JP4640453B2 - 原稿読み取り装置、原稿読み取りプログラム、原稿読み取り方法 - Google Patents

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Description

本発明は、シートスルー方式により原稿を読み取る原稿読み取り装置に関し、特に、原稿台上に付着したゴミによるノイズを検出し、適宜補正するための技術に関する。
複写機、ファクシミリ装置、スキャナ装置等に備えられる原稿読み取り装置においては、読み取り用のラインセンサ等の光学系を固定し、自動原稿搬送装置によって原稿を搬送してラインセンサ上を通過させることにより、原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り方法が多く採用されている。
このようなシートスルー方式の原稿読み取り方法は、光学系を移動させながら画像を読み取る方法よりも読み取り速度を向上させることができる等の利点がある反面、ラインセンサ上にゴミが付着すると、原稿の走査方向に沿って筋状の筋ノイズが生じるという問題がある。
カラー用のラインセンサは通常各色毎の３色のセンサを備え、各色のセンサは数画素分程度離れた特定のピッチで並んでいるので、小径のゴミにより生じた筋ノイズの場合には、このピッチを利用して、ゴミの付着を免れた色のセンサのデータに基づいて、上記筋ノイズ部分のデータを補正することが可能である。
また筋ノイズを補正する従来の技術には、例えば特許文献１〜５がある。
特許文献１には、２つの読取手段を備え、読み取り値が異なる画素を検出し、周辺画素の読み取り値と比較して差が大きい方の読み取り値をノイズとして判定する画像読取装置が開示され、読み取り値に含まれるノイズが黒色であるか白色であるかに拘わらず、周辺の領域の色から掛け離れている読み取り値をノイズを含むものとして除去し、ノイズを含まない読み取り値を得ることができると記載されている。
また特許文献２には、原稿の副走査方向にオフセットして配設された分光感度が異なる２つの読取手段を備え、それぞれの読み取り結果の濃度値を比較し、一方の読み取り結果に主走査方向におけるエッジ成分が含まれているかを判断し、比較結果と判断結果とを基にノイズ成分を検出する画像読取装置が開示され、読み取り結果にゴミ等の異物による影響でノイズ成分が含まれていても、そのノイズ成分は比較結果と判断結果とを基に検出されることになり、カラー画像情報を読み取るための分光感度特性を有した読取手段を重複して備える必要もないと記載されている。
また特許文献３には、ＲＧＢ各色に対応する読み取り素子とモノクロ用の読み取り素子とを備えている画像形成装置が開示され、フルカラーのシートスルー方式のスキャナにおいてモノクロ画像を読み取る際に高画質の画像データを出力することができ、読み取り光路中にゴミが存在した場合に、モノクロ画像データとカラー画像データとから黒スジの除去を精度よく、効率的に行うことができ、高画質の画像出力が可能になると記載されている。
また特許文献４には、原稿が読み取り位置に挿入されない前段階で露光して画像情報を読み込み、複数色のうち１色の画像データを取り込んで記憶し、原稿読み取り時に、記憶しておいた画像データを読み出し、原稿読み取りデータを記憶された色について補正する原稿読み取り装置が開示され、原稿給送装置に追加機構を要することなく、シートスルー方式のフルカラー読み取りに際しても色スジの補正が可能となると記載されている。
また特許文献５には、スジ画像の有無を色毎に検出する画像読取り装置が開示され、原稿を読み取ることで得られるカラー画像に含まれる埃や塵等に起因するスジ画像を確実に検出することができると記載されている。
特開２０００−７８４０９号公報 特開２００２−２７１６３１号公報 特開２００５−９４６８５号公報 特開２００３−８８４６号公報 特開２００４−２９７３０２号公報
しかしながら、上記のピッチを利用する方法では、このピッチよりも大きいゴミが付着した場合や、各色毎のセンサ間のピッチを狭くした場合には小径のゴミが付着しただけでも、全色のセンサが同時にゴミの影響を受けてしまうため、筋ノイズ部分のデータを正しく補正することができない。
本発明は、シートスルー方式により原稿の画像を読み取る際に、全色のセンサが同時にゴミ等の影響を受けて筋ノイズが生じてしまった場合であっても、所定の条件の下に当該筋ノイズを補正することができる原稿読み取り装置、原稿読み取りプログラム、原稿読み取り方法、及び画像形成装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明に係る原稿読み取り装置は、原稿を移動させて原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、濃度が異なる複数の背景板と、前記複数の背景板を１つずつ順番にシートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、原稿を読み取り位置に挿入しないで前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する読み取り手段と、読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいてシートスルー方式の読み取り位置上の検出手段により検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
上記目的を達成するために、本発明に係る原稿読み取りプログラムは、原稿を移動させて原稿を読み取って原稿の画像に対応する画像データを生成する読み取り手段を有するシートスルー方式の原稿読み取り装置に原稿読み取り処理を実行させる原稿読み取りプログラムであって、前記原稿読み取り装置は、濃度が異なる複数の背景板と、前記複数の背景板を１つずつ順番にシートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、当該原稿読み取りプログラムは、前記原稿読み取り装置に、原稿を読み取り位置に挿入しないで前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入してシートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する読み取りステップと、読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいてシートスルー方式の読み取り位置上の検出ステップにより検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて読み取りステップにより生成された画像データ中の検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップとを実行させることを特徴とする。
上記目的を達成するために、本発明に係る原稿読み取り方法は、原稿を移動させて、原稿を読み取って原稿の画像に対応する画像データを生成する読み取り手段を有するシートスルー方式の原稿読み取り装置における原稿読み取り方法であって、前記原稿読み取り装置は、濃度が異なる複数の背景板と、前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、当該原稿読み取り方法は、原稿を読み取り位置に挿入しないで前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入してシートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する読み取りステップと、読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいてシートスルー方式の読み取り位置上の検出ステップにより検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて読み取りステップにより生成された画像データ中の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップとを含むことを特徴とする。
課題を解決するための手段に記載した構成により、背景板毎の補正用データから、ゴミ等の汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出し、これを用いて筋ノイズを補正することができる。よって全色のセンサが同時にゴミ等の影響を受けて筋ノイズが生じてしまった場合であっても、当該筋ノイズを補正することができるという優れた効果が得られる。
また、濃度が異なる複数の背景板をそれぞれ背景にして、原稿を読み取り位置に挿入しないで読み取った背景板毎の補正用データを元にノイズアドレスを検出する場合には、原稿の画像データからノイズアドレスを検出する場合よりも、原稿の影響を受けない点、及びゴミの色に依存しない点等から有利であり、検出精度が格段に高い。
ここで、原稿読み取り装置において、前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、前記算出手段は、前記背景透過率及び濃度成分値を、色成分毎に算出し、前記補正手段は、前記読み取り手段により生成された画像データ中の、前記筋ノイズ部分のデータ以外の非ノイズ部分のデータに、前記背景透過率及び濃度成分値を用いて色成分毎に演算を施して、前記汚れ要因により影響を受けたと仮定した状態の擬似ノイズデータを生成する擬似ノイズデータ生成手段と、前記筋ノイズ部分のデータを、１画素毎に注目して、前記背景透過率の各色成分について、当該背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいか否かを判定する判定手段と、前記背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいと、判定手段により判定された色成分が１つ以上ある場合には、注目している画素の当該小さい色成分のそれぞれの画像データの値が、同一又は近似している画素、または所定単位の領域を、前記生成された擬似ノイズデータから検索する検索手段と、検索された画素、または所定単位の領域に対応する非ノイズ部分のデータの各色成分で、注目している画素の全色成分を置換することによって、筋ノイズ部分のデータを補正する置換手段とを含むことを特徴とすることもできる。
これにより、非ノイズ部分のデータに、背景透過率及び濃度成分値を用いて演算を施して擬似ノイズデータを生成し、背景透過率により示される値が規定よりも小さい色成分の画像データの値を手掛かりにして、擬似ノイズデータの中から、注目している画素の全色成分を置換する対象を検索するので、筋ノイズ部分のデータを従来よりも精度よく補正することができる。
ここで、原稿読み取り装置において、前記補正手段は、さらに、前記背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいと、前記判定手段により判定された色成分が１つもない場合には、補正を禁止する禁止手段を含むことを特徴とすることもできる。
これにより、背景透過率により示される値が規定よりも小さい色成分が１つもない場合には、補正を禁止することができ、間違った補正をする可能性が高い場合には補正をしないので、補正間違いが減少する。
ここで、原稿読み取り装置において、前記複数の背景板は、白の背景板と黒の背景板との２種類であり、前記算出手段において算出する背景透過率Ｔと、濃度成分値Ｄは、背景透過率Ｔ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（黒の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）}／{（白の背景板の補正用データの全ての平均データ）−（黒の背景板の補正用データの全ての平均データ）}、濃度成分値Ｄ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（白の背景板の補正用データの全ての平均データ）×背景透過率Ｔ）}、であり、前記擬似ノイズデータ生成手段は、前記非ノイズ部分のデータに、画素毎、または所定単位の領域毎に、前記背景透過率Ｔを乗じた後、前記濃度成分値Ｄを加算することによって、擬似ノイズデータを生成することを特徴とすることもできる。
ここで、原稿読み取り装置において、前記複数の背景板は、白の背景板と黒の背景板との２種類であり、前記算出手段において算出する背景透過率Ｔと、濃度成分値Ｄは、背景透過率Ｔ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（黒の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）}／{（筋ノイズ部分のデータを除く白の背景板の補正用データの筋ノイズ周辺の平均データ）−（筋ノイズ部分のデータを除く黒の背景板の補正用データの筋ノイズ周辺の平均データ）}、濃度成分値Ｄ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（筋ノイズ部分のデータを除く白の背景板の補正用データの筋ノイズ周辺の平均データ×背景透過率Ｔ）}であり、前記擬似ノイズデータ生成手段は、前記非ノイズ部分のデータに画素毎に前記背景透過率Ｔを乗じた後前記濃度成分値Ｄを加算することによって擬似ノイズデータを生成することを特徴とすることもできる。
これらにより、白の背景板の補正用データと黒の背景板の補正用データに基づいて、背景透過率と濃度成分値とを、それぞれ算出することができる。
例えば、シートスルー方式の原稿読み取りにおいて、３色のセンサが同時に単一のゴミの影響を受けたとしても、この影響は３色のセンサにおいて一律であるとは限らず、特にゴミの中心から外れた色のセンサにおいては、ゴミが透過性を持ち、ゴミによる画像と原稿による画像とが混合されたデータが読み取られるものと考えられる。よって、このような透過性の度合いを示す背景透過率と、背景画像の影響を受けないゴミの濃度を示す濃度成分値とを、上記構成において背景板毎の補正用データから算出することによって、筋ノイズ部分のデータを的確に補正することができる。
ここで、原稿読み取り装置において、前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、前記算出手段は、前記背景透過率及び濃度成分値を、各色成分毎に算出し、前記補正手段は、前記筋ノイズ部分のデータを、１画素毎に注目して、前記背景透過率の各色成分について、当該背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいか否かを判定する判定手段と、判定手段により、全ての色成分が小さいと判断された場合には、注目している画素のデータに、当該背景透過率及び濃度成分値を用いて色成分毎に逆演算を施して、前記汚れ要因の影響を排除することによって、筋ノイズ部分のデータを補正する置換手段とを含むことを特徴とすることもできる。
これにより、全色とも背景透過率により示される値が規定よりも小さい場合は、直接筋ノイズに逆演算を施して補正するので、汚れ要因による微小な影響を、高い精度で補正することができる。
ここで、原稿読み取り装置において、前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、前記検出手段は、ノイズアドレスを、フルカラーの色成分毎に算出し、前記補正手段は、前記筋ノイズ部分のデータを、１画素毎に注目して、検出手段により検出された各色成分毎のノイズアドレスに基づいて、それぞれの色成分毎に補正を要するか否かを判定する判定手段と、判定手段においてフルカラーの一部の色成分において補正を要すると判定された注目している画素に対しては、注目している画素の周辺の画素または所定単位の領域から、補正を要すると判定されていない色成分の値が近似している画素、または所定単位の領域を検索し、検索した画素、または領域の各色成分で、当該注目している画素の全色成分を置換する第１補正手段と、判定手段においてフルカラーの全ての色成分において補正を要すると判定された注目している画素に対しては、注目している画素の周辺の画素または所定単位の領域を、前記算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値に基づいて予備補正し、当該予備補正後の周辺の画素または所定単位の領域から、背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さい色成分の値が近似している画素、または所定単位の領域を検索し、検索した画素、または所定単位の領域に対応する予備補正前の画素、または所定単位の領域の各色成分で、当該注目している画素の全色成分を置換する第２補正手段とを含むことを特徴とすることもできる。
これにより、ゴミが載っていないと推測される補正を要しない色成分がある場合は、補正を要しない色成分の画像データの値を手掛かりにして、周辺のデータの中から、注目している画素の全色成分を置換する対象を検索し、補正を要しない色成分がない場合には、周辺のデータを、背景透過率及び濃度成分値に基づいて予備補正し、背景透過率により示される値が規定値よりも小さい色成分の画像データの値を手掛かりにして、注目している画素の全色成分を置換する対象を検索するので、状況に応じて的確に、筋ノイズ部分のデータを従来よりも精度よく補正することができる。
ここで、原稿読み取り装置において、前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、前記算出手段は、前記背景透過率及び濃度成分値を、色成分毎に算出し、前記補正手段は、算出手段により算出された色成分毎の背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、前記検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正することを特徴とすることもできる。
また、本発明に係る原稿読み取り装置は、原稿を移動させて原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、濃度が異なる複数の背景板と、前記複数の背景板を１つずつ順番にシートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、原稿を読み取り位置に挿入しないで前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入してシートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する読み取り手段と、読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいてシートスルー方式の読み取り位置上のいずれかの部分に存在すると推測される汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、算出手段により生成された背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいて原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段とを備えること特徴とする。
また、本発明に係る原稿読み取りプログラムは、原稿を移動させて原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置に原稿読み取り処理を実行させる原稿読み取りプログラムであって、前記原稿読み取り装置は、濃度が異なる複数の背景板と、前記複数の背景板を１つずつ順番にシートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、当該原稿読み取りプログラムは、前記原稿読み取り装置に、原稿を読み取り位置に挿入しないで前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入してシートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する読み取りステップと、読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいてシートスルー方式の読み取り位置上のいずれかの部分に存在すると推測される汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、算出ステップにより生成された背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいて原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて読み取りステップにより生成された画像データ中の検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップとを実行させることを特徴とする。
また、本発明に係る原稿読み取り方法は、原稿を移動させて原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置における原稿読み取り方法あって、前記原稿読み取り装置は、濃度が異なる複数の背景板と、前記複数の背景板を１つずつ順番にシートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、当該原稿読み取り方法は、原稿を読み取り位置に挿入しないで前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入してシートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する読み取りステップと、読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいてシートスルー方式の読み取り位置上のいずれかの部分に存在すると推測される汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、算出ステップにより生成された背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいて原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて読み取りステップにより生成された画像データ中の検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップとを含むことを特徴とする。
これらにより、背景板毎の補正用データから、背景透過率と濃度成分値とを算出し、これを用いて筋ノイズを補正することができる。よって全色のセンサが同時にゴミ等の影響を受けて筋ノイズが生じてしまった場合であっても、当該筋ノイズを補正することができるという優れた効果が得られる。
また、背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいてノイズアドレスを検出するので、従来とは違った観点から、従来よりも精度よくノイズアドレスを検出することができ、ゴミ等の濃度が比較的低い場合であってもノイズアドレスを検出可能であり、複雑な濃度変調も感知できる。
［実施の形態１］
＜概要＞
本発明の実施の形態１は、シートスルー方式により原稿の画像を読み取る原稿読み取り装置を備える画像形成装置であり、原稿をスキャンする前に、原稿を読み取り位置に挿入しないで、濃度が異なる複数の背景板に対してそれぞれ画像を読み取る事前ゴミ検出動作を行なって筋ノイズのアドレスを検出し、筋ノイズの原因である汚れ要因による影響の度合いを示す影響値（ゴミ等を透過する背景の透過率と、ゴミ等により反射される成分の濃度値）とを算出し、これらに基づいて、スキャンした原稿の画像データ中の筋ノイズを補正するものである。
＜構成＞
図１は、本実施の形態における画像形成装置１の外観を示す図である。
本実施の形態における画像形成装置１は、コピー、ネットワークプリンティング、スキャナ、ファックス、及びドキュメントサーバ等の複数の機能を集約した複合機であり、図１に示すように、操作部１１、ディスプレイ部１２、スキャナ部１３、通信部１４、データ記憶部１５、プリンタ部１６、給紙部１７、フィニッシャ部１８、及び演算制御部１９を備える。
操作部１１は、入力ボタンを複数備える操作パネルであり、ユーザが操作し易いように装置の上面の前方辺りに配置され、ユーザからの操作、指示、及び数字や文字等の入力を受付けて、その旨を演算制御部１９へ通知する。
ディスプレイ部１２は、液晶ディスプレイ等の表示装置であり、操作部１１に隣接して配置され、演算制御部１９による制御を受けて、ユーザに様々な視覚的な情報を提供する。例えば、装置の状態を示す情報、エラー情報、保持している画像データに基づく画像、送信先リスト、ユーザが入力した情報、及びタッチパネル用のキー等が表示される。
本実施の形態では、操作部１１とディスプレイ部１２とによりタッチパネルを構成しているので、ディスプレイ部１２が画面にタッチパネル用のソフトキーを表示し、操作部１１がディスプレイ部１２上の各ソフトキーの位置をユーザの指が触れたことを認識して、その旨を演算制御部１９へ通知する。
スキャナ部１３は、シートスルー方式により原稿の画像を読み取る原稿読み取り装置のハードウェアの部分であり、装置の上方部分に配置され、写真、イラスト、文字等の画像情報を、原稿から光電変換にて読み取って画像信号を生成し、これをデジタルデータに変換する。ここで変換されたデジタルデータは、演算制御部１９において既存の各種画像処理と本実施の形態特有の画像処理とが施されて、筋ノイズが補正された画像データが生成され、生成された画像データは、通信部１４、データ記憶部１５、及びプリンタ部１６等に渡され、それぞれ利用、格納、及び送信に供される。なお、スキャナ部１３の詳細は以下に別途説明する。
通信部１４は、ＮＩＣ（ネットワークインタフェースカード）、モデム、ＴＡ（ターミナルアダプタ）等に接続されて、外部の装置と画像データや指示コマンド等の送受信を行なう通信インターフェイスであり、装置内部に配置され、例えば外部のパーソナルコンピュータ（不図示）やファックス（不図示）等から、格納すべき画像データ、あるいはプリントすべき画像の画像データを受信し、それぞれをデータ記憶部１５やプリンタ部１６に渡し、またスキャナ部１３により読み取られ演算制御部１９において生成された画像データ、あるいはデータ記憶部１５に格納された画像データを、外部のパーソナルコンピュータやファックスへ送信する。
データ記憶部１５は、ハードディスク、メモリカードリーダライタ、及びメモリカード等からなる記憶媒体であり、装置内部に配置され、スキャナ部１３により読み取られ演算制御部１９において生成された画像データ、あるいは通信部１４により受信された画像データ等を格納する。ここでメモリカードはメモリカードリーダライタに装着され容易に着脱可能なので、通信部１４に拠らずに外部の装置とデータのやり取りを行なうことができ、またデータのバックアップのために用いられる。
プリンタ部１６は、装置の中央部分に配置され、スキャナ部１３により読み取られ演算制御部１９において生成された画像データ、通信部１４により外部から受信した画像データ、又はデータ記憶部１５に格納されている画像データに基づいて、用紙やＯＨＰフィルム等の記録シート上にカラー画像を形成する。
給紙部１７は、プリンタ部１６の下方に設けられ、複数種類の記録シートを収納し、その中から所望の記録シートを１枚ずつ取り出して、プリンタ部１６へ供給する。
フィニッシャ部１８は、プリンタ部１６における記録シートの搬送経路の終点近辺に設けられ、カラー画像が形成された記録シートにステープルやパンチ等の後処理を行なう。
演算制御部１９は、マイコン及び制御プログラム等からなり、装置内部に配置され、画像形成装置１の全体の動作を制御し、また、既存の各種画像処理や本実施の形態特有の画像処理を含む様々な演算処理を行なう。
図２は、本実施の形態における画像形成装置１の物理的な構成を示す図である。
図２に示すように、画像形成装置１は操作部１１、ディスプレイ部１２、スキャナ部１３、通信部１４、プリンタ部１６、給紙部１７、フィニッシャ部１８、ＣＰＵ２０、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、ハードディスク２３、メモリカードリーダライタ２４、及びメモリカード２５を含む。ここで、図２の操作部１１、ディスプレイ部１２、スキャナ部１３、通信部１４、プリンタ部１６、給紙部１７、フィニッシャ部１８はそれぞれ、図１に示す同一番号の各装置に相当する。また図２のＣＰＵ２０、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２は、図１に示す演算制御部１９に相当し、図２のハードディスク２３、メモリカードリーダライタ２４、メモリカード２５は、図１に示すデータ記憶部１５に相当する。
ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２２に記憶されている専用の演算制御プログラムを、そのまま、あるいは一旦ＲＡＭ２１にロードして実行する。
ＲＡＭ２１は、ＣＰＵ２０のワークエリアとして機能する。
ＲＯＭ２２は、専用の演算制御プログラムを記憶する。
図３は、本実施の形態におけるスキャナ部１３の詳細な構成の概略を示す図である。ここで図中の太い点線Ａは原稿の搬送経路を示し、細い一点鎖線Ｂは原稿の表面側を読み取る際の光路を示す。
図３に示すように、スキャナ部１３は、原稿トレイ３０、ドキュメントフィーダ３１、表面用撮像センサ３２、表面用背景板セット３３、裏面用撮像センサ３４、裏面用背景板セット３５、原稿排出トレイ３６、及び背景板切り換え用モータ３７を含み、事前ゴミ検出動作時には、背景板切り換え用モータ３７を用いて表面用背景板セット３３と裏面用背景板セット３５とを連動させて同時に、複数の背景板を１つずつ順番にシートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置しながら、複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に、原稿を読み取り位置に挿入しないで、表面用撮像センサ３２、及び必要に応じて裏面用撮像センサ３４により画像を読み取る動作を行なって背景板毎の補正用データを生成し、また原稿のスキャン動作時には、原稿トレイ３０に置かれた原稿をドキュメントフィーダ３１により搬送して、表面用撮像センサ３２、及び必要に応じて裏面用撮像センサ３４により画像取り込みを行なった後、原稿を原稿排出トレイ３６に排出する。なお、スキャナ部１３は、シートスルー方式だけでなく、原稿を固定し光学系を動かすプラテンセット方式の原稿読み取り方法にも対応しており、表面用撮像センサ３２は、シートスルー方式とプラテンセット方式との両方の原稿読み取りの際に使用され、裏面用撮像センサ３４は、シートスルー方式、かつ両面読み取りの際にのみ使用される。
＜スキャナ部の詳細＞
図４は、本実施の形態におけるスキャナ部１３の基本的な機能構成の概略を示す図である。
（１）事前ゴミ検出動作時、及び原稿のスキャン動作時において、タイミング発生回路４１によるタイミング制御が行なわれ、ドライバ４２を介してラインセンサ４３へ駆動パルスが出力される。
（２）駆動パルスによりラインセンサ４３が駆動されて画像信号が生成され、生成された画像信号がＣＤＳ４４によるサンプリングの後に、ＡＤ変換回路４５によりＡＤ変換されて、ＲＧＢ毎に独立したデジタルデータが出力される。
（３）ＡＤ処理の後に出力されるデジタルデータは、シェーディング補正手段４６によりシェーディング補正がなされた後に、ライン間補正手段４７によりＲＧＢライン間のズレ補正がなされる。
以上のように、タイミング発生回路４１、ドライバ４２、ラインセンサ４３、ＣＤＳ４４、ＡＤ変換回路４５、シェーディング補正手段４６、及びライン間補正手段４７が、事前ゴミ検出動作時には、複数の背景板の各々を、シートスルー方式の読み取り位置における背景として配置し、原稿を読み取り位置に挿入しないで画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、また原稿のスキャン動作時には、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って画像データを生成する。
（４）事前ゴミ検出動作時には、ズレ補正の後に出力されるデータは背景板毎の補正用データであり、このＲＧＢ毎の補正用データに基づいて、筋ノイズ検出手段４８が筋ノイズ検出処理を施してノイズアドレスを検出し、ＲＧＢ毎の補正用データとノイズアドレスとをノイズデータメモリ４９に格納した後、ノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される汚れ要因による影響の度合いを示す影響値を算出する。また、ノイズアドレスと影響値は筋ノイズ補正手段５０に渡される。筋ノイズ検出手段４８による補正用データの生成処理、筋ノイズ検出処理、及び影響値の算出処理等については以下に別途説明する。
（５）原稿のスキャン動作時には、ズレ補正の後に出力されるデータは原稿画像データであり、筋ノイズ検出手段４８から受け取ったノイズアドレスと影響値とに基づいて、筋ノイズ補正手段５０が筋ノイズ補正処理を施して、筋ノイズが補正される。筋ノイズ補正手段５０による筋ノイズ補正処理については以下に別途説明する。
（６）筋ノイズ補正処理の後に出力される、筋ノイズが補正された原稿画像データは、色補正手段５１により、ラインセンサに起因する分光補正、階調補正、収差補正等の色補正が施され、正規化された後に画像用メモリ５２に蓄積される。
図５は、画像読み取り位置と、原稿台上のゴミ等の汚れ要因の位置との関係を示す図である。
図５に示すように、画像読み取り位置は、ＲＧＢの色別に（図中のＲ、Ｇ、Ｂ）、原稿の搬送方向と略直角に並んだライン状であり、ＲＧＢの各色のライン間は例えば４画素分程度離れている。
ここで、原稿台上のゴミ等の位置は、図５に示すように、Ｎ１からＮ６までの６パターンが想定される。
Ｎ１のパターンでは、Ｒのラインのみがゴミ等により塞がれているので、このような場合にはＲの画像データのみに筋ノイズが生じる。また、ゴミ等の色がＮ１のパターンのように黒い場合には、原稿が白っぽいときには検出し易いが、反対に原稿が黒っぽいときには検出が難しい。
Ｎ２のパターンでは、Ｇのラインのみがゴミ等により塞がれているので、このような場合にはＧの画像データのみに筋ノイズが生じる。また、ゴミ等の色がＮ２のパターンのように白い場合には、原稿が黒っぽいときには検出し易いが、反対に原稿が白っぽいときには検出が難しい。
Ｎ３のパターンでは、Ｂのラインのみがゴミ等により塞がれているので、このような場合にはＢの画像データのみに筋ノイズが生じる。また、ゴミ等の色がＮ３のパターンのように中間色の場合には、原稿が黒っぽいときや白っぽいときには検出できるが、原稿が中間色のときには検出が難しい。
本実施の形態では、事前ゴミ検出動作において白の背景板と黒の背景板とを用いてゴミ等を検出するので、ゴミ等が黒い場合、白い場合、中間色の場合等、いかなる色であっても、問題なく検出することができる。
Ｎ４のパターンでは、ＲとＧのラインがゴミ等により塞がれているので、このような場合にはＲの画像データとＧの画像データに筋ノイズが生じる。
Ｎ５のパターンでは、ＧとＢのラインがゴミ等により塞がれているので、このような場合にはＧの画像データとＲの画像データに筋ノイズが生じる。
Ｎ６のパターンでは、全部のラインがゴミ等により塞がれているので、このような場合にはＲの画像データ、Ｇの画像データ、及びＢの画像データに筋ノイズが生じる。
ここで、ゴミ等がＮ５やＮ６のパターンのように透過性を持っている場合には、本実施の形態では、ゴミ等が付着しているであろう位置の、白の背景板を用いたときと黒の背景板を用いたときとの読み取り値の差分から、ゴミ等の汚れ要因による影響の度合いを示す影響値として、ゴミ等を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、主にゴミ等の表面色の反射による背景色の影響を受けない成分の濃度値を示す濃度成分値とを算出して、これを用いて従来の方法では補正ができなかったＮ６のパターンのような場合においても補正を可能にし、また補正の精度を向上させている。ここで、背景透過率が高いほうが汚れ要因による影響の度合いは小さく、濃度成分値が大きい方が汚れ要因による影響の度合いは大きい。
＜筋ノイズ検出手段の詳細＞
図６は、筋ノイズ検出手段４８の機能構成の概略を示す機能ブロック図である。
（１）平均処理部６１が、事前ゴミ検出動作時にライン間補正手段４７から出力される背景板毎の補正用データを、ノイズデータメモリ４９に複数ライン分蓄積して、背景板毎に平均化する。
（２）平均化された背景板毎の補正用データは、筋ノイズアドレス検出部６２に送られると同時に、背景板毎にノイズデータメモリ４９に保存される。
（３）筋ノイズアドレス検出部６２が、背景板毎の補正用データのＲＧＢ成分毎に、原稿を読み取った際に原稿台上のゴミ等の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生するであろうと推測される筋ノイズの、発生位置を示す筋ノイズアドレスを検出して、ノイズデータメモリ４９に保存する。ここで筋ノイズアドレスの検出は、例えば、全体平均との差が予め定めた所定値以上である範囲を検出する。
本実施の形態では、まず白の背景板を用いて補正用データを５回読み取り、これを平均処理部６１が平均化してノイズデータメモリ４９に保存するとともに、筋ノイズアドレス検出部６２がＲＧＢ成分毎に筋ノイズアドレスを検出してノイズデータメモリ４９に保存する。続いて、背景板の切り換えが行なわれ、今度は黒の背景板を用いて補正用データを同じく５回読み取り、これを平均処理部６１が平均化してノイズデータメモリ４９に保存するとともに、筋ノイズアドレス検出部６２がＲＧＢ成分毎に筋ノイズアドレスを検出してノイズデータメモリ４９に保存する。この一連の処理によって、白の背景板の補正用データ、黒の背景板の補正用データ、白の背景板のＲ成分の筋ノイズアドレス、白の背景板のＧ成分の筋ノイズアドレス、白の背景板のＢ成分の筋ノイズアドレス、黒の背景板のＲ成分の筋ノイズアドレス、黒の背景板のＧ成分の筋ノイズアドレス、及び黒の背景板のＢ成分の筋ノイズアドレスがノイズデータメモリ４９に保存される。
なお、本実施の形態では、筋ノイズアドレスを、背景板毎の補正用データに基づいて検出したが、１つの背景板の補正用データのみに基づいて検出してもよいし、従来のように原稿画像データに基づいて検出してもよい。
（４）続いて、筋ノイズデータ算出部６３が、背景透過率、及び濃度成分値を、ＲＧＢの各色について算出する。
図７は、白の背景板の補正用データ及び黒の背景板の補正用データと、上記ゴミ等による影響との関係を表す図である。
図７に示すように、白の背景板７１の補正用データは、ゴミ等のない７１ａのところでは照射した光のほとんどの成分が白の背景板で反射し、ここの画像データは白の背景板の補正用データの平均値ＡＶＷにほぼ等しい。またゴミ７２のある７１ｂのあたりでは、ゴミ７２を通過して白の背景板で反射し再びゴミ７２を通過して戻ってくる成分と、ゴミ７２の表面で反射する成分ＤＷとの合計が検出され、ここの画像データは筋ノイズ部分の白の背景板の補正用データＷにほぼ等しい。従って、ゴミ７２を通過して戻ってくる成分はＷ−ＤＷで表される。
また、黒の背景板７３の補正用データは、ゴミ等のない７３ａのところでは照射した光の僅かの成分が黒の背景板で反射し、この部分の画像データは黒の背景板の補正用データの平均値ＡＶＢにほぼ等しい。またゴミ７４のある７３ｂのあたりでは、ゴミ７４を通過して黒の背景板で反射し再びゴミ７４を通過して戻ってくる成分と、ゴミ７４の表面で反射した成分ＤＢとの合計が検出され、ここの画像データは筋ノイズ部分の黒の背景板の補正用データＢにほぼ等しい。従って、ゴミ７４を通過して戻ってくる成分はＢ−ＤＢで表される。
ここで、ＤＷとＤＢは、ともに背景画像の影響を受けない成分なので、ゴミ７２とゴミ７４が同じゴミである場合には、両者の値は等しいことになる。そこで、主にゴミ等の汚れ要因の表面色の反射による背景画像の影響を受けない成分の値を濃度成分値Ｄと定義し、ＤＷ及びＤＢを濃度成分値Ｄに置き換えると、ゴミ７２を通過して戻ってくる成分は（Ｗ−Ｄ）、ゴミ７４を通過してして戻ってくる成分は（Ｂ−Ｄ）となり、汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率Ｔは、以下の式１で表すことができる。
Ｔ＝｛（Ｗ−Ｄ）−（Ｂ−Ｄ）｝／（ＡＶＷ−ＡＶＢ）
＝（Ｗ−Ｂ）／（ＡＶＷ−ＡＶＢ）・・・式１
また、濃度成分値Ｄは、Ｔを用いて以下の式２で表すことができる。
Ｄ＝（Ｗ−ＡＶＷ×Ｔ）・・・式２
（５）算出したＲＧＢ毎の背景透過率Ｔ、及び濃度成分値Ｄは、自身のアドレスが付加されて、図４に示す筋ノイズ補正手段５０へ送られる。
＜筋ノイズ検出処理の手順＞
図８は、事前ゴミ検出動作、筋ノイズ検出手段４８による補正用データの生成処理、筋ノイズ検出処理、背景透過率Ｔの算出処理、及び濃度成分値Ｄの算出処理等の手順の概略を示す図である。
以下に図８を用いて、筋ノイズ検出手段４８等による各処理の手順を説明する。
（１）原稿をスキャンする指示がユーザ等によりなされるまで待つ（ステップＳ１）。
（２）原稿をスキャンする指示がなされると、図３に示す背景板切り換え用モータ３７を駆動して表面用背景板セット３３及び裏面用背景板セット３５を一方向に回転させて、最初に使用すべき背景板１をセットし、背景板の通し番号Ｎに初期値１を設定する（ステップＳ２）。
（３）原稿を読み取り位置に挿入しないで、１０ライン分の画像データを取り込む（ステップＳ３）。このとき、背景板を少しずつ回転させて、毎回背景板内の同一色の部分の異なる位置を読み取らせてもよい。
（４）取り込んだ１０ライン分の画像データを、ピクセル毎に平均処理して背景板Ｎの補正用データを生成する（ステップＳ４）。ここで、例えばピクセル毎に大きい方から２つと小さい方から２つのデータを捨て、残りの６個の平均を計算することにより、突出したデータの影響を受けにくくすることもできる。
（５）背景板Ｎの補正用データに基づいて、ＲＧＢ毎に筋エッジ検出を行なう（ステップＳ５）。
例えば、白の背景板の補正用データ、又は黒の背景板の補正用データのいずれかにおいて、平均よりも５％以上の差がある部分を筋エッジとして検出する。
なお、筋エッジ検出においては、複数の背景板の補正用データのいずれかにおいて平均との差がある部分を筋エッジとして検出する方があらゆる色のゴミに対応できる点で望ましいが、任意の背景板の補正用データのみに基づいて行なっても遜色のない検出精度が得られる場合もあるので、例えば白の背景板の補正用データ、及び黒の背景板の補正用データの何れか一方に基づいて筋エッジ検出を行なってもよい。また、原稿の画像データを取り込んだ後で、従来のように画像データに基づいて、ＲＧＢ毎に、原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズを検出してもよい。
（６）検出した筋エッジに基づいて、ＲＧＢ成分毎に、原稿を読み取った際に原稿台上のゴミ等の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生するであろうと推測される筋ノイズ領域を予測する（ステップＳ６）。なお、ここで補正漏れが生じないように、筋エッジにより認識される領域を、幅方向を両側それぞれ１〜３画素程度ずつ拡張して、多少広めに筋ノイズ領域を決めてもよい。
（７）予測した筋ノイズ領域のアドレスデータを保存する（ステップＳ７）。
（８）背景板Ｎの補正用データを保存する（ステップＳ８）。
（９）背景板Ｎの補正用データについて全画素平均を算出して保存する（ステップＳ９）。
（１０）背景板は最後であるか否かを判断する（ステップＳ１０）。
（１１）背景板が最後でない場合には、図３に示す背景板切り換え用モータ３７を駆動して表面用背景板セット３３及び裏面用背景板セット３５を一方向に回転させて、背景板Ｎを背景板Ｎ＋１に切り換え、背景板の通し番号Ｎに１を加算して、背景板Ｎに対して行なった処理と同様の処理を背景板Ｎ＋１に施す（ステップＳ１１）。
（１２）背景板が最後である場合には、まだ処理対処画素に指定されていない未処理の画素があるか否かを判断する（ステップＳ１２）。ここで未処理の画素がなくなると、処理を終了して、ユーザ等によるスキャンの指示待ちに戻る。
（１３）未処理の画素がある場合には、未処理の画素の１つを新たな処理対象画素に指定して、処理対象画素を更新する（ステップＳ１３）。
（１４）処理対象画素が、各々の背景板に対応する筋ノイズ領域のうちの少なくとも１つに含まれているか否かを検索する（ステップＳ１４）。
（１５）処理対象画素が何れかの背景板に対応する筋ノイズ領域に含まれている場合は、例えば上記の式１、及び式２に従って、背景透過率Ｔ、及び濃度成分値Ｄを算出する（ステップＳ１５）。
（１６）各色の背景透過率Ｔのうち、予め定めた所定の閾値を越える色が少なくとも１つあるか否かを検索する（ステップＳ１６）。
（１７）閾値を越える色が少なくとも１つある場合には、算出した背景透過率Ｔ、及び濃度成分値Ｄを、処理対象画素のアドレスと対応付けて保存し、次の画素の処理のために戻る（ステップＳ１７）。
（１８）閾値を越える色が１つもない場合には、処理対象画素のアドレスの筋ノイズ領域指定を解除し、次の画素の処理のために戻る（ステップＳ１８）。
なお、本実施の形態では、白の背景板と黒の背景板の２種類の背景板を使った場合の例を説明しているが、さらに中間色の背景板や各色毎の背景板等を使用して、より正確に、あるいは色毎に背景透過率等を算出してもよい。
＜筋ノイズ補正手段の詳細＞
図９は、筋ノイズ補正手段５０の機能構成の概略を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の筋ノイズ補正は、筋ノイズ検出手段４８において保存された筋ノイズ領域のアドレスデータに基づいて１画素毎にノイズ画素に注目し、続いて周辺画素のデータから適切なＲＧＢデータを探し、これを注目したノイズ画素のデータに置き換え、このような処理をノイズ画素の全てに対して行なうことにより、筋ノイズを補正している。ここで、補正には大きく分けて２種類の方法があり、ノイズのない色のデータがあるか、及び筋ノイズ検出手段４８において計算された背景透過率の大きさにより補正方法を決めている。詳細には以下に記載する。
（１）補正対象抽出手段８１が、図４の筋ノイズ検出手段４８から渡された筋ノイズ領域のアドレスデータに基づいて、順に１画素毎に注目して補正処理対象画素のアドレスを決め、図４のライン間補正手段４７から出力される原稿の画像データ中の該当する補正処理対象画素のデータを抽出し、また、筋ノイズ部分を除く補正処理対象画素の周辺の画素のデータを、第１補正手段８３中の検索手段８４及び第２補正手段８６中の擬似ノイズデータ生成手段８９に渡す。また、ＲＧＢの全色のデータが筋ノイズ領域に含まれていない画素のデータは、何もせずに図４に示した色補正手段５１に渡す。
（２）補間方法決定手段８２が、補正処理対象画素の補正方法を決定する。
具体的には、図５に示したＮ１、Ｎ２、及びＮ３のように、ＲＧＢのいずれかのラインのみがゴミ等により塞がれている第１の場合は、補正処理対象の画素は、ＲＧＢのいずれか１色のデータにおいてのみ筋ノイズ領域に含まれているはずである。また、図５に示したＮ４、Ｎ５のように、ＲＧＢの２つのラインがゴミ等により塞がれている第２の場合は、補正処理対象の画素は、ＲＧＢのうちの２色のデータが筋ノイズ領域に含まれているはずである。また図５に示したＮ６のように、ＲＧＢの全てのラインがゴミ等により塞がれている第３の場合は、ＲＧＢのうちの全てのデータが筋ノイズ領域に含まれているはずである。そこで、補正処理対象の画素について、それぞれの色成分毎に補正を要するか否かを判定し筋ノイズ領域に含まれていない色成分のデータが２つ有れば第１の場合、１つだけで有れば第２の場合であると判断して、第１の場合と第２の場合には補正方法を補正１に決定し、筋ノイズ領域に含まれていない色のデータが１つもなければ第３の場合であると判断して補正方法を補正２に決定する。
（３）補間方法決定手段８２によりフルカラーの一部の色成分において補正を要すると判定され、補正方法が補正１に決定されると、第１補正手段８３が補正処理対象画素に補正１を施す。
第１補正手段８３は、検索手段８４、置換手段８５を含む。
検索手段８４は、補正対象抽出手段８１から渡された注目している補正処理対象画素の周辺の画素または所定単位の領域から、補正を要すると判定されていない色成分の値が近似している画素、または所定単位の領域を検索する。
置換手段８５は、検索手段８４により検索された画素、または所定単位の領域に対応するデータの各色成分で、注目している補正処理対象画素の全色の成分を置換することによって補正処理対象画素に補正１を施し、図４に示した色補正手段５１に渡す。補正１については以下の筋ノイズ補正処理の手順において詳細に説明する。
（４）補間方法決定手段８２によりフルカラーの全ての色成分において補正を要すると判定され、補正方法が補正２に決定されると、第２補正手段８６が補正処理対象画素に補正２を施す。
第２補正手段８６は、判定手段８７、禁止手段８８、擬似ノイズデータ生成手段８９、検索手段９０、及び置換手段９１を含む。
判定手段８７は、筋ノイズ部分のデータを１画素毎に注目して、背景透過率Ｔの各色成分について、背景透過率Ｔにより示される影響の度合いが、所定の規定値により示される影響の度合いよりも小さいか否かを判定する。例えば具体的には、各色成分について、背景透過率Ｔが３０％未満の場合に影響の度合いが大きいと判定し、背景透過率Ｔが３０％以上の場合に影響の度合いが小さいと判定する。
禁止手段８８は、判定手段８７により影響の度合いが小さいと判定された色成分が１つもない場合には、補正を禁止する。
擬似ノイズデータ生成手段８９は、補正対象抽出手段８１から渡された注目している画素の周辺の筋ノイズ部分を除く画素または所定単位の領域の画像データを、図６に示す筋ノイズデータ算出部６３により算出された背景透過率Ｔと濃度成分値Ｄとを用いて色成分毎に演算を施して、周辺の画素または所定単位の領域のそれぞれに汚れ要因が付着していると仮定した状態の擬似ノイズデータを生成する。
検索手段９０は、判定手段８７により影響の度合いが小さいと判定された色成分の背景透過率Ｔが１つ以上ある場合には、注目している補正処理対象画素の、影響の度合いが小さい色成分のそれぞれの画像データの値が、同一又は近似している画素、または所定単位の領域を、擬似ノイズデータ生成手段８９により生成された擬似ノイズデータから検索する。ここで禁止手段８８により補正が禁止されている場合には、検索手段９０は検索をせず、画素のデータを補正せずに、置換手段９１を介して図４に示した色補正手段５１に渡す。
置換手段９１は、検索手段９０により検索された画素、または所定単位の領域に対応するデータの各色成分で、注目している補正処理対象画素の全色成分を置換することによって、補正処理対象画素に補正２を施し、図４に示した色補正手段５１に渡す。
なお、影響の度合いが小さいと判定された色成分の背景透過率Ｔが３つ全部である場合には、直接補正処理対象画素のデータに逆演算を施して補正してもよい。
補正２については以下の筋ノイズ補正処理の手順において詳細に説明する。
＜筋ノイズ補正処理の手順＞
図１０は、原稿のスキャン動作、及び筋ノイズ補正手段５０による筋ノイズ補正処理等の手順の概略を示す図である。
以下に図１０を用いて、筋ノイズ補正手段５０等による各処理の手順を説明する。
（１）事前ゴミ検出動作が終わるまで待つ（ステップＳ２１）。
（２）事前ゴミ検出動作が終わったら、画像データ取り込み動作を開始する（ステップＳ２２）。
（３）画像データ取り込み動作が終わるまで待つ（ステップＳ２３）。
（４）画像データ取り込み動作が終わったら、筋ノイズ検出処理が終わるまで待つ（ステップＳ２４）。
（５）筋ノイズ検出処理が終わったら、筋ノイズ領域アドレスデータを読み出す（ステップＳ２５）。
（６）読み出した筋ノイズ領域アドレスデータにより特定される補正を要する画素の中に、まだ補正処理対処画素に指定されていない未処理の画素があるか否かを判断する（ステップＳ２６）。ここで未処理の画素がなくなると、処理を終了して、事前ゴミ検出動作の終了待ちに戻る。
（７）未処理の画素がある場合には、未処理の画素の１つを新たな補正処理対象画素に指定して、補正処理対象画素を更新する（ステップＳ２７）。
（８）補正処理対象画素が、Ｒ、Ｇ、Ｂの各データの全てにおいて筋ノイズ領域内であるか否かを判断する（ステップＳ２８）。
（９）補正処理対象画素が、Ｒ、Ｇ、Ｂの各データのうち１つでも筋ノイズ領域内ではない場合には、補正処理対象画素に補正１を施し、次の画素を処理するために戻る（ステップＳ２９）。
（１０）補正処理対象画素が、Ｒ、Ｇ、Ｂの各データの全てにおいて筋ノイズ領域内である場合には、補正処理対象画素に補正２を施し、次の画素を処理するために戻る（ステップＳ３０）。
図１１は、補正１の処理の流れの概略を示す図である。
以下に図１１に添って、補正１の流れを説明する。
（１）補正処理対象画素の周辺の所定の位置の領域を、参照エリアに指定する（ステップＳ３１）。
図１２は、本実施の形態における、参照エリアの指定の例を示す図である。
図１２では、筋ノイズ部分がＣ１１、Ｃ１２、Ｃ１３．．．、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３．．．、Ｃ３１、Ｃ３２、Ｃ３３．．．の画素からなり、今、その中のＣ１８の画素が補正処理対象画素に指定されている。また補正処理対象画素に指定されたＣ１８の画素を基準に、図の上下方向に（上方向を＋。下方向を−とする）、＋３画素から＋１４画素まで、及び横方向に（左方向を＋。右方向を−とする）、−４画素から＋４画素までの範囲（Ｈ１１〜Ｈ１９、Ｈ２１〜Ｈ２９、Ｈ３１〜Ｈ３９、Ｈ４１〜Ｈ４９、Ｈ５１〜Ｈ５９、Ｈ６１〜Ｈ６９、Ｈ７１〜Ｈ７９、Ｈ８１〜Ｈ８９、Ｈ９１〜Ｈ９９、ＨＡ１〜ＨＡ９、ＨＢ１〜ＨＢ９、ＨＣ１〜ＨＣ９）の上側参照エリアＨと、図の上下方向に−３画素から−１４画素まで、及び、横方向に−４画素から＋４画素までの範囲（Ｌ１１〜Ｌ１９、Ｌ２１〜Ｌ２９、Ｌ３１〜Ｌ３９、Ｌ４１〜Ｌ４９、Ｌ５１〜Ｌ５９、Ｌ６１〜Ｌ６９、Ｌ７１〜Ｌ７９、Ｌ８１〜Ｌ８９、Ｌ９１〜Ｌ９９、ＬＡ１〜ＬＡ９、ＬＢ１〜ＬＢ９、ＬＣ１〜ＬＣ９）の下側参照エリアＬとが指定されている。
（２）参照エリアを、所定単位の領域毎に平均化する（ステップＳ３２）。
図１３は、本実施の形態における、所定単位の領域毎に平均化する例を示す図である。
図１３では、図１２に示した上側参照エリアＨと下側参照エリアＬのそれぞれについて、上下方向２画素分×横方向３画素の大きさの全３６個の領域毎にＲＧＢデータを平均化した様子を示している。詳細には、例えば図１２に示したＨ１１、Ｈ１２、Ｈ１３、Ｈ２１、Ｈ２２、Ｈ２３の６つの画素のＲＧＢデータの平均を算出してＡＨ１１のＲＧＢデータとする。他の領域も同様に計算して、ＡＨ１１〜ＡＨ１３、ＡＨ２１〜ＡＨ２３、ＡＨ３１〜ＡＨ３３、ＡＨ４１〜ＡＨ４３、ＡＨ５１〜ＡＨ５３、ＡＨ６１〜ＡＨ６３、ＡＬ１１〜ＡＬ１３、ＡＬ２１〜ＡＬ２３、ＡＬ３１〜ＡＬ３３、ＡＬ４１〜ＡＬ４３、ＡＬ５１〜ＡＬ５３、ＡＬ６１〜ＡＬ６３を得る。一般式で記載すると以下の式３及び式４のようになる。
・上側参照エリアＨでは、
AH11=(H11+H12+H13+H21+H22+H23)/6
AH12=(H14+H15+H16+H24+H25+H26)/6
AH13=(H17+H18+H19+H27+H28+H29)/6
AH21=(H31+H32+H33+H41+H42+H43)/6
・
・
・
AH[n,m]={H[2(n-1)+1,3(m-2)+4]+H[2(n-1)+1,3(m-2)+5]+H[2(n-1)+1,3(m-2)+6]+H[2(n-1)+2,3(m-2)+4]+H[2(n-1)+2,3(m-2)+5]+H[2(n-1)+2,3(m-2)+6]}/6
・・・式３
・下側参照エリアＬでは、
AL11=(L11+L12+L13+L21+L22+L23)/6
AL12=(L14+L15+L16+L24+L25+L26)/6
AL13=(L17+L18+L19+L27+L28+L29)/6
AL21=(L31+L32+L33+L41+L42+L43)/6
・
・
・
AL[n,m]={L[2(n-1)+1,3(m-2)+4]+L[2(n-1)+1,3(m-2)+5]+L[2(n-1)+1,3(m-2)+6]+L[2(n-1)+2,3(m-2)+4]+L[2(n-1)+2,3(m-2)+5]+L[2(n-1)+2,3(m-2)+6]}/6
・・・式４
（３）補正処理対象画素の周辺の所定単位の各領域の中から、補正処理対象画素の補正を要すると判定されていない色成分の値が近似している最小近似領域を検索する（ステップＳ３３）。
本実施の形態では、補正を要すると判定されていない色成分が１つ又は２の場合には、補正を要しない色成分の値が、補正処理対象画素の同成分の値と最も近い領域を、図１３に示したＡＨ１１〜ＡＨ１３、ＡＨ２１〜ＡＨ２３、ＡＨ３１〜ＡＨ３３、ＡＨ４１〜ＡＨ４３、ＡＨ５１〜ＡＨ５３、ＡＨ６１〜ＡＨ６３、ＡＬ１１〜ＡＬ１３、ＡＬ２１〜ＡＬ２３、ＡＬ３１〜ＡＬ３３、ＡＬ４１〜ＡＬ４３、ＡＬ５１〜ＡＬ５３、ＡＬ６１〜ＡＬ６３の中から検索する。一般式で記載すると以下のようになる。
ここで、Ｃ１８のＲ成分をＣ１８Ｒ、Ｇ成分をＣ１８Ｇ、Ｂ成分をＣ１８Ｂとし、ＡＨ［ｎ，ｍ］（ｎ＝１，２，３，４，５，６、ｍ＝１，２，３）のＲ成分をＡＨｎｍＲ、Ｇ成分をＡＨｎｍＧ、Ｂ成分をＡＨｎｍＢとし、ＡＬｎｍ（ｎ＝１，２，３，４，５，６、ｍ＝１，２，３）のＲ成分をＡＬｎｍＲ、Ｇ成分をＡＬｎｍＧ、Ｂ成分をＡＬｎｍＢとする。
・補正を要すると判定されていない色成分が赤色成分（Ｒ）１つの場合には、
(Ｃ１８Ｒ−ＡＨｎｍＲ) ・・・式５
(Ｃ１８Ｒ−ＡＬｎｍＲ) ・・・式６
としたときの式５、及び式６が最小となるときのＡＨｎｍ又はＡＬｎｍを検索する。
・補正を要すると判定されていない色成分が緑色成分（Ｇ）１つの場合には、
(Ｃ１８Ｇ−ＡＨｎｍＧ) ・・・式７
(Ｃ１８Ｇ−ＡＬｎｍＧ) ・・・式８
としたときの式７、及び式８が最小となるときのＡＨｎｍ又はＡＬｎｍを検索する。
・補正を要すると判定されていない色成分が青色成分（Ｂ）１つの場合には、
(Ｃ１８Ｂ−ＡＨｎｍＢ) ・・・式９
(Ｃ１８Ｂ−ＡＬｎｍＢ) ・・・式１０
としたときの式９、及び式１０が最小となるときのＡＨｎｍ又はＡＬｎｍを検索する。
・補正を要すると判定されていない色成分が赤色成分（Ｒ）と緑色成分（Ｇ）の２つの場合には、
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＡＨｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｇ−ＡＨｎｍＧ)２｝ ・・・式１１
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＡＬｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｇ−ＡＬｎｍＧ)２｝ ・・・式１２
としたときの式１１、及び式１２が最小となるときのＡＨｎｍ又はＡＬｎｍを検索する。
・補正を要すると判定されていない色成分が赤色成分（Ｒ）と青色成分（Ｂ）の２つの場合には、
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＡＨｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＡＨｎｍＢ)２｝ ・・・式１３
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＡＬｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＡＬｎｍＢ)２｝ ・・・式１４
としたときの式１３、及び式１４が最小となるときのＡＨｎｍ又はＡＬｎｍを検索する。
・補正を要すると判定されていない色成分が緑色成分（Ｇ）と青色成分（Ｂ）の２つの場合には、
√｛(Ｃ１８Ｇ−ＡＨｎｍＧ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＡＨｎｍＢ)２｝ ・・・式１５
√｛(Ｃ１８Ｇ−ＡＬｎｍＧ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＡＬｎｍＢ)２｝ ・・・式１６
としたときの式１５、及び式１６が最小となるときのＡＨｎｍ又はＡＬｎｍを検索する。
（４）検索した最小近似領域のＲＧＢデータを用いて、補正処理対象画素を補正する（ステップＳ３４）。例えば、ＡＨ１１が最小近似領域として検索された場合には、ＡＨ１１のＲデータであるＡＨ１１Ｒの値をＣ１８Ｒの値に置換し、ＡＨ１１のＧデータであるＡＨ１１Ｇの値をＣ１８Ｇの値に置換し、ＡＨ１１のＢデータであるＡＨ１１Ｂの値をＣ１８Ｂの値に置換する。
図１４は、補正２の処理の流れの概略を示す図である。
以下に図１４に添って、補正２の流れを説明する。
なお、図１１に示した補正１の流れと同様のステップには同一番号を付し、その説明を省略する。
（１）補正処理対象画素の背景透過率Ｔの各色成分について、背景透過率Ｔにより示される影響の度合いが、所定の規定値により示される影響の度合いよりも小さいか否かを判定し、影響の度合いが小さいと判定された色成分が１つ以上ある場合には補正処理を続行する（ステップＳ４１）。例えば具体的には、各色成分について、透過率Ｔが３０％未満の場合に影響の度合いが大きいと判定し、透過率Ｔが３０％以上の場合に影響の度合いが小さいと判定する。
（２）影響の度合いが小さいと判定された色成分が１つもない場合には、補正を禁止する（ステップＳ４２）。
（３）補正処理対象画素の背景透過率Ｔの全ての色成分における影響の度合いが小さいか否かを判定する（ステップＳ４３）。
（４）全ての色成分における影響の度合いが小さい場合には、補正処理対象画素のデータに、直接逆演算を施して補正する（ステップＳ４４）。詳細には、補正処理対象画素に、背景透過率Ｔ、及び濃度成分値Ｄを用いて色成分毎に逆演算を施して、汚れ要因が付着していないと仮定した状態にし、汚れ要因の影響を排除することによって、補正処理対象画素のＲＧＢデータを補正する。一般式で記載すると以下のようになる。
ここで、演算後のＣ１８をＯ１８とし、そのＲ成分をＯ１８Ｒ、Ｇ成分をＯ１８Ｇ、Ｂ成分をＯ１８Ｂとし、Ｃ１８の位置の背景透過率ＴをＴ１、Ｔ１のＲ成分をＴ１Ｒ、Ｇ成分をＴ１Ｇ、Ｂ成分をＴ１Ｂとし、Ｃ１８の位置の濃度成分値ＤをＤ１、そのＲ成分をＤ１Ｒ、Ｇ成分をＤ１Ｇ、Ｂ成分をＤ１Ｂとする。
Ｏ１８Ｒ＝Ｃ１８Ｒ／Ｔ１Ｒ−Ｄ１Ｒ ・・・式１７
Ｏ１８Ｇ＝Ｃ１８Ｇ／Ｔ１Ｇ−Ｄ１Ｇ ・・・式１８
Ｏ１８Ｂ＝Ｃ１８Ｂ／Ｔ１Ｂ−Ｄ１Ｂ ・・・式１９
（５）図１１の説明の（１）と同様（ステップＳ３１）。
（６）図１１の説明の（２）と同様（ステップＳ３２）。
（７）ここで影響の度合いが小さいと判定された色成分が１つ以上あり、かつ、全ての色成分における影響の度合いが小さくない場合（影響の度合いが小さいと判定された色成分が１つ、又は２つある場合）には、補正処理対象画素の周辺の筋ノイズ部分を除く所定単位の各領域の画像データを、背景透過率Ｔと濃度成分値Ｄとを用いて色成分毎に演算を施して、所定単位の領域のそれぞれに汚れ要因が付着していると仮定した状態の擬似ノイズデータを生成する（ステップＳ４５）。
図１５は、本実施の形態における、擬似ノイズデータを生成する例を示す図である。
図１５では、図１３に示した上側参照エリアＨと下側参照エリアＬの全３６個の領域毎に、擬似ノイズデータを生成した様子を示している。詳細には、例えば図１３に示したＡＨ１１〜ＡＨ１３、ＡＨ２１〜ＡＨ２３、ＡＨ３１〜ＡＨ３３、ＡＨ４１〜ＡＨ４３、ＡＨ５１〜ＡＨ５３、ＡＨ６１〜ＡＨ６３、ＡＬ１１〜ＡＬ１３、ＡＬ２１〜ＡＬ２３、ＡＬ３１〜ＡＬ３３、ＡＬ４１〜ＡＬ４３、ＡＬ５１〜ＡＬ５３、ＡＬ６１〜ＡＬ６３のそれぞれに対して演算を施して、汚れ要因が付着していると仮定した状態のＦＨ１１〜ＦＨ１３、ＦＨ２１〜ＦＨ２３、ＦＨ３１〜ＦＨ３３、ＦＨ４１〜ＦＨ４３、ＦＨ５１〜ＦＨ５３、ＦＨ６１〜ＦＨ６３、ＦＬ１１〜ＦＬ１３、ＦＬ２１〜ＦＬ２３、ＦＬ３１〜ＦＬ３３、ＦＬ４１〜ＦＬ４３、ＦＬ５１〜ＦＬ５３、ＦＬ６１〜ＦＬ６３を得る。一般式で記載すると以下のようになる。
ここで、ＦＨ［ｎ，ｍ］（ｎ＝１，２，３，４，５，６、ｍ＝１，２，３）のＲ成分をＦＨｎｍＲ、Ｇ成分をＦＨｎｍＧ、Ｂ成分をＦＨｎｍＢとし、ＦＬ［ｎ，ｍ］（ｎ＝１，２，３，４，５，６、ｍ＝１，２，３）のＲ成分をＦＬｎｍＲ、Ｇ成分をＦＬｎｍＧ、Ｂ成分をＦＬｎｍＢとする。
・上側参照エリアＨでは、
ＦＨ１１Ｒ＝ＡＨ１１Ｒ×Ｔ１Ｒ＋Ｄ１Ｒ
ＦＨ１１Ｇ＝ＡＨ１１Ｇ×Ｔ１Ｇ＋Ｄ１Ｇ
ＦＨ１１Ｂ＝ＡＨ１１Ｂ×Ｔ１Ｂ＋Ｄ１Ｂ
・
・
・
ＦＨｎｍＲ＝ＡＨｎｍＲ×Ｔ１Ｒ＋Ｄ１Ｒ ・・・式２０
ＦＨｎｍＧ＝ＡＨｎｍＧ×Ｔ１Ｇ＋Ｄ１Ｇ ・・・式２１
ＦＨｎｍＢ＝ＡＨｎｍＢ×Ｔ１Ｂ＋Ｄ１Ｂ ・・・式２２
・下側参照エリアＬでは、
ＦＬ１１Ｒ＝ＡＬ１１Ｒ×Ｔ１Ｒ＋Ｄ１Ｒ
ＦＬ１１Ｇ＝ＡＬ１１Ｇ×Ｔ１Ｇ＋Ｄ１Ｇ
ＦＬ１１Ｂ＝ＡＬ１１Ｂ×Ｔ１Ｂ＋Ｄ１Ｂ
・
・
・
ＦＬｎｍＲ＝ＡＬｎｍＲ×Ｔ１Ｒ＋Ｄ１Ｒ ・・・式２３
ＦＬｎｍＧ＝ＡＬｎｍＧ×Ｔ１Ｇ＋Ｄ１Ｇ ・・・式２４
ＦＬｎｍＢ＝ＡＬｎｍＢ×Ｔ１Ｂ＋Ｄ１Ｂ ・・・式２５
（８）擬似ノイズデータの各領域の中から、影響の度合いが小さいと判定された色成分の値が近似している最小近似領域を検索する（ステップＳ４６）。
本実施の形態では、影響の度合いが小さいと判定された色成分が１つ又は２の場合には、影響の度合いが小さい色成分の値が、補正処理対象画素の同成分の値と最も近い領域を、図１５に示したＦＨ１１〜ＦＨ１３、ＦＨ２１〜ＦＨ２３、ＦＨ３１〜ＦＨ３３、ＦＨ４１〜ＦＨ４３、ＦＨ５１〜ＦＨ５３、ＦＨ６１〜ＦＨ６３、ＦＬ１１〜ＦＬ１３、ＦＬ２１〜ＦＬ２３、ＦＬ３１〜ＦＬ３３、ＦＬ４１〜ＦＬ４３、ＦＬ５１〜ＦＬ５３、ＦＬ６１〜ＦＬ６３の中から検索する。一般式で記載すると以下のようになる。
・影響の度合いが小さいと判定された色成分が赤色成分（Ｒ）１つの場合には、
(Ｃ１８Ｒ−ＦＨｎｍＲ) ・・・式２６
(Ｃ１８Ｒ−ＦＬｎｍＲ) ・・・式２７
としたときの式２６、及び式２７が最小となるときのＦＨｎｍ又はＦＬｎｍを検索する。
・影響の度合いが小さいと判定された色成分が緑色成分（Ｇ）１つの場合には、
(Ｃ１８Ｇ−ＦＨｎｍＧ) ・・・式２８
(Ｃ１８Ｇ−ＦＬｎｍＧ) ・・・式２９
としたときの式２８、及び式２９が最小となるときのＦＨｎｍ又はＦＬｎｍを検索する。
・影響の度合いが小さいと判定された色成分が青色成分（Ｂ）１つの場合には、
(Ｃ１８Ｂ−ＦＨｎｍＢ) ・・・式３０
(Ｃ１８Ｂ−ＦＬｎｍＢ) ・・・式３１
としたときの式３０、及び式３１が最小となるときのＦＨｎｍ又はＦＬｎｍを検索する。
・影響の度合いが小さいと判定された色成分が赤色成分（Ｒ）と緑色成分（Ｇ）の２つの場合には、
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＦＨｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｇ−ＦＨｎｍＧ)２｝ ・・・式３２
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＦＬｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｇ−ＦＬｎｍＧ)２｝ ・・・式３３
としたときの式３２、及び式３３が最小となるときのＦＨｎｍ又はＦＬｎｍを検索する。
・影響の度合いが小さいと判定された色成分が赤色成分（Ｒ）と青色成分（Ｂ）の２つの場合には、
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＦＨｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＦＨｎｍＢ)２｝ ・・・式３４
√｛(Ｃ１８Ｒ−ＦＬｎｍＲ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＦＬｎｍＢ)２｝ ・・・式３５
としたときの式３４、及び式３５が最小となるときのＦＨｎｍ又はＦＬｎｍを検索する。
・影響の度合いが小さいと判定された色成分が緑色成分（Ｇ）と青色成分（Ｂ）の２つの場合には、
√｛(Ｃ１８Ｇ−ＦＨｎｍＧ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＦＨｎｍＢ)２｝ ・・・式３６
√｛(Ｃ１８Ｇ−ＦＬｎｍＧ)２＋(Ｃ１８Ｂ−ＦＬｎｍＢ)２｝ ・・・式３７
としたときの式３６、及び式３７が最小となるときのＦＨｎｍ又はＦＬｎｍを検索する。
（９）検索した最小近似領域に対応する擬似ノイズデータの生成の元になった所定単位の領域のＲＧＢデータを用いて、補正処理対象画素を補正する（ステップＳ４７）。例えば、ＦＨ１１が最小近似領域として検索された場合には、これに対応するＡＨ１１のＲデータであるＡＨ１１Ｒの値をＣ１８Ｒの値に置換し、ＡＨ１１のＧデータであるＡＨ１１Ｇの値をＣ１８Ｇの値に置換し、ＡＨ１１のＢデータであるＡＨ１１Ｂの値をＣ１８Ｂの値に置換する。
なお、補正２の処理において、全ての色成分における影響の度合いが小さい場合であっても、上記（４）の補正を施すのではなく、上記（５）〜（９）のように最小近似領域を検索して、これに対応する擬似ノイズデータの生成の元になった所定単位の領域のＲＧＢデータを用いて補正処理対象画素を補正してもよい。
また、本実施の形態では、補正処理対象画素の周辺の所定の位置の領域を参照エリアに指定し、参照エリアを所定単位の領域毎に平均化して、これらの領域から最小近似領域を検索したが、領域毎に平均化をせずに、参照エリアの各画素から最小近似画素を検索して、その後の処理を継続してもよい。
＜まとめ＞
以上のように、本実施の形態によれば、シートスルー方式により原稿の画像を読み取る際に、原稿を読み取り位置に挿入しないで濃度が異なる複数の背景板をそれぞれ背景にして、読み取った背景板毎の補正用データを元にノイズアドレスを検出するので、原稿の影響を受けない点、及びゴミの色に依存しない点等から、原稿の画像データから筋ノイズを検出する場合よりも検出精度が格段に高い。また、背景板毎の補正用データから、ゴミ等の汚れ要因の影響による背景透過率、及び濃度成分値を算出し、背景透過率が所定以上あれば筋ノイズを補正することができる。よって全色のセンサが同時にゴミ等の影響を受けて筋ノイズが生じてしまった場合であっても、当該筋ノイズを補正することができるという優れた効果が得られる。
［変形例１］
実施の形態１では、背景板毎の補正用データや画像データから筋ノイズのアドレスを検出し、その後に筋ノイズのアドレスの部分の補正用データから背景透過率と反射濃度値とを算出したが、変形例１は、背景板毎の補正用データから背景透過率及び反射濃度値を算出し、その後に背景透過率や反射濃度値から筋ノイズのアドレスを検出する。
変形例１では、主に実施の形態１と筋ノイズ検出処理の手順が異なるので、この部分について説明する。
＜筋ノイズ検出処理の手順＞
図１６は、変形例１における事前ゴミ検出動作、筋ノイズ検出手段４８による補正用データの生成処理、筋ノイズ検出処理、背景透過率Ｔの算出処理、及び濃度成分値Ｄの算出処理等の手順の概略を示す図である。
以下に図１６を用いて、筋ノイズ検出手段４８等による各処理の手順を説明する。
なお、実施の形態１における図８の説明と同様のステップには同一番号を付し、その説明を省略する。
（１〜４）図８の説明の（１〜４）と同様（ステップＳ１〜４）。
変形例１では、ここで筋エッジ検出を行わない。
（５〜１０）図８の説明の（８〜１３）と同様（ステップＳ８〜１３）。
（１１）処理対象画素について、例えば上記の式１、及び式２に従って、背景透過率Ｔ、及び濃度成分値Ｄを算出する（ステップＳ５１）。
（１２）算出した背景透過率Ｔ、及び濃度成分値Ｄを処理対象画素のアドレスと対応付けて保存し、次の画素の処理のために戻る（ステップＳ５２）。
（１３）未処理の画素がない場合には、保存された全ての背景透過率Ｔ、及び全ての濃度成分値Ｄの少なくとも一方に基づいて、ＲＧＢ毎に筋エッジ検出を行なう（ステップＳ５３）。
例えば背景透過率に基づいて筋エッジ検出を行なう場合には、ＲＧＢ毎に、式１に示す背景透過率Ｔが９５％未満の部分を筋エッジとして検出する。
また例えば濃度成分値に基づいて筋エッジ検出を行なう場合には、ＲＧＢ毎に、式２に示す濃度成分値Ｄが１０以上の部分を筋エッジとして検出する。
（１４〜１５）図８の説明の（６〜７）と同様（ステップＳ６〜７）。
（１６〜１８）図８の説明の（１６〜１８）と同様（ステップＳ１６〜１８）。
なお、コンピュータに本実施の形態１及び変形例１のような動作を実行させることができるプログラムがコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、この記録媒体が流通し取り引きの対象となり得る。また、当該プログラムは、例えばネットワーク等を介して流通して取り引きの対象となり得、また、表示装置に表示されたり印刷されて、利用者に提示されることもあり得る。
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ、ＭＯ、ＤＶＤ、メモリカード等の着脱可能な記録媒体、及び、ハードディスク、半導体メモリ等の固定記録媒体等であり、特に限定されるものではない。
本発明は、シートスルー方式により原稿を読み取る原稿読み取り装置に広く適用することができる。
本発明によって、全色のセンサが同時にゴミ等の影響を受けて筋ノイズが生じてしまった場合であっても、所定の条件の下に当該筋ノイズを補正することができるので、筋ノイズ部分のデータを従来よりも精度よく補正することができ、その産業的利用価値は極めて高い。
本実施の形態における画像形成装置１の外観を示す図である。 本実施の形態における画像形成装置１の物理的な構成を示す図である。 本実施の形態におけるスキャナ部１３の詳細な構成の概略を示す図である。 本実施の形態におけるスキャナ部１３の基本的な機能構成の概略を示す図である。 画像読み取り位置と、原稿台上のゴミ等の汚れ要因の位置との関係を示す図である。 筋ノイズ検出手段４８の機能構成の概略を示す機能ブロック図である。 白の背景板の補正用データ及び黒の背景板の補正用データと、上記ゴミ等による影響との関係を表す図である。 事前ゴミ検出動作、筋ノイズ検出手段４８による補正用データの生成処理、筋ノイズ検出処理、背景透過率Ｔの算出処理、及び濃度成分値Ｄの算出処理等の手順の概略を示す図である。 筋ノイズ補正手段５０の機能構成の概略を示す機能ブロック図である。 原稿のスキャン動作、及び筋ノイズ補正手段５０による筋ノイズ補正処理等の手順の概略を示す図である。 補正１の処理の流れの概略を示す図である。 本実施の形態における、参照エリアの指定の例を示す図である。 本実施の形態における、所定単位の領域毎に平均化する例を示す図である。 補正２の処理の流れの概略を示す図である。 本実施の形態における、擬似ノイズデータを生成する例を示す図である。 変形例１における事前ゴミ検出動作、筋ノイズ検出手段４８による補正用データの生成処理、筋ノイズ検出処理、背景透過率Ｔの算出処理、及び濃度成分値Ｄの算出処理等の手順の概略を示す図である。
符号の説明
１ 画像形成装置
１１ 操作部
１２ ディスプレイ部
１３ スキャナ部
１４ 通信部
１５ データ記憶部
１６ プリンタ部
１７ 給紙部
１８ フィニッシャ部
１９ 演算制御部
２０ ＣＰＵ
２１ ＲＡＭ
２２ ＲＯＭ
２３ ハードディスク
２４ メモリカードリーダライタ
２５ メモリカード
３０ 原稿トレイ
３１ ドキュメントフィーダ
３２ 表面用撮像センサ
３３ 表面用背景板セット
３４ 裏面用撮像センサ
３５ 裏面用背景板セット
３６ 原稿排出トレイ
３７ 背景板切り換え用モータ
４１ タイミング発生回路
４２ ドライバ
４３ ラインセンサ
４４ ＣＤＳ
４５ ＡＤ変換回路
４６ シェーディング補正手段
４７ ライン間補正手段
４８ 筋ノイズ検出手段
４９ ノイズデータメモリ
５０ 筋ノイズ補正手段
５１ 色補正手段
５２ 画像用メモリ
６１ 平均処理部
６２ 筋ノイズアドレス検出部
６３ 筋ノイズデータ算出部
８１ 補正対象抽出手段
８２ 補間方法決定手段
８３ 第１補正手段
８４ 検索手段
８５ 置換手段
８６ 第２補正手段
８７ 判定手段
８８ 禁止手段
８９ 擬似ノイズデータ生成手段
９０ 検索手段
９１ 置換手段

Claims (15)

  1. 原稿を移動させて、原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取り手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、検出手段により検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、
    算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段と
    を備えることを特徴とする原稿読み取り装置。
  2. 原稿を移動させて、原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取り手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、検出手段により検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因による影響の度合いを示す影響値として、前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、
    算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段と
    を備え、
    前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、
    前記算出手段は、前記背景透過率及び濃度成分値を、色成分毎に算出し、
    前記補正手段は、
    前記読み取り手段により生成された画像データ中の、前記筋ノイズ部分のデータ以外の非ノイズ部分のデータに、前記背景透過率及び濃度成分値を用いて色成分毎に演算を施して、前記汚れ要因により影響を受けたと仮定した状態の擬似ノイズデータを生成する擬似ノイズデータ生成手段と、
    前記筋ノイズ部分のデータを、１画素毎に注目して、前記背景透過率の各色成分について、当該背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいか否かを判定する判定手段と、
    前記背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいと、判定手段により判定された色成分が１つ以上ある場合には、注目している画素の当該小さい色成分のそれぞれの画像データの値が、同一又は近似している画素、または所定単位の領域を、前記生成された擬似ノイズデータから検索する検索手段と、
    検索された画素、または所定単位の領域に対応する非ノイズ部分のデータの各色成分で、注目している画素の全色成分を置換することによって、筋ノイズ部分のデータを補正する置換手段とを含むこと
    を特徴とする原稿読み取り装置。
  3. 前記補正手段は、さらに、
    前記背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいと、前記判定手段により判定された色成分が１つもない場合には、補正を禁止する禁止手段を含むこと
    を特徴とする請求項２に記載の原稿読み取り装置。
  4. 前記複数の背景板は、白の背景板と黒の背景板との２種類であり、
    前記算出手段において算出する背景透過率Ｔと、濃度成分値Ｄは、
    背景透過率Ｔ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（黒の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）}／{（白の背景板の補正用データの全ての平均データ）−（黒の背景板の補正用データの全ての平均データ）}、
    濃度成分値Ｄ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（白の背景板の補正用データの全ての平均データ）×背景透過率Ｔ）}、
    であり、
    前記擬似ノイズデータ生成手段は、
    前記非ノイズ部分のデータに、画素毎、または所定単位の領域毎に、前記背景透過率Ｔを乗じた後、前記濃度成分値Ｄを加算することによって、擬似ノイズデータを生成すること
    を特徴とする請求項２に記載の原稿読み取り装置。
  5. 前記複数の背景板は、白の背景板と黒の背景板との２種類であり、
    前記算出手段において算出する背景透過率Ｔと、濃度成分値Ｄは、
    背景透過率Ｔ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（黒の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）}／{（筋ノイズ部分のデータを除く白の背景板の補正用データの筋ノイズ周辺の平均データ）−（筋ノイズ部分のデータを除く黒の背景板の補正用データの筋ノイズ周辺の平均データ）}、
    濃度成分値Ｄ＝{（白の背景板の補正用データにおける筋ノイズ部分のデータ）−（筋ノイズ部分のデータを除く白の背景板の補正用データの筋ノイズ周辺の平均データ×背景透過率Ｔ）}、
    であり、
    前記擬似ノイズデータ生成手段は、
    前記非ノイズ部分のデータに、画素毎に、前記背景透過率Ｔを乗じた後、前記濃度成分値Ｄを加算することによって、擬似ノイズデータを生成すること
    を特徴とする請求項２に記載の原稿読み取り装置。
  6. 原稿を移動させて、原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取り手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、検出手段により検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因による影響の度合いを示す影響値として、前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、
    算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段と
    を備え、
    前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、
    前記算出手段は、前記背景透過率及び濃度成分値を、各色成分毎に算出し、
    前記補正手段は、
    前記筋ノイズ部分のデータを、１画素毎に注目して、前記背景透過率の各色成分について、当該背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さいか否かを判定する判定手段と、
    判定手段により、全ての色成分が小さいと判断された場合には、注目している画素のデータに、当該背景透過率及び濃度成分値を用いて色成分毎に逆演算を施して、前記汚れ要因の影響を排除することによって、筋ノイズ部分のデータを補正する置換手段とを含むこと
    を特徴とする原稿読み取り装置。
  7. 原稿を移動させて、原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取り手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、検出手段により検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因による影響の度合いを示す影響値として、前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、
    算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段と
    を備え、
    前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、
    前記検出手段は、ノイズアドレスを、フルカラーの色成分毎に算出し、
    前記補正手段は、
    前記筋ノイズ部分のデータを、１画素毎に注目して、検出手段により検出された各色成分毎のノイズアドレスに基づいて、それぞれの色成分毎に補正を要するか否かを判定する判定手段と、
    判定手段においてフルカラーの一部の色成分において補正を要すると判定された注目している画素に対しては、注目している画素の周辺の画素または所定単位の領域から、補正を要すると判定されていない色成分の値が近似している画素、または所定単位の領域を検索し、検索した画素、または領域の各色成分で、当該注目している画素の全色成分を置換する第１補正手段と、
    判定手段においてフルカラーの全ての色成分において補正を要すると判定された注目している画素に対しては、注目している画素の周辺の画素または所定単位の領域を、前記算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値に基づいて予備補正し、当該予備補正後の周辺の画素または所定単位の領域から、背景透過率により示される値が、所定の規定値よりも小さい色成分の値が近似している画素、または所定単位の領域を検索し、検索した画素、または所定単位の領域に対応する予備補正前の画素、または所定単位の領域の各色成分で、当該注目している画素の全色成分を置換する第２補正手段とを含むこと
    を特徴とする原稿読み取り装置。
  8. 原稿を移動させて、原稿の画像に対応する画像データを生成するシートスルー方式の原稿読み取り装置であって、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段と、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取り手段と、
    読み取り手段により生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、いずれかの部分に存在すると推測される汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出手段と、
    算出手段により生成された背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出手段と、
    算出手段により算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正手段と
    を備えることを特徴とする原稿読み取り装置。
  9. 前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、
    前記算出手段は、前記背景透過率及び濃度成分値を、色成分毎に算出し、
    前記補正手段は、算出手段により算出された色成分毎の背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取り手段により生成された画像データ中の、前記検出手段により検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正すること
    を特徴とする請求項１または８に記載の原稿読み取り装置。
  10. 原稿を移動させて、原稿を読み取って原稿の画像に対応する画像データを生成する読み取り手段を有するシートスルー方式の原稿読み取り装置に、原稿読み取り処理を実行させる原稿読み取りプログラムであって、
    前記原稿読み取り装置は、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、
    当該原稿読み取りプログラムは、
    前記原稿読み取り装置に、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取りステップと、
    読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、
    読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、
    算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取りステップにより生成された画像データ中の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップと
    を実行させることを特徴とする。
  11. 原稿を移動させて、原稿を読み取って原稿の画像に対応する画像データを生成する読み取り手段を有するシートスルー方式の原稿読み取り装置に、原稿読み取り処理を実行させる原稿読み取りプログラムであって、
    前記原稿読み取り装置は、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、
    当該原稿読み取りプログラムは、
    前記原稿読み取り装置に、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取りステップと、
    読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、いずれかの部分に存在すると推測される汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、
    算出ステップにより生成された背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、
    算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取りステップにより生成された画像データ中の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップと
    を実行させることを特徴とする。
  12. 前記原稿読み取り装置の有する前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、
    前記読み取りステップは、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、
    前記算出ステップは、前記背景透過率及び濃度成分値を、色成分毎に算出し、
    前記補正ステップは、算出ステップにより算出された色成分毎の背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取りステップにより生成された画像データ中の、前記検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正すること
    を特徴とする請求項１０または１１に記載の原稿読み取りプログラム。
  13. 原稿を移動させて、原稿を読み取って原稿の画像に対応する画像データを生成する読み取り手段を有するシートスルー方式の原稿読み取り装置における、原稿読み取り方法であって、
    前記原稿読み取り装置は、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、
    当該原稿読み取り方法は、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取りステップと、
    読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、
    読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスに相当する部分に存在すると推測される前記汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、
    算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取りステップにより生成された画像データ中の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップと
    を含むことを特徴とする。
  14. 原稿を移動させて、原稿を読み取って原稿の画像に対応する画像データを生成する読み取り手段を有するシートスルー方式の原稿読み取り装置における、原稿読み取り方法であって、
    前記原稿読み取り装置は、
    濃度が異なる複数の背景板と、
    前記複数の背景板を１つずつ順番に、シートスルー方式の読み取り位置における背景として自動的に切り換えて配置する背景板切り換え手段とを備え、
    当該原稿読み取り方法は、
    原稿を読み取り位置に挿入しないで、前記背景板切り換え手段により前記複数の背景板が１つずつ順番に切り換えられる度に画像を読み取る動作を行なうことにより、背景板毎の補正用データを生成し、原稿を読み取り位置に挿入して、シートスルー方式により原稿の画像を読み取って、画像データを生成する読み取りステップと、
    読み取りステップにより生成された背景板毎の補正用データに基づいて、シートスルー方式の読み取り位置上の、いずれかの部分に存在すると推測される汚れ要因を透かして背景画像が透けて見える割合を示す背景透過率と、背景画像の影響を受けない成分の値を示す濃度成分値とを算出する算出ステップと、
    算出ステップにより生成された背景透過率及び濃度成分値の少なくとも一方に基づいて、原稿を読み取った際に原稿台上の汚れ要因により原稿の移動方向に連続して発生する筋ノイズの、発生位置を示すノイズアドレスを検出する検出ステップと、
    算出ステップにより算出された背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取りステップにより生成された画像データ中の、検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正する補正ステップと
    を含むことを特徴とする。
  15. 前記原稿読み取り装置の有する前記読み取り手段は、フルカラーの各色成分の画像データを生成することが可能な構成であり、
    前記読み取りステップは、背景板毎の補正用データを、フルカラーの各色成分のデータとして生成し、
    前記算出ステップは、前記背景透過率及び濃度成分値を、色成分毎に算出し、
    前記補正ステップは、算出ステップにより算出された色成分毎の背景透過率及び濃度成分値を用いて、読み取りステップにより生成された画像データ中の、前記検出ステップにより検出されたノイズアドレスにより示される筋ノイズ部分のデータを補正すること
    を特徴とする請求項１３または１４に記載の原稿読み取り方法。
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