JP6685799B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は検査対象画像に含まれる特異点を検出するための画像処理装置および画像処理方法に関する。

ノイズに埋もれている入力信号より検出対象信号を注出する場合、確率共鳴現象が有用される。確率共鳴現象とは、ノイズに埋もれている入力信号に対し、更にノイズを付加しその後非線形処理を行うことにより、検出対象信号を強調させる現象である。但し、このような確率共鳴現象において、検出結果の性能を表す評価値として用いる相関係数は、図１に示すように、付加するノイズの強度に応じて変化する。図１の場合、付加ノイズ強度３０で相関係数は最大になっている。すなわち、最大の検出精度を実現するのに最適なノイズ強度が存在するため、ノイズ強度のチューニングを行うことが望まれる。

非特許文献１には、図２に示すように、入力信号Ｉ（ｘ）を複数に分岐し、それぞれで異なるノイズを付加して非線形処理を施し、更にこれらの出力を合成することで、検出対象信号を安定した精度で検出する構成が開示されている。非特許文献１によれば、分岐の数を増やすほど相関係数は強度によらず安定し、図１のようなピークを持たなくなり、結果としてノイズ強度のチューニングを行う必要がなくなることが説明されている。また、特許文献１には、非特許文献１のように独立したノイズ発生源を用意せず、１つのノイズ発生源で発生させたノイズを複数の信号線で互いに遅延をかけながら付加することにより、非特許文献１と同様の効果を得る構成が開示されている。

さらに、特許文献２には、非線形関数をロジスティック関数、シグモイド関数、またはハイパボリック・タンジェント関数とすることにより、ノイズ強度の広い範囲で相関係数を高める方法が開示されている。このような特許文献２では、非特許文献１や特許文献１のように複数の非線形回路を用意することが無いので、上記文献と同等な効果をより単純な回路で実現することができる。

近年では、以上のような確率共鳴現象を用いた検出対象信号の抽出を、画像検査などにも利用することがある。例えば、検査対象の画像を撮像し、得られた画像データに所定のノイズを付加して非線形処理を施すことにより、画像に存在する傷のような特異部を抽出することができる。さらに、このような特異部抽出機構は、生産現場における検査工程のみならず、製品そのものに搭載することもできる。具体例としては、パーソナルプリンタが印刷した画像を撮像し、印刷に使用した画像データと印刷された画像を読み取って得られる画像データとを比較し、不吐出などの特異点を自動で抽出する構成が挙げられる。

特開２０１３−１３５２４４号公報 特開２０１１−５２９９１号公報

J.J.Collins, Carson C.Chow and Thomas T.Imhoff, "Stochastic resonance without tuning", NATURE, (UK), 20 July 1995, vol.376, p.236-238

しかしながら、実画像を印刷し当該画像内に存在する特異点を抽出しようとする場合、上記特許文献を採用しても特異点の抽出精度を安定させることは困難であった。特に、写真画像のように様々な明度や色相が混在する画像では、特異点としての抽出されやすさが画素の明度や色相に応じて異なり、画像の位置に応じて特異点の抽出頻度に偏りが生じてしまう場合があった。すなわち、同じ画像内であっても、実際は特異点ではないのに特異点として抽出してしまったり、本来の特異点が抽出できなかったりする場合があった。

本発明は上記問題点を解決するために成されたものである。よってその目的とするところは、様々な明度や色相が混在する画像の中から、特異点を安定した精度で抽出することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することである。

そのために本発明は、複数の画素信号で構成される入力画像データに従って画像を記録する記録手段と、前記画像を撮像して複数の画素信号で構成される読み取り画像データを取得する手段と、前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号のそれぞれについて、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を複数並列して行った結果をさらに合成する確率共鳴処理、を実行する確率共鳴処理手段と、前記確率共鳴処理の結果に基づいて特異部を抽出する手段とを有し、前記確率共鳴処理手段は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素信号ついて、前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を、当該画素信号に対応する前記入力画像データの画素信号に基づいて設定することを特徴とする。

本発明によれば、吐出不良に伴う白スジのような特異点を、実画像の内容によらず安定して抽出することが可能となる。

確率共鳴処理における付加ノイズ強度と相関係数の関係を示す図である。 非特許文献１に記載の確率共鳴処理を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は本発明に使用可能な画像処理装置の形態例を示す図である。 第１の実施形態における制御の構成を説明するためのブロック図である。 フルライン型のインクジェット記録装置の概略構成図である。 記録ヘッドの記録素子と読み取りヘッドの読み取り素子の配列構成図である。 （ａ）および（ｂ）は、吐出不良に伴う白スジを説明するための図である。 （ａ）〜（ｄ）は、入力画像データと読取画像データを示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、閾値と強度の設定方法を説明するための図である。 第１の実施形態における特異部検出アルゴリズムのフローチャートである。 （ａ）〜（ｄ）は、入力画像データと読み取り画像データを示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、閾値と強度の設定方法を説明するための図である。 （ａ）および（ｂ）は、乱数Ｎのヒストグラムを示す。 （ａ）および（ｂ）は、式８および式９をグラフで示した図である。 第３の実施形態における特異部検出アルゴリズムのフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は、シリアル型インクジェット記録装置の図である。

図３（ａ）〜（ｄ）は、本発明に使用可能な画像処理装置１の形態例を示す図である。本発明の画像処理装置は、記録された画像内の白スジなどをユーザが認識しやすくするためのポップアップ処理や装置自体が判別するための処理を、撮像された画像データに対し施すものであり、システムとしては様々な形態を取ることができる。

図３（ａ）は、画像処理装置１が読み取り部２を備えている形態を示す。例えば、インクジェット記録装置によって所定の画像が記録されたシートが、画像処理装置１内の読み取り部２の読取台に設置されて光学センサなどによって撮像され、その画像データを画像処理部３が処理する場合がこれに相当する。画像処理部３は、ＣＰＵやこれよりも高速な処理が可能な画像処理アクセラレータを備え、読み取り部２による読み取り動作を制御したり、受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行したりする。

図３（ｂ）は、読み取り部２を備えた読み取り装置２Ａに画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナにＰＣが接続されているようなシステムがこれに相当する。接続形式としては、ＵＳＢやＧｉｇＥ、ＣａｍｅｒａＬｉｎｋといった汎用的な接続方式で良い。読み取り部２が読み取った画像データはインターフェース４を介して画像処理部３に提供され、画像処理部３は受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行する。なお、この形態の場合、画像処理装置１は、記録部５を備えた記録装置５Ａに更に外部接続されていても良い。

図３（ｃ）は、画像処理装置１が読み取り部２および記録部５を備えている形態を示している。例えばスキャナ機能、プリンタ機能、および画像処理機能を兼ね備えた複合機がこれに相当する。画像処理部３は、記録部５における記録動作、読み取り部２における読み取り動作、および読み取り部２が読み取った画像に対する検査処理などの全てを制御する。

図３（ｄ）は、読み取り部２と記録部５とを備えた複合機６に画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナ機能とプリンタ機能とを兼ね備えた複合機にＰＣが接続されているようなシステムがこれに相当する。本発明の画像処理装置１は図３（ａ）〜（ｄ）のいずれの形態も採ることができるが、以下では図３（ｄ）の形態を採用した場合の画像検査装置を例に実施形態を説明する。

（第１の実施形態）
図４は、図３（ｄ）の形態における制御の構成を説明するためのブロック図である。信号抽出処理装置としての画像処理装置１はホストＰＣなどからなり、ＣＰＵ３０１は、ＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３０２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。例えばＣＰＵ３０１は、キーボード・マウスＩ／Ｆ ３０５を介してユーザより受信したコマンドやＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従って複合機６が記録可能な画像データを生成し、これを複合機６に転送する。また、データ転送Ｉ／Ｆ ３０４を介して複合機６から受信した画像データに対し、ＨＤＤに記憶されているプログラムに従って所定の処理を行い、その結果や様々な情報をディスプレイＩ／Ｆ ３０６を介して不図示のディスプレイに表示する。後述するような本実施形態の確率共鳴処理の対象となる画像データＩ（ｘ）は、データ転送Ｉ／Ｆ ３０４を介して複合機６から受信する。

一方、複合機６において、ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３１２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。更に、複合機６は、高速な画像処理を行うための画像処理アクセラレータ３０９、読み取り部２を制御するためのスキャナコントローラ３０７、記録部５を制御するためのヘッドコントローラ３１４を備えている。

画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、上記パラメータとデータを読み込んだ後、上記データに対し所定の画像処理を実行する。但し、画像処理アクセラレータ３０９は必須な要素ではなく、同等の処理はＣＰＵ３１１で実行することができる。

ヘッドコントローラ３１４は、記録部５に備えられた記録ヘッド１００に記録データを供給するとともに、記録ヘッド１００の記録動作を制御する。ヘッドコントローラ３１４は、ＣＰＵ３１１が、記録ヘッド１００が記録可能な記録データと制御パラメータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、当該記録データに従って吐出動作を実行する。

スキャナコントローラ３０７は、読み取り部２に配列する個々の読み取り素子を制御しつつ、これらから得られるＲＧＢの輝度データをＣＰＵ３１１に出力する。ＣＰＵ３１１は、得られたＲＧＢの輝度データをデータ転送Ｉ／Ｆ３１０を介して画像処理装置１に転送する。画像処理装置１のデータ転送Ｉ／Ｆ ３０４および複合機６のデータ転送Ｉ／Ｆ ３１０における接続方式としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ等を用いることができる。

図５は、本実施形態の複合機６として使用可能なインクジェット記録装置（以下、単に記録装置とも言う）の概略構成図である。本実施形態の記録装置はフルラインタイプの記録装置であり、記録媒体や検査対象物となりうるシートＰの幅と同等の幅を有する記録ヘッド１００と読み取りヘッド１０７がＹ方向に並列配置されている。記録ヘッド１００は、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクをそれぞれ吐出する４列の記録素子列１０１〜１０４を備え、これら記録素子列１０１〜１０４はシートＰの搬送方向（Ｙ方向）に並列配置されている。記録素子列１０１〜１０４の更に下流には、読み取りヘッド１０７が配備されている。読み取りヘッド１０７には、記録された画像を読み取るための読み取り素子がＸ方向に複数配列されている。

記録処理や読み取り処理を行う際、シートＰは搬送ローラ１０５の回転に伴って図のＹ方向に所定の速度で搬送され、この搬送の最中、記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる。記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる位置のシートＰは、平板からなるプラテン１０６によって下方から支えされ、記録ヘッド１００や読み取りヘッド１０７からの距離と平滑性が維持されている。

図６は、記録ヘッド１００における記録素子の配列構成と読み取りヘッド１０７における読み取り素子の配列構成とを示す図である。記録ヘッド１００において、各インク色に対応する記録素子列１０１〜１０４の夫々は、複数の記録素子１０８が一定のピッチで配列される記録素子基板２０１の複数が、オーバーラップ領域Ｄを設けながらＸ方向に連続するようにＹ方向に交互に配置されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰに対し、個々の記録素子１０８が記録データに従って一定の周波数でインクを吐出することにより、シートＰには記録素子１０８の配列ピッチに相応する解像度の画像が記録される。不吐出や吐出方向のずれなど、特定の記録素子１０８に何らかの不良が発生した場合、シートＰ上にはＹ方向に延在する白スジや黒スジが現れる。

図７（ａ）および（ｂ）は、本実施形態で特に特異部として抽出したい記録素子の吐出不良にともなう白スジを説明するための図である。ここでは、図６（ａ）で示した記録素子列１０１〜１０４のうちの１つにおいて、記録素子の配列状態と個々の記録素子がシートＰ上に記録したドットのレイアウトを示している。図７（ａ）は、いずれの記録素子にも吐出不良が発生していない状態、同図（ｂ）は、記録素子１０８に吐出不良が発生した状態を示している。記録素子に吐出不良が生じた場合、図７（ｂ）に見るように、その記録素子が記録すべき領域にドットは配置されず、シートＰ上にはＹ方向に延びる白スジが現れる。本実施形態では、このような白スジを特異部として確実に抽出しようとするものである。

一方、読み取りヘッド１０７には、複数の読み取りセンサ１０９がＸ方向に所定のピッチで配列されている。さらに、図では示していないが、個々の読み取りセンサ１０９は、読み取り画素の最小単位となり得る読み取り素子がＸ方向に複数配列して構成されている。本実施形態の読み取り素子は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の多値輝度信号を読み取りデータとして出力する。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰ上の画像を、個々の読み取りセンサ１０９の読み取り素子が所定の周波数で撮像することにより、シートＰに記録された画像全体を読み取り素子の配列ピッチで読み取ることが出来る。

図８（ａ）〜（ｄ）は、記録素子列が記録する画像データと、読み取りヘッド１０７が読み取った画像データを示す図である。図８（ａ）は、記録素子列が記録する画像データの一例を示している。階調１〜階調４のそれぞれは、明度（濃度）が互いに異なっている。図において、Ｘ方向は記録素子の配列方向に相当し、Ｙ方向はシートＰの搬送方向に相当する。

図８（ｂ）は、このような画像データにおける輝度信号の分布を示す図である。ここで言う輝度信号は、画像データが有するＲＧＢの信号値を後述する式４に代入することによって得られる値である。横軸は記録素子の配列方向を示し、縦軸は各記録素子に対応する輝度信号値Ｓを示している。階調１における輝度信号値をＳ１、階調２における輝度信号値をＳ２、階調３における輝度信号値をＳ３、階調４における輝度信号値をＳ４としたとき、Ｓ１＜Ｓ２＜Ｓ３＜Ｓ４の関係が成り立っている。

一方、図８（ｃ）は、図８（ａ）に示す画像データに従って記録ヘッド１００が記録した実画像を、読み取りヘッド１０７が読み取って得られる画像データの例を示している。ここでは、階調２に相当する領域の記録素子に不吐出が発生し、Ｙ方向に延在する白スジが存在する場合を示している。

また、図８（ｄ）は、図８（ｃ）に示す読み取り画像データの輝度信号値を示す図である。当該輝度信号値も読み取り画像データが有するＲＧＢの信号値を後述する式４に代入することによって得られる。記録動作時および読み取り動作時に様々なノイズが付加されるため、同じ階調であっても読み取りデータの輝度信号値は画素ごとにばらつく。このため、図８（ｄ）に示す信号値分布は図８（ｂ）に示す信号値分布（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４）ほど階調の違いが明確に現れない。また、白スジの位置も明確に現れてはいない。但し、輝度信号値のばらつきの範囲が階調間でずれていること、白スジの位置のばらつきの範囲が他の位置のばらつきの範囲よりも相対的に高くなっていることがわかる。本実施形態では、図８（ａ）のような画像データと同図（ｃ）のような読み取りデータを比較して、白スジのような特異部を確実に抽出することを目的とする。

ところで、図８（ｃ）および（ｄ）に着眼すると、白スジが存在する領域８０５の輝度信号は、周囲の階調２における輝度信号よりも高いが、階調４全体の輝度信号よりも高くなってはいない。すなわち、階調２の中で白スジを抽出するための閾値と階調４の中で白スジを抽出するための閾値とを等しくしてしまうと、階調３や階調４に含まれる領域の中から必要以上に多くの特異点が抽出されてしまう。また、図では明確に現れていないが、記録動作時および読み取り動作時に付加されるノイズの強度も、階調によって異なることがある。このため、確率共鳴処理において付加するノイズ強度の適正値も、階調によって異なることが想定される。以上のことを鑑み、本発明者らは鋭意検討の結果、確率共鳴処理を実行する際に用いる閾値や付加するノイズの強度は、オリジナルの画像データに応じて画素ごとに調整することが有効であるという知見に到った。

以下、本実施形態における特異部検出アルゴリズムについて具体的に説明する。本実施形態の特異部検出アルゴリズムは、入力画像データに基づいて実画像を記録し、その実画像を読み取って得られた読み取り画像データを上記入力画像データと比較することにより、白スジのような特異部を抽出するためのアルゴリズムである。本実施形態で採用するのは、複合機６としてのインクジェット記録装置でなくても構わないが、以下では複合機６の記録ヘッド１００が記録した画像を同じ複合機の読み取りヘッド１０７で読み取る構成を前提に説明する。ここでまず、本実施形態で採用する確率共鳴処理について説明する。

非特許文献１にも開示されている確率共鳴現象を利用した処理の概念図として、再度図２を参照する。処理対象信号Ｉ（ｘ）は、読み取りセンサ１０９によって読み取られた画像データから得られる値であり、ｘは画素位置を示す。処理対象信号Ｉ（ｘ）はＭ個に分岐され、それぞれにおいて異なるノイズＮ（ｘ，ｍ）×Ｋが付加される。ここで、ｍはＭ個の分岐路のうちの１つを指し示すパラメータであり、１〜Ｍのいずれかの整数である。また、Ｎ（ｘ，ｍ）は画素位置ｘの分岐路ｍに対応する乱数であり、０〜１の範囲を有する。乱数Ｎ（ｘ，ｍ）に整数であるノイズ強度Ｋを積算した値Ｎ（ｘ，ｍ）×Ｋが、処理対象信号Ｉ（ｘ）に付加される。すなわち、ノイズ付加後の信号値をｉ（ｘ，ｍ）とすると、
ｉ（ｘ，ｍ）＝Ｉ（ｘ）＋Ｎ（ｘ，ｍ）×Ｋ （式１）
と表すことができる。

ノイズ付加後の信号値ｉ（ｘ，ｍ）を所定の閾値Ｔと比較することによって非線形処理（２値化処理）を行い、２値信号ｊ（ｘ，ｍ）を得る。具体的には、
ｉ（ｘ，ｍ）≧Ｔ のとき ｊ（ｘ，ｍ）＝１
ｉ（ｘ，ｍ）＜Ｔ のとき ｊ（ｘ，ｍ）＝０ （式２）
とする。

その後Ｍ個のｊ（ｘ，ｍ）を合成し平均処理を行ったものを、確率共鳴後の信号値Ｊとする。すなわち、

となる。

本実施形態においては、このような非特許文献１の処理に対し、上記ノイズ強度Ｋと閾値Ｔを、記録ヘッド１００に入力される前のオリジナルの画像データに応じて画素ごとに調整する。

図９（ａ）〜（ｃ）は、図８（ａ）のような画像データが入力されてきた場合における、閾値Ｔおよび強度Ｋの設定方法のコンセプトを説明するための図である。図９（ａ）は、階調１〜階調４で共通の閾値Ｔを設定する状態を示している。この場合、各階調で共通閾値Ｔを超える確率をほぼ均等にするためには、各階調でノイズ強度Ｋを調整する必要がある。詳しくは、輝度信号値Ｓにノイズ強度Ｋを加算した値と閾値Ｔとの差Ｃが、各階調で同値となるようなノイズ強度Ｋを設定する。すなわち、階調１のノイズ強度をＫ１、階調２のノイズ強度をＫ２、階調３のノイズ強度をＫ３、階調４のノイズ強度をＫ４とすると、ＣおよびＴを定数とした条件で、以下の関係が成り立つ。
Ｔ＝（Ｓ１＋Ｋ１）＋C
Ｔ＝（Ｓ２＋Ｋ２）＋C
Ｔ＝（Ｓ３＋Ｋ３）＋C
Ｔ＝（Ｓ４＋Ｋ４）＋C
つまり、Ｓ１＜Ｓ２＜Ｓ３＜Ｓ４ であるので Ｋ１＞Ｋ２＞Ｋ３＞Ｋ４ となる。

図９（ｂ）は、階調１〜階調４で共通の強度Ｋを設定する場合を示している。各階調で閾値を超える確率をほぼ均等にするためには、各階調で閾値Ｔを調整する必要がある。すなわち、階調１における閾値をＴ１、階調２における閾値をＴ２、階調３における閾値をＴ３、階調４における閾値をＴ４としたとき、ＣおよびＫを定数とした条件で、以下の関係が成り立つ。
Ｔ１＝（Ｓ１＋Ｋ）＋C
Ｔ２＝（Ｓ２＋Ｋ）＋C
Ｔ３＝（Ｓ３＋Ｋ）＋C
Ｔ４＝（Ｓ４＋Ｋ）＋C
つまり、Ｓ１＜Ｓ２＜Ｓ３＜Ｓ４ であるので Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ３＜Ｔ４ となる。

図９（ｃ）は、階調１〜階調４で閾値および強度Ｋを共に異ならせる場合を示している。例えば、同じような吐出不良が存在した場合であっても、階調の低い（明度の高い）領域では、階調の高い（明度の低い）領域に比べて白スジは目立ち難く、特異点として抽出する必要性が低くなる。このような場合には、図９（ａ）や（ｂ）のように閾値を超える確率を各階調で均等にするのではなく、階調に応じて調整するほうが望ましい。この場合、信号値Ｓにノイズ強度Ｋを加算した値と閾値Ｔとの差Ｃは、各階調で固有な値になる。
Ｔ１＝（Ｓ１＋Ｋ１）＋C１
Ｔ２＝（Ｓ２＋Ｋ２）＋C２
Ｔ３＝（Ｓ３＋Ｋ４）＋C３
Ｔ４＝（Ｓ４＋Ｋ４）＋C４

図１０は、本実施形態のＣＰＵ３０１が実行する特異部検出アルゴリズムを説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１において、記録部５に実画像を記録させる。具体的には、複合機６のＣＰＵ３１１にアクセスし、シートＰを装置内に給紙させる。そして、ヘッドコントローラ３１４を介し、受信した入力画像データに従って記録ヘッド１００に実画像を記録させる。

続くステップＳ２では、ステップＳ１で記録した実画像を、読み取り部２に読み取らせる。すなわち、スキャナコントローラ３０７を駆動し、読み取りセンサ１０９に配列する複数の読み取り素子の出力信号を得、画素位置（ｘ）に対応づけて読み取り画像データを取得する。ステップＳ１で受信する入力画像データもステップＳ２で取得する読み取り画像データも多値のＲＧＢデータであり、ＣＰＵ３０１はこれらを画素位置（ｘ）に対応づけた画素信号としてＲＡＭ３１２に格納する。

ステップＳ３においてＣＰＵ３０１は、パラメータｎおよびｍを初期化する（ｘ＝１、ｍ＝１）。ここで、ｎは処理対象の画素を示す。一方、ｍは図２に示す複数並列するＭ個の分岐路のうちの１つを指し示す。

ステップＳ４においてＣＰＵ３０１はステップＳ１で受信した入力画像データ、ステップＳ２で取得した読み取り画像データより、式４を用いて処理対象となる画素（ｘ）の輝度信号値を算出する。以後、入力画像データの画素（ｘ）に対応する輝度信号を入力輝度信号値Ｓ（ｘ）、読み取り画像データの画素（ｘ）に対応する輝度信号を処理対象信号値Ｉ（ｘ）と称す。
Ｓ（ｘ）＝Ｒｉ（ｘ）×０．３＋Ｇｉ（ｘ）×０．６＋Ｂｉ（ｘ）×０．１
Ｉ（ｘ）＝Ｒｒ（ｘ）×０．３＋Ｇｒ（ｘ）×０．６＋Ｂｒ（ｘ）×０．１ （式４）

ここで、Ｒｉ（ｘ）、Ｇｉ（ｘ）、Ｂｉ（ｘ）は画素（ｘ）に対応する入力画像データにおけるＲＧＢ信号値のそれぞれを示す。Ｒｒ（ｘ）、Ｇｒ（ｘ）、Ｂｒ（ｘ）は画素（ｘ）に対応する読み取り画像データにおけるＲＧＢ信号値のそれぞれを示す。これらＲＧＢデータのビット数が８ビットであれば、Ｓ（ｘ）やＩ（ｘ）は０〜２５５の範囲を有し、１６ビットであれば０〜６５５３５範囲を有する。本実施形態では８ビット（０〜２５５）である場合を例に説明する。なお、信号値ＲＧＢのそれぞれに積算されている重み付け係数（０．３、０．６、０．１）は一例であり、抽出したい特異点の特徴や、使用するインク色、シートの色などに応じて適宜調整することもできる。

ステップＳ５において、ＣＰＵ３０１は、入力輝度信号値Ｉ（ｘ）に基づいて、確率共鳴処理で使用する閾値Ｔとノイズ強度Ｋを設定する。ここで閾値Ｔとノイズ強度Ｋは、図９（ａ）〜（ｃ）で説明したような様々なコンセプトで設定することができる。設定方法としては、設定すべき閾値Ｔおよびノイズ強度Ｋが、入力輝度信号Ｓ（ｘ）の値に対応づけられて、メモリなどに予め記憶されたテーブルを参照することによって設定しても良いし、何らかの数式を用いて算出しても良い。また、上記テーブルや数式は、図９（ａ）〜（ｃ）で説明したようなコンセプトごとに用意されていても良い。

ステップＳ６において、ＣＰＵ３０１は、式１に従ってノイズ付加後の信号値ｉ（ｘ，ｍ）を算出する。すなわち（ｘ，ｍ）に固有の乱数Ｎ（ｘ，ｍ）を生成し、これにステップＳ５で設定したノイズ強度Ｋを積算し、ステップＳ４で得られた処理対象信号Ｉ（ｘ）に加算する。
ｉ（ｘ，ｍ）＝Ｉ（ｘ）＋Ｎ（ｘ，ｍ）×Ｋ （式１）
なお、本実施形態において、乱数Ｎ（ｘ，ｍ）は、０〜１の範囲がほぼ均等に発生されるホワイトノイズとする。

ステップＳ７において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ５で設定した閾値Ｔと、ステップＳ６で算出した信号値ｉ（ｘ，ｍ）を比較して式２に従った２値化処理を行う。この結果、１または０の値を有する２値データｊ（ｘ，ｍ）が得られる。

続くステップＳ８においてＣＰＵ３０１は、ｍ＝Ｍであるか否かを判断する。ｍ＜Ｍの場合、ステップＳ９にてパラメータｍをインクリメントし、未だ確率共鳴処理が行われていない分岐路のためにステップＳ６に戻る。一方、ｍ＝Ｍの場合、Ｍ個全ての分岐路についてｊ（ｘ，ｍ）が得られたことになるのでステップＳ１０に進み、式３に従って確率共鳴後の信号値Ｊ（ｘ）を取得する。

続くステップＳ１１では、パラメータｎが最大値に達したか否かを判断する。ｎが最大値に達していない場合、ステップＳ１２にてパラメータｎをインクリメントし、パラメータｍを初期値に戻す。そして、次の画素（ｘ）の確率共鳴処理を行うためにステップＳ４に戻る。一方、ステップＳ１１で、ｎが最大値に達している、すなわち全ての画素について確率共鳴処理が終了したと判断した場合はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３では、ステップＳ１０で得られた確率共鳴データＪ（ｘ）に基づいて、判定処理を行い、特異部を抽出する。ステップＳ１３で行う判定処理の方法は特に限定されるものではない。例えば、確率共鳴データＪ（ｘ）を予め用意した判定閾値Ｄと比較して、判定閾値Ｄを超えているＪ（ｘ）を特異部として抽出しても良い。また、全ての画素についてのＪ（ｘ）の平均値を求め、この平均値よりも極端に大きなＪ（ｘ）を有する箇所を特異部として抽出しても良い。以上で本処理を終了する。

以上説明した本実施形態によれば、確率共鳴処理に使用するノイズ強度Ｋと閾値Ｔを、処理対象となる画素の入力画像データに基づいて画素ごとに設定する。これにより、様々な階調が含まれる実画像の中から、特異部を安定して抽出することが可能となる。

（第２の実施形態）
本実施形態においても、第１の実施形態と同様に図４〜図６で説明した画像処理システムを使用する。図６に示したような多数の記録素子が高密度に配列して構成される記録ヘッドを用いる場合、吐出不良の記録素子が比較的多く存在しても、実画像内のスジはさほど目立たず、不良として認識されない場合もある。つまり白スジの目立ちやすさは、実画像の濃度（階調）のほか、吐出不良の記録素子の数や記録素子列内の分布にも依存する。例えば、同じ記録素子列であっても、吐出不良の記録素子が多く（高密度に）存在する領域で記録された画像では、吐出不良の記録素子がわずかに（低密度に）存在する領域で記録された画像よりも、白スジが目立ち難く特異部として抽出する必要がない場合もある。その一方、記録素子列における吐出不良の記録素子の数や位置は、予め検出しておくこともできる。以上のことより、本実施形態では、実画像内の特異点を抽出する際の確率共鳴処理に使用するノイズ強度Ｋと閾値Ｔを、入力画像データの輝度信号Ｓ（ｘ）のほか、処理対象となる画素が含まれる領域の吐出状態に応じて設定する。なお、吐出状態の検出方法としては、例えば所定のパターンを記録した画像を確認する方法や、吐出動作の状態をセンサで確認する方法などが挙げられる。

図１１（ａ）〜（ｄ）は、記録素子列が記録する画像データと、読み取りヘッド１０７が読み取った画像データの一例を、図８（ａ）〜（ｄ）と同様に示す図である。ここでは、階調１おける輝度信号値ＳをＳ１、階調２における輝度信号値をＳ２としたとき、Ｓ１＜Ｓ２の関係が成り立っているものとする。また、階調１と階調２のそれぞれにおいて、比較的吐出不良が少ない領域と比較的吐出不良が多い領域が含まれているものとする。図では、階調１のうち比較的吐出不良が少ない領域を領域１−１、階調１のうち比較的吐出不良が多い領域を領域１−２、階調２のうち比較的吐出不良が少ない領域を領域２−１、階調２のうち比較的吐出不良が多い領域を領域２−２としている。本実施形態ではこのような状況を鑑み、確率共鳴処理に使用するノイズ強度Ｋと閾値Ｔを、輝度信号Ｓ（ｘ）のほか、処理対象となる画素が含まれる記録素子領域の吐出状態に基づいて設定する。

図１２（ａ）および（ｂ）は、閾値Ｔおよび強度Ｋの設定方法のコンセプトを図９（ａ）〜（ｃ）と同様に説明するための図である。図１２（ａ）は、全ての領域で共通の閾値Ｔを設定する場合を示している。この場合、読み取り画像データに基づく処理対象信号値は、図１１（ｄ）に示したようにばらつくので、各領域で閾値を超える確率をほぼ均等にするためには、各階調でノイズ強度Ｋを調整する必要がある。例えば、領域１−１のノイズ強度をＫ１−１、領域１−２のノイズ強度をＫ１−２、領域２−１のノイズ強度をＫ２−１、階調２−２のノイズ強度をＫ２−２とすると、以下の関係が成り立つようにする。
Ｋ１−１＞Ｋ１−２＞Ｋ２−１＞Ｋ２−２

図１２（ｂ）は、全領域で共通の強度Ｋを設定する場合を示している。全領域で閾値を超える確率をほぼ均等にするためには、各領域で閾値Ｔを調整する必要がある。例えば、領域１−１における閾値をＴ１−１、領域１−２における閾値をＴ１−２、領域２−１における閾値をＴ２−１、領域２−２における閾値をＴ２−２としたとき、以下の関係が成り立つようにする。
Ｔ１−１＜Ｔ１−２＜Ｔ２−１＜Ｔ２−２

本実施形態においても、第１の実施形態と同様、図１０で説明したフローチャートに従って、特異部検出アルゴリズムを実行することができる。但し、ステップＳ５においては、処理対象となる画素における輝度信号Ｓ（ｘ）のほか、処理対象となる画素が対応する記録素子の特性に応じて、ノイズ強度Ｋと閾値Ｔを設定する。設定方法としては、第１の実施形態と同様、設定すべき閾値Ｔおよびノイズ強度Ｋが、輝度信号Ｉと記録素子の特性に対応づけられて、メモリなどに予め記憶されたテーブルを参照しても良いし、何らかの数式を用いて算出しても良い。

なお、以上ではインクジェット記録装置を用いているため個々の記録素子の吐出状態を予め検出する構成としたが、熱転写方式など他の方式で画像を記録する場合であっても、個々の記録素子の記録状態を予め取得しておけば、本実施形態の効果を得ることは出来る。

（第３の実施形態）
非特許文献１によれば、式１〜式３で説明した確率共鳴処理においてＭの値を大きくするほど好ましいことが説明されている。そして、Ｍの値を大きくするほど、信号値Ｊ（ｘ）は、各画素の処理対象信号値Ｉ（ｘ）が非線形処理において２値化閾値Ｔを超える確率を示す値に近づく。言い換えると、処理対象信号値Ｉ（ｘ）が２値化閾値Ｔを超える確率を求める式を導き出すことができれば、図２に示したような多数のノイズ付加処理や非線形処理を行わなくとも、これと同等な検出処理を行うことが可能となる。本実施形態では、このような単一式を予め導出し、これを用いて、上記実施形態と同様の効果を実現する。よってまず、処理対象信号Ｉ（ｘ）が２値化閾値Ｔを超える確率について説明する。

図１３（ａ）および（ｂ）は、乱数Ｎを∞個発生させた場合に収束するヒストグラムを示す。横軸が乱数Ｎであり０〜１の範囲を有する。縦軸は、それぞれの値Ｎが発生する確率ｆ（ｘ）を示す。図１３（ａ）は平均値を０．５、３σ＝１とした正規分布とした場合、同図（ｂ）は乱数Ｎが０〜１の範囲で同頻度で発生する所謂ホワイトノイズとした場合、をそれぞれ示している。以下では、このような分布に基づいて乱数Ｎが生成されることを前提に説明する。

式１および式２より、個々の画素の２値化後の結果がｊ（ｘ，ｍ）＝１となる確率は、
Ｉ（ｘ）＋Ｎ（ｘ，ｍ）×Ｋ≧Ｔとなる確率に等しい。
ここで、Ｋ（強度）を正の値とすれば、上式は、
Ｎ（ｘ，ｍ）≧｛Ｔ−Ｉ（ｘ）｝／Ｋ （式５）
と表すことができる。右辺をＡとすると、
Ｎ（ｘ，ｍ）≧Ａ （式６）
となる。個々の画素の２値化後の結果ｊ（ｘ，ｍ）がｊ（ｘ，ｍ）＝１となる確率すなわち確率共鳴処理後の信号値Ｊ（ｘ）は、式６が満たされる確率である。図１３（ａ）および（ｂ）のそれぞれにおいては、斜線部の面積が当該確率に相当する。式で表すと以下のようになる。

ここで乱数Ｎ発生のヒストグラムが図１３（ａ）のような正規分布の場合、式７は以下のようになる。

また、ノイズＮのヒストグラムが図１３（ａ）のような±３σ＝１の正規分布の場合、係数αはおよそα＝１０．８となる。定数Ａを元の式｛Ｔ−Ｉ（ｘ，ｍ）｝／Ｋ に戻せば、式８のようになる。

一方、乱数Ｎ発生のヒストグラムが図１３（ｂ）のような場合、式７は、下式のように表すことが出来る。

ここで、定数Ａを元の式｛Ｔ−Ｉ（ｘ）｝／Ｋ に戻せば、式９のようになる。

図１４（ａ）および（ｂ）は、式８および式９をグラフで示した図である。いずれにしても、適切なノイズ強度Ｋと閾値Ｔのもとで式８または式９を用いれば、非特許文献１の方法を採用して検出対象信号値Ｉ（ｘ）に対する分岐数Ｍを無限大にしたときと、同じ精度で特異点を抽出することができる。

本実施形態では、第１の実施形態と同様に図４〜図６で説明した画像処理システムを使用しながら、式８または式９のいずれかを、第１実施形態で説明したＭ個の並列処理の変わりに用いることにより、特異部検出アルゴリズムとする。

図１５は、本実施形態のＣＰＵ３０１が実行する特異部検出アルゴリズムを説明するためのフローチャートである。以下、第１の実施形態で説明した図１１のフローチャートと異なるステップのみ説明する。

ステップＳ３０において、ＣＰＵ３０１は、パラメータｘを初期化する（ｘ＝１）。また、ステップＳ６０において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４で算出した検査対象信号値Ｉ（ｘ）を式８または式９のＩ（ｘ）に代入し、ステップＳ５で設定したノイズ強度Ｋおよび閾値Ｔを用いて、確率共鳴処理後の信号値Ｊ（ｘ）を算出する。この後は第１の実施形態と同様に、ステップＳ１１以降の処理を行えば良い。

以上説明した本実施形態によれば、多数の非線形回路を搭載すること無く、様々な階調が含まれる実画像の中から特異部を安定して抽出することが可能となる。

（他の実施形態）
以上では、図５で示したフルライン型のインクジェット記録装置を複合機６として用いる例で説明したが、無論本発明はこのような形態に限定されるものではない。記録部としては、図１６（ａ）および（ｂ）に示すようなシリアル型のインクジェット記録装置を採用することも出来る。

図１６（ａ）において、記録ヘッド１７０は、キャリッジ１７１に搭載された状態で図のＸ方向に往復移動し、この移動の最中に４列の記録素子列から、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクそれぞれを吐出する。そして、１回分の記録走査が終了すると、シートＰは記録ヘッド１７０の記録幅に相当する距離だけＹ方向に搬送される。このような記録走査と搬送動作とを交互に繰り返すことによりシートＰ上に画像が形成される。一方、読み取りヘッド１０７は、図５と同様、Ｘ方向に配列する複数の読み取り素子で構成されている。

図１６（ａ）のようなシリアル型のインクジェット記録装置で吐出不良の記録素子が発生した場合、白スジは図１６（ｂ）に示すようにＸ方向に延在する。加えて、搬送動作に伴う白スジもＸ方向に延在する。すなわち、シリアル型の記録装置では、記録素子の吐出不良にともなうスジも、搬送動作の誤差に伴うスジも同じ方向に現れる。このような複合でも、入力画像データに応じた適切な閾値とノイズ強度を用いて上記確率共鳴処理を行えば、実画像の中から特異点を安定して抽出することができる。

なお、以上では吐出不良に伴う白スジを例に説明して来たが、上記実施形態は吐出過多に伴う黒スジや濃度ムラなど、周辺に比べて輝度値が低い特異点を抽出するために応用することもできる。そのような場合にも、入力画像データに応じた適切な閾値Ｔとノイズ強度Ｋを設定し、これを用いて上記確率共鳴処理を行えば、上記実施形態と同様の効果を得ることが出来る。

また、以上では、白スジの目立ちやすさが階調（グレー濃度）に依存することを鑑み、画像データのＲＧＢ信号を（式４）に代入して算出した輝度信号Ｓに基づいて、閾値Ｔとノイズ強度Ｋを設定するようにした。しかし、本発明はこのような形態に限定されるものではない。上記実施形態で用いる輝度信号Ｓ（ｘ）や処理対象信号Ｉ（ｘ）は、式４のような線形関数ではなく、多次元の関数など他の関数を用いて算出することもできる。

更に、以上では、ステップＳ４において、読み取り画像データのＲＧＢ信号を式４に代入することによって処理対象信号Ｉ（ｎ）を算出した。しかし、ステップＳ６以降の確率共鳴処理における処理対象信号Ｉ（ｎ）は、読み取り画像データと入力画像データの差分とすることも出来る。この場合、処理対象信号Ｉ（ｎ）は、下式で算出することができる。
Ｉ（ｘ）＝（Ｒｒ（ｘ）−Ｒｉ（ｘ））×０．３
＋（Ｇｒ（ｘ）−Ｇｉ（ｘ））×０．６
＋（Ｂｒ（ｘ）−Ｂｉ（ｘ））×０．１

更にまた、以上では、図４に見るような複合機６と画像処理装置１が接続してなるシステムを例に説明してきたが、無論本発明はこのような形態に限定されるものではない。本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１ 画像処理装置
２ 読み取り部
３ 画像処理部
５ 記録部

Claims (19)

1. 複数の画素信号で構成される入力画像データに従って画像を記録する記録手段と、
   前記画像を撮像して複数の画素信号で構成される読み取り画像データを取得する手段と、
   前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号のそれぞれについて、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を複数並列して行った結果をさらに合成する確率共鳴処理、を実行する確率共鳴処理手段と、
   前記確率共鳴処理の結果に基づいて特異部を抽出する手段と
   を有し、
   前記確率共鳴処理手段は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素信号ついて、前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を、当該画素信号に対応する前記入力画像データの画素信号に基づいて設定することを特徴とする画像処理装置。
2. 複数の画素信号で構成される入力画像データに従って画像を記録する記録手段と、
   前記画像を撮像して複数の画素信号で構成される読み取り画像データを取得する手段と、
   前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号のそれぞれについて、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を並列して行った結果をさらに合成する形態において、前記並列の数を無限大にしたときに相当する結果を出力する確率共鳴処理を実行する確率共鳴処理手段と、
   前記確率共鳴処理の結果に基づいて特異部を抽出する手段と
   を有し、
   前記確率共鳴処理手段は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素信号ついて、前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を、当該画素信号に対応する前記入力画像データの画素信号に基づいて設定することを特徴とする画像処理装置。
3. 前記確率共鳴処理手段は、前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号と前記入力画像データを構成する前記複数の画素信号の差分を求め、該差分に対し前記ノイズを付加し前記２値化処理を施す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. 前記入力画像データを構成する前記画素信号のそれぞれは、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成され、
   前記確率共鳴処理手段は、前記Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号を合成して得られた輝度信号に基づいて前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を設定することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記読み取り画像データを構成する前記画素信号のそれぞれは、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成され、
   前記確率共鳴処理手段は、前記Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号を合成して得られた輝度信号に対し前記確率共鳴処理を実行することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記記録手段は、複数の記録素子を用いて前記画像を記録し、
   前記確率共鳴処理手段は、前記入力画像データの画素信号のほか、前記処理対象となる画素信号が対応する前記記録素子の記録状態に基づいて、前記ノイズの強度と前記閾値の少なくとも一方を設定することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記記録手段はインクジェット記録装置であり、
   前記記録状態として前記記録素子におけるインクの吐出状態を検出する手段を更に有することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記記録手段は複数の記録素子を備えるインクジェット記録装置であり、
   前記特異部は前記記録素子の不吐出にともなう白スジであることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記ノイズはホワイトノイズであることを特徴とする請求項１ないし８いずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 複数の画素信号で構成される入力画像データに従って画像を記録する記録工程と、
    前記画像を撮像して複数の画素信号で構成される読み取り画像データを取得する工程と、
    前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号のそれぞれについて、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を複数並列して行った結果をさらに合成する確率共鳴処理、を実行する確率共鳴処理工程と、
    前記確率共鳴処理の結果に基づいて特異部を抽出する工程と
    を有し、
    前記確率共鳴処理工程は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素信号ついて、前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を、当該画素信号に対応する前記入力画像データの画素信号に基づいて設定することを特徴とする画像処理方法。
11. 複数の画素信号で構成される入力画像データに従って画像を記録する記録工程と、
    前記画像を撮像して複数の画素信号で構成される読み取り画像データを取得する工程と、
    前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号のそれぞれについて、ノイズを付加し２値化処理を施す工程を並列して行った結果をさらに合成する形態において、前記並列の数を無限大にしたときに相当する結果を出力する確率共鳴処理を実行する確率共鳴処理工程と、
    前記確率共鳴処理の結果に基づいて特異部を抽出する工程と
    を有し、
    前記確率共鳴処理工程は、前記複数の画素信号のうち処理対象となる画素信号ついて、前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を、当該画素信号に対応する前記入力画像データの画素信号に基づいて設定することを特徴とする画像処理方法。
12. 前記確率共鳴処理工程は、前記読み取り画像データを構成する前記複数の画素信号と前記入力画像データを構成する前記複数の画素信号の差分を求め、該差分に対し前記ノイズを付加し前記２値化処理を施すことを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理方法。
13. 前記入力画像データを構成する前記画素信号のそれぞれは、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成され、
    前記確率共鳴処理工程は、前記Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号を合成して得られた輝度信号に基づいて前記ノイズの強度と前記２値化処理に用いる閾値の少なくとも一方を設定することを特徴とする請求項１０ないし１２のいずれか１項に記載の画像処理方法。
14. 前記読み取り画像データを構成する前記画素信号のそれぞれは、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成され、
    前記確率共鳴処理工程は、前記Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号を合成して得られた輝度信号に対し前記確率共鳴処理を実行することを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
15. 前記記録工程は、複数の記録素子を用いて前記画像を記録し、
    前記確率共鳴処理工程は、前記入力画像データの画素信号のほか、前記処理対象となる画素信号が対応する前記記録素子の記録状態に基づいて、前記ノイズの強度と前記閾値の少なくとも一方を設定することを特徴とする請求項１０ないし１４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
16. 前記記録工程はインクジェット記録装置によって実行され、
    前記記録状態として前記記録素子におけるインクの吐出状態を検出する工程を更に有することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。
17. 前記記録工程は複数の記録素子を備えるインクジェット記録装置によって実行され、
    前記特異部は前記記録素子の不吐出にともなう白スジであることを特徴とする請求項１０ないし１６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
18. 前記ノイズはホワイトノイズであることを特徴とする請求項１０ないし１７いずれか１項に記載の画像処理方法。
19. 請求項１０ないし１８のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。