JP5067886B2

JP5067886B2 - 画像処理装置及び画像処理方法

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Publication number: JP5067886B2
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Inventors: 麻子橋詰
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Description

本発明は、光を当てて原稿を読み取った画像に対して処理を行う画像処理装置及び画像処理方法に関する。

従来から、原稿の画像情報を電子的に読取る手段には、複写機やフラットヘッドスキャナ、ファクシミリなどが広く用いられてきている。あるいは厚さのある冊子や書籍等の見開き面を上から読取る画像読取装置もある。これらの画像読取装置で読取る原稿には、コピー用紙や葉書きのように１枚の紙状のものと、本や雑誌などの厚みを持ったブック状のものとがある。後者の形状を持つ原稿（以後、ブック原稿）については、読取面となる見開きページが平坦でないことが大きな特徴である。

ここで、原稿に光を当てて読み取った画像を処理する画像処理装置は例えば、図１の様に構成されている。図１において１０１は原稿台、１０２は光源、１０３は反射ミラー、１０４は読取りセンサ、１０５は原稿台カバー、１０６はコントローラ、１０７はバス、１０８は設定ＵＩ、１１１はレンズを表している。１１０は、原稿の読取りに必要な構成要素を備える読取デバイスを表している。原稿台１０１に原稿面を下にしてセットされた原稿を読取る際の読取デバイス１１０の内部の様子を、図３（ａ）を用いて説明する。まず光源１０２が発光する。この光源１０２はおおよそ可視光領域の波長領域について分光強度を有しているものである。原稿は光源１０２に照射され、原稿上で反射した光はいくつかの反射ミラー１０３で反射され、レンズ１１１で集光されて読取センサ１０４に入射する。読取りセンサ１０４は、少なくとも光電変換素子を有しており、入射した光の強度に応じた量の電荷を蓄積し、これを、図示しないＡ／Ｄ変換器にてデジタルデータ化することによって、原稿上の画像情報をデジタル画像データに変換するものである。デジタルデータはコントローラ１０６において処理される。なお読取りセンサ１０４に入射される光の強度は、原稿上の情報に含まれる分光反射率の分布に依存するものである。

以上の画像処理装置の構成は原稿台の下から光を当てて読取るタイプのスキャナを構成する必要最低限の組み合わせである。原稿台に原稿面を上向きに載せ、上から読取るタイプの場合には、部品の位置関係等は必ずしも図１の通りではない。例えば、その構成は、ミラーの数が異なるもの、読取りセンサが異なるものなどが考えられる。また、読取りセンサにはＣＣＤやＣＭＯＳが考えられる。ＣＣＤとは、Charge Coupled Device、ＣＭＯＳとは、Complementary Metal Oxide Semiconductorの略である。

ブック原稿を読取る際、原稿面が平坦でないために起こる典型的な現象の１つとして、原稿に光源が写り込んでしまう写り込みの問題がある。

原稿台から浮いている原稿面に光源からの光が当たった場合、図３（ｂ）に示すように正反射光または正反射光に近い光がスリットを通過してセンサに入射してしまうことがある。ある特定の角度で原稿面に光が当たった部分のみ、周囲よりも多くの反射光がセンサ１０４に読み込まれる結果として、読取画像に白く光源が写り込んだように見える。写り込み対策をしていない読取デバイスでブック原稿を読み込んだ際には、必然的に発生する問題である。写り込みは、光源１０２がキセノン管の様に棒状の場合には図２（ａ）の様に白い筋となり、光源１０２がＬＥＤの様に点状の場合には図２（ｂ）の様に白い斑点が並んだ状態になる。どちらも同じ原理の写り込み現象であるが、光源１０２の形態によって写り込みの状態も変わってくる。光源が点光源の場合には、場所によって写りこみのムラが発生することも問題となる。

読取りセンサ１０４に強すぎる信号が入力された場合、センサ１０４が飽和してしまうブルーミング現象が起こるため、画像信号が真っ白になる。また、ブルーミング現象が起こらない場合でも、上述した様にセンサが周囲よりも強い信号を受け取った部分では画像が明るく白っぽくなってしまう。これらが写り込みの現象である。特に、印画紙や光沢紙の様に表面が滑らかで光沢のある紙では写り込みが現れやすくなる。

特許文献１では、ブルーミング現象の解決方法が提案されている。光源からの光がある角度の範囲においては光を拡散あるいは遮光することで光の透過率を制御し、回避している。さらに、プレスキャンを行うことで、白抜けが発生する箇所をあらかじめ特定することも可能となる。

特許文献２では、光源として点光源を並べて使用した際の写り込みのムラに対する解決方法が提案されている。点光源を用いると、発光部と非発光部での光量差が、ブック原稿に点状の写り込みを生じさせる。そこで、発光部の周りに被膜をつけることで光を拡散させ、発光部と非発光部での光量を均一にすることができる。

特開２００１−２２３８５０号公報特開平５−１２７２６５号公報

上述した問題に対して特許文献１の様に光量を拡散することで解決しようとした場合、光量の低下によるノイズ等いくつかの画質への影響が懸念される。特に点光源の場合には、光量を落とした部分において、光源と光源の間の写り込みがない領域が暗くなり、他の部分と画質が異なってしまうという問題がある。特許文献１の手法はブルーミング現象の回避には有効といえるが、その上で写り込みの影響をどこまで効果的に軽減できるかについては言及されていない。何よりも、実現のためには画像処理装置内のデバイス（ハードウェア）的な改良が必要となるためコストや手間がかかる。

特許文献２ではあくまでも光量のムラを低減するだけであり、写り込みを根本的に解決しているとは言えない。

従来では、上述した様にブック原稿読取り時の光源写り込み問題に対して、光源の光を拡散させたり、光源の角度を制御したりすることで解決を試みる技術は存在するが、更に効果的に解決する技術が望まれていた。また、光量が減ることによる画質劣化や、デバイス自体に細工をするためのコストアップは避けられないという問題がある。そこでソフトウェアによる画像処理を用いた補正が期待されるが、現在のところ効果的な方法は提案されていない。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものである。その目的は、低コストで効果的に写り込み現象を低減させる画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、原稿を読取る際に生じる光源の写り込みを有する読取画像のＲＧＢ色成分の中から、平均明度値が最小である色成分を選択する選択手段と、前記読取画像において前記選択された色成分の各画素の値から、前記写り込みによる前記読取画像の各画素の輝度値の変化量を算出する算出手段と、前記算出された前記各画素の輝度値の変化量を用いて前記読取画像の画素の輝度値を補正することで、前記読取画像における光源の写り込みを補正する補正手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、原稿を読取る際に生じる光源の写り込みを有する読取画像のＲＧＢ色成分の中から、平均明度値が最小である色成分を選択する選択ステップと、前記読取画像において前記選択された色成分の各画素の値から、前記写り込みによる前記読取画像の各画素の輝度値の変化量を算出する算出ステップと、前記算出された前記各画素の輝度値の変化量を用いて前記読取画像の画素の輝度値を補正することで、前記読取画像における光源の写り込みを補正するステップとを備えることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに本発明に係る画像処理方法を実行させることを特徴とする。

本発明に係る記憶媒体は、コンピュータにより読み出し可能なプログラムを格納した記憶媒体であって、本発明に係るコンピュータプログラムを格納したことを特徴とする。

本発明によれば、低コストで効果的に写り込み現象を低減させる画像処理装置及び画像処理方法を提供することができる。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態を説明する。ただし、発明の範囲は本実施形態に限定されない。

（実施形態１）
本実施形態は、ブック原稿を読取る際の光源の写り込みに対して、デバイスへの変更は必要とせずにソフトウェア（プログラムの実行）による画像処理を用いて写り込みを低減させることを特徴とする。ただし、読み込まれた画像に写り込み部分の画像の情報があるレベルにおいて残っていることを条件とする。

図１は、本発明の画像処理装置の機械的な構成の一例を示す図である。光源１０２、ミラー１０３、レンズ１１１、読取りセンサ１０４が読取デバイス１１０に格納されている。原稿台１０１に原稿面を接触させ、設定ＵＩ１０８から読取り開始の指示を与えることで光源１０２が発光する。この光源１０２はおおよそ可視光領域の波長領域について分光強度を有しているものである。原稿は光源１０２によって照射され、原稿上で反射した光はいくつかの反射ミラー１０３で反射され、レンズ１１１で集光された後、読取センサ１０４に入射する。読取りセンサ１０４としては少なくとも光電変換素子を有しており、入射した光の強度に応じた量の電荷を蓄積し、これを、図示しないＡ／Ｄ変換器にてデジタルデータ化することによって、原稿上の画像情報をデジタル画像データに変換するものである。デジタル画像データはコントローラ１０６において処理される。

図４は、画像処理装置に最小限必要な構成を示すブロック図である。画像処理装置は、読取デバイス１１０、設定ＵＩ１０８、画像処理部４０１、ＣＰＵ４０２、記憶デバイス４０３、及びＲＡＭ４０４を備え、各構成は、バス１０７で接続されている。読取デバイス１１０は、原稿を読取り、読取画像を出力する。設定ＵＩ１０８は、読取り開始などの各種指示をユーザが画像処理装置に対してするためのユーザインタフェースである。画像処理部４０１は、バス１０７を介して他の構成からデータを受け取り、各種画像処理をする。ＣＰＵ４０２は、ＲＡＭ４０４等に展開されたプログラムを実行し、画像処理を制御する。記憶デバイス４０３は、画像処理に必要なパラメータや画像処理プログラムを保存する。画像処理部４０１、ＣＰＵ４０２、ＲＡＭ４０４は、コントローラ１０６に搭載されている。但し、構成は必ずしもこの通りではなくてよく、ＰＣやワークステーション等の外部機器や外部回線と本装置を接続するための外部Ｉ／Ｆなど、その他必要な構成を追加可能である。

本実施の形態では便宜上、原稿面を原稿台に接触させて読取る画像処理装置について説明する。ただし、他の画像処理装置においても上述した課題は同様に存在するため、本提案はそれら他の画像処理装置に対しても有効な解決手法である。また、本実施の形態では写り込み低減のための画像処理を画像処理装置上のコントローラ１０６で行う構成で説明するが、この処理はソフトウェアによる処理で実現可能である。そのため、読取デバイス１１０で一度読取った画像をＰＣへ送り、ＰＣ上で後述する処理と同様の処理を行うことも可能である。

図５は、本実施形態の処理の流れを表すフローである。この処理は、ＣＰＵ４０２がＲＡＭ４０４または記憶デバイス４０３に格納されているプログラムを読み出し、当該プログラムを実行し、画像処理装置の各構成を制御することによって行われる。本実施形態の処理の特徴は、まず、少なくとも一部分に写り込みを有する入力画像（読取デバイス１１０による読取画像）を帯状のバンド画像に分割（Ｓ５０２）する。その後、バンド画像ごとに特定のチャネルから写り込みの照明光分布を算出（Ｓ５０４）し、ＹＣＣ変換した輝度画像５１２から照明光画像を除去する（Ｓ５０６）点に特徴がある。その結果、写り込みの影響を効果的に低減させることができる。

以下、各処理について順に説明する。
ステップ５０２において、読取デバイス１１０によって読取った入力画像５０１をバンド画像に分割する。後述する処理において写り込み領域の照明光画像を的確に抽出するために、出来るだけ余計な情報を排除することが望ましいためである。

読取デバイス１１０により読取られた入力画像５０１をバンドに分割するために、まず、入力画像５０１は記憶デバイス４０３に一旦保存され、ＲＡＭ４０４に読み出される。予め記憶されている分割方向と分割数に関するデータも記憶デバイス４０３からＲＡＭ４０４に読み出される。その後、読み出した分割方向と分割数のデータに従って、ＲＡＭ４０４上で入力画像５０１を端から順に分割してバンド画像５１０が作成される。すなわち、バンド画像５１０の分割幅は、読取画像（入力画像５０１）の分割数に応じて決定される。バンド画像５１０は、入力画像５０１全体における位置が判別できるよう順番に記憶デバイス４０３に格納される。または、バンドごとにインデックスを付けて格納してもよい。２つ目以降のバンド画像５１０を作成するには、バンド幅と作成済みのバンド数から、次のバンドの開始位置をＣＰＵ４０２にて演算する。

図６に入力画像をバンド画像に分割する方法の一例を示す。図６に示すように、バンド画像の分割は写り込みの発生する方向と平行とする。例えばＡ４サイズのブック原稿を見開き（Ａ３サイズ）で読取った場合には、画像は副走査方向に分割されるものとする。分割数は写り込み領域に応じて最適に決定されることが望ましいが、写り込みの位置は特定できないため、予測される写り込みサイズを元に決定する。６００ｄｐｉでスキャンした画像に対して写り込む光源の幅が４０ｐｉｘｅｌ程度であることが分かっていれば、少なくとも４０ｐｉｘｅｌ以上の幅のバンドに分割することが決定される。もしくは予め設定した分割数に分割する方法も考えられる。固定数に分割する方法では、解像度が変化した場合でも再計算を必要とせずバンドに分割できるというメリットとがある。

ここで、後の処理で使用する輝度画像５１２を作成するステップ５０５について説明する。記憶デバイス４０３に保存された入力画像５０１がＲＡＭ４０４に読み出され、画像処理部においてＹＣｂＣｒ輝度画像５１２に変換される。ＹＣｂＣｒ輝度画像５１２は、以下の演算で求めることができる。
Y = 0.29891*R + 0.587*G + 0.114*B
Cb = -0.16871*R 0.33126*G + 0.50000*B
Cr = 0.50000*R 0.41869*G - 0.08131*B
作成した輝度画像５１２は、バス１０７を介して記憶デバイス４０３に保存しておく。上記の処理を写り込み除去の対象となる全てのバンド画像５１０に対して行い輝度画像５１２の作成（ステップＳ５０５）は終了となる。

以降は、写り込みのあるバンド画像５１０を対象として説明していく。
ステップ５０３において、処理対象のバンド画像５１０で写り込み領域の照明光画像を最適に抽出するために使用される色成分のチャネルとして、ＲＧＢのうちのいずれかのチャネルが選択される。ここで、抽出する照明光画像とは、画像内の照明成分の変化を捉えた画像データである。まず、記憶デバイス４０３に保存されているバンド画像５１０がＲＡＭ４０４に読み出され、ＲＧＢチャネルそれぞれの平均明度が算出され、その値が記憶デバイス４０３に保持される。算出された全てのＲＧＢチャネルの平均明度が比較され、最も値が低いチャネルが選択され、その選択されたチャネル情報と共にバンド画像５１０がバス１０７を介して画像処理部４０１へ出力される。

選択されたチャネルは、後述する処理で写り込み領域から照明光画像を抽出する際にできる限り照明光画像のみを抽出するために使用される。バンド画像内で、周囲よりも白っぽくなる写り込み領域においてはＲＧＢの全チャネルが比較的大きな値を持ち、一方、写り込み領域以外はチャネル毎に明度の差異が大きいものと考えられる。ここで、例えば、写り込み領域以外が赤（Ｒ）の強い画像であった場合、Ｒチャネルは写り込み領域以外で高い値を持つことから、Ｒチャネルを使用して写り込み領域の照明光画像のみを抽出することは難しくなる。一方、青（Ｂ）のチャネルは写り込み領域のみで比較的大きな値を持ち、写り込み領域以外では低い値を持つ場合、Ｂチャネルを使用して写り込み領域の照明光画像の抽出に有効である。なぜなら、写り込みにより画像データの明度が大きく変化するのは、明度が低い色成分のチャネルであるためである。すなわち、平均明度が最も低いチャネルを使用して照明光画像を抽出することが有効である。また、本処理を入力画像全体に対して行った場合には周囲の余計な色情報まで加味してしまうが、バンド画像に分割し、限られた領域において処理することで効果的なチャネルの選択が行える。

また、平均明度が小さいほうから二つのチャネルを選択してもよい。
さらに、ＲＧＢチャネルのうち最大明度と最小明度との差が所定値（例えば５０）以下の場合に限って、明度が小さいほうから二つのチャネルを選択してもよい。これは二つのチャネルを用いたほうが、照明光画像を抽出するのに有効であるからである。

次に、ステップ５０４において、ステップ５０３で選択されたチャネルから照明光画像を抽出（すなわち、生成）する。画像処理部４０１はＲＡＭ４０３に展開されているバンド画像５１０の選択されたチャネルにフィルタ処理を施して照明光分布を算出して照明光画像を抽出する。抽出された照明光画像５１１はバス１０７を介して記憶デバイス４０３に送られ、記憶される。

照明光画像は、画像内の低周波成分を照明の変化と捉えたもので、照明光画像の抽出には注目画素(x,y)を含む周辺画素にガウシアンフィルタによる畳み込み演算を行う方法や、バイラテラルフィルタによる畳み込み演算を行う方法がある。また畳み込み演算の高速化のため、小さいフィルタサイズでも相対的なフィルタサイズを大きくできるようダウンサンプリングを行ってからフィルタ処理を行ってもよい。前述した様に写り込みの幅は光源の大きさによってある程度決まってくるため、最適なフィルタサイズを予測して用いる。

以下、注目画素を含む周辺画素にガウシアンフィルタによる畳み込み演算を行う方法について説明する。注目画素(x,y)について、周辺画素値Vs(x,y)は次式で表される。
Vs(x,y) = Vc(x,y) ＊G(x,y)
ここで、＊は畳み込み演算（Convolution）を表す。G(x,y)は次式で表されるガウス関数である。

Kはガウス関数のレベルを、σはガウス関数の標準偏差を表す。

ステップ５０６において、写り込みの照明光を除去（補正）する。このステップは、写り込み補正手段として機能する。写り込みの照明光除去は、記憶デバイス４０３に保存された照明光画像５１１と輝度画像５１２を用いて行う。同じバンドの輝度画像５１２と照明光画像５１１を記憶デバイス４０３から読み出し、画像処理部４０１で画素ごとに輝度画像５１２の輝度値から照明光画像５１１の明度値を引く。ここで、照明光画像５１１は、ＲＧＢ画像である。すなわち、照明光画像５１１がその位置ごとに表す写り込みにより明度が明るくなった程度を補正量として、輝度画像５１２の各位置の輝度値が補正される。輝度値を調整するメリットとしては、画像の色バランスを崩さずに、明るさのみを変更することができる点にある。

図８（ａ）が写り込みのある入力画像５０１とすると、上述した処理によって図８（ｂ）に示す様な照明光画像が抽出される。選択したチャネルから抽出された照明光画像は、写り込みによって明るくなった領域とそのレベルを表している。照明光画像の明度値を写り込み画像の輝度値から引くことにより、写り込み以外の部分はほとんど値を変えずに、写り込みの影響で必要以上に明るく読取られた領域の明るさを適切なレベルに戻すことが出来る。出力画像５０９として図８（ｃ）のように写り込みの影響が低減された画像を得ることが出来る。なお、入力画像５０１の輝度値は、ステップ５０５で説明した通り、ＲＧＢからＹＣｂＣｒへ変換しておく。なお、変形例として、ＲＧＢからＬ＊ａ＊ｂ＊などへ変換して輝度値を求めても良い。

ステップ５０７において、照明光を除去したＹチャネルと何も変化させていない輝度画像５１２のＣｂＣｒチャネルを合わせた後、ＲＧＢに変換することで、写り込みが除去された画像が作成される。ＹＣｂＣｒからＲＧＢへの変換は以下の演算で求められる。
R = Y + 1.40200*Cr
G = Y 0.34414*Cb - 0.71414*Cr
B = Y + 1.77200*Cb

以上は写り込みが発生しているバンドを対象として説明したが、実際にはどのバンドに写り込みが発生しているかは定かではない。よって、全てのバンドに対してステップ５０３からステップ５０７の処理を行うことが考えられる。しかし少なくとも両端のバンドに関しては、原稿が原稿台に接触しているはずである。そこで両端のバンドを除いたバンドを照明光除去の必要なバンドとして処理を行う。その結果、処理を施したバンドと処理を施していないバンド間での色味の差が発生する。すなわち、写り込み補正後の読取画像のバンド間に色味の差が発生する。また、この他にもバンド毎に異なる補正量で写り込み補正を行う結果、バンド間での色味の差が発生する。

ステップ５０８の後処理において、バンド間の色味の差を緩和する補正方法について以下に説明する。まず、バンド間の色味の差を補正するためにバンド同士の隣接する画素を参照して補正テーブルを作成する。図７に示すようなバンド間の隣接画素はほぼ同じ値であると考えられるため、隣接画素の輝度値またはＲＧＢ値から１次元または３次元の色変換テーブルを作成する。データがない部分については適宜補間（例えば、線形に補間）して色変換テーブルを作成し、記憶デバイス４０３に保存する。記憶デバイス４０３からターゲットとなるバンド画像５１０と補正対象のバンド画像５１０をＲＡＭ４０４に読み出す。ターゲットとなるバンド画像５１０は、例えば、図７のｂａｎｄ１であり、入力画像５０１の最も端に位置するバンド画像５１０である。補正対象のバンド画像５１０は、例えば、図７のｂａｎｄ２であり、ターゲットとなるバンド画像５１０に隣接し、写り込み補正がされていないバンド画像５１０である。図１１を用いて、輝度値を元に作成される１次元変換テーブルの一例を説明する。図７におけるｂａｎｄ１とｂａｎｄ２の隣接画素の輝度値の関係を全て抽出し、グラフ上にプロットする。ｂａｎｄ１は写り込み補正処理において全体的に輝度値が下がっている一方、ｂａｎｄ２は未補正なので、補正前の輝度値レンジ＜補正後の輝度値レンジとなる変換テーブルが作成される。画像処理部において補正対象のバンド画像５１０を端から走査していき、読み出した画素値に対応する値を、作成した色変換テーブルから探索する。そして、読み出した画素値を、探索した結果得られた値に補正する。画素値に一致するデータがテーブルにない場合には、周囲のデータから補間演算を行うことで、補正値を算出する。また、色変換テーブルとしてバンド画像のＲＧＢ値から３次元変換テーブルを作成して用いてもよい。

バンドを処理する順番としては、両端から、端のバンドをターゲットにして隣のバンドを補正した後、補正したバンドをターゲットにしてその隣のバンドを補正というように処理を進める。両端のバンドは入力画像５０１のままのため、バンド間の色味の段差が緩和されるだけでなく、処理したバンドの色味が入力画像５０１の色味に近づく。以上の処理によって写り込みを除去した出力画像５０９を得ることができる。

以上のように、本実施形態によれば、ブック原稿を読取った際などに発生する光源の写り込みを、プログラムの実行、すなわち、ソフトウェアによる画像処理によって補正することが可能となる。その結果、デバイスの変更により補正する場合と比較して低コストで写り込み補正を実現できる。さらに、入力画像を分割したバンド画像から抽出された照明光分布に基づいて、画像領域ごとに異なる補正量の補正を行うため、光源の種類に関わらず効果的な写り込み補正を実現できる。よって、汎用的な写り込み補正が実現できる。

（実施形態２）
ここでは、バンドの分割幅について実施例１と異なる手法を説明する。なお実施例１と同じ部分については説明を省略するものとする。

最適なバンドの分割幅は、写り込む光源のサイズから予測できる。しかし、読取り時に変倍が指定されている場合には、読取り後の画像が拡大または縮小される。この場合には写り込み領域サイズも変わってくるため、読取画像の変倍率に合わせてバンドの分割幅を調整する必要がある。

変倍率から最適なバンドの分割幅を予測するにはまず、設定ＵＩ１０９で設定された変倍率を取得する。取得した変倍率が１でない場合には拡大もしくは縮小が行われている。予め記憶デバイス４０３に記憶されているバンド分割幅を読み出し、取得した変倍率をかけた値を変倍時のバンド分割幅として使用する。新たなバンド分割幅は演算後にＲＡＭ４０４に保存して以後の処理にそのまま用いてもよく、または変倍時の新たな分割幅として記憶デバイス４０３に保存してもよい。指定される変倍率が予め何種類かに絞られている場合には、変倍率とバンド分割幅の対応関係をテーブルとして記憶デバイス４０３に保持していてもよい。

以上の方法によって変倍設定で原稿が読取られた場合にも、写り込みを除去することが可能となる。

（実施形態３）
ここでは、写り込み領域の照明光画像を最適に抽出するためのチャネルの選択（Ｓ５０３）において、実施例１と異なる手法を説明する。なお実施例１と同じ部分については説明を省略するものとする。

処理対象のバンドにおいて、照明光画像を抽出するためのチャネルを選択する際にはバンド内の各チャネルの平均値を算出し、最も値の小さいチャネルが照明光画像の抽出に最適であるとして選択される。しかし高輝度画像の場合にはどのチャネルも大きな値を持つ。つまり、照明光画像のみを抽出することは困難である。同時に、高輝度画像においては写り込みにより高輝度な部分と原稿において高輝度な部分の差が小さいともいえる。つまり、高輝度画像はもともと、低輝度画像と比較して写り込みの影響が目立ちにくいという傾向がある。そのため、写り込みの影響よりも、写り込み除去を行うことによる画像の変化の影響の方がユーザに違和感を与える場合がある。

そこで、チャネルの選択（Ｓ５０３）時に算出した各バンドのＲＧＢチャネルの平均明度を用いて、高輝度画像かどうかの判定を行う。図９に本実施の形態における処理のフローを示す。判定のための所定の閾値（例えば、輝度値２００）は、高輝度判定閾値として予め記憶デバイス４０３に保存しておく。チャネルの選択処理（Ｓ５０３）において平均明度の低いチャネルを選択した後、ステップ９０１において選択したチャネルの平均明度値と高輝度判定閾値を比較する。平均明度値が閾値よりも高い場合にはそのバンドは高輝度画像と判断できるため、以後の処理（Ｓ５０４、Ｓ５０６）を省き、平均明度値が閾値よりも低い場合にはステップ５０４以降の処理を通常通り行う。

以上の処理によって高輝度画像と判定されたバンドに対しては補正処理を省くことで、必要以上に画質を劣化させてしまうのを避けることが出来る。

（実施形態４）
ここでは、写り込みの照明光を除去する処理（Ｓ５０６）において、実施例１と異なる手法を説明する。なお実施例１と同じ部分については説明を省略するものとする。

照明光の除去においては、輝度値を変化させて明るくなり過ぎた領域を補正することによって、画像の色バランスを崩さずに明るさのみを変更することができる。しかし、輝度値を大きく変化させることは彩度の変化にもつながるため、算出した照明光をそのまま補正値として用いる方法にはリスクがある。ある一定以上の輝度値の変化は写り込みによる影響とは考えにくいため、あらかじめ定めた補正量閾値を超える照明光成分は補正量閾値に丸める方法が有効である。補正量閾値とは、輝度値を変化させても色味の変化が目立たないレベルの輝度値の変化量の閾値であり、例えば２５５階調において２０などの値が考えられる。もしくは、用紙の種類や光沢度などによって補正量閾値を変化させることも可能である。

図１０に本実施の形態における処理のフローを示す。補正量閾値１００２は予め記憶デバイス４０３に保存しておく。ステップ５０４において選択されたチャネルから照明光画像５１１を抽出した後に、ステップ１００１において、記憶デバイス４０３から読み出した補正量閾値１００２を用いて照明光画像５１１を閾値処理する方法が考えられる。これによって照明光画像５１１を用いた照明光除去処理（Ｓ５０６）において補正量閾値１００２を超える補正は行われなくなる。または、ステップ５０６において輝度画像５１２から照明光画像５１１を引く際に、照明光画像５１１の画素値が補正量閾値１００２を越える値は丸めて演算を行う方法が考えられる。

以上の処理によって、補正値として用いる照明光を算出したままの値で使用するのではなく上限値を設けておくことで、必要以上の補正を行ってしまうリスクを避けることができる。上限値を設けた場合でもあるレベルまでは写り込みの影響が除去できるので本手法の効果は得られると考えられる。

（その他の実施形態）
本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することも、１つの機器からなる装置（複合機、プリンタ、ファクシミリ装置など）に適用することも可能である。

前述した実施形態の機能を実現するように前述した実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記憶させ、該記憶媒体に記憶されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も上述の実施形態の範疇に含まれる。即ちコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も実施例の範囲に含まれる。また、前述のコンピュータプログラムが記憶された記憶媒体はもちろんそのコンピュータプログラム自体も上述の実施形態に含まれる。

かかる記憶媒体としてはたとえばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。

また前述の記憶媒体に記憶されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作し前述の実施形態の動作を実行するものも前述した実施形態の範疇に含まれる。

本実施の形態における画像処理装置の構成の一例を示す概念図である。写り込みを有する読取画像の一例を示す模式図である。写り込みの仕組みの一例を示す概念図である。本実施の形態における画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。一実施形態における処理の一例を示すフローチャートである。バンド分割の一例を示す模式図である。色変換テーブル作成時の対応データの一例を示す模式図である。一実施形態における処理において入力又は出力される画像の一例を示す模式図である。一実施形態における処理の一例を示すフローチャートである。一実施形態における処理の一例を示すフローチャートである。一実施形態において輝度値を元に作成される１次元変換テーブルの一例である。

符号の説明

１０７バス
１０８設定ＵＩ
１１０読取デバイス
４０１画像処理部
４０２ＣＰＵ
４０３記憶デバイス
４０４ＲＡＭ

Claims

原稿を読取る際に生じる光源の写り込みを有する読取画像のＲＧＢ色成分の中から、平均明度値が最小である色成分を選択する選択手段と、
前記読取画像において前記選択された色成分の各画素の値から、前記写り込みによる前記読取画像の各画素の輝度値の変化量を算出する算出手段と、
前記算出された前記各画素の輝度値の変化量を用いて前記読取画像の画素の輝度値を補正することで、前記読取画像における光源の写り込みを補正する補正手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
さらに、前記読取画像を帯状の複数のバンド画像に分割する分割手段を有し、
前記選択手段は、前記各バンド画像においてＲＧＢ色成分の平均明度値が他の色成分と比べて小さい色成分を選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記補正手段は、前記読取画像の輝度値から前記算出手段によって算出された輝度値の変化量を引くことで、前記読取画像に写り込んだ光源の光を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記分割手段は、前記読取画像の解像度に応じて前記バンド画像の分割幅を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記分割手段は、前記読取画像の変倍率に応じて前記バンド画像の分割幅を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記分割手段は、前記読取画像の分割数に応じて前記バンド画像の分割幅を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記各バンド画像の平均明度値が所定の明度値を超えるか否かを判定する手段を備え、
前記補正手段は、前記判定する手段により前記平均明度値が前記所定の明度値を超えないと判定されたバンド画像に対しては前記補正を行ない、前記平均明度値が前記所定の明度値を超えるバンド画像に対しては前記補正を行わないことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記補正後のバンド画像間の色味の差を緩和するために、補正テーブルを用いて該バンド画像の端部と該バンド画像に隣接するバンド画像の端部の輝度を補正することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
原稿を読取る際に生じる光源の写り込みを有する読取画像のＲＧＢ色成分の中から、平均明度値が最小である色成分を選択する選択ステップと、
前記読取画像において前記選択された色成分の各画素の値から、前記写り込みによる前記読取画像の各画素の輝度値の変化量を算出する算出ステップと、
前記算出された前記各画素の輝度値の変化量を用いて前記読取画像の画素の輝度値を補正することで、前記読取画像における光源の写り込みを補正するステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。
原稿を読取る際に生じる光源の写り込みを有する読取画像のＲＧＢ色成分の中から、平均明度値が最小である色成分を選択する選択ステップと、
前記読取画像において前記選択された色成分の各画素の値から、前記写り込みによる前記読取画像の各画素の輝度値の変化量を算出する算出ステップと、
前記算出された前記各画素の輝度値の変化量を用いて前記読取画像の画素の輝度値を補正することで、前記読取画像における光源の写り込みを補正するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。