JP5044269B2 - スキャナ側不均質性補正方法 - Google Patents

Description

本発明は、概略、印刷画像不均質性(non-uniformity)補正技術に関し、より詳細には、スキャナ例えばスキャニングバーにおける形態や構造の乱れ等、空間的な乱れ(spatial variation)の影響を補正する方法に関する。

既存のスキャナには移動スポット型スキャナと全幅アレイ型スキャナとがある。それらのうち移動スポット型スキャナは、スキャン位置が所定のファーストスキャン方向に沿って横断的に順次移動していくよう単一のセンサ及び単一の光源によってページをスキャンし、その後所定のスロースキャン方向に沿ってスキャン位置を新たな位置に動かし、その新たなスロースキャン方向位置でも同様にファーストスキャン方向沿い横断スキャンを実行する、という仕組みである。これに対し、全幅アレイ型スキャナは、１行に並べた多数のセンサ及び１個若しくは複数個の光源によってページ上のファーストスキャン方向位置複数箇所（例えば１行全体）から一気に情報を取得する、という仕組みであり、移動スポット型に比べ電子回路はやや複雑だが電気駆動系は単純になる。また、移動スポット型と同じ速度設定で動作させる場合、移動スポット型に比べ個々の位置でより長く時間をとれることから、全幅アレイ型においては、センサ帯域幅、光量等の性能がかなり低水準でも、各センサで十分な個数の光子を捉えることができる。こうした理由を含む様々な理由により、全幅アレイ型スキャナは、近年、低コストが求められる場合の選択肢となっている。

また、ある単一の現象を複数個のセンサによって計測する場合、それらのセンサに対し同じ入力を与えたとしても、一般にそれらのセンサの出力が全く同じになることはない。その原因の一つはセンサノイズが非システマティックに現れることであり、また一つはセンサそれ自体に製造ばらつきがあることである。図１に、全幅アレイ型スキャナの一例たるカラースキャニングバーを示す。この模式図は、スキャンされる紙の側からスキャニングバーを見て描いたものである。このスキャニングバーの表面には、それぞれ複数個のフィルタからなる複数個の行が堆積、形成されている。形成されているのは透明光フィルタ１１０の行並びにそれぞれ赤色光（Ｒ）フィルタ１２０、緑色光（Ｇ）フィルタ１３０又は青色光（Ｂ）フィルタ１４０からなる三色のカラーフィルタの行であり、それらの行の間隔は一定間隔になっている。図中、「スロースキャン方向」とは例えばマーキングシステムにおける給紙方向のことであり、「ファーストスキャン方向」とはこのスロースキャン方向にほぼ直交する方向のことである。図２はこのスキャニングバーの側面図である。この図においては、ゲーティング層、エピタキシャル層２２０、基板２３０等からなるＣＣＤ（電荷結合デバイス）センサが形成されており、その上方にＲＧＢ各色のフィルタ２１０Ｒ、２１０Ｇ及び２１０Ｂが配置されている。入射光は各フィルタ２１０によって炉波され、それを透過した色成分がＣＣＤセンサのうちそのフィルタ２１０の直下の部分、即ちその色に係るセンサ部に射突し、それによって電荷が発生する。発生した電荷はその大部分がエピタキシャル層２２０内を下方に移動していく。電荷移動量は、そのセンサ部の上方にあるフィルタ２１０を透過した色成分の光量に比例する。電荷移動量を変換して得られるディジタル値は、その位置におけるその色成分についての光量検知結果として扱われる。

この光量検知結果には幾つかの原因によりばらつきが現れる。そのうち一つはカラーフィルタ２１０における厚みのばらつきであり、また一つはエピタキシャル層２２０における厚みや物理構造のばらつきである。こうした厚みばらつきや物理構造ばらつきがあると、アレイ状に並んだカラーフィルタ２１０のうちどれを透過した光を検知したのか、即ちアレイ沿いのどの位置で光を検知したのかによって、同一のディジタル値を得るのに必要な光量に違いが生じる。この光量差を抑えるには、理想的にはその白色光反射率が一定の白色校正ストリップを均一強度光で照明し、そのストリップからの反射光に対しスキャニングバーを露出させ、それによって検知したばらつきに基づきそのスキャニングバーを校正すればよい。しかしながら、この校正方法には、ストリップの均質性によって校正品質の上限が決まるという難点がある。一般消費者向けならば、その反射率ばらつきが約１％未満程度で割合容易に入手できるストリップを用いて校正しても、能力的に十分過ぎる程に校正することができるが、例えばイメージセンサとしてではなく計測装置にてスキャナを使用する場合等、より厳しい公差を満足させねばならないセンシング関連の用途においては、その反射率ばらつきが例えば０．１％未満で、従ってその製造が非常に困難で製造費用もかかるストリップが必要になる。例えば、特許文献１（発明者：Ｋｌａｓｓｅｎ ｅｔ ｌ．）に示されている用途では、ページ内不均質性のうち印刷装置によって引き起こされたものを検知し補正することが、目的とされている。周知の通り（例えば非特許文献１を参照）、計測結果に基づき補正を行う際には、計測システム側ばらつきを計測補正対象内不均質性に対して１／１０以下にしなければならない。そのため、例えば印刷装置出力についての反射率ばらつき許容限界が１％であるならば、センサ側のばらつきは０．１％以下でなければならない。

米国特許第６７６００５６号明細書 米国特許第６５５４３８８号明細書 米国特許第６５７１０００号明細書 米国特許第６９４３９１９号明細書 米国特許出願公開第２００４／０１３６０１３号明細書 米国特許出願公開第２００５／００７１１０４号明細書 米国特許第５７９０２８１号明細書 "Basic Statistics", Kemele, Schmidt and Berdine, ISBN 1-880156-06-7,pp.9-76

しかしながら、白色校正ストリップの乱れ（例えば反射率ばらつき）が仮に０であったとしてもなお、例えば隣接センサ部間電荷移動によってセンサ部毎に出力がばらつく。ばらつきの発生の仕方はセンサ部同士の位置関係次第であるが、図３に示す例であれば、Ｒ成分受光により発生した電荷の一部がＲセンサ部から透明光センサ部及びＧセンサ部へと移動し（白抜き矢印）、Ｇ成分受光により発生した電荷の一部が透明光センサ部及びＧセンサ部からＲセンサ部へまたＧセンサ部からＢセンサ部へと移動し（破線矢印）、そしてＢ成分受光により発生した電荷の一部がＢセンサ部からＧセンサ部へまた透明光センサ部からＲセンサ部へと移動する（実線矢印）。センサ部間の相違は白色光を用いた校正により補償されているので、ページ内白色部分乃至灰色部分スキャン時には、こうした電荷移動は互いに打ち消し合っている。これに対して、例えばページ内赤色部分スキャン時には、受光する反射光内にほとんどＧ成分やＢ成分がないため、Ｇ成分やＢ成分の受光により発生して隣接センサ部に移動する電荷量はほとんど０になる。この場合、Ｇフィルタに乱れがあってもＲセンサ部が受け取る電荷量には影響がないのに、校正が白色光により行われていることから、Ｇフィルタの乱れに対する補正分を含めて、不均質性が補正されてしまう。そのため、校正に用いたストリップが仮に完全に均質なものであったとしても、Ｒ成分についての不均質補正分が過剰になるため、外観的な不均質性が発生する。具体的には、灰色の不均質性が０．３％以下になるよう“補正”した場合でもＲについては最大５％の不均質性が発生しうることが解っている。スキャニングバー及び校正ストリップの均質性を改善する方法も幾つか知られているが、それらを実施するための費用は高く広範に使用するには適していない。

本願記載の各実施形態は、背景技術の欄で述べた従来技術及び引用した先行技術文献に記載の従来技術における問題点のうち幾つかに対する解決策となるものである。ここに、本発明の一実施形態に係る方法は、スキャナ例えばスキャンニングバーにおける空間的な乱れを識別及び検知する方法であって、少なくとも１枚のシートを対象に、該シートを支持するプラテンに対してシートの回転向き及び横方向移動位置の組合せを変えて複数回、またその回転向き及び横方向移動位置を区別できるよう、診断スキャンを実行するステップと、得られた複数個のスキャン結果画像のうち一つに対し各スキャン結果画像を位置合わせすることにより複数個の位置整合画像を生成するステップと、それら位置整合画像を平均化することにより診断スキャン対象シートの空間的な乱れを示すマスタ画像を生成するステップと、を有する。

また、本発明の一実施形態に係るシステムは、スキャナ例えばスキャンニングバーにおける空間的な乱れを識別及び検知するシステムであって、少なくとも１枚のシートを対象に、スキャン方向及び横方向シート位置の組合せを変えて複数回、またそのスキャン方向を区別できるよう、診断スキャンを実行する手段と、得られた複数個のスキャン結果画像のうち一つに対し各スキャン結果画像を位置合わせすることにより複数個の位置整合画像を生成する手段と、それら位置整合画像を平均化することにより診断スキャン対象シートの空間的な乱れを示すマスタ画像を生成する手段と、を備える。

以下、本発明の好適な実施形態に係るスキャナ側不均質性補正方法について説明する。本実施形態においては、完全に均質なテストシートを用いようとはせず、むしろ“ほどほどに”均質なページをそのスキャナによりスキャンしてページ内不均質性及びスキャナ側不均質性を調べるようにしている。即ち、本実施形態においては、まず、様々なページ内不均質性をスキャナ側不均質性から分離させることができるよう、同じページを様々なスキャン方向からまた様々な横方向ページ位置にて合計複数回スキャンする。次いで、各回スキャン結果画像を相互に位置合わせした後、各画素の主傾向(central tendency)の粗推定値をスキャナ色空間内で探索することによって、ページ内不均質性を判別する。更に、然るべき計算によって得られる仮想的スキャン結果画像に対し各スキャン結果画像を位置合わせし両者を比較することによって、後者に現れているスキャナ由来誤差を計算する。このとき、複数個のスキャン結果画像に共通する誤差を、後の補正に際し使用することができるよう、保存する。このようなスキャン及び処理を、色空間を成功裡にサンプリングするのに十分な枚数のページについて実行し終えたら、画素位置及び色を変数とする関数を用い補正量を決定する。

図４に、本実施形態に係るスキャナ側不均質性補正方法を実行可能なスキャナの一例１０６を示す。この図のスキャナ１０６の上面１０８には方形のプラテン１０２が設けられており、またその背面１１２の周縁部には、このプラテン１０２と隣り合うよう、概ね剛性で概ね方形のプラテンカバー１０４がヒンジ１１０により取り付けられている。プラテンカバー１０４は、このヒンジ１１０の軸を中心に回動させうる。即ち、プラテンカバー１０４を下げれば、プラテン１０２及びその上のスキャン対象原稿１１４がプラテンカバー１０４によって覆われる。プラテン１０２上の原稿１１４を取り除いたりプラテン１０２上で原稿１１４の位置を変えたりするには、プラテンカバー１０４を上げればよい。なお、プラテンカバー１０４のカバー面１１６はプラテン１０２より僅かに広く、従ってその上の原稿１１４よりも広いので、プラテンカバー１０４を閉じると、プラテン１０２及びその上の原稿１１４が、プラテンカバー１０４によって完全に覆われる。

こうしたスキャナ１０６における不均質性発生要因には大まかには次に示す二種類がある。

ａ．まず、不均質性の中には、スキャンニングバーに沿って発生し、どのスロースキャン方向位置でも概ね同じように発生する乱れがある。このファーストスキャン方向不均質性の発生原因は数多くあるが、そのうち一つは、スキャニングバー上に複数個のセンシングチップが踵を接して並んでおりセンシングチップ間に境界線があることである。各センシングチップの幅が３７２画素、画素密度が６００画素／インチであるなら（１インチ＝約２．５４×１０^-2ｍ）、この原因によるファーストスキャン方向不均質性は、３７２／６００＝３１／５０インチの空間周期を呈する周期的な不均質性となる。

ｂ．スキャニングバー移動方向即ちスロースキャン方向に沿って発生する乱れ、即ちスロースキャン不均質性は、ページに沿ってスキャニングバーを移動させていく間に照光具合が変化することや、温度変化、スロースキャン方向沿い動作の乱れ等によって生じる。

本実施形態では、こうしたページ内乱れを除去すべく同じページを複数回スキャンする。その際、スキャン毎にスキャン方向、横方向ページ位置又はその双方を変え、スキャン方向の違う複数個の画像及び横方向ページ位置の違う複数個の画像が得られるようにする。本実施形態では、更に、印刷物の一部と見られる偽像を、スキャンによってもたらされたと見られるそれから、分離させる。また、スキャナ１０６のプラテン１０２上で横方向ページ位置を変えてスキャンする際、ページの横方向移動幅即ちスライド幅は、スキャニングチップ幅の（整数＋１／２）倍とする。例えばセンシングチップの幅が３７２画素ならばスライド幅を（３７２ｎ＋１８６）画素にする（ｎ：整数）。このようにすれば、スキャナ１０６のプラテン１０２上でページを一方の側から他方の側へとスライドさせ新たな横方向ページ位置でスキャンすると、スキャナに存在する（らしき）あらゆる周期欠陥のスキャン結果画像上における位置が、横方向ページ位置を変える前と比べて半周期分位相シフトした位置になる。プラテン１０２のサイズが例えば１１インチ×１７インチであり、そのガラスの使用可能部分の幅が１１＋１５／１６インチである場合、ページのスライド幅をセンシングチップ幅の（整数＋１／２）倍にするには、例えばその一辺が（１１＋１５／１６）／（１＋１／２）＝約７．９インチである正方形の紙のシートを、テストシートとして使用すればよい。画素密度が６００画素／インチならこのテストシートの一辺は４７４５画素分の長さになる。図５にこのテストシート５００を示す。図示されているテストシート５００は、シートの向きひいてはスキャン方向を明確且つ好適に特定できるよう、５個の校正基準マーク５１０を有している。それら校正基準マーク５１０は、各辺に沿って設けられている１／４インチ幅のマージン部分の中に配置されている。なお、図中の校正基準マーク５１０は曲線を有するマークであるが、実際にはどのようなマーク形状でもどのようなマーク構成でも校正基準マークとして使用できることに、注意されたい。また、その１／４インチ幅マージン部分が単一色になるよう、このテストシート５００は、電子写真又は光学写真によって形成されている。電子写真により形成する場合、ここでの目的に即し中間調問題を回避すべく、単一色で塗り潰す。

また、上記以外の原因により不均質性が発生する可能性があり且つその繰り返し周期が解っているのであれば、その事実を考慮に入れるべきである。即ち、その繰り返し周期の（整数＋１／２）倍に相当する幅でスライドさせうるシートを、テストシートとして用いるべきである。また、正方形のシートをテストシートとして用いるのは、そのシートのうちの回転前後の重複部分（９０°の整数倍異なる別々のスキャン方向から共通して捉えられる部分）の面積が、最大になるからである。更に、校正品質を高くするには、スライド前後の重複部分ができるだけ広くなるよう、上述した条件下でできるだけ大きなシートを用いるのが望ましい。

更に、印刷サンプル（テストシート）自体にも様々な欠陥がある。例えば縞状欠陥(streak)、帯状欠陥(band)、斑状欠陥(mottle)、光学的色変化発生(optically induced color variation)等の現象乃至視覚効果である。こうした現象は、視覚的に許容できる限界を上回る程になることもあるし、ならないこともあるけれども、スキャン後の画像処理ではこれらを全て除去することを目指す。また、スキャナの反応はシートがどのような色かによって異なる。その種の違いを幾分でも正すには、本実施形態に係る方法を、使用するシートの色を変えて複数回、実行する必要がある。但し、以下の記載では、説明の簡便化のため、使用シート枚数を１枚としている。

また、本実施形態では、その目的とするところに従って、サンプル（テストシート）のスキャン回数を８回に設定している。即ち、９０°ずつ向きが異なる４通りのスキャン方向と、図６に示す２通りの横方向シート位置との組合せで、プラテン６１０上のテストシート６２０を合計８回スキャンする。図中の第１位置はプラテン６１０上でマスクから遠い側の辺に向かって最大限にスライドさせたときシートが占める位置であり、第２位置は見た目にマスクに揃えたときシートが占める位置である。目標シート位置に対するテストシートの配置誤差は、数ｍｍ程度即ち１／８インチ以下程度であれば許容できるが、１／４インチ（マージン幅）を超える誤差は許容できない。また、例えばスキャン方向を２通りに減らすこともできる。その場合、大抵は、横方向ページ位置をより多岐に亘り変化させる必要があろう。そして、一般に、スキャン方向、横方向ページ位置又はその双方を違えて実施するスキャンの回数が多ければ多い程、校正品質が高まる反面所要労力は増す。

更に、スキャン結果画像においては、インテグレーティングキャビティ効果(integrating cavity effect)の発生によって、その辺縁部（縁から数ｃｍ以内の部分）が中心部と幾分異質になることがある。このインテグレーティングキャビティ効果を補正するには、スキャン結果画像をまずより低解像度の画像である複数個のタイルに分解し、タイル単位で補正量を計算し、計算した補正量を線形補間によりスケールアップし、そしてスケールアップした補正量を画像全体に適用すればよい。この方法は、例えば、画素単位で補正量を計算するＫｎｏｘ法に比べて効率的である。なお、スキャナの種類乃至性質によってはインテグレーティングキャビティ効果補正処理を省略できる。また、Ｋｎｏｘ法によるインテグレーティングキャビティ効果補正については、「画像取得装置によって取得した画像の反射率計測値におけるインテグレーティングキャビティ効果を補正する方法」と題する特許文献７（発明者：Ｋｎｏｘ ｅｔ ａｌ．）に記載があり、低解像度タイルを用いる方法については、この引用を以て本願にその内容を繰り入れるところの「対象物校正乃至検査におけるインテグレーティングキャビティ効果補正方法」と題する米国特許出願第１１／２６８２９４号（発明者：Ｋｌａｓｓｅｎ）に記載がある。

図７に示すように、本実施形態においては、まず図６を参照して説明した要領で診断スキャンを実行し（７１０）、それにより得られるスキャン結果画像を互いに位置合わせする（７２０）。例えば、合計８回の診断スキャンが終わり８個のスキャン結果画像が得られた時点で、それらのスキャン結果画像のうち１個を暫定マスタ画像として選択する。８個のスキャン結果画像にはそれぞれ８個ずつ校正基準マークが含まれているので、暫定マスタ画像中の校正基準マークの中心位置に対し他のスキャン結果画像中の対応する校正基準マークの中心位置が有している自乗平均平方誤差（ｒｍｓ誤差）が最小になる変換を、当該他のスキャン結果画像それぞれのラスタ（所定パターンで配置されている走査線）に適用することにより、暫定マスタ画像でない７個のスキャン結果画像それぞれを、暫定マスタ画像を基準に相互に位置合わせすることができる。なお、この変換に対する逆変換を後に使用するため、この変換の内容はスキャン結果画像別に保存しておく。また、校正基準マークを使用せずにスキャン結果画像相互を位置合わせすることもできる。その場合は、複数個のスキャン結果画像間での画像隅部位置差や画像重心位置差に基づき変換内容を決定すればよい。スキャン結果画像に十分な非対称性があればそのスキャン結果画像の向きを自動判別でき望ましいが、仮にそうした非対称に欠けていてもユーザが各スキャン結果画像の向きを識別することができる。

次いで、位置合わせにより得られた複数個の位置整合画像を平均化することにより、ページ内不均質性を除去するのに使用するマスタ画像を生成する（７３０）。例えば、暫定マスタ画像でない７個のスキャン結果画像全てを暫定マスタ画像に対し位置合わせし更にインテグレーティングキャビティ効果を補正した後に、画素位置毎に全スキャン結果画像の画素値の画像間平均値及び標準偏差を計算し、画素位置毎に得られた画像間平均値をその画素位置における画素値とする第９の画像即ちマスタ画像を構築する。但し、その画素値がその画素位置における画像間平均値に対して同標準偏差の所定倍例えば２倍以内の範囲内にないスキャン結果画像がある場合、その画素位置についてはそのスキャン結果画像を除外して画像間平均値及び標準偏差を計算し直す。なお、一般に２個を超える個数のスキャン結果画像が任意の画素位置でスキャン偽像に寄与することはないが、そうしたスキャン偽像は（多くの場合）平均値から見て同じ側にある。また、８個の８ビット画像を平均するとビット分解能が３増大するため、計算により得られた画素値は１１ビット未満のビット深度で保存するようにする。更に、マスタ画像は平均値としてではなく８個の総和として保存する方が実際的である。但し、平均値±２×標準偏差の範囲に属さないものを除外して総和を算出するので、それを補う適当なスケーリングファクタ（例えば１個を除外して７個のスキャン結果画像の総和を求めるなら８／７、２個を除外して６個のスキャン結果画像の総和を求めるなら４／３等々）を導入する必要がある。

この時点では、原スキャン結果画像に相互位置合わせを施して得られた８個の位置整合画像と、それら８個のスキャン結果画像の画素値の画像間平均値（又はそれを調整したもの）から構築した第９の画像即ちマスタ画像とが、存在している。このマスタ画像は、ＲＧＢスキャナユニットによるページシグネチャの真値、即ち均質状態に対するずれ具合乃至空間的な乱れ具合について、良好な推定結果を与える画像になっている。

次いで、マスタ画像を個々の位置整合画像に対して位置合わせしその位置整合画像に含まれるスキャナ由来誤差を計算する（７４０）。即ち、マスタ画像でない８個の位置整合画像はそれぞれマスタ画像に対する相違点を有しており、そのうち一部は有限解像度画像について有限精度演算を行ったことによって生じたロスであるが、これは些細なものであり、大部分はスキャナ由来誤差である。スキャナ由来のノイズにはランダムなノイズとコンシステントなノイズとがあるが、個々の位置整合画像からマスタ画像を減ずることによって、その位置整合画像中のランダムノイズ及びコンシステントノイズ双方を判別、特定することができる。マスタ画像を位置整合画像から減ずるに当たっては、それに先立ち、先にスキャン結果画像を暫定マスタ画像に対し位置合わせする際に用いた変換に対する逆変換を適用することによって、その位置整合画像に対しマスタ画像を位置合わせする必要がある。これによって、発見された全ての偽像が、印刷物座標系ではなくスキャナ座標系に対し位置合わせされることとなる。マスタ画像でない位置整合画像に対しマスタ画像を位置合わせした後は、マスタ画像をマスタ画像でない個々の位置整合画像から減ずることにより、各位置整合画像に対する誤差画像を生成する（７５０）。

そして、各誤差画像の不均質性を検知乃至補正する（７６０）。本実施形態では、各位置整合画像における乱れのうちファーストスキャン方向に沿った乱れを高忠実度で捕捉するため、その位置整合画像に対応する誤差画像の画素値の平均値を各画素列に沿って計算し、それによって１本の誤差平均化走査線を生成する処理を、位置整合画像毎に実行する。各位置整合画像における誤差平均化走査線の開始点即ち補正領域開始点は、その位置整合画像がどの画素位置から始まるかに関わらず第０画素とし、第０画素から位置整合画像が実際に始まる画素位置までは例えば０値で埋める。位置整合画像の実際の終わりから補正領域終了点即ち誤差平均化走査線の終了点までの間も同じく例えば０値で埋める。このようにファーストスキャン方向不均質性検知手順を位置整合画像毎に実行すると、スキャナの反応についての推定結果である誤差平均化走査線が８本得られる。それらのうち４本は左側３インチが、また４本は右側３インチが欠けているが、その部分は０値で埋められている。こうして得られた誤差平均化走査線は、ファイルに書き込むようにするとよい。書き込む際には、誤差平均化走査線上の１画素をファイル上の１行に割り当て、スプレッドシートアプリケーションに読み込んで更に解析できるようにする。解析としては、具体的には、複数個の位置整合画像に共通するトレンドからスキャン間ばらつきを分離し、誤差画像内乱れを検知する処理を行う。この解析に当たっては、０値で埋められた画素を無視するようにする。

また、各位置整合画像における乱れのうちスロースキャン方向に沿った乱れも同じ要領で捕捉することができる。即ち、その位置整合画像に対応する誤差画像の画素値の平均値を各画素行に沿って計算してスロースキャン方向に沿った１本の誤差平均化列を生成する処理を、位置整合画像毎に実行し、０値で埋めた画素を無視しつつ、誤差画像内乱れを検知する処理を行えばよい。

また、単なる検知・調査だけでなく補正も行う場合はより高度に自動化した方がよい。例えば、データをスプレッドシートアプリケーションに転送するのではなく、一群の平均値に対し何らかの統計解析を適用する方がよい。例えば誤差平均化走査線内の各画素の平均値や誤差平均化列内の各画素の平均値を、１個又は複数個の範囲逸脱値を除外して計算する。補正計算には、こうして計算した誤差平均値を引き渡す。

その際、スキャン結果画像の種類乃至性質によっては、計算した平均値のうち何個かが小さくなってしまうことがある。例えば、赤色や緑色のページではＢ値が小さくなるであろう。そうした小さな値はまたノイズである可能性も高いので、補正計算に際しては軽い比重を与える。補正量を控えめに計算する手法としては、まず誤差平均値の自乗平方乃至標準偏差を計算し、関連画素数の平方根で除して誤差平均値の標準誤差を求め、計算した標準誤差のパーセンタイルランク即ち百分順位を［０，…，１］の値域（即ち第５０パーセンタイルが値０．５になる値域）で計算し、値域が［−１，…，１］の範囲になるようパーセンタイルランクをスケーリング及びシフトし、そのパーセンタイルランクに誤差平均値の標準誤差を乗じ、そしてその結果を誤差平均値の計算値から減ずる、という手法がある。こうして得られるのは誤差の控えめな推定値であり、その誤差推定値自体の誤差が明らかに小さい場合はあまり小さくならないが、ありそうもない値ならかなり小さくなる。

また、あるテストシート乃至サンプルページについてマスタ画像の計算が済んでいる場合は、スキャン方向を変えて複数回の診断スキャンを行うことなしに、別のスキャナを調べることができる。更に、個別のスキャン結果画像に現れるノイズと各スキャン結果画像に共通して現れるノイズとを区別することが難しくなるけれども、診断スキャンの回数を１回にすることもできる。即ち、望ましいのはやはり診断スキャンを複数回実行することであるが、スキャン方向を変えて複数回の診断スキャンを実行する必要はなく、更には横方向シート位置を変えて複数回の診断スキャンを実行する必要もない。このように１回のスキャンで調べられることは、シートを自動的に移送する機能のないスキャナを調べる際に、有益である。

また、そのテストシートに特有のスキャナ間補正量を計算することも有益である。この計算はある単一のマトリクスを計算することにより行える。そのマトリクスは、あるスキャナによりそのテストシートをスキャンして求めたマスタ画像の各画素にそのマトリクスを適用して得られる画素の色が、平均的に見て、別のスキャナにより同じテストシートをスキャンして得たスキャン結果画像中の対応する画素の色に、できるだけ近い色になるように定めたマトリクスである。このマトリクスの計算は最小自乗当てはめにより行えばよい。

そのスキャナが色の違いに対してどのように反応するかによるが、使用するテストシートの枚数が１枚でも、スキャナの補正を十分に行える場合がある。最も単純な場合、白色のテストシートを１枚スキャンすることで各走査線及び各行について補正量を求め、その補正量、或いはその補正量を画像内に存するＲＧＢ値に従いスケーリングしたものを、最初のスキャンと同程度の精度が求められる別のスキャンにより得られたスキャン結果画像から減算することにより、そのスキャナを補正することができる。しかしながら、通常は、少なくとも２枚のテストシートを用いた方がよい。そのうち１枚は階調スケールの明端に属する色とし、もう１枚は暗端に属する色とする。これら２枚のテストシートをスキャンして得られる二通りの補正量に基づき、その画素の明度に応じた線形補間又は線形外挿を行うことで、各画素についての補正量を得ることができる。

更に、それぞれ色空間内の異なる領域に属する色を有するできるだけ多数のテストシートを使用し、評価モデル等を適用してそれらの色空間領域に特有の補正量を探索する手法を採るのが、より望ましい。使用できる評価モデルは色々ある。例えば線形モデルを使用する場合は、相応枚数のテストシートを用いてデータを生成し、そのデータに基づき画素別色補正マトリクスを生成する。その他に使用できる評価モデルとしては、より複雑な色補正メソッドを各画素に適用するものがある。適用しうる色補正メソッドとしては、例えばスプライン補間、テトラヘドラル補間或いは更に高次の色補正マトリクス等がある。何れの評価モデルを使用するにせよ、その結果としては、各画素から減算すべき補正量が得られ、或いは補正された画素値（色値）が得られる。

以上、本発明の好適な実施形態について図示及び説明したが、本件技術分野における習熟者（いわゆる当業者）であれば、本願による開示に基づき種々の変形を施すことや種々の改良を施すことができよう。そうしたものも本発明の技術的範囲に含まれるものとする。例えば、マスタ画像を、そのマスタ画像を得るのに使用したスキャナとは異なるスキャナから得られた個別のスキャン結果画像に対して、位置合わせするようにしてもよい。但し、それらのスキャナは互いにそのスペクトラム感度が似通っているスキャナでなければならない。また、誤差画像を用いたスキャナ側不均質性補正の一環として、ページに沿った或いはページに亘った平均化を実施してもよく、そのため更に複数回のスキャンを行ってもよい。そして、互いに色が異なる複数枚のテストシートを用い複数個のマスタ画像を生成し、それらを用いて階調スケール全体即ち全色の補正を行うようにしてもよい。

全幅アレイ型カラースキャニングバーを模式的に示す平面図である。 図１に示したカラースキャニングバーの側面図である。 センサ部同士の位置関係によるばらつき発生の仕組みを示す図である。 本発明に係るスキャナ側不均質性補正方法を実施可能なスキャナの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るスキャナ側不均質性補正方法を実施する際使用できるテストシートの例を示す図である。 スキャナプラテン上における図５のテストシートの配置形態を示す図である。 本発明の一実施形態に係るスキャナ側不均質性補正方法の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１０６ スキャナ、５００，６２０ テストシート、５１０ 校正基準マーク、７１０ 診断スキャンステップ、７２０ スキャン結果画像間位置合わせステップ、７３０ 位置整合画像平均化ステップ、７４０ マスタ画像位置合わせステップ、７５０ 誤差画像導出ステップ、７６０ 不均質性検知ステップ。

Claims (8)

1. スキャナ例えばスキャンニングバーにおける空間的な乱れを識別及び検知する方法であって、
   少なくとも１枚のシートを対象に、該シートを支持するプラテンに対してシートの回転向き及び横方向移動位置の組合せを変えて複数回、またその回転向き及び横方向移動位置を区別できるよう、診断スキャンを実行するステップと、
   得られた複数個のスキャン結果画像のうち一つに対し各スキャン結果画像を位置合わせすることにより複数個の位置整合画像を生成するステップと、
   それら位置整合画像を平均化することにより診断スキャン対象シートの空間的な乱れを示すマスタ画像を生成するステップと、
   を有する方法。
2. 請求項１記載の方法であって、スキャン結果画像のうち一つを暫定マスタ画像として選択し、その暫定マスタ画像と別のスキャン結果画像の間で画像特徴部分位置差が最小になるよう変換内容を決め、その内容による変換を当該別のスキャン結果画像のラスタに対し適用することにより、上記スキャン結果画像間位置合わせを実行する方法。
3. 請求項１記載の方法であって、更に、
   マスタ画像を各位置整合画像に対し位置合わせすることにより位置整合マスタ画像を生成するステップと、
   位置整合マスタ画像を各位置整合画像と比較することによりそのスキャナの誤差画像を生成し更にその誤差画像内の乱れを検知するステップと、
   を有する方法。
4. 請求項１記載の方法であって、スキャン結果画像毎に且つ各列に沿って誤差画像の画素平均値を算出することにより、ファーストスキャン方向に沿った誤差平均化走査線を位置整合画像毎に１本ずつ生成し、それを更に解析して位置整合画像毎のばらつきを複数個の位置整合画像に共通するトレンドから分離することにより、上記誤差画像内乱れ検知を実行する方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、上記スキャニングバーは複数のセンシングチップを含む、方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、上記複数回の診断スキャンが実行されるシートの回転向き及び横方向移動位置ではシートが部分的に重複する、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、上記シートの横方向移動位置では上記スキャナの幅の（整数＋１／２）倍だけ上記シートを移動させる、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、上記シートの回転向きでは９０°の倍数で上記シートを回転させる、方法。

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