JP6759662B2 - 画像読み取り装置、同装置における読み取りガラス面の異物検出方法及び異物検出プログラム - Google Patents

画像読み取り装置、同装置における読み取りガラス面の異物検出方法及び異物検出プログラム Download PDF

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Description

この発明は、画像形成装置等に用いられ、読み取りガラス上を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取る画像読み取り装置、同装置における読み取りガラス面の異物検出方法及び異物検出プログラムに関する。
画像形成装置等に搭載された自動原稿搬送装置付きの画像読み取り装置では、原稿は読み取りガラス上を副走査方向に搬送されるが、原稿搬送時に読み取りガラス面にゴミ、塵、汚れ等の異物が付着することで、読み取り画像において原稿搬送方向に筋ノイズが発生する。
従来、このノイズを除去するための読み取りガラス面の異物検知方法や、読み取り画像から異物を推定する方法が提案されている。
例えば、特許文献１には、読み取り位置上の異物を検出し、異物のある画素のデータを白に置き変える技術が開示されている。
また、特許文献２には、入力された信号を副走査方向に加算し、そのレベルが一定値以上となった場合にノイズと判定する技術が開示されている。
しかし、これら公報に記載された技術では、原稿の読み取りに用いられるＣＣＤ等からなる受光センサが、主走査方向に１個配置された構成であった。このため、１つの読み取り画像から原稿画像か読み取りガラス面に付着したゴミ等の異物かを判断しなくてはならず、原稿搬送方向の筋が原稿上の画像データであるか読み取りガラス上の異物による筋ノイズなのかの特定が困難であり、精度の高い検出が実施できないという課題があった。
そこで、特許文献３には、４ラインＣＣＤセンサの各チャネルの原稿搬送方向のライン間距離を利用して、Ｇｒ（グレー）チャネルとＲＧＢ（赤緑青）チャネルの読み取り画像を相互比較することで異物を正確に特定する技術が開示されている。
特開２０００−２８７０３９号公報 特開２００２−１８５７６７号公報 特開２００２−２７１６３１号公報
しかし、特許文献３に開示された技術では、ＣＣＤセンサのライン間隔以下の異物を想定しており、ライン間隔以上の異物は検出することは難しいという課題がある。加えてグレー及びＧｒチャネルとＲＧＢチャネルの両方に異物が載っている場合は汚れ検出は不可能となるという課題もある。
このように、自動原稿搬送装置付きの画像読み取り装置の画像品質は、読み取りガラス面に付着したゴミや塵等の異物の影響を受け、筋ノイズとして読み取り画像上に発生し画像品質の低下を招いてしまうが、異物によるノイズ画像がどうかを正確に判定しひいては読み取りガラス面上の異物の存在を精度良く検出することは困難であった。
この発明はこのような技術的背景に鑑みてなされたものであって、読み取りガラス面のゴミや塵等の異物によるノイズ画像がどうかを正確に判定し、ひいては読み取りガラス面上の異物の存在を精度良く検出することができる画像読み取り装置、読み取りガラス面の異物検出方法及び異物検出プログラムを提供することを課題とする。
上記課題は、以下の手段によって解決される。
（１）読み取りガラスと、主走査方向に間隔をおいて配置され、前記読み取りガラスの上方の原稿搬送面を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取るための光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、前記読み取りガラスの上面である読み取りガラス面と前記原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサと、前記第１の受光センサと第２の受光センサによる原稿の読み取りによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定するサイズ決定手段と、前記サイズ決定手段により決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる重ね合わせ手段と、前記重ね合わせ手段により重ね合わされる第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度を算出する一致度算出手段と、前記一致度算出手段による一致度の算出結果に基づいて、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する判定手段と、前記判定手段により、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス面上の異物を検出する異物検出手段と、を備え、前記判定手段は、前記一致度算出手段により算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定することを特徴とする画像読み取り装置。
（２）前記サイズ決定手段は、主走査方向の最大サイズを、原稿搬送面における重複幅を前記光学縮小方式の縮小率で縮小した縮小量とし、副走査方向の最大サイズを前記第１の受光センサ及び第２の受光センサで読み取られる原稿の搬送方向のサイズとする前項１に記載の画像読み取り装置。
（３）前記重ね合わせ手段は、第１領域の画像と第２領域の画像の少なくとも一方を、一定の画素単位毎に主走査方向のサイズに達するまでシフトさせる前項１または２に記載の画像読み取り装置。
（４）前記一致度算出手段は、２値化結果の論理和、２値化結果の排他的論理和、画素値差の二乗和、画素値差の絶対値差、正規化相関のいずれかの方法によって一致度を算出するとともに、第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量と、算出した一致度からなるヒストグラムを算出し、算出結果を保持する前項１〜３のいずれかに記載の画像読み取り装置。
（５）前記判定手段は、前記一致度算出手段により算出されたヒストグラムから、一致度の高さが極大となる２点を特定することにより、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する前項４に記載の画像読み取り装置。
（６）前記異物検出手段は、一致度の高さが極大となる２点で第１領域の画像と第２領域の画像が重畳された第１重畳画像と第２重畳画像のいずれかにおいて、画素値が一様で原稿搬送方向に連続する画像が重なって存在するかどうかを調べ、画素値が一様で原稿搬送方向に連続する画像が重なって存在する場合、その画像を読み取りガラス面上の異物によるノイズ画像と判定する前項５に記載の画像読み取り装置。
（７）前記異物検出手段は、一致度の高さが極大となる２点で重畳された第１の重畳画像と第２の重畳画像のいずれにおいても画素値が一様で原稿搬送方向に連続する画像が重なって存在している場合、一方の画像のみにおいて、前記第１の受光センサ及び第２の受光センサで読み取られる複数の色の階調のうち、最大値と最小値の絶対値が一定以上であれば、前記一方の画像を読み取りガラス面上の異物によるノイズ画像と判定する前項６に記載の画像読み取り装置。
（８）前記一致度の算出結果に基づいて、前記第１領域と第２領域における各原稿読み取り画像が重なり合う点と、前記第１領域と第２領域における読み取りガラス上の異物によるノイズ画像が重なり合う点の２点間の距離を算出する距離算出手段と、前記距離算出手段により算出された２点間の距離に基づいて、第１領域の画像または第２領域の画像上に存在する前記ノイズ画像で遮蔽されている原稿読み取り画像を、第２領域の画像または第１領域の画像から特定する特定手段と、前記特定手段により特定された原稿読み取り画像を、第１領域または第２領域に存在する前記ノイズ画像と置換する置換手段と、第１領域の画像と第２領域の画像を原稿読み取り画像が重なり合う点で合成する合成手段と、をさらに備えている前項１〜７のいずれかに記載の画像読み取り装置。
（９）読み取りガラスと、主走査方向に間隔をおいて配置され、前記読み取りガラスの上方の原稿搬送面を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取るための光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、前記読み取りガラスの上面である読み取りガラス面と前記原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサと、を備えた画像読み取り装置が、前記第１の受光センサと第２の受光センサによる原稿の読み取りによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定するサイズ決定ステップと、前記サイズ決定ステップにより決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる重ね合わせステップと、前記重ね合わせステップにより重ね合わされる第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度を算出する一致度算出ステップと、前記一致度算出ステップによる一致度の算出結果に基づいて、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにより、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス上の異物を検出する異物検出ステップと、を実行し、前記判定ステップでは、前記一致度算出ステップにより算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定することを特徴とする画像読み取り装置における読み取りガラス面の異物検出方法。
（１０）読み取りガラスと、主走査方向に間隔をおいて配置され、前記読み取りガラスの上方の原稿搬送面を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取るための光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、前記読み取りガラスの上面である読み取りガラス面と前記原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサと、を備えた画像読み取り装置のコンピュータに、前記第１の受光センサと第２の受光センサによる原稿の読み取りによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定するサイズ決定ステップと、前記サイズ決定ステップにより決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる重ね合わせステップと、前記重ね合わせステップにより重ね合わされる第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度を算出する一致度算出ステップと、前記一致度算出ステップによる一致度の算出結果に基づいて、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する判定ステップと、前記判定ステップにより、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス上の異物を検出する異物検出ステップと、を実行させ、前記判定ステップでは、前記一致度算出ステップにより算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定する処理を実行させるための画像読み取り装置における読み取りガラス面の異物検出プログラム。
前項（１）に記載の発明によれば、主走査方向に間隔をおいて配置された光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、読み取りガラス面と原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサによって得られた原稿の第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するために主走査方向及び副走査方向のサイズが決定される。決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる。重ね合わされた第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度が算出され、算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定される。そして、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス面上の異物が検出される。
つまり、受光センサから読み取りガラス面までの距離と受光センサから原稿搬送面までの距離の差を利用した焦点深度の異なる各画像が存在しているかどうかを調べ、存在している場合は、原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより読み取りガラス面上の異物を検出することができるから、読み取りガラス面のゴミや塵等の異物によるノイズ画像がどうかを正確に判定でき、ひいては読み取りガラス面上のゴミや塵などの異物を精度良く検出することができる。
前項（２）に記載の発明によれば、主走査方向の最大サイズを、原稿搬送面における重複幅を前記光学縮小方式の縮小率で縮小した縮小量とし、副走査方向の最大サイズを前記第１の受光センサ及び第２の受光で読み取られる原稿の搬送方向のサイズとすることができる。
前項（３）に記載の発明によれば、第１領域の画像と第２領域の画像の少なくとも一方を、一定の画素単位毎に主走査方向のサイズに達するまでシフトさせることによって、シフト量に応じた両画像の一致度を高精度に算出することができる。
前項（４）に記載の発明によれば、２値化結果の論理和、２値化結果の排他的論理和、画素値差の二乗和、画素値差の絶対値差、正規化相関のいずれかの方法によって一致度が算出され、第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量と、算出した一致度からなるヒストグラムが算出され、算出結果が保持される。
前項（５）に記載の発明によれば、算出されたヒストグラムから、一致度の高さが極大となる２点を特定することにより、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを精度良く判定することができる。
前項（６）に記載の発明によれば、読み取りガラス面上の異物によるノイズ画像を判定することができる。
前項（７）に記載の発明によれば、読み取りガラス面上の異物によるノイズ画像を確実に判定することができる。
前項（８）に記載の発明によれば、ノイズ画像を原稿読み取り画像で置換した上で、第１領域の画像と第２領域の画像を原稿読み取り画像が重なり合う点で合成することができる。
前項（９）に記載の発明によれば、読み取りガラス面とその上方の原稿搬送面との距離の差を利用した焦点深度の異なる各画像が存在しているかどうかを調べ、存在している場合は、搬送方向に連続した画像を検出することにより読み取りガラス面上の異物を検出することができるから、読み取りガラス面のゴミや塵等の異物によるノイズ画像がどうかを正確に判定でき、ひいては読み取りガラス面上のゴミや塵などの異物を精度良く検出することができる。
前項（１０）に記載の発明によれば、焦点深度の異なる各画像が存在しているかどうかを調べ、存在している場合は、搬送方向に連続した画像を検出することにより読み取りガラス面上の異物を検出する処理を、画像読み取り装置のコンピュータに実行させることができる。
この発明の一実施形態に係る画像読み取り装置が搭載された画像形成装置の全体構成を示す図である。 原稿読み取り部の構成を、副走査方向（原稿搬送方向）の手前側から見た模式的に示す図である。 原稿読み取り部２０の電気的構成を示すブロック図である。 原稿読み取り部によって実行される動作の全体の流れを示すフローチャートである。 図４のフローチャートにおけるステップＳ２の画像の一致度の算出処理を示すフローチャートである。 （Ａ）〜（Ｅ）は図５のフローチャート中の処理の説明図である。 読み取りガラス面にゴミ、塵等の異物が存在している場合の読み取り画像に対する図５のステップＳ２４〜Ｓ２６の処理を説明するための図である。 図４のフローチャートにおけるステップＳ３の原稿画像とノイズの推定処理の内容を示すフローチャートである。 （Ａ）〜（Ｄ）は図８のフローチャート中の処理の説明図である。 図４のフローチャートにおけるステップＳ４のノイズ除去、補間処理の内容を示すフローチャートである。 図１０のフローチャート中の処理の説明図である。 図４のフローチャートにおけるステップＳ５の画像合成処理の内容を示すフローチャートである。 画像合成処理の説明図である。
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係る画像読み取り装置が搭載された画像形成装置の全体構成を示す図である。同図に示すように、画像形成装置は自動原稿搬送装置１０と、画像読み取り装置としての原稿読み取り部２０と、画像形成部３０と、自動両面ユニット４０と、給紙部５０と、給紙キャビネット６０と、操作パネル７０と、ファクシミリユニット９０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）ユニット９１、制御部１００及び記憶部１２０を備える。
自動原稿搬送装置１０は、原稿給紙トレイ上にセットされた複数の原稿を１枚ずつ自動的に原稿読み取り部２０の読み取りガラスであるプラテンガラス上に設定された所定の原稿読み取り位置まで搬送し、原稿読み取り部２０により原稿画像の読み取りが行われると、原稿排紙トレイ上に排出する公知の装置である。また、自動原稿搬送装置１０は原稿セットセンサ１１を備え、原稿セットセンサ１１は公知のタクトスイッチで構成され、原稿がセットされたか否かを検出し、その結果を制御部１００に信号として送る。
原稿読み取り部２０は、原稿読み取り位置に搬送された原稿の大きさ等に応じて原稿画像を走査し、原稿画像に光源から照射された光の反射光を入社光として受光し、入射光を電気信号に変換して画像データとして制御部１００に送る装置である。また、原稿読み取り部２０は装置持ち上げセンサ２１を備え、装置持ち上げセンサ２１は公知の磁気センサで構成され、自動原稿搬送装置１０が持ち上げられたか否かを検出し、その結果を制御部１００に信号として送る。
操作パネル７０は、公知のユーザインターフェースであって、タッチパネル入力部７１、キー入力部７２を備える。さらに、操作パネル７０は副電源スイッチ８０を備える。副電源スイッチ８０はユーザーが省電力動作モードであるスリープモードヘの移行を直接指示するためのスイッチである。
制御部１００は、受け取った読み取りデータにシェーディング補正などの各種データ処理を施し、用紙の供給と同期して主走査ラインごとに読み出してレーザダイオードを駆動するための信号を出力する。さらにこの実施形態では、ＣＣＤセンサによって取得された画像データから、読み取りガラス面２０１の異物によるノイズ画像の検出と、ノイズ画像の補正を実行する。この点については後述する。
ファクシミリユニット９０は、公衆電話回線に接続し、画像データの送受信を行うためのインターフェースである。
通信Ｉ／Ｆユニット９１は、パーソナルコンピュータ等が接続された外部ネットワークに接続するためのインターフェースである。外部ネットワークとしては、ＬＡＮやＵＳＢを備える。
記憶部１２０は制御部１００から送られてくる画像データやその他のデータを記憶するものであり、例えばハードディスク装置（ＨＤＤ）から構成されている。
画像形成部３０は、周知の電子写真方式により画像を形成するものであって、感光体ドラム３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、３１ｄと、露光走査ユニット３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、３２ｄと、転写ベルト３３と、図示しないがこれらユニットを保護する前扉カバー、前扉センサ３４を備える。また、画像形成部３０はイエロー、マゼンダ、シアン、黒の４色に対応している。制御部１００から出力される駆動信号に基づいて、露光走査ユニット３２で生成されたレーザ光が感光体ドラム３１上に露光走査される。前扉センサ３４は公知のタクトスイッチで構成され、前扉カバーが開放されたかどうかを検出し、その結果を制御部１００に信号として送る。転写ベルト３３は、各色に対応する感光体ドラム３１上のトナー像を全て重ね合わせて、給紙部５０から搬送されてくる用紙に転写する。
給紙部５０は、用紙を収納しておくための給紙カセット５１、５３と、この用紙を繰り出すためのピックアップローラ５２、５４を備え、画像形成部３０に用紙を補給する。
給紙キャビネット６０は、給紙部５０と同様に、用紙を収納しておくための給紙カセット６１、６３と、この用紙を繰り出すためのピックアップローラ６２、６４を備え、給紙部５０を経由して画像形成部３０に用紙を補給する。
自動両面ユニット４０は、片面が印刷された用紙を裏表反転させるために、通紙経路上で一旦スイッチバックさせ、再度給紙させることによって両面印刷を可能にする。
図２は、図１の原稿読み取り部２０の構成を、副走査方向（原稿搬送方向）の手前側から見て模式的に示す図である。
同図において、符号２００は読み取りガラス（プラテンガラス）である。原稿は自動原稿搬送装置１０によって読み取りガラス２００の上面である読み取りガラス面２０１からわずかの隙間を隔てて搬送されるため、読み取りガラス面２０１の上方位置に原稿が通過する原稿搬送面２０２が存在している。なお、読み取りガラス面２０１と原稿搬送面２０２との隙間は、必要部位に配置されたシート材等のスペーサーによって確保される。
読み取りガラス２００の下方には、図示しないレンズによって縮小された画像を受光する光学縮小方式の複数の受光センサとしてのＣＣＤセンサ（単にＣＣＤともいう）１〜Ｎが、主走査方向（図２の左右方向）における原稿の画像を分割して読み取れるように、かつ読み取りガラス面２０１および原稿搬送面２０２の同一領域の画像を少なくとも隣接する２つＣＣＤによって読み取られるように、間隔を置いて配置されている。
例えば、ＣＣＤ１によって読み取られる主走査方向の領域Ｌ１の右部領域と、ＣＣＤ２によって読み取られる主走査方向の領域Ｌ２の左部領域とが重複し、重複部分Ｌ３において、読み取りガラス面２０１および原稿搬送面２０２の同一領域の画像が、ＣＣＤ１とＣＣＤ２により読み取られるようになっている。ＣＣＤ２〜ＣＣＤＮにおいても同様である。
なお、各ＣＣＤ１〜Ｎは、原稿の搬送方向（以下の説明ではＦＤ方向ともいう）である副走査方向に配置されたＲＧＢの各チャネル、あるいはＲＧＢの各チャネルとＧｒのチャネルから構成されている。
図３は、原稿読み取り部２０の電気的構成を示すブロック図である。原稿読み取り部２０は、ＣＣＤ１〜Ｎからなる画像取得部１と、画像取得部１によって取得された画像データから、読み取りガラス面２０１の異物によるノイズ画像の検出と、ノイズ画像の補正を実行する制御部１００からなる。
また、制御部１００は、ＣＰＵ２と、ＲＯＭ３と、ＲＡＭ４を備えると共に、機能的に、画像一致度算出部５と、ノイズ推定部６と、ノイズ補正部７と、画像合成部８を備えている。
ＣＰＵ２は、画像取得部１及び制御部１００を含む原稿読み取り部２０の全体を統括的に制御するものであり、ＲＯＭ３はＣＰＵ２の動作プログラム等が格納された記憶媒体であり、ＲＡＭ４はＣＰＵ２がＲＯＭ３に格納された動作プログラムに従って動作する際の作業領域を提供するための記憶媒体である。
画像取得部１は各ＣＣＤ１〜Ｎによって主走査方向に分割された画像データを取得するが、取得された画像データは制御部１００に入力され、ＲＡＭ４に保持される。
画像一致度算出部５は、画像取得部１から入力された画像データのうち、互いに隣接するＣＣＤによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するために主走査方向及び副走査方向のサイズを決定し、決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせることにより、画像の一致度を算出する。
ノイズ推定部６は、画像一致度算出部５の結果に基づいて、搬送原稿面２０２での原稿の読み取り画像であるか読み取りガラス面２０１上の異物によるノイズ画像であるかの判定を行う。
ノイズ補正部７は、第１領域と第２領域の一方の領域において推定されたノイズ画像で遮蔽された原稿読み取り画像を、他方の領域の画像から特定し、その画像を使用してノイズ画像を原稿読み取り画像に補正する。
画像合成部８は画像一致度算出部６による一致度の算出結果に基づいて、第１領域の画像と第２領域の画像を合成することによって、各ＣＣＤ１〜Ｎで得られた画像を合成するものであり、この合成によって最終的に１つの原稿読み取り画像が得られる。
図４は、原稿読み取り部２０によって実行される動作の全体の流れを示すフローチャートである。なお、このフローチャートで示される動作は、原稿読み取り部２０のＣＰＵ２が、ＲＯＭ３等に格納されている動作プログラムに従って動作することにより実行される。
画像取得部１の複数のＣＣＤ１〜Ｎからの入力画像をＲＡＭ４に読み込み（ステップＳ１）、互いに隣接するＣＣＤ（例えばＣＣＤ１とＣＣＤ２）から得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定する。そして、決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせながら重ね合わせて画像の一致度を算出する（ステップＳ２）。
一致度の算出は、後述するように、互いの画像の２値結果の画素総和を求める最小となる点を見つける方法、もしくは排他的論理和の結果から一致箇所と不一致箇所の程度を見つける方法、重なりある画素の差の総和が最小となる点を見つける方法などを用いる。
次に、一致度の算出結果に基づいて、原稿搬送面２０２での読み取り画像か、読み取りガラス面２０１での読み取り画像（異物によるノイズ画像）かを推定することで、読み取りガラス面２０１上の異物の有無を検出し（ステップＳ３）、ノイズ推定結果に基づいて、ノイズ画像で遮蔽された一方の領域の原稿読み取り画像を、他方の領域の画像から特定し補完する（ステップＳ４）。
そして、原稿搬送面２０２での読み取り画像が一致するシフト量を合成位置とし、第１領域の画像と第２領域の読み取り画像を合成する（ステップＳ５）。
上記処理を全てのＣＣＤ１〜Ｎの読み取りの境界部分で実施し、最終的に１つの合成画像を生成する。
図５は図４のフローチャートにおけるステップＳ２の画像の一致度の算出処理を示すフローチャート、図６（Ａ）〜（Ｅ）は、図５のフローチャート中の処理の説明図である。
複数のＣＣＤ１〜Ｎからの隣り合う入力画像を第１画像及び第２画像として読み込んだのち（ステップＳ２１）、隣り合うＣＣＤが重複して読み込む主走査方向の領域（重複領域）のサイズである最大幅Ｗ 0 を決定する（ステップＳ２２）。Ｗ 0 は縮小光学系の構成上予め求められる値で決定してもよい。具体的には、主走査方向のサイズを、センサ光路と機械的な構成から決定される最大紙浮き量（原稿搬送面２０２の位置）から決まる左右の縮小量（原稿搬送面２０２上の重複幅を縮小した値）としても良い。
次に、副走査方向のサイズである重複領域のライン数（高さ）Ｈ 0 を決定する（ステップＳ２３）。Ｈ 0 は読み取り画像の高さを最大としてマッチングに適した画素値が存在する領域を特定し最小の高さを決定してもよい。例えば余白の部分はマッチングに適していないので、写真画像、文字画像等と画像の種類に応じて余白の多い画像はＨ 0 を小さく、余白の少ない画像はＨ 0 を大きく設定しても良い。また、Ｈ 0 が大きいと処理に必要なメモリ領域も大きくなるので、処理に必要なメモリ容量を考慮してＨ 0 を決定しても良い。Ｈ 0 は最大サイズであるＣＣＤ１〜Ｎで読み取られる原稿の搬送方向のサイズ以下とする。
次に、決定された重複領域であるＷ 0 ×Ｈ 0 の第２画像側の第２領域の画像を、第１画像側の第１領域の画像に近付ける方向に単位シフト量Ｗｓずつシフトさせて、両画像を重畳する（ステップＳ２４）。シフトは、第１画像側の第１領域の画像と第２画像側の第２領域の画像の少なくとも一方を他方に近付ける方向に行えば良い。単位シフト量Ｗｓは、この実施形態では画像のビクセルを最小単位とするのが、読み取りガラス面２０１における高精度のノイズ検出を行うことができる点で望ましい。
そして、(２Ｗ 0 −Ｗｓ)×Ｈ 0 の領域において、第２領域の画像を第１の領域の画像に対して単位シフト量Ｗｓでシフトさせる毎に、第１領域の画像と第２領域の画像の一致度を算出するとともに、算出した一致度を初期位置からの累積シフト量ＷＳに関連付けてＲＡＭ４等に保存する（ステップＳ２５）。
ステップＳ２４及びステップＳ２５の処理を累計シフト量ＷＳが重複幅Ｗ 0 を超えるまで繰り返し（ステップＳ２６でＴｒｕｅ）、累計シフト量ＷＳが重複幅Ｗ 0 を超えると（ステップＳ６でＦａｌｓｅ）、一致度算出処理を終了し図４のフローチャートに戻る。
ステップＳ２４〜Ｓ２６の処理を図６で説明する。図６（Ａ）は隣り合うＣＣＤ、例えばＣＣＤ１とＣＣＤ２でそれぞれ取得された第１画像と第２画像を示しており、各画像においてハッチングを付したＷ 0 ×Ｗｓの領域が重複領域であり、第１画像側の重複領域である第１領域の画像を符号４００で、第２画像側の重複領域である第２領域の画像を符号５００で示す。
図６（Ｂ）は第１領域の画像４００と第２領域の画像５００を模式的に示すものであり、この例では、各画像４００及び５００は、説明のためにそれぞれ幅方向に３画素、高さ方向に３画素から構成されているものとする。各画素内の数値は濃度（階調）を示し、各画像４００、５００の対応する画素は同じ濃度を有している。つまり画像４００と画像５００は同一である。
このような第１領域の画像４００と第２領域の画像５００が近付くように、例えば第２領域の画像５００を単位シフト量である１画素分だけ第１領域の画像４００側にシフトして１画素分を重ね合わせ、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００の一致度を算出する。
次に、さらに１画素分だけ接近方向にシフトして２画素分を重ね合わせ、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００の一致度を算出したのち、さらに１画素分だけ接近方向にシフトして３画素分を重ね合わせ、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００の一致度を算出する。この例では、３画素分を重ね合わせたときに、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００はほぼ一致する。累計シフト量ＷＳが重複幅Ｗｏを超えると、一致度算出処理を終了する。
図７は、読み取りガラス面２０１にゴミ、塵等の異物が存在している場合の読み取り画像に対する図５のステップＳ２４〜Ｓ２６の処理を説明するための図である。
図７（Ａ）は、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００に対応する元の原稿の画像３００を示している。同図（Ｂ）は、読み取りガラス面２０１上に異物が存在しているときの第１領域の画像４００と、第２領域の画像５００を示す。第１領域の画像４００には、読み取りガラス面２０１上の異物による筋状のノイズ画像４０１が、第２領域の画像５００には同じく異物による筋状のノイズ画像５０１が、それぞれ原稿読み取り画像に対して主走査方向の異なる位置に発生している。これは、読み取りガラス面２０１と原稿読み取り面である原稿搬送面２０２の位置が相違しており、焦点深度が異なっているからである。
このような第１領域の画像４００と第２領域の画像５００の少なくとも一方を、同図（Ｃ）に示すように、相互に近付く方向に１画素ずつシフトさせて重ね合わせる。第１領域の画像４００中のノイズ画像４０１と第２領域の画像５００中のノイズ画像５０１が重なるまで移動させた状態を同図（Ｄ）の下側の図に示す。この状態では、第１領域の画像４００中の原稿読み取り画像と第２領域の画像５００中の原稿読み取り画像は重なっていない。さらに各領域中の原稿読み取り画像が重なるまでシフトさせた状態を同図（Ｄ）の上側の図に示す。この状態では、ノイズ画像４０１とノイズ画像５０１は重なっておらず、別々に存在する。
第１領域の画像４００に対して第２領域の画像５００を近付ける方向にシフトしたときに、累積シフト量ＷＳと関連付けて記憶された一致度からヒストグラムを算出すると、図７（Ｅ）に示すグラフのようになる。
このヒストグラムから理解されるように、第２領域の画像５００をシフトさせたときに一致度が最もピークとなる点が、２個の極小点Ｐ１、Ｐ２において現れる。これらの２個の極小点Ｐ１とＰ２は、第１領域の画像４００中の原稿読み取り画像と第２領域の画像５００中の原稿読み取り画像が一致した点と、第１領域の画像４００中のノイズ画像４０１と第２領域の画像５００中のノイズ画像５０１が一致した点である。換言すれば、２個の極小点Ｐ１、Ｐ２が存在することは、焦点深度の異なる２個の画像（この実施形態では読み取りガラス面２０１の読み取り画像と原稿搬送面２０２での原稿読み取り画像）が存在することを意味する。
ところで、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００の一致度の算出方法は、原稿搬送面２０２での原稿の読み取り画像かガラス面２０１の読み取り画像かを判別するために、両画像の一致度合を指標化できる算出方法を用いる。具体的には以下の算出方法を例示できる。
（１）２値化結果による黒画素値の総和もしくは排他的論理和による結果を指標とした算出方法。下記の２式により算出される。
Figure 0006759662
（２）画素値の二乗和を指標とした算出方法。下記式により算出される。
Figure 0006759662
（３）画素値差の絶対値差を指標とした算出方法。下記式により算出される。
Figure 0006759662
（４）正規化相関を用いた算出方法。下記式により算出される。
Figure 0006759662
（５）相互輝度影響を考慮した正規化相関を用いた算出方法。この方法は輝度の影響を可及的に排除した方法であり、下記式により算出される。
Figure 0006759662
上記の各式において、Ｉ（ｉ，ｊ）は第１画像の重複領域における各画素の値を示し、Ｔ（ｉ，ｊ）は第２画像の重複領域における各画素の値を示している。
図８は、図４のフローチャートにおけるステップＳ３の原稿画像とノイズの推定処理の内容を示すフローチャート、図９（Ａ）〜（Ｄ）は図８のフローチャート中の処理の説明図である。
まず、シフト量と一致度に基づいて算出された一致度のヒストグラムから、一致度が最もピークとなる点（極小点）が複数あるかどうかを判定する（ステップＳ３１）。図９（Ａ）のヒストグラムに示すように、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００において、原稿搬送面２０２の画像換言すれば原稿読み取り画像どうしが一致する点と、読み取りガラス面２０１の画像、換言すればガラス面のゴミ等の異物によるノイズ画像４０１、５０１どうしが一致する点において、ピークが観測される。
ピークとなる点が複数存在しない場合は（ステップＳ３１でＦａｌｓｅ）、処理を終了する。ピークとなる点が複数存在する場合（ステップＳ３１でＴｒｕｅ）、一致度のヒストグラムから第１の極小点を特定し（ステップＳ３２）、さらに第２の極小点を特定する（ステップＳ３３）。極小点が３個以上存在する場合はそれぞれ特定する。この例では極小点が２個存在するものとして説明する。
次に、第１領域の画像４００と第２領域の画像５００が２個の各極小点において重ね合わされた第１重畳画像と第２重畳画像のいずれかにおいて、画素値が一様でＦＤ方向に連続する画像が重なって（一致して）存在しているかどうかを判定する（ステップＳ３４）。
図９（Ａ）から理解されるように、２個の極小点Ｐ１、Ｐ２のうち、極小点Ｐ２に対応する重畳画像では、第１領域の画像４００中のノイズ画像４０１と第２領域の画像５００中のノイズ画像５０１が主走査方向において重なって一致しており、ＦＤ方向に画素が連続するノイズ画像が１個存在している。これに対し、極小点Ｐ１に対応する重畳画像では、第１領域の画像４００中の原稿読み取り画像と第２領域の画像５００中の原稿読み取り画像が重なって、各画像４００及び５００中のノイズ画像４０１及び５０１は、重畳画像の主走査方向に別々に存在しており、重なっていない。
そこで、ステップＳ３４では、第１重畳画像と第２重畳画像のいずれかにおいて、画素値が一様でＦＤ方向に連続する画像が重なって存在しているかどうかを判定し、存在している場合は（ステップＳ３４でＴｒｕｅ）、その画像をノイズ画像（ガラス面２０１での読み取り画像）と判定し（ステップＳ３５）、本処理を終了して図４のフローチャートに戻る。
ここで、原稿画像にも画素値が一様でＦＤ方向に連像する画像が存在する場合は、図９（Ｂ）のように、第１領域の画像４００及び第２領域の画像５００において読み取りガラス面２０１上のノイズ画像４０１、５０１と原稿読み取り画像とが区別できなくなる。このため、２個の各極小点において重ね合わされた第１重畳画像と第２重畳画像のいずれにおいても、画素値が一様でＦＤ方向に連続する画像が重なって存在することになり、ステップＳ３４の判断がＦａｌｓｅとなる。
そこで、この実施形態では、両者を区別するためステップＳ３６以降の処理を実行する。この処理を図９（Ｃ）（Ｄ）を用いて説明すると、読み取りガラス面２０１上のゴミ等の汚れは、ＦＤ方向である副走査方向に配置されたＲＧＢ３チャネルの全てに跨がる大きさのものは少なく、１個のチャネルに被さる大きさか、あるいはせいぜい２個のチャネルに跨がる大きさ以下のものが多い。
図９（Ｃ）に示すように１個のチャネル（例えばＲ）に被さっている場合、ＲＧＢ各色の階調が２５６に設定されていると、実際のＲＧＢ各チャネルの階調は０／２５５／２５５となる。この場合、３個のチャネルの階調の最大値Ｍａｘと最小値Ｍｉｎの差Ｍａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）は２５５と最大値を示す。２個のチャネルに被さっている場合も同様である。
一方、原稿画像の場合は図９（Ｄ）に示すように、ＲＧＢ全てのチャネルに画像が跨がっていることから、ＲＧＢ各チャネルの階調は０／０／０であり、Ｍａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）は０と最小値を示す。つまり、上記２個の極小点に対応する画像についてＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）を比較することで、ノイズ画像かどうかを判定することができる。
図８に戻って、ステップＳ３６では、第１の極小点におけるＦＤ線チャネル（ＲＧＢチャネル）間の階調の最大差であるＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）を求める。同様に、ステップＳ３７では、第２の極小点におけるＦＤ線チャネル間の階調の最大差であるＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）を求める。
次いでステップＳ３８で、求めたＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）を所定の閾値と比較する。そして、第１の極小点に対応するＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）＞閾値かつ第２の極小点に対応するＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）＜閾値であればステップＳ３９で、第１の極小点に対応する画像をノイズ画像と判定し、第２の極小点に対応するＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）＞閾値かつ第１の極小点に対応するＭａｘ（ＲＧＢ）−Ｍｉｎ（ＲＧＢ）＜閾値であればステップＳ４０で、第２の極小点に対応する画像をノイズ画像と判定したのち、図４のフローチャートに戻る。
図１０は図４のフローチャートにおけるステップＳ４のノイズ除去、補間処理の内容を示すフローチャートである。図１１は図１０のフローチャート中の処理の説明図である。この処理は、読み取りガラス面２０１上の異物によるものと判定されたノイズ画像を除去するとともに、除去したノイズ画像を原稿読み取り画像によって補完する処理である。
まず、図１１（Ａ）の右図に示すように、画像一致度算出部５によって算出された一致度ヒストグラムから特定したノイズ画像に対応する極小点Ｐ２と原稿読み取り画像に対応する極小点Ｐ１の距離（２個の極小値点間の距離）Ｌｐｐを求める（図１０のステップＳ４１）。この距離は、図１１（Ａ）の左図に示すように、第１領域の画像４００中の原稿読み取り画像と第２領域の画像５００中の原稿読み取り画像が一致したときの第１領域の画像４００及び第２領域の画像５００における各ノイズ画像４０１及び５０１の間隔Ｌｐｐに相当する。
次に、第１領域の画像４００上に存在するノイズ画像４０１で遮蔽された原稿読み取り画像を第２領域の画像５００から特定し、置換する（図１０のステップＳ４２）。第２領域の画像５００に対しても同様に、第２領域の画像５００上に存在するノイズ画像５０１で遮蔽された原稿読み取り画像を第１領域の画像４００から特定し、置換する処理を行う（図１０のステップＳ４３）。つまり、第１領域の画像４００及び第２領域の画像５００の一方に発生したノイズ画像を他方の原稿読み取り画像で補完する。
この補完の様子を図１１（Ｂ）に示す。第１領域の画像４００のノイズ画像４０１に対応する部分は、第２領域の画像５００では原稿読み取り画像であり、この原稿読み取り画像領域５０２は第２領域の画像５００においてノイズ画像５０１から極小点間距離Ｌｐｐずらした位置にあるから、この原稿読み取り画像領域５０２の画像で第１領域の画像４００のノイズ画像４０１を置換する。また、第２領域の画像５００のノイズ画像５０１に対応する部分は、第１領域の画像４００では原稿読み取り画像であり、この原稿画像領域４０２は第１領域の画像４００においてノイズ画像４０１から極小点間距離Ｌｐｐずらした位置にあるから、この原稿読み取り画像領域４０２の画像で第２領域の画像５００のノイズ画像５０１を置換する。これによって、ノイズのない第１領域の画像及び第２領域の画像が得られる。
図１２は、図４のフローチャートにおけるステップＳ５の画像合成処理の内容を示すフローチャート、図１３は画像合成処理の説明図である。この処理は、各ＣＣＤ１〜Ｎのうち隣り合うＣＣＤによる第１領域の画像４００と第２領域の画像５００を合成して１つの画像を生成する処理である。
第１領域の画像４００と第２領域の画像５００のそれぞれノイズ画像４０１、５０１以外の領域を対象にして平均画素値を算出する（ステップＳ５１）。例えば図１３（Ａ）の左図に示す第１領域の画像４００のノイズ画像４０１を除く領域の画素値と、右図に示す第２領域の画像５００のノイズ画像５０１を除く領域の画素値の平均値を算出する。
そして、各算出した平均画素値を用いて、図１３（Ａ）に示すように１つの合成画像６００を生成する（ステップＳ５２）。合成画像の生成後、図４のフローチャートに戻る。
なお、各ＣＣＤ１〜Ｎは読み取り領域の端部に近くなるほど読み取り精度は低下する。つまり、図１１（Ｂ）に示すように、左側に位置するＣＣＤの読み取り画像は左方向に向かって精度が高くなり、右側に位置するＣＣＤの読み取り画像は右方向に向かって精度が高くなる。そこで、図１１（Ｂ）に示すように、重複領域である第１領域の画像４００の中点から左の領域を第１領域の画像４００から抽出し、第２領域の画像５００の中点から右の領域を第２領域の画像５００から抽出し、これらを合成して合成画像６００を作成してもよい。
以上、本発明の一実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることはない。例えば、読み取りガラス面２０１上のゴミや塵等の異物によるノイズ画像を読み取り画像から判定するとともに、ノイズ画像の領域を原稿画像で補正し合成したが、原稿ガラス上のゴミや塵等の異物によるノイズ画像の判定を行い、ノイズ画像を補正することなく、読み取りガラス面２０１を清掃するメッセージを表示するように構成しても良い。
１ 画像取得部
３ ＲＯＭ
４ ＲＡＭ
５ 画像一致度算出部
６ ノイズ推定部
７ ノイズ補正部
８ 画像合成部
１０ 自動原稿送り装置
２０ 原稿読み取り部
３０ 画像形成部
１００ 制御部
２００ 読み取りガラス
２０１ 読み取りガラス面
２０２ 原稿搬送面
ＣＣＤ１〜Ｎ 受光センサ
４００ 第１領域の画像
４０１ ノイズ画像
５００ 第２領域の画像
５０１ ノイズ画像

Claims (10)

  1. 読み取りガラスと、
    主走査方向に間隔をおいて配置され、前記読み取りガラスの上方の原稿搬送面を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取るための光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、前記読み取りガラスの上面である読み取りガラス面と前記原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサと、
    前記第１の受光センサと第２の受光センサによる原稿の読み取りによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定するサイズ決定手段と、
    前記サイズ決定手段により決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる重ね合わせ手段と、
    前記重ね合わせ手段により重ね合わされる第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度を算出する一致度算出手段と、
    前記一致度算出手段による一致度の算出結果に基づいて、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する判定手段と、
    前記判定手段により、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス面上の異物を検出する異物検出手段と、
    を備え、
    前記判定手段は、前記一致度算出手段により算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定することを特徴とする画像読み取り装置。
  2. 前記サイズ決定手段は、主走査方向の最大サイズを、原稿搬送面における重複幅を前記光学縮小方式の縮小率で縮小した縮小量とし、副走査方向の最大サイズを前記第１の受光センサ及び第２の受光センサで読み取られる原稿の搬送方向のサイズとする請求項１に記載の画像読み取り装置。
  3. 前記重ね合わせ手段は、第１領域の画像と第２領域の画像の少なくとも一方を、一定の画素単位毎に主走査方向のサイズに達するまでシフトさせる請求項１または２に記載の画像読み取り装置。
  4. 前記一致度算出手段は、２値化結果の論理和、２値化結果の排他的論理和、画素値差の二乗和、画素値差の絶対値差、正規化相関のいずれかの方法によって一致度を算出するとともに、第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量と、算出した一致度からなるヒストグラムを算出し、算出結果を保持する請求項１〜３のいずれかに記載の画像読み取り装置。
  5. 前記判定手段は、前記一致度算出手段により算出されたヒストグラムから、一致度の高さが極大となる２点を特定することにより、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する請求項４に記載の画像読み取り装置。
  6. 前記異物検出手段は、一致度の高さが極大となる２点で第１領域の画像と第２領域の画像が重畳された第１重畳画像と第２重畳画像のいずれかにおいて、画素値が一様で原稿搬送方向に連続する画像が重なって存在するかどうかを調べ、画素値が一様で原稿搬送方向に連続する画像が重なって存在する場合、その画像を読み取りガラス面上の異物によるノイズ画像と判定する請求項５に記載の画像読み取り装置。
  7. 前記異物検出手段は、一致度の高さが極大となる２点で重畳された第１の重畳画像と第２の重畳画像のいずれにおいても画素値が一様で原稿搬送方向に連続する画像が重なって存在している場合、一方の画像のみにおいて、前記第１の受光センサ及び第２の受光センサで読み取られる複数の色の階調のうち、最大値と最小値の絶対値が一定以上であれば、前記一方の画像を読み取りガラス面上の異物によるノイズ画像と判定する請求項６に記載の画像読み取り装置。
  8. 前記一致度の算出結果に基づいて、前記第１領域と第２領域における各原稿読み取り画像が重なり合う点と、前記第１領域と第２領域における読み取りガラス上の異物によるノイズ画像が重なり合う点の２点間の距離を算出する距離算出手段と、
    前記距離算出手段により算出された２点間の距離に基づいて、第１領域の画像または第２領域の画像上に存在する前記ノイズ画像で遮蔽されている原稿読み取り画像を、第２領域の画像または第１領域の画像から特定する特定手段と、
    前記特定手段により特定された原稿読み取り画像を、第１領域または第２領域に存在する前記ノイズ画像と置換する置換手段と、
    第１領域の画像と第２領域の画像を原稿読み取り画像が重なり合う点で合成する合成手段と、
    をさらに備えている請求項１〜７のいずれかに記載の画像読み取り装置。
  9. 読み取りガラスと、
    主走査方向に間隔をおいて配置され、前記読み取りガラスの上方の原稿搬送面を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取るための光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、前記読み取りガラスの上面である読み取りガラス面と前記原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサと、
    を備えた画像読み取り装置が、
    前記第１の受光センサと第２の受光センサによる原稿の読み取りによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定するサイズ決定ステップと、
    前記サイズ決定ステップにより決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる重ね合わせステップと、
    前記重ね合わせステップにより重ね合わされる第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度を算出する一致度算出ステップと、
    前記一致度算出ステップによる一致度の算出結果に基づいて、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにより、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス上の異物を検出する異物検出ステップと、
    を実行し、
    前記判定ステップでは、前記一致度算出ステップにより算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定することを特徴とする画像読み取り装置における読み取りガラス面の異物検出方法。
  10. 読み取りガラスと、
    主走査方向に間隔をおいて配置され、前記読み取りガラスの上方の原稿搬送面を副走査方向に搬送される原稿の画像を読み取るための光学縮小方式の第１の受光センサと第２の受光センサであって、前記読み取りガラスの上面である読み取りガラス面と前記原稿搬送面の同一領域を、重複して読み取り可能に配置された第１の受光センサと第２の受光センサと、
    を備えた画像読み取り装置のコンピュータに、
    前記第１の受光センサと第２の受光センサによる原稿の読み取りによって得られた第１画像と第２画像の重複部分の一致度を判定するための主走査方向及び副走査方向のサイズを決定するサイズ決定ステップと、
    前記サイズ決定ステップにより決定されたサイズの第１画像側の重複領域である第１領域の画像と、第２画像側の重複領域である第２領域の画像の少なくとも一方を、互いに近付く方向にシフトさせて重ね合わせる重ね合わせステップと、
    前記重ね合わせステップにより重ね合わされる第１領域の画像と第２領域の画像のシフト量に応じた一致度を算出する一致度算出ステップと、
    前記一致度算出ステップによる一致度の算出結果に基づいて、焦点深度の異なる画像が存在するかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにより、焦点深度の異なる画像が存在すると判定された場合、焦点深度の異なる各画像について原稿搬送方向に連続した画像を検出することにより、読み取りガラス上の異物を検出する異物検出ステップと、
    を実行させ、
    前記判定ステップでは、前記一致度算出ステップにより算出した一致度の高さが極大となる２点が特定できた場合に、焦点深度の異なる２個の画像が存在すると判定する処理を実行させるための画像読み取り装置における読み取りガラス面の異物検出プログラム。
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