JP4735534B2 - 画像処理装置、画像読取装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像データからノイズを除去するための技術に関する。

いわゆるＡＤＦ（Auto Document Feeder：自動原稿搬送装置）を備えた画像読取装置が知られている。ＡＤＦを備えた画像読取装置においては、原稿からセンサに至る光の経路（以下「光路」という。）にゴミが移動せずに存在した場合、このゴミが原稿の搬送方向に延びるすじ状のノイズとして画像データに現れる。このノイズは、本来原稿には存在しない画像であるため、画像データから除去する必要がある。画像データからすじ状のノイズを除去するための技術としては、例えば、特許文献１に記載の技術がある。
特開２００４−１１２６１１号公報

ところで、白い紙粉等の光を反射しやすい物体がゴミとして存在している場合などには、そのゴミが白いすじ状のノイズ（以下「白すじ」という。）として現れることがある。白すじは、黒いすじ状のノイズよりも人間の目に視認されやすいという特性があるため、薄いものでも目立ちがちである。しかし、薄い白すじも精度よく検知しようとすると、もともと原稿に存在していた画像までノイズとして誤検知してしまい、却って画質の低下を招くおそれがあった。それゆえ、特許文献１に記載の技術をはじめとする従来の技術では、白すじの検知および除去が良好にできなかった。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、画像データからノイズ、特に白いすじ状のノイズを良好に検知し、これを除去することを可能にすることを目的とするものである。

上述した目的を達成するために、本発明は、原稿画像に応じた階調を表す複数の画素により表される画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データの主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度と、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度との差である第１の濃度差が各々第１の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知する第１の検知手段と、前記取得手段により取得された画像データの前記主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度が、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度よりも各々低く、かつ、当該所定数の画素の濃度と当該両側に連なる画素の濃度との差である第２の濃度差が、各々前記第１の一定値未満である第２の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知し、検知したノイズに基づいて平滑化処理の係数を決定する第２の検知手段と、前記第１の検知手段により検知された前記ノイズに相当する画素の濃度を表す値を、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度を表す値に置換する第１の除去手段と、前記第１の除去手段により処理が実行された画像データに、前記第２の検知手段により決定された係数にしたがって平滑化処理を実行する第２の除去手段と、前記第２の除去手段により処理が実行された画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。

この画像処理装置において、前記第２の検知手段は、前記第２の一定値、および前記第２の濃度差が前記第２の一定値以上である画素の連続数の少なくとも一方が互いに異なる複数条件の各条件にしたがって、前記ノイズに相当する画素を検知し、当該複数条件で検知したノイズに基づいて前記平滑化処理の係数を決定するようにしてもよい。
また、この画像処理装置において、前記第１及び第２の検知手段は、前記主走査方向に対する位置が同一であり、かつ、副走査方向に対して所定数以上連続する前記ノイズに相当する画素を検知するようにしてもよい。

また、前記第２の検知手段は、平滑化処理の係数を決定する場合には、検知したノイズのサイズに基づいて前記係数を決定してもよい。あるいは、前記第２の検知手段は、ノイズに相当する画素の濃度と、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度との差分に基づいて前記係数を決定してもよい。

また、本発明は、原稿を光学的に読み取り、当該原稿の各位置の階調を表す複数の画素により表される画像データを生成する画像読取手段と、前記画像読取手段により生成された画像データの主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度と、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度との差である第１の濃度差が各々第１の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知する第１の検知手段と、前記画像読取手段により生成された画像データの前記主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度が、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度よりも各々低く、かつ、当該所定数の画素の濃度と当該両側に連なる画素の濃度との差である第２の濃度差が、各々前記第１の一定値未満である第２の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知し、検知したノイズに基づいて平滑化処理の係数を決定する第２の検知手段と、前記第１の検知手段により検知された前記ノイズに相当する画素の濃度を表す値を、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度を表す値に置換する第１の除去手段と、前記第１の除去手段により処理が実行された画像データに、前記第２の検知手段により決定された係数にしたがって平滑化処理を実行する第２の除去手段と、前記第２の除去手段によりノイズが除去された画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像読取装置を提供する。

この画像読取装置において、前記画像読取手段は、所定の領域に光を照射する照射手段と、前記所定の領域を通過するように前記原稿を搬送する搬送手段と、前記照射手段により前記所定の領域に照射された光のうち前記搬送手段により搬送される原稿において反射した反射光を受光し、その受光量に応じた前記画像データを生成する生成手段とを備える構成、すなわちＡＤＦを備える構成であってもよい。このような構成の場合、画像データにすじ状のノイズが発生しやすいため、本発明を適用するに特に好適な構成であるといえる。

また、本発明は、コンピュータを、原稿画像に応じた階調を表す複数の画素により表される画像データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像データの主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度と、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度との差である第１の濃度差が各々第１の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知する第１の検知手段と、前記取得手段により取得された画像データの前記主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度が、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度よりも各々低く、かつ、当該所定数の画素の濃度と当該両側に連なる画素の濃度との差である第２の濃度差が、各々前記第１の一定値未満である第２の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知し、検知したノイズに基づいて平滑化処理の係数を決定する第２の検知手段と、前記第１の検知手段により検知された前記ノイズに相当する画素の濃度を表す値を、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度を表す値に置換する第１の除去手段と、前記第１の除去手段により処理が実行された画像データに、前記第２の検知手段により決定された係数にしたがって平滑化処理を実行する第２の除去手段と、前記第２の除去手段により処理が実行された画像データを出力する出力手段として機能させるためのプログラムを提供する。

本発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、画像データからノイズ、特に白いすじ状のノイズを良好に検知し、これを除去することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態である画像読取装置１００の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像読取装置１００の構成は、画像読取部１０と、画像処理部２０とに大別される。画像読取部１０は、いわゆるＡＤＦを備え、原稿を光学的に読み取ってこれを表す画像データを生成する。画像処理部２０は、画像読取部１０により生成された画像データを取得し、これに種々の画像処理を実行して出力する。画像処理部２０が実行する画像処理には、画像データからすじ状のノイズを減じる処理が含まれる。

図２は、画像読取部１０の構成を示す図である。画像読取部１０は、ＡＤＦ１１と、コンタクトガラス１２と、ランプ１３と、複数のミラー１４と、レンズ１５と、センサ１６と、信号処理部１７とを備える。なお、原稿は、図２の紙面に垂直な方向に所定の幅を有しており、コンタクトガラス１２、ランプ１３、ミラー１４およびレンズ１５は、同方向に少なくとも原稿以上の幅を有する。この方向のことを、以下では「主走査方向」という。

ＡＤＦ１１は、複数の搬送ローラ１１１を備え、読み取り対象である原稿を図中の矢印Ａの方向に搬送する。この方向のことを、以下では「副走査方向」という。複数の搬送ローラ１１１は、原稿がコンタクトガラス１２の上部を通過するようにその位置が調整されている。コンタクトガラス１２は、主走査方向に原稿と同程度の幅を有する透明の板状部材である。ランプ１３は、コンタクトガラス１２上部の所定の領域に光を照射する光源である。ランプ１３は、コンタクトガラス１２の上部を通過する原稿に光を照射するようにその位置が調整される。複数のミラー１４は、ランプ１３から照射される光のうちの原稿において反射した反射光をさらに反射し、レンズ１５に導く。レンズ１５は、複数のミラー１４を介して入射する反射光を所定の位置に結像させる。センサ１６は、レンズ１５を介して入射する反射光を受光し、その受光量に応じた画像信号を生成する。信号処理部１７は、センサ１６により生成された画像信号に信号処理を施し、これを画像データに変換して出力する。

図３は、センサ１６の構成をより詳細に示す図である。センサ１６は、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂおよび１６１ｇを備える。ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇおよび１６１Ｂは、それぞれ、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の波長域に感度を有するライン状の撮像素子列である。この撮像素子列は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）により構成される。ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇおよび１６１Ｂは、それぞれ、所定の数の撮像素子を主走査方向に配置したものであり、それぞれの撮像素子が受光量に応じた画像信号を生成する。ラインセンサ１６１ｇは、ラインセンサ１６１Ｇと同様の構成を有する撮像素子列である。図３に示すように、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇおよび１６１Ｂは、隣り合う撮像素子列が等間隔となるように配置される一方、ラインセンサ１６１ｇは、ラインセンサ１６１Ｂと所定の距離を隔てて配置される。この距離は、例えば、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇおよび１６１Ｂのそれぞれの間隔の１２倍である。

なお、以下においては、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂおよび１６１ｇにより生成された画像信号のそれぞれを、「画像信号ＳＲ」、「画像信号ＳＧ」、「画像信号ＳＢ」および「画像信号Ｓｇ」という。すなわち、画像信号の符号の末尾は、ラインセンサの符号の末尾と対応している。

図４は、信号処理部１７の構成をより詳細に示す図である。信号処理部１７は、サンプルホールド回路１７１Ｒ、１７１Ｇ、１７１Ｂおよび１７１ｇと、増幅回路１７２Ｒ、１７２Ｇ、１７２Ｂおよび１７２ｇと、Ａ／Ｄ変換回路１７３Ｒ、１７３Ｇ、１７３Ｂおよび１７３ｇと、シェーディング補正回路１７４Ｒ、１７４Ｇ、１７４Ｂおよび１７４ｇと、遅延回路１７５Ｇ、１７５Ｂおよび１７５ｇとを備える。サンプルホールド回路１７１Ｒは、ラインセンサ１６１Ｒにより生成された画像信号ＳＲをサンプリング（標本化）し、さらに一定期間ホールド（保持）する、いわゆるサンプルホールドを行う。増幅回路１７２Ｒは、サンプルホールド回路１７１Ｒによりサンプルホールドされた画像信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換回路１７３Ｒは、増幅回路１７２Ｒにより増幅された画像信号にＡ／Ｄ変換を行い、デジタルデータである画像データに変換する。シェーディング補正回路１７４Ｒは、Ａ／Ｄ変換回路１７３Ｒにより変換された画像データに対して、所定のシェーディング補正処理を行う。

なお、サンプルホールド回路１７１Ｇ、１７１Ｂおよび１７１ｇ、増幅回路１７２Ｇ、１７２Ｂおよび１７２ｇ、Ａ／Ｄ変換回路１７３Ｇ、１７３Ｂおよび１７３ｇならびにシェーディング補正回路１７４Ｇ、１７４Ｂおよび１７４ｇは、処理対象である画像信号が異なるが、実行する処理自体はサンプルホールド回路１７１Ｒ、増幅回路１７２Ｒ、Ａ／Ｄ変換回路１７３Ｒおよびシェーディング補正回路１７４Ｒのそれぞれと同様である。それぞれの回路の符号の末尾は、処理対象の画像信号の符号の末尾と対応している。

遅延回路１７５Ｇ、１７５Ｂおよび１７５ｇは、それぞれ、画像信号ＳＧ、ＳＢおよびＳｇに対応する画像データを遅延させる。遅延回路１７５Ｇ、１７５Ｂおよび１７５ｇによる遅延時間は、ラインセンサ１６１Ｇ、１６１Ｂおよび１６１ｇのラインセンサ１６１Ｒとの間隔に応じて定められる。すなわち、遅延回路１７５Ｇ、１７５Ｂおよび１７５ｇは、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂおよび１６１ｇの位置のずれに伴って生じる画像データの出力タイミングの時間的なずれを、画像信号ＳＲに対応する画像データを基準に補正するものである。

以上の構成により、信号処理部１７は、画像信号ＳＲ、ＳＧ、ＳＢおよびＳｇに対応する画像データを生成し、これを出力する。以下では、画像信号ＳＲ、ＳＧ、ＳＢおよびＳｇに対応する画像データのことを、それぞれ、「画像データＤＲ」、「画像データＤＧ」、「画像データＤＢ」および「画像データＤｇ」という。画像データＤＲ、画像データＤＧ、画像データＤＢおよび画像データＤｇは、それぞれ、原稿の所定の位置の階調を表す画素の集合により表される。
信号処理部１７は、原稿上の同じ位置に対応する画像データを同じタイミングで出力する。すなわち、あるタイミングで出力される画像データＤＲ、画像データＤＧ、画像データＤＢおよび画像データＤｇのそれぞれは、原稿上の同じ位置を表す画素となる。
なお、本実施形態においては、画像データの各画素の階調を表す値を「濃度」とする。ここにおいて、濃度とは、色が濃いほど大きく、色が薄いほど小さい値である。

ここで、センサ１６にラインセンサ１６１ｇを設ける理由について説明する。
図１に示したコンタクトガラス１２上において、３本のラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂの光路のある位置に微小なゴミが付着すると、その箇所のゴミがラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１によって画像として読み取られる。このとき、そのゴミに起因して、読み取られた画像には原稿上にはない副走査方向に延びるすじが現れる。一方、ゴミがラインセンサの間隔に対して十分に小さければ、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂとは１２ライン分離れたラインセンサ１６１ｇの光路の位置にはゴミが存在せず、原稿上の画像はラインセンサ１６１ｇによって正常に読み取られる。よって、画像データＤＧと画像データＤｇとを比較すると、ゴミが存在する箇所においてその濃度に差異が生じる。したがって、画像データＤＧと画像データＤｇとを比較することにより、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂの光路にあるゴミに起因して発生するすじを検知することができる。同様に、ラインセンサ１６１ｇの光路にゴミが存在し、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂの光路にはゴミが存在しない場合にも、ラインセンサ１６１ｇの光路のゴミに起因して発生するすじを画像データＤＧと画像データＤｇとの差異に基づいて検知することができる。

画像読取部１０の構成は以上である。続いて、画像処理部２０の構成を説明する。
図５は、画像処理部２０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像処理部２０は、第１すじ検知回路２１と、第２すじ検知回路２２と、第１すじ除去回路２３と、第２すじ除去回路２４とを備える。第１すじ検知回路２１および第２すじ検知回路２２は、すじ状のノイズに相当する画素を検知する。また、第１すじ除去回路２３は、第１すじ検知回路２１の検知結果に応じてノイズとして検知された画素の濃度を、この画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度で置換することによりノイズを減じる。第２すじ除去回路２４は、第１すじ検知回路２１によるノイズが減じられた画像データに対して、第２すじ検知回路２２の検知結果に応じて平滑化処理を行うことにより、ノイズとして検知された画素のノイズを減じる。以下、各回路について詳細に説明する。

第１すじ検知回路２１は、画像データＤＲ、画像データＤＧ、画像データＤＢおよび画像データＤｇに基づいて、すじ状のノイズを検知する。図６は、第１すじ検知回路２１の構成をより詳細に示す図である。同図に示すように、第１すじ検知回路２１は、凹画素検出回路２１１Ｒ、２１１Ｇ、２１１Ｂおよび２１１ｇと、凸画素検出回路２１２Ｒ、２１２Ｇ、２１２Ｂおよび２１２ｇと、ＯＲ回路２１３Ｒ、２１３Ｇ、２１３Ｂおよび２１３ｇと、データ比較回路２１４ａおよび２１４ｂと、第１判定回路２１５と、第２判定回路２１６とを備える。なお、凹画素検出回路２１１Ｒ、２１１Ｇ、２１１Ｂおよび２１１ｇは、入力される画像データが異なるものの、画像データに対して実行する処理は同様である。そこで、これらを特に区別する必要がない場合には、これらを総称して「凹画素検出回路２１１」という。また、凸画素検出回路２１２Ｒ、２１２Ｇ、２１２Ｂおよび２１２ｇならびにＯＲ回路２１３Ｒ、２１３Ｇ、２１３Ｂおよび２１３ｇについても同様に、これらを総称するときには、それぞれ「凸画素検出回路２１２」、「ＯＲ回路２１３」という。

凹画素検出回路２１１は、主走査方向の複数の画素について濃度を比較し、周囲よりも急峻に濃度が小さくなる画素（群）を検出する。このような画素（群）を、以下では「凹画素」という。
ここで、凹画素検出回路２１１が画像データから凹画素を検出するアルゴリズムを説明する。凹画素検出回路２１１は、ある注目画素に連続し、かつ、注目画素よりも先に入力された４個の画素の濃度を特定し、これらの平均値をＡｖ_１として算出する。そして、凹画素検出回路２１１は、平均値Ａｖ_１と注目画素の濃度とを比較し、さらに、注目画素を後に入力された画素へと順次切り替え、これを平均値Ａｖ_１と比較する。

凹画素検出回路２１１は、注目画素の濃度が平均値Ａｖ_１から所定の定数αを減算した値（すなわちＡｖ_１−α）より小さいかを判断するとともに、注目画素の濃度が平均値Ａｖ_１から所定の定数βを減算した値（すなわちＡｖ_１−β）より大きいかを判断する。なお、ここにおいて、定数αは定数βより大であるとする。そして、凹画素検出回路２１１は、濃度がＡｖ_１−αより小さい注目画素が所定数連続した後に、濃度がＡｖ_１−βより大きい注目画素があった場合に、濃度がＡｖ_１−αより小さい所定数の注目画素を凹画素であると判定する。このとき、凹画素検出回路２１１は、凹画素として判定した画素に対しては論理レベルが「１」となり、それ以外の画素に対しては論理レベルが「０」となる信号を出力する。この信号のことを、以下では「凹画素信号」という。
ここで、上述した凹画素を検出するアルゴリズムを、具体的な例を示して説明する。
図７は、主走査方向に連続する複数の画素の濃度をグラフで示した図である。同図において、例えば画素ｐ_ｎを注目画素とした場合、平均値Ａｖ_１は、画素ｐ_ｎ−４、ｐ_ｎ−３、ｐ_ｎ−２およびｐ_ｎ−１の濃度Ｄ_ｎ−４、Ｄ_ｎ−３、Ｄ_ｎ−２およびＤ_ｎ−１の平均値となる。ここにおいて、画素ｐ_ｎはＡｖ_１−αより小さいため、凹画素検出回路２１１は、上述した判断を画素ｐ_ｎから開始する。このとき、画素ｐ_ｎ〜ｐ_ｎ＋３までの濃度がＡｖ_１−αより小さく、かつ、画素ｐ_ｎ＋４の濃度がＡｖ_１−βより大きいため、凹画素検出回路２１１は、画素ｐ_ｎ〜ｐ_ｎ＋３を凹画素であると判定し、これらの画素について論理レベルが「１」となる凹画素信号を出力する。

なお、凹画素検出回路２１１は、濃度の値がＡｖ_１−αより小さい画素が所定数連続したときに、これを凹画素として検出するが、この数は任意に設定されてよい。しかし、この連続する数が少なすぎる場合は、検出されないノイズが増加し、この連続する数が多すぎる場合は、ノイズでない低濃度の細線のような画像もノイズとして検出されるおそれがあるので、これらのバランスに応じて適切な数が決めるとよい。この連続する数は、凹画素の主走査方向の幅に相当するものである。

凸画素検出回路２１２は、主走査方向の複数の画素について濃度を比較し、周囲よりも急峻に濃度が大きくなる画素（群）を検出する。このような画素（群）を、以下では「凸画素」という。凸画素検出回路２１２は、ある注目画素に連続し、かつ、注目画素よりも先に入力された４個の画素の濃度を特定し、これらの平均値をＡｖ_２として算出する。そして、凸画素検出回路２１２は、平均値Ａｖ_２と注目画素の濃度とを比較し、さらに、注目画素を後に入力された画素へと順次切り替え、これを平均値Ａｖ_２と比較する。
凸画素検出回路２１２は、注目画素の濃度が平均値Ａｖ_２に所定の定数γを加算した値（すなわちＡｖ_２＋γ）より大きいかを判断するとともに、注目画素の濃度が平均値Ａｖ_２に所定の定数δを加算した値（すなわちＡｖ_２＋δ）より小さいかを判断する。なお、ここにおいて、定数γは定数δより大であるとする。そして、凸画素検出回路２１２は、濃度がＡｖ_２＋γより大きい注目画素が所定数連続した後に、濃度がＡｖ_２＋δより小さい注目画素があった場合に、濃度がＡｖ_２＋γより大きい所定数の注目画素を凸画素であると判定する。このとき、凸画素検出回路２１２は、凸画素として判定した画素に対しては論理レベルが「１」となり、それ以外の画素に対しては論理レベルが「０」となる信号を出力する。この信号のことを、以下では「凸画素信号」という。

ＯＲ回路２１３は、凹画素検出回路２１１によって出力される凹画素信号と、凸画素検出回路２１２によって出力される凸画素信号との論理和を算出する。すなわち、ＯＲ回路２１３は、凸画素または凹画素として検出された画素について、その論理レベルを「１」とし、その他の画素の論理レベルを「０」とする信号を出力する。この信号のことを、以下では「凹凸画素信号」という。

データ比較回路２１４ａは、画像データＤＧと画像データＤｇとを比較し、画素毎の濃度の差異を求める。図８は、データ比較回路２１４ａの構成をより詳細に示す図である。同図に示すように、データ比較回路２１４ａは、比較回路２１４１、２１４２、２１４４および２１４５と、減算回路２１４３と、ＡＮＤ回路２１４６および２１４７と、ＯＲ回路２１４８とを備える。

比較回路２１４１は、画像データＤＧと画像データＤｇとが入力されると、これらの濃度を画素毎に比較し、画像データＤＧの濃度の方が大きい場合に、論理レベルが「１」となる信号を出力する。一方、比較回路２１４２は、画像データＤＧと画像データＤｇとが入力されると、これらの濃度を画素毎に比較し、画像データＤｇの濃度の方が大きい場合に、論理レベルが「１」となる信号を出力する。減算回路２１４３は、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差の絶対値を画素毎に算出して出力する。

比較回路２１４４は、減算回路２１４３によって出力された画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が所定の閾値レベルＴｈ_１よりも大きい場合に、論理レベルが「１」となる信号を出力する。一方、比較回路２１４５は、減算回路２１４３によって出力された画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が所定の閾値レベルＴｈ_２よりも大きい場合に、論理レベルが「１」となる信号を出力する。

ＡＮＤ回路２１４６は、比較回路２１４１と比較回路２１４４との比較結果の論理積を表す信号を出力する。すなわち、ＡＮＤ回路２１４６は、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が閾値レベルＴｈ_１より大きく、かつ、画像データＤＧの濃度が画像データＤｇの濃度よりも大きい場合に、論理レベルが「１」となる信号を出力する。一方、ＡＮＤ回路２１４７は、比較回路２１４２および比較回路２１４５の比較結果の論理積を表す信号を出力する。すなわち、ＡＮＤ回路２１４７は、画像データＤｇと画像データＤＧとの濃度差が閾値レベルＴｈ_２より大きく、かつ、画像データＤｇの濃度が画像データＤＧの濃度よりも大きい場合に、論理レベルが「１」となる信号を出力する。

ＯＲ回路２１４８は、ＡＮＤ回路２１４６およびＡＮＤ回路２１４７の比較結果の論理和を表す信号を出力する。つまり、ＯＲ回路２１４８は、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が閾値レベルＴｈ_１より大きく、かつ、画像データＤＧの濃度が画像データＤｇの濃度よりも大きい画素、または、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が閾値レベルＴｈ_２より大きく、かつ、画像データＤｇの濃度が画像データＤＧの濃度よりも大きい画素に対して、その論理レベルが「１」となる信号を出力する。すなわち、データ比較回路２１４ａは、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が所定値より大き
い場合に、その画素に対応する信号として「１」を出力する。
なお、データ比較回路２１４ｂの構成は、上述したデータ比較回路２１４ａと同様であるが、入力されるデータが逆転している。つまり、データ比較回路２１４ａにおいて画像データＤＧが入力される入力端（図６のＡ）は、データ比較回路２１４ｂにおいては画像データＤｇが入力される。また、データ比較回路２１４ａにおいて画像データＤｇが入力される入力端（図６のＢ）は、データ比較回路２１４ｂにおいては画像データＤＧが入力される。以下では、データ比較回路２１４ａが出力する信号を「比較信号Ａ」といい、データ比較回路２１４ｂが出力する信号を「比較信号Ｂ」という。

第１判定回路２１５は、副走査方向へ延びるすじ状のノイズが発生しているか否かを判定する。図９は、第１判定回路２１５の構成をより詳細に示す図である。同図に示すように、第１判定回路２１５は、論理回路２１５１と、連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂと、ＯＲ回路２１５３とを備える。
論理回路２１５１は、凹凸画素信号Ｒ、Ｇ、Ｂおよび比較信号Ａに応じた論理信号Ｒ、Ｇ、Ｂを出力する。連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂは、それぞれ、論理回路２１５１から出力される論理信号Ｒ、ＧまたはＢのいずれかに基づいて、ノイズの副走査方向への連続性を検知して、すじ検知信号Ｒ、ＧまたはＢを出力する。ＯＲ回路２１５３は、連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂから出力されるすじ検知信号Ｒと、すじ検知信号Ｇと、すじ検知信号Ｂとの論理和を表すすじ検知信号ＣＬを出力する。

図１０に、論理回路２１５１の論理テーブルを示す。論理回路２１５１は、この論理テーブルにしたがって凹凸画素信号Ｒ、Ｇ、Ｂおよび比較信号Ａの論理演算を行うことで論理信号Ｒ、Ｇ、Ｂを出力する。まず、論理回路２１５１は、図１０（ａ）に示したように、凹凸画素信号Ｒのみが「１」で、凹凸画素信号Ｇ、Ｂおよび比較信号Ａが「０」であれば、論理信号Ｒを「１」として出力し、それ以外の場合には論理信号Ｒを「０」として出力する。また、論理回路２１５１は、図１０（ｃ）に示したように、凹凸画素信号Ｂのみが「１」で、凹凸画素信号Ｒ、Ｇおよび比較信号Ａが「０」であれば、論理信号Ｂを「１」として出力し、それ以外の場合には論理信号Ｂを「０」として出力する。これは、３本のラインセンサ１６１Ｂ、１６１Ｇ、１６１Ｒのうちの両端に位置するラインセンサ１６１Ｂまたは１６１Ｇのどちらか一方の光路の位置にのみゴミが付着した場合に現れるノイズを検知するためである。
また、論理回路２１５１は、図１０（ｂ）に示したように、凹凸画素信号Ｇおよび比較信号Ａが「１」である場合には、凹凸画素信号ＲおよびＢの論理レベルによらずに論理信号Ｇを「１」として出力する。これは、ラインセンサ１６１Ｇにより生成された画像データＤＧにノイズが発生していることを検出するためである。これは、ラインセンサ１６１Ｇの光路の位置にゴミが付着した場合に現れるノイズを検知するためである。

連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂは、論理回路２１５１によって出力された論理信号Ｒ、ＧまたはＢに基づいて、凹凸画素信号の副走査方向についての連続性を検出する。すなわち、連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂは、ノイズである可能性がある画素から、さらにすじ状のノイズを抽出するためのものである。これは、凹凸画素信号の論理レベルが「１」であったとしても、これに対応する画素がすじ状のノイズであるとは限らないからである。本発明において検知対象としているすじ状のノイズは、副走査方向に少なくとも数１０ライン以上にわたり、かつ、主走査方向について同一の位置に連続的に発生する。よって、連続性検知回路２１５２Ｒは、副走査方向へ連続する所定数のラインについて、主走査方向の位置が等しい画素の論理信号Ｒがいずれも「１」であれば、これらの画素をすじの影響を受けた画素と判定し、これらの画素に対応するすじ検知信号Ｒを「１」として出力する。また、連続性検知回路２１５２Ｇおよび２１５２Ｂも、それぞれ論理信号Ｇ、論理信号Ｂについて同様にしてすじ状のノイズを検出する処理を行い、すじ検知信号Ｇ、すじ検知信号Ｂを出力する。

また、ＯＲ回路２１５３は、３つのすじ検知信号Ｒ、Ｇ、Ｂの論理和をすじ検知信号ＣＬとして出力する。すなわち、すじ検知信号ＣＬは、画像データＤＲ、ＤＧおよびＤＢの少なくとも１つにすじ状のノイズが発生していることを表すものである。

第２判定回路２１６は、画像データＤｇについて、副走査方向へのすじ状のノイズが発生しているか否かを判定する。図１１は、第２判定回路２１６の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、第２判定回路２１６は、ＡＮＤ回路２１６１および連続性検知回路２１６２を備える。ＡＮＤ回路２１６１は、比較信号Ｂと凹凸画素信号ｇとの論理積を表す信号を出力する。これは、ラインセンサ１６１ｇの光路の位置にゴミが付着した場合に現れるノイズを検知するためである。

連続性検知回路２１６２は、上述した第１判定回路２１５の連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂと同様に、すじ状のノイズを検出する。つまり、連続性検知回路２１６２は、副走査方向へ連続する所定数のラインについて、主走査方向の位置が等しい画素の論理信号ｇがいずれも「１」であれば、これらの画素をすじ状のノイズに相当する画素と判定し、すじ検知信号ｇを「１」として出力する。

次に、第２すじ検知回路２２について説明する。第２すじ検知回路２２は、第１すじ検知回路２１で検知することのできなかったノイズを検知することを目的に設けられている。具体的には、第２すじ検知回路２２は、周囲の画素との濃度差がより僅かであるノイズ、すなわちより薄いノイズに相当する画素を検知する。
図１２は、第２すじ検知回路２２の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第２すじ検知回路２２は、凹画素検出回路２２１Ｒ、２２１Ｂ、２２１Ｇ１、２２１Ｇ２、２２１Ｇ３および２２１Ｇ４と、データ比較回路２２２と、判定回路２２３とを備える。

凹画素検出回路２２１Ｒは、画像データＤＲについて凹画素を検知する。凹画素検出回路２２１Ｒが凹画素を検出するアルゴリズムについては、上述した凹画素検出回路２１１とほぼ同様である。ただし、定数αおよびβについては、上述した凹画素検出回路２１１よりも小さい値を用いる。これは、上述したように、第２すじ検知回路２２においては、第１すじ検知回路２１において検知可能なノイズよりもより薄いノイズを検知するためである。

凹画素検出回路２２１Ｂおよび凹画素検出回路２２１Ｇ１〜２２１Ｇ４は、上述した凹画素検出回路２２１Ｒと同様の構成を有する。ただし、図１２に示すように、それぞれの回路に入力されるデータは、凹画素検出回路２２１Ｒと異なる。また、凹画素検出回路２２１Ｇ１〜２２１Ｇ４は、いずれも画像データＤＧから凹画素を検出する処理を行うが、定数αの値が同一でない。また、凹画素検出回路２２１Ｇ１〜２２１Ｇ４は、凹画素として検出する幅の値（すなわち、濃度の値がＡｖ_１−αより小さい画素が連続する数）が同一でなく、かつ、上述した凹画素検出回路２１１のそれよりも小さいものを含んでいる。

図１３は、凹画素検出回路２２１Ｇ１〜２２１Ｇ４における幅の値と定数αの値とを示す図である。同図に示すように、凹画素検出回路２２１Ｇ１および２２１Ｇ２は、凹画素検出回路２２１Ｇ３および２２１Ｇ４よりも幅の値が小さいノイズを検出可能に構成されている。また、凹画素検出回路２２１Ｇ１および２２１Ｇ３は、凹画素検出回路２２１Ｇ２および２２１Ｇ４よりも周囲との濃度差が小さいノイズを検出可能に構成されている。すなわち、凹画素検出回路２２１Ｇ１〜２２１Ｇ４によれば、４種類の条件を用いて凹画素を検出することができる。

図１４は、図１３の条件を基に得られる凹画素信号Ｇ１〜Ｇ４の結果に応じた、凹画素の主走査方向への連続数と、凹画素と平均値Ａｖ_１との濃度差の関係とを示した図である。第１行に示すように、凹画素信号Ｇ１〜Ｇ４が全て「１」であれば、これは、凹画素が主走査方向に２画素以上連続して検出されたことを意味している。また、α＝１０としているから、凹画素の平均値Ａｖ_１に対する濃度差が１０以上であることを意味している。また、第２行に示すように、凹画素信号Ｇ１およびＧ３が「１」で、凹画素信号Ｇ２およびＧ４が「０」であれば、これは、凹画素が主走査方向に２画素以上連続して検出され、凹画素の平均値Ａｖ_１に対する濃度差が５以上１０未満であることを意味している。また、第３行に示すように、凹画素信号Ｇ１およびＧ２が「１」で、凹画素信号Ｇ３およびＧ４が「０」であれば、これは、凹画素が１画素で連続しておらず、かつ、凹画素の平均値Ａｖ_１に対する濃度差が１０以上であることを意味している。また、第４行に示すように、凹画素信号Ｇ１が「１」で、凹画素信号Ｇ２、Ｇ３およびＧ４が「０」であれば、これは、凹画素が１画素で連続しておらず、かつ、凹画素の平均値Ａｖ_１に対する濃度差が５以上１０未満であることを意味している。

データ比較回路２２２は、上述した第１すじ検知回路２１のデータ比較回路２１４ａと同様の構成であり、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度の差異を画素毎に比較する。データ比較回路２２２は、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が閾値レベルＴｈ_１より大きく、かつ、画像データＤＧの濃度が画像データＤｇの濃度よりも大きい画素、または、画像データＤＧと画像データＤｇとの濃度差が閾値レベルＴｈ_２より大きく、かつ、画像データＤｇの濃度が画像データＤＧの濃度よりも大きい画素に対して、その論理レベルが「１」となる比較信号Ａを出力する。なお、ここにおいて、閾値レベルＴｈ_１
、Ｔｈ_２は、第１すじ検知回路２１の場合よりも小さく、より薄いノイズを検出しやすくしている。

判定回路２２３は、副走査方向へのすじ状のノイズが発生しているか否かを判定する。図１５は、判定回路２２３の構成をより詳細に示す図である。同図に示すように、判定回路２２３は、論理回路２２３１と、連続性検知回路２２３２Ｒ、２２３２Ｂ、２２３２Ｇ１、２２３２Ｇ２、２２３２Ｇ３および２２３２Ｇ４と、平滑化係数生成回路２２３３とを備える。

論理回路２２３１は、上述した第１すじ検知回路２１の論理回路２１５１と同様にして、凹画素信号Ｒ、Ｂ、Ｇ１〜Ｇ４および比較信号Ａの値に応じて論理信号Ｒ、Ｂ、Ｇ１〜Ｇ４を出力する。図１６に、論理回路２２３１の論理テーブルを示す。この論理テーブルは、上述した図１０と同様に、ラインセンサ１６１Ｒまたは１６１Ｂのどちらか一方の光路の位置にのみゴミが存在した場合に現れるノイズと、ラインセンサ１６１Ｇの光路の位置にゴミが存在した場合に現れるノイズとを検出するために用いられる。図１６（ａ）または（ｂ）に示すように、論理信号ＲまたはＢは、ラインセンサ１６１Ｒまたは１６１Ｂのどちらか一方の光路の位置にのみゴミが存在した場合に「１」となる。また、図１６（ｃ）〜（ｆ）に示すように、論理信号Ｇ１〜Ｇ４は、比較信号Ａが「１」であり、かつ、論理信号Ｇ１〜Ｇ４のいずれかが「１」である場合に「１」となる。図１６（ｃ）〜（ｆ）に示す論理テーブルにおいては、論理信号ＲおよびＢの値は任意である。

連続性検知回路２２３２Ｒ、２２３２Ｂおよび２２３２Ｇ１〜２２３２Ｇ４は、論理回路２１５１から出力される論理信号Ｒ、Ｂ、Ｇ１〜Ｇ４のそれぞれについて副走査方向の連続性を検知し、すじ検知信号Ｒ、Ｇ、ＢおよびＧ１〜Ｇ４を出力する。連続性検知回路２２３２Ｒ、２２３２Ｂおよび２２３２Ｇ１〜２２３２Ｇ４の構成は、上述した連続性検知回路２１５２Ｒ、２１５２Ｇおよび２１５２Ｂの構成と同様である。

平滑化係数生成回路２２３３は、連続性検知回路２２３２Ｒ、２２３２Ｂおよび２２３２Ｇ１〜２２３２Ｇ４から出力されるすじ検知信号Ｒ、ＢおよびＧ１〜Ｇ４に基づき、後述する平滑化処理に用いる平滑化係数Ｒ、Ｇ、Ｂを出力する。図１７は、平滑化係数生成回路２２３３の構成を示すブロック図である。図１７に示したように、平滑化係数生成回路２２３３は、すじ検知信号Ｒ、Ｂ、Ｇ１〜Ｇ４を、ルックアップテーブルＬＵＴ＿Ｒ、ＬＵＴ＿Ｇ、ＬＵＴ＿Ｂに基づいて平滑化係数Ｒ、Ｇ、Ｂに変換して出力する。なお、「ＬＵＴ＿Ｒ」は、画像データＤＲに作用させるルックアップテーブルであり、「ＬＵＴ＿Ｇ」は、画像データＤＧに作用させるルックアップテーブルであり、「ＬＵＴ＿Ｂ」は、画像データＤＢに作用させるルックアップテーブルである。

図１８は、ルックアップテーブルＬＵＴ＿Ｒ、ＬＵＴ＿Ｇ、ＬＵＴ＿Ｂの一例を示した図である。同図において、ルックアップテーブルＬＵＴ＿Ｒは、主走査方向に連続する５画素に対して適用する平滑化処理の平滑化係数Ｒ１〜Ｒ５であり、注目画素に対する平滑化係数がＲ３である。また、ルックアップテーブルＬＵＴ＿ＧおよびＬＵＴ＿Ｂについても同様に、平滑化処理の平滑化係数Ｇ１〜Ｇ５、Ｂ１〜Ｂ５がそれぞれ記述されている。なお、同図において「Ｘ」として示した値は、その値が任意、すなわち「１」でも「０」でもよい、ということを意味している。

次に、第１すじ除去回路２３の詳細について説明する。第１すじ除去回路２３は、第１すじ検知回路２１によって出力されるすじ検知信号Ｒ、Ｇ、ＢおよびＣＬに基づいて、ノイズを検知された画素の画像データを、この画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検出されていない画素の画像データで置換する処理を実行することにより、すじの除去を行う。図１９は、第１すじ除去回路２３の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第１すじ除去回路２３は、画素位置算出回路２３１と、第１置換回路２３２と、第２置換回路２３３とを備える。

画素位置算出回路２３１は、ラインセンサ１６１ｇによって読み取られた画像データＤｇに基づいて、置換する画素の画素位置を算出する。第１置換回路２３２は、画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢからすじを除去する。第２置換回路２３３は、画像データＤｇからすじを除去する。

図２０〜２２は、画素位置算出回路２３１の動作を説明するための図であり、画像データＤｇについて、主走査方向に１３画素、副走査方向に５画素のウィンドウを示した図である。なお、同図においては、ウィンドウの中央にある画素を注目画素とする。図２０において、各画素には画像データＤｇの濃度Ｄｘｙが示され、図２２においては、各画素には濃度Ｄｘｙに対する処理後の濃度Ｚｘｙが示されている。ここにおいて、添字ｘｙは、ウィンドウ内の画素の位置を表し、上位の桁ｘが副走査方向の位置（１〜５）を、下位の桁ｙが主走査方向の桁（１〜９、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）をそれぞれ表している。例えば、注目画素の濃度はＤ３７となる。

画素位置算出回路２３１は、図２０に示すように、ウィンドウ内の各画素の濃度Ｄｘｙと注目画素の濃度Ｄ３７との差の絶対値を算出する。次に、その差の絶対値に図２１に示した着目画素との距離を表す係数を加算し、その加算結果をＺｘｙとする。したがって、Ｚｘｙ＝｜Ｄｘｙ−Ｄ３７｜＋係数となる。この係数は図２１に示したように指定されており、注目画素との位置が離れるほど数値が大きい。

次に、画素位置算出回路２３１は、図２２に示すように、この加算結果Ｚｘｙに対して、すじ検知信号ＣＬが「１」である画素、即ち画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢのいずれかについてすじの発生が検知された画素については、加算結果をウィンドウ内の濃度Ｚｘｙの最大値に置換する。ここで最大値に置き換えているのは、すじと検知された画素と注目画素との差を最大にすることにより、すじと検知された画素の画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢの位置を算出しないようにするためである。しかしながら、置換する濃度は最大値である必要はなく、ノイズに相当しない他の画素の濃度に置換してもよい。
そして、画素位置算出回路２３１は、図２２に示す置換処理結果のデータの中で最小値となる画素のうち、注目画素の濃度データに一番近い濃度の画素を算出し、その画素の位置を示す画素位置データｘｙを出力する。

図２３は、第１置換回路２３２の構成を示すブロック図である。同図に示したように、第１置換回路２３２は、第１選択回路２３２１および第２選択回路２３２２によって構成されている。第１選択回路２３２１は、画素位置算出回路２３１で算出された画素位置データで示された画素を選択する。第２選択回路２３２２は、すじ検知信号Ｒ、Ｇ、Ｂに基づいて第１選択回路２３２１の出力結果と入力画像データを選択して出力する。

図２４は、第１選択回路２３２１の構成を示すブロック図である。同図に示したように、第１選択回路２３２１は、３つの展開回路２３２１１、２３２１２、２３２１３および３つの画素選択回路２３２１４、２３２１５、２３２１６によって構成されている。展開回路２３２１１、２３２１２、２３２１３は、上述したウィンドウとの位置が等しい１３×５画素の画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢをそれぞれ展開する。画素選択回路２３２１４、２３２１５、２３２１６は、画素位置算出回路２３１から出力される画素位置データに応じて、展開回路２３２１１、２３２１２、２３２１３によって展開された画素を選択して出力する。

図２５は、第２選択回路２３２２の論理テーブルを示す図である。第２選択回路２３２２は、すじ検知信号Ｒ、Ｇ、Ｂと、図２５に示す論理テーブルにしたがって、画像データを選択して出力する。これにより、すじが除去された画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢが得られる。具体的には、すじ検知信号Ｇが「１」となる画素、即ち画像データＤＧと画像データＤｇとの比較によってすじの発生が検知された画素については、画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢ対して画素位置算出回路２３１で算出されたすじの発生のない周囲の画素の濃度に置き換える。

すじ検知信号Ｒのみ「１」となる画素、即ち画像データＤＲにのみすじの発生が検知された画素については、Ｒの画像のみ画素位置算出回路２３１で算出されたすじの発生のない周囲の画素の濃度で置き換えられる。すじ検知信号Ｂのみ「１」となる画素、画像データＤＢにのみにすじの発生が検知された画素については、画像データＤＢのみ画素位置算出回路２３１で算出されたすじの発生のない周囲の画素の濃度に置き換えられる。

第２置換回路２３３は、すじ検知信号ｇが「１」のとき、画像データＤｇですじと検知された画素については、画像データＤＧを画像データＤｇとして出力することで、すじを除去した画像データを出力する。

次に、第２すじ除去回路２４の詳細について説明する。第２すじ除去回路２４は、第１すじ除去回路２３によるノイズ除去処理後の画像データに対して平滑化処理を行う。図２６は、第２すじ除去回路２４の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第２すじ除去回路２４は、平滑化回路２４Ｒ、２４Ｇおよび２４Ｂを備える。
平滑化回路２４Ｒは、入力された画像データＤＲの濃度を、第２すじ検知回路２２によって出力されるルックアップテーブルＬＵＴ＿Ｒを用いて補正する。具体的な手順としては、平滑化回路２４Ｒは、画像データＤＲについて、注目画素の濃度Ｄ_ｎと、主走査手前方向の２画素と主走査奥方向の２画素のそれぞれの濃度Ｄ_ｎ−２、Ｄ_ｎ−１、Ｄ_ｎ＋１、Ｄ_ｎ＋２をそれぞれ取得し、ＬＵＴ＿Ｒによって指定される平滑化係数Ｒ１〜Ｒ５に基づいて補正する。このとき平滑化回路２４Ｒは、次式（１）に示した演算を行う。
（数１）
Ｄｎ’＝（Ｄ_ｎ−２×Ｒ１＋Ｄ_ｎ−１×Ｒ２＋Ｄ_ｎ×Ｒ３＋Ｄ_ｎ＋１×Ｒ４＋Ｄ_ｎ＋２×Ｒ５）／５・・・（１）

ここで、図２７は、この平滑化回路２４Ｒの動作を説明する図である。平滑化回路２４Ｒが式（１）に示した演算を行うことにより、注目画素の補正後の画像データＤＲの濃度Ｄｎ’は、各画素の濃度Ｄ_ｎ−２〜Ｄ_ｎ＋２と平滑化係数Ｒ１〜Ｒ５とのそれぞれの積を平均した値となる。このような処理を、平滑化回路２４Ｇおよび２４Ｂのそれぞれが画像データＤＧ、ＤＢについて、ＬＵＴ＿Ｇ、ＬＵＴ＿Ｂを用いて行う。

このように、本実施形態の画像処理部２０は、ノイズとして検出された画素の濃度を、この画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検出されていない画素の濃度に置換する処理の後に、平滑化によってノイズとして検出された画素の濃度を補正する処理を行う。画像処理部２０は、前者の方法で画素の濃度を補正する際には、ノイズの影響を受けていない画素までノイズとして検出しないように、周囲の画像の濃度に対してある程度の大きさの濃度差がある画素のみをノイズとして検出する。画像処理部２０は、後者の方法で画素の濃度を補正する際には、ノイズの影響を受けていない画素をノイズとして検出し濃度を補正しても、画像をさほど劣化させることはないから、周囲の画像に対して僅かに濃度が低い画素もノイズとして除去する。よって、画像読取装置１００は、画像データからノイズ、特に白いすじ状のノイズを良好に検知し、画像を劣化させることなく、これを除去することができる。

また、本実施形態の画像処理部２０は、複数の異なるアルゴリズムにより凹画素信号Ｇ１〜Ｇ４を出力することにより、平滑化処理における平滑化係数を異ならせることが可能である。すなわち、この画像処理部２０によれば、すじの幅や濃度に応じた平滑化処理を行うことが可能となる。例えば、この画像処理部２０によれば、周囲との濃度差が小さい（すなわち薄い）すじや、主走査方向の幅が小さい（すなわち細い）すじについては、平滑化の程度が弱い平滑化処理を実行し、周囲との濃度差が大きい（すなわち濃い）すじや、主走査方向の幅が大きい（すなわち太い）すじについては、平滑化の程度が強い平滑化処理を実行することが可能となる。

なお、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、種々の態様にて実施することが可能である。具体的には、例えば以下のような変形が挙げられる。なお、これらの変形は、各々を適宜に組み合わせることも可能である。

上述した実施形態では、画像読取部１０および画像処理部２０を一体に構成した画像読取装置１００を例示して説明したが、本発明は、画像処理部２０に相当する構成を備えたモジュール等の形態で提供されてもよい。すなわち、本発明は、上述した画像処理部２０と同様の機能を有し、スキャナ等の画像読取装置から画像データを取得してこれに画像処理を実行する画像処理装置として提供されてもよい。

上述した実施形態では、ハードウェア（回路）によって、ノイズに相当する画素の検出とその除去を行っていたが、これをソフトウェア（コンピュータプログラム）によって実現するようにしてもよい。なお、このソフトウェアは、磁気ディスクや光ディスク等の記録媒体に記録した状態で提供され得る。また、このソフトウェアを、インターネットのようなネットワークを介してサーバ装置からコンピュータや画像処理装置にダウンロードさせる形態で提供することも可能である。

上述した実施形態では、すじ状のノイズを精度良く検出するべく、センサ１６１には、ラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｂ、１６１Ｇのほかに、ラインセンサ１６１ｇを設けていた。これは、Ｇの色成分は、Ｒ、Ｇ、Ｂの色成分の中で最も分光感度を有する波長域が広いものであることが知られているからである。さらに、Ｇの出力信号は信号レベルの大きな色成分として知られている。したがって、信号レベルに対してノイズレベルが小さく、ＳＮ比が良い。それゆえ、すじの原因となるゴミの色成分に関係なくすじの検知を良好に行うことができ、また原稿画像に関係なくすじの除去における置換の対象とする画素の算出も良好に行うことができる。しかし、ラインセンサ１６１ｇの代わりに、ラインセンサ１６１Ｒや１６１Ｂと同様の構成を有する撮像素子列を用いても、各々の画像データの濃度を比較することによりすじを検知することができる。
また、センサがラインセンサ１６１Ｒ、１６１Ｂ、１６１Ｇのみを備えるような構成としてもよい。この場合、画像処理部は、画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢのそれぞれについて、凹画素および凸画素の位置を特定して、その副走査方向への連続数に応じてすじ状のノイズを検出するようにしてもよい。

上述した実施形態では、第１すじ検知回路２１や第２すじ検知回路２２がノイズに相当する画素を検知すると、それぞれが有する連続性検知回路によって所定数のラインに連続して主走査方向の位置が等しい画素からノイズを検出すれば、これをノイズに起因するすじと判定していた。そして、第１すじ除去回路２３や第２すじ除去回路２４は、すじを除去する処理を行った。しかし、本発明において処理対象とするノイズは、すじ状のノイズに限らず、検出されたノイズの全てに対して同様の処理を行うようにしても良い。このようにすれば、小さなサイズのノイズも精度良く除去することができる。

上述した実施形態では、図１３において、凹画素の主走査方向への連続数（すなわち幅）および定数αに応じて４種類の方法で凹画素を検出していたが、より多数の種類の方法で凹画素を検出してもよい。例えば、凹画素の幅と定数αとをそれぞれ３種類設定し、これらの組み合わせによって９種類の方法で凹画素を検出するようにしてもよい。

画像読取装置の構成を示すブロック図である。 画像読取部の構成を概略的に示す図である。 センサの構成を概略的に示す図である。 信号処理部の構成を示すブロック図である。 画像処理部の構成を示すブロック図である。 第１すじ検知回路の構成を示すブロック図である。 主走査ライン上に位置する連続する画素データの濃度と、凹画素との関係を示している。 データ比較回路の構成を示すブロック図である。 第１判定回路の構成を示すブロック図である。 論理テーブルを説明する図である。 第２判定回路の構成を示すブロック図である。 第２すじ検知回路の構成を示すブロック図である。 凹画素の主走査方向への連続数および定数αの条件を説明する図である。 画像データに応じた凹画素の主走査方向への連続数および濃度差を説明する図である。 判定回路の構成を示すブロック図である。 論理テーブルを説明する図である。 平滑化係数生成回路の構成を示すブロック図である。 平滑化係数生成回路が有するルックアップテーブルの一例を示した図である。 第１すじ除去回路の構成の一例を示すブロック図である。 画像データＤｇについて、注目画素を中心とした主走査方向に１３画素、副走査方向に５画素のウィンドウを示した図である。 各画素に割り当てられた係数について、注目画素を中心とした主走査方向に１３画素、副走査方向に５画素のウィンドウを示した図である。 選択画素について、注目画素を中心とした主走査方向に１３画素、副走査方向に５画素のウィンドウを示した図である。 第１置換回路の構成の一例を示すブロック図である。 第１選択回路の構成の一例を示すブロック図である。 第２選択回路の論理テーブルを表す図である。 第２すじ除去回路の構成の一例を示すブロック図である。 第２すじ除去回路が行う平滑化処理を説明する図である。

符号の説明

１０…画像読取部、１１…ＡＤＦ、１２…コンタクトガラス、１３…ランプ、１４…ミラー、１５…レンズ、１６…センサ、１６１Ｒ、１６１Ｇ、１６１Ｂ、１６１ｇ…ラインセンサ、１７…信号処理部、２０…画像処理部、２１…第１すじ検知回路、２１１Ｒ、２１１Ｇ、２１１Ｂ、２１１ｇ、２２１Ｒ、２２１Ｂ、２２１Ｇ１、２２１Ｇ２、２２１Ｇ３、２２１Ｇ４…凹画素検出回路、２１２Ｒ、２１２Ｇ、２１２Ｂ、２１２ｇ…凸画素検出回路、２１３Ｒ、２１３Ｇ、２１３Ｂ、２１３ｇ…ＯＲ回路、２１４ａ、２１４ｂ、２２２…データ比較回路、２１５…第１判定回路、２１６…第２判定回路、２２…第２すじ検知回路、２２３…判定回路、２３…第１すじ除去回路、２３１…画素位置算出回路、２３２…第１置換回路、２３３…第２置換回路、２４…第２すじ除去回路、２４Ｒ、２４Ｇ、２４Ｂ…平滑化回路、１００…画像読取装置。

Claims (8)

1. 原稿画像に応じた階調を表す複数の画素により表される画像データを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された画像データの主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度と、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度との差である第１の濃度差が各々第１の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知する第１の検知手段と、
   前記取得手段により取得された画像データの前記主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度が、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度よりも各々低く、かつ、当該所定数の画素の濃度と当該両側に連なる画素の濃度との差である第２の濃度差が、各々前記第１の一定値未満である第２の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知し、検知したノイズに基づいて平滑化処理の係数を決定する第２の検知手段と、
   前記第１の検知手段により検知された前記ノイズに相当する画素の濃度を表す値を、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度を表す値に置換する第１の除去手段と、
   前記第１の除去手段により処理が実行された画像データに、前記第２の検知手段により決定された係数にしたがって平滑化処理を実行する第２の除去手段と、
   前記第２の除去手段により処理が実行された画像データを出力する出力手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第２の検知手段は、
   前記第２の一定値、および前記第２の濃度差が前記第２の一定値以上である画素の連続数の少なくとも一方が互いに異なる複数条件の各条件にしたがって、前記ノイズに相当する画素を検知し、当該複数条件で検知したノイズに基づいて前記平滑化処理の係数を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１及び第２の検知手段は、
   前記主走査方向に対する位置が同一であり、かつ、副走査方向に対して所定数以上連続する前記ノイズに相当する画素を検知する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記第２の検知手段は、検知したノイズのサイズに基づいて前記係数を決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記第２の検知手段は、ノイズに相当する画素の濃度と、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度との差分に基づいて前記係数を決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 原稿を光学的に読み取り、当該原稿の各位置の階調を表す複数の画素により表される画像データを生成する画像読取手段と、
   前記画像読取手段により生成された画像データの主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度と、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度との差である第１の濃度差が各々第１の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知する第１の検知手段と、
   前記画像読取手段により生成された画像データの前記主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度が、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度よりも各々低く、かつ、当該所定数の画素の濃度と当該両側に連なる画素の濃度との差である第２の濃度差が、各々前記第１の一定値未満である第２の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知し、検知したノイズに基づいて平滑化処理の係数を決定する第２の検知手段と、
   前記第１の検知手段により検知された前記ノイズに相当する画素の濃度を表す値を、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度を表す値に置換する第１の除去手段と、
   前記第１の除去手段により処理が実行された画像データに、前記第２の検知手段により決定された係数にしたがって平滑化処理を実行する第２の除去手段と、
   前記第２の除去手段によりノイズが除去された画像データを出力する出力手段と
   を備えることを特徴とする画像読取装置。
7. 前記画像読取手段は、
   所定の領域に光を照射する照射手段と、
   前記所定の領域を通過するように前記原稿を搬送する搬送手段と、
   前記照射手段により前記所定の領域に照射された光のうち前記搬送手段により搬送される原稿において反射した反射光を受光し、その受光量に応じた前記画像データを生成する生成手段とを備える
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像読取装置。
8. コンピュータを、
   原稿画像に応じた階調を表す複数の画素により表される画像データを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された画像データの主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度と、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度との差である第１の濃度差が各々第１の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知する第１の検知手段と、
   前記取得手段により取得された画像データの前記主走査方向に配列した画素からなる画素群において、連続する所定数の画素の濃度が、当該所定数の画素の両側に連なる画素の濃度よりも各々低く、かつ、当該所定数の画素の濃度と当該両側に連なる画素の濃度との差である第２の濃度差が、各々前記第１の一定値未満である第２の一定値以上である場合に、当該所定数の画素をノイズに相当する画素として検知し、検知したノイズに基づいて平滑化処理の係数を決定する第２の検知手段と、
   前記第１の検知手段により検知された前記ノイズに相当する画素の濃度を表す値を、当該画素の近傍にあり、かつ、ノイズとして検知されていない画素の濃度を表す値に置換する第１の除去手段と、
   前記第１の除去手段により処理が実行された画像データに、前記第２の検知手段により決定された係数にしたがって平滑化処理を実行する第２の除去手段と、
   前記第２の除去手段により処理が実行された画像データを出力する出力手段
   として機能させるためのプログラム。

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