ｂ２』は、『８５』〜『１６９』の間のほぼ中央に設定される。『ａ２』および『ｂ２』は、それぞれ『８５』〜『１６９』の間の適当な値に設定される。このようにして設定された所定の対象範囲『ａ２』〜『ｂ２』を２５６等分して、『０』〜『２５５』の値を割り振り、小領域Ｒｙ2を占める画素の輝度の平均値Ｙav２が対応するポイントＰｋ２を特定する。そして、このポイントＰｋ２に対応する、『８５』〜『１６９』の間の値を求める。この求めた値をポイントＰｓ２の入力値『Ｘ２』として設定する。
また、ポイントＰｓ３の入力値『Ｘ３』を設定する場合には、図２９Ｃに示すように、入力値『Ｘ３』が設定される『１７０』〜『２５５』の範囲内に、所定の対象範囲『ａ３』〜『ｂ３』を設定する。この所定の対象範囲『ａ３』〜『ｂ３』は、『１７０』〜『２５５』の間のほぼ中央に設定される。『ａ３』および『ｂ３』は、それぞれ『１７０』〜『２５５』の間の適当な値に設定される。このようにして設定された所定の対象範囲『ａ３』〜『ｂ３』を２５６等分して、『０』〜『２５５』の値を割り振り、小領域Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav３が対応するポイントＰｋ３を特定する。そして、このポイントＰｋ３に対応する、『１７０』〜『２５５』の間の値を求める。この求めた値をポイントＰｓ３の入力値『Ｘ３』として設定する。
このように小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を反映して、３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の各入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』を設定する際に、所定の対象範囲『ａ１』〜『ｂ１』、『ａ２』〜『ｂ２』、『ａ３』〜『ｂ３』を設定するのは、次の理由からである。すなわち、小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３をそのまま、入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』として設定した場合には、入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』が取り得る値の範囲が広くなり、このため、調整されるトーンカーブＴｃに大きな影響を与えてしまう虞があるからである。
つまり、例えば、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１が非常に小さかったとする。当該平均値Ｙav１をそのままポイントＰｓ１の入力値『Ｘ１』として設定して、図２７上のトーンカーブＴｃにおいてポイントＰｓ１を設定した場合、ポイントＰｓ１の位置が図中左側へと移動して縦軸に接近するため、トーンカーブＴｃの立上りが非常に急峻となってしまう。また、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１が非常に大きかった場合には、ポイントＰｓ１の位置が図中右側へと移動してポイントＰｓ２に接近するため、トーンカーブＴｃの形状が歪んでしまう虞がある。この点に関しては、ポイントＰｓ２、Ｐｓ３の場合についても同様である。
そこで、ポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の位置が相互に接近し過ぎないようにするために、所定の対象範囲を規定する各値、即ち『ａ１』、『ｂ１』、『ａ２』、『ｂ２』、『ａ３』、『ｂ３』をそれぞれ適宜な値に設定することで、トーンカーブＴｃの形状が歪にならないようにすることができる。
このようにしてスキャナドライバは、取得した２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、補正情報として、「濃度補正」におけるトーンカーブＴｃを調整するための３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３を設定するための情報を生成する。
なお、本実施形態では、補正情報として３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３が設定されていたが、必ずしもこのように補正情報として３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３が設定されなくても良い。すなわち、補正情報として設定されるポイントの数としては、１つまたは２つであってもよく、さらに、４つ以上であっても構わない。設定されるポイントの数としては、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を区分して得られる小領域の数に応じて適宜設定しても良く、また、属性情報を取得するために選出される小領域の数に応じて適宜設定しても良い。
また、補正情報として設定される３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３にあっては、入力値が取り得る値の範囲、即ち本実施形態では『０』〜『２５５』を３つに区分して各区分の内にそれぞれ配置されるようにしなくても良い。
また、本実施形態では、逆光補正処理として「濃度補正」が実行される関係により、補正情報として、「濃度補正」におけるトーンカーブＴｃを調整する３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の設定情報を生成していたが、必ずしもこのような設定情報を補正情報として生成する必要はない。すなわち、逆光補正処理として実行される処理に応じて適切な情報を補正情報として生成すれば良い。
＜逆光補正処理＞
そして、スキャナドライバは、このようにして補正情報として生成した、「濃度補正」におけるトーンカーブＴｃを調整するための３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３に関する情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して逆光補正処理を施す。なお、本実施形態では、スキャナドライバは、「補正処理部」に相当する。具体的には、図１１にて説明した調整手順における「濃度補正」において、補正情報として生成された３つのポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３に関する情報に基づき調整されたトーンカーブＴｃに基づき、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータの各色の濃度値を変換する。これによって、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して逆光補正処理を施す。
なお、ここで逆光補正処理が施される画像は、図１１に示す調整手順に従って、既にヒストグラム調整やイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）等が施された画像である。スキャナドライバは、このようにして既にヒストグラム調整やイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）等が施された画像に対して「濃度補正」により逆光補正処理を施す。
＝＝＝中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正＝＝＝
次に、「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」について説明する。この補正処理は、「中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定処理」において中間調の色バランスが崩れた画像であると判定された場合に実施される。
この補正処理は、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムを用いて実施される。すなわち、「通常の逆光画像に対する補正処理」の場合と同様に、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得して、その取得した属性情報に基づき、「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」を実施するための補正情報を生成して、この補正情報に基づき画像に対して補正処理を施す。以下にその補正方法について詳しく説明する。
＜属性情報の取得＞
スキャナドライバは、まず、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得する。ここで、属性情報としては、「通常の逆光画像の補正」の場合と同様に、ＲＧＢ各色のヒストグラムから３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3をそれぞれ取得する。
＜補正情報の生成＞
その後、スキャナドライバは、取得した平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3に基づき、中間調の色バランスが崩れた逆光画像に対して補正処理を施すための補正情報を生成する。以下に本実施形態における補正情報の生成方法について説明する。
（１）輝度に関する情報の取得
ここで、スキャナドライバは、「通常の逆光画像の補正」の場合と同様に、取得した平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3に基づき、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3についてそれぞれ各領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を取得する。このとき、スキャナドライバは、例えば、先の式（１０）〜（１２）等を用いる。また、スキャナドライバは、取得した輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像の全体の輝度の平均値Ｙav０を求める。このとき、スキャナドライバは、例えば、先の式（１３）等を用いる。
（２）目標値の取得
次に、スキャナドライバは、取得した３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とに基づき、目標値を取得する。この目標値は、中間調の色バランスが崩れた逆光画像に対して補正処理を実行するために取得される値であり、その補正処理の概要を決定する上で指標となる値である。本実施形態では、中間調の色バランスが崩れた逆光画像を補正するために、この目標値として、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２が取得される。これらのうち、目標値Ｙｍ１は、小領域Ｒｙ1に対応して取得されたものである。また、目標値Ｙｍ２は、小領域Ｒｙ2に対応して取得されたものである。
これら２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２は、「通常の逆光画像の補正」の場合と同様に、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して得られた加算値Ｓaddに基づき、図２６に示す関係式（Ａ）、（Ｂ）により取得される。すなわち、目標値Ｙｍ１は、関係式（Ａ）から加算値Ｓaddに対応する値として取得される。また、目標値Ｙｍ２は、関係式（Ｂ）から加算値Ｓaddに対応する値として取得される。
（３）補正情報の生成
スキャナドライバは、このようにして取得した２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、補正情報を生成する。この補正情報は、中間調の色バランスが崩れた逆光画像に対して適切な補正処理を施すための情報である。本実施形態では、スキャナドライバが、中間調の色バランスが崩れた逆光画像に対する補正処理として、「通常の逆光画像の補正」の場合と同様に、前述した「濃度補正」を実行する。このことから、本実施形態では、スキャナドライバが、補正情報として、「濃度補正」における設定情報を生成する。以下にこの設定情報の生成方法について詳しく説明する。
スキャナドライバは、中間調の色バランスが崩れた逆光画像に対して「濃度補正」を実行するために、図８にて説明した、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂをそれぞれ個別に調整する。ここで、スキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂをそれぞれ、取得した２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき調整する。２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２は、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを調整するにあたって、各色共通の目標値として用いられる。２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを調整する方法としては、図２７にて説明した「通常の逆光画像の補正」の場合と同様な方法を採用する。
図３０は、レッド（Ｒ）のトーンカーブＴｃｒを２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき調整する方法について説明したものである。ここでは、レッド（Ｒ）のトーンカーブＴｃｒの調整方法を例にして説明する。
スキャナドライバは、補正情報として、同図に示すように、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、そのトーンカーブＴｃｒが通過する３つのポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３を設定する。ポイントＰｒ１は、小領域Ｒｙ1に対応して設定され、ポイントＰｒ２は、小領域Ｒｙ2に対応して設定され、ポイントＰｒ３は、小領域Ｒｙ3に対応して設定される。ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３の入力値をそれぞれ『Ｘｒ１』、『Ｘｒ２』、『Ｘｒ３』とする。また、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３の出力値をそれぞれ『Ｙｒ１』、『Ｙｒ２』、『Ｙｒ３』とする。ここで、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３の入力値『Ｘｒ１』、『Ｘｒ２』、『Ｘｒ３』は、図２７にて説明したポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』と同じ方法により設定する。
一方、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｒ２』は、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき設定する。また、ポイントＰｒ３の出力値『Ｙｒ３』は、ポイントＰｒ２と、ポイントＰｒ０とを結ぶ直線上に設定される。ポイントＰｒ０は、入力値を『２５５』とし、出力値を『２５５』としたポイントである。ポイントＰｒ０の入力値『Ｘｒ３』が決定されれば、出力値『Ｙｒ３』を求めることができる。
ポイントＰｒ１、Ｐｒ２の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｒ２』は、「通常の逆光画像の補正」の場合と同様な方法により求める。すなわち、例えば、ポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』の場合には、補正後のレッド（Ｒ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ1が目標値Ｙｍ１になるように、ポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』を設定する。具体的には、入力値『Ｘｒ１』に対して「濃度補正」を施さなかった場合に得られる出力値『Ｙｒｔ１』（入力値『Ｘｒ１』と同じ値）として、この出力値『Ｙｒｔ１』に対するポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』の差分ΔＹｒｐ１を求める。
図３１Ａは、この差分ΔＹｒｐ１を求める方法について説明したものである。スキャナドライバは、まず、同図に示すように、入力値『Ｘｒ１』から出力値『Ｙｒｔ１』を取得する（Ｓ６０２）。次に、差分ΔＹｒｐ１を初期値『０』に設定する（Ｓ６０４）。そして、差分ΔＹｒｐ１に対して『１』だけ加算した値を、新たなΔＹｒｐ１として設定する（Ｓ６０６）。次に、先に取得した出力値『Ｙｒｔ１』にΔＹｒｐ１を加算した値をポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』として設定して（Ｓ６０８）、このポイントＰｒ１により設定されるトーンカーブＴｃｒに基づき「濃度補正」を実行した場合の補正後の画像のデータを取得する（Ｓ６１０）。なお、ここでは、このときに、図１１にて説明したように、「濃度補正」の他に、「ヒストグラム調整」や「イメージ調整」等の各種調整（補正）の内容についても反映されるものとする。
このようにして補正を行った後、この補正によって得られた画像のデータに基づき、レッド（Ｒ）のヒストグラムを生成する（Ｓ６１２）。そして、作成したレッド（Ｒ）のヒストグラムについて小領域への区分を行う（Ｓ６１４）。ここでヒストグラムは、４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分される。そして、小領域Ｒｙ1に関する属性情報として濃度値の平均値ＡＶｒ1を取得する（Ｓ６１６）。その後、求めた平均値ＡＶｒ1と、先に取得した目標値Ｙｍ１とを比較し（Ｓ６１８）、求めた平均値ＡＶｒ１が、目標値Ｙｍ１以上となったか否かをチェックする。そして、求めた平均値ＡＶｒ１が目標値Ｙｍ１以上となっていない場合には、ステップＳ６０６へと戻り、再び、差分ΔＹｒｐ１に対して『１』だけ加算して新たなΔＹｒｐ１を取得する（Ｓ６０６）。スキャナドライバは、求めた平均値ＡＶｒ1が目標値Ｙｍ１に達するまで、このような処理（Ｓ６０６〜Ｓ６１８）を繰り返し行う。すなわち、差分ΔＹｒｐ１は、求めた平均値ＡＶｒ1が目標値Ｙｍ１に達するまで、順次『１』ずつ加算されて増えることになる。
そして、求めた平均値ＡＶｒ1が目標値Ｙｍ１に達した場合には、スキャナドライバは、ここで得られた差分ΔＹｒｐ１に基づき、ポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』を設定する（Ｓ６２０）。このようにして補正後のレッド（Ｒ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ1が目標値Ｙｍ１になるように、ポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』を設定する。なお、ポイントＰｒ１の出力値『Ｙｒ１』が出力値『Ｙｒｔ１』よりも小さい値に設定される場合には、ステップＳ６１８において、平均値ＡＶｒ1が目標値Ｙｍ１よりも下回ったか否かをチェックすると良い。
一方、ポイントＰｒ２の出力値『Ｙｒ２』についても同様な方法により、補正後のレッド（Ｒ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ2が目標値Ｙｍ２になるように、ポイントＰｒ２の出力値『Ｙｒ２』を設定する。なお、ポイントＰｒ２の出力値『Ｙｒ２』の設定手順を図３１Ｂに示す。
スキャナドライバは、このような方法により、レッド（Ｒ）を除く他のグリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）のトーンカーブＴｃｇ、Ｔｃｂについても、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき調整をする。
＜補正処理＞
そして、スキャナドライバは、このようにして補正情報に基づき調整された、「濃度補正」における各色別のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂに基づき、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して、中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理を施す。具体的には、図１１にて説明した調整手順における「濃度補正」において、補正情報に基づき調整された「濃度補正」における各色別のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂに基づき、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータの各色の濃度値を変換する。これによって、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理を施す。
なお、ここで中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理が施される画像は、図１１に示す調整手順に従って、既にヒストグラム調整やイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）等が施された画像である。スキャナドライバは、このようにして既にヒストグラム調整やイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）等が施された画像に対して「濃度補正」により中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理を施す。
図３２Ａおよび図３２Ｂは、中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理前と補正処理後のＲＧＢ各色の平均値を示したものである。図３２Ａは、補正処理前のＲＧＢ各色の平均値を示している。図３２Ｂは、補正処理後のＲＧＢ各色の平均値を示している。
補正処理前には、図３２Ａに示すように、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素のＲＧＢ各色の濃度値の平均値は、小領域Ｒｙ2、即ち中間調の領域において、他の小領域Ｒｙ1、Ｒｙ3に比べてバラツキが大きくなっている。
一方、補正処理後には、図３２Ｂに示すように、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ1の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1が、各色共通の目標値Ｙｍ１になるように、それぞれ設定される。このことから、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ1の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1は、共にほぼ同じ値に設定される。また、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2についても同様に、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2の平均値ＡＶｒ2、ＡＶｇ2、ＡＶｂ2が、各色共通の目標値Ｙｍ２になるようにそれぞれ設定される。このことから、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2の平均値ＡＶｒ2、ＡＶｇ2、ＡＶｂ2は、共にほぼ同じ値に設定される。
図３３は、この補正処理において生成されるＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂの一例を説明したものである。ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂは、同図に示すように、それぞれ異なる形状に形成される。これは、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを形成するために設定される任意のポイント（例えば、レッド（Ｒ）のトーンカーブＴｃｒの場合、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３など）が、ＲＧＢ各色毎にそれぞれ個別に設定されるからである。このようにＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂがそれぞれ個別に形成されることで、中間調の色バランスが崩れた逆光画像に対して適切な補正処理を施すことができる。
図３４Ａおよび図３４Ｂは、補正処理前と補正処理後のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例を示したものである。図３４Ａは、補正処理前のＲＧＢ各色のヒストグラムを示したものである。図３４Ｂは、補正処理後のＲＧＢ各色のヒストグラムを示したものである。
補正処理前は、図３４Ａに示すように、レッド（Ｒ）およびグリーン（Ｇ）のヒストグラムは、大幅な相違はなく、ほぼ等しい特性を有しているのに対して、ブルー（Ｂ）のヒストグラムは、レッド（Ｒ）およびグリーン（Ｇ）のヒストグラムに対して形状が大幅に相違し、異なる特性を有している。一方、補正処理後は、図３４Ｂに示すように、ブルー（Ｂ）のヒストグラムは改善されて、レッド（Ｒ）やグリーン（Ｇ）のヒストグラムとほぼ同じ特性を有するようになる。
＝＝＝夕焼け・朝焼けの逆光画像の補正＝＝＝
次に、「夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理」について説明する。この補正処理は、「夕焼けまたは朝焼けの画像であるか否かの判定処理」において、夕焼けまたは朝焼けの画像であると判定された場合に実施される。
この補正処理は、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムを用いて実施される。すなわち、「通常の逆光画像に対する補正処理」や「中間調の色バランスが崩れた逆光画像のための補正処理」の場合と同様に、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得して、その取得した属性情報に基づき、画像に対して補正処理を施す。以下にその補正方法について詳しく説明する。
＜属性情報の取得＞
スキャナドライバは、まず、先の「逆光画像の判定」にて生成したＲＧＢ各色のヒストグラムにおいて区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4のうちの３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得する。ここで、属性情報としては、「通常の逆光画像の補正」の場合と同様に、ＲＧＢ各色のヒストグラムから３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3をそれぞれ取得する。
＜補正情報の生成＞
その後、スキャナドライバは、取得した平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3に基づき、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像に対して補正処理を施すための補正情報を生成する。以下に本実施形態における補正情報の生成方法について説明する。
（１）輝度に関する情報の取得
ここで、スキャナドライバは、「通常の逆光画像の補正」の場合および「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合と同様に、取得した平均値ＡＶｒ1、ＡＶｒ2、ＡＶｒ3、ＡＶｇ1、ＡＶｇ2、ＡＶｇ3、ＡＶｂ1、ＡＶｂ2、ＡＶｂ3に基づき、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3についてそれぞれ各領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３を取得する。このとき、スキャナドライバは、例えば、先の式（１０）〜（１２）等を用いる。また、スキャナドライバは、取得した輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３に基づき、画像読み取り装置１０により読み取った画像の全体の輝度の平均値Ｙav０を求める。このとき、スキャナドライバは、例えば、先の式（１３）等を用いる。
（２）目標値の取得
次に、スキャナドライバは、取得した３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素の輝度の平均値Ｙav１、Ｙav２、Ｙav３と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とに基づき、目標値を取得する。この目標値は、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像に対して補正処理を実行するために取得される値であり、その補正処理の概要を決定する上で指標となる値である。本実施形態では、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像を補正するために、この目標値として、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２が取得される。これらのうち、目標値Ｙｍ１は、小領域Ｒｙ1に対応して取得されたものである。また、目標値Ｙｍ２は、小領域Ｒｙ2に対応して取得されたものである。
これら２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２は、「通常の逆光画像の補正」の場合や「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合と同様に、小領域Ｒｙ1を占める画素の輝度の平均値Ｙav１と、画像の全体の輝度の平均値Ｙav０とを加算して得られた加算値Ｓaddに基づき、図２６に示す関係式（Ａ）、（Ｂ）により取得される。すなわち、目標値Ｙｍ１は、関係式（Ａ）から加算値Ｓaddに対応する値として取得される。また、目標値Ｙｍ２は、関係式（Ｂ）から加算値Ｓaddに対応する値として取得される。
（３）補正情報の生成
スキャナドライバは、このようにして取得した２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、補正情報を生成する。この補正情報は、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像に対して適切な補正処理を施すための情報である。本実施形態では、スキャナドライバが、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像に対する補正処理として、「通常の逆光画像の補正」の場合や「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合と同様に、前述した「濃度補正」を実行する。このことから、本実施形態では、スキャナドライバが、補正情報として、「濃度補正」における設定情報を生成する。以下にこの設定情報の生成方法について詳しく説明する。
スキャナドライバは、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像に対して「濃度補正」を実行するために、「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合と同様に、図８にて説明した、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂをそれぞれ個別に調整する。ここで、スキャナドライバは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂをそれぞれ、取得した２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき調整する。２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを調整する方法としては、図３０にて説明した「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合と同様な方法を採用する。
ただし、ここで行われるＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂの調整方法にあっては、前述した「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合とは、一部調整方法が異なる。すなわち、前述した「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正処理」の場合では、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２が、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを調整するにあたって、各色共通の目標値として用いられていた。しかし、ここで行われる補正処理では、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２のうち、目標値Ｙｍ１については、各色共通の目標値として用いられるものの、目標値Ｙｍ２については、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色共通の目標値としてではなく、いずれか１色のみの目標値として用いる。他の色の目標値は、この目標値Ｙｍ２に基づきそれぞれ個別に求めた別の目標値を用いる。すなわち、各色別の目標値が用いられる。ここで、目標値Ｙｍ２がそのまま用いられる色は、小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値が最も大きい色に設定される。その他の色については、小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値に応じて、目標値Ｙｍ２に基づきそれぞれ個別に目標値が設定される。
具体的に、レッド（Ｒ）のトーンカーブＴｃｒの調整方法を例にして説明する。スキャナドライバは、補正情報として、図３０に示すように、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき、そのトーンカーブＴｃｒが通過する３つのポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３を設定する。ポイントＰｒ１は、小領域Ｒｙ1に対応して設定され、ポイントＰｒ２は、小領域Ｒｙ2に対応して設定され、ポイントＰｒ３は、小領域Ｒｙ3に対応して設定される。ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３の入力値をそれぞれ『Ｘｒ１』、『Ｘｒ２』、『Ｘｒ３』とし、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３の出力値をそれぞれ『Ｙｒ１』、『Ｙｒ２』、『Ｙｒ３』とする。ここで、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３の入力値『Ｘｒ１』、『Ｘｒ２』、『Ｘｒ３』は、図２７にて説明したポイントＰｓ１、Ｐｓ２、Ｐｓ３の入力値『Ｘ１』、『Ｘ２』、『Ｘ３』と同じ方法により設定する。
一方、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｒ２』は、２つの目標値Ｙｍ１、Ｙｍ２に基づき設定する。また、ポイントＰｒ３の出力値『Ｙｒ３』は、ポイントＰｒ２と、ポイントＰｒ０とを結ぶ直線上に設定される。ポイントＰｒ０は、入力値を『２５５』とし、出力値を『２５５』としたポイントである。ポイントＰｒ０の入力値『Ｘｒ３』が決定されれば、出力値『Ｙｒ３』を求めることができる。
ポイントＰｒ１、Ｐｒ２の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｒ２』は、「中間調の色バランスが崩れた逆光画像の補正」の場合と同様な方法により求める。ただし、ここでポイントＰｒ２の出力値『Ｙｒ２』については、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色に応じてそれぞれ設定方法が異なる。つまり、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）のいずれか１色については、目標値Ｙｍ２がそのまま用いられるものの、その他の色については、この目標値Ｙｍ２に基づきそれぞれ個別に得られた別の目標値が用いられる。
ここで、補正対象となる画像が、図２２Ａ〜図２２Ｃに示すようなヒストグラムの特性を有する夕焼けの画像であったとする。この場合、小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値が最も高い色は、レッド（Ｒ）となる。このことから、目標値Ｙｍ２がそのまま用いられる色は、レッド（Ｒ）に設定される。一方、その他の色、即ち、グリーン（Ｇ）やブルー（Ｂ）については、目標値Ｙｍ２に基づき、小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値に応じて、それぞれ個別に目標値が設定される。ここで設定されるグリーン（Ｇ）の目標値を『Ｍｇ２』とし、ブルー（Ｂ）の目標値を『Ｍｂ２』とすると、これらの目標値『Ｍｇ２』、『Ｍｂ２』は、次のような関係式（１４）、（１５）により求めることができる。
Ｍｇ２＝Ｙｍ２×ＡＶｇ2／ＡＶｒ2 ………………（１４）
Ｍｂ２＝Ｙｍ２×ＡＶｂ2／ＡＶｒ2 ………………（１５）
これらの関係式（１４）、（１５）は、補正後のＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値の比率が、補正前の比率とほぼ同じになるように設定するためのものである。このような関係式（１４）、（１５）を用いて目標値『Ｍｇ２』、『Ｍｂ２』を取得すれば、補正後の中間調領域において補正前の色バランスの保持を図ることができる。
これによって、レッド（Ｒ）については、補正後のレッド（Ｒ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ2が目標値Ｙｍ２になるように、ポイントＰｒ２の出力値『Ｙｒ２』が設定される。
一方、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）については、次のように設定される。図３５は、グリーン（Ｇ）のトーンカーブＴｃｇの調整方法について説明したものである。図３６は、ブルー（Ｂ）のトーンカーブＴｃｂの調整方法について説明したものである。グリーン（Ｇ）のトーンカーブＴｃｇを調整するためのポイントを、図３５に示すように、Ｐｇ１、Ｐｇ２、Ｐｇ３とし、ブルー（Ｂ）のトーンカーブＴｃｂを調整するためのポイントを、図３６に示すように、Ｐｂ１、Ｐｂ２、Ｐｂ３とする。グリーン（Ｇ）のポイントＰｇ１の出力値を『Ｙｇ１』とし、ポイントＰｇ２の出力値を『Ｙｇ２』とし、ポイントＰｇ３の出力値を『Ｙｇ３』とする。また、ブルー（Ｂ）のポイントＰｂ１の出力値を『Ｙｂ１』とし、ポイントＰｂ２の出力値を『Ｙｂ２』とし、ポイントＰｂ３の出力値を『Ｙｂ３』とする。
グリーン（Ｇ）のポイントＰｇ２については、補正後のグリーン（Ｇ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｇ2が目標値Ｍｇ２になるように、ポイントＰｇ２の出力値『Ｙｇ２』が設定される。また、ブルー（Ｂ）のポイントＰｂ２については、補正後のブルー（Ｂ）のヒストグラムの小領域Ｒｙ2を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｂ2が目標値Ｍｂ２になるように、ポイントＰｂ２の出力値『Ｙｂ２』が設定される。
なお、ポイントＰｒ１、Ｐｇ１、Ｐｂ１の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｇ１』、『Ｙｂ１』については、目標値Ｙｍ１がＲＧＢ各色共通の目標値として用いられる。すなわち、補正後のレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムの小領域Ｒｙ1を占める画素の濃度値の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1がそれぞれ目標値Ｙｍ１になるように、ＲＧＢ各色のポイントＰｒ１、Ｐｇ１、Ｐｂ１の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｇ１』、『Ｙｂ１』は設定される。
レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、ＴｃｂのポイントＰｒ１、Ｐｇ１、Ｐｂ１の出力値『Ｙｒ１』、『Ｙｇ１』、『Ｙｂ１』を求める方法としては、図３１Ａにて説明した方法を用いることができる。また、レッド（Ｒ）のトーンカーブＴｃｒのポイントＰｒ２の出力値『Ｙｒ２』を求める方法としては、図３１Ｂにて説明した方法を用いることができる。
一方、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）のトーンカーブＴｃｇ、ＴｃｂのポイントＰｇ２、Ｐｂ２の出力値『Ｙｇ２』、『Ｙｂ２』を求める方法としては、次のような方法となる。図３７Ａは、グリーン（Ｇ）のトーンカーブＴｃｇのポイントＰｇ２の出力値『Ｙｇ２』を取得する方法の一例を示したものである。図３７Ｂは、ブルー（Ｂ）のトーンカーブＴｃｂのポイントＰｂ２の出力値『Ｙｂ２』を取得する方法の一例を示したものである。これら図３７Ａおよび図３７Ｂに示す方法にあっては、前述した図３１Ａおよび図３１Ｂに示す方法と同様な方法により、ポイントＰｇ２の出力値『Ｙｇ２』と、ポイントＰｂ２の出力値『Ｙｂ２』とを取得する。ただし、ここでは、グリーン（Ｇ）のポイントＰｇ２の出力値『Ｙｇ２』は、図３７Ａの中のステップＳ７１８に示すように、目標値Ｍｇ２に基づき設定される。また、ブルー（Ｂ）のポイントＰｂ２の出力値『Ｙｂ２』は、図３７Ｂの中のステップＳ７６８に示すように、目標値Ｍｂ２に基づき設定される。
＜補正処理＞
そして、スキャナドライバは、このようにして補正情報として生成した、「濃度補正」における各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを調整するための各色３つのポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３、Ｐｇ１、Ｐｇ２、Ｐｇ３、Ｐｂ１、Ｐｂ２、Ｐｂ３に関する情報に基づき、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理を施す。具体的には、図１１にて説明した調整手順における「濃度補正」において、補正情報として生成された各色３つのポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３、Ｐｇ１、Ｐｇ２、Ｐｇ３、Ｐｂ１、Ｐｂ２、Ｐｂ３に関する情報に基づき調整されたトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂに基づき、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータの各色の濃度値を変換する。これによって、スキャナドライバは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像に対して夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理を施す。
なお、ここで夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理が施される画像は、図１１に示す調整手順に従って、既にヒストグラム調整やイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）等が施された画像である。スキャナドライバは、このようにして既にヒストグラム調整やイメージ調整（（３）彩度の調整を除く）等が施された画像に対して「濃度補正」により夕焼けまたは朝焼けの逆光画像のための補正処理を施す。
図３８Ａおよび図３８Ｂは、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像の補正処理前と補正処理後のＲＧＢ各色の平均値を示したものである。図３８Ａは、補正処理前のＲＧＢ各色の平均値を示している。図３８Ｂは、補正処理後のＲＧＢ各色の平均値を示している。
補正処理前には、図３８Ａに示すように、３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3を占める画素のＲＧＢ各色の濃度値の平均値は、小領域Ｒｙ3、即ちハイライトの領域において、特定の色（レッド（Ｒ））が大きくなっている。一方、小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、即ちシャドウの領域および中間調の領域では、ＲＧＢ各色の濃度値の平均値が非常に小さくなっている。
一方、補正処理後には、図３８Ｂに示すように、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ1の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1が、各色共通の目標値Ｙｍ１になるように、それぞれ設定される。このことから、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ1の平均値ＡＶｒ1、ＡＶｇ1、ＡＶｂ1は、共にほぼ同じ値に設定されて、シャドウの領域の画質が改善される。
また、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2については、補正前のＲＧＢ各色の平均値の比率が保持されるように、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2の平均値ＡＶｒ2、ＡＶｇ2、ＡＶｂ2が、各色個別の目標値Ｙｍ２、Ｍｇ２、Ｍｂ２になるようにそれぞれ設定される。このことから、ＲＧＢ各色の小領域Ｒｙ2の平均値ＡＶｒ2、ＡＶｇ2、ＡＶｂ2は、補正前の比率を保持されたまま、中間調の領域の画質が改善される。
図３９は、この補正処理において生成されるＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂの一例を説明したものである。ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂは、同図に示すように、それぞれ異なる形状に形成される。これは、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂを形成するために設定される任意のポイント（例えば、レッド（Ｒ）のトーンカーブＴｃｒの場合、ポイントＰｒ１、Ｐｒ２、Ｐｒ３など）が、ＲＧＢ各色毎にそれぞれ個別に設定されるからである。そして、ここでは、同図に示すように、シャドウの領域の他に、中間調の領域やハイライトの領域にも十分に補正が施されるように、ＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂが形成されている。このようにＲＧＢ各色のトーンカーブＴｃｒ、Ｔｃｇ、Ｔｃｂが形成されていることで、夕焼けまたは朝焼けの逆光画像に対して適切な補正処理を施すことができる。
図４０Ａおよび図４０Ｂは、補正処理前と補正処理後のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例を示したものである。図４０Ａは、補正処理前のＲＧＢ各色のヒストグラムを示したものである。図４０Ｂは、補正処理後のＲＧＢ各色のヒストグラムを示したものである。
補正処理前は、図４０Ａに示すように、シャドウの領域と、ハイライトの領域とに画素が偏った典型的な逆光画像の特性を有している。一方、補正処理後は、図４０Ｂに示すように、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムは、シャドウの領域から、中間調の領域、ハイライトの領域にかけて全体的に明るくなるように改善されている。
＝＝＝その他応用例＝＝＝
ここでは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分していたが、必ずしもこのように４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分する必要はない。つまり、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域は、少なくとも３つ以上の小領域に区分されれば良く、３つの小領域に区分されても良く、また５つ以上の小領域に区分されても良い。
また、ここでは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に、相互に面積がほぼ等しく、また相互に画素数がほぼ等しい３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が含まれていたが、必ずしもこのように面積や画素数が相互にほぼ等しい小領域が設けられる必要はない。また、必ずしもこのように面積または画素数が相互にほぼ等しい小領域が３つ設けられる場合には限られず、２つであっても良く、また４つ以上であっても良い。
また、ここでは、「中間調の色バランスが崩れた画像の判定」において、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムにより表される領域を区分して得られた小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から第１小領域として小領域Ｒｙ2が選出され、また第２小領域として小領域Ｒｙ3が選出されていたが、必ずしもこのように選出される場合には限られない。つまり、このような方法以外の方法に区分された場合には、他の手法によって第１小領域および第２小領域を選出しても良い。また、第１小領域または第２小領域として選出される小領域の数は、２つ以上であっても構わない。
また、ここでは、「中間調の色バランスが崩れた画像の判定」において、第１小領域および第２小領域から取得する属性情報として、小領域Ｒｙ2の上限値Ｓｔ2（Ｓtr2、Ｓtg2、Ｓtb2）および小領域Ｒｙ3の上限値Ｓｔ3（Ｓtr3、Ｓtg3、Ｓtb3）を各色別に取得していたが、第１小領域または第２小領域から取得する属性情報としては、必ずしもこのような属性情報とは限らない。すなわち、第１小領域および第２小領域から取得する属性情報としては、第１小領域または第２小領域が持っている性質や特徴に関する情報であれば良く、例えば、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の平均値や、第１小領域または第２小領域を占める画素の濃度値の下限値、さらに、隣接する小領域との間の境界線に対応する濃度値、この他に、第１小領域または第２小領域の面積の大きさ等、様々な情報を取得することができる。第１小領域または第２小領域から取得する属性情報としては、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを的確に判定する上での有力な情報が望ましい。
また、ここでは、「中間調の色バランスが崩れた画像の判定」において、第１小領域および第２小領域から属性情報として取得した各色別の上限値Ｓtr2、Ｓtg2、Ｓtb2、Ｓtr3、Ｓtg3、Ｓtb3に基づき、これら第１小領域の各色別の上限値Ｓtr2、Ｓtg2、Ｓtb2の間の最大の差分ΔＨｓ１と、第２小領域の各色別の上限値Ｓtr3、Ｓtg3、Ｓtb3の間の最大の差分ΔＨｓ２との差分を求め、この差分を所定のしきい値「Ｋｓ」と比較して、この比較結果に基づき、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを判定していたが、必ずしもこのようにして判定を行う必要はない。すなわち、各色別の第１小領域に関する属性情報と、各色別の第２小領域に関する属性情報とに基づき、中間調等の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行えば、どのような方法により判定を行っても良い。
＝＝＝まとめ＝＝＝
以上、本実施形態にあっては、「中間調の色バランスが崩れた画像の判定」において、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する各画素のデータに基づき、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムを生成して、これらのヒストグラムにより表される領域をそれぞれ４つの小領域、即ち第１〜第４小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4に区分して、これら第１〜第４小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中から第１小領域として小領域Ｒｙ2を選出し、また第２小領域として小領域Ｒｙ3を選出して、これら小領域Ｒｙ2および小領域Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得して、これらの属性情報に基づき、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するから、的確な判定を行うことができる。
また、この「中間調の色バランスが崩れた画像の判定」において、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ区分して得られた４つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3、Ｒｙ4の中に、相互に面積および画素数がほぼ等しい３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3が設けられ、これら３つの小領域Ｒｙ1、Ｒｙ2、Ｒｙ3の中から第１小領域および第２小領域が選出されていることで、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
さらにまた、第１小領域として選出される小領域Ｒｙ2および第２小領域として選出される小領域Ｒｙ3の属性情報として、小領域Ｒｙ2の各色の上限値Ｓtr2、Ｓtg2、Ｓtb2および小領域Ｒｙ3の各色の上限値Ｓtr3、Ｓtg3、Ｓtb3を取得することで、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かをより的確に判定することができる。
またさらに、これら各色別の小領域Ｒｙ2の各色の上限値Ｓtr2、Ｓtg2、Ｓtb2の間の最大の差分ΔＨｓ１と、第２小領域の各色別の上限値Ｓtr3、Ｓtg3、Ｓtb3の間の最大の差分ΔＨｓ２との差分を求め、この差分を所定のしきい値「Ｋｓ」と比較して、この比較結果に基づき、中間調の色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するから、より簡単にかつ的確に判定を行うことができる。
そして、さらに、中間調等の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行う前に、逆光画像であるか否かの判定を行い、対象となる画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が、逆光画像であると判定された場合にのみ、中間調等の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行うことで、対象となる画像が、中間調等の色バランスが崩れた逆光画像であるか否かを調べることができる。
＝＝＝印刷装置への適用＝＝＝
このような画像読み取り装置１０にあっては、印刷装置に搭載されても良い。図４１は、このような画像読み取り装置１０を備えた印刷装置２２０の構成例を説明したものである。この印刷装置２２０は、原稿から画像を読み取って画像データを生成するスキャナ機能と、ホストコンピュータ２４８から送られてきた印刷データに基づき印刷用紙等の各種媒体に印刷を施すプリンタ機能と、原稿から読み取った画像を媒体に印刷して複写するローカルコピー機能とを備えた複合装置である。この印刷装置２２０は、原稿から画像を読み取るスキャナ部２２２（スキャナ制御部２３８を含め、ここでいう「画像読み取り装置１０」に相当する）と、印刷用紙等の媒体Ｓに印刷を施すプリンタ部２２４とを備えている。
さらにこの印刷装置２２０の制御部２２６には、同図に示すように、ＣＰＵ２２８と、メモリ２３０と、外部通信インターフェイス２３２と、操作入力インターフェイス２３４と、表示制御部２３６と、スキャナ制御部２３８と、画像処理部２４０と、プリンタ制御部２４２と、カードインターフェイス２４４と、これらを相互に接続するバス２４６とを備えている。
ＣＰＵ２２８は、この印刷装置２２０全体の制御を司る。メモリ２３０は、ＣＰＵ２２８により実行されるプログラムやそのプログラムで使用されるデータ等が格納される。外部通信インターフェイス２３２は、ホストコンピュータ２４８との間で有線または無線等により通信を行う。操作入力インターフェイス２３４は、操作ボタン２５０等を通じてユーザから操作入力を受け付ける。表示制御部２３６は、液晶ディスプレイ２５２等の表示部を制御する。
一方、スキャナ制御部２３８は、スキャナ部２２２を制御して原稿から画像を読み取る読み取り動作を実行する。画像処理部２４０は、スキャナ部２２２により原稿から読み取られた画像をプリンタ部２２４にて媒体に印刷するために、スキャナ部２２２から出力された画像のデータをプリンタ部２２４にて印刷処理を実行するためのデータに変換する役割を果たす。プリンタ制御部２４２は、プリンタ部２２４を制御する。また、カードインターフェイス２４４は、カードリーダー部２５４にセットされた各種メモリカードから、当該メモリカードに格納された画像データを読み込む処理等を行う。
そして、この印刷装置２２０は、スキャナ機能時には、スキャナ部２２２により原稿から読み取った画像のデータをホストコンピュータ２４８に出力する。また、プリンタ機能時には、この印刷装置２２０は、ホストコンピュータ２４８から送られてきた印刷データに基づき、プリンタ部２２４によって各種媒体に印刷を施す。また、ローカルコピー機能時には、この印刷装置２２０は、スキャナ部２２２により原稿から読み取った画像をプリンタ部２２４によって各種媒体に印刷して複写する。
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
以上、本発明について画像読み取りシステムの一実施形態を例にして説明したが、上記の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更または改良され得るとともに、本発明には、その等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
＜画像について＞
前述した実施の形態では、画像として、画像読み取り装置１０により読み取られた画像を例にして説明したが、ここでいう「画像」としては、どのような画像であっても良い。例えば、具体的には、デジタルカメラ等により撮影された画像などであっても良い。また、画像の形式としては、どのようなタイプであっても良く、例えば、ＪＰＥＧ形式やビットマップ形式、ＹＵＶ形式等の各種形式により表現される画像であっても良い。
＜濃度値について＞
前述した実施の形態では、「濃度値」として、２５６階調にて表現される濃度値、即ち例えば「０」〜「２５５」の値を取り得る濃度値を例にして説明したが、ここでいう「濃度値」にあっては、このような濃度値には限らない。すなわち、ここでいう「濃度値」にあっては、画像を構成する各画素の濃淡を表現するためのデータであればどのような濃度値であっても良い。なお、この「濃度値」には、ＹＵＶ形式等により表される輝度の濃度値も含まれる。
＜ヒストグラムについて＞
前述した実施の形態では、「ヒストグラムのデータ」として、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータが生成されていたが、ここでいう「ヒストグラムのデータ」にあっては、必ずしもこれらレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の３色のヒストグラムのデータが生成される場合には限られない。つまり、少なくとも２種類以上の異なる色のヒストグラムのデータが「ヒストグラムのデータ」として生成されても良い。
＜ヒストグラムデータ生成部について＞
前述した実施の形態では、「ヒストグラムデータ生成部」として、スキャナドライバが、画像、即ちここでは画像読み取り装置１０により読み取られた画像を構成する画素のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成していたが、ここでいう「ヒストグラムデータ生成部」にあっては、必ずしもこのようなスキャナドライバである必要はない。つまり、ここでいう「ヒストグラムデータ生成部」にあっては、判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、ヒストグラムのデータを生成するのであれば、どのようなタイプの「ヒストグラムデータ生成部」であっても構わない。
＜属性情報取得部について＞
前述した実施の形態では、「属性情報取得部」として、スキャナドライバが、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の各色のヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ2および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3からそれぞれ属性情報を取得していたが、ここでいう「属性情報取得部」にあっては、必ずしもこのようなスキャナドライバである必要はない。つまり、ここでいう「属性情報取得部」にあっては、ヒストグラムにより表される領域を濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分し、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出し、また、第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域からそれぞれ属性情報を取得すれば、どのようなタイプの「属性情報取得部」であっても構わない。
＜判定部について＞
前述した実施の形態では、「判定部」として、スキャナドライバが、第１小領域として選出した小領域Ｒｙ2および第２小領域として選出した小領域Ｒｙ3からそれぞれ取得した属性情報に基づき、判定対象の画像（ここでは、画像読み取り装置１０により読み取られた画像）が、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを判定していたが、ここでいう「判定部」にあっては、必ずしもこのようなスキャナドライバである必要はない。つまり、ここでいう「判定部」にあっては、第１小領域および第２小領域からそれぞれ取得された属性情報に基づき、例えば、中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するのであれば、どのようなタイプの「判定部」であっても構わない。
＜画像判定装置について＞
前述した実施の形態では、「画像判定装置」として、画像読み取り装置１０に読み取られた画像について中間調などの色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する装置を例にして説明したが、ここでいう「画像判定装置」にあっては、このような画像読み取り装置１０に読み取られた画像について判定する装置には限られない。すなわち、画像の種類は問われず、各種画像について判定する装置であれば、どのようなタイプの装置も、ここでいう「画像判定装置」に含まれる。
＜画像判定プログラムについて＞
前述した実施の形態では、「画像判定プログラム」として、スキャナドライバが画像読み取り装置１０に有線または無線等により通信可能に接続されたコンピュータ装置２０において実行されていたが、ここでいう「画像判定プログラム」にあっては、このようなスキャナドライバには限られない。すなわち、ここでいう「画像判定プログラム」にあっては、判定対象の画像について中間調等の色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するプログラムであれば、どのようなプログラムもここでいう「画像判定プログラム」に含まれる。
＜画像補正装置について＞
前述した実施の形態では、「画像補正装置」として、画像読み取り装置１０に読み取られた画像について中間調等の色バランスが崩れた画像であるか否かの判定を行い、その判定結果に基づき補正処理を施す画像補正装置を例にして説明したが、ここでいう「画像補正装置」にあっては、このような画像読み取り装置１０に読み取られた画像について補正を施す装置には限られない。すなわち、画像の種類は問われず、各種画像について画像か否かの判定結果に応じて補正を施す装置であれば、どのようなタイプの装置であっても、ここでいう「画像補正装置」に含まれる。
＜画像読み取り装置について＞
前述した実施の形態では、「画像読み取り装置」として、画像を読み取るイメージセンサ５０が、原稿台１２にセットされた原稿１５に対して相対的に移動するキャリッジ４０に設けられた画像読み取り装置を例にして説明したが、ここでいう「画像読み取り装置」にあっては、必ずしもこのようなタイプの「画像読み取り装置」には限られない。つまり、原稿から画像を読み取る装置であれば、どのようなタイプの装置もここでいう「画像読み取り装置」に含まれる。すなわち、ここでいう「画像読み取り装置」にあっては、原稿１５が画像を読み取るイメージセンサ５０に対して相対的に移動して原稿１５から画像を読み取るような画像読み取り装置も含まれる。
＜印刷装置について＞
前述した実施の形態では、「印刷装置」として、原稿１５から画像を読み取って画像データを生成する画像読み取り部（スキャナ部２２２）と、媒体に対して印刷を施す印刷部（プリンタ部２２４）とを備えた「複合装置」の場合を例にして説明したが、ここでいう「印刷装置」にあっては、必ずしもこのように画像読み取り部（スキャナ部２２２（スキャナ制御部２３８や画像処理部２４０等も含む））を備えている必要はない。すなわち、ここでいう「印刷装置」としては、媒体に対して印刷を施す印刷部を少なくとも備えていれば良い。
画像読み取りシステムの一実施形態の説明図。 画像読み取り装置の内部構成の一例の説明図。 画像読み取り装置のシステム構成の一例の説明図。 コンピュータ本体のシステム構成の一例の説明図。 スキャナドライバのメインのダイアログボックスの一例の説明図。 ヒストグラム調整のダイアログボックスの一例の説明図。 トーンカーブの規定方法についての説明図。 濃度補正のダイアログボックスの一例の説明図。 イメージ調整のダイアログボックスの一例の説明図。 ヒストグラム調整により設定されるデータの説明図。 濃度補正により設定されるデータの説明図。 イメージ調整により設定されるデータの説明図。 画像の調整手順の一例の説明図。 画像読み取り手順の一例の説明図。 本実施形態の画像判定方法を説明するフローチャート。 スキャナドライバの逆光補正の処理手順の一例を説明するフローチャート。 逆光画像の判定方法を説明するフローチャート。 ヒストグラムの一例の説明図。 逆光画像ではないと判定する場合の説明図。 逆光画像であると判定する場合の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像のレッド（Ｒ）のヒストグラムの一例の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像のグリーン（Ｇ）のヒストグラムの一例の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像のブルー（Ｂ）のヒストグラムの一例の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像の判定における小領域の選出方法の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像であると判定される場合の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像ではないと判定される場合の説明図。 中間調の色バランスが崩れた画像の判定処理の一例を示すフローチャート。 夕焼けまたは朝焼けの画像のレッド（Ｒ）のヒストグラムの一例の説明図。 夕焼けまたは朝焼けの画像のグリーン（Ｇ）のヒストグラムの一例の説明図。 夕焼けまたは朝焼けの画像のブルー（Ｂ）のヒストグラムの一例の説明図。 夕焼け・朝焼けの画像の判定における小領域の選出方法の説明図。 夕焼けまたは朝焼けの画像であると判定される場合の説明図。 夕焼けまたは朝焼けの画像ではないと判定される場合の説明図。 夕焼けまたは朝焼けの画像の判定処理の一例を示すフローチャート。 目標値の取得方法の一例の説明図。 補正情報の生成方法の一例の説明図。 ポイントＰｓ１の設定方法の一例の説明図。 ポイントＰｓ２の設定方法の一例の説明図。 ポイントＰｓ１の入力値『Ｘ１』の他の設定方法の一例の説明図。 ポイントＰｓ２の入力値『Ｘ２』の他の設定方法の一例の説明図。 ポイントＰｓ３の入力値『Ｘ３』の他の設定方法の一例の説明図。 レッド（Ｒ）のトーンカーブの調整方法の一例の説明図。 ポイントＰｒ１の設定手順の一例を説明するフローチャート。 ポイントＰｒ２の設定手順の一例を説明するフローチャート。 中間調の色バランスが崩れた逆光画像への補正処理前のＲＧＢ各色の平均値の説明図。 中間調の色バランスが崩れた逆光画像への補正処理後のＲＧＢ各色の平均値の説明図。 ＲＧＢ各色のトーンカーブの一例の説明図。 補正処理前のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例の説明図。 補正処理後のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例の説明図。 グリーン（Ｇ）のトーンカーブの調整方法の一例の説明図。 ブルー（Ｂ）のトーンカーブの調整方法の一例の説明図。 ポイントＰｇ２の設定手順の一例を説明するフローチャート。 ポイントＰｂ２の設定手順の一例を説明するフローチャート。 夕焼けまたは朝焼けの逆光画像への補正処理前のＲＧＢ各色の平均値の説明図。 夕焼けまたは朝焼けの逆光画像への補正処理後のＲＧＢ各色の平均値の説明図。 ＲＧＢ各色のトーンカーブの一例の説明図。 補正処理前のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例の説明図。 補正処理後のＲＧＢ各色のヒストグラムの一例の説明図。 印刷装置の一実施形態を示した説明図。
符号の説明
２ 画像読み取りシステム、１０ 画像読み取り装置、１２ 原稿台、
１４ 原稿台カバー、１５ 原稿、１８ ヒンジ部、２０ コンピュータ装置、
２２ コンピュータ本体、２４ 表示装置、２６ 入力装置、
２８ ＦＤドライブ装置、３０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、
３２ 読み取り装置、３４ キーボード、３６ マウス、４０ キャリッジ、
４２ 駆動機構、４４ ガイド、４６ 露光ランプ、４８ レンズ、
５０ イメージセンサ、５２ 制御部、５４ タイミングベルト、
５５ プーリ、５６ プーリ、５８ 駆動モータ、６０ コントローラ、
６２ モータ制御部、６４ ランプ制御部、６６ センサ制御部、
６８ ＡＦＥ(Analog Front End)部、７０ デジタル処理回路、
７２ インターフェイス回路、７４ アナログ信号処理回路、
７６ Ａ／Ｄ変換回路、８０ ＣＰＵ、８２ メモリ、
８４ ＨＤＤ（ハードディスクドライブ装置）、８６ 操作入力部、
８８ 表示制御部、９０ 外部通信部、９２ バス、
１００ ダイアログボックス、１０２ 『モード選択欄』、
１０４ 『設定保存』、１０６ 『原稿設定欄』、１０８ 『出力設定欄』、
１１０ 『調整欄』、１１２ 「原稿種」、１１４ 「読み込み装置」、
１１６ 「自動露出」、１１８ 「イメージタイプ」、１２０ 「解像度」、
１２２ 「原稿サイズ」、１２４ 「出力サイズ」、
１２６ 「スキャンボタン」、１２７ 「プレビューボタン」、
１２８Ａ ボタン、１２８Ｂ ボタン、１２８Ｃ ボタン、１２８Ｄ ボタン、
１３０Ａ チェックボックス、１３０Ｂ チェックボックス、
１３０Ｃ チェックボックス、１３０Ｄ チェックボックス、
１３０Ｅ チェックボックス、１３１ ダイアログボックス、
１３２ ヒストグラム表示欄、１３４ トーンカーブ表示欄、
１３６ グレーバランス調整欄、１３８ チャンネル欄、
１４０Ａ スライダー、１４０Ｂ スライダー、
１４０Ｃ スライダー、１４２Ａ 数値入力欄、１４２Ｂ 数値入力欄、
１４２Ｃ 数値入力欄、１４２Ｄ 数値入力欄、１４２Ｅ 数値入力欄、
１４３Ａ スポイトボタン、１４３Ｂ スポイトボタン、
１４３Ｃ スポイトボタン、１４４Ａ 端部カーブ形状変更ボタン、
１４４Ｂ 端部カーブ形状変更ボタン、１４５ スライダー、
１５０ ダイアログボックス、１５２ トーンカーブ表示部、
１５４ チャンネル欄、１５６Ａ 数値入力欄、１５６Ｂ 数値入力欄、
１５８ 濃度補正設定保存欄、１６０ ダイアログボックス、
１６２Ａ スライダー、１６２Ｂ スライダー、１６２Ｃ スライダー、
１６２Ｄ スライダー、１６２Ｅ スライダー、１６２Ｆ スライダー、
１６４Ａ 数値入力欄、１６４Ｂ 数値入力欄、１６４Ｃ 数値入力欄、
１６４Ｄ 数値入力欄、１６４Ｅ 数値入力欄、１６４Ｆ 数値入力欄、
２２０ 印刷装置、２２２ スキャナ部、２２４ プリンタ部、
２２６ 制御部、２２８ ＣＰＵ、２３０ メモリ、
２３２ 外部通信インターフェイス、２３４ 操作入力インターフェイス、
２３６ 表示制御部、２３８ スキャナ制御部、２４０ 画像処理部、
２４２ プリンタ制御部、２４４ カードインターフェイス、
２４６ バス、２４８ ホストコンピュータ、２５０ 操作ボタン、
２５２ 液晶ディスプレイ、２５４ カードリーダー部

Claims (22)

  1. （Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
    （Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
    （Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
    （Ｄ）を備えた画像判定装置であって、
    （Ｅ）前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像判定装置。
  2. 前記各色別のヒストグラムのデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムのデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成されることを特徴とする請求項１に記載の画像判定装置。
  3. 前記３つ以上の小領域には、相互に面積の等しい２つ以上の小領域が含まれることを特徴とする請求項１または２に記載の画像判定装置。
  4. 前記３つ以上の小領域には、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  5. 前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
    前記属性情報取得部は、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域からそれぞれ前記属性情報を取得することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  6. 前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  7. 前記第１小領域は、前記ヒストグラムの中間調の領域に位置していることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  8. 前記第２小領域は、前記第１小領域よりも前記濃度値が大きいことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  9. 前記判定部は、前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  10. 前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項９に記載の画像判定装置。
  11. 前記判定部は、前記第１の差分と前記第２の差分との間の第３の差分に基づき、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像判定装置。
  12. 前記判定部は、前記第３の差分と所定のしきい値とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項１１に記載の画像判定装置。
  13. 前記判定部の他に、前記判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定部を備えたことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の画像判定装置。
  14. 前記逆光画像判定部により前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定されたときに、前記判定部は、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項１３に記載の画像判定装置。
  15. （Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
    （Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
    （Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
    （Ｄ）を備え、
    （Ｅ）前記各色別のヒストグラムのデータとして、レッド、グリーンおよびブルーの各色のヒストグラムのデータが前記ヒストグラムデータ生成部により生成され、
    （Ｆ）前記３つ以上の小領域には、相互に面積の等しい２つ以上の小領域が含まれ、
    （Ｇ）前記３つ以上の小領域には、前記画素の数が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、
    （Ｈ）前記３つ以上の小領域には、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域が含まれ、前記属性情報取得部は、前記画素の数および面積のうちの少なくともいずれか一方が相互に等しい２つ以上の小領域からそれぞれ前記属性情報を取得し、
    （Ｉ）前記属性情報取得部は、前記第１小領域または前記第２小領域の前記属性情報として、前記第１小領域または前記第２小領域の前記濃度値の上限値を取得し、
    （Ｊ）前記第１小領域は、前記ヒストグラムの中間調の領域に位置しており、
    （Ｋ）前記第２小領域は、前記第１小領域よりも前記濃度値が大きく、
    （Ｌ）前記判定部は、前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とを比較した結果に基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
    （Ｍ）前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
    （Ｎ）前記判定部は、前記第１の差分と前記第２の差分との間の第３の差分に基づき、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
    （Ｏ）前記判定部は、前記第３の差分と所定のしきい値とを比較して、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定し、
    （Ｐ）前記判定部の他に、前記判定対象となる画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定部を備え、
    （Ｑ）前記逆光画像判定部により前記判定対象となる画像が逆光画像であると判定されたときに、前記判定部は、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定することを特徴とする画像判定装置。
  16. （Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
    （Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
    （Ｃ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
    （Ｄ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
    （Ｅ）を有する画像判定方法であって、
    （Ｆ）前記判定するステップでは、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像判定方法。
  17. （Ａ）画像判定装置にて実行される画像判定プログラムであって、
    （Ｂ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
    （Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
    （Ｄ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
    （Ｅ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
    （Ｆ）を実行する画像判定プログラムであって、
    （Ｇ）前記判定するステップでは、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像判定プログラム。
  18. （Ａ）画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
    （Ｂ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
    （Ｃ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
    （Ｄ）前記判定部により前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定された場合に、前記画像に対して補正処理を施す補正処理部と、
    （Ｅ）を備えた画像補正装置であって、
    （Ｆ）前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像補正装置。
  19. （Ａ）判定対象となる画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
    （Ｂ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
    （Ｃ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
    （Ｄ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
    （Ｅ）前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定した場合に、前記画像に対して補正処理を施すステップと、
    （Ｆ）を有する画像補正方法であって、
    （Ｇ）前記判定するステップでは、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像補正方法。
  20. （Ａ）原稿から画像を読み取る画像読み取り部と、
    （Ｂ）前記画像読み取り部により読み取られた前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
    （Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
    （Ｄ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
    （Ｅ）を備えた画像読み取り装置であって、
    （Ｆ）前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像読み取り装置。
  21. （Ａ）原稿から画像を読み取るステップと、
    （Ｂ）読み取った前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するステップと、
    （Ｃ）生成した前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分するステップと、
    （Ｄ）これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、前記第１小領域および前記第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得するステップと、
    （Ｅ）取得した前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定するステップと、
    （Ｆ）を有する画像読み取り方法であって、
    （Ｇ）前記判定するステップでは、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする画像読み取り方法。
  22. （Ａ）媒体に画像を印刷する印刷部と、
    （Ｂ）前記印刷部により前記画像が印刷される前に、前記画像を構成する画素のデータに基づき、前記画素の各色の濃度値に対する前記画素の数の分布を表わす各色別のヒストグラムのデータを生成するヒストグラムデータ生成部と、
    （Ｃ）前記ヒストグラムデータ生成部により生成された前記各色別のヒストグラムのデータに基づき、前記各色別のヒストグラムにより表される領域をそれぞれ前記濃度値の大きさ別に３つ以上の小領域に区分して、これら３つ以上の小領域のうちの少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が大きくかつ前記３つ以上の小領域のうちの他の少なくとも１つの小領域よりも前記濃度値が小さい小領域を第１小領域として各色別に選出するとともに、前記第１小領域を除く他の少なくとも１つの小領域を第２小領域として各色別に選出して、これら第１小領域および第２小領域に関する属性情報を各色別にそれぞれ取得する属性情報取得部と、
    （Ｄ）前記属性情報取得部により取得された前記第１小領域に関する各色別の属性情報と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報とに基づき、前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であるか否かを判定する判定部と、
    （Ｅ）前記判定部により前記画像について前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定された場合に、前記画像に対して補正処理を施す補正処理部と、
    （Ｆ）を備えた印刷装置であって、
    （Ｇ）前記判定部は、前記第１小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第１の差分と、前記第２小領域に関する各色別の属性情報として各色別に取得した値の最大値と最小値との差分である第２の差分とに基づいて、前記判定対象となる画像について、前記第１小領域における色バランスが崩れた画像であると判定する
    ことを特徴とする印刷装置。
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