JP5132259B2 - Information processing apparatus and information processing method - Google Patents
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Description
本発明は、紙葉類の表面をラインセンサ等で走査して得られる画像に含まれる筋状ノイズを検出する情報処理装置および情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method for detecting streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a line sensor or the like.
従来より、紙葉類の表面をラインセンサ等で走査して得られる画像に含まれる筋状ノイズを検出したり低減したりする手法が提案されている。 Conventionally, a method for detecting or reducing streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a line sensor or the like has been proposed.
例えば、特許文献1には、画像データを筋状ノイズの筋方向に所定長さずつ平滑化し、前記筋方向の信号変動を抑制した第1信号を得て、前記筋方向とは異なる方向に前記第1信号を平滑化し、前記筋状ノイズを抑制した第2信号を得て、前記第1信号と前記第2信号との差分をとり、前記筋状ノイズを主として含む差分信号を得て、前記画像データから前記差分信号を差し引いて、前記画像データ中の前記筋状ノイズを低減することが記載されている。
For example, in
また、特許文献2には、ラインセンサにおける特定の検出器iが出力した全画素データから求めた1画素当たりの平均値と、その検出器iの近傍にある検出器が出力した画素データから求めた平均値との差分を用いて、検出器iが出力した画素データを補正することにより、筋状ノイズの発生を防止することが記載されている。
しかし、特許文献1の手法では、長さの比較的短い、ノイズでない筋状の物体が画像に写っている場合、これを誤って除去してしまう。
However, in the method of
また、特許文献2の手法では、平坦な部分の少ない画像(個々の画素間の値の落差が激しい画像)に対しては有効でない。また、筋状ノイズ成分が筋方向と平行な方向に変化していく場合にも有効でない。 Further, the method of Patent Document 2 is not effective for an image having a small flat portion (an image having a large drop in values between individual pixels). It is also not effective when the streak noise component changes in a direction parallel to the streak direction.
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、紙葉類の表面をラインセンサ等で走査して得られる画像に含まれる筋状ノイズを精度良く検出することが可能な情報処理装置および情報処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an information processing apparatus and information capable of accurately detecting streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a line sensor or the like. An object is to provide a processing method.
本発明に係る情報処理装置は、紙葉類の表面をスキャナで走査して画像を得る情報処理装置において、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する演算手段であって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする処理を、色成分毎に行う演算手段と、前記演算手段により得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する処理を色成分毎に行い、各色成分の加算結果を要素とするベクトルのノルムをそれぞれ計算する加算手段と、前記加算手段により得られる個々のノルムのうち、ある閾値以上のノルムを生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定手段とを具備することを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present invention is an arithmetic unit that calculates an evaluation value of noise for each pixel in an image for each color component in an information processing apparatus that obtains an image by scanning the surface of a sheet with a scanner. When the value of the pixel to be evaluated is larger than any of the two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction, the value of the pixel to be evaluated and the two pixels The difference from the larger value of the two values is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated. On the other hand, when the value is smaller than either of the two pixels, the smaller value of the two pixels is selected. An operation for performing, for each color component, processing for setting the difference between the value and the value of the pixel to be evaluated as the evaluation value of the pixel to be evaluated, and in other cases, setting 0 as the evaluation value of the pixel to be evaluated Means and individual images obtained by the computing means. For each color component, an adder that calculates a norm of a vector having the addition result of each color component as an element, and an individual obtained by the adder And determining means for determining that streak noise is generated in a pixel group in which a norm equal to or greater than a certain threshold is generated.
また、本発明に係る情報処理装置は、紙葉類の表面をスキャナで走査して画像を得る情報処理装置において、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する演算手段であって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする演算手段と、前記演算手段により得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する加算手段と、前記加算手段により得られる個々の加算結果のうち、ある閾値以上の加算結果を生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定手段とを具備することを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present invention is an arithmetic unit that calculates an evaluation value of noise for each pixel in an image in the information processing apparatus that obtains an image by scanning the surface of a paper sheet with a scanner, When the value of the pixel to be evaluated is larger than any of the two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction, the value of the pixel to be evaluated and the value of the two pixels The difference between the larger value of the two pixels is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated. On the other hand, when the value is smaller than either of the two pixels, the smaller value of the two pixels is The difference between the value of the pixel to be evaluated is the evaluation value of the pixel to be evaluated, and in other cases, 0 is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated; The evaluation value of the pixel of the predetermined direction Addition means for adding in the vertical direction, and determination means for determining that streak noise has occurred in a pixel group that has produced an addition result equal to or greater than a certain threshold among the individual addition results obtained by the addition means. It is characterized by comprising.
また、本発明に係る情報処理方法は、紙葉類の表面をスキャナで走査して得られる画像に含まれる筋状ノイズを情報処理装置により検出する情報処理方法において、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する演算ステップであって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする処理を、色成分毎に行う演算ステップと、前記演算ステップにより得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する処理を色成分毎に行い、各色成分の加算結果を要素とするベクトルのノルムをそれぞれ計算する加算ステップと、前記加算ステップにより得られる個々のノルムのうち、ある閾値以上のノルムを生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定ステップとを具備することを特徴とする。 In addition, an information processing method according to the present invention is an information processing method for detecting streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a scanner, with respect to individual pixels in the image. A calculation step for calculating an evaluation value of noise for each color component, wherein the value of the pixel to be evaluated is larger than any of two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction The difference between the value of the pixel to be evaluated and the larger value of the two pixels is set as the evaluation value of the pixel to be evaluated, and is smaller than any value of the two pixels. In this case, the difference between the smaller value of the two pixels and the value of the pixel to be evaluated is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated. Processing to evaluate the pixel value A calculation step performed for each component, and a process of adding the evaluation value of each pixel obtained in the calculation step in a direction perpendicular to the predetermined direction for each color component, and a vector having the addition result of each color component as an element An addition step for calculating the norm of each of the two, and a determination step for determining that streak noise is generated in a pixel group that has generated a norm equal to or greater than a certain threshold among the individual norms obtained by the addition step. It is characterized by comprising.
また、本発明に係る情報処理方法は、紙葉類の表面をスキャナで走査して得られる画像に含まれる筋状ノイズを情報処理装置により検出する情報処理方法において、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する演算ステップであって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする演算ステップと、前記演算ステップにより得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する加算ステップと、前記加算ステップにより得られる個々の加算結果のうち、ある閾値以上の加算結果を生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定ステップとを具備することを特徴とする。 In addition, an information processing method according to the present invention is an information processing method for detecting streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a scanner, with respect to individual pixels in the image. In the calculation step of calculating the noise evaluation value, when the value of the pixel to be evaluated is larger than any of the two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction, When the difference between the value of the pixel to be evaluated and the larger value of the two pixels is set as the evaluation value of the pixel to be evaluated, on the other hand, when the value is smaller than any of the two pixels, The difference between the smaller value of the two pixels and the value of the pixel to be evaluated is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated. In other cases, 0 is the evaluation value of the pixel to be evaluated. And the calculation step An addition step of adding the evaluation values of the individual pixels obtained by the calculation step in a direction perpendicular to the predetermined direction, and an addition result of a certain threshold value or more is generated among the individual addition results obtained by the addition step. And a determination step for determining that streak noise is generated in the pixel group.
本発明によれば、紙葉類の表面をラインセンサ等で走査して得られる画像に含まれる筋状ノイズを精度良く検出することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to accurately detect streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a line sensor or the like.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1は、本発明の各実施形態に共通する検出対象の筋状ノイズを説明するための図である。 FIG. 1 is a diagram for explaining streak noise to be detected that is common to the embodiments of the present invention.
紙葉類の表面をラインセンサ等のスキャナで走査して得られる二次元画像には、センサの感度ずれやゴミなどに起因する筋状ノイズが含まれていることがある。筋状ノイズは、表示装置の画面に表示される際、1画素幅もしくは数画素幅の線として表れることが多い。図1の例では、筋状ノイズが、主走査方向(図1中のi軸方向)に対して垂直な副走査方向(図1中のj軸方向)に平行な数画素幅の線として表れている。図1の例のほか、筋状ノイズが、主走査方向(図1中のi軸方向)に平行な線として表れることもある。各実施形態では、このような筋状ノイズの検出などを行う。 A two-dimensional image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a scanner such as a line sensor may contain streak noise caused by sensor sensitivity shift or dust. In many cases, streak noise appears as a line having a width of one pixel or several pixels when displayed on a screen of a display device. In the example of FIG. 1, streak noise appears as a line with a width of several pixels parallel to the sub-scanning direction (j-axis direction in FIG. 1) perpendicular to the main scanning direction (i-axis direction in FIG. 1). ing. In addition to the example of FIG. 1, streak noise may appear as a line parallel to the main scanning direction (i-axis direction in FIG. 1). In each embodiment, such streak noise is detected.
(第1の実施形態)
本発明の第1の実施形態では、RGB表色系のカラー画像を扱う。カラー画像の信号は、画素毎に、赤成分(R),緑成分(G),青成分(B)の各色成分の階調の度合い(明度または濃度)を表す値を有する。この値を、本実施形態では「画素の値」と称す。
(First embodiment)
In the first embodiment of the present invention, RGB color system color images are handled. The color image signal has a value representing the degree of gradation (lightness or density) of each color component of the red component (R), green component (G), and blue component (B) for each pixel. This value is referred to as a “pixel value” in the present embodiment.
図2は、本発明の第1の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention.
情報処理装置1には、ラインセンサ2および出力装置3が接続されている。なお、ラインセンサ2および出力装置3は、情報処理装置1に含まれていても良い。
A line sensor 2 and an
情報処理装置1は、例えばパーソナルコンピュータ(PC)として実現されるものであり、紙葉類Sの表面をラインセンサ2で走査して得られるカラー画像に含まれる筋状ノイズを検出し、その検出結果などを出力装置3に表示させたり印刷させたりすることができる。
The
ラインセンサ2は、紙葉類Sの表面上を光学的に走査して光電変換を行うことにより紙葉類S上に記載された情報をカラー画像(もしくは単色の濃淡画像)として生成するスキャナであり、例えば紙葉類S上に光を照射する光源、およびその反射光を受けて電気信号に変換する自己走査形のCCDイメージセンサ等によって構成される。このラインセンサ2により生成される画像信号は、情報処理装置1へ供給される。
The line sensor 2 is a scanner that optically scans the surface of the paper sheet S and performs photoelectric conversion to generate information described on the paper sheet S as a color image (or a single color grayscale image). There are, for example, a light source that irradiates light onto the paper sheet S and a self-scanning CCD image sensor that receives the reflected light and converts it into an electrical signal. An image signal generated by the line sensor 2 is supplied to the
出力装置3は、情報処理装置1から出力される紙葉類Sの画像や筋状ノイズの検出結果などを表示するものである。
The
上述の情報処理装置1は、各種の処理機能として、筋状ノイズ特徴ベクトル演算部(演算手段)11、筋状ノイズ評価値加算部(加算手段)12、および筋状ノイズ判定部(判定手段)13を有する。これらの機能は、例えばCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとして実現される。コンピュータプログラムが実行される際には、図示しないメモリなどの記憶媒体が使用される。
The above-described
筋状ノイズ特徴ベクトル演算部11は、ラインセンサ2から得られる画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する機能である。
The streak noise feature
この筋状ノイズ特徴ベクトル演算部11は、評価対象の画素(i列目の画素)の値が、所定の方向(例えば、図1中のi軸方向)において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)のいずれの値よりも大きい場合には、図3に示されるように、前記評価対象の画素(i列目の画素)の値と前記2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、評価対象の画素(i列目の画素)の値が、前記2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)のいずれの値よりも小さい場合には、図4に示されるように、前記2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素(i列目の画素)の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする処理を、色成分毎に行う。
In the streak noise feature
筋状ノイズ評価値加算部12は、筋状ノイズ特徴ベクトル演算部11により得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向(例えば、図1中のj軸方向)に加算する処理を色成分毎に行い、各色成分の加算結果を要素とするベクトルのノルム(長さ)を計算する機能である。
The streak noise evaluation
筋状ノイズ判定部13は、筋状ノイズ評価値加算部12により得られる個々のノルムのうち、ある閾値以上のノルムを生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する機能である。
The streak
前述の筋状ノイズ特徴ベクトル演算部11は、筋状ノイズ評価値計算部111、ノルム計算部(ノルム計算手段)112、および筋状ノイズ評価値調整部(評価値調整手段)113を有する。
The streak noise feature
筋状ノイズ評価値計算部111は、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する機能である。
The streak noise evaluation
ノルム計算部112は、筋状ノイズ評価値計算部111により得られる個々の画素における各色成分の評価値を要素とするベクトルのノルムをそれぞれ計算する機能である。
The
筋状ノイズ評価値調整部113は、ノルム計算部112により得られる個々のノルムのうち、ある閾値を超えるノルムがある場合、該当する画素の評価値を低下させる処理を色成分毎に行う機能である。
The streak noise evaluation
ここで、図5〜図8を参照して、同実施形態に係る情報処理装置1の動作について説明する。
Here, the operation of the
最初に、図5を参照して、全体的な動作を説明する。 First, the overall operation will be described with reference to FIG.
情報処理装置1がラインセンサ2により取り込まれたカラー画像を入力すると(ステップS11)、筋状ノイズ特徴ベクトル演算部11は、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する(ステップS12)。次に、筋状ノイズ評価値加算部12は、各i列に存在する個々の画素の評価値をj軸方向に加算(射影)する処理を色成分毎に行い、各色成分の加算結果を要素とするベクトルのノルムを筋状ノイズ評価値とする(ステップS13)。次に、閾値以上の筋状ノイズ評価値が存在するか否かを判定する(ステップS14)。存在する場合は筋状ノイズを検出したことを示す警告メッセージや筋状ノイズの領域を示す情報を表示装置3に出力し(ステップS15)、存在しない場合は筋状ノイズを検出しなかったことを示す情報を表示装置3に出力する(ステップS16)。
When the
次に、図6を参照して、図5中のステップS12の詳細について説明する。 Next, the details of step S12 in FIG. 5 will be described with reference to FIG.
画像内の1つの画素を選び、画素の赤成分に対する筋状ノイズ評価値vRと、画素の緑成分に対する筋状ノイズ評価値vGと、画素の青成分に対する筋状ノイズ評価値vBとをそれぞれ計算する(ステップS21〜S23)。 One pixel in the image is selected, the streak noise evaluation value v R for the red component of the pixel, the streak noise evaluation value v G for the green component of the pixel, and the streak noise evaluation value v B for the blue component of the pixel, Are respectively calculated (steps S21 to S23).
次に、ベクトル(vR,vG,vB)のノルムdを計算する(ステップS24)。例えば、ノルムdは、d=0.30vR+0.59vG+0.11vBという式により計算することができる。 Next, the norm d of the vector (v R , v G , v B ) is calculated (step S24). For example, the norm d can be calculated by the equation d = 0.30 v R +0.59 v G +0.11 v B.
次に、ノルムdが閾値vthよりも大きいか否かを判定する(ステップS25)。ノルムdが閾値vthよりも大きい場合は、ノルムdがvthになるようvR、vG、vBを縮小させる。すなわち、vR(i,j)にvR×vth/dを計算した値を代入し、vG(i,j)にvG×vth/dを計算した値を代入し、vB(i,j)にvB×vth/dを計算した値を代入する(ステップS26)。 Next, it is determined whether or not the norm d is larger than the threshold value v th (step S25). When the norm d is larger than the threshold value v th , v R , v G and v B are reduced so that the norm d becomes v th . That is, a value obtained by calculating v R × v th / d is substituted for v R (i, j), a value obtained by calculating v G × v th / d is substituted for v G (i, j), and v B A value obtained by calculating v B × v th / d is substituted for (i, j) (step S26).
一方、ノルムdが閾値vthよりも大きくない場合は、ノルムdは変更しない。すなわち、vR、vG、vBをそのままvR(i,j)、vG(i,j)、vB(i,j)に代入する(ステップS27)。 On the other hand, when the norm d is not larger than the threshold value v th , the norm d is not changed. That is, v R , v G , and v B are directly substituted for v R (i, j), v G (i, j), and v B (i, j) (step S27).
そして、全画素に対する処理が完了したか否かを判定する(ステップS28)。完了していなければ、次の画素を選び(ステップS29)、ステップS21からの処理を繰り返す。一方、全画素に対する処理が完了していれば、当該処理を終了する。 Then, it is determined whether or not the processing for all the pixels has been completed (step S28). If not completed, the next pixel is selected (step S29), and the processing from step S21 is repeated. On the other hand, if the processing for all the pixels has been completed, the processing ends.
次に、図7を参照して、図6中のステップS21、ステップS22、ステップS23に共通する処理の詳細について説明する。 Next, with reference to FIG. 7, the detail of the process common to step S21, step S22, and step S23 in FIG. 6 is demonstrated.
ステップS31にて、画素(i,j)と画素(i−1,j)とを比較する。画素(i,j)が大きい場合はステップS32に進む。そうでない場合はステップS33に進む。 In step S31, the pixel (i, j) is compared with the pixel (i-1, j). If the pixel (i, j) is large, the process proceeds to step S32. Otherwise, the process proceeds to step S33.
ステップS32にて、画素(i,j)と画素(i+1,j)とを比較する。画素(i,j)が大きい場合はステップS34へ進む。そうでない場合はステップS35へ進む。 In step S32, pixel (i, j) is compared with pixel (i + 1, j). If the pixel (i, j) is large, the process proceeds to step S34. Otherwise, the process proceeds to step S35.
ステップS33にて、画素(i,j)と画素(i+1,j)とを比較する。画素(i,j)が大きい場合はステップS35へ進む。そうでない場合はステップS36へ進む。 In step S33, the pixel (i, j) and the pixel (i + 1, j) are compared. If the pixel (i, j) is large, the process proceeds to step S35. Otherwise, the process proceeds to step S36.
ステップS34にて、画素(i−1,j)と画素(i+1,j)とを比較する。画素(i−1,j)が大きい場合はステップS37へ進む。そうでない場合はステップS38へ進む。 In step S34, the pixel (i-1, j) is compared with the pixel (i + 1, j). If the pixel (i-1, j) is large, the process proceeds to step S37. Otherwise, the process proceeds to step S38.
ステップS35では、筋状ノイズ評価値vを0とし、処理を終了する。 In step S35, the streak noise evaluation value v is set to 0, and the process ends.
ステップS36では、画素(i−1,j)と画素(i+1,j)とを比較する。画素(i−1,j)が大きい場合はステップS38へ進む。そうでない場合はステップS37へ進む。 In step S36, the pixel (i-1, j) is compared with the pixel (i + 1, j). If the pixel (i-1, j) is large, the process proceeds to step S38. Otherwise, the process proceeds to step S37.
ステップS37では、画素(i,j)の値から画素(i−1,j)の値を減じたものを筋状ノイズ評価値vに代入し、処理を終了する。 In step S37, the value obtained by subtracting the value of the pixel (i-1, j) from the value of the pixel (i, j) is substituted for the streak noise evaluation value v, and the process is terminated.
ステップS38では、画素(i,j)の値から画素(i+1,j)の値を減じたものを筋状ノイズ評価値vに代入し、処理を終了する。 In step S38, the value obtained by subtracting the value of the pixel (i + 1, j) from the value of the pixel (i, j) is substituted for the streak noise evaluation value v, and the process is terminated.
次に、図8を参照して、図5中のステップS13の詳細について説明する。 Next, the details of step S13 in FIG. 5 will be described with reference to FIG.
最初に、iに1を代入する(ステップS41)。 First, 1 is substituted for i (step S41).
次に、位置iについてvR(i,j)をj方向に全て足し合わせ、PRに代入する(ステップS42)。 Next, the position i v R (i, j) the sum of all the j direction is substituted into P R (step S42).
次に、位置iについてvG(i,j)をj方向に全て足し合わせ、PGに代入する(ステップS43)。 Then, the sum of all v G (i, j) to the j-direction for position i, and substitutes the P G (step S43).
次に、位置iについてvB(i,j)をj方向に全て足し合わせ、PBに代入する(ステップS44)。 Next, v B (i, j) is added together in the j direction for position i, and assigned to P B (step S44).
次に、ベクトル(PR,PG,PB)のノルムを計算する(ステップS45)。例えば、0.30PR+0.59PG+0.11PBによりノルムを計算する。このノルムが位置iにおける筋状ノイズ評価値となる。 Next, the norm of the vector (P R , P G , P B ) is calculated (step S45). For example, the norm is calculated by 0.30P R + 0.59P G + 0.11P B. This norm becomes the streak noise evaluation value at the position i.
そして、全てのiに対する処理が完了したか否かを判定する(ステップS46)。完了していなければ、iに1を加算し(ステップS47)、ステップS42からの処理を繰り返す。一方、全てのiに対する処理が完了していれば、当該処理を終了する。 Then, it is determined whether or not the processing for all i has been completed (step S46). If not completed, 1 is added to i (step S47), and the processing from step S42 is repeated. On the other hand, if the processing for all i has been completed, the processing ends.
上述の説明は、幅が1画素分の筋状ノイズを検出する場合の例を示したものである。幅が2画素分以上の筋状ノイズを検出する場合には、図7におけるステップS31〜ステップS38における、i−1,i+1を、各々、i−n,i+nに置き換えることで、幅2n−1の筋状ノイズの検出が可能となる。 The above description shows an example in which streak noise having a width of one pixel is detected. When detecting streak noise having a width of 2 pixels or more, by replacing i−1 and i + 1 in steps S31 to S38 in FIG. 7 with i−n and i + n, respectively, the width 2n−1. It becomes possible to detect streak noise.
このように第1の実施形態によれば、カラー画像に含まれる筋状ノイズを精度良く検出し、精度の高い検出結果を表示装置等へ出力することが可能となる。 As described above, according to the first embodiment, it is possible to accurately detect streak noise included in a color image and output a highly accurate detection result to a display device or the like.
(第2の実施形態)
本発明の第2の実施形態では、単色画像(グレー画像など)を扱う。単色画像の信号は、画素毎に、例えばグレイスケールに基づく階調の度合い(明度または濃度)を表す値を有する。この値を、本実施形態では「画素の値」と称す。
(Second Embodiment)
In the second embodiment of the present invention, a monochrome image (gray image or the like) is handled. The signal of the monochromatic image has a value representing the degree of gradation (lightness or density) based on, for example, a gray scale for each pixel. This value is referred to as a “pixel value” in the present embodiment.
図9は、本発明の第2の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、図2と共通する要素には同一の符号を付し、その機能や動作の説明を省略する。 FIG. 9 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing apparatus according to the second embodiment of the present invention. Elements that are the same as those in FIG. 2 are given the same reference numerals, and descriptions of their functions and operations are omitted.
情報処理装置1は、紙葉類Sの表面をラインセンサ2で走査して得られる単色画像に含まれる筋状ノイズを検出し、その検出結果などを出力装置3に表示させたり印刷させたりすることができる。
The
上述の情報処理装置1は、各種の処理機能として、筋状ノイズ特徴値演算部(演算手段)21、筋状ノイズ評価値加算部(加算手段)22、および筋状ノイズ判定部(判定手段)23を有する。これらの機能は、例えばCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとして実現される。コンピュータプログラムが実行される際には、図示しないメモリなどの記憶媒体が使用される。
The
筋状ノイズ特徴値演算部21は、ラインセンサ2から得られる画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する機能である。
The streak noise feature
この筋状ノイズ特徴値演算部21は、評価対象の画素(i列目の画素)の値が、所定の方向(例えば、図1中のi軸方向)において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)のいずれの値よりも大きい場合には、図3に示されるように、前記評価対象の画素(i列目の画素)の値と前記2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、評価対象の画素(i列目の画素)の値が、前記2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)のいずれの値よりも小さい場合には、図4に示されるように、前記2つの画素(i−1列目の画素、i+1列目の画素)の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素(i列目の画素)の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする。
In the streak noise feature
筋状ノイズ評価値加算部22は、筋状ノイズ特徴値演算部21により得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向(例えば、図1中のj軸方向)に加算する機能である。
The streak noise evaluation
筋状ノイズ判定部23は、筋状ノイズ評価値加算部22により得られる個々の加算結果のうち、ある閾値以上の加算結果を生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する機能である。
The streak
前述の筋状ノイズ特徴値演算部21は、筋状ノイズ評価値計算部211および筋状ノイズ評価値調整部(評価値調整手段)212を有する。
The streak noise feature
筋状ノイズ評価値計算部211は、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する機能である。
The streak noise evaluation
筋状ノイズ評価値調整部113は、筋状ノイズ評価値計算部211により得られる個々の評価値のうち、ある閾値を超える評価値がある場合、該当する画素の評価値を低下させる機能である。
The streak noise evaluation
ここで、図10〜図12を参照して、同実施形態に係る情報処理装置1の動作について説明する。
Here, with reference to FIGS. 10 to 12, the operation of the
最初に、図10を参照して、全体的な動作を説明する。 First, the overall operation will be described with reference to FIG.
情報処理装置1がラインセンサ2により取り込まれた単色画像を入力すると(ステップS51)、筋状ノイズ特徴値演算部21は、画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する(ステップS52)。次に、筋状ノイズ評価値加算部22は、各i列に存在する個々の画素の評価値をj軸方向に加算(射影)する処理を行い、各色成分の加算結果を筋状ノイズ評価値とする(ステップS53)。次に、閾値以上の筋状ノイズ評価値が存在するか否かを判定する(ステップS54)。存在する場合は筋状ノイズを検出したことを示す警告メッセージや筋状ノイズの領域を示す情報を表示装置3に出力し(ステップS55)、存在しない場合は筋状ノイズを検出しなかったことを示す情報を表示装置3に出力する(ステップS56)。
When the
次に、図11を参照して、図10中のステップS52の詳細について説明する。 Next, the details of step S52 in FIG. 10 will be described with reference to FIG.
画像内の1つの画素を選び、その画素の筋状ノイズ評価値vを計算する(ステップS61)。 One pixel in the image is selected, and the streak noise evaluation value v of that pixel is calculated (step S61).
次に、筋状ノイズ評価値vが閾値vthよりも大きいか否かを判定する(ステップS62)。筋状ノイズ評価値vが閾値vthよりも大きい場合は、筋状ノイズ評価値vがvthになるよう、v(i,j)にvthを代入する(ステップS63)。一方、筋状ノイズ評価値vが閾値vthよりも大きくない場合は、筋状ノイズ評価値vは変更しない。すなわち、vをそのままv(i,j)に代入する(ステップS64)。 Next, it is determined whether or not the streak noise evaluation value v is larger than the threshold value v th (step S62). When the streak noise evaluation value v is larger than the threshold value v th , v th is substituted for v (i, j) so that the streak noise evaluation value v becomes v th (step S63). On the other hand, when the streak noise evaluation value v is not larger than the threshold value v th , the streak noise evaluation value v is not changed. That is, v is substituted for v (i, j) as it is (step S64).
そして、全画素に対する処理が完了したか否かを判定する(ステップS65)。完了していなければ、次の画素を選び(ステップS66)、ステップS61からの処理を繰り返す。一方、全画素に対する処理が完了していれば、当該処理を終了する。 Then, it is determined whether or not the processing for all the pixels has been completed (step S65). If not completed, the next pixel is selected (step S66), and the processing from step S61 is repeated. On the other hand, if the processing for all the pixels has been completed, the processing ends.
なお、前述のステップS61の詳細は、図7にて説明した処理と同じとなるため、その説明を省略する。 The details of step S61 described above are the same as the processing described in FIG.
次に、図12を参照して、図10中のステップS53の詳細について説明する。 Next, the details of step S53 in FIG. 10 will be described with reference to FIG.
最初に、iに1を代入する(ステップS71)。 First, 1 is substituted for i (step S71).
次に、位置iについてv(i,j)をj方向に全て足し合わせる(ステップS72)。この足し合わせた値が位置iにおける筋状ノイズ評価値となる。 Next, all v (i, j) are added in the j direction for the position i (step S72). The added value becomes the streak noise evaluation value at the position i.
そして、全てのiに対する処理が完了したか否かを判定する(ステップS73)。完了していなければ、iに1を加算し(ステップS74)、ステップS72からの処理を繰り返す。一方、全てのiに対する処理が完了していれば、当該処理を終了する。 Then, it is determined whether or not the processing for all i has been completed (step S73). If not completed, 1 is added to i (step S74), and the processing from step S72 is repeated. On the other hand, if the processing for all i has been completed, the processing ends.
上述の説明は、幅が1画素分の筋状ノイズを検出する場合の例を示したものである。幅が2画素分以上の筋状ノイズを検出する場合には、図7におけるステップS31〜ステップS38における、i−1,i+1を、各々、i−n,i+nに置き換えることで、幅2n−1の筋状ノイズの検出が可能となる。 The above description shows an example in which streak noise having a width of one pixel is detected. When detecting streak noise having a width of 2 pixels or more, by replacing i−1 and i + 1 in steps S31 to S38 in FIG. 7 with i−n and i + n, respectively, the width 2n−1. It becomes possible to detect streak noise.
このように第2の実施形態によれば、単色画像に含まれる筋状ノイズを精度良く検出し、精度の高い検出結果を表示装置等へ出力することが可能となる。 As described above, according to the second embodiment, it is possible to accurately detect streak noise included in a single-color image and output a highly accurate detection result to a display device or the like.
以下に説明する第3の実施形態および第4の実施形態においては、図13に示されるようにi軸方向にw画素分の幅を有する筋状ノイズが検出された場合に、当該筋状ノイズを効果的に低減させる手法について説明する。便宜上、図13中の筋状ノイズに関わる画素群のうち左上の隅にある画素の位置座標を(0,0)として説明する。筋状ノイズの低減のためには、当該筋状ノイズが発生している画素群に含まれる個々の画素の値を補正するが、この補正においては、誤検出時に誤検出した筋状パターンの画像を消さないように補正量が制限され、表示装置等に出力される画像を見る人に違和感を与えない。 In the third and fourth embodiments described below, when streak noise having a width of w pixels in the i-axis direction is detected as shown in FIG. 13, the streak noise is detected. A method for effectively reducing the above will be described. For convenience, the position coordinates of the pixel in the upper left corner of the pixel group related to the streak noise in FIG. 13 will be described as (0, 0). In order to reduce streak noise, the value of each pixel included in the pixel group in which the streak noise is generated is corrected. In this correction, an image of a streak pattern erroneously detected at the time of erroneous detection is obtained. The amount of correction is limited so as not to erase the image, and it does not give a sense of incongruity to a person viewing an image output to a display device or the like.
(第3の実施形態)
第3の実施形態では、前述の第1の実施形態の場合と同様、RGB表色系のカラー画像を扱う。
(Third embodiment)
In the third embodiment, a color image of the RGB color system is handled as in the case of the first embodiment described above.
図14は、本発明の第3の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、図2と共通する要素には同一の符号を付し、その機能と動作の説明を省略する。 FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the information processing apparatus according to the third embodiment of the present invention. Elements that are the same as those in FIG. 2 are given the same reference numerals, and descriptions of their functions and operations are omitted.
情報処理装置1は、各種の処理機能として、前述の筋状ノイズ特徴ベクトル演算部11、筋状ノイズ評価値加算部12、および筋状ノイズ判定部13を有するほか、更に、筋状ノイズ低減部(ノイズ低減手段)14を有する。
The
筋状ノイズ低減部14は、前述の筋状ノイズ判定部13により筋状ノイズが発生しているものと判定された画素群に含まれる個々の画素における各色成分の値を補正する機能である。この筋状ノイズ低減部14は、補正対象の画素における各色成分の値を要素とするベクトルを、筋状ノイズが発生している画素群の外側に位置する画素における各色成分の値を要素とするベクトルに基づき、一定の補正量を限度として補正する。
The streak
上述の情報処理装置1は、筋状ノイズ低減部14により補正が行われた後の画像を出力装置3に表示させたり印刷させたりすることができる。
The
ここで、図13中の筋状ノイズに関わる画素群に含まれる補正対象の画素(a+i,j)における各色成分の値を要素とするベクトル(補正対象ベクトル)をP(a+i,j)とする。また、当該筋状ノイズに関わる画素群の左側に隣接する画素(a−1,j)における各色成分の値を要素とするベクトルをP(a−1,j)とし、右側に隣接する画素(a+w,j)における各色成分の値を要素とするベクトルをP(a+w,j)とする。RGB色空間におけるこれらのベクトルの関係を図15に示す。 Here, a vector (correction target vector) having the values of the respective color components in the correction target pixel (a + i, j) included in the pixel group related to the streak noise in FIG. 13 as P (a + i, j). . In addition, let P (a-1, j) be a vector whose elements are the values of the respective color components in the pixel (a-1, j) adjacent to the left side of the pixel group related to the streak noise, and the pixel ( Let P (a + w, j) be a vector whose elements are the values of the respective color components in a + w, j). FIG. 15 shows the relationship between these vectors in the RGB color space.
図15中のMは、補正対象ベクトルP(a+i,j)の補正処理において目標となるベクトル(補正目標ベクトル)である。この補正目標ベクトルMの先端は、P(a−1,j)の先端とP(a+w,j)の先端とを結ぶ線上に位置する。このとき、図13中の補正対象の画素(a+i,j)の位置が、画素(a−1,j)の位置に近ければ近いほど、補正目標ベクトルMの先端の位置は、P(a−1,j)の先端の位置に近くなる。一方、図13中の補正対象の画素(a+i,j)の位置が、画素(a+w,j)の位置に近ければ近いほど、補正目標ベクトルMの先端の位置は、P(a+w,j)の先端の位置に近くなる。Hは、補正対象ベクトルP(a+i,j)を補正目標ベクトルMに補正したと仮定した場合のベクトル(補正ベクトル)である。また、P’は、補正対象ベクトルP(a+i,j)を、一定の補正量閾値hthを限度として補正した場合のベクトル(補正後ベクトル)である。 M in FIG. 15 is a target vector (correction target vector) in the correction process of the correction target vector P (a + i, j). The tip of the correction target vector M is located on a line connecting the tip of P (a-1, j) and the tip of P (a + w, j). At this time, the closer the position of the correction target pixel (a + i, j) in FIG. 13 is to the position of the pixel (a-1, j), the closer the position of the tip of the correction target vector M is to P (a− 1, j). On the other hand, the closer the position of the correction target pixel (a + i, j) in FIG. 13 is to the position of the pixel (a + w, j), the more the position of the tip of the correction target vector M is P (a + w, j). Close to the tip position. H is a vector (correction vector) when it is assumed that the correction target vector P (a + i, j) is corrected to the correction target vector M. P ′ is a vector (corrected vector) when the correction target vector P (a + i, j) is corrected with a certain correction amount threshold value h th as a limit.
ここで、図16および図17を参照して、同実施形態に係る情報処理装置1の中の筋状ノイズ低減部14の動作について説明する。
Here, with reference to FIG. 16 and FIG. 17, the operation of the streak
最初に、図16を参照して、全体的な動作を説明する。 First, the overall operation will be described with reference to FIG.
まず、iに0を代入し(ステップS81)、jに0を代入する(ステップS82)。次に、補正対象の画素(a+i,j)に対するカラー補正処理を行う(ステップS83)。次に、jとJ(図13中のj軸方向に配列される画素の数)とを比較する(ステップS84)。j<Jであれば、jに1を加算し(ステップS85)、ステップS83からの処理を繰り返す。一方、そうでなければ、iとwとを比較する(ステップS86)。i<wであれば、iに1を加算し(ステップS87)、ステップ82からの処理を繰り返す。一方、そうでなければ、当該処理を終了する。
First, 0 is substituted for i (step S81), and 0 is substituted for j (step S82). Next, a color correction process is performed on the correction target pixel (a + i, j) (step S83). Next, j is compared with J (the number of pixels arranged in the j-axis direction in FIG. 13) (step S84). If j <J, 1 is added to j (step S85), and the processing from step S83 is repeated. On the other hand, if not, i and w are compared (step S86). If i <w, 1 is added to i (step S87), and the processing from
次に、図17を参照して、図16中のステップS83の詳細について説明する。 Next, details of step S83 in FIG. 16 will be described with reference to FIG.
まず、補正目標ベクトルMを以下の式により計算する(ステップS91)。 First, the correction target vector M is calculated by the following formula (step S91).
M={(w−i)×P(a−1,j)+(i+1)×P(a+w,j)}/(w+1)
次に、補正ベクトルHを以下の式により計算する(ステップS92)。
M = {(w−i) × P (a−1, j) + (i + 1) × P (a + w, j)} / (w + 1)
Next, the correction vector H is calculated by the following formula (step S92).
H=M−P(a+i,j)
次に、補正量hを計算する(ステップS93)。補正量hは、補正ベクトルHのノルムである。一例として、ノルムは以下の式により計算される。
H = MP (a + i, j)
Next, the correction amount h is calculated (step S93). The correction amount h is the norm of the correction vector H. As an example, the norm is calculated by the following formula.
h=0.30hR+0.59hG+0.11hB
ここで、hR,hG,hBは補正ベクトルHの3つの成分である。
h = 0.30h R + 0.59h G + 0.11h B
Here, h R , h G and h B are three components of the correction vector H.
次に、補正係数kを計算する(ステップS94)。補正量閾値hthよりも補正量hが大きい場合、補正係数k=hth/hとする。そうでない場合、補正係数k=1とする。 Next, the correction coefficient k is calculated (step S94). When the correction amount h is larger than the correction amount threshold h th , the correction coefficient k = h th / h is set. Otherwise, the correction coefficient k = 1.
次に、補正後ベクトルP’を以下の式により計算し(ステップS95)、当該処理を終了する。 Next, the corrected vector P ′ is calculated by the following equation (step S95), and the process is terminated.
P’=P(a+i,j)+k×h
このように第3の実施形態によれば、前述の第1の実施形態で得られる効果に加え、補正においては、誤検出時に誤検出した筋状パターンの画像を消さないように補正量が制限され、表示装置等に出力される画像を見る人に違和感を与えないようにすることができる。
P ′ = P (a + i, j) + k × h
As described above, according to the third embodiment, in addition to the effects obtained in the first embodiment, the correction amount is limited in correction so as not to erase the image of the streak pattern erroneously detected at the time of erroneous detection. Thus, it is possible to prevent a person who sees the image output to the display device or the like from feeling uncomfortable.
(第4の実施形態)
本発明の第4の実施形態では、前述の第3の実施形態の場合と同様、単色画像(グレー画像など)を扱う。
(Fourth embodiment)
In the fourth embodiment of the present invention, a monochrome image (gray image or the like) is handled as in the case of the third embodiment described above.
図18は、本発明の第4の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、図9と共通する要素には同一の符号を付し、その機能と動作の説明を省略する。 FIG. 18 is a block diagram showing an example of the configuration of an information processing apparatus according to the fourth embodiment of the present invention. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the element which is common in FIG. 9, and the description of the function and operation | movement is abbreviate | omitted.
情報処理装置1は、各種の処理機能として、前述の筋状ノイズ特徴値演算部21、筋状ノイズ評価値加算部22、および筋状ノイズ判定部23を有するほか、更に、筋状ノイズ低減部(ノイズ低減手段)24を有する。
The
筋状ノイズ低減部24は、前述の筋状ノイズ判定部13により筋状ノイズが発生しているものと判定された画素群に含まれる個々の画素の値を補正する機能である。この筋状ノイズ低減部14は、補正対象の画素の値を、筋状ノイズが発生している画素群の外側に位置する画素の値に基づき、一定の補正量を限度として補正する。
The streak
上述の情報処理装置1は、筋状ノイズ低減部24により補正が行われた後の画像を出力装置3に表示させたり印刷させたりすることができる。
The
ここで、図13中の筋状ノイズに関わる画素群に含まれる補正対象の画素(a+i,j)の値をp(a+i,j)とする。また、当該筋状ノイズに関わる画素群の左側に隣接する画素(a−1,j)の値をp(a−1,j)とし、右側に隣接する画素(a+w,j)の値をp(a+w,j)とする。これらの値の関係を図19に示す。 Here, the value of the correction target pixel (a + i, j) included in the pixel group related to the streak noise in FIG. 13 is assumed to be p (a + i, j). Further, the value of the pixel (a-1, j) adjacent to the left side of the pixel group related to the streak noise is p (a-1, j), and the value of the pixel (a + w, j) adjacent to the right side is p. Let (a + w, j). The relationship between these values is shown in FIG.
図19中のmは、補正対象値p(a+i,j)の補正処理において目標となる値(補正目標値)である。この補正目標値mは、p(a−1,j)とp(a+w,j)とを結ぶ線上に位置する。このとき、図13中の補正対象の画素(a+i,j)の位置が、画素(a−1,j)の位置に近ければ近いほど、補正目標値mの位置は、p(a−1,j)の位置に近くなる。一方、図13中の補正対象の画素(a+i,j)の位置が、画素(a+w,j)の位置に近ければ近いほど、補正目標値mの位置は、p(a+w,j)の位置に近くなる。hは、補正対象値p(a+i,j)を補正目標値に補正したと仮定した場合の補正量である。また、p’は、補正対象値p(a+i,j)を、一定の補正量閾値hthを限度として補正した場合の補正量である。 M in FIG. 19 is a target value (correction target value) in the correction process of the correction target value p (a + i, j). This correction target value m is located on a line connecting p (a−1, j) and p (a + w, j). At this time, as the position of the correction target pixel (a + i, j) in FIG. 13 is closer to the position of the pixel (a-1, j), the position of the correction target value m is p (a-1, j) close to the position. On the other hand, the closer the position of the correction target pixel (a + i, j) in FIG. 13 is to the position of the pixel (a + w, j), the closer the position of the correction target value m is to the position of p (a + w, j). Get closer. h is a correction amount when it is assumed that the correction target value p (a + i, j) is corrected to the correction target value. Further, p ′ is a correction amount when the correction target value p (a + i, j) is corrected with a certain correction amount threshold value h th as a limit.
ここで、図20および図21を参照して、同実施形態に係る情報処理装置1の中の筋状ノイズ低減部24の動作について説明する。
Here, with reference to FIG. 20 and FIG. 21, the operation of the streak
最初に、図20を参照して、全体的な動作を説明する。 First, the overall operation will be described with reference to FIG.
まず、iに0を代入し(ステップS101)、jに0を代入する(ステップS102)。次に、補正対象の画素(a+i,j)に対するグレー補正処理を行う(ステップS103)。次に、jとJ(図13中のj軸方向に配列される画素の数)とを比較する(ステップS104)。j<Jであれば、jに1を加算し(ステップS105)、ステップS103からの処理を繰り返す。一方、そうでなければ、iとwとを比較する(ステップS106)。i<wであれば、iに1を加算し(ステップS107)、ステップ102からの処理を繰り返す。一方、そうでなければ、当該処理を終了する。
First, 0 is substituted for i (step S101), and 0 is substituted for j (step S102). Next, a gray correction process is performed on the correction target pixel (a + i, j) (step S103). Next, j is compared with J (the number of pixels arranged in the j-axis direction in FIG. 13) (step S104). If j <J, 1 is added to j (step S105), and the processing from step S103 is repeated. On the other hand, if not, i and w are compared (step S106). If i <w, 1 is added to i (step S107), and the processing from
次に、図21を参照して、図20中のステップS103の詳細について説明する。 Next, details of step S103 in FIG. 20 will be described with reference to FIG.
まず、補正目標値mを以下の式により計算する(ステップS111)。 First, the correction target value m is calculated by the following formula (step S111).
m={(w−i)×p(a−1,j)+(i+1)×p(a+w,j)}/(w+1)
次に、補正量mを以下の式により計算する(ステップS112)。
m = {(w−i) × p (a−1, j) + (i + 1) × p (a + w, j)} / (w + 1)
Next, the correction amount m is calculated by the following equation (step S112).
h=|m−p(a+i,j)|
次に、補正量hと補正量閾値hthを比較する(ステップS113)。h>hthの場合は、p(a+i,j)と補正目標値mとを比較する(ステップS114)。そうでない場合は、補正後画素値p’をmとし(ステップS115)、当該処理を終了する。
h = | mp (a + i, j) |
Next, the correction amount h is compared with the correction amount threshold h th (step S113). If h> h th , p (a + i, j) is compared with the correction target value m (step S114). Otherwise, the corrected pixel value p ′ is set to m (step S115), and the process ends.
ステップS114において、p(a+i,j)>mの場合は、補正後画素値p’を以下の式により計算し(ステップS116)、当該処理を終了する。 If p (a + i, j)> m in step S114, the corrected pixel value p ′ is calculated by the following equation (step S116), and the process ends.
p’=p(a+i,j)−hth
そうでない場合は、補正後画素値p’を以下の式により計算し(ステップS117)、当該処理を終了する。
p ′ = p (a + i, j) −h th
Otherwise, the corrected pixel value p ′ is calculated by the following formula (step S117), and the process is terminated.
p’=p(a+i,j)+hth
このように第4の実施形態によれば、前述の第2の実施形態で得られる効果に加え、補正においては、誤検出時に誤検出した筋状パターンの画像を消さないように補正量が制限され、表示装置等に出力される画像を見る人に違和感を与えないようにすることができる。
p ′ = p (a + i, j) + h th
As described above, according to the fourth embodiment, in addition to the effects obtained in the second embodiment, the correction amount is limited so that the image of the streak pattern erroneously detected at the time of erroneous detection is not erased. Thus, it is possible to prevent a person who sees the image output to the display device or the like from feeling uncomfortable.
また、上述の各実施形態によれば、長さの比較的短い筋状ノイズを誤って除去しないようにすることができる。また、上述の各実施形態によれば、平坦な部分の少ない画像においても筋状ノイズを検出したり低減させたりすることができる。また、上述の各実施形態によれば、筋方向と平行な方向に対し変化していく筋状ノイズについても検出したり低減させたりすることができる。 Further, according to each of the above-described embodiments, it is possible to prevent the streak noise having a relatively short length from being removed by mistake. Further, according to each of the above-described embodiments, streak noise can be detected or reduced even in an image with few flat portions. Further, according to each of the embodiments described above, it is possible to detect or reduce the streak noise that changes in a direction parallel to the streak direction.
なお、上述した実施形態で述べた本発明に係る各種の処理手順は、コンピュータプログラムとして、コンピュータ(情報処理装置)により読み取り可能な記憶媒体(例えば磁気ディスク,光ディスク,半導体メモリ)に記憶させておき、必要に応じてそれをプロセッサにより読み出して実行するようにしてもよい。また、このようなコンピュータプログラムは、通信媒体を介してあるコンピュータから他のコンピュータに伝送することにより配布することも可能である。 The various processing procedures according to the present invention described in the above-described embodiments are stored in a storage medium (for example, a magnetic disk, an optical disk, or a semiconductor memory) that can be read by a computer (information processing apparatus) as a computer program. If necessary, it may be read and executed by the processor. Such a computer program can also be distributed by transmitting from one computer to another computer via a communication medium.
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
11…筋状ノイズ特徴ベクトル演算部、12,22…筋状ノイズ評価値加算部、13,23…筋状ノイズ判定部、14,24…筋状ノイズ低減部、21…筋状ノイズ特徴値演算部、111,211…筋状ノイズ評価値計算部、112…ノルム計算部、113,212…筋状ノイズ評価値調整部。
DESCRIPTION OF
Claims (8)
画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する演算手段であって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする処理を、色成分毎に行う演算手段と、
前記演算手段により得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する処理を色成分毎に行い、各色成分の加算結果を要素とするベクトルのノルムをそれぞれ計算する加算手段と、
前記加算手段により得られる個々のノルムのうち、ある閾値以上のノルムを生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。 In an information processing apparatus that obtains an image by scanning the surface of a paper sheet with a scanner,
Computation means for calculating an evaluation value of noise for each pixel in an image for each color component, wherein the value of the pixel to be evaluated is calculated between two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction When the value is larger than any of the values, the difference between the value of the pixel to be evaluated and the larger value of the two pixels is set as the evaluation value of the pixel to be evaluated, while the two pixels Is smaller than any of the two values, the difference between the smaller value of the two pixels and the value of the pixel to be evaluated is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated. Calculating means for performing, for each color component, processing for setting 0 as the evaluation value of the pixel to be evaluated;
Addition means for performing, for each color component, processing for adding the evaluation value of each pixel obtained by the calculation means in a direction perpendicular to the predetermined direction, and calculating a vector norm having the addition result of each color component as an element. When,
An information processing apparatus comprising: a determination unit that determines that a streak noise is generated in a pixel group that has generated a norm equal to or greater than a certain threshold among the individual norms obtained by the addition unit. .
画像内の個々の画素における各色成分の評価値を要素とするベクトルのノルムをそれぞれ計算するノルム計算手段と、
前記ノルム計算手段により得られる個々のノルムのうち、ある閾値を超えるノルムがある場合、該当する画素の評価値を低下させる処理を色成分毎に行う評価値調整手段と
を有することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The computing means is
A norm calculating means for calculating a norm of a vector whose elements are evaluation values of each color component in each pixel in the image;
Evaluation value adjusting means for performing, for each color component, a process for reducing the evaluation value of the corresponding pixel when there is a norm exceeding a certain threshold among the individual norms obtained by the norm calculation means. The information processing apparatus according to claim 1.
画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する演算手段であって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする演算手段と、
前記演算手段により得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する加算手段と、
前記加算手段により得られる個々の加算結果のうち、ある閾値以上の加算結果を生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定手段と
を具備することを特徴とする情報処理装置。 In an information processing apparatus that obtains an image by scanning the surface of a paper sheet with a scanner,
An arithmetic means for calculating an evaluation value of noise for each pixel in an image, wherein a value of a pixel to be evaluated is greater than any value of two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction Is larger, the difference between the value of the pixel to be evaluated and the larger one of the values of the two pixels is set as the evaluation value of the pixel to be evaluated, while any value of the two pixels Is smaller than the value of the smaller value of the two pixels and the value of the pixel to be evaluated as the evaluation value of the pixel to be evaluated; A calculation means for setting an evaluation value of a pixel to be evaluated;
Adding means for adding evaluation values of individual pixels obtained by the calculating means in a direction perpendicular to the predetermined direction;
Determining means for determining that streak noise has occurred in a pixel group that has generated an addition result equal to or greater than a certain threshold value among the individual addition results obtained by the addition means. Processing equipment.
画像内の個々の画素の評価値のうち、ある閾値を超える評価値がある場合、該当する画素の評価値を低下させる評価値調整手段と
を有することを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The computing means is
5. The information according to claim 4, further comprising: an evaluation value adjusting unit that reduces an evaluation value of a corresponding pixel when there is an evaluation value exceeding a certain threshold among evaluation values of individual pixels in the image. Processing equipment.
画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を色成分毎に算出する演算ステップであって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする処理を、色成分毎に行う演算ステップと、
前記演算ステップにより得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する処理を色成分毎に行い、各色成分の加算結果を要素とするベクトルのノルムをそれぞれ計算する加算ステップと、
前記加算ステップにより得られる個々のノルムのうち、ある閾値以上のノルムを生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定ステップと
を具備することを特徴とする情報処理方法。 In an information processing method for detecting streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a scanner by an information processing device,
A calculation step of calculating an evaluation value of noise for each pixel in an image for each color component, wherein the value of the pixel to be evaluated is calculated between two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction When the value is larger than any of the values, the difference between the value of the pixel to be evaluated and the larger value of the two pixels is set as the evaluation value of the pixel to be evaluated, while the two pixels Is smaller than any of the two values, the difference between the smaller value of the two pixels and the value of the pixel to be evaluated is used as the evaluation value of the pixel to be evaluated. Is a calculation step for performing, for each color component, a process of setting 0 as the evaluation value of the pixel to be evaluated,
An addition step of performing, for each color component, a process of adding the evaluation value of each pixel obtained in the calculation step in a direction perpendicular to the predetermined direction, and calculating a norm of a vector having the addition result of each color component as an element. When,
A determination step of determining that streak noise is generated in a pixel group that has generated a norm equal to or greater than a certain threshold among the individual norms obtained by the addition step. .
画像内の個々の画素に対するノイズの評価値を算出する演算ステップであって、評価対象の画素の値が、所定の方向において当該評価対象の画素の両隣に位置する2つの画素のいずれの値よりも大きい場合には、前記評価対象の画素の値と前記2つの画素の値のうち大きい方の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、一方、前記2つの画素のいずれの値よりも小さい場合には、前記2つの画素の値のうち小さい方の値と前記評価対象の画素の値との差を前記評価対象の画素の評価値とし、これら以外の場合には0を前記評価対象の画素の評価値とする演算ステップと、
前記演算ステップにより得られる個々の画素の評価値を前記所定の方向と垂直な方向に加算する加算ステップと、
前記加算ステップにより得られる個々の加算結果のうち、ある閾値以上の加算結果を生じさせた画素群に筋状ノイズが発生しているものと判定する判定ステップと
を具備することを特徴とする情報処理方法。 In an information processing method for detecting streak noise included in an image obtained by scanning the surface of a paper sheet with a scanner by an information processing device,
A calculation step of calculating an evaluation value of noise for each pixel in the image, wherein the value of the pixel to be evaluated is greater than any of two pixels located on both sides of the pixel to be evaluated in a predetermined direction Is larger, the difference between the value of the pixel to be evaluated and the larger one of the values of the two pixels is set as the evaluation value of the pixel to be evaluated, while any value of the two pixels Is smaller than the value of the smaller value of the two pixels and the value of the pixel to be evaluated as the evaluation value of the pixel to be evaluated; A calculation step as an evaluation value of a pixel to be evaluated;
An addition step of adding evaluation values of individual pixels obtained by the calculation step in a direction perpendicular to the predetermined direction;
A determination step of determining that streak noise has occurred in a pixel group that has generated an addition result equal to or greater than a certain threshold value among the individual addition results obtained by the addition step. Processing method.
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