JP6686671B2 - 画像読取装置および画像読取方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像読取装置および画像読取方法に関する。

画像読取装置により原稿を読み取る際、光学系の光路上に存在する紙粉や塵や埃などの微細なゴミ（以下、ゴミ）に起因して、原稿には無い筋状の画像（以下、筋画像）が原稿の読取結果に表れることがある。
このような筋画像を低減や除去するための技術が開示されている（特許文献１〜３参照）。

特開平１０‐２９４８７０号公報 特開２０１０‐６３０９１号公報 特開２００５‐１１７０９０号公報

上述の筋画像について、より確実に、負担の少ない処理で除去することが求められていると言える。このような観点によれば、前記文献１，２は、原稿読取の最中に発生し消滅するゴミの影響による筋画像の除去については対応が不十分であった。また、前記文献３は、読み取られた画像データが周囲の画像データと相関性があるか否かを判別する相関性判別手段と、相関性のない画像データが副走査方向に連続性があるか否かを判別する連続性判別手段とを用いた複雑な処理を行っており、装置の負担（演算量）が膨大であった。

本発明は上述の課題に鑑みてなされたものであり、筋画像の除去を適切に実現する画像読取装置および画像読取方法を提供する。

本発明の態様の１つは、原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取装置であって、前記読取部による前記原稿の読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データから、前記第１の方向に交差する第２の方向の画素位置毎の最大値を検出する検出部と、前記画素位置毎の最大値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定部と、前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成部と、前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理部と、を備える。

当該構成によれば、画像読取装置は、第１の方向に沿う複数のブロック毎に筋画像の位置を特定するため、原稿の読取データ内に存在し得る筋画像を高い精度で特定し、それらを除去、つまり補正することができる。特に、原稿読取の最中に発生し消滅するゴミの影響による筋画像を的確に捕捉し、除去することができる。また、ブロック毎の読取データから第２の方向の画素位置毎の最大値を検出し、このような最大値に基づいて筋画像の位置を特定し、補正データを生成するため、少ない演算量で筋画像の補正に必要な情報を得ることができる。

本発明の態様の１つは、前記補正データ生成部は、前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための係数を生成し、当該係数を含んだ変換式を前記補正データとしてもよい。
当該構成によれば、前記係数を含んだ変換式を用いることにより、ゴミの影響による濃淡変動だけを簡単に補正することができる。

本発明の態様の１つは、前記検出部は、前記ブロック毎の読取データから前記画素位置毎の最大値および最小値を検出し、前記位置特定部は、前記画素位置毎の最大値および最小値の変化に基づいて前記筋画像の位置を特定し、前記補正データ生成部は、前記画素位置毎の最大値および最小値に基づいて前記補正データを生成するとしてもよい。
当該構成によれば、ブロック毎に筋画像の位置をより高精度に特定することができる。また、前記最大値および最小値に基づく補正データを補正に用いることにより、読取データ内の筋画像によるコントラスト低下を解消することができる。

本発明の態様の１つは、前記検出部は、前記画素位置毎の最大値および最小値を検出する場合に、前記第１の方向に連続する所定数画素の平均値の中から最大値および最小値を検出するとしてもよい。
当該構成によれば、ノイズの影響を抑えて前記画素位置毎の最大値および最小値を検出することができる。

本発明の態様の１つは、前記補正処理部は、１つのブロックに対応する前記補正データを、当該１つのブロックに隣接するブロックの前記読取データのうち前記第２の方向における位置が当該１つのブロックに対応して特定された前記筋画像の位置と同じである共通位置データの補正にも用いるとしてもよい。
当該構成によれば、前記隣接するブロックの読取データ内に発生しているにもかかわらず前記隣接するブロックを対象とした前記位置特定部による処理では特定されない筋画像を補正することができる。

本発明の態様の１つは、前記補正処理部は、前記共通位置データの補正に際し、前記共通位置データを構成する注目画素を前記１つのブロックに対応する補正データで補正した値と当該注目画素に対して前記第２の方向において近傍の近傍画素との差が、当該注目画素を前記１つのブロックに対応する補正データで補正する前の値と当該近傍画素との差よりも小さい場合に、当該注目画素を前記１つのブロックに対応する補正データで補正するとしてもよい。
当該構成によれば、前記隣接するブロックの読取データ内の前記共通位置データを構成する画素のうち筋画像に該当しない画素を補正してしまうことを、回避することができる。

本発明の技術的思想は、画像読取装置以外によっても実現される。例えば、画像読取装置の各部が実現する各工程を含んだ方法（画像読取方法）や、当該方法をコンピューターに実行させるプログラムや、当該プログラムを記憶したコンピューター読取可能な記憶媒体等を、それぞれ発明として捉えることができる。

画像読取装置の主要部を簡易的に示す図。 制御部が有する機能を説明するための図。 複数のブロックデータに分割された読取データを示す図。 特徴データ検出部、特徴データ解析部および補正処理部が実行する処理の流れを説明するための図。 共通位置データの補正処理を説明するための図。

以下、各図を参照しながら本発明の実施形態を説明する。なお各図は、本実施形態を説明するための例示に過ぎない。また各図は、適宜説明に適した記載としているため互いに整合していないこともある。

１．装置構成の概略：
図１は、本実施形態にかかる画像読取装置１０の主要部を簡易的に例示している。画像読取装置１０をスキャナーと呼んでもよい。画像読取装置１０は、光源により照射した読取対象の原稿を光学的に読み取る読取機能を少なくとも備えた装置である。従って、画像読取装置１０は、読取機能以外にも、例えば、印刷・コピー機能やファクシミリ通信機能等といった複数の機能を兼ね備えた製品（いわゆる複合機）であってもよい。

画像読取装置１０は、原稿台１１、読み取りを実行する読取部１２、原稿台１１に対して手動で開閉可能な原稿カバー１３、画像読取装置１０の各部の挙動を制御するための制御部１４、ユーザーによる操作を受け付ける操作受付部１５、等を含んでいる。制御部１４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有するＩＣや、その他の記憶媒体等により構成される。制御部１４では、ＣＰＵが、ＲＯＭ等に保存されたプログラムに従った演算処理を、ＲＡＭ等をワークエリアとして用いて実行することにより、画像読取装置１０の各部の挙動を制御し、また後述する各部４０〜４４等としても機能する。あるいは、制御部１４は、ソフトウェアを用いずにハードウェアによりその機能を実現するものであってもよい。制御部１４は、画像読取方法の制御主体である。

原稿台１１は、ガラス等の透明な板状の部材であり、ユーザーにより原稿が載置される。原稿カバー１３には、自動給紙装置（ＡＤＦ：Automatic Document Feeder）１６が搭載されている。つまり、原稿カバー１３が有する原稿トレイ１７へもユーザーにより原稿が載置され得る。図１では、原稿トレイ１７に原稿Ｍが載置された状態を例示している。ＡＤＦ１６は、原稿トレイ１７に載置された複数枚の原稿を一枚ずつ連続して、搬送経路Ｒに沿って搬送する。図１では、搬送経路Ｒを２点鎖線の矢印にて例示している。搬送経路Ｒの下流側には、排出台１８が設けられており、ＡＤＦ１６により搬送経路Ｒに沿って搬送された原稿は、排出台１８上へ排出される。

読取部１２は、原稿台１１よりも下方に配設されている。読取部１２は、原稿を照射する光源、原稿からの反射光を導くミラーやレンズ等の光学系、導かれた反射光を受光して光電変換することにより原稿を読み取るイメージセンサー１９、等を含んでいる。読取部１２は、原稿台１１の面と平行に所定の方向Ｄ１に沿って移動可能な移動部２０を有する。移動部２０をキャリッジ等と呼んでもよい。方向Ｄ１は、第１の方向に該当する。

図１の例では、移動部２０は、読取部１２の構成の少なくとも一部を搭載している。例えば、読取部１２の構成のうち、光源および光学系の一部が移動部２０に搭載されている。一方、読取部１２の構成のうち、その他の光学系やイメージセンサー１９等は、画像読取装置１０内の所定位置に固定されている。むろん、イメージセンサー１９を含む読取部１２の全体が移動部２０に搭載されて移動部２０により移動する構成であってもよい。読取部１２の移動とは、移動部２０の移動を指す。つまり、読取部１２の移動は、読取部１２のうち移動部２０に含まれている構成が移動部２０により移動する場合と、読取部１２の全体が移動部２０により移動する場合との両方を含む。

イメージセンサー１９は、複数の撮像素子を原稿台１１の面と平行かつ方向Ｄ１と交差（直交）する方向Ｄ２に一次元配列させたラインセンサーである。方向Ｄ２（図３等参照）は、イメージセンサー１９の長手方向であるとともに、移動部２０の長手方向でもある。方向Ｄ２は、第２の方向に該当する。方向Ｄ２を、読取部１２の主走査方向とも呼び、方向Ｄ１を読取部１２の副走査方向とも呼ぶ。図示は省略しているが、画像読取装置１０は、移動部２０を方向Ｄ１に沿って移動させるためのモーターやベルト等の動力機構を有する。読取部１２や当該動力機構の駆動（方向Ｄ１に沿った移動部２０の移動）も、制御部１４によって制御される。

操作受付部１５は、ユーザーによる操作を受け付けるための各種ボタンやキー等を含む。操作受付部１５は、画像読取装置１０に関する各種情報を表示する表示部を含んでいてもよい。操作受付部１５の一部は、表示部に表示されたタッチパネルにより実現されるとしてもよい。制御部１４は、操作受付部１５を介してユーザーからの指示を入力する。ユーザーは、操作受付部１５を操作したり外部機器３０を操作したりして、制御部１４に、ＡＤＦスキャン又はフラットベッドスキャンの実行を指示することができる。ＡＤＦスキャンとは、ＡＤＦ１６により搬送される原稿を読取部１２に読み取らせる処理であり、フラットベッドスキャンとは、原稿台１１に載置された原稿を読取部１２に読み取らせる処理である。外部機器３０は、画像読取装置１０と有線あるいは無線にて通信可能な状態で画像読取装置１０へ原稿の読み取り等を指示可能な機器であり、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピューター）や、スマートフォン、タブレット型端末等が該当する。

制御部１４は、フラットベッドスキャンを実行する場合は、移動部２０を移動させながら原稿台１１に載置されている原稿を読取部１２に読み取らせる。一方、ＡＤＦスキャンを実行する場合は、制御部１４は、移動部２０を方向Ｄ１における所定の読取位置に静止させ、ＡＤＦ１６により搬送される原稿（例えば、原稿Ｍ）を読取部１２に読み取らせる。図１の例では、移動部２０は当該読取位置に静止している。ＡＤＦ１６により搬送経路Ｒを搬送される原稿は、静止している読取部１２（移動部２０）上を通過するときは方向Ｄ１に沿って移動する。従って、画像読取装置１０は、原稿と読取部１２との一方を他方に対して第１の方向（方向Ｄ１）へ移動させることにより原稿を読取部１２により読み取る、と言える。

制御部１４は、原稿の読み取り結果としてのデータ（以下、読取データ）を読取部１２のイメージセンサー１９から入力する。制御部１４は、入力した読取データへ種々の画像処理を施して所定のフォーマットによる画像データを生成する。制御部１４は、生成した画像データを、外部機器３０へ送信することが可能である。むろん、画像読取装置１０が印刷機能を備えていれば、制御部１４は、生成した画像データを当該印刷機能に提供し、当該画像データに基づく印刷をさせることができる。

上述したような構成において、読取対象となる原稿と原稿台１１との間にゴミが存在することがある。例えば、ＡＤＦスキャンの最中に、原稿台１１における移動部２０上方の位置にゴミが付着することが有り得る。また、原稿台１１の内側、例えば移動部２０や移動部２０近傍にゴミが付着することもある。原稿の読み取りに伴ってこのようなゴミも読取部１２が読み取ったとき、読取データ内に、当該ゴミの読取結果に該当する方向Ｄ１を向く筋画像が含まれてしまう。以下では、このような筋画像を除去するための好適な処理を説明する。

２．筋画像の除去処理：
図２は、制御部１４が有する各機能（各部４０〜４４）を説明するための図である。制御部１４は、読取データ入力部４０、特徴データ検出部４１、特徴データ解析部４２、補正処理部４３および後段画像処理部４４を有する。また、画像読取装置１０が有する所定の記憶媒体により構成された記憶部４５も、制御部１４の一部と捉えてもよい。

読取データ入力部４０は、イメージセンサー１９から読取データを順次入力し、入力した読取データに対してシェーディング補正等の公知の補正処理を施した上で読取データを特徴データ検出部４１および記憶部４５へ出力する。
記憶部４５は、読取データ入力部４０から入力した読取データを一時的に記憶する。読取データは、画素毎に明るさ（濃淡）の情報（例えば、０〜２５５の２５６階調で表現される階調値）を有するデジタルデータである。

特徴データ検出部４１は、読取データ入力部４０から入力した読取データについて、読取部１２による読取範囲を方向Ｄ１に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データ（以下、ブロックデータ）単位で処理していく。方向Ｄ１，Ｄ２は、上述したように画像読取装置１０内の読取部１２等の各構成に関わる方向であるが、以下では、読取データ等を構成する画素の配列や画像の向き等についても便宜上、方向Ｄ１，Ｄ２との対応関係を基にして説明を行う。

図３は、複数のブロックデータＢＳＤに分割された読取データＳＤを例示している。図３に示すように、読取データＳＤは、方向Ｄ１に対応する方向に沿って略均等のエリアであるブロックデータＢＳＤに分割される。読取部１２による読取範囲とは、そのとき読取対象となった原稿の面を指すと解することができる。従って、本実施形態においてブロックとは、読取対象となった原稿の面に含まれる一部領域や、この一部領域の読取部１２による読取結果を指すと解することができる。図３では、読取データＳＤに含まれる筋画像Ｌも例示している。筋画像Ｌは方向Ｄ１に沿ってある程度の長さを有しており、多くの場合、１つ以上のブロックデータＢＳＤに跨って発生している。

図４は、特徴データ検出部４１、特徴データ解析部４２および補正処理部４３が実行する処理の流れを説明するための図である。図４の左上には、ある１つのブロックデータＢＳＤの一部分を示している。図４に示すブロックデータＢＳＤは、一例として、黒色の文字“Ｇ”を含んでおり、かつ文字“Ｇ”の上に重なる位置に発生した筋画像Ｌの一部分を含んでいる。文字“Ｇ”は、読取対象とした原稿に表現されていた画像（オブジェクト）の一部分である。

特徴データ検出部４１は、ブロックデータＢＳＤから、方向Ｄ２の画素位置毎の特徴データとして最大値および最小値を検出する（ステップＳ１０：検出工程）。方向Ｄ２の画素位置とは、ラインセンサーであるイメージセンサー１９を構成する素子毎の位置に相当する。以下に、画素位置と言った場合には、特に断らない限り方向Ｄ２の画素位置を意味する。図４において、符号ＰＬにより示す領域は、ブロックデータＢＳＤに含まれる画素列の１つを示している。画素列ＰＬは、ブロックデータＢＳＤ内で画素位置が共通する画素が方向Ｄ１に沿って並んでなる画素の集合である。特徴データ検出部４１は、１つの画素列ＰＬを構成する画素が各々有する階調値の中から最大値および最小値を検出する。このような処理を、ブロックデータＢＳＤを構成する全ての画素列ＰＬを対象として繰り返し行うことにより、ブロックデータＢＳＤ内の画素列ＰＬ毎、つまり画素位置毎の最大値および最小値を得ることができる。

図４の左下には、ステップＳ１０により得られた画素位置毎の最大値（ｍａｘ）および最小値（ｍｉｎ）をグラフにより例示している。概ね、最大値は読取対象とした原稿の色（例えば白）の読取結果に対応しており、最小値は、何らかのオブジェクト（例えば文字“Ｇ”）が表現されている画素位置の最小値であれば、そのオブジェクトの色（最も暗い色）に対応している。図４に例示するグラフでは、文字“Ｇ”が表現されていない画素位置の最大値と最小値にも若干の差が生じているが、この差は、原稿自体の色のむらや、原稿の撓みや、原稿表面の微小な凹凸等に起因する差であると言える。

特徴データ解析部４２は、ブロックデータＢＳＤ単位の画素位置毎の特徴データ（最大値および最小値）を解析することにより、方向Ｄ２における筋画像Ｌの位置（以下、筋位置）を特定し、さらに、筋画像Ｌを補正するための補正データを生成する（ステップＳ１１：位置特定工程および補正データ生成工程）。ステップＳ１１を実行する点で、特徴データ解析部４２は、位置特定部および補正データ生成部に該当すると言える。

特徴データ解析部４２（位置特定部）は、画素位置毎の最大値および最小値の変化に基づいて筋位置を特定する。より具体的には、特徴データ解析部４２は、前記特徴データを解析し、最大値（ｍａｘ）、最小値（ｍｉｎ）についての局所的な最小値つまり極小値や局所的な最大値つまり極大値を検出する。図４のグラフに示す階調値Ｄｉ１は、このように求めた最大値における極小値に該当し、階調値Ｄｉ２は、このように求めた最小値における極大値に該当する。図４のグラフに示す階調値Ｄｏ１は、極小値Ｄｉ１が得られた画素位置の近傍の複数画素位置の最大値の平均値と解して差し支えない。また、階調値Ｄｏ２は、極大値Ｄｉ２が得られた画素位置の近傍の複数画素位置の最小値の平均値と解して差し支えない。

原稿読取時のゴミの影響により発生した筋画像Ｌは、例えば、原稿の色よりも暗い色であり、また、オブジェクト（例えば文字“Ｇ”）に重なることで当該重なりの部分の色を、本来のオブジェクトの色よりも明るくする。従って、上述した極小値Ｄｉ１および極大値Ｄｉ２が得られた画素位置は、筋位置である可能性が高い。一方で、極小値Ｄｉ１や極大値Ｄｉ２は、原稿に表現されていたオブジェクト自体の濃淡変動を表している可能性もある。そこで、特徴データ解析部４２は、予め定められた幾つかの条件（例えば、後述の条件１〜３）に基づいて、極小値Ｄｉ１および極大値Ｄｉ２が得られた画素位置が筋位置であるか否かを判定する。

条件１：極大値および極小値の突出度合いが基準値以下である。
突出度合いとは、図４の例で言えば、Ｄｏ１とＤｉ１との差（絶対値）、およびＤｏ２とＤｉ２との差（絶対値）である。発明者の経験から、ゴミに起因して筋画像Ｌが発生した画素位置では、ある程度小さな突出度合いが得られ易いという知見が得られた。そこで、特徴データ解析部４２は、これら突出度合いが、突出度合いに関して予め定められた基準値以下であるか否かを判定する。

条件２：極大値および極小値の幅が基準値以下である。
ここで言う幅は、方向Ｄ２における幅（画素数）である。筋画像Ｌを生じさせるゴミは微細であるため、多くの場合、筋画像Ｌは非常に細い（例えば、オブジェクトとしての文字の太さよりも細い）。そこで、特徴データ解析部４２は、これら幅が、極大値および極小値の幅に関して予め定められた基準値以下であるか否かを判定する。

条件３：極大値および極小値を得た画素位置近傍の最大値や最小値のばらつきが基準値以下である。
原稿に表現されたオブジェクトにとって異物であるゴミに起因して筋画像Ｌが発生している場合、筋画像Ｌ近傍の画素位置では、最大値、最小値ともに変動が少ないことが多い。逆に、極大値や極小値を得た画素位置の近傍の画素位置での最大値や最小値がばらついていると、それらは、極大値や極小値を含めてオブジェクト（例えば、写真）自体の濃淡変動を表している可能性が高い。そこで、特徴データ解析部４２は、極大値および極小値を得た画素位置の近傍の複数画素位置の最大値のばらつき度合い、当該複数画素位置の最小値のばらつき度合い、をそれぞれ算出し、これらばらつき度合いが、最大値および最小値のばらつき度合いに関して予め定められた基準値以下であるか否かを判定する。

特徴データ解析部４２は、例えば、上述したような各条件の全てあるいは一部が満たされている場合に、極小値Ｄｉ１および極大値Ｄｉ２が得られた画素位置を筋位置として特定する。
筋位置を特定できた特徴データ解析部４２（補正データ生成部）は、画素位置毎の最大値および最小値に基づいて前記補正データを生成する。例えば、図４のグラフに示すように、階調値Ｄｏ１，Ｄｉ１および階調値Ｄｏ２，Ｄｉ２が得られている場合、特徴データ解析部４２は、Ｄｉ１をＤｏ１に変換し、かつＤｉ２をＤｏ２に変換する変換式を求める。

図４の右下には、変換式Ｆ（ｘ）を例示している。ここでは、変換式Ｆ（ｘ）は、入力階調値ｘを出力階調値へ変換する（補正する）一次関数としている。変換式Ｆ（ｘ）を下記式（１）で表現したとき、係数α，βは以下の通りである。
Ｆ（ｘ）＝αｘ−β …（１）
α＝（Ｄｏ１−Ｄｏ２）／（Ｄｉ１−Ｄｉ２）
β＝αＤｉ１−Ｄｏ１
このように特徴データ解析部４２は、画素位置毎の最大値および最小値（例えば、階調値Ｄｏ１，Ｄｉ１，Ｄｏ２，Ｄｉ２）に基づいて、筋画像Ｌを補正するための係数α等を生成し、この係数を含んだ変換式を補正データとする。

補正処理部４３は、記憶部４５から読取データＳＤを構成するブロックデータＢＳＤを読み出し、当該ブロックデータＢＳＤのうち、当該ブロックデータＢＳＤに対応してステップＳ１１で特定された筋位置のデータを、当該ブロックデータＢＳＤに対応してステップＳ１１で生成された補正データにより補正する（ステップＳ１２：補正処理工程）。つまり、ブロックデータＢＳＤを構成する画素列ＰＬであってステップＳ１１で筋位置に特定された画素位置の画素列ＰＬを対象として、各画素の階調値（０〜２５５）を変換式Ｆ（ｘ）で変換する。このような変換により、ブロックデータＢＳＤは筋位置のデータが補正されたブロックデータＢＳＤ´となる。図４の右上には、ステップＳ１２による補正後のブロックデータＢＳＤ´の一部分を示している。ステップＳ１２の補正により、筋位置のデータ（筋画像Ｌの濃淡）が補正された、つまり筋画像Ｌが除去されたブロックデータＢＳＤ´が得られる。

特徴データ検出部４１、特徴データ解析部４２および補正処理部４３は、図４を参照して説明した処理（ステップＳ１０，１１，１２）をブロックデータＢＳＤ毎に繰り返し実行する。以上の処理により、各ブロックデータＢＳＤに含まれていた筋画像Ｌが除去されたことになる。ステップＳ１１で特徴データ解析部４２による解析の結果、筋位置が一つも特定されなかったブロックデータＢＳＤは、ステップＳ１２で補正処理部４３による補正の対象にはならない。

補正処理部４３による補正後のブロックデータＢＳＤ（ＢＳＤ´）および当該補正の対象にならなかったブロックデータＢＳＤはいずれも後段画像処理部４４（図２）へ出力される。後段画像処理部４４は、入力されたデータに対して、様々な画像処理（例えば、コントラスト補正処理、彩度補正処理、アンシャープマスク等の各種フィルター処理、２値化処理…等）を施すことにより、最終的に前記所定のフォーマットによる画像データを生成する。

前記では特徴データ検出部４１は、ブロックデータＢＳＤから画素位置毎の特徴データとして最大値および最小値を検出すると説明したが、特徴データ検出部４１は、画素位置毎の特徴データとして最大値だけを検出するとしてもよい（ステップＳ１０）。これは、筋画像Ｌが発生している画素位置と筋画像Ｌが発生していない画素位置とでは、最大値に明確な差異が生じる一方で、最小値にはそれほど明確な差異は生じないこともあるからである。

ステップＳ１０で特徴データ検出部４１が画素位置毎に最大値だけを検出した場合には、図４の左下に示すグラフのうち最大値（ｍａｘ）を示すグラフだけが生成される。この場合、特徴データ解析部４２は、ステップＳ１１では、画素位置毎の最大値の変化に基づいて筋位置を特定し、画素位置毎の最大値に基づいて、筋画像Ｌを補正するための補正データ（変換式Ｆ（ｘ））を生成する。この場合、変換式Ｆ（ｘ）は、下記式（２）のように表される。
Ｆ（ｘ）＝αｘ …（２）
ただし、α＝Ｄｏ１／Ｄｉ１

特徴データ検出部４１が画素位置毎の特徴データとして最大値だけを検出する構成によれば、当該特徴データとして最大値および最小値を検出する構成と比較して、制御部１４の演算量をより低減し、筋画像Ｌの除去に要する処理をより高速化することができる。

一方、画素位置毎の特徴データとして最大値および最小値を検出する構成によれば、前記式（１）により表される変換式Ｆ（ｘ）は、暗い画素をより暗く明るい画素をより明るく補正する、つまりコントラストを拡大するように筋位置のデータに作用する。そのため、筋画像Ｌによる読取データの一部分のコントラスト低下を良好に解消することができる。また、画素位置毎の特徴データとして最大値および最小値を検出することにより、ブロックデータＢＳＤ毎の筋位置の特定をより高精度に行うことができると言える。

このように本実施形態にかかる画像読取装置１０では、特徴データ検出部４１が、読取部１２による原稿の読取データＳＤを入力し、読取部１２による読取範囲を第１の方向（方向Ｄ１）に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データ（ブロックデータＢＳＤ）から、方向Ｄ１に交差する第２の方向（方向Ｄ２）の画素位置毎の少なくとも最大値を検出する。特徴データ解析部４２は、画素位置毎の最大値の変化に基づいて方向Ｄ２における筋位置をブロック毎に特定し、画素位置毎の最大値に基づいて筋画像Ｌを補正するための補正データをブロック毎に生成する。そして、補正処理部４３は、ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの読取データ（ブロックデータＢＳＤ）のうち前記特定された筋位置のデータを補正する。

筋画像Ｌの原因となるゴミは、原稿読取の最中に発生したり消えたりする。例えば、ＡＤＦ１６が１枚の原稿を搬送している期間中、あるタイミングで原稿台１１における移動部２０上方の位置にゴミが付着し、その後しばらくして当該位置からゴミが無くなることがある。原稿読取の最中にゴミが発生したり消えたりすることで、図３に示すように、読取データＳＤには方向Ｄ１における一部の範囲に筋画像Ｌが発生することがある。すなわち、ブロックデータＢＳＤ単位で見たとき、筋画像Ｌが存在していたり存在していなかったりする。本実施形態では、画像読取装置１０は、複数のブロックデータＢＳＤ毎に筋位置を特定するため、読取データＳＤ内に存在し得る筋画像Ｌを高い精度で特定し、それらを補正することができる。つまり本実施形態は、原稿読取の最中に発生し消滅するゴミの影響により発生する筋画像Ｌの位置を的確に捕捉し、筋画像Ｌを除去することができる。

上述したように、筋画像Ｌは方向Ｄ１に沿ってある程度の長さを有しており、多くの場合、１つ以上のブロックデータＢＳＤに跨って発生している。本実施形態によれば、画素位置毎の最大値の変化に基づいて筋位置を特定するため、図４の左上に例示したように１つのブロックデータＢＳＤを筋画像Ｌが縦断している（ブロックデータＢＳＤ内で筋画像Ｌが方向Ｄ１に途切れないで続いている）場合に、このブロックデータＢＳＤに関して筋位置が特定される。このような構成により、読取データＳＤ内の方向Ｄ１を向く線であってブロックデータＢＳＤの方向Ｄ１における長さよりも短い線、つまり筋画像Ｌに該当しないような短い線（例えば、文字の一部）を誤って筋画像Ｌとして除去することを、回避することができる。

また本実施形態では、ブロックデータＢＳＤから画素位置毎の最大値を検出し、この最大値に基づいて筋位置を特定したり補正データを生成する。そのため、従来技術と比較して、少ない演算量で筋画像の補正に必要な情報を得ることができ、筋画像の除去に要する処理をより高速化することができる。

また本実施形態では、上述したような一次関数の変換式Ｆ（ｘ）により、筋位置のデータを補正する。このような補正により、筋画像Ｌの濃淡のみが除去され、原稿に表現されていたオブジェクトの画像情報は損なわれない補正後の読取データを得ることができる。

特徴データ検出部４１は、ステップＳ１０において画素位置毎の最大値および最小値を検出する場合に、方向Ｄ１に連続する所定数画素の平均値の中から最大値および最小値を検出するとしてもよい。具体的には、特徴データ検出部４１は、ブロックデータＢＳＤの画素列ＰＬを構成する複数の画素を、方向Ｄ１に連続する所定数画素（例えば、５画素）毎の画素グループに分け、画素グループ毎に階調値の平均値を算出する。そして、画素列ＰＬ内の画素グループ毎の階調値（平均値）のうち最大値および最小値を、当該画素列ＰＬに対応する画素位置の最大値および最小値とする。このような構成によれば、ブロックデータＢＳＤに含まれるノイズの影響を抑えて画素位置毎の最大値および最小値を検出することができる。

３．応用例：
本実施形態は、さらに後述するような構成を含めることができる。
上述したように本実施形態では、画素位置毎の最大値の変化に基づいて筋位置を特定する。そのため、あるブロックデータＢＳＤ内で筋画像Ｌが途切れている場合、このブロックデータＢＳＤに関しては筋位置が特定されず、何らの対策もしない場合は、このブロックデータＢＳＤは補正処理部４３による補正の対象外となる。このような問題を解決すべく補正処理部４３は、ステップＳ１２では、これまで説明した処理に加え、１つのブロックデータＢＳＤに対応する補正データを、当該１つのブロックデータＢＳＤに隣接するブロックデータＢＳＤのうち方向Ｄ２における位置が当該１つのブロックデータＢＳＤに対応して特定された筋位置と同じである共通位置データの補正にも用いる。

図５は、共通位置データの補正処理を説明するための図である。図５の左には、方向Ｄ１に沿って並ぶ３つのブロックデータＢＳＤ（ＢＳＤ１，ＢＳＤ２，ＢＳＤ３）のそれぞれ一部分を示している。中央のブロックデータＢＳＤ２は、黒色の文字“Ｇ”を含んでおり、これは図４の左上に示したブロックデータＢＳＤと同じブロックデータであると解して差し支えない。図５においてブロックデータＢＳＤ２の上方に隣接するブロックデータＢＳＤ１は、一例として黒色の文字“Ｃ”を含んでおり、同様に図５においてブロックデータＢＳＤ２の下方に隣接するブロックデータＢＳＤ３は、一例として黒色の文字“Ｋ”を含んでいる。また図５においては、筋画像ＬがブロックデータＢＳＤ１の途中位置からブロックデータＢＳＤ３の途中位置に亘って発生している。

このような例においては、ブロックデータＢＳＤ２を対象とした特徴データ検出部４１および特徴データ解析部４２による処理（ステップＳ１０，Ｓ１１）の結果、方向Ｄ２における筋画像Ｌの位置が筋位置として特定され、ブロックデータＢＳＤ２内の筋画像Ｌを補正するための補正データ（変換式Ｆ（ｘ））が生成される。しかし、ブロックデータＢＳＤ１，ＢＳＤ３のそれぞれを対象とした特徴データ検出部４１および特徴データ解析部４２による処理（ステップＳ１０，Ｓ１１）では、筋画像Ｌの位置が筋位置として特定されない。そこで、補正処理部４３は、ステップＳ１２では、ブロックデータＢＳＤ２に隣接するブロックデータＢＳＤ１，ＢＳＤ３を、拡大補正適用ブロックデータに認定する。拡大補正適用ブロックデータとは、筋位置の特定に成功したブロックデータに隣接し、かつ筋位置の特定に成功しなかったブロックデータである。また、拡大補正適用ブロックデータに適用する補正データの生成元となったブロックデータを基準ブロックデータと呼ぶことにする。ブロックデータＢＳＤ１，ＢＳＤ３にとっては、ブロックデータＢＳＤ２が基準ブロックデータに該当する。

次に、補正処理部４３は、ステップＳ１２では、拡大補正適用ブロックデータに含まれる共通位置データを特定する。図５においては、基準ブロックデータであるブロックデータＢＳＤ２に含まれる筋画像Ｌに該当する画素列を、画素列ＰＬ２として示している。また図５においては、ブロックデータＢＳＤ１に含まれる画素列であって、ブロックデータＢＳＤ２に含まれる画素列ＰＬ２と方向Ｄ２における位置が同じ画素列を画素列ＰＬ１として示している。同様に図５においては、ブロックデータＢＳＤ３に含まれる画素列であって、ブロックデータＢＳＤ２に含まれる画素列ＰＬ２と方向Ｄ２における位置が同じ画素列を画素列ＰＬ３として示している。ブロックデータＢＳＤ２を対象とした特徴データ検出部４１および特徴データ解析部４２による処理（ステップＳ１０，Ｓ１１）の結果、方向Ｄ２における画素列ＰＬ２の位置が、筋位置として特定される。従って、ブロックデータＢＳＤ１に含まれる画素列ＰＬ１およびブロックデータＢＳＤ３に含まれる画素列ＰＬ３のそれぞれが、拡大補正適用ブロックデータに含まれる共通位置データに該当する。

補正処理部４３は、ステップＳ１２では、上述のように特定した共通位置データを、基準ブロックデータ（ブロックデータＢＳＤ２）に対応して生成済みの補正データ（変換式Ｆ（ｘ））を用いて補正する。図５の例によれば、ブロックデータＢＳＤ１に含まれる画素列ＰＬ１およびブロックデータＢＳＤ３に含まれる画素列ＰＬ３を対象として、各画素の階調値（０〜２５５）を、この変換式Ｆ（ｘ）で変換する。

ただし、画素列ＰＬ１，ＰＬ３に含まれる全ての画素を補正すると、筋画像Ｌには該当しない画素まで補正することになり過剰な補正となってしまう。このような過剰補正を回避すべく、補正処理部４３は、共通位置データの補正に際し、共通位置データを構成する注目画素を基準ブロックデータに対応する補正データで補正した値（補正後注目画素値）と当該注目画素に対して方向Ｄ２において近傍の近傍画素との差（補正後差分）が、当該注目画素を基準ブロックデータに対応する補正データで補正する前の値（補正前注目画素値）と当該近傍画素との差（補正前差分）よりも小さい場合に、当該注目画素を基準ブロックデータに対応する補正データで補正する。

共通位置データを構成する注目画素とは、画素列ＰＬ１，ＰＬ３に含まれる全ての画素である。つまり補正処理部４３は、画素列ＰＬ１，ＰＬ３に含まれる画素を１つずつ順に注目画素に指定し、そのとき指定した注目画素について処理を行う。注目画素に対して方向Ｄ２において近傍の近傍画素とは、基本的には、注目画素に対して方向Ｄ２において隣接する隣接画素を少なくとも含む１以上の画素である。このような近傍画素の階調値（階調値の平均値）と補正後注目画素値との差（絶対値）を、補正後差分とし、当該近傍画素の階調値（階調値の平均値）と補正前注目画素値との差（絶対値）を、補正前差分とする。

仮に注目画素が筋画像Ｌに含まれる画素であれば、補正後差分は殆ど０に近い値となり、高い確率で、補正後差分＜補正前差分となる。一方、注目画素が筋画像Ｌに含まれない画素であれば、補正前差分は殆ど０に近い値となり、高い確率で、補正後差分＞補正前差分となる。従って補正処理部４３は、補正後差分＜補正前差分が成立する注目画素についてのみ、基準ブロックデータに対応する補正データで補正する（つまり、補正後注目画素値を、当該注目画素の階調値として採用する）。このような構成によれば、ブロックデータＢＳＤ１，ＢＳＤ３内の筋画像Ｌのように、１つのブロックデータ内で途切れてしまっているためその位置が特定されない筋画像Ｌについても確実に補正（除去）することができる。加えて、ブロックデータＢＳＤ１，ＢＳＤ３内の共通位置データを構成する画素のうち筋画像Ｌには該当しない画素を過剰に補正して画質を却って低下させてしまうことを、回避することができる。

図５の右には、共通位置データの補正処理も含めて実行されたステップＳ１２による補正後のブロックデータＢＳＤ１´，ＢＳＤ２´，ＢＳＤ３´の一部分を示している。むろん、ブロックデータＢＳＤ１´はブロックデータＢＳＤ１の補正後に該当し、ブロックデータＢＳＤ２´はブロックデータＢＳＤ２の補正後に該当し、ブロックデータＢＳＤ３´はブロックデータＢＳＤ３の補正後に該当する。ステップＳ１２の補正により、筋画像Ｌが除去されたブロックデータＢＳＤ１´，ＢＳＤ２´，ＢＳＤ３´が得られる。

これまでは、読取データ入力部４０がイメージセンサー１９から入力する読取データは、単に画素毎の明るさの情報を有するデータ、つまりモノクロデータであるとしたが、イメージセンサー１９から入力する読取データは、レッド、グリーン、ブルー（ＲＧＢ）等の複数色のチャンネル毎のデータであってもよい。そのような場合であっても本実施形態の構成は特段変わらず、制御部１４は、ＲＧＢチャンネル毎の読取データそれぞれを対象として、ブロックデータ単位での上述の処理を実行すればよい。その結果、ＲＧＢチャンネルそれぞれの読取データに含まれ得る筋画像を除去することができる。

１０…画像読取装置、１１…原稿台、１２…読取部、１３…原稿カバー、１４…制御部、１５…操作受付部、１６…ＡＤＦ、１７…原稿トレイ、１８…排出台、１９…イメージセンサー、２０…移動部、３０…外部機器、４０…読取データ入力部、４１…特徴データ検出部、４２…特徴データ解析部、４３…補正処理部、４４…後段画像処理部、４５…記憶部、Ｄ１…方向（第１の方向）、Ｄ２…方向（第２の方向）、Ｌ…筋画像、Ｍ…原稿、ＰＬ…画素列、ＳＤ…読取データ、ＢＳＤ，ＢＳＤ´，ＢＳＤ１，ＢＳＤ２，ＢＳＤ３…ブロックデータ

Claims (9)

1. 原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取装置であって、
   前記読取部による前記原稿の読取データであって明るさの階調値を有する複数の画素で構成される読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って複数のブロックに分割した場合の前記第１の方向および前記第１の方向に交差する第２の方向の夫々に複数の画素が並ぶ前記ブロック毎の読取データから、前記第２の方向の画素位置毎に複数の画素の階調値のうちの最大値を検出する検出部と、
   前記画素位置毎の最大値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定部と、
   前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成部と、
   前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理部と、を備えることを特徴とする画像読取装置。
2. 前記補正データ生成部は、前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための係数を生成し、当該係数を含んだ変換式を前記補正データとすることを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
3. 原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取装置であって、
   前記読取部による前記原稿の読取データであって明るさの階調値を有する複数の画素で構成される読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データから、前記第１の方向に交差する第２の方向の画素位置毎の階調値の最大値および最小値を検出する検出部と、
   前記画素位置毎の最大値および最小値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定部と、
   前記画素位置毎の最大値および最小値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成部と、
   前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理部と、を備えることを特徴とする画像読取装置。
4. 前記検出部は、前記画素位置毎の最大値および最小値を検出する場合に、前記第１の方向に連続する所定数画素の平均値の中から最大値および最小値を検出することを特徴とする請求項３に記載の画像読取装置。
5. 原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取装置であって、
   前記読取部による前記原稿の読取データであって明るさの階調値を有する複数の画素で構成される読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データから、前記第１の方向に交差する第２の方向の画素位置毎の階調値の最大値を検出する検出部と、
   前記画素位置毎の最大値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定部と、
   前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成部と、
   前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理部と、を備え、
   前記補正処理部は、１つのブロックに対応する前記補正データを、当該１つのブロックに隣接するブロックの前記読取データのうち前記第２の方向における位置が当該１つのブロックに対応して特定された前記筋画像の位置と同じである共通位置データの補正にも用いることを特徴とする画像読取装置。
6. 前記補正処理部は、前記共通位置データの補正に際し、前記共通位置データを構成する注目画素を前記１つのブロックに対応する補正データで補正した値と当該注目画素に対して前記第２の方向において近傍の近傍画素との差が、当該注目画素を前記１つのブロックに対応する補正データで補正する前の値と当該近傍画素との差よりも小さい場合に、当該注目画素を前記１つのブロックに対応する補正データで補正する、ことを特徴とする請求項５に記載の画像読取装置。
7. 原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取方法であって、
   前記読取部による前記原稿の読取データであって明るさの階調値を有する複数の画素で構成される読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って複数のブロックに分割した場合の前記第１の方向および前記第１の方向に交差する第２の方向の夫々に複数の画素が並ぶ前記ブロック毎の読取データから、前記第２の方向の画素位置毎に複数の画素の階調値のうちの最大値を検出する検出工程と、
   前記画素位置毎の最大値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定工程と、
   前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成工程と、
   前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理工程と、を含むことを特徴とする画像読取方法。
8. 原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取方法であって、
   前記読取部による前記原稿の読取データであって明るさの階調値を有する複数の画素で構成される読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データから、前記第１の方向に交差する第２の方向の画素位置毎の階調値の最大値および最小値を検出する検出工程と、
   前記画素位置毎の最大値および最小値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定工程と、
   前記画素位置毎の最大値および最小値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成工程と、
   前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理工程と、を含むことを特徴とする画像読取方法。
9. 原稿と読取部との一方を他方に対して第１の方向へ移動させることにより前記原稿を前記読取部により読み取る画像読取方法であって、
   前記読取部による前記原稿の読取データであって明るさの階調値を有する複数の画素で構成される読取データを入力し、前記読取部による読取範囲を前記第１の方向に沿って分割した場合の複数のブロック毎の読取データから、前記第１の方向に交差する第２の方向の画素位置毎の階調値の最大値を検出する検出工程と、
   前記画素位置毎の最大値の変化に基づいて前記第２の方向における筋画像の位置を前記ブロック毎に特定する位置特定工程と、
   前記画素位置毎の最大値に基づいて前記筋画像を補正するための補正データを前記ブロック毎に生成する補正データ生成工程と、
   前記ブロック毎の補正データにより、対応するブロックの前記読取データのうち前記特定された位置のデータを補正する補正処理工程と、を含み、
   前記補正処理工程では、１つのブロックに対応する前記補正データを、当該１つのブロックに隣接するブロックの前記読取データのうち前記第２の方向における位置が当該１つのブロックに対応して特定された前記筋画像の位置と同じである共通位置データの補正にも用いることを特徴とする画像読取方法。

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